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摘要：本公开中的装置、系统和方法可以帮助基于功能表征对材料结构信息进行预测。此类预测可以通过定义和建立来实现，所述定义包括将材料的表面表示为晶胞的集合、基于一个或更多个材料输入性质确定可能的晶胞的池、以及计算池内的晶胞的功能特性，所述建立包括从池中确定出用以表示材料的潜在表面结构的晶胞的组合，并根据组合中各个晶胞的先前计算出的功能特性来计算材料的对应的累积功能特性、以及对所计算的累积功能特性是否与关于材料的相同功能特性的至少一个实验测量结果相匹配进行验证。迭代可以提供帮助。
主权项：1.一种基于功能表征对材料结构信息进行预测的方法，所述方法包括：a将材料的表面表示为晶胞的集合；b基于一个或更多个材料输入性质确定可能晶胞的池；c计算所述池内的晶胞的功能特性；d从所述池中确定出用以表示所述材料的潜在表面结构的晶胞的组合，并根据所述组合中各个晶胞的先前计算出的功能特性来计算所述材料的对应的累积功能特性；f对所计算的累积功能特性是否与关于所述材料的相同功能性质的至少一个实验测量结果相匹配进行验证；关于至少一种其他材料的材料表面重复步骤a-f，以生成包含每种经过验证的材料的累积功能特性的数据集，所述数据集被配置为训练全局机器学习算法，用于基于又一种材料的一种或更多种材料输入性质来预测所述又一种材料的晶胞的表面构型。
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