91免费永久在-91免费永久在线地址-91免费在-91免费在线-91免费在线观看-91免费在线观看视频-91免费在线看-91免费在线看片-91免费在线视-91免费在线视频

explorar

IA já pode indicar como animais est?o se sentindo

spcjgxkui

15 Sep 2025(atualizado 15/09/2025 às 07h34)

Pesquisador em Mil?o criou IA capaz de identificar emo??es positivas ou negativas em sons de animais

Temas

Compartilhe

Shakira e Antonio de la Rúa: reencontro reacende história de amor que come?ou há 25 anos; relembre romanceIA já pode indicar como animais est?o se sentindo

IA já pode indicar como animais est?o se sentindo

Pesquisador em Mil?o criou IA capaz de identificar emo??es positivas ou negativas em sons de animais como porcos,ápodeindicarcomoanimaisest?coelho chama o que no jogo do bicho cabras e vacas.

O avan?o pode ajudar agricultores, conservacionistas e zoológicos a detectar estresse e monitorar bem-estar animal.

Projetos semelhantes analisam cliques de baleias, express?es de c?es e dan?as de abelhas para decifrar padr?es emocionais e sociais.

Pesquisadores alertam que a IA pode simplificar sinais complexos, exigindo combinar dados sonoros, visuais e fisiológicos.

1 de 2 Gato e cachorro — Foto: Andrew S/Unsplash

Como um animal está se sentindo em um dado momento? Os seres humanos há muito reconhecem certos comportamentos, como o chiado de um gato, como um alerta, mas em muitos casos temos pouca ideia do que se passa na cabe?a de um animal.

Agora temos uma ideia melhor, gra?as a um pesquisador de Mil?o que desenvolveu um modelo de IA que, segundo ele, pode detectar se os sons emitidos pelos animais expressam emo??es positivas ou negativas.

O modelo de aprendizado profundo de Stavros Ntalampiras, publicado na revista científica Scientific Reports, é capaz de reconhecer tons emocionais em sete espécies de animais com cascos, incluindo porcos, cabras e vacas.

O modelo capta características comuns dos sons emitidos por esses animais, como tom, faixa de frequência e qualidade tonal.

?? Baixe o app do g1 para ver notícias em tempo real e de gra?a

A análise mostrou que os chamados negativos tendiam a ter frequências mais médias a altas, enquanto os chamados positivos se espalhavam de maneira mais uniforme pelo espectro.

Nos porcos, os chamados agudos eram especialmente informativos, enquanto nas ovelhas e nos cavalos os chamados médios tinham mais peso, um sinal de que os animais compartilham alguns marcadores comuns de emo??o, mas também os expressam de maneiras que variam de acordo com a espécie.

Para os cientistas que há muito tentam desvendar os sinais dos animais, essa descoberta de tra?os emocionais comuns entre espécies é o mais recente avan?o em um campo que está sendo transformado pela IA.

As implica??es s?o de longo alcance.

Agricultores poderiam receber alertas mais precoces sobre o estresse do gado, conservacionistas poderiam monitorar remotamente a saúde emocional de popula??es selvagens, e tratadores de zoológicos poderiam responder mais rapidamente a mudan?as sutis no bem-estar dos animais.

Esse potencial para uma nova camada de insights sobre o mundo animal também levanta quest?es éticas.

Se um algoritmo pode detectar com confiabilidade quando um animal está em perigo, qual é a responsabilidade dos humanos de agir? E como nos protegemos contra a generaliza??o excessiva, em que presumimos que todos os sinais de excita??o significam a mesma coisa em todas as espécies?

Leia também:

Data center: entenda como ele funciona por que consome tanta energia e água?? SpaceX quer abastecer Starship com nave reserva no espa?o

De latidos e zumbidos

Ferramentas como a criada por Ntalampiras n?o est?o sendo treinadas para “traduzir” os animais no sentido humano, mas para detectar padr?es comportamentais e acústicos muito sutis para serem percebidos sem ajuda.

Um trabalho semelhante está sendo realizado com baleias, em que a Project Ceti (sigla em inglês para “Iniciativa de Tradu??o de Cetáceos”), organiza??o de pesquisa sediada em Nova York, está analisando sequências padronizadas de cliques chamadas codas.

Há muito tempo acreditava-se que estas sequências codificavam significados sociais, mas agora elas est?o sendo mapeadas em larga escala usando aprendizado de máquina, revelando padr?es que podem corresponder à identidade, afilia??o ou estado emocional de cada baleia.

Em c?es, pesquisadores est?o relacionando express?es faciais, vocaliza??es e padr?es de abanar o rabo com estados emocionais.

Um estudo mostrou que mudan?as sutis nos músculos faciais caninos correspondem a medo ou excita??o. Outro descobriu que a dire??o do abanar da cauda varia dependendo se o c?o encontra um amigo conhecido ou uma amea?a potencial.

2 de 2 Cachorro brincando — Foto: Unsplash/Andy Powell

No Insight Centre for Data Analytics da Dublin City University, estamos desenvolvendo uma coleira de detec??o usada por c?es de assistência treinados para reconhecer o início de uma convuls?o em pessoas que sofrem de epilepsia.

A coleira usa sensores para captar comportamentos treinados do c?o, como girar, que acionam o alarme de que seu dono está prestes a ter uma convuls?o.

O projeto, financiado pela Research Ireland, se esfor?a para demonstrar como a IA pode aproveitar a comunica??o animal para melhorar a seguran?a, apoiar interven??es oportunas e melhorar a qualidade de vida.

No futuro, pretendemos treinar o modelo para reconhecer comportamentos instintivos dos c?es, como dar as patas, cutucar ou latir.

As abelhas também est?o sob a lente da IA. Suas intricadas dan?as de balan?o — movimentos em forma de oito que indicam fontes de alimento — est?o sendo decodificadas em tempo real com vis?o computacional.

Esses modelos destacam como pequenas mudan?as posicionais influenciam a forma como outras abelhas interpretam a mensagem.

Leia também:

'Psicose de IA': o aumento de relatos que preocupa chefe da MicrosoftAgente do ChatGPT reserva restaurante, faz compra, mas erra ao insistir

Ressalvas

Esses sistemas prometem ganhos reais no bem-estar e na seguran?a dos animais.

Uma coleira que detecta os primeiros sinais de estresse em um c?o de trabalho pode poupá-lo da exaust?o. Um rebanho leiteiro monitorado por IA baseada em vis?o pode receber tratamento para doen?as horas ou dias antes que um fazendeiro perceba o problema.

Mas detectar um grito de angústia de um animal n?o é o mesmo que entender o que ele significa.

A IA pode mostrar que dois sons emitidos por baleias costumam ocorrer juntos, ou que o guincho de um porco tem características semelhantes ao balido de uma cabra.

O estudo de Mil?o vai além, classificando esses sons como amplamente positivos ou negativos, mas mesmo isso continua usando o reconhecimento de padr?es para tentar decodificar emo??es.

Os classificadores emocionais correm o risco de simplificar comportamentos ricos em binários grosseiros de feliz/triste ou calmo/estressado, como registrar o abano da cauda de um c?o como “consentimento” quando, às vezes, isso pode sinalizar estresse.

Como observa Ntalampiras em seu estudo, o reconhecimento de padr?es n?o é o mesmo que compreens?o.

Uma solu??o é que os pesquisadores desenvolvam modelos que integrem dados vocais com pistas visuais, como postura ou express?o facial, e até sinais fisiológicos, como frequência cardíaca, para construir indicadores mais confiáveis de como os animais est?o se sentindo.

Os modelos de IA também ser?o mais confiáveis quando interpretados em contexto, juntamente com o conhecimento de alguém experiente com a espécie.

Também vale a pena ter em mente que o pre?o ecológico de ouvir é alto.

O uso da IA adiciona custos de carbono que, em ecossistemas frágeis, prejudicam os próprios objetivos de conserva??o que pretendem servir. Portanto, é importante que qualquer tecnologia sirva genuinamente ao bem-estar animal, em vez de simplesmente satisfazer a curiosidade humana.

Quer aceitemos ou n?o, a IA está aqui. As máquinas agora est?o decodificando sinais que a evolu??o aperfei?oou muito antes de nós e continuar?o a melhorar nessa tarefa.

O verdadeiro teste, porém, n?o é o qu?o bem ouvimos, mas o que estamos dispostos a fazer com o que ouvimos. Se gastamos energia decodificando sinais animais, mas usamos as informa??es apenas para explorá-los ou controlá-los mais rigidamente, n?o é a ciência que falha, somos nós.

Shelley Brady n?o presta consultoria, trabalha, possui a??es ou recebe financiamento de qualquer empresa ou organiza??o que poderia se beneficiar com a publica??o deste artigo e n?o revelou nenhum vínculo relevante além de seu cargo acadêmico.

NEWSLETTER GRATUITA

Nexo | Hoje

The_Kabul_restaurant_preserving_the_teapot_stew_tradition.txt

Aquecedor: elétrico ou a óleo? Veja dicas de como escolher o seu enciclopédia e os conhecimento explorar.

GRáFICOS

nos eixos

Terapia online: como funciona, quanto custa e benefícios.txt

'Casamento às cegas 5' e 'Task': as estreias no streaming na semana de 7/9 a 13/9; veja trailers entretenimento e os abrangente conhecimento.

Navegue por temas

Lady Gaga no Rio: 18 ideias de roupas para montar seu look para o show Por que no Brasil n?o é recomendado jogar papel higiênico no vaso sanitário? Encontro com Calcanhotto e título de doutor: veja detalhes da passagem de Gilberto Gil por Porto Alegre Iggy Pop faz justi?a ao título de 'padrinho do punk' em show elétrico no The Town Após elimina??o, Fernanda Paes Leme retorna ao Dan?a dos Famosos e f?s reagem: 'Chorou tanto que deu certo' Iggy Pop faz justi?a ao título de 'padrinho do punk' em show elétrico no The Town Shakira e Antonio de la Rúa: reencontro reacende história de amor que come?ou há 25 anos; relembre romance 8 smartwatches para todo tipo de atividade física Lady Gaga no Rio: 18 ideias de roupas para montar seu look para o show Tenho o poder de mudar a vida das pessoas', diz primeira ju\u00edza cadeirante de SP
国产亚洲国际精品福利 | 天堂网一区二区 | 日本三区四区免费高清不卡 | 欧美一区永久视频免费观看 | 亚洲A片永久无码精品 | 日本午夜免费福利视频 | 三级韩国三级日产三级 | 欧美色影| 成人另类视频 | 日本无码MV免费视频在线 | 色网站在线看 | 丁香六月激情婷婷 | 天天摸天天碰色综合网 | 99久久久精品免费观看国产 | 又紧又大又爽精品一区二区 | 亚洲天堂三区 | 中文字幕亚洲码 在线观看 中文字幕无线观看在 | 波多野结衣免费观看视频 | 狠狠ri | 出轨熟女人妻艳妇 | ririai99在线视频观看 | jizz成人| 成人午夜天 | 色哟哟免费精品网站入口 | 午夜国产精品免费观看 | 老湿免费体验区 | 国产JIZZ中国JIZZ免费看 | 亚洲一区二区三区免费看 | 老师邪恶影院a啦啦啦影院 老师我好爽再深一点办公室 | 91av综合| 性瘾日记 qvod| 午夜伦理yy44008影院 | sss色视频| 国产免费成人在线视频 | 在线成 人av影院 | 快穿被各种男主强好爽H | 欧美特黄99久久毛片免费 | 国产亚洲欧美高清在线 | 第七色男人天堂 | 超碰免费caopoin最新 | 好吊视频一区二区三区 | 99视频30精品视频在线观看23245 99视频免视看 | 免费视频免费视频 | 欧美色网址| 欧美视频导航 | 国内精品人妻无码久久久影院蜜桃 | 久久精品国产亚洲麻豆小说 | 中国三级网站 | 欧美日韩亚洲成人 | 国产三级久久 | 中文字幕久久久久久久系列 | 无码任你躁久久久久久久 | 午夜精品久久久久久久99热 | 免费看黄色一级片 | 亚洲欧美一区二区三区麻豆 | 中文在线免费不卡视频 | 无码人妻AV一区二区三区96 | 黄色在线免费观看网站 | 蜜桃视频极品免费观看 | 国内久久久久久久久久 | 97在线精品视频免费 | 国产精品久久久久久久久kt | 高清午夜福利电影在线 | 国产精品一区二区三区免费 | 久亚洲AV无码专区A片 | 欧美bbxxx| 警察锅哥40集电视剧免费完整版 | 草草影院永久发布地址 | 亚洲一区综合在线播放 | 欧美日韩一区视频 | 成人久久精品一区二区三区 | 国产精品爽黄69天堂A片 | 青草视频在线观看免费 | 婷婷四房| 肥老熟妇伦子伦456视频 | 波多野结衣二区 | 99精品久久久久久国产人妻 | 在线观看网站国产 | 成人a图| 欧美一区二 | 一级毛片视频在线 | 琪琪电影午夜理论片YY6080 | 九月婷婷人人澡人人添人人爽 | 成人片在线观看免费人A片 成人区色情综合小说 | 国产精品久久久久久久A片冻果 | 久久久久久久亚洲精品 | 国产jizzjizz免费看麻豆 | 亚洲免费黄网 | 激情综合在线观看 | 99久久99久久 | 中文字幕国产在线观看 | 极品少妇XXXX精品少妇偷拍 | 最近中文字幕在线看免费完整版 | 日本高清免费不卡在线 | 小荡货好紧好爽奶头好大视频网站 | 可以直接看的av网址站 | 亚洲欧洲日本精品 | 新版天堂资源中文在线 | 色琪琪影音先锋原网站 | 韩国伦理电影在钱看线 | 三级电影下载 | 午夜男女爽爽羞羞影院在线观看 | 免费无码AV色情在线 | 亚洲香蕉在线视频 | 99久久这里只精品国产免费 | 国产一区二区不卡老阿姨 | 波多野结衣在线视频观看 | 精品久久久麻豆国产精品 | 天天操天天玩 | 久久国产露脸老熟女熟69 | 欧美一区二区三区在线视频 | 性久久久久久久久波多野结衣 | 黄色三级毛片视频 | np文超级肉一女多男(H) | 97精品视频 | 理在线 | 欧美一区二区日韩一区二区 | 偷拍欧洲亚洲性 | 国产亚洲精品久久久久久国 | 亚洲区欧美日韩综合 | 亚洲午夜在线播放 | 99久久精品免费看国产高清 | 国产一级毛片网站 | 久久www免费人成高清 | 免费精品国偷自产在线读大二 | 十九岁日本电影免费粤语 | 波多野结衣教师中文字幕 | 国产免费久久精品99re丫y | 天天干天天操天天碰 | 欧美xxxx做受性欧美88 | 久久国产主播福利在线 | 国产精品久久久久无码人妻网站 | 岛国一级毛片 | 国产精品国产三级国产普通 | 亚洲欧美一区二区三区图片 | 无码缴情做A爱片毛片A片 | 91制片厂制作果冻传媒168 | 97久久国产露脸精品国产 | 激情视频app| 精品精拍国产日韩26u | 一个人看的片在线WWW免费中文 | 亚洲国产成人精品动漫 | 国产一区二区不卡老阿姨 | 亚洲高清无码加勒比 | 国产又黄又刺激的A片小说 国产又黄又粗又爽又色的视频软件 | 亚洲精品美女偷拍一区二 | 久久综合久久网 | 爱岛国电影网 | 2020亚洲欧美日韩在线观看 | 精品无码国产污污污免费网站2 | 久久大香伊蕉在人线国产昨爱 | 久久综合桃花网 | 污污的漫画小说羞羞漫画 | 六月丁香在线播放 | 舌头添高潮A级毛片 | 日本高清视频在线观看 | 男人j进女人j的图片 | 欧洲色情三级欧美三级视频 | 青草电影院 | 日韩有码在线观看 | 美国成人影院 | 久久永久免费视频 | 亚洲69视频| 国精产品一区二区三区有限 | 女人下边被添全过程A片 | 久久se精品一区二区国产 | 久久大香萑太香蕉av | 日本三级香港三级网站 | 轻点大JI巴太粗太长了A片 | 又大又粗韩国色情A片绿色椅子 | 俺去也网 | 中文字幕久久久久久久系列 | 狼人久久尹人香蕉尹人 | 99在线免费视频 | 看毛片网站 | 人人爱看电影网 | 日本丰满大乳人妻无码苍井空 | 国产一区精选播放022 | 精品香蕉99久久久久网站 | 最新版天堂资源官网 | 少妇伦子伦情品无吗 | 国产成+人欧美+综合在线观看 | 一级毛片免费毛片毛片 | 国产91无毒不卡在线观看 | 另类国产 | 8050网午夜一级毛片免费不卡 | 久久五| 97视频精品全国在线观看 | 又黄又爽吃奶视频在线观看 | 国产九九精品视频 | 丝袜性爱视频 | 成人h视频在线观看 | 777奇米色 | 波多野给衣一区二区三区 | 大尺度哺乳福利视频 | 最近最好的中文字幕免费 | 午夜在线网站 | 亚洲精品国产综合99久久一区 | 亚洲制服丝中文字幕 | 97五月 | 日韩三级国产 | 午夜日韩视频 | 日韩黄色大全 | 91精品综合| 玖玖免费 | 免费jizz在在线播放国产 | 国产精品扒开腿做爽爽爽王者A片 | 国精产品一二三线999 | 在线看免费大片45分钟 | 性做爰A片免费看网站 | 欧美日韩中文字幕在线手机版本 | 天天舔天天爽 | 种地吧2在线观看 | 国产精品视频一区二区猎奇 | WWW国产亚洲精品久久 | 中文字幕在线电影观看 | 国产在线精品一区免费香蕉 | 国产不卡视频一区二区三区 | 最色网站 | 色你妹gif动态图片 色哦色哦哦色天天综合 | 亚洲尹人 | 久久狠狠色情网 | 天天影视网网色色欲 | 欧美日韩亚洲综合另类ac | 影音先锋av最新资源网 | 亚洲在线成色综合网站 | 午夜毛片在线观看 | 中文字幕高清免费日韩视频在线 | 美国免费高清一级毛片 | 忘忧草一卡二卡三卡 | 亚洲精品一区二区三区无码A片 | 国产不卡在线播放 | 夜夜摸天天操 | 亚洲精品中文字幕乱码影院 | 麻豆视传媒免费版 | 亚洲欧洲国产精品久久 | 国产福利一区二区 | A片做爰片仑理片免费看 | 久久精品国产日本波多野结夜 | 秋霞久久久久久一区二区 | 免费理论片高清在线观看 | 色欧美| 国产真人性做爰视频免费40分钟 | 人人搞人人 | 国产全黄a一级毛片 | 国产VA精品午夜福利视频 | 一区二区三区高清不卡 | 日韩精品1| 国产一浮力影院 | 久久久国产成人精品 | 不卡视频一区二区 | 在线成本人动漫视频网站 | 波多野结衣在线免费 | 国产一级视频播放 | 日本免费一区二区三区视频 | 综合色久| 九九免费久久这里有精品23 | 亚洲欧美人成无码苍井空 | 在线视频一区二区三区四区 | freev de0x x性欧美f | 人妻免费久久久久久久了 | 国产一码二码免费观看 | 综合丁香| 日本不卡高字幕在线2019 | 久久桃花| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡 | 少妇做爰特黄A片免费看 | 日本国产最新一区二区三区 | 全免费a级毛片免费看 | 欧美又大又硬又长又粗A片 欧美又黄又大又爽A片 | 欧美精品无码一二三区网站 | 在线91色| 五月六月丁香婷婷激情 | 日本无码毛片一区二区手机看 | 欧美乱妇狂野欧美在线视频 | 久久成人乱小说 | 玩弄丰满少妇XXXXX性多毛 | 国产福利萌白酱在线观看网站 | 国产一级免费在线观看 | www.日韩.com| 色吧最新网址 | 网友自拍视频悠悠在线 | 精品一卡二卡三卡四卡视频区 | 欧美阿v不卡资源在线 | 亚洲国产经典 | 在线观看黄网址 | 久久视频这里只精品99 | 日本一卡二卡三卡四卡免IOS | 日本a级精品一区二区三区 日本a级黄 | 美国人成毛片在线播放 | 青青青国产手机在线播放 | 欧美日韩中文字幕免费不卡 | 国产人碰人摸人爱免费视频 | 亚洲 综合 欧美在线视频 | 免费国产直接看片av | 中日韩一卡二卡三卡四卡在线观看 | 人妻少妇系列在线观看 | 在线观看黄色网 | 国产成人免费高清视频 | 亚洲AV片天堂波多野结衣 | 亚洲另类自拍丝袜第1页 | 色欲天天天综合网 | 亚洲精品成人区在线观看 | 第一福利在线视频 | 国产精品久久久久久无码人妻 | 国产日产韩国视频18禁 | 大香线蕉视频在线观看 | 蜜芽成人A片免费视频 | 亚洲伊人久久综合影院2024 | 亚洲 天堂 国产在线播放 | 男女午夜精华液 | 亚洲免费综合色视频 | 日日人人| 黑人强伦姧人妻日韩那庞大的 | 尹志平吮小龙女乳 | 欧美激情bd高清在线播放 | 精品久久久久久无码中文字幕 | 国产毛片女人高潮叫声 | 原来新神马电影手机版 | 欧美视频在线观看欧美大片 | xxxxxx性受 | 亚洲人人爱 | 91香蕉成人免费高清网站 | 欧美日本国产VA高清CABAL | 国产成人午夜福在线观看 | 缴情五月天 | 蜜桃在线线免费观看视频 | 国产一三区A片在线播放 | 国产精品久久久久人妻无码网址 | 天天综合网天天综合色 | 成年网站在线在免费播放 | 色妺妺在线视频 | 日韩成人精品日本亚洲 | 91久久线看在观草草青青 | 欧美色爱综合 | 蜜臀AV色欲A片无人一区 | 亚洲欧美一区二区三区不卡 | 天天色综合网站 | 欧美成人猛片AAAAAAA | 91制片厂制作果冻传媒麻豆 | 国外卡一卡二卡三免费专区 | 日本三级本道在线播放 | 色又黄又爽18禁免费视频 | 欧美精品一区二区在线观看 | 日本黄色xxxx| 黄色一级毛片 | 日韩你懂得 | 亚洲精品久久午夜无码一区二区 | 免费看黄网站入口 | 国产色情久久久久久久久 | 日韩欧美在线视频一区二区 | 免费观看a毛片一区二区不卡 | 国产激情对白一区二区三区四 | 欧美疯狂做受xxxxx喷水 | xxxx hd极品| 高树玛利亚qvod | 国产午夜永久福利视频在线观看 | 三级在线看中文字幕完整版 | 日本 片 成人 在线 日本 欧美 国产 | 成人全黄三级视频在线观看 | 亚洲日本视频 | 国产亚洲999精品AA片在线爽 | 欧美成人另类 | 久久h视频| 1024手机懂你旧版 | 日韩免费一区 | 蜜臀AV色欲A片无码一区二区 | 91国在线国内在线播放 | 最爱视频在线直播www | se94se最新网站 | 欧美日韩一区二区三区四区 | 亚洲自偷自拍另类图片 | 第四色俺去也在线视频 | 麻花传媒MD01 | 中文字幕va一区二区三区 | 久久国产资源 | 色综合久久精品亚洲国产消防 | 欧美日本中文字幕 | 亚洲阿v天堂在线z2024 | 波多野结衣免费观看视频 | 深夜性久久 | 日韩精品中文字幕视频一区 | 王爷猛烈顶弄H | 开心久久婷婷综合中文字幕 | AV无码国产精品午夜A片 | 国产精品久久久久久影视 | 亚洲视频久热九色视频 | 久久热视频精品店99 | 亚洲国产精品热久久2022 | 亚洲欧美日韩精品久久 | 一级毛片免费在线播放 | 日韩精品视频在线免费观看 | 日韩系列在线 | 亚州网 | 久久成人麻豆午夜电影 | 日韩精品无码一区AAA片 | 亚洲最大色网 | 免费三级现频在线观看免费 | 亚洲精品久久久久中文第一幕 | 少妇毛又黑又浓水又多A片 少妇内射高潮福利炮 | 欧美三级视频在线观看 | 一本色道久久综合狠狠躁篇 | 免费看毛片的网址 | 日日噜噜夜夜狠狠久久aⅴ 日日噜噜夜夜狠狠扒开双腿 | 日韩精品一区二区三区AV在线观看 | 思思久久99热只有频精品66 | 无限观看韩国动漫免费观看大全 | 色噜噜网小说网 | 欧美激情一区二区三区AA片 | 99re6在线精品免费观看 | 日本一卡二卡三四卡在线观看免费视频 | 亚洲欧美日韩在线不卡中文 | 家庭教师波多野结衣 | 色欲AV午夜精品AV | 王朝影院 | 在线视频91 | 一级视频在线观看 | 亚洲精品久久久久久久久无码精品 | 午夜精品久久久久久毛片 | 被黑人伦流澡到高潮HNP动漫 | 高清偷自拍第1页 | 久久aa毛片免费播放嗯啊 | 人妻熟女一二三区夜夜爱 | 免费一级做a爰片久久毛片 免费一级特黄欧美大片久久网 | 性欧美高清videosex | 伦理片影院 | 国产亚洲精品久久7777777 | 久久99国产综合精品 | xxx中国毛茸茸 | 免费网站在线观看人数在哪网站 | 国产精品黄在线观看免费网站 | 甜性涩爱qvod | 一级中文字幕乱码免费 | 久久夜色精品国产飘飘 | 青草视频在线观看免费视频 | 日韩一卡二卡三卡四卡免费观在线 | 麻豆精品2021最新 | 精品AV综合导航 | 亚精产品一三三三菠萝蜜 | 99久久免费看国产精品 | 男男野战爆了我的菊BL | 丁香五月缴情在线 | 国产一区二区福利 | 久久人人澡 | 国色天香中文字幕视频 | 久久国产精品二区99 | 99久久无码一区人妻A片蜜 | 日本精品欧洲www | 男男开荤粗肉NP快穿 | 欧美影视一区二区三区 | www.99色| 四虎影视成人永久免费观看视频 | 日产乱码卡1卡2卡三卡四在线 | 中文字幕在线视频精品 | jizz在线观看免费高清 | 久青草国产观看在线视频 | 欧美日韩精品在线 | 欧美二区三区 | 老司机午夜视频在线观看 | 国产亚洲精品久久无码98 | 影音先锋资源站玖玖网 | 国产嫖妓一区二区三区无码 | 人人欧美 | 亚洲 日本 欧美 中文幕 | 一区二区自拍 | 品色永久免费堂 | 国产日韩欧美一区二区三区综合 | 好大好硬再深一点口述 | 另类内射国产在线 | 欧美日本高清动作片www网站 | 青草青草久热精品视频在线观看 | 欧美另类xxxxhd高清 | 国产又爽又大又黄A片另类 国产又爽又大又黄A片软件 | 黄色专区 | 亚洲中文无码永久免费 | 久久频这里精品99香蕉久网址 | 韩国三级大全久久网站 | 日本翁熄系列乱在线视频 | 91在线视频导航 | 99视频99 | 亚洲欧美手机在线观看 | 国产美女被爽到高潮免费A片 | 日小骚B少妇真舒服 | 日本视频免费高清一本18 | 嫩草院一区二区乱码 | 四房色播电影 | 丰满人妻熟妇乱又伦精品劲 | 日本免费专区在线观看中破初 | 天天色情 | 大地影院日本韩国电影免费观看 | 日本高清中文 | 成人免费黄色网 | 少妇被躁爽到高潮无码久久 | 欧美激情视频网址 | 色老汉电影 | 91国在线产 | 99久久久无码国产精品AAA | 受被三个攻各种道具PLAY | 天天射天天干天天插 | 特级毛片aaaa免费观看 | 久操色| 小小女视频网站色琼网站 | AV无码国产精品午夜A片麻豆 | 国产一区二区不卡老阿姨 | 国产又爽又黄无码无遮挡在线观看 | 久久一本色道综合 | 夜夜摸天天操 | 麻豆天美传媒 | 国产成人综合亚洲 | 国产成人手机高清在线观看网站 | 欧美亚洲制服 | 国产三级一区 | 欧美熟妇乱人伦A片免费高清 | 日本98xxxxxxxxx| 亚洲成色综合网站在线 | good日本网站三级 | 久久国产精品免费看 | 国产三級三級三級A片视频 国产三级在线观看免费 | chinese熟女熟妇m1f | 在线观看视频一区 | 丁香五月缴情综合网 | 国产精品人妻久久久久A片-百度 | 日韩短视频| 亚洲精品入口一区二区乱麻豆精品 | 亚色图| 自拍视频在线观看完整版 | 小小视频资源免费观看高清 | 国产成人久久精品二区三区 | 亚洲熟妇色自偷自拍另类 | 亚洲女人网 | 天天干天天做天天操 | 一个人在线视频免费观看www | 国产SUV精品一区二区四区三区 | 亚洲国产精品久久人人爱 | 欧美 亚洲 图 色 视频 | 伊人成人在线 | 日韩毛片高清免费 | 影音先锋av男人资源 | 久久久久久久久免费视频 | 色99| 色爱区综合激月婷婷激情五月 | 久久99精品久久久久久国产越南 | 婷婷综合在线观看丁香 | 国产国产东北刺激毛片对白 | 欧美性猛交99久久久久99 | 在线中文天堂最新版官网 | 91秒拍国产福利一区 | jizz 大全欧美 | 亚洲精品乱码8久久久久久日本 | 亚洲毛片无码专区亚洲A片 亚洲蜜桃AV色情精品成人 | 国产骚b | 久久久久久综合对白国产 | jizzjizzjizzjizz国产| 成人在免费视频手机观看网站 | 91正在播放极品白嫩在线观看 | 狠狠躁日日躁夜夜躁A片免费 | 福利视频你懂的 | 亚洲成人午夜影院 | 99je全部都是精品视频在线 | 欧美日本亚洲国产一区二区 | 亚洲午夜精品A片久久软件 亚洲午夜无码久久久久蜜臀av | 色即是空3 qvod | 亚欧日韩毛片在线看免费网站 | 亚洲一区小说区中文字幕 | 男人把女人桶到喷白浆的软件免费 | 亚洲精品久久202420247 | 艺校水嫩漂亮得2美女 | 久久影院一区二区三区 | 久久99精品久久久久久噜噜 | 91精品一区二区 | 办公室疯狂高潮呻吟摸揉A片欧美 | 亚洲精品黄 | 国产欧美日韩视频免费 | 国产一区二区在线观看视频 | 乱人伦小说500篇目录 | 午夜在线视频一区二区三区 | 国精品人妻无码一区二区三区软件 | 91孕妇精品一区二区三区 | 欧洲色妇 | 精品人妻无码一区二区三区手机板 | 日韩一区二区在线免费观看 | 无码人妻深夜拍拍AAA片 | 久久久无码AV精品亚洲网站 | 亚洲a在线视频 | 一卡二卡3卡4卡免费 | 男男车车的车车网站W98 | 日韩精品免费在线视频 | 久久这里只有精品免费播放 | 伊人狠狠丁香婷婷综合尤物 | 久久天天躁夜夜躁2019 | 国产特黄特色的大片观看免费视频 | 熟妇人妻中文字幕无码老熟妇 | 九一福利| jizzxxxx18中国内地 | 日韩免费视频一区 | 欧美一级视频免费 | 亚洲黄页 | 欧美精品导航 | 无码色AV一二区在线播放 | 日韩免费视频一区 | 最新黄yyid | 亚洲永久精品日本无码 | 精品精拍国产日韩26u | 久久精品波多野结衣 | 欧美做爰猛烈动高潮视频 | 日本三级电影在线看 | 中国丰满熟女A片免费观 | 最近韩国日本免费高清观看直播 | 天天色天天爱 | 青娱乐极品视觉盛宴av | 午夜精品久久久久久久爽牛战 | 美国三级在线观看 | 日本午夜在线观看 | 波多野结衣免费在线播放 | 最近中文字幕高清中文字幕MV | 小莹的性荡生活45章最新章节 | 色偷偷国色天香在线观看免费视频 | 大尺度做爰啪啪高潮床戏小说 | 国产午夜永久福利视频在线观看 | 欧美黑人巨大精品videos一 | 国产精品污WWW在线观看 | 日韩三级不卡 | 国产乱码免费卡1卡二卡3卡四卡 | 久久久久99 | 黄页在线看 | 免费三级黄色片 | 欧美色影院 | 一本色道久久爱88AV俺也去 | 精品欧美一区视频在线观看 | 成年在线观看免费高清完整版视频 | 在线观看 日韩 | 亚洲欧洲一区二区三区在线 | 色妞ww精品视频7777 | 天天干天天色综合网 | 玖玖资源站365日更新入口 | www.四色| 成人导航网站 | 精品无码乱码AV | 毛片视频网址 | 亚洲成人原创 | 中文字幕亚洲欧美日韩2019 | 毛茸茸xxx | 2019年理论国产一级 | 综合伊人 | 麻豆视传媒官方网站入口 | 最近高清中文在线字幕观看 | 日本成人在线免费观看 | 波多野结衣免费线在线 | 又色又爽又黄的在线视频免费看 | 97丨九色丨国产人妻熟女 | 六月婷婷激情综合 | 蜜桃网怎么打不开了 | 一二三影院 | 国产超高清麻豆精品传媒麻豆精品 | 国产人成激情视频在线观看 | 男JI大巴进入女人的视频 | 久久久久99这里有精品10 | 四虎永久在线精品免费观看 | 最好看最新中文视频在线观看 | 最近最新高清中文字幕 | 夜夜噜2024最新 | 特级毛片在线大全免费播放 | 欧洲裸妇图片大全 | 好硬啊进去太深了A片 | 欧美精品色婷婷五月综合 | 成人xxxx| 国产又爽又黄无码无遮挡在线观看 | 千涩论坛| 精品91自产拍在线观看99re | 国产69精品久久久久人妻 | 最好免费观看韩国+日本 | 欧美无人区码卡二卡3卡2022 | 久9视频这里只有精品试看 久草app黄 | 亚洲色图150p| 永久免费看A片无码网站四虎 | 新不夜城综合首页 | 久久影院中文字幕 | 波多野结衣高清在线播放 | 久久精品视在线看1 | 狠狠干狠狠操在线视频 | 麻豆国产96在线日韩麻豆 | 久久www免费人成精品香蕉 | 精品无人区一区二区三区a 精品无人区乱码一区二区三区手机 | 乳交高H糙汉宠文 | 免费成人在线电影 | 天堂在线www在线资源 | 亚洲欧美日韩国产成人app | 亚洲第一区二区快射影院 | 另类视频综合 | 雨天车站H肉动漫在线观看 玉女jy荡小说 | 日韩人妻无码精品A片免费不卡 | 日韩精品内射视频免费观看 | 久久久久久精 | 一起看电影 | 拍裸戏时被C了H辣文np | 久久国产精品久久久久久小说 | 樱花草视频在线观看www中文 | 天天噜夜夜噜 | 九九九日产 | 无人影院在线播放视频 | 日韩黄色大全 | 久久福利网站 | 福利精品一区 | 免费看欧美特黄久久毛片久久 | 91小视频在线播放 | 黄色网址大全免费 | 欧美在线一级视频 | 狠狠撸下载 | 久久国产高清波多野结衣 | 亚洲精品偷拍AV一区二区 | 久久久久国产亚洲日本 | 欧美日韩在线视频观看 | 亚洲色图欧美激情 | 国产成人久久婷婷精品流白浆 | 小说区 综合区 首页 | 91制片厂果冻传媒2022 | 国产在线观看99 | 强行挺进朋友漂亮的娇妻作者 | 国产精品三级 | 99久视频| 人妻激情综合久久久久蜜桃 | 亚洲欧美国产精品久久久 | 久久久国产精品网站 | 四虎影视出品必属精品 | 粗大的内捧猛烈进出A片小说 | 亚洲欧美日韩中文字幕在线不卡 | 色天使亚洲 | 色咪咪网站 | 欧美野外疯狂做受XXXX高潮 | 4房色播| 欧美操操操| 久久人人槡人妻人人玩夜色AV | 久久无码人妻中文国产AV | 午夜www在线观看完整版视频 | 2024四虎影视最新在线 | 日韩aⅴ在线观看 | 最新中文字幕在线资源 | 婷婷射丁香 | 十八禁啪漫动漫在线看 | 欧美亚洲日韩国产网站 | 久久99精品视频 | 97在线免费视频观看 | 久久综合久久综合九色 | 美女扒开胸罩露出奶头的图片 | 毛片在线网址 | 伦理片秋霞网伦理片 | 欧美精品免费xxxxx视频 | 日韩不卡一卡二卡3卡四卡2021免费 | 国产午夜AV亚洲欧美小说 | 三级国产三级在线 | 亚洲精品成人AA片在线播 | 99久久久精品 | 九九热伊人| 国产专区_爽死2024 | 欧美最猛性xxxxx亚洲精品 | 免费看毛片网站 | 狠狠综合久久综合88亚洲 | 在线播放一区二区 | 宝贝乖女好紧好深好爽老师 | 国产一级αv片免费观看 | 日韩欧美成末人一区二区三区 | 青草视频免费在线观看 | 日本毛片高清免费视频 | A片粗大的内捧猛烈进出在线 | 欧美深深色噜噜狠狠yyy | 午夜DJ影院在线观看免费完整高清 | 日日噜噜夜夜狠狠tv视频免费 | 午夜福利免费院 | 糙汉猛H1v1她想被C | 色色色网| 欧美日韩精品一区二区三区高清视频 | 久久亚洲精品国产精品黑人 | 美女脱裤衩扒开尿口给男子摸 | 麻豆一区二区三区蜜桃免费 | xxxx色| 在线看动漫 | caoporon超碰永久地址app caotube 超碰 | 天堂а√中文最新版地址 | 自偷自拍三级全三级视频 | 国产超高清麻豆精品传媒麻豆精品 | 精品人妻无码一区二区三区GIF | 久久久久国产精品免费网站 | 免费一级a毛片在线 | 在线观看播放理论片 | 青草影院内射中出高潮 | 91在线一区二区 | 久久精品熟女亚州AV麻豆 | 少妇特黄A片一区二区三区小说 | 欧美精品免费xxxxx视频 | 日韩精品欧美视频 | 欧美精品另类 | 国产精品国产三级国产专 | 国产老肥熟xxxx | 精品自拍视频在线观看 | 麻豆免费国产福利视频 | 久久91久久91精品免费观看 | 国产成人精品综合久久久 | 樱桃视频直播在线观看高清下载 | 成人天堂婷婷青青视频在线观看 |