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高校网上办事大厅与人工智能应用的融合实践
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张老师：小李，我们学校的网上办事大厅最近访问量暴增，但很多流程还是得人工审核，效率不高。
李同学：是啊，我觉得可以引入人工智能来优化这些流程。比如，使用AI自动识别和分类申请材料。
张老师：这个主意不错！不过具体怎么操作呢？你有想法吗？
李同学：我们可以先搭建一个基于Flask的Web框架，作为高校网上办事大厅的基础平台。
张老师：好，那接下来怎么做？
李同学：首先，我们需要一个后端服务来处理用户的提交数据。这里可以用Python的Flask框架快速构建。
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/submit', methods=['POST'])
def submit():
data = request.get_json()
# 假设这是用户提交的数据
print("Received data:", data)
return jsonify({"status": "success", "message": "Data received"}), 200
张老师：这看起来很简洁。然后呢？
李同学：接下来是引入AI模型，比如使用深度学习模型来自动识别和分类材料。我们可以用TensorFlow或PyTorch。
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('path_to_model')
def process_document(doc):
prediction = model.predict(doc)
return prediction
张老师：这样就能自动处理文档了。不过，前端界面也需要优化，让用户更方便地上传文件。
李同学：对，前端可以使用React来开发响应式UI，配合Flask后端。
张老师：听起来很有前景！你觉得这样的系统能多快上线？
李同学：如果一切顺利，大概两周内可以初步完成。当然，还需要进行充分测试。
张老师：好的，那就开始吧！
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