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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

 

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Mots clés

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