國立交通大學，被譽為是大學中的男校、男校中的宅校。​
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交大別名國立工具人大學、國立好人大學，決定與陽明併校後，更被世人尊稱為偉大大學。​
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上個月，我接到一通來自交大學聯會的電話。​
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我接起電話。​
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「喂？二師兄？」​
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「誰？」我漫不經心地問。​
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「我是陳同學。」那人回答。​
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「哪個陳同學？」我眼睛在大街上掃來掃去，尋找想吃的午餐。​
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「偉大大學學術部的那個陳同學。」陳同學說。​
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「偉大大學？」​
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我打了個慵懶的呵欠。​
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「妳是說清大旁邊那間偉大大學？」​
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「不對，清大才是偉大大學旁邊那間大學。」​
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陳同學語氣不悅。​
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「妳是說跟陽明併校那間偉大大學？」​
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「是『把』陽明併掉的偉大大學。」陳同學很堅持。​
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「隨便，找我有事？」我停在一間便當店前面。​
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「師兄，你要不要來我們學校演講。」陳同學說。​
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「演講？」我嘿嘿一笑。​
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好久沒有學校有這種膽量了。​
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「陳同學，妳貴姓啊？」我問。​
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「我姓林，木子李的那個林。」陳同學回答。​
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「妳知不知道，上學期的梅竹賽，我本來要去清大演講？」我說。​
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「梅竹賽不是停辦了嗎？」陳同學反問。​
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「是的，因為沒有人想聽我演講。」我冷笑。​
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我走進便當店，店裡用餐到一半的人們抽動鼻子，紛紛起身，掩著口鼻退出店外。​
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短短十幾秒，店內只剩我一個人。​
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我找了個位子坐下，看著老闆抱著暈厥的老闆娘驚惶失措地奪門而出。​
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「姓林也好，姓李也罷，陳同學，妳不要小看邊緣肥宅的力量啊。」​
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我拿起一雙筷子，開始咀嚼客人吃到一半的殘羹剩飯。​
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仔細想想，我今年不去交大演講，明年就沒有交大了。​
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「也罷，那就讓我會會交大吧。」​
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當天下午，我在演講開始前參加了校園導覽。​
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陳同學與學生代表在土地公廟與我會面。​
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「我們會帶你繞一圈學校，然後走到中正堂演講。」陳同學。​
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「場地選這麼大，萬一觀眾少不就很尷尬？」我說。​
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「場地選這麼大是因為觀眾說想離你遠一點。」學生代表說。​
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我注意到她其中一只鞋上的鞋帶掉了，本想出言提醒。​
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但我轉念一想，說不定這是現在時下流行的穿搭，萬一我問出口就會被識破自己是土包子。​
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大家都說現在只有老人才用臉書，我可不能洩漏了自己的老氣。​
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在兩位同學的帶領下，我經過漂亮的竹湖、沒有人社系的人社一館二館三館、傳奇性的男八舍、裝潢得跟飯店的一樣的十二舍，然後停一條幽深的小路面前。​
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小路的旁的欄杆上貼著紅色的告示牌，上頭寫著「交清小徑」幾個字。​
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我知道，路的另一頭就是清大。​
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「這裡是交大的經濟中樞，全校最大二手拍賣面交中心，交清小徑，又稱面交小徑。」學生代表說。​
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小徑的名字一直是各界爭論不休的話題，一徑各表，沒有共識。​
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曾有學者指出，小徑的名字會根據觀測者觀測的方式改變，觀測的行為本身就會影響觀測結果。​
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也有科學家說，這可能是一個向量問題，從清大走到交大時它叫清交小徑，從交大走大清大時它就變成交清小徑。​
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「這不是向量問題。」然而陳同學斬釘截鐵地搖頭。​
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「不然是為什麼？」我不解​
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「不要試著理解他，試著感受他。」學生代表說。​
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走到這裡的時候，她的兩條鞋帶都掉了。​
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我知道這是年輕人流行的裝扮，所以忍住沒有提醒。​
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「六點二十了。」我看著錶，演講是六點半開始。​
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「你知道我為什麼會找你來演講嗎？」陳同學突然問。​
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「不是希望我跟大學生分享不同的工作經驗嗎？」我問。​
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「誰稀罕你的工作經驗？」陳同學皺眉。​
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「二師兄，你知道偉大大學有幾個校區嗎？」學生代表問。​
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「不就光復、博愛跟竹北校區？」我問。​
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「你有聽說過偉大大學台北校區嗎？」陳同學說。​
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「第一次聽說。」我說。​
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「台北校區在台北郵局四樓，是交大最小的校區。」陳同學解釋。​
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「妳是說北市認訂的三級古蹟、同時也是中華郵政最大分局的台北郵局？」​
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我打開維基百科，熟練地裝懂。​
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「是的，偉大大學已經掌握全臺信件輸送的命脈。」陳同學說。​
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一股熟悉的不安感在我心底浮現。​
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「厲害喔，不過關我屁事？」我故作鎮定。​
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「師兄，你知道台南也有交大嗎？」學生代表又接著說。​
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「什麼時候……」​
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「南交大，又稱魔法學院。」陳同學說。​
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「因為單身三十年就會成為魔法師的都市傳說嗎？」我肅然起敬。​
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「不，是因為那邊唸書會體驗到時間停止的魔法。」學生代表解釋。​
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「緊接著，2022年，偉大大學會在桃園機場附近完成嶄新的校區。」陳同學接著說。​
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桃園機場，全臺最大的民航機場。​
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這所學校打算牢牢扣住台灣與世界接軌的交通命脈。​
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「偉大大學，全球校區。」​
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「妳們到底在謀劃什麼？」我心驚膽顫地問。​
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「你不覺得，台灣太多大學嗎？」學生代表微笑。​
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「越來越低的出生率，越來越多的大學名額，千人入學，萬人畢業……」陳同學的眼神也逐漸森然。​
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「其實，臺灣只要有一間大學就很夠了吧？」兩人異口同聲地說。​
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「妳們的想法很危險。」我吞了口口水。​
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「併吞陽明只是第一步，不論是台大、政大、清大、成大，最後都會成為我偉大大學的殖民校。」陳同學說。​
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「到了那個時候，全臺灣的大學入學程序都會在交大土地公廟完成，透過擲茭把每個學生分發到各自適合的學校。」​
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真的是瘋了。​
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尊爵不凡的112、天大地大的台科大怎麼可能會坐以待斃？​
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「六點二十五了。」我想岔開話題。​
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「到現在你還以為我們找你來演講？」陳同學冷笑。​
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「同學，妳的鞋帶掉了。」我指著學生代表的鞋帶，顧左右而言他。​
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「我知道。」學生代表回答。​
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「那妳為什麼不綁？」我問。​
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「不論發生什麼事，偉大大學的學生都不會彎下腰桿、低下頭顱。」學生代表昂首。​
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「師兄，我們找你來，是想放出一個信號。」陳同學說。​
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拜託不要，我不想再寫內戰了。​
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「不久的將來，這條小徑會從這裡開始，貫通整個清大，直接通往馬偕醫院。」​
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「從此世上再無清交小徑，只有交通大道。」​
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陳同學指著小徑的盡頭，眼中燃起熾熱的焰火。​
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「偉大大學，即將成為台灣最偉大、也是唯一的一所大學。」

各位物理學界同仁大家好：

我們敬愛的褚德三教授於3月13日突然離我們而去，大家同感震驚與傷痛。褚教授服務於交大電物系36年，期間戮力提升台灣物理教育，推動量子物理研究，培育眾多英才，並且積極推廣社會服務，其成就與貢獻向來為國內外各界所敬重。他的驟然離去對本系、對交大、對物理學界、對台灣社會都是極大的損失，我們深感惋惜與不捨。
現疫情稍緩，為表達我們對褚教授的感念，本系師生及系友將舉辦一場追思會，邀請您參與，表達我們對褚教授的感激和懷念。

時間：109年9月26日（週六）9:30-12:30
地點：國立交通大學光復校區科學三館次軒廳

09:20-09:30 報到
09:30-10:00 追思音樂會
10:00-10:05 系主任開場
10:05-10:20 褚教授生平
10:20-10:25 院長致詞
10:25-11:15 貴賓致詞：門生故舊追思回憶
11:15-11:25 頒發褒揚令及校長致詞
11:25-11:35 家屬致詞
11:35-12:30 茶會

電物系全體師生及系友 敬邀

報名網址：https://forms.gle/bpTFVfiuAotUbkF26
#配合防疫規定，當天請佩戴口罩入場

聯絡人：黃明姿小姐
聯絡電話：03-5131458
Email：mable@mail.nctu.edu.tw

【Talk】Un-rectifying Non-linear Networks and Optimizations～Please register to come 免費報名參加～

Speaker：
Wen-Liang Hwang(黃文良 中央研究院資訊科學研究所 研究員)
Research Fellow, Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan

Host：杭學鳴教授(交大電子系)、彭文孝教授(交大資工系)
Time：July 1, 2020 (Wednesday, 13:20pm~15:00pm)
地點：R329 , 3F Engineering Building 3rd, NCTU (交大工程三館三樓329室)
Organizer：科技部AI專案計畫 - 基於生成模型的視訊壓縮
Co-Organizer：科技部人工智慧普適研究中心
Contact window：(03)5131206，張采瑮(交大校內分機31206)，tsaili@g2.nctu.edu.tw

Registration website：https://ppt.cc/f4qf4x

Fee：free 免費報名參加

Notice 注意事項：
(1) Attendee are required to wear mask. 防疫期間，請參加者配戴口罩。
(2) 參加活動之成員，需同意將活動進行中的照片授權給主辦單位使用。
(3) 主辦單位有修改活動內容之權利。

Abstract: We consider deep neural networks with rectifier activations and max-pooling from a signal representation perspective. In this view, such representations mark the transition from using a single linear representation for all signals to utilizing a large collection of affine linear representations that are tailored to particular regions of the signal space. We propose a novel technique to “unrectify” the nonlinear activations into data-dependent linear equations and constraints, from which we derive explicit expressions for the affine linear operators, their domains and ranges in terms of the network parameters. Such analysis may facilitate understanding networks and promote further theoretical insight from both the signal processing and machine learning communities. (IEEE TSP vol. 68, 2020)