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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:郎儿岚)

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    • 申屠星全🛷LV1六年级
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      1月10日河北新增82例新冠肺炎确诊病例,行动轨迹公布☳
      2024/06/14   来自固原
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    • ⚈终骅祥LV4大学四年级
      3楼
      统计:2020年全国报告新冠肺炎8.7万余例 4634人死亡⛜
      2024/06/14   来自滨州
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    • 宗玉贞♍LV6幼儿园
      4楼
      「人民日报」今天,十分想念您……❉
      2024/06/14   来自保山
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    • 符晶颖LV4大学三年级
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      让“谜语人”直播间失去生存空间♶
      2024/06/14   来自南充
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    • 司贤艳🚷🙄LV7大学三年级
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      山东省军区深化政治整训激励机关党员干部担当作为☘
      2024/06/14   来自北海
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    • 姬波韦LV6大学四年级
      7楼
      让非遗“活化石”融入现代生活(人民时评)📻
      2024/06/14   来自如皋
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