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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LETOU.COM,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:刘义士)

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    • 封星启🆎LV2六年级
      2楼
      人民财评:旅游消费用户年轻化,为文旅业发展创造更多可能🤺
      2024/06/13   来自和田
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    • 😡江姣剑LV3大学四年级
      3楼
      洛阳餐旅(836977):拟收购宴天下酒店管理有限公司70%股权🦆
      2024/06/13   来自白城
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    • 云龙启☩LV8幼儿园
      4楼
      戈壁滩生长绿色奇迹🙏
      2024/06/13   来自盘锦
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    • 宁素霄LV0大学三年级
      5楼
      加入国聘人才大猎场,让好工作找到你!🈚
      2024/06/13   来自东莞
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    • 凌梵航⛴♥LV0大学三年级
      6楼
      河南43℃“最强高温”来袭 郑州水上乐园人头攒动🎯
      2024/06/13   来自安宁
      6回复
    • 利昭骅LV4大学四年级
      7楼
      无底线“蹭流量”该消停了💧
      2024/06/13   来自三亚
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