诚俊和静书是青梅竹马的玩伴，从小如同亲兄妹般渡过孩童时期。每当静书伤心难过时，诚俊总会守在她身边付出关心，而静书同样依赖诚俊，两人逐渐培养出男女之情。某一天诚俊之父车祸身亡，不久之后静书之母也因病过世。原本与女儿静书相依为命的韩教授，迎娶女明星邰美萝为妻，而邰美萝接回与同居男友所生的一对儿女泰华和友莉同住。友莉表面上乖巧懂事，事实上极有心机，而且对善良的静书有着敌意，于是夺取静书所有的东西并占为己有，静书面对继母及友莉的欺凌只能默默承受。之后，诚俊赴美留学。时光飞逝，转眼间三年的时间过去，诚俊即将从美国返回国内，并要带静书出国留学，但泰华深爱静书舍不得让她走。静书赶往游乐园与多年不见的诚俊相见，友莉开着车紧追其后。静书远远看到令她思念的诚俊，正当她穿越马路时被急驶而来的友莉座车迎面撞击，失去意识的静书，又将面临什么样的考验呢?她与诚俊的爱能走到最后吗?
ＮＨＫ因应疫情推出由远距会议，彩排大幅减少会面而制作的３集９０分的特别剧《这时候制作了部新剧》，预定今年５月播出，第一夜由满岛真之介饰演因工作调动的五郎，与千明（前田亚季）远距离恋爱中，但遭遇夏威夷的婚礼被迫中止，为了排解无法顺利举行的焦躁和无法见面的寂寞…，只能视讯聊天，然而由于小的误会暴露了两人之间的隔阂，往更坏的方向发展！ ？ 小日向文世饰演第二夜的主角宍戸道男，刚刚失去了40年相伴的妻子舞子（竹下景子），在这时候业务用的电脑接到了一个视讯电话，画面的另一头的舞子应该是已故，却透过画面提交了离婚申请。 第三夜由柴崎幸、室刚与高桥一生出演，森下佳子担任编剧，描述如果因为自我隔离而关在家里的话，就会产生“好想见到那个人啊”的心情，于是不知为何，和想见面的人灵魂互换的稀奇事情发生了，更厉害的是三人互换的故事。
《快乐再出发》节目组针对快男们对自己团综的策划，结合实际预算“降级”处理， "凑”出一次圆梦之旅。边走边唱成固定项目，快男们将自主设计这迟到的15年的团综，在高度自由向度下，将如何把自己安排的明明白白，这注定是一场充满离谱和意外的爆笑之旅
韩子辉和佟海涛情同手足，两人都爱上了同一个女孩叶晓晓，他们都想和叶晓晓考上同一所大学，然而高考时，两个人却纷纷落榜。韩子辉家里遭遇变故，父亲车祸去世，养家的重担全都压在他的肩上。佟海涛父母希望儿子有出息，不喜欢他跟韩子辉在一块天天瞎折腾、耽误前途。利用一次机会，佟家设局将佟海涛强行带往香港，这在佟海涛和叶晓晓之间造成了很深的误会。韩子辉赢得了叶晓晓的爱情，却让暗恋他的罗雪娟很伤心。罗雪娟在韩子辉和叶晓晓之间制造矛盾，使得叶晓晓伤心离开，罗雪娟趁虚而入。就在韩子辉和罗雪娟即将结婚的时候，韩子辉发现了事情的真实情况。韩子辉找到叶晓晓，两人尽释前嫌，一对有情人终成眷属。
葵饰演的真帆是以父母离婚为契机，与友梨搬到同一个住宅区，开始憧憬都市长大的友梨，吉川饰演的是因为被知道虐待而与友梨疏远，从恶劣的家庭环境变成不良少女的里子。
一艘宇宙飞船坠落地球，正在执行军事任务的狙击手奎因·麦肯纳（波伊德·霍布鲁克 饰演）恰好遭遇外星人并发生激战，侥幸逃脱的他捡到了外星人的装备并寄回了家想再做他用。传说这种被称为铁血战士的外星人曾数次光临地球，使用各种残忍的手段对人类进行猎杀游戏。而这一次，奎因的儿子罗里 收到包裹后意外触发机关，引来了更强大的终极铁血战士降临地球。而想要阻止其大开杀戒的却是一群问题士兵和一位生物科学家凯茜·布拉克（奥立薇娅·玛恩 饰演）。事情却远不像他们想象的那样简单，一场铁血、终极铁血与人类之间的三方猎杀大战正式拉响！
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橙光游戏《遇龙》改编，讲述龙王和一个小丫鬟三生三世的爱情故事。
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This shows Zhu Bin's obsession with products. He also personally controls the product research and development, design and supply chain of Osaka Weaving House. Within the company, the production and design department has a high status, with designers accounting for more than 1/4 of the total staff.
巴黎，法国，1899年。塞纳河里发现了一具无名女子的尸体。这项调查将促使一位雄心勃勃的年轻检察官发现一项重大国家机密。
包间中一下子安静下来，众人眼神中带着惊讶，看着陈启和这个突如其来的女生。
大师兄四处打听，都说那一队人没了。
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.
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对于以前一直住在都市里的圭一而言，和雏见泽的同伴共度的热闹而平和的生活，本该是永远持续下去的幸福时光。
《陌路惊笑》概念海报
