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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

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