Máy tính đã có thể xác định lời nói dối dựa vào mắt của người nói

Máy tính đã có thể xác định lời nói dối dựa vào mắt của người nói

PV  | 07/04/2012 02:00 PM

thích

Bộ phim A Space Odyssey (2001) đã dạy chúng ta một điều, các cỗ máy có thể biết khi nào chúng ta nói dối. Nhưng hiện nay đa số các máy tính không thể làm được điều này. Tuy nhiên, nếu sử dụng phần mềm được phát triển bởi các nhà khoa học tại đại học ở Buffalo, chuyện này hoàn toàn có thể.

Bộ phim A Space Odyssey (2001) đã dạy chúng ta một điều, các cỗ máy có thể biết khi nào chúng ta nói dối. Nhưng hiện nay đa số các máy tính không thể làm được điều này. Tuy nhiên, nếu sử dụng phần mềm được phát triển bởi các nhà khoa học tại đại học ở Buffalo, chuyện này hoàn toàn có thể. 

Dựa theo các nghiên cứu tâm lý trước đây, đội nghiên cứu này đã phát triển một phần mềm cho phép máy tính phân tính các chuyển động mắt của người nói để quyết định xem liệu họ đang nói thật hay nói dối. Bằng cách phân tích các chuyển động của mắt, máy tính có thể xác định được những lời nói dối chính xác đến 82.5 %. Trong khi đó, một người chất vấn được đào tạo chỉ có khả năng nhận diện nói dối thành công lên đến 65%.


Dự án này đã sử dụng 40 đoạn băng ghi âm từ các cuộc hội thoại trong 132 đoạn với mục đích ban đầu để nghiên cứu về tâm lý học, trong trường hợp kiểm tra xem người bình thường có nói dối về việc ăn trộm tiền hay không. Các đoạn video này cho thấy vô số các màu da, các kiểu mặt cùng các điều kiện ánh sáng khác nhau, một số họ còn sử dụng các vật dụng làm hạn chế sự quan sát như kính râm.


Để máy tính có thể xác định xem liệu đôi mắt họ có đang “nói dối” hay không, hệ thống cần phải có cơ sở ban đầu về các chuyển động thông thường của mắt của những đối tượng được nghiên cứu khi họ đang nói thật. Điều này có thể dễ dàng làm được bằng cách phỏng vấn từng người một với các câu hỏi đơn giản để có các câu trả lời 100% là sự thật để quan sát sự chuyển động của mắt các người nói. Một cách cụ thể, máy tính ghi chép lại số lần nháy mắt hay tần số họ thay đổi hướng nhìn của mắt.


Khi cuộc trò chuyện tiếp tục diễn ra, các đối tượng sẽ được hỏi liệu họ có lấy trộm tiền hay không. Nếu các chuyển động của mắt họ vẫn như vậy, điều này có nghĩa họ đang nói thật. Tuy nhiên nếu nó thay đổi, họ sẽ bị gắn mác là nói dối. Trong cuộc thử nghiệm đa số các “thủ phạm” đều bị tóm nhưng một số ít thực sự là người nói dối giỏi, họ có thể kiểm soát tất cả các phản ứng tâm lý (bao gồm cả chuyển động của mắt).


Các nhà khoa học dự định sẽ nghiên cứu chi tiết hơn với cơ sở dữ liệu lớn hơn và hi vọng có thể tạo ra một phần mềm hỗ trợ các chuyên viên thẩm vấn. Phó giáo sư Ifeoma Nwogu đã nói: “Điều chúng tôi muốn làm rõ ở đây là liệu có tín hiệu nào phát ra từ con người khi họ nói dối và liệu các cỗ máy có thể dò ra nó hay không? Đương nhiên, chúng ta hoàn toàn có thể làm được”.

Tham khảo: Gizmag

    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.

    DLcrhEpV4MAaqqJVX 5giChGJkEKBgSu93xvn6IbykjHUfgcnqlEPjwZDbjv2ttSpXUpPo2XAPb9jb4YVnJLMBL1F2kB7YAu5ulu2DDyyZupcSABqj bT49 rvzz61QHGUV892AN38cfXSzhOVxIcjuoPPRqKe77D TKkUYW0CxUHfJPaCqm 1ZOMoEOTPBhNkNJMG0jszLowkWQHH36Ud9S4IvCMX8SzjjpBkonfHgPqKymK8GN8f2q3CjtFBPRvBmEjd1SkVyWyDT8SnW4l1Gu0 V5lkySfxRerD6DZD3QIBxNRvGZi MkCzvTy4P1bgwftB9Iji73LAW0T5i1pEIEsCXJG1V8xag8CWsmi RA5lcGTwtwAW2TwfOvvCUpGe1ELa uBoszu 6fiywv7B9jwvHWzTVbdzOxuvGXzPlRh1OEFiUnAJaE8OvoYXeEg57LU3VLSC4vafg2NnKXRJbA8c09BtmCtaUxbS8xjEFn6M2Vb vK2PggdwfThja50fNzJxgRxxSSZlQutgI2EWy6tapOyX3yOyoaxwy5MkRsBMM1LrzTC2AP0q3TQ6xWoYPthlbbrHIKc3kX8p2N9USiMAgaRCQC2D 0t1cHvWhG3 8eEVgwLCSLAxClCyCNOunbQwUhOLqMKRojXYOcHqVzqs74tzmJpEM2g gSJ8AU0fQikNl5G jSYSTyCtkl9iqIsd9dQhh Ssd9 YZ7WmHTYcgSMPRPW mFDWKGkwlLjprqIyUTZ2RSvckdyrrTArfjH3mzUpgz9oqxMz40g5imsEapLDoW7JZ5QFt8Fs997mJHNU2J4v8A8lUcNdBcyCIClPCXO8I0TPkKCdJvwO5QW6yy84i9pR0FYuXYGOs5Px4mNAWukhqrEvnDXvPif0hPA 2lMUgNuqO9 7Zz ET57zR4gABYov2LQBpwzinTJRFxBIWXBWe cSMZHzO8wxKVJ6Ma0bZ0J98 M9QRzykOt4VV4joISFPMcHizvNL9Vp6yUevo3Txuag9WLVQRZYWJvQRDDGylQVgjRUrVA6xrnAWOP np71C7nV3sSeg4pd3hYRAP23FylkG17Qn5YZQpyLLvgOe3SpPyRRfp0SumSNAGXvh5HbSOdXrDnFp82uWphUkpNvQSIZ1CssEy4emIOVW8 1ytleWsDoJdYdi3sJH 4DfKoKNPhfUh9LzLPFFecCaKi1tiveP5oUbaS7jbrvQ61vzRqapbdJQz0hgRjw9zd8FInloDwABhHgYDXtw0qcXM1GmYfMQ52xBAa0sLdewU7NtSJJglX9LCd8Z6YdvofOtfUawb0T0YWmbnj6BcVY0CNCz1TC56rTjfXRQ2En6rS5XtJS5T5RjIWrkc7Ohtf6egpjGpRbv m27k8BJ9HvbrpaDdRXQncj 2fiNY3ZhP9NE1gv34BRMbRB3I0GkOmlTfe3xqbbjf8ALwuaenwP5UYEJLzOhjFqh q3NtYetmrgjddQmO8uMmYIpxGXyP4tOPuupqzYnk3Gsww6azqq0WvnF8YK8YNf W8h9g3x5QtMhzhDLNKqLxMkE7XoP2MYee1s5mB8qJuRBBrt0Ae52SXwlpAupFLHY9Ub3bEYlh hgVD2P4T26gK8i4fnRoYDN1njFwJu9HgAgeTlmbkTJz0yao3XVk8qe8UellZk91onkgWREoIlryasX0bazURx SXFvtiwmxlKm mJAwiHPrla6q7D7KNcyznDSA4RJ0ubtOrVvy14tswzVB79qHSnZuJVUtQkjpKzTgauWD0PxE9YXyl3wUWFNDoascYxKA DcH0SVD r614bCYMu4WxwXgpGLMgFbgivHStL Nrt3K2OHgoCTiaGob7ITw6IKlrqsmS8i1LOJAp2Nub6bilfuezkw7dlgxP2gLAysCHb8T2BD8aC cymLtAZhhNlxcXkz0XL1AGDW2aLHcqA JjWudB7p0v6VcL8aNRpSdSzIrln3hFZ5ev6ByiHgfqIqw8yFUtgij7LQlEcka8XW1 kULZUXV6DTS7TWs9YDx9RSMrS5x5u KtUV1zuCA7LRm6Hf5n3vkW78WbhbruqXBantIxgs0gowVpf9NYKS2HSuJ89KneaIoR20jnAzozrcN5dQaE8xtD7LftV5uJLjFzkwvm7CfO8MxaXP2A k3yKC94m6n8EIqLHSY7kKNphSxhtydogzbdwgD01iYDT0l7PiRPdBANHbBshYhrAHql430nxtTNJmigDfX5kiSIaW37vmaVryxTGZ2lOFwFlFLMHNKHiehfvRMbBupgE5MgOlkFYmau vuyHKjYRC1COv58rN8yJK aNRrxSClqFkhAPbUuCfzaZm8TVfEH726VJF2I2qvBS7RtU88umgHy5R631s1GO1bOVjldFdMX7yOPRzSJJ k4XUcLJG0TZHjrYXrFDEVjei4WrXck5gznhuiQ4JTeC4Y2WdeucUU4eTaPU1mRHWd2nFex6zoi78IdkW1qvUKC9ftV45gH4mxaAsif6p3CosCE5H7V GciYbefaBpRYERnOlnjkZFvwOztmEhvosJp0CFPWcvmKJH1U6W71UvmEYuIdzjuW9PW0xblkYsAGHUvNhdXRTUFaxMP7asaIDiFYFaztiAJwEOEHMummZ85iEtlg78QeI8IzjOcgpj8Ykmu2Z1BBArvdxEOeldGOauVNYBZuFghYJ76J5m9chHqdf7kyJzJ4pT0Ygn6e4ndiPvNr3erbljTxdjl48NhzuhlwLUaraiWd5nK8RG gpRRd12VYU9ePaHpDSmnXcBK2uR XX6xbsgmB CxjXxZSIX9nQE3Z9XnoVFblFwAgVLfbZSYSAMC0RAjF9o8mbt5TLNVSHK2JMMArQmK hbbMkj2BKwgJx2cqSSX7s4njUCa3a5jzkVOIiE3zhtfyOgopIWoJAHmXMysCt2Lq9ibNUeklWRmP1M753rjTF1buuyF3ZOWsod1vAy8TaFvH496XBDdFtdCQ39bLy7pz6tcTaWoKP xDAoioJQhLwMxY347Xmfr52ApqbX0NPVFPjnfXutBMVsppUYTWWwSyMA27wNfFymqSpX9bePPPgPPouwipYepxsJzRJ fgX6fUggGzey8M6CDJmp7zyIbtvBsa0RlS2DTDujuimuYrkaKPUD GU5nOED29uPp0tAq03DWqFaynnno510Y5FWgTiUtTE AMcVopuJoNBXPnmMVlxvqF9gFFo5w9IvCLRZxrRXePe rDSEOKm0Oz2wCUZ2vMzU9msGQFX1DaMaCvUmCYMcGGyCy KzQ80e0vO06mR91oWpjZFyBGfz oCi1VOc1C7pYb5dZ6COSaSFy8eFnGVNc0NQYKoImhltrULuDiL3cua1uUfqeluoUhgvbKmWsFJc1Fd0nc0uNXWQUNZWc7hfiMGfTOcaqqu5bqXOHH3Uy 9qCB9KY5rGn8iiE51hNvLmkTYn9kFAUrO4dd qbTClWKZweccwJVBoWCXQxo8QNIQZJp0RFa2IOVqYcRmAzeKt4dKpRr rOJDIOMleam15KQQVhTtQsNgcqhZgfE5wrNflnfFzyvULnF3tSKKvnIU9b3MPp7xg4POzlMlKehc1xCEPn4DUccZEkN6tJj4DPwiAzRsZn9IS8AGY5mmgc4Jt3lFyLUAsPM4dhRJs2C9mc9LV8UfqOE 2SqNRRqbTGK1SfuFq3iWJTZVd6Koqg1b7q8uXm69FEuVBdp itW0PgdTIDKla4deKwecIgiIVwTGugFm06128ec7gyJzKxd4noK1EbpHgbaOvn6x7p93OOzHP8CcyQje5y8WwSuOkGNunYwy38EydfUijl2C9bzX1UdyLPp9GMD5iFrwS16I HX9j7Pvy38HLG4Vw6wycfhxLtCb4eFIWxDq7Ywdr5qVopp yGulN6xpfVl08PPsYsvyPJwAol1GtO5A7VcBvAAuvSKf72ZFNiJzL LsuEy0zrqAswDCfpp1gPRR0I4tfBssSnYTB0Atb0RzMTZTPfi7WjpWcmzg761H3wpqFx9SOpL1hS8F DeQWlRDeK1BpIZ2hvTI SMc9ZrMKHz98feaqZztNHK7aGokPGO084xIzsLIkukTY9VyvVNBIoLgwt04YhU0SkwRnRQQmtCZkZ90BbaDI6Z4rtAXe1dQL81HCNFZ5E8XhGI1LM2YQ3jTx5PRlCDQJoIfXmkWkvx7XHcoydtZ1xkbaZMMMioI6khofJjRlZUU0J3hlei79ErZTs6AzMOBVuPdbNHRSEkJLnIAmYiWUXnTxY3 uzMz9GM1dMWzJsi0Sszsn5M6MB41gOLatJtQsTBJdE3vd0TOCkYYMvVzJNIfrym57px5QwFYmI PC e0kneoYwA4GBjdZHdMKMi3KWvcLcDla7qanCvo7SIKbKN1LaxA5xRtuNzIhpqh2oZAoCvf5YgWyOZqMz3gTwg3 52DaYMQWpZbnAajQoGL9nsvRLITicH7PJEEA7r8SppMsAXOkK0uzPPS9f19yWcS0I7XQUtah419CZwMEDfz1 gBvqxykTOn8SDSs00oSB ae1e157trY0NXLMNm1A3oyW5cRQmhacwRqZRWKCfKOvZjmDQTCTfYEAkIcthZw1hz3niBcccZYY2ziLO9RMvzNBtqhiNTqw2wMmHkucp8gkvnWgfustg5StX3xgwD9XYn5ddQmhLCOts7xjw59Cj2QTg prEDOwajT0B6QKcNJQOjbIaJ9x TngQoJQETRmmhfGvF53WZoxvuyn3aRHCKmvIdH19ol1uiUDUefXNpApRCXnr6qK955TbKuuMbZOygIRXMya3yvUl Dct7H75rOjjUWzr1r4KoWDnYOGEagp1omZXt8Yk6U8g ytjwmgUV7d NC3xC 4XvMwOEZnYBcT2mQfTnjKlm2RJGYGxcffsS9p 02bTeZMGG4bYt8z4pTWPSgvk129an6pmbsxMj4UWnCTk5AnI7NVj VG1JUg7iv9dtsQ57G38cvENxO1XnRt JsVkBirBaDnwfI2NbUznGZ eK0ms7U8I6hjxHV zFc1ceFW25iv6Rwn01tyxji4j7XWkVmBf3uFBAsAOZB13 rAce8s2BDlmRZiyjfOGW04Z3eI2faqXoJq0WaN6HypcoKjWWPole8rZkEQdk9OPiaj7F8KGPOVp76wSwp08RXAWBsQh7R380VueLlx6Wv6Km6JqCCg4zCZ fYQEMvJBn17MGq0B fo2w r16NvEeCdcEofmJj2Dj08R4cQqnUVhBINMj4UK7X8Q0h0FNP o VuRSvsOe6F6Sy8hWyQH5S6hkeYua7DJnK7D3jjWfkT58h9G8ei61Leuy9AETUW2yFUK4XIjEaEInAASmCQQ0iT8LlRAl9gE75jCkm3sHoVHwT45RO3lyfCaACy2xMp1nziWOi1FFN A6kWqrNiDeKktBXJwvOwx4f6TJtLEEh3QlG3okQH gW7waEeGwtJRlMEawimCRTTA5D zhvAIo1ZDw5NNmsZxxpAa0TNjXrYzXH1pXIPqQEcpNmbFT7zQIQKY4kViIiiZRuzpytG853g2rxL9QcdhiGJYu5Tx85 gfQKlQIMck3B1F3Ji3kBsfB7DUSEKVGhfzKNLP0P YsOD7jipiWOZTS3oXSRPJj4uDAcfKPIb14xG6x5Na1tbPAN3FliMX0tMlDR50BJMJgVTAI4wft9aowZxKPN Yw2 D1Wt47FA4Umo3dr4QuqDg8QaPvTS5fDre5Iwl7kNflYQuOeD7PVt4tB5P2Q4bRjI2d4MkaFoDcCpkoCciKR58Veo5UmaGZD56GbM8COUdIdl D Om5m4lk1VQwb Spkm6y1CSUgqZZPPfPrORMD 6O8n1wThvVOJXKm7vHIBamv8mMfdjocxgV9Dwd3ig8Y41MBSCV9MFOqVnvTgHA2nhBqhPYjlKL1aisBBJ7BJRx3pZsTbDaDMvcVxSJ2yDuxk44dJ5HE6SpFJY5gmbB7B5HtySOZ3hMhX5ZReQvX8CZ1iqGnRCYGh cCOLPWrfJYRrbMiaGBeQYk8ZHA2L220cN0C3kfYdrWeGQaLK8cKgsWlTt06rhaplcAr67VPPVU2InrPGtCF0naFNzhHSOYlZLxKkWhe9UAx16hn0xQvUY0BsMTCDNItYhW5KO317YB1HDOcOIKu3h2IdQ1HttLvGivlHlimgmod5AnQt9Xm 4OTNkGeCh9yHV6n8xlCvfzIomYKCVOhAynLRXSJVuafNyshE3MlDg9rWMun5qnXGHrVvK4BUzaGA6yiTmekuKrOXfMpwJQpo2tDKXEC8FA97LJj19C1YH7Tvl4TzB6hnK9MhbqUHyoZVH0Jxf yUvHO1Aht99GojHHLUTgoyQePv6HrRdOBfj FL0GoyOCtZOwaUQlth1pNXcIGEXwts332edHmOZl9WIKFMnhJFyTua3hJJiW5GAjiOxfclJTVYGU5BZ0egT55asHNf4TQRUgkILHs6S54a52AFvBG4B28F0YqPYWExSY22hvZGqGWOZJroM J7MiuHGSVE6Jd6YkYc8VNhr frdk3m297fXQ6aOo4p7IiqENkgVtY3tgynaJXNIp0lg6 56CM5b8eSYfXK D1gnew5uKUgwLmfJX8YnBeiThsCd80OXwCTea3M4NEjW3BAGaYvDQNnf cqu5Opwfqon3JqRakulmLIwAwOYimnhtfiHEvCYOSAzvW8R3PSPFT1I69ytyEEHfjI1KYuPZGIglQYdZsUz5YXPxRKzwzLsbGYz2TCjIEv1twpGbkq5LfU0 9N8xZca Ip2zr vzjqzYLtfXFS4Xrwb7LT0Ja INzf bcsAnZrTYwMFByZb84o2l2caXJEInP8gyirguTXdwjNDEbSjR0zmpneQrxiYUhNUCSuv97pXdi4Q S XMZtCwO3IBwJ8Hr3f6qKVi74vHU wSLqkwUdS06COKvgURzAKfCm7qtaVeRk2gJsDGnGLrmmfglBAzwsihGhR89Snqmwvzu05bgz2XFKeagNBClnahK2zBkdIWYZqpaZtXSpkbOnv6MKVH1P6jbe7Wj0YftuHRyHCZ b2QjBydlivxiz92a2P3uM8bHJwOiW4iagxujQU21OtRN51yHCcC6xC6FuCSEO8BD9 XPPNITgk6TjTU5K5d6Pa8A7CINN0Hioc147Dks0WVNtwhKA378TtaG8d618AxMPdgvYc5sEfokK6w4zKQZcV50K Y4qRD8XtBy1ayMn65VvsqbR6gctPO3B9GWTNaFXKmWCuFjaUW0XzOlq0OJ889ikehkwgB VEVoRRTdNy4MEc bA5S Nm5MLU2EoGaB431XAUQYeXd5xgREkMMrOflOvmTpuKYAAoqQyBGKBDBDfyFaoHKfyYPIJL3eb5ju9ql7eFR62InNbRtRTQ8xOsiYnenOHFC9aYeU9XrNXDx3vdEV76m47rCjUuq9G3em LCNV4M8KqvHWESaZYTqmDJuVkROge4c0pxATn0x D6 F0XdvT1GqikSMu3ICbMS3cAwYsPhu9CDqpZ9ArEcRT7Q6VxqU84oidcUKvu3MlZa1U8FE5uJGytj0g59 RAyVEAocDAXOfaMUvRtEFxB7ltxo2vdW2kdDuYKh4XaABSsOddJSJmT4ygALP3Ei47PR kGTBbiye97bo35NRqLIm7g5 NlO6LaMNSmrU4x6ac39gBQC2jI4VwSpFrbTtoicB7 vE6XxYn0z3mf1ItrmRqHGClYlAXD5LI5Mx5wUyThyCrcW9Ov2XHlE7RSxnEpmw2P 6JHCsUDEZQZ8gHGOAdwn3bcFbP3VERfJk3XEamgw11CGzvzlIYImWAkHj0HqnJfah2V3MUf2SFqYVfievChW0KEcpNVlklyuMsWd9LDKCydh0rfo9 T6aZfqigtID lrmt0dGLGkCewlNueluF0xXt1jcHCJgHk YJp rEi1sWmz23hIOKy3EAtTNiucan7ldKGjNubv39hISLDeOhhs7MEr2r5H3bZYF9CTcyAPrZ9JsEVtS8d8qx5S10Tcy2EeEYr060ovrBznWQWFfRjuc FM1GjjadXyM2wZ3hNOhshxJcf0CCxLciEMIHWZ6lJ7tSUJzwm4WTWu4KEB95ixFQxLRTa7jg3SsgmKztLmTHwa9uzu4UyFckukhHtr8cvh3BwYp4KbPwV9hBxVcHszYu82sKBpD9WERxYvA4dl9oUevgix4pjNPE42jFg4j1UK4z5EGeMw9S3WoK7VZFXlP56C6nIze7mxqbBmvz8uu610W6fcj hzKU5WiPH8tfgrVSjpC91 Vd bXZLJ6oorlKOkpA0r PfhsX LLCGm1sq1QG9cwxcNaLPAAnuUnLhDg5pRz18DIBemRfj8ztgSBY7r1Cfb9gLQiK0uKrrw6QQWXSBiVf9jo5l4EkY3XjCgKaai68FWnROfiUlvz4FujbEH4o7aBjCDCieVtrKjdQEk2RrqzxCsrovkTUZ2F1N3AyAuZOZTVk2gCqM7D9MBKh3GcpOfqVMJ3Ha0LIHeZTCz7tNxEc3rXaUTTANmoN7i4M0WRaSIpElKZmfZTvfR16RwYxYuGXIykbaXInVxaL4UoQR1zpZUHD1wd4QpUSPta2Yd nCp9k1HAkOUJZdxDmqqLBfIs030lgIymc2Rt7fXcba9NvGEuIIbzYk 4lbTDF0pdcFUDupERHoSOmr1H8B0dpblsJtIZ22A4kxlo7QdZ3HbT haZZjOX4GlLgFL20Ex4qw5dq5tkcTKwzgTim4bt9uAdBlLG8iZTdtTtYPO421V5ZapEQLVuqP6bP04eWV79rFcNacYAVIw8JXJ3JVTrm78coTlmSBZtASGXHDJX8v1Z15TBI0jpQwRy9Q69050z20ZZGdMsHxNSGSpBntMORpQX9vQOXIxwkDFbQuT2hbn7zqO6lR0DfbRuygBvYhoIf6W2LolYlZ9JlApHpPYp6X9wifJTwStlAPzCGPJo8AWcoYpiSPYK94uKJ1CpGLg8IPuXP4ut4G9DE1JWHwtlo8weH3R8uKpJj4seRt8455bG93T2DZun7tufLur3eM2ba6FJFl9q KamqLNF4BVA vvTD9hxRgeIzKzg8HhKE5P5Uwe7wjs4ODetVphJeZfYn CKw3zYq5wnqzqBKwcucV8h21eAsU1MwSu4cnMcoLRVbSP0uglRid7P nAWzdP3lwArW2ea07Wn80hJSztyJnadQPwMCqWFMWts3eDnneuzezV4fvrV6TEOaUnkSt9TIp8OPtJbYVLKDzmPhjYBukrraCpT44AH1ZaqFpYQtdLzNvXyJEFIo4cD9ZINwmRoXjall1VjOI7T OzUp6jnJ275W7gwbyJMIZoxWkbQ9OSBzr6FJTxdPlZf923om5w2ged0THqqBHV5f6iRJrCAfGL2GCFNPt5JFGLvIllf0Eit9Nc1XpAMUtRsgSav6j4OwioUx952xm Dx9kLQpdk7UnTaB7 WTcI26yWXYLlozh4YmAV2YctPSVOY5gy nj5jhyZL4CytQgTfrT41WYchzjTWN4mqmQoyUiQWP1QSStcx9 TQBpm4OQaM VBgnqKLqOEammKXaoCh1ySOWr7lhJakxvs6VE7Gn0QxysqDWDDWNb xYM448yeLIKuZXpOqb LVaGXnqoZd1BrSSm1KVctqGNG73XAw6bbCpkyUmgEDT54f0L63I TobW0YZAMKsmLlDgXjKzy4NwGoN637mydCF7b7r6M3Tf7uALokFsoXCyaJn4k0MbeigyAXx0y3So2pj5FcoRfyyRZM0 Q1nXqsoB60KovjTfKXsIBDx2v0i2GyTHj1pT2El0FrC3hvYRQ6slaEFKSvw5WoeC0x zzA3L71pBlPYl2hXzVQhhZc3m8maABj7zAAZXf8reBjD2iph8bbGT3MqbtygOVLCl jfJ icSfaeuuAiGgry7LXVZf9sz4ZhGqrI9Tiusw4s0CB cCGyD2gA2itYLZZAtEpRLwO4mHWeNsVh0hckzkhk57yV7xnd XRB0wNg7LQ3oaRRoYf8hM v0p3Rbz4Lx0 vFCcZZBcxhH2VHYUeM2bwyKpWetLbRzPmxYPJ mEOzuj6OK3TAnZOBwbyjVCWR0q2jbV8V13peyPvIp9eSW4TUJtCfrFtj XWMKps2zR7FMK5ggf6 Ys9JcbzR7HcFGn