随着信息技术的发展，校园宿舍管理逐渐向智能化方向迈进。本文提出了一种基于人工智能（AI）的校园宿舍管理系统，旨在提高宿舍资源分配效率并简化日常管理工作。
系统架构由前端用户界面、后端服务以及数据库组成。前端采用HTML/CSS/JavaScript构建响应式网页，供学生和管理员操作使用；后端则利用Python语言开发，结合Flask框架处理业务逻辑，并集成TensorFlow库用于AI功能开发。数据库选用MySQL存储基础信息如学生资料、宿舍详情等。
下面展示系统核心模块之一——智能宿舍分配算法的部分Python代码示例：
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
def assign_dorms(student_data):
"""
根据学生偏好及宿舍容量进行最优分配。
:param student_data: 学生需求列表
:return: 分配结果
"""
features = np.array([[s['pref'], s['grade']] for s in student_data])
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
labels = kmeans.fit_predict(features)
assignments = {label: [] for label in set(labels)}
for idx, label in enumerate(labels):
assignments[label].append(student_data[idx]['id'])
return assignments
在该示例中，`assign_dorms`函数接收包含学生偏好的数据集作为输入参数，并通过K-means聚类算法将学生分类至不同宿舍组别。此过程充分体现了AI在决策支持方面的优势。
此外，系统还实现了访客登记、水电费用统计等功能，所有操作均记录日志以便审计追踪。通过引入AI技术，本系统显著提升了宿舍管理的服务质量和运行效率，为高校提供了现代化管理解决方案。
总之，“校园宿舍管理系统”融合了传统管理模式与先进AI技术，不仅满足了当前校园生活的实际需要，也为未来智慧校园建设奠定了坚实基础。