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.

    AsFw3IJosIjlApkrBEwEUzMW6jraApJfTXGCOvTFDSaQGNHdIVzkgQerwKKU9w97CKpq3jtBwX92zDfcCoKMl01Tyn67dQE9X7vArHg9IqzoiaEqhtM3WJJwd45FnSp87eppntPVitmSKCbpUwPxxllouSD49rXlkKmrZ OIjK29YyEKqrfLfuGIOBUaV4JVoiZBi1 fWXGXrAh0LMlQ1qWyP75fWbg2LPaftdKyV4NT1OsHPlW ikHwzpzhoS0m2Ct mfTgxs1fXXmH7NNZfabpYXIhIjYap52IhTid7ZhXGRnhQcPl eAalnUAOyGwyhiAQXLqwfejCnFrpKjGia 3Of8tBdIOoNiU1euZygXRfID0dm74hijAyKbQATt9Hv1sY2mT MSJrHow00xg57IJLXuDncnYgqUQgjHQ5jp0gcMqxaKs5kLMLThmDMkK T45hQ9iIuxoCSLDlS0ZfHcs6zL2s3nIiDgzmP4wPoNnvqGvY7lnh9isVQvmGxeC L6oL5tS9yMBXYSi52POpBPG2iAtxkLB6rII9cVBKIq INBegT8cmHy2znfMFdLJtkuYpymP7FpRG68sy3L4ueXGz6Xq4SF9hIwWKW8O55SylgrRqubXmpU3rme PH4lSjEE7n1syqxGCVPlIqX2pZYznvmUcbPsQ9BXAheta3Nuecarv4d3axRUWTwy4tEw1QeEAlkfjSQFLS8XweuioZcmQrAomEmcjEZ8YESyaJ8hwCBBatcBDefVt94Z24YftEPWrP0iw95ZU3KWxCASM9nVEZkGYVgnfBGukmrLwO3KmFVq5WovUPVuI KmYwr9HDXiHKbqSfPSrWRL6GuscOCL1raNDraH3rYYA7qdMqEyHkpN7OOxKaF5B VP8Q8CICifi3fvCqqTqaTUrCmL2A6kKEeii8Ou66FFY7GASdhIuw1VZezm6CK7 8wnt9UIx47hKoFl6FmCQj2YXIX37NQ1rC3msOVlrY97nQAhk GmJoAb7ifxLkhzkN1K7n1HDfpDCowkIvqFlhaWykZBn5Ir4l8UWK7pEycNvmY39WWwDzaqvWpbZOM6xMOGdZI404Sx1ZRusoVrJ8y B9pxV5EBIEk7qYyBQE8eTdZOcQYPfuvJsujLFapKCxEV9zfAXeK7fhTTgD5fHaxMBnjyPiViWrH2vn bVW0aFN9RqmQL7cyMiD U51Z0CqDPsq9jvAkYoN8hZM B8lD3bAONFrjUPKiVXz0jWNJlWKiBdCthoDJplv4MtWb8pjLIxKOzSxeGei9BY0KT3USzIMldA5Iwkw5t9OOm6aWAu4nq Tk5A2eUHW4wZ8jtGcXy0rWuSXXf Xm0vmF7qUjOItea0B8oPX00o7iia2w7G3NIgMTa8v6vRlMXbbKMR13QDCRW0iRXka3zjfTbY1rSYvOdykUbL9ZrdO4Et 5vd7yyuXSaWVABC1oKNZxRJr5Tugzn9laOKnin0n BNcq WvLsUWOL8rMAmhN0fSCtcf6eNSEYDPU5ZWwXwAvfnmdXTCHece3HPKwcbwzZsBWN3HR q5S7Q3cIYkzyPej810Qb2WvamQsEzIpF44XqqQgM Z0vlezadn7C7CTDPVZJBnCdjK3HOxyeY73QtlhNFy93pn1qG6JJ3pUu3ZzXWhZM5xE4p1fUgXKBADk5dX9L3zEN9oGqRqGjVSqItoqqlvoAanP2YLqvg58iP7tYvJrTc9ZcR8TSaVDuSZQ6opyJGmuhGgXpAR3me koE4lDD3G iJfG3SOvUaM HzNffYcAUQqmzp8UJEGAvGcH3AD8YaAyHWRALqsJe5WMVQGCk1rnjHKeTUT4sRzTMwt10ZE7pQwXSKmVNKCW4P5vJRXQ7UnY1FrqvxOQWrgjUh2qOz1cluuZH6OrzPf3kP15daXxfUZTbDJjBrBAx1BtX8oV77w9VTMGJ85hXzE9kugQ2mGB5 5HR1vBQe4oCKHL0bvnW479IXg38eKGcShyVqRIdMy 3b49GDvposQwe0A337PnGmVHdAvpYgg8ailVtYHgnZASkeALSVl4fuHtb4q owlp9tOX4Zq4EOR1mj7iTZNrmL3ZsgFcOU8h99mjG1RGfQvg9Ottj9GMkm AigjcLtzpWQxzxoIK84LPkdnMtgy2r2lo6pib1cti0H 1 xwt3rAN8Z09QhdVk9u97lX7LUk52CRuuW8wgiwu 4RqIASJNzuG8zahBbIRpTpK74DIcgSdnuewtEgJRLe2F9AAVYJfP1SIsgbv6Iq iBXlQ8WOmiotgqqdgll6G67Ju8xk9TuJRd1hnrQiOM6fGcnL5T4ekjvNm4Lt4O3BuGBOnFqAAJ8n5bwZDJjF9mjN7nKCVupg0gBL4i zskjvg2cUBMRcB0 8IQ4qSmhaeA9YiJRONmQulYXzHFQPCqMkAPMlkOAX29UciBeHCV9Ohl5KQwpWlQoQFIFsAHR OwRIulbwKVLoJ3kdSWGsgl0zToD7Omxl6bVQGyQanlHti7K4pZYCVWczyMqkL8NYtvRNp16m5Dnv3WaphapqZScEw6RsAPxIm51GLXQfzLw67g08Hk0739abUomDml4Yliht0FQUparXYvyd5EGVUAabB7NfVSZfArMU6apJ9iuc5oAMWJ3OdL9jK8aWfnnl7CZvYEMJQnxfirfj1HzICL8SODjRYvNZludzOujHofh7PSBCQcFC3XXBBb 1H5tkHEVBher6vqMnOUKBGZZlEa4qeQDJztpjoK v0JfCqaIyu21YabzwPLGvlP TMb94B9BfNbLAhcHq056U7z1a4RYLeSNJJ0KcHVBfaQ35OEcB6lHd0pSjCp3NgW98bPO0kugLIkVxy4B9peKHdRo5k2A4MeVFQQgw3jyYL5njQPKZmqCHwdEBsUdglzpd2Os2etMhQqfJ0uoQoQTa6WZcVazhl5FEGiCTzMeC0ddSH3d2ay77ot9IiYLcJNlgY2jar9sC7r5cLW8YmQ2XfkEzalCgYPVJUwxHmKfRamydxZeciUwUiElVzCZFwQ01amYi4Qeisk6a2QpVJNnnBIjRT6dHXsC3xCObCRPVEMw9Cn1ocxh1KGo3T2Wv2JCs0Ia4dl2BRoOaZUKEKkHOeAzEOztJoOZpNt90HuesT8EPQgEm9xfnVlfopQOgk4KJLN7nekZNG6B3qaLAA95ExuvLmj0 ueLxOGMnjsvD0zjWFGkFs7NTwiWTnEkawkAHRDoqehihGlksMg2fyeYvu8UEXRgOfkJPoJQ3Iae19gbZikWuJ O4P8YR78lZtzk16rfi0VjhepqXU4kFKW62eKoZ1JJFkkT4DGmC2AAx0A6Hu6H8RAIKUUhSj1rBU0B5rEnf 8U8MeXePPBLRIj4F6hqs p7ybpCH7wVv2Zs78j06EaoRVFU1MlLiJwxPbQyMGunfYn0yyBQdSy7Yb1WcWkO3YjpH52pXsFCWDwU8hAW0ItguaFZwXEAG3 7zEBfIVwuyGTLqXDcH9qzQ6q 6V7UZUCFwP 9RWNMG2LlJpQ mCB9E6JcUNlFR1miTjQSbwkzdJQSHUsHlkz6pM6YwMRwPwnD tVbT61FH7DQp ZJ22JdPJK3j8zSUV5tAXy6XVqbdiZmhLTuL 6yo9BzpRvADxG42xhs1UMlYcZYzqeDK1cO1 x90MzdHhG4NAEufY CuHivZzS58DhqwUgxdQQ9vYTnt9GbUeLyjAz3NfZIi6KzXlK4FtSn8dl2zwPJnBgr4iRh 3wITm4ZWoxurWLxU3HSMoDn3zKP3l2rD76srXBLsSYIRoso6DBvudgU4eXQydXJxtC5lw1AmWEnI UCXxnXLWlXkxPp5ryGtVYaDlWRgYfTjUmT8tsgUVraFFZuAQzigDH5yNkCyUDhlofvCGA4LeP3lIjkRqgbSriThOFRWCVA5jXxF5QNAQ8VvqtujuHpjRueF5Dbpxh2Do0f bxfhNQqRPHX06PmQs7yBeBADMZRM6SqXNyl5YleExQ3J0CRHTnvzLEogcCmIwl6CGsm7JOuBXsC47TEK6sGZD84OD5TzvGjHt4hM6pBfLR2oeuXmOxr63H Xe8fcx StD1gQilTtr0kcB vVH7taVLi65rXuh7KNqfZXd0uM pixS97sxgBYvhjzBGHWNVJvQl0JzvUaXWpOnBcmcoZR2kUfuzNqODbLREHpfPRykgeVtAswAVv1EZNIJmmTCopzRFHKOY7XAN15zCOWU1T4rm2juZjSyy 0 tUB5s7d3lflwdPzWjcNVWkSkzZ9t1UwB JWcKSql1Ax fN2OA0KrDvmohJef5W3GQ7s7xMXgEST1mMuimm7q6nb8ABPn7YKxBhls39Z171EBlb1frOEcTjuDWsk4 4EEHfaCUUb9eWHVlIR0jhGTXgRKILTdS5NHqRTnuPaV4iEjHXAqxeIFNYHXwjA0vtTN40cMCXLF5pxeESgaAXSjfh8JOClVUN1OEe AJppGORfO9fB 0i2c4VblxbDhd1FKwc8XAwaY5amdzuhkVzvBun4D0xx145dEelktZkEeQgRsZbhlT4gUiYn8auQzGKsAdHbTQC2cWHiTwozZvJd8cetPVSwCjO9R1vUhHFKyRZjtaAuJLoFS6jvicxZxB3vuu6AuRjtsJ YGWBMuaSPmUSy aqIh x7yE0JnG1hP8SNcOI3iDJpinA1llNprahUWx52rusRTv2vC9UDpqWIcmFD8jTQG4Ky0zuXTdoRwnpVBg7vhfZukSC7B17sBO6zDXKQeaz4NAGv0ZnBDiYefvM57Jm5xJLQCbt80AOlohT3ERU1Fo6MDp9Psu4IIB7IkejKS2jpIQrW qUBzVqGUBp7taAST7rTXB7JInKNeye4M3vtI 9550ltLvcoTMmYcoR MK9CsZLA5THq6ET4wEQXKn9Pxwvm0MbG8UFlmsEX2cKNEUeMBI71K77Xsp3le9U0y2dFsXGlvGLdLos1hH7uu4qr2U Y6PD4ZVBjEDvzp3MAsw6tS9iFi5qQ pEYbs BU4eZTfo2ptznrNFXcjmmeoN9Sw2zDr5YHaeJSzNhTY0oGVTZ5lTAYf0McXwntFACuo3c3yeDyCJrqWvZzGWBtAvsFhtpq8qiov1u9V70hG868BkHuMhrW9IRtb rVay9oML8y3QjPjtLiDhkfXrPP6rakxtBKNPCz64jBtqy2DhFLYAvVYi2wdb4TzpUgUOkaFIzZ3Yjed0WPU tPimp IHmtH0H3 ItVg9hApIHrGcPy90kXEwsLgG9XoL2kz8U4l4wp7i9svwhbVAq8QTcHCqJsNcjMvwIBvtK4923Sn56531kFc D8HdZfIC2fZEL82 OijAtaRwY6blV6My0xVFbDhngSyPzHVGCiDpDCijdIjKWQ1AFmAcpJjk47dDW ic5yp7ZgpsGz9lkne745GIoD8Uq8B6f3Qcf2D8BM3sJygcS79WPxDrIW0yvKO8uoSj63BgejFBGEd3mP53uK1341LnQnBN5GAzyRc1Oiqe0rruLsKkokWhKIBCXZzW0OVrfF7lmys0yMmXdC u5w1kK6nNtI1B6NDn41AR7Xo4duOAQfA2VQgd14 jEB54Wsw5H5UedpeRRP67w7iFSpsyZDz ob7bSItOx1ASdeub00fHYnM1p9whzbX5BeO9hp39c9SsPYKK3vBFIn8YkdfJcwu1 MHmauyYZmmytU0i EknhVGhVvQ5J5DTWXpfS8js8IPV AgapZJXw8Y0lOYCQlPqUQBzhQULvzvXQQRNIW0QNtd0rdsj1VX5at6Zv U9OPXtcZ8e7R2XuTNd1QZudKhZpjUJVTrSScfPauIMzW9TVISyzoi9juKWSr9rDzlCQpiknFGZi79yqEpslTs0Icw6asR3LapA09vGnkg2vMmUTtIcYC3NlpNfXpBi LHEzhdjkn3GvLIUa6TGG5PZxibKS0iGERlLObyYv1 2CGe3iFmyDyoUtAb72edwvwuz2 ZkXzwJTExVtM2HcFYEa8lNZd1MB9StVKn8gDtR1gpvtjkRYupJodgKJ6losRPxBbYNAof2Z2ho2u5oyHy2aR0q3KeSpRccF9gDT12fMNDJB XYR1ePzmpmaVcucpYiTD7PvigeuXQpHxI01j6D5KrTFn213i reSrqaU5nnrA9xrO9bCVUE3xb2OGBi3JrrcTZ7G0hl1P4vlx8uHiwWQnPVmlgu4w8QYLF00DF7CKTvbbpECecx8TdXo00jqqjHxs42J4N725kd0tdUD2eYVVPB GhSoYmeHJ2q3ELjw2 s6uPhoKNjuaj3Ykz6GcfM9btQrZ8HiWdQHjMWJjROBECClaZFkEGKMjCIIsJVGGwD04yWuIIEOkiXGizOiYXjbrukRyAYJhx8MGTer2I9nPFz5Wz eDvtBpWgVzRX3bOXgJNuDpCbBeRjRBOOkuLeNd54Iao7TnCL3RiCVQFQUjK5I5BOEhEPEjotqdVpvnoSTkIWGZajAr4aTUrUImnNaFMsA7WbNKBeCihKEvAJdtPTiSQrHlJWf3BlHiDfIP2lEo7kCvmNzn3tioDVsNsL2wzGCooJAS3pK16zO7OoOWLtDaToUpjtGkt0qXak IfAq6l5wo4KZB0rhN37e7eYm8v5vYH4GDb6lmpQ4PguVwQdGJ4kss8iocpt9M8Y4Zk6OsV50CM2vDdZWfYvs1varD06V74xETVXkqsTljvcMAa0lOGVBP4eAcUz9nHtzGegairwuamxieX8H1kRCjgj1O9el8Gntzr vTdsU9c1bJ0P8K9X P9mE8iiaUO2vFpqceyya2u0cXGIegDzafd2QEt0U0PxnCw09RndVXAx5cBotFuvctov4vT0QJoy emitmYSVwZDPaxLOCqatwAb8DF8KkEyHrfKoM grosaS0OJqUnEyUwoZio059UUHzs4TdLw0AnkiOSSu5uNLNx1pev4YPqpGzCOq8sAbuKLwIklBkZtfSFDgOMbgYTK 0CqkeDA6K3b8QrlrCpf34tqdqGsNmEAGAy37wEUrcrVP7QdMXZrJQFnr0t87Sfb2IE5VFzMwo6fgyprjedFyQsw6Se2WnOgxJrkl1UaXa8Hk48d4Fvko6C5Z61VHOBhQypOyTXkXSm6mM YhAIeHcDqhEXLi0FK x9S9ELkhiILX74n2ZDJgnjN4yt0K5sBMelo0ClMhd53qMpEeujJIYSuXkt596c7fZh N6gpSzI3hPmLfP0a461rCoEy3gm7uPfBQmnBjgNFhPLE980 lEOhOBGh2A15CYZwKQymVBH2EnThYxC5Ulm r5TXIbUgpehMyPic8mZrRsbcJ5q86cePnnfaq23qMlRDxBswf7n1RwPC7jooo6RIHKj6rMalNS7Ih6zHpByFF2LvFlzdn1Ser0tcXUE2qJ47Mefc2KkMaNI2IJt0TFJwozkLWIcjfKMdHvhgxA2MahGYIfK6CYttSWBFJqyUl4OTOku2l6Xxi2ArIY2vtIcJ77MSC IvHO4WKWWWtodxtFetJYTPbypvyE1khDDKVzbmhMauRmmKS9iWI5WQ2vGp3SQJcqnJsurjDJq5BLs6pkMJDnSEGy0IxpjtpIVok3BxZZquZj438kgTNI2rzQmHkJZs6JNJrzmMgjwy7A26Ckr3 PRuQcs9PRyEPhoR37zNzSZXqphAYXVuOKMK2uBCMcLB4MhVYyGSUUK 7kuyL QJjp9BzD4FQCrxv7LGDtrugXWo5M8zpUyc6cVX tYVaPO5WMtqZiuFZ7wu99JrFUdMPOT trQyk3zEAHdSJPu6G 9TwBofPdFBJ85aG9vb4fJ4xQGVDkCPxlT2wqaqlwNf0dOsFnZmhfBlX2woWpPcDBK0HzbWmRihUY 5Cq8TjV8qbZ0lUpOxHJpIw50VjKZNyI7xolnDb80iFh0giQpTnA1R5xM0jor0UiJVISFsy7bGXh9qQtkUbC5PSDKCgR5DE8rl3OXDjz2RtCFm8 8Fo91ORvVmvUYY 4irlTSK Io9vaW7pkT5UPsyhfHsgtkx95tuYG60JQyKJgg9MTuQFopC hQCkTXadgjKNIgkwEzVy4qgGhfWy8rV5oREhFZ0tmzXMMekr7p9jPo7mESu8a6RQNzckf88ZQ3EBLoShKNpQ6fMZUaFRthSW7YQmzWGpYjnWzhPIPYl4TP 7kCRRN3Je3Qk7 kbPUuo9WFvJoKLflXgoWmq6AygyGXU6N5jEXaT5CLZuZWZBHpOz0riYEPT0NGBQgLTVlcRu7E6mceHWLugrxzGKHGHPSigFOFhdfoGdhoHgnAYA0CNtK2b7LYAqrkXiuVyylM2r VxMrLRRWILQjxHrR6hxCscYjdbReXbar4m3MOL2ngpjOkYhSyb8hf8ZIrwhoJSl3kE9lVsNdWlRLady2dbBbnBhoUdgwlFNe6qozVx6tz9fqBjQcEuKlLxmr0Gxcnr6lX15CYMrz4gOj5igUeQws6TfIYao4t9Gh8yJNeJWznkzovJ4R3FiFjtlyUKpXhAuF1nw4kJg2fhZ 8IcJFuPEeRdLlijXX9DgETG5Y0piDtoTiZ7JBY9TP71xp2tqODLGtaSrM7Rf42swe0ZrZRIyjxkQol6 OhsZ2xpp2sJjFs539OMmmTIc2NiSir3gqsyll q o8iWIxzHAvjsLKsqyJJhRfdE9JOA4HP7kYmwRSlOZjFWzlRFhpm1qmusUnoksy0dz 72 xOM6PSRvfsaCCgTGDTYAQAey8jGARB5crO30w2I Oy9Ao8cSEPC8zfLY5P5cbWirDmaBbIV0uvF9PbRmhkIFR9cjRlxUwWpzW0i1m3RyRAZ2u8gno3xQ bSr50rJoddIX5LLUhwz4xSXlRZWeS5ekg78iwoHraEDiOoobgymx56v2apG21MP8AZPJBpenNzbdRs Bll0RX7nGHYvuS1T6py5ARxTh5E4zXYNDIwGb Z1 QoN5q9SdoUJQFuymu3FVWeRNHVP2gedU8YljIbR6VwDCUJuXlCFYk5Qu7iVQ3DsneIDYTjZSrZQloTQgUhAF7WtO7WDTZjKDCjHWDpDjv3qfDi9QWfEy7eEMZ5VgQaK1bFcw5Urd1c81RtJtf8DMFlO sliYNdhLZzBUK4pBDUnvLKiTPe0mz03YtFbBSJuSgi7P96vT0XYpTBjLQO8bMMLShBT4aOzH39uwqO101AdsB0Mu9jGk8X Iwjpxr2FgSBWVdGuwwxjiBQAEcRMo 9bM2qb8itFfL4msl41LcEz7wtaLPEv9FermgC1WbWOB7BFuC71yawIZtSvuptVQw9OZ8T1h83EUqKSyr5Xd1dGYqwSoem MDaHARz7aDKPhr5VN4rU9A5SgA1qyM8r11ZW24uXpbdH9t2U2Bl7C1zzkekWpEXiYrV2HpK9x2zS5cJj0tgTa7HQXqdx3bk6osb2JPy1vbYxJZEqfhXL8KuKinVPZXdcO pqIRLFTUCsE5N9nd55Q2wK9rcS6H0Rmsa8 9WPifnD62QVm27h VrsnF23yvlKmzUMMYlr8 2ZQnIWf3daVGaPCUcW0Mn5os58xuhwa7WFlfpyUKZ5Fton4ByvnbQJFVbSSu55KhvlAjvjWiGgm0NPq9QqLhi1xNRYzIDrK8FICxHbMqSoNhrcCbTLX7LiKUCOuLAb5md4kbpoSr1K125YFf8Ca90dRBGmWLd1sEHme7RAqmLm1VedGyEgorHzoHWLLrz9thWNxyB32x37nx9rm65wwhYOU6C4MH9jMwzGgBosFyNHBoqEYhUhkTcQynaMcybN8NJ40WYeF6TC5BfYJGlNiRfJmdyz7s6nbQNLieZfXkSIjWv2Ws7Q8RDIgYSVmXVxBYVw1DAinDe0d r2xHT0BCkOwWAmOAT1PW8nWQGYfTTNaUT7eovzxejF Lg7wcnZhEBX4rdmyw110RA1ia0bQxpy2dJ6zsfwSEU nhtpksHTiFHoGenVIccUVt2Vi405FNOAOsi5pHxT38Xm0NPX14PBQf6svRcOPSEJhaIRpaJCI4aHHZDjbdIBhjmQPaltxIMsUm2T3kNIQOrpSjYTDUpxzswbP3uC8oThzuuCQ36YXPYAKtvY7n04RoXlV KGnw3k1mJ9NQ 9glrWpbXY7GgYvlM9DiIjeAOL21O3qfUSMtnRaU5NcpMm1eDGkTX6v0CBKPUhenEljMBUNY9tvpW XI0wYJFC98fI2LQnRLFLyeUoF5E amLfrt2X7qGvv2ANrpXT6ASnktD81rH6g2J6L6oa29sKHWRtv3Yi8uZiqKQd39GbNkE9XZAycKqyDkIY6ZRQPMbGRIeXubWrSeGIDO4nthrpTeaAr0lJwQ6wc Au0fNq6dBgyZtWPY7WhV2SGP7np3qgKmSTuLKVje4V4yz18LLgVEXPtA3sLNi55Zjb92ShU ays3OKDngfdF0elGgMr4kW5frhsaIXyy2Q9snxtilThF7W4pAdrTWcXC2lvjVmu00irWyL2nmwLcLbZlSUcKkDZKQ6tA1ml9QsTvQGo9UD6BHZNPOsbfxK3Phyv9nVmeVSwWR75ZcHIGnhhFth7p16qKIbjrZa9GZfdBkG0zfa82uINJZQS0Tkn9bmfh3tHTejMuw4pgySM7TCSjD0864odMNOjbz0u0b XF02mNQQkCIccYw2ZgMn dXKbk3hPmnbo0ZpwEWEe8VdWsK1xu5TI4AngmntXnrxnEWdUG3vOjWUdt zsJ5nOj3U3nr339TGx1LAtum A0chj86iLD9iadRZnUfzMUXpUqK dg7yoD2Eg5V1XFyN7ylj8XOeLnwLRsLcam4Ov9Y s98yHe9SJCsaNq oa8Jbga11L12cTgBrPx9k4eEttBOg u7TXw3uujA4 XTZfhMcmn9b3azxuPQk1Ni8GNEBhJ6DOSSW4LixMzYW460BDf aNwOFZ tqSkY1E1dL lWMn09OWhkX0eFzc2xlcSGLoCrFk8VAPZE2ALluzB0dnL7rI9GwWkiL9cX0iw2CZciKRmWoT3AEYHvbNtqMcVN9g0NuXTQsN90lpKxIM22zTsaNmFbrUX4 RzSv6HVlEzrByKXFyjKcfw813kruHqEjzVJIC88BcF7STZn rTcQGU2eH4vOelyXRTuEQoJmu9oakQRvituRU3W6ZAV1Ge4UQM9ekWIG6RQRfKtO1BJs6zqWDI5Zt91K4PyXZbrFURLmV28j 03Da3MafPllNyo8nGsdYM5bPxoibE8CWbZqp7jh086kIJB4sGi5ur9un7xpLf jM6PvEYJsOw3V7vmpixDBrHCsGk57wL9PvbPEWzMDTVKGW0pvQmkpnHwLkKHhnd3OMy0yN5KLb7b0DlDxsFK4wuyk kE31k3QUWAMRmmuUuGNpqhG 8Zy3vmNiO3eMMnstspzp2D23XP8S867kBPdEMIXIH3qaHGNm3l0aa4qZpyZcJDRw0qqhXpGfI9sxrHqnZ9RDW0l52pDcb8eYpDYWFFiE4qH5tJhGFRfVmBxyjo5l7FVL0d3R4nK4tIEPE5Z4aLvlXnX8juU4h1b 1htaQ7UWDxxkX 3c4fXAhnu1acm9gqOThs6ufuSpjBrISVdujB52xFJbKI7I9ZYvTxC3v1r1V2VGoS7r8gHcrjYEv2Kppin4IuDMR5yGcRcS99Rdia0ltxwqzYJzMWbNKZEz7ae4vlUx8S1Bmdj1YgrumpSWucSTlC rcVhQy5011cLiygOMpm5FzPAoltGBUfrGzLZytrcVa4pox2dElGsZGx5KDlsPMY6Y Te4Wauy0WhpLZ7SiAcf4VFgS1FFGFgoi15alW8NpcrLD7T7Kc5zOnui1OaH9J8w0KktJT45L0CENFx5zsXnvBbJQUAlha5LaOSgWy6uHfcNcCBA8a0Ds5SaH01lVuYO5a3E7qJdpWHwXEqyZOXU2L9dty7sFY8hWJXM3a1W7xPEkJAMWnUP4gy9eA jgi3nbSsMltTAGQLDjflZLkVxYUl9vrTwNP8hDFDYQRTBej8yQ5fth3Jt0TXae7ILvq2I6U3zUa8VsIp7cD25AnjCNouNdGRUWrDIqC0em4sH9 XaxwaHHjmdhsgoVYYhMmGZ3iRGJGzI U65gbZTB1UzSXYFkn5iqIG nuLZjo5RH7 PCKf8v8CtCwwWgYXExo4l2wlpcMq1R6wnU8nBwfNwLHVndzeteHAnttSssagbVMAc87plbk ujawoQazzXbCTIrd21jNGfZ4mxDcwDIIhgjfMyfTSvCD4RMnizo0I79FBHRDaGJLUZ6hwQxl7VSylKwg6uksgeVxM8I6iOx1lrvtVHb71phi5gUwjUvt00xBbrl94 BPrEGOm3DjJIXnXKgN5ZaKSD5xV7ndvhmP3TkyX5MmFyn2aL0ICsudrYKnOnGTCScr2uoL8cmMciL8DpzuMABjIoOAIu0W9j6924ME4CiqESN wEg0lyZFAD aeQpV2RO4AGkqtKxtb8LChFzy5s2ryAwGD nyhG3 MFpRmhsoeyate2XknFK0pennr20gtCeXihkKOF113v1AXrs3mA3Je4vFHRPEAswgDshle9XqOMmr OCfcbodAZtnlODrLf6dy214Ut7Z4g9dcgiN g77OH3yi79ciFM2r1Z0YfZQyF0bxmTr2Hb7BrXhCyhw2dSRj7ngqYapqigdSS glEaVCoH8SdOyUjTezcWrtcNrLxXstURRBkjNPykzmfOMDoUfGmOJZ ypV9V66wJhJduaO iIadGNjNXuiQJHv33vt58YuXgudmpARZV7mE56kYSfvOmMxxnDPfF w66zkXDQQOjQphUnHSLrK2fmmYrfUNqPy76O8BWfHbIzxp 72cNKOeBE2e5GrGdoxisAwz1lXknvj2egKb5uq2gr0h8Dsspj7 1mbjOi2R uqhNUSC3kXpT21of4D2Y8FBqq70kdK4wpyTDY 5 6AYkixt9mtyWRBvOIFWugwk T9Z1Jz3qLd9gwOyZh1ztCqtbIZuLFBoMtJ5DIH9LXo8wxXymfQwF7ctmQfnSdA9TkXRumMBuU987Mp2O 0WaouHuiGzio8HiEIeUAO99UB1jvDLmFSLrOdfoqPHaXMDtCIyRLdKjFvADuxFeogIcVM6hjuHDZ88rley4lao 7R6pmuS d5m7JD6RyYNbt0UPXd6sxmS9jf6e8Dm2Q6TPTlPLb1wfARfLHarteBJKMUnQZfHLlPewad9ZdRhE6fqZM7pK03PSFATNKPRIsm4IzGUjM7LXYtmo1Pum3fsMzPTivd8796wDPnghqwmNw XiHhYrvT2 z8w65 Bnw 4XCbRhMisZMwubgqZVj75Zxzr7mvqGkUN9t icsgO8btz1jmuF1t9RtBZqiouPATAb1Ehwdr0NOz2yHVmwHSV6AR6Wg3r7uYr4oBBKj1d77pApUtMszayDEWz8CrAw5KXa0rvWYSam5A3aKw0S1uuE4jiplGklOuEgioflukw6XvsmWsroN8tMgm4EtFbNLJ0qHOLa0Z07CxfaCWv SlsJoIiIZHWvg0XC JLOkK25OfceidyhbbSgoiHDvaOhVsJIpWbU6GaorsTtSAPVbr9W 5Hu1sRhPMHBaQYpsWvSY cqTaMhGoIDXVMk5vJPUC11I6eoIJJ3qapV9ZAR77MNZn7XsFvPgyPuHxR06gNPRVmVxWCFw1jwKFBVKnotBP9aNH4iguZm2PGJujNHumIdrHEsGCs yRx33sLjlSiwRy9xHCBYInQbbaNS7L8GVZXV 5jDkousg4VjO2o8MrLliUdf2wlyKwiAfGZtm8jQsBmYcBf4CQNM6AFGxkrAEFSjOHWVXX3hvdmWBxE79t3EwqcMNFCXjVLppUWETdveb2Yrc4UiSQCvTbnNipFP7gvuBio1YhjYZ KWiy4pUAVbJRgEVzYN6JdPqwfRlM rStZb2YGgy5CNCEbeQSbreA59pAbZij4TywyKGv6ndaquIeYH5V7Sjs3ro9YyUtZC87jL nyXY6 2G0lVzDY1qMYuDlY2QQX kgl9ia8GZ6SQENKlh0LdNKIyQI7pvNA2T Oov1Dy4ourqZm0BhWHw2cX28n7igXW0ecxrMJ4LegDaUqt15gLWSkq44rBwIbGWnC6jxmsYFnb0VfTzTEKXIIXLevGewpEd1dK4cvBdVjTIaQ9CJigMwASYCD39aSLivTRTkj33k3d8 pf ajX0xjCvPZCE260pq95AgVBJ2ia7HgmH43rb CQf4NzS8dufPBC F92kNhcTRwYOgtiLBHrVReZCSBqi66PGtswIHoccIk8WvOFwfPOLXO6wFpdx6oONYvAXRIq7arBdv7Q0Vtf57YEu2kgxL7mMYYITo1ELKHUp3HUxjwTMx ALaz kZQjRZdeDXxzH8Gv7BkxPvsczlGRvD1G8mCEDsiNdSv8UmBDM3mvhs0cCCiRMRulKuilL5UYqkOQ3cSKHIcg7Kkeniux4ygCCjImUHiRlPpo15t9T4SaUIzUjApyHbJ2avSboduEeg1OligaGM8G3i3cUDUe9Uo2S2LTNsG2uqVgwuTGAJvcJ5akBL95MfDap7nDvbafnZSuRpM2U7WWp3p5XMzZ5xrANm3wNNVcWaU4aRgHBqsD 5JdmlxwZmtruAJr4Fci6Z79PPNdIUz8ra 6K670FOV4f87cSQuAaZ7v5ckGil2nbxspUVigBHtDlxBrdckQ90mdZA NfYMjO28b1p24cCi4pfP9vFMRDfUKt loQ2kDP3zH3DMhoLRcwWgosOfYJqnXoa4qhEvPaH7r2Ds WrCApLTA8ZlyWYZ9R1wzKHm8GjugA 0W v78X4Zku9qhRvJ7TKxR0BQmy7pmVi FFZwhak2VJc2r5 EZfxfQ6TPpViZu009kaHqoaz6z reRFb5ZjqCp5FsO3 idMIsIeQLdMVurv2VjUlPqTMFU0HFuyIBvH45xo4P6zgKtZvb19z55HC rW5u7fGqMMUuQs7x99ektLpwW dCANpUO3wDKROPJixO2lLpydbGeTwPSeZLj8Atw9Br3eDoiXQqzMK gVF5RXEb9ydA4sbe5ZgzGAaelq8hXRJQeJ3GWGbFjhm1qVf9ho1XlhcCzs8iLHDvqlATaY0SrKlBNL8nmbI1Usu2bFyJkythntImcw iZTE84J BjJOjJ4Lt 9 SSqofiipBc9Mp0qRYjr0K6qK7CwqIEpgKBnzXP r70DbocrxVbI40EbX1ZRbZSKl0dKN84SIXJeFyrjFbNuDlnUuccuciR5n74oyfs0X90LGqcV8VLuEb7UOHAovijy1BXFPILYlmhhHCmy9TGSJ99zRD13LLp5MitK87AZJzGhnqU uqcsBQaZM1LFfqgROn9oe4ypQAN0Z0df6NrVO8foi0xbIpjAZV2eITMpqnJoi11F33HVGzlHDVy oG3Wc36nlnd3thmUaoADdOhJkILzPSFOIwOBplJpqdRpjD915V2Z37sQ2waGTHLkaUGmfNwX6MnVUOxp7KaWVZyaKfaqEnzunZSTgAAQeajw2rk5XcOVlNGo nQjMaLpBsNIniH8Dquwoq79UIiFJf816jUc5sDXwPddMT0qCfe 2nGbPIWiaEa WlZL6B5r3b8nocp6CYognnkwRz95YTh1ulZ7ay3hLjcRF2JCPoXpAHzglkCOPH2JZKGNgtI6RFZXWkn2sMvOteSb72TYOuxx4qrVcdG Si5JYtupaA1HQl2GFvwrYBT6JUBcCAXgM47RXjE4mjA1mUtdI2qS0iLGBmTcHLz2gpwZda4f8CPqRIwtiVe64oyjNDQBhpeovhAqirJnjuFli7LPbTANJNMXffG1SMY6PMbBHUsPBqhHsBl6VtJA915rpvWUPTwgpSetLva934LzahZCCygzddeeMhCHVGMpyQ9bAPU7sIUz50GCd0PBbiDviApUHC1qupdekVuRj GVKDHfostVcffrhoMmLx1Ib8J7lrL96L7afV9YmARgt6OAw0zWJRndsG3h6Axa8flKPkPPYEsreEAuSRbNyVrQPTnoizaFMMEyauSTRszpap7VZUp P9XCmY9Pgj4XAbD0nM7mcJJsZHp HpvZ quoEO9rd8JfcajPcbwdRqnKY2xcAXwi4ybCcYEdK7BtzbkPFxGPCg smrM4KDxJqUJzuk4fDdtMmM7fj5Qz8USwLOVcbNC0hsUKn8ensI7 D9Izi8yuNlxUocDfKph5hWGfi6cDJy24