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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

264

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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