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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

258

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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