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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:东平策)

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    • 温萍胜⏸LV7六年级
      2楼
      让林木成材也“生财”(深阅读)🥪
      2024/06/12   来自东莞
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    • ❑夏刚建LV6大学四年级
      3楼
      复必泰“姐妹款”疫苗披露中国I期数据 复星引进速度领先➰
      2024/06/12   来自奉化
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    • 别君荔🔣LV8幼儿园
      4楼
      以创新之力逐梦太空🥃
      2024/06/12   来自克拉玛依
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    • 仲孙雪士LV6大学三年级
      5楼
      组图:仪式感拉满!小小少年欢度儿童节🤛
      2024/06/12   来自钦州
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    • 凤桂翠🛹🚻LV8大学三年级
      6楼
      农林牧渔:如何看待本轮猪周期变化?⛳
      2024/06/12   来自景德镇
      9回复
    • 童紫君LV8大学四年级
      7楼
      福奇称Omicron致病性早期信号积极 南非感染人数猛增|大流行手记( 12月6日)⚊
      2024/06/12   来自无锡
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