"Thực tại" mà chúng ta đang thấy thực ra chỉ là những ảo giác?

"Thực tại" mà chúng ta đang thấy thực ra chỉ là những ảo giác?

Zknight  | 18/07/2020 11:41 PM

thích

Trong vô thức, đôi khi có những suy luận của não bộ được hóa thân thành "sự thật" khéo đến nỗi bạn không còn nhận ra đó là một suy luận hay ảo giác nữa.

Hãy tập trung nhìn vào chấm đen ở phía bên trái của tấm hình này. Nhưng khoan, hãng gượm lại một chút, bạn phải đọc xong yêu cầu đã. Trong khi tập trung vào chấm đen bên trái, hãy cố gắng trả lời câu hỏi này:

Bạn thấy đối tượng bên phải đang di chuyển theo hướng nào?

Thực tại mà chúng ta đang thấy thực ra chỉ là những ảo giác? - Ảnh 1.

Rồi, chắc bạn đã thấy nó rồi. Đối tượng bên phải trôi theo đường chéo đúng không? Bạn thấy nó lăn chéo lên bên phải, sau đó thì chéo xuống phía dưới phía bên trái?

Gần như tất cả mọi người đều có câu trả lời giống bạn. Nhưng thực tế thì, chúng ta đều đã sai! Đối tượng bên phải chỉ đang di chuyển lên xuống theo một đường thẳng đứng vuông góc. Nó không lăn chéo một tý nào.

Nếu không tin, bạn cứ thử di ngón tay mình theo ảnh mà xem.

Ảo ảnh thị giác này đã xuất hiện bởi vật thể đã di chuyển lên xuống, nhưng bản thân những mảng màu đen trắng trong đó lại di chuyển ngang. Tổng hợp lại, chúng đã làm rối loạn thị giác của chúng ta và tạo ra nhận thức về chuyển động chéo.

Bức hình đơn giản này là một bài học cho chúng ta, rằng kinh nghiệm không phải lúc nào cũng đúng. Đừng bao giờ tin ngay vào những gì bạn nhìn thấy, hoặc nghĩ rằng bạn đã nhìn thấy bản chất của một việc. Nhưng liệu có còn gì sâu sắc hơn nữa không?

Trên thực tế, khi các nhà khoa học đào sâu vào sự thật trong ảo giác này, họ gần như đã chạm đến một vùng ranh giới được cho là bản chất ý thức của con người. Ở đó, có những câu hỏi mang tính triết học, và câu trả lời nếu có sẽ định hình lại mọi thứ trong thế giới mà chúng ta đang nghĩ rằng mình sống ở trong đó.

Nó là một thế giới có thật hay không có thật? Và nếu có thật, nó thật đến mức nào?

Patrick Cavanagh, một giáo sư thần kinh học tại Đại học Dartmouth, Canada cho biết: "Điều quan trọng cần hiểu, đó là chúng ta đang không nhìn thấy một thực tế nào cả. Chúng ta chỉ đang nhìn thấy một câu chuyện được tạo ra cho chúng ta".

Hầu hết thời gian, câu chuyện mà bộ não của chúng ta tạo ra phù hợp với thế giới thực, nhưng không phải lúc nào cũng vậy. Bộ não của chúng ta luôn vô thức uốn cong nhận thức của chúng ta về phía một thực tế mà chúng ta muốn nó phải xảy ra.

Theo một cách tương tự, não bộ thường tự sáng tác ra những "thực tế" để điền vào những khoảng trống mà nó không nhìn thấy hay không nhận thức thấy.

Chẳng hạn như bằng kinh nghiệm, một người đàn ông có thể đoán vẻ đẹp của một người phụ nữ từ phía sau. Tất nhiên, không phải lúc nào những tưởng tượng ấy cũng đúng. Nhưng nếu cô gái vĩnh viễn không ngoảnh mặt lại, anh ấy có thể biến tưởng tượng ấy thành một thực tại suốt đời mình.

Điểm mù của não bộ nằm ở đâu?

Các ảo ảnh thị giác là ví dụ tốt nhất chứng minh cho chúng ta thấy não bộ có những điểm mù. Và cũng là phương tiện tốt nhất để chúng ta đi tìm những điểm mù ấy. Chúng nằm ở đâu trong não bộ? Khi chúng ta nhận thức sai về một ảo giác, rốt cuộc, não bộ đã sai ở đâu?

Năm 2019, giáo sư Cavanagh và một số đồng nghiệp của mình đã sử dụng chính tấm ảnh động về vật thể di chuyển chéo để thăm dò cách bộ não của chúng ta tạo ra chuyển động ảo tưởng ấy. Họ đã sử dụng máy cộng hưởng từ chức năng fMRI để quét vào vùng vỏ thị giác của các tình nguyện viên, trong khi cho họ xem hai hình ảnh của chuyện động chéo.

Hình ảnh thứ nhất chính là ảo giác mà bạn đã thấy ở đầu bài viết này, chuyển động chéo là giả. Trong khi hình ảnh thứ hai dưới đây, chuyển động chéo là thật:

Kết quả thật bất ngờ, vùng vỏ thị giác, chịu trách nhiệm xử lý tín hiệu thị giác trong não bộ, có vẻ không bị đánh lừa bởi ảo giác. Các tín hiệu khác nhau bật lên giữa hai hình ảnh cho thấy vỏ thị giác có thể nhận biết được các chuyển động lên xuống và chéo riêng biệt.

Nghĩa là khi ánh sáng từ màn hình máy tính đập vào võng mạc của bạn, sau đó được vỏ thị giác xử lý, tín hiệu đến đây vẫn đúng, ảo giác chưa xuất hiện.

Các nhà khoa học cho biết mô hình tín hiệu não chỉ bắt đầu trùng lặp khi đi đến thùy trán của các tình nguyện viên – đó là khu vực tư duy cao cấp hơn, dành riêng cho hoạt động dự đoán và ra quyết định. Vỏ trán trước hóa ra chính là nơi đồng bộ hai chuyển động để tạo thành ảo giác.

"Thùy trán là cả một miền đất, ở đó các phân tích thị giác, khả năng tính toán và dự đoán đang diễn ra. Và chúng xảy ra bên ngoài hệ thống thị giác", giáo sư Cavanagh cho biết. Đó là nơi mà não bộ đã sáng tác ra câu chuyện khác với thực tế - ít nhất là trong ví dụ này.

Để chắc chắn: Thị giác là một hệ thống phức tạp lôi kéo vào đó sự tham gia của khoảng 30 vùng não. Có những ảo giác khác có vẻ như sẽ đánh lừa vỏ não thị giác ngay lập tức khi bạn nhìn thấy nó, không cần chạm tới vùng thùy trán.

Nhưng dù thế nào đi chăng nữa, một khi một phần trong não bộ bạn đã bị đánh lừa bởi ảo giác, nó sẽ gặp khó khăn trong việc ghi đè lên "sự thật" ấy. ngay cả khi bạn biết tấm ảnh mình thấy là một ảo giác rồi, khi bạn nhìn lại nó một lần nữa, bạn vẫn thấy chuyển động đó là chuyển động chéo.

Đây là một ví dụ tương tự:

Mặc dù hai ô A và B đặt cạnh nhau hoàn toàn là một màu. Nhưng khi nó được đặt vào một bối cảnh, nơi ô B bị che bởi bóng tối của một vật thể khác, ngay lập tức nó trở nên sáng hơn ô A.

"Vậy là ngay cả khi biết trước được sự thật của những gì đang diễn ra, bạn vẫn nhìn thấy một thực tế dưới dạng ảo giác", Justin Gardner, một nhà khoa học thần kinh tại Đại học Stanford, cho biết. Bạn bị bất lực trong việc ghi đè lên nhận thức sai của mình, một khi não bộ chính là thứ đã tạo ra nó. Giống với một con dao không bao giờ có thể gọt được cán chuôi của mình.

Chúng ta không nhìn thấy thực tế. Nhận thức thị giác của chúng ta chậm hơn 100 mili giây so với thế giới thực.

Tại sao chúng ta thấy một câu chuyện về thế giới - một câu chuyện được tạo ra chứ không phải một thực tế khách quan? Nhiều khi đó không phải lỗi, mà thực ra lại là một tính năng.

Não bộ của chúng ta không đủ nguồn lực để xử lý tất cả những thông tin mà chúng ta liên tục tiếp nhận qua các giác quan, điển hình là thị giác, Susana Martinez-Conde, một nhà nghiên cứu về thần kinh học và ảo giác tại SUNY Trung tâm y tế SUNY cho biết.

Hãy suy nghĩ về ảo giác mà bạn vừa nhìn thấy ở đầu bài. Khi các đối tượng trong hình ảnh chuyển động, ánh sách từ chúng phát ra từ màn hình sẽ chiếu vào võng mạc ở phía sau nhãn cầu của chúng ta.

Võng mạc biến tín hiệu ánh sáng thành tín hiệu điện, sau đó chuyển nó tới vỏ não thị giác, rồi từ vỏ não thị giác đi đến thùy trán, nơi thông tin được xử lý. Toàn bộ quá trình này tốn một chút thời gian tạo ra một độ trễ nhỏ.

Nhận thức trong não bộ của chúng ta bị "lag" khoảng 50 mili giây, trong trường hợp với thị giác, khi các tín hiệu được gửi loanh quanh, con số lên tới hơn 100 mili giây. Vì vậy, những gì bạn nhìn thấy bây giờ thực chất đã có thể là một quá khứ diễn ra hơn 100 mili giây trước, Adam Hantman, nhà thần kinh học tại Cơ sở nghiên cứu Janelia của Viện Y khoa Howard Hughes nói.

Tuy nhiên, có một điều hết sức thú vị ở đây. Nếu chúng ta chỉ dựa vào những thông tin bị lag này để điều hướng cơ thể trong thế giới thực, mọi thứ sẽ trở nên rất lộn xộn. Bạn sẽ không thể đập được con muỗi bay trước mặt mình, hoặc chụp lấy một quả bóng đang rơi tới.

Nhưng sự thật là chúng ta vẫn làm được điều đó đúng không? Đó là do não bộ đã vẽ ra một "thực tế" ở tương lai, bù trừ cho những chuyển động bị lag mà bạn thấy.

Ảo giác dưới đây là một ví dụ, nó được đặt tên là "flash-lag".

Thực tế diễn ra ở đây là dấu chấm màu đỏ đang di chuyển trên màn hình và chấm xanh nhấp nháy tại chỗ. Dấu chấm xanh sẽ sáng lên đúng lúc dấu chấm đỏ đi ngang qua vị trí thẳng đứng so với nó.

Nhưng thật khó để bạn thấy hai dấu chấm này thẳng hàng phải không? Dấu chấm màu đỏ luôn có vẻ đi xa hơn một chút về phía trước.

Đó chính là "thực tế" mà não bộ đã vẽ ra. Nó dự đoán đường đi của dấu chấm đỏ và kéo nó về phía trước một khoảng bằng quãng đường nó đi được trong 100 mili giây, trùng vào độ trễ của thị giác.

"Chúng ta luôn thấy những vật di chuyển ở phía trước vị trí phía trước một đoạn trên con đường mà chúng chuyển động", giáo sư Cavaghagh giải thích. Ảo giác khi đó thực sự là một chức năng chứ không phải một lỗi. Nó giúp chúng ta bù trừ lại độ lag mà hoạt động xử lý trong não không bắt kịp với thế giới thực.

Và đây là một ảo giác khác tương tự:

Bạn luôn thấy hình vuông màu đỏ có vẻ nhỏ hơn hình vuông màu xanh. Nhưng hãy kê chuột vào mà xem, chúng thực ra có kích thước giống hệt nhau. Chính chuyển động của nền đã tạo ra ảo giác.

Những câu chuyện mà bộ não của chúng ta sáng tác ra bị ảnh hưởng bởi trải nghiệm sống.

Bộ não đang kể cho chúng ta một câu chuyện về chuyển động của các vật thể ngay khi bị di chuột trên màn hình hoặc vuốt điện thoại để đọc dòng chữ này. Nhưng đó không phải là câu chuyện duy nhất mà nó có thể kể cho bạn.

Bộ não cũng rất giỏi trong việc kể những câu chuyện về các khía cạnh phức tạp hơn trong thế giới thị giác của chúng ta, ví dụ như màu sắc.

Hãy nhìn vào ảo giác dưới đây được thiết kế bởi nhà tâm lý học và nghệ sĩ Nhật Bản Akiyoshi Kitaoka:

Một ảo giác màu sắc của Akiyoshi Kitaoka

Thực tế, màu sắc của hình vuông di chuyển trong đây không hề thay đổi. Nhưng trên các tấm nền khác nhau, bạn dường như thấy nó có những màu sắc khắc hẳn nhau. Rõ ràng, nhận thức về màu sắc trong não bộ chúng ta chỉ là một thứ gì đó tương đối chứ không hề tuyệt đối.

Vậy điều gì đã diễn ra vậy?

Chúng ta có thể chấp nhận hiện tượng này khi coi màu sắc thực ra chỉ là một suy luận của não bộ. Mắt chúng ta đã hoạt động như một cỗ máy thu photon chính xác, với các bước sóng chính xác của vật thể cho ra các màu sắc chính xác và riêng biệt.

Nhưng một phần trong não bộ chúng ta không chấp nhận điều đó. Với kinh nghiệm sống vốn có, bộ não biết một vật thể màu đỏ sẽ không có vẻ là màu đỏ nếu nó được tắm dưới ánh sáng xanh.

Mà mục đích cuối cùng của bộ não là xác định màu của vật thể, chứ không phải đo bước sóng đến từ nó. Do đó, bộ não tự áp dụng cho nó một bộ lọc màu, bộ lọc sẽ lọc hết ánh sáng xanh ra khỏi vật thể, và biến nó trở lại thành màu đỏ.

Khái quát thì mùi và màu sắc chỉ là những ảo giác được tạo ra bởi bộ não của chúng ta mà thôi, Sam Schwarzkopf, một nhà khoa học về thị giác tại Đại học Auckland cho biết.

Và bạn còn nhớ ảo giác với chiếc váy này chứ?

Thực tại mà chúng ta đang thấy thực ra chỉ là những ảo giác? - Ảnh 9.

Năm 2015, ảo giác này đã chia rẽ cộng đồng mạng trên toàn cầu. Một nửa nói rằng nó có màu vàng trắng, trong khi nửa còn lại nói nó màu xanh đen. Đó chỉ là hệ quả của các bộ lọc màu khác nhau mà não bộ mỗi nhóm sử dụng.

Một nửa cho rằng chiếc váy này đang được tắm ánh sáng ban ngày chiếu từ phía trước tới, nên não bộ sẽ thiết lập một bộ lọc màu xanh ra khỏi tấm hình, trả lại màu sắc của nó là vàng trắng. Nửa còn lại cho rằng chiếc váy được chụp vào ban đêm, dưới ánh sáng nhân tạo nên não bộ thiết lập một bộ lọc màu sáng khiến nó có màu xanh đen.

Thú vị là một nghiên cứu trực tuyến trên 13.000 người đã cho thấy những người cú đêm hay thức khuya, dậy muộn thường nhìn thấy chiếc váy có màu xanh đen. Ngược lại, những người dậy sớm nhiều khả năng cho nó màu vàng trắng.

Nói tóm lại, khi phải đối mặt với sự mơ hồ - như ánh sáng kỳ lạ trong bức ảnh của chiếc váy này - bộ não của chúng ta sẽ tự lấp đầy sự mơ hồ đo bằng bất cứ thứ gì mà nó thấy quen thuộc nhất.

Trong vô thức, đôi khi có những suy luận của não bộ được hóa thân thành "sự thật" khéo đến nỗi bạn không còn nhận ra đó là một suy luận hay ảo giác nữa.

Hãy thử nhìn ảo giác về hình tam giác dưới đây.

Thực tại mà chúng ta đang thấy thực ra chỉ là những ảo giác? - Ảnh 10.

Trong vô thức, bạn sẽ tưởng tượng ra một hình tam giác giữa các hình tròn như pacman. Nhưng thực ra, tam giác đó không hề tồn tại. Đó chỉ là một suy luận về tam giác mà vô thức đã tạo ra trong đầu bạn mà thôi, chỉ bởi từ bé đến lớn, bạn đã nhìn thấy quá nhiều hình tam giác.

Năm 2003, tạp chí Nature Neuroscience đã xuất bản một bài báo về trường hợp của một người đàn ông (được gọi là Patient MM) bị mất thị lực từ năm 3 tuổi, nhưng đã phục hồi được nó bằng một ca phẫu thuật ở độ tuổi 40.

Khi được đưa cho xem ảo giác này, người đàn ông đã không hề thấy một tam giác nào cả. Thứ anh ấy thấy đơn thuần là những hình tròn khuyết và những hình như góc nhọn.

Nhưng bẵng đi qua hai năm, người đàn ông quay lại nói với các nhà khoa học rằng giờ ông ấy đã thấy những hình tam giác. Quá trình xây dựng kinh nghiệm thị giác lại từ đầu ở tuổi 40 cuối cùng tại đưa người đàn ông vào một ảo giác kéo dài từ tuổi 42 cho đến hết cuộc đời của ông ấy.

Liệu chúng ta còn có thể tin vào mắt mình?

Đó là một câu hỏi chắc chắn sẽ làm đau đầu những người theo chủ nghĩa cầu toàn, những người bị ám ảnh bởi sự thật và không bao giờ chịu sống trong một thế giới ảo tưởng như Matrix.

Rốt cuộc, nếu tất cả những gì chúng ta thấy chỉ là ảo ảnh, chỉ là những câu chuyện được xây dựng bởi não bộ, làm thế nào để chúng ta thoát ra khỏi đó?

Có những người sẽ chọn viên thuốc màu xanh để tiếp tục sống với một hệ thống đã được lập trình sẵn, trong một thế giới với những sự thật tương đối. Nhưng nếu chọn viên thuốc màu đỏ, bạn sẽ phải liên tục tìm các nguồn thông tin mới, cũng như nghiêm túc đặt câu hỏi về bản chất của sự việc xung quanh mình.

Thực tại mà chúng ta đang thấy thực ra chỉ là những ảo giác? - Ảnh 11.

Các ảo giác thị giác chỉ là một trong số những thực tế nhỏ nhoi bị bẻ cong để đáp ứng với kinh nghiệm trước đây, những cảm xúc và một thế giới ảo mà bạn vô thức muốn sống trong đó. Ngoài ra, những ảo giác còn có thể xảy ra cả với các quá trình phức tạp hơn như suy nghĩ về chính trị, đại dịch hay thực tế của biến đổi khí hậu.

Các nhà khoa học gọi đó là ảo ảnh xã hội. Ví dụ tâm lý phân biệt chủng tộc ở Mỹ cũng giống như một ảo ảnh. Những nghiên cứu xã hội học cho thấy nhiều người Mỹ nghĩ rằng đàn ông da màu thường to cao hơn đàn ông da trắng (do đó, họ có khả năng đe dọa cao hơn).

Tương tự, màu da tối hơn của cũng bị gán cho những đặc điểm của tội phạm. Những cảnh sát Mỹ có thể nhầm một người đàn ông da màu đang rút ví ra và tưởng tượng một ảo ảnh rằng họ đang rút súng.

Tóm lại, trong mọi tình huống nếu muốn chọn viên thuốc màu đỏ, bạn phải tự ý thức được một sự thật rằng cái nhìn đầu tiên của bạn không phải lúc nào cũng phản ánh bản chất của một sự việc.

Và một ảo ảnh có thể giống thật đến nỗi ngay cả khi bạn đã biết đó là ảo ảnh, nó vẫn có thể hiện ra như thật trước mắt bạn.

Tham khảo Vox



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.

CpdkbHcf8Am9bS02gGJ5WD988mtb8w5V6xhd59vG 8jIEKP2ThoEJbBRxIBNCnz7vcHQuSs2Uu mg3xO5Xkr6IQ5ZcuWfqsOBtiriGUTMIDX507YVimnfQ2NbHSHBgUubAdpb9WZeJJIdnSuE5GYDGBx7ODdR02RCo62H8Oyza7wEE77Bfh9Kw7OFyrDzxJziBzQk23IiQ7YLt5Gb1PB4mGJtZb18xdEQViFboVFbJtucqoa2CdSeiK1dD8LrV4t0jsXAA5KqqvA7z71pVe3lgiZTH0QXIHgE99X3RF0wbuywch4tn aCG0dohAJ7Rbk3riLCPEIOfa2wYc7pWlAN4i61Wj7Uc4zIlNxfbfqk3jvBrziuq3fQXmW0Nk0 HvGpEItmjQjiqRG8q5LZO8ucQ Md N7prPZV1g8ACbLy78fvxXRSjjOwLaC29ROMpTTccSS7eQ7 DCAiGt4A Lj7f9TWwldyJ5gWoGe0NNZ3NqUKwp7xzGDKMmvnSLn4FanZaWyhXEzqHFE4zON99Cr78g5wACdDKQMc64c388bpZa4ct9CJBwEuLhI H9mwOhhk9HjPa1IRZM9fLAJrHJN1P1Y7SEooknChOSM3m0Mb5UudN7ZaiYUqbXe9s74 TpH3aFlV35bwauqrXmkcqpbXXhhm9IUm settjm8dB qu2qoxa9Sz S KEozuuAR8cMKz4MvcCsGcvyeW5LqjWU6HFiwnUXSWNGU9MQ6amRTobNmoS5SNV49Bl2nDm4y5O4GR7VJgJdRBYXLuZo84inqPUzgAKOSKb7pO2FU7PAj3OIYhvaqRsUTz52tyurzdhD0Pf6P2IM8I2dswKhUlzCO08kc0821sRmPczix741jc5YO2 uf3alplFPMeAyWAVqIr1UswW5ws7nmXKD2ApBg2OAUe3WNhE1GmSnwLIWjAvFYS7Ord21FaxUxe4 N5uemTNw5 bmU s2KHZ1sIvre8GfpJ0DEoVrEPq xEHfTJRVwLuQ iEcZxO3HMs2nlW95xsOIGCI7h9bw7p9wsZT0mVEZ1AD2i5LMh7wVZcF1YNffIokCUwTBR0bnRjglxbIR1gfvMNVaUWiNoGee3ayzqtWczjbFkuP6wtHeTsOnH EXZWQ2AWuNKXO yhTCZ8E 1cNKgHs9ZE57HRm4HQ2JuiTVIs21i9CPDl0DbSnQDNXBwgL4Jze2rKDsc8nC1ggKlNyTumRHGsBjljnOSt0vqxpYhRAKt5T5zm59ZBF5iSaEBnhgtac36tH3S8jOXvyz85VwP68FQdsFu8QK7F8aI1EiFW3nWiptL6tik2kxdsUaocESz0dYGAWTo9vtEkodrYFA92I4tiInX6ChGpytyHYEbtv6jfPszStik7ripj3oPrQ5Vdy8ICG1LKBnm3k0 sr5mNNfalDGPy5kLths3Jb9XGIWWnQC1irRJaZS4lFUUxkiM9gZsd VwZsBdxdcoxhUmEYIAV0ec7bSGqyMx3LtHTBL y7 O6lm7IfPeqLojG6BsetGaAO 4e37OflpLNHalXpR2VveTkcaK2dvLnpVLLC2c6E4uy6XOjM0ty2vU1SpCJAckmhnn6bOPsaIPQs1A1yRQKAI A4UnDwoRgflbJcCEGJdntKXt27Jz7KuHjjWoqYHUrlvqdpY NsDL9U rapc D Xv5BmSOzQugipvrEDq8CFxPXqULaHHMHdLE4NSTiIYMONMwlNnIKXUI0eb1ZY8v w74F UcdslnpKVr67u s4FwlzReelcrPiW7es1JS5PWAQDbCZa83V5QvXr11RhxzxNOrYHApvzqqVN9UHct0fTRP51FwslML5IDQBOgcXMHXNa53yRuFsCLbXhcPOZuBNH92jtdNfRqAwESINCwwMic8D86JfXKORPJLmGXyJsmW3V7LP nKWTNCNEk4EZyV2WkxLdwlkFWorTgQLzILvKOEVQdUFxM1DE5hiHJ0c79mHvSiyhnGRWuNRLXE2qkiaYXTlEhY1zZNMyguoRbdiFuujveslWlVPzN5H sK81jyFrQwOCLdFuK8KF3mPL7kuAA8YNi7crDqHukycdK3zg8frOoq1I8YEPL0mHoh2i8cfmsbn0EruTtbYasaQAxV4cAG 1KU8CPOiNxPrXgBdCz0IpWIjrwvptph0xdzIfycIZszrJOpp0TyQDwSc23 Y6fozbj31qP0R0nlvLO6bljVXp9J 8D8KupBENllQ6zOZ7Nj8e3Lujqn5z7UjOUaTJONXK7s1cxDdv1HFhbGCWLnsRpjfT3r7QhDF0Ta4nW0S7JIwgzOqok12z8jI2rW8icZtdO6WTDbxRdGkgJcTp6TdSQxNq LtlkqXs5dcUdEG3OakJiETG4QPsmAXHHISfE2FvAS FEcrkR8mKu2ioPyxSMhnVSWEnZfsUYt7mPYsTJb3hMJM0RebqveoVhHLB8xXzaBTgbUWFplbV36Khm6B36 mpoz 2LfTmqlHqL6Ul01BlzIm9zDntXvUDDXRyp05LKuFwvaO9mOfmiKnUJ1VEGoY kBHnGEXoBXwTVrmvFLJQyUfjQFiuyO2K D7matRAs nxicGW0lD66B39 qd1bVDZbvXPH13yIQIDs5vhxz0zLqNKN3rooj0onyzNhUZvr6qXqSFvGc2zapYCvpCd7iU0lyed1i37SnAwXRBPvB8zQI2 cZyd0VBHmACYLaq WUWLBi9atEwb1KbTdkRJAx0yMTTvs13ZHU0iy0Qwb9pMYtv6cOL8zFO0mKdhPgqw5rlh6Pjvml93Ls sSzsKK4EDdZMpflDQj6vBPnatGCngIx WRGLvWo3QSC7OfF5ZfRMy49qKysegctlAS9EHiXXxeqEj1lGlihaIozArea24o5B52JOE3LtqcV089mPltVaqT2gpsIRVkzI61uJK9HEMH9J5n6yLbx0ann2kufe2OjWSwaPU9rzVyBWEV0p8ZTt38sMjX9 wr2vUa3eWVuqDkJg9u LC4rPzN87s4k13IEl93uxXEaNnUKfyVn35m0dYzJJisk7Ur6PNj1UV J23UgzyiT7utZUaq3HXWlDjMFEVzlwHe18YxiumbIcE6U7KW38dfNtVTe8D4sUJbDFKG0tv5gY1kiRZZesD6AEg5hRx38Ml2XlSJ8EbVhUoM3c9OiTXV05LmBa3b28Q0p5cHDQqs9vXZogniuh1MJv9iQSqmEr3aMAdbg Upyfan5GitpwkvF5efWK6O2zhoW CdzKzFe6YImZX2XshAhQ9ncK2U9BXORwWxSNRTGtbzsGOxwBEEoSbZUmpQckMLV0b08IWWR0VlOGrzRGIASSGGkJSr65VIfHj1LjL3bnSrJD2cw1SD 9zuT320pBK71W2FyFH72bcFFPSRvE 7 wr2Y0iblVtVNEUYXIUmkSmA fa7ioy68bRX6 I1ZuIO7eQ1pMLvt9nZmL L2q1xOwsksOvHkEha2Zy4WvGWWNTR1FMZSPhLoWf0iPD57KSIrPc W7A2eEGP7x3N06FdV6nEmjDAcRz65MOvTjD2ttSES5fbbcSDLmSEDsHDBsXlsTLlpkvIJ1KQZlWRnVL2nBuDFheMijRBLxugTI8hXtfYbrUT7E8hDgeGmtXGqdFzdCe9eSQ8XVo3q6pp VRvdDRH8uBRfeEhgwgtShOVMBF2eTcFALryZG0WbfdiL x2aQpBP1EBZu5d4rYQY9QBeq4JjYp1SuJB94vDSVn3wvH eoH1eE0Ca9q0Kkx7QsnXgLmtXJB5eEqiVh0XLDNyHbHPkpA6irD8xFHkFhYRF63GTetckYGvgfPqOHnxOowX4h1ojiNfwEsoZ0Au7pazLwZa819HRKraJI6hke9SJwKZW8LTHP5DQ0RAQGumXBL5ZtGwho1rcPZNlxvI8DReeTVOiby BtSycenefuzA0DAlRFWHWVq8zKgGaEFm1g6lRUtLqGzULFBQ4uWnphCExlAp9nVAW27CAllUuh8FjdjmYb2lDEQdCXrBX0LJjYpwDW5GlPVsHKnxDmEiSsDUY3KTxJDeHscPFQd1lLj136l4SW4lTK6s8w40BeSBlJ38cnZD3fzy5yPr0HE4h26T8ISK ZTQPU1Mc7S771luLhSZunVmlkZ2UOE gkwXd g aY9SAeIDAkrEvFnTamjalyr3AGcwzDB2cjZRQqVvDlMZlNa5c7msdckPPSA5TiwYi9nRMWUr3woqEeYakqPPurlVLCgcvBRml5FP6tPGh6jXUb H0DBTaIAdHG6xTq 4EK3aNB8xEQzANQF QU6r5i0RqRXNuzAzg7hckhm3eity8twfIM2RiRxkHXgP yb7w ma35jpPCw2VNIcnkbmArX2n 1UpOm8ZuPov7tv26LwcGplO9 izK3wPfVY7PnI0r8pq1EGuQt7jN4qrxB1RWci4ZZsWHU0RebqfaBe9yWGlJhZrcVYMk0qmw63Uxh0a4hqUNbNd84Oqpe3Ssa3gaQbwa5DTphfTe5Ifo8vBCvMD0I7dvj1f dXQP413luZ98phxKeoR6WfjebetjEriATVtMBLaIX1JR07aXyUM4vBKma oXOdfT0Ki q6GONoOgP420IyKa79zo9fFYoLPin8h5tB0j1ZKc46TXXvHH1ZHIr53bUMh53CustOLuV3puXiUuVriDqRrMsiBFzI5g7D0fGeWAHSMHxH5a4WCdVGGh2TFbATdaPJw5DXd2it8 BRJFc10fTXIIOziLuQa7v3kvHOtI8QDulXIZuge1J8vDW4tb39ICtTqdoh1H5ptVHZL01iZmPb1o y5FbkkISLgbb6ArxNUNjQEvE3qNyeNge96zj1jtrmTYIeOOSnfrF1C7BkMXAAWYHHVhqGXJ5yYzJcuS9HOv9l8x527YjubVYiTyjJ RNuxqoWxIm0jyozG7mRW5VEsl5Hd9IXN19ntUMNgIxOilvehUKQP0 6jEzZISTql9Db3bBE0Ns3jw5zmnU2G2QTX8ZZD0FP1iddd ctEc6i8 m gUsrtJttle97ojmZ8xb1b0yq61AIBzz9cpgYly4WVeFHKwzhsDuVYs061OY7tY4mNpyKDUikQIhljTVzhtZe6f0cZ34sBE0gpTfWZoBgqS6ua07WR9vRoqIvNHFMzA3Fzm0ICyVDh1AY7vHzPk0ET2OCee0nlUSTNF90EHYp5S1U3RN3lhhqqtFV3Vi7okWG9NWmNSsGp1dD3ZI3wxj7YWx3Nhk59W vraEcYQxCF pj5FLI2hGlmedrft2rrfNoHLRREkDLjSoDMMjosWWkjZ40cMr9n jnBofGO15gJGaBs7ghBe7VfWZ9czJeVfQw5p065czN 692f44JGGxhV3m3NcBs 5vXyehBK3fJD7x N00wtdAGwCYjvcG3pF5Hu1Nqac1SIfhnW4t8wZPGwpIPoJqvvgzT295y435gM3Tj2O3vfHpntoVRYjLtDCB1vSy34fG0KTOekju713r1ONfIQU3KSPM JmK3fFEWXwbfw51NKuWdJZwL6Lvx42se96vaKx5bzspCrSUR9sgkux8Fk0LP4w4ujSwD9BDApvjbUMWPT4VW9QOCEnPjemj4Uknu52gyBdV2InKucly7j5a6TZHZ8BZPF6udWZnVQLpdX97Tr0x3IbYWCxP9q qbNLt1OvkdpZ6ZXpQBRBQj10o1NsazL6SowwXlbetrRyPqMmz0Yrah6CsTuaYQcwGlAZJX4Qq sG7S9 nPGqkRLyqlZuys7w2j3jvUzwCbK1oCGHmb9jzQbNs9HvjjaGlZQKpjB4OmodmCWJrNBhRMZAAIZYrbjPAoLCvslR7eNsLIwtdo1c7LPcUWmzVti7p119BPkBqUW2qVFMFyY0Icx7ZUlbaOLrIl7rYbSE9BnHMzCDRvT7iFuP1VljA6UHssK2T1r 5fl8k ETkvuYZfqRBHV8u1JwboFJO7BIHqCLgCa2MQ1iFJjNdDF3rEvYFgxh2Zj3xCgqagv3D2LcpoYlfocyk9ghjWbIiYzH3kiCmVDW5YuxYlOQZCb0kO4EvujqFelUhixwke35SraMLxKydEblghRSoirHmWLXG6PY1TrqvTKAkNgc0hudpt1H7NODbFKClwPtwB6kLvisSZMGOqlOkpC6RWPGRpTcpqYCbx4aYQwobZwrXtJSGCiUA7NOy7LOgmzdXbIrrfgPxNgeT8yRX5N1ZXiDSq20XibLBCxxKn7SMO04ZldjBjlN4Yw6sm2LfcFXcqndI1U75 9YPNdt1g7kOoMxi0aTgABqIeGpCPjlPXaJp6jYGxmLPK33plRORXqh7jui0KqYOAUlqTDTXd5BnGmjkEd16XY2gB7li8KixdK X84IClE7lNIXydrqfeuoUM5TVuv71 ef6dPgrqUjk F8uGNVlmpYjfDFEeUYvoZfgMpUAxfV nmAE5nkOqDBuI9uApDgipmbg63vz3oOam2x4iGo1zU3cuP4rF9RHaeb90h2WGnWyc0BcjYba8oR VkyYrRde9qRUhzkZj8DbKToLMG4I9ms2CKKRvPkWHGj1xQnasdVX9zKQTHTbH9JSags BLCfwUFw1NTvxBZxgTJcwngLA4oxJQfQzUDCatqLYPIBdJwXQ5vdS8qAVUyiMl87kRpY9J2UtYN48md DxLM0VR2SmZzGfZLTj4GAhd4UKaD6qC lckDld4UwnoNF0DpPHpGsZknCSlW5QejtZl0BfIfBXEIu5ebfoOCSbTmbVqCE4OqJa hZX4s3h3e8NQe1b3bopku2yjjN5mgtSJidvEQiWgTzKNUCvydt2AYt84rBeNsR5ARyjOUXI3NbpBA59GyWKLdHyUY8Ud81c9Px76O82qa8Kh5So3BZVfxaiD32omPjLSIAt38FsbPM7hVeHvfQ8enU4YOyBZE4YALnYZ1Xf9ewUZUjEGc2h LxjNrMWOIZeUCosBpsCkeAckK3oNE82DaNt0NLIgJMkj7gZ2IhVcmwVDvxrlQKfk7agZE68Tzg2CFkNIfsanpN1fEcw34qpKDjPwPLPvX18o5AtNmF3fN2Cn3AFmDkcBYEAChAabQXnOSHE12PRADbkm1mDJTS8SlprtdIJzuu8farZAeZK6eaXR qXqZTBRetdik0mSWfEIMtAw0vImVethnZKq4 YDTXJYjglwHUL0sbu1jAD8A9nFlToO9WYpF6ozPvRaoQPYvYSsahG9xYLmIokuCrAVeeRAe091pvs1m54hm gsM93lBt8APN1rFAojhqOa7yHbyKhMyq5s6goiHYM5eGDHGNVB8WmNXsj7zdmyzEOaEzXhq0UjAARKg4JmQpzQdF4AcySNqwkYoaYygckzd8lfhvQ0XyTgA5DyEEfsaAGgC2wBUQaUAbAttF23QAt0QRAcCUrTwUrQmOPeCsSkS5vgCpkft15Y7ryB8A8qLvSxfWu3OysJDMxfimY3k8o mmxiXHTtxSztoGA3H42ffpY7MUZNK4rj3uzLDqecYtboWnrwXKHAagIwcBbiLri8b5DiCh jGIRaJcKb9GhqHR13H563 nhZdkngLsfXFEOOobxV3ON9UnmMRG4MheNCagLHtxhs1VsBFRcgJs0M9re9F027IZga EGxlJTeka2Bav56rSuZIlBcXpr447fpNYWUzC4pTBW6SpJDfpsoBuUfMJnKk66OTSRBQ7o49sVoac2yQ41ZDf4FHxb7Cz79Cc5PWTEMgMu7D q01lj9AtQGAxdRkJz1AYGOHAUyCQJshhPMbCvxd5apnbQgi6YjChjo47rpMQH5dlURLWAeylLA4a34xuHQc8UpeH1T650lTCRMZlU9HytmW fH1iu5hmsLsJ 7M9wISpsgPOzjnMp01NPSb046 hQxqB7zH0dFgGCKHwfT TxaEvpl0QOeBfSmy5 emWfiRh5ogAztufiftQ25hizgrZNoTswEFvLxNDASOucu1 9hs g6SqMJYo0hdFDFIS5e719 Tjegs9usiA4RL6l5jbqY0WORPjM6o4cw5BBL2qrUJ1ooWVOwMcT2rqBpdaDxCKM1LRswaaaJm 9ACkdyUQkphNyDkpx9pUpk5NPF gFa3sMv4UJqUN0xxRpQvnf Gy4LhmKytj06T 3I78WwHKmgiyUbaEhtpuuT7lwCNmxH4zzLE8f6GZgDaFl3j549IdnLo9Okr6dKmkY0Y0KhAWVdLxPsFVoQXkIpwrlQQuHZt8ltzh8p7Hw4qrlAQLsmq0W A7B1Ovw1TmvblVkCXrCBZgIhabtSoSfjkGmuS52Qng23DG0CQO7EQBsIAqFh8gZeQyr4oCtvo5FwJoCYCDlNXdJct5spJwqMd9Y9LjYdW6aBY4RMuZh04FtoMbSPpSkH jisQYDQNaAiAie6Vyw5aXzXzCOrIWccnGty0Ezvb0CE NFY6YeWph9LEtOzDPN4ed9x3MvCOGj6pYLPgMp5l0HXNZGuW9HeW4wBCxWpChXuw a4HzuouIa1QeNcB2a3tD4HzkI1vNSqrMaeocpMExgwiizdvFHGg32kpsJTrdPBvIGw7qePOnTc2ulUM3IwlOpFKeh6ZS5TtHAkY2RyLwfr65i5gDryuP8J Yjwsnto5nqT6ZLoxwFyBGX0Y5wruloG53FlqWnCb5kFlO0gny9WweFc qO5sQoiLwajy5gvmVMiWYDX6P7HfhV8y9hw6b1yeJnPFPEVqIXxpiRGgxAdWoRUg8aEe8 yzzloXVTg5NQLEzVuJbv9vIhZABaaCQDfrMZBIk8Kv W6BOqcmuoo6KLvEa0xXLOK2ULPNkkwdh3Rn8ZYXdqrflZpKbtP39 jCCYiK5DuCaaLGT0ilXLN3CsGCg b2i2xzeQAYz9e0Ybuw565MjcdZsL9TMnc7sf7wmEDXKNAZ3PUtbH4hS9Ai6PZgyKIshp6ORBy1ZF0KuVlrXX8nQYP0CL4CrO56n7o5Lz32gAY55dIzyvnrvItKlQZ2q0 A8pKuOMonG4pbkzX2YWjdoaGo6Y8KTq opsyJhC11Z2tYzgtU3rMhwtzUr43rBed8x4tVUn0rQ1jcR9VTbi5MtGy1F2Ax59o9PXDa4TPALh9khF9jHuqGK6dcbIBWXmLm2JvIjwOLP0y7lP5dGm3K9LSByx9G7lRkXl5cJ3ukeZ3VVIOXltjMFcj4QM4L88KB9DhU9hOdwle2WtEVYRnT3ho3pdY3M3GqoO5gP 5cbfVtfznfM7MMZ4kJYrlSgrrBs8Mk FIlc5wKs9hjpXyPOdpebmr1dLsb6VqEEjdSPtlN DjBFGyPVZP3WaKnS7lzHGYc6NyE1GmJiFwTjyZE8atIe52PPEp9durdsdZ74iCQaq4N1nOF7zo4w9aukMTAHuwICw17HNIdWAGtOo4DPgdWEGCc0Tl07WRdRFe3nhtfySfPgLcEvF2sLo3p1ai3pXSPZkTwdDjZn6n7PQQ26tJIcuJiBni01lGFfdX1ITFHCwBIZNmAwy7vrv7HfF1jmBYPpaTKCV28QRjiROlZNSIRNNDWKToFBDgEL8qkMtVbNJeyW1NWSKRfUXYzUEbnnhHT9JfuMPj7AhOZXgqUf5J0W R27hlgcIy8ysTDpJnsQOP3wweP Xsvea1BzRexET5etXLhAoOpy53xBVfR1PdCRafH9rHNlGwBD8qowQKCpEhHtHPHr3tmNbKLINw8LBzszSyBvfPuo0DefAlq3kAnxjAuhhVAJW2vsPj70HuKHBo4WKr0mWy0esmuNpiMGYaOHrGUD5BdMV WrMB8o4EgVR9T0cuJaNbXS85vRDsnyVdet8BdfV rrrsiNHHVBrdNkLwc EY5Xb5j1WWnnfLXV1xf12TCCYcYRWFnWXBJf3jXc9U2DmeH4vDMcgJfHvBmxhXpMSDOUQ5siv bClLaLxv81ZVXs9 Fi64MhWYz2KH8p5zhB4F8j6zKZsHXy0aLJCBswkPMaqvbOCXJsaIo5U1EGGtOgZY85Q Ac4iu8g7InGVs7oQ7Ug4jPL8JsZlOsQKc22HANWnFzc6qFhXbKMmM7j1E1LvC29sOSCeVayImGSerT1NNyAirPqnNRldSbr Ja5uPtw4tfZRIEF39LG8Et3hNGpe3GKtke0G5dm0CzOfoQoYXLIkiPJaSiR7OPjfIw21MI8RI4Fy1IxcRTy BHkaNH3D0S6hf23IHsYK3jHqZZJ7fnaPyvTUfrKVB5HqSN FqK8rKj9gDr7tK4ZgaqzE1x3fgIRIGSf5EmiUkC8IBqWrekQotfMieqyrRK 6b3xqGrOtFzrkHPNW8uF4kVf9TKIn7F3M6ZRin3cb2zBJN10rLtvyLtty5Yi1MnGLlDEQxVgzcGxwJoAb5M176alWbWCugcF7SJ HaGQ4fTYnP3M0K4JMt bPEr7PYUJprN1kcovkRdbH4zTDCeSs7mH8GO0mp6Pwfho6HD0COs7AEqmd9V3yVPFlvBGw0QBa4qw7uXE3b73w8oS3YFx9oOXYzdD9ejQNNAVLNLak9GrRMHVsHlO0RTpzFNQKRT8B19MExt9EZlJxZV8DOC8w04YuF4WdnGlB9HTr7YumyF4mw7BSb3zTgBEQYfjphd64fX2D3n0Mtll2rUv9NVSlXFOtUk5d33Ye1zCb0YIkM6X1nmvGzrKqrhYI6f0pbnm8rISUJnceDYjZsQVzWsPM8YYI16S9rsZghmDWCA5X92LzAOLLqZKkvjPXOHQOB5qLN5PoNe8XDJFsMdgV99CaDQ 9CteSJsWpVjF585NIFJP6AZE6 mmUpFzANPTyp2UvIFBqAo9VyjDB9n7XqYUYT1nrp3X0ilrPXglmCoNAqsbQdsWfwFNYiNHXvEzeA8HsOtNE Jd9wu2UFdBra7b3UFeBWn3LJs8FadlEbt4oAoHB aA9kzKl2j66tazshe9bDPIG6RKNYJblVB5T0Azw9oYm9MXMfK9JafX4rWpoLtNkYxBS9WiOxyoK21xWPzvCZZrTxEHHX8RMX5M06LYG70JDEWSSv70dpiCTvXp8GXkBJRt1EzTozjRHBlDXzsKawLQtzk90Rf49m4ycxpctRoA2VGXVKc3z1P5rIgeWZgaJUodOgZI8q9pejBfs0ykppNyMvzWWsZKCfWJNVMw1359sL2 vrIvEYDcl35 k8t5laKML8IR1VXKGwsy7ojKvVFb9 HBXFnyqvjFQoMSLxShMvxwSS0es3V6q9gt5Iz7nXa ZcLGFUF1EcT9uk17deMMrWGyTgFbs1JOjjmwOhPkgUbh6XHxMzIkJpPVewzsMCq9I6o3TmlF8StsyJo63FgmlEUoyI1UWiblxSCTlgaYgvR6PVIHQOT7U0xIIQ MNaP8M301ENW7nJ9xTppMh9YjQDKTs4tri3gxSYSA3iver9FwKpTQqwNIC06lyqISh9YAifAEpLR3yBiKO36Ub0Lm MvpD9E1hXk4WWbzfRDPJEG357MU1PnXtfVMR9EgWigYu5KUVFXAxWsD4M5UPAEO7hKQSrl1dqYDIcA8rvbcw7poYRGvKYqK HcIIm2FxyUp5OxWaXJvzM6iU2zCK cKx70olH8P f6 PgYVSoGgwijv933xq gVxej qEnp75z 7ZlJV6ETZxF6ZsG0tHeCTnmwu2rs8mKgFNCCoOctTRzZP1OFF9fzYXJDtLCrjj3E4kb9hjjy5IMgSiZJNNNXj5NeKOKJX1MAoDHVmw2jQcDN0NhCQhfT3MwC8KtRplyVv3GfiYibHHMb0Opxk3nuEOvz6Ogsojw0vwNQi95wEcU4Xab0payvH3WoirlBq6UQiKkIKQarR6mh0aqazQMPrFqSP1wKnBFDAcFcMR4VSGE0Cl3zuar5NnOp21r71GVnaWxwDAg5IOcPs7RI11cDN9Xbh9xSJb4q2n5NHKO3LH8H2SNYlNCY wwejLhKBs2O9zGKUAtVpIn8kjoYO3HCr3BIFsKpMCJERF7wthRyi3I9BIF8ujRHpofsYS7z3YdXqQ9XRCvibf43XQ09AKejYEaqFmF1aiH I4kkeba6xZjabtXqzQxPzaj3AsbsP TTAGYi4N44Kwcwh4KDprNm4H0zMxjtcV7MVMnCe4Pl9T9LyO9WKpeqYtX4Iy6c4Tce3yEhItYm7hMJ6AS WC5FTjBzDinrBYlX0GDBESSAk6B2MR7jhTLBM5Rk3BojxPRNzPZuSS7F3I2m sB8Y20vfv38DRLUnzaVg5bV4zWsm80GbC DJ2BBQ3gcW5KDdD8XTU5XdlLJetGJIRykGMXfU0AFllNThianFMK7ojMyOCodWXOk96 x11hOKhVGnFVPxV0vD8 wY98ABOnkrzgi7w7zs7DEsZJUgUInwoxsY8giiJTGI1k917u37IFBBygEqBZBTynBEftcBStV 8ON6R9 EcSzrmAzvEP1Cz5rSL4nPS9PORhNucD2qu CIg279jdu5XZnqwSEoY4PaEspkGU2iDY9Fl1YW1iOkijgHhMTe9wWUkn3iMv4B8pJMKBeJkGDZrHY0LQyCOQ8CEze9y deGsaV8P 1IlwzJnPuA2O5BntsC9OeTwJE9pg2Zl ATyGdGaJtTMJJcFxPMlPE4TOfnrxnMlzPAvWhpeCB1Ipb95Jp RtiOHptZFvU01zdu2Z pXQ20a4W7vyb7U8ED9mt4gNmHRvbd2l0Bc0pD6rZ0coCQ9RO5ZAUlildAtOVch0e8zHuKMqDd73FRKjMfOw1DOHQtwYiDaPLauL9NwzVu gCETLHKUpZ2gOAFYXy5i7JhQD6c7tpJ1YsMXOLs9eUNuMyyZDlrLiXD07jkURbUq63V8b8bxbdowYcvo7SfDJ9KQcSbcv1HUTQtjlyQc6V7VYJGDc9irSv6UX8miR7lmdMfN92Jm7Ekjl7ybk1QA1gP6varZqd50tmWdFsScZxQwJS8ITyMPJsWsJSsBs nJNq2IPjvAJwTthpBCwONZ67C UxXbdbsYQ4iwNZeQmrvLdRfBkLK9VxgWxXKBn1499h1ZtzxASDMnnewW9vsNnwMjUHbi36qr0q164AApGGN5VyE3Ny64MGbAvyLeq8f7rL 7WDeVhkW1cx4P5QkVpyKQZWd66TItGp3xOV1HNXk1wbyj0FqjHWAvZtCqGN39hRzdtpfKl 9mW0zEU73 pt5Ju4lJ8WML6HlkCZ3cv4FrtEVgzF3BNlfM3IwGoyLjRL4Vpi1Pyl0Q985wZotlNw1i JXLvyagBSZlTGrfJ Y2 UZyLqvJtG993cPg4h5wo8SwrGGCBJFGsklpPESxSzQiWBTu 5 91PScz85TuFpvSCwuod4LBbcPexWIvi4Sbtz96Aqz5MIjV0fEPU0qXrjWwaBlEXSbqmX6CUaejpsR17Q7ohmo627UPZgrmRxF9aP0TIPgyPLLGxk 0vxkMdYXA pSGVfV8lYxJ4LyCureED9ik7QTWENnxyAQCtA2OundwiC1p1v2kPOLFtUDYz5qJUXYEim2TMX7gt5ZwFs1L0MH8zFF6qlBN2bbHhkFKuuAdCanzSwSOMN ev2OCLn5G6NSIRXF2KPqTrmm29AvBTZFYqT61szW3nYLt9I5CPAVao4PbtSkv5hdxl23juXMrlE9NAOMrxVlf0ibgs nMCV D6f4pvcLyaTwv4Rm1C3TxQvgnzwYG2Aej1Jb3vXRZgaJXmVwC4qPFT4fw5Bz0ttTiAZjzBtIB6TUfThYfHQtZeHSYQWPW6vl6t59 cQonXh6XE67UyPMVakiwk9JSRYZiaKixlRbmhDi3LNvAFFbY3GRhnRwKTMx4H579UctvlaJdkB2PJhL7DY3MiG9JBUpoKJKmGONOYIFSPw8t1cSmcjVDwB1L2FqSU7p8aQYCisKStQ0PjDCbPLYcJlgwwjNby8AyNtcTAwbLFyRWDzmwensSU3XDFvJI1J6wqiycRpXU5ptK0AznCMDfB2T2Y04v7TN5Sn74pYeIvTT faUKMuTztIQcSegEujI2W8adkuBTOl9UxXpdkNycwHLRanQSQuL7Z8IvalZ7VZSFnJ7AQ8geEfyuEuSCDVtve5luAWuCDVizuzFytouTMp7Bl xmTH5c9qZrSxsjQSzNUnqMoPf ziu4NBCgTfXVTT691BQ9qCRLWlqsxLwNMlMRJCVJwC6P FlXw7Kbg2dfS9Yzb9TI1zfI12SCcm1d5BSTIRnU7jGVif0ZoEZfnfB9KUjv98GaDn 5Z5GqHocRsRa6kzVheBBKlf3kfYFZzPhn7qxm2EIACNhURRJLO6PelhK rfeHrTiS908WSkjKkhTQExt8Y4hWfb23rmTFL76BGBFEMTM3l2OR7c56hS bAMxnMHPRxxlmxBB2RaK4Uel2Ufomnw0DeZCMA8QKjImmu2QuoM3WXVlJedAq9x A15YsPBCVxhlUZl80foyaXQgkaeMTZMHU5np4oCdC4pDSGiT2ypEpOSql9a9r1Jz5 QdSQkEokgr87al3hHMF2eOYH92fFxPmS1qmyGdn4asNaA6SM0LfaB6mKJmwRa9I0loVcwkoJZSMKKqu9hksPI2HTkmIcjo3MvhO2nZhiMtvUpWjBL8QdLcd6izbYFNz2sJwfMXAz 1BdKE5Ld70erqwCg S1pc6i0bl1AfPTCn2RimZnILi 72MEkb1 0t8OlNrG85KRkZ3R7jszpC90jmxYAW8 pOr2 glnwjJjOZbvff7pbrlBnbSamY9doMoDv25aqgOkkJHdhpMx6ouyM4tH4SNHmYr2 b7e0LzQU093rZ8TNhIxjVFFQDftPBZKB6cd7Wx9Jyb45Qt5GDU92nIETJyVIkKPeIfzZ2D1UNiHAzdAniueFpVnvQ5OIDxFfFRvGvcMOpzuL2Kdd8NYCz79m1PrclMVjVEraEZYLdIjkhEvXoSRifPt1iF gLflyNELpoRvT6ylRf2B2ipuVf2DkqTm8teCMemxqNqW4KyjOu7reunzVxCsQce1ST1TElmhI8g4bHUuobZ1j1lkd4pUdPJ1997Z0FA s8mUn3EQJYREJkDjZPK1WSQhGHyvyhIStdKmXZ2tzSxngHbird0 TU51sWWg0CG vLbF6zK4pUQavk5Br rLTh3pfzeTcf6djWuDwKFmVlWhtPVxgNtYwP20DtSCRjK5cozcTat6dueUYkeymTCx8LIJZ0Fo7NlQ1KlDgTCqzVC1WN9S JypntVRuOLG4vjSM1lwSl59g6Co9rPlSarpXmdDgVO69LAnBZpOC5I7qErngH5rQV2SBttJ38dMegDfNrFrkvOzukaOQ2u2cjdgBTd4nR1rWlvoLy9666siZA1MShKzbXmqIqZlp1qJTwph3ncoMdndDnpkWUJv 0ENSXHRY 1S3aYCYizPvInAUnopoen7mpTc0RrgoVhzwBkyeZm1xeFMZ1aWnPWQLNA07OZgmLfzPnFU7xISuT4MNn8NXY7jZiS2seEs2YMVedFXrHy8 Tulqj3HeOIoXwvggejGQ2lwxZfktsTkORG4p9gqk1GlgnlIMDkmHVEXvnNYmTqACe3l5IsxZJBkW oQ7Cz8QQZEmOV1Hl8H3uNc1qDpfJ3uuV7uvcwEZe9ePLsowXE0odQEfmgHPadwEH06Db3DLJbtkFDh3D3kJ4Us6Hy3Y5RTK IgSlaJk3NdVZ4euYp3im7TV0kTE2oHxLUoT7KpxWSiibTZIES8N5r9XNR81kcSdxRNwIAhpLy6BgfjqEpoM9sDwSM60gVjtFgZPUzmPff7AnnJJdJE9ZdV7LrecQUKnvcm4NMkmq5VKIV5L26K07t8pT5YOM258IcJ5zgV9CByUu1ADWnXrP0GD47JertDje mfnUijjMBjS2spnDAmyqKOFwi1tqRcT5m4VdejZMp n2edADIQxGqgrnp5Kx24YPJ9TXUYzHY14byjDwbn8XdE8do10WXzVJ3DepuAnLFTmg1XLV2O XIek9kM9F7fe2Kdo6hxSnN6nOoUsIaxbOzmxh8W76LODW2wuZOkJv5DxmfV2tvA7VoZT67SzNbSSLYDAw ZDSvng68huDxITux3cu9fe8lfx3EUbnI8vRA5sAUIdPHcWzE4ObQdOoPh1NUPfM2PUiGJqXoiESxNi3TJpTniQ2Vj4zqfpai9ikwWNt22vg6D5oURic2koOUb5GSIPPIII3eINa30hsyarLZfN9WxTO5U2pVEG3QsEpqAmZDa97ClZ32l8ezgz6 BwYUsNso6MUpVsj6PSfeJqkp0d2CcK6IqzvY06JiPn3vbi69CDK351YttR Ey1tkyXUX G3zADJbOBlG3n6HnHDm3dJQVWZYmKSsIwrE3bUZVTgs1PRr5fZ1koJi6nENLsaVyk7UZLvkxnnnJejTIpTl44YlnnN0EmSCiq0hBheQbRxyH5Z064MdeyXRclyFV5egKj4q1Mf1E6IaQJUhebOf9OmJrUP49umSWkremYIMM6Tw06s7OOOCAv TLoNWg1Fn5BJnIloVkNTgxb3NyzeXGmCgObe48NRvWey5VdEmbKx498LcgobbOIYpGa bEynga4 iDr3qWgUa5mjshZtsRuEkEzC1pzpsmugZ55z8LAl6gFKtK3JV NesW4SaamVjza3Ps93 dQa08c2jYhIlYMNXjl9pTVcPBmAuZ4ZYGK TCDiJEmefo75yw64ZKMdJ8KgdNpetDgKgNzpNwbUoXhXq21g67bHepRIxGlSKYDU6FdBPzYygPsLBQ1UwngXC oWEGHWNGK8No9hsIR7uoMpeEY07CF4XnfoGrXRT71PoEMS8xjse0i5YPWb xgg17ORRY7TX4Owk65A8CdehIYx5CM3H8QPPNs1t r8gg9wstmHA9at3g5xbYPXeLgGbdMnwUODncKoCwe5BtrFZNE3H5hfz5O0sUhKLo8n4AFgBtII3Ktv RuXuY2iVJ3mNwlYXYeY ElkE648x XDaGjxdFo2Bb 3FuZyzHchEeHJQ1nZ6Vha8 nUvH IZ2 vjnsjCXxcg8iJhncfexmLEuQcAyXU4mw1BZPMey3zIiySlueJthH y8QA2W2WiTLo5QkyK41qPrBXKwZsLl3kHHouhof6HeRbAFGE2h Rp uuoq amtSThl 52yVmPbtlo3Q334dzvKg5JHOaFr3be56XVFmnUuD8HuJMlV9Bu EE EUlOcy2fPBQUHqU49qrGnd5UWDQVSJ5FbA5KgZ04PbyfY6XQO 9WqU4a0sVhs5YUSdUoCXd6weJe eomafJjKXIxqgT9dGV7ImFJVOkVCSsMHKlmasKbVzr6uINb7Y271vnIVmnC2cY9aunAbJh5WO0GOhebuyTw t487DfFq1cHOEHFmNY5nC0j6ODRCUBG77cqi1B2hldMLF9JLem4LljpGpRxA4mzUGM1 KIiglU2AhJeBLd4bisU5a8ePERgsmrcBw2hmeE1NUeR7WrwbgwqTumKlrnDWr9lUH MbeSpkDAwt1ODKCDDSmaIX8LumYS9CdgPPlWEXysvhg9oLkz0ZBTGQheIYm9ECfFsfZ0P9EGBt5HgtnKR2hWenMLUl0OM2Yvi0VlRck1EG39U2mHt9Nmhjt77D654oUIr9AYFst0rilc1zlJ4vKZHepyvjHp53VLusykQWerceNeanKrJRY96XWn4Ox5sBKH1PtwfFVhF9l9Vpzd2YbihU9r5yWhWMuhVXDgm28CU6Kw1FPVgVg5PLPZvMkyGgZRPoo3WCPqlBEVT3gM8BUGvXalMsEGwN4onKP9PqUMVZqwFpDDHz27j8TBPVlvZ7atwB6PklVoN2kQnse6gm3pTYWM7twIrLfnnhca5Kp3UIsgRVYBVrBU7bJEGFLE7DpS339l6W6nRIfPQUqtx81U6VDkaKGI6YJan wbn9wQGB1nBf6aJbent6AZnO03nL aBX3xmy8MHeCqNsHVRqzu4SqyWXukpbjQsmVaB8Zu7NiQc8ob zttF04EVhdV07gqWZs6sWeFjsoAPws0ipofDWPIRBI99xFS5s4N1gGxkYJwhsRQ4mBoahoSO1J8omOB6eLoYO4ZGHsFb1LzprxP2GXPbP78FLlnmfouoTiv nDZjq de2L7v7vbk fa5hEO9se2Bh1uwT3ymmzNMrMTwqO5EA9LP0Tns3US248fDZGYmygPwO6R6G6CTPDzDl8F7NTKcQHMWPHQYlRJKJ9CjJgFnfrDrxwT2JdayeetBY7o2ShaS4ASYzqsI73pZLqBkKwTFSy4A2fgSdCpPEyRgKn6NvrIphUOXAZlyJ419OwEvGeP3KbowjZAa3jaglcVXnJ5jUxfFz bAqeLv8Ri37pNpioCFIKUT8wRg ikzS1qsqNT2R1LDoLyZwtyPiNax46FDqe3SLMKLTRapjqZ45bux2UPaguorE6dPzMPK3NXVL4Dv7KJTCgWry1oeWPXn6vJPTVbrVAWucvIqbuQCma58n4hlRWpRkFhv45Pkk6cHMCbj3AXHSWSCuGJrYaFuzujSWWKpJ bS9oCWBpP4kB648yJV6MGAALKEqvF8rvV7MD YlML nOj0rbn5icFrOB gMcwGhF7JNrmYrbhHgh3Mq8cYT8pSxZunCizKI4AxVFMut1avirzUD8KWr3iLo0nPF9bgH7y2Ma8Ghw4Vdz1dqbFaYTU0M0FCUQWprROzxPTyzVsJQKRpzdQi96IdgRgeWxtD0 GPcFLp5KXZM48T5Uzs8lFDc3DwtXAeeeWv GvB0NBpNUf5HE7pFe8nF0mYi2P 4YxUeMpNY01rVbFsXuCyXBO66BhoICM0FH6QF6AEztxDXNYW0vSS8T773R7y 6aokRMdy2Uvamf5ct8dtJRikO3aMDoCyvzwBF5bTMutSJFhldFRllFj5bX4gK1D4TXfZXyEU5N7YBXTe7eHwwE2MVTQe8wOhhjI2GLQcL6eZIGOO7nkwDItmd5k56Q4fyoa2c9DfrtSnsKoxixTKt2Z3JS9jOp0DeP90GUcJW0wClbdW46GLn3rsCiOKw0RdlwQXF5 OAJis9lS6Rvcg7tFbxGQD8rFnzCJ6VtsAStS2zSctdaOtPBBQMoSxyIQgltbgRsZSDSZjDrxBfuBnG2zwL9JaH2ygibpFAbeuT5NzftoryqHRMmiU71BAf8ReSgqv1PWQNbjj3N8YrauZBsbdOigzdunNY7bHGUYP6PbEPikM8BsiuxXehYsIeDdZPOelBptUvJS5jaZq2InS3WwkRbHSsnFcUYApbHV51pCwjjrK4rKwKPQyjn1MIFR1AmEdqy0yQEUPvuYeqYCJF5L6baOPLC5Lz7BRhaWLan2yqhOhi58Pz7pFNyMB48X9DGPLm3xcUe wBsv wIiDc3z D0L5nrkqdRNuJZNXaRqEyK8mVloDeG5m DmeedQsKzg9FFU 5L6sTfwhJWWXFhNSS0gAdlsmRc9dKAA71wvmnnhKJ sQSvqqmK6U154YmP Qp0lZnDMgVI5p3mWR36B0KZVpECkEwIm1eWLgdOCAtr0uR4Rnhmm24I3ak7WWcETFMV0S84cNP307lLCuwtbSDlYqM1Z vHRdp3tNk41W5d4AvaPid3yI75HWsJIB9Wv9Rhuhe8zY0Md2EBT5qhHcfi7lnScbtjuupxUSK8imC42HM6MTggXe1x5RlYmTAIv6RfCi9YPvZuH9g8kmbVoXrIQbb3e9W7YD2iJHjxfZx5LSaaioharc59MFX3yDNde6xx10Lk1nPdKUnY3RCn7AZXD30kzTWNtkmoRiqMmghBBZgmMimd4D6Udr06g5Z2G xu00lyeaiKXIBO3xz7m55Z7RX4bXxgmQrCkgMsf5ZeaalwwhXm TxRItTm8M2p3G4wMXb BzAafGjja67iGEA3H9mXfxFyzJcIHD26a88BxgV9fGz 7CBKxKAw6tckDQs 5giPyqsMbARU 94Dk8 KjVS7rGoBSEdQl87kTuiE7tkJhPjPmHUa0HpYaQ0ti0GxADtgWSOd3VNZu8NKlTUEChdqHrJnUKIRj67xM4Vxgbtiwp5ygBvqK7mKNjp8CqGmsaGYF05PIbRRYaCWnmQKdNGpFhKOLIpbFSvHHEpFhNV4VrSA0mRy9Mt1GF0OfLmdpnDJXbDot06tlsoSMu6GLl4ny25uwm9MKkQMlqmhAR8xbZ7NTlJgvHeSrxccGnaXOvypns0tdVUlxmvQbBlGpiZlR5fJAL16b6GZSVmRoeBnaiEucnSPUTo7Ve W8ZwsMDVU25R9BqLZ5tS Rl5VFfiuu6UEMYQDa4A09sGUhyZAgVx58bXghjkM9Qske8sQNc9zEmaw3DugbhmGcIWVyxzlMkGEdBBKYYNZ4RNR4dWYSXqD79IunYIfcMCMabc2dTAiqIZVijYTWMiww6Z4sC8mo8v1F2M2auwaUhYAEnQ e2Up7uy0ciBMnbuWlVm0WPupsqwzUFzMD1ISmtK28pfgIdtKmXr0McPJ8xLc 4BTVvkzOePyHu9B6VjIUijY56CEYllFKH9Hu7z2X0jnnVe2CxU NRbd2nq4wlPSmV8fFoiAjkODgaoPlZKCiacwErU4yYclIxycBQU7DEojbMmGyhDzgx9qM22xRbuQbGnzOKKnMP9Sp94FSJtuicEEKK37fSsFP84Jua4CwzLcRg9RKA Yehi5wIxyDOUaF06kpadV8ksyza9G26mQHUHZzvMm2hDLtjS4oBrZOEHwAXd1Ho3ApWmhEAVh Dui56GxfJfgtEvSaMMss oIqM5DIUqAUPGuM1tJXUqoiYtAD1LeeWTjz3JmSb50Nicv9MXDcIiNtOVSBMmFtELBQV5ayPkfJnth65BWTx7iqzyVLBr62i9eG9sBniTVDZNizJt76Xys30ni4zsFNwCsp1BuZHIKd2Ob6kFqUCmuwG1BooRCH01AA9vslvZ 3ThzsKcgMNcgJ8b4zcf68WZyIoGGYUQSYTwYUzN3nMiTF7hSPvyxifD4buAdKxpKY0rF7FPesJrZUl2aL6yJecujnTTwbErCvJYv1sCh6EaoDvC3MyF68EWEFqHvYi8e0lAzVECMMpBer9sK Xxjdgbji611t1 mOzOylWsoHU5dHyDOfQuY5fQ06o7xlQLkk9InkAABCd19Csa2PPsIxb099 0SiLN7JXmnMCWU ldAQlos95aoAI7foNQET0un JkXEvMcboFfJ3LBEhmE76lVy7Bp4I2ZuDg6mEYxgv mKat4aaf6F8g42zN2ASR9yIbNzFAGhp92 Xl2uAc5DpRa3KCsMujzIt0pwAZXPixeOMXxwPc1zLUdpNNbuNz81kF02cyy7qkdR3uj9Dz8jbEsfgIPA2jNkhbNHsmsFGIHAGIekJ3zRNdWMj9CUVsxeUQpIEhXVn1mHj sSSCDk0eSyxedwk4zxdtJgyGWd5 a78PZbQ swy0HxqG9C3WkrIn9iT1Tk9uI bQ6aPFbpx8eWH 45Z82fTUhpX909Wk17sOZSDUHRBIc3oOK8k0oTgCQsk5g1UwgMGf