diff --git a/专业领域/ByteTrack/ByteTrack性能指标.md b/专业领域/ByteTrack/ByteTrack性能指标.md
index 899eaca..4632764 100755
--- a/专业领域/ByteTrack/ByteTrack性能指标.md
+++ b/专业领域/ByteTrack/ByteTrack性能指标.md
@@ -6,17 +6,17 @@
 
 ## MOT17 测试集
 
-| 指标 | 数值 | 说明 |
-|------|------|------|
-| **MOTA** | 80.3 | 多目标跟踪精度 |
-| **IDF1** | 77.3 | 身份切换指标 |
-| **HOTA** | 63.1 | 高阶跟踪精度 |
-| **MT** | 53.2% | 大部分跟踪轨迹 |
-| **ML** | 14.5% | 大部分丢失轨迹 |
-| **FP** | 25,491 | 假阳性数 |
-| **FN** | 83,721 | 假阴性数 |
-| **IDs** | 2,196 | 身份切换次数 |
-| **FPS** | 29.6 | 单卡 V100 |
+| 指标       | 数值     | 说明      |
+| -------- | ------ | ------- |
+| **MOTA** | 80.3   | 多目标跟踪精度 |
+| **IDF1** | 77.3   | 身份切换指标  |
+| **HOTA** | 63.1   | 高阶跟踪精度  |
+| **MT**   | 53.2%  | 大部分跟踪轨迹 |
+| **ML**   | 14.5%  | 大部分丢失轨迹 |
+| **FP**   | 25,491 | 假阳性数    |
+| **FN**   | 83,721 | 假阴性数    |
+| **IDs**  | 2,196  | 身份切换次数  |
+| **FPS**  | 29.6   | 单卡 V100 |
 
 ---
 
diff --git a/专业领域/ByteTrack/ByteTrack核心原理.md b/专业领域/ByteTrack/ByteTrack核心原理.md
index 408d6ed..3fe681d 100755
--- a/专业领域/ByteTrack/ByteTrack核心原理.md
+++ b/专业领域/ByteTrack/ByteTrack核心原理.md
@@ -95,11 +95,11 @@ matched, unmatched_tracks = IoUMatching(unmatched_tracks, low_score_dets)
 
 ### 阈值设置
 
-| 参数 | 说明 | 典型值 |
-|------|------|--------|
-| `high_score_thresh` | 高分阈值 | 0.5 |
-| `match_thresh` | IoU 匹配阈值 | 0.8 |
-| `low_score_thresh` | 低分阈值 | 0.6 |
+| 参数                  | 说明       | 典型值 |
+| ------------------- | -------- | --- |
+| `high_score_thresh` | 高分阈值     | 0.5 |
+| `match_thresh`      | IoU 匹配阈值 | 0.8 |
+| `low_score_thresh`  | 低分阈值     | 0.6 |
 
 ---
 
diff --git a/专业领域/ByteTrack/YOLO+ByteTrack水流速度检测-可行性详细分析.md b/专业领域/ByteTrack/YOLO+ByteTrack水流速度检测-可行性详细分析.md
index fdcc6f6..fd1ecac 100755
--- a/专业领域/ByteTrack/YOLO+ByteTrack水流速度检测-可行性详细分析.md
+++ b/专业领域/ByteTrack/YOLO+ByteTrack水流速度检测-可行性详细分析.md
@@ -10,13 +10,13 @@
 
 ### 1.1 核心结论
 
-| 维度 | 评级 | 说明 |
-|------|------|------|
-| **技术可行性** | ✅ 高 | YOLO 检测 + ByteTrack 追踪在原理上完全成立，已有类似应用 |
-| **精度可行性** | ⚠️ 中 | 取决于标定质量、水面特征丰富度、相机角度；典型误差 5-15% |
-| **工程可行性** | ✅ 高 | 成熟开源生态，GPU 可实时，CPU 勉强可跑 |
-| **成本可行性** | ✅ 高 | 相机成本低（几百到几千），远低于 ADCP/雷达流速仪 |
-| **部署可行性** | ⚠️ 中 | 边缘设备需要优化（TensorRT/INT8），但完全可做到 |
+| 维度        | 评级   | 说明                                    |
+| --------- | ---- | ------------------------------------- |
+| **技术可行性** | ✅ 高  | YOLO 检测 + ByteTrack 追踪在原理上完全成立，已有类似应用 |
+| **精度可行性** | ⚠️ 中 | 取决于标定质量、水面特征丰富度、相机角度；典型误差 5-15%       |
+| **工程可行性** | ✅ 高  | 成熟开源生态，GPU 可实时，CPU 勉强可跑               |
+| **成本可行性** | ✅ 高  | 相机成本低（几百到几千），远低于 ADCP/雷达流速仪           |
+| **部署可行性** | ⚠️ 中 | 边缘设备需要优化（TensorRT/INT8），但完全可做到        |
 
 ### 1.2 与传统方法对比