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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

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