【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?
粘度,高 | |
性能項目 | 試驗條件[狀態] | 測試方法 | 測試數據 | ||
密度 | ISO1183 | 1.12到1.14 | g/cm3 | ||
收縮率 | 1.0到1.1 | % | |||
粘數 | ISO307 | 2.80到3.80 | cm3/g | ||
肖氏硬度(邵氏D) | ISO868 | 70到80 | |||
拉伸模量 | ISO527-2 | 1300到2800 | MPa | ||
拉伸應力(屈服) | ISO527-2 | 40.0到80.0 | MPa | ||
拉伸應變(斷裂) | ISO527-2 | >20 | % | ||
懸壁梁缺口沖擊強度 | ISO180/1A | >5.0 | kJ/m2 | ||
熱變形溫度(1.8MPa,未退火) | ISO75-2/A | 65.0 | °C | ||
維卡軟化溫度 | ISO306/B | 200 | °C | ||
溶融溫度(DSC) | ISO3146 | 220 | °C | ||
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