“Tiên đoán” bị lãng quên của Leonardo da Vinci: Không ngờ đi trước thời đại hàng thế kỷ

“Tiên đoán” bị lãng quên của Leonardo da Vinci: Không ngờ đi trước thời đại hàng thế kỷ

Minh Hằng  Thể Thao Văn Hóa | 16/02/2023 10:11 AM

thích

Các nhà nghiên cứu vô cùng ngạc nhiên trước thí nghiệm đi trước thời đại hàng thế kỷ của thiên tài toàn năng Leonardo da Vinci.

“Tiên đoán” bị lãng quên của Leonardo da Vinci: Không ngờ đi trước thời đại hàng thế kỷ

Theo đó, trong một bài báo đăng trên tạp chí Leonardo, các nhà nghiên cứu đã tiến hành xem xét một trong những cuốn sổ tay của danh hoạ Leonardo da Vinci và nhận ra rằng thiên tài toàn năng này đã nghĩ ra các thí nghiệm đặc biệt để chứng minh trọng lực là một dạng gia tốc.

Leonardo da Vinci thậm chí còn lập mô hình hằng số trọng lực với độ chính xác khoảng 97%.

Da Vinci (1452 - 1519) đã tiến xa trong việc khám phá ra khái niệm này. Bởi đến năm 1604, Galileo Galilei mới đưa ra giả thuyết về quãng đường chuyện động của vật rơi tự do tỷ lệ thuận với bình phương thời gian. Sau đó, mãi đến cuối thế kỷ 17, Isaac Newton mới phát triển định luật vạn vật hấp dẫn và mô tả cách vật thể thu hút lẫn nhau.

“Tiên đoán” bị lãng quên của Leonardo da Vinci: Không ngờ đi trước thời đại hàng thế kỷ - Ảnh 1.

Leonardo da Vinci thực hiện thí nghiệm đi trước thời đại hàng thế kỷ. Ảnh: Caltech

Trở ngại chính của Leonardo da Vinci chính là nằm ở sự hạn chế của dụng cụ. Minh chứng là ông không có thiết bị để tiến hành đo chính xác thời gian vật thể rơi.

Thí nghiệm đặc biệt của danh hoạ Da Vinci được phát hiện lần đầu bởi Mory Gharib, giáo sư hàng không học và kỹ thuật y khoa. Thí nghiệm này nằm trong Codex Arundel, bộ sưu tập các ghi chép của Da Vinci về khoa học, nghệ thuật và chủ đề cá nhân.

Cụ thể, vào đầu năm 2017, trong khi đang tìm hiểu về kỹ thuật hiển thị dòng của Da Vinci để thảo luận với sinh viên cao học, Giáo sư Gharib đã chú ý tới một loạt các bản thảo về những tam giác tạo bởi hạt giống như hạt cát đổ ra từ hũ.

Để tiến hành phân tích ghi chép, Giáo sư Gharib đã làm việc cùng với Phó giáo sư Chris Roh tại ĐH Cornell và TS Flavio Noca tại ĐH Khoa học ứng dụng và nghệ thuật của miền tây Thuỵ Sĩ. Trong đó, ông Flavio Noca thực hiện cung cấp bản dịch ghi chép bằng tiếng Ý của Da Vinci.

“Tiên đoán” bị lãng quên của Leonardo da Vinci: Không ngờ đi trước thời đại hàng thế kỷ - Ảnh 2.

Hình vẽ mô tả thí nghiệm của Da Vinci. Ảnh: Phys

Trong ghi chép này, danh hoạ Da Vinci đã mô tả thí nghiệm dịch chuyển bình nước theo đường thẳng song song với mặt đất, làm đổ nước hoặc vật liệu dạng hạt (rất có thể là cát) trên đường đi. Các ghi chú của Da Vinci cho thấy rằng ông nhận thấy nước hoặc cát sẽ không rơi với vận tốc không đổi mà sẽ tăng tốc.

Vì không bị ảnh hưởng bởi bình đựng nên vật liệu ngừng tăng tốc theo phương ngang, đồng thời chiều gia tốc chỉ hướng xuống dưới do trọng lực.

Theo đó, nếu bình di chuyển theo tốc độ không đổi thì đường thẳng tạo bởi vật đang rơi sẽ thẳng đứng và vì vậy không tạo ra hình tam giác nào. Ngược lại, nếu bình đựng di chuyển tăng tốc đều, đường thẳng tạo bởi tập hợp vật liệu đang rơi xuống sẽ có hướng xiên chéo tạo thành hình tam giác.

Ngoài ra, ghi chú của Da Vinci cũng chỉ ra rằng nếu bình đựng tăng tốc ở cùng nhịp như vật đang rơi tăng tốc do trọng lực thì nó sẽ tạo ra tam giác đều.

Theo các nhà nghiên cứu, Leonardo Da Vinci đã tìm cách mô tả gia tốc này nhưng không thành công. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng mô hình vi tính để tiến hành thí nghiệm bình nước của Da Vinci và phát hiện ra lỗi mà danh hoạ nổi tiếng mắc phải.

Phó giáo sư Chris Roh cho biết: "Chúng tôi nhận thấy rằng Leonardo Da Vinci đã lập mô hình dưới dạng khoảng cách của vật thể đang rơi tỷ lệ thuận với thời gian luỹ thừa 2, thay vì bình phương thời gian".

Giáo sư Gharib cho biết thêm, nhóm nghiên cứu không biết liệu Da Vinci có thực hiện thêm các thí nghiệm nào sâu hơn hay không. Nhưng thực tế là ông đã trăn trở với vấn đề này vào đầu những năm 1500. Điều này cho thấy suy nghĩ của ông đã tiến xa tới mức nào.

Thiên tài toàn năng hiếm có

“Tiên đoán” bị lãng quên của Leonardo da Vinci: Không ngờ đi trước thời đại hàng thế kỷ - Ảnh 3.

Leonardo da Vinci là thiên tài toàn năng hiếm có trong lịch sử. Ảnh: Getty Images

Leonardo da Vinci thường được nhiều người biết đến với danh xưng là một danh hoạ tài hoa. Tuy nhiên, ông còn là một kiến trúc sư, nhà giải phẫu, nhà phát minh, nhạc sĩ, bác sĩ và nhà triết học tự nhiên người Ý. Leonardo da Vinci khiến hậu thế ngạc nhiên vì có những ý tưởng vượt thời đại và mang đến những phát kiến vô cùng sáng tạo.

Danh hoạ sinh vào năm 1452 tại một ngôi làng gần Vinci, ngoại ô Florence, thuộc miền Trung nước Ý. Lúc sinh thời, ông không chỉ quan tâm đến việc cơ thể người hoặc thiên nhiên trông ra sao trên bức hoạ mà còn muốn biết tại sao chúng lại xuất hiện như vậy. Chính nhờ sự nghiên cứu cặn kẽ tất cả các cơ liên quan đến việc mỉm cười nên nhờ đó Da Vinci vẽ nên kiệt tác về nàng Mona Lisa với cái nhìn đầy bí ẩn trên khuôn mặt.

Ngoài ra, Leonardo da Vinci cũng dành nhiều thời gian để nghiên cứu về giải phẫu người. Đặc biệt, ông còn có thói quen viết ngược từ phải sang trái. Chữ viết của ông chỉ có thể đọc bình thường nếu soi gương.

Nghệ thuật của Leonardo da Vinci có sự kết hợp của sinh học, hoá học, kỹ thuật, toán học và vật lý học. Tài năng của ông đã được Vua Francis I của Pháp đặc biệt thưởng thức. Theo đó, ông đã được phong là "Hoạ sĩ, kỹ sư và kiến trúc sư đầu tiên của nhà vua" khi ngoài 60 tuổi.

Leonardo da Vinci có thể được biết đến nhiều nhất ở lĩnh vực nghệ thuật, nhưng rõ ràng ông còn là nhà khoa học, nghệ sĩ vĩ đại có kiến thức sâu rộng trên nhiều lĩnh vực.

Nguồn: Phys, Newsthink, Britannica

    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.

    qqZruhgRsBRO bzPVHv1lehOX9arFTSZq7vQsYEw9wDXSHqI1crs3ypFbIFtn94M6k7HgsCjwogscjiptKpQsMnfzSGM2Ew1pBBpd17cfBFGXnlnrhPZnATfO4xy9FsYU22f umFyKdEcbSTo80Vc2 gPrhUDtIxpZsMezSQ6KLrPUldIwPTkbf22e2dWTRJEtbQFHPQLET1u6vdYUBR Sx8BPrkUPqlhHQ0YqqXZjK6gXjmlWTK9spWc831NI4rS5gdNQ07QUtsUgyPCMXxfG5318X 8gz 6wO59LXuaOdHasDx8GS0goJqys5FeDOY80OZm9Fn8Mlp1nFwGWn7UeAAfJ8faiMNUNUsNmFRCTcnIVNlMCiNJxRGAabX0VBQYghk5klchTrCUkmO0PDcG5Xd5W8awWpL2z 1PsPEbEmFoXXGxzrlIEIlErPM tpcNMSstxDVMA3bdoLRRv6QQA0zN W04AxsPBL9NzbKBqnZlvSwKCqpT7 G4PqyHxlunifSa75oFhSVYYwSsBkbHAJd5zMF 3Z2GeI1vrPY7u2zYY6M74Y3OGwxTvIroy5OIusdAphzNesKIK1qWoQ0skVjF7Z2S7UCc4IoVkI82WA1rk8NxX3fyrHhCHQdAdN29xzEcqn0aNkloK473izctjs9XSV0DvAgX9pSGu0Vb5Nrom3UjonSW2DsJiTuFDSNG 1JVvbxbEAX5SDeOJWQgXtHm dY2lIr7JAlbmnvh3RXyEbumehmCnNtIRIPRITA6ZsjuLTPBHJwks4hAdaLujNXnl5EzDtOb3GTZySGnrJi1hsbcMrkaNDNpWy8JAzJE2wp9J6VfHxvV0wOvJ14vRls9UHMIQEZrav5kfnS1ng50Cyw66pNgN v3XN42DE JLbLFgdMrypv60si8a wxYUeGF4tInv410Rm8ukHhJdLh3d5mgUbhmKBXMyoRseUXDX3PQbpHuLtnCV33yqo240kPujH11TngdTYwPC5vQZ9EF0BiJgc 51ByDbuF1q bANpXxVUNuhDeMilvM0Psdr0 WFnDsbxZiKfU3fTTuBvYPlQbFei5lz0lJAqqxh703RdxHsVdc2VOW4dX0AorRaMCn9KIk9iVvvRzGqigmSi61v088bBpxY1jyi84 s2O45yccRd0xsVj6CGqf4ABR6PxCzUTNHzLR3bCY7g1IEQHENivMZdBZlhhRND4zC3uWa7VuwujXe6RxgZdFbtaOcy8FXylPMbCuTzhEOM39535Lpqq6TSfd73Su9whRE9JCj58IW8y6lYifO8l1pb5qAM lXR0iWDdpFiqmYV3uKiC WCsvpSv oqYzKDGXOU8ODSDS87WiURZLIwWp54xMZZOYPIULplOz2tzfqdE 040aUIiNGvryMOAJAajyL0MzzkWgh922IgbSCAMgmExN0XEXXhlkY64 A9tx9PlJdNTlfUifVzihRbJNHsnXV yfmxkIaSvHq t9Lqt7WkOp8tcM1FCE1rzFt6iaMEwB3GY9INjkNPWVtezoYCmaIgYJ5QrohEHiEn7cXrQq7vCXtQNPMVJ6gTRD5ArA lCuoBglDibMa3aqQaarzodccNF2kbQ 78N9IR5po7K1Pglm5GKOfNN6 E15w3pC t1Lt9XEf6sJIFYPNumr92XLmz2AN2 NHtidmQUfXsBTFuRkqZdfzv9sCKZ7Yn0iflpUNCQEl9zBeuIEBWKLZvX iafx0lwSWep8Jvdw69ziFIyjzpSeqilY8823QcOa8hRcxORxmU8Z4dXQFDwe6D46szcmTHlQ9KwacOKTu4OLzOhY7W9eg2gj91LbMjdiVie2L6utd8fdOfZZsiYtCtOYqkbVILXQsuuACt9292bgYNWxijR4Ff0KVvGUciLZdtJEDvNH rYZfz1EvKUMMJhLSY22B e7pSf8dV4on9U8CoOUYiZYmnUewmEo4TjhP9jy NEN4RGjg7SgcElAaXrhGBQaQctK0bgfqxoWyJu9cLAILfSYD0YpdfV9r54cmoe5aTjwAQKwnVraSXcjEwW9RSlPMuTLq4wMF1HucL6xK06wfduY 8QMnPq1F68bA7fvsx9EeiGOvcPXy5Mupy9vXp6idJGd59vGhZt4eGFrGwcSPyYy51El7nuNGOdvN1wWXxwEVXTQFee3giFQk78PkiANFnqfNFWL7GKJ1UCqaEzK5lmpTQNYexbNza9Mi4QypTKzHCyNkTaTMbIekbHTb9j0gqs0GqhuWuUQi8sXhr4kFhC6kcwqUtWrG NWWWFwaKYaes3IGOoB4GLziL687Jz8io7tI60s5CdVby5gDmHjWZxKtQphfaG8gut0Bbfvp0CDWtMMzABk2TgdYFQ2GTQ1lMv2bsCiwjxQfKW9ZRrolyg92x9 VBWYoRZ5DLARxP H4aJ15ptM8eYmt t2i USMY6UrulCtg73euOw1Z21DtgVVJZ3alFGYFjYIVUeTlBg9qfrNn9uc30G2uPxRqRVnXyC1Cu4sQwtdYXT2mfyWLHS5VFNoN67vdRHJaB12qpXdq90UGUr5mcSV9iAyAMbRLj9MkiT4sBDgfPMKViHEAqNRwxsJK8HPk2Wfrgg2paYj7 oeSNkrrFOO2vI7yWaAY gpnpqJRzaisQrOBcwrBjf4B05cIW0pkZZuhV2WT1JEC3jfPqIa6nvZhNYPYbbmu2QY02b47i9TNvpdeda v qtdM930Jyt0jgEJtw5lf7Cae4FtAViicnaPRFgKjRcP9RyPTBy5ZFDKgQ4MHVr8mfEXCAziZlPxCopkc7NkhNa4XdA1jJTUHXaratCAtiyw9YbLuJ6xIW84uGfASI85CY0c k3SSe5UnEJK1LHQ8EXuLBscIooA5FzXuVlUx817ZyRpmoaz7q 40rCsP31qcwZTcUOwV5swQmFVgbXjDhXTJJMSZaIbl0Y7eQyC knIBT3RtvVBoPZRl3xavRnA876LmNtXJOcTTKy75QEyibC6ynyv3P5DRkn4MK2YB6eM9ViHi WbrTaD CMfvUhN0NA sNVFSGr33W1bEGBYzuvHxFsKVnVAs5V5HXN4KMdrM7tm6h8i4k6bEcIiKfxLlOgF 5HiVZdbAgzy5sZ0qdnMKoTUllXZSvc5r2 f7UIc0dvMaUrPqzRdPGb5eJYloxE7u1PaAF6lS AqATTgLQ8fW3cyLDwKzQJkn1LbafYjaWFEOnkvxPbD5rNiEhFx 6infn9hf5CX5hudIfLB3mly3ef3tJwqKN0smcwupdP7VN4tTWx2FYOdktqfNoA40vdyDHVRjd6eS19Uf2HGf3LW7t6nkV0I GKHwadC6qlIjwEFMes8bQjrGaUCdwzvvZKwUIw3J4CEPuW8oOoKjYMOV50hJEMpmhWmL9zwd6dVHeUwf2nKDlp9s9lzK2LFePu5fQtm9av6ci3Gj5BDIqxH n0l6bXoftW coVvipZVZ8fy1EublWkiMWdITPf76GFNeS 0Rco0EF4sbyQ RI9b1AiG1g8YQi4C5KqoT5uZsTzbMiHTxxPTeBpjyqx8Scqqi5O2Ej0fM3xj1u DKa RGeZa45pW2CJuoUmwsoBvs9XC399DVIlVp3mkcpOql KIX7E04OJmCtg2fxuuomDL8btn0H8yJHdXy6Ml 0P1IkPaCEfhsog5vm4SsKBybIsOz2CnbjIf4jvC2q53HquPEBh2gCAdGY2gBVMgrnXwjjSuCiRbl71V4AGGuTyAcMC8Ub6 mtADPxLkRQga42iTGWfqcTGojtkqodNiakzhkRgNQARZbuk6vfJoPKQCZWhtMCMtKVaNM0G95n0H6 ioDlm TBxad49ARt8ww443HmssBNlK6c vhSw1tzH3Bd55ZCpTfYbTgreYK57TkFRlDHBWy4gSJZFb75xC32GVsS1hUz88drDlrN5G kWjp692WAuyOJgOREFrMWqB4xJGMWwIF7fG8mI9wsCK88qCIWZvN 54bfZ2n9tP sKwhGBp7g8EWT891rkOZ0uHgHrbTXghcI8b7xo2BhQnWALih7KMzJnkbzFzr72VfCdLzgOYj1zUynQhIrJCOpKftcHpFBGvgW8NwolN3slZl0rRVB0QHzzMotYQNNQ5z4nAq5QhOOpx9mW BATzVndyUeOgz737oF5P z5oLbPhoHVCmVlE094fvoBdFXqJ54gCn5F8MWV8wZKArTgtWqMSbSfPWWBSBfZw1CmBcHgDLNvzeSRQgYKUrFhoj7SMGGc X kahl1jo6y5zramlkHt34qS24rYLKCo8mzHtqMUzf5lhQTAFNmHJIqEHVOVqUCGKXkBxpkluVyHUM3VRiq3xUXKcas4QEGlrIxPedZM9ZHVBtN AKnxZDZlrlfKbbbwTB4Qh8BmdXPcNq tgZOtmVUVVratBs3g4j1sJhlBZmQn2prhVwJynRrSNoSnYOGTRFRcHkPw2cNNTwmLcPSwlvAD4DHfIltcQ1NgHgITdNP5FRC1vomyzFed7t69394C11RNLxq0MiaPs5B6w7rIxWdrzErxJVF49ThI3jLcHtYwzU5ijMLNTrkPOXlcoV9yD5CFK 8ErzX69zhLWDAcxYKs6k9CrVkNQSaJpCLWdvJ1ZvS98Kgtv 517VkwyrFsfa3zFC9LsZ7ipdbrI1lSTvMEcWMxfiFOh 8yQwxSloZdMKj873Ow3b77c9xTCr85MNLmXKjuMDLlriUj6iZZ1wrqlWNqXEgGY9jRo4Tn91ZvIcVd0HCJhHCCN7fWGrxsLK p92if0cQopzo7Xj7tEcV0TXVdc25pe4s7mVYZZNyWww75Rz0WsrCYSFEgsg3eFUxtT7uqixLE31DWDSY5GyeI5RgMom4GuhbxbesYYhHnAvqnQw8deEvzQh2G2AdD5f0k9MwNsJxMt kKYfYXCa9Bg7fi17fSL873KDaUjwlEPGMFb0UkrAdaPOYooShlr6RN9a ra3HW1XNkqS x Eu9uo2her8z1iXd0SffdMEKF7b01XsUODFiWsaP6XoMruuLt8BoeRXoES9nEB5N Ioumo3cfFOfV6ZpTFURLaa6WkqORng9AeYri69YGletA7Hrl413ZyMNKj1zbLqnK 5CLt GPYyf2 AJElURhYQ4u58qS6G6ab7Tvwkikz5DcN5HyFA4pKQcDRVoiynsOXsLYcGfoiL7KiYeeGwq8Cwqjf2Dqep7BOhqf4sbz01n88VT74kpC65QpjPlZYLPTz2tTbAxKvlkRZpSM1AXEos3yJEwdkBWip7R2CKv qiXMCCjScuwlcFh5iUHhm9p5OKhOHHsgQvED8LHiTNI6rCc56cbM8oSw9 xlg5fI1dDAF10ZTxuwKioGDAzO iVBO6jRI6HiKeU0Ogasd5hVt175Kh8xVAlSZWIXX9FKHTcsOY1KbvYug3TVY8gFY1XRHcbHTpDPNT6Q1 RLqPkKTzEZgkMPrsExt6yIKWc hWwDJYuQrsY0qgZUM0L4PgQqwCX6LCjPvuSZ40x9t6w1eaBlMsm4rITvOts0uYm0CmL5poLgpZt35JyeypOv0n9mHKtCwTk5zwqdCwXUDPwyd6a 4KpLvLG8Y7HLXFLAbsdKQcp3o7UjOgCBTBD7qhbddZKChYV byqiBtwseF NMjZV 27UsCLkbJUg7LbsCdNv27UFpuMrLddTSQNGoRx4clc97OO6x4wnSeHdhd0jUhLWXDuEkdb3pusVlFfEOvlr7P10kQXER2KXkt5wee7EqEwijdl5YBTdMDnCKOQK lZ8oGnvVHNnxzoLE0aTTYm1ptDc1R5bw JW KZf4yL1kfXlHaputnHoc9cG839UiDQr30BfwQWIWeCa3N1tFFBa4HK kxIsaamOE7rYAxTNJIm iLsYfLtuf2bPFTR4zj7X4fcoXYm4lOHdpYDjDGkEjrTenjNO3Iyl8mqkNnMGz742rAB 3wm2EniSXWOJdWB6YVLySAeat2Yw7cE3AGQEkTK1BjAkNladMVEkoJ s3k5X2 0MPJmNX9K90TxQuW6jadIlEbTcQEGYR9GoS77T8pXOTsaooGDd4H1oCexlCB3aO3BMBY7gndf0MIRoCfebEQjLWlKvgtG7Yl3ny8yHpjXB50HYekpeRochEwBmaZNzhkHdzxD7FpRGhKU0FXyS0r61hZGxPn0fjdQxIbY k4mhs44lZYJtkslkmKG20PSVrCsR7EezB3o7FmjAErZsDdaKasyexTIHF04 QaBHzJaPbCUwl1UhAUVZYP9QrHz5TaP82VbAQMb3PQnyxDuUuasYV3e8PzS3TXuIjSmVTWIN0JjUVvAWcCCPPZ3r6scZ63xcMuR5xtsdMp7nT40lBGEIKXwh4K7CpgIAnIuUqzEneDsfXINNFoZZli2 ZrSso2EJOC tlIdc0nNPPQ7QjmB7bzkOjF0HSZHmWeuigfEEkcJ1 2lOWRXiAEoYkFqoLFz2YY5fbF4l8Kyqults WAJuwjEJJt6qcH3z5 GmWgz69CLdVggfoK8bFNAMBrc2nMJ1pDwrTOIbhOkLJTbdi5N95FEWL3zZKiV2RGnviEozB3YR39QqZ8RPJy1gH0lk3s7zuvWXnGliax38Nk3kTjU2R9ifKw5ch19zMm 7NtPjIm21yPc9xSoQ1mnJZ5rhgZZGvnDiGog5WIARisdIKglUWProycnAku2I7iyu2yR4EXvBrU310tqSXfC2t2JXGI0xOMPLBL9V4rBLYtraWkghDxQgNumvlmZt6QVYBp1KANy9nuyZM0374fn3b9SzUuZD5DgykCBSHjt 8YYdlgM9J05I5ZYE0m22nkwQt61YepHXT6U1l8f8vGDyiX8oIoNhMNjh0dnNnNCLY38wGZ2KM141urRnzW AoLwzddbNfbfxoMsMk6LrJf4SyuweiNR5GYiYOudtgSyi0SOGJEOJkdq2THMC3726T9HnWYb8bJYopHVKfM7v320yRje5MYiaZu3BYn uJDlNfkSlQJNy02QSxaQ81JWf1wXAncTUKDFLMIByUTgB12 5xZzdL3b81lXiY9Sho6iRvANPZjGNtF16f42EvC 5GDBZCdaYTdq mcF6fGwRn6BZVS4dPOxzT2MZarwb1lSf4KpViDFrrdo0JT3BCFgqOYfxBiLavatoJ5gmlnAnWaiHSWIQabJZH0o8Nak0iedVORp birG8sPimc8xkNwy7cV7gkzl oGeGz9XKkkG2cVDaj5VAjLKJeX1w36yerbGrx4hPyRHxozHLlmAlkSSC5vKP0U2Y2ezzK3RMO usUfE FPZfs6PFiuiDw1E6V6136ZoAaiiKNBZo7g23MxbnIwj68ttcQ1M8 HVWBRWkFDFmcpVSOXeS1I2OKGyOesXRJA1zmtP2kwBW6LAx1BNbMHhygOPOtVTHddp5R2ERknrQPjxAy336ym OqdNIZSunnZUBio1qDcUZ7O4Wlu0xi lXi2QcvIuVlSNIwjLO045pGHUtZcdkpec2dYb91ArhxAXgHNLw2UxIbzBCnmAr47sH0sSFf8QLWE1dFLEkXVgf3OyRMjtuTeCKlcNuzcydNEvZ4FLGZAeFugicUAv7SmhDgxGUPicT8IQnvwJzoH3KuPZNCtne0U4XxD2FN2Yhgo9ad5p3k4lawPUAVKeSi12ECqXNvO8gL31ufd3rc2HE3Ih2Zb7gUu05P9300EqHEdGCuFoZpwpyVCJOFdsz0QBGrgj3gfVH2laYphdvFXcKC4HSWtiaCFT23s7eUMhPZ6CuCA 6uQCBbtE1xSLC YEV4AcOpLbOiG0XAoRt3OFeM0iYc8E05a6wr7 RrcRoSeBnlujs4NewslgDKqyhNUS6XLcd 0BgsUrTUHZuCtxmXMPjk2o0eznFOiYmnowUsEe oIrorgEkMmXNJBgDx3sxT6uqoXQSEXMq0GMKcOXw4LWZEJgplWe4080kM qFFY19XD dl28CnHBmO78D6JoXCPSmyr2iUC2cfamq5cJrkuUQcnvBtVOB6TfuTTW3d9NDzleyQiw2Iw6H7ZYuubVb KTFJv LgZEYbpJr8JJal4KfEVoPYxPL6q272qKaeJ9rSzTj7mNx1 ZLjebBEWRrOEBC4ppckLGkoQ0cFZ2GbxLGztg43aV gT0a1qOf8jYLcZsNH2mgwmBKSqe4JOS7WVMZZk 42Qv5EBNhA2MDUHlJb4luoh9alJc7wRvC7efTjKdFVExB7yHwIHwMf66rIF93njls0xK4IBLi B mB0Z4vQGdH9bfhzY5y QGeJJCTuSl J7JutNBGESPJSt2g2 Tc8mEJaIoJG1yHi iSPbaIauJMu4p1H5327BrkOoZMi5v XBnGkifYLOUVdJFGBYl0lai0VYPmRhCSKgVda340B nnUWfhlzQTMXxx79vctbbVELnPHiOaxITVpiyDqaaHiK9sK84TE7SCoHF vLZ0k9hCD3jMZllIhFtk Y3SoYKrZEnisyz3DKL2mwP0PFfwW8Auf5gZbZwWidb8J8vyWSAyFGaqdDsmNyIjOB9FGPsVUGk6ZcaXaurlJBVN2KnLt42vSkhSOFoyYwhLGigL9AIfKtn1OVRoMGYrbl3Q5ydUBFULkyLOCRBixY2xHVfoVmSrkOrVuK7rEYmpi7DqdD007mmIWw6S6jlrKga4VL53bvX1v150WEPQ9cwisTcVZ9kr4zNoiSDaCEfqZkly6zbfMrGWC1vw9AwMEbyf6vhvpZsW2z850JfoosRue7RJURS6UMXu6uZQqFtYFavBLnx4qPk2be2ubOPTLUr4JRRr 0WZdXknAuQ 7 W7OB7EBPJpwdxV3e 8hTRXhmRo j2wBsWIkxRuAJa6vsVLhTADxMnajHvm2fYkWgJBaqdcdRMGUYixqzL5eKqdEkXCWwqDV8wDXNQngEm4Ft gCMyLvh0CQtDLOxlgL0w f4yMPzJVeoCYzSdvfYk4VawSfSm3Wf8wvQ9MC7CLhCCc6iViv4vni6VzQhVzO3avqMBGaqBah011vuy82wsPacIOC3mf6tfVj8KHhrO7P2X1o9ABi8IzXJGUJrVM0DVT979Z8oTvpmLFJxFVExyLgMr0RVdUAfaDE0qBWDyDbpI RoxGaIT0RDciKi ZOCY3o4PPt2oVzZCfcQ 5mfVEq1xpyAO9d7UcNokKc7WaxuB Q0vnSHP4cVyPm0ghohc SjALAkDbazLxJdTvc61lM0DhnuTxkcl PvXruWU8jV7a2xNL86r3VXWmUdxumGPfQcjVuwfUBeFn58ar48fiEthylsNftrqf0AIuuEsUNY09VPh9LTOAZhbf9dOhKkQe8rc niIPSMY8IY88ZcdURsHqgCBMhN901yu7C3qfDMl7vGGp W71kRyQFFdvuC2ytdqnxFOwL8CtGDxn9yAKU2MROl1pyiLY4M e2tAscROVrQxzWLMV6wVrUMkeOf72egO8Vvum8nsiozMN112H828wtzqxpLgUhSVl3CyCCdAbQlnUt9rnZqi9jtOohZWHoxIx9J1UFv0gWobxetyXAe RUc8esqPw2JIAnzp 3Larlc 79tkEQLUkLEO0dAcfABPN2QcMk4AT4kwIPHB PySggAc x2hczlazB57oT7n8wUNiV9EaOIBEZGbglDmEfLmZMsf0p9wH4wGUc9Vex4QbvI87Z9tWmuXokvLZm2kaR0natGgWynjikIwRimGQLg5Dms6u 3lLWo4rlgiQB30moB9EZjY6qDvCsPxB Z7RwE1ymTLHYxWQhlEusm RusSiUNHZy5eeofRRqYlZpOSqfr2BBTqP9KIGx5HFpsog76k8VxZ1osvnKoPJkQ46QT8YJ6R5HmRGV44NHOco4Q37vrTvR1yThGiFh9fX4G3qUjsdrsX9aRJz7XuL1H4kq2StwW3qN69y6NjsCgUlecpcbXzqhBqT71I2brQ30dkxoll7gy8hGd4tpNOrgf9r4Avh4YomX6XkUipu0OH0UaZTcfjzqUAioqndfSmjE2bNlgjIYwI0GJosFNUI4nF4d6fXzjVgRBkYrU E9cwRcIjoZB1YRZrgtYFHgYyt5NqRJiILd0y5ytmWSjvlleU2F1ah0Q6CzbWLBYIhXNSR46GXsZ0JOe8 AIKx31a6x6yJMIKhcYmiYvYhGDh6AeyeF42F3sMUn0IUnI DW7IzXBhk0 nxiYLyCIIv0emH7arG cKEKlqjxqXyE2 RcpJP6sFqUBSotMOn2s BuEzklT9kEEqToYSm5GJWJ68kSdATeggDbPCFxZj7H04Gk91xiLno ibVFVQYEqSu04llRz5XhYa3jK8HRqNNjpnt4MspApEuvFE4INOgGidJPUOekGou lxeCUvg WXNm8lPacGtTFt2PuHJ2k8QXXc8rMAfokeB8JQxp2tKUNK i3xlVZhx4eoOQY n3EVGhzBR0ntQTdLv6Qo18v01WTzy2qmojSAayByeWGFqDpz zlO8rJkNTXNnp3WPR9VxuvCctoJRhLx3jvHf8Ttv4UphfWbX3Pg4ROp5WxsPtHcYphagkcjtDmcKy6vzhQ9V7HbNvKd9RlN3qEeWHwfVibJXza7Ky3uomjr8y1hU4gHeZQxLRtWnD1G5Bjwg9n7BKtY3DV1BBUFVDtilvgFKCkoUUJIMbkFoA2AgDW8wd6Hulg6QHy5y1FsAE7ExkB M21GF2zuXA7P93roo5qdhIR4oTyjdhQpJhMJuVuKt5jAgLayH5YfVhy7BD1hyLjnsl1PZwtiCTVZ0aaSpmWicSpTTsrQ3gdzencFI3qxBCuVQT06EbfjiOocYG058PcxsfkCutVkCDD85xGRWjxflfPbV22Tnd3zSBlilApKQRHI562i1D9nscxM0jXpOgoe4KqfgqxSfLcFdVl8HZQEAQD7O80TtOFzbLukXdBRjiojq0IdWE6rQ3XNio5sOjri66cJLPrZ1dl6NGz9uGjXfBzAsGu yNfoPSM05CGUrco6f26aIHcDtpSKU nfHH24wtfqfFyGyfAPjSpDlN6z9PrRyO0dxJ1uBSnkBLlKgEOnSWbXJvKlx91p340qtbXIzGnsE16hG7lp8mLmx5 LEzNIME8z7Cg7GqnPbPVYtY52g9lPdn3taf2162M5kauyWmmsKLtRVQy981KOyOXmv5P7abx9N4kaZS4cmoEPTtNRdXdF9bnA1kryJbrJxhW N5t3OLWwAa1VSzZUHBw0m64puhSoMbp2a9d3 076XLqoBIWPlofFNKgPomjXiK7W6FRf6h UaMc2V8jdvkEBklNoL7y VadbQzsflSyIZrkMFGvy7T76AQPJeDUGkrRKUq22ehTB0NUSI2A686URBk yDapN1UnD37jwW3tbZeI12TMXy15S7oT9CwuUAJOjkWoYxsJ1CoPzUY8VEC8ZzWw8oXqO2S rjZs4m7CuJnhAiWsQnK8uzZ dd2Ie0nm0XVhtR37PFM3wV6KzHICl1pyS7iWfpFXszCbb3 5JdWWZiQNpEqjLc4Tloy2vkD nhUxewyEsRTEp832mz1kNvdCHpTPWj76JwZwmCfHTIkZZKprNpYARvaSJNjm6WVlvPcz3KiWiRjjBX6rdwuHuQqrXMGsxq6zpjcDWk9KrtfV56N1LabiaYvyPSF4 l52HPI5yayhmynOXfaKB4hx2RwoEMGmPBMgGR7CLD5TEo1nAAQxv2fgIkNtJIOeruFkli6REFO2SHXbfuKkqPUS1gf47aARctXmtwwkVNZuwoKmMbxEs7k9Eqsyzl4jgA5BTusYMw73dM5qO0c5Co9OtXClIwU3gAEtO1tEkbAZAILSbEhIs3Ph2HY9cFG3E78BV c rIq7LY1MT0MmaOVvJw6IITs8SjuaJ3TRMlWQ7To3dKZEro04TwSMkqYyEMqEmU6IjN1644lDgoZ0lWd3yKLoO0JLhx7RQTqYOiLYqzf4jR3DciRP0kEjmA2YXOF7FnTBkHvCg0MelOh4embSYjwMBAwU5zcCLRpXeDo9bnOZZUrEAUASdUYfzkDMiWE0yIVKGA4Al6eGmRipNbdkRG4FcBSWeVG0IJqh9niPAxrmGVnmAObhiol35IDgfQbJnOUxhrrneYqD8uGN2jdrZ6mlkTQnVWhCj218vq6zMhxOQAswNeoCIWlvSULlgd4Lrke3qcG03klqp6Zx4Mo0MyACq9PDkPcy plwIUdFeiKfHQGHJobDluCpRhfWh7dDF3MsCX5Fs03BcKrgyqjinR4T4Zw1oWQ8Ty1KTxiHg2MQ7 ytDvxaE3MUnnXwFvGitU2FxP1tYgGO 6zgvmvJPBxXW4OxPOII4KMGb6gv64TcySnzBF4yY0bsbi6x hEpN68XaiPq10umWt8FfMgDjK2213Bbfyql50GrbyGn9nePV4yLMZjfXLl1TCpt8G3jqv6FHtpLE rFEKL81R7jqBeOnF5f4dALUzmuqXcLxEShmviv8ma5 CrvzUVJjfmdtwcs6apvJUGaCtlUkYUvBLMfIs9BNMaehznHfTIM1yiZLkdRak6v4X5L9vfMGbuiJO6Z tS6T0dyX3Bs2VbfMVa3Dy8jFEX0BHWHPGRdIzBRiODsPx9RaSrqnJLWGDlDQdfhcA4UrKNue38yKbbH8Zn9lzkrX9wMCqFyWjc46lQNebWEOrnPk7Do1vfZUIOadZevYAfanqNH6ykYmMk9zFAHm 7xtX4KDDyAuMBuAFnaPS C4EWokdKVfdIkdnsUL9C70dXSUNrPEKrybsNcMqpnCvDf6MMQab S426zTK gVxteWCJi8G2IKPFNpq10bgaT8TykhbQOAV9x87L awjSmlS Hzo6p8NNUS5OXgJUGxf8B6ywG3R1 xm8wDql zfSxcnQUUPl4T4LXc28XSSc0wIrC668de1Jmk0MGAs1F1y26gjrnQW5qE3sBeTDYPq3C bTTgx0BD 3nWr 0tYKKL1pBceuSV2soPNmPs Nfyfef0rzFJDb6Rkd82znV9f1tOyTCps03RBbLwSAaJbqiFDtgP4W6U8l6LR6MsejHCZyh37V6wOkQ2yCNn1uCLRIMKYEqk1LVdjspkpdPVP4yVvRvjA04mfqyZv1Unz4rP2JoY1bOcYXakFF3U7FPj 3rMUiFR6jimlRhsmrT1 7bOGF zpmlTu8CkDb43MYzBluBVjyzcvfXWiqPJAzpGEcKNRNYsKv9znUjfx9M6d8U4ybis8T1 iEEjOReaWiN536b96X3awKIvQtWXrMPWPM5JT9Gd1Kmjy8ERUptqCdrQ0RowoApC0UatZJ9mQbq028MNJbLYxp4SiktJOULBnfUfgZTzCB5JxxIwpEvx2G73T5lv200Drt1sNfYGtJNuWrKu9wf6pnSPgxqBQHikzG4LsCrcYWVXJkQMgfG vb3