diff --git a/README_ch.md b/README_ch.md
index 23bb9408fb921c6ef95307ee1444dc314fd8ac1c..95ee77e29b2c35da856840ced947d09499937340 100644
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 **近期更新**
 - 2021.10.31 发布[PP-ShiTu技术报告](./docs/PP_ShiTu.pdf)，优化文档，新增饮料识别demo
-- 2021.10.23 发布PP-ShiTu图像识别系统，新增轻量级检测、特征提取模型，速度提升800%，新增DeepHash模块，检索模块切换为faiss，支持PaddleServing和PaddleSlim。
+- 2021.10.23 发布PP-ShiTu图像识别系统，cpu上200ms即可完成在10w+库的图像识别。
 [点击这里](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)立即体验
 - 2021.09.17 增加PaddleClas自研PP-LCNet系列模型, 这些模型在Intel CPU上有较强的竞争力。PP-LCNet的介绍可以参考[论文](https://arxiv.org/pdf/2109.15099.pdf), 或者[PP-LCNet模型介绍](docs/zh_CN/models/PP-LCNet.md)，相关指标和预训练权重可以从 [这里](docs/zh_CN/ImageNet_models_cn.md)下载。
 - [more](./docs/zh_CN/others/update_history.md)
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 ## 特性
 
 - PP-ShiTu轻量图像识别系统：集成了目标检测、特征学习、图像检索等模块，广泛适用于各类图像识别任务。
-笔记本cpu上200ms即可完成在10w+库的图像识别。
+cpu上200ms即可完成在10w+库的图像识别。
 详细介绍见[PP-ShiTu: A Practical Lightweight Image Recognition System](./docs/PP_ShiTu.pdf)
 
 - PP-LCNet轻量级CPU骨干网络：专门为CPU设备打造轻量级骨干网络，速度、精度均超越竞品。