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

76

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

272

 

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Mots clés

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