2018-02-28 15:56:42
毒枭之一李兆基谎称自己重伤身亡的消息在整个城市掀起了轩然大波，原本以为毒枭基哥死了，毒品的供应量会有所减少，没想到吸食毒品的人越来越多。这一天派出所民警张伟仁和李根尚在执勤巡逻时发现了吸毒可疑人员，通过审讯调查，抽丝剥茧，最终矛头指向已经死亡的毒枭李兆基和他的干儿子全子，面对这个毒品遍地开花的城市，警察选择迎难而上与各贩毒团伙展开了一场殊死搏斗......
NBC今年的新剧《盲点》凭借良好的收视，已经获得了第二季的预定，成为该季度第一部被续订第二季的新剧。
59岁的丹尼尔·布莱克是个木匠，由于心脏问题，他生平第一次需要申请社会救济。尽管他的医生禁止他继续工作，但他依然决定冒着被罚款的风险找一份工作。在他反复前往“就业中心”求职的过程中，他结识了凯蒂，一位需要照顾两个孩子的单身母亲。为了不让孩子流落到儿童福利院，她不得不住在一间离自己出生地450公里远的住房内。当今英国行政机构的繁琐程序就像一张网，牢牢套住两人。丹尼尔和凯蒂决定尝试相互帮助……
本剧由池井户润同名小说改编，讲述人生顺风顺水的大企业富二代、却欲抵抗继承人宿命的階堂彬(向井理)与虽经历父亲公司破产、连夜逃跑等残酷命运捉弄、却孕育了理想的天才山崎瑛（斎藤工)，各凭己力开拓人生的故事。
同是东大出身的两人一起进入银行成为同期新人进行研修，最后成绩优秀的两组进行融资战略实践。彬所在得小组代表的是申请融资的企业一方，而瑛所在的小组是对融资申请进行斟酌考量的银行一方，由此展开了一场流传后世的著名胜负战。
同名「Akira」的两人从幼年到青年时期几经命运般的交错却不知。故事以日本泡沫经济及其崩坏时期为背景，满载反抗、和亲友别离、至亲离世、初恋、应试、就业、成功、挫折......这些人生岔路的关键词，是敌亦是友的两人展开了一场“宿命之争”。
故事聚焦Dutton一家在多年前西进的旅程,他们穿越大平原前往美国最后一站蛮荒之地,在应许之地蒙大拿寻求更美好的未来。艾里奥特饰演强硬的牛仔SheaBrennan,有着非常悲伤的过去,他承担着带领一群人从德克萨斯前往蒙大拿的艰巨任务,绝不容忍蠢人。麦格罗和希尔饰演Dutton家族的男女家长James和Margaret。《黄石》主创泰勒·谢里丹任该剧执行制作人,将在Paramount+流媒体平台上线。
根据叶非夜的小说《傲娇男神住我家》改编
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照片 (7张)
台湾一个小渔村，女孩阿北（舒淇 饰）一直在这里过着平静的生活。直到有一天，她在海边拣到了一个由香港飘过来的玻璃樽。玻璃樽里有一张香港男孩写的纸条：“我很寂寞，你呢？”，里面还留了他的住址和联系电话。于是，阿北开始在满怀憧憬中来到香港寻找这个男孩。
《正月里来是新春》就是一部这样的生活喜剧，它真实讲述了一个悲剧小男人潘长江追梦的生活历程，记录了小男人的辛酸与苦楚，还有成功后的感叹。
在慧南大学医院精神科担任医生的日野伦太郎（堺雅人 饰）拥有精湛的医术和同侪难以匹敌的热情与同情心，为了病患他殚精竭虑，勇于打破常规。其做法得到青梅竹马的外科医生水岛百合子（吉濑美智子 饰）以及护士桐生薰（内田有纪 饰）、实习医生川上叶子（高梨临 饰）等人的支持，却也饱受 精神科主任宫川贵博（长冢圭史 饰）一众的斥责和反对。作为精神科医生，伦太郎同样遭受巨大的压力，于是前辈荒木重人（远藤宪一 饰）的心理诊所成为他宣泄愤怒的最佳场所。在某次例行的应酬中，伦太郎邂逅了美丽的艺伎梦乃（苍井优 饰）。梦乃雍容华贵，机灵可爱，甜美的笑容背后则隐藏着常人难以窥探的黑暗世界。
他已经预料到越国可能会对关中有所图谋。
该剧讲述的是发生在不远的未来，交织于网络虚拟世界和现实世界的故事，它集惊险、警匪、侦破、言情于一身。公元2035年，有线、无线宽带网络融为一体，覆盖整个地球。早在20世纪末期，虚拟现实就出现在电脑游戏中，“有机分子电脑芯片”和“大脑传感器”的研究成功，使整个互联网完全实现虚拟化。人们在虚拟世界里可以看到、听到、嗅到、感觉到由数字程序设定的一切，一个全球范围内有秩序的网络虚拟世界已经与现实世界并行存在。“虚拟生活”已经成为人们生活中不可或缺的一个重要部分……
平平无奇的银行实习生宋青青（金子璇饰）职业技能满满，却因天生自带克星体质，饱受生活的困扰。一次意外中，宋青青变成每日睁开眼只需思考如何花钱的宁国首富千金宋青宁，然而她还没尽兴享受成为大小姐的快乐，就因克夫体质被新君（王轩饰）赐婚给镇北将军江景淮（金佳遇饰），并需完成“克夫”任务。在一次次与江景淮斗智斗勇的周旋中，宋青青最终收获爱情、友谊与成长，懂得了生活的真谛。
诸事不能一一尽述，只说十一月十二日，冬至，张家祭祖。
CBS续订剧集FBI第二季《联邦调查局》顾名思义就是讲述美国著名的执法部门FBI，而该剧背景在纽 约的办公室。
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.
A. Men's 11 field events: 1km time trial, individual race (3 laps), 4000-meter individual race, 4000-meter team race, scoring race, Olympic race, Madison race and Kelindsay; Road Events: Individual Race, Individual Time Trial Mountain Bike: Cross-Country
