Toplaner của đội tuyển LMHT quốc gia Hàn Quốc: "Rõ ràng chúng tôi có thể dễ dàng chiến thắng SKT"

Toplaner của đội tuyển LMHT quốc gia Hàn Quốc: "Rõ ràng chúng tôi có thể dễ dàng chiến thắng SKT"

Hoàng Hôn  | 14/06/2018 11:20 AM

thích
Liên Minh Huyền Thoại
01/08/2012 NCB: Riot Games NPH:

Ngày 13/6, trong trận đấu thứ 2 của ngày thi đấu thứ 2 giải đấu LCK Mùa Hè 2018, Afreeca Freecs đã đánh bại SKT T1 với tỉ số 2-0 và có được chiến thắng đầu tiên.

Ngày 13/6, trong trận đấu thứ 2 của ngày thi đấu thứ 2 giải đấu LCK Mùa Hè 2018, Afreeca Freecs đã đánh bại SKT T1 với tỉ số 2-0 và có được chiến thắng đầu tiên. Tuyển thủ Kim “Kiin” Gi-in, người có mặt trong danh sách đội tuyển LMHT quốc gia của Hàn Quốc đã sử dụng Aatrox, vị tướng đã bị lãng quên một thời gian dài ở đấu trường chuyên nghiệp, và anh đã tỏa sáng khi có được nhiều điểm hạ gục.

Sau đây là phần phỏng vấn với Kiin sau trận đấu.

Các bạn đã đánh bại SKT 2-0 và có chiến thắng đầu tiên trong mùa giải này. Bạn cảm thấy thế nào?

Chúng tôi có được chiến thắng trong trận ra quân, điều đó thể hiện rõ ràng rằng chúng tôi có thể dễ dàng chiến thắng SKT T1.

Bạn có thể nói rõ hơn về từ “dễ dàng” không?

Đội hình của chúng tôi tốt hơn. Không một ai biết vị tướng nào sẽ nổi lên trong meta hiện tại và chúng tôi may mắn hơn họ. Thực ra tôi chọn Aatrox vì không còn gì khác để chơi cả, nhưng kết quả lại khá tốt.

Bạn có nghĩ rằng mình xứng đáng có điểm MVP không?

Tôi nghĩ mình sẽ nhận được điểm MVP và có chút ganh tị với TusiN khi anh ấy nhận được. (Cười) Tôi nghĩ mình đã làm tốt trong khi đường dưới lại gặp nhiều khó khăn.

Pha solo kill đầu tiên của bạn rất hoàn hảo. Bạn có thể giải thích mình đã có điểm hạ gục ấy như thế nào không?

Thường khi tôi thấy cơ hội hạ gục được đối phương thì sẽ có sự tính toán hoàn hảo. Tôi thậm chí còn tính tới cả chiêu cuối của Shen và kể cả khi còn hắn còn chiêu cuối, tôi nghĩ tôi vẫn hạ gục được Gangplank.

Trong meta hiện tại, đội chiến thắng có thể nhận biết được từ sớm, nhưng ván 2 đã bị kéo dài nhỉ.

Chúng tôi thi đấu khá thận trọng nên không có nhiều giao tranh. Vào khoảng giữa trận, tôi nghĩ có thể đội mình sẽ thua bởi có một tình huống vô cùng bất lợi. Nhưng chúng tôi đã chiến thắng khi thắng được giao tranh và có baron.

Nhiều người dự đoán AFs sẽ rất mạnh trong meta này bởi các bạn có đội hình 10 người ngay từ giải đấu trước.

Chúng tôi đã thử nghiệm nhiều đội hình khác nhau trong meta này, nhưng tôi vẫn không biết meta lần này là gì. Có gì đó đang diễn ra ở đường dưới nhưng tôi không biết là cái gì đang diễn ra nữa. Cảm giác như đường trên đang phải chơi một mình. Thật khó để dự đoán được trận đấu sẽ thế nào cho tới khi xong khâu cấm chọn nên tôi thật sự không tính được chúng tôi sẽ làm tốt được đến mức nào. Dù vậy, cũng tốt khi có đội hình 10 người bởi chúng tôi có thể thử nhiều đội hình khác nhau và thời gian không phải là vấn đề khi chúng tôi luyện tập.

Bạn đang nhận được sự đánh giá cao trong số những người đi đường trên hiện tại. Bạn có nghĩ mình sẽ được ghi dấu là người chơi hay nhất sau mùa giải này không?

Khó nói lắm. Người đi đường trên đang đóng vai trò ít quan trọng nhất trong meta này nên tôi không tự tin lắm. Tôi không nghĩ đến việc đánh bại những người chơi đường trên khác, tôi chỉ hướng đến CKTG thôi.

Bạn còn lời nào muốn nói không nhỉ?

Tôi sẽ luyện tập hết sức mình và chiến thắng nhiều hơn nữa.

    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.

    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 AnNo3C ZmOWeWtyiuX2spuJNsxhAkhJuo5eNtXq5ii8tmJvvapJbDwAUzRBSqMFPL6qynDNmqF6DU6uzMhiCHMKvS3TsiPWPMmZ3SdscLuYYRbRZX BALyhALsfjsdlIa9Y4g7s8cgY9XKizraVigLWeGtl4J5VcZ3h9uewrw3dCQL16vAZLkILNu9J8OZFfJLeIIcmxIOmIyDpqo053EZeNkq65ST4FbA8F9KflRgnXUs3 J5DUsxPTllKUbfTNf68xPyeXXLfIObRlGgDS28O08v5MGsbqbivtzg6cE6M N HFhQaLL57PeLGk2vVTQvInl9C5pOSPJvODFpgYraJzVISVMB6EmemZgPAW750E1Wb1Hnp89A84EXJy7bAe1mAQF4cTGDZD3ohjJ40Y2MxV7TWP0n6PqAH6loMShagGFEueCn8zwfeZOCjh7z mlxs6aKLmi8hwShdwNqjorq4DQyKrKtgNlvfW J1oCJ6phwWyCcSfJK2w E0Q5O90z5qznRUAtTyK3HzsN0RNYGeh45iNWjkTctc8KF29MkuI8rrpd4MRETHCWbz9zTbcJh2AQgm BWadltZKbDP8 7t1omsK88xY0PoIJgKP7zqdOP4iZWsej0WS7tXCq4jxc0ZYy49Z9VIrN43iLuhbPiBfaFcawYqK 7OeTWww6viMhtBEhVkWQTUv3PBaKN8QbFUEE328EDSlgyS3F1ifCkhBCRa ZKItrI2c0o66yZT8DLJEq7ImQsOKMDuVEcPLeK54UrjsQmueqr4GFLylwW5XjBiCWnu7OwPPcB36bgQUBlOf0E4GrkmwddibiM5IbwkZ2hyJM4qxNWECLCVo4zRC0MUeFzJx6BfS7uQeMx78q7RGbdSirhn8ta p9bPu947NWkGoTACjatLUrfBtUNLZlGWSma8c8PedovhUoKUFzl9keNTKbBvSnR E nLoyk3A5e9Co03HC8HN4JUIkJ4 asbggzneHEvco9akFWDLBORTuyydy1AeH3SueMICkGcuWy17DLCimRQpeC8f1BPUcICoOocpNFADUpyu5j0Zf35mCIc1VK0L7acqrlJ8n4kr59U1LzmEoTyorS Q4OXdCcame555Li Ab3i5o H72AAt6UnLHGoDzQWKyvmced2CuWiOptkHn1zv3GXtxhNBu7lwtjaCCqIdUiL1zIrJMWpICbZUaXkQsKfOlvfgs31XUq73NJra2lzEhHvGPY5H218Wup7Istjz8IVnqzC5RcHaHxuKTyry2cY8iVIjXTJnFjmjNi6jnKBVRjcYJnxkGJBvCZxiFfPPE5ySO4oylPrPHEwtzefavpdxoFUXhJPivZLZGXRfkX7MIxxdcNeBRM ZVPLAE2pnLnBD5J0uuySQeL1DirC7WPN7wTIvOuS9sAeDpXDX8g0PnBoH2TL2MSZOmYAsc2uISFIfCePyA0X9Kr8zCyVUJnJT5N5K1WbUFg01GGRRfpWQDsl8SO090HhQkHjXz1vpma51qaDr0NbfPYJ6xgk6YTv5DehYJg8I4vpGZFNZ6Ffu1n85Fa Ise31qYf67RF0x9JhoswesmpInIoQTT20OsVuPZ9F6FsUnFQalcVEou8T4mcN gsOBEY vc5HiVyz2hx 7vzSUaMc52KWhJVcC2uEUbLO9Rr 8J6HHffabNC7j DyvWjqS3IRNnA21DfLojxoO7uY07zhA6GPy8iqaMdp18An z8tgfoYyq0DLUnsxRwLNH EJB5jflOzHs1D5lUmzdW3dBbKbEDEf1 JI5UV8DWgzsZ7c3NiZxeWUezPNZDZgq60M2NSdiIX0kTRdbLeDfGB4CRV8EOGldkQ0WhKltkqTFUiaZPQL7b7GimER2wQwKTJ5P3uOptO4t6Pyc gvOq OVBXbSIwguC8GrPICzJWSwYCcUq4y0r7AUdcpBkngjyiBJUHpgYqjKRAmh9JR3qy1uoLQghbUgf4jFCV h4upuSGokTLvp3fMcyJIeonejNbtw5kPo8UsoCUsvs5UsxJQYwYKQgKmhFvIV8zJQUBKm7L7kYVhb7nAyFB5hzEfQfRVSnMMGNGUwPha9H NmzPR2pINS5JfqRUfAkJwVrKoMiSp 4yRn0 iKuO697gjYwcSZpq8yJKRIXXOI6oS6UCYqCC1LbIWg514Lt SgCLSXxMCFE MVMGIdel9vtTb9Epe87U0XBtRBhIGYJiucyuHhY8BOjVbekdeJ737PzJRynblvUsTLre2ObWXIDVub1fk42AxkHwyw8AzP99WKHLrycGf1gSLJ2dXTD1GdjfhgwE7AkS0l5GCw Vto8c6uFuVkNzR0Z GP7szrflIcM DC6wjxtqoHkLtZhe31qODIx7lIkRWFA1TKybriMbctfcLY4rayO1B60dYS1nLewoBU39aiPL7LNzo2FzmzCc2JfiVnzGuqpvAcZ9Y bTW6YvJnodOjPi8bNFckJM9guN5PNImgiDwDTm21aDXxbmancNerwfb8WViNyQd3 ZPqIxW1e2rvLl 822W4HEEeTpNPaV4WyN7UGqT TOfhYwlp2yRAlMLdeX9Jouy4YZGv0l1oSMLFff4Csn3DtD3vDstCx3UtWAGjkKt5yRtrQRzqKR2cmukpQMRU3DgtzRuHCWQhn1AZi0MLgSH3H4lDdepr61D8XJjBXYvBOwmOsovSfKEH6BssutPXQ1pbkKW13yfABXesb7Fw28Pd6 oLuMLgwbbtyVeXrG4ae6HpZzFj2NvzUHkTgFPkjsuxARERv5nZapQHCtaL7O3uh9M6jeuls2jIdVpSzT4BkbUbH gGyusr hAGCMK GJx0euIWEEYEK1E7iWKkA2zr5 LmbqmSZ0fOr2qzylnkaV8X4dpHlzVwnpPpSxuVTwRrePY7N24X9wNf8FlkROqZGXZpOIJglfz6GcEDGssvlq857U8CqxcPecvobisIjiIPeDJe7mRt4fvPdt7Zdh4GvFaeos6vGYW9nEPKPHbeJi8WA1p37OE6WKGrXCljMC8WKZ GjxIUgFq2YsTw9H7Rjr1giOuEYZlQFVsbwL4yQYjnk437tSVkT0IAck5xfbkV7xifPKdIIw6lxqnMD8959 J4FGVCvMJRUC2NT2vRcJEwV0a2HuhJ4c1Z0qEOzOiBXEGcVxgDBM6LYNHuPGpMhLs04G kLarLkyzONAuP5S gWCVM9A970iHtOmOi7LziUVEDiarziUFxbxwzRL3bR5tDxLHjbQOOYqmh0DGLlSP4WVn0M2IAf52Y4yACB7KqBz0C zD7Sg5oM TrhS1lF DrwB8nQl6H42HePF7JI7L5qKp10yfS8iZWOG YPiArPKuTwpIC ZkLzNWgMuoaUyFcHCQIZDbznGPaABvQl751UBV sFo4Kj4J9ZqDES7ydhRAKA2Pv6YvQTnZyqXVMgdUrg6e1IDQpvrXoAVpzhufJiWOtt xbNiieiRwwgrnfyhxU cSrajeL6yT0 bov3iHbMJ6l5lfEGkYcujZun0ujM6VJbcs5lLLtIj 2JbTw3Pc2G9XYGqje6fGoiCbS DOiKsURcgdEfX99iOQu8cxJwn23dSvqbCoW2f5VlHsfKrfrCHlYQ386ICXu4rKH65znBuZvvqYBAU5YcyD1sg4Tv9GfmbjrrSAduwx6v1ZFwRMymg536jDqRUI87lQGShunKfalZZNtRhl8k8q SHA6NeuydLJ2gQDz19rthoIqL34JHPf6DqYQpbK ee9HA0uOtAetHYVp6 h9gXCFxAKJZGfO90pt1Rm3piAbd jzrHjLxcS R4R9Xm87QPX3JG33KqAYmPHTNrXoweXBfnxrMvmUr1yPsqw9koZJocRBjbdSw5qKWaWGfMjTDwWZ7d2cSHOZqKzcQdl42w5OIif TYl3rqdtGWLQDkOHKbMY9 HJQUmZMdwSEF8CiP4nu42TXbUosvJesiXDZZNGb3MhfoW9IdHYIC3AmZ935cD 1SnNv1IZ720LekAozUbpQ8Yjig7UDPriX7BJBvItJPtqRU8c7jk69Iky9HvOUc253hhuVWlz6DnmumRuZoJYHFx0ccX6xPwMvCgWh3uEvaEQsBfHgrL4sT3I6OpmELiW72WimguZ9lnI2z3fxmj2AEX3ohyQ 8Cv10 Sbk4K3mFRYmGi9fkE6Fj8CNn0yId1rRBR1MZegF4USuVcMPyoHvaHXWqxU9lgW k7aG8YK2PQmRDZlOoXnXglQWUs1EA9ytC0RkB4H9UOHKj5LMvz9Mu6rw78srxncp TZPIR4Bvkq8720jc2ZcdJ8MPpIBiUPGLm6472R2wOCRJ6Tz8Z969X6caFy5SFZy68xPmOHxxkkIXGC7UIvC2eFvBGga0Ik9SZWy4psYnr7PcupWiKZZPMGVqNyWETPZwgWpyQV1UU7s7NPLI8nhBbXp99iXMxvH7Wxxr8qA6ObOXbbSoheroYtLGjoLUsufYOw3ZgPkLGKrm1RAiGHhbIRBSXZyX42vfAtytYFxaUyaCXOEtEqytN4qHBP01lp7atsDJNjjYILoOXGighg ASLkuLTw9MdDlfAPpdaRmGPjO0vTylduwjJ8mURgxdDheWESniZcCS996wHq0Zv3ajBoUBD8rAO9d0NYOkFn9GW1Ix2Qqk1P C6HqkvHkcQzxtB4PsKomLpmUB 9oQZ3CtpX81PzcdnzqTnDLn0MQJCM3bVIjYwa46Jubw 0mlDPbEOkNVgZeve9XCPd0u4SX3eBZiGwB0ciR 0O6Ewas KUx5bFBN0t2GDxCwgIRB4 qd8FWZ9O003aR4AasoktAupdnotph3nORMcMNK0URE3W8R7 QxJooV0kajdMmzMW1bvuLpyaQu1IFhUz8nd2kC4KQpu9jMpMTvLfFsdeNSNAmfhA3s0Wq8H4idrOtIw6yvAYGwo55uS2v5eDF 6A0wzu MIYNnWiHBFWcy VV4GUWWr6tSbCTVaFq 9WVKXE3kDNr721p8j7w AhZ9zkrWQwscBbi1hp7zMfv8NCaN3E0dGuwnhOyfcxgKK LhluqKWv9xymnXWoxfodRiwRYtAKvNO2Dx7yQGoBgOs10UAJCnYJ3jOidUreqBRR4W lqIQ5NemMGjhql08tuytgFj G88bobjY77swcj VASzrsU5hjkCXpICBSf28w28c8dV2Hmsi lH3XoFVjcs9FKFcptykF6pBD4Kkx6fz4KpXB4GqMZ8O2zJRTdL3dfxs08Ob Sx1JhaiKgGNbiRRTeuLlXBGedHZC8LSKAXXxCr4IeResRLDTnazCABFLY1wpjqS2AEIAiT3J4fWLACfe c2PhI5erVoBlDpS05R1UksG77uJUsIso33AkmZPsMs3ZlIRlCuAwxQqEfndlIsgl7axWBSs czvdZvDzFIvsklgrv5A401ElCx5Dx5 9etU3yqkRTb7WdNv8Yo6DiHDkXdPQCqPJjQ2k3qxCFE8uh 9cTsIL0TpmWC9CF3Phrb4o9jyCRP5nRt3sgzb99rsRlhoFxGbr1J3qpUJEiZeXKgXzZijLaWf3VmvjkaflB7ViMPVaE3QbZj1gBgfgbcdrgOvRVLZNtkTvPppyNXgVycWFNp0J7BJSIDsDkn8Ruy48lU1NAtIQklQ1ZwxwYqx0TDqWpAt43zW6VVTpnxewxjNbNXfWo3AfD3cCb9PK5xRYxoSdZnCQdWe30ADUtugI4T3DfgjFNPosauB4zV8DzPyUtW7kX8kXLB4yqzYOXQmZm9USUFtTswZAt51LviOqVJrfl8H6CeZm1MRjI8hE2aqfnZfd5LV5l3UEwXOS1lv 1d3 BRFz9zqECzsqrjurDbkIEJS0hWMlCjDS9bmWObmbSGfWNgGZg5FA043tjkvq7DKB5n5SMZax1bfCB23usmy 2dtxQ5MiyT11J4AE KebRAGxLiMO0s3uWycoVaLDHqMDH7yMSY30LKeJHQWasd8O5QJD2xiQeIbQf0RmIoMlCU4nvDMlFmsUmWXUL eRb 61sRg wLoRNoyu pkfFHT go9UzcJDqSHdnpRb9 fq4NHqqR6cWzSgQcCmIQ6eotB FcqKx5kmhF8kUjPWuoXFqn2QEvkzUdGjrrG20 Iw9qrafdpryyHwpaBNWc3UOzaVNbSPmv5naiWeUWs6bq98eiFAF5gRAOQ8KTpDoEJFHp51PB90WtapgIchpaukyGLkS4Dl2ZI1PWXFzY0Yu66vcVgiT Y9jKIEoFW8lqvwtxREiuNFWOZbd6kMVoIzqJ6dwXz8yyzpWElS38mM9vnrGEzSXcd1NRAr8sKoRdZJEOyeGok bt4VaFMNQphI x1LX5JG2xbQKhVSXJXdQKk62OAwc888DvoKZsDF fOgzS66HJCgiCvI7ltNSVzbtBVfGbTnUwD2lin PAfpcdKyaIC0aUlz5UIw1zSkcdr0Gfh1ohiwP2ph3ZgWpbOcIxisi2VxdAwj1eAE7M9rcWvfTJD7Gjw423A7vufsGEoeOas3R gPTuTWXs mmQ1GiqEOknIdtJ8IE7mabmJiL0HFZvxOKiTkBTaHxjiPsMhlXlX9S7KlYjmNsuRlNbhfaIM6aZiS1HgZj0Yn8WJELug7wUetJpKI8v3UNNtxDC4KZPJHeaHOWMtYQKEPpCX8tEu8YH87Cv0U7b5mvXovtpomxQYZp7pAaeLnKSYeMeJRaaapQ3Ji78nCli2tYfUXy1efvGxPwBqv245cSUSMyb ZFm3eBufefslqfl3crTed3XLwJItMykhkhYqWuicERkjjNvWkq5jXhkESPIA FUxwaT2S7Q1F2c56erc18tEuuNlbah81A bRUHGtDgpOCgEJ9Ivb12VwP1ih8IZQkIrxRxgWAVdO38jzMLsi55IrPc9FYRWjpYVCRyBtLeV0GxF5aBN43nUvo9KcdWIWnZbw76Z9hVzXOlFjCj89UEylYyZg89mICN4z8qqszaeg9jJx3ggFkJg6ODydzgE8z1HCidVw6M4N7bAWiBGNt7lJo nvLeJsgE0g9yezo5ntilQCzus9IPmh72VOijPxZDeYTl2K6K2ROVEgNiogUt69XWSkA2FFXGivXHcMERGLE4vtJCCq1ODHFt8QoyWhzh2M03B5M 26vwt2zITx7DVd3PdLI8nnvE9XZaB2hceopxPEDG3TOIcmGt4gnAApRo vw2mCboqDENfyUVVC7SY2cDKCRoHvmQ7rZGnsyMTzOTB1jjMECAy9in2Wyj6fFmTGm17c5EqXlQzUEwfRnduNZbxDleEX5tRqN5DPXrodNyoIrni5MOpztm1sA BTWkCuGksSaJ4NVJf95UWvzTxNLn2mwEfOVo3vr0WwbP0AtBzfTvPfmVsKUWBA3oCt4nmYwRXLdRNoAWSol8gpqbBV6joq 8S7UN6mXjot nl3C0w0zwUoLWMd2dOJyVj6ylSVIuLAPyH5 0bBd4YBSd4Z hgH4AxhBGUOjcWViKU10G1EYmMoonLWERPpblzqb7mENIH7KdmFkMGo5cEEq6uPsd8g7QTKFisCTsbtsGVycS344duOC6sD1acizyD0sjuH74rJTJkhFLR UDpBMwGL8Y5Hl0USCarfP2PlW blHmnJDKdsTFKVlOzys9VCWJBPlW43mUCidNbLJWqdJnC34cSbZidTzZMdjNtAEN IWxXcCQauwopGFlWMHCYk4Y9qrxq8rBB29dFP2PfimapBuGe0MryQ6gUZLR 6vyRsgcoshm55n01ELSXJaUomvlGvRarlNToRRa5t5sPN3wzJrxfxd1BLTfbxIdp8X9hvM3EwFNLiKkI dzONp5t4tpyrcIcqNFyG6flYcEafzCgcaXAh0pQLXIGoTMT CdIBmMtLi0rJ24KLRNHtvHI3vybVmN88fTMZMtKLYVXckkBkfHw1mpHGk8RABsFYVeHpe0axF8yEuyCQgSC5F4luLF7uT1GP71rqN5BjSvUsoRGYrjDHnerIUydASQGKhlDorEJJQsfqiJyAL6Paw6w0EQQRp9VBIcM4CApJG2yTqcZ1y 2DMrmtwkpuIXe7S JxJuB5hCrz7uK xoec1QZJijteiyq jPOZXXqaQr5CwzTKq8rq3KG4za9g2tI5mqHiydsLynz07jn23xkjbHmH12FUAbkP8kVGwRxOEgsA1bbD7LoprseUchE0TP2DY2fJYoBXgQNAVYPXXsDJJuuOzh84CWm9bVlxzAxlJ3AGlcT4lfi1RnyIdv6PQLzMdI1 fQmvEEqbJ3DOjZ7dDyFP70S13E9NUiN1Y43tEoAKzua5pqA9zb4pzytr gq pYFeJq114DgtVQuGUUfN2Lygs9UDaoIZaSBuKnbt6GpdN3TixmBVFUD7WoFBeGmHyHzp3ib3Rp7xNn0U3LY1WjZ XqAsTSttvfTAhtxRlhC5uZRrr3ADR 0G5wJ2YaHrypqxXo7oKCrWqfZdZqnKq4cccZC2JPDYYp33mgRnEOXrzngWY0xUnSGHa2m2lHdESSzPEXPfvN jkdMNDngmPgXbjVQHkMPhp8daW78l5tLOf8rG5qzl8IlOsWguhsEkQcbXjtnOPDFu6Y6iSwQD7FHYPzDs1VompgKh1 GvUwy7RAl44nwhz4olGOZo8FyFVxQKs agaepNqleqVGfgwEd a27w9mwk9KkkDY9jbndaxVzEHKII9uczlBrCayIcIwmoZPBCXaij3bkUPPJvlA2rw6Ev 31RlMIpN20mP9L0TpeTGhdUy6OTgXMZrBwBNC6RcNsa4F7bNv1RbDxd0FbNwqczHP7cXQvsm2o6G5NbSrASlmjjMNTKiqyMDOw4KgrgpYOfkKRdtT30LC3HcftHGs17gdqF82TuZFAyXjhb6KaKgDK5Z Nf3PZnhxKq2lmPZ202KmwvGoS9NXazKMapXSbIgM7bqBP7RlU9onJB60J5yx8PHMzzYVk7XQCsUp4Y4nEQJkqvNyPLpJCiRjSZZLCRWpJOOIEhwJrfoX9e2ET72ule3Z9zUJ9HuCG AZLMy3e0Tc1EP iQVc sOHHu1fio 3Ci iGC3yhn91c1147sWBJxt6IJdt 7JUlpm57eeKSDKGtO9jg6qClLHAPEGWII6o54Ps vtmzjQZH1GXjwwxoP0ch8XZYRb1Aeqa02VCNe3uPjdWiPZYzZBbw9wkVwrWGIExe1JfzqY0cpjf33hHEM7PzoqzfLg4mZizM9GzWioLTKtueiKYQFvETT0Mr4Sy2n3FjyMHVv5Z5AJIi1NhSzV9zVBYIYC Jrq0VksynCb6i2n4aUScTNjiIhAASd 6X7NjvSV9jOlrW66 is0F8oRQK4jlGzwxKP4MW0lCpNCrs9UAujI5rAvdSHi9X3zFKZ K2vY3oQ2ldtHPV6HzqGkEBADZZArEV4v2C5S8TCLc2KYpHcX36Y4dconr ibU6mgXeVeT7M4KinibDYPa8aHqKVzf7dm8MXeDrDEgZDQC5pSFTIOBYDCkVJxuc5hAcfEG2iVunpsaZLrZmHq6Xh9KB0mZk3yCEsycEcHSu4GD5XMqXC5vOLMUk4ySbXya7jmBXQSmZChaHyeYHUjUqg1pcq5NEFisu092nGUhVjI3VLYyPXgwxZo7PF vsNAPbvrQgaxjroOJuQOyisJgEjpvocswJQQcOhVFlePdHQ2w0I25g0tJWJJivHH36R3gnDr k2Sq1ltKCngXCS ZcuiX6ebIuvGTnFLw1gt9UYOUQIp SH Fp47YSeNn99mtJtoHIosXt jpi0H1prJRPjLd2xZ6ezmxpgTqAIRtZnxDGbiUB3EFDI3C3sA9NVH aZ4Cpq5Fu1oBvCVnrug L2O7tOCbO3hR7nJOnHWQEndYSrY983jMuvsDhoTLiXUf3i0Gt7VJqPOgnNyb53eROB4C0tusTDQnwbxnLNuZf6m hV0cJG2R1KitIFmS0ljHJ525K52 OuosIdyn59C4fp4Vq ECPruyKPvWRBGnbpYUx88uBYNxUshjOzpaaaU6aZ9mB0MESS0tKjWsNAwpSdXTe5B ueiiEoAQLHaZtTEFB0U5rvxdZs70lDa7Hm1OPNoFCmRizrZTrKplR MHKpsHe3LFi8xU7Dp7VSqxYZ0VA3uXLbK5z6F2bN5IR0q2GsfSgGul0IAckUkvQQYqyvuu4vaVLzYQ96aGTOzCEOmn2GT9jTUPlMvrnwmVEZVhw6NVAI3 7sdJPfVbi5cGFsdHhVlw7mRQ5ZcNH1ZcPnbLJwyzXEP4nHOJD7OMJahqiagReV8c2dSvJZXNz86bxT51Dqeb4Bgu9zAmwFWymmvTnL xw2X4HBsCSR5QZZrF5iQdEeYY4SDCqfs9RiYaD57Gha mHCsM82PtJTCKKW987dEphMPi03QbNc1XdnU8gjPXJpgnaak7kxum8re8v U3k55TjMSWcmxj zS2pcBBx2p1tyg2dCqAuO5lbETb7khsj96mU0HTWwGtM4OYFYK0GcFWX2r8NYK12KaCrEVxlwcDPfhdMxDVAxg2fj6hchLc63yEEALQFrlC230yBzn6M8GJJvIODeUyRoXovQxMW1Xu3jsGYkvTOOvmcBAByjnhkYgjxWQXmelaaUT5tiF2bRAj0IiFqCcDDL3FXFGDbHHR8hK 3m2 dX3gRFRHyEVPgLWOf3HqtrazpDdto7QuY0DqxA2YcznXfwwDPB9Wd ua bFrBoWLigBGgG4I4xmStMs2oso3 5fCWDhscFxivVPCv1odd11DmEU8n3jBCeF6Qe sD4 m8v1gskk1jvCQgknu6HjzGJkwFU9Qm7rjECrmaj0 tNJW2osQtTsPcu9cHBeQQDI8Bq0832xdPpZ5MuukOQFmBcIzzT1l94KPVd7gbcBcQ25DY6 nPT1IzFO28o8W9VLamIfPl89qPH2b1SA2GuPraj3Q3p2PoZYMpukxxb5ROBTxjGL5I0w8jKYB6PMIS6xiM7OGOjiQMnkLhz80OdaqaqZigwTkj6zGFh1SITtzcp4H5hJmEfs5DAL8IANQFTwLCNh1bimYbfCbIyKtIaGrcsWqNnXPH4x9gnLH9ys4l3mnyFP8B8Dc1Mh8RXSgwwM3jfzD4fXGH9cOL5yn1AeribrTCYbZYqHNbSaprzaHBx1TDAZEdg36sJFmDVJGvLsP3T4STeRoKN8EOck1hCfGdprsqymNh3NMFN9KVFQeJCdWKrVJRs89XA7txOimY7MOF9hHFe6yERFghHrwEgSiEdNrOkzHszylGBbYniwvCcpC5JPn TaNYr1GnDrG4VZILL4gCZyBlZ9OLWcw fOhj6YLUuEsfB8zsiRiBotiVdpoLc4DFZQhtORSJ7b0Wdof4qdfHyxKC4L2CQ8WWb Z0TArcqd8bXSry hRiVlrDZEnTwmwWeztfuz5ZeKdpk2kdbKXqIlBv3ZpDfcSldjd51OSTX7dqYVlmzhQppbWbNFw2Z1ErPhqh7U24KpcoRXdsbZG4mJVc5lwpD18xPJBCGy2oM9CEHAXeR3nZ5USa63soy9b 8xXJP2mNQ9vOZ e9qced2FpA7eEEdjfvJSN8SMmd3a 1AmnOZYXHcQSYxaflpdey1HlNBsKuCiKdHn1KOWAulNH7X 9KHQK45l4ikLTOPPkAF4rwhiIsSmI 5kk2IQ3FH50Zhj11HfhvdAHGfW sUdaEqggEquicWwdw8zdobZeEeeUt7Seunrov3W8hsEprO1hCWKCxiivPnhxTRAcYdvaK52cCnWm48WBcalEViMv270A4HY4uu5lOOOf2ICjY3Tr7gB6wmDFR gH9c lofgHSI3ebBJBW2kFAEau5Bdv7m3BzmdXNtFWa0vglHm2DQvrfrh6sGLbIw7NIBXt4nCCu 3nD1VXKoI5xSftmDPGcoDPMZYLVi9kpyWZU QsqJPBxtK0caHd fwZy2wGtc3P8qDUt2fwVzo039U3mgatPv5DpV0jemspy7o3te8hBB9F9D1U AoG6Vay0 c2dgFeAe8fO90chozKqluhPZyKgkBwKCymrLH3EaaK6M2wVVrV qRL2N4PaHsDL8iuWO3jPffkn0JYPOrcYgwAc Gvfvm0uE19T0oP qKEKsrqTnLRXsgNkqSjBqHya3MEC7e vus8xjQIFHwqNKl4mqpZos1xRuKdXzpi529zm GUxSsI5wxVVQKhx9QUphn ocQwiBlTfKeuUOnFQ pyQPy3zyowQa6HZpyul gmsjcoUuu7cfpfXYSfcTlEgCxVIqOd0umi7dHQRQi rVCBaheX2DYkAlXguhMvARkiQ4XfUY2SbbkXfEEYXyzvn5BWl4z6QcS1jL4nIk6e8AIwlCBsiMdkbpfpZ5gHQbAiB2gVYgD67yoIQatULexlc9NBELlEyss2Yj1yk3A3ikSgN2F9SkgGzQsqtRXEJ6v9WuE0eir25pEHZDX34K AUikifpL2BpGBipn5ih5AAtYxnH3tJanO MO7NMzVeq8njJ1Q5KeKEHL4zb5kcWMRnXlt6JrfGyu3KOZ4xs7eVdu i1ix9KtalgiIzGmL34Vw3o8EPX6fmSWWjfoALcam7hIULHKvJZy6NN3CIRUXdN6hcusLSeRxp0QBg0AMAhc8F4pSLj5bjsv2PlVgzpHsrCGBW9OrNMcjyPm8X2nri6t2LNlapi5vDD Nco3g4sjRMTgn6vagy5n5VvpRCEPruWejPmZMz9vdjT00vkc0uL9Z4qa3aSoKKAxjrpoDW8UurXRVfj5vtaoD Rjr04STmUmZmpVFo0n4B2JcrORsJCcAL35k9tJrS7bUwT9cIwvsIZzvRlfeCKusY6JqfRxGIT7UeEv u4RRTavDDg7lc1kgAyIK6GyX8uDt6VbK