没有加密，函数全公开，已优化。
输入开始日期，计划天数，自动显示甘特图。
根据项目完成的不同状态显示相对应的颜色，项目完成情况一目了然。

该代码是CVPR2018一篇关于文本到图像合成的文章，经过测试可以使用

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

在核环境中，与物联网（IoT）场景的现实相关联的无线传感器网络（WSN）的使用正在引起越来越多的安全问题。
在这种情况下，由于安全事故影响的规模很大，因此加强了标准以维护这些设施的物理完整性，这些设施被认为是至关重要的。
本文提出了一项建议，旨在建立一种方法来评估在核区域中使用的带有物联网设备的WSN的安全级别。
该提案最初是基于相关工作以建立更具体的初始框架，并按照先前科学研究的一致步骤进行构建。

VLSI设计和优化问题，包括两个内容：反相器链缓冲器级数和尺寸优化，D触发器设计及输出延时优化。
使用hspice网格形式设计优化，文档内代码可直接使用。

变采样和多相滤波器的实现。
本程序实现了一个变采样程序，中间设计滤波器设计和插值抽取。
其中滤波器设计用的是窗函数法，根据要求设计窗函数，得到窗函数的长度。
接着是插值，滤波，抽取，得到最后变采样之后的波形文件、另外对比了用直接卷积和多相分解卷积两种方法最后的结果。

本文基于支持向量机（SVM）和改进的粒子群优化（IPSO）算法（SVM-IPSO）创建了双向预测模型，以预测碳纤维的性能和生产参数。
在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模型：在前向预测的方向上，我们认为富有成效参数作为输入，属性索引作为输出；
在向后预测的方向上，我们将性能指标视为输入，将生产参数视为输出，在这种情况下，该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明，该模型的性能优于径向基函数神经网络（RNN），基本粒子群优化（PSO）方法以及遗传算法和改进的粒子群优化（GA-IPSO）方法在大多数实验中都是如此。
换句话说，仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。

本文通过研究Windows网络体系结构和防火墙核心封包过滤技术，采用NDIS中间层驱动和Winsock2SPI技术相结合的方案，实现了核心层和应用层的双重过滤，完成了Windows个人防火墙的设计与实现。
本防火墙在核心层模式下，使用NDIS中间层驱动程序，截获所有流经网卡的原始数据包，并根据用户界面针对核心层设置的安全规则进行过滤，在内核态实现了对IPv4协议和IPv6协议的数据包过滤控制，同时实现了基于状态自动检测的过滤，防御恶意扫描，如TCPSYN、TCPNULL、TCPXmas、UDP、ICMP扫描，防御ARP欺骗、IP欺诈。
在应用层模式下，基于Winsock2SPI符合Windows开放服务体系模式，本论文开发了分层服务提供者程序的动态链接库，实现了对Winsock网络通信的截获，向用户提供了对网络进程的实时监控，并根据用户界面针对应用层设置的安全规则进行过滤。
本防火墙程序是在Windows操作系统下，以VC6．0为平台、WindowsDDK3790．1830为开发工具、以MSDN为联机帮助文档联合进行开发，本防火墙向用户提供了友好的用户界面，经过实际测试，运行稳定，能够实时显示当前网络流量，有效地拦截恶意扫描，实时提供所有访问网络的应用程序的活动状态，并根据用户设置的本地安全策略，准确地过滤IPv4协议和IPv6协议的原始数据包，在正确配置本地安全策略的情况下，能有效地防御蠕虫、木马等病毒，同时，还能对恶意网站进行过滤设置，防止恶意程序注入，保护本地网络的安全。

对语音信号的采集、分析、处理与报表生成等。
语音信号由计算机进行分析和处理，在程序中通过设置采样点和采样率，对数据进行时域和频域的分析、处理。
系统软件具有滤波选择，分为低通，高通，带通滤波。
同时也具有开始采集，停止采集，报表生成，停止等功能。
语音信号采集模块由配置声音输入控件、读取声音输入控件、滤波器控件、比较控件、选择结构、循环结构等构成。
程序的主体为：配置声音输入——开始采样——滤波——数据输出。
采样的模拟波形通道为1通道多采样通过设定采样速率和采样点数来确定波形的质量，速率越快，采样点数越多，采样波形越相近于实际波形。
由于采集到的信号太小，不利于观测，因此经过放大器放大后来观看。
配置完成采样输入后开始录音，由于人说话的声音频率通常为300~3000Hz之间，故用巴特沃斯带通滤波器将150Hz以下和2000Hz以上的声音滤除。
之后，将滤波后的信号进行信号分解，将其中的幅值信息提取出来并与一个已设定好的阈值相比较，如果幅值大于所设定的阈值，则认为有人对计算机讲话，程序跳出循环等待模块。

为消除双向全桥DC-DC变换器的回流功率，实验发现电压型双重移相控制不但可以消除回流功率、降低了电流应力而且实现了软开关，在不同输出功率下都有较好的转换效率

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。