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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

77

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

255

 

Statistiques par typologie

 

Connaitre la politique de mon éditeur

 

Mots clés

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