《天不藏奸》是由武汉新石文化传播有限公司出品，李平执导，王亚楠、吕中、潘星谊、郭晓晓主演的警匪剧。该剧根据真实的跨省刑事要案改编而成，讲述了以江啸为首的杀人抢劫团伙辗转全国疯狂作案最终被消灭的故事。
该剧以"平行世界"为背景，上帝把恶魔释放到了人间，恶魔打开了平行世界的大门。如果另一个世界有比"我"生活得更好的"我"，你会跟他改变你的生活吗？面对恶魔抛出的这些问题，欲关上平行世界之门的理科型大韩帝国皇帝李坤，和为了守护爱情的文科型韩国刑警郑泰乙，通过跨世界互助演绎出时而激动、时而酸涩，层次不同的罗曼史。
Justin Kirk将饰演剧中亿万富翁兼天才Gideon Reeves，在带着孩子气的好奇心时，同时也有令人难以抗拒的魅力。在好友被谋杀后，决定要把原本的警察系统大大改变。在剧中他为警局开发了一个新应用 – APB，并提供各种高科技玩意给警员。
Beijing
《暗中第一季》由Corinne Kingsbury执笔，讲述一个充满缺点﹑无礼的盲女是她那贩毒朋友被杀时的唯一「目击者」，而警方不理会她的证供后，她决定与导盲犬Pretzel去试图找出真凶。期间女主仍然得应付自己的感情生活，以及那份由保护欲过盛父母提供的导盲犬学校工作。
改编自动漫IP《西行纪》，天界公主素衣在凡间与孙悟空结识，情投意合。但悟空却被其他天神当成凡间妖物暴力对待，镇压在了五指山下。三百年来，如来大神用行动感化悟空，教会悟空如何坚守心中正义。孙悟空保护唐三藏前往彼岸世界取回创世之火以造福世间，历经波折后终于归来，却发现巨大的阴谋浮出水面，师徒几人的命运也就此被改写。
大学生游泳联赛即将开始，南体大选手祁瑞峰（黄圣池饰）和北体大选手欧阳恒（庞瀚辰饰）之间的巅峰对决。而此刻，南体大队员唐一白（熊梓淇饰）历经三年蛰伏之后，也将在本届联赛重回赛场。好友祁瑞峰和队友、教练对他寄予厚望，而唐一白也全力拼搏要重新追寻自己的梦想。就在大赛之前，唐一白遇到了实习记者云朵（谭松韵饰）。云朵了解到唐一白的过往和梦想，毫无保留地鼓励唐一白并为他仗义执言。云朵租住了唐一白妈妈出租的房间，而她和一白却都蒙在鼓里。偶然发现彼此的身份后，两人接触更为频繁，暗生情愫。然而高强度的训练和备战，却要求唐一白在爱情和梦想之间做一个选择。唐一白最终选择和云朵一起面对所有的困难和阻碍。最终，在云朵的鼓励下，在队友和教练的帮助下，唐一白终于取得了梦想的成绩，走向更高水平的比赛。
你们再猜，拴得是啥东西，一走就哗哗响？红椒性急，叫道：大哥，我们猜不出，你就说出来吧。
一个意外得到礼物的女孩能看到鬼魂。她将永远面对危险的事件，因为帮助这些鬼魂。她受到不相信神秘事物的摄影师的帮助。起初，他们互相争斗，但后来因为他们的亲密关系而变成了爱。
她一点一点地和排练缔结了合作关系，但却被卷入了以他为目标的组织之间的斗争中。而且那场战斗和她的过去也有关系。
再次，他们虽然落后，但是聪明
Slices of this Chinese yam
I. Current Situation and Problems of Yayao Town
For Jia Min, this blow is even worse than in the original work. After all, this time Gu Xixi has reminded...
讲述在明尼苏达州的如今，「Mighty Ducks」已经由一支弱旅变成极具竞争力的冰上曲棍球队，但当12岁的Evan（Brady Noon饰）被队伍无情踢走后，他和母亲Alex（Lauren Graham饰）决定组建一支在其他人眼中认为是弱渣的新队伍。
高远（谷尚蔚 饰）从小被拐卖，并被训练成黑拳手，莎莎（崔允素 饰）小的时候被父母卖到了地下妓院。幼年的高远，在一次混乱中解救了莎莎，而高远则又被黑老大（梁家仁 饰）抓了回去。出色的拳法让高远一次次从地下擂台上幸运的存活了下来。多年后，高远与莎莎再次相遇，并且相爱，两人决定一起逃离黑暗，过上平淡、隐居的生活。然而好景不长，高远在医院被查出脑部重伤，生命有限。于是他与兄弟小海（杜海涛 饰）商量，决定瞒着莎莎去泰国打拳赛，赚取足够的钱，让她生活无忧。另一方面，高远和莎莎的行踪还是被黑老大发现，莎莎遭遇绑架，高远被迫又重返地下擂台，命运的危机，再一次拳面爆发……
看着章平佝偻着身子离开，章邯长叹一声，目光越过营帐的小窗，向远处的北方看去，喃喃道：王离，你可还好？巨鹿城北，王离正焦急万分，散乱的发髻，几近崩溃的惶惶不安，名贵银亮的铠甲上已经满身尘土血污。
Data Poisoning Attack: This involves inputting antagonistic training data into the classifier. The most common type of attack we observe is model skew. Attackers pollute training data in this way, making classifiers tilt to their preferences when classifying good data and bad data. The second attack we have observed in practice is feedback weaponization, which attempts to abuse the feedback mechanism to manipulate the system to misclassify good content as abuse (e.g. Competitor's content or part of retaliatory attacks).
