農業用化学品カテゴリのサプライヤーリスト
FURTHResearch GmbH&Co.KG
FURTHRresearch-研究中のデータ処理を簡単、信頼性、透明にする
データ処理は研究者にとって常に悪夢であり、特にプロジェクトが複数のデバイスまたは複数の設計反復に関連している場合。また、研究者は現在より複雑な問題に直面しているため、データにこだわる時間はありません。研究によると、研究者は通常、データと情報タスクの処理に50%以上の研究時間を使用している。異なるタイプの実験装置からの大量の未分類の生データを系統的に処理するには、どのようにしてユーザー定義の柔軟性を失わないのでしょうか。電子実験室ノート(ELN)はデータの計算と処理に失敗した。実験室情報管理システム(LIMS)は複雑すぎるか、応用範囲が限られている。
FURTHRmindは私たちがこの問題に提供するソリューションです。研究者はすべての実験データを同じ場所で記録、計算、処理することができ、迅速なデータ可視化と容易な比較を実現することができる。また、従来のフォルダ構造がない場合は、すべてのデータがすぐにFURTHRmindに保存され更新され、すべてのメンバーがいつでも同じページにいることを保証します。一方、従来のフォルダ構造はチームメンバー内で混乱し、プロジェクトの拡大に伴い混乱することがよくあります。
SmartNanotubesテクノロジー株式会社
SmartNanotubes Technologies GmbHは、一般市場向けに初のマイクロパワー多チャネルガス検出器チップを開発した。センサ素子は、チップが高感度、省エネ、コンパクト、低コストになるように微調整されたナノ材料を含む。それは多種の気体と揮発性有機化合物(VOC)を検出することができる。使用例の範囲は環境と安全応用、家庭と工業安全からウェアラブルデバイスとIoTライフスタイル製品まで。また、多チャンネルガス検出チップは、異なる電気機器に容易に集積することができる。
DeepMatterグループ株式会社
DeepMatter Group Plcはビッグデータと分析会社で、DigitalGlassware™というプラットフォームを構築し、化学の再現性の実現に専念しています。それは引き続きこのソフトウェアを開発して、製薬研究、精密化学品、科学出版物と教育などの商業的意義のある分野で新しい最適化化学品、材料と処方を提供する。DeepMatterは化学デジタル化の最前線にあり、最終的には自主合成エンジンChemputer™を実現する。
Better Basics Laborbedarf GmbH
Better Basics Laborbedarf GmbHは、研究室のためのインテリジェントインフラストラクチャの開発、製造、販売を行うドレスデンライプニッツポリマー研究所の子会社です。生産、プロトタイプ作成、量産は3 D印刷で行われています。革新製品は各種工業財産権の保護を受けている。Better Basics Laborbedarfは、ラボワークステーションの組織と基本的なラボ作業の展開方法を徹底的に変更し、作業場所の安全性とラボ作業員の効率を向上させた。Better Basics Laborbedarfの製品は、各ラボの標準デバイスとして確立されます。シミュレーション実験室設備市場は10億ユーロの市場であり、引き続き強力な成長を続け、利益率が高い。管理チームは非常に補完的なスキルを持ち、経験豊富なチームと幅広い外部ネットワークのサポートを受けています。
SciFlow株式会社
SciFlowにより、研究者は彼らのコアな活動の1つである執筆により緊密に結びついている。私たちの目標は、研究者が同じオフィスに座っているように一緒に仕事ができるようにすることです。
研究者はSciFlow上で執筆、審査することができ、最も重要なのは彼らの科学テキストを発表することです。
SciFlowにより、研究者は完全に執筆に専念することができます。そのため、研究者がテキストを作成するために必要な機能を提供しています。多くはありません。
PANDA株式会社
私たちの使命:
私たちは生産従業員に簡単なツールを提供して、彼または彼女が生産過程中の各モード識別の複雑な相関を検出して、リアルタイムで重要な影響を監視して、すぐに生産自身の処理可能性と品質を高めることができます。私たちはこのハードウェア、ソフトウェアと最新アルゴリズムの融合を「信号賦能技術」と呼んでいます。この最も複雑な技術の使用は非常に簡単で、私たちの考えを前進させました
私たちの物語:
すべては2016年に始まり、ハンブルクのヘルムート・シュミット大学(HSU)の無監督ポンプ地下室が火事になった。この問題はすぐに「材料と生産研究所」(MRPと略称)に現れた。つまり、適切なモニタリング技術によって予防できるかどうか。また、これらの製品がどこで購入できるか、そしてそのためにどのデータ科学的方法を使用するかを知りたい。深く研究した結果、以前入手可能だった製品は技術的に満足していないだけでなく、既知の人工知能方法はすべてこのユースケースには適用されず、必要なインフラストラクチャは膨大すぎると結論しました。