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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

227

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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