【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?
| 其它 其它 注塑 | |
| 性能項目 | 試驗條件[狀態] | 測試方法 | 測試數據 | ||
| 密度 | ASTM D792 | 1.29 | |||
| 吸水率 | 24小時,23℃ | ASTM D570 | 1.3 | % | |
| 收縮率 | 平行流動方向 | ASTM D955 | 0.013 | cm/cm | |
| 拉伸強度 | ASTM D638 | 55.2 | MPa | ||
| 抗壓強度 | ASTM D695 | 48.3 | MPa | ||
| 拉伸模量 | ASTM D638 | 2140 | MPa | ||
| 彎曲模量 | ASTM D790 | 2000 | MPa | ||
| 彎曲強度 | ASTM D790 | 82.7 | MPa | ||
| 斷裂點伸長率 | ASTM D638 | 8.0 | % | ||
| 缺口沖擊強度 | 3.18 mm | ASTM D256 | 53.4 | J/m | |
| 非缺口沖擊強度 | 3.18 mm | ASTM D256 | 534 | J/m | |
| 熱變形溫度 | 66 psi, 未退火 | ASTM D648 | 177 | ℃ | |
| 熱變形溫度 | 264 psi,未退火 | ASTM D648 | 76.7 | ℃ | |
| 阻燃等級 | 1.59 mm | UL 94 | HB | ||
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