• 化粧品OEM「基礎知識集」※コスメビジネス参入についての基礎知識 製品画像

    化粧品OEM「基礎知識集」※コスメビジネス参入についての基礎知識

    PR異業種から化粧品ビジネスに参入するにあたっての抑えておくべきポイントを…

    当資料では、化粧品OEMの基礎知識についてご紹介しております。 「化粧品OEMとは」をはじめ、異業種の事業者様でもオリジナル化粧品を 作れる、小ロットスタートで在庫リスク軽減、販売・マーケティングに 専念できるといった導入する3つのメリットなどを詳しく掲載。 その他、製品化までの流れやオリオン粧品工業ができることなどについても 掲載しており、導入検討の際に参考にしやすい一冊となっ...

    メーカー・取り扱い企業: オリオン粧品工業株式会社

  • 全自動&半自動キャッパー ※PPキャップなど様々なキャップに対応 製品画像

    全自動&半自動キャッパー ※PPキャップなど様々なキャップに対応

    PR様々なキャップに対応可能な巻締機!飲料、化学薬品業界で実績がある全自動…

    吉村鉄工所の全自動&半自動キャッパーは、どちらにも対応可能で、 全自動では10~40本/分の巻締めが行え、様々なサイズのキャップに対応可能です。 溶液に応じた材質の変更や防爆仕様での製作も可能です。 飲料、化学薬品業界などで多数採用いただいております。  ★本製品は自動キャップ巻締機「E-3B(K)-O(PP;CC;SC)型」、 半自動キャップ巻締機「AF-3i-O(PP;CC;SC)型」のオ...

    メーカー・取り扱い企業: 株式会社吉村鉄工所

  • 【資料】有機エレクトロニクス 製品画像

    【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】材料研究のための機械学習 製品画像

    【事例集】材料研究のための機械学習

    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、記述子とフィンガープリントの組み合わせで数百以上の予測モデルを自動作成し、その中から高い予測性能をもつモデルを選択することが可能...

    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

  • 【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

  • 【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

  • 【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 製品画像

    【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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