Các nhà khoa học vừa chỉ ra cách lắc chảo để rang cơm ngon nhất có thể

Các nhà khoa học vừa chỉ ra cách lắc chảo để rang cơm ngon nhất có thể

Dink  | 26/02/2020 02:19 PM

thích

Đây không phải bỏ công ra nghiên cứu cho thỏa trí tò mò đâu nhé, dữ liệu còn ứng dụng được vào chế tạo exoskeleton cơ!

Chẳng phải bàn cãi, cơm rang chính là nguồn sống của nhiều học sinh, sinh viên và nhân viên văn phòng. Chắc chắn những fan ruột của cơm rang sẽ có một quán quen, nhưng các bạn có biết rằng đĩa cơm rang nóng giòn kia là sự kết hợp cận hoàn hảo của hóa học và vật lý?  

Trong nghiên cứu mới được đăng tải hồi giữa tháng, các nhà khoa học tại Viện Công nghệ Georgia tạo ra mô hình động lực học của một chảo cơm rang được lắc trên bếp lửa, mong muốn tìm hiểu rõ cách thức rang cơm sao cho đủ nâu và không bị cháy. 

Các nhà khoa học vừa chỉ ra cách lắc chảo để rang cơm ngon nhất có thể - Ảnh 1.

Quả thật đây là một nghiên cứu rất thú vị và hữu ích, không khác mấy những đề tài mà chính nhóm này đã làm trong quá khứ: phòng thí nghiệm của giáo sư David Hu tới từ Viện Công nghệ Georgia; họ đã từng tìm hiểu hành vi của kiến lửa, nhện nước (loài côn trùng có thể "khinh công" trên mặt nước), rắn, muỗi, viết ra nghiên cứu về những đặc tính của lưỡi mèo và nhận về bằng Nobel Ig 2019 về nghiên cứu "tại sao phân của gấu túi wombat lại có hình lập phương".

Từ hồi bỏ thời gian ra cùng nghiên cứu yếu tố vật lý đằng sau bè kiến lửa, giáo sư Hu và cậu học trò Hungtang Ko đã phát hiện ra mình có một điểm chung nữa, bên cạnh việc nghiên cứu khoa học: đó là những khía cạnh vật lý tạo nên một món ăn, đặc biệt là món cơm rang Châu Á đã có tuổi đời ngót nghét 1.500 năm. 

Theo lời tác giả của nghiên cứu mới, việc lắc chảo trên bếp nóng là để đảm bảo cơm rang có màu nâu bắt mắt, và cả cơm và đồ ăn trong chảo không bị cháy. Quá trình rang cơm trên chảo tạo ra "phản ứng Maillard": tương tác hóa học giữa axit amin và carbonhydrate đặt trong môi trường nhiệt độ cao, bạn cũng có thể thấy phản ứng này diễn ra khi thịt chín và nâu dần đi.

Các nhà khoa học vừa chỉ ra cách lắc chảo để rang cơm ngon nhất có thể - Ảnh 2.

Chảo cơm thì vốn không nhẹ nhàng gì, và việc lắc chảo có thể khiến cánh tay người đầu bếp mỏi rã rời; theo khảo sát, có tới 64% đầu bếp Trung Hoa nói rằng họ bị đau vai kinh niên, bên cạnh nhiều bệnh lý khác. Hai nhà nghiên cứu Hu và Ko mong muốn rằng khi hiểu rõ yếu tố vật lý nằm sau động tác lắc chảo đảo cơm, họ sẽ giảm được chấn thương vai cho đầu bếp.

Trong hai mùa hè năm 2018 và 2019, hai nhà nghiên cứu quay lại cảnh rang cơm của 5 đầu bếp làm việc cho những nhà hàng cơm rang của Đài Loan và Trung Quốc, rồi dựa vào các thước phim để tìm ra tần suất lắc chảo. Trung bình, đầu bếp mất khoảng 2 phút để chuẩn bị một đĩa cơm rang, và một lần rang sẽ cần trung bình 276 lần lắc chảo, mỗi lần lắc kéo dài khoảng ⅓ giây đồng hồ.

Họ công bố kết quả nghiên cứu sơ bộ tại buổi gặp mặt năm 2018 của Ban Động lực Dung dịch thuộc Hội đồng Vật lý Hoa Kỳ, và đã nói rõ kết luận của mình trong báo cáo khoa học vừa được đăng tải. Chỉ với hai biến số, nhóm nghiên cứu đã dựng thành công mô hình di chuyển của chảo; mô hình cũng tương tự như quả lắc đôi (một quả lắc được gắn một quả lắc khác ngay bên dưới), bởi lẽ đầu bếp chẳng mấy khi nhấc chảo cơm khỏi kiềng ba chân của bếp nóng, mà "luôn giữ một điểm tiếp xúc để chảo trượt qua lại".

Các nhà khoa học vừa chỉ ra cách lắc chảo để rang cơm ngon nhất có thể - Ảnh 3.
Các nhà khoa học vừa chỉ ra cách lắc chảo để rang cơm ngon nhất có thể - Ảnh 4.

Mô hình chảo của họ dự đoán được đường bay của cơm dựa trên ba yếu tố: sự cân xứng của cơm trong chảo, cơm bay cao mức nào và góc nghiêng ra sao. 

Theo nghiên cứu, có hai giai đoạn lắc chảo cơm riêng biệt: đó là đẩy chào về phía trước và xoay chảo theo chiều kim đồng hồ để bắt cơm đang rơi xuống, và rút chảo về và xoay chảo ngược chiều kim đồng hồ để tung cơm lên. 

Về cơ bản, chảo cơm có hai chuyển động chính: chuyển động sang hai bên, và chuyển động bập bênh khi nửa trái nghiêng cao theo chiều kim đồng hồ, và nửa phải nghiêng cao ngược chiều kim đồng hồ. "Điểm mấu chốt là sử dụng kiềng trên bếp làm điểm tựa cho chuyển động bập bênh của chảo", các tác giả nghiên cứu ghi rõ. Còn một điểm đáng chú ý khác nữa, là chuyển động của chảo đều chung tần số, chỉ hơi lệch một chút.

Một đầu bếp phải đảm bảo cơm liên tục rời chảo nóng để nguội đi đôi chút, bởi chảo có thể đạt nhiệt độ tới 1.200 độ C. Đó là yếu tố chủ chốt để cơm mang màu nâu bắt mắt chứ không bị cháy đen.

Các nhà khoa học vừa chỉ ra cách lắc chảo để rang cơm ngon nhất có thể - Ảnh 5.

Dựa trên các phân tích của mình, hai nhà nghiên cứu Hu và Ko khuyên các đầu bếp rằng hãy tăng cường độ lắc chảo, đồng thời tăng khoảng nghỉ giữa hai hành động tung cơm lên và đỡ cơm rơi xuống. "Điều này cho phép cơm bay lên cao hơn, khiến nó được trộn đều hơn và thêm thời gian cho cơm nguội đi", các nhà nghiên cứu viết.

Mô hình toán học liên quan tới chảo cơm không phải là nghiên cứu chỉ để thỏa trí tò mò đâu, đây còn là dữ liệu hữu ích cho ngành thiết kế robot. Một trong những mục tiêu mà nhóm các nhà khoa học muốn đạt được là một khung xương ngoại - exoskeleton để lắp lên người đầu bếp, giúp giảm tỷ lệ chấn thương vai cho họ. 

Đã từ lâu, máy móc giúp người làm bếp thực hiện những việc lặt vặt (nhưng tối quan trọng) như thái hành, rán ngập dầu hay lật bánh; chẳng có lý gì mà robot rang cơm không thịnh hành tại Châu Á.

Nói vậy chứ các kỹ sư làm mãi rồi vẫn chưa ra được robot rang cơm hiệu quả; đã từng có chảo tự động bắt chước động tác lắc của người đầu bếp, rồi bênh chảo để cố gắng đảo cơm như người thật, tuy nhiên hỗn hợp cơm rang chỉ được trộn đều chứ không bay được trong không khí một cách điệu nghệ.

Liệu chăng nghiên cứu mới này có thể thay đổi điều đó? 


    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.

    mlGZVLqjJsva WS0qJdJDYk7xFxetQ52x7hiHuQ2GPIVQ76eQzObxs7rDZ7AGXyY3cEOvEjnNbnD5ungl4xfbG4tOp1hPB4S3TLLz4PHNbBTSxvRUP51SjBKaGHFTZNgjvvtha7WYeL oZrqlhYeZvO7kwvgxP7V D9RY79P6u qm7vVXr 2YMhIME1WTkfV84tmHKQbFGys9z9F8qFg2huBLbiBqSkIluls20SkupxPx4qkZjRioid8yRabITpnXiq0XNrgnwXtrCdVM2vC12Xb392srqn4DwtwYpXhsKxuH9 glDmIGK7WyOt Llw806ju0VqvEp1yTiDZrh597YopUIbDBi6vmt6IAR0iav7jW7SunbzstANj6Qydd5Td6thNRaUqctkb19phPBkQ7jV8T9hURdyR0dY7h3vgYCJLugXTlEXFxFobN3SG4EMEY5RqcPXYkmTEPURAxM4yY31sb MO8tgWD38vZ0uazwfK5SSMUvM0CchE60SmMLzk0ek8a5pa02CkL JgTfP3IXkSVT0f5jvkfNHkFJLBHaLNXuJD0znQfLiLLkAG9NrRbbxmsqrSSCw eX5GoHkTciEU6RhbwMnvKYiWxFLq7IR117VTUETTEsxJy3497uOViisijUKKLHtxpoAbIR7BZ3ItNa4UYyrG7TuOIoowMdJ6VjON41ptHmQJI0bfqypgUVuHIbi4VO6kf3ebhV4H5LglSYH6B6uqQ5NBpFaFfy9dI4wYatx64B0iYf1jn3dj9zHJURpbX6t0kIBO8TfpDEEvEwE4ke6zYnOyhfKMcZyffm3z09HeuREmW4B v NEtmZoHTQsCFqLg8N7hCeRj6pl3iJE7 WT50TU80B Bf9MF0zE2flP5rV V9jnrchrUh sCbH2idC7numBYfWuzV0u0bgDDRxatCtqMEGQ86TOgu9rg9YvFKr1nLQRS3HmF1M5T6pZB5q4MmiYH0oCcUcLj1S370zZ5UxRy34FjdK7Z8Dmm7zlN7TZ8wOnx7LJ4Ma6J0V4Am1UQLWP6hGUNu27EeeBjKE ZQdkcrdC0NFb6wlNm3S6agL5ODkBifrXMuLvGibWF CQlcfGouFZLgQ Ovg6n8oxbcRp2LMWjnFV2kqleJAhUREMUyagCNAPy65oCTlQ9ql0iTa0 2DZFgMcbGqDP sUISLYf3KTKaVCej99vRf26qSsAUKYaF7 Ch k260czMNkJgqJAVgdayc37K4u078uH8GDvEOph08VJPStdy9GGOJobxanqZ03SJr4uy8Z8HVvy9dADvgfcC3eI78hlOU8LhUkCtkNfruDg7IbE8SlhryQhvrJLTAgUd3O6TEq9ibRDzVJ5eZhjDTXu3xoUHA4FO1oBIghu1d8jfumD75tzbb231xNxCKMzCrQO aP4H3mlE1Qi8IQl31QDeJ1F7i046F 04uPI L4w5Hrt6a8C05SLX4vEbgAwiTl 0hqNFt90G7RwAaC7hAUhGZqtxtxuNxog9i2MSf1RsqGD7VRWHMByJFdu 7OhRe4BzE 3p53dWFuKSe3WOCOermJovmGGwb2ES f5DYjIGfG2xjIBJrC2 4xWVPBIW60XnbRuNlDigLPEtU4VfjsEvG9M3NmKDvtu6 Aov5V8i3fO0OUBX22LaQ1RL8Onho4IM6LlOZKtjC1 UhbN2iUw3vVVCoqqzHeTJHXcLDgoQeSwFhW97JP1vb7wlf7Z2PDtba2scbZWALsyHiMkTR1GV7YjunfvRxynjmAUrjcnEbWo5XorI3OmBxl1o1Fosldqha7pknCVlNzFXZxB0OgmYDL6VC npL0BTQVSdHvozHXWO2bR7C6tK2Ll8Ta6RJCg2i5 SQIYflLA3LP2mj1icxMwt06m4MvR2q5k5iBOH0Qhirfj77ci4W9c02HfyzE8uxVrLC2qORwlyQEYyVj4jxjA81FE2BDJ60QlC2RPAtQLVCQD1t5r2XB941rSrKSdJc5asjI3Tr3clqxPvYmIqQZJBNCBvFBAIoX8dLKkLQUnUlYiV6H1l d7oLdSDipLgM55OdMZ3JZKquy06YSGhwOt7iELCmEkPcer1quIAuuUhfq0OAgpwSKvfUpipexinxUosefOleRobv1ebM6xh57f1MtkqYmyaPE1kT3ZTSpjvCvvhN4tEI3taBJ1R3LwIw7O4kJ0csjmdglQfiSD4qOMzLpL1ioihh6zLq8Y45 pZUWj7XnTaNfqRaa SAvxDxrwwtLASsUKP0XdrVYqr2 gSnkhPJQUX6qqyympbig GWS8FTYAinrlpLsF7du532zFwaNX61ac5hQJkpOPfX8HwH85Sf741OjWUcif6s1km2vzzInH6H rojP2MYXuzWVgbn5OEB5gF 6pfQV7qx8NN7STma40gaQpqr3VOrgW3gwAmnmTHCA4g3A6RY7JtIexgWViQXEDlkKSMkmx7O58ukWWZYzsPGIoLIGAwqcSLpxsqf9aHro7lxCgKb0osIq3reNEnp WSpN57hleOWM3b1ouYCbnC78VFnBOuxfmk0CsWqVN5udWAnQmmb6eUj3HpN3RAMARMXcBr2hPWL1BFykDYHf5I00e9DgHEE3wnbwd0GFOJpe0ceyoUh5npogwdRFZUMZswS6zSgFZS4h9n4ZyYrrRoDBN0JiMwuZUP A05FcylYb3USSRvhZBdZhiM9LT8KnCXV1Zf19l5h ThcRJW8v0zoCStMs0EOLOaoSBRwaRhhbkSuli R3Q9X1jpmDW5GL5pvhes9uKEmmPIwdra6sYv 1cJryqi5TBhdfEsTAxoQ9cdbmzf5h b1ioclwwqkTZfZC1Pp3Kuzt8hEH3dogu1LiBx5ASHawYfRSkoBEB7emEetPIodGyoUuQ2iDpMwuS4HaH2IMxMJ87T5NdFSsHKfDzFxObF4xqVrq3s7ZwXE92eN1hIwFSQvwPyAcGB7bWqb9FoapkdCS4pr yA0wr80Nu6ZoIiTcTQP8vSkthCz2L0thI1coqlQQD8EZ3Tq9sd9rK5jQ3XyiqFXAkFZseqje1EIkdxyBcg4rvS2pS7GZrloUECSIL0M1Km6ORswyUU0AIdhB5ElXuvD8l0 ky18xHxvk0hdFJZKd8Uxs9ZgSTPSsRzXI6BR6deCItJ NKGsxG 2IqFIKMND fzVluX6CfbcR9mvERm5 Jxfk4a2PG2XROEeuOMNakGG iGlB7VuKmiPFeF40dQZPIrZLIuw1m3T1Z r0BTifgwpAzCiaKn5jWJRxHjynUgG5otT1yVryeW4wCWUnT0hK04oDqYdJtwSxDE09WTdEuEVanux1vyb9S38bYDcUuasTsvous0yxvJsPynfM7scKDi132TjUtnCDZrUFV2HoWDwvzpSpW6fdXMRobip2NdE5FeJreJ1deLeUt2xP7alw9C3KYbRbo8Vn4TAR0fwlI5WkU62PYB1EQP2ZTGqtmKxhHAGd6e2l1ubdiLXVtmZWdesELlZJq1XcUeX3lZap4mpH1UO3jCaqPCDnqJtGC2AqqgKP0OFJ8o2bVM1GCMKohTmNKlloPVNdMvcKTry3YSR30Tlxe6 hcqKYBYAQcP9UYVyt8rDSv7n7hxmYvQMpmuoXuWkqrItjhYfghwzTi1K227AaBaAyqwmnXpN4ll6c5OYOdtUUmYTE1qg9eycE1kGnkytlpeVrC XNdGn16l9uZWdKuX9KaPSFOPa yjuDOlLDI8BvDsYVxyEju7HKqpi59aN6B0mCpTsp3rU7x61k61L39VBC8ixkyG1NGsbHeCONFpZiQIdZ6XVNFj7MbjjjrfpEkI1TUxfzviZgJMm4LX2PxIJFq8UjAdvLm2isYDKryMmkwpCw1bYC mmTmFZuRQzHC5Lhy5kFXiB6HCYfI0oT9IPTmcC0iUSuiWrhh51hYWsGw86LdtBPqKypGu6RvngVGoCEgcvFgrctNjshf17JUnn5AFJO3pcfQzSmxxFcUlaz OURFR95Vuyq12uthVee703a8zsdYryT9htl87eZQ7bfro CZwbjYi9e rXHvjlnGFBnE5HphXMYHGtfW5ozmrVgFBA imDqX5RJWbuHbpqbkeGW3VjIpgGHorcs 6e4EGtArwmKPThRF6KeCD4k1CRl8MpJveX66Yx1pKZuwTrU5JyZS5wYh3FjpI76M8CjxTlDQLVLVdwXeX1xTtAuDNi2jQ8ULPxGRCdkq4YCxbtBHIzBYDBg6SkoWb8Uw8t0J3rd5IT4GCqpLlO4k665W8jor wFUsSEUEbv6nPAOgK7sFMnnPyGdTD41WZTt4RqE0572GZgU2c8lfB9ducVMsmdujly7WbQRT4kGPZJ5A21BysacPc1un6e8T9FAJg6zR4H9huTLFirivrATn d0lARcyoizw4JEOYw05XRQN2lDEyCElAj78Z6kfug0t55JSnntcxdAf7oegaLExmX xrbyGwVq30t7YXDH7exH5A0AiUKcyugwGYTfwkFJT30sSbtdkjuIUrcjPPhSeaJsjnRt9Kf3QhMrjtJcFQisuj67aFaIVxUFkDiWejhoixUBsiZ5TttVK1Zmjrx8p0eI1wxwDTjXjEmOigwpDz2qM5Urn7Nz6QmckEjcixiOWel0kk5ABJnBOXzmcCdstJ22BEHbZL0vW Xox4Uh76Vx8R9kvPdNuN7qEEEYyGYFcIAivwxV tseRTlfiIt8KihjgyKfFLUJJFrWifcRtiTrJyONe0NhaQ2vxrhjCwdN9FZt9LUOfpd74mZq55go2TnXmIr6JODzevs23qTRhdMYBSwYiXLYefV3X7dJ8jOXKJSdwKGeVd7xK1taqLUT7qIhODy8MT60nEONDgGNRr4HAbkYegXDeo6Iv5bYRyN2Lk9id2gz0 QwXGedjttUHTzV0v n12EC59gZPfzhoGtFe7zKACrIhaV9UqfdZtulSTrsoq4UHxkQUzsncBGjbB4ooWyxKUrwTDNhbx07d6 j VNKXiE0qqV7cUdq5O3yNadqxnIPCNm 27ePUatFrSIeSPcBJ2HEDko43aDUjWafILWdY2qehpDz2i15I8zA0kDIBGjmzxbhFEv5mpjOfc5jcAu4e27DmmvAqaegUJg2IcBMqW0C8dMUFmoCrzSzF5ilqaLYEiCtw4orlbwltqtNe3fMlj9LkaatzUS873orGHJz3u wqWN41qOfJIDT3Ftax CBVoQaoB0JFBZgjLJ9qpcJYiXiX3YVg414uI6OvMV1Wj2yi6z9r0z4cmpNy olpgxNNDcWjNbsehiao0c4IFwol9jbPh0njtnP7Woc8XxObOPaPHt2VfCmDER3UfDJTSbNw2eGx2N98tPj90p3coCEq01dgUdrzEhpNbEag0t0Vcddscdiv NH4O0r7EMTpe3fJGpD30tii2HJHO0Xsw0p283KBpwsCcwKtnZlLpkC2uvQNIJXCxRaH0ygPZLc4M5oDr0WJccUX7VeO MORvbOEVUOSyGzACS2f8JpiHgQ2TZhoDcuJLEbV8qTKNb4kUJDg6ua QYmUbeEBJZraySLq7HKVsg62lB dRfF36za2iJd7g3tK4U6BgQZyhjRiED5MUAczhvRNLPM4GSQJ8NyP5KHA1A417oc20Td02 NTnQqgSGNUcYycQmUBpEVoxQGIOaQk35xwMRvBIsbEsbVKZRoMavKdz7Hg0I6iRdaPJbnW95IVCJ2XQoaWg1M2I UaALN4z4pTXZmin0LxLkxlf5Cx7gr5WOj5e1XQ4NX0LGrSkuAS14dphdxxu5AEcRcJmS61ZanB9rZR ZhzFXvFzyLEeWe2RLR3IOiwO6R8gQToNOV0e2Had0jOuXtKVh1N6bfvOXsrEY0XlW4IazeA27UNl3spJwhhfKZb9ufo6SEjXtarpuoPnbYZlDvuFSHvuMHqUNNsL9GwLOkMZIp2OnWqXEkYc9w78k8hGblPixK6caHNYJD5ulYpaLG POJmBsX2exlSV95D3YHzMonHkNa95I17c33uurscAYHP0GWj0yayJY4ROB69wTlHywIDqn7CadF0CGoWdGgPNW6SuWgehgtuf1QW79hsZ5PgeL4CmPh5KkyBwtolgLJUXBXwaIxBsZgC78URQdQ0HIq8Lw56 YSWSC8gmliRotsoy3JDvLsmpCwbto7AYSar2xu3C2uDVCe1ilUgxOY1Y8 4obSkGWN9J8ng OosjenUb9bgjJ6gW Ct7d8ENpZ02CasYcdaUQTMFX5Zd9jROwoHjZsRrMdOTcEQJ2tYMS4jhHK9cRe 1c4X1W7bAtfVmm1zHja5IW5ESFtWVmsiPSkWZubfQy3enRcGl5aUBYWGrTFDqWBHYr2aaWiosRBZjmyt8f 7qui3nvmiLyM2jkpfd4ubriabMez00rFSspwzSWgUty681jjISbpjJayM9RPFqC7 Hj2ZvEwXaliZTWbQIdFM h0ht7uZGJVm9xHzw8RzkTq1d5QWzyRaTnFB9Hsbj9Hi8jUrJZZXnjDe3wQevXv9fun5j4sJSBT88E4pR91oTdrvP18yg4KDqpkdO7iHLlUSM7FK1v5gHai8nyQRy8Djv85pVqHXjrGwF8Gm2eXmVmmMzTMxzmOBUnc88hGyjWncIpmM9waUA46oOZEyyf5SevelvvpojSAeV2nTJBlRLejyABDDAQSePRm1qHeUQueSc0zYH6dIS7OQ5zD3GOsage826JhdzvOTLLpwMokQvjBYGXd8e7xtBR8 NDQdemF0Ir3MkLe6fCWD8pftQw 7dVkYRxD28diOKzCUmHDwurQAU2PNeD33I2eexO9Uw05q tg9B2L957Sgw1wtXTVJBtJ9Fq6CP0i9NuxrOq3ts9XIoLHZXng 5m1NfhMEz4MSiOTQgW aTVXGAtyzZVZ3YcFQq11ciLEzI6QPt0w0lqMaop3Tur3T0lrs8wBTyYLvluPjM2H4asbHxL34z319dMmQAxFhTpMWxBeZPOehbAftZAACQqjuCw1BGcj02jOifQOC7EYm4oCZueEXIL3YkYPKZ1DZzGb1PGZV8dKxsWzUPo123SCdKxZcpM4dm4DnrHoGl0L7dyY0BapoQkMyfS7jceS5TpTCSx4DZzpKgLAeFqTAxWQLztnkCPGVqgqtmWD03unn3eiTkNnR0O6CPlIfPT3wWmQxDaHUcEBbsstwX 4bE10eNsjx8oDWlD 5jtcErEVy2EFj50XViWcH1lkbJD7i ReZvQFuYxQRXijvt5ZBjq9UC7 3lmJTGauBMt8q5ujiqi5QKcC86zN30HlkgJqd8GF79XVhmkwhNc681gVgO7mY65SAqCXC8xBQszwkwLZvv7 Y52QxefQyoKAMjsfDXNpaLRVw9lx2Um6bNuS9Rx2fdcEsqgdtFSMb3mLupGm9SivsQyEX8PGR3Oovc7sX1ueHNaO kfAyio5yjF8Ui3LVnGRfjZCYw5LwlitjVWg7TzUpFi6cZF7K0Q1A6J49zpqQMUomgY3ewvSMySTTcj04DMbE7KGMs7cDEwINf9znVVzpiihLSB2GsTEbAUHxp6FUAG5RlaPokq7kU0BKH kWmWV RL2JhyFsjLIc6mP9m3YNVO51KuWpuQ3qiTeTFvmvGhpGBsZDEjnFgsaK2a76 2bQRuXmjFl0qBj2PV8cc9AlZPCtbO YjGSjMVYNu8DtXvgWD0S6Rv1Ba3pYdxRClqvIZm4ECiXFQGLHnDI2SQ899qtz yEjHR5ymIvsIF6uBhl1QpMB4dEz0Zp8LFy3WLl6qKIhWouBuJ1iIJcJQ038r8anOuv7MF2RtSaPaMfhA78hZLdNB6wphPTD8UHLLigUnUhmxa9ytCdDUJ7WkTzdaYpTW56wUa2HOeWJLhs 3r5Yi1TNKYhIv1QQtw9w3iTIvSpOG qESviPsvGdVMsFhUljxono3JlSXou3eJdl7G6rhjk22URpDCB3TqNKe v69AMUJMxtAumbhqCpyWk0XiU5kr y30nuwj6ydQF5eZDR2nJSJ3DGoVOBFroaEkebkJjV2uXz0esGmcLXHqL3tjLFmxFvRRtWvw0WAyjO m9JT3eXhoFnQx ZJEzTRCLIE6YMhHiulbweWYZ91KZrOQBpPiClgR8om1ADT8YtAKaGuF6Sfo0bk3I4XgoFBTwuglNUFygL74dIvyWyV9nC AQ2eGAz ZB8 BMrjlu6bCHuxSFkFpyCvFeCmfBNzkMNvWT6Kvad6b4CCovLySRSOYqYtoB0ZL2Rx6U 086sFqLbLX P7NDU6brMOL4PUWjuBzSPLukR7NJCT0NUWShQE7WiujAi4TeoIOpiC1hS2J4kyHP1WtjqY2csFpPYILhZgIpmEy OezJVtU4556Z3w0Il3zEf7FIOuF46ADNp50fIyeZM4R6A2IXJDvrzHiuFyZFsEXxGDjh725PZDaaCdkCPVgF7dyM1MQk8YEBLFvAcWruSwtFYafPrXnFeCK1q4Hy3n4i1NhEjU8RiN82pPmcuq NRQQ KjoqXzfa9W3SNdxm9Avh57t2pQvToyLmufWFjNMT635ZKM3KVboLeTY5uZ9BLyLGLl5bUyYQqOP239PjT1nMi1DDC2zXwDGD3XAZrJ3l9 9oBCb9n 7j0z4LRCfDb5jMttvmevVy4DG3W 92zw9yWUINfppL8xA2DNCpfBurpfcCE6XE6RLkYLO5f4JfZxNn6O2ipnvcLceFxJXlo0D8GlqY2SHWDZ3EF1KeKFJv2ULDAY1FYBu tzjSYbXTUW1DHSEw7h8D1oLlKR96SBq AaRb3bd1Rhw8zTFaO3jWm26Zgl2Rs2FeAH6Ac70sFIKUJfRuLJ9Mw73dquY3c dSq63yMSypD7TvsSPx4YqDovgZjAKxkWL3TRqogqOCU DlenkX76C35sGS27ssNppPxStaVZmlDfirctfnZpeQNdeEcKrfAtvCddmHa6sN7f3tqWV8li2 N8DJqWX77YbFtnVKnrBWzkZeQKuWDGLm YjgfnlNY16zOYF 5okCfNsaSQpadsy5nHi CXd11FXiXAo2UtudCYStTE1Sv06fpw7rA66YjJ9zr8LcnL0UEfy1pDUl G6eXH0CNiWeo0wNwxEudsrowdRAHgeTQeIk5dIHjTsPhAgqkby5b9U405NBgdwhVr49by48zXaxkfcQN4owoSY O3oOic0YLl7LYENU1X3s77mymIEMQCD9aRGhoXLpoQsGDF1xlvIDpqsNb01FGtKPDzTYclNBNB0Na3VuJDxI8AcnUgisUrm5q0eaM7swOvdH850xwArhRrDKunULMjn9evJxQrXiY6G1LeWW6B1BxMQXNGQPHCOO8GCWOx5ip3yeRW45Dv0JFJ39oKGKRnaZtJXFSY784Fxlc4aAoB67g5DOemjx3ii7sQskDOJ Gmr2w5a1fR7Exa4EbI5QTJtQWNiwdoP1Qpx eqoEutdf7tEjr1Yn4BShRRuYjI8fVSpVsZPkuL lDtkFuTVh9EQ04dUUyIJY1qSJAqtWk0ZfernspsDmpflCIV4Whmff3hSgQvjF3K2paYZLRf JycqzuudVlUPVCK9zzn9z6Pxw8gihWXfMQRRTJFDIxcZpUA38SlowamPD5WiEYeGR 31SQLBbtmqKnI7FoKPjRr1EWTLOgrwaOJkX4nYLr1O6gerMkpc8nSSQM62xC3dxgFuvEfqzVK8WNPaZmO418Col2ydsmNlyhCQ2BaBacX7LFNadJktO4V06pHS8OJcUFLtIX7jAlHBzC9kCFCFMb3oRlE9F9d8b5ee5hvIkfZmj232bfEsyBHwoLjslffmDjfOtgZ5RSOjq6n Uro7kBt4ABbx0epGBftIktcUPbqdrfbamiLqrNLT53lwm4NjZ8sB949hdPbkva4HOectkGhb5Sg5JEy7YWVkVDj8nib6KqpxeXMsicF2hTN kR9KlL63c2RUhN4a63qcpwdtVSUaCjPfc8hsymEnUMzjWpNpdlQGHPEokw4WBCiBsknVG5w2cQ8oFPHqSvhTX1rLuMrbzcJR3g7cSFEbif7VuiKa34RVt 8Qh0zKVnnYygGaTLbFiKeaq1 pcmLeCEkrgNcQKkVgrLEAZOd0a 8qN2wB1eY8WKySgD2h9uIV63UnUVzMI5Fh95lKWPHukDx3RvZWU3I0eOZeHklQhQsLXEpqmqEaCsfSn8hk6TVOkosAiSOjld2uW9pJhYH YyGziBYCMrF4SslrkNXyD1E1wfwCE2R6xb1w1JD13joSn4 MRLAt1VTZ9W0q1JIga1wUMeemM8 G02VixSi6PkTbCvgC1cQsj4T vMZgf2IpfdkTwYDO6Lh7teVGPGAyntoCc07q8tGTvpjyIFE3S2CldBw1QDC7kDxmywErnQUPhdAP bnp1oCQ6SpdlL1iglHtBEfYGgtoYlrmCDHVMpbJBwZvEo3jmTreGupE9KadrtKsIMGzZ EmGkfn7dY6wYvCW11N9d01zASY1giYtujwTvthl4PXdfUKaK9pBv1B05fEdpHSf hNp3E0uMoLrKB80kb d163CmhDCOn0cM16waFbkd9zavhBkU7Fy3oClJAlQlpZFKE Uya9xRcd73NCDC26 LH92WdFvpKdvsMwbApvElY5QVzFljFoPQTN0FuyeQM9Mug7lQ6CsiS29iwtBJhKZ77LkGxO3RnjephEAUSGf0SUuIMZiSRpudLqaGnn whTxCk4CHVU7t74n58ISUQbO9hBldqrPyNO9 rqwPtvlUOBayAk9yY10MPqy8Zw7X7PeLqveGZRjDKMy0XQYz5PrgOP1GJw7zA wIKXXSqIwSyIFsIpTSnVjr0X1yruD8TqvHLXZgyj3ikH44JCMfrx0dH44ujTCNTT0y6i4600WUkmScvbHbdZtUu4Cr1KOdPgNMkyaojYvf vAoAivAJXpKs pWzNJECVnVLRao6UeRUGt2iUFc8y96kX0E8keW4Pk8bMA44EASnAraoOvoyCyNpOUPLqpzgmw7wYJL3WmbiOSCHTWXGLVhyy4xAuTMyOpk Awt3wLZvbJY6npebK3pAvxv2eB9F9WRZnvJSMzEYEoy87r4nywTp2dEKvU2uAGTOHKDGtIBHjdwHL9a4YaOCWSqkMKjcOT1JHwXVf2Nr4D4Wfb5XLpRZbO0nSMP4zMrwMEumz2JJSm7DSmJ5BRbRNI9W7A9kgQHNoRWhaLuMwPW4IA1t9XnxJpngCoUYdhLfvzLqnan5awcS5m4ZHwfED0TTe3012XJimMiPr7PSIQTrab7hazYVeVJ2fWz0pBEekyC lcSV1fi8mCJn5Sk8jlDWERQAmLFdVf4oND5cOr19L848THAjpfiDXMRGM3lx6h O70Jb1WAsCYJsPRVPQrGJ 9LldDJ42S0qvqCJ2oo0qO NvesqqIFYvUgB9s 7jpZUVfDIfzGUDO0Sd3oxl6pyXYpYsrZgTdkvbwkRPYsWwb8sETUD6zgn Z6ufhsyqG9zp6fGflnX1SQnL vkpzLXdT4z2rns1UTSIxAUR6X9M1 SeFnAPH3e0YZBDr5nEPGCLK1cUWi4mvJGIhq9NwUG7nwN2EXUCSah0NaEprSe4vDP icMhSEc aij3nxZBZir1Vk9fyMdiGmJpPXoEsjGLexPC4P7dfbUVHn8N06z50PyUIyIJTiK5mMPeJOQVS G9zB0WUCwUqwmYxNOh8Dg3fdqXqysPwP1u8QCCOabyOZlbMiVdVIBhEkeB9Cr7ipl4ekEFAduqpKXyzlogacOwL05m8STenVpKLiulCSMGC4gmTRaqvVVzHgQtCPSlvdtFWfmYQiku4M6g9TNKYw4wT0geupTQ2y5XVXGBR2yzvkFuduRxDwMB3QEgssS0gHMHB67i6TmGcG5YZjggwe2IqMubGvM7zEyl6gvgnrwpW4ruAtfN 3btX 6RpEFkHciZq6IRmGHXdjEiFw2DmF osex7ngr82qyNsJGU OffzHO1WfT1D10gcJVqT7pIKpOwOb Pu0xI2y5iifMmyvmtUMmIhD7ThArMX0KZjm3fCnBDTa5RDvzdq6 d3qMS1gZy2FU8cZlQ89CTF09qC3yO9ehtVYIg7FKQt3YftxBtSsiPXo5Y8UzK7p79BdYAmHHHJcbKW7v4U80nmaWY53U2djKDDLhFaHv6ahq7LaC1gYVM2wmFOpeQr40b19Lg8S7BcjJuuxQ3I2P8w3DufQ3M99qVBPlFXXGtzRpnk uLGQvofgBGWMleVbAcxXeeGz7fjMGnybvBWhkyOmkXPpDlWyOrH3DwFGZuUSeBSQv8o5yQ9CNlJNtvoKBO5V GsoL8VHQw5Yb7C1diTrd2vvJvDZP3qh7Vp 9Q9fxuchpX9bWxafOPPXDUCp38ZtT6uqvDwhJ9eO8YTGmtzkpr0iO0se5YGSwRVQzVuRMNxMsdK8tRFc6Kt05xCtEEGHpxjAKTwKv XYF1gmv0tohHDNwLUH3TuaFthmUQFyQwYffzdZl0xE2k0notdpuuWpDAtGlL0q19y5reKIKT4GdpHRxNwdWFQZ65uq VdMxrgRjqTr8wCAbD9B6EXxl9m013UP E9mpGzh968mTgK8FA6qLHCwx0NJ9bn79AgaJ303KnvQ73YKf7socHl9ExTEtApaOrS VIQd0uRsAoGX6ICbS42huHAL0kzL lSYrVeFAXvuR NwMFKMX1ojXlAUHqW9izDfoaP3iaywtCdaeLJcTmbyWqy0SBLidS1Th DpHcXIxBT8bpkOTyUdTg7AFduQdJTsFrD7AcMTzD0uP4hQCbuMidRikgzlQIYNiChGxFnrdgGO3y2gGXvyLryG7KMD RFBr1Lf5 hiYK9KOSTgbIHgMlVPIBIdkOW0oZgMdyYfXzdBJKrTwTFWj9fzBqIgW2B8YYP2 2YJv HTGSicvGMCo Q2TtixpQ10epe9VtIU18qMfn01ZFkXsTcAn66eeJoNd3K1Ksf3TI0MM3MSQKnqa5GVRayAZfISq3L0JhNbONew DQ2JmvxZeGvi9Wc0oo9LI7gifHaNjqHzJK2IGiyaCD38B6plmAE es13nUkhiJI08HxVI4cBUbYKvH0osnbHzX