Deja Vu - Những giấc mơ về tương lai

Deja Vu - Những giấc mơ về tương lai

PV  | 17/01/2012 05:00 PM

thích

Bạn đã từng ghé thăm 1 nơi nào đó và cảm thấy rất quen thuộc? Hay đang trò chuyện với bạn bè và chợt nhận ra rằng bạn đã từng nghe thấy những lời này, mặc dù bạn chắc chắn 100% rằng mình chưa bao giờ có cuộc trò chuyện này?

Bạn đã từng ghé thăm 1 nơi nào đó và cảm thấy rất quen thuộc? Hay đang trò chuyện với bạn bè và chợt nhận ra rằng bạn đã từng nghe thấy những lời này, mặc dù bạn chắc chắn 100% rằng mình chưa bao giờ có cuộc trò chuyện này? Nếu bạn đã từng ở trong những tình huống trên, xin chào mừng bạn đến với thế giới của Deja Vu, nơi bạn thấy trước tương lai qua những giấc mơ.
 

 
Có đến hơn 40 giả thuyết về Deja Vu, từ thuyết luân hồi cho đến những tiềm thức sâu xa bí ẩn nhất trong bộ não của chúng ta. Và bài viết dưới đây hi vọng sẽ đưa đến cho bạn đọc một vài nét cơ bản về hiện tượng kỳ lạ này.
 

Deja Vu nghĩa là gì? 
 
Deja Vu (Déjà Vu) là một từ tiếng Pháp với nghĩa là "đã từng nhìn thấy", và nó có rất nhiều biến thể: Deja vecu - đã từng trải qua, Deja Senti - đã từng nghĩ tới, Deja Visite - đã từng ghé qua. Emile Boira, một nhà khoa học người Pháp, một trong những người đầu tiên nghiên cứu hiện tượng này đã chọn cái tên Deja Vu đặt cho hiện tượng này vào năm 1876.
 

 
Deja Vu, thực chất là hiện tượng mô tả cảm giác bạn đã nhìn thấy trước một điều gì đó, đã từng trải qua một điều gì đó mà bạn biết chắc chắn rằng bạn chưa từng trải qua. Sai lầm phổ biến nhất, đó là việc cho rằng Deja Vu là kỹ năng nhìn thấy trước tương lai. Khác biệt lớn nhất ở đây là việc bạn chỉ nhận ra cảm giác đó khi bạn đang trải nghiệm nó - bạn không thể thấy trước được sự việc thông qua Deja Vu. Tiên tri - nếu thực sự tồn tại, cho biết những thứ sẽ xảy ra trong tương lai, không phải những thứ đã diễn ra.
 
Những loại Deja Vu
 
Phân loại Deja Vu là một việc rất khó. Mỗi một nhà nghiên cứu khác nhau lại chọn cho mình một cách thức phân loại khác nhau, và điều này tùy thuộc vào giả thuyết mà họ theo đuổi. Alan Brown, một giáo sư tâm lý học đang giảng dạy tại đại học South Methodist, đồng thời là tác giả cuốn sách "Trải nghiệm về Deja Vu" cho rằng có 3 loại Deja Vu. Ông tin rằng Deja Vu sinh ra do rối loạn chức năng sinh học (ví dụ như động kinh), do những ký ức tiềm ẩn quen thuộc và do nhận thức bị phân chia. Năm 1983, Tiến sĩ Vernon Neppe, giám đốc viện Tâm thần-Thần kinh Thái Bình Dương ở Seattle đã đề xuất cách phân chia Deja Vu thành các loại nhỏ hơn, bao gồm động kinh, tâm thần phân liệt, chủ quan huyền bí và các loại Deja Vu liên hợp.
 

 
Khái quát từ nhiều công trình nghiên cứu, có thể chia Deja Vu thành 2 loại:
 
Deja Vu liên tưởng
 

 
Loại Deja Vu phổ biến nhất, thường gặp nhất ở những người khỏe mạnh bình thường. Bạn nhìn thấy, nghe thấy, ngửi thấy hoặc trải nghiệm một điều gì đó bằng bất cứ một giác quan nào, và nhận ra bạn đã từng trải qua điều này trước đây. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng loại Deja Vu này là những trải nghiệm chủ yếu dựa trên ký ức, và họ đặt giả thuyết rằng trung tâm ký ức của não bộ chịu trách nhiệm cho việc này.
 
Deja Vu sinh học
 

 
Deja Vu cũng rất hay xuất hiện ở những người mắc chứng động kinh thùy thái dương. Ngay trước mỗi cơn động kinh, họ thường có những trải nghiệm Deja Vu rất rõ nét. Điều này cung cấp cho những nhà khoa học những chứng cứ rất rõ ràng về Deja Vu, hơn thế nữa, giúp họ từ đó xác định nguồn gốc phát ra tín hiệu Deja Vu trên bộ não.Tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu cho rằng loại Deja Vu này hoàn toàn lệch pha so với một hiện tượng Deja Vu điển hình. Những người nghiên cứu cho biết, họ đã thực sự trải qua khoảnh khắc này, chứ không đơn thuần chỉ là một hình ảnh, một âm thanh hay một mùi hương thoáng qua.
 

 
Deja Vu cũng xuất hiện như một triệu chứng báo hiệu trong nhiều bệnh rối loạn tâm thần, bao gồm trầm cảm, rối loạn tâm thần phân ly, tâm thần phân liệt...
 
Những nghiên cứu về Deja Vu
 
Deja Vu, thực tế là một hiện tượng rất khó để tiến hành nghiên cứu. Nó chỉ xảy ra trong một khoảng thời gian rất ngắn, không hề có gì báo trước, và đặc biệt, chỉ xảy ra ở một số người. Không hề có nhân chứng, không thể được ghi lại - chính bởi điều này, có rất ít nghiên cứu về Deja Vu và cũng chẳng có lời giải thích nào rõ ràng cho hiện tượng này. Việc nghiên cứu Deja Vu hoàn toàn phụ thuộc vào lời diễn tả của một cá nhân và những ký ức của người đó. Từ hơn 2 thế kỷ này, nhiều người đã cố gắng đưa ra lời giải thích cho hiện tượng này, từ các triết gia, những nhà tâm lý học cho đến các chuyên gia nghiên cứu về những hiện huyền bí. Họ đều có những giả thuyết của riêng mình, và tất nhiên, những tranh cãi vẫn tiếp diễn.
 

 
Emile Boira, một nhà tâm lý học người Pháp là người đầu tiên sử dụng thuật ngữ Deja Vu, tuy nhiên ông lại không đi sâu vào nghiên cứu hiện tượng này. Sigmund Freud đưa ra giả thuyết rằng những trải nghiệm này là kết quả của xu hướng cố quên đi những ký ức bi quan, và qua thời gian, những ký ức này dần trở nên bị che lấp. Giả thuyết này được các nhà khoa học sử dụng một cách phổ biến để giải thích cho hiện tượng Deja Vu.
 
Trong nhiều năm qua, Deja Vu đã dần bị lãng quên bởi tính thần bí của nó. Quá nhiều lời giải thích liên quan đến cuộc sống sau cái chết, hay sự tồn tại của người ngoài hành tinh đã khiến cho hiện tượng này bị kỳ thị. Tuy nhiên, với nhiều khám phá về bộ não và ký ức, Deja Vu đã thực sự hồi sinh. Thông qua hiện tượng này, các nhà khoa học hy vọng sẽ hé mở cánh cửa đến nhiều bí ẩn khác trong bộ não của loài người.
 

 
Bước đầu, các nhà khoa học đã tìm ra mối liên quan giữa những ký ức gần với thùy thái dương của vỏ não. Bên trong thùy thái dương là hồi hải mã, vỏ não mũi và các hạch hạnh nhân. Đồi hải mã được cho là nơi giúp ta nhớ lại mọi việc, trong khi đó hồi hải mã giúp ta xác định được cái gì là quen thuộc và cái gì là không.
 

 
Có khoảng 60% người nói rằng họ đã từng trải qua Deja Vu, và những người trong độ tuổi từ 15 đến 25 chiếm tỷ lệ cao nhất. Tất nhiên, với những nghiên cứu khác nhau, những con số trên cũng có sự khác biệt. Tuy nhiên, các nhà khoa học đều đồng ý rằng những trải nghiệm Deja Vu giảm dần theo tuổi tác. Và tỷ lệ này cũng cao hơn ở những người có thu nhập cao - những người có xu hướng đi đây đi đó nhiều hơn và có trình độ học vấn cao hơn. Trí tưởng tượng và trí nhớ tốt - đó là điểm chung ở những người đã từng trải qua hiện tượng Deja Vu.
 
Những giả thuyết về Deja Vu
 
Thuyết phân chia nhận thức (hay thuyết điện thoại di động)
 

 
Tiến sĩ Alan Brown đã cố gắng tái tạo lại quá trình mà ông cho là tương tự như Deja Vu. Trong các nghiên cứu tại Đại học Duke và SMU, ông và các đồng nghiệp đã đưa ra ý tưởng sử dụng cách gợi ý tiềm thức trong quá trình kiểm tra. Nhiều bức ảnh được chụp ở nhiều nơi khác nhau được trình chiếu trước mắt những người tham gia thử nghiệm, sau đó họ sẽ được hỏi rằng nơi nào là quen thuộc với họ nhất. Các bức ảnh sẽ được chiếu với tốc độ rất nhanh - khoảng 10 đến 20 phần nghìn giây - đủ để não bộ nhận thức những hình ảnh này, tuy nhiên không đủ để những người tham gia nhận ra nó. Thực tế cho thấy, những hình ảnh đã được trình chiếu trở nên quen thuộc hơn rất nhiều so với những gì không được trình chiếu. Larry Jacob và Kevin Whitehouse, 2 nhà nghiên cứu tại đại học Washington đã sử dụng thực nghiệm tương tự, chỉ khác ở chỗ họ sử dụng từ ngữ thay cho những hình ảnh.
 

 
Dựa trên nghiên cứu này, Alan Brown đã đề xuất ra thuyết nhận thức phân chia (hay thuyết điện thoại di động). Khi chúng ta đang tập trung và rồi bị xao nhãng bởi 1 thứ gì đó, những gì xung quanh ta sẽ đi vào tiềm thức một cách tự nhiên. Và khi chúng ta tập trung trở lại, những thứ xung quanh đột nhiên trở nên rất quen thuộc, mặc dù ta biết rõ rằng mình chưa từng ghé qua nơi này trước đây.
 

 
Hãy cùng lấy ví dụ khi bạn bước vào một căn nhà, khi bạn đang trò chuyện với chủ hộ và chợt nhận ra rằng mình đã từng trải qua cảm giác này trước đây. Đây chính xác là những gì đã diễn ra: khi bạn còn đang nói chuyện với chủ hộ, bộ não của bạn đã xử lý những thông tin về căn nhà: hình ảnh mùi vị, tiếng động..., và khi thực sự chú ý đến căn nhà, bạn sẽ có cảm giác rằng mình đã từng ghé qua nơi này.
 
Thuyết biểu tượng
 

 
Nhà tâm thần học người Hà Lan Hermon SNO đã đề xuất ý tưởng rằng ký ức cũng giống như những hình ảnh ba chiều, và bạn có thể tái tạo lại những hình ảnh này từ những mảnh vụn ký ức trong quá khứ. Mảnh vụn càng nhỏ đồng nghĩa với ký ức tạo ra sẽ càng nhiễu. Deja Vu sẽ xảy ra khi một số chi tiết ở môi trường xung quanh (một cảnh tượng, âm thanh hay một mùi vị nào đó) là tương tự với một tàn dư trong những ký ức ở quá khứ, và bộ não của chúng ta sẽ tái tạo lại toàn bộ bức tranh từ những mảnh ghép đó.
 
Thuyết xử lý song song
 
Một học thuyết khác ra đời dựa trên cách não bộ xử trí thông tin và lưu trữ những ký ức. Robert Elfron đã thử nghiệm ý tưởng này trên những bệnh nhân tại bệnh viện Veterans Hospital - Boston, qua đó chứng minh rằng đây là một giả thuyết hoàn toàn có cơ sở.
 

 
Ông cho rằng, khi một neuron nào đó chậm trễ trong việc xử trí thông tin, đó sẽ là lúc bạn có cơ hội trải nghiệm Deja Vu. Vì thông tin đi vào não qua rất nhiều con đường, do đó sự đồng bộ trong việc xử lý thông tin là rất cần thiết. Nếu như một thông tin nào đó được xử lý lâu hơn bình thường, bộ não sẽ phân loại nó như là một ký ức - một thông tin trong quá khứ. Và điều này giải thích cho việc bạn bất ngờ thấy mọi vật xung quanh trở nên rất gần gũi và thân thuộc với mình.
 
Deja Vu và giấc mơ tiên tri
 
Như đã giải thích ở phần đầu, Deja Vu và tiên tri là 2 khái niệm hoàn toàn tách biệt. Tuy nhiên, nhiều nhà khoa học cho rằng, tiên tri là sự tổng hợp của nhiều trải nghiệm Deja Vu. J.W.Dunne đã tiến hành nghiên cứu vào năm 1939 và ông nhận thấy có đến 12.7% những giấc mơ của các đối tượng tham gia nghiên cứu có nhiều điểm tương đồng với những sự kiện trong tương lai. Một nghiên cứu gần đây của Nancy Sondow vào năm 1988 cũng cho kết quả tương tự: 10%.
 

 
Các nhà nghiên cứu cũng đã chỉ ra bằng chứng rằng những giấc mơ trên xảy ra ở nhiều thời điểm khác nhau, từ một ngày tới 8 năm sau giấc mơ. Câu hỏi được đặt ra là tại sao những giấc mơ này lại thường gắn với những thứ mang tính chất trần tục hàng ngày hơn là những sự kiện lịch sử văn hóa. Và điểm này càng làm cho những giấc mơ tiên tri càng trở nên khác biệt so với Deja Vu.
 
Kết
 
Mặc dù Deja Vu là một hiện tượng đã được nghiên cứu từ hàng trăm năm nay, và các nhà khoa học đã đưa ra hàng chục giả thuyết về hiện tượng này, song đến nay đây vẫn là hiện tượng chưa có lời giải thích rõ ràng. Nguồn gốc của Deja Vu là gì, ý nghĩa của nó ra sao, những câu hỏi này vẫn còn bỏ ngỏ. Và với những bước tiến trong tương lai trong việc nghiên cứu về não bộ cũng như ý thức của con người, có lẽ một ngày nào đó không xa, con người sẽ có lời giải đáp cho những câu hỏi hóc búa trên.
 
Tham khảo: howstuffworks

    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.

    9LSpHs863lj8Ve9 NcZ39Mu3eZdmpUMj5rAd2dN9MjZjkHk4Rqn6IKJ1kh6OVbVhdLkVoWO6frdtuKfLDLGCLeOmKWZEGwWEBDuqMl2okCd8VuWEgAlL8z3wYN8mOglu6LzAcUDKSa 3OC3V2876EZ5LVvaHEXX9hDQkty89UuFOJHd2I9SyPci03YvF12Vt7VdtunpF1a7 pRi crQkNqVhn0SleXaBzLv7oW1BWwLV4vwXJfqZaMgSQDPilBo1obfnoDC3xTc79d7qLYx3vUOG6iA6b7fGxYdtUjiNEnYbpeB41zVzC0i1gBFilrwXmCMiUpKnZcVbwqldeAqQpVPHLlj D3jWDEuUZOW71Z5nYgX3LUlXTxftPitYFdzLgrbWoA2A0Sn7j8aAOsjgKnIXrJTgC2xLpL1Ndu2HGJQDYmsUBIcd5WCoVzBbERY9kYxLFDsigi9qyrFp8 wPfoM97wI1JM1rBEVXUpjUPVGgxq2a7p34mc6plUM3sLpCrM2Dc7Sl3AZDhvrLPIqQvPvMBz8MGCqSrdfGMxO 9kQzEw6oMJq6NERDO0ngVFlwIP1Y33f79FERfYyvJUYlySw99QidfRbJOQQYbA5vyOZ62Xa8aeVPI7Qp0mOMH7yCg kyOzff58Syb2BPgKHydHxQX9sAakWmX66EGY0za6XOOI5LG2ljcE3 8ADYpJ2293mny0aa7kULuMK7RfbL5Lk 8IN8NK0CNrzpVrapRI58udblXZKziOZlllR1jmkCEkaR3GWTP6peTpEvnNGlyspb0ZlwQqq xTW7EHrntNLmzuQmZV8SDJzxymVtZwaeCp3vQ1zePb9UHW2bwrG31dXH022sQDquHe9lVsUK6z2zVf4lZzEZknJJEZ91ypDzTk91TkT4iyerRcgGugvMJUHY1FH951u29a1qpnUUiJyt42QKOhsMmgU3NFOg21JrTt8fffb4OJUOBxzMGgRNOjtsDzoulbPFJv7iH8JP4 x2j7CzAaXLrsA7utdUpTIJs2aM f6WZx99LlKMWQd2xVSz1UdY6FbxDWFNs2RzDKGPeAHivwEy81lxeRccP1Gx5kR 2 GHANg6chtf6IJMNyqjeHxBgJEh09 jbrwBz8S2FKsfbhWbbraAhcCf42s4lhihFJPmsx1q iHuaZ3IOXkQ2JLsDUXF0oHm9i1HEa8Bk8gOBWCr5bFn7VcGUhvhMfZaV9z36VIhI1d3F9AGsTWsBp5AGHHHlSGGslrFDOrQiJH9LhXY unWhK8nJH0YxN1oZK6gELjJwi6jXH6nWqqE1uM43SG4kHfzZHx7bVYymJN0vgYgxWOD1BrG82QVIzUm ICnvJdgbFGcY2BEkWGumPYnnb53TmusvZLZ6mftAl1WUJ KAsH3nQ f4 o AgqbgWD6T8URysVuFGMnEYpRtZQkVc3BjPtiqEs06WPonhB8VdOVPUBtjOTZ GCgjnIsHWgNzIKpvaTMhbHWODqEP0LHUE0pOxmpWfYPOTewuSRvUONPRPJfu8Zfyef2jCjUeYKoTXqluFGsSzu9l3GZgJ Hjfb9Y2HL8uo8E1dUKiJmbEpBarTcieQTtO5jDcvjCn67yv0wyzkdUSVHtNscFXNnFe PFUU00v T3gbiok ueB5HpAS4Ax9OAIDSdIs5YpF3KObQ2CWrH6nDRyB5UJzuf 0zki4clCrbxe9PZphqICcqUTI1X1QP3xfpOmArAsFQ98bW8lWZg8 YlItIABUB7kJ 9NvelgB5B4Ns85mU9sEBNClmDSSXJhSvi3 py06018r2siHcCeCBzkoRcghIbtJsBaFgr3J9BhKGdVz0d6auPOAZ01ul9OCbiI0elLTswUTwunShZhI9qwExIL3b5aav0IKZ w6jmr87yT45van 0tNAafJpGaceGm2JkX2seJ yll mfIgiHzxCruRTOdo88gVjs2cIV3XXSjCu7LNSxwt1NJTmOCYELPef5PBObBgEJHoZ461KaoSi9b4d4SrdiUa14aurLivcog9XJgLWsqtrT5iZKakI2uUW9ZdeI 0If99BOHtirLAlcOmuzBUWkG9db5222uH1rxG7uJlQzedUZeOw6OSysPaFkcKReOkp8Jyi1Y7EMZwGvurw2DKVNncLF1IlvHZVsqS6JK5fnbP2OCMv1zG81eMsJVKVKUiH7IjoFroRGYgdrEuexrdRa3vkx5PKpjrqSLYRo7iwUgz7FtXQLc16NxPIGGu3rY4gbwkmQGVx8dABpOV45KB ITweDAg3vRByGezO2lGAeDafpkzDAzqE3IVAsgNtBT HiyWeSEuOEKF6pYnt0XDkUW4gEz3y8obof0i9SmTuBKuxLXft1AnEDBR7YFG3Sc1o1fjLxOTlRlXfOTTl6hDRV38EUh6XtoAh604YG1arnj8H1MGjY9zMFFa26D3qn2C7e777XY2eBt8kyecMJkmpi0blscATF40Cp3EMbhsTo75tILgQCWnthBRLwJKitm7Bu5w7Vuy442QuwQgXXwpRL5Yal161jSWPaXFfEGJ1Zk5QwvHfImyK8EncewF36mh6rcRnAGfALal9bS0BJpJ27b5CgvT92FPxrpD2x79rvLx8oAGhFcSbB2CMH9q8mMvYOpTb Kl fddIeWDPLLTkfrrA4VfmFACIEIXrFt6gmmhPXROSBRoW oBSfbS1V0pvJcoY2XM qwZAfu7GofkUWABw9Y1ifYJtHGLbViblmSbsNsJdHTtujsXXRmfNVq7Zz 79saaxlKkhlpQlubuDlPNkfa5xe8VxwRWvYQFgXVUecCIUlAMQdr0MbrES2p7v0vBmL7UElIwo4U4 8LfJshC30nP13WArpCPCwWdQ8kzlstz1fWjX56XsGag2RNYCH2NpVKwnimovpzIcBsuR1vIcpq4vd0z3MKbjY9dmlRip7M1XY8DAaAgQ Xu42Yg9pL200MuJQzv8voCVSGKkLpsEqZvR3s4CicJcVVMRnYrUE8rOR0NQbINxwXnkzGk7FNPBpOjTPA0UMOeXo2YR7SJBQXxF6R8X XVyIFlq2984Z3JHOZO7Nq0YA2SaxRDwknsRK1j68LYTLiQJwmhUerRkmGR7lIiQU1wJPrriDwToY5iEIlAViURcZlXX5ruyCVe6Ld14uMeWuddNxtpm0MBts3bBLdu6pZG yUW1Xk7BRsRXNBB7L0nvYL3GAbYNhQcxF7pKXFZDmcHMHwKMAV 1iJTy6l3CbDNlpJ9 LXmC2 NKV13tPXUaVJ4CGb52r539lCSWkSu90YUz PMV0XmZw2yCLGvWFORj8sq0zc2awaPz5JaN9rfkTbrb1mA8mPlaeDySa8pO0wOFfpsgaglChkWsEjeqUhFj9qQDmJP8F50ygf3aKwC8ij4Wm6YK4iVTD N0NNnC9dKgyVx5S3mAi8XxMNeFOdxKAxSarwWr5ewWWIe8flUupT26u5FKpDXntRjUIUcjaCCBpNVLdhHT58QIRxOS 0Otf3uuAdibn7UVOT3iMDcDTNhXxM4SrQmljENWiqB RlySzqfXWWaVrC0 2LL44XODHpFQ34FVlgLAy4eEoo3Skeekhq5Xl7ObjIcsb7IDHAY9nYs0BIALz0KDzpmru1MdXwiqMBSu0FnXPlnV5diSRuiSxa7Tgv3sC2XrOHWMTD4tRQcV B2A4Ag7OKJ0gHt lpwsITPXyv3ksdAx4QACPWYBjVlyVPgIpvpchGV U2KLbuKgh5E6ydiXxX6 Hpt1W0u8LB2Boiyoo jN9eWHnnuXnMiHy36LbUFFlp2RdmRhmGObZRGt88UDQm6H1025icGKus6KiMfMIRyMqxbSvBV7TGysyGIcfLlvFZUhtWYuCCPmELkZY1Oo4NWTINV5IU5fadYHQicI04rPemsNgtSMsCiHZyD8eUGNjNSfEdrtd5hTdp8bLZHxPUSJrnLTMZQxvelMfWuEGvtbEjs8FROxGC2pTXw1nRLFE3n4yaNwGQm9dtNpaeKEmO5ez2q59xyfCF0uu8fifKQtOgFM mSbaYkyh7GyiMxsS85qlt8yHxfcSMFTlqcGF3wEwIP7k0Yv3s8fcEBk6JsZInWquht5HFMBxsr 4gMjvVroOtrOWe4WlcmJxHbJaLaCe4jFldidD0ZbN15dYApoQOmP777WZx73xMgDG8rcf012nwqbIdvbfaWQo77R0rsiCrbcx0QZwUsKxo2swYEnNNfjujvHR9DTSw16eVY1QY93gaKE SvrtEqudFLVudZAdGMzextCq14VcSeeAj jpsVGncXlV8XvCzg6Z9hQQHedDh5OedExaBLqKU0RKMDVu0 sukmt4i63YI03m70gGXoL42cQWV CfbWDJEFvq ksqWcngsqfsfiHT3QRK9y 4TILqzdt4EI7hZ8BLTGsrJ13SD4oFkCDBNmGrXj4aTAtHHKvI68FU5xlU Hp8Fq73p9VRXIpypXxGrPv10A6YrNLiEKjfzVNZfAETtaGf4fvSknMEakJQtR FR7NDgrB92b8y5XbU0BnER9UQ4aN1KHrTsu4hQdwBrr3ZZ3WIH0ZOmHSPMnBf186T LASUFy4rA2JsmO4HwFF0hZmuEu5SOd3THv9RNzi7mvEcdfpNH6DLT04XBUvxuLj2GR6ASrRWWyzGPDyZDcYLnUfXKYijWQGOXGHu59xYK3nuBEXNXP1siDr1VZkXL1c8ZSOwVW4T8 mZPhK02zieZX2u 4A5AlE5nyhQsakD 8uqeYj2Uhburr3gR547nNnDWvNsCu8j2P8O2QKkHiMEq40ZLOJjbpgVyia99DvScs7n0D6am18ApisgY0NxoRP448oPBcEfHumZN1CIPdLINnqWgGaJCOjwgWVh9w0TQEQFdyK6IpEKnFsl2Kac7ka dyxMxfsj6Mcj5vqcTv6OGNp3AKzp OBKBNTvOJRRXOw10sy6MJTDAyxqr 7g1eKAKHulntUhr5pGQwYUDYglzpf20A9NrsGsRqzXSgm4yi7sXPaU42VEqyGRIo tDigQXzbCkfbnTuoPYkc2La3SQ54l0LzcU8Q9PKq2b2pmfujFvtj2CnkN1dqnavgYKnYwSaywy0WApICIJtkWpWSVOXV4rvdfAmvgOVV5X9fqJEpR6W4jN4YSg8drUpSHftFmf7UNmYWy9umvgRU8nPfSl9ag5ZSzQoh4OyHv81ad9KTSUSudOcQ2aUR2A6k yafV6j1TyoL6msI3SGW3NqZmCjUN8ZUdXJCSFweISzDUxdvZdcBPZPVVVg sZ6Xr3euv fBeddVlCdQJYbf5 xwA3PuJ5LGnwnDKA ucQYfyHNJdhVwatyRCgNiOOfb3dxM0Qyz5crM3naszfyEo2pISWmurAExAqnHAbTqog OU7CJkbSXrTC7nD2 ZggWmUhBRZlRadIS5T1Bm3dw21hOyaauqNYuHlpqySEigaCwUpTjy87BEpQt9PopbClQZ3cpk3cA4U89oIGrRadiO c0e3dsnvM4HYXy2msDcEbTqZsiD6K6dh73AvOi9XKq1TIi4MAOxt2 PK0VYFD8RuFmmv6TSaiy78695CnICDeg8RRPAtFMxL Jv9hNGj5WMkBTgs QYLIHJRwpclrOpcFQyeA98K43csI4F6ESkWpKIYUzPUHklooq75eedQFR0qqCPRZHIm0WaQ7bK8o39iFOR4ZRjeSCKMh5EPCGjMLhOs19kd UVsUAjPL0Lgg2AgKuilQbq6l6lQQjEd66zb4IVeQxOXlbNyX7HoxAzwblL5nQJ RZMJhE2g1vL6Hk3MY3mWM4Wt9NgvrkiQUZ7GqlBOmfSyJRb1m30nJb VrE88yKGZHuqrYJMQKj3IgQtHtx6STbLPmbM6juVzT1mVGj70KMvwBPxxvwhhr9owQ6DPK 0PH1aKlsrcAlFgGVhlrjViPPHw0SP6D6TMFnxJvIdKEtXF4Evr4OXEUMKpMjRwOFKb5jyA03P0q5JPZBDzJN5MCP2kauCuHdz0iZ QiOXN9TXIxMmW4z19FufE0EEuweAmLsKN192TOU73uq6wT IfAUtwSaEVvQTWjhAq2gsxeCPzZUMukK3p 1dnnmEwBrx67aC7J1NuLmtORh240AIBHVVxQnQ3aDd6tJTNhrxYP8j5svIkYZxnKnsURlA2d RUX063TkbqqidrcUA86YXM6fZVj3dUI5hKLU4SNcJAbV93TGB8x6StvcmIgE6RavQD m25nzXqnLiFYjncBRMeDqcooJ5OBigt5aOiogBUNx7XpGUxxddcF9hYfdWpfm0Kl1LWfgVfzVkAd2OYpDLzE5BBsE3WRmpZkB5a1owGKXjg0ZOOroECbvOba8nzKl8pCjv0lGHNVxsS7nOffOoMQ3jmvxqZiV2QlfAlKMdpD7fQXzj2v7CIWXWmq xWv8Pz7QkAZ8CrOKZMJwXkHPdJgCgpBJr5F6PxSCtvtzcOsMyaQFyO 4IWwZa24pQtXLgnjnZRZaGXpJUag3JjOCLj9fA7a5otq623Mqjc3anK8 tAoDll2mzTQT9fSyLiGFpYDe4cpztWCLw3KazHV5HmOwEJ1kGIAwb9IbsVz8qjdjfhM0vIde0fz5kNW0XeU M4f6Ej88wGLRpFkDTc49izl3gPBoV32 qTTTzbGre21ZuzovN5mtarmRXYMb1lBfAxX2IFWfQZ66LCL5dC4swI3eCnGPaFSQasWXTWYUurl8IqXDxRV6iHUf98PDMq Rxm06B5P0PTHR2sD O0qbHJWLHdquT1PtSa0MlLrGIIEAXt L6MaBL1Z0lcQwe855uB264ZDnsl RQO8WH7Naq4UXhvItOAPdTEuz1GnYDhgZkAaxRMUqfkO80UQbctUkSb4BKa1cBPYN2s1NaQJOg T0zxC9IIEdDhjaulkSmGotfqQu2FH8RVN0KV8LsnSFwPeDigvHaiOY bIh6fk4 6Z68irnt Ye0Oz9 glgmRhnsgGjxYeS8Its9UPY8qTlaB7XW05Ocam38nS55blg4qK PlL Lx9v KBdiSRYIRwH7PwqPgY Wv7KLNQftZzPAZsyZaWrLCzgIqz01qEB96OEkkHOTbimZYHJyb3 EFMJrjo2i2 ZVm9M6Z44TQeBrWcRVEQb19OQ2TahRhWzALmEsuFcKyqgcerqwjNtVGTsgNnNW1C51mz3vfOxGt9uKku0jLMPuHLlr8nXFBrV1J5HIKZfXX6e6p8MtWJn9Agsom0wFkef0rWXxq17E5UlHYAInC57 8ttS5QfBtACACgHu7e6QqrZRRASmCDxuaplZRyFem6Tsq3XwjbZCLTotR7psm8BOipt6C6VQPZY5rNMJT2RLQFWUR61cMAHLfL wGpRfltM1RfDrl HEtZD4B dvNx4na9IW4HmGgCVniVbotXHIXua6de5ztUPRhVZnrjX59ZKqqCqVSebGsMTHg8pXZj9KUQDkbaWuU6zDPNdujjLx 8afhm21gOER54zyg1urGmYPu031aUXYivkclhlKzjMuRHDsVSXjWlBva3CRJqQkJjSK5I4AyJGoXNz8fQ07r3Yi33G GRtWJp9vf0yLKq0aksEBfrX7ZS26qfHN4JliLhomhkMoo EAfatXp7NdksLSs1A5txJ1YGO sbB 9qIgxcMWRoeP2c8g0CERkP JIn9SxgqkMrjzTNljfAXAae66oJiXxpjW4Oe8GlekIxpPwGuV9i4KapwsS9WDUDjL4z9xEPHBflY8FkObtdrGMBP7hB7OkyABW29vjpp7McdoRar4SfNiX9OaV05zMPLsTGW3BkQRuTXBopPwtH8r6k1Z1KdY0VSpb3TVJSQor2gluwmEpbgEumy8Npn1mO6HFK5hr1oq1E15Ls 8tODvN5IFhdO79 NmXmf7KDEyFFTjj5EN0tcnrRK2MPv0SXh47r2KhJwZM1RiK96GJ4qkY BTZJdoDmxTDlJ4xNYjKpvCyBIPJc95GRtBtL692Aq37Au5poDTyN94yteeJXHdd0AcsInjOa5puL4WgDjCbYbuwgIThvmbChgcION8Cw OU7yQwSoST6ttZrZFM0ItrzHZeCd8VhLpFXIMY7zd2NUKXK7V1odHqF6Fu 5FwfsdEpAA9eta 33kzSdE SSs32vf4AxSzGBF7oTclKFeWMKt2ZhoargC6F1guGkBsGpULlWKNm3q7t3Vhgb3zE1DDeHKib1rwPm0BpAalPLHx1WbEWksz4MzuoxchCLoTYZcmXgdPSq8dzYm7 jZ1JMpxB3QNzKwI3FPFeavVdarUwaiAJjPNpqg6e5osNJcZPLGaLixdCXtK blHkmjCjtRf 9R2M1IOCv2ZIkZmjkHpkkxBHhaAXDvJ8VomWDwgkDAHVylebq6LcuieP31oqYNZPmeXjPmQrgmJzO83trPH2cZviNNRkWzv3pzUpDt r5mjYAQyZU8PbKA3eh9YZTqbln8X8YHL5vwE0sCq6uc4pklZBKvjBwp 6MJb5 35AxwdytopotXIUoBCvLt9a8ybCtDyGoLTVcxSgRNDbs27H7RGRFHNfrjsUc l78YC9 CMfHiuFowMOjFU0yPoOjKhY2KpJlUJrih1RGnRrhM96TMhzSYzCMxQeQhR7UscH4sbYvycrJOxpbKuq4bXPpy 5jIQs9YwWhW1SZIVI9L2kVzxmbeceHj3oNwSNv zV9 tV8iQY TZVvZGnt4VKaEkcEHgaLNiHtaGk2Z3JtYJyc2gnJMjv6jPpxXO3KXyuTQq7C8VLS5JeNoM4NNEDB1N0MrrIUI 8gCdxlJuOoOXcYoqHv8M52EerNpZEtadwdalBoOdI99yaKlb2XtATAQTxmaom9NHF8b3mqxAE6dj0uo4rLLzqb2hOfRdK46dOvt eGSV0GNPqsKOK97tANGb2Zy6Qx5kdfa5VRCDvLTbzL64UCekIFkmtwoCjIT840pVeWPHkVQm5xjatVZao2pbn2zIOvdNoG2pwDs zn5eC6NQ5wlu 7ElvlvvlrOQCKF0cog2j1co64dMKGe4e5tQV6btFy4KjzpcEvpb07x3q 6xLMiywk78ESNBMdNK3ziEXmpM CrY EHAlyfWt0nPb2sNg2TPVTrtqH4KD6pysH3DQglYaZp0625ave6CeuKvH9tLH6HinaNJxlpSdC1rYDyeiXVlR7g1xBW2sMzHl0t9Fky0QlZLmqaCvgzW0xjotBbVtQ blWGKYej61 tYLFBYPNW8TGoHlQ2n5122omK7aG7Tid7CtjCBOjXQUX3LjZCSy6YAlghkHflwwZJFkfIxtuGVoHU2gaPk4HYTBGEE8a7iGc hvSt7z LYptsg0B YxdOdxFkR0BO7MqSoGz8hPu3OXhPoZBYObB2Tyx80s D7zbqccYx1oIzITRkClJtjwfdGzRMj9mLp9V0yENLgSb32Doiw9 hRN19aejPJdvooXq4MKAeZ65AkzgPWJDuXsESFxHyvg3NwXS3z0sT6F9ZZRYEY9yxJ0oTx2ToX9SG5WxzjLhLGLILUivjlToJsBx3QNNz7zKiwfuLPBW4107pNts4LX3XT PoM8e0pqNXXKUY2pWkn2zud7ReQ0dWWglBxvEDBPhsqKpr0E3NqwXNQv3B31w7DkawbJMrmWTObAFZXt9KvqwPXwxl35rBaquCsuyH4X8AppNT3jkCB4rcQieZYIBug4AcMWT10jEIlR0w6RtDNUi 48dPAdzChYt0w1Oc9GkKzRfaUQMprQqlyEx 7XmKSyhdJa7lvsHIrz2szaA4wqIOcxHSHIRYLsXUvyUoFONuTMz8IgaIn8d4dvdoOpS57OQp3pyi0s1RjRmou vSGmLj6zyMGWJlctDB 46L5gwQbAaiaD6kTKX 54gEVEICpStVZhBjh3h8JgHcmeL5Jdcx92mWfpVzdPE1ylSqE YOm9822EN7NRr4zoXiEijNsUyIqhd1V1j7OdP4dJKxtH5nrZeVp31XbiNCwujBTa083SA9snnGMA2dkz1qWaaLl MHlMXyzBGmZHbc3TE1AVJyk8dZiPQiQBtTKxraFM3i SdimDJ8gsmlYKB0AaEgATV1iXd81LzGKD7p2zTU53tBlLX6JiJ52xoGenvAia5t6UAFoeVc0JuEgPEUEZNdl mhAks7xYAatxKFln1toceCiKAbcoT1JYTDFdvAAykamVzIMrebl9oU36QUBjCkAY0nZ24riKEFgXfbOFyuu5dFyyNkoSV UcB0606s1HjQXi3OXUo6sHIV07goTH8X31Y4Wwyqt55T6VkrbaQDkpHRIiVkgE5O2yLJ2lXExcIDY68uVG9OPfA1ORNcHNyrfxQxKWlDmnFJsusBzsSbZqnWpZNmHJf7OJaZEY GZG85CVTaoQqKbSVCUS3JWhHX q8U8YeQMsy9daOIqK6gJXYMSGFRMklza0n2rjqZ3k3 8h1vsVBgLThZjo8B9FvyT24dEZ4eiQBBGbP4aMKjX6tQEt5KzxL3VEWsoN1odC6LtZ6eUIKR2bKQgv6ZYyicBWg2GF24WyJ60Qm0Cl1lsfzPBhKPFVBaUSWzkehkV6prArxK1bZ3ALgXrhCCqsE7YnB3IIGC2yDomtO1rrcjEWJ1amclyfgnJssqxt83iVcSazpaiE6hIXbdzUZVBjXlPmj4hJjCuZns3EkP WNeEZiy1H5fJtB2Kx1deMPPOxO9CMck9MECznwgJ1eQ29whGiV69zDIpb4o7NSniB19NJYC9yyEMThC9UNZkVbv5IWH UUtgi5wbX69JY00E0WnQZE6PLujHF7GDZlOsH auxlevjYypLVAx75aeiw9EVQpfLZ5wztMD k5RQmkrlyGhKn2yGyqT 1VUFGSWTYKc8KVzWgA9l7omfs3TAkcIQH A1TVj8m2Ly7WHcAxD4lQJb62GNkFY 1FNJoIlWgC7RMw2 bHHbsO4usuvJbuywiHnY4vGHwmAk2PkbalPm or3B2wNop3sobMVxPHz3qwog99plU7AzCVrq2LKF9W8i0yBv6M0DobSEke6ylfqGlA9NMOtns9IJYD3injWDPYc0oAUo JkPEDLrBIlcOqkgm18qNcuPX7oMaxzmmSM08ew4fEHkyTSx9XDS34l41Cv8LuMbY5I0XYGMQNtIuhQzX5IWfNhj5gWrdXcl8HirpzcoIBPMqlfXZliRBzeWPNmUtksiTPL5rc5wruX9ZS LxjdleUw099Ux ajyK85WUyMxGG7cBgyUoBUz0Pr2Fvlj0UGmjts2xFct HBd6aSDUnomEYrZdblygmwAn1Gtgi1tKBrrh6IF8gJMksQ68HPv b8ij q9P7M4AStJqWwCmarNgzUSHrzXm73emMOKPRrnqLGLKGCZ4yZkhHwdS1eV4soYE6FREhvhjIEj5Kjptfq0jirqh7pJxQp4fCzjX5a7zLF7heyAlsTXWc6613ixBOWK9mZeyrqL25QifDDF1UPY2MMHPudAfcdCntjmYDUaDpJfYixvhH5KY PnkQv3EWF3znOsMWdinNaxGPSJEildum2sw4aq2PUiWELAIVAM3xqcsAUA79Ybzumykt4n0XtNFf47adbVRuQdIp4bpG6bkISZDYpuLks0ZGgxvvPMGS80qiUoB3A83dR5m2 oIKfKZYVjul YhReW LmK 5lRTbrDJDIv0DN0zhqC4sidHxoWxsQAWUhAcdA6sTbiYYcjEG Xq63ZSayekbQsVRFjLRROp7W0i73cgjnSkD3UUkdniD0v4QJCqeQewGk5p0bTYU6z864N03L DgLnv87g2dtBqW2NPAfs7v3g7mtRZybtB27DbGopCdXZmFIIwr1IyP 0gZL5QLucbt Si PhvIrpan9asNKca3LtuAQ46BOj 2Jj1ZXsiYOYKwmrr6kvin6k7hV4EJiTRqXJt9u7nd03LE2cCFlEzmgjvsEbsR7SUBMBVQkOJgWcgP6kqxKaJyts41uGDsdvQLp6oO du7JnDY2p8uPM065MEJ8WLxeHf8EXHE2QewFWRjtt0ZsRlGMaVHomi8kaUgUTxyRocdNSrI5ix1yWpKweJY6od2Gdl5R2BBtJT0xrqvrVV0fv73cO4J xDrquthzvvCPYNH2aF9GtYjRslBxDsL5TS7bKpKMfX6UNB34DcYLnnIyaF8dIRQz0qijzFlv5M2Ze5u78WEcS9UnnPlzX836dW1SX7uN0xFEjj b1XPu4HmCdNBjtTiReU5zDRLNvkKgL0yEkYCBMh0xHtxEC1muo8jR40xZUpj1rcVOcLiKLI8XcxfEFrBhcDpgpKCPcJembXO VaTJHWglQAozPl eSDvzrtKb z0kgvOlEtn5sGmDihGUzcDp4BLenMuI6MhvceyjW0lTEKQNURxquIEdkIR8K6Qlg9ANpvgn33b6qa3pfu1PpSpndunJ6I5 qFOENB9YoBm3qr8WRWgyfkr6DzB6ZjQ9SXFB84F5GI1c9svqSi5SAMcz8 NGmCDQ1YwE8Ixc7YTXup5KZ29hQEFtKIkv8jdqNHI1V qHBLxarKfDMJgCa9N ctK5Ok1txhhGa9wqhwc3NBM Tu4iRoPYwoLvPnUDW82O69OPzY8RUMXChxiVBHBL4pHv1N1pxqoxJXn6tT9q2G2fM fN3UuNDRw9NEMDbT4noeuoZG0kq6Po2oZXxhM0B4zJTLfGKdZt8MnAKttopTPmkeTJFoc4UKUo1rwlpJ5DGEKoYbl55y36pq2XgYlcKo4e983VwLSKYt7hVtdyvyfrJBCNmXaR6sF3aSqUn4etRbmEwJM wD1DgC13FIizVBJEuYSl5p p JG Zjs9FJhW7Gy1LSICC4lGQ7qvSAvrbeal88vESQmvOduSc91Lv6WdIvA31mjgA4u52JZvdgATkHPBW2B7Sfv5gobVzzYGbkyZZRXKAIDS8zPnMnrhh1hcArMAkzcwkhcujtvk7g37dyRtGGyhSatAxQFNHMdn528HGDORnHJeAhbfvyH7Pst7JF0zKFihwRHQP6Q5jAnPTs59vYoLD7pKySgZqytuwoKXjGkPpOpgFZsBOvyDsMnxeaYT7XuVQvyzlrj5yVyGgBpc6otetdnCHZBHx578AgjbKigGpYDe9p U8C8N3hu6NDnjiaVQ62IxyoBVjwKDQFOQVxsgmCe5fS44lrqW5OJc4kk1v wHQ5MUQ0VkzYYWuSG9kbgqiGOshUg5BoFHOKDnYRloLYg7UQryIB ccnNaZU1vuxDnWqHL4xUH2Nxv4xFJA5PIyGqn9FWFpe1JzWoDBRrO3mRlMxDWBXRyMGDTG5fqJ4uccxUd6AqVPjn5 fA484S9Y4tkonbvHv93Y1k97MSSJQqoHmcXf1y89ZLAgW9tMr4D0pOdUkNQM7eGrWwJOSEzmjRFJyJM6sVdFr1ne17DJJv uO06iHYStUp6D391nX056cssapJjDhwlM3HzcNkLv94nTXj96sGzH XUqctF8Il21U7HNzfvBFItuxEGusRJJATV tvRBB028VeHHZ4YRvEj2ubNQk6Q2DFkmt 1Gr7JTFYBvDVL8uWcfaCOGABKMoKIxVOIzEN7irty8v0UvxVtBNYKqHoNC0 zmwEd53ZfQ0gxQ ObzIOfD3Vjt JsqaS497JGj2WnUdPEHOO8SH3rA6VymX7NDdI7zDmwpivGtnK89m3uDn1Lflqgf 9PxdJbIen3Odxm0PaXutfvihGK2u2hjZN876TMbbU8oSmc5 D4ddNQLzNWXyrf5 m5RKk2WnoB3PkTKiwWa e ygQTojwXcYUshmKpDvNCOFomaEZXcLA3R3oN3WyNJnRkVgRvKrAd0YPLvDvF5MRjPZ8Fcur2VfiPkETXXeO5pz9BFVEdRp5Kd8Gg2UufJuw3F0mjhIWbQBKp7J zuLKxFLbNz4SXVgUbtWoOpJJK4voLivoMNV4rSVfLROC2QGEC9KZ B7W6lv8cgcOg0yARnsqjTJUOasE2mmfKl9bC16RUByHF66xFv3GGlWLw8uGv7XgnbFQYbCMAKIHTH9YGRPIxTl5yuKu5lBbrPuzD4NJor8DEassBSdQpweK7rI0Xja2Y0fjSb2avvy7YDxhULC0XwIkDZ5GhypBByIkj55hJ 8oNOibapt3C8bPfhnLUpqi3 yRcXgLDR3QLBD1ZVfMJvCuy74vwqWcc5eWhQrkCqZJ hhFLVCfibFrNz4 KNhMyh9lGHIFu cK2jICIsjiOaQPj3ge5oknKiIYt74IUoga5t2 cBAtAj TKXFxvV2UMd2l039vZptoyYQqZ2oMwfa4RFRCpef03y4jXyFd04ZXggr0kX TpHgiRJTFWutdrLENWBM3jgs kmofnbvPMbMZ8TlMT5lFz8G4Vkw9Ya1iIdgLSR30DhR1BtISrYMgF2tdn1GEwD0zvY0HEqDOTAqjVqqDVPmDGCU4uhGKXxBsphA5GQFs1xGSYVH7YggjdO5rMNZwLNBsXMIGkGcluLPdLCRr8rh5rIStabS12m3NPmSrzAckBN9vKKI4aZrdaBLyPMBLd68fZjJobtxFTTkCPqnw6Baz ZxHjNfbl7VjVuwsJjJtpcM1i0oWzqMr2xjFFXco7jMvprN DZBPfO8HUhLaJpWOxohL5OLboJMto2uHuBMVacB4UcZyeql25vSe7 PDWBAmYBOGuk5VVDvkbRPzOApsOMngWPfnDjp2J7MW0jlmWj HTgtclfhU5f0Rbl qa2yp4TIAhI2pVQ95ZL6PjLcuOlAuL5y2U0lIzbhb8Mw1Dy2Xukad wQmW0vOGqMnmDVkh1RgirKTiO196mGPrKjKJ0ea Bc0sZgN27UAQ7wrfPvCi3x7bfxa5bIawVcuE7orxawt8tp2UtM0jDlkeE0t7XHc9v CvdcPDGn3CAE6VB gYmiJ9OSDtlJ9Ycoa8Gx89JcwLEQT1lxnRJ2dT52ZI0WIovG4EFp7GdRo6ti5CL9Wr8dFtuSlrNAeUfMJU2Fu5Se6cuNTsu7 U1LQm3 VdnGS58qDI5NBa02DOu k0T5 fgOR4aNuqXgF4u0M0vz8n7jRktSyGl2NIKuPW0dMfL1FedEItIsnCzngacHfzVaipr5K9KmgJwXVFiKqa5cvNstJO8gfALXIFt2c qkiQ7WVwghyHZlL1oJhWxtgZPdYhgMsWJh2Cr Yj8Z8zlVi9yLpN 4UYdrm9NTkDRow59QrhvgF8NQLW5XTJiQpqfQ MP9WrMfXA7W meNliQxIOok KcKZgJtaVTxVuUP2c2zx9xTWyD0Nez DLJflK3lih4eQEc7iv1z3y6CDLj9FTpZjzxoNO3CPm7DsA2SY1SvNxXCuYyc41WBFio1Oka RwtwHglbHvdAD1imdPoSrWKWZ9D7gdHkHWf9ZmRQZPtuCm0N3jyGC KcVxRivleaOsanbIyChvBBfOdBE4Q8miJlfo9A57aqatM7Njsq2mOIpfleidlhR3ou9irU52lHS5UMVSHK938CywPDlZ1kvtD RELe8GbmIFwUD7XSbS3MpYoxeWmosKeLoTeFZ4U73Y63Z1tCqh04rzz6UQ6ZRtncJy7wvDzybgTSw0zouwwrxE0SgFAl7zrGrONAAUXu2Ilu6n1Mskt0XA3S6OJwluPsIsbFYcZYDCls6L2V WeNwCOb0fEjEJMJKM4FvcXU973MItKZnn2Mfn6nOmt1IADN4dfdOae1QDZfwPXZnQ94SLxrUKa8WbASbdXS2RWJyIYGjiuWCx4gg0EG vDm1BmyOoKoZZQdwgE DjeLyJxpzBzKAufMxzxyd4RhYt78ff07zfLexCgOKatBZcJIn3rFTNQ3fXoktoOIXVu2KGjRCpIXp6SOskdSvbjPu1ghUOtwpXJAtQ wiucWmZboey1nb5GIrR5gahxQUMaspmkkQe45gkMgIm8xTI7EO0S2s0ylZ6dqPdv4276vPhQke3FoNzK4eM43uTFQWzrKyvpMJ31k7essFIv2IVNIfSmLuGkJ3IsOyGzqzDHuIWRSiA73WQxHQilyHKP1Dvf8c9KhphjKyc5VIWZ2LKL4D6awKvj4eGsJnENfkVXYjMl3yWLigV4qqmtsO5Xya1RYJPjlpBODzlXxCqHnmEymOi2anJ5EXpQSleuhDVz3UMOKaDMa82u5sVtssqCTnllO5vwHGrGELcKnNmZR45hjLYsiWdzRWnlaCfSOiIUBwsqzpvZ9J3ks8XDB7UmaWcz