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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bet网站,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:成烟烟)

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    • 索河荔👲LV1六年级
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      碧桂园服务公布2021年业绩:营收达288.4亿元🔮
      2024/06/12   来自枣庄
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    • 🖍殷中媚LV4大学四年级
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      考生花上万元填志愿🐟
      2024/06/12   来自松原
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      比亚迪掀起的价格战最受伤的是谁🔱
      2024/06/12   来自焦作
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    • 昌纪进LV7大学三年级
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      用好生活这个“课堂”(人民论坛)🐱
      2024/06/12   来自海宁
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    • 汤珍朋📇🤥LV3大学三年级
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      山西洪洞:八旬母亲患老年痴呆 47岁孝子“装痴卖傻”逗她笑🗡
      2024/06/12   来自资阳
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    • 吉祥玲LV7大学四年级
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      【理响中国】聚焦新质生产力 推进质量强国建设🚫
      2024/06/12   来自宁德
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