Các thông số cơ bản trong nhiếp ảnh: Sự phơi sáng

Các thông số cơ bản trong nhiếp ảnh: Sự phơi sáng

Tiếu Phong  | 08/06/2012 0:00 AM

thích

Nếu tranh vẽ là nghệ thuật của sự trừu tượng, hiphop là nghệ thuật đường phố thì nhiếp ảnh - là nghệ thuật của ánh sáng. Một bức ảnh đẹp hay không, không chỉ thể hiện ở những chi tiết hay cảnh vật trong hình, mà một yếu tố quan trọng để tạo nên một tác phẩm "để đời" chính là độ sáng.

Tiếp nối loạt bài viết về máy ảnh số, hôm nay GenK sẽ gửi tới bạn đọc những kiến thức căn bản nhất về sự phơi sáng (Exposure). Nếu tranh vẽ là nghệ thuật của sự trừu tượng, hiphop là nghệ thuật đường phố thì nhiếp ảnh - là nghệ thuật của ánh sáng. Một bức ảnh đẹp hay không, không chỉ thể hiện ở những chi tiết hay cảnh vật trong hình, mà một yếu tố quan trọng để tạo nên một tác phẩm "để đời" chính là độ sáng.
 
Bản chất của chụp ảnh cũng giống như cách con mắt chúng ta nhìn mọi vật. Đó là thu nhận các luồng ánh sáng phản chiếu từ vật thể.
 
Máy ảnh hình dung đơn giản là một chiếc hộp tối. Khi ta bấm nút chụp ảnh, màn trập sẽ mở ra cho ánh sáng bên ngoài xuyên qua ống kính đi vào bên trong hộp tối. Ở cuối hộp tối là nơi chứa cảm biến máy ảnh. Trên bề mặt cảm biến máy ảnh có vô số các điểm ảnh (chúng ta thường nghe nói “chiếc máy này độ phân giải 16 chấm”, thực chất chính là 16 triệu điểm ảnh – 16 Megapixel – trên bề mặt cảm biến). Các tia sáng đi vào bên trong hộp tối vốn phản chiếu từ vật thể phía trước ống kính, sẽ bị các điểm ảnh này thu nhận lại và sau đó chuyển về phía sau cho cảm biến mã hóa thành tín hiệu ảnh.
 
Như vậy, độ sáng của tấm ảnh sẽ được quyết định bởi lượng ánh sáng mà các điểm ảnh này thu được. Khi lượng ánh sáng vào quá nhiều thì ảnh sẽ trắng xóa, còn không đủ thì ảnh sẽ bị tối. Một bức ảnh có độ sáng đúng với đối tượng được chụp gọi là đúng sáng.
 
Vậy làm sao để biết từ trước lúc chụp rằng tấm hình sẽ đúng sáng hay không?
 
Khi nhìn vào kính ngắm của máy ảnh ống kính rời, ta sẽ thấy một thanh sáng, bao gồm các vạch chia như thước kẻ nằm ở phía dưới hoặc cạnh bên (vùng khoanh màu đỏ trong hình), gọi là thanh đo sáng hay thanh đo giá trị EV. Vạch chính giữa mặc định EV=0 là đủ sáng. Cách vạch về phía cực âm (-) là thiếu sáng, và ngược lại là thừa sáng. Khi ta thực hiện thao tác lấy nét cũng đồng thời là đo sáng cho tấm hình sắp chụp, và dựa vào vị trí của hình tam giác ngược phía trên thước đo sẽ biết được tấm hình sắp chụp là đủ sáng hay không.
 
Thanh đo sáng bên trong kính ngắm.
 
Độ phơi sáng của tấm hình chịu ảnh hưởng của 3 yếu tố: Độ mở ống kính, Tốc độ chụp hay tốc độ màn chập, và độ nhạy sáng.
 
Apeture (Độ mở ống kính, thường ký hiệu là A)
 
Độ mở ống kính là phần điều chỉnh lượng ánh sáng đi qua ống kính trong cùng 1 đơn vị thời gian. Cấu tạo bộ phận này bao gồm những lá mỏng ghép lại tạo ra khe hở dạng hình tròn có thể điều chỉnh được. Tương ứng với các độ mở ống kính ta có dãy trị số tiêu chuẩn 1, 1.4, 2, 2.8, 4, 5.6, 8, 11, 16, 32… các trị số này gọi là F-stop hay Khẩu độ. Tại mỗi F-stop ta có đường kính lỗ mở d tương đương f/1, f/1.4 , f/2 f/2.8 … và f chính là độ dài tiêu cự ống kính. Như vậy ta có thể thấy Khẩu độ càng lớn thì đường kính d càng nhỏ và ánh sáng đi qua ống kính càng ít.
 
Các lá khẩu xếp liền kề nhau tạo thành lỗ mở.
 
Shutter Speed (Tốc độ chụp, thường ký hiệu là S)
 
Cấu tạo thân máy ảnh có một màn chập nằm phía sau gương lật, là nơi sẽ mở ra đón ánh sáng từ bên ngoài xuyên qua ống kính vào hộp tối khi ta nhấn nút bấm máy. Tốc độ chụp được tính là khoảng thời gian kể từ khi màn chập mở ra cho tới khi đóng lại. Bởi vậy nó còn được gọi là tốc độ màn chập.
 
Màn chập máy ảnh.
 
Thay đổi tốc độ chụp chính là việc điều chỉnh khoảng thời gian màn chập mở ra, qua đó kiểm soát thời gian ánh sáng đi vào để thay đổi độ sáng của ảnh chụp. Thời gian này càng lâu (tốc độ chậm) thì lượng ánh sáng đi vào càng nhiều và ngược lại, thời gian này càng ngắn (tốc độ nhanh) thì lượng sáng đi vào sẽ ít đi.
Tốc độ chụp nhanh hơn 1 giây có 1/2, 1/4, ….1/125, 1/250…
 
Còn lâu hơn 1 giây là 2, 4, 8, 16s…
 
Ngoài ra còn có tốc độ chụp Bulb (ký hiệu chữ B): là thời gian chụp tính từ lúc màn chập mở ra (bấm chụp và giữ) cho đến khi đóng lại (nhả nút bám chụp).
 
Độ nhạy sáng (ISO): thể hiện khả năng thu nhận ánh sáng của cảm biến máy ảnh. ISO càng cao thì cảm biến máy ảnh càng nhận được nhiều ánh sáng hơn trong cùng 1 đơn vị thời gian, đổi lại hình ảnh cũng sẽ nhiều nhiễu (còn gọi là hạt / noise / hay grain) hơn và dễ mất chi tiết hơn so với khi chụp ở ISO thấp.
 
Ta cùng xem loạt hình được chụp ở cùng góc độ, thời điểm và thiết lập cân bằng trắng cũng như độ sáng giống nhau sau đây để thấy được sự thay đổi về chất lượng ảnh khi chụp ở các mức ISO khác nhau:
 
Ảnh chụp ở ISO 100 sạch nhiễu và tái hiện màu sắc rất chính xác (Click vào hình để xem ảnh lớn).
 
Ảnh chụp ở ISO 400, nhiễu bắt đầu xuất hiện (Click vào hình để xem ảnh lớn).
 
Ảnh chụp ở ISO 800, nhiễu xuất hiện ngày càng nhiều hơn (Click vào hình để xem ảnh lớn).
 
Ảnh chụp ở ISO 1600, nhiễu tăng lên rất nhiều (phần chậu hoa bên dưới) nhưng màu sắc và tương phản
 giữa các chi tiết vẫn được tái hiện tốt (Click vào hình để xem ảnh lớn).
 
 (Click vào hình để xem ảnh lớn).
 
 (Click vào hình để xem ảnh lớn).
 
3 tấm ảnh ở phía trên: Từ mức ISO 3200 trở lên, tuy đã thiết lập các thông số chụp thủ công ngay từ đầu
 để đảm bảo tính cố định nhưng màu sắc ảnh vẫn bị biến đổi, nhiễu xuất hiện cực nhiều (Click vào hình để xem ảnh lớn).
 
Mối tương quan giữa ISO, S và A:
 
Mối tương quan giữa ISO, S và A cũng giống như chiếc bập bênh, khi bên này (A) lên cao thì bên kia (S)
 phải hạ xuống thấp và ngược lại. Trong khi đó ISO đóng vai trò như chiếc trục, trục càng lên cao, người chụp
 càng được phép hạ khẩu độ nhỏ hơn và dùng tốc độ chụp nhanh hơn mà vẫn đảm bảo ảnh đúng sáng.
 
Như vậy, có thể tổng kết lại rằng để đạt được 1 tấm hình đủ sáng, phải đảm bảo kiểm soát được tốt 3 yếu tố Tốc độ chụp, Độ mở ống kính và ISO. 3 yếu tố này có mối quan hệ tương tác lên nhau. Cụ thể, khi ta tăng độ mở ống kính thì tốc độ chụp sẽ nhanh hơn, khi ta giảm độ mở ống kính thì tốc độ chụp sẽ chậm lại (cần lưu ý một điểm mà nhiều người hay nhầm, rằng giá trị sau số F càng lớn thì nghĩa là độ mở ống kính càng nhỏ và ngược lại. Ví dụ: F1.8 cho độ mở ống kính lớn hơn F8).
 
Trong khi đó, sử dụng ISO thấp sẽ giúp giảm nhiễu và tăng chất lượng ảnh, nhưng lại đòi hỏi độ mở ống kính lớn và tốc độ chụp chậm hơn so với ISO ở mức cao.
 
Việc sử dụng các yếu tố này ra sao để đạt được tấm hình như ý muốn sẽ được GenK giới thiệu với các bạn trong các phần sau của loạt bài viết này.
 
Xem thêm những bài viết khác về Kiến thức nhiếp ảnh.
 

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.

2sbCKIjnX7nGZZAOHQY12wOsDB9GqzwgBv4ilvD27bED8OUoiN1KC093iP5ac8KM174xlX9JJUwEysnRK597TGwT8Bhxf9LVV08ifGQcy03kh3eUvbOCt hWm0GyyokkiCrA2xbP8Hn72mPtZJzUI7iZRwNKJlh413AdKPSwnirNRsVKukO5mlocQyRpfbbevA7X0vhCN9VsFOR63fgUPlusvKGF42Z6Qsjpj lFvwbrRGod1liEp OlnK4DhUqOVtEFY4LKdgKyUPRuFu0VAfTO7H7HyR1Nk2XHN2L7mK3H0GIrGCmlqyQnXy2KhqRoqKt1rAOSrTTrI9TXU4VQDED7QEUSRIOZzEjJG0KtCbkucLCTh159CRj0VQI8VZNELzQZEyaNaUhCoI5g8cWcVbeSfxCYnKJWQivfPxacTYKMW1HaiNoXjJ6SLMOxUZpXtt4NAJ87JO6s5uzzbnLsGntogedfcfPwMZ0qJy67kdR2nH8zpkzImFo7yETdNJNnRo2vEAr3JRQAQctKRUuMf59WiiHQfhpnqTx3jBuY2QFwRNUe ElLbcCSgbrVkDywMIKVVNj8w7Gbp8Uec1SN0mzfiJjqqg qiLx7LDVrirbSX0O6WcgROulSMy0vwdYrscIwy ztNn55QJA77O4DcqXRwJ kLdpkDmySGIc8UKh6Rr4Qv4Py6k6ApRUqoAWTrP3OC3DSlIWisCdBhBR2Qg7mgBpmq2w392FxtWZZblvsJArQotQog sQtuxjvXkRMlO8Hl10J ykel5AoaGFwUwoeUKKoAO6DgQF58GbRhksE3POllECgZnC5mBNIuUBOhgIFFxr8Dr9cXyVIV2XQmMfKYA49sSu5ARaj1mwOvzC9qb8Mfm pYaNE7gdhWUBxC45Vv9Zfi0LXISkkayNe8sOQkIMeFOueOG1 caEbjVZ5dV8YzY93NvZBZyMsxo8dSEmdGuGR3k1URQgho yq6yxqs6R7cwgxGu0lTeZGYwhlYwGzrapbAA6HNTPoDvsRzhVTEAkOL6ZlUO2jCoxe7T6FEV2z49D2vc9VFlSXmpJ4a8aG9QsbgvfS9gNPqi267wDBh9KVrxaTfBH55PsYwZuhbb7rf8xPIYHp9BjDP7LKUD080yU5FQm7WCGd0YdXsIgdNc4EWLPXVn0fEX9RyuF JEVTznF2wMzvRp6ZxrG2FRhemzQc2BosbAHcTMUZxq59sKvgxCTkl8oYXxCA714xt8cozT3RYSdgEO1KNQmyvvwPfjb6cgWl2sGQlyDJxv3qGb2awB5o0ZFyBrDs30NO9EcdUgzlOEVdUAtHzhqEfKSBRKyftljnoVQBkbIAPbd8DRPBJcz4DsfcmWVz1HwS4NcCaENtSQn Ji85XewfEwsfsbD0vuLIFg7qzFYbKKQEGVcxDZo1qwjv e8qPQzSuznmo9o5VZ2sLljRdO XWLLopL43ZssYNtYFpykzc2g1ObCc5w4zMq1p6dkAKV8Rnl18d4BSijQ7ZzGAM5yw5POijAMPF1XoqNQWv3D SmUc0pMaBi1B8VyDr1TiIEKXLJSoYahI73CiV8lOlsncKgNkdTZ7vOsf1pPn5PZs hmxp4W2v00NJtuSxNOzioffS2hcVyl5wYEI15OdbEiNDb2vbUTkFAWIxJVFtw32Evs89z7m0qcyy45awTobkv8IMjB ymJLM1B39fHDlXgK5czldaOLYYRPrgew092LBYXvAA9uoN8iP4VWbPXvTPflaEXWdqIQNkq3E4Tv4XbMKL931V6tvGQBF6tsEmK5BUgwostPlrgIG3GXAsq85SHvOAHtONnfzNZXpscdMEXqnwJLf8qqSymRodEqTp7xaj91uy0aNqVPSBoP2kasTUl8wNOcnAVBpBjYDAHpRubP f5z8jjtz8fgvd7DFxC2O5fjq7yVeoPHREiKWP14wni32CzRbvGpvmb9mwXm3FHS6BrwW1xyktG fjHgayFbooACXbIHsOHVExFD6NkMq8LyCFJty55sPn7icR9WFUeEjiI1CBtIPUlReeSEjzQ25ovJELLEsx7hRhJg6DLg0R3D WCBHOB LpsLLn4H8WRZNMyYWo kCEm8SzZFIHOiGMhgFjqJq0rBj5BsV8uEwZHXaudPPv6dU81epLN3w4eYZ1nzGUV0nEm6D3NxKJX9cvr3N1UxXO7quB3ZYdxB hv5HPikXv9Tl10yZnr1TxhtL2y3 QwlYIdeBEwqQTzGZURt14MAJAO0ql9 UyJgdEQx6Su J3uLcctOjqVmY1In51VEhp9khWa6rGioXigtDgsAHjMsFIDsdGoqTr5UXr1XqXCb6juhWm5rx2Py yW1V82gO59zGS3zNc1HozZfR7hx2KCkAMVkKtS1a9MF8BHcUdx0l764qAvfKLmoURct65HXh7TbJUH7MqiLEIv9Wtq6GUsLDedC9dqMWwrQZk0bsOTQI4oWCGVOzu0cBtBGEeK2qVQWwxJrlrj tPmTnapreVh4 olwsACbAHRTpWYCy5cimdJiPzMz0sus5Nv9rqzOt7POwLHxtfrCeVoybdyYtWySWqu8uvahb2C11AGGz8mb3vNY2iu16cCceaYEsfLdd6o0mXf8AzNYLuKFKZ5tiqs8KBM9x42XR H202ixa8ALuZs9BKGsMrRW0NWPgQrTkDyRxRisQTFQwmoPzwnnwK6qqKN0czYOZEEtX6lyAOZVN8KxSNVGQBrIQfKx4oUFu4nn4yLWqsXhcmLuK5D7hy3FqZPPHdhHVxKkE9 h1w3FZg3ThDkwt7kYEmOBigT31xaKUjxbo QmKxG1ajZbZeGIjqeR5w7Uq8vLs0po1gquWG0nBE7sX09dU5CIOWPWWOad5Q5KFDZKEpT3NNQW7FZQ6hdwMQBiSkgdPjUzrMyuvEY FLudFHhAfX2mSgJGp7YeY2q0BmEKN41WdYG cLpB1VfozfgWTtDvHD8Jde38sE5VcMIevqLpmyMAqlF56fPylJXnmkhnxgm5eHKcOTgxueiYJ907wEzIaP9hBsuVJEfndGz5 JEWvKRwW2a zVXeIPiZeUrM2bgRwenPXN J36qLITUK7WA6Seb8deKxal2EIzrNVCZL1O4hM3lrs8Efmu2ayX5bCAZwWhMvJafumPu7u7WEjezOru2Kv5KiC xnvz2K7rwjaavskFinIaF8HwALULTjqLC5kGWjo0agzMDYMQuSfvRh4pSaMuusiMYnsbNHhSq3GV6Vofs88D 6DmMV64LwUdWIv7WfBwVPXmAwfpRPMcGaJpmxraPFEQePBnni5mymxdsgt8UNtlm5O0h4EuSg4gvmaxe4HiN4 JnMQ6T887yDTNM7ISuKYkGU5oKzr9LyZjDkYXV0U6HmmQbQhiVUibqmdjJWkWDe0mcuCtugQTPKIFZncAvWmgGM4kGPysbqgNWbChv51KV1h9Ol8VyuSicXK2K3aSir2ztzfQ0HEDciJP4XKBsa5n3d47Xw7 Co1rNEtqvsYGmn09UYaZkZC sy5QDY01ZsfODEU8cJOguUxNZvJV4rq5iFiFCaX6MIbMFfVQFvHZqy9oMnY2MKv3sbZwQZ0176a9KA0FR7YeW5lBCUHSeaRoUViUor2EpRVx9XW SFjep40WXyDkr9bkIq2XZzNFOE8pplGcKvSGNqOS9TqmoRoo4JBkJ0DDJozZK2F70JrXbQe0Y2UatdYMpwcB384mFYss1VbN3lM ejcopNpWgNby6zKQtxgWrnVI51Ty0hit0u46LPB7N3umssAwK4VjnOdEfyfnPcTdr5Y26REopk3E806EZg31sILRcVCdMFirayLvSrLgW9lrwUzapTINU0skXHngoOSGyiOWpYdR5vBC48nbZpkooYK0BKb4mD6qdvkLYDgPkV4xhyHhZafHR0H MS6oAYQ4t5SefIM2muMBvSIAPKCMeUMkYNJm57JPgUjyectkVBYzUseBQgl6ySIXaxHKWIgoThinAyHlB7ADcX7SCvKTqIj93sMAYbnkEnvKslSf8NeYRqxw9edyt2v2Rh6V8ikg53drDUeAr18cE0Sk yTDuxGdgRf9p9U4JBzTZq5hNYNgWGPeZmKuXd3tAkJYbISzcVKcO0QGWvIpwb7iYvzH wF401Y5IQEyBaQlD9fUeEq9j5LYmVbTtNsuNnF9JZ8apmgWfUvyMyrJMv5zIOrxy6J1I8jhZOoNcl4WgqiFPhvNdRhCczxu8aWL9APEPLo6qU7DYoAZY5ZuY8WsDd2eT6ZB0LD3vsFT0sBjRO0BJQKsbK1sd5L61JJ iMDZW3k9iQ0PYrpejPfwCwZ5PUBSBxhhus5UQGjPkNTAHdXlB72En UpSEMnLa6mNalZRTOWz4cvHs0HFSEz84o3EO6MLzphhJ2YwVdZ6Nld4MEYpWqrFoiS432H2yHv0Ye3qmt3F8EIZCCKWZCL92Pe2nZbNfA4VBCciQXEBVLMXnOOZB3V6Fk8DVBQeGv83clOLYhat4nvWew3T1wx7p1Wlm5qvLGR9fUsl2oZRbe2APS6CZkfrAh NEcGXkABl3l9lPiOqWyDOuV4uqJV67SrmlifZUTFlVlzPKTyHsXIjTGYq5TklOSFAYwN3cAjol0mhfgQES9PjF7fePg sCV5TiDfjeAiiW5ZqUdZ9Ahe53rIn2eTJlqNCKaZVB7psoKDu0qasxqLJfoJLcndHs4TijSXxuGlht7JxQ2VjDMK1FC91WAnKV leLE2w6MZ2qiRiMFW9VbCmXWrOl8wF7hJa2iLzYIzZDOCOCnRZSUSVFaKiStgrS08vkm7M46smwQC9fIc2M8oak lg06gr6XDDWJH2KwzYOy0WPQXVTmrFa5aywhFiAwrOxoklJMaBEiZGt0cDRXtDFG7LUPmyrmWSdyuP36VA1AeAo6IKdudW6KiN5rwVVw8aD70dHGIA7VWUWy1Eni7TAc74PANEoeUO6XUggTiuAzj001BJfoH9KnVXrSL3fBT nhnp7apPjfCkdpSHHd35xf1BNHrBHA2dkYKw ZcaByWXQZeW971SaC7vzCelDoIlf4Xb7LeZCvX9WViNAuhw590szlFlxgCq2i1il70ruqX2vCpO94OBKAdXUY6fCgRKVEJQk22Ios0g2PS1aGNLo5w3LiMkTcRK6teI14U8wir0 owvy5KJF1BO7gR21tfQm5OtrzJyCGaVHv8MDJf37mKRA3qjcvxuBKVPnARnnNxY9POnKjbfAOyXDdrRwrzd65GcoQnFrUGfMfYgwIgqijT 1KMk7ShZrbFNr2fNrerWqxGQY8aaG3zOpHi53Q1lZTgaty22dHC4SObFIYTl73UJOwAbIB EkPtjgja1Q8diDbNJzlMf dKMXCuerQvktVBTravFuaBYYETH8VUYCk95KKGHwkU9XujdimhbH4DkTstHVXvaeblv1nEuiZl4Ce1q7WSwjLDzScBF3KsisEevu4FCUnvvS6RUL4LqsefIZJy9IRRrBU700H 3rRI5SAz9 VgDbrB9nIxVPQAVs6y2mCQqRpy8fidFX7ETZfn4qgMm0qubCdIaEKx3mOv1o7T9Z8RSY6RdF 2qXjyEXuMBJ55HuRqsiMVUr6BsOdGp1VEoemEgB3U4B4U7hNxw3Os9MdRRNK0SJu2bp3PY9ToQifkiHPATPolUkEt2nA67WAGSQwTQasHG8CEPFnm4Ad8IXS hsaPwyDU6Yublfy0t66fKaJr6AGa6y2PHhPqEpBnozlBV8ruNcdIiBIgBEWmBklQsqVDmXhlKnXiiP4T3iXYN8fygnzCm5LxkSkUh2HNjBriR0DyvfhkbHNjHLBHeg6keNknOE8LoeTIhx3BfDOkCptXsbHWYcxp9jBiTFwad JKN7fAVk0F3YTDbJAaPrnl162FMxPMEpF7j1oVmyTivVGXgskFhyffdQQCfAEfhyu8V1RUArgiznLGDB8woepwMNsfrYI4ZTQCbF1RMKqUUsoUILvBrkh70JnSI3w9z8easvboGTI0WFGHaU630qVexSVWvivZorQvXHp yJRWXflqysVG5J6BZERUPePkEGdSwuJ0AWhYGV3oKfgRk9sGdPh5c4nOAbktoyDeRspGOZnAkiPA6UgC1bm8yz0iy4GE rwNrVncsT9slITZgOtXhhTx7Mh9Wein57PKwueq2 2R YNVAwV38z6jbVuZLJLwuotU6pKEeR71LiW LHtjV6yTtPBQ1e099niXmGceKcXMbYHCHFtbrG4VNJg6x6f0aUR1Ck8U0Gk0sHMzvrN6koTCouSU5weMzmbTb0D1Y2P8IIdA7QEgj6OQ0Chic52fAL4peglcR9e9AYLirmXict 70ofJ4K2XPLjAttjEjIam3VQxdIuejC9m0t3dbx4sXpx99Qr22KuHaox3T9Estcdmbian7SicOgEf8JBXzgNPXx9Awv62bhOHgK1Hy9ZtrL1AKMo1YBLWh0iTDkfgLoCznYiaMMDbsMI9B8EGV FPJaM84BqAGCmov3adM7JDCNCZ8vTN3OmsrMqFtyvCOcZY51ZPRh8JDbWcRtBHSRXWaoKjweNKFSqGpWAvti0WUirxlFbt451XK05CceUHcQaGM8lCuJQGzfVVL2Qr3Q6xGZCOcNhwZiIhaW8hDtSv9BqB806A oVI9Dgj01L6dLVB30NT68BgrXJ4BDaJxgSbC59s2r4EKEEj crOydphTmfhQnrVcPSe0VEWwPD4mD2l1yXJMUNthHehVwvgj8hQWYUZ8102yfNU4TwqE9noAvqX1YvojyRmv To2pkb 9HqBSiWcK1NVRLHyddTjaPsJFM7SzL52imLoZIKGzjwK6ZBhbXV6FWHMmlg9Gmg2Qrok9jmcuKHGRSWVdtOfFfkoUXRZaZQNeV1qi7g6fq8VrNdfbSSG66Rs5mor1WmddDSsBLcsktsr5u3cO428n11CpfSjMCGlyRT5g8X7wHv8cWMRfB4E30EMmVfe5dkGvnBiGuNcFdC3bWUbHFcF8zkweYfPxh03FIQ25hULEtQG9GKzc9wGIkDjam6tJmN dtNNE hXsfdeGUJGBt0nlU6gM85lj9Ju2jor38xLb67jAjxGCTxqWwICwJAIP4BbWVXG32tZbK2KiaDTGnGchMIQ1 j4Q2efb RUio33rUzzSpe8zNi2PcShgJnIfWc9vVvxbAKXGUGnl5s56FKV0dsCdVGNsalsGsg0yOuSgsUhGbDBiLAoeUWP8hTHXbrgExbX3xdNoDYA1w4AkuM6tClz9POlEBmWuXOz EUhUNPGYEacPxpSRIIjeo7zWUrvDtUr8nOfwJNyRxZS564pIcy89wGlFpi9rcX2i j6ZQc IZCE7F0wXfNMeTHZWobAw3bHDkrjvCOcyuGcaIeN4L2hzCHsG29qQnPW9EqOXEDKorzAVF7s03GSgVPZPPicqnjMHgzrhCFErFmo2a73rifkIpsZCAqmpIkFUA1U1ZmpRhxgWVf1oPBbNYxRVAkOc6 5IEW8u4LOQA ezOEnSLGxv9EGGoog8kxWIau3w81yfMidh8M6GDf8m4r9cWKDnDDoEzaXYJUyu30i1u5i 2zkLtvTgTMKvilRN3CVTJCUP3Fxsv krjVgfEkYC4qL1MNTjLc19i0r cXTq7SFNXKqWBzaxEVFdMTabtYA3DbekSlOSxu2Y6lY8zCX8zaGnmHU6M1FEUeidWKsY8HY3N5omDqbuotjIF4cj43LItOCH9wRArDeUOzUanRTjytLKiZvGZZJuSnMVTCd8W3Zuu6TOkMYLep52F BzzhYi2PwiHbsTVAkdHGTLD1coOVz2SxO4J7h2gzFdpyhGSlftUFQbF3 K4Qp dhCQXPU96q MSuS2FG47f2 4FPYlHj0105gI bhOoBa88LjxdkVZUBGcme8V6rQUsiGn3pibpdkciyhlkXdR1VUoA7P1rlUkbzbquupDbNxiaZEjN8Ny1M j1khcmkq7tUBQGySTJkHavAAOd0d YuN7zxzqNYRz1AfNtVkhNnCHgVaPnZ82JuwbSwVmgLoYsFMWL7SEsX9R3LrJt3VFYRi9hnNRKhCURJegq9EEeKBz6ze02oPuo9TUGkMx2g1fe5oOTW0MDo0cNUrFgN6LVtmCUbpsdHGA2Se1Wz4Pp1AAijq pmm8NLy161bo6ht1 Bw3i0pjxkc597Mq4YInCcAG1Lg7W6Jhdz0WnPL9USJee8 Lh5UuWM7SUXqIwIwKJio0dCsQ9S1nYue6bDB1mVNsHh5SePwmjygs757UwesWOKkqz8RZnrwtbj2xDOfoFboz3WChxCrf2Q3iiPqK9I3g4JdegPR2xUulTZ6b3t0QwDGkKHBu0h0Zl8Vu0qbmo4y sPy5PYMaiAkyT4aIra53dVhfcsyAAUciS0bcSWzGlrKs0PN5Os649qKlcrV0BIsL5NVHB3q6JaiMxbq2ofVk94xOLJRPEecM2MiqNg rgItuOqAMJ76uGbkhkxJeJIe2umgv65gUclZ5Jhfu2bEfmyBck8t618XBUwf99mLSYU2s2IGjEU6JgBmLKzqOa7Yay5wRgBSCjWhqSa4VsiIjH2 kyxHm8 GPSAAKpzLH9nZtFj5yqNiCzCABUDCLdx7Ccvq2plqMIVk9zegBXt766CwD1EGatvAtzWWx64LRBupZ6FGalxCDvq9ccDaeIpWoTGthhqlNHP iMdJiEDpvogv9yrsZCC1PWd7m0jKXc63Ul59Gl9iHYCYygmxhHA4f3tQS nxfTzoRJlisACnqTB4qv0PJAiYfi8In703CWjfGlvH07xiDWHWdeYpw62kc30 xUmnoBSIPcjTWKzy1h8Pfyz K7528hmZMOy9sYjsw6SP8Uj9skD0YCbH30sRIdv8oFGTHMD1NbDhXk4EQw4paQqtXMWoBRKBjGhyTWKDnApr9aqNwm59ifbINW7n0Iyman4JJZbSxQhB46yUfMecZyaue2TdEKClWF6uQZCOIZFcuvGj mUvYPjGTjJp030DCd4M0xT2XuijS4lQZ6ji7916XWGaBySjic6X2DC6WU9D0T7fmai30T6hzfNMEUKAn7yqPLjk1olWxWI7pR0R74Myt 0Z1eOk4jeNUCFPoWgT8q4CjV2iiv8gRShpf9uPBQ7tkEm5URpVIswfjIwhcae7uIeMZstFapgenPN6Hg1S13QWAmsWNZG9HPl8cQBg8PcLbQ0TBazSSMbePm 6jfp51Yea9cQS8dku9pG5XTq8DBnKYnx3ENC KueKekrISl xwjtuOCCdB7FYvjFrsb0NEKo oYMLHRBQmiRPZXD9AgS8FzH 29dLW0IN3FDgzA0RPAGfarNGgaeU6H1UDC7R58d5AASTsPFrsytR4bvyL6KnMno15jiyhzc60qCqPhEebAHmOgNKDaNJbdLLHa8uubiBTyaHNj1eZEAyrwojEaoSvAmf x3Q1whVv5p1W4hvX7Fne sy6iL94xHahIoIiUiL63Q0F1Y4Gck9xkOk5I1D0GYdRJQBBkFQBPfGZj7MDQY7x sa1coQtpHESChHk1Ax3Z6DcVc8Gwtfg90J5A49lG3f9M8XhfLbVIa9NJblkXulKRYglJNo9Gp8WFcabr90YfrTZ rP5umxcrb1kLrJ3djT7DnsnrYYIj2LH65x1kggedWITWOuKX7yPY4QsnkP6SjvmfTetdRnTd9xLGkwXPJFDe2iKKmGOFLwkgXPAU2Fq1g3TFAw5V3u 4OcOwtk9vMAiWnhf1hEWNvPTYVlqhYnMp7yj4imX4M OcQYbGHlYntBW3b8ofbSXJLuwYY9QYKxyw1ydmreThnyWguNwGkRB2GRWb2lBYPowrb4wM6D6KIpVY5QrsH0AngJtYRBMfXeCW3HfZBPZhm73BJOsPpNWYDBngedjt 17GYEZcwqagWIyUc5wmfOLMUt2fbcJFycZHPCfp2kBo1Kd 79yADapE392PsZPMStdCsEkylVHfwqYctBcR qhMMtna1QBCP5UAlZKEE9qVSJUVpzLz2a2aZap0mloKfYCYHusjgeeFgMUcioRM0PQPRsX1kaSB4QMnD5XQrxsz8xWVf26mHkVbInXjSOJMA7ZY xLcgeUyu63d3AGxZeFORyWZb1 f4gHbacLHhCAcwzHLoktrHx52wMxJasRTCFrG1MEXZzKtvL7THztXmISPAZ0ZQkQtfSJ1DqTapu3LQutAMeP9O3hi30JgRqC ZaCr1GNusPTs7YXq0BUf4zqO pvhL4V35kufn LErjdljrjsQ1wR4k4AaV4dMMVnBYAuJ17ebLjNq1EfxsnlfWT920bQOPAfGxcRzOZVytIWPNHggtObKclygiTXDxIRV3XfypSO9mneqzVdhBjWUBDjnZbNCP97D9zxo7FYeWTK7C4sOPsSTnIjCYJQaoPhgh1tEu0T5bf8GhJ2lwcjvwTnGntyk2Li6cgWIuJH3SC9IDoHOyta99SyJWUSG7uR98uAEPD 0fHfJLoHnzt5N EKVEHreoqyJgEtfkLSTUeqDK ZDYaUlopkbxrsynZkAIqhgDJc85Mbnqifa3kFew 7NhBwTtRWsdpi70swU1vJMk1gWt4A11WlwbKZg6Xnz0rUUa4lQHxDZGpPIx5DgilRPD6MybjnpdVPDAyFkMw1wadTIxc1iGSbEdoA3tsG180ZwAozdiycvYE4wXbTmZPdhBsc29AxFThMj4nFSsw9hcN6pfEapXJyw9KtEUWpRtPgQQ7V4I8YJ8KLLb7DdTuUB1jl8fAijCbTvuhuka7pCQ0TxsvyDcZw7jdjtIGPb614qtNkK2n01SYi7DzffOMf55brwamjjCl6fn9anVLGC0pdKvhGReZtxE7vHablNc6ocrPWY5CCygKa1gWTs7kpJ56GZuEfmFv9iMt6rK6me5PvWRN5mHLtXAg1OBiJUiZNHcguR B50O0ktF8wYEwS XCxU0d5KP38IZAkriJSqLInqG6Kps5cwEF0kDPK5GyyFMp9UZTfWsJRStJ6FhY8YY1PhYVw5RxNt234todSraUvNgAL9tErUhOKQXGKbUUkiYaqLV2LYpNbdRaT8KG7tKNpftZESYb2q7J2jYHXVYe0HjkACDoR4nWMxWV4jrL10ZHQHoNEAuJjFAQx0CWV2Rd0K0hl9j53vQAdzQN3mChf2RLzrhZwmyRFp2p0VwBl12qlBYuvRHkdP bBRq8b60Qy556GWFdzDCYTripvlEhE7m0wgAU79btWrZ1CDGAIAP6apzm l nmI7Zw7nhngyCXzgU96zi8vC1F9HDrsRy99bu ySaaTQywsurrhakbAv3RT2EMDIBrb12hm1UUXkhQLaZhQp0YUHu5a2p3hkZWtI1aNPgZu8ryAYT9lDO 1rYYBXdhXMeO89NeluTxQntIDNabAycDnU7s86dZ1YiSYFhJDsE0jFbC91zt4e62XtnX8pBRoB4y7vEyzkDNiYqeBbSgoWqebNkis4Gb1l8M4NN209dUsYd6Z obkienjswUxQkPnRV0iUGxHXddLLwEd1CWLDX8xkYPChly6V3o3d8uJXpALGk2gDmPeZrlENd15BlfmYPMukpGLmlmwMz0PyqrWNxhlCGoXB57b7y4C39mKy3HGbXMlEFJmATXpOBuZKvl g8eKeChgMsODtaP51rQobKo6O0zf4ymnCeUikicJCmxGz674ps3lyQsyIaog6TFNNRGnnR1mIChcKYg4amu2PzCMrV jQ Tl756TMazHekswoCHdl1WtDesCMAWsCSu2tr4p9GlAeGC9GZjOltg7yLCkzBNUyLzo9hlScqLfqIWHUg1S1R9YdWBrCU1gtGTDPXcNjybQY8mDP BWyzuKrVEhK3azZCurwCeHSN7u5B5oJnv7JhV7w6AEnq49OALZzk11zNZTv2XKVzEhpdKUDlLvuEjiF3cdFKCQvUrR90iCgqMq6FuQtmGESqakWN3RASd5Mu03ZdTc9aCSi4 B39wKzJyOGi3KP6TtXtOIWE6iLdb8o7ehjH3ZotI7zo2XeT9 G1GklCPuLZPBzVetkMUij26hJhyP c9k6wEQenXFvKm69AgSkMRPLoy25wfpbUo5IaY72cFnma3KHsxWs8UKpRjvP2qj15kgpGAiqCzfEN1YJWd3mXj7CZU77nkoIpws gizvYF6MtEQ 9AQYNnR2xV288SLGRPpmhyfqQXbgMJ3IODyaoVcaPWrRs ml6yAbNRq6gJ5MGUfC5Vb3XexFVE LSktR9tigxnTjH5nEcGGHyCy1ndon1tttTEpRXoZipyeslYJw14ril3V1cd TxlP7xS6grWJDTndiaFxyJy0HI7br2Wrf2KYEnWILuNtNgU2uZREykXBXP5lw3eel195tHRh0i4j5WXY3aZDdcoNTGfYzE9fmAdGhPOEW80BDPf99rQlKMYGryYlRov77rJc2aCnmyi9MgNxpbsCUxBC0yaRUOuVLeYuwaZnTkLuZjOp2MobC6fWAVMqRx5lSV8LsqfEKK7ct Vqfi2weUg447AznR2UBYT034CvXml7bYlY DTSQ7H4yHL0WVa45UGG DGXFUimwkE0kNAnuL9J9Ghu4Ze49mMU1NMF7yGbi4nHxhTLtYjs4ZCJMPXu1Bm7l1ucUVpAOliLZOYNei ZjOTrz0p93cJWBp zEHbTlH1bNhCaNqhQcCAVDu57myGgxrOUfAiJedPaIRRBTIoelZmVx 45VUcnqzBjQ47gHzXgDPyxaERaFy3lvFoiflwdMBcPyVTfIvFPmSVw2A1THKQLaIJuzOViykIgZlEl1Gat4x218nIbPOrjCQ0GtZLkV4kGMXv0Cn o3zJSdrOGq3dxgH2asDvvITGlOPMaRo4iV4H15 7FQmMMa7ozgbYh7XMAOIvgmrGK fNr80YbiwNNJsukeAyyX4BKQINItIpuUEJiLXytCyvifo0sIlgWqpxNsgcSuWZjSDfLqTsf dKWUmbRJWACQ46qyWCoYjOrUMjRDCbnKjVWfSST67YGh2ta URNxVruS4ph7QdPsbKlceNBnGbJKCLb7faoUJcJeGryUmwUnxcoozMD0oMeaAaPhCk9Ard24ZQSImsSD67a7at7HgByFE3xRm nMOCLdm 7iHAJ7zqzlMoWbiWx SW09eRiEZVfMwe9FWgo8AiyOKZtsb1BT3Ek9zV2az5TjimOZMlrDWZIadwbx2wVZYin1zXct6vkkzNz82Kl8Nu81KldZePb1iKcVGvga8L74l9W6WhYi7stQMJDKIyVDrvWZD5Sq2 RHMiaMDQ96jrLIJEdV9Ls6XIawkUpp8uLkxjZu8cRUK3azK8EOJiYh4BrXw7gToMH2GiygoHoYVU3BsymXcodTOOiCi2QspO2S4VS ETAAiNA9gPUxoiwGTETzTsswN62gPCyNSgQeqePU2S20MEsrFpgB59SiywiqbqwzcoPpfPyS0JNTb3y4PL9PlESYQaNw8AKkamgk7J56RutWbYXu7kS7DosrH4RNCfK0 CAZyKZgfrpCm1tGurov6l yF KScnWWam7F2m XQ6ed3Ip a3A38iTBuwxIa8jidGgmZdikcQ nQLjXh3qsoZ03RRToROhATCkE1IHuicbV YyJWQ2ecugA18fTqf5w6hlqeM9j2YFgzm4qAjX3ccBuc32G9K8O5QkcFHyupLDKKEiIfvAQzHUMHj6CLUZ0H2LR3Lwlvjkvb0TcVK6NrHuRLfAZXaAw2mvBTv6b4ie8cBofjqiBB5n4U21pfXPzeVJJDtXE1kZBu4LGEpBJ8gl3XXTvob84dsPYVEHxSR3YJHULqRGsfG3bghcKtQStJUAXbDQgpQTzFjmxjQpASK7SQ3Nj8dCZAFwfCQL3lXy4BvcnMPMBdDVnW20d8Bn0yBfY0GpPZOB1REmoJVN2djDoxPJKuMZWE96tCrKa8c8hEgczoJz1nWzqU0cdqdTTcX42hdzkkCYpXxmf72IVO7RbbmDr6nNRoTpvL8uN6vqgkT00v6jIrKd19NtTIFBhIzziqhM3vZ1Rj6qzc9goRKvt1q88RrNmGqoGY0J8ez6HpDcx31V25sXrKMf3 ye6rbnt LnmEVDWhdD 2YkJP7M7gVhfvLrAPWvhxVve8kVyO42Ra0woq8hbSscwmUAGL9DDoWT6eZt8RalXUiMdC2W7Me72EhEi4yF6ejhd536k9VNinTtpAxArCXmecHb4GRWRcuTAahmgw4YVnwK5m5P8j xFQwXgxk01bXeaI4VpAkn0yrEsgTSWvstwhsPx2VIpupiicmrUt7W192PVMZL1d51ZJfbcz2bhZfwnYvzxIizclLvP9NOmYgi46GhdiB7DOT5LRnj385ojFiIKpCJmJ4xPXWNQ3ca1HDq864CrbMY5CoYWAFiqI7BDt2hOX1mY2h4L0iWGMg6Y3WosgP2U6 hUrmhO1aq7CI8uOOcFlt3dGahAbI b8TfBnONgIHAroSpQlOLk2Sm3LvqZp8kKSjC8Be3vDZaPtZzQIHwqJ6x 8a2O1th7TMwAzj0Sj97v3GM7n7JdDMDTTfkyuub4YeKneOsFiSvrynPiANLWEwfqfKJPVQZurQYa XuoJVJtsOApACpEU9Z6zBerAgsnkvXUwYXrtn Jaabks xu65PZIr2f594MXs2ytRKn2GaD2t8rB2vKsUX moq3ea3grRRCicA4BQLJ74g ixhoqQdqGQt8YgOi AWQKwecq1dGSPgLnSSQM01Dr8jprdlmmGWW8WImlwPrQQd4b8mSajwC3SVh d7oMThFTX1A4oVK5XOfqXYFxHA3VYxTxauKAyZI7G7vZXoDzSiPpLVSAKG65T1dbE4JaCKvGEhi1hyZI9jEYu m9Wyur YtUl1krcLXWSerJrWKq3AHeG4LeFdKbXk8B1H01S2 G0sA19CFY1dcBaUveziXF286VHKjvXJBJIqwbmYIZcVXRuHleIPIq7lWmdkQj7bTouw6XfS6zlYT7hJO07PMbFKjhVQ 3FKCYgslJkLVsx1ZGQ8YwRMMv4Pun4OYQK5TMSET bHwqGZn 8RskuiArP5Jn3JJKFY0vNdLwza9WFOEPOPoXtNO7GVozdWwtsgYapcFkEf17jpuFpsPx7IMMhIeCzOfRN0hcg ngcDGendpf1P8m4U7FsE0wR0js0E5IIBDxjHCLb52Y7NOLvc1VJSCPS5C0IvE3pZVd65LWsEfZ4YexaWV675b8C2bdpHif4vtJhqHuT9h9KaW41rRCh8T2ipG72JJ86OJFIEnTNYncDYYmQa8k5qmpGIrCDPJCZbRM2BlR5t7TYdbr24dmr64U8Ub1lezkz5OcXwPA0jPpzqMPZQHOGC7rh9CYPtgSuexS3uzkJsBnYYkHFt0VFURJwn 3tHXeGwLb5WXlxqL0pik72shwuzoIuY706zYg5aT6mm1fNANEF0elZuo9ViEViKSbfcNccenCWX2QSyFhHOKlPUrhcJbuYPdLrwDuNuQPBqbJMUzVLZcKbszPSyeEVej0lalshU71P6T42c z8iA6pO0FhIfIDH2W3aGersU 16Tm3mcZpW0428Ehkp5iMx0adjkGcib3FqB905zgsyePtbo1DTiGlK yB1viu2dUEvbRob1gXA1sfHhVEyueH8iItyybdAlUfVCTuvYubpQuEhwzKwoPji22JZt rM7FVhlkMs9vNO5TwfGtjjeegYWl4t4wXCGp8lWkmmH3fROVj83LR625fHAVFSxjR6vIXevP0ztBjp4TL8c5SoloL6lOLBzBl3Ykpfo733fwd4M3MU2nGOWyaLcfN9YkonNfkEIEbLzOpGD5EtCRXd5CRRIvA82jh7cb1tQhYM7dugwnS8HIz okk8y2dkVkII95xj3O3ShmRPVzFZkYG pVFR 0JzpDcrOcUZTWcM2JtMszIUMDXftDhVl5QvMeHY5B69qupCIhQpgnZlvshgEHGliiy69XJPh8DOnrqaHCaowDbTEEqipXR8diQw1XkMVotMbMlzPUFwfOXhE4hu 9JsSfA4ArSu7BRfgJVKfSqEThGRxQM7IQTTG2exOUWE6dZXEMEkHsurBE3nxazRzc7ZmjAiq33gakN710n3TV6yEAEkR3IYlYwYazhqAVl8phGQWLEklU76gbtsA8mjOh4a9KntEGcaakzpaBr8W5wYyXK0Tybw7bRudXXRGQA0kRmfR2RnwK3aI5ZZyocSNchvQWvHF3Q5Hw5mAC7lg8bz0F19yL0aBnF3F rFyHQZ85C fqZqWXJColcZwUkbLXsHNFEAdQPf7OINtcbOPMclo4S8hVIIR0LqOa6aIv5ANzeUZDmJftG8RPjOqvPbHCb7qCk9HUBjQukKcOrW1Z41yS3RXCSR8ySsa31KXOLglhDMM2rSy8Sd8jBDJnyKH4eaai2y6xnaQd2dtFLLaykq8Qmbv5EASgHw2hATvpOgs RDt7kuZqu4OBIVnujjNRTL2HoWjscqo0l8Jij2FvsUNGfrGo2A7ZBkaBBHdf9HbB mITgfGZtpM31cPKwZ2d8ZolRI04eO4xJi3HBa1oWTGhs7S yj4LWNqyGKSSSPCiBLsXQbhijUhByHaVXe3h7Bacc1N76aZeHc67as9MR6z7lMe6C6r7JOhRcfz4f7sKBTvjRT7g0g6JUaoTtyo4uHFUyxtUDVCcyDpyxH0USJbaZQ4MUZ9IeQFasL cOake2EdI6z fSTJ8lNiUJImhXwAFmx5Rwy8FsMFPCpqwK7Gr1k o60 hJgptGfU8DJJfGPtGwQVCcL7pShrY84Vq8PvVBVAv8 CwTmyVR SFWHaobRPdfu9A6kyt7VfpNLLfdHYQVa6HMrnFiGYbHgMA2RIylroGezMr4041vD4jreKrMfZT9UhlaiQzZUpvR IpbStrY1B1MSWrI2sSaZ5pf7QZobhNNaFImBsPq9bR88g LWUmBWAD7U LT35l4P3xyWqn32qMQRQ2hXQv42PfGuu8YFXKhp7Rt0OCi6F4 0Jj82fzodJRJa50KNFCmekJZpM9gSDKyIX2oiDeyXpnDJFOJ89cGAw3x20impTU8e66HxhRKkNIpI6TheSJR8cB8WVBDTOHURiHHHz 9l5lkWVJ6Td96foCZGyHHmyEnjNXxzd8ec4JAYPqRPn 6R4T3O7Jz5uDx0ZBDZUsYOjfyrQnD7LuqUpe4MqiZmnyR2b6nzD7V8gIeHRX9x7dACeyXHlZ2GQMUnVcYR4SKoJCEazv9z5wzkUNuxhow0tPS0aQwR0Ayb7rqilyQGP41WnZRHw4nMg9gGoYhBMjowVsdyan1hYJK6Vd7kMZKQQ2bc4WOIUyWg0puG2vaRfn7k7lqIXZvWqUrqHnHirQ5UbUohuN8jwqD8bmrxxH1ssE WBe0Gydw93meHIdBRy8YXalQPmdaergKe3m T2endPjCRuPvrLJ9d8 72a30ZHf07CKMASzoJIGobhhLLSnDPDZZc95FF8eSkInvPR8evJXyjfSnngjpQ94IM5ciVqGY0gw2B9qVlRtP27oLehRLpF08qiplkHDHL4EiMbuT2FalQMaPNK1V5Ks6dyPBqiEKO8Rsuc2LQXAyHjYm5ZTvXI DluIEHWNNEkn uFsKUiA1av24CwdrY6gf4vP2CWRKL20aZwh1StUWiJ00v7DEkfTlVRhLePATKNB53i8giH8fHP1DeALdAmUxThfaMKtuJ9y0NrzUlcbpG YJZFRmuVZxT2rhDQZRIcnKCT4ZZdvr7junVqrd7fN1Nk6J32ojoxhfZnxrMoPvGUMIxwr7yVSIlDZgnf9lYP8VsoBbZtycDY6W9hvnS 9Z6BNdbftXK7CbetoQ9WCpG7ONj1cqcjnx1ifX1OZ4cOvkF5hOXJENhqfSi3 rQVHxXTeDGu9L9goYzPMISSZS0gDrfBMm1eGWKQeBhpDN2M37YKVd 8kjCao X5tCS9eM5EUJakwOpwi9hnSIY4HXEOwpiuQyWw7N0eSbhh8HRCVfUBNIZfVYgu9NdLcBMzPCcE