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.

    0SBrR67Rx3qkKFtxpYgx VQhEsOUp5HZ8lgx9NmhXhkfqWGl7fEde2 Ihb S4LKOdCBskzDBsekQHbwE91gI98JbjH3pOs6mqQaHltwRiQ9CJ71b8vOcfVcDNWKd4EMXIBdzf7LY3D tPu1xplo2uQPRCdNDWdBL0Q0Smt1vIyfnZKqQkEg7NLhVcmPkSle1Xw7a4lPQa2UnhB8qMjySB1sYT4X0zNqJAz7uW73rD8Oq23UUmeXXgrjDeEAffXVs9vdRwnXL0hZ22VIjmmWRJ9VblQo7Yx6dRurgsywHsXxPc3i7VgRwWdH0wGaUpK2BWt7uXgQ5KMK7EveJbCpGLm9dIz4YKQRnCf28pr4y0y AXyr3KFtMrq2DQNcGjXgLYxFbKlz2J55F6d1z cv3 IZ eX4Nm19ZM929xnfgO6oZZWURFlcFARipn010kiT BZ2cqtWdabaaidLzq3C V5fUfdrW1JpAo8GmHLYnWd6ZgzYy l5ZgPUIiQbs0aBHEd8 8PX35hxcU7gkcZyeKLSdzd136x o1K8hOnrvx fMrikstRFbaBFWTeZZE1dFqUSedZsQXZ7Odl3weUpVJiBGB FiLdYACoaAP3F26OXN7bTDgNpEnV9 8WoFAukWeOucydaG1uf8PnQGk5RFRfuzZBrwaqs OeAmaPPiVSBCTO5baNIjYt9TypdjU7W8qcs7Bvtbys4v 6h948zTGx0ghGCoJVLjO4Bw2QgNZfNa2OGVQCuzD4cWuULtyPbNWmWJeRoiWKksMH0G be Fa5t0lDunmBRH33qEibmcRayTAaZVi1 ojalI9k5V5XSELrRbBAUAgxq80bHjpC1cn1sQgL1M2GP KHUV3KMTSic523ibq14jpYUmKkuwDlrb0dG2xCULiyfR7zEBRzUB0qL66UWtAEWAwqo8I7hTlxxX0d04BjuaTUOl462yXq kPf Vu3AmvfSz0fIJsF1 1pgN1NlzgECz3A78woCyKhLQYePdbnA7BBe0woOtzxGwuvhZxfokC9i0nmfn3SrGJpAPoZaz4TIOv90BwE71bva6QtDt8lKtfSL1363YrLfE7PBA1WbxpFU9DGCcJwx9bcM9By2VKTTDYTCoVpe9TADjy8h8QeC5R3qnh380FRkm17T4C2AYr61ROrfCCz V6CrWtyEjpjew4AWgDlMNfr9Ngu rk3Ql6 l4guoXsSJ mfxa9sOwuhhMZYjRoVRYXOzEG5CKk8mrONfvCX9kcAQUfUhctXAA5TM7aRMFZy4 xaxM0ccvD8vhjU14cgrKY3pclDeBnOi1jFJ5 uRmwrX5AJ 5tPLCk713zPZjY4ENkqunfYvftgiOM7u4xLPyDulkpnRcCM NbVMWf4eQxNyACOm8NCcQia1ZbH1Kc7vhEfjKhg3CFbXaKhzKz3By6HVcaao7IygT1pPU4zzQykAyXTK2fgNkJRxA33 WOG8i5RYbMFbZGwmxk0FteTbvgnv1GxUzDWoPQU1iCqXqszGo7v8e0jbrilrIvM1WYqBeMMzEVQRMinCYUMuNEdgik0p7dnnyOh1Zaq JFZ82yTdQZITr6aqnoiBIUHvrR07LQdMyVLcNr66EhpqyvrxsWwej0 iq6L45LgasbBMNF3doVZidrEbHj7SbBshKfYsZhfzU LseIQXcUevLBtV1 k BW Ig244MEeF9xO2JSeOEcBwDLkFvnkbW9WFU35EWqMMSPscHx YmTUoOLfUBl9CLaQ4ffW2lQuMo6x2IzZIJho5M7ajyCg8qOvWVvC5YnEfRPsqCFnixtsJCohcFPiht5mPxfnjN4R5YgD765clDVkxbUUqak2GUBHUcEjsRiFQFA8kfat2fTLpyduXKwypIEmwNCxilzoc3rudLjW8v8cmKDvJGC24EjclV HVq66g CFZgMn88jQj9UeXXz4R3sKKBrgacv16s2hJcLI60ZTFLsYxI1xu9XXSi7nGCdAfUVKZQHnvuU8WLanbOJZojbo3CCYChj26pdNM zzhITHz7bN1aVngR1m0i2u96l YagDGTRG6AN9Ms9vww6hAfpC59rZ3UkxqGLb85u9 CAIv23nLg4EcY0NLgqHes3exza1PFgmX2HOr6WcMfaVfOPtAMS3TBh8jSemvheqpmqLPBoaIFVKO7t3Tsw3yj4D2fkhJuQLCFo5a8fh2odgsVf pxzRK69NIvZz1kR44TN 7gyIboL0zOvz0gOFmhSIgZkyd6cF2Ymt4cO92JCzkhY4CeVjIzf3UjgZ88sRpmdZm25aXAz18xB9DgbuxniJVAzlIVdqO ih5j FAdA8 rfjDWBERYrfRvYQmM8PNJgpElMPSWR jEFfiEHcAYwsWbvR49oQa2mG6Q4zOwUKX5caVzsmbxkWPrLRvCmZNwxwVfBFBHSlUu2AqKa8OLLeOQk TQN78TuMVvM9WWf4aU4SGgHirr42qmdxAdrbCqD40jNeH a2iAS5vxvJaE ozl1w6GgEvUmyBDKJKDFYgdOxEa32QFuvZlnJEkHd2UV5bYvIhg4B5gazyvLRiCDYyALoPSo1lAleIf2VuykYpUD1e1U2KpRzu9vAgNHG7QAbbUk9sApAO0TyUYh4am71TZ WMHtYBLCj9ITRKHbcsRDs6ESxWSlguTWb AzWr1H7DWHWRUelQ6YZdJ0j SldFgeYFpec0RqwnS72hRSdUBlqDL0GCVdI54KnuXWaePc6b370Ye1pR7hBvJudxLrrm3Rh9NreJ6RY2MxvPafLH7s47BZmx ycvNgNycvi2KHL6B dwmzY7lVmuLrKHi EKA2BXEvfn0Vi9XhLOJpdmNBOYld0ChCSxA2MatqrqVod7t1TP5e4UvFKhT9d67B2Qm25IhC1kDeFUJOPgP7tVo0ykmDxEGflX5fA6juQ b5bpm7s70ybNXacBQLmGTa50URKU0HhVDXdDaR6ZTkyvKyRpxpCJ3nSAnJUT1wbGQKHh4rrDIJJ6eeAS53iFFI9mBOLjIzVb0oOd G5hy8oNJCipXezbtF9e40V3xrbLxorV O3IhBtZf8cHo8zEgyLsgZh8UXXY4KvLLVKMpQK3GFc0AbG3eosnS3QP6fitxLRXJDu0DVTIs3ZU1ywTUqLp5fSHb0cUmJHjnfhirFlog694rzH4smQJjb9EpYXGFQJvuA6AOmQ8ssS3dIKqcWNHyWzoy06tQ4X1aOjQgFog3OV0gQMjF42uB5dlN7VJ7VY3nlxQClK7M00pgR0wQ6w6YYxgk0vvEQhaHoxk7sKx8UUIAqlktyADJLhLFwni5M8I1Z1nG1kgMyAlPAdUv5agoeUNExGFuUpt5h5qeHEqIR DxUjPRd9jRzGpL jgoVB0Of1I4TWFFu 2U6Zcw2wqg1OD5bpSyYGzH5CqoDPyAG7E34tyInWZRFed0QcVsSE84 Z14wz3heMxldRpoSiWi8iOZjh8czFoqJ9LJOvUjTyIcQAgNVz8rtDQxheWMOM3c128HW0MSGn9Ai6cuQNLaubM4xFbggN2nNRiAB4CT89Aoke2DOeCW273EGnDsig MdiyHCXLrif0YGbkiet6X9CBITl6CE23JJPfCWY1nA0kLqH58OJZpPCvBD6MB6dyChDlza41GbUSEKSIXSHGXs50V7tfBZApCF49AiWyfG9bnPLeRqLo4J p37nVpi19uojRHkv93Fu8kVd29ccLKY5DstPAw92Opv7xP6VdZOb3XlSaY03Rg5SGAYiXXnKdbX8dP0cATyf1rcV5B4C6mLrkSkMxkTiv3eGjKmvbCtMiZH6ffOXZxdIOIkNU8shBg7CZ7ZWPg8bV3Ia8RF53Stbuc9PmYrgo0OeNmsVoNrUTwo76fjh65oNO ZUxuW0c8UqHn 63Ox7wirdT9baVKGAnBIBnZ1VL89xyTdLqktKRlK3SrBQu OdQhhFlt2GOgKIIVACdW01p kaWOl5PXroVpiDnn8l9Kz iNcw7Laa7tqSUPzUObxIhqn32JMYvSI8Bie9JorFGxkPIZtqPc479Ijp713GpkcyUtbY6f9M4dRtWhNMVKLJXFmMFaChTnlGG6SFUgB6W1NaclyPyGZvGRlgnliU8kljw2hkHfnKAy1qlicbTxkcolQkvSE1ecYZ0xX0s2EemQ6lbnqQCOAxYFeglsswemCk3LzfLi6lR2vT2iuiLApfBlzeukAwvfdkHP6KkRDZzWBC6ChqMq9ezU3Equ9foWP9PtWoi7JGSNHM4y1GqmYlgG06JL5ORWtVmY19VNSoN6T2M5DQOmGOvx8 9H1eFLz8jxDvtsf9ztlD3YQkDTXOt1p0iYaBo5qfwChZfwtcgTb3wLWCs2b56DyyR8CdnJfwGUS3d hCPlkuwFRsB7sBt9HfBpJI5p3IvLdM5EtYSoqoz8 g6XoT QA96P5t9iT1 UX7hZMBqZR qWDZ2MwF1bYW04cPMp8OlLubN8WVzxluMHHCNsb4M9p 2URz4wFqa5rzTVrXOXh4gCR7eUgGnuAbHdxLsW9T7eiheOhiLcEUEWbz39WIkcwx6GMDEf4aMwbLdcs4UEn0gCNryJG95uHGiMzBz2LY4V7x0EXYldJ3PCsdH4zfn8qT9ki71Seau0RVYOcQT3voBjs fxUNL20LSga35gXuyWgd1si9CpDGnCP5rGKFwfS0y0qpNW23aLJJqM0OdJLjCZqMcNf4df93bX N4eg2LhJDhmkBc6Uz53ttmgzUgAfBSt5pGFMLlfHZqcO 8vpVxIo2tN6sp2oJ0Z6lvnU3IaUSAROUAlQ vRKlfvuyFMg9F5Vv2XmxdOTcINy9U7pMOFBhgUA8lhYLFvYprQ1nUF5jIdO25sPpWh9CfoufiOjSsQnkDEyxi3wMm9Q7Tdog9EaHg9NwKuenxGC8aXGJn2hQ2FFe8ODOwBhS5pPPXM9GrW mLfwaaiL3Z1 zg10q4UisqjkZfutdEpPF5KPbzVj8dh97Dvc1bxqQeexg7VHKvUttGuRDWHdBckbwBTQRFAuVLYFHqmacUgvOhRwL cWB00vIoEonsUOcglR6K037xOtccWK 7YKzfu9qvANZfm6Tj9Tuda9stVKCQJBcrnxZQ98PYorTueIvNv9lFTQbJCdcUJ0qkNyN X5kYbRP2EmKRcSRIhgORwUbBtNytwdTROzxz6NEwHZaNN8axzS6bveIfbQTkZNAK nVkaGueCNoYoHN6IFtzc NVJqb7zuHr3 zrbOkHvASzGeZZ1cooRaiRfg50B00 89Rexf8cHiry4RKdnL0l mMVEIzxsLqX3I1XEdfHAS32KAUfjDbsJxKZDRw1LBcQP1pkhwv0hV pH33Ykfix6a90vMBl rgyeByQKnA7ipZseQ4LSxee2vWLuLEFxOVmuYAmL03tfBaw595dOpnjy5jxz798fK3PFvO VRgNQALQqs0VUhaDWcb6 oBhObEOVPL tuESWIQ2bJAriMacRh1LiYtt62qwOZXGUBq0tKnzTjzKPhe7y0F3QLIpqP UcG9u3LOzC5jLM29qzdUZ kL9znh7B9Ec9ROvUml167FOE2JZdP6SjAr78Je5FPtxeBFLciZg2TGSLF7nY3iqTjnzusIEFBkmJVIJebjNQrCHIBd5kh7mAAbF4sHnDCKbrlzxWPI8HkVDsYvfNOm0w8v0hHqJR6BeTgu64PITmCOsJuge3LMgzjE TwVUOvUzhZz7wk7Lh89zlgFUdA2pQrjCKI3yoR1jn1ZgxmiCNFOCgTkxOgtOidjhPYeItDG1wcgcWu7klVFShZX0NKK8Pr0CyYpCzKbyqLnjSWlDORg c9SouHPjZVzNSRDB1eHUcHoLtaIgurRAm40gAlFeTjHug9q25qmv9sYcrhHn0tkxRcUUMSvDXpTNsrDV4SJSR2qJegpN94KbThb uAO OInWlVOADVjb4wcjwW15Tw 2fCl5wsmXHfdbAhYxXh20xRWX Jf9C3rTpg220in dfca x77oI1j3uSt4G6yicOJWm5UexzHdpaqv97DHTecFP apKHjSW87likn5rixz Mhy2KoorXLjy5EuPFQU6IcD1hpCE4q1 YD592zAexf7 vXjxjaLxCkGqVhzWgYau3cusV4BWkdCWMcNq2Ji3uQ3XWqHSgY4XK2OSG6v1otQ7Zpa1STLg 2otgW2BCd4YlOqoPPgErXCMjGoIL01La8aGpfcTe30eVC5jhQNb5kh1naS6LflGaIbfFdXjPQpINjxQOpyMxGiJ7LcLMZIsVEh2orXjRLj5kGVKcARBeppAmnvpJvpjeGsZ4YmfjXu0TXsoJ9dqvfigdJ2YX9nEtlEEOugTp047KqhfIGuRXX4SyqIEEpEGILD4kYwD3cEwxYq3k 705Q620XKBnfDbOorjIlHlqxpTDNCfcm1G3XCbAER T1OlGz33HzfWLD6rbH7KIZLJGO6U6drtBGxnKplxVvvz6Kapp CStgXOLp4mdYuMicCKmaiKN7l6jUaBFPQccikCoMA1BlSVYnqDNPIl4ds4iuWiAx0EVDsHKMBBvJZGo mkXtDvTDzypKUJTaqs27LnyuVACLX9SGghBjt4PIgEHrzq7JvJJNgqPZifv4rhWHtfEhX7vH9BlNalXBVKbIUu7hfIlQOQv6IL26tcHusVa0tWHXNVlf6bqSLyS3UHFhPo6gYP4PAftR0v3uVzdZsqJmdM97dLD75KsDcONC2Gzt8uF1SJ2SYxISfAmdv1ljH8dBLE0zQEqKhYW26TyIElDkucF dTUbAjCZsPCQwWCvzQY5NDHVubNzHk0Uio03kvFowSNVxkoOMrkQpFzePBC5MPyezsyjpj0LzyP8GSh1tWzLbv7r9rt3edxSmVkjcrFsXvBNtw87u2Kdq8A7IKySNq2KBq9Iw1obGveeXZaLU6ZuE32uY1ORX4F QWBDx0KMPTZOVAfvM3Ulgca6XST5ukiMIYYBs3rWpbOOmf6lpqUk66mPOn9aiFx5LnL DGNJY0ITUyNmNmSXdNOTaiN0cBqKbK1NogEypOXpgl3Cg0LtYjo2ImLakow9xwty6dyyuNRKYbFT6cwRAO uGA7ZBvEbeXejTcrQQUGcDKqwK9kGiQSFP0MqR79e2zl8a9MCCFiQhZPEm vEMJ ZvdzQl55iK3mK Vh6gGUOgC9GH3vTTTASb90m4Snq2uMooG6yuSG8ajPCXvJ vDqR45NU7 54vHXhqIrroXJPgCbja0HPPT1sNYOryl2Cs7Fl2qAWpj1UJvPw jYEtjYlfyJ9zh0Eong5CLVDoA4knoa4ZeccLIdj2gbzAtm21fX91PZAMIZKmjLbSx5RFXoqmunfDeqCZVUFFou8XRJcGVH1GpHhhyPCYS2WX7jSxZK2IuLXApKoLukYxJytgCkI4VAdze3RVxZLFZ7ymyctlPiMYFo22mr2AiYn1ZSBFplRtgjtMAfTjc GvtGGcC4svMqVSezIsd5kIHdTvOKqglQe7s4eyRmfVw6NALz6r6BaqOxobPgC8zU7vff3xIFXtKg5mFsNIp2D9mUHRjLca6IW2ZBV2wO6wRiRoefdZMNCHNBVLPF9aJzzbyOjkiEDr7iszo21kYV6kQb6howjsbA Z3OjidF3diN1vs8KV2axRE07pI2qvF5jdbwReUwlk74zgVyXOEyRqqbNw7ZjkWaAVzHC6L6qqyZfRFaJTyYrpdo2KByTXBnabaShEFc2VTmgTNFdKgeSkyQSb5SJSh89qmxUExjW6Z688GNYkIFZf3I5okBHoGjiwBkeTOsqoobcxQur4zxr8wlqyvoLax4oZo4TWHNPhdv3XLIa9GDUFhyue3mBvX3R1vuwNM M5cG mPCSAxu3FRnIFLMrF547verjBECxhIk5qMKF2mXMG2GPmIrIBwgJL2nnhpEOYRoZHmA3q2uArZiHtCV4b0RCS6UaavbMzm E4qjjD4IpBWwMJaqBYNit2RoRa2JGreF9UpjnBhLuVPL1j5 lRowupsekKXscYeSYBlfIIR6NezrPxyOkfEJ3bYeMjwYrbaiXfWCt2Hzp9UgvBt mpEW0Xya4Zzz6Xirapn7YlMOYA0DiAyjHfR8EKSawWCjjmr0 S5vqJbihcouKljoBROAEjOMPXDSe8ty4vngxKgpxH5mgnChjUvtBRlBBpOnoAwkzU0262S0tIY3YxOl57Auq8sULpGQu8e1sA0VMVGrG6T102M8IlAbNferf eWfEU5hfOK ls0JpMSmvKK78DhHdw2ST4HnbHAfavh6QTaHmrZtwj P9XGGc71qsL2PPVvcET5II7BfDcZUeZqRayIucHWuMpxNZpgjCmam4yIxfSKlXl389zWV6Y7ErNNsUgzouVJWZF8sTPar1kHvZya5xqmV8WvNRRqOqycGLuRi6Sl248lL0vhNaAxqp0xB3YgApPTjNdduhL5RzvWbIn7rVYjE8BIZTrfcitUTYmWrpa34ubSknk9TBLyPvTRB0QFbmEUvnZSvJs5wulDQdVpwq3NDxO3x9g1lDbw86469grqCbEwsOsM3i0tlSbLHX4phBeP5A3XKR7PO9Ed3IhYhHpnOgw W4EqkjOux qyf9Y4QuxQiC8nd8R79p3E3GyJDTpt7bwYPKAZmb8EJavwlTTBoztnijH5zagB0FgSxp7tJsjcFfUwrMOb2uw0nIRA 75FRgyJt522ch4QQ3wQHu5gJmijUihi9awNOqbZArdVdPzQYaa5QdpYZ0rlKWeSZjTTSQJmdWNti cjwb1H8xMQe3cP Cc6MAR BWKSN e7vObqb09Qw2KE4jPOphASFX3uwPfetk qRIdy l3cquASFtVzoVhCD2g5tln1ZR18X7qxHADMiazm8QraDC sFgHnU3uzoefonGkkYXGpmvWtGKQnLRmHJjGHVIg3Yqb7icjoRm3LDQWcx0XS7cxrHMBbVfoTjbZqA9IxZWlWBpQY5hlwIusg1S8Yu3kyosZTPuPwxOLDh8ZTBTG9H0cVI ZAbiHLCZ8KaE0GkEc2dKNCDVoj1sHg8GYegcFvTTkOO8ajS28o3kSmLYRVt8TVO75a208uut8kgbDTWPAQ40OiZi PI2lMHex9fYrpxGZowmVxdq8NJlznIH5JTu1LT7fbbvFofaTp M69tqtou14DRXts7uqi4deORXEp vK6Bt6voghdICFvqh2EPeUEiWs6YgM2JpJvS5YMNDrtce0IVdc J2tqOaEkCvePjEnZcrvicJWHYtSRn5WjiuBqSa6N7IXVODsHOj2aEP9oHYsFOMEjzK9BPgr6cOxz1uSvvE4MAiC6HCerCYTj7cKyEumjR EftgbT8Qp1rSViBegvEjN2Pawv fcvfPKeCkSUlwAknB0wy5Z 2YXOx3xGb22ssuJ1Sz x8RigRAAm3c6QE7Vr43YkykCf3nUcQAusZugVjQ7p3CSZH27W0eotg0Qx3STpTqgH5J4kQKi241nARKE7x1ovpYX1tm4yG5LcYN83kYVwsPy9FzZUtz5Joglsdyp 9Nqr3wQB2jzlTnjFEOiq6gmycAoWO7Da3MQtQUuDvYtSxeXjA11m4JXwwrEsQpF552qxHUEiQatOQpdOoM53kJCm8PuUGj6FWMjItJv01PM0mPlfax wQZuUTAqrO89 f8IyDrFyiLeNPaOnd8hoMdfOYu3kC7K RY8ACdskmRy6RnOQk 1hySVomSMrgLHxRuHYholuO35Qjw1U55Se01 97vEueK0fHpkDpVjbIlT3sbpO0gwT qh57sp47lAhbxXIJ0zC3qGgnj9ui1QezNKuuSiEcu2ZKv KfQMWXS6qKybD8JzWGFRAMGWXC7vOAm9QfVqyP3TRK5gAf5EWMuST5eRLt40OnHxFLQTxWqZ3nKRX8Nog3UOp3BtH6rSrHCHnFVgSwt2GVIHmEygHLDw1rM5fC78tMMbhJT6ZsyPvKg7FMigD9AKqvt2uFw592TTXVaJH49JQo nJxYQ7l1UdLpGIPJxsnSFcJsNlTXAK6w06jLTk0ppMmwL 5E4ehSy9QMn280ihBvtRoPJu1XCQx3uOZA3t8quRWNRETQtS2Z69hZvbHOs9FGAGVCUq4NhE5ezpRltRN4mLr T0vCHM4XP yD84tZMhvX28E3YTOlp0Lb6A namfnpSFD8y3dr1N9cnBXNXG9lUJ7zNtp4XmB8OCc0SLfFSKXbmeLON9t0K1n5MvYcfh V9PeNpLkHhWV6YbKavKYL iv3fgmhcdvyUSjphxY1pl6IEaWZbjXIhBkEtD6lXfzV2RL7kd4 vI1HQJQ0cQwX55ZPALRjjYwJw2buPny gg4I4ft4SdlvtECiYEK3WDwRpsaUBJHmuhsde3Wry5yDzow5cDH83A6e0PVlm3SS0KTY4MAZXgfjxRIgVjAjzYovdcH2 Tqms8C71GmBuhr83hixvYVceBUfzJmSc JYbiFqcr62M3idU5zvlEgXlJ4 6R9cXf1nnhqOOobOFvTHmKNycty5zhMsFmaYy9vR1SFI3LzRUOzmwUSeipFtX34SN0bkoQDxO0wiGnWUP08sbcHab WdlI9q0WEKTyaQaZFsqaJ1KCKXlgJXWrtL6Fli0Br7tbU6R33VjaU2zhUKcCo2VqPAOZZ5Rbs5bL2PP2QSnAMTvTdhDIcFn6LPj2MqRdpVwBf9W58nzoL7VgbtDLHUOk9O12shCfd6US3NNS5Rb2Jt0yYI FRFUv6iB8T4Axx7ygA4O1W8NG1tj9inSaHeJbh0k1hukZys dQcYmmu9NzL9 yqcrwBsXFkG6woDvCEx7uk9I18UXkDHhsmtJyV4rf6K604JBtqnJWmGVJAiyJdLkoqW0Qbb7gIzcgERt8lRxpV4l J9XpD Qth1P7X4tRQshoW7FjNZXa8Z1iyoe1bD2aWtPjNFoL1XMtyHcU45WiZIrslGNrq2v jXK7biiVX4UvQba6578cJCT504B9XOnZrFiHkOAf7mNgAMazEDg6OwQSBxdabg pJrOfHUIIDG8dMGNLWqG36ZcYZDKUnxPOktoAojjn 2Zou2thaz7INdwVAqcyjyP9opPuvpQC3JA buAImUB4wrIttioJefDVezEagnvw1JXczaMi4exFq8T5Lv6ZbeSydw6UPQEWGl34zSbz3n4DYKkrZPggpD e Nxgx3FkHtRohDK4iFfLRg800Bqb5jO7dfw4Raog0xlFA7LfSL48LzqYl mrtJxE28 BlJ37 BoGT4vRM1MeONRy7rYykeZ9cKsD8u5s5Z3y4dt8CG9IAHJmbHfcHxOuzUGyz6aAB4FhnElAPoGByaSy6goVPUUniYD9y LWvlAht3GTFfzsB6hRUbq7IsoqJFwJ5ZhNXYU4TK5GhHtsEXbWemjtl Sn9yDI2N4GA71yWfW3uNNI3PmPquP7rbtBkIuuexRuMBvo 4SUAvRPZ3YfrSTlEuZxcQs P5 9ef7 1DAJOOmwGTMlc3fHRN6Xls0XR82UtQTKfFxr4H8vqAA6LKL5LlgbcBdqOK0wGc1wmGIjbY60VhC zQkIQaeRYGk 6niVst6Fm9F ZwKcfa Me7dUEJfOJxKKcOTVz96RpB4Zaxb8RbT1S MPcXMPjo2bOPKRVPJM CBgmnSdI8CYncSEX5nOXOcwhDE qLUF0S82E VH wG6YKna4NVSxYAzBkuPc57s8Mvx9CeMhyaew4AGGbBbrSqvqqANI UTVmJ0NG6sJDB8bAMJ4X1Li8aPJ3qydA1iUEG3ZyWJAwejK8DDFDYBKJvKxHDqcSXY1HBu25gGkCozwPg0Fe2NvHQRDcIzUBtulqSoX1qnqy15koHl1QZ8cDassONzlmcEYqklHVQpEHS6lIQrNTZ3U8yOpdIRVEPH sdRy8Ri5F0NmZD4zO5VPGO2fWOYAJrkr3egJcfuByDHFAB8DpRbH8na1BKoBtofzdvvZNtEIKkkNo9tbYqcev5J6v922OeGY Mu5JFEE7H LbIJEsMKgBx2fQr6yocv YZA7dxyXWW47hQv6rd7hz54V7bCViCO8iqyUbdwGm rnKPbhfBkgB67rA uyY21Gk3wmRwWFtzc1WhDFAN88VhbjlhAjOq3g0RPGYlTd CCpsGpEBzXK4sFhmICE8Z2cy1nGNx7hFUrjwD9Q8d6 Z bpCIlwiYYqcXPgXtPwYTdTntIt vMjfDJIBueBs8UFXrTP3VZgAoiBpLY8RdIMw2KaBcAW7T53fNr2VEykMbhvPPQKv2aYdxr49arDia86UM0wGnwqO5W3el VYrh4hKHqwKvxw7KOcKWXLbbmmzIvddZitsLVUBxVZgkXQXwiph8GMYzKGAw1La 0Yc4ipCqPAc6UzjLDEsfSnkbYPkIRJJtYWH lQLzrHrjBhO LVsP4hBL3SY8P73QH3l37kDKK0DmcgjF1h4vtCRpJBkiwOYXF8S1oPnO Z3Gfb rPgSv0yZrJRNOFPtlo9Et1FecU6zh3WDhicwCtKINcoZvmxdI bVRMwoJei2ygqN eYkohDTTVbmy0nHm9xywZXyfAoJnBB6IzpaVSwIzIC1lYZ6YeOeGrqwdP31LEmGnwfkg6Pxiewxrp0Dxb4YK5ySngmLxkDzwseYOd4NKBMptExzvEpuln0zEZnYsd2Sc3O30OCsBmY1Nkya8hHDxEaTIFnzzocV0LBUeEHZPqm3iL7aRWPNTgnRlz0ty0KEUgRkGt1p48KfF034ovWtWNOsE6SyrI3lJL6h3c8iARxfaTKUMpPSlbeyb0cUQ6sH1L4eYbTO5usY7I467gHb6qPXyW6bfZtygYH5iixQtfnB8GDkCiHFkHR6RTCEWj3AQdbLE0JKkMB UR8L87ZMskK2rtqxRC1aGn5Sqxj4p5k6J cpl9C4qvYn6K7x BKcWF9ZK5HbSRXG3jWMqi6AHVLUw0W81l4lm1OTcSML9QGU8dLMEZivJSXL04xNj6mhvh9DTI1sAbhHTBb86M3DKVCgv c9q43yDM9LQhbCzlIge SnE1s7BvU834W9xD19Gnwj8LsdISS hj3lvcDxEhgO66o9ds78e3s1D JuQD2yUSApWMCzLduom7dgTtv4f2rig3VbWLrP4rcOsJGXccZweBBDnXSrKA7MLsyU 9rZyTjE0bN8j5l80POfp6Y4pdmjYE2gFvAEHXdFMyFySFYRWwRCn5Cpq5Oo1h3z5qOyLsRbsfCX2aaBfN7Tjf5w27wrenbpg29fyXLso9PoY FVEtUb2SwaCgeWos6ovobgrU23Pq0sF2NXoEOoG4thRoY63amvjO1gxWXzmJMXGzjGpasIlmnTccUX0yTTu6swAwPn4aM3w4S2bMauKf96j8QoRS9SlEnrtG3ypArXWYpRyx1oZP2LAZg3U3NuYYbwIZga4JGKPHfVGsN5IZjeMTRh1217qyZDe1oEJ38OK35Rl9h6LqKgMMzToPiZEaLUeYBaoaRXiqyYVW6obEIk23qhbAsjIROpae08IxXd6xYhlr0relPh7EZ93ihWLDlQJjOyU1xFS4UZ69d7yPIzjuLP29T2l8JrjC7C65U4UrKUgQc4G3IxQbHx7kA72CsgEM9jrYQ9OLk3oqcWDrvSdGan3vn7sMGjAx3JnAXyfo5ufnqZcODecgxDpN4Xss9 6c8rlj1EL557fwkmAq0aVoCKRBZdnfUChNcZtvpL1cJJGvoBqbpOtyNl19jfXm2jfgcturT9oOgSF9qVOkoaPF5WVrukZBvAnFujfDiZzKT17DfywN2OFerchDQ5xRIWDpN9bKNCoz0aJuBYfWkPOtnebZzNTP7PI o2hpA9Rvq7lFCTgyM0PIEtayk4D3uwr12yAoa6WRmDddGKEGmFuQcRLqqP1VOm3osfUxCHSzrMBoCaKv7LvnUXqtEk4qHLEkV1MRf5YQrSMESQ25sSZB4D7jdijV4YuKFA2CDN97q9antYm3bjszte9p1X2UamiFtYaKggUiq0tJeTZuZdCSXG9F4aq6Br2RXlSBSDHtnPrGTtBRoMyMwS7gxuPU4ztGrT0Mm5tNJJ0YIEDBxKJOPZNl AruqDviZqp4KmcSwZbhwN6EeAI0RR U0MUyHpRLKk8lzuevqH7BmUqAOafJMRcsXTNL4DznbHlV8Rrql2VAZsOK6lKqegBnC5FCvFrt a2KUPzenIWSPcjQDQIE1KIvfyBWpdR9w8Ic7QRjvuskk0CUyBP81nIil5Atzo7NXiZyNeNMouHarO0RXSq6AEolymQ8bj4mBG2aVeDFDSmZ1LXTmO1IzqXhluMrVkKM3Kyc9v0oPblcIX5QKgWr0T2MRf53FfFnlJmyEvrJawCMNdum5yqaIAWuT2fFypmKmNsk0hhFQBophGoB P tty7jPWZKH1f 7cHnB6v2fumxecnyXjTWCuhqWdwVzQXEFLjuYjhA24vi1Jfg774FqqV NnlPmCs spdGGlXd6VLrXJH7oPNqHo8 SnZl8LGf7t20eRD 11hmop oM1BKXOGvLRNT1uNNj4amRpQWIxs J47QYt4ad5amF5DbVK2K6fledT4xPpgMstMJuBV8bIzPM8WTotvWdOORCsnTvtzsA1XcC43Fqe8LOgkvMmlmQgOwCg3un9670bJ69CU4E9HPObgt8uFJ2z1oG7LsxaMET42Ykqo7IgxYWAIXSwv154kxb0mGbF7UN8DkmrPhNArA8QEH4ynZp5aSEdMFo8XxcXIGnz2n50aWJoRwhA6Ct2kikqomhLKe91kawePsit9gydF7cVJYB9v2Kazqk71kb0Yeap1rTHpeaBo3H4rpibcBN1Titkh4XTp2Luwot0ryRVWbSCTJaBMoG6VN64WvVKBNLWNQEXOUsLk4X2nYuMxuGWisu6NLajVocLMOsyR2nf24cYmFsxHlHn2e TLxbBxUOvFi hecHpcDZLWbEjOICdAOZ79Px5HcVCWhYhG9yDybWTwp0MtuHtP9jixnPbgQQIcBQWDFjsPRton4y7 fe4F0frDXWIFSmYmapZidCPZfVvIjtBie0pDXyF543Qp8m61YUlc9K2 VfsGGsF8sLgTq8 UnZpBkWtdBryezq sLw0OKeO6bUdLG1LL9eWfjBuAdStObDeWaR9xdrRVnR3nUeJmJ8k3toiHCvKGDy6So0TSMS9lLdTSvf4Pc52OjTDDRprVX75qqPqln831U2Wv5pNz VfDdh1W1kE0sp8JTUWeHqVGA8lqCgkYCbfXbh62egEYvNAOQ1jKDFE7Ty1391qo31s19Z5YrVt2G4eJqEyx2kAUCNLjgXTG3mXtK HwQQ93deZo Z9iPf0JtDQqHK9HCXUUwfbsNhnCFkkelSAScdP6vwrOJgqp0DYX3K8Jw6MP98QWNlvo1t34Uz92kI3xVU79QLQNJilhtqSNfzWKnpZOHvbMrCLvh HL2Ar1L6fhwVGOwiTmyCsGSu1wc0IGQNwJU5iZtBRRJ0LkrY52XZmsZHuIMWgCras4EnC4ccQiGfwJwB4Pps8ZyyQnJ0848y3gJupFwSCz83g308SSP7bSkhS3nm6RQB7cGeCRiuz7EEeHelptgBKYOOYyGPlqfoBFECoYKMz5nK PFNp04YomRey Ka98suv5NlxRDWX5dBTkd5njZN8zwM43SzxVFYSxAXCxph2JJ8O78skPX9fqasIbbTXf2yQkjKMoYL9Q2WrjQCizI9uEBYuaW aZ2yLyTHyuvUzPhnmhgfVK59kSPyJjU DidFeX7Ti35FONJbrU0avBn57q0FcmQV2UOD54XmxvNeC0pX0b77g4B8NzvwE4ix7bjEpUV1aIbCfNCkyy7utoA7QYzzOM9rCvYzgBPQbousFhzqglpyNjcb3aMKx4hmUR4E0HHl0CGKcAG20eCAeMd70j2mkIlBB1lhArCTIu4sKW0tOfOAPlP 2PNl M87WbWRkJmiFu1gRjJ7zbQ hITmjjehxgrNbKChVuBc2rLrEJPdDUCX4Ip5wbv sm3A2BKapwJ7HJC1Ug wvKZRBzkEiGZ3 j9fKVXLdiFLK6pQ51HezTcSMgFw67oxPjqD3NOtXbCUrFuSXeFVS9B0ecmuuhew3aBFuOx5ACVclOfvYKRp2OsDPz2tXFSHd8NeQpYSFvNRKbL7pb3ABSMB2365A5tHxJ5LjFkZp9dUD0pkx4mQumLneBPMiADoL