纳斯达克公司D·汉密尔顿获国家专利权
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龙图腾网获悉纳斯达克公司申请的专利从异构源生成数据集用于机器学习的系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112243509B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201980036167.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权从异构源生成数据集用于机器学习的系统和方法是由D·汉密尔顿;M·欧鲁尔克;X·林;H·郑;W·达格;T·莫罗尚设计研发完成，并于2019-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本从异构源生成数据集用于机器学习的系统和方法在说明书摘要公布了：提供了计算机系统，其被编程为从大量特征中选择特征集。基于从机器学习过程返回的元梯度信息来选择集合的特征，该机器学习过程已经在较早的所选特征集上执行。该过程可以迭代，直到所选特征集收敛或以其他方式满足或超过给定的阈值。
本发明授权从异构源生成数据集用于机器学习的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种计算机系统，包括： 非暂时性存储介质，被配置为存储多个数据集，每个数据集包括多个特征； 包括至少一个硬件处理器的处理系统，处理系统被配置为： a从多个数据集选择包括多个特征的特征集； b使用特征集的多个特征的数据值训练模型，其中多个特征中的每一个具有被选择用于所选特征集的概率值； c基于经训练的模型计算特征集中的每个特征的元梯度数据，其中元梯度数据表示目标函数对特征集内的特征的敏感度以及总体特征集体集合的拟合度； d基于所计算的元梯度数据来调整多个特征中的至少一个特征的概率值； e通过将所计算的元梯度数据考虑在内进行改变，以选择多个数据集的特征当中的哪些特征被包括在特征集中；以及 至少重复b-e，直到针对特征集满足收敛标准。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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