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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

78

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

236

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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