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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

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