随着人工智能技术的快速发展，其在各个领域的应用日益广泛。宿舍管理系统作为高校后勤管理的重要组成部分，亟需引入智能化手段以提高管理效率。本文提出了一种基于AI技术的宿舍管理系统设计方案，旨在通过机器学习算法优化学生住宿分配，并利用图像识别技术提升门禁安全。
在系统架构方面，采用前后端分离模式，前端使用Vue.js构建用户界面，后端基于Python Flask框架进行数据处理与逻辑控制。同时，引入TensorFlow框架训练一个简单的分类模型，用于识别学生入住状态并自动调整宿舍分配策略。以下为部分核心代码示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
Dense(32, activation='relu'),
Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 假设X_train和y_train为训练数据
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
此外，系统还集成了人脸识别模块，用于验证学生身份，确保宿舍门禁的安全性。通过AI技术的应用，宿舍管理系统的自动化水平和安全性得到了显著提升，为高校后勤管理提供了新的解决方案。