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