小明：最近我在研究宿舍信息管理系统，感觉传统方式太繁琐了。
小李：是啊，我之前也遇到过学生信息更新不及时的问题。你有没有想过用AI来优化？
小明：AI？怎么用呢？
小李：比如可以利用自然语言处理（NLP）来自动解析学生提交的信息，或者用机器学习预测宿舍分配情况。
小明：听起来不错。那具体怎么实现呢？
小李：我们可以用Python来写一个简单的脚本。比如，使用Pandas来处理数据，用Scikit-learn来做分类预测。
小明：那我可以试试看。比如，先读取一个CSV文件，然后进行数据清洗。
小李：没错，下面是一个简单的示例代码：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载数据
data = pd.read_csv('dormitory.csv')
# 特征和标签
X = data[['student_age', 'gender', 'major']]
y = data['room_number']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
小明：这代码看起来很实用！这样就能根据学生的属性自动分配宿舍了。
小李：对，这只是基础版本，未来还可以加入更多AI功能，比如图像识别来检查宿舍环境。
小明：太棒了，我得赶紧把这个项目推进下去！