立的思考能力。
愈加完善的数据库，才能实现对于个体行为的预判。
完整的数据预判档案，才能够保证预测的准确性。
现在诺亚在做的就是这个事情。
他需要设定一个特定的流程，让猎犬一型可以自主的按照特定的工作流程循环推动这个事情，完成他想要收集的数据，同时达到预期的目标。
有想法很简单，但是将想法实现，是需要不停的试错和调整的。
幸运的是，在这次的测体检测环节中，AI安排了优质的实验材料，帮助他们来完善数据的收集。
而且在行动开始前半小时的准备时间中，他们也充分利用了起来，完成了对于环境基线的建立。
猎犬一型学习了“正常模式”下的所有数据——人员的正常动线、设备的正常噪音、能源的正常消耗，并设定了一个正常的基础范围。
又通过机密大厦过往历史中，记录在数据库中的异常入侵数据，针对性的学习了可能出现的异常数据指标。
进而进一步细化了具体的数据基线。
任何偏离此基线的行为都会立即被标记为异常，并分配一个初始威胁分数。
这个数据学习的过程需要调教。
这也是为什么在一开始，猎犬一型无法准确捕捉到入侵者痕迹的原因。
当然，另一方面是因为这次入侵者都是高年级的学生，他们本身的潜行技巧和隐力踪迹的手法都炉火纯青，不会惊扰到常规的传感器和监测系统。
不过好在，猎犬一型本身附带的情绪捕捉和行为心理分析，本身属于非常规的检测系统。
这个检测方式不被高年级的学长所知，所以他们也没有针对性处理的想法。
这一点信息差就是关键。
也正因如此，他们捕捉到了想要通过潜伏进入精密大厦的人员，通过他们的行为模式和对环境的影响数据，特性化的建立了强化学习过程，才有了后续对于所有人员定位较为准确的把控。
当然，塞西利极具风险的收益选择，暴露了他们的存在，也加快了这一进度完成的过程。
如果事后真的要复盘，塞西利恐怕是战犯级的表现。
但，尽管如此，目前为止也只是确定了收集信息的渠道。
而真正的收集他们的战斗信息和针对性的部署安排，就是在
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