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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

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