国内外对附录查重的研究主要集中在两个方面：一是查重算法的改进，二是查重系统的研发。在算法方面，国内外学者提出了各种基于文本相似度的查重算法，如基于向量空间模型、基于词袋模型等。这些算法在实际应用中取得了一定的效果，但仍存在一定的局限性。在系统方面，一些研究者提出了基于云计算和大数据技术的查重系统，实现了对大规模文本的高效查重。总体来说，国内外附录查重的研究现状呈现出多样化和创新性。

近年来，国内外学者对附录查重的研究越来越重视，不仅在理论上不断深化，还在实践应用中取得了一些突破。一些学者提出了基于深度学习的查重方法，利用神经网络等技术实现了更加精准的查重结果。同时，一些研究者还关注查重系统的用户友好性和实用性，致力于开发更加智能化的查重工具。可以预见，国内外附录查重的研究将会持续深入，为学术研究和知识产出提供更加有力的支持。