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　　　　何俣同样表示，并购交易的完成只是并购环节的一部分，更重要的在于并购后的整合能否实现“1+1＞2”，更好地回报投资者。建议在并购实施中以及并购完成后，对于并购整合的情况包括业务整合、人员整合等进行较为充分的信息披露，尤其是跨界并购中的整合，让市场和投资者及时了解并购后的效果。

记者从复旦大学获悉，“AI大课”的目标是实现AI课程覆盖全体本科生和研究生、AI+教育覆盖全部一级学科、AI素养能力要求覆盖全部专业的“三个100%”渗透。目前，刚实施一学期的AI课程还存在一些问题，会在下一阶段的建设中不断改进。预计到2025年春季学期，首批建设的116门AI课程将全部完成首轮开课，还将有6-8门AI课程与同济大学共建共享。

　　　　蛋白质结构预测一直是计算生物学和结构生物学所关心的重要问题。清华大学生命科学学院教授杨茂君介绍，早期蛋白质结构预测主要依靠同源蛋白结构，但是实验解析的蛋白结构数量占总蛋白数量的比例很低，因此预测效率不高、准确度有限。后期，随着机器学习兴起，人工智能迅速发展，科学家开始尝试将人工智能应用于蛋白质结构预测领域，开发出结构预测工具“阿尔法折叠”以及后续版本。该成果实现了蛋白质结构预测精度和效率的飞跃，几乎解决了单一蛋白质结构预测的问题，有望给药物研发带来重要变革。