本剧是一部职场惊悚剧，故事发生在希望将工作与生活的平衡提升至新水平的Lumen公司，一名有着黑暗过往的员工马克(斯科特饰)试图让自己重新振作起来。沃肯将饰演Lumen公司光学和设计部主管。剧集由丹·埃里克森撰写剧本，共10集。
夏日的一天，红发女孩玛丽（杉咲花 配音）被送到阿姨夏洛特所在的乡间小屋度假。初来乍到，玛丽对周遭的一切还不那么适应，特别是调皮男孩彼得（神木隆之介 配音）有意和她对着干，令玛丽实在高兴不起来。偶然一次的林间探险，玛丽见到了传说中的魔法之花“夜间飞行”，还找到了一柄破扫帚。偏偏这把魔法扫帚载着玛丽飞上天空，来到了专门培养魔法师的恩德学园。在这个神奇的所在，玛丽受到曼布勒切克女士（天海佑希 配音）的殷勤接待，还邂逅了怪模怪样的D博士（小日向文世 配音）。虽然女孩懵懵懂懂成为了魔法学员，可是他很快发现了这里所隐藏的秘密……
泰国GMM最新推出“秘密的恋爱”系列言情轻喜剧，讲述了三种不同风格的纯爱题材故事。
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《老广的味道》以独特视角深入广东美食腹地追根溯源，挖掘原汁原味的美食美景，体现特色全粤菜谱。上山下海，探索南粤大地深藏的最高食鲜；味蕾冒险，展现岭南就地取材的生存智慧；依天而食，回归老广时令节气的饮食法则；原声原味，搜寻天间特色环境的自然之味。大道至简，还原广东乡野厨艺的朴素之心；以食养生，揭示南方天地元气的滋养之谜。
抗日战争时期，威震敌胆的抗日英雄因为杀死地主恶霸做过土匪、国民党地方司令、后来投奔共产党武工队，他单枪匹马驰骋沙场，英勇无敌并突破鬼子的封锁线，马背上有酒有女人，这就是“狼毒花”常发。
MI6秘密特工（马克·斯特朗饰）为了完成一项任务，不得不同与自己在年少分离的足球流氓哥哥（萨莎·拜伦·科恩饰）携手。当蠢贱无双的哥哥遇到精英特工弟弟，活活将一次箭在弦上的隐秘行动，搅和成一场鸡飞狗跳的绝命逃亡。人类的安危系于由两个画风完全不同的家伙临时凑成的组合上，一个王牌大“贱”谍如何拯救世界的搞笑故事就此展开。
深爱着的丈夫忽然带回来一个私生子，未及解释却遭人谋杀。在寻找元凶和面对孩子的过程中，女主人公将要面对怎样的人生？在这个故事中，观众看到的是一个深受打击的女人是如何用一颗善良的心坚强面对生活的磨难，并给他人带来生活的希望的。
Gas extinguishing
这日子一定，秦枫一家就不好住在将军府了，按理该搬进皇上新赐的仁王府才对。
法惠住持道，因是早上，只有这些菜，许多有名的斋菜都没做呢。
喜爱探险，对神秘宝藏充满了憧憬的李登布罗克教授（詹姆斯·梅森 James Mason 饰）在无意之中发现了一张历史悠久的羊皮纸，羊皮纸上记载了一位名叫阿尔纳的男子曾经前往地心探险的路线图。欣喜若狂的李登布罗克教授当即决定重走趟充满了危险和未知的地心之旅。
1973年10月6日。以埃及和叙利亚为首的阿拉伯国家发动了一场出其不意的入侵，在犹太历中最神圣的节日赎罪日(Yom Kippur)几乎占领了以色列。故事是通过三个角色的眼睛讲述的，他们的生活被抛入战斗的中心，它令人陶醉、上瘾的效果以及它的荒谬。
打败玄冥二老，张无忌看向赵敏，一步步逼向前。
"Where I hope the company can improve"
火锅店服务员庞玲珑是一个宫斗剧迷，对各种俗套的剧情都不屑一顾。突然有一天，她进入自己追的宫斗剧中，而且自己进入的剧情她还看过，按照正常剧情发展自己这个角色马上就要死了，庞玲珑凭借自己对剧情的了解力挽狂澜完成自救，还凭借“与众不同”获得了皇太子的青睐，于是，普普通通的火锅店服务员，开启自己的后宫进阶之路…
关于结盟的战略，韩信很早便提及了。
乾隆末年，诸皇子争位，其中最有可能继位的是为乾隆所称许的十一皇子永瑆和十五皇子永琰。为此，众大臣在朝野内外明争暗斗，二位皇子的母亲也频出奇招以讨乾隆欢心。永琰天性豁达，对此了无兴趣；永瑆却充满野心，并得和珅鼎力相助，渐占优势。为对付永琰，和珅将其心上人花椒下狱；永琰冒死救出，和珅随即派兵追杀。乾隆得知，要求和珅誓死保护。是杀是保，和珅两难，最后只好应承以先求自保；可永瑆不惜牺牲盟友，着兵全力追杀。事已至此，和珅只好携永琰逃亡。永琰之母认为永琰如此景况是因花椒，便逼花椒嫁给了永琰的好友福康安。永琰得知，误为乾隆所为，就发誓不回宫，并力荐永瑆为太子。永琰对福康安娶花椒之事一直耿耿于怀；为报复，便将其身世公诸于世，福康安无法接受一病不起。当永琰知道真相后追悔莫及，哀求乾隆骗福康安乃高贵血统；福康安终于在谎言中平静死去。此时，永瑆还惦记着皇位，永琰还想与花椒再续前缘，可惜世事难料……
The most famous defense against model theft attacks is PATE (https://arxiv.org/abs/1802.08908), a privacy framework developed by Ian Goodfellow et al. As shown in the above figure, the key idea behind PATE is to divide the data and train multiple combined models to make decisions. This decision was then masked by noise from other different privacy systems.
