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Whitney Quinne Lohmeyer 当前经历
● 2023 年小型卫星研讨会：未来战场 - 非地球静止轨道系统对频谱有何影响（2023 年 2 月 7 日至 9 日） ● 新美国低地球轨道卫星星座：为什么智能共享规则在太空中如此重要（2022 年 10 月 24 日） ● EDICON 2022 卫星宽带领域的最新趋势：低地球轨道、中地球轨道、地球轨道和巨型星座（2022 年 10 月 26 日） ● IEEE 无线和微波技术会议 (WAMICON 2022)（2022 年 4 月 27 日至 28 日） ● 卫星 2022 主持人小组讨论如何重新定义小型卫星地面系统和基础设施（2022 年 3 月 21 日） ● 2022 年东北射电天文台公司 (NEROC) 研讨会（由麻省理工学院主办）关于本科无线电科学课程（2022 年 2 月24，2022) ● 卫星 2021 主持人小组讨论如何克服设计限制和构建完美的低成本天线（2021 年 9 月 9 日）● EDICON 2021 当今的卫星宽带格局：LEO、MEO、GEO 和巨型星座（2021 年 8 月 18 日）● On Orbit 播客采访 Jeffrey Hill 关于平板天线技术（2021 年 8 月 6 日）● 空间数字论坛 2021 - 当今的卫星能做什么？了解新服务和功能（2021 年 7 月 26 日）● 主持人美国国家科学院工程与医学学院 (NASEM) 关于克服女性创业结构性障碍的研讨会（2021 年 6 月 21 日）● 密歇根大学气候与空间研讨会 - LEO 通信系统格局：技术进步和干扰缓解（2021 年 4 月 8 日）● 主题专家采访者 - Facebook Connectivity 的 Lumen 光通信纪录片（2020 年 12 月）● 宾夕法尼亚大学 Apogee K-12 女子电气工程项目职业小组成员（2020 年夏季）● 达特茅斯工程物理空间等离子体研讨会发言人（2020 年 1 月）；从太空到地球：低地球轨道通信系统格局（2020 年 1 月）● 卫星 2020：小组主持人 – 未来月球经济：开采新资源 – 因 COVID 取消● 麻省理工学院 AeroAstro 研究生女性职业讨论研讨会（2019 年 10 月）● 女性航空航天研讨会小组成员：开始教师生涯（2019 年 5 月）● NASA JPL 未来空间辐射保障（2019 年 6 月）；吸引和留住下一代空间辐射科学家和工程师● NCSU 机械和航空航天工程毕业典礼演讲者（2018 年 5 月）● NCSU 机械和航空航天工程特别讲座（2018 年）● 联合国妇女性别平等和主流化 (GEM) 女性互联网：挑战还是机遇？主旨小组成员（2017 年 3 月）● 卫星 2017 会议 – SGx：导师的重要性 ● 麻省理工学院航空航天女性午餐演讲系列 - OneWeb 通信系统（2017 年 2 月） ● 与联合国训练与研究中心联合举办的 2015 年国际电信联盟世界无线电大会 (WRC) 主题演讲者“关于在无线电通信谈判中赋予女性权力的女性领导力研讨会 - 关于女性在技术领域领导力的小组讨论” ● 日内瓦欧洲航空航天女性 - 太空创业（2015 年 3 月）
旋转 - 等级的神经网络，用于从卫星图像中删除云 /作者= suhat，suhas; Marks，Tim K. /creationDate = 2025年1月8日 /主题=人工智能，计算机视觉，机器学习< /div>
摘要在本文中，我们旨在使用深层神经网络从多云的光学图像和对齐的合成孔径雷达（SAR）图像中恢复无云的光学图像。与以前的方法相反，我们观察到卫星图像特征通常没有首选方向。通过使网络层遵守改变输入图像的方向的几何约束，可以将此见解纳入神经座的设计中，只能改变相应的输出图像的方向，而不必影响秘密的质量或细节。我们构建了一个多模式旋转 - 等级神经网络，称为EquICR（Equivariant Cloud Removal），该网络准确地编码了此几何。在接受公共SEN12MSCR数据集接受培训时，我们观察到使用EquiCR的重建图像质量的改善，与使用深度学习无内置旋转等效性相比。有趣的是，在更困难的情况下，当云覆盖量很高或训练数据集很小时，EquiCR对基线方法的改善更大。
洛希亚关于摧毁种姓制度的言论
拉姆·马诺哈尔·洛希亚博士是在社会主义基础上建立世界新秩序的背景下提出七次革命的理论家。七次革命的纲领包括对抗基于种姓、阶级、种族、性别和国籍的歧视和剥夺。他希望通过同样强调反对性别歧视、阶级和基于种姓的剥削的斗争来为社会主义运动指明新的方向。这背离了马克思主义以阶级为中心的社会主义革命路线。它也超越了甘地强调的结束种姓制度和种姓制度的建设性纲领。这七次革命应该在现代世界体系中同时发生，并被视为二十世纪最突出的特征。这七次革命是：（1）争取男女平等；（2）反对基于肤色的政治、经济和其他不平等； (3)反对高种姓与落后种姓之间的不平等，为落后阶层争取优先机会；(4)反对外国统治，为自由和民主的世界政府争取权利；(5)争取经济平等和计划生产，反对私有财产的欲望和制度；(6)反对对私人生活的不公正干涉，为民主方式争取权利；(7)反对军备和武器，为非暴力不合作运动争取权利。显然，在洛希亚提出这一论点的近半个世纪之后，世界各地已逐渐接近这些崇高目标。但洛希亚提出的与种姓有关的优先机会路线，已成为印度落后种姓和社区中最有力的纲领。 1952 年至 1967 年间，洛希亚开始概念化他对种姓制度的理解 (JatiPratha) 以及他的消灭种姓计划 (Jati Toro)。他的政党在 1959 年的社会党第三次代表大会上通过了有关优惠机会的正式计划。他还在 1960 年制定了研究和消灭种姓论坛宣言。1962 年，他以十七点计划的形式进一步发展了他的反对种姓制度的计划。最后，他在 1966 年的一篇历史论文中提出了十一点计划 - SamtaAurSampannata。洛希亚路线首次在他 1952 年在海得拉巴的著名演讲中得到阐述，他在演讲中将种姓定义为固定阶级，而阶级为流动种姓。这是他的世界观的一部分，现已出版为《历史之轮》。 • 20 世纪 50 年代，洛希亚与印度一些最重要的反种姓领袖、运动和组织进行了交流，寻求结束种姓制度。1955-56 年，他与 BR Ambedkar 博士合作，1958 年与 Periyar RamasamiNaicker 合作。他不同意这两位社会革命者的反婆罗门主义，因为人们发现这种反婆罗门主义被用来统治马哈拉施特拉邦和泰米尔纳德邦的中等种姓。这导致了印度穷人的分裂。洛希亚还发现有必要将这些运动联系起来，
liDar对象检测 /作者= hegde，deepti的时空时空的自我安排； Lohit，Suhas； Peng，Ruan-Chuan；琼斯，迈克尔·J；帕特尔（Vishal M.
抽象的流行表示方法鼓励在输入上应用的转换下的特征不变性。然而，在3D感知任务中，诸如对象定位和segmen的任务中，输出自然与某些转换（例如旋转）相等。使用训练前损失函数，鼓励在某些转换下的特征等同于特征，提供了强大的自学信号，同时还保留了传输特征表示之间的几何关系信息。这可以在下游任务中改善与此类转换一样的下游任务。在本文中，我们提出了一个时空的阶段性学习框架，通过共同考虑空间和时间增强。我们的实验表明，最佳性能是通过预训练的方法产生的，该方法鼓励了对翻译，缩放和平流，旋转和场景流量。对于空间增强，我们发现，根据转换，是对比度目标或按分类目标的对比度，可以产生最佳的要求。为了利用现实世界的对象变形和运动，我们考虑了顺序的LIDAR场景对，并开发出一个基于3D场景流量的新颖的均衡性目标，从而导致整体上的性能。我们表明，在许多设置中，3D对象检测的预训练方法优于现有的模棱两可的方法。
博士Jayant Lohakare
Salahuddin，M。; Abdel-Wareth，A.A.A。;邮票，K.G。;格雷，C.D。; Avina，A.M.W。; Fulzele，S。； Lohakare，J。2024。通过补充螺旋藻，增强母鸡的性能，鸡蛋质量，保质期和血液生物化学。兽医。SCI。 2024，11，383。https：//doi.org/10.3390/vetsci11080383 F.S.O. Elkhateeb，A.A。 Ghazalah，J。Lohakare和A.A.A. Abdel-Wareth。 2024。 硒饮食中的硒纳米颗粒包含：评估生长性能，营养消化率，抗氧化剂状态，car体质量，硒沉积，血液生物化学和组织病理学反应。 科学报告。 14：18557。 https://doi.org/10.1038/s41598-024-67399-7 Deependra Paneru，Guillermo Tellez-Isaias，Walter G. Bottje，Emmanuel Asiamah，Ahmed A.A. Abdel-Wareth，医学博士Salahuddin，Jayant Lohakare*。 2024。 喂食肉鸡种子和基于芽孢杆菌的益生菌的肉鸡中的免疫调节和盲肠微生物组的变化。 家禽科学。 2024年7月29日在线可用，104130。 https://doi.org/10.1016/j.psj.2024.104130 DeepEndra Paneru，Guillermo Tellez-Isaias，Walter G. Bottje，Emmanuel Asiamah，Ahmed A.A. Abdel-Wareth，医学博士Salahuddin， * J. Lohakare。 肉鸡中饮食中的胡芦巴种子对免疫反应和盲肠微生物群的调节。 兽医科学。 2024，11，57.https：//doi.org/10.3390/vetsci11020057 Ahmed A.A. Abdel-Wareth *，Ayanna Nate Williams，MD Salahuddin，Sachin Gadekar和Jayant Lohakare *。 2024。 sec。SCI。2024，11，383。https：//doi.org/10.3390/vetsci11080383 F.S.O.Elkhateeb，A.A。 Ghazalah，J。Lohakare和A.A.A. Abdel-Wareth。 2024。 硒饮食中的硒纳米颗粒包含：评估生长性能，营养消化率，抗氧化剂状态，car体质量，硒沉积，血液生物化学和组织病理学反应。 科学报告。 14：18557。 https://doi.org/10.1038/s41598-024-67399-7 Deependra Paneru，Guillermo Tellez-Isaias，Walter G. Bottje，Emmanuel Asiamah，Ahmed A.A. Abdel-Wareth，医学博士Salahuddin，Jayant Lohakare*。 2024。 喂食肉鸡种子和基于芽孢杆菌的益生菌的肉鸡中的免疫调节和盲肠微生物组的变化。 家禽科学。 2024年7月29日在线可用，104130。 https://doi.org/10.1016/j.psj.2024.104130 DeepEndra Paneru，Guillermo Tellez-Isaias，Walter G. Bottje，Emmanuel Asiamah，Ahmed A.A. Abdel-Wareth，医学博士Salahuddin， * J. Lohakare。 肉鸡中饮食中的胡芦巴种子对免疫反应和盲肠微生物群的调节。 兽医科学。 2024，11，57.https：//doi.org/10.3390/vetsci11020057 Ahmed A.A. Abdel-Wareth *，Ayanna Nate Williams，MD Salahuddin，Sachin Gadekar和Jayant Lohakare *。 2024。 sec。Elkhateeb，A.A。 Ghazalah，J。Lohakare和A.A.A.Abdel-Wareth。 2024。 硒饮食中的硒纳米颗粒包含：评估生长性能，营养消化率，抗氧化剂状态，car体质量，硒沉积，血液生物化学和组织病理学反应。 科学报告。 14：18557。 https://doi.org/10.1038/s41598-024-67399-7 Deependra Paneru，Guillermo Tellez-Isaias，Walter G. Bottje，Emmanuel Asiamah，Ahmed A.A. Abdel-Wareth，医学博士Salahuddin，Jayant Lohakare*。 2024。 喂食肉鸡种子和基于芽孢杆菌的益生菌的肉鸡中的免疫调节和盲肠微生物组的变化。 家禽科学。 2024年7月29日在线可用，104130。 https://doi.org/10.1016/j.psj.2024.104130 DeepEndra Paneru，Guillermo Tellez-Isaias，Walter G. Bottje，Emmanuel Asiamah，Ahmed A.A. Abdel-Wareth，医学博士Salahuddin， * J. Lohakare。 肉鸡中饮食中的胡芦巴种子对免疫反应和盲肠微生物群的调节。 兽医科学。 2024，11，57.https：//doi.org/10.3390/vetsci11020057 Ahmed A.A. Abdel-Wareth *，Ayanna Nate Williams，MD Salahuddin，Sachin Gadekar和Jayant Lohakare *。 2024。 sec。Abdel-Wareth。2024。硒饮食中的硒纳米颗粒包含：评估生长性能，营养消化率，抗氧化剂状态，car体质量，硒沉积，血液生物化学和组织病理学反应。科学报告。14：18557。 https://doi.org/10.1038/s41598-024-67399-7 Deependra Paneru，Guillermo Tellez-Isaias，Walter G. Bottje，Emmanuel Asiamah，Ahmed A.A. Abdel-Wareth，医学博士Salahuddin，Jayant Lohakare*。2024。喂食肉鸡种子和基于芽孢杆菌的益生菌的肉鸡中的免疫调节和盲肠微生物组的变化。家禽科学。2024年7月29日在线可用，104130。https://doi.org/10.1016/j.psj.2024.104130 DeepEndra Paneru，Guillermo Tellez-Isaias，Walter G. Bottje，Emmanuel Asiamah，Ahmed A.A. Abdel-Wareth，医学博士Salahuddin， * J. Lohakare。肉鸡中饮食中的胡芦巴种子对免疫反应和盲肠微生物群的调节。兽医科学。2024，11，57.https：//doi.org/10.3390/vetsci11020057 Ahmed A.A. Abdel-Wareth *，Ayanna Nate Williams，MD Salahuddin，Sachin Gadekar和Jayant Lohakare *。2024。sec。藻类是可持续生产和抗病性的家禽饮食中蛋白质的替代来源：当前的状态和未来考虑。兽医科学的边界。动物营养和代谢。评论文章。第11-2024卷| https://doi.org/10.3389/fvets.2024.1382163
董事会聚光灯：Keith Lohse博士
董事会聚光灯：基思·洛斯（Keith Lohse）博士，我们很高兴强调ASNR董事会成员和我们现任教育委员会主席Keith Lohse博士，PSTAT博士。 Lohse博士是圣路易斯华盛顿大学医学院物理治疗和神经病学副教授。 在下面的采访中，他分享了更多有关自己，目前的研究以及作为ASNR成员和我们董事会成员的经验。 1）您是如何对科学感兴趣的，您采取了哪些步骤来达到当前的角色？ 我一直是一个非常好奇的人，从弄清楚事情中我会感到非常高兴。 小时候，我将很多归功于我的父母，他们鼓励我发挥创造力，帮助我建造东西，并慷慨地让我拆开了一些东西。 上大学，我并没有真正打算成为一名科学家。 我热爱生物学和心理学，但是当时我的梦想是制作有关科学和数学的娱乐漫画（我仍然喜欢涂鸦！）。 从我的第一个统计学课程中，我真的很关注我们如何使用数学工具在科学中做出决策的想法。 我的重点仍然放在神经科学上（我主修心理学，而不是统计学），但是随着时间的流逝，我越来越专注于研究方法和数据分析。 我去了认知心理学的研究生院学习人类学习。 在那里，我是统计实验室的助教五年，并了解了很多有关研究设计，多元统计，纵向数据，缺少数据等的知识。 2）您当前的研究的重点是什么？您的主要发现是什么？董事会聚光灯：基思·洛斯（Keith Lohse）博士，我们很高兴强调ASNR董事会成员和我们现任教育委员会主席Keith Lohse博士，PSTAT博士。Lohse博士是圣路易斯华盛顿大学医学院物理治疗和神经病学副教授。 在下面的采访中，他分享了更多有关自己，目前的研究以及作为ASNR成员和我们董事会成员的经验。 1）您是如何对科学感兴趣的，您采取了哪些步骤来达到当前的角色？ 我一直是一个非常好奇的人，从弄清楚事情中我会感到非常高兴。 小时候，我将很多归功于我的父母，他们鼓励我发挥创造力，帮助我建造东西，并慷慨地让我拆开了一些东西。 上大学，我并没有真正打算成为一名科学家。 我热爱生物学和心理学，但是当时我的梦想是制作有关科学和数学的娱乐漫画（我仍然喜欢涂鸦！）。 从我的第一个统计学课程中，我真的很关注我们如何使用数学工具在科学中做出决策的想法。 我的重点仍然放在神经科学上（我主修心理学，而不是统计学），但是随着时间的流逝，我越来越专注于研究方法和数据分析。 我去了认知心理学的研究生院学习人类学习。 在那里，我是统计实验室的助教五年，并了解了很多有关研究设计，多元统计，纵向数据，缺少数据等的知识。 2）您当前的研究的重点是什么？您的主要发现是什么？Lohse博士是圣路易斯华盛顿大学医学院物理治疗和神经病学副教授。在下面的采访中，他分享了更多有关自己，目前的研究以及作为ASNR成员和我们董事会成员的经验。1）您是如何对科学感兴趣的，您采取了哪些步骤来达到当前的角色？我一直是一个非常好奇的人，从弄清楚事情中我会感到非常高兴。小时候，我将很多归功于我的父母，他们鼓励我发挥创造力，帮助我建造东西，并慷慨地让我拆开了一些东西。上大学，我并没有真正打算成为一名科学家。我热爱生物学和心理学，但是当时我的梦想是制作有关科学和数学的娱乐漫画（我仍然喜欢涂鸦！）。从我的第一个统计学课程中，我真的很关注我们如何使用数学工具在科学中做出决策的想法。我的重点仍然放在神经科学上（我主修心理学，而不是统计学），但是随着时间的流逝，我越来越专注于研究方法和数据分析。我去了认知心理学的研究生院学习人类学习。在那里，我是统计实验室的助教五年，并了解了很多有关研究设计，多元统计，纵向数据，缺少数据等的知识。2）您当前的研究的重点是什么？您的主要发现是什么？我很高兴地说，在我的博士学位结束时，我真的开始弄清楚自己想做什么，而我将重点从更基础科学转移到了康复科学更加应用的世界中。从那以后，我开发了一个独特的利基市场作为“团队科学家”，为众多研究项目贡献了我的方法论专业知识，为我们领域的领先期刊提供统计评论，并在康复中教授计算机编程/数据管理。我通常将研究重点分解为三个领域：（1）神经居住的本体论和测量（即，我们正在衡量我们认为我们正在测量/应该测量的内容？）（2）使用纵向和时间序列数据（即，康复从根本上讲是关于一个人在很长的尺度上的能力的变化。我们如何有效地设计试验并收集跨越几年的研究数据？）
Lohntabelle A（美国）
2,509.29 2,589.59 2,669.88 2,750.18 2,830.48 2,910.78 2,991.07 3,071.37 14.85 14.97 15.00 15.11 15.22 15.32 15.34 15.43 2,756.54 2,844.75 2,932.96 3,021.17 3,109.38 3,197.59 3,285.80 3,374.00 16.31 16.44 16.48 16.60 16.72 16.83 16.85 16.95 2,923.67 3,017.23 3,110.78 3,204.34 3,297.90 3,391.46 3,485.01 3,578.57 17.30 17.44 17.48 17.61 17.73 17.85 17.87 17.98 2,990.74 3,086.44 3,182.15 3,277.85 3,373.55 3,469.26 3,564.96 3,660.67 17.70 17.84 17.88 18.01 18.14 18.26 18.28 18.40 3,137.31 3,237.70 3,338.10 3,438.49 3,538.89 3,639.28 3,739.67 3,840.07 18.56 18.72 18.75 18.89 19.03 19.15 19.18 19.30 3,263.82 3,368.26 3,472.70 3,577.15 3,681.59 3,786.03 3,890.47 3,994.92 19.31 19.47 19.51 19.65 19.79 19.93 19.95 20.07 2,558.06 2,639.92 2,721.78 2,803.63 2,885.49 2,967.35 3,049.21 3,131.07 15.14 15.26 15.29 15.40 15.51 15.62 15.64 15.73 2,761.84 2,850.22 2,938.60 3,026.98 3,115.36 3,203.73 3,292.11 3,380.49 16.34 16.48 16.51 16.63 16.75 16.86 16.88 16.99 2,821.19 2,911.47 3,001.75 3,092.02 3,182.30 3,272.58 3,362.86 3,453.14 16.69 16.83 16.86 16.99 17.11 17.22 17.25 17.35 2,947.65 3,041.97 3,136.30 3,230.62 3,324.95 3,419.27 3,513.60 3,607.92 17.44 17.58 17.62 17.75 17.88 18.00 18.02 18.13 3,194.26 3,296.48 3,398.69 3,500.91 3,603.13 3,705.34 3,807.56 3,909.77 18.90 19.05 19.09 19.24 19.37 19.50 19.53 19.65 3,449.36 3,559.74 3,670.12 3,780.50 3,890.88 4,001.26 4,111.64 4,222.02 20.41 20.58 20.62 20.77 20.92 21.06 21.09 21.22 2,680.86 2,766.65 2,852.44 2,938.22 3,024.01 3,109.80 3,195.59 3,281.37 15.86 15.99 16.02 16.14 16.26 16.37 16.39 16.49 2,992.83 3,088.60 3,184.37 3,280.14 3,375.91 3,471.68 3,567.45 3,663.22 17.71 17.85 17.89 18.02 18.15 18.27 18.29 18.41 3,151.32 3,252.16 3,353.00 3,453.85 3,554.69 3,655.53 3,756.37 3,857.22
Miller LC，Neupane S，Shrestha M，Joshi N，Lohani M，Thorne-LymanA。年轻尼泊尔儿童的更好的社会情感行为与Hous
不幸的是，儿童心理健康和行为问题在低资源环境中通常被低估了，尤其是在低收入和中等收入国家（LMIC）中，许多因素会增加对这些疾病的脆弱性。1,8此外，当问题倾向于变得更加明显，越来越易于衡量时，大多数对LMIC的行为和心理健康障碍的研究都集中在学龄儿童或青少年上。9-12尽管父母通常会认识到年幼儿童的行为和心理健康障碍的症状，但初级保健工作者很少在学龄前诊断这些问题。4因此，需要增强对幼儿精神疾病的筛查。此外，对学龄前社会情感问题的普遍性以及相关的风险和弹性因素，尤其是在LMIC中，相对较少了解。2
![B'Abstract Aharoni和Howard，以及独立的Huang，Loh和Sudakov提出了以下彩虹版本的ERD \ XCB \ XCB \ X9DOS匹配猜想：用于正整数N，K，M，使用N \ Xe2 \ X89 \ X89 \ X89 \ XA5 km（如果每个人）f 1，f 1，f 1，f 1，f 1，如果。 。 ，f m \ xe2 \ x8a \ x86 [n] k的大小大于最大{n k \ xe2 \ x88 \ x92 n \ x92 n \ x88 \ x88 \ x92 m +1 k，km \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 1 k}，然后存在成对的e 1，cysets e 1，互相互互相关。 。 。 ，e m这样，e i \ xe2 \ x88 \ x88 f i对于所有i \ xe2 \ x88 \ x88 [m]。我们证明存在一个绝对常数n 0，因此该彩虹版本适用于k = 3和n \ xe2 \ x89 \ xa5 n 0。我们将这个彩虹匹配的问题转换为特殊的HyperGraph H上的匹配问题。然后，我们将几种现有技术结合在均匀超图中的匹配中：\ xef \ xac \ x81nd在H中的吸收匹配m；使用Alon等人的随机化过程与\ Xef \ Xac \ x81nd几乎是H \ Xe2 \ X88 \ X92 V（M）的几乎常规子图； \ xef \ xac \ x81nd在H \ xe2 \ x88 \ x92 V（m）中几乎完美匹配。为了完成该过程，我们还需要证明在3-均匀的超图中的匹配项上获得新的结果，这可以看作是Luczak和Mieczkowska结果的稳定版本，并且可能具有独立的兴趣。](/simg/6/66b12590acfaebc9bf0ec40f52ef0eeec179ff5a.webp)
B'Abstract Aharoni和Howard，以及独立的Huang，Loh和Sudakov提出了以下彩虹版本的ERD \ XCB \ XCB \ X9DOS匹配猜想：用于正整数N，K，M，使用N \ Xe2 \ X89 \ X89 \ X89 \ XA5 km（如果每个人）f 1，f 1，f 1，f 1，f 1，如果。 。 ，f m \ xe2 \ x8a \ x86 [n] k的大小大于最大{n k \ xe2 \ x88 \ x92 n \ x92 n \ x88 \ x88 \ x92 m +1 k，km \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 1 k}，然后存在成对的e 1，cysets e 1，互相互互相关。 。 。 ，e m这样，e i \ xe2 \ x88 \ x88 f i对于所有i \ xe2 \ x88 \ x88 [m]。我们证明存在一个绝对常数n 0，因此该彩虹版本适用于k = 3和n \ xe2 \ x89 \ xa5 n 0。我们将这个彩虹匹配的问题转换为特殊的HyperGraph H上的匹配问题。然后，我们将几种现有技术结合在均匀超图中的匹配中：\ xef \ xac \ x81nd在H中的吸收匹配m；使用Alon等人的随机化过程与\ Xef \ Xac \ x81nd几乎是H \ Xe2 \ X88 \ X92 V（M）的几乎常规子图； \ xef \ xac \ x81nd在H \ xe2 \ x88 \ x92 V（m）中几乎完美匹配。为了完成该过程，我们还需要证明在3-均匀的超图中的匹配项上获得新的结果，这可以看作是Luczak和Mieczkowska结果的稳定版本，并且可能具有独立的兴趣。
B'Abstract Aharoni和Howard，以及独立的Huang，Loh和Sudakov提出了以下彩虹版本的ERD \ XCB \ XCB \ X9DOS匹配猜想：用于正整数N，K，M，使用N \ Xe2 \ X89 \ X89 \ X89 \ XA5 km（如果每个人）f 1，f 1，f 1，f 1，f 1，如果。。，f m \ xe2 \ x8a \ x86 [n] k的大小大于最大{n k \ xe2 \ x88 \ x92 n \ x92 n \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 m +1 k，km \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 1 k}，然后存在Emubse em subse et emsetse。。。，e m，以至于所有i \ xe2 \ x88 \ x88 [m] e i \ xe2 \ x88 \ x88 f i。我们证明存在一个绝对常数n 0，因此该彩虹版本适用于k = 3和n \ xe2 \ x89 \ xa5 n 0。我们将这个彩虹匹配的问题转换为特殊的HyperGraph H上的匹配问题。然后，我们将几种现有技术结合在均匀超图中的匹配中：\ xef \ xac \ x81nd h中的吸收匹配m；使用Alon等人的随机化过程与\ Xef \ Xac \ x81nd几乎是H \ Xe2 \ X88 \ X92 V（M）的几乎常规子图； \ xef \ xac \ x81nd在H \ xe2 \ x88 \ x92 V（m）中几乎完美匹配。要完成该过程，我们还需要证明在3-均匀的超图中的匹配项上获得新的结果，这可以看作是Luczak和Mieczkowska结果的稳定版本，并且可能具有独立的利益。