劉森很快收到了相關(guān)信息。
“小點,給我從各個方面查詢,可能泄密的原因!”
“好的,老板!”小點的聲音立刻傳出,超級計算機(jī)在快速的運(yùn)行分析著。
而劉森自己也在看著資料進(jìn)行著分析。
人腦和人工智能思考方向是不一樣的,兩者同時使用將會更加完美。
時間過去很快,小點一直都沒有太多的反應(yīng),說明并沒有找到特殊情況。
但是劉森看了好多的監(jiān)控視頻,卻發(fā)現(xiàn)了不少奇怪的地方。
平時他在路上行駛的時候,特撕拉的數(shù)量有,但絕對不多。
路面上10臺車可能就有1-2臺的特撕拉,甚至更少。
而在高速上應(yīng)該更少,他還在龍城上班的時候,原來每周末從高速回容城,在高速上很少看到特撕拉,比例可能只有1%左右。
而視頻中出現(xiàn)特撕拉車輛明顯高了很多,這非常的奇怪。
他立刻又看了另一條路線上的相關(guān)材料視頻,發(fā)現(xiàn)同樣如此。
劉森笑了起來,你逃不掉了。
“小點,給我計算兩條路線上特撕拉的流量比例,還有和平時的對比!”
“好的,老板!”
只不過幾十秒就完成了所有比對。
“老板,已經(jīng)比對完畢,數(shù)據(jù)同平常有很大的出入!發(fā)現(xiàn)在運(yùn)送坦克車隊周邊出現(xiàn)的特撕拉品牌的車輛居多?!?/p>
“特撕拉車輛上高速進(jìn)行跨城行駛明顯同平時數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不符,當(dāng)時特撕拉在車輛中的占比達(dá)到了32%,而平時情況一般不會超過5%。”
“這樣的情況,在兩條運(yùn)輸線路中都有著類似情況,另一條路線是35%!”
聽到了小點的匯報,劉森立刻繼續(xù)說道:“給我調(diào)查這些車輛近一年上下高速的數(shù)據(jù),然后給我列出不規(guī)律的特撕拉車輛?!?/p>
很快小點列出了一張表單。
劉森看了一下,有97輛車。
“這還真的有些多啊,這些人估計絕大多數(shù)都有問題!這些車輛中有37輛車有著在全國各高速行駛的數(shù)據(jù),這37輛車幾乎是每一條都會通過一條高速前往一個城市。還有60輛車確實第一次上高速?!?/p>
“小點,給我進(jìn)入特撕拉的數(shù)據(jù)庫,查詢這97輛車后臺的數(shù)據(jù)!”