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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

229

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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