Криптовалюты: 32,421 Биржи: 354 Рыночная капитализация: $3,487.55B Объем за 24ч: $118.94B Доминирование: BTC 54.1% ETH 11.5% ETH Gas:  5 Gwei
Выбрать валюту

Фиатные валюты

    Криптовалюты

      Нет результатов по запросу ""

      Мы не смогли ничего найти по вашему запросу.

      Token Flow's Logo

      Token Flow - Series A

      Обзор Инвестор Основатели & Команда Профиль компании / Представление проекта

      Обзор

      Дата

      November 2, 2022

      Сумма финансирования

      $12M

      Оценка

      --

      Каталог

      Others

      Подкатегория

      Analytics Data

      О Token Flow - Series A

      Token Flow привлекла $12.00M млн в ходе Series A раунда финансирования на Nov 02, 2022. Раунд поддержали Electric Capital, Delta Blockchain Fund, UDHC. Всего в раунде участвовало 3 инвесторов.

      Инвестор

      ИнвесторыTypeРасположениеГод основания#Портфельные компанииАдрес электронной почтыСоц. cети
      Fund United States of America 2018 78 --
      Fund United States of America -- 12 --
      Fund -- -- 7 --

      Основатели и команда

      Arran Kitson's Logo

      Arran Kitson

      Tomasz Mierzwa's Logo

      Tomasz Mierzwa

      Профиль компании / Представление проекта

      Token Flow Insights was born from a simple idea - that the blockchain ecosystem is becoming increasingly complex and interlinked, but that as open protocols on public blockchains that this complex web of interactions and transactions can be deciphered, classified and contextualized through robust data analysis and deep blockchain understanding.

      Token Flow's proprietary transaction processing technology enables what has always been considered impossible - full historical analysis of blockchain state. Users can now easily analyze every smart contract variable, including hashmap keys and complex structures. This multiplies the productivity of data analysts, security researchers, and developers, allowing them to perform new types of valuable analysis that previously was difficult or infeasible. At the same time this is more efficient than call and event based analysis and reduces the complexity and errors that are frequent with such an approach.

      узнать больше
      *Объявление о сборе средств: Нажмите здесь