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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

72

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

224

 

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