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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

77

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

256

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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