孙悟空只是单纯的想……逆天？天道五十，大衍四十九，剩下的一，是谁也不能掌控的一。
该剧以追捕叶三天为首的越狱逃犯为线索，表现我公安局118专案组里的四名刑警的大智大勇，为了侦破危害广大人民群众的两起人命案件，做了大量细致、周密的调查，渐渐将目标锁定了以叶三天为首的五人犯罪团伙，并终将这个团伙绳之以法。此剧热情讴歌了以姚长军、夏天、候小雨、杨文来四大名捕为代表的公安民警的英勇善战，无私奉献的可贵精神。
本来美国移民尤瑞（尼古拉斯·凯奇 Nicolas Cage 饰）的家族生意是开饭馆。但是一个偶然的机会令他踏入了军火生意的大门，从此开始了贩卖武器的“职业生涯”。尤瑞遇事机智，胆大心细，这不仅让他成功俘获了美女埃娃的心，还使得他在地下军火生意中愈战愈勇。但是，不顺心的事情也随之而来：出现了生意上的死对头和一名老是盯着他的国际警察；弟弟染上毒瘾，并在一单生意交易中丧了命，而且，尽管他在竭力维护自己在家庭里的正义形象，但却掩盖不了真相。尤瑞开始反省自己生意的正义性，拷问自己的良心，但一切太迟，他已经众叛亲离……
Soil-brown: water caltrop*, jiuxiong (lagerstroemia subcostata), chestnut, waxberry (myrica rubra) …
子婴不会有危险吧？关心则乱，外孙的安危让白发老者很是记挂。
这部10集剧集由Dannis Quaid（兼任执行制片人）、Christian Cooke、Cary Elwes和Kate Bosworth主演，故事聚焦高端拍卖行奢华表面下的罪恶与黑暗。Dennis Quaid扮演白手起家的房地产大亨Samuel Brukner，个性迷人，精明狡猾，他以冷血无情的手段在房地产世界的食物链上爬到了顶端。现在他拥有呼风唤雨的能耐，想要什么就有什么，他想让全世界的人都明白——他是个收藏家……无论是艺术品还是美人，他来者不拒。Chrisian Cooke扮演蓝领暴发户Graham Connor，在伊拉克打仗时非法劫掠了一大批文物。凭借与文物走私集团的密切关系，他不仅在「高端拍卖」这个独特领域中站稳了脚跟。
这系列所吸引之处，就是有能看到很多现在为人熟识的演员早期在电视上的演出，也能看到香港七八十年代时的面貌。
講述在服裝公司總務課工作離婚帶著孩子，在裁員候補名單上折茂圭太（伊藤淳史），某天腦內像有一部智能手機，在視線中不斷出現訊息，讓本身用舊傳統手機的他感到混亂。因為他擁有了看到他人訊息（即秘密）的能力，在公司內外的問題中都以此幫助別人，從中得到成長，此外和他同公司的合約紙樣師傅石野柳子（新川優愛）對於圭太腦中的智能手機很感興趣，於是向他接近，成為一部主角有點像英雄的1話完結型科幻人性劇。
他把自己的幺弟夸了又夸，见招弟只是笑，以为她不信，忙道：等你见了他。
陶朱后裔，这数百年来继续不断，范家一直是第一富豪，他们的生意已经是大到谋国。
商纣无道，姬武取而代之。封神台下，姜子牙让出神位，甘为人间公侯，力保义女端木翠成仙。倏忽千年，大宋天下。包龙图坐镇开封府，为成包青天“审阴阳”之名，端木翠下界临凡，立门派“细花流”，梳鬼域章法，阻妖魔越界。四品带刀护卫展昭奉包拯之命，与端木翠“互通有无”，从此江湖骇浪，频添鬼影憧憧。六指绕红线，蚊栖梳妆台。上古妖兽行冥道，西岐月冷照沉渊。几番同生共死，情愫暗生，天上人间，能否共谱一曲细花流水长，还要仰仗换命的盘、华佗的线，以及杨戬的安排。
各自斗牌说闲话吃茶果。
监狱的典狱长温特上校素以严酷的铁腕政策而著称，起初，埃尔文对这位富有传奇色彩的上校颇为崇敬，但在埃尔文表达出他对典狱长管理方法的不满之后，这种崇敬就演变成了一种敌意和仇视。埃尔文与腐败的典狱长开始了公开的对峙，日趋激烈的对峙最终引发了一场声势浩大的越狱行动：埃尔文指挥着自己招募起来的“新军”——1200多名狱友，掀起了推翻典狱长统治的大战。
Cast: insider全盛时代
(2)到过去的下午(松田圣子 秋本奈绪美)
回信送出，只是它要漂洋过海，不知道需要多久到达。
与2006年发售的《Marave Altanative》一起形成了一个壮大的故事，是一个展开了很多Shared世界标题和媒体混合的项目。
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.
被认为是女同的女主与动物园新任长官男主展开了一段欢喜冤家的动物园奇趣爱情。
地质学教授？山本太阳（大谷亮平）和那个研究班的学生，兼做田野调查，再过三天就去了沉入水库底的树海。
