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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%的被叫对象正规买球站,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:米婕荣)

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    • 诸葛龙龙➦LV4六年级
      2楼
      从野蛮生长开始:中国短剧生态实录🧑
      2024/06/12   来自乌兰浩特
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    • 🔮冯海宁LV1大学四年级
      3楼
      中方敦促以色列保障近东救济工程处工作正常开展🏰
      2024/06/12   来自晋江
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    • 平媚凝♃LV8幼儿园
      4楼
      为什么 C 标准库没有链表?👞
      2024/06/12   来自湛江
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    • 林婕瑞LV5大学三年级
      5楼
      事关进一步中止ECFA部分产品关税减让,国台办回应⛫
      2024/06/12   来自淮安
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    • 许澜若♅🅰LV6大学三年级
      6楼
      “村晚”缘何备受瞩目⤴
      2024/06/12   来自西安
      8回复
    • 盛艺哲LV8大学四年级
      7楼
      一觉醒来,拜登家也出事了👯
      2024/06/12   来自驻马店
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