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docs/index.rst

@@ -137,33 +137,33 @@ We are building the `BDP ecosystem <https://ecosystem-for-brain-dynamics.readthe
 
 
    tutorials/state-en.ipynb
-   tutorials/pygraph-en.ipynb
    tutorials/program_compilation-en.ipynb
+   tutorials/pygraph-en.ipynb
    tutorials/program_augmentation-en.ipynb
    tutorials/event_driven_computation-en.ipynb
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    :maxdepth: 2
    :caption: 使用教程
 
    tutorials/state-zh.ipynb
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+   tutorials/pygraph-zh.ipynb
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docs/quickstart/concepts-zh.ipynb

@@ -46,9 +46,9 @@
     "\n",
     "``BrainState`` 的主要功能包括以下几个部分：\n",
     "\n",
-    "- **程序编译**： 支持通过 [State](https://brainstate.readthedocs.io/en/latest/apis/brainstate.html) 语法进行程序[编译](https://brainstate.readthedocs.io/en/latest/apis/compile.html)，可在 CPU、GPU、TPU 等不同硬件设备上部署计算模型。\n",
-    "- **程序功能增强**： 提供 [PyGraph](https://brainstate.readthedocs.io/en/latest/apis/graph.html) 语法的[增强](https://brainstate.readthedocs.io/en/latest/apis/augment.html)功能，通过自动微分、批处理等机制简化构建复杂计算模型的过程。\n",
-    "- **事件驱动计算**： 支持基于 [事件驱动计算](https://brainstate.readthedocs.io/en/latest/apis/event.html) 的算子优化，大幅提升脉冲神经网络的效率和可扩展性。\n",
+    "- **程序编译**： 支持通过 [State](../apis/brainstate.rst) 语法进行程序[编译](../apis/compile.rst)，可在 CPU、GPU、TPU 等不同硬件设备上部署计算模型。\n",
+    "- **程序功能增强**： 提供 [PyGraph](../apis/graph.rst) 语法的[增强](../apis/augment.rst)功能，通过自动微分、批处理等机制简化构建复杂计算模型的过程。\n",
+    "- **事件驱动计算**： 支持基于 [事件驱动计算](../apis/event.rst) 的算子优化，大幅提升脉冲神经网络的效率和可扩展性。\n",
     "- **其它附加功能**： 包括随机数生成、梯度代理、模型参数管理等多个便捷的辅助工具，方便用户进行模型搭建。\n",
     "\n",
     "接下来，我们将逐项深入探讨这些功能的使用方法和优化策略。"
@@ -66,7 +66,7 @@
     "JAX 的程序编写方式通常是通过函数式编程实现，但对于脑动力学模型等复杂计算任务，这种方式可能显得不够直观。``BrainState`` 提供了 ``State`` 语法，一种高度抽象的接口，帮助用户更直观地定义和管理计算状态。``State`` 语法的核心特性包括：\n",
     "\n",
     "- 所有需要改变的量都被封装在 ``State`` 对象中，方便用户追踪和调试模型状态。\n",
-    "- 其它没有被 ``State`` 封装的变量都是不可变的，在程序编译后不能再被修改。brainstate中提供的编译函数可以在[``brainstate.compile`` 模块](https://brainstate.readthedocs.io/en/latest/apis/compile.html)中查看。\n",
+    "- 其它没有被 ``State`` 封装的变量都是不可变的，在程序编译后不能再被修改。brainstate中提供的编译函数可以在[``brainstate.compile`` 模块](../apis/compile.rst)中查看。\n",
     "\n",
     "这意味着，在BrainState中，所有需要改变的变量都应该被封装在 ``State`` 对象中，以确保程序的正确性和可维护性。"
    ],
@@ -485,7 +485,7 @@
     "\n",
     "在高性能计算领域，硬件加速是提升计算效率的关键，而 ``BrainState`` 通过 ``State`` 语法实现了跨硬件的编译部署。``State`` 提供了一套高度抽象的接口，帮助用户编写一次代码便能生成程序中间表示（IR），并在不同硬件上进行编译和优化。\n",
     "\n",
-    "``brainstate``中提供的编译支持主要集成在 [``brainstate.compile`` 模块](https://brainstate.readthedocs.io/en/latest/apis/compile.html) 中。这些编译APIs囊括了一系列语法功能，包括：\n",
+    "``brainstate``中提供的编译支持主要集成在 [``brainstate.compile`` 模块](../apis/compile.rst) 中。这些编译APIs囊括了一系列语法功能，包括：\n",
     "\n",
     "- 条件语句： 支持 if-else 逻辑，方便用户根据不同条件执行不同的计算流程。\n",
     "- 循环语句： 支持 for 循环，方便用户重复执行相同的计算操作。\n",
@@ -770,7 +770,7 @@
   {
    "cell_type": "markdown",
    "source": [
-    "总的来说，程序功能增强转换为用户提供了一种更方便、更高效的方式来构建和优化计算模型。通过充分利用这些功能，用户能够更快地实现模型的训练和推理，提高模型的性能和效率。更多关于功能增强的转换，可以参考[程序功能增强教程](https://brainstate.readthedocs.io/en/latest/tutorials/program_augmentation.html)。"
+    "总的来说，程序功能增强转换为用户提供了一种更方便、更高效的方式来构建和优化计算模型。通过充分利用这些功能，用户能够更快地实现模型的训练和推理，提高模型的性能和效率。更多关于功能增强的转换，可以参考[程序功能增强教程](../tutorials/program_augmentation-zh.ipynb)。"
    ],
    "metadata": {
     "collapsed": false

docs/tutorials/align_pre_align_post-en.ipynb → docs/tutorials/spiking_neural_networks-en.ipynb

@@ -3,7 +3,7 @@
   {
    "cell_type": "markdown",
    "source": [
-    "# ``AlignPre`` and ``AlignPost``"
+    "# Building Spiking Neural Networks"
    ],
    "metadata": {
     "collapsed": false

docs/tutorials/align_pre_align_post-zh.ipynb → docs/tutorials/spiking_neural_networks-zh.ipynb

@@ -3,7 +3,7 @@
   {
    "cell_type": "markdown",
    "source": [
-    "# ``AlignPre``和``AlignPost``的使用"
+    "# 构建脉冲神经网络"
    ],
    "metadata": {
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