嘿，大家好！今天咱们聊聊一个挺有意思的话题，就是“大学融合门户”和“人工智能应用”。这俩玩意儿现在在公司里用得可多了，特别是那些搞科技的公司，真是离不开它们。

首先说说什么是“大学融合门户”。简单来说，就是一个把学校各个系统整合在一起的平台，比如教务、图书馆、学生信息等等。这样老师和学生不用来回切换系统，省了不少事儿。而公司呢，也经常用类似的系统来管理内部资源，提高工作效率。

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然后是“人工智能应用”，这个就更厉害了。比如一些公司会用AI来做数据分析、客户推荐，甚至自动客服。我之前写过一段Python代码，用来做简单的文本分类，用的是scikit-learn库，还挺实用的。

下面我给大家看一段代码，这是个简单的例子，展示如何用Python进行文本分类：

    from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

    # 加载数据集
    categories = ['alt.atheism', 'soc.religion.christian']
    newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories)
    newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test', categories=categories)

    # 向量化文本
    vectorizer = CountVectorizer()
    X_train = vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data)
    X_test = vectorizer.transform(newsgroups_test.data)

    # 训练模型
    model = MultinomialNB()
    model.fit(X_train, newsgroups_train.target)

    # 预测
    predictions = model.predict(X_test)
    print("预测结果：", predictions)
    

这段代码虽然简单，但能说明问题。公司如果想在自己的系统中加入AI功能，可以参考这样的思路。

总体来说，大学融合门户和人工智能应用，对于公司来说，不只是技术上的升级，更是效率和体验的提升。如果你也在考虑引入这些技术，不妨从一个小项目开始，慢慢摸索，效果会越来越好的。