using UnityEngine;
using UnityEngine.SceneManagement;
using System;

public class SceneSwitcher : MonoBehaviour
{
    public string[] sceneNames; // 表示するシーンの名前を格納する配列
    private int currentSceneIndex; // 現在のシーンのインデックス
    private int lastDay; // 最後に確認した「日」
    private int lastSecond; // 最後にログを出力した秒

    //ここから長野が書き換え231101
    private void Update() {

        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F12)) { SceneManager.LoadScene("S0"); }
        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F1)) { SceneManager.LoadScene("S1"); }
        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F2)) { SceneManager.LoadScene("S2"); }
        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F3)) { SceneManager.LoadScene("S3"); }
        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F4)) { SceneManager.LoadScene("S4"); }
        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F5)) { SceneManager.LoadScene("S5"); }
        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F6)) { SceneManager.LoadScene("S6"); }

        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.Escape)) { Application.Quit(); }

    }

    /*

        private void Start()
        {
            DateTime currentTime = DateTime.Now;
            lastDay = currentTime.Day;
            lastSecond = currentTime.Second;
            currentSceneIndex = lastDay % sceneNames.Length;
            //SceneManager.LoadScene(sceneNames[currentSceneIndex]);
        }

        private void Update()
        {
            // 現在の時刻を取得
            DateTime currentTime = DateTime.Now;
            int currentHour = currentTime.Hour;
            int currentMinute = currentTime.Minute;
            int currentSecond = currentTime.Second;
            int currentDay = currentTime.Day;

            // 現在のシーン名を取得
            string currentSceneName = SceneManager.GetActiveScene().name;

            // 秒が変わったときだけ時刻をログに出力
            if (currentSecond != lastSecond)
            {
                lastSecond = currentSecond;
                string timeString = currentTime.ToString("HHmmss");
                Debug.Log(timeString);
            }

            // 20:30から7:30までの間はS0を強制表示（ただし現在のシーンがS0でない場合のみ）
            //if ((currentHour >= 20 && currentMinute >= 30) || (currentHour <= 7 && currentMinute <= 30))
            if ((currentHour > 20 || (currentHour == 20 && currentMinute >= 30)) || (currentHour < 7 || (currentHour == 7 && currentMinute < 30)))
            {
                Debug.Log("change to S0");
                if (currentSceneName != "S0")
                {
                    SceneManager.LoadScene("S0");
                }
            }
            else if (currentDay != lastDay)  // それ以外の時間は日が変わったらシーンを切り替える
            {
                lastDay = currentDay;
                currentSceneIndex = currentDay % sceneNames.Length;
                if (sceneNames[currentSceneIndex] != currentSceneName)
                {
                    SceneManager.LoadScene(sceneNames[currentSceneIndex]);
                }
            }

            if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F12)) { SceneManager.LoadScene("S0"); }
            if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F1)) { SceneManager.LoadScene("S1"); }
            if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F2)) { SceneManager.LoadScene("S2"); }
            if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F3)) { SceneManager.LoadScene("S3"); }
            if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F4)) { SceneManager.LoadScene("S4"); }
            if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F5)) { SceneManager.LoadScene("S5"); }
            if (Input.GetKeyDown(KeyCode.F6)) { SceneManager.LoadScene("S6"); }

            if (Input.GetKeyDown(KeyCode.Escape)) { Application.Quit(); }
        }
    */


}

library(Rcmdr)：マウス操作で分析を行う
library(sem)：Rcmdrのみだとエラー表示のため
library(psych)：記述統計量の出力

<?php
$data = isset($_POST['data']) ? $_POST['data'] : '';  ; // データをPOSTから取得

if (!empty($data)) {   					
    $date = date('Ymd');   				// 現在の日付をYYYYMMDD形式で取得
    $timestamp = date('Ymd_His');   
    $filename = "{$date}.csv";   		
    $file = fopen($filename, 'a');   	
    fwrite($file, $timestamp . ',' . $data . "\n");   // タイムスタンプとデータをファイルに書き込む
    fclose($file);   					
    echo "recorded";   					
} else {
    echo "No data!";   					
}
?>

from bardapi import Bard
import os

os.environ['_BARD_API_KEY']="hogehoge."
 
 
def main():
  
    print("チャットをはじめます。q または quit で終了します。")
    print("-"*50)
    while True:
        user = input("<あなた>\n")
        if user == "q" or user == "quit":
            print(f"トークン数は{amount_tokens}でした。")
            break
        else:
            #chat.append({"role": "user", "content": user})
            msg=Bard().get_answer(user)['content']
 
        print("<Bart>")
        print(msg)
 
 
if __name__ == "__main__":
    main()

#サイト上のcommandをチェックしBardでanswerに問い合わせ結果を書き込むスクリプト
from bardapi import Bard
import os
import time
import requests

os.environ['_BARD_API_KEY']="ほげ"

command_url = "http://kodamalab.sakura.ne.jp/AIchat/Bard1/command.txt"
response_url = "http://kodamalab.sakura.ne.jp/AIchat/Bard1/response.php"

#ファイルサイズを得る
def get_file_size(file_url):
    response = requests.head(file_url)
    try:
        return int(response.headers['Content-Length'])
    except KeyError:
        return None


#コマンドの内容を得る
def get_command(file_url):
    response = requests.get(file_url)
    response.encoding = 'utf-8'
    return response.text.strip()

#Bardからの回答を保存する
def write_response(response_url, response_text):
    data = {'response': response_text}
    requests.post(response_url, data=data)


answer=""
last_size = get_file_size(command_url) or 0
while True:
    current_size = get_file_size(command_url) or 0
    print("." , end=' ')
    if current_size != last_size:
        command = get_command(command_url)
        print(f"<COMMAND>{command}")
        answer = Bard().get_answer(command)['content']
        print(f"<ANSWER>{answer}")
        write_response(response_url, answer)
        last_size = current_size
    time.sleep(2)  # wait for 5 seconds before checking again

コード1（Bard_Serviceクラス）とコード2（BardResponseModelおよびResultクラス）は、Googleの大規模言語モデルBardのAPIに接続して問い合わせを行うためのクラスです。

コード3は、これらのクラスを使用して実際に問い合わせを行うためのコードです。具体的には、エジプトの面積について問い合わせています。

以下に、各コードの詳細な説明をします。

コード1（Bard_Serviceクラス）

このクラスは、Googleの大規模言語モデルBardのAPIに接続し、問い合わせを行うためのサービスクラスです。

    apikeyとendpointは、Bard APIへの接続情報を保持します。
    Bard_Service(string apikey, string endpoint)は、コンストラクタで、APIキーとエンドポイントをセットします。
    AskBard(string prompt)メソッドは、引数として渡されたプロンプト（問い合わせ）を用いてBard APIにPOSTリクエストを送信し、その応答を返します。成功した場合は応答の内容を返すべきですが、現状では成功した場合の処理が不足していて何も返していません。失敗した場合は例外をスローします。

コード2（BardResponseModelおよびResultクラス）

このクラスは、Bard APIからの応答をデシリアライズ（文字列からオブジェクトへの変換）するためのモデルクラスです。しかし、コード1の現在の状態では、このモデルクラスは使われていません。

コード3（Programクラス）

このクラスは、上記のサービスクラス（Bard_Service）を使って、Bard APIに問い合わせを行うメインのプログラムです。

    BARD_API_ENDPOINTは、Bard APIのエンドポイントを保持しています。
    Mainメソッドでは、Bard_Serviceクラスのインスタンスを作成し、そのAskBardメソッドを呼び出してBard APIに問い合わせを行い、その結果をコンソールに出力します。

ただし、現状のコードでは、問い合わせが成功した場合の処理が不足しているため、問い合わせの結果を正しく取得して出力することはできません。これを修正するには、コード1のAskBardメ

すみません、切れてしまいました。

AskBardメソッド内で、成功した場合の結果（result）を適切に返すように修正する必要があります。つまり、以下のように修正すべきです：

public async Task<string> AskBard(string prompt)
{
    var request = new HttpRequestMessage
    {
        Method = HttpMethod.Post,
        RequestUri = new Uri(endpoint),
        Content = new StringContent(prompt,Encoding.UTF8, "application/json")
    };

    var client = new HttpClient();
    client.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apikey);

    using (var response = await client.SendAsync(request))
    {
        if (response.IsSuccessStatusCode)
        {
            var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
            return result;  // 追加：成功した場合には結果を返す
        }
        else
        {
            throw new Exception("Request failed with status code "+ response.StatusCode);
        }
    }
}

なお、Bard APIからの応答は通常JSON形式であり、コード2に示されたBardResponseModelクラスを用いてデシリアライズすることを想定しているように見えます。したがって、より完全な実装では、応答をこのクラスにデシリアライズし、その結果を返すようにすべきでしょう。それには、たとえばSystem.Text.Json.JsonSerializerを使用することができます。

最後に、ProgramクラスのMainメソッド内では、AskBardメソッドが非同期（Taskを返す）であることを考慮し、その結果を適切に取得するようにする必要があります。具体的には、.Resultまたは.GetAwaiter().GetResult()を使用して結果を取得するか、Mainメソッド自体を非同期にしてawaitを使用することが考えられます。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text.RegularExpressions;
using UnityEngine;
using UnityEngine.Networking;

public class Bard : MonoBehaviour
{
    private const string BARD_URL = "https://bard.google.com/_/BardChatUi/data/assistant.lamda.BardFrontendService/StreamGenerate";

    private string token = "your bard token";
    private int reqId;
    private string conversationId;
    private string responseId;
    private string choiceId;

    void Start()
    {
        this.reqId = new System.Random().Next(1000, 9999);
        this.conversationId = "";
        this.responseId = "";
        this.choiceId = "";
        StartCoroutine(GetAnswer("input text here"));
    }

    private IEnumerator GetAnswer(string inputText)
    {
        Dictionary<string, string> headers = new Dictionary<string, string>
        {
            { "Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8" }
        };
        headers.Add("Cookie", $"__Secure-1PSID={this.token}");
        WWWForm form = new WWWForm();
        form.AddField("bl", "boq_assistant-bard-web-server_20230419.00_p1");
        form.AddField("_reqid", reqId.ToString());
        form.AddField("rt", "c");
        // to be filled out with correct data serialization
        form.AddField("f.req", $"[null, []]");
        form.AddField("at", "SNlM0e"); // to be filled out with correct SNlM0e value

        using UnityWebRequest www = UnityWebRequest.Post(BARD_URL, form);
        foreach (KeyValuePair<string, string> entry in headers)
        {
            www.SetRequestHeader(entry.Key, entry.Value);
        }

        yield return www.SendWebRequest();

        if (www.result != UnityWebRequest.Result.Success)
        {
            Debug.Log(www.error);
        }
        else
        {
            // TODO: Process the response, similar to the GetAnswer method
            Debug.Log(www.downloadHandler.text);
        }
    }
}

#ECG2RR.py
#Transfer ECG wave data to RR interval data
import sys
import os
import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks
import matplotlib.pyplot as plt

# コマンドライン引数からファイル名を取得
file_name = sys.argv[1]

# ファイルの読み込み
data = np.genfromtxt(file_name, delimiter='\t', usecols=[0, 1, 2])

# 1列目のデータの取り出し
ecg = data[:, 0]

plt.figure(figsize=(10, 6))  # 幅: 10インチ, 高さ: 6インチ
plt.plot(ecg)
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('ECG')
plt.title('ECG Data')
plt.show(block=True)

# ピークの検出
peaks, _ = find_peaks(ecg, height=0.5)

# ピーク間隔の計算
peak_intervals = np.diff(peaks) * 0.005 * 1000  # convert to milliseconds
#print(peak_intervals)

plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)  # 幅: 10インチ, 高さ: 6インチ, dpi: 100
plt.plot(np.arange(1, len(peaks)), peak_intervals)
plt.xlabel('Peak')
plt.ylabel('Interval (ms)')
plt.title('Peak Intervals')
plt.show(block=True)

# ファイル名の拡張子を除いた部分を取得
file_name_base = os.path.splitext(file_name)[0]

# ピーク間隔を保存
output_file_name = file_name_base + '_RR.csv'
np.savetxt(output_file_name, peak_intervals, delimiter=',', fmt='%.2f')
print('Peak intervals saved to', output_file_name)

import json

import requests
from pydub import AudioSegment, playback

# パラメータ
text = "こんにちは、つくよみちゃんです。よろしくお願いします。"  # セリフ
text2="先日さ、友達とカラオケに行ったんだけど、その時の話がすごく面白かったんだよね。みんなで歌って楽しんでいたんだけど、途中で友達の一人が「誰か知らないけど、めちゃくちゃ上手い人が歌ってる！」って言い出したんだ。";
speaker_id = 0  # スピーカーID (０：つくよみちゃん)

# 音声合成のクエリの作成
response = requests.post(
    "http://localhost:50031/audio_query",
    params={
        'text': text2,
        'speaker': speaker_id,
        'core_version': '0.0.0'
    })
query = response.json()

# 音声合成のwavの生成
response = requests.post(
    'http://localhost:50031/synthesis',
    params={
        'speaker': speaker_id,
        'core_version': "0.0.0",
        'enable_interrogative_upspeak': 'true'
    },
    data=json.dumps(query))

# wavの音声を再生
playback.play(AudioSegment(response.content,
    sample_width=2, frame_rate=44100, channels=1))

import openai
openai.organization = ""
openai.api_key      = ""

# =============================================================
# チャットボット関数
# =============================================================

def Ask_ChatGPT(message):
    
    # 応答設定
    completion = openai.ChatCompletion.create(
                 model    = "gpt-3.5-turbo",     # モデルを選択
                 messages = [{
                            "role":"user",
                            "content":message,   # メッセージ 
                            }],
    
                 max_tokens  = 1024,             # 生成する文章の最大単語数
                 n           = 1,                # いくつの返答を生成するか
                 stop        = None,             # 指定した単語が出現した場合、文章生成を打ち切る
                 temperature = 0.5,              # 出力する単語のランダム性（0から2の範囲） 0であれば毎回返答内容固定
    )
    
    # 応答
    response = completion.choices[0].message.content
    
    # 応答内容出力
    return response

# =============================================================
# チャットボット実行
# =============================================================

# 質問内容
message = "日本人の若者の特徴を教えてください"

# ChatGPT起動
res = Ask_ChatGPT(message)


# 出力
print(res)

import openai
openai.organization = "org-ほげ"
openai.api_key      = "sk-ほげ"


def main():
    amount_tokens = 0
    chat = []

    setting = input("ChatGPTに設定を加えますか？ y/n\n")
    if setting == "y" or setting == "Y":
        content = input("内容を入力してください。\n")
        chat.append({"role": "system", "content": content})

    print("チャットをはじめます。q または quit で終了します。")
    print("-"*50)
    while True:
        user = input("<あなた>\n")
        if user == "q" or user == "quit":
            print(f"トークン数は{amount_tokens}でした。")
            break
        else:
            chat.append({"role": "user", "content": user})

        print("<ChatGPT>")
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",messages=chat
        )
        msg = response["choices"][0]["message"]["content"].lstrip()
        amount_tokens += response["usage"]["total_tokens"]
        print(msg)
        chat.append({"role": "assistant", "content": msg})


if __name__ == "__main__":
    main()