【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?
| 玻纖增強 其它 其它 | |
| 機械和電氣零件、如微型電動機、汽車零件、如散熱器水箱、變速桿。 | |
| 增強的強度和剛性,玻璃纖維含量為33% | |
| 性能項目 | 試驗條件[狀態] | 測試方法 | 測試數據 | ||
| 吸濕率 | 濕 | 1.7 | % | ||
| 比重 | 干 | ASTM D-792 | 1.39 | ||
| 成型收縮率 | 干 | 旭化成方法 | 0.4/0.9 | % | |
| 磨耗率 | 濕 | ASTM D-1044 | 15 | ×10-6kg/1000times | |
| 洛氏硬度 | 干(濕) | ASTM D-785 | 96(75) | M scale | |
| 抗撓強度 | 干(濕) | ASTM D-790 | 289(216) | MPa | |
| 拉伸強度 | 干(濕) | ASTM D-638 | 186(132) | MPa | |
| 斷裂延伸率 | 干(濕) | ASTM D-638 | 3(5) | % | |
| 洛氏硬度 | 干(濕) | ASTM D-785 | 120(112) | R scale | |
| 懸臂梁式缺口沖擊強度 | 干(濕) | ASTM D-256 | 127(147) | J/M | |
| 抗撓系數 | 干(濕) | ASTM D-790 | 9.3(6.3) | GPa | |
| 熱變形溫度 | 0.46MPa,干 | ASTM D-648 | 260 | ℃ | |
| 比熱容 | 干 | 1590 | J/(kg.k) | ||
| 導熱率 | 干 | 0.3 | W/(m.k) | ||
| 熱變形溫度 | 1.82MPa,干 | ASTM D-648 | 250 | ℃ | |
| 阻燃性 | 干 | UL 94 | HB | ||
| 線性膨脹系數 | 干 | ASTM D-696 | 3 | ×10-5/K | |
| 氧指數 | 干 | ASTM D-2863 | 23 | % | |
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