कोई डेटा नहीं
वर्तमान में $R3D का वास्तविक मूल्य $0.0{5}5940 है। पिछले 24 घंटों में, $R3D का मूल्य $0.0{5}5940 और $0.0{5}5940 के बीच रहा है, जो बाजार में मजबूत गतिविधि दर्शाता है। $R3D का सर्वकालिक उच्चतम मूल्य $0.0077 है और सर्वकालिक निम्नतम मूल्य $0.0000057 है।
अल्पकालिक परिप्रेक्ष्य से देखें तो, पिछले 1 घंटे में $R3D की कीमत में का परिवर्तन हुआ है, पिछले 24 घंटों में -- का परिवर्तन हुआ है, और पिछले 7 दिनों में -- का परिवर्तन हुआ है। ये आंकड़े LBank पर $R3D के नवीनतम मूल्य रुझानों और बाजार की गतिशीलता का त्वरित अवलोकन प्रदान करते हैं।-2.85%
आज $R3D का लाइव मूल्य $0.0{5}5940 है, जिसका वर्तमान मार्केट कैप $5,853.234 है। 24 घंटे का ट्रेडिंग वॉल्यूम 6.72 है। $R3D से USD की कीमत वास्तविक समय में अपडेट की जाती है।
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$R3D खरीदने या बेचने का निर्णय लेने से पहले, आपको अपनी ट्रेडिंग रणनीति पर विचार करना चाहिए। दीर्घकालिक और अल्पकालिक ट्रेडर अलग-अलग ट्रेडिंग दृष्टिकोण अपनाते हैं। एलबैंक का $R3D तकनीकी विश्लेषण आपको ट्रेडिंग के लिए संदर्भ प्रदान कर सकता है।
इसका मूल्य क्या होगा? आप $R3D के लिए अल्पकालिक और दीर्घकालिक मूल्य पूर्वानुमान करने के लिए हमारे मूल्य पूर्वानुमान उपकरण का उपयोग कर सकते हैं।
में कल, अगले सप्ताह या अगले महीने $R3D का मूल्य कितना होगा? 2025, 2026, 2027, 2028 या यहाँ तक कि 10 या 20 वर्षों में आपकी $R3D संपत्तियों का क्या होगा? अभी की जाँच करें! $R3D मूल्य पूर्वानुमान
$R3D के बारे में अधिक जानने के लिए, श्वेतपत्र, आधिकारिक वेबसाइट और अन्य प्रकाशित जानकारी जैसे अन्य संसाधनों का पता लगाने पर विचार करें:
शीर्ष 5 पते | होल्डिंग राशि | होल्डिंग अनुपात | |
|---|---|---|---|
solana | 5Q544f...pge4j1  | 714.057M | 71.48% |
solana | 2LPGHE...PEoJra | 18.682M | 1.87% |
solana | Bmezei...GDESK3 | 17.578M | 1.76% |
solana | 8ncdUW...2WPrUp | 13.577M | 1.36% |
solana | Eu1C1W...fnVgMV | 11.321M | 1.13% |
Other | 223.753M | 22.4% |
Red Genesis एक विशेष Web3 प्रोजेक्ट है जो Artificial Intelligence, Decentralized Physical Infrastructure (DePIN), और Robotics के संगम पर स्थित है। यह DeBot.Science के लिए नेटिव यूटिलिटी टोकन के रूप में कार्य करता है, जो स्वायत्त रोबोटिक्स मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए समर्पित एक प्लेटफॉर्म है। प्रोजेक्ट का शुरुआती ध्यान मंगल की सतह जैसे जटिल सिम्युलेटेड वातावरणों में नेविगेट करने के लिए क्वाड्रुपेडल (quadrupedal) रोबोटों को प्रशिक्षित करने हेतु रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (reinforcement learning) का उपयोग करने पर है।
DeBot.Science प्राथमिक रिसर्च इकोसिस्टम और प्लेटफॉर्म है जो स्वायत्त रोबोटों के लिए हाई-फिडेलिटी सिमुलेशन (high-fidelity simulations) और ट्रेनिंग फ्रेमवर्क विकसित करता है। Red Genesis ($R3D) नेटिव यूटिलिटी टोकन है जो इस इकोसिस्टम को संचालित करता है। जबकि DeBot.Science तकनीकी बुनियादी ढांचे का प्रबंधन करता है, $R3D प्लेटफॉर्म के विभिन्न रोबोटिक्स मिशनों के लिए ब्रांडिंग और आर्थिक उपयोगिता के रूप में कार्य करता है।
$R3D टोकन का उपयोग उन प्रतिभागियों को प्रोत्साहित करने के लिए किया जाता है जो गहन रोबोट प्रशिक्षण के लिए आवश्यक विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग संसाधन (decentralized computing resources) प्रदान करते हैं। यह चल रहे रोबोटिक्स अनुसंधान और विकास का भी समर्थन करता है। इसके अलावा, टोकन सामुदायिक शासन (community governance) के लिए एक तंत्र प्रदान करता है, जिससे धारकों को भविष्य के मिशन मापदंडों और DeBot.Science प्लेटफॉर्म के समग्र विकास को प्रभावित करने की अनुमति मिलती है।
प्लेटफॉर्म बड़े पैमाने पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, डोमेन रेंडमाइजेशन (domain randomization), और हाइब्रिड लर्निंग फ्रेमवर्क का उपयोग करता है। समुदाय द्वारा प्रदान की गई वितरित कंप्यूटिंग शक्ति (distributed computing power) का लाभ उठाकर, प्रोजेक्ट हाई-फिडेलिटी सिमुलेशन के भीतर रोबोटिक मॉडल को प्रशिक्षित करता है। यह दृष्टिकोण महंगे भौतिक परीक्षण वातावरण की तत्काल आवश्यकता के बिना चुनौतीपूर्ण क्षेत्रों में नेविगेट करने में सक्षम अनुकूलनीय, स्वायत्त मॉडल के विकास की अनुमति देता है।
Red Genesis ($R3D) Solana ब्लॉकचेन पर संचालित होता है। उपयोगकर्ताओं को समस्याओं से बचने के लिए यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वे सही नेटवर्क के साथ इंटरैक्ट कर रहे हैं। टोकन का आधिकारिक कॉन्ट्रैक्ट एड्रेस C1YT4fbjCkwqodUVLryYVRs37vmvYnihAJjVDDeupump है। यह मुख्य रूप से Solana इकोसिस्टम के भीतर विकेंद्रीकृत एक्सचेंजों पर SOL के बदले ट्रेड किया जाता है और चुनिंदा केंद्रीकृत प्लेटफॉर्मों पर उपलब्ध है।
जबकि प्रोजेक्ट का वर्तमान चरण हाई-फिडेलिटी सिमुलेशन (जैसे कि मंगल की सतह के मॉडल) में प्रशिक्षण पर केंद्रित है, इसका अंतिम उद्देश्य वास्तविक दुनिया में अनुप्रयोग है। इन विकेंद्रीकृत सिमुलेशन के माध्यम से विकसित डेटा और मॉडल का उद्देश्य भविष्य में भौतिक, चुनौतीपूर्ण क्षेत्रों में तैनात किए जा सकने वाले अत्यधिक अनुकूलनीय, स्वायत्त रोबोट बनाना है।
बस अब
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