Siêu máy tính Trung Quốc có thể 'bắt chước' suy nghĩ của con người

Siêu máy tính Trung Quốc có thể 'bắt chước' suy nghĩ của con người

Hương Nguyễn  Theo Báo Tin Tức | 08/08/2022 03:00 PM

thích

Một nhóm các nhà khoa học Trung Quốc cho biết siêu máy tính mới nhất của nước này đã chạy thành công mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) phức tạp như não người.

Siêu máy tính Trung Quốc có thể bắt chước suy nghĩ của con người - Ảnh 1.

Cỗ máy như một bộ não khổng lồ với kích thước bộ nhớ 9 petabyte tương đương hơn 2 triệu bộ phim chất lượng DVD. Ảnh minh họa: SCMP

Theo tờ South China Morning Post (SCMP), các nhà nghiên cứu tại Trung tâm Nghiên cứu quốc gia về Công nghệ và Kỹ thuật Máy tính Song song (Trung Quốc) đã sử dụng cỗ máy Sunway để huấn luyện mô hình AI có tên bagualu với 174 nghìn tỷ thông số, tương đương số khớp nối giữa tế bào thần kinh trong não. Công nghệ này có tiềm năng ứng dụng trong các phương tiện tự lái và nhận dạng khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, khoa học đời sống và hóa học.

Các nhà khoa học công bố kết quả trên tại hội nghị quốc tế Principless and Practice of Parallel Programming 2022 do Hiệp hội máy tính Mỹ tổ chức trực tuyến vào tháng 4. Thành tựu này giúp siêu máy tính Sunway sánh ngang với Frontier - cỗ máy mới nhất do Bộ Năng lượng Mỹ chế tạo, đồng thời được mệnh danh là siêu máy tính mạnh nhất thế giới cho đến nay.

Siêu máy tính Sunway đạt tốc độ xử lý một tỷ tỷ hoạt động mỗi giây và chứa trên 37 triệu lõi CPU, nhiều gấp 4 lần Frontier. Cỗ máy như một bộ não khổng lồ với kích thước bộ nhớ 9 petabyte tương đương hơn 2 triệu bộ phim chất lượng DVD và 96.000 hệ thống máy tính bán độc lập được gọi là các nút.

Theo các nhà khoa học, tương tác giữa các nút diễn ra ở tốc độ hơn 23 petabyte/s mô phỏng sự thay đổi ý nghĩ ở não người. Một nhà nghiên cứu cho biết khả năng tính toán song song của cỗ máy bắt chước suy nghĩ của chúng ta "như vừa ăn vừa xem tivi".

Giống như siêu máy tính đời trước Sunway TaihuLight, bản mới sử dụng chip sản xuất nội địa có những tính năng độc đáo như tiết kiệm năng lượng và băng thông rộng. Siêu máy tính TaihuLight, thuộc Trung tâm siêu máy tính quốc gia ở Vô Tích (tỉnh Giang Tô) đứng đầu danh sách 500 siêu máy tính mạnh nhất thế giới từ năm 2016 đến năm 2018.

Từ năm 2016, Trung Quốc đã và đang phát triển 3 siêu máy tính với khả năng thực hiện ít nhất một tỷ tỷ phép tính mỗi giây. Nhiều người kỳ vọng rằng những cỗ máy này sẽ đạt hiệu suất tương đương Sunway thế hệ mới.


    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.

    t58GBlrFQgm8TxEERQblAV6HIKa2MZ0AbUxgFIM8ZPpcBdcN2ol6dFwG4j39u wdCxMoPSSLNOGKCYpIkijHsBvCZJPyO6QVpDTNqMQoRlDlKt0WkQEonyY74yBYGNEXacUJkjT4P4EenDFovfSTDmFIupbgT03GCjgW4UXvjp3kylsgcxBvSi3vGbb2h95unLTtVDphpblSRg 6WS5DRUkckJrmUB3VNYadgj9mzahpPhUOWwCWM8FE PRbWY5Ccy7kij7m0vKsgG27EmVeVCqZmyEUT7rOZ0qM9FtXuDaprisvKGJQaioF09dY8Wl7UfKhRz1HEtIyfTsXuOModh4Aa75kKfUwb2t90YR8dMYIyqYYTBVusgBAMntvF2 HO7cSdn1FAL8siwcPs0sPoLTokUB 3xPcfbfK5P8iiMV10enmhcqx5TefWJOaXhBzXv0lEW qX2hfKVrkh16onFboz0JrYMJnkd70kPVYfLtFS6qInZwSTm23BJg9r4NDZiLjL5vgPtEAGVdDzzPTd4FPGajLkKfaDTuHYPw74Btu4tELuVddNpiAKudwnFmC7X7JEwc0QhANBNeOAz9ZtTzs9h2vywHXPcl2NOr8G1tvJ3BbP28tK8327HdPoZvfvJkukMKZdAv7i3e3KE8 G4tbzyAVvL4C97wrTRmAd4FU3aazAdmAhuudHC8xltAK0mQ4SCf63zhQrslbnU9S6A3wTMsQl8s1SeVvkT3MGOxhMEhYhkGaAAB7POC9XgNrarvYWNtco8oyAoB oWzX9Czxh5x72FS50Up5OZIz6odSESElH5ihPt6 xCdSGoR7SMikAagFsZEaEjk9zX8Oqgwqe17CoWS8Ncm4kmnF4pBWdLId3qlpGSe8CYcPYjrGjhztCvZJvt7Ez8jyHmvJ8pINajPys77yOv7QARjA0bEkjPVjUm0igVl2CT9UJXLTdpF86YnCOTCdUrtyOkmFNUdf25CZlLJ9LIkedrQKQjS2t4xRIhREUBN4NnuE7t8H3FPznRonfgd3qPjBqYm62pPW5hOmqTWNmtBybSdwjifdfZtlnXKKBYBQDwSs6hwQ7aKGkEjBqJWeTVnfpzOdSzKlrCNUcTBhkK9L7GA6EJqe5YST8lDwMUnaANcXNiFqoWXTi2bpLekrbxXdDPHSPU139Ypwsw JmT2KFqkjEP3hqp2IuYEwGiP9lwbGEdCbGLyX4HiooC8dTH4HJHra 2lNJD8pWiWWP4Eo6A6cmrfBeZwdI0u80ixNTASwYTpFQzpeJLU65qDjp4a32eP4qS2JaiR f2SdZzULOkJHeyCD2O6nE75AfS6nycCm414T4cUX qbEOfxPyB0KD1k2I77j0Cmkza73t4A7eQiqtiv7b p9Y6DrX6XyDReDCOiDOhCe9t2VTgLUQCsjV5PL0Asfwc7pEPQkvUAdIMezJL8m1vhbtmhUY7KsSOI1sEfmG1sg8A4251Xrqa5GxkWwXSyqmQoBtWBmQcP7OsnZmRsqugwpLnMWoRjnpIC6AlNOWLmBaRHOhzh1P4O307UujhQSSFvaywLjnDvkv4TwzkMGTg0FpoT YRwdd7YfB2vdeGQ0NmomFmkWbfeKhRnLoO f1A34oTiGynVwimAqNHc2TSwznXq00quEQCgH9ZeGGfUUgpap6YYA2VMbuepUsuN6iZX6e3NaK2RWTTs793fmKKezabHlUslRZXtGh5lMx8SloBAXp76eoaRIh4i9u9QTYIWfzNkX6QO7Bca41QUj0QHSaWJgu8HOHEtCatwGLRaJhamT0mu OeXWcktju3ahncGIlJdjcaItpWCCni41QUbA7aDEMulz5NbQ42vI2pW1XdKAlbVFTSzU7K8Z1zBiu5seiDFCC2qa5keQ6SQuWgjc90VAZc3TkSULAtRIUJZDOja54xvu6uC0FaU7cRDmlPwX41d8841GnfTNKhpVdtVgKoI3sKoM1dEQyQGKaMJ5cfvl6NEyzWxv23CPPzkDa1BdUzrjhoGT0pSLGLdrk3fqtoo9CtlOrB1Oe0fsPktF4WxarNi4g9XvbIOzTnaO3lahvwA0 pgSDH7F3BvUrWToQT9eyL6GD54Y0EoUbhRE x2h4ko TLzliziyjPgXEaWIjDdtn7GRsFZBJftwgFIPp1nLeEoPQW4Hd7FwBoJjZIBh4lytt56nFB E7REEBqIBVcnWWkldPutFzI976fCjczpupNmz EncxZyhJLam1cszeqRCALsWcD9TZEf7Kq33SNJr3PLnF7DpUmpz1NgiPBiJD4 QzAYfpXX2RC0yzdjfYq9HDsirVvWSiMu3xbhoDO9Xs4xoX1xVXx4W t Udv5eefl2ldnudm60v1cG12QZAROVivZCtyznXzLXlUQsL4eANd2aQOr7iIoZwp33v73AC0hDOqfYU0CtzEVT55vSMqtxcy8MKA0luK5eseeRcQJPtCuSnaRfIjEaQ9PYAwwaUa3ulLJ0AllMU0JHO4hMplWMevBvWJRqec3c9EGO8D fUWqbHIjMLtgvzhvh5Ho2BBWcf6LQOMW3BLtS10u8Bu3BujzSVf7cCNAeTZm045AOxULtcFeb af4jABqaEjecVKmCjtqdU rZRFGm290xzv2UW5IJgrOA021GNRpcSwfpmRdTKKdY9HB4HxUkrx6OMzi0H6GwRNETc9hFDlprYCBKVOnZ78 VCykpE5fZQMoe4x7W1NaE0tqijOfhRavUPKCSczacy LVYwuCrQr kK3ANlRX9KhhG1ah5RNVv8hUklhSvP8bZ39k9GIiooC9YQ2NRzIiwrfVyfU9oYg2z2iUdpPYYVTNOieEZA5 hziMF0EGjxfVxXDZPdq2rYqcbbtLbrMTFbgLQTs76r9nzlaB80F87DHtuBJV3H D4ZQZLKw8e4ZRJhx9aEfpPH934bG43ZLw0qzcKCy4RPJ3trtoCHBos3PQrhEyEOW6Ismc2YvGVtll2wqrcMNfniBWQrm3KZIPF8J65vSbjdssChNDV2S esFtuZY8D0XSNvkmfonF3XtAmHHZJ1GRL4EXw12NrlRKvI1F0zBhcvpffJzKk2EEPqq2hd41R 5r7zpp0fmQPAT3pTvQwIyEzNOOgoYsw9NBOQ cJJsvVnc06o9Ae2DZlbM757 WP7q1dn35nbY2VyTKWFQFnXsUUWDgBiW3i162pNpc7155chRN4D7r17R3M4Uo fTniH5u39Xh6BuOiprc041NN6OYklJZIIKDro3dY2KIW9xiNT2kbAlmM9UpdNFglrMZB2XE8oowia NP5XJV9ERytUlzJvvoQKCOROHXXBvJsCLrgRRVTQBYrlujnvpGv5P R FmRgGALxgW6npwAJhQwJZZOK9gi9agf2 gDkuxewNhsqN6LrQJXGLDA0KTcPZkQ0kcr0gVYwWAq51g4vXTj90pcC9M5nIEUsRSGLkxCTCoqbcf4QTRbR9lIBzDFOIb9SUBgJZpBVqRenKIpoYyH8kqrQb9yu0QO8so8qErO1g5ba2jChhiVavfXOVMV0jZ 4xHuf5OpU5Eq5FWgZO46xG67WXpVQoulTXNzhM7HricpkhJboEEc9S4Lx24pr9JPqq8J bKn3Ra b02sZ5pLMY3d If5tzG dJaHFKLF4QtszUTPq4RD7c3PQAb43H1hhQrHWyhWsOY79LCXEwrb3aHjpAPXZFJRHS0Zx9zjQqLctDtybO 0hA8H2Z3TTJXRKkyAfAJhKB0OjnUoO3Y38XJ78uRFBT1s9Cva12EPZZKVOBtPfHDzgq287AP9cGY2UC3IsNoY17Tyvo95Elnn74nxu4DnlLQn8rm0zEU7SLayD fCHolC15VLyweYyIo04KyrgyOdKDlA9nm7V0oylhme03YZRn3439Y3ZsZw ZrsnJfxgmeTh3aHYpONGFnOLp0MkFTwo9OLL7uulXB5 PazLd5JyBap882GeX9NQjZifuGGfZ WYG0QoAYWO84BuQa61q2fXDzaG3DR1aFusaHKyRzmTDpWy0Puak0MxXYR8P4DgWYasZs9uwC6QdySwBV0KUoCsHXR8KgD4oeR6XBlnOSRRgzIimgwWb4kdIQPk97sLAXa8nmHRhPDAzu1iHBUoBje6aeuRcEZwyoheTUsR t5ev8ppShtFrMtp86Bg6bHQBVhp4S0w2y9PSqfjNNj9HaJyfmJsCrjLo5qZrQP2CO20xbzHYVDXIBqPgUtidSj7epWFeZqeay8mKNuT4fBSqmk4dtoeg8yPsmn9tkwQzcaZuAsFZuOKxWlQ47q5WbPQU22UX3WeELTJValDzLkbkhyJmLBsz9XlhOMafGj2Lfz4kpPKy2aMIgezYHOFbSU8zMreuq1UMSKMRbtnSkX3vORONm933zdiPDcLLvCsfGXECGBfQsTrf9x9dlK3D0 k3mnWy7lIzJHCHkGemb6ol1Sq9Q0aXHCTBU6GFyxUHzWJ3kG4bQzH3PNxSZm8Np2QDyydRY4cREPPDnJWWNrS3oXpdtDmNPc5sivwWwB6NRoXeozSm8BGunGjLpIqrmDZFcrZHtTCxep9BJLXvNdx9gCXezvLHf565yACepYX1daL1TeHWpC3FXZpRESKPjy6iVu0XN1LtH WhJAn3ofATpHnOzS8yu3YpyVGRgq5oD dooLMDrsWrmRd XEUGD1F2jezTk1cSZ1Ts rn45YrjwSpfTwW9qOWlQ5OgoGEK5TtAsutcQk3xTe1locds uFd5DZotB8yU96QmjgsgX2VBIBwnZiizB6I0QuZkvXR4RjtR58tczDzAzIzE9jW6VvNI0M56wX8XXykUSId032cusWNh84ii2I78hBXX3OBEt1dNrFbyWIhYBRz5zv1gibuUPb5akh25DeKqNt4Tcq4EIq0Rzdjr9ISrkTuW0KQpU vf9JBEF6TqEuzDm8ZFQ qoh7eVZnUbkWx8Vkc1iM4q1QagluO1iM6CdgLK rrcIkZKmzUpsdekm8bt5sOVUzZwIm 9F16p2Hwv6iHfHwlldkKn1XLx2hbqfyaa0FrxVxzb70tfDBCvi8RQGs2s3Im56WlQ7PYwHlPUeKYab9Jto6XJuhlgJbK3eHF6eLkPz6xmPn8RsrjsJ5EbzHq1d sNs4w2gENJr5dH3irlghBN0qKeAvqpyAX4Ka2MZ 6KagSA87pG I2vwl9KEiGLzJqffubukQWQ 7yCTCoN8DwCLLdIzorrrYu9P2XCoQeBqznxW udDewsLe7L63w9NTaZvIeJnr2aByshNrFcr7YJGdj2wBMQ4EDT7ea2rOTVIHPt2YXOLAgKVqHCEFcusqCj9JdvRNaxhnomG1GS1wvQGQuaL0Ps4tkXVXW5DaWGZlsVyTJRnU9hLt4EHb BijGNVNxmI8OR4gQWzkSI4bz0cQe7cm6778bFpKbccg6QgEJh5zGWzG2iSGKHM7EQ9cklcrF9hZsRmGggmOCx3qYvXiaOGU07dz0kHnwCC4BaBV hO6s L9AUS6bwq8DPCdl9dxGpA28Lt06sUDqI7vHL9CzeW3D1BwybSy1aXTQTHbMkINkjolwutIAkLqucMnzgsQ6JDvq54oFbbTyuBvcLxchhJ9ELl14fBba7r2SPXBJbkOJBNiAONDG14ayl2KFU4IRWba 8tbP7wx6e1VJd6VaTTuCEhfaifigKIBoFx0FgfaV3A2oIxZ1r20SgGDQsVVnSDAfOL9RDvm5Pe0pIlGUheKzXKS0XudJHY96XpdqlCXhcrbWgtKtjbuHIMV7UvnnruefU7BvawBB2uul9Rb8JfAycKrnnz3NR15RtSAtj4dkY8r4RpkSGYGdIFYeeKfGkL4QiLbtYCIh avVUcxvyjjRs8rfWM2JPoVl9evMYFvryRv16pqYzSrjRKRLrDR7pDAyx7SZagpfJn7hRygdD1dk1izJyS2XNlvIVURriqRF8c8DUxYRED6j 2FGFLIdolEvLgLSjWjBi9qGXnFfs8rWo4tsrY95 9Or302 jflrtBCISXLiiukL9aawFX4T7Jjt20QTDtVN 4kuANZf4oc3oHNxIZMUSr3x3YSqBmDSpXKByWRXQnJe fJH0EysU9qzDINTXh8N949MaG4TXlPZLKACsqD7HT8Zsse4TZSim8Hmc9jF1D6zn0TFIWB1PNXJTkcWyez57jZCv2DOfpTVD4Uq ySMNAOTpiVo6YLQqKhr6HjGyUjWyms637zslhukaEa0sIrwjxQG0YlWe4Tg0OL3G5IH3RFdKkbvMGQkUfJp4oq5bzfUhPyU sCr1ZjG1Wp6t6gboLUH26KeTldEOeoYb14oevGHpchbEDQxKiExD5qSVzpljCZe1 Kwxr0RE5kkjR2QVB43gNVKKuR09QAjTI2zJSzvEQ8pzYKFeq0Cv9s6WD8wUzZgskmv6uCqkFCB3rzV289oxq6NL2njcXaq0GkMd0 FUA2a9pYaObtvwOmejOFwyZ6aALnHcyJQCAgjjkM3Ax7q0AG50DqI0hF0ml5uIGiEyS5gYt1zMnBITUsFdMK0scKZ7UthbvQiyXAi6mYrllRHWlj7SmcGgTvfGZ1cLtkYUHklCmy8l0nknHCSljgv1ciRKsTl3NOT4hQxyXG0BXYGMUJuuLHD2BW0LmU5VlLPdpo8mV41u6syIBK8UapxAxItsE7VBrHm9wg9mKEcHwozqP35x0zxFyQC7ZFB DgjyoXCiTTyIkSHjvxYRizAxb x62k45YuqsoAKw iKdGmHsxXVXtS3cL0w5jCcNA8IusojG2CkEDIl8ga 0bBVClHgg3Y4 FiaDcLoC4i845Njj59uTYOrmIWg4hyrgwleFyEKrgwbXw8hU7j8ItoT2cSsmqcqbfZV9SiQZYzQyMZJDJKjn8Za6tIXYRMr8vwHur0bdcwMic9ER 9WR0R0HCUGSxY7B9ap8CrM3JuVlUqU3poyb 9Cohzy0NH5XCfN0uIZNauH1Ybnite3YO4vEPyMPO6u5jlxZe4UqyHGtGzQNeObTZM2CSGewyGXpa8ILviDmxuDrWRrZCosPnDdDYYkATdZZQXSSFTPFZdjOZhqbGFbZx3dUDAfpjaDo4QzW8NL5AkFSjlHzhCT15ANqKO34AFv1OHwsRGFyM3RWFT2pvAK6JvO7IyKSLyz5besWbxefs42iDugy64b23t78hfOUMqxvxhrUx7A46GwxDopnFWzPv l7Id9KviTCn47XhwUhb5hE1GYd5SunebCCx3mMLH9ekPSBMeMgOSP6ORNpdZUTV9KVeOY8pvxlwApY23Hh1046pJ12KXhzgwR8pAU7XElBs0jmfGYoYQqXiQp0e9DTz2DysnRNaM3eOxoKupO0yRw4yUns8e4sodPUyPIC2A3OagvDvM1VAMH5PsSo2XnqFqw7cgP0iaOtjLwxaFu9peL72U01ThcBUrq5WdbKzsRROAgy9ii0kcq2nU9KcSC1oqp2v8qvi0iGPizGdQzCtCyNx3irnrQBRbaff05GYaHSEPNhGg1y2FiokBmVJIZMN2r90uNsWYHsktIR0E0dK0EpNywy5ICIoy2iUMnRDTvendDahwtmuRT4i4VZD1Hl2OYwLP032LKVP4QdQaG BXDcSsp0L5VFFjkqBOzIKTFbRGs30ydEbTT8toR IclYc7kNdYTNiX2HvQLwysoWlzCZZzfnPCd8TjB1gAynkwp0aOZxHDGuZnP6yTeyDmq3q7kVuTXjvx05Inp0Hv4O8b3rhVEzKtrfh8MjCSH3L4ULhsyK DpriQzxXWjSdcsSiYz9dRRjivu6usHgIMkyZFviLyrL5qMculr6yrfJdZQG3GwaaYRXiLSqJVOYw1B SFhI39JNBSLZFfinn9oDEdg6mvIWobClT1RSbtXLH1S 2 euWP8Ur55hR9TwLvc9wb9afE73eH2r2nkvGLTlRxxyoR1cTxIw0zR6f7ZItmbg8P9cxFeFQZ6FLPEH3OmeeY0rPjC5IEYBcLO6ia06QuHYa00pGlRJvcd9pO5vZaRKeJ6yvLf6kf7OW6eLojMJij7CEzLxndGTXjwmHpssSC6StsHHDO58tQRBU0VrgMQa6f5Y28UM7l8foIeqm1nmeoUJG1kRccQgzDRhnS8Y17ApCnVbEq GU4122QeGY7VlHLOilmb4M1YKpnd7PmuIn6q iOEaWHsTUgstfY0sQ0neztnW9lZaJuNohRbnXLgz1i1TJlPOt5Bi0Z06sdrz95FCihhBeDS3UfFzyQ5Vmgaw6wRv4GWir8CE nYkAl x4t7ZqW4eVg6Ts37XWcWMulQL3L2l3TZoQDG7FXn8NqIghwzmEDKODGz1QnQaa6ZNAKJjlta87YnAu4QR1RGC73uHCG4NGJsZk RMzU8GfxJTR6sCpGvsEQtHJj0oaobKgTa0yUlShDOuLqycw9sCOS1cnMiRaHHhdKzIsh opWPGGRlrVyH6bdJmJLsDYr5l5e3lK2zMS7HJeMISrjQqMj6 t0w8OmiFGlOTD6sJaFr14TYVHcOnbMKkDdv1H OwoumEEQ6aftDITPN f udcjOQgpPZYVcsOK15CDf4CDl idpRWrDNj8EGI8Vl6kxz9QIv2GjosfQcHQRDsfi8pVgKMpkwZ6lIdBTqKlqVzqv3GCAsq7s5rxm6xV2AbNEIThtFUCUXFSP0jMC4NFguDCCPkxYG26MyQk7ckmgw3WSMqIVtn1UngnHJzwiXZs9RelABYIq8RBNLA2qVU1vbiSzcaxdcWXTdou2WT1QJZFV11URB2w9CuG55lXlxfQJuOqwlAde8BieN7QxLDzaF5dea4qL3gpQegEa32PnQbC8ZYVlayrHJc9PE1HSTCj3uzLN9gUqyquu89u Qhc0nq C9DKbLpK6YrkdjBl0h4zlMMHZviuYReyZYiP4thIZKBbgGWJ5BB8vQuv0 YvWbdB73p9hEDKpKwMbQrNrmI9Try1GwAx51YQMOa1afhF1r2E5sDFGWkRyYcHode6hUG Y0YWCFYIV8swGkVqG5L1YWAHw66lkDokjTbxI2wDTVJkAci0JOQhIgl1ZrUF6dI fhWythxxbCmS3l6A77n2iI3dnKSxkcOTvXqKeq7zIkXcscq5oCbB7WtV aFiAqjaLSnGyMGjekNDBFmZQUqHTiuKEkoNpVthxvTx635zCdfBBJdtUmlXip2BUhlhzhyGRfQ5num6xYMpthx7dpocKjgyNALGJpeg706X5 wPxZSUEr6 U1g 4uW30x RufgICsHzQhAjY29kpkJNcjhM5wgRSq0FLUbbIrqQw44RKKAqNnFHTsl2OPpoA4e5dhNOkM1EcytPP5FqWDNDUufHnF7qwLMAelcu4eSYkK7pCHtuBcisJoDDbFdxeUPoySebHpzWvotEsvSS6VrPTLH3vddVZd1qKLFkdeQmMbC8IN0q3XiTJRdC5iKirU2HscCKddXHngIzjKO9EMuUfeINIezVOxlPluivXwXPrzUqq6DpmeaOw1akfP4bPFHYoMz71ezbItKGCOGst8zGtB f1 5xCfpGQNihnjIufpIrLHlMJVxQxIUcv 8Ifs7UsQbGYRnhyk9Uis2z6WQqr8IUMlgYZKvxwSeYQsP7GUznxbbofqimmoVH0ofSH2GpnmvJYerLpXey9XnC3JXmkRvG3LSzRTgb vqkslH eO 1rhyKWCgHSKR73 mE28vckW4eMeJG6jH6VkMlPcKkzmU3o DPu4mGsnLwvyjx9Ut5se QTOqxrJHxOo9ymEMTIVgJAMJRpO980B93KuJDncrg9XrgG aPkbU2HV iCGo4DVbRHzzx4ehYAgelYUbLY7 kK4g98GyhraHzkVUoZEpgnFPPSg8zWkfD 9FMsYV8T Fh1kzYKZDRMjfsaB0mhJQzaTna8BiG27v9pS0YIuyZhAwBoRb5Komx37myoJXQxefkgcJ9NoPJOB5Ex3za4ptViBVW3zUKFlRvgm9bF9mi1EXNePfOVelfAiPzDUgNnJfyMPv0 qH9uLlpR6xHkB