[tokenpocket钱包下载1.3.5]btm币是什么币？比原链价格、官网总量和上架交易平台介绍

btm币是什么币？比原链价格、官网总量和上架交易平台介绍Bytom(简称BTM)中文名称是比原链，是一种加密货币或一种数字资产。今日的比原链价格为0.088969美元，24小时交易量为11,133,138美元。价格在过去24小时内上涨了4.5%。它的循环供应量为15.3亿枚硬币，最大供应量为

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Bytom(简称BTM)中文名称是比原链，是一种加密货币或一种数字资产。今日的比原链价格为0.088969美元，24小时交易量为11,133,138美元。价格在过去24小时内上涨了4.5%。它的循环供应量为15.3亿枚硬币，最大供应量为21亿枚硬币。比原链在74个交易所上市，共有49个活跃市场。即比原链交易最活跃的交流Gate.io。市值为88329699美元，在所有加密货币中排名第73位。浏览比原链在块探索器上的地址和交易，例如etherscan.io，btmscan.com，btm.tokenview.com和blockmeta.com。

流通量：1,002,499,275 BTM

总量：1,407,000,000 BTM

最大量：2,100,000,000 BTM

流通率：71.3%

换手率：35.57%

共识机制：PoW

官网：http://bytom.io/

上架交易所数量：74家(下列为24小时交易量前三交易所)

币对交易所：https://www.coin-dy.com

9coin交易所：https://www.9coin.com/

AEX.com交易所：https://www.aex.plus

Bytom Blockchain Protocol(简称BTM比原链)是一种多元比特资产的交互协议，运行在比原链区块链上的不同形态的、异构的比特资产(原生的数字货币、数字资产)和原子资产(有传统物理世界对应物的权证、权益、股息、债券、情报资讯、预测信息等)可以通过该协议进行登记、交换、对赌、和基于合约的更具复杂性的交互操作。连通原子世界与比特世界，促进资产在两个世界间的交互和流转。

比原链技术特点

比原链采用三层架构：应用层、合约层、数据层，应用层对移动终端等多终端友好，方便开发者便捷的开发出资产管理应用;合约层采用创世合约和控制合约进行资产的发行和管理，在底层支持扩展的UTXO模型BUTXO，对虚拟机做了优化，采用自省机制以防止图灵完备中的死锁状态;数据层使用分布式账本技术，实现资产的发行、花费、交换等操作，共识机制采用对人工智能ASIC芯片友好型POW算法，在哈希过程中引入矩阵和卷积计算，使得矿机在闲置或被淘汰后，可用于AI硬件加速服务，从而产生额外的社会效益。

比原链创始团队

比原链核心目标

1.建造多元化比特资产登记的标准

Bytom旨在建立一个全球性开放的Byte Assets登记平台。并让创建和定义、生成一种比特资产更加便捷，也更容易为用户所理解。

2.建造多元化比特资产的交互工具

从最基本的资产的交换工具(不同形态的数字资产间按协定进行交换、所属权的变更)、Bytom还将支持较为复杂的交互形式，例如：

A触发工具：资产依照合约规定的投票，产生确定性Y/N布尔结果或数值结果，以激活原子世界的参与方共享数据集;

B预测工具：例如通过零和博弈，双方或多方对赌，产生某场航班是否延迟、两位候选谁将胜出的预测信息，将此预测信息用于现实世界的金融对冲、保险等领域。

比原链挖矿核心算法

让资产从原子世界跃迁至比特世界 ，这是比原链设计之初的原则。而要达到这个目标，比原链系统需要无比安全，所以选用目前最安全可靠的PoW共识机制是比原链构想阶段就明确要求的。而在保障系统安全性的同时，如何保证最大可能减少挖矿过程中的资源浪费，也是比原链着重考虑的一个因素。

公有链的安全基石是共识机制，而PoW是目前为止容错能力最好的公有链共识机制。攻击者想要攻击PoW的公有链则必须占有全网一半上面这些的算力才能保证攻击成功率。而其它共识机制，例如PBFT，它的系统容错率只有三分之一，也就是说攻击者只要控制超过三分之一的节点，系统就变得极不安全稳定。

采用PoW共识机制的公有链很多，但是新发布的公有链一般会对挖矿算法进行替换或者修改以防51%攻击。如果一个新的数字货币采用和比特币一样的挖矿算法，现有的比特币矿场只要用很少一部分算力对新的数字货币进行挖矿，那么很容易就会拥有新数字货币一半上面这些的算力。换言之，新的数字货币在发布之初就受到某一大矿场的实际控制。显然，这背离了数字货币去中心化的初衷。因此，选择一个与现有数字货币不同的挖矿算法是很多新发行数字货币首要考虑的问题。

比原链采用对人工智能ASIC芯片友好型POW算法，使得矿机在闲置或被淘汰后，可用于AI加速服务。比特币矿机和人工智能深度学习具有可比性，它们都是依赖于底层的芯片进行大规模并行计算。深度学习算法绝大多数可以被映射为底层的线性代数运算。线性代数运算有两大特点：一是Tensor的流动非常规整且可预期;二是计算密度很高。这两大特点使得AI深度学习特别弁合做硬件加速。

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