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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

74

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

229

 

Statistiques par typologie

 

Connaitre la politique de mon éditeur

 

Mots clés

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