卡雷利亚共和国的波罗的海语言的研究越来越重视是语料库语言学的方法和工具。自2016年以来，Karelian研究中心的语言学家，数学家和程序员一直在与VEPS和Karelian语言的开放语料库（VEPKAR）合作，这是2009年创建的VEPS Corpus的扩展。和VEP，与它们相关的多功能字典以及具有高级搜索系统的软件，使用各种文本（语言，流派等）和许多语言类别（在文本中实现了文本中的词汇和语法搜索，这要归功于Word的生成器我们之前创建的表单）。编译了3000个文本的语料库，上传和标记了文本，将文本分类为语言，方言，类型和流派的系统，并创建了单词形式的生成器。未来的计划包括开发用于使用音频记录的语音模块和使用形态分析输出的句法标记模块。由于语料库管理器和正在进行的VEPKAR的持续功能进步，并具有新的材料和文本标记，用户可以处理广泛的科学和应用任务。在创建全国性国家VEPKAR语料库时，其开发商和经理在19-21世纪努力保护和展示VEP和Karelian语言状态。
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在本文中，我们评估了八种流行和开源的3D激光雷达和视觉大满贯（同时定位和映射）算法，即壤土，乐高壤土，lio sam，hdl graph，orb slam3，basalt vio和svo2。我们已经设计了室内和室外的实验，以研究以下项目的影响：i）传感器安装位置的影响，ii）地形类型和振动的影响，iii）运动的影响（线性和角速速度的变化）。我们根据相对和绝对姿势误差比较它们的性能。我们还提供了他们所需的计算资源的比较。我们通过我们的多摄像机和多大摄像机室内和室外数据集进行彻底分析和讨论结果，并确定环境案例的最佳性能系统。我们希望我们的发现可以帮助人们根据目标环境选择一个适合其需求的传感器和相应的SLAM算法组合。
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