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E-8公共电子收入基金（PEINCF）
利率风险利率风险是指利率变更对债券估值或其他形式的证券化债务，货币市场工具和存款的影响。当利率上升时，债券的价格或其他形式的证券化债务通常会下降，这可能会降低基金对债券或其他形式的证券化债务投资的市场价值。当利率下降时，反向适用。基金对货币市场工具和存款的投资的回报与利率同时转移。利率下降将降低基金对货币市场工具和存款的投资的回报。例如，当利率下降时，将以较低的利率再投资存款放置，并随后产生较低的资金回报。
阐明 CD4+ T 细胞和树突状细胞在抗肿瘤免疫中的协同作用
Espinosa-Carrasco 等人最近发表的一篇论文 1 阐明了肿瘤内免疫三联体（由 CD4 + T 细胞、CD8 + T 细胞和树突状细胞 (DC) 组成的独特集群）在介导有效的抗肿瘤反应中的关键作用。这些三联体确保 CD8 + T 细胞通过相同的 DC 介导从 CD4 + T 细胞获得必要的帮助，从而有效地靶向和摧毁癌细胞。该文章的新颖见解表明，重点应从增加免疫细胞数量转移到优化它们在肿瘤微环境中的相互作用。这项开创性的研究不仅强调了 CD4 + T 细胞和 DC 的关键作用，而且突出了肿瘤微环境中免疫细胞亚群之间错综复杂的相互作用。先前的研究已经揭示了 CD4 + T 细胞在支持 CD8 + T 细胞反应中的重要性 2 。肿瘤微环境中免疫细胞的空间定位和相互作用的重要作用也得到了强调 3,4 。过继性 T 细胞疗法的研究表明，同时转移 CD4 + 和 CD8 + T 细胞比单独转移 CD8 + T 细胞可获得更好的治疗效果 2,5 ，因为 CD4 + T 细胞有助于维持 CD8 + T 细胞的效应功能并防止其衰竭。这些研究共同支持了免疫细胞类型（特别是 CD4 + 和 CD8 + T 细胞）之间协调相互作用的要求，以实现有效的抗肿瘤免疫。
hyneter：用于多个计算机视觉任务的混合网络变压器
摘要 - 在本文中，我们指出，基于卷积神经网络（CNN）基于变压器的检测器之间的基本差异，这些检测器在基于变压器的方法中导致小对象的性能较差，是局部信息与全局依赖性在特征提取和传播中的差距。为了使这些差异打扮，我们提出了一种新的视觉变速器，称为Hybrid Network Transformer（Hyneter），此前表明差距导致基于CNN的基于CNN的方法和基于变压器的方法，以增加尺寸不同的对象的结果。不同于以前方法中的分裂策略，Hyneters由混合网络骨干（HNB）和双切换（DS）模块组成，这些模块集成了本地信息和全局，并同时转移它们。基于平衡策略，HNB通过将卷积层嵌入并联中的变压器块中扩展了局部信息的范围，并且DS调整了对斑块外部全局依赖性的过度依赖。消融研究表明，Hyneters通过 + 2的巨大边缘实现了最先进的表现。1〜13。2 AP在可可和 + 3上。 1〜6。 5 miou在visdrone上具有较轻的型号大小和对象检测的计算成本较低。 此外，Hyneters在多个计算机视觉任务上实现了最新的结果，例如对象检测（60。 1 AP在可可和46上。 1 AP在Visdrone上），语义segmentation（54。 3 AP上的ADE20K）和实例分段（48。 可可上的5个ap掩码），并超过以前的最佳方法。2 AP在可可和 + 3上。1〜6。5 miou在visdrone上具有较轻的型号大小和对象检测的计算成本较低。此外，Hyneters在多个计算机视觉任务上实现了最新的结果，例如对象检测（60。1 AP在可可和46上。1 AP在Visdrone上），语义segmentation（54。3 AP上的ADE20K）和实例分段（48。可可上的5个ap掩码），并超过以前的最佳方法。该代码将在以后公开可用。