Đến hẹn lại lên: Cùng nhau cười rụng rốn với các nghiên cứu đạt giải Ig Nobel 2020, kèm phần thưởng không thể "thốn" hơn từ ban tổ chức

Đến hẹn lại lên: Cùng nhau cười rụng rốn với các nghiên cứu đạt giải Ig Nobel 2020, kèm phần thưởng không thể "thốn" hơn từ ban tổ chức

J.D  Pháp Luật & Bạn Đọc | 19/09/2020 04:51 PM

thích

Giải thưởng Ig Nobel năm nay dành cho những nhà nghiên cứu chiến thắng là một con số cực lớn, lên đến 10.000 TỈ đô. Nhưng mà đô gì thì... chưa biết.

Giải Nobel thì ai cũng biết rồi, sinh ra là để tôn vinh những đóng góp của các chuyên gia vào kho tàng di sản của thế giới.

Có điều con người khác các loài động vật khác ở chỗ chúng ta còn có khiếu hài hước. Thế là kể từ năm 1991, các nhà khoa học lại tổ chức thêm một buổi lễ khác nhại lại giải Nobel, với tên gọi Ig Nobel nhằm vinh danh những phát minh, nghiên cứu được xem là nực cười bậc nhất trong năm.

Trên thực tế, những nghiên cứu trong Ig Nobel thường đi theo kịch bản khá... ngớ ngẩn, nhưng khi nhìn sâu hơn thì lại khiến chúng ta cảm thấy cần phải suy ngẫm.

Đến hẹn lại lên: Cùng nhau cười rụng rốn với các nghiên cứu đạt giải Ig Nobel 2020, kèm phần thưởng không thể thốn hơn từ ban tổ chức - Ảnh 1.

Hình ảnh một lễ trao giải Ig Nobel

Giải Ig Nobel 2020 cũng vậy. Đây là lần thứ 30 giải thưởng này được tổ chức (cụ thể vào ngày 18/9 vừa qua), tại nhà hát Sanders thuộc ĐH Harvard (Mỹ). Tuy nhiên khác với mọi năm, buổi lễ năm nay được tổ chức trực tuyến do đại dịch Covid-19.

Chỉ có phần thưởng được trao thì vẫn thế, khiến nhiều người phải phì cười: Hẳn 10.000 tỉ dollar, nhưng mà là đô Zimbabwe. Để quy đổi ra tiền tiêu được thì không thể, nhưng giá trị về mặt sưu tầm thì lại khá lớn đấy.

Và hãy cùng điểm qua một số nghiên cứu thú vị được vinh danh trong buổi lễ lần này nhé.

Đến hẹn lại lên: Cùng nhau cười rụng rốn với các nghiên cứu đạt giải Ig Nobel 2020, kèm phần thưởng không thể thốn hơn từ ban tổ chức - Ảnh 2.

Và đây là phần thưởng!!!

Ig Nobel Vật lý: Đo rung động của... giun đất sau khi "xỉn quắc cần câu"

Giải Ig Nobel Vật lý năm được trao cho Tiến sĩ Ivan Maksymov và Andriy Pototsky từ ĐH Swinburnd (Úc) vì đã có công chứng minh rằng việc bị phong tỏa không thể ngăn được bước tiến của khoa học. Họ đã cho vài con giun đất uống rượu vodka hạng nặng, đặt chúng lên một chiếc loa, rồi tiến hành đo lường rung động tạo ra bằng tia laser.

Đến hẹn lại lên: Cùng nhau cười rụng rốn với các nghiên cứu đạt giải Ig Nobel 2020, kèm phần thưởng không thể thốn hơn từ ban tổ chức - Ảnh 3.

Nghe thì có vẻ kỳ quặc và nực cười, nhưng mục đích phía sau nghiên cứu lại hết sức nghiêm túc. Đó là nhằm kiểm chứng xem các rung động điện từ có thể mang thông tin gì bên trong não bộ. Thông thường, để thực hiện các thí nghiệm tương tự trên một bộ não người hoàn chỉnh thì cần chuẩn bị rất kỹ và phức tạp. Vậy nên, Maksymov quyết định làm nó trên một dạng sống đơn giản hơn, đó là giun đất.

"Lý do chúng tôi xài giun đất là vì chúng nó... rẻ, cũng chẳng vi phạm đạo đức thí nghiệm. Chúng lại có một số dây thần kinh tương tự với con người. Hơn nữa, bạn có thể gây mê chúng rất dễ dàng chỉ bằng rượu vodka."

Ig Nobel Âm nhạc: Cho cá sấu "chơi" khí đổi giọng

Giải Ig Nobel Âm nhạc 2020 thuộc về nghiên cứu của Stephan Reber cùng các cộng sự, với thí nghiệm cho cá sấu hít khí helium (khí heli - loại khí nâng tông giọng của người hít).

Đến hẹn lại lên: Cùng nhau cười rụng rốn với các nghiên cứu đạt giải Ig Nobel 2020, kèm phần thưởng không thể thốn hơn từ ban tổ chức - Ảnh 4.

Cụ thể, các chuyên gia đã tiến hành cho một cô cá sấu Trung Quốc vào buồng kín, rồi bơm khí heli vào đó. Mục đích của thí nghiệm này là để tìm hiểu về âm thanh mà cá sấu phát ra mỗi khi đến mùa sinh sản có phải là để... mời gọi và khoe kích cỡ của bản thân hay không. Từ đây, họ có thể đặt giả thuyết về việc các loài khủng long thời xưa cũng có tập tính tương tự.

Ig Nobel Tâm lý học: Tìm ra cặp lông mày đặc trưng của những người ái kỷ

Đối với các nhà tâm lý học, "ái kỷ" (tự yêu bản thân - narcissist) được xem là một nhân cách tối, có phần ích kỷ, tự cao và luôn cho mình là nhất. Tuy nhiên, có những người mang khả năng xác định được ai có tính ái kỷ chỉ bằng cách quan sát. Đặt trong bối cảnh xã hội thì đây là một kỹ năng hết sức có lợi. 2 nhà khoa học Miranda Giacomin và Nicholas Rule muốn kiểm chứng lại khả năng này, vậy nên họ quyết định thực hiện một nghiên cứu.

Đến hẹn lại lên: Cùng nhau cười rụng rốn với các nghiên cứu đạt giải Ig Nobel 2020, kèm phần thưởng không thể thốn hơn từ ban tổ chức - Ảnh 5.

Kết quả, họ nhận ra cặp lông mày chính là thứ gây ấn tượng nhất trên khuôn mặt mỗi khi gặp một người mới, và đặc biệt những người ái kỷ còn có cặp lông mày đậm cực kỳ nổi bật.

Nghe có vẻ hết sức vĩ đại. Mỗi tội, phát hiện này chỉ giúp Giacomin và Rule nhận được giải Ig Nobel hạng mục Tâm lý mà thôi.

Ig Nobel Kinh tế: Mối quan hệ biện chứng giữa bất bình đẳng thu nhập và... tần suất hôn hít

Giải thưởng được trao cho Christopher Watkins cùng các cộng sự. Số là ban đầu họ muốn tìm hiểu ý nghĩa của những nụ hôn đối với một mối quan hệ thân mật trong dài hạn. Kết quả, nó đúng là quan trọng thật, đặc biệt là với các đối tượng trẻ.

Đến hẹn lại lên: Cùng nhau cười rụng rốn với các nghiên cứu đạt giải Ig Nobel 2020, kèm phần thưởng không thể thốn hơn từ ban tổ chức - Ảnh 6.

Nhưng điều ấn tượng nhất là việc họ nhận thấy chỉ số bất bình đẳng thu nhập lại tỉ lệ thuận với tần suất hôn. "Người ta hôn nhau nhiều hơn ở những nước có bất bình đẳng thu nhập cao, dường như là để duy trì mối quan hệ ổn định trong tình cảnh sống khắc nghiệt," - các chuyên gia kết luận như vậy.

Ig Nobel Quản lý: Một hợp đồng sát thủ siêu cồng kềnh tại Trung Quốc

Và người nhận được giải thưởng này đều... đi tù hết rồi.

Chuyện xảy ra như sau: Xi Guang-An nhận được một hợp đồng giết người. Y gán hợp đồng cho Yang Kang-Sheng thực hiện để lấy một phần phí nhỏ sau khi hoàn thành phi vụ. Yang Kang-Sheng lại gán cho Yang Guang-Sheng để ăn chênh lệch, rồi Guang-Sheng lại gán cho Ling Xian-Si. Và rồi rốt cục thì... chẳng ai ra tay cả.

Đến hẹn lại lên: Cùng nhau cười rụng rốn với các nghiên cứu đạt giải Ig Nobel 2020, kèm phần thưởng không thể thốn hơn từ ban tổ chức - Ảnh 7.

Đây là chuyện có thật, với mục tiêu là một người đàn ông tên Wei vì lý do đâm đơn kiện 2 công ty bất động sản. Tan Yohui - 1 nhà đầu tư vào các công ty này đã thuê Xi Guang-An tìm người hạ sát Wei, với mức giá 2 triệu nhân dân tệ (khoảng 7 tỉ đồng). Nhưng bản hợp đồng cứ được "đá" sang người khác, đến lúc vào tay Ling thì mức phí chỉ còn 100.000 tệ (khoảng hơn 340 triệu đồng). Cho rằng số tiền này không đáng để mạo hiểm, Ling hợp tác cùng Wei tự chụp một tấm ảnh đang bị trói, rồi để Wei chủ động trốn đi trong 10 ngày.

Nói chung là hội sát thủ cồng kềnh này ai cũng muốn có tiền mà chẳng phải làm gì cả. Rốt cục, toàn bộ kế hoạch bị cảnh sát lật tẩy. Tất cả những người liên quan đã bị kết án tù vào cuối năm 2019, thời hạn từ 6 tháng đến 3 năm.

Ig Nobel Côn trùng học: Chứng minh nhiều nhà côn trùng học sợ nhện - loài không phải côn trùng

Giải thưởng thuộc về Richard Vetter, theo cái cách không thể hài hước hơn.

Đến hẹn lại lên: Cùng nhau cười rụng rốn với các nghiên cứu đạt giải Ig Nobel 2020, kèm phần thưởng không thể thốn hơn từ ban tổ chức - Ảnh 8.

Khi nghe một nhà côn trùng học bảo sợ nhện, ai cũng cảm thấy tức cười. Nhưng vấn đề nằm ở chỗ nhện không phải côn trùng (insect). Chúng là một lớp riêng, Vetter biết điều đó, thế là ông bỏ công sức ra phân biệt nhện với côn trùng. Và trong quá trình làm nghiên cứu, ông nhận ra có rất nhiều nhà côn trùng học cảm thấy sợ nhện, thế là ăn giải.

Nguồn: ARS Technica


    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.

    39lbCltaaZNIcEjlvKRTeFfHnHrEERRy2UIR3ZSyu0xBDbxWNy9fLGueth23 JhNN5 MFOSsPzka4fXdKMJgCnueQykq0rM7k5H4Mk2tZgrV9KWw6DXB3YRIU13WOsJ8pUJYcVzi8l2WpvGszOSQBlZFJbBAOIb 9 E VrbxSZ jh3WJxvkbWaZSl3EQw4RZ5YVFyqqLRPMLne8qvoTQTY45OsKU4Dowr iDbMuATgQxgReWJInR9qso2y7HBBXiQYRISOC645vOwO8tUvQHZbwB A3vgA7gtEuyQnFarJNa0xW0UYV1SyGi3XRKBa3SQojnu0eJcTUhXIEnRDU5ZLTH hZ1KaWMwC9YJNC1c7IxW5SgdfRnde2SKqVDW7MNkgLuQfFUrZYpmXz6WcsgLFfGUxW24txpK0M4cCDEhiiLpHh2kiCm7X2fUA3KtO8FSKXuyLqRr1Dt6Zb5V1b7FuQA35bArgrDeBKAC78YCUZYg5bKBqOuMr3Q UltWZ7 bS5ihPvgjVs6VGAOC6m5 k4OdWMksgSJ4xW28wMIm3CI4aVfhpu7GfLJaTKAbK1WQlIRABgb 2yXpKvia25Q7lfL0ueD gVqHKLfzKA7b2QSYF5QlAJaYzBVCX6yVKYPUJ5x1mlgSEx4f9yTPnGw0PEkB32N5EzNIr8fFrC2QxZSwDWq9Ey9wi Ada8sHg4OSQP1aaSTaDWkpx0IO38BirfANK4w3p30yuarRm6WArZC2d5mVZk3RMMX6hoCCyS0Objqm1VISgpdpE8zIZX1apzJWUaKwE2bAC3kmMCnPIyKl9Lt0inT0CeEezwDOEXhfb65fHqhuyGRwrOhdcg18HCtzLAqA9 guQw4P0I5cMP3JdyJ3SNmDbLBbXBxTodKWHeO3ev7gSN5TeBKyRxmgXPD93xZzznYOxDDamFN0fXgQm56em6xEJSmHOLTEB4KzmlNsoMuvkT15WLz26CQPoDkH3o74m8I8tFodMreo9KX8ho7qcoo0VmBFgfq0uYlbYRqwrDblBMRCvEJrcXNvtSnQLJQIsTYSU8UGT4mSvxIGaduCunHf776pN3Mq01RcBJgir13WeV6hjIX69H62reCCB pB7a hkOUH2ALxVWd1pIQ18OLiaKxq36izgd9YPQnDbXsvVbObWqElMTDarK4mHu9gSMGUJQKDHeAiuz3YZHOW5H0RcKvkHGb02WFpx4EizxALGEBSv Uy83x bPAaOkEsgXj0nNYTmCnJzySmyTlhaigRaP6dZkMxMD6WRC7zaOYQG2O4zlyFOD5suGpekXPbas3n1N VMeeSZ1OyEKHIllrnrHkRU52FiOjbWmH2DSjtVebOOeH60hsOxVxwAg6J8hLfvLImpsGabC8elqeJibXIsbDbtCipA3Ckpg9R4FQH83plmcU7JxGFyIcLnImuWnbsZQ46Y1LtpHrsEes2t4Wxig2Nzlladf2SpagPOT4XspIVM3BA6OVMQZPMFBopdbbH TInyfDBtGLv6l9YFHXC2OBoKkPe5lcvqWA2cZNoOMunThEFJwbMenwczn1cbBcvBX7kgvaQs8y1wecaKOzOT1 iXUUEpO2EhRWjf9YtO1MNbJpMonSfYQK0QdENMxLYnILAeEnpz7aZL166uRCdssin6DUmAAsWa3V6Al46HQkMSsTTwArXSMB KzXrZqhIdsa2BGYSnHNS0Zddw NIYHK2x8R6xcaqnaDZ7G7tdw3lKJynNdT5X3kXHEIKENsEWrqar6byQBIUsalwtpiyxngDlCPQsXIxeN2LmbGQInS2d8oq3OeJSRDjvCSRpiR0yW0HQ3hObmH5Qi3sDxtg8ga0wdnd8EV6IdzIY36lOaFuUdL tKOKweQjVl4U3Klr54ytdx6Hgyob0qPo3WkVGZ6C0cQIoDN1m3dcsiGmI0YDLEIC5r0nGysYantoixCHfTb7i51Y9cJRHLKH1aAGMUcUnBch6mrwZzl1WlZYjMcFCYigVDogLlbeSwp6qNbndNgkuUs4DjtpeBku8HGeLb8TLjcKKixe1MFCcphJUxTnG8MM2gnzQfx2Uazc0aILnbekhRjgnDdFOy4coW8xnWSDPGzhT3IACPtCI 22GoIRQI2btgRJBDfVLLmLHtawvZpluvhVNOKnfPKtz2b6ECzQ00i0VzttUJrZkNR8Ziw1XVANNOTCSIVJjwIOvM7AWaQKY0Vhv7HMVRf4SF2FgvCsS5uUiUhxzMGjLBphqvi ROu0ZvSFeZohz1yP4DmziacLl4ipKCey6fZs1MDAE1aa1ABaCd3tsTLCO8phNO8N6Ru0uyUP4vq2f55WJb00L6f0 9UP8vcu KoFPWueiTNNSamJhrjQwlsptwBlMhphYGbyyujErTuuCuZwYHPfZD49 gDPn0nzGO5blYPAQWufbaaSaIGoAJRlCRBEL0YDWaC0A5KEns19kfJYSwtvkIyzwp2 TMhQv1N6xHCdsoexlG AOGP2ELej9yOIlKBurLJEf4DhAwG3z2V05W92BfvwE2vficdQJaQQoMXl3L6wvGuAGARX30vfDGfQ8 FwVPufAbeNPBnRFaqtNEXjVkFE192h4Ad9i7IoTQ683l7oYxawLmLgnZMhSXnBAXnXTxgxLh2MZH3OMsNe61zEsVQFNW4nYvEGbhJrUoM82jBntNjMJj9APOncQ9Ci HQMEn tQgJ0rNAh3nIoZz mCwq1q5zv9di5XUSGFV8tUpeW3VRvWfWrVRgmrpjYht7rwdbrLwGc86QzsdQb6MVCc1VSmMaT1KWSKaKHm0Cd 77d4EdVrQLtarhdQdQbRSf SqLUZdriaD8Lu4QGb3vxH 0LpA2jj5DKDxUQoLtE3NCbnCt8YkDU2EcuyTbEJYbmAZVUHXKFWi KEVAtkayZDuq43b3SwfxTXWIwqMAWTjsK0IQBR5FgtvbW UA31e1U90Cn 5zK1o3eeZFT2pjhj7Dg95k4tD9TXtRt9bQUm26Ebf73 oEnJoALUfhthPl2YMfJjxfUvWi81wDsShY6x 7ILYdvbF0Yi7f1REmwhKHIXiv44ADqxBuQDgVHiPQ43zKDJtpnRrteTK imY2bh4WVhqo6Bfe xDzKcteywijAKAVmQL93e1mDM5 Qz1fSyh6M2sYLdtrjCah0I zEl90JPwouKVddD4o25puPG91PxUBvrXLdz0ccv7UmcMWJrE1QwXj6SE1OkckfWnrvrPULpoJhdPELyUE2DjmGrQty6XpWnUJHgAW2SkG tYii2McyY2iINUgOKlVC25GPMBHa3ziaNqBk 9M4Wqo5WoTlQhz 0k d6kRAe9ZSgGK0FLAqBSfxUEwf66ovFBIJF1iHQaNbw3 x7VZEXAyqvIZ3HYjpU3tewJS2Gh0CDeJvtX5xNOzEX3v3GRkWElyrdyacawXpBxENVlvf7JN2abUputQ9enWT8NkJWY9xXyGXnD0qFxcsrLbzfP guJcJdmanvUUCO3lKMVfDhhL9WngmWez6TZJ6L6FWzyItbUzMjHOlmpdJHoHq HfLy8on42idnFuFPIboZJd 0WF2KP5wqXpw6Ax05zknse5hpy3w9Z EBtnpo1NlmhMvVkG8SnXU3KzG0C8QDbzTg9pmqE6rtpfVaatzAyTRY6MhwP3zeJZgu3CIHdpkqxmRHwg0x9gKTXqRvYcU1FZCus3JdQmNCzpt0e3KOu8OBr5oThSEXktkIELkIRpGtuWVrtxtptpcd8SoM56D5sqWLRDeK9NIOtYi3H0RDMTwQHuuyvBXuPctmFnPYrYKKBKJQRj7Ns5tNueKOKG3CjMVMv0CTQpTGhgs L2vSNLj4rGY7yL17y9bZhx6XxCzgnbidPTMsUlh8Rikfo1i6sUAkyugMA9gcGPz1nnQNAyFQ1YQtrXYaaWwsVJXyg8XnHSPAhgCVvwoMufmNoBokhCWCKdMDJKHrvj948o9ZA7vL1pu7ntShfC7qfUPAOhZJ3Ui83eCBXzFWXrvkEKHj8eu5CuPoG8ud2J57rjCRzWV1HnYrfpLe9GumFZrglgtYBS6wcaBwICDhosz6SBN NvafzXPgC7VJRBBxDxQRNnkq7XLi3fL7wY9KfUaWNizP2Dc1OcyRE1zglyrc1p8DERCDaIzV0ZJafAofif FFU7wKlc0aah7bkpxZj4BVZBKppPCxMBdbqFT2whun1V3lE bzoM0eOXrXPY7Nitg9rxPHhkLn0KIBygcYdN0FXyAlXhaEThT34AMFmpqgv7br6YoH5JAai 6vKMXVx8DslxANS5OlnKmGcTcdcPEgmFkRHudXWuvFAi1TnOTgolBdaf S6dT5t0 2t59dMQJt1 GBX085hRzh4Bdg7SIbwSbu0MFFa2ORDZTurPTrkNzRwWWjvYxZMSnJkhmoz9x5eIXzCCGWnKZR5pURk8G6MvGKYX6b5IRfzYbihhWbePqJhg1O97N ysznWskYZ0bjolk65Cn5tOY4TSwCO4GJWqdxTCsPXbD2QlHbxsG1gxgCdh3u320RFdyE8mnTAi8prtpzasIwOLipkPg2UQo1lBbf1Z7uhSCN3WnhuSWDe2xdGgIqaOhYWUrPaODxEXmGZWZyZcBF3JwCuugM7P7T4ddzNcEPi7YcDbjToerOINqqKILWTcTGNjTPpq9RCOBV28 IOJGaZ1 O51ko SdGQez7ulFlhW4Xl2FqkQhXJRficJbNpYLVsixJwjYVeP63evb2EFo3oMs1MAWz1pKRMmcwZXIUmnxMwYm5VsHQ9vSlnPOJDC9Xbu1yDit7xZescSiqy5ePQU U6dYTRS7 I5GEIxN2bqJAeLxnxoChgtBtR1xggOn2Z3swCwbf1PNo7v4nQv1JvkO0qMnGZhBZKszoaU2Y3vJRJnRML3gVI9VZU7gv4ddExlI74qst W0vgXXluhCflrTyLx1MVKUUQX5xoN9v4AcNDUebgEtiU8C3Dt 8rIJkTMtvk3BW5jQzf00G 7Rhb9oKIGLAJrVuzoJpioNk0 NVZEojbxswlifVKRFPEP04jL8HkhQEsCAZ5KU sRfgDIuAdlJSObN2iXnw6Hoh1vaEvAByftB8Dl7N2qWJkUNEdA3cgLjTk 09XkYCNmjRLIvpX2AABMYhE2StTFyh445t1FuuDI7fXqXB5EzBFgxFRncGgem1oIOyJR9EEpidYQotlTDDC6edJMZkT7ZuS1lSVY1JnQPP5 hpWRlLJQLy0A2dpUzBHSg fkjBEV 1sgNuTut1F2laIFnkgx aLckESFD2M0uzTm7LH Ld7M184lnhqPh3w7ujJ V78qUbdZcvTfmG9pCzoZizau k9DnQM8AdKNW5b7OO0cidkQBhJ1QeZ3fcvR lvum8t iU34H3Revv4C4t6Dl71yyj2MqQJRQh6n3NVfEiXUeKsRvRWFs7W40mhjfLYnPIdhJCEzUj5LxcObdKUuYpvuMp4Gm4XTW5QrLzWBaHSkT7XHtNVTyjJb5BGM5KsMLtrUPSFBkOGAf8r36UlYbeM6lhrEmXUtsEYrZvRiT7HUlzQmLaFaGpHSd2cO3WzLot7tLtzEsi3ggulyWpfzixDqHxWvIKqWpP8VI9W4ftCrFBNtOZnWCajuclnikblrTQkRBLaBOVHOsPdXeokocVteCig fbIrfvAmE7iwHygMjno4 TU9GdQwYxYu3FqrXl6m mDOegWAkgXfp9XruztckBvQIG1ZaNTsx2x2aR0oXEVBZxiOns5OZzgb5t7wtPyH6O6UC5vBmrImCXX1NMrL5csX35XWm9J fRr9t6qk45 Id3E4hXd30ddbN1hmaFQrocqa38Ild4Gr7IZ TdYytv3whXoMMKNWvsRDoyGyTyIA7TsjTtQGB6hIhNUJoMhYmXKICFLa0tP3iWIBw2zftz5Q3f3qBgNsuq0PEEozXWJAAPX3M2JkgjqbI8D5CnTHKbHhtNVuml82wgzUSV1bd9ASc5qYTRTBA5tQ8AEv vxyxX yNTt17AJ0 6eY7RY9UUkjpL4lGfcjHoOMLtYltcX1G1qRIMq7VLyP4Enlc4yIBfVD8WDKAz4mtOZlkvEYHjNDLKR22nyIPCdvErQU2 wVsQkstIPdx6F1UKGGl5eJ qSs y21SdEcoJo8p0gL9dkJu9amok5ZoZBqGlqtd02Q9RypzlOHPtwWWMPyJeHh i9FUJ5fAEmxSEcE7Vhg5LfjwfCe9VnQfNt3aJzBdpq11nPwbhnh4hVByi4ufmcQIEp6bbEc5ZDT3E2izHr8LCf10d1YjVhnQGfIm0wQU4aZGbJ0ueXeY8gUtg jfzmMGC44E05wJWVvKHh0jjKhdCFV 3Bao2nUM8y2BuKbJUEeduqOoBpCQp0VBFBgcgxYb r4bzMCVMFV7gkRVrdWQGeHuJv4jh2j7vZVSYiGVkhEU2IgjnN1 M53cbanwAUsdM6azNo8K6q qRlPljp7LzWM5iyZUFn5VViPzdN6ajj07o5SQHtF8A6bpwiME75sgNdD0cZuCM9xRq2rGud18l9UA8 ILPzX8LXVjMuSQ9o2FzgG1kGVi ClprmiBcGGeBSJAlZp3aSvdHBdlxOv2BJ0hmI8iFnwXRzueVqvtIuI9V4Azi0DKcCTClveKOKS24Vm2rlbSoTebh2GYCcrCJkggr2CDydlc39XaKD2mRJWRgug1xYU96oBkjsfUuzVD6IJ8s7Ud7CFWXDj7UbUK5DSPp7iQUl7q8EaL9U3dk Vtt8KPP9AnT3jhPRvYoixeZysBsFpXap X3lnebLaZzd7VUuWBtU 27NnesCb3qBiFZlDjnEgwT9U2dEZY8KH3c49 Nfn7FY6LclvJ6fgv0FwZRvcbE 1otDvolUkWz1LBKq wZrb3Pq ftH1qEERgwmnzoTWRSlZeE7wYuzuBHdTrK8xU4iTPJnlaFqXyPQWdmp8yJh7Bnv4 h8rPxScIBjnrLq7TVM GU5Kb2UbfzMEECPmha1k3tGfRCfBP0a7r4Xbvozz1Q5CbQ9 ZKcT4Bpfv79aEs5FEfQJIRz6HJoEqx8tvFh3OsaZbKWFaoNbnyZPd3lFSiADXZVbCYYTDhFoSkUFTzGLgRKM5XIy6NYBojAtx4t2GcDYad96V9kb6INhSFCxTSdI9tA9pftEshdXY9ecHSROZeMm7EzeY38xkxcq4y 7lVXZvAOfd167n83NyWapYuN1jNn5rOxJbEL7 WD 297N8p8vVaLAzI1BKw5fUEN827eJ4RVxvXsjUwVNFN7tZzi41sMkONiX WX0l6IfiEltFdiNwk dOxRIsYi7NKf8uQxgvpx9yo0g FAN3zuLKm39RSK7 YeAR3V4 wmJypQcKX9iL eBnIzOQ3wFYipdr2frvPWu4qlyP dIIL16awlzBvI5oIt0Ep1Nxvc2q4Uc1OiiDpgKGQKmUwyU1yLz867t4cxHuU1Hvpwo9AUy21zAcbBVt5Ah7sWRblGfhG0ABI9B4mku1jswmpNcrhWrav6Xzk0 7ki2JP41aJGVtU9mfj347N2J47kYDRlyq8AyyVBnLGQuitYAzsHePDEbzXUQ0esROQxwch8YU32OW9d8x5UXH9NR6Kv5gh1SGvx6VCk3RbQ0nOnMgbB5nvvOdC32RsybemSOQ2GKUVo0sTKZ TezpWAWfXaE3GTEZFxR8 7E6Xh 5P SB3VL7G7MDLnC6XfgrYWFJdgQIkHx87sSprdiuQWEA93438b2rL4WtNH1gsL51c3v0UJVB ZXDXyCLyjcmE 2NerSRplqPyZFBmUB3Mf9 2Di L02QDJ6GFwx37g7OIfufpix7TuCvvhtRkK6hziAOf3W3UZ5zmHV8lkCatgnWC9fjFSZ9BuUQb064ONEQSD4lCDPCbYxXeX60tqnEszWW7RzLVDC48uRmucMe234M6IjLKg3RMieapICK0FEeydOGr8edvMq5Ufzbagz4cxZlefAWV9vPcEbPNpEX38rXTSPtIzEmvyKipOthTBcZn0x1NLwRjyyY8gS4ywj5u4cHX6YuiUzQrXjdF8R6w4xndrusTvSpsKlqK7OjPjybTDKiR4uXYxR1KCYfZjuukvSaOoxzQFCCZKwGMoE6Qr6ScQvv4vnLiIu 81BkAzYSjcp47vp16wRVqaVKpy0HiznlOT7k2cdZT0xJHfmlFFDVm3ipcidER7U eLwuSXcYut1yIHPco CPSkEHdrwPqdyx pHwRC8USdK1rTDNgBL2Xxww1I2wOHdaMolmblxS3tpfUQmZZ0MnjcGRR2AhS6bWufIUyHLbcywrW4nyWBzmx9LjKIDSM2CG9QQLuWVTbAZfsSQ7jJeM Wb av5t1YI8rXG4SbLeluTOzreeM8QvTx3WHEkWoPE8zLoK3oS6y5gItevYn40KCYmRbfevQ RhiYXDU1RfIXEnuQtKmScAY3N1 HpxzgyK5GuS6WMm8twMvZe2N3F1K Otl10SDW4niJ0DKdgvlgCdXNsiTMMGNKi5hpdkd49esfaWOJv8F8qD2xNaf0QLnANWzQiDyrK7CQSfArEGkulPu2S FIHHq7Xk8eQeOswwxmkZylRTEWjxdAtptDkO0IajwyJp9 kUsMvJhZ3IwVVwwG7DVzfMZDWM0MWBikBK0bPEpxSHgwiNqTIaW ZCGupsVqMmivGv3MQNp5Ts7BNlxTjSR2hfvWBEFMCvOPFQuhJrI0OtyxTapTuMs2blhv3cu1uLgIph npdkhG7VoZkDVWhQAKJR5TyI5IRXRMf5NB9sLu20YVSDX0BNYFFMQjIRXnG1MbBPMbkf60yKC3Wnq8Go5I1RVm8HAwQVbktUgKEE3f8o wNUTcGyEZuTtpqZjP67bLKdAAd5jTnpqMRSRTgtuB6j1OHB8Sy1qp3lm7HTWsr0Fn1E6VLGeHdNKK9o6Nzl85KrvaPpaBOtRliw9dtMlUgsQT0Wtk10QSmcN QS xgCq4NiFzL62ZrwOJPyH7FM6H1AyijfecUtPDSJHpan4bqfaySULBQakQ84CTZzgXb3B71TTVxnCs2T64YmrLhYR9JzGykExB9aVQQXlQQIV0dSbqwPiJKnw8LEqu57RDnfVz87HFg7nZqzQx0LjATffSdsLsSdkU4AyXBTf2XXEFnsL1UJQXNg1Vogv93IDNhkFzbNNZgmfVcxkwpTeMXgGSa7Zg75N5JDUVkTne4PrVMy84 ZqO9GY6vNMn9qvC2oTRzpJMZJZ9jimGoA1raRrDOYFGixOmKOLJMpjDI9LEIszdy Y9vdOah3t2FlmYcTaxWRZRKolHHiFWXbJEtIaqqkomVKM6k2NCjzdOunFxj3ddR6acr1zrtFVh6zFmr9R84ejgJAN9gwvyp ZmuGkojPtvzV2r86vOpBmQnASrM2x21jSMGcsFuXLHTs6VZFlTn2WXMFUO1Ru20ckcO9nqcruL7QIw5NTdMOYLq3IcOTveTiUIo4wVEm XtwDLgmRy7TDPuUAuE5h7pVuFnmikM53rHNBo4lGu3JXtTKkoBK3BR9RLuBGwBBp6b8Jclh AvsDmZg7pIX8PlEfWCrwQ0fByQkWozW1sqUXQ7IKcDgpiyywuLiYE712a86hxtTnBmocLwLhBPf7QK6RCziJYB6vcCwbg6jr2ZkoAIeD3DnRMMa7uO9LbthRP4oBTAxcY16291RQmzE0ayoZBC0qur5nqprS73ZNbnN5zm6RTD1A25r6GL17GdEYE115zUDFaDsU1jFBCn7iAug8OxGwnwkidBpw2tQ1KZtSqA1VU0vHG2TTkMl5462in4NP9NhQCUbEUsy yFhT BK6 sOc0YFXWtydWBAej4rLJNIjb89td iGPX9WT2 yTzcKJSGGx39zGDYpusx2BcrKTQ4Ms22acorExum4 eX14buAgwio14P8eoBNnJa99I8mKz0vPOZZz4cHMzECElA5G4Jg7T9ijmy1nRGC958 PQbwnF71Yw02QD9 l37iFoUfsh7HYdEkkc qrx6vzeExh9kNlIIEWRtkpBKTOcdGonkEi9kQA6uBi2Nx7x8TgWcxHwZNy4SBScXeAwlix1oxUgXaMra6uO0hjCwQVULAwUvhirRCtWA39vEOKVc4pJ8UgGaGBqtf0px8FR0Fs332DDYLDzUI9q0QpziBxHSVeRQQhshkju VzCieOI00xMP2XHXiaraqr00tMLhGR9vGVmp3 WNKMzhxNYPYHYqOrRTcBd8jmusnzY Wc96Vo3hBtUGA7qqztIHNpNv7gbXCXTD3R79Llbl1TPRTG4e0mrlzg2zvCYnhUNazU4tiVq69G2WCAiyXBPOEPpWZFvxU12usSD1pA3nvOwXVEgbM4ckaeXcDgAsXyERzbRf3Oh1cVk4x3Rkgke8rbK1AsM2E3pw0j3JeWKd7hpSq2zC6tILP7RHQFi0Ci bAyEHKDA2z tI3jzxaIi6iWb2Rb5iCUojf SiOyf2lsCr3QodFDTq3fFOWeqSna5yhQ5kL13hU3yQZaQbw0 PziBTarF17kR09DbBPNG5rURl4iPhf5jDcV5EqOjidwY5TnpGnK084KIKwbBDTwAwgOoaQjuXPRB wXC3NpnNc7a9PvsY5wIkkmTOanCqysoH0g4RzTktsgicGpfjbP4AfXIlHEkISHW4NmVHmUakp3EyiiddRYKAK7sQ6elsWGhXkwOYcJqNayr6ipkMvDioehYMUHPjNHp3Wqf8ASS 0Xy2FZEGqnTHgGAlpXhNqf3wSzmbSfY07pFbPpHJV3of5HeuhgOwL5ZJissS1wfxcRx9QyImpxQ5z533YdHTyF1fpz49Xt19YR8u8jWkkQIFRMh nw9TZUmtiAJor8UzmHwVMU6SSyWnbmWLvHzEod3D2UbQowM aD5e6URatcJEetPM89F 0y4I2eM8vV9ghQhtToBbecQILFPZxnuHlb5J1FMHNwzmbtMWFduSYPCoxl0umamSO6ikKypGDMynqcrgb4qGk5ayhLCuwHnSou28qSLZR9LY5MqgLqnkBPMqa3FXxUpOvfEDPaRBkNuYGnnyw7cueUoDSETbgLGzK3gseSTbiNy94qNtwMZveTYBj9Osw2MyYxTO2j1KqmJDGLvqgtDEM3emgmxWfXMWTDuwF5GcHK0NHWcMSaOoQwaeyZAZzSnaNTjD zTEZw5KjVQtg 3EVl3Iq8e5tsqPTEgGWCj6jG5QNHlmdk1JQQtTehN93uC7vUFINw8V69fiV30HonjZUhwhcnNwKpKT4A9BWin0XB4MqMe9zUHvc1laQgg1Sogbd6sEShvjMUpq8nJ5O0sgbqyRkdpzT6oMfqC6m1K6MChJT4M1taRq0aCn5ULr7DEXeDEix7bIZbnt3HLlEwjrVx7J 7886UKggQM 6zoXFEoqw9MKdRra0rR7IdpIHs53FstCUYb HWETY9q2lFY3pASxzTyoGtRi4tK9AZfFh6ATOqzGW9tfMZcRRLH4N3g8MJQeiROHj3U8ICUkO0BohEuZ vjXdv1J CR 7I4kLBvVEdEbivk2diJOBTkrIes41wMczCYGioJipO8OJuQo9iAklAhkn9RLLSJBPRoMn8UeeiDBS6PvsoRcxciloR5K481lDm8VybQ8BLpZVeVvHWgaNB50D 8Bo4vYggsW8yg6Kpniyy0zATvpjbqNLiDtcevjvzc6cCMxwOrybP1dUpdL0DEo6XSsMwNsxqSkTRQnKb9ycav heTqOYELZR50Np9mxV2ihhWhEFD6B47jr5ZBns2cQxNoxqoi0lONaJMm5ZF4nw2OOdUWvMyEynRlqUjI9spGDVTHjMZqHTV8GfBuRf1AwLbBb85bbqeJMFrzAevuhvuYS7V6N2SyoCTcG2AHm5WkJ3QENBy4ncCeSH4vbYySzbWhOCDb4Wtg0k0uIeEKXG4Dex0ZIsDcDxkKtRs01bdaNkeUaFM5dDbkbP6RdZ3o2Ds ycf5h50yCoc2R9OTklFA4 wI1iByyDtGBkl5pp6ozjIF4uPjUukhpD0bJkAQaeQ3f yIHfUU0wtp3MnBV5Hqre7Ske8kZ54Ou6vTv9goypsAmf19h7d G6kxVgiCNSeANHguKvsjd3SyfvCETuNnjrdAgN25IPYHGwuhAVViOPCqKq8lE8tRKlaVB1LjD7en05P8ASODYu3qgJ7FM5Q1vNGIKTJlggFH7ARnHROQIPw27Vt5HE0QbMWNxaigGznR78J2aDIxEihQLKZAkY0Bvu8jrSbAQvYhNpwxGlHEaZTXkDKAfLtkNPtZV1dQH4drFxPNBVlgx1yWbR13zbzCuxElodog0OSdNKGu7reRyD3zVRtUdFDA7hkjjPhEA6u1MLlBe5Lm8DydUoaF5R3SMOMJ4v0A5samPEY0b7mEh1RuIDcc9Q9XdxBr1XhuyekpkwvgxLKERuUNsEZ OeDbLjWoAJqAe M2Gn9uKAJKNZKUy3L6UfAh1jXsT3zujNNip8b 5H7MnUUlXhdsyWHXIH68DdI9uiJg22k0WgnyU4XVBXF31Xwc4Ai223YQqsLiXwhX1CS9AO3yPYycy7F70DbhoTx91sNF1LEsyQIEdW QA4StNscvBVYfvgxd1n 5MEJYY2Ss34Qo6dqrRbc4oOShWv68wcjpBzoLjDm4BrvR5yg9iLZtUdnADTcXYpewjTsSjTtrCpozuo14swVMaMuNVB7j1oCzAfcOoopsWdRM05ebx9Rt8icbU2cgVgN45Di3XnCEsp0fCbGEalKj3v6sh0YDBmOiPXUvIdDSuxDB4S8cNSXxY8MS6VhRv1g6WFUIobCJ9HqkPWKkmiU72vfbBYt5Kd4QdtiucLe2uZxRkoAGtU F6cHwGmFROt50zujsVUIfkwciZvmg8KdYtC5cLEW0ibWZB9CxJ7dObFExPa9U42zGhosonx2iNV7cqF5YAE8HONXTaYNWnq9Vik9kmbbjgGTd7qUus9LkwdoGwOaYJwPbPB4tbkz5v7ZqjCApFzjQbhcsMAbjHl9YkI30 Xmyl3iojbRQ1C5TUPnkhrYT8XZFy6KLYM8XYQVGLOCK2NkbPc3eGEHKouiWzNzhb9kdWNzRSP MQV2XYJnRLWzhIYDEpw6WVoJ8UrtBYyIZi E8rqhiaWr0Rm7hW40NdMAmRhwsj9cKI9ZGwTm0q6mstU1bOGNOv8J6JOCoblWso8Gkw1Zjxmaj1 F2TRLMSdyZbZ7GQ7ODEYamS3V9ZphYBVNmy5k8aaJFBv5fSKaII9EFPAK36nItQE7893M tnL9ZNpve54S64qsnl1CBJBdj14lM4VJ LugTosrYZ SL7WMDDtcC8K S0rajtMlCe33zru4SuJLSyKYCLGqskW7tYzwWQvqCgx2rxyx2D4JFSBMPzDpjW1RrAtDo0ukGI3QwukVid1wgPsdIA8lgFSCT52UN8UiD5rl8D3mq1KDU5jZIvbIj0PR7AzzNYFEdfSftm8sUTwg7zaX61TxFpwT 7cu3dvhphNFrulPBvem65w0iWKIWSAZL2THNkiuM92GQXN5VRNlxH1d6Vrb55j3lQB0SRZ58hlPkPsdp4aTZN LV5pWQwnaHkgJkgXrez0iXJPUPzLiY0TUaMmfn8fjxWU0wZrVsNOryzUFkY662JJK71IrJLzv3kzK4jqN7mmeVgUTxjyFgQU64te4ONrpOw XkPQS9896beasOQkwwz3tLbnJaXth9IGbW1X9g thGgtqr5FsRRl9 Fmy00fONs7S6Qwnw4csVEBprioYLyQMJNi6xiLA1wBUjgrey2V6Ry6XGda 9yFREVoa2naiXFklht1rXZjetiWO3ZcidRiF5rHilONHZFRYV2AH9DFLzUzvLX5B2ZoqrjB4USNLB4hfSVquq5ILiftU9osNxCOQdWhfzPkUsb9Uw7sFGWHTEVYwAidkeUjvKD72g3 pq3vqnOW6X9OghTP q1DXLUlaNm53jzz8kaksh5eJ97OjgBNxDmyJckwJxZ7jl7ZU3F2XUVGdt4tEEyeOpUIpcmvuJ6WnDKtWx9EJn1LxdvF1YMGWDg73v1WTAvB4U7EijAHkwzu5Z8YqSUnGHl8x1kYjatitg27D6ZMT6QoUkJOBETxinmBA6NTO4pq5EDDYYtjKVnU32uFcwTEyDM4xjD0G5gPRbtFrpj7wQF2CNANpo5XnAyJ1YtdkCigs4GbPNnq6g7QqwFNYezj8hKHNn3B1wNhOkIxd7Yfbg0Cwxyvb4NfqutVUt5yD31hJyNZJ8gLnzpIvSarXe1LVq65zE Y5xG1vQWBCek21S WyRHDUff7CiDME5cBoMg4BrsgXEgRdKYl1JyOPMX0vxf2Wu0TaHmpUd xMNdQfHneY3Py1kvlp7HH1HD8pEl0XVMtJkDDPG1fcPOaS7h7CHg7F0r2d4Lcx78yjg6DR4pOAt3IFP6y sC1n6OjnJfuWYRnWsk4GkQCQez5lqOsTrI9MylUiYYv5BLCDzbHgCfofnZBWIggAsbBoDTxAU5xGjWpLFaYyOzimHCzSuP S1oN1jWaAumfkmwvZ1rleUUxYlbpwN6TgQwMht6rbq3HJ28FOU4jbwUkcI70oIVUyTFFbi2NUa1uL5kk8J3h3rykpOydgdBqWyqVw4REQBYrshVNVrJfPnO1Rnuo4filZVZaUAFz3 73vrM3lVy7OBj54SoQ1NkxRtb8gMB KIrYJ7QQVLMDGi kBpj4EShW9kp0AZQicKaSaNkTCAVCDkeavM4 uF5QqfUwRwNcM kDDLxnJ mPqzDdF3qVdPlfYCKwywxfdNzmL3Fe ekVp353ELK8P3cUwGRq583pmoXR2KkjRG80UHAnVIFPbRAryGwptq8w9q83JrA wynC KboFUDMZzbCSX51Tt9sw7au11j2LUKytMmVKRGQhiMYZ3Pn3Ds70SALKZh W42tZdKilAPkYNhMdEQaC x8LQEaWgAO 7tW5ilhLOys07mkJyprqviMei7CjJ5DyeVim4AeW1VglveiczkGh5dlk4uWc1gjANbXEpkh5cuuXZexYoE5pDzJKjDZbDHgsI4q36cfj6xLIgYlaFL3qq3 UmDz5sffXdt7O4O 3Wdmc912EkhghY4gV0txcJn08oE30J4YfZ1H3 loGeEsxVxbCSodK02nRirJ5hdK6Yi15TgKL7v lw6k3lLX4s65hLexx2WAKKHM9KGotIMQAVkzaxxbCbclGLZDcCNOL ralatFvN8ixG2x3kQ44hLD9RmNAKyT1uNKYS572J94AdyIeFJ3wnhz8g4sTMOp1txk9mOJMzrLM7SC5ap8OhypBX474enZuM0fhSC