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README.md

@@ -81,6 +81,9 @@ $DOWNLOAD_DIR/
 
     ./scripts/download_all_data.sh 数据集下载目录
 
+数据集快速下载中心：[SCNet AIDatasets](http://113.200.138.88:18080/aidatasets) ，项目中数据集可从快速下载通道下载：[alphafold](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/alphafold) 。
+
+
 ## 推理
 分别提供了基于Jax的单体和多体的推理脚本.
 ```bash
@@ -122,11 +125,11 @@ $DOWNLOAD_DIR/
 <div style="display: flex; justify-content: center; align-items: center;">
   <img src="./docs/result_pdb.png" alt="Image">
   <div style="position: absolute; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%); background: rgba(0, 0, 0, 0.5); color: #fff; padding: 10px;">
-    红色为真实结构，蓝色为预测结构
+    红色为真实结构，蓝色为预测结构。
   </div>
 </div>
 
-## 精度
+### 精度
 测试数据：[casp15](https://www.predictioncenter.org/casp15/targetlist.cgi)、[uniprot](https://www.uniprot.org/)，
 使用的加速卡:1张 Z100L-32G
 
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 ## 应用场景
 
 ### 算法类别
-NLP
+蛋白质预测
 
 ### 热点应用行业
 医疗,科研,教育
 
+## 预训练权重
+预训练权重快速下载中心：[SCNet AIModels](http://113.200.138.88:18080/aimodels) ，项目中的预训练权重可从快速下载通道下载：[alphafold](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/alphafold-params) 。
+
 ## 源码仓库及问题反馈
 * [https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/alphafold2_jax](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/alphafold2_jax)