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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

 

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Mots clés

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