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论文第一作者兼通讯作者、美国科罗拉多州立大学Michael A. Pardo和同事及合作者一起,利用机器学习方法分析了1986至2022年肯尼亚安波塞利国家公园,以及桑布鲁和水牛泉国家保护区的野生非洲雌象-后代群组的469次呼叫(“隆隆声”)录音。该机器学习模型能准确识别这些叫声中27.5%的被叫对象,这个比例比让模型听对照音频时的识别率更高。论文作者分析认为,象或许会用具有个体特异性的叫声呼唤对方,而不是通过模仿被叫对象发出的声音。

💭(撰稿:仇浩祥)

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    • 尚强绍♃LV3六年级
      2楼
      95后客运员守护旅客回家路☑
      2024/06/13   来自丽江
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    • ⬆章宏克LV3大学四年级
      3楼
      “向天借地”辟新道 昆明盘龙楼宇经济再发展🔂
      2024/06/13   来自吉首
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    • 邓安露⛨LV5幼儿园
      4楼
      以色列会接受谈判吗?🏨
      2024/06/13   来自太仓
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    • 陶忠恒LV5大学三年级
      5楼
      “连续三季,日本超50%半导体设备销往中国”⚥
      2024/06/13   来自泸州
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    • 伏波元🐴😜LV2大学三年级
      6楼
      重磅!英媒曝英超五豪门巨头密会 集体放弃欧冠⚦
      2024/06/13   来自金华
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    • 匡克昭LV9大学四年级
      7楼
      水利部针对闽赣粤桂暴雨启动洪水防御Ⅳ级应急响应✭
      2024/06/13   来自四平
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