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DML,DML

代币

$0

+0%+$

≈ ¥0 ฿--

  • 流通市值流通市值 = 该币种当前流通量 × 当前币价
    --

    --占全球总市值全球总市值占比 =(该币种的流通市值 ÷ 已收录到的所有币种市值)× 100%

  • 流通量(DML)
    63,030,141.00

    23.09%流通率流通率 =(流通总量 ÷ 最大供应量 )× 100%

  • 24H成交额($)
    --

    --换手率换手率也称“周转率”,指在一定时间内市场中转手买卖的频率,是反映流通性强弱的指标,
    24H换手率计算公式:24H内的成交额 ÷ 流通市值 × 100%

流通市值 $--

24H最高
$0.00009079
24H量
2299.8100
24H最低
$--
24H额
$--
24H波幅(24H最高-24H最低)÷ 24H最低 × 100【5分钟更新一次】
--
量比近1日平均每分钟现货成交量 ÷ 近7日平均每分钟现货成交量
--
总市值使用当前供应量 × 币种价格
$--
BTC相关性使用近七日的币种收盘价格,计算与BTC的相关性,越接近1正相关度越强,越接近-1负相关度越强,0表示没有相关度
-0.27
历史最高该币种收录以来的历史最高价
$0.025072
首日开盘价
$--
历史最低该币种收录以来的历史最低价
$0.00000002
投资回报投资回报率 =(当前币价-众筹价格)÷ 众筹价格×100%
+0.0%

更新时间:2025-07-10 10:08:19

简况

DML简介

  • 首次发行时间
    2018-04-28
  • 首日开盘价
    $--
  • 众筹价格
    --
  • 投资回报投资回报率=(当前币价-首日开盘价)/首日开盘价*100%,如该币种有众筹价格时,优先计算:投资回报率=(当前币价-众筹价格)/众筹价格*100%
    +0.0%
  • 历史最高
    $0.03(2022-04-14)
  • 历史最低
    $0(2021-02-11)
  • 首次发行方式
    --
  • 所属公链
    --
  • 最大供应量指该代币在其生命周期内可能存在的最大数量(包括被销毁的)
    272,937,007.00 DML
  • 最大供应市值最大供应市值=最大供应量 × 当前币种价格,该数据将跟随币种当前价格波动而变化
    $0
  • 当前供应量指该代币目前存在的所有代币数量(包括被锁定的)
    272,937,007.00 DML
  • 当前供应市值当前供应市值=当前供应量×当前币种价格,该数据将跟随币种当前价格波动而变化
    $0
  • 流通量流通总量:指该代币目前在市场上实际流通的代币总量。
    63,030,141.00 DML
  • 流通市值流通市值=当前流通量×当前币种价格,该数据将跟随币种当前价格波动而变化
    --
  • 流通率流通率=(流通总量/最大供应量 )*100%
    23.09%
  • 流通占全球总市值全球总市值占比=(该币种的流通市值/已收录到非小号上的所有币种市值)*100%
    --
  • 上架交易所
    0家
  • 持币地址数指已记录在该币种的区块链浏览器上的非零地址数(持币地址里的币种数量不为0),同一用户可有多个持币地址
    1,845.00
  • 支持钱包
  • 简介

    DML(Decentralized Machine Learning)基础设施将应用于设备机器学习、区块链和联邦学习技术。它释放了未开发的数据使用,没有提取和处理机器学习的空闲处理能力。算法将由开发者社区通过市场来实现,从而产生来自外围的创新。

    项目基础架构


    无需数据提取的设备上机器学习
    在单个设备中利用未利用的私有数据进行机器学习,同时保护隐私。

    从外围释放创新
    通过创建开发者社区和算法市场竞争来释放创新。

    连接数十亿设备的空闲处理能力
    利用所有连接设备的处理能力来运行机器学习算法。

    大规模参与机器学习培训
    创建算法培训者社区,以通过集体努力来改进算法。

    多区块链的采用和互操作性
    跨多链通信以实现与区块链无关的协议。

    将权力归还给生态系统所有者
    通过区块链和令牌化避免少数寡头的集中化和控制。

    项目特点


    在DML Algo Marketplace中搜索,请求和列出机器学习算法;
    创建机器学习应用程序请求并选择相关的个人设备所有者进行私有数据访问;
    将机器学习算法部署到智能设备中;
    在DML App中以空闲处理能力运行机器学习算法;
    从DML App提交机器学习结果(原始数据保留在设备中);
    生成汇总的机器学习预测分析报告;
    DML令牌中的智能合约交易,用于机器学习模型。


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