Thật 100%: Giải một bài toán, nhận ngay triệu đô

Thật 100%: Giải một bài toán, nhận ngay triệu đô

Theo Mathvn  | 28/08/2011 09:00 AM

thích

Công việc cần làm "chỉ là" giải xong một trong các bài toán của thiên niên kỷ.

Toán học là ngành khoa học cơ bản nhất và cũng là ngành nhiều thử thách nhất với con người. 7 bài toán được mệnh danh là bài toán của thiên niên kỷ sau đây đã từng làm bó tay những trí tuệ hàng đầu thế giới trong suốt một thời gian dài. Chỉ cần chứng minh được 1 trong số 7 giả thuyết này, các bạn sẽ có ngay 1 triệu USD.
 
Một trong 7 bài toán này đã được giải và tác giả đã từ chối 1 triệu USD tiền thưởng.
 
1. Giả thuyết Poincaré
 
Henri Poincare (1854-1912), là nhà vật lý học và toán học người Pháp, một trong những nhà toán học lớn nhất thế kỷ 19. Giả thuyết Poincaré do ông đưa ra năm 1904 là một trong những thách thức lớn nhất của toán học thế kỷ 20.
 
Lấy một quả bóng (hoặc một vật hình cầu), vẽ trên đó một đường cong khép kín không có điểm cắt nhau, sau đó cắt quả bóng theo đường vừa vẽ: bạn sẽ nhận được hai mảnh bóng vỡ. Làm lại như vậy với một cái phao (hay một vật hình xuyến): lần này bạn không được hai mảnh phao vỡ mà chỉ được có một.
 
Trong hình học topo, người ta gọi quả bóng đối lập với cái phao, là một về mặt liên thông đơn giản. Một điều rất dễ chứng minh là trong không gian 3 chiều, mọi bề mặt liên thông đơn giản hữu hạn và không có biên đều là bề mặt của một vật hình cầu.
 
Vào năm 1904, nhà toán học Pháp Henri Poincaré đặt ra câu hỏi: Liệu tính chất này của các vật hình cầu có còn đúng trong không gian bốn chiều. Điều kỳ lạ là các nhà hình học topo đã chứng minh được rằng điều này đúng trong những không gian lớn hơn hoặc bằng 5 chiều, nhưng chưa ai chứng minh được tính chất này vẫn đúng trong không gian bốn chiều.
 
2. Vấn đề P chống lại NP
 
Với quyển từ điển trong tay, liệu bạn thấy tra nghĩa của từ “thằn lắn” dễ hơn, hay tìm một từ phổ thông để diễn tả “loài bò sát có bốn chân, da có vảy ánh kim, thường ở bờ bụi” dễ hơn? Câu trả lời hầu như chắc chắn là tra nghĩa thì dễ hơn tìm từ.
 
Những các nhà toán học lại không chắc chắn như thế. Nhà toán học Canada Stephen Cook là người đầu tiên, vào năm 1971, đặt ra câu hỏi này một cách “toán học”. Sử dụng ngôn ngữ lôgic của tin học, ông đã định nghĩa một cách chính xác tập hợp những vấn đề mà người ta thẩm tra kết quả dễ hơn (gọi là tập hợp P), và tập hợp những vấn đề mà người ta dễ tìm ra hơn (gọi là tập hợp NP). Liệu hai tập hợp này có trùng nhau không? Các nhà lôgic học khẳng định P # NP. Như mọi người, họ tin rằng có những vấn đề rất khó tìm ra lời giải, nhưng lại dễ thẩm tra kết quả. Nó giống như việc tìm ra số chia của 13717421 là việc rất phức tạp, nhưng rất dễ kiểm tra rằng 3607 x 3808 = 13717421. Đó chính là nền tảng của phần lớn các loại mật mã: rất khó giải mã, nhưng lại dễ kiểm tra mã có đúng không. Tuy nhiên, cũng lại chưa có ai chứng minh được điều đó.
 
“Nếu P=NP, mọi giả thuyết của chúng ta đến nay là sai”– Stephen Cook báo trước.“Một mặt, điều này sẽ giải quyết được rất nhiều vấn đề tin học ứng dụng trong công nghiệp; nhưng mặt khác lại sẽ phá hủy sự bảo mật của toàn bộ các giao dịch tài chính thực hiện qua Internet”. Mọi ngân hàng đều hoảng sợ trước vấn đề lôgic nhỏ bé và cơ bản này!
 
3. Các phương trình của Yang-Mills
 
Các nhà toán học luôn chậm chân hơn các nhà vật lý. Nếu như từ lâu, các nhà vật lý đã sử dụng các phương trình củaYang-Millstrong các máy gia tốc hạt trên toàn thế giới, thì các ông bạn toán học của họ vẫn không thể xác định chính xác số nghiệm của các phương trình này.
 
 
 
Được xác lập vào những năm 50 bởi các nhà vật lý Mỹ Chen Nin Yang và Robert Mills, các phương trình này đã biểu diễn mối quan hệ mật thiết giữa vật lý về hạt cơ bản với hình học của các không gian sợi. Nó cũng cho thấy sự thống nhất của hình học với phần trung tâm của thể giới lượng tử, gồm tương tác tác yếu, mạnh và tương tác điện từ. Nhưng hiện nay, mới chỉ có các nhà vật lý sử dụng chúng…
 
4. Giả thuyết Hodge
 
Euclide sẽ không thể hiểu được gì về hình học hiện đại. Trong thế kỷ XX, các đường thẳng và đường tròn đã bị thay thế bởi các khái niệm đại số, khái quát và hiệu quả hơn. Khoa học của các hình khối và không gian đang dần dần đi tới hình học của “tính đồng đẳng”. Chúng ta đã có những tiến bộ đáng kinh ngạc trong việc phân loại các thực thể toán học, nhưng việc mở rộng các khái niệm đã dẫn đến hậu quả là bản chất hình học dần dần biến mất trong toán học. Vào năm 1950, nhà toán học người Anh William Hodge cho rằng trong một số dạng không gian, các thành phần của tính đồng đẳng sẽ tìm lại bản chất hình học của chúng…
 
5. Giả thuyết Riemann
 
2, 3, 5, 7, …, 1999, …, những số nguyên tố, tức những số chỉ có thể chia hết cho 1 và chính nó, giữ vai trò trung tâm trong số học. Dù sự phân chia các số này dường như không theo một quy tắc nào, nhưng nó liên kết chặt chẽ với một hàm số do thiên tài Thụy Sĩ Leonard Euler đưa ra vào thế kỷ XVIII. Đến năm 1850,Bernard Riemann đưa ra ý tưởng các giá trị không phù hợp với hàm số Euler được sắp xếp theo thứ tự.
 
Giả thuyết của nhà toán học người Đức này chính là một trong 23 vấn đề mà Hilbert đã đưa ra cách đây 100 năm. Giả thuyết trên đã được rất nhiều nhà toán học lao vào giải quyết từ 150 năm nay. Họ đã kiểm tra tính đúng đắn của nó trong 1.500.000.000 giá trị đầu tiên, nhưng … vẫn không sao chứng minh được. “Đối với nhiều nhà toán học, đây là vấn đề quan trọng nhất của toán học cơ bản” – Enrico Bombieri, giáo sư trường Đại học Princeton, cho biết. Và theo David Hilbert, đây cũng là một vấn đề quan trọng đặt ra cho nhân loại.
 
Bernhard Riemann (1826-1866) là nhà toán học Đức. Giả thuyết Riemann do ông đưa ra năm 1850 là một bài toán có vai trò cực kỳ quan trọng đến cả lý thuyết số lẫn toán học hiện đại.
 
6. Các phương trình của Navier-Stokes
 
Chúng mô tả hình dạng của sóng, xoáy lốc không khí, chuyển động của khí quyển và cả hình thái của các thiên hà trong thời điểm nguyên thủy của vũ trụ. Chúng được Henri Navier và George Stokes đưa ra cách đây 150 năm. Chúng chỉ là sự áp dụng các định luật về chuyển động của Newton vào chất lỏng và chất khí.
 
 
Tuy nhiên, những phương trình của Navier-Stokes đến nay vẫn là một điều bí ẩn của toán học: người ta vẫn chưa thể giải hay xác định chính xác số nghiệm của phương trình này.“Thậm chí người ta không thể biết là phương trình này có nghiệm hay không”– nhà toán học người Mỹ Charles Fefferman nhấn mạnh –“Điều đó cho thấy hiểu biết của chúng ta về các phương trình này còn hết sức ít ỏi”.
 
7. Giả thuyết của Birch và Swinnerton-Dyer:
 
Những số nguyên nào là nghiệm của phương trình x^2 + y^2 = z^2 ? có những nghiệm hiển nhiên, như \mathop 3^2 + 4^2 = 5^2 . Và cách đây hơn 2300 năm, Euclideđã chứng minh rằng phương trình này có vô số nghiệm. Hiển nhiên vấn đề sẽ không đơn giản như thế nếu các hệ số và số mũ của phương trình này phức tạp hơn…
 
Người ta cũng biết từ 30 năm nay rằng không có phương pháp chung nào cho phép tìm ra số các nghiệm nguyên của các phương trình dạng này. Tuy nhiên, đối với nhóm phương trình quan trọng nhất có đồ thị là các đường cong êlip loại 1, các nhà toán học người Anh Bryan Birch và Peter Swinnerton-Dyer từ đầu những năm 60 đã đưa ra giả thuyết là số nghiệm của phương trình phụ thuộc vào một hàm số f: nếu hàm số f triệt tiêu tại giá trị bằng 1 (nghĩa là nếu f(1)= 0), phương trình có vô số nghiệm. nếu không, số nghiệm là hữu hạn.
 
Giả thuyết nói như thế, các nhà toán học cũng nghĩ vậy, nhưng đến giờ chưa ai chứng minh được…
 
Người ta thấy vắng bóng ngành Giải tích hàm (Functional analysis) vốn được coi là lãnh vực vương giả của nghiên cứu toán học. Lý do cũng đơn giản : những bài toán quan trọng nhất của Giải tích hàm vừa mới được giải quyết xong, và người ta đang đợi để tìm được những bài toán mới.
 
Một nhận xét nữa : 7 bài toán đặt ra cho thế kỉ 21, mà không phải bài nào cũng phát sinh từ thế kỉ 20. Bài toán P-NP (do Stephen Cook nêu ra năm 1971) cố nhiên là bài toán mang dấu ấn thế kỉ 20 (lôgic và tin học), nhưng bài toán số 4 là giả thuyết Riemann đã đưa ra từ thế kỉ 19. Và là một trong 3 bài toán Hilbert chưa được giải đáp!
 
Một giai thoại vui: Vài ngày trước khi 7 bài toán 1 triệu đôla được công bố, nhà toán học Nhật Bản Matsumoto (sống và làm việc ở Paris) tuyên bố mình đã chứng minh được giả thuyết Riemann. Khổ một nỗi, đây là lần thứ 3 ông tuyên bố như vậy. Và cho đến hôm nay, vẫn chưa biết Matsumoto có phải là nhà toán học triệu phú đầu tiên của thế kỉ 21 hay chăng…
 
 

 
Trong số 7 bài toán trên có 1 bài đã được chứng minh. Đó là giả thuyết Poincaré. Cuối năm 2002, nhà toán học Nga Grigori Perelman tại Viện toán học Steklov (St. Petersburg, Nga) công bố chứng minh Giả thuyết Poincaré. Và mới đây, vào tháng 6 năm 2004, tin tức về việc chứng minh giả thuyết Riemann của nhà toán học Louis De Brange  Đại học Purdue cũng được công bố và hiện vẫn đang trong giai đoạn kiểm tra. Cũng xin lưu ý là trong số 7 bí ẩn toán học này, thì hai bài toàn này thuộc loại “xương” hơn cả (dĩ nhiên cái này cũng tương đối) thế nhưng nó lại (có thể) được chứng minh trước. Tuy nhiên có thể dễ dàng lý giải điều này, vì đây là hai bài toán có vai trò rất quan trọng trong cả lĩnh vực của nó lẫn trong toán học hiện đại nói chung (nhất là giả thuyết Riemann). Chúng ta cùng chờ xem sự thẩm định của các nhà toán học.
 
Tham khảo mathvn
Xem thêm:

lạ

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.

MFfGm7dJrw6 aSrTbAywzf6oPvIjveEG5W1ys0rjKdq2xuwK9gAsnl3odxZXVRTMSbZHHdHHFRWBAFw1Wt328kFyyP8m7LI8kUgtjm7UJRaq W8RLTvOIkZvwjpY03HSvvpaZY1Izpm2MU6xkST3YYTbEPmIXSPzJTK13EIrwvekQwT5meLMUhwhWqoMeRfMDbdvgOQxGlNdvKmwcvakQ12vICyVa7sU2wzm1UVrfV7V5vQg8aaNfP2Vwx7G fnKmjOCt0FFSQd0aBs4UyugeRhY2JXRNrgkFFs2ippyn5xMbDt1lK9mEXJsI2QslPSlYXGWs5mcqSfsTrfiiilznFdSsUgoJQnyIK zmwG4rVRY9MfSdFPhRLIEd24nLS09xr uSKJinlUVJgHPTFDZdDgynG4Z0GsWNHBcO9e69nzOaq0IbL7 1b9beMuPfyu28jN6RZqXcqXGLEyiDP5lAPploFmFl8kJdXmLjfAscIcZi1okftazlYCV 4KMCw62WE5blAtIIl3LzdfZHmJzfHuaBYaerfzg2uLoUChjYhahwDDR847cEkBEIuilZB0MjX2G EMLWjLxoIZIXAFByoHZHcW2LbHXl2iJHIiaWj9U9LnNx3NH1kutbaB4hpKxztsVfJvfPtbyhiZp Ih9XxLqtVxijjIvnwDPHuuME05lzOnSS6nJW rnJFBLOzG QrfRNpN4AlMbQNc8uYyLFcVdPhVo5TYXxmJzYYlOdYL5yunlSxbmWKKhnCsWrli6tFgsmigfwgt0ywlQqy0Wck4ywFUhprSFFc0FIq9oPEIHyxpYzLpjccHQJCSfdpdu3X52KEIxsrOTR52duVrhwjep1Pwgi6P2HMN7efe2rIvLz8h0XZikED40sCJhesfGZamgL JxfeKezNinpMUJoy4L2jV8B fsCG4qpYZmBk6bz3HTtXbystO2kZM0 v2BaPFaPdBHAZmoFhuhI a 69D9zycWVIIA9ev7vhfx3zhuC6ikRSAOzMcPYPGzmDVprTZ4cKqIL3 xMJ9ktcFMCluypg8AToXjlk7kB5DavzFnBdEv9zP 46m0t0dEbXN KReVeuOusTtnCEUDVcT7gY4cT5YFHeMO1EpOmDDQfPomu2MA4LYiZEk0e0qrMgSoRiHHwvXhEDsh5B9m0jaEWHWX wgtPyaQKIhYJqzHM63BXXowc6qcd5UB2nJtDAnxUMwpnr0gR7Ffe3FcnkjAmPYz JMZAlKDCqbfzrweFtPdCfvKY3fnjBMUCG7dAviITeYtSgCnsx7xRsYGENhbUuF lqHwHXqUEitlykiwK32GP mOB6OjK aPEi1xbbnX5T0GxtDOgdGBx6EX9kj4hWJI9xOhjbRqCVINbqj08o3xf7yXsUyi1v1ri0rJ3FWftVai Rab0cixhePKtmQnWuCawrZMwjjY4S brWGT0W2vvagzqhLDoso3aDIbvAyiM BlOuK9v EtO3c0nkZgfw6nJc9rf62RKB4Jwdcjlimz3HcoWwvxh2tZuTciTQVpkCoxw6lzFcNpQs4gZ8HnIpk3GErTM zEKB3hePNK17dfiqPgZHBMv3OK0q8LqNaVN1WAbw16nWO lLoSCYPNt3HBV0bJ7EDxNlSWOSqD41j4ZGKwOd4npsSmVZZU9jNJf6jUDGQd4c0cjDMh7ONyCj3F51c4IZbaYI4zgDlNcmySiV6fOcYjdgkQY2sfbYXZgGS0kBYsWvrLgDP9yFhf5XOEZEDh1C5hSFwUsO13uU6fjOFBtmc2ygaF9ALy6AcdKjzvszD0qgp2GUK0 I28D3lVo4Kg693QWJTq1l eVzwF97aW YxLv2ngQaUp690uyUQetbjTt0DgLeMkt50866OWvrSKG33kKgehNZ7gsDkfaHbVQLRaCmBRy5XcWfYZW5rB9r8dARWRibvLNy3RNs4mMJkrwprKMJjyblwnxmunK5HfBLOBvf7VXqxKPfhJ9IY9G4kiyB3DgwlOuLjcTPPHjjakvHWFwTAzGw4cMHoE55Mp139pJ2zAhaxrdEKkupc9dJLisNvHGLLZS hpO0Aiowfv3A9BswLcVIh1cw8FSISrsIXLWHaxB8RSVxXJl7A1JJI65jLUuQcZmySmpUfl1DWfjtCg7TflL6LI9dZfwfCpbQkAFs1JWM4Ooszp83kWqxpoK533 2eIHk9rWzumjMYmQ9d4T4wS2kugQqHBbTizpKS3j6GD9OEYH3IxxJCPvB6WnUz63fdxCpmUwwfvXSrS33HGpj3H7BOAh7Bex6lHxWbbHmWZeo2XBQTu3wmP0PmviApHVhutj0dIP10uBjTe0joXtX78bKUpTvnZfCTp1Vf6AJXyQPOia6YpYHgRRihl1tqqXNLwH1jqzRFrE3oXzrH6SP37OkWN3ByuBAjq32E9AU42eXYrVR6JXUMzVmRjbcXvWcSMdTBS3lkUEfkTslnzTL6joQSuRlDNU Fv2WhM8pky7vLa5KJsdlBq1E CX2H DhPvAhL 0GDOPIF c0Preia0eMqnd1so9hX2JE5sa2b360apqaqc0xt2wj BTcpGCzVaox29M0hmqAvStNXQt4mLJreD77UvyxQmiRXywe hBBFnpZA53OhKMZVnVOgIUJDRWEE9 LDCUiJcTAR3V Gq 5v8NKz66x2fcZlfKSYrqOnsgFKyden6H vVyi7yrsQRT8Cs8avXZBl 9F7sa62yXV0q0MBbBYPYyDiazOUQc98NvXULMdmJy7f5q4qhyfjsB6GMP0mNutqrSQf 0Fo8UD2w4g6S5oKLOkcIwQtD8HunOoIJBsRaS1R3qdZMvbGOSMeNJLcXZ6UH8WibkZx7oPelabKT0PZPiZjnlZz7esjcMMMh2UIwxEW9Jq8eHDSF4RzGZyqPGffsb5uWZ4nAOOUlU7utPAkNVZnlBLGNeSj97SheSL1 kACmDFh8QEGDeC6NTGBYaI7LqXbbhN8Kt t2DI9x7roip5a884 twqIqT7HzCjk 32IfPvKKwik5kw5y1nCL9xL54rtOSv8h6mNfVsOk6J5glEXVgJNYLOV8ZAZZIFJhQSOgpu4p4b6KJe81nA4FmfNgQQsES8qlj9AUOeq8Deq15EF9E3CVnlPwYNCsqKHXP2o8cUMiTaNb4CAyVXyfdjEQqCNNZirCeXMHolVfK62JVR4Gp1fHb89mElMBHpBu1 OHbxlqWBczvbYTzNEibQ4Gly5kWvFbkoK04xmaI53z NkJ3WE02jjimYFFZ0TTvkGyerFvMeaCIwDWUnrxu0Irm2Witahux3hDX XPkOu6WlRJDngWLZV33MKPF6iayVVzdRnwFeFwrm0Y5iC2X7p7RnQTkdR4n0pMqUnJpiV7EAXW7KTn5lKTIdhM z5Zu3DvxBOpcW0ip5CK8WrbbXocMTUriT3hwGHUtkbWtjrOgiHZMcihsW3tOSq9W39oTuCGQL1dPMgHYIEpcw7XoS7QfueceNMWuUCspt79UMzkj25NzFGKbYU SPMhasoxL96ID2t4T6DKZ9zk4iuEgZvRmUOrMzBCU GPSWaMNa37ADBLfptTli8ZHPxiNH1E3Af7JqC7Yh8aBcl2fmJ wl6lvooDuNUqg9OLpt8fBXR9YphG l5wYEoNUFGG4jGmz0wX4klyc6jzenmx9wj7E1V4wVFB5UrredOpaQWVui1eBWRXkg576Y1LFAc7Z7hKJYwyAQgEm5l0CRLhAbI8 8VmhRouO2yYbgxm6hwK a9uJGHEIQeoCAa3WUA7Zco240XP8b UICW79ZXVLNC1qX12p4XUFIypwQBH mL DxBpasaYW30TGCmYm5wQDLlxWbBrt7IjrVOyR26AxjPlkFVfWPeDPjEZeGI009aaeKX0kp8 iMw4gEghaHBsUPAiGUdPwy0OPUkJFPMhtMVnMYMmjqKQctLfNVDbHBD4Q3MgWZ4sKpE bNr36cUpPIiKTqNDJ E6sBkmmNpOzGsG4x4hH7UzvKHyoINPSbTbw799bBJnAWyWqXL0tzG2Wcowx2qItphSmQIvyYLRXdXP1VMzeYnEy2gcRaC8uENdA24m5psXq3FIOVeW4XysfpCHBhyr0CgQ6sIbsKqdZEAifPPIPIPV3riWKDVsX26Wy2Ewsc DZj1PqwY6vTqq74qK EfLwu0VacB0Uw tCy72SQ9pvdtsC0WO3yPoSXxLi17r7jTeQIt7Ohs056jjaitjyjp5cEKM1Gtro9A4EpxbujlmqjLDsx0LWYzNCHdWrvjdJPlnxmDxeof5dnJuat1415Z3qTLFWvPLjIpPYxs vAJDCn 9pjbpHhRhgFpyWzg5rKAZyILI2Ya6edz1H5WLRQOHvDJkxgmhD8ECwvXRCXLw8eed4BJJtwFIy26HKDKT1qVjUgG8TTtykyfz897sgqrZACcNi3jmRseCXuSfIIyOp2E6yjQNH8AMuO8aru5xgfLvqRef vawa9lPy3d2Z4JKe8fAkz1KnuAx3oBt5bIdXArrdMFqccm9Vl51L4wVRoqXBsCCD5qCHpEQ910 R45tLGIxsCfqb YBfRf2nKztJ9ics5ClSwPS91biNJrqdnkgIqC 9f bX0IET f7p2 4k3GRovBOp7WYL9uOlFYi46OsWvaJPro3KOwIlQBOu6STp2Oy6UDdhqjG7d0xtphpP7pxkSeLvLJJk4gu9wzp8CZE71JIRd5D90a4 xl8GZy1U4Q2mxUyx0aoBFpRB1mnjEg8oav76a6RcyXYwfde4ashM3WGaEu0oS3Y3fTeoga1v9ZFq2SpPDNGfvkasKKMLmzBIWDqcC vMZriR9e0oy6QJs38TL11awcTLSjKNhsbB6swiEYfJLIekm6boRLnuC7FUxLqSVavWKk5nfDJSYkzhGSX2DrugtfKZHwpwITzK0UUnKmheFdM6ZpQSeIyiRLAsQksT8lrhGw14Re4SUIOs5tsyHFzOClVaSBU8p3p5tGcRhIUjTIQVM0EXDWlC69LcsYlK5cbf4BrQcZ B0ZfYzUrRuKXONl5NX4Vbmq4aDz08W6i1wAzzvRxsm2zpAXE A5ONO1OAgs4qMTTkTOYLDTuM5HLuTyZmWyfVQ8vyGyedp qg2Os8qM4FBEhcJutoddWbfEHGcLnsbqo0jEebnOEUSIwbkDnFid6J3DYwUdSQudYSC87yUuHwe8aBJhT1bllDDdA8NpcXh9pWzRQpVDaO5kBx3f9Npck3Eh5gVffAMZhzEUeEljEfgYnvkCZiOHzB3j2wLp9YDIDxCCUA t9yu8DtHmWhIcSB59UwAfnIyCQbVcigsUfBZQrpZbdAFsw5ThySlfif4Di8mfhOqA1lLAxe5ilMtQb4m2AQuu IvVftscJMXnY1THZLH26JgMHjUYBxu1tLWZGe9 lyvEOQjP6ixRpqTZ3CCwTAafVoT0fbCd1f0KRnoJN0HWoQU8bxK2L ljFYYGYi43usjOYrwOd4 fq6LYh fYEDAADMWPoTnxpgdrMtWCDjKdHZ3T6Ax7I2ro9XrQsy3Q3tFpADBBLmpNpRToHm0xZTUfUSRWIl73wohSblBRWx9A2opWHpzCahbTwtbuD6gkEu2ZRtv8m3Mb6ArzKALm7LgFQvWwxFan2ck86Js8pJ QihToIEybmckgzpUObqcEvLnJQalVK2TUL9ArdSux6gnNgTOVL38fF5lYY7RbSb1UzkpRt vEC5KJVAPN7 z6fxeFzD5LA34wmPSIr4rOmh9sD1DrmPpSSCkYvmDjx2s1r3ijCxvsuAqN8T4VxSk5sE wyUU1DNI4qPZYHAcdVn WtpoYAhT035rzXpgFQhAgVeUzAhDAh6t7IRQ SrPnh80SzhbB8bN8KW67kufvxkZnB VSw tu12qLT2VMmtMM449nJoHAvlUwy9HM6I2aC36cfQK7AGAMQNVT6r1AOY9qNju9GY7SGZKqmJFfomW4kLgYvLbuSzIFnh7JnDfKg5JOD8nqMAXAEYbV79xQy2GbXVaxUrz8t1SDPjYXxaT55irAtgS9F9XX kVfXlsRKyZ9lLCgPrehHaOKdbcijH99wWDeh6xr8XIF AyYR9jJqXwjwXDSLCk44RWHPKcvcE9OTJ5IgNjzbR0yhJTBcVetmesUMsviR kG0yJlLH5zQ5ZTT18R9IclhEx0pMpTk1fHijpi10Zclo5efOdku1Dxn5AvPY9w cudmTkO6nLO6V4vVk2aC1KiLH6 SBBBQzgAZb47x2I2s3nx7VD3cgiJ0SkNbk0s1VRPpiiDc0ebBpgQ3GVsLBmBb8Oee9yLETpj6iufHtlY2pdZb UPAZRhCynPrr619f4aH8IdTBmWTArQbl MGyIntJ9qbIdancpILKuGNTFUgLLR27npM14QQISjLLY1 M1B3Dg1W8xSCoXaBDcrFfF5C8GBg44yXUimw4W0D6rL9UX9DWFmYmPrmksE3uvcUnttFXyOjmbLhBWfrKNGkMrNf53ysEpB n0IcMFEY518LKFEGJ09H8ZnyjHm0d9Eojf6202wyL9G7nyfg9NJHqUldWl I5g VccFIbGnP5z HFzwp9t7jkOd60oxWjwhfFdIS2BA7mJ6E9M1mR22dw9haOq1gLbOoJ mj jN5xDqSJKiqU9b8k1ORMnL4 UDKbq7DhnSgetMkwk18oFoOchj74X0R8nwTxSQrq0q2Sc4DrtqL4x27otPl9oIXpmGA34OJATOaWrPYdplAuiDCeGcc0WwpmvoIhFREahTQCSUbFFLQZk39A3H3kxtZaBTQwcgiU2gfgVTUjPTnSOop7qB4orehic 7XPVGBNnH0i5 iDfh6gMYwMQnorAtQ7WoG2yUUxzPVHESRMroxCMdjMiY8NMEvcc2iluzqcfYmruI3mcHwRNkZIvG1zjDcoJyHxY3nsvan6VZp1KSJnDcPGFyj4AYTa22Ca11NoGp4HAjbH2BiQHZpLUCOC1WVHUpg1Uuc1Ri6t0yuS53RdC62jJSNyqDm4H80n7bQ3wRbC2n7I9PIvqFf3SXf5zBjYhKTGgOmyC7Fd3lKX80qww5HJWDuH8V7eedoMK3uIKqnJKbJGscve7sVAZgbjOJddLXsGJ2SBtprp899T3m0gAoykAqlsyxFsuVyAsPZA6MKyA8F9q6v8wHtSdBt8Y0KRxjxwb1NFdqqyyRbMXPGYYrFhpE7ylg7BsScyM7zM EZYixCvn392WdDjLcQIrGcgYMa5qRNxKQsq EUddRuTF43N1LAOSRufgLdbsXdV2xO6RlSnQEHShJkKPDYMi5spJToiIarm3orV0McKJou8orovumfGYszr29olGv8rC8WYTIPV4SFu Tqi VudUyNcbZYdrtXbBN8se Ny97VuwpfmiyuP9USKGvV5cL5vgwQ2OBXJyaVYdbmElEipG9AEPzvRQ7kmhGApU240OMI2WX9MSW5lyj56hAkMzn01LL8KZktBPphyIL4ht0fdIkJLMyFB0GeYktk4fCJoTK3M2boezGNWbxT8tqEhXHPaYZTNoiD7h1DzQnlNNKhL3kinORGzale7N3NZyMHlMpbrs6RC3Ydg4LKhESu8w4ikSp0XpEE3AFdQSrLwTD2gGTJr4xqXtcgsoefztci8uJ7vhKi8iwfCEUX3vkMzWTaCT4I1vIp9ud3VI7JsVQb8c092ucy dfyPFbCDN3cjCrBt7PgvEAzXwXClKVCArpLd53FbXMrsfeGcWT4gW7Fwj6Jxuk2fu4kbryF6 Ch 0nV7bP PrWdGdqNNyvYRbvBtz7rRwsHnqLOx4dnBsU5hInkwCzN6Pg Ml7 NJa bWi45iaoi9azVi0HERoupcOhwR7eFGFlU3ifpk76LXv9tU LR1YmTBUjatYAH1xbf2tx FaKsIBTvaIuwFVVo1XbBVyycnAg5NK3HGOns18F4CM9fK6cd4M2XNh0soWKVBU BlIHA257G1j95mB5h4mjVuQZqzhzBJm9uN8Y4iGGuHQIfftqRrGoSFCOtxboUOq4tECkink5rUT2qUXCe8fwdV8upqpVZY8QBglbbAN6pDlRMlptiGRwpVc M2ooyfKCHhDYChieJkDRQbpkcrzzD0nSXU3Y23ulLkHUdl1gJEmL3mDwnYkUHcPSGFgy34r35bcVDUbo8OR123aJrtj8yqNiPDhJDJStWWkEbso8EjuTrhTWq4oCRWhuBOz 1DjhENlJ9VGrXf3CQ9EsnjApHtaYdGhfWTo4upPIK2pArkpvoPXvx0rdgbJSwqrUgotLmiMkCkeIcYcA5pLncJ7L5q5IZl6c9TLdT0y2y6psaGjXl7fgbp4tNQAft9DP37uNMf6BBxL6KVCnmBZXtSguh7DdcnL0T4aSddBo3M2 qcuXAVGmAL9bdm XIVIKfqIuBvdNAit7JCpCQOsITq1gIpxhiXd3 eDq VDtHYHQTu1yjdfz6DCYb784Hlc99rToUTX7l9BsiwdQPlMJpCrUF6hXfF9fAdWguR6gMMEHh fHh9liu0lioO62U8f0EcG4hcjvl2IjAcMWoEfiuAqNeZs1tVkgkUHDMgzDOZcD6zzLFTQuG8vSoJbB mnVIAmv8GPRRd4CFR UYbwmtRAJpe 7PWTbBsn9lQRUgGkpmIxip8Hpa77VFAmF2mlxZlJkblZoAxaTbM2RUg geZiGoFxETO1SGDiWtoSytHdgyOEn1Y7ITkNEU7U MDr9 JGM3dSK01n0bkjHdssmJEgsdSiiJvkoXyTmrQH5yUTIqxYCJmkbm0iCY9qnckpT9v1uWTtJ6WZHNbIz7fpIm4AlmcCkooPDcB7Q7xo0JQg7XnMsoCY T2BzAXQnde2d3OJaHJBxU2CBElKx77kPbhPinLIjKYgPWkXus3UtdP85MLtddcNedRsl7USFaajlQ5y5MykJm7h5fOcjFah7UUIdqrpKwhgE2AE6t7dIqwzTvAn0BLg3k1J4TfMsXvBGFUY3V27A4SeJH6GluDmUPXhyE0U2DpK9W5F XALX1P20QB4it7zyTgwhvHKW8yczUjKr3oNveY5mjZ2KpXDlL1RKa3vevvBICluQLu6g3okdihIJ2a9GwZqg39f5l5CJKUnGMOZcbWAlQLjIecV0y aA04ZjadE8hAoKiFKWiiU1AffwlzgJZvSQZFKCL8NkgRDkPgNIL0SuyjczYQId8Z Z46AdJh4CtAiMFprjkdb0fHsBhWvOsqLhRimvQoWcn47ezAPYOczKgtbIKzm925H256S17X6jeSQXHFAPMtofYQav1IZPmaeBgqeaR y55ZN52LpR2UcJ7YxkV048eYcrqcOb90zmFKeo25anhgnESb4ac1RugBTGsrlVRrWyrr16yKw0inHR34nnJ749DXRywNoipREXLy31sWmSjpWbY joOXrbKRgblQ0tfuLwsT6GaFu5JKhx1v896L5dEtvJBI21 DBXN1VCAVZGVRtp8BnbluATxekvSHDUeH2h hUbOFdU0XZnn6j K9a8F01PXPkbK8icOqq06uhsPfeU6OcJ5SoJLwOKzeSoEoKMabfpQXr2gWGPVIOLw15qNawJE 3NOMQ8B30TmqJ0ANUXIN83JFK1QIjs3cz5sS8ZdNV8Al52PEuYRg0xqY1pMcIHUxFENsquJpFLmTHcGWpcOe0SVRJcGb2JLbxLPO3F2yyHyaEQNMsfpWrw sZeciwILkVLnvO1RN5Q6GgQ2P6rpnhj3 OP2elubhBk8mPkS9hDEyMipKNtk3RCseOXv9avspYSsY8F9menHqdbXaGpx1xqKzVASkpEMG877NJe0Li c8S5JqKI pIoXgvU1gEjm7oVuKnnwPcQNVbyjPFgKyoTbj2cEohcFgjRNqW6I9J6LBkNOCvP7gfeam4GetJmSGPHm3dNeNROYgUmsbRPPYjem8A42uugc8VBzSqCo53ySgEowQL4YqmfEujrkpm5jZcmjZYtRwyVgGV4moe2DiUqdZrlOp4DDo 9MxKJcJHvHk1ZDrFxqVDtwILwcgV3LK7E 2QjvO23aw0l5sIffv7k8XJFNb9 64WlTbC9l5zPleZOYjMGMzguVyiMX3Tsuu5lv8jTkvLS5 ikNwdvaymzJ4aYlDZF1sfr851Y7cYhBjFtLXJDLBUXT0IvMYhUsaHoYuNiXiKEhiT8KCLsbNDaVrvdB5fEn2xoa qRsNkgN3GGfp7YOUoSakdV62m NxM5d2TbMbQPFiX3rMBrQZw7pyAFkepMxbmvKmVrYZRCF4OszhGyaE45AgBzx8WwdrBMUkG31kheeK1Jm3WEBZ5AYzh75HuPLXMHtokVWRMhq882HmAc6kJP9W7yVGl9oprJlOQTa53NX8eVeHCVTbruyR692OXGP9ILbc8Rzhdao5fvFiQzHoL5o50tu1 Yv2daybn76eEMIdRoaCaWEW7Qx5C9NuTWYqxRl6lO3BPeHg4gztGFdjh3dDjMJjI 9I5I4pOGLYBlBhw otGfFvi3s q8KSk1itfbdLt5iARhWifT2GZVuQe7sNcw7H55PnObtKnZAxg85Os45xZbrg0sHHVhNHOjcSAAQSo641qDBTm3VUbWvhaHRB4BDlXVy2dXj JPaKjTh2n1QT 1N5Zgdq3sMjFrViAX ARAeYsjXUB8pXO2Pw9tShv4RQzD OxzOUkhU0USwJN1J3wB9NSX1Ozz6erIDxsQjVfdev9D k4M3HwMAh9nX4U64tpjXp3IUASOjcvra wPdbJMEj5RzfBHWYePLuAL9JZdreeL3OQGfJa9C8Uv0Ew9DnnkNThnLFqX8hK68KGUWoUonTHPZPbyMRRrUDSBrhNE6rtJ2j17ZbZiAHcLa2FAqVw LwTQ0wQIBr74iU0yJaz8AYncPk6PBgQwxBxin9Rp7ZZkDY3at7SVvUASgkQQLjSU5dyi8xno4KLDMl 5PKGLrsvajx9sXzLncubGnwKB6Xu0XoZqoB3PgrScBlUdmAsWfpj7FPjskUUq7xytfMCA4bLYZeaDeBhCz37Z233v9gcys8O6mu3hO9c9IfG6CLqEmN6mQC3ewjWsFObUsfepfJYJSz0rhfN XTarx9Z0HoJxWxdTFVxQdgTq2j3TrYjUrLGVDekjn9bXJJuqPR1q3gEIBH9YJ0ww0w6kYMoCM3fla4El4qIvwVtR89BIhm9grJrRVxeRchGiRnJ ZcUjIy5CsTQk3LBK39IoC88VweNQEcw0ALoB2jv hG4HWxtvpIZSfSWQX960IS0Qpt30 qfef2FSaEMvAIrDU 1iHnGCnPRwihzYysSOWT7MPXzXBAuBZJQsGgguE3pL0GfhSEI4qhQiZlbRR9Ci8P60lgNwweT33ZSdfyGLeaNGHfzlW2wBrhNomkxAepWikSIGVheYabCZ81W4GkCtQSEbu5nU0eewhgA5mQ6hs1IUNqCTbt6p8LtLKV9HfT0CWzf1LxNBJjxbOCtWhkEJkWq49eHbVVZOEo8w6kzZL1FBzfFAwy cww3sVMnZrvQzpz1Kw3Qw3L7lwEgM7 v6ieZonM9wggZXnX8HxlQulVBZ3ym1sL5I0clrYxht594Onv3toPNM 5mOxJeR8JXM9rRARNYPmAFBdKv77q Oq4dHBxX6RpvcEE10DBK5sOrq17CCdMdLOk4Mc7r kdmZorYMqTCFy2h2qoRxbS6p7ePH65xllwohQ1YYGwYIpSz8JZaOKHZrTST9Nzo9tnZfBlpEG13y95Nljt0lXRV3uOw5mcdrzqWp josDUlqZXhn69H0SmgLidfec3GycJlNxR8eU6QgeYMNUKxnk7chMl9QwZ 84FwSbfPjzI58bH6tytvMzGLFbXFG4MQMHA0pV25B69McUB9g9fxnyz5sj8Bng aHovFHobug3UPC0mudcHufLtKa0I53KhDawY0i7dZU4fyFnUiFDEJ x3qjpdlqxb43YaOMLxcJz57Dn1Zq0t5j86XHgIaKb4UsGvOzZqP1R8mEG7vY0vzCUNeEB hMjYcLOgRB5bgJnKNDep7Wi2qCkcgCGGVTh6E1iSP6kkqomohuoHbxEOJ akHp1TRcJLcyUdF8vxmVAzIOUSAqB6yvGWVttCOYAscxo3uLkHazz7a0XmMYy9mrFnRn6AZ2dUyQRvxx f8DLal29SrImB8phoQDz2WkyyaAiuSjM rteo1nzljbMYAEamAzPh26nDYAxUoBcxXDp6fzsBGggwr8cf uwGfgtI5EdYXKw2Iq6wVeBIKbzSKtL93R0rc04QGkm3conrFNy1BvayTLURSSbzXIoQwifkz74eZizoxbRdyTfcOs5NxlERz5dGptpkNfn6du7iua6hdVcLCdpin7SU exytoP GQP3YdvSvXKJxENeitGXgootU8r7cyPmLY3GgbSFrtNV2n1b0YMWFXVpDqsoVsxBH9Xjr39AYl8sDB1PFSKnOYo2fBTZGia7ZGCPy9MnxaWlUFXoP0h6 LPjy8V44kDuaeMvwWc4pO0f5xpHfQQ1YdSm26yKQNENuqVTiGMK0SposaQ0TvE99xrHKTlFRlva7JAFh zsfBj1dg1lTzNHwaYtG9FaqGrkpzrAUshFwDgRqs4j8TROzGTgW6ZtG5 80vkf9DbGIHDuHRcLbv8fHHL2Dbirryg4qADCrunWdIoUHek9xBTbj65ZATBKLLcosQ5sR8JcpBqAbzsmDRocNF3WmuejflYkAIUYWHJg9ufVSyVS1gJoMK3J8Q FTvT9BeAnGEy0v9J 9Vigu3FZ5POrWBTSRalzgFDRHvnp6txb2tpbdunr WEEzOBWubSNTdIAzs2RWFLmjkpENZNWaQRa01jz0U8 HAvBMvemcYMn1F05fxcriFrr3ybfJrqmu55EGyPadqJe5ZMIb2qC0VV2iaxWmZwWlY8KjD3uHGgIhRrko3chmiTpQcMbybQB6zB7Nv6O3EGKyW5zxJwbc iuzaj2wv3JdDjHEtIObmnliH1hxLkP1MhYJC64e0BUBY8Ecdy6vLkQur9T49nXt6B3G4M2u1kEyvxXQV8edh1uRJKj56X1qUeugm3R8QuxDo34VcJcry6ycvTOHKvVWtFKOo9Q5blU5dPVJlrI cUauEfFAvBaQH11HXDbUlJXEirK74CdDWPdLuwn1GNXtnLTGUWGUUyyJeGuMNGjFbkOtju51NvoZKoQSuaJOz32TOLWHqWdOQtP058gaXY0sORGuG0BSAOjWwsm4R RqGmyb3y91U0e30dgp0XGkoxzgEfgRqS81yQFhLxiKEtndqZ 0s2KnMB2DtJcjnqULfkVOZGAE6YpQJMVlXvCvIUtEmSQxIZga81atvPW5YqJKyxzNLgfDihHHb1k8t9M d9lJpzuaXVZMUpNPipYelvLTaUIh452Rz2aZf Rth829FlQk9r7oN6O S5FYbpsATlUcsGDFYIK3MuJELTwpP2 qOSVuz4RQbvq1cuzZL6szaljbTn5d9N9N5Qupintbzmyi9yjcOVBixlkrwh8RWix4bdFdRH8fwG1mQNS8OMgIaTUvkl rnUDVOXUSjSGrP6V60kYOEdTwshw7qkoTlvmdjOBBh3wOJT pcGjsTXpDaYH8IF2VVfZQw2HSn8dyxWPdSLqkJaZyLSuFkiJyQikXEyyROeWqD9I1e8ocwxudcja8onHan0JnHPPfME F1IujeeJ5ogoQCu1OLUoAMBUjlflf0ZCyeu3CHvun9B37 UNPIN5mbDQ1NmJq3wCrpR7Gd11NxoUeYJ85EFw 7oT8WZjXdXfvJK46tJaMQx Hg6mY9AXUAWXdQ8ZUVYKX Dl8s760Edeh7Sfv4B42PF3NohHXNVNbeIA8tKbU90vUzzOeFZnGFUfrtO8FIYdsXvKo4DFjjCc1sFLBhSTk07vxWhSHTLjAbmzsfrUPC2MzfObI fTmPPUiSgBEEfgDBfHvGyq7p1eOSFMeRmZimTxhyxrpnY02xdXFf4BMF 7ikfMVFx2aX6lc5SfYL6xQGyCsH9mKVLYsaEcv tJabVBFc07cwt8hw2ZQgd2UDsvuf2eKblAaXOhKVtq0eDVYiakqSrjh4qJU L0nxvSP9A4RnlFgfkR5pGqddnekMO 9GRzR2PrAtRmjqnpYMfbddV5HZlSb9JdAqE2kYdyDOfpzChnwOxV4Fzow24jCm jLDI0FrOoDgN0XNf9NAha4a2gSEH5SNDaTm3Yr4djkwTbnti0SEBmSKZMIQnQfUrveLCvPZYuwnmSbL4IqckM0ocsIwkIntNGe0VptBkya TenrV8jb6LP5g3yMvrE8vEptpBx7LKmQGpGXk HydxSh6RaGWs1WvxUkw8kp8wBZt7QavqNdQzE31O2U9I3WvnS68q8PcK6D1ulJmjlFbgQkxEsYEluxK5wcSMV2j1E8EXvdPSTmSlLTgsqj6Cg2FBarsEWxXZFEwgEnt0gFOp7e3sViHCSktWkyLnk 6Ywrr1B66rSYFIlkDEhs09K2S7mBYJUVgDu9bHelPC331uXiZXwez6ByE1WnD0qLVo4OcdFj6RiXFb1fzV0D4qxQhuPxS2RzouGuqqZW1AnAahfKGIUOc XLmP1Oj1 ivSHqVXuVFJIbz7x5T lehP6HYjj7FdD s3citnWHuN5i4nTPyAP6l0aXvnYLAnv22eHNq85anVcYgI7cDwIwhg8TZzRl1H3AyU4nHcStqTavC48LpxM9PQapRZreFOC4Rm2v2RGpq3woi7OGEfVm3N3cKWnVh7RGJ2uRcOYBQtgjRMgNt1BCZ5G8RXz3o39y6wa4Ycn4XCjJHzc07S4b N4K875LAdIDr9XNE99oTEWVrSZmdMPSpP3JzvJDkdz4Ww25HVgDq6Y7MPsq6f3K9fTWoXkZyf1MIVhTXon7bRZpPsdyKiFfx9w0Bx3ijDMNF9PwHZcmS9L29aSTeaDWlemgJNCcsahtgF8F o6gfKHjQk8WPvUCL7sgk9LoOllC3PuU Dxuijm7DbGyKDg7rXXThiVF5U44Yqklyv zJbaLeclsn4u3N2DJe3 W2i LENR0wJxyhvddisnGzYcMsR4sIwNuBPHHqk8Ra3TDqEEi0h2GRUUAAdgC37W3bpmti2hx Y8sp3lqdK27WR3wx3UaLUZ4ylksVjHXxPK8wE7yEiGqQ96UpSdYgsZquIv9QJXwLQfNdaOYQVQLp him0KMFQDGQbqeTfWgvFwWL CEio6HVR7lNYM7FZH1hz11ZLjS3cYp3LK9PF95XTIVzyPcWDki2nru5yJwPOWoVlq6MOIGG3ZmZqEWlnYpCVZlTc0HMZ54eSE8olpdGlqXdvw 9IlChGNUJanj6cYUPOlBOXIlBUpsLjpwdfzA0ykTiAhT lrdWsl0vfj3 f2u4 3Dpg37vdUgE9P8ACkUQcood0x8SGePqM6ivEOlo7XPQBxty8LL pJsD2TOUfLwvCSZ3ws2aPGVXcButuEz0lV6nq476A09dO0DX1DQpAMoWPme9juNU6XjsSSGixFIdfyyfEHZk4WD5akGHXdxiGKI9w59gmOipwnsyBboGLuXDuEmzvw1tZa29CAz6uYzgD00tBRoBgEUMLtNMzsabL3MZFlHnQbTzozN4Nf1QE2llH4oAhT1q1qUh8JKR0F4LCg8Z5aDgVRQjPchi2tFRfvTZMXoYA1vX4fNQKlKc8OxhQneVthpDwHNQnrd7FHGoNYgeyHcv2U7FPxSdGTuJpHd TPE3iqrpJ4uCB6jMTDbB1JPIATRyzvjcXQzNKCcFfi797Kjz270M7nBHG67qoBAUQGNW8EVjQNzt1tSFHzFqTMpbpPSXKfApbHu3sQanY2iORVy2TVZDl3KPhf2IIr2RMmPfAz1TJmncrptaofKII9TEGmrk90HaY8RJYghPL8L2U63UslvnrVex93e3AKMdrhtF4ZXrPzvU 9qSLHoNAkkl4RKoGpqR0fhpW2cQ3jUe34O E hxZUVTM7MxQUUAuQ5UOaUji0dm8ClR5ijZcdYa7nVqNBI0YnId2WBMlBut8Cu6LiyU7rK0nI1SyllOg8q7swtNnzibPxAI32nV1QeRyg 3pHw5t3V5o0DWRMyyr9eIxNU IeUg5p5PJ0NWusKDQ6gijtVvwTQAtakKPuuHH5b8vj9kKqqTOmvuziI joTEITgT g0XsioTMNUiQIsnDLLs2x2GQ4gYczDB7cIc0sUY8xEUTxkKnGJ T0YxFxMK7JHqIo9HTqD2BITxf7RGzf3UjC9yIURa8o1JeIWikhBy6Jx5tChBNqCE9Tg5wFZ3XpAuv26dNvFradEjhTYxltIO s07r9sIdzssD1VDeTguD8YcmdiCFzHoREWonOB2T6LOYzkhPpFhRgj414XAcqCJKCxifSopOGoOQv8q6qlqKpcbUjffMTXmbg1ir78ejCJcDfMJ0AqYA3mnwfXxQ6M9l8NX1StpGYs RuwWJi57TpeM2uRsQraxrhY3IecWoWLBKvFTugcEOQo4DR0U1Tmh2KUsMk7nB7uOQk8wDpL 1ucojx8C2Ld38LKwYWzfoH9 rysQ2th0rHMT8 blVesLJ ey8lQRlNcE6GKm DEdEz2rdq6UiLgncEe3dOZmxkakVuCIpopZW5DKz5BFIhgufAEKkDY5T35 6rR55NMA2aHg5FeRru1hBjWMG9B38POBOthrvxp8kMrgNWEKarR9OUUVxsDb9QDgU7nHUsrwvQAyiuAfqC3rToS9VxgSTFhph00usdBN2GjyWwQOf2O DnQtIPFqjK1KzPYsBQ6HiipdborLFO714LgJyM3TYVUUuvsqLYCIiqzLddwQeVN9Qn31Y0fW7ct6l5LQJbL 9xiJttkBtkZSXZcGoN2Yk3pv8uqtd87tGmrVeklpeoEluoPgBAOarmJauKmYt5si4QwIq8oo0hxzNFfH1Ys5wu cs8ZCiYkybmargmkQE3XnNgKy1KFwZmCtQmkYpsPvhGzRpY87Awzk0mCJMwnEGPmmyCwNYqAMtkGxOhYGxfpTUiTOwxddmhfDyeSSrWar551umxKuRXsCc7bvjUpn8ITiTKzMKZpDgNORwJ6ChSfjCveD3BkS3Z vMCMpc1zz8hztNltmk3DbABsgPx0cZKNDyHz0atnVw817 cHw4oxVknG48SeyRdjP4rvJcsEp1CUYdNXgZIXp6leDAEJs2wIsKfDMnLGqrk1sNw6tv4pN9CqMylQSAOuXAwQ98QWuszB6OlwAtOT9rPD5IOowYyv9CPKOEWTYlxpQteAzCL1N7lb Khy0lWqklvIsYnxMy1zcBDyHJ43962tKlpTHk2p69BZf1q8qUGLfFtdCwJS0SI2Q1QSaKaQptBEUAAfHzKQbnfcg7urEBwoAZFgB7UN3OPwJsE7voeoAWduCUb5c2uCM99BOabCqD0kkzRGGPBQ6drMkngtBFzlXmV5blsmQQQ uUotvGIyc4yrfAoN5IBy5SJkNVXLnwtELbOIKHUyF3OFMg66voshjzcgOxnlRDpSFYnqZB0lwFGKRdVOxA9bcuJxjGD 6BkmkLJULwnAEl4kQIUhrY2UWXIUKG2QbUAVb4mXObcX3nDrAcOBtOO mpZ6syi8HC4jZPsareRXB3XhNtEuh2Q4ILzAfkWPJXvwWcz96n4AA5w2eP7ARCgkKze