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gatefun
gatefun
一個人在家出很多汗,很舒服。
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$LYN ‌好的 知道 明天來 並檢查這個垃圾幣 ATH 是 1$ 低點是 0.057$ 知道 讓我們看看會發生什麼 🧐
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追求達到100萬比特幣,Strategy再次回購22.337 $BTC BTC
Strategy宣佈再次大量收購22.337 $BTC ,價值約15.7億美元。以平均每個$BTC 70.194美元的價格購買,這使該公司截至2026年3月15日的總持有量達到761.068 $BTC 。總體而言,Strategy為收購比特幣而支出的總額現已達到576.1億美元,平均成本在每個$BTC 75.696美元的水平。
如果要在2026年底前達到100萬個$BTC ,Michael Saylor必須定期每週購買約5.757個$BTC 。如果這個目標成功達成,Strategy將控制全球比特幣總供應量的約4.76%。
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QBANA
QBANA
QuantumBanana
gatefun
創建人@大福狗
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🌹上上周+上周布局长线多赚大钱‼️不知不觉订阅已第4个年头,订阅人数已超450人,6.5gt半价优惠开三天‼️订阅的朋友谁也不傻,不赚谁定你😄蘋果可點擊👇也可複製到網頁端訂閱:
https://www.gate.com/zh/profile/何時了秋雨
🌹上上周63000/1840+1925/65300長線多2305/74600吃肉
🌹上周1915/65900多現2305/74500再吃肉
🌹昨晚70700/2085多現2305/74500再吃肉
🌹到處亂看只會讓你越來越迷茫,每個老師做單思路/點位方向不同,聽多了你更不會操作,從74000/1800帶領大家做上漲5浪,一路開多到123000/4700,訂閱家人們共同見證,跟對的人才能做對的交易。#比特币站上七万美元
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跟上时代节奏vip:
吉祥如意 🧧
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$DOT 交易設置。
波卡(PolkaDOT)從下降通道突破。
進場:1.5$-1.55$
止損:1.4$
目標 1:1.64$
目標 2:1.75$-1.78$
目標 3:1.9$
非財務建議,請自行研究。
DOT12.27%
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我勒個親娘嘞!豬豬俠被$RIVER 狗莊來回拉扯一百萬人民幣就這樣沒了那可是一百萬啊放在以前都是百萬富翁了一百萬都能在我老家買套全款房了就這樣被狗莊收入囊中$RIVER
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GateUser-c218afdcvip:
跌回来阿
老兄,你的祝賀和祝福綿長無盡。阿們。🫵🫵
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‼️第二單👇
‼️方向:空
==============
75300附近-75600附近,損77000
2325附近-2345附近,損2395
盈:73800//72300//70700
盈:2265//2210//2150
#加密市场上涨
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$LTC
這個在本地看起來也不錯。
LTC5.73%
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#CryptoMarketBouncesBack 今天是2026年3月16日星期一,"綠色星期一"勢頭推動比特幣創六週新高。#CryptoMarketBouncesBack 標籤在Gate Square點燃,BTC與傳統股票脫鉤並收復$74,000水位。
🚀 突破:比特幣觸及$74,000!
頭條:加密反擊——比特幣收復$74k ,巨頭機構增持$1.57B BTC
儘管能源波動持續且油價超過$100,比特幣仍證明其數字避險資產地位。今日漲幅由大規模企業買盤和出其不意的軋空推動。
🔍 3月16日漲勢的三大驅動因素
$1.57B機構買盤
一家主要機構以平均$70,194的價格增持22,337 BTC,使總持倉達761,068 BTC。這構成了巨大市場支撐位,也是強有力的信心信號。
與股票脫鉤
當美國和歐洲股票因油價驅動的通脹擔憂而下跌時,比特幣上漲3.2%。BTC越來越被視為對地緣政治和宏觀經濟風險(包括#StraitOfHormuz )的對沖。
以太坊金庫動向
以太坊本週也出現機構資金流入,主要金庫增加61,000 ETH。這場頂級數字資產的競爭提振了市場信心。
📈 Gate.io上週一表現快照
BTC:$74,121 (+3.2%) — 收復$74k,瞄準$75k 阻力位
ETH:$2,188 (+4.7%) — 強勁的金庫驅動需求
SOL:$92.89 (+5.6%) —
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ETH9.11%
SOL6.47%
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discoveryvip:
LFG 🔥
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突破性新聞:川普總統表示美聯儲應召開特別會議立即降息。
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鯨魚正在做多 $HYPE。🐋
0xE7ec 開設了 3x 做多,數量為 267,758 $HYPE ($10.51M)。
0x7E4E 開設了 2x 做多,數量為 200,000 $HYPE ($7.87M)。
0x535e 開設了 10x 做多,數量為 111,694 $HYPE ($4.39M)。
HYPE4.96%
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潇潇柒vip:
麻吉老哥😂😂😂
ant
ant
蚂蚁
gatefun
創建人@大元亨通
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$0.1
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Ethereum Structure Prediction + Indicator Resonance, Short Position Entered
This ETH market move, I already provided the complete script:
Slow rise → Sharp drop V-recovery → Small rally lure longs → True waterfall
The first three steps have perfectly materialized, the market is moving according to structure.
After taking profit on longs, I've already counter-positioned with shorts at resistance.
More importantly:
My proprietary indicator has clearly issued a short entry signal.
Structure and indicator resonance—this is a high-probability opportunity from my trading system.
Trading has no 100%,
ETH9.11%
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【當前用戶分享了他的交易卡片,若想瞭解更多優質交易資訊,請到 App 版查看】
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王富贵发发发vip:
看到哪里老师
#NvidiaGTC2026ConferenceBegins
Nvidia GTC 2026 會議已正式開始,匯集了來自世界各地的開發者、研究人員、商業領袖和技術專家,共同探討人工智能和加速計算領域的最新突破。這項年度盛事被廣泛認為是全球科技產業最具影響力的聚會之一,重大公告和人工智能創新的未來路線圖往往在此次會議上披露。
今年會議在加州聖何塞舉行,預計將吸引數千名參與者參加,包括線上和現場參與。該活動匯聚了工程師、人工智能開發者、初創公司創始人、企業領袖和學術界人士,他們正在開發先進的技術,塑造計算與數位轉型的未來,並跨越多個產業領域。
會議傳統上以Nvidia首席執行官黃仁勳的主題演講開幕,介紹與人工智能硬體、軟體平台相關的重大更新,以及公司對加速計算的長期願景。科技分析師和行業觀察人士預期將有關於下一代人工智能晶片、強大圖形處理器和改進基礎設施的重要公告,這些基礎設施旨在支持對人工智能系統日益增長的需求。
專家認為,會議期間展示的新創新可能會顯著影響大型人工智能模型、數據中心性能和實時計算能力的發展。Nvidia 通過提供強大的硬體和軟體平台,繼續在全球人工智能生態系統中發揮核心作用,支持人工智能的研究、開發和商業應用。
在整個會議期間,數百場會議、討論和技術演示將重點關注新興主題,例如機器人、生成式人工智能、高效能計算、數位孿生和先進機器學習。這些會議使開發者和組織能夠分
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🚨 美元 302.500.000 的空頭頭寸在 24 小時內被清算。
#btc # 比特幣
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$BTC
我不敢相信那些在這個市場已經多年的影響者說他們"感覺"底部已經到了。
我不喜歡預測,我是做出反應的,沒有任何底部的跡象,甚至連低位基本的積累模式都沒有。
我如何才能對這種看空情緒做出反應?
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$NOK
PON (被動光網路) 是一種電信架構,使用不需要電力的光學分光器,將單一光纖線路分配給多個設備或端點。這種結構提供了主要優勢,例如更低的功耗、更簡單的基礎設施以及更高效的網路設計。
諾基亞今天宣布的解決方案是為資料中心開發的基於PON的帶外管理系統。據該公司稱,這項技術可以將有源交換機數量減少90%,提供超過50%的能源節省,並將運營工作量簡化80%。諾基亞還表示,其Aurelis解決方案已在700多個業務關鍵企業網路中使用。這一細節很重要,因為這不僅僅是理論願景。這是關於將已被field proven的技術應用到資料中心環境中。
真正的關鍵點是這樣的:將PON技術整合到AI資料中心中,可能會為諾基亞創造一個龐大且高增長的新總可尋址市場(TAM)。該公司最近明確圍繞AI超級周期重新定位其戰略。在其2025年年度報告中,它將AI與雲定義為其五項戰略優先事項之一,強調該領域的可尋址市場以28%的年增長率增長,並披露其在2025年期間從AI與雲客戶獲得了24億歐元的訂單。這表明這一轉變不是偶然的,而是戰略性的。
出於這個原因,這則新聞意義遠超普通產品公告。諾基亞不再只是想成為資料中心生態系統內的光傳輸或傳統電信回程參與者。該公司還試圖進入資料中心內部的連接和管理層,以便在AI基礎設施支出週期中佔據更大的份額。如果這種方法獲得商業牽引力,諾基亞的增長故事可能不再只由傳統電信基
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剛剛:GitHub 上發佈的一個儲存庫將美國官方勞動市場數據轉變為互動式可視化,估計每個職業對人工智能的敞口程度。
該項目分析了 342 個職業,將就業統計數據與語言模型的評估相結合,提供了關於哪些工作可能因自動化而最快速變化的有用見解。
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