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

77

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

273

 

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Mots clés

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