在金融世界，很多人视「贪婪」为积极向上的正能量。有些害群之马为了贪得更多，甚至鼓吹「贪婪」之道，用尽不法财技及欺诈手段，掠夺他人财富，从而衍生商业犯罪，祸及普罗大众。作为普通市民，应如何面对眼前各种诱惑，对抗这个「贪婪」世界？
延续第一季魔人世界，镜头从雅加达后巷转向曼谷霓虹街头，描述一位生性固执的研究人员朱丽叶，企图揭发生活在你我之间的秘密邪恶世界，同时寻找具有庞大力量的古物。
本剧讲述了三个同年同月同日生的男孩找寻真爱的故事，展示了当代青年的爱情观和价值观。值得一提的是，尽管是一部清新幽默的偶像剧，但由于剧情的发展需要，6位男女主角最后必须一起以剃光头的方式，帮助其中一位身患白血病的好友鼓起与病魔抗争的勇气。因此主演该剧的6位目前正当走红的帅哥美女为求艺术的真实性，舍下了一头青丝。在电视剧生产异常红火的今天，对于这群年轻艺人而言，这的确需要很大的勇气。尽管当初剔发时，女演员们都流下了不舍的眼泪，可如今看着自己的作品赢得那么多的赞誉，张咏荷、王一楠均表示：“为这样的好戏剃去三千青丝，真的值了！”
《郭海的家事》发生在两个家庭的成员之间。这两个家庭最年长的长辈，一个叫郭海，一个叫林德山，这两个人既是老战友，也是因为某件事而积下多年心结的老对头。郭海是当年的战斗英雄，如今已年近70，是军职离休干部。林德山是郭海当年的老战友，却因多年前的一桩情事和郭海结下了宿怨……
因为一场车祸, 胖妞Kadesurang从现代穿越到泰国阿瑜陀耶王朝(大城王朝)…
The murder of young actress Amanda Delaney starts an investigation that uncovers on-screen tensions, a complex private life, controversial memoirs, and suspected abuse.
吴臣说道：安桐所部已经被我们歼灭，周康已经回师会稽，番邑暂时是安全的。
少年杨家将的故事以杨家将归宋为起点。北汉被灭后，遗臣杨业为宋太宗器重赏识，杨业为了苍生福祉，以及报答太宗的知遇之恩，带领七子效忠宋室，力抗辽军入侵，写下名扬天下的忠义史话。
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本片围绕时尚品牌古琦（Gucci）的第三代接班人毛里奇奥·古琦（Maurizio Gucci）的故事展开，毛里奇奥是古琦创建人古琦欧·古琦（Guccio Gucci）的孙子，1995年被一个西西里岛的年轻人枪杀于米兰办公室的楼梯上，他的妻子Patrizia Gucci因策划杀夫一案而被判入狱29年。
但是，在同性恋无法接受，父母之间相互关系互相抵触的时代，科恩和英恩的爱情注定要注定了。在混乱中，Intouch继续为自己的未来而奋斗，Korn无法忍受他的爱人面临的所有苦难并决定放弃。那天，两声枪声响彻空中。
本影片基于真实故事改编。在1986年挑战者号升空爆炸的前夕，一名工程师竭尽全力阻止飞船的发射。这位一腔热血的工程师争分多秒地争取中止这艘价值十亿美元的挑战者号飞船的发射，坚持认为O型密封环会故障失效并导致飞船全员覆灭。马歇尔太空飞行公司做出了商业层面的决策，而这位工程师做出了人性的抉择。
抗战爆发，日本人侵驻定州城。国难当头，天龙山“十三太保”票儿揭竿而起，率领众弟兄英勇抗日。凤鸣山女当家肖桂英胆大泼辣，跟日本人有着血海深仇，与票儿并肩作战。共产党人林业农和牛紫萱在票儿身边为其出谋划策，用红色的思想影响和熏陶着票儿，引领着票儿走正道！在天龙山失守后，票儿终于率领众弟兄跟着牛紫萱投奔了共产党领导的军队。林业农和牛紫萱在抗战中牺牲，他们的死对票儿的内心产生了巨大的冲击，革命的理想和信念从此在他的心里深深扎根。抗战胜利后，汉奸聂双会等沦为国民党的穷寇恶匪，这些人在定州暗地展开破坏活动，威胁着新生政权。此时的票儿已经成为解放区的公安局副局长，他劝降了肖桂英，这对冤家一样的恋人终于在思想上真正的走到了一起。票儿在肖桂英的协同下一起抓敌特，斗顽匪，最后为新中国的建立献出了自己的宝贵生命。
本片根据安倍夜郎的同名漫画改编，是该系列剧集的第三部，山下敦弘和熊切和嘉等知名导演参与制作。
The picture shows Mr. Sun (first from the left) discussing with the team members.
若是紫茄真做了安国皇后，郑家处境可就尴尬了。
以新人警察·川合和原刑警课的王牌·藤的凹凸组合为中心个性丰富富有魅力的警察们掀起了一阵热潮笑着吃惊，有时会流泪的工作喜剧现在拉开了帷幕！
德国ARD和ZDF电视台联合推出。讲述了一个手机APP下载后 只要你完成相应任务就能满足愿望，一开始这5个年轻人的愿望很单纯，后来随着事态发展，内心的欲望被打开，当邪恶逐渐被揭露，他们的生活再也回不到过去了…….
From the defender's point of view, this type of attack has proved (so far) to be very problematic, because we do not have effective methods to defend against this type of attack. Fundamentally speaking, we do not have an effective way for DNN to produce good output for all inputs. It is very difficult for them to do so, because DNN performs nonlinear/nonconvex optimization in a very large space, and we have not taught them to learn generalized high-level representations. You can read Ian and Nicolas's in-depth articles (http://www.cleverhans.io/security/privacy/ml/2017/02/15/why-attaching-machine-learning-is-easier-than-defending-it.html) to learn more about this.
