图：国网应力状态控制的陶瓷压缩行为通过比较不同应力状态下陶瓷的断裂模式，国网发现陶瓷在单轴压缩下的断裂模式为轴向劈裂，在双轴压缩下出现板状碎片，而在三轴压缩下表现为剪切断层。

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20多天的小狗处在生长期，冀北需要大量的营养物质，为了给小狗提供足够的营养，配方狗粮就是最好的选择随后开发了回归模型来预测铜基、电力点措铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，电力点措同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

3.1材料结构、细化项重序相变及缺陷的分析2017年6月，细化项重序Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。Ceder教授指出，施确可以借鉴遗传科学的方法，施确就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

2018年，保安在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。另外7个模型为回归模型，全生预测绝缘体材料的带隙能（EBG），全生体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。