以下是:PA12P40TL采购的产品参数
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 最小起订 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 PA12P40TL采购,越泰新材料有限公司为您提供PA12P40TL采购的资讯,联系人:龙经理,电话:13450060513、13450060513,QQ:594027106,发货地:樟木头塑胶市场三期发货到黑龙江省 牡丹江市 阳明区、爱民区、东宁市、林口县、绥芬河市、海林市、宁安市、穆棱市。 黑龙江省,牡丹江市 牡丹江因松花江上支流之一的牡丹江横跨市区因而得名。牡丹江已开发利用的主要风景名胜古迹及人文景点有火山口森林公园、牡丹峰森林公园和自然保护区、雪乡滑雪场、牡丹峰滑雪场、八女投江纪念群雕、横道河子东北虎林园及冬季在牡丹江江面上建设的雪堡等。2017年12月，当选中国十佳冰雪旅游城市。
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以下是:PA12P40TL采购的图文介绍
鞋底用eva材料更好还是橡胶呢？一、运动鞋底分类与性能介绍：①橡胶：用于各种运动鞋大底；优势：耐磨性佳、防滑、有弹性、不易断裂、柔软度较好、伸延性好、收缩稳定、硬度佳、弯曲性好。劣势：重量较重、易吐霜（属品质问题）、不易腐蚀（环保问题）②PU：高分子聚氨酯合成材料，常长用于篮球、网球鞋中底、也可直接用于休闲鞋大底。优势：密度、硬度高、耐磨、弹性佳、良好的耐氧化性能，易腐蚀利于环保，不易皱折。劣势：吸水性强、易变黄、易断裂、延伸率差、不耐水、底易腐烂。③EVA：乙酸乙烯共聚物，高分子材料。常用于慢跑、慢步、休闲鞋、足训鞋中底。优势：轻便、弹性好、柔韧度好、不易皱，有着极好的着色性、适于各种气候。劣势：易吸水，不易腐蚀不利环保、易脏。④PHYLON（MD）：属EVA二次高压成型品，国际上跑鞋、网球鞋、篮球鞋中底的主要用料，也可用于休闲鞋大底。优势：轻便，有弹性，外观细，软度佳。容易清洗，硬度、密度、拉力、撕裂、延伸率佳。劣势：不易腐蚀不利环保，高温时易皱，易收缩。⑤TPR：以TPR粒料热溶后注模成型，常用于慢跑、慢步、休闲鞋中底、大底。优势：易塑型、价格便宜。劣势：材质重、磨耗差（不耐磨），柔软度较差，弯曲性差（不耐折）、吸震能力差二、EVA材料与各鞋底材料的性能对比：①TPR比重大，较沉重，弹性一般，耐磨度一般。②橡胶底比重也较大，但较柔软，很耐磨，抓地力强，但弹性差，一般用在室内足球鞋和休闲鞋上。③EVA底很轻，有弹性，只是穿久了弹性减小，变得踏实一点。④PU、MD底富有弹性且经久不变形，运动时较灵活舒适，比重小、很轻便，所以使用较广泛，PU比MD密度更大减震效果更好，但同时也相对较重，一般大底片都用橡胶，耐磨防滑。编辑：深圳市兴诚塑胶制品有限公司
展开TPU简介化学名称：热塑性聚氨酯英文名称：ThermoplasticPolyurethanes特性：机械性质优异、弹性佳可伸长300－600不变形。耐磨耗性、抗化学性质佳。与血液和细胞组织有很好的相容性。加工容易。耐寒4070rsquoC物性不改变耐水解性）耐抗菌性环保（可循环再造、可分解）用途：TPU是一种新型的环保材料，各项性能优异，凡是PVC和PU能使用到的地方，TPU都能使用，可以说是替代PVC和PU的文档格式：.doc文档大小：47.7K文档页数：2页顶/踩数：0/0收藏人数：0评论次数：0文档热度：文档分类：—文档标签：系统标签：下载文档收藏打印分享： 君，已阅读到文档的结尾了呢~~立即下载分享到下载文档/3 分享于2012-07-2315:43 TPU简介化学名称：热塑性聚氨酯英文名称：ThermoplasticPolyurethanes特性：机械性质优异、弹性佳可伸长300－600不变形。耐磨耗性、抗化学性质佳。与血液和细胞组织有很好的相容性。加工容易。耐寒4070rsquoC物性不改变耐水解性）耐抗菌性环保（可循环再造、可分解）用途：TPU是一种新型的环保材料，各项性能优异，凡是PVC和PU能使用到的地方，TPU都能使用，可以说是替代PVC和PU的文档格式：.doc文档页数：2页文档大小：47.7K文档热度：文档分类：--文档标签：系统标签：
黑龙江牡丹江越泰新材料有限公司实施以人为本的现代化管理体制，注重提高员工的整体素质，目前拥有高工35名，中级职称人员200余人，员工1000余人，以确保生产的专业化， 塑胶米产品的高质量.本厂承诺时刻向顾客提供精心制作材质优良的产品，以满足顾客要求。
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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。
今年在黑龙江省牡丹江市购买PA12P40TL采购有了新选择，越泰新材料有限公司始终坚守以用户为中心的服务理念,将品质作为发展的基石。厂家直销,确保为您提供价格实惠且品质卓越的PA12P40TL采购产品。如需购买或咨询,请随时联系我们,联系人:龙经理-13450060513,QQ:594027106,地址:樟木头塑胶市场三期。
