机器翻译技术的精度和效率可以通过以下几个方面进行提高：
使用更先进的机器学习算法：机器翻译涉及到自然语言处理和机器学习等领域的知识，目前已经有许多先进的机器学习算法可以用来提高机器翻译的精度和效率，例如神经网络、深度学习等。使用这些算法可以让机器翻译更加准确和快速。
增加语言资源：机器翻译需要大量的语言资源，包括语料库、翻译记忆库等。增加语言资源可以提高机器翻译的精度和效率。例如，可以通过爬虫技术从互联网上获取更多的语料库。
优化翻译模型：机器翻译的精度和效率受到翻译模型的影响。通过优化翻译模型可以提高机器翻译的精度和效率。例如，可以使用更加适合当前翻译任务的模型，或者对现有模型进行调整和优化。
加入人工干预：机器翻译虽然可以实现自动化，但是在某些情况下还是需要人工干预。例如，对于一些特殊领域的翻译任务，可能需要专业人士进行人工翻译。可以通过将人工翻译的结果加入到机器翻译模型中，提高机器翻译的精度和效率。
持续迭代优化：机器翻译技术是一个不断迭代优化的过程。需要持续地收集用户反馈和数据，不断优化机器翻译的精度和效率。例如，可以通过用户反馈来优化翻译模型，或者通过监控数据来发现并解决机器翻译中出现的问题。
综上所述，机器翻译技术的精度和效率可以通过使用更先进的机器学习算法、增加语言资源、优化翻译模型、加入人工干预和持续迭代优化等多个方面进行提高。