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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:陈信月)

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    • 解妍元👺LV8六年级
      2楼
      前4个月我国软件业务收入同比增长11.6%🔺
      2024/06/14   来自安宁
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    • 😚戴邦平LV4大学四年级
      3楼
      深圳五名跨境货车司机确诊 香港蔬菜价格飙升🏒
      2024/06/14   来自吉林
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    • 逄蝶以🌩LV7幼儿园
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      2024/06/14   来自黔南
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    • 鲁茜黛LV5大学三年级
      5楼
      村庄规划不能“墙上挂挂”🈴
      2024/06/14   来自西昌
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    • 党承友🕠🌎LV3大学三年级
      6楼
      港股12日跌1.31% 收报17937.84点❺
      2024/06/14   来自威海
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    • 洪丽风LV7大学四年级
      7楼
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