相对而言，输出的结果比较简单。
因为是原型机的原因，所以没有增加太多的输出结论，只是为了测试它的思考过程。
实际上，能够支撑这推测结果的思考过程，才是原型机的核心。
在五秒的检测时间中，将检测对象的连贯动作拆解成大量的行为切片，通过不同长度切片形成不同节点的连段数据。
每一个阶段数据都有非常多可以被记录和挖掘的点。
身体内能量流转的速度快慢，静态切片时身体的姿势缺陷，连段数据中缺陷的变化情况，躯体重心的稳定程度，可以在一定程度上直接反映对于躯体的掌控和战斗力。
以吞岩的格斗家职业为例，他在任何静态切片中身体的缺陷都极低，在连段数据中，重心保持稳固，缺陷程度也会保持在一个相对稳定的低水准。
但是眼前的同学体现出来的数据，中门大开，重心不稳，身体反应相对迟缓，从种种细节来看，基本杜绝了对方有近身战斗能力的可能。
而且通过连段数据可以察觉到对方的动作细节和行为习惯。
这些行为细节和动作习惯可以直接反映出来这个人的心理状态和情绪行动。
他此刻处于什么样的心理状态？他的行为所反映的是否又和身体能量流转反映出来的情绪状态是否保持一致？他此时的心理状态是否正常？
这些数据虽然以推测为主，但是可以在很大程度上初步筛选出来有异常的个体。
就比如说目前被检测的同学，此刻处于极度好奇，轻度紧张，还带有必要的兴奋，结合大数据判定，这就是一个合理的心理状态，他体内的能量流转也恰好印证了这一点。
正是基于身体和心理这两点，做出了威胁性、无危险性低的判断。
如果诺亚愿意的话，根据目前的数据检测标准，可以生成一份针对该名同学的袭杀计划，一击毙命的成功率应该在70%，而且随着监测时间不断完善，记录的行为习惯越来越丰富，这个成功率应该能无限接近于100%。
或许也可以针对性的出具一份心理干预计划，通过特定的行为引导，可以强化当前人的某种特定情绪，通过情绪影响心理状态。
只要有了数据，其实能做的东西远远不止推出来一份结论报告这么简单
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