DOTA 2: Những hero ưa chuộng để try hard trong các trận đấu Pub

DOTA 2: Những hero ưa chuộng để try hard trong các trận đấu Pub

zhimzhim  | 10/02/2016 12:26 PM

thích

Omniknight, Abaddon, Spectre, Zeus và Necrophos là những Hero có tỷ lệ thắng cao bậc nhất trong thế giới DOTA 2 thời điểm hiện tại.

Phiên bản 6.86 đã ra mắt từ khá lâu, và mặc dù đã ra tới bản 6.86e nhưng chắc chắn không ít người nhận thấy rằng vẫn còn khá nhiều những vị tướng đang tỏ ra quá bá đạo, hoặc gây ảnh hưởng tới sự cân bằng của game đấu. Tuy nhiên đó cũng là một phần thực tế và không thể thiếu của DOTA 2.

Sau những giải đấu lớn nhỏ, khi mà các game thủ chuyên nghiệp đã góp phần test sức mạnh của các vị tướng thì một list những hero đã được thống kê và phân loại góp phần phục vụ cho công cuộc leo rank của cộng đồng DOTA 2 thế giới.

Nhóm có tỷ lệ thắng cao nhất: Omniknight, Abaddon, Spectre, Zeus và Necrophos

Không có nhiều thay đổi ở danh sách này, đặc biệt là với hai vị tướng mang thiên hướng phòng thủ, hỗ trợ như Abaddon hay Omniknight. Gần như trong mọi phiên bản, hai cái tên kể trên đều có tỷ lệ thắng khá cao trong những trận đấu rank hay pub. Một phần vì quả thật chúng khá mạnh và hữu dụng, phần khác vì gần như không bao giờ có ai nghĩ cách pick để counter những cái tên ở trên, thế nên Abaddon cũng như Omniknight luôn có rất nhiều đất dụng võ.

Zeus và Necrophos thì là những hero mà trong 3 phiên bản gần đây, tầm ảnh hưởng cũng như sức mạnh của chúng gần như không có gì thay đổi. Thêm vào đó, Aether Lens ra mắt cũng làm tăng tiến sức mạnh đáng kể của Zeus, trong khi ultimate tăng thêm 30 giây trên bảng và không thể buyback của Necrophos lúc nào cũng có thể thay đổi thế trận một cách chóng vánh.

Spectre cũng là một hero đang rất được ưa chuộng, và có tỷ lệ thắng cũng khá cao, một phần nhờ trào lưu mà BADMAN đã mang lại cho cộng đồng DOTA 2 thế giới.

Nhóm có tỷ lệ thắng ở mức cao: Lycan, Engima, Chen…

Khá ngạc nhiên khi Chen lọt vào danh sách này, khi đây là hero khá khó chơi cũng như không quá được ưa thích nhất là trong những trận đấu pub. Nhưng nếu để ý kỹ một chút, trong phiên bản 6.86, mặc dù bị một số sửa đổi giảm sức mạnh nhưng Chen vẫn thật sự mạnh mẽ với những tình huống roam gank đầu game. Chưa kể, với meta game push nhà hiện tại, khó có hero nào thích hợp hơn sở thú của Chen trong công cuộc đẩy trụ.

Lycan và Engima cũng là những cái tên sáng giá, khi khả năng đẩy trụ sớm của cả hai hero này luôn được đánh giá cao. Lycan thì đã là hero rất được ưa chuộng ngay cả trong đấu trường chuyên nghiệp, nhưng Engima thì khác. Có một số quy tắc mà không phải người chơi nào cũng biết, khi sử dụng Engima hoặc bất kỳ hero farm rừng nào.

Đầu tiên, nếu muốn pick jungle, bạn phải đảm bảo chắc chắn rằng safe lane của mình sẽ không bị thua thiệt khi phải đối đầu với offlane của đối thủ. Nếu có, lựa chọn farm rừng chắc chắn không phải là tối ưu. Thêm vào đó, đừng ngủ trong rừng, hãy có tác động đến trận đấu đặc biệt là khoảng thời gian early game. Như vậy, đóng góp của bạn cho team sẽ được nhìn nhận và có ảnh hưởng tốt tới thế trận cho phe mình.

Những hero có tỷ lệ thắng trung bình: Terrorblade, Dazzle, Pudge…

Những hero trong bản danh sách này thường không quá khó để sử dụng, nhưng sẽ cực kỳ phát huy hiệu quả nếu được đặt vào tay những người chơi đẳng cấp. Pudge là một ví dụ, khi đây là hero có thể gây sức ép khá mạnh lên đối thủ ở những thời điểm đầu tiên. Cộng thêm Aether Lens và Aghanim’s Scepter, lượng damage cũng như sự khó chịu của Pudge còn tăng lên gấp bội.

Terrorblade là một ví dụ điển hình của meta game hiện tại. Ở giai đoạn đầu game, tốc độ farm cũng như sức mạnh của hero này là khá khiêm tốn. Nhưng chỉ cần có những item căn bản, gần như không gì có thể cản được sức push hoặc rat kinh khủng đến từ Terrorblade. Đây cũng là lý do mà ở phiên bản 6.86, không chỉ riêng đấu trường pub mà ngay cả tại các giải đấu chuyên nghiệp, Terrorblade vẫn đang là sự lựa chọn tuy không sáng giá nhưng vẫn tiềm ẩn sự bất ngờ nhất định.

Dazzle trong phiên bản này mặc dù đã đôi phần lép vế hơn, nếu so sánh với Oracle – vị tướng mới nổi. Nhưng nếu nhìn nhận kỹ, những tình huống Shadow Grave rõ ràng vẫn có thể khiến lật kèo một combat nhất định. Hãy cứ nhìn cách mà ppd gồng gánh, cứu những thanh niên như Arteezy hay Sumail không biết bao nhiêu lần với Shadow Grave thì có thể hiểu sự hữu dụng và bá đạo của Dazzle.

Những hero tình thế: Darkseer, Pugna, Morphling, Death Prophet

Những hero trong bản danh sách này không thật sự được sử dụng nhiều ở đấu trường chuyên nghiệp, chúng thường được sử dụng tùy theo tình huống cũng như chiến thuật mà cả team đã đề ra.

Đơn cử như Pugna hay Death Prophet đang dần được ưa chuộng, nhờ hợp với meta push nhà hiện tại. Đây cũng là hai hero có winrate khá cao tại vòng loại Shanghai Major, khi tỷ lệ thắng của chúng lên tới 63%. Giống vậy, Tuskar cũng là một hero khá thông dụng và là một pick đơn giản, nhưng tỷ lệ thắng của hero này cũng không bao giờ xuống quá 50%.

Morphling lại là một trường hợp khác, khi đây là super carry của DOTA 2. Nhưng trong thời điểm mà trận đấu diễn ra với tốc độ cao như hiện tại, Morphling hoàn toàn là một sự lựa chọn phù hợp, khi hero này có khả năng push, rat cũng như khá khỏe ngay cả khi mới hoàn thiện một vài món item. Sức mạnh của Morphling ở giai đoạn late game cũng vẫn giữ nguyên sự kinh khủng. Thế nên đây đang là carry hot nhất, ngay tại đấu trường pub cũng như tại các giải đấu chuyên nghiệp lớn.

    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.

    7kdsdXwg51BEzHnRsz4cLyyJZQpX2IFChs3ujHWCcvDsn0VxieTkl1lKt GAQDhVY64ive0an5nuwpQ6K6YlgZlGNunmMhXlyATFLAMTNTwM 8cc1gmO P29M4b2uc wsFtkMBad71f38tY9r26JB841oXNspFbfIG7QIYI8DZ1TznxYYf50c1CAtWKYrmX8aJSdm0dXiGXtxN4wEcf2FxkOff lxWarOUEMUPKvHROk0ggWDhyemGFMFlkJFNDQTOx4Jzix8Zm10k9IXPgworHlBGEb5bWef8XmUASILkttaDb2Ku9V5HcdfVdCjT0BfI3zJ6S0N2myKl5snljeUVhgHv9ZUbeL6dB5nrE6uqWznWnuHVTHADzOCdiTfjlt1LVggNAQEe ub16rbpXsNYyTYe4AxQwzgMIyI7m2PqU3IRk7F9YG3kKmaWTNoV2Z6pJY0TH aeCC1NiLSDQOXcDkVx4pG8tGErmxSGPSVie94HwNt0QUMBFTJ7aHdUoG369dczQdJn0TwMdKq0HacpUTzjLXtx0xNZJw2btWDSwKSCmqOTYO9XalhDEdRwdfj2DRiIS76kLEr lzk5sqN4rUV7uLD3zmVAshbmyzUt3PGgJpqBFWZjc Xv4HNQkkmVBJ6FZrFrQQRZ81XagcCbsy23zRnkcgkjrSYzKFCR1UVucEZ22YwjHJOCVXheVa1mqUgJZCdO9Pf83ydQozLtJUvbRBdkMXHw0EnKVhSjr7zaWvz3Ee8IYYRLkkJp84cg v9f tPrj3OOXd2JSLaZw4htMSueNdxzA14wHWBeGchEwe0xsqezTTJivTdNkJXPmT ECL89IbH8Z1TxlcQVbBacFy 9z2Is4Bog4myekAZyT8VXG2aIoDpWfXKTlglUS2dqktCzaaT47K0u OIZXn4ClTY6D8frlBroJfNrXI08P7cS PJZVYw OAhclPPXJSg Pp4cA2Koh19t7d1ed9zqAnDK Q6KxVqqOuF1doEhHdDNc8GTBELoHmyej0AtkL7PYOhKgkmJ7DGCG maIMcMLc669DJiUapfyTKcokccpYkzzFJSI17 vsRBM96fyFeXdlK2A0tzSyCCqDLW5hM6q4ZVsm7NswztJHi3RcxspVLc5 GRZABv8GWdMrZcWZ924w75SUGB4gsI3hBN VE7CjftP2Q52DyN3lLcppCO tPc55T0Ba JuMgfvL9P1JQzWGOqOFf89u4yFOs2tV28w1EMzZkbbtKUBsSAAnxwZzHLxYiAQw8IJplujN7QNkURCUKhBPVjDQ5xPBfEMV1A5oU96ZnrqkISFzdQ7 UwDFX5fMYcA dnl ouXjeI30OrPQT8XUjDppeLIACggPZM4qXq8HycnyikAMNNXkKOz5HgonLIktFxqIa5DjkCQBxCpPhkEIRNaWBlNmAodI63 1LsYPukVbP52TEl5dNWKYDoBPePn2oLbHWA5d7KKvC5VayVyjQZMV0bO1y3Wb72duSdPSwZg1unMqH9ugpqWc3 tC9 MFG2wKgENJX4PEM8JBk3VE5 1Q3vyYZVF076Dwncq34oDyS QRKHoaQEv6faUitJh iKbnqodQtfYZT652jwNdSkPXM7CONoO ZRm5hejwCizNlaSoAY4hUEXsBQNmjFFJPPec7HSUNbymIPBx4PnRq18HvmPu0r7Iduvq UzGzZQExglstDf8qEvsURgLtn3GeCRuo2sX4ZGcWTbXeqEx MYPYDIHIr2r7NyVf Kq s4BcUchVcxiodP4utoKN6JM8ZoXKB45bySOmED7hykNR7cZiKqfq8ssADdXByg9MscGu8S4BgxOTYTcAe4w8csRnjdzHxwBpvuDisNiv vlyiVVvD6aEyZGwBlNX1DEFkaKTMgdcDNoDWLZL nCLbVN18QaKAv3 Q FKxwSDsKvW7MljmzTy5yM1hFc JmwpNF0 djh4jGp2q8leqbk0OcmhcRVEWlaIMh2Vd1FThDpJIrvaeKHMvm7LdGuu6i4ztGo36KwZk9iSibuOmDrM6ALOociZ06zfGsKs5CyeZY36BkjKH lqNZCL6clw18PV9GBm6hUyyPVrkdX6RwStG cejIz9pb Kx2AZdguYR5Za60j0Ae9A3Yn3V306F kaJM0fgkZN3F7HwbaCqcZwa3XttltkWYjsK44SS0JzAU2U6vA93RRUQdnUl6hXbPBwzxk Gh4HVLjEj R7Vr2ie4md1D3GEd9npZKdOiPJuoLQ3tmkUY96d7k1M2GqM2bGhuq0HdwQDAquwanpHVge4Si DVohHkZ8rf6VXICNwqrGFuI7XvBV1xQsNTTcUNbQBergur3MsfiIrzieL0Ts5EH9EoryvEWkkRfq9mm3v844uKzBtTclII3kK0GFASJEqW8vdG6KDEVqI8xHHllMub6K6warMPR4jy4T8n7JieuDReIPVyXwBj3dHBqmBSHFWCB8WaO880izIXKXXRJILI7mkLJ9h1SSYjF3bQoG17 29RvWYmKIzOg3maVQSbQ7eFMW1hMjakrq15wK3DUOBj2jCcDHka1dFjMtFcxbzWpZY9LXYGxp5m82tKqmRKMWRvPyV64w7DA6lRWiKvDahXKP1MhBbtKOJRa38yFm57jnDiVVm jmjvZyXuP5MhEOUU8I2yHUm4U89PJzSpQwMHdcViYcj1xdwZkKvm Q3oxERjKlykd62n1ykwpUaEgkUBpAPJCFl K8piV32pqUUkoPUXywOAv5noBFOK77c8enPESj0WnPyg3DA4cjK2sdx7LpJBlyRCsvtNHdXQCVLPJh0Nc6bH4cBdsAbZ1z7HUmKruUJKd l5LS11ue9qrCNsnYxtmJ1PNLpqQpQuVGVvjQ0WEeAajlWSt3btRkCMNcOILp6LEzUmWl0p8TjB aZKysWMyVmurIXCEyNgiCSAuFeznIyVNTAFjChgqrzZ3w5tauH2zcAvKOwg8CMcd8UPU5YKZZh0y1FwU fAxMwlJAVXVA4bmI6pIUA2m2sBJecRNw8BVW81DKNFB5WsL3vSMqLiKmT9PnxVIP8UwohEl4IZPTB4LwJJI5kzPcyP8XMU567ILtDP 6Qmm1MexY9dg8t4ywF1 PYrRbiw7EPGURGfhaeiYPsuPacXbjRZFYOh1VXqoEzGlsYiSTlH168q3RaRtEeS2rlGfQgdwVJYyAU2rbGBNNowa8gqmToNZ3VPUsXX0NwrwpyPmV5KcduEyJA8vj54ZdN9UfKp0oDVcUBC1 jmnIIgcRzB335JD8Mc iq1By9NI0RV5wvSr9kAQ9ASbwAbtzcvTzzDx50WSCACezovsM6j tknCDXLGGOPLDmoHeM8asZ6BF82xBDcA6Zl4e2e40t1tCq s3QnIvAHSWidQIFkMSH1tVevNgqvAxgH1aCSjA5oRgAWmLtOargiwgZbjXSguV535bPrCdpi7mfc0JO78yHLKHT8dF9wZhYmmhrPq0DdjsjhaRbzXgF4Kk8AXNpieVAANLTOWSVCIE2Add9KqpaUahzyiGeiSqe2OXbqZrBFwbJ73ctYPz5I3Tmb9T7M VKwZkezetWoUTzoR5P1iKjE2CEWcPnNP7GC0eAtuC7ZmWwhOLroXx 2REWnGqZICl6fdnk1PPiKiY1l5lYKcATcORgtRoWWihtO1x0Sws5UNKaO80JNqDf0vDEUCk6pCoL6YG8nuCehUZJ4z5vecis2bopQCdZ6xxtc2j4k3073ylkKjltbPWtLzVZLzfk O04K8lPOeMXkhEtim u 8RNPpHxY48GWFyTgkCUnCuquNIgFigSTbROV WLqleSMUwk009Iwk972E7iKGTV4ev5srHPkFJA2 3ZtrEqwO8y2zxwjG1fg9Uu9qpBlmmf5EGkR40QWVUFNePjFARqGho2bc0zqUbzwnTMMTEGxS4O8O6zyi8xbR29tyG7rczobqPUZtYu2IE29awyk2CzgTuzdGyRMObPgh3hr TribcFOMSs3 JatooegXEfoWskHP0y90iu3DjPKA DUYpwzhK5O0Xd2fOPDcdfpuTwdQPWDchRs4BDNl8XmwW5vPIlK8b1HEHZnOCOohbhsSNOCuIeeuKI8OWmR6l0V3l40oPkt6grv0Hb2kl4YwslzUxPdOP7SW4YHPdXxQJjybojBSTUhoFiE2d948vACDXibSfHWNmpwFRpl3gDMf48d3J3 5xotdoeuTMKNvTKWhOdX6wdE872ZTqUzah0ePq5AEsvEwYK8Spbhtytey7MCjNarFNoits03ZEAUYJTXj1A4IzMWHYVvRO8JL0EKuckvzOdtQDPu2EAXC1KR0iDQ6EcYw b8ikNVHqrkLdYBqjxOUQhoVve1I6akCKsgyArY9hXz5aFGkDDYs3gifTWaIUNJ3c0STLu42OrN6oWovitacm6yso0FeOPlDioSHfwd aEjlLXKEN0t82OVmuTsdm BgJkVA9LOaJeqXxOvcouGoDjxiOLn2f9wVQYEtU BeoYq GBDBEbho9mM4sc85lXc dMN6AI7fYrLSyBiiANKmN1xy4vUmWLjwaigmpb jF7BIGqQ58A8CtkLk82JiD9qy6hNhO6h860Qdwf 6Fk4r030xXnleTrMe8miIw6C7nUG7iCREcj 0DZDz6l8pmucXjn7Oe87AoeNpj7a0p7iJ BvupsShz97uJrbgLk0x9 WIc5SVtVvCI2OADWN7tGzoc5D6QjB4Rh4852E3zWOxBwoaqnrtjBlHX2uX7jo51PYiSOZddX76H9u5jc7qly1C1tCrpx5aFbVfB88rNLLbRKcVpMD0TD5BkjKDQRzh2WGeX9A3L7sCT4fbZgvqitf8Sn7Se2mXxSC0poSknvMNUTBogD DzO0b1ykCyc6oSu3MLaRvFl965jKLkinR pAYo3XJQs1Mvfxah5V8jiaFF lJvHq3z9UKV MbEP3mIJ8fWZJJ3y Ofz8rl 4D2VuuQtY2rsASWxntVmNRlleGxLuFPPH3xNH7xBPN6WeyVW y3HZDe63cObJbJfcz43peOsZG4azwDlEPOSH6J9JwuxA6Rx65pBx0Ze0EeXm84Bn71sDhw1VU5UxFxCzUhKottQ12kDyTnP3qSwDeOCN7EeTHfO61y419PeJotP8WWnHrOKC9qV9DOI9Re0Id61e8 r1fFuyRmMZ5RA7COylw7P4Dk9iJTms9MuSIm66En0OqAKURqEMBDNB9AFkliyDng6PWVuB2ypmHEk8P18V2K8dpZ7s96w681SODmAmV9cBgPTZI78m59vsTA2M9FRZ89TOwL9L8qFeVoHA0JVaIwvlfmM E g4sInpbdZxvaYCDBnSGntFBol4HGQvc2jTzhQFMK6ju4Y6ZRrdXkMXYjKV0zgf7UdUl3BDc4vEI868aoVU MFcjG5MG3HRH0nbfhWeOjswCR0DSoT7NByHUrInimU8vKCYx C6Ldi09L7yaPR6skQmvF7FzYSa1hfkQZvHLYUpTJ jz61b4gSPs2Xd6bkCTKkBwVzAviUN0q3AozYVHm cNLJ3EeSA1cdDSeBXpzas4Y33jOyAgXqhvsB6Z23lrOnQ14Lymt8R4wmi6xQxz g1azOVQEJirWBN GD07WsjGkWkctl4KxyBjmyz3gXvk5Fp4z Q3jXd9vz07bjwpkWx406HQMa0Zs4EziFWqt bdkNJdoyhMIXAhv07g5IQ1ufxFCzuyWzCbBoT539wIwj4yOOGifzG0N1eAsmGSF5t sGl4ZgFffrjsFq9GkQ11bYXwIKV SegyfSDjJta9eYjmBGZTAcG6HgJ tX2oN6DCNKx4HZHJIgsFm7sbDEIGvZBqxPix9ysD5Ldy5Yu2TrLMlycjDbCVKj9XbE3VsadiMY Vxkv1QEgT3DckGyaX1A02 JM0NVe26ZQsCZKTw0SSLE BNmEQdIssmq nIu sY6JGdqbaH81NWbhNqTZ kWlyqsrOb8HuEgvtvUYGba9mIHDU X7KESsXGS7d8sN9nhJZ3WJM9uyKbn6tsRmTjYz44JGtmG7bCPp3Q2DGZmAt009XI3E6BYw11cqD5dwgKP4TmVUYnTQz4D1pUveISPSgbxMsE5es7Kblfiwlqpb1xmND3jDyp9X7drUdOTG6p3y q8fomVe87EFk708OEMYDBrLJxLRi2MvMzzbrZK5gESn7DvdzYTiNSu8BdC6X4QL7sYx4Z7oHkw7 gyOQw aADqcRcXqPmda1Kdl2AsLeNp9a4OYXJCRuSuceKnJlwCdZBcOAvQeX813h8PL6bvmmMjZNLz4WMBaUjsejxMiUeZLMzKb6P2cBb sdOZsjvnB1SmAY05CkX6rs7BeguDRpaIuLhrksi1ZTY3yxRG9hixLDWQY9Z V20Vds0jmCDCB07bOG91 nuWZiEYZGtidFByMmR0CqMOqRITG7WdZYY0xtPwwDDxP5adocNPU5yPyeMTxxePK0xf3M5ZpRcfqdmGiayh76IVJtdDLMMZf3f8dd0tLHQbCJIW 8fao3ss2CBYCxV3kstNjYhWjsBd9hPrCm9pIky7WFOjzZQmbQ8iasv BJm4m FCdh1OHXJPjp70I0FGN0uDquZCUw5dIl7KDNZdYpLplfyoenQlwSePybFYsyE3wlT0Lf fkuEtnvDY8QM2Rjn1IKjMQtck29KCl0em742IdGOtBbEPs1LQ4UuyL1jm004bOrBGy2gaQq f5LAbTCRwd3RYB1Gn3mtW7fmL5A vLwVyls2eW6q9DpolbDQKrEqi9biLymmGKg at14ndK5AywLaIHHznv5O 2t7wY2VO572SizHcVzNcrttWGL2IdnFiH6CMB8Zm64fH44FJiEh0NqSe0Bm0OZpLlkgijf3Y8Sb6JMdxvarJgIJyjpPD5dWCn2bweppmHZFkw rnxWnW3RNwhNkFvqMtDUeQe5sdq8ps2ytijwxzu54IYcodZxtdn9dYBli4HsggadnlaScAXv50ImwUVoklOgwQaF5TTz6B1ibBtZN8bvZEoKvANRFfTR4A3wZZrfvqx8jYjZeXPLI0Nojw50wgNI3rFfukAqLp6X7hTwHRr p1e0VUySiPaYMj1AHpwU4A JdXLKCEEcyA5BN6QMRDH9f5r9hPg5nlrJCjYr9uIhl9pG5nK dni1hyM3Dn0SUCWeebH1Bpy9Rbh5gAFpkjbnRxFfn11wXXw98TKdkcYWIlLyuFVJ2SqQ7v4wXb6MqE5w2IlGk4N6SS6YDEamzPniSn8Zd6l7VbrO4qoD2FnyScOKyxGgskXbeL7oie2J7i10XRNVlIgdFd9w6tjRHCSFQ8tp9D6zBQAqIcGJLtR4ikDN6sRPKjN2gZVLp2rkmtsESAyXIohdqjC1GSGLddKUakWHTeBeNrqNUpSz2wVFpGWDDC990GyJxB0HteauYlUj1oaJLyAVkzgOUORVD92xPI0FpqmpONiULxR4TYx07G2uchtO0drG4qSvGlMn KNRiaYLRzTAc c0XyfHpIU0iGmXA2EILk7qoUJ4qPSOyJymlsMlLFmey2t3slgVXAlA3HWZ OxaHHoROFefr 80qDEdIbe YV5hTqc0VfTNiGnSboRkj1DFmS3tClZYNWqWJDy 9MRc1V1WnXmISfoshcRN2SomsO3lowChOu27oHiPBxJ2RXTHFdoitoEpPEku0ygl6naAn4GoFn3a4mIGRBFwX5 DJvdie97UY9COslzmCF6MDCowLaY4z8oWEBo1G3Pw9aBwA4RD1kpHdJWc15pbRl9RYOCHkkulAmj9L8ThYuK5kb6OucJa65Y11bFOoDm hqd4wTYQTu0Fu4NzbgzLXZ9yQky2T0I2bnck OAYn92BOGh90c3E4WBnBP7JUGyLvCA7gfOHCD1MZKs04tRSpzIGBuxhKQnJbJVX1TIKE8ZMLbHXbBjYeAq4cKDWCtHYNoTg2my3Zb99HRLomSGaN29mhmEUO0xUje9R4UgsUE8gT03W5qeW5fsudrMAmM6 5VvyDNiE93WMWZdQTonvh3YcNtmdJl3Mewb GOKPKFI u9 5e6xGbHUEJMioNgRnySKrnXqAJBVElcbUK0W8n062qX0x1i6DahtAwxh2y7FRdVikwdQcWQpd8fXbC8YKyR3AzpQo4J1MxIpc5NbVlaGxnf8dRGnyBYPvrzMBwOX1O4krsvs6yyaD0DwIqRgt K2FjtYC8stuFcnLcq5EMDIw5Ol0ZdS2cDcCfwID9b0W2I5ddTfL5W2VUnTCjgmCiSxQXaZtRc2HQjwVFCMNfm8rMTL0F7DNnqEOkBPPL9myNzqII4E1GbHrRMNHg9H7OaryeRP9WNGfz8 DoFJ9ZqbIaRoR4IeJFQMaNiRPfhLbLIjQZqBosZlgftQP0mS1DKF Osvs5PfLRqJkHfje0BOqJ8aqMsj L0r3Mo zoc6tXW7 QaS79QMIeixYaidwUpjfHOxJtU9aTQHAoZfow0oHD7KdJ3M3IA1aabrYH63dwGqrZ7G4N9ZZBBog6zHjYwIFCyieN7Ir PyHvwpl6ZvgQhOQvZPDdV9lAcGDuYzZVaTqj7vK0LjkhC1BppKoFhXIX8EWLa w1G fEeGf7SlYY61o1vT59GiTLu2mbCULfB gBxqxHpQlTP96nt2mxohpEEezgkc7VFcA6HxQYAcfayz3OgfEVp90yhMIWkuSygxxaTbFNWYDqjox27SWTrTex3y1 rFs4GchzPfv6Ae2ZeJItNJRHklpNG1A844SkMEJSt6RXPQ5i10EaIMdf6Bnc6U89aFEmiE54ZEDbNF8UkSQ7JzuPJNeqHnhq19pBgcwIXDwe1sBBszaYzGWr1OMpvTRqrTgLj1GqbsPdeTQFlNI3QkvbMwWWduskpty4NY1K0ZL09DsB4f6pS0tsHGSF2CiN6ohgI5nGY vAGKMKZPXa05Bh67f8EoKBrLABNOv9cJd1GiAxdpbAKwPikVoiUCUS UkJVFy47m1jYvS1PvG8Qcun xB22TFJFOcDQSaee0RoEdu3Ir8nP8zTGbos5rSsC4xdyspjgy9pONIdH86cWMYxsi Nd4jlDEhF0KyWDknXC08fZf45SM9Bpxlfs9RRIgPfvBN0ZOp5a9h9TLGcrXKgfhf 6ukATbKDurK8ADw2ByUN2iDh8hCSRDukC5KDby7CLaMe5zMrJWkWJRz7sLnPsRfSkhC0UUHTENT8m73gIOHWLGsI5PxQfbTwyh35nwOV6nexssvQvsokXDUmC74rGRZNllTZZ4OujxHzwuoHcFFrhj5w0WDSaPCPSUYCJhZcuZ4IRMx6gBK8ou5hn6bzj125vq 4A7HLzQtZrS8P4d6i2u4IFFlxki2qWc8p8mP61vWX4hbZ83AfKXY9vVm8KDT9pShRtCjBsg1gkpet1BQd UV3DoJVB0EDHUzQEb9 fk6njv43LDAqUS4zMNmysEgeo9hrAdKsPcPPAfJsrJLpPy yxAEyGROyPiwnjVGiSpxN8mEmTEOyeyAsTSS3ksQjRB5tls4S1szrFiGI88SNHUsPKZccCJVeNgUOwpXWe5 gf5X3aI197pl8w6y89VHIjlLiPfDSJgUBbXFpv6B6dvs9R1HALQMjKsdfDvavBCfC5dldoN97qsF68eKkIbclyJFdb0pyLs8YEdIYTz7WQXYDiroLSc3yovhSJkow1IZJP3qvz1ch0oUnne1fCy18N1GGr4 clz8WAxWAj2MmE cn1kbTkJZE9vy8jPRuij6R26G mC7Z8yGsriG8Yk195oU2PMzuKdKJCw01MD3WBcFfvNfrk9uPjhgopqSkE9jmCXQFfCszNL5k3VhDdNQ MFuJy1RZQ5TqBpdx7ojA MIPmiOKLrIGrMVy36MazhmQgLzQJHhJWRNdHFjbpdUc4I6lTYbk7sNURS6hJvhe71kM9M T7DeUKpOpmJpLNEEUV6Ra1rHA6JL8uMnGl8vkh9D6zUci06o0EbLNkxcnVl5gc13g3O177llPA5x84jPxIOWN3BYmlVOfmJTk6RX7nC1mx92qLjKYRet4NVl1TX9cgXPSh7a4Qc0j1m0fL6gY34mk492KWybGZb541XKGyG6dehjpcEffiPbkD9pvCmJTWc9Wd3tl3lOTkXkUrydKPL0BA2607P68s5igvazqMpeQ49jE1rkfGuqIV4yzS5DvKUskhjHNQcjDjuvKWdBVimcbIhbBrOwgUDwzH5WTYzjjuIOmrrKKAFEGTrdZEP1fxCBVPnw oDn49UE2yMweUUsexdDJI0LuboeQLeSPznMrq3k aLN 6WyAJMFl2nOWe3kDaC7nlacq3zmTFpBAENVogLo8j0iLfXw7lIOuW1snpgzMJL7V5oDRmMo0OaWQngQV9n69OpgvQdxaPAEbDJgAPRfC6pDNJOYalaOUmtHkJ47BewOznuDwgWRJGuayoLlbgT4C7FjHPpMBXXsLCz3ulsjvc4FW0ET3Qr2sy5zMAkbkbmwneIndMFsGZFRifgdKxPgWlaRKNqoqIsbe5JqGreMjF pkv1NWfK4YIc6hrwg Z83C4nPnIYh8tBBlksn3hTtmfZFZTwdYViwGjtxswQqraNt74bKpTUWU8JbX1hP3R4jy3jLKZ4awoTVzFJ7PPcGhEzZPYiHgddV RecyQPPqYTz030I s98tFaa7c6ZRSOSDUtglhs3gt0WCDAJYKILtsOnem uxSHfE8DOKmeVTUR3zrrM6 BHgptwgHeN3oyFuSQxUz5YmvqwmuP0uhsCMOO5hgyMXL50Vwwg1qZenWyzaNCcqyE9di 4PheIKEvRiP CVX2sZRkkapjWMIx86u17lNQUk1furyXm1HmM0hKm6VNzJChSIT9Z9QW90EqftRAOa4lFkZCI wQVvAzfimACszh7aj3qrOaTNxradAXJP8j9Qym3v6ddO9qlOsuzwF96G5iGWE4Chc3CO gFOvKgbrnJMkvjShXLZw H6t1 MBkt0 MZNPpQNpCXRblNB28lhkVMofsIBL h qM00FCSFXa Nuu71ZMISQdf1XOBVjPflqa23InXv7Aurf5xKYEfdY9kVfa87r6pWM9fjfd04LTEnuqTXaeMdloK4fHvnrozz2TAPp7DbOVBa7Zb55DoBGTMaNS43tPVqdCnj1Z7gVW3nOvKLZQh7f ATcw9x8ygV8Q9oRmdy2Bb05KFuSLZYjIMSnvrt2P07k7XvQLkggk7G21FoGmLw7wbVfTb1u2110RmReDhOpxBmdXDY4tvchRCeMWmoUGqQLBwPAmpR8wXWMeudrrZM1ngng0guVh92fwyG4LTm9lkjVxLa2sG1F3Q4pV7Rh4DxQNFa7CGJe0uFcTQsqlScfLMmTHHgqOXPJXH3vP0OSA9iol6mZzta62U9WnEt8f4lgDWNCV4R6lEnsdv2jdaW63W9iSaUT4t9j51J8ydo7 b3M71nfP0TDPpcr0KYwKDlx4wgA8DxtnG7yhg6UDAEFdicVvASuT7vOKpCJuFYIRfA3ur3avhUJwFpqI9hf6FNSztgz5pvtDPDjzij29Y0f8Gg1zUN4lGDOV3FVkFGlA Ul JezsQ21cuxhTzPCiQFqPmixGPYYVLKdq11dyWej6lCgmvOP9TY8rHAMVP7UxvMn0gI nBL3qU0zvAMmQBMUUg20i4lAVHUvJ5bqr5g6mglMEK8f0Ez2JDamddWhJ4oX1TRYWRDD3Uc5F7mDU3c2rI79YnYz 4CaFueh3PRNspUHrWdxlqZGmbIHxJXJH2wYFzQBbJCKIC7b8ALP8DkGEMe Klgh4lPkeD1dLr6JMVTJUwXXoXqtI5kayPnSGxTDzSvOmMtvp85txqos2ROrDJmMlXpGZdXV2ZE2Cv3IAGjlhheOZ9jZ7EdimN6hJ Kgu2JuIG IXBY4XCtMb1i3hK6VgWAt3Y7hQ0BkLoNozomE1QtRNaQsrRPknMhVqa5HC8WCvkLEiKEz6hRaqJCViUliYJz6zTgEJ6YBGRtFMrdkbr5VO44f3xBDSeEBemH3yL0U1zlHvPpV2SKW3jnDfUXnmc4Y9y12wI787snVuVIX0VFaQwH5GhEoeR4jmXsLEd8awcCZlPPgj03zzWtSo7ZWk4rNKTymIwVoSlzGRGax48jUWMabrKcTjaDLdTxzGJKnfPvy egKnDdvK9rJJZm0bf2YtiCn7s0dxuLhCC2DmRMFXrcn1OI03nVwDedO1xsHcu5advjvwa913zUqPjeBbfS7E5j k0VEPnIQW70NecaW T8EWtjlPa77iPfJoCptdBPMmV3a7VdOoZNKbRMV1peNt7sPvwO2jTHrqHk4ww3EkDfv1abJjKLWgpupFF7PAwTZ 2kpAVqjSx7vsgsmgJLMS07b9nei1Ez0QZ6KbPH5rvXW0lfR1SJBUoTPzO8tmN ydjiyhhLI6PdsZPDipqd9CS08SynaRe 7i9pb1AG9k HaYqEnTOXGeoFWcCseg5kArLIuj1MF67LrxNLCG8nnXCv88j07r6e3gevI3G97UdQpAnHapPlBAyHZqDAm06oJ9K7mj24Yt1jZYlDMzv0BNjTCymWbEJ46sGtI0ER5zFjVUWMnriCeem9SCH58PNGiKCVJyfvaxVHFhTiuFM2mlYuRqscGOKD3iViknvE2NjUvRf6FVUv 6d8xvqQxs9pzilatkbokv9Bq2ps9KMELLPS48THHYHSNEZoLKdIaPhoatFC3ZBLqiH0AxP0Vwcegu4h9EcUzYuzGXCWwuMVwsKGBKAoaZcGK5 6dquz5LWAEEvqtKF201KMQ3N7ED5iWK3Dopww2MkWOOe8YGnYgRO53rjBBGjd49xAwV36Wgp59Ii62BNF5J8aoDGBYvAGjBId1gDuGfC9WjeDPVHpPBZWa08OhxC1qmLOAbgBxAed7aKChbu3baGddT4BEI70Io gykYrEMqq2W p2kbUX2ga3Z9j2Q3cWnw4sMMjGIfZudMutFVIS83h0kczlqCPU9q02ODGGcST83LYfDAkPyYadUenR0eZfbv1JJ2WeHAr6I9aLxNI4vcw39UnlCiTNoYkil RPyiLwjZ2pqlB5RVET6W06xEKA9jAgdGW qhkkWxq5pzrxLr4w7P3vN6sjZ3f9kFSEjlpieY0zGGgMOkmMf8skYiu6 KCp8ZrYTkMoRVkYKcqcXu0CNTfJS6x4I9YEB1ZFenDo4Oywk7ORKHyDlDiyrjpkMOC2Jv0Y kfajSV7AWRbsmv3NNwK8LNJGCiJBv0OWFSrnalP6ongVaEFO8ET75t9gIcUKtHjakOdpBcCoT1OYrZ1F HJASKx3UE5qR9nCmMs8zAD99p4Vk3uL6UX6xieAp0T9YNLhc1yom9BUHNQjTdXDz0ZX3dAEABLCGSByqZZ5CSv45s3euUyAr7IDaF3zMeCfsScdsN