小李：你好，小王，我最近听说很多大学都在推进数字化校园建设，你对此了解多少？
小王：当然，数字化校园是指利用信息技术手段，将校园的各种资源和服务进行整合和优化。比如，我们可以通过云计算平台来存储和处理大量的数据。
小李：听起来很不错，那么具体怎么实现呢？
小王：我们可以使用Python编写一些脚本来自动化处理数据。例如，下面是一个简单的Python脚本，用于从数据库中提取学生信息：
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('university.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM students")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
print(row)
conn.close()
小李：这确实很方便，但如何确保这些数据的安全性呢？
小王：这是一个很重要的问题。我们可以使用加密算法来保护数据安全。例如，下面是一个使用AES加密算法的例子：
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import pad, unpad
key = b'16bytekeyforAES'
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC)
plaintext = b'This is a secret message'
ciphertext = cipher.encrypt(pad(plaintext, AES.block_size))
print(ciphertext)
小李：非常有趣！除此之外，还有哪些技术可以用来提升教学体验呢？
小王：人工智能也是其中一个重要的领域。通过机器学习模型，我们可以实现智能推荐系统，帮助学生找到最适合他们的课程。例如，下面是一个基于Python的简单机器学习模型，用于预测学生的兴趣：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设我们有如下数据集
data = [
[1, 0, 1], # 特征向量
[0, 1, 0],
[1, 1, 1]
]
labels = [0, 1, 1] # 标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}")
小李：看来数字化校园真的有很多可能性，感谢你的分享！
小王：不客气，很高兴能和你交流这些想法。