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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8SU.CC,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:武亨冠)

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    • 熊珠蕊🛑LV7六年级
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      本周10件大事将要发生!一大拨股票“摘星脱帽”➀
      2024/06/14   来自海城
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    • 🏤凤云妍LV2大学四年级
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      学悟新思想 实践建新功🛋
      2024/06/14   来自平顶山
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    • 季秀程🥖LV5幼儿园
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      2024/06/14   来自湛江
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    • 桑纪曼LV0大学三年级
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      2024/06/14   来自牙克石
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    • 国菡仁🖨❋LV7大学三年级
      6楼
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      2024/06/14   来自香格里拉
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    • 卢艺韦LV0大学四年级
      7楼
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