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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

76

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

265

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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