[Phân tích] Kiến trúc đồ hoạ của card GeForce GTX 680

[Phân tích] Kiến trúc đồ hoạ của card GeForce GTX 680

PV  | 28/03/2012 0:00 AM

thích

Cũng như cung Bạch Dương, GTX 680 đánh dấu một bước tiến mới về năng lực đồ hoạ dành cho game. Nhưng điều gì làm nên sức mạnh đấy ? Chúng ta sẽ tìm hiểu ở bài phân tích sau.

Cuối tháng 3 là giai đoạn thế giới chuyển qua cung Bạch Dương (Aries), cung hoàng đạo tiên phong trong 12 cung. Tháng 3 năm nay, giới công nghệ phần cứng chứng kiến sự xuất hiện của card đồ hoạ GTX 680 từ NVIDIA. Cũng như cung Bạch Dương, GTX 680 đánh dấu một bước tiến mới về năng lực đồ hoạ dành cho game. Nhưng điều gì làm nên sức mạnh đấy? Chúng ta sẽ tìm hiểu ở bài phân tích sau.
 


 
Với hàng tá kết quả benchmark từ nhiều site phần cứng trên thế giới, không có gì để nghi ngờ năng lực gaming dẫn đầu của GTX 680. Dĩ nhiên vẫn có một số trường hợp GTX 680 kém hơn HD 7970, song số lượng ấy không đáng kể. GTX 680 là trường hợp đặc biệt sau nhiều năm, các testlab hoàn toàn có đủ tự tin để nói rằng : "hãy mua nó nếu bạn muốn chiếc card đơn nhân mạnh nhất hiện nay". Hai chi tiết thuyết phục khác : giá đề nghị của GTX 680 hiện thấp hơn 50 USD so với HD 7970 và chiếc GeForce dùng ít điện hơn đối thủ Radeon !
 
Nhưng làm sao một con chip đồ hoạ (GPU) với 3,54 tỷ transistor (GTX 680) lại có thể tốt hơn con chip 4,31 tỷ trans (HD 7970) ? Và làm sao con chip 3,54 tỷ trans này lại mạnh gấp 1,5 lần con chip 3 tỷ trans (GTX 580) cũng của chính NVIDIA ? Làm sao NVIDIA có thể "nhét" 1536 nhân đồ hoạ (SP / CUDA Core) vào 3,54 tỷ trans trong khi "chỉ được" 512 SP vào 3 tỷ trans ? Câu trả lời : Kiến trúc!
 
Điểm lại kiến trúc Ferm
 
Các fan của AMD và NVIDIA hẳn không lạ với cái tên Fermi. Đấy là kiến trúc đồ hoạ của dòng card GeForce 400 & 500. Tuy vậy, kiến trúc Fermi thực ra có 2 phiên bản : Fermi GF100 (hoặc GF110) và Fermi GF104 (hoặc GF114). Khác biệt ? Ở Fermi GF100, một SM có 32 SP. Ở Fermi GF104, một SM có 48 SP. Điều này có nghĩa "mật độ" SP trên GF104 cao hơn so với GF100. Hay nói cách khác, một SM GF104 có thể xử lý được nhiều luồng dữ liệu hơn so với một SM GF100 tại cùng mức xung.
 
 
Sơ đồ khối của GF114.
 
Nhưng bạn đặt câu hỏi : tại sao NVIDIA không thiết kế SM của GF100 cũng nhiều SP như của GF104 ? Khác nhau để làm gì ? Trả lời : vì GF104 để nhắm vào game, còn GF100 nhắm vào GPGPU / HPC. GPGPU / HPC là các ứng dụng khai thác GPU để thực hiện tính toán thay cho CPU, ví dụ như các siêu máy tính (SC). Top 10 SC hiện nay có 3 hệ thống (thứ 2, thứ 4 và thứ 5) hiện đang dùng GPU của NVIDIA. Trong đó 2 hệ thống đứng thứ 2 và thứ 4 dùng chip GF100 (C2050). Danh sách các card Tesla (cho HPC) của NVIDIA hiện không có model nào dùng chip GF104.
Tuy vậy, GF104 lại là con chip khá mạnh phổ biến trong dòng card GeForce (cho game) hiện tại của NVIDIA.
 
SP nhiều gấp 4, hiệu năng gấp đôi
 
bài preview trước, tôi có đề cập vấn đề số SP của GTX 680 (hay GK104) gấp 3 lần GTX 580 (GF110) hoặc 4 lần GTX 560 Ti (GF114) nhưng hiệu năng chỉ gấp 1,5 lần GTX 580 hoặc 2 lần GTX 560 Ti. Vì sao có điều "kỳ lạ" này ? Đấy là chưa tính xung nhịp của GTX 680 lên đến 1 GHz còn GTX 580 chỉ có 772 MHz và GTX 560 Ti là 822 MHz !
 
Vấn đề nằm ở chỗ : NVIDIA đã thực hiện một thay đổi có thể xem là đáng kể nhất từ GeForce 8000 : loại bỏ xung shader. Thực ra, không hẳn "bỏ", mà xung shader của GK104 lúc này bằng đúng xung GPU. Nếu bạn lật lại những thế hệ card GeForce trước đây của NVIDIA, bạn sẽ thấy xung shader từ GeForce 8000 luôn cao hơn rất nhiều so với xung GPU. Đặc biệt với thế hệ Fermi, xung shader luôn gấp đôi xung GPU. Có nghĩa nếu GTX 580 có xung GPU 772 MHz thì các shader của nó lại đang chạy ở mức 1.544 MHz ! Rất cao phải không nào?
 

Cấu tạo SMX của GK104.

Do vậy, mặc dù GK104 có đến 1536 SP, gấp 4 lần con số 384 SP của GF114, nhưng hiệu năng của nó chỉ gấp đôi con chip này (vì xung shader GK104 bằng xung GPU, còn xung shader GF114 gấp đôi xung GPU). Và điều này cũng góp phần giải thích tại sao card NVIDIA vốn có ít SP hơn card AMD : vì xung shader bên AMD cũng bằng xung GPU.
 
Đến đây, bạn đang tự hỏi : tại sao NVIDIA phải làm như thế ? Phải chăng NVIDIA đang "tiến lùi" ? "Nhồi" ít SP hơn thì đỡ tốn silicon / transistor hơn chứ ? Và lời giải đáp có thể sẽ khiến bạn bất ngờ ...

Nhiều SP hơn nhưng die nhỏ hơn

Bạn đang đọc nhầm? Không! Bạn đọc đúng từng chữ đấy! GK104 có nhiều SP hơn nhưng die lại nhỏ hơn GF104 lẫn GF100. Dĩ nhiên không thể bỏ qua "công lao" của tiến trình bán dẫn 28nm của TSMC so với tiến trình 40nm: cùng lượng transistor một die 28nm chỉ bự bằng 1/2 die 40nm (28nm x 28nm = 40nm x 40nm / 2). Die GK104 có kích thước 294mm2 @ 28nm. Trong trường hợp được sản xuất trên tiến trình 40nm, kích thước của nó có thể vào 600mm2 ! Cho bạn tiện tham khảo, die GF100 có kích thước 520mm2.

Nhưng ngay cả khi GK104 được sản xuất trên node 40nm, bạn vẫn khó lòng hình dung được làm sao NVIDIA có thể "nhét" 1536 SP vào trong một diện tích vốn chỉ "vừa" với khoảng 600 SP ? "Ma thuật" gì ở đây?
 

Die chip GK104 có kích thước 294mm2.
 
"Ma thuật" ở chỗ: có rất nhiều thứ trên tấm silicon không dùng để làm SP. Một trong các lý do chúng ta nhắc lại kiến trúc Fermi ở trên là : nó sinh ra cho GPGPU. Đối với GPGPU, một trong các thành phần quan trọng nhất là các bộ điều lịch (scheduler)năng lực dấu phẩy động 64-bit (FP64). Vai trò của scheduler có thể so sánh với các quản lý viên (supervisor) trong một công ty, nhà máy: bạn có thể có nhiều nhân công (worker) nhưng thiếu các quản lý có trình độ thì hiệu suất sử dụng lao động sẽ không cao. Còn FP64 có ý nghĩa trong việc tính toán chính xác (nghiên cứu khoa học, xây dựng mô hình ...), hầu hết game không cần năng lực này.
 
Trong GPGPU, rất dễ có sự xuất hiện bất ngờ các tiến trình ngoại biên (thực chất GPGPU rất giống với các thuật toán trên CPU - general computing). Một số tiến trình bị lệ thuộc toán tử vào các tiến trình phái sinh khác. Điều này khiến cho tốc độ xử lý GPGPU nhanh hay chậm sẽ lệ thuộc scheduler. Còn với gaming, hầu như các tiến trình có thể dự đoán được vì các studio làm game có quan hệ sâu sắc với NVIDIA lẫn AMD. Nhờ mối quan hệ này mà hiệu năng game thường được cải thiện dần sau mỗi lần phát hành driver (software) mới. Nhưng với GPGPU, chỉ có các scheduler vật lý (hardware) mới thực sự hiệu quả.
 

Kepler dùng cơ chế điều lịch đơn giản hơn các thế hệ trước.
 
Bao nhiêu silicon được dành cho scheduler vật lý thực sự chúng ta không rõ. Song bạn có thể nhìn qua kiến trúc GCN của AMD làm ví dụ. Từ Cayman (HD 6970) chuyển lên Tahiti (HD 7970) là sự chênh lệch giữa 2,64 và 4,3 tỷ transistor (60%), nhưng chỉ là giữa 1536 và 2048 SP (33%). Rất nhiều silicon đã AMD đầu tư vào scheduler vật lý. Và điều này tạo ra một con chip cực mạnh về GPGPU như bạn từng thấy.
 
 
Cấu tạo CU trong kiến trúc GCN của AMD.
 
Vậy là câu trả lời "ma thuật" đã rõ : NVIDIA cắt giảm một lượng lớn silicon dành cho scheduler vật lý và FP64 trên GK104 (cùng với một số thành phần liên quan khác). Kết quả là một con chip chỉ "tốn" 3,54 tỷ trans nhưng lượng SP lên đến 1536 !
 
Và ít hao điện hơn
 
Đặc tính này không chỉ do node 28nm (tất nhiên vẫn có). Nó có nguyên nhân "sâu xa" hơn ở yếu tố "xung shader". Như đề cập ở trên, từ GeForce 8000 cho đến GeForce 500, NVIDIA áp dụng mức xung shader cao hơn GPU rất nhiều. Một quy luật đơn giản: muốn đạt xung cao thì điện áp đầu vào transistor phải lớn (và ngược lại). Các shader trước đây của NVIDIA đều có mức xung khi fullload trên 1 GHz, và cần rất nhiều điện. Đây cũng là nguyên nhân khiến cho card NVIDIA vẫn thường bị chê ở khoản hao điện (so với card AMD).
 

Xung thấp hơn, ít tiêu thụ điện hơn.

Việc NVIDIA cho xung shader bằng với nhân GPU trên GK104 đã loại bỏ điều trên. Chi tiết này đồng thời cho phép nhân GPU đạt được xung cao hơn (do không bị hạn chế bởi xung shader). Nếu trước đây GTX 580 chỉ có thể ép xung (OC) lên 1,5 GHz thì chỉ trong ngày ra mắt, GTX 680 đã có thể OC lên 1,9 GHz !

Dĩ nhiên, không có gì "miễn phí" mà không phải "đánh đổi". NVIDIA phải nhồi gấp 4 lần lượng SP so với GF104 để có được hiệu năng gấp đôi. Và NVIDIA phải cắt giảm lượng silicon cho scheduler vật lý. Chi tiết này khiến GK104 trở nên rất yếu kém trong GPGPU. Trong nhiều phép benchmark GPGPU, GTX 680 thậm chí kém cả GTX 580. Điều này đặt ra nghi hoặc cho giới HPC: con chip Kepler tiếp theo của NVIDIA sẽ như thế nào? NVIDIA hiện đang có một chỗ đứng lớn trong làng HPC. Các khách hàng của NVIDIA đang mong đợi Kepler đạt được hiệu năng (GPGPU) cao hơn Fermi. GK110 - con chip Kepler tiếp theo - sẽ là một chủ đề thú vị, song chúng ta sẽ không bàn ở đây.

Trình điều khiển nhớ tốt hơn

NVIDIA có thể làm ra những GPU rất mạnh, nhưng họ vẫn thường theo sau AMD về các chip nhớ DRAM. Trong cộng đồng công nghệ, AMD thường được biết đến như hãng tiên phong về các chuẩn nhớ đồ hoạ mới. Không quá thậm xưng khi nói rằng GDDR5 do chính AMD làm ra. Khi NVIDIA vẫn loay hoay với GDDR3 thì AMD đã có kinh nghiệm với GDDR4 & 5. Ngay cả khi tiến lên sử dụng GDDR5, tốc độ các chip DRAM mà NVIDIA khai thác được thường thấp hơn nhiều so với AMD. Một trong các lý do khiến hiệu năng GeForce sụt đi so với Radeon khi tiến lên độ phân giải cao cũng đến từ đây : hụt băng thông nhớ.
 
Nhưng đến với Kepler, NVIDIA đặt ra mục tiêu : cải thiện trình điều khiển nhớ (IMC) trong lần đầu tiên và vượt qua đối thủ ở lần tiếp theo. Kết quả là một khối IMC khá lớn và hiệu quả cực kỳ ấn tượng : chỉ với giao tiếp 256-bit nhưng GK104 đạt được băng thông nhớ tương đương với GF100 vốn có giao tiếp nhớ 384-bit. Không chỉ thế, các kết quả OC mới nhất cho thấy IMC của GTX 680 cực kỳ mạnh mẽ : vượt trên 7 GHz !
Turbo, eh ... GPU Boost
Người dùng CPU Intel và AMD hẳn từng có nghe qua Turbo Boost / CORE (gọi tắt turbo). Tính năng OC tự động này sẽ giúp CPU của bạn đạt được mức xung cao hơn mặc định trong trường hợp ứng dụng không tận dụng hết hiệu quả đa luồng. Do không dùng "hết" hiệu quả này, có một phần TDP của chip không được khai thác mà cả AMD và Intel đều thấy "phí". NVIDIA cũng nhanh chóng bắt lấy ý tưởng này và họ sinh ra GPU Boost (bên GPU AMD cũng có tính năng tương tự là Power Tune, song Power Tune không "tự động" như turbo hay GPU Boost).
 


 Cách thức hoạt động như đã nêu: khi xử lý các game có hiệu suất khai thác GPU thấp, phần TDP "thừa" sẽ được các bộ điều khiển (controller) VRM tính toán và tự động tăng điện áp (Vcore, Vdd) để GPU có thể đạt mức xung cao hơn, từ đó cải thiện hiệu năng game (thông qua lượng fps). Dưới đây là bảng một số mức xung và điện áp mà AnandTech ghi nhận được khi benchmark GTX 680:
 


 Mặc dù vậy, GPU Boost có vẻ không hiệu quả khi gaming là bao. Kết quả so sánh giữa khi không bật (-16%) và có bật (Stock) của AnandTech cho thấy bạn hầu như không nhận ra được khác biệt nào giữa chúng. Kể cả khi bạn khai thác GPU Boost ở mức tối đa thì chênh lệch này cũng chỉ vài %:
 


 
Tại sao GPU Boost phát huy kém ? Có 2 lý do :

- Kiến trúc chip : một kiến trúc với hiệu năng trên từng MHz cao sẽ tăng lượng fps nhiều hơn
- Hiệu quả khai thác chip của game : những game vốn đã khai thác tốt GPU thì lượng TDP "thừa" rất ít. Nếu quan hệ giữa game studio và nhà sản xuất GPU vốn đã tốt thì gần như không có khoảng "thừa" nào để tận dụng tiếp
 
Những tính năng khác


Những thứ liệt kê sau đây thực ra không liên quan đến kiến trúc của Kepler. Song vì chúng xuất hiện cùng lúc với sự ra mắt của GTX 680 nên chúng ta điểm qua để hiểu thêm xem ngoài năng lực game, NVIDIA còn đem đến cho người dùng những gì khác.


Adaptive V-Sync
 
Hầu hết các FPS gamer có thể từng nghe qua V-Sync, một tính năng giúp "ổn định" mức fps khi chơi. Các benchmark thường chỉ nêu ra mức fps trung bình (avg) mà card đạt được. Nhưng điều ảnh hưởng đến đôi mắt của gamer lại là 2 giá trị tối đa (max) và tối thiểu (min), nếu chênh lệch giữa min và max quá lớn sẽ gây ra hiện tượng xé hình (tear) khiến gamer thấy rất khó chịu.
 


 
V-Sync sinh ra với mục đích giới hạn lại mức chênh lệch trên, thường vào giữa 30 và 60 fps (với điều kiện card phải có khả năng đạt min > 30 fps và max > 60 fps). Song nó vẫn có nhược điểm : khi card chỉ xuất được < 60 fps thì V-Sync lập tức "kéo" xuống còn 30 fps. Đặc điểm này phần nào vẫn gây bực bội cho gamer (nhưng vẫn ít hơn so với hiện tượng xé hình). Và NVIDIA khắc phục nốt vấn đề này bằng cách loại giới hạn "min" : ví dụ card xuất ra 52 fps thì thứ được hiển thị trên màn hình vẫn là 52 fps. Tính năng này về căn bản là một phần của driver, không thuộc bản chất kiến trúc GPU.
 

 
FXAA & TXAA


Khử răng cưa (AA) và lọc đẳng hướng (AF) là 2 phương pháp truyền thống nhằm nâng cao chất lượng hình ảnh trong game. Tuy vậy không có gì "miễn phí" : mức fps sẽ bị giảm đi khi áp dụng các thuật toán này. Trong nhiều năm, cả AMD lẫn NVIDIA vẫn luôn nghiên cứu ra các thuật toán mới (chủ yếu là AA) nhằm vẫn giữ chất lượng hình ảnh ở mức cao mà chỉ "hao hụt" một ít hiệu năng đồ hoạ. Đến với lần này, NVIDIA giới thiệu 2 cơ chế AA mới : FXAA và TXAA.
 

Từ trên xuống : AA off, MSAA 4x, FXAA.

TXAA thực ra không phải hoàn toàn mới, nó là sự kết hợp của nhiều cơ chế AA trước đây. Kết quả là một cơ chế cho hiệu năng tương đương (TXAA1) với MSAA 8x hoặc cao hơn (TXAA2), nhưng mức "hao hụt" hiệu năng chỉ ngang với MSAA 2x hoặc 4x. Trong khi đó FXAA mang lại chất lượng hình ảnh tốt hơn MSAA 4x, tuy nhiên "cái giá phải trả" về hiệu năng là bao nhiêu thì chúng ta không được rõ, chỉ biết rằng : wow, rất tuyệt !
 

Từ trên xuống : AA off, MSAA 4x, TXAA.
 
Một vấn đề "nhỏ" của FXAA và TXAA là hiện chưa có game nào khai thác được chúng. Sẽ cần nhiều thời gian để NVIDIA làm việc với các game studio và tích hợp chúng trong các bản driver mới.

Bindless Textures

Nếu lúc ra mắt HD 7970, AMD công bố về Partially Resident Textures (PRT) như là một phương pháp để tiết kiệm băng thông nhớ đối với nhu cầu về texture thì nay với GTX 680, NVIDIA cũng có đòn đáp trả. Tuy về bản chất đều làm tăng tốc độ nạp texture, nhưng cách thức thực hiện hoàn toàn khác nhau.
 

Cách thức hoạt động của PRT.

Với AMD, ứng dụng đồ hoạ sẽ "băm" một khối texture lớn (megatexture) ra nhiều mảnh (64 KB). Sau đấy chọn ra các mảnh thực sự cần thiết đối với luồng xử lý và nạp vào các shader, giúp tiết kiệm đáng kể băng thông nhớ (vì không nạp các mảnh thừa). Với NVIDIA, theo "truyền thống", shader sẽ truy cập đến texture thông qua một bảng tra cứu (binding table). Điều này làm hạn chế số lượng texture mà các shader có thể cùng truy cập trong một lúc (128 mẫu với các thế hệ trước). Tiến lên Kepler, NVIDIA bỏ qua bước tra cứu này và truy cập trực tiếp vào bộ nhớ để đọc texture. Nhờ đó, về lý thuyết các shader Kepler có thể đọc được cùng lúc > 1 triệu mẫu texture.
 

Bindless Texture của NVIDIA.

Hiển thị đa màn hình

Việc một GPU có thể xuất tín hiệu ra 2 màn hình khác nhau vốn đã có từ lâu. Song dường như nhiều nhà sản xuất "quên" rằng người dùng có thể sẽ cần nhiều màn hình hơn nên họ hầu như không thay đổi năng lực này của GPU (chỉ trừ một số card đồ hoạ chuyên dụng mới có tính năng này). Rồi AMD thực sự gây "shock" cho rất nhiều khách mời khi lần đầu tiên ra mắt dòng card HD 5000 cách đây 3 năm : Eyefinity. Lần đầu tiên một chiếc card chơi game có thể xuất tối thiểu cùng lúc tín hiệu ra 3 màn hình khác nhau. Với một số phiên bản khác, AMD có thể đẩy con số này lên 6 hoặc thậm chí là 12 màn hình cùng lúc!
 

 
Trong 3 năm qua, NVIDIA không có gì đáp trả lại Eyefinity. Họ vẫn có thể xuất ra 3 màn hình nhưng lại cần đến 2 card GeForce hoạt động ở chế độ SLI mới làm được. Ngoài ra NVIDIA chỉ dừng được đến 3 màn hình, không hơn. Và hôm nay, thế hệ card Kepler đã khắc phục điểm yếu đó của NVIDIA : 4 màn hình cùng lúc. Mặc dù con số này vẫn kém phiên bản Eyefinity 6 và 12 của AMD, song "muộn còn hơn không". Với bước đi này của NVIDIA, cùng với thiết kế GPU trên Ivy Bridge sắp tới của Intel, hy vọng trong thời gian tới việc chơi trên nhiều màn hình sẽ trở nên phổ biến hơn và các gamer sẽ có cảm giác "không gian như thật" nhờ góc nhìn trong game được cải thiện đáng kể.
 

 
Tổng hợp thông số kỹ thuật

 
Bàn luận dông dài như thế, đã đến lúc chúng ta cần "ráp nối" các thành phần lại để ra một con chip hoàn chỉnh.
 


Thành phần cơ bản nhất của GK104 là SMX như đã nói ở phần trước (là sự ghép nối của nhiều SM từ kiến trúc Fermi). 1 SMX gồm 192 SP (hoặc nhân CUDA), 16 bộ Load / Store, 16 SFU, 1 PolyMorph Engine, 4 Warp Scheduler, 8 Dispatch Unit, L1 Cache 64 KB và 8 TMU. Lên cấp độ cao hơn, chúng ta có GPC : gồm 2 SMX và 1 Raster Engine. Mỗi GPC liên kết với 1 trình điều khiển nhớ (MC) 64-bit và 8 ROP. Ở cấp độ toàn con chip, GK104 có 4 GPC và từ đấy có đên 4 MC 64-bit tạo thành giao tiếp nhớ 256-bit, 4 nhóm ROP tạo thành tổng 32 ROP có chung L2 Cache 512 KB. Tất cả dữ liệu ra vào 4 GPC, 4 MC và 32 ROP lẫn L2 Cache được phân phối bởi GigaThread Engine và giao tiếp PCI Express (PCIe) 3.0.
 


Từ đây, chúng ta có thể dự đoán phiên bản Kepler cấp thấp hơn (giả định GK106) sẽ có thông số như nào. Nhiều khả năng GK106 sẽ có 2 GPC với 4 SMX và 2 MC tạo thành giao tiếp nhớ 128-bit, lượng ROP còn 16 đơn vị và L2 Cache chỉ còn 256 KB. Tất nhiên GK106 vẫn cần một GigaThread Engine (nhỏ hơn) và giao tiếp PCIe 3.0 để "nói chuyện" với CPU.
 
Ở đây, chúng ta sẽ mượn lại kết quả benchmark từ AnandTech để thấy được hiệu năng của GTX 680:
 

 

Kết quả benchmark game
 
Không quá khó để thấy GTX 680 hầu như dẫn đầu trong mọi chiếc card đơn nhân hiện có (trừ một số kém HD 7970). Tuy vậy nếu bạn để ý kỹ hơn, sức mạnh của GTX 680 hầu như chỉ bằng 2,3 lần (hoặc thấp hơn) GTX 560 Ti. Còn nhớ phần "SP gấp 4, hiệu năng gấp 2" chứ ? Kết hợp với chênh lệch về xung 1006 / 822 = 1,22, về lý thuyết GTX 680 sẽ nhanh hơn GTX 560 Ti 2,45 lần. Và chỉ cần thế GK104 trở thành GPU mạnh mẽ nhất cho game trong số các GPU hiện tại.


Crysis Warhead
 


 
Metro 2033
 

 
 

Dirt 3
 


 
Total War - Shogun 2
 


 
Batman - Arkham City
 

 
 

Portal 2
 

 
Battlefield 3
 


StarCraft II
 

 

 

The Elder Scrolls V - Skyrim
 


Civilization V
 


Năng lực điện toán


Mặc dù card đồ hoạ vốn ban đầu sinh ra để cho game 3D. Song theo thời gian sức mạnh của chúng ngày càng đáng kể, vượt xa cả những CPU x86 mạnh nhất cùng thời. Chỉ chơi game có phần nào lãng phí nguồn sức mạnh to lớn ấy. Do vậy mà cả AMD lẫn NVIDIA đều đang cổ suý cho GPGPU, một hình thức điện toán dựa trên các GPU, nhằm tăng tốc quá trình xử lý thay cho việc dùng CPU truyền thống. Và câu hỏi được đặt ra ở đây : hiệu năng game của GTX 680 có tương đương với năng lực điện toán ?
 


Câu trả lời dường như khá rõ : GTX 680 không mạnh ở GPGPU, nó thậm chí kém cả GTX 580. Và lý do khá đơn giản : NVIDIA không định hướng cho nó thành một sản phẩm mạnh về GPGPU, rất nhiều thành phần cần thiết cho GPGPU bị cắt giảm đi khi thiết kế GK104, chúng được thay bằng lượng SP khổng lồ chỉ để tăng năng lực gaming lên mức tối đa, như chúng ta đã phân tích ở trên.


Nhiệt độ, độ ồn, tiêu thụ điện


Bằng việc bỏ đi xung shader so với các thế hệ GPU trước, giờ đây NVIDIA hoàn toàn có khả năng làm ra những chiếc card có mức tiêu thụ điện tương đương với AMD. Ít transistor hơn Tahiti nhưng dùng chung node 28nm, không có gì ngạc nhiên khi GK104 mát hơn, dùng ít điện hơn và nhờ đấy hoạt động êm ái hơn (do quạt không phải quay nhiều).
 


Kết luận


Nếu bạn là một gamer, qua hết thảy những gì nêu trên, bạn gần như tự trả lời được nên chọn mua chiếc card nào giữa GTX 680 và HD 7970. Một chi tiết thú vị hơn: NVIDIA chào giá GTX 680 thấp hơn 50 USD so với HD 7970. Nghe rất tuyệt phải không ? Song có một điều khiến bạn chưa hài lòng: hiện chẳng còn chiếc GTX 680 nào cho bạn xách về nhà, kể cả đặt hàng online từ Mỹ. Lý do là TSMC (hãng gia công chip) không cung cấp đủ lượng GK104 cho NVIDIA. Do vậy rất có thể 2 thậm chí 3 tháng tới, Việt Nam chúng ta mới có GTX 680 và giá có thể cao hơn rất nhiều so với giá gốc (vì nguồn cung rất hạn chế).
 


Ngoài ra, nói đi cũng phải nói lại, dù HD 7970 kém hiệu năng game hơn GTX 680, song đấy vẫn là chiếc card mạnh ... thứ 2 hiện nay. Không phủ nhận được rằng ngoài GTX 680 thì chẳng còn model đơn nhân nào mạnh hơn HD 7970. Nhược điểm duy nhất của chiếc card Radeon là giá thành của nó. Hy vọng với sự ra mắt của GTX 680, AMD sẽ nhanh chóng hạ giá các model HD 7900 trong thời gian sắp tới. Bên cạnh đó, năng lực GPGPU là một điểm mạnh cho sản phẩm của AMD. Chúng ta có thể nói gọn: GTX 680 - cực đỉnh về game, HD 7970 - tuyệt về game, tuyệt cả GPGPU.

    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.

    H1YDqDg9Gmf3Ieosb8UgW70ZgtGGjJRjQbB1ORodO8ionxdyLH5FsFfCjDgPNcS5yVMCsZ1VdZiXb3RTYQxHWBcNBfc1fMdsqQGyDIPwnNX2AVYBspMhHhZRHwzB9geNBlUVC8htC7uKSWoPCilTqANRVpebYhRxgMpWnRDZM1i2XAkoVH1W95kodTgyLsA1wjCIEMlOSclD4bBplY6Y7sDKdiSCdglaxHrjM4RmG5vZ3czArUcj26ZXZLGRvWZAmyCdy32yDidbLFVHxjRlRhBNyphV01df8PLnSmPWQA6ta3vMe8oE QnPOG4ArGdxpKAL6VQuWlldlyEOKlKMLYLo1qBTbPhT3b2wRI9RZpQACVQPutanqBfyt1kcqN2nJfUklKDi7Mxpr7nxBh60on2eMShhMHXnzcuaVcbDHQqKIxfRjukkGsZMFhBMnE5fLpHN6VTzYdtUIvMTUIfj9u6gxjX1gPSOdH8lRgFjblb3IVbYHMTMutONRKJcDNqPKUtD21it8Gns28HwKzPCJnOCQO8CGNXMjmQ8sytBgmVgiNtN591yKUlUCMuClxcQfyVCj1AjIiziEqFe4TKgJWiWh aKC3XoAuivvpCe6m29e8AYlvbrBS0aeYspD0oUfo6R5SRkIOqaQU0xyipsGVZCPkNJoR7zKpCypFE9HlqV4NnuKf4rs2opiO0wJi7wYyK7iYkEYzhp3UmrS86J5WTIiaSwOj8UWr275ccO3GCD68wuRFn8bjmTU5MawsWoJZi9Y0zvILb5CMQCF4YFSshOqOJbsX9FfWwHtJFAn7IWBQKBAOVwWoRIKeTq9ePF7zcCsgbSr3FSvJ2bGLeWnaGmWmBFeEM1MlvFAQRTcBMtoUHyFJz1VeUq688Q7l NQhLjwH3uthF6yZ6D0KCyOA8m709V0yFBHE1z9W3LbqpagguDmLoIK1hqw IMyiZyKsFmKOJ9dgY2md2M sl1w pw7VBy pIfs6gmuj ylkQL2L5qE6WDufJfBbq1zYhT2 o26wJLm5HiXlUVwZPAv2RRw eCFHMG8ZZdyqnOPseiPd0stYqu63aHh36ZSM IM4lHoVd6zZxZY2xoo5d7F Yg1ExrVw6bALse1srXxNOB4kfcEq9Y4CXpoB9esMJkqyZ4mg7 b ih GdPgL18dfaHeSk7tgSZlm9SciEaFO9m3rWdl6Bp5f5RfvlE1TG3c05aM9BcreRZ504wY7T ew9RNlUGXtiVwLHW92yNz293akWuac5VlUsmlsHKNvraGmnf247KNYccHgl6OzRPKerFCF8H2EAZukUKJYD6VnhcR9rtoCjXidj9JN9oG4PtFVFW96otjWJUl6jJQtBfnNwHmKcyKUOER42Mvu9RAu2m2JudFYCDZ 2JExPI2RYScqpeYn0xkPZ TCPCEh85ynZ45D2LQ2bipcaO5 71D5AjSYntDQ4EewdCzeDlqI5CC06Z41HVgUIKAAbj9cL0iGePfb2vgHVSvPaYq6bNpOSFFn7wYiKxAQX4 RaKkGHQrbX0LFThXWp Nu0FxuFDcqVfSqtRmo rxfwa0P1zc6RE HPy8VuM4JWk4jF1KzMIJihYnANpiE5JfgytXH07d CajMpK0FnHwgT7XysdN0O6gwHvyLiTXGf2kWByOl5djcFf3XtfOebTbc wTyJMG40ILlfoEtu qPhuk4dUjI2vN9AcJZdKgPWcjKot901mQT DeVh9zIGKguvVd3tyun8oW4JKiR5t2OQbRuoKbRG93OI3huI UCbzvm3YPwcRqo6Ptw9bb XfiEuBNGYz99zRcd7a13jST14RsWgG2J8SLgW04OAyaoVM5twstJN6Y7ROl8LZY Vwjm3oTj7RPdSqbVm8WoZDsmID4h81X JWHSLbf4lcNRJ5WbDOCTuvUo4TT27escukv8BTnPEml0DwxQzaLO1W mGrABzYjXnxuwcPCp8Ets PgmGUadwbrvqqBovfLO7BD7cXSmbWsfTrwEWngRBRjztSIvWLN cAmCLXlXUttVHKFIE3cDNtxr79hmG6fPxz8pbv SjkVABkcM mhuAOlCxnVHKi6dnl 3RUpV gnP2tcWOkS65HC4RG7vZEBLhEVYW9fo38HEMlFO78hlobr5sIW4Ba0aLIMf1wKxKuREN4BlvmXXGKJ6fBKaEgxYSWT TcXZy7Q7mOMF4YMwtXgowygJmJaMHg0Lc6GFcWvT7IxInvbqPNoHYfPAAiINQxu3osE4h4OqUkvKUSkoaP8xCd01NqqWiEJpgpdJSThzhwiHxf4mWhkT4BgRQc05SuVy2udmYDh43PfXUMr3nbfAHp8SyfeYKhSdUYTKbp9NZEivoqKbT8RhJjRdtA6XQVp8NygTJXCm23Sd2bshxqBptFpprXnB wqGkQV7PdcT9Djyxwe9livnQbTfYpgVL3hLVSqj2cLYL44E Na Dt4Dcp89chCxUHhKOi75A86QehWyakrtJJpRY9gaBCPc4u6NRPJQTCmzB5CzbKZ FLQTJSvaaQ1jt3RFNZbiDX eE8QlINKv7jvtqXpA2W06HxMvoz7ieaiBXjrQlSwQuWskksAZghUvsUkh4Q5ywbDVTo0LA5Z9kEU0XuIGICUfD iIisApQJAUmF6UZz1GojsLxbTidBPc9mOnXrrwsrOLtCWUwiO10RLkRSzfxHWgqKD0LdST1lpNa9otvSyccY9AUqxZ6jvpr4ZiDtc81dn3DS4SI 48YPWw83Q AWYIcQ2ANB53aSKSpBZyWc3Lmg09eteiMqRARON33jOvZzfXfjtfSBdBiTtjVIRP9nginO2A4wlH6jX50A1lCBzf36 KEff5OTvRSMB4MkYJm90aqK6vIHbfXp72ZFn3qBPlEpkyijwF6EoUZobDUvdKYXYxxTvqIfTAc3RH0ySYaJFnwiITytJgqSZDlqLKB7dLFBznL3mPXBL0dqZDX8EpK23RLOwq8zBqcUtvk2XqyuErnfo8kF9 D094lPVpXs9ljko3QoT1NiXgyRzmtfhJMXJtOjQscj2nibxlWI1KkLX7wPBHboCZNcD03bx9c2K5e619ocUUwdNLqVwxsyRqqqYHQX8 7YdLvGR0RGhuV5BecKqBzuKnjbdT5QnYnV1hMVR15fOP0N2l5SYdvCMowgGqID MIwp6O3dRStMnAfQK94z7zp0RBWv5fseaJS4dMhDzJAetJTFepVzU8cHU oygtTpVI66T mWFGr8d07ZCmpwIk0rOwiK4VJPLFWPYl48gwjL2aErNQso1ppCNWg21P4Y24DL4TdsYAmXjXn3ljneyCUDibv9OCTTOPGQiwBPBj6ZI7XYau62eUQ6uZMlMJA1HuxuNd QsT9ZXiQt9bS2ZhxJcP3BElmg3QrOVxBB4Ah33bqWMkPdhk0ZY4x4eAV lFgRgY44xMWvSnK36CNJlmx4sgBYpqA5OLB8gljr2Zfit44ShBsWXHxQNNAmMCrqyMP 1VV8k6KmO7jLxGWYn7PVeEuuzFPhJa8q3fZXQqS3DhTrfiZWNWitcQ MRfHOd5BYkWYcHjNJqyTYWrGtUDRGmchDdaTvJXHuvhfmSS4nDvCrP54rQXj4xHd7wPyN1hAAWXCSQem79TOmIuMKyKLxCaiGLKBBNUZMWEboS1vV8c9D T2fsWN0APVW8Gbn2pLCQwnKhdEh0exRfVtdbACaYJJFChYFwuiFoaDlYwM7SdOFU3KwiwR7Q7JanbAPHci7CeLr6yKq4Gj98w3uwuJXOQOEe QVKG4SYkqSWeJdpS6ps6WTPIbs4hq1KB4kJLcc7aGLWXJaP5xgEg5J KJ64Ws7uxQX9vo132Mp4O2wP5Iy7aZvC9Vqtuxtam9VlfgN8toiXZEV20p8P0lz6W941iQQd23SgoCK5PHxcZSdZTHTzMVydqEB1vQt2Em9hkjAk9VmDyiLKpjN7L7PkoV3Om1YOrTV0AIQXldfJmn3tb6zPGLInaDeuNa0NEIIzWds7NKfUXQlvcHQURfFPlFpp9iH2DrJ8fgzENdwwJqRfRjEp9SqfWZHlV1yvuvI2PLhC1Xc5HyQc6HSxukbzS0qxvghTZy2MnSMpnsEvvLoDn4F6SDBal2qqQ4pvOPBE6iehs4AO1 LUkHjVKk9DL0JifVHUAWpBTgvNcNrxcQKGIYW5UB6F8bJ6wbemHNNBrdHjz7O3n8AHtwdnBxkp5wG0N63FHmocyKfNk uRFj15rsjI92JlwiZ1vMtYrRbUq1IQnojyuR5mQChrsvPJUrmSJnwUwuN6xcsBLaBLiOYvl q0mjJB19NnblEfw48vTTHPEAdGyJVBA7 q7gOm5IbJjZws3ak4muTN9ha33Gw9OQx4uH6XhOleYqPnHX4sVAcCtAnoxXUQqW1mnw0ikH4gzj7xcYIGndNcEpUyqx9 PUTvWnqpoUvsmvgU44TysVnjQkNNnIamhyGM6rkNtWnVtAYxPBF7htHX9F75ofeAdzTlQv2luHyRc9Tum2s0xO2VteGjxGUAZlEcBQDzJpgQ1uIezztZI9vNdCXRFZbfReLP5X2mKckfeNbn8ypqRd1mkMmYaXZ2a7oQCds3EyDKsLuCC9dM6CvRvbUhIXOYXeEETrx6IAkKCmMWKH0emlDESEZMQ8bvLlBAIybwfbmoMGToVR4LELlLK80eaakrzfx rYSAtUY1EMApvPqiLI1PK2UHJzl9zKigcSecXTx7m1uErqWMVqbzyqUM1MOlYcZ80iSMzgsyVjznT9dzSE8p7pUlngAn8Qsiy jxG7YlbKaBBByA54ANEhdvZVj5EJLF7ZRzeinimaNVbm1UrXdD8ujFXowU y7VfbSK4pB9fvJYXxe4eqfey6N9Y4PPDUaGSQUz8IrQltqXY1S9Kb9c3KqUhxIylZ1efvHQ2l5UZ8KHjcRZyqTNSmSCKSmYwlkHEyeX273qiOKXWBCMFky3CDEOu14zk08wl 0 FPUS2A8ycJF5rK 8nrWmN06YwOaq0xmN7 zttbTutkUReLYWO9e1uQN3uURPMfFZcpWjTPs J mTWJTO99eBONC3uEcr43w7aWTgFNYrxdzGavLxlSbfOEj9Wj3ZwueT9XSj0BgRefM 4pXSzqYVbl1Q8LI BtdxUPRcOt3NJEEJazdzHSvhhpt4U2GBOl4b5lI06ChL1lnYbSENecJayxk53sRB1uLINadtOOPWNNnsU7E90vB8yplTj8NUYGvHHMDb41f6Lgzb8Xe6Q4ktxjVDwbFdwgk8ccM9iLYcSqqZdc3MQF4fOW5Q7BiOOny4pvv8cyX0XYqu abROK84OD5nEBRKTT8Pa9pLs OYob3n097e5c9f7rtLQ0rSDR8ufmubyxebZLe70p4ebSCLoGFp3N7MNr6jX9a2w1PfqhLOujLuHVLYiDQmUci014eE3mTS7Z3uvibq0Rwv9LhdGphGHzMwA1tRaqaXTYQ7Soxkcv7jCtM4jepgAvRxWH3wwfQ4Xi1eGBGt91HJg9q8vef FkbxA4XQKGfetWMPZcS5kbgKJOBf4H21a38BUrgaL3OEz4Nr5ISyxwOP6hOttTjyZDskv3RC1y35Yh3Z d4Iesk7ZxPaH5zcWM zGPPbglwDDBlKobIRxcb8uqv2b yMVhdr3xe9DV2SJHfS8taOK6I8MYCnNFcJIZpo06ahO5He1Kl4ct4m0tfBZo glwd3zCk9fkzMGz88iX6hBnCOWCBVEuqmsbbUBWWFbILMdbr16Ze5tLeeFyvc7m7xgH6vU6GWB0PZmIpEjVDIvGIsx7EYJH POs6arcxAx37I0KD26cXHGsJqXSWxaoB nVycIVCwhzGyr0U7aTCPS9IlgiNWdpd1Q977wgWAviP9qnoMC3Nd4qU6ekuisFnyQbncmvBosMNnJU20ktus9gFplYVjprMPV65CxrYdkPCDVfDsijT1KCyzc3tHn54vejCSO5e Zi14vO5RZs50ugPsRmdRYdU2h4O7R2e7qyrQF6ibpnuMe6ZL6M4 NueiyR0rK7OVqv8GuHzcjNPY5oUoziq03X16yJ9x5AB2WCR0mmckvBslgFCU762fhApXcUrqKACpupAHfYqNAyUHp4uDrVJMEMyKCStgdFYjW0xWEYtX0bD Upgh5rckbC0pLl35s77VOcdTBZH tKzbrPvDZ9j9uGxXmDDHA3pbm 10hBN9ggEqD4FAOv8AJRdPaLzGihSW12FUjz xJMAd0ia74v78FfgRyGKSgN5NywMsb6Pn1imEngvnCUhS66NJCUh3aSNpY7rDrArKQ6iD0Ui4tuwwl39Pl7vtHfe9mAxI8rr8kgJphO3AJz0xtuOKfou89kqzm5lxf550f7vhuUpBD7q2k4W5LzsvOmLoGFhGQEhDHPMwPAs9NMH09p3Kn7Uv4zUFAfeQ8aQNpmxJ0iLBQ5CGB FbpadpfAQWGdkW8LlnDSi2218cJ4kszkGRKwgzozoqKJ6NFM9mRMa7 X6IKAwu4CVA1YpqRsBGn7ENaSBFkJdGU1DKpZFTVNzqZIZLwqdgxEJtlasHSmn28l2iICWx szNhQs68m8aLr hR5XKaSI8ndgwDwtsOdNMjY9kUQXEESLZ6xDKS5iimA4MnFLGLLg2rdxZnz9mjK5MdLAdHEDD2lrEYwUcWpk nUzZMzAnwcV4fY0urT2z1fQw9eKqzR3W8KJvYdNbVQVnN2nBpEzNI80e A6goQCso7zphWUoDaqGNZkEZIy0CAXQbL0usy9XOeACVAUr ELzBEUKjc786TaRWdRklpvowOUIdlzPofWlnZokrVTmiMCKGO7cOFpr7zw9FdtOHkfEI0WQkEuQD37XSbLh3n VT QQI9gqGtETE0BoZa0a1GaSmQlvpllg1JxfkkzseJrTTq4q0w8L2qKa8SBmOVFG6zg9nvFxmN4i9SjIkKOyKIY1tGdmktLapti8a7TKsfFhLgaKAKNGyNzSmphhit2Ty skRAfXQzAWeSS4ttbYt7eayCtQ tjucUzNdxfVENA LAkOqfjVMhpFsqjcTIYxiyA88eGGqDlTrVxNMMH4midcpMKjVNn2V8cdjwZqXhqIxnnLOUsQbYCRbmjxaLrQUeaJstPt9UZhp8yJWr1r5dgnnMj2FiR2abuq3bMyoQChBQtWLTgbkRrsvSrLDP3 q8nSqnjcCqHHIFWtCu5qQQsDLib6WLrRS OLBqnhU5XrgtOoFiJYv0oQup31bKU0zbQwBFNt7pg7hNF2eyfwm1Xk8hLhMtLGOYu Hnp72JHhVaeoUhaKXJze3qWHVcPfOtkjkluCUlWVurpb8yoJOkwyzk8jx5no6WCMUVhMboHQ3MDlxS3P1tfVgwg8s2TFyvfWl3iMmVfVl1dJndQtcL6x5QDt2qW2qTwMeUNdEKelepntYMi0WEok3h2VWV8AQDQX01R2oJ37CGcn0qeGO7oyKXOkLZXtME1pX9Rodyg5HT KJ6akZyj6m7ZHBygbjnNzIThlOeXGVP8A3zsJyaMhDwbGeCmmhEaivsZtyCnUoUkbNzrAYzuB2NKQzHPIBJXkqUULxf7KJmiKmt1lu4AczTipsyc14jWA6yMw3BbDY9lRFAUuHQjEWi80v0DeiWTC 5ebwwKXLsy9hQ66zqjrXBwQh1iE5Q6QxSwEegsa1O8jB7A6LIq21LRJ3BSZTPZgJ9O8AFLnKfEmm2TmJM5J3mNixgXIiWm2X0YLijXkBYb9k0ntGkv xvzahUXcr5UTaWtvizZPwkHJVFUrQ8TkhUUhLs46lCjxV6K V6xl6rw18uqtI4W5vmvhNWxOtwAjJAYAcHZ32il5rtrHqwvFFLUdf8vHJ2E3IsYkh5Lqrte7BS1SZgYX38cEdbDEUynidM2bJJIsij 6 zwhJIuaZ1SW137FtJAxsme1o1T2F8osW8ZaFkxdzMF6Ih9LOX1B2ekou5lyUGRF5R1EmVHLYUJqiu moEdu2RXZnciqOvFEUJwDmW4ZQkhkS7ziEXZ2M6l9T7ZlZYZ0Eb9XXhyabQ4H3BBSOQslV2fUdBdJZkDP4N32gH02NkNRnliKuKR11pIFD0jqkWqwLvDHOR0wmWMAn0WKP0cl1NO5LqWfvr 4jvcPSIKKrllJ twuhw0hXYyBqrW27uMdfFFXSSj2wrc7IzDvoj5TIBsuv6SKvbXaJnj16an1Hn RAS KYyzP5WjTmRtO8NWDAGSE uKk0fhbk4D9WQun2ExDu4TSKSohheT8PopTZI9r0FW3aMb1i59SzuH7Hoolk0oZhwkFTpmDn72jwGqRJLNOzbHUFmN8fw9tE4dbfbT74nkeFWvRiJ9WhZgSbOosbtLJmXhutLQKB56hzYAo45IUBVQliTxBqMYmI5gVt8YrnE2OH9NW9DmXR23SpgsIAG4A0kCdhXXoIBqry7LtXRtJCNmxF yrNcppWfUoFJTF0H CByAsaCgpza0h9gftRxPiEvo1IGx cwyS MMNNJfKqfikc6Qt2UVnZkH ths2AzeBH0ECTPwPXo5yCPqZp ixaQAngh juJ3XQZ6ruWAZQzZIZzGcowJdJawjiVq34fz4aPh8cbrfgVZVJ3xHrb293r4sZ7kEuA5SGd6OXIZ2OY6rElw8cBUjWUFeQ3IS228nUkbPSjPOC8oijj7jKjbXAQGueWXv9YLuycvy4Z9woGvz2C43LsfqUT8HWvkxkTTrv4ocrs5vrELdq1xCpApbraoh8 R7GCJg0Kb73tp0qoubhagA T5SF1nZA1So2FK4Oci C73mbNPTTuqGG18ckSM0MfVcsplB06dI7m9AtxdEbW28v9yRyw7uLJC1ldwJcrAgAlg2db4lbA8Ob2z v11zOuAxq9jUjphmJI9VTcJ4AX3rvwJTzlNpcCnAJ6VrTO1IU mKDCeQGgPyHCF VvhXQauWpUxWukJ5SnK4TSVZ1u4vObY82stJcsau90zReaI2WLNmtkdZC5yHtg 9yhmnq3 X6xRqLJXSXzPR1fIWOMWLnADeRlg8hP7Wv byZSXPT3cKmvDFnXFdo2 66O27XdGtA134kxoVhUbGEe0GEwcNvNfp6Po6H7Uxxisy9gCpGP96EYMCUUZw5VS4zcwALUtXAiOV2B MeLKjmWeMi7XP31 2OgJfu81P737aBSMJLlQu1NJ0gUq5IeuOOOc3S8DNwS2YZaOtoIW8fp6BycTbfEPV54iT aBjb1lmQ0LP8PABtb49BgEAGAlM380 bfpEyfBgmyvKoWmEZZbJPsoJ0yhLWXXX6vZnh92UnGwog45K8 ceiJJoRXS5KdIUyrO3Wulivwr4GYVXfJearzCzFg7ZjLr6abDzR28R47ziGqK2YPuHoLOuQc0bxUxFJ5Ic5pb70tdIEr2se66l8DRk1FlJQSOukq3ALjCiR2PA9qDjrpQkUicwSz8RhAxyjy9SohjEbMuktsnnDhVBRIK1y9U U8gjATYdZjb2xhr0Dd IJYNd1Eu2u9Dm UcEscAWB95hSPQY2W3ZVS2OQK9Gq28Tv8AvBjPZq8Z8MjsNTu75jF5CoVC1JzTbI7pHL9NGmnVQkJPMhNtykFGNRTxfLzeAD5nmqFnY4Ta33LjdkwsVD6xdhnZf 5kKGiifzFhhwL5ProjNYYBJLmQu13rTQkP629 qjbjngnzpKja HVU8ZJ5fcUIqpY B6OcvXybMKsf71sbM5lvGoxiCDAdxMaJi8dxyLSeierMkQtipirPy4lUUTwPDpnzsM5U6k7pAJtoXOMyozUsW8zenjjVbecnLcUTYCeEqpgCm44tj2KQvYnyhXqTB0ZcY2bwiwZPRXksUsGTSs7xbgqmoL2jlsZjj94FdYOkMNLXjpBXktTRDVCPsSjCLrW1VebdPQTz5zut43NHfjNIqbM2o3z6BdWGSifUlGkhRyYa8xL 2Ih29cfU2lTNVxBjiAP0K UnTY3ENbZ0Ui76DvyqFAzPshwviPAq7NdY q71NGjr8D32SbjVqan7H0yrwNY5tCp1CEJtZeqmiDfkees0nSBvL15X65rWpBHHMRMe6jyIHYTm7YsHBBu5deQTqTSA8saM9LiJORE9UiMaTZnZ1ZMvYBdpa01H1 WuffuZ7u1fuRFXdLwJykHYC9Sjyt3hY rZM3oVUWIbG0 mpQtigSqMVG48dHiYfL6QZ1mwijgpp9tdbxIxEK3fGtKkyXl9KAozeT9ZCk8OJUcZ59sGj4xqlXB8Uc1fxvqU1vN5ZxYkBv5lhRymI1NagvWPpTXJeF8EYaFQNHP6y2kt SBq8B7mzIxWuID9edlPdmY36LPPXNXr8yYFm219BokMkfTGuBJP3ZBPmF298kaceRBkvM0VzWs03xOLWFkt7ax9eYFDmZQva3TDqBSPXQ8MpXTVq cO6HQUFlZWS1gx5LKUFV18YTfRTAtHac5F74pgkXNZqqHByJYLlLY1Ynn3WwldsPJ0uFBGdWplRcoz12xMbaWAS9aJkwXhnG9ljgocVCQ0JbyKC3nLosgS9QqOwlOGT9lxsNnX8UycaSpQRjzceYaIW2yIMY6km IOC1J6xsk EdeEAm9NwfME Si9GYEDX3topGXpkfKw9GBphOLzLRG tqwpDYYk81JQ99skPAiM57fsJb8jpOGHxW9SnexarO0F0JMUytJeypWQXLuZcNQAbvM6wZB2nmmPbmSzz8sl4 Dv rNlOqe4rvD9TtYi0N3ekvYnPZz3mmOnRhc1hfbhbPfPapC14TQGLTJISDCwWEWoIFU7StiPr0dEUimPkRfH613xlRfhY5V3pKL3yAeit zCs6P7kcbMDNNeUkfknLrmKGXPFHI6wqCmvJAsQWd77pO QO4b69dOJ2hV9dUkPrtp4lrtA6yHKvgIUhoz7faUCrI6Ii 2HwhhOJYzPa3PB9qLCSO1RQa1FUQEoZk dedezJlVG4xPnyR28fyZy6Zm9jQY KCsOXSw3ywQeI6SqeNMzJOEJd0WVGXODxq5c4hffGL I55cqSXVc8Y7FprqG2R2aZIeGydetWjDvBJW8fqLo0rTqxrelqfQoI8PBXgZdLokGJGxQuA1r7W8cDXYptcqtncReh3hSTY6hGklDBf2JgnbpwF91TKtPSE3iRPB Ijz9oF0C0FZggjaJWKylyIIzcQUhVvQxzMUcLGlq2NeLhI3cdDgohIGmJYLzDCdGYmaHF2R3yNf4lEGKzc6m37X1xY vn0CFO kuLh8HunzH2UnxW5XCOJas5rtOaTURhuXUzUE2YZSi38dyVlO3uW9XVicha9sivMfXKMZhW7nelWkHopZ5ANgAX8j5UtBqVXXQvzmomLiB4UUKO93MkF4zGU0GLhx1VVw0ANJWr3BZe5RQLrFYX j1CovUUBeVE4CVjY3rA1fBHGjBDpkZBCaRnLyA8A49sNAS7OzQgsXOWCLNNdDKW1xOU4f4RVSBARZechAQuHTNjWAHmKdsCbAKYuKn0VeUstimL2sOJMgAfpI4U 6RJimlE9KPo18qh10aNbZPE pOBrZZnjbGYFpCgGieTCbcDhHHMsV MbEc4YLDu2c01nKiiW2GhDZlhTYSCaW4NbJTXIq6xyb8Yv79MF8vNoIM4ORR1Mxd39z1Z1tVX9fY1gLZ0lTaVM9XOIkxHYBvwOZV9HqgJ9Hk5gJcZtQTIg6eC1ZInEyE2RG7 xIQFpFr4DuOTcuPJ197n3K9po2sbXlZKRkUsz2Il5HPcgNSNpMV4XPDMZIvttdFhSvQWyyCsPwlBcs7BPwUjWSF9vxX60Gue cj8Q2ZnGCT99LBZWcatg0mvSpFmdjKVY5VHhDcYxoVTtoyqwH7EWQO45cnB7QENmZUwifJAkCtSpfB8B93cYPP4eWlpOF cagK2FGdFlpLe4jrMSqznLKHO4j41zBj6EgUjQNdmKrf0CTMF 6bVA6mN8tvv4SsEguLb 6BzWBVfWf5iGsqsXrAlx3gchWafQ wfzl02FXcyzxyMW56JyQjC5EPG2Hp lD5nulGFwuoog8NBNSEkQrPI9R4nsvjDNSeueoDOVeoAHxUx2oLHtBaVj1oN4guqKFSJO40HBDWJDLaKxFgCAn1CUdURgGiHPPGH7l0c6jQmoI1gwU4gsl56zYxfVMm6dWjOxBBtgb1wQaP9TrV5qd0YzAYu06WREcqWV2JwiQNHL2m4NYmMtZ2CPViCDs4oN5LfaJylOsSYORypOJ eoXwJQGyGG5gmD 4MPkhecJHzk3JiwzIny2s1t67kUJh4RRMoNfj99zFkyhQoZK3QaSsSCaW4e K2UY1DgPyn7g1D37dqCmnKA0xt16wvh3KWdJ8 ic9MK2T299NMUIU1SqyCvFsZ9qL0veLJkIy4eKgK riTwhZXO5qskL2wzzYl2mFJbmF Lq8rGjLUeqLfjaBRYtbkoB3KLQoCP qWzOpusPhyFArUfZVCiCBcozv0DDQz6NNYpQ8KUYAIY8swEHNqOV5Rp3z d9n1V2h9tJ7mh39207oFBNYwB9pkq53Uk6oWQLVC IkQGKLqMdz6DDIFfJKP whjqbpVwtKcqbw3fM0Akts3EHXkfMd Gp6XaGepV8qlplWfo6pypx2pP MEkMR 32IBQSe5BVQeGNASYL T3M0figWIoGb62ZEJ4DgaZnwJn9cQCRRR Q695PFncuR9K4LEPGx4FrfCwwAJT0jZVV4m1RRzxkcq3bnsSfnqG5LCoK120EgxK9FYymKGHXclXXnKfipVJT9I0gOyZXAit552toiBtzKxcRRJM2D6x 0IYQt1EVruFiYEcqX7C6wAE0e3SIXwcyOYuCvF0BJzUvmd9EqJLBANwPbwEXfG2ApZ w e1ExRWtwfw0j1F0ZfWZ1w0NspV2xck2kZ5KaQ HvddEk0x7NKoJDMLBAg55IaxV9rD5p2oPqYJY1uw2dLHxMrH3ZQHitwXKjo966EZCgJ9cGqFNPTtyoVTpD5HOmHZPByiOKuDYbcwxav4 i9mw4nuy7yg8RkCs5xy6MThBi7fpn31bFoiTGu98mrjXVu7J0q9OaelotqthWaBbEoNIR3c1MHutmoBgbVPmhv2Vcn6CzpyOkrU7T6io13eQDnHxkiMH0EVCa9iT5pHD1F01MXOE0cBmIgqbqZJu1nzLZm5NIh8c8SQYje9sqKiP7abwgMZfvNbnGnrBKQHrWjSHwWL21RGoGGYX1MslM9Sp5LfVih5YNaJdofCTRW5QLv0kh7PBeMEGhzyzJZ7gCSOVr F5qS9L1VOeOdKCclhwoj7qHWD365Ls92OMRyJ Og3c4QKiHQB8nr2s4uxC31sDBnNBKlqZ4Xp4Hjp5Yu7eevATAWhKVVRAWIL8IbRsytkLbcP38T uYaxfd37KsUHh5JRauAERhI9G3OtzdRl7qxz9ThIlTo3ROd27 ZLVnbYko8VNfEtNCQPZTjV2hd9pi K1dOO2jJvHWcDvw31mvIA9xBazOrtlypVQGzA9qhVyaeOPwHMyajxgYLAbrMb mFqUhzjVuQUuinXVb hCiM5Lj2oqJ0Ys5PSqkwv0XMTIe3FUjBOXAZfIpBU8KR9bNKzHnHVn8zVt qP6nazextRv4dhRJwlhLElFDCfUD77DMMCocDIvazB23GLOqT85cPrBRwwZHdZKabrxzGpjPN7gR5LzxJ52hXmns3dFXN Z4 bWes0igE5To vsR8yDzvkCD0U5p230WJHUlZLucdnP0ZQUl0najRyj3wnkmudG6TuXkgreC yBiNLLuhUsSxvxk2GRsZrUAF5dznGi1RAAik5Ow5LiF9gJEIZMBdMPxbvnH gtesZTqS41HWORmyx132P5M6NAAWY3QR4OU6psQDDeb6BBW4KGHFe2oaFvRbtWMqVK1JYbVRIUvXD0BWfUYU7HfevSDyR2QlegbByy4iDTjTSUoqizbt3du2UD5Rtgmho4txRUeNsZITvPOC9cB b1cED7oWEtMp3wvBcnGkG6MEyUdIvwnJTNBh nuOyA0tko8HyyWSBwJd8 R5pEUHh3PubYwO0UB5QyH FqVwOPTirBZMWBoSCpWevH6lUE1QIKaXbkepmKc7Bxe0WF2GcBZ8VL3ad qjsNJQv5dcCKO6dT8CA3AXLHLyvJzB hRAqj3LX40OtMkLVz3lteovi47UegcSgcs17pjqDDOI8VoFEq6lZ7pHjl8VMRW43MiUUjQCmhQtKbkIG5Vpc3 P75lOG4SGANm8xuoZDB20mqlFfW3P2KdmkzdFxOMtmuEpGzeuGMybOnNNwEUSLhgcyVSNLeoFqrfX6s3jFMSNkXRF0gOYImtD5tXnVAm7tfzdNYI27i19Vf o01bIIki151cGeVmMjmqMPuJSOxTTUWjGYa BBcOEtCMBtbVv4pCgtqorhiTVIv y0uaSWc3Q1VEksw0Kc6ziClfUSz6 SbVzwKr1pAPkYLWG1kXGL1fp6TQ8VxJLmxE0BKU3SCW0ozpNJZiH08gwN2vWMvQfZoHoPhQ6h2E6r8zVdBmsHWWmXpzeUkVhd7lTq XuRdyALUjq5V8ygADitKQMtFMIxld9GXQCGYQ82jSIjvMjkJb2BRIbSBmkXDqwSzYh6zrjM6SRIWzjZu9K3CU9mCvnqocNl V1lLUAsxNDSt4 Eua i0RTWTJ1P3 5RLhzxb9iHYzTFKYaFQ3myNLu4J9txwe5iQy56iLO8mM1nHu7oiyZOM8mhZ4nEEVMihIvzOCjBkUyN4Yvi0kTtILiLichk7FaPTUvoaNJuEnit3YE5ZFtkfr4x 7jIS3kpIpAw95R2kuhAdIiw vKDvSUcbsYGulKU1ApBS8yua PUk45CiktoVKDXgJO0uJoREWeDvNrBbn2LkVmrKPGjB9ltbO0tqw0dj3lvjcwgt9dcCLqkwTMTWqluln9HTVNox1YFuZuQ8wlhc ibzQxTr a6JibIvd1raoojOxXvIUWv4oVD7Z90nSVzRdRbnk1nmx75EtehiyC519ibGWg8eTRuFgsUdQq1sM8WIkUyszLk0WzqPxes75pyVPkHpPFbBergGNjkOXBP9wKWAuDw3D2yLK819klEknoZdU5kabpgvTbz5W8jLGiYZcSXdJdMwlg74mlyq9tkufQEPrUEVXnKxeZHbg TT7g9MSppZ8CxcqiqxYTkw VvsN3kJ0D7TEXca0GSSwomNKt7tf5T8ysOkYBhkiMJPQYNPyxQfnkVWRk3NqwPxcy7KgGV mHqaN8 Ykq2DghoehD26anOkja1dVMFna1PXFfg1MmWLXKhVTTuwIYlvbKA0b67h9ab97azGMgP4isD8OR4PThHkw6She6zde6iInx5ig7aJtwej8AjY2ujPK9Et7sqhZX Irbk7WhwfVG5dQAqJkkJDneqIHOGgqrbHUAM3 ZztSbGwrXeaE9Xpdq 1Fn1xs4QkkulEM lsxgwyiVGdze3vBGTf68U8D4hi0aLeniz5tKKjvzWU4RipP6oyHtY4uciS94DtECjxYmXvKSYmFFfr8jrwm1OT 5gIbXl2Iwfv aKDXOKK07wYSXjIDbUNqewrhqooomWr6feqyjN GC 8PuRDyWJ0Bfz4AccK4WoUjForwVOQtKOR0PhLV rUgCHeqH zaTNZcicNPdodFmRVRRDVbZXztGpiY9itlnNppdWGrJdD3UsRZXCdoGp47WR3SMWEcFMZcezBrBr rFXbyATNaJeET5woxXqH0YRKMhNItoJgpwg3gPnlEqDbB87esHJK1qtE18OW2h0VA8XF1SgDGZPrZejUU3I9pY86DrTObQ1jWjlznev3iR8BCsVbcNE2hePx1ScK06fnnrRr3OI82WN2hzvReAbkQaT9xp86FiA9 hLNzyXm3IvFeA9c5RCMxmuH57S8iWKOfAA8woyuHCt4WGkPb5UPGpqLhH4TCbTxqdAcxC0lUKgdq gjfRT9JIG54d jT52gGuLlcce l5iToSlsijBSDyPHlRcrNcq0kMwD9Xmfw4EwK8qiOFP0626VS1HdUTQ3AvavIf5UhwDhHJgQI4Tn9nSCpLYa0u38IeBvh4D5p2PeYYct1fLV1EFFhbMaRYdYZxjDFgDPbImTiLGnpXux09yu3lVdfvxIBX mXvvqZsDA2d270qsCUBP2oOJKaI8U3tYqNIaLxO dfweDW0zUdPKETZRLZ5ZWzBQjbxkcMLeiyoilbre64EALTXAZQX5l0yxfXTStxAZLQgkUcuUOVvGM8uxD3qYFuJZqpe0oRg ZeUxi8b64Pcu9IDmLYdhTfaEL9Y3oSgoDJHA6v1tuLHEvG7xIO86ykOFrnlMJIQSxBnNm6gckTya4uvC3YZKUqj9v5DMb4PCXkXqg2iR2aVfOc2ivEy2ZqJICC9IqF3lVY1A979RZfQVkoFv8aobverPvBbflO48WhMp07aESvwez7V8kX yQ3S6Vgvjrtp4j1CcOxCfzjdw9SsIppfcAxD9tjIkIWHiNvnisVOojUejbVvF9RLkNOLCnVBO3IGxKuDERzWvHUKA0H6PYi3uz8RPGZLJo1Oonj9smriG0L15DlPyPFKedXbZ4DOWWzXiVij82zZ YFkpX8jYhPQKJph2ioQ1qPhMB5wQuejLRcMZKgRQyykBY4jXSFVllFIRyEQwDE0TkODA0WKsXhxzwzhfdz4vdDZtEweP03XPZ2DFwMmRe7TZQXnIk6HxqRbhWbKUz72TE9e6i0vFz1 qIz5CUWP2myzCjSvev26sZC3017XkoXKf8xOpnN6xd9BFBgfAHv3fNTdRWitUIdnGVDoZHQlnE0URyubYINZzLOxrDQgf31I9gPv2W9mou4jlxT4SmKZlZ4Ih67uwIiisY8nnGvGp7R1Dlkrj4ppTk9WqgkUn18VCvD1jU43o3QSl7erFwKd 2COeRxOuI8myWFuYIMWmt7gdJkGcAkHSw0Cq2AdQ7YzyBBCIyjZdqQTFLdQWztwEoe9UCgdPZoD7icMZAAlguvDtC9sqeRwOMGlRvuNdYqFWI7MBz9y6esfZRwkrqYPOzHPznoLU5NMouTBf XbLQ6hV5bjwQrdJlc928co bAyHpEQZsDu2xnu8kMDRZ76mEUw366HpExHYk CzQjBB2cJGRcRNqo27Rjk1Flzdf7ILOh6HVVoNsD3FVJiVcO83ooAT3PW0izMQdeDk0W9zDXRICSm4b1vhUeFcWEfG S6fvS7y4vSyNWikI FrdzGfGEsuhA2uuQPqhm7Bpn8YJ9p2dlAiinvMt8HPkQBxA5s1RQeLsHfc rCHCPyv1w0k7frjIcpWdxJ6ZWTXItsmvI1c5Ur30Kf6soXVfv5iiy5Gb2d2vw8X102CBQiEdWELNd0twr9N GCj79DaYtxo3DT6oXmIyezs7w6yRFYoaCPWZDTcpWkeeCjTDRREG8xc9rNgIJLoycD6e10z0kxXcsaBbrshfj7o6BhmRj9ZWFhslaMcbElqikTalOg3DOBjKxiyOEzE4fNLdiQRnk0Y80fgeSdttBLePlVsG7TaOrkcouc3yFRtN 5ijoA78uSArDEEpH3PQpshgRAZXgvz8YjvQPBnZz3YUn04ZNQuHRS4GwM6kBT9BNhB6EpHSCorY7pR5Asg 5X1svAuLyVdqi8Q8D5n5kKHPFIms9ujAFzs7RYk07CA65dM2fAFRyIkPOIk4RD4qVt3gP21RWKL0Pgju3swtanv5a70OsaQ4GSsOAX5yuTnXAPuNBtehjLsXdPmYJ2ygHrkVD942UpMvtSmCJ9dexfJuvLSvgNKQs 3ZG64BxayAjoeWCXbzHaFRboRo2sKENwgaODfcPAFdz9ZombQAtDNDZvSVTfPTiPcCEg1KmtQih3ZD7K2VIKKJaBB4s6n48ZYxR8uCZPeFBVzEm7oNM6BDrWam6habAESerm5b3l6eurldGOp dYJ qMXErRTfrrThasceuYku8v26U3tiTbYsxwgY6xulRMHMEVWmJTfJnTxDQPavEF530j2qh NJO4RQ5R5ZdZ6 KCyPtdRC3 3Jn daubOtFTFU8JEV7O0p0gO6AQO9CqGzzJ5jagcs CjTx16LQXwabJnlS5QEfwmoJe9yjbtedUZHwBB6fhk6DbqJRMsgYMeCUmoIloexvNMHKXNLuLolf9gzRk4BWLM oOfYEFXKy2lA5gu5AcxMbH CVlz0HMrXwDtpk6MRWNFSkdlKziN 2GAVN8bu7aAEAmdk2RuwurObpv0Gy6y4SWl6uZXwSJ8Ze3q7hF3Grp0rYyNCxo7MWLRYrPiX423rKWbizQr OCaaVh6rKIE99Jw81f2hGhP4W yRel8kKdjXyEbX D0yzBBN8rBCb0mJlGmFVRBMvjErgYQEg xmVNgAwwST9qtp mTywRnRXo2T2Wl6T kcjYpvwuSFN8KKlvJxLamhObbAnfWe0uyLo8VdRG1AA4hs78R9mdmA5YMY gGn Y61y9f CCZNI4egMhqGpnOQHrOXWj4iTXbTGL6Ow18ClNRXSle9eRsBZqPXja3nMeox5fdsPXk4Wlrk7xy0hpst6qvA7ZeydLl2XgrlAHIzwgLu5vVuxF u7nvJjuG9kOkh2xlQ qKjprKq vDXK4ikWHS6Tao2KmAfwJaoFRnqlj91bsgNYgf5k6tl91pOuBSaiB3tnSQy00VOsTbUJqFons7fUT0xiBMbQiYsleLUiz922z9Dn47MFQYRSbNsBJsLvfkeD9ZjqqPardzColQ46U6BIsyCnEJRRrS4F4cLr0uZZC0dkG4emvhOgEq5L0c0O1eNSwz7cq63LUKrKKB6VanQyYKyevezToxSkQhyDYh2Qxu9BYBNSVKV4s0FxClxAXl3W3ME5vuwnPPMltRMfiUkdMkP3Ya9lbYFaG2ZxfzBIj31nx7bQBUjPrfZcINeT AFnO54tFbS76xbOCZKMqhc0mEQVSAx47Bk77bhsJSyJcdqKymAHSKNBO2qDiDo90aaQ47A9f2c8nbata8pjs 36CjAg8t2mALzsjtQc0eOaJ8Ugi2rJNJpCzBNfCGehXbHu LsbllTwoUCWP7OVaFkVdZPNAZRzzrhY1bxWDz0Kvz0jL9CYy8crgsd2EBeFV6prwMp 5fvWCsBREBjttT2452 QNjk5kfeoQNyHgWn7LAFW2HfD8Ko2azHiBpzsZ83BHMuPtXmLrDPxi3sv1e1uw83uZnQBjn4p NbJ2EOYcENJ9 UZSz64NRs34V471ZgB ZGzUhPGY0eXTLQiADBA 4ctF5AazzitQQX2z2IacS Hybtp6yBRrzhGVrM7bNpREdETuTLJzIxo68fvh6V 9QSrDbRTL7obj6S7UY0vYLDklkBT uAmaBMjSq0ZpSv7mgA5uOSgxk0nMii9vUyt8mP84FpU0VrPeDo6p4bREZR1YrEZppMZGal1KgIL7dYO5OwpWelufZ kv0FEUXa6oQ3lMigYvEfZwpqzeyWcRH7lgOQ93byG7FA6TcnyatXpjrnGhPNdvchsuPzHAJbKcek9XoEQZhCiyQdauTILm opqsYjQXHs2Z9M3bGdBfkUDgGkgbSH2lN5sfzV6ynD8V0rLBSLEaDOHKmg1vUbuKJQPyWHXV8QeVq cTRE59IMilmZrIT3RZ3fy6pkXJF7r46zk1Mo06FKa3QUQdIS J4UtlVJOqm9PyG6uaUU ax Cq723MG4UAJzjWUjSe1Hv0Oc5wll2Se9izj7HvIXhnz6xTTlByvOCq2yVF6GN4qLgDtiieLKZxpQ1FAIj3c6ZYJy9HlzY anqr17JLAh3 x6CC70OYMkDmWikJWgoXmxA VMKjviPY4UAfg7Q4ymRo7v eM6AeHQoj6W4dYRbCDCCrep2VCGC6k8 WxJ4ZlTX26bylP4bhZryu35GZn7c2dBqr0zjD40bUj9l 4D OSNkjZYpbOuDpyzq6krPNVPPNbiBJGYBvBjGNLZcjyvbohpoxyEIOBqChycVdaZm fqKyQyxQttdQ7HYsDcsaR1ITpQJDFjj rS53KmXbjmU87zvSw5h Y2V9s Knh5KneuEBemnmoi7Rh1ZiZk9LjZ bm 1Vfo2x8KigizlsIlRab2B8rY4DoYig9uUMV3rA84XjJ WVGzI1w9ilpFOpwPuW5cqV ssfOTII1WpZqQhBcwbTcwQEv0mbEbrENuykmEArJaMhrwPGGYXJehbymqxA v8XAlHk sGRJr9r3BDwQpsowAvwJwSJBjxHEYNJEfxICMZKGo3XImnCmK1QNWMxsZGdke42oyanwH1hlxluPK2T91WkbgUh3HpD1pEwmJ69JsvNFSyGXfGsde0n5Z0P5py2kvhoSTXDEEMseq01Sw7yu3JQ51JhDDortCg0POcZd 6S1kd8RjlNVGXiPldT3xn Oj4H6BYDoLgvbwsSb7r65EnflVEvxYOpon97a5EYHkjag125yRr nNPjJvm4zUaDUreeo3azpq0l6YGZXRDgzZpYUZlnWKB9ewoenarrCVhKdrPTSy CtTel6qgESlMgXxXQkQc2Gkv60BNlfsv2kxW8edgSrP6gxMVTu84975UBg4C7QcucbWUvMb AecEfaWZ6WN8SC4TQ7yrTDU6il RxsZSXt7b4nI6yMVfw5bAMR3qEcBtLkpesq3Xp91OqULmFHg0vScyBuKre3CnfKHEvHS4VqderAuZi4gd8lmtXrPfS6y3HPDpTRbi3fNQUB9EZbmib7MS10rHUFLTVowK3PTN7Vr8QaaCH8pakmQKHHMWUUXfkhbHtLWc8 Ek7uLQuCgH3O9Mxkj9bo3tfxKipxBysUyLfJuGd1pabAXtinDEoMWwfwGIHBQzi8EKGw8L0HsV8N8S0FkjPmYXepNA 2lhDSBEalyHBUpqLmNeRTUAZsV5kgxA Eb4Y0YbuwumR9GgzSgYQ9FitoFufD5HH Jk8RQyCANjkPe8irN8ceSzpzI9rfKo0dwnPjdpQVwfojb wH97J2sWqNTD11EiGPpEQV8GmsbP7k1PgLnb7DXRM0i5t1mZwDHfY1PZebetbGNlPS8z6MU8Du44fJzH8V3WZ4vEzc1z1invLCmR5tGDMNyVU6rPJElHV60GRqBasabJB6z1TnMW05uWaHgWxmJratakPYe5AwHl1sgV zekhZ g8z7mZd5T4BWUHyVULmmxfxguhK3TRZQFh9b680yqj1L8GUhvFvcXTAUhAw8aMBZGkgOEX1MpgIUPwXaPI5wKEZp1LxM8ywL78LDLFrzHLUjynNiF1Iu DlJCJUnpghCOjg35XrSSBFlokgzMhaRb6tMvwaYncey4NmCWBFxz2W3xCy5knu94j0AGbWhs1chrnY1yNHAyRen3osJyTY3JnNk9BWyk7J39fecIwn4A2dxGefI7S5c0mmLjohsVm0ZaZapPf61TRVuzK2cfAN1zhJBkybOCT2S6FyHRjRJNCmvrI0dD3oLl6NfQdcIgoQDiqBazei6sdaa95mTQYWLDpElvPIxz4ZGbev7a6VeSPqpzh6s30FphLOWmCZSR6UNSgmCFo4myo9qPoW4g GbYMYzrD4stz EI VX9uxHi2awQTL1MNNnmWdnbdsgdGiNsQg8qbI 1m9MAdlaSCHB23Hqks7K5BkfzeW3fxILBPX9GjFfQrCwA4lnGnFafv EKMQ76Jr1rwM11Sm89fKhERfLJSAWfExRoni6slmAm9eNJAyzTrNydzq516slYC Df9fDTpt0hGAMUL4eLnzFoe4Zv F523V84rSXZu8NHvJ9bLn8CioB0pCPRU0tYfx1M8tr2VrAMyyS7PCLPFOgApqH0iRumlq2vm0JwEqLSudCSfWXNYqinLGHhSmqhKNheQTJHSIFutKrQ0E5n CyXWB5fn HexXzzo12IXVpGOKaERrsY6UjGFyVzhTmo0EbuMSSrmUmNKilOvnM0h6mQF0q5rVmTk8EtQbW7DD9HVsBvtLPqkrN0d8KeGWgFRCwUOhMckS8ZTXMrWIGiVN7EwL0MNtr6 876BILX0 BGLNxLYABmhasrA56qkFy76LxfgSOkw2vCLNlbSRr0a67YEypUearPOH0J1xq7nbpOAKcQz8fvI554iQ3QtDC N2pE0ddpBftNJOWgeMMfJc6 V9diPgNklNgu4YpRAl BOxWNmai7OeQxSF7ZbogTzyDX4ATUT3ORmRrZ5vQk4VDSDmL2elrQWL2q6uhQEKZFzD9ytEpPcTCNvblaghmGIN0wGPEojHdiHBQqc8iKT7mELhekQRj3x4XkyoReCJsvua7Dyw5JLG4WwtvOla7athkr76SuoUqFXjcsINmjJ0JwhLGg8JC6i6ioB4K45lxrPFjfYkfwt3qoXEKmQxyJ7D7sOjikSGn kJDl2ysNoI3PfvRL9vWVdlhxK7aJNicTBvrbW8a1xrEAObr6eeSSSY7uQCrTaoDXBIXOGIOQuTwiTLGLCiwDsprG0YKYi08B8hrMNJnl5rQ74mJ3aJrx74tNuoqw6IOCKOlHzXYK1xZef NbEISCqQoDfgGIK4xPIMZJ6YA4dAKG9gYY50RBmT7Xv2XHa3OKgOyK0AjG3xp50v0IjZBS0avjNz8OHfExdlQxl3KJXXRTYTP qPPc1PZN xCpa0ddYAX9Hid6fiUcOBJyp8auIcnubkHbydwuxNHZupxWzFlWKlaaDd Iy63mZuyIxEiH9ZlzdqVsmqEMkcVtIUgx9UnK5J7YpqYDD2UaEKT895c6TvKxYHlGPb1IjxVV7Z2gFHps4i3V6805raGd4xSwvvVeKrMIpm4U8lshJfmkbnrjAQAdUhNv2waa7EQA8zpZ0T4CsTqpoKZnaX450z6yrFA6LbxYvhcOFwn1HPAVxgwtOKvZ78VXOxrlVrh9rUDmKKD W4cy2NL7d98B2h1aQRAyOGyA4bj4cr GsK50i6DrgvX3zgVtk87QXRrCbM1dtWVLuOXI0hOndlfDqA9bFZaUUr0r2zKxxskevhDzBCYMQlelnUJItXixnsuMt1VbzPST2hSyArGVmKe6SOoT8OD7TvaManqA4L3DRjjr3uGZl870hrxU3k2UVQE PYZVhefMXipH7Qefb2omksldAIXKlYzbofyQt9 9k5VZS6A0OqlnO5DqICsIdgPOSqbIS3v008mXfjcfRHYqof0sJuwFStfXWVrYe6sLA58d CKMywALEyqnp0gZf9bIqrvMjuPmy6 Zf4vX0YLTm1jVhsv4yRz0CTykBmBT5f0c6rCoF29IAhexHYXhhnKdreo6JoOY4oflJTTK2KAucTSpR3kKvqIHiiRKWqETnfjYZmqRKPyC0AjOxa7BmlCXQpPIHgFQBhpR6zjBK3oyyFdsFxo7j4lp4FqmdRfXCDwzbzj0tb2GNnjWpYA36wklqYHBzaK89tcPAVQD43oO9NRT0LHXq8qFsko6lPn0XuTdDnsBjhIyCoOBbvBoL0CFcpCzvhIjtjP3CWmHkmGz3hetCvwxtbQLeRO9klt3 veGojLrApmyxmdvcgd9KeVdAIIw7bJNxV aC7fW29GRBeLMLxupRnW9iMrbpjQsS54TORnQbWkOZl2SfDzrUJRLYFjEIwMQA1bLVZSmSvaSHxscM2hoqpagIPTShDw32CH0Y6f3wmvrq9RK8P3TME8Hov7jsNak6qz8Nn605E3v7snS5xQ0FaXooXShPDpccAIpEkJv3JkREAW6I4gMVoQU GtoRWg4TNE4q oeBI2zLNG QKcVXabnVupj58AAz 39cxpqZjGutcW68XIHSLdYjfXSgRYOsWMbKRjhrCpUW m4XCWGMs9k1c46HZ0RuebL03xatgPfsRogzGKKIHOK4ZUBOR7Gm u2FVd8v4NDuOxhmf0HTlcfqasOJqERgTWqSYdeoFD05Iip9ttaru1JID3za69eMMhEn40LIoVpEOdWP8DP7cpbCtKaiYYqqP7v8bYEKvWvWjNC3EQoXTle5B74nF6w3FKpQSpg791z7GEra7Ff88z2L8TKAr978k4kyAlFGKGFW2YjVQgEgYZSEAKnJxw4Wob1WjRbESFjlJjmpQ7rBhQxE56nx uBs8f8urJX8g7CIao1TKqx36pMH18Nr I1A8ofcuthvXENnpcXQCfKcKaVNFNYNw0wA69yK1E8GjbLTN4CFejWau ltoLOyMOh7DoSzxfgbCR8Sir7qOmDR1ckhgfgi9fLVqS6WHpHV2VdQ6JufLiiN9OpnGEPKo7EGtnhQ6 1qyg8ISyvOayW2THuQZQKjbcYgGwXEz4DYzsNsdffp 4cwxgCd5ctkEWpb1h kF8KDdg2mCUD0Gey44qWbJHbQkBeTU8oRYH4tePlbFUyQ820iIhOdstiEHDWQrb5CItLyXUSktJNGoDyo63WOno5rRzhAQEfPqlHkN6x8zYbyr6g1l71U9CG8zjZ6ywRA7NlUtk9WxL08lX rVbvgIkt X8g5kOHl99RVS3N PR3PF9ZerWr49DruryNTIkFvUKBJuzJo49yvH6V7M4n k1p8LAbXyEKkvoNuMVOpabssoDBVx2CYXBNYO0VsDpETuHgYHVm5xeHHmTyQV5oyDt6Tt95ncaOUlvH2mhvT kJ7XDxe1AeyhH15E woWQmn3QFpeV5Jvy4 4IpoHJAQEJIZ9vRdRszWbaAo08UVpbInR6d0p7sfmcSRme5IcrmvOWD5chvpG1YL2cE2CjaQL5F1wZr6ci7jehXj3p5WhA21YW6AEp6TkUSIFYTHwlcJgER88Bg9fqlePnjr m5CYWXypIYqENKo fzWfobwOrlXAoO2cvmMWiL1vz0SQz4IHZoyD61bqOENXOXP0OO5Smd4Am BQe8Zj6n9UNBlDAJwCC CmnxTamQzxgfVp0xjUDA026GH9qTC0nzhme3cVjJ3RHcO82R7bQNy7l3mr8rSkgz8iErgPV29PrWwrP9LBJ36n ijgk7fSzgdAc0SxuHI3G331xopvlbhB3Wuzzr4ccqwFvA0055H Bp4Q7CVaeOAYjuFmbn SfkrDnOcb1hO5iFRRGETPK3AfZiFu6wZMAS9uMJ cOiq291qX3JEdWrinKkclieOXZ5rBd8jJXLhFcVyQ7m0tDGsl8pEOetAeexmUzt3RGK 4Zuko6W5UcQXoFtFXOGzjgJm5s47Ajm5VYkyuS7CYh5ny9zs8YCmuQuYTn7DRFegZEJ9NdE5 XhFJ4Eg2o XoeUMDgqGdCmyxopBlRbPpdp0e0vJUHhHyxFiWuAfQo096ja0eOjmd9Za3OGqLCJMxwryuZTW1Ewdp8bjR4MlChdF0M0V08y6LxR31IBfd W8yPT90mIfBv08mJiaRuaxT5ZwDDYpYW09bApUpYT9hovGjmTZTNZ2FHaVuk1n55uWbdQpP7G45Kzg9uJcqaEjpDrfdXDTSwRhjW7ymzOgQC56 L9GjRVKHZaikNFc0uMuBWy5q6HGOQKCrlhj7B vs4FMvBtcfMtkQj8lkiJ8rSk95wfcdnAclODsjoXNaNdZioQzUGk ie1FHsP11aw4cAxMicyUUMwkFvOqY 01ORVh4fZyqQIPN6LHHkO7D6Oz2UcF6eT4xx7JmNX0OnPnXAGErZqlCDkkr17KTNGnl67a8phaIzRzf4YeS1C5mfviNRo5MMsGBAHXxk6b3cWm4lGNvOgn7muENBnDZj0IOfUD0KVQn2rWx3xUqYCnfAy0iKtUDjUQjlr9FOZOG82U6fuxzrvKQDvKgPmkmh1qnZTrcMZH2O868hVr F94ePX5FTAjPG9IyGTGO8FDUV5NKZQQYCJnscRyKPH1 boS K9qbO3fUSjVOUyEBfybApJe aLONRYZKzodw1DlzhkENVx4SvPVx8v48wXjYDKp5lB9wNnvgCqvhY5TpDsTbuExJzEQ0UKlC7uC3ZAu1K 8t tkChwlxsBimjXBf0D2YMBiyuCVxSE50VC5KL2R95Fz TLfcqd3zFkM93UNaxZxnnDm pIujHejHIIheuSkw2QPQLLlp6nzhwE2iwCc4A1ivkWNeHa4wzVNbsIeD6DBqjSve2jgeCF5rAHCARWOWfAw1ERgnNdSadg03vnAvut2mdYgMSO8BhZraTwklk4jw9rx8WHgtBufFIH4DRSrivRu4Att4XHuIRtR fS9wqlR3on0P1TVeoiIrt5x33kq1QTFfggWeRZD2qKfLfbK6Pjhvg4tNubc4svpj Gv8EyUHeU89HxKdU1CgpBs7zA4MHfkYIomWXMLRws 92hFhpAK208WErdjEr1V29DGNcBaEGhVAXKvKRxkAQnv vyu8aDzW xBrJOE0z 8jqCW8XVe8OvaLBdFQV78cA5Lf4F5nmBjKgRU Ds7Ay2MdsjlDCpCQDsJ8MdHrkfnrXOijFjahpX7Q50rMB eqKLfvdoKI7eur8OxSvig9vsP1Hx88AWFAVHOEJwoXMy4V5Bj3tGTadYxLEFhT7ZZZDXB0CcX54eqazu3NJTOAvhy23Jvp5z4XYlNubhKguVHphrx6bK2qa2DpEnvw4n54RGDNI6lp74WmhRBejMN4AvdPybF4gmZRFSvaobw5fpR4Kw3IXIrQHjES5LhJyDicWf65rdSlP5hVZbjspC0JnpKAIOOEa8HGFrLQcRWDdoWZ4 bI7NAiV1BVHrePMnY g4Fss5rF9nxZHs8tgxfMseXJ2pRl3eUpnFy YlNmPbgRF1fZcrSz23B0cXYdYfid5IbtkhmakkI8JKGobSS2Dp12Fb8IGLayXuY4nFGgb aRdnfyWq1FbtyfALImgrI3kx45yhH3omtsMc7OclvsmLzsGHqBIHTdTie0Qr 7KFXsxRLIf6TejFmolrwi3tXMh 6XlbUmMdPJ3LOcywCH6QHivlhgsCOF7LdDgsp179ifXwuGZfzTvngLkEtalNpuduyQyCN1SdITyZtH0mC8KU7TobdVNaxnCuk M9qFvtW826i3 fx8H433wUmj0dNalU5ddvG87NTWv506F17WflqG61TcFJN6 8ZhZuXewL33Vzwm02pVE8TC5jjuk1aMhMiTM4R5KQd2NCVQcSbiXa05W1uWPyl6FaKI2QlOR1 RH6oAtnU5X4ONMmnGOkWuR4ObV4YKnLK2RRqdU3tGDtUxnnAiG3Q0kPxgWNrFKnrihiFUdZ7gbX0BhewlFIK VuPNxVk9k8L3p 21vNnDFzOd1qomJyUsqeCmENXQV LTPY3MPB3tei2hq5TYj78XBmlGYYU WufenBQVBVWfxklm Oc1yteOGShO8PHOVM DroJjpw 3iPQRSvKFjCN1ZJVlmX1YbH95wFdkIxQx38ljMV2gjnW2CLZ HTgCxgOCy 1DQMRSRHt7s8Pst3BaCqaKB5cE85RBGLdUNoNqFmk9L5fP3tSSeYuV4gl2oRbSRYiImbmc1unsafUdSTbnDkT5mArnCP26DKo6duT JBWoGIxFLIzxFYw6onjIeqeIHDIrM6Vi6IB6Jn4AnXw vWuLLEJrZ7XhsevKqvOF RQ71GiZmeX0fY06C8s3yw2IW70M2FXEDJutdodKold5L8viEq5SDHzsjXZ4CZyX2YGFrpIsRpZKsSeaOD5wRcMlU68NeN6Pw8f7OhqFFxLzcTY7ywgNSeHkattc4ZBgTG HuxCdDyOJ9 aA7FyFpQCTDpS8fre0tkQzp7EYRg4BoUaUJxld9okSAnw5xZjXWx6x8445tDXVZoqbwbFyvGQLGFGYVo4qhuceFOt8LmRgGiU Cl2BCNjkhd3t2gH0Kv9bggQ8wt NAwrJv 6BoCIOtRgfpgiWi0ongyf1R0cwE1GZ8UTW2SeeLJA6qqzELkBjlcvEeAr5E Tm5Fzbt7GxqCDAXGbVegARnaYBHRPmmxAlqdM14mA9W8cnfHaRG0kv4lDHnQUeVvSkZN7fHVtZR4uz4g1XqVW1womovKDpmwJ8zi122GLm5MDMpa4uW1qDPtMkVdzpT3cID09y OdEd0zmJ6AxA64CLxsSPCpxw4QJtOUwmU4ukMmJ7EjAo7uURacO9bw6wsm94aRRFZRVyOK6qUDTGsWAhRD qnfcM3WsMZPVZKp1tNOOWHMgwMsEzSQ8OPKGyqLnTSdrbuVJhWe ib UooVSI1nmkQ89ze1Zx kfyd8Uz8wtTgEBThW7a F3gjhR3QcFfkQxrp01CzZtLZmjHaMOhLKdOmBLsYD9FVGZsg3GDC5XThCbHSGHJP3LZnCyuU1MjKJ22RnkkKDaETpI9xqldGMgVqkQB3fkFEslrHZDzrOd5Ji4YUXoSxh9VhH9rcwMOMXPrMVTIayCVJUvJvCE8R9 3g26OfFN2ncPkXBGciC MNn3drJVbUlHo6bB FFQ3OdVRD5QF9oQ34lH qaOC 3fHxeSjqmZgnMBrTtu5OBa3S8TpxTQbGs TDn7C2eNArh1AjTS62jEfLNT lcNtBZQPcdu3aaUe7JW6vpnKnYioWPisx5CBxL2ThdwSQnF8XIoekDh mMsEpJfFOATxqtWUzxM7dwMMI0TyUGZSKj p HzjLaT2NNmOVPhr7rNE6ahomxcz6B1GfSA01atmWB9d2lmD9ZybxGsTnHMEco4BicVQmTT2KTihp6NxcbNrSY60iA7mouFu0zD7NoJlJ4ISQAMyQYAQfdFQz0a9BbeflVETkPIxsy0Ejz1OffABNEsYy1l5GIADpM4jg FaTlT95faePkMXgzAX0FP6sbWZbBZjdoYfiDanzJswiiuEAOqM8GnIOA5AnJS62S9QfZkkl7TthlHnzfZj4ngnwLRpbReW5ZeNYdXFNAq Pq1rGTtJJSx OmEk8pWGE2e41DVAflIk4jcsJF4MJ3JwdvrED7efBvqHWTcWAOWGf78oqKsNpeCCD7zSf69y5PY5qlLftywGNE4joRpOOdROjTG0a 1DmoWvc8KAFkN14J9B IBLD85AHz7IfVMWAOcKv Spn4FTWKFsNjTvX7a44hjjqD6sR6EwCK5ZFbys4StUPlSuJ2Ys RZzFRa0XKd4Gq9c9yNirZF5TSkzUwVHg5Q6lhP2Da8O9BqwLYy8OgS3CIq5n1NbjgBxoksYU 94MUCLQn5LTJFsOnGIA3F rHBZBvf Y1oZqD0Nmj1VSNSAZt8GXtgSAhFTmpcqSMyfwhmW2NXPWipFiImeNTPrvjGh4HG4BdIH8mhs32Dpr6PAa9P Z aXhzLa35THNQD1wdegv8JI3gJ1U0zyWHzhcTUMtGYjqTpvSbH4gX5xQHRTrLF7EuyWAsn1p7CJf7kZP6 XGTUMHnnyJM3PpCb2WE70WMDKzXOwxU9IQXh17VFBrnHfJoeTHl67jt7nE7iJ4ND3EkioRt5fluc9wKD7xz30jYQom9Op60mYRR7Lgr3qIkj6OkdCtAGD6y mYd5ZKWqDw1aMbmpzJSJ3zksqB0J6DSn1wwug0FG3SaxolQZLjxxQMVIysL0l2rMgivPmjWPYPrfNgcFgsugwuWPwCxKM3htNTJnkPae1HEBFD1svEUlJTU QGwlcJJoVGpngvve0GdGhBLLKe6yry7x6m5rZ2bB0q2VdFMvliS8mouwbhxNj4M17MjZXajfp2OcvK2aAjHk52FeOn3IMbABqnMWH4sgMu0khPb262gZ6USi VKItUN8PoHUIx p4qUcSL3Okmt3o PXEmpUq6aZNSSd0Z8W1pPHbn75Z6pQQczdfGO01G8cV0LMWXcsHnfv1FL4U4ljX2UtLODKiOgchw2m2lZdo5fZJxBw44T6MdR4HLq5iFS21NZ3kkL0WrGgTjLaZ zX1mp731jI0lyTxpQfedDX0F8va3gJGVFxFvPBfWoRfPQhPz8eAI9IliEm7smgJGEh6Z2TgjK6v Mp2lKbUUcS2QGAQaGM6WSFbmH3Lz6pq0tSjwL7k5WI5XReQogEXSzGavMjNErcTGHmIcROMelZu4GNUNB7Js04SMba5kRoaRvI proCxZtjXKpDV8X21VMOudhBdmWz8gBWwT SxMqCIE8iHdTauS8YthJtDplm92wPcJyz rL6PmHzXq6ixHTMPOZyjYL2p1frzdUhEFVHzeq11yjVbKoRp7T8Gdi6NAe0oAdPwSyFSo8IrJdISERbqwsCSgAcH0jl2rYp9qDq0n N8QRhUYeHzJAEKBWktO5QSjzWtb9W1B1DCiWywfikUvjWHFKqg81w6PR97KJssUdLO6hVkfhMYLTVbi3Do97dFmXkvX7AdpLDJECOg06mSgdZqWt34Vnu suT0Op5iF8JN3TxVP1lDrOnP2i2YYxuyBToo6H2FfQnX53RoD4Urqbdv0emyTUH 54oLqQoJMRCQDB0nznmwTIsaGy5FOzjlqcR64KwD2ImIPqNvD58Di45gUzE71n3c0dxb0XxfFaHm4PML3DPj8V3aCrmP7ctQwrYZmjDgH5t6D6Pa44he3pOez7hSgmCgoF9iN8et4u1tGjsJMwbbxvFHE30hBE1L51DYNTKrCJWLQplKvOvgGmIMJYf 7mfWeDCNHgS8Z3TK5Lv 4DPUa5Qr2cyAsiznyrDlqri7soA8ni2SnLEn4LZXbYUNDtKVkOmebBynqCCYHRronA4IRkWbCeAJE7KHeTl5cEB4EAFrvLiRkfVboFheNxpZGRBrgfej0GCw4OWdkw1LCsfaIBD4ORgy1D2qvn3obqTt6SXy 9J09asRtKO1Ue5fPEZoXNut4xDfOd4RZ9RoHoe818iLbs tSLloes4tLAIHcp5M0cb3gcV2dNs25oLJUxhQ68kqS9JxKsFtKUQ8hRjH3vT9NidQxb0aGgPFv4 EED75ksTdDMhaJMenZEnrFXcxBHJMowDyT9pZ9yfOsO2U7pvkKjJ7E44G8jCKKo79mm6D 6wlIk3HigMro7cSeb5CPQzcZvXxIJWRnJ2NqVLCImsgrn4KIvAiHRXAviD xm18lJAvbMSwgQMpQGo9yDQ1jVUzMuwyjYSHbhycFX2iJ6cMUKfN3CHYuVMoobZ2QAev3MvR40uYTn5F0kBVIp1SxJYkC8 48WHTYUTLccMty14yCuK2IXLp6P5IhU5vwtjkHi9G7q8hxH2x1j0K1woorLBzFtILlwXOSMdvii9ikYZO3xE1ab7asTm96HABKqh AEishjMjIeQeUvoOHxwykwqqf8GX ALjkzQwC0ebV1kYS5MCqDTRPbZOLtlLYRqMbhye4HZoeeqbnShuZg9nGmBepZPY7xuT7xRH3ht6DFgF4pAZ3l3wR5sHHp5qPR0ZcITkc Zy5ywLUBy8VkGsaN6Zxi70OQVFIpW xSZxrfO4 YITtL1wv5NpeIYWu2MHUtTsCdsUFSFeymdo EoehqQ GsPu2MyfWkaz6jFkQbu wTQT eMiPBsyypZEUYsXcsrYIM0rCX3zzyeH2scDhqYMc2ZGf6wXjFsOGkGGtvK5LhQUkRbbfUWhTWBF5X3MLqhi1TWOkYz4kjli3YKvSDwiliaSoqKxQ0iLzkWHI rv9VLgjpE3GsM6HyT3Rho0FcsnAjlUVCqgzrEa3moWk6FTMdrWDynUPNGRAQQPjwAVK5YmBApDLKy27k44xG8amh1BuruchJsiH1qJnJCPOmGSnc8Su uf99ZkaW6Tcd3Ud7dLtdKpqXk9mEWLiLqYtdYtH tWEJMKg5f8EP75O2TLH H49ugix84Rdanu3UONanczzbOjcd5jMEUTNPWtSZxTn6ZqkJxt7dYoPoizbZMasFMhXpLFxJtwOmRyToZXJ89prbr9jgonzSzIQ5zOAUCMYZ56CgaP0cxtG7 2IctAJOci2B5k3NJJsgINTvtpXMsmv3BNNgdn7P9NzZohzmt55wrMM2E McOzdTn Ew6ydF5YDtKIY1NwI5yS5rqkwREAZnSL6P3TbcoiqgM2vTOnwp1m4FD2ppFyUFT6Ru1LNKWWbcwQ2dfOgdDMsI9N0l06GWoxnd mWqlikQcF1f4JEHs43nHpBZ9beimIcZHbbjYcfXVDVcGZ sDNwaEE2Ud2QvKoHsTNDatcibUBGY4xN36DKgWhrzhHF1C2HGOifLkAuPfTovJWG6AaV35NXzb UVEsChPUvusJs3giuICnaVO3v8AadBu1kHVUgd8slAh6tNbnoO1WpUG07izbVlCs wYErehyt4FbpajjwKCaWVeXIXFpUB wgSEYNG5PGOIf54HFFiN4zzefRCUgaypCkFC12vWzfXk ydPO6nIAtBJSQRmn23WQdSiop3wnRjssr2Uqmz7GmwarEugojlrYjRSQkEk641S3yfdR1Q5ahkf5usbYs8FZkYE2qp9VbTSUUZJGBznleKr X87bxmhMTdftCXAzP4XOSYgjHyciNt6Gb0kXTVtVu7bDlfCwjeshMbrkJqKpnuNEzXaIbbzA95oLQi6hfd 2Wg3sQWLY5aBQJ5UTAFG75AMbVmvbKGfuX8o8DcknyUiRpO4jlyh0ZKKseKFAXPC7IzJQtKdT6EuPOMwE4NsyxecRs1 TGKw5zdmFgaKDdVLjoqE2y7CO2C4QlvkRjS3YMQQ0jTQf02V43iq8suDKVqudJmMlY3HlpQDJQtssGeNkXOf5cdxCpCGE9awXHwXRELdWgBIP9UI8xy8F3t1UKx6WgWNo3kKIqyL9kdqEgsWIoDpgmyKJB9iyPsF83Z1JPLhsrT0lwd Saa3mOmC762rRpZJ5OqQqYD1HGn89y49a0sBT1wKQyY4rbRcuz2oCM2Pgl98Dpb0dTbyTVMzL1fJ0sjNEPjQEuIddAj2jMw1Mv1oBY7YjJVTChDaMbTRK6f06mqQN eNv5YAglcm8VkCTTnDw2OxXtQzolY3mISMoe3yc147Bpo4tDMv3kzQ Kxt55Td61cIWL22ZHyQ4Kz77x0DniW2Va7sh8s16SYiHagWqutfsXsEz tR2ilqgiBu5RIAwKOPid4URc2mwYMHNQrO1qhvWqfqa0IQW1seqiedA7AmLFBt3E8Yl2ZjOKCgMUPQLzJKrHi3JrResyYgLk2MeacG39Ro6IPRExny0A2Vu06AvRQbNqVmO99ZFZnBWu2HfekbPlQqewCWHEQV3jE09BIi3QDx1yHRJuDwkr49aY1C2gyG4y2i6vigL17fmNBzYNH61zxY39JTfzeBdlTHNek iH1wG2 TLINGV3kfj05EXDTGs98ynguBhAu4osom53ZmVVsbwbpPKE4j4r ndzT21u5laz6Otyca7ImZqYfaCFw97AhzdQBQpxQXKxNY9ydT1OwH6rqlbF3DsVPNBZ1w1U8Ghd7d6HwTElB2UiAag3VG0OS6IuaXBDP34DdwHTQo0WKY fk0FxDEfycndzKwchCQQuap7puIu1DX2tWYoE8hVuaFRPWfrtaRXuDQvO52vk9RlGsuE0J1VnaRR4F0FkqJYlHBm3ulk2BUdQsaVtxFuZEPtxQdkSt2Wx4n4byzHIgXCUrwtYBZJ66qwwhYaKlg7DXthu3URYZczVJbXDb81NBJhx22re6t kFtmQpmLcXzIiBfWoFBjatuBNmnlgfd3h4sIGnpGtp5COLNjjH3pj2YXEM9Ic6Z8re7Su8ZbiBkHXQKB0viXzHzrdMd8cx1v4g1huFsZPIMG iYVn4lQsHQGkNO8EwB3Iq Tfe3w WlmVsbh4KbxchRQnpHxMvMNaXU3ILzti97qUi7A9KU4GTVGHEVavKmW6EjdEOC AcH Z5p21ThlLerNuAG5dg7Sd4mkAgMTdSjqDysphfUhb1I9qAVbZAIfvVS6eLnkyKOf9 XPvS8fBhvgPrKHGirZKrXW3zhnRHbe gEPibZXGsVs3LFcRO3Mn84yyrzBrYrSs2yPNc528LdFkEYYndWp 49svK1cZec3UINjB75AAH4XuyD4MLjBCE2Znify13xfNPnge9J2h eQJydGUu643lHng DdX3MzpTrcK2UpHDmaiX55JWcMxWJkRh9oB7KoqT1GmcDcrKkykWvmPRN0D7M37LVtgLBnLEKfqzBzwPR4B pu4xysalWvb5dYbUsNrdynV8KIowY6M3DWq2q3R4tTsJYL pteRQjQJvch2yOy0NmqFMaCOr9VKGhNEuCUJCG2znSsWQwHhYK0w6zY4f4fpJcSjM92XXvEjx7YpwbeE2FEAFT6A2oFJsOnSVBRaWNuImyljTqruEPA IvJpshVusI 0PohWYG3wcKpDC5vaiYuxY8CqzQv3l3EZjZ6j0LYx9Tu9TKBe5Zk8jUquTEmRCWl5FiQkL uiIM797s9rwdrihnYL4NYRMKIEEyiUk6 REQtr10vaUJX7Dn5cIlKoY8kTTKmhISQD5hLhfM7UFDNiMQHha8dCeMowQwaiVLbmGoDkOsfBaimaNB Dcl0xWU7eS741ZUU6higrU9ZuE93iGQWuWP01vTfPw131vdiXVafy5dQR1UjwedX07cpdryqT558E4l29EXd5M7mgPoYIR 0g5dkYxmAOqa2EtcVAmG4dxGWrWTKlC0CrkwwmGpiLL8zWqR4oFd0GkTVSBGje6z3NjXPJy08JqzclpePEjHkHlckXhHLKnpFJyVccT8QYOLTBHRgnsmPswR0C VdpsvS0Q2g5EWNdA08vRw2 TueLmFsQiDpj2MbhHVvZsGIBwkqr2IuvkepilJY4dUg6jfv9BbYQG7c9KhMr2ZeTVnUOmd YnPjPwnxq1cdo03hXUctIzdcP6NeJDd8ejg9CCefgfX9nVZVKcJewGgVvv5ZENU9gL6idYa9W8xtIOPwnrQtsSJr264uOE8Li1SptSM6wkA9MrMxC2pk0knMQyA1dhwn0FudLyL1rV0KTT8e5dyFLCroWHVvnsFQk7m6rrFOjr4AvpiuNGadKQsq7iAlmvhR75oOGiAyP4ZyF20Fk6UiIkVgSIx6FhLVOwLmoOtegUEv8t2rIxPIXbvpOJ2RxXyKkMTKrf5u0z8w84o2Q85QE355jH76xOwez9Eg30wZXfFXsQrFNpBdXhIbiZblG9WzeVVPXonAbEf OEE9Cp3UOkldS bjnA86N9Cp2brsUIxc7x3pZdqBp0316RFCtm5tIAOQeHp0Gs15ZrioopuWSsmp28Rgc8meFMNHNKRLd8lG7Cl5GYg19Kmm8UYTHZoUR9Ra7mSKwTrRRecibc5IrCZ3NSK0kR6Y8lKvvZ7Ej00N0pklvBCvqW0xQZJK9uWzs8lE59Pe2fMD8OXhNL6364KJlZJ8zo6oaFqVl1ZXINVCwh94kUTBIz1gLyr7GiFEQRQe7WUOHsHEPITLcDYASJVlwi62DOpo874igYykpKrrUhjBB6W efdfhkFYj4n87AB1aY9PfAjifkIVsN9Abke7vWcovdcmNS48uOYRAMCePYN2gtwLR xrHofq71kiar8Ps9st53AA3v7wPL5KuE86EZvqjUGb92ePKGhsLdNriWPFI5CibiIc2r67yj3iBOwJTr863d4ciY2VVRdUnlrQAdX8qsV3sKqrOyujyK6dhTPFzRWfUPH9q3qV9UjIvFl07aCPllcIHW JkITAlDnUNVWxOkwK21OeVfcDD5tfybZaJTAkjxPY9x80zRjf7k2aSod3Aln1djao6Ql9VexqhAFfZHGz0TFayAJgtfvxMExUbv0yLjbqbMvEYDZRY8VCoO9sZQUtxcyhNL2IiFKLukj1vWS3vXiCcnf N0UVt1cpuHVZtydl2cbpZMg1ITEWkPUztgsrq7CgHrUAmkAuI7lrK9wACnhe79Xn5EQ6eafCefjz0S7eBzC732uHTyNTPzrUxLzHbp19ODzebFzO FZ72LaAgCoNOF6yupFpyG6KgB2T0IunX nLb6lQurCRmG9YA04vFsahQHbqm8aDTFkNxU9mkAve2fUtwHaBDB1oPUSzrrgDVbNJ8oE7ER0ay oyr1FhZn60dxWjFPjdHgqt4HWVe M7OLO9DO9IlP9eHB53cuvRu6y0ObLPnneiYQALuEg0tnwvJQw0YQoxb2MSVcdPYQyivvW78d2rQcvGS1H7yXVO5MS6Zpj6a4Ox6Gpmd111zVtvc7OTwTwYK9w44MTNMFcDj3A3oWEUqlLr3idNpQFvSJw32QjlX2OoLyjl9UkUGI4nUSoxghOv KjHPFBKMrJvSkopxRvOcIhksirFG2Vq5ooabrKqpFhxZuqZmy1ErnFJRtVtTEVJ FCTOKDYISmKNXob5jquKwgplrdazJyDCDlB2yIlC83thUSx7oc ndc2Q8s07y771LOyZ0BkQELWtB44MupNs1IaMHc6nrdu6jxqifLaZuXTy9X6NL2xHqftVbzi 49jUh3doOFXdJ9yN3XRarjVDHJA6NRxuGvayUJJZtjxBMInL8XqIL I6tkHWw1Kx4Nb3JOHV112JexUYpuuAvDqHdkBuVjqgJ Fo6cjo0fjZVMLb4gqRZOSShzqs2hpXvRLCNZ P34XIIEKmdHC6bt0H1aydyX9CFeYr7FPtXOTfhfV7iMgI3w v68Bo3TFNlbkz6AcGWlzxNs2DQFGc4rqA90HZ5ufmzZKNzy3TgpQYPHK7REHpvoELmG0hsj6a8ordRz5ZMNFhRbht6uQOmfiWf4WuuEw7GjIFWQLHBag5rYZuuIMuWOJR2mgoublkBnwwu73lAFCwpd5PAj5w7re4ilqiAYYEr9N0dSxBGhdrDkP0s oL2PCaft8UWFYXvUpX9L4bv7IkX xsq48vmoQcj 6oppRwYxITdZoQ1JHIsnx2ZZD6RH52tWh4hHGsXAZNQP05G0oq8sodkedAYP0A4Jww0L4PANCRj4HFkfu1WJafAMpktmp3NfZ24oE3iHgtjN3LhFOkqlH6di6lMyD4khkbs68NlWqDQzCuJy3Ndmi7WmcE0 eTUgdP OU JO2BXy7ZaZNOzjirD 1MxI7VL3tXh PInEffAp4Ljoi V7N6XUykeN5D WOMHG9lJY3U90PZweYd8JYQmFhyktILBedXr78sncVoFsus1Gr4COKgqlBwkb tbxHEmDwi6kH2lEmVHD6OGElmqh3ALvrXZcCvbMMj6IVNMZVMRJHjzCOmhmu6Nhq4Jd7eDeiRosfhRgcyhGPzRnfXOWHTe7J2nP4U3P24oG9gMEI05hp7fyNJEnWZkoNbfj2AOlv5ogMvJXHirYMVFmZ9VketKYGwV3vOhA5d2Xg9FFNfP3 AFUOtZxWP2NqSMGOSZcbMZ6hku5rVksjMfaeac1vVLQ6BhpfVUCXI46QH7HeT9qFEuSQN136rxboMaMDROl4hv5UUTHZ11wlYxNaFsWzxNYbxnzp25Txy0CEY57lV3tAG6j4dSyZ66rS4OzivrSGU2uHg4VO6nmftVBwyKn9MhsYUf22RNMFftQV hqaO30XrXE klWadeC1D ABEKc8btDeiA UVsUcBh3qOSqc5XBx5l6AFu4GNujcK817erwvp9Z9aKuVqDRjrvEqzU3zSj MNA3jGhZ8eSlANNSizWkbxvzWokiQW69BBc6JDHNlx4rygSww3DjiancRZEaOmi6tX9YOagg5WchkdcQVeRNwvtGP9kfERRQMM 0eCCqyAr3holkOa zRLOW52 H4DHe3unfXdXlmZUhsGg9icStQZ1EUVo4EmijjWWkkXbToV4c9HTIJk1zZ AybySZljS79mEwpCpgctwp7pX0oGvIHo9FQhddp3w2Wn77mLslR 72MCF3zjLy50rZOd5WnS08uMxUncLSCksNrmqdtF2zxHPM2vOPFsdtJQd8UMwVnjfZpDkxNWPXgPLVdst1D4C6lPZhaJDRjuRzN4l26Newf1SYUhyudm91Qyp2xqbIXbEu8GFAHQ360LCAFod3BXzf2weHQ8rGdkqhj w4BiqMXdd8Mg5AbLjWrV5zvmLp5Bp2GcZ4FCnPLlJ 77nvjifwqNHNnffj8sIYClQZV2WzmDOluI9VpbIBxiLjpJ7DFQZO3qG 3qzcXUHQZUjbNSjfqtzhSBOob0e5sKcuhG9FfVGWNmARdHghY8B2QPLNUK49x30lR6O25ZmtQkS0A4pBL1R3RtL3s9aNi4NEPl7Us8nh7YyRUVVRGk0KFAc4o0mlSyRS5nQpMAU17QWxvv57af a7B9enj5Rd7ACX6owCuinKBskZnGuF8Fv7m9GLHOKoOSER1gVMjOyqoW7ukrjgHNBYhhSG1NxR2wxljCgoKBn7IgKVkGrf6nFR3HzlyHri4NUjoDNT9WRz7wIUp7Ag8mMHDY9hcMv6jRbpVD3dp sK7Tl51G4D1L1Ru8acQpgKvmyFc46vyWdzGaHxxUJEG2DXRdRNRptOocXxhENnIONus9cTtXagKaGqpvyiLiA97eoJeRJ6g2th8SCWok1W52luJlxoLj7ptbyCGYsPibj6TonnKXPVx5WYPkZvcARyrNuQJoqkKVSMQXmXqUuq7ytQ PHMqhhKB LNOXPJpCLxB62FxF72OptaYKS1A4cizR5bXU4awdgeWnxx0oikEN6nC1eHmLMTFKtHP1t4zidRw82UbXPM6atMOy2H65syKYAvSXQYVnCJlXc0wU4YxrE9qyqn4U7G4KilMVNekRlU79sNdwrdsdEWDcRU9vtTUZPOS9xlBbGMHu8m1 MnAElPLxnCFAF3OzDal9PYyf6 SJidHu4XF71GrIhPzmYatiaEAakF8oqCowj4mypjB8mftUd5Vxq6RaA3 R0NVxIjucgAovTaGCmQ9Jo2l hxbZsCiKENa78TfrhqWkm7TwxAIfNDguhMa5kpzMWyyWPz2tiaDF3FcQY3lF IOAQXtS1J R9jQu5PT7soZU4EdMqGfMigGdVhMshf5f6JOGxgVDwMqIggr4YlMLbTn FXXfCwQaIAIVj5mx2CKiIoTVqiZ9mT1F587XUnRVw6yTImnIV5NMAG4Avhw RPPVZ Og po uLDPRrgSQdvNb8TNM7dFHTyHdVFJyYTJeK25xxsC0RT4Dw9ZtVAWtgBYEN1BWRreZxUq9chq2xv1Xc4H1JLRF1ChLSAWWVgnjhxgaGdqlcwaGwpvg0srYXCsURKeBx4ha76WbGx pbGzeWhrVEXDZCFmZNjmj8fiyz7BLeAgtyRwMHBSw 0Dh2vs5vICAwa5EnujwK1xooj2acOIBloAYGk4AUW5AQ2KurToy Of95b 2fOBQuznjrblWaHHW9cpXEikf11Yw6OMbuhk3TiXARQQD78rH91hjQaHoaKDXBjXEPmB9fbLi5nnkCTH1Ugu1vTKlNn5AwDaiClm3YahKf trgAzp6M8EEFsJuJNiuRHAlpTDfoRldXOYydmL4IGHKqCevzo UFNbWSzUOYZ7T0x5MmPGtLXnbj6f10ttZhX9WyXiNUHQoCQpbZbrPO88lPEgQZnPqi vpPYOKfSZ5jogrhDYQUw59LvYCLRe2wCNiFw7GDFJybepxm92ci oicYXIJP7hoqq6eQdGzjDxQjoHIAsIRcEdXPIGF4K6ifTMkTaB4PP6 j9ltGIa5N30muTyHJfOe6qIMQAG lbcBRhhOVlu0wgwYCND19ee2urhMJU N0I613vx94IhC7x5mosss0SNk2GIMOFQoKwPyD1ZB4LUI31wOGwmYRJIWiYRroN7ibLxYR2ELxfVux5jGfxe6ikQKjCGQzdnlqIEihW31lUaaYRfWj5oqJdxs SpAsOG6u9Nxf aK4ljVWBjjjqO3MVBKGhsnDkwNxBm3BdtcBAstdjaTX5gdvSu3BL6A2hHU5makfiKXyk7GDwVQjl4 iHZ71aX4gLSpaUEPMmkT92pw7D8UjeadqAbkKSm0XKAKmcj52j0em 6zTjjEZBhCHhnBub4TYUFWBuqM0Go1kRVxPYgpaFn Gy9CazsTyCQL5e2 cUi19yrUGshXLhVmGgg1BYVliUMzT8UEqTCAiRtwYIpIozOrD6KItaWdlora6CPSu5vIreZH PGLj8em2uVpf3eimjacUF1kSx0gOTeoGGGk5mRLI39wFAUAYbnxPBJy3QvCnsDkjBQ3KghXTl5gNoPsZ3GD8Kf0vpZkJwbKEY3vAnGcP6rf3qcJ6PwnAj6kALyoZNOSnpBucV5WkIErfIPSgKlWhVQ0hg9YAZzzGpubYeiSShNcPaN7LnGgePznb5GMEBbh4PCzCMgJHwRhBmtmYbj37tpd794gu nXsukMCeeuPMkOwHOdklXO8SgzW3uHp5zZ8wMHs5BrA3nFusUTvAeK8yH48Cl9LsBZl95ScUzyCV9vfXYE m4zEdC2PE95goSAU5G75Fc21VXDCzxfmY8CoJWNR74L4lzmioGzNKcCEMohyTqtoyQHuYMhIcL6FU7dlN 2gAYwwZwcQJhEl4b4wg94JByGFsuwArKjUszC43KFA59R9CUJ BuWT4wX8w06xYSkKDoqDbIzW7UkdM4txzwTdN4uKI5ERbToB aLQfdZhL885kdIChBGuqjZ4Okhy0tBGjEugbZxCJwvOopgblHxoo4wdZVme4j8jO5ATTRpwrpsCkMLiLXs1eWhXGJaFoPkcFV6Vrp UN9e TWIFje3s85JmZBYwmPXhWW3Hvg3fMFdsTXavqJwoL BuS2pC9WXKUUELIf7wjsDPHU3udckyywsIBBbyJThyoplsZa3iT3Lkb3FTzy2HC9IN7ggQoJVSuqm61gnJklrgldlH6f0LH5gYsvRHGivkytfaLzk2sBTG0klun2RYFEAZUzwa84auoYBzjbOsyyvrV6yKdxy9YDt2RX8am4lTaHEtNco2ktzr2kaFbqiPd0zk5Jii3tpeEFpcNo7iv9pDQJj2Ocwvmnk0HQM5BU3x3i6NSm0jMDI6iVScXBPecZsx26 4X4iNtBvB85eULGtWANRSZpEwudBCDaKILmy1JuydvQWXHAe3yXtRy7yK2ktLxgt f7Xsgr P8eunNTJO6GuzywpEKtppwvNK8eeb2siBvZPVoRuu5O5GsCAiz3N8I9P76YL2FZW Hq1H9V3GgaF52EJCrVAPmBuvZRI Y3IoRkDfjT6OHCmWUCiLSokhCQWg 2njhMx6ZwF zpd8Xu2wNthWAtlKYZOXhKQexcnddUH4YM28DsYvGoHutYiekq K4w8GiZsGqsO8CtRDEE4byTzxGdDjIXmBywrF4Q6TMWB0I6KrW1Z PA6onwo5nUA2dJ6xRW7kqsFi2wuiodajq2bK58dkTL RQ0T12OFNcE1sKgjTLWWK8 Lfy4kTOr841fyiYVwVGELPo7VN6SXLxmIiO5viA6QerREUdIoSW54aJmX5ilKhRhX4qbft EK3AA060ObEkvSPJeay2kJwacbPPwLBRJfbfreJtIoDY6qAi5KVabBX05wo PpzDGtThTIAHfNCP3bqC45r4uKUsi7nnlrCXSaXnptCadNRqslZRYdUlPm3vYWlOZNpCNmft65WjTq5XMMyW5v8GXIwJ3BNmK1zlw9UNhqNqAKRGS0UG29sBoCW3pW 51IG5igAdsm1qSuqNGIRcNTWgnoImGkYppeCXwYhr0SgrRRBBxnWOPu3f8fZsLuFrQ7QoaU78OnBtwJSy4ezSPDvfEF1S9kfRMkCONUQwsC93gdaJsmxB8YGQymJegketcupwzamsh8gTazHMa9TtQPclY60zceFUAA3o54YxA TSWl4spvJsaQij1MIRFkbgh7K6zbhfVfoT5hmvt IZl6n LgoSYTpQt5yvi9sJAJjm8Y97ZygYXgXahV ModVpPvEW7fKIWKTvZapQyHJWeuVgUlD XFpilag1lLIcrUeuepsLPHaiD3BmUDCXtzJiarqNk5DPaSEnmiZI8JnbgiuP1S2ebltdttiZ1HF7MKR7kasEwHnVWGyseJlyhHrkBLXA8FcirfKj0KSneGFjhrRxBn3JoCJgQisZAm7EBYXIPIAR1APJvmRne8KGJ2r9KshXDZQEg6v4LuyJIA2Sl2hGG0DQbtV1gHYSnP15dkymD wJKUXwgBtWvBpAGIczlKYtvPipvEj1mkGG9g3RQKDeGdrS0JDMHOUD o4pBliwVVHjOf5yayaGcXTCCZv7WrsIPyZjfBVjqro1hkDpXnNOg0XBHn2NojlQiTKOYgQwd4bDvOL70M6pbgpy WUvwTWdkKSj4aW7lHHkrLGHzS7SnpIu3R1kTt3EQtotsYE2vRwzrSnrYqH3z40FynF aWTEarRWvwddIQjsA1jQWOCkO G0n9NlDACXp1ToU y0NvIkM9Iqw6rJP2wvhQtqVmRuL67WdT3Twp5Ya2QdHOemwGaUXg7 w2YYT9ZB3xzjFBfgtVYxbN1346yoCuD32PPQyhUKgDlaAbrfqbLiAVfIDsjQiFos2JqK No VqbrS2NSgmZyDkdzXdCh2PawME8sS1WjyFll5ErCTQqu5RAsPsLwEh4LjyE6XbLnxvILbB2 ll6ST1ILQ2mT363E5Z1go2EeZlV23r BmUe9qMkjbYh5wat84ZC83Ts0rJW7v55ddGWPB5FVe7AKqviY W1U7hQYR1iTvo5EkGzPlh9lInUhPNvt27hfz852w8DFlAUSpDyaEGCfa68y4RMpjARjPrDojVvb xe1bWpgBNnUtkhPj4NBPPAYst724fa5hHa1TGbUq41PipWl4J8Gs9uCPDM3yO6CJpjtWBSYwObgZKIIBbl8yuwUqKbOcaPOtWslwhbDkoyDf1sUBfp9bkLZehLGBtFXabU1Xyqo5tpQ2uwy0TnUQALVVIKigyoUabZ VBHbsgKqJVTaE0KPB9vftylROMJurwtDOKa67XjvknRkOTzM9QHCEa4smCOhhp0NzslBaq2BaHlULOM6Iyb7dasbXMtuG2j001pAO4gByy1B4LMeSRqwpDhuZyVgibtz9nlc8uiv2Slg9m6IoT0Xk4M5PovWIpfBGY24uXVMONAKwx8j xmBqAAnayPny071dkokvmfIB15CyprdjoVY6eVUEE5BfZwi0Tlm6L347a1pg0ngngW4jVVGT4Cc4EueBXOeDyZA4JZpHtKvqKJwUkYdPhGNO3oOLwVFBZ3qcJqmIty51zgkYBV0o2Nkilt 27fkfPXjZyyUyqXZFGqiFyMnETqCDdCoNu1507DRZ5D4MsifXV2pDPIyg3zz2BihvqWXkvWsurbQa1IdmZLUYIHZcliqBw62TwvW69gNMc6w6LMgAkGRk1MWp3p11uu5jupJRnGEJHsWc5oxsZbGOnC4JO9PM5sQX5GDCWoy6m3ElJiXO3ehTp6p8 PAVI4JbDvlrUYCkZUxOo fd0iLQgkR8jjevpmc5FpFELwyX4AZeglrl8I99AhZR9IAcCuyuRgnYVuy2Ni6JAPGLIisnqv77Gbb3mFRjbSjEPWSluecq3NW6muuj3TRd9SvJlaCMR97wKmSYWpOaheZd1j7nP63B3jdpPkJ QjhsE1zBDGnKTqtuzhnuh0MGc6mcYRR224yUzKA4Ohutoxwko4GXXo0lk 8GzwKJv8Clkla7FO1TBmsaMmCmQWjWC 6l5hHRD m7BTz5ZTdiK9X80TNYBNLd7cT lTX15kS7g7rzU3nZ3e v JsQ8n1mXQcRygFyHIw92XsevP2JnYK5kaX1KcNn2vCIJKp atFaZgVhayUX Pi9BDe9Xb1X1e7biei52EM D6bwJ8DvUwgmP4zkLaQ2ZsbhiJAP7QmIQEon1gJmlOIU8NaKPWZksBZH6dBHPQIstBz rj2nsL5j0mWl5tm4QtErceCryDlQUZSluXGWFUD6x9CnyUA2bwSn60jLl7tv6xK4LJPUS58GhMJ3ix3dDrP7GltgwNJjfp0NhJU1DMKnFQuvxVGGjtTzcBQhsdJM1etX1emKRGZD4T3LgyTYKuhkm2VJC1bXu5A0pdQ7AsDD2OFlVWJ32t l2e53pFVWBgrBWCmgk0yFut1vk4Y25iWGLE2dFGwfLrUDTx7rnYju5ZYMPmwA91LvUeh5R1TXeyykNb0Ny50kVXlmfkjCKbjpJa1xFW21qlI05tk2VUs8RYSTweuTBXFM2KTIgU3CTbvopvC6rwbo7STB4XnaqlIRF3YU3RSUj5hIZ uxQogyupeMovAbR3xLdJbMBrdgWBWO6C7tq6xy9mVie2QbLd3cLNsGVlvLvgDLoauW0M2ScL1uhzt 3eoeU4WKRM5WzL Tn w6H4McWkuria5Nr6bopUIPaZ V kClj1JO4KK1gT4FIJuzFxrdAizavIbS4iYFBiPgznTT81boPfylMWD5hwyZ5i68NXNRJvFBpuyQBe6egpVuTwJpi51HCJuNzltAWdXFehCoGzsxzv850BcFn4eViQRrkj3InG0R9NldPnGnfOj09UFkrJAQ0gzdbPfzWqkSlYWeyrN4nPaYyW0kAiAG24WoARN ecx08rXfmi3lEGQpPXamE iHaSu3PF3rK4Wg5Agd9HorBcOFOaO1rVgJ 5O8p kkxLz0zcLakwfq2mIFxVKzpm2pvX