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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

 

Connaitre la politique de mon éditeur

 

Mots clés

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