ソーラーシミュレーター『G2009B1』

PRLED光により必要な範囲の波長の光を、キセノンランプより長寿命でかつ安…

『G2009B1』は、小面積セルの太陽電池特性評価に好適な ソーラーシミュレーターです。 AM1.5Gの太陽光スペクトルを高精度に再現し、自然光に限りなく近い 精度を実現しています。 太陽電池の効率測定や光起電力デバイスの研究に活用できます。 【特長】 ■直径15mmのエリアでクラスAAAのスペクトル性能、直径25mmのエリアで 　クラスABAのスペクトル性能(IEC規格...

メーカー・取り扱い企業： 重松貿易株式会社 大阪本社

円筒容器用 長尺タックラベル＜リーフレットタイプ＞

PR印刷技術を応用して“容器の円周以上”の表示スペースを確保。自動貼り付け…

当社が提供する『円筒容器用 長尺タックラベル』は、 印刷技術を応用し、ボトル容器の円周を超える表示スペースを 確保できるリーフレットタイプの糊付きラベルです。 容器に長尺のラベルを自動機で巻き付けることが可能で、 比較的安価に、多くの情報を表示することができます。 開封部はミシン開封とリクローズタイプの2種から選択可能。 ヒト用・動物用医薬品や農薬などの容器ラベルに好適です。 ...

メーカー・取り扱い企業： シーレックス株式会社

【日本語資料】日用品開発への分子シミュレーションと機械学習の活用

計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユーザー向け物理ベースの…

シュレーディンガーは、日用品の研究開発のための強力で使いやすい統合ソフトウェアソリューションを提供します。 シュレーディンガーのプラットフォームは、計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユーザー向けに設計されており、高度な物理ベースのモデリングと機械学習テクノロジーを駆使して、実際のシステムを構築、シミュレーション、分析するためのシンプルなワークフローを提供します。 ここでは、シ...

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

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