Bitget: #4 mondial en volume de trading quotidien!
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BTC/USDT$83601.14 (+2.14%)Indice Fear and Greed34(Peur)
Altcoin Season Index:0(Saison du Bitcoin)
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Prix de XAIXAI
Non listé
Devise de cotation:
EUR
Les données proviennent de fournisseurs tiers. Cette page et les informations qu'elle contient ne recommandent aucune cryptomonnaie en particulier. Vous souhaitez trader des cryptos listées ? Cliquez ici
€0.{9}8088+0.10%1D
Graphique de prix
Dernière mise à jour : 2025-04-01 13:47:00（UTC+0）
Capitalisation boursière:--
Capitalisation entièrement diluée:--
Volume (24h):--
Vol. (24h) / Cap. boursière:0.00%
Haut (24h):€0.{9}8078
Bas (24h):€0.{9}8001
Record historique (ATH):€0.{6}1804
Plus bas niveau historique:€0.{11}8205
Offre en circulation:-- XAI
Offre totale:
100,000,000,000,000XAI
Taux de circulation:0.00%
Offre maximale:
--XAI
Prix en BTC:0.{13}1047 BTC
Prix en ETH:0.{12}4681 ETH
Prix avec la capitalisation du BTC:
--
Prix avec la capitalisation de l'ETH:
--
Contrats:
0xD16E...3fbB08B(BNB Smart Chain (BEP20))
Que pensez-vous de XAI aujourd'hui ?
Bien
MauvaisRemarque : ces informations sont données à titre indicatif.
Prix de XAI aujourd'hui
Le prix en temps réel de XAI est de €0.{9}8088 (XAI/EUR) aujourd'hui, avec une capitalisation boursière de €0.00 EUR. Le volume de trading sur 24 heures est de €0.00 EUR. Le prix de XAI à EUR est mis à jour en temps réel. La variation de XAI est de 0.10% durant les dernières 24 heures. Son offre en circulation est de 0 .
Quel est le prix le plus élevé de XAI ?
XAI a atteint un record historique (ATH) de €0.{6}1804, enregistré le 2024-05-03.
Quel est le prix le plus bas de XAI ?
XAI a un plus bas niveau historique (ATL) de €0.{11}8205, enregistré le 2024-05-03.
Prédiction de prix de XAI
Quel est le bon moment pour acheter XAI ? Dois-je acheter ou vendre XAI maintenant ?
Lorsque vous décidez d'acheter ou de vendre XAI, vous devez d'abord tenir compte de votre stratégie de trading. L'activité de trading des traders à long terme sera également différente de celle des traders à court terme. L'analyse technique Bitget de XAI peut vous fournir une référence pour le trading.
Selon l'analyse technique de XAI (4h), le signal de trading est Vente forte.
Selon l'analyse technique de XAI (1j), le signal de trading est Vente forte.
Selon l'analyse technique de XAI (1w), le signal de trading est Vente forte.
Quel sera le prix de XAI en 2026 ?
En se basant sur le modèle de prédiction des performances historiques de XAI, le prix de XAI devrait atteindre €0.{9}9544 en 2026.
Quel sera le prix de XAI en 2031 ?
En 2031, XAI devrait voir son prix augmenter de +9.00%. D'ici la fin de l'année 2031, XAI devrait voir son prix atteindre €0.{8}1643, avec un ROI cumulé de +103.45%.
Historique des prix de XAI (EUR)
Le prix de XAI enregistre -68.78% sur un an. Le prix le plus élevé de en EUR au cours de l'année écoulée est de €0.{6}1804 et le prix le plus bas de en EUR au cours de l'année écoulée est de €0.{11}8205.
HeureVariation de prix (%)
Prix le plus basPrix le plus élevé
Prix le plus basPrix le plus élevé 24h+0.10%€0.{9}8001€0.{9}8078
7d-28.01%€0.{9}7803€0.{8}1152
30d+63.03%€0.{9}4955€0.{8}4223
90d+16.45%€0.{9}1511€0.{8}4804
1y-68.78%€0.{11}8205€0.{6}1804
Tous les temps-78.43%€0.{11}8205(2024-05-03, il y a 333 jour(s) )€0.{6}1804(2024-05-03, il y a 333 jour(s) )
Données de marché de XAI
Historique de capitalisation XAI
Avoirs XAI par concentration
Baleines
Investisseurs
Particuliers
Adresses XAI par durée de détention
Holders
Cruisers
Traders
Graphique en temps réel du prix de coinInfo.name (12)
Notes XAI
Note moyenne de la communauté
4.4
Ce contenu est uniquement destiné à des fins d'information.
À propos de XAI (XAI)
Comprendre L’Importance Historique et Les Caractéristiques Clés des Cryptomonnaies
Les cryptomonnaies, monnaies numériques qui utilisent la cryptographie pour sécuriser les transactions, ont parcouru un long chemin depuis l'avènement du Bitcoin en 2009. Leur importance historique et leurs caractéristiques clés ont transformé l'industrie financière et créé une nouvelle ère de commerce mondial.
Importance Historique des Cryptomonnaies
Depuis Bitcoin, la première cryptomonnaie lancée par un individu ou un groupe connu sous le pseudonyme de Satoshi Nakamoto, l'écosystème des cryptomonnaies a connu une expansion significative. Aujourd'hui, des milliers de cryptomonnaies existent, chacune avec sa propre proposition de valeur et sa propre vision pour changer le monde.
L'importance historique des cryptomonnaies réside notamment dans leur capacité à supprimer les intermédiaires financiers traditionnels, tels que les banques et les gouvernements. De plus, elles permettent des transactions peer-to-peer rapides, sécurisées et transparentes à l'échelle mondiale. Elles favorisent également l'inclusivité financière, donnant accès à des services financiers à des milliards de personnes non bancarisées à travers le monde.
Caractéristiques Clés des Cryptomonnaies
Décentralisation
La principale caractéristique des cryptomonnaies est leur nature décentralisée. Contrairement aux monnaies traditionnelles, les cryptomonnaies ne sont contrôlées par aucun gouvernement ou banque centrale. Cela signifie que les transactions peuvent être effectuées sans l'intervention d'un tiers, ce qui rend le processus plus efficace et moins coûteux.
Sécurité
Les cryptomonnaies utilisent des techniques de cryptographie avancées pour sécuriser les transactions et contrôler la création de nouvelles unités. Cela assure la sécurité et l'intégrité des transactions et prévient les fraudes et les double dépenses.
Confidentialité
Les cryptomonnaies offrent une bien meilleure confidentialité que les systèmes financiers traditionnels. Bien que toutes les transactions soient enregistrées sur la blockchain, les utilisateurs peuvent rester anonymes car leurs informations personnelles ne sont pas associées à leurs transactions.
Flux Financier Mondial
Les cryptomonnaies permettent des transactions transfrontalières sans problèmes et sans frais élevés. Les transferts sont rapides, ne nécessitent pas l'approbation d'un tiers et peuvent être effectués 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
En conclusion, les cryptomonnaies ont une importance historique, car elles ont bouleversé l'industrie financière traditionnelle et introduit une nouvelle ère de monnaie numérique. Elles favorisent une plus grande inclusion financière, fournit des transactions sécurisées, offre une plus grande confidentialité et ouvre des portes à un flux financier mondial sans encombre. Malgré la volatilité et les risques associés, les cryptomonnaies continuent de gagner en popularité et d'offrir des opportunités sans précédent à ceux qui savent en tirer parti.
XAI en devise locale
1 XAI en MXN$01 XAI en GTQQ01 XAI en CLP$01 XAI en HNLL01 XAI en UGXSh01 XAI en ZARR01 XAI en TNDد.ت01 XAI en IQDع.د01 XAI en TWDNT$01 XAI en RSDдин.01 XAI en DOP$01 XAI en MYRRM01 XAI en GEL₾01 XAI en UYU$01 XAI en MADد.م.01 XAI en AZN₼01 XAI en OMRر.ع.01 XAI en KESSh01 XAI en SEKkr01 XAI en UAH₴0
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Dernière mise à jour : 2025-04-01 13:47:00（UTC+0）
Actualités XAI
La Malaisie resserre le contrôle des expéditions de puces Nvidia au milieu des préoccupations américaines
Lien de partage:Dans cet article : La Malaisie augmente les expéditions de puces Nvidia pour s'assurer qu'elles ne se retrouvent pas en Chine. Les États-Unis font pression sur la Malaisie et les pays d'Asie du Sud-Est pour empêcher la technologie interdite d'atteindre la Chine. Singapour enquête sur la question de savoir si Nvidia Chips a été frauduleusement expédiée vers des destinations non autorisées, y compris la Chine.
Cryptopolitan•2025-03-24 08:55
5 déblocages de crypto à surveiller cette deuxième semaine de mars
Beincrypto•2025-03-10 11:11
Nouveau déménagement: Elon Musk pour retirer la candidature pour OpenAI si son conseil d'administration accepte les conditions
Lien de partage:Dans cet article : Elon Musk est prêt à retirer l'offre de 97,4 milliards de dollars pour acheter Openai. Si le conseil d'administration de l'entreprise ne «préserve pas la mission de l'organisme de bienfaisance» et cesse de la transformer en une entreprise à but lucratif. Les avocats d'Openai ont fait valoir que la décision de Musk pour reprendre l'entreprise était une mauvaise offre pour saper un concurrent. OpenAI est maintenant en train de restructurer, cette fois à une entreprise tradi
Cryptopolitan•2025-02-14 02:00
Un ancien cadre du Nasdaq rejoint le développeur d'Arbitrum pour diriger son studio de capital-risque Tandem
Offchain Labs a embauché Ira Auerbach, ancien responsable des actifs numériques chez Nasdaq, pour diriger Tandem, son studio partenaire et bras de capital-risque. Tandem vise à soutenir des projets blockchain avec des financements, une expertise technique et des conseils stratégiques.
The Block•2025-01-09 18:23
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FAQ
Quel est le prix actuel de XAI ?
Le prix en temps réel de XAI est €0 (XAI/EUR) avec une capitalisation actuelle de €0 EUR. La valeur de XAI connaît des fluctuations fréquentes en raison de l'activité continue, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, du marché des cryptomonnaies. Le prix en temps réel de XAI et ses données historiques sont disponibles sur Bitget.
Quel est le volume de trading sur 24 heures de XAI ?
Au cours des dernières 24 heures, le volume de trading de XAI est de €0.00.
Quel est le record historique de XAI ?
Le record historique de XAI est de €0.{6}1804. Il s'agit du prix le plus élevé de XAI depuis son lancement.
Puis-je acheter XAI sur Bitget ?
Oui, l'achat de XAI est actuellement disponible sur la plateforme d'échange centralisée Bitget. Pour des instructions plus détaillées, pensez à consulter notre guide pratique Comment acheter .
Puis-je gagner des revenus réguliers en investissant dans XAI ?
Bien entendu, Bitget fournit une plateforme de trading de stratégie, avec des bots de trading intelligents permettant d'automatiser vos trades et d'engranger des bénéfices.
Où puis-je acheter des XAI au meilleur prix ?
Nous avons le plaisir d'annoncer que plateforme de trading de stratégie est désormais disponible sur la plateforme d'échange Bitget. Bitget offre les frais de trading les plus bas du secteur ainsi qu'une profondeur importante afin d'assurer des investissements rentables aux traders.
Où puis-je acheter des cryptos ?
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Comment vérifier son identité sur Bitget et se protéger contre les fraudes
1. Connectez-vous à votre compte Bitget.
2. Si vous êtes nouveau sur Bitget, consultez notre guide sur comment créer un compte.
3. Survolez l'icône de votre profil, cliquez sur "Non vérifié" puis sur "Vérifier".
4. Choisissez le pays ou région d'émission de votre pièce d'identité et votre type de document, puis suivez les instructions.
5. Sélectionnez "Vérification mobile" ou "PC" selon votre préférence.
6. Saisissez vos informations personnelles, présentez une copie de votre pièce d'identité et prenez un selfie.
7. Enfin, soumettez votre demande pour terminer la vérification de l'identité.
Les investissements en cryptomonnaies, y compris l'achat de XAI en ligne sur Bitget, sont soumis au risque du marché. Bitget fournit des moyens faciles et pratiques pour vous d'acheter des XAI, et nous faisons de notre mieux pour informer pleinement nos utilisateurs sur chaque cryptomonnaie que nous offrons sur la plateforme d'échange. Toutefois, nous ne sommes pas responsables des résultats qui pourraient découler de votre achat de XAI. Cette page et toute information qui s'y trouve ne constituent pas une recommandation d'une quelconque cryptomonnaie.
Bitget Insights
Crypto_inside
7h
Machine learning ❌ Traditional learning. 🧐😵💫
Machine learning and traditional learning are two distinct approaches to learning and problem-solving.
Traditional Learning:
1. Rule-based: Traditional learning involves explicit programming and rule-based systems.
2. Human expertise: Traditional learning relies on human expertise and manual feature engineering.
3. Fixed models: Traditional learning uses fixed models that are not updated automatically.
Machine Learning:
1. Data-driven: Machine learning involves learning from data and improving over time.
2. Algorithmic: Machine learning relies on algorithms that can learn from data and make predictions.
3. Adaptive models: Machine learning uses adaptive models that can update automatically based on new data.
Key Differences:
1. Learning style: Traditional learning is rule-based, while machine learning is data-driven.
2. Scalability: Machine learning can handle large datasets and complex problems, while traditional learning is limited by human expertise.
3. Accuracy: Machine learning can achieve higher accuracy than traditional learning, especially in complex domains.
Advantages of Machine Learning:
1. Improved accuracy: Machine learning can achieve higher accuracy than traditional learning.
2. Increased efficiency: Machine learning can automate many tasks, freeing up human experts for more complex tasks.
3. Scalability: Machine learning can handle large datasets and complex problems.
Disadvantages of Machine Learning:
1. Data quality: Machine learning requires high-quality data to learn effectively.
2. Interpretability: Machine learning models can be difficult to interpret and understand.
3. Bias: Machine learning models can perpetuate biases present in the training data.
When to Use Machine Learning:
1. Complex problems: Machine learning is well-suited for complex problems that require pattern recognition and prediction.
2. Large datasets: Machine learning can handle large datasets and identify trends and patterns.
3. Automating tasks: Machine learning can automate many tasks, freeing up human experts for more complex tasks.
When to Use Traditional Learning:
1. Simple problems: Traditional learning is well-suited for simple problems that require explicit programming and rule-based systems.
2. Small datasets: Traditional learning is suitable for small datasets where machine learning may not be effective.
3. Human expertise: Traditional learning relies on human expertise and manual feature engineering, making it suitable for domains where human expertise is essential.
Thank you...🙂
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Crypto_inside
7h
What is Q-learning...🤔🤔??
Q-learning is a type of reinforcement learning algorithm used in machine learning and artificial intelligence. It's a model-free, off-policy learning algorithm that helps agents learn to make decisions in complex, uncertain environments.
Key Components:
1. Agent: The decision-maker that interacts with the environment.
2. Environment: The external system with which the agent interacts.
3. Actions: The decisions made by the agent.
4. Rewards: The feedback received by the agent for its actions.
5. Q-function: A mapping from states and actions to expected rewards.
How Q-learning Works:
1. Initialization: The agent starts with an arbitrary Q-function.
2. Exploration: The agent selects an action and observes the resulting state and reward.
3. Update: The agent updates its Q-function based on the observed reward and the expected reward for the next state.
4. Exploitation: The agent chooses the action with the highest Q-value for the current state.
Advantages:
1. Simple to implement: Q-learning is a straightforward algorithm to understand and code.
2. Effective in complex environments: Q-learning can handle complex, dynamic environments with many states and actions.
Disadvantages:
1. Slow convergence: Q-learning can require many iterations to converge to an optimal policy.
2. Sensitive to hyperparameters: The performance of Q-learning is highly dependent on the choice of hyperparameters.
Q-learning is a powerful algorithm for reinforcement learning, but it can be challenging to tune and may not always converge to an optimal solution.
Thank you...🙂
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Crypto_inside
7h
What is Machine learning..🤔🤔??
Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that involves training algorithms to learn from data and make predictions, decisions, or recommendations without being explicitly programmed.
Key Characteristics:
1. Learning from data: Machine learning algorithms learn patterns and relationships in data.
2. Improving over time: Machine learning models improve their performance as they receive more data.
3. Making predictions or decisions: Machine learning models make predictions, decisions, or recommendations based on the learned patterns.
Types of Machine Learning:
1. Supervised Learning: The algorithm learns from labeled data to make predictions.
2. Unsupervised Learning: The algorithm learns from unlabeled data to identify patterns.
3. Reinforcement Learning: The algorithm learns through trial and error to achieve a goal.
4. Semi-supervised Learning: The algorithm learns from a combination of labeled and unlabeled data.
5. Deep Learning: A subset of machine learning that uses neural networks with multiple layers.
Machine Learning Applications:
1. Image Recognition: Image classification, object detection, and facial recognition.
2. Natural Language Processing (NLP): Text classification, sentiment analysis, and language translation.
3. Speech Recognition: Speech-to-text and voice recognition.
4. Predictive Analytics: Forecasting, regression, and decision-making.
5. Recommendation Systems: Personalized product recommendations.
Machine Learning Algorithms:
1. Linear Regression: Linear models for regression tasks.
2. Decision Trees: Tree-based models for classification and regression.
3. Random Forest: Ensemble learning for classification and regression.
4. Support Vector Machines (SVMs): Linear and non-linear models for classification and regression.
5. Neural Networks: Deep learning models for complex tasks.
Machine Learning Tools and Frameworks:
1. TensorFlow: Open-source deep learning framework.
2. PyTorch: Open-source deep learning framework.
3. Scikit-learn: Open-source machine learning library.
4. Keras: High-level neural networks API.
Machine learning has numerous applications across industries, including healthcare, finance, marketing, and more. Its ability to learn from data and improve over time makes it a powerful tool for solving complex problems.
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OBAI09
16h
$MGT The Moongate Foundation is in the process of placing its boldest bet yet.
We are officially exploring the acquisition of the Moon itself to revolutionize human engagement with our celestial neighbor and ensure its resources are utilized responsibly for generations to come.
Just to be clear—this is not financial advice, a solicitation, or an offer to invest in anything. Always do your own research (DYOR) and make informed decisions.
We're just sharing updates on the journey. More to come.
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Kanyalal
22h
AI agents and AI are related but distinct concepts in the field of artificial intelligence.
AI (Artificial Intelligence)
1. Definition: AI refers to the broad field of study focused on creating intelligent machines that can perform tasks that typically require human intelligence.
2. Characteristics: AI systems can process and analyze large amounts of data, learn from experiences, and make decisions based on that data.
3. Examples: AI-powered chatbots, image recognition systems, and natural language processing tools.
AI Agents
1. Definition: AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks on behalf of a user or another system.
2. Characteristics: AI agents have the ability to design their own workflow, utilize available tools, and interact with external environments to achieve complex goals.
3. Examples: AI-powered trading bots, autonomous vehicles, and smart home systems.
Key Differences
1. Autonomy: AI agents have a higher level of autonomy compared to traditional AI systems, allowing them to make decisions and take actions independently.
2. Interactivity: AI agents can interact with their environment and other systems, whereas traditional AI systems may only process data internally.
3. Proactivity: AI agents can anticipate and prevent problems, whereas traditional AI systems may only react to problems after they occur.
4. Complexity: AI agents often require more complex decision-making and problem-solving capabilities compared to traditional AI systems.
In summary, while AI refers to the broader field of artificial intelligence, AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks, interact with their environment, and make decisions independently.
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