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