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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Alexis Delaforge, Jérôme Azé, Sandra Bringay, Caroline Mollevi, Arnaud Sallaberry, et al.. EBBE-Text: Explaining Neural Networks by Exploring Text Classification Decision Boundaries. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2023, 29 (10), pp.4154-4171. ⟨10.1109/TVCG.2022.3184247⟩. ⟨lirmm-03738598⟩
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Christophe Botella, Benjamin Deneu, Diego Marcos, Maximilien Servajean, Théo Larcher, et al.. Overview of GeoLifeCLEF 2023: Species Composition Prediction with High Spatial Resolution at Continental Scale Using Remote Sensing. CLEF 2023 - Working Notes of the Conference and Labs of the Evaluation Forum, Sep 2023, Thessalokini, Greece. pp.1954-1971. ⟨hal-04322255⟩
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Pierre Bonnet, Antoine Affouard, Jean-Christophe Lombardo, Mathias Chouet, Hugo Gresse, et al.. Synergizing Digital, Biological, and Participatory Sciences for Global Plant Species Identification: Enabling access to a worldwide identification service. Biodiversity Information Science and Standards, 2023, 7, pp.e112545. ⟨10.3897/biss.7.112545⟩. ⟨hal-04430929⟩
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