一股新黑暗势力威胁到小马谷，六位小伙伴紫悦、苹果嘉儿、云宝、碧琪、柔柔和珍奇离开小马国踏上难忘之旅，在旅途中他们结交新朋友，遇到刺激的挑战，必须通过友谊的魔力拯救自己的家园。
该片通过“吉祥宝宝”成长故事中的一个个幽默、积极向上的小片段，巧妙地把东莞800多年的饮食文化融入到动画片内，塑造了一个活泼可爱、诚实善良、诙谐幽默的“吉祥宝宝”形象。故事以一个纯真可爱的小孩子的角度，挖掘日常生活中的奇闻趣事。
雯雯的妈妈（龚蓓苾 饰）带着她走进了一个有奶奶（张芝华 饰）、爸爸（金粮 饰）和哥哥（陈薪羽 饰）的新家，然而，雯雯随之面对的是排山倒海般的爱向她袭来，在这样的爱之下，婆婆和媳妇、儿子和父亲、丈夫和妻子、继母和儿子、母亲和女儿的矛盾交错冲击，雯雯的妈妈终于心力交瘁了，虽然她不顾一切地想要了解和帮助她的女儿，但这样的亲子关系最后仍然以难以捉摸的失败告终——雯雯选择将自己封闭在了一个完全由爸爸的童话故事《地下根娘》的想象世界中，她仍然在自己的绘画中穿越地心，借此逃避爸爸去世的事实，全家矛盾最终以奶奶的求神拜佛而激化，雯雯的妈妈带着她离家啦。 这时，小哥哥英勇出击，他首先参与了雯雯的寻找根娘
这既是一种行政管理制度，又是一种赋税制度。
闫护士长有些女强人的性格，精力旺盛，工作能力强。刀子嘴、豆腐心，也有点婆婆妈妈，爱给人介绍对象，爱买便宜东西。在爱情的选择上要求很高，对
摩的司机牛大伟（李菁 饰）与怀孕的婷婷（马丽 饰）进城寻找婷婷的老公阿狗（林雪 饰），却阴差阳错卷进周阳（曹云金 饰）与Lily（周韦彤 饰）策划的一场敲诈案。国华证券的董事长杜剑锋（秦沛 饰）正因为诈骗案件准备带着女儿杜小米（盛朗熙 饰）逃往美国，就是这个时候，婷婷马上又要生了，惊魂一夜，爆笑上演……每个人的命运都在向着不可预知的方向发展着……这都是什么情况？
谢广坤最近一直在反省，他觉得自己从小到大一直是个倒霉蛋，不管他做什么事，都会遇到意外，最后把自己弄得焦头烂额……
立志成为作家的土肥圆贝小贝（岳云鹏 饰），因外貌原因在现实屡屡碰壁，后在不经意间找到尘封已久的家谱，意外穿越至各个年代，与祖先爆笑相遇，亲自调配自己的基因。
剧情大纲一： 志贤就像是平日一样，为了把秘书踢开，对著现任的秘书恩雪下达不像话的命令。虽然以前胜者常常是志贤，但是这次似乎不一样，恩雪活用打工时期累积的人脉，将所有不像话的要求完美解决。跟总是找恩雪麻烦的志贤不同，总是替恩雪加油、帮助恩雪的武元，让恩雪慢慢产生好感。
姚依因为要寻找失踪多年的父母进入了篁岭雾隐村，不料途中同伴们离奇失踪，寻找未果，后再次进去篁岭，却发现村里多了很多人，这些人似乎都跟一起事故有关。
《阿甘妙世界》是一出卡通喜剧，主角是住在平凡的虚构城市－艾尔摩镇却非常搞怪有趣的华特森蓝猫一家。大部分的故事围绕着这个家庭的日常生活发展。剧中内容融合现实场景，使用2D及3D绘图技术，少数角色是使用偶戏方式演出。
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楚明是个报社的小编辑，自甘平庸，过着清心寡欲的平淡生活。一次意外改变了楚妻金晓燕的想法，在她的软硬兼施下，楚明走上了屏幕，成了一个小有名气的主持人。楚明出了名，也挣了钱，可是他和金晓燕的生活并没有如同期望的一样越变越好……舆论，让他们不堪重负；奸人的挑拨，使他们不断地陷入误解之中。一切都被“出名”搞得一团糟。在经过一番风雨后，夫妻俩深深的体会到出名的苦恼和不易，他们终有所悟，又重新走到了一起。
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据悉，该片将定于贺岁、情人“双节黄金档”上映，此次“双谭”为《财神到》助阵，
某市一连串发生命案，经调查这都与涉毒有关，为此，公安局张局长指示刑警队队长雷霆成立专案小组侦破这些系列贩毒案，派出所治安警沙城也加入刑警队专案小组。在办案过程中，队长雷霆等干警发现新型毒品已经开始渗入某市。为了打击制毒犯罪团伙，追查制毒配方的来源，公安局领导安排年轻的女刑警张叶和沙城一起到大学化学楼展开调查，张叶和沙城在调查中发现科技精英宫教授竟然是罪恶的帮凶。为了引出毒枭昆哥，雷霆派张叶只身进入敌穴展开智与勇的较量，终于在两代警员的共同努力下，破获了一个利用娱乐城贩毒的犯罪团伙。
《五子说》故事梗概由蔡志忠漫画改编而成，全篇分为五个部分《庄子说》、《老子说》、《孟子说》、《孔子说》、《孙子说》。采用夸张变形等不写实的笔法，将五人博大精深的哲学道理、处事原则、思想观念等复杂的内容，用诙谐有趣的绘画技法，简单易懂的说理方法，以讲故事为载体，通过很多有趣的小故事，比如人物故事、动物故事、山水花鸟故事、以及新编故事，灵活的表达出来。
讲述了毫无灵力却元气满满的废柴女路卿卿与表面纨绔却睿智暖心的傲娇王爷南宫一昕的故事。
秦枫则拿出一只莹白玉佩，说是自己师傅云真人留给云影的，将来也要给秦淼，如今就当做信物了。
Probability Theory: This one is not specially recommended, because it is not very good at learning, so it is misleading not to make recommendations. No matter what books you read, you just need to master the key knowledge. Can't ask Bayes when the time comes, you don't even know how to push it = =!
