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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

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