这些最终集群的数据点包括行为属性，如“门铃响时容易兴奋”、“对来访的陌生狗的攻击性”和“一旦有机会就会追逐或会追逐鸟类”。
每个属性都被赋予一个“特征重要性”值，这实际上是AI算法计算狗的个性得分时该属性获得的权重。“这是相当了不起的——这些星团非常有意义，非常连贯，”斯贝尔说。
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Dogvatar及其合作研究人员打算进一步研究他们的狗性格测试算法的潜在应用。
“这对我们来说是一个非常令人兴奋的突破，”Dogvatar首席执行官、阿尔法狼群领袖Piya Pettigrew说。“这种算法可以大大提高工作犬训练和安置过程的效率，并有助于减少因不兼容而被带回收容所的伴侣犬的数量。”这对狗和它们所服务的人来说都是一场胜利。”
参考:
一种预测人的人工智能方法狗的性别类型
——(https://www.nature.com/articles/s41598 - 024 - 52920 - 9)
Source-Eurekalert
