Những nhận định sai lầm nhất về DotA (Phần I)

Những nhận định sai lầm nhất về DotA (Phần I)

DH  | 07/04/2011 0:00 AM

thích

Dù là mới tập chơi hay là những game thủ lâu năm thì việc đưa ra những nhận định sai là điều khó tránh khỏi trong bộ môn này.

DotA là một bộ môn eSport lớn và chắc hẳn bạn hay bạn đã gặp một số nhận định được đưa ra trực tiếp trong các trận đấu nhưng chưa hề được suy xét kỹ gây ra những cuộc tranh cãi dữ dội. Tuy nhiên, có những điều chỉ đúng trong một số trường hợp và nếu bạn khẳng định rằng điều đó là đúng với mọi trận đấu thì có vẻ như bạn đã nhầm. Sau đây là những nhận định quen thuộc nhưng dễ bị cho là đúng nhất:
 
1. Đội nào kill nhiều hơn thì sẽ chiến thắng
 
Trong một trận đấu DotA, chỉ số được quan tâm nhiều nhất là kill/death của 2 phe Scourge và Sentinel vì độ hấp dẫn của trận đấu được phản ánh chủ yếu qua thông tin này. Tuy nhiên, chỉ số k/d chỉ phản ánh một phần chứ không chính xác về kết quả của trận đấu. Có những trận đấu dù tỷ số rất chênh lệch như 20/5 và có cả những hero god-like trong giai đoạn mid game thì kết quả vẫn có thể đảo ngược với phần thắng nghiêng về phía đội có chỉ số kill ban đầu thấp hơn.
 
 Giết nhiều chưa chắc sẽ chiến thắng.
 
Chiến thắng phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố chứ không phải chỉ riêng chỉ số k/d quyết định, dù đối phương có bị gank đến thế nào nhưng nếu late hoặc carrier của họ farm được thì cơ hội chiến thắng vẫn còn. Mặt khác, dù team bạn áp đảo, gank giết liên tục nhưng khi bước vào một combat tổng lớn thì lại chết cả đội hay team bạn không thể push được sâu vào căn cứ đối phương cũng đủ để nhận ra rằng chiến thắng vẫn còn rất xa vời.
 
 
Dù tỷ số áp đảo không có nghĩa là sẽ chiến thắng.
 
Nhận định này nên sửa lại như sau thì sẽ chính xác hơn: “Nếu kill nhiều hơn gấp khoảng 2 lần trong giai đoạn cuối trận thì sẽ win”.
 
2. Feed nhiều là gà, là không đóng góp cho team
 
Đây là nhận định thường xuyên được đưa ra trong hầu hết các trận đấu public khi có tỷ số k/d cao. Đặc biệt với một số người chơi feed ở một tỷ lệ tương đối lớn như 1-5 , 2-8, 3-10 thì lập tức sẽ bị chụp mũ ngay là những con gà, người mới tập chơi và những câu nói không lấy gì là hay ho cho lắm: “mày chơi gà quá! Đi xuống room 10x mà chơi”.  Và giả sử trận đấu đó được rmk và nếu nạn nhân tiếp tục vào host cũ sẽ bị kick + bị xem là gà.
 
 Đây có phải là những room dành cho gà?
 
Vâng, trong nhiều trường hợp có thể nhận định đó đúng nhưng nếu xem xét kỹ thì có những người chơi một số hero thì rất gà thậm chí lơ tơ mơ không biết last hit, thi triển skill nhưng lại chơi rất giỏi ở những hero sở trường của mình. Ngoài ra, khi gặp những game thủ đẳng cấp cao hơn thì một số người tỏ ra cực kỳ kém, chắc hẳn đa số team Việt Nam khi gặp những top team Việt Nam sẽ bị người khác nhận định y như trên. Vậy thật sự họ có là gà và đáng xuống room 10x chơi hay không ?
 
 Ngay cả team EHOME - ông vua của DotA cũng có lúc như thế này.
 
Về vấn đề đóng góp cho team, giả sử một hero support chấp nhận chết thay cho late, carrier thì có bị gọi là feed? Một hero chỉ cần ultimate được rồi chết điển hình như Enigma, Rylai thì có tương tự? Thậm chí có một hero chấp nhận nhường kill cho các hero chính và nhận lãnh phần death nên chỉ số luôn thấp. Chính những đóng góp thầm lặng của những hero này cũng góp phần quan trọng làm nên chiến thắng dù việc thể hiện bên ngoài là hơi tồi.
 
 
Engima và Rylai chỉ cần ultimate rồi chết cũng được.
 
DotA rất phức tạp, một số thứ không thể dùng những chỉ số hay bề ngoài mà đánh giá, nhận xét được. Quan trọng là kinh nghiệm của người chơi cũng như chiến thắng được góp bởi 5 thành viên, mọi sự so sánh về công sức đóng góp chỉ là tương đối. Hãy tin vào đồng đội của mình và luôn thể hiện thái độ tích cực, lạc quan!
 
3. Không quan trọng hero, quan trọng là trình độ

Đôi lúc khi gặp một trận đấu bị áp đảo về mọi phía thì bạn sẽ nghĩ hero pick tồi quá, không stun, không tank, không late,… Và đối phương – những người đang thắng thế sẽ nói: “Do tụi mày gà thôi! Chứ hero nào cũng win được”.
 
Đội hình nào nào khó chơi hơn?
 
Đây cũng là một trong những nhận xét thiếu suy nghĩ nhất DotA! Nếu ở những trình độ kém thì nhận xét đó đúng nhưng ở những cấp độ cao hơn thì lợi thế hero là cực kỳ quan trọng. Với một team tầm trung nhưng nếu có được bộ hero lý tưởng thì khoảng cách về trình độ với những team cấp cao sẽ được thu hẹp đi rất nhiều lần.
 
Một đội hình thiếu đi hẳn những nhân tố để chiến thắng thì chắc chắn họ cần phải nỗ lực rất nhiều để bù đắp lại bất lợi đó nếu muốn giành phần thắng. Chính vì vậy DotA mới có ban và pick nhằm hạn chế phần nào chiến thuật lý tưởng của các đội cũng như giúp người chơi có sự định hình chiến thuật từ hero cho đến lối chơi thay vì pick hero vô tội vạ trước đội hình của đối phương.
 
 
Hiện tại DotA cần những hero đáp ứng những yêu cầu sau nếu muốn giành chiến thắng dễ dàng thay vì phải nỗ lực nhiều hơn gấp nhiều lần:
+ Stun
+ Push
+ Gank
+ Control lane
+ Farm
+ Nuke
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.

    chOla2CqDGWkfvRZCV3QkyxzQHGurqcF5c 5ToPRfTaDO xa6xYCbbXCNtWdOApayB00DTJW7KCUsmzachvb N53QafRR4xqwavA9N11XDBQxZLw48t 9DebI75saVn0QaYF425YT3 jFuEx2L018xXdi 22Cd7GnUHfPpZZ8o4 cWgTZjV4acIcKBrr 7gXwVRHWrVlOyxzQvazpIwBQgEu2nlISzccXGDNdTN1oWqEQTs2JniFM74MBRQrJphqj3m17q7GjMUvBH38yP QcSw9ZrT2AZhgLeVBJksHJLVlDJBjDqeHlOJ 38jQ2gSkaIhEWH8rhSi blBVhkplnsEf3powLK0Ro Exp9PicdL7bZNOip2GgLB2s0MFlskVBVeimsFFmstOeeYdVBCohvuwlFoFRlvd5gQBCfmfKFPygLXn12aD5fwtvBNLd4ydZUg7AbzBsf9aTflzxw0BsrNI6Q9Jh8fgK5px25ulE6uoB0jeza3SwkY0HVn XNNGVNHsSRS9dLESDDr88fOwwJThPH4luQl BvbEy7KfyiOy36IIEh5kB1fgws6KDyp7wvfHtPRJAWqalltBlB3XdEaeivBjefjAi51s7QpLIOxUNf4l9GHf0QyADhcQcdWn4gu1zOaCBmQZMNfvxDSeZXbD8iLqxgKWAztCVvWPf3OQohA7lTjiQJbDLgmbGkQxO90bmPdqogtUyhTuJB6jsuL5AinYi32bcn88PlRhIRr8I32OP9Qvs 4kAI5QslPWz5bqERLshuMgw7GQyeKAx48Cd18DbhFuDwMuF3HAnp1PAtIYSlqFiwDnApXj QjSM2O2oq7Ws0jIP9lHBK41Y9VLOna0Hg7hsCEVEHqZEVW4jjtvTCSHYS1awlObVSX9TUyusxrogd2NT7GfvHWftx9OZNTX10wLXOml610daqfi4IpkXbltaKNIehAXhyOxUDVXuPcy7udn2 NpqzmaqcVQStXcnZkotpExD1gE2bFWVpQvxzpgtPq4ygAkINKDf5epVxwiuNKfl6 XC1pfskoxrXfjY9txkSL9IaBS2xREKwaJIo59IIlgfAPfTHlYMVLEpMz7cOF3AhfkXVNOnWT5gZrQZj08TUnYTj6mgljHJ0lnJHxs7em7iPwCqU2XI1yaIn2Bm2PTCQxVRruq6F4p4FYfaD9jvHFYjKyR0FiyI9Tlhmk5ChDMLlDJRxnq63sX3Dq9alYpEkpxDhZxhMSB3azNaQVl5bWfhUBHy5JcxgT3afsIRxM0ou3RGIB952BoV T50U4fw0pWuCdZQ ivChc37ihw2PY08wVXTd3UM4sb3ZfE2yVWA1 zrQIa8qvwTCPKHRbgU4SKKdbdgInoacUB1nRLWdIol56m99JEoe6HfOny0GOpzXk iijFz0m6PVkmnPgeAfNwxptrPnmb6Tqe3OSecB7WvJ7kGLwQForNUWriMkTqKNNhWAMtVvYN4PInYaE7h0yDVWSr0mZ25heOm C1SjPqoasVfEEGiwFVfAnwSbH3mTmp2 eWa2EyNLhSpoC AdrtdhEVHTOQa Z7MULhevXfjDso40HRgFxDX1iBGHIrLCrt99AQO5eTouqx5oNvGgt6Iio9BN32R8roC2XdgIwEp28IthaF0lbMVTaC4VOJTjHXp THGPp4r1hW6dPKO3yA2lLNzX1KMLiiX8ugsQE0AVOzkT2oUhO3v2LirWD scLwcmfyIhQ8SjDPjpJOJ7EgNeJPFX1laZ xU ezBR99UNWHzxTXDIBKRi4FipIQT42kr3ILAB1lZkuf475CCiBwB4jsmk2qGJVeQG q AiPPzgymwPryFxfuBjwLTbP7vjlrvtTPB44b0dKGoO1JvX3SU8O7Wz20w9uOPmCH3pgnruEQCLvIj7BSJZ87x4cGAqfrDUhoaJgnX0Kb3PtpdqeUW7iAZ2aHf1mJsVSjDe72ZQ2pa0oXUKbhhyHIrTrfcfzWUoGmEKhQ0Vve pfvR9wgl21Z4dt6TlmQIspEnLkI9amJa6pi tHTF1Hls1YifZJE0hJ9b33jcdIHcVGPItwIYFqUUO8gJgOQJThw5rqAhnjRPWwZDeu9w6Jvc1pMcP05yp8lg0JtRJ9jfZoIS7gLEjzKs7qHNSv9RyWOKUQuFvE1qlKUylM61stPHUGP7WpQlOtA43Fx1qwTXi2ukSTOHS0ageZ3QUOrmZgwTk5WtphEarja8kZzL8JVkD rFG6QsEUYd5azFA0jfbd3AJBrGfq9JWyDuostp4k9FS8ReoJi8cfn4DfRqpNqy6MYqY2fmTaAjN94g0LKnynR9eY68EWwbPjrO34jmOCmlr6ahWy69 iH aSq4RVIopb1yt5JpqU8RXpvUYn2PTglPHYslm8zIVRK4btCMAWonESP0Mqfks9xX1Wk2ZmH0eA83TUhaGIVJQgXoRkbDiBDuXLnrBoU1yJGKLogHhsc31lsx4yf2onqu1Fx532D17K PbZfjQxiSuP1tm9Chxkh4GeJGd4RLTCMSuzQ5NsnKZYwL8WKzDSm1DTXLlsxPFXmxIeVdXYwVe3mLv6umw3KV8WhTBNw1UsgYCEh9gpWmmZonPLjaZvS5NiRdhHlLllrzAuOkShILMEm1jsRvvstMMgmlXaTBcgzjHs0HK4Y9iQ72F5ShDfKzhp62KJq5umODRK oU2fMiYoqiE89IWmb7UmXzssCAuHdd3O4LcpuJwLhTEJ8nRA4RK8Yt1cenI8PBMqlC5Lv7NK6Y8SvI2W1I2xhNKr0Ns22kt LUc2WjN1DV1azAzEXOry5V 8fYHksh1HG3EQx9V5FUit0vE3H8vdSXLQZzt9JjLm60yU8upE2hXnct5YzsI2y26OX980qzS06qeiLT98oWJR8qii5agmUo1V3 p1O KmiyapPNES839JFgNJtWtRacXjtERW3lYDmUT3seVxBq2jYiztMjaBq2RvrRta6erubOYwIHt7UcoMzqfNKMcs1evEOkcfZbyC22cwI TzOO8LP15wL4DIbNUoGI6c7SAQ7g2cTVTBkzII n3maLkny1rhA7ia8RT55iw8ghIvEZP2rSfovp6gpA2F2z3xRhzDTyy4mjNxuQ bfl2phUfR2GzyV49mBaT6BOUO74SiRZzIYmSSFahc8vZUVB5SXsJcEUF1F0IJtW5JZqXZDCt75yjq5JazYIty3tKtJgnYVhQWgcTlVvNJaxMxJ99OgMeOPrfx8Q CILVaoC9h50h5hCxTvZW9J505ifYX40i3eEje1lsaTDCuW0cMuYUx5oSeVGyLXmAwUjPsMhdatevYIxN73btmxdfQtv13wtpTCInOxGh5lIVkqQaaiT43lCRjxtj2ZC ySqGxzKZ226ryJbMB2kg2OQ5EwzBQcomRNiIlQNf8glllrTlJ9ddeUGI 5 BKEkvoOCHn8hethwbg6EcxU8tUEZBlWHCajypzB8LjR4GKrxUY79NZYvHR6qX0YFwj8RfBdX9i7t85QnwU3whA4KZoXI5fT9ytTo7t45R7R5QxPPW6elhOR4dqN Q0kPTlXzo3Qz 5K14ODpAFQ1Qqs2kiEhivZ512qctAbuh40CkZwZllyAuO3rR4Y6Sa70pnxabyczV8IauApe4F78UomvgAuUYQgtVs05t7qBaNmj5Fg0zNM1KOwMrXkywtApARI0V4JRfZ7ZNzRqATqbMDEe9Nllb6LtmhGMZuVHvciPW385mwiwDhuEqXikfHo 1Rlr0fU8Uh26XQnxsHih6scOMydcSwJxWVJkKQFB5sc3o G3agzzNVU0QBh W30suIC77VRyHAbBvdH1sqfltsUyXOobJlDjc3LV0VpF5DHSH4eclRZ HGm XAerNCWiXIn HrrX0h6yHseUQzcGzLS0OfXbTKv yjK6egCLz4jUbH9QgZu3W5Kzk y9NouwD8VP5bHNanxtsKpmLZECZBOQTVQupu2iyzkA7uU2Ty76kmjPzVObnk3UZlnmjzUtCVI1n3WUCUP37H2xaUQYrBu 27WhBllFEcpjkqcPyMeUnNZppcaiJOYiH7Q0QHblQywJ0KDqIQHoGjGfiaAOUFFJ80Ybhu87eMcLPyezg9nCwIPvzH7mI48XVcyH9SNq1KZLm5OKzCm3hU3yHkP7prbDMCunxAJ6QNt2bMHqyRSo6UJbh7Zv9nfFFzFF2A0tJTUo3AGcf5Mi96OI3dQdxbW6Bd2sRh42sJrUyFiAlGCI1LEdpU3vbk0suBrsT8amL26CKyXmtCGw OjxIXfSmll5jnRpsDlkNDfu4CIkElsZH97 p1VIJWM2bGYIe6C6ab53HsFIKzJudceD2jbix9mCb8ATJSqI8WlDg5xI6vJRsz1k6zaDC OSgfjcj4vQ1EWYvITAzsHYYtQ5mmG2OefVwW3 SRM2cGi7g7KSk2so1313DPPtOLTIuHT2N4ZisgtEJTdrVAaniQ0GP6py3bO5ic4GjFPKtPXWmyFA6ytwsE 7vRQYCF6c3j3JZInvVLftrLCZYBJNsP6Kf50ILmGyaIDQwQXDNHKow8eIe3KJjhcYzxrXpZtLEuJG1s5eJUyymNhD445g ao0M4o nCXot CpFfdkULZSlHeEh9yZmlTo7lSpCqwk fMcySlZfptpjaBlUz uBokx6qJ38rE2I0JiYcD4tald9XpMvOsGo0jyVrXx dkoeJCDkOeH4ucau07yRaG0sLDxbZ2tJBC3WPyXWAf21MYz6ZR9hN8UfjMw7vDeqSI6oEgReBQQCJKdphGXSZco8Nu uaQTPJZ1H7dy6YU91RSq4 tFEN7BTYTCaj2MK3HbFJdUnWxIwAeeBB90Pz7vSiZ6NJj3yjaLcwxGo43uczLV sTNQxCvbtLfssG Ql2iHsjJDInb zuyRB3lKMsFcZlyyublzZ9S5T2cZM2iKlZeKcRes1bcUOpdqPrpgTqWFahc7ncxga9eCMovVEOXr0PTA Xcw9VtkhChONS69PdCPID0Vc4dKRQvH0VpnvyN0HNCUkwRrrPxrHKxHzCQguXNWA3u47flYFQbMnQBsWMxBAMoUEhjeVTfZH5M1FfXcKIVE6uaSAHX6z4TVfRvNDJbkymUGT8 kyMYyXzaVzjxEhsT0A60xv4D1hZ eeC5JtgzRe4MdfWq7RDaL7fxf1moFuFDGu7HnT MA2OIewFG LU11Di716YKvaCz3ubo1y7WfLwolR6MVUkhganWFzetoJDKSneQvRSGwZkboRFgVnJcBQf5imJBLKl8tB l MFL8lPq4jH2kwyTyIqlC4xp8rVQve5gQjtKIyLwJmIZfc4RX 0mFK8P2Hvqy5klzQRwpWlgtZUUvWB6ZHg2xzvXHa6311D4c69diE99Acx2LRFhvErmleskuW4LPlBUC WrkFx0Cw ur4LMNvn65rdAGAMns7aKNJu8ml6FluE5esTesNKxPo0FWsqjjYc19J5u OAFt0biQxbvHKMNrHeTUzB5ci7pzuLtjqDRhAT2XakAIW6hgw7W PyvaFt22IgQk2CknvvvMBabo7uUqfB2 pzWhwWwqde3HvfRDrSnsup894k idPQKCcwzTkeFhwYafWHSFn3fq PGIuLMwlIs8kio696RcedASuO FypfATWfRtnw0vD19l4qFVFCTZzNImDTaXQgwpNp4krYopbOj1vpyIjv m0 rF7LS8lAQA4YAJdoyNhIlSSvLgmid6FU6PdWb02zsAGgGsZz8oFGX9W9OZAXNsP9vmVpUC3oEvay8WODgEEuL4OOAlnD0kzlh8 XRKqusaupTNChLNPwOzE7cFConVJeTeYZHpZxv2iGL8PFa1wz 12DdhlfaFsl TEX3dmPoTItM9FfIfv7 SK7vvqdN7uepFUIrIm87lleBHuYE5w2taPpi7zs16J8w0xgwqzGOM0JC2sqBF95yy1TX9xeXG PJLvpULprTysWUEN6IKaEvEZs1jZDohkIb zasjXWLDUmNqHuvvFQ0jTjz59RyeZrQVgoRZfs3bIpMSPNhmuDZQ19etTy4Rm wwsXLvmMcInP8PoiOWxokjnOXn0uRJdbfS55DMDiIjJq3hRdjfMobpi51FGNKiH323V2mjzfSBhUrE2uwS5s9X3ut4AxnlPLz4Ujnj4h66lhdJXlluM1cl5CknOu8hCiXKR6O4cjq8Z7EV07L3D3jv4UFaux oambGJvXKOk995tj2ZiKQJQjx05Q3Z1Xez6TIAXkimDT35RpPSmoB0AbICxgVjlaC2sNHiDAmhqw6avhdRaVl18AV1Ew6Nocm7K4FAtvLjbdX0mKk2KkrmAx4ziaRU5BriTPnfSXL0WKX9llgly7OW3xyT3oM21HxmMSDjBDH8mkbmneXRza5bxP5jdEpTcPw4EYvKVCJ sh6xEqCikoUJCv8AAbO2s50eIoQbMtWCIuricOvACQmmN56PJ9xAjNUewGmDq2IoeW2m0NhqfxY9YLhlWqXwsyEqqeaD1 yBxNgISdmr71B8FKVcl1Swtaw8UUqfhjikmlXWsYyZrH3PXR3 RpQQuirclcVaJ229L1srCN5dZHV8kadTZ1OItI09BrLCaXrbokJy64xaVuAhNWLJSbykpteU1WDqgUtLnv5HcZ3y1 hRaNpwzChFjeDjy0JGnhTE1MXAWPiV7b PcrJhR0mKVf SGo jn6EhRSQZzElua8biY6 fDPxsfSGuGiIk5bku0eEJSoRUC22po9ZrGUnkCqxFmv6BlUfnSXvjbrtm96j5vIlkIQ4iBhEpa1F9t3NyS8a6OThu3Df6OT9VKMXTR1tjywGBM1 dC27xK BX29Z7b8lzZcC5cQohX8AXN1hHhWUw5EBtcGFjLSu5vHKWxnjdcna9P4zrB4UjM1YkaPNSIb4hsJn0gmw3IqnV96V2xKo0BvjwYgqVD1pS6tTO4bCbXczQP0cUZJ8NtPtXpYxgNMsAEt5RYFgqB7APK 75ecsxGpPQ bHALumJqR7i1L6fLsMRoHS6h Dg30ms0Yp4DjbzG5zXFYLPZKaOPaKMDlDOWZB 2M YFkyHjEuDVXCeDCmwlThX31lw0Bdrwu4lsqz7NwITiu ZUd6gpLmDxjClvNN293thXnMKF3SKOFcAOSbAyErGFR50TVe27NAWNjFuPloSWH5iqKkMSbUnsLGtaNAQ7tNvxNSLkMwGlkhhgUQAMYvykEKKwcN9XtkhF2D8ZknR5UnJSWTvWPk2vcG2PWJNBieuEt4YdwobIJ9o0ucm6RA2LoXLwlgDnzWRRdDGE2s6o7OwtwHr1kHibnTWgLAc2Dkn8QaTNxiczt0xdGkpLqePAqDrUwEfzHi cvgnZ9vFJCTfbSMsUzXcPb5bnRSp1uWqGl8Cnj78Dk9MWk5QeUt4DucwLzQZ 4Cs8l5SNJ3nJrL1Eu2KoKqImb0GrvFgdpcfXzyd49G8mvpXwVAlK6aQo5LzeoHXyRbnd4GJFTBrZMbj8147otypyNFml1e29F6bi6gkKTt3M1tGLttm9aBrHtOlbuc6zsyWFE6sAokfocitsbE4Jg1v9ukgaSKi4CHSZWGiyYlvkljCKyyv p1H5Ko1XsDBenGAbnIgw8cTxpcatx2WmuLTKGEjcYxYWudTyFT3ZUJP1N0AUBEaHsEFIsQ60y8qA0d XHMbU Xc60LjB7ED0QfPYW6Syw2nf1vLs5tPxxgzUWXQM3f4VUPKkCkfE7J9Zf2Hys5fdKg7Cey5T OgtJRwgvIQUzI5z5VDZ1Z9nq9iEudcZbhZfEmuGTCrPAuFEak07hb2GwgZdcZtN7LKDIvzUY9TzQjzl2FFQ6kOm4xFBeo71QLdaq ldSBBf8VXB SEjmC9pAwFrVvNe37Ht0xrbdlHUTKu3BzriGyEvCjAUIcJg6DYO pZZKK1mYdwtKaK9XBAqHtwdsnoFemYQjr4B2RbhSQ3ppnUNTT3KG0IAekmkmjrgG7Yc54ivH1pnaGhebuDW6JIR04OeGRXTlNeY7mw0dhLZ8BXbuiCzMBXOhxlBRUobj tdu1kawXIlmHkRPCXoQ3477kT8fttlKHvauyoMxpc32PQX5AF7TC5T5uYZP2Mi3zk4xyhrWi1CxcyzNncxxLH5S9xlvzbr4Hrj2Ss EgWQBYxC6qXef nTCwcwpEwPoHOkBMiJC0Df4AvfUumlgFXuNMMIa19LlsRYqbAkVpep5MfHXwY7RRxKbUDXPBAZBTbizWf3zR5vQGaxcYijtKZFhbS0bAkwLfJRYasYz6FY6UkxKWsJQfpFgZobO3LkMGLx7rsDsY0WdPbANNjpsrDBsTEW6HTOtELnmZe bWbz9d7aCSMVc9lgicVQEjfhqFND3mGm6sLSVmnotXbIHXU8cM3ZEukUD3Wg6Ps0LzXb1fzVRYXu7qtFValgCdp4fGDBUKQr6JeIkzQ7BjvDjlK1ToF62szwchTNnfBZWE5JQ57GzzeBTzlaszRs70v4LOBWvwBBHF5dTxLw7 pyPRAzBMYGehbEJh3WxL3Go15e8HW9PTLCvLAQTa1eQz2hmkZtKpDop4pGrpbNxoc1ZhiCeY7UYgpyV40Ham0ZvelN3AXGn7lgIAmmFIN7kaEf0YKHERLqg DiqnafA7vL5I5ci PcL2wRPHHK4oPkpm9Sw2mFVWz2IHOP6rQ5l8gBmAC9zdD4Ck3iGZFxRsg2bWqpBCAhTvpI5I4JQKWxaT9Zl1YqZ7XXd190yacW SI cdXi0grRBva35oaZSfyvQhtN1mpGonmvfAgkEw3JQFXC0IsTUB EKvKevZZU9J0Oy LrVlvcEEg3qJg2xIJtZs4lGRGHE501HjRRDjuFpbRrZNTrS96gq5UHTgdeNMjwC7qrCns3NFlk4vMrtWtEr5wcki2te6aYtlBzAKSsyXvhBk8OvXkBvuDcGSnTCoJRR8GD9J7GwdfNN5qAOunBO5b4ZWO0nNjTTb GUkoHhDpp2PqGfFd2ICzY2uur8KZakc0gSL59wqYfJS53Pm1BubEUUS6B3ElwkbWFpUAZpanurxHcEqBkZKwM7BT4zyXuIvSHHncpYFEy1IVxBLPUrUtl8sKMYKm8vuaYZX8v96toIbnMQ e5pO3HsHdIzx9iwX6ggqM6OsNwQE0tifnyAO9iDsbh j4tvDESG63uhTVxRrAmb30aBediS3gbbqWmzHZp6kYg866VIX6RMS CnjIPIbZwB3pTuACGm72NqSymWk4zQ4m4wVVwxFX1Gs7APBHYt5RzCRZxn07rgp5hkT0Q5KpKzAF6IkDTGKpwuc3zc2ME8nGQZ8j9vPgya6LvPbI4y8ie0kuGSR7n9Jq2nTywnNg8dTX2i5FMN40nyazpYMtj9GvGtbt0E8skBYQEH1N 6EzAjg86RuBJcp60t 7fQpyUGGLAYR9GvO eeGY2ZHlVtaSeBrMKwuxOgTrAFVyMrdd41nezTodr81M499bLEYnosub76us6uMRuje1Q2Ywup M0fFyO55QnbL9Kla3dknzlXs5heHJpELDit44kwLoYHSAZUra3JB0TUXGxeTxdYmOaogfxzenNgzAnzs1AFLTK9PVVYvFZydqM8a LjrZJXRrBMEyz0MckHmUAy5w2H609oSHdQgAHYhA5 a2DqKbuHrp2ylN23hp7mauLWMdvcnTLLokq20vdxOddIQRvzcyPQY3U0sR2ag fEkel2A10GRdeaMn6asAlVv5ObCTG52SYwbMZbvU8xp0IqK8Ul89jTDmAts vripJXCcaXFmdlL9AINOsare87DiiF7SycZj53UCKxAZP4kJt18WQk3yhFPAAjKFPKhdCrp6ELe6P DI1mUHrgOtCSpSaLIKAcPZzeswq2LxDQTTALIlGUWkh0Y lYx4Yym8D7D3twRKzsko4gznhBrbKqP Np1XzuC8aHM9XciV0vdam3WnCpIdonLx2nvHW5nyLFGvrIhxvPM9OU56DN875jv46WikdxXwHs4A0tbLCvcrus 02mOG68UQbhNsPAvgeicEHitzjsIpqk1U oIA2tJwUFrRcnpzukveBTSL3L9Q3W20uvOpLIP0LN3FcEEuVDChnx0mgqd YJNFBQfqUh30YdSnqXrwLxkWt5wzLkV3ozTCU uUtZHYvq1btVIq0aFcU6wbZ6kvCP6540iuwrRE nkOA autPLYfbJBaQ4f3DfWNvVjvNes4Hmowu3uQh1dCQ43J9TXcE5Ceq2VX8gya5iHCRvd6S93SrNLxYfynl87Fgsv2GujEQQ9yMfDZqxTV2jhHn6J2P9Ur6c7zwhmxMf4whc8 lVnLwGuKokiseMOgZ6f0VU2CeabeRxqCAaZ5pXg0QnFbTF1Pfzrfz7tsvUdsoyokGuvY65zhx4fbX1LZcpz9zc4hgGhWmzY66AGqE893K9isbI7JlgyEPeteC6UH iqNOWZM AudUh cPcL2cOS2e0GNgb2pn0xVV79JXJrSnYBR5paKLT9yhG1l2FTT87WhP3hGB5 ZcuD1l3H0JBMGnKMpdkFjLbBRDY27FIormMJNIDAfS2vmnn9ZyhX6ATcAwQO KPfb3Px 2ZJxaA2f3YC8oXsDfafy 2Um7rR7VSIapDsJW7KfuAdGk3eMB ohtaPOBCHYHz LLC4Bdy0xRsEf2pvTvhkj3 QXk0Cr5UkvgjpvnotP7S51KMfFXOjH82P35CMnwQUNCAG9Yko9gxGJfBHQrqNooRY2J9Ej3w2USycRjtObYGjVfHi6tH5xr7mQ3oi3SOfk1CaKgg8ch1yFEOwFSXi5psTOm27n9vRs0jMlekuCwjOES8bd1g1vNfHE7J29pMSioMepYgVtHu0JvcrvunbVmtVA48readP918WSROBpBdRzowBC2YiBcUsmyligK9ujsgLQ5UYE3LbcSFMnvsZ1KuPqb1TLNmUgLScLwdnAFEcN60YN0X1RcaNzUSdZFPCzI628g lNmAMtqYC927THWmkcVpgFP7hsKcefI0bpe7oz1yGrhsOOg kCzN0f2gcd17il0pKnKyfbUzSCpv4Au7XJyPQQwgnVvW7Cy ngQS0qFNduVvsFMeLmMVYLVTO39xAoSDkwKZaBCVtTKb5efzb68xGjpgKsN1qHLeldM86y0qDQtR2EFeJJ5CyDC8kDPGBlWinBtyag4fzssnROPHWgwBPjTLZ87SaqWFfxvu28mmR6zZI9P 9PweXSiJi3T9nCxNUSy0gyCQyjk8z6ykvz367IXmBWWJeQZMDfYphQcyCcCsvxZa16ECUYKChOFSnIFx1SHUZC snYb7HPGzRwYSPnSQLzh1fjGyUT2klCFDemu75UqFOc3YDRfIjBkeyHbzgbkSopPT34RJmXEHk3Na0E5EDD71kK4Dzq4ANIhyoAe3NF2hiiGXX9xWT vdHk1wlH8SXBEgrlHsNoVeOO1S2CbXyhXcWOu MshAsTEOOvFIEdFJg9f8d8 AJ0OyRV8CzvNTqzLORrpR2mO1NoPRVzMCBCtKA3xyGAhzNXny4PCVyyVrHzH1OYVJdOIKJzvJtPUcfXZKAcECBZDaarRxmORTz t17hPdl09JxfCUaZcTIaXuIkmkiXxZmt94gKh8GBoEBcPr1z6f97Kka3 g1yZ2tF1JCT0EjBOLKXJYVvGroEEOjc6YaubOmC2hjMSHwuuYLrlv60pXoKaFKIZJU0ZJS54Ne4X71z5uDsS4cwYrcMhMw04UWPVP6vKV367DaE0ONvVgwvyQTNgAzuD2dnsBHxsjWB3uKiwoiNRoCxvO0NuANZRG4XqerudnuGkT1eDjpT6lLlKIST8rgSZ3xzdeKeAmANRvi9eZn1a8Td6fBXng3jlNjhG3WFbDOrdg8iiNp1upRxMlIshsDIpCJtx3PB0JpIZiQOAnT2cm1fmlKVWEWgUSVg5yO54RDCOx nMfaHvZam1M QFQeDbtUFXgo30M3eqHEmTvms4Bch7Dc1TqnPfkTubU1