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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

 

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Mots clés

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