《坎特维尔的幽灵》根据同名热销小说改编，由BBC制作的奇幻惊悚喜剧，讲述一个美国亿万富翁海勒姆·奥蒂斯（Hiram Otis）购买了位于英国历史悠久的古典豪宅后，居住在这里的幽灵西蒙·德·坎特维尔爵士（Sir Simon de Canterville）一点也不高兴。海勒姆不知道西蒙已经在这里闹鬼五个世纪了，也不知道他的家人即将面对当地贵族的敌意。这个经典的现代故事围绕三个家族展开：贵族坎特维尔家族、罗曼尼·洛弗尔斯家族和美国奥蒂斯家族。
女主的母亲与男友很相爱,但是女主的父亲因为爱其母亲而把她rape了。女主的母亲非常怨恨，因为她根本不爱他，但由于已经失身于他，于是她告诉女主父亲给她一年时间，之后回来再嫁给他。女主父亲等待了一年，与此同时女主母亲生下了女主Maanmuslin。生下Maanmuslin后，女主母亲想要报复。她不想让女主父亲知道他们有了孩子，所以她把Maanmuslin交给了男友去抚养，并且叮嘱他保守秘密。男友答应了，即使此时他已经和另一个女人结婚，那个女人将成为Maansulin的后妈。这个举动让后妈很疑惑，一个老公和前女友的孩子。女主Maansulin并不知道这两人不是自己的亲生父母，而且后妈非常憎恨女主。她根本不好好养育Maanmuslin，但女主却很爱这个后妈。她好好地照顾着养大自己的这位母亲。不过有时，她也会怀疑母亲为什么不像真正的妈妈那样爱她。
Syfy将把乔治·马丁的小说《夜行者》改编成电视剧。该小说曾于1987年被搬上大银幕。故事讲述八位科学家和一位会心灵感应的人，登上最先进的太空飞船“夜航者”，前往太阳系边缘，寻找外星生命。但这场冒险的危险程度超过他们的想象。[午夜食人列车]编剧Jeff Buhler执笔剧本，马丁将不参与创作。
生气陈启竟然私做决定不去上大学。
于惜熙在一场车祸中意外毁容，机缘巧合之下简时钧被整容成了一个大美女，并有了新身份yuki。简时钧对yuki慢慢上心，yuki却和以前暗恋的男神宋褚乔在一起，却没想到揭开了自己车祸的真相，发现自己当初的车祸与宋褚乔有着密不可分的联系，宋褚乔根本对之前的于惜熙毫无爱怜之心，明知车辆问题，还导致车祸发生。令yuki痛彻心扉。经历了坎坷经历的yuki看透真相终于霸道少爷简时钧在一起的时候，简时钧得力助手龚洁心却把yuki推入深渊...
在身患“渐冻人症”的城市速写画家马赛克（王祖蓝 饰）眼中，人和物都在“渐冻”，他需要在病情彻底恶化前收集一些快乐的回忆，自小暗恋小学同学神仙鱼（蔡卓妍 饰）的他终于拿出勇气，提出一个遗愿：“给我一天，当我的女朋友，可以吗？”
Jiangxi
虽然Hannah Baker的故事已经说完了，但《十三个原因 13 Reasons Why》的故事仍旧在继续，Netflix正式宣布续订这部根据同名小说改篇﹑在校园界略具争议的剧集第二季，并且Brian Yorkey会接替Diana Son成第二季制作人。在首季讲述了女主为何会自杀后，第二季则会讲述她的死亡引起的余波﹑其他人复杂的康复旅途；第二季集数为13集，预定18年播出。
1977年北京。北方大学的校园中从未有过今天的热闹场面，一批饱经人生磨难的"老三届"们重新获得了渴望已旧的求学机会，他们即将续写逝去的青春断代史，用他们特殊的人生阅历和饱满的生活激情，以次为生活的起点，在以后的岁月中不断认识和发现自己，寻找和实践着自己的人生理想，从而成为极富特色的"七七级""七八级"，逐步成为我们今天社会的中坚力量。
********张槐霍然起立，死死攥住拳头，咬牙怒视他。
讲述了天帝为维系三界太平，派杨戬携哮天犬与太白星君前去摧毁玄天罗晶，却反遭红魔地煞打击，哮天犬因此被剔骨成魔，杨戬带太白星君逃离魔界。时隔千年，玄天罗晶终将出世，负罪前行的杨戬又一次奉命前往地脉，却意外遇到已经失去记忆的哮天犬，昔日兄弟反目成仇。杨戬为救回哮天犬，与太白星君以及凡管处降妖猎手趣儿潜入魔界，魔界处处险境，几人能否救出哮天犬，又能否唤醒哮天犬的记忆？
无论多么完美的犯罪，都会留下蛛丝马迹，而古畑刑警正是这些线索的发现者！
伊能静表示现在正在筹拍一部关于女性题 材的电影，而且还是自编自导亲自操 刀。
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And then you become
《异镇》的故事背景是在抗战胜利前夕，在一个叫霸下镇的地方生活着一群看似普通却深藏绝技的人，他们在周一围和王千源的带领下共同守护着一个秘密，而原本平和的生活却因一枚扳指渐渐发生了翻天覆地的变化。
乔希·托马斯(《请喜欢我》)将出演《一切都会好起来的》(Everything's Gonna Be Okay，暂译)，与此同时他还将操刀剧集剧本，该剧共10集。讲述托马斯饰演的尼古拉斯是一个略有神经质的26岁男孩，他和单亲父亲以及两个同父异母的妹妹生活在一起。然而有一天父亲突然病倒，家庭的重担压在了尼古拉斯身上。迪士尼旗下的有限电视网已预定该剧。剧集开播日期未定。
2. Use Migration Learning to Protect New Products
