备注:已完结
类型:动画片
主演:Leanne Araya Morwenna Banks
语言:英语
年代:未知
简介: 又是一年美好的圣诞节到来,芭比(Kelly Sheridan 配音)即将和妹妹凯莉(Amelia Henderson 配音)参加圣诞慈善舞会,可是凯莉却犯起了脾气。于是,芭比借助雪花球,为妹妹讲述了一个发生在维多利亚女王时代的故事。当时有一个美丽、骄傲的歌剧名伶伊甜·斯塔林(Morwenna Banks 配音),她自视甚高,讨厌圣诞节以及在节日期间演唱颂歌。剧团工作人员和演员们相处甚佳,但是大家都对尖刻傲慢伊甜忌惮三分。大家原打算庆祝平安夜,可是伊甜竟然要求大家全部留下来排练。没有人能够说服她改变主意,这个高高在上的女王用她的傲慢带给所有人不快。 这时,一个意外发生在了伊甜的身上,让她冰冷的灵魂发生些许改变……
备注:已完结
类型:日韩剧
主演:马克-保罗·戈塞拉 伊莎贝尔·迈尔斯 翠西·艾利斯·罗斯 提卡·森普特
导演:未知
语言:英语
年代:未知
简介: 《融和不容易 mixed-ish》原定在《喜新不厌旧》美国时间5月7日「Becoming Bow」一集中以后门试映集登场,不过现在此集将抽起改为在正剧中播出。由Peter Saji及Kenya Barris执笔的《融和不容易》描述Rainbow Johnson(Tracee Ellis Ross饰)在80年代所过的混合种族生活,Rainbow的父母Paul 及Alicia为了更好的家庭生活而从嬉皮士社区搬到郊区,Rainbow及其姐弟入读了当地主流学校,而他们在此既不够黑亦不够白。 Anders Holm饰演Paul Johnson,Rainbow父亲(此角会重新选人)﹑Arica Himmel饰演小孩版女主﹑Tika Sumpter饰演母亲Alicia Johnson﹑Christina Anthony饰演Denise﹑Mykal-Michelle Harris饰演Santamonica Johnson及Ethan Childress饰演Johan Johnson。
备注:已完结
类型:恐怖片
主演:Nicola Wright Natasha Arancini Geor
导演:Jeffrey Scott Rebecca Matthews
语言:英语
年代:未知
简介: After surviving a shark attack in which her father and sister died, Lexy's life becomes a living nightmare. But with the help of a counsellor, she delves deeper into the haunting flashbacks and gradually uncovers the truth of what happened that fateful night.
备注:已完结
类型:恐怖片
主演:Fred Astaire Melvyn Douglas Douglas
导演:约翰·伊文
语言:英语
年代:未知
简介: 此片改编自1979年出版的畅销恐怖小说『Ghost Story』, 作者是彼德. 史特劳博, 当时被誉为极具古典风的爱伦坡歌德文体, 书中描述的古典风格, 以及复古的'30年代场景, 让读者为之神往。而在1981年上映这部电影, 场景皆已完美呈现。此片也是好莱坞传奇的舞王: 佛雷亚斯坦(Fred Astaire)之遗作 四个从小一起长大的老头子, 在年轻时便组了「海鲜浓汤协会」,在冬天的夜晚聚在一起喝白兰地、四人轮流讲鬼故事,多年来不曾改变。但在某个冬夜,自从一件意外发生後, 四个老人便开始面临如同无底深渊似的恐惧。艾德华的儿子大卫身亡後,双胞胎弟弟唐尼返家安慰老父,当他回到这个冰天雪地的新英格兰小镇时,却面临了父亲也意外丧命的惨剧,重重疑云油然而起....唐尼认为这个四人团体, 并不是单纯说鬼故事而已,为了找出答案, 便代替父亲加入,他认为父兄的死, 及三位叔伯莫名的恐惧,跟他的前女友爱玛极其相关,他加入海鲜浓汤协会後, 必须付出什麽惨痛的代价?在这个阴风阵阵的冰天雪地小镇里,究竟藏着什麽秘密?
备注:已完结
类型:纪录片
主演:Joy Buolamwini Meredith Broussard C
导演:莎里妮·坎塔雅
语言:英语
年代:未知
简介: Exploring the fallout of MIT Media Lab researcher Joy Buolamwini’s startling discovery that facial recognition does not see dark-skinned faces accurately, and her journey to push for the first-ever legislation in the U.S. to govern against bias in the algorithms that impact us all.