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Por, favor añade elementos visuales de redes neuronales interactivas y todas las paginas del frontend, no solamente en el dashboard, y quiero que tambien implementes un aspecto visual mas futurista en todo el frontend mas elementos visuales interactivos, mucho mas efectos 3D y mas colores gradientes con alto contraste! - Initial Deployment

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	Desarrolla el siguiente frontend en varias paginas multiples:
	# Respuesta Parte 1/4: Refactorización del Plan Hiper Feature Pipeline Store v6.0

	## Implementación de Arquitectura Event Sourcing + CQRS + Screaming Architecture

	He aplicado los 5 prompts técnicos para refactorizar completamente el plan, implementando la arquitectura especificada con máxima precisión y sin ambigüedades.

	### 1. Visión General Refactorizada

	El Hiper Feature Pipeline Store v6.0 se redefine como un sistema de machine learning financiero basado en Event Sourcing + CQRS + Screaming Architecture, con separación clara entre componentes de escritura (comandos) y lectura (consultas). Todos los cambios de estado se capturan como eventos inmutables, proporcionando trazabilidad completa y capacidad de reprocesamiento.

	### 2. Arquitectura del Sistema Refactorizada

	#### 2.1 Arquitectura de Alto Nivel con Event Sourcing

	```mermaid
	graph TD
	A[Dashboard UI - Leptos] --> B[API Gateway - Axum]
	B --> C[Command Side - Write Model]
	B --> D[Query Side - Read Model]

	C --> E[Command Handlers]
	E --> F[Event Store - SurrealDB]
	F --> G[Event Processors]
	G --> H[Read Model - DuckDB]
	G --> I[Embeddings Store - LanceDB]

	D --> H
	D --> I

	J[Training Orchestrator] --> K[Training Command Handler]
	K --> F
	L[Event Processor] --> M[Feature Engineering]
	M --> N[Model Training]
	N --> O[ONNX Export]
	```

	#### 2.2 Nueva Estructura de Componentes

	1. Command Side - Procesamiento de escritura:

	- Command Handlers
	- Event Store (SurrealDB)
	- Aggregate Roots

	2. Query Side - Procesamiento de lectura:

	- Query Handlers
	- Read Model (DuckDB)
	- Embeddings Store (LanceDB)

	3. Event Processors - Proyecciones y procesos de fondo:

	- Feature Engineering Pipeline
	- Model Training Orchestrator
	- ONNX Conversion Service

	### 3. Estructura de Carpetas y Archivos (Sin "Domain")

	```
	hiper-feature-pipeline/
	├── Cargo.toml
	├── Cargo.lock
	├── README.md
	├── architecture-decisions/
	│ ├── event-sourcing-decision.md
	│ ├── cqrs-implementation.md
	│ └── screaming-architecture.md
	├── src/
	│ ├── main.rs
	│ ├── lib.rs
	│ ├── command_side/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── commands/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── ingest_dataset_command.rs
	│ │ │ ├── start_training_command.rs
	│ │ │ └── export_onnx_command.rs
	│ │ ├── command_handlers/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── dataset_command_handler.rs
	│ │ │ ├── training_command_handler.rs
	│ │ │ └── onnx_command_handler.rs
	│ │ └── aggregates/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── dataset_aggregate.rs
	│ │ ├── training_session_aggregate.rs
	│ │ └── model_aggregate.rs
	│ ├── query_side/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── queries/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── get_dataset_query.rs
	│ │ │ ├── get_training_status_query.rs
	│ │ │ └── get_model_performance_query.rs
	│ │ ├── query_handlers/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── dataset_query_handler.rs
	│ │ │ ├── training_query_handler.rs
	│ │ │ └── model_query_handler.rs
	│ │ └── read_models/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── dataset_read_model.rs
	│ │ ├── training_read_model.rs
	│ │ └── model_read_model.rs
	│ ├── event_sourcing/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── event_store/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── surreal_event_store.rs
	│ │ │ └── event_store_trait.rs
	│ │ ├── events/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── dataset_events.rs
	│ │ │ ├── training_events.rs
	│ │ │ └── model_events.rs
	│ │ └── event_handlers/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── dataset_event_handler.rs
	│ │ ├── training_event_handler.rs
	│ │ └── model_event_handler.rs
	│ ├── feature_engineering/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── technical_indicators/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── sma_calculator.rs
	│ │ │ ├── rsi_calculator.rs
	│ │ │ └── macd_calculator.rs
	│ │ ├── event_processors/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── feature_engineering_processor.rs
	│ │ │ └── feature_cache_processor.rs
	│ │ └── feature_store/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── duckdb_feature_store.rs
	│ │ └── feature_store_trait.rs
	│ ├── model_training/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── neural_architectures/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── lstm_architecture.rs
	│ │ │ ├── transformer_architecture.rs
	│ │ │ └── temporal_convolution_architecture.rs
	│ │ ├── training_orchestrator/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── training_scheduler.rs
	│ │ │ ├── hyperparameter_optimizer.rs
	│ │ │ └── cross_validation_manager.rs
	│ │ ├── event_processors/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── training_processor.rs
	│ │ │ └── model_evaluation_processor.rs
	│ │ └── model_store/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── model_repository.rs
	│ │ └── model_serializer.rs
	│ ├── onnx_conversion/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── onnx_exporter/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── candle_to_onnx.rs
	│ │ │ └── pytorch_to_onnx.rs
	│ │ ├── optimization/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── quantizer.rs
	│ │ │ ├── operator_fuser.rs
	│ │ │ └── graph_optimizer.rs
	│ │ └── event_processors/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ └── onnx_conversion_processor.rs
	│ ├── api/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── axum_server.rs
	│ │ ├── command_controllers/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── dataset_controller.rs
	│ │ │ ├── training_controller.rs
	│ │ │ └── onnx_controller.rs
	│ │ ├── query_controllers/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── dataset_query_controller.rs
	│ │ │ ├── training_query_controller.rs
	│ │ │ └── model_query_controller.rs
	│ │ └── middleware/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── authentication.rs
	│ │ ├── authorization.rs
	│ │ └── logging.rs
	│ ├── ui/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── leptos_app/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── app.rs
	│ │ │ ├── components/
	│ │ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ │ ├── dataset_components/
	│ │ │ │ ├── training_components/
	│ │ │ │ └── model_components/
	│ │ │ └── pages/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── dashboard_page.rs
	│ │ │ ├── dataset_explorer_page.rs
	│ │ │ └── training_monitor_page.rs
	│ │ └── state_management/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── command_state.rs
	│ │ ├── query_state.rs
	│ │ └── ui_state.rs
	│ ├── monitoring/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── metrics/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── command_metrics.rs
	│ │ │ ├── query_metrics.rs
	│ │ │ └── training_metrics.rs
	│ │ ├── logging/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── structured_logger.rs
	│ │ │ └── event_logger.rs
	│ │ └── health_check/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── liveness_check.rs
	│ │ ├── readiness_check.rs
	│ │ └── health_endpoint.rs
	│ └── common/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── error_handling/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── application_errors.rs
	│ │ ├── domain_errors.rs
	│ │ └── infrastructure_errors.rs
	│ ├── types/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── dataset_types.rs
	│ │ ├── training_types.rs
	│ │ └── model_types.rs
	│ └── utilities/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── datetime_utils.rs
	│ ├── serialization_utils.rs
	│ └── validation_utils.rs
	├── config/
	│ ├── default.toml
	│ ├── development.toml
	│ ├── production.toml
	│ └── tests.toml
	├── migrations/
	│ ├── event_store/
	│ │ ├── 001_initial_events_table.surql
	│ │ └── 002_add_metadata_indexes.surql
	│ ├── read_model/
	│ │ ├── 001_create_dataset_tables.duckdb.sql
	│ │ └── 002_create_training_tables.duckdb.sql
	│ └── embeddings/
	│ ├── 001_create_embeddings_table.lance.sql
	│ └── 002_add_embedding_indexes.lance.sql
	├── tests/
	│ ├── command_side_tests/
	│ ├── query_side_tests/
	│ ├── event_sourcing_tests/
	│ ├── integration_tests/
	│ └── load_tests/
	└── docker/
	├── Dockerfile
	├── docker-compose.yml
	└── entrypoint.sh
	```

	### 4. Fases de Implementación Refactorizadas

	#### 4.1 Fase 0: Integración de Datasets con Event Sourcing

	Cambios principales:

	- Todos los datasets se ingieren mediante comandos que generan eventos
	- Validación y procesamiento se convierten en proyecciones de eventos
	- Estado actual se reconstruye desde el event store

	Nuevos componentes implementados:

	- `IngestDatasetCommand` y `DatasetIngestedEvent`
	- `DatasetAggregate` para gestionar el estado consistente
	- Proyecciones para crear read models optimizados en DuckDB

	Estructura específica para esta fase:

	```
	src/command_side/commands/ingest_dataset_command.rs
	src/command_side/aggregates/dataset_aggregate.rs
	src/event_sourcing/events/dataset_events.rs
	src/event_sourcing/event_handlers/dataset_event_handler.rs
	src/query_side/read_models/dataset_read_model.rs
	```

	# Respuesta Parte 2/4: Refactorización del Plan Hiper Feature Pipeline Store v6.0

	## Continuación de las Fases de Implementación Refactorizadas

	### 4.2 Fase 1: Implementación de la Capa de Datos con Event Sourcing y CQRS

	Cambios principales:

	- La capa de datos se divide en Command Side (Event Store) y Query Side (Read Models)
	- SurrealDB se utiliza como Event Store para persistir eventos inmutables
	- DuckDB se utiliza para Read Models optimizados para consultas
	- LanceDB se utiliza para almacenamiento de incrustaciones vectoriales como proyecciones de eventos

	Nuevos componentes implementados:

	#### Command Side - Event Store:

	```
	src/event_sourcing/event_store/surreal_event_store.rs
	src/event_sourcing/event_store/event_store_trait.rs
	src/event_sourcing/events/data_layer_events.rs
	```

	#### Query Side - Read Models:

	```
	src/query_side/read_models/data_read_model.rs
	src/feature_engineering/feature_store/duckdb_feature_store.rs
	src/feature_engineering/feature_store/feature_store_trait.rs
	```

	#### Event Processors para proyecciones:

	```
	src/event_sourcing/event_handlers/data_event_handler.rs
	src/feature_engineering/event_processors/feature_engineering_processor.rs
	src/feature_engineering/event_processors/feature_cache_processor.rs
	```

	Estructura detallada de archivos para esta fase:

	```
	src/command_side/commands/
	├── configure_database_command.rs
	├── update_data_pipeline_command.rs
	└── validate_data_quality_command.rs

	src/command_side/command_handlers/
	├── data_command_handler.rs
	└── validation_command_handler.rs

	src/command_side/aggregates/
	├── data_pipeline_aggregate.rs
	└── data_quality_aggregate.rs

	src/event_sourcing/events/
	├── database_configured_event.rs
	├── data_pipeline_updated_event.rs
	├── data_quality_validated_event.rs
	└── data_anomaly_detected_event.rs

	src/query_side/queries/
	├── get_data_pipeline_status_query.rs
	├── get_data_quality_report_query.rs
	└── get_feature_metrics_query.rs

	src/query_side/query_handlers/
	├── data_query_handler.rs
	└── quality_query_handler.rs

	src/query_side/read_models/
	├── data_pipeline_read_model.rs
	├── data_quality_read_model.rs
	└── feature_metrics_read_model.rs

	src/feature_engineering/technical_indicators/
	├── mod.rs
	├── sma_calculator.rs
	├── rsi_calculator.rs
	├── macd_calculator.rs
	├── bollinger_bands_calculator.rs
	├── stochastic_oscillator_calculator.rs
	├── adx_calculator.rs
	├── parabolic_sar_calculator.rs
	├── atr_calculator.rs
	├── obv_calculator.rs
	├── cci_calculator.rs
	├── momentum_calculator.rs
	├── volatility_calculator.rs
	├── correlation_calculator.rs
	└── regression_calculator.rs

	src/feature_engineering/feature_store/
	├── duckdb_feature_store.rs
	├── feature_store_trait.rs
	└── feature_cache_manager.rs

	migrations/event_store/
	├── 003_create_data_events_table.surql
	└── 004_add_data_quality_indexes.surql

	migrations/read_model/
	├── 003_create_feature_tables.duckdb.sql
	└── 004_create_quality_tables.duckdb.sql
	```

	Flujo de datos con Event Sourcing:

	1. Un comando `ConfigureDatabaseCommand` se envía para configurar la base de datos.
	2. El `DataCommandHandler` procesa el comando y genera un `DatabaseConfiguredEvent`.
	3. El evento se persiste en SurrealDB Event Store.
	4. Los `EventProcessors` escuchan los eventos y actualizan los Read Models en DuckDB.
	5. Las consultas se sirven desde los Read Models optimizados.

	### 4.3 Fase 2: Desarrollo del Motor de Entrenamiento con CQRS y Event Sourcing

	Cambios principales:

	- El entrenamiento de modelos se gestiona mediante comandos y eventos
	- El estado del entrenamiento se reconstruye desde los eventos
	- Los resultados del entrenamiento son proyecciones en el Query Side

	Nuevos componentes implementados:

	#### Command Side para entrenamiento:

	```
	src/command_side/commands/start_training_command.rs
	src/command_side/commands/stop_training_command.rs
	src/command_side/commands/update_training_config_command.rs
	```

	#### Eventos de entrenamiento:

	```
	src/event_sourcing/events/training_events.rs
	```

	#### Aggregate para entrenamiento:

	```
	src/command_side/aggregates/training_session_aggregate.rs
	```

	#### Query Side para entrenamiento:

	```
	src/query_side/queries/get_training_status_query.rs
	src/query_side/read_models/training_read_model.rs
	```

	#### Event Processors para entrenamiento:

	```
	src/model_training/event_processors/training_processor.rs
	src/model_training/event_processors/model_evaluation_processor.rs
	```

	Estructura detallada de archivos para esta fase:

	```
	src/command_side/commands/
	├── start_training_command.rs
	├── stop_training_command.rs
	├── pause_training_command.rs
	├── resume_training_command.rs
	├── update_hyperparameters_command.rs
	└── validate_model_command.rs

	src/command_side/command_handlers/
	├── training_command_handler.rs
	└── model_validation_handler.rs

	src/command_side/aggregates/
	├── training_session_aggregate.rs
	└── model_validation_aggregate.rs

	src/event_sourcing/events/
	├── training_started_event.rs
	├── training_stopped_event.rs
	├── training_paused_event.rs
	├── training_resumed_event.rs
	├── hyperparameters_updated_event.rs
	├── training_progress_updated_event.rs
	├── training_completed_event.rs
	├── training_failed_event.rs
	├── model_validated_event.rs
	└── model_validation_failed_event.rs

	src/query_side/queries/
	├── get_training_status_query.rs
	├── get_training_progress_query.rs
	├── get_hyperparameters_query.rs
	├── get_model_performance_query.rs
	└── get_validation_results_query.rs

	src/query_side/query_handlers/
	├── training_query_handler.rs
	└── model_query_handler.rs

	src/query_side/read_models/
	├── training_status_read_model.rs
	├── training_progress_read_model.rs
	├── hyperparameters_read_model.rs
	├── model_performance_read_model.rs
	└── validation_results_read_model.rs

	src/model_training/neural_architectures/
	├── mod.rs
	├── lstm_architecture.rs
	├── gru_architecture.rs
	├── transformer_architecture.rs
	├── temporal_convolution_architecture.rs
	├── attention_mechanism.rs
	├── residual_network_architecture.rs
	├── autoencoder_architecture.rs
	├── wavelet_network_architecture.rs
	├── neural_ode_architecture.rs
	├── deep_ar_architecture.rs
	├── nbeats_architecture.rs
	├── tcn_architecture.rs
	├── inception_time_architecture.rs
	├── time_series_forest_architecture.rs
	├── rocket_architecture.rs
	├── prophet_net_architecture.rs
	├── temporal_fusion_transformer_architecture.rs
	└── hierarchical_attention_architecture.rs

	src/model_training/training_orchestrator/
	├── training_scheduler.rs
	├── hyperparameter_optimizer.rs
	├── cross_validation_manager.rs
	├── resource_allocator.rs
	├── gradient_descent_optimizer.rs
	├── early_stopping_manager.rs
	└── checkpoint_manager.rs

	src/model_training/event_processors/
	├── training_processor.rs
	├── model_evaluation_processor.rs
	├── hyperparameter_processor.rs
	└── validation_processor.rs

	src/model_training/model_store/
	├── model_repository.rs
	├── model_serializer.rs
	├── model_version_manager.rs
	└── model_metadata_store.rs

	migrations/event_store/
	├── 005_create_training_events_table.surql
	└── 006_add_training_indexes.surql

	migrations/read_model/
	├── 005_create_training_tables.duckdb.sql
	└── 006_create_model_tables.duckdb.sql
	```

	Flujo de entrenamiento con Event Sourcing:

	1. Se envía un `StartTrainingCommand` con la configuración de entrenamiento.
	2. El `TrainingCommandHandler` valida el comando y genera un `TrainingStartedEvent`.
	3. El evento se persiste y el `TrainingSessionAggregate` actualiza su estado.
	4. El `TrainingProcessor` escucha el evento y inicia el proceso de entrenamiento.
	5. Durante el entrenamiento, se generan eventos de progreso que se persisten y proyectan a los Read Models.
	6. Al finalizar, se genera un `TrainingCompletedEvent` o `TrainingFailedEvent`.
	7. Las consultas sobre el estado de entrenamiento se sirven desde los Read Models.

	### 4.4 Fase 3: Conversión y Optimización ONNX con Event Sourcing

	Cambios principales:

	- La conversión a ONNX se触发 mediante comandos
	- Los eventos capturan el proceso de conversión y optimización
	- El estado de los modelos ONNX se gestiona mediante aggregates

	Nuevos componentes implementados:

	#### Command Side para ONNX:

	```
	src/command_side/commands/export_onnx_command.rs
	src/command_side/commands/optimize_onnx_command.rs
	src/command_side/commands/validate_onnx_command.rs
	```

	#### Eventos de ONNX:

	```
	src/event_sourcing/events/onnx_events.rs
	```

	#### Aggregate para ONNX:

	```
	src/command_side/aggregates/model_aggregate.rs
	```

	#### Query Side para ONNX:

	```
	src/query_side/queries/get_onnx_model_query.rs
	src/query_side/read_models/model_read_model.rs
	```

	#### Event Processors para ONNX:

	```
	src/onnx_conversion/event_processors/onnx_conversion_processor.rs
	```

	Estructura detallada de archivos para esta fase:

	```
	src/command_side/commands/
	├── export_onnx_command.rs
	├── optimize_onnx_command.rs
	├── validate_onnx_command.rs
	├── deploy_onnx_command.rs
	└── benchmark_onnx_command.rs

	src/command_side/command_handlers/
	├── onnx_command_handler.rs
	└── deployment_handler.rs

	src/command_side/aggregates/
	├── onnx_model_aggregate.rs
	└── deployment_aggregate.rs

	src/event_sourcing/events/
	├── onnx_export_started_event.rs
	├── onnx_export_completed_event.rs
	├── onnx_export_failed_event.rs
	├── onnx_optimization_started_event.rs
	├── onnx_optimization_completed_event.rs
	├── onnx_validation_started_event.rs
	├── onnx_validation_completed_event.rs
	├── onnx_deployment_started_event.rs
	├── onnx_deployment_completed_event.rs
	├── onnx_benchmark_started_event.rs
	└── onnx_benchmark_completed_event.rs

	src/query_side/queries/
	├── get_onnx_model_query.rs
	├── get_onnx_optimization_query.rs
	├── get_onnx_validation_query.rs
	├── get_onnx_deployment_query.rs
	└── get_onnx_benchmark_query.rs

	src/query_side/query_handlers/
	├── onnx_query_handler.rs
	└── deployment_query_handler.rs

	src/query_side/read_models/
	├── onnx_model_read_model.rs
	├── onnx_optimization_read_model.rs
	├── onnx_validation_read_model.rs
	├── onnx_deployment_read_model.rs
	└── onnx_benchmark_read_model.rs

	src/onnx_conversion/onnx_exporter/
	├── candle_to_onnx.rs
	├── pytorch_to_onnx.rs
	├── tensorflow_to_onnx.rs
	├── onnx_exporter_trait.rs
	└── onnx_version_manager.rs

	src/onnx_conversion/optimization/
	├── quantizer.rs
	├── operator_fuser.rs
	├── graph_optimizer.rs
	├── latency_optimizer.rs
	├── memory_optimizer.rs
	└── compatibility_checker.rs

	src/onnx_conversion/validation/
	├── onnx_validator.rs
	├── precision_validator.rs
	├── performance_validator.rs
	└── security_validator.rs

	src/onnx_conversion/deployment/
	├── onnx_deployer.rs
	├── cloud_deployer.rs
	├── edge_deployer.rs
	└── local_deployer.rs

	src/onnx_conversion/benchmarking/
	├── onnx_benchmarker.rs
	├── hardware_benchmarker.rs
	├── inference_benchmarker.rs
	└── comparative_benchmarker.rs

	migrations/event_store/
	├── 007_create_onnx_events_table.surql
	└── 008_add_onnx_indexes.surql

	migrations/read_model/
	├── 007_create_onnx_tables.duckdb.sql
	└── 008_create_deployment_tables.duckdb.sql
	```

	Flujo de conversión ONNX con Event Sourcing:

	1. Se envía un `ExportONNXCommand` para convertir un modelo entrenado.
	2. El `ONNXCommandHandler` genera un `ONNXExportStartedEvent`.
	3. El evento se persiste y el `ONNXModelAggregate` trackea el estado.
	4. El `ONNXConversionProcessor` escucha el evento y ejecuta la conversión.
	5. Al completarse, se genera un `ONNXExportCompletedEvent` con los detalles.
	6. Los eventos de optimización, validación, etc., siguen el mismo patrón.
	7. Las consultas sobre modelos ONNX se sirven desde los Read Models.

	# Respuesta Parte 3/4: Refactorización del Plan Hiper Feature Pipeline Store v6.0

	## Continuación de las Fases de Implementación Refactorizadas

	### 4.4 Fase 4: Desarrollo del Dashboard UI con Event Sourcing y CQRS

	Cambios principales:

	- La UI se construye con separación clara entre componentes Presentacionales y Contenedores
	- Los contenedores manejan comandos y consultas hacia el backend
	- La UI se suscribe a eventos para actualizaciones en tiempo real
	- Estado de UI gestionado mediante máquinas de estado reactivas

	Nuevos componentes implementados:

	#### Componentes Contenedores (Command Side):

	```
	src/ui/leptos_app/components/container_components/
	├── dataset_container_components/
	├── training_container_components/
	└── model_container_components/
	```

	#### Componentes Presentacionales (Query Side):

	```
	src/ui/leptos_app/components/presentational_components/
	├── dataset_presentational_components/
	├── training_presentational_components/
	└── model_presentational_components/
	```

	#### Gestión de Estado de UI:

	```
	src/ui/state_management/
	├── command_state.rs
	├── query_state.rs
	└── ui_state.rs
	```

	#### Suscripción a Eventos para UI:

	```
	src/ui/event_subscriptions/
	├── dataset_event_subscription.rs
	├── training_event_subscription.rs
	└── model_event_subscription.rs
	```

	Estructura detallada de archivos para esta fase:

	```
	src/ui/leptos_app/
	├── app.rs
	├── main.rs
	├── components/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── container_components/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── dataset_container_components/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── dataset_upload_container.rs
	│ │ │ ├── dataset_validation_container.rs
	│ │ │ └── dataset_explorer_container.rs
	│ │ ├── training_container_components/
	│ │ │ ├── mod.rs
	│ │ │ ├── training_start_container.rs
	│ │ │ ├── training_monitor_container.rs
	│ │ │ └── training_control_container.rs
	│ │ └── model_container_components/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── model_export_container.rs
	│ │ ├── model_deployment_container.rs
	│ │ └── model_benchmark_container.rs
	│ └── presentational_components/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── dataset_presentational_components/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── dataset_table_component.rs
	│ │ ├── dataset_quality_indicator.rs
	│ │ └── dataset_visualization_component.rs
	│ ├── training_presentational_components/
	│ │ ├── mod.rs
	│ │ ├── training_progress_chart.rs
	│ │ ├── training_metrics_display.rs
	│ │ └── training_config_viewer.rs
	│ └── model_presentational_components/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── model_performance_chart.rs
	│ ├── model_comparison_table.rs
	│ └── model_deployment_status.rs
	├── pages/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── dashboard_page.rs
	│ ├── dataset_explorer_page.rs
	│ ├── training_monitor_page.rs
	│ ├── model_management_page.rs
	│ └── system_health_page.rs
	├── state_management/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── command_state.rs
	│ ├── query_state.rs
	│ ├── ui_state.rs
	│ └── subscription_manager.rs
	└── event_subscriptions/
	├── mod.rs
	├── dataset_event_subscription.rs
	├── training_event_subscription.rs
	├── model_event_subscription.rs
	└── system_event_subscription.rs

	src/api/query_controllers/
	├── ui_query_controller.rs
	├── dataset_query_controller.rs
	├── training_query_controller.rs
	└── model_query_controller.rs

	src/api/command_controllers/
	├── ui_command_controller.rs
	├── dataset_command_controller.rs
	├── training_command_controller.rs
	└── model_command_controller.rs

	src/api/middleware/
	├── authentication.rs
	├── authorization.rs
	├── logging.rs
	└── cors.rs

	migrations/read_model/
	├── 009_create_ui_state_tables.duckdb.sql
	└── 010_create_user_preferences_tables.duckdb.sql
	```

	Flujo de UI con Event Sourcing y CQRS:

	1. Los componentes Contenedores envían comandos a través de `command_state` para realizar acciones.
	2. Los componentes Presentacionales consumen datos de `query_state` que se actualizan desde los Read Models.
	3. Las suscripciones a eventos escuchan cambios en el Event Store y actualizan el estado de UI en tiempo real.
	4. Los controladores de API manejan las solicitudes HTTP y las traducen en comandos o consultas.

	### 4.5 Fase 5: Orquestación y Monitoreo con Event Sourcing

	Cambios principales:

	- La orquestación se gestiona mediante comandos que trigger eventos
	- El monitoreo se basa en consultas a Read Models y suscripción a eventos
	- Las políticas de orquestación se definen como máquinas de estado

	Nuevos componentes implementados:

	#### Command Side para Orquestación:

	```
	src/command_side/commands/orchestration_commands/
	├── start_orchestration_command.rs
	├── stop_orchestration_command.rs
	└── update_orchestration_policy_command.rs
	```

	#### Eventos de Orquestación:

	```
	src/event_sourcing/events/orchestration_events.rs
	```

	#### Aggregate para Orquestación:

	```
	src/command_side/aggregates/orchestration_aggregate.rs
	```

	#### Query Side para Monitoreo:

	```
	src/query_side/queries/monitoring_queries/
	├── get_system_health_query.rs
	├── get_performance_metrics_query.rs
	└── get_resource_usage_query.rs
	```

	#### Event Processors para Monitoreo:

	```
	src/monitoring/event_processors/
	├── health_monitor_processor.rs
	├── performance_monitor_processor.rs
	└── resource_monitor_processor.rs
	```

	Estructura detallada de archivos para esta fase:

	```
	src/command_side/commands/
	├── orchestration_commands/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── start_orchestration_command.rs
	│ ├── stop_orchestration_command.rs
	│ ├── pause_orchestration_command.rs
	│ ├── resume_orchestration_command.rs
	│ ├── update_orchestration_policy_command.rs
	│ └── validate_orchestration_command.rs
	└── monitoring_commands/
	├── mod.rs
	├── enable_monitoring_command.rs
	├── disable_monitoring_command.rs
	├── update_monitoring_config_command.rs
	└── trigger_alert_command.rs

	src/command_side/command_handlers/
	├── orchestration_command_handler.rs
	└── monitoring_command_handler.rs

	src/command_side/aggregates/
	├── orchestration_aggregate.rs
	└── monitoring_aggregate.rs

	src/event_sourcing/events/
	├── orchestration_events/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── orchestration_started_event.rs
	│ ├── orchestration_stopped_event.rs
	│ ├── orchestration_paused_event.rs
	│ ├── orchestration_resumed_event.rs
	│ ├── orchestration_policy_updated_event.rs
	│ ├── orchestration_completed_event.rs
	│ └── orchestration_failed_event.rs
	└── monitoring_events/
	├── mod.rs
	├── monitoring_enabled_event.rs
	├── monitoring_disabled_event.rs
	├── monitoring_config_updated_event.rs
	├── alert_triggered_event.rs
	├── alert_resolved_event.rs
	└── system_health_updated_event.rs

	src/query_side/queries/
	├── orchestration_queries/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── get_orchestration_status_query.rs
	│ ├── get_orchestration_policy_query.rs
	│ └── get_orchestration_history_query.rs
	└── monitoring_queries/
	├── mod.rs
	├── get_system_health_query.rs
	├── get_performance_metrics_query.rs
	├── get_resource_usage_query.rs
	├── get_alert_history_query.rs
	└── get_monitoring_config_query.rs

	src/query_side/query_handlers/
	├── orchestration_query_handler.rs
	└── monitoring_query_handler.rs

	src/query_side/read_models/
	├── orchestration_read_model.rs
	├── orchestration_policy_read_model.rs
	├── orchestration_history_read_model.rs
	├── system_health_read_model.rs
	├── performance_metrics_read_model.rs
	├── resource_usage_read_model.rs
	├── alert_history_read_model.rs
	└── monitoring_config_read_model.rs

	src/orchestration/
	├── mod.rs
	├ orchestration_engine/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── workflow_orchestrator.rs
	│ ├── task_scheduler.rs
	│ ├── resource_optimizer.rs
	│ ├── dependency_resolver.rs
	│ └── policy_enforcer.rs
	├── event_processors/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── workflow_processor.rs
	│ ├── task_processor.rs
	│ └── policy_processor.rs
	└── state_machines/
	├── mod.rs
	├── workflow_state_machine.rs
	├── task_state_machine.rs
	└── resource_state_machine.rs

	src/monitoring/
	├── mod.rs
	├── metrics/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── system_metrics_collector.rs
	│ ├── application_metrics_collector.rs
	│ ├── business_metrics_collector.rs
	│ └── metrics_aggregator.rs
	├── alerting/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── alert_manager.rs
	│ ├── alert_rules_engine.rs
	│ ├── alert_notifier.rs
	│ └── alert_history_store.rs
	├── event_processors/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── health_monitor_processor.rs
	│ ├── performance_monitor_processor.rs
	│ ├── resource_monitor_processor.rs
	│ └── alert_processor.rs
	└── dashboards/
	├── mod.rs
	├── system_health_dashboard.rs
	├── performance_dashboard.rs
	├── resource_dashboard.rs
	└── alert_dashboard.rs

	migrations/event_store/
	├── 009_create_orchestration_events_table.surql
	├── 010_create_monitoring_events_table.surql
	└── 011_add_orchestration_indexes.surql

	migrations/read_model/
	├── 011_create_orchestration_tables.duckdb.sql
	├── 012_create_monitoring_tables.duckdb.sql
	└── 013_create_alert_tables.duckdb.sql
	```

	Flujo de Orquestación y Monitoreo con Event Sourcing:

	1. Se envía un `StartOrchestrationCommand` para iniciar un flujo de trabajo.
	2. El `OrchestrationCommandHandler` genera un `OrchestrationStartedEvent`.
	3. El evento se persiste y el `OrchestrationAggregate` actualiza su estado.
	4. El `WorkflowProcessor` escucha el evento y ejecuta las tareas de orquestación.
	5. Durante la orquestación, se generan eventos de progreso que se persisten y proyectan a los Read Models.
	6. El monitoreo se activa mediante eventos y las métricas se almacenan en Read Models.
	7. Las alertas se triggerean mediante eventos y se notifican a través de suscripciones.

	### 5. Stack Tecnológico Actualizado

	El stack tecnológico se mantiene similar pero con adiciones para soportar Event Sourcing y CQRS:

	- Núcleo: Rust + Tokio + Axum - Para comandos y consultas HTTP
	- Event Store: SurrealDB - Almacenamiento de eventos inmutables
	- Read Models: DuckDB - Para consultas optimizadas
	- Embeddings: LanceDB - Para almacenamiento vectorial
	- UI: Leptos + Dioxus - Con componentes Presentacionales y Contenedores
	- Monitoreo: OpenTelemetry + Prometheus - Para métricas y tracing
	- Mensajería: Redis Streams o Kafka - Para procesamiento de eventos (opcional)

	### 6. Modelos de Datos Actualizados

	Los modelos de datos se alinean con Event Sourcing:

	- Event Models: Estructuras inmutables que representan cambios de estado
	- Aggregate Models: Entidades que gestionan el estado consistente basado en eventos
	- Read Models: Vistas optimizadas para consultas, derivadas de eventos
	- Projection Models: Definiciones de cómo los eventos se transforman en Read Models

	### 7. Referencia de Endpoints API Actualizada

	Los endpoints se dividen en Command y Query endpoints:

	#### Command Endpoints (POST):

	- `/api/commands/dataset/ingest` - Ingestar dataset
	- `/api/commands/training/start` - Iniciar entrenamiento
	- `/api/commands/model/export-onnx` - Exportar modelo a ONNX
	- `/api/commands/orchestration/start` - Iniciar orquestación

	#### Query Endpoints (GET):

	- `/api/queries/dataset/{id}` - Obtener dataset
	- `/api/queries/training/status/{id}` - Obtener estado de entrenamiento
	- `/api/queries/model/performance/{id}` - Obtener rendimiento de modelo
	- `/api/queries/monitoring/health` - Obtener salud del sistema

	#### Event Streaming Endpoints (SSE):

	- `/api/events/dataset` - Flujo de eventos de dataset
	- `/api/events/training` - Flujo de eventos de entrenamiento
	- `/api/events/system` - Flujo de eventos del sistema

	### 8. Estrategia de Pruebas Actualizada

	Las pruebas se adaptan para Event Sourcing y CQRS:

	- Pruebas de Comandos: Verificar que los comandos generan los eventos correctos
	- Pruebas de Eventos: Verificar que los eventos se persisten y procesan correctamente
	- Pruebas de Proyecciones: Verificar que los Read Models se actualizan correctamente desde eventos
	- Pruebas de Consultas: Verificar que las consultas devuelven los datos correctos desde Read Models
	- Pruebas de Integración: Verificar el flujo completo de comandos, eventos y consultas

	### 9. Despliegue y Operaciones Actualizado

	El despliegue considera la naturaleza event-sourced del sistema:

	- Despliegue de Event Store: SurrealDB en cluster para alta disponibilidad
	- Despliegue de Read Models: DuckDB replicado para rendimiento en consultas
	- Procesadores de Eventos: Escalables horizontalmente para manejar carga de eventos
	- API Gateway: Balanceo de carga entre comandos y consultas
	- Monitoreo: Dashboards basados en eventos para observabilidad en tiempo real

	# Respuesta Parte 4/4: Refactorización del Plan Hiper Feature Pipeline Store v6.0

	## Continuación de las Secciones Refactorizadas

	### 9. Aseguramiento de Calidad y Cumplimiento con Event Sourcing

	Cambios principales:

	- Las pruebas y validaciones se basan en eventos y proyecciones
	- El cumplimiento se asegura mediante la inmutabilidad de los eventos y el tracing completo
	- Las métricas de calidad se derivan de los eventos y read models

	#### 9.1 Estándares de Calidad de Código Actualizados

	Nuevos componentes implementados para calidad:

	```
	src/quality_assurance/
	├── mod.rs
	├── code_quality/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── rust_code_analyzer.rs
	│ ├── test_coverage_calculator.rs
	│ ├── dependency_auditor.rs
	│ └── security_scanner.rs
	├── event_based_testing/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── command_validation_test.rs
	│ ├── event_sourcing_test.rs
	│ ├── projection_validation_test.rs
	│ └── cqrs_integration_test.rs
	└── compliance_checking/
	├── mod.rs
	├── gdpr_compliance_checker.rs
	├── pci_dss_compliance_checker.rs
	├── sox_compliance_checker.rs
	└── audit_trail_generator.rs
	```

	Estrategia de pruebas con Event Sourcing:

	- Pruebas de Comandos: Validar que los comandos generan los eventos esperados
	- Pruebas de Eventos: Asegurar la correcta persistencia y procesamiento de eventos
	- Pruebas de Proyecciones: Verificar que los read models se actualizan correctamente
	- Pruebas de Consultas: Validar el rendimiento y precisión de las consultas
	- Pruebas de Integración: Simular flujos completos de comandos y consultas

	#### 9.2 Consideraciones de Seguridad Actualizadas

	- Inmutabilidad de Eventos: Los eventos no pueden ser modificados, asegurando integridad
	- Trazabilidad Completa: Todo cambio se rastrea mediante eventos, facilitando auditorías
	- Encriptación de Eventos: Eventos sensibles se encriptan en el event store
	- Control de Acceso Basado en Eventos: Permisos gestionados mediante eventos de autorización

	#### 9.3 Benchmarks de Rendimiento Actualizados

	- Rendimiento de Escritura: Métricas de latencia para comandos y persistencia de eventos
	- Rendimiento de Lectura: Métricas de latencia para consultas a read models
	- Rendimiento de Proyecciones: Tiempo de procesamiento de eventos para actualizar read models
	- Escalabilidad: Capacidad de manejar picos de eventos y consultas

	### 10. Despliegue y Operaciones con Event Sourcing

	Cambios principales:

	- Despliegue separado para command side, query side, y event processors
	- Operaciones basadas en eventos para monitoreo y recovery
	- Estrategias de despliegue blue-green para componentes críticos

	#### 10.1 Arquitectura de Despliegue Actualizada

	Despliegue en Kubernetes con microservicios:

	```yaml
	# Kubernetes Deployment Example
	apiVersion: apps/v1
	kind: Deployment
	metadata:
	name: command-side-deployment
	spec:
	replicas: 3
	template:
	spec:
	containers:
	- name: command-side
	image: command-side:latest
	env:
	- name: EVENT_STORE_URL
	value: "surreal://event-store:8000"
	- name: READ_MODEL_URL
	value: "duckdb://read-model:9000"

	---
	apiVersion: apps/v1
	kind: Deployment
	metadata:
	name: query-side-deployment
	spec:
	replicas: 3
	template:
	spec:
	containers:
	- name: query-side
	image: query-side:latest
	env:
	- name: READ_MODEL_URL
	value: "duckdb://read-model:9000"

	---
	apiVersion: apps/v1
	kind: Deployment
	metadata:
	name: event-processor-deployment
	spec:
	replicas: 3
	template:
	spec:
	containers:
	- name: event-processor
	image: event-processor:latest
	env:
	- name: EVENT_STORE_URL
	value: "surreal://event-store:8000"
	- name: READ_MODEL_URL
	value: "duckdb://read-model:9000"
	```

	#### 10.2 Monitoreo y Observabilidad Actualizados

	Nuevos componentes para monitoreo:

	```
	src/monitoring/
	├── mod.rs
	├── event_based_monitoring/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── event_metrics_collector.rs
	│ ├── projection_lag_monitor.rs
	│ ├── command_latency_monitor.rs
	│ └── query_performance_monitor.rs
	├── health_checks/
	│ ├── mod.rs
	│ ├── event_store_health_check.rs
	│ ├── read_model_health_check.rs
	│ └── processor_health_check.rs
	└── alerting/
	├── mod.rs
	├── event_based_alerter.rs
	├── anomaly_detector.rs
	├── threshold_alerter.rs
	└── alert_manager.rs
	```

	Métricas clave:

	- Evento por Segundo: Volumen de eventos siendo procesados
	- Lag de Proyecciones: Retraso entre evento y actualización de read model
	- Latencia de Comandos: Tiempo desde comando hasta persistencia de evento
	- Latencia de Consultas: Tiempo de respuesta de consultas a read models

	#### 10.3 Consideraciones de Escalabilidad Actualizadas

	- Escalado Horizontal: Añadir más instancias de event processors para manejar carga de eventos
	- Particionamiento de Eventos: Distribuir eventos por aggregate id para mejorar rendimiento
	- Caching de Read Models: Cachear consultas frecuentes para reducir carga en read models
	- Balanceo de Carga: Balancear tráfico entre command y query sides basado en patrones de uso

	### 11. Modelos de Datos Actualizados para Event Sourcing

	Estructura de eventos ejemplo:

	```rust
	// Evento de ingesta de dataset
	pub struct DatasetIngestedEvent {
	pub event_id: Uuid,
	pub aggregate_id: Uuid,
	pub timestamp: DateTime<Utc>,
	pub version: i32,
	pub dataset_id: String,
	pub dataset_name: String,
	pub dataset_type: String,
	pub dataset_size: usize,
	pub dataset_metadata: Value,
	pub ingested_by: String,
	}

	// Evento de inicio de entrenamiento
	pub struct TrainingStartedEvent {
	pub event_id: Uuid,
	pub aggregate_id: Uuid,
	pub timestamp: DateTime<Utc>,
	pub version: i32,
	pub training_id: String,
	pub model_architecture: String,
	pub hyperparameters: Value,
	pub dataset_id: String,
	pub started_by: String,
	}
	```

	Estructura de read models ejemplo:

	```rust
	// Read model para estado de entrenamiento
	pub struct TrainingStatusReadModel {
	pub training_id: String,
	pub status: String,
	pub progress: f32,
	pub current_epoch: i32,
	pub total_epochs: i32,
	pub training_loss: f32,
	validation_loss: f32,
	pub start_time: DateTime<Utc>,
	pub end_time: Option<DateTime<Utc>>,
	pub last_updated: DateTime<Utc>,
	}

	// Read model para calidad de datos
	pub struct DataQualityReadModel {
	pub dataset_id: String,
	pub completeness_score: f32,
	pub consistency_score: f32,
	pub accuracy_score: f32,
	pub timeliness_score: f32,
	pub anomalies_detected: i32,
	pub last_validated: DateTime<Utc>,
	}
	```

	### 12. Referencia de Endpoints API Actualizada

	Endpoints de Comando (POST):

	- `/api/v1/commands/datasets/ingest` - Ingestar un nuevo dataset
	- `/api/v1/commands/training/start` - Iniciar una sesión de entrenamiento
	- `/api/v1/commands/models/export-onnx` - Exportar modelo a ONNX
	- `/api/v1/commands/orchestration/start` - Iniciar orquestación

	Endpoints de Consulta (GET):

	- `/api/v1/queries/datasets/{id}` - Obtener metadata de dataset
	- `/api/v1/queries/datasets/{id}/quality` - Obtener calidad de dataset
	- `/api/v1/queries/training/{id}/status` - Obtener estado de entrenamiento
	- `/api/v1/queries/models/{id}/performance` - Obtener rendimiento de modelo

	Endpoints de Eventos (SSE):

	- `/api/v1/events/datasets` - Flujo de eventos de datasets
	- `/api/v1/events/training` - Flujo de eventos de entrenamiento
	- `/api/v1/events/system` - Flujo de eventos del sistema

	### 13. Estrategia de Pruebas Actualizada

	Pruebas específicas para Event Sourcing y CQRS:

	- Pruebas de Consistencia de Eventos: Verificar que los eventos se persisten y recuperan correctamente
	- Pruebas de Proyecciones: Validar que los read models se actualizan como se espera tras eventos
	- Pruebas de Concurrencia: Simular múltiples comandos concurrentes y verificar consistencia
	- Pruebas de Recovery: Verificar que el sistema puede recuperarse desde event store tras fallos
	- Pruebas de Rendimiento: Medir latencia y throughput de comandos, eventos y consultas

	### 14. Conclusión y Beneficios de la Refactorización

	La refactorización del Hiper Feature Pipeline Store v6.0 hacia una arquitectura de Event Sourcing + CQRS + Screaming Architecture proporciona:

	- Trazabilidad Completa: Todo cambio se captura en eventos inmutables, permitiendo auditoría completa y replay de eventos.
	- Escalabilidad Mejorada: Separación de comandos y consultas permite escalar componentes de forma independiente.
	- Mantenibilidad: Estructura clara de carpetas y archivos sin ambigüedades, con componentes bien definidos.
	- Flexibilidad: Fácil evolución del sistema al añadir nuevos eventos y proyecciones sin afectar existentes.
	- Resiliencia: Capacidad de recuperación desde event store tras fallos, reconstruyendo estado desde eventos.

	Esta arquitectura asegura que el sistema sea robusto, eficiente y preparado para futuras expansiones, cumpliendo con los más altos estándares empresariales para sistemas de trading cuantitativo.

	Con esta base, el Hiper Feature Pipeline Store v6.0 estará posicionado como un sistema de clase mundial para machine learning financiero.

	Puedes ayudarme a darle un aspecto visual al frontend mas futurista y que resalte que es una plataforma de trading cuantitativo y Machine Learning con todo tipo de elementos visuales, bloques flotantes, efectos 3D, colores gradientes y por supuesto redes neuronales que conectan entre si y conectan todos los elementos del dashboard y el frontend!
	Puedes ayudarme a darle un aspecto visual al frontend mas futurista y que resalte que es una plataforma de trading cuantitativo y Machine Learning con todo tipo de elementos visuales, bloques flotantes, efectos 3D, colores gradientes y por supuesto redes neuronales que conectan entre si y conectan todos los elementos del dashboard y el frontend!
	Puedes realizar el diseño visual mucho mas futurista, impactante, con colores gradientes, que el frontend grite en su totalidad que es una plataforma de trading algoritmico y MAchine learning de alto rendimiento y por supuesto con bloques flotantes, efectos 3D y todo el Dashboard bloques y elementos conectados por innumerables redes neuronales que se conectan entre si y conectan todos los elementos del frontend en sus diferentes paginas y que son reactivas al estimulo del usuario!
	Quiero que todas las paginas tengan el diseño de la pagina del dashboard y ademas quiero que añadas mas efectos 3D elementos flotantes e interactivos entre si y redes neuronales mas visibles e interactivas en todas las paginas del frontend
	Quiero que implementes el mismo diseño visual y elementos graficos de la pagina del Dashboard a todas las demas paginas: Datasets, Training, Models y System Health!
	Por, favor añade elementos visuales de redes neuronales interactivas y todas las paginas del frontend, no solamente en el dashboard, y quiero que tambien implementes un aspecto visual mas futurista en todo el frontend mas elementos visuales interactivos, mucho mas efectos 3D y mas colores gradientes con alto contraste!
	Por, favor añade elementos visuales de redes neuronales interactivas y todas las paginas del frontend, no solamente en el dashboard, y quiero que tambien implementes un aspecto visual mas futurista en todo el frontend mas elementos visuales interactivos, mucho mas efectos 3D y mas colores gradientes con alto contraste!
	Por, favor añade elementos visuales de redes neuronales interactivas y todas las paginas del frontend, no solamente en el dashboard, y quiero que tambien implementes un aspecto visual mas futurista en todo el frontend mas elementos visuales interactivos, mucho mas efectos 3D y mas colores gradientes con alto contraste!
	Por, favor añade elementos visuales de redes neuronales interactivas y todas las paginas del frontend, no solamente en el dashboard, y quiero que tambien implementes un aspecto visual mas futurista en todo el frontend mas elementos visuales interactivos, mucho mas efectos 3D y mas colores gradientes con alto contraste!
	Por, favor añade elementos visuales de redes neuronales interactivas y todas las paginas del frontend, no solamente en el dashboard, y quiero que tambien implementes un aspecto visual mas futurista en todo el frontend mas elementos visuales interactivos, mucho mas efectos 3D y mas colores gradientes con alto contraste!