ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】为提升高校学生管理工作效率，本研究基于深度学习的技术方法，设计了一款先进的学生管理系统。该系统以智能化数据处理分析为核心，集成了学生信息管理、学业成绩分析、行为模式识别、报告通知等功能模块。通过实践，将本系统与传统基于数据库的学生管理系统进行了性能对比。研究结果表明：基于深度学习的学生管理系统在响应时间、系统吞吐量、错误率、并发用户处理等关键性能指标上表现卓越，明显优于传统系统。可为学生管理决策提供了更为精确、实时的支持。
