Lauritz Gerlach (19 results)

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  • Language: English

    Published by De Gruyter, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

    Seller: Big River Books, Powder Springs, GA, U.S.A.Big River Books

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  • Language: English

    Published by De Gruyter, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

    Seller: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, United KingdomPBShop.store UK

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  • Language: English

    Published by De Gruyter, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

    Seller: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices

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  • Language: English

    Published by De Gruyter, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

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  • Language: English

    Published by De Gruyter, 2026

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    • Hardcover

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  • Language: English

    Published by De Gruyter, DE, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

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    Hardback. Condition: New. Daten sind eine zentrale Ressource des 21. Jahrhunderts. Daten dienen individuellen, kollektiven und Gemeinwohlzwecken. Daten und Datenökosysteme prägen die Wettbewerbsfähigkeit von kommerziellen, nicht-kommerziellen und staatlichen Akteuren gleichermaßen. Die Kalibrierung der Nutzung und Nutzungsszenarien von Daten ist eine eminente Frage für (Selbst-)Regulierer - auf dem nationalen, supranationalen und internationalen Level. Globale, vergleichende und interdisziplinäre Perspektiven sind notwendig, um eine adäquate Balance zwischen datenbezogener Kooperation und datenbezogenem Wettbewerb zu erzielen. Diese Perspektiven reichen weit über das Datenschutzrecht hinaus und umfassen unter anderem das Daten(wirtschafts)recht, das Open Data-Recht, das Geheimnisschutzrecht und das Immaterialgüterrecht. Vor diesem Hintergrund widmet sich die Reihe zentralen Fragestellungen des Internationalen und Vergleichenden Datenrechts sowie der Datenpolitik. Die Reihe umfasst Studien und Monographien sowie Tagungs- und Sammelbände.

  • Language: English

    Published by De Gruyter, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

    Seller: GreatBookPricesUK, Woodford Green, United KingdomGreatBookPricesUK

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  • Language: English

    Published by Walter De Gruyter Feb 2026, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

    Seller: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, GermanyRheinberg-Buch Andreas Meier eK

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    Buch. Condition: Neu. Neuware -The author explores the nature of data anonymization under the GDPR, with a particular focus on means of differential privacy. First, he examines the requirement of 'identified or identifiable' in Art. 4 GDPR. Building on this foundation, he describes and evaluates different methods for the anonymization of structured and unstructured data, especially text data. The author describes the role of machine learning and artificial intelligence with regard to anonymizing unstructured data and elaborates on the data protection implications of training and using AI/ML models (including federated learning setups) for this purpose.; Daten sind eine zentrale Ressource des 21. Jahrhunderts. Daten dienen individuellen, kollektiven und Gemeinwohlzwecken. Daten und Datenökosysteme prägen die Wettbewerbsfähigkeit von kommerziellen, nicht-kommerziellen und staatlichen Akteuren gleichermaßen. Die Kalibrierung der Nutzung und Nutzungsszenarien von Daten ist eine eminente Frage für (Selbst-)Regulierer - auf dem nationalen, supranationalen und internationalen Level. Globale, vergleichende und interdisziplinäre Perspektiven sind notwendig, um eine adäquate Balance zwischen datenbezogener Kooperation und datenbezogenem Wettbewerb zu erzielen. Diese Perspektiven reichen weit über das Datenschutzrecht hinaus und umfassen unter anderem das Daten(wirtschafts)recht, das Open Data-Recht, das Geheimnisschutzrecht und das Immaterialgüterrecht. Vor diesem Hintergrund widmet sich die Reihe zentralen Fragestellungen des Internationalen und Vergleichenden Datenrechts sowie der Datenpolitik. Die Reihe umfasst Studien und Monographien sowie Tagungs- und Sammelbände. 264 pp. Englisch.

  • Language: English

    Published by Walter De Gruyter Feb 2026, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

    Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermanyBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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    Buch. Condition: Neu. Neuware -The author explores the nature of data anonymization under the GDPR, with a particular focus on means of differential privacy. First, he examines the requirement of 'identified or identifiable' in Art. 4 GDPR. Building on this foundation, he describes and evaluates different methods for the anonymization of structured and unstructured data, especially text data. The author describes the role of machine learning and artificial intelligence with regard to anonymizing unstructured data and elaborates on the data protection implications of training and using AI/ML models (including federated learning setups) for this purpose.; Daten sind eine zentrale Ressource des 21. Jahrhunderts. Daten dienen individuellen, kollektiven und Gemeinwohlzwecken. Daten und Datenökosysteme prägen die Wettbewerbsfähigkeit von kommerziellen, nicht-kommerziellen und staatlichen Akteuren gleichermaßen. Die Kalibrierung der Nutzung und Nutzungsszenarien von Daten ist eine eminente Frage für (Selbst-)Regulierer - auf dem nationalen, supranationalen und internationalen Level. Globale, vergleichende und interdisziplinäre Perspektiven sind notwendig, um eine adäquate Balance zwischen datenbezogener Kooperation und datenbezogenem Wettbewerb zu erzielen. Diese Perspektiven reichen weit über das Datenschutzrecht hinaus und umfassen unter anderem das Daten(wirtschafts)recht, das Open Data-Recht, das Geheimnisschutzrecht und das Immaterialgüterrecht. Vor diesem Hintergrund widmet sich die Reihe zentralen Fragestellungen des Internationalen und Vergleichenden Datenrechts sowie der Datenpolitik. Die Reihe umfasst Studien und Monographien sowie Tagungs- und Sammelbände. 264 pp. Englisch.

  • Language: English

    Published by Walter De Gruyter Feb 2026, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

    Seller: Wegmann1855, Zwiesel, GermanyWegmann1855

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    Buch. Condition: Neu. Neuware -The author explores the nature of data anonymization under the GDPR, with a particular focus on means of differential privacy. First, he examines the requirement of 'identified or identifiable' in Art. 4 GDPR. Building on this foundation, he describes and evaluates different methods for the anonymization of structured and unstructured data, especially text data. The author describes the role of machine learning and artificial intelligence with regard to anonymizing unstructured data and elaborates on the data protection implications of training and using AI/ML models (including federated learning setups) for this purpose.

  • Language: English

    Published by De Gruyter, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

    Seller: Majestic Books, Hounslow, United KingdomMajestic Books

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  • Language: English

    Published by De Gruyter, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

    Seller: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle

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  • Language: English

    Published by De Gruyter, 2025

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

    Seller: Revaluation Books, Exeter, United KingdomRevaluation Books

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    Hardcover. Condition: Brand New. 280 pages. 6.14x0.69x9.21 inches. In Stock.

  • Language: English

    Published by De Gruyter, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

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    Condition: New. Daten sind eine zentrale Ressource des 21. Jahrhunderts. Daten dienen individuellen, kollektiven und Gemeinwohlzwecken. Daten und Datenoekosysteme praegen die Wettbewerbsfaehigkeit von kommerziellen, nicht-kommerziellen und staatlichen Akteuren gleichermasse.

  • Language: English

    Published by De Gruyter, DE, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

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    Hardback. Condition: New. Daten sind eine zentrale Ressource des 21. Jahrhunderts. Daten dienen individuellen, kollektiven und Gemeinwohlzwecken. Daten und Datenökosysteme prägen die Wettbewerbsfähigkeit von kommerziellen, nicht-kommerziellen und staatlichen Akteuren gleichermaßen. Die Kalibrierung der Nutzung und Nutzungsszenarien von Daten ist eine eminente Frage für (Selbst-)Regulierer - auf dem nationalen, supranationalen und internationalen Level. Globale, vergleichende und interdisziplinäre Perspektiven sind notwendig, um eine adäquate Balance zwischen datenbezogener Kooperation und datenbezogenem Wettbewerb zu erzielen. Diese Perspektiven reichen weit über das Datenschutzrecht hinaus und umfassen unter anderem das Daten(wirtschafts)recht, das Open Data-Recht, das Geheimnisschutzrecht und das Immaterialgüterrecht. Vor diesem Hintergrund widmet sich die Reihe zentralen Fragestellungen des Internationalen und Vergleichenden Datenrechts sowie der Datenpolitik. Die Reihe umfasst Studien und Monographien sowie Tagungs- und Sammelbände.

  • Language: English

    Published by Walter de Gruyter, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

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    Buch. Condition: Neu. Anonymization and Identifiability | Enhancing Data Protection Through Differential Privacy and Artificial Intelligence | Lauritz Gerlach | Buch | Global and Comparative Data Law | XVI | Englisch | 2026 | Walter de Gruyter | EAN 9783119142601 | Verantwortliche Person für die EU: Walter de Gruyter GmbH, De Gruyter GmbH, Genthiner Str. 13, 10785 Berlin, productsafety[at]degruyterbrill[dot]com | Anbieter: preigu.

  • Language: English

    Published by Walter De Gruyter Feb 2026, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

    Seller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermanyAHA-BUCH GmbH

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    Buch. Condition: Neu. Neuware - The author explores the nature of data anonymization under the GDPR, with a particular focus on means of differential privacy. First, he examines the requirement of 'identified or identifiable' in Art. 4 GDPR. Building on this foundation, he describes and evaluates different methods for the anonymization of structured and unstructured data, especially text data. The author describes the role of machine learning and artificial intelligence with regard to anonymizing unstructured data and elaborates on the data protection implications of training and using AI/ML models (including federated learning setups) for this purpose.; Daten sind eine zentrale Ressource des 21. Jahrhunderts. Daten dienen individuellen, kollektiven und Gemeinwohlzwecken. Daten und Datenökosysteme prägen die Wettbewerbsfähigkeit von kommerziellen, nicht-kommerziellen und staatlichen Akteuren gleichermaßen. Die Kalibrierung der Nutzung und Nutzungsszenarien von Daten ist eine eminente Frage für (Selbst-)Regulierer - auf dem nationalen, supranationalen und internationalen Level. Globale, vergleichende und interdisziplinäre Perspektiven sind notwendig, um eine adäquate Balance zwischen datenbezogener Kooperation und datenbezogenem Wettbewerb zu erzielen. Diese Perspektiven reichen weit über das Datenschutzrecht hinaus und umfassen unter anderem das Daten(wirtschafts)recht, das Open Data-Recht, das Geheimnisschutzrecht und das Immaterialgüterrecht. Vor diesem Hintergrund widmet sich die Reihe zentralen Fragestellungen des Internationalen und Vergleichenden Datenrechts sowie der Datenpolitik. Die Reihe umfasst Studien und Monographien sowie Tagungs- und Sammelbände.

  • Language: English

    Published by Walter De Gruyter Feb 2026, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover

    Seller: Books-by-Floh, Paderborn, GermanyBooks-by-Floh

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    Buch. Condition: Neu. Neuware -The author explores the nature of data anonymization under the GDPR, with a particular focus on means of differential privacy. First, he examines the requirement of 'identified or identifiable' in Art. 4 GDPR. Building on this foundation, he describes and evaluates different methods for the anonymization of structured and unstructured data, especially text data. The author describes the role of machine learning and artificial intelligence with regard to anonymizing unstructured data and elaborates on the data protection implications of training and using AI/ML models (including federated learning setups) for this purpose. 264 pp. Englisch.

  • Language: English

    Published by De Gruyter, Berlin, 2026

    3119142603 / 9783119142601

    • Hardcover
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    Hardcover. Condition: new. Hardcover. The author explores the nature of data anonymization under the GDPR, with a particular focus on means of differential privacy. First, he examines the requirement of identified or identifiable in Art. 4 GDPR. Building on this foundation, he describes and evaluates different methods for the anonymization of structured and unstructured data, especially text data. The author describes the role of machine learning and artificial intelligence with regard to anonymizing unstructured data and elaborates on the data protection implications of training and using AI/ML models (including federated learning setups) for this purpose. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.