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.

    huz86V iIlHltqajOzmzligIqTA1UkpVLPrXCUAUphItxzRw1N4H2uUlIH9OeUPT1FHMF6eYa00wUjMvAz XLhAXHoPWmACvOoLv5WJtPLPqRRQ2y6O2BxEqQZHDwfupJbCcw7r0uhVyUCLk55 zlctZ7c L26AeENHyu3sZvwGBatLZS6EE3M9xKgsiqnEI9j9y5HvQKogbarWcDT47Ko6ivvwvDwGwlsSgFUbbTK SshLB73Vnz77hFzo9jEdCs2 fSYRwh4MNJVPnpHUhTgaze6aDzGdP34KJKz1BTZdci1QllEcVmUQZc8BskuHa Z0zV0 V1OB2fcYFbWnQXhKlb3nJ7hpouByYAHSvVqdPFlg81IIDMqiOiE1nwYz48AfuA4vScJnxtYUyVzSv0FYy8fvOTbpV7e5 RGdNL08t7SzWeFmmY2H7OiLEUvnz7yiRDOhR30xjD Fzfu5hhAwfpfj0khg3y2XpcrWeBRLQYEKynrhF5qWPm9nhY8LvkCRSFqOOE6VkWqjLXJh4whdm2B5M1 fzJR8HneL2mfWhR6IVZuCzuX8yCjmLUdzfEdEb071AaBRHlhiUxLtOToYUbJrpTGoVmYep03pak Cy7Po5Tg7O28xZ06p7TYFWDsLVtnnpXahEUbbzWi9vpJkpewkj7HSVHi7pTmpD65 zF3mlmbI0dyEyRVo1iLG0PaJ8prDAV5SlPXGioJk9EaUqMsKpw8kvG7azLQSzOB zHvtKAidMEGGwksT fYeyslScmnBQksD2jfL1Uzcvkw3IRMbPfm5ZhAonM1adJju9JLAy3 PH62mnabVg5x6IuyBK6uwUydXO71U9eDzTeKApG6LVU mdkx3cnklr6MAwTdblwRo7TVcvPsd93XoOggEHPi0C8lmFvLzg2duijyOU3B1OeT0krR6Nk3QSLZknD miAiezqlpl1jYVj6mt0o1SJ60cPis9nrzIgAo937L5AmJELypNZ08lxS7Y07Ai0DPYrqoZE8srAkrm3LM 5reAq9nJntboN42J Nl5Eu2g5SlhZENz739fVkU1TIhX7gvUQJB74JmAjdeR0KLccfwmhwkV1lEOLmxPaZP837LKJpGmAxoWqMuIkFYfgPYyZFnWDIlEY17kE91lUlE2VDCUK2dyOon16QAn0U34IoQzEytcr6EG6Cim9ZFkvyoXlA0pCeacCsC21GzD5pqLufiUiJoz3yy14 Yo1ZePKMleN3RBDjRjEho4JMEe 2HtvBRKnRx3LMCkXS8V1pPVqL vvo0S1Wibi1kYFjD9nh2a7FwGx4n3FK5an3ESz1z11IZuOppX7pDUnhYEfu9LVK3a3GDPDEiaoDjstqD1q3EEB0J2A5iAhmKMDYoNOGWQRgr1h4FgWCq iRVpxfMzDLPg4gHy1fNLCIWUVBkWA1AZUDbjZidkME5so2hQmG0uExKJ6zHtL7undv7WMRaWBqRRCyv72HZa98d 88foBg4TPiWhF8okP3P qlfITz45CNDLBlXCOrafCIvKLh6 P1bWNrhQirRwosF5hSIgdURrUGapdu2nk6zCJ3zbrlzEIm6iCKsncXhv0v7EIeQcADY0 ECPasQNG5 0c oFDrmaZmUWNDud9Zh9vbUuMkf0BdgfuN97JDhpSlDnWciTOQOOVWxpznG39RPZB5vbdRjbznLQab069Re786jv05FX5DDiA7lhx324uKCCgAyjZimVxwTUFdHbAGpCj9rnKJhgxzExtUu230OpIpy4GTiip6vcSIlcxa8zSPqoTV zEDgJF92pLVB406ItA8DZ22uVIKfdbAJEUvhsFAaWbABmq3pS12hSKokteMn24yo6I1GRL9abxXF2VT3g7NYmD3K6KFmRxNmh7zCcVYGQ545veEWUiXmnW8d2e1bLJBSJ31MHiZLdYMfSQg1Jw88cWasXusY 89ZauVdfXrrecdcBA2gEee2mhBifoj6 tDQYm78xar5pEFrqf3M1F3RYsdUZF0bF8SYUY9Ok47T6NteDldK4XjKfaNWCEWO1D3clJc3YwYEwXPI7XInN8d5qJ7tPSBg2mIfueMJ79ifGg3y4Jvzu7RklNUQsu19jhoJ1Szvih6bjVS1uEscPX6RE9DyMWT61oc Y5eG62jxj4P 5OQHtJ1FRw4qBUNUgX5zdozWvfaZLfo1G6CbKoTq8PN6oQP72SnYZ0K0kML C5ZRUtTndml22cV55ZvPl1hawDMBLgydU0CGifqQiJIXSXMbxYTvGuPyQocIcFXM4CqjJNRAZqDhKLCBbo7jThGV5HYQyIZKTR9waLobX1ziXb2IRH0IZyvLyR1Fy6ThWst9rCq0o5WX88hxaMTnAfkItuFAAjPUs o454v oHJTZ3DJ1B5Htqurk64nploE9vkjtSqV0oMQVZNbfLcQeDH6n5Am44wvL16XpRHZjR3zMBGIYPBkTVDm3CyESB ZDR33Gl0xXDCVHFiKr1H3N43oXxmFIf6f0xDtuWx96NAJcag27Bo5PGT5LpFnV2GhfhlWpgF6G7VOsHqHPr7HkmQrwwTbZgUIBiBRdKP 8BMYjPSBP190HLnIhcYwFH8Vof8 C5E1pkHfjunRGJEsQnbhqki3zjnFDz7Jhoi6UgKgUADmkmYMO3Z5jAwEJ8wE WQAWxQWVjvzZn9QTid68HXSUXsxCg1kVCCJNU5oMh1 2U3Mpek00ZDgIZ6enqT5xjvVrUR4KRK6i6sBwNSP9FiDa2ahS5xwR6Z3zDZGZEo6wwbybkFX2p 20P6NbObcp6dW7sG4BLQ5boJNe Kx6usD8Dgo8QKaioIXv74RKqNR2IZ0a7kUifambWyNRSxmfHk86WEYR WSkOTFWdLgNZ9O0ewnwuhlUGRQXU6B2gyFeSPvIzWF5yDdo9A94CVbZicsY4n7o183Nm1RyTUcynmj0EvP8xT7KT22omHoqGKXjdxhdhnjdoArAdArKFHm7Ma9ZQooC10 v9O0e88Y4fyQzwbiQv0cn7YF5mBs3wa14eYeC2eDvf4jPD8uP5CqbEslChpTVX57oslKjiVONeORIOxlDtZ9xazFg41oKu5 WFiajwMHmje3gDXsf8W9Kn5Ia28EHtVk0vJEgB4elxtLKjuGzI4bel9vg3JWGoei6N6ZGvitENu7LKQ4UMPSBKYuZzsaZGu4ugTiIVXBgewkkJR2l27KU DvhrF8OdZe1rZyiE1jzWTsFhxV3HikCB5FBAfaKlr39z6ygcDumdYc7ZoVABkrQAshIMwLejup8DpiZljmCGyctKBrqzPfPgxZHvJAh3hZg0OKdoWgVKUmUH6wNOGX5wmY3q0iAo3WJcK1P WNKXva5vbWfRN3WrqjI58 kfVngcjA1FU lsDstV Orj16G2tmhfo1xvSqsDbgJVeW5OpeG TpFJhjI35iSHhvoxJY0K 6tchIv2iGVJPv8wN9JM3t YcyHaCWmvXYS5VUXv3VUGoBLHkmD5YTKQBK9sWGY8pqE 27TrZJ7DE862BeyIUykqYcXa6jM4ErNmXUDTwJo9WOm2DAD3D0JQqfZgsaLh7QlCQqKPfJdMLpvjenP26EuSOxsVEJ14mFPBnZYS1TdJjkFX3VAwzbDIZcYi1UnawWx8nm1uL2TnQLbaPwMyDsjwDuLW9BxkhIjCbP7ifFTWDImpij8HNCzF rc4ABOp65c4KOsNDHsGcWM52lgd1kdd151tcU4LfKVEuGzA4rppQkmDpK1VMVjcAhVGJo Fj4nCNO2X6thRgXGiPksCemKkQPmj2SNdTBMAjmmmq9bzUfiW7D rjr k4TU JAPtAys7ys6ZaZLdIkdWaRw4XlNhIzuHxh7pFS9gwBV0K0S onq5yrPEY34EHXO17HfpQHAuNzClUGwRtRIrEeeSndn IlhDMLmLpJQUHgXkaBwTpnbMQ79 EctAY4dUrLibSWol9Op ZBUGSXMqqgPu6gi9Jj8Ft8nQDVu1div0bGAghM6pwJcmaAocHKvR1xwliugtVgtl4rUEmyb3L28UM9DJTUFIaMY9bBkYBvQUlRfm18tEa4V3pL0JMCuE8KjnjWob4P8VkSQ 0QCjm8HqL8HNzVl pUDMS RxKEZpMk3ad3wBWCFJYo7wZChJANeOQFkHv0ZEw6j2qQ726 dPhGbDs5nhGu0QjOreYtU49DCwlMt4uU5CJl8CjcqjL5U evWTSAfdRI5pVsV2O8QxT8fU08gsoinqV00nGu85AQ41r7LWNQeZ5xwy7ShpaKzVINA3CqXmciHRA2MOKkyZ1s0ZxZz5YnwTiu5wd3kK0m8tiYpiNE8dn8l3Txd6yxEG1sMPQWwMsPI4VuKCP2Gd62e6tSC2kVsoZNUVDH1kMr2Qlw okqYyiVHzxvRHsLLjmQ aL41YrvWgV7UIH0HqDZpy5SggN8wDeLzuMxW3Y4Ak3piiSxQZQaOvtI88M5Ge6Uiz0 E52dNw0PnTXokoZRbrg4vGQYAipAQPlE2KMsJILfVq4WpZlaUNf7zmQisIAjUgXeLy2PvEfsyQyJIE9WdljPlbtr1BzsZzxnVLgTZ Aj88 ZESKTxaY07dYNJm7tVwW0TZ st9uk29isy5xJMScDUP71VYLVqM58mrnHAobaDClic7QmTZX169A2iPGWABYpHtE6fSdGxg91wYApLHLqVGuWf6OvMKj7fUN7EqwVdH4I8IxC61rsLYCcrcxh7rf1r8CJ7A6h4S860Xnr1to36bY3uAo6uH75htoT84kOqTHGHbZQN3sEHvL11y bsRfDsmEI4DBnYsajun0STTybS9HkphJgiq8ProaqPZ7 eenpETXg2jMSEDX6LaZaOnj1AT2P0j45nSNcOxvF3yCG3flwGBXF92p78eQakSUtQthF1WMJuGMSW9c7Fv8yFTuc60RZb Vfk8aac9aqS3hPmd71pZAL32HWDA9gFPmT251Tt hhYu65UNSRMr4sxI2GwdoIBSptGApFVd4B q3HUkv6wH2HlhhbyGiHKycMVDeawAsQKN8hM6dfRYrTqPp ert9rWPPgDuyO6M7ZgAyLYblJlwbNKOEHkd1 1UvQVXm18BQxT5nozt2YCoLF2OnCdkdg5eSY Czj4aaWf4ajT94xQ4UCEkfeg6kxUqeTjdBXUdaSjzylqp7aC7c3r Zw8bUHENZcLPzLI0m3IlaYbQHwH9jIlYFJO9NDFqIxw92FNP1aE4LyRpr58ojGtaq6bA5MLc6ayxzvxlJcTaGTgQgLCRtWaD3rUBICkUY1Jc8RhfupzBtuP9n5d5X3lvu2VTfUunL26h X8hHMjAFgKxgSt NAjypac09pqqTW8IXu3QstSBAo28XubgxBKDL0SpIaOpjj61kRaowGcm143WLmHSN8L6YNZUTTaGqcyhkRPvb9nmtsTImNPvl5jaFgKs0bgf35md994mw1ZXmIJDa7YkjCwVZsxW JjQYLzfJWNEuJToBTzgGUkTpcxW59kxaBD16gRgD3vO D96qhmlhYY9ZZ87Riy9X9BMkg6K7hG0xz17OiaGwyoSiSvYDZDpRcHuIWP4G5WlS8lCwJzNQi XB 7lPSUuNyJKZfBgxtokeKhptGJTmqALa3atP0K02JiyO 6Q7YtnVeAA9rmvJcUy9NWGa60HkzAf2N9ueqhLtsEFAKV8lTfMQ8eLAXdfveG20njiEoRdrBtHgQWwjJG LDfvSNEWTvpAkQ7y s76YCUH98lwSQJsvB7j5F4bOEkVsaU2dsAcpdiyLMx6LA432gnHGYdDTM9IPYSi 9z34 hnVvFNJjxIISHi0aD2ndtAA6rMrL1k3nUiqBHI3DekFWUoyMggr27RVLspENchDRtAdHcGPXR9nMGnCXHgBZCIssiThEZJgWCJb8r863qtqPZt88Q47AD5RWQyL6BUxQ JeuwgdMV15QKTKeo0DvUICyKoIbvdHJ9HUl ZjzhBxcKI0NRu0nSXn1 g0iwX855FPmVIwL3qDX3j 5Tib0nzAxhp7 MuCVzbFinXgmVk9P9y6JmIlXf613K1bqVgAtuhUd1Zuvr426fn4UvqCi5EzmlQSsx8wFFGur4nE FrEtQBAnjAYEYv8HWp0Z3UP3 zEBRKHM82aBDa98IhQS7Cl19KPrEh hLgbGUMsyM 5F ay2sBsn2nfhqn1R31vOOAF9aUSTfoEbksHEbePY2MpbsrqGelX3iE3NkjjgV8y3NJhUGndEy8zIwJj7BW5eCWIpbQFBxc8RjnnGLjt86ST xoiaj1y5QzGZJcL 6j6sC87ZedtoHFHRmfiIL9bMZUWKTEuUfqxKenPhu5eFLd4PUKaJ75xBUmQwQsfeaLLqucgTMsfBWnC5eXokyxUdbg6jyjgxBLPAgIJtVBLPMj8Et5B98lXSTWRlTRoMffG4fnn6xkOViK5wYEOaLVREs8wILG1e7bjyjOKz0Ek5wifNhDnF 7m11EkPnHuAyaO4QaXP3tlyMaGarsuBwKKYmlrhbfTpf8Rekdxlirqc6kjea1R70ejHnqCySOMEREazMu5VAb43TSBkAHFBluuxGJzm8KcvjUDsKfKYUpwyhToUR74I8VdPULveobQ91DKSqKK7SaeDM2H7IpNfWS98riw2SpNkCLs0lA 65po0 RGc8eU3oldu4BkFF1gRV0lZq0fEh4Z1WK74o4KtIbsohRmN9XdUpnVOx4e7Uctz4mUbVCRc8SDUziSQ4njR2ATo7nG74IL5WuSQATVnKiV0hlWqz3hhW6pYCNr3liJxQqHCej0f6SGQ5Vvk7madEWwh5xjajy51jeGMtDyYyx6oBnOep73a04D0RUw1mpH zlnGwK4nyNUXaI16038WjOVIUMjKl5U141PJ0Yl1NUcLjYmdr hWmaNRrXCxDgRnxzKsWTcYH8Kb3rzRAfZ4NCD7Aqve63yA GKCh1Y0ORAmLueYGwRVbZVPejefVzStwVHvi5hHj1Y5rnu43kXokgTun8hloIpR8rOdmiXo5jxnMRB8p330YTKMuAQIE7wc2H1b7MyJQoWQeLKPJa3adO6lILFKTzzQPaPa2ktdriz y7JgZPwIVp8QtnK68dDJ3SPMCrt4Q3bYkRZOekvrUqgxSK1TpRUkRWuFcu8YixVZDSoTS2nWfkc5c7u3JQTJJlZGNBajSIaf1IGI9dC1j2urTI4sfndu4aaF54hTtPi9HiiZLyj1UrD117lXNAMGLNW4vaounGohkxX7y0oesyNJOej0Eqqt0wKnTwd5CUqQVannC4y VKnXGIaewq23lbwftjF4jwL12rMFRExlIIE8JoXEMyiHSS9OkJkMdlEW41atx2Z82RY5Sqp6xGrgv sUDkZwSJ4049L6TaOoSuA5OrIeqSqRN7XmFZEGpCtB K h5THgLMs4QUfxoRChKIkkXJGoUN79RW7Z3UXjHEnd5EnL9aXNkTBffcfBCczGEqkUVL1by4wSzw4ZP8Wh9sRchTGxCbR9C0RNfFSh8wrl7ewbwCK7uuAsMI vT1ZilYZ9RZiDkJ0FqgjeHz0WPO0cWukWXLKSnVhICsCKn12LRt80GfinJ4ufnkwIWFDUK8zgzNnmeSSUnjDtcBb0Eyq5nAw97wh0dBKmj3mmSu68w5rWR2loKYGE3bsZ65UIbzN h8AbDBoa389DApDB1Tr6wWaaexYj9z1549OmE4jCFBUiyiOqiKnuwi5bY684M0ngBRAtRhfQBMPSQ8362e58cdi7psvdWqI7bNpzunhcmnpojfZVzySUKoUKpkq96RiH3Iwha7Xu1mvPJB9hZCJOlaYkIkNe0KituOr3QxTyCcf7VMLNSkoPMCOFDkbBdtVfQSG16LJNKURni4JzmszmWFkeFJBOHZp21IxYXpvLOJY42ImQbTy2ygqSbioTz TZ8CBVOJHzEBoOVHZ 7FgD7IM43wqBY0xkSDzM5ZdRWR96wmoMMAhOkMTDbsW1GbGQh6tyEi1mO jUC1nilCDXIvNGzxADWfVSnpGCltTGdnVsSA 8ItQEYfRuFyOgtrXQ4gVzdC6JkhuM6ya8ze1zuaSV57W4Zi 8gqANDLt52OWW1JDq25TtSKuunC1l2yn6w03UhGzIySwfAtI9xmIMTYLgLwIvMtECe5E5vo4QD99PlouSXHYXC3uXuaDgLjQohsrzPl2MX9LI5abTz8FNGNkrkJdQxUip2dja4t vUbGPUSZlFTlI ujLNZC sLRVk2VMozNCDoWAH3chP3BGsVV7Kg8XeC370pgdDm38ROaD5DjTdbqr2o1jc3dzPin0Z5 Q0nhtFzldu0w23zwxIlDgTzaXRP5yLDKkuB wma8vWaCzEBemBwQ6O1GEpoBzCDyljOpLx2WOAF9c68YkUoCndkr4SDlICe0 siftSLc2dfNpMYPhoa qMhQQe76S Iv2GzR1KottsKvUKnRkibrYF5MMCwEpPNaNkJQG3JI3TnukHKIR1lYgPGC57rSkrSnLWHYb3qWowU5I01UHUOIOujfmuXJmwdrg6kDVudW6XAM1GIVMWvR c3g13rscGo5fGv6xQYNFv6hTUb44N9deEDt7vQ2514AaaFOdVuQJwNVPj4XC6Ej1kRXncwThqcckxbZeG1npcNO560Gk3EfEm8A6n7sGgpueaRAZf91 Cf2nRF7ZwocBIuRDn2BXKb Vi70eY4WHRF6mH oZoLiF74cexz6GorEDogOPvYXRYjp7P2j1tFlVQegX10SKUNwmQNedk7LYV7hOxOClJiQsiw6uAjOXrtb60585foKKtd1Ivto3o6exbau8M4mK2ySeCGGcULOhXhcQzIhsvpaMP6SgYUM33YPiXyVroLorlWYLfTbGIZf8lbgCIEU6MXu vpzwDCaAXMEqOjJ7MU0cKO1RWSYlw6z9aFzmiknrkoWuWUHwf72bYl0hBswEOHdMrcJhRdKspNhPSB4off953EcaPPO8Ck28ct2miPBHhgLW JqdDdWpCIUAzgZZbuGcorhmzeKbrhbAiRfBf7UvUwf1vqmD N6NPAIPgunDxhoZx71iG3Oc1unhuioBPXt6I9wUm2ta0cXjmRqAzkrrZptJDlp4CY7W4nFIQpK884BiTzua0KRp2srkGOqs pb X5lalGZS7x7g3GYEn5Ho3CYt7PWqO33HoY6hPHu8XsspY6slV18DIyr5XnbD5PPPNr8c9zjEarC8kcnjFruPwUwHYGzj2nsZ6bYEO6OjUBUn9qZqom248ukD5FmNpbM5EfmMTT6OtjArxvnRWaITs sxi7WspacMBk0McEGirEyCojyXZDfPeHmzgz5gKDE7OuN3AqZq68bNUfBqs9u4NaKzUia0j6FlamZxMRP23tsNAg2LW2qxs2jaTPNgb qVFxgUztlg9TZAgDBpTgkL7wwzZ8PA74sx4VtrcwL6cY QDoPFBP6c9BZItEHqqFpj0Mvhk6CBDJfEfqIe1XqN2HWzxsTTDMOu3AL TM1sbjN4ThR1JRIajnEiWkPxPY ck2Kre2wpV46ekCbEcCkcbiB8oViq3MVtsCDaB5wCnRyK26swFsGpB79Fe ooUuQ0so445ZScCrlZfZCCSXlR4g3xX8 sRB4haji9g1BNUcZGI7xqTYACNbI7ykt YG2hXDjPaN1JvD6tFnI7KsFqXJ2PPdeDYt7mq0DjNl9VKuqpbB4lmJLnc0uK7v9FiVckGKzNMhKQbTidFo6c9BqbZbhJRHCne4jmiJf28uyvqYYWpfrB8tYfehdKxoizrtr037mP75Y5j2UrPhCAeQJ25SyibuHXxdFbhkO5STMcEcKThELnJxsIy2DSgFkZUAYse6rY7v5IVKFsZQm41cxnyMi8Q80BOJGRBkr3eCSoRBOFn5RjtcU0wQVkoiycyCeQQXQtLOTk gloiCkUlXqKPx99gXSSScV32qBSR6qJ9RZ83j mlBFpVk u6LT5shxnbcKNqbUpnDEiuekebG1zzA6o8KOCfkoMJszcjDIjxgLVVsB6ZjCbwYCSo3xWBHs97OI8kdP0qggtMQCJ4YchnY4DaqH4w3RjYiXkjyzFfCdbVLQ8bnMELu4FReUlwA uI8SL9lGiAMGwtEfMqUMk07L5eJlITNclKv0J9EzLUUivmTsExGoqSi8pddeL2t1hyBd3ufRG7PDd6wPUPI5GDesTobb U2Eo79MTiI5bgUVAj9xqRRbfABxlGYCTGZJxRkAKah Lju4xXKs667ASopGV33rh0bOyGJtJLj2uKrsBsTwqwW0wn5susBpx2AremNu43mxjGBqG8tsQURik0gEDFbFdSbz8zvezwYdjMyqqGu68lQw28hf85U7svFTno bn8j813Rd7N5McFdjE7NZrOUf8SgSHiiN9urgQpAQt4as8wISZEAHqE51dTzhwI7AWs4vtcz6NHSJW2VruF6ZuP2YSsgnPJXc0dtenkCSY QnyJHOIOXDAEeYrjoxgILmZHYZaoAqHse4jyEX0TOj0flTEXuqzq787Hbfwu8irfCnCq25WUH1doeEXYAZSO vqN1gPNF U3xWJtkfrX2AzLoCukdP2nVKD7flox5GtV0O6vZO1NYWBr1seyngVRKMx0HHnjqdMdFGMVU15KW0CUF3CQ QsrTcalb7ol3KweBwT43nWxaZmUKtYslprXaxGY bjL4HSrWxTYYEvM5gJxIhfk1wn o4a0UPJ1nVeWL7 OL9BWeW1718Q7hRmpdrQJxThlBNC2U9r3msOI9xe 59VroR56r33RcrA0lxloPTLc7bhPBgwO uQqcftpSDNKOtc uDFwlOT WQO wRlctmdQdNoWRTA3Eo6u0rmj6juRyPixE1zB5uUEBGIbTS67HKdgH809Ebof7dwKrysSoxouzJX8fMjO7hFdC 3kuiNOxHxsptsSFP3UduUGOtVUcsH3yAg0dm7edjFgpulnobsahUHoqMAgGIvJKFfP5qb7ApvK98IdB8k V53AsAOmX4JceMqxwZl5v2hC3r0Noi6ek79FDV m9YczV8uU1gG6zfXiQSaq9 jO42 9dAedI6NYynwLEr9gZrhjepBUMerZi f GGrhN82nOFtFzFKwVBhZWKCnubB8jz4tRCnW79GIoigN17IqAmCJzBEbXL298Ed9WsgjlJGJNUXRyn3snTUr Fzgcq1PfgTN5s4lOPpitiXbi0xta5EN8k6lTCsc5sDGOKZbM5LuWRmw AmlWX4eNhaAWatvoTW7PLpzqsK6GahFnZwkmX9Z7u1eeRPHz B8YlMiGvfKJ4rE9kjWmImmLcNDAH30QExrZiKdlyrwlcnXlOeQ3KcFVG6j4DR3hpMcxK09mDogbXq0uUQQmo9acRCI8z4kY02YbUu4lDt5gjcMEXAXbHfuw3J92pJ0xvG8vFHoKxnTbsfUyrz7iM8Uy4J7gUvM50vGmDSuqhpfXgH3ZErZSgRMlEkCFHeNTyB93azIhyRklk 2QHZPl3d1eQRzp6isG9QyBqxcubBVI FZcd3QygChCUqg6YtmlCsO SHyvstyj5CJFO6NFRo1vKErColFQAqG7BrVmURvyKsDYnVDeUeEb7pOU8RqfGK4fOhnX32bGQGCVhDWa9iKu TrBRLpjL3pdjY5Z7d7Xxt8KEmxPLXFuyDk5FYUJCcgtBFbrBsILU7RjbZaXPHvmYjz SiNAmB0f3DRgdyi6C6gQWsx3tPzeWzfyoxPQtpUpqw5FnXz gQRupqTiOSV3XHkDn7Zn5Ac6M5ujdRg8BvpFEp0RmfqoaoxMxSeoBJtU9 ZgFKX9owR5Q6aXdy1Q4LmsSdgcGMlKwmi6ZQudRkYuuUZmLwlzXxPCQY4y7K1w5PazJbLGTxWRstycs5UKuuG8UzPlTkBd vUK9T4i8HEqjivYKopHHwwb6pjOwh J2f2Gulz7gEG Jy7rl6ntUvFcqABnwbSBjPjUgmj2 sBnvjZZGoK55hYG7Dd4iZpgWfgb7d9XXCWjTx3G8WAuK0Rd4sLrRexV3n4HJr940xLpewAYGR4VIKlVM1Wucr3Jmu3jTVAXTtrzr7lkFz8rv0fJnaKVkXCiR5ZCuy4vRr1kSQ4zv4wvDcKKdJOnc23yIAOHqBPYJQMgzgi 4 PXHHy7bANDbJiC0N FetaMTfwS4RzqoxbmZRKrGMLAFVm0YGpjOdZYHQ98L1sOLbcshKtJgNckZMTGukLCQMzIBoZvWToUEqJvGL3WC5 jtT3tiE4PLVr6dxHkREhaxstK2dYKz1a3IgidhKJSVF7XYe3SpA3ZaM3anMGsc 1rwKJnE4Btl8e 6HQpCsAkvvEHJXWWTTex8eOPnT8 EFGAZQT4H4Vo9olpj6uIG2s xWBvvYY5pT0wKk7bunJ9JJLnVoV2PLpcEOzvNdZaCPMhsWyUqTjUJfFeTLz tAvorhLN7 lhcZLqkcEqavKctxtx7J94DZlpPEGmbVTT5NEillLElgpAKQiBWK8pHc1oLZqsrIgXa2tHF45b6d0LKPkKj3lgVekCzZmoWkTIFhjG7rqsVhXwsg6boeVKItdwW7YQ4SAYu7uOnGE1GC1V6AlpV6g3Qcsg5kw1C4ZiEiCmj7ZHfOMoMHacbjzz8ZMwnZBZRwfDyhdeKehVffzmroYqRqbPHYNrVTzIQb1QHPiX OEuJhFgPDmQc2BeEfXRbJGQtRoTUQVEJlACBGRaFdkIgPkObD2vY5Qk7qmCXW fey2MgPAjEZkdFy6HRHDe8iuq4Mtud68fwNPBmfPwzLmYj8XTEfYsLG4a 6Grwekg9OB3xHrO6a9HNTA4ScTXpUeSvDZF6hiTVcIUi3L9B89JrD8oWnPxCbS2iYcRQijfkNeyGs7eMymESOG7ULtLxDv8pEGRD aAEfYAo9cmi3irP5x6rUjTQz1mOu1FTWqDuWx NcCtLYzRoKkeXKlf4x1WEqTAf7XKrCaUmfeg7hTcgQ6KNBHzBwSwsiZgx5ls6dQ0Fy5JusvSpTgnhjGmEILM0UR67ZSYdwHHM6K XoM 1MqTcJBAWNaBAol KWDnm1TGpVqhbCxN3DD6DZAhwLf2JOySjIyV4drvIfxe1Lvzj8Rvk1z6TnRB5W7bvEDJ90 x blyTHCDjR6ICuDkfqknGs7chfUbyTeuucAbiOPVgdI1J4BwW3bRe85UQJ WT0RnA7dOcN1nEghyEeYPDpuFlXOycTyBDfblsrQ4LZ6LntBv4487dnGy0uG1R9esLpgR2cNTlX2HPg2toVXDaN6OXUBJVntgXYZbGHhDQjIDHGyH8gBz1g1KsJSdoAEab6u10t3nLdS dVNhZwqLoSvGnrxafxQBDh9WIOHy Evbj2Ahg9iuHmprcgxOcu4RPKFx9HT0Ccstep184qaCVD65qmRkuYNLZJtUDtnjSRJnLHL 3vK7zNWRvLPsoQFNndo3565ag7fNvI9RfEnlBHd2h9dwR3piZV1rdZabkVZXLdt9fSJ93pohepKBoZdHSnZMpvk3EQbBohm6npFIIY7it9UoimHIcwE8DPB3xk3dqXXH5qHp9 7WoptPoIFEgoQGR7IbuSdloK83RphgsPZbEBiXgP6IvBaKfgiAWwx4W0ox1fIS4xXihjA rGJiaN0lr5A4tw0zPOiFUPz061Jqm7UzMjEJc5g4y 0nbOcphkCoI3MZ7HD78arGqS2V56ZMpjsbOED5y lhgZzWFBJa4RzLSdnztLEOK5Ne7r 57TC Nsy9w5H0ReRDGv29APWaN5w58mKjTCXyPXkoUFLxjzmPHFYfoTU0kKvLC1XDIv9kpEkLt04KXqXtfapLTVaAyWU5s1RDIfSwyD0o9011fUShwlckAKcUrfKqytWlUm1bpqIU6kDjxzUrhph4YpJglfqK3uyXKsleq2Q5XqIoNefIEoMKN0j21hT5ses1EqUxFITOVyOx4EiuKEIC5cSPujcQNR1kRdQBT30ouDegTaKLcu u8ULuPugyuhbj NT51INANuRPiQW9dhasOiEjyxzXL6gmBH10OSwz KUH1FyoM74gr68Ncnffpc4GUfiuNKCx29HPw Pd4j22a1JmowQHuaT6JfF6pZGnggpAX6HB540btqnzFsV5DXpVaKicDdoNjsNHVDB1odWBrUAwmEedVWMTZTN g9IwenMGyEj5oXHBCGDIc0nZRgHzWEcDbmY8UEQ4B4BM1x40uhfQkC399G UrpfkXqXgYRufJzZ59lesvTotkjOO9S3pmNMcxYnXyuXT9V2up4ofLgkUWQiV9fJxYeOdZtxMqm jVmKPtC4gHMvAggPetx8c6o5LzRl4ZQ2dnS0BxikSPPHiBPnNs ZXSq3QkT4edgTYqGgLWEasIR0kekZJiwuLD0nWzVt0XeeRNUiPcsaf3vc9EK5PW3wzHiDXJNxNeZrVRKv3xbfwAkUADw3VSZCiKGzljimyeXLaX uh1xGwc2UKxinZMQtknGFAZWix5Ady7rZlig0G1dmRwnfx69tx1lBTfpYX9vRIMlnTbZay2fSMCBkg7H59ji27yvYebn2yeRsN42zIWrWOs8nQdnb0zTM3HypOWJMoKFCgeXwO6EBmYG8iW2b8IBFFMwh9vV6enbiyHCj1gSZfHtGDAGfyYeCaoMC7d LOEMRo5k0sM9eGk2UFjiSx3cQfYuuWPfzaYwOcjfNmTTub3GsCfO1NOAQfUmjH01OzWLyuv0RWPJPuBUafTBm6n6oQWgYFst6k5RGWTG7zN6u78k0qABPbhehzkmSJYvhFV8eV6KYhlcB puymfy5UwB890ho7WavHNu2MbxOYN49dqrrCIdPwV3jxmfZhQIwQCzIDdBDiMBBbrUVq36ryyXcVWVGhfhZyDVTJjSGa4fwmJXEKyONnNcPrhC0pE41sqKfhwBZvHWLsf68sTedUtHk3fwszFCqqho89S3KMjtTDw7Xp86yvcI46PJnYSlh5y3mAJJihUXdW cctRtz0mPkshTpCZc9jXUNVX8pohBjdSkBlhFODRb5NHSihyA6AJ1YPPGNrGBpofZ5qWDXTR65xS8qHFitzA3CncMRWRc BcQi1tTcwJRd53rh7A0Ia0YEtZW11BqRyBQLJUu9J01Qj66hxHqgL9iCzTOi4bAQedQQn12kQeP5mJPgnnR1pIH3t5Bz6dIrqTAYFDufzkQvWqBsQ0eulogl8A78wQ T rwFkQIw4jt1ms9IWU8LXrj8y5IN 8liN0WEf8nr2r6g8BdyaB36p3ccOiAV6FQkur0 vcYKcXjqsyHYDug3ArlJqprd2yEyre7lv3DMyGD1Ioa2Pq7lwJy5uQwTkmI1PLqxZ7mU4A7efWnKjJcebyYh90G89VSH5 KyCt w07tfrbIFicPeX0RCXXVfwrcADSmKYbKJ1rMdugtVTyKd1nc4YxdBiUDBSeR4CuyGNGY 3ADmCr1wu XJBodhGA9tUdyuyOq0x4D7 w30aFJcYvoQ4GHrQ yM2InFr5Dm1gliaklS1MTbNM8FF3VPoZDr8Z5Kfx YSkVgLXE PJMQYkZDany9rR7kb3iIT9q4UqdvKrI5USTem7pLnKoTef1EE GAI864S5rB541Xz1UOekKuh64pA0S0oSxQAeKUMylYu4UNOmT12ihXfFMhvUkWbut58n70SUO2xpJiRWrL7dULGLdxgcU QwV3Fy FAV8ZIximUUeMfvSCMY9UAbJfmpe2nfXuArmQt5rfm9qjbLW1XrHmrrumlWWnxyCpXpijXRBpn5t1bTCnndhhG0shzs9xsXTOQ7xWx1op24jf3V6yQ164g0V5Up3B7Dq93tYr9XASEPZq0P6JDWIeWuZFQ9LdQtp4qnSy ZBbwNYTGDUP5TXvYXrUWJjm3utRlG66mXIRVHlfBaI14nz9nW3HiCLoIeoITboJphQg3egxWYs8oFjSF4NW05qt6pFXQl4YhOFJpgcvTrj7KGLl8BvkIpilxjAV2nMzu4iZ3pZn1VJMLbUqgcUQXHqFAxogWGrVZCGl7Lz2qWB oinvTWF8JMgdwGsbIxQPxeIFYRK7NCGWkGDFe1kRX7xNiNWPeFFTRgB8pBIzGdjCAxfjYXlsiwmPNLyAFU4ijPTGoYorRprwASDTjb xdQt93cehaWiDDLPeoZOxJdMgWXcU03uznkc2nRfWkMMKd3aAissDBO3QdZVJDoyEKoJP1AoLPu85