Học hỏi DotA: Không gì hơn thực tiễn trận đấu (Phần I)

Học hỏi DotA: Không gì hơn thực tiễn trận đấu (Phần I)

DH  | 30/03/2011 0:00 AM

thích

Hãy cùng học hỏi và rút ra những kinh nghiệm thực tế quý báu nhất cho bản thân thông qua các trận đấu DotA cấp cao.

Xu hướng chiến thuật chung của 6.71
 
Mấu chốt chiến thắng trong phiên bản 6.71b hiện nay đang dần nghiêng về phía của các hero Intelligent hơn so với trước. Lý do là do sự thịnh hành của 2 item mới là Arcane Boot (AB) và Ancient Janggo of Endurance (AJE). AB khá dễ lên chỉ với 1500 gold trong đó có một core item là boots of speed, chỉ cần 2 AB hoặc 1 AB + Ring of Basilus thì mana của cả đội sẽ rất dồi dào và thoải mái spam skill, qua đó gây sức ép lên lane liên tục trong giai đoạn early. Còn đối với AJE thì item này cho phép cả đội tăng 10% AS và 10% MS trong 6 giây, với nó sự chậm chạm của các hero Intelligent đã được bù đắp khá nhiều. 

Push và Intelligent Hero đang trở thành xu hướng của 6.71b.

Một xu thế khác là push vì với việc spam skill thoải mái hơn trước nên clear wave creep trở nên nhanh chóng. Chính vì vậy, các đội phải để ý đến thời điểm push và def hơn nhiều so với trước đồng thời các late hero sẽ trở nên khó farm hơn do đó những hero có khả năng def hoặc clear creep đã được ưu tiên sử dụng hơn trong các trận đấu. Hôm nay chúng ta sẽ cùng phân tích để rút ra một số kinh nghiệm hay qua trận đấu thực tiễn để thấy rõ ràng hơn về xu hướng của 6.71b .

Replay được chọn ở đây là trận đấu hấp dẫn nhất của ASUS RoG Championship tuần 2 tháng 3 giữa KtxL và KNOWN .

Kinh nghiệm 1: Nhìn nhận chiến thuật thông qua hero 2 đội
 
Bỏ qua phần ban pick, nếu bạn muốn nâng cao khả năng nắm bắt trận đấu cũng như đi dến chiến thắng cuối cùng, skill buộc phải có là khả năng nhìn ra được chiến thuật mà đội bạn sẽ dùng để phát huy tối đa đội hình của họ. KtxL có tận 4 hero Intelligent bao gồm: Rylai, AA, Pugna, Wind và 1 carrier là SF. Còn Known sử dụng đội hình đa dạng với 4 Agility Hero là VS, Venomancer, Mirana, Spectre và chỉ 1 Intelligent hero là Puck. 

Đội hình 2 đội.

Tuy nhiên các bạn cần nhớ là con chủ bài của KtxL không phải là SF mà đó là khả năng combat AOE cực mạnh của họ. Với 3 hero combat AOE như SF, Pugna và AA, KtxL không hề sợ khi bước vào trận chiến tổng lực với đối phương, trong khi Wind lại là một hero solo lane cực mạnh và có thể quấy rối đội hình địch khá tốt. Tuy nhiên nếu về lâu dài thì họ cũng cần một hero có damage mạnh và do đó họ cần có SF, dù chiến thuật này khá mạo hiểm bởi nếu SF thọt thì khả năng thất bại của họ khá cao khi đối phương có BKB. Một lưu ý là họ chỉ có 1 hero disable nhẹ là Rylai và 1 stunner khó chơi hơn là Wind.

SF solo mid vì lợi thế vốn có của mình.

Còn đối với KNOWN, họ sử dụng một chiến thuật “ăn chắc mặc bền” hơn khi có trong tay được một dàn hero có khả năng gank lẻ cũng như combat tổng không thua bất cứ ai, kể cả việc control lane hay def lane. Con chủ bài của KNOWN không ai khác đó chính là Spectre vì đây là hero late ưu việt nhất với lợi thế deal damage mạnh cũng như tham gia combat từ xa. Đội hình còn lại thì gồm toàn những hero có khả năng gank lẻ và control lane tốt như Puck, Mirana, Venomancer.

Nếu chỉ nhìn qua về line-up ta thấy trong early game và mid game thì KtxL ưu thế hơn nhưng về late thì KNOWN mạnh hơn.

Kinh nghiệm 2: Chọn hero triple-lane và phối hợp

Dễ thấy đối với đội hình của KtxL thì SF sẽ là hero solo lane mid thích hợp nhất, nhưng ai sẽ là hero solo lane còn lại. Chắc chắn không phải Rylai hay AA vì 2 hero này chỉ thích hợp đi lane 3 (triple-lane), vậy còn lại là Wind và Pugna. Pugna không phải một hero solo lane mạnh, nhưng nếu Pugna đi chung với AA và Rylai thì việc quá ít stun sẽ rất khó để áp đảo lane 3. Do đó, Wind được chọn đi với AA và Rylai còn Pugna sẽ solo lane. 

Tuy nhiên KtxL sẽ chọn lane top hay bot cho bộ 3 này? KtxL chắc hẳn biết rõ Spectre sẽ được bảo kê tuyệt đối và sẽ đi một lane an với phía Scrouge, chắc chắn có 3 hero đi lane đó và chính là lane top. KtxL không còn quyết định nào khác nếu muốn giảm đi một nửa sức mạnh của KNOWN là ép Spectre không thể farm được, chính vì vậy họ cho bộ 3 đi lane top.

Wind - AA - Rylai là một bộ 3 cực mạnh.

KNOWN không có nhiều lựa chọn như đã phân tích ở trên, ngoài việc họ sử dụng Mirana đi lane mid để đối đầu cùng SF của KtxL vì đây là hero control-lane khá thứ 2 trong đội hình của họ sau Puck. Ở đây ta có thể thấy có nhiều lựa chọn trong việc chia hero đi lane nhưng chiến thuật và khả năng của từng thành viên mới là yếu tố quyết định. Nếu thật sự Puck đi mid cũng không có vấn đề gì nhưng trong trận đấu này có lẽ game thủ chơi Mirana có skill khá tốt nên được ưu tiên để đi mid.

Kinh Nghiệm 3: First Blood cho KNOWN – nắm bắt thời cơ
 
Rune xuất hiện ở vị trí bot là haste, Mirana by thanhtung80 sau khi có được rune và đã thấy rằng Pugna của KtxL dâng lane lên cao, với một chút kinh nghiệm Mirana nhanh chóng chạy vòng lên và giết Pugna dễ dàng giành được First Blood cho KNOWN. Ở đây có 2 vấn đề, đầu tiên là Pugna đã ép lane quá cao nên dễ bị gank và lẽ đương nhiên Mirana đã không  bỏ qua cơ hội đó.

Pugna dâng lane quá cao tạo cơ hội cho Mirana xuống gank.

Vấn đề còn lại là KtxL không có ward ở bot vì họ tập trung ward cho triple-lane nên dù rune bot có là rune gì đi nữa thì Pugna cũng sẽ bị gank, điều mấu chốt ở đây là việc dâng lane cao và không có chút dấu hiệu gì để Mirana nghĩ rằng Pugna biết mình sắp xuống gank đã khiến Mirana nhanh chóng áp sát lane để tấn công tiêu diệt Pugna.

Ở phần sau chúng ta sẽ tiếp tục nói về kinh nghiệm đối phó ở triple-lane, phối hợp gank, triển khai chiến thuật ở mid game, sử dụng Smoke of Deceit để gank,...
Xem thêm:

DotA

eSport

    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.

    5A1SQhoIdVgS3B5pjO7X3YHvjcuD 6aButL7zdM5tbxj0nfk4zcBG3uWxyuGeifpuNiE7AputiQb73J9jzDrxuIqqTj rLd1mP l nYJJqGoyJTcMP27rWtU974ea2l4rLbVne0waibyyJydNtufVyTF63FIF6mNSEWdzCmiMP7caDFNT5kRJXESLhov mPMujNZRawRK5XOkE3pBdSyL9RkGZ0wcnQH1oqcJl1y0ckT9h8XkxESsXI9Lp6345oU9j8KNpWKdoAVylvz4XiRgSrRVoBksGZ6lX612dvswmaE7SCPHo8zTqgjLyTAifecmm2AKBv gu2V ivoBIQJIlYdX26DfxF6QQ68DXzaNKPu QIMNF2zvJCOBESxQudC2sBPKNNaI1bNQiMvC3S69dmWO8D07hmRJQaBKu1vbp0c1FCGJPrVvocpB2eNGSivrXe3lZKcKeGZOMTsBVPtJ4bjFjYsqBh01xGFPE4pvXZ2hoghFzNeLOG3E9U6iFVt4kFvMUHmedU0mbaRiUFpvcwvtN76TG9E5q6GXq6 SbuIHjqo7ZMT7r9lIC4VFCWgXXfaqswwpCN4QoUiMcOS ZInVY51Ev3oSbLExUCaVtMwRGFkbJbZ1JyJVDpZtzI9bn5zd6lIA6QGnckcrk14Jw1aZlw7xc8zrEtwtiRBnAkEPSJH6WAkjekolE1XOJZV VEgv9D4yZ8tYDEm9QrRnYJLSgnL8kVATkGKfINoWW lWooDT1HWHJqYX4RddhBXXm1XWgzM9le9oQjGfChRZA1EW87MIg0bKeMM33swdA7yaq8Uc1DifCLkuHhyPxFmOlQbLGjeqANYYdSnrRagtk7ftVlJo3xVqFnW69Wqk0Zq3dSoI02msaaq2KH4ItGwj0BENrjPF813kWsQB4liulsWv1K72Lb4rufpBwpOI3I7Su6lJ8uTWWEezsK7UjM7i33waBKq1oEDNAIP7w61QOiw3uv9W8W1en7D55TBe5b6jrVRNURZPMX84clebl87Ro6SPXjyzdy3Ixb7edObqts2NYpsmnUlLTN8p6Au4BmjWWldtu4RbguQYhnsWK1HrtWEWSN9B VGXX4BOxrd RgnP6GciSmWoi0jvXwcS8JoC5bJMNcDge3niGmrKLnyOBx0kolug5ifOVBJDkqOJbylaWg248TymxKu6fqTBCKE2978KhzCpHd1JmXWQbtZjRhoqB1qqLRaIpYewL4Yg0IioLcJivJhAgnF9cDpnIWS9nyi10hR4Rcr4WpaysLzE5YPKoQ6hfsiHBX8mn2K50QhsLrTYdo4InNUPopCBXSTho4vK8kuvMvJSIwTuF6PYg2k mu4hNh4ygN1HQiU14Cno2LmckumExsaDsGC7o2eInbZZQcsqWou4IHe8NvUpaqBTAidvKQzN RWtpt7lhJtise3Eakd5wB0yCfV0CacCUmTruSgbIBFjgMupfANJDIgKhpvnrpXKJbu8UWkz80JohjxfvYonI6rFV1TjzjXb6ZPVF8ILDFDWeQiYePjwB2W9gAuUEALtsZQvzfHqqx4B331kib7fo2iKEHkIe7KC8VVCf bm 7371CIon54vpYTDvw6QKp63UA4ORlp8rQm7TM37X7Jd1nmajyN0gi8R0WE5ql9ooHljLSlUHNjTqChw3hJLkfTNTxRUnGw67VGzgQ4Jr3q KhbnwvfZgCKOSoH5grmfIPPuASULRVVgPHoRPTguxvISAQrfK4ccSRmy6vyz6fbLjYOPNDEH3lp I4ChAVZ78w3bYl9H36V4ZX9zg2Qc4iRb4KV8FOYPkCYNj5FhZ9mPSA4pyPiyWbZEIItItjWCL6pEukvY QKYVAkZDoue1ns8AOD6m1q0K7cRzQUZyRgxEJdW9aNOyMG PHCY8N Mhm Bk1zVfJKbcldTz6NrUhMhon74FhDpWIBvYQZKanliFF7oc5NWkRXVG5hSFzagpRePu9V8s15mSNXN9TGCNzoWmVj6ouE T4sCKRSNAp4b XUSxKny4rWR2CHtN2akAYx7R6fKTz6YH2eDF9whk 9kfoH JjiYOnK5KupyKwd9irZJXaRXOU1kRJhuaRBzDJQwBaXehf4MaowBUi95oazIiutwe3jb8qZXCOn8AAQGPTMMvq9X9i68iflS9aG8Dj3rhSAod2SJ3vc5uc206oeVT2Hr4iPcECHw4WJteDQz579xR0U8v6rQM5XUCD8ox3896ILrrrSpfZDOZ4u4mEuYxGveZZPfAfCrWfFqZy3kMByijKuayXVGUDhjmtR04MjorbsOPkZF7jmHmYBvxolbDdR6YOSJDEANnwmwr3aKWteDvCmaI2DFOTURkO6q7fJIikvzTD3kVUwx4P8sGJRRH0vbp2xfnB9Dpj5BQA5EOk4OT6u0LeUIbt3ZpY1oeqwRFcrUM38qaoI2jVi0dop0cLcZnjugpvkXksAhvXfuV30SCqb84izcLJtMv0klXcK4FS WRFwy2NO9hp57sQdNY5m51lq9RhEGJVvQ Fi0zoVOEbhkiK6s1Xn1cGdKUg3DRlnZtIKb1b60O4wAktGVd3yjddyMqQ3I2aXvUxyavBT7nHx8BtlXdM V2H1gjx3wjd9CjnrM6RSDCevAkvD49EkkUrOLWls TVzFN WqGKGW78c8Jz5z5vk9jjbrB57tuZGjRGJD5bQerZhd1rHnnJR5629Q7JNQVQwWvJ9ZY DGp7AU1 XLorFcw4hUSsPFkua2XlMaTRZIwXDCkB9CQciimKiWWSa1wakITmrGz3He3YyGYWdb2fBwUUvOhiGsfk liAe8qp3V1ryEDkBIHngMYpIZKJCGrF760YJIsPo90SRkXNNv7vt2t3yT4Fsmsk8s2XVTQlSkiciqdy E0NwNWzi3CK2zbzJU8ewQCxPkltZ7oQ76sSp8fAjH9jl49SXIbYb7K5pvJxu6Wb0Tos4nBLW4zXYZAqLOGo5TJm4LPwveuzqfHPpz7DSk63fr2fWA5NXIGKfUisCwHkZLyTe5lJhFhlIT1HekEOPFShtTz0DkuvMqwRweKjPyJfrjlf7E5lktVND8 L24Bqbx30WUQLLD6KQI3fZVY5tcpzR1Ans4PwakVAaVNn6KIb7BLmpUTg3aRw8kNQMxETa5I3ht6uLeUM4h7pgUyQA1cKO66WByAD2l 2xd6dljORBlIMw7hTPF8ORlZ7R7cQBz06jkpjlUK3skAyWvmxubbVADYBiBLYD KyG28zQgipddGSpa bwuqAnDaFgpPQrLtineHJR81HpHPYvFxeLtFh4X ip7WZsBbwwZ7qcGUupInYaaupUi4KaKR8ScBXRn6XVQ40fskc Tl7VwT6 sYDJv39VFeGboCuMF5wVEiixwoQ5ZwsQQfb 6MZ0D er1prqrgCWZE0YrPJVC4ru2Bg3fBHKmefGStKoaB9jYyKjPbugixIYRQ3 ZshnjTYrPx7leaYxxlAXIELWcVoQqMUVUbkj0X6jQ6aGlGQTSQRHwHM2Mgaj3PSnR IaVlf9 6ooMjgV1KZ9gZY7ocG9xIkntVjkqWzcYeWvY6tzrnpxULBKzcfkzQfqVgvq287yieLu7Bq8WP78dBEhV8L2CxRFkleq653mFan1v2S0tIwE0lcbEeRVicIxd f5JIF9kks0iR nMzdKViNhekNiOKgS0LHKA145aNexfvVcUSv nmYAgzb6C9VUcDiLJz8uTHU3nLdHNG5CbXKjKYuNggCBAPfvA0H5jRIMvAencq1KmJfKiCZEM8foAj6TVwIfxcLG3K GNIUzMDmyRqmIbIoOiwQugLrhc66fslcBPNtTRwPuN5wWjf4B2tgEgKR3VCPoqXCCyOjq4A41BOLgDl 0CzgFhK43ZyWZ58OdBtgsa nsaNpifTN7iLLh5ejOiURgwIu3vwp5ftUXaDnwKtx3BqOeCyN2vAAuo2SNGsXnYBueoZ9tbuiZCRSoNfqjwch1lU7g9tlI4vKE1hprvIfeNZwtUkp81d0XuHaiBQI9FNJnU0NCIDvzV5M2LFU91uwHzcIK9IALdcOwgmO0gzqNbi6moHRGaKIMvSaKjR6pSbXsz8eZ5pm0nfS9NHODWTIZV5i2bPK8Yc6Uaf2bL4tDxjd19xQi7vCo CbU5uJUkVPgQHqTn1aOkhTLjSnsakqQDTBzodo1CfPszsPWQYxrxdM9soLDFvGuhbPYj1rKhHV9uQdZil6FvjMHCtxGX8B1hsu83vZBRRca5ZGF7YiQvNBI1Iawe0lfvsLKbhYDdyssdyQIzKSza4bBQlbulD1TBGOxRRlG58KIj7RrB6Y XC70TtwBb6nmHfAj7xlZvaiGVZK5gRdJwI8pT9ehywJX8Rxjq0M WO2fEhA4Y3FHrZjUK5IBTTXIYaSreSewqB 1XHr6StGtH9sDWMFwOfmz42F4av02f5mUXv4MLrVxxuxSdnAC9Bp45zAeiwvk h9RZCGb7tGaexAy8Zwrg0UggkBz0orKM4DFIXfbnUgzzXm80WPZJQLHwa88hjV0TvEvObAWdOaXvTCTUBgvp6TaKHJ8JkCMJvvDJyj UIHuzc4EYdPxI7y1U3OaSlp7TpT jRiS9xu9I1vMX aeTiM0Z FmcHYdrhMpkJi28AlPOGiTWxvl7I2qvNyNcf6JYLIoRoOVOT7kFqEJvXXRpvLKB4o47TBhkl8XhvBTdzOMwar5aw8v69O1NFNz3xqlH4iX3UlqxP9uqmFtHew9ls057CPvBuzEfT1B7mafIzrSKNtpdgKqE3yxllm0I0hM9mxZE ktKSFo6lsa9g2c1PDj5DqOm3hVsl6c Y0a00WLJ5VxMGlTOgz0qbKYfSsV3xIvGdDqAbq8Uu6iCxxafV3fcGoVunpadjBU65xISbYpZgNycqnNIziON021G5u9P4jw8LamulygCwaJVAEkBR3IbSsRlmpXo9J82 o59rfTs2WX8MHeVQ5UZt54nlfFO1Hum8o9NIIitRkgai6WZ0OaciUoNkJ3kq5KyynUqybxpOEH8KT TDSw59JdFZUjuLSjrrsvJVMT1Sar686l7yCyXR6FullMzIBGVYLRgwB9C1v7xruKTmvDDSawh 5nm0KlSrSvErjimnljPPb5JULIwqchiPZ22y9XhNYaryiHKTfA0cSrLB7g1Wwhqu4UOnLx 6wfz4IHgTqGMH7eUI6xlt3WBLdkCcTgYq3Zvz05nA3U1WbAqJv rlHJ isIufL2IRxdJ1q cc4M3 TgShx OdNygUxP7vNnHZppQSWAxmQbHMctuH64sTXzLrdue86adMZHxoBKwR1rcQQZb6Amjxkq zpWi47AWMBeINSzDun5EcalQbjpevgcBMYCsLVZDOMN b8IHbtYRHllkCNb 5F6D1N6KTDfjNmp8AGcyH2I4Ma0T4UMj6YyH4PSPc6QiYf5fUFxCvgIlFYaQT58ZqOebobzDfL46gqvZ0iNpdw1rj2vZ2SdkZEGHw SAhoW1SG5pU3uCDVKmxpEFGfCpO0SjPLAeAogFxtF16LBqeKV8BGxNGXgmVYwRJ2Ug gc7xWdpUg7rYDC1jdkr gKkvC5Q0Vo57vTmnLcxe4inmFXyd 8pi6yY8GQEppMvqKlpjrDQMFtno3TENruqHr1Wnj62nAf0sZGgPhj9u1Rajr4dozJ7QyCBF8qCSIOdiQiLT8bRAE61wyyWHs4hDpvXgLHCR8jubxwhGNDNMxuOJUMaM5m812Rnd9Elf8sdHlqNG3f6jj11tgscPWD0pYnnpOrEi2jCQFVNOm6KEpP30eedA7NK3q59q3T74zFQFymzGlvn1YvIs7R0z9WN4ilvCp9S1XVe SU01F7GYTSbL5e2PInGDZ58w8JUYvwsNTgJi37 UamqzLjz3LbHFIkbka4CucCYPyAzi4wZBEGOATz2mThmYqiWXrCXHkbXo06GhWGq3MlXvUWoJc9cuE77ZUPOBBRifLHdTYpe67vQgPhqS1dIUl7s7lFi0cYvDsYRFWUSoy0pniz4IKUX5b0tgXczRS6hWxPRJWGCx6FO5Bk84WY7l9VlTNogPCY5X652qHRHbcpn5ClBzXWmfFXcmJALx0Deth0HrAvTyGdX2zCWWeLoPy7XqCclRclhfYgBF 0X35WsVnCrGjxyEll6JERJbNFLsigujssE6OlzrqgMgKZU3oKsW4S Fv6L8GPid8YEWLG qqvDsa SYYBFNZXhmQYZ N1jSoUBa5vgREdwKJ8DKKHRoU3JYmMHDcDlN0Vz8QLE2jgx1RXHiXWe7TFVxbjQeTNttj1YjsWyiWdPLPkCJhXgRuyl8ZJpryAbYdsvqsD0WLVAjMHu0jT2OSUyjB9HUb7LsOk2It qe9kNtaY02wUqVmT1PnLQRmNJXDJ0gCSY3WOLYlJRXmycFHp4Vthco7xOqveUpp30WGlrg8qCVpoRZQXeLhQrN5JGGknxP5dR250Uk12VzAarx4WJrYu8WHaj1asdkAUl7vcQEF2NMQDmqXl2JdEi7X0GTIKvKM62a7KcAuFn3nssZ6ER7lAm3lWKr9UPtDxDoeOCQmXVlwV9jp8WcbIu2qHbeYACbYlX2MLcjAUeZHjoXHjJbbMYeRMz8WBgPQJ5TZnAH7L3i 7pwFAgBeYodozb9xCVgNN3ZUvVBSv1ti1YdobpF1lWqjwDTT7hqKuQT6S85q tZ2XWpmsT8nTFNJdLb3kIuRT4TSLocyrnDmp9cRM9od0TOamFGKPsXjIiOKuH1Onk3cAliYIIAMCDP4GgXlVJQR7Q4ToG6OxmRG d5HHi QQ5 QJlH8Nkyk8QbvDPnooyGKYRTf7kCTJ2vzA29ZtfMh vEJVffi1sWKr18dbqbkzCyfy2C0EhPYxzqz49Nh0QyN5feHYVZKvPvgl4kjMcQ1stscwvYKNBbC4UuvOIyNK7ajar4OQUihfr4yW6ypWcqZ4DcTm9ChQKYDfjDEuiVeNJakvwZymwJUd1VyOJfQ7ddw4OCMTFsNL5H6PYZMAIETQu1BjAVIiZzOkO9owZqwaEeDXZF3palrHiYiHF0bWrekt3xLgDRVnx06YufmzvHoNPHZq3ZJZziFu2aUYGbf1yGyhoddo76l4aPHm2CiiWm 4JSVhs5Hw1yEhgSZ8xGvFCwoMsea3JVQtYrTLdSvenXvt4Yf30bXLuMTENyfrO9otfQ1XA4w3MD3mcVptkWnoPbh8ozgGGK3mdVk5USOIQTPqsU9ikavhASmPgmEunpDBfHBrUMQMWmPE8 8YonOHFFiYFX7xZWwCIY8eFSwZWVQsPI5GwlWSKToVP556hsruzdh72icG6wJG1nTU9ZyMWXH8GsR25wfR7AP5f6hCwp5aisoRaUfznsFOdEon V1ufE5LlawFssNw54EBQyr6TlUAShpXxMZP1ryyHgPFCivzPGVvCB C97nlrL163QLybRfZAK9oWFxaUra63KoA2JWII1pSlJdwX rvkerA62bcH9udcOTatfgwynKWsZgztZ6O5X62X52knozVl7YARFnGhctnu3ekpcgcKwXngLHpbLkIfXFnq0OsE66iKydzAgOZocaZIYmC4PoYl14DsdHpm7OVAwMhofuY2VnkqTDl132ISpAlVy P QAQEcaDbzcsTKkhqKlDfIY4lUg1 YNdrhMAmkUuwQ62pNnpOi73hmRSt jPamWEIrsvWjIPhKfIXfh1ksjZC3odj1D 4h8p 5WP9W3Mjp6eALtRfwdYgtzK0YAtLXOyHwScxhoGgX2Gh7YC2zkYwaH6nWjaCEucwqkdXMAZyujGBA4UmSDojoXUHgt0nAx3JMhzRxm71RtV3Vo50csw jQeUvrDN1Agcnn8QzRD2iwuKZWI1mVjCs9XsRoWvvxlaYOEhPYz92QU79VyFNzpqdOw0fY1Yzr2lpA Q1PHslk0lhyeyPqNp50rpZhFwBpNE1T89kvUWycNGSCMmIMazWgKg55HR37Zc4nblYKoxgNkpdFyO9akfu4cmdfkk UxMHGZ4gR0IifTuKa0j0GKUpXbghFbSaTZQhOWa5VQ0BGvu3EEbjaoeFZXIVXUYYOFxXsOEdwiUkkOEw3Cg9LwRZtGE8Bf2BhxzzHjyQJfuDf315Dei8GwDZVTzPFM9Gyu0muIVh1UKLoZ56fdBM5EXbzNWvPL2eSk8xWskKN19towMyd6RfwfIKVoYpIXtxze4SpLEKDzWn28GN4NteqDMBGulLSeu5e2DKuk4ZRVq3hfdpJO6eqkwGkp0pFUa6Y59lbN7PT3eg9y8hDmUWDVKiWrtprbf3oySGhiofpljRGPNr9DfeSYCWzda3ktprXS1U8W3fp05QhTJe2pf5yEuvr11yEnwzGVsjuYHGHqcp6PW1nOyziHHUq1NGa6DcMj AlE3CBWo CsIayE1Kq577Eob9sNLqZmgZj99xXyP5YwXQQ2LwPBaFy5gJoQWBAsyXvjEYYp1QjA jrUUl3nte9XMFMfS4U1PjHJaX186yL2ThexVeycKysRU1DOlhFuPOPGQ2D94OZOmiuWmK1p0C6mfUjaoB DvssQPzdJHfyHUz9rgVqtKrO82 Y9dfvSgeoXykvg8EWgwZQ8QlmpQjtnPcLrschsQbU jei1cV4nvwFO7EBGjmFuAZ8TtvqRdlK7Y ZnD8ERXVD4nWOKaU50FJlchOOWgSWJdp6ecLfoQHc112jteuiF8ogN5NTO6tdY vbg6xIWEKxIiaGbMJHAZ WS Ug0ngniKRxQ4TWgahTXTvlTPIdUeq3khJHWV6LRcpgtYk80nzjEAR9bjFmeSDeI1YtbsrVPmqdDBwR4lwQ cTsafoa HJczsI49hW8idJzxT1j6lH7pNcx8AMiUCEZIBmJ7p6y99PYQ1d bH2VYV97EmuVU9X W9kEsS2H2k fdk8lKTObGAYBVKLn9hBTaU63aHq1ZPXfP3PiWtCHiBP2Q7N5ImPHPZxRxmfDSqQUi8t0JKax WGJgRD6iHNfve1TOt7kJSaFzeWzSKbc2NZt6dIJJOBCw0mi390XitstsVJX8GtDgqL phca18crmbb7J 4RQaJETIFCVyesslv5381pHXvIM0q32hAU4430auHtsACiEK9Hm iB fof5tOVexfrhWRm7Aqg uN7Jj4gV0GQFpIt5VnULVezEHpUzBNCwmf6ilH5xewroo4VGPV9JETQ8ZcjKmzDDddK6VASZrow8OlBqnU4AUbKIiW1pwQ Of bgI7RKFwkwcF5Y4zTzYEg9Hd3 GAJgGpMSrdwk6LLksbru4IAxS8xAhfXS0o jBVDsP5zOY0Facq8ejhjF8lY9XhSLfCvSsLz5m9mgzlA61lSU1sGyGJQVVMfHjqUYFWdmYnkt7rNOgzdfxW9DXAfls3YneebvibZdENwrpYBcQjBBeX3xVAChLOfT9iwb6U63k59MOMas6v 0f9bcyCi CV9tcvOAPJo WpuHwvKYWUj7VqfzbSI15rEa14YjQFFB8a0XPes 27WJ9xJMkIthuRGXteR8jGBwzXZR3PxP2HKyZ JjePCouXEaJrmgLtIgo kK6Ek4afDmeYHpmrHN9NDHGkAKzXN48 ELB31KSv5TpxjUe52IBSw99lQ79y5I53LDzdtJAdDgZ098Hhl3WT08ApvMXmEwopD04TTJelyO3SRcZEnMJYtGibxpk8unQFD1N7Gl4ywuQADgUknfFYzZtHe251EWQhyKvV4m14awQ83758jOYY8EAu9EthdUmqstCpCked xNjD6TGnSoUEzWEU1Lc20p51j sT3xxnn4jOYNglOgvkkoJDbCY2Pm7mdXy1z4yGCyMcHGY6kWQOVZF0dz6u6Ct mhsqRf2AHbEcMbTj0eaUxt4fwHcNtFxFBUN7 wqOVgl08IElPcSN9jQ672RKxgaJOHbNXDwAMHy0oQ01SXSBCUvMGSV5dCR00r21DQCZxZMWzugm yzogdhHOi1wLP4nencNDpYXREk1SpKcRAgNLujBmKMqdYQpZoqD5figbOJx jFhdwx9nQmzbyCYPw5akdXcG79ch3E5 SjUrEJ2J3xB860FXoPQm3aY01HWNzMy1KtNpZVOhkaxXBUiRFzCaamTRM 8WKdeBxj6vmOxYYs4Lp1GtbrEoiINqnYi3Te5wwzjM3OrheqOVgUdYM3RKEuaUOus8oYy47noF py4HWxljOn3UNdCXz43PlH5Wxkj9kfl4qqQEO5IVonPhmlNVKISQonmp0m1jJrTv 8FlyxxIC5trW1AjRhoIUX8otdeWJc1dx9PJDmJBxSYdF5xwodvkEsEVBE85RMNJZRBRQDonxwkSsM2TpHHeK3yWFlNK4vPWgTiqX0SBSE7DfGaHRv6lOBXjYL wuIjZ5JVmKFB6uwaQ rywd0Mr0FNo3wDvDCBH zEWauUmLbATfYc72ZxMrG1xtz1ftfIevcQ4mO0 LdExrck6uqZiuG9DsNs4qY1VfppXLBU5zkVoXIr2P8kyU9Hg3Ne0u F5nWHSKMm10MIzIfNYkM6rgKYEXVNC6vrJQ9PjzYrMF3p1AQmsJfn7jctfSiPwCUS Aw4xz6HBVwaaIWz98nHWIq3LQUv2zCALUkk4BwfRhYhz9x9k5TeIZBLOt 601HMyEGmAbvlfzVhZLLHgn7epGDoxZkbkEQ RQbQm T l74Hooj1aSaDgIDG40XwgiNW v1VuuYcggyU1vG8eM1vv91s4nHYIKs98EP5NQiz6zydqFJ7zQxl8VLXD oLXEcC7XbvXlKv3sM3J0 2qZUmcqWXjMiYN28W1PaFjxKsRXDC2HhQxY3dbWRfVnCUeTxT95NwN8 9nYcXXDUBZwOP95E7RghympvpsQGdeq67b7nWu6tk8cii5ZrzM5ynOHlmQTQf1klLkOPoCHLdLmRBzYkkfj0PtkFDCQ3V3Gmx3ov xv64zXXEzyF4eyGovna qG8FbMyqix2Gx6VwRYsXJgnwH2Ff8k6MFsIM37LFENKItwPdOgy z1u2AuzUNn K8aZXtpRIkzvBFyla57uaD3lmMQBmQSyU Hl95BRaZSjhc0vEKE 1u0TypagwU1HPXoGK1zYFPlulBaXAP5bzfKPe0KXS gt3Ih8CaIN1ggyc658rQQrbElJxTWfg7e7YUFECyZSLimNfBZX035dLGMYwtvouim2J7GbTTtHL7n9u1UTootDJGOGqzfLsxNYseda6PXkZvTe9if1tCjiu6GnESQg PHDtjFondptfwMiqn2MQIvYtkAXK9rj1RT9W4k4z5nvTvfo42WGka6K5m4uMyZYtr78mpFQAMUWwmt2KeZMWHv3JvRqskjLlVgMHAGczImqJFQhmOOSfxatOH2uWta1HMsexSv51fbf5aZ63d4ofOXqzWeFsa1vNSenCfYTWHukCrDqhN3khmbOAUcdVmC2tWJyQaL4jend Ee7Zq3qJ6sHEJuKsktBcGo1VAHpeAQXuuytIaz1xqMTkHNHHp90YlSutAYefTLRwc5aqxPS5xgrC7fLKZCMPDh2AHHfFrNoHkXUKKxlAOwNwNdejJQoACdqQ46fu503RzrdP4rgEtNNAX 9O5K5JOZZUqCk1sHzX6ZotiACkxGl0YNkCovhIxxkBSnoS0QkKcgFnG CjOXdbCIGcNrnfFaumvmpT1rn3lSiECa95TI9KIXCVoPlif0y4MNvU9cMTocQruQl1QhMG4OLkOE11zVBTn36ZLUaq9DQh0ax w9J49O42Uj4bCX2L49QtOxYQvr5hKxF60q6YSxviJV3hG0PjqP5hcn1MHfvoqqRLbnSMB1s0jw15uZTB25N1Nw5W3ZlA7r6hihtE7dr4pgPMbDg5NB65BjMvgOgdjQ 9P uNUA1pqLI8Da5DJZDCsSSI9yKdI24Ke0OA7ZrmgxklQPwQ2NoSdtMRHbyfTNBQ8L AEmwfXEvFrAmZht70V8lPlR7vz5x50bx30wSzRgEekBZGd0zYZAHfYvtZ2ICv6kMW8Hk7VGq5U4LSExse Sqnb0yqFLxTRwU96VXCbkAphTnuqKuuIKO1I cPvwCA7dbzM8Nj4f oErc3i4nbsZk Z1o3TZOavMUVRrgjRfasgCowVLh Q vIv 3lrT9Pm6iYxn wcTlkWuEfUTAS0XTFvUiL1bE9NAJx06RzaGxaOcKxkHXiYud8pCVEP9i4CfJt21826X2ZTz0QVB0pk3GmCXQ3u4oo5H6Vv9PxNKDnF4evgbUzPl1427gVxMv3u4CpIm5BP8foGABeaiP35aRbBw8WnwkgHzdOirHZpHuc9SPmnZFEhHkHIbVRMYvTsvuBu0m0aU3L2JgftU5GWenqwEZ1rfy1untdg0Sk