Bảng tỷ giá 
Bạn đang ở: Bảng so sánh sức mạnh của 2 đồng tiền Gnome Child và Raven Protocol, giúp bạn xác định giá trị tiềm năng của đồng tiền Gnome Child trong tương lai dựa trên giá trị hiện tại của Raven Protocol và ngược lại.
| Các tiêu chí so sánh |
|
|
|---|---|---|
| Giá trị | 0,0000000000 USD | 0,0001920481 USD
(bằng 9.424.854,55 lần giá Gnome Child) |
| Số lượng đã khai thác | N/A | N/A |
| Tổng số lượng | 420.690.000.000.000 | 10.000.000.000
(bằng 0,00 lần nguồn cung Gnome Child) |
| Vốn hóa thị trường | N/A USD
Xếp hạng 7253 |
N/A USD
Xếp hạng 7099 |
| Khối lượng giao dịch (24h) | 205 USD | 174 USD |
| Tăng trưởng 1h | 0,00 % | 0,00 % |
| Tăng trưởng 24h | -2,18 % | 4,66 % |
| Tăng trưởng 7 ngày | -13,20 % | -5,45 % |
| Số lượng các cặp giao dịch | 8 Xem chi tiết | 16 Xem chi tiết |
| Thời gian ra đời | 11/2024 | 06/2019 |
| Nền tảng blockchain | Ethereum | BNB Smart Chain (BEP20) |
| Phân loại | Memes, Ethereum Ecosystem, | Ai Big Data, Bnb Chain Ecosystem, |
| Nhóm chat | Có https://t.me/GNOME_CHILDeth | Có https://t.me/RavenProtocol |
| Cộng đồng Twitter | Có https://twitter.com/gnome_childeth | Có https://twitter.com/Raven_Protocol |
| Cộng đồng Reddit | Không có | Không có |
Gnome Child (GNOME)
Raven Protocol (RAVEN)➥ So sánh Gnome Child (GNOME) với các loại coin khác tại đây
➥ So sánh Raven Protocol (RAVEN) với các loại coin khác tại đây
NHẬP TÊN HOẶC KÝ HIỆU CỦA 2 ĐỒNG TIỀN BẤT KỲ VÀ SO SÁNH:
Giới thiệu về Gnome Child
Gnome Child (GNOME) là một loại tiền điện tử được ra mắt vào năm 2024 và hoạt động trên nền tảng Ethereum. Gnome Child hiện có nguồn cung là 420.690.000.000.000 với 0 đang lưu hành. Giá cuối cùng được biết đến của Gnome Child là 0 USD và tăng 15,56 trong 24 giờ qua. Hiện tại, nó đang được giao dịch trên 1 thị trường đang hoạt động với 1.756.846,61 đô la được giao dịch trong 24 giờ qua. Bạn có thể tìm thêm thông tin tại https://gnomeeth.xyz/.
Raven Protocol có gì khác biệt?
Raven Protocol mô tả chính nó như một giao thức đào tạo học tập sâu phân tán và phân tán nhằm mục đích cung cấp đào tạo nhanh hơn và hiệu quả hơn về mạng lưới thần kinh sâu.
