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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

78

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

236

 

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Mots clés

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