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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

77

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

256

 

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Mots clés

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