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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:宗宽乐)

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    • 匡树娟🚬LV2六年级
      2楼
      香港特区政府:要确保“一国两制”实践行稳致远必须始终坚持“爱国者治港”⛗
      2024/06/12   来自韶关
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    • 🍥甘芬进LV2大学四年级
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    • 谈兰晴🌟LV9幼儿园
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    • 卞绿洋LV0大学三年级
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      2024/06/12   来自宝鸡
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      吉林市举办2024年端午节国际龙舟邀请赛,中俄两国12支队伍参赛✙
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