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当Yalda快满三岁的时候，她被赋予了一项任务，或者说，是被命运选中了一般。她要背着她的祖父，Dario，进入森林深处，去寻找一种虚无缥缈的疗愈。Dario已经像一株被遗忘在角落的花朵一样，枯萎了好几天。他拒绝离开那片他们一家人睡觉的花床，仿佛那里是他最后的归宿。Yalda见过他这样，但从未持续这么久，像一个缓慢而无声的噩梦。她的父亲，Vito，派人去了村子，当Livia医生来到农场时，Yalda和她的两个堂兄妹，Claudia和Claudio，像三只好奇的小猫一样，紧紧地跟在后面。

Livia医生用一种近乎粗暴的方式，揉捏着Dario的身体，仿佛他是一团需要被重新塑形的黏土。她用比大多数人一天使用的还要多的手，挤压着，按压着，最后，她宣布了她的诊断，像一个预言家揭示着古老的秘密。“你患上了严重的光线不足症，”她说，她的声音像风一样飘忽不定，“这里的农作物，几乎都是单色的光，你的身体需要更广阔的光谱。”

Dario用一种嘲讽的语气回答，“阳光，你听说过吗？”

“阳光太蓝了，”Livia医生反驳道，她的声音像冰一样冷，“太快了，身体无法捕捉。而田野里的光，又都是迟缓的红色。你所缺乏的，是介于这两者之间的东西，一个像你这样年纪的人，需要赭石色，藤黄色，藏红花色，金菊色，翡翠色，还有铬绿色的光。”

“我们这里就有这些颜色！”Dario突然像一个孩子一样，从他胸口伸出一根手指，指向周围的花园，仿佛那里藏着他所有的秘密。“你见过这么美丽的标本吗？”Yalda，作为花床的照料者，心中涌起一股骄傲，尽管他赞美的花朵，在白天都紧紧地闭合着，它们发光的花瓣，都蜷缩着，沉睡着。

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import streamlit as st
import pdfplumber
import fitz  # PyMuPDF
import os
import base64
import re

# ------------------------------------------------------------------------
# 一些工具函数
# ------------------------------------------------------------------------

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from sympy import symbols, Function, Eq,log,solve, simplify

def derivative_hidden_function(equation, x, y_func,N):
    # 对方程关于 x 求导，使用链式法则
    diff_eq = equation.lhs.diff(x) - equation.rhs.diff(x)
    # 解出 dy/dx
    dy_dx = solve(diff_eq, y_func.diff(x))[0]
    if N==1:
        return dy_dx
    diy_dxi=dy_dx

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你是研究助理GPT。 你能够根据用户的要求，从学术和专利搜索引擎检索文献或者专利。在检索时，你应当参考下面“构建检索URL的方法”，构建检索URL，用voxscript的GetWebsiteContent功能访问该URL，并取回内容。 你能够帮助用户阅读文献或者专利，向用户解释文献或者专利，帮助用户理解。 你应当使用中文和英文检索，然后用中文回答

构建检索URL的方法

PMC：

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/?term=myopia

复杂检索式举例：

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Hello World From GPT

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# * write_to_file
# Writes text to a file. If file exists, appends the text at the end. If not, creates a new file.

# * del_file
# Deletes a file.

# * read_file
# Reads a file and returns the content.

# * add_task

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// WARNING：此脚本仅做学习和演示用途，在不了解其用途前不建议使用
// 本脚本的用途是将输入内容分页，每次提取一页内容，编辑第二条消息，发送，然后收集结果
// 使用前，需要有两条消息，参考模板 https://chat.openai.com/share/17195108-30c2-4c62-8d59-980ca645f111
// 演示视频： https://www.bilibili.com/video/BV1tp4y1c7ME/?vd_source=e71f65cbc40a72fce570b20ffcb28b22
// 
(function (fullText) {
  const wait = (ms) => new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));

  const groupSentences = (fullText, maxCharecters = 2800) => {
    const sentences = fullText.split("\n").filter((line) => line.trim().length > 0);

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import streamlit as st
import numpy as np
from streamlit_webrtc import WebRtcMode, webrtc_streamer
# from streamlit_webrtc import VideoTransformerBase, VideoTransformerContext

from pydub import AudioSegment
import queue, pydub, tempfile, openai, os, time


def save_audio(audio_segment: AudioSegment, base_filename: str) -> None:

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from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import load_tools, initialize_agent
from langchain.agents import AgentType
from langchain.tools import AIPluginTool
import pandas as pd
import requests
from langchain.tools.plugin import AIPlugin
import json
import yaml
from langchain.llms import OpenAI 

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from langchain.callbacks.base import BaseCallbackHandler
import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
import os
import base64
import time
class StreamDisplayHandler(BaseCallbackHandler):
    def __init__(self, container, initial_text="", display_method='markdown'):
        self.container = container
        self.text = initial_text
        self.display_method = display_method