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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

74

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

229

 

Statistiques par typologie

 

Connaitre la politique de mon éditeur

 

Mots clés

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