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DOGE/US+1.13%2020年4月28日，英國支付行業初創公司Checkout.com宣布加入Libra協會。這是Libra協會的第24位會員，也是自去年10月支付業巨頭Visa、MasterCard和Stripe退出Libra協會以來第一家加入Libra協會的支付平臺。
Checkout.com成立于2012年，總部位于英國倫敦，專注于提供跨境支付解決方案，其國際支付業務客戶包括三星、Easygroup、Getty Images、Deliveroo、Transferwise、Adidas和Pizza Hut等。2019年，Checkout.com獲得來自Insight Partners、DST Global、新加坡主權財富基金GIC、Blossom Capital和Endeavor Catalyst等投資者的融資，籌集資金約2.3億美元。
Reddit Avatar NFT累計銷售額突破1000萬美元，總銷售量達到32,548筆:11月1日消息，據Dune Analytics最新數據顯示，Reddit Avatar NFT累計銷售額已突破1000萬美元，截至目前為10,000,494美元，總銷售量達到32,548筆。此外，當Reddit Avatar NFT持有地址總量為2,869,722個，單一NFT持有地址為2,844,696個。[2022/11/1 12:02:22]
Checkout.com創始人兼首席執行官Guillaume Pousaz在4月28日發布的聲明中指出了Checkout.com的目標與理念，“自Checkout.com成立以來，我們一直致力于改善企業與金融服務互動的方式。我們所做的一切都是通過幫助優化商家的支付功能和提高運營效率來改善商家的業務。這使他們能夠在更多地區為更多客戶提供服務，從而從交易中獲得最大價值。”
數據：以太坊虧損地址數達到兩年高點:5月27日消息，據Glassnode數據，以太坊虧損地址數達到兩年來的高點，約為3411萬個。該指標衡量資金的平均買入價高于當前價格的唯一地址的數量。[2022/5/27 3:45:50]
Pousaz 同時指出，“Libra項目有望增加對數十億無銀行賬戶的金融包容性，使他們能夠參與數字經濟，并縮小差距。對于我和Checkout.com團隊而言，很明顯，我們希望成為這項工作的一部分，并可以通過引入我們無與倫比的支付領域的工程專業知識來為這一努力做出貢獻。在Libra協會中，我們發現了一群分享這一理念的同行，他們展示了一種深思熟慮的、并且現實的方法來利用區塊鏈來實現更大的利益。”
Avalanche鏈上總鎖倉量跌至64.8億美元，7天跌幅40.35%:5月17日消息，據DefiLlama數據顯示，當前Avalanche鏈上總鎖倉量已跌至64.8億美元，24小時跌幅為13.97%，7天跌幅40.35%。[2022/5/17 3:22:52]
Pousaz表示，他們一直對區塊鏈及其可能為全球交易處理帶來的潛在利益著迷。但與此同時，“監管應是任何最終框架的組成部分，因為其具有保護生態系統免受系統性濫用的獨特能力”。他指出，僅靠技術進步將無法提供推動安全和穩定的支付基礎設施的大規模使用，從而阻礙其發展。
Libra協會政策與傳播主管Dante Disparte對Checkout.com加入Libra協會表示歡迎。“該組織（Checkout.com）加入了充滿活力且不斷壯大的Libra協會成員組織，致力于實現安全、透明和對消費者友好的全球支付系統實施方案，以打破數十億人的金融障礙。”
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眾所周知,區塊鏈以其分布式、匿名化和安全可靠的特征,正在重構整個數字經濟發展生態,國家發改委也曾指出數字經濟將成為拉動經濟增長重要引擎,各行業各領域數字化轉型步伐將大大加快.
1900/1/1 0:00:00周末期間市場情緒保持穩定,在BTC帶動下絕大多數主流幣種良好地延續了上周中后段的上漲勢頭,雖然周末兩個交易日內BTC漲幅比較有限,在超50個小時時間里僅取得2.11%的小幅上漲.
1900/1/1 0:00:00金色財經訊,MakerDAO發布一份新的報告,詳細介紹了“黑色星期四”發生的災難性事件以及如何防止類似事件再次發生.
1900/1/1 0:00:00本想買幣賺一筆,但不想發幣方竟成了傳銷組織,涉嫌違法、犯罪；參與資金都將面臨收繳。這時,買幣款能否追回,就成了買幣人最關心的問題.
1900/1/1 0:00:00區塊鏈數據博客Flipside最近發布了今年第一季度的三大穩定幣熱力圖,信息量非常巨大（建議打開鏈接,點擊圖片,放大仔細觀看）,我通過對比觀察,欣喜的發現,DeFi世界已經超越了“臨界質量”.
1900/1/1 0:00:00Hash Ribbons指標是通過量化哈希率相對增長率來展現比特幣哈希率的變化趨勢和比特幣挖礦生態系統的健康狀況。具體數值是用比特幣哈希率的近一個月均值減去近兩個月均值的差值除以一個月均值數據.
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