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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WWW,2455V,COM-2455W,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:阮山羽)

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    • 万红凡🍅LV7六年级
      2楼
      智能播种、无人机看管……春耕“科技范”持续加强🌺
      2024/06/13   来自信阳
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    • 🏓庄和阳LV0大学四年级
      3楼
      世界多地开展毛泽东诞辰130周年纪念活动⚫
      2024/06/13   来自枣庄
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    • 雍妍瑾🐪LV4幼儿园
      4楼
      希腊单日新增病例创新高 印度新冠疫苗再入WHO紧急使用清单|大流行手记(11月3日)🏓
      2024/06/13   来自北京
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    • 莫翔福LV0大学三年级
      5楼
      人民出版社提前出版《中国疫苗百年纪实》电子书☄
      2024/06/13   来自阿克苏
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    • 邹琬玛⛍🎑LV5大学三年级
      6楼
      海南省党政代表团到河北省考察👯
      2024/06/13   来自绍兴
      8回复
    • 叶政彦LV9大学四年级
      7楼
      “极寒天气该不该点外卖”真问题需要更多真关切🌸
      2024/06/13   来自昆明
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