小明：嘿，小李，你最近在研究什么？
小李：我正在研究如何将人工智能应用到数字校园中。
小明：听起来很有趣，你能举个例子吗？
小李：比如，我们可以通过机器学习算法来预测学生的成绩。
小明：哦，那怎么实现呢？
小李：我们可以用Python的scikit-learn库来做这个。下面是一个简单的代码示例：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 假设的数据：学生的学习时间（小时）和成绩（分数）
X = np.array([[2], [4], [6], [8], [10]])
y = np.array([50, 60, 70, 80, 90])
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 预测学习时间为5小时的学生的成绩
prediction = model.predict([[5]])
print("预测成绩:", prediction[0])
小明：哇，这样就能预测成绩了！这在数字校园里应该很有用吧？
小李：是的，这样的技术可以帮助教师更好地了解学生的学习情况，从而进行个性化辅导。
小明：那你有没有考虑过其他应用场景？比如智能考勤系统？
小李：当然有，我们可以用OpenCV和深度学习模型来识别学生面部，实现自动考勤。
小明：看来人工智能真的能大大提升数字校园的效率和智能化水平啊！
小李：没错，未来还有很多可能性等着我们去探索。