机译:蝙蝠回声定位呼叫识别用于生物多样性监测:一种概率方法
University of Warwick, Coventry, UK;
University of Cambridge, and University College London, UK, and CONACYT-Instituto Politecnico Nacional Centro Interdisciplinario de Investigacion para el Desarrollo Integral Regional Unidad Durango, Mexico;
University College London and Zoological Society of London, UK;
Imperial College London and Alan Turing Institute for Data Science, London, UK;
Acoustic monitoring; Approximate Bayesian inference; Classification; Gaussian processes;
机译:蝙蝠回声定位自动识别在声学监测中的使用:声音分析的注意事项
机译:使用野生大棕贝,EPTESICVS FVSCUS的选育标本进行个体和栖息地鉴定
机译:通过人工神经网络对回声定位的分析,识别飞行中的新西兰蝙蝠(Chalinolobus tuberculatus和Mystacina tuberculata)
机译:在巴斯克地区,自动识别蝙蝠叫声的第一种方法
机译:大棕蝙蝠(Eptesicus fuscus)的回声定位调用的个体差异及其在声学识别和人口普查中的潜力。
机译:打破折衷方案:雨林蝙蝠在接近猎物时会最大化回声定位呼叫的带宽和重复率
机译:回声定位呼叫设计中的26种瑞士蝙蝠物种的多样性:采用协同模式识别方法进行自动野外识别的后果,局限性和选项