ノンフロン横型超低温フリーザー『TDE超低温フリーザー』

PR新たにUSBデータダウンロード機能が搭載され、頻繁な入庫や長期保管用途…

H-Driveシステムを搭載したThermo Scientific TDEシリーズ横型超低温フリーザーは、-50 ℃から-86 ℃の範囲で温度設定でき、ドア開放後の迅速な温度回復とピーク変動に対する優れた保温機能の組み合わせにより、頻繁な入庫や長期保管用途に適しています。 【パフォーマンス】 H-driveノンフロン技術を搭載した新しい横型超低温フリーザーは、従来の代替フロン冷媒を使用した機種よ...

メーカー・取り扱い企業： サーモフィッシャーサイエンティフィック株式会社／Thermo Fisher Scientific K.K.

【温泉設備に好適】ＦＲＰパイプ　フジ温泉パイプ

PR温泉菅でお困りな事はありませんか？ 富士化工にお任せ下さい！ 第9回…

フジ温泉用パイプは、長期の安定した使用実績があり不具合の少ない 温泉管として諸官庁を始め日本の多くの温泉地でご使用頂き好評を 頂いております。 【温泉輸送管に関してこんなことにお困りではありませんか】 ・温泉の成分ですぐにボロボロになってしまう　・使用温度範囲が狭い ・加重に耐えられない　・熱で膨張しすぎてしまう ・断熱性が低い　・重量が重い ・紫外線によって材質の劣化が激しい　・施工に工数がか...

メーカー・取り扱い企業： 富士化工株式会社

【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

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*

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、より革新的な 実験的合成・試験のための候補前...

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

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…

電子・ホール移動度/再配向(再配列、再配置)エネルギー ■分子力学(MM)法・分子動力学(MD)法・粗視化MDによる物性予測 密度/配座解析/架橋構造/ヤング率/粘度/表面張力/ ガラス転移温度(Tg)/分子拡散/熱膨張/結晶形態/ 膨潤/応力ひずみ曲線/溶解度パラメータ 機械学習で使用可能な手法 様々な記述子・フィンガープリント生成/ 部分的最小二乗回帰(PLS)法/重回帰分析(ML...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

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…

#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/ポアソン比 #ポリマー中の低分子の拡散係数 #表面張力/異種材料間の相互作用エネルギー #低分子のポリマー中への侵入率（...

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

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…

【掲載事例】 ■biceranoデータセットに含まれるポリマーのガラス転移温度(Tg)の予測では、カスタマイズされたポリマー用記述子を使用した予測モデルでは、一般的な記述子を使用した場合と比較して、二乗平均平方根誤差(RMSE)が、38Kから11Kへと大幅に減少 ■周期的な...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【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…

HOMO, LUMOエネルギー準位, 電子と正孔の再配列エネルギー, 三重項励起状態エネルギー)の計算。Desmondプログラムを使用したNPT分子動力学計算による有機正孔輸送材料TPDのガラス転移温度(Tg)と熱膨張係数(CTE)。正孔輸送材料NPB,CzC, 2TnATA, TCTA, TPD, spiro-TPD, o-BPD, m-BPD, p-BPDの電荷移動度予測。...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

半導体関連技術の開発/解析を支援する統合プラットフォーム【日本語

半導体および関連技術の開発/解析を高速・高精度で支援する統合プラットフ…

ス(CVD, ALD, ALE)の最適化 ・量子力学計算と機械学習による新規前駆体の開発　 ■古典分子動力学計算による半導体実装の最適化 ・樹脂封止材の架橋構造モデルの構築 ・ガラス転移温度の計算による耐熱性の予測 ・水やガス分子の吸収率と拡散係数の計算による ガスバリア性の予測 ・水／ガス分子吸収時における物性変化の解析 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【資料】機械学習と材料特性予測

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…

レーションのデータを解析することで、分子構造と物性値の 関係性を可視化することや、機械学習モデルを構築して新たな分子構造の 物性値を予測が可能です。 【掲載内容】 ■背景 ■ガラス転移温度 ■ポリマー物性の予測 ■フィンガープリントを用いたKPLS回帰 ■さらなる展開 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社