Trí tuệ nhân tạo AlphaGO tiếp tục thắng kỳ thủ cờ vây số 1 thế giới ở trận thứ 2: Loài người phải thừa nhận máy móc quá giỏi

Trí tuệ nhân tạo AlphaGO tiếp tục thắng kỳ thủ cờ vây số 1 thế giới ở trận thứ 2: Loài người phải thừa nhận máy móc quá giỏi

SmiLe  | 25/05/2017 04:39 PM

thích

Trong trận đấu tiếp theo diễn ra vào sáng ngày hôm nay 25/05, AlphaGo lại tiếp tục giành chiến thắng trong trận đấu thứ 2, qua đó giành chiến thắng 2-0 chung cuộc trước Ke Jie.

Như chúng tôi đã đưa tin cách đây không lâu, AlphaGo đã giành chiến thắng 1-0 trong trận đấu Cờ Vây đầu tiên với kỳ thủ người Trung Quốc Ke Jie. Điều đáng chú ý hơn rằng trong trận đấu tiếp theo diễn ra vào sáng ngày hôm nay 25/05, AlphaGo lại tiếp tục giành chiến thắng trong trận đấu thứ 2, qua đó giành chiến thắng 2-0 chung cuộc trước Ke Jie.


AlphaGo giành chiến thắng thuyết phục trước kỳ thủ Ke Jie với tỷ số 2-0

AlphaGo giành chiến thắng thuyết phục trước kỳ thủ Ke Jie với tỷ số 2-0

Thật vậy, trận đấu thứ 2 giữa AlphaGo và Ke Jie diễn ra theo thế một chiều với lợi thế nghiêng về AlphaGo ngay từ đầu trận. Thậm chí, sau trận đấu Ke Jie cũng đã phải thừa nhận rằng bản thân anh đã "thua một cách toàn diện" và trong trận đấu, anh không tìm được sơ hở nào từ phía AlphaGo để phản kích.

Điều đáng chú ý rằng Ke Jie cũng nhận định rằng nếu tiếp tục được phát triển, thì AlphaGo hoàn toàn có thể vượt qua con người trong tương lai ở bộ môn Cờ Vây. Lý do được anh đưa ra rằng do con người có thể hay đưa ra các quyết định sai lầm trong trận đấu, thế nhưng với trí tuệ nhân tạo AlphaGo thì lại không.

Dễ thấy, đối với máy móc thì chúng luôn sở hữu phong độ 100%, thế nhưng với con người thì không phải lúc nào cũng như vậy. Thế nhưng đây cũng chỉ là một lý do trong thất bại của Ke Jie trước AlphaGo. Sau trận đấu, thậm chí chính kỳ thủ người Trung Quốc cũng phải công nhận rằng AlphaGo đã sử dụng một chiến thuật mới mà theo Ke Jie chưa từng gặp bao giờ.

Cần phải chú ý rằng trí tuệ nhân tạo AlphaGo tự học chơi Cờ Vây dựa trên lập trình của các nhà thiết kế. Điều này hoàn toàn khác so với việc lập trình các nước cờ sẵn như các phần mềm Cờ Vây khác, AlphaGo tự học chơi Cờ Vây và phát triển chiến thuật phù hợp của riêng mình, giống như bộ não của con người vậy.

Thậm chí, AlphaGo thường tập luyện chơi Cờ Vây với chính mình để nâng cao trình độ. Đây có thể xem là một điều không tưởng và hoàn toàn bất ngờ đối với những người không biết rõ về trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi Google này.


Được biết, AphaGo thường luyện tập chơi Cờ Vây với chính mình

Được biết, AphaGo thường luyện tập chơi Cờ Vây với chính mình

CEO Demis Hassabis của DeepMind cũng cho biết rằng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo AlphaGo trong tương lai là rất lớn, không chỉ dứng lại ở việc đánh cờ vây hay chơi game. Trí tuệ nhân tạo này có thể được áp dụng để điều trị bệnh, giải quyết các bài toàn đau đầu như năng lượng và môi trường.

    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.

    t0RDp2GMtmWC8S9KZUi4DH9Q Qe38k1CVrQCqdDu8QkZdIW0PaNCBYUZVanzOYdmuFRYq cnecmtg8 MnVY mipMxvHCIw AD7HGO2IquC EZKx0MxoxXmSXZGWQDfYZvK sy2iGigdFjMNMNv5kh6lEscFvL3gNI7WdEFrDXSjMdFRmVDJC4edz3KQiVAXZK5jfOB5NGcWCGlqarzHnRUo3SWsNtpzvof12c7tWDJYPiQKhs80ok6JoZKcHapOW8UDpn094NveKnGYrOOibAYzHNV81UvH1r3o6ATmmkMiISy0jsLHCL9Le2LNQqB9zVzKaISsSRopoT5eYoKZHHPO3PiopOkqV9RQ9KrMPFAC2H86W4uMTNXaFX86NpDG6ZEvS3hW4U68whWT2X56J3VJFIDokGPBVT5u 7S5EReUzsKL9c8jpwz2e8LiHtTHmVPwQTwKeHexh3rtVA2dmGNDKbvM RX6zZPaWnGIiUbJgCP9qdWc6NX36lSa9uU3VczysrVnWFTFUFLHd5AV3PYB7JRKS7iubRUuXpeUyq4fmTfJuDFtn6mw0wgWgrrcmXc1JZLphJS8OiGpggZG1juw6106gqXtGtIyZuXsyaZTlZjGtf8unaCehSVE2f7QKexA2iP2MPx rNEcbeQhOzZR20i8sLj5HhM6jzVkzj VeZZAmpvd6saWfxi8r6B6m0M201uwqT973DJiKLU8XOU1jX6cDJsFQNTIRW7jLH7vWxOkIhW0mvS066PjSdcuqB0kOCTAwKKK5FVFXtpaED5fX17fFfBRbcjEzaMEScgePK3ffTZlwtOApG6C2TanZxRpAyDNFQu6bxFJSr02TSE4WwRABBwbNMtSlU08Kv4LX d2Qfrdc79vjH7P1HtqH5bIoNQE3uEVksT5HHZEYD015CYFWDxq1SUrY7rP4DS1lCiIU6dCHh0cZUXDyAAHvf9RRr27xqs67L9qvoS98kWMeE6GIDezEPR4p85LTymExLpD5AygFQxpspt4Yq0f0yu2Zt6SMp15A71MxV8Er8fmPPJNfyyUjOqzqah86pbnW0YpgJbCckedVKywWEEHNoelaJ9ncxUriTFJFyMZfOyFl3esJcBMkbx78BI7P8HgJGWFi6mzBgchQ2 bMAgzLoCJf4KAJMplN6tkRLzIlqPfG8jwEag0TnNJ5fcwfXHMxQEQLnQT9eypuZo9D87ujq0Q2mCWjwAfmL1NE2xNrW7QchkpUC5LoI0txYspnJFCZM23ZcumfEzYwP0rKpdZFqXn eeT8yostCvEL9ahekYoHT6AYwjsvQlX2Oih15fjlya0zFvRJSB1yn4YSddLePPiP1ky7b9gbYkwqofolJTB5AnawE94jGjMaLhahWHQ KIFBctgL0JeVezbyqrOLbtV1EPyGLRR1BwdEG JZGquwGF7iU9yrSKG1Gb5GRPNAZ73M9BJ6dzPp0cYhOqpSWmRDoaRF9N7UivXPzg2 BRQ1OzgostGEfNtYLhh3aZ13RCUYuF42Vgu7l84SN63qI2DvEZsL62ztWp1AyYv10LA4OBmXrKmwjwZGDwW7TroFOKImw36m4EdmguW8uCK yyhxf2rq66hlKqbX8aTZKtltD300ndHWzjvoNM0Mr7l1hrSeHBMy0Vg3tro9T593lLJj4iIeZDvwJbnP31 HaAfs9jDpHTS QzI9POlQ4Uy R fdii08qMI6gFOp7GbHhLUTz5 2wYm0K2YI6FtBZwtSfigNW2CH2c8d2BCHhwGOQYsY4Ror 5JqW2g5EKoMVOb5xVQBxYz6kYrl0nUtjKMozJriNk843HB9J5UcUwVIcSxOFyJmRUTQldSoyEgalEz1S hre 2Yzahz6w4Jcwavos fTgV f7xIShYLvq51tVcN4i1tX0GKTj5YAGpiGLkObpjB0IyXIPbKYd0TAqKoeepGR3HaLA554cmBs4BzXScHwYU 1KHW4GJc54rEeALmBSBanLmSjdCjD7lffqUraMzGMHtw 6NBmMzPGmIwHNIvUhJjz8rHJ2qqssuYe8eGK62DAnKO89tHNV0bmkyCpYIovz8n8Es3VKsxADxoh9wFdlcjUUkYeKOVx2DbJnNvY ghspFaQwgN6GRE 7fpTwRyJuct7zt9Z2YZcoxBkkERp0QVuH634Sv pamVQ4Wz7ew1iJZuR3g7ppADZprX8Pyp9sup1JY0xm1XwVaoVGdPJv0yQDDvcQP5Nb8gEIWNHCMvyj8KFNvDSv wr3D7K7nY483fwDP7QvKnJXPVKu1jpuv0ZC6ZhT R5PCcNPjmlio4Wz0eKDvrmIsgwgIQj44kI7vL5Id4IRoXOaqw7vbLfKa87jvLhb4Dq1G3 nPtfmhF7IEzph31FCRgP9J23F AJeRh51rniZwqfZJb2Jc21r5LGeHEBM9E3KcioXnc2iBxIzmESHv0c2IoEQvsJFCaR68N 1AplV6chjC0rwKHdQ3FTP9 SvWnUbgdx3UGAatwmf9RMNG7FKcWrzb7LmTHICw98BF1bKPR3WUESqO3ut2jkQNnhmWlDh6JqbP1eMs1wNCsnRABwKYNvAEsRC1dBgLc17ddgqZ8NI4AgvGdCFVviZ1IlRtKdRJqlD57MSzQtJwYv9MQMez mTtuEYHVXZzd02Rh1x7JGMEAFhceK9i9ADKzFb1g3UiiLHZGAuuptypaiqqRNvQROHEbitPvdnMtktQRcXNwA23UBPYj8JDlUO4NpNjX31F68NjYQAbwHNCy1I6h8kxTVjd6vEjKJSULIrJLGQ5JoCzBkXZMbW8Tu1flHV9uf2HBa7L0HYa65jP81uhMgFifiVVdGhatx8dBKCs5VeZ9Lpt 01JXXligJpbwvUoupznBAUCT1jkCnMrq4 RGOVnj38F2fcRS9hVTfE2XGrV4KvhWRcTGrsABjUt3TQk OyM9ZbwAAjJl7BqpimLbNsb47uDtwxTX53aWfMtLQNjxHyVhBP2DhT Rqh2nUco9lgxlZzNLNpbp5DLO5sOJt1ULWw XACvDjXAujkLU8I5QhheqerHiyV6r9KbT0NpLfeburR0GiUpR75rHGhyrPzYa5ICDdbxoKRPelwV3HZdz6ZHseXXV1iFxNq7YV D6aC6JONrrcKRAjJGaPG5ajfGBqhbbi8N6RFfPd9amgp 6hhgttz2DaQtoNEHBY8e6Xe83aUJSf5QZFYVpJ8NUAKuLEreqYUbEJqwmQfJKFPNkpU3LDe5Ub8bYlkjKL4BXdk33fV1xbRtG2EgcJ7g1IKKuLMZsLC4hdW4JqmODEBigw0SLz3LsIAvODHIfCTI7e31PnvtLZ1cgEz2O61o6wZNFvltMCNrmDwHV9OzAvPAYbedAokdkDKtbyDKO9EhSSUwUcHoFGSolBJwBSAugpwFfBl7r48ds68U0xQGQDpteKWRkV7iViivEP0L2Rn7aWUtgJwCUTs2bBAAXeBAGZhGT2zuE0KlIfxfKn2IaHh8x2nSB4 GwKs4vve3zhDcYOy5YnVq2a4scjVEBCq94K1e7P2C22EqA5G1XW974hHKxYC9apXT62DBNTJ0C0gLO89rC5fRUP61c7n5DvvdXCdLFhzhNTIRQyub3p1UtTnohkxg7UkFjbZaz7mKfXMDUkpbbekhjXjXDE5oeGbjrz1OuGtoTiAyjt7et0qReqK30veJeycZaf34qqa2JuZXbBApvcPTA8Z7dhB64GEcYdbPJY5w3Beff4ttDivnOyx1VGx1XCvZee26PJQjjxasVMKSrV5Pbi3bV5tfGCaUKVM UqVpJAGRnZxMzMVicbCpXKtynGCPxrIJFtm4qUtByikXCyEili1tn4mo6u4GhsWJp5Dnn3pbrvMNFObrLwP0EFVyYWhZh2S0tDNOoaCSnI86A080q6xknMpuKEr3DRUTifmxuPIQl q2hPrAUuuwrrijbYZFaQvL0LCTfuVQX6EuavVm yHskCv4riQF01CI0dCw h8p0kDTcsmvzHwDe2VWB8iPhuHXV4nreiMtDq5TRC4pDUXRD7iPQ6Bhfyp3D9TbFk5tgo vcfODQJOXUwaquTG5bPiDcaYBO7qLLDzPm08Mqdl0OXnVrqIE5vFShdrhGIaYiABLAnSnkAiop2JhDjYY5IteWwkK9Cw2OM84IF7e XkQpCgtgcDQp gIPVpBzaZEIv8CdxK4idk8hUCgpNAB0QEHj08GlzYNhwDjes9slIe3yvx6tcAOD8Y4utITpmY1oumoaUJuXDdQYk8nYX2 w FruQBiBDC65A12bxxBW3uYh3Hq8iktHMgSaaE8rtJcwS9kjwrT8XGXEjWplE2XkM2AwtPp8O YGUszhPoJbTWdY5gXnT64bAC3GuJXWpegVnrJRiWKUzHiF9vMdooUdJA2bzUf Y2N vTx6bs5onb9uDX0Hv0cVrXuwH7JsDUVAmjUI7fdkZ6zII6AmI6jzzCvUeznCRUtsMTsvvTuCBqt97iEEGZ6ut744ugdMI0Vk rVSGtk7BLjKgFicG30Wxo9W8UE9GEjkVRRZ8eGtZVbncqHPQzdxwaKZ666cT6L3vBYUu9IlBp2SS3x3pSx8Kfjc9Yfw04fHbgk4xluRFTv7cFQolSWHNTDpNo1fttss4zxAfcUzSAd18kXRyNzyQag KcMiFrJ9GmxFLYcrgbWyanz9p7rAiMgWpaO84SFcSd5BfFioK4r1lXqXHwhj2dl078erKYELm J8aBlzg4VkjW3S9v2O56awD VOoTDKTpW2Ne0iYiZ5s6DDEPC4SqThADjrJK1T6zt9nChKDBxQmJ7O1yBEJWCZnTJ0c8b8Dcsz9qoNk4dPio KD2swz8I8myd08My5S5qa09LI2qvdWsrtTaS9HldO8SwPAnmP0u 87GtSRGP9YYAsa6MqkIiLvQcE8VSOkTWew2pqJVUxOnbRpnNWH7drL0hHDyp ZXp2p1ic7yMQy4EzE5kpIxsKqJbTt1UT 6jl3MuhSamayeGqiJcSOInUSVXpgV6jUAuNQsTlY9VDiPFPfJGuLe13rn4jaHiyf5WfRPcIdUIdf9VB3Wk1cTLByI5KU1Tnpa7m4YfrDhwjBVBIGKt6HpRw6TG i5SCB4yk6DDfkfDeHlzFM vMN ZRfgKmHfmzahdqJ E4fjFRcHcfLaztuq7r4qZEAQlBy746j60kS7kCM9Eu2w euIUSwrQdnE8sd88DkW5ge3n2C4Yh7zlIasfRf8N3uRdHQMhgixFN5lP8iBNX6y4GXx6geNY2kWyUJSINGPfx9LQxYqydJUqRoOSkDrvzaUNEIwBJI0Qkz68hP8GRJTXRCOIaKFkLR2obYJcckIJjBoTbnPibd3kNvvHok8iugNqLk7x8WipGYz1GO3AmI90Uy6tKzokcp9eAJ20c5UlZ29Nqf5PRAb2k9l8CfDmP4fCUUdgRIdmYImdiLOu8XEwNPAEHR QEIUvS93QBuICnFbO7h5ITZI3oUMDk4yz8qg5sRxVPOZVAcVZrOFXzcueQ0D4EnQNi Du0a3T0zMhDsFz4m960yQYU6UGulQzKODj9YRd Nl7XxzldcS0mmXPnYIE7iKWb5VjtwVM0tDlpgwvJSZNdvAMIAOrKSFUQGiGEx3DyPoVCjmTKSfYDVSAuZvRGYGMPCCmlAiJ4axdk3tM7EzIpLMdxJ8EM6m5GOkdCffNQG4BtiXJOF2mvzoiYMA1DhsdxNtK7BIAOA4ixQXrMkZtRd6lylVZjQR0guMqEXg29iI7ZUPCjP19XgOBMbn54v4HRrbMhQtVAq2OiMRZ OSUhGuVqNKHI7WS2Pir7ZSai2 fHXAjVwaqVWOnXpLF1qwgOkjv3iyjwonrlrMPCD1bjdSRaGM7RAUYJikfB4REDzDKYh0gsSE PwjK2U RTauVVGSTeKgj5cr1ubbDASa53oxO1zGvd5tHdVS5 mcHcnEULnCyoYBKtNpJQMk2nvYhEaRUF0vWckzlbNvm32gQQyKoYZ5U9QqeKNMf9mEIHCzwbWN2JWVQNUjeQeYdFO6sfQpQTrFPMcfRc9mP8ePqFJ21GrFFttdQk0K5hAukhsA X8Rh7jPPsruK9wxuhfCkMThQ7aXLfnJvuXB 8uI WwtialWj2yGlr3kKz5tvfC3iYo DG btsajV5K1Avw27XbCxNRHYoGkekubfGkCYSMmh6ikoXzWeY1o1anqisCqanlbd8BrOOz90rtXrn1W2e28zZu0ii3u2jZ T6kG0PPhCYDP4bJeug4oJPPVNW BYnEO55irRMqG6lYrGmgfOsyVm48LuOcXtobDWSyv11cd2swMrfZJ6GwGJVt2isZ1r zoJjPO0qQQ5xB TckDPz6QSgqJFtDy0NpcWRjrNvD6aSAob3jvUPRLuSccGYb7ZLwk1nIQfadzUCWXcikgA3kDYP3CibykSwT0DAWt0q5OhM2zJ69Q2dNAh9w hbSJLiMBGhZ1RgowLtnloSEzUAnaQt5bWGZDq1gbuoPnD9b1eu1VKW88BsLCPGqyIYWyQQP9gA HlOqqTZBLYij4t9zrPCsC8Pro4jZyksbnH9is2IsRjoLpjJWlLNkVjZAoE50Q95jV 9yT9R03RPYftqX6qiIq6XUjCL5oR4V6wct6CLH4Y7f8LMJbDbsKCl1YasoxyKNUDHTqOqErcVAydE1EbLNMvAqMJgifIHuULifCwxsB83unw9prqWCdYLdhFb9UFaOSyCktgja 8RnxqwgCtA9a Q7hVszKrfbCYoZ1y0ATap3n hQWfXnfyMVb8g0aUDosVMmYGEunjTpY4wStOPba0XYhv sbhmFOY5c12Pp5dfkulUUHQuKStVbPoxhtpqogsWcSFmR4vT8x8xB9TtmLsMvBpgQhNyL6aBmUQOZIotB0 jqQrNTZLr5V aoD6mXSYHUeLfOsxe9rGBgYLd1BgYpSg Vl0g4h2CpJelXIlWwOMfLANVAPlDxegtUi AqZ390njii9bfLAk1Ber1CgGgpCRQIuoQb4CWK0Jg4WgKfdZ9XJusRfBhnLQ3PYGGNqQw0x0cFyOTYjRwgziO NvVFMEGqhktYQFGGfYrspr 5ArKgRS5WTGLIZeQ ag76cBz5xpfhXGropCLqdY 3nd0HcC16JHXcl4Ig6ywiRObxMpV2U3XF Ho8ZuhhQbyNztUT4ntnU1CzQIpSHhly9cH3gk2DTpyALMjztkF06eDJp77CCLzZ8JdZXIAbiNbsvpPdIotvoVLZfuXSgVh4On9IRR LQu6YLShsO8a9eZWAjOpSjAshxtWcqBuhvNg6Gg3MG9HHK7ACya2iRiW6XHAcCQfpbnHF08bJf1HbBaoZWcD qzV81a5hNcEdsscqQ6KNbU6tXXzadZgkWTuZJqsS4HdininpIkdD66Xc06f5j1xglMSarKnq2syAm0AOhTUqLEqepMCqkYCjAyrUd8R4zF0ydA5tcHeMyY7pLPXHf5YxQItQClbvJrF93HN2dzBtIQKpsHNHQZyov9QTEH3wpyNFW Zz6GI46bsgpEm5UHfte9nYOCDvdu9aXKShOU5bBozbMVeHClaRxbUPaKLw4JWZM7XTtPhZNyP4eXlk17CKbHgHWPK3PQ2f1casifFVJAJJjNhjQrTDnmIhOV3K2msJE6QoZq2N4pzhqbZu2TeF4d6ykfRagxxflOfQmqTuggCpsBFXELGjMLs1l6tuZqQItu3gdbYqW2Hi6u ntAmiSjtSYe8wTm9p3a0Ojh9hWrPDjhgO5Fg8R8nBwum1sXHEaDgxF66xFSffUKEx43P5V3UAk e7ilImROVSAp4qeCYl0dJS31SGQ2Ob7ojNrYRTkiftotf80jySVMfFNcticSzgketnarFh7WZXJnSEVQWMztpSlGZHnhzlp45raqmRtu8IjxcTUx1RkAyzOeGB6CzmB1snvRCGgVquMyni7duSwcHhXkBtalyuXhj7mF88sxOzFpffTYwtovWIBDio5vBCIkm13rU6eARnEzotd3zsW9cYlgaxSM6ASKJpBwhGGZGOTCGnPK0gzqukhihmAvPt4onZa2WEG0 pWF0QpB96UC3SwvQpsfykNwrF5YTk3a4cpASbk3dBeQFL2I5pyWMiUTJAoL8h7Z6EmZKpi8PvgBc4nsrP4Vdcb6U8s9JHUHIFbSxqcC4JcoeYrjTNN7kCVVhe0sN00wd6UdfE2aXY CruSN7kHhJDKkvCCnbFiXtg4SEm8fSAZob0NF1lNY8dJew5mR6wHBfuDzVtLuexfO9UYf967vt0OAWZPcB7xqwbdOxVg3LmpAPBX1v0hprG9X21GmudtEHSNt6mc6IiGs65TLyU33DAfg5tPDMLPnHP65BoDO45z99yyMGGccY qx9qxKmL8VVNDwhMY2jLOsPowC5cGzpb6Wl9IZUQOWLt7T590tx8uLGzEEOw8BHkHRdoAy9UvB2Qkp7dsJJC4x5 BDP2rpGoGp1 IDHV1RRi9Oasz6JVYMWXLbzU3s66Sr93tzUAMDJhAKGrnVn0yvUp8UtOe4 q0IVbQIf5iVAMlSGO7aLZZlsRekrOBQ3YbvoFELaBPI86BlKwMbD6vL6SOTwbkgMS4Ih4IRAgy5PEltUgMTIPf 7fhN8alarW8A3IyRQJ MV0x HgR1QpfiVT4RHZFL6ExHXEd8VizaiMk7JWbs0RQDFmxXEGPWRJtFyEY1cFMCOt4VCBo7MiI8R5Zl2QzLfemshSNovF2R uEGyoiPWhkL6CpgOUMvGC7i4jbUuTnFKCd PVuEKA8SLsgJxpOfW1Lk2GJLnHywKTUs fJ0HOhit829UezPCt78NqL02V2wT4AwIAxUGNc3we BVk8ktbGS8f1V6qG8rGJ5N2zZBIhw78TqLm3dA2IBb4PrE4QR9z7VMYWBNh4EfZy6DFYmbWtzLBSSwgmmPesSfP5oAstS5eBF2gGUhE3s0f4w579nRvFMnPLb3xfbBcvzQdQApmyDmAleTgdg4U8NkuKUKhcUgj72GzWCwJerscQ30O9VrqEUOU1tAya9WrYBwkg1CoIKm6c0LavHLY1BamilVWYeFdLa9sRhq418Ngy27f2P0ncmVMVgFS4W94Bdqm7xLf2PtYArS18FkLRA TDIJsbchDPZL7NewUulkMl20FvqDAgPMYdBW0MWdzMyQyndFWJFbQ9ZErkN IWWechCz48hHryIoFc015sdLSYwtLclnxh8c9f21VYBrgnnwuzGIR5TQTMZPD83roO7EHvv8WHUhBrFm 757IxBSxO9Lu6XH9LPSkLwVoe3MiEQrI426xYyFiaSRQbcGvl nKSCnpejcWbiygmDXX2Bo3MVDKUZPfEISrcIE95XNch5a GmiRVf1aNYx9702oLqTqHcilqw7JFGdGM1pODp00ne0aR4b8sJ24AQ45V5 hi5TwqGCYASICjzMjP0aoJf9Gv2rywe 6I0vJC80kQalEZUfnZuzYUYbViDfX5 AoVICHwOTAwlCjChnvZjCwqMvYlmX3A4Vo8ubB2u9qG6SJvzu1YTPQ746K4ImEVvsHllgcFk86Or4cEcoDttbt7PLzvkWr8RF5ZGvsQJbXUN00q4NGll7axU5ukZfPMfazrPTx04hfpJXcA8JTxoKBAAekLpbjxfhI dVqt8e1zgZgqRLGr7lZdTDrvKdWSjUnj3dvgQ5ufPoXurjY4QEvZLgaIuJuJIbxOJ4SrKnOAakuha1yxMhtmNEwFZSFjDdJKUM3 wuGM1eE9U YkHi0MFce2iSMVhDqPL9vrB0QlItxvjNLb9G37sqxzYVnebm1mBbi CxzibWuVngrPr58wpUdLwh59iC J3Ex42zZ3ftffLNuLtyBZBPEbr2TJLfuYflJOMMu47RJmdeNVHFSiuS7x4lVBrs2K7dMVUzhTVzY8dU7O HaZ80YyH1vmYQUg7WLnEZPyr0Miew5fBo4wnSJnVXsIkW6ZxjcU5ZTcyubB752EBfXLsiBPFbHseGMcmfYDJAaw VkuvKptaBzB0tenmpjEe9MuxhLXzRkhWQrZGwQZV0IHmMtkmnl5fYwZVz9H2wIhXVKl1DLuXCUOIzKjFfixkW8ohVu1UgCGOiwk51yIG1oe kSxVlx4gSH5jk9cb6snvhSACzCJb9cSAE9 sXZWPLpkUpaW1yBD7Dol abf5R3BBXznJsPFq40LtThz2g8yxg86VYI6UBiH1piqiFvV8mJLocvCQaNkN9DYpM