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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

225

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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