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来自竞争铁性有序的超高机电响应
具有机电耦合作用的材料对于换能器和声学设备而言至关重要，因为它们是机能和电能之间的可逆转换器 1–6。高机电响应通常存在于结构不稳定性较强的材料中，传统上通过两种策略实现 - 准同型相边界 7 和纳米级结构异质性 8 。在这里，我们展示了一种不同的策略，通过从竞争的反铁电和铁电序中诱导极端的结构不稳定性来实现超高的机电响应。在相图和理论计算的指导下，我们设计了铌酸钠薄膜中反铁电正交和铁电菱面体相的共存。由于电场诱导的反铁电-铁电相变，这些薄膜显示出高于 5,000 pm V −1 的有效压电系数。我们的研究结果为设计和开发用于机电设备的反铁电材料提供了一种通用方法。
使用中观尺度框架对工程心脏组织进行同步机电监测
由人类诱导性多能干细胞来源的心肌细胞 (hiPSC-CM) 生成的工程心脏组织 (EHT) 为人类心脏研究提供了强大的平台，尤其是在药物测试和疾病建模方面。在这里，我们报告了一个灵活的三维电子框架，该框架能够在生理负荷条件下对 EHT 中的电生理和机械信号进行实时时空分析，以进行动态、非侵入性、长期评估。这些机电监控的 EHT 支持在基线条件下和响应刺激时对整个组织进行多位点测量。演示包括用于跟踪对药理活性剂的生理反应和捕捉折返性心律失常的电生理特征。该平台有助于精确分析人类心肌细胞组织中的信号位置和传导速度，为广泛的高级心血管研究奠定基础。
多孔结构增强了无铅 - 无铅（BA0.85CA0.15）（ZR0.1TI0.9）的纵向压电系数和机电耦合系数O3
将孔隙度引入铁电陶瓷可以降低有效的介电常数，从而增强直接压电效应产生的开路电压和电能。然而，纵向压电系数的减小（D 33）随着孔隙率的增加，目前限制了可以使用的孔隙率范围。通过将排列的层状孔引入（Ba 0.85 Ca 0.15）（Zr 0.1 Ti 0.9）O 3中，本文在D 33中表现出与其密集的对应物相比，D 33中的22–41％增强。这种独特的高D 33和低介电常数的独特组合导致了明显改善的电压系数（G 33），功能收获（FOM 33）和机电耦合系数（k 2 33）。证明改进特性的基本机制被证明是多孔层状结构内的低缺陷浓度和高内极化场之间的协同作用。这项工作为与传感器，能量收割机和执行器相关的应用的多孔铁电剂设计提供了见解。
程序手册-B。eng。机电工程
学科； c）创建高质量的教材。- 毕业生将领导努力，以高道德标准实现更大的科学，工程和技术发展。2.0动手培训：以学生为中心的工业关系，以确保工程计划的行业相关性我们的教学法将与世界一流的全球最佳实践一致，该实践具有工程教育交付过程，这些实践以学生为中心，并以我们的计划教育目标驱动与行业有紧密联系。2.1计划教育目标：SST计划教育目标，将通过包括教职员工，学生，顾问委员会成员，校友和毕业生雇主在内的所有主要利益相关者的全部参与，定期审查。目前，我们的课程正在为毕业生准备在毕业3 - 5年之内的职业和专业成就，是：
新的主程序机电学和...
•“电气工程和/或信息技术的基础知识”中的6个学分（电气工程和/或信息技术的基础知识）•6个学分“技术力学和/或热力学”（工程机制和/或热力学）•21个“高级数学”（数学）（数学）中的21个学分
神经形态感知的有机电化学神经元
摘要尽管在工作生活中广泛引入数字技术以及对包括学校在内的公共部门的需求，但数字化与工作环境之间的关系的研究有限。因此，本文的目的是探讨数字行政和通信系统和教学工具的实施过程如何与学校经历的与工作相关的需求和资源互动。使用标准化过程理论（NPT）和工作需求资源模型（JDR）来分析瑞典学校的数字化经验以及员工，经理，战略家以及健康与安全官员的工作环境。根据对25名参与者的半结构化访谈，这项研究表明，在引入数字技术时，资源缺乏和太高的工作量是有问题和挑战性的。合作合作和决策机会似乎增强了数字化过程，甚至在某种程度上甚至在某种程度上桥梁就弥合了紧张的时间资源和高工作量的弱点。
机电货币工程
pec在其质量工程教育方面的努力中，在适当同意HEC后，应对工程计划的课程审查和开发挑战。由工程师领导的高级工程课程审查和开发委员会（ECRDC）。lt。gen（retd。）Javed Mahmood Bukhari，理事机构/校长，NUST是构成（第2021-2024号术语），而行业和学术界的其他杰出成员也参与了课程审查和更新的任务，除了开发新/新兴领域的课程外。ECRDC的主要责任是监督整个课程审查和开发过程，同时为在其各自领域工作的主题设定政策和准则。主要ECRDC的第9次会议和本学期的第一个会议于2022年5月31日在PEC总部伊斯兰堡举行，召集人向委员会的范围，客观和tors介绍了委员会的范围，客观和托儿，并认可了ECRDC的主题，包括学术界和行业的著名工程师和专业人士。
智能电动电动电动机电池用动态温度切换
除了监视温度和电荷水平之外，该系统还跟踪最佳EV性能必不可少的其他关键参数。这包括评估功耗和充电效率，以确保有效使用能源并最大程度地减少充电时间。还考虑了温度，湿度和高度等环境条件，因为它们会影响电池性能和整体车辆效率。此外，该系统通过分析数据趋势来预测潜在问题并建议主动维护操作来提供预测性维护。用户的偏好和设置（例如首选充电时间和温度舒适度）已集成以个性化驾驶体验并优化电池使用情况。通过考虑这些因素，电池监视系统提供了全面的概述，概述了电动汽车的性能和状况，使用户能够做出明智的决策并最大程度地提高效率和寿命。
使用机器学习对无人机电池故障的预测维护
H.R.Sridevi（2022）：本文提出了一个基于机器学习的框架，用于预测铅酸电池。该框架使用各种机器学习算法，包括支持向量机（SVM），随机森林（RFS）和K-Nearest邻居（KNNS），以预测作者使用的电池故障。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词