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