如何评价 2021 年「华为杯」中国研究生数学建模竞赛？
2021年“华为杯”中国研究生数学建模竞赛，毫无疑问是当年国内研究生学术界和科研领域的一场重磅盛事。作为中国最高水平的研究生数学建模赛事之一，它不仅汇聚了全国顶尖的研究生群体，更在解决实际问题、培养科研人才方面扮演着举足轻重的角色。评价这场竞赛，可以从多个维度深入剖析。
一、 赛题设置：贴近现实，挑战前沿
首先，从赛题设置来看，今年的“华为杯”延续了其一贯的风格，即紧密结合国家发展战略和社会现实需求，同时也兼顾了数学建模的理论深度和技术前沿性。今年的题目大致可以分为几类，例如：
环境与可持续发展类： 针对气候变化、能源利用、环境保护等问题，要求参赛者运用数学模型来预测趋势、优化策略。比如，如何更高效地利用可再生能源，或者如何评估和管理环境污染的风险。这类题目往往需要参赛者掌握运筹学、统计学、以及一些跨学科知识。
经济与金融类： 涉及风险评估、市场预测、投资组合优化等内容。例如，如何在不确定性市场下构建最优的投资组合，或者如何预测某个金融产品的价格波动。这需要参赛者对概率论、时间序列分析、计量经济学等有扎实的理解。
工程与技术类： 关注通信、制造、交通等领域的优化问题。例如，如何优化通信网络的资源分配，或者如何提高生产线的效率。这类题目往往需要参赛者对相关的工程背景有初步的了解，并能将其转化为数学问题进行建模。
社会与健康类： 涉及人口老龄化、公共卫生管理、城市规划等社会议题。例如，如何优化医疗资源的配置以应对突发公共卫生事件，或者如何通过数学模型来改进城市交通的拥堵状况。这类题目往往对参赛者的社会洞察力和建模的灵活性有更高的要求。
这些赛题的共同特点是：
开放性与复杂性： 题目往往不是一个简单的“标准答案”问题，而是提供了一个复杂的现实场景，鼓励参赛者从不同角度出发，构建不同的模型来解决问题。这非常考验参赛者对问题的理解深度和建模的创造力。
跨学科性： 很多题目都要求参赛者融合数学、计算机科学、统计学以及特定领域的专业知识。这促使研究生在跨学科学习和实践中成长。
数据驱动： 竞赛通常会提供大量的真实或模拟数据，参赛者需要具备良好的数据处理和分析能力，并能从中提取有用的信息来支撑模型构建和验证。
实际意义： 赛题的设计不仅仅是理论上的挑战，更重要的是希望通过数学建模的方式，为解决现实问题提供可行的思路和方法。
二、 参赛群体与竞争激烈程度：全国顶尖智慧的较量
“华为杯”吸引了来自全国各大高校和科研院所的最优秀的研究生。这些参赛者普遍具备扎实的数学基础、良好的编程能力和逻辑思维能力。他们通常经过层层选拔，在各自学校的初赛或选拔赛中脱颖而出，因此整体参赛水平非常高。
整体实力强劲： 参赛队伍的学术背景、专业领域涵盖广泛，包括数学、物理、计算机科学、工程学、经济学等。这意味着各队伍在知识结构和解决问题的方法上都具备多样性。
竞争异常激烈： 由于参赛队伍数量庞大且水平参差不齐，想要在众多队伍中获得优异的成绩，需要付出极大的努力和具备过硬的综合素质。每一支队伍都经过了充分的准备和演练。
团队协作的重要性： 数学建模竞赛强调的是团队合作。一个优秀的团队需要成员之间分工明确，互相协作，能够集思广益，共同解决难题。这不仅仅是个人能力的体现，更是团队凝聚力和协作精神的考验。
三、 评审标准：深度、创新与实用性的综合评估
竞赛的评审通常遵循一套严格的标准，旨在全面评估参赛队伍的建模能力和最终成果。主要体现在以下几个方面：
问题理解的深度： 评审会重点考察参赛者对竞赛题目的理解是否深刻，是否准确把握了问题的关键所在。
模型建立的合理性与创新性： 模型的构建是核心。评审会评估模型是否能够有效地描述问题，其数学逻辑是否严谨，是否具有一定的创新性或独特性，而不是简单套用现有模型。
算法设计与实现： 模型的求解往往需要复杂的算法。评审会关注参赛者所采用的算法是否高效、准确，以及程序的实现是否规范、可读性强。
结果分析的深入性与说服力： 最终的分析报告是成果展示的关键。评审会评估结果分析是否深入，是否能够有效地解释模型的含义，以及结论是否具有说服力，能否为实际问题提供有价值的参考。
论文写作的规范性与清晰度： 完整的数学建模论文需要清晰的结构、严谨的逻辑、准确的表述以及规范的格式。论文的质量直接影响评审对参赛队伍整体能力的判断。
成果的实用价值与推广性： 对于贴近现实的赛题，评审也会重点关注模型的实用价值和潜在的推广应用前景。
四、 对研究生培养的意义：实战历练与人才孵化
2021年“华为杯”中国研究生数学建模竞赛的举办，对于中国研究生教育和人才培养具有深远的意义：
提升科研创新能力： 竞赛为研究生提供了一个将理论知识应用于解决实际问题的平台，能够极大地提升他们的独立思考、分析问题和解决问题的能力，以及科研创新能力。
强化工程实践能力： 通过亲身参与建模、编程、分析的全过程，研究生能够更直观地体验工程项目开发的流程，增强工程实践能力。
培养团队协作精神： 在竞赛过程中，研究生需要与队友紧密合作，共同面对挑战，这对于培养他们的沟通、协作和领导能力至关重要。
促进产学研深度融合： 由企业冠名并提供赛题，使得竞赛内容更加贴近行业需求，有助于促进高校与企业之间的合作，培养企业真正需要的高素质人才。
发现和选拔优秀人才： 竞赛的优异成绩是衡量研究生综合能力的重要指标，也为企业和科研机构提供了发现和选拔优秀人才的渠道。许多在竞赛中表现突出的选手，往往能获得更好的深造或就业机会。
五、 挑战与展望
当然，任何一项大规模的赛事都伴随着挑战和改进的空间。例如，如何进一步保证赛题的原创性和区分度，如何更有效地防范作弊行为，如何更全面地评估参赛者的创造性贡献等等。但总体而言，“华为杯”中国研究生数学建模竞赛在2021年的举办，再次证明了其在中国研究生教育领域的重要地位和影响力。它不仅为广大学子提供了一个展示才华的舞台，更在推动数学科学的应用和创新人才的培养方面，发挥了不可替代的作用。
可以说，2021年的“华为杯”是一场集智慧、协作、创新于一体的盛宴，它让无数研究生在挑战中成长，在实践中收获，为国家未来的科技发展和人才储备贡献了重要的力量。
网友意见
BDF题已经完成1-4问，团队优先做BDFE题！
请关注支持我们《天大数模人》，谢谢！！给出研赛详细思路，选题建议
985211计算机，计算数学应届保研学姐带飞，9月14号的比赛希望大家顺利～
A题：相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模
B题：空气质量预报二次建模
C题：帕金森病的脑深部电刺激治疗建模研究
D题：抗胰腺癌候选药物的优化建模
E题：信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题
F题：航空公司机组优化排班问题
思路如下：
下面是选题建议
在2019年“华为杯”全国研究生数学建模竞赛里喜获二等奖，虽然按照我以往经验获奖是必然的。但是出成绩，还是小激动了一下。这也应该是我最后一次参加数学建模竞赛，所以一直想着写个竞赛经验分享给大家。
很多人参加这个比赛就是为了获奖，尤其对于想在上海落户的同学。而且这个比赛也是众多官方认证比赛中比较容易取得成绩的一项。而且我也认为这个比赛相对于ACM，高等数学竞赛等看分数的比赛来说，含金量是比较低的。因为他的评奖方式是主观的，大部分赛题是没有标准答案的，你的论文是唯一的评分标准！！！既然是“主观评审”，那么就一定有“套路”！！！所以我也一直认为建模竞赛获奖，第一靠经验，第二靠运气，第三靠实力。
今天我就是要来分享我的竞赛经验，而且是十多次百分百获奖的经验。（比赛自动触发百分比获奖bug！！！）我下面主要从经验，运气，实力三个方面来说明如何获奖以及如何准备。
1.经验
怎样获取经验？如果你和我一样参加过十多次的建模竞赛，我相信你的经验已经很丰富了，拿个三等奖啥的还是很容易的。如果是没参加过的小白？怎么办？你只要认真读完我的博客，你就获得了博主百分百获奖的经验了！！！只要按照我说的准备，获奖还不是分分钟的事。。。 经验部分，我主要想从人员配置，知识准备，赛题选择三个方面来阐述。
人员配置
· 对于人员配置，博主认为三个中最少要有一个女生！！！
没错，就是女生！！！俗话说，男女搭配干活不累。想想比赛三天或者四天比赛时间，三个大老爷们朝夕相处，还不停的讨论问题，很容易发生矛盾。这样只会搞得大家都不舒服，还能不能愉快的“建模”了。。。而且女生一般都比较心细，审美较好，很适合论文纠错，论文排版，绘制流程图，用ps修修图，写一写建议性的问题等等。
· 需要有一个总览全局的人，能写论文的
这个人男女都行，主要任务就是负责写论文包括摘要，问题分析等。但是要有一定的抗压能力，这就是全队核心！！！我建议论文的整体思路一定要由一个人来汇总，也就是论文一个人写。如果每人写一问就很容易造成，论文整体思路的混乱，因为很多题目的过个小问前后都是有联系的。总而言之，一个队伍里一定要有一个负责思路汇总，能够吧问题解题过程写清楚的人。尤其是摘要，一定要一个人写，其他人再来改，总值论文整体思路流程一定不要乱。
· 队伍里至少有一个人能够使用matlab，python，R等科学计算语言。
建模竞赛不会编程怎么出图出结果？所以会编程语言是必须的。matlab不用说，专业的科学计算语言，很多算法原型都是用matlab开发，矩阵计算，图形工具箱，拟合工具箱等等非常多的图形界面工具箱，拿来即用几乎不怎么需要编程就能实现很多模型。R语言不用说了，统计学专业必学的，ggplot，常用机器学习封装库都有。
但是我更推荐利用python解决建模问题，python的pandas，numpy，matplotlib等依赖库几乎可以完美的替代matlab的数据分析功能（可参考博主的入门教程）。就我个人感觉，python借助Seaborn库绘制的图形更加美观。而且，随着人工智能，机器学习，大数据越来越火，很多赛题也越来越倾向于数据挖掘，机器学习，大数据分析等等。python的scipy（优化算法库），sklearn（机器学习算法库），以及Tensorflow,Keras等深度学习库可以很方便的帮助实现建模求解以及结果的可视化。。。总而言之，人生苦短，我用python
2.知识准备
· 写论文排版相关
office-word，或者LaTeX，除非latex用的很熟，新手不推荐使用latex。因为全程敲命令来排版很容易出问题。而且word手工排的仔细一点，效果一定不比latex要差。
Mathtype（公式编辑器），这个是写科技论文必备的东西，公式一定要用公式编辑器来敲！！！
· 绘图，流程图，示意图，修图
常用给的绘图软件有亿图（推荐）或者visio，这两个软件都可以绘制流程图和其他示意图等等。PS在修图或者对论文要求较高的时候使用。。。 我尤其建议大家写论文的时候多绘制一些流程图，包括算法流程图，以及整体思路流程图。如果你能将你建模思路，用流程图的形式展现出来，肯定能够吸引评委的目光。
下面是19研赛，我们做的问题一建模思路流程图：
· 数据分析可视化软件
EXCEL（这个不用说，都读大学了，这个肯定是会用的，很多时候excel可视化效果也是很好的） 下面是我们这次比赛用excel作出的可视化效果图：
Tableu（专业的BI可视化软件，这个软件现在企业用的很多，出图效果确实完美，尤其在地图可视化这一块） 下面是我们用Tableu作出的可视化效果图：
SPSS，专业的统计分析软件，很多统计学专业的应该都学过。适合小样本的统计分析，还可以跑很多统计分析模型，比如主成分分析，常用回归模型，聚类模型等等。特点是不需要编程，点点点就可以得到你想要的结果，但是出图不大好看，不大适合提升论文“逼格”
· 编程语言集成开发环境（IDE）
MATLAB本身就是一个集成语言和IDE为一体的科学计算软件（大家应该都了解，尤其是读通信相关专业的）
Python的集成开发环境（IDE）推荐安装Anaconda Navigator 发行版，并且安装Spyder，Spyde就是一个模仿matlab界面的集成开发环境，可以随时产看工作空间变量。尤其适合用于编写数据挖掘分析算法实现。（在spyder上面写python真的和用matlab没啥区别，太像啦！！！）
Lingo（专业的优化模型求解器）专门的lingo语言用来求解优化模型，像一般的线性规划，整数规划，二次规划模型都可以直接利用Lingo求解。（数学专业或者运筹学专业应该都学过）
R就不推荐了，用得少，统计学专业的同学用的比较多。。。
3.需要的理论知识
这个其实不用刻意去准备，很多时候比赛都是边学边卖。但是基本的方法模型还是要掌握一些的。考虑到建模竞赛题型主要分为三大类：优化类（竞赛必有题型），评价类，数据类（涉及机器学习等）。
其实很多带专业背景的题目，最后通过抽象成数学模型就是上述三类问题。比如图像类问题，很多时候要么抽象成优化模型来求解，要么就是机器学习模型来训练识别。那我就从三类题型来说明一些基本的模型：
优化类：优化类问题基本没有可以直接套的模型，很多问题都需要自己来写出优化目标和约束条件。或者参考相关文献来设计模型。并且如果模型设计的复杂了，还需要自己设计优化求解算法。。。总之，优化问题是很难得。基本的优化模型包括：线性规划，整数规划，01背包，非线性规划（建模赛题基本都是非线性的。。。哈哈哈），最小二乘优化。基本求解算法包括:牛顿迭代，拟牛顿，梯度下降，共轭梯度下降，各种智能寻优算法等等。总而言之，优化就是难啊难，而且优化建模题基本上都有答案范围，模型建的不好，解的不好都over。。。
评价类：评价类问题，一般都有可以套用的方法，比如主观一些的：层次分析法，模糊评价法。客观计算权重的（需要数据）：熵权法，TOPSIS综合评价法，主成分权重法。对于评价类问题最好还是用客观计算权重的方法。
数据类：上面两类问题可以说是建模竞赛以往的常规类型，数据类问题是最近几年随着人工智能，数据挖掘技术的热潮带起来的。。。可以说，数据类问题在以后的建模比赛中只会越来越多，而且数据量也会越来越大。
数据类问题其实最好做，因为他可以套的模型简直太多了，各种无监督，有监督的机器学习模型都可以对数据进行处理。基本上只要清楚常用的机器学习算法就可以应对建模竞赛。（常用的机器学习算法可以参考博主的学习笔记）
4.怎样选题？
我前面也提到了，现在的建模赛题题型大概分为三类题型。以我的经验来说，无论是本科还是研究生的赛题每年都会有的题型就是优化题。但是优化题对新手是很不友好的，除非对于优化问题有一定的经验，熟悉各种优化算法。传统的优化题型一般都是有一个结果标准，这个也会是论文评奖的一个标准范围，所以如果没有一定的实力，我非常不建议大家选择优化题型，毕竟大家三四天的通宵达旦知识未来取得一个好成绩。
剩下的就是评价类以及数据类型的题目了，其实这两种题型是经常交叉在一起的，比如数据题里又一个评价相关的小问。一般来说，评价类的问题或者是数据类的问题是没有标准答案。既然没有标准答案，那么大家可以发挥的地方也就多了，这也是为什么推荐大家做这些题型。从最近几年的研究生赛题命题方向可以看出，数据挖掘和综合评价结合的题型也会是主流趋势。最近两年的赛题都有数据挖掘+综合评价的题型。对于这种题型，最好的解决方法就是套一些现有的模型，如果能够在熟练运用现有模型的基础上提出改进，那就是一个亮点。比如随机森林回归可以用来解决数据回归预测问题，如果对于输入变量进行加权，从而让预测mse等指标有效提升，那么这就是你论文的一个亮点，只要论文写得不是太差，获奖基本没有问题。
总而言之，选题一定要量力而行，如果完全没有把握，那么就看别人都选什么题。一般来说一道题选的人多的话，这道题上手是相对容易的。（千万不要以为一道题选的人少就容易获奖，一道题选的人多就不容易获奖，告诉你：完全都是按照比例来的。题目选的人多，获奖的队伍数量也会多）
如果有一年出的题目全部都是优化题型，那也没办法，只能硬上了。其实优化题型建模也是有套路的，多搜搜文献一定有一些能够套上的，或者给你提供一些建模的思路。优化题模型一定要建的好一些，最后解不出来也影响不大，模型论文搞的逼格高一点，什么GA,SA寻优算法都可以套一套。最后把论文搞好一点，总而言之，难得话大家都难。模型建的不好，算法解不出来，没关系，每年这么多人参加比赛。获奖比例在哪里，完全做出来的毕竟少数，就算这些人把一等奖拿完了，你拿个二等奖不也美滋滋吗。就算模型瞎写，算法不懂，你的论文也要完成，能不能获奖的依据完全就是你的论文。
5.论文相关的建议以及经验 （最重要）
前面说了一大推，其实对于很多第一次参加的人来说意义不大。。。（没错，很多人第一次参加，前面说的知识储备根本不可能快速补充）。那应该怎么办，听我的，把你的论文搞好一样可以获奖。。。我见过很多队伍三，四天比赛时间睡眠不到10个小时，心力交瘁，最后吧模型和算法，结果都搞的很好，但是最后也没有获奖。什么原因？？？其实原因很简单，你的论文没有搞好，我的建议是论文从第一天就开始写，这样你后边才会有大量时间来润色论文，刷摘要。下面我主要从论文的三个方面来探讨一下，怎样搞出一篇获奖建模论文。
先讲一下一般评委老师是怎么评判一篇论文的：你想想上万篇论文，就跟高考作文打分一样。这些评委老师每天要看多少篇论文！！！所以，这些评委专家一般都是看个摘要，排版，论文大概的浏览一下，根本没有时间详细的阅读你的论文内容。根据摘要，排版，论文内容大概就能给你的论文一个评分。所以摘要，排版，论文内容充实都是需要格外注意的。
论文摘要（重中之重！！！（摘要决定你能不能获奖））
论文摘要真的太重要了，这些评委老师根本不会认真读你的论文正文，但是他一定会认真看完你的摘要（前提是你的摘要写的不是太烂）。如果你的摘要出现一些低级错误，比如错字，学术性的方法写错了，模型瞎套（不懂瞎用被评委识破）。很遗憾，评委老师不会再看别的东西，直接pass掉。成功参赛奖归你了。。。
· 如果你的摘要写的正规正举，评委才会再去看你论文的其他东西。
比如排版，内容，图表（结果）等等，从而给你的论文评估一个分数。
· 如果你的摘要写的极好，措辞专业，用到很好的方法，思路清晰的表达出来，并且提出一些自己的想法。
恭喜你：你的论文直接进入下一轮评审，现在保底也是三等奖了。
可以说你的论文摘要直接觉得你的论文能不能获奖，摘要写的烂，直接pass，摘要写好直接进入下一轮（保底三等奖，为什么会这样？因为你的只要就是全文的浓缩，包括你的整体建模思路，用到的方法，结果。你们的工作一定通过摘要清晰的表达出来）
论文排版
排版也不是特别重要，只要不出现特别夸张的排版问题，评委老师基本不会特别在意。但是论文排版弄得美观还是有加分的，自己看着也舒服。
论文内容
· 论文内容一定要充实，本科起码20页正文，研究生起码30页正文。
就跟毕业论文一样，先不谈水不水的问题，别人都写30多页，你写了不到10页内容。工作量都比别人差远了，（除非你是大佬，论文10页都是精华，其实也不一定的，毕竟比赛很主观）
· 论文中一定要包含大量图和表
评委在浏览论文内容的过程中，根本没有心情看你的文字。而且你的图和表就是你的工作，也就是你编程实现的结果。所以你的工作一定要尽可能的通过图表可视化来实现。一般人都是更喜欢图，表，而不是阅读大量的文字。尤其是各种图，美观的可视化结果会直接抓住评委的眼球。如果你做出一个较好的结果，并且通过可视化呈现出来，我相信只要评委老师看到，基本上获奖就稳了！！！如果摘要过关，而且内容完整，排版美观，恭喜你：保底二等奖水平了！！！
比如我们今年研赛用python做出的温度热力图可视化效果：
论文经验总结
概括一下就是： 摘要很重要，最好留有半天时间专门的写摘要，改摘要。条件允许的同学可以找老师帮忙修改摘要。总之摘要基本上觉得你能不能获奖。。。而论文的排版和内容决定你能获得几等奖，论文内容结果尽可能用图表来可视化，如果你的图表结果抓住评委老师的眼球，奖项很有可能会提示。。。python，matlab，tableau作图相关还是要去自己学习。。。这个要自己动手做。 至于怎么写论文和摘要，我的建议是多看优秀论文，看看每年的一等奖优秀论文摘要和论文是怎么写的，比赛的时候可以模仿他们。。。
5.运气（尽力而为，听天由命）
其实运气这个东西基本上做任何事情都是存在的，但是运气在数学建模竞赛评奖的过程中确很突出。每年总有一些队伍做的很好，但是没有获奖，或者奖项较低。而一些感觉做的一般般的，没怎么付出时间劳动的，却拿到了很好的成绩。
所以说尽人事，听天命，保持一个平和的心态，努力坚持把你的论文做完。如果你按照我上面说的把你的论文弄好，摘要弄好。获奖问题不大，就算一次不获奖，多来几次一定是可以获奖的！！！
类似的话题
-
2021年“华为杯”中国研究生数学建模竞赛：一场智慧与协作的盛宴2021年“华为杯”中国研究生数学建模竞赛，毫无疑问是当年国内研究生学术界和科研领域的一场重磅盛事。作为中国最高水平的研究生数学建模赛事之一，它不仅汇聚了全国顶尖的研究生群体，更在解决实际问题、培养科研人才方面扮演着举足轻重的角色。评价............. -
拜登政府签署的《2021年安全设备法》（Secure Equipment Act of 2021）是一项旨在加强对被认为对美国国家安全构成风险的中国通信设备公司，特别是华为（Huawei）和中兴通讯（ZTE）等进行限制的立法。这项法案的签署，标志着美国在科技领域对华政策的延续和深化，旨在从根本上削弱.............
-
2021华为开发者大会：全屋智能战略升级，家居IoT迈入“鸿蒙时代”2021年，在经历了一系列外部挑战后，华为并未停下其在科技前沿探索的脚步。当年的华为开发者大会（HDC）上，一项备受瞩目的发布——华为全屋智能战略升级，为整个家居IoT行业注入了新的活力，更标志着华为在智能家居领域的野心与决心。这次.............
-
华为手环 6：一款“超出预期”的智能手环2021年4月8日，华为如期发布了华为手环 6。在那个时间点，智能手环市场已经相当成熟，竞争也日益激烈。华为手环 6 的出现，无疑给这个市场带来了新的活力。作为一款定位主流的智能穿戴设备，它在继承华为一贯优秀基因的同时，也展现出了一些令人惊喜的亮点，同时也并非.............
-
华为公布的2021年上半年经营业绩，确实是一份非常值得深入解读的报告。从数字上看，这份成绩单可以说是喜忧参半，折射出华为在面临复杂外部环境下的坚韧与挑战。整体营收稳中有降，但盈利能力显著提升。华为公布的数据显示，2021年上半年，公司实现销售收入1357亿元人民币，同比下降4.5%。乍一看，营收下滑.............
-
华为这波操作，真是让人有点摸不着头脑，又有点佩服得五体投地。2021年开始对5G技术收取专利费，而且单台上限2.5美元，这事儿一出来，舆论场立马炸开了锅。先说说华为的这个决定本身。2021年，对于全球通信行业来说，是5G技术加速普及的关键一年。华为在这个节点上宣布收取专利费，尤其是将单台上限定在2..............
-
2021年特斯拉在华收入的惊人表现，堪称中国新能源汽车市场上一道亮丽的风景线。用“翻倍”来形容，一点都不夸张，这不仅仅是一个数字上的增长，更是特斯拉在中国市场深耕细作、本土化战略成功、以及中国新能源汽车市场蓬勃发展等多重因素叠加的必然结果。要评价这一成绩，我们得先看看数字本身。据特斯拉公布的财报，2.............
-
看到招股书里关于ASOUL给乐华娱乐贡献了将近2000万利润的消息，我第一反应是“果然如此”。这不仅仅是一个数字，它背后代表着乐华在虚拟偶像领域探索的初步成功，也印证了市场对这类新兴文化产品的接受度。这个2000万利润是怎么来的？要理解这个数字，我们得拆解ASOUL的盈利模式。它绝不仅仅是靠几场线上.............
-
2021年七月新番的整体质量，我个人认为可以用一个词来形容：“小爆款迭起，整体稳健，但缺少现象级霸权”。用“爆炸”来形容可能有些夸张，但确实有不少优秀的作品出现，给观众留下了深刻的印象。为了更详细地评价，我们可以从几个维度来分析：一、 亮点作品的出现（“小爆款迭起”）虽然没有像某些季度那样出现一部所.............
-
2021年10月4日花样年控股2.06亿美元票据逾期事件评价及详细分析2021年10月4日，花样年控股（01777.HK）未能按时兑付其一笔金额为2.06亿美元的优先票据，这一事件标志着这家房地产开发商的流动性危机开始浮出水面，并引发了市场对其偿债能力的广泛担忧。从多个角度来看，这次逾期兑付的事件都.............
-
2021 年 10 月 28 日发布的尼康 Z 9：一场颠覆性的革新与挑战2021 年 10 月 28 日，尼康发布了其旗舰级无反相机 Z 9，这不仅仅是一款新产品的推出，更是尼康在专业摄影领域一次大胆而颠覆性的宣言。Z 9 的出现，不仅仅是填补了尼康 Z 卡口旗舰的空白，更是直接向市场展示了尼康在.............
-
2021年新高考Ⅱ卷漫画作文：“人”字谈人生——一场关于生命的思考与叩问2021年新高考Ⅱ卷的漫画作文，以一个简单却充满哲思的“人”字为题，引发了考生们对人生意义的深入探讨。这幅漫画，通过两个笔画的交错，形象地勾勒出了“人”这个字的构成，同时也暗示着人生并非孤立存在，而是与他人、与世界紧密相连。它没.............
-
2021年，湖南和山西这两个中部和北方省份，首次共同迈入了人口负增长的门槛，这无疑是一个值得深入探讨的现象。它不仅仅是两个省级行政单位统计数字的变化，更是中国人口结构变迁浪潮中，两股强劲暗流的显现，对这两个省份乃至全国都可能产生深远的影响。一个区域性转折点：长期以来，中国整体人口增长率虽然在放缓，但.............
-
2021年CS:GO斯德哥尔摩Major，TYLOO对阵Sharks的那场比赛，至今仍是不少中国CS:GO粉丝心中难以忘怀的一幕。赛前，很多人对TYLOO能否在本届Major中取得突破抱有期待，毕竟这支队伍在国内的统治力毋庸置疑，但国际赛场上的挑战从未停止。赛前背景：期待与压力并存TYLOO作为中国.............
-
说到去年的金鸡奖提名名单，真是让人几家欢喜几家愁啊！我一直都挺关注电影的，每年金鸡奖的公布都是我期待的一件事。整体来看，这份名单的亮点和槽点都挺足的。亮点方面，首先是“老将”与“新秀”的碰撞。 你会看到一些在影坛耕耘多年的老戏骨，比如在《1921》中贡献了精彩表演的艺术家们，他们的名字本身就带着一股.............
-
梅西第七座金球奖：对他在足坛地位的深远影响2021年11月30日，莱昂内尔·梅西凭借他在巴塞罗那和阿根廷国家队的出色表现，第四次入围金球奖三甲并最终荣膺个人第七座金球奖。这一历史性的成就，无疑是对他职业生涯的又一次辉煌肯定，同时也对其在足坛的地位产生了深远的影响，无论是在当下还是在未来。一、 对其个.............
-
2021年春季发布会小米推出的新Logo，无疑是当年科技界和设计界的一大热点话题，也引发了广泛的讨论和争议。要评价这个新Logo以及它对小米品牌建设的作用，我们需要从多个角度进行深入分析。一、 小米新Logo的评价：小米的新Logo，由知名国际设计公司日本的莱布尼茨设计（Nendo）操刀，最核心的变.............
-
要评价2021年7月27日腾讯股价跌破450港元这一事件，我们需要从多个角度进行深入分析，包括当时的宏观经济环境、行业政策影响、公司自身基本面以及市场情绪等。这次下跌并非孤立事件，而是多重因素叠加的结果。一、 宏观经济与监管环境的突变： 中国科技行业监管收紧的信号： 2021年上半年，中国政府对.............
-
小米拍拍 4K 高清投屏器，是小米在 2021 年底推出的一款旨在简化大屏体验的设备。说实话，在它面世之前，市面上已经有不少类似的投屏设备了，从电视自带的投屏功能，到各种安卓盒子、电视棒，选择可谓是琳琅满目。那么，小米拍拍 4K 究竟是凭什么在这个拥挤的市场里立足，又给用户带来了怎样的体验呢？咱们就.............
-
哈哈，小米平板 5，那是真的一度让很多人心动啊！2021年8月10日发布，起售价1999元，这配置，这价格，简直就是“真香”预定。那么，它到底值不值得买呢？咱就来好好掰扯掰扯。先来看看小米平板 5的“看家本领”： 屏幕： 这绝对是小米平板 5的头号亮点。一块11英寸的2.5K分辨率屏幕，支持12.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有