嘿，大家好！今天咱们聊聊一个超级实用的东西——学生工作管理系统，以及怎么用人工智能让它更聪明！想象一下，如果你是学校里负责学生事务的小领导，每天处理各种投标文件、安排活动、统计成绩，是不是头都大了？别担心，AI能帮你一把。
先说说背景吧。我们有个学校最近想升级它的学生工作管理系统，主要解决两个问题：一是投标文件的自动分类整理；二是智能推荐适合学生的课外活动。听起来很复杂对吧？但其实有了AI，这些都不是事儿。
首先，我们需要训练一个人工智能模型来识别和分类投标文件。这就好比你教你的小助手认识不同类型的文档。比如，当一份投标书来了，它应该知道这是来自哪个部门的，是关于什么项目的。
代码部分来了：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
# 假设我们已经有了一些标签化的投标数据
documents = ["体育中心招标", "图书馆设备采购", "食堂改造计划"]
labels = [0, 1, 2]
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)
tokenizer.fit_on_texts(documents)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(documents)
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=10)
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(1000, 16, input_length=10),
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(len(set(labels)), activation='softmax')
])
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10)
接下来是第二步，推荐系统。这个就更酷了。我们可以根据学生的历史参与记录，比如他们喜欢的社团、选修课等，推荐最适合他们的活动。
代码如下：
def recommend_activities(student_profile):
recommended_activities = []
for activity in all_activities:
if any(skill in student_profile['skills'] for skill in activity['required_skills']):
recommended_activities.append(activity)
return recommended_activities
所以你看，通过引入人工智能，我们的学生工作管理系统不仅提升了效率，还让每个学生都能找到最适合自己的成长路径。怎么样，是不是觉得AI真的很棒？赶紧试试看吧！
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