電子機器の受託開発・設計（ハードウェア、FPGA、ソフトウェア）

PR画像技研は、幅広くお客様の開発をお手伝いします。（一貫した開発から部分…

●ハードウェア・ファームウェア・ソフトウェアのすべてにわたって、幅広くお客様の開発をお手伝いします。 ●画像の処理、圧縮、高速伝送、認識などで豊富な経験を持っています。 ●FPGAを使用したハードウェア処理により、高速処理、リアルタイム処理を実現します。...●ハードウェア 仕様書の作成から回路図、部品リストの作成、基板アートワーク、生基板作成、部品手配、実装、評価、調整までお引き受けします...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社画像技研

シミュレーションソフト『MapleSim』※ホワイトペーパー進呈

PRロール・ツー・ロールシステムの性能向上に寄与。実設備では出来ない検証も…

シミュレーションソフト『MapleSim』は、紙製品、包装、印刷機、 バッテリー製造機など、ロール・ツー・ロールシステムの開発において、シミュレーションで ケーススタディ・パラメータスタディを容易にし、品質・生産性の向上に寄与します。 ソフトウェアの操作習得も短時間のトレーニングで行えるため、 ウェブ搬送モデルの構築を素早く行うことが可能です。 実際の設備の代わりに、シミュレーションでテストを行...

メーカー・取り扱い企業： Maplesoft Japan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