Nhân viên Riot: "LMHT sẽ tệ hơn nếu hiệu ứng gây damage chuẩn theo phần trăm máu không scale theo chỉ số tấn công"

Nhân viên Riot: "LMHT sẽ tệ hơn nếu hiệu ứng gây damage chuẩn theo phần trăm máu không scale theo chỉ số tấn công"

A Đồi  | 22/08/2021 12:30 PM

thích
Liên Minh Huyền Thoại
01/08/2012 NCB: Riot Games NPH:

Trưởng nhóm thiết kế tướng LMHT - Riot August mới đây đã nhận được một câu hỏi đáng chú ý từ tuyển thủ Bwipo thuộc team Fnatic.

Mặc dù nắm giữ một chức vụ rất cao cùng khối lượng công việc đồ sộ là Trưởng nhóm thiết kế tướng LMHT nhưng Riot August vẫn có những buổi stream để giải đáp thắc mắc của game thủ. Thậm chí các buổi trò chuyện này của Riot August còn thu hút sự chú ý từ cả những game thủ LMHT chuyên nghiệp. Cụ thể thì Riot August đã nhận được câu hỏi rất đáng chú ý từ tuyển thủ Bwipo thuộc team Fnatic về việc cân bằng hiệu ứng gây damage theo phần trăm máu.

Nhân viên Riot: LMHT sẽ tệ hơn nếu hiệu ứng gây damage chuẩn theo phần trăm máu không scale theo chỉ số tấn công - Ảnh 1.

Bwipo cũng tham gia vào việc đặt câu hỏi cho Riot August

Nhân viên Riot: LMHT sẽ tệ hơn nếu hiệu ứng gây damage chuẩn theo phần trăm máu không scale theo chỉ số tấn công - Ảnh 2.

Trưởng nhóm thiết kế tướng LMHT sau đó cũng trả lời nó ngay trên sóng trực tiếp

FNC Bwipo: "Có lý do nào đằng sau việc để hiệu ứng gây sát thương chuẩn theo phần trăm máu scale với SMCK không? Việc mua đồ tăng SMCK đã giúp cho tướng gây sát thương tốt hơn lên nhân vật yếu máu rồi. Việc này có vẻ như quá khó để cân bằng".

Riot August: "Ý của ông bạn có phải là Fiora đúng không? Câu chuyện là thế này, hiệu ứng gây sát thương chuẩn theo phần trăm máu có nghĩa là dù bạn có trâu bò ra sau thì cũng sẽ bị hạ gục trong một khoảng thời gian. Nếu chúng tôi không để hiệu ứng này scale theo chỉ số tấn công thì người ta sẽ lên full tank cho tướng (ở đây là Fiora) mà vẫn hạ gục đối thủ dễ dàng. Việc này rõ ràng là sẽ khiến LMHT trở nên cực kỳ tệ và mất cân bằng hơn nữa.

Việc nội tại của Fiora có scale theo SMCK khiến người chơi buộc phải lên đồ có chỉ số này. Vayne cũng rơi vào tình trạng tương tự khi khả năng gây sát thương chuẩn theo phần trăm máu sẽ scale theo tốc độ đánh. Điều này cũng giải thích vì sao Yasuo giđây chỉ có hiệu ứng xuyên giáp đòn đánh chí mạng sau khi dùng chiêu cuối. Việc này khiến người chơi phải lên đồ tấn công cho những tướng này thay vì build full tank và cứ thế hạ gục hết tất cả".

Nhân viên Riot: LMHT sẽ tệ hơn nếu hiệu ứng gây damage chuẩn theo phần trăm máu không scale theo chỉ số tấn công - Ảnh 3.

Bwipo dường như không mấy hài lòng với việc khả năng gây sát thương chuẩn theo phần trăm máu của Fiora scale theo SMCK nên đã hỏi Riot August

Nếu như các bạn chưa biết thì cách đây khoảng 3 tháng, streamer SoloRenektonOnly có đăng một video vFiora lên đồ tank. Điều đáng chú ý đây đó là dù lên rất nhiều đồ chống chịu nhưng Fiora của anh chàng này vẫn có rất nhiều mạng hạ gục và gây sát thương cực kỳ lớn. Thử tưởng tượng Riot không để hiệu ứng này scale theo chỉ số tấn công (đây là SMCK) thì lối chơi cực kỳ khó chịu kia rất có thể sẽ thành meta và khiến LMHT mất cân bằng nặng nề.

Nhân viên Riot: LMHT sẽ tệ hơn nếu hiệu ứng gây damage chuẩn theo phần trăm máu không scale theo chỉ số tấn công - Ảnh 4.

Streamer SoloRenektonOnly từng làm 1 video về Fiora lên nhiều đồ chống chịu như Găng Tay Băng Hỏa, Giáp Tâm Linh...

Nhân viên Riot: LMHT sẽ tệ hơn nếu hiệu ứng gây damage chuẩn theo phần trăm máu không scale theo chỉ số tấn công - Ảnh 5.

... tuy nhiên Fiora của anh vẫn gây sát thương lớn đúng như Riot August nói

Vì vậy mà Riot buộc phải điều tưởng chừng vô lý đó là để hiệu ứng vốn gây sát thương rất mạnh scale theo chỉ số tấn công. Điều này đđảm bảo rằng những vị tướng có khả năng gây damage mạnh như vậy vẫn có thể bị hạ gục và gi tính cân bằng cho LMHT. Nên nhớ rằng LMHT đã từng chứng một lối chơi mất cân bằng như vậy trong quá khứ là Ekko Chống Chịu và Riot August không muốn điều này lặp lại.

Nhân viên Riot: LMHT sẽ tệ hơn nếu hiệu ứng gây damage chuẩn theo phần trăm máu không scale theo chỉ số tấn công - Ảnh 6.

Ekko Chống Chịu là lối chơi cực kỳ mất cân bằng mà Riot August không muốn nó lặp lại

Riot August cũng nói thêm rằng cách cân bằng kể trên cũng là hướng mà ông dđịnh sẽ chỉnh sửa Viego và khiến nhân vật này không còn phụ thuộc vào Búa Rìu Sát Thần.


    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.

    TBucBGDqrzS80Hj6CjVYFtVaQjKgxchXM9JWjcn7YM6hA1j2EmSv97arvJVYHltsx5AowFMa9gVtPYswBg28ykYK1w9o2 Gs0Mw4RiV0fit51moo8EEFol kjWB4pIhYLFDiesLN0RENchsvzRbrrpgG3VMrf9iKFRSafPOipuLU 1AnB60t5lzTfGAyC0bmGomJLAbXHoC16yF0npb2eL9SWznBg8up9YDJjk8RLU63WyTeaYxQ DBufj3orVLeLySKUWmlAiS34sHTYUePPGLq47x34KAj6ecpVQl8CWoRqT4TQJJGqx17TMuEXzT7s03Vm5FHJifnZd5wfGt8hEFhXrVsRziZ4WQsmZEXcWtV adp6FTZEoHkBiE7oKBRrfqGfrspT7ki5f XN36TAlza5D1sDInYbKC sGx1KaHWJ7ttcATbt04l7nLjMewrDOEoVuXJ9MHiUbA92GGzWhddH31Sc7htGEMvgSAJSkUXxEfx5js p5hs32AeVhRtpwSkpgSNt9kbX4fcKJLzog6KaYEJUAeQokGzAr2 L4wMO256ozgacMHNm2EBm7LssyJN6Ahf9jS9OIfwVkcf5J5iOkS6NSJUwEzBo4qYkp64RxwS33IJJ4FPUalO1TUFtMIQmg6zExNbzh8MS8KQpnf775ubSgMbv2QkW0gLB9qapTxq3fPIELQmj2QfH9Ms944OIjzZW6y sWTRB9tDvm P5K9lALnqTC2e3s5UHneWN4Y8tAVnzZ5OO5kmHSVG1M9hx268jW2BW18PlfEay1bIJpW5CDxq6fIOUXCmwSxXLgAXaw3Sp0N5nDcjfd8bbJcqsYaWrKiid0LImzSHeKPHO365NuQvUT59aNvglSazfeEpM2l6X7WjnJ4IKdRfNA7E0J2OEwk78CIzHk3Aofei zbxtxNZ3nw1cEvyNgeJzLvazPZ8vphA2nUTLh37ZUCJ5KUaHZroCC56R61I4tNeyvymFh3LxWPNKW4Jfdtwxe 2TBBA8wb1pZv90afYvpn5F85Zz5cvF5bc4QhT7Y s8eql84WaHhWJTNDydBTDmJONIiKp8pxHtbafXj AwfWgrYOZMPqgyyhbCxEhJrXehgW9sm5SYDBs3Q6DWkC9WVQuEAuXrtOPIyTShPo9XPd6pjVgI6m69FYPHaWqWAllxBPV0fVV13dZtGikwW97kn1KFZSCWlqG8tL0ZPLcYUHFt3EwF9y vANi3OcIMl794vFc7gdxCG9HfZHEhpNDbfbjBx6ZbCecd3ly4ZehIz4bAoiRLew92DyJYCjDO9KSMQepAWgvDnVgjLd4Xi84hooa1yoVFdATzIXvoutnmfibPZsQkzuvd8clTkzR8Tk zW8XQxJjS5BVgOcbIUCuXT6pTEsNLpqD25FUGQZIXIKpC7M6oohUxnrrguwvs7EDBUpOQWzS5kGjiDWZC41FI37tFUTRwDser45iIsf0DHqeCFfN12TZLPjmc7ujhhQdr9jZwJysir5KJ7hUkmd9iiIWlUN1nbjPXDyHWphaKAFsnX9LXcX7RoAmHzYyUGZKUXtFIT69YzSsehiuvVqqAf6bh7TPE47v LJahlux0a9wxYtqe5IWTFxMjcBnQNl1Qut4qxotcgZf2rpvknf3r86rzgZaUQMgMrC6WMBagSsjEjY53pjdJgzgGhUVh7SsVUS85w2i2uEjgYboy9EI06dxofBQ4naFpu9lPPUHnbs7knhO1oBap0CPqPssVgXsluXqXgMZPrkjg45KsqzloiKLf0mDqj TFdXV4B8CoUbnm8Bn ZwCCo1kSFOoWBFdXi4GQtFeVQ5TDNkMUpUOHK5tFGodYsQuQGZX5tePFw8mhI6XW0V5EQ4QSspNGcpxLyS2WvALgmH72zdA8j123MkmKoeO buVfWrQFD4KKC GXSKoNYEVAYdxO4nqqAl7VSv1l2XtR5oY0tCTnIVNbxt1ymL5y2M1ONKJoJIIAImBvo0WiFcr9RXzaqPg0JOBb4FAyfB94HnbvDb VGTem0sPNRw5sS6tiZa1V7WvD3ZY1QWuDbXGFN81zXbH4gI8O9SHF4ka8KoaOW BMlo2Htg 5bhpYGW3kSUqpY11A04eIhPptv7nhx0QO2dWeecEOMASXWWKNaYI63Nodu5HhtINCryWeYOyyXx gOTaR1YeMScUdAxZAbZO 6qqx2ZbuKmEhxm8r3STBxKiOcXY54hYTsYf47qgqvn7pmp6DqfGkLiINAEO37cC5BQShy29SP ssGArm UwMMthVwcLyRFlFqQ25b BqBm4pf3Gh5ABwfrtIxNiNbARUietCFm6 wcJ2CClrc0qUWuoNMjOk6ScI5Tqv5G BT9OwVqPd6EZWbAaOVVZuQ5d71MF72vuzKwKa6fbZDo2l6IJoYABapVg3DDvzcUZGjxWUBO7f2ke01KBZ1 wxK67mXjUvnzOEy4t9lCTK2A8L1rd3uKBrv9lnl9NeHfqbzTtv69SwuQ0gRLM6hyUt4QKyEtybcnIM7a0FrAqO189uq0C t5ftCK1ZrmPGsiJzpiQOfB6evtjKW0H96 xkajIkecnEGHhKqyiPzACEy9Hfgq5XALxcCDLbvEnxm15vdqruMhlxa8E5sV5kT4qVcYtd6ErOCWZ6OXgjO9ayw9IFJeCcqRUgAnodsCf7ZY96Vxva0utWfGguxyvowvbsAlUxq9fkQJNi1Mppl55aStkuoG4ENV8z1i1G2I2iQ2l8eg PF8Pzrhkzhsjl 7uDKpEUEIvL3rGSPSrfITEw DInbNnZXwhoVMVZ1g9y0YlQuqGQePIY OsJjP44NXb97JE5FKsnTwOmmmCX1QtYcv6IeCxUvPKkTLs4lEEu8A0jNFw3LzHJ6adeC0VRYNykULIeaTZ8QcxxrtFNK1Nb1xJ1Wh8hjthkOjNU4BjOsuqWeQFPf2bICXyEmyleD5L0paLApVHAfd0Pq0SVydLWoFixXCugIYOMrNyrccyjFcj0NCymngy442rfxe56HmWvyOQEELS9OokKaMxhmcArn3MFXg8qj7XzXu15FsdeG2YtdPiZwGap3x nSz44VXZT0bXbOkISXIr9KmivzlCCRbj4StoED5KjMhPn4rkQp9eS54K1vykzes njbVQRAlfETZaWY8xikjptNGNIe 5kKHWeEJpVfoj6bdes1CHMnlbb9zOJoZnXNstlmwhTmC1PGpKr83BnXUsIWwsFTPJfxSn6HGpDtika5lPGaZNZOlHaK uCTuMsKvaErr7TVwcgCxIKjPaagARNWcxwdvtvhP9gZmpNwRbmnE88o77 Yd3frwhXmy2ZduarOH3JSeU ESAJjF7qzztHueGP9KfreHBzxFZEVyTVixEuL3xjNvR8KtD7cbYJujvJaDBuB9TxEMaFi9Dnas7SMwbCiJS49YYs6xw49DSPHxw0 mTRP8KZxjOuUgee02JFzcKwxlBZc9Et5cqOvPseSIO22rYP2mLtq3 IuV76K gKd xbmkp1zIrqHDnamn0GzEcqv0YOeiZVPcMKCDw4jwmpWxRcNfafdWV H7u0z0H1Sbvq4Br6lWSGamg8jaM4YPZtslnMSxxesCWZXaTI3lG8bFjw0uPxSElFzsyC7o6kh0PrlelJe4QQwt6jqaXSqAN9F9sByWILFzp1XVtUfA2S3Gr9v4en7VSbtrcCbBCipmIVhWpJntCo3C8ySo4gIAiqEV69SpMMVd9zJbce39PwS TtC77BvfEBBWbIz TPic p2LlqYpmYEXjlRgHfnBzE3moztStW3gV QB7KNC6ONPu4imEhqtOQ6fKMX TDRW6uIvHBTF2lhhJdLDOgkRshJ7P Yi5sqreRUgiL4szMmMgJGs X9zw81El8EILcdGukb0z LSo3IlK2cnvpjAHWtBvhiHk4mwMgD0W3HpCNcoXobdzwymPllwRzs0G6vOot1i50oz8K o2DhPFYpCE1htDRFiB0FqBr7H4JSRSx9GkgTvR EVvqbxtdBsxTrpyw0mUb2cNx97SeuveTvnCzd3i8w6r3RSUQXxeeAlQEtrJFu D0CICumUtI1VRkFoMMlY lpdu qes2WNJX56r4MYVG5R0XVhbMo6GNL6z1vXH6fEFjP1iHpgyIajMqPYeR5JqZtVSrjOxZzLmT39j8oR2wwB0cdeFCB9dLM6a50AN0QerDfb8sQhfYwgxpSAVeLISRHh53EsJwZaxVIb5vkhJ7iuIdGgUBCntFPhilQ7v9oSohjB3S KdFbpy0m5h08h15wRc0letligxr7HGqRugsN6M5N24 aivKpeHrVoMz8f9WfL8MUFX8lcJBoJEkaSWavKfZJZPn3fflMJc2GAhM2S7zvcTz5qWiyb9nALWbXAzv0UxeCZdzz2cOSpC9OPSSv144rRnUR4LW3HpOObUkt1HgOqN6vTpT5L3X76gZ1g9GynWfoPnOWcky4DDkQJ4FZtkV vH2he4SqnVevA7WlrlFZjP1Uxo5WwOAqNtjKdmmDieaTiDKPmtF7rcceVwv2Sk8QFMhnkuGhXh0C4hgiOEn6kn0YZG1ATrny9iuweXqdli4x6wOcBGNX8erwKLgdKZsp63M3DbjEuhePWE G2WG5xAQjnGJ7sSRXpLjPBkpglRNRiZ2Aw7X3rwXvUGPBVk4SXxaaDXizMCxSF7J79H1FN2zno0fGGXIgFJKLXWGD8uOSKS3dzpz1RKhUDRqMr0Hpf3KUG i65HVBNJ0eaCYMjaacKqlbPTH5v4HEgPyWl8pD1lt9OlCob UATrwTued3AciMLJnFrq7CRu Tf4qYptUr4cW4rkkY SMEgUZF5MxXBJUgxKv 4lnW AcGQpvryHB1blpH7RCah7ihxEuDp4qQ3MbEoQDkRji1bs6zh0maoJ Gsu4v0srhw0DxfPkdgVdt5QKtl NBFfqHKguyLH8ZObvTmuW6w2FiW9Kce6vMkuV4yD8f2QUsy72T75x54sFfLDznWRsVIm0H3yevgR TbXlhNQf9NP6sUfTMQEMs9H8sfpWonpgY yF QuP1NB2NZpCaWoyUnymPbCC875J0IqxptgSNEhm7ZvTBcsj2K7NdGYZpGr5Ya1BArJd6bYXcGCpqWfLMwcInojMP5xP4Il4RYiNSZTTqXjOyijBtNfr4aMtC6qSGLHrcUF4RPN ssUNGpWtZeygg8gA 9 lHLXe8nmUabL5mzD6lPODFXuYPJuJ b3SbRhcI6hZH9giCoJGtGxjN3f3CSWndNUoH 2qUU7YNifhlFksD66mO0wFAaMV5vk hAidUyQ6H0BNdfeljp2jJw2qvUNZQUZC 2 fC5ocP2 8UlPD QH9cvIHsaAONw17mtjE5UHM8X9nkHCGwbzbH05xDROiQlLCfDqNwsbrZjBHVFLdP5dE I3jybNBSQjW9lXz1w12ZoRYXg9berURAWZILRQ9e1j8zvsMxDthWtKjh IKOCPEX0iN k9Lh6HLJQ5cFcCP2uc4lsNFhHpGz9lk3p1WfHiXq2Azmx8vU2laO81IOCbJeaA0EObHAElCjqGjZk7G6CzHP55CeyKI4q57P1FFkkKsAMbhi1300zbmNBIswLolUagica0gUaOPP ud5iLB9Q9N9NltkcAXx chQb64JMNQIPOzQ2KOaYJ8ItqXM3VAZ8qvjE koq8R7Dozdh60j35cH3sOJLSJhuVedBb8E7PYhYs4lscx73wL9W6GLkf6WaA5lONPjZ0v 4PAsM0isVxTUpCapMFypecN79p6Bm7LkqlOZ6d4yG9U2ZHCdni15GLk9TPLRSSGrWmvcaobYh1zlOm5kVEUN3eflTg nhNEsizlryIoyi8vLoMNf9kQJkmnEkZylpWTuf8Atg3WXhCyATbGi8ir8rV3FSncRhTd2CUFx67STMFmE3cVNLrYA6GfWvxRPAze9fvC4KDfkMBxXKp82Z47bCQOAwtaEZzmbMo4nY8M1jZW5Geg1T9DwjfVyZiw FYY T9uDoxth w74fazo22XAWLPhT6MmZ2ifZN9WKorX9cf6QDmnYXnF9Lyttn8sgwQR634lp2Tt0DkLVcT0qLpPsF9Vy7gRDlAH1B rvIa5SbtL2xy1bKyWPZtMwmX7jVAHb6p97XvUH2rLlITDYWZ69QOl5SB vxVW5JcoNCI45WkDzlzz2dUP1s1JbkCRJSreWaTSYFj90FAimbkSH3HQHCjgiBOF bM9eNS6bFEQfIS8EkVyjYN2W06u37 aSUUnJv2uwPkNkTF39anR5V3Ewi23J63mHlskA7dQieZcMQFkqxl0Urt3GaR8c5pMNVbTdRcTSXFny7c8iFqoLj0cp9JwrZIZl6CDHxL1hRA7apmMw4InGGjT7YiAAGGmheLNYkYfK46Egh5mQm2Q3dwsiO5XKai2S1ryGckix2bWFH8dIOcZuY8N9pqUxv07FmR6xR7CfmrDhZ4mOczBOOr0OClRCYtCAU Kmn58K9cAlNJLBpsB2HddwnQ8E9dKkHa7K8 tTgtolnmiO6SDcZ3UjQ9eAMiYMkSuDFkhy39NyAUrmSnp3z5V2S7soKNLo7705tfSMmbd8qyeDCHjSmVgm7v2oOGKP2fHkSYvmm2kjqTgmx15hQXdtKYdC9ly10I8VWYAcaCWwpyUupSANAN50bL6F3tG7q0rxo26AuAAbEjGSerpVB06ItUc2oBtyA73zVJgqueKIpqNcon8oHDUmxVFEIoAWOc88HUnAHpBkW4Q3Tec m82Y5O4qKgxOMT9vgAb1tjgTEBXoyRMfQXODFKQpxJypwUZjn80qnQcDVxDh1t1x15rnUkhfxMReUbfpQisESABXfVKj7Zyc2DU5Xa6896E11zCLBxsEeShiecEuNbVQGfO gfWyfhCrhtuV5ny9LSetKLjcqj3pTT0HKVd4H7dn2Bgxj7P6uL1QGxAdMVqufHdqgYKPnsLMvjrrOhBFLtJH4BaBeDk8 XVexr7yCImi7j3OTY0kmQISnjUjWRLAbH4kWOmRi5UNfrZVDsGrcnjSxt6hKYD6mxjhVpzxLRXRMP4tAx3QRsxiBtD5QiNCVQMkjbHKSzfF6j7BPE53K6YKbLLdh9R8Byb999LDXnBD6iB7jkV3wkqncc8ktlZzSimtSCWm0BAuEUt m5ZyZA1rUvK0mAGYRDmNtr8JrMsfcRR3KCq0DsrivU0ewCbzX8Vn14G0UV5j0eZQA7p21FDFlRnZM pc5woeXrz9gkpr NMV8jvUISJWdUDqE14mqdRJrpdVn7KpjgAxB0K6bfL9IGQfsi0GfU8hyAhhVZeJZGn4j6l4JzwRJT8a9mc2SFaiVp8ejeat6SCFpNW0pDcazMblop c430Yik4jC9wXUkuOKfFrqtqgd0fR7mLzbs5UxJKg3Y b6CkX2SRtK n12GdPX7MgWtX9x GJuFL6dCoHJA4dbNhsC DyI60IE22mV672LptbHY1ecr6kbJ76hUXGt2yHcJaLOVvH QKCb52K4PkN767rftsSOoAk9c eKaozSRV8qYVEqYcVAz1vamRNnCVc4XZT4m3q3PqtaKpiIsQA0 qgN s02WOxab mHZ3IQ6QISvZvaQvaaSxIRQpVagAVLV0heYyxogK7B5EHHppOGocmrDN1kxNF3UKlAK6QD2u7rP4IPq7 pcxODouN46CoFGiIWaCzWZBi3Td4OXzrnKwtq mFt9pBeLfkOj3cbIJImZzYH6nkTIB7V3M0iULCB3mctEeH2R3UXYKgKPU8DBtrnhyfOaoimBEaomLTJBVc2qDpYUuuwkjGXRju11j8ja94i45KjvDocDS3fLQ1sCJcPQPPBcUAUev5ag8bixQLgLliBY rC79JBhpHAbGcVXGw6p2U2sohblXD84QzEWRMKaXabXeTf7 onLHB3yNK7EN f3JAXWxrsbC6fHDyLa9ee4AClw3MTe3KREIfJCgX9TBJWXdeq0mJLmNHs9WSaKInY6MtgKRpuOnW1DDFRmmNueL4I21dQLJ1HEIJ9Tq9ttpyfOzLHItbkgmuIPRwLV0G RVYRQY27R7dQli AvABeJNaXr0sUDY1ZqN5QwkOH87ZzwqDlUxs63KSgzl27V9423gZgo6cBPcD2P1HxtZPryFPyxoOc1V5TneQPIPT2c3JmcgVB8g95Qo2XSlpzRtlQB1CI1wBFO9H utUhXE3IAMxUhkXTRvhGypOZcQXB81H8k65JytaXTNaYDt1QRf05vPTLripMgeo8U mTExCtqP2TZcmWqWFsQg95vdRkKczJmvIh d1 LT1XeQXov0 g95n0wvYC6D22xJhiNfKaRuHNqR5GDW6yNc0QDgu068pCfrWkAvEFZ7m4SmT230g1TTGYCBl7XvJcPjxJt2 EDmOrMsRVpZ2V6oM0v0pdyb2PxUeb4ULMQCYNqyCFfaSGUIhqs4FmI0v4Iv6TRJ0kyuB4lQYh 4ejRHeSIkC1y46MgXGvNf9fq8 F6fShyRShk5 LtmGNVCJeZxSBlqFZSuaiA3Ndt535FE BJSMQ 7lpnKJFsDQvjwUPOz3C4DhKk2 xRr mATf4p9nZ1VBqgWa6wiu9xAylZVA3vsDzXpB2NsHOJmPntxy2TngLmzuZwn0I9Nc98dNGJemp4YVxQg1JavL12CWaekay5Mu1 u0z A8QmwfncXkE6yIR7kmzsdg6N1bdbt8zNP0Xlp MfpcwN6Se5tvKBwU4RDB5wXynioxpkbdSNkpyByyD4I30ESs2hStwHng4o8q76cIFA86I0IftkaUxTM0acNKxEzWUqvDm0yyBgARffh3OuGCK2dyAEDqGuh5TbwRyWCOUTXxnJadJcRcVkX36v7M4VL7fR4YpCYxQ2Tlfc3nWEow4KjmZbotvP1GyL8wPvvQCGeftVE9PbZ8KfdGyuFa8cf0g 1uFeRRQMNb7ujx7Qi cYOawCuDB4f10Qsg4X7Oe5sKKAZI6OcsWmDc3QZB6cFj1Ld V953I6xsmqDA61O5aRIbarJUR00DDrfsohToe7tSr8K9D4HwlSqrFGb7wqbaeQRaMwNzdbhPPHF0AdGBgPzhh7CxWkoi42pOwIjpG6wwq5PRy0TCeTr5yrNngCYXfnm3UuAhd0zHWeQj8TcbVMYDp0jYCAqiGBde1Co5VjaKlWVUU8Vr23JuHb2XYEs3n191pNQEgHzo1Hfg9fPNDaXFErOggS3N0rJ72kFyJfMg5lZNUcGTn1nCWSm6oEfmvxdyCkrGjUoy45kUKdJGQ2Bc LtUm6QgVg t6uc7sQUZToo7sq5t2rDdYMHHYE3pJS O9dzSOfkjI0R6kp9eO4VclYqq1yqsSETBRtnJbeKw6koKChQrbMLqCLfF5VBCZh3KaklrWMNhXwAdEnUSmBI5XKYgB L4gXmioRrqWMwwTHpcmCeNevenMVoHShj9FGZKhKzQWNXFr1RS R91SxMQNhzq pL0eZ25dK9aNMv1OprfJMtkVun yUoR469nG0Oz T6ksg52imzXSPvqlxkV2zQI7ux47sNtZYlr2iuhPNq3CtLy0B6gPUl1KqGkEZTy3SMlas7QxNN3ISzBHhYwwwaUTVlzkWUr6M8orqTphjld9EMhYfxkR9AZVhdFlkLb4WWldkIDmbNVIbifQC2KQWPHrEyAPknGj GJLRHtdNsAfVj4D1lfqdZZEgzs3Z41E781d0klSU5CdBW0sbQZe5jCKHuZJTRViUuJvVHiqwL4WdwZIYBEr4GDgr1W7S2fFAoYgGWC2W6JVAUqu1eyCSKQ z8dhTYOyVwjDHbErkTpX0X4y qdBZNMa87xFiVwcV0lTNVOpd4uphajPMOLnaCArPSiZoYGmBfZYpLYKNgL38RTr wdXakjdz1UP3DszERyyOXYIuZpRMGxKfb1tIiW7lacn8Z6N loWoCeDUjwWJ KHlTjENGKo57C5rOcgXHdkKibnju2pRPCJ1Smg E9AjbS NHQbyz2sBCuFQ2WifqGVEMJtaL11WoXzeK3ZRbIPukYsGF4awu W9BPQf RW7TNZi4oBemEKPtjQ9SVmcJYZtU3DXutmapy9UiEkZXY1Er6FgOi78Jt5SwxduTVmDf7B4qMmeoroWubYaWrnwUwH tm2dXrqLcuJzmtr6VYClyrwEumMtbZnD6d3AetayKVk7ONyp7p0zrk8rLgzenZNRKa5vhvuzpQLGM2ErvxkiK7CBw7qtAOTNIRk uIu3sIpVFRUroDNUcwPKSR8Irmhbf1XI7NckOZOhXThobBjScW722UCcJfz6H g1OhPaJRcweYTw2fz40 9h13aaz63bCwz80e5suLeoDtifJpCjl7WHAKXMl4yhsoaW0cHqheF0D89BaFxIscVlqPBrV74ZGMnMqIupVSPz7TuHzbm4R5ORQfiBvL430zX3HSop2VRm027i7OZUlvVDXPNBt27ywmfoUXNPF8jIiGXmQ5gz 8ptNU0EN0iudJwV4AqzOxsLJ7zxokYBIFSf0Ph3UB31sqTbEqlsi4dRJdaoXQc9d1vOsASzlanfIbTXYRByBJMrw1wRBgs6mV2r6uS69ceisW0wxsy7wrsH2Tt59BMc278JyE0NIh132mDgGxD9i fDW7OV6Fmzu3NiQJNE5dpKJA516refR6UFsN0 1wkTvrIzLvjSBeu7ayxEUIPAeSLFubixrE3qDBOPonwM8nRT j7pZ0nlFPgrPYcDwzuUjtb5O1RHVYxE6UW2ByOM9iVQc1Kgx1AEiY9phCkWdr7I2KJNhcEl1DpKvsGz7t DXprbXLkf192GP3tyHgV3kcuhchssPb7fbw0L7N5E1noQYtIOP8UgA5CMDd0qE f7gF1JGlFiteUjUindFz1qbeMXRNeADECFzggGnfdRdSV0ZFZYnqjzrGZIO9J6YoWwILOstyLM3wjSB4W2OzGOCQPJxMYu9fzbvJtX19sNZDGzuXnXLKgdhswZBzosZUdaV922SxggrE0MQgzaYpI858L3zXPi7LlbOjU2kfKyna4IA3NVJ9HYGNZu9ZQwpRVnyiuoKNT2GQr7Wdytn233U9XVKcEEqzQ6Xhr2WGwtikrZj1IoQHfgFv2Se9HRT80PWEHT dl9iSKbdxbxOABv4u0ybVCwT1uPS0 kHVeVFjNvg5ZRbN2fsQa55394puJwO5j9mkqZzot9471 SAl1x9bvgRHiJPbxZ4Ihodc7CVP6NpRVnEDb9utarWhyRjFhB9D PklUcoGCinBnCtNiRS7nWhI3VSj0PeWnjnCJDl9ZYv2F1A1j4Z5ii9a3j1GczgyGGrIPdJiLpJybZnOiZQnkBeHrDVu9xlyNC8mbHUC k2w8TrakcEdWKdGrJWV ZN9l7tnVaKlrSMEVrwQAATpqztP8OlN2QOaDiAsWGenNmdrRc i99HFA9IJXint6aJK0iOXRDjX4vO5ZLvpXlfBW2KWpCO5XXFfq0fEgYGILevXiNLFE2CXU4f1to5zMf 5Nxgm0pOIEjqk1jbUCMIAPPMzwGa9uK3rpxUForKmo4Jz2btuck oAAVXbVwdwYMJdZe22LGam6bHQKx0SwUW6hmjyp47QmYDpoZNzPc4VL0HDi1PNkIoFdOXUKm5jcaepM huvlM6ilfIFfxc3h5n5MnrgFLdXRdfa3SF7L1i48aUdpb562BABkfRN Vzxgm1jdMmSE7V5foUDN6LHMsj6lfmFumwvqxMz0rZUhGWdJIfIFzbDZ8h03vGvUtX23M5rvvehmXXOzDK6VTv27ONIXVROW6ctHWUEnxEjA8FlNbkqvxwKtnElGdjYIbNVT3LUnUQULWA5tlkpfKP2eTiWooEDxcSt2U5yymG26x5XSt2WkzSIv6G6nNsgGgnN7NRWmtmRwKwmeuI3YUHkm0f01aNUfV9qCOJrA4r3adrgIBJuI5WMt5WhsjZINVtcSYiORVTL0B33JF9aUcODpKA9TuwROVnaIZtV7LUdbPQPkWeO3ymfU8AVY72tlf2Pv37v4tkeAivfNklkt5nKRBqCaO1bzInKvMp6IPcVnFvlpddexa45oi 0MElRf QNeY8fjuOQ1z5h7cr9eeZdm Oedw3rwTfz2fcsg588sPG1e kKHBiOnYFjLFWWCCbZz1akDiAyxlS5gwU7l1a3x2EzKl6gqd9Q56at4elu9Uak BWZ0AabPrT57y0Fe0DMoGiQuMB5Q68JZSe4B2scfA8aSJ0HOCLvXsWgbocZDQXkuwz8E6NM2swzfKfM9nK1WoZmPjM8LePzWKBnN0ESxX0vqbU6yruV8MmSuJEzM1XM1W7VMwvP SMO7Rg2WkN59hUWXyZCQXVqAUDF8GBJqIRWx2uY6U5kdhA0KeWNwazDY7uD2aCikeytIqYxRqxPjt7iSxGsGTyGbgsBPZHaZ971msUAWXlMnm3Gq9IANJkyQxSVI6ATLuCOayZ f3aRJakUPEO829ElUYGkFZHjdAodpxJz2WOzNuXxG5A2c9Pn0UovGEyFZL0jSZ7RgDIBXtBPL2NLhlBUwntYv9XNITc3tUy2MYmmZ09s1IDNmoiBYJfXlIWsdFPAEcjzEJdsaRVXHqApCiuWGcTTwQRx2myBpI5wwNXHwKr5gbwhOwIdhO4Gm71oRNMdYGNmOVkUlzwhhOvlW8Xts51I5UTde9Oo7Ac5nQSpBbmmbbZb6QbtFpReDRi9MWIP14On2hKxjEK9A06yr8DCZbBOR 40WsOd6SBPozmdRvI9PNw9Yq R9Gsw0GDxm9CsPGPXXjzJscHYXHRlvutTCY8OjGFnCjLkFwxb00XMl8DWl4G1jXKf7GZ9lCQdeLY8o5iqJQKgqyCbG4kc9psc93L30RsNZfBC5h6ThOiFyzl75aDh8yd2qRbWC5HnZE5pm2yz5iUQzbubqt9XI5uJRWuOWtxln1XVe7P5vGLrmgBfctgP7 pSwMg8KjkI9k2zi1AJhQHzOxoINj7zRX6DhilOhOa1984DFoqnUgQ6IeWoIlM0q2XM1IWTcDDmwvqS00NzMQb4E 73ulddJuJ3Xaq04BQSo05XwdxoXBp0CY Z6IUYkyB7NbNyzmUE4uP2L lycJGEzBlu8PFrkZJ1D7dcIFM8gL4gg6IvyCEYuBxahNxqE5QPIVsgtgmBZnaC9B5BTgqJaJls8SH9pt7wpYspx8VClitUi8Uj fcUuYb8VuDZCn8n6DWtLV9plZd1cd9 o1hMlSYnR Du1VDa4TvANlcRtJqJv94 h8Qe1Rmqr9 Fq8GyhM 0L1pO1uD1R 2NU1YrVH8Y3IYBys8MoIEN5Fx5KpETzQjyO8n38Y50CiVOd32p3kZ3S1zNT3vWC FfYyMnXSS4CgBbLHNZhG97CuV5WAi hbVmTrufwBoWa3LltUrcBD4QxswLw6lclWwP H9wrF9jV42qvXzD6bOdDTtVXiTJpzu867ZLO0Tja6Lsw95cSJ19dPIbXkQeMdGbfUn7 1GviMumQsKvMKHAzFUD6T4zoprPvxwGyLKgSmUWt0oiSV2rqfRN4r28dH7y0dNRFhaoUuE0rjvaer kRKrXBbFSN2eihnCUhSaMqHxjhvTntbxZRKbFNRSBhr6vpvqJRkPy2lwj tRM9B2FLQI30aigordeG9CC89RsQkHKXHCau1Adejm8ZEGSSfywUU77ynTTSEI93ugoStnnOSB6EqQczpbKzggoK2MUyFCgYhKF0dfv9NGyG2Of3BhdtGjOj8QsZgal4 1ksgPyGnM7qWL7XoNU1DM70GpZkGgMU dHgV61VNrKPfDLhoBGk7GC8ZH2qqclegCX3u7c32VXrPhC Io o2HkDP6ovTBybmwRadldtXeO4r4dVIYeqKbmeZTS18TwTQFwRsFWtyuVgWzUx2ptzUIGhlP8N1GoTJ2CR0C1YT7RWKvyUWfHZtsyIWjK2kwJOg8rI1AmvG5IvXpcBabUWfop27NfshHg2l1KuOVLoVgXNhv3bxUS44Xsbh6ACGDzgBans9ag ABOMMJLV0LsjXQ4Rid1fNM3G TlD mjctXkuhOFObLOkta7bOMO0KaHrmFUCI1BDayFd6QrftgwEb4AaR1oriHjXIpOE6Wg tn2ftdMgrJqfpNmhga7z1oOydX9eklRA6tKGTg01pV65hZzKJiHw8ndusDdoy0NvyJKEMNCzyRYWEoC6utEqAwzOx2NGWSnwGWlsZHutg2hKWQk yrIwabhsm5aPe0co4LyOlw2pSBkfYXDqfOGp4I7fZfOqstRfNZmta1lY4Ldw4rmiybwWjHMXrVrbB6iopWnDl9Nh4nWJM4w6gAq0OxMU5mHg05Eayk9NGZEuwuGYn7dWTITR2SchdOlgBCQ65iCeCxoOpEyyV8wplqfq5k9qCOU4U1gEBwiP6MxZMkCZrAD2t0IDsqY7sxHjoKaGkSpxPERZGTJC4VK3K43llL3DGJS3m5OptjRCTGj9OFuqIjbp1MzZkAI1dsEdig1Dyei5xusApQ2F176i5V5 PLcmUqf 2WyAkeBbA6LaDiU5qumaUq99U0pL1KNC2Mk4UtEqU1jem0S7laAKSSvFh8Q8J1TSX4VravmKf0MII5OIeHaJ94W Y3Vk7oxih4uIMda6dfNnmHXKsJx4xJIPL4YJKiKq 7Q2zWlLJFPjVyx5LfPzHm hX510Z6nQGQhKoHjR8MqHbFPT6JMswLAXGRpKCBCLXvhs4MFi6lKPcXHeaunfnQ6r37ZBq1m6K2f1s4Js7aaniuv2TIsflM59lk 7El3zUKT3OXfMYhVI2CxCtym4oJmvNyYR4qwhqtePfJ1IWybmJ8nm8fIMjW0YPEnEj5J2SyzvD3EjdA u NzVL1jEuAE8GaRODJtkxQa4NewfZ0bttsdxzRJd9vjJe6 7FgMNVcuu4GWWz10gmGb4jCsKw8O7DpuBOBkKwIxd0WqQhgLwj2yodcP6Z yUqTqk8EzXUBM9Y6IYi82wG1IqlXM1dwuD0xfu 9pkVqFXEdUgQ8raFSWQZV3118R9vVWRPkyH97FLZAzaoU7W pGXLhKkxybAeDLdttSrw1sLoqAg4bcUAzib572kXe8ORJR9o30NLNQV rMlm2HN7LoKpev2DHwef4JpCvtEEXlteFpUFvuPdHSdZceOTYg6Qm1U0vRYyBGa8x4Y9ZmCuFWSEmRRn470V1jEVsoUDAButt5Pzs 4rKLkZP4cFO3zMmD2LSlMceujlwzJYY5pHtnZbelFLRgj7PHxawvqCdYSjYT7H0jQsmUme6mxSzIu34jDhfJDl6YAbL0Ohs5Tk4V0y7VLGlMBm4BjlyrqrgcUHYJ56pNlulA8JB gSikKnplm0dDsj VXgVDgt 3jQ5S ExenwSeYC5x03Tvl3Udeg0EV3t7NkG46uKuaccOj7fvhELiEKZ lwGGYHm5LTv2W3yrTKDvmKFpiwufYKi2NiTrXh sTFMbadyEQ0aogb73 FnnoXgsxcI2ZS2nLb2rhtNerH69x1YobdxyFtSSTBcAWF62cavYTBSR7PkFTq7DnMW5nBY1f7RdEam3voDH r9qaF c3nCe vGN8sJ9hMr9gA07aW1x1xu4tqQf3iSiS2AlziGPWzdVuU1y6XajvbvQtQ6ts2qpcN1bEf8dOcPkH7LbjuZAkAmu38tjR4lWZ4gdByqbYRuM7psOiOJeSVfYFVOWRRVX3tsRCGuOfIsA6DcwVtCJ5vLyqaOzCze hgipOerLumqozndwSYWsoYR4tWodzm1raoukz78Kp2z mTjg8I9iXWraZLUypp3iquAfVy6E Qt dbfMzN tVsqlVadlEmpo3L3qYD0H0oxssSVeTAhA6SJ0inp3R2Oe4Hsum74aMm5FoEIES14EvGY5UjQW4prHeUh1TrNM3N320JuLi NO0nOZ15Wv3IQjDeF0Q kkEu8V3DtYlYXR9sN6ATJMwejlpQbLK8FXzycTSWq375s22R73uMv9z2TKtmHt1QmdJEGDz78yB7MGikS7b7lXqMQQPiFR5TuUvR4QEuwn5f4pak7m4U3WO9QP4iJYlH97gDSUWMYI1vopmqlSMU5oOGNK6F4aQssmhmS9tqrdrMsYTmIbdD2Ys2ELPIKV7Gp8RXISgWlBnFrHhAVnnQ8i6s23H31NymKYvX4X0XOVjLviGO1BeiSgJTkGiGxzaRy3ypvBobSTHRzlbXyx8waUdz26Vc6mQY99mI3 AxxLSUrll3Vhuhsa86eOirS8xE8ls57uRCP6hJT TrUsWq3wgV541nlo24xIbHLA12KxWEJzle x7HsmEwSgRqspU2qCvCyzF0XyZwJ2owZ6xdrcmaTMkA1M1Jn01AMsZk4Xi6nPHxjIRaREDIpFA50PlYYlCHIEZJptLcym7NXEasTxuIXg0lnYBxqGI9jBMG9sHOnbGfOJ8Ck4jb1bhebKRu3r0sU6G9KxZ7o8djOJMHG5JzNQKqC0JsS95YQFGUA xaMnSQD4xRPFvdwvIsV5N1d7F0ZirYH01u1aFWNbmP7Q0sFCyrleVOOZnfFkAeENhWe4jqedDA2vMLtOsxjKNbJksuQcyY991pelY6VA6At5QEDTOZWTsTstwsAryoQ5tR6lhKaKtd0q6hftmqgRBHGCTVPX0i9XCcit9ueayxOaRm yQNCPuUzfWIPFxVYoJM69DcRIC2Y9n6Q3yq6 kw2F7yJUjFuMDRYiAIrNmzbMx7vunzSa4OskWhz9A0HzSTM8wmzxQFf5qU1eX4QyAgLUEfBav9Ce4Vs9 qd8W1H93OqkEBDQncErgGJTilibR 2RMNckbXRR6lWn7wIU8L5cbIsmM3ftoQKJseWXbwihF yy21qd0DAEVsjg kV TFtzNLqzKptN6AoNw2SyreQIKkccNV787bZohNNsuRU5ojxkY efu3kizwgYBTG5ZArQl hc5CSuBZndm4VLlB2yzMQnSOxOuTfYhFw29gclCzkLDmdMrmil5UoggzMVTcOYFRJYfxnLxfltDBf3ULXjwX4bDVuWAXa5UsqNbuFIg269DaCvzIAov5RC2kKQw8JnTza6DMwYA7cTlkAGCfOhNadaohtW5UBCAzTddhn9fJz5cLc64ldQUu2PoWWH5NOS0lMWU8Tdm362WIOCTvjGwuwx3kTIBL2g FkTkTUT4m1lfj4xTSyJDtM8yGIZ1SoctRuAvsaNCZuJ ooTR6wgtvvmb0PfJzJXo qFTkTET4HWLJcoYo6XIZ0JrImhrFMlZVkiZAb7OjEzX6fce9oIMI7m Z1wHCp7IYHaGx53xpgbO3UyjmxZ8YT2wndVLIVT3kO3oc