为探究考虑心理因素影响下我国城市潜在MaaS(Mobility as a Service)用户的套餐选择行为与支付意愿的影响因素,综合考虑了受访者个人属性、心理属性与套餐属性3个方面,分别在北京和大连开展了RP与SP调查。在此基础上,构建了结构方程模...为探究考虑心理因素影响下我国城市潜在MaaS(Mobility as a Service)用户的套餐选择行为与支付意愿的影响因素,综合考虑了受访者个人属性、心理属性与套餐属性3个方面,分别在北京和大连开展了RP与SP调查。在此基础上,构建了结构方程模型和离散选择模型,对受访者的MaaS套餐选择行为和支付意愿进行了定性与定量研究。研究结果显示:个人属性方面,北京样本中男性和收入为1万~2万元对MaaS套餐选择行为有显著正面影响;本科教育水平和家中儿童数为2个及以上有显著负面影响;大连样本中本科及以上教育水平、家中老人数为2个及以上、收入2万元及以上、工作有弹性等因素对MaaS套餐选择行为有显著正面影响;年龄在36~60岁、家中有私家车、家中有儿童等因素有显著负面影响。心理属性方面,行为态度对MaaS套餐选择行为具有显著影响,其中北京受访者表现尤为明显;套餐属性方面,套餐价格、公共交通次数及共享单车次数对MaaS套餐选择行为均有显著影响。支付意愿方面,北京和大连受访者对出租车和网约车支付意愿均最高,每增加一公里出租车或网约车均愿为套餐多花费1元。研究结果可为我国未来MaaS套餐的设计与推广提供理论支撑。展开更多
The dynamics of student engagement and emotional states significantly influence learning outcomes.Positive emotions resulting from successful task completion stand in contrast to negative affective states that arise f...The dynamics of student engagement and emotional states significantly influence learning outcomes.Positive emotions resulting from successful task completion stand in contrast to negative affective states that arise from learning struggles or failures.Effective transitions to engagement occur upon problem resolution,while unresolved issues lead to frustration and subsequent boredom.This study proposes a Convolutional Neural Networks(CNN)based approach utilizing the Multi⁃source Academic Affective Engagement Dataset(MAAED)to categorize facial expressions into boredom,confusion,frustration,and yawning.This method provides an efficient and objective way to assess student engagement by extracting features from facial images.Recognizing and addressing negative affective states,such as confusion and boredom,is fundamental in creating supportive learning environments.Through automated frame extraction and model comparison,this study demonstrates reduced loss values with improving accuracy,showcasing the effectiveness of this method in objectively evaluating student engagement.Monitoring facial engagement with CNN using the MAAED dataset is essential for gaining insights into human behaviour and improving educational experiences.展开更多
在人工智能模型即服务(MaaS,Model as a Service)的驱动下,AI大模型的发展焦点从单纯的技术竞争转为商业模式竞争,而DeepSeek的开源、低成本与高性能又进一步推动AI商业模式的普惠化、垂直化与生态化。本文以MaaS的“基础设施层—模型...在人工智能模型即服务(MaaS,Model as a Service)的驱动下,AI大模型的发展焦点从单纯的技术竞争转为商业模式竞争,而DeepSeek的开源、低成本与高性能又进一步推动AI商业模式的普惠化、垂直化与生态化。本文以MaaS的“基础设施层—模型层—应用层”三层架构为框架。展开更多
为推动城市内Mobility as a Service系统构建,并解决其票务支付一体化和换乘服务的相关问题。文章首先从MaaS系统的特性出发,分析MaaS系统框架的构成及其关键因素;其次在考虑上述关键因素的基础上,以单一类型交通方式费用、换乘费用和...为推动城市内Mobility as a Service系统构建,并解决其票务支付一体化和换乘服务的相关问题。文章首先从MaaS系统的特性出发,分析MaaS系统框架的构成及其关键因素;其次在考虑上述关键因素的基础上,以单一类型交通方式费用、换乘费用和服务费用为核心,构建了基于MaaS系统的交通费用模型;然后考虑出行时间和舒适度,构建了面向MaaS系统的交通广义费用模型,以解决票务支付一体化和换乘费用等问题;最后以成都市为例,定量分析了模型内各项参数并使用不同模型计算出行费用、时间,以出行费用和广义费用作为评价依据,分析得出基于MaaS系统的交通费用模型所具有的优势。从而为整合交通资源、建立城市MaaS交通体系提供合理依据。展开更多
出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)以公共交通为核心,整合多模式交通资源构建集查询、规划、预约、支付于一体的“门到门”按需响应出行服务系统。它深度契合数智化、绿色化和定制化的出行发展趋势,并驱动城市治理由“车本位”向...出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)以公共交通为核心,整合多模式交通资源构建集查询、规划、预约、支付于一体的“门到门”按需响应出行服务系统。它深度契合数智化、绿色化和定制化的出行发展趋势,并驱动城市治理由“车本位”向“人本位”转型。针对中国交通出行供需双侧协同不足的痛点,MaaS可成为实现资源精准匹配与需求动态响应的关键路径。本文基于国内外研究与实践进展,系统解析MaaS对城市交通服务、建成环境、社会公平的多维影响;聚焦中国当前MaaS发展面临的资源整合不足、治理机制缺位、支撑体系薄弱三大瓶颈,提出涵盖引导政策设计、商业运营创新、协作机制构建、环境设施优化等方面的本土化规划治理建议,以期为MaaS的实践提供指导,同时丰富既有研究成果。展开更多
本文首先深入探讨了出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)的概念与框架,初步揭示MaaS理念的核心与重要作用;其次聚焦于当前我国在MaaS理念指导下交通智能出行的发展现状,发掘存在的技术不足,为用户提供无缝衔接、按需获取的出行体验...本文首先深入探讨了出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)的概念与框架,初步揭示MaaS理念的核心与重要作用;其次聚焦于当前我国在MaaS理念指导下交通智能出行的发展现状,发掘存在的技术不足,为用户提供无缝衔接、按需获取的出行体验;最后结合最新技术趋势有针对性地提出基于MaaS的多模式交通智能出行发展路径,为后续的深入研究与实践应用奠定理论基础,为我国多模式交通智能出行的健康发展提供参考。展开更多
交通是城市绿色低碳转型中最受关注的领域之一,也是数字化渗透及数字平台最为活跃的领域。出行即服务(Mobility as a Service, MaaS)系统是绿色交通的典型代表,是一种新型交通组织和供给方式,反映了当前出行需求的深刻变化和城市交通组...交通是城市绿色低碳转型中最受关注的领域之一,也是数字化渗透及数字平台最为活跃的领域。出行即服务(Mobility as a Service, MaaS)系统是绿色交通的典型代表,是一种新型交通组织和供给方式,反映了当前出行需求的深刻变化和城市交通组织范式转变的耦合。全球范围内已出现了上百个大小规模不等和模式各异的MaaS实践创新,北京MaaS是中国持续至今、影响最大的MaaS实践。目前MaaS实践提出的理论和方法主要基于欧美发达国家,无法充分描述和分析中国实践。在文献研究的基础上,延伸纳入了中国经验,提出了具有全球普适性的一个MaaS系统分析框架,强调辨析全球范围内的MaaS异同均可以从三个维度展开,即嵌入的社会背景、发展目标和产生的社会经济环境影响;并应用此框架对国内外五个典型MaaS进行了比较研究,重点解码了北京MaaS的激励机制、商业模式和商业生态。本文旨在推动MaaS理论和研究方法的全球发展,重点提出了四个方面的关注:(1)MaaS系统的发展再次考验着城市交通如何回归其公共属性;(2)MaaS实践嵌入在城市社会背景中,具有明显的差异性。模式选择是对城市既有社会背景和交通格局的继承,但也可能就此发生转向。MaaS打开了一次城市交通转型的机会窗口;(3)MaaS系统的可持续运营依然面临挑战;(4)数字技术带来数据产权、数据隐私和安全等亟待解决的新问题。所有研究案例表明,数字技术的快速发展需要匹配治理模式创新,MaaS生态的协同进化至关重要。展开更多
针对出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)提供定制化的出行服务以满足游客差异化的交通需求,构建了由传统旅游供应商和MaaS平台组成的双渠道旅游出行服务链,探讨不同主导权下的集中式决策和分散式决策策略及其效益,并开展以供应商...针对出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)提供定制化的出行服务以满足游客差异化的交通需求,构建了由传统旅游供应商和MaaS平台组成的双渠道旅游出行服务链,探讨不同主导权下的集中式决策和分散式决策策略及其效益,并开展以供应商为主导的供应链收益共享契约设计和数值分析。研究结果发现:基于MaaS的旅游供应链集中式决策下的效益大于分散式决策,且集中式决策效益是以供应商为主导的分散式决策效益的3/4。在收益共享契约协调下,供应商利润和MaaS平台利润分别为0.68和0.58,均有所提高,旅游供应链整体效益最大,实现旅游供应链完美协调。展开更多
文摘为探究考虑心理因素影响下我国城市潜在MaaS(Mobility as a Service)用户的套餐选择行为与支付意愿的影响因素,综合考虑了受访者个人属性、心理属性与套餐属性3个方面,分别在北京和大连开展了RP与SP调查。在此基础上,构建了结构方程模型和离散选择模型,对受访者的MaaS套餐选择行为和支付意愿进行了定性与定量研究。研究结果显示:个人属性方面,北京样本中男性和收入为1万~2万元对MaaS套餐选择行为有显著正面影响;本科教育水平和家中儿童数为2个及以上有显著负面影响;大连样本中本科及以上教育水平、家中老人数为2个及以上、收入2万元及以上、工作有弹性等因素对MaaS套餐选择行为有显著正面影响;年龄在36~60岁、家中有私家车、家中有儿童等因素有显著负面影响。心理属性方面,行为态度对MaaS套餐选择行为具有显著影响,其中北京受访者表现尤为明显;套餐属性方面,套餐价格、公共交通次数及共享单车次数对MaaS套餐选择行为均有显著影响。支付意愿方面,北京和大连受访者对出租车和网约车支付意愿均最高,每增加一公里出租车或网约车均愿为套餐多花费1元。研究结果可为我国未来MaaS套餐的设计与推广提供理论支撑。
文摘The dynamics of student engagement and emotional states significantly influence learning outcomes.Positive emotions resulting from successful task completion stand in contrast to negative affective states that arise from learning struggles or failures.Effective transitions to engagement occur upon problem resolution,while unresolved issues lead to frustration and subsequent boredom.This study proposes a Convolutional Neural Networks(CNN)based approach utilizing the Multi⁃source Academic Affective Engagement Dataset(MAAED)to categorize facial expressions into boredom,confusion,frustration,and yawning.This method provides an efficient and objective way to assess student engagement by extracting features from facial images.Recognizing and addressing negative affective states,such as confusion and boredom,is fundamental in creating supportive learning environments.Through automated frame extraction and model comparison,this study demonstrates reduced loss values with improving accuracy,showcasing the effectiveness of this method in objectively evaluating student engagement.Monitoring facial engagement with CNN using the MAAED dataset is essential for gaining insights into human behaviour and improving educational experiences.
文摘为推动城市内Mobility as a Service系统构建,并解决其票务支付一体化和换乘服务的相关问题。文章首先从MaaS系统的特性出发,分析MaaS系统框架的构成及其关键因素;其次在考虑上述关键因素的基础上,以单一类型交通方式费用、换乘费用和服务费用为核心,构建了基于MaaS系统的交通费用模型;然后考虑出行时间和舒适度,构建了面向MaaS系统的交通广义费用模型,以解决票务支付一体化和换乘费用等问题;最后以成都市为例,定量分析了模型内各项参数并使用不同模型计算出行费用、时间,以出行费用和广义费用作为评价依据,分析得出基于MaaS系统的交通费用模型所具有的优势。从而为整合交通资源、建立城市MaaS交通体系提供合理依据。
文摘出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)以公共交通为核心,整合多模式交通资源构建集查询、规划、预约、支付于一体的“门到门”按需响应出行服务系统。它深度契合数智化、绿色化和定制化的出行发展趋势,并驱动城市治理由“车本位”向“人本位”转型。针对中国交通出行供需双侧协同不足的痛点,MaaS可成为实现资源精准匹配与需求动态响应的关键路径。本文基于国内外研究与实践进展,系统解析MaaS对城市交通服务、建成环境、社会公平的多维影响;聚焦中国当前MaaS发展面临的资源整合不足、治理机制缺位、支撑体系薄弱三大瓶颈,提出涵盖引导政策设计、商业运营创新、协作机制构建、环境设施优化等方面的本土化规划治理建议,以期为MaaS的实践提供指导,同时丰富既有研究成果。
文摘本文首先深入探讨了出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)的概念与框架,初步揭示MaaS理念的核心与重要作用;其次聚焦于当前我国在MaaS理念指导下交通智能出行的发展现状,发掘存在的技术不足,为用户提供无缝衔接、按需获取的出行体验;最后结合最新技术趋势有针对性地提出基于MaaS的多模式交通智能出行发展路径,为后续的深入研究与实践应用奠定理论基础,为我国多模式交通智能出行的健康发展提供参考。
文摘交通是城市绿色低碳转型中最受关注的领域之一,也是数字化渗透及数字平台最为活跃的领域。出行即服务(Mobility as a Service, MaaS)系统是绿色交通的典型代表,是一种新型交通组织和供给方式,反映了当前出行需求的深刻变化和城市交通组织范式转变的耦合。全球范围内已出现了上百个大小规模不等和模式各异的MaaS实践创新,北京MaaS是中国持续至今、影响最大的MaaS实践。目前MaaS实践提出的理论和方法主要基于欧美发达国家,无法充分描述和分析中国实践。在文献研究的基础上,延伸纳入了中国经验,提出了具有全球普适性的一个MaaS系统分析框架,强调辨析全球范围内的MaaS异同均可以从三个维度展开,即嵌入的社会背景、发展目标和产生的社会经济环境影响;并应用此框架对国内外五个典型MaaS进行了比较研究,重点解码了北京MaaS的激励机制、商业模式和商业生态。本文旨在推动MaaS理论和研究方法的全球发展,重点提出了四个方面的关注:(1)MaaS系统的发展再次考验着城市交通如何回归其公共属性;(2)MaaS实践嵌入在城市社会背景中,具有明显的差异性。模式选择是对城市既有社会背景和交通格局的继承,但也可能就此发生转向。MaaS打开了一次城市交通转型的机会窗口;(3)MaaS系统的可持续运营依然面临挑战;(4)数字技术带来数据产权、数据隐私和安全等亟待解决的新问题。所有研究案例表明,数字技术的快速发展需要匹配治理模式创新,MaaS生态的协同进化至关重要。
文摘针对出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)提供定制化的出行服务以满足游客差异化的交通需求,构建了由传统旅游供应商和MaaS平台组成的双渠道旅游出行服务链,探讨不同主导权下的集中式决策和分散式决策策略及其效益,并开展以供应商为主导的供应链收益共享契约设计和数值分析。研究结果发现:基于MaaS的旅游供应链集中式决策下的效益大于分散式决策,且集中式决策效益是以供应商为主导的分散式决策效益的3/4。在收益共享契约协调下,供应商利润和MaaS平台利润分别为0.68和0.58,均有所提高,旅游供应链整体效益最大,实现旅游供应链完美协调。
