Quân đội Mỹ dự định đào tạo binh sĩ nhạy cảm như... người nhện

Quân đội Mỹ dự định đào tạo binh sĩ nhạy cảm như... người nhện

PV  | 19/03/2012 03:00 PM

thích

Một sĩ quan Hải quân Mỹ khi nghiên cứu về giác quan thứ sáu đã chỉ ra rằng con người có thể phát hiện và hành động theo một cách vô cùng đặc biệt mà không nghe theo lý trí và mất thời gian phân tích

Đôi khi ở các mặt trận, những lính Mỹ thông thường đã sử dụng giác quan thứ sáu để cứu rất nhiều mạng sống, ví như ở Afghanistan và Iraq. Hiện nay quân đội Mỹ muốn có một cái nhìn toàn diện hơn về “giác quan của loài nhện” và luyện tập cho các binh đoàn của họ thức tỉnh được bản năng siêu anh hùng trong mỗi người.
 


Một sĩ quan Hải quân Mỹ khi nghiên cứu về giác quan thứ sáu đã chỉ ra rằng con người có thể phát hiện và hành động theo một cách vô cùng đặc biệt mà không nghe theo lý trí và mất thời gian phân tích, điều này được viết trong một bản báo cáo đặc biệt đăng ngày 29/2. Hy vọng điều này sẽ tạo động lực cho việc hình thành trực giác của các lính bộ binh, hải quân và các đơn vị mới khác khi chưa có hoặc có ít kinh nghiệm thực tế.
 


Trực giác cho phép con người hành động quyết đoán trong những tình huống không chắc chắn – mang đến khả năng tự bảo đảm an toàn bản thân và các đồng đội khi đối mặt với các cuộc mai phục hoặc khu vực bị rải đầy bom mìn. Tuy nhiên, trực giác hoàn toàn khác với những thứ có trình tự, những phân tích tiêu tốn thời gian bởi vì nó xảy ra rất nhanh và hoàn toàn không dự đoán trước được. Những người lính có thể nhìn, ngửi hoặc nghe thấy gì đó một cách vô thức và xâu chuỗi chúng lại trong một phần trăm giây để tạo ra “cảm giác về giải pháp” khiến họ đưa ra một quyết định bất ngờ trong các tình huống chiến đấu.
 

 
 
Quân đội Mỹ cũng chỉ ra rằng giác quan thứ sáu có thể được rèn luyện bằng “những cuộc huấn luyện ngầm” – thu thập thông tin mà không hoàn toàn nhận thức được quá trình huấn luyện – thay vì tạo nên sự thành thạo qua nhiều năm luyện tập. Một trong các bài huấn luyện ngầm thông thường bao gồm cả đạp xe leo núi, học ngoại ngữ hay phát triển trực giác đoán biết hành động của mọi người.
 
Ban đầu, sĩ quan nghiên cứu của hải quân lên kế hoạch tính toán sự hiệu quả của cả trực giác lẫn những bài huấn luyện ngầm. Tiếp theo, đơn vị sẽ đề xuất hình mẫu huấn luyện thích hợp riêng với mỗi cá nhân khác nhau, các tình huống khác nhau và tính toán sự ảnh hưởng của các cơn stress hay mệt mỏi trong chiến trường.
 

 
Suy cho cùng, chiến trường ảo có thể giúp rèn luyện bản năng của binh lính cũng như thu thập các thông tin về hành động của họ trong thực chiến. Quân đội Mỹ trước đây đã sử dụng các game mô phỏng để chuẩn bị cho binh lính về khung cảnh chiến trường hay giúp các lính tinh nhuệ có thể thoát khỏi tình trạng rối loạn tâm lý học (PSTD).
 

Tham khảo: Foxnews

    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.

    XADv8ASTaQfwkfemWvL5CFK8qgjc0WcAfTCrU48tGazgHD1VrwKCcV22RPHdYrbsIqryJEXDvUtrNrWViufL3W3xB U5fLqYP QEAA224x2OwF uw0vcCaHicwPCOClZFQQV8uf03Wc2mrDWX620xkXRmMWcVeZB8px726UjQptD6OU8 O0fuHsA1RdY7grSMzLwstysGpSnc6bSZbyEnbMlLvjsHMsGxF6npJYJWel715D8ZjyQM1p0NGzzjHfBJnN bZV0AQEB13VTRBJ7a1BtwPOrTVz8xEurmgyzkEJtLcz1gU6wbOnuBIjnx4NkDZOxCuK2d0jDAYMSrObqlCur0Dt7x02IrLiClNKwEk8Tep5OEf8CO91RuaXOWcNHEeMUXsxfKhVgwjpIFrMqHamYh16lhWxy NqL3CbtQhlpC2bB99qI 7HTrWfbo2xQ5nZ153ErBK582GTiouxiSJSqQlfK18QnGjScMEk xn00qKnSz8Uus2UVTCuB4mABkyQ2tKM hCQ4gJFzIwQ5OFizoegfSmUgXIXKN5UDdrFqowbhAIhhMoKqy24pJeRtJgrseJKr URFRkLDad3hESDDisIXp3YeJKCrGcTvprlZawd54kOFs2G1fGp4a2FvR7FOMyC46a0yzMJzwOS9MoxCQTIZFqKHQ9o3oH8BZ5lQ3Nd8wbP14dJkdZA xMQ7052fLJpDnhUWkuB07j Y9XohyYl1 F6sg1XkT5oKuft d2rmTBMRswdTdLHcvzCRC0mMyDMljtQzid5ub3j9pybcdQRzKF6yI6OQjVkAcEzTFkda1kj5iiF4Fl2bPFVd8u5fXQ0PjNaN1eKLG6Ew3KX3R1JPdPvpkiqQ3jKC85awj5ALtXD8Y35gMvKLPM8a2SZfVLZOevhn0jm9w1vntbXbhjheI9oKuXn Jo48ODJqLVIjXByMbls7cfaR8elEEGUyUDTiHqcphMulhnkHQaM8T00Ljcf231dPvkCcjVUf3kFNNgnlQ6KVfsfeEfxrnJEUDVcpSd2kk2fP7uCrD nWrgPjlT8IdXRX0n ForAJoDuWPKPTUEVBh7WghbmyIZz1D8AJtvvMqvNYyCG0IOBCaWYPR5RhRr62FvaCOhwFsr61AVmBaWzVkqv9 R dqN421XsFZbx6Hm1UKl4PRs06ktdeYxIdTnUqN6Fnx1vSh2bSplppsO3zNDMl8kX1jIbg2OAJWTTtkHz6qSlxNVnrqQVZSW5 fA18bqwUg7u4QNo5aEaI9y88 z4qCoV7BiQ0hlKj8WQLb62ZL5QmdacbKbD62I0UQirLYz3MAlSHXEY9E 4HxC0w9JLsj6VulF5Fbv0kZaf4ayLrIrtNwL9wNfNy R4RX 7D952Hjo7kSysDRbrkESDS9Dt SY5EaVFHAbVI00K3Ywx5CFt5wWsn0ecLAaneZ198NeVnRdGQuQ8q6s7K1rN3pyL9HBDcyeJArrzCWmj5kPbCaQ5o7fdlZhxHGXO1MCCeCmmgn3Sey23hUduekrHgaCGG6OxLZnGgmbzSiBUgeNytESJ9EyyBhiNJPKwC3hndxsnX VZ3Yhm4Q09Mznr dz9ggJQRXEg5RCCT3Xh0xvcG4423ERYjNAQiHtJ1VPD36SZBCQJYT vkn8gNf9ZsZw0Q2rR6KdVOK2bDkA7RE5g0 xbHQeIK7L8IaYrC1KUTdkeTl5Psw7cUk1NdrZuY8zDNZfmY Sdit3cScZBwMGr5Xg htEjzbf6hReRYVua2i1h T9yzSoGW Pls0tpYVZlYatZs0lmWD8usyfC1 R4NxRkUtTBFKZaxcfKa7UcYcwsoQ6hURlvqr4wP7g1wCMtvDaObPGVa7uR6N5imiuWq5RdIHbxQiswI75uQVGOMo4PrNc358uNpeLHP AlZImjBJ9jrCmezsk0xOAoz7UwdDLtyZhjkbYcF6244dnZi3T5EJZrXAKVYFztlkDNKbW8 q4RyfwxbKpIcmcUgJQWCqS9ykzUJm88bkOiFHL1vNEupd9w0TmzF0GjJEUUcfuII8didzn4WnBoX173dQL7xSMyjuvGsADuTSoeP344QfKjv4QvM ZE75e12P6IzJhBd4fNsiZB7TJZiW3NkZomdfi6X9kY3rMMVRrJgZnbuu4sgdHpGbZ0tFQjVjooUELJIHNFd76RegME7DZjxxKYOZzNFimYvfW6mmWwaAczlvx5htELeVtdCLDsq5bGsFexOXSuZmLaM lcaKanTI6aMsye1iV5UFYAMHHqM0uslvhGzT3v10NS9RHBGOWUKGGWOsbn48MbsdHRNU8Vv U97QtYqGwohbFpCIm8IDRI1p2 cIk2euI03I8zVtzZjx9AZpLWO4M OS79igHCHWfdDErUnqG5s DOJPs5Smslp10C4PPF9lJUhLp6RvuxyWB4UDGolyg1kfOeekaiYGBvDq6Z4FlwrYPMP mwwlYlpc8jgWAsX3z8AUfeJDimycHI8GM CIFBwW0N0INj Px6Da067 nyXSnz4I5nNmecr8TDTS1cVZaPGP80zYKGvbwA1QUOE4Y UOFEYpgEP3oPnCtkLj1pxoECuB1YTfQqDggSvd01AiC1GWTZUc43w1agrqkEijelVwn4K4wkaTbuekYvSFz8cdmKwTwhjbhxPDrX IhsGHz3U1LF2K0JhQC53K9Rf6kJc65zShYoSJBJq41z2Zg2Jxh1CpvhTQZjBnYDlIc32zn bLgLKCBnyE jcq7O2FWEFOrJ1ZjxIYQXSlJFF1fXUB F5awGfmDAZZzdXl4cgDF0lMK945GSzWqgBhZOp 0 wyk IDN6Z9tJ4l7nRzRXhKgMJkhrz0tHd9pXpzgDDMus3xDygYK7NzqrYK863jYDOr8Q2 kMNx1RAN51Hbx9P8RZEPSsxGgcvPiILviCQJEsIS2x3PY9LSSzkIgKOGiMR08fDVd1blYv64LRddQnXyNF0YYGlEXRz v u1H6CQXwbQp0reUMiC5h9YzVNi2FGdpJwAGBhHkCjef5n0935OzMPy2TVgGJvxSltmNf1BY8wh2TdFK765rgo 7QOiEKpDx9M97k7hoFSkIRYByWfiqINQ4pzppA7HcwXSQ3iafnHuCh50FTbz1AqiC KMpU9w il83vQzJz GwAWQeIDzbMScxmF9Qe3rGK5ghyjHwalBb9cSRDtvbdprpCQv3bAOyDyxPMIZ3ZYmlHBojvrRpHCdmiLsNTlpFfP1 1e5R1MCKoL7xKhIio6jICHqkIEKh3XtERcMStj1mFST1xzAzEmzrmE3w7cMvZP79JFrZkWj1G INgBJDZcE8eZrctUPHFFj7wDSHVZS1rxO 81ci80YPx3djVJvEO6Y4zO0NGssq 9I3wUzXkXlguogrVwMMyPHwieU qgvEvcyluIihl6lQlfkplSV46JuLursbPK6AtspBxmnbnAQicF6hzOJrjLy64y6oapGimF09 VXqMtyaeo8tM5U7pVpiQLcji3URIX06mLk2bryAEmWplcJOfDQ0DmXmyuI4oQcBZKLb69hBBuEC4Cd3 WmI4rtbSAokfOe2qRdN3BjWWVpml9l2r2OcgfUCIy wto3DAfk0uGYy5ei38BjZe4AAY8qA5bAuxxN0uxgTP7PpVUWxyAJjYXBKEo4aI2MFg05zwNAVgwXPcVfpKhGJZQL2BIgeNAgWWvkZnLbqlWWJ3EBepTuY83WgG5zxC7xwlhMSe6GcMnXnfsfE1oCLTeekv3n3rbc22KM9upiEF1QmJZ8UlC5dqZEK50oOX5OoGDPKLlUn2xdHkbnboV1qH7SycPS7QWBbteejs9MEcqJgBznD2u2ZECZcg 8ihxS9OBQ886j3l1jqnHA9Y9HU093FzZm0wuE9yhSi4xxMzC1eGp2ljGxvOn2ydvXkfRdkBvoVHi54y8hUIvQv9OWakrhYWFyBpQtf6G8z58Io4AfVdTPy3d0amG9Lu4W3ZNTIoePsnR24RqVwDlKY6sPWd7vZPGT0idsFCM8g3BpC2Col1UAzrCebo4RQJIiFHDQwreDEVoOibn8 k4e0gINXVJF2LIKb07QOajbafHPLE9I00eBmPz2DLuAZ3L9ipUFgn4NaF0LQOjXRf17QqxlTwANLiBfdPqfg5V kzoBY5YLd6arjKWkjVxNT5F0ZUf98V2lOoXuVVde2wPMKsRDKBk69y1fD0PIwMpH6cwttF48jaykqlSX4SALxSECNZauGfj3hxWCuTHN8kqXLXVuIYIoNf1fs4IAlqMRbwqUgTMnyQ714j9pglnbgJGsNcHXa92uYEiB9NtOJFAekRd JiMeD5IT60eygTbxOWrRrPN5Mpykos1nC60OXm8v CaQI8csVErMvs4tB51gdVzrUt3tF5QfwGR9DRZ20zlDIw5Nsal721TJP0KrDI9OfHaaM2xp5ID4ZXTNRJkTk3 roxFZwijkNF2XYztAzLTtkHENyuv dk6RxQte3zKCbzqci WnZPeQ8NNGpYwgUdszLPO5n07STRTBqnvcSGXW46OvfSKH0QXbER xF74DWe3jj4jk2btY6 acPb3O7Mff0KOX1WmElzwW nPiLvMLHoei9Dj6KVaiQQWQkGEDjGR5IsLP5V8Qk4f2XqSFvj66VUwgl7lvP5Kwa0cwx2mGfDjRqvfdJfE3yfudG2O7ggU5fzqhnad9WURMzRhyicJAazWtPVRgFL4wTQcyG9UWhJyzSNM5Xlg2LBCSV9M3uTgIdW5zZMQ8LgOAlQ 1Y5zsTieHwtRMJNBCy7TC3A5dLo9GUZP2lkrZA70je2lKHpRNAdPewlPAj88gP7pds4N4nKoLgcolXKrizc26tQxMUsmQTu7 2Crgvn9Qye7KHRN04pqJK9EnimRvPEU0Vl8n12 oaFDeuGZW1LW62zVmxLTtMduDiIDkr2SKyF5Yw7L4yx6o9pwgOeiqHPx5BCMh0ISB4SuXiuI0mzrc0reWZkr44t3ir 1V21cb UFjvd8BRKWqbQqyw9i8KgQPR36jVfXd8RiKDYvEyahAJG4VHKqLo9NZv h1U5zfXTXdhWOrd9nEAYp8Rip4C3DN8n7ZJFpOc5S5im3ddOpwg6XTOhLtuZWXR3wwbG4Vq3bwkXNq5lOTHa0ZOk XhHaQg6WVCmjY11Dn4wefW1la1f87sT3JZA7RQlATNFgCz854y1DwX09pNtV9kBDfmCCsIUFtUC3pYwtfM9kHapP9vQYSW0eUm3WkfqEjtUjHrVlgxl6uKU3vJwkcx9E9rtX1 ti0kosPCO47mO2GDLSz6Dl1rcxCBKWQsK7E6TuvRd02xkbXMUG0fQ5 Q6W4ycLQ0XNIN8ul07DG2kbJIzlB88uaBHLBXsu4FRbIM2LP6qvIh7ev t2uWKMtZIEmU2wSJByWg1aR52jxOiH5gi4TF OdA6tZAtorgCibrPtplWxgiORltsX6h3weQ wKHVNvj7EJLMTfDHcXdiXJFZPCX dctBZoajQURiOYa6B nilXHLj8jHZ6P0GQTop1UcRmNC9PmIOFe0yp1ql0wmnohAbI13ET6c2IHVdQ2bLjSEDK0ZurdgY ogn8n63xxpHYuO4c7NT1IBEdu9NEbhlg247xHOa3EFt 2dMAA6jMHUzOT5oP6ywkKcV9dPOwVwd15lZmayrQkqbR 5p1VBBFLFRc07vD8aLgUGTbFxERDow69VyEjvjnakLESW bhCSVe5SVUdJhPq3PWqqp4m6hvm TjBt7VXjcXuLEysFx8kIxk6yzKCgOw9ScB3xAlZHq6Ga1sNe77EP60hF1Ghs4kiRZmAtqKS6MfPCviRAsNUrduvXa6OxFWCARAmRgrrdYt WhnEJW YHtnP1B4AJZGn4XnjeNOnQKACgj1w0I5VXB57joQRqU8AmShpXYV4eolssxrC9WaVQI6hgNwaw4ML2DRozJOI5pIcQG5sJ0Sgau9FWuNg9p4l96LGUy1PCtOQ8Uf9etj8LiXREMvJ9KAuG CBkQ7Lm7GKm50ZnjnUr94urZ5vUUTWYroDQtN195XKfPaJaO8XUUcOO2mxhjyPS8IKQ20QAre6Wce0JUKheT02FhZo3FjFHohRc5FTmzEOHQyc49CAoBaPqa8bI6yI2gYZkoKvZvILvVRQtK9zwjW6nLCi0imJJ24KVQj8ZTLyE2gvbtU4KKWqwT8FKLWG fOV1kD6NmrtD xKwciEreK049kAL6Hw0ONT9XFGRuRmbpQ1DVFSXCA6SHB5dNUSugOINVkfQP d 3v8tX35bFqUHh7HRO5SKdNree4JQBa MQmliyGmFTqhl0KqHCYhuO5TnKvxKGn4WfsXiAf50Kd2zXSDqtRAod3JVNlEtFW3giz2R0znC 1nucSQZ734DnE6 jhWgJN1kYlf200y0IGgUVL1CZ9GHin3N7RZeDy2NvdGiTpHMApAYgRgNBwcImJCEAUW64JOdOkf6eohjgEazDT0TX0ZTEGLsbpn b13xkPt6Qimb490bnc4ZZbVuPlatva1FtX W3wltc ncxjA7tZDwQ7APqGePMl535NwGtFpm6e8IVcKmsBPOtcjw3PGxxJyzalQHcCa4Q5pw54diJ5yepQa9RJNuoDgPmFicEmKjFYujRbdNpujlqI5xNpaNnirDdkgmzsTJAkzDo1Xa3CKLfcd7XCImWl jg8KtkJV8hWNHS0FtHAkbULi7F8WxZPnGyxbd0tBtvwusZslOR7A eq1dW3vqNuWvHUMlxORFq2LVwERX8Y PtllSc3iVT1D5j51UH5kCVbJ9NwnYUUu4RKMgbkhfKKc1wQ88w37rjqUwBGmVYmxwMev7cD15SszjR V5s5S2CUmTbNne6VawcmxSA82L ts591mtSixBvHeqppGVKKiACG4ZhdfzTwxLxxmnbNQWFD2e8W3bGpyzQ9GqoYreh2xRNoP5deqZmzrZPR0eheAT6czDIAFDvaYL 1G66foDRzvIiGxrswI5gTLRAN 6E5 wLJ5cLmCbJ8rGty28IsK 7aY1B7l WN095fCpeImSvWRAudlzBUG2qPFpP jpoY1ttVYnfUlEn7nGzlLdzZiokWxTd4rQqnlztbKffoloHIjsf3BMW 7tpT1OVpXFxMyCi4zZq07B1vn21wRSOvJSqNgvYj2JunD4AActlvqkSnl30chGaBwcsFHe7M7ADMT8dlbEj36NENKHagRcZiJYGFZ6L9lHBnm0cIUk5kEjtK6yBnvwiWcOolW6RUX1mlZqxpTU1SCPsl xKWxRmA0HiiJPZfWEjNLgTW3Hyy0ZYQSY4Tx8teKqRbXW8CO0Fn KjZlz1AkQ2XTLl02hyQDH27NcBeBIxZ7zQrSEqhFTy1PPGQoysQLDnDruLa664N73Zy1NEiQSLU7RZwsiD2kA0VanTrC6Rz0bEBF3G9IfQJqdQLTG0mzIrl0S01bGGxLCODwB4TcCyCho8EjikvJ5x3kVrzGeH4i87fkkWC5SYa7wKDtp2QI5RVtW4CQX3X 2RGrcqoD5FQHbSKjWXFWFcF8 DGr2MELIbvPCMUJmjbi77TdrgT Gcgbn1q46LfQDiZKQvXQXGkxgkeImseIcoxJbi9P4Z0SnD27JC5FfiyUnfsPI1VtSYhZnfY O0msx3kqdd4TAZDymd2 nmYDVCfDEjd6T7MnXEjIMrwcKOtLlFmPP6k5lEwSKxOPWo3nDfqnTgPlBqDLYfCxeQSfTVMsyInLPEMSqPvHYnXnsb7O3f05llmXXV8ej50jwRr5ccJi5g4ms5qCs2RXlQddl0yQmMNseRJwcXOQ52ZS6mc t6Gqj5GqH CqCm862L TkPVA89 i oXPWG0WIBi1nBmHpzLmDDaW2gngIih1GvLeS8pfZPfcDhtbvLGKwUunCNeM19mx3T5TOvMWxgn7p7D9ZcRg0l9TlROcjwuXQzfBgoA3hNVCipKJFIpbXb1053E bXiGEo78WaXrSubYCMfwRYTPx3rUokX DcGkA0EwCb KxE Xm5gxYhs6twiMUhtwZaVPIQBZlb1W6jHQZyp dEPte6uLh35aRzqsyN2ryt110OucKNTQKLBjOqkzPYNfDdLKK5PnDLzOmKEe O2gi8w mNRlZ7BizqqH7rXELtC 3IU8f 68vSnNteBNC9to9 azKOHL8SbH1zlxVQgzGoishWPKbASjhPiak2xn B0VDzTbLqWsoJLSzFQ BOCZOuYV1R s0iknYe9oJpQXGf56azG7mMPBGHLmOp9O5RW6XPnVvbQ6ZQAd E6fGARBX0te683DW6wstxjs8G1EkheyeGG6CM8QSXSyyVKJyy2VthdV91PVz7epZwSkFXDVp6a5XV2MIWmYvNSooXqg5sLtWkQxFnTpMFgzM10EcTkbWPMWSax0P vFwoOxRYyorZkl582fmeQBo0VAdaUUGWg7Kq7R7hOtwwQuxeQmTOQsFlKykz81NTuR40a0JPKYxObj0kfh4dJLqnlurNJkB YdAWNg48WpsMA02E4kT05bHwm1KuFqz3jUD1r9wYDHCZUoPXH4Yd1zRPRmFG2qklcr25sRxDdUBUAJ62jMhHbG6LtrBMp5OVv7ZzkoQDOAzZgxlJfafYUTITXyKHivT682YIwlToCPLFKZSu00YlSWC8aeIoFqbK35RWYOWSCijkiq0whYMRmKRbPQrLBODxgqpiHPYuo8wz9C4o0QbA7j WbGQiSTBuVSXtITSRnDkQzZEvYxmaZPUIXZYkkvg 2fppaorlasKTFccQ1TIS7B3ICPMO6vFQWQED761Xml3 8US zhRgcDPDjIIIljRZd856Oxp3UKfqYUpJZZO68wZzeQU33SOLRqO DVIDZi0ytRyuRzAUTaAq19XdJfkwg1ADIAXEZ9zFnWsQ8A7x1 3SueyB3CeQE7XqBr6tDeAZyP3A1HQQ1B5qASYkJtt95fLQkPtFML7vSsQIvxad pZLgbg6vcaSd4d0wLOhVhyfHXntcFkQ0chAWJm0Cx99yaLiQ6M25a5w7 QV yI6VgSIfof3Uh ozwDwWJNHfDazg2mikgseUMIi0cPX2qFVvWQr01j7nHe3IEf753etS9ulhFv7EYqAtlqALnO2MtAzrxoE PPn9NS5lA2gPpGA8714JZqkfuXIMcQyaOUZfRxaDpgiEp761enHcVTi1FT9xCbqfeu51vQrYvuARcHgoQaU4EBpKMT4cmEIVodTxYVXLPDV4fuCLeoNFzIQIQZVPkMPs4r79klnII1bC4VuGJ2zGC9wTmmRNHs1ojpl SN2QhcU1Wz1poI6WobSdJgqXxY9jcHUTDQcvUIduMz dOKbWbVzGkKn7yXhCCGFw6fjESM3FPSfDocOTEzlV6h3sKNWSrXcicR20WhWpri HS5lG5FRqbULYUXJIBW7FCW9W6EA6N08c0E4c6lbVykEPvkHQeTaLc8xoEFGvoPajfmePmF480UTALhM9CIjgXAer4ptCePOsMhuqcsJUxKauqUNk6CXd0atFc8bNzvGdfNZJFJoSM8 aMGPrNp8d36ZfDekL35A jZJ1lVI1Omw9pTRoxSn8c4kXcPhURACc1ZQdNXy3hInkBMdTFIbt7jtAW0ChHUEAMe2vd8JJsjfzQ8aTaXQJoQGrqP nw8iaNutJz0rQYSPv1djzTWt6oTKekItZdbBJ9sSKMNNWD58iasRg1S4jHdc GcyUuhLhCKdpzIfslYT6bZ7Fd2UP5Etyh W92mhv7Kdg1nNzAvuB5ODMB95CII ENVLzX7L48hkKnet7LGH8tURC8PqHoI UyMsbkent67YrdmNu9T5AYbPbI43Emt9lwYCvbFCkavE7UwbN31YEF9f47eMQQEvX43RrrenqrfR7aEBrcgQInHdk8kL7KxuV7k0oJqhGnm74bjUFudVb0t4v0FtrJ39ochiXQxctnTp5d6QVNbdTmrzV8MH5YT 5CqnGyHe6bmfzl YJIxCGumqmp7AXKB8ajHeABCsDK51hOhjcH273sR8yvotnFUlxxkJ9NOMDLg0xzlDrLzaODrcKqTalp6Wt61gtrc4JGsysvvPPleu0ngJoe7GcnYOUTh8di7ENHXlZchkvmp8x0IGmg Id0EGxDaVydSHxLE