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Essai de la batterie et des systèmes de gestion de la batterie
Très tôt, Gantner Instruments a été impliqué dans des produits spéciaux pour tester les batteries dans l'environnement E-Drive. Une gamme de produits déjà existante et couronnée de succès est maintenant complétée par une nouveauté utile.
Read more...Notre nouvelle mesure par fibre optique – sans tracas
Les méthodes de mesure par fibre optique présentent l'avantage d'être insensibles aux interférences de l'environnement. Nous le savons tous. Ce que nous savons également, c'est qu'il n'a pas été facile jusqu'à présent de les utiliser dans des projets de test et de suivi. Soit parce qu'il y avait des courbes d'apprentissage abruptes, soit parce qu'il n'y avait tout simplement pas de solution DAQ intégrée disponible. Mais nous avons une bonne nouvelle pour vous !
Read more...Stage industriel d’un étudiant de l’UCY chez Gantner Instruments
Un stage chez Gantner Instruments est un excellent moyen de faire le lien entre les connaissances acquises en classe et l'expérience du monde réel. Apprendre est une chose, mais appliquer ces compétences sur le marché du travail est un excellent moyen d'explorer différentes voies de carrière et spécialisations qui correspondent aux intérêts de chacun. Ce stage peut permettre à quelqu'un d'acquérir de l'expérience dans le domaine professionnel qu'il souhaite poursuivre, lui donner un avantage sur les autres candidats lorsqu'il postule à un emploi, le préparer à ce qui l'attend dans son domaine et accroître sa confiance en son travail.
Read more...Gantner Instruments présente de nouvelles routines d’apprentissage automatique et de détection des défaillances lors de la principale conférence sur le photovoltaïque et l’énergie à Bruxelles, en Belgique.
Dans le cadre du projet européen "IPERMON" ("Innovative Performance Monitoring System for Improved Reliability and Optimized Levelized Cost of Electricity"), Gantner Instruments a développé différentes routines de détection des défaillances et des méthodes de classification des défaillances pour les séries de données temporelles.
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