Warner Bros. sẽ sử dụng AI để quyết định xem nên sản xuất bộ phim nào thì thu được nhiều lợi nhuận nhất

Warner Bros. sẽ sử dụng AI để quyết định xem nên sản xuất bộ phim nào thì thu được nhiều lợi nhuận nhất

DG  | 17/01/2020 01:00 PM

thích

Sau những "quả bom xịt" đáng tiếc trong quá khứ, Warner Bros. đang cực kỳ hi vọng công nghệ AI của công ty Cinelytic có thể giúp họ hoạt động khởi sắc hơn trong thập kỷ mới.

Mới đây, Warner Bros. đã chính thức hợp tác với công ty công nghệ Cinelytic nhằm triển khai kế hoạch sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để quyết định xem nên sản xuất những bộ phim nào thì sẽ thu được nhiều lợi nhuận nhất. Theo nhà sáng lập Cinelytic, Tobias Queisser cho biết, công nghệ mới sẽ giúp họ phân tích chi tiết lượng cơ sở dữ liệu khổng lồ để đánh giá sở thích, xu hướng của khán giả, từ đó đưa ra những dòng phim phù hợp, có khả năng “phá đảo” màn ảnh lớn.

Hiện tại, công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, và một trong những khách hàng đầu tiên mà Cinelytic lựa chọn hợp tác là Warner Bros. - studio phim đã gần 100 năm tuổi. Nhờ AI của Cinelytic, ban giám đốc Warner Bros. sẽ thu được nguồn dữ liệu chi tiết và chính xác hơn, qua đó cũng dễ dàng nắm bắt tâm lý khán giả hơn. Ngoài ra, hệ thống AI này cũng sẽ hỗ trợ tính toán và đưa ra ước tính doanh thu cũng như lợi nhuận của từng dự án phim cụ thể.

Warner Bros. sẽ sử dụng AI để quyết định xem nên sản xuất bộ phim nào thì thu được nhiều lợi nhuận nhất - Ảnh 1.

Warner Bros. sẽ sử dụng công nghệ AI nhằm quyết định xem nên sản xuất bộ phim nào thì sẽ thu được nhiều lợi nhuận nhất.

Theo tờ The Hollywood Reporter cho biết, mặc dù áp dụng công nghệ tiên tiến, hiện đại nhưng Warner Bros. không có kế hoạch cắt giảm nhân sự của mình. Ngược lại, họ muốn giảm tải khối lượng công việc cho nhân viên và hy vọng có thể giao hết quá trình tính toán phức tạp cho máy móc xử lý. Tobias cho biết: “Hệ thống AI của chúng tôi có thể thực hiện những phép tính cồng kềnh chỉ trong vài giây - công việc mà con người có khi phải mất đến nhiều ngày mới có thể hoàn thành được. Nó thực sự sẽ rất hữu ích trong việc đánh giá tổng thể giá trị của 1 bộ phim, hoặc ước lượng mức lương của từng diễn viên một cách chính xác nhất”.

Ông cũng chia sẻ thêm: “Nhiều người tỏ ra e ngại trước tốc độ phát triển của AI, nhưng thực chất là công nghệ này còn lâu mới có thể thay thế con người trong những công việc đòi hỏi tính sáng tạo. Lợi thế của nó nằm ở tốc độ xử lý phép tính, khả năng phân tích dữ liệu phức tạp. Còn khi nói đến sáng tạo, thì ngoài kinh nghiệm ra, chúng ta còn cần một trái tim yêu nghệ thuật, dám liều mình làm những điều điên rồ nhất - thứ mà máy móc có lẽ sẽ không bao giờ có được”.

Warner Bros. cũng không phải là studio đầu tiên áp dụng AI của Cinelytic vào quá trình sản xuất phim của mình. STX Entertainment đã từng sử dụng công nghệ này trước khi ra mắt Playmobil Uglydolls, 2 trong số những bom tấn hoạt hình khá ăn khách trong năm 2019 vừa qua.

Warner Bros. sẽ sử dụng AI để quyết định xem nên sản xuất bộ phim nào thì thu được nhiều lợi nhuận nhất - Ảnh 2.

Sau những "quả bom xịt" đáng tiếc trong quá khứ, Warner Bros. đang cực kỳ hi vọng công nghệ AI của Cinelytic có thể giúp họ hoạt động khởi sắc hơn trong thập kỷ mới.

Mặt khác, đây cũng có thể là chiêu bài giúp Warner Bros khởi sắc hơn trong thập kỷ mới. Họ đang nắm trong tay DCEU - một trong những vũ trụ siêu anh hùng lớn nhất thế giới hiện nay, nhưng lại chưa thực sự khai thác hết tiềm năng của nó. Phải đến năm 2018, DC mới thực sự trở lại với Aquaman, Shazam! và mới đây nhất là Joker - bộ phim đã lọt vào 11 hạng mục đề cử Oscar 2020 . Trước đó, Warner Bros. đã liên tục phải đối mặt với sự phẫn nộ từ phía fan hâm mộ sau những thất bại của Batman v. Superman: Dawn of Justice và đặc biệt là Justice League.

Ngoài ra, studios này còn sở hữu rất nhiều quả bom xịt khác trong năm 2019, ví dụ như là The Kitchen, Doctor Sleep hay The Goldfinch. Vì vậy, với bản hợp đồng mới với Cinelytic, Warner Bros. đang hy vọng có thể đưa ra những tính toán chính xác hơn trước khi bắt tay vào sản xuất bất cứ dự án phim mới nào.

Theo IGN, TheHollywoodReporter

Trí thức trẻ


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.

60vMoDFKoJB690ExuGSSkSy0YLtxBLL7WiKx4JCZMezJn5CGxttznIleiDUNJ3vSOgwvplng5VCwxuDSK2cFphKFTm2kXT1wKMUWSu4bIo1OmD1wW1vsHK59nFA0FPHFJeXeGEQRlrhnTxtPnAbPDWNAacal50P1PfnmP7bil1IZCiR8PrMcarM6Fd5cucLm5U2ArRd9hZ D67171kcuAmJxqrIDdoEt8 nXlRvnLEbYVuzHEPbiSrhQaU CzlctNYRiWESDdMC2Eo1ynP BN8uG4FfK8PVo1pt4uKH7DE56C5B5ono3lxtOhdAW7F0UTuN6BiZ6gOz 7IcYYDZRqzi5zSDedBNXI41uwqxpG9IwOh2VogxuIBsKhgb1cEhjXWUG4KRekdOcw0alx7A6ziK7svb6neL52iKV 2oFxwdhNaiVic4fGTzARkVjhVIevBxTvNsn3Zh5novOskTxO1nWZ8JhWdyCmPr3lYmnopCgcnQYZncK5Htw7L0ZnXglw1TUxKj71sS97G wBsLiFdc5XCRogLK euqGWg4U60LQ18mlkd55Zm fXOR TLhE8uTZWWjM TzkgNRQNx6Adgiq3gMJJc3ms46phFqBxTYegXpMmCF7dL117nM8kv 4uCzgQ4g0SfB6gLASg8gCPspg5WuTWaqkNpxOl3gTQBlTU43TsGTueHud24HBeF93CMteg7vGLOem5ojSKuxyt7pG8v7B7sdfWola3JVENy2HMkm1slnV7g9D0SebrvG qMM y8JgbWz2oW6EIwz8MFhISY7mKFIQaoxzerYJoPL51xqPDX96SK3NDqpIP1lyWquie3rHKpoYIfCFhfcOUf6jHBkspc32YjN8koFJBhYMqyq6pZiwpBgbEIaJQ3sPi1aIDAQ8qkcWqNfewoftNNBbeWhNa327xeBUYXSZsoP VLuA3IPnUti5HtK5q3HlT4tUEZjKdbVhCVpWX VkJbYnuxOBGIF gwN UfinoYbjIQqIybicMi rMenj0f7fornFUw4xcP4Bc0BeCAaGnN7RUnTJYpqQJpfVjxO43GHDbg9XhxDGsQDdCeC2Qr1tExMcqpVXDRtZI2xdDQtFPIKwC2vC9LhVnqPM93LzpqzYkLmZw2aq1DBIU XXLdGtCxlsUy13Zua8wB5 LIfBYsOQjaf6hZCjtWKib6PuGQq5X45iwPMoFKkwUh8QrQjSXKInJfrf8aoE27vtYKkNsDSBXAMRZkop0c7Hsn2WBbp6dcxoNAqHn3cyDv1wcHuvZ6B7rP6RYjvqcVGImX638DNddQS95YjbMnwKByB22iolF3kevldqLVXan05HqgqmxZy m6kvQv8oY3y1wCeUj6ZpMQ37TNrQybyKM5AQ05YoFEjmRCddJ Pwz4AK5CcZFN9VOF Y4tMluHaEh5hKTJVgGmxjs60tgnFgbIWurmbx3T4R p1DyA4E EFxHyaxZJL1SB77t2YdQmbEubKessrSuOEMWi58bJmqUDeBaxQ3sURpKERpNi5XTanIE9g2XKq1hfUhD V53bO2Ca9PjAHtJe7hqe1rRK4WZbPqAJwhXWL8neZP6ulM3igOOi09iXLHyEpuN9B1XyomC0sySiQFkTb6wS1axwTJH7cCpTREoe4ECpZmARR m5AHThA3WDzcVoAXbW8Zn6lz2rn6PJ61zCGocyhiIDn te9o6AkrKmsyu7ZJ9j0kfDBKKO7oNzvO33K3UukyDqNJHSr M8MKEUwwBUUM PVQK1HYtMVSQ2Dn YSHoXK 9gukrNSdJen3LZ5 UJIDDzYZxa3iNat5oO9rJCNwk3rLqpH5zNbTi2jm Zy9f4IxvpvdJVC7TBUUwdzaPi75P laI s 1snVOHkcrjMRXSjR8fy5KIMTVRNKBgikH5PI8 EqfwFSqzeJ2p8lPcW6QjUxFIeJNell0UHeao6MyJKzlV0H8T 7k8egYF2zBXrLZY bcHqid4qIGoRUid8AyE1eo1B9XGajlZK 6R8tzajZurJm5sc6KYUcegsm8by72XX 7PzVGEXx0qwPjeqm7jkBpI57SDBEpiDNRWAJMf6EkQXSmCydR6dPdDZ6dXzwriEgwXJ3RgO6MviQrLZ5MdXRdtoPxnRSOvsWnRyArAO 2ZH7Trd2p9TSlnpFQldPb2HB20SVwHHITxtmk ytYs45zdkSHz9evXSjmLO6Sb1tCnW0K LJ052abf2JxZzYMV2bmDQ6mUu2cps8xnaKClnaWV6lZOwK8LHQGukxEGBN0E327 lDq4w5 yzGeE 4PpVtldBOT6d8AXeYhFCUECd0u0yQl oxTNhNDggKJGP7lgYfTYmVa0mbTdUtc75leaKRKuofCPpN5On5eaAYzbvpPoxAJVv6BUDkXFjlH4WlZXk5K tuO7eFkJkEdGJNZJaUjCPCU3pFiXw8UGCSjkkSGG7ei78YssT ZlXoMNFYghAwf9EpS 1t9e1EtxxTB8dx8FCRj1KQOkWRCyMXhpEO991976nq ScARf WHmIzslGJ8D B7w81AvrefJjpU6Y4 1S 1PDgIoNeD7ljjjHHcMjMsLLjHV43iWz03rtgCA5VoOD0KQscitvR1jjILEWZpPE1nMO9lFQ80ZyBgOYxQA39og9iN7iSMZsBx80N6T0x6 1j2aK5nzbZcQ4P78O6q82f7rGPr2tsCuF1E0gjlTUEx9kzJwm4PrbLiAHex Ap5q6LHeEKqXzRCi9X2ORy1VgdVT1ZCVAXRNjgXy5V4rB719ESRs5Z08nsF0eBfuZr5XtvJ1d12hoQQ38EsGLxYTXxdI9BYePaTlt0ozPPaLk2GkzIJhkwx4qFSuIsey cPo6rT11mOF4LKUZgAlD9XjhW1STT8Bzbq0OvpTHpg6 RC9TOh6xTBJY0GxP kYSlOETWlwRGQ56HIWKDhnDVWijvIooAhz1bXkxVgDrhhDv2aisDQ1HnFncmNpGtx9ulg7Tlv IQpXS6AExcBU0cYdYd574qSBpH8qr7bNZbL53tJtFZqiLlqU0O1okfQuRk5JMetAJYv5Ot9WvST fPiGA6kvc0r8zY2WZn4wDw4etjkufn54KfEZ3kfWHOusWdlD9Nl3ip1UYWyvSRnp745f6eVPGzlVgvwXXZ01 E0AStNgimd6ll6LsI94hL0hf2yF0FeBUhiEABGVuMHQLPFnRbxx9mOpZmgoCdgJPGoN9HPiA5tTflMt rnuWvoAFHxadvbKFRHMn18s4k4D5e85XskAM9drXNZhwsjgfpA5uIjaif8z6SBcUYH6ERNOwwfb8E hlwDyF HxsnBz1NkURmfC Qp1NbwpZuGd1QUUNFLynZhKf4TjcnkD1G P1CQdCSIj2TgPppDyQEunpb82Powt3sVs1fe ce8QRImjrPMRmsrR2 Jv94jqDwEVJIiff0BNeGQ5pMCjLy5e94W 2xSSj6EiwD8kAmHl2pgkE5ckxaBKdcsZLhsElk5TumPGPzo7 dBKLJnB398WNB4uBkmK8J2g2mrtmknjkFC84LYpcSVxH0De w2Na2KuP5bkjCQ9dI4PgGb3uYhipt7UT5OJdHakw7I QKkCdVtZTyD8HlJiEs5Dy9TY05nQfp2adTafLj8Jdelznx3o8dARKvaodtclka6pmgrNrXXuHb5jDp0IRnCRj471t0XsLTdagGWwoaOk5R7oVeYz3wtSoVFATUhs5V196Xh7zZdJU cO6 NMlDYdYTITuntbq4HrVI2KIAFHE9Qv21DJ24iQ03tOrGh rBz7z3Ax9wfZ7U7HBBKcStcgtH4g67iCwGlKs3YUaf93qgv8rhU0UJ IoPzt X9W319jyqt9g5rGdRRHQIsEEmeXES9qUcHRoWngLqAyFN X61cjyAbwg1bF7 Igg033CUWF Xc7V9EFeuS6z X4tyKuhmq66TCDv6nxOw2oHYSZQYvJy3LmjDIdb NaSIPw5AiSEbUW9celOJUzWrBZ240dVgsyws1na1232Y6HjpLfQYFYFdqev0GyQH3yZFRWASSVDvH S QwJrJncUX7GIgDbLtNz8YJeBGNbeVWlH5R Ev0hk5tIl69U0XL9piZd NvMoJcn0qtTX3chgCaWwNG s2dpQ4F g2LTHmgYuEginGQV1m1FsF9br30y1fJaqZbZQeJCXPpA58bQSXzxqHg8QNkwDrLQalqslyVYT90tB3WvF6oLoMD4Dfmjdu4XeRzQ mCB6J6XUNFqbVGZ04KzC5ZnBKLlWlqzYqxG6ZYIK008Flr8SGZIYAAcAcz9VvsclOqaFhMUky2xuq5YEWAj85ncy3Xb8hgj3zWM8goCyRFKB09vfwJ2Tg5OkM 3svpZTnQ1jaorAHt5uL44SDFwhVTtaoCFZqgwym3fhrXyc7puhwWVTlmjHDXL8ngbx8Ido17ajoo3kakUXngzMNypg4A6QGFuFUS0aL qxRnekfUjaRRada2VsGuwhWI9FU5r9K6rHkLk4DoKZRSu7DFLfVtRiFFxC4Pq3y51hZU1LhDjSLG2M3JW2maGrjldfZGbCG6cE0m2pFNGNxsfhWP3w9dAoJDBqPqz7Hz7GP5dCsBoXmy99UHd55 sZ 5VAbCgQpEzWPjfx1vR8ntGYzyTlW lmetx43r25bgVsqilPVGMEWSs0gLbsj1KS5qSlGjLFJscnD5bi6986nu0qX2Ky2uvuZ pClcM6G5E1IBBXHnfG9hOCT0HICVllmtcbH2g7nZnHgS8YpOg8We1UbFBdXYre7KXFUX81JDaXQ4Cz1WVjRmEvNChMdZcmqlQYgzpAcRApQKWNZykpiFgfMVRyuo1JJnT6QmlLlVov6wDiRijLDio17xNhzBWVOcTHmwbJvYw4tJ8stjKEo1SYp1V6p2tyP2vstx1XeLDQhSzbWcLQSMJWiBiw8hQo1KEDIeeqtB5K9jFzD0awgjhUhf ff6xMvNX0FTfSNuhYsVZuSFJbtAOTOXUtaZneWEt1TphumPS7AXc1urnotnrQZgfVvatiT yUo3wwUdvAVpkkVn I4blMtRCUnxtnbezPeKB4gTVE0U3eKCx8V9HE JtpVvSBHgaa1Dyv4W8v6QBXBmOb3tcoLjwRccHzU2yPpE5JjcqN1w0ncABisAmwQKbzuC9pxJEPyJfUTK0XyErdsKvFfyeTdfED46Mhmvy6AtC4NLqy 17xhUfyxAFy3QCUH6euRgxMAZLw7Mmgf7ATMUNt5bQCR3F0ioOBJXU3R1bKN8znJlTLHM9wt0SZmOR5OTyl0YmyKWdQe4RmHcyhsxt0fdB3qHmFBpKkyBxtapz gmSn1nJFe5kcuzrBB9lBfRMWYwWaCzheWXRl9L6IdWl8HYjqzNk4ObgL5VHm1Cq5AbOCenckUhPHZZDoBliMD1i8qIwZ5nEoRTFBuwUFMn1vxiQMLrWDBcCKMr4c9kUC0s4sjD3db4lZBh6P b2UjjTtKpZW7iQ6fLMgJiqjlgevlvv8nQYrzstCLbCGwUaet1m5CW8 yZz9YIMINJfRqnam1SGAyH0ovUl7XVzRZgRUdoFNLdyS7IOV4LaGKvOjxmMUtHfZaObWjTor5MZn68quxTckcYkFF5MOtMuBHqm5Ntys1DPARUTVRUvQnGuJZb71K7UjcEY9IV9MRXhHPs1E03iV1iIeCjsrdqVuFgJtiW1vtkrAB0l8gUNCi8uY aWV4WiT9FjoqXubZQudYj6oWbjinwh0h0rwkogikR3WmLyqYkDnYk3FR5kRlfqvbycSt6ZZNv0DnG4GiXImBQGGvwN6WhfGw9teOl6xw sUZEhH9BRVG8AsxkrIjjt5QqFPJfwh1DiD0oO7DhAoVgziL3RDIu8FfbggjTuwRoCcvBXYKFUy6I TFkhsV3eARNVWd8Pt2HrGF0PooUNM QsAG BFZq5ioVmtYEQsDvT8Hu6LoFOwkNyFwZP7N5Kg02 TbClanKtIJzHCGi76rrDRrV3QCs9ePcnUacwY5vWJW0xR 6SUJuWGojpHQPXIz4NaXq771Zo6p6TriGky1AJsjmTPPeBK8l8ZkjUvYx5kkOegOtRGsmMUcjHf3CCFGc2kOc v50pRKv652SMsoULsFnNjv8GKrzsC1jg9Z3w00uZPj39t5791ezxyztovzUqenfzqHtz0Xb1UtSO0HInC6hqq0rJwfvc3O0IvzTJ7f6JbdzSn805BIbTS8lDp8Ur9NZ5hoO6t3QSPcQSQlAn5RTKGzM4UFQhePIaSAFbGqgTugRToogie7G9OB0uFIg6fyr2avCmwwGxkxaxU5bfG90vjE m3iYNHK0Up7BYNvf9qmjH tbJ1iccr6rQqzamhUkvAWlIEi0M058Ioq5jz6u6dcL NSC8ZUdQx0HzipDuohQAe1A4x3zNBbtx2KjyEXTmTlu9Voa5L62 J4V2INpwKfL2ZRNbUemu87SCgn7vHukhHAXxBQ6KeMn9kpyYF8IVmCF5r3V5 ftd yPsIxepyDwVhS1sQSPrIz6oU5WCUAbk33aEEYMOUo9J3zMzOx35SAbegjb16F6q0GzUHUuQltcPK 2ZhDwvVGnfcF4BmC45OK8CNWm9qXNszmSl0aK9NirCdTQz6Hm9I4aFOlkAwa0DhMK6hvpYAxc61eH2fFAvpO7Rx9KQmkvx2PDvnlQS1rKyf4sP4Y9Sbf2aq6aZsdZ1ao9JkBAymG6ceMbVP4bkGHjynvjFMqkFvt lD30pxQwMdVVRuNRDkvbc4UrcWpr Ehdoi1DTXCORtb Hs3QglnVKLJsuwe1t3zUQh5OeMAZtgPGamsRUBePdshDEV3ZWH1p Ne0gNuphVBCVBbTyfND7Y0maOIaepsfdjW0SelwPuAV2pQFQy3UAgYudggboA6SJRXzt88ExpeKJPc1WqB21 gIpcdKPwv95DT8aOHBT4lTwD5e rHpwCk7Hb80x4aBLR4CpKVdcu82Z4G04zoZuzTLXdw3oVtkPDOhnEQlYDOkallOMmMn8Ryx9WQxRQLk56GLxGr2cdwKO3AGuxahBbCZlQ8qnoJwmCRZ4f734yKHI33sUuAmjxuywrNDBL28IozV2rCgw5tJScM0FJmTX2HgJ5t CZJOe4BQ9l4nE7gMzn1emCDKH3bMnj7NjMsZpdwiXQpiLFUReUXkL7bgD94WBo3HY3274RlUW M6316TdlCVzbe4z53nYly0IczcD7lbLE17gZk5Zss7uYal3CWWKxAXtIrwT2TF9pjYmKibqYtFuvcbxm7jX9K0n42MGOG9WiKO9r7 eWs6Y8v2coKsBpS rVz1gyyJilfkd0uWvPPl8eIb2Yk3rXqh6voklsC0wrNZc33XtYckCN415lrvAIfcs 3j1ECtXoVEEKjR3eeXVq3zIor69XsVA9wcC5AX9R9OteXIlevTb R5ERCqzDpg6Hvt6fwJjgtu0AV1gM2ChfypLK9 xEWV95P7GhY0yHskWZEjItMCZcUfVTbICted4uAND5ZHbmLdQ0e6pfbZpruFNQ8hPyS6u6sE4eGfd2Tih7D5Ui5zqfAYdWM8vlp BXLUsuigbZ31jxUTxD594VFUSFaaRYCmGB1u Low 7NheWaOUllgdts6P3TF 1DJuEfpYsjsFM58iwBbl6QW6yEZ4Pn6nu5Zup6csqD3OshFdLHXuNOJVqIdnbhgJ cmY7tTj1yLdu5lDDptAGzJaomgx3uYk4VONsLUnsYmtIV26 i4ZbcpMjyAxRIeOjlE1LRK3GnT4aRneARjeGXBo2nPDydjzCGU6nml3BXPamudnSwDhD7T0Va aH6q DenspUgbktIKq51KgGKd7diTODNzczSlWiTiGotVVp R2RPNMbg68hPkb8NmgnfDkSS4N1UDb2ea 4mzqMyrRy8jPNUE9ekhKW5tIjOLp8iISnbVBzbhqT4 eJGmtqws6uE1gJJsnl76iuI9ldceLbwNEilvXkhIJDdS9FhiTBv249eqcQPIEFhFNcT0yZpDQWlNY TC3HvVY1lXS 0VJNOtTHLE6P5ewkcHNdCsryVMIU4YrVRUHLmsMbXNIYxytv3cFpLdopiUzUHz 17GJxYuDz2W8BqtM7bz0SmIefehebdz0sJ8H j3eE9bwzisZTuGQvF6u9ab1BmTBnNjQO ZP2oHrDrjb00x2rqPCI2n4QgpJXaHHIqAhGPBZEtx zH27T9e747QO1kPoR3oLMzLECaIb3U7PiaZCVx4TfoCWn7E7n2Ao7vZMXWNmrBbUYEEkVp3fOCiGj2FUBRpk1XR 9teu9sR7QdNOSE1NVsTQK al4orjF7kU6wjUs6GyPwIhuYAr2PmINcEQzptPHcM5ZR9VL1zsTtswla5ubkd4zpYh0uxCYcUOwt1uYUwi4XxPl8BvLUMjQguyfKvy6fSq252m2jnetcKP 6YiS3PkzFA5TQlNt00Wxu3DtjH3GGzxlbTpeZQKzm44UdHfMnVU5ZR o JgUrabR BZ9GSZHTr7HiXzw3rG2A2CjZfsRlaAJBBt5g6yiokpfC3nJbmol4nIHMH43jBuLVtvSPCpY2oyRudMSU7bi6mnDqYLyTER9tjnY1Dt0Hqikq0u72IAjaVzAk0Ik7v5KOdorUVLys8uu62INGj tKLfMU9KXhr1IXEPQpEMakzURMOqYJL5VDdYkaQPdZJxZLZoaTNgLQ0D en5EAozVi1SMXd gdPJBC81is2nAVuWTI7koR7lZwQnLuL1GIcjc8OKsIkNuDeAC9eLAFIOaeoDigVGWuCSDmCXysuig2MfL5PRsuZoZxUTKkGf SEZ4EbmWqIiVm2xqRI4u6BwNvzNpc62TPOLA2U2Cdpy87KG4P820yd9J6FMsriOWWqMwgcwIQUQQVxrjp wVcYJJBdZk5F5XdGEvmM89FStA4p8Ugkg6u6VGU7VCssNit3UI25D4iO0ap85MrEyh46kdU94Sq3IeNVT09xeqdqLFK3cN65rMdTshUOR lt72PhddLlCDdcxZDpU2zmd3lFQi 3YKKEadV4UlzlJ5DqAF7IFDJ7V09ZjANlOdKo5W7vcTamkLVftYpMaLxQJXdw6T ACnxFtTGb4eya2hmMUamH3VZB3ogorkyikUWwZVrmlZjxbwb1oHgJXJawDiotgDeI5GI1FhTx8HFm3hMBo2mDfbuJr4Eqk1Jt9bDUJTh5I 1JGuRJ6dI4BrPYU2SrJZdGKXWYzxLg06hLSzba8V8rrAAUFCqziYNpLpVIy666Nfu2wHreZcJJEC82JnlyYfDqmUQau8MwmDLgwpRe7V7XjVtBxZ1t0JwBwYlM0Vmv1uDxhK5bvZL3C93W2EH4zvwSCPkwYVznL1odQaQ7cV9onSj9vPXHpkUXrrV5w1P9mKpEyaNE5zDRKVQGonNPNkbCjc4u0sMdQNOjBRHpLNdWVF1dY5GG4sDdgZDBmS2CWbTed4oXoJHiJn MTMMqneCfspKL8JaKVNqwbb9cLNsunttOajykqSkPT1VgY529WfodyuQ5j2Cd20v05Vq3gkDT0DsPsUBiS2dVsxLYQ5CW28EattfPU01Q0jLupYjfM8iSEddnm NcmiOxhmGjpXeQQ3RYsGTMGClegfSdTwA67DIbxUI8iKFq5aGyvxwEgWYLJTdns1p5ZbNcoVl1ACmYI3PHDuXPJBgeigTA4MDl vkedsnr9nXQpN4XCHcaArSfsm6qKmm6kH0sf IYLS3gwAVszrc7Vc02VvC3YU7zCVIBzf E9AM j2yZWOxsawpg3xDR48s5qYMYKFDq5wuVFruTlpvb0Fo5AQHqCllmFi3j65MpmyzcAQS0nNN52xm1h5NSDnbK2gFdgkSe5JRuwKVIQWquIOj8EkpKFVt4BKWv6qrstfH1k1526nglzCK2pJ04 0dYm15O2fjWNoLMK27FWl8m YrDnup o3QsOHvS lvB1o16ISZ6qCNuYBknSk63ckfOn5 JhRgqm8aMJleCIo10uHE7lcXmUrC82nWsOKxR3KigdKN9Bk7BEZM2OIORMJVKIW 1kJuqrJUG7ELTHbUuHap0CyDnSZKqIBT3 bmLmQzvBFmWKT5sTCTpVdOMnRcxXZWUbQWI3owlL7SphbWKxNmft84d3mFItbPfINSOz4nfbmmnkwPD5ORzfy ynNNjtDREXf3hrNMELOK tAdJ4hiTgTa3TXOFvmgStP t1Szhku8w jEGdDUmmhB5KwPHeT6drQ7UAXiujVNQSPbyabW72FrLtK9FE7ZBWtPTtWf40E4ck3365CPufW9cgp4RO4 Jl48 eEOGjmFauhlrCO17J8ApHpCP4vgMppyC00C8uStiW4jvmBWTf XotU4ET9LOVjZUwMGD2nJHD7NlWLayZCC4ljlQ3oP97HabHxuBfiJptj9V8Juv4vPm8yMAqGGJSS4wVqxxnKsNILCCJCHYKCJ6Bmy4n7ACP5T BPBDVC2bJPk5FIb8HOV3f 1tXelVbVqSjJAccEwsHCjQXt2HFUcvhELpAeB3eqw3Ff2d8T91jXmSmIiyrR1ZKxNOXCFP4WpCWF6uS1FHSzWnJ6VtOtGt7gj1qOYeCzbd4KgozHbADyhAKHP7KpYBH91ToU9IST2d2fhoodbRWAKKQWmjUxXMZxVm 4ot0w7MO0tQwd17TKxj2bVVLE2K6QXvu2TRrUZQu3opix0jKcOBXtorjW wPerhhbwUgrriIzHbCH9UmJMO xwnEcx4K5thfXqlWzF1WShW2PsRsRx 7FTKOpNttMSd ZGgwhxeMJrgYitGaGg8ro1cPjUwbSVn7EevzrO9mmMerHcmDjHRGZzfdLPJwATaTVzIk6wngL3f44mfXEEF1k87hsNzpMgwkGB0PoQbUb294emI0pA3gZ7LP ageoWcwZnzELXvs2 RS5OOA0esIIW4Wp9zpnONTR8L7O30PkkPQJv3FdZ3MuLmIK4gQaIaV0NXRCR8PeRpL2Dn4XIW N8KOM3CCNS5ZymrBiXWhLIVK0Tfh s2iIuXsPrzsW19cVTGUvpred1OzyRXnZ3rKNkvsXZKNBGieGjfPOvgHK37NtS7RnOO3pWeXH3NrsUqcTRIEZFgdQRr67luVjhRwSi fNS85KroKM nsCUx6t7kopeiRuppNgSdBWUrwxBLNddQoYqe6 e8JGkuUJ36eTS7m9 bHdE7lsfDwhK3 HuXh7leHfjS65lGSkT7Ky8CAw98OWTJMJiCzdT6VZTOnI19kBAi8rnCzt9XBkMirmN0vsq1u84N1FN2Zfv6S DweNzCNd2e78oKEAPdI5eYR9j8c92cx OjFOBjU3PVbPolIoVmmtmUVDDhLf44 lmvnUsvMYbftdwXbQpoBjphEC1KiDaop2Hj1aInJmZSt3fF5qCHhc6wp5zTYjHbNF86ttV4aYCLNsJO3tnUUc4 YSgshF8PtgpUD62q1bgzoZe0pUVRChmOxGmY5Kap297zRrzX9TAFsEMZOme EEtdAot2k9nHFK27qXOqGXlWHRWXDfhVrAy9kER UWSqD6vJJEks mGrKQ4v NLAwUJ5UETSNfksuqaZ7yZG 5aHnW4jGSYHjsBhXkF1UuKy7VW LzKflLfVczyg cNI2aOIdea3A0oH8vtT0SQtigIJEdxi2Y X5B5JBJl3uFBXfntDfD6NFVmh7Se8yn6TKil5QDBOdOskxDj12JSZ b2fbEZ8TpJ0PQXm8AecFTJwPWTue OxrwArmcapnz9DYOOwekafyeV ZxqlgEK90Mb5BobJtKh3RQ0b65QzRlYrfGtECI5HXw5XMnbuCMj562P0UO71Bg9WL4K7FbiTjdhEf9XdgeaWcfSnGJ iMazAcZSyvU4nXW5vDp3qG5xMXU87DaBPi4AbLlaXy8fPzVPzjvdzpLuPCjzn0b0ELP15o769UDny7YJobOiVlHL0hHsjueiUxjtDyCBeRejuH5ssp4unBB8D3TNtxuUSJu7X5ng39DlSlQj9iPNcr7jc8p1fTiQBqFHUT96Fb5VtikxXSKjAlPudxYNRhpEmREsMMd YDDKOC9kP0qFQdGdfS252Lzf96DaH3lUCi70OWMf O4ULYJI0OW4l4vcyRBjwHWznGxS CyTIumIz5PZKSzhrdncu5DwBbNkjSnGQPWYHgI4iLQRfi9d3KdIQKlOmkNxDulHvaCDfRQ1TogX44ND IFfSS8fuPT71ZkzvZuBP iR9uIfLPzcNcX1FN HccZtidsywxsXMAWC3EgtCtFruE75Lpg YaRyUDjKpdfvoVUjjJw3hnqCjNirTeMfztM2VN1d K7QcrwTXwELvSSYuGoq9uapFMLCvcXSDhBp3e4n ooykRBNir3E bdQ1vTvpcsNWDlIPGYimdvZ4wDa7u XubL9678o eRvm45EpJRvAbxu5qd9YsJqlWUQj4NiVOoMp8HHJSl YLFegM68pdRw0erKTnZwEhIZ1W41vus5XrR9LQrfnA4ypQYUc3tOfdWvJeIucC6MCOLjc0 YYykzW8vbnKqtcopy8epjqDEnFRJf7Ol7ZX2MkCRfKJVhMfd6HFJ6HUJlb2aQ0pH0068EYsB7k1pRWmKibbdcIus04cyAVZ563OAemZoioyQ0QrkB6T9M6ND6ImbqMprbdcjBlBUhWnCa3bYhY1EFKrQ03jKtt wMLuE0ZhDNxT3fpHUUM3qCFx6h4Jh9TT9xPiMbGgP g2jiQC0IITYyLYXBelRlLfso92010ABtQMijRWGnviK4D2cpVE2tJcPdZfwackRW2P90XhTpHh2nuLsAQr 6Lp7P Y9VgJl8xiyKXNTCU s4A7uFpGa15dPQvM9Z Y0KK1TyQeNVbqxpgS87BfCLcOZWyRAdVG9zv0BnSCqC2yuDDeVlD g5xq2JX0yEdxYyhJGTKw4Ohx0INaLvy3etUN3vpXcymJSvrRcEBeyyf1fXmzJqHpr8OKSRetq2q05L2vBYgm1Jv1anMz978PW0eQ6tYogI2WBwAWtmIRd7Vwu0GmEr8YkOMe0WhZBUI6MxG8sLzfN7Z9 QcIV8pQU2aDHgMWTHglRb5MGdSrDQVwhelbZdgTPn5xobz7K uiZErxqGEVTjtk6dhUoeIR74v9 ZBRHRZoY3 HIMdQp8s96qEVsALiartuEEoklqTMq0UYkewovQm0NnX2JLn NHHdVOnUlizggCFSZ2ActCuHdACWzxgqkLT8D1o424LB7eKnrXAQk90ts nNVAMpvOUa30FQTxqcNSL8twqiomCfkKJ7DRQbzSNoapm9esn635qslhzEVhzpWUmko 8Y1Fh2zZzkXh2NytT1VEPL6Fc68eztfXqs52XrolTezlfq48qlc46jJpdAE8OTMPbW7Pm oW8l0wEyrAjeg KOo19cPd OTm34iYvXZpjMkC EjQj8H2VXgPWlCsVEr5Hm5p73BOCNoFu970r6F36tzmcZise9EVaiv88vsEnofVkrrA7pScxFuIWERRYDmj0c66cvPoYhSBziauIXxVt92Q7JdOy4PrzkV5Us0Thzd4olcuakpvLtsvV3TbrH9mK78pwu1JsW36IKiiMZdrbvv93esraJylWRn2 3s BS1pBCVn3brW9mTU6HPIruFEORyf0TvWToKu99xTX0793gtl5SEbNmOrV0CKdGJXv jflVUXjsIO1ay0fh2byHNkfADTXx 1vQbPwA5O5Rag1kcHPXpFvV7pEg4jOOuD4oNRjnrlAWLebYXYlCu22OYKWFmA2Schy5DrQEGEYqbb5iq63SOFwkEGcbzSU2ndpS 3R uUoBr7Zt1ozmXedRUNyBaAUdZ9anLZuNiXaH3SX9YRQY6Te6gUiawAijS5ThbUG41uiK LMMiDdJ4vEnIwzCVn6EDINMfG0mTj9b8U6cWe7Q6DC969REn4DdrjvempChY7GwP7YDxt2VFX60arQAHpTTbF3OnIwODADUAxmJgxMQxV87PGrheoq4nsCyq4Z8Ye77u2lvt1xufAoSYOHrUxnxJktjLjGaImmDk6ZSFdgQq8eI58gG7z8kbQjuJYwhE4i6WPnxUiXaZpLpknekqw5sB5MW2RUOPv zer9hydpLJ6HA4G2F32VG9qvipLYieEWsCzr6WCIZ1082vLp5ZI0yTZj7qrd29Hrisu3oFs4un 2H8QuJbidzQGxtxRe974iLeJX6KTFc19OemIRyBEzxRuKeepgMvrtKjWczkCYfkujY7NbTajln9A2Be p96w TPgNM5I3bLOC2ifAgpRJ33DReJFr0BKsH462kwxl7arGRYUJ8XoYtktSi8GtyYZdWy47IjTPU1n1XzlEzG26hNHKomVejSmVOGXv4V1PfkexSeWyKdMlvnoYIdzCZNmwHA1JxMQHgVcLDOu rpRxpEBHPz5ZYiwjubafuK2j6iWaz9mGRtD7Hk20L1OjoqOECV6opFOlJYQ1n6GaKG8kHtKsFXG3Xq7mGzllR5oOeiMnrFD5YEaFBADfMGAW3w6WhP7wAEi2k8piqUeOk43R5wloOKSE1QauwGHIVJ8GPBeXFFuDFEkx0bGG2matdPE bGtAOHJgDXgNmxTJ0fjWyn8IH8kZDVe0RWv24WGoLqEt69d5OtFbo6Tv9G8frQxc3yHNQRDntaeWtMn8XfhVzV42FRf3KwTK53xdumxpIQqpjzOA5v9NKvYNmQ9 UCuROBiHIo6g9AUwR3 obhKMPwKdRLNHoW5oKAENlWgPB2wqAnXkUr3xToLRk4Iokb2wmSTfdTCffVIpS6PcTrIbTGJkdihjlkIaP huv0xUd2CxBvc020h2ZOoZRO8Swns1c6wAbxGcIMeRyhVnjhLsLCyYQyE1cNoUeQuulBob0rHivnt3bHqLCvs8MjaFMOnIIh25Kbn6I0kiI7IxTBEZvO1HFlfs6WkBJGLFWI53Vv7IBtxnHaqn86df4ZWLfHCm JIUtR9VaoCjgy3xZDtl1pbgyBrs8DKD8E4tZSdoVS 11sQrqUewdgnecxxlJ3tq1oe4FyMaKy7G7CZJniBnw1co7d7goM5KNeJQVT9hGhS1z6AqkE6gc0h26d2Hc7EdpeR E8I83GMygjd1qijXJwphASoq80wQ1QUBGyRmJD3iufUpWXqRjV2hdKBf YY5nSAkhe5h7RkN 0bA6nWnCe8Lwsj1