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SOREM

France

La conception et la fabrication des éléments constitutifs du hublot H.VIR® est en totalité assurée dans nos ateliers : Etude : Définition du besoin, réalisation des plans, essais et qualifications produits. Fenêtre optique : production cristaux fluorés, usinage et polissage optique. Mécanique : production des éléments constitutifs de la monture, gravure laser. Assemblage : collage de la fenêtre optique dans sa monture, montage des différents éléments. Les gammes de fabrication sont décrites et documentées; les processus utilisés sont stabilisés et périodiquement audités par des organismes extérieurs : UL et Bureau Véritas. Chaque hublot H.VIR reçoit un marquage laser anti-corrosion individuel : Identifiant le modèle, Assurant sa traçabilité, Attestant sa conformité Conditionnement : Emballage spécifique par plateau mousse contenant le hublot et les joints nécessaires au montage. Spécialement étudié pour intégrer les chaînes de production Caractéristiques de la gamme H.VIR : *Qualification IP67 *Qualification IK07 : LCIE (2008) *Utilisation de 0.3 µm à 13 µm *Sensibilité aux UV : nulle *Qualité de la fenêtre optique : Parallélisme : < 3 µm Planéité : 5(2) Etat de surface : P4 (S/D : 20/40) *Température d’utilisation -40°c +70°c *Isolation électrique de la monture : Résistivité - 4 x 1015 ohms cm2/m à 20 °C - 8 x 1015 ohms cm2/m à 100 °C Pour plus d'information veuillez consulter notre site internet : https: //www.hvir.com/

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MANGROVE

France

Plusieurs entreprises s'appuient sur les modèles ML dans leurs systèmes d'information pour accroître l'efficacité de leurs processus et/ou pour proposer de nouveaux services et produits. Néanmoins, les projets de Machine Learning se heurtent souvent à la mise en production au sein des architectures IT existantes parmi lesquelles: • La quantité et la variété des données dans les systèmes d’information entraîne une ingénierie de la donnée difficile à mettre en œuvre pour alimenter les modèles. • Il faut s'assurer que les modèles traitent les données entrantes et génèrent des décisions avec parfois des contraintes de temps importantes • La surveillance des performances des modèles est un point important souvent négligé • etc Afin de permettre de tirer pleinement profit du Machine Learning d’un point de vue opérationnel, les experts de Mangrove vous accompagnent sur les projets de mise en production de Machine Learning. Partenaire privilégié Advanced d’Amazon Web Services (AWS), en vous apportant : • Audit technique et recommandations (architecture, coûts, performance, scaling…) • Intégration des environnements de travail de vos Data Scientists • Développement de modèles de Machine Learning • et plus Nos clients : Engie, OM, Bonduelle, Electrolux, La Banque Postale, Banque Casino…

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