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

269

 

Statistiques par typologie

 

Connaitre la politique de mon éditeur

 

Mots clés

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