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18件 - メーカー・取り扱い企業
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PR大豆胚芽+独自の麹菌発酵製法で生まれたアグリコン型イソフラボン。25年…
独自の発酵技術によって、大豆胚芽のみを麹菌発酵させ製造しております。 大豆胚芽に多く含まれるダイゼインは穏やかに作用するため、副作用リスクが非常に低く、安全に摂取することができます。 また、ほかの大豆イソフラボンと比較しても、アグリマックスは更年期症状の緩和だけでなく、抗酸化や美容、妊活、エクオール産生能向上、男性の前立腺肥大などに対しても様々なデータがございます。 無償原料サンプルもございます...
メーカー・取り扱い企業: ニチモウバイオティックス株式会社
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PR素材別粗砕実績表進呈中!粗砕機を使って固結した袋体材料をらくらく粉砕処…
“なぜ袋体は固まるのか”ご存知でしょうか? 固結には、真正固結と疑似固結の2種類があります。 含水率や吸湿性などの内部的要因や、大気の相対湿度や包装時の温度などの外部的要因等が原因に御座います。 シンコー化成が取り扱う『モミクラ』は、固まった粉体材料を袋や段ボールから出さずに1袋あたり4秒で粉に戻せる袋体粗砕機です。 オイルをさすだけの楽々メンテナンス。人による粗砕作業をカット...
メーカー・取り扱い企業: シンコー化成株式会社
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バッテリー、燃料電池、および水素貯蔵材料の原子レベルのモデリングを支援…
シュレーディンガーの材料科学ソフトウェアに統合されている原子レベルのシミュレーションおよびモデリング技術は、電解質、電極、安定したSEIの形成など、バッテリーコンポーネントの材料設計プロセスのあらゆる側面において重要な洞察...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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【製品総合ガイド】材料研究開発を加速する高速分子シミュレーション
高速分子シミュレーションによる材料研究開発を支援!当社の製品概要をご紹…
当社のMaterials Science Suiteは、幅広い材料研究分野への対応が可能です。 ■密度汎関数理論(DFT)計算・周期系第一原理計算による物性予測 HOMO/LUMO/pKa/溶媒効果/IR/Raman/UV-vis/VCD/NMR/ 酸化・...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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パナソニックとシュレーディンガー、ホール移動度を向上させた50以上の新…
パナソニック社の研究者らは、高効率な特性を持つ有機半導体材料の新規開発に取り組んでいます。パナソニック社はシュレーディンガー社と共同研究を進め、高処理能力を活用したDFT計算、機械学習/深層学習モデルの構築、化学物質の列挙など、シュレーディンガー社が提供する...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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原子レベルのシミュレーションとマテリアルズ・インフォマティクス活用で材…
半導体や電子部品から日用品に至るまで、様々な材料開発において、原子・分子レベルでの設計が求められています。 シュレーディンガーの『Materials Science Suite』は、各種の原子・分子レベルのシミュレーションおよび機械学習により、...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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無機個体やポリマーなどにおけるケーススタディ!コストと時間効率の良い方…
高品質の物理ベースのシミュレーションと機械学習アプローチは、 新規材料の研究を加速し、市場投入までの時間を短縮します。 ワークフローによって、代表的な機械学習の手法(部分的最小二乗回帰(PLS)法、重回帰分析(MLR)、主成分回帰(PCR)、カーネルPLS法)と...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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統合プラットフォームMaterials Science Suiteによ…
有機エレクトロニクス材料は、分子単体として良好な光電子特性や化学的安定性があることに加え、凝集相において望ましい形態や熱力学特性を持つことが求められます。Materials Science Suiteは、量子化学、分子動力...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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Machine-learned force fields活用事例をご紹…
手法の組み合わせにより、シュレディンガーはMLFF生成のリーディングパートナーとなっています。このアプリケーションノートでは、QRNN技術の応用について、液体電解質、ポリマー、およびイオン液体という材料科学の3つの異なる領域でのモデリングを紹介しています。...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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高効率・高コスパ! 物理ベースのシミュレーションと機械学習の相乗効果を…
分子モデリングとシミュレーションのツールは、材料探索に有効であることが証明されており、産業界の研究開発においてますます導入が進んでいます。 デジタルシミュレーションは、従来の実験的アプローチと比較して研究開発ワークフローに多大な時間短縮をもたら...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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インフォマティクスに基づきデータを素早く知識に昇華!先端材料開発の現場…
当資料では、Schrodingerが取り扱う『Materials Science Suite』による 機械学習と材料特性予測について紹介しています。 当製品は、強力で使いやすいインフォマティクス統合環境を備えています。 簡単なGUI操作により、たとえば分子構造のフィンガープリントを活用して 実験やシ...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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シュレーディンガーの材料開発支援製品をわかりやすく紹介【日本語】
実験データの大規模統計解析と高精度ナノスケールシミュレーションによる分…
※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 シュレーディンガーのマテリアルズ・サイエンス ソリューション(MSS)は、幅広い材料研究分野への対応が可能です。 #有機エレクトロニクス #高分子材料 #消費財 #触媒および反応システム #半導体 #エネルギーの回収と貯蔵 #複雑な処方 #金属 #合金 #セラミック...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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見落とされがちなコンフォマーをカバーすることができ、ワークフローが簡素…
シュレーディンガーの材料科学反応ワークフローでは、コンフォメーション空間の自動調査により、見落とされがちなコンフォマーをカバーすることができます。 さらに、量子化学計算の自動化により、何百ものファイルやプロパティの綿密な...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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有望な候補物質を判別!デバイス最適化の条件に適合するような化合物の選定…
e(OLED))や有機半導体等の開発を効率的に行うことが可能です。 また、デバイス最適化の条件に適合するような化合物の選定にも有用です。 具体的には、密度汎関数理論(DFT)を使用して、有機EL材料開発に関係する以下のような分子プロパティを計算可能です。 ・酸化ポテンシャル ・還元ポテンシャル ・ ホール再配向(再配列、再配置)エネルギー ・電子再配向エネルギー ・3 重項エネルギ ...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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Eonix社CEOによる、次世代リチウムイオン電池開発に導入した革新的…
Eonix社は、家電、グリッドストレージ、電気自動車をターゲットとしたエネルギー貯蔵技術のための次世代材料の迅速な設計に焦点を当てたスタートアップ企業です。 CEOであるDon DeRosa, Ph.Dは、ハイスループットなスクリーニングと物理ベースのモデリングを組み合わせることで、より優れたバッテリ...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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ポリマー・樹脂の物性値予測を高速・高精度で支援するGPU援用高速分子動…
マー #ブロックコポリマー #ランダムコポリマー #デンドリマー #アモルファス構造作成 #インタラクティブな架橋構造作成機能 #半結晶性高分子構造 #複数のポリマーや低分子の混合状態 #異種材料間の界面構造 など 物性予測・解析ツール #密度/凝集エネルギー密度/気化熱/比熱/溶解度パラメータ #ガラス転移温度/線膨張係数 #応力-ひずみ曲線/降伏点/弾性定数テンソル/ヤング率...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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【事例集】前駆体のボラティリティの正確な予測を可能にする機械学習
蒸発または昇華温度を平均±9℃の精度で予測、1秒間に数百の錯体を計算*
うになります。 この揮発性モデルと、 シュレーディンガーの量子力学に基づく反応性と 分解の計算ワークフローにより、 気相堆積やエッチングのための完全な 設計キットが提供され、新技術のための材料やプロセスの研究を加速させます。 *一般的な50種類の金属および半金属の錯体について、与えられた蒸気圧における蒸発または昇華温度を平均±9℃(これは絶対温度の約3%)の精度で予測します。 *...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社