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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

75

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

258

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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