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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

 

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Mots clés

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