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#SKMJ SKMJ-424 单击自动复制 AV导航/免费完整版 @funsou Code/番号:SKMJ-424 Release date/发行日期:2023-08-24 Title/标题:现役体育大生が挑戦！下半身强化と称し、1cmハメ！ケツ肉プルプルの空気椅子でバランス崩した途端デカチン奥までズブズブ合体！足腰ガクブルビクンビクンイキまくりで、闷绝绝顶连続中出し～陆上选手编～ Plot/剧情: 田径场上，现役运动员在结束比赛。我们让训练有素的运动员来挑战气椅挑战，这叫强化下半身，永远不能失败。把龟头尖1厘米放在阴道口…我拼命忍著不让腰掉下来，但1厘米2厘米和大鸡巴悠扬！ Genre/类型: #素人 #中出 #内射 Publisher/发行商:赤面女子 关注本频道: @UUAVS

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DVAJ-630 女子田径队员的1cm抽插空气椅子臀肉摇摇晃晃，在差点合体的下半身强化集训时沉溺于阴道深处被用力狂抽插骑乘位之中的3天2夜10发 #尾崎惠梨香 #中文字幕 #角色剧情 #少女 #中出 #美尻 #运动装 #健身房 #按摩 #尾崎えりか 官方认证旗舰平台 开元棋牌 百家乐 24h时时开战 百人同玩 致富路上不孤单 简单意上手，概率最接近50％的娱乐游戏 掌握规律，拟定策略，保守下注 玩出技巧，赚取财富的机会！试试吧，让轻松领奖变成现实！ 联系代理专员领好礼 TG： @li8833 vx：tadeo880 福利频道：https://t.me/li877collect

#DVAJDVAJ-615 单击自动复制

#DVAJ DVAJ-615 单击自动复制 AV导航/免费完整版 @funsou Code/番号:DVAJ-615 Release date/发行日期:2023-05-06 Title/标题:女子陆上部员が1cmハメ空気椅子ケツ肉プルプルあわや合体の下半身强化合宿で膣奥打ち抜かれピストン骑乗位に溺れた2泊3日10発 天川そら Plot/剧情: 被告知即将参加比赛的田径社员空，申请参加集中集训。但是，去训练营的时候，只有空和教练两个人。教练趁其他社员不在的时候，在空做空气椅的时候用下流的手势抚摸她的身体。预见到空无法反抗的教练为了忍受气垫椅，将龟头前端抵在阴道口，肉棒以1公分、2公分逐渐插入。 Actress/女优: #天川空 (天川そら) Genre/类型: #骑乘 Series/系列: #女子陆上部员が1cmハメ空気椅子 Publisher/发行商:Alice Japan Director/导演:ビバゴンゾ 关注本频道: @UUAVS

人形机器人进阶到街头耍宝 与人类贴身热舞

人形机器人进阶到街头耍宝 与人类贴身热舞 这样训练出来的人形机器人，能实现稳健的运动和动态运动跟踪。简而言之，会的活多，表现力还强。比如和人类边贴贴边跳舞，增进增进人形机器人和人类之间的感情：穿着荧光小马甲，就能立刻上岗街头指挥人车交通：研究论文资料显示，这个研究团队共6人，其中过半是UCSD的在读博士生。为什么要对人形机器人做这样的训练呢？论文共同一作Xuxin Cheng在Twitter上卖力宣传的同时，做出了解释。机器人总是被要求化身各行各业的打工人！我们就想跟它一起探索另一条方向的路～当人形机器人“富有表现力”团队的这项研究名为《Expressive Whole-Body Control for Humanoid Robots》，研究目标是让人形机器人在现实世界中产生丰富、多样和富有表现力的动作。在经过团队的调教后，人形机器人能做出什么样的行为呢？路遇朋友迎面击掌，这是不在话下的。我都能脑补出它大声喊了一句Hey Man……亲切一点，路遇兄弟，来个抱抱：有点搞笑的事，不管是击掌还是拥抱，机器人下半身跺脚的行为并不会停止，只是会稍微放缓。眼尖的朋友们可能已经发现了，上面的击掌实验在不同环境、不同地面进行。团队也明确表示，通过新研究训练出来的人形机器人，可以在各种不同的地形地面上健步如飞。除了上文展示过的草地和石板路，沙滩对它来说同样是小菜一碟：平整的办公室地面也可以轻松应对：团队给出的更多展示中，还表现了更多遇到外界阻力时行动自如的demo。狠狠拽它：拿大球砸它：还知道抬手示意，“喂，你可以帮我背上小书包了”。各种操作，看得大伙儿一愣一愣的。纽约大学计算机科学助理教授发Twitter应援，称这么高水平控制力和表现力的研究成果，居然是一个6人组成的学术团队的产出，“难以置信”！更多的网友则选择用“Cool”来形容这项工作：“无他，照着人类学”所以，究竟怎么才能让机器人像以上般“张牙舞爪”、富有类人表现力？设想的思路无他：照着人类学。学习资料既包括各种人体动捕数据集，也包括生成模型、video2pose模型给出的模拟数据。通过在强化学习框架中进行全身控制的大规模训练，机器人就可以在现实世界中进行动作的泛化了。然而，这样的Sim2Real思想实际还是遇到了问题。作者介绍，典型数据集中的人体模型有69个自由度，但他们所用的机器人只有19个。除此之外，理论和实际的扭矩限制也不相同。这就很尴尬了，等于学会的知识实际根本不能拿来就用。那怎么办？那就做一个小小的改动：只让上半身进行模仿，负责各种表现力，下半身则只负责在任意速度内把两条腿控制稳定就行。作者姑且就管这个方法就叫做“表现型全身控制”（Expressive Whole-Body Control (Exbody)）。由此，该机器人的整体框架就长这样：首先，在拿到各种数据集后，系统会有一个运动重定向，用于获取一系列与符合机器人运动学结构的运动片段。然后在从这些片段中提取表达目标和根运动目标，进行“Exbody”策略的强化学习训练，最终将指令部署到真实机器人身上。其中，表达目标就是机器人上半身要完成的，根运动目标则归于下半身（当然，这部分也可以用遥控命令直接给出）。所用数据集最终，和各种基线方法相比，该机器人取得了如下成绩：有几项比较突出的指标，整体表现还不错。（MELV：Mean Episode Linear Velocity Tracking Reward，线性速度跟踪奖励 MEK：Mean episode key body tracking reward，关键身体追踪奖励）而从下图来看，Exbody的策略也能让机器人在表现时（例如击掌）膝盖弯曲更多，抬脚时脚离地面更高。言外之意，动作更卖力更富有表现力一些～当然，也更稳。全华人团队出品本研究一共6位作者，全部为华人，全部来自加州大学圣地亚哥分校（UCSD）。共同一作有两位：Xuxin Cheng，UCSD博一在读，硕士毕业于CMU机器人专业，本科则毕业于北理工自动化专业。Yandong Ji，同UCSD博一在读，硕士毕业于UC伯克利机械工程，本科毕业于南开大学电子计算机工程专业。通讯作者为他们的导师Xiaolong Wang，UCSD电气工程系助理教授。他博士毕业于CMU，目前的研究方向集中于CV和机器人技术等等，Google学术显示论文引用次数23000+。哦对了最后，团队成员还包括本次研究所用的机器人：来自宇树科技的Unitree H1。One More Thing要说最近的机器人进展，还真不少。先是OpenAI和微软押注的Figure刚刚宣布，新一轮融资筹集了约6.75亿美元，融资前估值约20亿美元。紧接着发布了个视频，介绍了旗下人形机器人Figure 01的最新进展，称“一切都是自主的”。再有就是那个面部表情极其丰富，有时惊艳有时又惊悚的Ameca，最新宣布已具有视觉能力。她能观察所处房间的整个情况，然后用各种各样的声音语气（包括但不限于马斯克、海绵宝宝）跟你绘声绘色地描述。就怪有意思的hhhhhh ... PC版： 手机版：