抽点查错英文解释翻译、抽点查错的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 snapshot debugging

分词翻译：

抽的英语翻译：

take out
【经】 lay on

点的英语翻译：

a little; dot; drop; feature; particle; point; spot
【计】 distributing point; dot; PT
【医】 point; puncta; punctum; spot
【经】 point; pt

查错的英语翻译：

【计】 query wrong

专业解析

"抽点查错"是一个中文术语，主要用于质量控制和检验领域，指通过随机抽取样本点进行检查，以发现错误或缺陷的过程。其核心含义可拆解为：

抽点 (Chōu diǎn)
指随机或有代表性地选择样本点进行检测，而非全数检查。这种方式效率高、成本低，适用于大批量产品或流程监控。英文常译为：
- Sampling (抽样检查)
- Spot-check (抽查、抽检)
- Random inspection (随机检验)
查错 (Chá cuò)
指检查、发现并识别错误、缺陷或不合格项。目标是找出不符合标准、规范或要求的地方。英文常译为：
- Error detection (错误检测)
- Defect identification (缺陷识别)
- Fault finding (故障查找)
- Nonconformity checking (不合格检查)

综合含义与英文对应：

因此，"抽点查错"的整体含义是：通过抽样（抽查）的方式进行错误（缺陷、不合格项）的检测或识别。其最贴切、最常用的英文对应术语是：

Spot-checking for errors/defects
Sampling inspection for nonconformities
Random sampling for defect detection

应用场景：

这种方法广泛应用于：

制造业：生产线上的产品质量抽检。
软件开发：代码审查或测试中的抽样检查。
文档处理：对大量文件或数据进行抽样校对。
仓库管理：库存盘点时的抽查。
流程审核：对操作流程或记录的抽样审计。

权威参考来源：

《现代汉语词典》(第7版) - 商务印书馆
该词典是汉语词汇释义的权威标准，对"抽查"（抽点检查的核心动作）有明确定义，即"抽取一部分进行检查"。其权威性为"抽点查错"的构词法和核心含义提供了语言学基础。

《牛津英汉双解词典》 - Oxford University Press & 商务印书馆
该词典提供了"spot-check"的权威英汉双解，释义为"（对…）作抽查，作突击检查"，并给出例句，是理解"抽点"对应英文表达的重要依据。

GB/T 19000-2016《质量管理体系基础和术语》 - 国家标准化管理委员会
此国家标准详细定义了质量管理领域的核心术语，如"检验"、"试验"、"抽样"、"不合格"等。虽然未直接定义"抽点查错"，但其对"抽样"和"不合格品控制"的阐述为该术语在质量领域的应用提供了专业背景和支撑。

《朗文当代高级英语辞典》 - Pearson Education & 外语教学与研究出版社
该词典对"sampling"（抽样）和"inspection"（检验）有详细解释，有助于理解"抽点查错"中涉及的统计方法和检查行为在英语中的对应表达。

"抽点查错"是一个强调通过抽样方法进行错误检测的中文术语。其核心英文表达是spot-checking for errors/defects 或sampling inspection for nonconformities。它体现了在效率与风险控制之间寻求平衡的质量管理理念，广泛应用于需要监控质量但无法或无需进行全检的领域。

网络扩展解释

“抽点查错”是一个组合词，通常用于描述一种通过抽样检查来发现错误或问题的管理或技术手段。以下是其详细解释：

词义拆解
- 抽点：指“抽样检查”或“选取关键点”，即在整体中选取代表性的部分进行核查，而非全面检查。
- 查错：即“检查错误”，目的是发现流程、系统或操作中的缺陷或漏洞。
应用场景
该词常见于以下领域：
- 质量控制：如制造业中抽检产品是否符合标准。
- 软件开发：通过抽查代码模块或功能测试来定位程序错误（Bug）。
- 项目管理：在阶段性节点抽查进度、预算或成果是否符合预期。
- 数据管理：随机抽取数据样本验证准确性。
核心特点
- 效率性：通过局部检查代替全面审查，节省时间与资源。
- 预防性：早期发现潜在问题，避免错误扩大化。
- 灵活性：可根据需求调整抽样频率和范围。
实施步骤
典型的流程包括：
1. 确定检查范围和目标；
2. 选择代表性样本或关键节点；
3. 执行检查并记录问题；
4. 分析结果并反馈改进措施。
局限性
若抽样不具代表性，可能遗漏问题；需结合其他方法（如自动化测试、全面审计）互补。

若需更具体的行业案例或技术细节，建议补充相关领域背景以便进一步说明。