要提高论文检测中的标题与摘要检测准确率，首先需要建立一个高质量的文本相似度模型。该模型可以基于词向量、句向量或者BERT等技术，通过深度学习的方法，对标题与摘要进行语义匹配，从而提高检测的准确性。其次，可以引入自然语言处理技术，对标题与摘要进行语法和语义分析，识别其中的关键信息，进而提高检测的精度。此外，结合机器学习算法，对大量数据进行训练和优化，可以不断提升检测准确率。最后，定期更新模型和算法，跟踪行业最新技术和研究成果，保持检测系统的领先地位。

为了提高论文检测中的标题与摘要检测准确率，可以采用以下方法：首先，优化文本预处理过程，包括分词、去停用词、词性标注等，以提高文本表达的准确性；其次，结合词袋模型、TF-IDF算法等特征提取方法，对标题与摘要进行特征表示，从而增强模型的区分能力；另外，引入注意力机制、集成学习等技术，可以提升模型对标题与摘要关键信息的关注度；最后，通过交叉验证、调参优化等手段，不断完善模型性能，提高检测准确率和稳定性。综上所述，通过多方面的技术手段和方法，可以有效提高论文检测中的标题与摘要检测准确率。