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    品質文書の課題14:記録用紙の発行/回収を管理したい

    PR【記録用紙発行(印刷)記録と回収記録を管理可能】文書管理クラウド『Pe…

    データインテグリティ規制において記録用紙の発行/回収管理が強く求められています。 具体的には、以下です。 1)発行した文書へ一意の識別子を割り当て、発行者、日時および発行部数を台帳に記録する 2)記録後、書き損じや未使用を含む全ての印刷物を回収管理する 上記のように、記録用紙を管理するのはかなりの手間がかかります。 Perma Documentでは、記録用紙の発行/回収管理が...

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    メーカー・取り扱い企業: 株式会社野村総合研究所

  • 乾湿原料連続式 粉体混合機「ダウミキサーPX」※納入事例集進呈! 製品画像

    乾湿原料連続式 粉体混合機「ダウミキサーPX」※納入事例集進呈!

    PR粉体の乾湿混合|加湿混練|造粒前混練など幅広い用途に好適!難易度が高い…

     「ダウミキサー」は独自の不等速2軸機構の採用により、 セルフクリーニングで固着成長を抑制機能(メンテ性)や、2軸間差速で高い均一分散性能(生産性) を兼ね備えており、粘性が高い湿潤原料でも効率よく混合・混練が可能です。  『ダウミキサーPX型』は、2500台以上の実績がある「ダウミキサー」ノウハウをもとに、 不等速2軸機構に配列する2条巻きの正逆パドルで高度な混練効果と圧密効果が得ら...

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    メーカー・取り扱い企業: 株式会社新日南 京浜事業所

  • 【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 製品画像

    【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*

    プリカーサー開発への新たな道を切り開く、シュレーディンガーの機械学習 この予測モデルは、性能を向上させた新しい前駆体を設計するための 新しい道を開くもので、その蒸着や化学の改良だけでなく、蒸発または 昇華して蒸気として供給できる温度も最適化することが可能です。 この進歩により、従来よりもはるかに広範な構造変化を計算機上で スクリーニングできるようになり、よりリスクが少なく、より革...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【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 製品画像

    【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・還元ポテンシャル/ 3重項励起状態エネルギー/TADF S1-Txギャップ/蛍光/りん光/振動計算/ 構造最適化/遷移状態計算/反応経路...

    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・樹脂の物性値予測支援ツール【日本語】

    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…

    ポリマー・樹脂の物性予測を支援する、シュレーディンガーのソフトウェアをご紹介いたします。 【製品特徴】 ■高効率GPU コー ドでMD計算を加速 数万原子x 数百ナノ秒/日= lGPU ■独自の高精度力場パラメータOPLS4 ■架橋樹脂を含む多様なポリマー構造ビルダー ■物性値予測・解析ツール ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。...GPU援用高速分子動力学計算...

    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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    【資料】有機エレクトロニクス

    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…

    当資料では、Schrodingerが取り扱う『Materials Science Suite』の有機エレクトロニクスや有機ELへの応用について紹介しています。 計算結果から得られる知見と理論的解釈により、有望な候補物質を判別することができ、有機発光ダイオード(Organic Light Emitting Diode(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...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【事例集】材料モデリングのための機械学習力場 製品画像

    【事例集】材料モデリングのための機械学習力場

    Machine-learned force fields活用事例をご紹…

    機械学習による力場(Machine-learned force fields、MLFF)は、原子や分子間の相互作用を正確にモデル化するために機械学習モデルを取り入れることで、従来の力場を改良するために設計されています。この技術は、ニューラルネットワークポテンシャルエネルギー曲面(NN-PES)アーキテクチャに基づいており、モデルは化学的な精度で系の全電子エネルギーを再現するように訓練されます。 ...

    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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    【事例】パナソニック 有機エレクトロニクス向け材料新規設計

    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計算能力と専門知識を活用して分子材料の新規設計を行いました。 当カタログは、シュレーディンガーがパナソニック社と取り組んだ、『有機エレク...

    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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