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国防科大与厦门大学团队发布 ValQID 论文提升 Web 设备识别

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AI 综述

国防科技大学与厦门大学团队（Yifan Yang 等）在 arXiv 发布 ValQID 论文，提出用关系图整合分散的设备身份线索，并权衡语义查询组的预期收益与执行成本，自适应分配计算来识别 Web 接口背后设备的厂商和类型。论文称，在真实 Web 响应数据上，ValQID 联合 macro-F1 较最先进方法最高提升 47.1%，低频厂商 macro-F1 最高提升 82.1%；其配套的 DSEJEV 方法使语义处理最高加速 8.58 倍。

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最新进展11月3日 17:36

ValQID：学习语义查询组的净价值以实现 Web 设备识别

报道时间线

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11月3日

17:36
arXiv · cs.AI
ValQID：学习语义查询组的净价值以实现 Web 设备识别
国防科技大学与厦门大学团队提出 ValQID，用关系图整合分散的设备身份线索，通过权衡查询组的预期收益与执行成本，自适应分配计算来识别 Web 接口背后设备的厂商和类型。在真实 Web 响应数据上，ValQID 联合 macro-F1 较最先进方法最高提升 47.1%，低频厂商 macro-F1 最高提升 82.1%；其 DSEJEV 方法使语义处理最高加速 8.58 倍。

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