Quantifying Climate-Induced Socio-Acoustic Communication Failure in Apis ceranaThrough Sentinel-3 and Integrating Quantum Genomic Tautomerization, Audio-MAE Transformers, and Poincare Hyperbolic Neural Networks Across Geoclimatic Zones
تدمج هذه الدراسة بيانات الأقمار الصناعية "سنتينل-3" (Sentinel-3)، والتحليل الجيني الكمي، ونماذج التعلم العميق المتقدمة (Audio-MAE وPoincare Hyperbolic Neural Networks) لتحديد كيفية تسبب الإجهاد الحراري الناجم عن المناخ في تعطيل التواصل الصوتي، وإنتروبيا المعلومات، وكفاءة استشعار النصاب لدى مستعمرات نحل العسل من نوع (Apis cerana) عبر مناطق جيو-مناخية متنوعة في بنغلاديش.