基于人工智能的研究生综合管理系统设计与实现
小明: 嘿，小李，最近我们学校正在开发新的研究生综合管理系统，听说要结合人工智能技术来提升效率，你觉得可行吗？
小李: 当然可以！人工智能在数据处理、智能推荐等方面有着显著优势。我们可以从学生信息管理开始入手。
小明: 那么首先需要搭建一个基础框架吧？比如数据库的设计。
小李: 没错，我们可以使用SQLite作为数据库，它轻量化且易于维护。创建一个包含学生基本信息表的SQL语句如下：
CREATE TABLE students (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
name TEXT NOT NULL,
major TEXT NOT NULL,
GPA REAL DEFAULT 0.0
);
小明: 接下来就是如何让这个系统智能化了。你有没有什么好的想法？
小李: 我们可以引入Python中的机器学习库Scikit-learn，用于分析学生的GPA趋势，预测未来表现。
小明: 听起来很酷！那具体怎么操作呢？
小李: 首先导入必要的库并加载数据集：
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
data = pd.read_csv('student_data.csv')
X = data[['semester_1', 'semester_2']]
y = data['GPA']
然后训练模型：
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
最后就可以用来预测新学期的成绩了。
小明: 太棒了！这样不仅提高了工作效率，还能更好地服务于师生。
小李: 是的，而且随着更多功能的加入，如论文提交提醒、课程安排优化等，整个系统的实用性会更强。
小明: 看来我得赶紧学习一下这些新技术了！谢谢你的指导。
小李: 不客气，一起进步吧！
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