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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

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