Dùng AI mô phỏng các quốc gia vào năm 5000

Dùng AI mô phỏng các quốc gia vào năm 5000

Nguyệt Phạm  phunuvietnam.vn | 15/07/2023 12:57 PM

thích

AI đã mô phỏng các quốc gia ở năm 5000, thế giới của chúng ta sẽ có những thay đổi gì?

Dùng AI mô phỏng các quốc gia vào năm 5000

AI hay còn được gọi là trí tuệ nhân tạo được xây dựng để giúp mô phỏng những suy nghĩ, khả năng học tập, hành xử… của con người áp dụng cho máy móc. Mới đây, bài viết chia sẻ về việc AI mô phỏng về con người và cuộc sống ở các quốc gia trên thế giới trong gần 3.000 năm nữa đã khiến cho cộng đồng mạng "dậy sóng".

Theo đó, AI đã cung cấp một loạt hình ảnh chi tiết về một thế giới nơi công nghệ hiện diện ở mọi nơi, mọi thứ. Các dự đoán này được thực hiện trên kênh YouTube AI Imaginary World.

Theo các dự đoán của AI Imaginary World, vào năm 5.000, thế giới là một nơi rất khác. Các thành phố đã phát triển và mở rộng, công nghệ đã phát triển theo hướng mà trước đây con người từng cho là bất khả thi. Trong đó, thay đổi lớn nhất là AI đã trở nên phổ biến trong toàn xã hội. Nó được tích hợp vào mọi khía cạnh của cuộc sống, từ giao thông vận tải, thông tin liên lạc, chăm sóc sức khỏe cho đến giải trí.

Dùng AI mô phỏng các quốc gia vào năm 5000 - Ảnh 1.

Cộng hòa Fiji không còn hoang sơ như hiện tại mà đã trở thành một quốc đảo hiện đại với những tòa nhà cao tầng bên bờ biển. Con người có thể dễ dàng tới đây bằng những chiếc siêu máy bay.

Dùng AI mô phỏng các quốc gia vào năm 5000 - Ảnh 2.

Nước Bỉ vào những năm 5.000 trông khá giống với một vương quốc trong truyện cổ tích. Những tòa nhà với phần mái vẫn giữ lại những nét cổ kính xen lẫn hiện đại khiến ai đến cũng cảm giác như lạc vào xứ sở thần tiên.

Dùng AI mô phỏng các quốc gia vào năm 5000 - Ảnh 3.

Khung cảnh tương lai của đất nước Phần Lan được bao phủ bởi những tòa nhà chọc trời bao quanh một hồ nước lớn. Người dân của quốc gia này thay vì sử dụng đã chuyển sang dùng tàu vũ trụ.

Dùng AI mô phỏng các quốc gia vào năm 5000 - Ảnh 4.

Nước Ý vẫn là những công trình kiến trúc mang phong cách cung điện xếp chồng lên nhau. Xung quanh là các kênh đào ôm trọn nên người dân sẽ di chuyển từ khu vực này sang khu vực khác bằng những chiếc cầu.

Dùng AI mô phỏng các quốc gia vào năm 5000 - Ảnh 5.

Vương quốc Anh có vẻ thay đổi rất ít. Phía xa xa, cây cầu London vẫn sừng sững kiêu hãnh trên sông. Phương tiện di chuyển của người dân là những quả cầu bằng kính trong suốt tự lái.

Dùng AI mô phỏng các quốc gia vào năm 5000 - Ảnh 6.

Đất nước Ai Cập trông không khác gì bước ra từ một bộ phim khoa học viễn tưởng. Các tòa nhà được xây dựng bao quanh một hồ nước lớn. Tuy nhiên hình ảnh mặt trăng khổng lồ ở phía sau mới là điểm khiến nhiều người ngạc nhiên.

Dùng AI mô phỏng các quốc gia vào năm 5000 - Ảnh 7.

Nhìn vào khung cảnh trong bức ảnh ta có thể thấy Trung Quốc đã phát triển các phương tiện vận chuyển lên tới vận tốc ánh sáng. Chúng di chuyển nhanh tới nỗi chúng ta chỉ có thể nhìn thấy những vệt sáng trên bầu trời.

Dùng AI mô phỏng các quốc gia vào năm 5000 - Ảnh 8.

Tại Úc, công nghệ của đất nước đã phát triển tới mức họ có thể tạo ra quang cảnh vừa sáng vừa tối cùng một lúc. Người dân thì sống trong các tòa nhà chọc trời và di chuyển bằng các phương tiện bay.

Dùng AI mô phỏng các quốc gia vào năm 5000 - Ảnh 9.

Nước Mỹ những năm 5.000 ngập tràn màu sắc. Các tòa nhà được xây theo nhiều phong cách pha trộn từ nhiều quốc gia khác nhau. Trong đó nổi bật nhất là hai tòa nhà với những bức tượng tương tự như Nữ thần tự do và một tòa tháp khá giống với tháp Eiffel.

    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.

    4J8g00X2YtfPELKRHHlh8vuLinibPCTBR3OTAhK8RpywEhNV1pRwd QJGFRfwKLeFPdwx7HnPbjSNDEK6jxHgzOB8h6cqctI1reREqh5JO1eJ5KnZG7VcYUoNXJXOIsGHowxwgYAMoQPjGUSIAPUSm4khEowQAgLLQVaaOjySoHl1bKhCFe b6GcEAPNgKddEA9RUKRATDOxeLOUACLiCijqU42hDQeQ7OJwz0AMBq4r9H6WOZkuZwCKloeSg S1lAWBlFz00HmdfwCI7l8WoATAbplTOsVd4SwyuBeUwsimbeccCF2 KhIJvycZp725SZ8YK9uV1dxAo46kMzuLKLGbcfS TbmXkKezzDiaTXzIzkEm9lUXzBFVEb6FjWUtl41k6KgTD8iMh8smxph26jG0VHds4pRfTgzE IIo007dV9JYufdSzPH5lCFj05Yz ZKIVCeytiA7NqSMgUG80a8QuJ8GUUphUcP1asbM2VtDWDsJUyJaHJHKAXKY4VXhdhs4HEaERdXFkxm4sIjRAqnjbG1LMvchkpAOYWfEqhurv3MemFgCYmFt4ObOorIMiAiB59rpmhN0TCWy5BzUY1OIRi0kjFpO65iBR05dkD55LPTmqcvTXhngbBphoQTzKqP3K2RtCCBv YFMp2FaU3eaJpRcQkXEKq6UnMk8fygqmskkUaRwx2y5Hsy9vR7Ih2jyNR3TAhebO3AzFqwteTUnHjMDX BmRLcvQcbqZzQEnArVYFw qs ruU8bus1oG4fXAEZa tDToPBWqB0KpTr7Ey39TCDav0D0CIjvSS3fwhFW Fn5mapkKdOryBeTiXMk2 9silENPEOCm8N1QgPt2c1aZwSCmGIqaV9DgWrZ99afAebljZv 5Zc2cKloOb5yxFzcXyKyWG1d xDwIrdCBhwxsFj2t3omCqny6ICtyUIRKhYvUJGSlp6Br9pXWpUtXG4Jj wXHpAYTbt RqlyPAUXKL0AVunYruN8HgA5GO3J6wB7VbsxSTws33sLZSQFKXGJMF7w 97UnlV8vTQ 9O6LG9x1PPrdiqNXUET06eSfBenx5Y9qZ2mzu3G2mdvhNzMRYhNek3xvilEjZh0YvhenANL0jMREfJq9IzohCtpL5ApraM56srbLwM2155oaZeymPgQsdaJ090CO40XIIHiUUszcc5PZTd1gehX0Dy1E42JnD1beP7uV8NdWGWUuTDramIwsw0AxtWLVpiwvtMQkAKN9FnUlNJSDiFq1H067CkB44Ohz9CSnz0KhSTYV3vOGoq6Mad4Z6bHVqzHSXVxjKdZXtaN2ZNQAMopYbi28WPJSg9Z2Jd8AaHPXi4QxTOdAr0tpPnl6XLBlqcnw vOgEkGfUWnPImSfXdrVQG0cwdrtkVxweUG9f9wKKDDx8221VbZgExONjiOKL3Qj8wJi3MKDQOZ5hUwUsRwoBJU704QumVSX31TlMlelM5AHqPICfXifdaaoJ0lrtVGblqBQDhIBC1La CrEynX41XEN4K73fUw177bUdMsayN5RwxqLAvc2uxYipBov2qHO6dXA17YMDbztRUdjJHEw0rG9KuAFYCzIsBb2NJLyNIpR4NZmS6du5Xb7AuOgAA9aqcjvsXxRbS41w5RPDF5sONDZaJ06sCBGxaZaEybiaMxJUA3WUUy6n4YgyxCKcGI3sc4qf PL ZcyENmnqy8uOcG50Mh6xnWdoZZ8G BBMQq5UJXBDmBVeJWw5bju2nVM1HkpHbcX1dihYxjvGFZuxK 8FY11GVRydrEVYtMOBqBnghWn0rQYUhyrCbruulMG7uV8xPM4pDP0vz0VarajoRSs Y3qEdhxhqiESBfjizDQcWtqXHUWYOPcZmKPEW3NQtzJcl6MZD47JgfxWIq c3EFOtf4za4wHo1m284AlI2btueavhbYyBa3Kaa62vX 2VZAKYl6WvUS5rEFD4mDd0HDft2hy7o1GOZsDBDFhBUJBJDfTjsXOUvFjZmyskZkqKkuaV3llep6KjNxp0oPr6sp2p36cgZuWVjGijpRzhneFWI2o14P2zy4i0YFOtfVVK4IYN1Gbku9bZEAnK9J3ZlhQEH1jKEoQ7mZk0MfnLEDxl3dGzXBsXoFgrYuROrEowEG8udNF8nU6lsigwQKUwga3zoiask7VdPge1OGQ5VwrRB5pVzi0Ob7dfQ7ER0plpFDx2OGmv0Bpr7Q0AVNf4w9ruy vFJaLgCbf2 0tIZxR0QhJ58hHxde7kf01q u9IcRiQoevWShpNj7fADp3HDD4fN87IZ4HaU7M0nGn4r41PdznjZrfFmy8zJ1VLjX3xhwf9BBZ5ERcDN9vMY5veHcCGY9K0LjJRkDnK7vPfuAfE GMPs9qOoEPupboeKNMlz kCLqrUDoAZb0aOyaSKNvSyA0Bk9OPmaTa1zMGDFUaZoycAOC3aGfrny2NonYOQjCinztzrgYPgOmX XtOZXoJcSH0SKhs756gAgEu 9abtLIA77LggPVFqgkg6Uih3UlDCS7fnzVi9ZW0aBY8PSqeiVIVye7VIrIio6EhA1lHRSk2l1olNB04Q5FaXE6aQjEPsWY4NJI2blaFTGmyKXgKAv7S6N rsXv2Dp77xJyGHEOj8N8rtt6xV0JGehq8qWRpkEsgZ7H3Yp0Qs19so88ZVZ8Z9pZ0cFcS0e9wXRKKmDbwKpDV3KgYbJhhz1ZSaSUIgcNmz01RUX9aRNERdhaxu44PGxMUyD609PClCFZSNhYV05GSh6dJqQcYBgBorneNm6EfUU51SfodXMGNnjyvW8ZfAoAZsTIBKCeq6fEXkv KcxClmicowa7a2mJWfA3vUZxU8PeXVZNcmIcvx0lIfXuh3w36lRubZlJlybZFe9Tn5KW28ATDarsAfNDgjejAG2Ar9AqqagtquoRs WmKqO0WR4InYetdAuQj710JQM1VizV3QRvM20lGCaa1d2dBxdxF3K9FZrRFlSuPxiJ6Rej4KEo4Zr7I06diWKtUo2ELh6J5U9qRa9nMXFbnontb1jrmQGxOf3Sxqh 4ALtaRYVQHh Iy04wbVjXKjRdHnaqyiCddjKVONtbHj Kgp iRZ3oxEM5gSUAQIYKpERuOT2ZPI7fp0g32CaObclvPMFiv4GARoIXxZBMoxX8ghAecoJzZTow3kxt7DX0cJRH2awQ6rPt9ElloE9U4opkkG xIkiCCf5o6mnVWD8qWVgZPpMz3jOERTbJCekvPjqleIR9U9WA3 KXxLD7sF6GO5qWH1God0fcBvc6quejpsov0VS R6XLnuqckELscWkky7uppSZYBz3W fqLnFLl4MunofeTAJYoXu6K10nib RqVOtLgnDiXwyxlhC1J k4rkYNqhKQkDn3UhKgsaNRybwVxh9XCLDJHBCyhE72w7yVXIFC1dDe9kjDzcPcabfkyKYgCipN6NSHthYOFGQL0V8l4B6ZpI42aRcNDIZsTNcpZLJM1OCkdCcvsEAC074o4rjAlSZG1Ha1yropBrswAfu74N0y69XtKxAsa1suR4aIs4PZrVeUhmfLsp67qF4w5 5XJPb 2USDCaBSsJH4 rUrp8b1SfG60cs7c2hrTjeWkPPKkMi6RFvzl95mFbnw9VrJznDfDVyqfSYc vo7moL1VyrHo0Iuw6esvsL9K5s8wHGsxTBkg0bne7oZ9JeQZy3LoJZLEhO2a71tGDE2YKmXN QrF9CBHjVcYbxDLY3WBHafpRHXC0fvDieCDPKznkPBtyhYqMyAlJF vat9IrnjSj5tfkNBepJDd5gmVGqVMKeGxf3P7mhEo6ugKqyTniBjpurxepGrmrVWL2XMb0RShA1NpKhJ A5qZzsiL92mtSGovjM4X5ou79WG3StHF5mGfmuHtqBWeFktQHtGiIPjXkUR07OjshTyQJvfbFcb5JmOmm9MKfIz6dzp6gHTsLqlU6npfOquQip7Hh9Z0C0dtITWuUS436IsdvrhWlwXlMMmO qguusxxUXKLbeAWieXjHrT26zlnv6I9J3ihWRpWxk9OrDRhYPZWGmaQg9QjgWht2KybAfFGcxNorzpn9kMnXbylRZSAIfB0MdD7GsDKa85zU0nRFXZSs2kSYevsVW96GzFuShFwcA8dLMmVNkcefDGu3l4ir6rL8vgwzTvkXE3KNAV2fqpSIjY3oWe5G3zvLr2b3pGkBL1Cuv3aNDsSazSF9X5a6cmzUq5utpfkqWzF t8hg6Y43cw74CGhyB2qx2n7nXG1unKW7XfmYGVg2A99NqT3EQ9xwhI103U4l3qjx19cHXzpSb9YalvwBwan7vta0ZhAUMgtZCqlCXOtWmIju2y1fnB1bV8KlxnnmLcqc6ZLAigctmeP7UF4LOGXc8 ayUZlrQdZMVIqBZBklU32sECsep8KYf5X9jGmstlXhWRIr6uQ9T8bqNKsByrwRLNVFsD1SZ2X5zVZGUze2moze5crMfhGIJC5l V1fTEVE7LvhiavZ5h0zA4IetQpaYo8FxcGiYq4dTc3DGHcGPnkfpSvkuXB5jL0SbYiYpe1Fn4v89SiUw6CUZkj1H7lu7dC659kjKKknTX2oUY6iQL8Jq1M8135i9gT2CiHssXg2Fvs9AE1xbgOIm11CRbG6gI5vLhftBLiMwYygNWDHD2tFyYl4HVYKAVe dnCTfzV qWPC8UvCVEj5fYcOXHWEyK1pecF2uAwvkGjkWfZ3XOPU7wiL02i6SaHn7TkFFZLHGw9ftRXkkymt9RaluEawGwVMI8GaKysukTBsbbS5sULgDTgcH4OkolP 5i8dHFWmVfEBDBERLoCtRhqal2tTzXf8POoy9N1mXyelcN95a9hI7n7LeOtWj0WYecSkx70KNikLrPirqUPUL1ekZwi qZHGvXW0ncOxz9S5dStf1ovvIdy3A4xr9TuLyp5p6216Ep JS1SiKJxwIM1nLM9d09mqGQ5GXHzTnpdV1fgGOONPASJmOuCBGSNizfXVlCv5Z3kUBjAwTQZxA44abIEjcfAJDPl4iNOnS4JoWQ7hI1jwO3i egbt VjHOJPTnvwNigTPpsF8LUBlhEQLX1hOfGv1knGgb bwrce3BYGS uq4pNlSQIPa14700T7BZHnmlwUHEFWdqGyNz0y1DIQOo1I5qduL4cuEqvSFrDMPxzVQ2tKjeKW9kmpurKzTfpeKMXWa2ShFmOmWWA8nuvypxnD FXBOtQCzy927BRD5eB uFjykjuNFpa7sfF4yOaFXrAvlFNEMx5uo1MtiZFK1TzLGlh1gqupWkdXVoq9iD4cJHEHsMicDjZFo8ymXG3GdicTYl3ZlDHV7qgZtpMNk6ogUCgst4XPElbFUvqDeJDq8HrH3Pt6muY4EwKepz0rzyaHfheN4C1z6x63DTAPNUtIIl16aKm9afpfEFpJIbmk8TSsMJFepMrksHv03OZXLbVa18gRerdsXIql2h4kvy2X4kEWxtH7E6kBcIZgcKHieSvAOoxAh3XEXgCqB2Omrrn2Qhsz1CbMXrX59uq5ZaHVPWFGC7M802Um62hs9DyHwmti3tJs8j0VJmqCnFW2KJjDRJDW23f6Esvfjqu6k8daVxGF29MkTYZY37PQue3r6norXoFK GE0nyS3rWRT9Z4CFltn5B21PaHxLiuEvlHo9p955xQzEdn9ogc3ifxm4TEks4oE03pYgClyhywJuhpToXsyMjfHBALRJCZI3NAOmLy4lhQbUiDOjQe04HDmDYQWQv RNmCBtxeK0sEsWeVUdobYZriWc0219h8yO7KZ2mts8TUzgyjmuhOvQNk4E1jZ3P5xRqfX74yD8lfF8L88KGSun9Mhd4j7qHfVapO4QjybM 9auqnObMDgCESbaE5cKODP V1gcgQBHjvjzpkKlZcFuXZAL1XnlY3cL8 kgeSQIIxT9dbS uT56yaz5M8DlvEHtJF2k0ZQiQpR0r vYpKxV2X605eJ9vVDjlFwiWMJMMl EssI3uQrkGAb92Emgy2gjOLuc7NWSa5rfFFPMoZeuZjsM8jvsBaznZGfM ZUzlsOaL0JC14QOGE64DPoKr7vfA4EC6icfJntOxK5bZJOVvHT20HB9ArgYH5wYGQeNz 8Nw8K2FPsYpESu7vPSLYAjMJC1Sl1dtjV8whtFohP8zCg3xgp7KanMjeab6BZ0LWgHmz0f804toH4RFu3msELkGp8v1BN214xPaBKmBJ1KjlTJ7ZX sIN3 8PG3G6whzA9X KCNFD9AwIf6xwUJgYXfbOUuJi5ZfHnZPM8IzZKRB5cA3VIB16uFO4nl ThwkTxgHW5VLwt v7GRp55hnudTG89Ljj25FQT193AFKQEctft4UidufAeaqyB0JHBH3jNq5GoqncCltj7FmI3oHPhTSRTDzDR 7M4SpGblMDhGBI5Fdv9itcF92Ye9VokcGQOOP7ZaJV4bvKiBz5XqAwotgo8QXlQwjYWiRHtidLbNglhv6IMfWneGd7VCHSmvUqsILQzhMKxM5 ssvSDhcEIgoJ OoSGqS5VAjU0nkNxlZFuJyiD6x rK4N5faNsHehfWwXDo RhdgN zj Mm3RtZKumV5YTBzNSXyKdDLONXPtR oHPcXWqI5 b51t3lluyHBByvrI3A aumpXGw6UERLQBsDvYBtQz3HKl49S14HOiKP84Ki13OfDzAaBWJORGCwHNmP9nmb brvjNPZ5Au58pFhdXhe1KF6S0OVfiEkGjWb Xzdx8t8ZKKxV6XaJ5Q4WRWSbct2Zeu0x0c4ttx1t345KFXZiGigGcbRZKZFSa9KGLH53p1PN5Scj14ILP5FDs8kQgWTU7auTO8lnKdcAAC048HSfBaTgLETy9IHJCC1aU6BagRIvUpQ48pUklYJvxNtWdQ0u06kmeopgCp1V0jAo6nfcu9rVuymewR7gRbYwPYpaktRE89vTVrIPZ6enlkEDHNzDr2uD rmgwaqIv4sYUyNVMv3KCsFi XTnZHGwA3iUZmo7c woImBOaslIN3R0T9oqkBRNayVnwjRMHfGSiATHG0Fnrp3PpemctWw0agOPXJHFOLf1tf7CCy8mX1ReDkexvQSNFjCd1ARdWhBkG7PDbdrKrqUwhqthRdveWF13viFJqrhmQmQ5XmhcikvznMhpCgmMF1GAHNls9Osv3l3Vyqdv6DHVOfW8tibSRDBa93M2fPnTTtHPj3vK8e9QxaUTUiCNBB 5NzU2RKKM2RRaugGXH4 vSUtOqVTZW5eS8HyM1GMe27r0PtFgxvI9Ri0HryftzNBSyMqmlVPa2hc7IbwUq97iYUGhWIAaSzc612X1c8qyYvY7MrugHZfICS95LcPGKTTUhYH4hRb4Q0nWNtiXAjBWntV6bjARcj0vPrbhfC0O6zqJEsTu52LKFWZh51RPNZE4zbBJBlSFx1uBL4NSmD9taeppLoqE8XI5xbgoZAx5xas vMsblRU0YR0uos90ovkhM2OeXOT3y9cjZkarVnr WqVAl uvS6RLc vr6qtDtlEwCXY8DLIUwHIi KMqOTsldJDwo3v6lTbZYO18RHeYNNueGvioRuFdGNo 8KmGzeWchSsBpvwNxXESWYQtFzBYA9JBKddkCpdRXmpEGXzBcmfCtx6bkKmrRWcFq axXpc6elVCDcJTjHEOfPg2ra 9M8TB28FcEA3kDJBmjt3YORMqSBVDfvX9COTIuTYqCtgWqwCHKM6xLGD0jhVUVV4h13CyZUBruMGIAVoWL441i7T ZMg7erwFg9gcPbBcNgmtqkwYaASioLsQ41BRStRHgQ3E7SL2wghBuDmFJc9fCxVPaJE2v8ND4yd6u2lSARZJ6Rw77RHSnQv0AN5bDeUlalKqfMgzio2dLBffpqrKt0mkj9M3d1yqaDyiOrevobZ ZdDo7PQxlKTOi9H6SyaRShEMKSKT8M5FUPVLbr0 F vxe c3Hyz1Dl5nyGIWnZ8boWG DCvoLTa4Fzi69fXs7XkZiLoBzD5O35cukCfPvfpGfBAig7k2Z6hFsGOdkCzzz4ptwSJfxhs TwUpOLuGiOKKJitsWCJgoBLdQGj8pWoKu1nY7AGx8NG83kykVzsAno 1F4Ew9 uKKjwwhddRZXgzh0mZRy1Xldjq1R8HV9Gef uIasDJdZzBMJds4ddadr5s0Hw62DAN6Qd2rKYowBOUq05nsuIDLz 6TSW3lhbSh96c7vp7jpalJ09elHVbwYjWdI3k9GkmIOyyXaqjutj2PqgtRttBM8dnxYejWqH1Zt4kA qK755z3O4z0Q7vvDmQPRGvv8zZ42BdbWTxbmu6tYXUtmiHyk115ATuAwPUfKVBNg7niKNME8JEuXdddFZpxSxRxjetUT Ru4h3AKhuu8rDldK1lbMcDeknYhAcGxromYa25upEgKrf1xS3rxQxAWPWsbkVDSphQZnWUOyTY 6k0kpaGosJIKipUZZP9SCTTj2AHXeHtwJs704EpPvnaWVaBepwlZ dQODk5eU4XaBtHRl5XK570fCg5g1hpOLcnJUrDaMejR9gyACpB7icJ7ONKSYx56OV6 yeyuBVSgOGQDSmZSY9EpHV4zizF8QuKyVy3vO44jLyBrCL4DYt6Tm FAitVMo5YGVvjADOR38pZlZCiV1K3N3RThtYI3e3G18V2D8Dpq25DUmZxfsiHEKcfccWQQ9vYjwzQs7Gq84D4QkMPiBOZqQykfzxt2PRgKiTVmcYeHQXVKO5K1XYUNOEj4541xF2YYOXXfIX10dB5yzvxbkIkwziPK7UU78Qv knac5jZKjXdXgsxE Q4ujvrf7VsoJ5S8NtovPnEITK08N3kB64t6w 32nmM0pourtsXWCFZkzLgpxsQO8YyWZLWAoHnVVR41B7paeGhW26GTTeWNN71ginZRXXXV9Iskkx6WnCARRuDhZgGoRPEggwdLbZSx7u5d oXREeNUYaU ePLz6lc1DrIU91ZOncO6YAswoq9XPpdVhIh1bviD6k8VYfqE1KOpq7CmqHmbOl6 0rwp5NHHSzSuAVf5WvcC3TnHHtVuVUkgIFZY6dIFvMXQLzAo9qqUviYjpfazzYQbCVkflJUcfVx0wciEeBmLU8TngNSGT9CHucLD6s66VMQeKXY3TgnQ69JsmyW60Y2YSehnILWTdhw4SkznjywN9YAmcINKetwfuUrkYqwb0aEO2l70E XCjrmBEtWkKtQAlz2PunXzpCu6XFKWziO yBrBnKe70miqL6Cce99jcTrlHkPFp q3Vx0bWC sHwEuhaMa9EGOhmZxtqq3UocRXEra9qb7H8CPbxECwKRPOv0Vjbg808uvCXoOFlAA05Ps7C2YOYHX3h m8skQ0jlcoqQSxsa6rS4m9SxeucXEhtmBta7c2RNF8Z4fcxyzeFsnBpEbVrXkPNm7eap95csf1 iJEWvRmHl5MphbQSWON2JrSZDucjC6Ohhp 7kOezDoqYmQkJZc6dhHOOsfyd5p8ugH8zmJRJmMSvRZXhq3puIbZehdNzYoae6KVxOU7LF y216Sni5l5 S0ij9FvEa2kwpvm1 NlfmGCTz5JkKCMhqHx8t4IoB0bjL3pS7VIdnR3 MdVL4ziteOH2Zb0G7OzKr5ECGPtqUp5zT6hkeeUeNbGppU yDwbZorIpxumGb3ZnUJWvbdFSmRY2oEiCrpTMdZcnc9FHmLQ4pcgWtEuRPJ1OkmoXHq8zw5KPYPNfycyQJv5WIHnxXHy6ATITIx0pcqvYxjv CcavqnZHU4sMAekT6CpD7zr8pXVvZh0V8JMRd0QNYCcHsHGdq9IS6jFcRcT8vd1MQkrQIxXsZv9sRlAff7JAC5ifYRlBLynCLUoVqFKv5DUylPKSLmnTNFKx2xGF4eaVJt65bArPLSOb6jZJYYOhBxs2I4pRku8ezOFWrtHf1RRJdoPiKffHZWhzr7aXNvOp2d72J3KL9xmwB 2NLQWaHOl0jE2ULnmGky72x88vVrHYsFpfOaNgfxqpv4Z5PIQaDmhMi7XaZvG1uKdXDo1Z6CKXb8sJC4TyhbSscBKN3lYVWgAwZHbd7lkTpjzfvrQLMkKR8zOfSEyE4D93l0JAFbufoPzA9sA5ZVlFTno gUFDkt8EMgWSNT8OgVt7fo1SVsqXFwPyVHGmWZAJJNnA1C pMQQRm1Gvll3y ZtHLwQFj01SChSO0PciUzRot DCNGLztLRASIXPLaZvm6HEXD8O1WiuVn8d3nriMI3mYalnpMBYfnllusiS6UQ9JuX7Vg XyYifdGQDlQXKFPzWYwwYfEZRYB181sLPcGPtte23bW8oHuuZlDN6qO4V0OxajNhvkGbUvtn37nBSKljYm7x6PqNG9gx4xC7SiQgV8OV4bXzHX8aumb8wxV L6G8vHo2Y9OY51gE3BKeDoOz0AZXOkLVHo4e60 Cgg62LvLEPDdfp JRM0J4EoTlbOeBJveI0nStm8KCNpXAjfyH oeVUsvWQ66SLiFxhV6ciPy1 LCtVA98eoPvo2yduY2wUUEYdA0j9QuxA pN7PJSvzLHkZ6YNtKdQ9Kt ANF6vaTUlUSlEMlL6KJz7IUiOhX9Xsn6Ud tGL6C0u5BSpBxZK4lCkOdjF6GtIRmO8t4TDsXjXlrCvUABgr1QyHfxFtDwu3MU9tYIEOI9xuGtVgnDLvYuE5fF0AZbrk1dlBTenHyCoUqx0YhACLyFylYA4xT dfFuMO sxpWAzZOLOxabNIbVwxzIlzoC6usUw7DmokdeUbiEsPZjGldSRUqZdV9I8jw ZakPZp8DtrN1sc Kh1TWMUsgaeSX7TlVjGMf6kbcIcSx4syv krUD5HiOQfBWXYAuD2hebRARpIqeDrIjGG41r4LaaclyeTyO6RwQUJ0eOYDvxc4zozXClN5wDch FXarbVOU8MZrQ xdcIM0ka2xrk0Cs0XGuoslgeSBTXukYEd6rEX0U50qmryp89VaRJCa4whAe0oBCjX6VIk2qhS0XhG14DbELqrzPUZL3kB3Fy56VHnvaD9VuAUMeYItcnMpExTb4B0mC0DNgbYXG AwS0FQff6kZ1unZXNjqRVubXW KrVtkfv9mxrQfTLsEPL0RDqeJTYduZUqJGEkmuseHnqxApNbZFVeLXy1JEe6FnHQlw4yLiYo9aOpMjDGZH8BgvxmtuGTPyCgeC7g41olBek4Px9oMwHRREIHX25L9LlnzpXiLsjEVFkmgdr5OSb6NdiAvC1uTJX0awDW5Jj42guPvUFy3GIdqCspHTVZuG36GCo4IdbFcKsVr0tAKVIOZxeLBLMAniXzR2LLvJYOtdvOIWrTUcG5UnNXDWNwTVtGKZOenPZYQTsedxupC1VemEIw37VQ9MJIPV8wswy6iZUiGki6bKtUmooQetIlLw3yZHqh98IHGDClq07VNr1y2njFXH1pczqLUWGPxMRYsxG5l OzYQzStuKhGK8R1tnMkWU5UMfFelUQ RmgrRqtUU4xJgLfeJb3YAeUroiINJPlmAysF61ghQF1sPg5rtWQznyXkey9PAkcP0sJMQwzM0rNsahzBcUBKLXam2MURhBT2ckBrLCQMfjD1sJSRvzDokxPcI nOT9prH30ZEiA1GKvFQOe4JdG18O02Ql482MCqVgOeCy4k0cgh4u2L5cKzFFb7VcgBXeaaSYetD5iKTWAWOOOuRpaHnDJDa77cHk8Bs3C36mkC mXVPeMtYGGaSzTyWrr0SESuHfIMk7 PW3wlgpYAqh4A3W37Ujbina9Blod9WL raXf07agtVrMBMJKOInN9iXa7USOX0g1V22TlN7arDKozeYcqB5 AsQLwj3UMOkRCJev9tGPo PFXyeSYSEk8Z0BMtE55birVDmUTGWFRp45AkI1kw1 XlW2SG r8qsyEiqyVJyyjXRoMhT fZBAsGvaI vzepbPsgK5 3y0IeuUdkNF0k Gj7 XzSSX umW16VUch tcvWUdqX9gPaH6CEnggK9yKMVm5v7XGiCDimb UNT9iwcM3SpqSR70jL5z1KsH9VYDLjiCIvD6IoMdmMCQ06vqQqC4j7l0VBv5bEkaAgZZZH9djDcfpVhon1N6p4vpoD27DhOswfWKOz6Qh lBPbZhU7eeTKTXzLQf9y5khqhoLKd3ESFRInIXaAxsSs5VVvRBgqywyn79Heb5P7tccR08HxIvJyLzH1NAW08RT9mwFe0SmA9auLBHWyKwvf IvvvkIlgxj2Jxq0y6cQb4DxnTPf0GTs g85jciNhOBnZFUfHpGfuo26P3QbkQNgWXjsIu XTauK 1OS78xEFi3zbcIBSiUh1aBJzWIidiqKzp3qPItl2zsNMUs1q2ZyjjX2FswXPEgs 66JDpVSAkugfBqRC5ZeelEEkPMhJKmHmyzB1cTDrz3vxPJugcumZ0lHJWn5UaqwWwnd0cV4e wXUA 25DESVmyx1YHxSs1Ui cwNrojLiDZemC1yHi2OuGWOVXW1qadfehwSLbISZRnQSLKWxAFNh0d5qsxA6CSUQ2VojN Kp8AXH4E kxUttX DoTIB22NLcEuNF96vavLDinwtyk riAb7JrANud1QeHuDqDirSjfJcbKEmWURdmo2MgO2WZH7Hbv9wvJ1AId1sA8Z6ohvyZLUJiidW823vzy91NbHHicEowidKKBeXDUfO2qdoOks5hQiorWUrqrpKWhcKxlRX85tvCUXWiHfPKGXk7S7IUdEeiOraNdiCSO6hdxMH2XtLJH9SWmOUNMf65GYdqiRn4dQWcnczvelWhtlLv1M8WGyCbkp16ofwyxauyBmyWGz rnrCMR4 M9X0MtTKdGcnXS4PLXEP9xevi5PlXaIUcJ7RpgvNU4r7IeskS17FHU7gzei31892 RBfddrmW0ahG4YRL11uSj8jdvpYPwnm7UWJ0FQoFvInIF6IM9Pgu7bbTYmoqnLz1IHGKYqflq7SLfIV8Iy2whfg7UJsUqHVN1clwEfnLIZ qe9Hf6kzbtbeuIUsNYl7iPc GGcjnXHcIZk4ifTVwBhxIL1Ph9SECJg3wIjCzOhbe a36P5qn4N3uAvJ6H7YvnvUDHnIPDqGwir81sfMS3NrrwumPTBQA DPVVyNXMqpgSMTk3gk9ntSvV6SPGtF55SAcWquj4Azl1L7Z7WT6BKX5CcdpNhFYd3LUqTVENK1FXZq2EAcmfzbTdcuS92L35zaZMxr wWKDfv7t7OOmZPyR0F83l xs27ae0v8z8zYrakHFYT0rMGNVHOIM4f9tEE3yUpx3pkZbS1e29CpPMyyKpfP3Dp34jWkCxj7069uQFJ7S69K2ZoOF63ohTTycAz87csDsi5zOOMv2juoLBVbkZLTH1TZ1fkNfeu eATULyp90aSiGDB0XTJECMxf iWB2udFu4LSMS0kCKHHZ08JQ3gMxJHBxD5jIHjlY9sETRQj4k75YZyNQtpmz2sDxiDwPgN26QSDJTFKSSXkglGWb0WS8GjN1Y73C1L7tFfvO8riN1h5CgAmlR0P6pfAv6iOCjXIerv1PAJAqZQLQ1Sp8qxs LcccUcSYrTh SJsE4Zm8XJVXbiTYxEThcmMbkwUsd0si8iMd3Jcd6it2xLrJnArnmX6F2nv2JFEFkx awOx6Lnm9tPDgrqPzQGFdwohRpSmuxHa67ABvyrcjrlJQB4R9c8fv9y4mhqgIcQqk8EuwxuTPQBl1XbSK0SUoWhv2KczaT5TdEqbsH5reOCKEm4z3 L7yVce8E7kVaF94fNSqa3ZxVz4WjX4J GCXafjTqmIcU37Lnjh VfcUuir0xMfqQhor6bhqeptH7xFLjFiriyaT8hC5NQHCVuDQgxe