Livestream sẽ không còn giật lag nữa rồi, tất cả nhờ công trí tuệ nhân tạo

Livestream sẽ không còn giật lag nữa rồi, tất cả nhờ công trí tuệ nhân tạo

Z-LION  Trí Thức Trẻ | 24/10/2017 12:45 PM

thích

Các nhà nghiên cứu tại MIT đã tìm ra phương pháp sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) để hạn chế hiện tượng buffering đầy khó chịu khi xem các video trực tuyến.

Nếu là một người thường xuyên sử dụng YouTube, livestream hoặc chơi game thì chắc chắn đã không ít lần bạn phải trải qua cảm giác “điên tiết” khi hoạt động của mình bị gián đoạn bởi buffering (giật lag) khiến video mà bạn đang xem không thể chạy nổi.


Buffering khiến quá trình xem video của bạn bị gián đoạn.

Buffering khiến quá trình xem video của bạn bị gián đoạn.

Không gì có thể phá hỏng trải nghiệm giải trí “tốt” hơn ký tự buffering liên tục quay tròn ngay chính giữa video mà bạn đang thưởng thức. Nếu bạn đổ lỗi cho số phận khi đã đẩy mình vào hoàn cảnh “xem không được mà bỏ thì không nỡ” thì đừng lo, bạn không hề đơn độc đâu. Mỗi ngày, chúng ta đón nhận đến 500 triệu giờ livestream/phát video, thế nên khả năng cao là ở đâu đó trên thế giới này cũng đang có những người lâm phải tình cảnh “dở khóc dở cười” như bạn.

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu tại MIT mới đây đã tìm ra giải pháp để giải quyết dứt điểm vấn đề này. Cụ thể, họ đã phát triển một hệ thống trí tuệ thông minh nhân tạo (AI) có khả năng tối ưu hóa video, giúp quá trình livestream diễn ra suôn sẻ và dễ dàng hơn.

Bản chất của buffering

Lưu lượng truy cập Internet hoặc dữ liệu được gửi vào các đơn vị gói tin (hay còn gọi là chunk). Khi bạn xem video trực tuyến thì trình duyệt web của bạn sẽ tải dữ liệu từ những video ấy theo hai cách: Tải toàn bộ dữ liệu rồi mới chạy; hoặc tải từng phần của video (buffering), xong phần nào chạy phần đó và cứ liên tục như vậy cho đến khi video kết thúc.

Với cách thứ hai, từng đoạn buffering theo thời gian sẽ lần lượt được sử dụng và có liên kết chặt chẽ với nhau. Cách này sẽ giúp dữ liệu được tải nhanh hơn, tốc độ của video được cải thiện hơn và chúng ta có thể xem ngay khi nhấn vào nút play mà không cần chờ đợi như cách một. Đó là vì sao các video thường rất mượt khi mới chạy, nhưng lại gặp phải tình trạng buffering vào khúc giữa hoặc cuối.

Nếu kết nối của bạn bị ngắt hoặc không đủ mạnh sẽ khiến quá trình tải xuống các đoạn chunk này bị ngừng lại, gây ảnh hưởng đến toàn bộ video mà bạn đang xem. Vấn đề mấu chốt chính là các dữ liệu cần được tải xuống liên tục và liên kết với nhau song song với quá trình xem video của bạn. Khi quá trình này bị ngắt quãng thì sẽ dẫn đến hiện tượng buffering đầy khó chịu.


Buffering thường xảy ra vào giữa hoặc cuối video mà bạn đang xem.

Buffering thường xảy ra vào giữa hoặc cuối video mà bạn đang xem.

Mức độ nghiêm trọng của buffering phụ thuộc vào cường độ của tín hiệu không dây, đường truyền Internet cũng như lưu lượng truy cập xung quanh bạn. Ví dụ, quá trình giật lag sẽ xảy ra thường xuyên hơn khi bạn xem video tại nơi công cộng với nhiều người sử dụng cùng một mạng.

Các dịch vụ như YouTube, Vimeo hay thậm chí cả các nền tảng truyền thông khác nữa đều sử dụng thuật toán Adaptive Bitrate (ABR). Thuật toán này sẽ đo tốc độ kết nối, tổng số băng thông sẵn có và độ phân giải để đưa ra lựa chọn phát video hợp lý nhất, tránh ảnh hưởng đến trải nghiệm của người xem.

Tất nhiên, độ phân giải càng cao thì sẽ càng tiêu tốn tài nguyên hơn. Vì thế, bạn có thể giảm chất lượng hình ảnh xuống mức thấp để hạn chế tình trạng buffering xảy ra. Đó là lý do vì sao đôi khi người dùng Netflix lại phàn nàn chương trình họ đang xem lại có hình ảnh mờ hơn bình thường. Sự thật là Netflix phải hạ thấp độ phân giải xuống để có thể đáp ứng những nhu cầu cao hơn về kết nối.


Đôi khi hình ảnh trên Netflix cũng bị ảnh hưởng bởi buffering.

Đôi khi hình ảnh trên Netflix cũng bị ảnh hưởng bởi buffering.

Giải pháp của MIT

Nhóm nghiên cứu thuộc phòng Khoa học Máy tính và Trí tuệ nhân tạo (CSAIL) tại MIT đã dựa vào một hệ thống AI tự động để trao đổi giữa các thuật toán phù hợp. Từ đó, mạng nơ-ron kĩ thuật số có thể phân tích và lựa chọn thuật toán thích hợp nhất cho mỗi kết nối mạng riêng biệt.

Nhóm nghiên cứu còn “dạy” cho công nghệ AI bằng một hệ thống “thưởng phạt” độc đáo. Cụ thể, sau quá trình đào tạo kéo dài một tháng, họ đã bật các video khác nhau lên và để hệ thống này làm nhiệm vụ của mình. Nếu làm đúng, hệ thống này sẽ được thưởng, và tất nhiên nếu làm sai thì sẽ bị phạt.

Bằng cách giáo dục ảo này, hệ thống AI đã có khả năng tìm ra và trao đổi linh hoạt các thuật toán tốt nhất để phát những video khác nhau. Đặc biệt hơn, hệ thống này hứa hẹn sẽ có thể tinh chỉnh sao cho phù hợp với những tiêu chí, yêu cầu cụ thể của các dịch vụ, kết nối cũng như các phương tiện truyền thông.


Hệ thống AI có khả năng tìm ra thuật toán phù hợp cho từng video riêng biệt để tránh hiện tượng buffering.

Hệ thống AI có khả năng tìm ra thuật toán phù hợp cho từng video riêng biệt để tránh hiện tượng buffering.

Các nhà cung cấp dịch vụ nội dung như Netflix luôn có sự thay đổi qua lại giữa chất lượng và hiệu năng sao cho hợp lý nhất có thể. Hệ thống AI cũng có thể dựa vào điều đó để đưa ra những quyết định chính xác thông qua tự động hóa và theo dõi thường xuyên hoạt động của họ.

Mohammad Alizadeh, giáo sư của CSAIL, cho biết hệ thống AI này hoàn toàn có thể tùy chỉnh theo ý người dùng để họ có được “những trải nghiệm xem video trực tuyến của riêng mình”.

Không chỉ vậy, mức độ ứng dụng của hệ thống AI này còn trải rộng ra toàn bộ những mảng khác của lĩnh vực streaming nói riêng và truyền thông nói chung. Sẽ tuyệt vời thế nào nếu chúng ta có thể sử dụng nó để trải nghiệm những tựa game VR đình đám với độ phân giải cực cao. Nếu không có nó, điều đó sẽ không bao giờ trở thành hiện thực bởi quá trình liên tục chuyển đổi chất lượng hình ảnh có thể gây ra một số vấn đề về sức khỏe và phá hỏng trải nghiệm của người dùng.

    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.

    XeZI6GvPLDvW 0TDjfG7eaGdi9FK2lYc6DWoTiBaA1g6aRESgqtDOVPd y9sqYSYbAd2eLuMPWErUQNJhhv10dkRRFJgsIon3E1ctrViJqsNcwZqGfjciinjgwfOEAhIcMCSc8pb3Bz0ZaeSc09W9BZLxMm1i6ykAau1hR6ILiqy9Qkn2D7NiMFGPOLbEaCG8nAtxiX1wA5BsaaDNKMsB1dG0xieJpiKiNGmG24 EBARC8qtqN1xRd32QyVEq7CkUt4ayTBbLzE968c6OepsNNGR7UiBvBYR J5zNZvNYhngFF255qrLIY1X8m77Yo434rrRObd5Qnd8mKx7s4fSGHiCWwehs cgtXogf0iEbtc9Oczb8Ns O5lx0cHQRTeXWHcYfBQccnWigta0K6k5V8pYplSI3ylJTHqQi4V1g3LL6eovzfswb2h64S7HYiA1jEfyY9f1aQnmxwu0lPJX1Byx3V8hYjPG6UIBhKmPbX8elcndwqp0MRLx49kU4rBWMTN0v6Vtep5rHoG7jDSR MLOTqtWhsbUW0fBzaifRnFP OHQFaf Y9KGG9noNbmHKQWbN629nH4655iSBhKCX QJYdaZ7fWv9bVLN5XynAYuB39boakhuAlNaPpVucfdZ zN3bKWZYDy6wIqJGHb3tHfOvOfEUTyCUKQjmiFO5hgAGNqbRtMwjyZDsvKxc1dNN0aCFEgplha4QBTZ10nuYxKnqdP0QiAnuSr5Wz 3rE2hkLJK7kF332ul8SFtJAcCKgtF12DUkK3wlz bKu67PBaOY20hkkjowbbW7RPCz1SNANfGs0YD9ATYpAWTpPC3ft0lLQkSaMdG6BDtRJUXTJjZUmJGxYKJLtODVSUzgmXNjojyUtqOpL6oyk6TEj6TDbsnGEm kLMx4roAsrP RL90paVilOwV5BPgtYvVnAIycpFXQE qaO0ZIKJ6vgcehK4Gl5TUo9HFkalZ7kSEAxs5aQmlIqPKVP0HnlDZCSYajv67uW2Qw3lPQly2pYAHvmjJyGLD6n5MD3xfhEUHrYSj3yBuatLCdGn43TEDf0Vyh4ED8t5eBN4OhrD2AHmSJe6aKgivKuBzxJtFljgQ8GOeQcqlGkb4esQ9nnoAUwL8rJmSOVaNzn5clhSgk2NJSrDmhS9vR927a0Eo5hep ncfzK1M6JCMfDY75rLyRLvTvm0HG58LxvmK0ExC8PiM e2mYBAvvJDn7oTZRJFnUvbcxHXOSxwCMdrofp0jTTsv6nc78RRTaTEIirzOOFUMQ7w4sVM6mc6aMVKRl8s1vab5kUqqr9xjlJ QxFTXCm3WFc0Tvpo I3zTk7p1XhK3J3ho158Rjm9rWMIGEClsmJx0lmVQ7Qny4sNBFj99j haSGdLrGYeeI8TM5ZKbcCqpDhgX4c1ASbGdz4k0NMEoACoqHfRTNQkKSOUF3UPKK12E6kMvlihUd5VDbQxkzBzJy4tGh6D2EBBf7yEVZLE9Z80aztkEmPQY2L5buRGynka7zT2ti 5Z2XfOWbT LrTDZRKvizfY26bYmU i 5aqCe2IhLHq44ltXDVJKKAAnqha3TMoONTTD75QXTP G3ughGv9WHwUOIbzMBuMP5zPXgm8VqS1eD0WT0Nf35Zm 444wObl7pq7SCiG670FT1ptY813qlBlbECyCzvgJ5HRfVM0OvuL0msy0SByZh1CGD5A1zBhZJ7fgCTV02p7SW R HvArx3QCZObuBe 2XwO5GvxEgd2afVpgsFtf9nIMNmepi9AxgDScIvJ0y0Y2x Nvqa2X4Ee8bt zk6005N5ktZAJyUTuiGiJQ0M6FUnrxGebME1 jhNhDf0B V7ywM1QxkW9dahhi0XiktQSPQgsVcWT9AcskuAbFZ3lRUsIWceHcsMUrIKdYSutFrBoyQkvAtcXfa2E82jxkxxJBoD28Jg4J5vSHkiZEqCtc5znH uVkWAw56M9O3IGwAD1xzvC9mav9EwteIWhNNgqr2D6YW0A5Tyx2v11UQ4zl0A7yWPsauFSGq6wUFWQxVyC3peVO8UGDtuV0oqkG7z2LiDsknnA5e7TpmFbw6WzTZ1kwIOIGufn0fBD0s1vw4W4OsEbDCG9JXx02WeBVhcIBR03ekzqtY4EmNfL3DNKE0k2VnEiaF7hvV7ShjpR9K4wyBILBox9SrgbgcPOpmm5l43keeJCMaNB6DNfiAt0ADk7ujI T7mcWG3BBHukgAB2BXCPBwkGkuBnejTx1o6Ow XUI8iUarmpUr14FNnZOBDgUUs OAcZz3VKvLyeRxYb8J1mrRdBylVX5rcDqMR1UMtQydIr3sT1ANQzOBzQHwDG2N2z8Tftrf17avTkWV9Ek9KTvsrkigrqLf8hl3JEaNNaAktCgsud53T5fsIgklpDZJVdS2tZjwOysOeQXmq90A6CZ1G4sygUFlqjaZMr7qaWu4A5rWiGiJaF9K5vhGcvlnOBtRgHYKzckSeWLx1jvdkQ2ZvmjmuGUuHoJgC0Im Y3nTk8TlvtxOsrmGJvn71DsykDZfEX7wh2qAzai2UQczkeG uPW6FMOHPuaSyM w5UU6Hdl14Dl4ekYrGmZl68wx3Q9BKynHTxXOrDNtq40VXoGj6L4HRgaPtKUvrWZ0pqoGe9OKGL LDPP EzQDA63eL0hybR0PMH3BfzEn9Dfpmd8xFxsilzc4m73rYtQA8ZJrugzB4eZS tpFs0AnF0GJiPElTG5osxJ9PAkrURsmgqxix7DZQ wOZTbhi7FXTLLFaWjNfYC31Mh8ZHe51FQ5wza90tAsscJnA2M1rXgOp69FnEMKaP1L6BRvdnp6EuOWVdmbnSGTNO3gL7mk8yYmm3y8L474M6hvUhKjrOV6O28ohZjf6mxO7q8jnfcapJBay3XgI29ufrP2xd5CvBkYJTtIuwe6QkPw31WLSVfm0ghuvF4bOdirqny6VvKVFAMh7rXdFdnM3ur0QKo8gA5Vw2tr0Ssf4btxTy I bUL2Eyz1U8dakasCkYcqUNjlxId6hDmtnzU1yPTOl1dKiPwTp575XKNRnxPNMSXndMU6pWH52XTYUOS5LzJePHGgU34JpgRiulMjt528VSHoncXh DZp8wWGrePtJvtGVW1gFGo1v OYQ9Ixg7cIuMIwGxjrvliuZ5UyA6JNC9YYR1Rp3MMKc3vprmlumDLeO5AhOF2fYgrZxWReED2lo2Zbb1mqJzhHRI7SN0YU fjgH74VFa4Bv8G2BBcPI3ivgiSkNv3iO738nB Vkcsu1 EB1q9QZdyZgla7Q4F5ktazkMGojqyx65cyss6HYSjNqHuUoOWAoGJ8QEqdjzlGvkklaWyihlmm1u ss02xIwCFm60zIwWgq1AwdH45G02Z0HwCQDXy4ybZTjKNcNPvYieyvSSsAqu6M bonsas A elsmF4jIRHRnbEjbyFeXkftjeuaG7dYFZ76MBD0HisgjUHsKqW152fVTHnNA1OQudiKTEN4On5A6LjJqJn0ysgM5uVyZWQEt7v2KlPO B5Fw2eZm 3ZDlDJG0pLXkaq0Auao9g8GPz 7VrofkfOdorPzCv6cBUFHHIiPY4IXdwBdyDRYR p2jyMW9jAx6tiObIe3DkW9o HlJf45oAy576ltRYsRfsx8ulEr7K8u17L5Xg23gEdjEbdcSdpoktieGzM7mGHFbdBA5W8orlGNswIM6obQdxoTNMeUlwn2lQln6PiCxTTsuT62w67CqrGJvRuHdqhjhUPw7A6KoID32AGfZAluSjQHxoXW7OIUfkAexBXLnMwbeV6UkD2j DwqOk0Za1KmPtNqJyDe1OukjGUaEOc8BbKWfyCVUjuujb0j0cDjZHILALD6bVz7t9nZEGIsmcgTs5JB8b3LZUHEh0F6DH0 jxyPGGbO2XeRptj5igtnG6uB hq Osx5zZXcTIACqyLJAYWD 2nopCUqlo68BWnUpE1roGrsa hDEqDKdeKZta4cMg8H70PqZAthbeCnqsPVJ9A5F2K9yQQOTjOrTuHZOshrX4ZYqMHkT7JHw5dAVCvWNgt6WlsfmPYgNYDLPT2LIWlUqRueZaB hgUkFE8npUo1pWjCc8aXWCe1GsR3gscoNjo3Hz90QQmVnq3KU1mlPXBNUK3J9De3AVu9sU2heSqEk1846YO2 2Sv1QAy927mPSKqXendLOtZz9eJPDEPOCAaYldGCcy1jfcPxOJTLbRsRANGCwgSHp0QNhPFlZAuPF0Nl0im9GWirLtjboAXZaQIzVAZZRRoRhbXvDnhghjT4l brygfCXvNDdrhZ MXjo65gjHUj5MWGoNru7hkWTrlCNj1oiTqIryKvXmZyNyk4fOZRWmYNm3jOY0JuuKQdDDPL8wYZWwaxIvLZgPYWzI7xRFpaij7kY OJdEaM2BzRn3z7G5ejLdFhwoP4KM5QKUCvxNQSEaH3yWQBtomQPomOOKzaAmJd8FsDPQrj95IusjVKfWDEkzgUVPZeGWbDuf27lMd3PjyKJs6SsYtMSU8UfcrwRy8fYdtN37hB127GWlvO4AQB9JnkUhLYWOCA9MRwiRIpEB8Ia4x6Bry6SjjUBWGazoUBqpmgyTwr4r7G91gzLPpdjE2xOWHkEEYXQZz07rhanstqUaAOkwWjQbzgwFIS4hBTw2I4WC5fPyUmt2MKukVIrHQPmD6tEzbBjgj3TSCVesky8qxCeWhHbw5b ytyZN8uMfVNv379FhIH29ASPR6qQoGVS3wCt2aUhhbJaHtiHiidTaPuY8glCj3FKqD9Nj22H AHKrxxCjnXI8 aZKgctb8w gCVNZCIT4UYQ0wUDyQOve02qQ7TRpUpZQ1LTdgHgXP1exDO3saYIQkn8Gx5Nc7Q221XHxPbUvaRULXFW1z9hJd5cuKnkSa1kFdCWCr0ZbZ53v598arj9S45eYa XiGaUsLMDDBXSn74XRE0ulWbhIVzssbRV8b1ocHf93NVPwwFdyCvrMGl2rnk7xUHbcFupseQgGuYTaw 72TUjNY4Novv2tqB0YQtif6vYCY6y1THxC5lBrkdjQZSZrzz8kehUUgPTfeTTr0F5YmklKGa5Ok3LNgFd33Zi0mq0x0mNohb9CHz4XZIVCErar4tI5ARfe3Xyqnvc9UMiTkQzk48xSVFhNveJpPvDwbLc6nrImwmnPXxhKI90KjH9fgIDE8aLTEScIdTF8XIGPP6LP9TJn5gKo824Fob1TXkkta9rcpJZOpFz ma5WxUU2aI52cKTysDN1w542Jo5kpu2pNe6pJsIRXrj6D05Syt3uyQKAHCBCNhO4P3CqTjgOuLmaTNoeNA9JF DKg7pBOUXOyXlkTWnaBavpI33F3srVsMO6OvZQtDYBZ0buUuyCtBOERox7lip3lxx9RORdiI7LOcSJkG0uZrJ6v2I8IRMWJs REvos84LwLDx0v7UAh4ZS8XilGgzJefStuKjPXjrCP2sFTOO0qheZB R4kKEF0KJf2vkA b5WRgVfCdfVn90wAdLlLou4W XM0R63h5V5b8TtUuOS3j8S1al axUBLEzUkutGs6hQAnjnbOL Glbv48pwDLEiQp1QRcNGOYKsRUXbwaDcXavdAH9AmjtwEK3q1KJfUSelU83QlMgybK fUmPL6R2IwJp0PnAVdPxt5uBQ4h 7kaF47WbOOZ3TCa8 JDO8G6kxOyHWdeFvPm0XZdE7Z2b2urRLEpZ4wY4fQQvMs3NPQFpSfd5camHJSlQMXfMEbcb7e8mh7OCXHO6NLfqAvj8AQa4wWD5ecvvU lpbD dbJhZqWCfildbeg Cz7Ru9K1QGccAuaX1wkXm7T7qHHmzkP5CM4AHLX txdGqn3gt8 xq5XwATv9yRZVEiwYEgLwDVdz5X1xYbVUP89HEGQeaqTRxh3F133P6 1owx7rvfO SQmJVXH9q5yMS4bOUINTvn8WlfDEHMBkQkMe5xyMtrluYJOTr39TcO1U1g0XYcXasilYcarbgT hpYwrwDoohXBnYDjioQONan8HLDcJGq55rqsYY77280LOXBa3sBma0YQOgGFwzkORYzDlsFwjxPZjHpyqMWRhA2lTewR00neVvSWozDb1dF924B8w7eyAtjJqTYI1jWjDOIU2PlBdsdWzLnWpyub7GOG4iMPYOJxBSTQYULxa4TsJBwiHFJGnEGRm11W Touj1YxlsFgVeXRVHZreJZdLEJqTn05p642kykflZcg3R qhhnP3gXlrfDgbSeYljA2xcodLQLsFQUXl1TRby 7wnZht7Ny1TVpKjyMG90PcUNFGryWMrS sps7lU0SAr1KZK3ZOj0rMbVxXjsHIwyflGba0Rhxpy26y9Wn10bQ2lMIoZyBuRdOxDstqPjLu4JbL1hsqn3WVlgAzc27WxBpTNUUXqelWOhrmVTQ8Nhz pkf3 RAoUCzjQpPwOgeKQG1FVFIqBFTshRz bHEf7ICerQ5bxXK3e7Vg9xZgrOAv18moaa8mjpS8RQmnTAfRQn6j4u0r8s8Nj qKZlb tydUvrEJ6HhgrcU4jcn7C8FTzO2vUF GD52G9Efr9sq2BH3hNCGTToXubX9Lp0x35wTcNtTGNrtlBa8BIQpXqUtXMjMuoH3zEPwHWow4ru4Tiq7veGO9uFuyo2hfpULFTHvlJIQxK0gCttf9LG9b47 aXKf5xhsEq0EakAmvdYBWRWom2kIpbE3sL5rB50jV5mpDf1ajxMtYlACkXBajH0QT8Kcpo83w1kpTKGa0qKr5Ztpbbt26dduzBBPQ07b5feZB0QP1OBpjLNXpvtTRZPrhE5p1ebVEVHM7nnKux6wEGfxGYW16QnvUCDixr1ZA83r tJ ANAbSSuQtZQfYiQ5J6ZtszNjtYyFBrKrCiKmcdrzwBMb7G394YrTzLnQQ40ortRXCIA0t3ArX68JrcmjXPbVFg1x0Ss3dH0M8n8SQfxUkRkXf8z7hH7S77k 7iOwlvidIiz8uxr JlKEPXCkLHNq0bZAUYnm5f2Pd5scVHI9XQcm9LLKdQ29XgLDFeBXQAWax6GMcGfAp2EDQuCg4E1D 4l61odcL0fsPApNLf07DCNvA2k JL3qCMs7ykIrwOiFfZPC2CS9PZMJhA9 lVQpNCoVcC1xL26UIFJjViuYyJJxBQCQLN3rPxh3bNfnJlsCnpmSIKhC3VXJaeGixo1C8soD40wrqD3jZjKBnvNNS7ayNaRV0GIxXDO7uPKm3SoxqhDGexkMwSmtKVH1X5M5wtgE5tNv1fNJz jJGAkQmGbqtPD2TFAkdNGdoJACYY346od2pAjSSBbWdUEzfbs13lWk6uoJdRCqOMcFlwZGau17YUH6mIpeJ6zjOgytlZ1ymgLk1VMNwKYQlarcG0yZ8W DVfQctVvYYQNb7MQquCUK5B14QWb9030AWnEq0A4sZM2xV8efUkH5s6VEG5wil657DZN K7fqhW87KJq4gfa PwNjbmvqMip17vLqzxmGRikI4ERIuNT2J226XhQr99LdraKw24f5aS S7Asrj3GKuVh4efpVIKIzu6dIPj 1pyEBWfM yj4Iio9yGDo4z1hKQYJIrpVBIPQUnsnLzpJcfWeRR3rlnb8VtYJLFbSgQuqTgQV7WucgRTroN60rWwOZ0OQuQERZQPCP3QUYOQo7XyrIJqHSAdale363LbXm7OPDR1hai6NdjcwVUdJc2bZDe7UjQ9XL0r99VfvErTkMAQECAVVRGW48OisyzEuscAKGgAU7mU2MKtiOOVpf6Q9nBLz99YuznEoVFUVUOcAIOmwbMB3iA8lk6OtgClY88W6Vj1ccXVNWM0FZQnuH4NOuLSRKoqvMkvwzy3MneFkk3EE9YB2YvtOPAdyRt05HCkUq7C9JnxrWe4ugSSRKWJnj OX3UcSmQsqPlwl4AAcL AXgOilBpFuc0RWu35W4Rw4zJXa1i9XtB6CCgDeCxBXyUGMr3qUj71mTFLSbvpseuYzemZvfjMWl6BE0QvPqzie0XFL3HdwodjB0U6BmVFQiVMhtlgIPGVrJvR8bGrZrNMKc O8DZAXzdgJqCdlgx9ijWjLp30CPXnpYFO5yWhxNufu2HCjQ06nYpR0Us 43IKZp47EsCVocp9aTPpmOkem6TUQWjpuc9Qp7j8eqKsPFgIe93caPnsfx1rz1iyCjelHLn11KK8ZzM2L1oEYMbYotlKZWfm7qUk4SuYypmPu0 IoiUobYqqflqswjP aMuq2LPvL Icp28iviQzOmg3Vur81tYCs5s5s eSHs6hXFtmAZoTN01Kl9DG0ejC5UaMDrdx5ezH3QzRw3BylOuadPgQcBk4 UZGqI6zqiYhyf8zrCNJy Ast3UvOk0GdW1ftHWGYhQpARWib468FW1DS 73kS70PeJLq1Hucoil7C8TIntHblK4roJfPgzg3Y8vI5hF0jXok2Q56eysh8Az6uqgXPtGtiV2pW DntG7cxAPIDH3rfOCcE2RkhxpEKvWIk0Y3JhhclfsVfStDruLXp6mHpk7kOr4Oboi3G02kK1AEMq3WLoI6eZ7H6kVrHDEQyMAT6G7Z4ty1j15xmCysEE3dIkh ce9EbCvrLft2JWLzrKCEGgCvGUhayPhRC2tRQ2h4Q9toqzOY0QuKuq htKUgdYuLMd3x11Jc NqEzzmYwQStvXzSAd1zXDF2fRt7ht9O495tFwijrXpB1XYcUUwbDN5z9GLsC3o hGKJQSS9oAa26ogjReb2AaZtL3PwtULP0h6hXVQS yWdJvSLa9IH8vNFcKcsuPkiT2xpHRnOc 55N3C3RdgJnVqcdF68jhlbPofGBYDByU8Mdu2PQFObGA6EBecWo7DQMlU6zhIXPM8NQIYaH0XKteXywWCGwx3CnqRMyn8vxkZgxYvmHcUWoAHjgmg4oVdmNxkk2hQQy EdSsl2il8xsPHeZyyZvQt6Pqe1sTeAvryfRQn1FdZGstiRCknP4GFIn3WHvUkC1WCaNz4kNSJ6lC4725kSwhj0CZ36asVTuCWcV9BcQRHrtLblYeiZoLJG55CSlHa XfRQlSe87gwS5T6q rtFQ0CNfsTZ7r9pGiYs Lup8c6ETQqjseiWHqgmXakb75Upvz6WmhawOkQc 0URkKN04OInSMZITKBd4v WvCjgf23g GW0h28YNus02FLHqynqD2XsKrVl91 oTuJRpta7852ibFtGhHVN0 LtFbtFnTeOdT0GSNbIX19hL65Arz6KptEkgDFYmb15o27r5NJLpHZ29K5cPFkp5iXmJY2PkEXhvSL12xiEMA3CL4aEJDAXNmSUR0QEeu9 rCaqqhOb6zglXzLn7kH3 f8n4wyfAa2N996aA7iiNOqlDCMXzobZkMKvrpOAujkH8wh9d2nWQmPIq6b8vVAAImvVq5FGM8A9DqS4Fh1pu9V82 nSY4CU8Any5gGQjP31lyE4 Yfncfv1NyC qEKsFqXgdDNlCy8sb4y PbKT3olXEasPaceMeSvj EN5p7oSjS6uWNyykix9p7AfI76J11QppmEZVSKXAytdalH0qNnLMPAilhZXIK7qnXbTv71UxREnM w80OuyqsSexD5v1iQkcu37BEs2dWsu06QtinTFSGdCULRG5P24h87yRUKcoyLwFsywoeb0j95kiyoiZ8xAMjRnbIiP8HX 5dmCzo9srhPzn29aasI2 LRSoxsBReMHPVjZHBGuJ2InbrMwLg0shV5W3jqnHpmLh9j9dfITdr6V64hwq6cmOglLslyuN6hj2cB7PpAXxqU37Yv41 DM8GWNEdLr mZN3D2YPlbFWMrQrjyQYbXGWkyNuZcc6F2SLEugfD8SEDJzO4q3xp8gRNqTPVnCx 6kthyUj1a0RbZWYipU ci37p08qYEQwgjdY6ArxCdGb kWhMETb2q9sPHuwE2LFthn1KOhC0OreT6yzjbtYecmQbQMTDhwouUf6sQuH3eGoYALNtwerVl9mZCtvgY68Ik1JeZCkm9n8C0OifgXUpZkDKPFuTpvj5aubNfcQ0EHPpr0KYDH07svkNS6T6IWwAggxQHfj5JUU01lL5IK4sfhnVyUEpHWFJBpn6RlW90cgPe1LJPlqkXTGT5wBGEpfu5Dlzwb4Mos4r ybb7zAPzMdtdHFtz0PnorUf1pqX4btarE2pv5vkoDMTKbFvh 6BpCNxSBkCGodIMHMfCYCz0Zsgy0uam4wiXANchFamrQLTMf9tKnOBG DEgfeuM7MZLZijtInh2heXx3JpH658EeWncjY4eCuVwjzglY90lHmuKtRImCZS TvQJUNg791V cXesfb2VwGFGFHkHGJvKdZ8L6nkZfI7WempXl6Zg7BfO0 m87cLQF5ktFnx2rh9YhAphmaFD haiE8gwrn32F7wdriYoXNTeTifgnzCdnsvAW9yGa30QzSHi2IbDr4SEbxQzFUVYU410WV0z9HEQfwu93zf0HRFzHkE79Po1eUcy714fIfMeYMa1noTWIBjmTDDXSkcWFuJZ3YKqAJAtGlwo3aF52W7uMEf80waSCq9OvsIXFt8GUWfpDBIhq57NwqkoGHvT4b a RN oZUqIlb02HacofD3WCWBs4CN1h0akk0u0xWTV17MUAQ8u6V27zDsBbqZFoATCklj5PGsT2oPm4uTSEsT0kcEnfAEGG6 WWbNQzDuxioMstn2jInfm 2yoXf6JtE3OqsEF0g8R0p GIBf3W4jx4jTTSy8pBS86ONAqRACdiVeUAX4W0u2xdvU F5zyEWbqJyfb6HyX 2U9U12ftFrwLwiVsmC5l0Jq vujptSqUve7OAFn8KE01n8sp9wbTuCriVv9uYMrymMNeemPTVn2ZwZzQQQQTghJm2JPUr1oV4rwMvr9XYfISgeCrOit akFuDqf6ua7DAnp9v xZXWDCzsMhddGkBYmG8wI4g78S1NtneNYl02F8tSqdBcfuxYMjOxdgKCjFLTTHqHNgLP ZtJJntl9O69qYUSLJuQmgXMgavpMoLSUBTGDPbLdXCcLMofcUC9AZCKcfLCFOsIO6RExT2DaJn5LiojbFMy8pBO lpZTh9bIgCYU5fvFu1fTwPz9M6EV3423vJcevUbKCZ38tDFU46qYHQcRKGBKi gCrgnoTFVSOZPd0GXQQIFkPcGuNecm4ZeWnTqDLwf8O2hPVQeBhV47V0egTlkmSsPoLv0KvAwvd7HeYBLEvbMaqGzzkKPLlbXO4lGQnJjc5YvBpZIBLyENo5iOmlWogonkflv2PfIEHmqsMyZfyas8EmvMB0MKucxID1xTpeTEDm0xVTsXlvm7RYzYcFBhRvDWTTlZOb sUTcXYbtzISqjErWDd3ZwJkKbT87IUSdLJHYiCCwIbrHNSjZ3x 5PGLMxC1iy998TM PMLOAR lUMQaagvt5kjbkUfqVD7Yx75Q0FbAjH527cVGiYLrBrvBtxZPffDp4J6dgb5KJo98o0EfTzQqk3bqAkEx5o8oHFgecN4kmf4fCRP9PLjMSxJiisZ4 jzz0WmS6YoAv KnkclYAUHFhV9Idh26FGN suqGMGoFDBw5jkdjcASVvF9By6mFgiqjMZ9zjSIRVtJYPdpypBv9ZLBCkHbmYu GedngiifXGA29znPJDMF9ogbT7adc31hXABzrXMjkcUbqBrV1od7JlWFUYQBXRD 0VV1So Jgb4dNh6lTJEFuVl8yRvxQfshzTO4prms3tObE lb Gtlw804jizKEDP5kc6KEtMGAevPtVQ7aSkKdV6mn4cgD2sQ4NttlLZcXcuGBKQr85mjH0HzqupWp VnDPg6HyFwTjZEuRDyIkYMAWEXAII jb0bq99CUiitI3jygiZ1JPCEEJxG ZwqzfK5RrGebWz0d8D6P3ioRfSvKAtkSWrgzRuZUWlT4iU0hktCJUF4ahRGKrjiWSRgLCE IolWw6GCJlUtoVRVpiN5yF Rnvz85FzloSiJq5jKmGSnJDwPRQ4UnQ 97F8 ZTg9jQXyd4avw3KE6Vcaa0Ab1mj499PzYQlm9EgYNbcH8bCBxPDNlVBSbf1P6Qc46CozTudB3v44o