Consumption 1QB = 1 charisma value, consumption less than 1QB, but more than 0.5 QB also gets 1 charisma value.
中国武术队的永乐借巡回演出之际，在西雅图找到了分别三载的姐姐苏红，永乐劝苏红随自己回国，苏红因即将拿到假绿卡拒绝了弟弟的请求。不料伪造护照的秘密据点被警方捣破。苏红也成了警方和犯罪团伙追击的对象……
一个宇宙空间站被改造成了监狱。这是一个充满了暴力和黑暗的地方，没有人能逃出来，也没有人知道它在哪。一天被关押在监狱中的囚犯占领了空间站并将其携带的导弹瞄准了莫斯科，而唯一能阻止他们的只有一个航天飞机驾驶员和一个新上任不久的医生，但他们意外获得了一位CIA特工（斯科特阿金斯饰演）的协助。
农夫大厨则跺脚道：你祭奠狗，你弄这个干什么？小苞谷解释道：这回出来，我看见黑子和花子居然吃屎。
空军某场站卫生队的两个男医生一个上研究生 、一个进修去了。上级新调来两个人，都是女同志，高队长感慨卫生队女同志太多，自己成了“党代表”了。他觉得女兵管理起来很麻烦，把管理女兵的任务交给了闫护士长。俗话说三个女人一台戏，何况一群女人。于是，就发生了一个个或轻松幽默、或令人捧腹、或真挚感人的故事。
本片以一个住在佛寺中的9岁男孩的生活为背景，讲述了这样一个故事：在深山寺庙里，三名来自不同世代的僧人一起生活，其中一个充满幻想与童真的九岁的童僧Do-nyeom，自出生起就在这座寺苗里修炼，但面对着各种清规戒律却不断地与之冲突。
34岁的沈若歆是一个理智派，生活却给了她鸡飞狗跳的无奈。无论是身处以男性为主导的公司职场困境，还是单亲妈妈的强势催婚，以及家庭主妇加丁克两重身份闺蜜的婚姻困境..... 面对生活的多重博弈，她依旧目标明确、内心笃定地顽强开启成长进击之路。而祁晓的陪伴，也让她发现了亲密关系的另外一种可行性......这不仅是沈若歆的故事，也是属于每一个30+女性的故事。
Epic Level: Physical Attack, Magic Attack and Independent Attack, with an average increase of about 5%.
比肩接踵，挥汗如雨，似乎是很正常的情景。
坐落于五岛列岛福江岛上的五岛中学，由于合唱团指导老师松原晴子（木村文乃 饰）待产休假，她便委托好友柏木由里（新垣结衣 饰）代课一学期。柏木美艳冷漠，学生们对她既好奇又忌惮，虽然听说她曾是某交响乐团的钢琴家，可是却因某种原因而辞职回家，并且决然不愿指导学生们练习。女神般的老师从天而降，吸引一帮原来对何尝没有任何兴趣的男孩加入这个清一色的女生团体中来。而女孩子们与男孩争吵不断，她们也对柏木老师的不闻不问颇有微词。一年一度的NHK全国学校音乐比赛即将召开，合唱团积极练习指定曲目《信～敬启 致十五岁的你～》。在此期间，柏木老师深藏心底的秘密逐渐浮出水面，而孩子们也在音乐的熏陶中找到人生的方向……
赵景憧不满家庭的束缚，同地主家庭闹翻，易地自立门户，不久在处处碰壁的生活境遇中遭车祸丧生。当阿慧在当地的习俗中成了所谓有毒的“回缸水”时，阿平决意娶她，不料古镇杨氏族长以维护本姓家族的荣誉为名，滥施淫威，百般阻挠，阿慧只得改嫁码头工人徐良根。不幸的是，徐家母子不久死于日寇的战火，痛不欲生的阿慧念于徐家母子的恩惠决定招夫养子。入赘的泥水匠冯阿大因承包的房屋倒塌压伤人而锒铛入狱，在阿慧的多方奔走相救下，冯阿大得以获释却抛下妻儿，不告而别。阿慧在人生一连串的打击下，依然不屈不饶，独立养育一双儿女，艰难度日。
《4minute的Travel Maker》由韩国QTV有线电视娱乐台播出的，展现了4minute繁忙日程之后通过旅行表现日常生活中面貌的偶像真人秀节目。4minute在节目中将前往釜山、新加坡等地旅行，传达20代年龄不做作的样子和作为女偶像组合的心情感受。此外从练习生时期一起同甘共苦的G.NA、演艺界至亲也是善意竞争对手的SISTAR等也会一起展开特别的旅行故事。
Allied casualties: 3,382,500
这几年，随着年龄的增长，加上惠灵有意打听，好容易弄清了外祖父当年说的事，这才要为爹娘伸冤。
原来，张家这一路走得很慢。
今天，少女还抹了一点淡妆，白皙无瑕的皮肤透出淡淡红粉，薄薄的双唇如玫瑰花瓣娇嫩欲滴，纯洁妍丽中带着妩媚多情。
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This attack will affect all DNNs, including those based on enhanced learning (https://arxiv.org/abs/1701.04143), as emphasized in the above video. To learn more about this type of attack, read Ian Goodfellow's introductory article on this topic, or start the experiment with Clever Hans (https://github.com/tensorflow/cleverhans).
