摘要
本发明属于打印设备优化与边缘计算技术领域,具体涉及打印工艺参数自学习的边缘计算存储设备及介质。首先,本发明提供了一种基于边缘计算的系统,结合传感器采集的数据通过数字化处理和加密存储,实现了高效的数据管理与存储;其次,利用本地模型训练和联邦学习技术,确保了打印工艺的动态优化与模型更新的实时适配;最后,采用安全的交互模块,通过全局权重更新和本地模型的智能调整,实现了打印设备的智能化管理和高效运维。通过上述技术方案,本发明显著提升了打印过程的稳定性与质量一致性,减少了人工干预,提高了系统的响应速度与数据治理能力。
技术关键词
中央处理器
存储设备
闪存芯片
参数
数据采集板
摘要
基材表面温度
量化误差
速度传感器
联邦学习技术
介质
打印设备
边缘计算技术
湿度传感器
数据管理模块
检查特征
模型预测值
模型训练模块
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