Bienvenue sur la collection HAL du groupe de recherche AMIS
Le groupe de recherche AMIS comprend un ensemble de chercheurs de l'Université Paul Valéry principalement spécialisés dans les différents domaines de la science des données. Composé de membres issus des mathématiques, de la statistique et de l'informatique, il a pour objectif d'étudier et de proposer des modèles, des algorithmes et des visualisations permettant d'extraire des connaissances d'ensembles de données hétérogènes (spatiales, géographiques, séquentielles, temporelles, textuelles, images, vidéos...) et nombreuses (big data). Les domaines d'application des travaux du groupe sont variés, ils concernent aussi bien les sciences humaines et sociales (e.g. sciences du langage, géographie, histoire...) que les sciences de la nature (e.g. astrophysique, biologie, épidémiologie...).
Dernières Publications
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Laetitia Viau, Jérôme Azé, Fati Chen, Pierre Pompidor, Pascal Poncelet, et al.. Epid Data Explorer. 2024, ⟨swh:1:dir:c0fc91a35b1cc33ea2cbe53e08f025306121d762;origin=https://gite.lirmm.fr/advanse/EDE/epid-data-explorer.git;visit=swh:1:snp:75d1791c8d647d12f285d277a6f8746fa0de6bc6;anchor=swh:1:rev:5114d65e63b3ccdc4a37cf09b004a767d3f48364⟩. ⟨lirmm-04699239⟩
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Lola Musslin, Alexandre Bazin, Marianne Huchard, Pierre Martin, Pascal Poncelet, et al.. FCAvizIR: Exploring Relational Data Set’s Implications Using Metrics and Topics. CONCEPTS 2024 - 1st International Joint Conference on Conceptual Knowledge Structures, Universidad de Cádiz, Sep 2024, Cadiz, Spain. pp.132-148, ⟨10.1007/978-3-031-67868-4_10⟩. ⟨lirmm-04668541⟩
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Lukáš Picek, Christophe Botella, Maximilien Servajean, César Leblanc, Remi Palard, et al.. Overview of GeoLifeCLEF 2024: Species Composition Prediction with High Spatial Resolution at Continental Scale using Remote Sensing. CLEF 2024 Working Notes - 25th Conference and Labs of the Evaluation Forum, Sep 2024, Grenoble, France. pp.1966-1977. ⟨hal-04720817⟩
Collaboration par pays
Derniers dépôts
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Massimo Lodi, Audrey Poterie, Georgios Exarchakis, Camille Brien, Pierre Lafaye de Micheaux, et al.. Prediction of cesarean delivery in class III obese nulliparous women: an externally validated model using machine learning. Journal of Gynecology Obstetrics and Human Reproduction, 2023, 52 (7), pp.102624. ⟨10.1016/j.jogoh.2023.102624⟩. ⟨hal-04820076⟩
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Marianne Huchard, Pierre Martin, Emile Muller, Pascal Poncelet, Vincent Raveneau, et al.. RCAviz: Exploratory search in multi-relational datasets represented using relational concept analysis. International Journal of Approximate Reasoning, 2024, 166, pp.109123. ⟨10.1016/j.ijar.2024.109123⟩. ⟨hal-04421960⟩
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