•懲役30天
ＮＨＫ因应疫情推出由远距会议，彩排大幅减少会面而制作的３集９０分的特别剧《这时候制作了部新剧》，预定今年５月播出，第一夜由满岛真之介饰演因工作调动的五郎，与千明（前田亚季）远距离恋爱中，但遭遇夏威夷的婚礼被迫中止，为了排解无法顺利举行的焦躁和无法见面的寂寞…，只能视讯聊天，然而由于小的误会暴露了两人之间的隔阂，往更坏的方向发展！ ？ 小日向文世饰演第二夜的主角宍戸道男，刚刚失去了40年相伴的妻子舞子（竹下景子），在这时候业务用的电脑接到了一个视讯电话，画面的另一头的舞子应该是已故，却透过画面提交了离婚申请。 第三夜由柴崎幸、室刚与高桥一生出演，森下佳子担任编剧，描述如果因为自我隔离而关在家里的话，就会产生“好想见到那个人啊”的心情，于是不知为何，和想见面的人灵魂互换的稀奇事情发生了，更厉害的是三人互换的故事。
在恋人负气嫁给兄长的当晚，欧阳锋黯然离开白陀山，走进沙漠某个小镇，成为一名杀手中介人。他的朋友、风流剑客黄药师每年都来小镇与他畅饮，酒话里有关白陀山的消息令他忘却往事的念想渐次演变成自欺行为。黄药师只是表面风流。他迷恋好友“盲武士”的妻子桃花，后者在丈夫死后，永远地离开了他；而对迷恋他的女人慕容嫣，他又不愿兑现曾经随口说出的承诺，这使得慕容嫣迷失于自己的身份中。与欧阳锋构成短暂“买凶杀人”关系的洪七、村姑等人，也都有一段只有他们自己才知、不愿回首的痛苦过往。
黄夫人看着两少年一边一个，护持着女孩子出去了，禁不住皱起眉头轻哼了一声，到底没说什么。
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摸金后人胡不昧,一心想要攒钱去寻找失踪的哥哥。他和逃兵老雷前往无子村做棺材,而没想到的是,在无子村等待他们的正是当年和哥哥一起下墓的彭三爷。正在此时木材行的大小姐朱砂前来讨债,抓走彭三爷,胡不昧为求真相出手相助,结果遇到野人袭击险些丧命,又差点烧了彭三爷的家,朱砂要求胡不昧随她去找鬼仙石救自己弟弟,胡不昧只得同意下墓,而在墓中等待众人的却是意想不到的凶险。
真正率兵才会清楚，在如此规模的部队面前，很多伦理与道德都是很难恪守的，如此压抑的军队，不劫城，不奸.淫掳掠会疯掉的，稍微文明一些解决这件事的方法便是罪大恶极的慰安妇方式，通过召集、俘虏、威逼利诱的方式，聚集足够数量的女性解决这个压抑，这大概也是人类历史上最为悲惨的职业。
永才之前曾在历史喜剧《哲仁王后》中饰演金皖，将透过《春情之乱》再次以古装和观众见面的他表示：金皖拥有调皮鬼般的莫名其妙魅力，陈金星则拥有完全相反的多才多艺、稳重的魅力。
根据安德烈·艾席蒙同名小说改编的《请以你的名字呼唤我》，发生在80年代意大利的里维埃拉。突如其来的爱彷佛林中奔出的兽，攫住17岁少年Elio的身与心。他爱上的人大他7岁，是一位来意大利游历的美国大学生。 两人对彼此的着迷、犹疑、试探，让情欲在流动中迸发，成就了一段仅仅 为时六周的初恋。它给男孩留下一生的印记，因为他们在闷热仲夏夜里发现的，是此生再也无法寻找到的东西：完整的、彻底的亲密。
素谨也痴痴地望着他，没有算计，没有装扮，只剩下纯净的眼神，分外明亮。
刘邦听到张良的话，不由的一声轻叹。
谢逊、张翠山、殷素素、还有一个尚在襁褓中的张无忌，他们该不会就这样，一直在冰火岛住下去吧……看完这期的《倚天屠龙记》，曹林感觉都不知道该说什么好了。
Up, down, left and right
和妈妈来河娜的家一起生活的真弥既漂亮又聪明伶俐，但却嫉妒人们对河娜的宠爱，她为了嫁给有钱人而拚命的努力。她认识了经营酒店的财阀2世龙，可是龙却爱着河娜，还无时无刻地照顾她。当她知道允书也爱着河娜时，真弥不想看到他们之间的
柯南立刻利用追踪眼镜的望远镜功能，沿着弹道发现了一个黑色的身影。“从那么远的距离进行狙击，怎么可能？！”柯南马上与女高中生侦探世良真纯乘坐摩托车追赶逃走的狙击手，意想不到的是狙击手居然连警察的巡逻车都打算一起炸掉，整个追踪过程都被其玩弄于股掌之中。结果，这场激烈的追踪将FBI也卷入其中，犯人以及狙击事件的谜团都消失在了大海里。
事到临头，他发现自己还是难以释然。
「TVB」旗下OTT平台myTVSUPER刚踏入五周年，特别推出全新节目，由邵氏兄弟出品的《「鬼上你架车」》，并于5月7日于myTVGold正式上架。一连十三集的《鬼上你架车》可能是电视史上最恐怖，需要签家长回条才可收看的节目，由「方力申」及当奴担任节目主持，每集邀请不同艺人在车上分享最恐怖、最诡异的灵异故事。
From the defender's point of view, this type of attack has proved (so far) to be very problematic, because we do not have effective methods to defend against this type of attack. Fundamentally speaking, we do not have an effective way for DNN to produce good output for all inputs. It is very difficult for them to do so, because DNN performs nonlinear/nonconvex optimization in a very large space, and we have not taught them to learn generalized high-level representations. You can read Ian and Nicolas's in-depth articles (http://www.cleverhans.io/security/privacy/ml/2017/02/15/why-attaching-machine-learning-is-easier-than-defending-it.html) to learn more about this.
