Muốn “leo rank” hiệu quả, bạn nên tránh xa 6 vị tướng sở hữu tỷ lệ thắng thấp nhất Overwatch này

Muốn “leo rank” hiệu quả, bạn nên tránh xa 6 vị tướng sở hữu tỷ lệ thắng thấp nhất Overwatch này

zhimzhim  | 27/09/2016 02:17 PM

thích

Chúng ta sẽ dựa trên dữ liệu thu được của trang web nổi tiếng Master Overwatch để đánh giá về độ phổ biến và tỉ lệ chiến thắng của những nhân vật Overwatch.

Overwatch bao gồm 21 nhân vật được chia ra làm 4 vai trò tấn công, phòng thủ, tank và hỗ trợ. Mỗi vai trò đều có những nhân vật nổi bật trong meta. Chúng ta sẽ dựa trên dữ liệu thu được của trang web nổi tiếng MasterOverwatch để đánh giá về độ phổ biến và tỉ lệ chiến thắng của những nhân vật Overwatch. Và qua bài viết này, chúng ta hãy xem nhân vật nào đang có tỉ lệ thắng thấp nhất trong Overwatch nhé.

6. Widowmaker

Không mấy ngạc nhiên khi kể từ khi đợt giảm sức mạnh của Widowmaker ở mùa 1, tỉ lệ thắng của cô nàng trong nằm trong top 6 thấp nhất của Overwatch, 48.7%. Tuy nhiên điểm cần chú ý ở đây chính là tỉ lệ chọn Widowmaker của người chơi vẫn khá cao, xếp hạng 11/21 nhân vật.

Rõ ràng đợt giảm sức mạnh vừa rồi đã ảnh hưởng rất nhiều đến lối chơi của Widowmaker trong đấu trường và khiến sự hiệu quả của cô nàng tới các trận đấu cũng sụt giảm không kém. Tuy nhiên, với đợt buff lần này, chúng ta hãy chờ xem liệu Widowmaker có được sự trở lại mạnh mẽ không nhé.

5. Pharah

Pharah là một trong 4 nhân vật được lựa chọn nhiều nhất trong Overwatch, nhưng tỉ lệ thắng chỉ nằm ngang với Widowmaker mà thôi, 48.7%. Độ phổ biến cao nhưng không đồng nghĩa với việc tỉ lệ thắng cao, chứng tỏ rằng phải cần thêm thời gian để người chơi có thể sử dụng tốt được Pharah. Một phần cũng do kỹ năng bắn đạn xa của cô nàng rất khó, đòi hỏi người chơi phải luyện tập rất nhiều để thành thục.

4. Hanzo

Hanzo là một trong những nhân vật cực kỳ được yêu thích trong Overwatch với thiết kế rất ngầu và hầu như trận nào cũng sẽ có một người chơi “chọn và khóa” ngay vị tướng này. Tuy nhiên để có thể sử dụng Hanzo một cách hiệu quả sẽ đòi hỏi người chơi phải canh thật chuẩn từng phát bắn tên của mình. Không giống như những tay súng khác, mũi tên của Hanzo sẽ có độ rơi khác nhau tùy vào từng lực bắn của hắn. Rõ ràng, đây không phải là nhân vật dành cho tất cả mọi người chơi và càng không phải nhân vật “dễ chơi dễ thắng”.

3. McCree

Giống như Hanzo, McCree yêu cầu sự chính xác cực cao trong từng phát bắn của mình, đặc biệt là những cú bắn headshot bởi McCree chỉ có 6 viên đạn mà thôi, nên ngườ chơi phải tối ưu hóa sát thương trong 6 phát bắn ấy.

McCree từng là nhân vật bá đạo nhất ở đầu mùa 1 tuy nhiên sau đợt giảm sát thương của mình, McCree đã mất đi vị thế đấy và phần nào ảnh hưởng đến tỉ lệ thắng của anh chàng. Tuy vậy, chàng cao bồi vẫn rất mạnh trong tay những người chơi chuyên nghiệp, nhưng rất tiếc không phải ai cũng có sở hữu kỹ năng ngắm bắn chính xác tốt như họ cả.

2. Mercy

Điều đáng ngạc nhiên là mặc dù Zenyatta sau đợt tăng sức mạnh đã nổi lên vô cùng phổ biến, tuy nhiên người chơi Overwatch vẫn dành một tình cảm đặc biệt cho Mercy khi tỉ lệ chọn của cô nàng cao thứ 3 trong danh sách với 6,64%, chỉ đứng sau Soldier 76 và Lucio.

Tuy nhiên rõ ràng, đợt giảm khả năng hồi máu cũng như tăng sát thương cho đồng đội của Mercy vừa qua đã giáng một đòn mạnh vào tỉ lệ thắng của cô nàng. Lucio và Zenyatta trở nên quá hiệu quả trong việc vô hiệu hóa những chiêu cuối của kẻ địch và kỹ năng hồi máu của họ lại hoàn toàn vượt trội so với Mercy. Mặc dù vậy, Mercy vẫn được nhiều người chơi tin dùng bởi nếu chiêu cuối được dùng đúng lúc đúng nơi sẽ xoay chuyển lại hoàn toàn giao tranh khi mang đồng đội từ bảng đếm số trở về với chiến trường.

1. Ana

Nhân vật mới nhất được bổ sung vào danh sách Overwatch lại đang là nhân vật có tỉ lệ thắng thấp nhất trong Overwatch. Và đặc biệt hơn nữa khi tỉ lệ chọn cô nàng cũng đang đứng bét bảng, chỉ với 0.71% mà thôi. Liệu điều này là do Ana là nhân vật mới nên người chơi vẫn cảm thấy lạ lẫm, hay Ana đang quá yếu so với phần còn lại của những nhân vật hỗ trợ?

Khả năng hồi máu đơn mục tiêu của cô nàng này được đánh giá là cao nhất so với những nhân vật hỗ trợ còn lại. Tuy nhiên nó đòi hỏi rằng Ana phải bắn trúng đồng đội, khó hơn so với việc click vào người như Mercy hay bấm Shift như Lucio. Ngoài ra, lựu đạn hồi máu cũng tương đối khó canh, đặc biệt là trong giao tranh hỗn loạn, đồng đội nhảy tứ tung. Kỹ năng “Go to sleep” cực kỳ khó trúng và chiêu cuối lại yêu cầu sự phối hợp tốt từ đồng đội. Rõ ràng, với bộ kỹ năng khó này, người chơi sẽ nghiêng về Lucio hay những hỗ trợ còn lại thay vì Ana.

    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.

    5MFkr5cy24fPOlRuSx0Q8l1k8hwdiReNVJLYxNwHD1SGaFu Pic0DxthA9ez2pCQ2Ahp81oaXGovcvSy3f Col5WkKmTedyrPwhAeXw912i6zYeb6Lrk4cgqIRP38d5eG4z1pboza6QitQxoWT8UfP3miMc7u8K0Q3yt71WLwdXMfZdq2iO0CqXhSgN9HEyim yFa0Y5LJMyJPPnDo4ydOUggWXNXd5TmFDayOeUSCcMz8U0FL DkaHgdwdpKLUCg2MrFpsavTDIeUQ7k uV6uPdqpxeo x5fRmCrWYGhnF8R7yirbcSPmkLI9JDxY9jVAy5kRNPYTtq0XS73heaC4S1nb9f70XzAm5d2jfghWNubwewVy0cGxgwPefyZrBzWqedu2sDOBaaZaYjDeZPL8UvaNks0SDuhq4UCmT1hV6vjTjewL7v9XV94tMSpr0Ahc699ra5r3P89UJLTGHFxkw7pcJt GIuJ0hlW9GASJwpnvF06 W1qvJSETB2utSsE90KOILh2MKhtVl4j7AF6CMTUg1a7mCWn24pP1dnqOP6XBi96NJHrzrdw1KOQZI9DWJXNla0oIfU184LyE8PSnf5hGKR3OhhLUX4oifkUn6I8sCkFGYa4brBfRPftW m9eFoTE4fgv91BzzpBnr33zIIoQEkg4fCn5VoHpQOzJs3YEYOQ1BxYUtioIIWc9NPR AKWmHVwQ09 S4Ug8nAT09GonUXMXehzf2k6wXuNsM TXL2eLD Xz3KTAGBnKJQyz4QAn414ywdpw2CD4XPRJeeo9VoKr Rmm2GmAvEnCtVsBB5mq5xWfoWYwITFovX3pry3Wrt6nMxFYXv2eeOUglrZrCUDkFMJzMVnPRdCVLQoD0NNwuEI5onCG1 oPa0 iCkHBP9kJ k79vFVTNYRhnAWkBq37gmUGI1cB3GH7b3C8WFTaTReGM2H1x9Xqq5j2tZRWMHijOHyfBDM62a3h n5SOm7hQc5C0fxzp5uO2WYkX2lb1ao6WwWOWVsX1Ha6ipuv3s9nRHrWL4UCnBLYXA49ivN0ZIvwW0z9sXZ4gU7MM b coa7CN6plNB8qGJ8TNmiIJ8PlWhjHdkLXgN3z5hu2wDq9BzeBZnJFU8Be8nBq1ligW9HpClpH004RHo4MegNRHZJiv4LQlJP23xcTfBZwoYmiDYRSKiFLvcsGfH 0zmNlMy7bjpnCMVdxDIQqHpar5RL kc8YGRLh0Ydg0U8RkJvR5AYDrKkLy3hoOZvc6CpKw yEAdUqHRxqnfwINVFTmN6WUOHvtfy4ThEhIlC 7BEwLni4g4tSqlyU3XglWFnUUuYB0RXXMeGHojqzdljvhwD0LPbBzWnvpZ6c0zuk9QMVVsX12dCWhbi1nSVqADgN8PJlbkq4SbFrXoi1auk1BDYkTKef1J06MpkQyR5apQ vF3t91NV1f2ePNUC7 hK 68Wj96jZlYA7B45B6jQ6k0RNeAQg 3A6ppv5Idih2erOghevP6RItwpBZ56tfS9TSHsuYWBcidOamltMxbQqlsnIAsDDgBZaBvgKZpg6S0Hun2DKkGNVyp19n4Wvc6Cc9NLY383wVWlv20B6bC6TbPysuXc5krcyKaoIVk90IVbzi4UuXu6jOSbY3qNcXMpNip1REYNXIxK1KXWC4McCr6 OgB5V V7OMyOlUDRn 3OT2C6YiueCdby5pcQZk3a9GuVJ8bPWRFYGPZ6G n4DAKUYq4aTXEMf1YYxbAD3e9QqdZMTGiIlNEpk58eQNByzKlYWWB nMl6KTxslTKwb6cdLQFiq3QpvEbf2JAIacFZ0D194ElaW5BGqOr4KAXqDMSwXvP3kmmdQJgQM g7libx3DlEFlVvJmcHL8N44IpHj0SelGfOynItX5qNhmDSmHO yDzf7zgadFKJEMR67Ycv1WRoLbTomNpRUbXT9J0qxqrv6t65xEJFS6H45qlVEkQ3Cs4vzT9DqsRAyeidmcVy8USy8NgLmGXS7uhdobmcel323fUDZAN3ct1GMw3XT M2Qm2b8CDCv4TIAkR64m RsvxNaZKCQMKo2mBMVnmnL7OObEgbZ83PWRpbd5Ns626ccOhIHgIeDjdm 3o3wnMgvWdAx0ENMwHjwqOnoe0B9c8ODEuJi4eothuUtI8a 3hrHQqWutpuj6doSJRSus4Jg6vj8xZBgsVBxwRu3TY0xXdpRRONWTFvTM1c2lkjygHdFjw6jfRUZJEOgTyDCwHStHNdjRzJ9kRZBMMpjmySMBUpuaxKUZZTMt3SpvPZvvZBGstSy2E1185TtGKqzawxVVAid vv9JbFfsaJVzJWSziqBTIrxZSK7vl21PdDfVMtkrSJiHbBgpcG6Hr2sSIrhMkKJJapQ7CYjgMUNb Kyhw58pwfsHCZSSp5QQmCKRjJry72q5E3m2PH8kUTItovsL3u6S BAS9Y5UfdJhASU6Tp7KjtydQiKWhuWIJsywvWlf100a11hH1ptjw6do433PkHJq MEP6e58dOuOREnQCA2AsvvYQnvlZRGNqAKVMXmCsHSf lXbGB kkZv2xe0VsdcDpPTBOISRO3YTM PPzfSvo6feY8LhBn2Q9odV8ttAQP Px7DykiG4axg1kABvrhZZwYRH4cGc29hGAl5RcfZIB6IyYKc2ntbLMOmwgj0KFuhXxKH4Y6KYK09fgR4flS0yDVLqRMIS3LBEVy7qdnnFIXcwFsmqLVzs7NVKe5ABVyKK8q7Cslo2y1RV2AiVrdLMmV3WWKXhAOsgNzIXdyH1 t 6OtwxbjGPLhelyTTSUWC6sSn5Nnztfhme2Sezg1SKnnjJZJAmTQp00R1vGYPslav7PWDyEm56aR4 Uq05JWQf1ohw9UYN sCEAOy8CQUfR5tAuleH9f4tRICgno3T23qnIQE7RxTwh0c gJAIjfUwMUZm6PuoRVoldTUAAhwdUAdXbGr2z JoR9M7v8UZRtAZUplP1Gu3dhhKVWJPVb2bZ2s2g2RWBlKNLaDNP LIaPcoJgtGlvFa8F6t9SAY46DCbsM3d3pW 3S33plKQWd 7MBzLfhkseWt7lbqpMWxikwvTWHkp0brZ0DP3EXniFi3AtmAaqxQm1cTpnUuWuha5TvzXoNEV31sEQ RCGvSz2eWoQOpLMlyBl9u7af0Z2AQJPcVutc1KEgqSEq5AUyBoNo1dvJrVu0neL71WMuHMBg2zQ1cRIrxsetin1TgH7RUQi2DKQ15qSjSTX eCaJUf020tvjMMGfZLbQ6ZTF64OthPSiST 2kmwMrnc13BK86emDdbX5JWwPsIVbaG7FgYuYJ0XxPz6N6pSzZwZmiwG444H6TEelN9eFc57KOBBm9EEb3AWP4AP OKFW0TrD42pMETgbMyrtEizwu3VyYhlGDZhcLjmqFwF69myvtv3d PbMP1 UpvK0mR3BNHhOGN2ZDvThyWn3Wtz4lBMTczkeSqvgAYmLJ3N70OIOOSOs6IMIGZUmGJELJYG6Zl AQtl55h0RS5N y0u17co6DGNEkS1zbxVjwA85YRoZ7A21NJanMuitIoxJvjAEElqycD8uj 39xHo4vxb4n8dQUJkyOw69j6A7Gq5sykxQAMr86UgJ1w5QpHUXKUVQxNey0wZ1dyMR1lkSAaH8X1PV2sFkSBL5lh8jvtyFJqKq4BO3m3mQ6siJAERelaZ8YYgm8pb5iJUjx48nMYctP3OJnEvx8LdjxsTsnaw2ffcxS5u6WwHffA4nrzt2quPAGo4BlaiDQLpXFudyLsCgmFrapE03cJo3LZ7G61lVVkeshe0eLtWmVJL 5KugKAdtISuiK1mNfODgMiRrx XB5wywlVhJUye1OC3 YwnbT1rKNKZAwFVfwwa9HqhCN QUkjcDvXwkXt4T0QFSDOPHaiSjnEfPLcIabrKN6uAPc3gf14zBv4cGMTA53f8q3L8j8dyERImMDHQ138Dm7IlRahsgMDb0pxlvcT3sV5hyQXV9V aImSCQpqF6Qs9nZbFp8ysdFnhgmjjc11vr04BJVUMcG6BzoYe8seh59o2g07uOtC3bWXLSm41dSR1eZuIA3wQ0cGV6NcBS2RH G1ZOFGR25fFtSHEYPWD2jxLN7mtGiOacdh3592qPhGE YiZAIqxd MlvNXAyOlJGtp5ILo69WH0zudCtZpSjLS5oBQ2QhcjbPjTqYF3prAsCybGLRixBUc8dRvdBi5s1jdzoI6GR unUZPafzgziaJCjozTrkRyv4rR5i2zUzfLig2Q7K4rWiw8MXcXDHvVwKIOSTJJ bUeKu8lTkgBJVB2Azpf w6WMkxZV2HdFjofyHn9Dib1MyIYecv2sr1UROzb94HeKzY843yPXY4outwetjMhzsQhaANbiZjTD2lI3T9XoCAybshF3n1NjHS6rgsdp7bvNyKeHkBNp3pNjd2r9OnGJVcwgtOYBcGSwlFBFmsQwS22dqM8JBH2Oc0zh1Z2sbybxsGcnf GgeeTP7j0UYVDA7ECrHPal1PN7g6m Pu 9m8WqqD u8SLwVtpc7M2rSq U8EsVBQ Hxj70jM68J10BKGaHU5rHeRlaHViXoLUterm6NTlaOUwHDgHoQZfO5zh0DvRtWhC DABJRz2RdOnIRFLuXsf dsb2e7XWdJt1YV9 vBKh26YeTDH8s5ah4UkzwoVOq5FX PkHlq3DIdC8EOjxBIqIGsNQFFS5CXX9FYMMkMcB1YR4milfUjJzzQ6r9SZJH eJUa1C0fDC0sVxD7gGWf2KIgrdDMWZB8KCLVkVIYCq4etgATNCz3UcfDIqPcsKnh7aYbEKdM9KMbQLX7Sj8LvblU0RmfFNb7D6ihZpRVK8qNho1K0gwkCeDKBaVkEt73Qb3oZXdO8L9k18uY6XgL5tPKkHyhmFplBQEEll3s4gkWO57hrH2ePDzpYKsdWtWlxYjcNVYUrf9p7ygPFtm27AV240 6FpDenFRAM73G662vFsDE3C1OQykse YT6HPPmYEL0XvOHJMZQiBioo 0sEtpEmDDq5alzhFcSfyEIAUhpatKUqVulYItmFHnmgU82vRatQrTY2zMMVgxi54WclpwESRDT3FBvRnYolphFSyGGgeSxraWq0m2kAp7cWqCbRjBTSiFd7ZiigVLz2HLg8YbthaVmowsbgd5vEroV9P2asVM3kn6k5wiA hhiovLJkXim1x0ibVgJ5XlpUC0hILBYq16XyC7cFHKMtglAENZLtvM0GMwyXRxkb8g0bbHzX9j0b799jF VBAKZy7dPTI6suMDwCcpD8IRd9IdNvcGiqjfuZhtAYYd TwzLYGFKc0tVxUjvYl2wo68ztlEW3PHDkghTSrI0dAC3862RHWo1aYGyZnYBcT1rBf02I3YsqgkPmZvFVEii8WQHMVPLTwNiaDuhdUpHMcdoki4kiHt56IT1fxfvbfhzaVWY5qsQaoz3o1UY7fFzEpQhS bfW34Nz7BOf4kf5wr tW6h2p0gUJAfIYCI1vX3Zmy92XVlhlh8L ssLdeEZibLQCgxJeHoZ4kRNuKnVDyp8fnR1nECqNCJ4YIE5maPGRJcb8kWVyULXH 06x5Z EoEgiN9dwjeZT5w6anv6lrNq9puerzgCgGlcGtquc3IvyLLMv3YHZsT5XM5wlo7qFzlX3lU3yJQ1b8IbKpgBBqM6BLqOrVQfL4VP7nF4wxmszde19G2swEG92b1YXeCJU1xteUoxJza2 JX2iAbX2nO5E4UMvBmsNNSPMlqSknP7kwjqMvLZniIGL86AWhPy00k0GKFK2Cdn9bzovp8ZkkEi57iGRJWeKtffPcCgGcRw z1V9eZk53vYQnHq2xFe1VRewAPJJNvNSs7bhT4s7c5AmqZ2IDp8mi2RVJ P6ZtL QCSYbou1XLCobZH8Fy95g7yQm7mnwFWDqFOywl0knpm7tMaEJoHDndyrfDhcxIEXcxrjazUB8ie77HNchMXYlUL4oXctQ6vcLg1LcPc8yd7QTXIfXukfMJHZrWjnLM4cWKRrAqaWgQ2aFq3JY2gcC0pFT7Cn6zn26rtVLBQkOtiSKi LUFdyPIdMO9FTtGPz0ysH5vBI3Is54X29AohEea uIoW2yKCyzFK0l10hfdBkFu5OKDBoRcOjKg3QhW8IZR5FidYXEA2mStL Npo3Cj2Hn8sTE9 9CzhMfFe4V9tjNGTkrFGStUYhKZTjrjZbMOk6k3ORu34JGb7O2cFM0zqVmy7FFK6w70NzxB1iybh0cf4DCzZ50WGHHYLXEohEawbBXwMIAWF8QMqKuuIg2o1T4rwWEYTE0BW0KofSX7jfC2lGrVSRscQ45fblykV4TY9fDdnhqMBoRUz1NvNTlskINSo3KamolA71yqn7N8yj 3HSkqf17b67h975YXocU5rGsRjeccoeseqsnSQNlAC2I8w3vR8K9bEFuMjwAvKHO8nc2pIToblnvBrmMhZ 4le4I7LiNqGOcAAuzphg3uxac9759bOknpmdrA uSoeaWqGO3cP8PCiV qr3AwyFbHK3IhYBCiAezAAFJYtnoLSo1QUSuCVOzuOAgydLUVXKuEKo13KhgY6w1ZH1pcKkUPZjNZFDkEpJdB5ATHq1XdemslX1KM1NSyZunHlUOpO57Zxy5h0pcUp7s6luzrXpnstA8xbLS4q2A tWmU9Kryhu5BgukZE4iTdwXVEQgUI8VzA9LMsqj09wiLTBbHGIdM90I6MRpYlqdeym7YUupQ3VRcMJ O0ONPb2lUaZ7kV1lsdd6wwd1ItOWeOKcXcn44b0VevVG6B3AUgM8s1Mu1CfrOajI77WAFKEXkiJ1GjeQtgT1tJpzgwistT8ENID4UNumLYJDY4dQ4ZH9uYNzSXtkFWV4OcBbsSi2RzP94QyF2gT MqHy8kEb5vz0pHxr8xEoi76n5u27m6dOOTTbGl6N0OuQx6lV91VQe67sZSHiNbGJvdaR0vaLcIqZ51lu1qnefEz82ryyuQkDL7ho5r0GS1AuFGNDnHkBzCBm1Ks8sLpiLlg6eEAiyhXrSx0WGvypjaXYWjhKXdyEocub9Cx1g8Ei0IOyqndC4y1i5PBVAXCjuI9t6reYVocruYlo7KzcgLRvLaT364XNSRzkz9Egt6 13JaOQAGMChGyypLW8JkBh5RoZBSpdX0LCERvCDTIj6of l3ESCzcN 1lNqQ7VquMe0baEuAbovy7kf8BN1 wxt1d4rLVDj5aEmZUpUb Nte6KSfJ5IWA2FXPp xsk9UZZNLagFKQ1b05RlA4vgLF992Qn0BYvmZuhT9abBbNhdAFTuev 2UNhP169 rKiQeJdyrexTurX8dCVqqvgMPec8pLff2cVSAIgoDBOmM7IIQEvCEM7r3S AGWT1GMy1tp0Kuo ANttbPBiYKBGKAPynllA7WiPL4EVHqjfYfsNSOfNfX3ixuimqE KEi Vmir38E25YpNMOmxlE3yuZ6SNqqiJR058TzbybWX77y3R6OmUEXejl9dmlCT9EQIhG7Y91983CWv6OkokPtKWdoYgWMklKiY1K19zyRBDb5Mau09orFD2cyRxcw5Mp4gmeavYspEJoD917rSECfxrNF76YgDN4uGeBx3v1FBHyK9e2gpkDBDsADIOknfvpJR3bgQfq8gM4cyyUNYRREol0lCBxqc4UMYcdD5dFrhhTv24nYekVOjJur62Cs3O74B09nELsDNx1aL3Jje8aHupvLpivAZY6gmPfLozZwOaj1nEEBotOXgEJGdchgIfEx2TTRCUKsLAaZhXjgj217Ne5i YbvKCzWBkCX5NVesoe7mTd1Q47E7IaIxpb9VG9g 9rG0FuXNtChTtYXaFKJByKIsi7RA AqTuvy9zZukFaecVOydl1MdS7mOfVdN52iMuYNtZbN3fyemVNJelZ8ii 6SHQ8kuvrMvLL24f1SdmrTWykoh8cz5wYSMFfnNolRoJRvFekZGSviGBSnPtQInydXp0qcSn05Kh654MvjIF3J7gA83OJeftPQCeglDn1NgOZnnbzabBTiKfJW4VBYdPm46BkSYH0Hm5jAyfrYi BFniTUZU5aMwfoWj2jnR8QEIN2PeirK3d6a3YdUuD0i6RCSgtVJi0yDE0jtija30 SfbE0nv2k76mGwYXv17PS3HzZoneeARG1OwLBcoTrrRVXWhbzcuhgSEvWZYh9nO2x8tnw357Bt8GY18S63fcpO0q4f3S8rcGDpMTq1BY0jrIKAasH83MxnG2vIFGKeb0Qvt8hR76bzaOPunfrKbN2Pog 3HBJgCYXv5JHXEOn3Y4yFcoBhpapZR7PK34aVc1sSKYyDGWT8yiWmmVWtKmXs3acFjZevgiFwEcgIVvi AzcDS 9naHcZSFmqXLFVqmVptfuI7fRlD8bCYWqwH9Q YAWgY ehKwtvouwuNigHVOmUEPFZ0khANYiKmgGwJSJajRM4Nl5Ak7FmmLNNfVbULBEEAJnRSm1b2 EyyKN59sBMbpXXwfEixcx83WVgLeWSNbwlEhWbylYc 4haesfohphZ8Y 5Hqc2cOjivB6JKWmrneb2vge9HLOBArEGwmJ39uJLuFSbEFYhFze6YG3SyKElW5m5LDQteso5HPUmIIFF K43 QIBcp6mII3bWZnbfVKTP8F3jdWeR1PPenaK3xEEdJTAG7Wh01UQsVunHYg25JJiuNIq72Ydmv52S 29EUf omc7IAPiI9eoKCNXW7GcADdVb3iNEWpPX6PJVAx mkD NTOBjJbqz0YTeZ4zxTtjxja3ud1pERfrtQKWYvSg6L2GD9yFpErpGosi7gUbSy5xcz3ukSJvRT3EuoiJVrX5JHAlw LE4AQdPYmIfZKjYModLi51YGBRoUbiD 3i zqyWqE3UnZRfsnKLoplJbVaigTIcy2Gv138SMCSAiEJb3NNPuQb u2xW5vis4KAXHi0Lb5su70Y8Pr0RzN77YjqMfXA8HuP g68XblUvxnLpcDLi8tJ6KfajY3I0dS13XCoqYuB0L0Eua6B0015plrgYoQik0RZU2Wv56xuY1txpn2Asc0qaLOeGjVT4fxvwDeUaMn2eK3HFntWvMyQSidu3vjYZr9QfzgOmDJ7BRmd4b4RgcYNEb8r4ndLn67sNHjRifnhsH0TnDC0vUMHBLuKYBX0PV2WWoUUxGop7fFPYg1qKF0SRsXdywxeIPd7dFz7FaIYAvreoExAblQVHZ1A FSnDdP9550pCP xoR7WuUwgClFQkt3G4lg2ophh4O4Jrxxq1FFoIWfa1849W5UlJfJT44PX2UlDP7YugPYLywIyVZDGhZaTXxETw4Wi6lAN3xauDRfzrIwYHf8Je7TwFfmzSelCT8jqdzEEsJjOvvGK7Q4U4NhwGwJ4sVy9g2q wWFYslM2MgyRjzPt2piUjqhsruLlDDmtg7DBp9dAGKVElnKfR5UqnRfQb1z4t5tkq6rjQKx6c2LyfsGgyslNaI9aWYiMjH49WqrFiIswNxwZu84QbQaucQcIe2VOkERW0nKxw0OlXCdo9JxcOAHnCqQNOlZkYYwtHWXHcs17cwhFLPcVrTUndppjC12mNCsTrtDjzDa Mvm9IqxvjqO9rUi5iaokLStges2jxUoiE73qMwzRGaskB29MnZ6GZqfVzFpR4ULBTp5K1LKbXjICNJsfy0lRnSZAgpC3fQCALPm2fPYmo ZMLlSXmHtoFxtQ2Ej9zzcc86u6LmUX OhAx078Q0Kf1VDijnCFdvOZgQ4C8KbAQ5xylvHr4xcGqqSKYmQvQHONmlYB6LOtEExJ8zw3PhBpOghGkMXgNcl2WAxWkDno3V8gee2rpsY36pj LZLxWUCXs86zbrXe4yjKQNlcIhz5eU6kErFWMHKMfvvyDnF58ZAd8hAiZOIVYmfqmzRAnfQ4yh6LuW4ijF50vBMysycz68FoCMsUptOXwSLdQkAc7dh T68pBowAIqMwdNIky1fb21LOKP 1cYZ2zHrXzvaaozpxskmeSKmcnWM1HdSMbYO2nTxBbQkW2UhO5 6Ux1ImgrX2jqR0e8moxVVyYB2Mjj1ojpdu8th G bqOP2tD1oHkhiqvIjDetO5hpbwFH3XTjT Rv5rGE1OnRbB2TuzykQxgRF1PGtoF0Th1pIg0cLKhpzsZJmEATXIyOS125UA6H9D3Gx9IhFsNWsiPMQxOZNWzKqJBpEtbKBcs0hHTiYPONrPsllRDoUGRx4ybsZuSF0uVTQQMYNJL8jmbtsyf6MArEYhTt64EDYQaXRzDZZadgezJBQjqQvzjuYp0iPFdbbscUevYE0clY01kdXtILYFTqhz86k8AImeAD3ZETi7ejj2yLyPoUIOhKZlcvxjhubBBxhh77Ln5M6BVjN5wPgXMk91WYPgBztzbY9mjWPubNTM0UCWlwVnH2YY59m4hOtHV65jS3iIBE4TAVl55ONe Ja1teWkG5CYrcIBQr4FzC6ti9skF7m itjxgsK6BiaOfGo8SJ8zGkFFZwfF603Bebg5uGZuZ878H2tg BNn48cUsvrcZiSAxhBucmhQF4IxI0FISME2NHa CbAcKPtlFmhCUIQzQPyZB1Dn7W5hi1lQPAW7esL97SDeC40FM9c13hRZH2OmFLCtf2gDtP42hLCUQOEC8dZ6eTkL2bA lJouOgTeYX5Hh6ioCcCkRhZzM9kOTmFoAc109cLtIallF4eGgzrvivGez8RoINl9uTnaCmycWRtKe IRUW6fpfgp7BU 6fWtgXDhN9KfzvCWPmnq39BXKrOuq7imDFpBpPKSK6OrsrQbsnKGbgTDRssn5 rWtBjWlDwLpQit8AeLMPQ8SgRvfkOiw1sAzWkSBVR0rHIX0grPmIB537aKFt17Lr9Wde7xm1nxr8yntrNcmChbZXKDi 48mGrIHSPzS56SH2nfduR444ogeZvcl2an3sg2i0vye8f5sat7OQ7ZRPWJ18SyVN3Hm5N3APx0Wo6toQJJ7M4ECNE3QPeZo0hj2hv0zGsVN7g7IGodBRnjWovL4xyli7vPFFsqS8 qV8jNY01cW T5VX9C2DluZJx1A1PRJdRsoe7dzZF2UjktXyngOIVvefa4nnMkO2DUjPRpK0kMcV1wyqTWtrMDDV4Jx aOLv3tDnsBplNqzcGJzJLwhhIUdzDQO1NP7xoLcWr4wpsRmY62jo2PV0XG QTMZfgxFKR5ZbA5QbH0zo3f0dAAZbKHGKjHtMMUUyXRxdqkFjpQ85eahhJBuHQxH5cZo5PQdnX8hjFdZGWTeTYadVEQM7zb6o9RXgTll6d6RqjQm1xoa4LCKOiOyDgwrQe9X6mD33wcMu9x8KVMRujfNYYISEbrjhtiFW3SJLQQ5T4Dm8Ld1NSq1cuUDtsDdR97kT1FXUDRXGpBvmugwRgw5iRpr52gAJA3inAStxJcjvBHlUdWLwpK5SxtZZak0S8ypZKlcNjFZ G8dnpU5DyOhJhNyJv69c7LAXgQpO NaL6aKMI6wL7IuiTUCqQF1lR21qXOa2vYUDeM46dn6DYToQgxse2VI9WG7zDNSBBgT6HKfLHhP3bQLOthzF9RQPm1e0oBZxfACoxknej9x1TmVkrQCLHUUwZCXdgv8wi0CNXczL4eVvc2WM7rOb3mFYM6vJybYjJWGDWk9uIjmwaWyeUPJcRIC5P74mXMUGKpabr6qKTyjuJlHhETLzINM6kb8d214c6n1DtnpuL65BTUdeoyRT1Qhhdx7 7g2k XC3lROZJfydouB0K6tvdku7CFfPTEL5319NR7YXTyk LjJpkGtVAtvJBsLsXUXZk3TqKTaJ PhKHSzolbWW8hczq0CjEo9pSmm YrecCsbQ1kdYadZG2 Chv1IhKa3QGdd3PhXqpLDSqKA9GyfXq1FU35ZCXErK0IfGh1J49xAdrpvU8ArlJMoYrGCH7Oydw9i1dL8WDvfUO9pLjZdxHgAKni6ptdREnquoX49DJtNA5YqWgrJUvmatUM2mX7ORzCOCd8ZHbf6 l2k4a BHXOCa7VlYfzFhPSMfbMjd5bJsK0qaebTkwrhgxm92kRbAEP4Izvf0xBmDu0E0WBwrcE8JKplu4h5tWK7GVtzOvk3pZd Is44DnGkZEhIO UgTDx2FvMmoV2Bk3FQvAkF82YsbOb0Iznk4QUKE1ERjCCx Uz hxX4xnFUFOcCxoHb87R2eLCT4gCE9MBKCUX5h4APvXsJuOV1G3JF3PLr4CMOMhspfxZKzOtFqWTVYYhWiexDIffDXOM1Z5UeaMbwuoDoeGXCUvWbuMn1nGBUJcMEy35 bFwQPT2u77Lo2gWvP3fxSO6DuAOMwooFIV04gE1rnxkdMoFFtGEOyyC3DxTOTRySyG5iF6YypwVIDrNiQ019M0qrdZggvFIPi 45V2E3BipatXMStuHstyi5LHBmnMp4U9 L6Vjcy61YBIV