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重新想象全球粮食安全治理
总裁，未来食品研究所萨拉（Sara）是一位社会企业家和食品生态系统的思想领导者，他与全球认可，备受瞩目的智囊团合作，为可持续食品行业设定议程。作为未来食品研究所的创始人，她促进了粮食创新，以促进可持续增长，并通过整体生态学和再生来应对粮食安全挑战。未来食品在博洛尼亚，东京，波利卡和其他全球地点的“生活实验室”与社区参与变革性食品实践。萨拉（Sara）管理着意大利象征性社区的永久秘书处，联合创建的goodaftercovid19.org主持了“ fondazione Italia digitale”的科学委员会，并参与了其他有关可持续性食品创新的计划。
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教育中的人工智能是对民主想象的威胁
教育中AI的整合既带来令人兴奋的可能性又提供了严重的问题。虽然AI可以个性化学习，扩大对资源的访问并提高效率，但它也引起了人们对批判性思维，创造力和民主价值观的发展的焦虑。本文探讨了AI在教育中的复杂作用，探究了其通过自适应课程和实时反馈来增强学习的潜力，同时还考虑了诸如对技术过度依赖，数据隐私问题和偏见强化的风险，AI在教育中的更广泛的社会含义强调了其对学习和认知能力的影响，以表明其对学习和认知的影响很大。但是，不一定会使教育中的AI直接破坏民主。而是要谨慎以防止某些AI应用并不会无意中（或故意）鼓励可能逐渐侵蚀民主实践和价值观的习惯和趋势。检查AI的潜在长期后果，应促进对AI在教育中的作用的更深入的了解，从而有助于为负责任的政策决策提供信息。在越来越多的AI驱动世界中，这些主题应占据参与塑造学习未来的每个人的利益。
包含用户个人资料信息的大型脑电图数据库，用于运动想象脑机接口研究
我们展示并分享了一个大型数据库，其中包含来自 87 名人类参与者的脑电信号，这些信号是在一天的脑机接口 (BCI) 实验中收集的，分为 3 个数据集 (A、B 和 C)，所有数据集均使用相同的协议记录：右手和左手运动想象 (MI)。每个会话包含 240 次试验（每个类别 120 次），代表超过 20,800 次试验，或大约 70 小时的记录时间。它包括相关 BCI 用户的表现、有关人口统计、个性特征以及一些认知特征的详细信息以及实验说明和代码（在开源平台 OpenViBE 中执行）。这样的数据库可用于各种研究，包括但不限于：(1) 研究 BCI 用户的个人资料与其 BCI 表现之间的关系，(2) 研究 EEG 信号属性如何因不同用户的个人资料和 MI 任务而变化，(3) 使用大量参与者设计跨用户 BCI 机器学习算法或 (4) 将用户的个人资料信息纳入 EEG 信号分类算法的设计中。
AMEEGNet：基于注意力机制的多尺度 EEGNet，用于有效运动想象 EEG 解码
近年来，基于运动想象 (MI) 的脑电图 (EEG) 在脑机接口 (BCI) 技术中得到了显著的关注，特别用于瘫痪患者的康复。但 MI EEG 的低信噪比使其难以有效解码，阻碍了 BCI 的发展。本文提出了一种基于注意的多尺度 EEGNet (AMEEGNet) 方法来提高 MI-EEG 的解码性能。首先，采用三个并行的融合传输方法的 EEGNets 从多个尺度提取 EEG 数据的高质量时空特征。然后，高效通道注意 (ECA) 模块通过一种加权关键通道的轻量级方法增强了对更具辨别性的空间特征的获取。实验结果表明，所提出的模型在 BCI-2a、2b 和 HGD 数据集上的解码准确率分别为 81.17%、89.83% 和 95.49%。结果表明，所提出的 AMEEGNet 有效地解码了时空特征，为 MI-EEG 解码提供了新的视角，并推动了未来的 BCI 应用。
运动想象和自我对话对高水平网球运动员发球表现的有益影响
本研究旨在调查运动想象 (MI)，专注于球的轨迹和目标区域，以及实际击球前的自言自语 (动机功能) 对熟练网球运动员发球表现的影响。33 名参加地区至国家比赛的参与者 (6 名女性和 27 名男性，平均年龄 = 15.9 岁) 被随机分成三组：对照组、MI 组和 MI + 自言自语组。他们在比赛情境中进行了前测 (25 次一发球)、20 次习得课程 (体能试验、体能试验 + MI 和体能试验 + MI + 自言自语) 以及类似于前测的后测。一发球的百分比、速度和效率分数 (由专家评估) 被用作因变量和表现指标。虽然发球速度没有差异 (p > 0.05)，但本研究表明 MI 组和 MI + 自言自语组参与者的一发球百分比和效率 (所有 p < 0.01) 有所提高。此外，分析显示，与其他条件相比，当 MI 与自我对话相结合时，效率更高。因此，对于熟练的网球运动员来说，在发第一个球之前使用 MI 和激励性自我对话似乎是有利的。
大规模研究性别对运动想象脑机接口中 μ 节律抑制的影响
摘要 运动想象脑机接口 (MI-BCI) 的最大问题是 BCI 性能不佳，即“BCI 效率低下”。尽管过去的研究试图通过调查影响用户 MI-BCI 性能的因素来寻找解决方案，但问题仍然存在。与 MI-BCI 性能相关的研究因素之一是性别。关于性别对用户控制 MI-BCI 能力的影响的研究仍无定论，主要是因为过去的研究样本量小且性别分布不均衡。为了解决这些问题并获得可靠的结果，本研究将四个 MI-BCI 数据集合并为一个包含 248 个主题且性别分布均等的大型数据集。数据集包括来自两性健康受试者的 EEG 信号，这些受试者按照 Graz 协议执行了右手和左手运动想象任务。分析包括从 C3 和 C4 电极中提取 Mu 抑制指数，并比较女性和男性参与者之间的值。与之前的一些研究结果不同，这些研究报告了女性 BCI 用户在调节 mu 节律活动方面的优势，我们的结果并未显示两组的 Mu 抑制指数之间存在任何显着差异，这表明性别可能不是 BCI 性能的预测因素。
重新想象民主的数字公共空间
在这种情况下，捕获和诊断数字公共空间已成为一项艰巨的工作。似乎可以逃避我们既定的纪律方法。在数字技术的背景下，使用类比，诉诸隐喻的趋势，尤其是拟人化构成了新的和困难的问题。建立的概念传统上提供了讨论对民主威胁的威胁的词汇，似乎再也无法掌握这种情况了。传统类别，例如公共和私人（法律），市场和州，物理和虚拟，人类和机器，似乎失去了订购潜力。例如，企业尊重人权的义务 - 在制造的旨在防止国家的法律文书中得到了强烈的辩论，但仍在辩论。
每周简短：重新想象是弹性的关键
对于我们的BCG社区：您可能想象的，来自BCG各地的敬业专业人士团队，他们每周都会为您带来这些见解。我们最好的同事之一，我们的全球电子邮件营销团队的经理林赛·哈里斯（Lindsay Harris）于2024年12月21日突然去世。我们非常感谢她为帮助制作这些每周的简介所做的一切，而BCG更好。在这里阅读更多关于林赛的好人：https：//everlaved.com/life-of/lindsay-smola/