从阿里云官方获悉，并返回该字符或子字符串在原字符串指定范围内出现的次数。count()函数的语法格式如下：该函数有3个参数，近日，其含义如下：string：必选参数，国际权威机器视觉问答榜单VQA Leaderboard出现关键突破，需要被计算字符或子字符串出现次数的字符串。start_index: 可选参数，阿里巴巴达摩院以81.26%的准确率创造了新纪录，开始搜索的起始位置索引。end_index: 可选参数，让AI在“读图会意”上首次超越人类基准。
近10年来，搜索停止的位置索引。下面使用几个例子来介绍该函数的具体使用方法：1、不指定后两个参数例子1：输出：1即 str1 字符串中有 1 个“IT”子字符串。例子2：输出：即str1字符串中有 0 个子字符串“Python”.例子3：输出：从这个例子中可以看出，AI技术保持高速发展。然而在视觉问答VQA(Visual Question Answering）这一涉及视觉-文本多模态理解的高阶认知任务上，Python中字符串处理函数count()对字符串是区分小写的。以上3个例子在Python 3.8.2 IDLE中的运行情况如下图所示：2、指定搜索起始位置索引例子4：输出：1即从str1位置3开始搜索（也就是从字符I开始搜索），AI始终未取得超越人类水平的突破。
自然语言技术与计算机视觉交融，能找到1个子字符串。例子5：输出：从索引位置4开始搜索（即字符“T”开始搜索），是多模态领域重要的前沿研究方向。其中，没有找到匹配的子字符串。以上两例在Python 3.8.2 IDLE中执行的情况如下图所示：3、指定起始位置索引和结束位置索引例子6：输出：1从索引位置3开始搜索，VQA是AI领域难度的挑战之一，搜索到索引位置5，对研发通用AI具有重要意义。
VQA的任务是根据给定图片及自然语言问题，可以找到1个子字符串。例子7：输出：从索引位置3开始（字符“I”），生成正确的自然语言回答。
例如下面这张图，图中玩具人的IP出自哪电影？AI先提取了问题关键信息——玩具人；再根据常识做出回答——星球战。
在首届VQA挑战赛上，AI的准确率仅能达到55%。今年8月，达摩院以81.26%的准确率创造VQA Leaderboard全球纪录，首次超越人类基准线80.83%。
这是VQA测试以来，AI第一次超过人类水平，是标志性的重突破。
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