ultralytics 8.0.212 add Windows UTF-8 support (#6407)

Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
Co-authored-by: Abirami Vina <abirami.vina@gmail.com>

README.zh-CN.md

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-## 文档
+## <div align="center">文档</div>
 
 请参阅下面的快速安装和使用示例，以及 [YOLOv8 文档](https://docs.ultralytics.com) 上有关训练、验证、预测和部署的完整文档。
 
@@ -98,7 +98,7 @@ success = model.export(format="onnx")  # 将模型导出为 ONNX 格式
 
 </details>
 
-## 模型
+## <div align="center">模型</div>
 
 在[COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco)数据集上预训练的YOLOv8 [检测](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect)，[分割](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment)和[姿态](https://docs.ultralytics.com/tasks/pose)模型可以在这里找到，以及在[ImageNet](https://docs.ultralytics.com/datasets/classify/imagenet)数据集上预训练的YOLOv8 [分类](https://docs.ultralytics.com/tasks/classify)模型。所有的检测，分割和姿态模型都支持[追踪](https://docs.ultralytics.com/modes/track)模式。
 
@@ -202,7 +202,7 @@ success = model.export(format="onnx")  # 将模型导出为 ONNX 格式
 
 </details>
 
-## 集成
+## <div align="center">集成</div>
 
 我们与领先的AI平台的关键整合扩展了Ultralytics产品的功能，增强了数据集标签化、训练、可视化和模型管理等任务。探索Ultralytics如何与[Roboflow](https://roboflow.com/?ref=ultralytics)、ClearML、[Comet](https://bit.ly/yolov8-readme-comet)、Neural Magic以及[OpenVINO](https://docs.ultralytics.com/integrations/openvino)合作，优化您的AI工作流程。
 
@@ -230,14 +230,14 @@ success = model.export(format="onnx")  # 将模型导出为 ONNX 格式
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 | 使用 [Roboflow](https://roboflow.com/?ref=ultralytics) 将您的自定义数据集直接标记并导出至 YOLOv8 进行训练 | 使用 [ClearML](https://cutt.ly/yolov5-readme-clearml)（开源！）自动跟踪、可视化，甚至远程训练 YOLOv8 | 免费且永久，[Comet](https://bit.ly/yolov8-readme-comet) 让您保存 YOLOv8 模型、恢复训练，并以交互式方式查看和调试预测 | 使用 [Neural Magic DeepSparse](https://bit.ly/yolov5-neuralmagic) 使 YOLOv8 推理速度提高多达 6 倍 |
 
-## Ultralytics HUB
+## <div align="center">Ultralytics HUB</div>
 
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-## 贡献
+## <div align="center">贡献</div>
 
 我们喜欢您的参与！没有社区的帮助，YOLOv5 和 YOLOv8 将无法实现。请参阅我们的[贡献指南](https://docs.ultralytics.com/help/contributing)以开始使用，并填写我们的[调查问卷](https://ultralytics.com/survey?utm_source=github&utm_medium=social&utm_campaign=Survey)向我们提供您的使用体验反馈。感谢所有贡献者的支持！🙏
 
@@ -246,14 +246,14 @@ success = model.export(format="onnx")  # 将模型导出为 ONNX 格式
 <a href="https://github.com/ultralytics/yolov5/graphs/contributors">
 <img width="100%" src="https://github.com/ultralytics/assets/raw/main/im/image-contributors.png"></a>
 
-## 许可证
+## <div align="center">许可证</div>
 
 Ultralytics 提供两种许可证选项以适应各种使用场景：
 
 - **AGPL-3.0 许可证**：这个[OSI 批准](https://opensource.org/licenses/)的开源许可证非常适合学生和爱好者，可以推动开放的协作和知识分享。请查看[LICENSE](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/LICENSE) 文件以了解更多细节。
 - **企业许可证**：专为商业用途设计，该许可证允许将 Ultralytics 的软件和 AI 模型无缝集成到商业产品和服务中，从而绕过 AGPL-3.0 的开源要求。如果您的场景涉及将我们的解决方案嵌入到商业产品中，请通过 [Ultralytics Licensing](https://ultralytics.com/license)与我们联系。
 
-## 联系方式
+## <div align="center">联系方式</div>
 
 对于 Ultralytics 的错误报告和功能请求，请访问 [GitHub Issues](https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues)，并加入我们的 [Discord](https://ultralytics.com/discord) 社区进行问题和讨论！