Update intr.md

Author: aidlearning

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 <p align="center"> 
  <a href="https://github.com/aidlearning/AidLearning-FrameWork/edit/master/README-cn.md">
-   [中文版]</a>
+   [中文版本]</a>
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-## 简介
+## Intro
 [AidLearning](http://www.aidlearning.net) is a powerful mobile AI development platform, which supports almost all frameworks and tools for deep learning neural network development. It has built a complete Linux OS supporting GUI desktop on Android, built-in the most popular deep learning framework Caffe / mxnet / keras / Python / tensorflow / ncnn / opencv... Built in Visual AI development IDE, built-in most popular programming tools such as VSCode and Jupyter, supporting touch-and-drop ui design, supporting dynamic debugging and running of code. Support the development of AI applications in Python on mobile and pad, and support the package your Python source code into app (APK) to release. One click installation is supported. You only need to install a 10m app to automatically boot to complete the installation. At present, it has been online in major app application centers, with more than 1.5 million downloads and visits, and a large number of AI examples and tutorials are built-in. There are also a large number of tutorials on the Internet to facilitate your learning and development.
 <img src="http://www.aidlearning.net/git_img/0.jpg" />
 <img src="https://www.aidlearning.net/git_img/1.jpg" />
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 [Download the v0.86b2f3 now!](http://23668748.s21d-23.faiusrd.com/0/ABUIABBKGAAggZnz_QUosomgnAQ?f=aid-0.86b2f3.apk&v=1597820033) 
 
-## 整体特点
+## Features
 ### 创新性
 - 移动端（手机）上最好的，环境最全的Linux模拟器，唯一支持图形化桌面的Linux模拟器...
 - 唯一支持AI开发环境的模拟器、内置全球最流行Top 7的深度学习框架，内置大量深度学习的模型、例子和开发组件
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 - 一键式安装，无任何依赖，你只需在手机上要安装一个10M的引导App，就可以自动完成所有环境的安装。
 - 跨平台开发，支持云桌面（手机桌面和电脑桌面相同），既可以在手机或平版上或其他嵌入式主板上运行，也可以在电脑端基于web直接访问和开发。
 - 支持加速库openblas，支持多线程和多进程，运行流畅、不卡顿，充分发挥ARM CPU和GPU的算力
-### 通用性
+### Versatility
 - 支持Tensorflow、Caffe、mxnet、keras、pytorch、ncnn、opencv、scipy....
 - 支持Python2.7/Python3.7.3。
 - 自带AidCode可视化编程IDE，也支持谷歌的Jupyter的IDE,同时支持微软的VSCode编程开发工具
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 - 支持市面上99.5%的手机，已测试华为、VIVO、OPPO、三星、小米等全系列64位手机
 - 支持Linux 原生xfce4桌面，不需要安装VNC等软件
 - 支持pyqt5、pygame、turtle、SDL等开发
-### 安全性
+### Safety
 - Aid在手机上虚拟了一个封闭空间，不需要root，不会破坏你的手机的内容。
 - 不会收集你的个人隐私，所有权限都可以自己设定...
-### 易用性
+### Easy to use
 - 一键式安装，自动下载最新依赖包、自动配置AI开发需要的环境，降低AI开发门槛
 - 内置大量AI组件、模型、例子、教程，降低AI开发的门槛，你可以不懂AI算法，但可以用这个平台开发出AI应用。
 - 内置传感器控制包，可方便控制手机上的各种传感器：声音、陀螺仪、位置、摄像头等等
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 - 一键式编译和发布你开发支持AI的App
 - 可扩展支持Java、C++、Go...等语言的支持
 
-### 支持外设
+### support peripherals
 - 内置传感器控制包，可方便控制手机上的各种传感器：声音、陀螺仪、位置、摄像头等等
 - 通过OTG USB可支持外设扩展，支持控制Aduino，可对其进行python编程
 - 通过OTG USB也可支持外设存储设备读取和写入操作
 - 可作为智能机器人的操作系统
 
-## 架构设计
+## Architecture
 AidLearning FrameWork可以分为Linux模拟器和AI编程平台两部分。
 
 Linux模拟器由Terminal和Desktop构成。前者基于Android底层Linux kernel和busybox命令包构建了完整Linux的模拟器，你可以用apt命令安装任何你需要的依赖包；后者基于web构建了图形化操作桌面，你可以用在手机上用触摸操控整个系统，同时该桌面支持云桌面，你可以在电脑端通过一个网址轻松访达。
 
 AI编程平台由深度学习框架和Python可视化编程框架（Python IDE）构成。前者包含了几乎所有目前流行的深度学习框架，负责模型的加载、计算图的调度；包含各计算的内存分配、Op实现。后则构建了Python可视化快速开发平台，不仅可以在线实时运行、调试Python代码，同时支持触摸拖拽式界面设计、并且可以生成最终的可执行程序、产出apk文件。
 
 
-## 开始使用
+## Quick start
 - [安装配置](https://www.aidlearning.net/showdoc/web/#/5?page_id=26)
 - [开发文档](https://www.aidlearning.net/showdoc/web/#/5?page_id=23)
 - [示例代码](https://www.aidlearning.net/showdoc/web/#/5?page_id=40)
 
-## 内置工具
+## Buildin Tools
 - [AidCode](https://www.aidlearning.net/showdoc/web/#/5?page_id=28)
 - [文件管理器](https://www.aidlearning.net/showdoc/web/#/5?page_id=27)
 - [云桌面icloud](https://www.aidlearning.net/showdoc/web/#/5?page_id=29)
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 - [VSCode](https://www.aidlearning.net/showdoc/web/#/5?page_id=32)
 - [XFce4-Linux原生桌面](https://www.aidlearning.net/showdoc/web/#/5?page_id=35)
 
-## 贡献与参与
+## Expansion
 - [贡献代码](https://www.aidlearning.net/showdoc/web/#/5?page_id=39)
 - [系统扩展](https://www.aidlearning.net/showdoc/web/#/5?page_id=38)
 - [更新日志](https://www.aidlearning.net/showdoc/web/#/5?page_id=24)
 
-##  交流与反馈
+##  FeedBack
 - [更多参考](http://code.aidlearning.net)
 <img src="https://i.loli.net/2020/04/11/TtfxFj2rnkB7ZVM.png" height="256"/>
 
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 - [GPL 3.0](license.md)
 
 
-## 致谢
+## Thanks
 AidLearning参与人员：bill，耶鲁大学gondon、中科院大学yoline777、qidiso。
 
 AidLearning参考、借鉴了下列项目（目前是测试阶段，未来我们会逐步开源）：