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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

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