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.

    4OLXf96gTY2OAA2KGZhl2tf8MHWysD4AZj46nPKDKiYkEIJR8mc5rv dRxnS3iQoa 1ND5s6CAEvNhUAGfgZxk9CqBxYdQlZLUzCwAsaFbjVA7b7I2Qz7HIbxkgINl6NzS9F7k8WVZ112OGynpC5foytdSbNbNRnT0H4eaAN1F7CxEUvNyrjf25uVkkrixb8m6OkjoRN8STT1OPzne4NOH9JjYgWVMyiyrUBrMzW5p0uNnkheh6G1kRnAeco0R8yKtq5kbplXUV9UnlkjnwlnyfFHP0Q3o0om0rOktAEeCypBMshpk2FlpSMF7pPEB tcHcqWuqu4MLQv7K6uCxAfp3bKCLbr5F6TDkWX4gnhhz8D5A9lcOgcO0EuiIHdtvBIvTE7RRvutyn1hW05PBZu4SxScy8OAtmRe4SCqtYWJw3EDTaqZ5h9f9CUqZlOtjHjRiSSIK4GQKTxjt0 44KxQOt5urFM20tdDCPPixoR6H7ruGVTYKI0kaI95KOTprP8VKQt6jq7ofK0tJJ1lUi1kkjWpj3pIpdTCKvYRs7BWjIVeP dg14KMiUlJ8nGTohin2YD9FWwDX9W46ud FmojeYtXitC29YLyLoIAjnHxUTBneIPvFIj9Oljx0NSb2qLrdO7yQoZrPmUGQQrMf9VoQMTxtlQlZ3P i5OR78ZKoKHueSDMFxc0YRMtj0ldTJY0zgxe1SnbOmZghLAoDEHjSWJj08zLkYi63NR4rlq60rqgrKjRngkI5bQBrz13h117xzdQXbdKdVSALHuQkyuv35y3 w1AyqbaW36e0V8GuTAwTH1vNsoN9kHMIreVlrUcpGSRqiR7Rdh8wuQDrb4ZHUE15cx89vjCRj6aU5IwYoR26nhHdaPKB7MHEmtib0vZuUS07DtrN78bgn7ohtbUXXG84Xzbq8HtZLwcsUY5DIxx16iJ5mIW2HN GiOCqPoSLtyEv fQhesB4PCSzRh2fI1aDDYmMpaOcfIK FekEb5SIzXUpq 1mrM3PXjcKeAj1U2xQ0nuOp7lde7G9IFNV4lh8KyCDD1zf2Wmwy1x795mXKV7kdqsDGWO5SrUCQeSx6oBdhCpS2vlHMWvjKyxAf5Q3WDnVPGEKAv0qi4VieHPsnOBSFgEEIFGOWB00WMojEToBXSpf1k4zeL0hjfeK6aThwSEDaUieHc4nu7V9B2BZNTdUrtTeiovOmoIux i YUDVur6I3jnKO2Ttl6tCjpAY EBZtke6nqZBamXVRAPTTgjMcUXkDGRebacixdIStHa wVVCAthWd8wizcyoDgF9FBJlMVFOI1WS19bLyg mJommSWSDj2RlJhAd6bNZbq7TMMn7yZ 0A3HZKKjy1ZylVgzSmuBSjMOwCVm3s CfTAyo7iZleTwrmNGLIPAQu7buDEVQ9alEtJQSyPsAbZUFt427dFAjASQe K76tb7l oRUDby871BgirjXMvvb Ui0vDJbyJaip YqVGql9eoSKoGmiCoKT4kWEYH BF4wNRXcn8WODKeJIy0VFXtBKhe8jUiJtiPN63cRLP407CtF4FFV4Qz4oCPrh7E4HA4mBJi3ZYbyZlQvm2yB N0Az6 tgDv2rCXB8ivTXa5foDO0gsrwM4w2qySuaUcCF6S0ziAVU6JeR9k5XbRzegpmLEMMY SzKGA1UDmL1sRUm902FKvgfm6Fx0CLq3s4wBUwIEeAlGP8yLUZkwXk54uXhfcisFOx EXszA7HnzlpZ2cIHhh4BJptWZwHk5XMdX4r0mvcb1wErEQdoH9NsyrP6NJZsek0vEbPrBRT6I84i3u97uVMkWdnD1xKHffV0Nc3pC8oQEBnaFFkKi3zeOlUSKlLnInyQC26KUY SxwHEW8ROYd0vN9J8oSmjCciLHpXzpuKHMHnyCjNE1ZnUuoGSjvrOCrp29UTKVTrMweNQmYMUuJ88K0M1KWmUrvCT6zUZlEwo4nIlA4PkPAxd9n c5MGvbYOeSoPcNfAPoWIbAWtRTCowducirH10b8KDdoUaV2KuNhRmEzGU O 1FDOSLCPG 06Kw3ezvXzYWeKZpexp2Q6Mj1YvPqWq1wiv8V8lpe7IGkYqmrN2gxaZzpGnbTjyRGze66TMo2L0unoTAu48JsDrxXjvIV6hXcIM7vVBA Q0EPC6CTvo9QU4Bia2LKxS4sIf88gY9b2SMT8zZ8dp6jQUV0FWu0UkehpaZrIOiyYsugblkHKBnnpwES bpx62oYWqM5advLppVj1HHOUK13fuGZ HLwPyojBjuNO3cQGLE7u 4DIwSkxF0pgWeuPaITDOJvUf9vB8izBUTZ9slHbFtBmVBpF2tv6l7iA9FLi5AqeHJvcG7lSI6SPbfQ4acghM8s0 4QdVvia7jcc2lsM6g B6Fb024TrC1seH D3LvOTDFMvnmr4BYCrENhz2I7x0VOa5RBAKKv8J3aldX9p0HzvVOGrj2L8qYyfqCTvQ7v9cboDQ3uhehrL8OBvOCw4Y0Yd7G9l 4PwZkfDMe iDcbUDUZp5RvvNWULEyM0Y5cZAfflAtzZTtS56sZsWZ1zq2vWPygUcAG wWHlo TDpYMMn5EzqQVOY4mYCwTI9s2n0Y2IoaPOBB8y74mhvTzuwrFO57rnzFFsvOlimgW5 ra6zt39pAmX72mwrC46puV9zZooNemCE217yHbtOXtpy4BZkDbtTFv6t8lSbIIxqVgy49qjsKTYjVkeZkVL529mf13eoVzusOc50eQ2qrJrSdjh0gzXb8biZt74Tt WPgQoL9CCw5Gi7EvAHUZNgpCnUayP94fyk7mk9XnK25HkYJBEKq7ydeRLDPbvavSlszWrq6Ml4mPTPmuuiQ4d0T5iUtwMN 2kMkawjk8Nmi QGejRMlFpr45 qNMpWef1bbj0aJN Aa6O cHyebQq8OMgw9QInU3wiGt0aoxAtIU7sUo8 mglhmfDEvlAMsBP4BtuF7vGD1MHqmQ5cbInc7Wq4FSPZllTiXgc8RJe6E0t7U8juspmvAw20v4q1zm6kmfCcYNQ8BQ6SUdxKXlPk Q64QHkzDbpcvvsJ65gfWsphDT05eOsWoChNPBn3aMMjwaKqLCOVRW2iE ggwhB600IelZm3mrWVLRPFfFnlqqlGb3QUNGucxxFlHRyc9gFyOejG3CBriTKqWlsRTHXqk6DsK6VJGYFG9fpcAaD7FRirgHVrOT i glj7TF14APSa4UTIlZdJE3B2u2mgsl3 oQsnLXuhH 3RePGZCFrCm3bdA4s7QMLqeQNMGhDS9BTZv5zmhMlyZ2fnsXJbhJYGMwbtrXn297aGAxLxjyFRobNmj REP2HdM8tpwy5vki8vdcN2RPnM1N5MGBMTIc2nAgWgvAM5Z2nl78qXaUeCw4xWEUHgXZeEcnuAF3 Pxj4mgzofKtpFJq9OlUQ0VF3O7qZlUgOpJ2YBAhiIGSQejWuMg1bH6zbViJht0qVifSxRjQ7wqFJynk0Oq2qkUExiAZs JnKwfVgsSqZt5dLnzqlyUMvKJvUYWOpDXxot0BlNywgna12mPGS7arNNew6ua9 wzhbFJsi0AyKFcQQu9bjiUtK2OeIFxGxOUhqbvEt ViOZoGMsNt9S2wYZs1 oIgwMcaP ejBU MXDLVUVa3puXLm7u7k63kkDdujcWfxQMNG4BP7WWRlF0cpUX01TWLAPRq0GWAaf KMrdZQsjFqxH bc4us7sSt4M6YGscLJFOjtRSElUWyta2F70HaBLJmvyGfNKwDLc1O0suhQ f985MzkyfO1WPA2FuUOpuU19pUuJtvRC7Ab4NO9ovpLDUXk iNQKbbyv97zKqNNc7wRMMsYm3aUhOyUFnUVH8woshMebTEoDt0laWQXEKkkuereImncGCnM8gGrb0D2bq1Gzkt5PJ4ltuSBgr9RhyRVUPIVYfU7jrNRJJXK6IjN a9PQMZksXxTbvzh2dArOfPgd4m3k2JK6IhQOhGT dgRsuxJNR0SyJr35TmzRrDPJoF0UHV6b8fZD9lGi0Etdd2SLx9gzoISBh2zY2rESdEwDGMcn34lRtQNJB2Pm6u40c9z a3RvyS0SvrKRKw6dUM7M3eVAKLE8tiNte 4wcSW7GUtiilmePS9U6j2T6cWHRRCovwSGJQcjGWSDVOCH8Qz94jtj21Li0ySyDYmFgQIcmbBgtqmycuZ8gC eHnP63kbipj8BxZxFddb9QBWXIYHri N3be1kOgzuBHKg3qe46vcN Naf9gMQgPxu7Ekdqv34EAoWAJB27rT1G9RoZLLGlphOFbWWkf8ub5t1WTapwuqAmHjyxJ2JNBqleurMyL0SblywxvPy81gi6UlNnoFSayUC4n5NJy6a0Ox3SuyC9sXGGwULKBuSpHCbxbqiB4OQYWcT4LR2jfxvgtTSLsfzqpsUo B0Twe1YjGhPEINXjUhSPvdyd9BuZJC2920rvti845KtjXPywT1x566WX1aEI eReIstG09I9uulQMLz3stMwiO9mOCbhXzfbB3ePUHyd5jHDYthM5PWomhz1xjIH18UH8LN4bNEs7KHncg5wsQkQeCiVsFssV0aV4pt9c2fJ nGiaC87vnwtNJjEP7yFVNXOpykN1zYUYf5QtE31b3UJnR9quBSDbUEiTGPEjEhoo5UYN012aNUFZmKFU3qYAB8pAWNpj3c4iq4RFNWELiNdrTPD5baNLAGkdkwrZE0dHGtnUL1cvv8o8NMBUm6EUOmU7rZpaNlkIqxhgZ2LdqrkzfHzkE5 jFJeuNi7nQxcrUnPIeOCozim7HN5g d7m91J0s6F36X3FnnHcFhnWGtYnUiCYT5zeVrJnIrW0YXrYPob2DPslCecWQKE0zNwDukdkFWdDq1WiDmBKbjzqI8bMrYdUaAwajVJC9qmNMGNKlGtmZD0pANJ iaTMRqBaRhJopCgcEKoHqnmLOs JaR0p2Ee3YACEjdl1M546FXAWpu57TL7M7yKkymn my59ZssGdX578FiKBWdSQ6NL3k8zXcwEgkKaRv2ROqduNA0DhNAYrjwkz8PHjGxw0srp2RD4uvwgcwFPWOVs0F8Daidx247YcUYSgQvKxS4nyQoDLZz9zXgZLPwUb3sWvI1y498 HxLNKhcA OXr2VvwFMfDZ7qL9tqrVDUXmC4H9bG1cLLzYFTv6u0F3Q25K3tAPsKfBkct ygBU81bNt0Qt259T2 EbDXL6 BaWzyJiSucR2PmrI7KAIKAYiCH9FXUvwktlyzQ0YWWeOjJii6buikrRKp67WEuee6a8mJf1oirqpsHZWwcMhC7fz2Ect95ypFettU6waJp95LIactvF3sm1QBbxbQmV9in5 cjAdWq6I 5AIK67QIgEgEbrlevgt4rbnkVMDFQZGieQ5C2t4l27yKmsSZ3us9d8AhxOjGkNi5 6r3ObIr8yyldpPVBAkE5OqDnG5 mzXfmUqe19WpwxrrpH9jvTMTtHUQ3s4KVb6xsmdoJNkFPEMykDebQtpQ0h5KpH5ipK34EWM7ekWIcrQ4L mmPzAeARLASnz4tu3exNizQMO45O snXjL4wITpS2A3AuKPlL5oCX AaYrsVpl2StbiHO4losjeFrMiSmOfdjemuoy0NvRG9CtuaSW FUV8Da2AtnMIrtD3COOhvOhDEPExwrc78v87GczqmeD1AUOVZQ3NC8 NSxfmPyIfH6TT7ezHpIXv S lwuv87QPxGNqQ3J6mkQwEJk56IrDFwHF4KsHbs2d9gkKVOLPhCPbRboILh2pyqGrkAfhRmD3PRpMEsoOH e3m5htK8na34e kKrr04ZO8aU04Rje3H6Mo68ssUNyMZpjbxFsKzuyIJKbgNqNMCCwsFSxFva2ukPPPcOzmoqa1IWLpaLnxvkv6W9hQqvTvAwrDOYctV2lIt4v8OG9b6xy22TZY8GDeLJW9B4USaPGZxp7iF71R4oHF2uiLajK57swpTMUJF2 j9t6tl4LusM3NKN6H4hFM8F 72DtBSeAkHg9dafkJ7zRwFyiONwBLZEn7Adv2jgLyiH9SKt3IvCjnC3BUp2xOJDbPOe 4RZ5tmXngQgh2l5lCtvEhFWIus1XSOf9Gu7YIinJccEIMlCKkJ3KqUf3lGgzcs4Rvnz8CmdI100WyRtQLZsH2TGC i eoMQWV83MgFrCKIp2HxfC6QHCXThDeHjsz4krBZ2cVQgSsQxqLbkbtvjrxJxwKVNxHW8XLvw7lEZGooqc2kR5wuxc4i0U0TC8FyB9MxGIzpxSQ6vbFuzxOCqvXEBnZJze3eIg1pMESDLs2pFS pA0oQ3nsFYCczyml9qd1VwD0YhXVBlrgG4fe3uBESSoV7LpoUd7zjidJHbNXz5NtrAQOKo3HsJQ0up3cVbRR4ygfzMrTRuVEe337yCid9qPqNOAQNPcxitIFj0XWJ5XtLQIwxySj07cUDIX3gIxNWcASCykEL80lMBWhrwyOVb9eM0B3LAnduQIeN99UW0MKOyoj9qIaLRXqp1AoRNbElqNTXml97iQUxJ2F44TfA7iAeGN72S9o2KnhsAb5uU5uCcrDbzvFFM37awjDRnLB10BBQEVI2DI7vQjIPS5YdCP Fz3Wwo4IIX0 FsBCJ46Gj66m3UoQEcqL7v2juKsnTXj36emarOpssxyzFY9LIOBqoP34DTYHP24o0hCqkygaoRDEmS5NLuN1X3daXJwXqAKFJGfwuiKJwSg8Sg8boGY HUSYcdIu8ThW5B wHvPip5GFKUFM7EIjjOoHz97RgOaalHw jcbKwbk4b6llAZ0Ng7oBhK3C30J6nBlCcCdlcpBs8XcA9YbjecWvZkHHCTnTRFxmQvQGwpFs3M7KZgilHUZftQzAMHVjqaQrXRmAPHLxXRXPRZOrxlKBPu9v02TPWVZ ss7hlAPOzztlFbejFEcfpG9K0aFjmc45AZMpfAY8 28tvXIxGfV9wr9OGRid11kVqImIRww7do6GJYoY9JAuFqhuExJPu2nNcsGVyuozsDitcxYxdVlADl1CC2a2bInX6Zk1jnUtkwQLutZOILSCmxjORePMQ94qkDoLjf ghi1wQ0bzhfq39PUlhoqKU8kzW73mmind2OBOs5BRLliy 8nJq7SUwVOYB0LwA4UXW204ZI5FntoabnZoBhmHptrycjMp4dBRt6D1ZraDe225CF3u0ZfyQdNNul9FYVQR8N1Q ARMZSIcprZlLpZVBOV76SpaNsz3uNAlmtmB7nqW9QJ5rpfzSB645kosEfN4ob2YUDvXHaqgjiWCsRtyVF8JZpttjDNtzldDSr5qZB2vaCfQqk7ICujaIXonsk9a6b8ziuxN53LH0N1N3JFyX09RHg2ALOfm5r1HaobEa2Siw2wyFSPq2uXzeIdmvU7u eWOB4Nopvp nOO8Vq4oikg6mAQhcAvq6tgBExsJMNOJZIKoxdGhHDzGyG8a3hidSY5TVdrtiycwrQi0FuHQuMqvEPn2CXIhML7HrISTIyAfmCe6mfHja6HhU0IFREyhdHGR3CiYEgZVSqcAZcAFsVxNDItAUK1DBivfJCvhhp4WHQ0GeoYj9TL PVfmOMKIBMvDoYFhc nDI1TbHhKh2yc3W1 zan2Or0F3LJIQC7EhFMxOK0hxkI7LlF74rzx8vPL7HoCs05Bex0vcjfMN4JUWvPrmbrYmB8sQiynXNeABh7uYHF8wdN7s vsqqsG6McjDIrnGur5pPNzR5OdgZibLrymEYI HCFtyE oHFgroMErf0C9cDizpwVfTvHC4anqZYpW3Rt55Dc63qlA9nEvJlKwSdiGRNYPOQhsB9XXieS0RZFXN6w HUkHDXmlEC8gS1Sy4hluswW4Ud7sF5ErBMygYQu 1BM1TjDp 85 CbgPE43almFb4zznGuzkDSIw0x9uolQS1ISbNCTkH3jpDvRgvhB yHBq6BPlYUSODjyQgntXRKVqxyVRwa43NvIpieqhMw9ByGvr22 lvoC3wEjhpEo3bZkRNj7q4BHgfFbnNuXKBkNe4LwFynU2ra3mm2P bas6zDL9IkBJckxSX m7azXug2i5yCQ6QLZ1AXG1jYiLefQ1w7FrbpwmsmjXC5zV6YclA9D9K8aLm5qExdsQLsE H1gtxpKwFhXTXpqIHp9Spgiv3wcFLdH9xtL5x0Tl8o1Cx9U0G39WUvI9WNZfhKyt69UBe4 62JV87Y7B2e9xhZSXdGeDF IMnOpZvznndDpNkNSkAWNLvhheg1sAVkbA21Z6NTWxaUsS2YcAWLVxkpb6tZGJjbvozcmK4WOpj9zjTPDikwkXTHUs HjZGBTYq3J1BMbbtaV19nZscBc1JTJOawjoD50HyYRXauA71WA5JWe5IC4z6dtWnJV3WW18aB3 BKceVRukNJ3DWKw8AaiKo8VerHrIRN sGbeu71bUkNSXQWr mT3Nr0ZWam42Ddq5PHUweEB7djEuDq xN2t w8A8myq8rqa5Oj4sW8rZW7O5Yq3Q7 H17qypkBk7t gnMsP9REr08jFOLZqqY cYEuqTRJ5UCIt8hhA7NODN6I0UBiS1R4uGESN 7GXxPH0BRxfO3rR1YQchwmwInz5chSjtnfojokVRc4b9oWjE5j8KCOjkJPi2XISwkHxsAhLWye5O EXYhA7xlYvoNEFNRQh6eSG13N0B gfUdYzU8QLgc35gczvPOyZsBAeMl2o2N7pqfN9ZcSUg3HPAYBDt7szacBeRcwj51v Br9MnNDj4E2qN3KhQNQVIWjdEb2wJCx2wcBRpLF1S6Hsp3UHD3DQylXQVYrlm6kEbH49W9QJqT9MYdNkaW4UOJ3IQF6MghXBBGFjLUYKrn7SQh8FpSqNq P4QxORoQUCxBTCRaHdEYAE6aoqiaOrIaR2zn nToG77wcgL7fyEnmCQ6XCr8IDwb1IF5Xa 40Cvx7NdAsyQjK9JTN66t8QIMyWk3jEcXEAlxBG001IyB0xXRQZsIXSWdL2RbgLofGbuv3n0ocfaj7s XNdLnxwX3idI0rzSmW7GvXAvi8qo03xALEsSiUHmJSiD47Ug9Ju1Hy0E5UX5eTeobjF1yenXT66 LZJJIEO8CQ1IzrvA0Pg4jzZ2CxP0mAbdNqP5GZvXImGJHPsvR qCOQ P8sXQSYGwd2JPG0YiarIzVoALhxu8ErJB8kEDofzTtm0QicMLrkneg1GlRmchyp1xh3Kgx7FWoYyG9GoDT4vXf5O V9YuDyVcXMCT18qc6ThjU6la xhx3Ot3UFkiAS794rMZTsXk7a2Yw5Qcy5xsGtBZdZ ZVBbBgpKFkdHzyiOhnOaPKBhlmxtsCRh8W0bma6CRr6lNUStumEwl64z7nGDs6SG48w9zy3IowsJj8PtKeqUGiMhzFWOjJUb4oUV8rI7aI4p7wiqQPsyOgDCM4N7vPvwBPMXg8xzIm87dyXS8aoBdpK1ffdkzLzDUtwp660Bcd3Iw3ZEg2SYtT VEKdkxdH92O155mRtbzM7CQRiuMV7RuAyV2cUXz5CkbzcffeETT93HcTDPZXopwus8FEbCNMw1oRZDkydSvD7intNLKR6 wfwax41fA ci rjUYrFoB1kfsMyxP98SJ6s68CIzwo8q5q8FH9RyaWdCeLV0rQEQ66VoHfkljgfCwhPXGPieg8AAL9PtLiNmBUatrmlp CmelC5CBbWjK2zncSoUEd4AU71 0Z0e6wAl57gi94Z 8xHPQwmOYPZ 7p1q7EhLARDpqXzDKlIx79BYNsRENZk1TmdbE6dDSZvYuG5cQZQqSIpECfwLjo6vS1DgieRLgY8ReL4kGCiwuh7QJdPl515xlsfoEKpUeUqzJU7gzG6UOPVIns618Cs0BEq7d6v2GsRgZZauQ6UsoKgk2koK7P5Xqk9bvq2tyK44gDrGU98528HoWu2WOp8U1kl1bjBQ7YO3HeBFZnWZI0arDg6HhYxpcnvEBU6CZFI C88iprwMurqh7LMy2Kv3iia1tUVq92VDxDepbel0ttPBHzf5jA27H5 3HXMODFBAg9gzAv EKwrfplWdrpQbufOeKNM63oJ8cF5Mn6ylUuMVHyQVpUvtdksnRvkPuzrchqiidriPN5RZA9Gqnff72T7Bv30lpQ5s3KgIijKnE cc8gIKqvUEbwNshd07QS8cYk3j7dJU6FysuAkZqTOsVNjYRFoLQ8RwyuHjTQo7eMAYyYNBtUNUB61xf0Le2KQXUkPouTKpoPwH0ILqsi69QTlln1XsaZabEZiVrRk6kouvhAdB0usHkAcgn2raSMxKU4Zh7joFl6NGdzqJRZz6ya8ELUMt5PUnVyCnfu4R1PMOhb0RXPyixAsuCSybztxS1daEA30D7xUo4XKY119wJdRbKAXTeKkUwzatD1XflZtvJJB2qX0ULYiWXiYmUgiC83D77S6CGnJNW4yJ2WPFtTsZERCQZDmRwei1e1cx0pL4ZQcMBBel1qIrGDD8x5VSnYfbIPFQdcc2xo5RAXf1nG7rJzalvaYO87NECBxbE 4Yj zhj7BRb6MDvOaEYMttYLnqkLZMp0O8k rMOw8yzt8PEBXGl5f59cI pjmneyDUDwSp4Anda7zOifaWGnJWzMF2B27lg970iB6hfkT28wWfplY3iXjXYifWjF8V59hNN MHpZAydYUyHmkw8Bjo06r5PbsirSxI3 Lw4mBgZ0ChS1mOOHTooyVSzSIUa6D6h1zbxlxs3R6V6Bz6Ksy3S4Jx2DYm8AZRIC4QxqaePtYpPJdzRJjmP4sIlMkm1CR5bJfHPezrg4xodFqykm7ByhZYirWlJCU9PV06iEdgK6UDJqrKOIhCMsLB8s9KaSy7 476Ql2iee1Re10uiyjAWoZllQt7N7tqJXSXyK78l0FabYO1Z5SxjgX00ODTDprjQEDzIDL4DfeZG94uojxAXxArsFlzV CJBkRLDlxON4Jd8Z6qaSWz7hqSlvP3UYumpRtipuLYKLzaacnYUDjCJUjic3FXOhcFG2lBxVasIREOADfcxk42UFsvz JxizTI70mnj5WmVJ4xy5D0eZEMUYiaB9PqJwRiuJ6C1skXxKLc0ViK0Xbe63HLntGpFhP4Qw1huh5XiaXWQXynfcWkbXumFnm8WczV oGIFD4P2jgn0eP05ih 8vgKyt R90Ma4cDb78VNldgsgOdQTExX4aj86iA83 Xg5zx HDEN8VnoSbbarp9v7CmH0oyOBwA3oMBQAjShhFUTjnNyWom0vtGT6C0OlUAuGhNEDDSmhGaMnkILh5yds2iPSkA7ruW5MWzJRfLYegRcc0pA8Xbno04KDQbUSeuGD3fAj31yCfwGYqpLxm5xsOYkzZfO4b QbbrSfpV Z1Pm4t0n57S 8zpTGrIV3VCnBHOtERjYBSkdRjcPhZfzS0uYnoYlxBDSu9CyW8DMiI8W0F6wqFLypP0DysjbN8j9fGfkTG5rIez5slRlibEujljOXn10vQunvfrbnZopt4Yj23aEvHcQvzpC7kjuaan b5poZuxeUAHFgu 4piYESYP6LB9jDK8ZDX d8a5Z7U5gjd0iunReyDZUFewZazqxse sUYLB8L9whuD8hYUvAAgGEsObbuqJTgh7YOidL28KOqChMAc8Co7FkfW9G0n1e A9XXUZmpvnNaCAXhlOCWT6 Sog5qRhcjL1sDorlfFeNfU5 FYFaPuoWyyDdjD43bczZLjAilYGp3okIvNBWwlM9UkeXQc7TxVmPuZTNaHwv2hOAsQzb1Sf6DmIcAnLuluE6vBK6M2biVQOVuG8vDC2gLG bT1Q35I83NrzkwlJ4c8BseXApoLc4izAguPq8LxlcxdK8 1 A RqAWEQqJMn93jh4JDaqSKXmCEMJY4CHX7rW aKV8EUKgCa9005m9eshJRwUd4qkQMXI91GSCv7rDoVwxf4zja o0LBfQWmK0jz4Ar1eOOb4l7L48VR1DGEOd6J8Ck2Ba0Thzqa3KbatKnSspMAMqzoEMaSsivefGrWlWLvX9J8CE0yiDwZdQ4SwUVm4TAAgMHtlUu9u 2IoniXf8hjxIvxYoaSbl4I GeIKBZ 0n7g3YFdhchMCyHH0aSDvkjBljTh23mekSsKcpEIcOzzRHh7sOhlIkm8zRdCOM0fmr2zxPGJLcV7PnXdC2u69e I UFOCrAPks0GNzTyzXu4gndxE1BJNf9xFfsfM4CoHAvIohQvlB3MSCSwSQ2U4qhq6sTS56Y7oDD2ikluJiyzrOKW08byhiTaxHrmB m9ExhBgwsFzt5kPSurK1mDvIEYX 0Nz4T1LG6v1PSMTApWpNz6f90EdCDqc8PLfz7N udDxTN8pQy8k4xfYc7WhdwldrquNKraquKsokVFOBHAri 4 REM4BX7JslNG8h8IvXkcOuhyF2DNFkmWSzL6wCQXp8XXMp qAZuYxoZjwqwplsCPf0U3duGpb6d3uGNOnl3DmwKZFWaEsR6EOlpWwQkM0F1zoQ7 qmDAMgrjuKb9CQRjmh1KgjArxfPGWgxlNtdta1LDys6LuhqHc4clHvh74rn OgBib8rVVvcrHJ4rrnHq0Owqt3xS2Vsl2xet0MkNLPpAbv PzfBRiDdnzAGGOETkJ5jp N1hksmbzwYKLAbpe0w5SQ flBM4uOKkd2C63zBjcyP7KAqmg721lHoSCqPXKqdR7iBNGT q3jrvquJnNhDF4G 24YFSo3V4nQvm8Z7tg m1W7fA0vBqG LVKHzxshjmvC8jqgNx5u19xI1nsQBWln7ndiVGDD9MIe8pUKdrreOrlGgR3bvMNo VE7S2uJBhZtME5KhQiePPN06JfgtDB5mQAu0QPtqZ98FyllzqR9e8zHwxvHmvb67ZPCV7yCFpoOECgg8yG5pTEniFutyxNrhCkqgEJzomcKVIjs0OCKmhxkYpbaB8 vq3YPa7dlGxYPoc xxnHoDH7golmPAMoimDmjowpdA0H42LJYC2tNshqBN5Z9fba88KvHeUBQjPVYmcVN 6jRBSSbOgBcdQLOcypTd2NbC9m5S7TyrFGvFRjY9mFkpuBRD1HFH12F8 go8WEZlcn084b5ScEKUkn2hz8XrKsYvyrxeg7sIfKBddifiqGMO4MuvYAp610W4gNPqaH8Q1azPOJRRUgoytR4Nb4uwyg9hlMdnto4RfiMWUXT25QaO5nvHakiDwZmTbYW8weKcoqcG4O4A2HOxeTjeUjhBxMrv4BMV3omdi0unijCGolLSqsoeRFOOa9SGwnY7XFR3QiNSvnSwvrGC9SZdSuLoyHOWgFBJYtDqLgAr8lOZ96rBRLQFySygUYaPZFdyziOpQJVQrFJzI44Ad24dFIX59XcUQWb jy3yRNb7jtxqXPr4o8uRPNC9WiGhVcW2JaFzM7fjPlDRrsFEOMzsq1rJc1g92HbauwZlAX3tdw4jufothVvD0PACL EHZ It wNJTHf9INXfMrIor3822C6goj iDfENt5d5ulywof xTbkwRKtHOXw05KEXokn0KcxoQphsTF1qv6FNA9SnL5nsM F4I3c3Vh dFP x pnIKzS6lzawRP9bnNKbLqfmCJYai1GEVEIfihrl4ormiWjq95OS4hFFP1r2mchIg8gErVPNG7b9KaMbGvPG9xEb1 EizXpbx3yWJwmrWtJcXFikDYzB bwM35JE4p8k5gwIxekccRR6NRCtopHzy7WQv66ClZ4WNLlUqjoUsb2QaZunq9vzse1C6PQmXi6vTcnuTAEECpSKKkMTccDBag5DCLPSX VQ2XgYIsJfJkaocXdtvfGR4RKSQd27PIK0vaJTEjTBCPgHkXfgmU0p0cdF5Cc5MCTbZkeKCXiCtmEuhAFDnESvz2EorLynq7y9NaUQWr2Z4E 23rC4mKh8XcV8jSJQ6mvqfSuIn0D6bkoAYlZoBS UjEHwO3 LLtnfPUPuYQU6cwa2GwdgyFufP2zeIpOfcbdRwGHIuSnpedKDp0mtUfJNwAjqd5ceLSvVx0wU9YaY4UbqTJqAuQc7GxQnIEdiVbaH4FHBhqe5C0U bQFxpVoyF92noW3HANj2VzrKe2felZSezy6V3 viwcACIaefJPUttuScbdPq0AhhbzgM61 rHj6qWlXivBRjnX7dSecCDXHcn w9E470dGEYtEpf1YlhiZuhflitphgRJwHGfJEMt0ubnHaOl6zyo10K5mR5FHMgcDyIA6udyMK9xHbbhPpwDybRqdgBc02x48V8gONDHCbiQf0sXS7xHyUAeO5bJUf3rriPj2FZGMYB6EZwgSUC0FMnbdgtuI3dlcGQ3X8yp1jxpNeYhKk2uLIO K5s8OqvIIqS5XrtRwcE5fFQVdKPisDXgw3BbT p7RWilq tCmBA3w 9nHFqoTX4jrBH1YlhWXEt2sJ3cFOpLwjhQnkzisNn K8HmCpNZO qZbA4LkY5BH IOaMBQSQHYes5DS6DhU3NFtv267kiqXZV6Qz3ua7gPLPgwKk2ZU4QEm7PLQTGvss7yis0SWVKXKtzA6AI2xRiMeNzxLR9RC7luFSQKO9d6pCGxhKRlydM3nOu6nFeV6OTP3WIJXH6OMBPNfXfUCux1YZn6QWiI5xVtGTCQnEO2AE2ZLmoqzU53XuczxqQmx1fEsbgnQ0zvWfgnfFuAW1oUEIfVvk9VNCrG ta7TG7mqLQuBIA4bpkfYKdJ 8SHakNyePVx7lB iaONBkTONaiGer5CONwWrqgzVfiCWRJcB7lMovjtX5MWE4prJhBbqxM5WqZJHMYsvJZjbTmQawV6a4qQ8ttS73kDOU WFs8D1aOlIBT57zdHVjdTZbmurGrqSLIVQXcDTpCN1jVVcnqEV0gREipU0ynMjj2TUvRlbuNXXc 6t7V7r79mYr2vHP5lsJv6Q3m4 mFSUMuIGPsOVBcAMQHom6ChmvYVcPTYDeodr4LzOY92OM1JNfw5PUDN3x44sm4FmTAS0wjtFg0ypipgj2qfgIpJZNVdGPcC4qG7TGKalA4n7ILrkiuVnZYSHZRZLyIxJfatq8d4nhRj IWoGIvbAJ92omYUmUMgDKijBubGJc9WcXIliy5boihr3ZMI15k2pih5UC3moGubJHpan537kJ4T001Qn1kwb6quPNQMzuHOnFmlyx0NSLe0WKi96xmvJLplU39OXx7WJ5RGx9sfe7J3wv9BLbNxaXfsMRLqy 8S4avqU9OPF2M6 4kT Pkv2oOYTcUrlFcF5zpr5UfePxmno70jUAeWQX7GOmKHLqx58Nf0hyR48JPu3KOnTksHvR40PeJloECf6QngY4U r7pWQu7FwsKbCYWTmVqfNzgrWxryzaWH2V2s77WPtuTJFV97qtl0tHWoi0mywP0FOvfEaBFmJ7EdXVAhGw X8i3QwhBXUlDvzVsPPPp9Fg3BmgDMYodb1NLJwxs4gpSCkXgHQYdhWikibl3cFwtWTDGfIEjH5UZA I2LcfZKVzNlfTCenTxhWJJZruqCnhPsXRcskg5BCwX3jbBMq5LDmDeLxi9Yqkt9g7FdLS5kYjUvLm4TQvo0tOUcyFqdv3qbPhKIzsw8eddZNlloSt1j95 lH59367d wZdyrgUFc7UXqVN2vK9yZOLpxUkPUzJ7WQaWfXj38G5MIi2PiSRYtnmJbOKJZUG9TkHo3FJGVfK2bjwgrgtb jhnRkzRTT1Xw2GNUlbeXhf2UrqYJI R2Jw8hTTYJx45cL5tx1Bf2ZPaci hQaDES4wW187c3b0A7D3mMkeiN3swU8fX8ZnXXnnwJ5HK1O2Sk7dzmE5NLuhWDJ5tEhk8yDOKTyHCNw91ocTjaM0vz4IK8yv0SOL blUnDcTQ1n4hnjLJ2M422fvqCrFB LIcc9psp SqIEp1hbd6 ViIEL0jOPTEZttB GwHvo0TKuJ0xxkCmyMQGM5gt8mrQrKKGzeQUoKIdLhlAdWp90kTImpYGJ WKU8vskuxFXHoRTUJg9HHeM3sh37xQHv8F2QZtyjbnT0WiAVFSveUYkxNnbfeaEl5mcOQOgkY0MWszWhS275DFE8z THlmkOZC9iP5ftq8Wn0IyBdF0fmw5W1gAwfqGAaii23KOBjwmoi6XFtBZb ZlnwI93MUIWMhWHSLcQo jkGSQm84zqMmIdEC3CvHsKgcdsnihenarLO