，整个京都内部十几万个单元的赋值开始变化。
    赋的这个值其实就是该单元内，犯罪行为发生的概率值，这个值随时都处在变化过程中，并且时刻受到周围其他相邻单元的影响。
    当既往犯罪数据随着时间轴的前进，逐步落点在地图上之后，每个单元的犯罪概率值在不断变化的同时，也开始不断的修正。
    当整个20年的时间轴全部演进完成，某个单元即时的犯罪概率与时间、与周边单元犯罪发生、与犯罪类型等等之间的关系，就通过大数据算法被找出了各种潜在的规律。
    这些规律被重新带入到计算方法中，更新犯罪概率的算法，让它与既往数据达到最佳的吻合，到了这时候，整个系统基本就调整完成。
    它就可以开始预测将要发生的犯罪了，并且它还将根据最新的犯罪数据随时进行微调，始终保持最佳的预测状态。
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