EXAMPLE 3
故而这姑父的称呼便免了。
刁蛮任性的昭阳公主（佘诗曼 饰）为避嫁吐蕃急招驸马，一代金店掌舵人丁来喜（关菊英 饰）主动送上门，因二儿子金多禄（陈豪 饰）及三儿子金多寿（黄浩然 饰）均属单身，希望借此解决金店面临的财困危机。兄弟情深，多禄为救家业，主动答应亲事。谁料公主过门后尽显骄横跋扈本色，要求金家上下向她行君臣之礼，金家至高的精神领袖金太夫人（李香琴 饰）也难逃一劫，公主的心腹侍婢司徒银屏（陈法拉 饰）更不可一世，尊卑不分，连官媒丁有维（马国明 饰）也不放眼内；金家各人不甘受屈，合力反抗，但金家出名的大力丫环吴四德（钟嘉欣 饰）却倒戈相向，与公主站在同一阵线。公主斗驸马，三合三离，各施各法，最后更闹上皇宫，要由太宗亲自平息风波。娶得皇帝女，当然想夫凭妻贵；但娶著这位野蛮公主，又岂能百忍成金？ 昭阳和多禄面对种种困难和冲击，能否有情人终成眷属？《公主嫁到》是为2010年香港TVB节目巡礼剧集之一。
位于巴蜀一带的江城，自古多雨多雾，阴气极重，流传着数不清的传说异事，尤以“入城多梦”为奇。因此，江城也比别处多了一个职业—一解梦师专靠解梦来预测吉凶、推算祸福。民国初年，“解梦师”袁不解凭借玄妙的“解梦术”，利用人的潜意识破解是案;更与警局众人结成搭档，将古老的梦缘解释与现代的刑侦技术精妙结合，一同在连环诡异的梦境和危机四伏的现实中寻找悬案背后的真相。
朴炯植剧中饰演温暖多情的摄影师一角。
故事承接《二月廿九》世界观，主角将在平行时空下发展新一段奇幻冒险之旅。
该片讲述的是一名警察潜伏进入韩国最大黑帮之中当卧底，在黑帮大佬死后发生了继承者的夺权争斗，面对着比警察方面还要更加相信自己黑帮二把手，以及把自己当做游戏一般的警察高层人员，卧底警察陷入了矛盾之中的故事。
「东京爱丽丝」讲述租在一起生活的同级生4人的故事。4个人分别是工资基本用在逛街败家，感情世界还有现实距离的主人公・有栖川枫（山本），初出茅庐的漫画家・羽田水穗（トリンドル玲奈）、在銀座画廊工作的大小姐・円城寺小百合（朝比奈彩）和酷酷的心療内科医生・桜川理央（高橋メアリージュン） 。主题歌为chay的「恋はアバンチュール」。
一个小镇社区齐心协力，采取一切必要手段，从中根除海L因流行。
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第七季以百年一度的大流行病导致世界各地的医疗崩溃为舞台，新局面迎来是日本最高峰的教学医院—东帝大学医院，把感染治疗和内科作为重中之重，并计划推迟不必要的紧急手术。曾经知名的外科被移往分院的大楼，内科医生推广不使用手术刀的化学手术，显示出兴起的迹象。被感染危机和东帝大新权力席卷的未知子，在如同战场般疲惫的医疗现场也毫不退缩地走上了自己的道路。
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“女王”凯特·布兰切特演而优则导，不但导演电影，还涉足电视剧，首部参与执导的新剧定名为《Stateless》，根据2004年澳大利亚移民局的一则真实丑闻改编。 当时，一名幼年起就生活在澳洲的德裔妇女，被当成精神不健全的非法移民无故关押一年，该丑闻一经爆光，引发澳洲妇女组织的震怒和抗议，以至于澳洲国会不得不介入此案进行调查。 这部名为《Stateless》的剧集将由Matchbox Pictures公司制作出品，澳大利亚联邦资助机构宣布将为该剧提供发展资金。目前还未确定布兰切特是否参与主演。
从小青梅竹马，元家和肖家也相处非常和睦。然而在一个元宵节的夜晚，萧父的烟花厂发生爆炸，萧父和在工厂工作的元母意外死亡，因为妻子的去世，元父元德隆恨透了萧百灵母女。尽管在元父元德隆强烈的反对下，萧百灵和元峰还是偷偷一直有来往。
2011年很可能出现一部带有时间旅行和悬疑元素的新剧，而且它会挂上J.J.Abrams的名字，那就是《恶魔岛》（Alcatraz）。这部剧集究竟是讲什么的？有超能力的罪犯？远古魔法？变味的科学？
男主Ramin是Praek大使的秘书，在维也纳遇见了学习语言的奖学金学生女主Wayoon。因为富有的背景和成功，他认为每个女人接近他都只是为了钱，Wayoon也不例外。
话罢，他毫不犹豫调转马头回到己方阵营。
张老太太听了很不满，瞪了他一眼道：大过节的，你个死老头子说的啥话？好好的屋子住着，叫你说成蹲牢。
本就乱作一团的秦军更加慌乱，中箭身亡者不知几何。
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.
