高冷禁欲系男神“黎昕”和科技眼镜宅“安定”是一对相爱相杀的朋友。一次宿醉引发“触物为人”超能力，让安定家中的物品变成了活生生的人，但这些身怀绝技性格古怪的“物化人”每次只能出现24个小时。黎昕和安定由此陷入了一系列离奇有趣却又暗藏危机的事件之中……
Example: xylem of Juniperi lignum juniper
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#快讯 bates motel获得第二季续订#贝茨旅馆获得a&e电视台10集的第二季续订，本剧开播即成为电视台有史以来收视率最高的节目，获得预订也在情理之中。
高易道：大王难道已经预见到范亚父会死？尹旭微微一笑，自己如何能够未卜先知自然不能和他分享，旋即笑道：不难猜想，范增毕竟已经那么大的年纪，生老病死很正常。
肖风的父母早年间死于非命，留下肖风和妹妹肖可(高圆圆饰)相依为命。自幼年起，肖可一直被脑瘤折磨着，这个可怕的东西几乎和她一起在成长。再一次的病理报告呈现，她的日子不多了。
Russia Today reported that Acosta was not the only Western journalist left out at the summit. Before the summit, Bloomberg, Associated Press, Los Angeles Times, Reuters and other four media were refused to enter the "Golden Council" dinner to report on the spot because they raised "sensitive issues".
宇佑传媒、上海远信影视联合出品，根据青衫落拓同名小说改编，#陈键锋#、#贾青#、#周楚楚#、#王钧赫# 、#张倬闻#、#田丽# 、#俞小凡#、#谢闻轩#等主演的都市情感剧#我们的千阙歌#开机拍摄~讲述了法学系的高材生司凌云和顶峰集团上司傅轶则由开始的争锋相对，到彼此了解、相互欣赏，两人的感情逐渐升温后最终收获了一段刻骨铭心真爱的故事
本作品是推理作家佐藤青南的小说电视剧化的心理悬疑剧。本剧以审讯室为舞台，刻画栗山饰演的刑警·盾冈绘麻从嫌疑人的习惯、举止、行动模式中识破谎言解决案件的模样。在这次的特别篇中，不管是什么样的嫌疑人都会逼进自己的绘麻面前出现了最大的敌人。在第二季中，将以偶像粉丝的杀人预告事件、作曲家的人格撰稿人事件等实际事件为题材展开故事。
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皖南事变后，新四军首长派侦察参谋谷梅村争取开明的工商界俊杰邵华。邵华在中共统一战线的感召下，与步德贤配合默契，成为我党在禹阳展开统战工作的可靠盟友。二人互相配合，发现挑起禹阳各派内斗的幕后黑恶势力与一个美丽非凡、魅力十足的女人有关，她就是中央社记者——沈紫卿。同时，也意外得知她竟是邵华幼年失踪的妹妹娇娇。为了拯救妹妹，邵华勇闯虎穴，唤醒了被蒙蔽的妹妹沈紫卿，在共产党的帮助下，兄妹联手与日军城防司令官藤垣铁藏斗智斗勇。在新四军收复禹阳的战斗中，沈紫卿牺牲。在血与火洗礼中，邵华与步德贤结为伉俪，并与谷梅村一道，共同抚育着沈紫卿的遗孤。然而，日本军国主义反人类行径，却给他们带来无法抚平的伤痛。
异国使臣叶千瑶带着“得独孤者得天下”的占卜预言前来朝贡，皇帝派遣左昭仪银氏接待，同意她们在到访期间可以随意游览长安，期间结识了大将军独孤信；与此同时，皇帝看到占卜的“独孤天下”预言，深感不安，于是召来仙长玄龙子，解读预言。随之而来的是一桩桩涉左昭仪等朝廷要员的离奇的案件，原来真正的使团早已在半路遇到击杀，而因冤案流落的叶千瑶乘机假扮身份，冒充异国使臣就是为了重回长安为自己父亲的死查明真相，独孤信身为长安密探组织锦麟士统领，接受皇帝密旨调查案件，与叶千瑶组队不断探究真相，随着案件的深入终于揭开了双头幻术的谜底，解除危机，挽救了朝廷与众生。
那不过是族中一个偏房，然对我王家影响甚大。
在东京都内，发生了在遗体上留下“X”痕迹的杀人事件。本应负责案件的刑警·安堂源次（安田显饰）被排除在搜查之外。因为和以前自己的妻子成为受害者的连续杀人一样的犯人的可能性很高。因此，搜查本部向被称为天才科学家的神保仁（田中圭饰）请求协助搜查。神保对事件的解决毫无兴趣。源次被那个异想天开的行动和言行弄得团团转。但是两人渐渐开始合拍。然后，两人孤独的DNA搜查，发现了搜查本部也没有发现的“某个痕迹”。在这种情况下，发生了“杀人鬼X”更进一步的杀人事件…。
只要有办法活命，不管怎么样都要试试的，死马当活马医吧。
Considering N categories C1, C2 …, CN, the basic idea of multi-classification learning is "disassembly method", that is, multi-classification tasks are disassembled into several two-classification tasks to solve. Specifically, the problem is split first, and then a classifier is trained for each split second classification task. During the test, the prediction results of these classifiers are integrated to obtain the final multi-classification results. The key here is how to split multiple classification tasks and how to integrate multiple classifiers.
