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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 {}. 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.
Capone, A., Malandra, F., & Sanso, B. (2012). Energy Savings in Wireless Mesh Networks in a Time-Variable Context. Mobile Networks & Applications, 17(2), 298-311. Lien externe
Malandra, F., Mellah, H., Firouzabadi, A. D., Wetté, C., & Sanso, B. (2023). A Layered and Grid-Based Methodology to Characterize and Simulate IoT Traffic on Advanced Cellular Networks. IEEE Internet of Things Magazine, 6(1), 134-140. Lien externe
Manzanilla Salazar, O. G., Mellah, H., Malandra, F., & Sanso, B. (septembre 2021). An algorithm for threading assignment in large-scale wireless network mobile simulations [Communication écrite]. 25th IEEE/ACM International Symposium on Distributed Simulation and Real Time Application (DS-RT 2021), Valencia, Spain (10 pages). Lien externe
Manzanilla Salazar, O. G., Malandra, F., Mellah, H., Wetté, C., & Sanso, B. (2020). A machine learning framework for sleeping cell detection in a smart-city IoT telecommunications infrastructure. IEEE Access, 8, 61213-61225. Disponible
Manzanilla Salazar, O. G., Malandra, F., Mellah, H., Wetté, C., & Sanso, B. (2020). A machine learning framework for sleeping cell detection in a smart-city IoT telecommunications infrastructure. (Rapport technique n° G-2019-70). Lien externe
Malandra, F., Kizilkale, A. C., Sirois, F., Sanso, B., Anjos, M. F., Bernier, M., Gendreau, M., & Malhamé, R. P. (2020). Smart distributed energy storage controller (smartDESC). (Rapport technique n° G-2020-15). Lien externe
Malandra, F., Kizilkale, A. C., Sirois, F., Sanso, B., Anjos, M. F., Bernier, M., Gendreau, M., & Malhamé, R. P. (2020). Smart Distributed Energy Storage Controller (smartDESC). Energy, 210, 10 pages. Lien externe
Manzanilla Salazar, O. G., Malandra, F., & Sanso, B. (mars 2019). eNodeB Failure Detection from Aggregated Performance KPIs in Smart-city LTE Infrastructures [Communication écrite]. 15th International Conference on the Design of Reliable Communication Networks (DRCN 2019), Coimbra, Portugal. Lien externe
Malandra, F., Pourramezan, R., Karimi, H., & Sanso, B. (2018). Impact of PMU and smart meter applications on the performance of LTE-based smart city communications. (Rapport technique n° G-2018-93). Lien externe
Manzanilla Salazar, O. G., Malandra, F., & Sanso, B. (2018). eNodeB failure detection from aggregated performance KPIs in smart-city LTE infrastructures. (Rapport technique n° G-2018-79). Lien externe
Malandra, F., Chiquette, L. O., Lafontaine-Bédard, L.-P., & Sanso, B. (2018). Traffic characterization and LTE performance analysis for M2M communications in smart cities. (Rapport technique n° G-2017-110). Lien externe
Malandra, F., Pourramezan, R., Karimi, H., & Sanso, B. (septembre 2018). Impact of PMU and smart meter applications on the performance of LTE-based smart city communications [Communication écrite]. IEEE 29th Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), Bologna, Italy (6 pages). Lien externe
Malandra, F., & Sanso, B. (2018). A Markov-Modulated End-to-End Delay Analysis of Large-Scale RF Mesh Networks With Time-Slotted ALOHA and FHSS for Smart Grid Applications. IEEE Transactions on Wireless Communications, 17(11), 7116-7127. Lien externe
Malandra, F., & Sanso, B. (2018). Performance evaluation of large-scale RF-mesh networks in a smart city context. Mobile Networks and Applications, 23(4), 912-920. Lien externe
Malandra, F., Chiquette, L. O., Lafontaine-Bédard, L.-P., & Sanso, B. (2018). Traffic characterization and LTE performance analysis for M2M communications in smart cities. Pervasive and Mobile Computing, 48, 59-68. Lien externe
Malandra, F., Potvin, P., Rochefort, S., & Sanso, B. (octobre 2017). A case study for M2M traffic characterization in a smart city environment [Communication écrite]. 1st International Conference on Internet of Things and Machine Learning (IML 2017), Liverpool, UK (9 pages). Lien externe
Malandra, F., & Sanso, B. (octobre 2017). Performance analysis of large scale RF-mesh networks for smart cities and IoT [Communication écrite]. IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm 2017), Dresden, Germany. Lien externe
Malandra, F., & Sanso, B. (2017). A simulation framework for network performance evaluation of large-scale RF-mesh AMIs. Simulation Modelling Practice and Theory, 75, 165-181. Lien externe
Malandra, F., & Sanso, B. (juillet 2017). A Simulation Tool for the Performance Evaluation of Large-scale RF-Mesh Networks for Smart Grid and IoT Applications [Communication écrite]. 1st EAI International Conference on Smart Grid Assisted Internet of Things (SGIOT 2017), Sault Ste. Marie, ON, Canada (10 pages). Lien externe
Malandra, F. (2016). A Framework for the Performance Analysis and Simulation of RF-Mesh Advanced Metering Infrastructures for Smart Grid Applications [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Malandra, F., & Sanso, B. (2016). A Java-based simulation tool for the performance analysis of large-scale wireless mesh networks. (Rapport technique n° G-2016-31). Lien externe
Malandra, F., & Sanso, B. (2016). Visual PeRF-Mesh: A comprehensive geographical tool for large scale RF-mesh AMI planning and performance evaluation. (Rapport technique n° G-2016-30). Lien externe
Malandra, F., & Sanso, B. (2016). A simulation framework for network performance evaluation of large-scale RF-mesh AMIs. (Rapport technique n° G-2016-19). Lien externe
Malandra, F., & Sanso, B. (2015). PeRF-Mesh: A performance analysis tool for large scale RF-mesh-based smart meter networks with FHSS. (Rapport technique n° G-2015-118). Lien externe
Malandra, F., & Sanso, B. (2015). Analytical performance analysis of a large-scale RF-mesh smart meter communication system. (Rapport technique n° G-2015-46). Lien externe
Malandra, F., & Sanso, B. (février 2015). Analytical performance analysis of a large-scale RF-mesh smart meter communication system [Communication écrite]. IEEE Power and Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT 2015), Washington, DC, United states. Lien externe
Malandra, F., & Sanso, B. (novembre 2015). PeRF-Mesh: A performance analysis tool for large scale RF-mesh-based smart meter networks with FHSS [Communication écrite]. IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm 2015), Miami, FL. Lien externe
Seyedi, Y., Karimi, H., Malandra, F., Sanso, B., & Mahseredjian, J. (2020). Coordinated Control of Distributed Energy Resources Using Features of Voltage Disturbances. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(6), 3895-3904. Lien externe
