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我担心杨婷不肯接受这张支票，打算偷偷把支票交给杨婷的老妈。
我又骑着车去了金鹰大厦。我把车停在大厦门口，然后绕到大厦后面。¨wén rén shū wū¨
刚走过拐角，眼前看到的一幕，让我又惊讶又感动。
第256章
三石正吃力的从货车厢里将两个纸箱搬下来。虽然一米八的个子，三石却瘦的像电线杆，不折不扣是个文弱书生，怎么看也不像干体力活的。三石一边费劲的挪动着步子，一边呼喘呼喘的，要是杨婷看见了肯定也会感激涕零。
杨婷的老妈急急忙忙从大厦里面出来，要帮手和三石一起把两个纸箱搬到拖车上。三石颇为固执，硬要一个人死撑着，不要杨婷的老妈帮手。
虽然只是几步路的距离，但是对三石来说还是有点艰难。我看见三石有点体力不支了，赶紧跑过去帮三石搭个手。三石一下子觉得箱子轻了很多，掉头一看是我，冲我感激的点点头，我们俩一起把箱子搬到拖车上。
我帮着三石把车上的货都卸完了，也累的满头大汗。我和三石有气无力的坐在台阶上，又累又渴，杨婷的老妈跑出去给我们买水去。
“三石，行呀，这样来讨好‘丈母娘’，看来杨婷是‘在劫难逃’了，呵呵！”我小声的对三石说。
“呵呵。”三石笑了笑，“我可没你说的这么功利，我可是真心实意不想杨婷太辛苦！”
“嗯，好男人”我笑着拍了拍三石的肩膀说，“我们是有点低估钟国强了，这小子办法还挺神的，不过也嚣张不了多久了！”
“哦？”三石惊讶的看着我，说：“你要收拾他？”
“嗯。”我点点头，“等着瞧吧，多行不义必自毙，是时候该教训教训这小子了！”
“神童，你该不会……”三石有点担心的说，“该不会找人扁他吧？”。
“昏倒，古以有云，上兵阀谋，其次阀兵，你用用脑子想想，我怎么会用暴力解决问题呢！”我笑着对三石说。
“那就好！”三石放心的说。
“三石，我和孙董商量过了，这次比赛的奖金全给杨婷。”我从兜里面掏出那张支票交给三石说，“我担心杨婷不肯要，所以过来交给她老妈，既然你在这儿，你就尽力说服她老妈收下！”
“神童，这，这……”三石执意不肯收下支票。
“是兄弟，你就不要谦让了，况且是给杨婷的，不是给你的，你记得交给她老妈，收好不要弄丢了，我走了！”我把支票塞给三石，起身准备走。
正好这时候，杨婷的老妈拿着两瓶“脉动”跑回来，感激的对我们说：“辛苦你们俩了！”
我和三石连声给杨婷的老妈道谢，拧开瓶盖“咕咚咕咚”的一扬头就喝掉了半瓶。
“小吴，你们认识？”杨婷的老妈问我。
“啊？阿姨，你不认识他！？”我吃惊的看着杨婷的老妈，又看了看三石，原来杨婷的老妈还不认识这个未来的女婿。
“嗯，这小伙子一来，就不由分说的要帮我搬东西！”杨婷的老妈接着又小声对我说，“我开始还以为是坏人，不放心！”
“他要拐走你女儿，不知道算不算坏人！”我正想调侃三石两句，想到这事涉及到三石的终身幸福，还是忍了。
我转身笑了笑对三石说：“呵呵，你小子还不赶紧自我介绍一下？只知道埋头干活！”
“我，我……”三石支支吾吾不知道说什么好。
“阿姨，谢谢你的水，我还有事先走一步！这位助人为乐的活雷锋很有点来头，说来话长，呆会儿让他慢慢给你解释！”我笑着对杨婷的老妈说，搞得她莫名其妙。
我回到寝室就把QQ打开，希望能看到子墨的回信。
果然QQ一上线，就发出“叽叽”的声音，“哥特复兴”的头像不停的闪动，是子墨给我的留言。
我迫不及待的查看留言，“神童，恭喜你比赛拿了冠军，我最近很忙，有空联系！”
短短的一句话让我颇为失望，我实在不明白子墨最近到底怎么了，和我之间突然像冷淡了很多。我还能清楚的记得子墨送我离开香港，在机场别离时她依依不舍的神情，才短短一个多星期她怎么竟然像变了一个人似的，我比赛拿了冠军她也没给我电话，QQ上的留言也是这么无关痛痒的一句话，子墨，你到底怎么了？我心里不禁问。
我向来都是一个很敏感的人，我立刻有种不好的预感。
我跑到学校旁边的电话亭，拨了子墨在香港的手机，得到的回复是手机已关机；拨她寝室的电话，是无人接听，我有点焦躁不安。
我又拨通了子墨家的电话，终于有人接听了，是梁老师。
“梁老师，我是吴神，我想打听一下子墨的情况！”我在电话里面有点焦急的说。
“哦，你是吴神！”梁老师迟疑了一下，过了一会儿说：“子墨，她，她挺好的呀！”
“她香港的手机怎么关机了，打她寝室的电话也没人接！”
“哦，哦，她，最近，……，好像听她说出国参加展览去了！”梁老师有点犹豫的说。
“出国参加展览？去哪儿了？”我有点不解的问，子墨一般出国参加展览都会事先告诉我一声。
“美国，哦，不，好像是新加坡，过一段时间才回香港！”梁老师说。
“哦！谢谢您！”我悻悻的挂了电话。
《诗经》云：“彼采萧兮，一日不见，如三秋兮”，我现如今也切身体会到这种相思之苦，让我有点萎靡不振。
回到寝室，我郁郁寡欢的躺在床上，把子墨送给我的照片仔仔细细的端详了半天。这是子墨送给我唯一的照片，照片里面的子墨笑的那么灿烂而亲切，站在她旁边的小舍在我看来反而成了配角一样。看着子墨在照片里面笑容可掬的样子，我也忍不住笑了，心情骤然好了很多。
下午有点犯困，我不知不觉的睡着了，直到手机把我吵醒。
“喂。”我有气无力的说。
“Hello，I'dliketospeaktoMr．Wu……”电话那头传来stafenie的声音。
我立刻清醒过来，改用英语。
“吴先生，我已经收到你的email了，并且已经转给sanuel了，我们后天到南京！”stafenie在电话里面有点高兴的说。
“好呀，什么时候到，我到时候来接你！”我开心的说，看来我昨晚给stafenie的发的email起作用了。
我上学期翻译sanuel的书，发现了其中有个算法有点问题，然后把改进后的算法发给sanuel。后来我通过仔细研究了改进后的算法，发现这个算法还可以继续改进，并且可以降低算法运算的时间复杂度和空间复杂度。后来由于发生了很多事情，让我一直没能静下心来完成算法的改进。直到在数模队参加封闭训练的那段日子，我才又把算法翻出来研究了一段时间，才最终修改完成。
我昨天把修改完成的算法，关于算法空间复杂度、时间复杂度的评估以及这个算法同sanuel原有算法、我初步改进算法的做了一个详细对比，全部发给stafenie了，希望她能转发给sanuel，并邀请他们能到南京来。
“吴先生，我也对sanuel的算法也曾改进过，但是昨天看了你的算法，才发现我的算法虽然在时间复杂度和你的是同一个数量级，但是在空间复杂度上还略逊一筹！”stafenie诚恳的说。
“呵呵，你肯定在算法里面用的是合并排序！”我笑着说。
“厉害，这你都猜到了！”satfenie佩服的说。
“我原来也是用的合并排序，合并排序和堆排序在时间复杂度上是一样的，但是就这个算法所适用的情况而言，堆排序的空间复杂度要小很多！”我有点得意的说。
和stafenie聊了一会儿，我想到一件重要的事。
“stafenie，你还在港大吗？”
“嗯，是的！”
“你能不能帮我打听一下子墨情况？”
“打听曾小姐的情况，ok，没问题！”stafenie爽快的答应到。
“越快越好！谢谢！”我感激的说。
第257章
stafenie很快给我回复了子墨的情况，让我倍感沮丧，子墨已经离开香港出国了，但是具体去哪儿了，她也没有打听到。
Stafenie还告诉我，如果证实发现算法错误的人是我，而钟国强在从中有欺诈行为，sanuel将会取消钟国强的全奖。
美国大学对学生的诚信要求很严，曾经有发生过国内某知名大学的一名学生在美国伪造成绩单，被取消了攻读博士的资格。发生这事的那所美国大学，还给美国其他多所著名大学发信，呼吁他们严格审查中国大陆学生的成绩单，也严格控制对中国大陆的学生发放全额奖学金，影响了那年很多中国大陆学生的美国留学申请。
Sanuel和stafenie后天来南京，约我后天下午去和他详细面谈，当然sanuel也把这事通知了钟国强，约他面谈，想听他对这件事的解释。
以我对钟国强的了解，他肯定不会“束手就擒”，况且是加州大学勃克利分校的全奖，多少莘莘学子梦寐以求的事，不可能让“煮熟的鸭子”给飞了。我不知道钟国强这次又会出什么伎俩，不禁还有有点隐隐的担心。
我打开电脑，把钟国强发表在IEEETransaction上那篇论文调出来又仔细的阅读了一遍。夏天曾告诉我，sanuel之所以愿意给钟国强一个全奖，不仅仅是因为他发现了算法中的错误，同时也是因为sanuel看过钟国强这篇发表在IEEETransaction上的论文，觉得这篇论文非常有新意，而且一个大学一年级的新生就能在IEEETracnsaction发表论文，的确是一件匪夷所思的事，连加州大学勃克利也很难找到这样的人。
钟国强这篇论文是计算机图形学中关于人的面貌识别的，即使通过计算机可以对一个人进行识别，这是计算机学术研究中一个涵盖面较广的一个分支，它结合了认知科学、图象处理、计算机图形学、机器视觉和模式识别等多个研究领域。
这篇论文的观点的确是比较新颖，利用深度图象处理技术，对面貌曲面进行凹凸区域的分割和正侧面轮廓边缘的提取，然后从人脸面貌深度图象中抽取凸区域形成了特征集，计算出所有凸区域相关的扩展高斯图，形成面部特征。然后抽取基本面部特征，形成特征向量，所有的面部表情都可以用这些特征向量通过线性代数的运算来表达。
这就好比所有的颜色都可以通过红、绿、蓝三种颜色组合而来一样，人的面貌也可以通过基本的面貌特征组合出来。因此，如果一个人的面貌能通过他的特征向量通过线性运算表达出来，这个人就识别出来了。
我为这种有创意的想法啧啧赞叹，如果钟国强真的能写出这种论文，我立刻会对他佩服的五体投地，叫他十声“神童”。
接着我又把王博士的论文调出来看了看，因为我一直怀疑甚至在某种程度上认定，这篇论文是王博士为钟国强代笔，当然王博士的目的是为了得到钟处的格外照顾。而且从王博士毕业后，基本上是“一路小跑”的完成了职称评定，学校分房的情况来看，我的怀疑也是有点根据的。
仔细比较了王博士的论文和钟国强的论文，我脸色越来越严峻。虽然王博士的几篇关于面貌识别的论文和钟国强这篇有某些观点是相似的，但就其中一个至关重要的地方，即基于轮廓线和凸区域的特征向量提取方法，两篇论文大相径庭。钟国强在这篇论文是使用凸凹点多阶段融合过程方法，而在王博士的几篇论文中都是轮�