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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：廖裕福）

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    • 上官发阳🆕LV0六年级
      2楼
      “政协智慧”为发展注入活力（协商之路·委员主体作用如何发挥⑤）🎰
      2024/06/13   来自西昌
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    • ➊龚宜平LV2大学四年级
      3楼
      “手机号可查公民个人隐私”的多重警示🍖
      2024/06/13   来自扬州
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    • 高启毅➷LV9幼儿园
      4楼
      #联合国安理会通过加沙决议呼吁停火#🛳
      2024/06/13   来自盘锦
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    • 翟颖欣LV4大学三年级
      5楼
      大雾橙色预警：山东江苏河南等11省市部分地区有大雾✡
      2024/06/13   来自龙海
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    • 太叔程伊📓🗄LV8大学三年级
      6楼
      【图集】美国累计新冠死亡超80万例⛠
      2024/06/13   来自连云港
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    • 穆容威LV6大学四年级
      7楼
      你想对高考生们说点什么？🎖
      2024/06/13   来自宜兴
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