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PPGF30-0403P10/10定制

  • 公司: 越泰新材料(哈尔滨市分公司)
  • 价格:电联
  • 联系人:龙经理
  • 更新时间:2025-06-02 01:46:45 ip归属地:哈尔滨,天气:雷阵雨,温度:11-22 浏览次数:1
  • 所在地:哈尔滨
  • 标题:PPGF30-0403P10/10定制
  • 来源: yuetai
PPGF30-0403P10/10定制
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以下是:PPGF30-0403P10/10定制的产品参数
产品参数
产品价格11/斤
发货期限3天
供货总量10吨
运费说明物流
小起订25KG
质量等级A
产品品牌进口
产品规格25KG包装
发货城市东莞上海
可售卖地全国
选购PPGF30-0403P10/10定制来黑龙江省哈尔滨市找越泰新材料(哈尔滨市分公司),我们是厂家直销,产品型号齐全,确保您购买的每一件产品都符合高标准的质量要求,选择我们就是选择品质与服务的双重保障。联系人:龙经理-【13450060513】,地址:[樟木头塑胶市场三期]。 黑龙江省,哈尔滨市 哈尔滨地处中国东北地区、东北亚中心地带,是中国东北地区北部政治、经济、文化中心,被誉为欧亚大陆桥的明珠,是条欧亚大陆桥和空中走廊的国际性综合交通枢纽,哈大齐工业走廊的起点,战略定位的沿边开发开放中心城市、东北亚区域中心城市及“对俄合作中心城市”。

无论您是初次接触还是已经熟悉,我们的PPGF30-0403P10/10定制产品视频将为您带来全新的视觉体验,让您对产品有更深入的了解。


以下是:PPGF30-0403P10/10定制的图文介绍



产品类别 高级工程塑料金属材料日本FA工业自动化配件客户服务中心 地址:深圳市龙华民治布龙路骏景华庭D栋D3-03E TEL: Fax: Mo: Email::suntong.trade@aliyun.com 联系人:周祥东产品展示-PA66尼龙PA66尼龙发布日期:2012/4/12浏览次数:9899次关键字: PA66密度是:1.14PA66比重是:1.14机械强度、刚度、硬度、韧性高耐老化性能好机械减振能力好良好的滑动性优异的耐磨性机械加工性能好用于精密有效控制时无蠕动现象抗磨性能良好非常好的寸稳定性(吸水率低)等级資料︰ ERTALON?66SA() 与ERTALON?6SA相比,其机械强度、刚度、耐热和耐磨性、抗蠕变性能更好,但冲击强度和机械减振性能下降,非常适于自动车床机械加工。DELRIN,DELRINAF,PEEK,POM,PA66,PTFE,TORLON,PVDF,6061铝棒,




TPU聚氨酯TPU(Thermoplasticpolyurethanes)名称为热塑性聚氨酯弹性体橡胶。主要分为有聚酯型和聚醚型之分,它硬度范围宽(60HA-85HD)、 耐磨、耐油,透明,弹性好,在日用品、体育用品、玩具、装饰材料等领域得到广泛应用,无卤阻燃TPU还可以代替软质PVC以满足越来越多领域的环保要求 可添加碳纤维、不锈钢纤维、导电碳黑、石墨、石墨烯、高分子 抗静电剂改性生产 ESD静电消散、EMI电磁屏蔽等多元化塑胶改性提供商-上油防静电塑胶科技导电炭黑系列 材质 型号 性能 电阻 单位 阻燃 颜色 成型工艺 TPU CF10 ESD静电消散 10的6-9次方 omhs HB/V0 黑色 注塑、挤出 TPU CF20 导电、增强 10的3-5次方 omhs HB/V0 黑色 注塑、挤出 TPU CF30 超导电、增强 300 omhs HB/V0 黑色 注塑高分子 抗静电系列 材质 型号 性能 电阻 单位 阻燃 颜色 成型工艺 TPU CC15 ESD静电消散 10的6-9次方 omhs HB/V0 黑色 注塑、挤出 TPU CC20 导电 10的4-5 omhs HB/V0 黑色 注塑、挤出 TPU CC25 导电 10的3-4 omhs HB/V0 黑色 注塑、挤出 TPU CC30 超导电 1000 omhs HB/V0 黑色 注塑、挤出 TPU CC40 EMI电磁屏蔽 100 omhs HB/V0 黑色 注塑、挤出高分子 抗静电系列 材质 型号 性能 电阻 单位 阻燃 颜色 成型工艺 TPU H8900 抗静电 10的8-9次方 omhs HB/V0 透明/可配色 注塑、挤出以上型号材质均可添加聚四氟乙烯PTFE改性生产、增加产品耐磨、润滑、耐候等物理性能。



黑龙江哈尔滨越泰新材料有限公司地处樟木头塑胶市场三期,本公司是集生产加工经营于一体的大型企业,本公司常年销售 塑胶米。公司成立以来深受诸多单位的支持与信赖,现已评为“信誉单位”、“重合同单位”。公司与各大厂商长期合作,进货渠道稳定、资金雄厚,赢得新老客户的信赖,“经营方式灵活,为客户服务,为单位解难。”质量优,价格合理,我单位凭借良好的信誉,完善的服务、充足的货源在国内同行业中有口皆碑!





TPU丝印油墨是什么油墨? TPU油墨主要优点表现于:优异的附着力,低粘度,良好的耐曲挠性,优异的耐磨性,高光泽度,耐气候性,可以抵御包括UV照射在内的任何阳光暴晒,在各种应用领域中都表现极好的强韧性和持久性。 芳香族和脂肪族的TPU制成的油墨都能在各种气候和环境条件下使用,产品具有稳定和杰出的性能。 ·TPU油墨具有光洁平滑的外观,良好的遮光性及耐醇、附着力强等特点,主要适用于TPU等塑胶的表面装饰。 如手机、笔记本电脑、鞋、轿车皮椅、沙发、高级皮具、手提袋、雨伞、雨衣等 为什么TPU油墨丝印在产品表面会出现油窝 TPU系列油墨是德国玛莱宝公司生产的一款专门用于移印的油墨,你用丝印进行印刷存在的必然问题就是油墨稀释度比较高,在进行丝印时,漏油量比较大,印刷完成后就会出现油窝,所以建议你更换PU系列的油墨进行改进,而且适合印刷的材质相同,但PU的要比TPU便宜。 本回答由网友 tpu油墨哪家的品质好 这个看你具体把油墨用到那种产品的材质和要求,每个品牌有每个品牌的优势,有质量优势,有单价优势,每个客户的要求也不一样,质量要求不多,可以找便宜些的,例如耐黄变的和不耐黄变的,单价相差10元左右每公斤,常规的市场单价,低端的,30元左右,高端的60多,以下这几个品牌的做都不错:三七国际油墨、美丽华、台宝等等,都是老品牌了 TPU油墨的应用? 进口的比较多TPU特别适于经处理的PE和PP印刷,也适于PU、PA(聚酰胺)、蜜胺树脂、酚醛树脂、金属、阳极化铝、覆 漆表面、镀粉表 面、木材和玻璃印刷(请注意玻璃印刷应仅作装饰用,因为这种油墨不耐洗)。 若用于POM(聚缩醛类)印刷,如HostaformC或Delrin,采用烘干干燥(300~400℃,3~4秒),可获得良好的附着力。 适于高难印刷材料表面,如处理过的PE、PP,热塑塑料、金属、油漆及聚氨脂、尼龙、密胺树脂、表面等类似材料。 也可用于聚缩醛材料表面的印刷产品技术参数:耐褪色性TPU系列油墨只采用了耐褪色性强的颜料。 与加印光油或其它颜色油墨(尤其是白色油墨)混合调配后,其耐褪色性和耐风蚀性会因其不同的调配比例而有不同程度的减弱。 若印刷墨层厚度变薄也会减弱其耐褪色性。 若用于户外使用,必须采用硬化剂TPH1。 TPU油墨所采用的颜料具有耐溶剂和耐增塑剂的特性。 抗压性在适当完全干燥之后,墨膜呈很好的附着性、耐刮耐磨性和抗粘着性,还对大量化学品、油、油脂和溶剂有抗性。 但其玻璃印品不具有耐洗性(这种情况建议采用马来宝特殊玻璃油墨GL)本回答由提问者 PU油墨和TPU油墨的区别 这二种油墨,三七国际油墨都有生产,他们的主要区别:TPU油墨具有光洁平滑的外观,良好的遮光性及耐醇、附着力强等特点,主要适用于TPU等塑胶的表面装饰。 而pu油墨是一种热固型单组分高性能聚氨酯喷涂油墨,具有 的保护性能,特别适用于硅橡胶制品的具有亮光/哑光要求的表面涂装,附着力强手感滑爽耐磨性佳可低温固化透明度高耐候性好耐化学品性优适用性广。 TPU油墨分类为丝网印刷油墨,喷涂油墨,TPU油墨固化方式:烘烤固化,室温自然干燥,TPU油墨应用领域:很多基材都可以用于油墨和油漆。 每种基材,从尼龙和聚酯到天然或人造皮革和热塑性聚氨酯,都可以用丝网印刷和喷涂油墨加工中。 例如:雨伞、室 内设计、手表、雨衣、手机、笔记本电脑、运动鞋、轿车皮椅、沙发、高级皮具、手提袋、充气娱乐制品等。 购买需知:如需购买塑胶原料,请联系我们的销售人员:曾先生 免责说明:发布油墨用tpu油墨用tpu,tpu油墨目的在于方便用户查阅,对于所有的数据及建议等给用户带来的不确定因素和后果概不负责。因此,用户与使用者在使用此产品之前,应向生产商或采购商索取或确认数据的可靠性。 本文主题:油墨用tpu油墨用tpu,tpu油墨:



深度学习飞速发展过程中,人们发现原有的处理器无法满足神经网络这种特定的大量计算,大量的开始针对这一应用进行专用芯片的设计。谷歌的张量处理单元(TensorProcessingUnit,后文简称TPU)是完成较早,具有代表性的一类设计,基于脉动阵列设计的矩阵计算加速单元,可以很好的加速神经网络的计算。本系列文章将利用公开的TPUV1相关资料,对其进行一定的简化、推测和修改,来实际编写一个简单版本的谷歌TPU,以更确切的了解TPU的优势和局限性。动手写一个简单版的谷歌TPU系列目录 拓展 TPU的边界(规划中) 重新审视深度神经网络中的并行(规划中)1.TPU设计分析 人工神经网络中的大量乘加计算(譬如三维卷积计算)大多都可以归纳成为矩阵计算。而之前有的各类处理器,在其硬件底层完成的是一个(或多个)标量/向量计算,这些处理器并没有充分利用矩阵计算中的数据复用;而GoogleTPUV1则是专门针对矩阵计算设计的功能强大的处理单元。参考Google公开的论文In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit,TPUV1的结构框图如下所示 结构框图中受瞩目的是巨大的MatrixMultiplyUnit,共计64K的MAC可以在700MHz的工作频率下提供92Tint8Ops的性能。这样一个阵列进行矩阵计算的细节将会在进行更进一步的阐述。TPU的设计关键在于充分利用这一乘加阵列,使其利用率尽可能高。 结构图中其他的部分基本都是为尽可能跑满这个矩阵计算阵列服务的,据此有以下设计 因此从硬件设计上来看,只要TPUops/WeightByte达到1400左右,理论上TPU就能以接近的效率进行计算。但在实际运行过程中,访存和计算之间的调度,读写之间的依赖关系(譬如ReadAfterWrite,需要等写完才能读),指令之间的流水线和空闲周期的处理都会在一定程度影响实际的性能。 为此,TPU设计了一组指令来控制其访问存和计算,主要的指令包括 所有的设计都是为了让矩阵单元不闲下来,设计希望所有其他指令可以被MatrixMultiply指令所掩盖,因此TPU采用了分离数据获取和执行的设计(Decoupled-access/execute),这意味着在发出Read_Weights指令之后,MatrixMultiply就可以开始执行,不需要等待Read_Weight指令完成;如果Weight/Activation没有准备好,matrixunit会停止。 需要注意的是,一条指令可以执行数千个周期,因此TPU设计过程中没有对流水线之间的空闲周期进行掩盖,这是因为由于Pipline带来的数十个周期的浪费对终性能的影响不到1%。 关于指令的细节依旧不是特别清楚,更多细节有待讨论补充。2.TPU的简化 实现一个完整的TPU有些过于复杂了,为了降低工作量、提高可行性,需要对TPU进行一系列的简化;为做区分,后文将简化后的TPU称为SimpleTPU。所有的简化应不失TPU本身的设计理念。 TPU中为了进行数据交互,存在包括PCIEInterface、DDRInterface在内的各类硬件接口;此处并不考虑这些标准硬件接口的设计,各类数据交互均通过AXI接口完成;仅关心TPU内部计算的实现,更准确的来说,SimpleTPU计划实现TPUcore,即下图红框所示。 由于TPU的规模太大,乘法器阵列大小为256×256,这会给调试和综合带来极大的困难,因此此处将其矩阵乘法单元修改为32×32,其余数据位宽也进行相应修改,此类修改包括ResourceTPUSimpleTPUMatrixMultiplyUnit256*25632*32AccumulatorsRAM4K*256*32b4K*32*32bUnifiedBuffer96K*256*8b16K*32*8b 由于WeightFIFO实现上的困难(难以采用C语言描述),Weight采用1K*32*8b的BRAM存放,Pingpang使用; 由于MatrixMultiplyUnit和Accumulators之间的高度相关性,SimpleTPU将其合二为一了; 由于Activation和Normalized/Pool之间的高度相关性,SimpleTPU将其合二为一了(TPU本身可能也是这样做的),同时只支持RELU函数; 由于并不清楚SystolicDataSetup模块到底进行了什么操作,SimpleTPU将其删除了;SimpleTPU采用了另一种灵活而又简单的方式,即通过地址上的设计,来完成卷积计算; 由于中间结果和片外缓存交互会增加instruction生成的困难,此处认为计算过程中无需访问片外缓存;(这也符合TPU本身的设计思路,但由于UnifiedBuffer大小变成了1/24,在这一约束下只能够运行更小的模型了) 由于TPUV1并没有提供关于ResNet中加法操作的具体实现方式,SimpleTPU也不支持ResNet相关运算,但可以支持channelconcate操作;(虽然有多种方式实现ResidualConnection,但均需添加额外逻辑,似乎都会破坏原有的结构) 简化后的框图如下所示,模块基本保持一致 3.基于XilinxHLS的实现方案 一般来说,芯片开发过程中多采用硬件描述语言(HardwareDescriptionLanguage),譬如VerilogHDL或者VHDL进行开发和验证。但为了提高编码的效率,同时使得代码更为易懂,SimpleTPU试图采用C语言对硬件底层进行描述;并通过HLS技术将C代码翻译为HDL代码。由于之前使用过XilinxHLS工具,因此此处依旧采用XilinxHLS进行开发;关于XilinxHLS的相关信息,可以参考高层次综合(HLS)-简介,以及一个简单的开发实例。 虽然此处选择了XilinxHLS工具,但据我所了解,HLS可能并不适合完成这种较为复杂的IP设计。尽管SimpleTPU已经足够简单,但依旧无法在一个函数中完成所有功能,而HLS并不具有函数间相对复杂的描述能力,两个模块之间往往只能是调用关系或者通过FIFOChannel相连。但由于HLS易写、易读、易验证,此处依旧选择了HLS,并通过一些手段规避掉了部分问题。真实应用中,采用HDL或者HDL结合HLS进行开发是更为合适的选择。 按规划之后将给出两个关键计算单元的实现,以及控制逻辑和指令的设计方法; 将给出一个实际的神经网络及其仿真结果和分析。




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发布时间:2019-09-23 15:24:06 技术支持:ag53.com

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