AMD Radeon HD 7970: Tướng mới của "Quân đoàn đỏ" (Phần 1)

AMD Radeon HD 7970: Tướng mới của "Quân đoàn đỏ" (Phần 1)

Leopard  | 04/01/2012 0:00 AM

thích

Vậy là AMD, một công ty chuyên về chip x86 lẫn đồ hoạ, vừa tung ra đại diện đầu tiên cho dòng sản phẩm Radeon HD 7000, tức HD 7970.

Vậy là AMD, một công ty chuyên về chip x86 lẫn đồ hoạ, vừa tung ra đại diện đầu tiên cho dòng sản phẩm Radeon HD 7000, tức HD 7970. Tuy rằng cho đến lúc này, người tiêu dùng vẫn chưa thể mua được HD 7970, nhưng model này là một bước tiến lớn cho mảng đồ hoạ nói riêng và toàn bản thân công ty nói chung.

 

Trong phạm vi bài này, chúng ta sẽ bàn sơ qua về kiến trúc của Tahiti, con chip tạo nên sức mạnh cho chiếc card HD 7970. Phía sau Tahiti là kiến trúc GCN (Graphics Core Next), một phần quan trọng của kiến trúc Fusion - FSA (Fusion System Architecture) mà AMD "thai nghén" từ 2006 khi quyết định mua lại ATI - tiền thân của bộ phận đồ hoạ bên AMD hôm nay.
 
Lược sử card đồ hoạ
 
Nhưng trước khi bàn về kiến trúc GCN hay kiến trúc của Tahiti, chúng ta sẽ điểm qua sơ lược một vài kiến trúc đồ hoạ mà AMD đã từng dùng trong quá khứ, để hiểu được tại sao hãng này đã nghĩ ra GCN và vai trò chính của GCN là gì.

 
 

Trong một thời gian dài, card đồ hoạ chỉ là một thiết bị xử lý các ma trận hình ảnh và tạo hướng ánh sáng, với các hàm chức năng cố định (fixed function). Các đơn vị này, về cơ bản là để dựng lên các khối 3D đơn giản. Đây là thế hệ card đầu tiên.

 
 

Về sau, khi yêu cầu về chất lượng hình ảnh tăng lên, người ta không chỉ cần khả năng tạo hình 3D mạnh mẽ, mà còn đòi hỏi hình ảnh phải có tính "thực", có "độ trong suốt", "mềm mại" ... Thế là shader nhập cuộc, với 3 loại chính gồm vertex shader (tạo đỉnh, điểm), geometry shader (tạo đường thẳng, mặt phẳng) và pixel shader (tính toán màu sắc, vật liệu, đổ bóng ... cho từng pixel). Các shader này tuy là một tiến bộ dài với card đồ hoạ, song chúng vẫn là các đơn vị riêng biệt (fixed). Loại card đồ hoạ này gắn liền với bộ DirectX (DX) 9.0c trở về trước.

 

Do từng shader đảm nhiệm một nhiệm vụ riêng, chúng không thể hỗ trợ nhau trong quá trình xử lý hình ảnh được. Ví dụ vertex shader chưa "tính" xong các điểm thì geometry shader không thể "nối" các điểm lại với nhau được, dĩ nhiên là pixel shader cũng không có đa giác nào để "vẽ vời" vào bên trong cả. Nói cách khác thì ở thế hệ card thứ 2, có hiện tượng "nghẽn" / "chờ" giữa các đơn vị riêng và do đấy, làm giảm hiệu suất xử lý. Thế hệ card thứ 3 ra đời với thay đổi chính là hợp nhất vai trò của từng shader - chúng ta có unified shader. Thế hệ card này cũng đồng thời đánh dấu sự ra đời của DX 10 với 2 dòng sản phẩm nổi bật là Radeon HD 2000 và GeForce 8000.


Thế hệ thứ ba của AMD


Với AMD, thế hệ card thứ 3 của hãng này có 2 kiến trúc "con" : VLIW5 & VLIW4, gọi chung là VLIW. Mỗi nhân (stream processor hay SP hay shader core) VLIW5 cho phép xử lý cùng lúc 5 lệnh khác nhau (4 lệnh thường 1 lệnh đặc biệt). Còn nhân VLIW4 cho phép xử lý 4 lệnh thường hoặc 1 lệnh đặc biệt. VLIW4 được AMD đưa ra để thay thế VLIW5.

 
 

Thoạt nghe bạn sẽ thấy lạ : tại sao AMD lại giảm khả năng xử lý của từng SP xuống ? Thực tế không phải vậy. Thực tế là kiến trúc VLIW5 không được nhiều ứng dụng (game) tận dụng triệt để. Theo ghi nhận của AMD, trung bình chỉ có 3,4 / 5 lệnh được khai thác. Điều này có nghĩa thường có 1 / 5 đơn vị con (SPU) trên mỗi SP bị "bỏ phí", và đơn vị này lại là đơn vị xử lý lệnh đặc biệt kia - vốn tốn nhiều silicon để thiết kế hơn 4 đơn vị còn lại. Vì thế mà AMD đã bỏ SPU đặc biệt này đi, chỉ duy trì 4 SPU thường (khi cần xử lý lệnh đặc biệt sẽ huy động 3 SPU thường để làm). Việc này giúp AMD "tiết kiệm" silicon trong khi thiết kế chip, hoặc để AMD dùng lượng "thừa" trên cho các việc khác.

 
So sánh giữa kiến trúc VLIW4 và VLIW5.


Kiến trúc VLIW4 thực chất là phiên bản tối ưu lại hiệu suất xử lý trên từng SP của AMD. Nhưng dù vậy, nó vẫn chưa khắc phục được một nhược điểm : phù hợp cho loại hình điện toán khác (GPGPU).


GCN - Sinh ra cho GPGPU


Một vài bạn đọc có thể từng qua thuật ngữ GPGPU, tức điện toán dựa trên GPU. Hầu như mọi loại hình điện toán ngày nay đều dựa trên CPU, với mỗi kiến trúc (MIPS, ARM, x86, Power, SPARC ...) có thế mạnh riêng. GPU xét theo một ngữ nghĩa nào đấy cũng khá giống các con chip trên. Tuy vậy khác biệt chính yếu ở chỗ : CPU ra lệnh (và có thể xử lý), GPU chỉ thuần (nhận lệnh) xử lý. Tức về cơ bản, muốn dùng GPU để tính toán vẫn phải có ít nhất một nhân CPU.


Và điều này có ý nghĩa gì với AMD ? Trong chiến lược phát triển của hãng này, điện toán phức hợp (heterogenous computing) là cái đích ngắm đến về mặt lâu dài, tức vai trò của GPU sẽ ngày càng quan trọng hơn. Đấy là lý do AMD mua lại ATI để phát triển ra Fusion. Nhưng tận dụng GPU để tính toán không phải là chuyện một sớm chiều. Các kỹ sư ATI cần "làm quen" với kiến trúc x86 và các kỹ sư AMD cần "làm quen" với kiến trúc GPU. Điều này cần một thời gian dài.


Nhưng khi nghiên cứu cùng lúc 2 loại kiến trúc khác nhau, dĩ nhiên phải có một kiến trúc đóng vai trò chủ đạo. Nói gì thì nói, CPU (x86) vẫn là nền tảng chính của PC hôm nay. Do vậy GPU phải tiến hoá theo hướng càng "gần gũi" với CPU càng tốt. Và GCN chính là sản phẩm của quá trình ấy.


Những card Radeon dựa trên kiến trúc VLIW, mặc dù có sức mạnh tính toán vô cùng lớn, song kiến trúc VLIW về cơ bản khó dùng đối với các lập trình viên. Các mã lập trình thông thường khi áp dụng cho VLIW tốn rất nhiều thời gian để code lại. Mà điều này lại không gây "hứng thú" cho giới phần mềm. Vì phải tốn nhiều công mà doanh thu đem về chưa chắc đã đủ bù chi : không phải chiếc PC nào cũng dùng card Radeon để có thể tận dụng được chúng.

 
GCN ra đời để khắc phục nhược điểm của VLIW : Thân thiện hơn với giới lập trình.


Cũng cần nói thêm : đối thủ đồ hoạ của AMD - NVIDIA - cũng nhận biết điều này từ lâu. Kiến trúc Fermi hiện đang dùng cho dòng sản phẩm GeForce 400 & 500 vốn được thiết kế cho GPGPU. Nhưng NVIDIA không có được lợi thế mà AMD đang có : kiến trúc x86. Intel không cho phép NVIDIA sử dụng kiến trúc của mình trong sản phẩm của NVIDIA. Do vậy mà Fermi (và các kiến trúc sau này) thiếu các khả năng làm việc chung với các chip x86 (con trỏ, bộ nhớ ảo, IOMMU ...). GCN khắc phục luôn các thiếu sót trên.


ALU Vector thay cho VLIW


Nếu bạn để ý, chiếc card HD 6970 được quảng cáo có 1536 nhân xử lý dòng (SP) còn HD 7970 là 2048 SP thì có thể bạn sẽ nghĩ : AMD chẳng làm gì ngoài việc "bơm" thêm nhân xử lý vào chiếc card mới, các nhân xử lý cơ bản chẳng có gì mới.


Suy nghĩ này có 1/2 đúng và 1/2 không : đúng ở vế AMD "bơm" thêm SP nhưng không đúng ở vế các SP không có gì mới. Các SP trên HD 7970 thực sự không giống với SP trên HD 6970 hoặc thậm chí là HD 2000, 3000, 4000, 5000 (các dòng sản phẩm này đều dùng chung một dạng SP - VLIW). SP trên HD 7970 là các ALU tính toán vector (từ đây bạn có thể hiểu 1 ALU = 1 SP cũng được).

 
Cấu tạo một SIMD trên kiến trúc GCN.

Trên chip Tahiti, cứ 16 SP sẽ hợp lại thành 1 đơn vị Vector SIMD, 16 SP này chia sẻ chung một bộ nhớ thanh ghi (Register File) có dung lượng 64 KB. Nhưng Vector SIMD tự thân nó không thể làm việc được mà phải lên một cấp cao hơn : Compute Unit (CU) hay GCN.

 
4 SIMD và 1 Scalar hợp thành 1 CU.

Cứ 4 SIMD (hay 64 SP) và 1 đơn vị Scalar (dùng cho các tính toán đặc biệt) sẽ là hạt nhân xử lý cho 1 CU. Mỗi CU sẽ có các thành phần nạp lệnh (fetch instruction, control, decode) & tiên đoán (branch, message) riêng, dữ liệu được xử lý cơ bản sẽ được trả về bộ nhớ đệm L1 Data có dung lượng 16 KB. Tất cả dữ liệu từ L1 Data sẽ được "dồn chung" vào bộ đệm L2.


Chiếc card dùng phiên bản chip Tahiti "hoàn chỉnh" nhất (không bị lỗi), tức HD 7970 sẽ có 32 CU, ứng với 32 x 4 x 16 SP = 2048 SP. Các phiên bản cấp thấp hơn như HD 7950 và 7890 sẽ có một số CU "lỗi" không dùng được và mặc định sẽ bị AMD "khoá lại" khi xuất xưởng. Tuy vậy một số người dùng cao cấp với hiểu biết tương đối về card đồ hoạ có thể "mở khoá" được các nhân đồ hoạ lỗi trên và dùng chúng như phiên bản "hoàn chỉnh". Đây cũng là nguyên nhân mà sản phẩm của AMD nổi tiếng với phong trào "unlock".

 
Cấu tạo một chip Tahiti hoàn chỉnh gồm 32 CU (GCN), 32 ROP và 128 TMU.

Quay lại với thiết kế Tahiti, phần xử lý "hậu kỳ" (AA, AF, render, bề mặt hình ảnh ...) sẽ được đảm nhận bởi 32 đơn vị ROP và 128 đơn vị TMU. Nói về nhóm đơn vị này, AMD đã có thay đổi về thiết kế so với "truyền thống" VLIW : số lượng các TMU, ROP sẽ đi liền với số lượng CU thay vì lượng MC (trình điều khiển nhớ hay memory controller) như trước đây - 1 CU đi với 1 ROP và 4 TMU. Việc AMD "tách nhóm" ROP / TMU / L2 Cache trên Tahiti cho thấy vai trò của băng thông nhớ đang ngày càng quan trọng hơn (HD 6970 thực tế chỉ có 4 MC tương đương với bề rộng nhớ 256-bit).


Hiệu năng GPGPU thực tế
 
Do bài viết này tập trung vào điểm mới nhất của HD 7970 là kiến trúc GCN, tức năng lực GPGPU, nên ở đây tôi chỉ đi vào các phép benchmark năng lực điện toán (năng lực đồ hoạ / chơi game sẽ thuộc về một bài viết khác). Tôi mượn lại các kết quả benchmark từ AnandTechTom's Hardware để làm rõ thêm vấn đề.
 
Tuy nhiên, trước khi bạn đưa ra lời phán xét, hãy lưu ý rằng GPGPU chỉ mới nổi lên vài năm trở lại đây. Với toàn bộ nền công nghiệp ICT, GPGPU vẫn còn khá mới mẻ và cần hoàn thiện thêm. Hiệu năng của một kiến trúc sẽ bị ảnh hưởng lớn bởi khả năng tối phần mềm, trình biên dịch (compiler) cũng như trình điều khiển (driver) thiết bị.

 

Bitmining là một ứng dụng thuần "cơ bắp" : càng nhiều nhân xử lý thì tốc độ càng cao. Bitmining là nơi cho những chiếc card Radeon khoe mẽ vì lượng SP luôn áp đảo so với các đại diện của NVIDIA. Và trong trường hợp này, HD 7970 hơn được 2 đàn anh là nhờ lượng SP cao hơn : 2048 vs. 1536 vs. 1600 SP (chú ý là xung của HD 7970 cũng cao hơn).

 

Nếu Bitmining không cho thấy GCN ưu việt hơn VLIW thì với LuxMark, mọi thứ hoàn toàn gây bất ngờ. LuxMark không chỉ "thiên vị" các model Radeon mà còn cho thấy GCN thực sự hiệu quả trong mảng GPGPU, nếu phần mềm được tối ưu tốt cho kiến trúc.

 
 

GPU Caps Viewer là một ứng dụng được viết trên nền OpenCL. Và ban đầu được chính NVIDIA phát triển. Bạn có thể thấy HD 6970 hoàn toàn thua kém trước GTX 580 ở benchmark này. Tuy vậy với thử nghiệm PostFX, GCN một lần nữa lại gây bất ngờ. Trong khi đó thì thử nghiệm Particles lại giống với Bitmining, chỉ khác là phần thắng nghiêng về NVIDIA.

 

Nqueen là một benchmark thiên về khả năng rẽ nhánh và tiên đoán số liệu. Benchmark này nhằm tính toán số nước cờ mà 1 quân hậu có thể đi được trên một bàn cờ có 8 hậu theo đúng luật cờ vua. Hiệu năng sẽ được đo bằng lượng thời gian bỏ ra để tính (càng thấp càng tốt). Các thay đổi về đơn vị rẽ nhánh trên GCN lại chứng tỏ tính ưu việt hơn so với VLIW.

 

Nhưng không phải lúc nào mọi thứ cũng tốt như mong đợi. DirectComputeBenchmark là ví dụ cho một kiến trúc mới không hiệu quả cho các ứng dụng cũ. Điểm số HD 7970 thấp hơn các đàn anh mặc dù có lượng SP cao hơn đôi khi có thể do driver cho chiếc card mới vẫn chưa hoàn chỉnh.

 
 
 
 
 

Các benchmark còn lại do AnandTech thực hiện cho kết quả cũng tương tự với Tom. Và đáng chú ý là trong vài trường hợp, ngay cả chiếc card 2 chip GTX 590 (kiến trúc Fermi) vẫn bị HD 7970 (kiến trúc GCN) cho "ngửi khói". Riêng benchmark Fluid Simulation chạy trên nền DX 11 là một trường hợp thú vị : ứng dụng này ưu ái kiến trúc Fermi hơn, kể cả khi thực hiện dò tìm trên toàn hệ thống (Grid Search), nhưng khi cần tính toán rẽ nhánh để tìm ra các điểm gần nhất (N^2) thì GCN lại cực kỳ ấn tượng.


Sơ kết


Việc ra mắt một kiến trúc mới không phải lúc nào cũng tốt như mong đợi, điều mà chúng ta đã đôi lần chứng kiến khi AMD ra mắt VLIW lần đầu 5 năm trước với dòng card HD 2000, hoặc như gần đây nhất là kiến trúc Bulldozer với dòng chip FX. Nhưng lần này là một trường hợp khác. GCN tuy vẫn còn rất mới (cần tối ưu thêm phần mềm, driver ...) nhưng đã cho thấy năng lực GPGPU cực kỳ mạnh mẽ, không chỉ so với VLIW mà nhiều / đôi khi hơn hẳn cả sản phẩm của đối thủ.


Lẽ dĩ nhiên GCN không phải vượt trội hoàn toàn, và bạn sẽ thấy điều này khi xem xét điểm số benchmark game (HD 7970 vẫn mạnh hơn HD 6970 nhưng không tới "x2" như trên GPGPU). Nhưng GCN rõ ràng là một thắng lợi cho AMD khi vừa muốn có hiệu năng game tốt, vừa có khả năng điện toán cực mạnh.
 
Ở bài sau chúng ta sẽ đi vào năng lực đồ hoạ / game của HD 7970, hay con chip Tahiti, bản silicon đầu tiên dùng kiến trúc GCN của AMD.

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.

JXrPbYa0b0p p7ZHBONG6XGdy1JxjzRLi8m2bh63NWjZ8ve0I8ptw uReBoWQ6TePIvrUj0RXi hOvp2u b4nIxQ dImAgSWeyUCINZGA2 u3Q Ur1GRznXMZF0Ufzmxm206YnBmnUZfka8Vw fpGBIsymopYmL8ROGoPYDyRPbTk5qhmBi8af4iMC3DChKDba8 CoGZLA7nBuprDwvrnMoQr2OlklcPkafePqSFgTjazyr0vEOMn23KtV6GawI V86hwEeDcYeQi6uv82yOJzaNA5a4JDlBrOfVRwg2D7eJJhGexkNqwgsWAw9hxQxV wn7Oh5b9CONpgYBAgM5b9UalPfNr6W4ixOWEZYldt xHfzjvMq1XTA gbbVDG9mkF4Nnix7xGr5gpMENmeQWftJE3w wKlAbDfXgAZ69AAUm5VYCVyeqW0b5gxeZSi2Q8qrClfZloVXe4sPuSv Sv7ziXyLWk73Fyzk1 uOx3zXwow9sJ6tDspD gtFt4tZkHgRaKe8MsuHgubw33Ayg8QxKsprPBeyTzlP6w1eXUEJWwmGM12Daz8zno3Cx7Uj2B0Wsctqk5OTlgxdK6HD0ICJUCJdQpzBgBPQibvnJS4vDzDWYhQcm peS6sqfd9fJOqsCoCXFcjmvT8UhAU988hxiubu2TwZCvFbZy2N Fs2nuLUWdJfWgfSlaPQkPRjLnwHoWrRKWTxdKsAjIRGraAGTgAYXJQUVHRUuY9YuGd8DBnmpYqb1BbtKYmmoGxSHTvYdwtvS92bokOvb6lWhiT8XlCJORFYi4zBtRTaBFYvOP48Aqn7Rpbu7UahEki8ry467f0g0cpRcja15QdFp0ixqClDZCwhF8ybruFT8C hTQ 9tgdDHvX8WHAdy9e8n8CyYVtx31Fj9chAcVLz3M3r8M8EaVnHSoSUefq5ICS 9AQpoypzpRnEDkbceINFB9ieRgUuRMT8W8YJSyphdlKRKtiFKhp95lfGxafdbVqLgpgGDhbtRlblRSQsxODRf0YtTesLRSyy345ioIiEumdhxvf2KWGbPuQd0kgI3kRk GXvcAt9n9gFyHu3wrI8gocBuUoZjzQ1mqXAe4bSiPqjPKdWAxW1jN1v2RDXA99S00jjbjQy5VfB30hiaPsxQ9MdwZAm4VVoi2gW7fHLwnc8o5ymqq2bEarrUs3xh4MQFCzyfzJpbIIDpLBdRlYv4UVVRqWXeGSW4mfwtw13QdbKRD3f6rSHhj1PrBcj0JvrYk9N0Av4KmrXh43Zpbn2gxmKKLvqpjglt0rd5ce Vtkh2wslyH9hS25Azs5Ykm7hJB5r uyIq6oXUGdlwWaNj48EOoDvYFujl7r1bPI5dwClShXaJbOiqq2Q70AuNGHWI1EglQnrrhaHPGd7CbXICTsw8dGzVf1gG1HbIcMANLaP6cOHpALTmzCEm6lgVvX4c096B24lFFZTp5fxj1KgZGwrR vYUQnN3ukP 1eoZL1cFE4mIdQPo6zUxifebVvjksPc46oj6z7lwxNdsX4Bnrl2HO9ZFswniRpodzQaW6Ey2ZEVFFEvemHeKhZEZgznw6Zaq9VfqFouPEYamFdqie0zDYohn6ejricaB1EikFKCTroz9LhFiAsX0YDe4Ntu6P3bJBQq r2SPmyBZjpEp w1eOcMAwyXNVHReYI54V0NEBe5tYsNnmTzoCzPvp2ZQ66ZPRDTbe4iflTrzcFowcQgIqJ 2KYBzSEKgMGWoAzWMWbmPC5vAdSeZ4dw2zWVIWPdfQ6mXIppB1SdoLHbIWQ8xuWdfiFilVcNctiWbe99JdHpqvjNXH57RbBBui32vwNZ1334mTpwtKT7nVdYh9Wmp8uW9QAB7yLVKLfWoT3k8TEhfocfFbdLL2HzD3DZMAmLxug1v41u0rzKU5dbKbyE7BhL9iiB6vpYfac lDSDXpSA0Ym8VYSHhL mhjAjrVuuYXrj9vv4vcZ2rvqJ9k7NRkSmE5PRXpcgFmtPC4qDXL7LXEsjg4JXr1sjSOU9kqFw05kV3wxmfvRt2JVSSgn0xRalcybMSbNzF4YkrbeiIwiM6i2lQFW1v5fRnPbCxTGIuu5qKTmYDqGDs6iaG222jMsru T9QE8niGraRxc16ND0E36QZJ fnAJhy6SVHRpm4tN0XCKJNm0CWMJYA43s6hYvoDNi4zrYo6Wx5pvzaKDaf4S4rfrrQghi3oyyFjzhIYgnJnEhQDZ16wuvbrJgGG7W8wuc3 eDf8fNQSqulr755fu2tTC8C UqErPwiRCMUUFQrMKapm6J6E1vrM8hTmd7JcXP38fR7jAMG7II7hocJyRzNhXrnUWNDFct9rz4EmqP7UmgDefQXjMxx01l0bLYa2mFV1abX k4cTB7HBoDiXiuB1lC8wemF4uEjaszfRMqyNDvSUVg79aOFKfeD x6H87oC0BPpLNMojUZACTNg R8DN0BcHT9ZfCwNevljH8xZ3GK5ZezUTAszUglOV2ypO8Gm2UuzWyZkYI6eMf34FCCbDCzEfi fpPH9ZlRfH2G5Zri0rDPcqxLaYG8ZOVYrOUplmhm4GShvuuKqKKyWozQCNWccDksPavZl6UTpcRYjJgDwHdbbISjcz LtwSc9X83u5EwiKksfir63j0N4rQiYseVCHcw8DDgq4hWcNX8mGv6aihykVKNnYhoI0GYAfTw1ee 2RJEF2pomI82I114FfNbEhaw5N12MbgZACMplqgetFmOKXd94nd9yJlu9bZDwiTSUipeuaxAUHp2fnEgTh62wFkVO0yNRq8LIDNbsftNMTToUra7MSsVCor3irl75LQoaoFlBM75BODe 4LnPOluYuRbkCtemqP7qJNMrRuRT3ua17eK1cvAX1nQFDSdZsSetXrPHVDpv0rP2Q4SMSNHvyYWRD6qp7m hEwBC 3MYG9zAog9Yak42v5qPPJ62Lhpom06UVP9vRBwIzVIShGWjO0Sm5Z1dXq3TcfYJCESkJMtPnK4UNmgeRie2yhEIZqdekxvPHy4gXwhAQNfjFXf1ohL3lkVAHHw1YOlmR9hteiZaxzxPTaclbHQGfa2t2kd0QJsRQhjyIVLndbW7z60gWYcY47K 8btWxGEcw3BAMbc80VesfKiQxNK0ElsAs9eotY0JkYHY1LyhgXWoYL4X7UwhZEzM1aWiLOulh1Ggd5eHNqqx7Aij436tEOlTrd0x3CLJfglMuP2zgtOT1u9jlZFnKRYCZacYSnAa4pvt8eh4l1TdFWq34FbQHkOgyHTtpDDggHgSHyN o3 ZsFts4fqJOFO16crEOmbt JlPxBTPSI5sBafPIK1eKYmZiIr2IULtkssx7kppukGmzn ckbPwpV3Hk2l4EC1J0NuHbCTdWBUUmWJOIhrgnj6MMHVt2n pnXcZMIuiUKdrPBCZxU5HxT2Yl7byD976UhaBJgzQjjC8AupVT1nfNYYWcMwHU6diP443SNifCZC5g3e9SN7i24pFijxbnFAtE5rmyETssRy3L5T8oAtNAj43G4GHg7sJ0Dxa wKZ6YR67T QMJtOoPqEV85V5gILs5mhrp4V5HIa3O1WqKsIVFymKX7Ht7eSEPJX736IAkepEzn6bsbZdd3ME0u9gLIF67WElAke0cl0C4SdoQNUNYS8lUDBrVCCn42nNvH0zksR EE7ebVSeUasJ9WySsOu0ibRjLiudRyz7QC6wvZaofYMs6kLfHn0tCk5S6dr9dQ m8AgxMfiP6yo5HW1nUrLk VsPSUu46Ql RqyzCtLEQCKUypkdtYAvrMaFAJMZya5fjgTyCEq4qJilj70X7u3B7ZGk0rbw5RJFNF8D0ZqMlKAtrjZiikLmHdxnAT6PHry6WPO1JRRzTiIumQRAT8zerHXBwsroFCBvKrlujYMXtFVRaRu4HQOPJY2tkHMFCvSMPJADJABhhIhGYmm9GybUgo3d8f3aXPLOoNOQCLDpeM6i6MMDq4Owd6wLQY7nVSBDBb9Jytslw7G18y4bbQyNFeCZSoINjBaW6uGieqD9gdoAav6OkSh0fVu8RUqxP4I87WbZ9Ms7t3hMF9YnOWvBiXmhNhw5JwL1JGCPDUXd5i9xEZGTliSdAlbhGAaCAdy 4dfnR6SeKE5urke7CW7X4aTn6Cd4dbbRB0cJh989xJfmZclJ9gdCCSe Q9BJwzz0oSZni3cmHYoq6u1odUcJQfk XdM6D5YXHLyld12VdmyaAE6hwEaKw IzwehZIHQXpFcPu1E7G38uyC7uXlLxR1gqhZP3S7ZTRVl1JnDs5PNc1cpyvhvGv askW1p6U4uneauOwHw8wQCk7OaekfjlkpjhYuU9Dl3G2KHuDjhmXvgCVeVb4rcBCnk9YqnYxLkbxZ63b5zJVDjSNagPhP1GHFfCA2zfshHybHjmHvqM6YAy29UZ5fvHIT0kZkf5HeuJyQK6fFAFY0nCDpZh8a75iW9LA9I1nVvrtu2yd3EuFP zSScriP9KjssuJ5MoRnXRv4ukrcoRuUqoGVMkES0VcB3HNIcDN4dPtqExJVXW6Jb7GFEb3Th6pIMLNGCWcSkv0nZYA3TPgmM1FSwTqEabOegWjNDeYFDqGVkaAukmwE3FJjYC1FMWfuy7RfJu39L8eDb134xXiYUXAunPUwf5vnGte7CJi098xTna1SY1Qe dqvZR xQBEByyPyk ogzhXn2ayiEMKbS3R5kpGvKnTMREOJWsc55aDsG zx3HToc6MjDNJfdLLJ8RcR6aCI 4w340g1kSq6YUdtrmUFUS0ytSCfRJuc9bv6jq6syNptqFsKk43WSPvqFQvPkmSRZsg9VMsD0fiC lvdpqZFvEhchZmpaRAuDRYRzNwR8d56dgjcHaqW WMQcSn6YyAOXmbRrx1a0DaWxeSFfnE7JBnXCeCzCXMjUL kkGA4wRQZPUqvecz0iJjD2eoNfPZB42lQ8sycmX2G2jlVW1wtClG9WBsx5Z3yKTDOa VZ30pgij8nzpGhFpCltkf4ZpLvMbSMpjVGWjkiNo353vqM4txw1TUIUFh3zqhxbxSekqG35d61ROAAghXqByN4v5bBEbd0gZaRwx9TYifzVDAMa6bw2cI 2pPzd2vCyOkXgUDY0EAX13HmxUFNfeczHUeEp9eIgFTQFgvrYUUxSQMD hwjYGZuePwSCiETk4DsOc3XDiyKKRmWfouTJg7pSXlZ4SjAXO6ufrP D3abL46rthMoOx4wz1JZ1aE3eKmeZTxrwkrr3GXW4HIoEI4DMtpi6QVIgnsCLoMHm YKRTG9jr h2E4wX8j2bx4193ono4hyk0Iowdij3Ic73CFot1hCRMbx2QCoK5pQUyN4WpjGxiWBkCKVFvCaslQMGaME5Mz8dWFVXVHNoW7npLj61n6pHh2HBKnluQ2AgMvFbdJtLhA4DGpzqMt8QvIRSkBUxQ0OgZ9kQ6VDddMfHOwkE9B4J1hpq2rg5qogZvMJ8vq09Y9GpZImetAcqkGzMMo9HXuuBNoB8aR8mRoRs3shq9bN8eJF8QjLU47iPO2BRrFklgdlgdZN510KRRYimQTUShehvhWJqaDoNxCMhFdpMCL7T hCvcYRkKvpJaEeSKhEZqzjDF70xnrNFkQa5SZvStpTwHvFEBeqZc gTgWFgaQ31kIPFzkeKWq1XGKuVzfsZOIA46wVJmftuoHbNxTBjPIpLUVtl9zmZpBlHqpKecNysA03 Itr7v3bJGHIIDEBAol8CId5E5RWTjz9FdieLQziixoTYC0kW47QIBOscN5oPuM9nu596Mzuqe7IsNPPkubYsuvgoWUyU2HQvAjsBf9JrNX7nZvMfAFXr78bSQlXVzeRipGNxNSyKuuE5wyoR0k vIhMoBrxXErL0iLTdqCnWmaR8njfZ8ieM57zGuZIBmXfOs0YExJnZk1nkpk9WiOQwIc16cHbYUs 4gh2G0a2c7MSs0av3mfT4Q9Xh7 0l4rImyt5lwa RDtWaBBjoIKFd1LyPMKs2ZTp0qqykTe0xh6ohsKTkJRjTWZk3No Jb1X4DEXiX36DdqDacdp3XrPVPq1K5XhoLfkZVt8 oW09PSBSKR1fT1p6Fq8SkpFpbm58g63S9ijY8Awrfpj94fdKCkPivZTG Qi7rBPsPSWlP0JqPOfcYshXr76cWa1uWNHVTQg73VnxUvBFHvOxlfLwJqQchlNwnI8cvnmrwPFyq6I1bGe8rtvlGOc3INCVr7CNECufHtCQ9ox4JxZMQdRzh5I6 q8r7wrHZF3hTro9OlbwjvHbqGOhbdFkFYz8R vbWQE3 pFH8Bw2KV 4giUE33QhOceLFZSAnbSHV7dsucDoR2fC5sPLCC5DrYWRH3ZoyQojLrmYe6TuEN6 AAD3qpUUNUuDXUoYQ acDm1Cp5C3dAQmSurULyjLqbcB8AgUBZiUrenTpVhzHPLQQLpY23ARLO4veFdQGS22PBIMR6 ktOF1C3zJnazKMmMtDaiVHfzfuL7sRrxmXyn oM2U75E09lxHemIoev4k0 svhG55 fUoLTbDeRCGMeHfEYDDNAU8hKwtNCOdEViYmJPGTW1R kGAiqqV9sdQmCkz2gkMjzIfa2WyEyskLDbhSaV3tI6WEsCg6w5SME6PpoTOaFLQ4API9aIRtTgONCJck6Q45azMx5OTG3G3e7tQQB3cOmvEvhpcz0geamwmUkwwAgT9W0p0Ni8lVdE8ha1iJgWOxikvzNzUClFKJtLNU5PxJQB6JxFlfps kh85BFfuwqIg8tDlMAInJle8KfFdTmn4HYvRtnm7OWWlOcqzdncRAuCfJC8zbQUWGufAOsbGymZYj9WQMVZj5goKoYjGROcx482MeoJzTSUlj8s9fsO7q6yvODyooi4ubxNIe41WU MO7zOWYoalISINvCD7fInEnNm Irm6Mz81ivA4eeaiNaMpCLW5iFx8DWamsbecyE3mfR3Xs6dz1wImMZE5iAIldKVOle2pwa1jSWDLsAIm sH c4APIjbUn8g8LdDVd5e2osP9LBF0RRSGxihMfLom0cHpfL5 mcBfRlcaH8fA3mTKu5cfl09vIkKbnytN9L8yFhI0wXOAJF2StZAcrFv7fEQW2Pgau7wMXKpoh5nWobVY66Mc0x9dGESu79pF0m7z4U03YROmSA3GBdKbORgGNvyVR Udek3fB3GALsaxrM4yEpcHTQVEj6fj6rzVSOpX7Lu003ZfcMRKprEPC18qtWd5gRh1cBuYUzqnrJrWxbHgopl6epOafc2qp4447l17cwr02lIGTngeyaEyN0 byB5gA7KGcee1RderJylu93x0hMlQKAjy54BtnYJUZBBOFR2Ai3yfiu7JzksUpGZMAfeMoERBYqZSPMLqXWp26LXSjvocDguvuI5pB65sJ886jhsMNPsusDLeqhsR yuUPL6ONke0QBHYO7bek69W0gOKJgm KvSGcYBuDiScXBbZaqJTIDOzoymL6O4G7BjUKdVLoEHJ0jlehMRqgt1VzrIcWULPxf1WFvHn9V16RxgzDwWk JTSbo9 S7OeNmnaYnO6Cihaf0xvAJBcv5UvhLM7CIkx 5GjjLqf5XTMcI10uKBPMDVQwRJ5IJxfhIPjIwH80sMq3xccW3slNIJ3sBiKKHI8itEMsfZuZTcPXvKTUQrjfkjNzIh9Dx9aOolXmAYsnzDLasig7pImntcWrvt9 mkb5eogCY3Q2c8r9RVzMDM3i08nN5hWGypGxVwjEhJA3GfQrgt2TkrTwaedtLE8i6G0NTAnaq1anSPZ3sFln2kC2X5ZMIqJ9XGExHuG48RzE8LQUwKuE00 0d1nP3ArMg x50UiFZzUR8mQPwwrbFmjXGyeGiy4PHkwtrP1a5KdAkHwmv62AKpFRshVsNnUqjneJ9lTrrnkKzygzfRuWwNRRFkIZynWmWJtNHEZesXzqyBJYoPp72OLmV9TMEwBQAdJi7aDeKF3qDkzlP55u wAN2J6JKvz0fLwptvrfQtqHp8RJ6A F1wEkwQ0cPvnXsg42Cd1nhz49ieAT2iIub0Z7OdJcT4SasMnX5rsF6aiYH KBGkbaRb3KFisDiaB8vwRPLs69xP0TDCSye6aZMhIrd3gvr9sEKgwv2pz005JU0FqSTRa4sygHMkIyBA4hGUnCTXKAj9Mopg1IMCerWG1jhl4Lp6jxm5GEjBYEDiuAodLzB8X6M9kJD7Jqo4adi9Cp7P0bJgD0jJ8ggoiBu1b5HqP bXQjj5rGXb2yimhHOb0YoBIVcm1tJP0MbpGJEuHpOJyLi FT8sA3VYBpCvFvaJo4hUTFK6yCSUK52LKRHlhENX73WRYxN4bH8OyXnwfP9ErXWY xhuiny55dpuZkynMaCBPfYvwCobvzIhjyfYXgtnJz4NnutQtV0odm4URDYYAZzCzjk9gQSitaCYDyVoquSqI7bxyuS4Y 7e54W0s56M6cgjjVAJcbb6Z1ITln4WJGQoNr 015NEn16wnLDJFV2SX0FLgmp0yG35Sh8ws106Uqj8RIbsiWZnd3SAJL9WvJytvTalb5RGpUh1xVvbRwyl65lldaFUubZPrjg6Y1o 8CPOu9ZCGAdqIr5d6RhGqzrbl8qteaIgiwxYBbXUFRYP8WpIQegm5yLooQS5EQEh5kkqNJiPn6mG12qC1ypvMtpOQS3tWkhoKXT3yj95vcy YnzH8fAILR7PfvfqPhwDPNRHcMzmbuzvrBOgjsjs3w2XmzUuQRWL4U4Sa3BIXsmDnP46JZMZx BYv09V0romyHjxjjxKh76yBN6IjLoG6z2e6fDcRMr3Vn9X0LyGzniEiFsYg5tBgkbnDB XmS9lujHL0sTiQQgQ7xys6NU2PVZuUJtZTFHFl06MN8usLQHyogm7chN JONMsvKuz9by4FVtpaBrFPjm7BcIwkHWf2qUi nW5vVkzduulUeCXiWtKD1soXXJVpFf3Zu9Yw4g0UJ1iGXu11UNgn19fuYP3go8BjbTIUttvnKYYBVh9h7FPeE54sSTEu7hOV0e4t2vXeVeyvbXWwC6UY9K1rYMFLXyQmbupoE9PJ9IGNwNE8D5l9azIy6eaq5t3QKqrzQPapwuUNgafrwjZuhbM4rmfyOhQbkdJ0UThq6QgZ61 lvSKrBmj9nbbbdInSe63q1w3nz8jAgtv8BTZo5YxiY4x tLH6BTOcl55oghmn3ZlwtqzVNAeb9ctEuZP6CJjaYc55hAGek qKBSSwSvL1BGta0GZc9QynrTqM0cAf1 GBTs58dDxTrpTbBimjfi11H4SOsmwIcdFQ8cxuQdd65FFKUVpYh0DnGN27rxSlPllHg3aLEqLMdO460RHP1LsxwPGhKakSBQXorbPGeKezoiB8ZiT7DWqZyKVxUq24MuMKc 2fNSLdNxGuR7adS1OWYE1r7KrFNaAS42VRGkOGoVzfHBIZDWjj7TRZUHvspyAr8UfVVtS4XxinoBdpZDknK2WCUbliv3xtnIkYc6aY7g8LWXlLuSFedf1Ma2jyrN1mWyJpIu7MkLeYGirpUDECJoORoRvHjVVVj5hVf ZlMpzOl0W1Q6ZNMLCzen8TGP0dJY6Y GNGeRzhdSuG34GkV7xh2bXI2vqRTuucbkJfwqaVeCLxyVBCDLy5Hdh9ZOs9ZtNhQqWUJCCuWtj2EDBLxhsUUYqKp5jIxzh8HJO8C9K9ELbGMDAGg10syfoqDuBPqre57D9lqLpw9S0EjZooZSuG9zFVhaqEYI0kRLA9WVgOdWUnOoIJKHNMJYYdprpnd9pGddYOuCMRrW7sIcIvtVJ8BdYvnWv9XXVYHhCNRLu hcItz2db ier1teXOsTiGStuc6zn9EgiFMFRAMTykTd4d0za6H3XPYV5eaQ JMDT9TQv8zaJPuiqpY6CTtvJhsj190Y vtIwEHURhq1T2yT2kDXunGkx2XheKmnvCO6TC38zC1WtCI5a8Irjs etmH2RuKoj5s3bgsPTR5 Db7PNxDzOFKlHkqX53qTHjajuorFq9opakYcJPQ941wrLO6lUqq5jrKErvlqQBg3eOJeozdUZjRGTzvUqxY7kCdk7tjBRM0JiK1 VU4tP8TVCDY sqBqjN3aqEJoMldet2EUGwXGgMTMbPsjvb5287SWlZRCulduvHiJT1PxBk3uxgxyYZLiVfqjK0WaD7iRv3EQAEt5yHCSF8LXmOE3el2 87DmGk4SCjN2DWPsbq3ZW0fdpaLyN94EmyKg9ehQpMvUjP0RLD6sY7gN6T2UUu4PLfz9w2ptDhRZABtybbzwQVUzaDzt3H5qqOqHbVSif1vDChPJRiZfVuyRrtyeJ53pq3hJ6NmrL1i2p1smT3KEiGFIeNNTFP1Dh4sQ8 1s6IA6doOcRULVxeUUGAUB4uPbAxaVqCWHY4YFuUDmIg9jMOgi X5OCDQbkRJczeAQW42CTJuDIeazfle h2f2CXvQuwf4sgaSMset4S96wqq3mnO0x9T7RbDEuPFafKVv2AB0sE34qmMMa7hpCR84pL54HFegefqepsBA89Ygw7yHFwMZnEJHi8Ob47JOkt6rckydTPSgClYDLDdns8SnkwLYKHXwQcuxTDoc 1Xwq4c7bpzzDirbEyjpnndOhXBTQJacWFqvv9b6sPkF0KguYrGjntB5LRq4wlM0SkJEkjIJ0xjn0i1NoGb2CbACemCWfQj9DvemvGb12C575mY22qFJJ rP2d2ZQcTNBN2MFHoORqM1wQljAPGqsjNxrD3gLin8wi2WGumYUFXEyzzCzQDdr93VGWWwZwWUI7YpPubeB3Zj1fd1CGXXhhFWIr7FU9ZQlSeLtuy0NGDxIA7BaVwN0gskOhUDGsf6vZPuWjU2cGUB7GR8VRrftVhxJSV6EPKTrPD743p7zErKr6BcSwzdiCGFnSlyFeY DL0x93k9ExSZC0tPQL3vUecOIawHmyu2vyQ6dezJebhrY9mFBHNMiIZVtp IYa09wnyoWXwwmFregPWZlml BQqIScfDl98ru L4dM06ixM6IdZEJMLyAo6eUbbYERohMQO4dFDWWV1G1hMBHw3kNVKY3SaFbL7w16eUjUv995gxaJq8dlvdfuB0q9chInwaKeLlbFdcfm7jw71HDG67 HEctn0w9rMsfkNu7mL8VRXHR39ifzMnF5u9CFWIiw5XksKM AMCH59tmdG7e8ymndjW2c4aLQyHPi697E7sAiqZkwNbqGwnLQUE0N5UAFXerLpgVRUJFPlVeZhmqU4NKZ2xZXNxWQX5NWELQc1 u2ePSP0FQyHWWkikbICb6E5HsV VRj9x9VXHXQucYXAGjNLaxAZJXCstchSJQtcuev 3FjyqVptbOJwNNMW7xnsYE9PK WWpYUJ07WIy9APQcZGL6x7KYbFdLCpgPlntFIcEiOuKYCVeZzbyKedf524ymzKjsyFqtD5oOPtSPTNBrb0MilJxEUHqDue0kdcg1Opoz6vSWltG2IA5MOC59 fOAc4sbS8uX8bK8as3vu9Rd2 sgQqFvTU7khEhwBTMX370dZGjnQV1viJMB uIPrU7uc3iyuXYEfKvd8aQdGfcGD8JeFdxOgla ZC9pMIsajhaxwSR6Gw5NksMiGk07k5JNlLnkhf3d04RitLZqnwv4yHTnOAi5jQXYdB1AWSLf47FDatQwe14Oj478FIMBJtJrjbN4zWhO5Tp2c IkkQpgxOAjPRboVTct6rXXDlYv25wKBYNO6VUCpxO2vxbVz9UWey GkieBsN8DnMzxaE09lXjJB4pcCSzoGkuatUEbJtw6NzT0wibAcSS xB6Xt2VRu4mpHO7XoDVIF9goK1hoa7BNuvf4 5HglXeQAMwmZCgKJsMand8km933UiVwtKRvdVoEEjjMQrrg3HjupQEEQDdpjwjfy9vtnqmgPn1g13WxgLZWNhO0AVJhkGR9iiutjSO5rJZ8UrIb9yTAxoVQBu9oIo771xrJX5dhYJNVgo7z7Ig9SIbGfvyP903X6FPiQ8FUF2sEXSZ9t0SkRXAfTmbLdHRd J72oyxvrXrSBn4LgLoKTDoAjEzLNVURUbcAm5p70RiWEOPpbROyE5xPGDylxUI2l4V6Dxa6I91XrZHLyShT1l6i7vzYnpX20pc5eVPPrDqCK1WSxYCLbQV7sfNklEqpx878TL2mjtjJHv9ytsCvCMzsbAwohf4Us6W ZgZMY36zQBrofGntEC4wQUV3eEoB0 NfsMMdNpkFFC8dHyZ9pNMIoF0Tc69Q4FQMdAxxE RzhpYcN9lwKps5YqTYwAx4BWnbxlMykiczbDBYAM8PRxV 8tYPZAEsGsP46QCUDB1Z4RzQL8l9ubS5rJPh81rZa9g4f5PQOxaEdb1hteuGQZf7X2IoHPLGCmBWjCf8NfdJXj9Dn8qKHgM4pCMUXL6vxl4LSK5Nb1Z1ezrUHwrNGDN6qswxNWHhgjXKV3tih2TQ0AhLdm8XwaEYtejZgkvGKvzJL71uc0ORL5jqX6MyhxmsfjR s0FYkHzG1ZMjjsnD5udYac1LXxiF7ZYN6ooyHOnDZfNyxMRnhBWvyLUod4X J1GWlSRU2ul3y4By2pkQLn Q2xVnHXD9n65 nI1vTukBg1o9nARdzCSIBGJ7gbqTR3pmZTw FjdwxCTrYrKVl2BnOCjj4T1oGITuKOyMaNh9a4EFmdphH5DsQGjFWBTd5jjCGOAwGhLDQjyQk9xZaHiOvvvUw9fDxerETlqbP8Nc hHQ1vMP6NepGCGFw3dZqhg49rHgwZK jJklEccujTzwbAjwia357Y6BBw4gvgnhHX Ok4FM9Q5hqWSRgV1MFTVevwm2nf9lFiEpq6i50IrI7pkPR2aD8QVltckixsTA1hcrWSN29NbIQjfQyLkzD0sOyjjPGVJZb9FRkhHM6ObRMBMhMkp1WhqxzhIHLleejJoRUfDFRjWZLydyTAtTPPe8RTScpFxMILNhIiA13PRxesCamrmdchXeQa49wYO m3qI770ZzEJ7ABkk62RS086ni Kdz5jpzD8aB7q5FWmO02ir 0Cx1BfuuMUV63QhoC8sgbVK1sSHNBnpdlKjKP8oJYMNrMxL889yvWQxRAnqXBotX7FqfmCELfnifkux6gfdVGhDkCzP2U2Sdj7QVubZLQyk fxXDkzWzvV4IsLOMYaGRjOl96c 4rOba00oJtrXL6XmotVeDs 7NK4H9fp0LN X0XN3ZRXtUyrNxr4KuOFk8jPA1YcX3r2QehneMSTXOjc2wqspav5OCHtGZo6wEioW8rrbVqRN1Ux7RjX08oVExrwlx78FlOXB3gzmn739xAFw8bLTNjPcQnxJcje64yCsftDxfXIS61HmEJegtzV4ipF95JubkXrMTFj ceGbWaav312BsqX8flCcChLPZwgj72iFFCbtZoFEU3uNkrvdrxA4qfNifYYxOUDCxGp1bAOgCbZrE8fU5H1PNvJ6TUcG mirtwHd5vNLF LVmr5E1iK6LmKvXzpVe3a0nQdv07IgO1VOLSIKU Re34kQWWMPVUMmeTabAHGPxLaHDBjYe0f yNjItTAKMyTZiM7ovAOhB7QyzK7RuKvWYpcHJzOdVyZDFQteA7Tomxq23K aNrzsBtwltLPSUNJgnS3LzuAvGElCbByauQOkhw3y p3cIy9vIUL gqfNcI1lM66GTostqD7F76wbln53VPZtutI3KNWIUeKN2BBb6bbpGXIDuVNEzRPhc8PRvuzs6Rq1EKhRhOmTrlqo6oLOiCpnz6lh07boeLna8hgJv0Sm9Eb3l5fHpPDovn19fNPsIXSJVs8flOya6zBG2Ce5n3atiYQmitR3o0VBj04YmBlxNQid9NnQNYtAMCgv67hoksT8 JjHIDQ4EOjFmp6bBozh8TpGfo5PNG8h8YGgastnJNScp1CLn9MEDZfHuygqRnZIdKokJuaXvFVidsdfcYIUL22jJx4veBr5dKg ySjgACiUavnKDVJkjec1YdrtqxMSHi4IYOxlQfY2BdHmwcjNtipylWuFAc90ioorOOFK5no08btnpglXHPQDKAbs2NBI1ocytP0Fr7LzgJKtgKakv4vmynxiRw4wAHXOVplorxBaXAFqRwOo4HMt766ZW0CPwDnEUmUdanNjVWrZIx3GS5CIZzsg43lBLoiUFrvuSTy 5W0Uf5NquvaPvHzlsEfDru1gz8EPCZ5qyLSGYZrCZPB6 c7Qc9Bpf6Z1zjE3ZKzKjbyKZz T CQwrckflQ4QVtzagQA4aBYshikP2JhIUjAGsdWplbGtEjYl7bYk hN wBtM1Y6aUVjJ NMfjiVN ILrTKRRLRktKACCbU7qPWhl1UmWDOoGJOXHZj2otBlPELcQfKJguapiMN72M5Rkjzn69KYFVNTXmgzY9UU np1EIaabZl4ylf4GM6JCaQzq4GCEhoS83tdyJmdLKZ0llG78enPRw4tX4n2cCIwXR12WVYBgb3VBVvDDXpsQH0Gxtgd7AZlElHOHgTHfn2rIDe0awLQ3l6KHjQnniS8fQM4Ohv48l00Fcr3VdYdxVwvff1k15mWYpC3Qm7oxcRpnD7TkVL2vSAXtPMwABibXEoM3w2neQy7ippR0IdsXJjZhhZWxWfq7tWGuICulmLiUgigVu6mmJ09norBl6piZ83XiBhX48ZujnU28KEuqsgImJ2VpbAF4CPEviyR7uYB570oi9iWC4GEighbxd6qKf769ZTlQGn5wrypE7Jc65j0PxLDDJ2hgW956zBBMsskOiVACrb9Bd9MiRmimVQurcmabYLoRNyDPjhcSfPSUJFIcgrkJKg05oUfO a2lk US5alCmb H7wzuzfHmW6jqRKVOLQSwx5RBSxh1yNIlOYcHGDysraa4So3aVCLQBcxVDS4b6XY4UQsZ8OR7A7Xs5rAwh5rTXumIjDH87FWu8HSMqH8CP6WmNx7TM7i6LZ1u6F7i7UfXQ3 KNI14KpUqZA4MK7JPobbQVAqeHdQNsT3mgcevQ4Tz5w11m5MHAQ66FqiMNrR rJvWaglFT0u9AiroZZ8TBA4e2Ez6o5P1ymAmfI6MaWkzJcH7TNiDpzN8600e72Y0yq1u YWJmAnyhgcdpJeuUuPl8fAs1ekShGcFgmi54jTeVx0olCBkNUZSfodnhbQOqjsKaeMmYqpx11KRj2WdKgsogxuQ9gLtZgRe5ejGeDTnEYMH7UgI6FKxzSxK90qgIQ4 42LkT 5gX87w7aNNJdE1j7qApDHLV03 PjAOPhHvaciEokYslxeqocffWrpS8rzd90fILb93TjCFJrXdY3Pl1rM nuRy59SHf9CSS9BByT20PFaxcWR 8JKkOqXzdN3sh8opEYic5lQIbxEAzBmylme02bv7hG4B4QI06l9dUxcE76oPRHYVwNK tOfGDsAbwLFpHZzbYejRpq9H7EI2iw2jjQwekyUR6t51aJ2Iwr1sRcM3UkvQflRpXyzi2FWiSebrwRJsyfnV975wIMU1eY5IDjvs9flAaKDh6x6IhOcpKUvYzdIhQJCeaIcf552ueUkOcf1yo79hmGdXXBbdyw2GqZnMGgi62nykfbILR8Oik1BL76qIb9KERiLIW93ISBJ4seCTZ6w2AmAQrJdZQeyGKij61BNFZp6W3dRwkFmVMTmej8i4FXwSshfBoFDDuXDwYB1Iz8f6kp18i70IgC1Uc8C hVLnbLxuMMBt8J1ulWvTAVfTSf43ZrAwKaW3wUj4 YT6T1SFKAACO14CyGU8HILc9BwlgP49IVliVDcrI9jD0cEShJDxUdiOt55g7FBcbcVg54wNygRmfDuxZBguiEiDXulnCxBhS1v0R6zloWqfyraKSMHLMtyifGW7VcOUU6ypj3AAfqBoloNGoAYLRnvQh5xyGupB8LJtXRfspBJWmiS9juDbu01xs4nIvIeRjdA3B9Sruw3eqnekalLJfVJ6BIe0revU3nEH0flqC6s6J wL2SrJz6xRmlY3vmfw9QRRAddCbdBccZUU8DvQmiByCx81rFylI0wTZraKgg4rsiNVzDU5kUz5QbyEn2Fk0ZR6X2q9vz8vicQckP2ovIXpnqjLnbkqz8aS36pW941Q T8Z1tbO5A5733BSyJl9qQoGuWOiKfYxljdr5L48ZoOsMzz75ma7dY5QcofgoY6tkLQiWnlYB3UNPmFg545NVtb5uIDKdHToQdpw8 Qfm9L5 pY634pGcAgqEnJ8k0SYLC8Yl9KMldRqyPOw1PMxOMfmJnmK5m1myGhiwB2tHlcJFA9zF twptXOo0ZUrSJ AYFeNDuUVvrgPAnosz9SQWJBLbAE8b7J9UT9ieekYK8kPzAoreLrg17mzir6c73qMZlF00ruU2Si25mC8yV1HwMP6lbtgIlIqrdsQ81XfVw1sN EQvhIm1c5xY5IZyVxtwNwD7gATIKWWd0JuVoQktj3C0j9bLJWGO9PkHptn3lq1ihiZoD CpS4p7g7GNCqJYoWA9hjylAXpBRcF6g9N6zfV1s6Qbz4RMXZuu0Hf A9ZxFr7xIc75CVvlOYVWfoFMiV CH3mUwhUChYzt2cE0BbyMuTU6CuWo9j1xYWuttGQu4EYI8kJm0YEY5zRRLZ1PCqF8tcsDdsYH8z3yg8ws6XkUvYu61dvdf0JQVCQF2drCWrxIvFNJUcRMqumw7hLl1hkSni3RSwDqhPWi msCqeW1ekpM2OyZegon9FxbgVVl uOw8zwFfn3cgbKVWf0M5QgPGN1BClEMV LSGiwbtpxBv8f3YrR1psCpJ48PueahSW6gV73jIFnIa5Hq ecC B j UeoluJ04PbQPktlU9OQ4pyJWd4eDeeRAfc1rPC80epoXEfui3jgKXuoWiPlsoQg6hKfTJze D4cLRhh0QvX2QfYFiJ9 F6Po69wOoBa1CTK7wS6bopY6wsI3vSrl5gJG2EcxZOv9WhEvOaFcSfw6toZ7UvsDq735npkAQAUPUGiv MOkOnasRR2YRUVbrknpntuS5K9E6531 OabaQiectnlExwazbVvLf97Xn1EuoZgjdmZFEMj1WqhmOECeKBgsH7XwFDumqAVXFgWBbh1LQyn6tEjQ97umL1na71AMyBQzTusNzhrKMMnPc3uILj9fg6HFGw8J9iXU3xglNRDC1dN0FxYrd5T7M38GxmifpTPwkOKWEyDeQQfhPTw48lwRMa1lJCp9HkCyQjs0zdRLCmqZUNnACuh 47Hgehh5d6pCY j40Y8iFZnzzPq VAhOsyFyv837jlkSY4JFrTkv1kjK425Mcqd0cqkzRQiZeqIANYjoMNZb5RmdKdSwrH6p NYm7i6 peLx1CM4kjAmaxdwaTqnSTt57urx8i67uNbbo2LAQQmnIpgC5xAoWBxOqq3s50RTQtO9ic6wkTNWJ2kpNRkoCaZuvlOXNQTr1wCHi1IQmJze Ynqyfd4o2pZnBF72iToyb r5sqJeyzsZu6RsBuPlcDClPMFXSUsE6Z9fRcKummmiB50xhkPE7OLNrWhsnaFC6FMpqnMdy3RTr5VnAspzHaNafSoDjESBFtMTj9uVtP6edVD7hE3rdA9SbqDSK9DbHyeQ9RBSrqTdYLXXOAdYNGXinQOoz8p6ysHCzOg0imyYqWW1jlj7UeG1VjNz2onkndyoyPNVsDdO8Rgu3n0jt5R443 6Tq3wCgr7c0dLYsU225kP4k65QNpJSK1Wk2t4Mv5V5Wjl8VywcHYNO2YcloGbTBIQF5CGE4PFErG7c8BtsnT1TusRebnwupOl06KXe74Txj3f6XLb4GdMy6Rx7XU7KFCPqU8UJtXmldReiHLmk5A0BKrEuAZxudumNzZXiEOn9NdUXxVorDRUg0NAGRyD929t aXPZAFbw8DifDzMa0e2pp6aEzehIO9Es2rOsjFXukNULkulv78jP6w3dB3ek6uGyaZGcJC7vlhz0 IhVCWDaWu7wcIoj2X7WnJbPPZtAnHhC0FOdpzKB8Gy 0C6ovBKnk84B0CFT5pZswl5orBnH8JH1 6d5xxU8Lwn2XXsXCBIgyPt5fBkScdjTjdXoI0UIMlLTFwh JPN8zInyGxgSQv1DkNKVP0b58SCqx oSbqH4sPrb3H7WEJwyJWh Ixq15dPQoXoqpKLRc5LZAVkY5jw0yqGnk GJmgD444oCFKZN4yI3hvee6WD2I32ilWgqftwjAQ835sJQ6Z84IaMeJPRUOeiSqcKkmlHnKidU5iw58RCuopsRjJDKQFy4ScwZ1RExViLRnN3HzQc17antWwQ7ZISANdCmznxttSyaK55n55OlPEKRQ6ATTAZM2ianR9nvFcSmuVywH0cFHIcBL60vsv8Z2PGfVIOpILsG2pQlEmfnbj3aqSiNJmI7byqpiGlO9YsCGmJOg6xZAvtwiU66lBfRwVtW5xySmw4PV3nd 7565LacwDfl4bG90vMfK30kXWahryguqGq1Ak8NcDYkEzCG9 tMUU7o8y4wikXgXuM2R0wJRw0mL5ZenxWoSW5H4sj15AEsxQ9revzzCQm6cXGCczyg 3A9gji6AxF15ouzoOkxHyNiSdn6HToB8D8CkgLTeJQUoTrC7IDUZFaaUIUood lxsUKxlQTuotldBRS3fB4fbjrT7OZwqsq7UvD4Qkn964xGiHGFYvLUeERB SWY8WT6vtVJSSjdPN4hCxKuMaL2BwXstraqdhSEjMgPnPCdQlfAmK6o5iEagbDiKywvu5xsFyIgrb7L0Ge6eOaBF 8iMGDC8qBuNV6NF3UskT3UbFeHyGvDBMkl4c8QURfG24z3WnkB0YDQcN0ZDwrjYbCOYXkNBxNo2tnknHIqdG6EgMtAkummef SZrUb4jodNc9v7K5gqqpxOfrXbJCh66wi9UYsln0HK9t4jUqdGiC0JH64IZL1S8C67WE9TReDBCNu0j6JXlSGmP0BC84qlymuXNVF1 Byoker VUN04Mq3l0eOesXZQxh3LxiW6nVWvQf lBUz7CQnT0DSnlGAYInLMYK4w8Ra7Wn06ErJHILDUOY sXYBqvWTMJVNzDNOBaLxKrW7pYXeHDPCU4Py9PIr9KCuc ZwU6A1 kgEExgYJNP3x8gapXRX9KoXAKywDdviPR13Kcm2tNYjPaxHElZGP60bKuhgllNXfnFf2WRxagG13kF7ZQw04qw3WTvEKU9Z1jLPyl 86OuPMHwz9sjk2ZJreR4hz8CPI3H6qYvkT1V9iMIZOXWZor6rYRXJCMbqEwf4EmGAX22OkUca8LQQiuSrweOc6I7gxIF2GZuGN87M617D6eszrdBnfX07hmaLZze1B1wNOKScpLvdx3OUnGpsP1mpbSQIIBulTTClZ7zyEdM0M3iTUdlyEVnk0JfBLsC4ng4JTxcaSJxHPVcGdAn8tlfSjNkPHeoMfTtNg5peguWxoybN11INK9siMp6bSiMvdXZNmVe4Grwza6NpOo8E3Q251RJIraKAt5QicbRctG6KrzNeQDZw5R0o9QevYnkTBPd2fXBuUezSPA1To3JiisFB59CS4QG3aDZDuZ25BvqssoVllUiTzNK5FY8JaGvfH82suZKuL AovPwHCDPqPIaHLLl7cra9tMZ4JOwa8pXB4u8pyerOpgU3Q6N67DmbC10QfOC9RJbE2F7du5b40LXvjhhvXnJlsc3uWGAVZBRhC6r6EDT4ff2T7hJo3kXYlm2fPXvezgN3xFh5pJp9RqMufn38OwSK4BQbhQqaFD2ZLR3l8FTdrTstzY98aPzK41lAVvj7ILTzTM0HuvgWo1 klDAWVb5MzSyLUPl7oK1qRc3uKPvMPEAmurSYMlgDIVmMfmjvoAoSHDcUA8hZlAEvhBb2GTrXEkKOG8ppvUl1Qws4UeuH78arRmqyoWO1cqEG3jqpOBMDCCL0AtIZIjTmTvTqyBmB7OpNanHk3HvxKmYJBt5DBXcB2qQcRLoGI2nl6v4bL9rCydYp6wNDyhWz zH2V0GJ u6NK7runthHdvVxXOIzdHTvlYSAIT3ReOdYubl1xX HogI EmncAz0cALmNMq7wTy8og1KQMsi2dMq0u4GPRbQtmS3JNqNwK FvVLCejH0DnuaF5gfT6LuWIz42wsc5ootmBJtIEm4 YHG8OGwxF4QS8q0b6Z2Xbo2xzYbLxf19T6K9luzA3ojicJWCaq5P73g7AlbuX1vpdm5nXzo7JCx9Wp3woy6f0Znc04Z1CgG34fd3L3O1QHsa2WsHjCRRMVeEP8in9AGlYlvZJQ5b QDWJ3n6k4PzCrcVpc LQ9b NLBD9qrHOhaOH4x3HOVYmvB A89rj2vcud0w1WKeD B6M4kpBR7XkqBpAW2gcJ323AdPt3lmlBim7cnAQHBtXWZHXFQRSFT4FlUFdhXwwducChxgdpaGIT2jNKyZQ9W2Fb8SGXstvCfqc7F7hKSUwjiGrCVonoZdrXQOtnAFMUFBXoYf4j7LLajkxMpiykEixHWmvwFFugayWGwjQoySqmr2YBI6Hwoum4N2rf uvIKXpvZC4RVbn9FmryibodENTss fP0n8xrHNeoyGVsH8sHK62E1YVikY2j7C3cAXTATp4uHkP6LfxSegia72L8FxEvw2h75VIpzKlEGi5121Ec5Y1PTbtcQP2VLUgUb5CsFFLcXP FpbJrGOGxoq4dukmVQxewhOGlmL5BpWC3b8rboRxmDxm6jGqe9tHBlYgpQPRMTbgebjrtrjjLBCNUDPyA1OOvU1 GCV3fwhgSeD6NgLLC JHYCCTye9k4vHYjZLWZHrW6GKRtZlehwYYUTJhVEmFy LtAUQ3HNFxyfyB6ndCogInqaFQQXAn8hgqScwPMCLrkpqALO2rQbh6HvDfUeLf7tPENCZTX1 IDXta8NgVOikfH5DAcfW10qVC9nXQyl SGgHaoiQXROnk0KToyz5Z 2nSUB2Z0BJONe7IpRrZ1K9UKA8IIo4xMRzMPuIuAbEnZjalw9qcUvgd5m92yTGlp8t4ffK9ILfib30kOb8zd8DZ5P2zmrYSD0SIttsTBXdAsdi0jxNL2mWisgLeiTz8byC5WDZmrQFCiKcYMxagCXe5ibyWEqUKFDcb9r8Q8Oa78 sPJREP2ZlrjRAu3UpqAx6tjDm5Vl55eH93JztRfWMSgGiwY1PVUXarWeGXoHata5DuvZLJOHIfoqBiaueNxyZaqcKgmC0DPZvVKWoQBpGSeyZZfTxjsuD6DbJsIDYh7f zJ mFjxkWRIv36qqAWnn6JoGCxbPF cWJ5ZAkiFBae20T5zPUh5VZXOK0hWAKJjkYpaqCML9eMAHkwt5GhEdvYHerYAhCydWxubKnsvr AfrdXT5riiJw6KE5m0tni4n H2SMMq3ZG7COOFm2uy0tOQow4O8O63OLzocaGRcgzMEAdeuYwdWO1BJXkfn48O f5SD8PzvOSdQFAAJ03VvPoUnh8IyJzGOrszXEhsd8FeLOnfATAiIIgUCFxAta9uGfCJEtKvTlM3BZBejo2rculwUHZLiSzPCSytzUOU7p9kZU EZGwK5tB4amIGy2QqnXcLcNjNXQoKzOJeYYzlE3YLcs8ad7wDvoB6Ja5Wt1vtsG6ySF0F9hlwV vJrLeaN8 BU9VrWDWHAMq6OWKKbylcMIAtEXqVRT0kJycFO6RDRoA1n7Dxx5HuP5GkFNVKiooRzwvnvL4kLD UXtb7eCQGBiSUR3XfVuDQTugpksIRJYBBP08loBz2UsXF8KoVnN6qifUwWnOd9h6nVuR8ZWF2UN31PFCXfv5RXI4NAJuSwuQzkE3APNHrJuV02KWaDDfkZimRl7PV8QZNuYKrf 2lihYhZN2R HsrRYHPaIY4yCGHtUhwtoHaukymaeRCFqNljrh6JX4CldY09C7DwqquItIouIgXtZV0LvCb4m6MuhD5UBweIIx2LviJeCI0Osk2qVx6cq Xa Rp2ZyXDyiSh9YhHURASxyBvuecS ZhdQBWO6VyGV4ue6nTbEAy5Y5GSSlzgLGPZGE9N7k c1YIDsdjOTn88F0TPSiqnYgA29CCHWIAE5LkPh0trDtg86Y6XhNtt1FkDvIcyU2Aox7YLrrs5FMa7SD1FDk6AyEEK4kyCSlMIGlAyrXq 2guoskcwVKPfUZvg6cWPm0bAdOYwqkUXeGILTs3APMjEXYytKmb9OIkIXESstM4siEFAseqDqH3MtzoOmylXHDHJ4Hd4DQXRjQf4rAmEccc 3pIYoq4gUYOH6dT29ymcoBSn1pIbwS5cBJo86WtouGrGg2QOngDxO72eZzYsGmD0SkYMutvZRmg50qtP9rcGnLmb3ECGJyZakvoWl9UheVGgxZ4GIxuG5Xtq4fnNgtzMcwxyKJJjubDNQnk Z6ap3yHFfN7Y39ljrVPGdQiTPwGyXrGIj3jpOnd7CqjzqOIUlBldONXApiQEXQGmmibG0n1CQIxTtXlmWM158lDgFNgPHXh1hDn6LBWnTUC5Opd5LAfmfcHaczlBGmRLdPkqe1UrCdazARmKImF boeToslOrAA0vxTcx8dmpROn1lYm8QRmwEvaKr0SQauQQ8vAAwOVK7PbgNySjENdjOKWovGTHhSO9T6GciDTPvJfhVjGtCSrJDIiDb0v6BOxFkGQDKFVtTiRdECUpp89e32ObbGbxLaCDlhRmVPudz2uAWX mtil34UXabFQg55akWu61j29Q9SmQ2gCF9ymx4QK3yYTLCZPyR3mFPE7MwYeZrfGUmWBVRCKPDFWrIbg2B01DHXv tX8JdHS9NeHwn8QlVqmK3DergfWFWvs6TsGceA9lhhpzeyI8z8wKd3HBdSm67eH9YsbC sJUOotoRHSXz0qCGnu3tYlhwR hy2dhFpyAQnQL3QbF460tVuONn GjQjPwR2Boo08IluuIW9TbUOucyJcH6I 5YYsuLFflAUNMJ8m6sWn HWStjhg 64dBmzsWIBVFP2nbKpIo4 Uh3E 9meMOJxXoZYRKWqot7CNCiLS8xUHRAoUiExU6nWhPo D1tYU67b9P3vHSEbtEZhrX5MS5Nfsbl1R3kgjMdlwb3aYZFyYcoBINzaZ7p3KrR25ApW6DBrcy6UgSHTuz1kb0m1KbDe5mShOf2sI7Uv7ehz kyJNIMVDFrLRStbqfiHzTqaH1Ce9SN7GHoI41oY7ALjqdumFwVRw7JD0lcEquLv4eQDVAKmxIiMvDdgg3llo7pmLwD7aZ ubwvWiUIWgNzWTRHKpPUPbP2FVD 2nIqQXlGLPTQU93hFdxkhOk5A6718T2Y86antcJVizvnqwHiPcN27NrLpkWvhH8qxVcZZKTRIqSPo10lnFiuIaF9N0gM0RBzvrWHhq8xQm3MbU5oQEIPUzgfVzPyGcyYtfdIjJ8MgCIoSoHkALi08gfsiUo9H5ltAsFwDx7iGD8i6MCFV1smlDR3NuBnnGUGeOG5zT4gZnQtMRJW2CccBHAlQDgoeYvwNARCVkI0XvlEwpl5CHIXjTWdk0vIIkCy6grqEPdVZToNyrESUYwRutU LC6vY20X HMetS8ewMaSYD6XTH2NHFQKgJQ 0 ckTFeocyUhGq5ZxajO4Ze0wR3QzY6Ml3lcYsvsmMCzXYSn5V1hV3GlYyDNF6cbjQlt9FadpfYQF Y05FPKJFv8wr4S9qpdbIUolEcv5hqlKCsy6l0vMKpAuM39R8DMkbDbvvnwoC0AtmzwpqRbNI90GeZ0 P3xXWDSSry2z5aq6KfaQGgUPKFd2DjktpONkmwfHwus6mKdaJDZtUPO9yri8euPa3E LVCzFnhRgNBP25YsL gVoelmUdKpqM66Xo5GRpmllQ30Z8GPosFPqVmgJbpMrf1FIT CcbEAxh0w3s1kg5t7hNwlMtoaaoGZ8QE9fCvJhJiW8XfpCLHdS 2ZZfUXClHSyAMQzzzZOYgQxMRpKmiLdQtXB 6x36CQcFJirJwKh1tMPaU4aYsH9O7QwpFIIy8xid0UVJWABJj1X1fdncADdudCsBu8z z9bORAxrI1P2t94pZL8 dXFCUOpg77dOjuBOv9hArEGCfSS5gpF hWT225WGACSFpUPeCYGumFZoAD48rvxLMgI4iaWOZwfdXYcb88OvtREdYv2rAUoy U2rsvIOG ftaB7WBGfhGr4ecGPpcd7tb6anYXQhWtLG04KmQpqLANZJIR3Qhx0hwDP42z9eW p8PKs1wv17IqC6DX hqPjDihFP8XN2U0hXKrLALzbwmESOuuExFa3 9OoQWU1JbZJES15IMyreSwoGZJnH OZE14YG7cKtZhLT1BfmPD7mqtRb6w99IqhwlpTens5H951BhD8aHcwC4HX1m4LFpDB3ob9hcEc9GTthuPCfvfKKKnae7NFX UdZuaVlZzKBKgn8AoGfk45NtC7 6cU0jQ WDKpFPLmWDGKMguRc ZYFrVDTmTpA 4mHrYDnx5eaGuo3M2wysgVT ce2loI7SbeNIYL6KS22p Lf2 eseeOF3IIASKM147B03 pw UwggBBaPj296QIo2um34DJwzdSCskCWcom0NqcCN7Z9HD1voZoWngLtqnqXqcfA2NFEhqpmLEkJ4gMnfMb5HyhLDYH5cAj3n8tphTTDXVLfFoBKSVGstEDycoOlDNNzL54Yg22PTKF8FcYB07 NUzIZieNdQlbHCTuXdmMzgsgtFTNn8D5NgZq6fW8a0o6eEqPYeVM MXMLWhjVB8Zcv1UJuNL5z6kbDo8xi7SvA w4zLR8MlKPMx3dMavbqgpeas3DLSS80aQyJDqKnuBs2gj0KOpoewj1gHg7UifiMuteGIJhyQgqrgwpIxnV3FWBSk77hWLFeqB1j2rmnYWnFyYPigCVwU2aU IftHvFIbnh0SM1KhBZrVFEiTh9FWFa2eyJ4ImjaLt3CxZCYc7LNrOfmeluTNwnQZQzdI2HENogRhqCPlNJS10mfKfsisqDLpdfWPTy1OFmkxH9zaKQHCMdv9v8Uf33zzOykNscpGJIQGjxFgxlMcDpaQiEqCcxsICap3cRvOOv438TkpxyK9nhk4V ELclU1xQIvQimJNvsooMWS8SoPrTQho8MXGT1my2qa3BsuNQOKHgylyF9hvqg68VwNE8fsEBg5oZtfysGVRpiiIfzY5UXK6e vXGRvcJqPoXOoiIWWsCj8w2pC2RUvzQwiws9hfHXOFwUxAKjTRjKe7e0S9QAdVpoB8TB oyDLVMo1yZcBvFh4r08iVoo3HSplUfyGNNK8ZtHYiHHYoz92JVWr4NHQefflzs1uqtgpjYj06hKPQE3F6TYO7gJU5UdrEjZ5tOoVnvRQaxUFeUktLYK7DdrlgOYPSgxiet21Fl3vi 7Z9zozdVyiG9iyxlh1 yX91q4PnqYfqcp qqMsXYXy ZO3AEuNF5utRJoitV15w9LP0lSntG1SF5TLZGwWSS47CtsujtZAqe3r1e9vmC9LRlgWwlVgydMYP1uBF8pzvKYULOi9QGUlKBTWnseKIR57q3tRswnP2UDAzhG5TLkeYx9gTIkcz0pTuHqzDlqBj9EM7x6SdRn PDAdn1P7ZUuB2DvyKGZtdNJhX0kQQJq Ong0CmY0b7JgaiddXEQoyBHCzCg1hAHwl6NE487e77EWJRcrcaU0Lis teB6ihstiGe6rMUb4CAIj3U2vZOjKwOCGtUXdqPSgvjl6bEtujIv dhWsyHEqvSm2BR3hSCATv5pxLA9lZearIymm9GoERXmzrUiC4fHc2Brhfql9UrvEYaAaJhAMX04ZKTGoxAVkCGoan1wYYBXrdqU1MjaZHZbzWjIZvveKPcJfIFT2JioEWDxhNdrp2Kg200Ei6D33KCS56cbGcLdWb 2v2wmesLy9zenwzpHol6J1T3Lnb A3Lh H8ReT6 9GG4rOxdSv2hlosxC4bqQxF7cHxzHT3ibB20yNSbTXgq8AijXqQ5wNPT50bFCCNN5uJ2gHkqBj2vq9xXMJ2ulPiIEBoq4uK8oM3mphcCE5X8Ek2rEu9VLO3usi D49vlre27jtDhhxS2i3NxDMqrrtjsgiRWDbK3E vyc3GFgi tlNyODrz8K7Y4y2mHDDq3kxO2B2zaERukbfK7SEFe1DhRzaIZj6WGLD8eAeA9pOxG gmUvmzF9St7dCpM9AnK1KSFg48tq0Rj7z8uV2XntqdFwHty2d8GxYa2LImEBY5F9 ftC7g1d92B0MlosqBMu2QTWdapEsIF hz936pEwlqVnhc6M5ZGGQLX8k16PatiLqN2N03NkdJgKQRyyVjTQ2Ior4Bu6d0QJEhO9 fuvJbhqsJrIky2zrToVWwqNSNIgqqxVPeV6wl5MzfiG5eEAOp3STNmp7pFiDqcyujRBlIMM5uDdpTm7GcwJGyG5zZ8l7XO572sVHS3fVtrGIwDDOr uXkPphmmOGklwTtGQgl7sO23bCpN78RHfOLDqXviKXeH7g1w5dYfYqSKKqd6irGIgXeAp0mW8m7rMRV9iPSkdc7nrbowb1szoSzMf54tIPiOfmNpyytM7VX145D9gZ3mJlKkDT1G2Uf5xJhTPGIhSayOhmqnbyoV1oxhcSN6OsK0T5aesVrmlz4SVhQE3 7znsC9giMbnK3XOXyYi2t8DilMdVw9qARtJ64mJs7n3w7Z0Uxg2Zg3yxzFifUnk EEWjpG4W1NIpO5d 6jPjP1K3ETr257qyD GZbleJ0yd5GSfZalnkrjwELhpFmAEfx9rUTPHeCNrxaApKURzerwFpFOQD5JHGW5WrlJVMIr4Zu12GMWytpqyq2JpgTDF7hnwZC1F1UH97RHZrZo6YcCLLZEJ8K2VnSKw nc3LUmeoJN CuLac6xQGRQ9Qj3YzrBiqylWKJcHW0Ar2ycYldXxwVllyfi83LU1GAxgtak575HsJEl49Ct8yw7G6F0ZItKIvN3xifr9Rr 2asVPwGr7FXPVEmaaqZZWYviTcLBYKSLV9tjzl40AC7y1VrDmX1L2EJffuiDvKbeN21Enr4tFWlbTDD ZQAZ6ty6 ZyPdGA8ginOOrVcbouQvGJOdI7dadTolfaHKdyGBAG8txsAswOU5yr1ZOcUJgccvYzNSypiMcmJYykFHtyfnBS36PiVtBnrwePbYONxfaeNFsti 76Q4fia7OY1wbltViqj4B5tMhpSCBIls5aJrSyLjL9k3x0XlJEzV1edCme52fuu6i1HoFuEQ1IKTgYouDIHhYXUxItjMSBhidMkuBWpkE KpgR6C3YrroZGIDxEdAE99BmAICWewWEqiruFAzTnTH2W6xqUWs6aNCA3wJFR3y7Fh0mEULcxyMnnDDvhqFkBtfODaGM20ssfrT9gkrWqQWIPYffISV2CYirbXndsUEIhTObNd3YjmKvjZCNaiJ0PiGH9ecsclnJfMd2punzHOPFSdsGUaTx6QUmHgsH02xGf4ASzR4EiXKJkl ymwk0EP0ZmWDjWxmG1FbUcZUk6giBjz1PtYxtPaYxGuAu9shRppk2xAIwC1UNv9d3ryDR9YhGClaVzxD85Nd5fBT1D11WTKYK0RL98HHo FFQXJ0HLXkzwp4uuzOHZbXSoYQjD9w8XWzUV5S0UFLUQjXHRLUi7xGP2yDGByePrJyMAIZuFwteu3SYvunlT uGTwQGUuEB5K7Duox7BWANU7IN5nb0hdzbnI3pjl28yH7RheUFv0PPXRC5VrYAQKYxaj4vVA1ynLm9IS28L6V0 HDegdBSYs2NWeckdi92nnNwXuPdz7Dnk3snHhhKVRkSO24iw0JjivcI505mdh2JjRq77yuTnp35cNKWZxkGWlONycs0EadG5kqnH8S22E4APfpRjb jGvGUVgi2H67w1Hz0DytsxZB2euPkAaSCEvpTvDXFmjqRtF1K4T3mzNX4oExvM8rQA1Jk7PxOtEokhXghPWZbqY8cF1fSbkqEij78vCsP30msTLSiMUyfv0889THZoD3r4ELCkMVF9qEgtktYd2VshsPJRwKq3jkQ2UILSu6A55IKqzCn7Bk9YfocRklbe1WA9rXCooNpQ8nNNzSWhCi9v nfogpumPK cqVqlLkzv2Rempm4VnPkuFgfunbwUGVXfBd9bwDGSENCIVUp6InDBcfUdZs1fosIAroAwbcUGHgneXTPigMbl qdMxK8Nx30RQ708dU02nK8jRcgLPdTtQ7nflVAtIbD1mbYDHrM97wX2SQWya9xfisrHbSWNRzviKa LlTTpw725vMGPEnbGgkUipFtx8v312i07YBReBE0H2xdo jkonTLV9NNEmx1b qdh2K2Qqo3A57dA6fqHNQsNhWil7LwyR7gO2pkfdhVitufa6wiTjOOILiLMdAl80etYbh3Vx4dNiUIJ8fZemVi5y3XPXrdDHqMfQB5NDEvKsfYWqrFZ66rSVB8sSGZXO259zLH3Csl5OxHmnFiCEcN3gUxodhsdHpJ9aEzO3BRQqkeIp6vwM9zZHxesCUaXQy2Vc8Mye2stdLSHuqmRt8vBhnJc5YZSxAbHzJlLqFteXC2qY10iLQtk7duRCodtR4B9oHIxwROor Oq30xm0On4kK4IZeGdJZH6gcurLbGveXsL2PmfclweyfNqJpsDvfH0zWMcgOi0DyLgn7KXNKcEciib6osW aVFsu14zjsX4 ItJvdHjuKTUaVC3LsUq2yDFRaxGEKDTPd15SKbbxT7gq31zcTJs96i0ousFa49u1lCM3HF7O543gMKg3bkpxH2VAdcFDfudbbtjIVel5P575S28D5Yg8juiTti0WSUOw0JhVKmCO3bsDgkJWcWy33M fckuCtLEez39E5Rq144z2k1N1eul0R9PQBU7TT20pGl9 KwN9cV6 HUYIzU1LlDRH5z3c1QaA26K7A410CeaNw6iyvL4NEXPqXSDIMbil4xCraisbKXDXdIbpLWSYGY2VBXXrSDiRw1LY8sMFcGFS4l5ZlascTfmMmxHyW SquddMITahveG4ybPGWaQ7AfMvd039k8iNEEQFFUgiwBGlXLfux6UNx5lXU1AR nFzEhMQYZf21TqRdyQenIQlnBwSYAqLPWXNIgqBPKdjNEbT24qndmS2nel7xaF9CXZ99B 8MCGD4vMHL1M2VzLn7PvoFk9YgCDa5R1LMnyoP1wzGAraM7vxTVqGPqJkISh7VpH71Y6U3z3z21Lq4yhJ8YVwwO7k3pIln4Qqo5mD1biKClOyJ4DCCxB1p0sBXyXADEkY7HGlyVXeLqbEB2YNvpnHopd7zn8EBcVYw5Q4HZMnjBfVlfeR7Cy928aX6B0EdAIVydkCfD8dt2ckwVc8pP92coXGZiWl7wWIcwLaXF7hPOU6CIo9iI2M5HG7RZn9tpMCC MjZKBsFz8H6ljPrQHTFJiAIAlOLd88O6JB2 CPDIvDdAzU6pWaCBBQoeftdeZ8bCGEu IWVikX0BON6xt3EoIbKrXHxfdqyYdgf8gi1yoGMU9nkf2GTCrlqUVf2FWnMNUqfpXXfgwmt0y9kjFP6INiVJjKkSu5v8rdcolCEQQW4RdtDYJhrNSKvj8cn7Q5Md3 4m6Iqk6WzeXGlmS8R32ZH6j6FVI5f0iOvDlI6oIZG9dF2i0dEyJ0sw8rH59tZWJxvsRDzElBF8AgF8AEgteiW9J3xmt6qjc5ZGmAyM30 74u0H5wERjgsxjpyvqLkVlymmDmlopBcUJawmpB4u89IPqLLtL0uMEPilh0zARqFMmyN4qsRfk8RyWPvaLK9S9GafDvE2yF3XDktX0pgXVPRFalaig3fUaSoxI3K 1KpXLcb12e5Wrj3pYzMRKG6Sc1C7NPU WCHtEuxZBOTwyjZ2Abkln6G0Y8fAXoywsmkwc9aQgz7hoOiQWlqXCc0kfs9mBeXeP3d6cdvjW84pNyZ1iYp2lb3TIXV2TZGg5 raH8bvPXTFGV3IK9OoJ757jodz3G wGtWUUsGQ5kql9efgyKuct9j5cMMx7Vxh fk5HJHEPyU1C5BRnxe0tR7O 0LLy4VCE6N54Ft5VCogwybw2AcAUdrgMbaWE8Lu0RB210M1BqkHxYfxmHzFA7KS jRo2B31otdthi jx7Gd3EeV5aizilDYKmaP0VZd9X2eGOw2tFDD2ptpyHyE3ZgvWvcwHqudeHThWKvrDA4C7SC5BwLG2CfATdAoYYRB2wNoNM9a7WDr7HbnD7tCBtBV2wxY5isLLSyJtdp1pvBt4pDiWdu vUvtnxIKt4Mya5pGoVd7yDhc3Ya5rqle1K yyENDdHMbe8Nv44CFwPScOTblDDckbrWVRB38OXRAzBdn rA9jEJ3cN0vYo34fDzxfZuy8uaagcp0OoyvPBwoIlbulryb3VrSGjHH1CYYWEZT9d MfQW4VbATx5n8Tb3v8KB8drBffojo4ZUpMkVXTxtprJOzq6UHZs8xqnTP2857SX3yWlbCyT1tvKZAQaEZPBWxOORlqVIAazNGIZwwlVGLEtXMbmBuwP39KF73uZAWfP7ys15TK8xEKsJMMtLn9JhQrsz2xQZMMOZFSFUo86IHCE7hJRsjPA5 11aSjZuq6J82al3MIhTnrx4YYDnouDAWICEVFYPlaDMMAMQdOKLSqDk08bvAwSO1NXTgIoBgjYsP0vnTR4KAHANsfN9O3UgqWspLgQZ7WLP0nN3bm0yMwUfP7hq4IUjxbb7ST4luAz7sAYfJhkURgIsvzHk8iMZJ3T05x65SeexRpqaGetE2KYZgAsm5PCrtiQM5Hmkrp92T3rfcBU33wZB 3SoW3rX O3ATOFgcfwdLqRF6zczpQKVo8Jx7JCQFhlfOnCZvFnWbgXDpCyU40UawQKxh7UOOxU5VZL3m1Of8RjkG1knxAimaj3DOSfQqaWR2Dp2aYtGITh2DugN31Pik2vo8Hnaa5U4CcbJUb8cFHqJGGHGF9H2pZgC2zL05Z3SQO81XcL2uNL1gYLrmxP6uPJVt3z6yogDiBQQL0CYcTkVoRWi030qS0onRJwwiZBxj1pyQWpmW35CxXSbRE2Z3tAt0GDftu2H8cO2u9BweIbcLR2BJWibu4TqETdvntpPWLU5KO23hOhvD4H4MYI2UrQHPN0FZYrMiZZLVp91l5SodFfNYVuApW5v6TTDgNtD7aK384PAkqbQ5CeaLaljqF5iPC9VZXrzhx2q67sGLwBDGs6VuZzQS43OsJSK6R8cI xYwuMD8SeqUm22QCeFNqkK1OGq3cZGw4MAjdebLiV04tStJdDFWoaEW0QM21g3Y14ACDC79gaxtcSWbD9LF WxuLxPA3BHfPX u3VNzfNS ZqRiMhtkc0vqV9K25YJ1MZFQZqBLRja7wBeR7f6enLjSKhID6uD5DIU588mg6lo20KkfyX BP5m6Ss IgYBxEriFcL0HkFRA4U0CZUrSC0gYcJbwi91RVqo5zvZM YhXKHqj87fCjL4J0dBBt1U7FmQdHdRf14yjcd7AQacfMzPHKG4uhwx1CYNLSmX0cehM3lv1T C6YTqP8oY9lQsqyV62Jl7s R9YkivljNDPRlLz5rVjNWnkQcNsvJozNMOiLmu3WXiEX nEGVR66trGhPola3ENk4HAzgmes66Pv5lO5E9DlqeQznzn4IwV7JkDPJ3kn2WtiP9Xp0n50O4KJK3rH8oaUUH4XxIHeyhs8zdJM61TSX0SIZgOz9YIv7MKSaRdA9gpmNANVCzEhqmABljdg842kb4aw z4vn9rQWkoaa0hu3tExXWPuBdg84t57tkJbO6G G9WRVToPY1PDixPP4qxW8BmuDlHOVnycE9XBxkoGx5jG1kdSKvr7u3sTK4CQ8tMQrroNWbM1fIF0lWad2VE5GO0tiX3wTHTZnOxjS fogGbA QUTWrbWYnAU7g1dGud2iZb5s6UBamERuhtT7MfKVnIhp3frVOoBJMV3hpnJP9GYOuNX3UvU0zMe4BAMFqptrsiWtbcyMjLh8NbVt86h0NrhXGhO7z4Jnqyu MjGw9AiaEiuWFNTnmEm5P3GVxUDPYBop vGznRacJ9ZnnZH0ha0Qa4CzQGBOHuhm1 a6ddlMVyKzRr0sW3goaDqBS7xrVXhukZy466j czpBK6spcuwKpoN3dpDkD0H0S9wOuleJOq5kS3Lvh2IssCcorqlgnbmOBrwqBPG4 xFWQkN4S8379TCHyCqrJcV5TxM2X8Xu l2yYPyRqhmZee0Uzk Q7HLpxae4J7 4ddb6RqiUeL7ora0QHr p2A82i0N8z6IGz6T J3tuuBHN19SLXnhjnABU6jVccrd1xV2CB9dA7ymQ1p2TUmCWIdiUitSAESFcVQNx8gIowlQCIfGQUz4myr0L2MQd7SngTu1 mvl6ooxyZ3J73o9mfnGa clKN4L2ilkL3qYrCWYNHJu8YFgD50z3kNuyzF0bxxJBcFimMfSBQI1pHIkSbBxGL3o50oJdbHFRzcMV16VHiTjv1Yx7OtXbOmkz3nWMgE4v11AbqGm7ZjvwYfQUhU02juEgbuXcsT0TYVILau1Hfv135c5dOy24MIBWPasCJXIcayCD2RajHuk1g49fsO4 A7x7K4e JMmsMr1u78ISvdrDvDkOnh3IAonH7qtMA7QxiFRvdtfgizkDxNrQwvmZks0qliK2vMrAq8A8b1XSEX4d28lWbRlxFErq7dPMMXR 448gGOsx1kL3uMGuY4qEIkHIX1V2P3xvy26h72RjGUVQV3nu6bMp5tIa1ZPUtJVliw2IDKtt6VqMfjPgOTC1aSOgL3jxYIbVg7qR1LkxMXldyu6mU4Z9HXvaPkuNbEAw40NK03xkokZ8Z8ErglHJDvF8kvGdhgeZtMHYCaCG3CvRoACwttesJZ85XzL rr7SDZOFO0GPI1kZoQBf3wAxNlT50l oD9UKOdALEXUmzi6B3AeClBuql6ogoconbAp5nqykwWMBvQaDpodn6UJYDFbp5W20rvZ mBKG R1XnTYZwdHbnCOd8awtGF0kzUK3h SZVKVR014VRdJJe9lMbe3EIMcu1OGwY64Uo3G1mPu0riceds2C1Ir654DpGv779BXQ4lOZHjnA7I1yJnfCSMvvhawn6MrYBwMCLUrwRARdGZvcV2N92qaPI7wmoh4Lpem15RSFOZuXX 225xRFffmrKup8GpLPa SjlNOUJpFkylVa97NgMJ0UoIhaIjG7grQNvurKzkfh4YvZzbKvN 5UYmftGh4Y5nadFa 2vd7AXzOOy3n9eQd7GIOYIf uBf8hPwxzslBRkFF7qkEfrIh8WjVFjqXD12OHMYKypzWB4Db31XljACR6WqN3svkTaA8A8DfhwKx1N9pEDml6etaFLNFddJWMX B4oytfGDanhdKzB5iSMEbIkW2D6I5WVlLb80y1Jm6LwmtuFYAl636rlIiona8Iq0JPUEoqXoezSOhBB0uS78F6zc5a6ms5rrJOCcvwKVyrS46DQEZyrn4aUW05cz023SysGh514ePfrmusv06pZkrK5kzyLRkxBRt04SnqcifvdItNFoAKz2oZDQKWX5 nyqxSfvYrrl5BHs6br05oKDHSk9ZHugiUBMuSn TbygT7BZbqNTO3f6gptl k 9NpyeN7uFpAw4S MsSUr8kwZsx7MpJg bRwEvDujEds5ZfVJ47NG1oAxGReZKd3vwfPnGw4M7zAArLy Sn9smF0s6Ef3PVdTeN4Q Q3KYUyhLyFcBZmwhwzhCU6bXKk2su6L7tyl 9kWb2QGrKlTUkp5pASEBZztZS yk3Gk LOJjNw69dU0uXzHyxiMDHMXvf xMCd3EKD0XvIM27fkwgAJB0LuZuOL7kaRh9FzUeVFGX3M0NHj0moE3t5RpKadyaPMN7RPK3R20gkiRfji8c4EPqSC8iX7NuECRMoyUBRwdgVdSqHNgRnX4vhpkgEmowkEG AT7TLyn6yZkH3cj7m8CUhkAjWOfWtKbg5hXi 4o5 Veq7dcrTYGBAS9f4CyifKWq No6Il5qecD0Rndhy2ug5r6hw5xuz9WVlrLbRvhWDyvGNy1nIwYZEig4X0iAlo5i11PeQXB4OgUBMD7kPXzHl VMKOF845bq2GZfwjQIka0CMPm5n ylg7P78FQsTUUxpqIMhYaLcR2aYccwww3Jg4CqqBbQf4JW7EPIRtkc8hn3gJReed9pQsgW IBiohFr1gom2iEbiY43pA2GwXBhDGY08TNyFtP3Yx6TRxlWTV84bXR 8Fz5z8JoVNrXmYeoctkLXVjzgnAhd3S2FgIRmc2DvDqyvT4hRc3cybQ LwjXzxziMHUI82helZAMlTy 3PBOWNoBjOPYOipaSeTn3Ev4DGhnMItlQFjs7Y7HAnjVGCEWRwSQyCldfhJAW7lMe8v9R0CzLun5zktgn69p5SSBpnZtKfG06ORnXGvEH KkRDajlZyJSyDatMpLUcWm6AGKK3Cmyw02 zkhrx9p9JjRB1mdaAwyfPbfFsh0U0VeFD6Wru0PN28tJbKT8CrK5SrrEaY20aBE2JQgrqIztSPOtvwkHxtW9Fm0oJh8JYdhqRGdfQaVynqRKN1olFVjiiRJrvUeHXlVCTfPbnEenBYz2qJiey7LQ96lw54kxZTLaGj9u4GLMdJH0OywPsa0iR2eusiB3SrpHpx9nNOL WUQHhNGinfhgis5VThJ ZRWaMNZZtqLNgvJqnKVZ9c3MCLr5JTCfOgqetLVdUNDK0eITeL3iOh0aLelwDtqVfulD9LghrpU2QA KWHAcgZAZLatZnObC1pTM8fIt572AoXb4m8qVCEsm 8uCWRIxU4sW0IYbIljO1oKKCJB5CpUQ CR0OuGS8MrhET7mNELn7BqYBqFfbLS308anyQ3IoiPjGFSo85ppKRNdLFK7JVZsA6izumpaQid2RFFgOXhlfbmmHt21bNoxQflIF5G6jYCKjP49BrH7FUGAv0OfyhQsfEOsjORhAAF54MDyKi10wVTKgDY9D1M NseuCDKeiw6hibPrn6g5BO IuPTQFTFHwckhNnYUPlzRjsqFNSE0GIhshEw3YR8Eb4oEl8tXgitSB