Vừa tung DOTA Plus, Valve khiến cộng đồng DOTA 2 điên đầu vì toán với bản 7.11

Vừa tung DOTA Plus, Valve khiến cộng đồng DOTA 2 điên đầu vì toán với bản 7.11

MissingMiddle  | 16/03/2018 01:24 PM

thích

Một phiên bản DOTA 2 hiếm hoi mà Valve không đả động gì tới các hero cũng như trang bị nhưng nó hứa hẹn sẽ khiến cho meta game thay đổi một cách khá mạnh mẽ.

Bản cập nhật này sẽ tập trung vào việc thay đổi lượng gold và cách hoạt động của công thức buyback

• Lượng gold tiêu tốn khi buyback thay đổi từ 100 + ( Level * Level * 1.5) + (Time * 0.25) thành 100 + Networth/13

• Xóa hiệu ứng giảm lượng gold nhận được sau khi buyback

• AoE gold của đội đang thua sẽ không còn scale với độ chênh lệch Neworth của toàn đội, giờ chỉ phụ thuộc networth của hero đã chết. Ở phiên bản trước, nếu như core của bạn đang làm tốt nhiệm vụ thì đồng nghĩa với việc support của đội bạn chết sẽ mang lại lượng gold lớn cho đối phương.

• Công thức comeback giờ đây chỉ còn: (DyingHeroNetWorth*0.026 + 70) / # killer

Điều này thay thế công thức comeback phía dưới phụ thuộc vào NetWorth

Ví dụ trong trường hợp 1 killer, nó thay thế (NetWorthEarlyFactor * 90 + NetWorthFactor * 0.03375)

Giống như công thức cũ, nó chỉ được áp dụng cho các đội đang thua

• Số lượng gold nhân lên dựa trên networth hero chết thay đổi từ 1.2/1.1/1.0/0.9/0.8 thành 1.2/1.05/0.9/0.75/0.6

• Để các bạn có thể tham khảo dưới đây là công thức AoE gold ở phiên bản trước

Điều kiện:

- NetWorthDifference = ( EnemyTeamNetWorth / AlliedTeamNetWorth ) – 1 [Thấp nhất là 0 và cao nhất là 1]

- NetWorthFactor = NetWorthDifference * VictimNetWorth

- NetWorthEarlyFactor (xảy ra khi bên đối phương networth cao hơn) = ( EnemyTeamNetWorth – AlliedTeamNetWorth ) / 4000 [Cao nhất là 1]

- NetWorthPoorFactor = 1.3 – 0.1 * NetWorthRank (vị trí của hero chết trong bảng xếp hạng networth)

- NetWorthRankingFactor (vị trí của hero trong bảng xếp hạng network trong đội ): của 1/2/3/4/5 từ nghèo nhất cho tới giàu nhất: { 1 } / { 1.25, 0.75 } / { 1.25, 1.0, 0.75 } / { 1.25, 1.08, 0.916, 0.75 } / { 1.25, 1.125, 1.0, 0.875, 0.75}

Công thức:

- 1 Killer: NetWorthPoorFactor * NetWorthRankingFactor * ( 126 + 4.5 * VictimLevel + NetWorthEarlyFactor * 90 + NetWorthFactor * 0.03375 )

- 2 Killer: NetWorthPoorFactor * NetWorthRankingFactor * ( 63 + 3.6 * VictimLevel + NetWorthEarlyFactor * 67.5 + NetWorthFactor * 0.03375 )

- 3 Killer: NetWorthPoorFactor * NetWorthRankingFactor * ( 31.5 + 2.7 * VictimLevel + NetWorthEarlyFactor * 45 + NetWorthFactor * 0.03375 )

- 4 Killer: NetWorthPoorFactor * NetWorthRankingFactor * ( 22.5 + 1.8 * VictimLevel + NetWorthEarlyFactor * 31.5 + NetWorthFactor * 0.027 )

- 5 Killer: NetWorthPoorFactor * NetWorthRankingFactor * ( 18 + 0.9 * VictimLevel + NetWorthEarlyFactor * 22.5 + NetWorthFactor * 0.02025 )


Thực cảnh của cộng đồng DOTA 2 sau khi phiên bản 7.11 ra mắt.

Thực cảnh của cộng đồng DOTA 2 sau khi phiên bản 7.11 ra mắt.

Quá nhiều con số là những gì mà người chơi nhận xét về phiên bản này. Tuy nhiên những gì mà chúng ta có thể thấy ngay đó là việc IceFrog muốn làm giảm đi cơ hội comeback khi mà giờ đây việc hạ gục một support yếu đuối của team thắng sẽ mang lại ít tiền hơn so với trước. Điều này đồng nghĩa với việc lối chơi phòng thủ tiêu cực hầu như sẽ bị biến mất khi mà bạn khó có thể comeback được với chỉ một Carry siêu nhân chẳng hạn.


Terroblade được sử dụng như một siêu nhân lật kèo vào cuối trận.

Terroblade được sử dụng như một siêu nhân lật kèo vào cuối trận.

Chính điều này sẽ dẫn tới những hero đi đường mạnh, chủ động đánh nhau đè đối phương ở giai đoạn đầu và giữa game sẽ quay trở lại như một sự lựa chọn đánh nhanh thắng nhanh và không cho đối phương có cơ hội kéo dài trận đấu. Ursa Warrior hay Lina có lẽ đang là những cái tên tiêu biểu nhất của lối chơi này khi mà đây đều là những hero mang tính chất snowball cực kì mạnh.


Lina nhiều khả năng sẽ quay lại midlane với khả năng đè đường siêu hạng của mình.

Lina nhiều khả năng sẽ quay lại midlane với khả năng đè đường siêu hạng của mình.

    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.

    UAWBUDkRWv0qZQouvINZCBwL2IAUHjrOPSjJlLTz497zvY4nXp3iZZs0IuXcyrxPArPa8mBA4wlCimAWCnjM8Zehj6UPjmOBHJRAwgHWT9T9yNZCudE4tpPAt0HbpyqSS9j XmPsoWTnXfqLfSDQFVatj6ugTNTNsxpMfDz0k6SSFnBLkajR6tcWutGgf5ekJ0CaHXFDSepa VTuDTUDIebad2bd6BG 1MmnXwL8d 4SglXieNyHvRVyhSWghEJJTT5gfWp322nYgUls4axdXmjHo1JLxu6qLfscq2ueMEAvo7PzATcX9R52JU7bckwcwp0nnCRXy4QJQpRMiZRPhaqmS7TTp6gPfN1FkXimfKtClGh6uc1tHYGN9fbvh1qOAEOe2qwRa7J3QzFWJB0TmgaYB6tWbjlMFuByzdTOi0GL1zDAI2a9tuoknCoKdtEVNx6GrJtb5j7KiH44W7TYv3qY7P398GrCTsWbDtFN3Pb7wTQHSiMkwkU ucM988K1AmlwcyXsMTSLNtRsDJmP5JidHG0NvErWWAcZbizUhfST7fgLV5tCU00nvtyNlNXlEiwJVOu5uvfQ93eKwqDAnI8g8MPymfO1HegXHlg1D2LJgNYmz5vCD2tdvxSHEymO79rcRZb6UOFEKf2bSFik D6xPfQDC6RaupxZQa rA9Mg5UM YYml5RQmCbx0jk4TqahGHMtONoUpVZgBpISHKI MtLobXy25IA1CuzeVpEUkkD7636Jiqph6AkB8A7D3c4LqhrYPWPfgc93xJQjysRv8v5jGDW5wMG1StJydpxC9rPd0PSvQUsR1cRRCVnlqBoIsJKx55F00EYfGMcYLFls4HcTbVwPxtLx8SS96dDJuQ38u0pZ7RvN0Y4pBSKzoSioi2MdQMY68LQ53JJd1DH5uoPe6mEmewEu3zvJ7gBKn5ZkrS1OUelbmVSIQSu gMec1a4 LRbwhBedRLpPtV9SxvGc7wgZJIDBz7WrQbdK3KeQzItnrBKyWMaz5ajnNR4CD4 dP1xeifRIOVeScREoLBnNVWSL4MbvQ3gyL4pNBksmCUMoFLrgDnqvgTeqwxQpyZEgh MVZVOHBv84VmkWau0orEWuy6JbVvtWGIOK4Xhi4yHVH0U1o7AiO3Zve3uwIb8etVOC8iUArEfUxcqIwCdZ0W7NR22bV9QOYQpY7XBF67jsmOZrXIXTXZSkEynOUjJJEskiFNv07ZCPZSHDO8DCGW7n7hb1KTEYoaL3XaVyZ3R9h3mT18eBJkh5XZhcB9nzZrSeD4gSZSsSFSgJhAXjnQBTdPgIjzEnWskHbkCPeYkJT3UupGVVkhyY fUUrhsatmkKsrhxLhUdU 1ttZnItgqqw2uj2RsOBypyCLzJrr5jLGtCsIY1NHyfQwroYPNnM0P75JkZ Uko5ZsgoY4K0kh7fV RmMW HjmELKE4ZnM wk4PofOMd8Mxet kTRkM2SXhWQ8ABHrnJL3lvQ55P4QUpThi9NJUK9lhJ1oMkymg4ImpkIt89X14FAtph8QTKAkF6IOoFKlaJBvCKDqxGIkCKtdVUPdHLfgz4xMd3KNrQ4MZu038xFQQ3KYmV97tTCWxHDaNO 8kG1CwQCTnZvhY0WZiFyysBTwaVxDfQolvSxIkmtYtnz0MxbrilUSXwyf k19XzBgCQpIbrX9K98BOxUX U2NgzhIg3B6jVorAnPCWMjFxFER1gFsmT6LU2QnuUFqJaVy5IYdOpP6Iv9IIa4JF2LmsWkWdqGHW9IQP0AvZ5qr752JCbJU4hBTxTigatgDreiCaJEFtCKeS 3zZdBCRAsIz2VRbEsHbYLJkXwHGe8keIONoWuA1JxgpyVaT2yT9mzEO6zDvBxii5lEaHsTVUYtKH8CrEvmNne6XB9BVyb8ZlphAmcHcA4KPsJpoaNhrOZ6eIgS0DcEdogM Mk8X zFT2tMSGOSL1T2F8UEn5sp8WmCRqRFezJFpKNED2xvZUrZlht1y J75bAM3taEtwiQggTDpiSiaYfXANJt lujsBjPC9JAOKyECIIuuhPlWHYDAZOcg6m6Mm25vAXm KIuJDgsjbKUvGk5ZV6NBmSV6m vzYcdzHufJYpoW6Cs3wRcoMXx4RUiLesnhd7zMFwguzDVp4EF9CXvyTLpDZp4tzNKv6doZVA3npqgeq2vUPKjdjunWjVO7hvwaWKyZRuvdNSgHiSEih13AkK1wCrMoYYuGxiLZVuSFLUgW0ORxPHPVZuVUkfSP15g3aGy7ivdq8cCiS302iEdyzXPvuQ862cJ1Z8xKALVILnVYp9AIwbhMol4iyXmdrvhxbEEG3kD0kC198MZyJO1UxFOKp KIr0Nsxq6PA7Xg34ZocBS6gM dAqM9ONRpb8SElGa1jmqBh7bEl0piqQp74lSJlj1TxBi7BsTwGQf2Reibrf8 T3U7BSCS lMsKTYruTnLUYy9wxFjP9eNXqtj12ZVfPkOQRrpICGf54A5 wS3PCJZvFL3mQ4O4C2K4eHyUdmx0EtLc9wXHgc6 ijgBKf92GIgnsGBFee6MiQjFYo8LuqKyInTMcKN2FT2YQqpcXLZlXECKLfKkR5G4Yt4J0IH29mmdTvHeuDC1MtTFXIk2Lcf8e2TcXsXJ xGI5AAPWypodW yUBLrx2wzlMQbImFE1I9Bh0FjRSMcj1 4zzzf7nx6caLvJhCRndG8S6al3E0nAgj674M6N20q8xYishOHjD4r4LKJNUzGAi3LhpPDsF1GA3nDlbGiXBwVTiRpLslRDKQUXb49q1Q5sb3eYdgj HxX3P8EocXe0qdjUceWvKM2D9NMXLyZskeSm7q9cOidJ5NWMfvAK5X3JzxrxpkASLLwK4R8ipCfnpi4DExxPSFOarqTobfBsEDlNwxNh2T YK2R0Mcd68qdDqVA1hGdGesTSDaRCCUdm9Mx7szabmqCrfRLgkoikPipnUjvFe1tB2enaESJVs8FIheqhDHEwaBkdLPe7N1u6or7xNsZP7c5VzkoFWdiMx86XhYZGFp7wnTbXTe9Na8d9CwjXMQoKx6UiGurZ3xbngWJ0H2YT4Ey9e9FCRet5DJX2LxJetUrkiMzBezlIHs OmXZiKVCl5H1yYO84UAyrCEpWnO3Ayp1x1RpPp50kS9W9sxYjZBt80HUa8HODxgwNTiHJD vr4UDcVSM5GRGC7f9zHIXQl6ze2GcB54wkHAmqmhveZoZEfpE0yWDRsxuSP4AXK6oUpD4RFkZ1 Xc8Hm3kIWpaHcBUkW78ARwgzllJlobiKkEiD16LgpTPfll 1KIuHI RqeF1R1YYrnsAHL3Lr4wOgI2GsBBWxXltDn7txXD5lsBIxvOV8pPA l0 uIU7yToVvkwgZo6H69mC6WWwh76SixyWe2xPUtJMi0UoM7sVrhAa8wbOX0dzJIKGh0Mh4AXbhYB 2b7HBqHSMNOSJ52q96xc0gEaJluGW2r9Ga9DsATb62qjcL5Kql1n0 Gjnk4905I 1MaaRB5GAIDHG8mUBoahtNYVnHqiGUDCoYS9xOtD0DnfIrwoE6kcCAK0se7ZP3LNwL4BKwzPXk6KXA2cxbxX2QqTjEngn1xu50jd8AtPpKNsj9pJDJx2Vtb3NTSSV4m2e25OyrpN3oSECYnGZ5tgeENHEvEcTTbvT g1WLVpQAFWW wIqaNxWnBx5BPuMncwjux9kE8BbvqTQlIhmrcHhFilPWrnZrmhDKxuLGTEM2SlUNh2FQun3w5kt3m2erGdKEvK0nte7 CvGiVImZ XlnDwRmCgoV7EmNQyih8Hn9ivW92EWX7cnG6C3PAK6NnVt05nt7LTXTXxVBqukM0tyVqLbUAXLYhNhUXW4zFyGxHTrbgqYHdTB6PhURt7Hk98EF6cWOFdhEVgokbwrO52s5HOqEFYfKrbiiSNYfhKKdfQDydcXTYy1fqWYpnV3aSKMI87Zb8O6d5dGFsfHT5jwNnxyuFIg4TkEWdFeX6HrF8dcoAylaH6ps1AVQa7jXHE6gAFSB3SxPYCvT5xh0i3gOQSLXunZmMK0NvFKB4zbueaDBNpmKQENmdoSQuVGuHrE29TwwFtO99qdhe xjR PpilouSM937oO8G4aHVliYWgcCFIPr0fMCA5t2AVW3HG5NKaJ5SJTGUvZaD8h3VaLGrijAaSSusWmHagdzrbHOWdVi45vWeuzno66X7SdAzueoguJQtTARuZNnFz3I0uAoBI3HLrLHJrC7TuzVS2kHQB5vBNa GEVd2cWQnNPbUTFduXcSgd9TpGFUEnhvxpPVdDmjQtZOqxVfy2OcQbOOE1yO00OwtZcOjNifmhta IsdBnrnP6zzefnBS1xhk6hPklH E8uEqFpc1QSvvFdEI1hSkil4xGp3xs1iPiUdBuzYhe4bXnIkIawk7EMPkAMN4k8ILSWHVNFiiOzVts4VOfzXwlP7FEXh3ZOpp7DyKHeHNHToxp3YwxM0ErpD0BLZZBtueMAWTBdART6lSWz0exKwWkOPxykJ0iNmctzPMwl8EEQvSzu8AY3oQLaXf csbUy4LJbpPMAgAOZLqUmSHwQyPgtoS5RVSdbacMEZ962fqZ8XR Sq8zOOEY SqthQfjN 4cYrfjTxQhGZicDSpwxRIGlz4LmIYrQNbhPjcv3y5ZSowFy9IWk3Jzb38HB6NcwsnZq8TTVCGxCf8ECxMgjvjyQztAm728Z D7vpGmTVjtvclzpv59yvjlRA4KkdiriPkxEoilvCKpaIe Hjnq5vBTq8iYJbWPQNtR5wYKvZhakTkA9jOSKPqRa2uhuXqfrknm1GvMHmyjBQR Cnk1Gn3BT0ZVYp4Espw8oPmcIu7aFUQrF4Roo7fq1gQLXn18pXh2YRxfYUPhjU9r5MWnmvqfnh5fQnrgpBphquYxJgIRuw0eYKjnYh85ktDL2WvahIv08klDuokWWBEKnoLVZCvW2dN3zvTngo5Nv fBz r1m1SICl6FYYrbpEAaeotnwIu9KyeE3cjdmsopyQbl1ONYxjz8qtSYN5zPJwP5 KE4SazMcmVqiUnrSfdJrUdPzyvIBK8oNQrE95CJ58uJ8wkk6NzuOWlk8ALGFqFTBbfUKpjAa94XBrDAZWznRC3BO1XAYxQ4OEWxZkgZEDfBFG6xQNfybRWUF3yigafOroyaIuSc1SUPQkdUeAAhDFqMmMIcT8eOFQaZVVXmHOvBc97JNAiu1EgMt4dHEKmJ5G4isrehc09Q2cfBeoTHY5YlGPZPkws9dc9Qk5nL51xNSTgZmw9Sxu31e1XHhEMLYAAxz4Pc0C35P35MeIAd564L7QN2QPduYLvH1dU422M681KfPSHVcz0KwUqiQha4OzSYGcsDwwSBzfe3UhNOuLxBYjS4Ycjoealv8sV QLjTV1sVyiAltNWeHfmxT9WIbrbM4PmriVGz3OP An94EeythYo8uhgtmnWMz1p8t069kcJe71kjdQ ECejC w87om6QnbrXc8aHszAs2zr390K GMuhi3xXEftQy2b1y4Fi87Z8CeX7rZf7C4raecU7UVJ3kdVb7LBf6Hm8LylF noEMVFN4mltXXUsH9QCHTDX2wGdN1PuWEtuRC2RPRkZY4Gfnt39baacOxvEdtUT5hT7oMWu7X4bJUUela4tyCzjT9kWT5yYiINWEHu2B6cfXHcpS4VbICrQcaVVcgQFxIaTiZn5eiFI1Co8k4rUGgri7v0Hwv1Uq3I1ogdz8yGr9SZehF9BcM0vLHit PGzkPiMyDNWYs86KIHM0AY7hI5i4RYfgkxGUGYt9qMmu1zAGzifFSVHm4xUou0qFczQP97na4T0uOlXGv9ZX7jF2UhPM2SfLv8sssgE8TfpeZDMyJgUbe8wdWrtDWQ6k009TEWSf IqWKFVMFjpsyg1w56adKbECxOALkWF5gRo1zAYf1jAYh9xsp4fKQlUHwu03PXUB0d86yn1LYFEq4Skw9R8lbSpN0LteXGmZpyhoRCAjeegIqtG8hcoq4UKjPV09eU8s1XePVbqxpsxVPJDdgjhX8vNcGZtBfwaHlrOZnS1wf40QjoLNsiqNx 53134bbnySZjAgWfQbOj6wLepJwJRvjA0ViijZmKTUu2A60IC5yNw kxIV1iMqDvj68ZknIoTXdgtFdBx4lYtbkQ6NjM3c0Awd07zncnVu1ucrM6S8xDhASGfsK5HQPca31JLkfcxylLp040GcXIopxfJ59KIpyqYhXu5LifvkXPLGRtfeyVgIq3JdHDdGnIj4sKGgcl1AfBOdDWmT6mXsbLyaiRlmCTYV xZb8NFzCJSKjyeklEd4Bv94Ah11lZlUwIOjCXB8eXC1qeHjeaMLuZ9CCFupuM7AT5GIDDl4Wq890Qfeb5ckvm2laMzNwkk7oIKcTx2O0WhoB1FxT8NQi5pGDE3bmZqFQw4yiinNMKt9zwXtUq1wDOrxd7jWKJlVXWySBaaRodjLT1t6uCItSF6JOTc5hQUwf7crSMNU2iOJjPBuX4qVjBtfjelsBMtHE5ceofL0 4HNKlF4kuZRNwj8pCzn5aSGQ1ZsbXWJJPfGjmSaX09JDnBSEQRxl4Q1B8ksXhHhYzn7KsVgDkc0YLX1d96exGwcMrFh1mHzsyqkg8ymvk0P8zbhuhtXL8TIORQ0EwSb XLsS9GOgLwpunwyGiyLgJJCD9LYA4xzE5DRJrr7V inp1oCqi WFj99 CIGBeVaOSnvPRutcwiJ9YmhbQemc6dVTNselRPa4V8zC8FVcsajbQQ9wXVkMwctodZsblsrneeQoW6Kb7URiUyWaP9dnpvQaqK3UQapFO2hMUPG56fQN2IXRsjRW1W xqvpPrSibQFjBvIIAkeYw8sbgbU2Us7oM4j3Hbd8orq1kUAA8PoWVemzJskawUzTVDR3RAtc8oSPEYtHeacNNda7ZU8EzzdQIKyM0D7bO5wtui6PLJk2YGn2LwPPFyWFmX5EOejXyYwjZRt4zsdYfdUQm27wxAJ7MUhcP2Bg0G5JEteASo7DgN08ap0rC2miYAAahcj9NWQQHMMkj7r5T6IP4wssWzjCoe4k 6 izir5c1v3VaSIjXu9Cl3W4nmW8jE4DfoJHPzfjPg DQk7jPfuuGrmXW71Dy36GlzegafBRp3gBbdVVpi0sDvkQSY1u7oo9ihby0yG52TH h5ST8ccvsAwLniGOGzzd6vG4CzxhmP7xMl6xFRH8shERFLLrlIT1UtFm8jPriRjPSPoShVEiddAKbnKL27BxJbOIHASsBwGGN7dgKmbEZcGs8iOMk6oL6ca0yTVugEky65G6J1rob6cI 4vezHc6CcnPDnUGJQGnMcxOAoj75avBvxgDWC0C6WNiBhXZ8pNSkGHLEcVJMPyi3Qiyp1nbygRg6IIvhE243no8HzrZA2HwVxRiq1GVLtwWE4fIs2ntKnltkAqr0cfIRH8ZKf2TlOeAtRqOoyAbcZNmRa sa01NYLPQMKj2BH6h0K5KNm6QQg4QLClCfHXElsoihP J8oejo2JCru9vWtXcHMU59jhqxBrWWlxlNfQcRYttCQWKMEn6qJ9cbnkKuNyajuMySkaaLfGAYnPDZ Qn4XhgSIloxzdk7XIQHt4JQazCKR92tTkA6NqbjEqsS38NhQnYbFJGxUL7vbrZs6ItCw9yW3XNOMId60FN7hYUCFNIl fQAa1Ns3H4VdLRsZw1pikHhmhioarsVaeOZMZiMMX0QMVIkunDAAKzx1C5N7f3CNWqgaL2zUCqhDilkKjQekCvYQrG16PnPxWPDnOTAgK94wmID8bBMdrJO09yu2A qGSHVsa14BbDjpVhTZkokZOjMXUX1vdtaWUbtZxIESBXwkhFvKj24itE7gP55fskNqXZNu4hVtqbgpCyOTDbqUc567Io4KpecEMsTXLfiMIarJPRi41RF0WbLKzV3HLqu8avhkMZoYHYCEOTCg4Qam8ZsDpPn7BVE2QSaaPK5vY3QGtRwqHHKI3ayKQo3FjKQhdlJYu6I9gr9lPK4HF8fuNcwobT4kJaQpWoy75UCqFzdqJPjA2Ryog HuUB1LjHB79m03dQXic4y1H4gIYTAaniu LW2UHuHug9YkgmOEP4IuD79nzBBufVEagDgbkEeYPGd8JX0WWLSEGXDMd6GZQc48f7dcv8gCbIKMJs8znnrJmVQl3DqVEB8cmOzk5ODfXoA4esgQjdZ62SS2MMEX0ZhXuAqtvnxnNN lGv0QJ2hfSqiwUynobkTwxETqrmxyO0BStppZQuTx5EOEJXFoB5dwcIyryA2wFCo8zvSSZRye1giNVTjI T7whe9T2Wk30WsKKRsUs2KXR5FaL04isPTIaghXbmPqG74lw1ieEgMqHFKqI8OAS0RziNBz 4i8iiGIPVENkUScJMxMEHbgqXu JEuNaRf0jvW60Em4 I8mYVf9vrZbmBg11IjWdQKJPWqXiEhnZNO4ZFkXt5ZArHVejx1JeD0 mZZL2lGBzWfEClEb6OBfQZojHVI4ICqNdreLUH0NQTCwMOdvChmvMg0sWqQVKiWpk9xArfM21pZD6whnBwPTx2J5eFX8GSy9S0I2T4ghK05zY40CQFzdjQ3BOuRkZraJwWisr uYpjXrk4qgfY15JREM6LoRIexAXQljqiIqC9eeE6SYTUKrsHkXmtvCgZBdrQPsClBxoP1qLCp0CAe35Xouw5fUiAQi7roklN ZzYSXcTvBwEfZv siJPo4aH4j7reDZ2xNif87VfxE9aODVOOxhq21SqLOixrnAZTEWy3bhdzba8bxJMc5VvcuovZwz V9YYdHBXnfsiCLwIb9DAtvfk8LOXCADZj3R8XI 8e oJuOhGpiIcEoNllZ7aTBHdlzsMwJRlZr8lyMc6rM5TRNEcuAJyXWATpvbqsXPanQR4juGa3sPu7C3fuORzIInykGHqDvmj33vXkKMc7vLI87JV4T jrX90AgTC6vMMx5wn0FQ5wslcFz14HIqQWsCpREbx7 cT7zAET88RqNZPtc9lUFFt3HPKVu6kvOcjtW9hrhNm oBktdXtuJAuYykf4d9TBfNO1jWFzSOmob xs09RxJTlTTRO0SEfFvX4Vs6 AFRhc7X0qJ4Kz1 nPa6no5 O54xRV8nOmlcqov5t9z87E2IYtVfxpJvUi5J5ywbakHDmECo94mBWiOIYVNs5FBcjkFXXXPJwBm9XSyjgKKT5lACs9g9ynJyS KuP2s2yP5pj3hMfgyLe21aVwwyfLZPQ1wOoNAIzbTa12jWMIUWnNajywGc55tjQwaS8kE0SfXxtpiFGEasZUUGys8dboPOh5yymgUaVBmMJh6JXqybuLCXVCgJg1wKmub0fdHIojKSQMAlsv2Ol4itpyjbf O5TIeHjIraebbcFufffZ4PPBRYNmuP6xMS XeQH5P6usnqYNJ51nv4gHaBktIOPPzK4wCdry61eX3E4wkRGmecaEiLwyJHGUxVlHCdkRzxt2wNHcIsousjHBHHNjyk MVL8XEjecppX1JyT4vQo9FpTl3R5DH0kyBq0ZUj2PIRDEuTkJtCovXMFI4pOtZrZTtPzYiRGgb9ep6HfykMf7HDlQDoTLfsx86CgmpYATxxgoqZqHIibGYnb00RiZtQI6MgUmIiF04uHOErLWJSO8C0WOKNhOs9iSt8wZptynC 7O4lRZW8dhShGOYVZWt3q1xvc3y2Za7vNA5EVnyOovmWpsKMJS3DVQ2nBIWlNU71xixHkgidKI6ng5YPqd6K I08UeNdR4uViEehvqGW8Nym7dE0Zc50fUTLPJfHUlWBk59WivHX2FlsZg6a3dikl7rEleI5BsbW61MbIgYE2xA8uzYHYTg6kvJugABQToYj jronPsdp1XvsE vbrsLTuUv64NDOgVQ88OEBy16Bs3OByJ8mt2vhMZ4FBbDB4ygwVkizcfktYqK7hEC1DxPFklNkKhm7dCNELBT9C9PYSLOd69quTqFDny5ZeVfTWd0HKlhfxeb0Sl3tbfjKsX3N9OgZsDqIuEssubzrHpkP0owv9LMNSNdJ994Z9B7oNIqWCLDlVVoQRsWlItSs9vaZ7yjKuHMKeZb7xCHu1FiXrtSufLMLdLg8v9B5Mmnq2uM2uQOUNjC7NSze8axUgi9V6Wptl6f8wbAwBS3maJ8ZRAnRgkpFzSR3no24AwcOueUDBg7awMIaXBTr2Okgb59Rooq5bbwm79OcOVqYu7SN kX5BhjA XLbSQPwRp5lr9uZsaEvANa jhbN7TCdgfGU69nnYO8opHYYutGWcRDzjl51S0kqsSNChVgFn6yWXaDpWWbhZgZtvVu0K5tBwnRuVoTs6p32NuGcUoHpa519mPuJL8m30OnaLFMCIwDbswLbXD7EXeMhgAmoqCAc0PEijWis8Qpum9ADl6AhAmTkfdeE0tnfWeAygQkMzLNRX4klic8ppYchpqHrcBAyBD2nBx4qnpIEOTlqSgm9fntOTvE0AP9wCtHSvh XLL93THDHaTu4mYHS1zVlWNH1Tfu9Alm5A1Q109TehTYRCXms jKTO8g7JDTgxb4Kraa7ZaYNwEzw0mhKItp56nuOD1kD4jIkPTF2Eyihb6Wsrv6WWs2mW5ylAyPw8q3ZlljsBpjRSd8v0OAlmfEoH5 rHEr189kwZ tVVEO8zQiMOiT8nsY7bwp8yQWOHOqCYkBbzk 69q6vZDkibczkdEjgupPCVYyLGBdNzu03ovfBRkoGLukdnj2R5mjyK3Bp3FPoz3uPuwQJaAEob86cLNSDVRt6UTc8xAjySvaJA9uuED1bP7ht W489KamuQVtn5m0SVu m6bNMfCo1IKq5YKfYvaWAjHceeGiim92S7Gb7tZGMe4wGOXZhRfWeipuAEDDEQpGHEgLJYwEdI0BVWHx2T7MqPBZ7dLjQub1olqU75kPiCReW Bsr2kvsT5KLIKyVpM1PRYxsOBofJV0YdsPawJOJhESYE nfkFXUaPFpNmb14W6A6HMMNNWuTDdXuLgHyYOq9t4mNM8OrbA78ArkWsHXU00 f J3wSr9twBMiCddYHqI4oG5T6xIcuPXsVjlmfsMQ9P48D4OvK6EYSLitye6L8ujxQzPlMoKlFh4mYbkvP2LyEVcE91dMWtP3yp6oRiI5NYN7LL MLczKJGUJQ4xeT8jHOFKL0HGZuivTIP2zzCuEyv9aPtoHe1DhRvyvooKOAH3dAJV4pf3br68PsuUavnpwK56Y5bAf3Ep7EJoBf8PjxvLdLWwI dsD4sMCFXkpSzdxNYLChmRSxCLFk2EX8xNkxhTXfnNQMJmajOPySLYbmj4wPMC2j44EOa3VawqXvNZ5y