#股票[超话]##A股[超话]##股市[超话]# 《12连板，国企改革掀涨停潮！》
周末的消息面整体偏好，所以今天指数是高开的，伴随着上海解封在即，复工复产。市场也开始偏向好的预期，今日北向资金再度大幅流入超百亿，指数也在震荡中走强，但成交量并没有放大，且沪指也没突破前面大阴线的高点，所以多少是有点让人失望。
不过市场整体情绪倒是有所回升，超3000家个股上涨，国企改革概念成大赢家，各种国企改革，或者沾边概念的，加起来涨停近70只。一举超越汽车板块，成市场最亮丽的主线。
当然了，最靓的仔还是中通客车，今天晃晃悠悠冲击12连板且并没有高位爆出巨量，持筹者的盛宴，下一步看有没有机会打破去年顺控发展15连板的记录。
市场热点：国企改革，酿酒，汽车类，
热搜个股：
中通客车，
中成股份，
浙江建投，
中设股份，
新华制药，
湖南发展，
农发种业，
数源科技，
金龙汽车，
茂硕电源，
市场高度（连板股）
中通客车-山东国企改革+汽车整车+核酸检测+方舱医院，12连板，
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中成股份-国企改革+基础建设+贬值受益股，9天8板，
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五板：
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科陆电子-国企改革+控股股东变更+储能，5连板，
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宝塔实业-国企改革+军工，5连板，
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钱江水利-国企改革+水利，5连板，
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4板：
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茂硕电源-山东国企改革+光伏+充电桩+跨境电商，4连板，
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特力A-国企改革+汽车服务，4连板，
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东风科技-国企改革+汽车零部件，4连板，
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3板：
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粤传媒-国企改革+文化传媒，3连板，
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潍柴重机-山东国企改革+军工，3连板，
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中天火箭-国企改革+军工+光伏，3连板，
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浙江建投-国企改革+基础建设，3连板，
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宏柏新材-有机硅+次新股，3连板，
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天地在线-元宇宙，4天3板，
2板：
（1）青岛双星-山东国企改革+军工+汽车零部件，2连板，
（2）瑞泰科技-国企改革+建筑材料，2连板，
（3）大庆华科-国企改革+油服，2连板，
（4）飞亚达-国企改革+军工，2连板，
（5）国投中鲁-国企改革+食品饮料，2连板，
（6）晋西车轴-国企改革+高铁，2连板，
（7）林海股份-国企改革+农机，2连板，
（8）浦东建设-国企改革+基础建设，2连板，
（9）海汽集团-国企改革+收购，3天2板，
（10）亚星客车-山东国企改革+新能源汽车，2连板，
（11）黑猫股份-国企改革+PVDF概念，3天2板，
（12）通宝能源-国企改革+电力，2连板，
（13）英力特-国企改革+光伏，2连板，
（14）国新文化-国企改革+就业概念，2连板，
（15）凯文教育-国企改革+就业概念，2连板，
（16）昂立教育-就业概念，2连板，
（17）阳光乳业-乳业+次新股，2连板，
（18）晨光新材-有机硅，2连板
市场分析：
短线延续着上周的分化，一边是高位抱团，把空间高度和赚钱效应推高到极致。领头的中通客车，中成股份，其中新华制药掉队，中设股份更是走出了天地板离谱走势。
一边是中位股（三板，四板，5板之类）不断的负反馈，一旦失败就是大幅度亏损。比如上周五如此硬朗的几只涨停，毅昌股份，北京科锐，以及之前的丽岛新材，实益达等等。
短线情绪是会传导的，这种负反馈迟早会影响到高位人气股。今天掉队的中设股份，新华制药都是大面，其中中设股份走出天地板走势，日内振幅-22%
中通客车12连板，确实是个奇迹。在不断质疑中走到现在，还没爆量，只要不出现爆量极端走势，都会有资金前赴后继的去博弈，毕竟现阶段激进主义，极端交易风气十分盛行。即便是出现了阴线，还有所谓的“首阴战法”，第一根阴线去大胆博弈的资金，大有人在。
上周笔者文章中重点提到的国企改革，以及领头的中成股份，都走成了明牌主线行情。消息面不断加码，整体板块涨停板近70只，这种大规模高潮，也实属少见。
毋庸置疑，明天惯例就是分化PK， 淘汰赛开始。
之于国企改革概念而言，炒作方式无非就是那几种。
其一就是自这个概念诞生之初的三大国企改革概念钉子户，中成股份，洛阳玻璃，国投中鲁，逢国改必炒这三家。就如同一旦出现什么大规模疾病，必炒中国神药“鲁抗医药”，包治百病。以及炒抖音概念必炒省广集团一样，有些常年存在于市场的热点概念，会固定的炒作那么几家公司。
其二就是炒地图模式，这个相信各位老韭菜们也熟悉，无非就是那几大省市，上海，甚至，北京。今年比较火热的地图板块有浙江（浙江建投），湖南（湖南发展）
其三就是泛概念，当概念火热的时候，是个国企就给你爆炒一顿，当然了，首当其冲的就是小盘中字头个股。如果能有些叠加概念，那更是不得了，比如今天，算上沾边的总体板块涨停板近70家。
后市展望：
指数还是那个样子，在北向资金大幅流入的情况下，都没有增量。原因很简单，马上端午节了，A股特有的节前效应开始发力了。
所以，指数在没有增量的情况下，要走出突破甚至是右侧行情，还得看节后。在这种之前，还是需要谨慎一些，毕竟不进则退，保不齐还会来一波小调整。
短线方面，国企改革走出大规模高潮行情。接下来就是淘汰赛，向中心靠拢即可，还是之前的观点，可以瞅瞅刚刚股东变更为中国交建的祁连山，这种才是正宗的国企改革。
最后，接下来是各种恢复经济政策密集出台期，我们要尽可能分辨哪些可能成为市场炒作的热点。
比如盘后关于新能源的国家发改委、国家能源局发布《关于促进新时代新能源高质量发展的实施方案》，大家认为会不会炒呢？
这里笔者可以做一些分析，关于风光电这些赛道股，基于去年已经大炒了一年的情况下，即便现在政策依然密集出台，且倾斜度极高，但仍得回归市场
一句话，想要起势，必须得有增量资金。
周末的消息面整体偏好，所以今天指数是高开的，伴随着上海解封在即，复工复产。市场也开始偏向好的预期，今日北向资金再度大幅流入超百亿，指数也在震荡中走强，但成交量并没有放大，且沪指也没突破前面大阴线的高点，所以多少是有点让人失望。
不过市场整体情绪倒是有所回升，超3000家个股上涨，国企改革概念成大赢家，各种国企改革，或者沾边概念的，加起来涨停近70只。一举超越汽车板块，成市场最亮丽的主线。
当然了，最靓的仔还是中通客车，今天晃晃悠悠冲击12连板且并没有高位爆出巨量，持筹者的盛宴，下一步看有没有机会打破去年顺控发展15连板的记录。
市场热点：国企改革，酿酒，汽车类，
热搜个股：
中通客车，
中成股份，
浙江建投，
中设股份，
新华制药，
湖南发展，
农发种业，
数源科技，
金龙汽车，
茂硕电源，
市场高度（连板股）
中通客车-山东国企改革+汽车整车+核酸检测+方舱医院，12连板，
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中成股份-国企改革+基础建设+贬值受益股，9天8板，
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科陆电子-国企改革+控股股东变更+储能，5连板，
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宝塔实业-国企改革+军工，5连板，
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钱江水利-国企改革+水利，5连板，
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4板：
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茂硕电源-山东国企改革+光伏+充电桩+跨境电商，4连板，
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特力A-国企改革+汽车服务，4连板，
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东风科技-国企改革+汽车零部件，4连板，
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粤传媒-国企改革+文化传媒，3连板，
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潍柴重机-山东国企改革+军工，3连板，
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中天火箭-国企改革+军工+光伏，3连板，
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浙江建投-国企改革+基础建设，3连板，
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宏柏新材-有机硅+次新股，3连板，
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天地在线-元宇宙，4天3板，
2板：
（1）青岛双星-山东国企改革+军工+汽车零部件，2连板，
（2）瑞泰科技-国企改革+建筑材料，2连板，
（3）大庆华科-国企改革+油服，2连板，
（4）飞亚达-国企改革+军工，2连板，
（5）国投中鲁-国企改革+食品饮料，2连板，
（6）晋西车轴-国企改革+高铁，2连板，
（7）林海股份-国企改革+农机，2连板，
（8）浦东建设-国企改革+基础建设，2连板，
（9）海汽集团-国企改革+收购，3天2板，
（10）亚星客车-山东国企改革+新能源汽车，2连板，
（11）黑猫股份-国企改革+PVDF概念，3天2板，
（12）通宝能源-国企改革+电力，2连板，
（13）英力特-国企改革+光伏，2连板，
（14）国新文化-国企改革+就业概念，2连板，
（15）凯文教育-国企改革+就业概念，2连板，
（16）昂立教育-就业概念，2连板，
（17）阳光乳业-乳业+次新股，2连板，
（18）晨光新材-有机硅，2连板
市场分析：
短线延续着上周的分化，一边是高位抱团，把空间高度和赚钱效应推高到极致。领头的中通客车，中成股份，其中新华制药掉队，中设股份更是走出了天地板离谱走势。
一边是中位股（三板，四板，5板之类）不断的负反馈，一旦失败就是大幅度亏损。比如上周五如此硬朗的几只涨停，毅昌股份，北京科锐，以及之前的丽岛新材，实益达等等。
短线情绪是会传导的，这种负反馈迟早会影响到高位人气股。今天掉队的中设股份，新华制药都是大面，其中中设股份走出天地板走势，日内振幅-22%
中通客车12连板，确实是个奇迹。在不断质疑中走到现在，还没爆量，只要不出现爆量极端走势，都会有资金前赴后继的去博弈，毕竟现阶段激进主义，极端交易风气十分盛行。即便是出现了阴线，还有所谓的“首阴战法”，第一根阴线去大胆博弈的资金，大有人在。
上周笔者文章中重点提到的国企改革，以及领头的中成股份，都走成了明牌主线行情。消息面不断加码，整体板块涨停板近70只，这种大规模高潮，也实属少见。
毋庸置疑，明天惯例就是分化PK， 淘汰赛开始。
之于国企改革概念而言，炒作方式无非就是那几种。
其一就是自这个概念诞生之初的三大国企改革概念钉子户，中成股份，洛阳玻璃，国投中鲁，逢国改必炒这三家。就如同一旦出现什么大规模疾病，必炒中国神药“鲁抗医药”，包治百病。以及炒抖音概念必炒省广集团一样，有些常年存在于市场的热点概念，会固定的炒作那么几家公司。
其二就是炒地图模式，这个相信各位老韭菜们也熟悉，无非就是那几大省市，上海，甚至，北京。今年比较火热的地图板块有浙江（浙江建投），湖南（湖南发展）
其三就是泛概念，当概念火热的时候，是个国企就给你爆炒一顿，当然了，首当其冲的就是小盘中字头个股。如果能有些叠加概念，那更是不得了，比如今天，算上沾边的总体板块涨停板近70家。
后市展望：
指数还是那个样子，在北向资金大幅流入的情况下，都没有增量。原因很简单，马上端午节了，A股特有的节前效应开始发力了。
所以，指数在没有增量的情况下，要走出突破甚至是右侧行情，还得看节后。在这种之前，还是需要谨慎一些，毕竟不进则退，保不齐还会来一波小调整。
短线方面，国企改革走出大规模高潮行情。接下来就是淘汰赛，向中心靠拢即可，还是之前的观点，可以瞅瞅刚刚股东变更为中国交建的祁连山，这种才是正宗的国企改革。
最后，接下来是各种恢复经济政策密集出台期，我们要尽可能分辨哪些可能成为市场炒作的热点。
比如盘后关于新能源的国家发改委、国家能源局发布《关于促进新时代新能源高质量发展的实施方案》，大家认为会不会炒呢？
这里笔者可以做一些分析，关于风光电这些赛道股，基于去年已经大炒了一年的情况下，即便现在政策依然密集出台，且倾斜度极高，但仍得回归市场
一句话，想要起势，必须得有增量资金。
【大学生是如何看待表情符号的】“表情符号”是个很宽泛的概念，目前至少包括颜文字、绘文字（emoji）、静态贴图、GIF动画等（后二者统称为“表情包”）。若追根溯源，表情符号并非“新鲜事”，包括图画文字、标点符号、信息图和漫符技法等都可视为其前身，它们都是为满足人类的视觉本能而涌现的。这种本能在电子信息时代得到了前所未有的释放，越来越多的人开始使用表情符号，其中伴随着电视、动画、电子游戏和互联网成长起来的年轻一代无疑是最活跃的力量。作为年轻一代的大学生对此兴趣盎然，在笔者讲授的《现代语言学》课堂上，他们通过小组讨论、课堂展示和读书报告等形式各抒己见，乃至催生了题为“21世纪emoji使用指南”的集中性研讨。大学生关心的话题包括“表情符号的形式变异”“表情符号的功能变异”“表情符号的得失利弊”等，下面是他们的反思实录。
基于绘文字进行变形或合成的表情包受到大学生的欢迎
在各种表情符号之中，目前最常见的是绘文字和表情包。孙诗琪等同学认为大学生现在最常使用的其实是表情包，我们已经从绘文字时代跨入表情包时代。绘文字与表情包具有不同的内在逻辑，人们对绘文字的统一性表现出反抗，创造了一种介于绘文字和表情包之间的变体，即基于绘文字进行变形或合成的表情包，比如“无限”伸长的伸大拇指表情包。
表情符号不仅出现了多种类型，而且同一类型在不同平台上呈现出不同的样式。梅之语等同学调查了腾讯软件（如微信、QQ）内置绘文字与输入法内置绘文字的差异，发现更多的人会使用前者而非后者。一些绘文字的功能变异正和平台有关，比如发生语义变异的“微笑”表情主要出自腾讯软件；再如“嘻嘻”表情在三星平台上表现得异常可爱，在其他平台上则没有那么可爱。他们对绘文字进行了拆解，发现小黄脸表情的构成为“底色+脸型+表情”，其形式选择与面部表情心理学、漫符表达手法以及网络用语流变有关。
表情符号在使用中也表现出各种各样的变异。陈晶等同学基于哔哩哔哩网站的调查发现，人们使用最多的几个绘文字是“狗头”“知识增加”“辣眼睛”和“笑哭”，其中“狗头保命”被誉为“免死金牌”，可用来判断发言者是在较真还是在开玩笑；人们在使用绘文字时，最喜单用，偶尔连用则表达强烈或复杂情绪，但连用数量越大使用频率越低；绘文字出现频率最高的位置是句尾，其次句首，极少句中，可以明确想要传达的情绪或为整句话的态度定调。
同一个表情符号配合不同的文字，可能表现出相去甚远的意义
相对于语言文字，表情符号的意义更加模糊，其使用和解读强烈依赖于语境。魏子超等同学发现，同一个表情符号配合不同的文字，可能表现出相去甚远的意义。
表情符号的赋义具有较大灵活性，也正因为如此，表情符号在功能或语义上表现出无穷多的变异，包括情景变异，像“微笑”“再见”“偷笑”“龇牙”等表情都出现本义之外的使用义，如“再见”的本义为“再见”，使用义为“不想理会对方、绝交、友尽”；个体变异，他们提到有人曾在课堂群里发了一学期的“恶魔”和“闪电”，直到期末才知道前者表示“得意地笑”，后者表示“我去也”；性别变异，有一项调查发现女性使用表情符号的比例多于男性，分别为78%和60%；代际变异，如年轻人较难接受所谓“中老年表情包”，而中老年人也很难理解“流汗”“咖啡”的含义，等等。“emoji背后的含义”曾一度登上微博热搜，也说明人们对表情符号的功能变异具有很强的自觉性。
表情符号将作为交际行为的一部分持续发挥作用，可能在将来被其他手段替代
表情符号之所以能“席卷全球”，要得益于它对文字的补充、对社交的润滑以及对审美的满足，但是它的流行也引发了人们的担忧。
有人担心，表情符号的变异会加深交际鸿沟。孙玲瑶等同学对此表示认同：变异固然使表情符号更加丰富多彩，但是也出现了传达意图不明确、容易造成双方误解的问题，从而可能进一步扩大不同群体之间已有的鸿沟。还有人担心，表情符号滥用会导致语言能力下降。
这种观点十分盛行，和针对网络语言的担忧如出一辙，但是赵文萱等同学对此表示怀疑：表情符号弥补了纯文字在传达某些用意上的不足，反而是增加了交际智慧；表情符号主要用于非正式场合，并不会过多地影响到正式场合。
还有人担心，表情符号滥用会造成感受能力退化。在他们看来，只有语言才能表达复杂思维和细腻情感，如果语言能力退化了，感受能力自然也将退化。孙诗琪等同学表达了一定认同，因为表情符号大多是通过拼贴、戏仿和恶搞的方式对人们有意见的事物进行亵渎和歪曲，对很多事物并没有深入剖析和理性认识，这些浅表化、扁平化、可视化的表情符号忽略了人类的复杂性。
以上是大学生的反思，最后简单说说笔者的观点。目前针对表情符号的评价表现出一种矛盾：一面说表情符号作为副语言发挥了重要作用，通常会援引“100%面对面沟通=7%语言+38%表达方式+55%身体语言”的公式，可谓“赞誉有加”；一面又说表情符号是“浅层次”“碎片化”的交流，只能给语言“打下手”。这种矛盾性源出于对语言的狭隘看法。事实上，我们只有把交流行为视为整体，才能给予表情符号客观公正的评价。语言学家在解释语言变化与变异时通常求诸经济性与效率性之平衡，这也适用于表情符号：从经济性来看，表情符号具体生动、形式凝练，所基于的硬件和软件越来越快，在用户体验上也越来越人性化（如软件可以根据输入字符自动推荐表情符号）；从效率性来看，表情符号在寒暄功能、传情功能和社交功能上都发挥了越来越不可替代的作用。目前来看，表情符号在自己的分内工作上做得很好，尚无法取代交际行为的其他部分如语言，当然它可能也无意僭越。
据此反思表情符号，我认为，表情符号的变异并不可怕，人们反而正在享受这种变异。另外，表情符号造成表达能力和感受能力下降的担忧可能也被夸大了，因为人类一直在使用副语言或类似于副语言的其他媒介，但从未造成什么不可逆的严重后果。有人曾提议“我们可以对表情包放松警惕了”，但是笔者认为理由并非“很多表情符号会保留和稳定下来”，而是它将作为交际行为的一部分持续发挥作用，它可能是对过去一些手段的替代，也可能在将来被其他手段替代。但形式是暂时的，功能才是永恒的。
（作者：杨旭 单位：武汉大学文学院）
(责编：孙竞、熊旭)
基于绘文字进行变形或合成的表情包受到大学生的欢迎
在各种表情符号之中，目前最常见的是绘文字和表情包。孙诗琪等同学认为大学生现在最常使用的其实是表情包，我们已经从绘文字时代跨入表情包时代。绘文字与表情包具有不同的内在逻辑，人们对绘文字的统一性表现出反抗，创造了一种介于绘文字和表情包之间的变体，即基于绘文字进行变形或合成的表情包，比如“无限”伸长的伸大拇指表情包。
表情符号不仅出现了多种类型，而且同一类型在不同平台上呈现出不同的样式。梅之语等同学调查了腾讯软件（如微信、QQ）内置绘文字与输入法内置绘文字的差异，发现更多的人会使用前者而非后者。一些绘文字的功能变异正和平台有关，比如发生语义变异的“微笑”表情主要出自腾讯软件；再如“嘻嘻”表情在三星平台上表现得异常可爱，在其他平台上则没有那么可爱。他们对绘文字进行了拆解，发现小黄脸表情的构成为“底色+脸型+表情”，其形式选择与面部表情心理学、漫符表达手法以及网络用语流变有关。
表情符号在使用中也表现出各种各样的变异。陈晶等同学基于哔哩哔哩网站的调查发现，人们使用最多的几个绘文字是“狗头”“知识增加”“辣眼睛”和“笑哭”，其中“狗头保命”被誉为“免死金牌”，可用来判断发言者是在较真还是在开玩笑；人们在使用绘文字时，最喜单用，偶尔连用则表达强烈或复杂情绪，但连用数量越大使用频率越低；绘文字出现频率最高的位置是句尾，其次句首，极少句中，可以明确想要传达的情绪或为整句话的态度定调。
同一个表情符号配合不同的文字，可能表现出相去甚远的意义
相对于语言文字，表情符号的意义更加模糊，其使用和解读强烈依赖于语境。魏子超等同学发现，同一个表情符号配合不同的文字，可能表现出相去甚远的意义。
表情符号的赋义具有较大灵活性，也正因为如此，表情符号在功能或语义上表现出无穷多的变异，包括情景变异，像“微笑”“再见”“偷笑”“龇牙”等表情都出现本义之外的使用义，如“再见”的本义为“再见”，使用义为“不想理会对方、绝交、友尽”；个体变异，他们提到有人曾在课堂群里发了一学期的“恶魔”和“闪电”，直到期末才知道前者表示“得意地笑”，后者表示“我去也”；性别变异，有一项调查发现女性使用表情符号的比例多于男性，分别为78%和60%；代际变异，如年轻人较难接受所谓“中老年表情包”，而中老年人也很难理解“流汗”“咖啡”的含义，等等。“emoji背后的含义”曾一度登上微博热搜，也说明人们对表情符号的功能变异具有很强的自觉性。
表情符号将作为交际行为的一部分持续发挥作用，可能在将来被其他手段替代
表情符号之所以能“席卷全球”，要得益于它对文字的补充、对社交的润滑以及对审美的满足，但是它的流行也引发了人们的担忧。
有人担心，表情符号的变异会加深交际鸿沟。孙玲瑶等同学对此表示认同：变异固然使表情符号更加丰富多彩，但是也出现了传达意图不明确、容易造成双方误解的问题，从而可能进一步扩大不同群体之间已有的鸿沟。还有人担心，表情符号滥用会导致语言能力下降。
这种观点十分盛行，和针对网络语言的担忧如出一辙，但是赵文萱等同学对此表示怀疑：表情符号弥补了纯文字在传达某些用意上的不足，反而是增加了交际智慧；表情符号主要用于非正式场合，并不会过多地影响到正式场合。
还有人担心，表情符号滥用会造成感受能力退化。在他们看来，只有语言才能表达复杂思维和细腻情感，如果语言能力退化了，感受能力自然也将退化。孙诗琪等同学表达了一定认同，因为表情符号大多是通过拼贴、戏仿和恶搞的方式对人们有意见的事物进行亵渎和歪曲，对很多事物并没有深入剖析和理性认识，这些浅表化、扁平化、可视化的表情符号忽略了人类的复杂性。
以上是大学生的反思，最后简单说说笔者的观点。目前针对表情符号的评价表现出一种矛盾：一面说表情符号作为副语言发挥了重要作用，通常会援引“100%面对面沟通=7%语言+38%表达方式+55%身体语言”的公式，可谓“赞誉有加”；一面又说表情符号是“浅层次”“碎片化”的交流，只能给语言“打下手”。这种矛盾性源出于对语言的狭隘看法。事实上，我们只有把交流行为视为整体，才能给予表情符号客观公正的评价。语言学家在解释语言变化与变异时通常求诸经济性与效率性之平衡，这也适用于表情符号：从经济性来看，表情符号具体生动、形式凝练，所基于的硬件和软件越来越快，在用户体验上也越来越人性化（如软件可以根据输入字符自动推荐表情符号）；从效率性来看，表情符号在寒暄功能、传情功能和社交功能上都发挥了越来越不可替代的作用。目前来看，表情符号在自己的分内工作上做得很好，尚无法取代交际行为的其他部分如语言，当然它可能也无意僭越。
据此反思表情符号，我认为，表情符号的变异并不可怕，人们反而正在享受这种变异。另外，表情符号造成表达能力和感受能力下降的担忧可能也被夸大了，因为人类一直在使用副语言或类似于副语言的其他媒介，但从未造成什么不可逆的严重后果。有人曾提议“我们可以对表情包放松警惕了”，但是笔者认为理由并非“很多表情符号会保留和稳定下来”，而是它将作为交际行为的一部分持续发挥作用，它可能是对过去一些手段的替代，也可能在将来被其他手段替代。但形式是暂时的，功能才是永恒的。
（作者：杨旭 单位：武汉大学文学院）
(责编：孙竞、熊旭)
思路：点击获取
B题 5G 网络环境下 应急物资配送问题
一些重特大突发事件往往会造成道路阻断、损坏、封闭 等意想不到的情况，对人们的日常生活会造成一定的影响。为了保证人们的正常生活 将应急物资及时准确 地 配送到位尤为重要。伴随着科技水平的提升及 5 G 网络的逐渐普及，无人机的应用越来越广泛，“配送车辆 无人机”的配送模式已经渐渐成为一种新的有效的配送方式。“配送车辆 无人机” 的 配送模式是指： 在物资配送过程中， 配送车辆对某地点进行配送的同时，无人机也 可 向周围可行的地点进行配送，并于配送完成后返回配送车辆 重新装载物资 、 更换电池。这种 配送 模式可以大大提高应急物资的配送效率，也可以解决复杂路况下的物资配送，避免次生灾害对人员的二次伤害。在应急物资配送过程 中 配送车辆可在某地点释放无人机，再前往其它地点配送 。配送车辆可先于无人机到达某地点等待接收无人机，也可比无人机晚到某地点再回收无人机。无人机在一次飞行过程中可对一个地点进行配送，也可根据实际情况对多个地点进行配送。无人机完成一次飞行后可返回配送车辆换装电池，然后再次进行配送。 配送车辆和无人机合作完成所有地点 应急物资 配送任务， 返回到出发地点， 此时称为完成一次整体配送。
完成一次整体配送所需要的时间是 配送人员 主要考虑的因素 ，按照配送车辆和无人机从出发开始至全部返回到出发地点的时间来计算。 在配送过程中， 不考虑 配送车辆及 无人机 装 卸 物资的时间 ，同时不考虑配送车辆和无人机在各个配送点的停留时间。
为了尽快完成物资配送任务，请根据附件所给数据解决以下几个问题：
1.图 1 给出 14 个地点， 其中 实线代表各地点之间的路线情况。 若目前所有应急物资集中在第 9 个地点，配送车辆的 最大 载重量为 1000 千克 ，采取配送车辆（无人机不参与）的配送模式 。请结合附件 1 建立 完成一次 整体 配送 的数学模型 并 给出最优方案。
2.图 2 中实线代表车辆和无人机都可以走的路线，虚线代表只有无人机可以走的路线。应急物资仍然集中在第 9 个地点，配送车辆的 最大 载重量为 1000 千克 采取“配送车辆 无人机”的配送模式。请结合附件 2 ，建立完成一次整体配送的数学模型， 并给出最优方案。
3.若问题 2 中的配送车辆的 最大 载重量为 500 千克 其他条件不变 。 请结合附件 2 建立完成一次整体配送的数学模型， 并给出最优方案。
4.图 3 中有 30 个地点， 计划 设置两个应急物资集中地点， 若 配送车辆的 最大 载重量为 500 千克 采取“配送车辆 无人机”的配送模式。 请结合附件 3 建立完成一次整体配送的数学模型 ，确定两个应急物资集中地点的最佳位置 。
对于本次电工杯建模的B题，就是一道图论中相对较为复杂的优化类型题目，其复杂的原因就是在于对车辆与无人机之间的复合规划，如果我们的优化模型能很好的处理这种关系（完美转化成数学语言，一等奖基本上稳了）。题目给了我们层层递进的机会，让我们逐步完善问题。
对于问题一，就是简单的最短路径的问题，只不过有两点不同的就是，需要车辆在物资发送完毕后回到9号地点和并不是传统意义上求起点到终点的最短路径，但是对于问题一，简单的一加和就会发现，所有地点的当日物资需求量之和小于1000千克，所以对于问题一直接根据条件和要求建立优化模型，利用Lingo直接进行求解即可。（如果第一问就想做的亮眼的话，我们可以用司守奎老师的建模书上遗传算法那一章，有一个例子：飞机救火，完全一模一样的要处理的问题，书上给的遗传算法的代码都不用改，只需要把代码中的邻接矩阵的输入改成这道题中的数据即可，完全一模一样的目标，那里的问题是要飞机在起点起飞，遍历所有地点进行救火，和本题可以说一模一样）
对于问题二，这一道题就是为了让我们承上启下，仍是1000千克的载重，保证一次就可以完成所有地区的配送，然后加上一个可以携带无人机的条件，此时如果编程功力不够的话，强烈不建议仍沿用第一问中使用的遗传算法，但是如果会改遗传算法中优化的核心，那继续用完全支持。对于编程只会个语法的人，还是不要尝试修改遗传算法了，老老实实的量化车辆与无人机的关系进行建模利用lingo优化即可，虽然可能方法不如直接修改遗传算法进行求解，但可以让评委看到我们处理问题多样的思维，也是很好的选择。
对于该问题，我们可以用地毯式搜索的思想量化约束条件建立模型，不用担心这种方法有点笨会减分，这只是建立模型，求解模型是Lingo做的，人家是可不是用最笨的算法搜索最优解的，只是利用这种最笨的思路完善的纳入所有条件，在全部可能范围内求解，保证结果一定是正确的。首先可以将无人机的可飞行时间量化为最大远离汽车的距离，对于问题二，由于车辆上能承载所有地点的物资需求量，因此，让无人机能将自身的物质全部发出去，汽车再去接它即可（或等它）。这样其实只需要在第一问要建立的优化模型中，对无人机可到达地方进行标识（与汽车到过的位置标识一样），但是优化原理还是一样的，只不过因为无人机的加入，能使地点能提前到达而已。
对于问题三，仍利用地毯式搜索的思想量化约束条件建立模型，无非多一个物资耗光返回9号地点的限制，多这一个限制，lingo如何求解不是我们要关心的事，我们要关心的事是加这一个限制能否满足题目的要求即可。
对于详细的整体建模过程和优化模型的建立，还在不断完善中，等将模型建立完成后，我会分享出我的思路和方法供大家参考，下面是一些参考资料，例如lingo软件入门案例大全（lingo很容易入门的，语法体系简单，看几个例子就会）（还有司老师的建模书籍的电子版，供大家使用其中的遗传算法）（待后续模型完成，思路的分享也会加入其中）。
目前出了3个思路：
思路：点击获取
B题 5G 网络环境下 应急物资配送问题
一些重特大突发事件往往会造成道路阻断、损坏、封闭 等意想不到的情况，对人们的日常生活会造成一定的影响。为了保证人们的正常生活 将应急物资及时准确 地 配送到位尤为重要。伴随着科技水平的提升及 5 G 网络的逐渐普及，无人机的应用越来越广泛，“配送车辆 无人机”的配送模式已经渐渐成为一种新的有效的配送方式。“配送车辆 无人机” 的 配送模式是指： 在物资配送过程中， 配送车辆对某地点进行配送的同时，无人机也 可 向周围可行的地点进行配送，并于配送完成后返回配送车辆 重新装载物资 、 更换电池。这种 配送 模式可以大大提高应急物资的配送效率，也可以解决复杂路况下的物资配送，避免次生灾害对人员的二次伤害。在应急物资配送过程 中 配送车辆可在某地点释放无人机，再前往其它地点配送 。配送车辆可先于无人机到达某地点等待接收无人机，也可比无人机晚到某地点再回收无人机。无人机在一次飞行过程中可对一个地点进行配送，也可根据实际情况对多个地点进行配送。无人机完成一次飞行后可返回配送车辆换装电池，然后再次进行配送。 配送车辆和无人机合作完成所有地点 应急物资 配送任务， 返回到出发地点， 此时称为完成一次整体配送。
完成一次整体配送所需要的时间是 配送人员 主要考虑的因素 ，按照配送车辆和无人机从出发开始至全部返回到出发地点的时间来计算。 在配送过程中， 不考虑 配送车辆及 无人机 装 卸 物资的时间 ，同时不考虑配送车辆和无人机在各个配送点的停留时间。
为了尽快完成物资配送任务，请根据附件所给数据解决以下几个问题：
1.图 1 给出 14 个地点， 其中 实线代表各地点之间的路线情况。 若目前所有应急物资集中在第 9 个地点，配送车辆的 最大 载重量为 1000 千克 ，采取配送车辆（无人机不参与）的配送模式 。请结合附件 1 建立 完成一次 整体 配送 的数学模型 并 给出最优方案。
2.图 2 中实线代表车辆和无人机都可以走的路线，虚线代表只有无人机可以走的路线。应急物资仍然集中在第 9 个地点，配送车辆的 最大 载重量为 1000 千克 采取“配送车辆 无人机”的配送模式。请结合附件 2 ，建立完成一次整体配送的数学模型， 并给出最优方案。
3.若问题 2 中的配送车辆的 最大 载重量为 500 千克 其他条件不变 。 请结合附件 2 建立完成一次整体配送的数学模型， 并给出最优方案。
4.图 3 中有 30 个地点， 计划 设置两个应急物资集中地点， 若 配送车辆的 最大 载重量为 500 千克 采取“配送车辆 无人机”的配送模式。 请结合附件 3 建立完成一次整体配送的数学模型 ，确定两个应急物资集中地点的最佳位置 。
对于本次电工杯建模的B题，就是一道图论中相对较为复杂的优化类型题目，其复杂的原因就是在于对车辆与无人机之间的复合规划，如果我们的优化模型能很好的处理这种关系（完美转化成数学语言，一等奖基本上稳了）。题目给了我们层层递进的机会，让我们逐步完善问题。
对于问题一，就是简单的最短路径的问题，只不过有两点不同的就是，需要车辆在物资发送完毕后回到9号地点和并不是传统意义上求起点到终点的最短路径，但是对于问题一，简单的一加和就会发现，所有地点的当日物资需求量之和小于1000千克，所以对于问题一直接根据条件和要求建立优化模型，利用Lingo直接进行求解即可。（如果第一问就想做的亮眼的话，我们可以用司守奎老师的建模书上遗传算法那一章，有一个例子：飞机救火，完全一模一样的要处理的问题，书上给的遗传算法的代码都不用改，只需要把代码中的邻接矩阵的输入改成这道题中的数据即可，完全一模一样的目标，那里的问题是要飞机在起点起飞，遍历所有地点进行救火，和本题可以说一模一样）
对于问题二，这一道题就是为了让我们承上启下，仍是1000千克的载重，保证一次就可以完成所有地区的配送，然后加上一个可以携带无人机的条件，此时如果编程功力不够的话，强烈不建议仍沿用第一问中使用的遗传算法，但是如果会改遗传算法中优化的核心，那继续用完全支持。对于编程只会个语法的人，还是不要尝试修改遗传算法了，老老实实的量化车辆与无人机的关系进行建模利用lingo优化即可，虽然可能方法不如直接修改遗传算法进行求解，但可以让评委看到我们处理问题多样的思维，也是很好的选择。
对于该问题，我们可以用地毯式搜索的思想量化约束条件建立模型，不用担心这种方法有点笨会减分，这只是建立模型，求解模型是Lingo做的，人家是可不是用最笨的算法搜索最优解的，只是利用这种最笨的思路完善的纳入所有条件，在全部可能范围内求解，保证结果一定是正确的。首先可以将无人机的可飞行时间量化为最大远离汽车的距离，对于问题二，由于车辆上能承载所有地点的物资需求量，因此，让无人机能将自身的物质全部发出去，汽车再去接它即可（或等它）。这样其实只需要在第一问要建立的优化模型中，对无人机可到达地方进行标识（与汽车到过的位置标识一样），但是优化原理还是一样的，只不过因为无人机的加入，能使地点能提前到达而已。
对于问题三，仍利用地毯式搜索的思想量化约束条件建立模型，无非多一个物资耗光返回9号地点的限制，多这一个限制，lingo如何求解不是我们要关心的事，我们要关心的事是加这一个限制能否满足题目的要求即可。
对于详细的整体建模过程和优化模型的建立，还在不断完善中，等将模型建立完成后，我会分享出我的思路和方法供大家参考，下面是一些参考资料，例如lingo软件入门案例大全（lingo很容易入门的，语法体系简单，看几个例子就会）（还有司老师的建模书籍的电子版，供大家使用其中的遗传算法）（待后续模型完成，思路的分享也会加入其中）。
目前出了3个思路：
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