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图 4.8 NI分布式系统管理器 使用NI分布式系统管理器，就可以向网络发布的共享变量写入数据，所以可以远程调整进程设置而不需要HMI。也可以使用NI分布式 系统管理器来监视和管理控制器的故障和事实目标的系统资源。点击Lab VIEW的工具，选择工具菜单上的分布式系统管理器来 运行系统管理器。 使用网络发布的共享变量来共享进程数据 这部分提供Lab VIEW例子代码 可以很容易的使用网络变量来发布进程变量。在这节第二部分的PID例子里，硬编了一个PID选点。现在修改这个例子，这样就可以 从网络上的其他Lab VIEW设备来不断的更新选点。 第一步创建一个叫做SV _PID_ Set Point的网络发布的共享变量。进入网络标签。默认的设置是能够使用缓冲，关闭缓冲，保存通讯 库的变量。如果将程序代码配置在Compact RIO系统上，那么系统就会自动配置这个通讯库，并且库里的变量可以在网络上使用。

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通过该插件我们可以看到项目中每个纹理的具体使用信息。其中最为主要的是内存使用情况、打包后的纹理占据的大小、运行的时候各个纹理在内存中的大小，以此来检测纹理的格式、尺寸是否有问题，而不需要在Profiler里每一帧查看。

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图像去噪的深度学习概述由田春伟，费伦克，张文贤，徐勇，左望孟和林嘉雯提供，其为 。 它已经由神经网络（IF：5.535）发布。 此外，本文已被推送到神经网络的主页上。 本文是针对图像去噪的深度学习的第一个完整摘要，对读者而言非常有意义。 它是通过微信公众账号在报道 ， 和 。 抽象 深度学习技术在图像去噪中获得了很多关注。 但是，不同类型的深度学习方法在处理噪声方面有很大的差异。 具体来说，基于深度学习的判别式学习可以很好地解决高斯噪声。 基于深度学习的优化模型方法对真实噪声的估计有很好的效果。 到目前为止，很少有相关研究来总结用于图像去噪的不同深度学习技术。 在本文中，我们对图像去噪中不同深度技术进行了比较研究。 我们首先对（1）用于加性白噪声图像的深卷积神经网络（CNN），（2）用于真实噪声图像的深CNN，（3）用于盲目去噪的深CNN和（4）用于混合噪声图像的深CNN进行分类，是嘈杂，