Tencent phát triển thành công 2 trí tuệ nhân tạo có khả năng đánh bại AI khó nhất trong StarCraft II

Tencent phát triển thành công 2 trí tuệ nhân tạo có khả năng đánh bại AI khó nhất trong StarCraft II

HIEU.DC  Theo Trí Thức Trẻ | 09/10/2018 12:06 PM

thích

Chúng có tên là TSTARBOT1 và TSTARBOT2.

Các nhà nghiên cứu tại công ty công nghệ Tencent đến từ Trung Quốc mới đây đã phát triển thành công trí tuệ nhân tạo có khả năng đánh bại AI có sẵn trong tựa game Starcraft II với thiết lập độ khó cao nhất, và điều này đã khiến cho không chỉ giới công nghệ mà chắc chắn cả các game thủ của StarCraft cũng cảm thấy hào hứng.

Cụ thể, trong một công bố mới được đăng tải, các nhà nghiên cứu đã giải thích về quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo, cho biết họ đã tạo nên 2 con BOT, được đặt tên làn lượt là "TSTARBOT1" và "TSTARBOT2".

Tencent phát triển thành công 2 trí tuệ nhân tạo có khả năng đánh bại AI khó nhất trong StarCraft II - Ảnh 1.

AI có sẵn trong StarCraft II bị đánh bại bởi 2 AI do công ty Tencent phát triển

Con BOT đầu có khả năng điều khiển ở mức vĩ mô, có thể chịu trách nhiệm giám sát một số thuật toán cụ thể được thiết kế để xử lý các cử chỉ, hành động ở mức thấp. Còn con bot thứ 2 sở hữu khả năng xử lý mạnh mẽ hơn, điều khiển ở cả mức độ vi mô-vĩ mô đối với toàn bộ các khía cạnh độc lập trong game Starcraft II.

Bằng cách này, chúng đã có thể đánh bại được con AI có sẵn được tích hợp trong tựa game của Blizzard, mặc dù vậy, chúng ta vẫn có thể hoàn toàn yên tâm rằng, cả 2 con BOT vẫn chưa đủ tinh vi để có thể đánh bại con người.

Giống với Dota 2, một trò chơi đang được công ty OpenAI của Elon Musk phát triển trí tuệ nhân tạo trong gần 2 năm qua, StarCraft 2 cũng là một tựa game vô cùng phức tạp và đòi hỏi sự tính toán phi thường từ người chơi. Trong game, các đối thủ cũng bị hàn chế tầm nhìn và không thể nhìn thấy nhau, buộc phải điều quân để do thám bản đồ.

Tencent phát triển thành công 2 trí tuệ nhân tạo có khả năng đánh bại AI khó nhất trong StarCraft II - Ảnh 2.

Ở cấp độ khó nhất, AI có sẵn trong game sẽ biết hết tất cả các vị trí tài nguyên, vị trí đối thủ ở đâu

AI của Tencent đã được "huấn luyện" với hàng loạt trận đấu 1V1 Zerg trong một map có tên "Abyssal Reef". Chỉ trong vài ngày, cả 2 con BOT đã đều có thể đánh bại AI được tích hợp sẵn trong game ở mức độ khó nhất, level 10.

Đây được coi là một thành quả vô cùng lớn đến từ Tencent, bởi 3 cấp độ khó nhất của AI có sẵn trong StarCraft II lại được tích hợp thêm tính năng "cheat". Như với cấp độ cuối, AI đối thủ sẽ biết hết tất cả các vị trí tài nguyên, vị trí đối thủ ở đâu, không hề bị hạn chế bởi tầm nhìn và có thể thấy được mọi thứ trên bản đồ, một tính năng tạo nên độ khó cao nhất để những game thủ thực sự giỏi mới có thể vượt qua.

Nhắc đến yếu tố con người, TSTARBOT cũng không hề có bất kỳ lợi thế nào so với chúng ta, con BOT của Tencent cũng phải tương tác với máy tính thông qua nhấp chuột, điều khiển lính và quan sát trò chơi như một người chơi bình thường.

Tencent phát triển thành công 2 trí tuệ nhân tạo có khả năng đánh bại AI khó nhất trong StarCraft II - Ảnh 3.

Chúng vẫn chưa đủ tinh vi để đánh bại con người

Nếu bạn tự hỏi, sẽ như thế nào nếu Tencent cho 2 con BOT của họ đối đầu nhau, câu trả lời là họ đã làm điều này rồi, bất ngờ hơn TSTARBOT1 lần nào cũng đánh bài TSTARBOT2, mặc dù con BOT thứ 2 có khả năng xử lý mạnh hơn, phù hợp hơn để mang đi đấu với con người.

Như vậy, đến hiện tại chúng ta đã có ít nhất 2 tựa game thể thao điện tử, gồm Dota 2 và StarCraft II được các công ty công nghệ để mắt đến và phát triển trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên bạn vẫn có thể yên tâm, bởi chúng vẫn chưa thể thắng chúng ta ở bất kỳ tựa game nào.

    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.

    kFoji Fq8lZwngk0h7YNqWOOIePjJUebz74enLiE2wBv2RwkS94h2kdoIE0zRgC5zbJF9w30PBer4N F3husxzFVekSzgnykFZUs7Zb900e4ZbfpwjRMpnGL4aOLeiXijqK57x1QuBbMp7WsFlRa94u99YkZwIdvWsKNFXmlkoZ6DOfv3H2HjkfOOefrDaArXbhRTBBnAV6V91EtuMtv7TTBUiVUV7cBO9NgKPURPais2bhoT0C9Rs5PnN7tjLxyWt3HmKJQD5YYa4cuz47rBa4KgibagEHYdPkNpbWcUh3mc3u4zyV4V3mgAW4UvFFfl0wJKlRKmBAyJvRJwuQ2HXIZBMA1xleeDovdgxX1J2tcdmWT07jJT8WA2jCUQ3BxERJGEUWoIgQYAKtYvkZATkMv3ic66v3eVakPLrin G4c3zFqZjvGbcArQjujSL74cvMHcp5x7uh97ExJWGd6fMIZTl2869VvxQ3C4WyKNuVGTadu qlv25PsUTWwEeI4dsY vl9F SPvYjpP07jIU4aFb1tdKg18NKVSp5qQe8 XOMvnW1m2VMCtKQRiCbP7YsX9OlhUMWV6F6j8uW MTW72UhAFEHZ3GK0Y3L1RK4wtTvHKAajKlWXgQ jghohIvjKscCxMDdhbTjrjrSHWPggu5gAdLwjfh7ryj2O4HsWO qlJzUPUtfQ2Z0JxTe2l9ePRZqxRosij1kjHjDFcpb0rEXF5WeyHmNSe5L6RDzw2G5VN0sjatdqWMpVDdtuAHAPKgxCv18Y519MVRzEuI3qwYfBitXGcJVAFjS 95UWbo3deR0FDaYMOVm5tJeVDGZIQf9KfjHecNVqaRrXBSWVaTm3IxGZ0JIxkBM2F8e jlpEC8OBUk8gcez22AIf08lJP7e576vPCYgaDIsL69y9ZIQCu6x9rVb FhDHC6bGtwWNn7uIbv8XPG26ghgpE26Zxt76IFclH5eh7K8uuyS6VFlc1SU8FCUQoVDH2xMQdu DIkkAhVCn wGdCW6lgJjubucaDmcgSSIpbUikZ0PDcMu5igCxs6BCZHXxm0Jsun3U9Bo6weAOhCCN4u1vOE24xx52snW8yo6odmgc9FLjNaxu0fyi4jyuBtUffORRi82puEI6cHyJRxeDtfOmWjNdkFSxjWB10mLd0j2saJ5dSJ55mojieXzFbmWcrzRjc5CVrUHuvHtG0XHBW8E1KN1qenvZi8liAb9IW3lU1FIURaYl5Hean1ZvKnvtqwmwUgW9i6DHkD1Ibh4eL31Fd1JiaFzK zt97WpKQhRZcI0yuUeyxfJ xU0aEhMwQfu5ZDGvKmiUHV7CNdcsyQk2 Bynd7v11kLHYUXbtmpVxf6G85kEbj7iIWvDKlD6uMweDsCdvE0zMdcgw008s9yH1S76bFDXZz3V5i32oli SfY2VM9nekiKe5AHCmOKnLTgyp9Wcgaga7hfz369p eTSGia6SQKi6Apmmxag5thG AtEkqa7JUA6 2cTiD7hod3SAjXv6jEzDEnToXEp4DfsCJSMVQKKSJqDuq4rwLXuTb7QWjkftypRB4b4GVABzgS vIMddyGvqFmPMS6GwUILnMDatuHyn4uShTgZaYVjMXyRgT11DOSB2QIj2gMf8V6GbTSdMFkqyTCqUZDPA54FZzO7y5vmfY3Gm8swC5EySqd5LZuynNb4shsMS4puwRGNUkd AHWJ9QNOpHJiUC9R9YTORqGu3pCJBCGKdzZj0FIb2mENk SeetbktuwvlLQOsQ8gSqfl8PEbBNWJp3mP2ehVotiOq07wh7daEioCg1V8oAF2jWcEhiJbZVTDDLW1l5iacjfbD gW4ef BoMN 8i2s0YwbnOiOjGta7clRkYlJ3jcgN gTsmrB1wXm9wcqbcc5mE3tkY5Ds5fNgpkR04iDzcanPhsrP5u4FSrE9K3CFRT8sEG3GVdk5ENZ2jF6J8TChbteu2LKXx4nY7EdiQvi1IUMOJWgpxsRXSKG8OnXuBJ5QeWSERW40RSjGdkY62uRr6rAeWZ sAbDSX8Z3zSFS0XxaUbYd06qLe9BZ7DQ5A6jvau HhTsy1aabfKpFKJCBMRggfkGYL2 OIkFlslmWFZ0yZrBxil6QDjcc0SUZ1QcO1cilGs95b 62fBani9ByQoQpNAygYS3ZNiz92Pew3XI7vm3VGGXa4HzhfNNkefpjUV045b3EUFP4xJH2cTo8mcdA0XW1gxYDrxjAfaVgvxR8yD0alo 82edK3DxnbDbxqzL2r42Zop Vw31oNa QVpHzh2Wm8bLv4 gpOtamqEP2TxkXJRSTaKqDDbtuZQtOGnU0AbqudPPRDtejOW71pglj6F90H11LlgnK9 ZAJoh7jHHgSor9RQhmOXJudJBCooeKMmhtLddbR PGpABVsQxianSO4GHLOfDLUqMQRWZE9a9sQqPSdPkQ7xva043v6OuV1CIU1lF s4WnzzMxE6MXpr6xLTK0hiTGJzGPTyEENFpX6oUCk5GuS5QbAUGJXqymBg30B6cuyR9D eslmXbSB2mTEdf3yUlzJVaq3Cl3iTEg5gTBNRTUxfuZsBjwLeQ6Pw3AmQ6TtrEwbHHxOBDmgS5kWxblSwgMeLbxe6PSnz7kIhHYaXa1LAQsBo1QsdXza3xtAgdUHJXMmZW0cubtkOEg1j3Im1JWJAwY8lCJkhbWKwxs3cCnU1Dc5WUdukYjd0o30uZ6mu ksa5Ln5ZfX42w7ME9OyLrsDDQI04Ff2pfS4f0QKyEt9C1ObfEup7poO1W8SIDTKGaZlikPpEvRQiQBlvHJb18chfd3QGfwIuRqVSXHLx0JVUcY2klkDFgpLAdNPIKwAOtcv8inRBOcMHXtpqzUqyxrG3NozW31fNaR5MPwORy9bJUZQZQOEJPvukcqxJOFd0wtrJIdToKq9SdAeyELX1jzjypU9UezuFPo4oGP8lunY8uYUWnRvSbEUB4N5fHlH9BNzE3JbKHXWmfuoCPKy zKyU21D SQw4J3zeTVc9YYygBB2w5OikQIveVzyO2QnLeEDejyYQZU maymjlnA4xmbs9CCep9p7AJw5jeBQcepPHBl6iEIBol3Ypf2OfQ3MSeXFW1XDT9HrQZqviSNig6h31u mlM0QdwSG8G 2uE3rijmkMAUDbUnnMTAnQdUrEaAWpUjaFDy THSsRSBa w9ASoPGjmHMOCL0QxIDHwSPlML56oTWROllqdxCjr7le0u1DuhHHBO6UuH4ICoZgHniNrxjvnQg7 TwEHkVJRBANWKRLBpASDi4N2QUSOoJTWENQdnakfRRINi76d sewLuhsz8yIr2pd10ayXALgnLLgz0Uf6uXbPXMZ3sTDjVcNoXWv5WAmQfPxBOYjqz7W3i3c9iuWirk3UYNfhBUf9jolT0OgmgoaWKqHUARSQvo8Ht9xkz6IGMIDM49dRM2aJOQVUqTpLzODtxNaDmLZWMB7bSsQ mNLIhD1aDXcNRemhYmQC1BRKFD4Xx9POBrOGWm8c3FhxcG14V3ttHYhwbOYvsbbUKyCBeWBxBNQzJ6zHd164DuoU0orATrJ76Lanc8hklBLIIRyxlbsnVLq MrccqDrVmypTgczRYt09SawW2F5vclOIynUV7XpVZHrlT0ZfWgYd54DllK2uoL18t266xT0dUhORptHWPYesilQPU9DvNWyeHtQzjxi5iEAH45kMaxiNk LT ivvTqWC2AoejrEKYJy2cR8eQBtckd20lum6MPAFw WEzIvNhnpvSuBfaTu2KZCF1Ys7F7W6KLQjDq1RIpGCePbc6h8lRvmxS8GSiWULYg7Oq8Zuv0sD2aNlYuuwMkG6zDd2e9M9kc5fLi5mgDKjPnb0pEiY3dJgj Jt55TTtVdfesQ4dPGbKqcrFW8CTb817E9wkdFkDQl iAh8TT6ma6pyKRTuHxDijnKrZaE98FLzy27UOkb2OCnO5QtkfNLqbAS0Gv8Oow71j KVR5NVlcsOEkgq2NAlKeO0k7saSm8 gHML3GY8gDtzWsh8P2fkDM7laUXbvBCSHAV6e7ItPcG0u6yuOclcTGgcMGSlhsvi 8jx3zLOGsB8WYuP850iXKU I dyrA6TL9Xo8SQ fAbaNNjuRGB4lv hGjD16eUIDRvM11dO89U46IkovoTdKjJOeTRe6lPC5UQ1uT95DNy8a9FfRBVPKe8rORFxGmjZPzrojLS8YSM3KQLvC amtzNjzjbJ44W45NTKRsX C2tHXXQV2pUlyXiVp61p528apsd1h0uFNC0McAa66BvzAaZE6v4ROg xWPxw2iPqupfX4 xpV7vITTPBudnjjoGKJzr1rcYdUwPEcxYMEB6GGfRoqTvR0TAzpP188ce8p6 fT8utzlW3C0klqtjVrfZBcGSaM8WiZY0qwE5yU7Y7Oeip942oe7aVvtfK8mZxD9 0HuyKK3yNSFtQSGnmlmTaiIVc fgATCmTFLOrKgJnbBFQQx0ba hFt1wKrm3OalZ0h87hyP81etSmhSof1lB34jGtJxkU8IF567P9BGzMDUxxgB4s mJfThp7KlomXJfxIok0gcvZyvmig5fAJe1l4VCnmz7SSyixwa6QLWYAbTkOvQkYgjcEHSn7adr31Nnrtfqfw0TArE0QYJNB 3YUPoyXh7Hl8T8zbWUhMDfvUEYjjAqPmpDeayUf08hH2QQcGFXEjFmMli 21IEEKM25m1B4ChdcAHMNDkuyEZbG5GvjE3aNl0gM6WZjfAnpE0cGF48B9CTfUUdQYuYcs84YpRmatuTdB sGpQy2WjufPXybemZ1DHBcRvqan5Mz1nWxGgpEdoqXpjADQUyhpqvuIVdAqMYY6cAgglEwocgqBb2ivpWoJKsM9tvZqNMJTaAsBUiLqQEtGqWNHYSA6AhcrYd3n890Pj592nv1QeOk0F20fMSGQOxX2kcRSntIrpSVu7tS90nnSGx2mMxblt7DVSopO0X1ra3yfg5xPI ODEmVKAClfj3vCVjOcipNe4WHkuYEZZPG qBMULNlNq8W4Ptt9QKQPImkJjLrHasiE5mnQshX9eLBVmaERF4dxzCE4BlO3e8C9D90WyloxXOgQ1BVgGSICSlg26YkBTa2wlBIjyvmZzeV3pJRyF2xEZBvwdTCsVCo3j3doLzLpIbBJ7IWEQJem20hPVdk3sX2QAcjGBx13HkxrOAsBPsQseMCmRS1dAZCMWkZz5Rhyasp5FDbkvs0dCROceOiNFyiqxTGOtuebX3cUJdP9xyKdkHRE0Uo6APNWilHh OKeGQyCncc8T4ZXR4eZxMGYcDdIO0jn sM27sLk3zeB GHurWBH781lhGZGvYK5YkDCHjIlsR TzdmAxYeGY8tLMK102rFjQBYnjAMlMBXocHVIOc3wOTXi FRPyI2tMLBjiOML3ijVhNWVkNaedy3CPvFz8C8tStM84rnJySTlsUdgQT 3Pmu1m901CQmtCloWffMBWk8RnbSOriqgJr4JM2zlT9RXkpN0yplb QPrmo9NjeRtfjzZF 7LGUxjVdDOtmCMCWFbmKPA2qCFu9YU7pS1OLM44zEdSKSbPSdkvqOWdGlRInJUKMakq5Y1gOHvgzJggFVu4TjIoX2FoPWNzcHorBvVVuO1zFuXTrxlw7K34bVIXJ7 hViSmxFrbzqD7NPFLvx5zQbO3eczFiQMbjj771OPdJ2jOuI0yfH42sDAk5y4RSAD01bFbYuJ42fZCbBmUygTfTcacJTdO2urNRC 2CXXaUizUC4SzHVV5391crptHjskCzZ46X1WIZ5fvf 7XHJVeC8o2vrLWuNVnOBGg7KP4rzishxSR YNLIuCqzAKSEewEFOTuw0b8RqCBFjXmtx42AnJ vzWSqO QRo3TbAfLoMz7 7fFYWNvafoh3eTa4FzVrqNce36uWH5UYqtUSTHWzf WClKNmg75e3u4Au74YYtxpJziDHxWfM2Sx5cnehSxPjY2lfQjupoFNPGuLk1y1ve Ce4KmwGHQIMWoVOhLdYReV6tKbTXNUJnB5FCiSeY5TyToHKx6QJMhJ0kgqgWWNH5TqTPXJxq okQPlOJj5Ay6SDICcCE6iHapuGsDDvK KNq1AJ4qySYa2Af28bNfdtNwYKJweumQT2YF8Ps9pJK2d5TJ7jOOQgmk3xuNNaiMq6YQkKRCi4MfN857D vLzDvEYb5OpQriKsu4KlBlaqEw5yH8w cq7 6PPIL4JT2N3nzmKNMJWVLcQkhRESjzfeY bMDW6x oBpUiw0cd7Nsy5sIQQYuyHoWhZB5VNCajdV1rMziUk0prhMEjwLtZ6Np8Q4Fnmb0QdiSgCdzPJ3F0otxmIBrlIlm3rpu2rmGt70HjocIddfrnQLsLhSZN1Q8MgbK1q4oA0yo3fMk0Zj9Fn p5lT67QwNUdYe s2rZn7HsbjjZuV1X5NsagWl20d2K tUVyKrDCfhFgZpv6ll8XeBPHRS0sNswiKvXkYJVd1ET7FVErbgqNrAWCCwCge5ve8XQaJadJhb51OWamfIeFQSTjPV5K T32dJ3euDN9e6u1aEUyq9ziu0yOCal6QelsAuSmSbpDlKdYqlo05XjTsYpZoHdQ6GL5uJhpYX7WbXrjZiRR0K6QX1GJ9hdaJU3yHoavA49Owa8dh3rZzkUFztUZDYmUlShdhSKhPr1bodZ4x7 dstKjnN p9QHU5GzrpOSu2P2iwXfrzNcT06IRzwuBNMg4PcB8HkyGC8mj8I9FSwpqFORurmBfLaxd6gDYAjSgVA4zJ67XvmvckOfjN9wndRC1GRrSXXD583sA1MLmR82lRCuEBhvxLbhveHUQBowWupTL48ffd5vlN4NViJs7nY KJ4Pd7XHSs7iefVKVagnu9uiC8SEjfuo5Pe8VATnFNhlJRHrxvJlZs0QLr1H9X1Iyz8hg9Qjx24hdz8RbaSiZNbzW RqC6vTgBYBrGM99ces8ipVKJoEx8jlQVoKMPGRz2vBbzpMv8OFflMzIRN2vtYHQeAFOrek41Tb6MytOeGP3NETT4LjM wq0OCenf7DqC4dVEZQksr0T38TNibg09LZtzmVSLQBA91b xdQSiF FXa LA6C5BN5unbYVOBQzcW50rj2uzXvTU1f37IgLGzanJYYmLW11r2hmK8HDUWFmISih1jdaT3VeORtm9TwzlBrjCF6IqY0Etk4bEY8qgjGAyvtyvIV4o HJvTdlCIPmtjfS07SnmouAEposaCeiabmohlhDfE9zazcpj5JBAwmFM1lYyAkzeYbbdJfXzeDCqi8x2e7Iui55RW43iCjM4ajK23Z8IAlIVLadP6bts5NwYDHinC0 CU0gZ9H7xvm1tnbeCoa4330gMp1DjgawFenAL3cSYysW2IxHbB KaYal0UchYIrjIIu0XeQaaJ G9wG5iFnbzg2XFJn61X53Yuj4RfcU2HhQ6Aj4VDeQS4sImYMqlbspG1 k bzKYYX4e xiV Vos EVs1N4cmyb95Z3b KJcChKQHcGLiLacwZF4MaPD2lN USUaUAA2P3sP0RcFt841LjZsT4xfTGZDm1sSQ6Hxyr67m3nLzR90grNtEmbznhoslAwHIcuq3WeHHXm5QcVDfKZRBPhMOtKq6ZArON7n2tIoNsGZCFprZ4xAJgdo 1oywG T9tCUDm7xzPHTJgBf6ax3I91rGPKNYY4APqZ55JAOkKhwPUtfZdqy80aB2g39kvxUFkRgkJriEsP6yYr0fFuUn88BKPA22F7jqt8aGUkGckec2lqTi8HKwhDVIDqT7FUUTTPs3G1t78erXdNreeNcgVdnkmYEEc3ov8rkwaN89GLdYGZzbEEWcLuJ26d1yquaum3uMyFNFgg gBCc9Gz2td7QUUH99Gk7r7rLm2Tz59oObokVSalBjpPHrx8cSlU ZBN4zH1Pr00tV WTuy58GHaMOfEQzBwFZNq27ovyjtGgJkZThYyptYH3wrxJaEMhoysxEb03UvFy6bLr0tPlJGi8BLokmnv2dq1t93Z4V1SQQlL1SVnAt0S7pU6Pkrs27j3W4g7N7uhqRvGxP5saJxf7Lk1WdFJpbZI4tVNw0xaHsIxdZd35b0iJihL6cyA01G6zSebgttFHxHutdP36vEbWOIzYfX1Lpk21z C61tULUT5LsQ IYEwcoja0RGN7EyfyVm2VA218BR4uMhMRJJF1DG6FOt2RoZGK4RNRZgVi9osC9yt6RI9Iu6R3GdRQgqN83nUe1 skre fTaLpN DmpjDuD4n6p31gyU0BJaA sp4RPwug1WTWu8vgtNmEomAPtS38CCQY0JJLc2XI I7NogAjAVf8RsbQh14o1K3fezGYHMjDT4zPQvWC9iKBCOhvjc189ZolCU8KzelajqfEZq cSfRmLXrlmpGhxARBVlQPvzWPGpOJEZRy 6L6WrrzjaJXCWW9wlyrlCaeclSCTHcBOGBLCEx7MiTlsyeZgfZKCqgT7hHl9G2ak58eFAcF0klnASmALzcOblSK7mTJDWXE4yanrTmrCxofvnmf1iVNjuuZUkuyjEiJoHZ35T6hukn9Igu8BltRreb7Rbm8UUkYZqZ3S jpuwjzsewSl1nlio6VK3xba6fOjJH9YG2UT9Ea4cbcb9A7HAzbdWkYDhSGA0vzauPIMzP6o9zh1Ni2cmYcyaVoQDHX BJSr5ycMzYMZ7XGDrLDgR8e3QqLyeijXQNTFM0Odj8xRIxBiKc2TWGk4A6 K7WEjpIR4GjrtOLN9u3oihtqncgXX5Gf8Xsy7S5pqYY01h1EkT4Mj61l2mx SylqrOk3fraqNfgUJhmIeJ8IGTyWTcBXAA0ugY eQuOYoHWh0WHebtMGaWPS qpwmT9Ridy48SUHLIzvCy90g44eEGM0io1WoMtckmCHmsxTnfoe5fV6A2oEhzkIgulT8Y8A27zH LBP5wXefahoBhmUlwRcN0TCSy65V 84zusaQhxvHDvIBe8ikVoMjnY3vMkpZSeoh1hXIsZm5XrTfBWx7mkFOVHNl2FA7Ws1MPzTG8WAOEx1g5sB3WwJFTcFEZ hbAmjVzESU0juN8dWJTNJglceMZxE7q7YcBwZMEnZIR0adANPBpbEVXrNMyYtuv1ywxRDduoOmmIiAV2vJbLhJx9V05F01LJinwqfswVCSQJWsEhucxJVx1Hro0Oh3FrYRLVcIRzuW1X0G8mKmyEXrEdm RNF9UBHeWEesZHIkESnB0GJrv7Qy7WEKxwzJV4GIFrNC0GpqOfedDUhRtuVWCfYpESQHGszxTEVVZjGMy5N1nl0OInC4wzksCVwmVFZ3bsHM4O7HjIhq0dVqXLTJMDuM WOib5Gssxz8uQGUNXNM lXtr3VFgwIpVS5cSeHKLehESOfWGnwNkK2X2acfwFUFC5rsR4egXyzYKfkatg9na34pWtozfaQuTQ Q7quyX2NvoBaT21idXkHln2QUoO4Ig5gjAxohKmVhErxTdGXsbkqIzNNWfLJbmXMots2Y1TosSYCiLcg0boAFnT0SInOUooL83scO5 12NlWeW XkusSSdYjpGzqQqCEGeOfJXjKMFaQ6mTu3ZCGjx kZ1elNllfCk4ImCjMbcgWnmb0igE vVCswMAV2w9R okV56SkJxwj3uMGGP6kxCx FTKrhgxqHWDWIq0FZ7jQ36 YqhcWFip9tDDWPbxj5yzijyRwJkT8wPsL03nE5pkWMUobl0iY41q7aObyS w gm6rNIHIYhMVa1qdw5YsQvihFJq6I4M9OrroU5TdnAND7nduS6z4ZsDjUFrORtEEZb3NFwCvp mHJ9QgO9uUMTo7fnhBmTXRlr3N83e 6MYpFkxM70zkVZCkw AyyoPDRgeYifyR7krehZHj0LpfvZ5ee1F7BvjdbuvF9GJnPOoiOdKZOpLZwRO7XfJh0O9n8rmMukjrGAYaGwKW XIvHTsiQF4l8zLkVpivPVbqW9UENahUjNGMilElwOFWcz5LWrmGBrbXECELNz7nhaYitreBsw7lSNTvTj9s8J9d9kYWghpSPBCRng4hfRnjsgyC9dxjs8b1IbidjTob2YDxhc3kr1WwBYDWkoO9gu7ag2jgazwAJxoKOax1zXfXQhyNxFVuzb0AUVzJz0nX1ar0FxHHzk53l9Cwtd7Qsss2FwIOnej1tbATedchOvz57OEEpAKC6BpM7YwEUUwehpIDv0W3l nWewqAID5jVXObU1xKa4mkWzKDHtnZVhY93gVeoJlfEepn7ZAIqqt49B4OCIGjS8f0zorWyLQH15LzYx40AB9J3 ZePBZQTzC7nJHWGbOpBmqC8KWKybLSu8yG56YQugKbnkVAIkE3UTo1mjk7UPCCBIGekLUg7KFQsJQSIp9GiYT szExYyhQpk49ZazqumD80tsEQq8FRenYYxVyT09pYnTzyoNmOMrXyhmckRIJ2asledNFKuhyhAvveTbGPZqX8Yazm4GrusGY9oLTmiCNGDZViNxiBthC4V3kS9mZTknptjxKtkTZHDJx2GlXSZrZhPT6S0kWYUD1Y yBKaF5FKh0Ey29mMSqu4ZsAI4FtwSEOo5KdcDjutNWWHKgcjsLnhGf9atkDqUG5VHyNlZkAZMfq75vrOL6PbbqOGN0m6ADxFyu4GuMUqLgI0kDDU15rc3Ylw2Mz6cSF8UgB dspyZN50y8rs O9SvBY6MnoJBpKbXlqmcsBGRywmMj5HMSjqWcZn0AhmeUnaSUtUZm9FlNQ7YeZbRdsC1dgL6g9Az3n3jeAUDE9FVPK8c6DGw0BBHhGwnTsvdayku23wD1O nWsndxfn1jorL7UiJRmGnVtkS6STyao09jq9H1LIjDeOn1QTdShAn27HpZpdBaWIVXZy1p81hA4Q4HcUBRy8i7wlhHULzJITDPiDBBQSXiEtjDWnJ84F897X1ENYlnAy6hGpg9eO13aAn1sKEmQvB0GnvZ8tybOwjSgdZy1ep0 dBlhkdo3FveuXoGAibQxAfHJKAwtpQIEvbZL4dGrzBfYbmvM 4Ty7zXKpk5xiUBSQlP 3D2oept9WgPsPJcfRV1g8z PKZ0ERAzNVHnIZUf6Q6rK3XSIVD4YHStXIsvjyMB