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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

 

Connaitre la politique de mon éditeur

 

Mots clés

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