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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:石庆姣)

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    • 黄和毅💮LV6六年级
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      南非报告首例猴痘死亡病例❾
      2024/06/14   来自平度
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    • ㊙溥以元LV9大学四年级
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      国际马克龙与拜登在巴黎会谈,法美合作路线图公布🍢
      2024/06/14   来自桐乡
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    • 樊胜时🎁LV6幼儿园
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      父子雇女杀手对付仇家,没想到她专业摸鱼!只顾旅游打卡,关键时刻掉链子!🔕
      2024/06/14   来自拉萨
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    • 钱珠馨LV7大学三年级
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      上海东方枢纽国际商务合作区具有三个核心功能🚒
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    • 毛瑶媚🔁📉LV7大学三年级
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      07版要闻 - 瞄准国家需求勇攀科技高峰(走企业,看高质量发展)🚪
      2024/06/14   来自泸州
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    • 孔贝平LV7大学四年级
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      “超级黑天鹅事件”一战爆发110周年:新一代民族主义者如何点燃了火药桶☴
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