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spectr

Spectra Marketsの社長:非農業データが予想以上に強ければ、連邦準備制度の利下げ期待が弱まり、BTC価格がさらに圧迫される可能性があります。

ChainCatcher のメッセージによると、Spectra Markets の社長 Brent Donnelly は、ビットコインが 94,000 ドルと 82,000 ドルで買い注文を設定する計画を立てており、潜在的な市場のパニック売りに対処しようとしています。彼は、デジタル資産が企業の財務資産としての人気が減退していることに加え、ビットコインの半減期サイクルの季節的要因が弱気に転じる可能性があり、ビットコインが長期的なベアマーケットに入る可能性があると指摘しています。歴史的なデータによれば、ビットコインのブルマーケットは通常、半減期イベントの後 16 か月から 18 か月でピークに達し、その後 1 年間のベアマーケットに入ります。前回の半減期が 2024 年 4 月に発生したことを考えると、このパターンは現在のブルマーケットが終わりに近づいていることを示唆しています。テクニカル面では、ビットコインは最近 111,982 ドルの重要なサポートラインを下回り、ダブルトップパターンのブレイクを確認しました。この価格は現在、レジスタンスラインとなっています。一方、アメリカの非農業雇用データは金曜日に発表される予定で、データが予想を上回る場合、連邦準備制度の利下げ期待が弱まり、ビットコイン価格をさらに抑制する可能性があります。

過去72時間のRootData「X人気プロジェクト」ランキング:Blade Games、UXLINK、Particle Network、Spectralなどがランクイン

ChainCatcher のメッセージ、Web3 資産データプラットフォーム RootData の過去 72 時間の "X 人気プロジェクトランキング" の上位 8 プロジェクトは次の通りです:分散型チェーン上ゲームエコシステム Blade Games、Web3 ソーシャルシステム UXLINK、モジュラー L1 ブロックチェーン Particle Network、機械知能ネットワーク Spectral、OP Stack ベースの L2 Mode、SocialFi トレーディングカードゲーム fantasy.top、イーサリアム L2 Blast、meme コイン立ち上げプラットフォーム Pump。その中で、1 位の Blade Games は、モジュラー ZK 技術スタックを利用した完全なチェーン上ゲームエンジンです。モジュラーと zk 技術の発展を考慮すると、ZK 非信頼型ゲーム(Trustless Game)が全チェーンゲームの次の波を導くでしょう。最近、このプロジェクトは多くの著名人の注目を集めています。例えば、暗号通貨界の OG DeFi Dad、Gitcoin 研究ディレクター Austin Griffith、ChainFeeds 創設者 潘致雄 などです。熱度値 No.2 の UXLINK は最近エアドロップ計画を開始し、バイナンス Web3 ウォレットと共同プロモーション活動を展開し、ソーシャル成長を促進しています。熱度値 No.3 の Particle Network は最近テストネットの第一段階を開始し、本日テストネットのアップグレードを完了し第二段階に入ります。熱度値 No.4 の Spectral は、初期の単一ユーザーに対して 1000 USDT を超えるトークンのエアドロップを行い、人々の注目を集めています。さらに、いくつかのトップの暗号通貨関係者がこのプロジェクトに注目しています。例えば、Messari 創設者兼 CEO Ryan Selkis、EthHub 共同創設者 Anthony Sassal、Bodl Ventures 創設パートナー 劉鋒 などです。

Spectral エアドロップ第1シーズンが開始され、資格のあるアドレスの数は約5.3万件です。

ChainCatcher のメッセージ、オンチェーン代理マシンインテリジェンスネットワーク Spectral が X プラットフォームで第1四半期エアドロップの開始を発表しました。本四半期では、トークンの総供給量の 8% が配分され、合計 52,992 のアドレスが初回配布の資格を満たすことが確認されました。資格基準は以下の 4 つの具体的なカテゴリーを含みます:Spectral の初期採用者;データサイエンティストおよびオープンソース AI 開発者;ジェネレーティブアーティスト;AI および Web3 支持者。さらに、Web3 資産データプラットフォーム RootData によると、Spectral のマシンインテリジェンスネットワークは双方向市場であり、スマートコントラクトに対して経済的かつ高品質な方法を提供し、ゼロ知識機械学習 (zkML) を使用して機械学習 (ML) および人工知能 (AI) 推論を消費します。ゼロ知識機械学習 (zkML) は、独自の技術であり、検証プロセスと使いやすい最先端のソフトウェア開発キットを提供します。これにより、機械学習における革新と専門知識が奨励され、報酬を受けるコミュニティが育成されます。
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