stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
乌拉圭历史
21世纪

2004年，塔瓦雷·巴斯克斯當選總統，2005年3月1日正式就任乌拉圭总统，是该国历史上第一位左翼總统。隨著广泛阵线上台執政，採取溫和的社會經濟改革，乌拉圭经济迅速崛起，在2004年到2008年，GDP以每年6.7%的速度增长，贫困人口从33%下降到21.7%，2011年更下降至18.6%，称为拉美国家的一大亮点。在全球金融危机下，经济增长速度受限，但政府通过更高的公共支出和投资，成功避免了经济衰退，使得2010年的乌拉圭经济仍然以超过7%的速度增长。
2013年，烏拉圭獲選經濟學人的年度代表國，獲選原因為烏拉圭總統何塞·穆希卡的平民風範享譽世界；以及在2013年4月通過了同性婚姻法案；和2013年7月，烏拉圭為了處理犯罪率而通過法案成為世界上首個將大麻買賣合法化的國家。
參考資料

↑  . BBC News. 2013-08-05  [2024-11-18]. （原始内容存档于2021-04-08）.
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荷西·赫瓦西奧·阿蒂加斯
弗鲁克图奥索·里韋拉
人工神经网络

此條目介紹的是模拟生物神经网络的。关于生物的神经网络，请见「」。
人工神經網絡
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上级分类: 神經網路、​判别模型 
话题方面: 人工智能、​机器学习 
特性: types of artificial neural networks 
表现概念: 生物神经网络 
使用: 激活函数 
Stack Exchange標籤: https://stackoverflow.com/tags/neural-network、​https://stats.stackexchange.com/tags/neural-networks、​https://cs.stackexchange.com/tags/neural-networks、​https://ai.stackexchange.com/tags/neural-networks 
人工神经网络（英語：，ANNs）又称，简称神经网络（neural network，NNs），在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中樞神經系統，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统(adaptive system)，通俗地讲就是具备学习功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模(概率模型)工具，神经网络通常是过一个基于数学统计学类型的学习方法（learning method）得以优化，所以也是数学统计学方法的一种实际应用，过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题（也就是说过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力），这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。
和其他机器学习方法一样，神经网络已经被用于解决各种各样的问题，例如机器视觉和语音识别。这些问题都是很难被传统基于规则的编程所解决的。
背景

对人类中枢神经系统的观察启发了人工神经网络这个概念。在人工神经网络中，节点（node）是构成人工神经网络的数字化元素，是网络中任何的连接点；人工神经元（neuron）属于一种节点，特指人工神经网络中基本的计算或处理单元，连接在一起形成一个类似生物神经网络的网状结构。
人工神经网络目前没有一个统一的正式定义。不过，具有下列特点的统计模型可以被称作是“神经化”的：
具有一组可以被调节的权重（被学习算法调节的数值参数）
可以估计输入数据的非线性函数关系
这些可调节的权重可以被看做神经元之间的连接强度。
人工神经网络与生物神经网络的相似之处在于，它可以集体地、并行地计算函数的各个部分，而不需要描述每一个单元的特定任务。神经网络这个词一般指统计学、认知心理学和人工智能领域使用的模型，而控制中央神经系统的神经网络属于计算神经科学。
在神经网络的现代软件实现中，由生物学启发的方法已经有了很重大的延伸，現在主流的是基于统计学和信号处理的更加实用的方法。在一些软件系统中，神经网络或者神经网络的一部分（例如人工神经元）是大型系统中的一个部分。这些系统结合了适应性的和非适应性的元素。虽然这种系统使用的这种更加普遍的方法更适宜解决现实中的问题，但是这和传统的连接主义人工智能已经没有什么关联了。不过它们还有一些共同点：非线性、分布式、并行化，局部性计算以及适应性。从历史的角度讲，神经网络模型的应用标志着二十世纪八十年代后期从高度符号化的人工智能（以用条件规则表达知识的专家系统为代表）向低符号化的机器学习（以用动力系统的参数表达知识为代表）的转变。
历史

沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨（1943）基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算模型。这种模型使得神经网络的研究分裂为两种不同研究思路。一种主要关注大脑中的生物学过程，另一种主要关注神经网络在人工智能裡的应用。
历史 > 赫布型学习

二十世纪40年代后期，心理学家唐纳德·赫布根据神经可塑性的机制创造了一种对学习的假说，现在称作赫布型学习。赫布型学习被认为是一种典型的非监督式学习规则，它后来的变种是长期增强作用的早期模型。从1948年开始，研究人员将这种计算模型的思想应用到B型图灵机上。
法利和韦斯利·A·克拉克(Wesley Allison Clark )（1954）首次使用计算机，当时称作计算器，在MIT模拟了一个赫布网络。纳撒尼尔·罗切斯特（1956）等人模拟了一台 IBM 704计算机上的抽象神经网络的行为。
弗兰克·罗森布拉特（英语：）创造了感知机。这是一种模式识别算法，用简单的加减法实现了两层的计算机学习网络。罗森布拉特也用数学符号描述了基本感知机里没有的回路，例如异或回路。这种回路一直无法被神经网络处理，直到保罗·韦伯斯（英语：）(1975)创造了反向传播算法。
在马文·明斯基和西摩爾·派普特（1969）发表了一项关于机器学习的研究以后，神经网络的研究停滞不前。他们发现了神经网络的两个关键问题。第一是基本感知机无法处理异或回路。第二个重要的问题是电脑没有足够的能力来处理大型神经网络所需要的很长的计算时间。直到计算机具有更强的计算能力之前，神经网络的研究进展缓慢。
历史 > 反向传播算法与复兴

后来出现的一个关键的进展是保罗·韦伯斯发明的反向传播算法（Werbos 1975）。这个算法有效地解决了异或的问题，还有更普遍的训练多层神经网络的问题。
在二十世纪80年代中期，分布式并行处理（当时称作联结主义）流行起来。戴维·鲁姆哈特（英语：）和詹姆斯·麦克里兰德（英语：）的教材对于联结主义在计算机模拟神经活动中的应用提供了全面的论述。
神经网络传统上被认为是大脑中的神经活动的简化模型，虽然这个模型和大脑的生理结构之间的关联存在争议。人们不清楚人工神经网络能多大程度地反映大脑的功能。
支持向量机和其他更简单的方法（例如线性分类器）在机器学习领域的流行度逐渐超过了神经网络，但是在2000年代后期出现的深度学习重新激发了人们对神经网络的兴趣。
历史 > 2006年之后的进展

人们用CMOS创造了用于生物物理模拟和神经形态计算的计算装置。最新的研究显示了用于大型主成分分析和卷积神经网络的纳米装置具有良好的前景。如果成功的话，这会创造出一种新的神经计算装置，因为它依赖于学习而不是编程，并且它从根本上就是模拟的而不是数字化的，虽然它的第一个实例可能是数字化的CMOS装置。
在2009到2012年之间，于尔根·施密德胡伯在瑞士研究小组(Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence)的研发的循环神经网络和深前馈神经网络赢得了8项关于模式识别和机器学习的国际比赛。例如，艾力克斯·格雷夫斯的双向、多维的LSTM赢得了2009年ICDAR的3项关于连笔字识别的比赛，而且之前并不知道关于将要学习的3种语言的信息。
IDSIA的丹·奇尔桑 (Dan Ciresan)和同事根据这个方法编写的基于GPU的实现赢得了多项模式识别的比赛，包括IJCNN 2011交通标志识别比赛等等。他们的神经网络也是第一个在重要的基准测试中（例如IJCNN 2012交通标志识别和NYU的楊立昆的MNIST手写数字问题）能达到或超过人类水平的人工模式识别器。
类似1980年福島邦彥（日语：）(Kunihiko Fukushima )发明的neocognitron和视觉标准结构（由David H. Hubel和Torsten Wiesel在初级视皮层中发现的那些简单而又复杂的细胞启发）那样有深度的、高度非线性的神经结构可以被多伦多大学杰弗里·辛顿实验室的非监督式学习方法所训练。2012年，神經網路出現了快速的發展，主要原因在於計算技術的提高，使得很多複雜的運算變得成本低廉。以AlexNet為標誌，大量的深度網路開始出現。
2014年出现了残差神经网络，该网络极大解放了神经网络的深度限制，出现了深度学习的概念。
构成

典型的人工神经网络具有以下三个部分：
结构（Architecture）结构指定了网络中的变量和它们的拓扑关系。例如，神经网络中的变量可以是神经元连接的权重（weights）和神经元的激励值（activities of the neurons）。
激励函数（Activation Rule）大部分神经网络模型具有一个短时间尺度的动力学规则，来定义神经元如何根据其他神经元的活动来改变自己的激励值。一般激励函数依赖于网络中的权重（即该网络的参数）。
学习规则（Learning Rule）学习规则指定了网络中的权重如何随着时间推进而调整。这一般被看做是一种长时间尺度的动力学规则。一般情况下，学习规则依赖于神经元的激励值。它也可能依赖于监督者提供的目标值和当前权重的值。例如，用于手写识别的一个神经网络，有一组输入神经元。输入神经元会被输入图像的数据所激發。在激励值被加权并过一个函数（由网络的设计者确定）后，这些神经元的激励值被传递到其他神经元。这个过程不断重复，直到输出神经元被激發。最后，输出神经元的激励值决定了识别出来的是哪个字母。
神经元

神经元示意图：
a1~an为输入向量的各个分量
w1~wn为神经元各个突触的权重值(weight)
b为偏置(bias)
f为传递函数，通常为非线性函数。一般有traingd(),tansig(),hardlim()。以下默认为hardlim()
t为神经元输出
数学表示
 t=f({\vec {W'}}{\vec {A}}+b)
{\vec {W}}为权向量， {\vec {W'}}为 {\vec {W}}的转置
{\vec {A}}为输入向量
b为偏置
f为传递函数
可见，一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后，经一个非线性传递函数得到一个标量结果。
单个神经元的作用：把一个n维向量空间用一个超平面分割成两部分（称之为判断边界），给定一个输入向量，神经元可以判断出这个向量位于超平面的哪一边。
该超平面的方程： {\vec {W'}}{\vec {p}}+b=0
{\vec {W}}权向量
b偏置
{\vec {p}}超平面上的向量
神经元网络 > 单层神经元网络

是最基本的神经元网络形式，由有限个神经元构成，所有神经元的输入向量都是同一个向量。由于每一个神经元都会产生一个标量结果，所以单层神经元的输出是一个向量，向量的维数等于神经元的数目。
示意图：
人工神经网络的实用性

人工神经网络是一个能够学习，能够总结归纳的系统，也就是说它能够过已知数据的实验运用来学习和归纳总结。人工神经网络过对局部情况的对照比较（而这些比较是基于不同情况下的自动学习和要实际解决问题的复杂性所决定的），它能够推理产生一个可以自动识别的系统。与之不同的基于符号系统下的学习方法，它们也具有推理功能，只是它们是建立在逻辑演算法的基础上，也就是说它们之所以能够推理，基础是需要有一个推理演算法则的集合。
人工神经元网络模型

通常来说，一个人工神经元网络是由一个多层神经元结构组成，每一层神经元拥有输入（它的输入是前一层神经元的输出）和输出，每一层（我们用符号记做）Layer(i)是由Ni(Ni代表在第i层上的N)个网络神经元组成，每个Ni上的网络神经元把对应在Ni-1上的神经元输出做为它的输入，我们把神经元和与之对应的神经元之间的连线用生物学的名称，叫做突触（英語：），在数学模型中每个突触有一个加权数值，我们称做权重，那么要计算第i层上的某个神经元所得到的势能等于每一个权重乘以第i-1层上对应的神经元的输出，然后全体求和得到了第i层上的某个神经元所得到的势能，然后势能数值过该神经元上的激活函数（activation function，常是∑函数（英語：）以控制輸出大小，因為其可微分且連續，方便差量规则（英語：）處理。），求出该神经元的输出，注意的是该输出是一个非线性的数值，也就是说过激励函数求的数值根据极限值来判断是否要激活该神经元，换句话说我们对一个神经元网络的输出是否线性不感兴趣。
基本結構

一种常见的多层结构的前馈网络（Multilayer Feedforward Network）由三部分組成，
輸入層（Input layer），眾多神經元（Neuron）接受大量非線形輸入訊息。輸入的訊息稱為輸入向量。
輸出層（Output layer），訊息在神經元鏈接中傳輸、分析、權衡，形成輸出結果。輸出的訊息稱為輸出向量。
隱藏層（Hidden layer），簡稱「隱層」，是輸入層和輸出層之間眾多神經元和鏈接組成的各個層面。隱層可以有一层或多層。隱層的節點（神經元）數目不定，但數目越多神經網絡的非線性越顯著，從而神經網絡的強健性（控制系統在一定結構、大小等的參數攝動下，維持某些性能的特性）更顯著。習慣上會選輸入節點1.2至1.5倍的節點。
这种网络一般称为感知器（对单隐藏层）或多层感知器（对多隐藏层），神经网络的类型已经演变出很多种，这种分层的结构也并不是对所有的神经网络都适用。
學習過程

通過訓練樣本的校正，對各個層的權重進行校正（learning）而建立模型的過程，稱為自動學習過程（training algorithm）。具体的学习方法则因网络结构和模型不同而不同，常用反向传播算法（Backpropagation/倒傳遞/逆傳播，以output利用一次微分Delta rule（英语：）來修正weight）來驗證。
種類

人工神經網络分類為以下兩種：
1.依學習策略（Algorithm）分類主要有：
（Supervised Learning Network）為主
（Unsupervised Learning Network）
（Hybrid Learning Network）
（Associate Learning Network）
（Optimization Application Network）
2.依網络架構（Connectionism）分類主要有：
前馈神经网络（Feed Forward Network）
循环神经网络（Recurrent Network）
强化式架構（Reinforcement Network）
理论性质 > 计算能力

多层感知器（Multilayer Perceptron，縮寫MLP）是一个通用的函数逼近器，由Cybenko定理证明。然而，证明不依赖特定的神经元数量或权重。Hava Siegelmann和Eduardo D. Sontag的工作证明了，一个具有有理数权重值的特定递归结构（与全精度实数权重值相对应）由有限个神经元和标准的线性关系构成的神经网络相当于一个通用图灵机。他们进一步表明，使用无理数权重值会产生一个超图灵机。
理论性质 > 容量

人工神经网络模型有一个属性，称为“容量”，这大致相当于他们记住（而非正确分类）输入数据的能力。它与网络的参数、和结构有关。谷歌在研究中使用打乱标签的方法，来测试模型是否能记住所有的输出。虽然很明显，这样模型在测试集上的表现几乎是随机猜测，但是模型能够记住所有训练集的输入数据，即记住他们被打乱后的标签。而记住有限的样本的信息（Expressivity），需要的模型的参数（权重）数量存在下限。
理论性质 > 收敛性

模型并不总是收敛到唯一解，因为它取决于一些因素。首先，函数可能存在许多局部极小值，这取决于成本函数和模型。其次，在远离局部最小值时，优化方法可能无法保证收敛。第三，对大量的数据或参数，一些方法变得不切实际。在一般情况下，我们发现，理论保证的收敛不能成为实际应用的一个可靠的指南。
理论性质 > 综合统计

在目标是创建一个普遍系统的应用程序中，过度训练的问题出现了。这出现在回旋或过度具体的系统中当网络的容量大大超过所需的自由参数。为了避免这个问题，有两个方向：第一个是使用交叉验证和类似的技术来检查过度训练的存在和选择最佳参数如最小化泛化误差。二是使用某种形式的正规化。这是一个在概率化（贝叶斯）框架里出现的概念，其中的正则化可以过为简单模型选择一个较大的先验概率模型进行；而且在统计学习理论中，其目的是最大限度地减少了两个数量：“风险”和“结构风险”，相当于误差在训练集和由于过度拟合造成的预测误差。
相关

機器學習
深度學習
邏輯斯諦迴歸
線性迴歸
參看

感知机
多层感知器
ER随机图
外部連結

神經網絡介紹 （页面存档备份，存于）
Performance comparison of neural network algorithms tested on UCI data sets （页面存档备份，存于）
A close view to Artificial Neural Networks Algorithms （页面存档备份，存于）
中的“Neural Networks”
A Brief Introduction to Neural Networks (D. Kriesel) - Illustrated, bilingual manuscript about artificial neural networks; Topics so far: Perceptrons, Backpropagation, Radial Basis Functions, Recurrent Neural Networks, Self Organizing Maps, Hopfield Networks.
Neural Networks in Materials Science （页面存档备份，存于）
A practical tutorial on Neural Networks （页面存档备份，存于）
Applications of neural networks
XOR實例 （页面存档备份，存于）
|  论 编机器学习同数据挖掘主題 |
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基本概念: 学习 · 图灵测试 · 運算學習論
數學模型: 迴歸模型 · 人工神经网络（深度学习） · 生成对抗网络 · Transformer模型 · 大语言模型 · 決策樹 · 貝氏網路 · 支持向量机 · 关联规则学习
學習範式: 机器学习 ·  深度学习 · 迁移学习 ·  微调 (深度学习) ·  监督学习 ·  半监督学习 ·  無監督學習 · 强化学习 · Q学习 · 遺傳演算法
主要應用: 统计分类 · 表征学习 · 降维 · 聚类分析 · 异常检测
相關領域: 计算科學 · 人工智能 · 通用人工智慧 · 生成式人工智慧 · 提示工程 · 统计学 · 數據科學 · 计算机科学 · 信息与计算科学 · 神经科学 · 认知科学
|  论 编可微分计算 |
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概论:  可微分编程  自動微分  张量微积分  信息几何  统计流形  神经形态工程（英语：）  模式识别  运算学习理论（英语：）  归纳偏置 
概念:  梯度下降 SGD（英语：）  聚类  回归   幻觉  对抗（英语：）  注意力  卷积  損失函數  反向传播   softmax  sigmoid  ReLU  正则化    扩散（英语：）  自回归 
应用:  机器学习  人工神经网络 深度学习  科学计算  人工智能  語言模型 大型语言模型 
硬件:  TPU  VPU  IPU（英语：）  憶阻器  SpiNNaker（英语：） 
软件库:  Theano  TensorFlow Keras  PyTorch  JAX  Flux.jl（英语：） 
架构:  多层感知器（MLP）  循环神经网络（RNN）  長短期記憶（LSTM）  门控循环单元（英语：）（GRU）  卷积神经网络（CNN）  残差神经网络（ResNet）  变换器  自编码器  变分自编码器（VAE）  生成对抗网络（GAN）  图神经网络（英语：）（GNN）  回响状态网络（英语：）（ESN）  神经图灵机（NTM）  可微分神经计算机（英语：）（DNC） 
  主题 计算机编程  技术   分类 人工神经网络  机器学习 
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各地:  德国  以色列  美国  拉脱维亚  日本  捷克 
学术:  AAT
鹿乃

| 鹿乃> 歌手 |
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出生: 12月24日
音乐类型: J-POP 動畫歌曲
演奏乐器: 聲樂
出道地点:  日本東京
活跃年代: 2010年 -
唱片公司: 日本華納娛樂（2015年 - 2018年）  Imperial Records （2018年 - ）
网站: 鹿乃 official site(新) 鹿乃 Warner Bros. Home Entertainment Official Website
| 日語寫法 |
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日語原文: 
假名: 
平文式罗马字: 
鹿乃（12月24日），日本女歌手，兼任虚拟YouTuber。原是獨立同人歌手，從2010年首個作品上載至niconico動畫開始活動至今，作品以翻唱使用VOCALOID創作的原創歌曲和動畫歌曲爲主，也有原創歌曲。目前是Imperial Records旗下歌手。
歷程

2010年
1月16日以「鹿乃」爲名，在niconico動畫上投稿自己的首個翻唱作品《恋爱循环》，隨後的數回投稿也獲得了高點擊播放量。
7月23日投稿的「ハロ/ハワユ」獲得了niconico翻唱排名第一的記錄，是鹿乃的翻唱成名作之一，並因此進入VOCALOID原創歌曲翻唱殿堂（ボカロオリジナルを歌ってみた）。
2011年
1月16日發佈了第一張專輯單曲《ばんび～の》。
2015年
1月，加入日本華納娛樂並正式出道。
5月4日，其Twitter追隨者數量超過了10萬。
5月20日，宣佈電視動畫《放學後的昴星團》的片頭曲《Stella-rium》由鹿乃擔任主唱。
2016年
1月6日，推出目前個人最新的同人專輯《メリー》。
5月11日，推出《nowhere》專輯，收錄出道以來的演唱作品（包括《Stella-rium》等10支）。
7月2日，舉行出道以來的首次Live演出。
9月7日，電視動畫《發條精靈戰記 天鏡的極北之星》的片尾曲使用鹿乃主唱的《nameless》，本歌曲也作為她的第三張單曲發售。
2017年
5月24日，鹿乃主唱的《day by day》作為電視動畫《劍姬神聖譚》的片尾曲，同時也作為她的第4張單曲發售。
12月20日發表第二張個人專輯《アルストロメリア》。
2018
4月，播出的電視動畫《實驗品家庭》，片尾曲《春に落ちて》主唱由鹿乃擔當。
12月19，第三張專輯《rye》發售。。
2019
3月22日和24日，鹿乃在上海以及廣州舉辦了「2019鹿乃Days中國演唱會」，同時這也是鹿乃的第一次國外Live。
8月1日，鹿乃作为虚拟YouTuber组合“花寄女生宿舍”（日语：）的一员正式Vtuber出道。
9月25日，发行专辑《（曾经与你的约定）》，致敬已经去世的samfree（英语：），专辑内歌曲为samfree所作。
10月，電視動畫《碧藍航線》，片尾曲《光の道標》由鹿乃演唱。
2020年
3月4日，第四張專輯《yuanfen》發售。
9月2日，發表包含《宇崎學妹想要玩！》片頭曲《なだめスかし Negotiation》的第6張單曲專輯。
2021年
2月15日，所属虚拟YouTuber组合“花寄女生宿舍”解散，转为个人运营。
2月11日，担任bilibili拜年官，与泠鸢、hanser、祖娅纳惜合唱《吉祥话》。
5月25日，公开虚拟YouTuber与自己原歌手身份关系，并于5月28日改用新名号“（鹿乃樱帆）”作为新虚拟YouTuber身份继续运营。
2022年
1月26日，发布《鹿乃BEST》的个人最佳专辑。
8月12日，與歌手Lon組成兩人組合MKLNtic。
10月8日，宣布继续作为《宇崎學妹想要玩！》第二期电视动画片頭曲的演唱者。
2025年
2月17日，翻唱PSY的《江南Style》，並在短短7天內獲得了2000萬觀看。
簡介

歌唱風格以萌系少女、電音為主，但偶爾也有強勢女性風格歌唱的翻唱作品，像是《小夜子》。
從未公開過個人形象照片，同人翻唱、創作時代一直以Pixiv用戶「水玉子（页面存档备份，存于）」所作的立繪形象插畫（波波頭髮型+一對小鹿角的小女孩形象）示人以及印製於個人單曲/專輯的封面，這個形象在出道以後也一直在使用中。出道後，在鹿乃的Line部落格首頁上也可隱約見到其本尊形象，但在Fans握手會中也會帶上口罩示人。
音樂作品

最高排名以Oricon公信榜為評判標準。
音樂作品 > 單曲

| 序列 | 發行日 | 單曲名稱 | 規格編號> 歌手盤 | 規格編號> 動畫盤 | 規格編號> 通常盤 | 最高排名 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1st | 2015年5月20日 | Stella-rium（日语：） | 1000565790 | 不適用 | 1000565791 | 28位 |
| 2nd | 2015年11月18日 | ディアブレイブ（日语：） | 1000582740 | 1000582741 | 不適用 | 38位 |
| 3rd | 2016年9月7日 | nameless | 1000619715 | 1000619716 | 1000619768 | 38位 |
| 4th | 2017年5月24日 | day by day | 1000644987 | 1000644988 | 1000644989 | 41位 |
| 5th | 2019年11月27日 | 光の道標 | 不適用 | XNST-10015 | 不適用 | 32位 |
| 6th | 2020年9月2日 | なだめスかし Negotiation | TEI-143/5 | 不適用 | TEI-144 | 24位 |
| 7th | 2021年1月27日 | コンパスソング | TEI-169 |  | TEI-170 | 34位 |
音樂作品 > 單曲 > 数位下载单曲

春に落ちて - 2018年6月6日
HOPE - 2018年10月24日
音樂作品 > 專輯 > 個人同人專輯

這裡是鹿乃出道前或出道後以個人身份發表的專輯。
| 序列 | 發行日 | 單曲名稱 | 規格編號 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1st | 2011年1月16日 | ばんび〜の | SVCL-0004 |
| 2nd | 2011年11月19日 | Sweet Ices Cream | BBCL-0001 |
| 3rd | 2012年8月11日 |  | BBCL-0002 |
| 4th | 2012年12月31日 | すきなの。 | BBCL-0003 |
| 5th | 2013年8月12日 |  | BBCL-0004 |
| 6th | 2014年1月5日 |  | BBCL-0005 |
| 7th | 2014年12月30日 | グッドハロー | BBCL-0006 |
| 8th | 2016年1月6日 | メリー | BBCL-0007 |
| 9th | 2017年12月29日 | one | BBCL-0008 |
| 10th | 2018年8月10日 | two | BBCL-0009 |
| 11th | 2019年8月12日 | three | BBCL-0010 |
| 11th | 2019年8月12日 | blue | BBCL-0011 |
音樂作品 > 專輯 > 個人商業專輯

這裡是由唱片公司發行的鹿乃的個人商業專輯。
| 序列 | 發行日 | 單曲名稱 | 規格編號> 初回限定盤 | 規格編號> 普通版 | 規格編號> 店舗限定盤 | 最高排名 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1st | 2016年5月11日 | nowhere（日语：） | 1000598438 | 1000598439 |  | 11位 |
| 2nd | 2017年12月20日 | アルストロメリア（日语：） | 1000701237 | 1000701238 |  | 50位 |
| 3rd | 2018年12月19日 | rye（日语：） | TECI-1609 | TECI-1611 | TEI-103（アニメイト） TEI-104（とらのあな） | 39位 |
| 4th | 2020年3月4日 | yuanfen（日语：） | TECI-1675 | TECI-1676 | TEI-125（アニメイト） TEI-126（とらのあな） | 20位 |
| 5th | 2022年1月26日 | 鹿乃BEST |  | SNCL-00053 |  | 53位 |
音樂作品 > 專輯 > 個人商業迷你專輯

| 序列 | 發行日 | 單曲名稱 | 規格編號 | 最高排名 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| # | 2019年9月25日 | いつかの約束を君に（日语：） | TECI-1655 | 57位 |
音樂作品 > 商業合作

| 樂曲 | 商業合作 | 時期 |
| --- | --- | --- |
| Nocturne | 網路動畫《エクスメイデン》片尾曲 | 2014年 |
| Stella-rium | 電視動畫《放學後的昴星團》片頭曲 | 2015年 |
| ディアブレイブ | 電視動畫《重裝武器》片尾曲 | 2015年 |
| nameless | 電視動畫《發條精靈戰記 天鏡的極北之星》片尾曲 | 2016年 |
| day by day | 電視動畫《在地下城尋求邂逅是否搞錯了什麼 外傳》片尾曲 | 2017年 |
| Ivy | 遊戲《在地下城尋求邂逅是否搞錯了什麼～記憶憧憬～》主題曲 | 2017年 |
| 春に落ちて | 電視動畫《實驗品家庭》片尾曲 | 2018年 |
| HOPE | 電視動畫《狐狸之声》片尾曲 | 2018年 |
|  | TBS/MBS系全国网「プレバト!!」2018年12～2019年1月度片尾曲 | 2018年 |
| 光の道標 | 電視動畫《碧藍航線》片尾曲 | 2019年 |
| ルカルカ☆ナイトフィーバー | ABC電視台 《やすともの恋愛島》片尾曲 | 2019年 |
| 午前0時の無力な神様 | 埼玉電視台 《いろはに千鳥》2020年3月片尾曲 | 2020年 |
| なだめスかし Negotiation | 電視動畫 《宇崎學妹想要玩！》片頭曲 | 2020年 |
| コンパスソング | 電視動畫《裝甲娘戰機》片尾曲 | 2021年 |
| いちごいちえ Celebration | 電視動畫 《宇崎學妹想要玩！ω》片頭曲 | 2022年 |
演唱會

| 時間 | 名稱 | 會場 |
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| 2016年7月2日 | ばんび～の | shibuya duo MUSIC EXCHANGE（東京） |
| 2017年2月10日、18日 | 鹿乃ライブ ～My Little Box～ | 心斎橋 Music Club JANUS（大阪） 竹芝ニューピアホール（東京） |
| 2018年1月28日 - 2月12日 | 鹿乃ライブ ～Alstromeria～ | 名古屋 E.L.L（名古屋） umeda TRAD（大阪） 新宿ReNy（東京） |
| 2019年1月19日、20日 | 鹿乃ライブ　Days - L / R - | 品川 Club eX（東京） |
| 2019年3月22日、24日 | 鹿乃 ライブ Days In 中國 | MAOlivehouse上海（上海市） MAOlivehouse廣州（廣州市） |
| 2020年3月29日 | ReBirth | VR直播演唱會 |
| 2020年12月26日 | KILIG | 直播演唱會 |
| 2022年1月30日 | 鹿乃BESTリリース記念ライブ～musica～ | 直播演唱會 |
| 2024年9月14日 | 虹色ラプソディ・星空ノクターン | かつしかシンフォニーヒルズ（東京） |
演出作品 > 電台廣播

鹿乃のばんび〜のラジオ（FM-FUJI（：）：2015年7月3日至2019年9月27日，每週五25;00至25;30（即週六0:至0:30分））
鹿乃のかくかくしかじかありまして！（文化放送：2019年4月3日至2020年3月25日，每周四26:30至27:00）
鹿乃 - yuanfen Stories  (JFN PARK配信:2020年3月4日 - 3月13日)
參考資料

↑  .   [2015-03-07] （日语）. []
↑  . Niconico Video. 2010-07-23  [2018-06-02]. （原始内容存档于2018-03-27） （日语）.
↑  .   [2017-02-20]. （原始内容存档于2017-02-20） （日语）.
↑  .   [2017-02-20]. （原始内容存档于2017-02-19） （日语）.
↑  . 鹿乃officialwebsite.   [2017-09-29]. （原始内容存档于2017-09-29） （日语）.
↑  . コミックナタリー. 2018-03-09  [2018-03-09]. （原始内容存档于2018-03-09） （日语）.
↑  .   [2020-03-01]. （原始内容存档于2019-12-09） （日语）.
↑  . Bilibili. 2019-08-01  [2019-08-02]. （原始内容存档于2019-08-02）.
↑  .   [2020-01-22]. （原始内容存档于2019-12-19） （日语）.
↑  .   [2020-03-01]. （原始内容存档于2020-01-16） （日语）.
↑  . ニコペディア. 2015-04-19  [2018-06-02]. （原始内容存档于2017-07-03） （日语）.
↑  .   [2017-07-12]. （原始内容存档于2017-09-29） （日语）.
外部連結

鹿乃 official site（页面存档备份，存于）
鹿乃 Warner Bros. Home Entertainment Official Website（页面存档备份，存于）
鹿乃 / IMPERIAL RECORDS（页面存档备份，存于）
ばんび～の（页面存档备份，存于） - 官方部落格
鹿乃オフィシャルブログ - Powered by LINE（页面存档备份，存于）（2015年11月19日 - ）
歌ってみた【鹿乃】（页面存档备份，存于） - niconico動畫
YouTube上的鹿乃 / Kano official channel（作为歌手）的頻道
YouTube上的鹿乃 / MKLNtic（作为虚拟YouTuber）的頻道
鹿乃的X（前Twitter）
鹿乃的Instagram帳戶
鹿乃（页面存档备份，存于） -
鹿乃ちゃん的哔哩哔哩个人空间
鄭浚隆

| 鄭浚隆> 童星 |
| --- | --- |
罗马拼音: Cheng Chun Lung
英文名: Jimmy
昵称: Jimmy
国籍:  中华人民共和国（香港）
民族: 漢族
出生:  (2003-01-04) 2003年1月4日（22歲）  香港
职业: 演員、模特兒
语言: 粵語、英語、國語
教育程度: 大二
母校: 中學：瑪利諾神父教會學校 大學：香港都會大學
宗教信仰: 訓覺
亲属: 弟弟：鄭耀軒 前女友：Cherry
代表作品: 《愛‧回家》
著名角色: 榮智軒-《愛‧回家》
活跃年代: 2010年至今
鄭浚隆（英語：，2003年1月4日—），香港童星。其弟弟鄭耀軒亦是香港童星。他曾在多部剧集中演出，包括在《谁家灶头无烟火》、《荃加福禄寿探案》和《换乐无穷》中饰演学生，以及在《大太监》中饰演小太监。
托皮利尼齊亞 (舊桑博爾區)

49°18′53″N 23°1′45″E﻿ / ﻿49.31472°N 23.02917°E﻿ / 49.31472; 23.02917
托皮利尼齊亞（烏克蘭語：），是烏克蘭西部的村莊，隸屬利維夫州的桑比爾區。該村始建於1558年，面積2.37平方公里，海拔高度425米，2024年人口1,413，人口密度每平方公里695.32人。
參考資料

Archival resources online  Projekt Narodowego Archiwum Cyfrowego Archive.today的存檔，存档日期2016-02-23
Погода в селі Топільниця （页面存档备份，存于）
何文辉 (演员)

| 何文輝> 男演员 |
| --- | --- |
昵称: 酱爆
国籍:  中华人民共和国
出生:  (1981-05-16) 1981年5月16日（43歲）  中国廣東省廣州市
职业: 演員
语言: 普通話 / 粵語
母校: 廣州財經學院

何文輝（1981年5月16日—）艺名酱爆，是中國大陸一名喜劇演員，因出演周星馳執導的電影《少林足球》而知名。
早年情況

何文輝是音樂愛好者，擅長彈奏電子琴，中學畢業後曾自組樂隊，取名「影子」，但他音樂理想不易實踐，故在2000年時，參加《少林足球》在廣州舉行之演員招募，被周星馳選中而獲得片中「醬爆」一角。
主要作品

註：所主演之角色名會以加粗形式展示。
主要作品 > 電影

| 上映年份 | 電影名 | 角色名 |
| --- | --- | --- |
| 2001年 | 《少林足球》 | 醬爆 |
| 2004年 | 《功夫》 | 醬爆 |
| 2005年 | 《龍咁威II之皇母娘娘呢？》 | 盜墓者人渣 |
| 2011年 | 《囧探佳人》 | 店小二 |
| 2013年 | 《西遊·降魔篇》 | 小雙俠·楓 |
| 2017年 | 《令伯特烦恼》 | 摩洛哥 |
參考資料

↑  陳穎思. . 香港01. 2016-10-02  [2024-07-10]. （原始内容存档于2024-07-10） （中文（香港））.
↑  俞戎航、盧冠妃. . ETtoday. 2013-02-08  [2024-07-10] （中文（臺灣））.
外部連接

何文輝在互联网电影资料库（IMDb）上的資料（英文）
何文輝在豆瓣上的资料（简体中文）
何文輝在时光网上的簡介（简体中文）
何文輝 （页面存档备份，存于）在1905電影網上（简体中文）
太平乡 (洪江市)

| 太平乡 |
| --- | --- |
乡
太平乡的位置  
坐标：27°14′48″N 110°03′42″E﻿ / ﻿27.24675°N 110.06175°E﻿ / 27.24675; 110.06175
国家: 中华人民共和国
上级行政区: 洪江市
村级区划单位数:  11 1社区 10行政村 
时区: 北京时间（UTC+8）
行政区划代码: 43 12 81 214
电话区号: +86 
太平乡，是中华人民共和国湖南省怀化市洪江市下辖的一个乡镇级行政单位。
行政区划

太平乡下辖以下地区：
太平社区、​太平村、​黎溪村、​道理坪村、​松板村、​补顺村、​溶溪村、​横江村、​福田村、​深溪村和​磨回村。
参考资料

↑  . 中国·国家地名信息库.
↑  . 中华人民共和国国家统计局. 2023 （中文（中国大陆））. []
|  论 编洪江市行政区划 |
| --- | --- |
行政隶属：中华人民共和国湖南省怀化市
街道:  河滨路街道  沅江路街道  新街街道  高坡街街道 
镇:  黔城镇  安江镇  托口镇  雪峰镇  江市镇  沅河镇  塘湾镇 
乡:  岔头乡  茅渡乡  大崇乡  熟坪乡  铁山乡  群峰乡  湾溪乡  洗马乡  沙湾乡  太平乡  岩垅乡  横岩乡  桂花园乡 
民族乡:  深渡苗族乡  龙船塘瑶族乡 

参见：湖南省乡级以上行政区列表
梅竹賽

| 國立清華、陽明交通大學梅竹賽  |
| --- | --- |
舉辦日期: 每年的二、三月
首度舉辦: 1969年3月8日-3月16日
主辦單位: 梅竹籌備委員會 國立清華大學 國立陽明交通大學
最近舉辦: 2025年梅竹賽
官方網站: meichu.games
國立清華、陽明交通大學梅竹賽（簡稱梅竹賽）是位於臺灣新竹市相鄰的國立清華大學（代表為「梅」）與國立陽明交通大學（創始為國立交通大學，代表為「竹」）之間的年度學藝及體育校際錦標賽，約在每年的二、三月在兩校舉行，由兩校學生組成的「梅竹籌備委員會」主辦，其中民國偶數年由國立陽明交通大學學生會召集，國立清華大學學生會協辦；奇數年則反之。
梅竹賽創始於民國58年（1969年），截至民國114年（2025年），梅竹賽已至第57屆，其中37屆有頒發總錦標，國立陽明交通大學以22比15領先國立清華大學，另外平手4次、全面友誼賽5次、停賽10次，因爭議未完成比賽1次。梅竹賽的比賽項目各年間時有調整，有多年因種種因素而全面停賽，或是改為不計點之友誼賽。但梅竹賽的名聲在新竹地區廣為流傳，已成為兩校每年初春時節共同的盛事。
歷史沿革 > 創始

清華大學與交通大學在台復校後，因兩校校地位置相鄰，且學生人數相近，而學生之背景與就讀的科系性質亦相似，所以兩校同學彼此之間在生活、課業與活動的往來就相當的頻繁，因而不斷的有聯誼活動。
民國55年（1966年），兩校之間曾舉辦過技藝對抗賽。民國57年（1968年），時任交通大學活動中心幹事的錢鋒獲得課外活動組主任戈武及學校的允諾，開始籌備一個由清大及交大學生參與的大型競技活動，不讓英國牛津、劍橋大學之間的划船比賽專美於前。當時錢鋒找上清大的徐範，商議舉辦一個可以延續的大型比賽，雙方皆認為此項比賽對促進兩校同學間情感交流、生活調劑、學藝及體育發展等等，因此達成共識，決定舉辦這項比賽。梅竹錦標賽的成立宗旨為增進兩校間感情交流，發揚合作精神，並培養兩校學藝與體育活動的風氣。
57學年度寒假結束後，兩方積極籌畫舉辦比賽，關於比賽的名稱，起初將兩校名稱排列組合一番，但沒有滿意的名稱，後來清大提議校內有紀念梅貽琦校長的梅園，可以用「梅」作為代表字；交大則有紀念淩竹銘校長的竹銘館，可以用「竹」作為代表字。關於名稱要定為「梅竹」或「竹梅」，在典故中有「松竹梅」是竹在前，但有「青梅竹馬」是梅在前，後清大張致一教授提議以擲硬幣決定，當時一元硬幣一面圖案是梅花，另一面則是蝴蝶蘭，若出現蝴蝶蘭為「竹梅」，若出現梅花為「梅竹」，擲硬幣結果出現梅花，因而定名為「梅竹賽」。
歷史沿革 > 擴大社會參與

梅竹賽自創立後，逐漸受到社會各界重視，也多有中央政府首長蒞臨參與開幕。根據歷年紀錄，1975年第七屆乙卯梅竹邀請嚴家淦副總統蒞臨，為首度有中央政府首長蒞臨開幕典禮。1978年第十屆戊午梅竹由行政院長蔣經國頒贈總錦標。1982年第十四屆壬戌梅竹首度將梅竹賽移師校外比賽，足球移至新竹縣立體育場；籃球、排球移至新竹縣立民眾活動中心，開幕典禮邀請謝東閔副總統蒞臨。
1995年第二十七屆乙亥梅竹開幕典禮於3月3日舉行，當日李登輝總統蒞臨國立交通大學參加開幕典禮，並致詞讚揚梅竹精神，該屆為至今唯一邀請國家元首蒞臨致詞的梅竹賽。1997年第二十九屆丁丑梅竹開幕典禮，邀請新竹市長童勝男蒞臨。之後邀請新竹市長作為開幕嘉賓成為慣例，多為新竹市長出席，或由副市長代理。
隨著互联网興起，1995年乙亥梅竹為首度在網路上直播比賽實況，之後歷屆梅竹賽均設立官網，並從事賽事網路直播。
歷史沿革 > 建立品牌 衍生多元賽事

梅竹賽的名聲在新竹地區廣為流傳，已成為兩校每年初春時節共同的盛事。另外相較於每年二、三月兩校對抗的梅竹錦標賽，另有多項以「梅竹」為名的競賽，包括由2006年起，每年由兩校校友會舉辦的「老梅竹賽」；兩校各學院、各系之間的「小梅竹」；海外地區（包括大華府地區、舊金山灣區）梅竹賽；自2012年起開辦的「梅竹電競」等，已由原先梅竹賽衍生出多元的賽事。
歷屆口號

2023年癸卯梅竹賽開幕，由陽明交通大學林奇宏校長與清華大學高為元校長一同擊鑼宣布展開賽事
2024年甲辰梅竹賽開幕，同樣由清華大學高為元校長與陽明交通大學林奇宏校長一同擊鑼宣布展開賽事
根據過去紀錄，梅竹賽最早有當屆口號始於1998年第30屆戊寅梅竹，自2008年第40屆戊子梅竹起，除了2020年因2019冠状病毒病疫情停賽之外，即使最後未舉辦梅竹賽的2013年、2014年，亦有產生出當屆口號。過去口號內容常見元素包含校名、屆次、干支等，2023年首度加入兩校的吉祥物：清大「熊貓」、陽明交大「狐狸」。
第30屆—戊寅梅竹（1998年）：梅影竹韻，迎風而立
第33屆—辛巳梅竹（2001年）：梅竹心事，辛巳梅竹
第34屆—壬午梅竹（2002年）：壬者之爭，梅竹起午
第40屆—戊子梅竹（2008年）：梅竹肆拾，大四喜
第41屆—己丑梅竹（2009年）：微笑梅竹，關懷新竹
第42屆—庚寅梅竹（2010年）：梅竹肆貳，熱情四射
第43屆—辛卯梅竹（2011年）：辛卯四三年，梅竹夜未眠
第44屆—壬辰梅竹（2012年）：壬定勝天，辰敗梅竹
第45屆—癸巳梅竹（2013年）：梅竹四五屆，清交癸巳虐
第46屆—甲午梅竹（2014年）：梅竹風雨今朝度，甲午破浪新局開
第47屆—乙未梅竹（2015年）：梅竹餘韻猶未已，乙未復興奏昇平
第48屆—丙申梅竹（2016年）：清梅交竹立，千古彪炳伸
第49屆—丁酉梅竹（2017年）：清交友立四九載，丁酉梅竹賽春芳
第50屆—戊戌梅竹（2018年）：梅竹風雲半世紀，清交叱吒戊戌年
第51屆—己亥梅竹（2019年）：己亥歲，鑼聲響；梅竹魂，再遠揚
第53屆—辛丑梅竹（2021年）：辛竹熱血添意氣，丑梅相爭共輝煌
第54屆—壬寅梅竹（2022年）：壬寅梅竹至，驕陽清風爭
第55屆—癸卯梅竹（2023年）：癸利學子，馳騁賽場炫奇爭勝；卯盡才智，熊騰狐躍揮汗發奮
第56屆—甲辰梅竹（2024年）：狐皮披肩，甲面騎士出動；熊心壯志，辰功唾手可得
第57屆—乙巳梅竹（2025年）：熊躍狐伏，乙伺良機；竹嘯梅舞，巳意競技
歷年成績

代表有舉辦比賽，但未頒發總錦標（包括全面友誼賽，或因爭議而未完成賽事）
代表停賽
歷年成績 > 第1—10屆

| 年度 | 歲次 | 總錦標 | 比數 | 桌球 | 羽球 | 棋藝> 象棋 | 棋藝> 圍棋 | 橋藝 | 網球 | 棒球 | 女籃 | 男籃 | 男排 | 女排 | 足球 | 國演 | 接力 | 國辯 | 英演 | 拔河 | 趣味 | 備註 | 參考 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 民國58年（1969年） | 己酉 | 清大 | 10：4 | 梅 | 竹 | 梅 | 梅 | 竹 | 竹 | 梅 | 梅 | 梅 | 梅 |  | 竹 |  |  |  |  |  |  | 紀錄比數為10：4（共14項目），但有顯示的項目僅有11項 |  |
| 民國59年（1970年） | 庚戌 | 交大 | 12：4 | 竹 | 竹 | 竹 | 竹 | 竹 | 竹 | 竹 |  | 梅 | 梅 |  | 竹 | 梅 | 梅 | 竹 | 竹 | 竹 |  | 象棋、圍棋合併為棋藝。紀錄比數為12：4（共16項目），但有顯示的項目僅有14項 |  |
| 民國60年（1971年） | 辛亥 | 清大 | 7：6 | 梅 | 竹 | 竹 | 竹 |  |  | 梅 |  | 梅 | 梅 |  |  | 梅 | 梅 | 梅 |  |  |  | 紀錄比數為7：6（共13項目），但有顯示的項目僅有9項 |  |
| 民國61年（1972年） | 壬子 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 梅 | 梅 | 竹 | 梅 |  | 改為梅竹聯誼週 |  |
| 民國62年（1973年） | 癸丑 | 交大 | 6：5 |  |  | 梅 | 梅 | 竹 |  | 梅 |  | 梅 | 梅 |  | 竹 |  | 竹 | 竹 | 竹 | 梅 | 竹 |  |  |
| 民國63年（1974年） | 甲寅 | 清大 | 7：2 |  |  | 梅 | 梅 | 梅 |  | 竹 | 梅 | 梅 | 梅 |  |  |  | 竹 |  | 梅 | 梅 |  |  |  |
| 民國64年（1975年） | 乙卯 | 交大 | 8：3 |  |  | 竹 | 竹 | 梅 |  | 竹 |  | 梅 | 竹 |  | 竹 |  | 梅 | 竹 | 竹 | 竹 | 竹 |  |  |
| 民國65年（1976年） | 丙辰 | 平手 | 5：5 |  |  | 竹 | 竹 | 梅 |  | 竹 |  | 梅 | 梅 |  | 竹 |  | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 |  |  |  |
| 民國66年（1977年） | 丁巳 | 交大 | 10：1 |  |  | 竹 | 竹 | 竹 |  | 竹 |  | 竹 | 梅 |  | 竹 |  | 竹 | 竹 | 竹 | 竹 | 竹 |  |  |
| 民國67年（1978年） | 戊午 | 交大 | 7：4 |  |  | 竹 | 竹 | 竹 |  | 梅 |  | 竹 | 竹 |  | 竹 |  | 梅 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 |  |  |
歷年成績 > 第11—20屆

| 年度 | 歲次 | 總錦標 | 比數 | 桌球 | 羽球 | 棋藝 | 橋藝 | 網球 | 棒球 | 女籃 | 男籃 | 男排 | 女排 | 足球 | 接力 | 國辯 | 英演 | 拔河 | 趣味 | 備註 | 參考 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 民國68年（1979年） | 己未 | 清大 | 9：2 |  |  | 梅 | 梅 |  | 竹 |  | 梅 | 梅 |  | 竹 | 梅 | 梅 | 梅 | 梅 | 梅 |  |  |
| 民國69年（1980年） | 庚申 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 因故停賽 |  |
| 民國70年（1981年） | 辛酉 | 交大 | 6：5 |  |  | 梅 | 竹 | 竹 | 梅 |  | 梅 | 竹 |  | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 |  | 竹 |  |  |
| 民國71年（1982年） | 壬戌 | 清大 | 8：3 |  |  | 梅 | 梅 |  | 梅 |  | 梅 | 竹 |  | 梅 | 竹 | 梅 | 梅 | 梅 | 竹 |  |  |
| 民國72年（1983年） | 癸亥 | 交大 | 10：1 |  |  | 竹 | 竹 |  | 竹 |  | 竹 | 竹 |  | 竹 | 竹 | 竹 | 竹 | 梅 | 竹 |  |  |
| 民國73年（1984年） | 甲子 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 因故停賽 |  |
| 民國74年（1985年） | 乙丑 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 因故停賽 |  |
| 民國75年（1986年） | 丙寅 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 因故停賽 |  |
| 民國76年（1987年） | 丁卯 |  |  | 竹 | 竹 | 竹 | 梅 | 竹 |  | 梅 | 梅 | 竹 | 竹 | 梅 |  | 梅 |  |  |  | 本屆為全面友誼賽 |  |
| 民國77年（1988年） | 戊辰 | 交大 | 8：5 | 竹 | 梅 | 竹 | 竹 | 竹 | 梅 | 梅 | 竹 | 竹 | 梅 | 梅 | 竹 |  | 竹 |  |  |  |  |
歷年成績 > 第21—30屆

| 年度 | 歲次 | 總錦標 | 比數 | 桌球 | 羽球 | 棋藝 | 橋藝 | 網球 | 棒球 | 女籃 | 男籃 | 男排 | 女排 | 足球 | 國辯 | 備註 | 參考 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 民國78年（1989年） | 己巳 | 交大 | 6：5 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 | 竹 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 |  | 梅 |  |  |
| 民國79年（1990年） | 庚午 | 清大 | 8：3 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 梅 | 和 | 梅 | 梅 | 梅 | 梅 | 梅 | 竹 |  |  |
| 民國80年（1991年） | 辛未 | 清大 | 8：4 | 竹 | 梅 | 梅 | 梅 | 梅 | 梅 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 |  |  |
| 民國81年（1992年） | 壬申 | 平手 | 5：5 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 梅 | 停 | 竹 | 竹 | 竹 | 梅 | 梅 |  | 棒球因雨停賽 |  |
| 民國82年（1993年） | 癸酉 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 因故停賽 |  |
| 民國83年（1994年） | 甲戌 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 因故停賽 |  |
| 民國84年（1995年） | 乙亥 | 清大 | 6：5 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 |  |  |  |
| 民國85年（1996年） | 丙子 | 平手 | 5：5 | 梅 | 竹 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 和 |  |  |  |
| 民國86年（1997年） | 丁丑 | 清大 | 7：3 | 梅 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 梅 | 梅 | 和 |  |  |  |
| 民國87年（1998年） | 戊寅 | 清大 | 7：4 | 梅 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 竹 | 梅 | 梅 | 梅 | 竹 |  |  |  |