抽點查錯英文解釋翻譯、抽點查錯的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 snapshot debugging

分詞翻譯：

抽的英語翻譯：

take out
【經】 lay on

點的英語翻譯：

a little; dot; drop; feature; particle; point; spot
【計】 distributing point; dot; PT
【醫】 point; puncta; punctum; spot
【經】 point; pt

查錯的英語翻譯：

【計】 query wrong

專業解析

"抽點查錯"是一個中文術語，主要用于質量控制和檢驗領域，指通過隨機抽取樣本點進行檢查，以發現錯誤或缺陷的過程。其核心含義可拆解為：

抽點 (Chōu diǎn)
指隨機或有代表性地選擇樣本點進行檢測，而非全數檢查。這種方式效率高、成本低，適用于大批量産品或流程監控。英文常譯為：
- Sampling (抽樣檢查)
- Spot-check (抽查、抽檢)
- Random inspection (隨機檢驗)
查錯 (Chá cuò)
指檢查、發現并識别錯誤、缺陷或不合格項。目标是找出不符合标準、規範或要求的地方。英文常譯為：
- Error detection (錯誤檢測)
- Defect identification (缺陷識别)
- Fault finding (故障查找)
- Nonconformity checking (不合格檢查)

綜合含義與英文對應：

因此，"抽點查錯"的整體含義是：通過抽樣（抽查）的方式進行錯誤（缺陷、不合格項）的檢測或識别。其最貼切、最常用的英文對應術語是：

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

應用場景：

這種方法廣泛應用于：

制造業：生産線上的産品質量抽檢。
軟件開發：代碼審查或測試中的抽樣檢查。
文檔處理：對大量文件或數據進行抽樣校對。
倉庫管理：庫存盤點時的抽查。
流程審核：對操作流程或記錄的抽樣審計。

權威參考來源：

《現代漢語詞典》(第7版) - 商務印書館
該詞典是漢語詞彙釋義的權威标準，對"抽查"（抽點檢查的核心動作）有明确定義，即"抽取一部分進行檢查"。其權威性為"抽點查錯"的構詞法和核心含義提供了語言學基礎。

《牛津英漢雙解詞典》 - Oxford University Press & 商務印書館
該詞典提供了"spot-check"的權威英漢雙解，釋義為"（對…）作抽查，作突擊檢查"，并給出例句，是理解"抽點"對應英文表達的重要依據。

GB/T 19000-2016《質量管理體系基礎和術語》 - 國家标準化管理委員會
此國家标準詳細定義了質量管理領域的核心術語，如"檢驗"、"試驗"、"抽樣"、"不合格"等。雖然未直接定義"抽點查錯"，但其對"抽樣"和"不合格品控制"的闡述為該術語在質量領域的應用提供了專業背景和支撐。

《朗文當代高級英語辭典》 - Pearson Education & 外語教學與研究出版社
該詞典對"sampling"（抽樣）和"inspection"（檢驗）有詳細解釋，有助于理解"抽點查錯"中涉及的統計方法和檢查行為在英語中的對應表達。

"抽點查錯"是一個強調通過抽樣方法進行錯誤檢測的中文術語。其核心英文表達是spot-checking for errors/defects 或sampling inspection for nonconformities。它體現了在效率與風險控制之間尋求平衡的質量管理理念，廣泛應用于需要監控質量但無法或無需進行全檢的領域。

網絡擴展解釋

“抽點查錯”是一個組合詞，通常用于描述一種通過抽樣檢查來發現錯誤或問題的管理或技術手段。以下是其詳細解釋：

詞義拆解
- 抽點：指“抽樣檢查”或“選取關鍵點”，即在整體中選取代表性的部分進行核查，而非全面檢查。
- 查錯：即“檢查錯誤”，目的是發現流程、系統或操作中的缺陷或漏洞。
應用場景
該詞常見于以下領域：
- 質量控制：如制造業中抽檢産品是否符合标準。
- 軟件開發：通過抽查代碼模塊或功能測試來定位程式錯誤（Bug）。
- 項目管理：在階段性節點抽查進度、預算或成果是否符合預期。
- 數據管理：隨機抽取數據樣本驗證準确性。
核心特點
- 效率性：通過局部檢查代替全面審查，節省時間與資源。
- 預防性：早期發現潛在問題，避免錯誤擴大化。
- 靈活性：可根據需求調整抽樣頻率和範圍。
實施步驟
典型的流程包括：
1. 确定檢查範圍和目标；
2. 選擇代表性樣本或關鍵節點；
3. 執行檢查并記錄問題；
4. 分析結果并反饋改進措施。
局限性
若抽樣不具代表性，可能遺漏問題；需結合其他方法（如自動化測試、全面審計）互補。

若需更具體的行業案例或技術細節，建議補充相關領域背景以便進一步說明。