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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

72

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

225

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

GLM specification Machine learning Environmental data S-adicity Explainability Suicide Text categorization Controversy detection Branch vertices constraint Benchmark Evaluation Algorithme EM Factor complexity NDM-1 inhibitors Intelligence artificielle Generalized linear model Branching pattern Emotion analysis Graph neural networks APIA Visualization Natural language processing Médias sociaux Emotion classification JFSMA Attention-based graph embedding Fouille de données Cancer du sein SCGLR Generalised Linear Mixed Model Sequential patterns Neural networks Fisheye Base de données intégrée Interpretability Citizen science S-adic conjecture Artificial intelligence Multiresolution Visualization Trajectoires de patients LifeCLEF IC Algorithms Morphisms Aggregation Graph theory Polarity detection Hydro-écologie Médecine Visual analytics Morphism Hierarchical graph representation learning Apprentissage supervisé Combinatorics on Words Hydro-ecology Social networks Biennial bearing Homomorphism Multivariate GLMM Malus domestica Factorization Visualisation Fouille de textes Données multi-sources Données textuelles Spanning tree Generalizations of Sturmian words Analyse de sentiments Approximation Infinite words Classification Social media Animal epidemiology Hierarchically-structured categorical variable Opinion mining Vocabulaire patient Partition tree Linear complexity NLP Data mining Sturmian words Data Mining Extraction d’information Species distribution Clustering Text mining Biodiversity Autoregressive random effect Breast cancer EM algorithm Quasiperiodicity Deep learning Sentiment analysis Analyse d’opinions Fouille de texte Growth pattern Motifs séquentiels Combinatorics on words Layout adjustment Graph drawing