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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

260

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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