【申萬宏源】必然的碎片化AI落地,哪種路徑可能勝出? | 元宇宙Meta洞見
大規模預訓GPT(Generative PreTraining)是OpenAI在2018年提出的模型,大規模預訓練模型(大模型)漸漸成為了AI算法領域的熱點。AI產業鏈:從算力到應用工作流程視角?
| 流動性高,熱穩定性 | |
| 填料:玻璃纖維增強材料, 60% 填料按重量。 | |
| 性能項目 | 試驗條件[狀態] | 測試方法 | 測試數據 | ||
| 密度 | ISO1183 | 1.70 | g/cm3 | ||
| 收縮率 | 橫向流量 | ISO294-4 | 0.80 | % | |
| 收縮率 | 流量 | ISO294-4 | 0.20 | % | |
| 吸水率(飽和,23°C) | ISO62 | 3.6 | % | ||
| 吸水率(平衡,23°C,50%RH) | ISO62 | 1.0 | % | ||
| 拉伸模量 | ISO527-2 | 20000 | MPa | ||
| 拉伸應力(斷裂) | ISO527-2 | 235 | MPa | ||
| 拉伸應變(斷裂) | ISO527-2 | 2.2 | % | ||
| 彎曲模量 | ISO178 | 19500 | MPa | ||
| 彎曲應力 | ISO178 | 365 | MPa | ||
| 簡支梁缺口沖擊強度 | -30°C | ISO179/1eA | 12 | kJ/m2 | |
| 簡支梁缺口沖擊強度 | 23°C | ISO179/1eA | 15 | kJ/m2 | |
| 簡支梁無缺口沖擊強度 | -30°C | ISO179/1eU | 85 | kJ/m2 | |
| 簡支梁無缺口沖擊強度 | 23°C | ISO179/1eU | 90 | kJ/m2 | |
| 熱變形溫度(0.45MPa,未退火) | ISO75-2/B | 220 | °C | ||
| 熱變形溫度(1.8MPa,未退火) | ISO75-2/A | 210 | °C | ||
| 熔融溫度2 | ISO11357-3 | 220 | °C | ||
| 線形熱膨脹系數-流動 | ISO11359-2 | 1.0E-5 | cm/cm/°C | ||
| 線形熱膨脹系數-橫向 | ISO11359-2 | 4.0E-5 | cm/cm/°C | ||
| FlammabilityClassification(1.6mm) | IEC60695-11-10,-20 | HB | |||
| GlowWireFlammabilityIndex(3.1mm) | IEC60695-2-12 | 850 | °C | ||
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