パワーモジュール材料評価システム　ASU/PM-Lifetime

PR次世代パワーモジュール実装材料の実装後の信頼性を、統計的シミュレーショ…

ASU/PM-Lifetimeは、パワーモジュール実装信頼性評価を効率的に行うためのシステムであり、材料開発やモジュール設計を強力に支援します。 本システムでは、温度サイクル/パワーサイクル試験時の接合材やワイヤボンディングの寿命評価や、実装信頼性に対するモジュール寸法や材料物性などの因子の影響度を評価することができます。パワーモジュール評価専用にユーザーインターフェースが整えられているため扱い...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社先端力学シミュレーション研究所

〈ホワイトペーパー進呈〉『メモリICの種類と使い方』

PR【新入社員の方必見】組み込みシステム向けのメモリICにの基礎知識に関す…

ウィンボンド・エレクトロニクスは、 台湾に本社を構えるメモリメーカーです。 ただいま、当社技術者が監修した、約70ページにわたる メモリICに関するホワイトペーパーを配布しています。 【掲載概要】 第1部 メモリの基礎知識 　「用途や種類…メモリICの世界へようこそ」 第2部 DRAM 　「基礎知識」、「外部インターフェース」、「DDR-SDRAMの種類」、 　「低消費電...

メーカー・取り扱い企業： ウィンボンド・エレクトロニクス（Winbond Electronics Corp. 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