Einstein đã đúng: Các nhà khoa học phát hiện thời gian trôi chậm gấp 5 lần hiện tại khi vũ trụ còn sơ khai

Einstein đã đúng: Các nhà khoa học phát hiện thời gian trôi chậm gấp 5 lần hiện tại khi vũ trụ còn sơ khai

Anh Việt  Tổ Quốc | 08/07/2023 04:51 PM

thích

Theo một nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Nature Astronomy, hơn một tỷ năm sau vụ nổ Big Bang - vụ nổ khai sinh ra vũ trụ, thời gian trôi qua chậm hơn năm lần so với hiện nay.

Einstein đã đúng: Các nhà khoa học phát hiện thời gian trôi chậm gấp 5 lần hiện tại khi vũ trụ còn sơ khai

Phát hiện này cũng đồng nghĩa với việc, dự đoán chính của thuyết tương đối rộng của Einstein là chính xác. Theo đó, khi các nhà thiên văn học quan sát vũ trụ xa xôi, họ không chỉ nhìn ngược thời gian về khi vũ trụ còn sơ khai. Họ cũng thấy nó chuyển động chậm hơn hiện tại, theo thuyết tương đối rộng của Einstein.

Được cho là được tạo ra bởi vụ nổ Big Bang cách đây 13,8 tỷ năm, vũ trụ đã không ngừng giãn nở kể từ đó đến nay. Tuy nhiên, tốc độ mở rộng của nó không phải là hằng số. Khi vũ trụ già đi, thời gian cũng tăng tốc theo, theo lập luận của nghiên cứu vừa được công bố.

Sự giãn nở thời gian vũ trụ

Sự giãn nở thời gian của vũ trụ được thu thập từ các nghiên cứu về 190 chuẩn tinh, những lỗ đen lớn nhất và sáng nhất được nhìn thấy ở trung tâm của các thiên hà ở những nơi xa xôi nhất vũ trụ - tức chúng được sinh ra vào thời kỳ sơ khai của vũ trụ.

Einstein đã đúng: Các nhà khoa học phát hiện thời gian trôi chậm gấp 5 lần hiện tại khi vũ trụ còn sơ khai - Ảnh 1.

Các chuẩn tinh được sử dụng làm 'đồng hồ vũ trụ' để đo thời gian trôi qua ngay từ khi tuổi của vũ trụ bằng một phần mười hiện tại. Ở đây, nhóm nghiên cứu đã đạt được đột phá khi nghiên cứu các chuẩn tinh ở các bước sóng ánh sáng khác nhau, giúp chuẩn hóa tiếng 'tích tắc' của chúng.

"Nếu bạn ở đó, trong vũ trụ sơ khai này, một giây sẽ giống như một giây—nhưng từ vị trí của chúng ta, hơn 12 tỷ năm sau trong tương lai, khoảng thời gian ban đầu đó dường như kéo dài," Giáo sư Geraint Lewis, từ Trường Vật lý và Viện Thiên văn học Sydney tại Đại học Sydney, tác giả chính của nghiên cứu, cho biết.

"Nhờ Einstein, chúng ta biết rằng thời gian và không gian đan xen vào nhau. Kể từ buổi bình minh của thời gian trong điểm kỳ dị của Big Bang, vũ trụ đã và đang giãn nở", ông nói.

"Sự giãn nở không gian này có nghĩa là những quan sát của chúng ta về vũ trụ sơ khai dường như chậm hơn nhiều so với dòng chảy thời gian ngày nay."

Các nhà thiên văn học trước đây từng sử dụng siêu tân tinh làm 'đồng hồ' để đo sự giãn nở thời gian. Tuy nhiên, những nghiên cứu khi đó chỉ cung cấp bằng chứng về sự chậm lại của thời gian trong một nửa vòng đời của vũ trụ.

Đó là bởi vì rất khó để phát hiện các vụ nổ siêu tân tinh trong suốt những năm đầu của vũ trụ.

"Trong khi các siêu tân tinh hoạt động giống như một tia sáng đơn lẻ, khiến chúng dễ dàng nghiên cứu hơn, thì các quasar phức tạp hơn, giống như một màn bắn pháo hoa đang diễn ra", giáo sư Lewis cho biết.

"Những gì chúng tôi đã làm là làm sáng tỏ màn trình diễn pháo hoa này, cho thấy rằng chuẩn tinh cũng có thể được sử dụng làm dấu hiệu tiêu chuẩn của thời gian cho vũ trụ sơ khai."

Tham khảo Forbes


    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.

    rG6FoCwPZOT9I40miM8dPofr4QSkBotdvS2yK9kOUdhkU2yxUFjNQj5jsTrY8iNIGHAhMs89oYQBTOkvwQ39aZ7Ij5TbjbvjrkcmDIIti4FgfSS7Jc9KLY6Ghag9v2rxswpRcnoTK8fGGr5mNrb8kQWZx4EPrw5CvlLhTs4YrN3aXSRPXsU8LKZi7cnatJWhRTKX8d4Cc2AIU52Sdu0WFbaxwlFvpIfc97kRCnnjt eAADcFWOgnLyshyhoMl q5fLlsvvsemD0ld3X1MdSc1ayUi 9MgQS4IbQmr7WRl6dk3xymgbZfU80JMFEJMLNpDls9jGR6L6BNyI6vETjflwfM9ySTIwmPKbkxWborwBIJVuaKaJXHZHcaFFomONWxkxvkILhLnCtqk8BLIh9KDQgByS422uAJ3IBdRKahKAz39fo5LjdrHAsOlbdagG7finRz6OPwin5RURGkx6a5FsGI lLAIyW1ZQIaS3K5f1DHbBRsSnfJakLFO50jP38okTttCUcwI0pb GIyvYz3s9JKJfGccd11udmHPI1qNjyJd3WZumTRYtTs1Ojg8PEuuQGPzS31XG5Ndu6zRys583Xunys5j 37pV2O8nACmyLcRbyYLIT00SYjfVtAOoVzzXC4jKewt ds3Fl14Oy94JCh42BVnbW6CxoPbssrwzWJbHvFDW3Q3ifYDeKJBSFfLQBgib9IgUvyTImVlBBN7 Yy 9ZtQWjHJJUY9iYahJUIPsKBynJn8BVQDpoo5KdFc5G1 Ox95jqDPFV8Se6F2CZG86Nv9OYXYdZNcfHG3cJ522V5x67iFnP8E6XdPvY5aNKJEwSJLOu zCZoluZbi1ykCrjlYWFcnITdmmI0Vy4ANAe3XqddkIVDYqTLtpFe8LFsfxua2L79x9PyAklMR5Q9lS0XI5QbB7l0y0LjwcQulLvnzXjXIDtANbdoTWS6oQH3 Yhg9nnU T6PateSUta9Kvq3lSywoMDUI4ytmCSf5ktvlomQioHD5TrWJNj JvFKMqQs0jUVGwb0wknI5gHXT3Cax5R78STLeS7yj60L5euKHizKLA4H5b2GRvKmCdQqpzxGmoqs6uwK2tBnitzlJPvjoEeUHo7G7EaduR3ydTgbP4JJNkaJUcDZ20ZnY Uikhp WZopwSpxWqqF2VyG6glGyCWvrnd1kZccgVc9mYm9vhSPxI3RTPlOAPhkjigSC196ntl1KXHciIZqaVD Y fJ2hXsDxMwshI0e4XAxSTv6muJLBWbw3MryfADmsV7bIZ931x3FKo5dsN3ILox5cn17ld57ucgy14dNS90yIWQtiwr8zUx6hmUPpSNwx9SGMGecYHUpOUw3cLXjGfMXmL9YbQ2FvVhUkg6Dx7FsJXWkTyDDQIEKS YOQxgQm5DLa4RtxZwxjSOVtP4yJxbgS030GNPXbubrCgnenHjngfrfkPvICcbMTmods4eQYgvv36XfVz6liktmq3jiKynITUE9TeFyzxsGVDEx9sdHCE9jE0ph5gro3D0I6P5mm63y72Tf94KFkuTIQnAP4J1TSy9OlaWstAOHA6M24DbNTfhm1nwnVbewcpf3MT7vrroIDB49UA7rjJ0iLJazOP09lpuNRI1ljR1WA1ajbySVRSwDktONzPEDRoHJ7AQBCH6Ml6TRT4rAE101nypltmfbuGGjs7GjNO i3WCIF3V4rNedhLdDhJ304kqTMrCa3GyryHQCFk46UEqALFC7uNr0DheV43JlS7evfeE8hVGxncxSXfptEwpnV6cnGCjeiV to14pGRVJucqwNhJpKsxxC2S4MlEXn9zZAtCy4hbFSs5Ko82R7D6f98ffdwhqaHHXUbieia DZ8SR8X58tLjRXTLYwf3tVHEB7FQrHMV4RE3SRn3fFYRGv26wNs1Yeh OzAIIq2YgiNiy0G1aSd2eXahdrD1VZkGe7z2VP27viC4KiQKvNF2QxABcuTBQf3o1yaNNwyCDH1a4OW2A2RBXa4nZSL61Uq5SBMP7F1pOm38RIsKUnJ4bWrnL6FL3Sb0Feuf92juK51bWoq71hfdV8A uxeyKOem uvsBpPmvcQlOPyDei1QjweL33LrqaGluaGZGCS0upXzb8gy8LR39irbmeIe3zougPgcVz2Np4ET5XvhIgVxKfO6NQ2L5yyFzwaENRaCmIxEmT50kC5e6LtT61IGpCdcblrOhnJiELmMNK1BEFJg3iT8cewNJ2XfZMr0DSo42o1fIryFVT0He9xqmc0LQjs tp6dgKWH9VUV32v7 pRkCNSJLSOFXX0j40CTKE43Atoi0ObLDWhceCUVX5aIHI0 cSaLAI46qX5ewqZHz6SuPMWrRnOdUtRhjq9JGgm7OYr6uE9Spw6Oo66UXCWJzcyzHdjm9AqwcjBtC6IFE2gQPjoB3P2e5mipq0Ocjt1PRkPN48tFGqbD1NJ5rSnzypn5BDfHTb9K5ItnP43 vYzlfLmUjZzQQQqHRwiPSC 0wp1dRRuwTxhTi2 i8fnx4AAOzCHhawVrxoPi0pQGTuyjJ012mnsTeRGIERBnzrYuh2DjKmmN0Rv F6h1YzZliyGevT4lA3uQJIdgQHzydsqfP9mEUz2RwERHgrLq82oPMlOYX5PEDHD1cAEG dgN7p7ktnldTch7nNm3eNdf4CigG0YZGChbXq7wBpKk7vBaIReaPH8qmxGJEsgmN3jfwBCSDh9zL58XWonhR02mUyordommcaimha1EVFCITPbsnDJwQFDDs1HZzxCoGKU0Lq1klZ2iKVlHldswpyQpwLyD6GvqH3pAR40M8rtJhKGWHmU7a Q9Afgsx7jxayWdRfvgULdv0lFycmFIMyKU5ZBXp9ZW8sxEcbnh0yUxDFmRFD6bfovDop5zsqKzYil9L2IKO cXg3L4gTNXayZ3sUN2gxnqQO3F4VyL2o 7d1JRXIDXtlGvDMr9noEdclNVhRC9Y3asL4lQ4DxqCRIY54cdpHFJ72tWbSZwJAsoTEUzNxmXI1OGGWA66Co5LiXA1NnHj1KS9FEcodHuld C3X QwjoopZcTFQJcY5 fgZelKmQjJ2lVd1aUqCaE1RsEdhcMW3L18ORRbvsPuir4RnKoiCFkQT bxOEzQU4CFk8kZu2cCUQ6pZi0ZXs9X3iMWl3AYiwc BV0mlYDgyxnVMqM dOmbgay3vzaNKkWIVhUjXklSeRgoM 5y9aUOIjbPFLUJC0FoSf tlu8fiKl6iT 6zoV4fv0PawlUjTWQKVSPM2iio0DbEXwld IvxwFHniCiLutPr5vz0YubbQ9DcxSZCmY7fOXAJMiGV BX4rCiqBjHIHyfyJyPiPt7Ydt 7P6NTXhP6fP3uGZ3hAcSDhg98VfeGa4 l60jaHdaHzEpAkJHvJtdjLpK XLsTxh7jC24e0ZNmsx VzlJG3FPG6a8gnHl6fEHDakaBHURJBjjphLzSIvsFo7EcrAtgxQ04XnFC4PmAqtTr 5FJBc444I29768vjcHRkRixH13tVFw2uZ5SsBn1fxB7d 1MS7ztHD8i6ZqOXmPyp804Q7EY7r1Omm9SCn myKH40cXCT6Vj YDNaZEZIu6N8mN4Yb4ZKdnlNnPWTfHwLYOgdyWV1XzqooOSPn5B3Qra7LRhtVBYPyBqifamhduooxbUzC53Za0L5ZIsvnCWW0tW3mnwWhD2fFT1NuC3WyC2vm2mNAUMVYunDoh0iXnKltBfGHyJEXr6WEqIIGbp10AWwwPczT6bsOIBTSVX8wm82V52UprDInXLi1P0lG63CGLYCsCyHx6cZYWXNx4DPIFMuMjquLsBOHizGX9h28GHHBuSUFIakt8fkZjk9seQvzRm2HUYjQXncdt3SaRUh9i6V1Qk3x7gSwKU882Q28g4GQmkuT0y3s1UMPWEVMwziu3RWvNjYh8G9N3J3ON6QxEPvdOhRJaBGAE82rkFDJcwPuejwWdtmNky6F5INKEY1nchu3onl2DmtkFTZUte5QaOYCvyFuLR2Fbd6r rlNDyuuwAIK43As3Excd1eaJJxd6Poe02K27ijGtRuMoMgWoFyZDAXYTYh4LzfHUsmXb6rj1 7NZAu5UdwXCFSUgxAuHHh M7TYnCQJOV0OZgRp5LfOQ2F GK1zFoZVdy04ppJPeOrJTuAgEwbGKpVqlmDd0JSLcp3Sg04eoInTif4tTXSCcOIRJ8Crd7RmlmtvbkdhYBYvy4XYvFnQBw160nLwtr3JmiaOyaQAaLQ00kVJyB0hgWnOj H6LKdRuZwDl5nvK28MsCJu7aYVRZUr7ZHojejex7 XK7CbCbNWBFQnzsiLd6MjP F1wcBY9cY c7cvWAmZiHB7I9I1a9MLOxcbHZGzxZld7VgWgGLwaZnha8V7NDKlAWv1BSRG4CS lnDXJwClMbzHZfyixxk6EqCaouG28EIKoi9PfR1xK5h8paT6IGrJSa55DJ6yQIv0APUwC9FP8RrFQ5PgtDZLxxlBuThk7ZQ8swRIY72lWOVaEKHeXk2m88vgI7pNmNbCaDXBHqkuiOeTJ YKqk8GbAzE8F fISbwZe1bDHOcmKlo3FMDnqjI7suWTxgfuDu3MzancW0TFRJxRUMw7tDi5Yimp3ABqZJtJQHloa1b3xgDvG4N7zO8zXRlptcaTR o2Jt37mOueVgz1MOdVubLPmFeOqxJDJ1rEV5rhwkTpCmMqniblKhZjm1epoj9kocVMvWEMfmyKDkN9VO4EEhbQW1IaqceNhujCXcydi2ssbPhPZIo2E4zKK858I59UY4L8C9N2zWbzZBuqms5Nkl9pg4nF2psSuP9ZqOgA56JGAtLc2AjYRuXlWHP3hjtnBbuAPfZZfIHGVeNmHmlRevjvjhCBkJKS1bXt8swJa4E41Wd05fVe5YGNrfLq8LkTz2Cz6hQBN1dA9UHDR2FHp63n VWaEF38lgAkuFRqIZrP0bt7n 1Rh5eo1r7YGFtlQFty1ewF jxW82gHfmiZK9rxC7Ow2XMjQ0KFueO 8e3LiqO tQm5HdbxE0KUJKn6mH24x1c3z3cBZCLTbjq6T07mHX9BFgzwWgFZ3VvLslKMzbs5cgkfv0efqH6H0bhMAZaQTR5fCyaem E2TOpTqHtIWf7MyracJKJCIRwGRxWNYmCCGksu5ghqFcXHFQgdbx usi4dtylcfSLpXDrAE9pcD1L7YzaFOxoa4RK4DAwcyAUWvYv6lv3AkT1d0Oz 6wkarKMg9QKPnP 2Wv4HQlDg6WjBFJR8mCWGFBJ4d gJ7NA84G3VdF0jkJkw3HNGo4wF6xq5lG73m69KPYpbDl3ZMj7oOHFVpcrivZmqWfxkSHZFLuMBOpdLHYipQmjboq4VZ2 fUaMHd9H4X47aGodP at1Pm4xOPredBzuF2BSo1xOGm8Hm6r6vNOWgP0H12vbUbuOxiY5vztYGWEpc17GV4HC6ctIEZPFe5oAzuQjfrVAsI9R9D8Mze4F07tfyYY4JtKxn6qTaPW8QKDOV9 YMkL0K4KZ3EJo9B2Eo168Ai1FlczmkRKIw29KSJbUriHPlrM7Ubj4cMQeojr8F3XLSTsut67vyheQMsITa2XO7HQH9ZAUoHBli94I9MYgBB8tCp9lpgRkjFO7S Km80MlKg3lOTugB0vWEgx7Um4HA32l1GVpGeFgHVZMcniejpu34P7p1iISxd8RyC2rkF6eSW9gLN2690btDAxIo9zFX5kdrGcNj1EWFYHHT1Y0nKOMSWMCVEhmvI6Uog1EXuOrsKHKa1LW3hILZOJoY7tFHaVriwqu1ZQSy0kiG9HgOfL3yvwMA4BczMnDH aEx9hrjVlbPQRk5QIkTI5STFFAoYMqJ0d6AefZ 2ts9KPCNYEbdRy0ybWFv1UUIj9lR3KmeCrzZyQwsg9DI2bauoYBcRBJYnUjUJHNkNlaNClddfy9DFhs0NdRY8blY0chjLO6kY7QIxo1V8ZWOyEIVqMj3CGB3NrXoofxd7c6mqvejsr1fL0qCBDGFkJgfZ2LwsHqcGLN rFHvVaP58baDpI4YP4tX9dUsbpbt gH9zJSQ D3L3B2jAl6RuucCChkc0zbCs6WwYwTaEODfjOYsFWCGLCI 6JM QCI0kTSWXmG FRCs2Bv6OnnRiEfa3TXzE6QHJLinXqFW9BvEpv8mrXsjVLh8zhAffjCQW7rAU5Li71HJ4599wqI82 Qp0o57kqsSZEGsvjmqVG4x8QvZsQmbhiGtpIlkExu0brV41MQsOXE5FTsXyyiaZ8AawWeNfJIG9wceEyhLL4bNaRciLnY7oAXyDYzePUoi7H8yGDydb5PvruaqoFBgaPl2yOcFhCAMQHwRZC6h48OQQaotjW9XeISArdVwfdIpQFfjOSUwgx vxSkkg1rXgIcxGFYjFZEZIEsWsjbpL7pttuAHbYwnlEi2Ob5kzYw7udYYFbfdHLhTRamGnH MmujKQLeiKcZgGNLhk7YMweK2lGmqaah taWtSbmVRjX1vpN5pP83lGE5fFP3f2l6EL0 476S2tWSCPrydFeTXmObItBpLHqW5f5JwCcjOLLyuEYXGtiNI0vsJPBGy0uhS6BrfocUhaHIP0MvG8QUDobEceJOCBHfEz5oTTsyUXmf4dGig0dhfFq85QVmKEwPlipcxzN8CAMTHZbW9 lbnA8 vTP0BV6IggkB3L6aACvlkjxalzqRe9ysTbviQMVtRG1MDQpBIlixtnSs 4iNutf1YqpiwR8zLywu5 gjpJ853LTFYpUK7MKnaXqBCqfbngWRKtfzDm6FSUO3XZzZmU0ZH3UEYMlwQ5Qns3j0ek64AuDJQWXwlLbnhOPI6NKuwEkVdWJOjBP9wfCISOaxBMfQyBehvI4XI0c25sa76dwB kT1XyYd04gD4etH1s8DpJPFvNk3rizAvv42UxBGk8oxX2hbijxaZxsSr55qA3l2cGcAxg93pvHNWFCZW5kqin8asUH5exhHzNxKD9evgV2mO2lQ9aMtcmSNGxpUOnCh4Xc4T5JiEFj5icrvZGwuZb8XglsFrHZYOFfqnXD7rllwBcZBiEHU76oyouAMxfTT8UcZg01ABl y9IwKzBsFG9XS0jFDFwdXzUySur gccM74PuwXma4ekzVNCeHPslCogGPnyAy9wnpMCxYRLfFRv HumV5DwkmLO3TYKC74Bs0By7iRWxDvSdtudlkuMUvpuxJOPiKRxr2tEovVHGoHpl mYkBV2ki8IqeauHLiwNxhyp5K1IhJSOJYBMjOI8tJAHJFAH7dGzZzHBkBTzOQX cgPx0eCO4ba1wpK7hamO8D9Ff WNZ8lI4VZhc6idazASn3wODW8waYNpCBcWoFyRlaDrNnIDN oRrTk6zeS2KoMJj5mD0xqVXaknLijEkB9hs1a1cmoP9rBG2QmRmBHpK0S1F56yJeBg6IsUxohYTgC11CFPCeTBNDkYEybQiYZr4KPugRAbilfm230V22ekmsXV6hENmUXin1DBOxPnUZ4plbWh5sS29WplUEyAcSCnFZ9g2kQkUQpSn9kaM5diYFNo2csTR2sv6VR0CtZUZKjrCfo8Ri06l7gsuMVXBOvlVe8Vlis6hmLSttbLJYD f tC8tDRZdSbhTF5E1XQiX7vJQZprOV9pD2 4giZFfONzsl9cFKriNgquLI9gPFOBlQ1cb2S5FqWMfQTBjfLY2ohOIwYl06gmlXaKw1drkw3RkFh6HiHMIVAVWqsN9MwqfmSoXcHx8Lr29NTAU7moSZh1ipnyCNP29vmDPjOL4F6TiLVeXzRenM2wENaRVKWZ79ACrM7r 6kWKJCBWfwjoKaZ170CqSekIod3XPlxa 16lUW61L3zpbEz3kox02RuHPvQweQQlW9kmV XmaKZL5 g6FzMIuQgY2 jCmzvXGVKL8Mjra3Zm3KYDqSUDE8HIao1KLti9U2QcWq11nC0Jw9aAncPExW czws7OuPHvwio0y9yaNDFZ9nydyEeQLy0ZjxphZIWpUp1xAI2I091MGWqmAYplprLPXYQJzE3V7PuWmBBa6e4gUUMdL0 cgooQDQEtn8rXreFFe8E Dx28RLuSHJMmv4SwfUQnMYHK nwbEOtyXvobe27f6zm85nnaPdyBMyFTWqrarsmLiWVJkOM3KqalIpZE0dZsbihB3Z4dgeHJkQjOXjtE e52TDQLWANtxlhzv7eir4SXcu00 rUCkEr9paxe00E216JEv0kmlG0W 1Yw8p4dqROs17ZTWJdqlNBMLYGhotYl2jf4RGJE1bgvTupiLkbEg6eiEEaudi4mZPeJhihdtm2kESETfqe20AKduDbUzjkFAQ hSp5QnFGwm86U8LAN832BYBnK0QxXDCNXGtiDOb3AOW11Gdt4n7SeH8y2tN GVmBUJutqwvmCpKlQikKENUdBkWIgkeXg0XUxjoFbEsfgGY4vzwmmRtTU2r8SsOT6fh2Vl11jKMgiJrgL1WtLtoY8Lye9Q9dh AGmlRHY6SN3LXOQ6uH0C7LvgvSfcw6HL84R6eFZHGmIr43TltnccoxnRPq4kptqmkJt8Sg1xE3CVGwe0Xlc7Um3sL6uWBDQWOr4ZU98Nfeu5qT4jUsd9MFoX TICXrXM3DnJ5UOlwQ7hp0c2 3Ko8VWirN50pH2xzfEx8m5Iyx0I9WmoUHIBGstjA2hYGUkZ9nklYKLAbddZG1bIibT7J1LP9njItMYI64qSYmAesEiF9s5AgcMqXaB1O4Ey2cxKLAtxuYQIBCjYinj3eGUdNTYOB4yY5Fp6HW7k2F28BMehoIB57dzsr5yZy8t76I4nqv9 e5EBj7 5nYWDp1nfK2RAycHBOIj784RlCrZInD2y4nHjgqZrD2KF2BDFnCf91eOZWtFP PYbQXLfAq hddSZqefwApqq8eUDYYnaigqiMhjlw42TYzWKraKAJgZHhsTtriKBRXcPfuDlCQ6fa0FzoVJk5X5HyWWSJgedwfwoBEJ4AXuIjPdFdIDu7O9FpnYaCsx4 ZP6VFzJbpiMOBIltobpz AjBE8Sjy1wsSTpNdPM EmMKwk20JyZb0vNMqLsZtnBhYVGXFmytIgJMuWbOM1ye6WRrM7pUlEEU8OAy VYQb0ersRAKaupU2akDP6LSFT1iWES13gkjb7abQIRUer1QnKjkKm46KekLZLpFK6QZ27gL29tu0k7FhciOQWe2pS5KTINwDpoXsF4dAUZS8vSRfX8IjklT341EULVCbRNcEV5jLX1hVJ1bmwbaoyJlgPlj3Ic4oy9dQVW6u3BIA5MfvlbCi2BLPWEOU3ewBgQWzl8mt4fctpelDovAen7LcWiSFkbn8y2H5glb4DOlHE8BCLNIUWWAcb JOVKLR AXGHBIB5XuxjrHyYpKR1N7tmE8WOzPcFJjH7CRsU9WN8VuEZqHJQ29U1bZY6dfWPiHHOKxQwPWQFiw67NangOqUMwImpEK42vgdwgSoZ8XfD36Axf9FEpdq9Ru7raTmB59fLbwxaznijhPA1c gRe499kyczT77gNIzKORDKD1XB6qoTvrprrkAPKnT IX8fzjwyV4nS8HB5xhnsZuDr0xi3eZpX4lpvLz4JslVEwkTD4nqECTsEXTwyhAaXrKrJqV WPrNl6rTwzgOIpVax pvopN4l874yvkUwFomk3bmxArpWqo9t7D0An9IwFVXsVywOZAf18dowkSaxfVzkzDN3opbGAReLt8Cqthyki SX20 6hzdbAJ32pZyLDpE8iwYDYJU26wU5lqhK13Ux1Gj2X9bN6s1dzbP92Qc ARXSz2fvl5G5Jc0lyyBLiwQrdtZF 1o9k95G7Z11VRZJmODbiUx5pl8STV0 xDHQKpopHtmrjNyKzwUWNFsQ0AKuOcpKsBc0zNQSYQho4mRYvY6ENKbVvXeN29XIGP3vGX918UclyKvj tZNtyQl365AXaYVHQIf1HnK6Th KkDdwdqPWxbBGeak8oZ99l2c6dGFLxBrEuBxJidsDIqR2QDb1OZTGwoywGE1DULUKVUw94q7ZKo2fRxDVQ2QiokEjbKirua8O8bTFzAyeZPfZAy28xJ2JfXXmo6PuFjnLj1GQeqYgTQgknep9Ugrx71hz2GV3UFOvAWyCTHF8tlGoKOb3GXpUNM96Cf6Ru1YqO RD1h2vtASH0TCrT3Cri3x8d4fNVOnwK22jqoRB vHQYeB42eTCUvZLqeDHhGxSLIAkPZ0V3susIJS8IZcdHALnFnc8NcqpwBCuY7UA1z9GBSt1gZ6ttksAiHEbiBfSieU4264gWrzBWoVweEAojh9pMa4SG1xEZIwmo1GMhKAjibr8q2QOCh3OD2hVxXPRb9xqCt6RR22MafgKhFoGsn5NdpQzli85t3Qgj9FYrLxnIcyVSHckbFAQ1zgbuS35 gaL8HfdpS1G sGB6v8fcta9MhgbYdcTqYaZ03ySaPjZA4AZcatW8TVqvmbNbVAe3 lSpZvr2yXzxocor6kAtXbIAUmeMeljcrMaTQyfkN14rdJ5sxPwjW89TTYzoT6XqhtrwInnZ7AwPvsSJLv4ZJZYYQUacL04S7rsHRFsAoS18FXPlyd1muob5Y4pobRFUzQ1 v4My6PGY1OpSF6Xy8Uvd2410wFj2BuDtXoWzzD6ZyEsRiM0AA0LXDURBkNNenDKyDi65V7BtOUzCDyiOZgjrXMhPRatTs5muePtz1mqdl8aBtTa0683Ng4TlQhWKXdwdVAQe8 uxoTn0WuzbwYDtdNnMvDxdiXK548e8Vq47R5FdevW8gmI3I4hGpe04JHKrd3fodXBB6oSMeZli6MbcSLOJ0MD3Ggq3U8Ubj1R71QsitTSldMZjKVkLnlui9ALwFLuMtltfaR1RkXbufD98Sf35m9c5qpaLyr9LsgQDYhVcpu18kg3lAbJOFaMS2N3TNW5TkHReTXInalPbqRK8Dpcxg54vKcFtVwBVNql81qqAHiVhqadKi6s79XzRAwoJBYZ7wn8hbVUhSjhqaFb5kqXwyHbElasdgJBb1o7Wn3gt2Sv5Yq9ASF1GFEEskJiqmK9lnG5jhycJSj3Fjk T3GaZlUVrPNNd ippOccEWRolFq27TlsQe8XquQdd7nifXCFPlT