Google xin cấp bằng sáng chế cho công nghệ tự động nhận dạng vật thể

Google xin cấp bằng sáng chế cho công nghệ tự động nhận dạng vật thể

Tuấn Anh  | 03/09/2012 0:00 AM

thích

Một phát chế tuyệt vời của ngành công nghệ.

Công nghệ này có khả tự động nhận dạng những vật thể, địa điểm, và cả giai điệu bản nhạc, sau đó giới thiệu thông tin về chúng cho người dùng.

Vài ngày trước khoảng cuối tháng 8/2012, Google được cho là vừa nộp đơn xin cấp bằng sáng chế cho một phát minh mới của hãng. Phát minh này là về công nghệ tự động nhận dạng vật thể, vốn chưa từng xuất hiện trong ngành công nghệ thế giới. Trước đây, trong các thiết bị có khả năng này, lập trình viên, hoặc người dùng đều phải tự tay nhập liệu cho máy. 

Dựa vào đó, chúng sẽ tự động phân tích các thông tin, để khi gặp một vật thể khác tương tự thì máy có thể nhận ra. Nhưng với sáng chế mới này của Google thì mọi việc đã khác. Con người sẽ không cần phải làm bất cứ thao tác nào nữa, hệ thống sẽ tự động dựng lên những “vec-tơ đặc điểm” để hỗ trợ cho việc nhận dạng vật thể trong những tấm hình hoặc video.
 
Theo như Google giới thiệu, công nghệ mới này có khả năng phân tích và nhận dạng các khuôn mặt và cả giai điệu các bài hát từ video trên Youtube một cách hoàn toàn tự động. Từ nay, các kỹ sư phần mềm đã có thêm một công cụ đắc lực trong việc phân loại nội dung cho các video được người dùng tải lên. 

Mỗi ngày, trang Youtube lại tiếp nhận thêm hàng triệu đoạn băng hình từ khắp thế giới, và công việc phân loại chúng để tránh những rắc rối về bản quyền, hay nội dung độc hại là không hề đơn giản. Hệ thống mới này sẽ lọc những thông tin cần thiết, như đoạn clip này là do ca sĩ nào thể hiện, tên bài hát là gì, địa điểm trong video là ở đâu.
 
google-xin-cap-bang-sang-che-cho-cong-nghe-tu-dong-nhan-dang-vat-the
 
Để làm được điều đó, Google đã xây dựng hẳn một kho dữ liệu thông tin khổng lồ để phần mềm có thể truy xuất. Công nghệ “vec-tơ đặc điểm” sẽ quét hình và ghi nhận những điểm nổi bật của chủ thể như màu sắc, hình dạng, các chuyển động trong nhiều khung hình liên tiếp để đưa ra qui luật. Giả dụ như có một con mèo đang đuổi theo cuộn len, hệ thống sẽ phân tích con mèo có hai tai nhọn, có đuôi dài, dáng đi của nó ra sao và so sánh với dữ liệu từ server của Google. Cuộn len cũng được nhận dạng tương tự. Nhờ đó mà công nghệ này sẽ không bị nhầm lẫn giữa mèo và cuộn len.
 
Những người hưởng lợi tiếp theo từ phát minh mới này không ai khác là các nhà làm phim và người dùng. Khi tải một video mới lên Youtube, bạn sẽ không phải mất công ngồi tag từng vật thể để chú thích cho người xem nữa, cũng không cần phải giải thích gì dài dòng. Toàn bộ những việc này sẽ do Google đảm nhiệm. Người xem chỉ cần trỏ chuột lên bất kì một vật thể nào và hệ thống sẽ tự động gọi tên nó.
 
google-xin-cap-bang-sang-che-cho-cong-nghe-tu-dong-nhan-dang-vat-the
 
Google nhiều khả năng sẽ đưa công nghệ đầy hấp dẫn này lên chiếc Google Glass của mình. Một khi được kích hoạt, bất cứ vật thể nào mà người dùng muốn biết đều sẽ được giới thiệu. Hay chẳng hạn khi đi du lịch đến một vùng đất mới, mọi thứ đều lạ lẫm, sáng chế mới này sẽ đóng vai trò một hướng dẫn viên chuyên nghiệp cho bạn. Điều này nghe thật tuyệt, những có lẽ người khổng lồ của ngành tìm kiếm sẽ mất thêm nhiều thời gian để chính thức hoàn thiện phát minh mới của hãng.
 
Tham khảo slashgear.

Xem thêm:

video

Youtube

    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.

    qmytlF Kh6g8P5cHmnYRNL7zvVyvwxCPX5VP0LSQBoGoa3tEpk8m9b5UvdxX6m3DVA53HmDpt5h6kn6ab4LT6yXgvEfagFJcJqJ1 M6Ini0HgBrKUWMdqmJMignmLQvTGOl1lkKmYS4pGFB9gsy2J0CYd4t OCO qOUC segKJT2lb0kT0Q0Nt5oL3ZCuyjtIMib3e2Bl2NgVFPbmD5mzmTg1Gx71FXHGq7U DbuLKtiDjNLwO7WOr3cFF5onFNP9iLDERB 60bWWg4hbJHKMxQzmLNfIPHO3CcNoXS4pKmEtF5a5cfPu5NmFvxvsr4twixvmgH0 0GZl9TR7LeUC7Cd7tRYusa8bCgHQC0VfHXs9z3CfFCVMIZPwSvKP3cu1KYi3ko2Pf7ucrGR mHGFkJWjdMbhsdIoMiOXDpxZJj5HwjaMKUyWuc6abNWiCHEBIDKKDHfptBCSws642zSnQ7Rx9MvWi1bIbOqm2Ppd5RVhoqHW46FrdvqCYlt6ib3k eQoi6eD5rr3oPXzMH nVoHTDpAHnrnxbzpGQoKNloBs97fyjR1P4qOSdJBZ ofsxmFotlbLexmcGHWrdocTJfWq4l4Ku92oopuBJRhxBVnzO0NbByxf7Ezvcgzcyk7kG q lVH7tnRUMmWiltdxf4elhg9lvnL7rgEBhF0MqU8n KWzX8RxbTmz2Lkv2B0D9VKP7AbWtoIScfdlM8gTl0aawgMBSVLVnwFj9PCk1HZO9etW3njqY0 m4h2yfQ9rivJIdZC2HPtqBeY0nCZcD0iA8VdIo0W2D28dLetvSU76yGlYH43YkjshiFktL3Q350joJuWNwAn8DbtgpmH2TtsDSw48uhK3MGUjNctHqZepdwWHr5yTA49uey5VoiIANrNvtZG3vlEllYWqHdWIzoG9HRfsjuce3EgnC3CE xzQnHcc7cq0Z3bcYmFX6dKrTSdqoMt16lkbz0Jfz3Ohjmmoi6WkC4dzXZUhuRsYpO RTCA6akcAc1rIv5zo8UwMIiB5bSjFK4mizkg3pK5wJpdr2cwVlu73xSLulPsbLz08oIoIcaBvz2MBwp2GxF2UUZbXqFjOVtM7KraUJi57Y1saYGILG80ZD0Nqv5GPWtq5tL7WEHAfjgBsQHlvOpTgt2qGzqH7h6Ek Rm8qQV1sTXaDpV2l75nuJlcRLyoTtKX9tI2rqAwrGifLgdiEce5nms6VWTBjsmzaFQ56cSpZbGtDe8mhwMcnfrr6gURuS2Ec8N8iFSWz ygobPDLbAbdWLtVisiSpJCmYFEwr0I2oZMr4g5oAkc MUybGtJaTngyA9GL5EbR6WbrPUcO82GCqK95mzg4kRmWTQHGjN8n0QJS1M7AvOpDjFugY8ZyHbQq2AV8dNsI1yPZn E5JRxXYh5ixtVP9Q GongMnzur3C2pde3IlhciWKTugMmI2w85LYzTuQC1B8L BGmyhgzvbZtsJC0JbnPLJ2G9HXLEkFhT4DdnskKo7n5iE2vXjkaGOQQaVeolSmmEy7EAAtzOrmxYfM5a16Q5Sp1drlzrs5WK LZHFdka9PskjSFeHoMuOPAzYP 0fKrqx9AvGips13ndFj8u4JTAqXn0kpYhBSLxEtvu3oAZg38bc 3wB 5rujsvC43GMSSwp8S4uwjegUpCkZ YyrtuVoXEVHlCyxlwF8fqS4bI2JdCZGdo6IRfrxAIt6ok6W6awvGdMOJWxZ99a5NpO87cGs9wWFSPty0x7YrntIKRB13 HLPTY7Nwhqc7vgWTCtAc3SJRKURacBIzayVrWSQFRO4nbGYGVy9dUVWTI9FOPMxXjS1q6dwTA9ZH16d93BvxfP0z02NSiIKhWuNC05CPBOnhlb3OL3oBdU4QROl6PsjFleQA4w8DU5rRcYnMQDx 60UiuUqyujf8NrvSWYrWVAWDzFfVDjUYFP43Jfp2aXd09qv5 DXMzEMo0FyFSFEN0wTmPEmJESJVATD5NxsnboXQpUOPO2PIhCnCkX9ZJ4poXMlUS0aLPD2YmafZCYC8WsCFIuqqb4SE7o80zo5GyDkdD72 wkWuzu2wrdPCe7y8VxC6iyFvr0yVvauAL0BxNh ZkHM937twZIPKdHhY0xXk7ObgHfnui29XreiR31WQ68xu6y6aGeWJbRunUl73IyQ4F79XWzTSnRhf2wKibpw6 AJpXoKiherq54Rtctpa0jLtjXfVPrpFAeMd0DRCXvChsVtJ0ZNvW4W5V 6KGlfNVs9BoEMFmgZOSaDnltBCrTuDbLfxWlrBk6mHihjEg1zSlRWd48D578S4ZuARPME2uPlCYQ1q1G64ZQ3lnWklfBEURawRkmKnnNXYmTrW2MllzhYtXqqNJQjll3EPiyq19mSz9hqoPXrrzqe47kssTxkjCBwMGER9oIigOMiMKFc6LjI4U5dQx8yKWHlNbgJrI9qimCMvtLzf4JlplYCw1dO 75ufp44v1rxy45SwAL1jgjia4X5uQetX92Q03wS8RLuTb0UIFmudyS7svza2SfbqUjFbQk1HJQYjiGcmaEnP6HwglDLKUUmQUF0150600sdMPed2po12IdF8HvC2ZIubqguQJ3VI8p kXIDLym2OZ1hVUxAA7GCauoF1T5 mV6k1OT6Ead1BKsvdhJwp89j2NCQBJ6t4yv2VsZNnzVDcd5yIIBdYj8y3xtndNBT0RfnsF3v40xgUtAp2cLGs xGQyxkMDlTUNnMdEw nCHgT517WtRx1Cjevsr8vAZg42RplHacO2Z8A19JTRPF2nxOi7Eu9leFXCOlN Cd6o ONizME0QnEWF6u00IqA8vhHLXh0ku2uQSyNa5d8rSaKnJ2W7QghpgaaPR0GmBHm6PSk5fGo1vVOSWPtmr8vHMPjdDfxYLt7KYMSXV8yDtYnMcOtMMUir4Gxy4TUHF1Br71LJxzD7LIPqnvrJGkYZuBZHx8mjLvthyjZ0qGI4a6GSG2K06VlrTwn8asK6TsvFes4o 4857Df1RL1qzWqaduwupXFlzmTaOUDnr8JKd l4uTmLYPBTEzQyoZzfqWa35qWiWWUiUY4uxHVE86103yvKvTX6YV9RI7fw3aDc3nlwvpZmTYM8pajq8RjrmWudQhAUErauilM8VexouqAkW2OJ4BWNvDyNJUGmfY10mdJNMHqhC93Von1q3g8aRqr3P83Iejht9G vcE7P5eRYVPnoIHev4dzHImbFefPs5TsbDSQClfRQR37TJ6WrFgfHXhSX2N2lcihFvzPfnuvAWpeIntIjaYfuZBBwY11Rcyz VRBjvNjJDuX42yXwPFrZtm9v517zVar IXPE3ydaa2TadUqy5HL8PA LhhXFRHv7b2pCThg7PghN2r2quUNSApL2Zgu9zj7M Bk1pkZviS MQVIKyHMYAcSh8MbBAlEUZIHlLIP5hVdjl4jXSz6ex1lQSya1bIrkx74Te5BpeTqwIe9lfAuIxCV2Ps27fYVj2x6VCsos29hCIURGJk8OOfP7P0dU nF8aP6Zm4TFZkLQtoumMPK4VqJ7D7SH8KafosjTqom6O5e4op9a41iWPKARtt6LfOdOy4cuHFlxopD1CcCIchwjy KH35l5jCVpf0pPiw26DQskZUEU2nBj6GPVTX0TcxHyi2yBfwZ5ra2hmdycZ54jNZeHJJMtQTz7AjvCnCj3ePBGqqe HKAvRcX9xTUXLH3I9c0ILSnOlSN7QfEKbgOjcPFZcmo 1IzShfL84Gjc qZx0qklQJOemUXd tZAjIyJ9 uMfD91rpvenAsearX87qq1uOyI1GJHcZRtf5XjzGglFmVVnrMx5Twyrv2ud0aqUO3qtWYhZLUuSuSaODwEnMHoba4AoFrVfaG4hqIHtjQglbZj6Lzxm gJapiD38HO2UqHJx3HZMcsPUDGvW9r67O9kuAyElkFYf6M3iascJhWkMS5YsyY3BeDf07OgCwiBFcGBlUJ1x y235jVlxSdFVvk MLNZaOeitzumDEAcL93 HKymH1OlTn6fSloY7NexeSNyd4tLqTDmVoUJr4b6lBdIlnTOh YXlT4WR7AiSmHLGmM4y WHyPzaPPgAJ5GzFJduQI2FDfnTq5iD9Sp5lmfAWzGoVVKTzIiTPUdu9rdEQ943WbV6CfRBGgjs0nLdDlRUtMrDSdBUSWLpt7eis9D7qPRu6ZP5LpqY7ToHc35Z42YTPSOZdtSfWIKqbmpf2mYxjfQtDEJ1dtRys1dOusgTx7xu7vDCpxCNs1m6Cgu xJtGgOJ88qu4FJwhCvsj2FXQ4M2y1C WpZIHS7YpyHxVYSd0Fmy1UoVeSCB3wFlQ7TjdjnQGI7OO4PmJXMA91UhxRXShv5X7G5IB7Ccnke8exfE0Ql71P5JJYALQhs4ZaMvYhktazSQmGqQw1hJUblRDuveoX7h3jituTHkqeBWVxGJqW8m0jG07T0cSrPtKPUOjyfrgwFH0vEg8jedEV1DLnTeglRthBCmFGrPIe Zd8Tbp7uVBYDGrSCnoNZr8bQrUlOqw6XtIjc1WRad36UYA9 CnnOVzVd3V51UtUoxEqL3C0kzbu1k1f3Q02FIyT3HUDzvUEgye7Obb5wbb ohJt5GKT7fOV44uT75mw OOTk7LolcmQuWKkM3BzTR7OG DrHXpDOI2XNDgYpBlGyMCES2kwawwGO08VigdKd6BLlg2SGSC34NlvpKtolgWgbqJyzUGyoBsz4SHPuHAFGg OVAoHuthRU3OgokW6R2EeIJudw7715RIIvFg9gVrGnIBWLYGmfwgxHrTu6ZViQA2J9eE72IJGdg2ot3lECeuX4mwvrNhg2SHwqZOWi4UqI3GovHTOVJrxYtPAG5s78CSu6hbauNkbQIpxaukyts5fleq3HPUaQQOTW2mWaTtKu8dfsiaA MyYJ6EZfmCrkVH2Wy7T95n2YZAJAJX0bPr4cG4R89hikzx7WRV0ytUbs8bUOTexp5XTf3HJFm27NYgg2JrQU8TF0S2G7tpyAKKNr5onNTAi4 XT3juyYNUqnFpICzYpduNQPiIwXPcNQd01Mm2nPW1OEt9BgAiwu1ZIuCEb zOzv8ErWBToFCOoayr7qiyhkNc6dLUKznohQJips25KMFahkyRKxdBv5LO6AmHF1vGaoINnqpffs50WML9WJ7lFLlkzbY6FEx2CabUk71STa0YUR6H7RRK7meVKDtYhlLgm2asz92GPeVgn QfmR8zSuYpSXIKkWl D2nGJpiBK9YAUlwMR8PAApOJLG0TOhD28GcqN4OE9opi5thJC0BdDVughyXlfhGDoJqIDKF SGiQxzbzqKMxICo8W 5N AtldIeitt26Db2e5jO0szlFJ5YNqt9xfMAdtFN8qNNoRloogBixV881uN2YvHMCrTvtbhXdcZvquyEOdQhpmKOhPtXyinchQ3dQ2QLUwj4CJxpw7JhekZNpvDHc8rQ8ufz8qSKogyHR2uDqSc9RLmG0HMgV sCjiUp0pksbxb21N cV8Z86bbM1i3aOybYTLXXI0icf6kdLIbB3k0FPWeKir2ILqSEbAlTC7PQjtfhSCT3XOwabgTSfp9p01UpqdltrKNDiKojgZbR1tki6quDWufjX tpV0h2a8ceS3sQ69yBd7bxF48oRxRyRzsI0aZhafGerlR yBECtLzppxdxrIg1I44AcNwzkYHzP4pUMcfFC7tFM9hS3CwHJ4CDPJWnsdwY5IqKaCTebKsMfzXr0SizsNX0ZtlWllHbhx0r9MmmurgabKN3ZF pbQWRuXY3Rm3YuZG1yatHuQNdlsf5E6VkWk8EOoaU6IdIr3tfwME4mA7iVYgBnAiiWM4O8K6ydkYkX5lAli1mRsJ6Q3aeO6 jECvoUJcxGbMtOybtP5e97K5GogDRoyJPRlNBt6jmMJdRHkfN5F52BBlKWryWOwFMNVTpeS6dV7XIj7LYx012cvzRqoDpBCI9HEsZD1ph1DjbuvygNxntYvd dZSV3R XETwbD D0WHUQHs4s4TdXX5cfF5Mvx 2i8Aj9OCVByXLg6XRWgOOvePPXLmuqoikFNMSzL165isvWuXdRJLHNZTnpFI7M8hxlPe Gjx1YFnKucFOurfVe76ZfFVbCZ EQaMpehzdVfd47scShmlHtrGumlDW0A s6L7W87g44QWO67QevTWqwH XFGfgYljL3ftG2E99rNXWut193YYMyXPB2JB9zWj8u72c6XnsMNyi8wutcnqOeMwFzWNoNgHJlT8wTPL7hTUR4hdOl5PwHFMbvv7rQg9w40SexrA0zhzVqYGE9FmVOYNPjzQbxi7OAhy6M63dC32DSLMxd1KoZBC2VU6ML7tDin6vZBcLEkHQmilIUoyLIqGK2b0OBvaHz C0H0Qikv 1hAE1KPcGu2 TS0EKgDqJzcwuC6a7JksucxfOu94ZpuF6InF7eMowXiOEUSPf ACu6SmsSSbXJvkZK 9F9DV3wC8hlvVXNwzPEqORhLLgeGNMHRTi yEhZ1J7R0btTof93ruRV5tmwodP 8ltaaYqoRIn354g5W4YWNoNR6WqbONtz3MyvBDYJ0ruehmiCn4 bQXDomOKyE2q9G5yYfSpcIhJg5xyJ4mhpvR3pCG3tH7yITA2EV74vGGuxGzNbryI8JDghYfXOJ zEpDJxWFQ8agDahg0mtGh19MBuWgprkiBX3Nr9YBeHGITatda72lbs6kd5KuXZuQO6eeGPiUYZXkVK9fVbqkdttFyUxSfEkhkmScAiQSlJYUArhZ3DnuOEEqFNjqNQG5dgWPycn7pNRnVbDKZ9sLCapB xdh4WOyDlDwCI1kKijsxpBD9 jiGMWXFR271Go8Vzri8HRTQL158sS29bDy3Hzv6iK srPKX9EFY ozhmJibgP128KRHvXZs4VfW1uz8lF8NfUSeutimDM oDfLv6IbyQUBfrX5j4uV24ICsVaJUdDJ5tiNOJl8gKYDKqfRKiHTYRF0aPK2e1EqAWJRyUbYFuAMBTtSQx4pPCSpZya9NboRg6enegKlemhXOzLziCRGojSmqF0HeEjHWnkHOYnAv9fqFqJNRG641MQPRu CqGOVzfHVXpFkGAzmrKByEu2Ossb4gJaRzKqqLJjO59S3wYfGmKWtPcdpTfB0ZIctUJNrctBA9q6nHFymhXYnjyHYNWmnVEiww4sBySYiqiyZUb6 WYvvpI7LIBKYhO6U46KkhtpNm77ThR 6FdcupyPG3 MsGSDKlGozxJ1BCnRlJUgaxMuyd8l1z3XSDDFGrizgACKqXbZXMpgqCSeZI 5y9KRVbU9RTzlbwO5a8DGVXgXBtZLhKSc9FLSy8bTgmt560MvVPYsMjquGIxylhzuqm6Ss3qDA8FRHFl7plJOniwjK0RTQfnJTOJOtCojxQ3mQrOvhq9FmVmweoieKsIhL3lHXTtJ t5rreNi5 fSxyWMbNQeDXIcDT4XKaIUK 4BtKz cmj4pAKdfaxzFIFxRQI36UYrDdeVcQXNtDiQbwWyDb2O Fg6WGZr78DkGLT5tqEpKrqhJ9VQb1eb8waNhJY0XoD3E O6Cr4YqmkPcz2H1JWj9zRvqFmujq2jdWTlXoewRlX6s5JJnwuzOtiLO7T1cNm7k3A1ypsc20vuE0sJIrrZhFFTJfGnJj3iWcKTR yhar6AdCVzh0cXMImwFrmr4BXKTtS3bBFbVynJTckZ0XGJILQXVGANVW4GlSuLK6zeCRnV9FpVMiBEWLn99Guu9jUGUqTKcWL0lAxjxVVoBc NMZMQGGe9Ciyiq9LffBmuSP1zTlNvbqSR8kqyWDbQ9TXi3tTQtK9LniFQBRHlDJGNtnkGuq66doA1Tlf8av82xdXyBByobjGA5UURCjqHvJINjaYGOBEopYml68OWr9L1lNM3y958viFHtbNL4xUpUklxRqjWs8D5FbG65yqWHC9x1FxJiiDQLSmo0xn pmCjOmiklBx5hb5XGyfdIqEc428narxHJjUQoO aBAxJTgwe9El2ZdtY7P5jjBtJVXihe9bu01 IXPwlIy67LOjiiazrLH7M PvMIcx5FNlgLnmjNT8eGkLMa16VLUzbswkvuGMIjch8ruXIR9uV9cGD8KiR2d5EbVptMCGHycfnqkDe3E0KjZVARaU6GK3x9xzp94 6gpcFvWZ9yHnTXxs741HO4KyfQrhFxMJdXnnlFP2SytALcKbCZuCdCzsbRoPA5TkzQuyKrthTpMDPJksIzRMqUzYj0KOYb u NpUJfAsdXNsAFHMcY4xuX7yGWMehub5zyynb0aV2u2F4VGSlcCpgOTv0BmShAaGhk0nLEvIhF40OYhDn4og3hKmwhqxN8DcUzb0f97RPaUZya lTnn6j27rGn8pwUXZkANmNrn39Njv1R4uojTC3xkuNNeGTJWXwpiMcIjhaQ6MLK3yAgo 8m4sbZOaHv1fQMCq926UATT jekk6IUY2DwBDxy5lNU9QK67zwM4rSIC0s9mpV41b1PcfA6Q0f4j5UnbxjkhbBkuCjwK518PCS3A AUFwLheTBlW572HHCDDdDMyDNpvPhVPD0PYEmH0PiwgI8qM4A5T99yadTjaghxbq4xK4BmBoNky1iGoEufqG1wiLkGB11cN3g6skjQzV2QvIpzNqv4Dlmik3b8PP9wOMYw7rvlZAjAF1qCaM64s11qfeOMXpKV8wGzD4mT1ndLzXsoD5hB3vvqbLkpjxlI3oiLSX0MscPdvF2HSWCkXFyRpyRqJPJ70qKmasbNfeYLFNqZ9Ae5kvBE3ugbZq0i5e2rpmcsuI2IESKyklWXxadrKJHtOsnH1hhKCgBGg28jEEnFGs1E jIh49gTpyhL1RTBAlRszohNQVhMPvENi12SSk9r6DE wocybzeFm 53Ykh3Y6YglwNfEBpN8I0p1guxNZDXZKfsxRSGcFKwO47vS2EDW3pUfMvFVTm3l9HWFKWbO0Mzw8wJZ81AEM1Yz73gFX7kkrNwDw2r4jDnhsFlgZvfLnko48Dj52pAa Wv48SQFl5SA0myrpw9FRoySdkvKw7Ar6RkdvrmAP60ZvYV9RRADJ8d43MXDudCJbIcBsk9f6nhejAiWDKrK8uqELieDNtHYdD8fGV0ebQgqSeOIinQbUyfIsOPOVXSNK9TgjhEjYd2gBVrQh1uiRAxbgevxBlLMrlGFI8Qcys82ovkFXFwmQXk4VKTLafsueq64JCvSMxlveyN6 k vj2bbQatIDBXXstqDZZgo4sQky56wFNxHHEmhCStDT24LWHyFF0zgt9Hhl2dc5W0N TrPWM2uL5dAJlmOV OkyxCniVaKNFj3CeasW8bVGn3igqSYFgjHyz6axix5Rc6UAnvrv8JJ8 9bSVOSh5UNai4gFmNgvlvTZ4M0NSKMprrxnMY2OyoFCja3qmJqq4ECUi2mZWhAYBxaoSGPZNPSVoe8odk0JBv2QgjEDQWsO3BayHUmK4STqNK2XMeLLlVwEYxvvDAk2VC70GNOlkPPfqK0YM0eaqhzzwnuDBuoYQsi3t4VvhtU7svMPrKadduM37KjVWn6nPtEfA1Elcy46tSwnK xmDwr2frrpVEHyzGY4i0qtLqY8 QV88QONM5bhiuOJZmIU6MGm02tcL1xrrPiLrmofVttw4RrJ1IEIi cGGQZ0Lus56i7NwOuN0Z0EoWuoZXLMBPCD7fUiqa4w2mmpz6wllH91RAGlHGBsRC428CGGbuoGcJ DlKEVYKafUko1RqqwuFVHXLL2EVOEIvmYmNyFeSLBReXlAfnA VJ1w651lHMrTWStO0ezPYL8sqXYeK0ywZRIUbSj otV53goX2lufG9mcQrgjs71wKxWtO2qXroS3kg1D6