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输出数据英文解释翻译、输出数据的近义词、反义词、例句

英语翻译:

【计】 output data
【经】 data-out

例句:

  1. 一种无数值或逻辑意义的计算机输出数据
    Computer output with no mathematical or logical significance.
  2. 一种(电子)器件,其输出数据是表示输入数据的数字之和。
    A device whose output data are a representation of the sum of the numbers represented by its input data.

分词翻译:

输出的英语翻译:

export; output
【计】 output; out-fan
【化】 export; output; turnout
【经】 export; exports

数据的英语翻译:

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

专业解析

在汉英词典及计算机科学领域,"输出数据"(Output Data)指经过系统处理后产生的结果信息,通常作为最终产品或供用户使用的信息形态。以下是详细解释:

一、核心定义

  1. 中文释义

    输出数据指计算机系统、程序或设备处理输入信息后生成的结果。例如:传感器采集信号后,分析系统输出的报告即为输出数据。

    来源:《牛津英汉双解计算机词典》(ISBN 978-7-100-11215-3)

  2. 英文对应术语

    Output Data

    Definition: Processed information resulting from a computational operation, transmitted from a system to external devices or users.

    来源:IEEE标准术语库


二、技术场景中的特征

  1. 功能性

    输出数据是信息处理的终点,常见形式包括报告、图表、控制指令等。例如:气象模型输出的天气预报数据。

    来源:ACM Computing Surveys

  2. 与输入数据的关联性

    遵循"输入→处理→输出"模型,输出数据的准确性直接依赖输入质量及处理逻辑。

    来源:《计算机科学导论》(清华大学出版社)


三、应用领域示例

领域 输出数据形式 作用
工业自动化 设备状态监测报告 实时预警故障
金融分析 风险评估图表 辅助投资决策
人工智能 图像识别结果 驱动自动化响应

数据来源:Springer 计算机科学系列丛书


四、权威技术标准定义

根据ISO/IEC 2382:2015标准:

输出数据是"数据处理系统向外部环境传递的信息,其载体包括显示设备、存储介质或通信网络"。

来源:国际标准化组织(ISO)

网络扩展解释

“输出数据”是计算机科学和信息处理领域中的常见术语,其含义可以从以下角度详细解释:

  1. 基本定义
    输出数据指经过计算机系统、程序或设备处理后生成的结果信息。它是信息处理流程的最终产物,通常以用户可感知的形式(如文本、图像、音频)或机器可读的格式(如二进制文件、API响应)呈现。例如,用户输入数学公式后,计算器显示的计算结果即为输出数据。

  2. 核心特点

    • 目标导向性:输出数据的格式和内容取决于预设的处理目标,如数据分析报告、传感器警报等。
    • 传递介质依赖:可通过显示器、打印机、网络接口等不同设备输出。
    • 结构化程度:可能是高度结构化的数据库记录,也可能是非结构化的自然语言文本。
  3. 应用场景示例

    • 程序运行:温度转换程序将输入的华氏度转换为摄氏度后显示结果。
    • 物联网系统:智能家居传感器将采集的环境数据经过分析后,输出控制空调启停的指令。
    • 商业智能:数据库系统对销售记录处理后生成可视化报表。
  4. 与输入数据的关系
    输出数据与输入数据构成完整的信息处理闭环。例如:

    • 输入:用户语音指令 → 处理:语音识别 → 输出:文字转换结果
    • 输入:实验原始数据 → 处理:统计分析 → 输出:科研图表
  5. 技术实现层面
    在编程中,输出数据可能涉及:

    # 简单的输出数据示例
    input_value = 100
    processed_data = input_value * 1.8 + 32
    print(f"转换结果:{processed_data}°F")# 输出数据的具体实现

在实际应用中,输出数据的质量控制至关重要,需通过验证算法、异常检测等手段确保其准确性和可靠性。不同领域对输出数据的要求差异显著,如金融系统要求毫秒级精确,而社交媒体内容推荐则更注重实时性。

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