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Remarque : ces informations sont données à titre indicatif.

Prix de Xai aujourd'hui

Le prix en temps réel de Xai est de €0.04677 (XAI/EUR) aujourd'hui, avec une capitalisation boursière de -- EUR. Le volume de trading sur 24 heures est de €0.00 EUR. Le prix de XAI à EUR est mis à jour en temps réel. La variation de Xai est de -8.35% durant les dernières 24 heures. Son offre en circulation est de -- .

Quel est le prix le plus élevé de XAI ?

XAI a atteint un record historique (ATH) de €1.48, enregistré le .

Quel est le prix le plus bas de XAI ?

XAI a un plus bas niveau historique (ATL) de €0.009082, enregistré le .
Calculer le profit pour Xai

Prédiction de prix de Xai

Quel est le bon moment pour acheter XAI ? Dois-je acheter ou vendre XAI maintenant ?

Lorsque vous décidez d'acheter ou de vendre XAI, vous devez d'abord tenir compte de votre stratégie de trading. L'activité de trading des traders à long terme sera également différente de celle des traders à court terme. L'analyse technique Bitget de XAI peut vous fournir une référence pour le trading.
Selon l'analyse technique de XAI (4h), le signal de trading est Vente.
Selon l'analyse technique de XAI (1j), le signal de trading est Vente forte.
Selon l'analyse technique de XAI (1w), le signal de trading est Vente forte.

Quel sera le prix de XAI en 2026 ?

En se basant sur le modèle de prédiction des performances historiques de XAI, le prix de XAI devrait atteindre €0.06631 en 2026.

Quel sera le prix de XAI en 2031 ?

En 2031, XAI devrait voir son prix augmenter de +43.00%. D'ici la fin de l'année 2031, XAI devrait voir son prix atteindre €0.1777, avec un ROI cumulé de +253.16%.

Historique des prix de Xai (EUR)

Le prix de Xai enregistre -92.08% sur un an. Le prix le plus élevé de XAI en EUR au cours de l'année écoulée est de €0.9082 et le prix le plus bas de XAI en EUR au cours de l'année écoulée est de €0.04559.
HeureVariation de prix (%)Variation de prix (%)Prix le plus basLe prix le plus bas de {0} au cours de la période correspondante.Prix le plus élevé Prix le plus élevé
24h-8.35%€0.04559€0.05213
7d-14.14%€0.04559€0.05640
30d-14.71%€0.04559€0.05640
90d-70.08%€0.04559€0.1568
1y-92.08%€0.04559€0.9082
Tous les temps+416.00%€0.009082(--, Aujourd'hui )€1.48(--, Aujourd'hui )

Données de marché de Xai

Historique de capitalisation Xai

Capitalisation boursière
--
Capitalisation entièrement diluée
--
Classement du marché
Prix de l'ICO
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Marché Xai

  • #
  • Paire
  • Type
  • Prix
  • Volume (24h)
  • Opération
  • 1
  • XAI/USDT
  • Spot
  • 0.0519
  • $59.65K
  • Trading
  • Avoirs Xai par concentration

    Baleines
    Investisseurs
    Particuliers

    Adresses Xai par durée de détention

    Holders
    Cruisers
    Traders
    Graphique en temps réel du prix de coinInfo.name (12)
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    Notes Xai

    Note moyenne de la communauté
    4.6
    101 notes
    Ce contenu est uniquement destiné à des fins d'information.

    Données sociales de Xai

    Au cours des dernières 24 heures, le score de sentiment sur les réseaux sociaux de Xai est de 3, et le sentiment sur les réseaux sociaux concernant la tendance du prix de Xai est Haussier. Le score global de Xai sur les réseaux sociaux est de 0, ce qui le classe au 1296ème rang parmi toutes les cryptomonnaies.

    Selon LunarCrush, au cours des dernières 24 heures, les cryptomonnaies ont été mentionnées sur les réseaux sociaux un total de 1,058,120 fois. Xai a été mentionné avec un taux de fréquence de 0%, se classant au 1296ème rang parmi toutes les cryptomonnaies.

    Au cours des dernières 24 heures, 414 utilisateurs uniques ont discuté de Xai, avec un total de 0 mentions de Xai. Toutefois, par rapport à la période de 24 heures précédente, le nombre d'utilisateurs uniques a augmenté de 24%, et le nombre total de mentions a diminué de 0%.

    Sur X, il y a eu un total de 0 posts mentionnant Xai au cours des dernières 24 heures. Parmi eux, 0% sont haussiers sur Xai, 0% sont baissiers sur Xai, et 100% sont neutres sur Xai.

    Sur Reddit, il y a eu 1 posts mentionnant au cours des dernières 24 heures. Par rapport à la période de 24 heures précédente, le nombre de mentions diminué a augmenté de 0%.

    Aperçu social

    Sentiment moyen(24h)
    3
    Score social (24h)
    0(#1296)
    Contributeurs(24h)
    414
    +24%
    Mentions sociales (24h)
    0(#1296)
    0%
    Dominance sociale (24h)
    0%
    X
    Posts sur X (24h)
    0
    0%
    Sentiment sur X (24h)
    Haussier
    0%
    Neutre
    100%
    Baissier
    0%
    Reddit
    Score Reddit(24h)
    1
    Publications sur Reddit(24h)
    1
    0%
    Commentaires sur Reddit(24h)
    0
    0%

    Comment acheter Xai(XAI)

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    Le prix actuel de XAI est de €0.04677, avec une variation de prix sur 24 heures de . Les traders peuvent tirer profit d'une position Futures XAI long ou short.

    Guide du trading de Futures XAI

    Rejoignez le copy trading de XAI en suivant des traders experts.

    Après vous être inscrit sur Bitget et avoir réussi à acheter des USDT ou des XAI, vous pouvez également vous lancer dans le copy trading en suivant des traders experts.

    Actualités Xai

    La Malaisie resserre le contrôle des expéditions de puces Nvidia au milieu des préoccupations américaines
    La Malaisie resserre le contrôle des expéditions de puces Nvidia au milieu des préoccupations américaines

    Lien de partage:Dans cet article : La Malaisie augmente les expéditions de puces Nvidia pour s'assurer qu'elles ne se retrouvent pas en Chine. Les États-Unis font pression sur la Malaisie et les pays d'Asie du Sud-Est pour empêcher la technologie interdite d'atteindre la Chine. Singapour enquête sur la question de savoir si Nvidia Chips a été frauduleusement expédiée vers des destinations non autorisées, y compris la Chine.

    Cryptopolitan2025-03-24 08:55
    Nouveau déménagement: Elon Musk pour retirer la candidature pour OpenAI si son conseil d'administration accepte les conditions
    Nouveau déménagement: Elon Musk pour retirer la candidature pour OpenAI si son conseil d'administration accepte les conditions

    Lien de partage:Dans cet article : Elon Musk est prêt à retirer l'offre de 97,4 milliards de dollars pour acheter Openai. Si le conseil d'administration de l'entreprise ne «préserve pas la mission de l'organisme de bienfaisance» et cesse de la transformer en une entreprise à but lucratif. Les avocats d'Openai ont fait valoir que la décision de Musk pour reprendre l'entreprise était une mauvaise offre pour saper un concurrent. OpenAI est maintenant en train de restructurer, cette fois à une entreprise tradi

    Cryptopolitan2025-02-14 02:00
    Un ancien cadre du Nasdaq rejoint le développeur d'Arbitrum pour diriger son studio de capital-risque Tandem
    Un ancien cadre du Nasdaq rejoint le développeur d'Arbitrum pour diriger son studio de capital-risque Tandem

    Offchain Labs a embauché Ira Auerbach, ancien responsable des actifs numériques chez Nasdaq, pour diriger Tandem, son studio partenaire et bras de capital-risque. Tandem vise à soutenir des projets blockchain avec des financements, une expertise technique et des conseils stratégiques.

    The Block2025-01-09 18:23
    Plus de mises à jour Xai

    Nouveaux listings sur Bitget

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    FAQ

    Quel est le prix actuel de Xai ?

    Le prix en temps réel de Xai est €0.05 (XAI/EUR) avec une capitalisation actuelle de -- EUR. La valeur de Xai connaît des fluctuations fréquentes en raison de l'activité continue, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, du marché des cryptomonnaies. Le prix en temps réel de Xai et ses données historiques sont disponibles sur Bitget.

    Quel est le volume de trading sur 24 heures de Xai ?

    Au cours des dernières 24 heures, le volume de trading de Xai est de --.

    Quel est le record historique de Xai ?

    Le record historique de Xai est de €1.48. Il s'agit du prix le plus élevé de Xai depuis son lancement.

    Puis-je acheter Xai sur Bitget ?

    Oui, l'achat de Xai est actuellement disponible sur la plateforme d'échange centralisée Bitget. Pour des instructions plus détaillées, pensez à consulter notre guide pratique Comment acheter xai .

    Puis-je gagner des revenus réguliers en investissant dans Xai ?

    Bien entendu, Bitget fournit une plateforme de trading de stratégie, avec des bots de trading intelligents permettant d'automatiser vos trades et d'engranger des bénéfices.

    Où puis-je acheter des Xai au meilleur prix ?

    Nous avons le plaisir d'annoncer que plateforme de trading de stratégie est désormais disponible sur la plateforme d'échange Bitget. Bitget offre les frais de trading les plus bas du secteur ainsi qu'une profondeur importante afin d'assurer des investissements rentables aux traders.

    Où puis-je acheter Xai (XAI) ?

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    Les investissements en cryptomonnaies, y compris l'achat de Xai en ligne sur Bitget, sont soumis au risque du marché. Bitget fournit des moyens faciles et pratiques pour vous d'acheter des Xai, et nous faisons de notre mieux pour informer pleinement nos utilisateurs sur chaque cryptomonnaie que nous offrons sur la plateforme d'échange. Toutefois, nous ne sommes pas responsables des résultats qui pourraient découler de votre achat de Xai. Cette page et toute information qui s'y trouve ne constituent pas une recommandation d'une quelconque cryptomonnaie.

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    18h
    Elon Musk Is Fighting For The Privacy Of Coinbase Users
    Elon Musk, via his platform X, has filed a brief with the U.S. Supreme Court challenging the IRS’s practices regarding access to Coinbase user data. This initiative is part of a broader debate on privacy protection in the crypto space. X Corp, Elon Musk’s company that manages the X platform, filed an amicus curiae brief with the U.S. Supreme Court on Friday, contesting the IRS’s methods. The company specifically denounces the use of so-called “no-suspicion” subpoenas allowing the tax authorities to access, without a judicial warrant, the financial data of users on platforms like Coinbase. The case highlights how the tax authorities obtained, through simple administrative subpoena, three years of transaction statements concerning over 14,000 Coinbase customers, including James Harper, the main plaintiff. Alongside seven advocacy groups and researchers, X Corp denounces these “no-suspicion subpoenas” as a violation of the Fourth Amendment, which protects Americans against unreasonable searches. Following this request, the Supreme Court asked the federal government on Monday to formulate an official response, highlighting the importance of this case. The dispute dates back to 2020 when James Harper sued the IRS to contest the seizure of his personal information related to cryptos. In 2023, a federal court ruled in favor of the IRS, determining that the tax agency was acting within the scope of its legal prerogatives. The current appeal before the Supreme Court thus marks a new stage in this legal battle, with potentially significant implications for the protection of digital financial data. This initiative perfectly aligns with Elon Musk’s vision regarding digital governance. The billionaire, who recently sold his platform X to his own company xAI for 33 billion dollars, has always positioned himself as an advocate for privacy and freedom of speech. By taking a stand for the protection of cryptocurrency users’ data, Musk strengthens his credibility among the tech and crypto communities, particularly sensitive to privacy issues. The Supreme Court’s verdict could redefine the limits of state power in relation to digital privacy. This case resonates with the recent case of Tornado Cash , a crypto mixing protocol ultimately removed from the OFAC blacklist after a court ruled that the agency had overstepped its authority. This case resonates with the recent case of Tornado Cash , a crypto mixing protocol ultimately removed from the OFAC blacklist after a court ruled that the agency had overstepped its authority, illustrating the growing tensions between state regulation and digital freedoms.
    XAI+1.96%
    ELON+1.27%
    Mahnoor-Baloch007
    Mahnoor-Baloch007
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    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-4.77%
    BTC+1.43%
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    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+1.43%
    BGB+1.57%
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    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
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    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
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