Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- start [2016/07/22 07:18] – philippereneviergonin
+++ start [2016/10/21 06:32] – philippereneviergonin
@@ Line 1: / Line 1: @@
-====== Equipe SPARKS  ======
+====== SPARKS TEAM  ======
+SPARKS is an acronym for **S**calable and **P**ervasive softw**AR**e and **K**nowledge **S**ystems
-L'équipe SPARKS (Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems) est une structure de recherche interne au laboratoire [[http://www.i3S.unice.fr|Informatique, Signal et Systèmes de Sophia Antipolis]] (I3S), UMR 7271 entre le [[http://www.cnrs.fr|CNRS]] et l'[[http://www.unice.fr|Université Nice Sophia Antipolis]]. Le nom précédent de l'équipe SPARKS était l'équipe (ou pôle) GLC.
+**Head** : Andrea G. B. Tettamanzi deputised by Johan Montagnat
+The team investigates the organization, the representation, and the distributed processing of knowledge, as well as its extraction from data and its semantic formalization. A particular attention is dedicated, on the one hand, to large-scale architectures and massive data and, on the other hand, to the design of human- and knowledge-centered, evolutionary and adaptive software systems.
+The team’s scientific objectives are therefore naturally structured around three main research themes:
+   * knowledge extraction and learning focusing on the development and application of data mining, machine learning, knowledge discovery methods, the automatic construction of ontologies and automatic knowledge-base enrichment;
+   * formalizing and reasoning with users and models studying the different types of knowledge-based interactions, like interactions with and between users and reasoning with knowledge graphs; topics thus include (graph-based) knowledge representation, reasoning, cognitive agents, information integration and fusion, user modeling, ambient intelligence, on-line communities and social networks;
+   * scalable software systems focusing on models of distributed computation, scalability, dynamic adaptation and composition of evolutionary software systems.
-L'équipe SPARKS recouvre en particulier les aspects liés à :
+The keywords that best describe the areas of interest of the team’s members and their field of activity are the following (sorted by order of importance):
+   * Software Engineering;
+   * Knowledge Representation and Management
+   * Semantic Web;
+   * Human-Computer Interaction;
+   * Artificial Intelligence;
+   * Ambient Intelligence;
+   * Data Mining;
+   * Reasoning;
+   * Natural Language Processing;
+   * Big Data;
+   * Machine Learning.
+   * Information Systems;
+   * Computer-Based Environments for Human Learning;
+   * Algorithms;
+   * Large-Scale Infrastructures;
+   * Multi-Agent Systems;
+   * Distributed Systems.
-    * la maîtrise de la complexité logicielle,
-    * la dynamicité et l’adaptabilité, en particulier en fonction de l’évolution du contexte d’exécution,
-    * la globalisation des calculs et leur déploiement sur des infrastructures distribuées,
-    * la description sémantique des processus et des données,
-    * la construction et l’utilisation des bases de connaissances.
-{{ :public:seminars_manifestations:poleday2012b-helene-04.jpg?400 |}}
+The SPARKS tream includes a "common project-team" between I3S and INRIA : [[http://wimmics.inria.fr/|wimmics: web-instrumented man-machine interactions, communities and semantics]]
-Responsables :
+/* [[:presentation|More information...]]
+*/
-    * Responsable de l'équipe : Andrea G. B. Tettamanzi <Andrea.Tettamanzi@unice.fr>
+ {{ :public:seminars_manifestations:poleday2012b-helene-04.jpg?400 |}}
-    * Suppléant: Johan Montagnat <johan@i3s.unice.fr>
-Il est constitué de trois thèmes :
-    * Knowledge Extraction and Learning : développer des méthodes et algorithmes basés sur l'apprentissage automatique (//machine learning//), la fouille de données (//data mining//), l'intelligence artificielle (//artificial intelligence//) pour extraire des données de nouvelles et utiles informations et connaissances.
-    * FOrmalizing and Reasoning with Users and Models : comprendre les données (1) en proposant des approches pluridisciplinaires d'analyse et de modélisation multi-critères des systèmes d'information, des communautrés d'utilisateurs et de leurs interactions et (2) en raisonnant sur ces modèles en utilisant les approches orientées graphes du //Semantic Web// pour proposer de nouveaux outils d'analyse et pour créer de nouvelles fonctionnalités et une meilleure gestion.
-    * Scalable Software Systems : adapter et composer les systèmes, les données et les flux de travaux (//workflow//) à différentes échelles, de la boucle locale à la distribution massive.
-[[:presentation|Pour en savoir plus...]]
 ----