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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

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