diff --git a/src/components/Navbar.tsx b/src/components/Navbar.tsx index 505b98e..d940c42 100644 --- a/src/components/Navbar.tsx +++ b/src/components/Navbar.tsx @@ -14,7 +14,7 @@ export default function Navbar() { - +
diff --git a/src/pages/ChipOverview.tsx b/src/pages/ChipOverview.tsx index b425076..fe26564 100644 --- a/src/pages/ChipOverview.tsx +++ b/src/pages/ChipOverview.tsx @@ -1,3 +1,376 @@ +import {BsMoonStars, BsStars} from 'react-icons/bs'; +import { + FaBrain, + FaChartBar, + FaCloud, + FaFlask, + FaHeart, + FaHeartbeat, + FaMicrochip, + FaPlug, + FaRunning, + FaShieldAlt, + FaUniversity, + FaUserMd, + FaUsers, + FaWifi +} from 'react-icons/fa'; +import {HiSparkles} from 'react-icons/hi'; +import logotext from "../assets/logotext.svg"; +import {NavLink} from 'react-router-dom'; + export default function ChipOverview() { - return <> -} \ No newline at end of file + return (
+ {/* Floating Background Elements */} +
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+ + {/* Hero Section */} +
+
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+ REMind Logo and Text +
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Bahnbrechende Traumtechnologie

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Der erste aufklebbare Sensor-Chip für vollständige + Traumerfassung

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+ Unser innovativer Chip vereint drei revolutionäre Technologien in einem einzigen, aufklebbaren + Sensorsystem + mit KI-gestützter Inhaltsanalyse +

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+ + {/* Main Features Grid - Dreamy Cards */} +
+ {/* EEG-Sensoren */} +
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+ +
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+ EEG-Sensoren +

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+ Erfassung von Hirnströmen zur Traumdetektion mit über 85% Genauigkeit +

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+ + {/* Herzfrequenz-Sensoren */} +
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+ +
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+ Herzfrequenz-Sensoren +

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+ Präzise Pulsmessung und kontinuierliche Herzratenvariabilität-Überwachung während des Schlafs +

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+ + {/* Bewegungssensoren */} +
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+ +
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+ Bewegungssensoren +

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+ 6-Achsen-Bewegungssensor für Körperbewegungsanalyse und automatische Schlafphasenerkennung +

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+ + {/* KI-Algorithmen */} +
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+ +
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+ KI-Algorithmen +

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+ Fortschrittliche Algorithmen interpretieren Trauminhalte mit einer Genauigkeit von über 85% +

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+ + {/* Adhäsiv-Technologie */} +
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+ Adhäsiv-Technologie +

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+ Biokompatible Materialien für hautfreundliche Haftung und schmerzfreie Entfernung +

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+ + {/* Drahtlose Energieversorgung */} +
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+ Drahtlose Energieversorgung +

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+ Thermoelektrische Generatoren nutzen Körperwärme für kontinuierlichen Betrieb ohne Batteriewechsel +

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+ + {/* Technical Specifications Section */} +
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Technische Spezifikationen

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+ Basierend auf aktueller Forschung +

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+ +
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EEG-Sensormodul

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    +
  • Ultra-low-power Design mit nur 0,8 mW Verbrauch
    • +
  • Drahtlose Datenübertragung via Bluetooth 5.0
    • +
  • Miniaturisierte Bauweise: 9,2 Gramm Gesamtgewicht
    • +
  • Bewegungsartefakt-Kompensation
    • +
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Herzfrequenz-Monitoring

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    +
  • Photoplethysmographie (PPG) Technologie
    • +
  • Kontinuierliche Herzratenvariabilität-Überwachung
    • +
  • Mittlere absolute Abweichung unter 2 bpm
    • +
  • Präzise Pulsmessung während des Schlafs
    • +
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+
+ +
+

Bewegungssensorik

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    +
  • 6-Achsen-Bewegungssensor mit ±16 g Bereich
    • +
  • Automatische Schlafphasenerkennung
    • +
  • 74,6% Genauigkeit bei Schlafstadienklassifizierung
    • +
  • Bewegungsanalyse für präzise Traumdetektion
    • +
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+ + {/* Research Section */} +
+ {/* KI-basierte Traumanalyse */} +
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+ +
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+ Aktuelle Forschungsgrundlagen +

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EEG-basierte Traumdetektion:

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+ Die neueste Forschung zeigt, dass EEG-Signale zur automatischen Traumdetektion mit über 85% + Genauigkeit verwendet werden können. + Eine 2025 veröffentlichte Studie demonstriert, dass bereits 8-10 EEG-Kanäle für eine + effektive Traumerkennung ausreichen. +

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Multimodale Traumanalyse:

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+ Das innovative DreamNet-Framework erreicht 99,0% Genauigkeit bei der Kombination von + EEG-Daten mit physiologischen Signalen. + Diese Technologie ermöglicht sowohl semantische als auch emotionale Traumanalyse mit 95,2% + F1-Score. +

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+ + {/* KI-Algorithmen */} +
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+ +
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+ KI-basierte Traumanalyse +

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EEG-Musteranalyse:

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+ Forschungsergebnisse von 2025 zeigen, dass Common Spatial Patterns (CSP) mit k-nearest + neighbors (KNN) die höchste Genauigkeit bei der Traumdetektion erreichen. +

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Spektrale Traumanalyse:

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+ Aktuelle Studien belegen, dass Beta-Frequenzaktivität (15-30 Hz) während des REM-Schlafs als + neuraler Fingerabdruck der Gedächtnisreaktivierung fungiert. +

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Trauminhalt-Dekodierung:

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+ Das DreamNet-Framework verwendet Transformer-basierte Architektur mit multimodaler + Aufmerksamkeit zur Dekodierung von Traumthemen und emotionalen Zuständen. +

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+ + {/* Applications Section */} +
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+ +

Anwendungsbereiche und Zielgruppen

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+ +
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Medizinische + Anwendungen

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    +
  • Schlafdiagnostik und Traumstörungsbehandlung
    • +
  • Neurologische Forschung zu Bewusstseinszuständen
    • +
  • Postoperative Überwachung in klinischen Umgebungen
    • +
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+ +
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Forschung und + Entwicklung

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    +
  • Neurowissenschaftliche Studien zu Traummechanismen
    • +
  • Brain-Computer-Interface Entwicklung
    • +
  • Psychologische Forschung zu Unterbewusstsein
    • +
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Verbraucheranwendungen

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    +
  • Persönliche Schlafoptimierung und Traumtagebuch
    • +
  • Wellness-Monitoring für bessere Schlafqualität
    • +
  • Biofeedback-Systeme für Entspannung
    • +
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+ + {/* Dreamy CTA Section */} +
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+ +

Technische Vorteile

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+ Wissenschaftlich fundierte Sensorfusion, benutzerfreundliche Installation und maximaler + Datenschutz + in einem revolutionären Traumerfassungssystem +

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+ + + Mehr über die Technologie + + +
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