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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

75

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

229

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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