《不想当婢女的穿越女》
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“所以,你的意思是,还有不到一个月的时间,要是还找不到唤醒林老师的方法,这个项目就会被叫停,你们之前付出的一切都会被清零,而我们这些实验对象也会被送回原处?”
问出这话的时候,苏若璃的声音有些沙哑,在听完顾峰的介绍后,她的心也跟着揪了起来,如果被退回到阮黎的手中,她应该连一天活命的机会都不会再有。
“是的,这也是为什么我说,京墨救你不仅仅是因为我们的恩师,这也是关系到成百上千为这个项目付出的人们,更是为了千千万万躺在床上沉睡不醒的植物人们。”
“那我可以帮你们做些什么吗?”
直到这一刻,她终于明白,现在,不仅是穿越到长乐城的人,还有原来世界的那些研究人员,此刻都是一样的心情,都想要尽快破解唤醒神经元的难题。
而她,作为最新进入到长乐城的神经元,是最鲜活的,也是最有可能被成功唤醒的,所以,就算不是为了辛苦付出的研究人员,哪怕是为了她自己,就算知道机会渺茫,她也愿意去尝试。
“现在老师的神经元还没有找到,所以,你看能不能帮忙去看看,找到他的神经元?不然,就算你成功被唤醒,也不能改变这件事的结局。”
是啊,一个才昏迷不过月余的人,就算醒来了,外界也只会认为是正常的医学成果,并不会归咎到他们整个团队的成功,更不会改变什么。
“那还在等什么,马上收拾行囊离开,去找林老师啊。”
说着,阿秀已经风风火火的起身,准备收拾房间里为数不多的两人的私人物品,大有说走就走的架势。
就在苏若璃也准备起身收拾时,顾峰低沉的声音才继续响起。
“其实,你们不用收拾的。”
话落,阿秀停下手中正在叠衣服的动作,下一秒,一巴掌拍在自己脑门上,发出一声闷响,随即将手中的衣服一扔,催促道:
“你说的对,这些东西不收拾也罢,还是直接动身去找人要紧。”
苏若璃疑惑的目光扫过顾峰,只见他的脸上扫过一丝不自然,刚要开口说些什么,却在阿秀靠近拉住他的手时,又咽了回去。
看着眼前正痴迷望着阿秀的男人,她真有一种想要上前扇对方一巴掌的冲动,她明明记得何娜说过,顾峰在学校里也算是高冷的存在,怎么突然就长出了一颗恋爱脑呢?
眼见对方迟迟没有开口的打算,她再次仔细回想了对方方才的话,再加上来南山寺的种种,脑中产生了一个大胆的想法,于是轻咳一声,成功引起了那两人的注意后,直言道:
“是不是林老师根本就没有失踪,一直被藏在南山寺里?”
这也解释的通,为什么林筱冉一直派人在城主府乃至长乐城里面寻找,却没有找到林国栋的原因。
而萧京墨对于林筱冉寻找林国栋的事情,历来都是睁一只闭一只眼,也就说明他从来都是知道林国栋在哪的,而且对自己藏匿人的地方特别放心。
“苏姑娘就是聪明,难怪京墨之前就想安排阿秀把你送到这来,看来,他那时就打定主意想要让你参与这件事了。”
顾峰的声音才落,苏若璃心中掀起了一阵风暴,她看着眼前的人认真的模样,稍稍别开眼,并在脑中回想起和萧京墨的过往,好像是在他口中听到过南山寺这个地方,但那时……
忽然,她的脑中响起萧京墨笃定的声音:“你不是苏若璃,对吗?”
难道,他在那个时候就已经确定她的身份?并在一步步计划后面的事情?
越想越觉得害怕,她赶忙甩了甩头,试图甩掉脑海中那些骇人听闻的想法,平静片刻后,心底再次冒出一个浅浅的疑问。
“他在那时就知道自己是齐州大学的学生苏若璃吗?”
只是碍于眼前的人不是萧京墨本人,给不了她想要的答案,她并没有问出口,转念,她换了个一个困扰她很久的问题问道:
“对了,我一直有个疑问,长乐城里面有很多人的名字看着好生熟悉,当初你们建造NPC时,是有什么特定的灵感来源吗?”
闻言,顾峰和阿秀对视一眼,双双含笑不语,看的她这个提问的人平白生出一身鸡皮疙瘩,只好继续解释道:
“何娜知道吧?我有个室友也是那个名字,可我记得,她应该好好活着才是。”
顾峰嘴角的笑意更甚,苏若璃差一点以为自己是不是捅了什么篓子时,阿秀娇嗔的声音响起。
“好了,你赶紧给人家解释一下吧,省得有些人又要胡思乱想了。”
不是???
难道这就是爱情的酸臭味吗?就没有人在乎一下她这个提问的当事人的感受吗?
就在她无语望天之时,顾峰终于收起嘴角的笑意,一本正经的科普起来。
“咱们好歹守着那么大的齐州大学,学生好几万,别说是一座小小的城池,就算再多几座,名字也是够用的。”
说着,他忽然停下来,先是和阿秀对视一笑,然后才转头看向苏若璃,神秘兮兮道:
“按理说你和室友的名字应该不会出现在这里面的,但是,某一天,我在篡改和阿秀的一段数据之时,忽然发现,你和何娜的数据并不是最开始设定的数据,所以……”
顾峰的声音忽然停住,苏若璃还未消化完对方话里的全部意思,阿秀已经八卦起来。
“所以,是萧京墨篡改了她们的数据?”
“是吧,毕竟能接触到这些原始代码的人并不多,还有不需要经过审批,私自篡改,不就不仅是身份的问题,还有能力的问题,照这样分析,整个团队里面,除了我,也就只剩下他了。”
她想起以前了解的,萧京墨虽然是和林国栋一起研究医学的,但他也确实是计算机系的传奇人物,据说她们学校的校园网在选课时从来不崩盘,就是归功于他最初的建模很庞大。
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