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

269

 

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Mots clés

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