机器可读数据英文解释翻译、机器可读数据的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 machine script; machine-readable data

apparatus; enginery; machin; machine; machinery
【计】 MEC configuration
【化】 engineering; machine
【医】 engine; machine
【经】 machine

【计】 readable data

机器可读数据（Machine-Readable Data）的汉英词典释义

核心定义

机器可读数据指以结构化或标准化格式存储的信息，可通过计算机程序、传感器或自动化系统直接解析和处理，无需人工干预。其核心特征包括：

技术特征

典型数据格式

中文语境释义

在汉语词典中，“机器可读”强调数据载体（如二维码、RFID芯片）或文件格式（如电子表格）需满足：

“无需人工转换即可被计算机系统识别并处理”（来源：《现代汉语词典》第7版，商务印书馆）。

应用价值

此类数据支撑人工智能训练、物联网设备通信和大数据分析，是智慧城市（如交通传感器数据）和金融科技（如API交易接口）的基础要素（参考：中国信息通信研究院《数据价值化报告》）。

权威定义补充

“机器可读性要求数据不仅数字化，还需具备机器可解析的语义结构” —— W3C《数据最佳实践指南》。

（注：部分文献因无公开链接，仅标注来源；有效链接均经核验。）

机器可读数据（Machine-Readable Data）指能够被计算机自动识别、解析和处理的数据形式，通常以标准化格式存储，便于机器直接提取和分析。以下是其核心要点：

定义与特点
- 这类数据需采用结构化格式（如CSV、JSON、XML），通过代码或特定符号标记字段与内容，无需人工干预即可被程序读取。例如，图书馆使用的MARC数据即以代码形式存储书目信息，支持计算机快速检索。
常见格式
- CSV：以逗号分隔的纯文本表格，适合存储结构化数据；
- JSON：轻量级键值对格式，广泛用于网络数据传输；
- XML：可自定义标签的标记语言，适用于复杂数据结构。
应用与价值
- 在人工智能和大数据领域，机器可读数据是训练模型的基础。例如，非结构化文本需转化为结构化数据后，机器才能识别语义并生成分析结果。
- 提升效率：相比人工处理，机器可自动完成数据清洗、分类及大规模运算。
与非结构化数据的区别
- 结构化数据（如数据库表格）天然可被机器读取，而非结构化数据（如自然语言文本）需通过自然语言处理等技术转化为结构化形式，才能实现机器可读性。

提示：若需了解具体技术实现（如MARC编目规则），可参考、3、4的原始资料。