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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

224

 

Statistiques par typologie

 

Connaitre la politique de mon éditeur

 

Mots clés

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