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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

73

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

228

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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