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

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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