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行业洞察：视觉技术行业报告
每年支出（百万欧元） 5 年 EBITDA 公司名称 EV LTM 销售额 EPS 增长率 EV/销售额 EV/EBITDA AMETEK, Inc. 30,787 5,789 9% 30% 5.2x 17.4x Antares Vision SpA 524 224 NM 16% 2.1x 9.2x Basler Aktiengesellschaft 622 272 16% 13% 2.4x 16.9x Bruker Corporation 11,103 2,368 26% 22% 4.3x 20.1x Carl Zeiss Meditec AG 11,029 1,963 6% 21% 5.1x 22.4x Cognex Corporation 7,137 941 NM 29% 8.5x 34.0x Datalogic SpA 472 655 21% 10% 0.7x 5.9x FARO Technologies, Inc. 413 324 30% -2% 1.2x 20.5x Hexagon AB (publ) 31,213 5,286 10% 34% 5.8x 14.4x Jenoptik AG 2,143 981 12% 18% 2.0x 10.5x Kapsch TrafficCom AG 345 529 NM 0% 0.6x 9.1x Nynomic AG 209 106 NM 14% 1.8x 11.1x Olympus Corporation 20,939 6,625 11% 29% 3.4x 11.4x OMRON Corporation 10,025 6,066 2% 14% 1.8x 12.8x OPT 机器视觉技术有限公司 2,185 157 20% 27% 10.3x 32.5x Stemmer Imaging AG 257 155 25% 17% 1.5x 8.9x Teledyne Inc. 20,527 5,081 7% 24% 3.9x 16.0x TKH Group NV 2,186 1,817 NM 14% 1.1x 7.2x Tomra Systems ASA 4,357 1,137 5% 15% 3.5x 17.1x Varex Imaging Corporation 987 811 25% 14% 1.2x 8.3x Viscom AG 127 106 NM 8% 1.1x 8.0x Zebra Technologies Corporation 15,289 5,296 NM 20% 2.9x 13.1x 平均值 15% 18% 3.2x 14.9x 中位数 12% 16% 2.2x 13.0x
Piso.AI 使用机器学习框架来预测/...
Piso.AI 使用机器学习框架，使用可用且定期更新的网格气候数据产品和位置变量来预测/重建过去特定月份和年份降水的氢和氧同位素组成。该模型使用全球降水同位素网络 (GNIP) 提供的降水同位素数据进行训练。该方法的详细信息在原始出版物中概述。如果您将 Piso.AI 用于您的工作（出版物、口头/海报演示等），我们要求您引用：Nelson, D.B., Basler, D., Kahmen, A.(2021)。“机器学习在欧洲应用的降水同位素时间序列预测。”美国国家科学院院刊，第 12 卷。118 号26 e2024107118。Piso.AI 旨在定期更新，因为所使用的输入气候数据每年都会更新。年度更新不会改变输入变量的选择或用于重建氧和氢同位素值的模型结构。如果输入气候变量发生变化（例如，由于原始数据提供者使用的插值方案更新），则对过去时间点的预测将仅在每年更新与下一次更新之间有所不同。Piso.AI 的年度更新以版本号后的更新年份表示。原始出版物使用了截至 2019 年底的数据，称为 Piso.AI v.1.01。第一个包含对新一年 2020 年预测的更新名为 Piso.AI v.1.2020。未来可能实施的模型结构的任何更改（例如纳入新的预测变量或使用新输入数据重新训练模型）都将以新版本号 (即 Piso.AI v.X) 标记。早于原始出版物的 Piso.AI 版本现在追溯重命名为 Piso.AI v.0.9（之前在 2020 年 9 月之前在 Piso.AI 网站上提供）和 Piso.AI v.0.01（之前在 2021 年 3 月之前在 Piso.AI 网站上提供）。还可能引入使用 Piso.AI 框架的其他模型，但这些模型将使用新名称标识。第一个这样的扩展是 Piso.AI.eur1900。该模型使用与原始 Piso.AI 类似的空间域，但使用更有限的预测变量选择，允许重建更早的沉淀氧和氢同位素值。但准确性会略有降低，Piso.AI.eur1900 v.1.2020 目前涵盖的是 1901 年至 2020 年的时间段。有关此应用程序的更多信息，请参阅：https://isotope.bot.unibas.ch/PisoAI-eur1900-v1-2020/ 模型版本和数据更新：Piso.AI v.1.2020（2021 年 12 月发布）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.05 - 欧洲观测网格数据集 (E-OBS) v.23.1e - 国家环境预测中心 (NCEP/NCAR) 再分析 1 项目数据（包括 2020 年）- 从气候预测中心获得的遥相关指数时间序列数据（包括 2020 年）Piso.AI v.1.01（原始出版物中的版本）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.04