Patentics.com经过长期研制，成功开发世界独创美国专利大数据相关模型及大数据专利分析系统，简称美国大专利相关模型及大专利分析系统。

    美国专利大数据相关模型是由通过对845万(8,453,987)美国发明授权、申请专利文本(2013年10月10日公开文本止)通过复杂的机器学习（Machine Learning）挖掘的601万 (6,010,675)技术特征词及特征向量组成，简称美国大专利技术特征相关模型R_M，

    其中，

    R_M为有限集；

    Tc_i为技术特征表示字符串，用于离散化表示美国专利申请全文及全文中披露的技术特征；

    Vc_i为技术特征表示向量（超维空间），用于精确计算、定量表示美国专利申请全文及全文中披露的技术特征间相关关系；

    20131010US表示机器学习以2013年10月10日公开文本为截止。

    其中，

    601万技术特征向量是借助大数据处理能力，通过复杂机器学习，挖掘、提取出来的。

    随着更多美国专利申请的公开，新颖技术特征不断被机器学习发掘、掌握，6,010,675技术特征数上界将被不断扩充。

    具有610万组美国大专利技术特征相关模型的大数据专利分析系统，分析处理精度提升为现有专利分析精度的1/610万分之一。610万组美国大专利技术特征是845万美国专利申请文本的智能扩充，成为延伸每一篇美国专利申请文本的新型知识型传感器（knowledge sensor）。

    美国大专利技术特征相关模型是世界专利史上，第一次采用数学量化模型精确计算与表示与世界近50年发明创造史（1997-2013）！

    进一步，Patentics.com还将进一步开发基于880万日本专利申请全文（英文/日文）构建的日本专利英文大数据相关模型及大数据专利分析系统及日本专利日文大数据相关模型及大数据专利分析系统。