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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

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