Bảng tỷ giá 
Bạn đang ở: Bảng so sánh sức mạnh của 2 đồng tiền Palette và Raven Protocol, giúp bạn xác định giá trị tiềm năng của đồng tiền Palette trong tương lai dựa trên giá trị hiện tại của Raven Protocol và ngược lại.
| Các tiêu chí so sánh |
|
|
|---|---|---|
| Giá trị | 27,33 USD | 0,0001148806 USD
(bằng 0,00 lần giá Palette) |
| Số lượng đã khai thác | 6.969 | N/A (bằng 0,00 lần số lượng Palette) |
| Tổng số lượng | 6.969 | 10.000.000.000
(bằng 1.434.926,10 lần nguồn cung Palette) |
| Vốn hóa thị trường | 190.444 USD
Xếp hạng 2462 |
N/A USD
Xếp hạng 5465 |
| Khối lượng giao dịch (24h) | N/A USD | 2.417 USD |
| Tăng trưởng 1h | 16,98 % | 1,84 % |
| Tăng trưởng 24h | -6,41 % | -11,73 % |
| Tăng trưởng 7 ngày | -13,15 % | -11,99 % |
| Số lượng các cặp giao dịch | 9 Xem chi tiết | 16 Xem chi tiết |
| Thời gian ra đời | 02/2024 | 06/2019 |
| Nền tảng blockchain | Ethereum | BNB Beacon Chain (BEP2) |
| Phân loại | Ethereum Ecosystem, Erc 404, Hybrid Token Standard, | Ai Big Data, Bnb Chain Ecosystem, |
| Nhóm chat | Có https://discord.gg/pillheads | Có https://t.me/RavenProtocol |
| Cộng đồng Twitter | Có https://twitter.com/palettebycfw | Có https://twitter.com/Raven_Protocol |
| Cộng đồng Reddit | Không có | Không có |
Palette (PLT)
Raven Protocol (RAVEN)➥ So sánh Palette (PLT) 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 Palette
Palette (PLT) là một loại tiền điện tử được ra mắt vào năm 2024 và hoạt động trên nền tảng Ethereum. Palette có nguồn cung hiện tại là 6.969 với 0 chiếc đang lưu hành. Giá được biết gần đây nhất của Palette là 617,58523103 USD và giảm -4,22 trong 24 giờ qua. Nó hiện đang được giao dịch trên (các) thị trường đang hoạt động với giá $367.939,30 được giao dịch trong 24 giờ qua. Bạn có thể tìm thêm thông tin tại https://palette.haus/.
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.
