この山の「バンクーバー」という名称は、ジョージ・バンクーバー（George Vancouver）の姓にちなんで、W. H. Dallという人物が1871年に命名したものである。なお、ジョージ・バンクーバーは、1792年から1794年にかけて、アラスカ南東部の海岸付近の調査を行った人物として知られている  。
北半球のバンクーバー山は、おおよそ北緯60度21分32秒、西経139度41分53秒に位置しており  、山頂の標高は4,812mとされている  。 そして、セイントイライアス山地を構成する山としては比較的よく知られた山の1つである。この山には3つの目立つ頂（北峰、中峰、南峰）が存在している。これらのうち、カナダとアメリカ合衆国との国境となっているのは南峰であり、この南峰は「Good Neighbor Peak」（良き隣人の頂）とも呼ばれている。また、これらのうち中峰の標高が最も低いことはハッキリしているのだが、北峰と南峰のどちらが高いかについては混乱が起きている。と言うのも、世間一般においては北峰が最も高いとされており、事実、カナダの古い地図でも北峰が最も高いとなっている。しかし、GPSを利用して作られた、カナダの地図よりも新しいアメリカ合衆国の地図では、南峰が高いことになっている。ただし、このアメリカ合衆国の新しい地図には、北峰が記載されていない  。 このように、この付近の地形図には食い違いが生じている。
北半球のバンクーバー山は、北アメリカ大陸の北西部に存在する山の1つであり、カナダとアメリカ合衆国との国境にまたがっている。なお、バンクーバー（Vancouver）はカナダのブリティッシュコロンビア州の港町であるものの、このバンクーバー山のカナダ側はユーコン準州に属している。ちなみにアメリカ合衆国側はアラスカ州に属している。
1975年のDAFからボルボへの変更は、ボルボの売り物である安全性の強化を中心に行われた。黒いウレタンの衝撃吸収バンパー、後方視界を確保するボルボ流の中抜きヘッドレスト、ドア内部のサイドインパクトビーム追加、安全性の高いステアリング・ホイールとシャフトなどが与えられた。フロントグリルにはボルボのエンブレムと斜線が追加され、グレード呼称も DL （旧ノーマル）と GL （旧マラソン）に変更された。ヴァリオマティックには従来なかったパーキング（P）レンジが追加され、坂道駐車時などにトランスミッションをロックすることが可能となった。このように安全性が向上した反面、ボルボ化が元々CVTでアンダーパワー気味だった66の車両重量を増加させる結果を招いたことも確かで、価格も上昇した。1976年にはボルボ流の設計思想が盛り込まれた上級車、ボルボ・343が追加され、オランダ製ボルボの中心車種となり、66は1980年に生産中止された。DAF、ボルボ時代を通じて、日本への正規輸入は行われていない。
DAF・66は従来のDAF・55のフロントエンドを一新したモデルで、ルノーから調達した46馬力の水冷直列4気筒1,108ccエンジンや、ジョヴァンニ・ミケロッティがデザインしたボディなどは55と共通であった。最大の変更点は、後輪サスペンションがスイングアクスルとコイルスプリングの組み合わせから、リーフスプリングで吊ったド・ディオンアクスルに変更され、操縦安定性が改善された点である。DAF 600以来の歴代DAF乗用車の特徴であり、当時は世界唯一の実用車への採用であった「ヴァリオマティック」と呼ばれたベルト駆動の無段変速機（CVT）もベルト長が短縮され、デフギアも小型化された。ボディバリエーションは従来通り2ドアのセダンとクーペ、3ドアのハッチバック風スタイルのエステートである。スポーティモデルとして52馬力に強化された「マラソン」というモデルが存在した。1973年には排気量を1,287ccに拡大、57馬力に強化された「マラソン・1300」も追加された。オランダ陸軍はドアのないオープンボディに変更し、足回りを強化した66を軍用車両に用いた。
DAF・66はオランダの自動車メーカー、DAF（現DAFトラックス）が1972年から1975年まで製造した乗用車である。1975年にDAFがボルボに買収された後はマイナーチェンジを受けてボルボ・66と改名され、1980年まで生産された。
運用型広告は、数千億以上の配信枠をテクノロジーで自動配信していく技術的な基盤で運用されている。そのデータベースには広告の露出回数やクリック率をはじめとして数百種類以上の項目からなる様々なビッグデータが集積され、かつそれが管理画面で閲覧・編集が可能なようにできている。大量のデータ集積が可能なために、2000年代からすでに自動化には様々な取り組みがなされている。一例では、Google広告では、自動入札、自動化ルール、webページから自動的に検索キーワード候補を抽出する機能、などが開発されている。また、ヤフージャパンなど広告配信を行う媒体各社はAPI解放にも積極的であり、それを利用したレポート作成の自動化など、開発会社による広告運用ツールの開発も多くなされている。GoogleやFacebookでは機械学習による自動化は大幅に進化している。AIの開発環境に投資が行われている背景から、「機械学習によって人手ではないAIがコンバージョンを取ってくる」という傾向は年々強まっている。ただし、同時にAIや機械学習は、簡単に設定して終わり、となるわけではなく、できることの限界もある。AIや機械学習によって広告のパフォーマンス（クリック率、コンバージョン率、インプレッションなど）は向上する傾向にあるものの、人間による工数が必ずしも単純に減少しているわけではない。むしろ人が介在せざるを得ないクリエイティブ量の更新が大幅に求められるようになり、また、どのような自動化メニューを組み合わせるべきか、といった戦略的な複雑さも増加し続けている。ゆえに、運用型広告の市場規模が拡大する中で、自動化とは逆の方向性である人的オペレーションの需要は拡大し続けている。近年、運用型広告に関わる大手企業が運用型広告のオペレーションのみを行う新会社や地方センターを続々と立ち上げている現状がある。