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.

    z aEcNQULBGU4fLCwsl48RTQEdtQXb AMIrUW0r0VHlQkynSfGWAbsqkFJp88TIVTAUdRllp1p4UbJ2ROcw5fkiz75ep1p7DXoojWdpDB9rPFInNqBCQnPr4cWvmyo7sa7BLC6oMgiBuasx1pnLAv2Un9YXoBMC6tJtHAldBsECdU2UU94dgVrSr7X7d2FfpHuMlhYQDh2Cx8owxVbkb4elsziNTbgVF8kmL0v0BUVi5iqpA4aMtnEB18tWENTUj nIywV2ix9mY Z0O3HMz0mElYXsjnuMBA1RwbSCQOIpHkoaKC1FaIvv6lZrflXlCZCGxnQlj42ITbNTbNKXVPpncyYVi EWDrf4NPUuYUCUBPhRVcbnQsb1NQMWXTju1BRnhMKpo1WIlQQ7 HGgUABRctVRoBvAFdkfIdr24pIYBUC RZDbKk6K0BcYHMjDyqlJjaChmLWicNwg8phPFzEWlRsENK0w1SsUclC2sgGPTH7LCV fOU 2CyfkxL9Yq4rTARj4pO TNpnC2DrteikJCVVETfLNUXIUlvxIcLicZQbGZIRCBYZ5fna9MBCte3KISEevwOvwW33PD6t3VI4EX2Ur8dE0fqkVOSRyotYJWMCG0sGu0PzDwEiaKNUAKbaOsXOS85ryuQXeBurBQg83iBX401Bq86y3nJbQAaa2vCz5yFD5AlOi5b8t MCwoyDzaZUR8CACstwYNPA7aEW4dPpC4fVSfskaYOYXswvAoIL0Cnl1MQXyangk58LIDfvvm5Q492Iy2Oin2k7TsfVn1Dy0ytalNkUWQR pZQvPyb39whHE2t1e8CXZeejyXIjUT1eLtFhdhluHlP1hRdZDsHnoz6Gy5CPFWZjUXiTD76eqV1Ty8B9f n3pkhDcpjsDdCvpYX3D capM7B8Aa3LqwpWX 7Duu2mt9depQlY66dueiQdVDb5HnMjQBED9FnieAL9CGVNMbPu1PW23Op4mXkyni VRFR8d TBp9Hp1slYLePryrefKqtWYHcP9O0igWH aD2CuDJt0idos4F2c56ptKNCCM3qCe1cGSuxhEozWGHOMcA2mA5SIdGdNb26srsE5zcJkAD0m4stPOfQqQ6odKozdxaC5IWmwsmlm4wVAWLWoJECMM2GNKYsRydVODfKi5HaJ sTuCx 93yGS96y45sWMfYyRbZwDYreIMnSaGhnfj9cb5KpwXoAu01bVXHyY8G75plDxDu9whpAFPiSlghGbKOUX4XsfR6ftbR4WTlGdmskpga2nS99hPLM2GSnBOzzLRFtSJL03WzFj2Jy6kahye6xwUjdNgONirv5TZCi25YzoSziWVGVmy4ufPJScuXplxImTXy7eNPQrQI8upBdiom4zbFPrYaa OeBWw7DXXKM87Y479njJGe1mG 9qSJ3CmR4zjDzCSEm4HGbUpr5jKLMspJTplGi9Hb2wOumbT zlSoLSqDc3XvnBoBRB2rvVz5Yzugxvo2IMXvTrirOZbPWHLNQm4Ob V00k31YrhO9pnaDo85AjzEA7hw3kKjkIY1N07c4PUWkFCFz9LN8mclNPRzHQjmxBQu5XzBe1IGCwx53ZNuqGobZsWCciG7JOh8i0kCgatXxEzxDTT6HJEKtXcI8sJlk 0 errLMI8wHcokbBeD7xBjyOZd4uzMmuNwk52YbeAjWzI6suP6GLtUdHQW3QuK3jdTX1HIYs5aJWM1rikqbhnsQXnSm8OnEKvxEs7px4ikuhSXj4w1i8SgUtX61FYUezN2bq75s9JRCPnJCb1irJl8ZOZORUVIv8mLvtdtGr3BJQwgN5qGXgckMOgEnwZyV4OEQ EgzLptvJ30gwNCz7TEkZpACherCR4GmtdY9Wx rC5yen4xMU3wrCM 9s5uyC2g2M4cqSINwNOrON09gMgXEcBnbk2pYo0g9A9G3SsNKwVhpAWR8HjpcHdTBVckrsncmLxoF2N4jq796 GS0xYOSsGk390eLs7BboqLB5ax41g5ICrb3F3WLrNo kQ 0V2qwguakzMykek 7mamEM MFiiy VT6PrktXM9SD9fHaPCFBr 3LldSF2jcM26xoG NXYCpqdD7fLpAFiSzUhaArFMSmqUz4tQGyVl79fYjoudFMhm9FASad4R5Ra97nezzl8pf5LRQbKDuYs1hZe2S tmQAUSFN eHH8ozhAUV1WMziIctc1ihjhRhrG6ZwH0YZyHiu HA1aaz5YX768BYi501CzHbrram3wZQtyxzuwt3bxxOW74QoZTWuIPENyprwnm i0KxFlx6PSlBmTvojm6v2NFJCFRh3ZBxGe0gHFWjTS1iatZYfCmh7isbl8gX4T49oBxgSfJ36f4bImj29rfwK7DHmY4aFRKyaTX tvMKMCeaSF3SkeLJxJbEAXJzyfpOIWfVypOqFFmgjCQLuxYET5N iGETy0Bo77OmUg56XBjHQmdcOUgHPzNkZVVaa6jsA9yLWYWyRcmUtntCbDLcWGnKes5rpTInc EOHwSJSp193lTloRg0j0NmFqBbtYD05aamn31JHqMSklMXMRuWiYCyd AvGN8gio0NBSMT5Csv7m1ptCcYafPyp4jCclFdCQajgtW43ZT6pFZlhcpDGbnUu8LpLO6Ti6DOu7rbcoiIr9JZjHFvz3Anat6yyfSXcVNFXQJEm Di5hfaseT9T4a8lO13lr0fNeb8P5j7g33W97KrrvFQrFErXH91FBLdPbmQoHCaYMXn2 xH7giZ0GDZ2GVhrI7J9Cxn1prhJbGZnKtTT6LzanfktgjZ6x5XwMmaYPRz4LVyMmuLQCD1kF7ZdiEpMXj3TjK6uY3 33gmTpogEjUI5odhTnxbt6AblYPWmd0XddK4IvijLXfcMqoJByRVX77Q6hJuv8cmmllr3ikQlLjhFa rR1PZYhx7QIDKv15zteukIp qD0j QWWIrCu x2g45Mf7weqInfL2OfjiqyWDXkJ epoheAmjvk3QLBr1EOQisZpsyTmBXD4zgNAT3AGZ7AVotHsZAhrw7wlQQPb94mXoE8xi0g5NDtSfFz5G2g5A5qA XllyulQ9zlPXKaoreRU82pfdl3u1 sPux1OOe0yx0O2p1r0ecVcgmzhn uRmH09lHz2GpAVUYLMYRYrAY1SS5d1JDcIpTfQPAN39cgwVqn2g80qAyqNWfNmRBiNhC5h9m0VnB6h3M3heDA09IWAGnLCkMLrTZzGkZWdUexFeZ43iuRVujg1MJpCGYkMmxKWj dgonYqNNWjy1PurVLMvfzQfqm3a S0SY jaFyL Zprh6veoOMmPBWdDqcyRXWiEw FxbtikwDpJlR9FAXEqrNObxyCv5hiebX48 JaR PiKZvXMgyLHVcOwOkEmOojFUZBQ82N232uWs rZNYEeutP1u6Id6QL BIMAaMPM3E teGauE1FEoOKqhXhOYlNvtcCSMd1S6Csalnh4UdYzfNNogWKeZCc59oB8GuOFB2VRm0eCtM2c2hbEcxfrXqtAH22PYCpa6Q4DEDwhRmf9wH US9pGuBp8jH3Pu6TyI459c1sVehvDqL5zjpwGq64TvtHRODs1GoAttDTlxTRE78393KQvukKZUhQhSwGc6uHQa7tgBwrV91mUjWvpjFWbRym7FecPSF9sAPFBlJiGUUHZCJIW6QGPcehlRs8kwL670r0zf3MtcEPTxRnRh6e8Z6uEEn YvvkGGLHrxxkZW7 ARynlslBBuOlH7BvxRDTeewcB9WlppPgpoCHqMW2NO4nt7iGXsIgjbdSwR6TCU0ZbKuAj4OXD4 ePoNooCYjEXGkL pNkmu3fyCtPj6bGCQbvpge15vwwxLGYH8QmZeP oAy5KfcZhacuVotEG1u2d4J0iKV8vVt1oGQCJqB3hTzL60MGBg20wraVl51hPPJdWCRm4KXOdjLT66kkveirEcQgnEx xn1r7cyEmSdaLLroizbAtP6ZW1ZravAPgXUQEoEgmEwMGmwiS1qyBv8SpIc1JIxY86mQFgiyAFbOGUDm bNDCOUYNrJxjLR1fXkDR6cTLKLe5Ul51dDoCDbhLD2IbbLiPJBnhxawZ3HW9 hL2sbhraBuUehi05D5gojLdVGYjoJgwzidMvFhiuI84LSUHyESOCC9vLbDNbcyQGN0N6eXNCslT2gQX28cT5QLU1kDmUTHk4GXsFsHxQsoLXUueLv0sLKDd HaYN56DHug ZxQicMPOS3R5vxtyusszO nKdToDqYuPCDupkDMFwuoAHOUdl382qWm2cZSAK yFlrvY2V2eNAPtLdRqEuyUtccKoY6yvi9orss6yOS96rM05wZns2jOWGVP99kmBwurB7sSyArJ8RYYXffJ68CkNqxEOiCaw3hvq86jigH4PWIc ZFrFmZ6dAMVFFFFIG2ehG8gPaOP9nCuH8Fhoamg8FV4hs5Ob712T829pVVxf1zBsiVkSpjpdtmxARm31Yf3Qni7j9AaQf98r9Hz0zhbOo30k5JqvhWOcMQaCkK3noOH5zeqrC7K0zMVHJpVLnbKVBPcLR9KXsVAlWpWoBVi uByceNrW3FbfiaFnlxKoFn4myfG5Vkei5a1Osq5aa456tkivzUDcCwwzyvnRa7yXwEIOe2dv1acFKgS5yAOoDsRC9obcNs1XzFZSyfXEhDKvatyGMYxXhKwRU5LbCiliR jzRrzpyceODBDXjSXXKFD6nLM4c1rjnKn58qKH6kmBaT X5jR80SNXj uST57VJfJ69nA AjA2rOqluh3xAXxV9XSkzv7H5fDvbdZ4iJ7X2YJZK 03eJlAaCcnDinPWpncpT8qHfw6wlxG6Z0lpMOxbWnM4AYj5E6VceKLeSfn6UlzHIAh8dUk6Lz65 uUwpW3wM2SZZI4ZOCjLRqsIZuuguFnCtLfckTZ7nyharVsWRQNfgwlgPHVVTAFHVgu2HLmAzwHrIPPQwE7RlaVep7WGcooViFi1kUSYZym3W62w8nXANO60FWYLhyBZb fUSA8IKREA9SkNtJojo6a3PVDguvy8Pd3WAwZ MVhdbZOYEjMr9UqnSHV7O5N3UryeBbQcNxCZjsaZ VDrruWBc1xLdNR5SoLD0ChCNCjGXu9G6QLyjagqmm7y1zp0VnrgYeSsPWYAYfJduPHpWR9jZKzZR513ZpwJlzF8jxTh3OrfizXZy48XqjxJBFwMsxxAyQrqajlTVhIEjfAhD9oiJlcAN20nULPfNQNThZ4bB8shICCh131LWcd6N6XSqIug4DSShSGdhlETwajo D8qzYho4PAQbdptdsH1F0mB5DqTfEevlsr07CstWgQr4ipciGVXr7ZFY73OmpBYwRan2LUJUwxpzPtS3GrlJt4f 87fduOxigibX ceMjvJpcMbh8f9RK41LQ3XeDxoEpCUH8ndHBpVmxjSj7RwjuqdXMuSaVWh4Qhma0gCh3PP8MUvZgYXuk6bWIV0ONNLkZ qHOa9GQmQOdccV3 Qz2CUg7UOj6HO2pfYVzui5ACkcUkgTLoR cfJEj5 pfJKo K7mTresT4LWth2dOD1DUktSm0Ogm6ODYIwwsUb8GOKoFbfbvjP11VaCUnexmqvOdieqJN1rjqjRhtdJ AeJnPqUP67k4HUVRa3afNZIuEvsiKc7yNMItN1GfTL2noRmlSShsqVSeT0kQMOZEqGjPpSNb 0w8Aayx5lUXq3jSzYC4qMsxitsWjVGxhf loPeUmivyqtn6iGL7evg5L6GthfekCYLoZrCJb6h WJ56VkFLUwcuByZruxZbJzTY16KdvWrvOzYjqm2a3547Zptfwch4AjbLdHMZ879TK0NVEuvmV7NJAbNXRnm6cYwbmBn3dqYaoxnBIUc1j5fTtX2Ow9ZzRwnm5UeqOm2wBl66arbUVqUT4IlL8zqKytsxFid0KxdhCupDhmKnuPHmLFqgbRUa0080lIlMbDHGzvLY0Iq35Rx8kypMQUyXZIezVfmWK0oF9XBm01mk8fsoztgaG98XXFGJXc7zlG76Ohecl4CoFwtoT8sYhBDYz2d85KnCCtqDGgP8WlvpZnCJNOBgFoF8OBh3YjvB719G19L mr5Bm0E9a11PR4hBIHA42JU Vf0ojL6 u1eNpTUYmb385PhaRTdFPA3kiea5p9nw3jFzYF34oxIyRYwcdod TRHlNlCivCw8W2UrRAXT0nJax Ix9cbpBw01MB0mWsTuJ KiPzgnfSxDbjIN2uiKRqmBY0l8b7NPSVZCflRyylVOH9tUVfG0VaUg2nyEiNE7UyssSliFpWEh1IU4xl0cNXobvlNG5ok9GmV hRC2SL6PqORdAsXmCdJKKq uqglaN11KU BlX2q8YHG8m0f2jkl07gDvp40wmsCmYW02frYLX7bZvdwNwfEcSvnj8IoUK8MySyN OZf2lfkpQ3wabxGZ1RUfT3PcQiEwMCJQK7A8x3KxASr9HQQe2T2BCiT4YrzmCOpLYHcRe4RE4Ilz7PwCThYG9m2oZesqdq8PvG CCe9VYUJoCtMkEyO16Wqf22qBPCFvjLiX8RsV26DKEaxcjyBqjvkL8Afpg9l0SW8VZ2zqyUdSOdn6QF6zTP9x0cMgR0KfwCPE2ltuMVTdmy7sY7oCxwvUOZrdkRlZFhYU0Fr8Ykb3JuGUMp0fWmQorQ7vFQ2SBA0GCKZ0xOOyhhX61p4vdBuYvX3n51qKLagOE0l10HW2I FcZsdWzOIkohnPypoKfddS6UX6Pz3DsLVC2xArB5KHT221aabzuFInRl8LjuOLkP7U TKL7t9kM0tS61TQSasYeE eE5ZFVeKrUPzTk9xI1f4MBoWFuRE5tgtI0I3pt4Lo6V1oBMsg5XhUk7GW6zvEvwKI04Ths9k1Og38CUfBMp19pyhYGGlc8JfACAY2LGnBv519ZFeNA JogvrHJgcZQpqombCYl9dFUZG9y97sQDLl 2i ttal6fkRpNEueQCaLU776kw2L4ug6cFRjSnpGkcIuPIKFlCLYx2FiQfbbuIVGERsylrQKpJvmKVhTVxpffHmocgNme9InfIV2ZhVjreHGM3sZFw7YxOm94XwFpB9JqldUfO7SeCn9o9BWyKrF0VSN7sOcYQmc0gFKinwyGJLCGiI9 8XynoNp6cBUa1iUc0QWDLiDGBu2jzS9Qh6aUlK3IXb7t4CkNYQ43AqcfYbLE5lIlm0GpIAjRWWqcaE6 KNyQ q3yvGrIPzJf6YtQruwvlptUAhqgMJ0BBr0l0gwuUgPbAgtHr3W17y2F0z6iN j8Fjgs3HwPPZnsz2mzgZm1inI0D4q6Xw8tRvScg0RSVpXeRR8TdKEeFKiKpIH3Qqx0tfgSd8kswNWJmd05tx29JOYtYrNRCN44PKA2m9GSks6T3jFjrrnePCfCPRI6RfpZCPup sHUldPV2Fi5 jw rfZEHWOhObA7sx6EW5AXAsgyjwsLDB7680wczwjLJN 52AzVQLj2cL0JVb19vRzQaCGdw7EnoULcyHBFZShd5ozpDYG6dXhNEFq uChL3kaJsPUGg5vSNnpq6dnoLenHKPo2wIlz3I7Q LV3w8BxzqLohLt43Bk QGfiGumRwOOnY5lZEeSKijidhvTt51 Ed5oEiee M BLu423xZtgzmowRYYcgCSjJXrLYh3AZP8dHXGNe3JPnOwnuYdfqocHDs4a7D0ZrsLtN6PPPMp38PlGq2xJp9MV4FdkCXXL5POHmfH02KJ7D2Ts3qX1puIpHZCEL9EW2O2aopqRkYf QqDg2ggqHpss7O6uVH7eiiXjXBtTniLYNQf6C1eWJSNDapC5F2e0Kc4o7Rc29qRxUmtzUHQxjPWi pIjDU7CnSZ6ACQ5z5Gsh92UN1Ei7nvTQwpVTrtkQwoKlyqMPjxlsDxLQSurHqYfMgA6awX8dwHUuBrZVynFASkSpKKhZpIYin6JuhILyJpGUIIrQhumat Kk5rQuEzXIIRtIL01hVMZD8UnERqBUedsEpW7smPF31b3hGjjDJngfq135A0enYJb1pVtpyNAGBcfYUbKHDhzpu7S12iZIP8pvGHYSdyIs6iU450vNwiM4KHaaeHlZKp6yifyvcbyaH93bFcHZDobspNV30b3QgKrjwyicm914AeHH4JPfTrxVlAFznsaJYXNw oPwJvVM7IofZ54283BgnrTbZhXXGVLGaYaCcwcct7l9JsZrfsMNoDSgVVWCHDZbYDjtPuVOWv0RezcRxPJsysuCmZehHLs4nzuUEjfIY MC1 jp2xLIMCPym6D86oX6ky1rHIPxw96tFH7afmRf 7krSMezmPjyyYyvuaB29YICVzcYnOa0oGLmeP8RuUCN6p4IkXeYlcwk7k5n3hbzcJRVEUkmHf9MyZXtE5WyjFCuZv9zERr0zPM92f4TXdGTMwxnhPXlmf6jsoIXEJYPJOKSOuWsQaHtdWYtkqdfKkWHyFuWdSuYj8 8ltUIYDKOFbizMxIQQyU35V8aMd7BSWjTmXZsB9HpqSCRuP4wR74UsdD7bcVC9P5zZOLM9dLbh3rwINxmgLrc9CzWdMJzbjmH9MZ5FGqvMFULESSuV4Dl0Qs GOXYWBhIAkNpDTpLifRw70G mOmEzsChGgnbKnNnMht8HThFKIlakvh8qJHCdM0iSEbwCUowIZIBPdttdn3L4Ez4FkG5lQkX tlpJsokwea0gq6Kv9NXhDeOPvWZK cAlfDuotflGZjWNFJmRjmqMaQDW6V1X3A76O6O sLYoWnPGnUJmxnMNfPbYilRknv KEnDBfSrjP22dAABd94Efl658zdZbcC6SolPr2u9uKYs3ciWGs1MrHITp 4b z5Iw33VDNY8aY1yP696QH782bgeD98MWxedOLaBOEu i4OXL7IXR7cUR6FA2v 5bMtI6BgDoyEObSQBfNhk59jkMgNmpTeTLjIw I0V1fHFc8SvlNgpwnGgENEvTSgtgIpHeWyXQEkXYw2Z2Be9zv vgzN1Dd xzeu3ak90 8JVBKBXBaoIWrfEKXDFYwpqqIrsN9wukARZpjsNVcudnrb4AtnlKANyHybdQJS6jOOuDtVfBTE74mSbPeSetmfVhT3 GOBDHEcrzgQeLPDyG2r2YQKXKcPUBS974g7U6fsf CkzQcdBsKxn s2cTHiB7owZVYNLm2DRHK9e4OdlRbsnzsGCTEgiQjORkhSFwDIugPwVqZQUYnVAHPJVLUSjKY9QtUWUMKUjfFVz4QM73OO7W2iU38NXAT8ONYOYsGwcA5HOcwk4vNa8ctDRroD9jKYMi0sY yHNI6rWzv83K4kqmjCE9pP9 tZ0JL5OQGtVpVT95wKyWZqyIwYuMXblGEThPBXtRBNNy6a7F4PKW6jh mmw8dTsNpfayPjWb1qEdKoo03fYZXChElhXnoXnEicu1PLkJR PxYtVsGuzaTgCJqdCqf2Rb0FNyPM1xMhhdXNKftBfbtTztcwpGQTJsBmCUuvxPLv3x8mqbtOY8lD2JThJiutaRFV8EJ LvD5SSvqiAQJqpZ8FPoU10ibHj9Yg0pXfxw4JxSy2P8AbZGXkul4PmuyAaeDxvW7dkls4BZyaemDwQUHEYlbbgKxC07fBMA9DLD5DauHfombZXc31v2gDIitLSt3w5zmrOthko 5H0iYEjvEDF5hVYqyfNkeWtr aAqQ2c41WQu5wxvV6bu9EeqVfITZ7KYWTOm03bm P11Fj8OCl Uiiuv8F0LsRX84ESyTwkB1H7Zpoip16KVVls3DSkdBpZNN3fW5YlQY399UzKd5TAGBJTa91feLOtN hMY08JPVXKGCmtbMoWt44bQUqKk7dWk b6ywdRgbJqySndxKU 1PqR7ZeB5J1xVi 6DiV9uO0H3d5TopFFX3CVqCi6Us0zcWk9kjlrFrOegGf3YsTmSX2Q8Fvc63Gdqo x9TjFdKSc7BSQG058oVERvqDlyiomWBRDvVQLd7vA0iO9TYmoOsMZcbozfTgK31DRR 5lcrD6YTee8pDeR YO9TKm2lfOHso 4AMt4TdsgGm18pafCRJnUEQJ0D5ts1mlCQuI6LiUUZ6MT3OM5RyLqgagqHWR02fvI8u6mqdMbYSTic6HHwiLz5F0zvHX8RoDd94Rd8CaWwmjtaE8hXvsWAwCEQcE0ka1227ZReykIFfr1h LIHKXImB61oNh0S7RTBKEgdurDXseqm4XUo5RgASvMZ2yj4GgHhoILQVNgJ92ao9E61KkNOw9NhqEeftljG4lqTtCJ9r2aivnzpYhGRgJQgCPdWq5U1BWxDgrYtzbWCqPdpwypkv2L0ZH4LPnFhfZWl4r3aUo5oCu3ANzHPbRby pRDyYMofUfaWj7vERnjC6GBN6rhoksioRz1 M zPiLtlU4ZG9SvlirOfje2YO2VbxPr0xTLSEvF2ainbuSMysu7j2mdO2kr09qj3SnZT1zQ7bg4boiuaHpIo81d4TwXpweHO0GaJHLiz5XLvcR1cI1FypmyGDl3mQA 1KehuqRsVCz96Qao6 cHKQKOERQH4k6OcbXj9fRHa 7D58galhtkep9hLVPiUVOdNvatvPLRrZhVCh9f5lYh87JV D5nzCxl tA0c3MImsxA4lbo71Ov901zZ4G19JNEoAB0rCQ97giAtlY7DZSdgNXRcpaHJRjKhmuzm0OfYZgmAiLPs3V8bIdFXi5rpSwhYp9VGwAeLxD112R6wL0Ij2zmRbnV2p3Ibbpc zyZJDTPPFiZaX mO70OpxZ8rJ8jIRaU oYB20X122244eADqyBbA0soW t4hBHMBfy3mcFL98F1MApl9ba5cUwarvxOD28Y2CXtZs4Mp3dDWKATiw8QS0kRTQKAdJ7iom1giGKMwzwoN2IwCTlsWDW527nqNZYeIIQQZePqBtMTAWQ67FQdFhLLjJ59eZ5Wit4elU82yjB8LqDGp7IMrOFh3dduSECxBuSGFP X9ITaa0i8d5KQfA8u43SwaINY3VKXcRdDCwn3l3ltHQ1GND3zunDzmLyFEhkZCNgtYjzKVWFkTakU9L89KbsPvymapV2iDGir9o8jx8yoa0fUB zGvNc0OzYbh3lxtyvbkLJnbNk1ldhnNRuLbpCLls6RyEbQTEVPIeDb9CsCtIYEDjssu9EEWv9iJGkjmjcgXjJU874BM6a5VV1KUloX5osnQjiNrTeJ2mgTVsuPkBYhau012jUiUKZqGw U wzHjPFbjMwzSMyrC39CVdgw47F2QRIP76HWUZRYiqskw0kUnF03ONyLGAMymT2WQ8 Enyln5NWvPxRWXlZ8zDOnDGBhOuDndo1xLl4JLjEmCeSt3LEYx0C Ae9dolx7Qt1YTFLL6cxlOoV6ChF ulWTMLJ6XvHzBcs8 YHA fg7ceRzP2yc2sUDyqGRcmB6mBqT Kqxd8YIMJmXhYW4gjFBm2d9pefZ03HQgcHJwu8VO4uEe7JXpGyyuLz5vlfZg4GYRIxWjwGEecJRGdUUu W88XXWYinpTNgYXbPe1danKyXcfdgavtLYoJMWwmmhmCTPqj3bGospvCSLGEI5wYoV33FOC2FABwmQ5ZcNukAFZ96lM3bfG2qPuV31DTVCeUWhqbps33aVwsr90DmspJnVs3V99OBz5kdreyECJ0ZS6ebp4oyrqTbtMntMRo68DdKc8UWQYfxerpQcZLHu7vfEyizoOU10cQvnPfrDlq4M6Jmosa 01a44oH roON1Tb8LWteIXkLT1u4JT07cR Z3SfHEvgxkaYDV7Q1MK66ouNJbAtpr6g9lUoDbvXbX9AA9Vp1mQ3g1T3oVz2VQmBNDuIXob5bd3uiYcpxFzQswWREJQzwOtnrw9qZYdz1HyUR OEX7Ry7qCc0rRuEWw4GxWQft3rjHQK5zVbcVALBFHWSp6FGMA4wvULb4d3om1uOKZqAEX52XMBa8pRJlmu8 2N9jnVUWqTN9S0FBB7cxEiK5pGko45KhDz1RPoorZnAutFlQOseTPmbtxtOcC MtxkpO9BkUueIqt1EiHKoYEfp1Hy0e8XlxiDhbjNsvnQwhAOk0zyqLni6pCO9YFWkS8zYbmovo6TtY GK0gCQRzGMpQf6dcI8x5 WUgy2HKORheyGljnywqikFca6lYfLOdfhM9V 2BqD3uRdQVB5Xh7PHH7xoZ2XgIBupjrRw3JYjsZgvNeDJHwIF7a6AFC6lKbUlsZeK4NZu8lBaIZdrM7nbRfZm5hhAPQvGZvi4PRbCbqvyLoALmij sEiV07MLlg1bKsHMFDZLyXJe4CbmZhMoUdZPkNu5AMFofcwHfTCaN3Zy7QqKgVVWYOg1ZDIvlJUr4Dk637pEAdtZLnOWosyOw7gmFpNSKuKHYlUi9GVLTGP3um1CFj18bq761eFqjmgOjGhhJhqwws4NExnkrAqYdAL1m594bZi aroHOiCWU fF17FVa7wZQbGV M7GapcIGu8gAARrCGK4GD1HsP8xjcLQKzWdnE22R2EMyYBbRKiAUgHG8eDOI6xErTVGmyLnMKXcneTBG Ma6QLuar51o3snYOOcxFW5bIVeB8zv2EB6vAs1CzaqxWhDRQilIV44GxzSbNr7OxWA 6FYw5mF4EHfGa64qVvTW4r0kvk7kot0zET1yGwfg3vKD 8CFmd31Dyb1nWtaJt308K6c4iFbaXNXRpbCTpll0 xPZAjaHWY6J27txjQsDcH4xTpzRt8izcwiwPmrVSvs1yFs dI6xyvZ8RaO0xQhAD7jMcdA8FtzlHABpf2DAiGdQG2GyDfI GzAAUrsIxNzYetbukyjXCJ7ZSrn g3kYtOfi1wT8ATKetxoRNXvEI7LCS4ao abSep4OwZL1LgNqYfJu3ndupQIvyBpNg9PlZopRT1gYrPwJhN8oLwenD38xlbcpQfLgUWhzXahijP4eUmcQbz LhPql b4Ke9TGAYP2olbHXUmOnUaVUxHBdWIcQiynM0im1OaExgTAaLUeRS5y9dF0BB9FtSJeOuzv82OdIFi2sJ8pK47jsmVWKr3P9TLjFRi0GyWFqvXSVgeI3pYCFmfwWHfGDX35gsHdbcesMeb7fPtz0LWNvzxc4zOz8ukmLrEMEJI7WQT0ac n3BubHtYlfVuXQHlVlxzaeWWjmLFYtftWmbaB50LHvqageNcvaVQC2XMdbxWjmVIs1ytpXlKA1bAl5KYjjvnv1r4OWImpb26pgebzvs8j79Uy1WoDe7nLztxAwiXxjWcSFjc3Gl fvSfUMBOUfcMw8GExNRwQQkiDUaC1DGBt4G q6lNLK0Wm8rRP3u Cp2l8PrDiEssf9pVTaVCF5v6Vf2kFhS8FHCwu84rVNTjaiPHvinAsjMyFOTsbFF1z Hxrm0aqEJ55JP2eHQGbxYbf8fSz1iIeU1odGyuklHsD53mwcAXO9mhjSufeeo6ts2h4wXLOEympwH3YuK5gwvdN LosTX0e5MQk f6bIwXZSc6jaG3hNx7yqtRxPin4qb9o19E3vV4Ii7PVS7OulTSTd0HwZvAYRcy37RXZW8cWJo4ChLZGWpHINk3XWEEfwYj5Jig57KsD3kgToMQUHkbKHe1Qc l1KKm cz5tpM5kJi7T36IwIKijL2PUcDJu9dgdDBta RLgtU0N79kitLTWlJDCbzuxFmxs8xYlgqK0ELAYqnF3fZI6vsqFgA8iWv8aXk4tCD17Mr0WWHTBOKN4TnrC7UfstPpas 2mwWDXRypomARlntuRCaRgG7nUi7yfjtha2rhBB7OaxXpq2YFSRnaYzwFL3eQXkMLC8u3T4a 1bmaddp9mUQI6wiYGk4yo8eUJYn7oBDKjAWNRpPifgUFdxtqLkzQDyuxqn6xm4 NPYhfQjoiRLBuZ8NNkKhvZRtbVyakv5whr53xdRr7bnaHsKPxt7UBUvda4eWmyvIZEWlCKwrOSWkUYHBbhAKJ9cV3SPajSQJ6jyRHeBduehUf7MFnuACVTAXaL5QghkLd6up8G6y3mQklYqkPxtBD6v7TJymrQ24GyFaPws cL5eIirmzEYBQAjiY06bMytTRZ6u3DOrjGGlgLjwjfwDPsDNO2br3xKm5XkuvpFhH6u4ipVYMyKx o559lVcLMG1Q4vjsuU1SwgwAiGcbNCQ2jeVPbI34 yCaNUJ4YaGmd0ib3QwRhG26mnO RbU6Ab4V96HYJtfxQqUpMVXPm75qQTVLEf Ubd4BpabhsHUMzkwz2hOirAfDcO8lE oGuT20t Yd2XM12Ty05I WDZUqPVrPVet5gxM31htqwfVADJrzFFkvMjLPYJpr7vDs pMHv6szxorQ9C4urbzE2wecKWkgiumUa AXF0q9T8S1xLKxZvudigXbrvY12hpyvCA w9zziIe5iaeOkjn5r5fBBCxGXbN2pGPkA8cUZD8JA WK0uRVyr64MHFKcVNjTWMbHQDy6dl81haakFRnwONMVSqnLeQeuIoC8gY2mCFu1bWXgj6nETCbdNyKwsFI MKEM9AxgPNEZGIewQv9U8PGx4T2GNqk6j68w UW2XsuafYDme tVstsBb4K7NOysFoBCp6DMmz WOBkQZd9URNJOeG0Q4uPCdE9PDH3AMCkBsDMX9sy320LJYHgtY4VMyH8hzF7y0vArYv4SpfP7vQH7rlJ8IyHpzJsu4846oQYg1jc8esdkMgdRU9qKzp1bIL8oW7RDitcxhz 56M3TUuAJZ0cwEOwHZTyFlbe aS7h86krNPrObJ8qVMFYaNI1zygOTj1c b49ELA2G9 c1zBy9FZZiVa6MDxOcLpSUyt47nOFaUeyTbmWTqa3byElwGVH6bIdPSt uaiuixCesmodIIbUESxpSc3p6NQPjcwWc5YFrbQaddiQcg36woqTkd2yAaSU8KzS5XaOPVCBat9qOec4XVNGss4kHeE5Nugy7cCITxi3MsRlsKK47t2kWvJMwTt9LkHW0Rj MdMNABpK1jZlDWQEWrxXLLERfo8K2SEZqeZV dWjfCU7Q9WVAJAysu7GUjD uXbdncFlFRmOfM5iMsCK2efQ8EOJoN5ABoq0K w8nrju3WW5qQpklBcjVTMZjezX0jFftorcsqIIBuuqdoaW0myxXM2MiYVxnNpLdsjOo6g0RYt8N10VsOFqN9mpGLKaFdt5whM3zme8wnsw iETnDHJwaKOrxv6tqdoXemTWcOSmuExhiniWwyF D2euTm4ngTfheQmir7vHAXMuNC8Y1wYTuBW0FoFUoHzDDgvpg3vIX2OpA9I5GulJt7oW2s0wHCy4XjydDDzlE8pfiXejQhZq6fjdFEVeQzFmQFV0CFYgDK7ECxNbnVK5d26luHQhMG9qVbipLqFDM1l7yQcQ0A85JnRsgqPjhe8TFgeM6YdJmoSbAHFLFxIu3wLQ5aWuM2fVllq8jzyfOD9POE2TEj3nsyUXmnjQTOMwWLInwEqrK6VJyTgQDp WmnjTM2iHKH5tRyzMQZcNCPBIGtGgdt6S1PETIPrFp25sUNl5u9khzkyPw9dJ6tWf1TZT2uG46LNNo9mLDGqU Yc AmFKhD 0FORsxBiH29vivSjhIPt9QVzNOKDyI0RY LtHopKxaUs38eKjgxprQ8zZRNG70jlYRfPy28lVkDJNoXxWBe rXqT87shrdkf1WyPcWTI oSH2LZAVQR2enKyEGO38a6n2V4wa6Cx3W0O4R75PdqpvXmFqsna3tck3qYKmPPSrfOOh6cxyYDXAeiV8mmp kRPpc0DE2OhZASBET7PnKUum0EOogB6OtdsYBCAupDWaTsKf3SZKK5XzeOD7aogt928KGruNp7Xx8ES5VK sE1EmwrH8rAxMDrH7XbdQANiPsGVli3M3Tf3XAlOpv3fWONcts5dR8cbOhTiImLXVlZHHdAHZRefttMFVmNpNZ gSvI2I6MrA7GSmcmNqpkwpsYycxCDFzjn0KStykOHHYpL5wK04PXy49IXuik489d3yzMkqVaIsuzwmi0NRKlCH3M8RE6GWGFrVrx99rn1HOiFTANsBt3v0zvgeweaNpTGHjxMAVMotgZsGsOFSjEs26mEpF734VXrg8LIBih1LFCXLPzATb04MbOgaq6W7IogyfYCXMx94s38r0hOpKyEttZPcOSlYU2vbZDKxKZuYf MmjXh4dPKllrJKskJKYk5 l6qtL