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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:惠贞洋)

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    • 符腾竹⏪LV2六年级
      2楼
      两岸企业家共谋数字经济产业合作 台资企业获授信50亿元🔦
      2024/06/13   来自渭南
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    • 👢轩辕飞楠LV8大学四年级
      3楼
      珍珠价格疯涨,“真火”还是“泡沫”?✰
      2024/06/13   来自呼和浩特
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    • 米琬菲🐓LV9幼儿园
      4楼
      南非举行国会大选 - May 31, 2024➝
      2024/06/13   来自常熟
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    • 莫澜琰LV3大学三年级
      5楼
      欧洲企业看好中国市场前景(环球热点)🍐
      2024/06/13   来自凯里
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    • 汤裕怡📪💁LV3大学三年级
      6楼
      6月26日起填报志愿!河北将招收定向培养军士998名♨
      2024/06/13   来自贵阳
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    • 令狐以枫LV8大学四年级
      7楼
      55㎡不压榨一居改两居,隐藏收纳无敌了➀
      2024/06/13   来自黄山
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