Bảng tỷ giá 
Bạn đang ở: Bảng so sánh sức mạnh của 2 đồng tiền Real Games và Raven Protocol, giúp bạn xác định giá trị tiềm năng của đồng tiền Real Games trong tương lai dựa trên giá trị hiện tại của Raven Protocol và ngược lại.
| Các tiêu chí so sánh |
|
|
|---|---|---|
| Giá trị | 0,0003159974 USD | 0,0002125022 USD
(bằng 0,67 lần giá Real Games) |
| Số lượng đã khai thác | 287.501.000 | N/A (bằng 0,00 lần số lượng Real Games) |
| Tổng số lượng | 1.500.000.000 | 10.000.000.000
(bằng 6,67 lần nguồn cung Real Games) |
| Vốn hóa thị trường | 90.850 USD
Xếp hạng 2724 |
N/A USD
Xếp hạng 7288 |
| Khối lượng giao dịch (24h) | 171.891 USD | N/A USD |
| Tăng trưởng 1h | -0,34 % | 0,00 % |
| Tăng trưởng 24h | -0,72 % | 1,57 % |
| Tăng trưởng 7 ngày | -43,58 % | 17,44 % |
| Số lượng các cặp giao dịch | 1 Xem chi tiết | 16 Xem chi tiết |
| Thời gian ra đời | 12/2024 | 06/2019 |
| Nền tảng blockchain | Ethereum | BNB Beacon Chain (BEP2) |
| Phân loại | Gaming, Ethereum Ecosystem, Bnb Chain Ecosystem, | Ai Big Data, Bnb Chain Ecosystem, |
| Nhóm chat | Có https://t.me/Real_Games_App | Có https://t.me/RavenProtocol |
| Cộng đồng Twitter | Có https://twitter.com/real_games_app | Có https://twitter.com/Raven_Protocol |
| Cộng đồng Reddit | Không có | Không có |
Real Games (RG)
Raven Protocol (RAVEN)➥ So sánh Real Games (RG) 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 Real Games
Real Games (RG) là một loại tiền điện tử được ra mắt vào năm 2024 và hoạt động trên nền tảng Ethereum. Real Games hiện có nguồn cung là 1.500.000.000 với 0 đang lưu hành. Giá cuối cùng được biết đến của Real Games là 0,00254477 USD và đã giảm -0,77 trong 24 giờ qua. Hiện tại, nó đang được giao dịch trên 1 thị trường đang hoạt động với 315.750,53 đô la được giao dịch trong 24 giờ qua. Bạn có thể tìm thêm thông tin tại https://real.games/.
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.
