警察厅厅长认为旗下街的一间姑婆屋档了他的官运，欲除之而后快，于是找来奸人坚帮他去收回姑婆屋。姑婆屋的主人是刚才南洋归来的阿翠（叶童 饰），这是她买来供一班姑婆们养老用的。奸人坚用尽办法和阿翠斗气都没有拿到姑婆屋的屋契，于是，一条毒计又诞生了。
北极光保险公司有一组保险调查员，由总爱插科打诨的强总带领富二代女杜心茹、痴情男百天明、退役警察张东这三个各自拥有不同专长的人组成，却成了一支保险调查界的奇兵，所有棘手、危险、离奇的保险事故交到他们的手中，总是能抽丝剥茧，找出真相。虽然经由他们调查的保险个案，几乎十单有九单保险公司都要赔偿。但他们的任务是寻找事情的真相，本着守护公平、公正和公义的原则。三名保险调查员如特工般跨国调查、寻访线索、跟踪目标、搜集证据。同时也在不经意间，介入了很多人的生命故事，成为他们的守护神。
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当心动遇上大数据爱情，谁才是对的人？ 恋爱是科学。恋爱是科学？
该剧讲述以目空一切的态度随意待人的冷血老板，开始正确看待人的自我探寻故事。是一部呈现多血质的秘书欺骗了连父母都不放在眼里的老板后，最终爱上老板的充满活力的浪漫电视剧。 由《离婚律师恋爱中》金雅正编剧执笔，《铤而走险》的李光英导演执导，预计5月播出。
该剧惟妙惟肖刻画出满清八旗的后裔四体不勤，五谷不分，颓废，自恃清高，骨子里又软如面条的人物典型，那五属于那种不屑于干、没干过、也干不了的八旗堂官的后代，那五究竟靠什么本事混了几十年日子呢？该剧展现了那五几十年坎坷生涯中许多荒唐、可笑又可悲的故事。使人们从这一出出令人捧腹的喜剧中体味精到作者所揭示的生活真谛，或受到些裨益。
身在美国宾夕法尼亚州的藏獒专家卓木强巴突然收到一个陌生人送来的信封，装着两张照片，惊现的远古神兽，促使卓木强巴及导师、世界犬类学专家方新教授亲赴西藏，发现照片上的动物竟然和帕巴拉神庙有关……
敌人的敌人就是朋友，现如今于尹旭而言，他们彼此都有着共同的敌人项羽，所以有合作的基础。
故事讲述一辆运镖车在押送途中，被一个身穿红棉袄，脚穿绣花鞋蒙面大盗劫走。好事的陆小凤和花满楼，助京中“第一捕快”调查此案。导演楚原将古龙武侠世界的复杂多变，处理得简明而吸引，绣花针、绣花鞋、红棉袄，映像诡异，本片集推理、武侠、香艳于一炉。“绣花大盗”的形象深入民心，间接影射了徐克拍“东方不败”时，用的红线、飞针武功。
木兰与从同僚出生入死精忠报国，得突厥公主赛洛和义士大鹏所率义军相助，大败突厥军，斩突厥大将莫良于阵前，兵临城下，突厥可汗奉上降表，大元帅贺廷玉率花木兰、朱全等得胜回朝端正朝纲，内隶奸臣，国泰民安。
一封出人意料的录取通知书，一所神秘莫测的美国学校，高考落榜生的暑假生活被彻底打破。平凡少年李云天，网络红人陆克，天才少女慕斯琪，三个看似毫不相关的人被命运之手带到美国。初踏异国他乡的土地，神秘短信引领着他们步步逼近，金发萝莉身藏异能，一次次将他们推进死亡之门。神秘学校到底是阴谋陷阱，还是璀璨前途？少年们唯有突破自己的超能界限，才能打开通往未来的大门找到真正的答案。
本剧是ZDF电视台纪念包豪斯成立100周年的献礼之作，由Anna Maria Mühe和August Diehl领衔主演。本剧将目光投向了包豪斯在魏玛成立之初的那段时光，以Walter Gropius与女学生Dörte Helm之间的情感纠葛为切入点，展现了包豪斯立校之初风雨飘摇的那段历史，以及魏玛时期的德国风貌。
"On Improving Squat Speed in Snatch"
A particle physicist grieving over the loss of her husband in a car crash travels to a parallel world to find him again, with dire consequences for her family.
右贤王心中微微地抽搐，当年蒙恬北逐对匈奴人造成了不小的心里阴影。
《守护生命的故事》是香港电视广播有限公司制作的健康节目。
至于为什么一直没有告你，想来现在你已经明白了，你今日的表现就是明证，我们都是担心你啊。
听了她的话，卫江不禁绝望：是了，若不是自己先偷袭黎章，以他的能力，对付那四个人肯定没问题，也就不会出事了。
AI is in the current air outlet, so many people want to fish in troubled waters and get a piece of the action. However, many people may not even know what AI is. The connection and difference between AI, in-depth learning, machine learning, data mining and data analysis are also unclear. As a result, many training courses have sprung up, which cost a lot of money to teach demo and adjust the participants. They have taught you to study engineers quickly and deeply in one month, making a lot of money. We should abandon this kind of industry atmosphere! In my opinion, any AI training currently on the market is not worth attending! Don't give money to others, won't it hurt? -However, when everyone taught themselves, they did not know where to start. I got a lot of data, ran a lot of demo, reported a lot of cousera, adjusted the parameters, and looked at the good results of the model. I thought I had entered the door. Sorry, sorry, I spoke directly. Maybe you even sank the door. In my opinion, there are several levels of in-depth study of this area: (ignore the name you have chosen at random-)
No.13 Jiang Yiyan
