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Antoine Lesage-LandryDépartement de génie électrique
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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Antoine Lesage-Landry. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Ben Yahia, O., Garroussi, Z., Sanso, B., Frigon, J.-F., Martel, S., Lesage-Landry, A., & Karabulut Kurt, G. (2024). A scalable architecture for future regenerative satellite payloads. (Rapport technique n° G-2024-40). Lien externe
Ben Yahia, O., Garroussi, Z., Sanso, B., Frigon, J.-F., Martel, S., Lesage-Landry, A., & Karabulut Kurt, G. (2024). A Scalable Architecture for Future Regenerative Satellite Payloads. IEEE Wireless Communications Letters, 1-1. Lien externe
Ben Yahia, O., Garroussi, Z., Bélanger, O., Sanso, B., Frigon, J.-F., Martel, S., Lesage-Landry, A., & Karabulut Kurt, G. (2024). Evolution of High-Throughput Satellite Systems: A Vision of Programmable Regenerative Payload. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 3450292 (34 pages). Lien externe
Bélanger, O., Ben Yahia, O., Martel, S., Lesage-Landry, A., & Karabulut Kurt, G. (mars 2024). Quality of Service-Constrained Online Routing in High Throughput Satellites [Communication écrite]. 2024 IEEE Aerospace Conference, Big Sky, MT, USA (9 pages). Lien externe
Ben Yahia, O., Garroussi, Z., Bélanger, O., Sanso, B., Frigon, J.-F., Martel, S., Lesage-Landry, A., & Karabulut Kurt, G. (2023). Evolution of high throughput satellite systems: Vision, requirements, and key technologies. (Rapport technique n° G-2023-44). Lien externe
Daoust, O., Nayir, H., Azam, I., Lesage-Landry, A., & Karabulut Kurt, G. (juin 2024). Tensor-Based Space Debris Detection for Satellite Mega-constellations [Communication écrite]. 2024 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops 2024), Denver, CO, USA. Lien externe
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Kim, J., Mahseredjian, J., Karaagac, U., Lesage-Landry, A., Grilo, A. P., & Kim, C.-H. (novembre 2024). State-Space Models for Control Interaction Analysis of DFIG and FSC Wind Parks [Communication écrite]. 50th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON 2024), Chicago, IL, USA. Publié dans IECON 2024 - 50th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. Lien externe
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Li, F., Kocar, I., & Lesage-Landry, A. (2023). Mitigating equipment overloads due to electric vehicle charging using customer incentives. (Rapport technique n° G-2023-01). Lien externe
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Li, F., Kocar, I., & Lesage-Landry, A. (juillet 2023). Mitigating Equipment Overloads due to Electric Vehicle Charging Using Customer Incentives [Communication écrite]. IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM 2023), Orlando, FL, USA (5 pages). Lien externe
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Lupien, J.-L., & Lesage-Landry, A. (2022). Online Newton's method with linear time-varying equality constraints. (Rapport technique n° G-2022-49). Lien externe
Lesage-Landry, A., Pellerin, F., Taylor, J. A., & Callaway, D. (2022). Optimally scheduling public safety power shutoffs. (Rapport technique n° G-2022-09). Lien externe
Li, F., Kocar, I., & Lesage-Landry, A. (2022). Rapid method for impact analysis of grid-edge technologies on power distribution networks. (Rapport technique n° 2022-45). Lien externe
Lesage-Landry, A., & Callaway, D. S. (2022). Approximated multi-agent fitted Q iteration. (Rapport technique n° G-2022-02). Lien externe
Lesage-Landry, A., & Callaway, D. S. (2022). Batch reinforcement learning for network-safe demand response in unknown electric grids. (Rapport technique n° G-2021-55). Lien externe
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Lesage-Landry, A., Taylor, J. A., & Shames, I. (2021). Second-order online nonconvex optimization. IEEE Transactions on Automatic Control, 66(10), 4866-4872. Lien externe
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Mai, V., Maisonneuve, P., Zhang, T., Nekoei, H., Paull, L., & Lesage-Landry, A. (2023). Multi-agent reinforcement learning for fast-timescale demand response of residential loads. Machine Learning with Applications, 32 pages. Lien externe
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Mohamed, A., Lesage-Landry, A., & Taylor, J. A. (octobre 2017). Dispatching thermostatically controlled loads for frequency regulation using adversarial multi-armed bandits [Communication écrite]. IEEE Electrical Power and Energy Conference (EPEC 2017), Saskatoon, Sk (6 pages). Lien externe
Ouellette, O., Lesage-Landry, A., Scheffel, B., Hoogland, S., García de Arquer, F. P., & Sargent, E. H. (2020). Spatial collection in colloidal quantum dot solar cells. Advanced Functional Materials, 30(1), 1908200 (7 pages). Lien externe
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