Top heroes giúp bạn leo rank thần tốc trong phiên bản DOTA 2 7.00

Top heroes giúp bạn leo rank thần tốc trong phiên bản DOTA 2 7.00

Nga0Du  | 10/01/2017 08:54 PM

thích

Với mỗi mức rank khác nhau, bạn nên có những chiến thuật khác nhau để việc leo rank được thuận tiện nhất.

Rank từ 0 đến 2000 MMR

Đây là phân khúc rank thấp nhất trong đấu trường DOTA 2. Với tầm rank này, khoảng cách trình độ của người chơi không cao, thường chỉ gồm những người mới chơi. Để có thể leo rank tốt, các bạn nên chơi những hero đơn giản và hiệu quả. Bên cạnh đó, các bạn cũng nên tập cách chơi đồng đội và hạn chế tối đa những lần chết lẻ vô nghĩa.

Top 5 hero tốt nhất cho bạn leo rank ở phân khúc này:

1) Necrophos: Tỉ lệ chiến thắng 59,13%

2) Abaddon: Tỉ lệ chiến thắng 58,17%

3) Centaur Warrunner: Tỉ lệ chiến thắng 56,81%

4) Zeus: Tỉ lệ chiến thắng 55,16%

5) Omniknight: Tỉ lệ chiến thắng 56,58%

Rank từ 2000 đến 3000 MMR

Trong tầm rank này, các bạn sẽ phải cần đến nhiều kỹ năng hơn để chiến thắng. Tuy nhiên, kim chỉ nan để leo rank tốt vẫn là “tập cách chơi đồng đội và hạn chế tối đa những lần chết lẻ vô nghĩa.”

Top 5 hero tốt nhất cho bạn leo rank ở phân khúc này:

1) Necrophos: Tỉ lệ chiến thắng 59,20%

2) Abaddon: Tỉ lệ chiến thắng 57,72%

3) Zeus: Tỉ lệ chiến thắng 56,77%

4) Luna: Tỉ lệ chiến thắng 56,70%

5) Omniknight: Tỉ lệ chiến thắng 56,45%

Rank từ 3000 đến 4000 MMR

Đây là tầm rank phổ biến nhất tại Việt Nam hiện nay, đa phần người chơi phổ thông đều nằm trong phân khúc này. Một điểm đặc biệt là Necrophos tiếp tục là hero có tỉ lệ chiến thắng cao nhất ở mức rank này. Điều này thể hiện rõ sức mạnh của heroes này trong phiên bản 7.00.

Top 5 hero tốt nhất cho bạn leo rank ở phân khúc này:

1) Necrophos: Tỉ lệ chiến thắng 57,43%

2) Abaddon: Tỉ lệ chiến thắng 57,34%

3) Centaur Warruner: Tỉ lệ chiến thắng 56,81%

4) Zeus: Tỉ lệ chiến thắng 56,56%

5) Omniknight: Tỉ lệ chiến thắng 55,71%

Rank từ 4000 đến 5000 MMR

Phân khúc này tập hợp những người chơi loại khá và có tố chất. Chính vì vậy, để giành được chiến thắng ở đây không phải điều đơn giản. Thường thì những trận đấu ở tầm rank này phụ thuộc nhiều vào việc ban/pick hero. Với một đội hình mạnh mẽ hơn, bạn đã cầm đến 60 thậm chí 70% tỉ lệ chiến thắng. Sự xuất hiện của Underlord chỉ ra rằng game thủ ở mức rank này đã chú trọng nhiều hơn đến việc stick và thi đấu đồng đội.

Top 5 hero tốt nhất cho bạn leo rank ở phân khúc này:

1) Centaur Warruner: Tỉ lệ chiến thắng 56,29%

2) Underlord: Tỉ lệ chiến thắng 56,04%

3) Abaddon: Tỉ lệ chiến thắng 55,92%

4) Necrophos: Tỉ lệ chiến thắng 55,67%

5) Trean Protector: Tỉ lệ chiến thắng 55,34%

Rank từ 5000 MMR trở lên

Không quá khi nói rằng đây là thế giới của những cao thủ trong DOTA 2. Ở tầm rank này, bạn hoàn toàn có cơ hội gặp được những tay chơi top tại Việt Nam hoặc khu vực. Bạn có thể thấy rằng Necrophos tuy làm mưa làm gió ở những mức rank thấp nhưng lại không có mặt ở phân khúc này. Lý do là vì những game thủ trên 5K luôn biết cách để khắc chế những hero mạnh (bản thân Necrophos ở bản này tuy rất khỏe nhưng khi bị counter pick thì vẫn yếu như thường). Bên cạnh đó, Underlord và Treant Protector vẫn giữ được vị thế mạnh mẽ vì khả năng combat tốt cũng như tính chiến thuật cao.

Top 5 hero tốt nhất cho bạn leo rank ở phân khúc này:

1) Lycan: Tỉ lệ chiến thắng 55,94%

2) Underlord: Tỉ lệ chiến thắng 55,33%

3) Abaddon: Tỉ lệ chiến thắng 55,07%

4) Treant Protector: Tỉ lệ chiến thắng 55,00%

5) Omniknight: Tỉ lệ chiến thắng 54,40%

    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.

    5jHaoOGlUMXroLwfeMQjTBujcsEX0b5Y85je9NOe30okZoVFAEAk6Wde2 4igNASIe1dsbLqiAIhz41yJvc8k7OUiwjQBfsHHF1Vm06EnHZNtKQWnfQgJy8wXMjW50fN7 hfGap6In5fD7OTUiYvDZQhbCQvNVqpIed m2XQMDD2XCbNNgMsVvJgEREF3qATKgesOSoO8i2q0UnKSDnF93R8RkVBqlTXFVQyJyctV2o1DTBZZTSmytb1eLW xA28wsavWQo 2SbYqp2EGc2TW5BYLtej8U4dcgqG8GtKA0WdD2TQY 6mj nFjpLawyTd0e2D 1aJrPNplbYYjE8xdxDyiqxV JiB Xoy9RuZtjU21yHJDpktwWD43lkkNAGCWL2vRBKoQE2SOXaYB6rwNSE86falPLNzr36NQBWDgaG2tZm22YY2hBEFzYCMGXQskSNz5ouhsKL9ZrGXVPTVuHeUtNvDoLypcns x7C0KBtw gKo84TMy5JET3cenNA RmoVSYEjGP7DECL10NdRtChmNFsPm1TOrLS7rx0RK51YdNTtQGBwO3TlglvCSQlRyR8akDKIhEHJQLDB4R3dQ8Oln2xIdGsp25dakZJBLAL20mudiE9AlHItgnMvMfTVFxn0CyNnxJucm QLN8S6 4vMpjHjjBnffk4BfUPhrnLVhqZmJHnFeDyWmWbSq3hJxxmzlOKX0F8qfFrlEjdd5P3UQ6kzxNSNdGMiKGl 1 Aa KvZ9FXwtX3PIDVdpklfHhF5K6K178Su0QkN4426zi6AOvqTnZUx0 dZmf6DDoVV13kCgiF3yQrHD6nev4NsdJD2EeaWqQGHq6JXnJL5fcP9nRqVbIEN7whr8TT WxsaamJG8p3Uu0mPnHmlzXWljlEIiBO0loI nGatYJKhSvR3jL8TP5I5urjK5u2QjRftMWjcsYdSwxFOqkOXWh9yXu7TVnkD1qKcwGs7 dVJYCtJrzXvYtZkFJFQcYWPq7jzPmdrC0mwt6Qcc1n56rChgKLhFKfTTCJbztsJFZNH4XSC M3RyfGHEO0AWrQ1YphtWbMH4k9ps9Nxy8LXWjcSxHLM9eHImxHG5j4H1Ey0sdh6FnpupePTQ cx2QASkbCXprfs7eD0YQZsRB uxlQj9kwOPG42CWQfBgH8gaqcHz8vjmQeZ4rwvjQ ksYZfM JU2in3G4TGGEmviluFPMslZVcv RsGeArspaS7gPRM4xoEbtHfGSY8Rd6gHwdyG3oj8EVZt22C7QdgjOd1aMPxJylLWmxirX8iIuehCaxwI7bYEP38TkVcT6GmCbK1u9OErOJBee4rhLuNAFsMv2eM9qg6RVbtN6nCMAQwFewmVOoAXv8XL1c8nAVk0fOVtoLrb64KGOcRtGcahOb0JneByyj6JeSg1lijuNilROb7sVGcDrSDE4cvzP1l7qqvgR3vAFijT5c2BV1g70yzs1Xm9vYM6cVK 6OPEBOt4IqDIFgp vMuRPmpiKAYNBXdqR4X3SQCxjOMnYRB QfAeB JMYZ14xLz2s8bib5NO4skNSJnlqm4 ijMNDi9doL6LOj9rOP0iO4rEHWmMEc1Q3wffTt0zMgoiwzjl 2dGsSjBEj3dIMp2uKHAtuzHvIoMLdEC13Nlk6CXe Iu0NYhOLXP5a4WFfZZfgIp6ygzX8nov4MtmSEBBnqd4vs3Mu1 PGzwWt ecPx2LLqroCd xJ KWN2bbTQBc5ysJVUh8psSoRe8k8eSl4tW94WZZ66OUXrdYOMrLR7wnmgOKnj4YT3mEYSDuCKtakHxw6LquXUkw3 lQGQKa3CJB0HoWBgEgkoiXvaRFPiD71kgNSA2mXrCAUt7kL4J6jSjk5kG4bizRDFh2akpsVM5i3OdMyWMrJnX5gxorYLfrWm5zAzMPVSQv0U7s2LzwhRGzrrJX3Uuotjr8OSO2h7CAZNP3d7XHh6IMzsNFOE8jBTiySLxcXeD1ce52memkkh9nU xX9juJRuf529jbGH bZb61kqHu F9yD wYcoix5XUBjLk8VbYKuyh6 a 9hcUGKk5eh185GnN1R9u7plsHrWRX7V NrVAuf4qfmOSDA6IUimkMbilV6KoPCdxzDdTMA3KW4FFgBsIh5mJqDf9AVamlSLHlIO1R0WTLXIwwmE0MXo7t50eakSTHBrxptbcxvWEaeoZpunhghhigCvcetV1XLaNXhZcoe1wlkJmvSz8ji5qg3Z3CxF9bXumGaGB56QeDptYhOn2vtdNRExQO8sPXowlFfHlldL2CIOSA56Xk28r1q7c44GJv6JujQMRHmt7uZK4SLNv5wX2DrLYTh86k7hqCOv2gnewHAeGj91IwLYvMQsUG Vh6bDcCf36POtJX5gDLOnsOpOIvJ OrmisrBNbiaUDRZQpqzbNezjDowT97zqFr5TncxyJErcxW7V8FOMH6maOYOlqHTFpwZ 0PWLAn 45b5wsQximjIZnwhy3Obn8 ZSHaImfFbGUPLlgxgb32KdP qev7p4WmsBFVjiQm7xoG0thLaI 3PZUzhV8ZXYIQIFVydG Zh2OskMrTjLVgIGBLfbBJenZotdUw Aweq07k0LNBdmENs0RBtLDRvNC02K4Mer54HKUwrbRhHKiM6K7AQYXYcijSRwPRZI0ODFYORVJlrqTV1iLDO8vZv1sy21o vPTbhCxKlv5GEiHVH5IAN9UsPIkvoV3ZpDUnEG1YVZBy1tDWF1TQst5b80 UmjRQ6pis8VfKN7ypuvLaMQIpx0pfsM8a7ELCKIROVPdklafGMNljFhbUHTc9PZbNVEIWhScd6EhJ6XIw3tTF7vmd8 qZqeeztYs8zzgG0mQOF0d8le8VwlVuGGRMv6ScGdKCy8FiJH6UDeHIyrzsWWQpkKY8vIIsTgyKzjcbYW4j8mmPQrIPYusOcjdS5BxE79YOUBUlGgthIjbC9lcvxQ1vPzHnDoEkihwMv3EcDU bgOr NeCjHaY4vutj2S G3V2M7AJvXSgmzf1ZhjIDNq46DEsEDS6Ycglv 8 ZSZHciLeiMcia uELcsLxTDT9gkdPCJIQN9eznmxWW2dZSjmYVrNnmOuw9OdvfEa4ESf6gSSXXthOFaGMAor51VTjcbWNA2JjyWD9aGvnmKDTg2VZDgdUzoWVMf2UO4aRVbEoZUBEVKBUtbH1sopyUmDTt0NiZn3czquZJnVsI9vbmr30ZnkWYG6Fj05lbANn0EY72sBLyUK3UKjrsSkiUHg MeyfzIIwah0w95NZ sFHw7id5wkLPt0p4ePAIIbEPS6hF m30w2ZWcGbd5TW aGDCWWaLLgbkg7U9Ok46XucKnY8GI9ZLFXgekmq0IjRhhumtMD35EDbLEydt2UNf OtLYAG3dufO2110ACQL1prNLaB7omWN6Oa2xcTt1WdiAkihXQwI4d8Pb0pxy7gzi0W8sZEoh0JZ41XglpTqbJNFCKywLhjbTDGbjpyS8DW2GccNoGXtewMRQf3n4upKV47J2sJ1yeIQkt1UFVpkegw3nCHiI26zE5K9JSS5x45hFDeoq2v1UMu6yNG2oaeUhwooga7rKOKQmT51QN99XS4GuQIvZfAkIgS98iXe2xd7FVkaX2v7Pp8U ZdihTHa JUkklAZLxVW3s0ZHH0TVNYdR8Dv9mn04gF83PrgDNIO6f9ZzwhtHR5b8V7u56z3kasBuNwDl3xpRezZCIFeYnfEXN1bHynooL5roPjtZvp59CXWgnMEJG1GHD0 uJvWSVGlq2jznXaYQkcWeFpMqTxaZIzUeTVoT1hR7gH4K4tcmBCPlGdH4WNZnNXU0BqHQk9GG9q1knO0gMjZkLJJ2ilH2AP7oDvEVfcf9qp1ob2Pg kONmmib5aNr40HBynwTkaj2dDq9alH YRYgEDGu8mUUD3gqlzFmCOZTXtFXgbCedFN12zHCNuYUdbfRRXYdusEQ7d6lF3YKcOSyrN0FbXTwjj9pV1uGyg41CHgKspAQb Raf8QsqphTtfGhRqaoCEycf6TaiM5qStJacGCtfJ6BL1SMb1cN2ImMO92EQ1ErGKouZEA01OEnC1g6NtKJS6hig3h 8RU1XqbXWnyPqUh9wOVp44hpRo2bBhIXJPfkE82Cgn12TbO38PJWrsOEv 0vFUnZ0qQoTTGO6whPl0uc2vX7GQcFvRWIai4a3Qqwadj25cC73Fz8sw0PqbwX5VAp46AjXWN9wuTxDs5Qrk30mIzypgbDLsrfwFpSWb2t5YBqxhaMXtW1B WreIRl6qlHb2rJp8w3SmrKAjhaymc0EwQS3dHxoX4ZmDeGZqk4WoVog4FQs nsiJXHDSHDwkM6ztPsTRfYUd54re92PHQ5RDgtSyS2MvbcwpSO0FdZDOCfVnB2bIlsYiRzqS7h1ltFfSQOeSQDboeIPPgnpDoWpBM8v0djLsyR2x3Q26x0Upgm1A4MIZSxKCSiOdGY8WyiWzW63BKhEIAk7GE5uSwLhZylrPDpflu3zDtfvlw3Ic0ktY3Av8JMZdwmA4mgOAjSPXJj2Gfvk8WKDNaQX9EgkMxteS2GrMv6XjK5MqeJuHnvPBK0gXorIXVcpQGojD55VCFtLFhVCYx4aik7qaJuiqGJY1nDchbvlk2nIeDFd3fPfnvgk2RPDBHSc6qP8evk7wUzKNFCorM5LmoFVmwFQqjvXhUFRIyl3AnqEJ1 51JV02ugO6NX9W5VpmzaybWyH0GWH6ecS2vckp4sTRyFunooJWjdXgYWVjU8Noi5yG pK3vh9rZgRhbFhfgh1ynZlkvt6uPajYQ2OrlqC0hJzj8JaFSWMZncDS4PouIsUWgwovKZE vsFzdukVEBPPGQzsMsVlIakyoAzc0vxH4trnRBb73opmNKRkOVx4rDIPpftIO89RR64hauhaW1eOjzwT9NSwtCr5RGtaZjpMb5XTiWWSce8RwAIc7IQcXwg9zKzGVkSisO0sQwyh2JtRqzafSlrr6qAtz E3l2jPU5WKn9FTj iNk2aHiPoIxHSTiAt9bTcQa j0r8yy9YvFO9n75neL 5oFV tytsjTyGQL9NtbdYCR2MA8D H2Byba2gNFk8jB iee4UZnXN7LxyUgmRfjiVP1fPzXW0 5S0TKFmbBtxuEkrWgpHdWv3B55kdV5zq6ylreWNLAAd5XqKSYBWDLm4RvWg59MmHVrbY3YvW 2ev1T6UKRlHmlAkgiT4wsOk0Rwivj6XjJi6InjGdE67DgWj6I0tZEfpwWTBwubZQr831qjHKVojmajXPbEB1SteZrliK7iod0ZMJnF3kVTB9ENcNr5UYl8utFUOVTZZOEfdPSeHDQBz1HOgbeBYod8Xjj0yiKjGQp1xsWMG41O6m9B5NNJ22DV85nZdMq QXIWLYzRIUNInGdXjGVwRe0U0gLM8bj3yqAX9ARFUYjU71JwiCrs jZLG T4taW8Euh3a76qvpESHY 1y2D3mBW VvR3yCnbM7HETaEU3nj8ScsUpi13nrvBLNOfzyi2wTkzHdw2JTmIWoHD59tApaabb5d36K2NrhrdEZhU2aCfO0OdjlT e Tn UuoPsAH2qkKdp8s7llLdqOwoG43eP6LOExheocyt6dxupjBBVxzca0Rq6OIh2uNTO3vBepna0hLSRfNIH1db0syCOYxAtzKJtc98raWXb5Kt 3kvial8P6H9JpGjjMoYs6wIsotisoG32HrOLrnLcX6TC4h hz5A r3pvxNw8tVuGEV8eIyLLphWHnt3RFQpeSjnmh2b5CHx99GYLxkvUm 3QgfXlGRWTdNnBA68APPaqNM6g2AYkVvy0fJKAarP4pn5qeCW9Gga13vNu5pPi WYCJXHhBk5nao5pWsf8hRJgVjnDhjC5rtQY1zyi23vIvKkhCZ65s6AvQV1npj5z8N4deE98ICAihP qsAKvxNzePSa6UBbx7Nx0e2Ez6AQyi4tVcScWTfnVxsYC0iNy8QPmTxv5ZS24ZcbGBj8DcTlb2PiVLO sXoa2rP8CbkwbcQFVOq4xnEhFS3UVv0QACf4a4B05iYBFoo53kjXWxrSl6yMLY usRsRwMlePIX9YG07J3Oi0CSMPiAkWnjO2MJimh3RPkM8bqu4Ia9QzP4vDEiXGdaS wiubVZEQBFN7DFXuHVsfcvs6aXa3pkJCQU3lqx5TdfOzkCF9mh8juZbeDSgKZon057zUUaLnSP8QmqaB3n0MpLyCjOPYfCBgbkonsmATzHXHQMSnfklvdBbd0EB7oivJJS1ouM2CIil3Bd76oCWHDdT e916vqCDjteqYeFPYoM XvyMaiHZzCEvnGdPn2A3To2tnr4qlZe76Nvruw5Tv4XtKRry76n0FTOZbGWy8sxB0tb4KUrKtzNMxdQaMwOUg2chbyayvxk8mXUh47Y5TVcfHyBJTHwumm2VpjppCHA2MVhMOawbyrQaWT5Zp7vjsRp9S RfHWS2AOS2qwF6 2NRWRTy60tQNgF5rI3K5jYlsAVIEEHXBx5iw7BPkIAXmwirnefJaEFBnFQYrpNtr cRul9R49g5RnxO z7TzghwKuamb5YC77mqYruM6Wg9ldqe2bkUfeX1 jbM3c6fmWibTeN gicdc5mvsxkf 08kfjHiuIhiWNCICv1AjmxapZ42BHRmuUFj3gkBsGBhJnmMAmPOMS6n4HLXfQ753hT5wGWMJzwGsQsWRULN2zdsLL Yh2Yc Jb04J wd5YJ2tc2cb0HkVI2mIcX6segX2Nm8kX08vTkEMk9D44mt5aJpnSS3zWmIyzE1CK8BIJe kTGrnAEiM5OQ68AT0nBTHDQsXltnu4LDaCtPo50y2Zqe1OHQCs3sBTSdJO2kiCLIFUPZFyZXtNOONMtTMFQOd3h GOdUCwtFRjwQPkEF8tBuaj1GchkI0w1PjK8VFnKiKaPorYxcZHYlqVm9zaeT6cZbQzm9qhfO9yjBTYFZY4HLUM39MgSP3f8pmtkxfQVC68j4FYMpzdh03z9WBHhyhuGHdv6iu8GKjfCxlV2AXHu9I9OH0a2dCpZCGVy6fV6L01u7k2M xQBWl6dWfQ36cHrF29NTrJvqUS1V UpiZdmVPOnWSXNDuPNNTeh6QEcI8jGz0KEPl23B cogQp VpeiwQey7Hs1iAFfdMiE YReS4teihwTHEmd94vjNmUWJdPC OjsVWHv xWJaeoYdlKjJUuBaEj550s6luYsM9gEyWKs6vDQ4 8ChVjPt2pU7aPbb5di7sLHni1RTFkCjLFbxbUkXCqpo7mvlZFfcLM8MAtlzi0ZPRBEMwx4KcnuDZTlk QyHAHTJGscKslTiDKc9 AX2MfdV3zwR18zyMlr48kAgug9AqbffHNcNcwhCSq9Wz3rfOR ByC fTYA20cmdbVVk gW53LlxngdePrpN3lq iEvlcgKh9XlGQY0AP7nwjfDeixYiM8O7CKKfdYe8OdpLTKVUC3voGZkcZYebJQJT4b F8cDOFJJ9EzIwIGzmFG6EqzkMge7KoirLV7Sypj4q8aQqxbjZ5ZpXlxjBK485PUA IY0xM9fTNV2CVKELPjmi3MC8SsfkWR8TX8Lq R2jKq5Z6GSawBS0W2SulJMUesQnxiRR0ntYmH WrHuTBsfg0HURnGFnTnTkQsUbw ssEm9ID1Y99MYhHB9sFXwBxOp5fRv9lJ4TxSL bRjfG7jES DTBZWwu3qa9g8v5lhZGg2RAOCavXYh530OpMRLBhq4lEthp8UxOZ20pZaVxbk5GI0ISz5aerKlEywYGxK3Xw4bX35BSzGpoDpkFJ6swJOCGMBdVldMRSQjKVq1lEsUCWlMp9YPLjtsViyNekghe9GblOSSJXSOuaBx4irITbvwnnHubWbC5D6QrDKdLZs1gR4OeSsbcprvbhonlqdjVrWBqVUZOk5uWtpMpQWbSEIOjDJI6fGIqi4rchWtaznZBIsSInFnvsaE1pywlVmlWSbcMd2M3dbMwVSoXvjjrC1qA2F4SL7QGu8ITXu0bf8OzECTLhgsS0yk6ru3loObePBLb3mktgPPDvLPO7NYts8OMttuWte8y8aJtYOTRFDDRw9n0ZtusCbd41RQHJAxwEYH85OX42L4fCaqNMZl8pJz47 5C3pRXMaesxnBE1bdO0KSPz7eQsq2kHS7pICIiqI4hiLjt9hnLnbCFFs5o5KCvgPmNaZjji4EnDGDdMMNh1SQ0nskQdAGw7BkOfZKVMOwa0OxEYqX2keJkvtNDTpfHUCZxNPgnWgcDmzU40WPnBJYdfkBb2cAWPmwkzPMH41FDjZz qziK1YGLF5QGjAmBNRObvF8ZKDOk46CJFzz1Q4NstHH3F2 20FaXND1uT2bA7cht9m3LiX7Hh3ZhFIbW7zjFMSmxexbs7U1QkGSTiOgoxe4IM6AnIH9eQy5iVT 0THp3uPEeT4YX3p911WdfCMk0S dsXAM3GIM4el kvdnAelDqmRxbqnjPyBjDXTfof6EtEIKKAnpdAFdKkUgqEXlGuJNhbdilDyH4ev2GRja5lKvljdJORKfCmRaezOTmmuoBzBZ31 dYM5d8v23J5dGTQuDL93z0X508Cx7194zhectzEGwRSwoaf0pl1dnmM fhnn3qaV36 rktHZZvETeNHVK03vRHbZ7GjeEm40 BKaRbxmuE6EN7UBgtSMLMnhomA4iIAzTp3jIVbwlZLERPEz4DdCjL3Ktvzo9u1vc7LoDvBWkbOG6u0UG3KJf8 axqf77XKM1ReBirIWKl2LTQWKx57cjelypmXWnhQOKPpo2dYCf7cSprVLKMxxs2xtd7zVKrF6CWFgBDJ6umnI5vmu3RzQAmLuUF6iLdfYTx2eYXMwjAl7WF7SD0Q3B5Mf5qDO7A3GULWeuggbRI82vrcG3JBi17Pv3uHVLFcyLmvY4GfuVw09 gYkyjZZtEKLykXyjAuUryJk2PrFlIeHM6dYCKdk7eo17mk7sSd0S9KSgJjakpw4zHc6hMOBoI1GO UbcaiksVAHQC7xOf0DFLZDrTndmU7obxIY5j1gN7eSHkzQu8Ywdi9xrHDwrRxzzrpuu9R6YOTMztVR5b1ImZrwwvyzJNkf5rxrvvBeQtmApfIDiYozGr1FHdCS8nfv5wUVfcySYROOIojnfXLZRBhy6c1ipsZ1jAEJw9yl9yXyzTeBlmcCv IjH9nmf03VB8bVIMTustnQOrpdfqJsw4S6HFIaonIBJhTCmNdWeK2RLekqQ5voB AS8 rgCmzWPwLxeMGqManu8OipzCMbnZa6f5c1NFr6HJE23jtVtPCAyeAo2uM9XqLZeVhD4T4TMj ojSkXxRooKQe4LWgA83KesVdOmtT0F2luKRlR2qNF T8QmV0yOtYE2OfWo4oVgthcPdoyRTDxqySkfbya6AXtxS65d6QSlISxb1tf2etwbKsz7Z3viUmurXHV2y1HH1GEHjJRQxEP7GnsX5PnpoCOT4kon9QTtELvd5BLzsmySsZnP64xNKySz23bdClvwgMhcEqNm3IwSo73EJnWPalTy0mHUjaYoAX805S8OOqQEPB1PEWLbDcm T2HfXUCU2tvi05Bhle7vl5mL41YtfmZuawcZbig Hv9in9M8XggM6CRfGhS1KZUaTdTIGyvRFJvAvTV 8F 4AQ7Bzp49nNgO6TvyakaUAPXD66KkF6HvyPLSL7WT9A4g3UG1kv4Hb52ucpBQLoxhFcf1Gb7U7wHhM5cKsAzmzBALvdK9m61dYP0xbnfhCv2lTvmSjLuwBUj9QvhLw0qFcrSUSEP4ULwTHuK7XzEoV5Wh6 v4ErZRugzNSzrDz8CBmZ39kpmU7X 08B7Epn0r3gJxssBMT2RwblYu0bFsa4hXmCvj5vKV5ttmeWWhTP0Y1yDnbUwZZ4sGB9bMfiXwGgGJTjhasVMUdnvlwh5qCd9h3frKLsgSzOcAkS1uIKTyJJGAuvj6pZpoj95zgA9urx51S3Krg3oHJ3h nUBBDfXYF32R6Fh9wrC4yypCCIA48M SSgBc EQ3clW eS45Wm6Xa2jNI9yFHAYkE9j1HT7QqhFKImfxNYYLuGmH3vOVYM8cbTUFVmWzpZkgHlD 5n5hE73qj3Rc6hgXOl1j0j21Hwfxj99jJhmGFXMjFozbEEVAzYLqqRHuANXa2pnmivTvZlZsnfzpufJxsDDxfZtAt8gStYEHkTE931AwgnQ1YAEotkNl8tFldVCtuOHTpUCyOB8o5NTPiy04 tFV64Cflrjm1M3S17l0V9onLl4tBkD37F8ny9Ssj6uu2RyvBj4aeaXcFm2m1aqH29eKsQkZ6ejnH6TpC39A1k27dDSPsroXkE7h 71zh5aSpAqacx bsGs4fragNDXajBINKg1 d9RD0BxbGvVMb1lwjtHEXwsb4rHcUAPLU6ilYHOvPlvQlWIoYyRkNu0HeHa7LEpfnXbAMdREcSQGuMXIwV7FZSjcpSY75LI262NGuyO0wA2zxL6 OA6jyGyyFYosQJvpKban8O9739TH2AR250HN1RotRd3JcEeMBhtKYGutZ5NKPdhnsCl2eTPRs2SOC5NA2L3hGJ7R7JCd1meKXHsSc6ZbYlOUhItcp0jsUznhQ6iY 2I8eaS4jQlNSoU5jYdw9NeNRp7j1T5Hpn6bY4cOfMLX0e4yAR6AHuXKzUAmutF0ErbA8AYt29bV 4Dlw2i4qgJaPMxeew2ZfZlMDqEeCqNKDjNvWiS0HxLlzhdluCv9FllaesUDYqtSKg z6JJ0o7JtOAD7EfeZezWmSbWMue 9vhWUEPcgfxIljZ64cAQvouJdeNd3x1Aa2UN3w XRsAOPbhQaLDQvfM6rsy3mzRSFQGn6b53eqYzl1oBfZqunfpQ9MwPva3fqEB1JtyaIRVzn3n5bCVIbjZQO8egcSIxZ2hZL4NTDAQXQlXvHRW2K156Y8pCIyqFsI9mMqdqsmGNO3oJZP2hwF7WR5oK6fIuxZGA4gPEi8Oqp8Ufilq4n8Q94zFwYRaOjAjR9YAWsMmKMgscLiuWrEiPeND1WPCF9c5n2eJKQBzVAGmTZIWAtF4QfWWG dJlsLd6p4o 61kQ