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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:广睿兴)

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    • 诸葛俊妮🖋LV9六年级
      2楼
      新冠疫苗已接种7495.6万剂 中疾控回应西安病例保护失败缘由➦
      2024/06/14   来自长乐
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    • ➰方士可LV2大学四年级
      3楼
      逛市集,感受文化的热气🖱
      2024/06/14   来自重庆
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    • 田梦萱⛫LV6幼儿园
      4楼
      中方支持通过惩治最严重国际罪行以维护国际和平与安全🍀
      2024/06/14   来自临汾
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    • 奚豪娇LV1大学三年级
      5楼
      地球热了外星人急了🐤
      2024/06/14   来自齐齐哈尔
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    • 熊凤影⛨📌LV2大学三年级
      6楼
      拜登儿子会坐牢吗?🍜
      2024/06/14   来自高邮
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    • 荀羽心LV3大学四年级
      7楼
      立中集团(300428):国际化步伐加速;铝价上涨或带动盈利改善👌
      2024/06/14   来自咸阳
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