Victor Parque 研究室
主宰者：Victor Parque
広島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
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研究成果（60 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/imcom69009.2026.11360896
- DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.70628
- DOI: https://doi.org/10.1109/imcom69009.2026.11360878
- DOI: https://doi.org/10.1109/candarw68385.2025.00034
- DOI: https://doi.org/10.1109/candar68384.2025.00031
- DOI: https://doi.org/10.1080/17445760.2025.2579546
- DOI: https://doi.org/10.3390/app152111676
- DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.70328
- DOI: https://doi.org/10.3390/app15168847
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmrb.2025.3583145
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cec65147.2025.11043013
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3054595
- DOI: https://doi.org/10.3390/app15094779
- [2025] Efficient GPU Implementation of the McMurchie–Davidson Method for Shell-Based ERI ComputationsDOI: https://doi.org/10.3390/app15052572
- DOI: https://doi.org/10.18196/jrc.v6i1.23953
- DOI: https://doi.org/10.2478/joeb-2025-0004
- [2025] Development of a low-cost microfluidic chip for hyaluronidase-free oocyte denudation in mammalsDOI: https://doi.org/10.1016/j.biotno.2025.03.001
- DOI: https://doi.org/10.1109/ipdpsw66978.2025.00093
- DOI: https://doi.org/10.1109/candarw68385.2025.00023
- DOI: https://doi.org/10.1109/candar64496.2024.00034
- DOI: https://doi.org/10.1109/candar64496.2024.00019
- [2024] A Soft e-Textile Sensor for Enhanced Deep Learning-based Shape Sensing of Soft Continuum RobotsDOI: https://doi.org/10.1109/codit62066.2024.10708120
- DOI: https://doi.org/10.1109/irc59093.2023.00062
- [2023] Design and Characterization of an e-Textile Sensor for Shape Sensing of Soft Continuum RobotsDOI: https://doi.org/10.23919/sice59929.2023.10354216
- DOI: https://doi.org/10.23919/sice59929.2023.10354180
- DOI: https://doi.org/10.23919/sice59929.2023.10354131
- DOI: https://doi.org/10.23919/sice59929.2023.10354226
- DOI: https://doi.org/10.1109/ro-man57019.2023.10309595
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12206-022-0943-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107289
- DOI: https://doi.org/10.1115/detc2022-90305
- DOI: https://doi.org/10.1115/detc2022-90145
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9892651
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec55065.2022.9870344
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- DOI: https://doi.org/10.1109/aim52237.2022.9863245
- DOI: https://doi.org/10.21125/inted.2022.0143
- DOI: https://doi.org/10.1109/irc55401.2022.00074
- DOI: https://doi.org/10.1109/aivr56993.2022.00040
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asr.2020.12.036
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3136779
- DOI: https://doi.org/10.1109/imcom51814.2021.9377349
- DOI: https://doi.org/10.1109/case49439.2021.9551561
- DOI: https://doi.org/10.1145/3449726.3463226
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- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.2p2-c01
- [2021] Learning Motion Planning Functions using a Linear Transition in the C-space: Networks and KernelsDOI: https://doi.org/10.1109/compsac51774.2021.00229
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec45853.2021.9504889
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec45853.2021.9504971
- DOI: https://doi.org/10.23919/icep51988.2021.9451973
- DOI: https://doi.org/10.23919/icep51988.2021.9451967
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