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Ana Sayfaya Dön

Macの画面上部中央にあるインカメラ(Facetimeカメラ)周辺の切り欠きのノッチに表示されるテレプロンプター「Moody」。 いつもテレプロンプターを使うとカメラ目線ではなくなるので、これは試してみたい。

113,778 görüntüleme • 7 ay önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

いつも「形じゃない」とは言っているものの、実は上抜けやすい形が存在する。 正確には、大衆心理まで考慮した上で、結果的に上抜けしやすい形があるということ。 今回の動画のように、あるレンジ帯の下限でエントリーした後、レンジ上限で小刻みにノイズを作る場面。 この時、価格は何度もレンジ上限から下に行く素振りを見せながら、すぐに戻している。 一見すると、上限で揉んでいるだけに見える。 でも中身を見ると少し違う。 下に行きそうに見せる。 でも落ちない。 また下に振る。 でもすぐ戻る。 これを繰り返すことで、売りたい人の力が少しずつ弱くなっていく。 レンジ上限というのは、本来なら売りが入りやすい場所。 「ここで反落するだろう」と考える人も多い。 だから上限付近では、ショートや利確が入りやすい。 でも、そこで何度も下に振っているのに落ちない。これがかなり重要。 なぜなら、売りが入っているのに下がらないということは、その売りを吸収している買いがあるということだから。 さらに、下に行く素振りを見せるたびに、 短期のショート勢は入ってくる。 上限で買っている人も一部は怖くなって逃げる。 でもそれでも価格が戻ってくる。 この時点で、下に行くための材料が少しずつ消費されていく。 つまり、上限でノイズを作っているように見えて、実際は売りを試して、売りが続かないことを確認している状態。 そして、何度も戻されることで、ショート勢の損切りは上に溜まり始める。買いを待っていた人も、上抜けた瞬間に入ってきやすくなる。 だから、最後に上に抜けた時、新規の買いだけではなく、ショートの損切りも重なって、上に走りやすくなる。 この形が上抜けやすい理由は、「綺麗なレンジだから」ではない。 レンジ上限で売りが入っても落ちず、何度も下を試して失敗し、その過程で上に注文が溜まっていくから。 結果的に、上抜けしやすい形になる。 ただし、ここで注意しなきゃいけないのは、 上抜けた後の伸びの予測は難しいということ。(注文の数まで読み取るのは難易度高い) かなり上がり続けることもあるし、一発の上抜けだけで終わることもある。 だから私は、今回のような場面では、上に突き抜けた瞬間にすぐ利確することが多い。 狙っていたのは、上抜け後の大きなトレンドではなく、上限で溜まった注文が一瞬噴き出す部分。 形を使うというより、その形が作られるまでの過程を見る。 どこで売りが入ったのか。 なぜ落ちなかったのか。 どこに損切りが溜まったのか。 上抜けた後、どこまでが自分の狙う値幅なのか。 ここまで見た上で、初めて形に意味が出る。 だから大事なのは、「この形だから上抜ける」と覚えることではない。 なぜその形が作られ、その形の中で誰が苦しくなり、どこで注文が噴き出しやすくなるのか。 ここまで考えること。 形は結果であって、本質は、その形を作った参加者の失敗と注文の溜まり方である。

Scal_Lab

11,351 görüntüleme • 3 ay önce

身体障がい者が「画面を触らずに」スマホを操作する方法 両手の動きが制限されていると、スマートフォンを操作する際に 「画面まで手を持っていく」こと自体が大きなハードルになることがあります。 そんなときは、画面を直接タッチするのではなく、トラックボールやマウスを使うという選択肢があります。 Bluetooth接続やUSB接続をするだけで、スマホ画面にマウスカーソルが表示され、 PCと同じ感覚で操作できるようになります。 自分の場合、使える指が限られているため、 •右手の人差し指でトラックボールを操作 •左手にUSBレシーバー式の無線マウスを持ち、クリック操作を担当 という形で使っています。 ここで重要なのが、無線マウスの裏側にある赤外線センサーを養生テープで完全に塞ぐこと。 こうすることで、マウスは「動かす道具」ではなく、ただのクリック用スイッチとして使えます。(激安!) この方法を使えば、 スクリーンキーボードも両手で操作できるようになり、入力速度も一気に上がる。 結果として、スマートフォンをかなり快適に使えるようになりました。 体の状況によって、スマホ操作に困っている人に、 この方法が少しでも届いたら嬉しいです。

Jeni 畠山駿也

10,815 görüntüleme • 8 ay önce

普通のWi-Fiがレーダー化 カメラなしで人を検知 心拍まで読む設計が出た GitHubで爆伸びしてる 防犯カメラ業界に激震 これは無視したら置いていかれる これはただのガジェットニュースじゃない。 防犯カメラ、見守りセンサー、スマートホーム。 この3つの常識が壊れる話。 RuViewの説明では、 Wi-Fiの電波が人の動きで乱れる。 その乱れをAIが読み、 「誰かいる」 「動いている」 「座っている」 「倒れている」 「呼吸している」 まで推定する。 映像はない。 顔も撮らない。 レンズもない。 なのに部屋の状態が分かる。 ここが怖いし、強い。 防犯カメラは見える場所しか守れない。 赤外線カメラは暗闇に強いが、壁は無理。 人感センサーは静止した人に弱い。 でもWi-Fiセンシングは、 人が止まっていても呼吸で拾える可能性がある。 この差はデカい。 介護施設なら転倒検知。 ホテルなら在室確認。 工場なら危険エリア検知。 家庭なら高齢者の見守り。 しかもESP32のような安い部品で検証できる世界に入ってきた。 重要なのは、 「監視カメラを売る」じゃない。 映像を撮らない安全インフラを作ること。 これから伸びるのは、 顔認証AIではなく、 プライバシーを残した空間AI。 カメラにこだわる人間から負ける。 次は電波を読む人間が勝つ。

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300%にする人

1,284,549 görüntüleme • 2 ay önce