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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:林时承)

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    • 阎锦欢🔼LV7六年级
      2楼
      东城区人大建立社会建设工作联系点🛫
      2024/06/13   来自福州
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    • 🔊国广薇LV9大学四年级
      3楼
      离开学术界后,他们去了哪?| “非升即走”之后| “非升即走”之后🅰
      2024/06/13   来自胶州
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    • 邵达柔✜LV9幼儿园
      4楼
      自然资源部:2023年全国新发现矿产地一百二十四处⛮
      2024/06/13   来自蚌埠
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    • 濮阳婵枫LV5大学三年级
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      并非子品牌、依旧挂小鹏logo:小鹏全新系列首车正式命名“M03”🈂
      2024/06/13   来自淮北
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    • 米发刚👸🐢LV7大学三年级
      6楼
      新闻分析:英国加油站为何“缺油”♂
      2024/06/13   来自河源
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    • 谭纯寒LV0大学四年级
      7楼
      欧姆龙与博一机械达成战略合作,共启食品包...➋
      2024/06/13   来自宣化
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