【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 | |
| 光纖強化難燃 | |
| 性能項目 | 試驗條件[狀態] | 測試方法 | 測試數據 | ||
| 比重 | ISO 1183 | 1.60 | g/cm | ||
| 吸水率 | D570 | 1.4 | % | ||
| 成型收縮率 | 0.3 | MD% | |||
| 成型收縮率 | 1.2 | TD% | |||
| 拉伸模量 | ISO 527-1 | 11500/8100 | MPa | ||
| 彎曲強度 | D178 | 264(210) | MPa | ||
| 彎曲模量 | D178 | 10400(8100) | MPa | ||
| 斷裂應力 | 170(120) | MPa | |||
| 斷裂伸長率 | 2.0(2.9) | % | |||
| 擺式沖擊強度 | ISO 179 | 68(70) | KJ/m | ||
| 缺口擺式沖擊強度 | ISO 179 | 11(14) | KJ/m | ||
| 絕緣強度 | IEC 243-1 | 23 | MV/m | ||
| 介電常數 | D150 | 4 | Pf/m | ||
| 介電損耗因數 | IEC 250 | 0.010(0.016) | |||
| 耐電弧徑跡性 | IEC 112 | 175 | |||
| 負荷彎曲溫度 | D648 | 243(258) | ℃ | ||
| 阻燃性 | UL94 | V-0 | |||
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