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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:景茗洋)

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    • 弘韵盛🙏LV8六年级
      2楼
      与年初相比降幅达24% 牛肉价格为何“大跳水”?📫
      2024/06/12   来自台州
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    • 🤸解璐君LV6大学四年级
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      国际王毅将出席金砖国家外长会晤♉
      2024/06/12   来自南安
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    • 尚永辰😿LV6幼儿园
      4楼
      All aquiver👈
      2024/06/12   来自江阴
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    • 应民香LV4大学三年级
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      美国更新疫情应对计划 世卫推荐默沙东口服药用于高危人群|大流行手记(3月2日)✢
      2024/06/12   来自张家港
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    • 安儿育🤽🎤LV0大学三年级
      6楼
      去年全国人大常委会收到公民、组织5000多件审查建议🥧
      2024/06/12   来自江阴
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    • 雷璐咏LV9大学四年级
      7楼
      7亿抄底29亿资产,营收有望破百亿!华凯易佰并购通拓科技:出海水大鱼大,迈向跨境电商第一梯队🍚
      2024/06/12   来自项城
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