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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

231

 

Statistiques par typologie

 

Connaitre la politique de mon éditeur

 

Mots clés

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