CHE393495381Tramstrasse 42, 5034 Suhr
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Die SERPICO Advanced Neural Technologies and Research Association (SANTRA) hat als gemeinnütziger Trägerverein folgenden Zweck: Gemeinnützige, humanitäre Projekte zur Verbesserungen der Lebensumstände von durch Armut betroffenen Menschen und deren Rahmenbedingungen, insbesondere für Frauen in Entwicklungsländern ungeachtet ihres politischen, kulturellen, religiösen und weltanschaulichen Hintergrundes möglichst nachhaltig und gerecht zu fördern und eine Erhöhung der gesellschaftlichen Wohlfahrt zu erreichen. Mögliche Einsatzbereiche sind Forschung, Bildung, Projektlancierungen und deren Umsetzung, Nachhaltige Proteinherstellung, Social Investment, Ermöglichung des Zugangs von Randgruppen für Finanzierungen sowie nachhaltige digitale Innovationen und digitale Technologien. Nach Möglichkeit wird eine enge Zusammenarbeit mit einheimischen Organisationen angestrebt. Der örtliche Wirkungsbereich des Vereins ist nicht begrenzt und kann sowohl schweizerische als auch internationale Engagements und Aktivitäten umfassen. Der Verein verfolgt keine kommerziellen Zwecke, ist gemeinnützig und erstrebt keinen Gewinn.
Recent commercial-register publications (SOGC).
SERPICO Advanced Neural Technologies and Research Association , in Suhr , CHE-393.495.381 , Verein (SHAB Nr. 127 vom 04.07.2025, Publ. 1006375614). Ausgeschiedene Personen und erloschene Unterschriften: Biehler, Ronald, von Bleienbach, in Horriwil, Vizepräside
SERPICO Advanced Neural Technologies and Research Association , in Suhr , CHE-393.495.381 , Verein (SHAB Nr. 13 vom 21.01.2025, Publ. 1006234153). Statutenänderung: 15.05.2025. [Die publikationspflichtigen Tatsachen haben keine Änderung erfahren.]. Eingetragen
SERPICO Advanced Neural Technologies and Research Association , in Suhr , CHE-393.495.381 , Tramstrasse 42, 5034 Suhr, Verein (Neueintragung). Statutendatum: 25.11.2024. Zweck: Die SERPICO Advanced Neural Technologies and Research Association (SANTRA) hat als
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Company facts reflect public commercial-register data. Officer and relationship data is derived from published register text.