学工管理系统
张老师: 最近我们学校的学工系统似乎有些跟不上节奏了，学生信息更新慢，反馈也不够及时。
李同学: 是啊，我每次申请奖学金都要填好多重复的信息，能不能简化一下流程呢？
王工程师: 其实这可以通过引入大模型来解决。我们可以用深度学习模型对现有的数据进行分析，预测并自动填充一些常用字段。
张老师: 那听起来不错，具体怎么操作呢？
王工程师: 首先，我们需要准备一个包含历史数据的数据库，比如学生的成绩、出勤率等信息。然后，使用Python中的Pandas库来清洗和预处理这些数据。
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('student_data.csv')
# 清洗数据
data.dropna(inplace=True)
data['grade'] = data['grade'].apply(lambda x: x.strip())
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李同学: 接下来呢？
王工程师: 然后我们会选择一个合适的大模型框架，例如TensorFlow或PyTorch，构建一个预测模型。这个模型可以学习到不同因素之间的关系，并据此做出预测。
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=10, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
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张老师: 这样就能提高效率了吗？
王工程师: 是的，当新的学生信息输入时，模型能够快速准确地完成大部分填写工作，只需人工确认少量关键信息即可。
李同学: 真棒！希望不久后能看到这样的改进。
王工程师: 我们会尽快实施这项技术，让学工系统变得更加智能便捷。
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