室生犀星名作<兄妹>第10次映像化，TBS殿堂级制片人石井福子时隔46年再度合作山田洋次，企画新版<兄妹>。山田洋次担任剧本，大泉洋&宫崎葵共演。6月25日TBS放送。
由岛崎遥香主演多次被已婚男骗而发生婚外情的前园小春,剧情为主角带着重新开始的想法回到可以一夫多妻的故乡,等待她的却是成为龙之介的第3位妻子前提下的全新恋爱！
文根英在剧中饰演往十里地铁警察队新刑警刘玲，她患有自闭症的双胞胎弟弟失踪，为了寻找弟弟，报名参加了地铁警察队，在那里遇到宿命的搭档警察队班长。
《谁都渴望遇见你》是由爱奇艺、析微影视联合出品，赵薇监制的爱奇艺自制网台剧。 在“不完美”的原生家庭长大的张泯，与懂得天上所有星座却唯独不知自己身世的陶伦，因一位能与植物对话的负离子女孩罗溪，被命运拴到了一起。创伤与治愈、爱情与亲情的紧密交织，吟唱出一段关于疗愈、浪漫、温情的恋爱心曲。
还有那个郑三少爷……唉。
该剧以当下最热门的爱情、婚姻谎言为主题，以单元剧的形式展示都市男女在爱情婚姻中饱受欺骗、背叛之苦，通过这些婚姻与爱情的悲情故事为观众带来更多经营爱情的经验。
你跟海盗有牵连——别以为我们不知道——若是你姓张，朝廷便不会计较，就会放心地用你。
不过须得抓了依兰为人质，听闻依兰与尹旭有私情，不妨试试，否则我们想要顺利离开怕也不容易……是。
布丽奇特和金吉是一对感情很好的亲姊妹。一晚，漂亮的金吉不幸受到一个似人非人、似兽非兽的怪物袭 变种女狼击，身体多处抓伤、咬伤。虽然没有性命危险，但是金吉的性情却变得放荡、嗜血，与男生滥交、杀掉曾经欺负布丽奇特的女同学......渐渐地，金吉发现已愈合的伤口上长出狼毛，尾骨更生出尾巴。布丽奇特察觉到姐姐的怪异变化，便求助业余植物学家森，并找出了帮助姐姐还原的解药。可是为时已晚......万圣节当晚，珍姐兽性大发，肆杀无忌，也杀死了刚刚成为布丽奇特男朋友的森。最终布丽奇特亲手把刀插进了金吉的体内，依偎在变成狼人金吉身边。
2017-07-15 15:33:04
故事来自于BL研究家金田淳子的随笔《刃牙》是BL一个少女每天30小时300天的记录`。主角儿岛茜（松本）在文具制造商工作,并隐藏自己是一个腐女子,剧情描绘一位女子被`刃牙×BL`的妄想所困扰的故事。
The process of solving crimes:
父亲秦家明（韦中宇饰演）有两个儿子，大儿子是亲生儿子，小儿子是在路边上捡回来的儿子。在父亲老年的时候，父亲得了绝症，于是把两个儿子叫到自己办公室，把印度的房地产生意交给了养子秦诺（张中权饰演），秦硕非常不高兴，但是表面依然表现的很和谐。秦诺去印度接管生意的路上，亲儿子秦硕（何辉杨饰演）派出杀手一路狂追，想要杀死弟弟秦诺，几个杀手在一路追杀中死伤惨重，最后弟弟被杀手踢到了河里，被苗乡（王奕潼饰演）搭救。等弟弟秦诺回到家里时父亲已经被杀死。弟弟跟好朋友张辉（孙小杰饰演）雨轩（杨笑吟饰演）三人展开调查父亲秦家明的真正死因。
板栗大震，颤声问道：郑家……大少爷还没音讯？也是巧了，这些留守的军汉并未出桃花谷，竟然不知后来的事，因此连秦枫拒绝圣旨、葫芦还活着的消息一概不知。
好吧，那我就拭目以待。
豪自小在黑道中打滚，出入牢狱视作等闲，但为人重义气。他为父奔丧而可暂时出狱，但警察标以为他图谋犯事而诸多监视，豪大感精神压力，而热心的社工雯则积极诱导豪重入正途。一次，豪因赶赴为兄弟讲数。导致妻子娟小产，娟见豪劣性不改，伤心失望，与他分手。豪感内疚，雯多加慰解，豪渐受感化而改过。俊被诬陷贪污入狱，出狱后，妻莉携子改嫁陷害他的希，俊痛恨希，后希更害死俊子，令莉神经失常，俊为报仇，不惜加入黑帮走私，泥足深陷。祥是爆窃开锁专家，出狱后打算改过自新，但被处处为难，俊又逼他合谋，祥为筹钱与女友兰结婚，逼于重操故业。俊不择手段向上爬，掀起连翻厮杀，令希入狱，又杀雯母，祥目击，俊要杀祥灭口，豪为义气助祥反击俊……
该剧由Robert Thorogood编剧，Ben Miller和Sara Martins主演，讲述了一个鱼离开水的故事。一名警察被发现死在了圣玛丽的岛上，Richard Poole督察受命进行调查。对别人而言是天堂的小岛，对Richard而言却是地狱，因为他讨厌阳光和沙滩。但他对破案很有心得，他与当地警方合作，一同破解一桩桩错综复杂的谋杀案。
For more information on differential privacy, please read Matt's introduction article (https://blog.cryptographyengineering.com/2016/06/15/what-is-differential-privacy/). To learn more about PATE and model theft attacks, please read Ian's article on this topic (http://www.cleverhans.io/privacy/2018/04/29/privacyand-machine-learning.html).
