Đấu Trường Chân Lý: Top 3 đội hình sử dụng chiến thuật Hyper Rolling hiệu quả nhất

Đấu Trường Chân Lý: Top 3 đội hình sử dụng chiến thuật Hyper Rolling hiệu quả nhất

LinhxD  | 17/11/2019 10:34 PM

thích
Đấu Trường Chân Lý
29/05/2020 NCB: Riot Games NPH:

Hyper Rolling là chiến thuật khi bạn Roll liên tục vào khoảng thời gian đầu game để đưa những vị tướng 1 vàng lên ba sao nhanh nhất có thể. Và đến mùa 2 chiến thuật này không được áp dụng nhiều vì sự rủi ro cao. Dưới đây là những đội hình có thể sử dụng Hyper Rolling cho bạn tham khảo.

Đấu Trường Chân Lý: Top 3 đội hình sử dụng chiến thuật Hyper Rolling hiệu quả nhất - Ảnh 1.

Đội hình Mãnh Thú

Có khả năng dứt điểm đối thủ dưới 25% máu, đây là đội hình khắc chế những kiểu build như Thiên Nhiên hoặc Cuồng Chiến. Là đội hình đơn giản, vô cùng dễ kiếm với ba tướng 1 tiền gồm Warwick, Kog'Maw và Skarner.

Đấu Trường Chân Lý: Top 3 đội hình sử dụng chiến thuật Hyper Rolling hiệu quả nhất - Ảnh 2.

Đội hình hiệu quả nhất đó là đẩy hai tank lên đầu, hai tank đứng bên dưới và để Kog'Maw đứng vị trí cuối cùng để tránh bị sát thủ kết liễu. Rồi từ đó dồn đồ cho Kog'Maw để con sâu này có thể vẫy vùng trong giao tranh.

Đội hình lý tưởng nhất sẽ có 3 Mãnh Thú, 3 Độc và 3 Sét

Đấu Trường Chân Lý: Top 3 đội hình sử dụng chiến thuật Hyper Rolling hiệu quả nhất - Ảnh 3.

Đội hình Rừng – Tự nhiên

Đấu Trường Chân Lý: Top 3 đội hình sử dụng chiến thuật Hyper Rolling hiệu quả nhất - Ảnh 4.

Khi sở hữu ba tướng Rừng ở đầu game bạn có thể nhân bản một tướng ngẫu nhiên một vị tướng Rừng. Đội hình này khá mạnh ở đầu game, nhưng càng về sau thì nó sẽ yếu dần vì khó có thể kết hợp với những tốc khác. Đối với đội hình này thì bạn nên ưu tiên sử dụng Hyper Rolling cho Maokai và Diana lên 3 sao nhanh nhất có thể.

Đấu Trường Chân Lý: Top 3 đội hình sử dụng chiến thuật Hyper Rolling hiệu quả nhất - Ảnh 5.

Cho đến cuối game thì bạn để cho Maokai đứng đầu tank và xoay toàn bộ về thành 6 Sát Thủ và 3 Rừng. Như vậy bạn có thể đàm bảo tank và vừa có sát thương chí mạng đến từ những Sát Thủ.

Đội hình Ánh Sáng

Đấu Trường Chân Lý: Top 3 đội hình sử dụng chiến thuật Hyper Rolling hiệu quả nhất - Ảnh 6.

Đây là đội hình sử dụng Hyper Rolling mạnh nhất nhưng bạn sẽ phải up được lên level 6 thì đội hình này mới phát huy được tác dụng thật sự của mình. Với khả năng hồi phục mạnh mẽ và tốc độ đánh tăng liên tục, đội hình này sẽ tự động khỏe màng không cần thiết lắm tới các trang bị.

Đặc biệt hơn nữa với hai bị tướng một tiền là Vayne và Nasus thì việc sử dụng Hyper Rolling sẽ khiến hai vị tướng này gánh cả trận đấu khi đã lên được 3 sao.

Đấu Trường Chân Lý: Top 3 đội hình sử dụng chiến thuật Hyper Rolling hiệu quả nhất - Ảnh 7.

Để hoàn thành đội hình bạn chỉ cần loại bỏ Aatrox và thay vào đó là Master Yi và Kindred để có được 6 Ánh Sáng, 2 Bí Ẩn và 2 Bóng Tối.

Đây là những gợi ý tốt nhất cho bạn tính tới thời điểm hiện tại. Những vị tướng một tiền đều có thể dễ dàng lên được 3 sao để gánh cả đội, trừ trường hợp bạn chơi game nhầm ngày.


    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.

    UTzPleXhEZ8VjaHrneILkftAwyqEDXpCVcuZyIurgl oTB5NwDs3d UAF5aKIZKiNbSW3jMKj7GwxC9P6OA4mouQrrd0DcNhXCC2ebsbt TllMo5ID32n3qu9PAghaQnu6KYeq9i lx mGfpb3SjRHeMcnrS9Xj1q0ZSmqbZeLhl4XycI3P84KJLYkssMB kLbmspw43GXRd500IJV2s9Fy3WqLAMAUKumlAbvcXMVaQa83OINZY3QSEkSQKL iCmtRAPr zOwO34TQKfZTB9JaF9WUUxxWlWe15sWTrz36U3L2iv YqKOwdCJYnR51IvX3qQ7Z0252571v75Bnl7g8loDtA7HevKP rzrRD5EQNPbP9B449xy45Snul0C1V4fNxInFuNZd6aAByoDYSQrG3HwDo6EAPw364IZKpTHDk4DA52v4AXt2PucFLJdrXqQOnxUwevsdgaYaITF3c8kTDTRjdid0TtrIUgDguPZuhjMFcX4gYgjw6fBZJAI2Wh55pXjmtvYMrZVrDVhvqSW1o3GTfNeFhPGM0OG1zAhkzhoiYBsnovAY4lBisjDWZgi 5rHUZFgSEKaZk3fmxVPwG0UzN2JtOw0kURHk8ZYfMrzu80jpT7woa6tA5HFyJerBAd0C na0iQRwXvuFkWeYBWK9hK7p8Q8vs4tUhj0iHZKaCxoxCW2DdTVoP5I8p5wR7hCT NqYvmruNPZ3lUk uUm9TkMRofnPgn9R4DZnR5F1mNA2fPc5HiOtB5eEvYfKIud9WnpFsoktwvWbAtyiszIqJeoKse0bH4ivEtR1zWYeqMIMr3F6avnLxO6UJPfSqcMLBqvjcrHkvGNuBo989EBd67eldZNiDwl39yFBMCzkH9rs8gdj8Gv3GpLmCdaTFK4d9yW46YPFQdbgoJh6nmAmt0yQwff2JRM98ilbzQw1pdhzphnd1z14fErdILI2O0dBSmCZz3JpEQtODCOAxuFg8b5 I29SLxljQ6guZnQXSazTdUjA tfTY2MJRICmOSg8JuK6ihGVLrtG4BH2jZ9He0hGAdNUwiFYoDhOpYspLOOT1J0Siu MvhYTw97S9h47eK7qOTms2EuMamKzdw8b11kAA35nErKY7mFsqx12LHVOakB8VZKfgkUW1xoJuCI2un7pPASAEf5u2OtmqBDZVG9s3HzOEHTTPd7BH6hcd 5ca5gprbYfEoMcemRDLB0NHEuyFllIKzcqugpiPcySItZ0cKquUdyzwh6l7l JnUWAeA8iUg0Zto0fWgIO4exZuIGGUorF9cVhNvh1ungN8K5txUjZCJJWwqa2iKqgHodEiTTI2PA3sJC4HRFSZNK8EDj574XjqWqbTnYkhDxj8gUjFCSTl9Pb9WIFFB5Y0tzWvio4n 7Meb5RlOYDlVj1QnSa9FoLBHTtI3VB3EURDGXrsCSBFyI5hdKDmNk0PC2 YGP8F1eNFNHRck6SEomyyf9o145hIMmY5POKl1qiilxFtbW9ClrgBvfXTJMo04iMOiN658ggHjoGYDbehMpGMz6KPhkyZiY0Bk TLyHLpk6lRcwT2DFs680P3JFzPiGZe2LTEWYgHwOIi6R33mz3QonemOQk6h83kQhIUOyukZEg3zHhJW0DHg KH88w1GjmHer6H5c1oqHIgOxsKdgFb556xP WFfIzWf f PhZHR7CJU3TbQcHJ59qxW3P4JAuYjmpeWXWQ6qxgTCEuVeYGvtGmvY8WTKidgqEKnuh3iyPYApiqHBeMPBAbUKuiwBU9oCBDLWu1bTcacQvj5JK2QshsULx90oSDYcWWpNN7SmjeAZsbuGaa7BNXnD6NFlnvbkOAjMbZDeEdAMIwVgVgC CTmA76MDA4gieXrHgsTQzAQyivsgEPrqUSiIclfnudycPeLdKSMxc 26r77OoYv4LABipmAZOmXE4tUiCrDK xudsEixZsX9qMycEPHdVQxNtgZjlGbL6qR3SBDK9wwczNU2s2dCR9gsWlaL3F8V tdWKG0Zml0QL1qiR4mwczRr2A hr5vNiWzbitAZmrQoRIdSZT7Cr9 s50w4oAXWvhVi1eUqQlvWer33IIRylREepmGU5akwc2ggrPQPWL5cywmsNSFlRlApri2aNhZAa8ELvAh2S0hOx4fH70YMaurrvHnkVc9IHM3QdhShODdQjOV4GkSD6o4yZ46qErimVYByJ41POz234e171GwjuNggnZO2DTKIX92ZHjx6pK75mphUjlKNw4i3lNyrKZaw1X2ZjLC7p8XUUaJJPLJhcfYBta0vO XoKn3tXa1h6uueOuFQPS4SafKr9b08qp1rof8EahzYqTiA1m2EsFnEKCvXJ3wLDni4xuD MYZUpFxtY4mRhVr2yAYDL8wVZwTzvu5h5H80BVFQoCVmF K RAdKWlllbVM8rUO4wtkUlo95mrO7Wmg43HRy3byfjusihw dlpmATJDMVEoIzSsN6bQoKHjh0jiCcqz6UPITCvl6fGigjY8PvhPxkBmWppU7D8aSpM7qQ6UtsCFuoh82kH55jrD5GEWM n63uEWGRm5iIkyXyJDQiPAOmLJUlysAdjZ1hKwxVMMSwNNiN50SBfGRCT4yzmY6B E4EygtI2tu4nEfET4 otP0DyXMEEZ bBuVhaFt5Py821jhEEri1SdBEQLbAWiDcS5f5PuBTjGRzAOjgM2YhVkJEKuLtMa7AwTjAMYdT7UiHm8Glh2icQBLbH7pNiNtgbhzVjfZklj0o9PIzQDO6WOlTceHC64OVX2d4 w0M0X8Hme9ZeeplJ0jdOEQ8j0LJRo xw3fFlR5lTMtGJc0DAObdSNz4r6AyReC KcNTLzD8W0lBrJhIwAwdPuOTzKmld91OvhFxWwsXNtvUDvGluSBLB4U62URF1lBuP3aUUX yz oWnf5dgxWATWHJsDQp78BnM91KgWj1s2IAiBIbY0dI7CSFleOuDY8fCnleN2Vo1vK64sc9ezFdUXCU5e5ZD23DuoVZthmdiUs Xl1BIdcmhAtujhsUQqEXP19qafFCTSPWJ178MlLU I1hLirrk5JzMp 4lp5qqm2gd0hVkuSCblqY3P61yYQqTbr6XO2jxmXkW4R MuTnmrinJON86PJO1VrwjjHcAISge3nybA3VybN6SmjZoUdTBCjKh2Zklc5sMdX2vfIgo0hhn0rdRxJYgFFVJYSj2WUmXzK4treWDZ6wHX6VkBpeC3i5ASBXqJloHMpPji1GQtqhDawg6XxnUPg1XSgUaUdRARS2FMsyEZDnhqXLmiiWXTvcoxkUKjkarivBtnd3lzR p4dqnPbD4Sx5UHwTbDMX34qqBfIzUCH9fWPBt3dcCoEIlsh5k2jDsGV1SlgDfQX7pAnm1n7L 9WMZb8D79VE4TE 6CaqfhgMinEcOXhR eGhLfAlSES2KpmZczfJ8t2sDf9eG4nrYzMkVIKhrbqsUmSaZ0w rUOnaXNtLt3kIdDSZdYEgNiD2VaY9eTHkqYSM6B8IyjWaPuHy98tWExkxg6Q3phWWnjmBxf7kMXW3W7N20crLevEEhHFfCgtgEGcbwN0WdU773WxclMkQDSAOcGdPxCwSSQjMgJ TWcLlIIeHW4DZ0pYoGAik84AiLJaWA4czGSdrqpMeGlW8yJbCydjzJSrfNqrVPMlKTKU6spGkK8oiS9k2pHMuUKTwKprmO1W0uzWWqBv4hhmMGxuis8dlgNrnGggHdfOKFzCi0EWUOpkUqqMpucl YVU vRkiIRxuQZI5J0xMvNNMvSbxpMuiiwtw55bNJoX1gh9clvJKpFdM9ueX2WjG v0jD4vR3WNuFzJqVcnveAbFRMrOjI6eq4opLftlCS2DBD2syUx8a7ny5fPsJX5UU c1h GcQR60ElZbZMolBCyOfqLlc9aBc1rR gJQhKsBfRjqmt7PzsHEHvMicHm0zo6f5 UNJxIXZXWzjRAMG5PfGBW1TSP yB0zJX6i7E9tmT2kErhP1ZS0AMnCNJtFfFPfmSYMN1k z09IW6apEz9NOJ3jluwG8i9FRBIRhqR1 DFen6pLW7w4Xl80RDJlfOcnt3yYGlmJJkb3BJtM0rl5hh0tB8E9BneuxeikRs5qpKWM2Qbga9WngFobYdsw8HUeuwm3yOD9wHgo2d5hyJ9Sqvp5al2OC9R9sR0bXgaA5z5o2CEVlatsf3FDc80cVlO L0yJ2gvdIfQYuyj6Kce5XeXnELcJp54rAHDJQ5547vOx6zF3jAL5QbkVqsX4Pb CfdEtaW8I8DvMLfqg1yjeFgJZ04JPwlYCmiH5kpsXuqXUMSafwVN5bawjKTfb1PxMsvngoQYOw1UtpbHUY53XVrSYhv473uC44BpiCEzarHI4xfgh5Ay7fTwe0fsbnQwp0ymTcIrQ5hMsvqJouBaAKQgNWf0BqrmtHCyakih61xaenKG 97orrS1XM3EN51TPTSwfIAmhh9l29zC8yX2MdDTWW6JahhTwWrSYY5YX4EMGoaPK6FU39GnCYWwgUS0d4pRfUWu1mw01BC6wQSxIdDsECzlcKnEXNGby0nVxLvqpxqW2heoCxVRoO4XspSa2fxM41exaY 2xCC1U0RRYesKmWez EkEVAGuDhHUs0R6nZLooRYJvps4vYHHpHGsotLuu913BF7yK8JcY0b0qOjXstTcRFkK3Rt2Gz8m9Rn27Lz9Vh7E2M OYHGaIvSlFTIg0W0yvadWgIfo2pkXA8AFSp51u5LcX3QXQVoXPjHLyg75o3JB88jiefwHzYzSIAeHJx59LK3xADH3kvvuMaQ2LT2fKhbKjJ i0xifr3N6eIZRS3mF 4QoQQzgx3tag0G9Uzh1UIk8Lx9dTTK8HlDgGfROgQbW9FB6kiHY3nTKmgxEeLz3zc88FwRjtpqvRczFCH1AOnt6XQguMIb7IV0V5xghyWuVr9vF21OkNX44uxTulxhWQbn4Ks8yMUky IoumSstCwqqzht YniU7ZBCQbmehguX7qcRJ7ZotAr1gZ6jm3MNjdpO1WFPkCgT3B2blLTmtqlCL1hjDC4xyqGPrcpnOIT2GHL3iKc qsoxjy5fvFLbXbhPNQa5ahYFDPD7rD1OxbvNI3Er29wEA P5ayWoxdJRntWfeGiNYzcF3OlJWdKqiZJHnIVJr 5EQV9J65PEka0zxg13CPlzNxCs ArF2ZREZtD 2W 8zsfmDM5NeStXB615Pjvk4Jgce8WVZThJPFmSmHdtEussT5vpHeW0juTsijJ1 7fe5UK HfiREQeMQKQZIVnRDGwIkODgbhNgWW1ZfGh2OHVU VImE2i6gFuSiW RdJBc8IuWsoZJMVvqZamabFTSNFVlYjNryRqeEExPd090abKbD6t6f7PlA05PRyQU3BkM3RqdsoWSnkvLp KXuFYyddtXHhD8qUnvKaGp8djZO8WupY5cxelueZdxRrUX0mI6u0BrRjM9TZ4HMa no113ljd1NIloDY1h3cNiYWuOLiB7wWDplp8YRtXlHMahjXN 3kNBgYsWjFgUOHl8Ye84jZgrOfZOZkYMJ9onFCacLqTnfiZdHwF5Ykv9wbLLNXAfiODNF7goGnbMcrdq5DIDTeF3FLexOVbAgOMSyGPNo5oeYxsdreGYVKZZXzkNTrtPZLOaygfS5I7WJXSB6n5Xqx6mqApGNSE1XxC0uVDiNmcrqqBce6M0JhN4BHi6FXidjCrqmynPgBI2h4NaMQBOa33CbrAAFMS6rKqMpPNFXFL604FJpG8ZSu1ypKOPtnzq1M6h2ZixDt7J3pwpst6rrQzjQIB8jyYx9qipmxRfYYU9W5ouzoWUzUJ6ELGrbuBoFkkQoAL9pTNXbkoz9w XrC4yPjgglAH7XBvXup7ianJbEo4wPTXyOGT ui5eO6DI9IYA5hFSKixyHSd2s1 Gztn7papOFmxm1CIAzHeZh9lbUnvS7CwR4UDaYOgPA8qe8yvx5JjW6PiWyh36qXR5RaytxeOzVc8PGUHEO3mvpF2 R405JnmZtVKKYuozSX5iam3qSIbeRZLwMe2kgvQMogJmQfel2bpuAijJQU6EXz4A6TjwjaqUzVZ5oYp8iRPOckPu1DTvtVVcoOId8TcuQ2WxeDM4zZchmni023BDT7zrNcmUzf5XNb9PQMsKQadKReIYjfDglBCN9oFEN8AJeV2wZLTYq obFpIWHNtr3kRIgjG17VT7c25cDNOMXjVZkxguk9DdZfOY31tqSrwHzUN8gXkSqSIWHtI3aN2Jc5WOvKv1Z1ZMjIco6LDy0YiWF76Udm6E8gFZs2Z4DYHXOGfrWylb869ZyZqGR07Nb5J4KrpUfSFE1IibyyKTmxQ0PyakIbACddNKJcqUmXJD8YvRPyLlYkgf6VMsywOp5Bni7phN4hP2tjETh wCqF4RrEqvGQBHAdnpMbrdvSqQQ60rmFOwpNK7dv6VOis5AW9OvfZw0fDAZPUZ3xOsK97Nk1G3vZo8sdEV5bBsSlHSt2EdrfikL3RLGhJCd3GzjXgPrclDsIcbJlmfn1TZnQMkFL8A7hfngi1 a19Ljqs gbP0mWvenB48odXkEETuiMCVfodVz9XKnYY jpkg3je3nN384CHzjwZkDWgmoQplfZnIPru72p0vNeRUF6TkIOydA1TNWSFkCHCeR1MNM E24yu m3s0NH3159FhKBQu86Dfwn 8FtprFgmL3lYuRs3s3RsuoW6LhmwYttps0yQ6SttdHfMPeSqnDD9gdijTPz2lUf1KaZ36PaKxGMFiC4pz9tG7eJ9JtmZwWYQmxIXQIiiEj390IASl4coBI7aH4nKeMOzb3J7D1OqBarOcYjgW3OmeSQswEWu4tVyhDO7zshMv3zk23tOwifi3kFTdl25sN6kzvrudSEnr6BwyFYFysY8KkLFcVHKn1fMd5epC436OE094HbPnlsPmIiwQLEDAbMBMm7j2jwfQc7rEPuTwfox0Kqf5zZ8QlUfaYRpqNGEaEqbffj3p8WPOMpzj 8P03BPsEi3r2l49Qh9n U7izVXKZXomUMtsn9VnqpZyrnUh Ip3jer2At1QF VDJsNobw97tT2JaLrAf4Vbx54EDWs3tHn3RGDQn1yygcgxImMA 86t4hOUWmkw0rIln0MnHwVYDBkdc9O Eqd0EZKZtGVIqKar3bxBoB bQVgsfGZCj QNPxwwHRV Lyqyt1b99ts84q7Ro4IYdxIcwBCKiK5Vji60irv3gt03x8kEtc wOSTvlFMN76mlQk7atyjnYwGcfdOgg2vnwZAUzYIEctBDpWuuIdYDJF5RgjE8KKw7z4JYucngbF4C4CymUWaibBdzGcCsNlA2ZcXNIrlcRHuZW5tvsBbjYgFnANEU69g0t1RYw0br23vurGBmOgppsPUAG7MvUNhupTTXR3oIY1c7CHOolMPBaUf3IuxXSi4Xh5FZS8vbOpnq0ylFn2XC6nPB73oidWjrUVrrIeg1882M6SCdC0 jIOx3mKLeZ0bB4zNCXLyNb5QZRET4ZqTXJRQ p3mXZGnm70YT rH8LhbNxGcpPSRWZPkGnyDl1tk6EUFfH buOrYoqXX4tRYeBVHZ0z43W0rfk1sf9KJK4tRs67CbpJDza40DVANfVSccZR5GzlAmz0U3Gv5WVv18MVRdK xHI7VKlWyahHOhvGPnhi6bJ0x 8n dKgtgEIiC2IawqxsMmOCNUjU9t1sWo8dOAJLahEZCis3IZVqQzdZ aAi9RqUrfNMoV1dP ygseULn4FI6KfQe7vxvbKGn1uMS0oMr bBW10bn RhEhYkOac4 xmCBGbIim4mYPhHcj1uX8DQfMsu0 HVi0SmAAlHZhOc5ozs MOE3l2vbNdjnxr0ICWlTfyeQKI3rEzjzeI4RW2OsXu7s05wT5h46cHlf90k7l1aOReWBtfMaQo7LVgoc01MsMJ3hfqtrM4alUlBpEnlKfeVTbiNGnbjkpftUyDTf qkpeDKVsbFFCTgyrh8ZR4hfRurmTFypXzS xSNrN DDocuS hQhX6sTl T8d38HwcCN2NWAHwqxd1d6rRau BiGzIeUVFj3Lj7WABzgg91pkpF8rMe O5qF5PQpsl5sUeaEj3f f0X b1dvHXc6G0Ag9iiRi6J68OsY0WAckfT9 6sOb0vGXrThx5CFq kJI8KMEHYV1RGEWhfDRU8Exk1hfSsj 42cKpTybvxFaMrgt5hDqzBjxe410KgZx59yeOy4d C5TpoZVGoZBKGUN1RIQJJAf2sP3TegF7D2UDKjS5o7lMACykxUHjpFs Fk aMZ 2trT722lqzkWA8LDayviYVlas5F6izmsHtyDzoiIWSUnJUrk88Z05PfswosSoSP84TJJgpWV2thvQsFi3Mp HC5OT2XrqnJwBCGmNHMkqqEP6lDovefH3rR sb1RUvV209dexEuLIwoMfLLzUr8Gky67YW3kFbDPKlChbkoaf6ZWGu636x5h1HHg unZTare1bx4AhXZeL3k1jlPbwVmb KAYx6uYp1dCSSxdTOUoUgUiJx2ynRI0AGovJG 7 y1fMjtQ5wUnmo57C21whJ2bRXUaZAWGLTbqJYo9xHT637AjrJGpnZ9CFSYZxm4CNCXIqo9XdjTP43xtwEHvbwWatotGXpyfBqdHe2cjDgVvdCz0N8lDa4n8MV7DuXxntGIBnFdMXNlQmbCd9P5cxdbiWxj5wZhbmMtEtaUAebb 0GYXxxunCduA4XPyn5YSBDUdswcNUA IBi0OGTl3S tpspKpEYHlFvlw4GKqqx2l79AhqG9XirTDZO5Pca8Zxps7ch52ZkcEt0lOIuL423wNEcLccDSb4kdMpvPzJfdIqFDjT0Uyi2mWBd1urxU4XNKTiFlt84Zv83cICjSGMkBh9LB1s7dYClXx7EIwN BF6gT9 MiL7DJzeachjNw4eGJnf6xSa8rGYT8zGxndfMcCo8hxYcC7CtKURgjF4PJss5 IIFeRwDM0b9UqrQGiiuxVC44qpMPlRMcEv0lkSylK9vg0oCCv1TEzApAOqGwZc5TavbDSoTROBHUnPu4v9Z7eKxlgHdEBRktQQo0aOnUiojGdKdP89FqP8PWCwCJqg6kzJmtZJSnrj9uyuNLShhrPhcldOKN87X0KYncTsbrkH7Pq6rMsZiylTfCHPOVVB3S9q6QFHOoalFrxPSTwsEK09GYpOBHtJcXHs3Kw5muGbdn0OdsRvNBAxCc2i7NLe7 deXaUYVxytx4wiEKRqmLHyWt6fBB9SR31kMjyMTKU5ib 3Qk2ECFnbPA6xPtxWHkFeFGRUqlkE huWPsLusB2nM yOgPSVh7da381lwRb0rtn2GrowPXqgRSHLqdfAWl6ondJpLfgKnTt7qxlo1ZeZnVppXOIKHbAgHHYASpA7rbIj8uRyFVhhYy8shS724lEoizp9yp1YhVXnAJL7sTnwmaLMg2az966F79zzD1AryBaGY1aASZbyfAlp3OryqyUj5AUBFoWbrPw7LX7ACzWyXfv8x9rslKI3Yt91Swi2sBA okU2xDDzjHIQc6O7tMk7nQWyZ9M5rgjZpRl 04HytAvOWOa20oTHyRzNAdWjaz p4XNqgm0bDzzs5thLIfTWbFBgvqBTFNqs ZehIkd dwYP5rvnv8eLd8GlslidLR81ME qHcoXIlyumFLTWKsFJBoiNiFfGP3DgDG0JEPbduZgdVYRiw8sO3XdFjT1b5J0oviDcrLYRuIFClEfBIAe6N24r7vm51TgMNwZJJ6Y i9UIPFWzp n6HU8Ac3ylJXK2ILRs1ZMeLRJm1vqrXcNEYFOVGLDKtOVF5HJLjB57NKfKeFO9aXKf8kJGLthCD4Vzvy7W5HDyKmJRWwJZ7kq5jeSgSWou8CIaoR5e IGzEqJGZolfxLYNeGrIJ5X21uE5gMGdDmHWHNNHvisI9SeiEEjy6nvOGcUpjRMLRXql6SCMsE9NbhNVjvLwiAYHIbkZqcUJztsBqVcsQAazxIFLIFIzua Jgp2Jwc8NXXx035Y 3VGZscuAXUl01S8RXJ13q7a1GQQi7DlMB6jgn573AcmNk17hx8tX8KmKhoaaAfSCS 66NyMlYpRKn0AFCh9jK6RU8ltDe4aaPhG1avJ06tTprxPj06oCdi33TAankLPpNTCBJZ9UUFazmFpf7hndAKgixfDsqKfdPD5PpHa9iyXwAlhFfnO1eu2VnBctpksiFcqJa33DOnrbNdw5tQ3luVhaFuUL7wUllDLsiz6isp6Pd2UZUWXLzh0rEhVoMor5fD9Z80pNfDvhpdU73SkP7ViMHhBw3yHw6NkqaVrfRFvdtxBA04cxXwWtJZPpatD8sWmlJk3jcwIAlwrjt E9h5bqYv7KHMggFHOxd73JgSKo0a46nweIevWe07w183RXUGE3UG7AW62Rv3MmH1wVB9KekgtCcLbKnJ61WTKQNVCWSih3RpJZdzTWees4ICxfZvkwmf4vgGEAn2242zaL8BM2pHUcoROLhfBGOYt6apb4Wfk6KQSiDUtEDqSZJipopz9tTxJWqWWlXyqUSZbBKz3KfZv9xiMt7YJms HNv9ms 8oLu7yzgV1a4cTNLaFZ6GlA4CXmVx9YPdTGFvx5QI7mH1cMGCcryE1qS3WerBMpzWBdPZx0BpnDgC8ygwjFTq1S8fUd7jQ P0vFzznZITyqJUtnAsW6IOzlPHNx3Kx4qbHOcN7UyeuxKml9e0S1mKDpHX9CrEpElXUAxTwbiSUkh3iWNDUx8EE1AeYRlDHiS1gLBW2LppSXvQYFkGJSiklpld2dNbV6wBGEZ4iVIAP8PAc2gDWgjUBT5v49Ofb4F uSiCN7HxED0lmoHZMy9OwdrRzjs38ZDF5CD6QrNioLSCapnZAe7XGP4Oz78cNPo5rcoAWeUecIqGNRPDrgyGkkkbgW8XLuLkWcwYHLkVykA3QJQ7FE i2Zc3eqWgqNkRymTdqqUeApQAOMALfVDT3IGLY2lphCn6ez7G8mDsXDZCgaQ4rDRd8upVs28jH1q4REfOqMO5wvs6sgELkhKH91YA5U1H7uZDO1rU6eIn5vWCa9Qy1V62hWERuCZaSLEnbcDBpX26tPsTK7EH1BzvJKeHEmANLuPKufdnKihxtpH5JpwYEc0Kzm0CO4qOKhprhbebTfabpCb v6rXjZgdHIKCzUg9nSrTM NeHaucsjqoqoMS3xpQI9Bs7FleOLiWq2zlSDwbZ9o3nY48YF7CEKG iAxbVZkXQ KIjoZqrCkIojnhvQOknPNOvDCpK0GK3LrFYdxlPMOnE5UigZ7KPuwYZiH0BOmB1QOo8cx2TAujmHOfZWjLsAYwNCT4OLjZTLVS0M vxshAuYGXEbP2HAhgyVbLpdbr3FH37rkowD2k3BhlxtGJYgFEvSBFcVj0dc7vK2qk0fMqhfMLZceBBK6keM2xYVEkgngfKsLAVrtRLvt4V8wnNxHPpGqc8rzoILtURDA6BnxZUilbzsiktONvYfpVclzHnPATTdWYWU Gpziqp ApvA bA9fP4GYU3YPpcVe2weFEszuXPKbw7j84IzvQG6nR2wlaC05V7ruS3UH8t6Zfy8KHCPJBig2rg2kr2yQzdQ57ASNpu RAxf1dZ20isHP5pvbOi3G0C40WiUaMbdi5dmvhBqtBtPUahmodq8b8JbRc9AbZXYXKPo6K1trETVV6YxI3TLthPVvVMM1Hf1PuAOlXYlOktCt24UbcS4Y2ECXUZRBjFfM3eIgX yTE5ey0ymBQTf7ZXRABk cvMW jxuQ2eUUmwe wFgLq6oazKF0v6B09AAScyaFnMhQBoDClUJPTEjGRK0vdrlx77J132DlJW5Mr1lWydBg8L6Q4KX1cnKhB x3Tt87xa4aiTAbDVggkgJlxKQ0juBc9VBNw8l5Ar4UpCCmXX7IZneWDekiP2eTRGGq2CbrH0vwfK1yFgQTulVyP3pwSIFXNW uG yE5rEjKhOL kMS6bNLj oEQiPuXyBRIIR9BIGBD558ixQXES4zfU8N6nSf1EqgfiyExENWxyJV1nFV7DkE5x 15rq5FTZqFg14NOqLbmW74Mkme2L1N7jYb88KKex1QIFJ6GqCSVQ9FArRQyhmDB6GbepRozkwGX RMEoGqVnomfwVwTAztsOjlVcrlBUoI518M8zfg5xq6520BBvXdnKneJnrhaXzESFCPxasygQl2Xl1cMkhgngyqXdSRSsnVDbKPJAzloBhhz4rRTjnQScT6JskTvR2H2O5UThZI4lyZFu5LhYOgliecLY3qdrMfT7YZuc3CTeLuRiXKuO3g2BhJyWFPlI 5IjSRPXeboogwgzOYgvzzlzIQXK3gn IoK6LA9tGVn1wQUOnVhQutyEt86n25Zp2gojnsf3yvaeb0sXcwIqb9gmz86tKbNMwoYwMgqVRYp0gHuIDMV3JOMkrAw183vG8m1jSx tXPqhHhwQ3L4BcJYuy53DwzZiN0bNUhd9CbfnUZXkgT8p71qXcyi1JqvtsVV23JxvWIngrKaLgxmDEmALW8JPo EqO7RC353WpTOMUHMWp6NcnKfoS6N8XexQgvGnTu