从提供的文档信息中，我们可以提炼出以下知识点：
1. **Matlab平台的使用**：文档中提到基于Matlab平台设计了一个自动检查实验报告的模块，这展示了Matlab的强大功能和其在自动化的教育评估领域的应用。
2. **文档处理技术**：文档提及的“文档的读取”和“文档切割”是计算机文本处理的基本技术，这对于后续的分析、计算和比较是必需的。
3. **文本相似度计算**：实验报告自动批改模块的关键部分之一是计算两篇实验报告的相似度。文档中提到了使用向量余弦和N-gram系数来计算相似度的方法，这是一类重要的文本挖掘技术。
4. **查重算法**：文档提出了使用句包作为查重的单元，并借鉴Jacquard系数来对两篇文章进行相似度评判，这是一种有效的文本比对技术，通常用于学术论文和软件源代码的查重。
5. **关键词提取**：模块还包括了关键词提取方法，这有助于快速定位实验报告的核心内容。文档中提到了TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）技术，这是一种常用的信息检索和文本挖掘技术，用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的文档的重要性。
6. **用户图形界面（GUI）**：为了使非技术用户也能方便地使用自动批改模块，Matlab集成了强大的GUI功能，这使得设计出的程序不仅在Matlab平台上运行，也能以应用程序或APP的形式在各种设备上运行。
7. **参数化阈值**：在系统中，重复度阈值是由教师设定的，不同的教师可能会有不同的要求。这意味着系统需要有灵活的参数设置功能，以适应不同用户的需求。
8. **教育技术的应用**：在数学教学中引进数学实验和实验报告的批改，是一种提升学生数学素养的有效手段。自动批改模块的开发，减轻了教师的工作量，使他们能够更专注于教学内容的深化和教学方法的创新。
9. **科研论文的写作和投稿**：文档中还包含了文章的收稿日期、基金项目、作者简介和通讯作者等信息，这些是撰写科研论文时必须关注的格式和规范。
10. **信息检索和数据挖掘**：TF-IDF加权技术的应用，展示了信息检索和数据挖掘领域常用技术的实际应用，这一技术不仅在学术论文的自动查重中有用，还广泛应用于搜索引擎、推荐系统、用户行为分析等多个领域。
11. **OCR技术的应用和限制**：文档中提到由于OCR技术的原因，可能会有文字识别错误或漏识别的情况，这说明在自动化处理文档时，还需要考虑识别准确度的问题，以及在识别错误时如何进行人工干预或改进识别算法。
通过这些知识点，我们可以看到Matlab在自动化评分系统中的应用价值，以及文本处理、自然语言处理、用户界面设计和信息检索等关键技术如何支撑起这样的系统。同时，这些内容对于提升教学质量、减轻教师负担、改善学习体验都具有实际意义。
