Bitget: Top 4 toàn cầu về khối lượng giao dịch hàng ngày!
Thị phần BTC61.64%
Niêm yết mới trên Bitget : Pi Network
BTC/USDT$85505.55 (+3.74%)Chỉ số Sợ hãi và Tham lam34(Sợ hãi)
Chỉ số altcoin season:0(Bitcoin season)
Coin được niêm yết trên Thị trường sớmPAWS,WCTTổng dòng tiền ròng Bitcoin spot ETF -$60.6M (1 ngày); +$218.9M (7 ngày).Gói quà chào mừng dành cho người dùng mới trị giá 6200 USDT.Nhận ngay
Giao dịch mọi lúc, mọi nơi với ứng dụng Bitget. Tải xuống ngay
Bitget: Top 4 toàn cầu về khối lượng giao dịch hàng ngày!
Thị phần BTC61.64%
Niêm yết mới trên Bitget : Pi Network
BTC/USDT$85505.55 (+3.74%)Chỉ số Sợ hãi và Tham lam34(Sợ hãi)
Chỉ số altcoin season:0(Bitcoin season)
Coin được niêm yết trên Thị trường sớmPAWS,WCTTổng dòng tiền ròng Bitcoin spot ETF -$60.6M (1 ngày); +$218.9M (7 ngày).Gói quà chào mừng dành cho người dùng mới trị giá 6200 USDT.Nhận ngay
Giao dịch mọi lúc, mọi nơi với ứng dụng Bitget. Tải xuống ngay
Bitget: Top 4 toàn cầu về khối lượng giao dịch hàng ngày!
Thị phần BTC61.64%
Niêm yết mới trên Bitget : Pi Network
BTC/USDT$85505.55 (+3.74%)Chỉ số Sợ hãi và Tham lam34(Sợ hãi)
Chỉ số altcoin season:0(Bitcoin season)
Coin được niêm yết trên Thị trường sớmPAWS,WCTTổng dòng tiền ròng Bitcoin spot ETF -$60.6M (1 ngày); +$218.9M (7 ngày).Gói quà chào mừng dành cho người dùng mới trị giá 6200 USDT.Nhận ngay
Giao dịch mọi lúc, mọi nơi với ứng dụng Bitget. Tải xuống ngay
Liên quan đến coin
Tính toán giá
Lịch sử giá
Dự đoán giá
Phân tích kỹ thuật
Hướng dẫn mua coin
Danh mục tiền điện tử
Máy tính lợi nhuận

Giá SideShift TokenXAI
Chưa niêm yết
Coin định giá:
VND
Dữ liệu được lấy từ nhà cung cấp bên thứ ba. Trang này và thông tin được cung cấp không xác nhận cho bất kỳ loại tiền điện tử cụ thể nào. Bạn muốn giao dịch các coin đã niêm yết? Nhấp vào đây
₫3,608.75+0.41%1D
Biểu đồ giá
Cập nhật mới nhất vào 2025-04-01 23:33:32(UTC+0)
Vốn hóa thị trường:₫520,742,074,534.5
Vốn hóa thị trường pha loãng hoàn toàn:₫520,742,074,534.5
Khối lượng (24h):₫702,666,315.25
Khối lượng 24h / Vốn hóa thị trường:0.13%
Giá cao 24h:₫3,632.47
Giá thấp 24h:₫3,575.14
Cao nhất mọi thời đại:₫9,835.76
Thấp nhất mọi thời đại:₫1,742.05
Nguồn cung lưu hành:144,299,740 XAI
Tổng nguồn cung:
210,000,000XAI
Tỷ lệ lưu hành:68.00%
Nguồn cung tối đa:
210,000,000XAI
Giá bằng BTC:0.{5}1651 BTC
Giá bằng ETH:0.{4}7369 ETH
Giá khi bằng vốn hóa thị trường BTC:
₫300,656,315.33
Giá khi bằng vốn hóa thị trường ETH:
₫40,947,439.97
Hợp đồng:
0x35e7...cdbe232(Ethereum)
Bạn cảm thấy thế nào về SideShift Token hôm nay?
Lưu ý: Thông tin này chỉ mang tính chất tham khảo.
Giá SideShift Token hôm nay
Giá trực tuyến của SideShift Token là ₫3,608.75 mỗi (XAI / VND) hôm nay với vốn hoá thị trường là ₫520.74B VND. Khối lượng giao dịch 24 giờ là ₫702.67M VND. Giá XAI theo VND được cập nhật trên thời gian thực. SideShift Token là 0.41% trong 24 giờ qua. Có nguồn cung lưu hành là 144,299,740 .
Giá cao nhất của XAI là bao nhiêu?
XAI có mức giá cao nhất mọi thời đại (ATH) là ₫9,835.76, được ghi nhận vào 2024-01-24.
Giá thấp nhất của XAI là bao nhiêu?
XAI có mức giá thấp nhất mọi thời đại (ATL) là ₫1,742.05, được ghi nhận vào ngày 2023-11-09.
Dự đoán giá SideShift Token
Giá của XAI vào năm 2026 sẽ là bao nhiêu?
Dựa trên mô hình dự đoán hiệu suất giá lịch sử của XAI, giá XAI dự kiến sẽ đạt ₫4,333.53 vào năm 2026.
Giá của XAI vào năm 2031 sẽ là bao nhiêu?
Trong năm 2031, giá XAI dự kiến sẽ thay đổi +14.00%. Đến cuối năm 2031, giá XAI dự kiến sẽ đạt ₫6,686.24 với ROI tích lũy là +85.33%.
Lịch sử giá SideShift Token (VND)
Giá của SideShift Token là -22.27% trong năm qua. Giá cao nhất của tính bằng VND trong năm ngoái là ₫5,422.07 và mức giá thấp nhất của tính bằng VND trong năm ngoái là ₫2,105.31.
Thời gianBiến động giá (%)
Giá thấp nhất
Giá cao nhất 
24h+0.41%₫3,575.14₫3,632.47
7d+0.08%₫3,575.14₫3,677
30d-18.58%₫3,552.96₫4,542.98
90d-1.72%₫3,552.96₫5,422.07
1y-22.27%₫2,105.31₫5,422.07
Tất cả thời gian-49.45%₫1,742.05(2023-11-09, 1 năm trước )₫9,835.76(2024-01-24, 1 năm trước )
Thông tin thị trường SideShift Token
Lịch sử vốn hóa thị trường của SideShift Token
Vốn hóa thị trường
₫520,742,074,534.5
Vốn hóa thị trường pha loãng hoàn toàn
₫757,838,074,951.27
Thứ hạng thị trường
SideShift Token nắm giữ theo mức độ tập trung
Whale
Investor
Retail
Địa chỉ SideShift Token theo thời gian nắm giữ
Holder
Cruiser
Trader
Biểu đồ giá coinInfo.name (12) trực tiếp
Xếp hạng SideShift Token
Xếp hạng trung bình từ cộng đồng
4.4
Nội dung này chỉ dành cho mục đích thông tin.
XAI sang tiền nội địa
1 XAI đến MXN$2.861 XAI đến GTQQ1.091 XAI đến CLP$133.291 XAI đến HNLL3.61 XAI đến UGXSh514.681 XAI đến ZARR2.61 XAI đến TNDد.ت0.441 XAI đến IQDع.د184.511 XAI đến TWDNT$4.681 XAI đến RSDдин.15.291 XAI đến DOP$8.881 XAI đến MYRRM0.621 XAI đến GEL₾0.391 XAI đến UYU$5.941 XAI đến MADد.م.1.361 XAI đến OMRر.ع.0.051 XAI đến AZN₼0.241 XAI đến SEKkr1.411 XAI đến KESSh18.21 XAI đến UAH₴5.83
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
Cập nhật mới nhất vào 2025-04-01 23:33:32(UTC+0)
Tin tức về SideShift Token

5 token mở khóa đáng chú ý trong tuần thứ hai của tháng 03
BeInCrypto•2025-03-09 23:22

5 sự kiện mở khóa token đáng chú ý trong tuần thứ hai của tháng 3
Tapchibitcoin•2025-03-09 22:22

Cựu giám đốc Nasdaq gia nhập nhà phát triển Arbitrum để dẫn dắt studio đầu tư mạo hiểm Tandem
Offchain Labs đã thuê Ira Auerbach, cựu giám đốc tài sản kỹ thuật số tại Nasdaq, để dẫn dắt Tandem, studio đối tác và nhánh đầu tư mạo hiểm của mình. Tandem nhằm hỗ trợ các dự án blockchain với nguồn tài trợ, chuyên môn kỹ thuật và hướng dẫn chiến lược.
The Block•2025-01-09 18:23
Xai cập nhật quy tắc Sentry Key, giá giảm xuống còn 0.0143 ETH
Bitget•2024-12-12 09:51
Mua thêm
Câu Hỏi Thường Gặp
Giá hiện tại của SideShift Token là bao nhiêu?
Giá trực tiếp của SideShift Token là ₫3,608.75 cho mỗi (XAI/VND) với vốn hóa thị trường hiện tại là ₫520,742,074,534.5 VND. Giá trị của SideShift Token trải qua những biến động thường xuyên do hoạt động liên tục 24/7 trên thị trường tiền điện tử. Giá hiện tại của SideShift Token trong thời gian thực và dữ liệu lịch sử khả dụng trên Bitget.
Khối lượng giao dịch 24 giờ của SideShift Token là bao nhiêu?
Trong 24 giờ qua, khối lượng giao dịch của SideShift Token là ₫702.67M.
Giá cao nhất mọi thời đại của SideShift Token là bao nhiêu?
Giá cao nhất mọi thời đại của SideShift Token là ₫9,835.76. Mức giá cao nhất mọi thời đại này là mức giá cao nhất của SideShift Token kể từ khi ra mắt.
Liệu tôi có thể mua SideShift Token trên Bitget?
Có, SideShift Token hiện đang khả dụng trên sàn giao dịch tập trung của Bitget. Để biết thêm chi tiết, vui lòng xem qua hướng dẫn Hướng dẫn mua của chúng tôi.
Tôi có thể nhận được thu nhập ổn định khi đầu tư vào SideShift Token không?
Như mọi người đều biết, Bitget cung cấp nền tảng giao dịch chiến lược, với các bot giao dịch thông minh để tự động hóa các giao dịch của bạn và kiếm lợi nhuận.
Tôi có thể mua SideShift Token ở đâu với mức phí thấp nhất?
Chúng tôi vui mừng thông báo nền tảng giao dịch chiến lược hiện đã có mặt trên sàn giao dịch Bitget. Bitget cung cấp mức phí giao dịch và độ sâu tốt hàng đầu trong ngành để đảm bảo lợi nhuận cho các khoản đầu tư của nhà giao dịch.
Tôi có thể mua tiền điện tử ở đâu?
Mục video — xác minh nhanh, giao dịch nhanh

Cách hoàn tất xác minh danh tính trên Bitget và bảo vệ bạn khỏi gian lận
1. Đăng nhập vào tài khoản Bitget của bạn.
2. Nếu bạn chưa quen với Bitget, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về cách tạo tài khoản.
3. Di chuột qua biểu tượng hồ sơ của bạn, nhấp vào "Chưa xác minh" và nhấn "Xác minh".
4. Chọn quốc gia hoặc khu vực phát hành và loại ID của bạn, sau đó làm theo hướng dẫn.
5. Chọn "Xác minh Di động" hoặc "PC" dựa trên sở thích của bạn.
6. Nhập thông tin chi tiết của bạn, gửi bản sao giấy tờ tùy thân và ảnh selfie.
7. Gửi đăng ký của bạn và chúc mừng, bạn đã hoàn tất xác minh danh tính!
Đầu tư tiền điện tử, bao gồm mua SideShift Token trực tuyến qua Bitget, có thể chịu rủi ro thị trường. Bitget cung cấp các phương thức đơn giản và thuận tiện để bạn mua SideShift Token, bên cạnh đó, chúng tôi cố gắng đưa thông tin đầy đủ đến người dùng của mình về từng loại tiền điện tử được cung cấp trên nền tảng. Tuy nhiên, chúng tôi sẽ không chịu trách nhiệm về các kết quả có thể phát sinh từ giao dịch mua SideShift Token của bạn. Trang này và các thông tin trong đó không được xem là chứng thực của bất kỳ loại tiền điện tử cụ thể nào.
Bitget Insights
Mahnoor-Baloch007
6giờ
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
SUNDOG+2.43%
BTC+3.50%

Crypto_inside
17giờ
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
BTC+3.50%
BGB+3.19%

Crypto_inside
17giờ
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
SUNDOG+2.43%
BTC+3.50%

Crypto_inside
17giờ
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
SUNDOG+2.43%
BTC+3.50%

Kanyalal
1ngày
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
SUNDOG+2.43%
BTC+3.50%
Tài sản liên quan
Tiền điện tử phổ biến
Lựa chọn 8 loại tiền điện tử hàng đầu theo vốn hóa thị trường.
Đã thêm gần đây
Các loại tiền điện tử đã được thêm gần đây nhất.
Vốn hóa thị trường tương đối
Trong tất cả các tài sản Bitget, 8 tài sản này có vốn hóa thị trường gần nhất với SideShift Token.

Dữ liệu mạng xã hội SideShift Token
Trong 24 giờ qua, điểm tâm lý mạng xã hội của SideShift Token là 3 và tâm lý mạng xã hội đối với xu hướng giá SideShift Token là Tăng giá. Điểm mạng xã hội tổng thể của SideShift Token là 0, xếp hạng 686 trong số tất cả các loại tiền điện tử.
Theo LunarCrush, trong 24 giờ qua, tiền điện tử được đề cập trên các mạng xã hội tổng cộng 1,058,120 lần, trong đó SideShift Token được đề cập với tỷ lệ tần suất là 0.01%, xếp hạng 537 trong số tất cả các loại tiền điện tử.
Trong 24 giờ qua, có tổng cộng 489 người dùng duy nhất thảo luận về SideShift Token, với tổng số lượt đề cập đến SideShift Token là 48. Tuy nhiên, so với 24 giờ trước đó, số lượng người dùng duy nhất đã tăng 9% và tổng số lượt đề cập đã giảm 29%.
Trên X, có tổng cộng 2 bài đăng đề cập đến SideShift Token trong 24 giờ qua. Trong số đó, 100% cho rằng SideShift Token sẽ tăng giá, 0% cho rằng SideShift Token sẽ giảm giá và 0% tỏ ra trung lập đối với SideShift Token.
Trên Reddit, đã có 1 bài đăng đề cập đến SideShift Token trong 24 giờ qua. So với 24 giờ trước đó, số lượt đề cập đã giảm 0%.
Tất cả tổng quan xã hội
3