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Generic
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Daten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme
zum Regulierungsbedürfnis von Innovationshemmnissen durch Datennetzwerkeffekte
%A Hillmer, Katharina
%A Universität zu Köln
%7 1. Auflage
%I Nomos Verlagsgesellschaft
%@ 9783748925712
%K Künstliche Intelligenz
%K Innovation
%K Digitalisierung
%K Big Data
%K Datenmacht
%K Dateneigentum
%K Innovationsforschung
%K Datenwirtschaft
%K GAFA
%K Datenzugangsrechte
%K selbstlernende Systeme
%K Daten für Alle
%K Data Sharing
%K Essential Facilities Doctrine
%K GAFAM
%K FAANG
%K Datenteilungspflichten
%K Wettbewerbsrecht
%K Kartellrecht
%K Wettbewerb
%K Kartell
%K Zugangsrechte
%K Datenzugang
%K antitrust law
%K cartel
%K competition
%K competition law
%K data access
%K rights of access
%K Hochschulschrift
%K Europäische Union
%K Deutschland
%K Lernendes System
%K Essential Facility
%K Netzeffekt
%D 2021
%C Nomos Verlagsgesellschaft
%C Baden-Baden
%U http://slubdd.de/katalog?TN_libero_mab2