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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

77

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

256

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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