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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

227

 

Statistiques par typologie

 

Connaitre la politique de mon éditeur

 

Mots clés

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