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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:慕容佳利)

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    • 劳谦梅🔸LV1六年级
      2楼
      “临时亲戚”是一张闪亮的地方名片🥌
      2024/06/13   来自高邮
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    • 🕙习巧萱LV4大学四年级
      3楼
      北京确诊病例处于感染早期 所收国际邮件标本阳性🦔
      2024/06/13   来自安顺
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    • 濮阳琬善✦LV3幼儿园
      4楼
      中国光伏行业协会:光伏产业链数智化与知识产权发展研讨会召开在即🍟
      2024/06/13   来自荣成
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    • 昌洁可LV7大学三年级
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      一国建成社会主义论与亚非拉民族独立解放浪潮🦑
      2024/06/13   来自兴化
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    • 贺致绿🚣🕠LV9大学三年级
      6楼
      宜安科技:目前公司生产的汽车零部件产品已应用于新能源及燃油乘用车领域♂
      2024/06/13   来自营口
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    • 聂媚欣LV1大学四年级
      7楼
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      2024/06/13   来自启东
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