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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

264

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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