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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%的被叫对象欧洲杯外围滚球在哪买,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:苗艺达)

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    • 史雄恒🕜LV0六年级
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      5岁男童被轮滑教练打伤 警方介入📖
      2024/06/14   来自沭阳
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    • 🎡姚斌琳LV2大学四年级
      3楼
      “学思践悟习近平经济思想丛书(2023)”出版发行🔲
      2024/06/14   来自金华
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    • 殷桂敬👽LV5幼儿园
      4楼
      共享优质资源丰富教学活动❕
      2024/06/14   来自济宁
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    • 毛蓉荔LV7大学三年级
      5楼
      男生篡改7名同学高考志愿,一审获刑1年半✄
      2024/06/14   来自石林
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    • 宋冠忠📲⚮LV0大学三年级
      6楼
      若外星文明真的存在,卻選擇躲避我們? 一探「黑暗森林法則」🈳
      2024/06/14   来自琼海
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    • 仲孙苛静LV5大学四年级
      7楼
      积极推进数字化技术服务民生保障事业🔋
      2024/06/14   来自诸城
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