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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:太叔娜岩)

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    • 石君家🍥LV3六年级
      2楼
      这个“全球最大”建成,将显著提升我国山地灾害防控水平♊
      2024/06/14   来自靖江
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    • 👐徐离馨有LV4大学四年级
      3楼
      新加坡进一步解封 重启疫苗接种者旅游通道🆎
      2024/06/14   来自阜新
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    • 施桦飘⚺LV7幼儿园
      4楼
      “当手机遇上赤峰”摄影短视频大赛在京启动⚾
      2024/06/14   来自格尔木
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    • 溥达婕LV3大学三年级
      5楼
      60秒看活力中部💘
      2024/06/14   来自崇左
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    • 解亚乐📃👜LV2大学三年级
      6楼
      重庆乡村振兴一线观察:4300多家“强村公司”激活“一池春水”❗
      2024/06/14   来自湘潭
      1回复
    • 沈蕊之LV6大学四年级
      7楼
      关闭“熟人推荐”的权益,不能被忽视⛅
      2024/06/14   来自铜川
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