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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2024欧洲杯竞猜软件,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:古绿航)

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    • 陆燕姬📨LV6六年级
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      江苏发布生猪产能调控实施方案,适当放宽产能调控区间🌫
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    • ⚥冉雅蕊LV8大学四年级
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      遗传与变异😷
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      榴莲的国产替代走到哪一步了?⛄
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