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| LEADER |
01539nmm a2200277 u 4500 |
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EB002013226 |
| 003 |
EBX01000000000000001176125 |
| 005 |
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| 007 |
cr||||||||||||||||||||| |
| 008 |
220318 ||| ger |
| 020 |
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|a 9783748931812
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| 100 |
1 |
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|a Grimm, Manon Patrizia
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| 245 |
0 |
0 |
|a Das Insiderhandelsverbot zwischen Rechtstheorie und Rechtspraxis
|h Elektronische Ressource
|b Chancen und Risiken eines Einsatzes von Big Data und Künstlicher Intelligenz in der Rechtsdurchsetzung
|c AUTOR Grimm, Manon Patrizia
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| 250 |
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|a 1
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| 260 |
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|a Baden-Baden
|b Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG
|c 2022
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| 300 |
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|a 601 pages
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| 653 |
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|a Wirtschaftsstrafrecht
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| 700 |
1 |
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|a Grimm, Manon Patrizia
|e [Autor]
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| 041 |
0 |
7 |
|a ger
|2 ISO 639-2
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| 989 |
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|b NOMOS
|a Nomos
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| 028 |
5 |
0 |
|a 10.5771/9783748931812
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| 776 |
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|z 9783848787432
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| 856 |
4 |
2 |
|u https://www.nomos-elibrary.de/extern/nomos/live/cover/10.5771_9783748931812.png
|x Verlag
|3 Cover
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| 856 |
4 |
0 |
|u https://doi.org/10.5771/9783748931812
|x Verlag
|3 Volltext
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| 082 |
0 |
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|a 340
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| 520 |
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|a Die Arbeit untersucht die Chancen und Risiken eines Einsatzes von algorithmischen Anwendungen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, welche durch eine Verarbeitung riesiger Mengen von Kapitalmarktdaten, Big Data, die zuständigen Behörden bei der Aufdeckung und Verfolgung strafbaren Insiderhandels unterstützen und damit einen entscheidenden Beitrag zur Steigerung der Rechtsdurchsetzungseffektivität im Bereich des Insiderhandelsverbotes leisten können.
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