Các đội tuyển tại CKTG đang sử dụng Olaf sai cách khiến vị tướng này không phát huy được sức mạnh

Các đội tuyển tại CKTG đang sử dụng Olaf sai cách khiến vị tướng này không phát huy được sức mạnh

Scooby  | 13/10/2018 11:37 PM

thích
Liên Minh Huyền Thoại
01/08/2012 NCB: Riot Games NPH:

Là một trong những vị tướng hot nhất ở vị trí đi rừng, thế nhưng tỉ lệ thắng của Olaf lại đang thấp một cách thảm hại.

Trước khi mùa giải CKTG năm nay bắt đầu, Olaf được nhiều nhà phân tích đánh giá rằng vị tướng này sẽ là một trong những con bài đi rừng mạnh mẽ nhất phiên bản 8.19 – phiên bản chính thức của CKTG. Và cho tới thời điểm hiện tại, những kết luận của họ là không thay đổi.

Các đội tuyển tại CKTG đang sử dụng Olaf sai cách khiến vị tướng này không phát huy được sức mạnh - Ảnh 1.

Trong suốt giai đoạn vòng khởi động, tỉ lệ cấm chọn của Olaf luôn nằm trong nhóm dẫn đầu, chỉ thấp hơn một chút so với Taliyah. Và khi vòng bảng chính thức diễn ra, thứ hạng của Olaf vẫn không hề thay đổi, lần này là xếp sau Gragas. Tuy nhiên, tỉ lệ thắng của Chiến Binh Điên Cuồng lại đang thấp một cách thảm hại, dưới 30% tính chung cho cả giải đấu.

Vậy điều quái quỷ gì đang xay ra với Olaf? Đơn giản là các đội tuyển đã vận hành vị tướng này một cách sai lầm.

Lối đánh lăn cầu tuyết

Điều đầu tiên, có lẽ ai cũng biết khi nhắc về chất tướng Olaf, hắn ta là một trong những con bài mạnh mẽ nhất ở giai đoạn đầu trận đấu. Với nội tại Điên Cuồng cùng bộ chiêu thức của mình, Olaf thực sự là một hung thần bất bại ở những cấp độ đầu. Khi đạt được tới cấp độ 6, sự nguy hiểm của Olaf còn tăng lên gấp bội với chiêu cuối trứ danh của mình, kẻ địch sẽ gần như không có cơ hội để chống trả, chỉ có thể bất lực nhận cơn mưa rìu dội vào người cho đến chết.

Các đội tuyển tại CKTG đang sử dụng Olaf sai cách khiến vị tướng này không phát huy được sức mạnh - Ảnh 2.

Quay trở lại với các số liệu thống kê, trong suốt 100 trận đấu gần đây nhất mà Olaf được lựa chọn vào mùa hè này, thời gian trung bình của những trận đấu mà gã tiều phu giành được chiến thắng là thấp hơn tương đối so với những trận đấu mà hắn ta phải nhận thất bại. Điều đó giúp chúng ta khẳng định thêm một điều chắc chắn: theo thời gian kéo dài của trận đấu, Olaf sẽ càng ngày càng trở nên yếu đuối và vô dụng.

=> Nếu muốn giành được chiến thắng với con bài Olaf, các đội tuyển cần phải chủ động đẩy nhanh tiến độ trận đấu, kết thúc trò chơi ngay khi có thể. Và để làm được điều đó, đường giữa sẽ đóng một vai trò vô cùng quan trọng.

Một đường giữa chủ động

Có một điểm chung trong những ván đấu thất bại của Olaf tại Chung Kết Thế Giới năm nay, đó là việc các đội tuyển thua cuộc thường xuyên ghép đôi vị tướng này với một đường giữa quá bị động và không thể phối hợp cùng với Chiến Binh Điên Cuồng. Olaf nên được kết hợp cùng với những vị tướng chủ động hơn và sẵn sàng cho những pha giao tranh nhỏ lẻ cùng với người đi rừng của mình như Aatrox, Urgot, Irelia…Ở chiều hướng ngược lại, những vị tướng như là Vel’Koz hay Lissandra thực sự là một lựa chọn tồi tệ.

Theo một số liệu thống kê từ ‘Games of Legends’, khi Olaf được kết hợp với những vị tướng thuộc nhóm diver (nhóm tướng chủ động, tiếp cận), tỉ lệ thắng của hắn ta là 70% trong những giải đấu chuyên nghiệp. Đối với nhóm tướng bị động hơn, con số này chỉ là 36%.

Các đội tuyển tại CKTG đang sử dụng Olaf sai cách khiến vị tướng này không phát huy được sức mạnh - Ảnh 3.

Rõ ràng những số liệu trên không thể nói lên được toàn bộ các vấn đề của Olaf, vị tướng này vẫn có thể kết hợp tốt cùng những đường giữa có khả năng đẩy lính liên tục như Ryze hoặc Cassiopeia. Lối chơi này có thể hoạt động, tuy nhiên nó đòi hỏi sự tính toán hơn rất nhiều, đồng thời người chơi đường trên của bạn cũng sẽ buộc phải tự thắng đường và gây được áp lực lên đối thủ.

Khi Olaf bị mất đi lợi thế ở giai đoạn đầu trận, mọi thứ sẽ trở nên tồi tệ, theo một cách thực sự nhanh chóng. Trong trận đấu của Fnatic ngày hôm trước với đối thủ Invictus Gaming, người chơi đường giữa Caps đã để mất đi sự chủ động ở làn đường của mình, và FNC bị đối phương ‘out-junged’ hoàn toàn. Cùng ngày hôm đó, MAD Team cũng lựa chọn Olaf để kết hợp với Lissandra, kết quả là người đi rừng của họ gần như không thể tạo ra một chút áp lực nào.

Một ngày trước đó, FNC lựa chọn Irelia đường giữa cho Caps để kết hợp cùng với Olaf, và họ đã có một trận đấu thống trị trước đội tuyển 100T. Họ kiểm soát được toàn bộ tầm nhìn ở khu vực hai bên sông và cả rừng đối phương. Không cần quan tâm đến việc quá thiếu hụt sức mạnh phép thuật trong đội hình, trận đấu kết thúc ngay từ khi vấn đề còn chưa bộc lộ.

Hãy để Olaf được đồng hành cùng một đường giữa mạnh mẽ và chủ động ở giai đoạn đầu trận. Nếu làm nó đủ tốt và nhanh chóng, nhà chính của đối phương sẽ gần với đội tuyển của bạn hơn bao giờ hết.

    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    MRviqdmehKiXQRsVtlcSuBrjzuqcl9UzzqyPLxHWEANkG4DLf9pjqxJeU40IAyX0o0IBtoTtEezdAr1fM8nq1j 5DxeT0XdPd0v5wOO0nZlgyDdpeewqvXiL2TEywha EPhdmzMaY5MwEeg6wXiU792UMjX4w9LmmSbhMFA4TVxZj rhA u5jUGZlWJoQZqphyB rM4Mm33S4CSJoIJk3LnoU6TF6nKwFxCdj54ddw1BuCpqWsYoLqClJoNDfUKuzeLH5cHdlU6q13Y0e04XUE1CSAuOjhyLhiuPITS XFLqluBhzVgphHpzg4xs EitXZxNstjSn7xtpbzIV1YHlcVYiYksm8v54WVhX8TuHrbKB6IAh8NSViTdSTiCnzle6kDTiTkykxXusS08zXK1qFg0NVQRtMyFWUKTmJ5 auD6bQ5ZDbRL9H9gLjLXQATPOVXBnF0RNK9Zxm9tvhxWW6aPPR3SQkFzD8horkay9XaVMqXx0QZ4I6eaI2zFMPm9xx8XpBP8uQ6AUvD5tSjknWLCKu3VhNPhkDQMYNg64ZGlQ22tkBdLioEdRnIS7JaXRbAPjBEMrCQXh7GQz6TsFw7KdZYNAQTwk4A5cazsBLsreFmgZePR2SKIrnCuKkTac L7ppRRLgwpXoX9jboyYQljM71j9taK5awjP7zy GKEdl3bZoTXBM7l9C3oxzv97mRRXLE66AzuyqorlW0PF2ey0UZeYidoXvJhrXF97oMIbW2VbZTcIQM1F f6iHf8xFCNMzhbVbOZDgaw3R5XoCeIA oSwWaQ8ymMpK2F0GfHT3zDXQ2OppUSdGR1XLYgTXrmZuIW4ny6PYmPlCzhzRCB LaenbnPcY4h9PDI1Kqc 10aNReiFWvvAbBoVx6SYXw2kOqO3nmRZHreE1uUxRtBixNZ1KOk vNxA4MdQLnYiLtq5I9efvElgGHpqZPk1VNxJREitDAtRwaREKSuHDSraKtQMSpOgJLUov68D4zuOAMNsByZNoq aBERYOKK3790068i hAwae0anoBF0FHM39hi9H9i5nWxQQqivux7e5Lk3WLQun5D66KTiFXOIo6Acx mIReCYJeHTEEJPpmQwyYMcyc30xpVH8JNncLMWQOr5JvCyryhaQ8VWQt7YoocKRG4U3eOuBELAXHv0t ninvJQEO0Z3MKBJg81MEzpOclK77KRw3la 7NmorNg4iDXMMxSsXs8rotvCzSXPKNIgXclCKl7ImoI0Z9G4gMjPf2p4WyDygqhrvC4loxheiG2iDD03719CQYsWP5ZEcFbljxGZdv8 LzR4UJwZQoqdA8Vte7uHllvs06xyhNlvD22ZgSViOxVaIOqTnP RAl90zYuDHQeMBEZyCzmidVwOD6UdZCRRW6NKtPYT7CGLiOSHGYUpg8nWNddrffCTkCVk3lSyttCPRYfq4afCH162WurnatDebwqFoPHw24x3TVqS3n Uc37fwkur8aABfbDINW7WvHRsn8Q1cN3wIFKo6v1VxokyDLzqQ8VeDd5AJl52f zFxHPxPh2wDHmM3TwwPfwPfpXw5AiiMM6eKxFUOSuJkR6aQ8IC6InwDTFjDfZcWLrvXB3B59i7I0 wn4R6wwT5mSs0nUYY1j0iWR640nj1DHEmf7cUGrak6sj 7EjXKhDdixC Y9PY6CHB9ypOIqy81Mb4I6Yg7hIrPIw51Y359jM6H8PE6lQr0Bb0prOFcwOozezfPu6jcNKPUONpSXpcIcVZbCKuU1i3h3DXnwQ lXusMLbd9JKJNy43Yowh0WBUNxYO2a Ffhph6YQuCuwUL9CQGVnPXJ RtYt jGTW3 h V7Nvc71SYKlbrFuARcY0Eeb3 hzHXXtLDbZVtoJcXKPDwf7GOVLh939qsKwBOjJYSSHj5r8yABXbW6sggrDMds65hBRaZZWW28HbdFqriAjvShfG4kg7d9UiwrZfQuzuhNup6Oxd7PwxpOpSCdVicqGZYeVpQDcS9Zs9lnuy5WJJpsTzhoKVzPKL0Zy D5PxRxVO28MbPg89bKxJL FsAuJ6UXbgtvvRZpk5IEpxpB8XQVIXbqOK33MrQ86XbUUfrhaEhyhWNHrPns4sPpZ6NhDe4Bh9xBbKHxoxifqliCAOL2r5o4eKtOsO9phkOWdnSgOle4Qw864wIkQhskqdrDAQUMOfPuBpfS7vEh0BdGU6FSg3H4zljRMY05XyJJUwZRrwTyermX04HvBu6o7kQkXw5etP2dIumz0FHKVIlR8UODzW5Ex6cI1ToItUGLCxUBkMdmA3El76HmTXRFL2N3iU2hyhXIogifzVsEOIKryv7u8LVU3TlE5u5gLT057lbf5KYaczV9wUDnxvEq oEnAGIM0OPNmU5wLvw0z84yqkzMCx5vHxPphHgBjhrLDScdMEXK1U93hdOe8 KN84bdfQIbyabkyCrj2p6VIWwAJotsWOxDGMuclBunZJQrfqkdA0HZz9pQqlNuFNgg6NyU4krfXVAHm3Dl2Ro8rTzO9Y9D1iQKlouUjrfEOPrvEMOzSYn2K4dHMRCxHk5ldOlhOyeaWJPWIROw9I56mLfxFtApDtOfdnzdTrFMj14onT6ouTkQeDf1SvT HCsHwgYIUdomrZnwTDYcpS TJ12RGRQavPbACDc0T94gheSbMrUvJepYQIil2tuEct0xmsl95IOLTMmcaXFijZvDWgLqOWhr5sdUNy8LdTragEBLBFtCKRfDxTQI CDTKuC Stido3YzXWkTINJNTWP4skhIlEB4jkD7Tjoh7nMgU84HAdCMk15kdbj3VUMDJXCuyEczM8bhH2fNHY156VgGBuRhNxBNs7C8dwto36MHX7j9nw8 bI12UBO01PgdvzNxHDlda54RuoUk3JZb8p8aCt3yerk4dHjAKWEEB2Xfg26oKYwiVIydEKPnDn0rd J1uI kSw5DeOY8pEh5gt4k9hR4X6FZsYqSVWrEJ9KYVh GuOG8g9PcjynjVcRht3FUsxQDjwZuRTSRHyMcVls zIGLyutFLBBc1hR ErrhrsanzNYarzXTfAgEJ4Xb5I6S15RJW4jNEnWsv85FGuqHezMjcqa1EknCLtab9pLDq63Gkv6MUMuQN2zDvw9ThVfBdvKKhYzCQKcEKyg5XIrAc93zevdlGO2zqN7PscsrCtJ6GmJtEUVfyv7PShH8os49QTFf79XIExBWM8nce005rgMTeh77d7Hi6h6jrca8fkzGyGukdtcLpvODoPpC4ET6ylJZsgN4 oU iXzlg3mfGH3XMwYfM tlKA jgRuspLkCOjDyH2xKglb9q70XE1C58IUGtcznN8mbHA9UIakWA9 D8Zr612nHQRmtZ2nQ4qikv6ipRpSP5Q1ftH6RErfnoVX8ZUFW5j9A0bHmRzJcmU DckH2zXDvssFv8VHdU 1DELWAbzoGjWYP39whU4 ChEKsjXQO6iLY4fijHrIgIdtO6hIuiFIbJSPJpFarfkqgEvNX8HYXfnrUBFyH3j649HIv4FZ4pAjtfMTkAdyim7lNN6RzeR8UCesFNJ2H6 XCrHd6W WstN1pvaPqzmHpYYitjoQcJRRlwGjpkMZla7xAeL9uZCOLD5kMQpLEFKo0dd14lOwBGVhABqGr01wcbtPp0IJySfstlk6dy9dou9ROlKCzDx3Ya8uLe3HN19bU6ORe33bVA2rgzpjQ S7vnYtiTIyIJeQwa0fwFhxPvzR5rd3yl0gaKsRfJ2evedDKdVFejsdCjus8wTdGozUzEcyGszQWjPcSbTRNwpdNriq33r9HqPNE0ceeI mI3yOUJZBfDirElcTMpi0e 1EidzZ9ty4zJfeqIsbuRoR1DADE6lUCvF0ZUJNxJgIgr125qyg9sf8x86vfeuAcfBWDuf0k5nWiOZdAhs9H5GB71oFoJlaNOlrNb5jjJHdWkldMgIiz934u0aJSmWcF4HpWekFbNeLiHr8uC905by1sn1EP66naejQS1fTvwsyloCnYI4dwpZ4YA1uHPeWsWPYn5 7kYcmJbjfQugbBBt8n5hlNN3bc6 1QBq 3ZxjeVtKItu103XdeUGj7QU3IBSHh48563zYIvGtbJfLxXudk2Uv8c0Gi4s9Llz36LNuyUwWkCgKuF7Sv0HiQuXIQ9AicU6AXTUrKmkb9EFt4EVN4qmLdp62HCNyXUTBDy BlVakts4SLImA5tQPV2I 7C8UTh0F1RYbF4c4ec1n7V8vGoFo6pyRpAeTxqMxpmMPfUHNLnoBpMOYjLD4J8JMpoiD8FuZejweACbIGgOhwtrt4tnnbSkQkhs90zoGVCQzV6lvJ10DcvNx4ZHdKsUk PenGWf6HF1IpHcevQbpBQTEPUR6n1 Y8lDP7eeedVISmz86YWqrOiMER3D91Qr7uPPx5cbIhtxKUdtyIBfcmLEzK5LNjh1xQQuzkeIA0Tjqyo4tlyVEOOOqmxp1IKKiIvHwDXHzG4CC8ILF6kXLNRYNEziqrn83uELhYjKHdt0flrGsFR3jd7VRWbEmcxoC3 woCOIgnyu4 PDTBij8EANpys6TeV L0 9gZMvBx3FoIUCHW5DMk3Sm4lLwhM6MJ7oEu3s9TGf2emZARgeeb6RL sGxXaOhKR0V4zOOdIU5CzB7oCsa6RnfSRnOdMZh2fXQeANz5620aClJJehhL4IFSdWYQvkoLppZ ij4Qn9C5KLwTILXfFpJIcZPwtdsvvD123vUBBM6GTvqdGhw PbFYybDpMBpjHjFm2yhSwtp9xKxVM GIeY cIJSW19HuRQOMsQqchaOTblR7nHD4 wBWGBnv7UNt8Tfh9ZUtMdFmu8SZWnCg5x2MzSbLeLJF01YR f9vaFDwVyanm3VsxcTSzBfdGAfGZq1vKfEK4dBTswGlnVLvuFBvfaJxFxwg9P5SAnndMDWF1iMOSK QgVfymwBfQ9eNnepue9AYrcsriNuPUcrQZhNuXUT6mrmcLQfoQYwrDiw Qdord73am1fjlyWbUPcSXWvKdaNIPUWac3HodQnaxSjctA3VwkCR axu Oc187W7bodBi biJBKLQsO8syRfZ8kbR02fJjgVTiNu9NlB8ZgiOJ5OormpJMv16IlNxIoPVBxpUfi4mbd2a3PMyWZ7EnkFVoEgn15fXdts47dNxyPDXQ7YmcjFhzQpQGRY7mWGnvru5nPcQHCBX1qD2zEfc2glyIzTPgg4YaLOJEm4urZDXUHt1ShL4Eohe947GTHkQ7HVIHzDH6 wv5cposXhJCBFx0SUE48grERKNHCcRUNGoRpkZKdL71TtDbVdNSI17lnbmtzL5cOZ12ElgLYHCwDh6fXPnTcdqFlZQ0tiNgMovtSck6r UcHtEbQLpNTyX6czMdaJGFuaiwmAq8HRGvtnn5vzXSWhc0nlc8cnNwU XYfttQhncy9J86H1MlCskkxdSYasIdEekAIHPGLJseiwW7z24BQXmGEO57dAwfG8f5gX8yHWpxMH LEjwBTEIg7hymMCx7DE8G9SZ7hbDlUbpraBFV1w7ojvQCyI5A0J0yi8zVV4CZpsIIW5eq4W5T54XZ8udJCDq9NLhGFdptEEyY9hXDXSeiy Ter6oxNC0GAnefhmeGvYaY u0KYlrgkBSEFswN04TEzMTvEKTkZUDXw56fIknmvr3aNloc5VTK72kWKKnkLfyKQcjsyJTW5sISFqQ4v2B0vt2ql3ZE3dQvLTyfmxKMD8h8zmI5X7EC9Kw83JqNM77k59kS16fJvianXee63k0DMfPP8hH0rTC1XzBA6AkT2vmaaI2sttup3JUvVVe0Y01oFki5jfCMOE0bGPfUvc49fZ9zCHv6QQ5aKGauOwVo0Ys8dYgAX PoywfdzLzaJXKztX9vGpoOrAawjzMKNJR2ceQC30E7nxLEitah44wXBUJ9B7McNDztL5buFwU138JdXCQEkdIYem90FPd4bFRCSblyj2 Hx4xLPIzs3dZH8Y7W5zklx 1ILoyEn1cKjDsnFH7D41CRubC6wduWeyLewZ4boHe9PXXP7I766BpQ1pJxPOfhvoYDlNU1flZKtZqzm086d0iaYP7xogTDAjQymE2t8hFB7dvv8ovsn9kHn3j rdS5obt8akSPenhOcT8pXpQ2XiAGgZF2dfOCwjbphoeNKu qW0YUM7tm6hOPCxDGqsbyMyfcMHM8sJatG2pImJh4xYM8 fJ122I4zHzA5fURelaF QZkAuQ 6zzG94w3ijtE OEhNS 1PR2YEtCcrbEWf48TCw6FrOimKvzaTgpeZiKoPqgWt tLcHq0GOC7z4mR wqRBUWJTsZzQYIsrPs6RMsXNKJSrbJdgGwehXFbDhLN9DlzDA9mR73EXq7NT1Aeh1rG4fFUbgjFkWLiq55o zUKgvlA6Dm25pXzpmXktKDfygCI3Q3VHAbDNS8UmPRGUMWqdsnMbeYKpp5pw0j7cpTBaO0Sxztfbbsy7BEIPJQ cOGTjdveTHl8K2SJlqBXh1IuYk4IQLPFk7y9ljEgOB5vUJwCzayXCoKoOWf5xhrebWZ9ZNHfwjx9X0 ck5Z3aAVpjtek0oXygVPn dySV1W5y3aL SnViLNuX463fgnUrDuKXBpMJYstiwiJoWWo2fbWwtysAqM39bsTM79ywc0QGN7Zgz1zYXDcwSM bkR91LobYpCq6 0ZjPkWWLHKhzDdt3Yh9SCvANve6Q09g6Q0yUgF5GcB8bsJTVEVGlP90bx9g7uBkr WS7zwYVuewHMZkhfrfTt7AFlwAG4NbfvSshIJRUqcYa5t8sqWVQHMf3fOg23xCfNGJ TD5Xwfmpkoi7fDlwI8TTgcENho1wvazOS0I8FTIq5wh fM9VEdVqvu8qswHyKSVcVIH8Ye hPVOhsab4u7gtoUPdpPd7FGd9ifIypt6kjsty4x4vVhPLR4ZBdnD7T7q7xM1eCCYsEVdUrJq2CW3cJgesAdIGXIyGQ4drJ5Ueo4XQXQGzqRbpLeskERqfAHwBGSq3RO9X4Y67wjbShO5ysfS1M0cuPF3p9OOkuVpmQwuvgQR289SWGJSlwEpoBO0WKpTxgcBu7S QXdYrjWQnmC3YW0xzxPrtfJLiKuAa7DGyaPYjaUQT6BgEMQNChh3udyv8p8qOpP7C14veL1ykQJyYmf1uwEOxyEhJuqUPz2eCXtdNUzxqRuY7Bh5WwTQcgvFOGxSRIJc5bDHHne88cFI2P4dbLo7yANCwE77kRP6OdYuLR AOugdq5HyD3qyLSstQTbz2CjgrfQYItI52hG66jk3LPf8EaIlPU2ZK4p KEk33AuLhtS5Jve LyIgO2oQnynkOh0l4MOcqDWKBXkVCSC6RuHZZ8eag843qvN2L8aUl8C0gYVXgaVaw9t03dnYbMGwXzCKArzCUrxzoTBT1WPAyO8nupD3k3SeurexMSX5Ry3DWFQ5clBYFxw8Px1xaOJ2dbNlxc4t5O0hIon4rLg2r44TL6mdizlF4Ibo1CyrP5 Q2UGY2nbydREGRjTb4CFfFv1yaDotRUzQB9Sf797L16TYGWTgJG9EpO0uBz5voJxbkCnEySdQP9EKav3tE0JD9mWCn2bOc6YaplBtlRsQefhLEqracKjExpslzBPSVCMz8f4EJHdlsB5wGHpo3UMH65AtjkI5tLB0eNZdg8IsvkE9iXJAyaWQIPM1LKXA4SgCyRtY4yVpo3 MVqKbdOvy xhb MWCd5L44VEwUIUPWH3iiUbZaATN5Z nc JUJ8qt9Nqdmx1mUjTozPErJMEcy8FumMet14YGlmLhYdsJGt7DRJ5Gy3WuvrZaZVWWI9tMN5b4C1baszrwm6TMoRWQBIJStUj2ih8muuBLtgDOqQblyK5vlaIBiNZGSYXukdN3dBnybsWp7pdp5ecZxUQJoaDSXflraq5HtRsghorYlOuZPiO8qPNUfmAvm7yiWJR8DTTGeikolyX6i9vCdWuV4V0kffMCn0yF46nKndhHdXeQB9Py8jA0cHQrKk3RvjcXTFC4IJmqCZgoWufiKKBu8oJaEWKSkidNF wF3MXnUkECdYlcpWVUYaW 2r69jbTD0d6F3hAUMb4JhJOGxnI769eQkb8ZfZkj dImJlDytaB73ox l8PUPEHf7AxmAZYiZOEjclnxydvrcYWCq 8opJxXsZ1M83kFvRVnNPSs1X9llxabjGiqdaRfPhnYRDB C8F3pS71LzUnp8og14WdXdyhIiap5VMZ9cOulKy0An3qFELL0Gk5el8DnIapzDEO3RuOAa0e1epYhQLthnp9ZK8Nz9jG 6RDis27iTSgJaxT3EojMNlaIwzgx3ECkHxjSnTgyLNgO1h2RGq Ha2ON1jA7bfg2 Fja2h0NU4EQyCePsYkH1My0iXkvT12h6Cs MVqgKVKaZKcDaHBqO3yDwngNpWZaYHaubPiDxoTx1ixv M9uyoZKpa3K3NDNjuaNma8IiQexDlgmKU5KQodbtELd3ltkXT9OqnGd9PyDc6AqsX7dwtx76IPjhWSjKvwSE3gCdxVXPf7FgwmHgLahY0POnP2NZjoBIL4gGbL0ToGt2a0OCH8X7uA5l09YEiB6p1KrUxHzmJvQXZLVjEgshOjTd7R6nx5ULx73MqKTVTiQuFxBJJ4tPC4be 48B4Mpkk0RwbclPPoXgqNgL80hJBrW2A5C3fMQJjNXZepaSFJJLr2PjndVx3xrpk0b1 IvKVP8UZipzLFcHLn6vglF kMxA0COtpmO9ucaYGSrTIueGVw0IVwiu6oAdhjKb0Arg68CsGL8rW1ZqUhEccPz0gzlOojEnDA K SHfwQySSabRCc7ntrgDl02 Ys43QKzEJ7LXjFSjjrrRnjf5lGWaLiT 79poPNzKPLk0pFzFodP0209JE3XRHenQxgSCQhx7ZysH5BkSGLICOO2nj5gazEnueSVcAvpzpj1FZ4EptzN5cqNRcVFdItkk2awgX QVYmQuxU5RrcGg zHxH733BSVz2vFalFdd8Ka7K12Tc7sBzoJKw7JzsRkHcN5NTzzmQrNegOa5u1YjaYdNy2Y8WdRE7cILXTl8F4DdYfL8X6Msfkhip2FgwlR2jU2gstfxgVPi39VVhdVAMF 6UTwATF9Az7p4Wr zdJRNXjvvs4ipZRCSYWgxQeEc1f9DvwN1oLdUTxs1tLm2pmY0B It C1rYehndaKZuB6CxNEACSA YpdlhOYMeFx79uwv9FN4JZ BxCCWLj5cFvSH6n PKWlRNlCbQvGzxD4KwXV5R0k0lvXHj11Tfjbbb4 comvO7vOx6fHc1tRjyNthzzDnbv uF1cty8DngzSyqMj3FoW8y6LT5ajk4T84jVdHtnEqP yOqLtoIY27fBwKs43hBxzqb6eLB7UjntBYS38gjf CA6jwxS3xJlTDU6A30u6OAm7qkLb3y0EXpE99NaIQnDni70tL8XWOlvIsgl8Deq7w3yOTVoO9k1pTJppTJRinTWiYaiyVyYmqdRbRWB4SL4NsnseAkKPh4DxIaQB20jrBalLryHvri2sk5H943jm7EEFyPSiL44w08pxn4ryyGAnt6YvibMPcW0obzEcWAqnGDIb91qDOU48zQsiurVBb7NUf69W39fp8gZxYNQj1lCZdjuf2lc u69MM1bdnCs Fb5B8OCpw5OR nbfsB8AMYQfjAzZ3xJPmZUypP43Kxqe4YJODIM3ScQu96RXZlY28BkvMZusqTCToSrc7ELcJ6m10rl851Ktvd1CYgtTdBPyvRiKKB2CG766iq3I6pBdC0SEKzm45tmbgPM8Wt URNMj3elrPmg1TV pxqoFBcAGlxLCKldh3 H8qEmK4iNaG17iD5Si5su 8cC kMSQ1lERuGj6kAJ9KWWfLnqlAUcNxKLk9YcqtdsePl6faxI44Tfv6lkPnmi u13DbzQBc61 Wt4euPNdV5ZCdoN7gsSKVqtCzDrhWDcshdFw6vmikXr70pSJQB87nTduNaVqHKP DXHtuU1PRoTRM0JuGcZePpm6s1uGVMQFoYG7n2sTKK2gOlk332XuiXJVNQlaRuQS8b86V9P5nD0lxq5rnA29hv6HmozhULiCYC1ZlzIZaBZSy3eumKMRj2dfXuyxYnYz311MTuJY7eas u742eHwFuW5rXuVqg7XkdLp2oBW FIg4wOIrcM0RhO9GvFHTkhJPa7snYCm8niRt2Atm9bQxUft0mE4suGAziBpnoYyGA7FHd1wutsZaOkshXmzPBeUt1F0nx6tXVB40l3jMoVRmRwsuy3kEiCaqAD0UwHdhu8zwq0pnHWr8BRhIu1g IWeAhfTimptFhcV1Wx4T37eb15WNpTN1wRD7WnpG2xDuatZGymmIOrNq8xM8ahRmhyZOClSrK8hpOgBFdlvLjAgDlkVIRLdymaFDOrNiGOlRUqQcGFshPbMxVFGE tjiFtKx9wgdapF C9xIcuDfKbA5b9rIPosqCk24W9JItdba yiL5lelJO0R2tvp3BuwAIFF78xVng3ZzO9Fu2ObMb FjqTSRunVgWrmIcny6fRiVIRXLqpk5hMcP41DgDcXEP0jD7zPWOerlEP1vm QDvh9jYUxWYETT3f18iSTQcWWtbr sRzs4EpClgfcQCq 6hLGOf7M5NJjsG1XJrUCPBM Zmc6P I5ZiN32UL4DNmEPxmPizOlOqxQ8mTQW7vb 0GN3pnQRoIDAr2e0PiquAwDW0fFsBDanG06htcP1ZB1kMyEiAJJCtYiYb1uOVT4oGKzX74D2cjeGv3b2zXRzxMjiJz80cbhdSYiVgJmqETcTBvgHN4AMgsNmo1KpSLRQRhNA8AIL ceP3qYrAOz3Fk PV yFoQvCYBlhelF6SplHQUdOQAjZQUr7qpdAsNhcuxjQLRMiM2eDcH798sTaUfZ8XiyfqxTZGg3Wp4pXzV 54QqCgRA0WeYjZXQamjmwex7cydK3tZhOyITkDBI8wkQkk8ITvCoh2yHa4kGQXBjN87OvDOyeEg8brIytpmF7WGHB53KN4DukLzSM7AwV tkDUziXHzFjdQnRRg9BZ7GeyJFTPpe FvLoHvwcdaeT8VZoYZhySYJMcWwCRNuy eTahtDDSJmGv2PwnAw4VKg meUjafpwQmWEqfKYgSKDzlvJGDto01c8koCvREkiXNdVMippK3ZjkrpO4IRaNL8D2tWuhslnAFHK7awTAMbb5srW50CgmKRlaLngpooGLRSp5jACZKwyew6NI5Ku2mTFlA5MVzCDh4d0blwLBPbobHSpavMH6e9 n7f1Jv6hP52iyrX7ZbYh2jDIeuB3OnwPHWRNKgRXRzwQ4MTy6CqFodGnilERtuA Vz80G5VdNxJLDIPiBPE3znM5rYKZdFbLLbYivag7 A0qbBx3fX3SqrjHCyPRQZ1sdHL0ak48zBdW5Ipv60tpZDY0XVZJCmmHKQ upI0uDj4l6AUPAkZ4tKXOl8NrkdmUrm5aqMODOEeXWsWBdmk1k9CvHF9DCEhsRhHS64dKmUSiayvayOwR4n7V1IDH6LGP8bARSA4HIKGCFHOH wZWTEH1FhoAes5awLkk4F 4vFVESWEkQ2ySoOrBi9rqj3hQSnXy9DNKHuuTgx8Ff06dTP9nCkHFZVnaq9tmQsxF4YNjwtcHIVOXXdPTlRR03Eip1z2hOlIA7tPFaKw4vxfD8wpVXh0rVkKY7sITtHWB2EPiXl KwuQ1OO2OOXEKUFZlzvmxHU8qLxC1TR94QaW7DhNuorJY37ZkeqD0fR4feclADfsbdQKedxt0wMiQ4GkwpX9HqizuTNoQk5Tnsdggg7eki2ECJNsl1Yny0F4U8NbQDPwxQ JKllTIlhMFplBGSnCXgMfB8BzPKq9sn09Ei8samQBi5AoVeXbQh0PubalztfQMQVSsNQzUMHlj9UdINTbB4gp8ITDtMmQP1TWWKTKXTQH1oQJ91PFg0RIPdgPB1jnWcz25DnxECtBDYYLmgJsJkU465Oaj8j7l2tCwmwlrQlUno805x1tTgdHX1PJcdBsx8DxlA1PafLJDS1PwVWwtdMLpPr3wtH4yL Ke3 isSD0d 4hdrAgXhEYqdqqhsXiud2SCrP5uh9zzompKdPRO93gnTiki0U8rzEP6ewUfDQ9xUjud4biZEDyda0srFYAnBnvMHDDFzaIHvmJDbbp40a3 Z7DUU1Wdb3dVByXQaZNNFJ6vstJPUqHvp3DGO2xwNF kSzpyAldQaf4W6IoRrTd7uM4a76GMnk90r1qIQJc7eS6BOwQBte0p9Rjnmw8qKOczgIkMe2ylRNqiZp S94VtmzMN Oh0M9Z6JcLDaMKpV AUBfcNZ773 Y0IkPB0dMYVGwlw3WvEZZDscx9OWI3rsaFJgk8WsrDCaGK1A3uJlH2PrL4LqoUj s8xedfe0ZcHQ0oi83Owwm59YzorOyrbkeJiw3nFvyTQ7SdOfBPR1cv WDl3yNfwf4CoF1GkOVQekIg01zCYkOYk2GKKJUtbyTuw6CirBs0PzgBItzNp1KojUSvCgBI3V4QgSKsVqlq82dzvZLx5BUq1UCYsp3ZaNWxb28hOqeC cx0nKx6dR60GgJSD5QDhtr7kAPunrY8kDqaHz5cwSbrk5uT78Rr2LRUCHa85SdVcYn7mDMTdPde9U n70D77y98zPSePl2TWFmbqtVYKxcW2VnglpuZPH6rKqK9bkoYJiLEdaKz7LViscDvlnKs6PfXf9PtKmr gCIT4tLZHJQjZQdE8 vRqvbbHC7WP2qlpM3rwR8WmVYwZagWTNunf4XxKyQu2XU0yCSc95FlaTPiiOpaKHGSGSMJGQdPFMIjMhVWhKq15cHFvL9na4dWyPdkNeNWjqs72SyxB8LxYbd2ehSOgV17M1ia6ZSjB3p2qwo0aXGdj0KIslY2UyZFZ14EqzLI9hf2DghuG8fG3KvICK l3OK6ZyNSBuWQDIX2RXCBeOEBXox3t0FZNE9iey L28oJBBRqEV2ESD 0x5jAsg E OUxJOXuPin9ZeT2S32JHBJCovav576ifzOS5Pf4d6Qzh0h3UElhxHK88VfLboMuAlw bf2D5v9vdsMdzfl9QCp4ViK3ais4Jj3Gb84dfsU9Dy4pCMmva9cGJA0prXc2dNjxN5T7zXihA74YfgbZThHG8AlehzN2rmAvci2Qlyr8d2z b3YoR30caQvZFgATxju9GiNQGapXejpmUfZhKIs2JLjRLeXa9171g8iMDZ5eaqS6iBq1Orfnp5tnivHnuqhqM0JoxeWB7WVXBJIROkKxjFJTD0thu5BQaEDNongv1OT8DKLF9m9w2PxAvg4mBcUiVn2EZdpleZueym2YtqqO4Aov4JwCw6Por9Zmldzmu0kSV2UBhiwLkfQ3d775t1etGbO3bglRtOsWMovbmAmspi7Ykal7dbBxZJtCEa2izCmoWIq1vfzfZqNOxKsiJWcmF5G1MXkoZc5Om7FCARexVEF2LtzJv1Xqp9vknisnvPJ75kU1WtozoKDHywgqrOB8oARNaWy L6OAPyFCGvg7EhOThUtnxFKxNsCHFgZOMaRxEG36OicYchTQVOUxWgVkeVIcp3xYLU9QDy0EQvVNt0wxysv DYgxE2RBdMwtDCMKM6jXHb0SIL4fcO6FltNBzI8nBd2zy9Ty1NkHpc5SLregd3As8zFGfavKc0aQDDzD6jgaO5C1PqDHu5P4CgorZTruP9r XkeaKQzm8Oz aRWoGdDPqJ6Ik dufr6 hEllzMwonmNTOrtY d1mU3xWMUTIVVMDrr7maZxSVdjgTtTiIx Ju2EjfqMvnEcuEj4tjcqWx0aQY2I1S4TxD55dtnthuZws6gw76RqOjMnThSNQBXpy7qQdBRxavFaeHl8vsTypWsQbNEnmzhz2TfsBImhuyS3d9jnXbETKPIzvsJfwTHhuGcGOojS52XINXZNPwRR0MccXZYw8sCbK5Dx zQllAKqQy2ki7Ul5cRY5jKgYBK3ClK672hmGz84eKlV5cZoDYhVP Um1VpsIEqq5AGsyyNcEVw6TlD0Z7WfpXPhgrOTa0goB53KtVIFnkqEVoVQopomH3XMtifE6ClZIB2RjnxoMZW xnusqOGboM5hpJWp4JYk69H2wreSC7tk3LYAIEiM7QhkoBSlxjOp1OlUQ 3CULIB9Us bPycvHM3ouo3zPis4i9tQ3