diff --git a/LICENSE b/LICENSE
new file mode 100644
index 0000000..1c08082
--- /dev/null
+++ b/LICENSE
@@ -0,0 +1,21 @@
+The MIT License (MIT)
+
+Copyright (c) 2026 yyc12345
+
+Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
+of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
+in the Software without restriction, including without limitation the rights
+to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
+copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
+furnished to do so, subject to the following conditions:
+
+The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
+copies or substantial portions of the Software.
+
+THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
+IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
+FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
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+OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
+SOFTWARE.
diff --git a/docs/XThesis.example.xml b/docs/XThesis.example.xml
new file mode 100644
index 0000000..733f7f5
--- /dev/null
+++ b/docs/XThesis.example.xml
@@ -0,0 +1,194 @@
+
+
+
+
+
+
+
+ 本文提出了一种基于深度学习的图像识别方法。实验结果表明,该方法在
+ ImageNet
+ 数据集上达到了
+ 92.3\%
+ 的准确率。
+
+
+ 关键词:
+ 深度学习;图像识别;卷积神经网络
+
+
+
+
+
+
+
+
+ 随着深度学习技术的快速发展
+ he2016, krizhevsky2012
+ ,图像识别领域取得了突破性进展。然而,现有方法在计算效率方面仍存在诸多挑战
+ tan2019
+ 。
+
+
+ 本文的主要贡献如下:
+ sec:method,fig:arch
+ 。
+
+
+
+
+ 卷积神经网络(CNN)自
+ lecun1998
+ 提出以来,已成为计算机视觉领域的基础架构。
+
+
+
+
+
+ 本文其余部分组织如下:第
+ sec:method
+ 节介绍所提出的方法,第
+ sec:experiment
+ 节展示实验结果,最后在第
+ sec:conclusion
+ 节进行总结。
+
+
+
+
+
+
+ 近年来,多种网络架构被提出。
+ simonyan2014, szegedy2015, he2016
+ 等代表性工作极大地推动了该领域的发展。
+
+
+
+
+
+ 本节详细描述所提出的方法架构,如
+ fig:arch
+ 所示。整体流程如公式
+ eq:loss
+ 所定义。
+
+
+ figures/architecture.png
+
+
+
+ 本文采用交叉熵损失函数,其定义如下:
+
+
+ \mathcal{L} = -\sum_{i=1}^{N} y_i \log(\hat{y}_i)
+
+
+ 其中
+ N
+ 表示类别数量,
+ y_i
+ 为真实标签,
+ \hat{y}_i
+ 为预测概率。
+
+
+
+
+
+ 模型使用
+ Adam
+ 优化器进行训练,初始学习率设为
+ 10^{-3}
+ 。
+
+
+
+
+
+
+ 本节在三个标准数据集上评估所提出方法的性能。实验结果汇总于
+ tbl:result
+ 。
+
+
+
+
+ 实验采用以下数据集:
+ CIFAR-10
+ 、
+ CIFAR-100
+ 和
+ ImageNet
+ 。
+
+
+
+
+
+ 不同方法的对比结果如下表所示:
+
+
+