论文降重中的重复内容识别与删除是一个重要的环节，常见的方法包括基于文本相似度的算法、基于语义分析的算法等。其中，基于文本相似度的算法主要通过计算文本之间的相似度来识别重复内容，常用的技术包括TF-IDF、余弦相似度等。而基于语义分析的算法则通过深度学习等技术来理解文本的语义信息，从而更准确地识别重复内容。另外，还可以结合机器学习算法进行模型训练，提高重复内容识别的准确性。总之，论文降重中的重复内容识别与删除有多种方法，需要根据具体情况选择合适的技术。

除了常见的技术方法外，论文降重中的重复内容识别与删除还需要考虑一些特殊情况，例如处理图片、公式、表格等非文本内容的重复。针对这些情况，可以采用图像识别、公式匹配等专门的技术进行处理。此外，在实际应用中还需要考虑算法的效率、准确性以及对不同语种、领域的适用性等因素。因此，论文降重中的重复内容识别与删除是一个综合性的问题，需要综合考虑技术、实际应用和特殊情况，以达到准确、高效地处理重复内容的目的。