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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

227

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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