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以下のステップに従って、画像として保存されたプレゼンテーションスライドから情報を読み取り、編集可能な PPTX 形式のプレゼンテーション資料を作成してください。
なお、JSONの構造は、pptxに変換することを想定し、抽出されたデータ構造から適切に生成し、全体で最適化してください。

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ステップ1：スライド画像の解析と構造化

1.カレントディレクトリ以下の連番で名前がついた画像ファイル(ex: 1.jpg, 2.png...)をスライド画像を入力として読み取り、各スライドについて以下の情報を抽出してください。
	•	テキスト情報（内容・改行・箇条書き構造など）
	•	画像・アイコンなどの視覚パーツ(nanobananaの適切な生成コマンド-icon, pattern, diagram, generate, storyなどの種類も判定して下さい。)

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node_modules/

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'use strict';

const zlib = require('zlib');
const AWS = require('aws-sdk');

function transformLogEvent(payload, logEvent) {
  var source = buildSource(logEvent.message, logEvent.extractedFields);
  source['@id'] = logEvent.id;
  source['@timestamp'] = new Date(1 * logEvent.timestamp).toISOString();
  source['@message'] = logEvent.message;

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# -*- coding: utf-8 -*-
# distutils: language = c++

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
from libc.stdlib cimport malloc, free
from libc.math cimport log, M_PI, sin, cos, atan
from libc.float cimport DBL_MAX

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{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# (WIP)画像から主題っぽい領域を判定"
   ]
  },
  {

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// chatserver project main.go
package main

import (
	"encoding/json"
	"flag"
	"fmt"
	"github.com/golang/glog"
	"github.com/zenazn/goji"
	"github.com/zenazn/goji/web"

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# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import math


def LevinsonDurbin(r, lpcOrder):
    """
    from http://aidiary.hatenablog.com/entry/20120415/1334458954
    """
    a = np.zeros(lpcOrder + 1,dtype=np.float64)