آغاز همکاری شبکه تون و تتر

تون و تتر

بنیاد تون از آغاز همکاری با تتر برای گسترش دسترسی جوامع رمزنگاری جهانی به USDT را در بلاک چین تون اعلام کرده است. این بنیاد برنامه هایی را برای ادغام USDT مبتنی بر تون در حداقل صد صرافی و درگاه پرداخت در ماه های آینده پایه ریزی کرده است.

آغاز همکاری بلاک چین تون و تتر

بنیاد شبکه باز تون، سازمانی که به تقویت ابتکارات با استفاده از بلاک چین تون اختصاص دارد، روز سه‌شنبه اعلام کرد که قصد دارد دسترسی و استفاده از USDT، استیبل کوین دلاری صادر شده توسط تتر را بر روی بلاک چین تون ارتقا دهد.

ابتکار بنیاد تون با هدف تکمیل 100 ادغام مختلف در سراسر جهان، که قبلاً موفق به اجرای برخی از آنها در بازارهای خاص شده است. کاربرانی در آفریقا، آسیای جنوب شرقی، اروپا، خاورمیانه و آمریکای لاتین از این ادغام ها درحال استفاده میباشند .

این ادغام ها دو هدف متفاوت را دنبال می کنند. اولین مورد این است که به مردم در هر یک از این کشورها و بازارها اجازه دسترسی آسان به USDT در شبکه تون داده شود و به سرعت و بدون زحمت وارد اکوسیستم تون شوند. همچنین، برخی از این مشارکت‌ها شامل همکاری برای فعال کردن استفاده از پرداخت‌های USDT برای به خرید کالا و خدمات با استفاده از تون است.

بنیاد تون از زمان آغاز به کار، مشوق هایی را برای کاربران فراهم کرده است تا USDT را در این شبکه بپذیرند و میلیون ها تون را برای تشویق استفاده و نگهداری USDT در کیف پول تلگرام اختصاص داده است.

عرضه USDT بر روی تون به شدت افزایش یافته است و تنها دو هفته پس از عرضه، به ارزش بازار 130 میلیون دلار رسیده است. در حال حاضر، تقریباً 400 میلیون USDT بر روی شبکه تون صادر شده است که در مقایسه با 3 مه، بیش از سه برابر عرضه آن است.

با این وجود، تون از بلاک چینی با بیشترین USDT فاصله زیادی دارد. رتبه اول به شبکه ترون اختصاص داده شده است که تقریباً 59 میلیارد USDT در این شبکه جابجا میشود.

منابع:

برچسب ها :

افسانه داوری

مقالات مرتبط

راهنمای استفاده از ربات‌های تریدر مبتنی بر هوش مصنوعی

مبنای اصلی هوش مصنوعی شامل سه روش یادگیری تحت نظارت (یادگیری از داده‌های برچسب‌خورده) ، یادگیری بدون نظارت (پیدا کردن الگوها در داده‌های بدون برچسب) و یادگیری تقویتی (یادگیری از طریق آزمون و خطا) است. ربات‌های معامله‌گر ارز رمزنگاری از این روش‌های یادگیری ماشین به شکل‌های مختلف استفاده می‌کنند: مدل‌های یادگیری تحت نظارت با بررسی داده‌های گذشته، حرکت قیمت‌ها را پیش‌بینی می‌کنند، مدل‌های یادگیری بدون نظارت الگوهای رفتاری مشابه را شناسایی و دسته‌بندی می‌کنند والگوریتم‌های یادگیری تقویتی استراتژی‌های معاملاتی را در لحظه تنظیم و بهینه می‌کنند.

ریپل با بیشترین افت کارمزد از سال ۲۰۲۰ مواجه شد

کارمزد تراکنش‌های شبکه ریپل(XRP) با سقوط ۸۹ درصدی به پایین‌ترین سطح از…

آیا کاهش تعداد اعتبارسنج‌های شبکه سولانا تهدیدی برای امنیت آن است

تعداد اعتبارسنج‌های شبکه سولانا در سه سال گذشته بیش از ۶۸ درصد کاهش یافته است و از ۲۵۰۰ نود به حدود ۸۰۰ نود رسیده است. این کاهش شدید در تعداد اعتبارسنج‌ها باعث شکل‌گیری بحث‌هایی شده مبنی بر اینکه آیا این افت می‌تواند امنیت و پایداری این شبکه بلاکچین را تهدید کند یا اینکه در واقع فرایندی طبیعی برای حذف نودهای غیرفعال و افزایش کارایی شبکه است.

دیدگاهتان را بنویسید