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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:茅弘滢)

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    • 蒲寒民🆗LV6六年级
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      专访|中日韩三国合作顺民心,潜力大——访中日韩合作秘书处秘书长李熙燮♻
      2024/06/11   来自来宾
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    • 😪水言姣LV5大学四年级
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      #难怪曹操说北方人不习水战#🔝
      2024/06/11   来自乌鲁木齐
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    • 宰震琬➷LV1幼儿园
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      6月10日日经225指数开盘上涨0.02%,韩国Kospi指数下跌0.88%☳
      2024/06/11   来自玉溪
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    • 弘柔灵LV0大学三年级
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      宝宝们互助一下✈
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    • 汤杰松🐥🌟LV4大学三年级
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      梁小静女子百米两站夺双冠🐰
      2024/06/11   来自福州
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    • 窦才霄LV4大学四年级
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      北京大兴区聚集性疫情6天新增20例 东西城全员核酸检测✾
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