谷歌地图代理商网约车案例 | 利用 Google 地图平台重新定义叫车体验

【Google 地图平台使 Alto 能够为乘客提供安全、一致、高质量的乘车体验,同时为驾驶员提供准确、直观的应用内导航功能。】

谷歌地图代理商Cloud Ace云一更新一个网约车相关案例。

Google Maps结果

  • 将司机引导至准确的上车地点,这样乘客等待的时间就不会超过 15 分钟

  • 允许驾驶员使用一个应用程序来优化路线并更新接送请求,确保更安全的出行

  • 通过引导司机为车队运送最佳乘客来提高车队效率

  • 使企业能够以比竞争对手小 10 倍的精简车队运营,同时保持服务质量

网约车行业竞争激烈,但总部位于达拉斯的Alto已做好准备迎接挑战。该公司成立于 2018 年,在某些方面独树一帜:其他网约车服务公司通过独立承包商网络运营,而 Alto 的所有司机都是 W-2 员工,公司拥有所有汽车、别克和大众 SUV,这些汽车均由公司集中调度和仓储。这种方法符合公司的价值观,即为每位乘客提供安全、清洁、一致和高质量的体验,因为客户知道每次乘车时会遇到什么:从汽车类型到到达需要多长时间。

Alto 正在快速发展,计划将目前 1,200 名员工的数量增加四倍。但与竞争对手中更成熟的网约车公司相比,Alto 的规模仍然较小。为了跟上步伐,Alto 必须更智能、更高效地工作,它的目标是利用 Google Maps Platform 地理定位服务来实现这一点。

“使用 Google 地图平台对我们公司来说是一件好事,因为我们可以更高

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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