AIを使ってニューヨーク市民に窓の外へ帽子を落とす技術

 (dropofahat.zone)
1 ポイント 投稿者 GN⁺ 2024-06-24 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • HNのタイトルとは異なり、実際のページは技術デモではなく、dropofahat.zone の期限切れドメインをGoDaddyで購入するよう誘導する販売ページである
  • 該当ドメインは GoDaddy Buy Now の項目として表示され、価格は 100 USD、Googleブロックおよびアダルトコンテンツの状態はいずれも該当なしと表示されている
  • ドメインプロフィールには WHOIS作成日 31/05/2024、Waybackの最初の年が2024年、インデックスページ61件、クロール52回といった履歴指標が含まれる
  • ExpiredDomains.comは、期限切れ・期限切れ予定ドメインを TLD、キーワード、長さ、バックリンク、SEO指標 などで検索・フィルタリングできる無料プラットフォームである
  • 購入自体はExpiredDomains.com内で完結せず、GoDaddyのような外部レジストラ・マーケットプレイスへ移動して完了する仕組みである

dropofahat.zone 販売項目

  • dropofahat.zone はExpiredDomains.comに掲載された期限切れドメインの販売項目である
  • 購入ボタンは Buy Now on GoDaddy にリンクしている
  • 販売情報:
    • 価格: 100 USD
    • オークション種別: GoDaddy Buy Now
    • Googleの状態: ブロックなし
    • アダルトコンテンツの状態: アダルトコンテンツではない

ドメインプロフィールと公開指標

  • 名前の属性:
    • 長さ: 10
    • TLD: zone
    • リンク付きTLD登録数: 5
    • キーワード検索量: 0
    • キーワードCPC: 0
    • Radio Test: 合格
  • 履歴指標:
    • WHOIS作成日: 31/05/2024
    • Wayback最初の年: 2024
    • Waybackインデックスページ: 61
    • Waybackクロール数: 52
    • Facebookシェア: 1
    • Facebookリアクション: 4
  • SEO関連の属性はログインしないと見られない:
    • MOZ Domain Authority
    • MOZ Page Authority
    • Majestic External Backlinks
    • Majestic Trust Flow
    • Majestic Citation Flow
    • Semrush Rank

一緒に表示された関連ドメイン

  • ページには類似ドメインと価格も並べて表示されている
    • mht.zone: 200 USD
    • drop-zone.com: 4995 USD
    • wp.zone: 3598 USD
    • dropzonetactical.com: 4911 USD
    • enter.zone: 8 USD
    • dropofahat.zone: 100 USD
    • aho.zone: 300 USD
    • need.zone: 30 USD
    • dropzone.delivery: 100 USD
    • lofo.zone: 100 USD

ExpiredDomains.comが提供する探索機能

  • ExpiredDomains.comは、期限切れドメイン と期限切れ予定ドメインを探すための無料オンラインプラットフォームである
  • 数百のTLDのドメインデータを集め、検索やフィルタリングに使える形で提供している
  • ユーザーはSEOの権威性、既存トラフィック、ブランドとしての潜在力といった基準でドメインを絞り込める
  • 登録や支払いなしで一覧の閲覧、指標の確認、フィルタの適用が可能である
  • 提供されるフィルタとツール:
    • TLD
    • キーワード
    • 長さ
    • バックリンクプロフィール
    • SEOスコア
    • トラフィック推定値
    • Estimated Auction Price
    • BrandRank
    • SEO Price
    • MOZ、Majesticなどの外部データ

GoDaddyにつながる購入フロー

  • ExpiredDomains.comはドメインを直接登録せず、GoDaddy のような外部レジストラやマーケットプレイスへ接続する
  • GoDaddyは、2,000万人以上の顧客と8,400万件以上のドメインを管理するレジストラとして紹介されている
  • ページ内の別説明では、GoDaddyは2023年時点で市場シェア5位のWebホストであり、登録ドメイン数は6,200万件以上とも表示されている
  • GoDaddyは24時間365日のカスタマーサポート、多様なTLD、ホスティング、Webサイトビルダーを提供するオールインワンプラットフォームとして案内されている
  • ホスティングの説明には 99.9%稼働時間 保証と24時間365日のカスタマーサポートが含まれる

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1件のコメント

 
GN⁺ 2024-06-24
Hacker News のコメント

  • ミッドタウンの25番街で、誰かが8〜9階くらいの窓から小さなパラシュートを付けた物体を落としているのを見たことがある。
    ゆっくり道路まで降りてくると、誰かがそれを拾って建物に入っていったのだが、その物体は鍵だった。たぶん呼び鈴が壊れていたのだろうし、なかなか楽しい光景だった。

    • 鍵を落とすのにパラシュートまで使うのはやり過ぎで、そのくらい軽い物ならストリーマーで落とすほうがいい。
      風の影響を受けにくく、より安定する。大昔にモデルロケットをやっていたが、パラシュートを大きくし過ぎると進路から外れ過ぎてよくなかった。ハイパワーロケットの世界では、高い位置で減速用パラシュートを開き、低い位置で着陸用パラシュートを開くが、電子機器や認証のようなものが必要になる。軽い機材では、特別な装置なしにエンジン内の遅延装置があり、上部を焼き抜いて一瞬内部へ排気する仕組みだ。
    • 鍵に結んだ紐を電動泡立て器でほどきながら下ろしている人を見たことがある。パラシュートより危なくなさそうだった。
    • 見た目は劇的だっただろうが、実用面ではペーパータオルを数枚重ねたもので包んで人をけがさせないようにしてから落とすほうが、速いし狙いもつけやすい。
    • 「8〜9階の窓から小さなパラシュート付きの物体を落とした」という文を見て、次の文には麻薬が出てくると90%くらい確信した。

  • AIで人々に帽子を落とし、それをドロップシッピングと呼ぶ話が、パーティーと場をしらけさせる人、中毒性物質の危険性対「うっとうしい」帽子ドロップシッピング反対派、望まない帽子ドロップシッピングの法的限界、迷子の帽子が赤ん坊に与える影響、ニューヨーク市のアパートの窓から落ちる物体の環境影響の定量分析、高層ビル都市で落下物が与える精神的影響をめぐる議論にまでつながっていくのを見ることになるとは信じられない。本当にすごい。

    • Hacker News はもともとハッカー志向の読者が多かったが、時間がたつにつれて単なる「テック業界の人」である読者の割合も大きく増えた。スレッドによっては、この2者の衝突がはっきり見える。
    • 当事者の明示的な同意なしに他人を巻き込んだり、後に残留物を残したりすることについては、昔から倫理基準の違いが大きかった。
    • 掲示板というのは本来、何かを投稿すると人々がそれについて話す場所であり、必ずしも良いことだけが出てくるわけではない。良いことしか出てこないなら、むしろあまり意味がなくなる。
    • 平均的な何でも屋的掲示板では、ただの普通の一日だ。

  • これはWindowsしかサポートしていないようだ :(

    • それはエミュレーションの話に過ぎず、ARM と RI、つまり一般知能で帽子を落とすことは、皆さんの湿った脳で標準サポートされているはずだ。
    • じきにRed Hatも出そうだ。
    • このコメントが受けるべき注目を受けていないのが信じられない。
    • 次のドロップシッピングか？

  • あの帽子がどうやって直線的に落ちるのか理解できない。プロペラと風があるのに、なぜあちこち飛んでいかないのだろう？

    • 動画を見ると、実際には歩道のブロック数枚分離れた場所に落ちていて、自分で取りに行く必要がある。
      文章だけ読んだときは、AIで人の頭の上にそのまま着地させるのかと思っていたが、もしそうなら狂ったように印象的だったはずだ。
    • 帽子は頭を包むものではなく、頭を帽子で包むものだ。
    • 自分も同じことを思った。突風が吹いたらどうなるのだろう？

  • 最近かなり長い間、HNはもちろんインターネット全体で見たものの中で最高だった。素晴らしい仕事だし、一日を明るくしてくれてありがとう。

  • こういう種類のプロジェクトは好きだ。
    多くの州でAI生成コンテンツのウォーターマーク要件を盛り込んだ法案が準備されているが、AIを厳密に定義しているケースはまれだ。近いうちに安全のため、あらゆるものに「AIで作成」と付けなければならない状況が来るのではないかと心配している。Prop 65 の警告のように。

    • これはここ数年の誇張された「AI」とは少し違い、中心的な構成要素は数十年の歴史があるOpenCVだ。
      数年前なら、人工知能（AI）ではなく**機械学習（ML）**と呼ばれていた可能性が高い。
    • 巨大AIロビイストたちの望む通りになるなら、まさにこうした警告であふれ返るだろう。
      すべてに警告を付けてユーザーを疲れさせれば、結局は無視されるようになる。特に、実際の危険がなくても警告を付けることに罰則がないならなおさらだ。Big Tobacco は Prop 65 の警告を好むだろう。あらゆるものががんを引き起こすように見せれば、喫煙者はタバコの危険度がほとんどの他のものよりどれほど大きいか知らないままでいられるからだ。
    • 最終的には、すべてのウェブサイトに押さなければならないボタンができそうだ: [ すべてのCookieとAI関連項目を受け入れる ]
    • その通りになりそうで怖い。Cookieバナーに際限のないAI通知が付いて、ずさんな規制を飛ばして自分の用事に戻ろうとするエンドユーザーをさらに鈍感にしてしまうだろう。
    • 最近ほとんどの食品に付いている「ナッツ類を処理する施設で製造されています」という警告のようになるだろう。

  • このコンセプトは素晴らしいし、ニューオーリンズのバーボン・ストリートのバルコニーにウェブカメラを付けて、下のパーティーにビーズのネックレスを投げる装置としても面白いアイデアだ。
    あの通りのど真ん中に複数階のバーを持っている友人がいて、こういうものを開放できるので、元記事の作者か誰かがAI／遠隔操作のネックレス投げ機を作りたいなら、連絡先を残してくれればつないでみる。

    • ルイジアナに住んでいて、物体認識プロジェクトをやったことがある。連絡してもよい。メールはプロフィールにある。
    • ニューオーリンズに住んでいるので手伝える。連絡先はプロフィールにある。

  • 近所の店を探している！ ときどき道を歩いているとガムが欲しくなるんだけど、ガムドロップしてくれる人はいない？
    要するに使ったのは、1) Propeller Hat のような軽いけれどクールな製品、2) 全体制御用の Raspberry Pi、3) 落下メカニズム用の Adafruit ステッピングモーター、4) 帽子を固定する糸、5) AI 用の Roboflow ということ

    • 口を開けて待っているだけで、包み紙までむかれたガムが飛んできて口に入る世界を夢見てきた。あなたはその世界に向かって進んでいる。尊敬する
    • Roboflow で働いている。人々がコンピュータービジョンを創造的に使っているのを見ると刺激になる。もっと良くしてほしい点があれば教えてほしい。メールはプロフィールにある
    • 少し話は違うけれど、建物のオーナーや貸主がそれについて文句を言わなかったのか気になる。合法なの？
      友人は建物側からカメラを撤去するよう求められたことがある。建物前の坂の眺めだけを録画するカメラで、プライバシー侵害でもなく、磁石で取り付けていたので損傷もまったくなかった
    • ガラス扉付きの冷蔵庫の中に飲み物やスナックが列ごとに並べられていて、それぞれに識別子が付いている、というのはどうだろう？ 識別子を入力して冷蔵庫に支払うと、その飲み物やスナックが下のスロットに落ちてくる仕組み
    • 「道でガムが欲しくなる」という言い方に、すぐ「うわ、道にはもうガムが多すぎるのに」と反応してしまった
      その後、道を歩きながらガムを噛みたくなるという意味だと気づいて、悟りを得た

  • この投資機会の初期段階に入りたかったのに、もう遅かったようだ

    • 小切手の高さが低すぎたのかも？
    • お金をピザ窯に投げ込むのも同じくらい効果的だろう

  • 予想外に素晴らしい記事だった。リンクをクリックしたときは「典型的にバカなもの」だと思っていたのに、結果的には最高の意味で非典型的にバカなもので、本当に面白かった
    著者はいくつもの難関を乗り越えていて、いちばん難しい部分も少しいじったら解決したかのように書いていた。すでに機械学習とロボティクスに慣れている人なのかもしれない。読んでいてとても楽しかった。
    動画の物体検出について、なぜ推論を Roboflow SaaS で行う必要があるのか気になる。api_url="https://detect.roboflow.com";, api_key="API_KEY" のようになっている。Pi が Frigate [0] や DOODS [1] のような完全オンデバイスのソリューションを動かすには非力すぎるからなのだろうか？ Coral TPU は、家にあった部品中心で作ったため検討しなかったようだ。Roboflow を使ったことがある人は、Frigate や DOODS と比べてどうなのか教えてくれるだろうか？
    友人の代わりに聞いている。家中の案内スピーカーで「母が家の方に接近中」「荷物到着」「散歩中の犬を検出」「自分の動物のフンを片付けない犬の飼い主を検出」みたいなことを言わせたいわけでは決してない。最後のは実装が難しそうだ。まあ仕方ない :)
    [0] https://github.com/blakeblackshear/frigate/pkgs/container/fr...
    [1] https://github.com/snowzach/doods2

    • 「最高の意味で非典型的にバカなもの」という表現を、今後出典表記なしで私的に使用する予定であることを通知する
      また、「最高」を「最良」に変えて使う場合もある。この通知に48時間以内に返信がない場合、その使用および改変に対する異議は放棄されたものとみなす。返信は /dev/null 宛てでよい
    • 参考までに、Roboflow のモデルはオンデバイスでも使える
      detect.roboflow.com は推論サーバーのホスティング版にすぎず、Docker をどこかで実行すれば、その URL を localhost や自前ホスティングのアドレスに置き換えられる。内部的には inference[1] Python パッケージへの HTTP インターフェースであり、アプリも Python ならネイティブに実行できる。
      Pi での推論はかなり遅く、アクセラレーターなしではおおよそ毎秒1フレーム程度になるはず。この種のプロジェクトでローカルでもっと高速に回したい場合は、通常 Jetson の CUDA アクセラレーションを使う。
      利点としては、Roboflow Universe[2] に他の人が公開した事前学習済みモデルが10万個以上あり出発点にできること、最新の最先端モデルを多くサポートしていること、カスタム学習ノートブックのライブラリ[3]が広いこと、Roboflow の中核であるデータセット／アノテーションツールと密接に統合されていてカスタムモデルを作りやすいこと、supervision[4] による一般的な後続処理のサポートも優れていることがある。
      [1] https://github.com/roboflow/inference
      [2] https://universe.roboflow.com
      [3] https://github.com/roboflow/notebooks
      [4] https://github.com/roboflow/supervision
    • 家の前を通る近所の人たちの予想到着時刻を表示する、London Tube 風の黄色いドットマトリクス表示器を付けてみるのはどうだろう？
      例えば「1. Mrs Green 郵便局方面 5分」「2. Mr Smith バス停方面 7分」「3. Mr Snow Mrs Smith 方面 9分」のように表示する感じ