diff --git a/README_ch.md b/README_ch.md
index 47b9a937ed0144323a9da96289df01c100d51b5d..eccd6c66a053f40cae634af8f98d282c4bf7d439 100644
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@@ -22,21 +22,21 @@ PP-ShiTu图像识别系统效果展示
 
 
 ## 近期更新
-- 🔥️ 2022.6.15 发布PULC超轻量图像分类方案，CPU推理3ms，精度比肩SwinTransformer，覆盖人、车、OCR场景九大常见任务
+- 🔥️ 2022.6.15 发布PULC超轻量图像分类方案，CPU推理3ms，精度比肩SwinTransformer，覆盖人、车、OCR场景九大常见任务。
 - 2022.5.26 [飞桨产业实践范例直播课](http://aglc.cn/v-c4FAR)，解读**超轻量重点区域人员出入管理方案**。
 - 2022.5.23 新增[人员出入管理范例库](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4094475)，具体内容可以在 AI Stuio 上体验。
-- 2022.5.20 上线[PP-HGNet](./docs/zh_CN/models/PP-HGNet.md), [PP-LCNet v2](./docs/zh_CN/models/PP-LCNetV2.md)
+- 2022.5.20 上线[PP-HGNet](./docs/zh_CN/models/PP-HGNet.md), [PP-LCNet v2](./docs/zh_CN/models/PP-LCNetV2.md)。
 - 2022.4.21 新增 CVPR2022 oral论文 [MixFormer](https://arxiv.org/pdf/2204.02557.pdf) 相关[代码](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/pull/1820/files)。
 - 2022.1.27 全面升级文档；新增[PaddleServing C++ pipeline部署方式](./deploy/paddleserving)和[18M图像识别安卓部署Demo](./deploy/lite_shitu)。
-- 2021.11.1 发布[PP-ShiTu技术报告](https://arxiv.org/pdf/2111.00775.pdf)，新增饮料识别demo
+- 2021.11.1 发布[PP-ShiTu技术报告](https://arxiv.org/pdf/2111.00775.pdf)，新增饮料识别demo。
 - 2021.10.23 发布轻量级图像识别系统PP-ShiTu，CPU上0.2s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
+[点击这里](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)立即体验。
 - 2021.09.17 发布PP-LCNet系列超轻量骨干网络模型, 在Intel CPU上，单张图像预测速度约5ms，ImageNet-1K数据集上Top1识别准确率达到80.82%，超越ResNet152的模型效果。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/algorithm_introduction/ImageNet_models.md)下载。
 - [more](./docs/zh_CN/others/update_history.md)
 
 ## 特性
 
-支持多种图像分类、识别相关算法，在此基础上打造[PULC超轻量图像分类方案](./docs/zh_CN/PULC/PULC_train.md)和[PP-ShiTu图像识别系统](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)
+支持多种图像分类、识别相关算法，在此基础上打造[PULC超轻量图像分类方案](./docs/zh_CN/PULC/PULC_train.md)和[PP-ShiTu图像识别系统](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)。
 ![](https://user-images.githubusercontent.com/19523330/172844483-60391f39-f045-4e13-b5a6-ed65182f429e.png)
 
 
@@ -51,8 +51,9 @@ PP-ShiTu图像识别系统效果展示
 
 ## 快速体验
 
-PULC超轻量图像分类方案快速体验：[点击这里](./docs/zh_CN/PULC/PULC_train.md)
-PP-ShiTu图像识别快速体验：[点击这里](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)
+PULC超轻量图像分类方案快速体验：[点击这里](./docs/zh_CN/PULC/PULC_train.md)。
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+PP-ShiTu图像识别快速体验：[点击这里](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)。
 
 ## 文档教程
 - [环境准备](docs/zh_CN/installation/install_paddleclas.md)
@@ -99,7 +100,7 @@ PP-ShiTu图像识别快速体验：[点击这里](./docs/zh_CN/quick_start/quick
   - [度量学习](docs/zh_CN/algorithm_introduction/metric_learning.md)
   - ReID 文档更新中
   - 向量检索 文档更新中
-  - 哈希特征
+  - 哈希特征 文档更新中
   - [模型蒸馏](docs/zh_CN/algorithm_introduction/model_prune_quantization.md)
   - [数据增强](docs/zh_CN/advanced_tutorials/DataAugmentation.md)
 - [产业实用范例库](docs/zh_CN/samples)