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Author: openvino-book

README.md

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  <img src="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/releases/download/v2.8.0/PaddleOCR_logo.png" align="middle" width = "600"/>
@@ -23,7 +23,9 @@ PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的 OCR 工具库，助
 
 ## 🚀 社区
 
-PaddleOCR 由 [PMC](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/12122) 监督。Issues 和 PRs 将在尽力的基础上进行审查。欲了解 PaddlePaddle 社区的完整概况，请访问 [community](https://github.com/PaddlePaddle/community)。
+PaddleOCR 由 [PMC](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/12122) 监督。Issues 和 PRs 将在尽力的基础上进行审查。
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+欲了解 PaddlePaddle 社区的完整概况，请访问 [community](https://github.com/PaddlePaddle/community)。
 
 ⚠️注意：[Issues](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues)模块仅用来报告程序🐞Bug，其余提问请移步[Discussions](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/discussions)模块提问。如所提Issue不是Bug，会被移到Discussions模块，敬请谅解。
 
@@ -54,13 +56,13 @@ PaddleOCR 由 [PMC](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/12122) 监
 
     - 支持文档场景信息抽取v3[PP-ChatOCRv3-doc](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/pipeline_usage/tutorials/information_extraction_pipelines/document_scene_information_extraction.html)、基于RT-DETR的[高精度版面区域检测模型](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/module_usage/tutorials/ocr_modules/layout_detection.html)和PicoDet的[高效率版面区域检测模型](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/module_usage/tutorials/ocr_modules/layout_detection.html)、高精度表格结构识别模型[SLANet_Plus](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/module_usage/tutorials/ocr_modules/table_structure_recognition.html)、文本图像矫正模型[UVDoc](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/module_usage/tutorials/ocr_modules/text_image_unwarping.html)、公式识别模型[LatexOCR](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/module_usage/tutorials/ocr_modules/formula_recognition.html)、基于PP-LCNet的[文档图像方向分类模型](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/module_usage/tutorials/ocr_modules/doc_img_orientation_classification.html)
 
-- **🔥2024.7 添加 PaddleOCR 算法模型挑战赛冠军方案**：
+- **🔥2024.7 添加 PaddleOCR 算法模型挑战赛冠军方案（2024 年比赛）**：
     - 赛题一：OCR 端到端识别任务冠军方案——[场景文本识别算法-SVTRv2](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/algorithm/text_recognition/algorithm_rec_svtrv2.html)；
     - 赛题二：通用表格识别任务冠军方案——[表格识别算法-SLANet-LCNetV2](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/algorithm/table_recognition/algorithm_table_slanet.html)。
 
 ## 🌟 特性
 
-支持多种 OCR 相关前沿算法，在此基础上打造产业级特色模型PP-OCR、PP-Structure和PP-ChatOCR，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。
+支持多种 OCR 相关前沿算法，包括但不限于文本检测、文本识别、表格识别等。在此基础上打造产业级特色模型 PP-OCR、PP-Structure 和 PP-ChatOCR，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程，为开发者提供一站式解决方案。
 
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     <img src="./docs/images/ppocrv4.png">
@@ -88,6 +90,6 @@ PaddleOCR 由 [PMC](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/12122) 监
 
 [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=PaddlePaddle/PaddleOCR&type=Date)](https://star-history.com/#PaddlePaddle/PaddleOCR&Date)
 
-## 许可证书
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-本项目的发布受 [Apache License Version 2.0](./LICENSE) 许可认证。
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