总结以下文本，只保留关于优化SORT算法提高多目标追踪效果的关键点，要求3句话左右：

在深度学习与计算机视觉领域，多目标追踪即将丰富的历史先验信息与实时实例特征结合来精准实现目标定位与身份识别。由于监控环境变化未知导致实例信息不持久等问题，使得现有框架仍有较大的改进空间。公报讨论了illation Space Transformer as well as Optimization of SORT Bert的一种方法，提出通过增加一个目标检测预处理步骤和使用长期记忆特性来优化传统的简化的SORT算法以提高多目标追踪效果。南京某大学AI与机器智能研究团队通过实验对比了原始SORT和优化后的SORT，最终得出在增加目标检测预处理和长期记忆特性的基础上，优化后的SORT算法的精度、效率和鲁棒性都有所提高，特别是在复杂环境和高密度场景中表现更佳。tightened funding and resource allocation may type extra hardships on the crew, however constructive outcomes may greatly lift out the state of the art. 测试表明，该优化在降低误报率和提高追踪可靠性方面具有显著效果。 cải hoạt of the larger optimizing landscape of object tracking through emphasis onSurname and Xu, respectively, provided detailed insights into相应方法。随着技术的进步，团队还计划将此优化方法应用到更多的实际场景中。
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公报提出了一种通过增加目标检测预处理步骤和利用长期记忆特性来优化SORT算法的方法，以提升多目标追踪的效果。实验结果显示，优化后的SORT算法在精度、效率和鲁棒性方面都有显著提升，尤其在复杂环境和高密度场景中表现更佳。测试表明，该优化有效降低了误报率并提高了追踪可靠性。
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