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philippereneviergonin
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philippereneviergonin
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-====== ​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 GBTettamanzi deputised by Johan Montagnata
  
 +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 : 
  
-    ​Responsable de l'​équipe ​Andrea GBTettamanzi <Andrea.Tettamanzi@unice.fr>​ +/[[:presentation|More information...]]  
-    SuppléantJohan Montagnat <​johan@i3s.unice.fr>+*
 + 
 + ​{{ ​:public:​seminars_manifestations:​poleday2012b-helene-04.jpg?400 |}} 
  
-Elle est constituée 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...]] ​ 
  
  
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  • by jaillet