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GenerAtion of Reliable syntheTIc health data for Federated leArning in seCure daTa Spaces - USE

Referencia: PID2022-141045OB-C42

Tipo: Proyecto de investigación
Programa financiador: Plan Estatal 2021-2023 - Proyectos Investigación Orientada
Entidad financiadora: Ministerio de Ciencia e Innovación
Ámbito: Nacional
Convocatoria competitiva:
Fecha de inicio: 01/09/2023
Fecha de fin: 31/08/2026
Participantes en la financiación
Nombre Rol
Ortega Ramírez, Juan Antonio Responsable
Romero Ternero, María del Carmen Responsable
Monedero Goicoechea, Iñigo Investigador/a
Miró Amarante, Gloria Investigador/a
Gavilán Ruiz, José Manuel Investigador/a
González Romano, José Mariano Investigador/a
Díaz Madrigal, Víctor Jesús Investigador/a
Ruiz Gándara, África Investigador/a
Rueda Treviño, Antonio Investigador/a
Montahna, Aleksandro Investigador/a
Oprescu, Andreea Madalina Investigador/a
Memarian, Saeideh Investigador/a
Pérez Nimo, María de Magdala Investigador/a
Asadov, Akhmadbek Investigador/a
Serrano Alarcón, Ángel Investigador/a
Scherz, Wilhelm Daniel Investigador/a
Caballero Pérez, Pablo Investigador/a
Gaiduk, Maksym Investigador/a
Hagh, Mostafa Investigador/a
Martínez Madrid, Natividad Investigador/a
Seepold, Ralf Investigador/a
Alexandre Barajas, Betsaida Investigador/a
Sosa Fajardo, Paloma Investigador/a
Chimenea Toscano, Ángel Investigador/a
López Guerra, José Luis Investigador/a
Rincón Pérez, Inmaculada Investigador/a
Varela Pazos, Ana María Investigador/a
Lacasta López, Kristina Investigador/a
Victoria Fernández, Concepción Investigador/a
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Tipo Año Título Fuente
Artículo 2024 Generative Adversarial Networks in Business and Social Science APPLIED SCIENCES-BASEL
Nota: la fuente de financiación de las publicaciones se ha obtenido de WOS