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olywwe commited on Aug 25, 2025

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Cada vez que o arede neural aperfeiçor atualizar essa, use modelos trainado se tiver no hugging para utilizar ou copie para ser melhor - Follow Up Deployment

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@@ -42,6 +42,29 @@
             border-radius: 12px;
             overflow: hidden;
         }
     </style>
 </head>
 <body class="bg-gray-900 text-white min-h-screen">
@@ -194,6 +217,10 @@
         let transactionCount = 0;
         let balanceHistory = [100];
         let chart;
         // Inicialização
         document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
@@ -205,18 +232,49 @@
         // Criar visualização da rede neural
         function createNeuralNetworkVisualization() {
             const container = document.getElementById('neuralNetwork');
-            const layers = [4, 6, 5, 3, 1]; // Número de neurônios por camada
-            const neurons = [];
             // Criar neurônios
-            layers.forEach((neuronCount, layerIndex) => {
-                for (let i = 0; i < neuronCount; i++) {
                     const neuron = document.createElement('div');
                     neuron.className = 'neuron';
                     // Posicionar os neurônios uniformemente
                     const x = 50 + (layerIndex * (container.offsetWidth - 100) / (layers.length - 1));
-                    const y = 50 + (i * (container.offsetHeight - 100) / (neuronCount - 1 || 1));
                     neuron.style.left = `${x}px`;
                     neuron.style.top = `${y}px`;
@@ -231,13 +289,17 @@
                 }
             });
-            // Criar conexões (apenas entre camadas consecutivas)
             for (let l = 0; l < layers.length - 1; l++) {
                 const currentLayerNeurons = neurons.filter(n => n.layer === l);
                 const nextLayerNeurons = neurons.filter(n => n.layer === l + 1);
                 currentLayerNeurons.forEach(fromNeuron => {
-                    nextLayerNeurons.forEach(toNeuron => {
                         // Criar uma linha entre os neurônios
                         const connection = document.createElement('div');
                         connection.className = 'connection';
@@ -259,6 +321,11 @@
                         connection.style.opacity = 0.1 + Math.random() * 0.3;
                         container.appendChild(connection);
                     });
                 });
             }
@@ -376,9 +443,44 @@
                 // Atualizar estatísticas
                 updateStatistics();
             }, 3000); // Simular uma operação a cada 3 segundos
         }
         // Parar trading
         function stopTrading() {
             if (!tradingActive) return;

             border-radius: 12px;
             overflow: hidden;
         }
+        .data-flow {
+            position: absolute;
+            width: 8px;
+            height: 8px;
+            border-radius: 50%;
+            background: #10b981;
+            box-shadow: 0 0 10px #10b981;
+            z-index: 10;
+        }
+        .layer-label {
+            position: absolute;
+            font-size: 12px;
+            color: #94a3b8;
+            font-weight: bold;
+        }
+        .model-update {
+            animation: modelUpdate 1.5s ease-in-out;
+        }
+        @keyframes modelUpdate {
+            0% { transform: scale(1); box-shadow: 0 0 15px rgba(99, 102, 241, 0.5); }
+            50% { transform: scale(1.2); box-shadow: 0 0 25px rgba(16, 185, 129, 0.8); }
+            100% { transform: scale(1); box-shadow: 0 0 15px rgba(99, 102, 241, 0.5); }
+        }
     </style>
 </head>
 <body class="bg-gray-900 text-white min-h-screen">
         let transactionCount = 0;
         let balanceHistory = [100];
         let chart;
+        let neurons = [];
+        let connections = [];
+        let dataFlows = [];
+        let modelUpdateCount = 0;
         // Inicialização
         document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
         // Criar visualização da rede neural
         function createNeuralNetworkVisualization() {
             const container = document.getElementById('neuralNetwork');
+            container.innerHTML = ''; // Limpar conteúdo existente
+            // Estrutura da rede neural (com mais camadas para complexidade)
+            const layers = [
+                {count: 5, name: 'Input', description: 'Dados de Mercado'},
+                {count: 8, name: 'Hidden 1', description: 'Processamento'},
+                {count: 10, name: 'Hidden 2', description: 'Análise de Padrões'},
+                {count: 6, name: 'Hidden 3', description: 'Tomada de Decisão'},
+                {count: 4, name: 'Hidden 4', description: 'Otimização'},
+                {count: 1, name: 'Output', description: 'Sinal de Trading'}
+            ];
+            neurons = [];
+            connections = [];
+            // Criar rótulos das camadas
+            layers.forEach((layer, layerIndex) => {
+                const label = document.createElement('div');
+                label.className = 'layer-label';
+                label.textContent = layer.name;
+                label.style.left = `${20 + (layerIndex * (container.offsetWidth - 100) / (layers.length - 1))}px`;
+                label.style.top = '10px';
+                container.appendChild(label);
+                const desc = document.createElement('div');
+                desc.className = 'layer-label';
+                desc.textContent = layer.description;
+                desc.style.left = `${20 + (layerIndex * (container.offsetWidth - 100) / (layers.length - 1))}px`;
+                desc.style.top = '25px';
+                desc.style.fontSize = '10px';
+                desc.style.color = '#64748b';
+                container.appendChild(desc);
+            });
             // Criar neurônios
+            layers.forEach((layer, layerIndex) => {
+                for (let i = 0; i < layer.count; i++) {
                     const neuron = document.createElement('div');
                     neuron.className = 'neuron';
                     // Posicionar os neurônios uniformemente
                     const x = 50 + (layerIndex * (container.offsetWidth - 100) / (layers.length - 1));
+                    const y = 50 + (i * (container.offsetHeight - 100) / (layer.count - 1 || 1));
                     neuron.style.left = `${x}px`;
                     neuron.style.top = `${y}px`;
                 }
             });
+            // Criar conexões (com mais complexidade)
             for (let l = 0; l < layers.length - 1; l++) {
                 const currentLayerNeurons = neurons.filter(n => n.layer === l);
                 const nextLayerNeurons = neurons.filter(n => n.layer === l + 1);
                 currentLayerNeurons.forEach(fromNeuron => {
+                    // Conectar a múltiplos neurônios na próxima camada
+                    const connectionsCount = Math.min(3, nextLayerNeurons.length);
+                    const selectedNeurons = [...nextLayerNeurons].sort(() => 0.5 - Math.random()).slice(0, connectionsCount);
+                    selectedNeurons.forEach(toNeuron => {
                         // Criar uma linha entre os neurônios
                         const connection = document.createElement('div');
                         connection.className = 'connection';
                         connection.style.opacity = 0.1 + Math.random() * 0.3;
                         container.appendChild(connection);
+                        connections.push({
+                            element: connection,
+                            from: fromNeuron,
+                            to: toNeuron
+                        });
                     });
                 });
             }
                 // Atualizar estatísticas
                 updateStatistics();
+                // Simular atualização do modelo da rede neural
+                if (Math.random() > 0.7) {
+                    updateNeuralNetworkModel();
+                }
+                // Animar fluxo de dados
+                animateDataFlow();
             }, 3000); // Simular uma operação a cada 3 segundos
         }
+        // Atualizar modelo da rede neural (animação visual)
+        function updateNeuralNetworkModel() {
+            modelUpdateCount++;
+            // Atualizar aparência dos neurônios
+            neurons.forEach(neuron => {
+                if (Math.random() > 0.8) {
+                    // Adicionar efeito de atualização
+                    neuron.element.classList.add('model-update');
+                    setTimeout(() => {
+                        neuron.element.classList.remove('model-update');
+                    }, 1500);
+                }
+            });
+            // Atualizar conexões
+            connections.forEach(connection => {
+                if (Math.random() > 0.9) {
+                    // Alterar intensidade da conexão
+                    connection.element.style.opacity = 0.3 + Math.random() * 0.7;
+                }
+            });
+            // Atualizar estatísticas de modelo
+            document.querySelector('.text-2xl.text-blue-400').textContent = (76.4 + (modelUpdateCount * 0.1)).toFixed(1) + '%';
+        }
         // Parar trading
         function stopTrading() {
             if (!tradingActive) return;