Bienvenue sur la collection HAL du groupe de recherche AMIS

Le groupe de recherche AMIS comprend un ensemble de chercheurs de l'Université de Montpellier 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

76

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

273

 

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Mots clés

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