fix description in apache product introduction

src/UserGuide/V1.3.x/IoTDB-Introduction/IoTDB-Introduction_apache.md

@@ -48,7 +48,7 @@ IoTDB products consist of several components that help users efficiently manage
 
 ##  Product Features
 
-TimechoDB has the following advantages and characteristics:
+Apache IoTDB has the following advantages and characteristics:
 
 - Flexible deployment methods: Support for one-click cloud deployment, out-of-the-box use after unzipping at the terminal, and seamless connection between terminal and cloud (data cloud synchronization tool).
 

src/UserGuide/dev-1.3/IoTDB-Introduction/IoTDB-Introduction_apache.md

@@ -48,7 +48,7 @@ IoTDB products consist of several components that help users efficiently manage
 
 ##  Product Features
 
-TimechoDB has the following advantages and characteristics:
+Apache IoTDB has the following advantages and characteristics:
 
 - Flexible deployment methods: Support for one-click cloud deployment, out-of-the-box use after unzipping at the terminal, and seamless connection between terminal and cloud (data cloud synchronization tool).
 

src/zh/UserGuide/Master/Table/IoTDB-Introduction/IoTDB-Introduction_apache.md

@@ -40,7 +40,7 @@ IoTDB 体系由若干个组件构成，帮助用户高效地管理和分析物
 
 其中：
 
-1. **时序数据库（Apache IoTDB）**：时序数据存储的核心组件，其能够为用户提供高压缩存储能力、丰富时序查询能力、实时流处理能力，同时具备数据的高可用和集群的高扩展性，并在安全层面提供全方位保障。同时 TimechoDB 还为用户提供多种应用工具，方便用户配置和管理系统；多语言API和外部系统应用集成能力，方便用户在 TimechoDB 基础上构建业务应用。
+1. **时序数据库（Apache IoTDB）**：时序数据存储的核心组件，其能够为用户提供高压缩存储能力、丰富时序查询能力、实时流处理能力，同时具备数据的高可用和集群的高扩展性，并在安全层面提供全方位保障。同时 IoTDB 还为用户提供多种应用工具，方便用户配置和管理系统；多语言API和外部系统应用集成能力，方便用户在 IoTDB 基础上构建业务应用。
 2. **时序数据标准文件格式（Apache TsFile）**：该文件格式是一种专为时序数据设计的存储格式，可以高效地存储和查询海量时序数据。目前 IoTDB、AINode 等模块的底层存储文件均由 Apache TsFile 进行支撑。通过 TsFile，用户可以在采集、管理、应用&分析阶段统一使用相同的文件格式进行数据管理，极大简化了数据采集到分析的整个流程，提高时序数据管理的效率和便捷度。
 3. **时序模型训推一体化引擎（IoTDB AINode）**：针对智能分析场景，IoTDB 提供 AINode 时序模型训推一体化引擎，它提供了一套完整的时序数据分析工具，底层为模型训练引擎，支持训练任务与数据管理，与包括机器学习、深度学习等。通过这些工具，用户可以对存储在 IoTDB 中的数据进行深入分析，挖掘出其中的价值。
 

src/zh/UserGuide/Master/Tree/IoTDB-Introduction/IoTDB-Introduction_apache.md

@@ -40,7 +40,7 @@ IoTDB 体系由若干个组件构成，帮助用户高效地管理和分析物
 
 其中：
 
-1. **时序数据库（Apache IoTDB）**：时序数据存储的核心组件，其能够为用户提供高压缩存储能力、丰富时序查询能力、实时流处理能力，同时具备数据的高可用和集群的高扩展性，并在安全层面提供全方位保障。同时 TimechoDB 还为用户提供多种应用工具，方便用户配置和管理系统；多语言API和外部系统应用集成能力，方便用户在 TimechoDB 基础上构建业务应用。
+1. **时序数据库（Apache IoTDB）**：时序数据存储的核心组件，其能够为用户提供高压缩存储能力、丰富时序查询能力、实时流处理能力，同时具备数据的高可用和集群的高扩展性，并在安全层面提供全方位保障。同时 IoTDB 还为用户提供多种应用工具，方便用户配置和管理系统；多语言API和外部系统应用集成能力，方便用户在 IoTDB 基础上构建业务应用。
 2. **时序数据标准文件格式（Apache TsFile）**：该文件格式是一种专为时序数据设计的存储格式，可以高效地存储和查询海量时序数据。目前 IoTDB、AINode 等模块的底层存储文件均由 Apache TsFile 进行支撑。通过 TsFile，用户可以在采集、管理、应用&分析阶段统一使用相同的文件格式进行数据管理，极大简化了数据采集到分析的整个流程，提高时序数据管理的效率和便捷度。
 3. **时序模型训推一体化引擎（IoTDB AINode）**：针对智能分析场景，IoTDB 提供 AINode 时序模型训推一体化引擎，它提供了一套完整的时序数据分析工具，底层为模型训练引擎，支持训练任务与数据管理，与包括机器学习、深度学习等。通过这些工具，用户可以对存储在 IoTDB 中的数据进行深入分析，挖掘出其中的价值。
 

src/zh/UserGuide/V1.3.x/IoTDB-Introduction/IoTDB-Introduction_apache.md

@@ -40,7 +40,7 @@ IoTDB 体系由若干个组件构成，帮助用户高效地管理和分析物
 
 其中：
 
-1. **时序数据库（Apache IoTDB）**：时序数据存储的核心组件，其能够为用户提供高压缩存储能力、丰富时序查询能力、实时流处理能力，同时具备数据的高可用和集群的高扩展性，并在安全层面提供全方位保障。同时 TimechoDB 还为用户提供多种应用工具，方便用户配置和管理系统；多语言API和外部系统应用集成能力，方便用户在 TimechoDB 基础上构建业务应用。
+1. **时序数据库（Apache IoTDB）**：时序数据存储的核心组件，其能够为用户提供高压缩存储能力、丰富时序查询能力、实时流处理能力，同时具备数据的高可用和集群的高扩展性，并在安全层面提供全方位保障。同时 IoTDB 还为用户提供多种应用工具，方便用户配置和管理系统；多语言API和外部系统应用集成能力，方便用户在 IoTDB 基础上构建业务应用。
 2. **时序数据标准文件格式（Apache TsFile）**：该文件格式是一种专为时序数据设计的存储格式，可以高效地存储和查询海量时序数据。目前 IoTDB、AINode 等模块的底层存储文件均由 Apache TsFile 进行支撑。通过 TsFile，用户可以在采集、管理、应用&分析阶段统一使用相同的文件格式进行数据管理，极大简化了数据采集到分析的整个流程，提高时序数据管理的效率和便捷度。
 3. **时序模型训推一体化引擎（IoTDB AINode）**：针对智能分析场景，IoTDB 提供 AINode 时序模型训推一体化引擎，它提供了一套完整的时序数据分析工具，底层为模型训练引擎，支持训练任务与数据管理，与包括机器学习、深度学习等。通过这些工具，用户可以对存储在 IoTDB 中的数据进行深入分析，挖掘出其中的价值。
 

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@@ -40,7 +40,7 @@ IoTDB 体系由若干个组件构成，帮助用户高效地管理和分析物
 
 其中：
 
-1. **时序数据库（Apache IoTDB）**：时序数据存储的核心组件，其能够为用户提供高压缩存储能力、丰富时序查询能力、实时流处理能力，同时具备数据的高可用和集群的高扩展性，并在安全层面提供全方位保障。同时 TimechoDB 还为用户提供多种应用工具，方便用户配置和管理系统；多语言API和外部系统应用集成能力，方便用户在 TimechoDB 基础上构建业务应用。
+1. **时序数据库（Apache IoTDB）**：时序数据存储的核心组件，其能够为用户提供高压缩存储能力、丰富时序查询能力、实时流处理能力，同时具备数据的高可用和集群的高扩展性，并在安全层面提供全方位保障。同时 IoTDB 还为用户提供多种应用工具，方便用户配置和管理系统；多语言API和外部系统应用集成能力，方便用户在 IoTDB 基础上构建业务应用。
 2. **时序数据标准文件格式（Apache TsFile）**：该文件格式是一种专为时序数据设计的存储格式，可以高效地存储和查询海量时序数据。目前 IoTDB、AINode 等模块的底层存储文件均由 Apache TsFile 进行支撑。通过 TsFile，用户可以在采集、管理、应用&分析阶段统一使用相同的文件格式进行数据管理，极大简化了数据采集到分析的整个流程，提高时序数据管理的效率和便捷度。
 3. **时序模型训推一体化引擎（IoTDB AINode）**：针对智能分析场景，IoTDB 提供 AINode 时序模型训推一体化引擎，它提供了一套完整的时序数据分析工具，底层为模型训练引擎，支持训练任务与数据管理，与包括机器学习、深度学习等。通过这些工具，用户可以对存储在 IoTDB 中的数据进行深入分析，挖掘出其中的价值。
 

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@@ -40,7 +40,7 @@ IoTDB 体系由若干个组件构成，帮助用户高效地管理和分析物
 
 其中：
 
-1. **时序数据库（Apache IoTDB）**：时序数据存储的核心组件，其能够为用户提供高压缩存储能力、丰富时序查询能力、实时流处理能力，同时具备数据的高可用和集群的高扩展性，并在安全层面提供全方位保障。同时 TimechoDB 还为用户提供多种应用工具，方便用户配置和管理系统；多语言API和外部系统应用集成能力，方便用户在 TimechoDB 基础上构建业务应用。
+1. **时序数据库（Apache IoTDB）**：时序数据存储的核心组件，其能够为用户提供高压缩存储能力、丰富时序查询能力、实时流处理能力，同时具备数据的高可用和集群的高扩展性，并在安全层面提供全方位保障。同时 IoTDB 还为用户提供多种应用工具，方便用户配置和管理系统；多语言API和外部系统应用集成能力，方便用户在 IoTDB 基础上构建业务应用。
 2. **时序数据标准文件格式（Apache TsFile）**：该文件格式是一种专为时序数据设计的存储格式，可以高效地存储和查询海量时序数据。目前 IoTDB、AINode 等模块的底层存储文件均由 Apache TsFile 进行支撑。通过 TsFile，用户可以在采集、管理、应用&分析阶段统一使用相同的文件格式进行数据管理，极大简化了数据采集到分析的整个流程，提高时序数据管理的效率和便捷度。
 3. **时序模型训推一体化引擎（IoTDB AINode）**：针对智能分析场景，IoTDB 提供 AINode 时序模型训推一体化引擎，它提供了一套完整的时序数据分析工具，底层为模型训练引擎，支持训练任务与数据管理，与包括机器学习、深度学习等。通过这些工具，用户可以对存储在 IoTDB 中的数据进行深入分析，挖掘出其中的价值。
 

src/zh/UserGuide/latest/IoTDB-Introduction/IoTDB-Introduction_apache.md

@@ -40,7 +40,7 @@ IoTDB 体系由若干个组件构成，帮助用户高效地管理和分析物
 
 其中：
 
-1. **时序数据库（Apache IoTDB）**：时序数据存储的核心组件，其能够为用户提供高压缩存储能力、丰富时序查询能力、实时流处理能力，同时具备数据的高可用和集群的高扩展性，并在安全层面提供全方位保障。同时 TimechoDB 还为用户提供多种应用工具，方便用户配置和管理系统；多语言API和外部系统应用集成能力，方便用户在 TimechoDB 基础上构建业务应用。
+1. **时序数据库（Apache IoTDB）**：时序数据存储的核心组件，其能够为用户提供高压缩存储能力、丰富时序查询能力、实时流处理能力，同时具备数据的高可用和集群的高扩展性，并在安全层面提供全方位保障。同时 IoTDB 还为用户提供多种应用工具，方便用户配置和管理系统；多语言API和外部系统应用集成能力，方便用户在 IoTDB 基础上构建业务应用。
 2. **时序数据标准文件格式（Apache TsFile）**：该文件格式是一种专为时序数据设计的存储格式，可以高效地存储和查询海量时序数据。目前 IoTDB、AINode 等模块的底层存储文件均由 Apache TsFile 进行支撑。通过 TsFile，用户可以在采集、管理、应用&分析阶段统一使用相同的文件格式进行数据管理，极大简化了数据采集到分析的整个流程，提高时序数据管理的效率和便捷度。
 3. **时序模型训推一体化引擎（IoTDB AINode）**：针对智能分析场景，IoTDB 提供 AINode 时序模型训推一体化引擎，它提供了一套完整的时序数据分析工具，底层为模型训练引擎，支持训练任务与数据管理，与包括机器学习、深度学习等。通过这些工具，用户可以对存储在 IoTDB 中的数据进行深入分析，挖掘出其中的价值。