该研究利用环状染色质构象捕获技术，绘制了棕色脂肪组织（BAT）和白色脂肪组织（WAT）中Ucp1的高分辨率染色质互作图谱，揭示了BAT和WAT之间Ucp1染色质互作的显著差异。

       山东天力机械铸造有限公司成立于2002年8月，注册资金5100万元，占地30.49亩，位于滕州市官桥镇工业园区。公司是国家高新技术企业，山东省“专精特新”中小企业，中国铸造协会理事单位，并获评中国铸造行业企业“AA”级信用等级企业。作为铸造行业国家标准起草制定单位，已累计主导或参与二十余项国家标准的制定工作。       公司坚持创新驱动发展战略，积极推动产学研融合，与武汉科技大学共建“高性能钢铁新材料开发与应用技术校企联合创新中心”。同时，公司深度融入地方产业生态，是枣庄市高端装备（精密铸造）产业发展联盟主席团核心成员单位，并作为承建运营单位，负责滕州市先进金属材料技术创新中心的建设与运行。       在生产制造方面，公司构建了现代化铸造生产体系，形成了年产能达4.5万吨的规模化制造能力。 核心熔炼环节配备多台中频电炉（包括5吨、3吨、1吨规格各2台），可满足不同规模的熔炼需求。在热处理环节，公司配置了先进的全自动智能推杆式淬火线，以及多台大型热处理炉（涵盖40吨、30吨、20吨及10吨等多种规格），实现了对铸件组织与性能的精准调控。凭借上述装备与技术实力，公司具备稳定生产单重18吨以下、涵盖各类牌号铸件的能力，能够灵活响应客户多品种、小批量及高端定制化的生产需求。       在铸造工艺体系方面，公司构建了以消失模铸造为核心，水玻璃砂型、树脂砂型、金属型、铁模覆砂及复合型砂等多工艺协同的成熟工艺体系。基于不同产品在结构特征、性能要求、质量稳定性及批量条件等方面的差异，公司能够科学匹配最适宜的工艺路线。依托上述工艺体系，公司可稳定覆盖从复杂薄壁件到大型厚重件、从单件试制到规模化生产的多样化制造需求，为客户提供高适配度、可持续的铸造解决方案。       为确保产品质量的可靠性和研发数据的准确性，公司持续加大检测能力建设，先后引进德国OBLF GS1000-Ⅱ型直读光谱仪、美国OLYMPUS VANTA系列VCR手持式X射线荧光（XRF）光谱分析仪、美国奥林巴斯OLYMPUS GX53金相显微镜等国际先进检测设备，并配备完善的力学性能检测手段，构建了覆盖化学成分、金相组织、力学性能及质量一致性的全流程检测体系，实现了从材料研发、工艺控制到最终性能交付的全过程技术闭环，为高可靠性铸件的稳定交付提供了系统性保障。       公司秉持开放合作、创新引领的发展理念，与国内一流科研机构及知名专家学者建立了长期稳定的合作关系，持续开展新型金属材料及其配套铸造工艺的研究。依托长期积累的多牌号铸造研发与生产经验，公司产品涵盖铸造碳钢、奥氏体锰钢、低合金钢、不锈钢、耐磨钢、耐热钢、抗磨白口铸铁、灰铸铁、球墨铸铁等多个门类，广泛应用于高端装备铸造配件、破碎粉磨装备耐磨部件、加工中心机床配件及高品质泵阀铸件等领域。       在质量管理方面，公司始终坚持高标准、严流程，建立并持续运行规范化的质量管理体系。公司通过中国质量认证中心（CQC）审核，取得ISO9001质量管理体系、ISO14001环境管理体系、ISO45001职业健康安全管理体系认证，并获得三标管理体系国际认证联盟（IQNet）认证，形成了覆盖原材料采购、生产制造、检验交付及客户服务等环节的全流程质量保障体系，为产品质量的长期稳定性与一致性提供了坚实保障。       在标准制定方面，公司长期深度参与国家铸造标准体系建设，围绕耐磨材料、铸铁与铸钢产品、金相检验、交货验收及工程应用等关键领域，持续为国家标准的制定与修订提供工程实践与技术支撑，相关成果已广泛应用于耐磨材料、阀门铸件、耐热与低合金钢铸件、尺寸与几何公差控制及绿色铸造等领域，有效促进相关技术要求在工程应用中的一致性与可实施性。       展望未来，公司将持续秉持“质量为本、创新为魂”的经营理念，依托多工艺协同优势与持续的技术创新能力，不断提升产品性能与服务水平，积极推动铸造行业技术进步和产业升级，为高端装备制造领域提供更加可靠、专业、定制化的铸造解决方案。

物联网作为我国重点发展的战略性新兴产业之一，对于支撑“网络强国”和“中国制造2025”等国家战略具有重要意义。然而，当今高校物联网专业却普遍面临人才培养与产业发展不适配、教育内容与产业技术应用相脱节等挑战。本案例通过构建“多主体参与、多模式共融、多层次渐进”的物联网产业学院，全面推动企业优势与教育资源融合，从人才培养目标重构，产教融合创新平台搭建，以及“专创融合”+“赛教融合”的人才培养模式构建等方面，全面提升物联网专业人才培养质量，着力培养创新能力强、可适应经济社会发展需要的高质量工程技术人才，使学生实践能力显著增强，就业率和创业成功率大幅提升。

在智慧采摘方面，提出了一种结合检测网络与点回归的新型方法，为葡萄采摘自动化提供了高效精准的解决方案。