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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

264

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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