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MELON,Melon

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流通市值流通市值 = 该币种当前流通量 × 当前币价
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--占全球总市值全球总市值占比 =（该币种的流通市值 ÷ 已收录到的所有币种市值）× 100%
流通量(MELON)
--

--流通率流通率 =（流通总量 ÷ 最大供应量）× 100%
24H成交额($)
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--换手率换手率也称“周转率”，指在一定时间内市场中转手买卖的频率，是反映流通性强弱的指标，
24H换手率计算公式：24H内的成交额 ÷ 流通市值 × 100%

未收录高风险流通市值 $--

24H最高: $--

24H量: --

24H最低: $--

24H额: $--

24H波幅（24H最高-24H最低）÷ 24H最低 × 100【5分钟更新一次】: --

量比近1日平均每分钟现货成交量 ÷ 近7日平均每分钟现货成交量: --

总市值使用当前供应量 × 币种价格: $--

BTC相关性使用近七日的币种收盘价格，计算与BTC的相关性，越接近1正相关度越强，越接近-1负相关度越强，0表示没有相关度: --

历史最高该币种收录以来的历史最高价: $--

首日开盘价: $0.000000000005

历史最低该币种收录以来的历史最低价: $--

投资回报投资回报率 =（当前币价-众筹价格）÷ 众筹价格×100%: +0.0%

更新时间：2024-11-07 16:32:49

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MELON阶段涨幅

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近30天
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历史数据

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2023年月涨幅数据

2024年月涨幅数据

MELON年度历史最高 ($)

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MELON历史数据 ($)

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MELON简介

首次发行时间
2023-05-11
首日开盘价
$0.000000000005
众筹价格
--
投资回报投资回报率=（当前币价-首日开盘价）/首日开盘价*100%,如该币种有众筹价格时，优先计算：投资回报率=（当前币价-众筹价格）/众筹价格*100%
+0.0%
$rate_st.etos(最高
$--（--）
历史最低
$--（--）
首次发行方式
--
所属公链
Ethereum
最大供应量指该代币在其生命周期内可能存在的最大数量(包括被销毁的)
800,000,000,000,008.00 MELON
最大供应市值最大供应市值=最大供应量 × 当前币种价格,该数据将跟随币种当前价格波动而变化
$0
当前供应量指该代币目前存在的所有代币数量(包括被锁定的)
800,000,000,000,008.00 MELON
当前供应市值当前供应市值=当前供应量×当前币种价格，该数据将跟随币种当前价格波动而变化
$0
流通量流通总量：指该代币目前在市场上实际流通的代币总量。
--
流通市值流通市值=当前流通量×当前币种价格，该数据将跟随币种当前价格波动而变化
--
流通率流通率=（流通总量/最大供应量）*100%
--
流通占全球总市值全球总市值占比=（该币种的流通市值/已收录到非小号上的所有币种市值）*100%
--
上架交易所
0家
持币地址数指已记录在该币种的区块链浏览器上的非零地址数(持币地址里的币种数量不为0),同一用户可有多个持币地址
1,123.00
简介
Melons是唯一必须与他人分享才能充分发挥其潜力的水果。Melons代表了共享快乐和效用的新象征，从充斥着地毯和骗局的pvp市场向新型模因币的范式转变，具有支撑其社区的新理想：
坚持和发展喜欢的东西；
分享喜欢的东西，以增加快乐；
享受旅程。

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Strategy创始人MichaelSaylor表示，将于下周出席2026年企业比特币大会，并于2月24日星期二下午1点（美东时间）发表开幕主题演讲，其余参会演讲者包括Strategy执行副总裁AndrewKang、Strive董事长MattCole、Metaplanet首席执行官SimonGerovich、BitGo首席执行官MikeBelshe等。
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2026-02-21 23:12
VitalikButerin在X平台发文表示，当AI能力较弱时会导致治理混乱，而当AI足够强大时则可能放大系统性风险，AI若被合理使用可以赋能去中心化治理，去中心化治理（包括以太坊上的DAO）面临的核心问题在于人类注意力与专业能力的有限性，在涉及成千上万项决策与多领域专业知识的情况下传统“委托投票”机制往往导致少数代表掌握实权，对此他提出多项AI赋能治理的构想，包括：1、个人治理代理（Personalgovernanceagents）：利用个人LLM根据用户偏好自动参与投票，在关键或不确定事项上再征询用户意见。2、公共对话代理（Publicconversationagents）：通过LLM汇总、提炼并结构化公众观点，在保护隐私前提下增强信息聚合能力。3、建议市场（Suggestionmarkets）：结合预测市场机制，对高质量提案或论点进行激励，由AI参与评估与定价。4、结合多方计算的隐私治理：在涉及敏感信息（如谈判、纠纷、薪酬决策）场景下，借助TEE或多方安全计算，实现“看不见原始数据但可得出判断”的治理模型。

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