The impact of social cues on passengers’ travel experience

Despite the importance of social cues in service experience environments, little is known about the role of other customer perceptions (OCP) in the formation of passengers’ travel experience (PTE) and loyalty in public transportation. This study examines the impact of OCP on PTE and loyalty in public transportation and also investigates the moderating role of face-consciousness between OCP and PTE. Results revealed that all three dimensions of OCP have a positive effect on PTE, which consequently influences loyalty. More importantly, face-consciousness moderated the relationship between suitable behavior and PTE. Transport managers can benefit from these findings by considering the social environment as they design their services.     

COVID-19 pandemic and air transportation: Successfully navigating the paper hurricane

This paper aims to analyze and understand the impact of the corona virus disease (COVID-19) on aviation and also the role aviation played in the spread of COVID-19, by reviewing the recent scientific literature. We have collected 110 papers on the subject published in the year 2020 and grouped them according to their major application domain, leading to the following categories: Analysis of the global air transportation system during COVID-19, the impacts on the passenger-centric flight experience, and the long-term impacts on broad aviation. Based on the aggregated reported findings in the literature, this paper concludes with a set of recommendations for future scientific directions; hopefully helping aviation to prepare for a post-COVID-19 world.     

基于质量变革视角的产业集群升级路径研究--以顺德世界级家电产业集群为例

质量是引领经济发展的标杆,质量状况决定产业集群升级的基础,质量改进优化产业集群升级的路径,质量提高影响产业集群升级的方式,质量生态系统决定产业集群升级的能力。在质量变革视角下,顺德家电产业集群通过供给侧结构性改革、产业链整合和主攻智能制造升级的路径为:一是由贴牌代工向自主品牌升级;二是由整机生产向全产业链一体化转型;三是由自动化走向智能化。推动家电产业集群升级对我国促进传统产业集群升级有重要启示,通过制造业产业集群质量全面提升以促进我国产业集群全面升级,是助力我国新时代高质量发展的必然选择。     

What determines international tourist arrivals in India?

Using data for 18 major tourist originating countries to India from 2001 to 2015, this study examines the major determinants of international tourist arrivals in India. The results indicate that past experiences of the tourists, per capita income in the tourist originating country, relative costs of living between India and the country of origin, and the level of infrastructure development in India are key determinants of international tourist arrivals in India. Furthermore, both transportation and communication infrastructure are important in attracting tourists to India. In particular, evidence suggests that availability of road and air network and telephone connections has favourable impacts on international tourist arrivals in India. These results are robust to the inclusion of additional variables. These results have important policy implications.     

时空大数据支持的土地储备智能决策体系与应用研究

研究目的:设计土地储备智能决策体系,将土地储备决策环节进行科学化、定量化和模型化,为政府合理开展土地储备提供决策依据。研究方法:遵循科学性、实用性、先进性、开放性原则,以数据为驱动,人工智能为核心,通过基于Hadoop/Spark的大数据处理技术、多源异构数据融合技术、智能决策模型集对多源时空大数据挖掘分析。研究结果:提出了土地储备智能决策体系,研究了一套面向土地储备的决策方法集,实现对现状条件的精准刻画,对土地储备规模、结构、时序等内容的科学决策;在此基础上,研发了智能决策支持平台,将数据资源共享、现状条件评估、智能决策专题等功能集成,构建土地储备智能决策"一张图",并实现平台的自我学习和更新。研究结论:应用于宁波市实例验证,该体系有效地促进了土地储备科学智慧决策,对优化土地资源配置具有参考意义。     

交通运输行业超限超载与黑车治理困境及突围——来自赏金猎人制度的借鉴

交通治理现代化是交通强国建设的重要支撑。交通运输行业超限超载与黑车现象屡禁不止的现实困境,一方面源于早期制度设计阶段遗留的逻辑障碍,一方面源于目前缺乏行之有效的规则来对此类问题进行限制和制约。尽管各级政府对黑车治理高度重视并采取了多种措施,但依然存在黑车辨识难、管理成本高、效率低等问题,尚未达到我国现有施政路线的要求。鉴于此,可抓住管理型政府向服务型政府转型的契机,遵循合法、合理、高效、经济的原则,通过比较分析美国赏金猎人制度来形成制度改革的借鉴。赏金猎人模式作为国外长期摸索得到的经验,有很多值得参考之处。现阶段,赏金猎人模式在我国已经具备试行的基础条件,不仅能够开拓视野,为当前我国面临的交通运输行业治理问题提供制度层面的启示,而且更为重要的是,能够为解决我国超限超载与黑车治理问题提供新的思路。当然,为避免简单借鉴或全盘照搬而导致的水土不服等落地性难题,需要围绕黑车治理困境和超限超载运输这两个具象背景,对不同国别法律解释上的差异加以创新并实现本地化,使之在立法层面稳固的前提下展示其优越性。     

基础设施类型、产业特征与中国企业出口行为

在异质性企业理论框架下,引入教育供给因素,将其视为社会型基础设施与交通基础设施进行比较研究;通过合并基础设施数据与工业企业数据分析两类基础设施对企业出口的异质性影响。实证研究显示:不同类型基础设施对企业出口产生不同影响,其中地区教育供给对企业出口促进作用显著,交通基础设施对企业出口作用并不稳健;不同基础设施对沿海和内陆地区企业出口有差异化影响;在产业特征框架下,基础设施供给对密集使用某类基础设施的企业出口促进作用明显。地方政府应重视社会型基础设施的贸易促进作用,调整地区基础设施投资结构。     

基于车辆数据的k近邻联合概率数据关联算法

在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如，对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为，就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中，数据关联是很重要的部分，它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联，从而更新车辆的轨迹，完成跟踪过程。在此背景下，提出了一种新的数据关联算法，即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明，该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题，在精度以及运行效率方面都有所提高。     

一种基于微波雷达回波信号的车型分类方法

车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力，将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先，以雷达触发前的N帧信号为基础，对雷达的回波信号进行分析并构建数据集；然后，分析LeNet-5卷积神经网络的特点；最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明，与传统的支持向量机方法相比，所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征，大小车型识别准确率达到97%以上，可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。     

基于物联网技术的智能交通控制系统研究

作为物物相连的互联网,物联网通过信息传感设备,把互联网与任何物品相连接,为构建智能交通信号控制与采集的体系提供了可能。论文从基于物联网的智能交通系统整体框架入手,并着重分析其在交通控制和信号采集两个子系统中的运用,指出物联网技术将全面提升交通管理水平。