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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

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