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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

259

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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