实时数据 · 08:22:59
| #序号 | 币种名称 | 24H成交额 | 24H成交量 | 市值 | 流通数量 | 流通率 |
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1
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408.9亿 | 39万 | 20962.9亿 | 1988.1万 | 94.67% | |
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2
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133.8亿 | 533.1万 | 3047亿 | 1.2亿 | 0% | |
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3
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564.2亿 | 564.3亿 | 1558.4亿 | 1558.7亿 | 0% | |
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4
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18.8亿 | 8.8亿 | 1268.6亿 | 589.4亿 | 58.94% | |
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5
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14.8亿 | 229.2万 | 911.2亿 | 1.4亿 | 100% | |
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6
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26.5亿 | 1823.2万 | 769.1亿 | 5.3亿 | 0% | |
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7
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75亿 | 75亿 | 612.5亿 | 612.6亿 | 0% | |
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8
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4亿 | 14.5亿 | 260.1亿 | 948.2亿 | 100% | |
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9
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7亿 | 41.8亿 | 252.1亿 | 1497.7亿 | 0% | |
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10
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4.8亿 | 8亿 | 210.3亿 | 353.6亿 | 78.59% |
Neuromation是技术开发类平台，为深度学习神经网络创建人工合成学习环境。Neuromation正在建立一个全球人工智能专家网络，为下一代人工智能创新提供动力。NeuroTokens（NTK）用于Neuromation平台上的所有价值交换，包括：购买/标记/生成数据，购买/构建模型等等。
Neuromation提供了一个独特的解决方案，将市场资源、科学界、商业和私人实体联合成一个综合市场—Neuromation平台。为了解决最关键的问题，Neuromation专注于合成数据集，这些数据集已经被证明可以产生令人信服的结果。在机器学习中使用合成数据集将进一步降低人工智能的成本，并将使人工智能的广泛采用更加容易。
人工智能生态系统建立在三大支柱之上：
● 数据集—用于深度学习算法学习特定任务的结构化（或非结构化）数据的大型数据集。
● 计算能力—独立服务器或互连GPU的农场，旨在为利用现有数据集训练AI模型以实现目标提供必要的框架。
● 机器学习模型—一组旨在处理Neuromation平台环境中数据集的算法。
这些领域中的每一个都为人工智能生态系统的供需双方带来了一系列独特的挑战。Neuromation提供了一种新的、有效的方法，在市场中连接这些领域的供需双方，将研究人员、工程师和设计师的能力聚集在一起，并将他们与商业部门的公司联系起来。
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