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注:この情報はあくまでも参考情報です。

今日のXAIの価格

XAI の今日の現在価格は、(XAI / JPY)あたり¥0.{6}1305 で、現在の時価総額は¥0.00 JPYです。24時間の取引量は¥0.00 JPYです。XAIからJPYの価格はリアルタイムで更新されています。XAI は0.10%過去24時間で変動しました。循環供給は0 です。

XAIの最高価格はいくらですか?

XAIの過去最高値(ATH)は2024-05-03に記録された¥0.{4}2910です。

XAIの最安価格はいくらですか?

XAIの過去最安値(ATL)は2024-05-03に記録され¥0.{8}1324です。
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XAIの価格予測

XAIの買い時はいつですか? 今は買うべきですか?それとも売るべきですか?

XAIを買うか売るかを決めるときは、まず自分の取引戦略を考える必要があります。長期トレーダーと短期トレーダーの取引活動も異なります。BitgetXAIテクニカル分析は取引の参考になります。
XAI4時間ごとのテクニカル分析によると取引シグナルは売れ行き好調です。
XAI1日ごとのテクニカル分析によると取引シグナルは売れ行き好調です。
XAI1週間ごとのテクニカル分析によると取引シグナルは売れ行き好調です。

2026年のXAIの価格はどうなる?

XAIの過去の価格パフォーマンス予測モデルによると、XAIの価格は2026年に¥0.{6}1539に達すると予測されます。

2031年のXAIの価格はどうなる?

2031年には、XAIの価格は+9.00%変動する見込みです。 2031年末には、XAIの価格は¥0.{6}2651に達し、累積ROIは+103.45%になると予測されます。

XAIの価格履歴(JPY)

XAIの価格は、この1年で-68.78%を記録しました。直近1年間のJPY建ての最高値は¥0.{4}2910で、直近1年間のJPY建ての最安値は¥0.{8}1324でした。
時間価格変動率(%)価格変動率(%)最低価格対応する期間における{0}の最低価格です。最高価格 最高価格
24h+0.10%¥0.{6}1291¥0.{6}1303
7d-28.01%¥0.{6}1259¥0.{6}1859
30d+63.03%¥0.{7}7992¥0.{6}6812
90d+16.45%¥0.{7}2437¥0.{6}7748
1y-68.78%¥0.{8}1324¥0.{4}2910
すべての期間-78.43%¥0.{8}1324(2024-05-03, 333 日前 )¥0.{4}2910(2024-05-03, 333 日前 )

XAIの市場情報

XAIの時価総額の履歴

時価総額
--
完全希薄化の時価総額
¥13,046,807.33
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大口
投資家
リテール

XAIの保有時間別アドレス

長期保有者
クルーザー
トレーダー
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XAIの評価

コミュニティからの平均評価
4.4
100の評価
このコンテンツは情報提供のみを目的としたものです。

XAI (XAI)について

タイトル: XAIトークンの包括的な見解:その歴史的意義とキーフィーチャー

XAIトークン、仮想通貨市場に名前が広まっている新興通貨、この記事ではその歴史的意義とキーフィーチャーを見ていきます。

XAIトークンの歴史的意義

XAIトークンの歴史的意義は、ブロックチェーンと人工知能(AI)の組み合わせであり、新たな価値創造の可能性を始めて具体化したことにあります。 AI技術の進化とブロックチェーン技術の革新的な活用方法を組み合わせることで、XAIトークンは金融市場における革新的で独自のビジネスモデルを形成しました。

XAIトークンのキーフィーチャー

人工知能とブロックチェーンの融合

XAIトークンは、人工知能とブロックチェーン技術の融合により生まれました。分散型AIネットワークは、開発者、消費者、エンタープライズが一緒になってAIサービスを構築し、自分たちの製品をグローバル市場に提供することを可能にします。

プライバシーと透明性の向上

XAIトークンは、ユーザープライバシーと透明性の向上を目指しています。ブロックチェーン技術を活用することで、取引は匿名で行われ、ユーザーのプライバシーが確保されます。また、全ての取引情報はブロックチェーンに永続的に記録され、改竄が不可能なため、高い透明性が達成されます。

ブロードな適用性

XAIトークンの強力な機能は、そのブロードな適用性にも反映されています。AIに対する需要が増加するにつれて、XAIトークンは金融、医療、製造業など、多くの産業で利用されています。さらに、消費者も企業も、XAIトークンを利用してAI製品とサービスを簡単に利用することができます。

まとめ、

XAIトークンは、AIとブロックチェーンの長所を巧みに組み合わせ、整合性と透明性のための新しい基準を設定しました。その革新的なアプローチにより、XAIトークンは仮想通貨市場で急速に注目を集め、その価値と意義をもたらし続けています。

XAIのニュース

元ナスダック幹部がArbitrum開発者に加わり、ベンチャースタジオTandemを率いる
元ナスダック幹部がArbitrum開発者に加わり、ベンチャースタジオTandemを率いる

オフチェーン・ラボは、ナスダックのデジタル資産部門の元責任者であるアイラ・アウアーバッハを、パートナースタジオ兼ベンチャーキャピタル部門であるタンデムのリーダーとして採用しました。タンデムは、資金提供、技術的専門知識、戦略的指導を通じてブロックチェーンプロジェクトを支援することを目指しています。

The Block2025-01-09 18:23
XAIの最新情報

よくあるご質問

XAIの現在の価格はいくらですか?

XAIのライブ価格は¥0(XAI/JPY)で、現在の時価総額は¥0 JPYです。XAIの価値は、暗号資産市場の24時間365日休みない動きにより、頻繁に変動します。XAIのリアルタイムでの現在価格とその履歴データは、Bitgetで閲覧可能です。

XAIの24時間取引量は?

過去24時間で、XAIの取引量は¥0.00です。

XAIの過去最高値はいくらですか?

XAI の過去最高値は¥0.{4}2910です。この過去最高値は、XAIがローンチされて以来の最高値です。

BitgetでXAIを購入できますか?

はい、XAIは現在、Bitgetの取引所で利用できます。より詳細な手順については、お役立ちの購入方法 ガイドをご覧ください。

XAIに投資して安定した収入を得ることはできますか?

もちろん、Bitgetは戦略的取引プラットフォームを提供し、インテリジェントな取引Botで取引を自動化し、利益を得ることができます。

XAIを最も安く購入できるのはどこですか?

戦略的取引プラットフォームがBitget取引所でご利用いただけるようになりました。Bitgetは、トレーダーが確実に利益を得られるよう、業界トップクラスの取引手数料と流動性を提供しています。

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Bitgetを介してオンラインでXAIを購入することを含む暗号資産投資は、市場リスクを伴います。Bitgetでは、簡単で便利な購入方法を提供しており、取引所で提供している各暗号資産について、ユーザーに十分な情報を提供するよう努力しています。ただし、XAIの購入によって生じる結果については、当社は責任を負いかねます。このページおよび含まれる情報は、特定の暗号資産を推奨するものではありません。

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9時
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+2.90%
BGB+3.04%
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9時
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+1.87%
BTC+2.90%
Crypto_inside
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9時
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+1.87%
BTC+2.90%
OBAI09
OBAI09
17時
$MGT The Moongate Foundation is in the process of placing its boldest bet yet. We are officially exploring the acquisition of the Moon itself to revolutionize human engagement with our celestial neighbor and ensure its resources are utilized responsibly for generations to come. Just to be clear—this is not financial advice, a solicitation, or an offer to invest in anything. Always do your own research (DYOR) and make informed decisions. We're just sharing updates on the journey. More to come. buy 💚🚨🚀 0.00500 coming 🚀 $BTC $ETH $TON $GUN $GAME2 $TUT $TSTBSC $MUBARAK $DOGS $PEPECOIN $NEIROCTO $BIZA $HALO $UP $JASMY $ORNJ $XAI $AIXBT $GHIBLI
BTC+2.90%
ETH+4.88%
Kanyalal
Kanyalal
23時
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+1.87%
BTC+2.90%

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