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

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