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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675.TV,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:宗政霭钧)

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    • 水峰枝🚩LV5六年级
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      DHL行业观察:亚太地区航空货运市场呈现反季节"牛市"🕥
      2024/06/13   来自杭州
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    • ❖纪萍威LV7大学四年级
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      预计今年夏季我国大部分地区气温仍会以偏高为主⛼
      2024/06/13   来自曲靖
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    • 符昭和🤶LV0幼儿园
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      春运前三天全国铁路客流同比下降七成以上✥
      2024/06/13   来自贵港
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    • 章善堂LV5大学三年级
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      如何讲明白一件事情——专治不会说、说不明白、说不利索〽
      2024/06/13   来自阿克苏
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    • 冯鸣力⚮🧀LV2大学三年级
      6楼
      2025年苏迪曼杯将在厦门举行比赛时间已确定🛐
      2024/06/13   来自聊城
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    • 林琛旭LV2大学四年级
      7楼
      国产剧集全球圈粉 产业“出海故事”越讲越深🍨
      2024/06/13   来自湖州
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