Nechte AI posunout Vaši společnost vpřed
Řešení na míru Vašim potřebám tak, abyste se mohli věnovat Vaší činnosti, bezstarostně.
Řešení na míru Vašim potřebám tak, abyste se mohli věnovat Vaší činnosti, bezstarostně.
O nás
Společnost Euler Technologies vznikla v Praze počátkem roku 2021 a stojí v popředí emergentních technologií. Jsme datoví inženýři, specializující se na umělou inteligenci, strojové učení a návrh pokročilých algoritmů, včetně vývoje software. Jsme odhodláni překonávat očekávání našich klientů tím, že v každém projektu poskytujeme bezkonkurenční kvalitu.
Naše expertíza pokrývá klíčové sektory:
Naše mise
V Euler Technologies usilujeme o tvorbu unikátních a škálovatelných softwarových řešení za použití nejakutuálnějších technologií, uvázaných na míru našim klientům
Za čím si stojíme
Naše projekty
Predikování emisí skleníkových plynů prostřednictvím strojového učení
Podle nové směrnice CSRD a standardů ESRS musí velké korporace a vybrané malé a střední podniky vykazovat své vlastní emise skleníkových plynů, stejně jako emise Scope 3 z jejich hodnotového řetězce. Pro určení emisí Scope 3 mohou společnosti využívat proxy proměnné a modely založené na analýze průřezových dat, místo sběru dat přímo od subjektů ve svém hodnotovém řetězci.
Náš jedinečný model zachycuje prostorové trendy v emisích a využívá satelitní snímky a data mining k predikci emisí průmyslových závodů s využitím veřejně dostupných informací. Tím výrazně zlepšuje přesnost predikcí ve srovnání s použitím emisních faktorů a umožňuje jednodušší odhad emisí pro větší počet subjektů v hodnotovém řetězci.
Algoritmus pro přeceňování komerčních nemovitostí
Inovativní statistický model pro oceňování komerčních nemovitostí, řeší klíčovou mezeru v oceňování trhu s bydlením, zejména pro odhadní kanceláře, banky a velké investory, kteří potřebují spolehlivý indexový nástroj pro monitorování hodnoty zajišťovacích prostředků a přeceňování nemovitostí.
Výjimečnost modelu spočívá v jeho novém přístupu k indexování jednotlivých charakteristik nemovitostí napříč dvěma po sobě jdoucími obdobími, což poskytuje detailní analýzu tržní dynamiky. Model byl uveden ve vědeckém časopisu Acta Monaca, v podzimním vydání roku 2024.
Neuronové sítě pro predikování cen spotu a derivátů na finančních trzích
Implementace state-of-the-art algoritmů strojového učení, inspirovaných výherními příspěvky soutěže M Competition, včetně neuronových sítí pro predikci budoucích pohybů na finančních trzích, nám umožňuje vytvářet všestranná řešení, která se periodicky a automaticky přizpůsobují aktuálním tržním trendům. Naše algoritmy překonávají alternativní výnosnost benchmarků při nižším nebo stejném riziku.
Analytika predikcí je důležitá pro integraci strojového učení na finančních trzích. Zásadní roli však hrají také porozumění tržnímu sentimentu, management a optimalizace portfolia a automatizované realizace obchodů.
