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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

234

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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