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在诸如游戏和基于手势的交互之类的应用中，对对象轨迹的高精度跟踪可以帮助重建轨迹形状并解释人类手势的含义。 最先进的系统可以达到厘米或毫米量级的精度。 但是，高精度方案通常对噪声更敏感。 此外，当对象以相对较高的速度移动时，大多数轨迹跟踪系统都会遭受数据错误或数据包丢失的困扰。 这项工作报告了通过运动学特征实现的高精度轨迹跟踪。 我们方法的关键思想是对运动方程进行老化，以利用RFID标签连续运动生成的运动模式进行轨迹跟踪。 这样一来，运动模式可用于重构噪声数据集的轨迹，同时避免数据错误或数据包丢失

book_wishlist 要求 请在Python 3中创建一个RESTful API来管理用户的图书愿望清单。 请随时使用任何Web框架或您选择的其他工具。 这包括您选择的任何数据库，尽管我们建议使用SQLite来实现可移植性。 我们希望看到用于从用户的愿望清单添加，更新或删除图书的API调用。 为了方便起见，我们包括了用户和书籍应具有的属性： 用户 名 姓 电子邮件 密码 书 标题 作者 书号 出版日期 需要测试。 不需要身份验证。 另请提供设计和技术选择的文字说明。 文档扩展名–如果