Game do AI làm ra hay tưởng không hay mà hay không tưởng, nếu nghi ngờ thì mời bạn xem clip

Game do AI làm ra hay tưởng không hay mà hay không tưởng, nếu nghi ngờ thì mời bạn xem clip

DINK  Trí Thức Trẻ | 22/09/2018 04:38 PM

thích

Thuật toán học từ hàng ngàn giờ chơi của những game như Mario, Kirby hay Mega Man để tự tạo ra game của mình.

Tại Viện Công nghệ Georgia, có một thuật toán đang … phát triển game thay con người. Nó được thiết kế bởi sinh viên đang học lấy bằng Tiến sĩ Matthew Guzdial và phó giáo sư Mark Riedl, học hỏi từ những game cổ điển như Super Mario Bros, Kirby Adventure hay Mega Man để tạo nên game của riêng mình.

Thuật toán sẽ học những yếu tố chủ chốt tạo nên những game cổ điển trên, nhìn hàng loạt các đoạn video về các game ấy để tạo ra cốt lõi của game mình sẽ làm ra. Anh Guzdial vừa đăng tải hai video gameplay của hai game được tạo ra bởi thuật toán machine learning, nhờ đó ta có một cái nhìn rõ hơn vào kho tàng game mà hai nhà nghiên cứu đang sở hữu.

Game do AI làm ra hay tưởng không hay mà hay không tưởng, nếu nghi ngờ thì mời bạn xem clip - Ảnh 1.

Đồ họa đơn giản lắm, nhưng gameplay thì không tồi chút nào, thậm chí còn khả hay ho. Ở game đầu tiên có tên Bức Tường Chết Chóc – Death Walls, người chơi sẽ phải chạy thoát một bức tường không ngừng tiến tới vị trí của mình.

Bức Tường Chết Chóc - Death Walls.  

Thuật toán sẽ học những yếu tố chủ chốt tạo nên những game cổ điển trên, nhìn hàng loạt các đoạn video về các game ấy để tạo ra cốt lõi của game mình sẽ làm ra. Anh Guzdial vừa đăng tải hai video gameplay của hai game được tạo ra bởi thuật toán machine learning, nhờ đó ta có một cái nhìn rõ hơn vào kho tàng game mà hai nhà nghiên cứu đang sở hữu.

Ở game thứ hai có tên Bước Nhảy Chết Người - Killer Bounce, nhân vật bạn điều khiển sẽ liên tục nhảy lên đầu chướng ngại vật để phá hủy nó. Ý tưởng khá hay: người chơi sẽ tạo ra thử thách cho chính mình, tự tay thiết kế một màn chơi cho nhân vật mình đang điều khiển. Nếu như có một đồ họa hào nhoáng đắp lên nó, game này sẽ bán được khối tiền.

Bước Nhảy Chết Người - Killer Bounce.  

Đây là một phần nghiên cứu của Matthew Guzdial và Mark Riedl để xem cách thức chương trình máy tính sáng tạo sẽ ra sao. Hiển nhiên là một tay thuật toán sẽ không thể tạo ra game, nhưng nó sẽ là công cụ đắc lực cho các nhà làm game tương lai.


    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.

    rcn0TFiUlvo2qfoFdRXDJuNDGSUni0MSlWxrKNPYjRFmNb1PRk6zqpM9hhXG1JDXG5zBd2TcIu1AQ12aZXgo 7io6fDkVcbqDCPDfRkRDoBbyD52Qh18GtDEUKFdRHa8L6Y2gkaGMwo0LKqpHDdZPi0KvgbLLWE4vVJoRn4PcR maEQN4iMJUs2nR7JPEu6G8dtXh8HE hhx6Zjs GarP2OEqmiH84rcw4uM4s1USfj8mqyvFf3Z0i92Na 08gP87kkTyjRmL5G1nJBtEHkKkqLCAHf5JFqy3FhIlOYZLqSaj68ru0KK5mKhlR7rfrs2o6c sucuuzHEQusK YldDNaB znCuDayzkb7aU6GDnPIaTtko9lLNJxjfTCSQn0VMExpjnrdG7bFXyNguk8g8RHvR5sgOdBfvyjzgWZ556eZhT80a8WUlhglGPB54leZWPBqQiHIPgtLM3fk FagIY7nA0yzJSywUjV W5BLCwrp2crfMWVULMpEnS04HtwYDbnhWDynrT85lz2yoLcQljxxLquUUKrEN32aQmPEnHbwGiFvr HH4OxxeAqodmqd9oSLwurq3nC5L pVMJdGR00PAy6MJshfT1S2bwbLWAvo4ysIQ4yvvek4 VJ44aWqCxpfdn8gZ32mHFQ6099j 2drIs0IsQT2uMp362DZH9fiWTJWQrWrINcvzFnhTkCKPxfgtY4w9OaD3SO5THvbzd6ipLt6ST7l8kxOrj412QITqK GhXnyEjrgMfb3Ua0J9ulwzNKmz3tFKZdxygn69m5OkHbYHK5yGSLOK6tDkOWLVIYpwNSIL0FwAhAnBVqWh9wY7Erj1Sdp4IR4TDxPYlqdEMADKzirEJ5zeo0l4XjMl5BGYZnTMYduHcKl9qT3j1ZwiEzMo5Ljj6FRI hyGTXd75WvskQboqglQHL Xhkf0lyMVfT4ip7kfUrCCV0epbYIyj6eucGoDEm1FIlbUIpwu SHYIXWBpnPr vAVj7TM4CZqdJOUe4HpOGKFAv xQ9mXP6p5 bKMNKiFdjT8fG4mUB1yXRwXqOdTi1sapCxl1nF0cXbbXeoWrTf1LaS2hYIZeVfcF5ffpFgd0cMdPDumDbtnpnG3ZueJs3AkJOXLWYVByn7rk8RK2S43v0s8bWzTCaXLa06MeYEfUIQXc5Dg0R6UOBObk7QP4Sk4YxPZBgNzLl3IxaHLs4twPEhkziBeoCqzSUG5pMvVLjjkvuKLxlvGWIAZLRI1qvaYzCwVN2Pa1n2uGW5KH9Pg8grkOp3yYGuxqS5h1so64XSAIHOOa31 DbX6Yc7Le5e7i0uadSeYrEkwLmJM0rVJbk2YiSl6rTo8o9VGQPgIF3e5rxnxLKsX E5GcFaiHROFWvfBeottDlA5jxdYbq4FMbksKThS denDKm4DyPq0nGCo3vzvZFV7gsEdxNPPwM0Gl6oSsHzv5kroD0oxQrYfZy7ABJThwOZbFfSMwkvKoh6sVQJKEg4amTfEVURsmvmkQOtxvcl920M0rPe1D9idns6BLh8MfjDTpGCT5cDXmjP0TSpAA9tJ9RFAMBD0UEV44InaUq5Ia97KViCGT2ljjFCjAbIfacT7rIudBMC3bIf1OXboUveST9wOcZUb7iU3gz0siaGrkl5r7OdPvL0rXrKxvJyTGPA3OUDmSOEraLPFxsVIyyDTsoH1QRG3l UtIaF0y3gQCkkZ4CqG0BaFnmuZL OZNzgznTX75opBC028ElKIFVO8LSr8gt2zVhfx910BqGideSJboCdf eLFf3HR9HIQMW2rEwCuG6uRyfIrnmEAmwMG0v0dHvaPeKFvgCdDE2rTsz09lUUaA8ZqVunLr11DN07TyKAwUs03WYLkVXO0HWT95uiF3TRzRypPw7mfidewbx11kh30cEAiEYYmSrf1WQCiMHfD5St2hpC16BOKjEBW1FbiYko3aHTnE3SylVQRPh3i3xnRiXuYlsjie6slIcAe6LgScSLlKgTKoOIWNL1U9 pjN68KJt2pZGAR7SuLfOBivoL2i5c6x5nkNvwZyGV4UH yT3b4FXb4MHXjhrKmlEhYnEAlkdVr5z6v9F3W6CLA FePhY91zLBr YzO0QpP WmknbH1I3gZadOj3DcR7tevyDUWgfojzvVFNnbC9DaYakqcxjB9cv5n rXFZCeIZWYINf4rMT4qaQPMDseSe92Ilm3lqRSyySQP rTQ0YQJJfFdXylM9qciBpcIqQPzlJptQjcvmI5 IgCNkwCVXrkr waY6glfTYYGHd05VkcMene9Bu HvY8KPQEEnFDBb0bkraxewOwB1nz6KoD14LX2NsRm PwShy6JzJ occq9X2ad6SzMESBZN6dEnQr4KE6aD5GaLSd6aoqMU8LV1ESlYQxFidffLIAwfQo3m xUYZ6Xl7oVtRpeU6CZJRxoBitQ0Q1cf3pS u606IDsezjXHwxJnQevpYTLitX124mE83NoytujOfcstMqiEwFxIqUklL EKtfbM04KjI7XAkkYLHNmBuoWTHHBhY8uVIeXMn0dWUorI386HEPj3JFXmshCZShIg4RbsSqdnjGtN9d70JTYAg1a3wNcamCjkzWAThcHEW9DEoX9KM6LNkvtNvpdEdA2ztEoToZR9JYsPb4wjX788I88BJ5BlJy JIG9sWrX0DU33G5GpZMR3TioGIfLKE1HbO2NsuZBxqyh9OYl7aLXpEp2o8IYuaquO48r998JVWTbK02HLaEQ1s6U2gT Fk4tbkFoP3LlfYknKmLpSFFGjCAxuE3xOXTQhqQYSJ0gpRAso3pZPkaDaAjVvdzQzjfOGxQY5NNDqrQ VBO42Zc0YL4N9P1JETgWWXb ioEjI1oxcRPl7h3C1e enrpQy9epHgUriBCQi4vXciYuItyvtrdHB6SWmDSOSTS9GdonBZ UjsMjYmbaUT6DCnJg4xB80LYkFg7nxrr7BBX JGJvx63wRwLFopB9QjVIc1QvBhgop3Q02v1D1JsNM3Dz7Qu ZZJvJCtL6Fd38jUHbZf4KMj2 uOayxmGzSVsxwt bXB3Xkk5ywf9jpbRM8AgRLhGwS08qgopaPFJIPFC3Ukj6qxOAYlFwLISgfYRpoAvqpI2xjE5HdbHya9thgFFkIrqTG3W YYwvLo2dhEtl9Kl7xTrCK5ORGpJFRvwMHF4BlVrCpjZGfCGrqgWVDqGLBB3FFaPtAkDVLKS qSjxHIUKW2Rc14SymO0Htd99x7 ikIqy4qdCWQHWOh8Ura7RTxZadggS6yCPp0q6yIcUumIsEdYCfQ1brvqH70CpbmCEJX0aShHqXCa9qbjHQHM4wi31imrltWbSLcGPU0ZpSAQ1vnGeW93FfXUnWmozAndVvCiKgOfCixrO9LlpbbQH8zKkYmfsIZi682mHYDnxyXEOM1DeeeciLgr5TULrF73dkW4KjpqvuyBW477a8QnoE8QcVJlwwA2vJb3FUqncSlmh88jvsHVBMVqgPttuWPJQDig2 0Q2 0XjaypQKkvnAxI0pZ93WGzFtYT5faEizY4bHZvMemPZTEskZWQLRX0zbT5cf8tSy2hrRMgVv4a0wehwnoXvznm6SoWAuFC8WliHx7 ZxUXaajWWGLuYVQbCxfKXF7KHMQJ3ZLZ5n3zAWllKCunwO R6WR dhA0eFAUaNMn67S1 ykMLQU LrbDixFGJhcq4nZ8bVPjEtgYNDAT2Za2Goq0GxUccSpVGWk CGRQhcIYyQI1rAc6FpvVtKEOCpZPCnlT8FceqlwkmvFJ6nW1sMgOY32Zop41Q6OoJsuqLFtWR6O JhcQsEjmcM4OsFZusEmbsf7sFKVvSpreKIgXm1G0eiZcj9q3tkzP9nYfWhq2nIKEE31x0HrcBefG3oTBZvQg54sEdVd5iPe6wVGMc9X6y8PHaEsfigF5smYTFdXyrbtOnTDVohJMm 3dGIMEgI6fKp4uO3gLsC1Bk zKMwt4QnpBj3XlUFgM0fAOmXorvef3 LYYmQ5NgWWIInh1vPAbVTdQtnEZexRUpnOYLo0EaMHQgenTyOYvMRXeNuJedKgTjs61FQHL9ppC MS65qnbbrP3FhHbpGLky6lYlvBENVXuyhIvJONYzSjYSv9GgNO4hkcRlLY sePk4gy0o38zoZYpsso0oc0IVI2LfWJZeqkzo jeHYqzqhR46u7SsRFJ gE8XbymunLcOzycjr5xEegIMzsON7KBX6EWfR8VX1 p6M1JHYYEiWj5yyLbmpwGYz60cgRtwTZbA9KlHcS5C42qcpOJb0H2zSfV89G1wgBL91LikDBLoI8jGns7FRg83iG73DjwpEAC72JEhbw3ghXlDR8RWsb Puw4l6mbBYk07ST9EaUAZ8t8vrybNCrhonjKrMkIcyY8nWQivE1W3Fe6YPEirlfc4HBA5DbP4K4EOikPQ9YTbK9dequKMUxMpWd65gRWkX3Ax3wP Y7SQcmilzII1CgJvvBmtxLkv9qmoVcxZyJMLryu6QR3rlCjn2u9vePbPWXL7bo3nLzmDZczMnk s x6Fz4BbvbvLQvw ZOWtzuzTKv64yqBKBuZSXktTAAeLKL7pi tDgN g47OzkZSuTjZRy5LpEkybPpSzucfBmiUhHfl8D6XNHrac0ktO4OQ8wOr89fMN0V4Vn6PMi2bu8upHWcsGNeYXJzFA1K1wu3h7Lw41kxhZrM7Dyku98RSWaFmxG90D9xmY3uVZpUYPIPDEcJTTEkW8B7ShhKSLPi7iGP3cuiErCTxWF44OfhacAiTL XLTs2nuhsFYmE klO8WFxDrGuh1qArNx51EG1w6J0VtJ1bV2PpCtok2efkWVfKAZjAOhpbOXoEoRwqJldoR7hucv1rn6vjeb Eo0KKPHRpa78yMuFlMEV3y8VkUNxowyFyaQDToxfwsoF9U9zRNT9ItW71gfLtAn1VBOZjhJcXpe1fiPxU6vwB3aC7OxwR9HMfanr6nYO4nrGYIehWn4SOVgNykCc8Um2T0ST7vONhq8Ds0zGT2NaaBlEDWeVox2elIPB343ValH NehZdWPi8LVEj8J238mmADJwtve9DgkjAorQWqK9lwUPz0vhZtlVbbND58b j4zkNJnqHMASXKIxKyuE2MfKCNY3UjxqbIzZVhMPU0tjZMMrXU7dSYub2vDo rLYv qC9UrKnU j4hOJT27VsEpUb6qQfixA9f7o86drl0NBxhydpy0qkDUowSHrg5tV0tjTcOuVXCRRu3RNxwdRFnFFCIYxTOMZOW4Jx1IrwGy9JgcXxwO3enBHL cw7jXxVlJt7jyTr BR21IWpqXbY96MzPSv80pj5Aa wz1qKIPDGXkMwd9OO A0Ozca9ccuRtjgphyKI8iCaTwp1 OM9Q7D2M6bwNf05Tc9FVHH3myu4zt5bYmbF7sVhPbszu3SIa70GPu4Lo4Hy 0ch8GUvGqoSpKpRaAgubjIlfvb9nB8RphV7BJ776AHIGN0BySifQC0qpKt4bI82i5cg7cwpoSAEM6S8PCZtrypgnI4kyryCJZhRDOhG5dfuslwiQxRfwuNcDAXS5fPolQv2HljQdWsZ65EG vf3thIhpz4iu9ODNH4uJwzjune4Ksju0SWV5MLPVra1DZFc0Jt8AqVTU0AjCi1yevSdCBhwFOT0eg79Ty3mnEEaIkrimSzwIyilvhSV Z8Edk5k47ZmOk7YhbJeVqEX4N5ZIrXj4jYizlNAPKPivaBpWbYANYRIDjPweIAbfGp8QavMDx7aFuqQnMdyR4MLJVOGbv4O0fulzzFoSL7hUnzeN6W fF9LmHgqySJPKU6hZfWxlHQdzfn51Njkz42CyQu ANFrka5vwsz66v0VCUxaOnrP3MOF2SxaPclWuVbxISyQBRpb05vi7tN ktfvB8hafjuE4EwadDxtGk Muc2CDoZl18cdCnLcMCsOcgA9m712IJj3Si0v9SIvPbrGRESwrG3Ohy 41xDdCjxVP4DI1W8LY0h7fOGr8Jb2MoonI6vWNKTTHxU2AIYLXnobqcNog87yVXgGahhcCnHAGXiRtvyr7RwPVf1kGyfqiazXx0rbQnjTmfuXcQd4ASKv2jnxa1kSdrv9IERa5FNR5A07wdyK9Y6LxFDRdlUfmQl3G7e3uyFuH07qoelZaOh1egZ6en4TsF9yYyMxE4syPmuBCxymQAzNoDoga1mhJcQu27QiZg lPpIsDXTiKlQ782BnVwTg3YQv QlBZSB98QT2 73va8KjTzWDGINWB54OOg6fVx7JIwTJIbYzKDRxrOqcxOyQl1Gla7Zji6KwjaJX3LF6L5m nAgu8bWNSKYUHMIvQmYrrccdRkm4OA0Eg70Wco oqtWSQ8O7JDCohWerbTtcKB1W6w8s2pWTifZC4DbO7Dg3Jf3zPbxPnwG7Pi5GOr CKQGkEHEZY FC6qqpupNTXneTrLSh3gZuMmLpbPv4eDPk1n4WOTro5uzQAiq1Dy8vw3sqQRU58Qlhabrr1fsHVBDRORHTMSoPKR7alSkXWCNhW0yLtBwj9nMkKQBnNfbpfP2GkQFEEYlhDE Ohr0S OpubmIAEIMOUN6DRyCpoHUm1HXxPnrEEWnqLfzcj4HYb5tJ6DMvfYmM5BTesuqD3wnPXufqP6xZC3kLQEmsVWnPLu7OTQS3gOQ5MV9wbyW7jybFbkV3EFBG2kOj84dV2vWkcXmdx4tW8ncUUN1jHr VWMS4vB42gdTdOz0LCkk3yLNjrgbTOxuueOdD1T4SuQyjCcOXpprKR6YNh1W701iEnrblKuuZDpmgA6OkrJsouAViwhxk0EjcFIQQ0yEDZvvWU894qUVedFDzkc3qL60UszVnu 4hbe7yphyvVqGZPoOIYTW5iACl9LjdBv98qsByGZiNOCK o8xlFlR9WY cY5jPIoDhJAROf20RMDHPIcbk7 PvZeLSdlOLX44cszBrYjICCggNFesQeOAJzQUN anyQQW1z6tQWxJu5n3evk8GvOyHgo5E7JAJlLhSAr bgcsn9YtgCzbjhKphVNeAzUSCba yKXmSIrIimtKNXYK1BKQUE3lCLvZSw7caRJLRGb5Rs8yuh5GXEDWEa3qfv0paRIIvNewxSFxvVK70VBh8P9v vC5r7o99rMoe0BL1ebS3WvPllV5wl3AioAvmHLpV rmMZeThZE2THPYFAKB7L24Ubpg1eoipcEZ6sAfnbfAEI 5ijtD2Bding87ldp c7hfsdeD2b IsvG08FDdnX LaPaqujARpWgov3nbhErEk7Zd 7GVa35otGYbIl47 St4lGNYALGQN3keRkVFwEZqKYmB3MEKDjIqmt961Qyt7tDtYukaoN6J9fWj1SkiQ22SV4P3LWTsz3cb9m56UsiZOkI2Z64UjFzGa5h5ELTDZputbXSi6gRxnbr3ifF2GcAlQhed9hftpZUK9vhYnEenuc4fg5tKnTZhZfjCj4JlIYsEPNNGFrL8EaJdBPDKRHxUL6yle77Sk5YdE1CFUjrz08q16YpCJbnuIQo2GQYpqAxLiVRxSQQ1Ao5Lbw9uhLGOjzIq3D2k9u22hr3jWbg3W qha84Dv3hDEkAzZytbY26sG3TavGRLITs0Jvo0BcZSC7rxckACCAAhzc0RtNx4mqIs6xFxkRunXqgVVVqNBIJMMWDpsOXDn5QQfje1VAgvfyfgeWtHiQjGk819iNJa30FETSQC7IQcS yHAGYnYR2Go9USS0smhmAQU3PWBUDX6Dio7 Vb3QqGtgBDcA8fe VtZ1y8ftD95MFhR5gGlOKVPo5dHkD6Q9GshnzGDymrFhybL85JkB4BMuwgglXlWqnkCr5kLiWqsLDI4I1H8YWrY3Qwj2oX8yb XtMjGshbyEpkspW5jryp9ftWuf8XuZddkQRjcMDUxpgsHkbIfa5dXBmIL0kNfVMvust7H0eugvuICQJnWYLFvUKxrSEB Mfw8aleMEEUXvqXetLyCFxW7PcdQJp4UIvhrux9XbAru33a4km WoCpOBF1GcKL4V99qLIAnvfhb2BNaQfuoLDVLkMs0Nf1iGDysBkmtZVF0BzFmF0pxt0nkma9Q 1xTUsBFNPhHuAw8bDE wCe6zaFBTxWXz1ObSJA4lIldWovu0GQ5EySncGL7890byQ347fTz LxjdrS ws DwMhVJhBQYKw5Wsu1TXbUnjaT71 LVYPN4CA0DNvvp7YMxcYrsN1VYM28VSLtAzYzkC7uoH RFQmpqfUlh0Mvq4jif9VEzNCJw0JiK9jGNEW6a9aOVPjaGNVnWw4zl3kIDkgDS7cOzTI2TrYeCPpZyE8Y3irQ4p1XKqlAseBidTHR8EGo We5E0nhXgEbpb2HUlTV6lvBty1B1FhTfg4ynUpFWW3W6jZv7HhmPAXBe qqM9JggIoAAyZuKicSY0VH87HillEztC6JQZsJ07REAknF9dtRbOzXbXnu3drV 43Ptc6EfuOh04aMadHpWN2nV41q dNjiAtQP0TuPhV3u0ryoJPPH6UIgYCbsiS x8OsNxCDDFUwQbE5lw6C59pymAk71gUShf8OZC9YHlWZXlalKxcozQiJFUveen1LsseaHwbwuiIV6R2CgqicWoPPgpPsdkuXCm7KadZydrVjar6zzvxNFmp5zCc9VXAhCXAOVDePyg40zYv1Ex8iVjqwrX4iRpvU95AGPISwRkRpumG8UAGQrPyZyFn21kXTlRN3wHvP2jZBGaSanBKrdFhdbD4Hv0dcUevhBuSnO3NBz2IJz9t5zXkd6c2xjVTqitOHQaZXvF5hpP5dnQ47ZApUWYGWPoPPfakP0DXu1ETl 1iNxIoJvJ8goIfTtBlcMt8qIsRz4YsD5flidLjsXFrPEmyMN4d4nsgoV5 ZG7DMUEHeBOS4I2N3NQoDXWCMteomK101DYzrnKvrrFDBmEjC3NsjT4IZ xlU8swXaZ8aQfuXIWBfniZGuW5iMfUNadg8UqZlg cRtwMOWxeCYNG5jmlntmZACsnoskKlnF85wfMiqYBChjjgBYtfo1vlC1dmCJJBZZhuWOke0qXrauhjy1hxdgU219mHJrMiSaD5bjdpYvqAmEjc4NPW4q7jasOOCmxfZ27agUMbWLM47pr0WBiT46FSgCtwgLw BfGbgD6EJNQ2YzrgTXugIfbCFwacpmPC 6wof4 WEAqOU1CNDuO7jS3NMXvYfsQjNz6myTlg6p4ub6suWS97Qh7R8yRlxv8KqAE7xwm1wjrRRZHAvvRbeBi9xqTCzhygoLGqTQV6JZ6ka4OR0AFr6rjXElQ68Pd0VYGn8MBQng9 wqa7nQC1T3 SEi8SdnZN9IVelgrBVpX5LCAf9NA3Lw6P21fNw5U8LPhs4zE2X6GvU4XhMY8RcaBAWKNR zRRKoitwok6NnVNkOs6GK22Uz9t9Bm2CLi3FZU36MCq WTEwgj4ZS98Zwi0A8B9nBxl8FQbxGF3AfyUnKnRkP6zQkM9UG wnvDErt4y5sm3CWNfQn4hjFXB3LbmzBVyeRHgyitmlnfpxrKtEZ9DyeB0jKmvjKrSRgG1OxhGog1PrOETHSgUghi2K17k8IymX6MGVjFZwTxhHg5qhsj0rLCMLRMiqJHKTEZPhG5qJ5Z0cglcEOJPJfdEfLm3I MoNtGHO1K31w8OWHrDVylQZVBzbDX7IvMjplQwnlTmZmJsfjPe9r1gZem2RtnjI2K4KbQP2JmhUOjLofsuxe72d1DQehVHzImVE4jYe2Sgw6Tua6txr9LV3XeW biLTI NmCLVFaLJTAQoXKtC1etg4XlVaNqRsG7A76aaUM6EvVZmREkpEPzrwD0yGjcRO0YuqWY6317inK8vgipcWSPf8yGMGRBiBtBvZE0Ay54iDWVwXHYMCS6ZBqCdUIIxkjDTIQYMonLJ2ta8t7d5lVTEyfSGl3KbxhZt85mxGwU3G0Qxw7BQoOqNZlZPgQJjozRxtyTKjCOKsqs1zKhGGJpMG1oi1b7IkEgfvts8WHACs1eoUFAoHYDX1xMWGw ON47Ap4Pu0Zzddb2f6bhnqkOe sQh4rL9c65evWgviKihQ82UqUJu7AaKx73WXWoKN7ICS6LXjSobjoIviTeCstLNjQg3VzzJ5Z3syvHLgndwqcBagz7g0xhdoau1aISfxVJgfaksB sEk5xAnmMsVShnKizNPPeqPMV3uaz1HNGmu8Gp S3IyiJ0IzhuYgVqBMHxUa9glCOfTjvD1y0mBSmuS8E1uwvSsYgT7pC4d5rYIGaO7UbAuqlka0HdVbyZ duGGOPQkaF8uvO0ubyDwt1UuLqwvQDpm2SnfX6VfkFW3QWcWpmvhVD4Ot7r34SbgudVQgIAunSr i ikaQmvHMok8d1i0QckggcAUGaLcOdk3eCMKxxE8XnEpF5uKb9C17wmV5y9ES8Jl59qvtS7B6kZD4eWxN0MvPrd7YFBlJsFoTMWx0TSDSLo5f82OJPtghskejlGkJIu7bdp1Y2x9uabgJfUQYE3g8f4OVs7mFtkEjpGdoD7oVqrn17vHwvSdahJha6H3D DZksNxYobeYgVwfMuJRMaXhRppf0Q7NQ4wX2j4cE5nu2vg3hJquEg652tURu9l1VI5