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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/138997264X |
| Titel | Differential privacy for medical deep learning: methods, tradeoffs, and deployment implications / Marziyeh Mohammadi, Mohsen Vejdanihemmat, Mahshad Lotfinia, Mirabela Rusu, Daniel Truhn, Andreas Maier, Soroosh Tayebi Arasteh |
| Person(en) |
Mohammadi, Marziyeh (Verfasser) Vejdanihemmat, Mohsen (Verfasser) Lotfinia, Mahshad (Verfasser) Rusu, Mirabela (Verfasser) Truhn, Daniel (Verfasser) Maier, Andreas (Verfasser) Tayebi Arasteh, Soroosh (Verfasser) |
| Verlag | Erlangen : Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2026 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2602130412405.245859480195 DOI: 10.1038/s41746-025-02280-z |
| URL | (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen |
In: npj Digital Medicine 9.1 (2026). DOI:10.1038/s41746-025-02280-z In: npj Digital Medicine 9 : 1 Nature Publishing Group UK, 2026-01-03 |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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