Bienvenue sur la collection HAL du groupe de recherche AMIS

Le groupe de recherche AMIS comprend un ensemble de chercheurs de l'Université de Montpellier 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

76

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

272

 

Statistiques par typologie

 

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Mots clés

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