Аукціон 10-річних державних облігацій США до 6 травня - коефіцієнт заявок

анонсував Аукціон 10-річних державних облігацій США до 6 травня - коефіцієнт заявок в 2025-05-06. Оголошена цифра становить 2.6, а попередня цифра зафіксована як 2.67.

Що стосується Аукціон 10-річних державних облігацій США до 6 травня - коефіцієнт заявок.

Ці дані мають рівень важливості .

Цей вміст згенеровано штучним інтелектом. Будь ласка, перевірте його перед використанням.

Відмова від відповідальності: Контент, пов'язаний з майбутніми подіями, не відображає позицію Gate, не є інвестиційною порадою і не є схваленням будь-яких третіх сторін.

1K

0

0

Поділитися

Коментар

Рекомендована криптовалюта

NMTNMT

NMT

0%

NMT Тренд ціни

24-годинний максимум

--

24-годинний обсяг

--

Орієнтовний максимум

$0.5171

Мінімальний за весь час

$0.0004096

Ринкова капіталізація / FDV

8.65%

FDV

$41.07K

24-годинний мінімум

--

Ринкова капіталізація

$41.07K

Циркулююча пропозиція

8.65M NMT

Загальна пропозиція

100.00M NMT

Максимальна пропозиція

100.00M NMT

Настрої на ринку

--

NMT Поширені запитання

Що визначає рух цін на NMT (NMT)?

Яка найвища ціна в історії NMT?

Яка найнижча ціна для NMT?

Запуск системи споживання поповнень

NetMind Токен планує запустити нову систему споживання поповнень у серпні. Ця система розроблена для надання клієнтам можливості відстежувати своє використання в режимі реального часу. Вона також дозволяє здійснювати поповнення на ходу, забезпечуючи максимальну ефективність і детальний контроль.

Підтримка фіатних платежів

NetMind Токен випустить підтримку фіату у другому кварталі. При оренді GPU за фіатну валюту система автоматично купить NetMind Token (NMT) через смарт-контракт і сплатить за використання GPU.

Оптимізоване використання обчислювальної потужності

NetMind Токен оптимізує використання обчислювальної потужності у другому кварталі. Очікуйте більш зручні функції резервного копіювання даних та гнучке використання обчислювальних ресурсів, що зробить задачі, пов'язані з штучним інтелектом, більш плавними завдяки ресурсам NetMind Power.

Редизайн вебсайту

Токен NetMind переробить веб-сайт у другому кварталі.

Запуск платформи висновків

NetMind Токен випустить платформу для інференції у другому кварталі. Нова Платформа для інференції підтримуватиме моделі з відкритим кодом для цілей інференції. Ця платформа без коду розроблена для зручності та ефективності, дозволяючи користувачам виконувати інференцію моделей через UI або API безперешкодно.

Центр діяльності

Приєднуйтесь до заходів, щоб виграти грошові призи та ексклюзивні сувеніри!

#OORT# «Очікування конференції Nvidia» призводять до зростання концепції штучного інтелекту, які проєкти влаштовує крипторинок? До щорічної конференції NVIDIA зі штучного інтелекту залишилося вісім днів, і ажіотаж навколо штучного інтелекту не припиниться, доки GTC24 не закінчиться. Під впливом оголошення порядку денного конференції NVIDIA GTC24 різко зросли ціни на низку зашифрованих проєктів штучного інтелекту та концептуальні монети штучного інтелекту, які оголосили про свою участь у GTC24, серед яких OORT, NEAR, FET, RNDR, GPT, NMT та інші проєкти зросли більш ніж на 20%. Конференція NVIDIA GTC GPU Technology – це щорічна подія зі штучного інтелекту, яка об'єднує розробників, дослідників, бізнес-лідерів, осіб, які приймають ІТ-рішення, творців та екосистему партнерів NVIDIA. Конференція NVIDIA GTC 2024 відбудеться 18-21 березня в Сан-Хосе, штат Каліфорнія Які криптопроєкти візьмуть участь? OORT Згідно з офіційною інформацією, проєкт штучного інтелекту OORT оголосив, що візьме участь у конференції NVIDIA GTC24 і продемонструє свої новітні децентралізовані продукти штучного інтелекту за допомогою обчислень OORT. OORT Labs запустила додаток LLM на OORT Edge з підтримкою ПК, планшетів і смартфонів у рамках своєї ініціативи DeAI, яка сформує більш прозорий, інклюзивний і надійний децентралізований штучний інтелект. Бачення OORT полягає в тому, що «Децентралізований штучний інтелект (DeAl) – створений усіма, для всіх», де користувачі зможуть запускати штучний інтелект на локальних пристроях, використовуючи власні дані.