论文查重入口的智能化识别与处理能力是当前科研领域的热点问题，如何实现智能化识别与处理是关键。首先，可以利用自然语言处理技术，对文本进行分词、词性标注、句法分析等处理，构建文本的语义表示，从而实现对文本的智能化识别。其次，结合机器学习算法，可以建立查重模型，通过大数据训练，提高查重的准确性和鲁棒性。另外，还可以引入深度学习技术，构建深度神经网络模型，实现对文本的智能化处理，进一步提升查重入口的智能化水平。

在实现论文查重入口的智能化识别与处理能力时，还可以结合信息检索技术，构建文本索引，实现快速高效的文本匹配。此外，利用分布式计算和存储技术，可以实现大规模文本的并行处理和存储，提高处理能力和效率。同时，还可以考虑引入图像识别和处理技术，对图表、图片等非结构化数据进行智能化处理，全面提升查重入口的智能化识别能力。综合利用以上技术手段，可以有效实现论文查重入口的智能化识别与处理能力，为科研工作者提供更加智能化、高效的查重服务。