《国土安全》第五季的故事将发生在柏林，时间是前一季的两年半之后，Carrie Mathison不再是情报员，而是为一家私营安保企业工作。新一季将在德国柏林拍摄，并定于2015年9月播出。
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Main process points: establish civil engineering model, establish pipeline and equipment model, collision detection, collision elimination and delivery
He is a typical good son. Diligent in making money and marrying a virtuous wife, the family does not have to worry about it.
刚好做出几分样子，让他们好好看看。
空军903师是一支有着光荣传统的优秀部队，副师长印双虎（李光洁 饰）飞行技术高超，是师长的有力竞争人选。在与参谋长岳双龙（王斑 饰）的演练对抗中印双虎胜出，但其僚机却遭遇飞鸟撞击事故，在鸟类学家柳琪（黄奕 饰）帮助下，印双虎未受责罚。不久后，岳天龙担任903师师长，印双虎颇为不甘，柳琪亦调入常务连成为空军一份子。印双虎与岳天龙的矛盾因训练理念不同而爆发，熟稔国外空军训练的岳双龙强调实战，而印双虎更尊重前人的摸索经验，二人争执不下，岳天龙随即提出分组对抗，印双虎与岳天龙两位优秀空军指战员展开了一系列伴随着惺惺相惜的对抗与合作……
After 10 years of such a life, the second wife said that she was exhausted and wanted to split up. She wanted to hand over the responsibility of caring for the elderly to her eldest daughter-in-law. The proposal of "splitting up the family" was supported by his father Lao Jin, but his mother-in-law, the "ouchi manager", firmly opposed it-there was a contradiction between her mother-in-law and daughter-in-law.
精通科技的10岁男孩Ryder在拯救了6条小狗之后，将他们训练成了一组本领高强的狗狗巡逻队。每个小狗都性格鲜明，也各有特长。不管遇到多么困难和危险的救援任务，他们还总是忘不了相互玩闹，制作轻松的气氛，而每次幽默乐观的狗狗能总能顺利完成任务。
然而威廉他们很快发现，此次任务绝非如此简单，他们前行的路上充满凶险……
新加坡小学实行分班制，EM1是学习成绩好的班，EM2是中等成绩的，EM3则是成绩不好的班级。国斌、文福、Terry是EM3的学生，被其他学生瞧不起，老师、亲戚和朋友认定他们是 “笨小孩”。他们因此不喜欢学校。 Terry生活优越，喜爱依赖别人，做事没主见，逃避承担责任。国斌喜爱画画，母亲却认为这会影响学习成绩。文福需要照顾弟弟和帮母亲开档。
黄观急忙以身挡住，不知如何是好，便把目光去看板栗葫芦。
此番救你出来，便是东城的主意，没有他极力让我保住你，咱们父子还没法团圆。
《宝贝》探讨“一个孩子的到来对整个家庭的影响，为什么要有婚姻，为什么要有孩子。”并且，该剧不会回避敏感问题，包括这些年备受关注的计划生育问题和老龄化问题。编剧六六称，这些年老龄化趋势明显，父母们是不是希望不止生一个孩子。
The losers of team a and team b and team c after the break of the match
一个“野种”女人,一个继承了母亲的姣美、善良、刚毅和养父的豪爽、果敢、豁达的女人,一个被塞北高原赋予鲜明爱憎的女人与世无争却多灾多难。蛮荒、战乱、土匪、日本鬼子、国民党、共产党和她那出息各异的儿女们构成了她快活、潇洒、壮美又充满了艰难、痛苦、辛酸的一生。
主人公对“理想的女性”的犹豫和矛盾。并不是“恋爱关系”，而是“恋爱感情”本身的痛苦和悲伤的故事有很多。
How to make a confrontation example of Deception Depth Neural Network (DNN) is a very active related research field. Now, creating imperceptible disturbances and completely deceiving DNN is a small matter, as shown in the above picture taken from the paper "Explaining and Harnessing Adversarial Examples" (https://arxiv.org/abs/1412. 6572).
