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    超急速凍結機【最大-75℃対応】

    PR独自のヒートポンプ開発技術により業界最高クラスの-55℃と-75℃の極…

    超急速凍結機【最大マイナス75℃対応】 -1℃~-5℃の最大氷結晶生成温度帯を素早く通過させるため、凍結時に細胞を破壊せず、ドリップ(旨味成分)の流出を抑制。 フードロス削減、食の安全性向上(アニサキス対策等)に大きく貢献します。 【特長】 ■独自のヒートポンプ開発技術により、業界最高クラスの-55℃と-75℃を実現 ■特殊断熱素材の採用により、省エネ(低ランニングコスト)を...

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    メーカー・取り扱い企業: 株式会社IFT

  • 洗剤内製化でコスト削減|高pHアルカリ電解水生成装置 製品画像

    洗剤内製化でコスト削減|高pHアルカリ電解水生成装置

    PR【FOOMA出展 実物展示あり】pH 13.2 のアルカリ電解水を高効…

    【FOOMA JAPAN 2024 6/4-7出展。実物展示あり。4B-01(東4ホール)】 『高pHアルカリ電解水生成装置』は、最低限の設備環境で使用可能な製品です。 業界最高水準pH13.2のアルカリ電解水を低コストで生成。酸性水、塩素ガス、廃水が発生しないため、廃液処理コストや管理は不要です。 電解質は環境に配慮した食品添加物を採用しており、環境汚染物質はありません。 ...

    メーカー・取り扱い企業: 株式会社バンガードエンタープライズ

  • 材料開発DXを加速! プラスチックジャパン@インテックス大阪出展 製品画像

    材料開発DXを加速! プラスチックジャパン@インテックス大阪出展

    電子部品・材料開発を加速する原子レベルのシミュレーションとマテリアルズ…

    半導体や電子部品、その他の材料において、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、材料開発を大幅に加速するソフトウェア・...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 材料開発DXを加速! プラスチックジャパン@インテックス大阪出展 製品画像

    材料開発DXを加速! プラスチックジャパン@インテックス大阪出展

    電子部品・材料開発を加速する原子レベルのシミュレーションとマテリアルズ…

    半導体や電子部品、その他の材料において、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、材料開発を大幅に加速するソフトウェア・...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 材料開発DXを加速!電子部品・材料EXPO@東京ビッグサイト出展 製品画像

    材料開発DXを加速!電子部品・材料EXPO@東京ビッグサイト出展

    電子部品・材料開発を加速する原子レベルのシミュレーションとマテリアルズ…

    半導体や電子部品、その他の材料において、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、材料開発を大幅に加速するソフトウェア・...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 専門技術者によるセミナーを開催 @nano tech2024 製品画像

    専門技術者によるセミナーを開催 @nano tech2024

    ナノレベルからの材料開発に革新をもたらす、高速分子シミュレーションと機…

    ます。■■ ナノテクノロジーを進めるために大きな課題となるのが、やはりサイズが小さいことです。小さすぎて実際にどのようなことが起こっているのかを把握するのが難しいため、さらにその大きさでの材料設計を行うことは容易ではありません。 一方、分子シミュレーション技術の発展により、ナノレベルの現象をコンピュータ・シミュレーションで扱うことができるようになってきました。また、シミュレーションと機械学...

    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…

    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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