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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

76

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

234

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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