DDD,Scry
货币 / 预言机
$0
+0% ( +$ )
≈ ¥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(DDD)
440,057,074.0044.01%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
- $0.00002220
- 24H量
- 24.11亿
- 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
- 1.05
- 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
- 0.83
- 历史最高该币种收录以来的历史最高价
- $0.073116
- 众筹价格
- $0.1520
- 历史最低该币种收录以来的历史最低价
- $0.0000222
- 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:2026-05-25 17:55:45
简况
DDD简介
- 首次发行时间2018-01-18
- 首日开盘价$0.152
- 众筹价格$0.1520
- 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$0.07(2018-11-13)
- 历史最低$0(2025-06-30)
- 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)1,000,000,000.00 DDD
- 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)1,000,000,000.00 DDD
- 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。440,057,074.00 DDD
- 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%44.01%
- 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32,350.00
- 概念分类
- 支持钱包
- 简介
DDD是Scry.info项目的数字代币符号。Scry.info是一个基于区块链的量化数据提供和交易平台,目标是提供一个智能化区块链社会的数字合约引擎,让开发者和个人都可以在里面寻找到来自体育、娱乐、交通、气象、金融、农业、基因模型等数据源,并且鼓励全球更多的社区开发者、跨国组织、公司和个人写入数据源参与到区块链数据节点的集群智能认证中。
项目愿景
SCRY.INFO希望提供一个智能化区块链社会的数字合约引擎,让开发者和个人都可以在里面寻找到来自体育、娱乐、交通、气象、金融、农业、基因模型等数据源,并且鼓励全球更多的社区开发者、跨国组织、公司和个人写入数据源参与到区块链数据节点的集群智能认证(Using AuthenticationinCertification agreement Based Swarm Intelligence)中。应用场景
1、面向所有预测市场应用的共享真实数据服务
在当前整个区块链生态中预测类应用是一个相当庞大的市场,然而很多预测类应用往往需要自行将现实数据引入区块链,而且由于这些开发商开发的初衷聚焦于应用之上,所以其他应用很难共享某一个预测市场应用中引入的数据。这样既造成了区块链资源的浪费也因为某个预测应用的用户基数过小导致表决结果真实度的不足。
SCRY.INFO提出统一的公共数据服务的概念,旨在打破每个预测应用之间的数据壁垒,例如A预测应用的数据在B预测应用缴纳了足够的费用的前提下也可以提供给B应用使用,费用统一使用SCRYCOIN进行结算。在这个基础之上,用于预测市场的数据也可以提供给商业报告,民意调查等类型应用使用,协议之中规定的各项流转费用,保证了各方参与者的权益。
2、数据提供者以及数据消费者的信息市场
如何让数据互通起来,发挥数据更大的价值呢?
SCRY.INFO为数据提供者提供了一套灵活的机制:除去为数据需求者提供其指定的数据,也可以独立发布数据,通过SCRY.INFO将这种数据推向整个市场:任何需要数据的数据需求者都可以通过向数据提供者以及数据公证人缴纳一次性查询费,来获取数据以及验证服务。这样就保证了数据提供者的独立性,降低了其对现有数据需求者的依赖。
这里数据消费者实际上是一个比较广泛的群体,如商业报告提供者就是一种典型的数据消费者,因为一般的商业报告中往往需要引用大量的可审查的数据,而SCRY.INFO的数据交易模型正好满足了这方面的需求。
例如:假设有一个数据提供者A创建了一份供应协议合约Y,并且通过了公证环节。这时报告提供者B在自己的报告合约Z中需要Y中的数据,这时,B支付查询费并查询Y中的数据并将数据保存在自己的Z合约中,并且确保在Z验证函数中含有对Y中验证API调用的代码。将来如果因为需要B出示Z合约中证明这份数据的来源时,求证者只需调用Z提供的验证代码即可。
3、商业智能投票热点营销工具
商业智能投票与市场热点营销调查也是一个高度依赖数据的行业。例如,一个商业主体想要调查到人们对于旗下品牌往年冬季服饰颜色的看法,以便为今年冬季服饰颜色的设计做个参考。按照以往经验,会有以下做法;发传单,然而这样人力成本高昂,效率低下;在官网上发起投票,送礼品,然而官网知名度低,参与人少;会向第三方中心化的机构购买数据,然而收费不低,并且真实性无法保障。
SCRY.INFO正希望为他们提供高效的服务,例如:
品牌商机构可以在SCRY.INFO发起一个公投协议合约(悬赏性质)并填入相关选项,描述,公投人数上限,合法公投比例等参数,然后发布。SCRY.INFO生态中的参与者注意到这个悬赏令,直接进入到公证环节,来对设定的选项进行投票。投票成功结束后,参与者拿走赏金(SCRYCOIN),NGO得到样本数据,双赢。且品牌商在明年,后年等都能查看此次结果,这样通过不断积累,SCRY MSPs(促进参与者互动和交易的多面平台)可以形成以年为单位的用户意向趋势表,为他们未来迎合市场的政策提供真实可靠的数据指导意见。
4、面向个人以及企业的存证服务
同时,SCRY.INFO提供的数据协议通过特殊设置后,也能够提供现实生活中,诸如财产公证,遗嘱公证之类的存证服务。这类服务不光具备传统意义上的功能,还具有一些独特的优势。首先,这些电子协议具备区块链去中心化以及不可更改的特性,这些特性对于存证来讲尤其重要;其次,SCRY.INFO提供的协议本身具有可引用的特性,由此带来的是以一种明确的形式逻辑可证且可审查的方式对这些存证直接使用,这是传统意义上的存证服务难以做到的。
具体使用方式为:首先构建一个委托供应协议合约,并将数据写入者以及数据公证人设置为白名单模式,同时指定数据写入者以及数据公证人的身份,之后数据写入者以及数据公证人在写入数据以及公证数据时都附带上各自针对这张合约的签名数据,提交合约以后便产生了一份多方签名认定的数据存证。
在技术方面,既然是以数据储存为核心的区块链,那么如何储存数据就成为了他们最需要突破的技术难关。
SDBC是一个新的去中心化的数据存储区块链,目前的小数据放置在ETH上,大点的数据通过索引的形式放在IPFS上,但这些第三方存储或多或少都不太满足SCRY.INFO对数据的存储和查询行为。他们计划开发一个比较符合SCRY.INFO查询业务的用于存储和查询的区块链,能为SCRY.INFO提供存储量更大,数据更安全,查询速度更便捷的基础服务。
为了达到他们的数据储存需求,开发中有几个重要目标:
1)保证存储数据的完整性:通过对数据分块存储,这些数据块存在于全网节点的某一个位置。使用MerkleTree对其进行完整性验证,但也会针对查询做存储的优化处理,配合查询使用。
2)数据存储的安全性:设置不同的安全级别来对存入的数据进行签名(DSA,RSA,ECDSA等),以及多方签名的形式.使用MerkelTree来对节点的合法性进行验证。使用密码学安全的伪随机数生成器(CSPRNG)来生成私钥,并通过椭圆曲线算法来得到对应的公钥。计划使用对公钥变形之后的地址来作为每个节点的标识,即公钥由经过SHA运算之后变为地址的形式:Base58(identification+公钥+head4(SHA256(SHA256(公钥)))等。
3)能提供类似SQL的简易化操作命令来完成对较为复杂的业务查询:提供一个类似Azure云数据库的轻量级的分布式关系型数据存储和处理。计划采用基于三维分档布隆过滤器表(TF)的SCRYO-Top查询算法。试验结果表明,该算法能够避免重复访问数据对象,并能以较低的误判率实现大规模数据的高效查询处理。与NRA和BPA相比,当属性列表超过4个时,开销明显降低,适合面向大规模数据的查询处理应用。
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