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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:柯娅诚)

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      中外专家:老龄化挑战需国际合作应对🚔
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      追寻更美好的“诗和远方”📍
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      海峡时评:欲盖弥彰,赖清德当局伪造民意为“台独”背书无法得逞❽
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