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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

73

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

228

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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