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Preço de SideShift Token

Preço de SideShift TokenXAI

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Observação: essas informações servem apenas como referência.

Preço de SideShift Token hoje

O preço em tempo real do token SideShift Token é de €0.1284 por (XAI / EUR). Sua capitalização de mercado atual é de €18.52M EUR. Seu volume de trading em 24 horas é de €27,780.07 EUR. O preço de XAI em EUR atualizado em tempo real. SideShift Token variou -0.70% nas últimas 24 horas. Sua oferta circulante atual é de 144,299,740 .

Qual é o preço mais alto do token XAI?

XAI tem uma máxima histórica de €0.3521, registrada em 2024-01-24.

Qual é o preço mais baixo do token XAI?

XAI tem uma mínima histórica (ATL) de €0.06236, registrada em 2023-11-09.
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Previsão de preço do token SideShift Token

Qual será o preço do token XAI em 2026?

Com base no modelo de previsão do desempenho histórico de preços de XAI, estima-se que o preço de XAI atinja €0.1451 em 2026.

Qual será o preço do token XAI em 2031?

Em 2031, espera-se que o preço de XAI varie em +34.00%. Ao final de 2031, estima-se que o preço de XAI atinja €0.2482, com um ROI acumulado de +91.61%.

Histórico de preços de SideShift Token (EUR)

O preço de SideShift Token variou -23.78% no último ano. O preço mais alto de em EUR no último ano foi €0.1941 e o preço mais baixo de em EUR no último ano foi €0.07537.
PeríodoVariação de preço (%)Variação de preço (%)Preço mais baixoO preço mais baixo de {0} no período correspondente.Preço mais alto Preço mais alto
24h-0.70%€0.1283€0.1302
7d-0.79%€0.1280€0.1316
30d-19.30%€0.1272€0.1626
90d-1.04%€0.1272€0.1941
1y-23.78%€0.07537€0.1941
Todo o período-49.78%€0.06236(2023-11-09, 1 anos(s) atrás )€0.3521(2024-01-24, 1 anos(s) atrás )

Informações de mercado de SideShift Token

SideShift Token - Histórico de capitalização de mercado da empresa

Capitalização de mercado
€18,521,183.29
Capitalização de mercado totalmente diluída
€26,953,953.94
Classificação de mercado
Comprar cripto

SideShift Token - Total de ativos por concentração

Baleias
Investidores
Varejo

SideShift Token - Endereços por tempo de manutenção

Holders
Cruisers
Traders
Gráfico de preços ao vivo de coinInfo.name (12)
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Avaliações de SideShift Token

Média de avaliações da comunidade
4.4
100 avaliações
Este conteúdo é apenas para fins informativos.

Sobre SideShift Token (XAI)

SideShift Token: Um Destaque no Mundo das Criptomoedas

O mundo das criptomoedas tem sido compreensivelmente dominado por gigantes como Bitcoin e Ethereum. No entanto, à medida que o setor se desenvolve, tem havido um crescimento emergente de altcoins que estão fazendo ondas significativas em seus próprios méritos. Uma dessas criptomoedas é o SideShift Token.

O que é SideShift Token?

SideShift Token é uma criptomoeda que impulsiona a plataforma SideShift. Desempenha um papel essencial na promoção do desenvolvimento da comunidade e na orientação para alcançar a visão da organização.

Significado Histórico

A inclusão de SideShift Token no mundo dinâmico das criptomoedas representa um passo crucial para a democratização do ambiente financeiro. A emissão de SideShift Token ressalta um desejo de autonomia, proporcionando aos usuários a capacidade de ter uma participação ativa no futuro das finanças digitais.

Principais Características do SideShift Token

Existem várias características que fazem com que o SideShift Token se destaque entre outras criptomoedas.

  1. Facilidade de Uso: O SideShift Token foi projetado para ser fácil de usar, mesmo para aqueles que são novos no mundo das criptomoedas.

  2. Eficiência: Com SideShift Token, os usuários podem realizar transações rápidas e eficientes.

  3. Transparência: Todas as transações de SideShift Token são transparentes e podem ser rastreadas na blockchain.

  4. Segurança: SideShift Token emprega tecnologia de blockchain avançada para assegurar a segurança das transações e dos fundos dos usuários.

Conclusão

O mundo das criptomoedas está crescendo e se adaptando sempre a uma velocidade incrível. O SideShift Token é uma adição valiosa a este campo em constante evolução, proporcionando aos usuários uma plataforma que é tanto fácil de usar quanto segura, transparente e eficiente. À medida que continuamos a avançar em direção a um futuro digital, é emocionante ver o que o futuro reserva para SideShift Token.

Dados sociais de SideShift Token

Nas últimas 24 horas, a pontuação do sentimento dos usuários de redes sociais para o token SideShift Token foi 3, e o sentimento nas redes sociais em relação à tendência de preço do token SideShift Token foi Em alta. A pontuação geral do token SideShift Token nas redes sociais foi de 0. Sua posição no ranking de criptomoedas é 686.

De acordo com a LunarCrush, nas últimas 24 horas, as criptomoedas foram mencionadas nas redes sociais um total de 1,058,120 vezes. O token SideShift Token foi mencionado com uma frequência de 0.01%, classificando-se em 537 no ranking de criptomoedas.

Nas últimas 24 horas, 489 usuários únicos mencionaram o token SideShift Token. O total de menções ao token SideShift Token foi de 48. No entanto, em comparação com o período de 24 horas anterior, o número de usuários únicos aumentar 9%, e o número total de menções diminuir 29%.

No Twitter, houve um total de 2 tweets mencionando SideShift Token nas últimas 24 horas. Entre eles, 100% estão otimistas em relação ao token SideShift Token, 0% estão pessimistas em relação ao token SideShift Token e 0% estão neutros em relação ao token SideShift Token.

No Reddit, houve 1 postagens mencionando SideShift Token nas últimas 24 horas. Em comparação com o período de 24 horas anterior, o número de menções diminuir em 0%.

Visão geral das redes sociais

Sentimento médio(24h)
3
Pontuação nas redes sociais(24h)
0(#686)
Contribuidores de redes sociais(24h)
489
+9%
Menções nas redes sociais(24h)
48(#537)
-29%
Dominância nas redes sociais(24h)
0.01%
X
Posts no X(24h)
2
0%
Sentimento no X(24h)
Otimista
100%
Neutro
0%
Pessimista
0%
Reddit
Pontuação do Reddit(24h)
1
Publicações no Reddit(24h)
1
0%
Comentários no Reddit(24h)
0
0%

Notícias sobre SideShift Token

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Resumo Rápido A Offchain Labs contratou Ira Auerbach, ex-chefe de ativos digitais da Nasdaq, para liderar a Tandem, seu estúdio parceiro e braço de capital de risco. A Tandem tem como objetivo apoiar projetos de blockchain com financiamento, expertise técnica e orientação estratégica.

The Block2025-01-09 18:23
Mais atualizações sobre SideShift Token

Perguntas frequentes

Qual é o preço atual de SideShift Token?

O preço em tempo real de SideShift Token é €0.13 por (XAI/EUR), com uma capitalização de mercado atual de €18,521,183.29 EUR. O valor de SideShift Token sofre oscilações frequentes devido às atividades 24h do mercado de criptomoedas. O preço atual e os dados históricos de SideShift Token estão disponíveis na Bitget.

Qual é o volume de trading em 24 horas de SideShift Token?

Nas últimas 24 horas, o volume de trading de SideShift Token foi €27,780.07.

Qual é o recorde histórico de SideShift Token?

A máxima histórica de SideShift Token é €0.3521. Essa máxima histórica é o preço mais alto para SideShift Token desde que foi lançado.

Posso comprar SideShift Token na Bitget?

Sim, atualmente, SideShift Token está disponível na Bitget. Para informações detalhadas, confira nosso guia Como comprar .

É possível obter lucros constantes ao investir em SideShift Token?

Claro, a Bitget fornece uma plataforma de trading estratégico com robôs de trading para automatizar suas operações e aumentar seus lucros.

Onde posso comprar SideShift Token com a menor taxa?

Temos o prazer de anunciar que a plataforma de trading estratégico já está disponível na corretora da Bitget. A Bitget é líder de mercado no que diz respeito a taxas de trading e profundidade, o que garante investimentos lucrativos para os traders.

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Os investimentos em criptomoedas, incluindo a compra de SideShift Token na Bitget, estão sujeitos a risco de mercado. A Bitget fornece maneiras fáceis e convenientes para você comprar SideShift Token. Fazemos o possível para informar totalmente nossos usuários sobre cada criptomoeda que oferecemos na corretora. No entanto, não somos responsáveis ​​pelos resultados que possam advir da sua compra SideShift Token. Esta página e qualquer informação incluída não são um endosso de investimento ou a nenhuma criptomoeda em particular.

Bitget Insights

Cointribune EN
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11h
Elon Musk Is Fighting For The Privacy Of Coinbase Users
Elon Musk, via his platform X, has filed a brief with the U.S. Supreme Court challenging the IRS’s practices regarding access to Coinbase user data. This initiative is part of a broader debate on privacy protection in the crypto space. X Corp, Elon Musk’s company that manages the X platform, filed an amicus curiae brief with the U.S. Supreme Court on Friday, contesting the IRS’s methods. The company specifically denounces the use of so-called “no-suspicion” subpoenas allowing the tax authorities to access, without a judicial warrant, the financial data of users on platforms like Coinbase. The case highlights how the tax authorities obtained, through simple administrative subpoena, three years of transaction statements concerning over 14,000 Coinbase customers, including James Harper, the main plaintiff. Alongside seven advocacy groups and researchers, X Corp denounces these “no-suspicion subpoenas” as a violation of the Fourth Amendment, which protects Americans against unreasonable searches. Following this request, the Supreme Court asked the federal government on Monday to formulate an official response, highlighting the importance of this case. The dispute dates back to 2020 when James Harper sued the IRS to contest the seizure of his personal information related to cryptos. In 2023, a federal court ruled in favor of the IRS, determining that the tax agency was acting within the scope of its legal prerogatives. The current appeal before the Supreme Court thus marks a new stage in this legal battle, with potentially significant implications for the protection of digital financial data. This initiative perfectly aligns with Elon Musk’s vision regarding digital governance. The billionaire, who recently sold his platform X to his own company xAI for 33 billion dollars, has always positioned himself as an advocate for privacy and freedom of speech. By taking a stand for the protection of cryptocurrency users’ data, Musk strengthens his credibility among the tech and crypto communities, particularly sensitive to privacy issues. The Supreme Court’s verdict could redefine the limits of state power in relation to digital privacy. This case resonates with the recent case of Tornado Cash , a crypto mixing protocol ultimately removed from the OFAC blacklist after a court ruled that the agency had overstepped its authority. This case resonates with the recent case of Tornado Cash , a crypto mixing protocol ultimately removed from the OFAC blacklist after a court ruled that the agency had overstepped its authority, illustrating the growing tensions between state regulation and digital freedoms.
XAI+2.94%
ELON+2.23%
Mahnoor-Baloch007
Mahnoor-Baloch007
1d
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. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $XRP $DOGE $SHIB $SUNDOG $MEME $AI $XAI $PEPECOIN $PIPPIN $ORAI $ETC $WHY $U2U
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Crypto_inside
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1d
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...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $BGB $BNB $DOGE $DOGS $SHIB $BONK $MEME $XRP $ADA $U2U $WUF $PARTI $WHY
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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...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $XRP $BGB $BNB $DOGE $DOGS $SHIB $BONK $FLOKI $U2U $WUF $WHY $SUNDOG $COQ $PEPE
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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. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $BGB $BNB $DOGE $SHIB $FLOKI $BONK $U2U $WUF $WHY $SUNDOG $PARTI $XRP
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