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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:奚海策)

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    • 凌琛全📣LV8六年级
      2楼
      坚守生活纪律的防线🏻
      2024/06/14   来自安顺
      3回复
    • ➡匡强强LV1大学四年级
      3楼
      中国工程院院士倪光南一行到访人民数据参观考察❣
      2024/06/14   来自七台河
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    • 宣谦贞❵LV7幼儿园
      4楼
      勿让AI成学生“作业神器”😗
      2024/06/14   来自兰州
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    • 卢彩彪LV3大学三年级
      5楼
      马士基:下半年将迎新冠疫苗运输高峰 海运或与空运竞争🏨
      2024/06/14   来自三门峡
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    • 贾爽军🏞🚋LV9大学三年级
      6楼
      哈尔滨直飞香港航线正式开通⛾
      2024/06/14   来自铜陵
      7回复
    • 姬雪明LV7大学四年级
      7楼
      激发全社会共同呵护生态环境的内生动力(美丽中国)❕
      2024/06/14   来自滁州
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