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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

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