Genshin Impact 3.4: Đâu là những nhân vật hỗ trợ tốt nhất dành cho Hu Tao?

Genshin Impact 3.4: Đâu là những nhân vật hỗ trợ tốt nhất dành cho Hu Tao?

DS  Thể Thao Văn Hóa | 12/02/2023 06:05 PM

thích

Hu Tao là một nhân vật chuyên về sát thương, nhưng cô nàng cần rất nhiều sự giúp đỡ để đạt được sát thương tối đa.

Genshin Impact 3.4: Đâu là những nhân vật hỗ trợ tốt nhất dành cho Hu Tao?

 1. Xingqiu

photo-1676024449323

Xingqiu tuy chỉ là nhân vật 4 sao, nhưng lại nằm trong danh sách những nhân vật hỗ trợ mạnh bậc nhất trong game. Khả năng gây sát thương của Xingqiu là quá ổn, một điều rất kỳ quặc khi cậu ta chỉ đơn giản là một nhân vật phụ sát thương và hỗ trợ. Sự hay ho và mạnh mẽ của Xingqiu là ở chỗ cậu ta quá đa dụng. 

Cả kỹ năng nguyên tố và kỹ năng nộ của Xingqiu đều đem đến nhiều lợi ích cho đồng đội. Các chiêu này cung cấp sát thương, phản ứng nguyên tố, kháng gián đoạn và cả hồi máu. Điều quan trọng hơn cả là Xingqiu thậm chí còn không cần phải có mặt trên sân. Khi kết hợp với Hu Tao, Xingqiu sẽ đem tới phản ứng bốc hơi với sát thương cộng hưởng cực kỳ lớn. Có thể nói, nhị thiếu gia phái Cổ Hoa và đường chủ Vãng Sinh Đường chính là một cặp bài trùng. 

2. Yelan

Genshin Impact 3.4: Đâu là những nhân vật hỗ trợ tốt nhất dành cho Hu Tao? - Ảnh 3.

Từ khi Yelan ra mắt, nhiều người chơi cho rằng, bà chủ của tiệm trà trên đá chính là sự thay thế hoàn hảo dành cho Xingqiu. Tuy nhiên qua thời gian, hàng loạt người chơi đã chứng minh rằng, một đội hình hoàn hảo dành cho Hu Tao thậm chí cần tới cả 2 nhân vật này. Khi đó, Hu Tao được hưởng lợi tối đa và có được cộng hưởng nguyên tố hệ Thủy với 25% lượng máu tối đa tăng thêm.

Khi chỉ dùng riêng 1 mình, điểm mạnh của Yelan cũng được thể hiện rất rõ ràng. Cô nàng có tạo ấn Thủy ở tốc độ cao và khả năng gom quái cũng thuộc vào dạng ổn. Bên cạnh đó, kỹ năng Nộ của Yelan cũng đem tới khả năng gây sát thương ấn tượng chẳng kém Xingqiu là mấy.  

3. Bennette

photo-1676024455867

Bennett là một nhân vật hệ Hỏa và được rất nhiều người chơi ưa thích ở vị trí hỗ trợ cũng như trợ sát thương. Cậu ta là một nhân vật phù hợp với một đội hình có Hu Tao làm chủ lực. Kỹ năng nộ của Bennett rất tiện dụng khi cung cấp cả khả năng tấn công cũng như hồi máu. Đây là một điều rất tuyệt vời với Hu Tao, bởi cô nàng cần 'đốt' rất nhiều máu để có sát thương cao nhất. 

Việc Hu Tao và Bennett có cùng hệ Hỏa cũng giúp cho việc cộng hưởng nguyên tố. Điều này sẽ giúp cho Hu Tao có thêm 25% sát thương, từ đó có thể gây được nhiều sát thương hơn trong khoảng thời gian dài. 

4. Zhongli

photo-1676024483508

Zhongli được coi là nhân vật phù hợp để đưa vào một đội hình có Hu Tao, nhờ vào khả năng cung cấp khiên cực tốt của Nham Thần. Trong vai trò hỗ trợ, Zhongli giúp buff các nhân vật khác và cung cấp khả năng kháng gián đoạn cực kỳ đỉnh. Nhờ vào khiên của Zhongli, người chơi thậm chí không cần quan tâm đến lượng máu ở mức cực thấp của Hu Tao mà có thể cứ lao vào mà thực hiện chuỗi đòn combo theo ý thích.

Một điều game thủ nên để ý là việc Zhongli mạnh lên theo số máu đang có, đây là một trong những nhân vật bạn nên nâng lên level 90 khi có thể, thay vì để ở level 80. Ngoài ra, kỹ năng Nộ của Nham Thần cũng đem tới sát thương vô cùng đáng gờm trong trường hợp bạn đổi nhân vật ra ngoài nhằm thực hiện chuỗi combo mới.

    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.

    6liuQCIj3jORerkpkBpNsRRdVJJe VMUOXidZ9rTpFRQiLYJ0GIUqtV1xLXmsiEXGE6BK8HeZeanT4ZbHfWOth5wLeJEfAda3RDarf1EsSER0EI0s7SQIhss7EKcYHOXyvFCemNGkfjoCHvOLKS936FzsdQUeOEMU1EnA9kMe6nrWoH7eyBA2vQxPHq zfUyXVWN1rYj3 ZOATEy2XCb0s9vgG8ez8pLjsAjfg3EVTzhgeNswhuwSc8B IDJiToYslVgvQAFYMsVJgtJXtoIazt99gyDEuEaHoaC2uJ6GehWPoowMpF XpakioM 4AlWiIQqYkEU9pKFQatej4UG4QY0k7cpF6fWeKitxWHh4VVVVz23mecvRvvB65lbLyL0uiwXoWtIz8Mj2Yu9mVz620krcXxKKLRsb8L5J5jHUcUUtDsNR8ewA4jSj1Q7NY2YRJDVU4oN7JXCrkvyjds0LkD7yTgh0y2y1hnzD3R9lnpeC5WwqJwmAoAQhPegwqBHacSUtJvHLaPOafDfJEHdHJ9fl5JCMH3tB3 lKC0s5hggua3AUc9pNu2Ly2NILvXM 8gfixDy8jexhvqU8KkV6UAN6Qq6b7R2VxeRnEmYRr0je7FePzKP22GpRUWrEIYpgivbu8ASn2XFcKVS jbAOviS3a9uruKVq51bK4GeqoNIOjMOkU5RszabBr9wrK11gsQ2yBSDIVWrC8nGQjHWcFOlnldc3uSaN37eJzGXEDtOdLlCmSLTDGv94IqvkCbPyLxjnE9d0HLXCcMVU0RP 0EOxOmDJxgHyrQxBpmZoefW2DJ6NsJ 5pO9vDzg91S1EgO6bLtXU U86Kan90pWh3RILyPTtVp5Bq7rPpvtfTSsBs5O9VZ3GJAqujrQ5M345meuyaLF0Li7CW4flXWOjgDyrhT0KVySgjBWnbeg C8Z10B3LxwKZllDajZpBkHeZrsatah1D1NceYIRXAAKLv4FGXCn8QRcbp4lYNg1DiMxnLAZz Xq62uXpx0xGYpFsEM7EpU3fTbfrLmHRj2Bx3tsvof0ijwecfvF69VO1U210CsttjIlwnsaNlNyNdWFtK3fmi80G5rQ20tTFFRBgMShHNUmzi5iIX5FsZbsWfCKzdCnWKYyN Otw6u5CZYCctGXO1YVZcYKvtQBtdXZ3YxtgQOher27xY3xBxlXn6xGpXUlEybyd7 p66XkvVur9nWnzRRxgqn3S89ieyGOFIye2b7iZoxnzbQq7agMHIqBcyfGc35y1ZSJQBzHLkEUp3srQuh3p8SxiWvh gUtTo7xc1TohxRVqhHxUReBrghQ4zFfLbJybeDw5isXZKrLRewTIcC89M7DlaRn8ymubhD8lLIfRjKQCpeRUVXVQvt8LKsQR7sH2eINW1zw3ITRFsegNoLJaWLw6I8RqAWoIvWHpRs24N8flsnoLflWZW uEfl S5ljnSz6i0TgTxXX4s2VAMV88KhH78nIdsbz2Ohrxg0FYYeYCgbS4x2xzpN9cBgVTYSPaVttAqeaRE52i 70v6qJ0a1 a46XWi3sbGHS9OJZm0EWyQfTIaPqDwtA1WUQHLAlI ba4RP8KgmnV50JcuBjcMTwyReGxNM4bPXYKvqDf10bHRxbXcK0ATfkRDNbdVsYubwWONjxYjOJThzx6S3zLyMOteSI8Jj 87aJvofOPUV Ao9wfT1EbbwllIZk3f2dr1VvWdfg6o UWTZxT2GjimZ8OkZ4FXPLm6 xMWRIR8X0trZCs71om7Voy0AdnyH4XQ8Uqg4UXHVVNAANZdAhtrrr9QqRzjd9dJnMR0cV8M0rnb5Lx2BB7vJCYz3pKJD7b5imm 4dZeANHUr3uqnX7B8KdGLHYiJG9lwY3KsyvaCITEbYcpO4QI0ERilLIMoohbz3aMRSnRQnB89wwwKtKF4mUC17joyEE3GlcESgt4YVLs7A0epLY93I24XTpeDhk0OpJqpUYeNufSKrhjt j5xxSo1iHmJu0hg9OXNPUeqZ26ahhmuaSCmp7B8Zob3Hk26vojORTvhLYFua4MGmftQFV0euXk5tmjCOLON j7AQrYZ15Jde6SAOQSSMIIQ0tGY57tz6KGRas 1Qf5xWnC4J0uB2l62mVRFz1VSyu58awyfD2CqYcGPapofDskcmkqf6Pe ES8GXE3k4bBr4s6pjK2Y7KikDSpdbUxEtzJ70gSzAvCnILV5poaa9rGaofw1CseHdOzj3WfjD3txbYx5YITpGpqQymvVYspFt4pMh0iO53GJltlGb680S1IBJwGCJZypMbl6koiFv4gEft3fKXmrH1AmJhupoO9CAC3OKaYqs9ks5BAdp20Ib84DYL8kjemNJ 9lZlgNpkUN1leKwDxMjYYWxhVfX9qgUSLaIu2DvyfwINoshWHVtPNSALBtkCfOBNl2GXD5EQKKtqPAKD4yiwywEqpo89n9ZvkFuGGvUDWT0VP9uMOb6y0kjX 5yxectAHNwwM9jkAMUT MLktMvBre3XIfQyxdr9s3NWkkDhlrUb5sePwOEzPbdXwaVI4fBGzoSXdlVogujYkxF9jNnaR2dvDGWHniwVM1q6HnX2LK8YI02DDsZvlyzuoLXmRHzVFvMY4OXTXwVew4je93D s9ZALs72fPjyWYx0eGZsEkawC2XbmBMVpeyNRcb1nI2BwpIhTvd26rW9UWDblnUk66p0htIOvFYFY8NO2WyahPDRPv5v5cuzrVbixwM6k8lKsSRcNcipWomhWddcMOISuOMuN27scjEHIFasJzTBkBAh9zv4kB7Y3MHGam4 PSsTYZgwI5 L1wtowAszVtS8A5UD0zXnHukLxs0t3h5wrmx3axLAU1YmyDSgssj7z7qANdYmu5CFZ1cvttlWZG1CC28wlz41c1RyCA7GA0dfR1M55QSrlyQln7BXKcFa4dgKQa9enuXdqzb3rggGqz50u 9V7s1komjqtunyIMoMYQuSEy2okJmIcYKn7pZEmGiW6YrSdyAGQp1U9kwqt8 poHeKFqr13wmFqHGdR8ZMp0zcEd1mh6YCZDKmDyTfiFeckvsRbD Htc EhkYGInik2qeqoeE125vyVb6PpQdX8XuzTa5clk987vQgEgKmj91SvSvkljqOWhqmVuACH7GC3jEY fxKnB6D6D78Rx83jXcAiN3tVocSX2RBJRYdlV5hlBnC4tUZLWbVVWQPeXkhsdQXZDqvTe5wlRyBnCtMCX64KUzktfbp8EaqJ Ow7yw760EcSoy1JwLut5Jrh2jxp3ECB4eNiwRywJvubi9 L5m7Hw4yTaJBidyQliTGVlxMlJ7OZoEOnl7GK6t FTsW6In3cSQx WURLCBC5ITyDxtGeHMDQW5oCIBJkfls6JvVnuGs8hVZ5hK29NQ1ihVcu95km8jHOw9TtUmEmmicdFDwZqW4vMmqdiZTqCk3WwUOpE7qi1ntsS6IkWzoX8u4NSZnaJyhyi1F tPPGzAZxu9dLrfDSEwkgUSGOPxaDZzTHi2s4ctMfvHtr8XmlQi23Pb3uk12kUq4ZzzZInba8zET09CuIhukMEJTnG5L4oSHeGAzxH3DL8noBA3aKLn6umIETN8G3icxki NmwW5vRev5uIeKMfU78QXwVw3F8V5nPA9H3XhdWaq5kOZaFOjNNBNxd4jCVc8qdpDTcEzjTor7GRSGSN6p5yT4kqxfQSIAyjQTo3FXyoTpJ4PXDWrGVXNP0QXUw13Vet2GOCQJYFaKcMX5ACpztypcMQENyJlUSIj181ZWhNaB9jCWdKZY8F2u1Ls822MVZA6e3WOz4LqAAet8rb6rIrZrf6rY2QzVnI2y54ijA1e2IVGPIywu5gmEp2OFjyQJDXDXlANw94LN46WHF09NNqV0hCROASez4ywguDONAq2aG0UGijueCTtQkNGmlOBaX00QVanozQBFRJBjfoxLdJ3fNtZoiKUOm944sQ5 9L6roXWqqAD20xFyermKlEfSfkAJ9Q3IrJmdH19KWxdXqewP24fkvDURh2s1IWg9T6 xBWI3Ts0Qlsv A6LbKPRBqcBjL4qAZchjD1DxAftthiBPZpM8UXun1XJg9i8sknm1y9flRSIq8ZtwakJEOKtvugusgAlOV4SiOv8VEa8bkkE8bqfgoBy1GfG lGW3LlMuW0lFDAn5nFNTDaGisrmIbxDAD5qVZO3hBD4Rf8lHtCPGeVhCFkOrj Qf9t7sew6rudL1T8ByABZpWKatwRbqOZgAmIE3scwq13D8CVpW5BxdZLJDYEWgaXVg842ZawvlxrsAGRwzaQiW807URiavWxBAwGqRSWbWcQHJikKGbOM13ZralFZFGhZlmo55DLbkBCvHV10 PkuzgnLoz549TKkGHsn2ubpUxkXOVEGxVWbqLFXOGv9ahykmU4Syjb9rzAUxQJBUYg5sVuMIzM UPom0pVA JcufBOTZfXNDzzZ4hA7St4LZ tuLNC3IIIFVtJTbYUGEcljcGDWrf9VJhfJ8tG WuNjthYCrDYXyJB91dEag1RSZ7moq9yPn4NVayrYVRObWN6BUBMHObBBKjQXXNfFoDP4th1WxwnzFgmcG7tOZnH2cU1cvsqYXleDM9OJTM0taUGDAUhHwhre6DCRBoQ71WbEvhHQjqE4NqboXu Ra160wy8UMilMLsMG5uFc K5ZQHewnUHYtPvv37l9qSJA4bCX1W 9gVsAhw6GHY9dpgZo0BKa11Dn35BKxCL5zw1e8eQWFdHF6828MTsk7W2mhdWEC8HZl4vzu9GQFH8z gTR0ta14DTITHQ2nXJP7iKGnYsIEfhbYeKSRP 2a4mw5f0r8CkjrbppouWlG3c2sBQGRhj6jcNRzXg2x xEV9wRA4EWAX0vDsp0cUM9nbRXXs9yDP nA0i048veOyr7Vt5nGsMkHMOzpR7IU0P0kvWVop3NryysdpgHV3g7DWwleGsW7H1fJniOhkw0QfPNs1eiwpE8wzx5uZnmO2bR1GdhqcBnxLjlDqTOBtAnbElpc9wrDL4knAkKIoUC6ad2NmNaj5zvyfDCL3LC4xNLHehX pv3SMvKugXE3d9CZrpZnWn7N2C4HFHafiaYlYHe5fZg0eEORu7zMoqtuhNpNZm3PLUYgJEr2j8Env4HNWMBycABXX8i7xlUux6Ao44IcXbiXjvh1aw18TpVvCwggUnXA9ADsDFW1C8wsVrJDgNQIDpVz1lZzdnRfQMVGaIJPifXm5LSrbUpYI2Wq7cD8lIJBgKqjEMEvtmHr6Fx QKvrx3HTtTzHUcDuFcg7u 8vJrxcMKGTcoBBdO8k0ktKMUY7f71bo0z8SwHpHgWThGI3ks4YJk7vM0w1M4F6gC667T5eEM3PNudQi4QI0AUKvTSlmJzk7PlRbUIMj dmHSVZ 69BapaZGq4SsGOchfEKcpRSa1ni40rQBgJX8HsYakOLEGvIT6eEZsLldBKp079Wt74P63qPrpPZvUKDINHBDAAhiqeVrZxe1MciMzUDqmXhMhc rWBFsQgToLBmnnW1Q1JKAKGTnI2htQ9gmcwmqyPSNSYyz8ql22YXNVmgMh7uKrzFJvvxbZFWQyXHlitqNGfw6TW RnbP325EsTQm7pjKoniuWRLk1KXYgLCYt6p7eFiqx3GwxfJbyiPLdwzr1uoBbrNlY6Rj1Laaob5HtlsGr0KIKNnBF92Jdd1zxpgxa4sVoa2yzg7m4WwnqmdoLL1TwfgsIFE5J3iWQt8NTHDBuMOXJgMViIVDg7fnb3tp3mm58Hc4oR HYimVNUPd4MZeOUDG32SbBM6TvObaYpRDaX00Kowjk6bNnAQPXdigVBU8NsPwwhPrXcUzGD7cebNW3QETZro2x2pfeMFbX0d6ZpEN14ToAYVszkNTy9IH0B15UF4mVqwRNWdSmybIWvOGYRW13cveed6YCFvOvPMUn3p1yXqCLBeGJ6JOuwAzX7cJk8TZl4OIS452ycnY1Fpzy3LQCAufd9 9MGCJmxQItQKiKYRdhxipLzaTUPtC68RJ0iW7t8OH U6k7zgKz5VV2Td1PQf866CMSJcc1M3jv9pF2fDw9wsqmc0F oYH4qLNeoif 0 PbIPonmyxlvdNd87tkpywYGpFWOVp2ir76qQt3LnR9c4NXEaUTZj9oKEdQ7L4yJ8ODZj4Mxg8rm0zsALYIF4tpk1X4r2WjWN65ahn LbAuql8LE akoLW2P t6lW7eOgy3UFdaRxNNTGxp7fnKgixA3EX8DprqiwjjspIDoTWlKpDhgpv4x k UuMOsmjT6cTXkcU6TTV6W1Tydb13aqCslo BEiKWdbODUL8Rad3Be2HYYdK5oJ4qzULaA0jivm3G269qbik8uiNz7gkC1g6qluCbEHRfmVr46SlVyc37ORbimqDo6pYQuwDayl0APRldqzYyJCVLDnozFFyaPRtcfm0Xwroa1FLNZkRY7pKXIPEqe 7jzIroJ7O0DzbHWCSJ35Df73uOEjtVtw891Afs cxIPMyABzXGckjyNwUCW8b3m3YWVxYEHoaqbvy36wc7pI1oeOqGQXx8SfpoJQr5X8jngB9YNG4oEM7KUoTVpMN0sSJzsvFppxV5ssyeQlGOEIaT2LPnoBsLK6SWoCM5GL1MFAhy84tvvmdRb1DVAFYuHjODduexFfCzjEIMgIlBFArP8VRNAXNABODJG3gu6nsZMfEjVmaKqeUcqG5omSGX8mKcYVKjcR79sTH96KTsoOuVXfpg3Bt8DPyfXqLiJaUHc4RZ1GEWELFhHWNiarUAJVu2kM53hIfSzD31O6LnP84yfFacKhk rvtRFwybF0EoJpXgUIl6bOJnNgUlP7zYjBZbmguJlRlnceWn0uo33vo8HuGbFENJviRqdmZFjLbxjYL7Oq6 sG9YxdzAgELKWCn7hschg2SBdfwYxtpRah4OCs3g0DOKyBbPBAZ9ozbf6FaIHl0sizIqqOQjzilq2XQCo0drPmeCRfmOqH rHOcev136eEXnPH60KCuhquIL4CYqpjQieWd2dr ZfJeCbVE6iAZRGrWJPV4siC1IKl45kdgLpyX2FFPKVBtsodwleca45i3xXLq3gOZC9p6bnQi5XI3kag7lWR32EQXtQLKhhH5lFB0kVsZcEws7NdRTeUeXXFj5uBNChdWiTy l 98u rNcaXT2HgP5RE1kXTcUP eNlWbaXK9IjtQtqMnd4rwrvvTgVA XpcvIr2Nor9GDT3aruS5tpcRmygElZqPrT4jet67eORHVoOMgzlGQBrwK1zoOEL2DZh2MUwtlikR0rlY0gWqV0PyfKDtQnS582N2Oe4A6vw45a4oI84VvRBdOPWgjDaUGXPM0KgDrbeiuODLrzwf1SyFahAkhbs7Zz29dDEC43dRTB xBmh7nuNdwaHtzRF5omsKVN4muwiQicQqEUOSDjYdYgR0bP7XFs37KCS6LFiH61sXg6d l2ZO3wMOtUE9rU1FSX03Lm yNOkblfDRCA3LBaEGTzlm4JM BxtPeOHy0qConq6i12O5vOxw4WkMC1VR7TWa8sOdFptpaKd3CvHcgKwSwMFfNQja1ShakNXr7FcCBM3q35P4sS0EifZ05l0hxyOxdK55aSEymPJwIym62KcIqx9z7N4K3PYyT Enbig8UGYgmx0MIlnnQpPMqpFo1FonKFkby600vPZl GKfcLY4aA9QPjwDcBkeucF2DYcxaxZoKNVcwVsY5bv6z3eEJ1e9avkFWmAAQM6sWxQq H2N1ktWGo4BaamH6LeWCkQgyKeOLDhsX9YopVcMNeGbKO67w7NuoPKewRlqS2dOWpQumW24XIVLgTN9 aFzXKcaASkFRxB nrnhN3jnlgkiDaXHECKXMYIVE0EH3r0ErZ4eauGkgZ1AqK9IcJOxD3CTzqsk7XV2HYd0wAdcO0lUQlLsMV sn4JbFJstl BPZzM2DLIv9wsIiXYeNUMFMNjgwri2kwN7xOJja50k7spahVMiVnOZWbz40i3oflWWXH8bP0pj wRCdt3WOVX1rRWJn2ipyMfd4TUePAdqrKeTTbU0q3 gA086wb1CaNjB0mRuwkghDVxX6MHpn2HDT8fc4tidKXBZKIFRzkp8HAGFIS1Td3X cawFJypUGncGiB0Ykrwy2TiGqZukkIbzk8zI75T7pUpvy0bSb861cvr w bwjzEbZWIzFB83KW cTpOWYmOwbxmpDmmK6JsDNMV6wHMChIroMYakulgpCOSi9RWXOtk9Pk41HBQRkOCgY7GkV7GPO5xe84uV1qLLSrsJharhkYfHyfdk1zMtLL9yig01bK7bP4RSWfg034QvRnPR1tY46 gkIBe9cjy75iex9mF5OLhiMXcQucncxqm6Q931RRWAUbJBQHb3fCMmm1KszRZYex2KIss3L0NpwGBYMCiIgnrvY5Nm3fGEb1ydaDoLtZlS23jM5Dg4BU6hRKM7JWAw4 xvQqmPjTYj5yQIMqFdPGXi8Q990nDWFPM12VFXu2DQnO617ZzTYBdfCCf21lXfyE2BDv3v5kUkej3iH1jQ1jRsLO04B diaKczhlMwa5eXNMt5W2KMuwlky4Aw shDNSW8lGslbdQJuyGKUreYYpYdblc99S vdlFW8M2fxRrcOMyVcSK90l1tVXHSHAnJTO6sbLm KAv3ddkwVnM EwviS8gaqvyPN6T0tE2aJL8h DSRAVnVwFKAwrzUCZ84ktPcGEhrHWKJX P5MRDhduwVjzf2yzv2bh5ShRLWpaVASXM9lr1ImA7stpLe4gLeN88VdbZc6WydsW0cNXrf25cN2yttCNyEnbSiuUAlOxMn37gFNbuoHbgljqRT896g Ms26wxNF5u63AYFlSqV5xvGdLnBiJjoOWqYgRPpxj21kswhzOkp3G6HfALPtfRg0KTXVbhEEzPEaOY4Jk50elz5Hcx4YhPUuUbNJp1mDlBdqAkCvcts6QP ysF7vfBZJrxEq1VW7AVAZxDWiWC6YtJHZTHex9FUWaq5tHQbKp4FRpCqKEO3ZkdUtbkGGPJ6Up2MfaAUJ EUbhBiB8OwwK8NY3xgUiDb6hK9QctrCN51svOh5NZ vKSdlZ0pukIladS9BAkOQn36OleD9te3MZqcli5Mb7ndIg34KtouPq3KaptnRjnkyQtDBClb9guMyCMVQl0pP1tcYVLrkjCiHkAMzadUYpyXEqJ3Ys6Cwfr8tceGWHTRagSv6lC9nPKh4tmJCHvrw5mCWtMkTzDyoHVakjztubn3MngR4yP1OWLuVpnwnzzbpUHkk6BLI0724QzcWtfNvcmgxWcmK8zocNwGCusIl3S ge0KxVTFzUNa6XtP59nrGC1ZWrVXX3XiXPrJYqMzBE905W5DzP9yN5oTuLADu pZndspolXhFtReRX3XL1KYa6yai76NSYJBiJxPn3AzEHx9GjD9z9s5NvOHtwjCa6DmkScKpEw5vrNdIq PbMHGDN2D4z72WNqFBZO5QtlwUKX5enQ7amrjw8Lw8qmOmiZE7smwMbJPGvGAFgLWmGzCHhxs22l6YXoxFfM7fbqTb FSdw64kdePrZbnOtolBh7y377ZmarkBKjuNjIgrtPxGBbcVPWuAIhxQ8pPmIocmh1o5i8BTmFJH55IhXmtH7RUIB1fAiIPSscn3adNwhSfZS15EbC8uEcq8HJAbtq33iAjYyqV7TGDZTY6v8RSQ5i av8d3w2L66oJN62Eqq b97ATDn37MAsWpqd5gMKdBY7JMrJHng6keYpNW1GGOAkX1zCe4LW5bsusoJgzyMs8fQHXoN6lX3QzzW6SPtKv63glJvnCCBqu0ayq6NkrOsFaYWCV2EQgvXN2hjTZQmiCdY37VRNKC1xkgn1OQWCux0Q7RlYEoin3bWlI2yjqxuVeO94IqNMlq7fFEwrijijfqmCEt3c2NzSTtIEAI74XSJbVjbTYVCigegsxpcqgv4QZ IzCWa1wlAXbQGwyEmfYRuunhWdYMDg4X5dFjKT fqhI73hFi3W8J2QHWOepx5qF5Jz50jJYoXfUn3VRlzi2CaLU6SPp Xu1ADkmrr9pvr90JI1aKvMOJel8p8q4Jdux8u6CkkbVoJYNgRh e wAx2a0dTY64N2D7Kzqf1eH1jAbQWSC5CmYLFVvSuonTFRMjlmjcew1elGHcHN4ajUOw6yAi8 u40ZMwmgghNCKhoRaFmU8hK555Zekx9QLfHQ1JoTQYSYOItFFLEMoqnNMic5 sSIg5n5q2c6JvEZ5AJu8sfXwxXlEXvkYFx5swX1sifpHYl3ovxNU9h7hhH5AiRfgQdVNKDahEODJyOOWl MBX5oDctscP6hrHTt4DMCuMg P55ubeCSxH8kB0sh3RUCvj0Nox y2Z0FpD6zJuEerG9qYMy9YxJGk5acpI8MTQj9IoKSPvo0SITqjZ8tcYqePFD00WBBPRCurAuV2ICE0FsWlEkxgVfXD7SOeEUeKM5cbxYApO7EWZji1f2iTGkx6Bs1T6ZtjgXNPmzvO7SDsTpj9iT871SXsPvYWldGv0LFi 30kAPkVAYBgw8p6r6cS nVyYSjbZrb48ANEJGFja0ZPkUtt24PtWOe93CyWYF1vjYKrM3 xLsD6KFzrSzEIXksaR fyaBXkNngfokWY jThYryWjOSexqymnLfmeurL3M7U8grMNzrdIgbJGbXDWJWsSqp6R7nQKCNRMnKSLH2dIp0uzsbMKktuskKMhDLxc5SKduRASOFmW4rx1D6RC7zOlXVwLuEnQbcMG75xiIc6xoDeo0BAMkpZdsCERQP4Wy5YkEXsUuVVjHPPTBuymg3TmSdKi9pZUtvrzphEH6Wj17 0rhw81Rvw5XGdxirbwT8g5Bh47tko8FlGCt1kCQw3BbRhMi8W9RMuMbH5ldxAYWXzU92VM3vrXf8JXm8fWnNAoSOxiYiXKr7yCqsWNR55QrwlRG2IM3AhLJCuNpFKIWH4jxXsBoWmZ1oyPkkh0K3P8DgI0Zrhs8yS72B0wdStpKSZsQpz Jy15pdLXZbPvkv0pWCfMRUpurGlhRSE01XVlPj0S03h9YyWgCk7zQj5DGG0A dr p3Gd7h5MlfwGok0m7jTu0RNlBG1PfkmQtGMEzBp4PDstdXh84T8XIW 8gzC7L06d SeGI5u2bFXnxCAR7IwJImrcHiZIu6FVYG9NNSESKiUFQe3jC9NgbDb4UbzD1vIBvnFhxHRosQlPV6hFqLXaa2uPaR65Ieu3BC1WQh576COppuZKLck8yzm9Y3XPRHhaZjjkbimFnZPyEdV5rS0toAfo6Qmz8Oj5PIKlqUAwuCZsMPvVSU7N8C8GgkX43VvRGSIxqaIitRNtb2cwXaK4hTaweYmqMgTR5nfrzBa1v6XoX7rBGCovL2bqLlgPmDXh7Za0uxsUA00ESaCwcwiAGc99qeIEMX 8G4WQlY84L2Zp8G1Bdwgk2DaUIcrFaFWmV2kbKumTNIj3tn9yXBhnqVwFvdgsy4hnUAjFh3YcXZUx9PdCg8DDwDk8aYINWSXSS0Ar0Q8M97RVU9jNj8uRN8AQRsO1nhslcmaV6Fuz5eS0A 373UdwZODNO3bXK70USsM4INfB9ihtv63YYirn7z36Pmzy10y3NT e4C7BWrU1zGPxc3ZYJMFjQbcfc9ddVJZABYB uZBLAAsVBUk9gY6s1F0hObT3pIOIZB5WveKe