公路客運的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

多元公共運輸之輔助運具供需與資訊整合計畫[111粉]

為了解決公路客運的問題，作者鍾慧諭,邱怡璋,夏晧清,王晉元,張皓筑,顏愉,許頌強,卓柏漢,蘇健宏,蔣利萍,林信宇,黃彥斐,王以萱,吳東凌,陳翔捷 這樣論述：

　　交通行動服務運用資訊整合多元運具，創造新服務，在國際風行草偃。本所自民國107年起推動 MaaS 服務，以高雄市為試辦城市，推出MeN Go服務，目前已整合高雄各項運具服務，包含：捷運、輕軌、市區公車、公共自行車、渡輪、共享機車、計程車及公路客運。109 年除擴增計程車隊外，並試辦計程車共乘服務，補足公共運輸較難滿足之第一及最後一哩路。   　　本計畫試辦「計程車預約共乘服務（MeN Go揪共乘）」，運用MeN Go計程車共乘點數及車隊既有支付系統，導入輔助運具預約共乘服務平台，提升共乘媒合機率。試辦場域邀請高雄女中及高雄高商，進行技術應用驗證及服務驗證，以利未來發展多元公共運輸無縫移

動之技術，提供MaaS目標族群無縫、便捷的通勤通學整合運輸方案。   　　本計畫提供13條服務路線，透過需求訪談、系統服務流程調整、密集行銷、媒體宣傳，搭乘量最高達到80人次/週以上，使用者整體滿意度高達4.7分(滿分5分)，顯示服務流程受到肯定；司機回饋意見為收入期待及預約排班彈性。分析預約共乘服務的效益，就使用者而言，節省使用者搭車時間及成本，促成共乘成為微型公共運輸，並提供一可靠安全服務；就社會面而言，共乘降低車輛使用量，提升運輸服務效率，及降低能耗、空氣汙染；就市場面而言，共乘提升計程車單次載客收入，增加市場服務需求量。   　　對於後續發展建議包括：揪共乘App與MeN Go優先整合

金流支付，或整合至MeN Go App，提升使用者體驗；檢討定價機制創造永續營運商業模式；數據分析資料庫移植入高雄市智慧運輸中心資料庫，以利長期維運；及善用AI技術，鑑別用戶特性、使用行為及誘導需求等。

公路客運進入發燒排行的影片

卡車維修業專業技術、服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度之關聯性研究

為了解決公路客運的問題，作者黃俊銘 這樣論述：

對於卡車維修業者而言，如何提供更專業的維修技術及服務品質，進而提高顧客的滿意度，以及願意回來持續接受服務的忠誠度，是非常重要的。本研究旨在探究卡車維修業專業技術、服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度之關聯性。以卡車維修業者的顧客為研究對象，採用立意抽樣法，利用Google表單工具設計問卷填答題項，再利用LINE傳給卡車維修業者的顧客進行填答問卷，回收有效問卷153份。資料分析方法係採用結構方程模式(SEM)。 實證結果有以下幾點結論：1.卡車維修業者的服務品質會顯著正向影響其顧客滿意度。2. 卡車維修業者的服務品質會顯著正向影響其顧客忠誠度。3.卡車維修業者的維修師傅維修專業技術對顧客滿

意度及顧客忠誠度則無顯著影響。4.卡車維修業者的維修師傅維修專業技術及服務品質並不會透過影響顧客滿意度，進而影響顧客忠誠度。關鍵詞: 維修業專業技術、服務品質、顧客滿意度、顧客忠誠度

花東地區在地多元運輸共享服務經營輔導計畫(共2冊)

為了解決公路客運的問題，作者周諺鴻,周宏儒,味詩捷,邱紫嘉,邱慧瑜,顏育文,吳信輝,陳正杰,何孟潔 這樣論述：

　　本計畫以公路客運服務為主幹線、噗噗共乘服務為支線服務最後一哩路，完善偏鄉交通運輸服務，建立偏鄉運輸系統基本配置，並續辦擴大延平鄉、萬榮鄉、卓溪鄉及富里鄉等場域共享運輸服務，以及研擬在地共享運輸服務導入指南，作為未來其他偏鄉部落推動在地共享運輸服務之參考。   　　計畫主要成果包含1.續辦及擴大4處偏鄉在地多元車輛共享運輸服務，截至111年1月底，計畫期間總計服務99624人次、23937車次，並且在試辦期間之平均滿意度達90%以上。2.精進多元車輛共享媒合平台，包含車輛動態、營運成本管理、LINEPAY支付、乘車回報、司機服務回報等功能。3.試辦民眾乘車付費之機制，整合各部會及CSR資

源，導入區塊鏈技術，提升偏鄉運輸服務資料透明度及可信賴性。

模糊理論應用於大客車駕駛之疲勞警示指標整合分析

為了解決公路客運的問題，作者劉柏孜 這樣論述：

近年大客車事故頻傳，因其載客量多之原因，發生事故時易造成嚴重傷亡，以及需長時間駕駛之緣故，使疲勞駕駛為造成車輛意外事故的重要原因，而目前針對疲勞駕駛相關的研究多數只使用生理反應作為疲勞駕駛判斷之標準，並使用單一指標 進行判斷，且較少研究使用駕駛行為及車輛行駛軌跡之多重指標結合進行分析除此之外，疲勞駕駛也較難以單一值進行判斷，因此本研究 透過 駕駛人側面影像和 OpenPose，取得駕駛人之關節點數據 並透過基本統計分析及平均數差異檢定，觀察疲勞駕駛於肢體特徵的變化，分析適合判斷疲勞駕駛之指標透過模糊理論之應用建立各指標之隸屬度，並整合所有指標形成以肢體特徵判斷疲勞駕駛之警示規則，最終透過AD

AS數據與決策樹進行未來可應用之探討提供業者建立疲勞駕駛警示時機之參考。