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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

73

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

228

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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