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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

75

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

264

 

Statistiques par typologie

 

Connaitre la politique de mon éditeur

 

Mots clés

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