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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

224

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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