1月15日，郝宝君（右一）与餐车售货员查看食品生保质期。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

1月15日，郝宝君（左一）在餐车后厨与餐车厨师长检查排风扇。 今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

 1月15日，郝宝君（右一）在列车上拍摄班组工作照片。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

1月15日，郝宝君（右一）在餐车后厨与厨师交流。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

1月15日，郝宝君（右一）在车厢内给同事拍照。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

1月15日，郝宝君用相机记录班组交接班。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

1月15日，（左一）郝宝君拍摄乘务员给小朋友讲解安全要点。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

1月15日，郝宝君（左一）在车厢内记录列车长与小朋友互动。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

1月15日，郝宝君（右一）在车厢内拍摄列车长布置车厢。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

1月15日，郝宝君（右一）与同事在春运期间张贴新年饰品。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

1月15日，郝宝君在家中翻阅胶片。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

 1月15日，郝宝君与妻子一同回忆过去拍摄的老照片。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

1月15日，郝宝君在家中翻阅过去拍摄的老照片。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

1月15日，郝宝君在家中保养拍摄设备。今年春运，是中国铁路青藏集团有限公司西宁客运段郝宝君客运生涯中的最后一个春运。今年60岁的郝宝君，在40多年的职业生涯中，拍下了30万张照片记录青藏铁路发展历程，也为自己的职业生涯画上了圆满的句号。中新社记者 薛蒂 摄

　　今年3月，特斯拉基于端到端的FSD V12逐步开始向北美用户大规模推送。“特斯拉在过去一个多月时间内已经在美国进行了FSD的大量测试，从反馈效果来看，特斯拉的自动驾驶已经接近于落地的节点了。”北方工业大学汽车产业创新研究中心主任纪雪洪在接受记者采访时表示，此时特斯拉将其FSD带入中国，将加速国内自动驾驶技术的提升。

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　　根据相关规定，数据资产的价值评估可以采用成本法、收益法和市场法，实践中更多采用成本法。数据资产的收益存在相当大的不确定性，其公允资产价值还有待更多实践检验和调整，资产价值存在被高估或低估的风险。