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。
