Uber Taxi的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單

Taxis vs. Uber: Courts, Markets and Technology in Buenos Aires

為了解決Uber Taxi的問題，作者 這樣論述：

Uber’s April 2016 launch in Buenos Aires plunged the Argentine capital into a frenzied hysteria that engulfed courts of law, taxi drivers, bureaucrats, the press, the general public, and Argentina’s president himself. Economist and anthropologist Juan M. del Nido, who had arrived in the city six

months earlier to research the taxi industry, suddenly found himself documenting the unprecedented upheaval in real time. Taxis vs. Uber examines the ensuing conflict from the perspective of the city’s globalist, culturally liberal middle class, showing how notions like monopoly, efficiency, innovat

ion, competition, and freedom fueled claims that were often exaggerated, inconsistent, unverifiable, or plainly false, but that shaped the experience of the conflict such that taxi drivers’ stakes in it were no longer merely disputed but progressively written off, pathologized, and explained away. T

his first book-length study of the lead-up to and immediate aftermath of the arrival of a major platform economy to a metropolitan capital considers how the clash between Uber and the traditional taxi industry played out in courtrooms, in the press, and on the street. Looking to court cases, the pol

itics of taxi licenses, social media campaigns, telecommunications infrastructure, public protests, and Uber’s own promotional materials, del Nido examines the emergence of post-political reasoning: an increasingly common way in which societies neutralize disagreement, shaping how we understand what

we can even legitimately argue about and how.

Uber Taxi進入發燒排行的影片

應用深度學習於時空資料預測

為了解決Uber Taxi的問題，作者郭有富 這樣論述：

在本論文中，對時空數據挖掘網絡進行了廣泛的探討並使用火災事件數據集對這些網絡模型進行了比較。本文解決兩個問題： 1. 在最近提出的 STDM-DL（時空數據挖掘，深度學習）模型中，比較這些模型的預測能力？ 2. 當應用於火災數據集時，這些模型的性能如何？本論文進行了兩個實驗。第一個是使用他們的數據運行最先進的 STDM-DL 模型並比較它們的性能。本研究下的模型由 METR-LA 或 PEMS-BAY 數據集訓練，預測空間和時間域中的交通。在第二個實驗中，我們使用了新北市的火警數據集 (NTPC-Fire 2015-17) 並實現了一些熟悉但簡單的模型，例如自動編碼器和 GAN，以重建（預測

）光柵化熱圖。然後，我們使用 LSTM-RNN、FBProphet 和 ARIMA 處理時間表示，以比較每日和每週事件頻率的時間序列預測的性能。我們的第一個實驗發現一些最先進的型，例如 ST-MetaNet、STGCN 和 Spacetimeformer，都具有相似的性能。“Deepforecast Multi-LSTM”是迄今為止最好的交通預測模型。令人驚訝的是，在我們的第二個實驗中，對於我們的數據集，FBProphet 模型是我們最好的時間模型，具有 6.97231 RMSE 和 5.045342 MAE。同樣，我們重建（預測）柵格熱圖的最佳空間模型是具有 1.04198155 RMSE

和 0.3522904 MAE 的 9 批變分自動編碼器 (VAE)。鑑於這些發現，我們進一步使用數據可視化並為 STDM 任務中的每個域實施組合模型和架構。這項研究表明，這些現有模型可用於解決時空領域的預測問題。

計程人生：23段用愛跳表的旅程

為了解決Uber Taxi的問題，作者（小辣椒） 這樣論述：

我向前行駛的世界，是你路過的風景。 六片玻璃的空間，「一坪老大」坐鎮其中。 乘客看著小小的側面窗，都是路過的風景， 他看著大大的擋風玻璃，看出去的世界沒有盡頭…… 往．前．行．駛，是唯一的選擇！ 手握方向盤， 不只運轉著生活所需，也運轉出美麗人生！ 曾經有個兒子問道：「爸，你為什麼要開計程車？」 兒子沒說出口的，爸爸心知肚明，這是社會大眾刻板印象中「逼不得已去做的職業」。 但他回答兒子：「當計程車司機有什麼不好？自由自在，我管好我自己，我可以找回自己的尊嚴！」 在現代都市叢林中，計程車司機是多少上班族仰賴的對象！ 在大雨滂沱的街道旁、上班趕打卡的早晨、加班疲憊晚歸的深夜……， 計程

車司機大哥╱大姊給予我們一片安心與溫暖，方向明確地帶領我們前往目的地。 然而，計程車上的一坪空間裡，有多少故事在運轉？ 這個左前方的背影，也可曾追尋、失落、掙扎、蛻變與滿足……？ 在車上，他只能隨著乘客指引的方向前行；下車後，要怎麼找到自己的方向？ 宛如城市中一股陽光般的黃色脈動，他們如何默默地為社會貢獻一己之力？ 本書二十三段旅程，每位主角都是車上一坪空間的老大，他們用自己的故事，帶我們穿梭大街小巷，看見寬廣的生命風景。 【熱誠推薦】（依姓氏筆畫排列） 激勵人心的真實故事，計程車司機不再渺小，而是帶來溫暖與幸福的關鍵物。／台灣大車隊集團董事長 林村田 許多人經常接觸運將，卻不太

有機會深入了解，本書增加了對他們的認識。／政治大學名譽講座教授 司徒達賢 看似平凡的計程車駕駛，背後都有一段不平凡的故事。／台中捷運公司董事長 林志盈 用一輛車養全家！二十三位計程車司機的人生際遇，溫馨、感人！／ 台灣大車隊集團營運長 周恆倫 行車人生凝結了智慧、處世哲學。為子女奔波、為愛情守候，如此真誠。／政治大學科智所教授兼商學院副院長 邱奕嘉 開車是「職業」，二十三位運將視其為「事業」，產生助人的意義感，昇華為「志業」。／逢甲大學特聘教授、社團法人台灣計程車學院協會理事長 侯勝宗 千萬運轉因緣的故事，「初念淺，轉念深」，娓娓道來小人物面對生活的挑戰，奮發向上的意志。／台灣大車隊

集團首席顧問 陳烯堅 計程車司機來自各社會階層，他們是社會的縮影，他們的故事就是台灣的故事！ ／台灣運輸業移動科技派遣平台協會祕書長 曾弘義 帶來人生啟發的故事，每天發生在計程車上。我們不需要親身經歷那麼多的試煉，就能學會那麼多人生的課題。／李奧貝納集團執行長暨大中華區總裁 黃麗燕 每趟計程車的旅程不只有起點與目的地，還有陪伴在你左前方那個「背影」的故事。／台灣大車隊集團總經理 楊榮輝 閱讀此書，領略小黃車窗內的豐富生命力與自在豁達，再次搭上小黃時一定可以感受到更多車窗外的美好風景。／全球快遞股份有限公司總經理 劉金維 本書版稅將以「計程人生愛心計畫」專款專用方式，全額捐助獨居重病

計程車司機及急難救助司機家庭。 每買一本就是一次公益，書中的每個故事希望能溫暖你心！

共享經濟時代汽車運輸業管制政策變遷之研究：以Uber公司進入臺灣為例, 2013-2019

為了解決Uber Taxi的問題，作者施友淳 這樣論述：

Uber使用新興科技，主打共享經濟模式，以新型態經營汽車運輸業，在極短的時間內席捲全球，衝擊各國的汽車運輸業市場以及造成各國管制政策上的棘手問題。Uber在2013年進入臺灣市場，因為侵蝕到既有計程車的載客市場和秩序，引發計程車業者強烈的抗議，也讓我國政府祭出各式手段欲對其採取管制措施，在2017年Uber甚至曾與租賃業者合作。但在受到政府取締的同時，Uber也因為其低廉的價格、高品質的服務和便捷的叫車系統，在臺灣培養出一群死忠的乘客。究竟政府應如何因應新興科技的進入，如何在管制與開放中取得平衡，是一門高深的課題。本文觀察政府對於Uber政策之變遷狀況，並以3I理論進行分析，嘗試瞭解為何政府

在2013年到2019年間對於Uber之政策出現多次轉折，深入探討政策的制定和改變對相關利害關係人之影響。藉由蒐集立法院公報、相關媒體報導，並訪談13名曾參與或親身經歷Uber核心事務之人士，廣泛蒐集資料加以分析。本文認為政策變遷之關鍵，是政策網絡上的利益、理念和制度產生了變化，3個I之間相互影響，進而導致政策變遷。未來新興科技將不斷叩響臺灣市場的大門，政府應從Uber案例中發現既有法規永遠無法趕上科技的發展，僅能追隨其後，盡可能快速將法規完備並制定相關政策，要如何因應新型態產業的進入，在接納新科技和保護舊產業間取得均衡，讓新業者、傳統業者、消費者取得三贏，政府又能有效管制市場秩序，是為未來臺

灣政府的一大挑戰。