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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:嵇风枝)

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    • 梁筠翔🚆LV3六年级
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      绘写“千万工程”新画卷⚸
      2024/06/14   来自文登
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    • 🔲赖芸娥LV7大学四年级
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      2024/06/14   来自舟山
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    • 申屠厚初🕡LV8幼儿园
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      2024/06/14   来自阿克苏
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      2024/06/14   来自韶关
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      警惕形式主义“傍上”学生作业⏸
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