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  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...).

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Actualités

Le Service commun de la documentation vous propose un cycle de 8 webinaires sur tout le mois de juin, pour vous initier aux enjeux et aux outils de la science ouverte, et ainsi vous aider à valoriser vos recherches et vos données. Ces présentations d'une durée d'1h environ, intégrant un temps d'échanges, s'adressent à tous chercheurs et doctorants intéressés par ces questions. Vous pouvez vous inscrire à un ou plusieurs webinaires, en fonction des thématiques qui vous intéressent. L'inscription est gratuite mais obligatoire, un lien de connexion vous sera envoyé quelques jours avant la date.

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Le Passeport pour la science ouverte est un guide conçu pour accompagner les doctorants à chaque étape de leur parcours de recherche, quel que soit leur champ disciplinaire. Il propose une série de bonnes pratiques et d’outils directement activables.

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Le site Sherpa/Romeo a fait peau neuve cet été et propose une nouvelle interface qui décline les politiques de libre accès des éditeurs, et non plus uniquement celles qui concernent l’auto-archivage. HAL a dû s’adapter pour n’afficher dans le formulaire de dépôt que les informations utiles à l’auto-archivage et être simples à appréhender par le déposant.

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Nombre de références

76

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

234

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

Biennial bearing IC Variables latentes Data mining Animal epidemiology Citizen science Breast cancer Opinion mining Data integration optimization Clustering Extraction d’information Médias sociaux Hydro-écologie Layout adjustment Formal Concept Analysis Emotion analysis Factor complexity Explainability Emotion classification Approximation Base de données intégrée Text mining Suicide Fisheye Generalized linear model Fouille de texte Trajectoires de patients Partition tree Médecine Visual analytics NLP S-adicity Factorization Apprentissage supervisé GLM specification LifeCLEF Polarity detection Information Visualization Analyse d’opinions Cancer du sein Biodiversity Benchmark Hierarchical graph representation learning Spanning tree Linear complexity Arabidopsis thaliana APIA Morphisms Hierarchically-structured categorical variable Supervised components Graph theory Algorithme EM Machine learning Intelligence artificielle Natural language processing Interpretability Generalizations of Sturmian words EM algorithm Growth pattern Generalised Linear Mixed Model Data Mining Visualisation Environmental data Artificial intelligence Sequential patterns Text categorization Sturmian words Branching pattern Vocabulaire patient SCGLR Quasiperiodicity Homomorphism Visualization Graph drawing Attention-based graph embedding Données textuelles Infinite words Deep learning JFSMA Données multi-sources Species distribution S-adic conjecture Analyse de sentiments Autoregressive random effect Branch vertices constraint Classification Combinatorics on Words Sentiment analysis Malus domestica Fouille de données Aggregation Social media Controversy detection Social networks Combinatorics on words Graph neural networks Fouille de textes Algorithms Evaluation Hydro-ecology