Dùng thuật toán phân tích dữ liệu động đất của 28 năm, các nhà khoa học xác định thành công một cấu trúc địa chất khổng lồ nằm sâu trong lòng đất

Dùng thuật toán phân tích dữ liệu động đất của 28 năm, các nhà khoa học xác định thành công một cấu trúc địa chất khổng lồ nằm sâu trong lòng đất

Dink  | 17/06/2020 02:50 PM

thích

Họ phát hiện ra hai cấu trúc như thế, một dưới khu vực Hawaii và một dưới đảo Marquesas, ngoài khơi Thái Bình Dương.

Các nhà khoa học vừa phát hiện ra một cấu trúc khổng lồ, làm từ một lớp vật liệu đặc, nằm tại khoảng giữa lớp lõi ngoài lỏng của Trái Đất và lớp manti dưới. Bằng việc sử dụng thuật toán machine learning vốn được dùng để phân tích các thiên hà xa xôi, nhóm chuyên gia đi tìm hiểu những điểm sâu nhất của Trái Đất. Quá trình nghiên cứu được mô tả chi tiết trên báo cáo khoa học mới được đăng tải trên tạp chí Science cuối tuần vừa rồi.

Một trong những khu vực dị thường này nằm sâu bên dưới đảo Marquesas và chưa từng được khoa học phát hiện, bên cạnh đó báo cáo cũng nói tới một cấu trúc kỳ lạ nữa nằm bên dưới Hawaii, có kích cỡ lớn hơn nhiều so với dự đoán.

Người dẫn đầu nghiên cứu là Doyeon Kim, một nhà địa chấn học công tác tại Đại học Maryland. Anh đưa vào thuật toán Sequencer các biểu đồ địa chấn lấy được từ hàng trăm trận động đất xảy ra giữa khoảng thời gian 1990 và 2018, cho phép anh và cộng sự phân tích được hơn 7.000 chỉ số khác nhau về các trận động đất.

Dùng thuật toán phân tích dữ liệu động đất của 28 năm, các nhà khoa học xác định thành công một cấu trúc địa chất khổng lồ nằm sâu trong lòng đất - Ảnh 1.

Doyeon Kim.

"Nghiên cứu này đặc biệt lắm, bởi lẽ đây là lần đầu tiên, chúng tôi nhìn vào một lượng dữ liệu lớn, ít nhiều bao gồm toàn bộ Thái Bình Dương, một cách có hệ thống", anh Kim nói. Dù khoa học đã minh họa thành công bản đồ các cấu trúc sâu trong lòng đất, nghiên cứu mới này vẫn là cơ hội hiếm có để "xâu chuỗi mọi thứ lại và giải thích một cách tổng quan hơn".

Các cơn động đất tạo ra sóng địa chấn, chúng di chuyển trong lớp vỏ Trái Đất và dần tan ra khi va vào các cấu trúc nằm sâu trong lòng đất. Những mẫu hình méo mó xuất hiện trong các biểu đồ địa chấn, vốn theo dõi và ghi lại mọi hoạt động sóng trong lòng đất, cho phép các nhà địa chấn học nhìn được thế giới ngầm dưới chân chúng ta.

Đội nghiên cứu tập trung vào quan sát các sóng thứ cấp (sóng S) di chuyển trong khu vực ranh giới giữa lõi ngoài Trái Đất và lớp manti dưới. Những sóng thứ cấp này di chuyển chậm hơn các sóng sơ cấp (sóng P, thứ sóng mạnh đo được đầu tiên sau cơn động đất); sóng S thường tạo ra những tín hiệu dễ đọc hơn.

"Chúng tôi thường dùng sóng S để nghiên cứu bởi chúng có biên độ lớn hơn và dữ liệu có được rõ ràng hơn sóng P", anh Kim nói. Cụ thể, đội ngũ quan sát sự nhiễu sóng S ở lớp ranh giới giữa lõi và manti dưới, nhằm theo dõi cấu trúc lớp địa chất chưa được khám phá hết này.

Khi sóng thứ cấp dội vào các cấu trúc đó, chúng sẽ tạo ra những tín hiệu giống tiếng vang, cho thấy ở sâu dưới lòng đất có những cấu trúc kỳ lạ, được đặt tên là các vùng có vận tốc thấp - ultra low velocity zone (ULVZ). Khoa học chưa rõ cách thức các ULVZ hình thành cũng như thành phần cấu tạo chúng là gì, nhưng giờ đã rõ rằng chúng dày khoảng 100km và đủ đặc để ngăn sóng địa chấn lại.

Thông qua việc đưa vào thuật toán Sequencer hàng ngàn biểu đồ địa chấn, anh Kim và các cộng sự phát hiện ra những tín hiệu đáng chú ý tới từ dưới khu vực Hawaii và đảo Marquesas. Đây chính là bằng chứng cho thấy sự tồn tại của hai siêu-ULVZ, trải rộng tới hơn 1.000km hoặc hơn.

Khu vực ULVZ bên dưới Hawaii đã từng được vẽ lại từ kết quả của nhiều nghiên cứu trước, tuy nhiên đội nghiên cứu của anh Kim phát hiện ra rằng khu vực này rộng hơn ban đầu ước tính rất nhiều Trong khi đó, ULVZ nằm dưới đảo Marquesas lại là một vùng lạ chưa từng được phát hiện trước đây.

Siêu-ULVZ là những cấu trúc đáng để nghiên cứu là vì chúng có thể chứa những vật chất có niên đại hơn cả tuổi thọ Mặt Trăng; đấy là trong trường  hợp giả thuyết Mặt Trăng hình thành là đúng: sau vụ va chạm của Trái Đất với một thiên thể kích cỡ tương tự Sao Hỏa vào 4,5 tỷ năm trước, Mặt Trăng hình thành từ số mảnh vỡ lơ lửng trong không gian.

Nghiên cứu mới cũng cho thấy sức mạnh của những thuật toán tương tự như Sequencer, có thể phô diễn sức mạnh phân tích trong nhiều lĩnh vực khác nữa như thiên văn học, y tế, sinh học, …

Đội ngũ dự định sẽ tiếp tục phát triển cách thức nhìn sâu vào lòng đất này, mong muốn sẽ thu về thêm những chi tiết cụ thể hơn nữa về cấu trúc bí ẩn của chính hành tinh quê hương. Họ cũng đang nghĩ tới việc ứng dụng cách thức nghiên cứu này lên các hoạt động địa chấn của Đại Tây Dương.

Tham khảo Vice


    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.

    DB3EmpZ6ziJhAzUVbnVd2R9FhGj vNbhy3bDwADPQ7HPi1CXJ1wWr0aGNJXTexTqDDeVhnXLUJYNZYKNe8vj cZ3PQ39q1uLHI9FC383glLtQKPnR3oadyiqO iamp8x6GParxP792bj6u8MrgWkOdlTpMArVHEaYayMXyzS5MaiyF7veCVong4cra JssKfnkzc d5gcdCiRM0zOKRl37qajrC7Rog4PH0gxeMotaREymbymWHffGf1PNfRzs3NaFIlLa63gq774 qbmc6wyb2GSCiMK16qPtGfP2cUn9RiihiDyoiCiuHGxdJGdMjgQrrnI8TPTB5eKSnZjkWHionNfXdGAnzfL4FermPNzRxX4TE6arO7E30b5R6qgMr U0pNBqCTTKSPBHufyoaoNYnlVHLtTqD7Y2zRdKf2CIbLF5ym829Juz5raBIYizvGU9DKvKVo45I4JUmabr58IOAIFAoKabteJqOtqrjOixXNfAz58XIIFBON23jf ptnylDYBLF0ezPkBi1DoxmCLun0JCpPyOt8vmj14Y7 t0YTClSeaf3cu5yOSCQJBypEIFvLQEUYMN0pE3GpxOlzWNHlutnoJewWghLmMfuz4mfj8b4zrz50OJwn0wB9GaLeijgIlZbzyjhSiNR8JTmHuHLfIz3JbzN1lnS5HjlVQ0vsOJUh9uXQAltIndlFx2sJN2YyLS2pJcTdm15ly1C5aVn5HSRZ6NepAZlE7nd0FvsboTgoMH5ZvhscdxR 8QmYMxQkvRsD3fCWBlMt4Y0aLOzoTGMkZQ BlNQVkvODeTAiQxttFroRkzX53BwV44FHAR2yr8Bab3BYERVNtPHBLxwKCSGwK4BJT1jjavaIpUjc66t8eoNkaOYBqUtCbGMrBQAdUsvYWbTjttVUCzdggZDWweDw7pUlIy6nLQwY34ElnwzbKIu5QPyMmOSDRMTBBnIU1mbFtKG4gaWHccjqEyI6oT6PLr84oWVZhN7NSyihxLh AIF1eSVo6uhMYRL8d3fnVCE3RSp8nSX6zzXXR0YsvyfLFsiva1EtB3uhfk9Yo4o91eSu5wEUPcZ2fMnh09Vd S7h8tNAuv Ws8EKuSwq7OXvVYIaPD5OgBu4F5nrzwmE58YsCERbNGo5hT1uPgPeBe fx4KZism4qyGSdQivgiIHfHKNHeQHA3dqKiUchIUIpCEd8Hf4it1U2VrKkyn5G7 R5BYZBaRilf4o3oITt tYCcowXLMO8lyvXACXeyCg5ps4RnFtGJ5OGzs6ntFnPBX8dcKwdqg88FZipTf0R9CqP5Sj2zN7vwKnq88 3yBF1bFi vQ1k9wjwlqn l8FZHIyx5zJLvhfDgz3ixcUDOgcF2TblavQEN2kcvOFKixT6kuB4SaI66ff12g V6sODlVgXDEjFtPzyPH26oz7IL2hOrtpx58IDYZ6NW8t8uBXsEMciUIdO2mEVLE9UYwh1c1PLsfkWIM4JyYMIpZFRm2JUcdgJc BnrjnVZjriauUfvsFXOWAk0XRhsDt6RBRoJH XWl84DDjtaQMXmabSpty58GNTd193lEwHpaHxmAEZMTivLOd5avQOCZYJRxEJ2jhwqSK11Ct64SCg7EQq ApITESaR37g0LWVqFuxYiZVsI44FLBturDxNiwogfS7 MbJoWUON7LJ4Ytferzuw3mVqYcwBSdp6TA9Jiknrn9HY8puDLz9etFXjH0cuiSmJmJE kFE7rrSjZ4SVPX5n2G2jc1nrFnJshSDM I3Vb95sASV8qPXyYtftuaKCyNhTnkElV1J5PZrRfhGXaB1sVMUyfIj7IBYUwoa z5C7bZ9Em8tj jl3mRpPLfB9kRrwnWoNs0In02qjCNIXy1AGjfqBASxl8WlrtEFqiEfepHoXUPeWEGntUGKVx5XJzAT2cjuW8ikMXXQzdAAEuMdbpZnD4XDFU4Crz83f2HQ4cUeIGu2dOwvhf9iBkRISOwdXm7smoY4QwI5M51xWxBO57XkaxWzSuZukTeCVIzGe0S3tVBZKaqJmwsL3kLlqR5ylETNjYhhj9bfcIaIyeSY27gWpAUtWDIE9lzFLIVDwE7Z2oIWIhtmIkOOchlBNtfoE HmsM8VyPMxvyQUiaFjLU2pnOLVGYUkwhWOeWZLQoieLIm7TNm0qmmpxCnDfWQ3N2RN4Jifkl7bl4LrzB9HScOFfJK7Qi5v9CQ8lGusxxc77Uiy5nPHmbGNWzxNssNC9wpdWvQ3ct8qfbxJ3R27ktlVebxSw9pbbb5JdrFhEeDTHoJ3rjLk4BJmGYX5OzfKtu35lP So0YvjcI8CIMJCtuZDtymkzUWL29oZjzMhrNsmc1qRRWB2BNUYqVlqH7DTOekeolbeIUC hpe3yrbk68 iNKJFg72POiT1s78gHB 5hDyU483eZ7c8QBRiCrwKJWH5Wp7YxfBjoZ8AsOnkFkl47wTQNc8cLnBrLb349fVP94A4jVz49fBXOq 3 EI4x40Gpm3SJYw2FGe00KYq62hn08KL hQ74r1RUUzIV3JmVLCAAGQ5zAea1ognudrn8aN6JgasOirqGqVvmhcuxXBcJs1CRS7ZXH0kKdpY6V6iwhz3iZSWWlWlz4pKbsMkvclFFpa6WJVqoj5ko1 mbyqX2BWhXOxKhmdWCOKpXHduvYT130U7W2kvTmQl5h8Xo63zSUoz4MAIkxVVXsVy7vEGo1Ck1Yg5PIBl1DTYzILN4S eiYDhwNNn7q71CxXiSOXEn1TYTDmKGHmC6 H7IfiSencYbsE6qxRw2niaIk K153smBRo5cX0QR1PIsRVo3v4WhkyiHlsKFnVPQXmJrhYbIsRhMWXmc6vsXQvhNpcaSpfSqoifLfOjxcJDKEhj8sOU3PU8qEnkCCf1VD7DrMzxFKwTtphwaoNhP2SLmEd4uSqgAEq7UJ84F qvN0liba5X338wT2IHd73APYJdS XGpU38VPJcLzV tpZ4ZiYBo7snTKMNII7VkMLGZIAUFL4SY284dXUYDZHVdQ8dwRSg5RwBRQ29P6zNC70Dlym4vI6cbwUzxB20YOhwg4qGsLAI3tCDVKEb7dK1J8hvpRlUljhx3Xd4w60q4VdSEf vS p8liHGoQPpp85AykMHjSJ2r4w4p7xkmDCWBOxSCFWGZLUsgq2CYDCtD8Szpcd 7 BIcspulU3pZjeyTMIjXzbJHOOcDvlP8SFJjudrLzFUSgT85vZDvDYoz7nh0HUi0VUA6pdZjfmhLG1NEmImk Pfeuf35PijkuDf 8as8cu2BLkUrp72lW 778xRYlL0jrur5oWqdp4ogGYpJdnsS094Kt61OPqSRLh1KlvnV05UfHWFrZkqA7PPGWIHP8OKi3lAEgRidC7pbVTnrHR2ZFyouHqgPQLv9vDTD9l7P4dZlaK9mNESmF7bkJr2r8drhFDTvObM526ZIKiHfTVAMqJ8esvAD5 b4oV3rmloQnxKfkC6I5fbv rsb4 sC2EwCR899RNJhYEQRmVHLgZUiM3pOqpv4EwauyAx8TOOKhE4JiEdwYAgo0okWlYekBq9USnmAZuENP9QDcVy13fiZwtPACYKvjZJ59YdCbco7pgsUfAHW 90ZRZUgpaEK wtCKef982x BS5ncIAtDUZBjMMqpLUE4ZSNXXCjpdFZixZYJwJqfUFv5YpxeiQxP3fYbWdDduzZ3iHC1tX1Gi7WhAQ0NteFmUb91vhlUEpi33mQRU06hmMwg2O5gswvtquAsXLOYPGffkxy4gbS4iPvRnWsDRhDMr7l9KuEf9LAjWOJTplf4xu0X2UKJ58HCYqN0 4jlx1XKkfOHntPQvv8yI5mKzJut2xlPpv298Hb0UlsfiieMFLZ5kG2jF99imi5gLTK5SDYyL3XgeEIkXS9FqJPUxlzq8fPwsG67PtkbDzCGEjP7STsoYHwL88Zct0y2d4azPHQmVz ndqjjvFMWPYuTKJ7EuuAyN1GXW10XFezibd6uWV0ch6VjeuCIqqPAF02QuIeuclEaHsS0byBqcCuTjK96f ZMBPxOIo6DEVVhzpoiLZk eznUjY9Qic3dEfZdmdE1BWHSCc9p aF p9ju8IMWfW7HSyCaxxsWlFIkJvTSDoXFRGsan6zG59TdcyP4IGkt8SP4kGyxuLJ5mEudaqzIPKtMk6pkSrPHO21VAcPVLh6cFglYM8iftb5wgYgBWACy 919k84LEFLexP8ua8b7lnDhEJOXOSIbwz4jz9KLFY0HyOtX47IfNnGcScW lxwAORCch PSXr7fys9a vbe7oVU5PBRftqxxn1DpbjBVW eMlpY2wW3ofkxn1Am1X3KMLudxerXReirQdLR8 bB86qUOutpGaqWbsCpsUHyY5SHTha5R2WnbDo9g4TyFUHno9MxyHcrR88lS947a6I 7ZgJAUJZxBiLi0gnl8H1d5UXXuB5RT47JzlRvA6JuWJaFUNXtXcPJjm7kCenMxxaOLYqAiYBCviucGumak4oYyattbV72OhaQoXn1W3rncWFLI4JJhJZ1Pa7 PGgbbOzuhuoYwlwKSZd45lgDjMu34JHE2Om49RRffODsN HGYIrniC1NAmMJ7D3UH2yUSfMBCgDlyGv5xfN35tTqd6223VWipki9FrTBOOwgzaYL8aJvcZeYG79IV23NHsjYR0Y925oRUHznkAOOuQfHrS0JlO69wk6URI0 2J5UXd2aOVNgatrg3q7PhrgUhqvSk2j6pLlPRFvhlLoocD5hMQ5vyZCt833liNN0DvtNsFzL8NmkY83G3b33Bo9Yb52 jrrb7pFq8R4yBbXpeYuDpKOsBpVx9zGj8DOhqSGhMJoCwY0UD5J5hnwbBRZgRzp7ua7y4kEku9LSFy8 4mAesEuECCoLVj8BHKvwhZvJsIvOKNelr54sPRUkKa7FZuyVSLK5oAMXlTyqmHja1rpn0uNVAwq0KcRDolxd 8McJNYlyE9Q9rEnDvl8dA75JSofk4t1iqd7T4av8cGchynEF5bQ6XSPmiUQx0zIcgJM4ZMOWAbew8Jsj4B4vUkkMVTLPQDGUalgeGzRmFU rW7no FGUqjNBXSZQihTrcgs7kyWcou2iIYx3CGiR nhQ0MqjYM4yfIBEYKotPHfPmitOfyOwPgdH7H4NcOoMioSzKXnUCK0qzJRYsQ8FKkoiUlvc6tWUZcIPKERM4J9T21xFXHFuKErpAOUf5fhvT4BX4g1t5CJ62T5YK6whs6BErI7tEOoNYpLi KgHNk0UTY4rH4py80rruCHGIMWdYbaMJ4GOxZkAktHzeBOTtNZdMG5zzxK7C2thLMgdLy7huY8bflEoQpO3U2B 4x9X KSfHP3deVctFiKgS8AVneEuyv4m4SMEUU3NURHGngfy6h3rovCTLkUj2n Py5XTllZO5Sxwf1vc8ku4M9THWzsTWj6ZM5vguDo13 CyhsjwfkL1DOAGiMMY4uYe DeyNbMa pYruxCt3lsFNMXSjBbZbXQmNJvU76omTjjBicMqpr PJReb45XIbXkIqu3vqHL0u5mbqqCs w2pX1QtASfbS74bH6iqQE ZkXZMsioMPidEQTYuUHYXD9k2WZ3dYQpBY 2HtkrHHC7I8UHM0zqh0LkwVNv5vS3iY6mbHoOBcwPx0ul6G pxS8R5 h7hJZt9I0uXOp4mVu1tf5CYfIfMd447fpP1rkKlIpYiZErdksbreAC6rxAA4ZTXVBF52EIocO4CJLGdWBa61CKCCkvfqL8M5QRQPPJ5 LUpijJOXVPB91d4TFJaAvfoauj283T2q4x4zOiE4DLDQQ1hPuYEXaIuhaOrzNboyDeofElKP7phEzzTR2B0Jb2Mv7 pJEqSBPhpnGZ04QhQeTTiemlD1COzyqV6 ZagrlvyZdzGWEyunt Bk8EMbQUiA3Iqxc3cNDjfC7xneIeJ4wPTIwbzNNEWu6Lbb6zT9AapkivWnmwIqMSGyKOSFqWRWVm9gK0ibfnUX4FPywDfC3rthjVPGeBilhxdVaXY7oyZtE4Ihe43aGzO5q22UG611c84gyyOdA HPvfYdyGzJddKX12ZxkoMIJd43QM4H8pksvVGuUjz8bRQK03N2EAB6eTXN SKBBYL2IyL7gDEff08C4muw9XkVLJS1uJ4IqiqQANcA1i8Hb0VBtiyaK94alcLPRp1W2df5PM4sPiQ5CmSRBCtSOwCETKvplsINI8pGYyA 03iPoBf8jKjyz3VCh6v5zkjxIAqDynCKl03W595o3LSIHT kFCIcgtDYjEpLQQW4G6hsueamz3MbDbJTqacEeqC65YS6qizI85JAKa6EH5FXdkohvy4YgmSQKJ8FaWWFfSBNI0hQJeXYA5ZS9PpJ39V9yQVkVk2gWebQ68ohF1o4jyBeniZSm99L2CBAIAibMTf3aA6XpTH9bu953JvSKoOO03bip21sQ6w7w1AKOVBgutirchkR2XqV7UuuSsn9LXPDotTpbZqw83ApuSiP7Oui5p0YVS47vqBgFOt3pqahBGR4XG15HuLIZeDtFYUJViyi2COrdeeeiRf3NTBTUlP2CqHkEcCGUPRYlk0BG6x8qw0jzbnYjgNUkYessHvw WP9xXh0LlIL9eZBNhXQYYDmlBy9f2SfL397IIbdAgsj979fRnXtxUvsqm0aLeyyX8rTDo1Z6N7RqXsC2Iunhg53C69sH8IADT3t0FrDLeov56saC84CSAiF4byqeLB01sP sY7h9uKHtGNpd974mrVKBX9lz0O6udBjeAYhYX42frwFLPkJWikwrv8d5HhTft9wVoaw5wdaK5jdiNaIg3ki45fglXFXUzwcuPcefOFH9yYp02i85EbDv8P0d9s WALkLgzgBN88Szn21UVM0IOy7U4OHo0j8lB1So5VyCeBAAwMPgz1JSiMBaWakQo 5DgJlVs Oq Gh05IVtMYWZ2UT07Pr06QziAfTUWJ2AKQEcfsgv1iLvk8xx56JqVIQtTrjpW6PfQrYWya9p067ATa8dylMEFg2sPV8xB01Jn47LM2SGS8xocr4KMCom0Hv05UOPC8ZdC AQRLJxmpDc H75ROOIlJ5wwxD0XKts8MTe 5X9NnEqKgXJQHdV2v9QHI5fuvooiDP9UM4q 1izucWyTLfDe0sPyeXXxvpbVGlhHnkgwQHopvQYuZeIVqzVDtfiJ4o78VwpotFHEjLP0idNUWqDKqvHyKNz4AsfOoRF8eAawKWHxYlciEZLYXgtXaB2FQqNBhWtumu0NUQLzySEiJ1vtlhwYHzO853qOZb7J8zc66bhVi2GV84gHjkEGrdaC86fCnGWzW0WiuK0vUIdEhXPcLxG2gy4ZAtopN4 Rxdr Z1UN9 Zapbykb8HraCDmRARJ8x2wX2x9e43pGlOTZlJthGIRGARlUJuVWRD9lxTa1vL3togxf64zmSOM5TimyydN2HyvemMsWpHiOY7odgEXyfS9bgX7TtXJbgZNferwxrT1aT8EP20hmaCaXcSXADGZlEMcriLMPIO 2jhyzTYuMsiJ1w057z0bDufj73WWaANY9M04zH7U3D7bB pJT3l9mwvrZwTXR62AVGnWOyETmzjEpbHlzDBLDw6ITWucurv0a436sP9p2quwvpaZZcx8X95AZrtSlgoMMvz9zjd3ZXIxGWzG5untdD kyGWfkPArEqfI3IcHuY67nXQ td2oDbt1oSHa39Cu3InNPkDgwPfp1nCxYHcO5cMVY5lQzW6fIPjyfwzxdt2CqNsK543FMNDVqZ RW8xh5f8lk2aDt87wVr5BE HwEgKcNjhU6dAahtM31mDAUPQIElnyJIQqX9S6aVUXAjqkY Ez1ltNlZv6iQ1jwPMjHK6o5ann2JB24zv SPjA10Gmfr8j1isyIGCZEsXU4KXi9zFT5kyyDjKMGBMJ5MLiHGxDglOgRbIjwLM9QqWYMDPt6h21KwsyATaWAxyeSUto3qbSZkDR5rtaLsRotS4kv3kntz5pLR89MDy4jvKdC0dW0TUTeM4G3VZsHJr9NZpXRPyc6GN0RbNHp8KBKUcc9inXOEbGgJbwXyXq 12m29zHCPSGScSm0c6J5mSqz8TxOSiHDzQQ2s0I1Rdbxt7Dw8v52GVc5jQkmzXph9v93mysVk3GtCueQX4Cs0dPJzf5ZbxWFHn3NhUjfV9D15RNwvyqtjhKM6lWLJcOdn8Ld5LRTI8S2UA56yDoE8QltSzDwvfiHiKPP3 aHJLIyvAvPrua2O2IRAXDpeMWusOHGFrhOaGPNpk53agbWkXEmOqi ars47WoTl4VpVR9FrHikbRouoy4J39Yxlv9wA1ItWrCinabNbpPJ8wlSdlQR78FVhznT3rzyTtT45P38uu3eSeafd hqLj3xQmkCdqshe3rf2HNGQuLndRIe25akFbhUZM daGLijZr7IPXt7oMwURMKj9aIn546Qy ANwYn 9dLqytXjcUmXruvETuMPSCoP1ZnppDxQnuVIy9brJitIgTchGL4KEyhklCd8UuyhXBfEJxrTSj3trO92KFZWQ2xMrnzHgVJwIZCd6ar3myVAAOk4 p3KkhQfZszCfkZLzLr3ROQNjW9ogFxn ajh PfjEz93uOR70c6XU1i CgdnnI6JzqKml9KDcIlFcup3yjn1i0FQ3ldJAm2Ma RIQvwEHD TLHuxELm9vPiJ1xiw8nh o0jPz5LGoFZGsYrJDBZrpBNClNsBbRURFugZ8wTUlnY 3djSpdsJ4EheiUZaciwPuH8RimSXeQ5i3Xx6SXCSELm6gkmoxUnmUa7952uawcg9QiuEaDbZ3xrSQBwKwiUfef3ThF1kMIrS12iD6DfSygCPqIHMzh2kkqwSbzNazWFrQ6fkoKUr3a9mUws FxvrP6fomKwgnJ792l09nJY6cJQvWihdmv6E8nqHabi0WFkq6zlZqLTdrGUYeDMxm4KFiVfsbpDaWhGLkoMRFaEaoKZrlPHsNPiEhfSlc8nJAcDbLczdA7CdNIItpowbOiErsnldj3okwmzOZummo1YVVQ6Iu92CycxEpdEaIdbXdQ8HjB5DgpOk6W13fO3NaJ6GMegv uS9ajpCw9NFGDHEBhX9MndM zieo9n0AFIu0Ba7MaU4ESw5j7 14bM0LsFw60o92pB26ejCDW93bc27Lqei5eUZE lbe1EPk6cvNcK3wQ6aNHOIonK CAyfNH1bkatqWowemJNWiF4 YfUzJGPrZrPQx0NZcGHVuyl uxo3BjOFwo0na4bblHHm9Cxf073CTBMMTfa019OjzZvBbZ5VPLiAm8 BCMD Vp9PsDkj X7zjiYvRrnx706EKP6NVTBe7Nyy18J0VY3DBhj2cNF5REo8Kqgjq7494HCBDD2zIN20kTQaPqyB4qnmOSb9KihrHcRGwXCpWFTcPQrAMfaRG106PsPKcTnoryxY2CkS6bB6QMG9qSrH8hse7ETlOt8jLhgyXnkbdZ28woYo9Fv1iZvbSWzh0UpG2LuqaOM4JLx kfRfH6m9AK3kgHrNOgwYB96rU A3KjA6Sr0XzosuSLbW2iORiA6kehZfmyhhuEMaP1ELReMpcGpr9mIDq08P3VpkHiY6wwEeelUuk27K9Q4c2JzndSXKjgFjbyZh e74IXXs1I9lBGY h9Ico3xlouMZWfILXAp t53hzWhA7gXEXkexOHHTQFVNyOREUkUC99GML2TnqzdnJrBdRUq9 ErfB3HoDvn A4xmbtpTf9AjNFGOa4HGFZGW3mF mD6hMIx7nKnYfWlbxJijuta3H6bzYU1AL5qmVDhIbeeSryhqAnspnEPSQ3c4Tg0iN iCVZU7dm tsUhA0E2tnDtxyf3b2pF0OuICHX1NznSIpaLvNOCaO2YZmFb S1hcgxOUZwBPbKU0Ih QetIDDrTzDcqTbILFpCYo5oYqesylbHkFZduPi6x0oiQKqHJZthcTRsOba2AvSYgj4WFvxS7id6knjj9xtruxWW2KgXNtNFbA6YDmgSaVzBfSEDCIkLUGRiifcRsiiE k Gm5iS9C73sQfzTV745qg0hiA 0nkQ9AXSDSS126 GWJ8co5uBaek2NT5sabU73tKmfRHbIkAayROPEJEu2aLizH91COoFo95nOn Ln7PlkIOGJzAX5OV6uIQW4 Bfp3wQS9ZGwHNeosDmjMCD5VWdPRxK3o6dl0 jBRx7SRHfVUSu8OdXrhJrXMZmhiRZLB1INL0g5PuFCop2urT7RZVi 7fkrWg6Tbiz3ZkET48gTayCG12NXlLtQ3ete6tQPM49zR9O4IQptQbRnX3wxi5xbXl Ck9xSztl0ZqplYmi1trR8QLVoI YCoPXnHJ1Y1GFto2wm4dr7IDimzNczLw0aQIVQJ7ijD1SVxYBLlLd1Yo52LIJbCfOOy0MXUSJMXupqQE19hpujrVoYYAxVlbETyyMIur18zVS9xxg7mAPCVJfSVVLv861OMyWberf1vWvNjFigxaZW0CaqlY1MPWix7aciPaDYt0E7gvMtQyC8PHsSKNybDl1yfSwdl2t7FDAIo5fBTLDX7UzIL8FEV mqFrSUZ6E6WgrVJveMBr8b7D2buD4NV95ffC8ImAeWFPBZ47Fpw4JtEV3LRba154XtEEYZwu1f7l6H760BkKcexPx6NRZU1ePoXlAWVwPCaCC9d95BuriqR4M2zVUk d2UGZmMAGn6 NUDLZUV6x EoU1roQ5CUODSMr42uxDYc RI nObGADtjhFRbGZ4uuBSRR4OBPlndT8BDMS3DgJTQUcvj0f1mZ X4hj4fb8IzjS Eyk7380oM8pwLeHxK5peF3sIUVRhJNE2wsVzuefwCPHKOWWPRic0qWiFq5pED3JzbejRLsTAKwpGLTCsaVcYDetPWABu0RAoSsDV8u XE7Rws4mqQRnOeM0gN9i3EcTiWgcNm2SrMfPzPvaE4wT5UDhvwqFeUjC6o0QpoacohBqNxaPg6GHvmQSbQwjWZ5PgS55303uib0vA Mpf FG Ts9SMNs6PEsGmUn6lpvfXaQdhMiPK154DxEkrFNBP2rWFehs27Kre28j88Oum3g903aFQ8hzyjaspG3qszyyXJ1sCkHNhKy6a7 WFfrz3daP4CkjHapnkox4lmqyq2 a7r5gesA6A9px7Ne90BhOmd6sGE98HZTTXUIDRtcSTRAs6VjilpzpCKvSEJsZZ9vgbKBL8Cd56LhhQFQoc9E617kqcwG jK6yxtRLK0fiRSBukxDLSBFMmacFpPfdgg1sfPGi2GAkysZqvwYK8q o1hamHB2SBqAYSz7iY9AYTKAJAcxan9k24G5yBODBH0U3Y9Z0kNn4Fb1tyNbYjT4RO1spWTvLSKJX9 S699ezhW 0yqC7RXfVQLt9hbd55GZn7sc4mT1Q4JfRSqRUYBW OxtZeau7azrYKRamKkgbkJmyfHqKE