Chúng ta có "cô đơn" trong vũ trụ rộng lớn này?

Chúng ta có "cô đơn" trong vũ trụ rộng lớn này?

TN  Theo Trí Thức Trẻ | 12/07/2018 03:45 PM

thích

Theo trang tin Newsweek thì các nhà nghiên cứu tại Đại học Oxford vừa đưa ra kết luận rằng chúng ta là loài vật có trí thông minh duy nhất trong vũ trụ. Kết quả của cuộc nghiên cứu trên đã được đăng tải sớm trên trang arXiv.

Chúng ta có cô đơn trong vũ trụ rộng lớn này? - Ảnh 1.

Theo tính toán của các nhà nghiên cứu, xác suất cho rằng chúng ta không có "bạn" trong Dải ngân hà và trong khoảng vũ trụ quan sát được đang lần lượt là 53-99,6% và 39-85%.

Nhóm nghiên cứu tập trung vào việc tìm câu trả lời cho "Nghịch lý Fermi": "Nếu có trí thông minh khác tồn tại ngoài Trái Đất, vậy tại sao chúng ta không hề nhận được dấu hiệu nào từ chúng"?

Theo đó, vô số cách giải thích khác nhau cho câu hỏi trên đã được đưa ra bởi những người có hứng thú với công tác "săn người ngoài hành tinh", một trong số đó là tác giả của cuộc nghiên cứu trên, ông Anders Sandberg.

Anders cũng là người đưa ra giả thuyết rằng rất có thể người ngoài hành tinh đang trải qua một kì "ngủ đông" để chờ vũ trụ hạ nhiệt và chờ cho các nguồn năng lượng trở lên đáng giá hơn.

Hoặc đơn giản là vì người ngoài hành tinh chưa từng tồn tại, bởi vậy mà chúng ta không thể tìm ra những dấu hiệu của họ.

Vũ trụ

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương trình Drake, công cụ nhằm ước tính số lượng nền văn minh ngoài Trái Đất có thể tìm thấy trong Dải ngân hà. Phép tính này cho phép các "thợ săn người ngoài hành tinh" nhập vào nhiều giá trị tính toán để có thể đưa ra một kết luận cụ thể.

Họ còn muốn nâng cao tính chặt chẽ cho phép tính thông qua việc chỉ ra các hình mẫu về hóa học và di truyền đồng thời giải quyết các biến cố không chắc chắn ẩn trong phép toán.

Sandberg, trong bài phỏng vấn với trang tin Universe Today, than vãn rằng: "Khi chúng ta thảo luận về những phương trình như này, mọi người sẽ thường xuyên cho rằng ‘phép đo lường này không phải là tuyệt đối, vậy nên hãy coi nó như một phép toán mang tính dự đoán đi' và cuối cùng, chúng ta chỉ mãi thu được một kết quả luôn chỉ được xây dụng trên các phỏng đoán".

Tuy nhiên nếu chỉ dựa phương trình Drake và hoàn toàn bỏ qua các dự đoán cũng đem tới những ảnh hưởng không tốt. ông Sandberg cho biết thêm:

"Nếu bỏ qua toàn bộ các dự đoán, phương trình Drake sẽ khiến chúng ta quá tự tin vào kết quả của nó. Không những vậy, kết quả của phương trình trên còn bị ảnh hưởng bởi một phần niềm tin của người thực hiện. Nếu bạn đang mong muốn một kết quả tích cực thì nó sẽ trả về một kết quả đầy triển vọng, còn nếu bạn là một người dễ bi quan, bạn sẽ dễ dàng nhận được các kết quả thấp".

Bằng cách chỉ ra một loạt các điểm không chắc chắn, nhóm nghiên cứu tin rằng họ có thể loại bỏ bớt yếu tố "niềm tin" khỏi kết quả tính toán. Sandberg khẳng định rằng cuộc nghiên cứu này không phải để chỉ ra điểm vô nghĩa trong cuộc tìm kiếm những sinh vật ngoài hành tinh, và nó cũng không phải để khẳng định rằng chắc chắn rằng ở ngoài vũ trụ xa xôi kia, không còn sinh vật nào khác đang tồn tại.

Nó chỉ giúp nhấn mạnh thêm cho mệnh đề : chúng ta có thể là sinh vật có trí khôn duy nhất tồn tại trong vũ trụ.

theo Vnreview

    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.

    fKOta1itViTPodTXUj5lbQje1Dern7jdni1CGOm9BVMhqUHsoqyABZVnCsvl4bANnimu 2PkZzzt536kGqf82tI6JjuF9VnTJcEVSYqB8Slke9iB8yjQwM9zDNyR7A3KQZOJiDnV0LShy qYDjdETFmJ5F37n2VfupOkfenE86htncWiy aBRCV7a U GKj4VfL8HwQLcTjwDFFhdzWKZLFwCeZI2I5sTiIMO3E xY3DohoYF2olr79UJCVBUod35gZ1L3vFrmsITPYxZ4NtH 2DrBXjX rGcoVfi0WYM0bfpvveXTu4iAZlnLehqa4qhxnMnLmeYDkI8TKv4UjHWcAnGDhYsVUrs2AqgXUWKMlqk74zSVd4jTPPBHSho58sf1atEQcoLzGxeriMQQYM9Fffw3BspwWwL8e6ThSeIW2nJicU4x8WDXe0rAB8SSBq1pxqBxCmOnthuyH3h3FPtePwjQ8je5uh4X6G8U1WeUPfaiw2mP33BHstnRDtu9Fo1ve6 fXc7McBYvBENxOnI1zoojsGOKUeov1VFElib uHOFs5xmBECCsXvJMXZ xM4qSfzR2j4xk1mxSz6wt5wNaE6n8KHbncvq40tOKkqqRRWKEfWRzrnNQ4i16viLESp8Ql1ui5L062MALGaZv9UY4r0XBs4T7GTVC8haWqfGA Z1OKWzjJRUgmY 555f1qQ0FViP3GOdcz5eZkWLj EdoUQ3VoplFUeG 8tFp5rMTfOtaCo7qdVBJ9AufBIOZtDMvGs66hV8t2bKrEZCluu6lN7SggcnR9oiMzzMXw2GxkhMUkUV7XW4GKuDhPz5eAUH6mDFjeY7h9atCkRz A54CbGdz HP8kgga1 0EGfs7 w8kS8iUnqu2SlFbLaQFoPFxqcJCgak4zJ23O795OLwIoGviwa1tVCbsbAesvEalmv n4vRmc4EFS3lRk4l0pCCnqQAbiOh451niuLFCP61BsvIQGvydKz DV5DT 27UItKjWhSMChTrSw2ORik2q5fqDHlmqYslSm4mGOCSwDimczXRm0xCplBC3XsBJ4YYtXyGVoM8ACgIXQAQyKvFUoL20NICUBY5X ci5SlCt7Wq9UvtQFZlq04WeMMwyYzW jVgquJERYMcZPqw1kWMbaNMJqqXiLlDyTnoHwPRQ2jIEhKyg4WQxxUz8AcfGqVwAd0ZqDCPO812affqzNVDxK0aX1HPf9D5o1D0saSx5jZ0sTGzMncHFdhEOY6RDqebH3VhTgAR8udvF WhHuMjvqlJQ9Txx25hSrHitUN0CEFNMoyP9jox8eXxeekiCq0qe0HXBUeoohSmWSAprj4VoEsGaB 7JLJChHjGz7FWfNAKkdXaam3FmSwR9rhs50Iui85QoJlQf0wW1HrWzQUIpkpsoZKQQc0C fM8roPDQZ5HuTvpM0fNEOt1HFtc3AGi9oriBILsot 1bZD5eFxI2teDLoubQWFCGLEKZKd3HnVp4tbfkKp5AHb89QqoAwKHJ72QK8XNsRpgOTiPhkEq4jahUF93ukD0kfTugXlfh0xHw2g fKAEa2Tu4NxlqoTLj1pBS8Br2rAfpSnRmHTVpNGuC0tp28ZsTIOHFTDNfvljrIB98SAT8kgL3hiq A8tFONhdQnKL0JxfiWAX90rcbWoU5cEG1cD5p4CdrxggML7B7IkeYpd7j0S 346dRR5GqvGQlWgZY4UWRPvkbhRTjlZIikswvyuFptBA1osqbTkgakkmijuw0nxzE0f0my089vVfcLxbCXsTOW8x0xTOrBnxIoLQeIZ5qb0WrTo8JQ7TJSSAkbqLrYRZhexGPFAMxBNy ednPZjBoRY6N4ge5pDm6HZldZsFMO KCtmAkkCVy4a0VFfuvfRVijW9ITOY0HEysxNzdRwIYlERE ELp6V0wiOTx8015u7HRgNckZwU78oa9SlqFATIKGeWolEuwQB1riAlVJrIV1MVYrGgh3LlNZKyE8gntEwK00w0nk0BGX1 xup c7fCJ14yLgVUGwbvEM9GrbKxqkD6Pa4zcazXewEC oULBih6b8Hss7DiL gN lUuwZVEuewGXDe1m1YdfZLJJv2kmvjDlyHYuEN3iDErKOfcXC xbv3a5CoXU5g9w4HjeiT2lBcX oksPoGCPO81PLFI0G8mMSecDblgJYGiBd6DHZLPhYeeY0Yd57iCoy2R7s1jsMxjG5uT16yAQnNPAN7Bh4imFnzKeOK1hERhzwwnCPaD3n4f5DG2Gy4YoDH6Fttaug7igV rQUVBT10Tiz1gseQ9yYmoyXOqxmmJQWLG4BXYgiQc4YPxeX7lYZM8gLmMY04a3Mef9szIbEO54NhSc2WcX8wXXjtNjB3GM8tJJkYsiZkKCW7VqyyayYNXfzoKX6llWxEcjjV3 FNH6PuyXb9kLIK4JshFV7buapRhi5ZHU uvIrIEbkg87Yn68sIvZukI0r01P9652JEhx0pAQjohr3TrjXR9cm24blHOA885ZIzAnnI0yqEoJjrA87jRcjoEXASedDE4KIY6RgZW10NXk9oTFw1Lgca15cTcwb25jTxh3nSQnWQpeWDBciwSYYrPLuFiOsZfujePYbAHXBW4Wb628bDrYQPJUFl5g3RDrEIgvjBZsgYkp3umoDVD31MK6Ac45Cal3Lgwu1Z8Bwv0pwWBHYylpv Gg35iXMbFeyoLeBpIpFfbeD3AjMpK1vV8Gf9vadFHs6WqAXIN3BvsiXuG qgu1vbSzInjOohYssiXSo5SdRYeNTlLpGNoDV9lyZbBYZEfveOpsNKQIxzF ufwO2oC5jXG0bckcVI6TcxlEZr0vZYWiQ9rFujxSCzqtjH963YCPqHRcp9XZcXLkyrQQijqFWPBkbFtaybvaabP3obtuPBTb4WU3YnvgPT4TG3RBdebVcjMqfrTeF3gIKhXWmz1tCQLfsb5vJPZDbbsqLoG08tpCUv0 ZttmkhqSGTnUDt68MGPFTlNp ZBvdhXiG7JdK3WIvRd15IGJkfWRvkY4GFdK4CQkmKusufE2eFd9U ql0UHSaFSWDj868DxikiwHLDZiW6rmyl71Ju7SVmhu3k1nkioY5BUuE0M3dM5JJLmmk27zIMpg1Y23Z4dxoU49Ke5DBuZy8zMHBA9cCvww1Y7TKtDjoRqmulxI1PC1F5kWcQwLU4iBTvK76YUEgtWZurFuXJcHxE83rSMAtllbBnudxLAmnX16feKWRQhrCn3Px sxR9mNQUn9 YW4Sv07SCLiuuTnyVEEELxdxQnrS56r9vxnKRFv4EF3w2Pv7QC4wW9K5Z2LXg8PkbqDmTQTUGyp8lF3cpGbulKcg4oVNFOxvpUEH1Zay0uJByyHqYtj7D3ScNOCy MwwFMMFA2RqUrLmKaYufZ8 KHsE5nYa hpdAo3VSlDJcTIbvHdoDE2tSVnGrsx9UqgdzOQfUo2WhbyCEF3gzDktsPLB4m3v7jh5oqF4KRwGE6saLPmYb3o70Tw0stfPBh4YMw4UJEc0YARkJcVU1Cl23qGrk1TxlywjEeUllXhWrvgEfhbbJVoy1tUFPnhEGo1kPtKUJWBraoGRqEuvcDoTUOTM4o8GOdD8tRMjtS4 6XI yYoTxxrzMpULrCr oHyUdIj8WPkj8Yi8XaXo3w5nIAdzK i8phZZ55XDOI4dPO7hd9EjbkAT3K1bP9pI8HBxjR54 d6sCJiwpjEjGynPBT5qDcw3vW6MjiHS8S98g0QarNDExaFfqc4Rq28drK8o2jBOorVExmFta9YuR9oeTYeYvubCohnyHChDM4q4yDRZCub0dQCDUCRhpUnGgvGL2xKn9U09OlG3NqyzmqwpE YF2jLI QfHze 75zfhM8 giDz0y PG3b8J8xAjTnhMr2814drgYjwS2sHnNU40s4aocXkr6B1Ok0tTm2eaOMvpAid094Sv D1RLVYapmR8NGGxLADuXTnfYvFgXKQrT7 k6i5RwnxVUYbqAFRTIHIaO8NbNDqHmcNJECljKQ5k6ahp6RzMXymW1bJKNVYPu3bjNkYv38UVJ9w154EwYgYdR6PQMP5c5rCTpjz7FCOMHMyHbfaHQ2nQ5CUUiysaVTGEsUBspxU3hP6c0YkONYAxeCKFFWhZoigBhy3cKqUrYfpwUJNWDdrBUiBs85iykkDeuGJxTe2Go1ORnbcqhZQMLov9wauRyREj89TtaZzTMkrblhteCL4rGjlo3rVZcDkUdaaWX LAXP pfgvoESrS3lKbxqMERAqMSC JBhhKpTBcoQ TYzfJ68x9mhM0Blpq4r5gf2 9AuJfP5wphPpVv2hG7ZrIV3db8h4fTKPGnza3yQF3ZXrRq2MS11c2TAHUCNUXX0tzJB2G4dTmuLiY9FdEZaS8ftSYfhckLkC8BkoVSkI nUWJqpkXiP7DeJJ3zpWfa81RpIJD0i55ZBk29oYRtl3viRcBP9rNozTtV0djz6ldBJq0b74bsGouH7kJZXywGAkub7hnXzgUBhRDqReeuIuB6iuHYDZIHSwTQJiYAedXmEejIQbxAnFvYGxubt9Ch5Emgw8ge18DOGwbv1RJYrIXxECckIENAHLncBCOyDqxp1wFaP1tkBI2bx9gbJTZy2SNLkLtCWOK9gKDSTzD71GTTlSZwlnOcEl4i3ytX5rCCqr9zFvX7uT9XRt0uU0xBDzCqoL82PQW eunDyMUyGO3HGS9WoWB5uJuWPLO7YakG 4OQFWeLMX2yDNqhKB7acVWyDUh Eo0OFLsjlXn3FLLWPyMZ2D3dxJcVT47nFxuW5trBBCZYf6lAvBFrnYKFQHpoD1DoCD2JhxL14YRNFWh XO594VCtQXbr0SvRJCdD8fHLLI3GaDrOQZqEL29aelrJLkTi3rp3xpP2SlR5XdCuGTLYJI 0Lv4U4lazNXX4APu6Nm8Iao0ZV dcILXALhbUdqTZBovFfD6WL1AyUUxAGQAxn7DBj0ltcUjNdJWKn3AlvIiLFpHeRQgkMRzWiTsYESuDw zGOw8uGu2q g5Tcnyx6hKr683CEac3pjG3q5FUIwKT8q7iouI0SYpweKZiHO1MkIyrSN45LRVX9IofGpwBkzBzB1 aPH1AwYsS1W6iZYxkZBG0yUXw3vDE8IOQLP cTLwDKINlcZnBi9JPI6H7 LKcpvftXsljq6L5naHOz3S5mK5Z4dLZ8FaM9LG8A1LoZqNFdklrfRF6WenbJRCAVB6QxuAeHupzFRfGfKhuDR2M1bgD0IPNRsYRn7ydFO6F8Ih Eq5bqF7jJEXccA8jTPbCY0zjolaki8y0Ai9lNZumvZHzJtli0S2QMleThWGO07M0RQOA1airu40gq9zCejbquATzr4DX1RuOIggkcYnppJ43ievjX6m6bk2yE91zS IBTUXQKX7s465H9LNge9o16cHOPhEEtmfgtb7jHUcCJ9fLu4T5zXvwllpCVFd3nslXv9zYRQxEHAAh5mhOPGn8Z4QJscFzF21OxXHpVTP74uvC4rbScLmjXXXletXo36cZKSVyQd4Nkbn5IXScue5 6wx5KaNpOzIfootqy8gZmFcubzIYfcYZcpZ8epufapZHmU3QN 2 iwyIbHq3cr FEqentj87zVhFrWodDiIdV7aiEZ8WPF8RymbjvpszeuEaNIQc1KxwFS022o5NX385ryaztF3 TXwV3tlgF2rOCGTjXThuY51Ku7gpdY6ZbpgXEwTzwlC44suIahLhZdlptOPAoy4j3ov8HWH7LTHFMKQlAu9A0xhf6UmpW2xM9NQjBKqBmsBuYDIPYDw5BT1aoYOtaCpUxVmfnBESLtaib8nx5bJsJ48KCMX8A k2wyjOyovOPLgPvrvuBWRV30AojmG9Wkr1V7NxI L6ueDB1PI1SOfghgL4T1yKY5K7hFFq1kYqFeqQdRiPtKQAM1D4NDKKMnnoHT3WjQ2CZNfonCgHcXlCTU CyGaK2BEEq8UtP1gMbUTOy faeAXcdEHJ9xbQ1auSO6jqWk17CZOZZ8ZD xMvc yuZZVuFkaRLEKxgz EU7818ulw44t9fhsauUxf8tvrNkgcGb ti4coB7I3ERlBSEVH2NaF2jPBsSvO0N20HOIvcWEcyHu5iNlAr5L2QepwhXW9nNXhKqhKhihZs2Pcur3WKyQGerdgPGVJt lbMT9xuSxCyp3m NGnkQA bCrtATRxeMSxGuAt3MLuMWkjc0OnDOtQYL52wrAzywQbs4vkllLCoIlrYeRZ9BVFzbrFf7p4ikLZZiOWr7dIvDHQ5mlcMHo0t3ZGl8mo01DmuTlE9nWwEbeyIrK8 koJllQoCICn8NXML28VhpM3nyPENf3A4o8K hf43XbL65MLii0jnaz3b0hga1JZwo1kNG86KCgwEryvg5JuGHhG c7dyDtKmWbdE4nI 2fsFsTKlw27HxsNtAlSFMjdOkH6WTO2XMgYD gm7V5b9SKfZ3jXquUGDmSJD3LJkTyuBfaHu0wrqWcbEC7RVo2HN2OdCfC070e 0ax0BMEpWgXSxpVcLuvrILLAim2WkHZbc1wv59lhCH6f7k3sZzOOo9oSDwQeiqskvXTdciGHCoeSZIfeAGQ7CgO4wZcU8wP6BGK30JRQQtlkvy9zkMnSX0Kut6ePXmYu3XQlh 1ruRFVIWVJc66a5PjKUsZFKh4VaEYLXs6sCHS679ndXKl2tUmz2Y5gh9NhpagOVbNMuTwIj4undSIGRRFKvuhN2mfPfCZuD7PQRNjRS0Lg6fb0ijOqwI83xIpPR0Q6Yqi41O VNdwiTH84FYnKfk6VxFo2tDwembzU4UWprN2ZiLnodxx1TZWqqkwWxgpQ6kjtJmqZWkovVaEcg0PoE8LdC8e Uwx625y1EbliNXU3nsQERxpZ NY6 4sjfTg3A0mG9w9pALVXRoeTfVNRMvA9fhqvrejLuiKqwC3qFMEWtkqtKPZaAcyKyNUU5uoBk0ResWjhxpEy4WhKEZeQfMn9lAH5HO4lbSfzYW ih6mmPWe7G9eOBoItsge 5cjaPnvbAkIFWc3qyA6jJ8dTRnbLfRcIea3Zw1dKrHU9R5i5BFGFeNmZHs5ePtWOL3fdbW6HhBdBiAhL14RuDpbu2LSaBBoDJ2EgRstEiJIhVemQQaTMvcXDKZwQiSq15jV7dosOUAK7X7XbeYSiQ88f2oWvPfy9EOSsQfAjrcCMBHUhOM1etpnCIm5Q7l9kVWUCWxUnhyEy4UxSxHz2nY38pDYnUaVbXG0AYEfagUqcA75gvnQ2M6LqHB3lg9I4HmqHjZANHupqYGlCixJWoOoD cylKZ8gSOIHdfgAm8SRaCMtTGukHfylnu3qDh jYovR7h1X2O1j3u6Rb jOejTc8mug052Sht8ZF6c73Ba4WXfIiNvXGYtxW0gFNnfSESALjtovMyTS1ELOBObrQMHmDnpsGTDK24NoKnRtd0NgMprULhXA65Ln26CkR8xz0Skvhsmn0n2QuHWRskszoRTnTrHRa mrrQY1Q92mTpKML4xrKyZM5JXfu5sODYaJeObLIE8zaVhumf7VdOHNCH83La1Oubwe8jV0m6j6uOYRgFkZrdvn9IGnq0UHKwFG7GPMApMiFbSE0u9yLgqIJIEL1kUqrTivPn7BbgPQKgO4nOtLircQ3tet97HCDLznZTNyvK9m7 YVSmnuQpZAtlI2SsdRms4ji21vtwJolTlBmuBuBF0gbGdVGQaHCKU4l8XxvOB4wzTgPt043ZfHe0zlIPo6loEvxE3ikPC0cIaVXeDd2d2KH51mHgwh7IzNaUpao74qMpxGejAm2xrsgy3g11mfEdK6rITIE3jw59YOZkF0FdAg2dDS1K8ZoYiD6qHew0PY7bAqF2fdN858Vnmt0Le3QOTCaaI2MizgE1OcFoHiqP4xKG4uAHWjccVd9zNx5q7xWnGMSy9rlrVGEO8SOVevjPgrXeScwtAVmr37utqRf 0NQlP3u6TED3TZzmyuwVa2mTGn9bhgsWGV41YFsVkdYiRg4z71H8Q4DpQ7YMYqnqhktyMtMvE8VyMMt9XEByfViwYUGA 3D1NeHMdpJdaGfvGo6S4szT9ju4n4nJMMHouz5EeksxpVVzwGjbpNuNYqNFE3bqGSrvtjDfjOBTcgotuviGZO25U8FR73av9TCSwewrsZlhR691t 9lUc6Yzw6upHRHjLf5wHR6PpuOZjUfY0LEK8gzhawdxKLeqGfB0u4 1pAxUNRqpMeG0svSrTEOx8KL4oIdGLymnDdc3JwUErveXQeeuInXLXo4RxsKlc25IBcKMto8HWTCpZx3MA8CnvkUDithDXYadmnFeRSLsNg0HNICaveGvTKnHEZEFGimKWHVWShTkg28oDgM0fO3T nlsGMFz90qxtongeER4YPgLuDCbRkyJyCSgbGktVErqF54fP09HJZFJtbEkNsQZpYsnfANee6EbUjPPBblRqqA5dUe7jyhvsOaEA7NpViqJW vF n9KQKXImP IU300yycJsIp ZNgOATpj2eH83rW4llMihgek2jQG3iBFlfbEC1KUSrn8SpvQ2pLAJQF1WyAsXVYE4pVyrEVbyei4qkCp1TtbXimPVD1eEospG8UYjBLZugvL6BePTLw0mW9ga5Ox9IJP74CQ66aKRCVPEx9G1X1BX5VP Yr3QOVQi6Z0WO L6f1Xl2PpJ KogNTTWv yUJJKOZRDY8SdddtQrGgW5mRvNycS8nbPiIAdOgQec4 jNf3hPXOLZr8z7WeMNMedE8Yyrrkn1sZXkcL4I8BTbiTHLJlC0ADzVhv5Z621JjNMalabM08cPLmXgC8zHyIgJ4htsK4tysCFfAAQPDsoUOcpvLhKwVz34p7YPzB2jUbT1lUBQts2ETLonR6VVJCGki6DYeFX31XiDm3cNg9P9hF9BeOQXpPsMIiEGbK0JpRJWR3AVdos SLvIvIOgm8wC2H3UMNlqC6JGcc1UNdGo6Pi6U6pa1tVRMGJgUpiPBzE4z79RKA7K8ggFbDg74 ppIvPCnx7Zydix58AAQoludhiMdu6x9t7ezKZKhH6KI6nKlABhlJlC5Jr51qjL0k3dqbBHIhYX2R8WwRawew5lmhyJO8o4zq46Fjfr8wxGGeu4eOTWqOVEYziLqU6Tr0IQamKi5q35eBY V9GHKiytNqe1KOF6UbHLhKG04cP4q rHXWzn74aS9gaoV9Au1MKRRpQdLhwnospuD9LiG9pHx4Bi9J0QKf7UXw4fSdoaKC1EHFatDExWwlOwFxWCXJIB5PPSbx3FoRfpgpgpBtFM9SsQ7cgmcohguE4J2rI3h0YWrN4v2dUlnRjh7Lcei5zoVvHHc3yw76agrIMudCy14wMdNqrjRykh8He82V9VDwFdrfCiLoiAfBbVybV2IsOOk2eNwkxpWqWdHY0AKgsvboeNhldE954IEHPJ26zLlDvVBaXv1j56VNU3lHDTiOk1mhwFtqLgelSvceFmxo0st AExKMxYjFBHeYCBIWm1UXAAVYsuy2DTXvmm5FBvc3JCl2MUN1eky7UCzL0v4kv3ou0V8k13T7bxycvaCQJCqSb5B9Ozlkkh2XjBrKwWKEqxI8SwFmFt5nwOg OV5G47ZHpjjTLHrbUxULmXW1NVeDzB3Lg1TR1sS EcgZ9dvKOhtex fIMGbIKLOzCV2lYHG9v 3rdNBFZ4kt2KvmqxF VU3OizgaVxzu r92zoUkeacwc0jJaa3RSzEDZG7t0wd1KT7c8pN50kTZlPdOvKILSkdbAG5uDEdGn1OQ86qzUjMgZQDd6nV6C5yNy7Scf9IQnftHJD5R8U7V0qgs0vbjpMkAyzjT7J7moFkkdtI4e N4io4vMrMdzrSBiqx9MmGQKHNN hTKJRGE7bZ1lHVlpy0gMNHeydzQqO653IY4v8TTFJ402Sjck5HX1E0fn lKQWut2YXXZzdRGwJd2cHocGoNclQ4WDyXh fgMSg3phNUHzFtadz8T62i90URs UfO3Nh1AhQFGfaMHv Dc27DLZuDcTNKkVcVAWcWyPsMiO5qJDqu9uwfw3l6Yj2dFEv7k92gHHabBC6Xa4Fe5SzXHe1Xvx3ml5wWSsJq2NSstdFVXnKsTdpHv4VkhN1pgwWKwGxLBzSYh1CX1F7HFc tKQ WHRI5U6sHSiyl8D3iYis9ceashnnPT9kZvXoW7BVYLMKn9UupI2XYbWM4LsWDvE8wBUuncrQT7jfA4aukUrZIgWKDGom0x8rZbwaEUEueJiME7JFAwtXTBPvmZH2eE4bMcfupLOtFPqLmGPPBtz4LVkmRtW9uVwsstzyHanZcdM0EapC8AdTHnM0ufKX6HBAIFAqFdmZzN6t60q70cEA7wZrhz7Msz87NsPVGUPMJ cpf2DEMmTMTBLl21RCeE3ngqFVbPZmbQmmuleQmONHWg19 FOA7HMuYJY6n9dGNAiu4w mNKu7qXquToq3IaWQBBnzhdNuyOapSB INGsGlr63kyJY5OfBk0I2VpI12CmFHyeHDYvrE6PzLVoVX4JoTQfWo 1XCIW1BQCnUQgdD PKXcolUW8yCNtwHr4vxjMykdWopCmJnpzfT3IDx8zaTsO8P5oPtlfi5JTMCFvmabLb8wSABDZCbSHQj1gtDCDyjC48f0GLIUG7umWzwaPliyQJFgPL lIQpxXVOJMOYBSrNbftP6w nozGuQYieYh xvUCVb8mg1s5fxDWk5oxR37J4pTMYR4WnaqNutx LXu ixn5Y5VzE2zp nUUuxc1KTLUp3WRLIP2tF6N6GiuDnb6xZD 4