基于‘研究生综合管理系统’与‘AI助手’的技术融合实践

随着高校信息化建设的推进，“研究生综合管理系统”成为提升管理效率的重要工具。为了进一步增强系统的智能化水平，引入“AI助手”显得尤为重要。本文将探讨两者结合的具体实现方法，并提供相关代码示例。

### 系统架构设计

本系统采用Python Flask框架构建后端服务，前端使用HTML/CSS/JavaScript实现交互界面。数据库选用MySQL存储研究生信息及相关数据。AI助手模块基于TensorFlow框架开发，用于处理自然语言查询和智能推荐。

### 数据库设计

下面是研究生表的基本SQL建模：

    CREATE TABLE student (
      id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
      name VARCHAR(50) NOT NULL,
      major VARCHAR(100),
      advisor VARCHAR(50),
      email VARCHAR(100)
    );
    

### 后端API实现

使用Flask搭建RESTful API接口：

    from flask import Flask, request, jsonify
    app = Flask(__name__)

    @app.route('/students', methods=['GET'])
    def get_students():
        # 假设已连接数据库
        cursor.execute("SELECT * FROM student")
        students = cursor.fetchall()
        return jsonify(students)

    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    

### AI助手功能实现

AI助手负责解析用户输入并返回相关信息：

    import tensorflow as tf

    model = tf.keras.models.load_model('ai_model.h5')
    tokenizer = ...

    def process_query(query):
        tokens = tokenizer([query])
        predictions = model.predict(tokens)
        return predictions.argmax()

    query = "查询所有计算机科学专业的学生"
    result = process_query(query)
    print(result)
    

### 结论

通过上述设计与实现，“研究生综合管理系统”与“AI助手”的结合显著提升了用户体验和管理效率。未来可进一步扩展AI功能至更多领域，如学术资源推荐等。

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