论文查重系统的更新与升级关键技术包括：nn1.文本相似度计算：采用先进的自然语言处理技术，如词向量模型和深度学习算法，提高系统对文本相似度的准确度。nn2.数据处理算法：引入大数据处理技术，优化系统对海量文本数据的处理效率和精度，提升查重系统的整体性能。nn3.特征提取技术：结合文本特征工程和机器学习方法，提取文本的关键特征，实现更精准的查重结果。nn通过不断更新和升级这些关键技术，论文查重系统能够更好地应对文本处理的挑战，提升系统的准确性和效率。

论文查重系统的更新与升级是为了提高系统的准确性和效率，关键技术主要包括：nn1.文本相似度计算：采用基于词向量和深度学习的算法，提高系统对文本相似度的计算准确度，实现更精准的查重结果。nn2.数据处理算法：引入大数据处理技术，优化系统对海量文本数据的处理效率，提升系统的整体性能。nn3.特征提取技术：结合文本特征工程和机器学习方法，提取文本的关键特征，实现更准确的查重识别。nn这些关键技术的不断更新与升级，将为论文查重系统的发展带来更多可能性，提升系统在学术领域的应用价值。