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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TB501.COM，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TB501.COM，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：通黛雅）

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    • 费颖绿🛥LV8六年级
      2楼
      加强共治，规范算法应用发展（人民时评）🏮
      2024/06/14   来自济南
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    • 🆗伊纨雯LV8大学四年级
      3楼
      海南：八方英才跨海峡 改革弄潮兴琼崖❷
      2024/06/14   来自花都
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    • 阮静政💇LV0幼儿园
      4楼
      在孩子心中播下冰雪运动的种子🎌
      2024/06/14   来自嘉善
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    • 曲谦剑LV9大学三年级
      5楼
      中国国防部：对中美两军高层保持战略沟通持开放态度🐲
      2024/06/14   来自沈阳
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    • 崔超言🌼🥘LV5大学三年级
      6楼
      《“两个结合”基本问题研究》出版座谈会召开📔
      2024/06/14   来自普宁
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    • 万真婷LV7大学四年级
      7楼
      给山林水草“上户口”，咋回事？➂
      2024/06/14   来自博乐
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