精品国产欧美一区二区-精品国产欧美一区二区三区成人-精品国产人妻一区二区三区-精品国产三级2025-精品国产三级A∨在线-精品国产三级A∨在线观看-精品国产三级片AV-精品国产视频

foco

IA já pode indicar como animais est?o se sentindo

rrbyrruw

14 Sep 2025(atualizado 14/09/2025 às 11h47)

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

Temas

Compartilhe

Expulso por 'cera', Léo Jardim é o 2o goleiro com mais tempo em atendimento no Brasileir?o 2025; veja lista.txtIA 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?poker caribenho gratis 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

Sterling K Brown loves J-Lo, 'professionally'.txt

Filho de Pelé foi trunfo do Santos para derrubar transfer ban da Fifa – R7 Esportes.txt explorar e os lazer entretenimento.

GRáFICOS

nos eixos

Thunder atropela Timberwolves e volta às finais da NBA após 13 anos.txt

Expans?o conjunta Climate Impact Summit Valor Econ?mico.txt abrangente e os lazer lazer.

Navegue por temas

Filho de surfista francês e apontado como affair de Anitta: quem é Lucca Picon, ator fotografado com irm? de Bruna Marquezine no The Town.txt Exporta??es brasileiras de café para os EUA caem 47%; ou?a o comentário.txt Faixa conta com a produ??o de Zain e looks de Rapha Mendon?a e parceria com o styling Luan Carvalho.txt Farmacêuticas investem em projetos de inova??o ambiciosos Inova??o Valor Econ?mico.txt Favela vizinha à USP quer reabrir Circo Escola em SP: Fui aluna, m?e e professora”.txt Evento de tecnologia e ciência, Campus Party, come?a nesta quarta.txt Familiares e amigos próximos se despedem de Armani em funeral.txt F1: Pierre Gasly renova contrato até 2028 com Alpine.txt Falconi acelera investimento em inteligência artificial com solu??es para empresas de diferentes setores da economia Gest?o & Resultados Valor Econ?mico.txt Falta de hábito de escrever à m?o prejudica aprendizado.txt
亚洲精品vs中文字幕白桨 | 人善交vi | 日韩欧美另类一区二区三区 | 欧美另类日韩成人 | 国产午夜 | 国产猛进猛出又黄又爽又色 | 欧美一区二区三区四区公司 | 精品一区在线观看 | 国产精品青青青高清在线 | 国产成a人片在线观看视频首页 | 国产妇人成 | 日韩午夜成 | 一色屋色费精品视频在线看 | 三年片在线观看免费播放大全电影 | 人人澡c片人人大片视频 | 午夜视频免费观看 | 亚洲韩国| 日产亚洲一 | 日干夜干 | 污免费网站入口 | 精品国精品自拍自在线 | 九三精品私密视频在线观看 | 国产一区二区三区亚洲综合 | 国产亚洲日本一区二区三区 | 九月丁香婷婷激情四射视频一区 | 精品香蕉伊思人在线观看 | 国产普通话对白视频二区 | 日本一区二区三区在线观看不卡 | 欧美日韩国产高清一区二区三区 | 丰满的岳乱一区二区 | 国产91蝌蚪 | 亚洲精品一品区二品区三区 | 日本香蕉尹人在线视频 | 欧美視频| 91直播| 欧洲成人免费高清视频 | 国内精品一区二区三区蜜月 | 欧美日韩综合精品一二区 | 日韩视频观看一区二区 | 一区二区区别是什么 | 欧美色色一级有声色色色 | 不卡视频一区二区三区免费观看 | 国产亚洲精品第一页综合 | 国产免费夫妻高 | 日韩精品一区二区三区射精 | 国产极品在线 | h版电影在线播放视频网址 国产在线观看成永久视频 精品视频在线播放一区二区三区 | 午夜影视网| 欧美一本大道香蕉综合视频 | 国产xxx视频在线观看软件 | 久热综合在| 国产aⅴ精品一区二区 | 羞羞影院午夜男女爽爽 | 日本亚洲中文字幕不卡 | 人人精品午夜视频 | 成人3d精品动漫在线播放 | 97在线播放 | 另类癖好 | 日本亚欧在线观看 | 精品第一国产综合精品蜜芽 | 天堂资源中文 | 亚洲高清aⅴ日本欧美视频 亚洲色一色噜一噜噜噜人与 | 欧美一级操穴 | 国产精品91视频免费 | 国产精品午夜激 | 免费国产高清在线精 | 国产在线观看一级二级三级 | 亚洲第一激 | 日韩在线视频在线观看 | 色爱综合区 | 南瓜影视 | 达达兔欧美午夜国产亚洲 | 神马午夜电影网 | 韩国理伦片一区二区三区在线播 | 国产一级特黄aa大片在线 | 日本在线不卡免费视频一区 | 亚洲国产欧美日韩一区 | 九九99九九视频在线观看 | 91极品反差婊在线观看 | 日本大骚b视频 | 国产办公室沙发系列 | 国产网红主 | 亚洲国产亚洲片在线观看播放 | 成人在免费视频手机观看网站 | 亚洲日本一线产区和二线产 | 色琪琪原网站亚洲香蕉 | 对白刺激的老熟女露脸 | 国产精品欧美日韩一二三四 | 亚洲另内精品 | 免费精品一区二区三区在线观看 | 日韩伦理电影在线免费观看 | 蜜臀精品国产高清在线观看 | 国产在线拍偷 | 成人影院在线观看一区 | 国产女主播在线观看免费观看 | 精品国产自在现偷99精品 | 欧美浓毛大泬视 | a人妖亚洲 | 在线看片免费人成视频手机观看 | 欧美香蕉大胸在线视频观看 | 一区二区三区日韩免费 | 国产日产亚洲系列最新 | 涩色亚洲激情第二页 | 欧美日本免费一区二区三区 | 好吊视频一区二区三区 | 韩国成人精品久 | 亚洲呦女专区 | 免费网站看v片 | 囯产精品一区二区三区线 | 日本aⅴ深夜私人噜噜噜视频 | 国产亚洲a∨片在线观看 | 解码2025最新电影预告片 | 中文字幕在亚洲第一在线 | 国产精品日韩在线一区 | 国产超级在线视频观看 | 国产亚洲精品日本亚洲网站 | 亚洲日韩制服中文字幕 | 精品国产欧美一区二区日韩 | 国产91精品 | 337p日本大胆欧美人视频 | 国产真实乱子 | 免费影视资源大全 | 日韩aⅴ在线观看 | 国产精品一区日韩视频三区 | 亚州图片 | 精品国产aⅴ一区二区三区 国产a免 | 中韩高清无专 | 欧美精品第1页www劲爆 | 欧美亚洲国产一区二区 | 亚洲人成色7777在线观看 | 亚洲天天在线日亚洲洲精 | 精品91一区二区三区 | 在线视频有码国产欧美 | 日韩精品视频在线免费观看 | 黄页网站在| 男人的天堂精品国产一区 | 动漫番肉在线观看 | 日本免费中文字 | 亚洲精品一区二区三区人妖 | 日本韩国精品一区二区乱码 | 免费国产人成网站在线播放 | 欧美日韩国产亚洲精品 | 热门免费电影大片 | 91国偷自产中文字幕婷婷 | 8x8x精品一区二区 | 影视大全| 日本va在线视频播放 | 午夜自产精品一区二区三区 | 51精产国品一二三产区区 | 国产乱子伦视频大全 | 强奷乱码中文字幕熟女导航 | 97成人精品 | 午夜福利门事件国产在线 | 国产区日韩区欧美区 | 动漫精品一区二区三区四 | 亚洲成综合人在线播放 | 日韩精品一区二区三区免费 | 好吊色国产在线视频 | 亚洲欧美日韩在线资源观看 | 国产在线拍偷自揄 | 国产欧美一区二区另类精品 | 精品一区二区三区的国产在线观 | 日韩欧美国产一区精品 | 9277免费高清在线观 | 免费看成年视频在线入口完整版 | 欧美一区二区三区精品国产 | 精品国产亚洲精品 | 精品日产卡一卡二卡国色天香 | 国产精品美女一区二区三区 | 天美麻花星空视 | 国产国产乱片在线播放 | 国产欧美精品一区二区 | 欧美ā片在线观看 | 成年人午夜免费福利 | 国产情侣自拍片在线视频 | 五月婷婷六月丁香综合激情 | 国产日本欧美亚洲精品视 | 国产乱码一区在线观看免费 | 1000部免费一个人 | 人物桶机免费漫画大全 | 日本最新免费二区 | 免费国产小视频 | 午夜区一区二区在线观看 | 欧美三级在线完整版免 | 自拍偷亚洲成在线观看 | 中文字幕人成乱码在线观看 | 制服丝袜第一页在线 | 国产91免费精品电 | 人人超人人超免费国产 | 日韩欧美一区二区尤物 | 手机看片高清国产日韩片 | 国产99精品免费视频看 | 中国熟女仑乱hd | 亚洲国产欧美日韩一区二区在线 | 国产精品日韩精品在线播放 | 欧欧美视频一区二 | 欧美a视频 | 国产欧美日韩一区 | 久热精品视频 | 国产精品自产拍在线 | 91免费伊人 | 99精品国产自在现线观看 | 大学生a级毛 | 日本一道高清视频 | 羞羞视频app官| 欧美日韩国产另类一区二区三区 | 免费看片黄 | 国产精品在线亚洲手机 | 国产欧美日本亚洲精品一4区 | 日韩视频第二页 | 精品成人免费 | 日本欧美在线播放 | aaaa级少 | 亚洲图片偷拍视频区 | 精品午夜福利在线观看 | 国产乱老熟视频胖女人 | 三级视频网站在线观看视频 | 日本留學代辦 | 手机看片国产欧美日韩 | 日本阿v视频在线观看高清 国产国产精品人在线观看 国产曰韩 | 日韩一区二区三区四区电影 | 日本精品一区二区三区 | 国产亚洲精品影视在线产品 | 国产在线精品一区在线观看 | 国产爽死你个荡货h粗暴视频 | 欧美激情片在线观 | 国产suv精品一区二区 | 日本日本乱码伦视频在线观看 | 91区国产福利在线观看午夜 | 中文字幕日韩精品第一页 | 日本一级淫片a免费播 | 国产欧美日韩综合精品一级 | 亚洲日韩精品欧美一区二区 | 国产日韩欧美女同一区二区 | 日本精品中文字幕有码 | 天堂va欧美ⅴa亚洲va一国产 | 欧美日韩在线播放一区二区三区 | 欧美日韩午 | 啪啦完整高清观看视频 | 永久亚洲成a人片777777 | 999精品视频| 守寡的岳引 | 日本亚洲午夜电影 | 国产精品精品一区二区三区 | 国产亚洲欧美变态精品 | 日韩在线观看中文字幕一区二区 | 国产普通话激情对白tube | 一区二区三区国产亚洲网站 | 亚洲国产欧美在线人成 | 厨房一次又一次的索要 | 国产福利91精品一区二区三区 | 五月天激情综合网 | 欧美日韩在线在线播放综合精品 | 国产电影一区二区三区 | 中文字幕与 | 99爱国| 午夜丁香婷婷免费手机在线观 | 精品国产一区二区三区 | 伊人成年网站综合网 | 91射区| 国产成自拍亚洲精品 | aoi剧本| 亚洲成aⅴ人片久青草影院 国产伦精品一区二区三区视频网站 | 在线观看亚洲一区二区三区 | 欧美黑人 | 国产精品v欧美精品∨日韩 色与欲影视天天影视 | 日韩在线手机看片免费看 | 欧美日韩图片一区二区 | 午夜视频在线观看完 | 日韩a∨精品日韩在线观看 亚洲欧美国产制服另类 | 亚洲欧美日韩综合一区 | 手机国产视频福利 | 1024在线观看国产天堂 | 网络电影最 | 美日韩综合精 | 日韩一区二区三区不卡免 | 日本偷窥 | 国内盗摄视频一区二区三区 | 日本最新在线观 | 精品女同一区二区三区在线 | 亚洲成aⅴ人片女在线观看 特级西西人体444ww | 最新热门电影电视剧免费在线观看 | 91露脸对白不带套在线播放 | 拍91精品 | 天堂а√在线中文在线 | 欧美日韩国产va另类 | 国产精品一区二区三区四区五区 | 日韩欧美亚洲综合久 | 国产又黄的a级鬼片在线观看 | 无限观看免费完整大片 | 日本亚洲精 | 国产精品午夜福利不卡视频 | 丰满的岳乱一区二区 | 国内精品国产成 | 日本免费一区二区三区在线看 | 免费观看成人 | 日本精品电影一区二区三区 | 五月桃花网婷婷亚洲综合 | 国产不卡视频一区二区三区 | 免费国产美女爽到喷出水来视频 | 免费亚洲大片app下载 | 国产日产精品 | 国产a∨国片精品一区二区 亚洲欧美日韩中字国产 | 欧美日韩国语aⅴ视频网站 97国产精品系列在线观看 | 最新动漫 | 亚洲熟伦熟女新五十路熟 | 欧美视频一区二区三区在线观 | 欧美日韩1区2区国产线 | 亚洲а∨天堂20 | 国产舌乚八| 国产免费mv大全视频网站 | 91精品国产免费观看 | 日亚洲第| 亚洲综合成人精品成人精品 | 精品亚洲综合在线第一区 | 大香伊人中文字幕伊人 | a级国产乱理论片在线观看 国产乱肥老妇国产一区二 国产日韩欧美视频成人 | 日韩国产一区二区三区在线 | 精品入口菠萝 | 国精产品一二二线 | 亚洲人亚洲精品 | 欧美午夜一区二区 | 92国产精品午夜福利视色 | 亚洲一区二区在线观看黄 | 精品国产一区二区三区四区特色 | 日韩美女高清免费视频 | 免费精品一区 | 国产欧美日韩综合一区在线 | 国产精品自产在线观看免费 | 欧美一区二区三区在线直播 | 五月综合激情婷婷六月色窝 | 精品真实国 | 动漫3d精品一区二区三区乱码 | 欧美日韩亚洲高清精品 | 免费在线宅男精品视频 | 日韩欧美国产综合在线播放 | 成人午夜爽爽 | 欧美暴力深喉囗交 | 69影院 | 国产欧美精品亚洲日本一区 | 日本乱理伦片在线观看中文字幕 | 日本亚欧精品在线视频 | 国产精品一一在线观看 | 国产国产乱片在线播放 | 国产一在线精品一 | 国产微拍精品一 | 国产又黄又爽又猛的免费视频播放 | 日产精品卡二卡三卡四卡乱码视频 | 又硬又粗又大一区二区三区视频 | 国色天香一卡二卡三 | 国产日产精品日韩欧美一区 | 久夜色精品国产一区二区三区 | 欧美激情性色生活片免费观看 | 欧美激合综图片区小说 | 国产自产拍在线观看 | 欧美日韩激情 | 国产激爽大片高清在线观看 | 亚洲专区国产精品欧美电影 | 日本剧情片在线播放网站 | 玖玖玖国 | 成人免费精品视频在线观看 | 日韩欧美在线观看 | 熟女一区中文字 | 羞羞色院91蜜桃在线观看 | 蜜桃臀無碼內射一區二區三區 | 日本亚洲最大的色成网站www | 国产乱了真实在线观看 | 日本三级韩国三级美三级91 | 中文字幕无吗热视频 | 国产免费一区 | 日韩欧美不卡视频中文字幕 | 偷国内自拍视频在线观看 | 大地影院高清mv在线观看 | 国产亚洲精品mv第十页 | 国产亚洲欧美日韩国产片 | 国产在线精品洲综合网首页 | 日韩有码中文字幕第一页 | 欧美在线一区视频 | 国产在线精品一区二区高清不卡 | 国产尤物a | 日本三级特黄在线观看 | 日韩欧美最新综合 | 日本成本人片免费网站 | 精品免费国产一区二区三 | 欧美专区日韩高清 | 日本aⅴ精品一区二区三区日 | 91直播 | 最近中文字幕无吗高清免费视频 | 国产高清在线精品一区不卡 | 亚洲欧美日韩高清综合678 | 精品成人免費自拍視頻 | 国产女明星专区视频在线播放 | 国产人妖专区视频在线一区 | 欧美激情va永久 | 国产拍揄自揄精品视频网站 | 国产不卡一区二区三区免费视 | 国产91尤物在线观看互 | 国产国产乱老熟女视 | 日韩国产欧美精品第二区 | 国产精品韩国一区二区三区 | 欧美性夜影院亚洲 | 国产欧美不卡 | 亚洲精品中文字幕乱码无线 | 欧美色aⅴ欧美综合色 | 国产美女尤物在线播放 | 日韩一区二区三区美女 | 欧美三级精品电影高清 | 最近中文字幕无吗高清免费视频 | 亚洲成a人片在线不卡 | 中国领先的综合视频网站 | 精品国产91乱码一区二区 | 免费网站看v片在线爱的影院 | 国产在线精选免费视频含羞草 | 国产性生大片免费观看性欧美 | 亚洲综合另类第一页 | 亚洲精品免费视频 | 国产亚洲tv在线观看 | 国产福利在线观看91精品性色 | 日韩精品中文一 | 日本xxxx丰满超清hd | 日本特大a级猛片在线观看 丝袜线观看 | 国产老熟女高 | 巨大黑人| 亚洲日韩国产欧美一区二区三区 | 国产精品情侣 | 亚洲精品偷拍区 | 日韩免费视频网址 | 成全在线观看免费观看高清 | 亚洲五月综合缴情婷婷 | 37pao国产成视频 | 福利区在线观看 | 男女午夜爽爽大片免费 | 国产午夜无 | 国产免费一级高清 | 免费国产h视频在线观看86 | 成人精品动漫一区二区三区 | 337p日本欧洲亚洲 | 国产不卡视频在线播放 | 国产丝瓜 | 国产在线国偷精品免费看 | 天堂mv在线免费看 | 日韩美女在线视频一区 | 国产高清精品一区二区 | a资源在线观看 | 亚洲日本在线看片 | 国产一级特黄aa大片在线观看 | 日本精品一区二区在线播放 | 日本韩国偷拍视频对白不卡高清精 | 日韩精品影片 | 国产黑色丝袜在线观看一区 | 搡老女人露脸 | 午夜影视网站 | 欧美激情视频在线播放全球共享 | 国产亚洲欧美精品91 | 国产精品无需 | 高清一区二区三区欧美激情 | 欧美视频在线观看 | 欧美日韩国产视频 | a级国产高清美女理论片 | 中文字幕第一页在线观 | 国产在线码 | 国产日产亚洲系列最新 | 国产精品亚洲欧美中字 | 亚洲视频福利 | 韩日精品一区二区 | 91免费观看网站 | 老牛影视精品亚洲一区二区 | 欧美日韩国产另类激情一区 | 国产精品多人 | 日本wvvwaⅴ在线中文字幕 | 国99精品 | 日韩高清不卡免费一二三区视频 | 久青草国产在视频在线观看 | 日本玖玖资源在线一区 | 中文字幕乱码亚洲中文在线 | 国产一级无 | 亚洲精品国产 | 欧美中文幕 | 国产精品免费一区二区区 | 又黄又爽 | 亚洲成a人片在线观看 | 91社区在线观 | 国内精品免费视频 | 午夜国产精品免费观看 | 在线观看视频 | 免费观看国产视频 | 菠萝菠萝蜜视频在线观看免 | 91夫妻小视 | 国内99精品视频在线播放 | 国产妇女馒头高清泬20p多毛 | 国内三级自拍小视频在线观看 | 日韩精品一区二区三区乱码 | 日韩激情中文字幕一区二区 | 国产一级性爱视频 | 国产在线观看欧美乱码 | 精品视频在线观看不卡 | 国产我不| 中文字幕日本有码视频在线 | 国精产品一码一码三mba | 日韩一区免费视频 | 成人黄污爽爽在线 | 日韩免费在线观 | 电影大全| 综合激情五 | 国产亚洲综合aa系列 | 午夜国产福利看片 | 亚洲欧美日韩中文二区 | 国产福利在线观看视频 | 欧美乱妇高清无乱码在线观看 | 国内午夜国产精品小视频 | 巨大精品欧美黑寡妇 | 免费高清影视在线观看视频网站 | 中文字幕日韩有码 | 国产啪视频1000 | 成人免费电影 | 国产一区二区三区色淫影院 | 99青草青草久热精品视频 | 亚洲欧美日韩国产综合 | 国产精品一区二区久 | 成人午夜免费视频免费看 | 一本一道久 | 尤物国产精品福利三区 | 国产欧美v欧美v在观看 | 国产精品福利自产 | 阿v视频国产免在线手机观看 | 国产在线乱子伦一区 | 日韩精品一区二区三区视频网 | 国产精品资源在线观看网站 | 欧美极品欧美精品欧美视频 | 上司揉捏人 | 国产chinese男同gay | 国产人碰人摸人爱免费视频 | 日韩欧美亚洲综合久 | 色撸撸在线视频 | 182tv免费视频在线观看 | 最新电影电视剧短剧大全 | 岛国精品一区免费视频 | 97se亚洲综合自在线 | 日韩高清一区二区在线观看 | 国产精品高清在线看 | 色琪琪原网站亚洲香蕉 | 九一精品国产 | 欧美r级荡公乱妇在线观看 成人午夜影院网站 | 日本乱码视频中文字幕亚洲一区 | 天天做天天 | 岳妇伦丰满69xx | 国产精品密蕾丝视频下载 | 日韩国产免费一区二区三区 | 99在线精品国产不卡在线观看 | 欧美精品+在线播放 | 国产高清在线丝袜精品一区 | 日本免费一区二区三区最新vr | 国产在线欧美一区二区三区 | 国产精品白丝喷水在线观看 | 中文字幕在线观看2025 | 中文字幕精品视频第一区第二区 | 成人免费xxx在线观看 | 717午夜伦伦电影理论片 | 日韩在线不卡 | 最近中文字幕高清一区二区 | 国产乱子伦 | 国产亚洲精品自在在线观看 | 日本亚洲精品视频 | 懂你的91 | 日韩一本到亚洲男人的天堂 | 欧洲精品码一区二区三区 | 国产又大又硬又粗又猛的视频 | 日本伦理电影片观看 | 国产精品看高国产精品不卡 | 欧美三级精品 | 国产精品自在在线午夜免费 | 国产香蕉在线观 | 国产午夜福利片在线观看一区 | 欧美精品18videos性 | 99视频精品全部国产盗摄视频 | 国产综合在线91精品思思 | 全黄裸片一29分钟免费真人版 | 一本一道色 | 美女被男人桶到爽免费网站 | 91热国产在线 | 99re6在线视频精品免费下载 | 国产亚洲观看视频在线a | 精品国偷自产在线视频99 | 夜色国产精品欧美在线观看 | 私人小影院 | 欧美人与性动交α欧美精品 | 三区在线观看不卡 | 福利吧导航 | 国产高清在线免 | 4480yy午夜私人影院 | 国产亚洲欧美日 | 国产一级在视频在线观 | 青草青草久热精品视频在线播放 | 国产亚洲精品高清片在 | 制服丝袜在线手机国产 | 国产在线视频二区不卡视频免费 | 日本视频一区二区 | 最新热播电影完整版 | 国产乱码精品一区在线观看a | 91香蕉在线播放 | 91青青青青国产在线观看 | 国产全黄三级国产全黄三级书 | 国产精品精品一区二区三区 | 国产一区二区三区影院 | 国产精品综合一区二区三区 | 国产精品欧美在线观看 | 欧美生活| 国产精品亚洲va在线观看 | 亚洲无线观看国产高 | 欧美人一级淫片a免费播放 碰免费公开视频97 成人α片免费视频在线观看 | 亚洲大片精品永久免费看网站 | 在线免费观看成年人视频 | 国产精品资源在线播放 | 欧洲成人免费高清视频 | 欧美人成中文视频在线观看 | 国产精品女主播主要上线 | 日本新janpanese乱熟 | 人人爰人人人人人鲁 | 亚洲区中文 | 费精品国产一区国产精品剧情在线 | 成年人免费体 | 狂处让老二爽18p | 国产手机在线观看视频 | 国产最新看片在线 | 韩日三级视频熟女69 | 欧美性爱网站激情性爱视 | 日本高清无卡 | 国产福利不卡在线观看视频 | 欧美在线视 | 国产精品免费视频网站 | 国产精品网友自拍 | 欧美精品aⅴ一区二区三区 免费中文字幕不卡视频 | 亚洲老女人精品老妇女 | 日本xxxwww在线观看 | 日本免费亚洲视频 | 欧美亚洲精品久五月亚洲综合婷婷 | 五福临门电视剧免费观看完整 | 一区二区三区四区糖心 | 国产v在线在线观 | 日韩免费无 | 亚洲伦理一区二区 | 男女在线观看免费视频公开 | 国产香蕉国产精品偷在线 | 欧美日韩午夜视频在 | 伦理片在线观看伦 | 免费网站看v片 | 欧美精品一区在线观看 | 国产又粗又猛又爽 | 欧美精品成人一区二 | 国产精品天天天天影视 | 国产男同在 | 99精品欧美一区蜜桃在线 | 国产一线大片免费观看 | 91香蕉污视频下载安装 | 日本播放器大片免费 | 国产揄拍视频在线观看激情 | 亚洲国内精品自在线影视 | 亚洲二三区| 日韩中文字幕不卡 | 成人国产射精a∨在线 | 午夜福利在线观看亚洲一区二区 | 亚洲国产日韩欧 | 夜夜国产亚洲视频香蕉 | 欧美成妇人吹潮在线播放 | 最新国产在线视频 | 一本一道久 | 奇奇影院 | 国产乱码精品一区二区三区四川人 | 日本视频一区二区免费播放 | 高清在线精品一区 | 国产剧情mv天美传媒 | 欧美亚洲国产一区在线观看网站 | 另类欧美变态 | 国产另类在线欧美日韩 | 欧美乱码一二三区视频 | 国产精品视频网站456 | 日韩v亚洲ⅴ欧美v精品综合 | 精品国产高清免费在线观看 | 精品蜜桃秘?一区二区三区 日本湿姝在线观看 | 日韩国产精品一区二区 | 最近中文字幕免费高清mv视频6 | 免费一看一级 | 玖草视频在线观看 | 中文字字幕乱码高清二本道资源站 | 性激片在线播放欧美 | 三线精华液 | 日韩精品一区二区最新 | 欧美一级影院在线观看 | 韩日国产一区二区 | 玖玖国产资源在线 | 欧美激情观看一区 | 男女做羞羞的事情网站在线观看 | 精品国产一区二区三 | 中文字幕在线观看2025 | 亚洲精品熟女 | 免费人成视频在线观看播放网站 | 国产一区二区三区精品在线 | 欧美午夜影视 | 国产老妇伦国产 | 第一福利精品500在线导航 | 青青青国产爽爽视频免费观看 | a级大胆欧美人体大胆666 | 国产初高中系列视频在线 | 欧美综合视频在线观看 | 日韩乱码精品中文字幕不卡 | 精品一区二区三区的国产在线观 | 欧美va亚 | 国产精品一区二区不卡 | 韩剧高清电影 | 亚洲国产aⅴ成人精品无吗 国产真实乱人视频在线看 成人精品一区二区电影 | 日本一区二区三区四区在线 | 亚洲男人夜夜精品电影 | 777国产偷窥盗 | 欧美视频一区二区三区四区 | 国产视频福利一区电影 | 女人喷液在线观看免费 | 网站在线观看 | 成年在线视频观看 | 日韩a优精品在线观看 | baoyu网址国产最新 | 精品一级视频 | 免费精品在线观看 | 精品成人a区在线观看 | 国产人碰人摸人爱免费视频 | 韩国三级国产欧美 | 日韩欧美在线观看视频 | 欧美日韩视频在线成人 | 亚洲va欧洲va日韩v | 亚洲v女人的天堂在线观看 无人影院手机版在线观看免费 | 精品一区二区免费视频 | 国产在线观看一区 | 91福利一区二区在线观看 | 国产伦精品一区二区三区视频 | 成人免费a | 97电影理论片在线观看 | 亚洲一区二区三区在线观看 | 日本一区视频在线播放 | 欧美在线一级精品 | 亚洲欧美日韩综合一区二区 | 一区二区中文字幕在线 | 成人区精品一区二区不卡亚 | 日韩操穴 | 国产小视频免费在线观看 | 亚洲欧美自偷自拍另类视 | 国产日韩精品一区二区三 | 午夜成人亚洲理伦片在线观看 | 国产亚洲人成网线在线播放va | 绿巨人视频app官网 国产一区二区在线视频观看 | 欧美精品网站一区二区三区 | 日本色淫特级视频网站 | 精品成人大胸美女视频在线播放 | 国产在线欧美日韩精品一区 | 日韩专区在线播放 | 在线日韩不 | 国产一区二区三区成人欧美日韩 | 欧美日韩中文国 | 一区二区三区中国视频免费在线播 | 精品91自产拍在线观看一区 | 亚洲欧洲日产国产最新 | 亚洲熟女乱综合一区 | 国产欧美亚洲一级a在线观看 | 日本中文一 | 最近日本韩国观看 | 国产在线精品一区二区 | 91精品污| 国产精品丝袜黑 | 一本大道中文日本香蕉 | 被特种兵开宫灌满怀孕h | 国产综合在线视频 | 成人欧美一区二区三区在线 | 精品亚洲一区二区三区 | 在线人成免费视频69国产 | 国产在线欧美观看 | 国产欧美精品一区二区 | 在线观看午夜福利院视频 | 成人免费视频 | 日韩每日最新资源站男人站 | 精品国产一区二区三区四不卡在线 | 国产日韩高清制服一区 | 成全视频在 | 一区二区三区国产亚洲网站 | 精品免费一区二区三区视频 | 国产精品一区二区aⅴ破苞 91插插插网站 | 日韩精品极品 | 宅男午夜成年影视在线观看 | 欧美精品一区 | 中文字字幕乱码高清二本道资源站 | 日本一区二区三区精品免费 | 亚洲精品一品区二品区三区 | 日韩精品一区二区三区免费在线 | 国产午夜福利精品在线观看不卡 | 国产舌乚八伦偷品w | www.亚洲最大夜色伊人 | 亚洲aⅴ男人的天堂在线观看 | 自拍日韩亚洲 | 国产欧美日韩综合港台 | 欧洲乱码专区一区二区三区四区 | 欧洲亚洲日韩中文字幕首页 | 精品综合 |