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國立臺南大學 特殊教育學系碩士在職專班 林慶仁所指導 林佩君的 成人視覺障礙者搭乘計程車狀況之調查研究 (2021),提出i ride預約關鍵因素是什麼,來自於成人視障者、計程車。

而第二篇論文國立雲林科技大學 工業工程與管理系 陳奕中所指導 陳姿靜的 應用生成對抗網路於復康巴士之資源分配最佳化—以雲林縣為例 (2020),提出因為有 復康巴士、Voronoi Diagram、Arena系統模擬、生成對抗網路的重點而找出了 i ride預約的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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成人視覺障礙者搭乘計程車狀況之調查研究

為了解決i ride預約的問題,作者林佩君 這樣論述:

本研究旨在探討成人視覺障礙者搭乘計程車的情形、成人視覺障礙者在背景變項搭乘計程車的差異,以及對於搭乘計程車面臨的問題。以自編「成人視覺障礙者搭乘計程車狀況之調查問卷者」為研究工具,以問卷調查法進行資料之蒐集與分析,收到208位成年人視障者之問卷回收量,所得資料再以描述性統計、次數百分比、卡方考驗等分析方法進行統計。根據本研究之發現可歸結出以下結果:一、成人視覺障礙者背景變項搭乘計程車的現況(一)成人視障者在獨自使用過的交通工具經驗中,計程車在單獨搭乘上佔90.4%。(二)成人視障者使用計程車作為主要為外出之交通工具之一。(三)家人很支持成人視障者搭乘計程車外出。(四)成人視障者搭乘計程車外出

的頻率每月1-2次佔50%以上。(五)計程車多元,成人視障者搭乘計程車故大多皆以小黃計程車為主。(六)目前計程車補助方式在北、中、南部分縣市皆有悠遊卡/愛心卡之補助方案,但有些縣市沒有補助。二、成人視覺障礙者背景變項搭乘計程車的差異(一) 不同性別之成人視覺障礙者搭乘計程車之使用情形1.家人對男性成人視障者搭乘計程車的支持度比女性成人視障者搭乘計程車之支持度高。2.男性成人視障者在搭乘計程車之頻率較女性成人視障者高。3.女性成人視障者在搭乘計程車時考量司機的性別較男性成人視障者高。(二)不同年齡之成人視覺障礙者搭乘計程車之使用情形1.家人對20-60歲視障者獨自搭乘計程車都一致支持。2.平均每

月計程車花費花費500元以內的,31-40歲最多人,其次20-30歲,其中花費500-1000元的,較多的是41-50歲和51-60歲。3.不同年齡成人視覺障礙者多數搭乘計程車的都曾遭遇的安全問題以「下車地點錯誤」最高。(三)不同居住區域之成人視覺障礙者搭乘計程車之使用情形1.北部地區、中部地區、南部地區與東部地區成人視障者搭乘計程車叫車方式不同。打 電話叫車在北部地區與南部地區較多人使用;招呼站等車為北部地區與東部地區較多人,中部使用軟體預約比例較高。2.北部地區在平均每月計程車花費較中部地區、南部地區與東部地區多。(四)不同障礙程度之成人視覺障礙者搭乘計程車之使用情形1. 視覺障礙程度為盲

之成人視覺障礙者,搭乘計程車向特定業者叫車較低視力之成人視覺障礙者多。2.不同障礙程度成人視覺障礙者對於選擇計程車之考量因素在「招手有停就搭」、「有品牌車隊」、「選擇較新的車輛」、「選擇司機的性別」、「車隊有無優惠活動」有顯著差異;「選擇車子的款式」則皆不是其考量因素。3.搭乘計程車時遇到「下車地點錯誤」,視覺障礙程度為盲之成人視覺障礙者遭遇的安全問題較低視力之成人視覺障礙者多。(五) 不同視障發生年齡之成人視覺障礙者搭乘計程車之使用情形,在五歲以前之家人支持度較高。三、成人視覺障礙者搭乘計程車之困境(一)成人視障者在搭乘計程車上感到最困難原因為費用太高,車資為一大負擔。(二)部分車隊在叫車時

有寵物友善服務,但成人視障者帶導盲犬搭乘計程車還是被拒絕。(三)安全問題包含擔心被騙、繞路或是沒跳表與報讀車資的服務時被隨意喊價。(四)下車地點錯誤。(五) 遇到狀況無法得知司機車牌與姓名,事後無法向相關單位反映。四、成人視覺障礙者搭乘計程車之考量因素為搭車優先考量為有品牌的車隊、偏好熟識的計程車司機、車隊有無優惠活動或可否使用補助方案、方便性與機動性、信任感。五、成人視覺障礙者搭乘大眾計程車之建議事項。本研究經電話訪談統整成人視覺障礙者提出之待改善建議如下:(一)增加寵物友善服務視障者之計程車,不可以拒絕導盲犬使用者,讓導盲犬使用者也有搭車權利,可再提升導盲犬的友善程度(二)計程車的價格應給

予優惠,或各縣市皆要有補助方案。(三)應提供多元叫車方式,讓視覺障礙者更友善方便。(四)提供語音播報車資。(五)應提供方便付費方式。(六)提升計程車司機的服務品質與態度。(七)提供專門服務視障者之計程車或類似復康巴士收費方式之計程車。

應用生成對抗網路於復康巴士之資源分配最佳化—以雲林縣為例

為了解決i ride預約的問題,作者陳姿靜 這樣論述:

身心障礙者與行動不便的高齡者的交通運輸問題一直是社會大眾關注的議題之一,為了讓經常需要回診或是看診的身心障礙者與高齡者皆能享有復康巴士的接送服務,在復康巴士業者的人力及時間有限情況下,業者不斷地在尋求提升資源配置效率的方法,來輔佐他們在作業上的規劃。一般來說,過往學者在資源分配不均的研究上,大多都是一次針對整個地區進行規劃,導致運算成本較大的問題。若要以機器學習來解決上述的耗時問題,則需要蒐集大量資料才能使建立的模型更加準確,同時也會增加資料蒐集上的成本。因此本研究提出四個概念去克服問題:首先,(1)以切割區塊方式找尋出最適資源配置範圍,減少整體的複雜度。再來,(2)利用Arena系統模擬來

模擬實際需求資料,並找出近似最佳的資源分配結果。接著,(3)將Arena模擬出一部份需求的地區資源配置優化結果,利用生成對抗網路來增生資料。在系統真實上線後,(4)使用訓練後生成對抗網路的Generator產生最佳的車輛配置。最後,本研究利用Arena模擬出的不同需求資料與加入爆量需求資料進行驗證,結果證明本研究之生成對抗網路可以達到與Arena優化工具的效果外,更能省去設定Arena參數的時間,大量減少了業者在安排資源配置時的時間成本。