{... قروب الإحصاء في الإدارة -ملخصات+اسئلة اختبار...◦● [الأرشيف] - الصفحة 2 - ملتقى طلاب وطالبات جامعة الملك فيصل,جامعة الدمام

سعيدان و عليان

2012- 12- 21, 03:03 PM

أخوي سعيدان لاهنت كل شي عندي الا اسئله اخونا فهد الحجاز

وين القاها

بالمرفقات أعتقد أن فيه كم سؤال فيه خطأ و أدخل إلى معرف وردة الحجاز كتبت موضوع بهذا الخصوص اخر موضوع لها كان عن التصحيح لأني لسى ماصححت

بالتوفيق يارب العالمين للجميع

TarF

2012- 12- 21, 03:26 PM

^

ي قمآعه ليه متعبين نفسكم الدكتور قال الزبده :biggrin:

ركزوآ على اسئلة الكتاب > واكد عليها اكثر من مره

واصلن أسئله العآم كان من ملخص دكتور سعد الدين ،

ومخلص دكتور نفس اسئله الكتاب بس اللهم كتاب في حق 3 الفصول الاخيره

محمد بن جنيد

2012- 12- 21, 04:57 PM

ياشباب وش نصايحكم
محاضرات النجار والا سيف الدين

:7:

سلطااان الشمري

2012- 12- 21, 05:18 PM

^

انصحك بمحاضرات سيف الدين
بس طويله شوي

لكن اضمنلك فهم الماده ان شاء الله

وردة الحجاز

2012- 12- 21, 07:02 PM

بالمرفقات أعتقد أن فيه كم سؤال فيه خطأ و أدخل إلى معرف وردة الحجاز كتبت موضوع بهذا الخصوص اخر موضوع لها كان عن التصحيح لأني لسى ماصححت

بالتوفيق يارب العالمين للجميع

هنااا ..:16:

http://www.ckfu.org/vb/t402071.html

dream.a

2012- 12- 21, 07:12 PM

السلام عليكم
انا عندي سؤال عن c.v. معامل الاختلاف
الدكتور كاتب بالبرزنتيشن انه معامل الاختلاف النسبي للتشتت
وبحثت عنه بالكتاب شرحه ولم اجد لكن وجدت له اسئلة بالاختياري ص276 والسؤال يقول
معامل الاختلاف c.v. هو احد مقاييس:
1- النزعة المركزية
2- التشتت
3- الالتواء
4- التشتت النسبي

وحله بالكتاب الخيار رقم 2 يعني التشتت ؟؟؟

ياليت اللي يعرف يفيدني وشكراً :16:

وردة الحجاز

2012- 12- 21, 07:54 PM

سؤال .. اسئلة اخوي فهد اكثر من خمسين سؤال ..؟؟

كيف تجي .؟

أبان

2012- 12- 21, 08:12 PM

^

انصحك بمحاضرات سيف الدين
بس طويله شوي

لكن اضمنلك فهم الماده ان شاء الله

موجودة هنا

https://www.dropbox.com/sh/81zhz2r353k920f/fPHGgUJ4Tg

وردة الحجاز

2012- 12- 21, 08:12 PM

مافهمت ملاحظة فهد ... يعني فيه قوانين احتجنا لها وماكانت مرفقه مع الاسئلة يوم الاختبار..؟؟

طالبة اداره1

2012- 12- 21, 09:18 PM

طيب وين احصل اسئلة الكتاب محلولة بليز
:18:

طالبة اداره1

2012- 12- 21, 09:20 PM

خلاص لقيتني محملته لاسووم الله يسعدها :1:

dream.a

2012- 12- 22, 01:05 AM

السلام عليكم
عندي اسئلة الكتاب الفصل السابع عن المحاضرة العاشرة بعنوان تحليل الارتباط

http://www.m5zn.com/img/?img=1c2a7215b141139.jpg (http://www.m5zn.com/out.php?code=1c2a7215b141139)

هذا السؤال ماعرفت احل فقراته رقم 24 و 25 و 26و 27
فيه آحد ممكن يعلمني شرح الحل ؟؟

صوت الحياة

2012- 12- 22, 01:29 AM

لو سمحتو اذا ممكن احد يوضح ليي سؤال 20 من اسئلة الاعم الماضي الي حلها جايكل
كيف طلعت 0.70

20) من خلال البيانات السابقة , أحتمال أن يكون هناك حادث واحد على الأقل هو :

أ)
0.80

ب)
0.70

ج)
0.60

د) 0.50

لاتقولولي مثل ماهو كاتب اطرح الناس الي ماسوو حادث طرحت ماطلعت نفس النتيجه

dream.a

2012- 12- 22, 01:46 AM

لو سمحتو اذا ممكن احد يوضح ليي سؤال 20 من اسئلة الاعم الماضي الي حلها جايكل
كيف طلعت 0.70

20) من خلال البيانات السابقة , أحتمال أن يكون هناك حادث واحد على الأقل هو :

أ)
0.80

ب)
0.70

ج)
0.60

د) 0.50

لاتقولولي مثل ماهو كاتب اطرح الناس الي ماسوو حادث طرحت ماطلعت نفس النتيجه

ممكن تنزلين نموذج الأسئلة الي تتكلمين عنه لأن عندي نموذج واحد والسؤال ال ٢٠ منه غير سؤالك الي تقولين

الي عندي فيه شرح ومحلول من قبل فهد الحجاز والي كاتبته نجوى

BayanFJ

2012- 12- 22, 02:05 AM

لو سمحتو اذا ممكن احد يوضح ليي سؤال 20 من اسئلة الاعم الماضي الي حلها جايكل
كيف طلعت 0.70

20) من خلال البيانات السابقة , أحتمال أن يكون هناك حادث واحد على الأقل هو :
أ)
0.80
ب)
0.70
ج)
0.60
د) 0.50

لاتقولولي مثل ماهو كاتب اطرح الناس الي ماسوو حادث طرحت ماطلعت نفس النتيجه

حليتها لك هناك :biggrin:
تفضلي > http://www.ckfu.org/vb/7780284-post55.html

dream.a

2012- 12- 22, 02:14 AM

لو سمحتو اذا ممكن احد يوضح ليي سؤال 20 من اسئلة الاعم الماضي الي حلها جايكل
كيف طلعت 0.70

20) من خلال البيانات السابقة , أحتمال أن يكون هناك حادث واحد على الأقل هو :

أ)
0.80

ب)
0.70

ج)
0.60

د) 0.50

لاتقولولي مثل ماهو كاتب اطرح الناس الي ماسوو حادث طرحت ماطلعت نفس النتيجه

شفت النموذج وعرفت الحل

أول شي بفهمك ليه تكرار الصفر الي هو العدد ٩ من التكرارات ، لأنه قال حادث ١ على الأقل < معناها هنا انه يبغى حادث واحد أو أكثر

فلك خيارين

تقولين ٣٠ الي هو اجمالي التكرارات تطرحين منه ٩ الي هي تكرار الصفر من عدد الحوادث

يبقى ٢١
اذا قسمتي ٢١ على ٣٠ تطلع لك ٠.٧

أو انك

تجمعين تكرارات لعدد الحوادث ١ +٢ +٣ = ٢١
وتقسمينه على ٣٠ يطلع لك ٠.٧ وهي نفسها الي كاتبها الدكتور ٠.٧٠ لأن الصفر هنا الي على اليمين ماله قيمة

صوت الحياة

2012- 12- 22, 02:40 AM

مشكورين يا الغاليين ماقصرتو:16:
اذا ممكن حل نموذج a /الفصل الدراسي الثاني /العام 1431-1432 / الي اعادة كتابته جوليت

لأنه الظاهر هذا غير عن الي حله جايكل

dream.a

2012- 12- 22, 04:58 AM

السلام عليكم

حطيت كم سؤال وما احد جاوبني عليها ...... و مازال عندي أمل ان احد يجاوبني مع الوقت :35::35:
هذا سؤال من اسئلة الكتاب الفصل التاسع تبع المحاضرة الثانية عشر (السلاسل الزمنية)
عرفت احل فقرة ١٥
بس الفقرة ١٦ و ١٧ ماعرفت احلها ما ادري على اي اساس
اشرت لكم على الاجابات الصحيحه حسب الموجود بالكتاب:9:

http://www.m5zn.com/img/?img=a5319b3c32f1782.jpg (http://www.m5zn.com/out.php?code=a5319b3c32f1782)

Ahmad Yousef

2012- 12- 22, 06:20 AM

شكرا لكم فيكتم حيرتي في هذه المادة :21:

نبراس الشهادة

2012- 12- 22, 08:02 AM

موجودة هنا

https://www.dropbox.com/sh/81zhz2r353k920f/fphgguj4tg

أخ أبان هذه المحاضرات ناقصة كل محاضره على ربع ساعه بس
شكلك أكلتها مع تميز :8:

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 08:18 AM

خلصت السهلات اول ست محاضرات ..

الان نبدا بالجد :17:

mareyah

2012- 12- 22, 08:21 AM

مشكووووره اختي كثيرا الله يجعله في ميزان حسناتح ♥

dream.a

2012- 12- 22, 09:26 AM

السلام عليكم
بما انه عندنا النموذجين اللي صحح حلهم (سعيدان وعليان) و (د.جاكلي)
ابغى اعرف ايهم آخر نموذج اللي يخص السمستر السابق
+ وش القوانين اللي بيرفقها الدكتور اخر النموذج ؟؟؟
لاني وانا اطلع على الاسئلة فيه كذا فقرة مو موجود قانونها !!!:24::24:

المحترمه

2012- 12- 22, 09:32 AM

سؤال يا جماعة الخير .. الإحصاء كم له نموذج للإختبار ؟!!!

تراني متحمسه للماده بعد كلام السنيوره يارب بشّرنا
بما يسرّنا وارزقنا أعلى الدرجات دنيا وآخره ويا الجميع :16:

أبان

2012- 12- 22, 09:33 AM

حتى الآن فيه نموذجين

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 09:34 AM

ضيعتونا هنا ولا هناك :34:

عندي 3 .. بس الثالث ماادري مكرر مع اسئلة فهد وسعيدان ولالا ..

المحترمه

2012- 12- 22, 09:42 AM

أبان هو اللي واحد للأخت توليب نموذج A والثاني
نموذج c ؟!! وإلا

ABU ZIYAD

2012- 12- 22, 10:31 AM

السلام عليكم و صبحكم الله بالخير

وينك يا أبو أسيل بدت وردية الصباح :5:

حبيت انبه على نقطة ، الخطة اللي ذكرتها خاصة بي وليست بالضرورة تصلح لكل أحد !

أنا أقصد من محاضرات د.سيف الدين هو التأسيس الجيد للاحصاء كي نبحر في محيط النجار المتلاطم :13:

ولا يعني هذا أني راح اتجاهل محتوى المقرر ....:sm4: بالعكس فيه كلام بين السطور في المحتوى ممكن يجي عليه أسئلة ، بل حتى الكتاب راح أطلع عليه إن شاء الله .

طيب عندي لكم راي زين ....... فيه إصدار جديد : خطة الاحصاء الإصدار 2.0.1 مدعمة بالحديد :13:

1- متابعة محاضرات د. سيف الدين للتأسيس الجيد لمقرر الاحصاء << حتى الترم الماضي اللي مسجلين التحليل الاحصائي كانو يتابعون د. عبدالحميد من جامعة الإمام ، يعني الوضع عادي جداً :5:

2- مراجعة ملخص د.جيكل لفهم (و حفظ) المحتوى حسب منظور د. النجار .

3- حفظ أسئلة الاختبار الماضي حل د.جيكل .

4- حفظ أسئلة الاختبار قبل الماضي حل فهد الحجاز .

5- اللي عنده وقت يحل مسائل الكتاب .

هذي خطتي بإذن الله ، و كلٌ ابخص بحاله :42:

موفقين :16:

أبان

انا قلت راح امشي على نفس رتم المذاكرة الخاصة بك

ومو معناتها اني راح الومك لو ماصابت معي :27:

بالعكس .. يقول لك جاور السعيد تسعد

وان شاءالله اني ماراح اجاور الا الناس الطيبة امثالك وامثال الطيبين اللي في الملتقى

انا ذاكرت المحتوى من اسبوعين

بس باقي اذاكر الاسئلة والملخص وان شاءالله نتوفق في الاجابة يوم الامتحان

عوافي،،،

BayanFJ

2012- 12- 22, 10:41 AM

و أنا اتصفح اسئلة قبل العام لقيت هالسؤال ..

http://img706.imageshack.us/img706/6708/86639742.png

طبعًا الإجابة مثل ما هو واضح (المئين رقم 75)
و البقيّة ...
# الوسيط = المئين 50
# نصف الوسيط = المئين 25 = الرُبيع الأول
# العُشير = المئين 10

نبراس الشهادة

2012- 12- 22, 11:01 AM

في أسئلة د/ جاكلي
السؤال 7اجابة المدى خطا مش 30
الجواب الصحيح 50

نبراس الشهادة

2012- 12- 22, 11:04 AM

اذا كان عندي الفئه = ــــ15
فكم طولها؟

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 11:10 AM

شسمه
مين عندها النماذج السابقة بس مو محلوله ؟؟؟؟؟
يعني مصوره:33:

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 11:18 AM

اذا كان عندي الفئه = ــــ15
فكم طولها؟

شوفي الفرق بين الحدين الأعلى والأدنى،واذا حد واحد موجود والثاني لا
فأعرفي ان الحد الأعلى للفئة هو الحد الأدنى للفئة السابقة
والحد الأدنى هو الحد الأعلى للفئة اللاحقة
لانه جابها خيارات

على فكره
بشري ضبط معك الرابط؟

أبان

2012- 12- 22, 11:26 AM

أبان

انا قلت راح امشي على نفس رتم المذاكرة الخاصة بك

ومو معناتها اني راح الومك لو ماصابت معي :27:

بالعكس .. يقول لك جاور السعيد تسعد

وان شاءالله اني ماراح اجاور الا الناس الطيبة امثالك وامثال الطيبين اللي في الملتقى

انا ذاكرت المحتوى من اسبوعين

بس باقي اذاكر الاسئلة والملخص وان شاءالله نتوفق في الاجابة يوم الامتحان

عوافي،،،

الله يوفقك يا أبو زياد

و أنصحك أول ما تبدأ فيه هو محاضرات الدكتور سعيد سيف الدين

والله أنك تحب الاحصاء :13:

و بعد ما تأسس نفسك في الاحصاء

جرب حل أسئلة الاختبار بنفسك (الآن فيه نموذجين محلولين) و أي إجابة خطأ ابحث عن مكان الخطأ ، أو اطرحها هنا نناقشها مع بعض .

يوم الامتحان الصبح حاول انك تتحول إلى Scanner و تحفظ آخر امتحانين :5:

و فالنا و اياكم +A

أبان

2012- 12- 22, 11:27 AM

في أسئلة د/ جاكلي
السؤال 7اجابة المدى خطا مش 30
الجواب الصحيح 50

هذي اختلفت المدارس الاحصائية فيها :5:

و بعد البحث وجدنا 4 قوانين للمدى

عاد انت شوفي اللي يصلح لك و توكلي على الله :13:

أبان

2012- 12- 22, 11:46 AM

يا جماعة

هذا رابط ملف نموجين محلولين من أسئلة الاحصاء في الإدارة

http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=92056&d=1356116294

عشان ما نتشتت بين المواضيع في المنتدى ، أقترح أننا نناقش الإجابات هنا ..

تحياتي ،،

BayanFJ

2012- 12- 22, 11:50 AM

في أسئلة د/ جاكلي
السؤال 7اجابة المدى خطا مش 30
الجواب الصحيح 50

اخر تحديث للاسئلة في المرفقات.
صحّح الحل ل 50.

يا جماعة
هذا رابط ملف نموجين محلولين من أسئلة الاحصاء في الإدارة
http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=92056&d=1356116294
عشان ما نتشتت بين المواضيع في المنتدى ، أقترح أننا نناقش الإجابات هنا ..
تحياتي ،،

انت تعزمهم هناك , وانا اعزمهم هنا http://www.vb.eqla3.com/images/smilies/grins.gif

نبراس الشهادة

2012- 12- 22, 01:06 PM

هذي اختلفت المدارس الاحصائية فيها :5:

و بعد البحث وجدنا 4 قوانين للمدى

عاد انت شوفي اللي يصلح لك و توكلي على الله :13:

:21::21::21:

ناقصين احنا تشتت
بس ماقول الإ عسى هالنجار ......

Ameerh..~

2012- 12- 22, 01:07 PM

بيان كيف جا الحل 50 دخلت عشان اسأل لقيته مكتوب الحمدلله :35:

مارياج

2012- 12- 22, 01:07 PM

اخوي ابان جزاك الله كل الخير
على مجهودك الواضح معنا
بس انا قررت اني راح اشتري الكتاب اليوم
وش رايك انت يمديني على حل اسئلة الكتاب:24:
وياليت تعطيني اسم الكتاب
واكون شاكرة لك

نبراس الشهادة

2012- 12- 22, 01:12 PM

شوفي الفرق بين الحدين الأعلى والأدنى،واذا حد واحد موجود والثاني لا
فأعرفي ان الحد الأعلى للفئة هو الحد الأدنى للفئة السابقة
والحد الأدنى هو الحد الأعلى للفئة اللاحقة
لانه جابها خيارات

على فكره
بشري ضبط معك الرابط؟

المشكله كل الفئات من هذا النوع ــــــــ15,ــــــــــ20,ـــــــــــــــــ35
يعني عادي أخذ الرقم اللي قبله حتى لو مافيه حد ادنى واعلى ؟

لا والله مافتح بس اسمعه صوت

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 01:31 PM

دخت مابين هنا ولا هناك ...

بثبت هنا ....:16:

أبان

2012- 12- 22, 01:38 PM

اخوي ابان جزاك الله كل الخير
على مجهودك الواضح معنا
بس انا قررت اني راح اشتري الكتاب اليوم
وش رايك انت يمديني على حل اسئلة الكتاب:24:
وياليت تعطيني اسم الكتاب
واكون شاكرة لك

وجهة نظري الشخصية اللي يرضيه من 80 إلى 90 يركز على حل و فهم أسئلة آخر فصلين

الكتاب لو حنا أول الفصل كان قلت لك زين
بس على آخر الوقت ما أتوقع أن يستاهل

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 01:43 PM

المشكله كل الفئات من هذا النوع ــــــــ15,ــــــــــ20,ـــــــــــــــــ35
يعني عادي أخذ الرقم اللي قبله حتى لو مافيه حد ادنى واعلى ؟

لا والله مافتح بس اسمعه صوت

اذا كذا اسهل وأسهل

مثلاً
15----20 طول الفئة 5
20----35 طول الفئة 15
35----40 طول الفئة 5
وهكذا
بس لو عطالك بهالشكل
15---- هنا تعرفي ان الحد الأعلى20
20----35
--------40 هنا الحد الأدنى35
وتحسبي الطول كالمعتاد

مارياج

2012- 12- 22, 01:45 PM

جزاك الله خير اخوي ابان
بس مو وين اجيب اسئلةاخر فصلين اذا مااشتريت الكتاب>>> وحدة متنحة 16 ساعة مانامت :40:

مارياج

2012- 12- 22, 01:50 PM

^
يوه سوري لايكون قصدك اسالة اختباراخر ترمين
يوه جد فيوزات المخ ضاربه :24:
الله المستعان

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 01:50 PM

وجهة نظري الشخصية اللي يرضيه من 80 إلى 90 يركز على حل و فهم أسئلة آخر فصلين

الكتاب لو حنا أول الفصل كان قلت لك زين
بس على آخر الوقت ما أتوقع أن يستاهل

الله يسامح هالدكتور اللي ضيعنا
يقول نركز على اسئلة الكتاب
وجلست الأربعآ عليها وماامداني الا اخلص لنهاية الفصل الثالث
وشفت باقي الأسئلة وانصدمت ماكأن الدكتور شرح احصآء
رغم اللي شرحه واضح ومفهوم بالنسبة لي بس اسئلة الكتاب مدري من فين طلعها
حسبنا الله سيؤتينا الله من فضله إنا الي الله راغبون

BayanFJ

2012- 12- 22, 01:53 PM

بيان كيف جا الحل 50 دخلت عشان اسأل لقيته مكتوب الحمدلله :35:

الصراحة مدري :16.jpg:
بس في حل الاسئلة كاتب طريقة استخراج المدى في حال كانت البيانات مبوبة.
المدى = أعلى فئة - اقل فئة = 55 - 5 = 50

# مارياج
إختبار آخر ترمين .. ب أول صفحة.
لا مو بأول صفحة أحسبني هنا :sm1: > http://www.ckfu.org/vb/7777810-post1.html
و أسئلة الكتاب هنا > http://www.ckfu.org/vb/7688330-post5.html

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 01:56 PM

نبراس الشهادة

المحاضرات انا فتحتها بصيغة الجوال وفتحت لي فيديو
جربي ان شآءالله تضبط معك

مارياج

2012- 12- 22, 01:57 PM

يسلمو حبيبتي بيان ماتقصرين
:2:

نبراس الشهادة

2012- 12- 22, 01:58 PM

اذا كذا اسهل وأسهل

مثلاً
15----20 طول الفئة 5
20----35 طول الفئة 15
35----40 طول الفئة 5
وهكذا
بس لو عطالك بهالشكل
15---- هنا تعرفي ان الحد الأعلى20
20----35
--------40 هنا الحد الأدنى35
وتحسبي الطول كالمعتاد

المشكله أنك مش فاهمتني أو يمكن أنا ماوضحتها كويس
ياليت عندنا فئه (من ــــــــ الى ) كان هذه معروف طولها
لكن احيانا تجي بالجدول مفتوحه وماقبلها مفتوح ومابعدها مفتوح ليست مجهولها
مثلا الفئه الاولى ـــــــــ15والفئه الثانيه ـــــــــــــــــ20والثالثه ــــــــــــــ35
فكيف أوجد طولها وأنا ماأعرف حدها الادنى والاعلى؟
ياليت تكونوا فهمتوني:22:

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 02:01 PM

الله يسامح هالدكتور اللي ضيعنا
يقول نركز على اسئلة الكتاب
وجلست الأربعآ عليها وماامداني الا اخلص لنهاية الفصل الثالث
وشفت باقي الأسئلة وانصدمت ماكأن الدكتور شرح احصآء
رغم اللي شرحه واضح ومفهوم بالنسبة لي بس اسئلة الكتاب مدري من فين طلعها
حسبنا الله سيؤتينا الله من فضله إنا الي الله راغبون

بسيطه :16:

شوفي انا فتحت ملخص سيف الدين
اللي عجبني فيه انه ملخص لك المعلومات بشكل مركز ومبسط ..
كاني اراجع معه .. والاحلى انه مجزء اسئلة الكتاب يعني بالكتاب تدريبات طويله سوى
وهو لا شارح جزء بعده الاسئله اللي تخصه ..

بعد مااخلص ان شاء الله الاسئله بارجع للاختبارات واشوف اذا فيه شئ خارجي عنها

ولمحت بعض الموجود .. الكتاب حلو ومتوسع يناسب الاستاذ اللي بيحط اسئله ومن هنا وهناك لكن مايندرى عن نيته ... هي جديده ولا كوبي.. ولا كلها من اسئله الكتاب..

الملخص ناقصه تقريبا اخر 3 محاضرات ..

سهالات ان شاء الله ...:2:

أبان

2012- 12- 22, 02:02 PM

المشكله أنك مش فاهمتني أو يمكن أنا ماوضحتها كويس
ياليت عندنا فئه (من ــــــــ الى ) كان هذه معروف طولها
لكن احيانا تجي بالجدول مفتوحه وماقبلها مفتوح ومابعدها مفتوح ليست مجهولها
مثلا الفئه الاولى ـــــــــ15والفئه الثانيه ـــــــــــــــــ20والثالثه ــــــــــــــ35
فكيف أوجد طولها وأنا ماأعرف حدها الادنى والاعلى؟
ياليت تكونوا فهمتوني:22:

الفئة الأولى ______15
الفئة الثانية ______20

بما أن الفئة الثانية تبدأ من 20
فإن الفئة الأولى تنتهي عند 20

لأننا نشتغل على بيانات كمية متصلة

فبداية أي فئة هي بنهاية الفئة التي قبلها

وضحت ؟

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 02:04 PM

^^^^^^^
الملخص مو اللي تقريباً ٤٨ ورقه
اذا هو شفته
بس يبغالنا واحد شامل اكثر
واذا مو نفسه ياليت تسعفيني فيه

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 02:14 PM

^^^^^^^
الملخص مو اللي تقريباً ٤٨ ورقه
اذا هو شفته
بس يبغالنا واحد شامل اكثر
واذا مو نفسه ياليت تسعفيني فيه

نفس اللي عنددي 48 ورقه ...

بخلصه وارجع لملخصي والكتاب لاخر جزئية وان اسعفني الوقت رجعت للكتاب
بالجزئيات السابقه .:16:

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 02:28 PM

نفس اللي عنددي 48 ورقه ...

بخلصه وارجع لملخصي والكتاب لاخر جزئية وان اسعفني الوقت رجعت للكتاب
بالجزئيات السابقه .:16:

ايييييه ترى هو نفس اسئلة الكتاب بالضبط
نسخ ولصق
المحاضرات اللي قدرت اتابعها مع د سعيد سيف الدين عرفت احل اسئلتها اللي في الكتاب
يالله ماعليه بأروح اكمل الانجليزي والأحصآء بكيفه:30:

Ameerh..~

2012- 12- 22, 02:47 PM

السؤال 20 باسئلة الاختبآر طرح ايش عشآن طلع النآتج كذا 0.70

أبان

2012- 12- 22, 02:55 PM

السؤال 20 باسئلة الاختبآر طرح ايش عشآن طلع النآتج كذا 0.70

هو يبي اللي صار لهم حادث واحد فأكثر (بالتحديد عبارته : حادث واحد على الأقل)

حسب الجدول
اللي ما صار عليه حادث (يعني الحوادث عندهم صفر) هم 9

و إجمالي العينة 30

لو طرحنا 9 - 30 = 21

لو قسمنا 21 ÷ 30 = 0.70

Ameerh..~

2012- 12- 22, 02:58 PM

يعطيك العآفيه أبآن وضحت :2:

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 03:10 PM

اممممممم صفحة 25 و 24 ملخص سيف الدين احس فيه شويات اختلافات ..؟؟!!

بينه وبين ماخذناه ....

Ameerh..~

2012- 12- 22, 03:11 PM

لسه ورده انا بسئلة الاختبآر بس اخلص منها اشوفها

Dr Jekyll

2012- 12- 22, 03:12 PM

استهلاك الكهرباء الشهري
الدخل السنوي
درجة الحرارة
معدل الطلاب التراكمي
معدل الطلاب الفصلي
تقدير الطلاب التراكمي
تقدير الطلاب الفصلي
نوع المولود
الاحالة الاجتماعية
درجة صعوبة الاختبار

قبل ما اروح اختبر عقيده احط لكم هالاسئلة التافهه واللي اتوقع واحد منها يجي في الاختبار فحدد نوع كل متغير :4:

اريقاتوا ^.^

سعيدان و عليان

2012- 12- 22, 03:22 PM

يلا أن شاء الله تتسهل يارب والله يوفقك فى العقيده والجميع يارب ...

Ameerh..~

2012- 12- 22, 03:49 PM

اول مره احس اني مذآكره بس مآني متمكنه من المآده :12:
أبآن هلب مي سؤال 39 اش خطوآت حله عآرفه اسئلتي كثيره بس اش اسوي هالمآده لحست مخي :12:

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 03:57 PM

استهلاك الكهرباء الشهري
كمي متصل------يبغالي اشوف الفاتوره
الدخل السنوي
كمي متصل--------------
درجة الحرارة
كمي متصل--------------
معدل الطلاب التراكمي
كمي متصل------------
معدل الطلاب الفصلي
كمي متصل-----------
تقدير الطلاب التراكمي
وصفي ترتيبي------------
تقدير الطلاب الفصلي
وصفي ترتيبي-----------
نوع المولود
وصفي اسمي----------
الاحالة الاجتماعية
وصفي اسمي----------
درجة صعوبة الاختبار
وصفي ترتيبي-----------

قبل ما اروح اختبر عقيده احط لكم هالاسئلة التافهه واللي اتوقع واحد منها يجي في الاختبار فحدد نوع كل متغير :4:

اريقاتوا ^.^

اذا خطأ مالي شغل النجارالسبب

واذا ماحليت بكره انجليزي النجار السبب

واذا هسترت فالنجار السبب:5aga::5aga::5aga:

ماعليه ماقدرت ألون الأجابات لأني من الجوال داخله:36:

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 04:15 PM

الذين يشاهدون محتوى الموضوع الآن : 20 ( الأعضاء 13 والزوار 7)
‏نسيم الصبا, ‏أبان, ‏aseel.w, ‏BayanFJ, ‏ام دانه و ديمه, ‏ddira, ‏faihan, ‏fullah3, ‏رحيل !+, ‏ostron, ‏سعيدان و عليان, ‏sho0o, ‏وردة الحجاز ...

احد يجاوب معي
اكيد جبت العيد كالعاده:39:
بس لازم اجاوب اول وحده
<<<دوماً في الطليعه:30:

أبان

2012- 12- 22, 04:31 PM

اول مره احس اني مذآكره بس مآني متمكنه من المآده :12:
أبآن هلب مي سؤال 39 اش خطوآت حله عآرفه اسئلتي كثيره بس اش اسوي هالمآده لحست مخي :12:

أهم شي في الموضوع نعرف القانون المناسب لتطبيق الحل عليه

هذا السؤال يحل عن طريق معامل التوافق ، مع أني قبل شوي كنت معترض على استخدام هذا القانون لأن قانون التوافق يستخدم في حال كان المتغير له أكثر من قيمتين ، مثل : موافق بشدة - موافق - محايد - معارض - معارض بشدة

وهذا السؤال لم يرد فيه 3 صفات للمتغير و إنما صفتين فقط ، وهدا يعني ان القانون المناسب له هو قانون معامل الاقتران

هذا اعتراضي قبل شوي

لماذا استخدم معامل التوافق لقياس الارتباط والذي يستخدم لحساب الارتباط بين المتغيرات الوصفية الاسمية التي يكون لصفاتها أكثر من قيمتين ؟

مع أن المتغيرات نوعها وصفية اسمية صفاتها تحمل قيمتين فقط مرتفع و منخفض ؟

أليس من المفترض أن يستخدم معامل الاقتران في هذا التمرين ؟

و اللي زاد الطين بله أن الخيارات لا تصلح إلا نواتج للحل بواسطة قانون التوافق !! :9:
اللي أبي أقوله أن أهم شي معرفة القانون الذي يجب تطبيقه على السؤال .

نرجع للسؤال

معامل التوافق هو = جذر ( (م -1) ÷ م)

وشي م ؟

ميم m هي مجموع ( مربع القيمة ÷ مجموع العمود الذي عليه القيمة * مجموع السطر الذي عليه القيمة)

نطبقها على الأرقام = مربع 70 اللي هي أول قيمة في الجدول (أول سطر أول عمود) ÷ (125 * 90)

= 70^2 ÷(125*90)
= 4,900 ÷ 11,610 = 0.422

الحمد لله :13: خلصنا من أول قيمة

الحين نروح للي بعده

اللي هي قيمة 20 (السطر الأول العمود الثاني)

نطبق عليها اللي تو = مربع 20 اللي هي ثاني قيمة في الجدول (أول سطر ثاني عمود) ÷ (100 * 90)

= 20^2 ÷(100*90)
= 4,000 ÷ 9,000 = 0.0444

الحمد لله خلصنا ثاني قيمة ، و بكذا نكون خلصنا السطر الأول

باقي عندنا السطر الثاني (سطر منخفض)

نطبق عليها نفس الفكرة = مربع 55 اللي هي ثالث قيمة في الجدول (ثاني سطر أول عمود) ÷ (125 * 135)

= 55^2 ÷(125*135)
= 3,025 ÷ 16,875 = 0.1792

باقي آخر قيمة

نطبق عليها نفس الفكرة = مربع 80 اللي هي رابع قيمة في الجدول (ثاني سطر ثاني عمود) ÷ (100 * 135)

= 80^2 ÷(100*135)
= 6,400 ÷ 13,500 = 0.474

الحين نجمع النواتج = 0.422 + 0.0444 +0.1792 +0.474 = 1.1196

الحين بعد ما طلعنا m اللي هي 1.1196

ندخلها بالجذر التربيعي = جذر ( ( 1.1196 - 1 ) ÷ 1.1196 ) = 0.33

سالفة هالتمرين !!

أبان

2012- 12- 22, 04:35 PM

الذين يشاهدون محتوى الموضوع الآن : 20 ( الأعضاء 13 والزوار 7)
‏نسيم الصبا, ‏أبان, ‏aseel.w, ‏bayanfj, ‏ام دانه و ديمه, ‏ddira, ‏faihan, ‏fullah3, ‏رحيل !+, ‏ostron, ‏سعيدان و عليان, ‏sho0o, ‏وردة الحجاز ...

احد يجاوب معي
اكيد جبت العيد كالعاده:39:
بس لازم اجاوب اول وحده
<<<دوماً في الطليعه:30:

أنا نفس اختياراتك

اللي يقاس كمي متصل
و اللي يعدّ كمي متقطع أو وصفي

Ameerh..~

2012- 12- 22, 04:38 PM

أبآن روح يآشيخ عسى ربي يعطيك الين مآيرضيك ويحقق لك كل اللي تتمنآه يآرب :2:
يآرب نعدي هالمآده مع اني مذآكرتها من اول بس قررت اسئلة العآم + اسئلة الكتآب وصلى الله على نبينا محمد

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 04:46 PM

الذين يشاهدون محتوى الموضوع الآن : 20 ( الأعضاء 13 والزوار 7)
‏نسيم الصبا, ‏أبان, ‏aseel.w, ‏bayanfj, ‏ام دانه و ديمه, ‏ddira, ‏faihan, ‏fullah3, ‏رحيل !+, ‏ostron, ‏سعيدان و عليان, ‏sho0o, ‏وردة الحجاز ...

احد يجاوب معي
اكيد جبت العيد كالعاده:39:
بس لازم اجاوب اول وحده
<<<دوماً في الطليعه:30:

هههههههههههه ماعليش كنت احوس باللي عندي

اتفق معك فيما كتبتي :17::13:

ونشوف راي الدكتور ..

أبان

2012- 12- 22, 04:51 PM

في أسئلة الحجاز
سؤال 9) من البيانات في هذا الجدول ترتيب العشير هو : .....

فيه شيء اسمه ترتيب (رتبة)
و فيه شي اسمه قيمة

ممنوع الخلط بينهم

الترتيب تقسم على مجموع التكرارات (مجموع افراد العينة)

يعني إذا قال مجموع التكرارات هي 60 فإن ترتيب العشير هو 60 * 10% = 6
و ترتيب الربيع الأدني هو 60 * 25% = 15

أما قيمة العشير أو قيمة الربيع الأدني ، فهذي تحتاج تطبيق القانون اللي خابرينه

و بشكل عام ننتبه للفرق بين كلمة رتبه و قيمة

مثل رتبة الوسيط غير قيمة الوسيط ( في غير الجدول الطبيعي)

تحياتي ،،

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 05:12 PM

وصلت للعاشره ودخت :39:
معامل التفلطح ومعاملات الالتواء مااعتقد لها اختصارات بالاله ولا ..؟

مـ ع ـاند جروحه

2012- 12- 22, 05:38 PM

الاحصاء 50 سؤال ولا 70
والادارة المالية ..؟
وتقنية المعلومات ..؟

:44:

aseel.w

2012- 12- 22, 05:38 PM

مساء الخير أحبابي :1:
حبيت أقولكم عن الدكتور سعيد سيف الدين هذا الدكتور الصح الفله الممتاز الرااااائع :42:
صوته بس يحسسكم بأن الماده سهله جداً ويفهمك المعلومه بشكل عجيب ، يازين المصريين بس :21:
اللي تلتبس عليه جزئيه يرجعه له ، والله يوفق الجميع يارب :20:

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 05:45 PM

الاحصاء 50 سؤال ولا 70
والادارة المالية ..؟
وتقنية المعلومات ..؟

:44:

الاحصاء 50
الاداره اعتقد 56 لاهي 50 ولا 70
والتقنية 70

فروحه 2011

2012- 12- 22, 05:52 PM

السلام عليكم :13:

أخبار المذاكرهـ :42: ؟

أمممممممممم

ودي أسألة إختبار 1432 :27:

مــوفــقــيــن :15:

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 06:39 PM

مساء الخير أحبابي :1:
حبيت أقولكم عن الدكتور سعيد سيف الدين هذا الدكتور الصح الفله الممتاز الرااااائع :42:
صوته بس يحسسكم بأن الماده سهله جداً ويفهمك المعلومه بشكل عجيب ، يازين المصريين بس :21:
اللي تلتبس عليه جزئيه يرجعه له ، والله يوفق الجميع يارب :20:

يختي اتعب وانا اقول المصريين مبدعين..عباقره..عندهم قدره على ايصال المعلومة بشكل سهل ومريح
ماتحسفت هالترم على شي اكثر مااني تحسفت اني ماتابعت محاضراته من بدري
ماامداني اتابع الا كم محاضره معاه،بس شرحه يوصل اعماق المخ
مع اني كنت فاهمه على النجار بس سمعت سعيد سيف الدين،فرق السما عن الأرض:3:

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 06:52 PM

ايش رايكم ... افتح موضوع مستقل لاسئلة الكتاب ..

يعني لوضع الاسئله التي لم يفهم طريقة حلها ..

فقط لاسئلة الكتاب وكلن يدلو بدلوه ...

يصير مرجع للي ماعرف الية حل مساله بالكتاب

وش رايكم ..؟

صآحبة طموح

2012- 12- 22, 07:05 PM

أنآآ راح اذاكر من مراجعة الدكتور سيف الدين واسئلة العآم الماضي وطرق حل المسائل ب الأله الحآسبه لأن بصراحه احس مآفي وقت ومن قبل بس ذاكرت البدايه ماتعقمت ف الصعب والماده طويله شرايكم :24:

أبان

2012- 12- 22, 07:44 PM

ايش رايكم ... افتح موضوع مستقل لاسئلة الكتاب ..

يعني لوضع الاسئله التي لم يفهم طريقة حلها ..

فقط لاسئلة الكتاب وكلن يدلو بدلوه ...

يصير مرجع للي ماعرف الية حل مساله بالكتاب

وش رايكم ..؟

أخاف نتشتت بين المواضيع

وجهة نظري موضوع واحد يجمع الشروحات و الأسئلة و الفرائد و الفوائد

dream.a

2012- 12- 22, 07:44 PM

السلام عليكم
بما انه عندنا النموذجين اللي صحح حلهم (سعيدان وعليان) و (د.جاكلي)
ابغى اعرف ايهم آخر نموذج اللي يخص السمستر السابق
+ وش القوانين اللي بيرفقها الدكتور اخر النموذج ؟؟؟
لاني وانا اطلع على الاسئلة فيه كذا فقرة مو موجود قانونها !!!:24::24:

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 07:52 PM

اوكي اخوي ابان بنمشي ع شورك ... عندي بعض المسائل ماعرفت لها ..

لكن لما اخلص اسردها مره وحده ..

،،،

اسئلة فهد ليش اكثر من خمسين سؤااااااااال احسها مو هي لاني حملتها مرتين

مره بعنوان اسئلة حلت لغربة نس ومره حل اسئله احصاء بكتابي..!!

dream.a

2012- 12- 22, 07:53 PM

أحد يقول بحفظ قوانين ؟؟
وأحد يقول القوانين الصغيرة من البديهي حفظها ؟؟
واللي مرفق الدكتور مااحتجناها بالحل
واحتجنا قوانين مو مرفقها !!

ايش قصته بالضبط ؟؟؟؟؟؟؟

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 07:54 PM

السلام عليكم
بما انه عندنا النموذجين اللي صحح حلهم (سعيدان وعليان) و (د.جاكلي)
ابغى اعرف ايهم آخر نموذج اللي يخص السمستر السابق
+ وش القوانين اللي بيرفقها الدكتور اخر النموذج ؟؟؟
لاني وانا اطلع على الاسئلة فيه كذا فقرة مو موجود قانونها !!!:24::24:

كلهم حالين سوى نموذج واحد حق العام :16:

نبراس الشهادة

2012- 12- 22, 07:56 PM

لو تكرمتوا جاوبوني
أنا تابعت مع الدكتور سيف الدين من المحاضرة الخامسة الى الاخير وبعد ماخلصت رجعت الى الاسئلة لقيتها تتكلم عن اشياء مامرت علي فا سؤالي هو في اي محاضرة القاها
التضخم
السلاسل الزمنية
سنة الاساس
رقم لاسبير
معامل التحديد
العشير
الصيغة الصفرية
الاعتدال الجرسي
معامل التوافق

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 08:09 PM

لو تكرمتوا جاوبوني
أنا تابعت مع الدكتور سيف الدين من المحاضرة الخامسة الى الاخير وبعد ماخلصت رجعت الى الاسئلة لقيتها تتكلم عن اشياء مامرت علي فا سؤالي هو في اي محاضرة القاها
التضخم
السلاسل الزمنية
سنة الاساس
رقم لاسبير
معامل التحديد
العشير
الصيغة الصفرية
الاعتدال الجرسي
معامل التوافق

نبراااس تذكرت سؤالك تبع الفئات وانا وسط الانجليزي
انتي قصدك الجداول المفتوحه كيف نحسب لها مراكز الفئة
هذي طال عمرك يقول يصعب حساب الوسط الحسابي والتباين والأنحراف المعياري لانه لايمكن تحديد
مراكز الفئات لكن نستخدم مقاييس النزعة المركزية اللي هي الوسيط والربيع الادنى والأعلى والعشير والمئين

سؤالك الثاني أبدأي من الدروس الأخيره وانتي نازله وبتلقيها

عوده للأنجليزي:36:

ABU ZIYAD

2012- 12- 22, 08:47 PM

الله يوفقك يا أبو زياد

و أنصحك أول ما تبدأ فيه هو محاضرات الدكتور سعيد سيف الدين

والله أنك تحب الاحصاء :13:

و بعد ما تأسس نفسك في الاحصاء

جرب حل أسئلة الاختبار بنفسك (الآن فيه نموذجين محلولين) و أي إجابة خطأ ابحث عن مكان الخطأ ، أو اطرحها هنا نناقشها مع بعض .

يوم الامتحان الصبح حاول انك تتحول إلى scanner و تحفظ آخر امتحانين :5:

و فالنا و اياكم +a

هلا أبان

جزاك الله ألف خير

بصراحة محاضرات الدكتور سعيد مرررة روووعة وسهلة الحفظ

ذاكرتها يوم الخميس الليل.. وخلصت منها الصباح

والحمد لله تقدر تقول تأسيس جيد للإحصاء

الآن أنا اذاكر اسئلة سعيدان ودكتور جاكلي أو جيكلي..

فالكم التوفيق ياارب

عوافي،،،

طالب منتسب4

2012- 12- 22, 08:56 PM

الله يوفقكم ويسعدكم وينجحكم كــلن باسمه
موووضوع رائع ومفيد جدا
شكرا لكم جميعا

دعوااتكم لي بنجااح لاني ما ذكرت زين في هذا المستووووى:22:

1stc1

2012- 12- 22, 09:03 PM

توي منتهي من النقود والبنوك

انواع اللحسة

لذلك الليلة فترة نقاهه ... وبكرة نتفرغ للاحصاء

والله يسعدكم يا احلى قروووووب

ABU ZIYAD

2012- 12- 22, 09:09 PM

توي منتهي من النقود والبنوك

انواع اللحسة

لذلك الليلة فترة نقاهه ... وبكرة نتفرغ للاحصاء

والله يسعدكم يا احلى قروووووب

:32:

:32:

:32:

ماينفع يالغالي

الاحصاء مو قصير عشان تبدأ فيه بكره

أقل شي لازم تمر على ملخص الدكتور سعيد

صدقني بيفيدك

مافيه شي اسمه فترة نقاهة في الاختبارات وانا اخوك

أنا المفروض اني آخذ إجازة عشان الاختبارات .. وفوق هذا ماقدرت

الإختبارات جت على نهاية السنة الميلادية

وعندنا تقفيل سنة وانت عارف شركات التسويق والمبيعات خاصة لما تكون شركة أجنبية بعد

مديري ماقصر .. قال تعال الى الساعة 12 الظهر واطلع .. وفوق هذا ايميل الشغل شغال على جوالي وارد على فلان وعلان وأذاكر وحوووسة

قسم ماصرت انام زين :44:

الله يوفق الجميع

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 09:11 PM

8

ويسعدك يارب ...

قرررت اتبع طريق رحيل ... اسئلة الكتاب + اسئلة اختببار .. :35:

والبقية بعتمد ع ذاكرتي لما درستهم سابقا ..

وبحفظ القوانين واتوكل على الله ..

ABU ZIYAD

2012- 12- 22, 09:14 PM

ياناس عندي مشكلة في الآلة الحاسبة

نوعها fx-82 ES PLUS

لما اقسم رقمين على بعض مايعطيني عدد عشري .. مثل لما اقسم 5 / 2 يعطيني 5 / 2

يعني يعطيني كسر

المفروض يعطيني 2.5

كيف أعدلها؟؟

هييييييييييلب مي بليزززز :12:

أبان

2012- 12- 22, 09:24 PM

ياناس عندي مشكلة في الآلة الحاسبة

نوعها fx-82 es plus

لما اقسم رقمين على بعض مايعطيني عدد عشري .. مثل لما اقسم 5 / 2 يعطيني 5 / 2

يعني يعطيني كسر

المفروض يعطيني 2.5

كيف أعدلها؟؟

هييييييييييلب مي بليزززز :12:

ابحث عن أيقونة عليها هذا الرمز

f<=>d

بالتوفيق

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 09:37 PM

8

ويسعدك يارب ...

قرررت اتبع طريق رحيل ... اسئلة الكتاب + اسئلة اختببار .. :35:

والبقية بعتمد ع ذاكرتي لما درستهم سابقا ..

وبحفظ القوانين واتوكل على الله ..

انا محتاره حيره فضيييييعه
لازم اضحي بواحد من هالثلاثة يا
الملخص يا أسئلة الكتاب ياالنماذج
الوقت مايكفي ابداً
اسئلة الكتاب كيف شفتيها؟؟
حليت بس اول جزئية لنهاية الفصل الثالث، والباقي مدري اكملها او اراجع الملخص والأسئلة
مدري،،،،مدري،،،،،،،مدري
خخخخخ دخلت عشان اروح قروب الانجليزي ولقيتني هنا!!!

نبراس الشهادة

2012- 12- 22, 09:53 PM

نبراااس تذكرت سؤالك تبع الفئات وانا وسط الانجليزي
انتي قصدك الجداول المفتوحه كيف نحسب لها مراكز الفئة
هذي طال عمرك يقول يصعب حساب الوسط الحسابي والتباين والأنحراف المعياري لانه لايمكن تحديد
مراكز الفئات لكن نستخدم مقاييس النزعة المركزية اللي هي الوسيط والربيع الادنى والأعلى والعشير والمئين

سؤالك الثاني أبدأي من الدروس الأخيره وانتي نازله وبتلقيها

عوده للأنجليزي:36:

يافرحتي وياهنائي
حتى وأنتي بالانجليزي تفكري فيني :11:

S.L.Z

2012- 12- 22, 09:54 PM

ذا كان لديك مجموعتين من الطلبة وقدموا اختبار تحصيلي وحصلوا على الدرجات التالية : -
المجموعة الاولى: 10,5,15,10,20 والمجموعة الثانية : 9,20,5,17,9 بالرجوع إلى البيانات
السابقة , المجموعة ذات التباين الأكبر هي :

كيف طلع الجواب المجموعه الثانيه ذات التباين الاكبر من حل الدكتور جاكلي وفهد الحجاز

مع اني حسبتها طلعت
متسااويه في التبااين

:2:

أبان

2012- 12- 22, 09:58 PM

ذا كان لديك مجموعتين من الطلبة وقدموا اختبار تحصيلي وحصلوا على الدرجات التالية : -
المجموعة الاولى: 10,5,15,10,20 والمجموعة الثانية : 9,20,5,17,9 بالرجوع إلى البيانات
السابقة , المجموعة ذات التباين الأكبر هي :

كيف طلع الجواب المجموعه الثانيه ذات التباين الاكبر من حل الدكتور جاكلي وفهد الحجاز

مع اني حسبتها طلعت
متسااويه في التبااين

:2:

التباين مختلف بين المجموعتين

الأولى = 5.099

و الثانية = 5.586

الحل أسرع شي بالآلة الحاسبة ، إذا عندك fx-991ES PLUS

ABU ZIYAD

2012- 12- 22, 09:59 PM

ابحث عن أيقونة عليها هذا الرمز

f<=>d

بالتوفيق

مالقينا يالغالي

لقيت S<=>D

وماضبطت!

شوف الصور يمكن تشوف شي انا ماشفته .. وربي ماعاد صرت اركززز

ولاحظ كيف طلعت النتيجة!!

http://store3.up-00.com/Nov12/bRT02422.jpg

http://store3.up-00.com/Nov12/01202422.jpg

أبان

2012- 12- 22, 10:00 PM

S<=>D

ABU ZIYAD

2012- 12- 22, 10:01 PM

شوف لي موضوع الآلة يا أبان..

اذا مانفع بشتري غيرها الله يعين .

بطلع الدوام وارجع بعد ساعة :12:

أبان

2012- 12- 22, 10:03 PM

نسيت أقووول .... حول الآلة من احصاء إلى رياضيات

Mode
1:COMP

وردة الحجاز

2012- 12- 22, 10:04 PM

انا محتاره حيره فضيييييعه
لازم اضحي بواحد من هالثلاثة يا
الملخص يا أسئلة الكتاب ياالنماذج
الوقت مايكفي ابداً
اسئلة الكتاب كيف شفتيها؟؟
حليت بس اول جزئية لنهاية الفصل الثالث، والباقي مدري اكملها او اراجع الملخص والأسئلة
مدري،،،،مدري،،،،،،،مدري
خخخخخ دخلت عشان اروح قروب الانجليزي ولقيتني هنا!!!

انا وصلت لنهاية تمارين 5 وفيه اربع اعتقد اربع او 3 ابواب بالكتاب بس مش طويله ..

بكمل عليهم وارجع للاختبارات .. الكتاب الاسئله نظري كثيره ترى وسهله يعني مابتخذ كثير وقت وحده قالت كل اسئلة الاختبار النظريه من الكتاب ..

بس العمليه ماادري لسى ماشفت بس لمحت كم تمرين كنت حلهم بالكتاب موجوده بالاختبار

وهم مختار بعض الفقرات منها ...

وان بقي وقت شفت بقية الموجود ...

فكري وشوفي ... ووممكن مثلا تقرائي النظري بالملخص وتحلي النظري تبع الكتاب بيكون

سهل جدا وانا سويت كذا ... وتدربي ع العملي ولو شكل بسريع ووشوفي اسئلة الاختبار

موفقه عزيزتي ... :16:

أبان

2012- 12- 22, 10:05 PM

اللي عنده الكتاب
انصحه يقرأ ملخص كل فصل

يجمع الزبدة

S.L.Z

2012- 12- 22, 10:15 PM

التباين مختلف بين المجموعتين

الأولى = 5.099

و الثانية = 5.586

الحل أسرع شي بالآلة الحاسبة ، إذا عندك fx-991es plus

الله يعطيك العاافيه
الغلط مني نسيت ان التباين فيها تربيع

حسبتها وقسمتها بدون طرح وتربيع

الاله بدون بلس

:2:

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 10:22 PM

انا وصلت لنهاية تمارين 5 وفيه اربع اعتقد اربع او 3 ابواب بالكتاب بس مش طويله ..

بكمل عليهم وارجع للاختبارات .. الكتاب الاسئله نظري كثيره ترى وسهله يعني مابتخذ كثير وقت وحده قالت كل اسئلة الاختبار النظريه من الكتاب ..

بس العمليه ماادري لسى ماشفت بس لمحت كم تمرين كنت حلهم بالكتاب موجوده بالاختبار

وهم مختار بعض الفقرات منها ...

وان بقي وقت شفت بقية الموجود ...

فكري وشوفي ... ووممكن مثلا تقرائي النظري بالملخص وتحلي النظري تبع الكتاب بيكون

سهل جدا وانا سويت كذا ... وتدربي ع العملي ولو شكل بسريع ووشوفي اسئلة الاختبار

موفقه عزيزتي ... :16:

الله يسعدك هونتيها علي:1:
مدري ليه كنت مرعوبه من اسئلة الكتاب،يمكن عشان الوقت مره ضيق
اجل ان شآء الله ان عشت لبكره أبدأ بأسئلة الكتاب واراجع عالملخص مراجعة سريعة
واراجع اسئلة الأختبارات لأني شفتها قبل كذا وان شآء الله ماتاخذ وقت
ويااارب تعدي هالأيام على خير ونرتاااااااح:019:

messi fcb

2012- 12- 22, 10:47 PM

سؤال على السريع يا شباب في اسأله الاختبار الي حلوها دكتور جيكلي و سعيدان
السؤال الخامس الي يقول من خلال الجدول السابق اوجد قيمه المدى الربيعي

هل الرسم البياني للمنحى و جدول التكرار الصاعد انا استخرجهم ولا هم من ضمن السؤال اصلا ؟؟

لنه مو واضح جدول التكرار و الرسم البياني هم جو مع السؤال ولا الشباب الي اضافوها من عندهم ؟؟

أبان

2012- 12- 22, 10:47 PM

لا تعليق !!!!!

محاضرات د. سيف الدين

http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=92712&d=1356205542

كتاب د. النجار الطبعة الجديدة 2013

http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=92711&d=1356205542

ABU ZIYAD

2012- 12- 22, 11:23 PM

يعطيك ألف عافية أبان

ضبطت الآلة الآن

:14:

عبدالله 1981

2012- 12- 22, 11:25 PM

السلام عليكم شباب
مسائكم وردي :2: يارب

انا لسا بقول يا هادي ودي احد يساعدني
ايش الملخص الشامل للمادة

لان تلخبطة والله من كثرة الملخصات الموجودة في القروب

شاكر لكم تعاونكم مقدماً :29:

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 11:35 PM

لا تعليق !!!!!

محاضرات د. سيف الدين

http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=92712&d=1356205542

كتاب د. النجار الطبعة الجديدة 2013

http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=92711&d=1356205542

قصدك عشانهم نفس الشي؟؟؟
اسئلة الكتاب نفس اسئلة ملخص الدكتور سعيد
حتى بعضها والله بنفس الترتيب
هذا اللي قهرني في اسئلة الكتاب يعني اسئلة مو على شرحه ويطالبنا فيها !!

نسيم الصبا

2012- 12- 22, 11:38 PM

السلام عليكم شباب
مسائكم وردي :2: يارب

انا لسا بقول يا هادي ودي احد يساعدني
ايش الملخص الشامل للمادة

لان تلخبطة والله من كثرة الملخصات الموجودة في القروب

شاكر لكم تعاونكم مقدماً :29:

http://www.gulfup.com/?NR3n34

عبدالله 1981

2012- 12- 22, 11:42 PM

http://www.gulfup.com/?nr3n34

شكراً لك

وربي يوفقك:34:

Dr Jekyll

2012- 12- 22, 11:43 PM

هههههههههههههههههههههههههههههههههههه

ابان شكلك ما كنت تقرا رسايلي اجل صباح الخير توك تدري ؟

لمشاركة الأصلية كتبت بواسطة dr jekyll
السلام عليكم اخوي ابان

ملاحظة جميله وسريعه

افتح محاضرة الاحصاء التاسعة الجزء الاول
واستمع من الدقيقة 12 تقريبا الى 36
معلومة جميلة وسريعة عن المنوال في كل الجداول وطريقة حسابه

للدكتور سعيد سيف الدين

طبعا الطريقة موضحه في الكتاب الجديد
https://www.dropbox.com/sh/81zhz2r35...3mhl8/09-1.m4v (https://www.dropbox.com/sh/81zhz2r353k920f/pkrmr3mhl8/09-1.m4v)

اعمتمد على الكثافة في استخراج المنوال وليس التكرار
بشكل جميل ورائع وسلس

تحياتي لك

شكلك كنت مطنش يا رجال
هههههههه

تحياتي

Dr Jekyll

2012- 12- 22, 11:47 PM

يالله حذفت الرد
بناء على طلب شخص

تحياتي

سعيدان و عليان

2012- 12- 22, 11:48 PM

هههههههههههههههههههههههههههههههههههه

ابان شكلك ما كنت تقرا رسايلي اجل صباح الخير توك تدري ؟

شكلك كنت مطنش يا رجال
هههههههه

تحياتي

هلا بالحلوين والله ...

وش سويت فى العقيدة ..ّ

Dr Jekyll

2012- 12- 22, 11:52 PM

هلا بالحلوين والله ...

وش سويت فى العقيدة ..ّ

الخيره من رب العالمين
جاني ظرف
وما دخلت الا الساعة 7.30 تقريبا القاعه
طبعا قل ادبه المراقب
قلت له لا ابو لا ابو من حطك وطلعت
وملعون والدين اللي ياخذها مره ثانيه

يلعنها من دراسه تخلي بزارين يصيرون رجال علينا

سعيدان و عليان

2012- 12- 22, 11:55 PM

الخيره من رب العالمين
جاني ظرف
وما دخلت الا الساعة 7.30 تقريبا القاعه
طبعا قل ادبه المراقب
قلت له لا ابو لا ابو من حطك وطلعت
وملعون والدين اللي ياخذها مره ثانيه

يلعنها من دراسه تخلي بزارين يصيرون رجال علينا

شوف يالحبيب شوف يالطيب ..

اأنا كل شىء امشيه الإ الى ماينمشى ما أمشيه

قل من الأخير ماني جايب تميس وميرندا وريح القلم والضمير

الله ولأ التخوين وهذاك الشىء ياعابدين العروش الوضع جداً خطير :4:

ابو عباس كيف الحال .... :27:

هات علوم اخوي الكبير شخصاً عرفته ولي ثلاث ايام يوم أجيه يحل الأسئلة لأجاير ولأ مستجير

صفقو تعبت :3:

miss shosho

2012- 12- 22, 11:56 PM

الله يعينك دكتور من جد مراقبين فاشلين مايقدرون ابد:32:

ABU ZIYAD

2012- 12- 22, 11:57 PM

الخيره من رب العالمين
جاني ظرف
وما دخلت الا الساعة 7.30 تقريبا القاعه
طبعا قل ادبه المراقب
قلت له لا ابو لا ابو من حطك وطلعت
وملعون والدين اللي ياخذها مره ثانيه

يلعنها من دراسه تخلي بزارين يصيرون رجال علينا

المراقب وصل للي يبيه

نرفزك وخلاك تحلف انك تسوي شي انت ماتبيه

راجع نفسك .. وعليك كفارة يمين .. ولازم تختبر وانا اخوك

ربي يسهل أمرك

عوافي،،،

miss shosho

2012- 12- 22, 11:58 PM

سعيدان هههههههههههههههههههههههههههههههههههههههههههههههههه هههههههههههههههه

ابي فزعه في سوال بالملخص ماله حل الي هو
الرقم القياسي لاسعار سنه الاساس تساوي ؟؟
100
50
200
150

اريد حلا له :8:

عبدالله 1981

2012- 12- 22, 11:58 PM

ابشر بعزك
ما طلبت شي

Dr Jekyll

2012- 12- 23, 12:04 AM

شوف يالحبيب شوف يالطيب ..

اأنا كل شىء امشيه الإ الى ماينمشى ما أمشيه

قل من الأخير ماني جايب تميس وميرندا وريح القلم والضمير

الله ولأ التخوين وهذاك الشىء ياعابدين العروش الوضع جداً خطير :4:

ابو عباس كيف الحال .... :27:

هات علوم اخوي الكبير شخصاً عرفته ولي ثلاث ايام يوم أجيه يحل الأسئلة لأجاير ولأ مستجير

صفقو تعبت :3:

الله يهديك يا ابو اسيل والله انك رايق ياخوي

قسما بالله جالس في السيارة اقول ارجع له امسده قدام الموجودين

لكن على قولة الوالدة القبيلي عزه في داره

عموما كلمت الفريدان ما رد علي لكن وراه يا انا يالمراقب

سلام

سعيدان و عليان

2012- 12- 23, 12:22 AM

الله يهديك يا ابو اسيل والله انك رايق ياخوي

قسما بالله جالس في السيارة اقول ارجع له امسده قدام الموجودين

لكن على قولة الوالدة القبيلي عزه في داره

عموما كلمت الفريدان ما رد علي لكن وراه يا انا يالمراقب

سلام

الله يكون في عونك قسم بالله ماتنلام بس وش السواة لو صفقته قسم بالله أن بتاكلها بيشتكيك وبيشهد عليك

وانت تعرف مايحتاج

أنا لله مشكلة ... مابعدها مشكلة الفريدان راسله على تويتر

messi fcb

2012- 12- 23, 12:38 AM

سؤال على السريع يا شباب في اسأله الاختبار الي حلوها دكتور جيكلي و سعيدان
السؤال الخامس الي يقول من خلال الجدول السابق اوجد قيمه المدى الربيعي

هل الرسم البياني للمنحى و جدول التكرار الصاعد انا استخرجهم ولا هم من ضمن السؤال اصلا ؟؟

لنه مو واضح جدول التكرار و الرسم البياني هم جو مع السؤال ولا الشباب الي اضافوها من عندهم ؟؟

مو كأنه انسحب علي ؟؟
:36:

نسيم الصبا

2012- 12- 23, 12:39 AM

يالله حذفت الرد
بناء على طلب شخص

تحياتي

هههههههههههههههههه
أهم شي عرفنا كيف نوصل للنقطة ج دون المرور بالنقطة ب

Rooory

2012- 12- 23, 12:43 AM

اقولكم ياجماعه

ابغا خدمه بسييييطه

احد يعلمني كيف ابرشم بالاحصاء :42:

خاصه الشباب لايقصرو معايا :26:

عبدالله 1981

2012- 12- 23, 12:49 AM

مشكوووووووووووووووور
وفالك

التوفيق يارب

عبدالله 1981

2012- 12- 23, 12:52 AM

اقولكم ياجماعه

ابغا خدمه بسييييطه

احد يعلمني كيف ابرشم بالاحصاء :42:

خاصه الشباب لايقصرو معايا :26:

يقولون الجوال طيب

حنان العالم

2012- 12- 23, 12:58 AM

عندي إشكالي في المحاظره السابعه

1- ماعرفت كيف احسب المتوسط الحسابي لو كان مقدار الزيادة بالنسبه ؟ ممكن احد يفهمني

2- طريقة المنوال ؛ ابغى توضيح للي عنده فكره هو يعتمد على التكرار تيب لو كانت قيم التكرارارت يعني لو تكرار القيم اكثر من ثلاث مرات اخذ الي بحسب القيم الاعلى او اخذ كل الارقام الي تكرررت ثلاث مرات وما فوق ؟

الله يسهل على الجميع يارب ،،،

فَضَاوَهُ

2012- 12- 23, 01:03 AM

طيب واللي مو قادر يذاكر ولا عنده وقت .. وش يسسوي

هل فيه ملخصات مختصره وتشمل

وتفيدنا إفاده كبيره

ياليت تفيدونا الله يجزاكم خير

طالبة اداره1

2012- 12- 23, 01:45 AM

انا باسلك مسلك سعيدان
حدي النماذج ال3 للاسئله جيكل وفهد واخر واحد نسيت اسمه
وباشوف الجزء النظري وصلى الله وبارك

اللي عنده ملخص الجزء النظري بملف بليز احتاجه لاهنتوا

ABU ZIYAD

2012- 12- 23, 01:48 AM

البيانات في الجدول التالي تمثل اسعار وكميات ثلاث منتجات استهلاكية للسنتين 2112 و -
2111 م على اعتبار إن سنة 2112 م هي سنة الاساس:
السنوات _ المنتجات سنة
2007 م ) سنةالاساس( سنة
2010 م )سنة المقارنة(
الكمية
q0السعر p0الكمية q1السعر p1السنة الأولى
12
8500
9
5000السنة الثانية
31
15000
25
8000السنة الثالثة
17
19000
14
9000
قيمة الرقم القياسي التجميعي للأسعار والمرجح بكميات سنة المقارنة لهذه البيانات يساوي :
A . 121.50 %
b . %124.04
c . 120.04 %
d . 125.04 %
14 الدرجة المعياريه المقابلة للمتوسط الحسابي هي : -
a . 0 b . 1- c . 1+ d . 3+

مجموع ) أسعار سنة المقارنة * كميات سنة المقارنة ) / (أسعار سنة الأساس * كميات سنة المقارنة )
= ( 12*8500 ) + ( 21*15000 ) + ( 17*19000 ) / ( 14*19000 ) + ( 25*15000 ) + ( 9*8500)
= 980000 / 717500 = 124.04

كيف طلع الجواب 124.04

حاولت احلها يمين يسار ماضبطت!!!

ABU ZIYAD

2012- 12- 23, 03:00 AM

88

خلاص لقيت الحل

Daniah..~

2012- 12- 23, 03:11 AM

..

يآحبيلكم تقروش مخي ، بأستفسر عن نقطه صوغننه
بملخص جآكلي صفحة 25 ، المحآضرة الخآمسة
كيف طلعت الإجابة ستين بالميه يآخييني !! :31:
فقرة ث + ج

الوكآد إنه آنفقع راسي :26: وأنا مرتن وراي ذريه عجزت أفكر :26:
ذريه = ذبان حوموا تسبدي :42:

الصورة بالمرفق / :3:

ايووت

2012- 12- 23, 03:16 AM

:38::7: وش هالماده كابوس

احتمال

2012- 12- 23, 03:34 AM

يارب عفوك ورحمتك

بصراحه هالمادة تعبت استوعبها رغم جهدي بالمذاكره

انا اقول تعبت يعني بمعنى صحيح راح ادخل الاختبار مثل الاطرش فالزفه:24:

بنت السعوديةksa

2012- 12- 23, 03:36 AM

السلام عليكم .. صبحكم الله بالخير جميعا من فضلكم .. كم نموذج اسئله للدكتور عبدالله النجار
وسئل الله التوفيق للجميع

رافايللو

2012- 12- 23, 03:49 AM

..

يآحبيلكم تقروش مخي ، بأستفسر عن نقطه صوغننه
بملخص جآكلي صفحة 25 ، المحآضرة الخآمسة
كيف طلعت الإجابة ستين بالميه يآخييني !! :31:
فقرة ث + ج

الوكآد إنه آنفقع راسي :26: وأنا مرتن وراي ذريه عجزت أفكر :26:
ذريه = ذبان حوموا تسبدي :42:

الصورة بالمرفق / :3:

فقرة ث
من الجدول الصاعد
لاحظي المطلوب " القطع التي مساحتها أقل من 40

نشوف الجدول الصاعد رقم 40 موجود بين اقل من 39 و اقل من 48

نجمع الارقام الملونة بالاصفر >> هاذي كلها القطع اقل من 48
http://i.imgur.com/5ZRZ9.jpg

المحترمه

2012- 12- 23, 04:11 AM

يا عسى ربي يسعدك ويفرجها عليك يا دكتور سيف الدين
حتى الان في المحاضره الثالثه ومن أروع ما يكون :21:

رافايللو

2012- 12- 23, 04:12 AM

عندي إشكالي في المحاظره السابعه

1- ماعرفت كيف احسب المتوسط الحسابي لو كان مقدار الزيادة بالنسبه ؟ ممكن احد يفهمني

2- طريقة المنوال ؛ ابغى توضيح للي عنده فكره هو يعتمد على التكرار تيب لو كانت قيم التكرارارت يعني لو تكرار القيم اكثر من ثلاث مرات اخذ الي بحسب القيم الاعلى او اخذ كل الارقام الي تكرررت ثلاث مرات وما فوق ؟

الله يسهل على الجميع يارب ،،،

سؤالك الاول سهل مررررة بس ركزي شوي

ملخص جيكل صفحة 48

http://i.imgur.com/BX3ql.jpg

حسبنا المتوسط الشهري = 4
آخر فقرة طلب المتوسط الحسابي عند زيادة أجور العاملين بنسبة 5٪

عندك طريقتين وهاذي الطريقة الأسهل والأسرع

نضرب الزيادة في المتوسط الحسابي

0.05 * 4 = 0.2 <<<< هذا الناتج نجمعه مع المتوسط القديم اللي هو 4

0.2 + 4 = 4.2. <<< المتوسط الجديد بعد زيادة الاجور بنسبة 5%

Daniah..~

2012- 12- 23, 04:13 AM

..

ياماااااال الجنة الوافرة يارافا ، أنتي ووالديتس ومن تحبين
قولي آمين ..
الحين فهمت ..

بس 40% نسوي فيهآ برضو كذا ؟!
ولا نطرح ولا وش نسوي ، فقعت مخي :32:

رافايللو

2012- 12- 23, 04:28 AM

..

ياماااااال الجنة الوافرة يارافا ، أنتي ووالديتس ومن تحبين
قولي آمين ..
الحين فهمت ..

بس 40% نسوي فيهآ برضو كذا ؟!
ولا نطرح ولا وش نسوي ، فقعت مخي :32:

http://i.imgur.com/mX0As.jpg

شوفي خانة التكرار النسبي لما حسبتها
فقرة ث. اجمعي 0.08 + 0.10 + 0.16 + 0.26 = 0.6
فقرة ج اجمعي اخر شي 0.26 + 0.14 = 0.4

امممم بس مدري طريقتي صح ميه ميه او لا

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 07:16 AM

فيه تمارين تبع الكتاب .. تعتمد ع القوانين بشكلي يدوي مو باالاله

وش السواة يعني..:30:

يعطيك قيمة كذا وقيمة كذا والحل بيكون تعويض بالقانون ..

ياااطنش يااحفظها مع ارقامها :28:

أبان

2012- 12- 23, 07:26 AM

كم رقم الصفحة و رقم السؤال ؟

BayanFJ

2012- 12- 23, 07:39 AM

لا تعليق !!!!
محاضرات د. سيف الدين
http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=92712&d=1356205542

كتاب د. النجار الطبعة الجديدة 2013

http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=92711&d=1356205542

يا سفابك يا أسامة حنفي :139::004::004:
وإلا بعض الناس ما عليهم شرهة :20: اجل الأسئلة جديدة و الشرح قديم!
الحمدلله ما جانا اللي جاء الترم اللي فات هم اللي راحو فيها مساكين!
جايب لهم أسئلة من شروحات د.سيف الدين :139: .. وأعتقد شفتوها بالأسئلة!
و إلا حنا يالله لك الحمد لحقنا على الخنبقة و عرفناله :S_45:

المادة جممميلة وممتعة بس الله "يحوس مرير" االلي حاسها :139::20:

يآحبيلكم تقروش مخي ، بأستفسر عن نقطه صوغننه
بملخص جآكلي صفحة 25 ، المحآضرة الخآمسة
كيف طلعت الإجابة ستين بالميه يآخييني !! :31:
فقرة ث + ج
الوكآد إنه آنفقع راسي :26: وأنا مرتن وراي ذريه عجزت أفكر :26:
ذريه = ذبان حوموا تسبدي :42:

الصورة بالمرفق / :3:

http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=92902&d=1356221505

فقرة (ث) ماهي نسبة القطع التي مساحتها اقل من 40.
# النسبة = تكرار القطع أقل 40 / مجموع التكرارت * 100
# تكرار القطع أقل من 40 : من الجدل التكراري المتجمع الصاعد (اقل من 40)
.. تدخل ضمن (أقل من 39) - تكرارها 30.

إذًا .. النسبة = 30 / 50 *100 = 60%

فقرة (ج) نفس الشي بس طلب 32 فأكثر ..
# النسبة = تكرار القطع أكثر من 32 / مجموع التكرارت * 100
# تكرار القطع أكثر من 32 : من الجدول التكراري المتجمع الهابط (32 فأكثر)
.. تدخل ضمن (39 فأكثر) - تكرارها 20.
ما نقدر ناخذ (30 فأكثر) لأن 30,31 مستبعدة!

إذًا .. النسبة = 20 / 50 *100 = 40%

** ال 50 .. مجموع التكرارات:
# في الجدول التكراري المتجمع الصاعد تكون (آخر تكرار)
# في الجدول التكراري المتجمع الهابط تكون (أول تكرار)

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 07:50 AM

كم رقم الصفحة و رقم السؤال ؟

مثلا ص 274 اسئلة 25-28 .. يعني ذي نمشيها ع مضض

وعندك ص 337 ..369 ...

أبان

2012- 12- 23, 08:06 AM

مثلا ص 274 اسئلة 25-28 .. يعني ذي نمشيها ع مضض

وعندك ص 337 ..369 ...

أشوفها بسيطة بإذن الله ...

يعني هو بيعطينا المجاميع اللي في آخر الجدول

و راح يطلب وسط حسابي ، انحراف معياري ، تباين ، انحراف المتوسط ...

و حنا عارفين أن :
التباين هو مربع الانحرافات على حجم العينة .
الانحراف جذر التباين .
المتوسط هو مجموع القيم على حجم العينة .
الوسيط هو مجموع القيم في التكرارات على مجموع التكرارات .
..
..
..

ولو ما حفظنا هالقوانين ، سترفق في آخر ورقة الأسئلة بإذن الله .

BayanFJ

2012- 12- 23, 08:07 AM

اقولكم ياجماعه

ابغا خدمه بسييييطه

احد يعلمني كيف ابرشم بالاحصاء :42:

خاصه الشباب لايقصرو معايا :26:

ههههه من جدّك !
ما أعتقد في الاحصاء شي يتبرشم غير القوانين, و بيجيبها لك.

اسمعي السالفة طبعت لك أسئلة الكتاب اللي منزلها د.جايكل
تسانك تشوفينها ف انا شفتها , جاني أخوي يهاوش يقول فشلتيني بتغشين بكل هالأوراق!!
قلت ليه وش الهرجة؟ قال شوفي .....

http://img191.imageshack.us/img191/6098/img20121223wa000.jpg

عاد قاعدة أقراهم بمجهر :icon120:

تبينهم :S_45: ؟

+ اللي بيطبع أي ملف PDF يتأكد من الحجم ويخلي الزوم 100%
عشان يعرض لك حجمها ع الورق.

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 08:27 AM

أشوفها بسيطة بإذن الله ...

يعني هو بيعطينا المجاميع اللي في آخر الجدول

و راح يطلب وسط حسابي ، انحراف معياري ، تباين ، انحراف المتوسط ...

و حنا عارفين أن :
التباين هو مربع الانحرافات على حجم العينة .
الانحراف جذر التباين .
المتوسط هو مجموع القيم على حجم العينة .
الوسيط هو مجموع القيم في التكرارات على مجموع التكرارات .
..
..
..

ولو ما حفظنا هالقوانين ، سترفق في آخر ورقة الأسئلة بإذن الله .

الاوله ايه ..

تتسهل ان شاء الله وان كنت شاكه ان كافة القوانين بتكون موجوده ...

أبان

2012- 12- 23, 08:31 AM

الاوله ايه ..

تتسهل ان شاء الله وان كنت شاكه ان كافة القوانين بتكون موجوده ...

اخذت عنده الترم اللي فات تحليل احصائي و أرفق لنا صفحتين قوانين بالإضافة لجداول التوزيعات z و t

أبان

2012- 12- 23, 08:35 AM

طيب واللي مو قادر يذاكر ولا عنده وقت .. وش يسسوي

هل فيه ملخصات مختصره وتشمل

وتفيدنا إفاده كبيره

ياليت تفيدونا الله يجزاكم خير

مثل حالتك يحفظ آخر اختبارين و إن قدر يفهم فإن شاء الله يعدي المقرر

المحترمه

2012- 12- 23, 08:37 AM

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته

أبان بسألك أنت اعتمدت المحاضرات والا الملخص لـ سيف الدين !
تابعتها والمحاضره 2 ناقصه وإلا كيف ؟!

أبان

2012- 12- 23, 08:41 AM

أنا الحين بالمحاضرة العاشرة

وش فيه المحاضرة الثانية ؟

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 08:49 AM

انتي ثاني وحده يالمحترمه تقول ان المحاضره الثانية ناقصه ..:16:

أبان

2012- 12- 23, 08:52 AM

وشلون عرفتو أنها ناقصة ؟

المحترمه

2012- 12- 23, 08:57 AM

أنا الحين بالمحاضرة العاشرة

وش فيه المحاضرة الثانية ؟

انتي ثاني وحده يالمحترمه تقول ان المحاضره الثانية ناقصه ..:16:

وشلون عرفتو أنها ناقصة ؟

على بالي بس أنا بس فيه غيري

المحاضره الثانيه سمعتها وفي الأخير كان يشرح

زاوية القطاع المركزي وانتت المحاضره وهو يشرح

يعني لها تكمله أكيد :7:

أبان

2012- 12- 23, 08:58 AM

توكلو على الله و كملو

يبي يعيد الموضوع ألف مرة

و تبي تملون من كثر ما يعيد المواضيع ... لدرجة ان المعلومة ترسخ ولا تحتاج آلة حاسبة بالامتحان :5:

إلى الأمام

شوق الـ ع ـمر

2012- 12- 23, 08:59 AM

صبـاح الخيـر :16:

كيفكم إحصائيين و إحصائيات :33:

أنا من الناس اللي كلت هوى السمستر اللي فات
يعني حامله الماده :20:

طبعاً م يحتاج أقول كيف كان اختبارنا ، الكل عارف :3:

بما أن الدكتور عبدالله النجار ( الله يسعده ) !!
يدرّس مادة الإحصاء في الاداره و الإحصاء التحليلي و نقود و بنوك
سمعت أن اختبار الإحصاء التحليلي كان سهل هالسمستر و كل الأسئلة كوبي بيست من الامتحانات السابقة

يعني رأيكم أتفاءل خير و أكتفي ب التركيز على أسئلة اختبار السمسترين اللي فاتوا !

BayanFJ

2012- 12- 23, 09:00 AM

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته

أبان بسألك أنت اعتمدت المحاضرات والا الملخص لـ سيف الدين !
تابعتها والمحاضره 2 ناقصه وإلا كيف ؟!

الرابط اللي ارفقه أبان و د. جيكل ل محاضرات د. سيف الدين ,
أعتقد لازم تحميلنها كلها مع بعض! وتطوّل.

شوفي هذا الرابط http://www.ckfu.org/vb/7389742-post1.html
وهذا الرابط > http://www.ckfu.org/vb/4692062-post2.html
فيه ال 14 محاضرة كاملة من موقع الجامعة , وأنصحك تختارين (المحاضرة بالشرائح "نسخةللجوال")
أحلى واسهل و أوضح و أسرع :sm5:

وفعلاً الرابط الأول المحاضرة 2 ناقصة بس ب الرابط الثاني كاملة شوفيها هنا
http://echo.kfu.edu.sa:8080/ess/echo/presentation/311da7ec-e621-429e-95de-e43e3b10ac31/media.m4v

مرة شرحه يجنن :sm1::004::004:

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 09:02 AM

8

حمستوني اسمعه حتى لو بعد الاختبار :13:

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 09:09 AM

يدرّس مادة الإحصاء في الاداره و الإحصاء التحليلي و نقود و بنوك

يعطيهم نقود..؟؟ طيب عاد لهم الاسئله ولا غير ..؟؟

وذا بتكتفين فقط باسئلة الكتاب مجازفه وانتي حره يمكن يعيدها ويمكن لا
وان كان اغلب الظن بيعيدهاا :16:

المحترمه

2012- 12- 23, 09:10 AM

الرابط اللي ارفقه أبان و د. جيكل ل محاضرات د. سيف الدين ,
أعتقد لازم تحميلنها كلها مع بعض! وتطوّل.

شوفي هذا الرابط http://www.ckfu.org/vb/7389742-post1.html
وهذا الرابط > http://www.ckfu.org/vb/4692062-post2.html
فيه ال 14 محاضرة كاملة من موقع الجامعة , وأنصحك تختارين (المحاضرة بالشرائح "نسخةللجوال")
أحلى واسهل و أوضح و أسرع :sm5:

وفعلاً الرابط الأول المحاضرة 2 ناقصة بس ب الرابط الثاني كاملة شوفيها هنا
http://echo.kfu.edu.sa:8080/ess/echo/presentation/311da7ec-e621-429e-95de-e43e3b10ac31/media.m4v

مرة شرحه يجنن :sm1::004::004:

الله يجزاك خير يا بيان فكيتي أزمه .. ماش عجزت عندي قناعه أنه
لها تكمله بس ما لقيتها قلت يمكن موب موجوده يالله شئ أحسن
من لا شئ ... يا شرح سيف الدين يبرد التسيد :12:

ألف شكر بيان :16:

BayanFJ

2012- 12- 23, 09:15 AM

عندي سؤال :16.jpg:
في ص119 أسئلة الكتاب س2.
http://img713.imageshack.us/img713/377/26233925.png

الفقرة3 ..
طالب نسبة الشركات التي حققت أرباحًا بين 6 و 9 مليون؟
السؤال: عدد الشركات التي حققت أرباح بين 6 و 9 هي نفسها
....... الشركات التي حققت أرباح -8 مليون؟

أبان

2012- 12- 23, 09:20 AM

الله يوفقه و يجزاه الجنة د. سيف الدين

فعلاً يضيف لك معلومة ، حتى تستفيد منها في حياتك العملية

و الله من أول ضايعين و لا ندري وش السالفة :9: ما غير حفظ و مش حالك

و بعد ما شفت محاضراته ... ترتيب للمنهج ، ربط للمعلومات ، تبسيط للمعلومة ، شد انتباه المستمع

من فوائده جزاه الله خير (ممكن تسوي لك خرائط ذهنية لثلاث أرباع المنهج) :

أننا نستطيع تمثيل مجموعة من البيانات من خلال مقاييس النزعة المركزية

يعني نعطيك فكرة عن البيانات من خلال مقاييس النزعة المركزية

هذي المقاييس هي :
وسط حسابي
وسيط
منوال
(طبعاً فيه مقاييس أخرى بس هو اقترص على هذي)

يعني إذا عرفت أن متوسط الراتب 3000 ريال تعرف أن العينة رواتبها منخفضة .

و لكن نظراً لأن معلومة النزعة المركزية ليست كافية للحكم على البيانات ، جائت مقاييس التشتت لمعرفة مدى انتشار البيانات حول قيمة متوسطة

هذه القيمة المتوسطة ممكن تكون الوسط الحسابي و ممكن تكون الوسيط

لذلك نجد مقاييس التشتت بعضها يستخدم :

1/ الوسط الحسابي مثل : المدى و الانحراف المتوسط و الانحراف المعياري و التباين

و بعضها يستخدم :
2/ الوسيط مثل : المدى الربيعي و الانحراف الربيعي و الانحراف المئيني

شوف كيف بس حلاوة عرض المعلومة و تبسيطها

ما أقول غير الله يوفقه و يجزاه عنا كل خير :16:

شوق الـ ع ـمر

2012- 12- 23, 09:27 AM

يعطيهم نقود..؟؟ طيب عاد لهم الاسئله ولا غير ..؟؟

وذا بتكتفين فقط باسئلة الكتاب مجازفه وانتي حره يمكن يعيدها ويمكن لا
وان كان اغلب الظن بيعيدهاا :16:

والله ما عندي خبر

بس قررت ارجع ادرس ال 14 محاضره من الدكتور سيف الدين

( لا يلدغ المؤمن من جحرٍ مرتين )
و بالتوفيق لكم جميع فالكم ال a+

المحترمه

2012- 12- 23, 09:30 AM

الله يوفقه و يجزاه الجنة د. سيف الدين

فعلاً يضيف لك معلومة ، حتى تستفيد منها في حياتك العملية

و الله من أول ضايعين و لا ندري وش السالفة :9: ما غير حفظ و مش حالك

و بعد ما شفت محاضراته ... ترتيب للمنهج ، ربط للمعلومات ، تبسيط للمعلومة ، شد انتباه المستمع

من فوائده جزاه الله خير (ممكن تسوي لك خرائط ذهنية لثلاث أرباع المنهج) :

أننا نستطيع تمثيل مجموعة من البيانات من خلال مقاييس النزعة المركزية

يعني نعطيك فكرة عن البيانات من خلال مقاييس النزعة المركزية

هذي المقاييس هي :
وسط حسابي
وسيط
منوال
(طبعاً فيه مقاييس أخرى بس هو اقترص على هذي)

يعني إذا عرفت أن متوسط الراتب 3000 ريال تعرف أن العينة رواتبها منخفضة .

و لكن نظراً لأن معلومة النزعة المركزية ليست كافية للحكم على البيانات ، جائت مقاييس التشتت لمعرفة مدى انتشار البيانات حول قيمة متوسطة

هذه القيمة المتوسطة ممكن تكون الوسط الحسابي و ممكن تكون الوسيط

لذلك نجد مقاييس التشتت بعضها يستخدم :

1/ الوسط الحسابي مثل : المدى و الانحراف المتوسط و الانحراف المعياري و التباين

و بعضها يستخدم :
2/ الوسيط مثل : المدى الربيعي و الانحراف الربيعي و الانحراف المئيني

شوف كيف بس حلاوة عرض المعلومة و تبسيطها

ما أقول غير الله يوفقه و يجزاه عنا كل خير :16:

اي والله أنه بذمه وضمير ومتمكن بالقسم والشرح وتوصيل
المعلومه .. يا خسارة وقتي بس اللي ضاع

يارب توفقنا :16:

أبان

2012- 12- 23, 09:31 AM

عندي سؤال :16.jpg:
في ص119 أسئلة الكتاب س2.
http://img713.imageshack.us/img713/377/26233925.png

الفقرة3 ..
طالب نسبة الشركات التي حققت أرباحًا بين 6 و 9 مليون؟
السؤال: عدد الشركات التي حققت أرباح بين 6 و 9 هي نفسها
....... الشركات التي حققت أرباح -8 مليون؟


لا
لأن اللي القيم اللي بالفئة -8 هي قيم محصورة بين 8 و 11 اللي هي بداية الفة التي تليها

و السؤال يبي من 6 إلى 9

ما لها إلا cg-20 :5:

BayanFJ

2012- 12- 23, 09:33 AM

لا
لأن اللي القيم اللي بالفئة -8 هي قيم محصورة بين 8 و 11 اللي هي بداية الفة التي تليها

و السؤال يبي من 6 إلى 9

ما لها إلا cg-20 :5:

قيم 8 محصورة بين 5-8 !
وإلا؟

عطني الحل طيب.
لأني ما اعتمدت على الحاسبة نهائي :icon9:

أبان

2012- 12- 23, 09:36 AM

قيمة y عند ما x تساوي 6 ( اللي هي 6 مليون) = 8.35

قيمة y عند ما x تساوي 9 ( اللي هي 9 مليون) = 29.32

الفرق بينهم = 29.32 - 8.35 = 20.97

نقسم الفرق على مجموع التكرارات اللي هي 83

20.97 ÷ 83 = 0.253

يعني النسبة هي 25.3%

وهي نسبة تقريبية لأن الرسم اللي عندي حجمه صغير لذلك هناك فارق بسيط بالناتج

أبان

2012- 12- 23, 09:37 AM

قيم 8 محصورة بين 5-8 !
وإلا؟

عطني الحل طيب.
لأني ما اعتمدت على الحاسبة نهائي :icon9:


للأسف ما أعرف بدون آلة حاسبة :29:

محصورة بين 8 و 11

من البداية
-2 يعني تبدأ من 2
-5 يعني تبدأ من 5

على كذا الفئة الأولى تبدأ من 2 إلى قبل 5

على حسب وضع علامة الشرطة (الناقص) إذا هي من يمين الرقم فهذا يعني أن الرقم هو الحد الأدني للفئة

أما إذا كانت الشرطة عن يسار الرقم (مثل هذه 5- ) فهي الحد الأعلى للفئة

لأن الصغية العامة لها كذا

2-5

فـ الإثنين هو بداية الفئة
و الخمسة هي نهاية الفئة

تقرأ من اليسار لليمين

أبان

2012- 12- 23, 09:51 AM

هههههههههههههههههه
أهم شي عرفنا كيف نوصل للنقطة ج دون المرور بالنقطة ب

خاصة أن النقطة ب تضيعك

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 09:56 AM

كيف احل هالسؤال بالاله لانه ماضبط معاي ..

تبع السلاسل الزمنيه ,.. البيانات ربع السنه 2008-2009-2010 ..

ماطلعت معاي ننايج معادلة خط الاتجاه العام صح ...:30:

نسيم الصبا

2012- 12- 23, 10:18 AM

عندي سؤال :16.jpg:
في ص119 أسئلة الكتاب س2.
http://img713.imageshack.us/img713/377/26233925.png

الفقرة3 ..
طالب نسبة الشركات التي حققت أرباحًا بين 6 و 9 مليون؟
السؤال: عدد الشركات التي حققت أرباح بين 6 و 9 هي نفسها
....... الشركات التي حققت أرباح -8 مليون؟

صباح الداسة والهمه والطموح عالجميع

شوفي بيونه
كان عندي اشكاليه في هالنقطة ودخل المنتدى واحد متخصص في الأحصآء ونشبت له:42:
وشرحها لي، وكمان السؤال اللي سألته دانيه وجاوبتيه
الأول صح والثاني خطأ بنفس الطريقة
ادخلي على معرف الاخ ابو الحسن الشريف وبتلاقيه كاتب موضوع فيه ندآء لجيكل
وتناقشنا في هالنقطة،وحطيت الأقتباس تبع الجواب
كنت بأشرحلك بالتفصيل بس جالسه احوس مع القرامر العله كأنه نحو مو انجليزي

بالتوفيق العنيف للجميع

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 10:22 AM

تقريبا خلصت الاحصاء ...

حليت اسئلة الكتاب .. حلوه .. مع مراجعة المحتوى بشكل سريع لكل باب ..

فيه اسئلة اجوبتها قوانين مااتوقع يجيبها لان القوانين مش مطلوب حفظها
الا اذا كان يبي المفهوم العام ...

برجع اشوف كم سؤال ماعرفت له بحل اسالة الكتاب وبعدها اشوف الاختبارات السابقه ..

بس ياليت اللي عارف لقوانين السلسله يوضحه وانا برجع احاول وادور شروح اخرى ..:16:

BayanFJ

2012- 12- 23, 10:32 AM

صباح الداسة والهمه والطموح عالجميع

شوفي بيونه
كان عندي اشكاليه في هالنقطة ودخل المنتدى واحد متخصص في الأحصآء ونشبت له:42:
وشرحها لي، وكمان السؤال اللي سألته دانيه وجاوبتيه
الأول صح والثاني خطأ بنفس الطريقة
ادخلي على معرف الاخ ابو الحسن الشريف وبتلاقيه كاتب موضوع فيه ندآء لجيكل
وتناقشنا في هالنقطة،وحطيت الأقتباس تبع الجواب
كنت بأشرحلك بالتفصيل بس جالسه احوس مع القرامر العله كأنه نحو مو انجليزي

بالتوفيق العنيف للجميع

شكرًا يا جميلة :rose::004:
http://www.ckfu.org/vb/7507901-post5.html
لكن أحنا مجبرين نتبع الطريقة اللي حالها لنا الاستاذ
لانه على اساسها بيختار الاجابة الصح :icon9:!
هذا إذا كانت النسبة (اللي طلعتيها) من بين الخيارات.

الله يعديها على خير يا شيخة!
جت على هالسؤال؟ كل المادة عافس امها :139::20:

فروحه 2011

2012- 12- 23, 10:37 AM

السلام عليكم :13:

أخبار المذاكرهـ :42: ؟

أمممممممممم

ودي أسألة إختبار 1432 :27:

مــوفــقــيــن :15:

:12:

همس الغرور

2012- 12- 23, 10:45 AM

http://www.ckfu.org/vb/t404070.html

همس الغرور

2012- 12- 23, 10:46 AM

عندي ماليه2 اليوم .. بس دخلت اشوف جديدكم ..:42:

اطل عليكم الليله والا بكره اذا ربي كتبلي عمر ..

موفقين جميعا ..:1:

صوت الحياة

2012- 12- 23, 11:09 AM

لو سمحتو اذا ممكن احد يقول لي كيف
طلعنا الانحراف المعياري
من اسئلة النموذج c
31) أذا كانت لديك البيانات التالية :

25
, 20, 12, 24 , 18 ,11, 25 , 17 , 8 , 23 ,17 ,4

بالرجوع للبيانات السابقة الأنحراف المعياري لهذه البيانات هو :

ا)

5,3

ب)

6.7

ج)

7.2

د)

4.5

وفي السؤال
33)الإجابه تطلع عندي (ب)0,20-
وفي النموذج الاجابه بالموجب هل عندي غلط او الحل في النموذج غلط ساعدوني تكفون

نبراس الشهادة

2012- 12- 23, 11:31 AM

حرام
شريت الاله والى الحين ما أستخدمتها وما شكلي باستخدمها في الامتحان
أخاف تضيع وقتي ما أعرف الها
وأتبعت طريقة د/جيكل ومازبطت
وأخاف ما أستخدمها وتكون أسرع من اليدوي
فا قولوا لي وش أكثر مسألة تاخذ وقت وكيف يمكن احلها بالاله ؟

أبان

2012- 12- 23, 11:37 AM

شكرًا يا جميلة :rose::004:
http://www.ckfu.org/vb/7507901-post5.html
لكن أحنا مجبرين نتبع الطريقة اللي حالها لنا الاستاذ
لانه على اساسها بيختار الاجابة الصح :icon9:!
هذا إذا كانت النسبة (اللي طلعتيها) من بين الخيارات.

الله يعديها على خير يا شيخة!
جت على هالسؤال؟ كل المادة عافس امها :139::20:


قريت الرد اللي في الرابط

المشاركة الأصلية كتبت بواسطة mr math spss http://www.ckfu.org/vb/ckfu/buttons/viewpost.gif (http://www.ckfu.org/vb/t375521-post7506740.html#post7506740)
نسبة القطع التى مساحتها اقل من 40 ؟
= 30/المجموع الكلى للتكرارات(50)
= 30/50
=60%
نسبة القطع التى مساحتها 32 فأكثر ؟
المفروض الحل يكون
=33/المجموع الكلى للتكرارات (50)

=33/50
=66%
لأن 32 اقرب للفترة 30 من الفترة 39

بس السؤال اللي في ص 119 غير !!

هو طالب نسبة الشركات اللي حققت أرباح بين 6 و 9 مليون

و فئات الشركات التي حققت أرباح في الجدول على النحو التالي:

من 2 إلى 5 === 5 مليون
من 5 إلى 8 === 13 مليون
من 8 إلى 11 == 34 مليون
من 11 إلى 14 = 24 مليون
من 14 إلى 17 = 7 مليون

لو أردنا تحديد فئة من 6 إلى 9 فهذا يعني أننا سنأخذ جزء من الفئة الثانية و جزء من الفئة الثالثة

الحل هو :

أ/ معرفة عدد الشركات عند قيمة ربح 6 (من الرسم كان 8 تقريباً)

ب/ معرفة عدد الشركات عند قيمة ربح 9 (من الرسم كان 29 تقريباً)

ج/ طرح ناتج أ من ناتج ب 29 - 8 = 21

د/ نقسم ناتج ج (21) على إجمالي عدد التكرارات اللي هو 83 = 21 ÷ 83 = 25% تقريباً

إذا حلي غلط آمل التنبيه !

دمعة المشتاق

2012- 12- 23, 11:50 AM

ياجماعة عططوني الرابط الي فيه محاضرات الدكتور سعيد سيف الدين تكفون ضروري ابي افهم:44:

المحترمه

2012- 12- 23, 11:51 AM

ياجماعة عططوني الرابط الي فيه محاضرات الدكتور سعيد سيف الدين تكفون ضروري ابي افهم:44:

http://www.ckfu.org/vb/t379745.html

وادعي له :3:

أبان

2012- 12- 23, 11:51 AM

جزاه الله خير الدكتور سيف الدين
المحاضرة رقم 10 الجزء الثاني الدقيقة 20 و لمدة دقيقتين و نصف

لخص التالي :

الوسط
الانحراف المتوسط
التباين
الانحراف المعياري

للبيانات :
المفردة
الكمية المنفصلة (المتقطعة)
الكمية المتصلة

BayanFJ

2012- 12- 23, 11:56 AM

قريت الرد اللي في الرابط

بس السؤال اللي في ص 119 غير !!
هو طالب نسبة الشركات اللي حققت أرباح بين 6 و 9 مليون
و فئات الشركات التي حققت أرباح في الجدول على النحو التالي:

من 2 إلى 5 === 5 مليون
من 5 إلى 8 === 13 مليون
من 8 إلى 11 == 34 مليون
من 11 إلى 14 = 24 مليون
من 14 إلى 17 = 7 مليون
لو أردنا تحديد فئة من 6 إلى 9 فهذا يعني أننا سنأخذ جزء من الفئة الثانية و جزء من الفئة الثالثة
الحل هو :
أ/ معرفة عدد الشركات عند قيمة ربح 6 (من الرسم كان 8 تقريباً)
ب/ معرفة عدد الشركات عند قيمة ربح 9 (من الرسم كان 29 تقريباً)
ج/ طرح ناتج أ من ناتج ب 29 - 8 = 21
د/ نقسم ناتج ج (21) على إجمالي عدد التكرارات اللي هو 83 = 21 ÷ 83 = 25% تقريباً
إذا حلي غلط آمل التنبيه !

ما أدري عن حلك لأني أصلاً ما اعرف الحل:icon120:!
بس أن شاء الله انه صح.
كنا نتناقش على هالحل > http://www.ckfu.org/vb/7802623-post395.html

دمعة المشتاق

2012- 12- 23, 11:56 AM

http://www.ckfu.org/vb/t379745.html

وادعي له :3:

يافديتك يالمحترمة خلاص انتي صديقتي من اليوم وطالع :13:

مشكوره قلبوو لربي يكتب لك الأجر و تاخذي بكرة a+
:17::1::2:

المحترمه

2012- 12- 23, 11:57 AM

جزاه الله خير الدكتور سيف الدين
المحاضرة رقم 10 الجزء الثاني الدقيقة 20 و لمدة دقيقتين و نصف

لخص التالي :

الوسط
الانحراف المتوسط
التباين
الانحراف المعياري

للبيانات :
المفردة
الكمية المنفصلة (المتقطعة)
الكمية المتصلة

كل ما خلص جزئيه قلت عسى الله يوسع له :5:

أبان أنا الآن في الخامسه الجزء 1 ودامك سابقني

هل للحين ملمّه محاضراته محاضراتنا والا فيه نقص ؟

لأنه ما في أمل أرجع لمحاضرات النجار في حال النقص

وتتلخبط أوراقي :42:

هزتني الذكرى

2012- 12- 23, 11:58 AM

3/ هو قيمة تقسم مجمو عة القيم بعد [ ترتيبها تصاعدياً ] إلى مجموعتين بحيث تقع 25 % من القيم تحتها
( أي أقل منها ) . % 75 من القيم فوقها ( أي أكبر منها ) .
أ)الربيع الأول
ب) الربيع الثاني
ج) الربيع الثالث
د) المئين العاشر

كيف طريقة الحل :36:

أبان

2012- 12- 23, 12:00 PM

الوسط - الوسيط - المنوال

دائماً ترتيبها بهذا الشكل (الوسيط بينهم وهو أقرب للوسط)

الوسط هو مجموع القيم ÷ تكرارها .
الوسيط هو قيمة في منتصف المجموعة .
المنوال هو القيمة الأكثر تكراراً .

إذا كان المنحنى طبيعي فكلهم على نفس النقطة على المحور السيني (أي نفس القيمة)
إذا كان المنحنى مائل لليمين (يعني موجب الإلتواء) فالترتيب هو : منوال - وسيط - وسط
إذا كان المنحنى مائل لليسار (يعني سالب الإلتواء) فالترتيب هو : وسط - وسيط - منوال

معادل هذه الثلاث متغيرات هي :

الوسط - المنوال = 3 * ( الوسط - الوسيط)

يعني أن المسافة بين الوسط و المنوال تعادل ثلاث أضعاف المسافة بين الوسط و الوسيط

أبان

2012- 12- 23, 12:04 PM

كل ما خلص جزئيه قلت عسى الله يوسع له :5:

أبان أنا الآن في الخامسه الجزء 1 ودامك سابقني

هل للحين ملمّه محاضراته محاضراتنا والا فيه نقص ؟

لأنه ما في أمل أرجع لمحاضرات النجار في حال النقص

وتتلخبط أوراقي :42:

بحكم أن د. سيف يعرف :27: صاحب الكتاب

بعض المرات اتابع معه شرح المحاضرة و أنا فاتح كتاب النجار :21:

حتى لون الخط و الخط العريض و خط تحت السطر كلها مطابقة لكتاب النجار (طبعة 2013) .... يا سبحان الله على توارد الخواطر :5:

صدق من قال يخلق من الشبه كتابين :42:

بس تراي ما وصلت السلاسل و الانحدار و الارتباط .... و ما أدري هو شارحهم و إلا لا ؟

أبان

2012- 12- 23, 12:05 PM

ما أدري عن حلك لأني أصلاً ما اعرف الحل:icon120:!
بس أن شاء الله انه صح.
كنا نتناقش على هالحل > http://www.ckfu.org/vb/7802623-post395.html


معليش على التخطيم

أبان

2012- 12- 23, 12:10 PM

3/ هو قيمة تقسم مجمو عة القيم بعد [ ترتيبها تصاعدياً ] إلى مجموعتين بحيث تقع 25 % من القيم تحتها
( أي أقل منها ) . % 75 من القيم فوقها ( أي أكبر منها ) .
أ)الربيع الأول
ب) الربيع الثاني
ج) الربيع الثالث
د) المئين العاشر

كيف طريقة الحل :36:

قيمة الربيع الأول (أو الادني) هي 25% من كمية التكرارات

فهو يفصل مجموع القيم إلى جزئين 25% منها أقل منه و 75% منها أكبر منه

ولكن .....

ننتبه للي تحته خط لأنه ممكن يقلب النتيجة رأساً على عقب

بعد ترتيبها تصاعدياً

المحترمه

2012- 12- 23, 12:19 PM

بحكم أن د. سيف يعرف :27: صاحب الكتاب

بعض المرات اتابع معه شرح المحاضرة و أنا فاتح كتاب النجار :21:

حتى لون الخط و الخط العريض و خط تحت السطر كلها مطابقة لكتاب النجار (طبعة 2013) .... يا سبحان الله على توارد الخواطر :5:

صدق من قال يخلق من الشبه كتابين :42:

بس تراي ما وصلت السلاسل و الانحدار و الارتباط .... و ما أدري هو شارحهم و إلا لا ؟

أنا فاتحه ملخص جاكلي مع المحاضره حتى أكتب بعض النقاط :33:

وأتابع المحاضره والأسئله اللي بعد كل محاضره وأطابقها مع أسئلة

كتاب النجار ونفس الأسئله :8: على قولتك توارد خواطر >> يا سبحانك يالله :42:

في حال خلصت من محاضرات سيف ياليت توافيني هل نفسها والا فيه

نقص وأكون لك شاكره لأني حبه حبه بالمنهج :12:

الله يسهل :16:

BayanFJ

2012- 12- 23, 12:22 PM

حتى لون الخط و الخط العريض و خط تحت السطر كلها مطابقة لكتاب النجار (طبعة 2013) .... يا سبحان الله على توارد الخواطر :5:
صدق من قال يخلق من الشبه كتابين :42:

نهاية المحاضرة التمهيدية ل د. سيف الدين .. كاتب المراجع.
والمرجع الأساسي كتاب النجار و حنفي.

مدري اذا الطبعة القديمة نفس الجديدة؟ بس الجديدة معدلين فيها اخطاء او شي؟
لان ما اعتقد "بيلهطون" شغل ابو سيف وينسبونه لهم!

معليش على التخطيم

أخطم متى ما تبي حياك الله http://www.vb.eqla3.com/images/smilies/grins.gif

3/ هو قيمة تقسم مجمو عة القيم بعد [ ترتيبها تصاعدياً ] إلى مجموعتين بحيث تقع 25 % من القيم تحتها
( أي أقل منها ) . % 75 من القيم فوقها ( أي أكبر منها ) .
أ)الربيع الأول
ب) الربيع الثاني
ج) الربيع الثالث
د) المئين العاشر

كيف طريقة الحل :36:

الحل .. ( أ ) الربيع الأول
#ب الربيع الثاني : تحتها 50% و فوقها 50%
#ج الربيع الثالث : تحتها 75% و فوقها 25%
#د المئين العاشر : تحتها 10% وفوقها 90%

دمعة المشتاق

2012- 12- 23, 12:24 PM

هذا رابط عام لمحاضرات عين السيح:5::5:
ههههههه سعيد سيف الدين
اتمني لكم الفائده تو ابي اذاكر ببدا فيها:42: ثمن اختبارات الترم الماضي:30: ثمن ملخص جيكل :13:
والله :24:يسهل وتجي كوبي من الي فات ياارب
دعواتكم:33:

https://www.dropbox.com/sh/81zhz2r353k920f/fPHGgUJ4Tg (https://www.dropbox.com/sh/81zhz2r353k920f/fPHGgUJ4Tg)

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 12:30 PM

ما أدري عن حلك لأني أصلاً ما اعرف الحل:icon120:!
بس أن شاء الله انه صح.
كنا نتناقش على هالحل > http://www.ckfu.org/vb/7802623-post395.html

حليته بطريقة جدول التكرار الصاعد .. وطلع معاي صح تقريبا اول سؤلين

الثاني نو ,,, برجع له فيما بعد ..

ياجماعة بلاش نقول مين اخذ كتابة الماده ومحتواه لمين ..

لان لابد من مصادر مرجعيه للكتب و ما بنحط بذممنا هذا لطش هذا وكذا :16:

والمحاضرات الاخيره مااعتقد ان الاستاذ سيف الدين شارحها ..

الا اذا كانت ناقصه والتكمله لساتها ماتوفرت بالموضوع تبع الـ 14 محاضره ...

موفقين احبتي :16:

RashoOod

2012- 12- 23, 01:11 PM

:44:

الله يستر

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 01:13 PM

فعلا مثل ماقال اخوي ابان .

فيه ترتيب الوسيط . وقيمة الوسيط

وفيه الفئة المنوالية والمنوال

Ameerh..~

2012- 12- 23, 01:25 PM

كيف احل هالسؤال بالاله لانه ماضبط معاي ..

تبع السلاسل الزمنيه ,.. البيانات ربع السنه 2008-2009-2010 ..

ماطلعت معاي ننايج معادلة خط الاتجاه العام صح ...:30:

اي سؤال بالاختبآر؟

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 01:30 PM

اي سؤال بالاختبآر؟

ذا مثال بالملخص محاضره 12 الجزء 2 ...

Elham72

2012- 12- 23, 01:32 PM

شلون اطلع التباين ؟؟؟؟؟؟؟؟
سؤال 35 من اسئلة سعيدان

ليتك ياسعيدان شارح الاجوبه :44:

وياليت السؤال الي بعده الانحراف المعياري مره وحده

أبان

2012- 12- 23, 01:42 PM

شلون اطلع التباين ؟؟؟؟؟؟؟؟
سؤال 35 من اسئلة سعيدان

ليتك ياسعيدان شارح الاجوبه :44:

وياليت السؤال الي بعده الانحراف المعياري مره وحده

اللي يطرح سؤال ، رجاءً يوضح هل معه آلة حاسبة أو لا

كي نعرف كيف نستطيع مساعدته

التباين هو : مجمع مربع الانحرافات ÷ حجم العينة

أعرف أنه كلام طلاسم ...

بس على قولت د. سيف الدين .... عشان نفهم .... نفكك التعاريف الرياضية بالعكس ....

مجموع مربع الانحرافات

يعني عندنا شي اسمه انحراف (انحراف القيمة عن متوسطها)
و عندنا عملية تربيع لهذا الانحراف
و عندنا عملية جمع لهذه المربعات

ناتج مربع الانحرافات نقسمه على حجم العينة

لو فيه آلة حاسبة كان كبسة زر (اشتهيت كبسة رز :5: ) و يطلع الناتج

Ameerh..~

2012- 12- 23, 01:45 PM

ذا مثال بالملخص محاضره 12 الجزء 2 ...

شوفي ركزي معآي
بالأله مود==>3==>2
العمود الاول حق اكس دخلي فيه عدد السنوآت 1و2و3 الين12 تمآم
العمود الثآني دخلي قيم Y اللي بالسؤال اللي هي 3و7الخ
بعدين ac وبعدين
شفت ورقم 5 اللي هيا Reg
بالخيآرآت قيمة الـB هي B1 بالقآنون كذا طلعنا قيمةB1
بعدين مره ثانيه ac وشفت ==>1==>5 رقم1 اللي هو A
هذي قيمة الـB0
طلع النآتج لمآعوضت
3.69697+0.40559
إن شآء الله تكون وضحت :35:

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 01:46 PM

سؤال ص 188 بالكتاب .. مافهمت السؤال الثاني ..؟؟

لاني حاولت احله بمافهمته ماطلع معاي ..

Ameerh..~

2012- 12- 23, 01:48 PM

سؤال ص 188 بالكتاب .. مافهمت السؤال الثاني ..؟؟

لاني حاولت احله بمافهمته ماطلع معاي ..

للاسف ورده مامعآي الكتآب معآي اسئلة سيف الدين فقط :9:

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 01:52 PM

شوفي ركزي معآي
بالأله مود==>3==>2
العمود الاول حق اكس دخلي فيه عدد السنوآت 1و2و3 الين12 تمآم
العمود الثآني دخلي قيم y اللي بالسؤال اللي هي 3و7الخ
بعدين ac وبعدين
شفت ورقم 5 اللي هيا reg
بالخيآرآت قيمة الـb هي b1 بالقآنون كذا طلعنا قيمةb1
بعدين مره ثانيه ac وشفت ==>1==>5 رقم1 اللي هو a
هذي قيمة الـb0
طلع النآتج لمآعوضت
3.69697+0.40559
إن شآء الله تكون وضحت :35:

تمام :3:

اكتشفت غلطي هههههههههه
في طريقة ادخالي ببيانات بدل ماادخل قيم واي بشكل عامودي
دخلتهاشكل افقي :37:

انتبهت يوم قلتي 3 7 :13:

شكرااااااااااااااااا :16::16::16:

Ameerh..~

2012- 12- 23, 01:53 PM

تعديل للرد:42:

تمآم الحمدلله انها ضبطت :29:

وردة الحجاز

2012- 12- 23, 01:54 PM

للاسف ورده مامعآي الكتآب معآي اسئلة سيف الدين فقط :9:

ماعليكي راح اكتب هنا الاسئله اللي يبغالها .. وهي ترى كل باب فيه صفحه

تمرين او اتمرينين .. ولايهمك بس اخلص كم شغله واكتبتهم ..:2:

Manssour

2012- 12- 23, 01:54 PM

السلام عليكم والله انفك راسي من هالاحصاء الله يعين عليه بس

ومن كثر المواضيع كلن يفتح موضوع جديد ضعنا بالطوشه

الاسئله هذي تخص الاحصاء في الادارة مستوى ثالث او قديمه تخص الاحصاء الجزئي والكلي

اللي او ل سؤال فيها

س / من خلال الجدول السابق الرقم التجميعي البسيط للأسعار يساوي ؟

وأجابته

ج ) 125%

والله ضعت بالطوشه المشكله ان مايمديني اذاكر ولاني فاهم شي

افيدوني الله يوفقكم

Ameerh..~

2012- 12- 23, 01:56 PM

ماعليكي راح اكتب هنا الاسئله اللي يبغالها .. وهي ترى كل باب فيه صفحه

تمرين او اتمرينين .. ولايهمك بس اخلص كم شغله واكتبتهم ..:2:

يعطيك العآفيه اذا طوويله وتضيع عليك الوقت مولآزم :2:

Ameerh..~

2012- 12- 23, 02:03 PM

السلام عليكم والله انفك راسي من هالاحصاء الله يعين عليه بس

ومن كثر المواضيع كلن يفتح موضوع جديد ضعنا بالطوشه

الاسئله هذي تخص الاحصاء في الادارة مستوى ثالث او قديمه تخص الاحصاء الجزئي والكلي

اللي او ل سؤال فيها

س / من خلال الجدول السابق الرقم التجميعي البسيط للأسعار يساوي ؟

وأجابته

ج ) 125%

والله ضعت بالطوشه المشكله ان مايمديني اذاكر ولاني فاهم شي

افيدوني الله يوفقكم

يحق لك تضيع بالطوشه لان الدكتور ضآيع ومضيعنا معآه :14:
الرقم التجميعي البسيط هذا اخذناه بمحآضره 13
طريقة حل السؤال مجموع العمود p1اللي هوا 60
قسمه على مجموع العمود p0اللي هوا48واضربها بـ 100
لو تطبقها الحين بالاله بيطلع لك الجوآب 125%

Elham72

2012- 12- 23, 02:03 PM

عندي اله بس احس ان الحل فيها صعب :12::12::12::12::12::12::12::12:

مارياج

2012- 12- 23, 02:05 PM

ياجماعه انا وصلت مع النجار لين المحاضرة العاشره
واحس المعلومات مرة متلخبطة عندي
وش تنصحوني فيه
اكمل معاه
ولا احضر محاضرات الدكتور سعيد سيف الدين
انا اكثر شي يلخبطي مو عارفه البيانات المبوبه
وش القوانين اللي تندرج تحتها
ونفس الشي البيانات الغير مبوبه وش القوانين اللي تندرج تحتها
من جد لاتخلوني
ابي اعرف وش السواة الحين
:44:

Manssour

2012- 12- 23, 02:05 PM

كل الشكر رحيل والله يزينها يارب

Ameerh..~

2012- 12- 23, 02:05 PM

عندي اله بس احس ان الحل فيها صعب :12::12::12::12::12::12::12::12:

بالعكس اتدربي عليها مع التكرار في حل التمآرين تحسينها سهله

أبوالحسن الشريف

2012- 12- 23, 02:09 PM

مساء الخير
الفزززعه ياشباب الي فاهم المحاضره العاشره
ينورني بها

Elham72

2012- 12- 23, 02:16 PM

بالعكس اتدربي عليها مع التكرار في حل التمآرين تحسينها سهله

طيب علموني شلون احل فيها ومالكم الا الاجر من رب العالمين :42:

Ameerh..~

2012- 12- 23, 02:30 PM

^
طريقتها موجوده بملخص جيكل كل تمرين وعليه طريقة الحل :7:

المحترمه

2012- 12- 23, 02:37 PM

طيب علموني شلون احل فيها ومالكم الا الاجر من رب العالمين :42:

ادخلي ملف الأخت نسيم الصبا وتحصلين موضوع
عن الحلول في الآله .. والله يوفق :16:

Dr Jekyll

2012- 12- 23, 02:42 PM

سؤال ص 188 بالكتاب .. مافهمت السؤال الثاني ..؟؟

لاني حاولت احله بمافهمته ماطلع معاي ..

n = 15
x= 32
اجمالي التكرارات
15*32
480

اضفنا عليه 31
اصبح اجمالي التكرارات 511
عدد المفردات كان 15 n
لكننا الان اضفنا مفرده جديده مثل ما يقول السؤال
فاصبح الاجمالي
16 = n
الوسط الحسابي الجديد
511/16
= 31.938

الوسيط كان سابقا 31
بعمنى ان n 15 فرديه
وعند استخراج الوسيط لعينة فرديه
n+1/2
= 8 ترتيب الوسيط
يعني ترتيب الوسيط السابق كان 8 وقيمته 31
اضفنا مفرده جديده
قيمتها 31
وين بتجي ؟ اكيد بتجي يا بعد او قبل الـ 31 القديمه
بيصير عهندنا قيمتين 31

سواء اضفناه قبله او بعده لما نرتت العينة ترتيب تصاعدي من اجل استخراج الوسيط
اللي بيصير ان بياخذو الترتيبين
8 و الترتيب 9

الحين نستخرج الوسيط
31+31 = 62
تقسيم 2 = 31 هو الوسيط الجديد

طبعا هو كاتب m. وحاط رقم طويل وبعيدن الوسيط
وهذه خربطه في الطابعه

تحياتي

Dr Jekyll

2012- 12- 23, 02:47 PM

قريت الرد اللي في الرابط

بس السؤال اللي في ص 119 غير !!

هو طالب نسبة الشركات اللي حققت أرباح بين 6 و 9 مليون

و فئات الشركات التي حققت أرباح في الجدول على النحو التالي:

من 2 إلى 5 === 5 مليون
من 5 إلى 8 === 13 مليون
من 8 إلى 11 == 34 مليون
من 11 إلى 14 = 24 مليون
من 14 إلى 17 = 7 مليون

لو أردنا تحديد فئة من 6 إلى 9 فهذا يعني أننا سنأخذ جزء من الفئة الثانية و جزء من الفئة الثالثة

الحل هو :

أ/ معرفة عدد الشركات عند قيمة ربح 6 (من الرسم كان 8 تقريباً)

ب/ معرفة عدد الشركات عند قيمة ربح 9 (من الرسم كان 29 تقريباً)

ج/ طرح ناتج أ من ناتج ب 29 - 8 = 21

د/ نقسم ناتج ج (21) على إجمالي عدد التكرارات اللي هو 83 = 21 ÷ 83 = 25% تقريباً

إذا حلي غلط آمل التنبيه !

هذه الاسئلة تحل بالرسم البياني حتى تحصل على الاجابة الصحيحة 100 %
وطريقتك صحيحة 100 %

تحياتي

صوت الحياة

2012- 12- 23, 02:50 PM

لهدرجه ما احد شاف استفساري؟؟؟؟

لو سمحتو اذا ممكن احد يقول لي كيف
طلعنا الانحراف المعياري
من اسئلة النموذج c

31) أذا كانت لديك البيانات التالية :

25

, 20, 12, 24 , 18 ,11, 25 , 17 , 8 , 23 ,17 ,4

بالرجوع للبيانات السابقة الأنحراف المعياري لهذه البيانات هو :

ا) 5,3

ب) 6.7

ج) 7.2

د) 4.5

وفي السؤال
33)الإجابه تطلع عندي (ب)0,20-
وفي النموذج الاجابه بالموجب هل عندي غلط او الحل في النموذج غلط ساعدوني تكفون

نبراس الشهادة

2012- 12- 23, 02:51 PM

طيب في اسئلة د/جيكل السؤال8عن التباين
حليت بالضبط مثل الملخص بس طلع عندي الجواب 140وهذا بالاله وباليد مش 151

a.zz9

2012- 12- 23, 02:53 PM

طيب علموني شلون احل فيها ومالكم الا الاجر من رب العالمين :42:

تفضلي بالمرفقات،،

بالتوفيق يارب،،

الولههان

2012- 12- 23, 03:04 PM

أحن واحد

ممكن اسئلة مباشرة محلوله للأحصاء في الأدارة
لكي نستفيد منها كطلبة متأخرين بالمذاكره
وأكون لك من الشاكرين

أبان

2012- 12- 23, 03:11 PM

ياجماعه انا وصلت مع النجار لين المحاضرة العاشره
واحس المعلومات مرة متلخبطة عندي
وش تنصحوني فيه
اكمل معاه
ولا احضر محاضرات الدكتور سعيد سيف الدين
انا اكثر شي يلخبطي مو عارفه البيانات المبوبه
وش القوانين اللي تندرج تحتها
ونفس الشي البيانات الغير مبوبه وش القوانين اللي تندرج تحتها
من جد لاتخلوني
ابي اعرف وش السواة الحين
:44:

هم كذا :

1/ بيانات مسرودة سرد مثل كذا : 2 - 5 - 99 - 54 - 32 - 12
و تسمى بيانات خام ، أو غير مبوبة .

2/ بيانات مجمعة على شكل جدول و كل قيمة لها تكرار ، مثل كذا :

القيمة === التكرار
100 === 50
120 === 55
88 === 60

و تسمى بيانات كمية منفصلة (متقطعة) و توضع في جدول تكراري ، وهي بيانات مبوبة .

3/ بيانات فئاتمجمعة على شكل جدول و كل فئة لها تكرار ، مثل كذا :

الفئة ======== التكرار
من 1 إلى 5 === 100
من 5 إلى 9 === 120
من 9 إلى 20 == 105

و تسمى بيانات كمية متصلة و توضع في جدول تكراري ، وهي بيانات مبوبة

اللي بجدول مبوب
و اللي بدون جدول غير مبوب

كل واحد من التصنيفات الثلاث السابقة له قانون للوسط و الوسيط و المنوال و التباين (و الانحراف المعياري) و الانحرافات المتوسطة .

Elham72

2012- 12- 23, 03:16 PM

تفضلي بالمرفقات،،

بالتوفيق يارب،،

الله يسمح امرك ويوفقك يااااااااا احن واحد وكل البنات والاولاد الي يساعدون

ماقصرتوا:3::2:

Ameerh..~

2012- 12- 23, 03:20 PM

أبآن في اسئلة سيف الدين صفحه 33
السؤال من 21 الى 28 التوزيع التكراري كيف طلعه ؟
حآط جدآول بس مآفهمت كيف طلعها

a.zz9

2012- 12- 23, 03:27 PM

أحن واحد

ممكن اسئلة مباشرة محلوله للأحصاء في الأدارة
لكي نستفيد منها كطلبة متأخرين بالمذاكره
وأكون لك من الشاكرين

حياك الله أخوي ،،

بالمرفقات ذاكرهم زين زين وراح تجيب درجه ممتازه بإذن الله :16:

الولههان

2012- 12- 23, 03:50 PM

بيض الله وجهك

أخوووووك متوهق

مارياج

2012- 12- 23, 03:59 PM

هم كذا :

1/ بيانات مسرودة سرد مثل كذا : 2 - 5 - 99 - 54 - 32 - 12
و تسمى بيانات خام ، أو غير مبوبة .

2/ بيانات مجمعة على شكل جدول و كل قيمة لها تكرار ، مثل كذا :

القيمة === التكرار
100 === 50
120 === 55
88 === 60

و تسمى بيانات كمية منفصلة (متقطعة) و توضع في جدول تكراري ، وهي بيانات مبوبة .

3/ بيانات فئاتمجمعة على شكل جدول و كل فئة لها تكرار ، مثل كذا :

الفئة ======== التكرار
من 1 إلى 5 === 100
من 5 إلى 9 === 120
من 9 إلى 20 == 105

و تسمى بيانات كمية متصلة و توضع في جدول تكراري ، وهي بيانات مبوبة

اللي بجدول مبوب
و اللي بدون جدول غير مبوب

كل واحد من التصنيفات الثلاث السابقة له قانون للوسط و الوسيط و المنوال و التباين (و الانحراف المعياري) و الانحرافات المتوسطة .

تسلم اخوي ابان
وربي انك ماتقصر لامعي ولا مع غيري
انا هذا الشي الوحيد اللي كان مخربطني
وكنت متاكدة انك انت الوحيد
اللي بتجاوبني
شكل هالمادة بتخسف المعدل
الله يوفقك دنيا واخرة
وينولك كل اللي في بالك
:2:

بنت السعوديةksa

2012- 12- 23, 04:11 PM

سؤالين هنا ما ادري كيف طريقة واستنتا النواتج اذا احد فاهم ماعليكم امر تشرحونها لي

http://www.mobdi3ine.net/up/13562682611.jpg (http://www.mobdi3ine.net/)رفع الصور (http://www.mobdi3ine.net/)

http://www.mobdi3ine.net/up/13562682622.jpg (http://www.mobdi3ine.net/)رفع الصور (http://www.mobdi3ine.net/)

وربي يوفق الجميع

اكوس نفر

2012- 12- 23, 04:24 PM

وربي طق مخي ولاني فاهم شي احس بنوع من الفهاوه :24:
الملخصات واسئلة السنوات اللي فاتت كلها عندي احس اني اطالع طلاسم

امام خيارين
1- احضر وان نجحت فهو من الله
2- احذف الترم بكبره لاني ما استعديت ابداً:44:

نبراس الشهادة

2012- 12- 23, 04:38 PM

وين اللي يفهمون بالاله
في ملخص د/ جيكل صفحة90
بعد ما ندخل بيانات xو Y
كيف طريقة أدخال المعادلة في الاله؟
أرجوكم جاوبوني

Ameerh..~

2012- 12- 23, 04:50 PM

وين اللي يفهمون بالاله
في ملخص د/ جيكل صفحة90
بعد ما ندخل بيانات xو Y
كيف طريقة أدخال المعادلة في الاله؟
أرجوكم جاوبوني

بعدماتدخلي البيانات ac وبعدين
شفت ورقم 5 اللي هيا Reg
بالخيآرآت قيمة الـB هي B1 بالقآنون كذا طلعنا قيمةB1
بعدين مره ثانيه ac وشفت ==>1==>5 رقم1 اللي هو A
هذي قيمة الـB0

بالتوووفيق يآرب

Richou x

2012- 12- 23, 04:54 PM

http://www.ckfu.org/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAigAAAFdCAIAAAC maAE9AAAgAElEQVR4nNy7Z5AfeX7e90OagMEAGMwgDjAJwCRgk IHFYtPtHY8XKVKmJdq0S1WSbblk68QSRbFOMuPxiuQddWEv3+5 tuA23u9iMvIgzg8k5zz/Hzjnn7scv5iS/4gu76HLo+r7o6u7qrt/39zzP5/umCbJrKGXeH+h6/egBlxCakBBhgc5DVEBxNJCGiYefftp79FuNtTcun/tRz0VMpaAryKwrYdkCg7Wlvzs78FFHOybHYS/9t2cbb599Bg8mkaKwWvbLmYQpTLVcHm+6KKJcDtahlyHl0g292 cb+waYDGJpguRldX9P1RFUj2gw5J+E5NfDhURwUg1ELms9hMff KqSvv9ZzGWh7COPixmV3tc02depVHgEeba/FgGCOTj2sa4MYGJ3uqJVXYdOex1SPtg/UNeDjkqKYhaYjT1dR1tv2Zpe29qVLVSVBeMeHBF4uINNwdXjh2 EkMPMDMx1ViLoXumJ2o2Z/ocLWbYjidxYw735lf29lFeno/LyKz95ZWLn1x8EoMjhlj1DcEr5OA6GJ1/8fyzVzv6MDIHYRnsfHXzeb7uSc/nHYet6iUDyvf3ncW6wauaHcW8VJY0WtRE27dxZ+3j5rPWtmaRN GB+EXMLcAVPqyA197UnBt7r7sHyikIXETnIUN967ktlUmORQ8h NY+pTCZhiCuAUlJjU7kPF/Z2mXZDVNO7TY9svOBAcCFVpWbJzmCjdHPg8JtIfXP7yi61nME+ pcZWxMlCc/67/3DefvwixcOP8s7g9bOiqwLPQfPCGCs6A+NqWYxhlCrbDA7YEW0 xk37Dgp/wFGRRe/5Rv6MKj61ibvE52YCQDlYIjaLbCSszMtm1cZ6ekQlSRj4xJrhA AshHahKBme2jpbDn/7ePHUC5hbh6FYrm8ApgoFv7jb3zuOwNnsbiK++ujR581Qp3TWU eGKSR6gDyjIrBCW0NZRJaWY/A+igpPWyroCnQZnA8hgqX89xdP/03PLuRH3z51FmOTsPyAV6uypXjA+CQ4YeZw3Xzb9ke9B97cQRL PcjRZrLCx6X2//RAKaTAMisWyXCrLJR8uVkb/6guXXzx9AYvr0IC8Dkr4+rETD7v3YebBfzh7COyCk0Q5uvJ+cy/uzMYIHd8sqKiYMG0pii1MD0Is666ke5KSYKkiY2363e5WurmDb u6Ys1cKoGQLsg1EFpteKnXufbSJFDo6p3fsDAw/NIIbB/qGjl2EmY3FZaSKWFh7s/1ZDJUci9W1iqPlXb3w8qE+rNHfa9yL5SyyWZRKN/q7rnYc0MiWPCEysMDLHqPEkhXxIjQDuWksPPrhP/2XWKYi8Iy6jHuT73cM/Pj0eaRz4HPgcsP7ztzZ0Q1vFdQQ7mcet5yFFRqMbMPPiAWMPnq r6zAe3P7kZHclEKlIRlb7T5d/a4HsLm5vh7yE2euIfb5SQGxl1uerXRfmGjsKlakI3HhFFoGkrM GCJxYMJo2iiKLoOI4gCIbj6barhBxrVxBkoMz/qOPQOxdOY4F6tfuKkeVCSmcdU4p8Q845WhG3bgxv2fTK6eMvnz r6Z+fPIr0GW7CqqRKqS+bKr7qvYDTjQrTAS4vTcDTHUlWZw6Y2 kNZk+S74RZqtBpGLbPYvzp9/9cR5ZMpgcsgvP+juuN1xCHWdMWnmjWXZWcfaxJv9R/LAohu90tGPtVJowJHArU7GYtHRLd/yUA2Q1nLCippwyK78ydMXfth7GqkiqitYm5g/emmq7ewkOYqbaSqqlP0CrMDIlF5qPYHBBQeCgqrDmIHgOlpgyu 4H7VcwywniUhhRTL6CCBXPZ6IIi+x3j5y/89wZjN0eI4RpO4Kx+7j7CcZuIDOhbe/LkhYvCDhR4FwhK+ThhmGJxlT6ze6Lg21duPtADssuRDHjwUGKq 2gIMXsbyw8w/QiPrkNYh1EslHVJBWAbBouGHoscNqtFhG7BSJZZE+I6chPFPa2 FpkMKtGpEg+w3SF0gTRDo4r997klMPsTEA2zbhuZm2ZQ8uKgwE NURsUAD77fuw8M7yK5g6N4vTj2DxRJ05Z/0HPUhVbVVjAxidfHTE32YGAuWP4K78lZ7PxZzf3fps5hLw9chV vH29PyhZzkU5pjH8DmIWbw5qHU992j3/slDnRw3a9lpUfCSGFXdtwDPTTTVgenFgkLJOQ8a0tQ3Wzpunb+ CqUVQQwhTuP549UAvAgSSMb9n/1h940Lz/kLncVc2XEkPdUelBQyPTDfvLfWdeLxjZyGVS7zIVyaBLG4sFfd f9IHVfAkedAo2lzWZ9OjBznu7Djw83jlyomeklqzs3216Is3nd JcR9dJcbef01rbllt7hLfsL5joTFMBWUEi/2HYUM4tInNhR4Dry8iKKwjfbej84ehL3x8Au/OEXz7A1T+BHo3Gi0PSaCyvLp37cegmPMrJllxhWM7kEjhd5jMC M9Hwe1xbCHa0q2Xn90OFrhw7HNotEx/IkNOat9k7cexCbiiXS4HTz6nX0fl4le785cBjs2ixfXtU5WAFY GR/emd7SqOoZw8qnDv/myoHPpvm5grIsOwUjrOBx9r2uK7g59krfldc6L2EsM5sb8iBhO YuqCLGAwuLrHScwtRb4Ls8xkOyQVgr2mgb+oz3nMSOnVH1d0QI NlbTkIqooLI38qj3jHTqbIk13nhx4t7+tdPTJuT29VmYOjmAHl qgJePQwvWdPhfG9CBlfFYAKq+kuQLa5hCD0EAevPXUFt25hZfU vz54FzEplFYuLEPg/a+tCpoDbiw8OXVRcWQ/1UIdC+4zqGSEcXZTY8p9eeA7zmYoB3ocSe2Jgg6dRLUJBUDFRL cBSUJnE+Efvn7+ElXXYoUOLZgwtAHLFPzl7Pn/yAH75XTy+juURXeIix/RVCxFePtmDxRmsrn7z878he5LsSRW5DGYdleW/6ziO5VSckiAD82ugpUc9B642b0FuFOyiYGpm5D8+8Rk8XJFUXj PliomyAUGqqDoLqfyvjh3kVSqCmxUdE8DovV8dPYBHM/mGA7PWcgmMbKPCh0ophcga3Ewwfg937s7u3E3lqr7u4ZOhdxoO I6SgpsDI33n6cy/sOIF5JQoVy2RilwLkD/qfxKPZ9/rOYnAcuv4Hzz2H0YcYfeDWNWDfwaIXCYBNST6nwbRg2Vgb/clXrmB4GWXDA626WUynhi5+9ltd3VjLQCxAq+LaTPbUF8PsHRj zU61Pvkx2wPQRgrJYAw7GHl073YeJ4UdXLk4UFzT4WOExW+Gb+ +QDA1/r3gFq0pI535A1mQIc3J7KHhoAxGxxXARSRgLOhRq7YgEm86/OPA3Z03UdgGpYi6vrHoyinIG9Cn0J+XU8vINb0zef/h3YAOdkBJZ1zMCmEp9bP7CvcrQT195BbhEsjfQaQg06Q4NdMlf f7nkaM2UfcklZha1YmWWGKkaBjS0d2NQGfvHrv3XBcnRB5rCwA I579cR53B9Bbun7//z38NG7GBvkCMGOY2acd1DC0PW3BzpKwGqIaxeewcwqX4xcBYlY hMloohrYPlbE733lXygRs1icRCWLcub1J57B3AqYdaSn8XhtsK WHb//czObuWWpKhgBOge5eP/c5jK1TbpoLcr7g+LwjMRp8vLC1HUM5WVlLwNqSrtCCACzQDDIa FphXju/DwjAeP56vrfmobe/tniMfnTj4/UaC1isV0hoDnCiYsKsGpa/noJhYqf68tf81shlzS0VpWQpKUAEXQmCv0qUPzx1+qX37w/bmu4d2fu23nwa9JMgxI/i6zvi+opB9Uf0xKKJWzLERhAR4ePUHXzhf2tOKd6+V/Eo1oiWyBVtaEaWJSgh2HvQIQU0DmlorhJgRJCsyFdMzPU0qUaV VbV8jt7PGJyQh5P3+Aaym8Om7H59u1wnB7r1JbS12704Twu/eiZqDLqn/SW8NKkMUIfH+AwIhSdNO1DfGZBNDCPYfoAnxt27j6kieEJcQbK/D1iM22QFQHDUOk0+kim2pmdQyfECPc8Cko0HRYdgV0jZGNqO1Q yAEOwi2E4OQhGxPthCFEJ0QNG9GS5tBNqFmt0W2+IQIhKCBoJ5 g536L1FhkF3Z3yWSbTRrL3EoEVfIj2rARKfCFdw93XT1y7NWjv R+dv4zHo+/39qN+j0c2R2QLDrU7hOiE8JtIsIeg6bBCCDYfsknDq+1dWFiWR F0UNBaoBIAvgknRhKClK9pEOEJ8QrCdUDUkad8F0miSTY8udGP 0tuH7ARA7GlfOauUFRBJG7yO9gE9ezrdtZ+q3Cjtq02TLOtmML XXGxnv2bPMam1OERJtq0HzQJCTaTKp7CLOXKGQ7drRh5xGLbAm 2EOwnLiHYs2+SkNx2gsYm7GrG9p3YUoutdSIhaNqrEYJdzWjai 5r6aPM2bG2IyJYZQoyGHQ/392E6ZzrQLVBiKFsA6Gp2MDzYzde2DJ/qxPww3JgvUAbCtFxBrOZTUz/Y2/HBmad/0Hfkhd7DeHhrom3fEiGlxlqXkJAQNGzSCYETg5ERJBYvxyKsCp Bavna6f87VJw3p1tFeTMygOPWz47tB6nyyGXu6KEJmznZj8Bbm Zl4+sDfLLbqQMrJgAMuFdRch7k29NfBUUF6Hr8g278Q6snMYvB EQgsZ6g2zFrvYqIX7ddnX3Fqul7u2jrRi8M8bleQApCXkdvvSP LvXFZC9qOrA2hcXRjw998b29n+MKRblKTTz/ZQxOYPnhWw2ErW9k6xvLW2tdQrB956/aWjE3nfX5lENDXcfS3Vzb/vmm7T9q6sY8JclVL9DePHcJCysMk1MVSpOhK4BpQ9Zw9cad57/iFcrQrWxRUw08IocxXMTwh8hPwlKhS5ARsBgLuByS8fYDGPxUJ wQNWxNSj12t2EbQVKtuIjIhS3Uku3urv++AtaeZIQRbdwqbiLS Z8IREzfWoJRYhKtmF7acssg01TdjTUiEEdhDLRhZxFrENLGaLt 1qfxM1lz40CPynmBZ61TFCsnwpIo0I2GTtrzV112LzFIwRNTdH 2+mLX/oXmOoPUs4RQhKDlsEOIREi0ieiEeIfbUoR4pAak0SUEDcQhBDu JvLle29pQ2rbPPNgvE2KTWrcwjYAVfFSNOIisTG4FE/OvXngKZRpFyvehKMDoEtYpnjREpC0gRN0weA0ROw5OEoKwgpgq mZoQ+bYWiYyxsIOMbSHq+YsYeozb4+80HP7fjp5GhjFKOZjqtf av4mallK8EbiQAMqAA1cjC8M2bF3sxeeeVOoLtB1yyTd1DqrXE 30ierftVsgkNDdixA43EIsSs28OTOuxs1AgJfZWhsx8cO4ZHj/SCE/HgIAqQOVHXDB/jd37ZUmPt3inWbgsJwWZSIgR7dhq7CbOF/Dqy6jejlmBXi0W2VDRJjb1fXPgMlvI8u2CoacmQFFOGzUd8ztl 9hNu8i6sn5S0ENS2oafEbtpnbCBp30YTYhKBpq0MIGrah/nBSczDb1VfsHvhhbweG7ubssgILOUDBXYqqABSXCaG/+MQVzC8pvkxrlCmiklGhmdDNkLRg85FkS5dB9v/tzlasVqECBS+v0HJi4eHgRydOKtBU6DxlIwTWii+1Hv35wVaks y4nQDdTB/pnG9tf/PzzBGR7TOpQ20gTgk0N2N5ixSgwiqO7nul5FufbwhohxW0Emwm 217zT3YfRCcw+GH7+rEKITbagcYdESKWutlJXE5Od2NT82rkmr N1YI8Rt2mPWbo12NzqE4FCbV1PnbN3mbt6MHTvsvTVcHcEWgq2 bbLIDDccCN22oS1Aou5o2dAkIzKom5rgZz8gB/loaim41njF2nErIVosQj5CAEGxq9EkNaggaiEuIRohHauPNO1D fjMb9ISHYSVRCki3EJNuw60Cy7YBC6n3ShD0DPiTBKBRERfACt bSISMH9xxiexGoGdx9hPf1mR5dFSES2hWSTQQjqCOqJs4vYjSQ itajZHZKmgDS903sCD4eQQBS0NcWSASc/75UW0XHKIHVoJGgkyRaC7cQ7WE/XEItsRv3+h+ePY+hGgaKsIFDYsqeLMCuRlPv5/p0fDhxLt9ZM1JPiZsJt30bv2C027fUJQctBNBKBEHlLnVHbiC1 1IdkmE4JmQreQ4i6CluMa2SETArLbIgT1BNu2h2RTYccmXH01J ARbai1CsK0+3rwNTS0GITHZgn2HZELQuFsnBDWN2LFHrau3Gnf e3NWBm2NOANOBbEFzEZip0EqbTW1cTfOtrr24+Q68xFeslFReZ vOuQSNSMJvCQhblFUzcx+zo2OEWpXXv/IYHtjdIhKCtxStQoEWLl2xBgYyAA2YnPj7VVwQKwKuNTZhbxsS 1q090xqTWJgR1B2yydbjnCK6/i+nJ2+dOy0GVNfN85LOBKzqq5Gpvn34G14dhcOALlFik5fLPWn e91XsY9dt0QmxSG5JGr7beq61fJ6S6lbx9tBWpRQrBOJcH7YMJ oJTBZR2yMyB7XjnZ8Yv+Ix+3fhFDCqLY5IR3u07g8TTm7nzavp 1r2Mk17ETXcWyplQi5fqIHS3M8nHF6Ber6t750DtfeWz+45/qZz2Nw1TD5cjX9QvtRLK5qGq3rrCImjgnQbFKqvHX6ScylogoN hrc9lCknd/jyPbL/ha8+8aeXj4KnILHVeQEy1uBPxtJkV+v9vTtRtwnbiEe26IREhG iE4GATTUixpbbQXINP7xUJQW2TRgiOtKL1IEWIVkuSzQS7toK0 x+QI6prLhGDzNjTshBOqRWoqEhdgGDFc4JN9FzBYoKqcYweIIY ueDaagzvtkB1p6mc3EaqqPCDEJ8WpqFEImGgjufRxsakJDq7yp zqzdqROCJoJDtdhGnNYjlZo6bGkKSB12EIcQ7CHeZhLu3m/V7eJ3tafJbp9sR0sPnCq41ZzocC5YruQH5sef/ypGZyCosPxsRgp8vHns7LVzz6mkCY1ndEKiLVtMQtCydbGGrO/Ylrh5hJWirtCe7ZqJLnsYuz2+lay1HpnetefukVO3DvYjTWG5k EicVSlc3f8bmAuLubLASlSMFVnLWGLR17A0+m5vK+YeTJzr3AC Pc5CEbb+eIEGadbIZO3faG9jbQWiyVdrUkBCCxh2AHfjqy80tG B6GDY+Oc36RBseLOsurWB2/0XOgSgg62lBfoxASEeIR4jRvDQ7UhYSgkaiEJJuIQTZhdwvnGC mm/K3OASwXTS1jGVlRF0zfiPicR6WyZDM6BsyWBmobwaZd2NJkbiN o3uERgn0HHEKSWiITgk0Ee46nCJnfdwSffIr5cZRSJZ+mYgEKU EAFWANEtUJxmTc+8zksruiRJrkiAqhsBMsFy0dkH8hBlxzG1mM fXfwsHi9CASRUTSEjVrCefqOtY4VZ4wIhcmDKwN3Hbx49ee3cB TwcdDnBolncnFht6fnDwwfJ3/7WM1gfx8r4z37jiRc6D7108jjPabrmQzMSSYHIwrN+3LLn4bNP DZ155qc1zZIieqGLMvvPGltuHx242XniZ22HPjx/5pctR+6fuXzj6Ln3DvX94nNXkJq/98SF11oPvt195L3+ztdO9P9tS/ObA6dfOHR4ZODEtdaDw11HPtnT+GLrwZ8fPHDnqd/5Vd+zCx5VgaNJcuj5iGCKshhZrK+Fvu67KsoqyuoHnWevdz/xiyNt7w+c+vTJcy8f2X+7tftuW+/r/Weunrv85sC5l47132nvu37o2Ef7O28e6f7lqXOvnz7/6sDZl0+cvt7ec+3I8Ze6O/56T8PHFy787PBhxRMqchEBFNpGEDsMrxTW4ChVqgSEBZGTPPud s72/7O9878z513tO3O298EbTkR8e731x4PTNw6c/aOn5zvnj3+xrfe0f/wYWR3Iem3UZvpzhSmkIAgTh/dp9V7e1vHOu77X+jl9dGPhR16GXDrb/dG/r2KUvXjt68asDrTBKGsysVIAZyBPzyJbefPLZkZZ9U4cOv36i6 +q5vvd7+t/p6n7x0P6bF8+9cazz5bZDn3T2Xevq/2jg8nt9F3509PgvTgzcPHXynY7295+4+NOu9ut7Boa7nrl29ML V1oHXL/ZdfebsO6ee+GXPaRWVFX3sVtuZO53nrx7su9557n882wUh8+Oz 52794/8K04/++ImTb/afe7P/3M86ml7p3v/28UPvdLf++PnnsbICH9Q6J4qBqiYhRIpfxvTQz871/uFTxyCtKnQJjr5mczxCiB4qWgykMrmYZ+F7DDPl+/lXOlvfP9P/6HjrYPeRH5ze95PzrZKlBIhWnIV0uAJTiUo53Px49XgH0jxo+x unziCdg1L5d5f6f9J/4PWLx95o77x59vz/cKUXdhWl6td6+qFaUCxD1WRR8sFodu4R2Y5Hk2sCrwNuAsmwxr tOTh495RPiEzJ/6cQnBxqvnm7/+OLxXx05eK3v+L/73JfAKQXXVACbVxLDcc0KEhnz6Wsnn/iDz16GUsUag+WqZAuCwX3tiVOoZpDK/fEXvvLSqSdfOvXk97pOvdTXd/Xy5f/pd7+iFtaSIgXTU3e35MgmtNSGhHwwcAbDo1A0o1T90e//HnhGNgTdkQU70kLAEmODf+34AIYmIVEQK5JuKKY1dqb37ab6Yl 3HAmnyIdDqmmHanh+CYaBpWLz7jaePBWS7Rba+99Xj3z6x9Y0T Pa/1Hnv3aN8nJ87+0bleLE2gmP7jS2fea+yZPvmbv2zt/XlzO6Tcn1/u+/a+3e9ePPPN37mCzAiKI9/87Qs/7Gx+5WQbigxYVU70ol6t0KUg9iZ39mKkAC8Ne63CZQxPxNoaBH FxV+9D0vKrZ079oO/Q0LHT99tP/KD77M9OPhHYWSTUtZ5Tv2rtunfi6bf2dn/9ShfWH/38WPvb5wd+0Xnizb7zPzpz7heXr1zt6/1F66GXejo/ePL8ewOXf9DSfutI7ev15O65ztdb622H5oU0Qii0FUPS7dL87g 7cnbLVVbo0ZgByHLzyRNM3DpNod5ex7cBrXS1v97Ve7+m42r7/7bbuu2cvF8SsBT2IYNq+qFoUJ2P6PqjVb5w8+Rd9fZB4iFxlfR mRl4HAwv03p55EWULseDKj8dXE0aAWQC1jODu29TDSqf+5t/vPOnvf+uJvf3jkwE9rN7/zxKU3zp353WfPw5ORnv/uxf4/u7Dnh1/uebh3YObY09eb9o50dT+SKlkk3/udL2B11rPBM27JL0uQ4YRwYxQL//5LX/hwX/+ttnP3u07d7Tj5xqnTr5448XZr5wedPe/3d39woufV0/0vD/R+eujcnQNnbFPhmNJrv/v7qPBgKAgc5/hKjJwj8HDBpL997vgLe8nrPbtvHNl748jeGwcaHnQ0/93h1g+efebNg93vtp347sUL37t4AYoL3bdZRavyBdiD4jpsQDA ZmytrVZVdtqQUliZQSf+y9xI+HQ8M15YMl4dc9GbgZgE9vwxbB MqeNCf7WVpf5vyID2LVCQXdwdrqnz1xKQhUwObzYqjGqKjfv/B8uTofJ2IcIongUAuIuD84dYqgMIf5R2AzSE+jsI7H90Xe8BzA dOwqDUVwCxmk1/DpbQzOYnLN8WxB4sHIqHAYnMZSDmPDmJ3ESg4js5gvYGgedz4C ncPwI6wuYWoIk4MYH8PaKh4NIpvH9U+wMI871zE9hnQK42O4M4 NFJgVpzqnIvBB5QTmdcxTdQixGVia1CHiYzf5F15kPOs7i0yks L2NqGkP3kF7C4DRuDWF0BsMTWE5hLYeP7+LTYdwbxXwKk7NI5X DjDhZWcGcQY3MYfYj8GlZWMDqapddFmzU4P7EAzaRXUwh0hKZt 665nZjnaBbA+h5F7GB7DyAQmVzG+jOU1jE7g8RoezKOwiMwMcv PIL0jwBDiIXU/jsbr6b7q7RztOY3gRqTmszeDRHSxOIVXA5DyujWBkDWYZHmPDK 2kVcCoEDauZF7pPTB9uw607GL2P3DJGxnH3AWansLqIR/exMIsHo5hZwdAMxpextIK1FNZXcesGVpbweBDTDO6tYWgJSxQm 7mPkDlZyGF+Yl4ZUVPDpNK6NYCaHqQzSUxAyWFnFwiK4HKgUpl cwuYTZh5gfxPwIRu9idha5vMV68KAokeeB4pedkMbKNMopFMZB zSJ0ElvN+FI2kMA5YCzL8WLAKhXhe0lSjeMKVucw+gjDdzD+AL kRLN1dL6YDRLlkXQILTYSlDu5umDjQDBVYZ7G0iiqD5XFwWaw+ RmoMC0uYmoFdTVYfY2kFhZKxnIYdVkvlOAhlMyObGeP8M+N1zQ pQtAxe1Q0vxOA0BqdRuwNbt+PeJxh/gJEbmH2AkUHMTCBVgGJRsU8ngVplYXoynxLZtZf3d2JiGdlFSG UUVTCOD1d2RKTmobHgRBQrGF/G+DKm15HPY2VFza9BYcCrMP0i2crVNxqEoJ58ePocpmYDToAfa beuQxGrXFGzJT2E7MIVK75Mvz1wEcNT0DmojGrZpufjzidYnMT dJXpXT5GfDyHZjsdyAhQFqor1Qaw8CEkDtu7FyvtYeg8PPkUuh YcjmFlCdgFyBTNjoIsYK+GdYaxWMDgLehW5GTy4jXwK5Wks3Ye xDmoShQU8vokSB9mWoVdtVlZFx7eXD5z/kDSG8lykzFuBHMHG45E/vXx5fGsbhrNYGUV6CvMZvH0Nt4eQ5wx52bcyuD+CpTQezGGpiu xjyKuYncD9W7jxEOkqCiWMjGFmGg/vI7+OuzcwuYypVdx/CysPsDyEx9cq1SXDKOu8F9uwA5qTUyt7j1W6zkVOrpQdUpMwK7 BY/gDZm9jby5GdmB/GzCOszWPwDoYn8dFtFxbvMIKksbxsumEEgFr9qwvHkc2iXI7Wl lHKI/Isnl4NmSI0iA4eTcPTE0sOTFnlKhAzMMp3ye78ofNYWoQoYC2P yQWMD2N5DqOPMTfLLI4hULE8geIK2BHwY7izgKkK7j3CxzfKQA 4JFichU7YBXQEPPmNmtRJtVnkYOugqbk9jeA2zadyfQJBkoaAA ACAASURBVC6HqSkMjmE5jdEhrC7g1idYmsX1aQylNYUD/OijW2CVKJcBzyoxBD8seNK6TmN2ENU1zN7G7G08uoWZxxi9g6E bKOQxM43ZND6+j2IBa6vIVFAVQ8VCgHGjWEUIK04YrSCXHfhwq 3x5Fnzx3x49+MGFzyLNBroLN4IN2BgN1GFXgs7C5D1pjk7fC8A VhBkNoGyPVUzJ9FApY3wUsLPZBQRAAKxTeDDlhywnrPku0utlR FwspcDxZNmMCwlkN5Ac3zIEWaxqlhUDlFahtapi8IJCx2GSRLA NlHJhKChwg7lArgAIUVnLQRNgylhZxuKCxo+72hzfcAXXykxE0 yGFwI54StMc2w6VJJJCH3QB6ws3m/sxmq2m50Kd4VVZsQzQCmjFgJ/TKmCFvzx/CQtzGBnGp6MVUpuuqZMPHf6TZw6Ae4yFMRRW8H5qjvQamggEjh ZSeV4XHZW3OL4KBLan01xZ4A2WUZEACSIEvMo68OVIq5YzkW+q buACEh+aGhhZrwpqFcG4WQwdX2IFRDDkCFkKslMAVhDkeEf0oH rgjQhVClUaSzchzlmkTiIEDx/j8QTefYXq2q9s3eft7PirAwdRLNm6YCgMyjb4OOFjSKDjaFWWk BdB6UUp78KGh8QMMDP/16fPYXoGMzNlhuIVOfIRBUgsX2fFYhiV4gQhYiNYKmWLEsvDLb lKojnwEhgB7CQvcbSlVUIza4mwwlgyOUG1nVAGVlUJAWItQAiN VoIYim67khMbYZnieEmLQ9iGv6QKNGKErlLMiYEkRwovKTQnlm XVBhS4aamCGJVsnmKsKIEgcOVyMeWrKV+FFEOMpkUhH0eBCZXz Jz03D4jrEmSoQEF2ICjg5df6/hvMJxiex9jyev2RWbLHaD+0SAhEG5whRR5laVpV96VA8XzetJS M7FFuFpiybcuG40IpqaESRZYf6A58xqOXRkkN09pjEoItJGnch/2dDCEJqc93d47t2o6Ihp2fqS7qcBAglI2KhYKGMC3AhO/qiF3kc//imacZqJVEdIsU3HhCyrEIxcI6Ituyq7yQkljeUjQ4gAMjRfP5M vyY9WEAYAJzXfzO/sOfPPX8K08NfKf/CKdJVuzrrIcAiIEwYRjB0G3LDiTZjMUSTH6o6wzGV/FwCKMTSPOYziakCVv3/c5nu2AuY7bwH7vO484kcjJmFnHrPq7eKZ948sPep3B7SpGFKHS BSJI4uVDdcLtCy4hhqJ4jubboBoafX83pmmYZJqIov7qCSgWyn OhapKmeJuo8VQ1MFdB5OnEMuFKgMTM7O5f39qDhCMhu1GwuEYL 6XtT1fOcLVzA/DDaNwgLeeFDteR4zFSxxSoqBjXVdXZZFKVWEmywZQiFx5PUKXC CI6Uwh7cksQlcyA9XRswyMGLaPCIjhWFihRTlBMQIH8EKs6QC3 GlcXsLmeIiRoIsnerdhRHxCC+haFkPy2E0ukAzFUQSsDk5IROr BU8EDe8aBZgaBAoSFT//LMF1CwwbhxUUt7djEJYUZQXC8wKDoPU4Em/fX588jlcG8WExmtditFSLa1f3lPJ1esxJYbuXB1JK7FV4quHfs u1v2IBmS3IrvVMs3QvBBoCHWYgmAKQsUAZQGuafFMtqqJBuDrU FmELiJvrSgzauwClKZRCl8WaMkwrCDwbIejGZOlNKqMOEQcegC tmGWDtRGasA2YcpX2VD1WYLNJ5CK3JoZAkaZQZcEIYCLMVsf3n 8HthUqxYhs2lAg2EPpsPrtsGhTAZ2WL9XWW9lUZvPRHTz+HuUV 8fB1Xb+l7O/gd+5yDR1+4eAFjY1MWMx+I4GPI8LXA4M3Igq0EYazoFh07VZVd 1VRTFBRDiBAA8Fi+JMcybdMUopStiYbsxJ4PfzG7CB8u52YhLw UUfJsUEpSAsiDbAEPlNIUxXVeQZQeW5AmSxsbwWZqTBFlg4FmA G8q5YhrepMWZrBzpDizFpYugqReeuqJyY//89y+XNp/NkH4dWkZLK9l1WJokGZYdWkBW5EEXvv6lzw53XBpuv2RyhcTi3 TjkVRmsDt6QYOS0CnJFLK58fKLvw76eaG9XldQzzXsztfWYuwp t5gdPnUF6PlN7Id/wxD/9r39b4Ku24luyH7uQWR0ITEsxbVVUWNMITT107IShFV5lVVvJ8 HnG5hWRArwcxUqWy9Gu70B1wgAYklLrUCzV8ExHoC2Zd1ERwel jjpRCwjtQI1QEywiBKvXNL38Vizf+4vw+kGbUtz1oO3qvtTO1r 2Fh5xaeNLmN7ZicwvyCxJViX4eQoGzDgFtxmCQWAGR50CZvM5x FiyXOky2kst+9/NTbff1YXjY9l1ekwIMiBq5sKBQvAhnX02gl0gPRs1hLlRFWfI1 NFaF7FqsleiAGjo5IRlLydY9TY9my3UjTnRVVKvi2xeq+5ISa7 0q2pJiq4XiyE6i+F8D2YqYqIAGNeFkT4dmByKqJVtEpN4htL2R NmzXsvMaYiExJ8QzLtEGzVhj6jmuX4JXhoayD9RhgTlEUznN1z ITBKgAXclqRIsgRIGtRlcECfnjkq4OtvXf3duUaO/M7u8qN9fjkA+hhmKVMoGIoNufAhGQ7kuO6VQcqlpNk1vP8ACxn wIeQFx3Z8DUHRjERUpV9XYs1e9BYGxGikBqebEJzW0RqR3fW4/HDSF6L1RQTSzwUmxFhuFUbBR0QI1A2R5csQwJNwTKXlCwNBU4E 2SzAmFKLsGSTKSpq3nFpz7QDy4HoQfSghAYjqFWW85GVTWgA5S FbwsIqhq6juFQVWdkxHDESihoi2Lplma6h26JksJwMjYHJfdzU fvdQ74tdx1/sOv7Gyad/0n4qIrsDshPaQqzOo2phjXn/mX/0Nwf6Pmw7NnLhyvju9sHtB3/ZOoBVjmEqui47jpHLpxFALlTFihBbkSrZth5avI0QGqsigixJp mGwhTwcG7IMVdMpCp4nVPKmxDCxk7ckT5PgWUxuEbGJq/fXD54A2eOThoAQ7NqekEMqaQC1jsrqf+g5iLWJ2aYT07v63nrm d/E4DRdOSeaArG1Cd92qUEGw7qpwoWcZuIEraRlfWbMEjZYQAFoI wVYo1pHUallSZa+gOgYwy3s5DzTjOy4gZ6DmArIZew6KWwi/ifiEoG6rT7ZahLC7L+HtWZVXAytYckIaUIUwsEHFSBsWdBuKAY X2qhnkTBRsqIAQFpOQBayKGHA6y5fjxEV6BetLoKi/vnDhxpHTHx3o1+u3mQ112UN9ePuWpxqhYYuMbamJIXKWLCBBMU 9XgXU/tCGKVsmLYlk34EGquJYoIoopC1UTkS7bAiPb0DyEQsWq5kJbl9 iq5kN2wNs2YxgOwrLImJ6nO45tWoooRZocaXJkmRJVoRVTsgPG kTJCyYTFBXygm56qW0ysln1DAkJwiszKMgoVGA4y2l8+908e7u yZbr3gWp4qaUFRgQ46m4ZrFZHkowg+mJSAKHBEHtkCKPb9/oGb5y4KOw8WNjcy9c3rZCtyOeSyefgriQY2QsnamLQs2TdFr8q sx9C50hx8VtMsx/ZtGTofSDKl6lxJK/E+X4zclK1xKq+5uuqrkiNZjB2IwXJIZyAFdJmAUcGoEFQIKucE nBPYqmurbsV3K75rmqxpsryr8q5qabal2YGqBqoKwYZgg3PBuf ch34e8sOepkZrTf3myH+nUv37mEmQGthWk1jVL0SwlF4a5MFRN VzVd06qaVvWPvvhctDCuw88ZFBQbuqdGhugpESOENO/BofUqoJSo+Z8/9cz3zpz/9pXTmB/B2virv/Xs/d5TrzY0wUz9L5cPJ7KcyLJqS6otKbak2FKkyJEih4ocKrLoSv+ lfFX2VRmCAcHQTV03ddnWZFtjPIPxDEfXHF3zDNozaFQpVCnNN DTTEGxLsC1j49BdQ3cdTXU09dHhc9ebuv/9xf2ojv7ppZNgcgGcPJP+8dm+7588+vPffA6jDwA2NrIctxYEH O9zvM8ptqLYSj6y8pFl6J6he4ZlhXG0bnmlCEklA5H67sUzSK9 QvkH5hqGFhhaCE8AJG9+tBlo10BKFSxQOEg+J512Ddw3V0lRLU x1GdRjDYg2LtTXD1gzOUzlPBaeCU6uBWg1U1lNZ79c7Hij/R23ssmkopqFAlCBK1UCvBrqh+4buC3Yg2IFsmbJl6qammxp4E7 zpqqarmoplKJbhqZqnar9Wi65bum7plqVbieglosc6IeuEDKwV rWIaLhJgZOLHv/nlVzsvvdn9NLR1aOupGKkYjuo5qmfqlqlbiWQkkrGhNNG2Rds2 TNUwVSbQhMQ2fE91bJOtInTxaPSnl55+cOzs69v3vdv//Jvdz/z5Z78CRqnKtGBJFT+o+IGj6Y6mQ65CrkYaFWmUZtiaYSeykMiC bgm6Jfiy58ueYAWCFWx0yTZY22A37lpO2nLSG9rQTIO3Pd72RE cRHcXTFE9TIEmQpA1ZxqIXi55qxKoR025Iu2EsObHkbDRKNijT 5TE48s5nf/MbbYdfGOi/eu65n3UMRFo50sobFluDtwbPcIqGU7zTcex6a9u//mdPCblPkZiBzlRYwfIjJuCZgJcdUXZESDIk2dZVW1dTUFNQy5F cjmRPEz1NNE3eNHneZ3ifYXyN8TVbDWw1kBxdcnRULJRMAJIkA Va1vPbx2fO/6um7dezo3d6e/7W/A0IJw/e+9dSF2b2t8/uPIHX9p793ruCtqKAFRWNESa/a0LEhdcExBMeIZSOWDdXhVIejQ44OOUs3LP0/+8nmdJvbkKtms5rNguXB8qZumLqha5bvhVhY+fqVZ3/S3vlKT99HJ/rf6uz87pPdWH0cu7wu5HjDMYIk0FxfdTY6v7HSaihVQ6kYC8VY cFTLUS3dNHTTWIOxBmNDVJplWp4rx5YQ6B5dhe9hfPGvnv3Su8 f7bpw+X6ouAOp8oFYAVBlQbCXJV5K8o0uOLoEKQAVZKFko4Dnw 3EaMVCKuEnFgQjChbQi2ISiGrxg+eBG8yHg64+muaruqzQQiE4 ihyoUqB1GBqDC+xPiS6NGiR0NiIbEbKkPVR9WXbUO2jUjWIlmD aEI0Y8mIJaMUyaVINkzFMBVfMX3F/MGVi3j8wEVcVTjT1h3Pgs1FOsW5Bucamh5peuRqhqsZmiVrlgx VNLLrf/fU6f/01Jm/6WtDaRUCB44phVop1CyLtiyaDStsWDFN2TRlRzMczYhVJlaZDe MbKgwVtGfRngVRhCh6quGphmy6sulurD1QjED5tWsYX/4HAw8+Shc6vgyqiuUlMEWU0qhWYFt/H3jChXGYAhVIJYeDE7u0XJKroivDCSBqsi8ul5bcgAYUPHiEbB 4zQ+DyWBvH8sjNzh7MLGHhBoS5/6fAg7vzcyc+A2UB+UcorSI9z+l0AAdrs0jNY/Qh6DyCCmLatilRTP994LEc23KcYoRCCGg8TOnPuztRzPz/FTzrBlWJ1SRGECSgOIxOYqaC6dL/afD4Wk5lWEV2k9gV2VAVUGbxcAQji5jNYDiNRQ7jCxid8xGqnv b/QvCYLq87LEoUZhYwP4uZSczlkGb/PvBgdALjU2L+LqIMfAWRrlouLcj/YOAxADawLCubzfquBFi4fguLK1iYx/wcxArmRsBVQBdm9x7G9U9RfYjx1zWwaWshBBTTshjPE6J/KPBUN/72knQsrCKbx9wChoYwPY3lQbArArWWuDyn25ofI4TBqf8XwEML XFnndfgRz0ISwVsYW8DCCj65BahuwDzg8+twwUuw3P+vgAfDD8 CUBEdjDSmMfUHmDCYdadW/DzwRU4ZjYGUCXA6TD0GlUcyDpv7vBY/ocaLHyY4gO0LFSypesmE2Q4sNLYbMQmYlR5EcxTEpx6RiHjGPO YRzCMEb4I1INiLZ0AKUBM1PazBhxGGqWlZihbaYUJFCRXJVw1U NiBpETbMFzRYAz7SkXLGq6DYcxKxfUR05wJrn5xLAgSsnnonAh iKEiMAB06IsAoUoTPIyhEC37Biw1MBSA9VSVUtVbFWxVUMP/kuJjio6quCogqOqRqAawYbiZcuSLcs2ZNuQN3pnaYGlBbGsxbI WqmKoilNIppDkEjWXqJA5yNwGKhaBRQC0gzU2LRdMeEaEVIWHA p9G0TR1gFUtWjayoqQBRhKVJF5wJcGVfu0N1fBUQ7A9wfYMWpS KdNnyMpIO24FhfuPoaWRoyAJkAZIByQhUMVBF0eVFl2ddi3WtD Wd6qu2pdjYKslGgmbZm2oYpG6bsaJqjaZQXUl4YS3Ys2bxj846 tG7Zu2KFsh7LtKban2KZum7qtWLZi2b5i+4pNBQoVKLKty7YuO oboGIlkJZIVylYoW4ZhGYa14THZVmVbNSzGsJhI5SOVtwzFMpQ NXVYCsxKYv+62rci2otiiYotRkYbu+SEoRsibQtGWfIDT5I0hw NASQ0tcxXMVbwOlKWgpaBurdjXN1bRYYWKF0SOZ0SuKpieAptm FQlV0dRcJ7r1x+zM9WJ//5eGWF77yNNh1eGVfy0DiIHGQBEiC7HCyw8kOLzv8Bsg30iofq/lYBR+ADza6Ck4Dp7G+wPrChksTWUlkRVWxUWUXZRcbD4RaJdQq G/ZxNcnVJNnPyX5OsQXFFiTblmx7I2I24qYCc0EtG75mhUYAjZay HE+FoUO7Ae0Gmh5qegjWBmvTgUAHAq/RIdyCLeZM3s9XYLgqpLye2QgRsAbY/xyppqGZxsZGbBjeVw1fNX5tWEWIFIEOFDpQbAW2go3zkhEzHqD GYCwxgBwj4KsIrZCDUfAf+doisMBlRTjI5SFKrMhEiKQEk9mSC 1QVwwot0RANQzcM3dQ8U/Ns1bNVL5b1WNYh6BB+fZ1zPM759fWNqGGdiHUiT5M9Tc5AykCy bGh6olqebgd4MPtyzxPI5X/adez1zzyDx0MqdAOmI2uWqFgiG+jyxtSVyFIiS5JtSrbpaJajW ayns54eKkqoKKYpmaZkGJphaGIUlXRd1NwQcGSHylKWYSEBImi inZiIdFBuJAOOaWn/OzdvGmvZdZ5nXknURHGeWRyLxZksTpJIkRRlaogVD20nQIxOEH cjSDfQaTkOYMFOw2m37aRteIrtyLGtIY7SkWXZgmiJkiiJojio yGLN99adz3zOnue9pr2GPb/9Y5eN/uH6wQYND4Xz7wD31t17re951/u938rJEFUtaVHSwjOdZ7qCdgXtBpAPuiQpg6QMhnJEVUJVMgBP c6I5yZTIlMiLMi/KQT/xgvCCkEKTQudS51L/xWYhRBHBteA61GWoy8CowKjhJ8dlFJfngD2AcHi/XiW9SgZopqDpftJFLToIwnnmtpp0qelSE+g20G2sTaxNl6BLIE t4UdmootWyRjnzJquURNIwUTFRdTTqaMSVx5WnOFOcZVJnUitO FCdDIdKk1qRWTCumh/U/YHIDZgOmI0lHEreJ3CZq06pNq33QNw08EzdWAGxTjenYcxSQ1K mvzgueNPMIDQlXXJaNX5aO9LhZZcV+WS2BvgA0eN7Hvhakp2m7 UygLeN11IgBxBZvXXRel2d8YeDZWSFtLBuNsOXFiBfQJKh+OVl HbEtXIBpGpAm3CgocFOx94oNue6bDul0z1aaZd789+6J/g6ObfV/AgyBDklCtemAxl0Ahe6aRgbxQ8LllFhRenWU5oUZSMqUBkLk0w ffV3r137+uE7cOyVn33gZrg7vV4ZMv5bCJ5FQ/ZVFLPQTeyU21nhcpFxkZ8PPFkRiYr4rUhRIqGIcq+0vdJ+E8ET 1UBWg/aerOYZ7/KgTtw+gbSbl0s6BhYqnMsAosD+OCZxxtNxysYJTXU9dsIaDdHk zQJP12M2j8sOpgVOzT53+/s+c/sd2Nz6vYcO48wpgWJRLGmQoGoNSUqavFHwLAhxiiJIRUJUxSqd a5rTLMl4qgpSElfotCZA2qFS+u8QeLbLcK+Ju6hFCp7RPM6K3C eRdT7wND38uKJxaE3HNUrRMA0EXP71gmdYeZoaTQ3loBwNtxtu Z0WbFe1glGUCmUBNSU2JYlKxc+cpVfiq8AcjaIr6hWiqAL+QaC p0jT3f6MqEqpiqGLmN3I5rK64tYgJiglbmvabolWHhmXw6rkMU FaiaN/GiSXrXASVRGXjK0SjiMkDEsArQYj6azYHTWrUtKMXwXpGQv/wMIBk+yMhffoa3TgtNC13ldZXXw7lVMaWYWlRYVBie9fBMVQ6V A0mEJCLlnJTzofCFEqGEqrq9yQJ1Uycp6g4tttxtAprRsRNsNL bdOU6RChLkU9Q+MOxGWcSyiAdXgamIqagM/D5L0yTQkqdVzXtEWxMY+E3gN8FgBKUF0gKaVpr+5ZldBKXgQnO hWSFZIRHliPKhxg126PDtAHunYU7DpGBSMGQM2TmvKFMsUyw2L Dasz1ifMc5bzlu37NyyY0IzoYcdVfKk5MmAriprq6w1pDGkiWo vqr2iSIoiGc7+TVY1WVXlbZW3g1WoqdZUt3nR5kUKWF1VWbT3p fSocMg4Wjk8QpwhzojKicqtRlqNhG/gG8FawVqdQ+cweWvylkhGJKMVKzpJ8sK2ApPVqFHp1siaAZM0B 220Q2AAA8uL4pwHRgfm3GEiUl2kOp33Ou8RpYjSYW2fO7sXkhW ypLKkMjY8NtwwahjtctLlZNXyVcuH58CFQiqRysFkC0sRlsLX8 DUiiUjCr6RfSWIcYpyC64JrxXPFc2Q+Mr/NS2gIDSa7NmGgioRivm8NJTIxJDGEScYkG0oS5mW7Q61EOZk52 xWnSgKPgTaDzTIQMTF5YvLBaOpI1pFzDnNUkqgkQ/mrclPlZlBpnoanIWQkZLTXtHtN1wQr8DQvTEKLCM2sz1cydwzD 7gKrGCzp8vA0jZdoK2DpFVbfBYApMhK7EDESe1AMXsW8itkNsx s2eLPDkvMr5lfnvk0MSwyjOqQ6PKfDshxZjiRAEmCl4darvUgm XaXqgsoF435Zwd9DNo9MplCNo9iTinYIpaaipKKss67OOiZKJs pBMXtl5ZVVqkSqhCgyUWTznsx7YqHy0LFUuatIE4kWrVa1LCpK 0DaCeIqHUImMV1mRpyIbug+J4YnhUqRSpEOZobyjvOvSuktrxB XiatBJg8U3FOtUs1QzzanmtKKsoqylUUvPqZ/BBEMqkArECeJEi1iLeNB/YZWFVTaYloNmrWlW02woU11adWmVyDaRrVtWblmB9GBAiSapz+ SzSR3ZyBeIEVPEFKmP1A/aZdAuBz/fifK8KBEXCFiRsbrQS2m2orQkVUmqQXsNCnIX7S7aNlNtdk6nD ttg+DmaFZoVFZEVkcPfMqjVQUww7THttQnaBEKwNw08Y5RztDu 2owCVpyTweLYSuXU+8KAucn8pUkfTYIEshIJsUParPpvXMQIfj OZ9GlVBVPr7wQ7sGMsATV9Ks4d+F30UtXn2NwaewjSmQTSeom5 URokfOYXrSq9HUnUBjIHvG6JKZuboFujPBx4YhbrkLK9L5TDuU AbTdwH5+woeD52LBnGFqDShQAUGLdG8UfCUqBR026AQpU5LEar Iz7oaS8bjpgPvxDKGglqlXNVC138LwWOiosmNH/EGgKxRVJXoDG/PCx4KJDCAT6ttmB2UCAtE8s0Cz7jHbtN2kQORibLNCzPr8xPpN EPNAcx8BKyMnMJdBMBZmROJlCMBFk1VSoK+7J0potWbBp65AAN qyKRrdCOIEMCSC5Algr1ZulKo0qZ1i2KR5LTDGwVPDATo+xqKV SoreExT30NdBfNZSXIlotrk0JnO7FRkRNO/M+CREBbTvqrjatHnIbQLGkCcDzymQw0g4FAgYdLIciE1Af56wZ PIJpENF4ILYTKYDJWwK2FTBsowFGtJO0k75Cvkq6gKoyocTvRt 2rZpu2iaRdOAaBR1pUTo2sYlbVQ0PahAzBFzDIWeFooWqknRpH CAdV7ASRBS05myM9M0XxCGFp0yRkiWZHXCUVS8NgZdjpagL3La 6rLOOLUD9Ci1OdenZXXBasFqwerBaBre92CvDZ9h3QcVCSrChe RCDisecYw4zosqL6rBUovaUdSOpEikSAgBIRgAjCRHkg8RgwA0 gUSmy6lnZZ3PgRqaoEoC6TsxsF0koABBl7fSL+pc1rl0aubUbO gwO2XrlG1kwsiEOlxWsR0T48cFGvCYJc04acZG+Eb4ge4D3Q/VbfBwhr00vMVY61jroaYMCEGikehQV6Guhob84NgsWrVoz9luf ab6TEVGReac4ZZLlUs1+AlBKYNSDv3tYfcOvz3RMtHnGv4DPgf LLlMyU7IhoiHCq7hX8cFTGow7KTIpssHlaDwHWeLAOCgTX6NBG LOUyMEVkYUnCw9phPTcnhw6tF0mu0waqg3VgwuhPE/YdlOjqRCL2ic68vO2guIKHdzcL1EpmqNv0ukMdaNEqkQ6WKmIS kRlwU3BTc2imkWJ5onmg6gaqsMQUbEaYTXiXF+XkJaQIXrAtTN 8ymJVFquhuKfKpMpkRZ0V9aAShmxFzeKaxWWGMsOiE4tODP4k8 hYc+wEhPSo3rryY0EKbhsuIy3NNeMQ94n5Qh1stWS/jHjJMl+AaTC1a7BU1E5IJGWsR63P/1WHxS84kZ0O9H3RYqmSq5ND2R+ogdWadnnUazgrOCiXAII2dsS mlpTHoBWCQh0RTs4A+XXkoDEzDM4YWmKzgp51yeTxKNFGo3AgZ Q5OXTV6K/+8/XgpexrqMdTmUTkQCkXDL0i3LjqQdSWOBWGAAoeGJ4YlTZxPu0r O7YGpP2il04RsY7HdpgKbZtKr1BaoKXeeQFanTzCSZSexG2I0w lBvKGxY2LBwMxtSkqUmRB8gDw1PDU+aR3E47g87AMs28MJGXdS WqCkWBou5SLk28Agt5Iyu0sWpj1Q7W5Tn7qJJuJQfk7EHvQQ9G 4rANhwI9BD0Gj3oox4ODness11lFSUWJYkYxE5gyMKXkVHI6yI hhqxYy1HW8PQAAIABJREFUKGTQEN4QPvzGIbqS6SzTWaZ4pviy y5ZdhtBCaEFALPVUmmXZQJQoKrFKlJMP+nVIEnEZcxkPei6uua fS1HGhDVWFqktb0qjRHck7kg+rt8/TPk+HJznYmKSoSFENFt+qS1ddOpTiZaOXjR7W4bACB4g0zGuY5 xg4Bkj4mwYeuQpAtSCpIGkXS4g2TExG2/OBZ1R3kxagpluGmUhrVLZQUdWonMmM9mXNM9KkAkzbccArvVLU NlxT0Zd1vvJQdnVVpXHyNwWefWoFYPApfBpw0Bo0LIu0Q22otX BRbxcJCiBqTKS7vD0feJIqcrgFGpaRVXbIeK1yaaj++woe5Ekf +rOWh+gSX9cKjp+2Pd4oeEBpFcVdC0q0nQjRoGAVJ6YgBUmIm3 kVGhIHkWOZIFR+8LcQPGJFUMKihgHaDpAJpWvG1fnAY6M/UfhlQ8J0CdUgoWPdLVq8WeCp4qqKyrqLCJ9TWknZ5zbtOHrTJ2 6yjXQMDlrUTsBSUkqDhMGNRTJGHUUq80VMBHLxpoHHb+lWPIOq 1N7UAz0V7ZVJq8NqATEHR1Ijqa3JpJGSdyQsvDcKnoZWMhKowb N2TIsYkKwURIsCjgtm6lSoKrVh8khkcZH9XQFPE6KLEQL7rECY QzVVwJGX5wOPr/OkETAlC6OEkYSRDPVfO3j2UkQ9WNmXwM5yW0KWNC5pHJRp3BDE HERPReI2Ba+QKzTE0fGiSwGFIHd0X+jFEqaMSiOBIlqIcDZr0m 3hFBkruQKxQewTICdwLu1XMloymrI04/k2yhmAEkWoSNdR9LU2JE7FKgftix6JrJEoRGKLJiHgxoXpYMKi SY3nL7ShiHxEvlMLpxaEg3AM3bMwm3Xg8MaQ0a4MFh2FQOErJC WS0q2JW5PB/BnO/ig0UsJyJGFpR1UJWP5xIOAoVtzWBmkOu1kuzBRODbcZ9d2o75o YTYxN6E3oAWBOokqAxyGqEssQIVsB26oRBIIAMRDDqY1TmyHrm RSdnUgwaKsweYEacckYSsoqyqoyh4yxruq9FhDaxMQMRyuZJ6G NGiZiJeWNKOBRLMIIjVMr2SBiBgYyEW2LNGu6gFROolGtiNOFF KxcoR6BizRUeYy6FPaKt8ajSViSsCRICiRFm/M253sgeyBIOVI+5IZFkYoiZQVnBW9z2ebSb0K/OZeIHXqY8w6zBlBQYxeTJZYuvAmS5e5Ft+KrRypgtPIb1te0Q0 tM4Q2iZHCoBuBZXWJ1Sa7yXObIBYQZhZZExzkviiIhecaoFqyg eQiRQtcrGxnxc5Ir3XZKyCxSIWsJtgIEjafgSliiFAA2dmEFeO X0+kXXIlxhtS9EynkSdnI/dSKpEm1KCS1gxzwRddblgQ6QUvhxy/vMIQpaQReQm5kcq27eYwGoaBe1H/kVWiRlwsHjqAn8Erqpl25S1aHWziIxAl47tcx+m/Zt2g/phiEL06emTw0TNRP1kCbXpNOkG3SGKPycWFnmB8EKDUxeFW09d W2bFgwIc59qMuOcAjzTZdHGtRPXDqIIUXROfklBpRiyFQMIh/LhtKHThsO3g0YZvMdVXa/qWvJ6OfNgHDQBgxqxOTp4di5QLlMPgqMQtDaZKTgLBY/TLnLUql21CDFq9124uYCflj7wehIvdbcqYQqBvnMDO6NpCyzss AWd2OsrVGfKAAz9qkhNSOqkK2N0RAZxR0Xe86TJO12QwFMoJ+4 cUmfL1TKzWCd6EvQkAHFBXF34uvBLHpU88hQ8haFpPyiqOkWdw s0KXmOH5RMjIYCgUoK1penjvo/7LaRbSIdJANAF6KIPI+SkBRW17+SZAUL3VFuu0EhFQ9bCoxU6S Ga0NQdNziWASFmSMpNlJsuhZ5HKOpX14CrXNKlpMsx4DJmaYTp CsUKxgvOa85qaJGIO2s6dzHhTGnQ1CyrqD6bZMOdQpahS2LW0a 9nnTZdW6ExsTbE8CvckJhMsV6/cfh+OnJwZ74S3BSqxviOBcUg9mhVoYFuIoyhlTQ9HdHGFIf4wT EcMlnLQWEFjDQAeRMyq0atGDzipelieNFUbRBlqKFrwtNSsS02 emjyo0qBKh25FReRaDuylsGIaMl2h9KjbFrnKghzCliEWPmK+l/sUGFtJJoGaUHdfe4BGCSUqohdLSOUWIioNTNYwf0e4EUrUfSX0 +cBDJeVanFD5Vm+gsNy2I6PnaVpJlYURDPJJlOp2zwqgAdYEQA iQovMTmS1i8A6opMrPB56iDGO6AHXNdCNBO6mSbElQ4Xzg6fen YEVtgBZu2thxlfGdmGxOs3kBZbvICHw4FCkyYGXOBx6i4WdlJ0 W4WkB2cNLTRAbA+cBjxYUB2DSvPYMamRPbLHJ40vfwfepPVF/ABbaqnrsRVB05qshBMr9vlYlovgxQVjDVTx9+DB5dGTHlOS8ha ozX99AgTqogUNAdRJU1lHQcoiqdeK9jNpqS5zz2qzhUvqvQxIq +WeBZAQ5AtubIDNz4Nz7ycSy3P/nUw5vvunF17X0TK6gA4vKKtFk46crkfOCpUBkYBGmyPVLoF3lA KU2SRNeVUJJnKYmjEMIqEzmZNSs74ly2bdvrJHVjHbGWwNYIGq cAB1bc7Pjpr7zvCQTZ0bddcuY9137ysQfhTJPEzbMgQzkhvgZs QpKgNwU0UAKOcJdkCSJg+63odVbauWPnTl6RBFi12CowqgC5Ev 6WLqAELGIJCM/VpUG+tY+MS2BFKVrwvCbwJvzsGwWPKZO6zqPI1pqiQrRIApoXX RPpepmzBnVEAgp4dY0W3ip+s8DTN2hKVHTa8sVSuzHyyb7T1Zi GVlpyUILAd/J4AE9Tc0euBChcIIILZ4WlMKiBndKMu9ZtEABpGJhCcMmq1gQx 9SIyczZa0G3kS1RmnCEH70kgHJ4tujKhlou62/XHcZXxJFQkZZXIDVNBBKk1Sod6bxQ8ESsjXsZAADSu6v2yoCT2 vfOBB6JATmbuhmrDsBAuIUBkL18vcl/TKOCNlemuAjogi8R8/GaBZxVOVEdz10fb5aZw81jGFhp+PvCA9SjgTHY6SRFt/ObHD2N759cffuRrV93w3PUHc6gcGhu7CPNZzGmPVBd2HkNLOFY LMFkJYM9nbxQ8cd55cdkBYZy1um5UpVlHIvVXgwdkXnnb2FlgF tDIoaFtavCiR4nMk8T3DSHcncIQxF7trTA6iWTuAnudsfl0nu0 h8eCvVEKKKPPAl0gJDQCD73wHth02VthYiHPE+fA0z50wFgGKt l9miNRO7hEgBTsb7tYFR9c4JAiLFCJFHuIbe69dcBcCC/N97UcoW7RYzaIgEFleTns27dkQHxhawZoqTdWeoruSTIvM7w1c jUk+kQu3D3lBeUGHIPWQhhzSnBGykZjN/W1a+rWIYHIcewHZavfyK/D8d/uIogSmI1gLlopatbKIZBHRQtJCDn/XpGsmXdM7YWcHLk1JrcumJpxh6SDKziA7g2xYx+fsr4WPhY9MI 9MWtxgoRqfAPbw0OvXWG/3kdNVbcDKM7EZxtGWsVna+v9tgDqAreLyCH8MLsXn01z786N51 d29deXtpb4JbcLLeTjngV8YUC56PZuAbcNk0QgHqNTWFZFUlex ItOpNpCIMCDVSUD13QITFZEV0RHRkZGTnsjSGHiowj4+eiBwyc AVGDqBlGTZ2qdKoSXMIPY7HJ6/Hi9qe+sXb5H//jH8Oxo7/1xAEkp+c8XIq4AaKcwGTdYhtuCDc855Pw2PAYxAPxQCvjkRmPO Pp4fwdaVF2oKw+7J+FN8OJo78rD2HoFZ1/C+u5rt96J9X1sz5AWsGKGZpFHuq7DNE3AQ+Swgn974ODR+x7/2tW3Y3b6dx6/1/V0XQNlg7LBme/A3cAzX1i/7TrsncV4O43nbU1Qlq3nTboqAKZ9EENiXGBcYKYFkTTlIDYWm2 cvXMOxb0G33nghIXa9LbRJV0U4vXn29nvw7ecxW6KtZOTDsjAa hQqhAiwGiw0e5qBF4iqMq7CQfiH9isUVi0k1JdUUX33hzCUHkL iwpp5jA52qi5TFaEgZzaizAbH0ZGLzUIRZJ0xSeUnlDW1qz9Se qQfHcshTTFtM23M+LZYxlvEwK50qnSp9LpLjGXjGbqMIFC9sYz Oaot6GgDJysYJOIaPXy/xYTVGi8DW6iFmnMfYxDQXp09Cg2IX9ahuHoLmwlxC0XORQyLik ykgBLQGhICS+v/v6Rbfi7DqmY1omsfBStCMR97MCbjNNJOkhSUqjAP4Sub/Th9t9iBQgOMXUBLBKWCU803umHwzPIbRdc7vmNjMrZlaap5qnQ 3sfOe+8CDkQwU7qVCIFJRB76PbQYS4wF1ZdW3Xt9CunX83SQAL 4+u7ZKx/FxghWAidCVuxcfD2+/WqWj4AM3z6CUFB7Dy33S+WXqsnKJivhErhkmOaOJWIJBAqBmvZ i2gurLq26HAzJwWQL6yCsA3gePM/tYTU9HAOnlETGbqwcC1Lsw9+HP3jsw/YcNL1CFctcRXFLmXXbh59bu+aX/sVPqv3tX3jfw4j96SzI8tIHTlIfDRqBArAy7Gae10pCszSLVeh BUFrOaDlDGCGMRn076luEJcIyKvOozIe+wzAf0tCkoQlKjUK0q BIaunXuNUQbXlZiGFKWtJe0X5VYldCkW+uiEZoYW7NPPfi4IhF q6YciTrUmvUhqQ4jOcxjS0QAsRRaCWD//5OHdVq8rqkEpon/zj38EedjQwqR0VHuj2gNMmrtf+qf/FCvrvOBJinJnAQkUcNpiI1qN6JxBiTRGW69SNyxS8AQ0OvLWO1 a3fvRnn3oMzhxVRxd2GsmmBBddIXE+8Dhox4YTIESF3QiOipDt kNH5wDPXVoiUVYHqU56sep0hW/2r267ZvvSyY2+7ACVANPZ3/rdbb6xkrZg+H3hAJbxYo6eNibPU1BUIb8fz84InLpCbBZkryF/4+JOYbkQHnxhdes8/+olHt0fPg5RwssS3S0Fo49PGP1NU2xUqFqIV8KP//ZZDcMeYrE9uPIzvnkI+B1mA1Uhk1NaWFIrPgORZ79gOYuRNuG2 VORqG0M1EriV1gcIv7FU+S5dOQ4s3Czxqaxdc1rBzvYtvn92/6VG8+AJ8F8lpvPZFS6VxL8eLZcYFrD3w4LzgyQ1yQ9G+Oj7bpR F4Xmg7yce/9iNPw58eu+Dm7cvu/fwPP469o0cP3vXNy6759488iYBhc/xTT3x0FDoCXc64rusptybcwvF1uMnztxzGsy/D2sR8veuQpn0fJI0b/sbh6xBsvXT5O0/dctWnP/wk1o8DRRovEIbIsmlfWcASyQwhzoQ4E2JuaCrQAIuzv/zR94+vfMvWRWvMi9Eg0J4rrIIuWD772gXvfu26mz7/1NM4diKcjdFW/8fBg3CcNwqe1cHDs5vu+eTdtyFxVSHm07FuJFdUB1O0VEW76JK kohTKmyxRdm8WeKw63OcLbCf/8d6P7EG/lC2M5aCswX207GUezIEqbbMVhbJgnF9479M4sYcWaPHPnrgB1b QKvC4OITloJscROLwk85LMcxgjbTyZoW5fv+jWk5fd8dm77sBL 36uh4sKz22JuCNwGbkN7BAqNFIYTzHY+8diDFtSRbA8EcLr1oh z//wBPxiC0mvDOqlIJN2tXlbcRbZ8PPIHmizzaP/DU7JaPfPKRJzG2EWT/5pHH1995ZXzogSDarhv/Vx/7KF4+iZa3xHmzwDNVZQYg6mFrkQnFFAQDI+cDz7411ahR1WWa4 bmdyQ1PpGdOQHFMR1hOs7zUJU7z0AXCJTGkX6WQwETEFJCSV7U Jp/uo1BsFT+17fD4NUjfM/ZWOZ8KXigL1Xw2efZ6kADb3/uC2u//g9muwcSQh20DoOhF6hLxIlYZjw7Y2DtyJb31/+6r3nLn07f/nBx5D6COc/upDh/bXDm2u3dSIwhAaJTInpayw8slv33o7zmwN2cpA14Guraq1qnYI rQY6UahEZoXOPqYTLOf45mvWtXdiFWDqRE0ioZ35sc7YzTWPn1 27+LP334nTr8erjTKfj3sSoJ17bszYoqkWTYVYIVZOkznNuYtz sEcxU8yPo4VNIRkUt+eo1VAch5Rnl/Rd0rcx2hgwWeqMcHz+zbWrkPrY34Qg/+Kpx8naGi67HEXG5nvY2PnqI49FmnFUw7meFQUrCsQSsUxlm8o Wqy34Iy+NF65d1agbzPKJgkAQIAjGvRn3BqFGqDcQbSByEczKJ SLvJ2++YXbwidNX3IudE7/18J1IXRTppqAn04gDAtAprQiHvYXpyecuuRLr2yfecdf+Ve/7j0/9EDam+O4GdpOzYnPX7KvQAk9AlxB2YnSkZF6kFTSYQsYtUSUta AKRYb/txj1gF4hbprsKGEIBkSkiU2jSaNIkqkpUNTgVfp35dWaoNFQOg Y6OLTq2GBLDQxb2JIqTKFBJtOWmmDhImxUF7QUwCfGL116BxRg GUIhb7EW1J5kEhjD3MDE3vM2hJmYJPKeLWFcCCtiyZrDIr933+ CsX3/vyRXdjuvl7H3z4ZfKNOba+efXNr9/10OcevBnbr+LIyRfe/1RWOh6fLbjrVyk4Q1XK1IHO9+frHSR2o//r4PvLqitkiY3ZLz/wwd07HnrugksxO/bzj98eCi17hPOKuIiAcWXcIKSiACV9ljph4oSJMPXY8AjA1uJT j32UXnRT8s7rbK+Mc+h9DoISWIVU3XjX4oJLf+beG5DOffAj4Z lvPvg4jm0u635Z94gIIuLWwq3FkKQYHu8u+l30ZYoyxZCSX110 x/fX3vn7jz2O4ydhZ9i1PAS7cj9LZVMBFfx938uxDDsU6H0Mw5u5 FLkUkVaRVnAyONkwhJhLk0uDBcWCDqpoKCtDcxhBjiBftWLVCt 5PazhnL//gqYse+5Uf+AlEfdeXXKTYXHz6wmsxW+L0hlvsxdUMx3c+c8Ndi 4uuo7fcW3ljMP9Ld9+M0brRIkn8COWqoawp81IFYlwjQxxitPv TH/4ARuvx5Ye9i+76/Ic+hN3dyPFIlKz8sAEIDUSRwB3B2Z9fcx2e/Ub67kM7axd+4uOPQ8fLInB07LPEoBumKYbY9BCpOBcgzhgyNgx pmhwmx7IVy1Ysi0UBEUWRMSYTvp8scezZV3/4/UOJzAVygXVgHRgiCWDoMyAf/dzHDkvYntqEjX978B/g3ZfxtbfizCuffuKBo/c8efzwD4zV1rzaM8QYYlwD12CwpAbYSFZKVvpl4ZfFMFk/RKLPTbaQVpN2iGC4bey2McIcRAYiysocVMOOtupss0yHgL5XZ1 6dDbMZQ3JKQhmUszjLm16FE+gIKIJ4+rWbD+O1bXA0nmhbAhQT/0SJsEg8VMKA77obWEYYOytgC38xJGBEaESkq0hXw5Mc5iWWdb2 s60HlD+mhdSQ7YFQZ1XTwG7iVpY2lzXDqEFwJrpxKO5UOKrKWA 1NJsDP+zB33PvPBBzA+zeRY6Cl6eG7s5pRWDRazT9xz90vvvvr Mdbfj2T9d3not5jPYK5x9Fd4ovfwD+Nq+IbRI0kL2ZYWFmxHZ/ff3fQCvnzofeJbUDU1aEEdR95fuvhPHXvdvvH/9gqt+6rEPwY4o2IwsgKQ1Nr6yLi975Fsf/whOv94XDvr8JF3t1gk1mhp9XvC47SfvehoNqBcxKEv4UKyK3PO Bh0UL9MU31q6c3PHEv3vvA1hN4FkInP49F1fveJdx50g9TJb/7dDdtC99Sc4Lnnz5iYdvawAvieoGScoZckda5wMPAd/lIwQurPn80JP44osYr2O+hchCsNxVwgIEsCAqmK1arrBc//VDVx679favvP3dOOJsXHQ/5hE89ic3v+8rdzyRILPhtCTseWJ2XwNZsK7dsVYtKtNKM7PMzM p6EICnUBQ+cIpyBCXSjulu4SZvFnhyd1XSZIlg1nq9K+BJT4B2 +Nx7H8B8ZDwtHekZRA0mcbAk6fnA09aIQ5geq0DaLFUA1mcY+c evfgQvThDMsXNyie1NHMXLx185eO/nHrwZo+PY2P/c1TcbEI18KTxXx1CSz+cVDVEyIv0wX2KUfvqJHwvjTEgDm2AcH L36VhzbAplgfjwUmjV9V6Dl2C7YuNItYHt+l8aoy6GKcV3Najn WDC7B9mK2dmF7/b1CoWpRTyRSeJkUNfDcK+za237uwVuRLVyQ/db+wk13YXv+RsGDL77Ib37sdx5+BPsjjFzk5SbbzkDQYTb1yrh EhVhgEbQgQPimgUdjucpO4MXwxbV7sJTYiRhPosTF8d2v3/7ws49/8FMHbgr1eJaewdj79IE7N9feE117G2SMmn7qyndj+4RSXEoaoZ xXGW/LsbvKzILWNk6f+I2PPI3MQTDH90Yba1f86h13wHFaVSrCG8Dyo yR1TEmw3P7X9958+oJ3zK66Bn/0bdz6BKwd6NhSka3jEt0stN8oeMb5KEcqpWzbduHsd9BYnviDm 955PvAor4YBZkcRbQdmJ2vH+L4HG2LtrbjiAPwxTr38xXffgGO TDP6i3n9zwfPkxz9YQMGNkRUeMEZxPvCsklWi00hXfmHKZF5lS y79Duy5Q4/ge6cgAdp73r7r7vHOWsRn0GlnshNq24DDyzGyJ2h3oN8oeE4hn KOKKQtzgjFBjhSYUPZXg8dtMWYGVVIuNr7xrivw2gaDFfYjOw1 YJfuogEYIFkH84qMfwNJeJEsFhbMVMuA7S2waeCN4ozrykScyV 2jRba6QVH/+5E3Y/MYwYzW8gzqr6qz6i0s50zxysAh+++kf+uZVtx657QGMvvr7T1+ j44y5QQSMBGu4SawQo/n//cM/jngOk+D4Pk5PsVXgW2MN7sklKRQp1JALdCvjVgaJj8R/4ZKHv3vRQz9z/z2wl6Nissv2vahogEmDSQPYIeywYlHFolnbztoWLkNagrs//6NPzevpLt9GAsR45uabcOZ0Z/sIEnzzm0c+9KE0iapSp7JMZZlxZBx7UHtQ8EJ44e4Ft+y89aaf uedxLImTpKsgWuaRBIZOIzKKjAqZCJkMl3jOF+OmNVgtUQiMNk B80FXt7znQq67AHM24VRlQAVULZSbutEL9H370H2FvjGQHyQ5m 7q/fctezDzz8mWuue/3td+MrG2mHcWJY3JYC2M0QYultmzbF2d1v/fCPY/x9+OtIR9h+GaMpvv1dgAXBqGJoCiB3kDtURVRFVFRUVKk0qTRD SERLS0vLabjTcMmMZGboisdaxlpKriXXQx8Vdau4gO1iPGnAaR HgpIOd/Jlbb8dz322SDLoMPKEKOCLKGkFKi5SWULZQ9uA1dXne5fm4Jj4 a+AEcFy/tv3Tfx7qdF5HtYfIK+Gixdr25/BGceAX769hafPY91yJMMbOwn//X9/+ozew9fx9VixbwWuykOeo97kRmIy7P4svPTdcuRN5XUbUQjoDB mW9h/xW6dhkuOYTJEuP5MWnvgiLtYRW8gmyBHF0EGlo0tJoiK0Ci3it cVcXNdx/9EF4+Fjb7BAts7uLI67C3EU9x1vqTOx6FZWN7B1L2lH7prnvw/VeHTTtc8ZkonSjdp7JPJdc213aXmS4zRYYiQ2BMYAyO7L5wyyO 82AeCztlFPMNz2/HaDd3bL5Frbz9z5x344y9ALdAF82heokSaI83P3YAlCiGKIYNz 7prOIhVFOhh6Q6O7zao2q4a0yIDAc1de7qxjMcZsHztnYWKdL6 2sigrgla3/fMvD6dpa8Za14u578Opr1cpFmGZXXGtuus2Zn3LnpxdP/xC++nyqurho3cKsiBCUCcqQrHDyZexv//GBq/GWK7F2JV599rP3HQCyto/2SrFr+DIL8kYiXsKkTee2vfe/fvRxpI4L9WK0AQrs5GGJBSnzPNamMDw0PByGbXUGnWEwdnIT5C ZA5iHzhkmAYa7ZxFT4SW5MopRZ2Sgr/PF3Nq+9f9ieQxS+oryifLjBNk4JEwpffIZdfHV89134ylfWQWZ of/OW2zF3XGcnDPaxF+G1fZw+AWc1zFM7JZwSQzB6CLIPE+vnYuVB hiDbBtkGQVQjqhc1FjXSok+LfpjWgPX6J546aK8dkpc8RuQ4zL eCybIhAgEQYLhbS6qZVLNzUQWpkKSn0B7RBUra5S52z2I5+cNr rsKZU2nOClWCEtg2vrW3uvgw1g5Ua5dvH3wQn39mA9EILF8kKJ HKPpX9MAnTZ7TPaCncUrjDbdHDTbusnLFyhthCbOGojdddHD+G MJggW4Ai08rJSiJLIucdm3cM4Qrhqi4ma2OmcwDBGP7ozG2H8e KxCGOv2U0k8UgECePk88q3kWJvhMWqROkxDy6wj68d/Id/ev3T//MTh1H4deSjVN7cRw1YFCvyqVvegtWR84GnVjRyFxhbmHsv3XwP XjwB/0Xs/zlzAzT9Ls0XlYFqRUhABEazf/7BBxDNYLN/f+iRrx/6B9+978cCYwfGPh948JL9rXffj8jDah4jnZulqhCk6rzg8TimI aIJoumsnATwMFVw2j87cB22t1rLg25w4uQXDx4EOmu1OB948Nz G2bUD8CTmmWy6kDDSVxZLzwceUxZZFkJJhAG82U/9wKOoYkhvVjMLCjkQIrZU6pouzbs0r1D7LMTcQkphLMTbOHrmc w8/jpePYGd/87L3Lm/+sKuwZC0axK7CmOFs2IItvW1Mrd85dM/P/dDDyHYwPvpbHz78+etueO6BhwV3OLNRQudvGngk462psLMHXlj eqO4Z/P6X3/9jX7/jXpzZ6nOKuvUdxmlHexXo7Hzg2RLhChpZDi7wvd0vX/vQT3/0fmR7yHd+6pHrwrcestdu+swTj2DnFE7sfve+xxBlWDoY01+75 VEOntZZEWex5SIC7CpDbbU57feyZptedXN2+Q10SZq4TsAWwkG 09R8ePkDWLmVrl//uY09ie99G8xpfIKxhFXM3H8BTLCQaiUaiEmOya5tFTwEKvHrym XseWop1AfvPrzlPPqpBAAAgAElEQVTw7PU3/eKPP43lWZya/dGNh2G7yEidJE2Wffnewzh15g2DZ936xjX3MrHX9jao/c8+9FC8diB/yy3x2hquvPHFa64+cdtBE22idkfeKFLRmwae2f5vfviDn77h2v 92+601c9CRsECigG3viw99JF5b6y569+bb3xHccCP8GHE+Xnsb/vQZgNBo9PwNt+PUDq2Qyi5tkHcouBCU4cRLv/fxD+K1V75x9+3N2sV67V0YHfvDu69N81GhVidS30IXKmrTGCrp 3DETY2UWsMdIrF0EEyRYGMTIOsxzIxWvav1GwQPTcTfOjfEoha nIaOzf/+FXL7z5fOBhXJV1V1x2nfeWd7/+trfNDxzYgznVptib/v49DzZ12nf5F25+6Kv3fvBTTz+FrY03DTxsD87x+G334UsbTE8 zsQ/TNLQ4L3jiBFy8yMkUyJe7KAlY+smnn/zqg4dxdp0JyYXCcvnJJ5+cvPOuxXvuI2vvwCV3v3r5LRs33XcE s13k8TioY/NGwfP1W5565sBjv/cPP45jry/BtuGJVQze/NXgwSvHvnTjIeQLTE49c+cP4mScdWZBInAFJ8CLm1849BgcG3k GAxUz+rZr8IVvoRz95D957395+qZfuecduOSAWnsL0iMo131vD MiVFVQ1vnzoAM68OucjgiT15yS20FU1z1fIZl2MgGMebiDbAsX OLs5ulmtXlmtXYvE6Rq/gtPedK+9H6ODkawFOpljH2gG2duH3rj8wf/LJ3z549Z8++eDRA7fhleOgWZNG0FDLQqKPCgHHQRiCZgi9Ss3a avXK2k14cV6kXqfoqsvG2sfzJ9cvuHp51/34s68aNMvM3QpNCrRxaDwnuvwH8OXRlPsxCljbv3PrFQ3qmTPF mdN/dNONVd8EaShFyYnsWwR+pVDGMsNkjqWdI/dNgDQCzY6v3YVvBwlbqTrZ0fNxY+O/v1K+666XrzmA556vAWpk1sERFfwAYYzjoz9665XimocWb70RG3 uYu9qwMHK8MkiRYWvn8+97FPsJTsxNHZo6fOltF+KVY1g+99Mf O9CvvR3vunT5zreN1tYQZqBFroOQ2Qt4MzhgFGEAz/mfHnwAF9zbrd3avWUNb1vDRWtkbe33338vvEkSoKDAiTPPPvYk nDEWOyOTJ4BIc5HmeGX0/No1WxfdhSNznfomC1yRaLR7bBWAYXuMufMv774B7j4yhpWrScn jIsgSXiosJiDJL919G6a7f3j3IcxHikzQx6PCDSF5ukCd4zu7J y44eOayu/Hcab8Zp1jgO5vfvutp2D6On0bjMvsknNP/y8PX48KH9doBnDr93PU3fO7R+7749Pu/fP3tOL5DsHDM1tcevA37p3D6tc8/eBeEC7qKXN8IeRbdRt+C9rAYtpdfe/pHsfHSZ997m9OUVqXqVDWZxrr3Xy86dPTDj3/uuku/fMdtOHUcr61//cAhpDME+wXTeUI9K+5rkGJGillE9psLH8QXju8WqYMaR48898S je+++cXnFHZ//4Xs+efOauux+cfE90JZIdn7x0acxcRFQ5Oq/fOBhfP95TlgWp13HbWevbTutjU5z5kepnDvpTpTYlIcc2A0zCz hjMi6nhZ5/9apH8J19PDc+cvNHEZ9A+LrMT6Deg5dhb4GzLtwyX1FUsEzjVN 0O+AJNV+Qq9fxgoUuSpFnT9tgYYXvWrz2MtUeVJGniFaKqK4xM Oq1ynKLP3/QRLEawJp+9+77/58H3nrjuqiOXX7x+6QE8+z2UVZGmEbqNzD1xzwNfufhy59o7zr zlUqwCeOkX730SZxYhsDTVH9x8B0aLMGe51GBF6UextSwZeebJ j+GFo3DGmG5ic/0/3XC9H58EvOdv+AF8c4SAYObF8QJQeGXvSwcfA2WwbDg17Cq6+D Z844RVjJd8HxVH7oHsYfYqLr4zXLsQ7g6C/XoxgSlWrWd1PlpVa4btM797+822f7pHdIoXO01bpbpMFEzYRhO Mx1/6wR/Eq6eeuevBAnw/2iVoYmjCElZk06vej69u2NCrTm5eddHohitP3HbtkRsug13AVT jy/e89+v7XL73z7HUPHn3svs+8Z+2Fh2/6zgM3tNk66hmNzyq2h+UxzI+atYu6tSuwb2ERVsptSh/Hx39y5aG9Kw/jWxthuVjSPQ4s0hSmNbnYN2MXAXbPwp43nVvWNl7ePH73E9g7i +lugHQnHyOYYHRKrF3Srl0H6mK5HZWpWwQYS3iANQKPfuPQIez tffrea7D1sp9Huq9wZPXlW55C4WKxnmAxVevYHsONsJlhm1j+l Klks5iPGg/UgbWDdz3Yr92K4AV4zwPtZDrCi5vL6w+//Pb34KWjoLN/9T9+9NN3PPz5+x4zb72pecdBnHwZ442FSVNUKmy4a5Czygtx4v XPHbj27NW3r+HE2Y2P/ci/fOxuUOvP7/xBvLSIqsKVFH4MP8H3977/4Z/45w89iDDIrKgXlb7wpuqSgzw+ESxfgv0y/Ff52hrWLvrEj98BebJtGWNenHDKzLP3HsTxlzJEbrXSLOpKCi1 Se7nB5hYIVimsdBfiBTnG1vZ/euChfO1duOG9/+6pO8DG+NqJyfv+h589fDecBcduiJN46y24+F489y189wV8/zlYu0cP3IZvfA8sh+Thlg8NK40jKbBY/OsPfQi+A89GYzur189ceO/mpQ/UIkPJrS73IU695YoT/y9v7xlj2Xneeb5VXbm6UldVV1dX6KpO1ZndzW5mSRTpII+9Xo+ xWMC7Ywx24NmZxQI7gL3rsb0zGo89jrIlWZItiZJIUaSZRbHJZ rNz7so53BzPuSfnnO9/P1xhsQuIBjiw56A+1Ydz3/s87/P+z33uff4/0s89dvFeV99GOSX5ugjIgM/SUOV1MiMNvaAi4GFi6db3z0xVuUqEELduvXPyBK+IMRLXDkI/yaaleoyqXBNsGTvp//TEUzWnRts0DNXY3thuuZDtfMr0OS+RRZjrVjbpOaWRydWjJ+Ym DzKKyCgi6yaUFcL16xSN26v3Zp6k2w/qQ4/94MKzmF2tUgXbUVXotMcgX/zzyamvX/gS5guArhpl5cKzj3YPQn0IfRbNnSYhuPEJvbsDFIednOKyVqxQ EJa0TVBVaBokEZoCclgngwoh6CQhIQYhr37xSczf1mXUKiFWNv/+1Nl/98RJCKVsoGUDNTBtTzc/JkO1ky9udB9N9Z9MTNmTWQP+VjXHw0wZFeQqfzo9A41CagGMAE 4OzRgRDM8pMRTy6T/8lS+hlMH26ptPX8DsPVNKe3q+FEk8HFMuRw6XH7mw3HGkdOiZ1 Nh5FRXK38aG+Er/8f9w7iIoFkEFCYPCI1h5ifSh6Rhu3bk/cxzL97B09/qJJ3D1oYICG6V+cvYQPnkHq7NvP3M+rm6ASSGp65KyVk/SABgHJr51+CyuPUJm7jvnp1nEtSTkspTHG7iTmr34K7jxEdJrN 568gDs3Mbv28eTM//alp+AyiOE7YRIAMUQtI2oZy6/QZKTec54HKATIp/+ir9s48iS+9SYKN1C+hffmxdZpeFVb2v6zL/wScjWUOGj+S08+ho1Fz3ZFTqjXTcCu15HL5uFHgaqbEa24JcDT DF4F2LC+FqhzJqfoqaheu334BSzwuE29TKb+j39+FkEGwbYpPs JW/qsv/vKXv/g/gglgw2FdAeCAHLwMHNiqVit5vhZEhmHanh9iYfMHT3wBe34lQ7 otUwYC0/BTO3kR9Wyg4Bb14b7nfvvp86gVkS/hzn0szc6PDm0OTlamT2scjzgRgUrdxfXbWFzF21c224d//5d/HZL1wyNPYDYtAxndevv8U7g7V2K4EIBuwXKRREK19JXRQyiwEM u/e27mpSMHsbURo0Kxs1dGP4e7NdASBANwanQGi5U3Dz75ry4+AY 6HAZQ8offQDukXkyrl5AKmELEl8Gu/fWEsap30msZ++7lTELKQedDlrFOsQZB5yrfVPx4dRCEFCFV2KQ fQQCC6sAC1hEj6yokTuH0Hy9vvHj2TFncsGFSgzZV3gsgJImep 7eh614mMpxYjc2WgE7eu4OG12yO7UTKQU5BJfX13V/XkC3jpEuZvYekuVq7/5OggogK9dRmoAQy2b315ph+dY2ge/urP/yp2yoFDS/zOx4cu3DzxzH0ymtt3jvUKckLlBaFmmHAjRJCgrmrrX/7801D4TO6e65dxe239/M/93jMXoHBZu6TBRnnrK0+fRv8Zjwz+y1NTUGk51hwEoIENBeWdP/i1X0A2i7W1vz02hPWbIRI78THPXjr68//q4hEUlnPOMl1PgVN+7+S5Hx7/OSyydqBaviLAydc5pBd+50vP8KQL5Oj/9c8mYcyqmuT7znr3gYWWffSJc7M9g3plCVoOa3lsluL2gzYZ/e5jh7ExW3BFKtZhAj7MYgWW+9L+vbc+9/Rs9xhBWvjm8Wf/qL0Zme1Ho4O4fxOPbmLlAe7fQnYLcw/wwXsPWtswO48H72LjGm5vvtUxhrkKNgQ8fIDlJbz9g9kzBz3Sh 5ZJzKewWd3mSjVPvTo2hvl51fEE3fQEE2YUMyLsIIRDSUXQIlQ HtSpYamfyLK4v4847d/a35veM461LqGZx/cM7IzNYyuP69Zt79uikE3/3Nvgt3HkHd3fwIPPVxz6HspL1y6WkVg70vCOjWoOg/OHnn0eFVny4QNnhDUQb3aPpgSmUl/DoEq4u5PfOIPcOuE8WCdH274FhgmFVBVQVUmzYCN8nZHloEmsL uHkFV96zh7s32LWcnsF25fKxCzLCrMKBLkKgVZsTdRoFBjXlf//SC5AYSICN7ajKwV7qG94cHsfaGj7+GPfmbkzN4NFLuP9tdHago 52rFOqeVchQ9RABxKq89cHBIazeQ/kmbn/vtZFR7KRqUFkYdTd0FANp5s8u/lzqyBFcvYq5Oayv4/3r1X2H8SCF2xt4eA8ri7jxcH1wPAukgZhh4QeQZPjBvQNncWsV 77yDuTl8crUysAfsA2y8j64JdIzh6mvIPcLcQ6wvY2cRC7ffO3 cW9+9BcaA4piwlnnf18+fw4Aq2Fl4eGyhCrEJ103mYru3GnKBh tfDaqWewkMX1pSzyG8EW66uMp8CRYUlM7/gDQjDQUydkp3OcH38MtfvY/hALa3j3Eq7NPjxwCst3sHgLTXtpQjD/CJ9cBjMLZu7l0X1Ip15qbcH8LO7extIibt9bJk2YvbW4r08gXT Rp2WjfjUtXsHQfKw9fGu5FZgNp+at9hxs2vZoRG2YCX3HFMhZ2 3iDNPunH4KHtsYFHPc3LzW344COs5bC4gx9fu9k/EZJhnXQ/7B3E/AoWbmNz9vr+I/jotld3RJ0THLcoCFACKAFcfL2l9f2Dh/AwjUsPFUIwcQQPH2B+Du99grU85u9e3tOF9CI+/Ptrp5/AVoEyipRe/ObQKDJFM6izsqlJFcBOqcVtOY9UATUx8pAEQLGE5RXwOxDSWN1 ApoCtR5i7dmVqBJsLWLiF1ALInpj0uoSgv7PUu3ezuevLM/uRWQI4Wd60DdFQOVRryBWR0V8/+SJ832FZ2dBqPAcq9adTw7A3/83zEyqsdXa7zhhwAVNH6CG/9m9ffDLTcwx3c1h/gI/fws1voPoJuohAyPpgB25dwkIRFetuJScARW+ZijdAetHUj9wa+ KIraUKZeuX4DHa2gGRza6MkZAPYK8y8Aflydz+u3MDdT7D6CDd uYzuNB+tYyb184WlspAxfkAy6IouiY0Fg//qFL9zf04srH2LuDRRv4vKtcltfGdoOWAugTBsF6dtnnwe/Cbv01tAXcU8t+cGOrkPzwOuhA6GmMqNn8PYdyEWk5h1go0Q3fi GG8sZ/3E1iMoT+GabvUJoMr5w4i8vXsLaF9W3cv46NRdy8zfT04c4s1l JoJzYhPCH+7k7ktrD4QCEEY+fw4AHm5nDrx6hs4MfZCjlUAfIJ fA0IgJvZ9y/+OnLLKK4tjPfi9iXcvLY9uhe338O9n4D0gPTS9ryPAu7mwKOiq Uoc4cPFjw89CwVuJTQBC0Al+zsnj8zv34s7N7B0FysPtM5+vP4 u7r+5enb4ypnHML8A2gZtFYECUOx97AbpQe85m0zzh4czgy3YS uHuA9x9C1s3w/Y+7DtQbzDFyThap3/jmYMQN6vgJZhYlkABufCHZ38N/BakVKHrND7J4sOltYknsPQ+Ni5nCLF2d+CTO1jYQGYW+QVcejP XQtyuHq25Dcs7WNzCo4eYn8PDRytnHsPy67j/PUweJdisYZ169+wp3Lv1YO/AxpEDV46MX5ra+/axg98f23v/zImrh6fSo2Or/Xs+eX7mG2O77k1duHPg/Ot7Tr42cOLmxMTN8fGbh0be7m9B12GekDf2zXx09GLFEi0kD2d mcO2aoJt2XIcLIV+zCtWEk+c3H4RwfuvMRYi6t7oES1saPvpJ0 57V40N3x9pWWvsekbZvnz32rdNHHo6fuj4wPTc+sTQ17ZM92HP 03421fev5k58cfvq77eNfOfUMCmLGK2X9sgJkTAHzy39w/iIkFTWOM2PWiHekEh0ouL+x3j36tYnOHz02ttQ+stkz+d0n279 9saXU1SyN9NW3tqEbcQSOhRQb20wOcxv3Oge/s7f/0pljXAepNhMuZiwYuLXwweGzVVejPR1UAXQxhsPKZTxc/uPTT8DRoQoJg7iGRSOdBYvZlaXe4R/39tyZOvDw+Nmb0zO3zrV9eISgtdUlBKFnyUISoJijeSur+uX3J vrvnjv8N2Pk4y9MXD52ArfupE2q4HO+boemi7yA2Z0bXV2ZmZl vTE//6Pz58t6Dj0jHnYu/9O70he9O7L/z4vM3SDt/6sJNlV9HAtN2y1VwPGTlJ70H3u4YXRkYmO3qynR2FXp6//J42zcf7wvJbnRNfPj54/+hg3x0+vilk8dePjX9g5NTP5o5isV5sCoo0TdNS1G+Nz2Mwhrm 7/zk1KEs2J2EAs3BcGw34gUNm5VXjj1xvWssc+zpKmrbcUpOLAUO KhmUduShQ+b+4w4hBiH4+6uZ7snfOd//zV8/e+voqUtjUw8nT94fP/7BWO/8+SMlQjAw89HI0KXhPX90uvdPzu55Y3oKH314Y+bIJ4emZ/ePLkyMr5Jd4viBa22kcHzaaNsT9O4vDY0Wh0bfG949+9jR1yZH cOMyHmVfO/w05MQtKKoeRTHqBpsYDG4vbB85m7QO+6R/c38f7n/CHziY6x96u2ffjcnjd4emL7XuwZ6zaD24ODh6r6v/tcnB1w8M3Rg7ioVtTq3ZoeEClKpC8aH4WorCTuq1kX1vd0/eO/QESLtByI/Hxj6YnFh+/Avv752+Mtxza3zo9X3dD586+fLAGBY25YjzYL517DSWN7w6rBC BLQpMjklkHR4q7J8+/bytR3xNA8MiX4SY/pcXD317Yurtx85/fO7QSyOdH+zvv338wHf3974xM1Yn/WgZCQnxCSn17q3uGQWXQ27FcfOGkfZsxbVlCBIqFK6svjT9NFw 3UVXNMv0keuXpM8isQJyHvppRCwoM8BZYE4YKRYJYAp1aaz2wS PbfGe+7Otxx5efHXjpO0EbQ11Q+NDLfTf7y5BewWGKAHUenk00 T1ZB0RqTrvzxxAkt34AaupP3o1EncvRMEXhB4osPkmB0DsgH5z vDYtb6huRNTl0d6Hl186gc9/e+OHL5+9PGvHT2JfMX0RUYueUCKKiOXxuyD7UMHNg9OvvH5ie+ c6yu39dV2D1Vh7oApKlpBVrGU/+bp5xDU6tTKRwd+BR+WZKAaxT8dPlM8mdPVQ0/Nkv4/uHAUcrGimLwTNbC82Hr07rOn0DwakyG65yCuLF4bGb88MHJr5u RHEwffeO7idx+bUYZHcs0tV049/u7UMTQTtBCns81q3/Xtk4dfe/IsyKBBWt/fP3ZpYuL9n7v4NzMjFDkiNp3mgArAV0KVBdLOy0deQHXrPz1x7 N5Qe+Gxg4+6O64SsnJq7NZENzpHDEJUbBlIgQdythQGJUV+ffA kVlmvGrmVkDIiygiR3sDiw5UD42vTkz+cHrn5ucfd/hGppfvqKLm2n7wxeQDrGxACiNFCoM+5am34CWH/cxLZx5EhXP771S7yyfFT74wf+PDi5MsHu7BnNOroQ3sTejst0o O2g6jOw69UEi7nVcEBKRtL0p+NPAmf/jdfery258IyGb/XO/Nw4MSjp8c/PNrp9nV5/btXpo9f3T30jcen/+LEPnVfr7avz+3sUZtaf3zywvfHDr00Mf7+2bMfDg0vnjx1ZYp 8fIAEpImwsVdx9e8fncbqwmIXWekhaOpISKvfMaGQQZEMaGQvh mZEQtA9mJA2u3F89HRiZA/TQZgOgs7d2D+B1taYEKG1n2vpq/rZdW7+0pEJpFbL2xIC3BK5ClBzFAMhdoyXRi6ktLQEOYJWFXe2 B2Y2e48ohKBrCHsI9hF0dZQIiUgbOvaYhCTtLXw/KbYSp6U16Og0SSdaJq5ePIX716DYyFYKfM0DsLzxlbEDQM4wlo q6VDYVhKaS38JbrzyamUDPdNy2n+o7s0km033jW937wq7pMmkt OiUDZnFbRIAoswqNwcJ7779wBEMXTdJfIyToGoRpqRUK1xdfPf G07oRuBNQNUyzmlJQNHRtbf3RgGmYF1HpBV0qmBluNdlZx+Xvv P74fnVNoHp0n0zu7z9DHTj3s7JHJLpN0IoIvm5Hlh5YHXUZ6yy RjOhlNyHhA9v3hr/13SG0hQuQglOsW4zF6taZV683EJoTe2yNODJcJwTjxCXEIiXcT ipBwF0EP8SusV67JGmvYkgh9iV9H9wSah7CXUIRg/1hEyOb0uYdDh3VyskrG0TdVJ70Ya2IIQc+ZGmmfPXUec6s1VeV NUww8xjYfjY7e6O+PySjIOHQVPOciKcsslb0HcFi+/Ge/cFpvmpbIhMenEYoSrwRuJHGqY/gizLxBOzANqKjO/sHzRzA0iV09ID0u2VV48ty1od7Ngfbl7iZ0DUekrTo8mOrqiAl B9+6/eawT+SseacHu/TQhEmkudreUe9rQ3IndgzYhaO5gCaEIkbvbmF3kWyf3gFrENvX moXM0z7pRUEW04+iCz2f5TJTUqvSCghrt5xKRjoTq7f299w8M+ p37CoREhGDfHpEQrZnIhODA3qR1OGze8+3jM5h96OkmYmQzVD1 BiquluJpSD3H/g2vPHsfQ51Uyil0EbcQfGuB3kYB0BaQLLcQkBLuOxeTAOz1HMF/RHKlUy708ehhLKYihXdZ5oxLCFArbNlf5+pOfw/pOWhM0AFdf/sHJfruLqC0EAwcsQixCQLrQ00MRguOT2lDnWjt5SMibX/zlvzp6FmKEvGI7ActLEpCyxVI9LNVDP1Q1g7n34j/HWomtbiJSVN8SHY0jxCE9dbI3JsOmxzmhmGhmopkbfr4CEdUVs JsYu6iTfW7bfpXswe7jaDsUEyITohKSdHR979BTuLcDE/Ush3fnebIf9/9u7iD5k9P94Jeg8QFbfu1zF1Hc0SjZqCkxIss1+dKaXN2qHTqR Gh7XCQmaOm1C0NOB9kmekFcvnMLyI1OjDJXaFmUNSFdmY0g6aQ EZVkgTmvbWSTtaehainTXkUZAhx6ht//Hz50TSga6T33vqeSxt6wrjO4oZUYpbYPisH0pze0dTh4/91cgQ7t0Gb8GFYpuFWtUAn+JWoAtgy5THVxxWmNpXHNwdE+ITg s69JULiflIfJAIh6BrUWoneRiJCQkLQs5shROgj8iDB7u6AkMZ fQoY00qYsLqFCqcCWzGFn5c+ffCwhfTHpNQkxCLncTLiL5x929 e6MT4mkDbsOMm6e9YoBW48F7NhKBf67z1zErWuhoiFKEECr2gC NIM+RJqN5N1qOq6T3u6cmv//YtEMG0Tr99sgpLJY3Lb2KusIpnuFByaG0FIJxUQV75z9f7PWbj 7BkEG29IO23R8nVQfLdfUc/OPu5nVBZ1Og4BE1JcBFQlq34bEmEWPndUwfrTQRDAw4h6CTq46 fmdrcyo/2prqY6aUNTR31Xn0866717WULQ0ReQpmRXl09aDdKB0SPoG5II UclAvOvAyoG+xfGeLCFEQb0WOT+YOYh8Clder0z1uYQEpEkme+ q9hzFwEr3HqoRg116QDnT0o5dYhGCgRyXEHiF5QmLSFBBSJwTt 7WbvqLZ7xILEJqU3xwax9AAebB5p4JGp2UjSXPmdmRexIuowtu StADItp3A/k9t7Gn37dUJcQmxC0LoLfT0xaYtJW72jLWgmyt4mtpdYzbtUQt A+BbL3B/sHkF1HiUGR8YCVXApF6o2Lz1jWCpDlQievColIebUCNuau7OtL 2sYE0l7sOo6bBfzg7eyeyaDzQNg1VfWrGS2DEDIdQGPA5JG+/hcTBO3HYrLfbe+v948iiumdFHLCuxdeZERNd0JPo1yNsqEvleZ Qpb//9LNgtqCX2NDLqhJqJZQyKD784ZFu7Bo1SNtW1ym8v47bD7hTZy 3SieGTkebIFabuRpako1qExMXNR0JyEN1nXDKMQhZ0pZQRXA0I QG0zAVwr0TxCsJtUBrtSncQiBH0Eu5rQ1xN2EZ4Q9BKTEJgenE jROT8yJegiNDQPVQjBaBOGiUsImnfdHziIO2t4v6CREwZpwq4h vZuYPYQhHeg+dffoaVy7qwWB7Lo5gVOTCHfuLE9Ph2QvQ5rhWD A0CyHvaohr8MqgFsGvZ0mXRqbgsYlW0hWTqwm+EyMB5QsKnB1u s2oVYaSw8D6ad0ekNSIdGDhwc2QAH/8El99Z72tDa79Hmkp7+osDfejp1Qn57pMDyHxkkSY09WFgxOvo TbUQqr8T7T0iIdjViV0dZlMTBofEjhaKkG8c70dpFtfnPzj1TL lGxUDGMwuRSxlVF45mpOtgM8qakJThqD5TwqNrVwbbRdKFPdMx ISEhMiEYIDIhTgdxSR/6pl/koUYAACAASURBVN585kkszmm8qHICEvCcodQjpR7RtoH123+7t wUd53xyCLtIQAi/i6idbegYRdc4dpOkiaB5RidD1ycu4k5as6WVrYW7z/4C5jeDmg0bLlTZqVlsGa76+1NHsZFmEi9rSMjfffPCfm93s0gI mnrRPoSm3WjtqxCC4b1UO8kRIh3qxewHuHofJR4FFZSdy5frwJ pCS0Das9KeZVicZjBf2zOFDFtIzccuTym8VQ8s0oWWyYAM6KRD 1isxdJeXQlnjYKzYaUgZlJclMojeGbtln0B6LNLrk0H09qCvL2 hpkwh5+eizWKuhZkL0zfYjEpm4PUruT5C/PD+M4l0obMhVXn32cczfjVQPLmospRoKEi3Uq3iwWD1wVCQEXX vQSgRC0DaBnsM/eOwYFu5rchmxLgFbvBRBtGOaJQStYx7pRts4mrrQ3LWOQh4clC SeS6OwjOIK+s+BTP7V8XMoMnQlaxuiGVUVtxBDK5bX8XB+fu/oy8ePopCFA2OnwihSCNTcvAUxyG9DZhSYRZPC3WuLTQTNzR4ha O5Dy0CZEOxtCkg7OgdpQqJ+go4ulRD07HaaiNBHqA4SEoKmJnR 3oLcbHeMhGYCkoFSuBHbRM8EUUUn7pAtkAG2d6B3YPngAP3oFd x7M9e5B0wGQcSEol7UdmAg50IjKifc3U2MoZRElNicwaQEOTGU NSVkmbTJpd8leDD+NuWsob3hkGK3Tt099ER8vZgJnTVdCO0QC1 DagF3PcI8bcAHUDm++i81TYMoO+kQIhDyZbsf4JVvO4uZBNjBp iJFBkxy3rAWWZkhcYCYpbYAoOIT4hNiEOIZ8QgjtX8fr3uLE9C Wl1CEHHIFr6JLIr6h5E1x6HEJ+0omeIJoQixG5qM0lLtGsSb9z DtXfuD7WwTbsJ3n4lP9p349kXcOkqEpRytWXOYAHGoIpCDvl1b My6MCizaAWg+SSSJYThKl/mESAnQIdjgC7pC3aFRlinynGllFKSkgt4kV+iJRgbUhqiiM2NE IJZry61ncHrSxEcxWQNQXNkS+IqjiFiex7lrXePH0Z6E4+2kON pYMV1w6INDZQmCa6pqVISB6VAZmHrrkLzlVpdqUYio7qKW8elz bvdp5cPT+PuLdxdQKqE2zcw/1BsGbB7x2rMIsDzcUB5dhh5nm/L4nYc0Ciy4DSnRIOTQRWxugAynpCRNL/oQoCj6NvLK5xXS4BANumUzvumEFbjoBS4oHQIPuZWvjM9U94/hSs38WAWmTzmVrCecsgo2g9R4nUg7aoxfLiGz9OiDT0lblKcFw Ip267WISFeVSqwNHdloabmQhhYl7ClhgArW2DLKKXxzqvU+ODl p57D3YeQHBgx6pZEZ4pMndMQAoppUuq8GmxJKigGSEKBKucVzg LA8HD8Zbu8FbEw/JBTEXkSS8/XixtgdahVvWxLat3xQS9B2kJlDmYWMbLbZYM2EQCVFcxf5k9eu N/SY3mmpEtU5GYt1TSh6aAyFXioA5btwoXBW2qImu6GphcYriKof E2IAN1GnoJbBwLXocp5aDmoKGiQ6jESL/Y5Xa4INSgeHJSUTdbNo1ACxch1rqRntplNtS4hshyNY22BsXg4 QVKoFB2GjmQtnYbrerHPK6JnmoFt1xCsqbTH6FB9ByjxajXHwY cp2L4euUBJEhHaHFXwAc11XIR5oVyjmcALrQiKC1WNRdEHwyCT Bs+imOOFFdNKY2sNW2u4ewMtJCZESfFw8EjPZ6BCLEOqVOv2ls 5JJR0BGLqKesL4vpgkVdV2AElaiqMCQhR38rEnOHoVm853Rp8D LN/m4cOsWVlCMHJknRBcu5UTt6WQcXwwvME5dkVVJFVRDd0WlEi3E zoNX8l5lgBYQE7iQ0VOdNX1Qt10rIDzE/knjz2Nj2+bDu2FPCwPkoriDaz+GNm7l08PgqKRL+Sgz5tlXJtF RcFscWHwxI/Hd2P7kcaxiCJDEV1TK7BrRlSrCywM1QvA8DpXz1e8bbW1r0gIO ifjtrFvnv0FLFVWY+QAj11HzG5XGMEJoPkRq4uM5Oouz+Usk3F glI2879G2VeaAHUfFVg0qPOiax2MnA0HB/PaVXX1vjYxgbS1AJLsq5ay7qGEhxKzHABUA7DL0FK58eGew7z8/fg6lAlBXFdmulmGbNsCZCPgabEOQOVZkGqgweNDLUrFUjuJEUg 3T9hEFJlVVVSeMgEopzmf1pO4AUGUszJmKpgii56m6zstq3bKh ihVLY5iC7GvwNN/Xg8CtSPxmUV72wSEfQUDDTc73S5q2g3u3Fg9N/f75xzE37yOWPR2iFRcYms+HMAPeqit+0QcDgCuAL2KglyMEhXu 4+n0UJMylcSNTGTr30Wg/lu670PLyFhVpBZuPobNqDkaoF9jI8QxJCSzHN+2cl9sxdxxAdA Hdgh+VEmT9qEanAItXGM2WEVticVvTzEqFVupKxayAkpCnpVCQ QkFgF4Ea7m8u7hr6v58+BiHjC4VQKmaAdSSQk4QPEFmBQJmhGM Gy11lwcRzCNAJA9W06W5u36pQJbNE6IuiiJZoiye/vW+ok39s/jYV1x4gM1ZeAtJnYMCSP/8vPP47ythDUXBibGUV3AMtyWIaBVw4NMDbKqi7XAwcZaHmYSbU Mz2brqPhoDKxmzFLBo6DrEIWqsq4EBWry59e6zwsqxSuUJRoII fNVxxBR3PjDL1740dQYZu9/48Vfw0p+3jDKQFi0wSaCa6iRp6lSGLh5V8harGbLbmRlLVqApf mQnToe1D5pPrQwfeDuyPDbB0/8aP/BG2dPXT19IkeanL5xXlgF2IKh1HzHtnXHNSVhy3PKf/7Ff4aVHcgGRO1rJ49+9+JZjwzYpE8DTdspSDVINQ4o+QilEgLZ URJLjNKmxgGQQwg+suWv7pssjExs9Q69cXjmlfGp15/6/KsXn2NJJzoOs8rtOlIKa4UWFF71TL9iFzLydgjQvF+M4qznbRo 1Bi5YCpaWpddFu4pq/OUv/Eauynl1YPnRV3/1FxeaSaq/7WtDI9hKQ/Vh1TW+GFk8LUE0URMF3XEYY9FDMUyQLfiOJhsipyBYKqbh+GCF zaBWgmFXefh1ma+FrjmbFDbACT4nxyLChCtTf/LUFFavgF351+f2sZSCGDDh8h4273zjUP/OyBTuzIuq4MdeJXDoxDdMuC7gJI5kSbJqmDZXEhIbSlCX/SQwXEQo5cqoQ9Zj3YYZQDThUmXIwha4NCTwEShHUEQ/CUVLUz0LNQWyyzg5wS/++wtPolorahkTiglti15HYMSuKgWKEmlgRagmDyNv1eD7Ccsqp irpiq2poeOsqTUWEVw4tGrXUeK1xEVg1uHB16OCIKhRJHNVS+W tKKQl0UWY40uowzYd1QUtI45RLiv/57PPgud/+8hB8Kzr5W0ne2li36WJfdePHnQbHTANIe3QCDZiDmweJpeyxF JkJDpsLnBMw9TUoq4rgODGvB3J0pLvpXVeC0w/8niFz2JWfOfkrzKVbcR6KEdKWcX4CZp0WgPDdFOrBYV1Kw1Ith wGku/RLJMAdKZQtzz4ilfcqCShAFQMVUOiVEp1Q3e8QJAU2ajIRuX1w 2eQrkR1WdaKkHWI6ltPDr95ceiVEYLMbfDC/3ryFAV/yaZQUf765FOLw6dWRs5cmhrAvUuuptZdJ/JsXRZCKEZUg21CETnBSICKt50zVjF8QG8fQP8RmXRhR8KWMO+E 824IpxwJ2w5Aa7ZPy/BhypYm6LbFOjanQqqYBd+j44hb03gBQFn/rfMvGoEoWTTSud87d/HRwMTa2MxHB6dx+5YeWpTClIxlNtj+1oV/jeVkSbJqAKwc6IWVqYkbvV3gWWxvuo7N1Gh4NnSlKkcOkEhcLH Gqqdi+RTGm6QAu9IrkB6HtuH5UN2xPr1Zgmbrh67qHGg3Hrqoq 7zjIpX/vC89Zmm7rRhSati0bJjwfjsHZOosIhuCbkg0PqrTjWkWtXmKdn X//3P+MlAsXRs6MooptZxcOHvhwdwcKRXA8b8mCJaMiQLLDuskrFZ iJz5sSsMQZEMuwhJAQtDS9fmz35SfHvjJ24ttHLxb6Tq23TN86 PIZHN/PyNm3lK74swdc8WjRLUFzoQWC7DdVBXF/il1SorAnRQ101ElVf5KWsHwEWW8vECGpCNdE5T6p6bog6uICTY ulPjp3DWqailZRYRp1yrfRS63Bm4CBSj8CnEcqBWFxGeN3moQM GYrnmceUI1mZ+6Xd//d+Cr+uaxzIKIjEJeQ+s4GQKciDF4GnZlB3JksnbpLdy9uf57CZ i26UMZqNi+raX+KhW//L06cXew7NdB+BwCZuRk7ikqeZnvIIwdlx/o5imVR6O6m0tbT7zxPd2EYeQehNBO0E/SZqIQ4jd06e0dVw+efZHo5OXDp9/a+wYShkINEJbY8qNcUs6cOjA8VXXV90G7syqJ1ror5e2KY2Bww dbj9JPPf7Dpp82W/2mbpO0vnLxcdy8LiDc8dhIU2GbLAI6dis6ZyPCw1tfe+7C9u7O 6ujecld3ob397y4+DqqyKjJ512w4izSm0lTbUm0rVPVQ1euhEz rGHL2RsSk4jr21lTn7L14lRxqvS+3eXWhr+9tnzuPeVcCTlFoD y8b4AeMHrK+zvt4YX1VcRXGVBi3KNgzbMKhIoSLF92oMs/HRuQs/nJxeJQRHH18mRN4//Fnj3yCAaZapWWYD99cYZfUMK3K8xPZCwzZZEWGdyRR+87//H26Mnbx94LEwuwit8srRw6+fOu4Sguau1d6OzOie/+Wp00gvow5FkDxLQz38rOtpQPA4z+U8NwMnA6dBx+L1mhVrQW4 VchWPyuXTX8KHH71/7vyr5Ejm7L+wt7bgOBmbmqM3Qseoh04jC42MNLLTyNRnXU/DkzEDM4Of+qxIHi95PK5kVvvOYX3lm5PjqYNPXGkehpT/8ouPZ7s62ZG9+c79+c79mbaRrz/5FGpMkSkIhuCpoaeGrBuxbpStu9m6C9YEa1qmZplaA2gdqkaoG qrlqZYne5HkhpBlaBqW5//LiaNYfojNRWw/xKOPUd7B0r1ru/csTR5BjUWx0oCJNQZOG+wPiB5EzzVk15A9XfV0FaIN0W7wwtOR OysysLU6VVyYOnpraD8GRlRCYkICQm6deeG14eNCYsiwaVqPY7 x2tO3dM31Ca/8mIfrpi5t9I0ohA8ewTcU2lQa/vDE13PhPA0TW4Acmkp9Ifl2267LdsL6vRko1UlRXUl0JsgBZ0B xJc6QGSb1h8WJbrG2xNVOhdRlwZJUCKJZ+8JMLR/7+xJhKmtF3+NbQ+MLUMU0oItZTFYkzYoVlkMRIrfz+02eFkak1 0oaBSZfs+tHJ/e89cZivLgC8IqmoQ+UjTYgbpkGaGWlm1CiHBi6hEAeFOAgVL1S 8EugS6AaKwggdVhNRqeH+7NaRs7i/cm1wYuPkhb/43OfxaC5GwssCH4RSnMR27Gl+gw34U3sbVgIr/dT5KZ/9/V/6xZstu+b7+zB4UCPkzefOfufMwQZp0HTLpltuHGKGERlGxAeSX NeN0FM9WxTFer2OxdX/+MIvRB39PCHo7ERHxwekhTrxRGp9AXVPc0TNERvbuDFBL9qhaI eCEwpO2Jj+btgmObrr6G6DftlAtDVi0mAFJrILIzQiU/W1lCOKqOPe1l8//cvrR2Y+aG3H5DRDyDv7990+fbLEVAzfhMhD5IuJXkz0BlE+Usx IMVFy/vzEF1+b+Pwro89AdlBkrTBiZOVn1h2pnv9FvHcPkS3mt6EmcFE TWc0xsLAIml7ZM4P7GSU1Dz5nAUX1Z9/lH7osh+NFD4kWOuHOCmwFVy5tPfsketvR0RwQUt9FfEJcQpyeP rG5FVdvYSd39/EvYquKSg6VrCVQiJ1PEx7Zc6qy6CJQIyPamYPD4fL7mWcuoKsP XX1Ja79PujH7EMXcllMrQ480xWDovK1KqNdsifM1cBU8vIkH97 a6O0qdXVuEoFTA+qoI/APC45mqzNEKXAaqu7MDx8Z76ey538TuXdi9ixsYqHZ3Y+k+qKw gUY6nflbhKRTmARUr67h9DwfPLhFC93fjx29/1vB/qvDolszyJi/Dj11RDVUTIZh04eb4aXx4Hw4b55eRTWNxziGkTtqLk/vw5qvQa7CFUjZv6wbqIVXMftb1fJrwyA6vOAI8GRZ/q/voJ61TV599Dssr2XO/iffScGx3Z4eBqsCVOdoz1X9q4SlPvbjYffpvxvejkNucOIeP56 GVsXob9+5lOjpyHaO5jtE10tswwvHh/1cIjwfsVGoQBCgKqsVvPHXhg8mRd0cHfnhi/8fPn/3jicHvP3Fy6+gpXL0DUYaif1bhYYFFTYRnQhPx6psrh08EjW/FmpvQ3oZrK1ipavCqtlBPIAoeln+MxXcKZJe7Z3ypvR/vX0Ho1lXxn1p4bCSiZ9mumC9sxEEOoPDJW9iZRdPegPSsHD6FV 9+OPREw84zuAQgDvloBW0JuE+99bE2f0AjBrn6kHuHqmwBf98q FbMGxHEcDAnxW4WFVwU48ZPJ/evbxO/1jb5JdeLR2Z/QgHs2CF3TLkHVFByq6oTCKp3mfKjxUBQKHT67wZx+rEYK9RzB/A/nVf0B4ilqV0WQHsaqqpmlCMbC4qpNWr2U3urvrTYQ5/TS+8TLqnkgX/hGFx6IkRucceLlALcYmai7ubeHajdmxCYoQ7J/A9atYmIsQ7xTSnyo8cyVU/DenXsCGGa6kUeZDoCbJP7PuiJVZgi9piEuuCDaECt53arYhBbQ Ws1FlAy6XqrMlqJLlm0H9sxa2rmq2ZblBpJq2KclIEhgSNha/OjP5nXPHXj928PVj03995sy1/+k3/Adz0ExAFOgVMMWkuBPAkVyuxJY8eJ5uerrZ8Jxo7OyGh52m2pb p+y4MtS5LSBKEQK7McFZNsBnBKFgRW687hsHTmSoiOF4oKpqmR EhgK3UqJ4WajjiGU6xb+cTNIC4ZKl2PdI4zTSOJFDdS3Abg2dU tV7cgGhCNOi9C1iQYdCBSTs1ueD+vb4cCHUmMy3MwDRvgbHO9S ltAwx29YYVpW5xtcb5Z9c2q6CmipzTeUQOAppuebno2IIa+ni1 At6BIELiisu3hMwv//094LNOwfio8oePpouwoGmL4isHmy5FmofE9jKwXA7scefl0GvU 6DAmljG5UAZOzQhfgS4HFg9ET1cdnXU/j/G0wcTnf5PyfUpAFTdBdjTPpkphDhf2Dc0/CrvhKFuvb0B0bLuXU6ECUYEDW6rzYyEIjI43sNDL1Wdej27Juy w0nxAbtSvRU0VOxnP6j858DJFbcRKmESoWVC24kqSjKSR46A52 BK/Km4MDJ6AoVebHkx5LfsFqhI5mO5ERjE41t2FY2cMgNrkTDNGVT FXlAgcMECm7N/+3JJ2qkDy1n0bYXpPfGzImrh4/++WMzSK9tGlYhSngTvIkGn1s3It2IGktVXUF1hcZR3kAUN+xYC klIAasGn09swNaMWq3wAOAkyI+4OfiAFulZJqS1xIJQBkNvIVF 9QLB0SDwYygZKqlaJ1UqsNp4VDNM1TDfUlFBTXENxDUV0HNFxa r5X871CYhQSo3EQN3Bnoh2LdtyALjfsMkUbog1bi2wtaggnWB6 yCjcMFaMCl4JP26KNCLbtrG8Yeg2wK7G6rVGQ6mD8mHIhQ0SYt yQPLmPRsViDoyIJLJkPfc937EBT4XtqIPEW07CuaUSs8WzRgG0 3zGDAemA9z+A9g2/QQGzRchUXvgWF/60XzsCjwW/ZhVnAcWwhTdUE24sBWfMt3kyseBHuIlzUTNTMBlivYWZjA1XNg 6n7NaoMdx0cdPBbtYYJrOryqss3UAieknhKAsMOOCESNQQwdKt cqnoWB1i27ZmGXRfKdmknLPFwUQNWrKDBTpRdRXYVVzdd3Wy8i 4bkqJavWn7jEachhI3XDVQzUM3GDnEMwzEMOURViw1NBqJA5bl CCoIBNwE8ji35Nh15nBXaBbqoOQgA3RF1R2z4LDesPxtRDXQps TS/UoJrM66k1C3Gs+TkZzdFCHzZSC8WHUFD7Bd1r6DZAONacljLch sIBDu7mIdUhCLormz5P/Mu/2BlGwBoTqjxIpLEEEWsL8CQsPIQW4tYmcPOGra3sLoCXkaZlpg 1U0rBVY2NBTWUylI+RJSvFT5NeAzdRR1szeYYJ0kgikm2VIsAq 65VpAKv52Oo21tLvq/BgyPZnCjLqiHyriqHngZbThxRsnieLz1KrBxduA1QLJ0BbElyb RufJjwQZfhRVivn9IoNt2rT9dUt6A4czaQKDsciChfTO2oUaAB tu59VeLICpyKGH0HWwNagyjbEsrrzWcP/acKjcIIhqzovWpIa6bavGK6oWpwUlWmY7pYuyQDqdV2Wk61VWK rn87bDVBWbtyOpEiUWKDkQnX804QkRiIYouqwSCKiJqImenEHI Qnfqq1tVm7bh5vRKVivDjyDK/+TCQylYSrHiJiChVERqJ4FluFyKm5XivJhaFFOLCLUiWwwQ5m2 DScLPKjzl0NtQBANBQauhJODBKprPhOSITIhH2nDzDrZ2MH8Xb EkA0o73WYUnF/k8sGYKKV8rlDcAGxFtK9sVUAw4KKHHGNAieJCqgAfAoKsbsmsV WBqeHVeKgh/yfvDfQnhUHbYHL8xF+qbFs55C2xKqVeg6YJdKG3lX2NFpGADtu nkdXJS3pGpgaImqxrJNFXy2YsmCq0kix5qaisCDY+uR+l8hPI7 sKDUZAg3fQmkRShY+BSmlyFVdrQm2K3uBpHqcaNmipTHapwlPz YxYO4HnhFwtC2MxoqACBj5NeFyaDXnJZcSAV23LNXTLVClNKhu GrWkGLAGhDhduvjav2FXgH0t4SnJAG4kscpoqxoYUqDxqcr0q8 Fy5HttJwNt6RXf1CLEVoFTzPk14QkPhSln4rpFJi5EuJyZtG6x n/8y6IyrPB5al6FaNF8EHUGEZnqm7Tuj79bhWLtq6qsUhratwIVI/+3PTP3Aptq46hucmhu6VBZMzwlocZA3VCW3FlJ1Cuc4IDu+6vE vH2JQiCaGCOJfLAnVKkzbKOdRhqNpP3f0s1bRU1xRdUzRt3rR5 2xQcU4ytxFU8uZI4PFwdEgNe8RQzVj1rp5RLEHuxF3o+U6Xqug c7CllXyYoJD7iILYQGQsDwY9HSZcesB1FuJwXZg4tGzhpWpA1a V8PJHLwKQYsdw9WkvFahPV6OlKpOGXzkKohUUDsc6gh9xG7MVl jwFnjrp50QwzENp9EgapxEP72naEO0G+6QqmDlU1WzalqUVVdg VizZB2NEnzX+DZ5xY2c0hKdxebYT+4Epq0y56qoGYtRtPzZdSR Y839F41dMdvsCpVYW1vBTFLXN8JYwRItKQlEzYEHWLFj7zJ7BG I6uRQcFXBV9ttNo8y0YYq0g2uIpepKBZxUAREFR1So4U2uPzWs XVpNgxIGjg1UbEGhlpZKeRqc+6Hj6Q+EByDN0x9Eb8G8oRqjq8 oAg3B6tarCJBTdBrouEDWhDZimcrnqsFUYDUTtmw4ihBLPux7D dKWnNkzZEbLR0wNpj/t/wM0zQaLbh4swYdosCjngihwHlcHaLjVi3otFGxEFctMTZrMrVd rEkBACGEEIYGHRp0oxwaHIpGB7XxBNMwuGwIAwJQuWrdRqDVEU FmXBsoK64vap6gWjaCAGt0oeKom0G9BKglJpZM24VmQF1NgVEr ZVbX3Aa4IVCdQG00vB3ZVWVX1W1Vt9WGOX/jUIMgQfip8WgDDhZoWqBpjcZO43BsAJUb7UHbFG1TtDTe1vmQV qEG4JDUYtgAB4vy4KOoahbARLaEQEwV4cSAY7tClc6GsRlalm8 YGq0jhKkBMSTVV43Idx1ZEm2jZum1BhyhYQz6/029bga6GTS2UGNtDcZKHKAeoyoLlCoyEWfCrhpUzWFdJ/C9CCFcOamVREP0/CC2Hb+xgRvYt3wc5eNIshPJTuItHiLgRkKxqqqqbduhGWqc1hC GBkNScHzB8RtoODb2JERlV90Uqrru1usIfc13FVNS635ouawg5 z1F8jWFluyqYMayG8tuJbIqkdVAmzeavY2ecwMD0SgN1bZV21Z s6/9h702DLTmu+87qRu+NRq9AL+h937A1VhICuFOiZHFGCksMexQz 4S92xNjj0WjG4/FYHo8lizIlmaIoiyIlcBFBEiQIgASx792N7ka/3t9+392X2qsyKysrs/aq/3zIBw89ZsvxHMLoyztRn268d29VZp7zyzp5FiIiZRCUqHKxoBl 45YV2V28FwqwgqljmgsOI4OeGY4dSWC41bNIfJ5EOHvk88udXs ivgCrUCbQgf6YTdHGWeBdmSTpWWtm79TL3Tuo0GylJmhWF7KkT BdxkPYpGnpu+izKlrx0DHtcuo5u7PxtdfI34UWNTNM6RJ3XM5y 0GAsWGXiUCkHH4ALhMn4To3gV4KF/mYMRcElPPQiXlQpp7j1mV5M/BEoU39EWJUAmRQVSGQoTXN5rp2DvAi8SWrUA7NgTEYogYyIC4h AK8orTod5d5QIIHhBwo8dkgzEaOsEZb+7PCm4LEIhjZSWSVRKx j4CGPEE/2J4ZyPHIiQ+hVq6CPP7JsosVDwoATz4sItEAAUfCDcBBwLfsO4 GXhQ1VVWIC8TFknCQscnuoW08DwHqPIoZTaNHQkBCdC89oE5Ib 1eIJ0MHuDBCSKRVQu9n5uBR7AwomyYhoOUIS6Q1e3Ua8buRH8i RuwjbAWDKomQSgxtWOSDBo9wPBRVF8lE7qGCZ3k5YHhcdaiSJJ Ek4Z6MRV2XSFK0u9ZCwQMnx7RpmYaMeMNpMDCPNAAyZL0EokX1 CCUyH1XQHNgeTxcKnjzKA5syMxZuljBY/bBPkwiIDDcYmITkVQ0XKQeawDWZ526IIE5SeH4Jh0NUWQrXYR8 0eGLuRYFVGQwsCL4sTQAAIABJREFUhw9YgAUyFSKB0LOG41pZ3 o9ph3up7iGIfTpIcxIJjzIzsG3kRR3WTA97bT8MEPBSxMiSOCB +xPQ4shYKHn3I8hRNc5ig9kA6UU8i7rNBUcAyvdBKpVfGQYkMW VFXNW4GHjgVzLxiAiJNksQ0TWpSlLgZeALAR0lQjvIoCKTnha7 Vq8soFzEqxKltOo2EeCjzuAZN8DcGngSIkCEOpE8iww0GvqEjS 8EBNzMcO0riKC6CMJYmkPx14GlGRoCkExkU5XQwymXG/OBn6p1WyNozaBjFFWCWohN5vhQkllbXqmXtDX0UEL4QRJAidVO 5UMWmMSExcT0aySQDiChaNHArpKhdwZxOO3YdsBhRhhRuzwv6H sKydmMIhA5DCe6HxPSVPisXTRKSJCRJ6CehD2qD2C6xozgUgJ1 FlmPGWQziIQyia9chJG124BGXhFxkpj8YOV0BEUE4khihY5lmm Rfws2TEkKCyeCml3ul40koh1du36qM1zMUwF0bGjYwnYRizMDV s0BBlUbDAtUdZGoFScD6YGUeZtPUZIi2DD0nuKpeOmmkW5izMW QgWzq+e9yvVUx7RUHih8HS/H5UsykKXOZahxxHPRZJFCz48V062/xw8ru1YhlnlRZUVIgiZ67u6iaxIReAYA8QcRVL4JByOIpMVNA1 6DoKsTHkc+p4wHD4Kq8CL7YXej5v4buIry2hmzMyY+jyjEnFFo phwCQ5nso8YoUGzNHLtUcEClAVomBp2zMIkDNUsqBlRs6NmaqH 3o9p2pEGYBqEaH+W4i5go0pLZLHTCWsDq2BWHcNIiSLhJa6AGa MB5ljUHA1vwGDATaSbztxEHSRwkCU0TmnbKpFMmRAgi5jXel6E vQ1nmIk+d7hB5VYqYO74jAoO5Iz0lFFQiBcaNub50hmU+qkvBA 8EDljZZ2pw/MI9EEIncr3K/IiIlIjVSbqTcSgMrDbp6v0CdhDEqMDtEActmIc8TMkDFGdCNQg 9xk5qtwOAo4bgwrXZnsih5SPq5tC0eS8BKqZXSbim6pbATbid8 vo0CYSVhKU1SmjgJdxJeB6M6GKm+GIWfF36uDGI/j/t5rHqCRJxEfN63rL6zRCUyySV3qScoLeOkEgJ5Ljn1HB11EbgW 6irmYQ609WGJmDCLcscP7V7qznF9AGGjKCrIJIcoY1+4hIUiCY osAVSbMj8q/agsaFjQMIiSIEqcOHHiZFD6g9KHkcHIYCewkxho6B5qUBIir4a TM2ApaAwB1g8CJxYkL/K6yGvTGjiuDtuF7c6Bz2HehdUvvX7pZZC8Dq4lwyuiB9tBkvqg 7ajjxKkTpyGrQ1YXRBREwK5gV0ynZOAhS5DFuZvFpux7Q4F4FJ UdX7Zib1hFpiAdT9c5F4BS6zk4c3Ay5mfMV/sCFYSSUZFRUZKoJJH63Im5E3PVlUatH3W3rjOyzD4BfMDlhUmT ruvwuq55WHOuQ58OZ0wxoKWbSbiGUOcFWcCzYP4blPd+NOznWU JGOsoq8WniBwgTkJu42uoUMkh8GgahGGZhPw48EYV5lrNM+rKO ETrcG7koMQqply1YsXnBifRpELJQeDyzg1hPUgL0PdOTDJwjy0 qLyoGNGBBInagkKVhJmmYeZoFJM55IKm4KHk7gW5R5jBMzDkcR ZRHLyhSWgSiE46LVRppnhp2XsBwaJr7LzBixLewBMcJaRpyHjJ VODC+FG8MRvqGjqoxgMCK9m4GnkLFkrHT82qMZ9WPPibhfFrK2 bQhRhj4ddXMIKxhI8GHQWyh4fGHHiExfD5NA8hB1xRziG85Ch/9m4JGRoISgrDgNfMuukixmXFCGMnWMfs38zLMQCchY2mHqCoi6 JolnDtKIxggHbouVlOYLdr3eDDx05FY8oyKJssKfGYEDEhB1Wc iI+7HnZNSvPVo6vmSskPEHDR4eRI7pIoHwROQIFIjsBAKpF+U0 DrkMuWShGDpODgyp3/fdhYLHDnwnIMhrMjSET1GibQ0s7pcV2p2QJejqWYi8y00dlb5w 8ISpcEOCEtQmaZAFFstzuF5UhIb0+laRdcLAreNWYLmQPeEiiu C4Hhn5dARwz2qGJYYk/KDB43PihX5apH7giyDIhPBHo0oI6llVEVPHjHlAHRtV6YQBS6X lDvzArJC6gTksSCe2LORTwhJJpltOGWaJLz3Kk7y2OLOicKHgs UVhhJmUaUA5H1nIK7/Rr12eu2np52UM3+BBwKsKhNpCBjcDjy2MIenN1I6BDITCMDuiO 8z1m4GnCDJhRygyQTw+DBHBi4kjPDdDn2X9InRR0FI6CbPjWOf 8bwo8UlBKrQAYyGzoRlEON5a2iJg+ErYdIBjWI1LYg6BTpuCkv Bl4YsHDgCJJI8clIwNlnZkEwc9+V9FUT1b1DH7s+bGnVNGTwpN C9cFVZjGK/ChasKFR3gb1Vq7MXxJESRCpk0kqHSodLhwunIq6FXVjJmIm1Lu haiytzmZVWIGKCFTOkCSQSTDfR5aHCQ8TZQ6oYFQwIgmRxJfcl 9wXhS8Kj8PjoJJSSUVki8hOuJ5wnQuLC0vpqp5Feha5CXMTpt4 oVdcj9VvqXNeNIzeO1MG4ErWaY8ZixoyMGhkdFXRUUNWJVv2i+ rYk9JLQS5mbMjeK7CiyfZH5IvOl8KVQ/pksNLPQVB4VPzH9xBwV7qhw7ZTa6YLzqFj0/73Ue/FPi1o36nJF7YrajmM7jge5HOTSkZkjs4ilEUuVfTGy0MjCnMT5 wg/z1bm6ahaunlqFPyhfh5px5bdRHcnUqKoRVt+gRl7NgpqR91eCF GzBb+S1H9V+pH7dSpmVsjBiYcTUeqsIr8j82vNi5sVMnefrOVG XmjK1ylR3cKXSIU9CnphJbiY5vBheDF1Cn39wRc1GRTrgosp14 go3lG5YxEh4aRVDqxiq1m2qTbUTwYkQeFUukbo6sqgb8DZheYE wKlRAszr2ZzxmPKaRoJEgnAQi4HU0JEMjtiPEemR6uR+FIiBBU IDXCPsW4grdBnwzdMM8KuwqnKPDGMWIO3kAfyDgBfACtXjSgKU BY4IwQUKXpKEwPGaRaITiemEL/QbCjg00siIy4swv4cWlGRp84KUW4r7Qr1P0rLIB18bMFJIShCv Ps1JAK7et3DaLkVmM7Nywc2O+uZnP4DNlOjOKigMukkGBFGUEE RUhS1VQb0VYRZgKYZ93K0Uejzy1sHMa5DRwReWKqs9dhkJPWwF MM62afhjl0iK2Gj1lUtW3KQNoprGZxqNMjDIRSBJIUlOzpqYFY UFIj3DLMStpFAIigUcNGbY8GxGKdtR147AC1cNaIHFdxPGIV24 Gw23lNbPS2ClSM0v1NKk8A3EQ6hE3hJkGbsF9Dp8jpnlMc7V+a i+tvbQOKmFEEpUpKZo6RsSuoKcFuASLKi4Qp5HrU9POQhFYrnq inwaG8lfnRMZOyBPIHCNdZjmGrsVSqZx1yjUKz4Znw83gZgpsa p0rjCkVVqhTKM1olNFI7Xp/piyCZxE8i+D52wFPC+FM4fdsIyqzPIghCubJvwY8ZQJzIFDIzD OGUdzyAyGrNMPNwJNWqW7rZmi60mWIQkQdv9sPBnmaJzIxwmwU JMiQmgTWoGxOJSyJg7gnbCOn/cDsUSP26jzAzcCDJEdW6B6jMh8TwwFy8A54d0qm500HGRI3z0Y UCVr2bAqRu1OorOv6aadu/v2TJxAGwWwLPFkoeFICvRFCImzJKkJoZcSP0gQLBY9XyZEkTtU 3884gSu28tohdoFwoePo1ueo1UVbMsIZZ2BWEt3sgzCtSAaRzI RhYCVsAAnbXY6NRQSkHWl4cxpbI3ABVlxEjTcYNHczh/TlEgIRb8E5g3gw8mZMgQcPqk1KCJOBFT8RTjud3+pFhI8kqLop IVCKOPIq8vBl4IMo6zGwC00NVwXULL2JdU/9gwUMlo5LlgZ8HfsbcjLkl9UrqiTAQYUAkI5LlAc0DqmIQF6rY RWAXga308/1n4PB4SXj5vkpbibASMR8nGjEWsVEejPIgDmkc0ojTiFNfMl8y wYRgQhlrT5SemF8lKkNKZbHByeBkcFO4aUrTlKqwwtSOMzvOUl KkpCiILIisCK0IVc+ukjfVAbVgmWBZSvOU5lRIKqTCoTpJUyOr mj0r/0kaRGkQiTASYaS6F6tsu9zPcz8vvbL0ShFkIsjUM2YBzQLKpMO ko973WSRYJFSgQUlpSamq2V75ovKFCHIR5JVbV+7C86j+M/D8tNvtP7k4DzlXPXejoIyCMgyTMEyIDIkMlZNTuaHUGWZGiows OMrOkaUjSx5mPJw/X1WGXs11GNEwokQGRAZqA6FGVY2wGm018vM+ClfAFe9vViQVCw aPAqrSEBlSGVLl8LST0E7COGRxyJzUd1I/5mbMTWXdlP1NA6aWEIgPMr+rUAfm88Yu8d1k3r+q1FgBqfRF6Q vECbJCMB91bngOzxKb8hwIoyCMgsrLKy9X4QNGkhtJzrKIyADd GXijAaURAAnz6ogkI5KMisArAi+nUU6j+QzrNA9GJvNMEbgx91 AKCIEkcboy9mEUuQPMzpwFCKzroNO9DJ0EFc9RoJ8QqxZOzFmV KrfYKOOjjKuwgkFJBiUhHh32RwgAKwcNwSKcb7x0xzE0E0wGhW 1BRq18NM7mUBgoDLx5eXLbEbxx/tL2/bN3f+LS/oc4rB6dUiG/87kKXggvVCZCKW/uZ7mf5VTmVCpz1BGtYdZnEG2/H4TCtD3XDOocQRQFUaR82jmzc2bDt+BbyqAp860cfTwADwAZlf 0OBtO4enoATCIJS7PrTKoF8NOXwr9almoPLbknuTf/KyESQ7aZ45Qxl75h95DmcLxuGuh1HOaJG7GQ0DSSI6QjJHWml8 mwPXDdIIHew9g5OeogZg3Iq5kLuII2YsCXZUGCzCOCe4J7NSE1 ITW1amo5KXFSMqzT2Yg4YDOsi/euoaunACuSGnkkg1HsXR81mqnrIOsTU6JQuzfVKkKtSbUBmiTD fh6MytxG3Z5+HTDgTYDPqRB5SSAJ1HuCSpK1ktRKUqWYCh8KYM oIq3AJtZl4P4XgZ8gieBbBswievx3wiMEIPk2iQDDfDYMwlU4Q dUbmzcDjRiRH+d/t2wGzy1HPmSad9iBxM/BUXEDEqDPJPGMwF1ITnINSZGjdsAjQChlAKG3+5l1b0DnXSdBJ gASNq9MeEg+pm0ReGt0MPFVRey6BBCiyRgvdwfObDr139Of+7P DHccWOR0Mx7PsQzWwINpfqVzv77zu3evu5zTtxeuz1TYfx8uUQ ps7nFgoeoxw5sOzUDyECFgWhYL4ULFsweIwRbPOrn3oEM2OTiB soYngC7kLB48yatV82fMOp4rTgNTLr+jg830CiI3YjRhNBHK9K 827FLZQimEt42yZxGNfoNL78+IeQRd7cxCxkA1LvXKzTEctgBn HmErDoZuAZIesXcYC4wXuwg//9xKnJTtMVIYt8P3C63OxFdr9iQ3BLED10bwYeiup8b8oD5jgDj IhM/MP7tmFw8YMFT8r8lPnKuaQwoM4PQ0FCQdSZlXIv/LRzaSHCOGdMBEwo7Q5UhKU69VIaotxlygTklOeU2ymzUwbXh+u DeCCeclUVlBWU+VL6UiqQKM1XXo5eyXol6xe8X8yHEau/r6hf0fm1SKKcRPkoLUZp0cvzXp67MnZlrEA4PyssFiw2ksJICh VtqdCoXEAKWipOUUWXqk/Uf71/jiecWCiNojynfP4XXZm7Mk9oltBsvkJByEXI1VOrN1Yji4wsUn ZK/b0R10ZchwwhW3A49c3A89NX8FNXKJxQOCo3TbJIsigL9SzUuTS 4NN735KQ0Ss2MmNmC83jMJDOTTM+knkmFHBUkIiJPRJ7yWak1o 1ysalTVCKvRViOvPlEzomZHzdRC78cThScKMxVmKuBQOFRtj0Q oRSjVBkLdDzwHnqN+RTkJfSmUb3aY82HO3Thw4yAUfij8mDsxd 5Thc5PATQIVdqyO3FXogUTeY0Zb9K8a40CSpQFEiZHnhHBC9GP 0Y5TUL6mvvgfnrj259xiOfNLX1kEwpGIGxWUZ5KGeh/r7odUy5NJKpJVIm9ge81zpkpQMpNcNbUKZ7XimCGMAecYGA1yb/PzOfTh8n9TWwpQYMFzrPPfpX4PfL8xmSdzMtdWew41DNw7hEri ER4RHhAXCcwOao+MyE3EXFFfOf+nuI0Z/sko9C5jKiEFlmCMlMiUxBvZ/f/y+GIFX6rjYgp60qRthPrxYTaXy96rdmBHDiN9PO5WJKxOVfYwf vGHdtg+tabRm0tCUZFgDQ33EBGOCKZOVhm4aup3a79S+WmBuBD eC2gHDBmxgau5rv/DLrrbF1bYgRjX0/njFJrx7/aeRo/ZD89sLj8AjNQlqEqjUS7UTQoaUJMhc+G28fu3Ksccw18HYVZgd uAMYN9C/jFeujh96FKfPY7aFcBzGeQQFgkJffmdDu+3dh38RZ6fR99E0n/z5T2HihsXjsEDOwshxVbAGiUoSlVQEVASqWA7q3Bx1YVxH1Lms aWT73teOHsb5syNukDLgMa2RCc+2um3keWw7ymutjIwy5mr10q hXgyLM0Ohj7PRXt96G46f8ZWtVoqg6oVB7L8ltyW1VkkeVR1K1 vlRwv9qv62mhp0USxMn7ivMz9W4RPIvgWQTP3w54KKJeoNvwHR AgGfYbaOswyE3BM9785s5DXNsstNtBHPhOG7iei5uBp0TJJGuM Gm7scZSjmHg+jZPMktzPk8xzY8tEs/fVu+/3tVuEtgZ6hEGIieG/2nIQ0oXbragnjNHNwOO5AWrMDG2S4apom4gxbOLNl6rUc/TGbBlYgMtzO0whSqr7GNroWwzOrH3jDx/+RXTDEJjUBwsFj7Fuz7S24V8e2IWZG5X0Qqc70vUaWDB4Ztq//9Cjc9ot2HIsaRuI8c6DH8ML7ywYPCmkK4zJd5G75/Y9+OyaPX/0occwMDBqYdj8rV95FGH70q77n1+24+sf/RRmWuDj//TvnMymB4jgrN1Lbjv41Vv34HIXfR9G+Ft3bEGnNfACP85TGqQ0 uBl48phTz0RvDO5Ue9V6a8udL+zfizdfs2LHEJbhDOI8rESYBj 7ynA1HNwNPIPoiMzBw0TExfeXpY3tH2i3eLR8weFRosi+kLySc Ak6hvAF+HPjxfJ6XeiOTQS6DBVcj9qPcj3LlYlJOMzd13dSl0q XSLahfUF/dg5ETIyfK0LQr3q54QUlBieSO5I6b2m46XxFEaYJ6N1c1OZRBV GmAKnpSnX9SGVA5H06sgJcxkjGiXGrqf1X5Ti+mXkxVUmrKvJR 589DyReXPmzZPSk9K9Rapjt89GXsyVu+Yvkh8kbgyc2VmpImRJ iqMAh6Dx9SzK41NGUkZUcECeh7qeagOhZXpVwf4WfD/Xu+f64ZpEP6XR/w/lf8CbAQPxDzw1AW3B7c3zJJhligPj3KWqlU4TDFMwRk4gzpvXO j9wIvgRQo5FfEq4lXUrqit6r4oT4gMuQy5Gls1qmqE1Sdq5NUs qBlRs6NmaqH3o/IKe4XoFfPg0TOuZ1y5ZCkH5VBbHFVdUa2o/zg1itCuTF2ZJkGaBKkilvrjPAjyIFD7HhVV0c3Lbl7OVdlclWF gIUzwXgdtjiszsMIRHzqZXVFSUTJffMXz4HnT4NPgCO2iMzW36 eD4ml0yNmoEpjUECjsRdiKU9/Kn1UGMT0NkcG2Yelmmvm+bNgl5mksjCrpdx0gABKJq9YO9hxur brNTyxAjzE5+a8+dyFzElh/BpoVytSm3SU38mvhm5puZH6RFCqRBldASIqjsEV643Npw9LXtu 3DuIhInaYx5MtKp3wm5XZRgHFnuIWinvSd2P4ozXRAGx+9nZT8 r1bKcV0CVeOswOExBWk3x/A5gNPrfHv0wg6SI8hoklPCqoh2oBazcUFnAsoCpPYpS+YAhYLA y18pchTTkQ7N11tu6vbVitQHZKv2Xd+zHtVm1wVHuoywIsyBUZ T2Vk20+1kmmrkxVwILvN/LcxIVrY+u34sb5ZzYs/91H7sFwDs3hFx7+yHsb7j679hhmpr/6yU8M/UFUR40DR95dv+k3P/oZNId450evH9j09z60G9aVkrko46f3HcV026OR44UO86IiVj55 VZpIORvjQMaB9DniApbdLyuJC1PnHvn053bsgR+WCasSBjfF1B ATIZoZznUwLFSgRKfknXIePEoZQW3Yg0kvJgBylxjT1v57bqzd 5ieun7jQK+iVCnVR8LZlactSbRSMnBr5+xFPYcbDzIwrM65UFr zaw/1MtVsEzyJ4FsHztwQel+UznSfu/uQT93zq/zj5EEaEVsQvvJuCx+0jIWNLt+CdcSF112/FMTet4c3A808+88tifAaxrId9IcMkFTIpwyiVYZ84jQRo6H0QD t0ZX7oSpy/QmvSDLq5deubE4bw/Dj5yWCUL3Aw8LCu7lltwjFo2Qr8wBvauh+ZuO3J2/+F3Dxzxr76DxHGiMEbdYVxPMoRRbFgWXB3WN/Y9jmsePAqZLhg8wyHm5pycjqRjukFaouqFMJKFgqcK55APb2ga 3jnTLv3p2Dx94CTePLdQ8AjR52F3ZtehsQ3bXty2DuPv/aOdm6G3YFJcm7m05T68NIFWCxcvZsis0MSzz1/fsRt9G7qPi6/+cMsyZF2w6SJwEs/40eG7cOZiXiIr4IvAos7NwDO00wzw/JHjDnB+8ltb9sMP0eiIwI6ohRvdP/jM576w/ZFv3fvf/P49v4Arxk3B44zyYYsA18wQiSVpd2zZRrx744MFz4IVdVEWZVE WIsqQqT1Tp5SdUs5XIw5atTvTX7WiuVR79sHd6L4H5pVmXwIti 4xyjHKgHGbmFccnXEpYpOyZf/ShY5g+D450wMLIAkRRRgGz8PJFTBqhGHqkhWKUuBPhLetdbRX8 K+i9g9cnplfvw21aqmmY7mLgTrabLEuQwzNw+tQpnDmbVOhbwO Ub39t3WEozinSbB45glUTkxZVAYMYW60SFg6zDzTFHd1ABNvIB RkFTZ623t67C5Tdx4err2vKf7L4P46NZz6aArvOqBowm/CFuvPYXHzs2d+TjeG6MAUYGPPtqb+NOtmJlfOs6dF+BdToFdOI ziaREZPdRClzvYXxAgBmSBFU0ZCaaXXT6hbaiWrpquHQpXnq5Q 5hfwi8QAnJyHMM+5gwYYd9kGcBNu2QcwxsIe2idxezbpoAh8M7 2LTh/OgpLwatnDm3E2EtIvchpGyWmSZxU5cA08erlwcaDWLGy0LRE03 CL5ixb7yxb/9KJT+DdFnwLngXqw9TjkQOe/smek5gegGVo6RYwQonGZRgNmiWu5PW0iRDFXBci5Tcmf/Ozv4IpC30BEiIQ37rzQzg38oNuVnpRSh2qB80BUkzndDqnOUTf amZilMlR6DsokoBkqJDNjT73yMdg9jB5FQ3/iUMf+tq67T85fOo7t9/xypFjX7/vvi8eOAA/wHSjKhBQGUR5ARDdSgPOLLPg4QDoA4Q6aSae3Ho/Luq14yGScGM40g06Fmma7lRSGBh6GG9iza506e1vbluGSy+jew HGFdx6MtL2tm5dgaf+aojLJq7TXiV0RCyMAhYK2R8ZiBL4Id5b BM+iLMoHLDcDT26Mw5s1b7s1unP7EwduxbVXwtZ0OmwLwJVFM8 S0X8WjMfgTFZAUBfwIIwedq1/88HHZJXCzNCeD0SyPXNcbnn3kM9/cctgjLYAVdAalTrRbccf+f3B8LZxL3c3Hu5tPBJpWLtW+9NnP4 fJUBpgB4R7aMxwXx9646+6+ibgErk3+8NDxMBwCfODZJImYHUm aCa/IQxQIB85MHU6jHhZxwTwGCtlBWDkZ2LUj217duPT7msYefPTZ7 SdxdspIYz0RQVAOhkHdmQAZfuWxQ2iceWHpLrwx0wpiu8Rg067 m2q22ptma9oVfuwfXf6ATn8RyaMUyB4TP9PZXHv8sOmSs7xLAi X2Sh2i0/sWpB6ulK7mmDZYscdesYUDbD4Yh+gEgo7/38AP/6vhDmB0lNcYbQ25aqU8R6587tfff3LsVxpWOX9EKOPvmj9csM3 WGCt/ctgwXX6iFZbSuGRX6KXTXKYDmml3jS7Zg82ZX07ByCdc07Dzir 9j4vZ0P4KoBwWrXhOf8g488Bp4muvfkqcdxaRYDFzrpFkknj3/vkw9h+iJNY5LGCPHZQw+hr0NmcAn84Lcf/1W0AkRJ0tNfvOeXcdEqKp+wnk1GUUKRon3hmo7SBLpmI4idKrO qzGKenQrm2jKRgKzhit/7yCNoTuL1a9+9++O4PIPTVzA1jckpnD2LRgNDA1ywIHYdFhdwq QwMB0leCyE81wJusDBOojiJMEG/ufkeyITMNv/pL/46jFB3GxVYUhhJYaBj/puHPxpoa03tlkuHN53dvRre5P/52MFZbTm2PTLacpt75+0uJgYYQ4DcBWoEnu8FrAIql5YO+d7ah xbBsyiL8sGKck8p5wzsFHaqStmXJQdiaThgIgpYLhMb3ASLGya 8HHFVswSz1//9/h0h0KXCtHlVA+ff/cGRg8jq3PSQ5CnlaPX+7O5T/27L0u+d2ufe+jieuDqq8pbkaDpffPQzT237CN7WjYL2ExeT5/704/fjls1Yuhn99zC4mEZ9Yk/h+tM//tAW3xJVCrx77gcHDg5a41VKbTfICgSlHdYOYBvdCxgMMRh6nIk iM4PIoLyZBy4g7b6w+mg0fufnHvvzT9yHS6984+j9uHCjhLRov w71ig0xc/3Jo/tw/m2cfv3yHftwccJuX0FFh7nVkUNMtZ44endXO459n8WrTUzFBFl D6DBn4Mz92b7jeOMckFqjNr7x9qy29Y9//e9jaFrOGDDCmfM/uP9hB7IV21XWAYzu8uX2+vX65m1jmuakIwECcwTffnXTrsuH7g 3u3HddWwI7C6cM6Je/9fjBSYEcJ9b0AAAgAElEQVQxLx/b/xG8NmMWhCMrCBACNoMZ/MbJneAjvHrmtbsf/ub+fc/ce/fX99yB5sRk7yc55lr2pQw2Ll/68qc++bWN9+CS/d3jd+P0uevZdB9G7I2EO5jafqJz4IEqsktu4cwPn3zs6DOPH8G FH8Ecx9lnf/v+43AH4ENj8t1nTnwMb06giqrIcajvMdqI4ALoOLjcyKUjQx0l Bi3dA1osDSUNBEFhI9G/te1uXOrDOvu/nFj+nX0rMfMm3noJ3/8Wro5f2HPgd088gBvN1Au54QVAixKCbBARzJ351qkd6JuY68l+ B6nE9Re/8Mun0DoH/eqzJz6CV66gclJ3Bs+Nv7fi2P/62C+BFkibqHp46ZlvfPg+TF6Fb8pkMoyuvb1z41PLtd7eE/jxG8gEItqKmgEIUjceTWNs5rt77/rqPccWwbMoi/LBys3AIyLXsjrIa9bXUdbXL1+1EM4lI9Bq+O4EcmRuiNOvPvXo A9OG5+agLJcJMD35ta1bkNVgUnjUGxq4eOXLJ+7B2Cu4+Mpg2Y PBpk8YKDupQNPBjPHW3X8XL8wZBW3QIewmWleZpmH57b//wJ249hLgU2cazZf+4oBWZ3D0EO+cfu7oMc9ohd4gyes4rTrujC 373J0Q/tQ/e/RRUDp0TN13MsBiQkfWzINg2ETG4Xq4ehXtS+hd+cEDj2O85UfG yG25nRvIybeP7P3e8YNTe7a9uVLrHnvgBW01MifzO9NkTi9sXJ 5AexhueGxOO/j9k5/FZdLJnbnYAO3+40/e/4MHH8eF60AqQzfZ+oix/DCGBnojYNRovo7Z1lf2HWpExrCkedyU4fQNTcMLL+CVNyeWrhi wpp0MMTP5zx+8Dy+8jTcujGu3RHsOwS1AgRuv/NXjh95zUgN46bYTGDOu6zMEgutpzVANHMgafJRceOXFY6fwzkV cvYJm4ycPnsT5twQmaX41gz1iE7At9Lrf2PogzvSevud+zHXaG DbRR0wCo41vPn/99sMpHZbcxPRpjK59ce8qtM7h+uvoXPy9x+7HhbdKt1l5rR8cf RxnZqU3qIXLk9hjgQuYAMa7GBBOB5LpMsgETUcp5mgSF1FeJ5E 1haj/7R33YspF73XQsR+d3PTEdm1m9x1Tu24/t2vf08tW/ckjH0fbRFyGujuK5azjRIBfp+he+PxWDWGCvoksRuCjc/af/9w+tM///s/f9xfbTuLcHHgvMsantzw8u/XDaJjoevHofO1dxXDu6x++D51ZDNt52dDNM3j9uYl7D11dt21s 9ZbIGhbMc2G7cFAQOZjEpdmX73sc1y8ugmdRFuWDFZWhbCWJlS SwUlhpwoKEBaHhQGaVmSX9SPQiSKCEO7JDlqDGxag1Qvzd/XsxOT45beUFeAjiA+cvPbXn4LVoNFP47lAIv8aPr44+8ht470n MvRRqGpatiLVbsXxXuWv9uKZ5moZlGpZrWL8aK7VE0/QVGtusBZqGDVsH2kqsfkBoWrp0KXhaeiFmJ/79sYOos1RQAQxCgQQJTTFz5Qv3H4cMnQtnUQAxcHEMl67kt2li lYZblwtNi7Sl2L7fXb2B3nb782t243KvSDmQxQEpZPTkgUe/ufuhp3Yfe+vBj+DVVy4/eL916+2jVRurlevTpWvEUs3TNFvTsEzzV2nGEi3deEtT0ypNw9 Ilc3essw/vjLV1tXa7qWm4bdW0pvVWr840DUtWBtoOqm3vkDAC5JyZtp33D h/HmfN46jvsoVOVthorNnpLV2DHbqpp8Yol1VINqzV95e7Rit3Ys bynaSiENHtf2L8TzalCokpQ2DUoSMXs1MPb488cf6yIPFRxE8a b7oVE24Rb9mLNeixfIzQt0DTrzk1z65Z97+itaJ+hmiZv0bByU 6It5Ru297QV2La5XqKZ2opg5fpk7WpL07Bxo6Fp3U0beps3/OCe45idgNdAanzt2IfQ9p1Bkxhduyg4ULa66I/QF//6ro/BCTF0YbZgtvH82eayLWTH2uZKDas13KJhleZrWqGtZZqWaSuxZ H2668CYpr144uRbDzyIbgfUHxA3yFMBtD2H+W6ZxT8+uBXv/GSaBS7Qts2Jbht3HMu1WwtNszQt37ml2H3HjKblezeGmpYv0Yi 2HLcfCDQNKzdAW4O1d7hrNrtrNqfaMmzaijVaqWlYqaWaVi3Rs GpprMeJkVRVxTnHld739z+Ec68vgmdRFuWDlZuBJ/UCyAx2gQClVURdLmmU8YQSUVcYIX7Duvbivffg3NmyQm8Q2XYZ MuCts2Mf//RF0mlUlLslCuCy/fKme761Rfv+Tg1Ll+eahjX7M219S9NwZHukaVip1Uu0XNNiTcN yLdy8pLdE49oSrN4A7QSW3cM0LVmyRAxtZMDktX+28VaUcSqom 1UDJpChEvW/vecwmuPotiDDIsKgYT9/4uT39u6jSzXcuVJoGu5Yb2parq22Vt7GNmx9ffMRnG9GzPXsoS B+yhnOd3DVxOlLuDiBM6df3rO7s2RtW1tdr9ogtZVU07DxtkLT sPYWb6Xmr9LcWzQc2hoq9jz1devgjlzbGGlrqKbVK5d0V62K9+ 5lmoYlK5Nl++o1R0kFOy3hpWDlm3fuuXj05Myd295ZvgSrNuPW rdOa5i1Zjo3rXE3LNA1rtDlts3fboXCVNqNpiINo1H7h73wab7 wkaB44ItXzsCsEkkGov/Lgz+P1K+6gSc3uEGQSnVrbxrQ1WLM+17RUW4o1mwe332ru2PiT B7bh4rNYf6ujabm2XGiauWydu2pjqWnYuomuuM2/5VZX0/iKZVzTsGbt9OqV3U0bvrb3Tlx5D7wHa+r/WrcbDTvnniSmniYBgCjGQP/io/8tLvcwcNDW0R7/nz/9qL1xf37wgYualh/ZFmoalmnVEg1b12P57Vi9w9A0bNh1VdP8DVsxOYlLl8AZpidHg R8DAnCzhDhWFJDX79qLC6+1EznLWQKwMseaXUTTck3Djo144j9 Yq5dOa1q+d6MCG24/MKVpWLURK9bX2upYW9rVVvKNO0JNq5etkZoWaBq2aFijCU2Tmk aafmalQRDEcYxLnT/fdOipR+9bBM+iLMoHKypWvmB2wexmzZs1pyFoiGFiuzXDmTMYG 4PoojfWSOQQQFFYzSbaMyDW3M4jePNiFo6QOGFqjLwGro8/uXxl7vdRspyHdr8XJJTGpLH5cGfbiZlDd7+6cuMLx+//7s6DL5w6+cV1q54/eeKHhw/9TycOfOHnP/r0XQ9/fe+x/3Dn5u/fc3TsyEPPrbvzxdsfem79vU8/dOIr+7dOCmYDGJ958lc/l/cMWESnzI8Tc8hRonnHUbx9w4U5x6bIKIbEU8ePPHP3SUvTsGbT dw8efOLOOy986te+tu3okwc2Pn186x98+uOYuBaiNpNoGGd9kZ btGINcL9GJi5m406n0b+/dfvajj5zZffLcvns/v//AHx099ntbt37/0Q9/+4EjX9p/+xtb9r91x8Ev3ftR9EMbxQx3vrH2wy/t/5XX7/rQc/vu+oOD279wYNsLO1e8vHvVnx9Y/8OHD0RIpkZzyMrK8THz1v/96L6hpuHOA986duRL27d+/tOPwphD69L/+PDhN+459u2tG//ywD1f2nrwrV3rrt2zW1C/lOK3TpyCw5wCbRpJoO/Hl+0JAvGnOw/j/DVYAm9f0ld+Ej+0Yc9+4aN3/+GJTX/+8K7n7rv324cOfmPP7i9v2vRH//AziGYw9so3f/nRt7YffufOo986cuSZBx74q1NH/sUa7e17Hnrh4Im/2Ln7Jw88/Oy+A0/v3vPNEyf+4vDhz3/mF2DosvBbg4k/+fXfwEQDyLI8oqF0SQj9WfR+8I+OPoyGJROkBfDCxdnVe17YoL 12h/bM/Se/vGPTn+6574WP/OpX9h77yp6jX9x3+As79/3xpx7DqBVOnQVti9R2ac9NJauLBHBlOrSMQPCqFlnBrmhr8cKZ uAjdwJhLRg4iph3kSw7/zqNHMXM2hdmwL7y289S3l+/88rGTT5x66DtHt/zl3rXnH3voz9at+N6BfU/u3f3aibu/s3X7xUN3vXbH7h/edfSpowd/9+iWP7x31yunjj57dDdyxE76ZtDtADAa8PtXjz6wCJ5FWZQPVm 4GnoE09dR98dCh79x++z95/Bis8W5ZdMtCWBY4h2fAGV25bceNTbuzcJSFo6T2dX/uzV173tl3ALHrdyeSgCLP2norSCjOTp/W1p3ZsAPnr+P0Rdxo4MIZzE3i4kWMj8PsYuY63ruByTYaNzBzD S++izcv4YqPN9q48AamL3VRTIgA3RGujsPn4IkVRn6clCk6c87 U+v2d7SeGWdcoByVHyYHLF3HhXazeJDUNjQYuXcLZCVxuofkez j2Pfhvd5qQ+4IBTYZTkCAEHwwIOMBN3hrAxcx1nX8erF/DKebQ76A8wN4cLF9C4jNkxXJjG5Tm8cx0z5ghxv4xwOsA5gbEZ nLuB/gymxvDus5h6GxNv4+2nh9yKkLJ2DywCmcLYj7H/eFPTcPptXL0MMkR3EnMX4bfw7luYvIKmiestvPlDvP50zGidxr g6hY4+5zEK9P3YS0AgZqL2N47ci8YAM8M/+fm/213yuLH60+hdQ+8q2mdx/SVcvoSJGzh9GnNz2eTLMMZgTGLiNM5cw9uXceUK3nsPc9fRnsC 5y7hwFXMtXLqKscu4OIYrV3D1KoiPdjOQVgWBuR5ag7KKHXfk0 8inEbpP/buPrkHbg5vpVhRnmF65c3b17tO7luK9H2LqKq5dwJyPl8dwvYH ZPhodNDoYtdCdAe+D972gz4RhRIwUqR5wkhYiSxzqh5FDAl2/42Bj9basFjRydNAp3mXaQVvbicE1uDMN+0IKE+fbONfCxAy6Q8 ydQ+sCXnwWk1dw8QIuXcTULE6/izOXcPoizp9BcxqXX0F7DGdewfSlxM0gcLkm5zML3EQwxPNvLY JnURblgxUSxSSKVR5up6Kdiia0TGgJYsMe2ct2WMt2PHf4IGan VFfvoWiZSRdgvjN3Ycuus+u3M229XLIl0JZh+XZ71dZ6913/dtc+tPu4Oo1LE3jvObTfhbY/1raitgP9mgnPAZWIw4q7QcRkjvEuaImzE+9sPYIrDmYi17ED6v eBWWSGNR0nRrtAu4AKhXCS0EnmO32U9AbiBm7RsHkNuW0137Ie txyAtjPXVnBNs7Yd6W/Yg1Jy30hyU7emrJRYKZlvzj2gGFAQA8SoSFCRIPWQeuhn6GdQm eM0NmlsDrN4mMUqCxikD9InaY+kPSNj//Gyip5V9Lw4YkWCAPCrG4lroMaFK59/7JO4MIF3LmPsBi5cwzsX392880d3P4ixGxUhFSEpKVNSUgbKoK r3qnRIeH14/dkKsxUKvyj8AiRIdLMNNFBhahb9UWv9Mbw60cwue2j9y7vvhe0 69pwURhnEwdDpFGmnSCVLJEtgxbBi1cJgBskMEieWTiyhF9AL1 bljvm9hTPyYqDx3lQ2tupCodFcvJl5MKl9WvsTYjWd2H/aAQRzbZdoTweXDB9/aeju0daW2FqUPaUDnRcdjrC+lodpYpIymbL4TjSrXVPp56edwE 7iJcvaS2CaxPb1t+Y3NWrV8JVavxarlWLZkbPO6a9s2IWgiaAo xEGIQy1YsW7Bt2PZ843MeMx7nJM1JqtKlJ5FOIrUELDHfv1xPo Cf42uH9mLyO8xcxPYdX38HlCartWQTPoizKBys3BQ91sn4ru+M kX3/o+eNH8NJP+LUpkIjBGfC5InVcu4H3xm/sOoJ1+wLtNty6J9FuNZZvwdefQV//8ol7vr5j//cP3/Xcz+3/k93LS20nbjlid95Dbeu1MywsmtEBGcoCk402aImm/fzqHa+s3/vEx/8HvDgOVJR457g5Xkci1pPMuhl4kMwhbtRLNCzXhrdog6Wa1DZB 24t1WzxN6962G0+/Zg9bqGKRjOLM+P8BPAPfTnQJgamCNsBhBzh/5TsnH3nx537hL5euuXDXg2/euuXlFet/cPTe/xrwZGXl+jMoZlDA8cH4+Io9M2sP2mg0kjHoJqZmm81LqIOCSET 5Bw6eC1fP3P/ouGE4dT1KIqfO8ObruHo501bhlo1W4z0kFoYsa7lASGhnoeDBG 98fu1Urlq0Q6vRrqfbuuhV48+W/KfDg6tgPP/TgN7bd+fTBI2MnTj2/eUeg7V0Ez6IsygcrqpeEqkULj8KjZmGahRlEXoWMXu/DTLluIa+m85khRuj5sOWkQ1ygJEbvxsW/3Hn7j+499uSJXV/ZvQGwQ2d86PVEFaI/+O1TD3x324dfOfZLNMkdHhthZUVg13owk5brGyKGACTe7cx20h B+53ceuysxQ2So0tzRzTKIkAMmQc+UQSaDzEoiK4lUpV1V5+la XTcBzI3/4+P7Xztw/Pk79/3ByT1/fN/BL334BPSpQeYPUi/gEAl6wVAgYWHFwspIUiNJVUMBL7W81LJTYqdEde1LWJiwUAhdC F01QYAO6Oim6KZQ3SlV/VyYBcwCbYG2SKNBGg0s8La0YQVIACcks72aRMgw55sNV//aA7/yh4c/8Vf3fhZXPZ3ospZR3IziZsytmFsKb+1Ktis5X+LTNmGbqsCoKg skXB2FjDo0bPpd+D9pn57aeufcrn1c07B8I64/j/4ZTE/ihZ/g6ghTLuwQdqgKxaqm16qhg+pswqTNpN3Jq05eqb4zOUlykqhG5 qr7DNwYbqwq0qrCPG5C3ISolYPxS9+5YwPTNKxdSzdqg1s0rFv T0LRnH3kY595FlWc8mER5rU6QAF7lJp6beKocquozopoXqDZ6q muhAo8qe5oSIMPbh37phxsf+druA8+eehhFUgXeSGAkoMoCqV6 UgiWCJaqiFYYcQy65K7lLkyFNhmVglYGl6u2aSWwmsSquStEYi iswrL/85Kf/9cFjX3n0oxjOLIJnURblg5WbgSfOeYkUQwEjjm039+h0PuPAxY AgwqTtT1heOGyiiNCcxNhZTF3ApTfruDtsnpUVj4oA/w977x0d1XXtj/N7eTV5qS+JY3/TbGLjxDUucdwLmI4ooqogCQSiCWSq6VX0XiUhkED03pHovQmBe pkZSaPR9Jnbez2/P7bmchEa2UrAJUt7ncUaRnfOPffcc/Zn92OxIZcHFTHotMVDspV1LlpHHEKIRMgjsgjV06zzrgdRCEOo isVQ5W3kLEUS4uoJS1lFwO1Fsq5gNLLYkZ9sBnhuSyIKOtG9G+ hOIbp5D1UXIXspqrmHiq+W+KvdGqXoqLwK45BY5bM9aeCpop01 gk9x+HU3joIs8lGSF+ddgWrCxyCErBK6j6ErtSjfG2ADlEK1FH gwRzUfcCMeIQ4VKTUuRKMz56/85w/R/z6N/v1nmS/+cMuff3To2T/mvfyXXX/rsfIPbz9x4Dlz4sDvn0K/+IXepk3dD9pwT7VR/+s/0M9/svG5Z1FpiUQRLOa3ImRDSHCwkpNvKfDwASThCB23oGt+VFSOLl 3XSUzF/I8LeDxSEYYqkMWGrl5H9V5UZkHOylbgaaVWerIE5UEdMuuQWeT DkA/TCK9GeAM+jKU4QkQBFrEiwihFwFwi7i5X9ZsYjmiEvAgxKJBfL yKxnqgnNYJFDFVSj1iECCRXBLxIv+d3WoJeCiFUzyEHW4eYm5w FV1xByYkoRqqpQyqqtzlJmw+JyObx4JJkpzAcKUjmJZbgxaAkE/U6ZVdwMJioAUkNSMjLIS8HhwLQnnqkCKpey3Dl6PTF4z9/BlmKct5/I+f/vYZKvTpJs24vqgygatJB+likIC+NvDRU3a1V6VqVVgO6GtDB/NJwhj3nojiXStlVyl6N6qpRnYpjKo4B4MFp8chPID9RrQrVqgC lhqDsEAogRKAChF+i61jahRCDSBrhJIVQlSeAHDoqo3CEakUSq X7RX+mVPF7Jg7yQyEghHwXnLpIMRTIUlHmFCrxwmjsSWTnotWi oDiFU7UEBDuFVY1566sLPfp73w//F//fpwP/8qvjH/+f8w/NjX3wK1Rc7JdYpsTBjcFpmha5X6LqKUSpGwZEWZRoq0xAK+lHQ D4BKsX6K9eN8AOcDMB5YJ3AcAxw3QFMCTQkc0msw78mX3zz64m tHn/3Nrl/9OMAU8roVsRwiSLykHLGCXGVFHl9AIHik+ATMJ2ACiQkk1nCyT CCAAgGeDvB0AP4Kp7zDGR/VNOXXNUYXXaSvXLE5kR8xlOh2wfsiKZmkZOTCkAuDCsgYI2GMV K2R1RpZjbzVyIvcbuR2I18A+QK1GlGrEXAQokK6FNJVy/JeHSGfhigUrHIjFlmR1go8rdRKT5bCAQ9L8Rwt4AJyYjpOKxSn I4nS2aAToUJeRPUIYUiyUIhBRbYiEYkezuOk6hGJuAoPquMQhc rpoAdpXpmvJoOonkN2+p5qL0EuTHb6hTqlzoloLujCNEFHLOLq cBYhXJJqiEA9SxI+l7PW4vFVKxoVRHKNFAwHPCLmY7xOhJxB/D46dbHqnU/mPfNzdOvivuf+hm5aWI8XKRpySQhDle5aD4c/ceBhESKRFalFiGEoJ4HZxVoHYnk7TrMIIQIhK3/fa8cRQprfZ7vdUuBRMT8S2cv1HpuOEK2qpTXIUYD85ejq9Wu/ekr7fy9Wt/lvy6+eQafPo6AVFZx70sDjFWgW6ejiTXTxBirJR/duEEKplyxAoijWOURbLeIl5A8ikqpy1XiYYEuBJ4hQRdCPiZST 8JbJ1hrkpO21iGMeF/B4VN1CUiiIEI9QUApWuYsR2wo8rdRKT5ZIWiRpMSC6AqLLrvrt qh85EHKgCpmtUjgUrEaUw6nVunS7QCIeR8EaK1JEG1Hp11wskr 0CLimaxVrD0SLPSBjP1Ae8uBa0k7Wk063TLAqqjJ0oQ3gJCrJ2 K8K8KKAiXKdkVOdXHSJDIFShuu+zNcjDIa+AYXwwyKuKjJAucZ i33uZ3+nmSA5OXXdLtko6xAsYKKIijII5UVGPxOpHiQwixQuDm HQLJDNKwAC/yqF5lSoJOP6LKsWpEI0Qih6g5RA25ceTG4WQ/hpQZUpaDihxU4CQOCRMlTCRxROIIuWnkpgFawNyEXCxysS6Rd4 m8j1N8nII8KvKo0E8pbytiqpCXRR62VmKsHF6FOzDE88hFaXV1 wVIZYTUC60eozqMxEqIpkaZE5CeRn4Qjq92y3y37edrF0y449x IOYoDzVnyqF0NBOqDJDAr6JJZCmqy7HG6/l6NwBQWQbqU9SC+XMMLmQTyCI/gcCuFQCETUI6Ley8leTq7W/dW6H84Z0X1I9yFCcBCCAwxWIkGIRMP57nWyWCeLcL4iHEIBR4A HWCnASl7XfZGrxWkBowREIB1HAR9BYsxdusaDREGWXF4PTok0p 7pdQUlEHI44HBGUSlCqjxN8nADnuAf5YJAPwgmfcOAenMApeR2 I8FUpWg1CqF5DNSLNBwKEE8AJDqeAGdOCtBak60W1XlSRn0J+C kyCcEwfSSGSQl5O8XIKS7EsxdoV0q6QSEKIV0txbwnmUVQRw3y IIlqBp5Va6clSOOCxaEKFzCJvFeI8Nq7CypbjbkmmERJY1lVPI 8wp2GsJN6YygqgEcZIiWCJIu/CAhFCZq4TQMaRoiOEIWxAJKF+utyAGCYzicageUXbztV6ZVpAf KdUsbkdELcLV6gDyi4KA/H4Gx4I8xwp0gKf9EiMJlBAOeHC/gFRUQvhsEoNcPsQKtbTPgjkVCXlclBdJVjZIIdFC2hGJkF970s BTizyVch3y88jmraACXqS4ZKxeDDjwooBgrcfLMbG2DA+4keoj UJBuMfC4ZTeOMMwtSjSiCSTyqK6mXpU0gUMij1A1izx6PlZn0x lEyijIP2ngQapbER1OL8aKuoYhxY94RsIDVB2iK3W/N+AXZIkVUADnkI78XqKlwINwr4a5HQhZVB3VisiLSMZHsf7HBT ycB9NJvorFMYScrjoM9yMi2Ao8rdRKrdRKrfSNUivwtFIrtVIr tdI3Sq3A00qt1Eqt1ErfKLUCTyu1Uiu1Uit9o9QKPK3USq3USq 30jVIr8LRSK7VSK7XSN0qtwNNKrdRKrdRK3yi1Ak8rtVIrtVIr faP0HQUexkQsy7IsSz0mYsLQ4+r/SY8n3PXfNfq25u07+FxkC4kIQ+H6/zqb6J98hO8UfV+eiw1Dj2v84fp/XNc/UfrOAQ+8g3Df//PU0tXwpKml4wl3fbj5bOn1LaVvaz4f1/i/a8/FtFzmCHd9uEf7Bh7hidK3+GpaRC1dco+r/8d1/ROl7zTwUBRlCIDhHoBrIT2uVRuu/5b209LxhLs+3Hy29PqWUrj+W/peWjrPj2v8T/q5uPBLLhy1dCrCaU7hHq2lS/S7Ri2dt2+LnvR7Cdf/47r+idJ3F3jMqIPjeDixrqW7Otx9W6oqhuu/pf20dDxPZNKfALX0vbR0nr8vz8W2nCG29NaPa2l9X+j78lwtBZ 7H1f/juv6J0ncUeBiT0tP8rLW0/3D9tJSedP8tpXBcqaXXt5TC9f+43ku46x/X+J/0c/0DSyLcXm3pfVv6aK30eOlJv5eWrrfHtT4fC33ngAeIYRiWZTmO 43me53lBEMKJhy1lKC1XClt238fVf0tJCEMtvb6lFK7/x/Vewl3/uMb/pJ+LfXxKcLj+w5ngWvporfR4iQ9Dj+u9hOv/cV3/ROk7Bzyw8WCaRFGUZVlVVU3TlDAktZDkMBSu/5bet6X9tHQ84a5v6fO2dN6edP8tnecnTY9x3sJt+JYypnD9i2E o3PUtXaLfNWrplvm2SA1Dj+u9hOv/cV3/ROk7BzwkSVIUBSKtLMuapqFmSW8hNd/b16cn3X9LKdwLbun1LaVw/T+u9xLu+sc1/if9XP/AUMMxiHD9t5QRf/1F1UpPglrfC0LoOwc8NE1zHAd6D/AjRVHMjAk2m2YiiqIQQqqq4jiOEJIkCSHE87BUsisAACAASURB VLz5XaqqCruR47hw7xi6BREAZFtQueADDAP2Ocdxoiiqqgo/hF814p7GIIFrGJeZoVTXdR0pqirJiqBqMkKq0SRZgA+KKsqyoO myrIgMSyKkCiKnKKIsCwxLGdcgpKqqxPGMJPGaLuu6Av+KqsCK DM1TvMxpSIWmINn4bDQ1zPfQZF2SdVlBiooUFSkKUmRdlnVJ0k RJk6DJOjRZ1mUFNd0kTVSRKusyjIoRGJqnMCpIcRQvcyRLYhTG iiz8VdJEGK2oCrzMcRLLy7ykibIui6ogaaKsS6EhqTAwURVNTY AmKIKCZB/mYwRaQyr0piFV1mVGoDmJE1VB1iVRFVmRJVkiSAZ5mWuycRInK Dz0L2miqAqcxFIcRTC4pEmSJgoKz0kcI9AURxIMgdM4yZKmRkA jGAKjMIIhaJ7mJJaTWJqn4UuMCuI0RjAExZGMwMAdBUXgJI4RG IojSZageUpQeBUpGlI5ieVlTlAESZMUpBivjOJIVmREVVQbXro CD25eZpouixLHsCRJYeYvFUVUVQn+C1tG0zRRFHmeB9kclEKO4 4xdAMRxnLHjzBsEND8wDMIONbaA+b+SJMFWgk36qNypKApCqo4 UVZM1/cGW0ULbR1UlUeJg8Jomsyylqiroi9CDKIrGVn1U4lFVVdNkTZd 1pBid60jRdcXoX5YFSeYVVYQBgIgsiqIxWvjA87z58Y3ZANlC0 7Rm5C0zY3n0SuAtD3iIroMiJQgCz/Pm92sMXtcVRZVUVdI02XiWhicycR5FlWRZgNkTJU6SeEkWFEU0 T7WxMBr3o0rwryCw8I2sCILAwpyjEOLCc/0rAA/DMCzLwrPB+4ZXZTB9eHlA8NiwUABXjHUQbimAoc9YN7AroAd40 2AVBOOG2WBiNnpomgZmXBiqJEksyxIEYWx149UqqiiKXKP1oem KooqyIsDnhyBK4jHMD1jF8bTRCaCRgmRe5mVd1pCqhrgSIzCcx AoKL+uS+jDAMALTZBNVAVhtCGYaODsglooUBcmyLhvfCwrfZKN 5WlAEURU5iRMUIYRqcgj8FACbRk1BCtxU1iV4itB4pEYgFw444 SeCIgiKwAi0qAKkKTB+WZehN2OKwgGnrMuqibnDzyVNgqloEs7 DNMWE94qCFDXMzxUEAC/xMgCkbHwvqgIv8+EwkmQB1ThJE83wzPG0KHKKIj7EW3VFVgRZE SSZF0VOEFhJ4kMs6aG9YDBohJAsy7BljL0jCIJxgRl4ZFk29o6 hvSmKApvCbEg0NDaaplmWhc+wcQRBYFnWGKEgspLESzIvSpwgs CxHwYBVTVYU0bRHkCRJHMfJsqyqKgiRMDDATrgRfK9pmqbJmq7 ouqIjVQ8xbth0mi6DIAjcGSYQnt1gU4AB0D/IrAZXgdkzP6lZzQW28Ki2avCuRqyvET80xOWHUEeHwcuaJosiJ 0qcKPGSxMMjyIqgKKKqPfgJPJ0SejTALUUVJYkXBJbjaY6jzSK Looo8z5AkxoaEYFkRWZbSNLNMoAFzNuaB5/nvPfDAlwzDGJ8NBQWWqfHiJUmiaRpWBnizQUhRFAUgxAAJ87s3 dlGjYTS5u4xdF44eVYwaFqrMy7KgapKmybIMYoIKUpUh0Cnqg/UhiCzAkqKIHM8gpHI8zfMMKEMgsqmapKiioAg0TwNTM5QeYJSA IiDp8zIHykc4rg3M8WEuDOyyQfsB8Z+XeU7iOIkN349s7tD4DO jISSzNUwBdnMQBJEiaKCig8XC8DAqHwIqs0TiJhT/xMm+oO5L2UJN1yVDdYAySJhEMwcscaFcURzICLSg8jIqX+SYbR mGGEkPzFM3T8FuSJQgGJxgCvgdo5ySOl/nQCBs3QeFZkSEYIkgGg2SQYAhWZASFN80kC5oTdM6KhsInSZrI SSzFkRiFhSBfAryH+WdFBhBLVEVBEUT1gT7E84wgsiJwH0WQZE GUOEHkJIkXJU4UOVHkYDUaGg/sCNgjIKUBbzVvOkOtNwt2wFJBIDO2iRm9jH4eVW7MmhB4uULyX 9PNELR1pHA8zfG0LAuaJuu6DoNpckvKsgySIkAjQshQEUAcBMu BriuqJquqpCiiooiKKpnkP2Q8mqF5wO0EQQB7jPG8yGRqM1yGM DyzMA1crnlmYlxsFqw1TdNCSNMwYFWEMYebN1kRQOrVdAVAXZY F9RG17yubATaaJmuazHE0TgRohjD4HnjuEUK6rv8rAI+maV6vF 155fX09SZIOhwOiiViWNX7LcZzL5VIUBVQNwyYgSRJBENCzsUk YhoEYblVVOY7DMMzv92MYBnMHkAY5RuYFzbJsMBjEMIwgCHgQY ++ZNyFN0wRBkCTJMAzNECSFkRTGcpSxOODNURQOtjXYVDzPGAs lEPTSDIGQStNEMOgDlIK/+vyeQMALn3mBUU36BE5jIJizYhPAoCIFLFdNtpBOIxl8XEGy2m Bwa8Ah1SS2h5P0DQAA3QhkcEP1ATwwemhGezB9o5hVEJMCpJjE/AedMwLNioygCPArBclN3igccEL/atPDa1praQbLDcAOWQ5l+NKYzyaRO6T8Nda9wqhcoCyaVNswPE V5YER6SGqGDQhwYhbegaEDDwXVxMwWH7UOgZkaZLtGfzUEOFBu oCue58EQZ96tCCEQrQAegKuC8sELDHwPO1iSeFkRRYkDxAr9Vo FQQEBQGIZhwwD1Ihxj1ZEC7ZE/PXhGA4ANDe9RQG00LYZ7/9HpMv/XsN98DRtdYzsbQFGj70E2VVXpITOaJsH0glQAojDAmKKIAEscR 8uKwPMMw5KSxPMCSzOEIHI4EZBk3twbyM0URTVaG6qqfu+Bx26 3L1269IsvvtizZ8+yZctiYmKSk5OjoqJGjBgxbNiwpKSklJSUa dOmffnllyNHjoyKikpOTk5MTIyJiRk8eHBiYuKwYcOio6N79+4 dHx8fFxcXGxsbFRU1YMCAfv36RUZG9unTJzExMTY2tl+/fn369OnXr190dPTgwYPj4uIGDBgwaNCgxMTEKVOmLF26dOXKlf Pnz588efKYMWPGjh07YcKEL7/8cvbs2ampqUuWLFm+fPmaNWs2b96clZW1cuXKiRMnJiYmJiUlj R8/ftas6TNmTJ0+Y+rsOTMWLpy/ZOnCJUsWLlq0YNmyxbNnz5g7b9batavWrVudmjpvwYK5a9auXL 16xbJli+fNn71ixdJNaetnz56RPHb0rFnTc3Kyd+7anpWdmZa2 YXtO1unTJ86eyz167PDBowfOXMi7dffmuUtns3dkb9mWuTkrY9 GyRSvWrFizYfXGjI1btmVu37V9176dew7s3ntwz8GjB5ts+w7t 23twz+79u3bu3bFz747d+3ftPbhn36F9R04cOXry6Inc46fOnM o7n3fu0rkLVy5cunYx91xuk+1E7okzF/LOXTp75sKZ85fPX7t17cadG1dvXr1199bdwrs37ty4evPKrbu3 bubfvH77Wv79/MLSQlO7f7/k3r3iewVFBfeK790tvHvn3p1bd2/dunvrzr3bdwvzC4oK4L+3C27duXf7zr07+ffv5N/Pv1uYfzP/5t3CfEtNVZ3LXmmruF9yr6issLSypNJWUWmrqLCWl1WVFpcX3y +5X1B0N/9+fnF5UZPNUmOx1FistdCs1XW2GkeN3Vlrd9qttVZrrcVSU1Vp qyi3lJdVlZZWlpRUFJdWlpZWlpZVlZZbysot5RXW8gprRaWtor i8uNxSZq211Dhqahw11lpLuaWsuLy4pKK4pKIEWmllCfy8tLL0 dsFteKi7hfn3iu8VlRWVVpaUVZXdLcwvKLp7r/heYWlhSUVxWVVZhbW80lZhrbVW2ipLK0uLyoqKy4tKK0srbZXW WovP5/Z4nPVOe02t1WKpKC8vKSktLC6+b7dXV1dbrLbK2lqby+Xwel0u t6POUWO32+vq6mpra6urq+vr6/1+v8fjqa2traysLC8vr66urqmpqaystNvtkOhtt9urq6utVqvN ZjN+a7PZXC5XXV1ddXV1dXV1XV2dy+VyuVxOp9Ptdns8nkAgEA wG3W53fX19IBAw5LlgMFhWVlZdXe1yuRpuVFftdDm8XpfbXe9w 1Nrt1fX1do/XyXIUTgRc7vo6R43H4wwEvY762tKyoqqqKo/HQ5Kk3++32+319fUMwyCEAoEAjuMkSWIY5vV6PR6P3+8nCEIUO eCqFIWTFE7ROMOSLEfTDMEwJMOSLEexHM1xNMtRLEdhGBYIBKA fj8fDsqymaTRNu1wuYLg0Tft8PpqmQagFLkeSJI7j8Fufz+f1e kH1AW3JHFcFoGhY9cGlZAAVMEMzh2xQ1LQGXGmk8ehI0UKqm+G sAjTVkSorgiTxiiJquiKIrCQL2sO+Z11XJIk3jHIGXJn1HkUVd aSKEi8rIkIqSZIsy4JOKYoiyCjfe+Cpqqr65JNP/va3v2VkZCxZsqRv376xsbGRkZEjR44cMmRIbGwsAMyIESMSExP j4+OnTp06ZsyY2NjYvn37RkZGRkZG9urVq3v37p06dercuXOXL l26devWvXv3iIiInj179urVq3Pnzu3bt//www8/+OCDjz/+uH379h06dGjfvn3Hjh27du0aGRmZkJAwevTokSNHxsTEQFdm6 hai2NjYkSNHjhs3Li4urkOHDm+//fZ7773XsWPHIUPjBsfFREcPjI4eGBM7KCZ20KBB/fv169O5y+efffZxhw6fRkR0i+jZ7fOOn3Xo8Gm37p0jIrp17NT +k08/6tSpQ48eXT/97OP33nvn088+GjCwb69ePWJiBk2dOnnu3FlDE+M/+ODd559/rlffnlOmT16xZsW8hfO+mJQybOSw/lH9Onbt2Klbx64RXXpGRvQdGDkwZmB0XHRsQkxsQmz/qH5Nth69u3eN6NqpW6fPu3z+eZfPO3Xr1DWia4/e3XtG9uzdr1fkgMj+Uf2jBkfFJsTGJ8YlDEuITYhpskUNjoobG hefGBcTHxObEDtk+JChSUPjhsZFDY4aPGTwwJgBfQf2HRQ7aGD MwH6D+sXER8cmxAweEhs3dHDc0Li4oYNjE2Kj46KjBkcNiO7fd 2Df3v16R/SJiOjTo1ffnpED+vQb1LffoL79BvXrH9VvQHT/AdEDBsUOHBQ7KGrwoIg+Ef2j+o0eN3rYyGGdunXsGtE1PjE+Pj Fu+Kjh8YlxA6IH9IyM6Naza/de3XpG9uzTv0/3Xt2abAOi+/eP6gc36juwb79BfftH9R8YM2BQ7KC+A/tGDojs0793z8ieMF1denTu3L1Tlx5dukZ06RrRtVvPbt17de/Ru0dEnx4w7L4DI6PjohOGJSQMS4iOi+47MDKiT4++A/tGDujTq2+vHr27d+nRpWPXz9t3av9Zx0+79+rWp3/v6LioIcOHDB81bNjIxIRh8YOHxHaN6NKtZ7eIPj169+vVb1Dfg TEDogZHxcRHj588fuz4sUmjk+IT4wbGDIwcENmrb8+IPhGJwxK GDImLi4uJjh44cFC/AQP69h8Q2X9AZEzMoAED+/br12fgoP7x8bFDhsTFxEb16x/ZtWvX7t279+jRIzIycsiQISkpKV988cWoUaP69OkTGRk5ePDgh ISEqKio+Pj45OTkL774YvDgwdHR0YMGDYqOjo6Li4uPj4dv4Fd Dhw6Ni4szvo+JiRk2bNjYsWMnTpw4efLkqVOnTp06ddy4cUOGD ElNTV23bt3MmTPj4uISExOHDx/ev3//iIiIYcOHjB4zIiUlOXnsqKSkxMRhCSNHDh83bszMmdMmTEgZMW LYiBHDJk2eMGv29AkTUxISBickJIA4GB8fP3DgwOHDh8+dO3fD hg1jx44dO3bsyJEjExISYLRJSUkTJkxYsnTRokUL5i+YM2fOzN mzZ8yZO3P+/DkLUuctSJ2bunDewoXzFy6an7pw3vwFc+bOmzVnzswpU6ZMnDh x5syZ06ZNGz9+/MKFCzds2JCamjp69Ojly5dv3Lhx1qxZKSkps2bNWrJkyYIFC6Z NmzZ16tQvv/xyypQpkydPnjhx4oQJEyZMmDBt2rRp06bNmDEDBNYVK1Zs2LAh IyNjxYoVS5cuXbRoUWpqampq6qJFi5YuXbpixYrt27dnZWVlZm ZmZGRkZGRkZmZmZWVt27Zt8+a0zZvTMjZvysjYlJ6xMT19Y1r6 xrT0DdnbtmRnb8nK3pKVnbk1a/PWrZu3bt28ZWtGesbGzC3pW7duztySkZa+YdOm9enpGzdnpqel b8jckpGTk713365Dh/YfPnLwyJGDh48c2Ld/99Gjhw4fPnD4yIG8vFN5eadO5564cOHs0WOHDx85eOTooUuXzh fcy79y9WJe3qnLVy4UFBTcvHkzPz8fDEuCIPwraDwURU2fPj09 PR30d4IgjKwogiB8Ph/IUyDL0DSNEAJ5xOfzOZ1Ol8vl9Xr9fj9c5vP5gsEgXAkROCDI+ P1++B7klEAgYHwDFjm/319fX19TU4PjeDAYhM5ra2utVmtFRUVZWZnD4fB6vfAnu91us9 nq6uo8Ho/P53a5HPa66lq7rdZuAyG0rLykusZSU2OttdvsdTV2e3VNjdVmq 7JYK+vr7ZWVZWVlxWXlxeXlJTU1VpfbUV9vLy0tqqgsdbkcosg xDHnp0vkxySNfeunFrJwsS00VwRAun9PtdzvcdaWVpeWWsqrqS ktNlbXWarNbrbVWQ04vLi9uspVbyksqSgpL7xcU3S0oultYer+ kogSuBwm9tLIUZG0Q5++X3AvT7pdUFBeVFd65d+fW3Zu3C27fu nvzyo0rIY3n+pUbl2/m37h++/qVG1duF9w6ffZ03vncMxfOnLt09uzFM3nnc0+dOXUi98Tps6dO 5B4/cuLwgSMH9h/ef+jYQVC8jp8+fiL3+Mm8EyfzTp4+eyr33Om887l55/POXjxz/PSx3ft3j0we+de3Xx8xJunMhTNXblw5c+HMidwT+w/v37EnZ9vO7JzdOXsO7Dlw5MCOPTlNtj0Hdu/atzNnd07O7pxtO7dt25m9fde2HXtydu7dmZWzNStn69btW7Zs2 5KZvXlz1ubNWRkZWzMytmZszsrIzN6cmZ25dfuWrJyt2Tuysnd kZ+Vk5ezevnv/7v2H9+8/vH/3/t05u7dn5WTtObBn9/5dO/bkZO/IzszenJaZtiF9w/q0daBf5p3PvXTt4pUbly9evZB3Pu9k3onNWRmbszZv2ZaZlbN1 285tObu379izY+fenecvnztz4cypMycPHTu0c+/OzVmb16etW7Vu5apVy1evWbFu/er09I3btm3du2/X0aOHTp06vm796hUrly5ZunDlymUbNqzduHHdipXLFqTOXbBgw YIFCxYuXLhy5cpt27YdPXr0+PHj+/fvX7Ro0bJly9LT0zdv3rxmzRrQ6bds2QIMccuWLVlZWTk5OTt3 7szJycnOzt6zZ8+2bdvS0tLWrVu3bt269evXr1u3bs2aNcuWLV u7du369es3bty4c+fO7du3jxs37q9//WtcXNzKlSs3bNiwePHidevWpaenr169et26dctXLFm/fk16xqaNm9atXLVs2bLFa9asTEvfsGHj2nXrV69ZuzItbcPevb tyc0+eOn38wIG9W7duzcrKWr9+/Zw5c6ZNmzZ//vzly5cvX7586dKly5YtW7Ro0YwZMyZMmDBp0qT58+evXr162bL FixYvmD9/zuzZM2bOmjZ7zox582enps5btHjB4sWpS5YsXLwkdeHC+fPmzZ 41a/r0GV9Onjx5/PjxM2fOnDp1anJy8sKFC9PS0ubPnz9u3DjAD+h/5syZCxYsmDNnzvTp06dPnw4wAwgENGbMmNGjR48aNWr06NHjxo 2bNGnSjBkz5syZM3Xq1MmTJ0+YMCElJSUlJWXChAmA0OPHjx87 duyoUaOGDx8O1p1Ro0aNGTNm5MjhI0YOHzFy2IgRw5KSEpOSEo cnDR0+fGhCwuCEIYMThsQNGRI3dGj80KHxQxPjExMTkkYkjhqd NCZ55OjRI4YnDR02bEhSUuKoUUnJyaPGjhudkpKckpKcnDwqKS kxIWFwbGzUhIlfTJ4ycey40cOHDx2eNHTw4Oj+/SMHDeo/duzoUaOTxo4dPWfOzHnzZw8c2O/FPz//1FO//PGPf/yjH/3o7bffPnjwoMHGv/fAk5+fv337dovFgh6OXzQiZ9RQxhaoriEzboN11Rwa0MizZ/wcVF2zRxS0XbC3QqD2V4bhgz/WHFFjNsg2CkwEH8+D/+oKXAPuU4htQ0iVQ+ozQQSDmK/hS1lASFUU8dixw/369zlzIQ+8JiRLgksAXD6CIhh+AvDfgLOheYeBpIkQMdVk7Jna 4LSQJE1sJirMcJaYPxs9wBgUpEDgWSNPBoSQPewTEkVVNHcFzq dHHSrg48nZnTModuCOPTkaUgWFN7oF30koary56DiTv0eCWDjw +hgxDhBvbfQGkQ4hr9iDn4PPH8LzjOBv86OZ/VhKgwdOfiQcruENmlqDG8wIgTOcQ4LCMwIDawk8OoZB31h4Riw yrCWCCMIOAjnMWLWiKEJ4DvwXXPRmt6ux0Yxta2yfRvl5YFmCu DX4Zs+ePe3bt09LS7Pb7SAjw66E4B2eZwxHiyhxHEcbMTjGbnp wgcjBNgeuYrheAoEAjB+8PmA/JElSlmUdKbIicjxN0ThJYjRNcBwtilyDw0OTVVUSJZ5hKYIIBo K+QCDg8XgoigoEAtXV1TBImqb9fj/wMRBGSZKkaZokyXCJwzCHFEUFg0G/329YAmmaJggiEAh4vV6v1xsIBAzJGERet9ttyNCBQMDnd/t8bq/P7fW5PF6nx+P0eJxuT73TVedyOdzueo/H6fW6fH633+/xB7xerysQ8GKYPxD0ejxOl7ve43X6Ax6v1+X3e4KYD8P8/oDH6XLU1Fot1gq/34Nhfqezzmarslori0sK79y5WVBwJ4j57HXVFmuFy+2otdt279 kxYsSwHj269ujR47nnnmvbtu2mTZuM8KvvDfCEI4/Hs2HDhvz8fNQQ448QQgzDNPOTJ0paGDL2J0QcGJtQknlzwImqy SF7q9KiZsQdNECUyK5du+qzzz4+dOwgJ3EaUhmBUUNhacCpm2x mPgW+bjNOPNoaBY+Zosiavh64cAgCJcihMZg4BMXxMieqoooUH WkGUxYU3giZg6gtUzwbxGo3uOhNP2n4FQQiq0hlRXbXvl3vffT u4uWLSZaEiK8mW7jnCoWKCUbIOOQAAXKHmQoJ4qFNseYCxOk12 UzR5w1XGreDdJ9QTB0NoXHh7itpEsVRGIVRHBWSMyQVKQhpDRH OiiDJvGzy1TfZml/S5jWvP+z0BonNLAsavnG9Kfe4KIo0TSOEtm3b1qtXrwMHDoAoa e5EkqRwWwAyEPQH/nNV1xVNe+DWNnZooxSLRuMJ1z/DkI3DMRRRknhzkm84+fUbpTDjhxSLJlooTg+QFWBbfzgUO+Quk iB+GmQUEJdB0g1iflkRVFU6ey43JSV50qTxu3fvyL97q7bWdv7 8+U6dOj377LOZmZkww5Ikfe+Bx2KxTJgwYe/evZqmiaJosPVv6iU3puZ3KXo4XgWy4QyNR9UkUeIlmQ+9+xYDD zgGeYHBMH9q6ry33vpr+pZ0t98tqgIjMCEVQWJFNhwwQFAycD1 g9KzIMAL9uIAHlAkVKbzMsyIDfJaTuFDgL29ERStI0ZD2CL9uA JJGUdRm4Gnqev4bAJ6Hc1cftDDAEzb/phHqmFso+JumeTo0e0K4+4L2I2kSYLMRxYdQQ4qoKPGiyMGaUV WppcCjPkLwvZExY1Z6GmXL6Y/EvBm4ghBau3bt+++/v3PnToIgNE0zLBkgq4UFnlDcc8M3Ib5pvot55C0FHiNeS9Nkmi GMbJUmUec7CTxS000RFVU0xbA1zKEk8WIowl4QWEFgeYHheQbk WiOhh6IJA4k3b057483XXnzx+QkTUu7evS1JvKpKJEmOHj36rb feys7ONqxE33vgsdls48aN2759O8/zHMcZsZjf1EtuTM3sUmNla6H8Vsj2UjVJlgVFFUGLl2VBELl/RuPRNJnnmdWrV3zyyYeZ2ZneoFfSRDPwcFJY4DGSdUK80qhK8H iAx2QTk2RdVpHKy3yQDITS/oGbPzADmrj2A8YNWT6NUCcEGE2weICHJw88QpMt3JDCA8+j44E bGflMrFGtwFygoVEjWRIehOZpiqMgeF1BMuSEybLQkLXTkNAjG mkrjVsYMmdBmtmueakbHB/Ma+GAp9FP5s+f365du+zs7EAgAOkHxvW6HpaxGnHDpgbw03h7/mPAw/MMJC2ABZJhSaiSEA6Pv0Gu8zCFGb+qSk02xfhsBE/rDyo1hCY2lBikSfAlpJR6PE5I5xAEdu3aVSNGDJswIWXv3l0lp YWixIV4EZ+UlPTKK6+kp6dTFAXWtu898BAEsWLFiry8PHOS2rc IPOEILOAoZA0Hn5OmaYLAihIvmfL1wDDdUuBpEGpCVjtFFTduW t+pU4dTZ06CuYwVGSNB5CtRQQul7pv8GY8HeMC3AfmV4N6ASjB mTcUokRCqwfOgGUD4SE2EBh4dzq71DQBP8109qoSFA55GpkKT0 tb4ieCb8Pd9UEEHZqzh/ZpTC9WHpd2mW1jgMcoQNNJdHgWe5rdkIz/uzJkzn3/++V27dkEiHVjOvxp4kKLpCuRNK6qoapKmgwmuaUGwpcCDkCqIr CwLZo+sooi6Sdw0639PlJ80R+GAR5O+qj303h9JV2pogaCPYUj Dr1ZYWLBmzcohQ+Ojogds274VNCFI99GRKkpcfX19ZGTkn/70py1btkDRdO17VDInHAmCsHr16ry8PHBamlWK7xRB8p2maeBI 1I1EPF0GezTUn2jw9KhhDdnNazySzKuaJEk8SWFLli78+7t/yzufB6yHFRmj3hr4b5pswEnNnglgdo8ReGieDpIBRqB5mad5vs 0XBAAAIABJREFUGnw8D9fjeQAbjZwWRjOL9mZuG7pRYw3pGwGe pqsENelzaqY9DFQN10OFIVMkQmNwerRpSAV1EPRLjMKCZFBQeN 0kzz5wyIdnTOGAR22iDAcyFrlR4Q3Mbs0AD3q4KpWiKDNnznzj jTeOHTsGO9qco61pWjNboKGylCw0mBDAgt2UPdBMxjC+EnhA/G9UCMB4EAN4ICH0ifKT5igcKocVLB400GmgwWPKigDpPobljeV ohFReYKzWyoMH90VG9vrNb371yit/OXsuF7LaCSJIkEFNl1VN5gWGIIjo6Og333zz2LFjIHkr38Hq1H QLgcfv9ycnJ2dkZABnN2JjvqF3/Ag9Ku41okcMEQ3Ll2FJHA9ActY/GVxgNrXt3r+b4kgAHi1Ul8zEoBs3giHAA2SEmfEyR/PU4wIe4J7mmDTQq0yp+w3dhtzvvNmYZnBewJVGao2g8Ebs3MPY I34DwBOuyo4JHR+gSMhO2EQzjbzBFWSEVJidOobZLdx9WZHFaQ ynMUGB8I2GyqqKKoZiWDRoDbpCGFNMOOB5dLWroRI45hI1YJFr BE76I1WvjN/SND1lypQPPvggNzdXDxW7+nrAo2m6IitCQ9UfRdB0BaEHJ6o07 4z5SuABrmo4ZQWRZVgQ/B8grhEEC+zo26Gw6mDTptQHJspQEIFhf1NC+aeA5QA/CKker3PZssWvvvrSO++8NSZ55MaN6+7cuUlReIPXJ/RBFDldV0RRjI6Ofvvtt3Nzc1Govt/3HnisVuvgwYNXrVoFpkMowvZdBh6DOI6z2+219mpBZEGLJ0nsH wYeWEDmuNLNm9O6d++y79BeKMkcAh4FvBHhgAF4GSsyjMCwIpR GFpoBkpYCD07jKlI4ia20VeTfv1NdZyNZAmLbgK1D6LCkicA6W ZFpKoCNb2RSMwR/o6bco3rPtwU8BiiaUKcBRcIAD4xcfLj2GmsOKDAHGjQDeADt5h J8GIVxPA0mI6hV3FBuWeLDOZ+/psYjyzIE+NpsNovF4vV6DURpVCcNdorRiWGoAGxwOp0jR45855 13jh8/Dn/iOM68uZoHHkkWwBMuyQ3AYz4n4p8BHgjfwvFAXV0NWKJC1eG+H 8ATLngE/qTpSqNiB8avGmESQurRY4eioga89PKLEyd+4fd7EFJ9Pncg6AN FUFFEisZxPADz4/V6u3Tp8uKLLx4/fhyFYhS/98BTUVExZsyY7Oxs8+L+FvXccDCj67p5j+m6XlNTc+HChePHj1 TXWAwLm9n08Y9oPLKg64qqSixHrVy17KOP3r98/bJhapMaAmqb99lIBIPbnbVQ38XhdgDbelzAQ/OUqAp37t2eNmva8FHDtu3MrnFUUxxp+CTUhlrUolG+k+ZpRqAZ wQw/nMmk9tXAA0z8yQNPM8ECfCPgYcWvBJ4HRT8BgM0h1ObQ6nD9GA JHaWWptdbCy7zD7Thy4jBJYjRDQI1qSeIFkeN4mmWpcOG24YAH WDkse0AdDMN8Pt+GDRsyMzPPnz/v9/sBeJosRGYYpoz0IF3XJUmqqqqKjo5+9dVXDxw4wDCMqqoURZmd QM0CjwyF2vjQ+SAIaeayv/8M8CCkutz16ekb5y+Ye7fgNsfToVKKTQAP5LN/O9Ri4AlFEGhQWbjByCYILB+KZOOMEkEsNW/+7NjYqC1bM2rtNpfbgeMBKO6n6bIocsDHDO2QZSm73f7pp5+2a 9cONB4w+XzvgcfpdI4aNSorK8tg7ubF/SgZNW7NC9EoP24sPiiahBAyzBFfszWzahtVIK+usQxNjE/5Irmo6J7X64IgEHDNNQgO6oPkPkURG6LmwzB0MLlwEhsqRM2vX r/q4/YfHz5+GCJ0wb1sZE2qTTBoSdLEU2dOxQ0d3L7TZ5EDImMTYtMy 07xBD1xPsiQwzSAZgNwgiiMxKgjOAyh9DcxdQbIZJIxYZ8gJDZ LBa7euftbxsx/+5H++mJRyr7gA4q8g6MATcBsepqs3r27M2JiWuam2vhb8E3CZh lQ428bAVE7iTDmbTQQXwJyoSNm6fcvnXT7ftHkjoGxLQssMh4o QipOWIdkIGsVRGlJZkTVmGHxXgiJwEkfzNMWRcDASVEo1aUKcg S5wgg4MOxTOzjICRLRLN/NvLFq2aMacGU6vM5SFyrv9bl7mjT4lTdSQSjAEI9AURylIuXz9 0vq09UdOHFmzYXX7Tp8tXbmUYHBJEzEqaNRsDRABmCWAKx/mg940pJrtVGZODXBiVA6VZRnH8YKCgoSEhJdffjk+Pl43cXNzU c5G0lijyAKKoiZMmNCuXbvt27dD0TYIMXgUt7SHfSplZWU5OTk XL17My8tLSUlZvHixw+GAW0DYEVSshwMXZFkOBAIsyzba+M1oK qIoWq3WQYMG/f73v09NTfV6vTBsY1NDYDpCqsvlOHhw38VL5222KvgT7GtVk3g BDkNpkI8BEbVQSvu3QiELvKQhleYpgsE1pMJixqggJ7EKkgkG3 394f+SAyM+7dIgaPOjsxbNQlx12ARQdDierVVVV9e3b96WXXjp 9+rQeOjniew88Dodj5MiRW7du/ZrAY94JCCGGYVwuF/hC4UsQr+C+j56q9JWtGXEDLKQ6UgSBJcjgocP7X3rpxRdeaHvz 5rVGnRBEECpMa7pM0Th4bmB9N+s7EXm54SgBRqCXrVr23kfvHT 5+GMxTkibxcoPDuRngWbVu1Ysvt2vz722e/t3Tbdu17d2v9/HTx2Vd8uN+XuZVpFprrQeOHNi9f9epMyePnTp28OhBm90GnQgK z4oszVNgEXo4w6ZhFcIALl+/9MEnHzzz+6eXrlxa46g2AqwBRSBCjBWZY6eOfvjpB23btV24NL WkogTGDPFdkAkEriBOYiFu4lETnOFc0ZDKy5yClC3bMjt07rAx Y6NxyE2LgCfknmmwoRlnAsHdNaRyEitporXWeujYwWu3rhIMYU p6bbBhApA0UoMM4DHHvBnqESuyoiqsT1v3pxfbtnvphR17cqqq K0HjhOsJBgc1CJAD6nDDxOaey+0a0bVtu+d+8ouftPm3Nm/9/c3C0kJB4TEqCOjix/02u9XhdmhItTtri8uLPQE3JB03Azyw18w7jiTJCxcu9OnT57nn nhs1ahRJkpqmmU8caAQ5RtVIiHQC/suy7NSpU1999dX9+/eD2dxcMcG4+6PAs3Xr1jfeeON3v/vdG2+88dOf/vRPf/rTxo0b4VQCr9d76dKlS5cuYRhWV1d3+fJln89ncANzcehmWA1C yGKx9OzZ83e/+93ixYtdLhc8O/iTzPv3woWzw4YNefe9dxYunF9WVmycSmcEI4BN0niob9ctDUKM ilSap6BAhiE28TJvd9pLK0tu3b01Mnnk0797ulvPbmcu5IHdHr YzyJqQMdZkKy8v792795///OeTJ0/qoViS7z3w2O32pKQkAJ5G26BJoijKuMZ8dhxMB4ZhsMp1XQ8FZ z8e4GkQfHhaknlVlTRduXnreu8+EZ06dbiTf8swsrEs1XCsodh wuIjL5WAYUtNlnmdUNWw+DTjVBUWAgyZxGk9dkvrmO28eOXE4l BljAA/XDPDcunsrfUv6vIVzZ8yZMXnapPVp6++X3DecBJzEHT5+uGtEl 5//6ue/fubXL7784vsfv5+zO4fmaeN0AxUprMiaYgEeOkGO4ihWZC9du9 SlR+cuPbqcvXgGFBcFKSRLgupGcSR4xbft3PbbP/72p//3k3kL55VbyozIYJIloMINnCHEy5zaEDLOhkuagQeXdWlz1ub2n T7bkL7hHwUe85k6nLnJugyVfvy4f33aunc/fHf4qGGFpYUAw+BXM52dIzaJLoZP6+EMWY6XOYqj5qbO+Z8f/8+7H/79RO5xS02VhtQA4QdEp/kGmKE4EkYSIPwEQ2hIrbBWLFy6MKJPj/c/fq9D5w69+/Uqt5RroXMcvEFv3vm85C/GfNLhk5SJ46IGD+rSo3Pe+Vxj2YQDHjOQALQwDLNnz56PP/64Y8eOp0+fhv1lPgtYN9WgMrJ/1NCxvPCZIIjx48e3a9fOiGozggv0UOC13hTw3Lx5MzIy8rnnnu vYsWOnTp26du26detW6Lmurm7q1KldunRZuHDhtGnTevTosWLF CiPQFGxxZlBskhBCZWVlAwYM6NixY15eHmgqstxwgoC51NDxE0 c+/eyjp5/+9arVK8rKiwWB1XWFFxgIBjN4jsGFwbjSMrgIT+FMo+EISmoFC D8oLpzE+XEfyRK8zFfX2ZJGD//xz/83Oi7q4tWLN+7cuHHnOqCO2W3cPPCUlJRERES88MILx48fN170 9x54bDZbYmJiZmam8RabXz3wmqF0OazIa9euXbt2zThF1NhIDR UQWuhrCdeMqAFQyXWkYpg/Z0f27j07XS4HQQRBoWFZykgJ9gc8paVFVVXlcPoOw5KCEDbxE5 aCqArgbAgQ/rmpc15949WjJ48IoXPAAHjggLVwwENxpJG+Q/M0fAb2DR6OCmv59NnT2rZr+7Nf/qzdS+169e157NRR8HNAxDYs3EaBv2bVW0Pq+cvnO3fvNGR4QoW 1HOxvYD2DdQxOHUkTd+/f9fcP/j4mZbS11hokA4zACArvCbhLKoptdivNUzRPhVQHQUEKnLYpNZU 0A7qIqIrpW9I//fyT9WnrAAtbCjyN0msaaSQgAFpqLBOmjP/Nb5/q0qPzxasXzF4os/PfjGHmc+0a+bQMxTFABFatW/X6W6+lLkkNEP4AEZA0qbC08NK1S/WeeuOMJYoDrw8PBhNWZGVdwqhghbW8oKig0lZRVFaEURi8CIDq 4vLizt07/deP/vPtd9967c1Xf/vH3+7cuwOnMQUpPsz3dYAnVEWNz8jIeOqpp0aMGGFsIu3h8v4Q 5PZIbGeDNiPLMoZhKSkpzz///JEjR4zj1IxrjPyYR4EHIZSfn79r165z587l5+ffuHGjtrYW7sj z/PTp0//7v//7xRdffP3113/605+2b9/e4XAEg0HQt4zxNGNq43n+1q1b/fr1Gzp0aG1tLQyYYRpOyRJEFmonqpp04sTRt99+o1evHjU1VlW TJFlQVSmI+XAiUFhUAAXoUMim8nWUrRZRS4FHRaohtbAiEyD88 Dn//p0p06f86cW2zz7/7Oz5s9x+F/AEMDmAYSMUvUKrDSnhTbSioqLu3bs///zzx44dU0OnBX7vgaeysjIhIWHz5s26CXiauR7esc/n4ziOZdmJEyc+/fTTXbt2Xb9+vdPpBKktGAzCZTRNh/XINRMi0lQzjnETBDYQ9EKEjMNRe+36ZYYlJZkHgUhVJYalgkGf 1+eeP3/OrNnTofoeQQYVVZRkvuXAczSUiCOBIY6T2FBh0CaAh5NYnMaBK 9E87Q16QYIGY52CFFZkqqorc8+dPn76+PXb127dvQnmYJIlMCo IWYpGns0j3hEelvj129fihg6et3Ce2+8KkkFPwK0iFaOw0Opnw R2SmZ350Wcfbd2+Fb5kBNrhdhw6dnD56uWHjh10eushDUhUBYI hpIYT1ZpOmjG8L5s2b/zos4/WblwLxWxaCjxGUIMR12DcC3BXRYrT6zx26uji5YuzcrY63HUqU iVNZAQGp7EAEQiSAYzCCAYPKTeMWcuBxwwBz4N4Ck7icBrbnJX xwScfbM7KYEXGG/QWlhauXLti5tyZd+7doTgKIjIIBgf/EISEGOefCg+XH2UEmpc5w0+2a9/OhUtTs3dk7zu0b/nqZQVFd3Ea05DqDXqbAR5jQ5mB55e//OWIESM4jvN4PDRNwwVmrUV7OBTbOH4G3C0cx82YMePNN9/cs2cPRVHA3I3rG7FXM/AAyMGpcUYMNxjxEEKXL19OTEwcO3bs3LlzU1JSli5dWl9fD8AD/idjnOFYhyiKFy9e/PDDDyMjI0tKSowZkGVBD1W9khWBpLBDh/a/0K5t7OAoksJQqMpO/t1b165fvnX7+tmzZwOBgAG0OmQGieLXg5WvpsaJS19FIJMZW4+ T2BpHzbFTR+OGDk4anZSVszVIBkCIgcuM6rSGFQSMuuFYU3Fx8 b+gxlNWVjZ48OD09HT96wEPiBiyLF+4cKF3797PPPPMW2+9NWj QoAkTJty6dQtuZz6cNGwdkXBB8c2a2kgKM44KrawsW7hofmJiw tx5s3Jysk+ePJaXdyr/7i2SxBBSS0oKO3T4tEePrnfv3hZEFgITFaW5GmhNmtqOnTomNd RvbgAeVmSV8MADvhZWZApL7+8/vO/KjcuQCAKAIaoCOPnBbU4whA/zQmgvRmGsyBjVl8PZkbxBL8Hgl69fGj1u9Kp1q/y4n+IoiGoDjUdDqoJkSDLN2JrxcfuPFy1bhFEY3LTSVjFjzozP u3y+at1Km91GcSQM24/7Q6jTdNKMEYOwPm39B5+8v3r9agOMWwQ84ewJkiYBfgD3B6McW Lrg8Y3wdLC5gWJnUm4eAI95usAbBFcKinDo2MFefXvm7M4BsSB 9S/prb742b+Fcm90KiinNU4DBAHUKUkKnmwuiKnqDnpN5J/Yc2MPLPMR/i6qI07isSzBjwEEgnv7B6wgDPFqo8hMKmdo4jtu/f39ycvKcOXOKiopwHDdrM03qN8bJvChkJxcEYc6cOX//+9937dpFEISiKLSpZA4KH1xAkqRxmd1uLykpMW6kKIokSTiO0z SN43h9fT383NjmBi5qzeaeX79+/f333+/du3dhYeED60ioMi9CKstRHE/n373VqVOHESOHebxOw4S+adP6uXNnXblyEQ6LMx/nCpD5tZHlK+gfAB5YOZzEuv3u9Wnr3vr7W88+/8eJX06sqq6CnQ4sxRPwgPPPKJEuqgLN02CsC1eQvqKiok+fPv9 qPp7i4uKYmJi0tDTjkfTQlmiSQC5jGGbp0qU//vGP+/bta7FYHA7H+fPnS0pKfD4faL4Q/YIQ+jrpvubWjMajqCLLUrAQrbbKRYsXtG37x//4z3/7wQ/aPPfcH157/eU//+WFIUPirl67rCPFYq3o1atH9+5dLlw4S1E4xCmKEhcOeMIFFxw/fQw8CrIugy8EaueEAx6cxmFJHTlxOPmLMbv27RQUQUVqdZ3NqP amIbWorHBD+oYvZ3yZey7XZrdBLJasy7zMEwxBssQjfJMCgAHR 6ezFM4kjhs6YM8NSUwWiE3A6VmQwKmgcc3DhyoWBMQPHjh9bVl UKFjmH27Fy7YpPOnyycu2K2vraABFgBAZMSWBLDJc0A65yVmTX bVr73kfvrVq3SlD+EeAJaSFcKKnogQcLKrHKuuTyOW/m3zx8/PDBowettVY/7iMYHGLq1Ia9SmFUkOKoh4PFG/QbGD+UZ4VYOIIhINbo+u3riSOGbszYCF63tRvXvvz6S1u2ZXqD HhUpoG5CeIIUOrfC4BEKki9fvxzRJ6JTt06llSXATSByCXRWXu YuXLlw4Mh+h7sOegBpIxzwALM2M1CGYS5fvnz48OHs7OxLly4Z fBDSuuEkSnNoNRys2QiQJEmaO3fue++9d/DgQfCzmkthaeGDC8CqBtevXr168uTJFosF/mpAoNPpPHHixMmTJ82+ffXhXKLmuU2PHj2GDBlisVjgXlBuESF VFDlFFTmeRkj1+z1Dh8ZP+XKSz+dGSJUVkeeZ5cuXfPzxB19+O ck4/cGwO8GcfG1k+QpSWkgUR0JAQbmlfNmqZW+/+9avn/l15IA+EGxC8zSsPaMBnwHxDopdhRaY0mSz2Wz9+/d/5ZVXIJwa/WtEtRUWFkZHR3994FFVVdf1urq6S5cu3blzB8MwQ/bRNM3tdlssFp/PZ5KAHg/wQLCApsklJYW7duVs3Lhu954du3fvyMxM37Rp/erVK7p379K27R/nzp3l87k5nrZVW5JGDIuI6JaVlVlZVYbjAUURRTEs8IQLpwbgg cQaAB5GaA54DIfEgSMHuvfqnvxFcmllqbHgQO4uKLobnxj3i1///Be//vmCxQuu3rzKCDQU9BRChQnMeAOhz8A9VaQyAlNhLV+zYc2mzZt KK0ur62xuv6ukorigqODqzSunzpwsKityep2iKt4vuZf8xZik0 UmFpYUUR5EsQXHk1ZtXRiaPSN+S7va73H43RgUVJFMcCY8WLmk mBDzM2o1r3v3w3VXrVv5jwEMwOMEQFEdSHEnzNKTjwFODeqEh9 fL1SzHx0b96+pd/fuXPK9eu9ATcOI3BXiUY3FprvXHnRu650xRHmrDnAfAYoQcQIk gwBASsa0i9XXC736B+g2IHHTt1TFCEE7kn5iyYvXbj2nvFBTWO aj/u15AqKDwjMKIqchIbJIM+zMtJLE5jLp/zyInDb77zxtCkIZYaC/i31FBsEk7jO/bs+Lj9Rz/8yQ8XLJ5f46jRkFrvcTACEw54ADMMW5amaTRNFxUVbdq0KTMz8/DhwyzLVlRUWCwWOAm7oqICjsc2Yw/wbsOzAt+sWLGiU6dOp06dMjiAoes0E1wAV0qSVFBQ8MEHH/zlL385f/48DBK0k/Ly8ilTprzwwgtvv/32mjVrCIIwTvoxUA18/uGosrKyV69e8fHxoM8JghAMBiFhCCAH4gvs9urOnT8fMjSuusa KkErROELqoUP7f/f7Z37z9K8OHDhgZDjB7b7yvi2ilgIPKC7WWuvELyd+1vGzVetW VdoqIWmMYHBQfFmRAdOr8vBJV4aFg+KoR86Famh2uz0qKur111 8/c+bMvw7wVFZWDhs2bOvWrWooNgZ9lQfSarWmpaXt27cPx3E4Ak RVVY/Hc+nSpWvXrtlsNpvNBkZYhNCDs8p1haRwDPerqkRSOEKqx+MsL CzAML8sC2AK03SZYchAwAuhkyxLwZpDSJVkXhS5Wnv1uvWrX3v t5V69ehQV3wOzG04EJJm326vPns0tLrnfUO+IDE75ctL77/991+4cu70aqsbK4UvdCA1lUSQIOPYGvYuWLerWs9vBowc5iYM4 Y0HhwdQm6zI4CUNmsYZS/AEioCG1qKxozYbV77z/zsuvv5Q0Oul+yX24zI/7vUEPwRDHTx/r0qPzL37982d+/8yA6AFFZYVgBb6Zf+P02VOwajmJJVmS4kiISmBFhuIoyCwhWbK 6znb67On0LekXr14MEP479+5Mnz29c/fO7330Xkx89MaMjTWOGk5iC0vvz5o3K2n08Cs3rnASR3EUL3P7 Du3t3L1z3NC42wW3SJaEMARwofMyB9HMcEcDhxokd6TwMrd1+5 a/vfe3DenrDYCE+OaH6yM01EwTQifFWWos23dtW71+Ve650zBL4M ZnRVZURXioeo9DReq94ntjUka//tbrbds998zvn160bKHNboXBXL5+6csZUzp379ynf58p0yffuXf HcM5BuAEj0AAeFdbyIycOb9mWOXrcqElTJ127da2sqpSX+XvF9 5asWLw+bX1pZYmK1LMXz3Tr2S11SWpVdRW8ApAhwB7CiqzhwtG Qeq/4XkSfiOdeeHbl2pWCwrt8LkZgIEUDFNyY+Jhnn//j75/7fYfOHa7fvqYgGfzMNE07HA6zbE7TNEVR5qI4wN9xHL9y5crcu XNnzJhx7ty5kpKS8+fP79y5c8qUKXB2dWZmptvtZlnWbIXTQ8q TQcuXL3///fe3bdsGZycaTAA15SLSQ5FyiqIwDKNp2u7du3/729++/fbbZ8+eBfVC0zSKog4ePPiHP/yhTZs2bdu2Xbt2LXB/+KHB/Q3h1RwBAcNQVbW2tnbmzJnJycl37txBCJEkuXfv3qXLFk+bPuX LLyft37+n3mmnaNzpqouKHtC9exe3p16SefDvnjx17JVX/vLWW3+9ePEieiRi4jGa2sxWTTjazriLy+XSQudhKqEEpmu3riV/MebDTz/o3a/3ngN7GAEC+rlweTnhACacLFtdXd2rV69XX3318OHD/zrAU1VVZQYePZSgFA54ZFmurq6eNGlSVFTUuXPnYCIcDse4ceN eeOGFTz/9NDc3VwqRrutGUADEq6ihHF2E1H37dsfFxaxfv8brdcEhOua4a kFgKQo3PDoUhZeWFU2aPP7//u9nP/hBmzHJI52uOoYha+02HA+AW1KSBZaj6uvtDEtKEr9o8YK33vpr auq8goI7kADUTB4PsFEQvWmeqnPVzZo365MOn5y9eEYLHbMGug 7YnSASTAvZ5cCQBaHM5y+fX7x88Tvvv/OXV//yxaQUm90GPhJw5DjcdQVFd3PPnc7KyVqweP60WVNzz512+Vw38 28uXr4oZeK402dPg2GHlzkwtVEciVEYTmOgALEiU1ZVevHqhUv XLl27dXX3/l1Dhie0+UGbf/vP/6/Nv7dp84M2H7f/+MqNy7Iu3S28u3v/ri3btly7ddVSU+XyuWieOnz8UI/e3eMT467duhYkgziNA56B7h8OeOD4H4LBN23e+Ppbr61cuwKit 8MBD2RikiwBbpsrNy7HxMf8+plfxSfGn7t0DmwIMCcEg4Phi2Q Jb9BTVlV6+uzptMxNc1Pn9oyMmDl3pt1pV5F6486NuKGDn/7db9r8W5v/+J9/79y98/Zd2y5cuXDs1NFDxw5du3V1/+F96VvSrty4XOey13vqV6xZ/sEn7//2j7/92S9/+uY7bw4bmXj99rUA4c+/fyd7R/axU0frPY5L1y72j+rXo3ePU2dOuXxOqI4DoAKuJhBXg2TAWmvZ si3zpdf+8l8/+q8xKWMgFBskWae33lJjuXj14v7D+5etWpo0evjnXT4/evIowCEnsWfPnp03b15ubi5N04IgCIJgtn0hk6mKpumSkpKL/z971x0Wxbm9vbk3N3o19t4Su6KICgJ2Y8VuYgGxYscWxRa7giL 2LipqIrGBDRURRVDpTUFQioognd2dLdP7/P447JcVWW7wmhvN/c0zjw/CMjuzw5z3O+e8530fPoyJiUlKSvL19XVycmrXrl21atWqVavWp EmTWbNmpaSkoCQG9A4UY0sfHW3Hjh2vOoIJAAAgAElEQVQ2Nja +vr6/H3jgBPLy8hITEw8cODBs2LAVK1YkJyer1WqapgsKCuLj469evb pixYqpU6eOHz9+z5494OMZGxt7+/bt1NRUsLFHhwU0RdUwOA2WZW/evOnr65ubm6vX60+ePNm+ffuq1b6sX79Ox07tVq92KyzMUxSR5 5mQB8Feu3Zcu+b//PkziADXr1/p3dtu8uQJGRkZiqKAWLDBYEC69R8LeODkkaup8u4mGdnbiqKkp qYGBwePmzCuUbNGvfv3uuB3AbQ/YOFirpdZWeBJS0sDyZwrV66gy/zsgSc1NXXWrFk+Pj7Cu/PP5oAHas27d+/u06ePs7Pzvn37du3aNX369KpVq1paWh48eBDqbOBQKwiltoOyL LxjW8BRjx+HTXac8I8vv5g0eUJmZhrDkkgaLzcv+9ixw5s3b4i Pj4HvFBXlq9XF8fExR48eWrLEtVdv25Ytm02f7nwj4Gp29uvMz LTYuKhr1/2vXvMLCQmOT4jBtCqC1AcH31n24+KjRw8lJSVqtWqSMlQAPFA2 AXIBL3MavWbXvl2jxo2MjI2AjJgRGAOl5yQWUAQ4CJAlQIseim m+F895+xx/8uxJ/NP4k2dOHj5+OPl58ovMF4Af6a/SAwIDHkc9grB1N+TuFo8tN27f0OjVm7ZtGjZyqPMM59jEGAA2Y DRA6wVKUpzEQvs6t/BtZGzkL+d/WbB4/uDhg63trMdNGLtk+ZIVq1eM/WGs0zTHm3cCClUFickJsYmx125e873om5qeAm8amxizzG3pxq0 b0GQPKzIGygD6MeaAB9IXgsF9fvaxsbc+fPwQtKzMAQ9438FpS 4pYpC46dOzQEIchC5csuB92D7r9IJ8DzR6g94Q+Dr1z705eUR4 v8/nF+Ru3bpwy3enBoxCCIRKTE+cvmjdy7Ig5C+ZMnTl1wOABlt0t O3bp0KhZw85WnYc4DG7V7tuWrVvMXTgn7kmcpIhh4aGLlrnOnD Nj3IRxExwnuHtuS36ehBk0N25fn+4ybePWDRmv01PTU+YunDPE YfCVG1eK1EV6Ul+CFcNjD9WPQlUBI9Bh4aHuntuOnjhy4Mj+lW vdvPbujIqLlBQR5HYwg+Z+2P2UtBQ9qRMVITz6sfOMKRf8zsOH k/4qfdeuXW3atFm8eDGSX4ONYRgQ+CBJkiRJmqa1Wm1ubm5ERER4 ePiZM2cWLVrUv3//Hj16jBkzxtnZ2c7Obs6cOcgsGAADiDxlZEA9PT1tbGx+/fVX1LZBTzeq9Zm+HhaUBQUF+/btW7Fixe7du48dOxYYGPjmzZu8vLzc3Nw7d+4EBgbm5ubC6R06 dOjQoUP5+fmRkZHTp0+3trb29vbGcRzig2JMekx7P2jePC0t7f nz58HBwfPmzbOxsbG1tZ061alnzx4NGtbratX5st8FHNeJIpee/nzVqhU3b13neYYkDXl5Obl52WvWrrKztzl8+LBOp0OXDO4SHxd 4ANgYhpFlmWEYnU5HEATcKcC5goKCn376qVOnTpMmTTp49MD+w/tNU3kQH/lYwPPs2bOhQ4e2adPm8uXLipEJ+dkDT3Z29qJFi3x9fWWTjBsV TN8HHhzHFUXJzMzcuHFj8+bNq1Sp0qxZM0tLSzs7u7179+bn5w smrDa9Xg/hXpQ4miFkReAFBid02dmvz5w9NXWaU69etus3rE19ngyUaEURM Ux1/caVsWNHdbHstGrViqSkRIrGWY4Gpj9JGghCf/78OZue3du2beU0ZdI2982zXGZMmTJ5+PAhNjbdFyycezc48PXr TL0ee/Uq48DBvYcPH0h9nozjOhCGqqDUJhpVYURF0OLYzj07h40c+uBR COQfQHNCGQ9Q4CAcQ0GMFRm1Tr3dy2PKdKebdwIojop/GnfyzMnE5IS3BW8lRVRpS67c8J/uMs11qWtKWgonsQ8ePdi5xzM8OhwzaLZ7bbfrY+c8w/lpylMQ4ac4CjIDVmQojjJQeo1enVeURzC4ntQ9z0jd7L6pm43V BMcfTp09mZmVUaQuxGn85ZvMW0E379wLTHv5okhdlP4q/aeNa2GkEUJh8vMkj50e02ZNu333FrDdoI5noPQVAA/kfBRHnvU9a9fH9uiJI0bGQfnAA7FbUARg3ImKUKQuTEiKT3v5Q otjmEGDGTSgK4O4PQZKf+rsycU/Lva/7g9AHvzg7p4De3ILczEDxstcfnFe8vMkzICpderrt67Z97Vr/m3zFq2ad+zSoV6jujVqVx8+atihYwdfvnkJhy3WFL3OeZVb+BY +TJqn84pyPXZ6dO/ZbeVat+y8N0Xqog1b1v+0cW3o41AoDxapC4GJDkD4tiCHYPCzv mfGTRgX+viBpIhB9+/sP7zvYcRDyF95mUt7+cJtjduGLevhffOK8tZuWAsZj6SIGr1m/fr1X3/99dSpUwsLCwUjAw2IzpJx+lKWZXhwaJpOSEg4ceKEi4vLqlWrj h8/HhERwTBMbm7uunXrtm7dGhsbS9M0arCbPuNwNL1ev2bNmjZt2p w/f14wmmebAx7ZRAHh0aNHjo6OP/7449OnTyMiInx8fG7dupWSkoJh2L59+w4cOABjEjiOx8fHBwUF FRYWAif266+/3r59OyABQAJCBdR8wjCM53m9Xl9QUJCYmOjm5gZjGNHR0ekZzy 9dOr9rl+dkxwlbt27KyHwhSXxy8pMZM6Zu27ZZpS6iaUKDqRRF 9PO/uHLV8kuXLklm7PI+LvYgYIa7A3kVy7Lx8fF79+4dOHBgz5499+/fD80bWIhArgOcFHNzOZUFnvT09BEjRrRv397Pz++vAzxpaWlz5 sw5ffq0+J4hVbnAg9LMmJiYoUOHNm3adMWKFXfu3CksLMSNMwd o4zgO9QxphgD7LJ1e8+RJfHj4w6tX/e7fvxsXF52c/AQI+7zApKQkXb3mv2ev16pVK5YscT1+/Mir1xkwNEozhCTx4BqrwVQnTh5r1651tWr//NvfqtSuU7NR4/p16tYcO27U7cCAt7lvBJFLT3++0HXeDxPGPXocCvlWBcoFonE4 A+hhWW9fL1/1YyfLjn7X/KDQBN7M8BqjgFip0gy03zV6dfqr9CXLl3SzsXJb43bj9g2vvV5 zFsy+G3IXXqzFtaGPH7gudR01bpTX3p33w+4FBAaEPn4AMTrrb daM2TMmOk148OgBBCyCwaHNoMW1mEGTW/g2NT21SF0Ec2clWPHBoweXr1r+KPIh6kNQHPXyTWZUXGRK2jPg IhepC6fOnNqq3bcX/M4bKH2xpignP3vvwT2Dhw8+dvJYbmEu0m/Wkzo9qTMHPDBtqiN0J8+c7GHbff/h/dDwNwc8ktG1gWBwnDYA9U5QeNGks4peBkU8giECAgNmzZ3ltsb tbkhQTn526OPQ6PholVaVX5yvxTEAeEkRU9NTFy5Z0K5TW4fRD pu2bfTY6T51pvOsuTMvXblYqCogGBzEbCRFVOtUkKFCUVRUhHu h92bOmblr367MrAyapy74Xdi6feu5C+eK1EWMwBAMriO0Km0Jy J/oCJ1apz549ODo8aNO/3L6zr07o8aNnLNgdkxCDC/z8Aln52W7e25znOp40f9idl52dl72Bb8LqempdKknBRUcHOzg4 ODh4QET1iA1hh43pAevGDnTOTk57u7uM2fOvH79emFhIfwoOjp 66dKlO3bsgEITCuvwPMITCmvz3NzcefPm1alT58KFC6JRYBS93 fvAA4QChmHu3bs3bdq0gwcPvnz5cvv27d99992uXbsyMjJ0Op2 vr++6desuXryYk5OTlpYWFxeXkJDw5s0bRVFu3rxpb2/v7u6el5cHB2RZlqZpAAYoBhoMBq1WC+vR4uLiEydOLFiwYNu2b REREZIkUTQB1KHExLi4uGgc1ymKSFL4+vVr+/brHRYWgqQNIiIfHT5y8OrVqzRNq1QqUykgCHcfa0OhDMdx+ABR 0hMVFTVz5kwnJ6fg4GAMw/R6PQj3oQdQT+qMYxXmQk3lgCcvL2/ixImWlpbXrl1DQPjZA8+zZ89mzJhx6tSpMlQZc8ADP9XpdImJi d7e3r/88gv0GA0Gg16vNxgMQP0kCKKUmmlkDUgSD10cQWCjoiMCA2/eDgx4/TrzRVpKYODN5OQnb968CgkJXvvTqmPHDme+TFNris+fP7dy1fI jRw6GhYWkZzx//uIZplVpNCWvXmc8eRrvtWtHD2srR8eJbm4/rlix7MflS39at/rAwb0JCbGyIogi9+pVxkLX+QMG9r116wb8NXOc2QFS0ag1AA32 3MLclWtXdrayOHfhHGbQgKYFRE94Dc1TJEvAwhz0vkqwkmcvkp evWt66feuWrVv0sO3x3dCBjlMdg+4HgWSApIgvMp9v3LrR2q5H y9Ytu/awHDB4gP91P0kRMYPmVfZLl3ku8xfNi4qLkowilXpSp9GrDZSB YIic/OyouMiYhOi8olwtjoVHP97iseXU2ZPAsSYYguap8OjwLR5bDh0 7lJOfIynim9w3N25fnzln5mTnSQ8jHupJHdQM9x/eN27COG+f49D9htFR4LyZAx4gQJMs+fOvZ+362B3xPoLTBsCVc oGHFVmoRElGqujrnNe3796+dOXS65zXxseM15O6l29ePs94XqQ uojgqJiF6zoI5fQb0GeIwxHXpwj0H9mRmZQAwg9cqyZJB9+9Mm T6lY5eODqMdLl+9XKgqfPkmM+j+nfOXz8ckRCMkAwk4A6VXaVU lWDErMiAlkJCUsGDxAs/dO+KfxkmKmJicsGnbph27tqe/StOTOiATwu0G1sDLNy9X/bSqk2XHDp07dO1h2bJ1S4+dHkBhAOo8ZtDs3LOz+bfN7fvaLf5 x8c+//nw3JAgmc6GiqNVq3dzc3N3dgRGAlm7gNJ+enp6QkFBYWAiVN0V RMAw7efLkiRMnQM1Mq9XGxsauWbOmUaNGzs7OERERJElSxq1MY gHFrg0bNnTq1OnixYsoMzAFHnglgjpId2iaPnPmjLW1tbW19aR Jk9q2bQsjqBzHgWy2l5dXnz59XFxcFi1adOrUKZVKBZ2q2NjY0 aNHe3p6JicnwxtBYwlRJzQaTW5uLjrVoqKiQ4cOHT16FMMwpVR HTiwoyPXzu+jjc0KrU8MxdHrN0mWL2rZtFRR0GwhELEc9eRI/arTDlClTkpOTTftJgiAYDIaPhToQzUCcBZkdYxjm6enp7Ow8de rUlStXQrsF1g2syAB/Ev72tDgGS0NzczmVBZ7i4mInJ6du3bpdv379rwM8eXl5y5YtO3/+PLwS/mLQXSwXeERRDAoKgiIAhmGw1EJ/BKhxCiQQQWR5odTsFogGvMDcunVj9uyZU6c6bd68Yd36NbNmTf/xxyWrVq1Y6DrPwqKD66L5kVGP8/JzTp3yHvhd/169befOc9m+Y9uSpa4/rVu9erXbmDEjW7Vq2bZtqzlzZuXkZKEGkiTzGk0JReOyLICf+b 59u6dPdw57GKLRlAgiR9G4OeABRWegNUPk2rnHs/+gfv7X/QE2QEbMmPEwwDVAzmlQ2M16m7V2w9ou3bo0adHkh8nfX7nhf9H/4o5dO+YsmO3u6b5tx9ZJUyZadO3UsUvHDp3bf9OmZXuLdoOGDd q5x3OLx2bHqY6jxo08fPxQTn52kboQkg8YnGRFFjNgDyMe7j24 Z+acmXCoabOmDRo2aP6i+ad/Oe3tc9xjp/vh44cWLXPtZmM1bOSwA0cO/HL+503bNvb7ru/MOTN8L/oWqQsJhhAVQYtrj508NmnKpEPHDhWqCkC6DYgMgiKYAx40M3vR/+KAwQNOnT2FPg1z5AIQhIZKWm7h29O/nB42ctgQhyHrNq07dfbUqbOnTp45uefAntXrVq/6adWBIwcu+F1Ys351Nxurlq1b1qhdvXX7Vs4zply54f846tGto FuXr166eeem527Pb9p808my4+Wrl15klvaoMl5nHPE+PM913pr 1q/2v+/v8fMpr705vH284/rYdWzdu3XD4+OGL/hf3H963+MdFI8Y4/Pzr2ReZzyVFjI6P2uKxZecezyJ1EcHgQOKAxYcWxziJe57xfPW 61S1atWjQpP73k8Z77vZct+mnA0f2Hzp28JfzP4dHP74acGWi0 8Sv63xdtUbVBk0a9B/U/8eVy+7cCwyPDo9NjAl5GOLt7T1jxoyNGze+fPlSMSrfQEmqpKT E399/06ZNR44cuXLlir+///Xr148fP75w4cJly5bt3r37wIEDmzdvnjZt2vDhw/ft2xcZGYkWf1Kp3kxpkmG6agRW26VLl2QTKVL5Xd6QYiQaQNpE UdSxY8csLCyqVKnSoUOHUaNGubm5Xb58OSoqKiYmJjIycuHChV WrVq1bt27Dhg1dXV3Dw8MzMzOjoqKOHDkyYcKEa9eugQoOjuPw Figm3Lt3b9++ff7+/omJiRERETdv3ty2bZunpyfMY4SEhGiwEl/fn+3sbYY7DI2KCn/z5lXq82eBgTdHjBzWp4/9o8eh0OilGSI5+cmMmVNXrlyJBKqRPLHyUUttEPEA0WNjY4ODg 7OysubNm9epU6cFCxbAlcL6m2VZiBgGSg/PAiwEzQ3lCOZRxxzw5OfnT5w4sUuXLv7+/ooxLf7sgSclJWXWrFm/P+MBWo6Xl9ecOXPi4uJgrcFxHFqAsCwL7T65dFUlsiwFNLbikk KSMmCYyvvE0a5dO9evX6dp00a1an/9xRdVqlb9slGj+v0H9F2wYO5kxwmjx4yYN3/2mrUrhw8f0rBhvcaNG9SvX6du3Vo1alSrW7eW81TH02dOBQbez C/IpRlCp9NAJ4lhSBDOoShckvjc3OxduzxnuUx/8jQe+NkGg9Y8q40FpTUkb+6x06NXP/vgB3eNWTMHCuckS8BfD4RaGECRSl3CNMnPk6/fuh4QGJCZlcFJ7BHvI7a9bZt/26xG7Rp1G9ap8vcqbTq09ty949yFX6a7TG/XqV2DJvW/rlOjYdOGVb6osnDJgqi4KHgLPakD8gIjMAbK8DTl6Wb3zT1su7 dq922Xbp0bNKlfp0Htb9t+06JVi9r1a1X5oso/qv69cfNGzb9t3qBJ/QZN6jdo0qB+4/pNWjSuXqv6yrUr3xbkQGajI3R5RXn3Qu+5e267eeemaJwhoDgS yALmWW2llHHfi759BvQ+fuoYDHtWQKeWSn0HmGJN8cs3mcdOHr O269G0ZZPW7Vs3atawUbOGX9epUb9xvZp1v65ao2rDpg2btGj8 96++aNGqxeIfFzvPcO5h271+43q169du0KRBu07tGjdvXOWLKn Ua1HaZNwtVF6EgmZT6dPb82Y2bN2rQpH7zb5u3atfqi3/+rVW7b79p07LKF1WqfFGlRu3qTVo0sbaz/uKfX9SsW3Oy86T84nwDZSjWFJ+/fH7EmBGLli2CQR/QTJKMwtKYQZP1NuvXS74THH9YvW7V05QnGa/TvX2O9x3Yp16jes2/bd6lW5cWrVo0/7bZjNkzvH2OT3eZZtm9S4MmDbr26Gpt18O+r12TFk3q16/v5OQUFBRUhvSM43hKSsqPP/7YvHnzli1bdu3atU2bNi1atOjVq1eHDh3atm3bvHlzOzu777//fuLEiTt37nz9+jXMZRcVFUH0MW2lwHMKJgjQ44FeNLzSHPBAgg JNo4cPH27YsGH27Nm//PLLkydPzpw54+zsPHLkyH79+jVv3rxt27ZDhgxxcnKytLTs1at X69at7e3tLSws+vXr5+jomJqaitpOsIF/Sm5u7qJFi+rVq2dhYdGnTx97e/vBgwdbWFi0a9du8ODBAwcO7NWr16BBAwYM7NeuXWtbO2snp0nD HYZMdpzQuvU3Awb09fe/pCiiRlMC2FNYlOd94ijEXyAHIngD2YWPskHNED7VmJiYYcOGNW 3a1M3NLTs7OzExMS8vj6Io43S8JMsyPP6oogvLu4pLapUCntev X48ZM6Z9+/YXL16UjSuJzx54UlNTJ0+e7O/vL5qobiDBpXIzHo1Gc+bMmXHjxmVmZkJ+I8sy9EgFo2KujHJ5m ScpA8fRHM+oNcUQ/XfscG/btlX1GlXbtWtdteqX//zqHw0b1fvyyy+GDx/y07rVDg5Dhw4btH79Ws+dHmPGjGzarFG9erUbNqpXr17tr2v+q 1HjBsMdhuzbtzsi8lHmy7QSTGOgSF6WREVhBJ6gKZpjRUVhBf5 V9psdu7yWLF8WHh0pKjLNsawo8LJU7i4qiqQogiLhNEVxLMnQG 7Zssuze7VbQLSDFwnQ9dCbQrOj7+/OM52HhYddvXUtKTSrWFJ3+5bS1nXX1WtWr1qj696++qPZ1Vfu+ 9rv27bp28+oyt2X1G9dr2LQhxMd//uvLZW5LYxNjYKAEFJxAyUZSxJS0Z0tXLOlk2fGbNt+0ateqSYs mjZo1atOh9TdtWlavVb3K36t8We0fNWrXaNSsYcvWLVu2btmoW cMatWt8We0fX1b7cpnb0tT0VABIVmSz3mbdDbm7//C++2H3kbybntSDP7dRD7vsDmAsKaLvxXN9BvQ+4n0YCNDGTgay byhVIlDr1CBMAI2WuCdx3j7e/Qf172Zj1aJViwZNGjRo0qB6repf/POL2vVr1W9cr8oXVeo2rPvFP7+w6Goxe76L0zTHzlYWdRvWrV7 rX42aNWxv0a5l65ZfVvuyToPaM2ZPD49+jBpFBkofFh42z3Vuw 6YN//mvL5t906xho3q1ateoXr1q9epVv6r65ZdfflG9etUGDet27dq5 yt+q1KxVffbsmdExkZhWrcFUvr4/d+/Zbc36NRq9GpauGr0aWNQwAFhQUuB3zc9l3qyVa90eRoQVqQv3H tzTq599ta+rfdOmpUVXi6Ytm3bt0XX2fJd9h/bNXTi3s5VFw6YNutlYDRjc36JrpzoN6jRp0sTFxSU8PNwUeGAA LiEhYe3atS1btrSwsOjQoUOTJk0aNWrUqVOnHj16tGrV6ttvvx 00aNCECROcnZ1Xr14N1ANQZjNtrUsmwr6iKGIYtmzZslatWpkC j+lryl1cSpL08OHDVatWubm5nT17Njk5+e7du87Ozg4ODvb29s 2aNevYseP48eNHjRrVuXPnjh079u3bt2fPntbW1paWlkuXLk1J SQH0kmUZRA0QYW/ixIk1atTo1KlT3759ra2tBw4caG9v37lz527dunXv3r13797jx o3r27dv165de/XqNX78eEdHRwCngQMHBgUFofwJIOHUqVOXL182LbHgOA54bC7E oU8J1QAhUqHPBEkew48wDINlNBAuxo4dW7NmzaVLlwLHT6VSEQ RhSrMWFfkP3d+8eTNy5MjWrVvfvXsXXctnDzwJCQnjxo27cOFC GcZ6BcCTmpp66dKlY8eOIWdDYE4L5euC/KYqDQOhksS/zc328toxd57L+PFjFi9x3bpt04yZ0+bOdbkRcPX5i2cHDuztYt mpyt+qdOtmuWXrxr37di9YOG/27Jljx46aPHnC4SMH3mS/AhWDouL8nLxcRuAkRaFYxkCRYCfHy5KgyDoCDw6573vxfObrV5 KiiIoMPzKPPbKgyBTH8pLICvy2Hdvteve6ffc2tN9N7HAoELgs d5eMs6IgIhkYfHue67xxE8aN+X6Mjb1N34F9vPbuLNYUS4oY+v iB69KFQ0cMaduxbZ8BfTZsWX83JAg0AvSkLr84H9WpDJQ+7eUL r71ePXv1rNeobjcbq979e1vb9bC262Hb29auj13fgX0tu3exsu 7avWd3G3trG3vr7j27W1l3tezeZfGPi4C9RvM0DJCqtCXJz5Pv hQYnpSapdSrQqQNwRbIF7++CImAGDckSB48e7NKts9deLxjTMQ c8kiLSPJo85fOL82/fvT3ZeXKLVs0tulp8N3Tgd0MHOox2GDFmxMw5Mxctc3WcOvmbN t9079l9s/umpylPnqY8PXj0wIgxDo2bN+raw7KTZce2HdvY9bFbu2FtdHw0 EOqAgUbz9Kvsl4eOHRo8fFDr9q06dG7fxdLCzs6mRw+rLl06DR s+BHJoC4sOrVq3bNS4/shRw8+dO6vVqoFgeePG1QWLF5w8cwJ07EVF1BE6U9YDThuy87I jYyNfvsmEvtTVgCsjxjjUrPt16/atu/awbN2+1dgfxp71PUMwRND9oPmL5tv27tneol3Dpg1q16/dolXzHj16HDlyBGKZaSFaUZSkpKQNGzZ89dVX9erV69u3b79+/bp06dKrVy8LC4saNWq0adNm/fr1jx49AvldaAJBOcGUClQGeLRa7fLly9u2bQu9aNgEoyKO6Qh RGeBhGCYlJeXNmzeg8BYRETF48ODq1avXqlXrm2++Wbp0aVxc3 LNnz3bs2NG9e/e//e1vNWvWrFatWs+ePX18fDQajWxC/eJ5Ht6IYZh169YNHToUJlE6duzYqlWrli1btm7dunXr1k2bNq1 Ro8aXX34JzNj27dt//fXXVapU+cc//lG3bt2jR4+iwVuGYTiOy8rKOnXq1KVLlzQaDWKKl7mcCoBHMBr HQYyC/g0QH+CbkKVB7MrLyzt06NCSJUvmz58/f/58f39/giAoikLieEDKYFn2jwae7OzsUaNGtW7dOigoCE0sffbA8+zZs0 mTJvn5+QGooLlcc8AjimJCQsK1a9cSEhLg+NDkNPd6SeZlo4Gg oogqdTFBGhRFhG7/06cJT58m6PUYcJ1BnkCSeH//S5ZdO3fo0Pb06ZN6PabXYxzPaLCSgsJc+EVJ5p+lPD1//tyiZUuDH9ynWIYVBYpjAXgwg54TBfgiO/etFjfA90VFNoc6nCjwkigqMisKkqJwkrDDa+eAQd/duRdo1FZioatB8yAgXT7woJgFewlWnJSaBMI2SalJKWkpxnmRE o1ezctcTELMvdB7oY8fvM55BUUeiiNLsBJkdkBxFGbQsCIT/zR+yfIl9n3tdu/fHf80LjU9JTE5ISEp/smzJ6npKdHx0REx4WHhYdSlExwAACAASURBVCEP74c8vB8WHhY REx4dH/3k2RNYvxMModapgVVcrClW61QqbYlap9KTeqgvgbS2uZ0VWY1e rSN0ew/u6dKty659XjRPaXFthcBDIVM1RqDTX6V77d3pNM1pu5fHnXuBd +4Fxj+Ne56RqtGr9aQuMysjPDr8cdSjV9kvoUyRV5QXFh56+he fgMCAgMAbN25fvx92LzMrAyxH84vzQEYa6ukvMp9f9L947ORRn 59PXb3md+9+0K3bAZf9LkRFhxcVFzx9mnDk6MH9+/ccOnzgQeh9MAkETY2MzBcPI8JS01NhGJZkSS2OGSgDEOsxA4ZG a+F2FJQUSIoY+jj0+Knjv1769aL/BZ+fT4U8vI+mTXPyc3695Oux033nHs+jJ46e9T2bkZGBhAZQ1x rW7Dqd7v79+7a2tqNHj75y5UpoaKifn9+9e/euXr3q7e195coVGP2Bgphg3ETjhjBDNunZ6PX6lStXduzY0dwc jzngkSQJx3FkMFpUVHTs2LGlS5du27bNy8srLCwMjhAbG7tv37 5FixZt3rx54cKFgDromCixAOxhWfb58+fHjx+3trbu16+fm5ub m5vbmjVrNm/evG7dup07d7q7u7u5ua1fv37Dhg2LFi1ycnKaNm3a+vXrvb29s 7Ky4AwBDxRFAaO86OhoYM2V0amrGHhko7U2+gQk41grbBiGQc8 MwzCGYYKDg/v37z916tSCggK4caicY3qxkiT914AnMDAQpQefPfC8ePHCycnp ypUrsASDG4w0xt8HkqSkpMuXL+/evTsuLg5yalN6Cbq7wm+agyKoLQkCC2W3Ulk2WXj0KHTjpnVR0 eGKIoKkNEEaAFcoGr923f/EiWNJSYlwBEFkgZYGIjoEoT985GDrNt/Wqltni/u2QlWJpCi8JAK6aA16gqYERQa8oTgGimwEQ5vNeCSRk0RRkXlZ FGQJp6kt7tv6fTfgbshdmBJF0QeW/+aAp1BVABw50FHmJBbpnyN/XE7iijVFQP9HStV6UqfFsfziPJTrwNgmyZKIHHwr6NZ0l+kgpi AqAugOIFkaOA6yfzZybLTG0jOuJ3WgtQw8YHhTsPiEHA6ENcvd jeNKjLeP94DBA46fOo5YCeUCDxJvJhhcrVMBge3OvTsHjx6Iex KLskOUI2IGjJM4oCRgBo2pVk1+cR6iCcFcLSuyRkNrAiTjcNpQ rCnW6DWcxJrqX6A/HoLQ63QataaEZgiWoygaz3mbxXG0Xo9BSVBUBJCPg8MiYWy4fe CUCqIGiKcHcm1gyQM1OrgvOfk5MM/By1yRuhAWZ6Yzj5IkwZpdUZSUlBR7e/vp06enp6dTFIVqaDRN4zgObRuNRoNhmClIoOfRNPuBFxAEsXbt WktLy9OnTwP/TTJK9ZTZygAP+r5arUY2DSRJ6nQ6jUaDmu1qtRpU2iiKAroaIB YkEKbePEjSNCgoqFu3bmfOnMFxHAQOSJIsKCiA0SWe5wmCUKvV hYWFRUVFKpUKwzAkSYfjuKmtA4ZhCOfQewHI/VvgMf0v2hiGAblr+O/Lly8nT57cv3//H374YcuWLdHR0fB9SJVQPmR6hD8aeLKyskaNGtWmTZs7d+5AZP 4rAE9iYuL48eN/f6ktIyNjx44d69evLyoqggWC6brjfeCBtr/yrqlBUXHBy1fpCxbMnTdvNtTNaJogSQPNEDRNEKQex3UEoadpg mUpnmcEgVWpikqpcQzBC4xaXXzc+0jPnj1c5s05f/lSkbpEVGRG4Bieg24NxTIkywDwMALPSaKkKARNVdDj4SRRUGRe lmieLVKVrFyz2ra3/f2we6DexhgdoEGxzRzwIBgAnRtQwwQ+tEpbUqwpQtYdjEDrCC3 NU/dCg4MfBIc+frDnwJ49B/ZExIRnZmWWYMVqnUpQBGSxTLLkjds3Fi5ZEPIwBLgAYJEJ6suC IgBFwui3xvIyLygCThvg5CmOBA4eI9BaXMsbXX+gyAbcAVZkzA EPBFlWZE6c9h4+athZ3zNgTWQOeIDyB8Mu0BxSaVX3Qu8dPn4o NT0VTjL9VdqlKxfPnDt9++6tuCdxickJKq0K3CLAPAIxCSWjVA RYSOgIXZG6ECaECIYAgIeSIC9zosiB758gsBSFF5cUwGJFb8B0 eg1F4yRpoBkyNzcbRALhtI2JDmWEcAauApJdIE3AAGCxppjmKf DNI1kCOkPQT4bSHGqbgWp1dnZ2dHR0REREZmYmEnVG5OnU1NRJ kyadOXNGNvaN4fuSJIFKiF6vN12Yo0fMtAghm2QzNE2DHw/M8SARaAidZQ5lCjxQRALogtPDMIwkSSQNAMEEQRQEQZIkHz9+/ODBA5VKBcxj+Cl8LYpiYWHhmTNn5syZ8/jxYwWGykkSzlMUxby8PNM4DsRaU5jEcRxk30qNJWUZCYMC5pW5 nIrhx/SVUJZEqaefn9+ePXt++eWXiRMnjh071tvbG+KbIAhAojONh4LJ 9kcDT0ZGxsiRI9u3bx8cHIxaWZ898CQlJU2YMOHSpUuCUXZCqV A7XavVTp8+fe7cubCYQj4i5l5vuvDkOFqS+OKSgjNnT9n36jll yuSnSQnwfXgB0FeAAod+heMZUNkB4JEknmFIA65VqYvy8nNy8n JzCwtUWozmWYActAObQFIU9P0KGjySonBi6d8QyTI5eblLl//Y094OxjmNgs0U0LQk88BjjJI8hHLIjUCyDAFSsaZIR2iBDPMi8/n8RfNatWvVrlO7dp3a9exl47HTIzMrEyYfYUII3i7k4f3FPy52 93QPj36sJ0tFemBZbaD04FUD4MGKv/kCQLwGzACkoTiSYHAdoYMjw2QP/DonceZKbaIiwKz+rn1eAwb3P3X2JAjemAMezmjyBmwfnMbvh90/63vmasDVYk0x+OVcvnp52Mihzb5p2n9Qv/Wb14eFhwHEchJroEpluWFwFWaMTHM7kAflZZ4RaCRxDYJyOK7T 6TU6nYYg9AxLchzNchTDkBRNUBTOMCTLUZBkSzJP0YSe1HMSq9 KWAIvaWOEkOYnFDJoidaGO0AHRCAZCJROlPrHUtpWTSo3ySimO vMwnP0/2u3b5rO9Zd3f37777bsSIERcvXiwoKECTj0Cq9vPzW758eVpam qIoJEmalq1QlATGs+lja/qgiSbW14AH27Zt69WrFwAPPKGosWEa08sAD6rmoSCAIBCqZ8jr RKvVxsTE7Nq1a9++fZs3bx4yZMj06dMfPnwIJw/PPpqKlWX5zp07Pj4+T58+ld8VD1WM8qPAm8BxXKPR6PV6lMcIR g0eWZZxHDdtIMHp/R7gkcwoNSjGGqZWq927d2+VKlWqVKmyePHi1NTUoqIiURRpmtb pdHAy4HcHnF7kvAfH/KOB59mzZw4ODhYWFlDthEv47IEnLS3NtNQGf1jor/x9IElLSxs3blyPHj28vb1TUlKAxWi6+CpDLjAYtDExkXv37trh 6XH02GGvXTvmznXp1s2yyt+qLFgwV6vTQL9Hb8BQH0iWBYrGwd 9akniaIaD+xjCkSl2EUihZFmiGlBSFFQWSpVFhjRV4muckRRFk iRV4QZaMDZ6KsEdUZIbnREWGDOltQf7yVSv7DhwQFh4GYAM+zb AWrhh4jMIYYI/N8zKH0zhmwMA5BmRpIGSrtKoideHJMyc6WXaqXqt6N5tuvfv3W rB4/pNnT4yrZh1Mql4NuDrPde6M2TNy8nMgk9CTOrCQEo2B2DihVkr KBF6m8eRBfYcHFBEUnmBwUAkCmASsgn/L3aEDVIIVb/fyMM7xMNDTMtfjQeJUOG3wu+a3aJnr/sP7M15ngE8dTuNXbviP+X5M9VrV6zeu5zB6+I3bN7LzssHUQFQ EkOykOBIMbwA4weBOR+jgjcBXtEhdpNKWIDdVTmQ5kX2H0s3Tp bUviTOQekyvkRSxUFVgIPVqrQqqalD5NA7xUKgaaaAMUPmEfht iNqKZYh1ROuQrler0FOcX57Ei8/LNy6Urlvyj6t9BWapt27Z+fn7wSKJCVlhY2MaNG3fv3p2fn2/a9oeJTuiRyCbtcdMnC32/DPDwPL99+/Z+/fpBjwcRf5X3tjLAA4fCMEytVoN8XJnxIAQYubm5Fy5csLS0rFm zZsOGDatVq2ZlZXX69OnXr1+LJvpsICicn58fFRWVlJSUk5MD1 yiKosFg0Ol0SM5HfFf/hiAIkHxEKqjKu3p0KPuBI8CvVxDlZBP6OMuyFEXhOA4nc/v2bWdn59mzZ+/Zs+fq1augwQpjs+iqgdpAG7cyOdkfDTxxcXFDhw61tLSMjIxEH +xnDzxPnjz5/vvvL168KPy+OR6DweDj42Ntbd23b9+7d++CWoFizOXfp1Pr9Jo rVy736durSdOG7Tu0qd+gbrNmjfv1633k6MGsrJeyIjIsCUM2s BOkAWytoTRPGcWtkcYo/NmA1LQsC4AxsHOSaKAIimWk0r8GhRUFYBlQHIvTVEVJjyRSHAP AIypyYUnx2vXrho1weBhhCjzkvwUe0FkhGByaHNAdoXkaBulh4 QzFGchFWJF5nfP6UeTDgMCAm3cCImMjs/PegKklRF5e5sKjH3fv2b1Rs0ZHTxxV69QAD+AXB27QBkoP+GSg DDpCpyN0IGKNYig0+aVSF1ESFa/ABkIqlbfhoC9V7k4wBMxU7ju0b9S4Ub4Xz0H5roKMB3VHnjx74 jjVsWOXDke8jxSqCo3u2mwJVpKYnPjzr2cPHTt4NeBqxusMSNo wA0YwBMVROG0ABIIMCXlnURxlTDVYQESwShIVgREYQeZpnmKNd ACSIUCSgGJJiiV1uFZrwCRF1BFaQeY5kS1SF0mKCMlWCVYCtTt GYJBhHS9zADBAH0DWcAiHIAeC1hqiIWAGzc07Adu9ts+ZM+fgw YOPHz9+9eoVCmfPnj3btGnTDz/84OTkFBISoigKchKBBTUKMbCuL7Owk01qR2WARxAET0/PAQMGwKA7eg08whWU2socDb7GTXSwMAwDuQGO45KTk5ctW2Zpa fn9998vXbp006ZNERERGo0Gch2CIGCROmPGjGHDhv30009wdTD zVybpMT1J4V2pYoQxirEYA8miqWSDYuxM/x7gEQQBNK21Wm1UVNTDhw9dXV0HDx7s6+uLjCpMJ1KV97Qe4Dx RrJPlPxZ1REWOiooaMmSIlZVVXFwcnADHcZ898CQlJc2cOTMgI MB07SBW6MeTkJCwcOHC5s2bDx069MyZM+Hh4TDKa5r5wq8LgiA IbHZOlr//pf0H9hw9dmjPHq9jx49ERj1mWYrlKI6nBYEVRU6SeVkWZEU0Zw Rnbv+IN5gVBUbgeUnkZSm/qHD5KrfBw4bGJsYYlacZmCHlSp2wyx9ErUAZodwdVtOMwGj0Gi Af0zydnZcd9yTu/OXzF/wuHD5+yLa3bc26NWfPnx2bGAO0NOh1I8czijNrvCaUM5VW/pkYgzhV7o56LQePHhjiMOTchXMkS4qKoCNKCQugsAA99qcpT5+ 9eBb6ODQw+PahYwf7D+rfuHnjOQtmxz2JNXeekJaVu8PFQh4Jt UdopVRwqHJ3nMFxGHdlCZIjKZ6iePgwwXEVvFbB0IGDZpgJlMI JVCx5Uprjwn0xHrP0YYQHJDU1NS8v7+XLlwcPHmzatOm//vWvVatWARqhXmnFAbTckApxEMHDqlWrevbsefPmTVmWUZJR5tm s7PZ+KAApHY1GQxAEFMq0Wi2QAkRRDAgI6Nu371dffdW5c+dDh w6BZZxpxlYG/yp1veY2VB58+/atKW4Bq7C4uBg+ZJixrVKlStWqVceNG3f37l2KohAqV/Y8P2IIEhRZMOE6cZLAiUJcXJytra2NjU1oaKhiTBD/54BHpVIBRdLFxQUG3/r06TN+/PiLFy++ffuW5/lnz55duHDh3Llz169fv3XrVkFBbqniBU0IIkeQerDPYTmK42gg DnzKwBOTEAOFIyPwUEbA+DjAA7kRL/MUR0FljGCIl29ezp7v0rJ1yy/++beadWt+06al8wzn+2H3kYnAfwg8KOd4f4f05f3d+FNq245td n3sTp09BV0raPJDowUSvkJVYdyT2BWrlw8dMbRVu1a169eqVa/Wd0MHnrtwTkfoPhR42PeAB/8A4ClFHZb8fcDDvA88QNkwI4XyW3EVUh/oCUHQ5zguLCxs8eLFkyZNGjt2bLt27erUqTN+/PigoCAo3aAHsLKB2NRQDp5fLy8vOzu7W7duITz7I4CnTNDPz8/38fGZMmWKq6vrlClT7OzsGjdu3LFjx9WrVycmJgLX4A8FHlPyG 47jIG0gGifi4fv79++fO3euo6PjjBkzfvrpp927d4eEhMBHJEm SXq8HwsL/A8+HbH8o8JSUlMBtiI6OdnJygllrW1vbsWPH7tmzZ/fu3UOHDm3QoEGtWrUaNmz4zTff+Jw++Tb3jSnFgBcYXmA4nuZ5 hhcYQWRFCQFPpfc/HniiAXiAtgvVFZO62X8OPARUcmieFkpl4sjsvOyw8NADRw64rX FbsXrFzj07H0c9NnrNVRZ4eDOoU35JzTwgURRH4jS+dfuWXv3s z5w7DdwELY5BfQzgh5c5jV79IvPF0RNH129ev2Dx/IVLFu7cs/NR5CONXlOBJXaFwPNb6Af2GsmS0KMq/zhi+TvOEThHEBxJ8CTJUyRPkQJFCpQ54DH9QDjpt6yrYvFHAB5 OYqFexwg0juM0TWs0mqCgoJUrV06ZMsXZ2XnSpEn79+9Hql/w0H2YfzOKqkjUYPv27dbW1rdv30bAY1pM+4C3KDcUgE8a8Kwgu AcFBS1btqx9+/Z16tRp3rx5//79V69eDWaj4rtTR/IfADyofFdmsBR6ARqN5vHjxw4ODtWrV2/RooWnp2dJSYnpKAgQB5TPIeOR/gLKBR9QaoMVFkmSwcHB69evHz16dLdu3Ro1atSyZcuaNWvWr19/4MCBP/zww+jRox0dHa9e9SsozFMUkSD1BlzHC4wgsL/tIiuKHPhSf5rAEx0fhcxJeZkH2QK0+P3PgQdKNIzAgA80EIhBn hK1grR46aQkqERXCnhQY8kEdRhjTCxnN+deBZrNrMjsObB7+Kh hftcuo/kk6A8Bsw6x+BApGTNo1DqVaDTI+gDgAdaDCfAAMY+oLPCUgg3a hX8LPKwJ6pRiTwVrjve0tkp/HT2GJEniOI5hGIyqIGo1Im4hAarKBmJImCRJAj+3xYsXd+7cOT AwUDEhZ3904EEHhH47fJGfnx8XFxcREZGYmJienp6XlweBRa/XfyzgMbchdgY0adRqNZDWZFkGbenu3bsfPXr0/v37wCFEG3R9UOL4qQFPfHy8nZ1dz549w8LCEIT/LwIPekhg7OvChQu9e/ceP378sGHDhg4d6uHhkZ2dTdN0Xl5eYWEhFNaAk0bROKJKiyIn ipwolaKOJAsy7J8Y8ETFRTECI/4GPLRJDvFRgKfUUw565qjRotFrkGIpLJ8JBi9UFVYeeLgyqGP8 kTn2WvnAQzA4DPbv2rfLYfTwKzf8EStBMvruwLgPssBCPwVvU8 hUPgB4YA4Jqm0wZAr+COaOQ4nl76RIkyJNCrBThHE3BzxIpdGE HQ7tvfINvkzKbqXYAycM4c80tJVKrYgiRVEwK2O6Zq9swDUHPH fu3EHLf9MwWtnjVxwKUOxGimeIEY4oDx+WSXzABm+NmNwcxwUH B3t4eGzcuHH06NF9+vR5+vQp/AgNqEIVFJ0PELU/ceCR/xpzPJUCHrhbSMQCbuGNGzeAMfns2TOk7SqV2t9yNEOQpIGiCZo hGIZkWJJhKUnmTXYj6nx6wBMZG8kINNClYGoEgsvHAh6oPkF3B 6jYYHSN5oEYgQatdQNlAJ5VpYAHRU8T1IGZpIp6Oe/vkJOptCUbtqzvM6C370VfVmRERQRdaqTsAENCIPxcUJKP2HRwq iRrNk2pAHiM80nokhkTZblKAA8lMZRkikD/Bnjew+zSZNEcNr/b8vmtBIciF9TBaJrW6/UoOCpGjV34GomG/P7NXKktKChIMfK+0Is/IvDAPA16d0EQIIIDzPA8D5mHLMtwsR8LeCQzG8QijuN0Ol1WVl ZsbKy/v7+Li8tXX31la2vr4eGBYRiO44pJignsatMReIDPTwp4EhIS7O 3tbW1tHz58iOLq/xzwwAFVKhV8rVaroaeHqqVgcEsQhDETf2cgFHGjZVOwMe7Spwg 8ESDbhcb+oZT/8YAH5u15Y22KhbSjBCvmTBTP4Bw+oMdjslovRR1zkFPxDrI0JV jJ+s3rAHhonuIkVkdo9aSe4iiI1ICRgDeglwM4BycP+UrlgYcE CgC6ZBiPNQs8Uvk7LbO0zMLXpEj/24zHtEppmiz+PuD5je2G4zgUphiGwXEchF6gRwKPDPCPPzgQmy MXgJhxGarxRwQedMKIuQCwqhgrIqauDfAJ/KHAg94uIyNj3rx5IHft4uJy8ODBEydOQNTmOI6iKCSdB9gJp4p aRJ8+8Ch/AcmcygIPEp2FvzzTPh76WjTqvML/Suc9FYGmCVHkFEWUf9sFWfkNdT5Z4BHKAo9ZX9vKAg8KxxBPSZ YEEIKBREER9KQedVMMlP4DgAet1k2Ax1xRq3wuNcyyALlg5x5P h9EOV274G5lsHKAC1KYQ8RqGb+AEQGQIPD0/FHioMsBTAU+hYuAB7Pk9wGNKyjD9ACsY4XoPdURR+W02RTaK4i gmwyKIzwbL7Q9gtSlm6NTBwcF/KPAg4ARAlU1iNBKzgaIi+s4fnfFIkhQfH3/+/PkhQ4a0b99+xIgRt27dQledk5MDnxVEKlP1AcU4ifhpAk+vXr0 Q8Mh/Da22tLQ0kMyB7t8H/zV87htaAUFPUhCEbdu2DRo0KCImgmRJIMhKRmNByFEqBTCVfX0 FczbGtgdtMq1pVrqmgkBvZi9/eAXEb9Q61dbtWyc6TQx9HApAWMEAaWX3yp+qadkQAJIE5C6XTG EumXvXvw61uxiT/75DbytVuX1v53halgVJ4hmWBE1Co8TGH7shwhj8Det0ujVr1gw YMODBgwegZWUqf/AJPtqK+Q3yGEA7AAZZliVJwnEc5YjIDk4UxZSUlClTptjY2Gza tOnBgwdv377V6/VlZm8lE+mHj7JVFl0qu8XFxdnb21tbW8fGxqKq4GcPPOHh4aNG jfL390eX9GEdzs99KyPCUVRUtGTJkr59+0bGRlIcycv8u8DD/FnA8340rBh4zNOmy98hoL8/vAIRXKPXbPHYPPaHsXdD7gqKAN2djwU8H3aqZYAHbla5wGMumT Pq0ZkCz29A9f51mQMeo9wGB0rqsEuSWYOyj7UpJvqViqKUlJQs W7bM1tY2LCwMHmrT5vkn+GhXADxlxo/Q92HyCcRMFUXRarW7du3avHmzo6Ojg4ODt7d3cXEx+sXPHXgeP XrUvXt3KyurqKgoGHT9K0jmXL9+fdiwYTdv3kQ3tQIvv7/wBpPV6EPIyspauHDhqFGjouOjwIAHSNVQRWHFPw140Hq8TIj/WMBjbngFLkFP6jZt2zhs5LDrt67Dwf9E4DGBH1PsocwBD+juvL/Db72H6Ex5HzXHAQ/TDPDguE6lLqIZEoHQfwd4FKPRmSiKBQUFrq6u3bp1Cw8PRwqhs iyjNswffT6V3cyhjiljW5ZlwUSHmyAI+Do3NzclJeXKlSsuLi5 du3bt2rXr1q1boYyJYZhk1BD6rIHn/v37Xbt27datW3x8PNzKv4JkzvXr18eMGfPgwQN0g6EA+oE34bP dUCkcPofi4uINGza4uLjEJsZCA4Mp9RzjwRPhzwKeMmSz3wE8H 7ibvGlp8xw6Txu2bBg4ZKDftcuMwIBk9ccDng/by/auzAEPGO28v5uQtt+pqr2b/P2GweaAhyD0L1+lP3/+DCzeJZnnBea/UGpDwAOBFZJ1GxubqKgo0WiyJRuB5zNaVqJ+GFAAQBYaJD4BQR MTE5cuXQoG4b6+vhqN5unTp9DIARshhFifO/B0797dzs4uNTUVRenPHnhCQ0OnT58OfkfoDv0PAg9aD0LNDcfx LVu2TJ48OSEpHghLoMnPy7xYqj/95wDPu0yqfw88H3r8smDASZyoiAbKsHHrhu+Gfud3zY8t9WP9a MDzH8DVO4Q98xlP+VZD5m0d3kcdnpfLR50/EXhMm+FQd1q1alW/fv2io6NlkwiAuv1/9Pl8rA0RndCAqizLIJegKEpoaOjKlStBCWLevHkxMTHILsG0Uk fT9OcOPMHBwVZWVra2ts+fP0eX9tkDT0xMzPz582NjY2VZNnUP/NC78LluiNACCV9JScmSJUt69+795NkTKK/RPI0sRCsYIP2jgacMzRcFX/MAUD7319xubngFBif1pG6z+yaH0Q4379wUSz+Wjwg8lTtVcyNK 5skFZpURyv3Q3qs3ls7lfGqltjLkAr1ev3bt2oEDB0ZHR6PlFM rmK44Gf8pmjqUGpwrjQai1k52d/fbt24CAgJ49e1pZWT169IjjuPz8fNMaHXD8CIIAbYjPHXhu3br VqVMnKyurxMRE2XgTP3vgiYyMnD17dkREBNjWopv3oXfhc91QC QKuPSMjY9asWQMHDkxKTQLxR5qnwEdAMtpN/knAU74uizkAMDdmb34vl0NcumMGzbYdW7+f9H3IwxAggn9E4Kn 8qZYrymAWeMx3icqiDhy5PNQRBEX41MgFsKGMR6PRrFixonfv3 pGRkajU9ik/1xUDj2g0+GEYJjEx0cfHp3v37t9++62tre2ZM2fgorRaLbiGa7 VanU6HqOow1PG5A09gYGCnTp0sLS3j4uKQ2sJnDzwhISHOzs6h oaFgdoRS1A++DZ/vJph4LyYlJc2bN2/WrFnJz5PBpvMTAR6jEqXwu4HHbHJW7m5ueIURaIoj1Tq1u6e70 zTH8OhwZDH38YCncqdqTg3IHPCYy5nM9XJQHvY7gefPolOb9nh EUSwsLFy0aFH37t0jkFG1HAAAIABJREFUIiLQxLdpQvBHn09lN 3PAI5sYodI0/ebNm1OnTk2ePHn8+PG9evXy9PRUq9XIlhvoXrLRswd8g2D73IE nJCTEysqqR48eiYmJf51SW3h4+OTJk0EFCOqh8n8wZfb5bqa1C EVR3r59O3v27EmTJiUkxYN1G7DaQJKrAlYbGPYYx0JLrZp1hBa p4IASqNE9jHlPWbJs86bM/u5MyW85CrijQv8fM2BgclrBBExlo7+gCDRPYwZs/eb1fQf2vXTlIiMwBIOXictocNJc9K9gN/fWcF1iKZf9t8Ma3b7RYClD8xTMtJpA0W+EN3MkAnMfBWbA0K0k GAI0UlmREURWeFdp8N+oPf3Bm6kojqIoycnJw4cPb9WqVVRUFF IIRQW3P/HRNkU+yWQWFWTrIMWBKhmypgaVAYZhcnNzV6xYYWdnd+DAAbD/MR3/lI0J35+ymQMYcEPGKZKgKVOzysoe/9GjRzY2Nra2tsnJyX8d4Hn06NGkSZMAeCAzlf9Xgcf0+czLy5s 3b56Tk1NlgQeJY4LGGvovuNdANx7iHZiBVhZ4UMZj8ls8b6Q8Q DAVjeqcgG2VBJ7yK1ogRqAn9Zu2bRoweID/dX8ejD7NNEIqW+9iRcbcW5sOzBrPkDfVUoPviCaKpe8Djwn2lA WeCvhyNE+DOipn4jT6qQGPbKITqijKq1evpk2bZm9v/2kCD/ovymxMAQlIa6j0gmFYQEDA4sWLXVxcVq5ceezYsaysLJIkGYb5 9IGH4TlW5AGBOFEgaIpgKFaodOk1LCysR48ePXv2RAqn8l+A1R YWFjZhwgRweoClx6eZj/8XNsnEP7iwsNDV1XX69OmVBR4DZRBNjKVxGgf3M/Dr5CQW1F/AphpMXCoFPAbKgNM4GFGDdCaEXZIlcdqA5vZhQqUCbTTzb1F+P QooFeDHM2jYd9duXoUQb6bIxn0A8Jh7a3PGawhcQeHbqKaD4KS MtAFtbl6nAiCkeRo+bVZkBUUATaBPDXhQQQmA5+3bt3Pnzu3Tp 8+nBjzmil0IP5C1j6IoHMclJSVdunRp7ty5LVu27N+//61bt0CkB0huADzyJ7BKriDjQbsgSwRD0zwnVf5sHzx40K1bNyi 1oVv52QNPSEjI999/D3M8/w88qOBWXFy8ZMmSWbNmVRZ4YHUMQp+wQNbiWpov1dDEaRynDYB JUMapLPAY1/uCaBJ5wbcUZVcAPPCmlQee8neAGQOl3+y++buhA68GXAEZUHPR 3Dzw/J7JobJvDejCy7yxnkYQDA4QzhuNcFiRpTgSpw3vlfVo1KMqV6H A3A5ecyjR0RE6A2VghE+u1IbY0vDfnJycmTNndurU6VMDnjK9F tmk+MbzvMFgANFoQRDCw8Pd3d179erl6Ojo4+Nz5cqVq1ev5ub mKkbxN2jtoFb0nwyo5oFHVBSaY0mGZkUBgVBlj3/v3j1LS0sYIEVNu88eeIKDg8eNGxcSEgI31TR7/V/bPgrwQIiE6GYKDMgJDadLUyLjiysHPMajCUBMMCq7UGgQEkx94 FQrsOk0d3xzqMDLHMWRmEGzYcv6/oP6+V3zgyJYZYGngksz99boXUiWBMjBadzE+rrUrQdJqZrYC5k qADFGnYL3ZdnK32HKBzWZIG2SFPFTAx7TUC7LcnFx8eLFi7t06 fJpAg8ARhkGAUmSSHI0KSnJy8tr6tSpEyZMWLlyZWZmJnQB4Px JkixzHPlTBR6cpkq/oEgDRQIU0XylbS+Cg4O7dOliZWX1lwKewMDA0aNH379/3zTV/eB78FlvH6XUBi0HeKWe1JMsodapk58npb9Kw2kc7BU4iRMU3gh ClQMeCJ1GbzSU/YiiIhgovVqn0hE6kiWgxAdVvkoCj9nSE8Hgap163aZ1fQf2vXz 1MtSdKltqq2Aix9z7gjo1IzBwI0zhHBEOSZYAqySEEGWmc6CpR rJEGeypYAemhtHbm4FK5icIPAAqgtELjmEYT0/PoUOHfmrAA0gjGjdT/ADUEUUxLCxs06ZNhw8fTk9PxzAsPT0djFdwHIeTB2krOI6piM4 nCDyYQY8KbgzP0TzHSSJfeXKBKfDATfwr0Klv3bo1atQoAB5Eu/zwm/DZbspHIhfgtIHiSEER0l6+OHPutLfP8cPHD89znbfFY0tCUjwi tsEqnmSJygLP+wOkEFUFhUdUhZS0Zxf9L94LDcYMmo8FPJwEGQ +2ceuGAYP7X7nhD59JZckFFUzkmHtr8Z288LdjAjsDMBiI3SRL lpHAMYVDEMh5D3vMwg9Yd+tJfU5+dkRM+O27txOTEwgG/wSBB5HBICjv37/fwcHhUwMe9O6AGVA0YxiGIIisrKygoCB3d3dnZ2dXV1cIR+iEU ReAoihE4RPfc+D+s66rAnLB6+w3KWkvClUlnChwksjL0n9Sakt ISEAX+9kDz82bN0eOHPn/wIOKbP8hnRqIZEXqoqMnjlpZW3W2sug7sE/9xvWsrK18L56DZAinDYj9XFnggaQHM2hyC3PTX6UlJidGxkY+i nyUkpbyJveNoAhaHPPa69W1R9dps6YmJidUFnjMvV40RuEtHps HDRt0/dZ1IFBUlk5tng1oth0FpAySJTCDplBVkJ335uWbzPRXaQ8ePUh ISsgtzEW0dVZkDZTBnHMEweBlgMcEe8rZUWHz2Ytnnrs957nOP XnmRH5x3qcGPLIssywLRSdJkjiO8/DwAK22TxB44EyAME3TNEVRxcXFfn5+AwcO/Oqrr8aMGQPcLQzDCIIgSRLZ5CiKghvzHpTkfcrAIyiy/7WrWz3cAwJva/Q6XhJZgf8A4AGR0O7duyPlgs8JeNANg4tBNdZbt24NHToUWG1o SPh/EHvgquHyQYRj+vTpkyZNev4iRZYFSebBwo7nGZhRNzdFCEFQT+ qv3by2YvWKYSOH2vWxGzZy2I8rl0XEhLMig9MGcBTV4hi0x1Va lY7QIq9riNo4jetJPdjBQZKkI3SIlo3TeEJS/ILF84ePGrZy7coBgweMGOMQHv0YludbPDZ/We0fVtZdr9zwV2lVKC5TXOmMC8VRrIm+GXKygckYQeHBpQaa+S RLQNTmJBan8W07to4Y4xAQGCCa0LVN4zukL5V1Uatgp3kapw1w StduXjv9i0/Q/TuuS10HDO5/8szJgpICwDbErYBkBfV7oBCnI7QqbQn8iBEYHaHV4lqSJViR0e g18BEZ347SkzpBETADBvoFRepCr71erdu3mjpzak5+tpFMyBut 3qDfxgGRpKCkgBFonMZhfktS3ulnyO89if/5BkdGKossy65bt87Ozi40NBRWUah9Iv9XCumCIMBEILypIAgGg 0Gv1+v1ejCWRt8/f/68hYWFjY3NnDlzDh06FBAQkJqaClxqsDAu93Mr09NC3wdugmJS eAT3BHiiGYbRarWIwA0vgEzRtO0kGyWITAOCoigMw5i7XnOhFc Ow06dPT5069eDBgzDQarQOEikaZzlKrS6GEWOKwhVFNCHBScg8 U1aEoKCgLl26APCgdsBnDzwBAQHDhg0DVhvcg/8Hnv8EeLS4Fqi9Gr36bcHbjNcZ6a/Sst5mcRIL4RgyJyAXlGDFpu0KkiV0hA6ncfC5EUoVCjgIcFwpF ZuF18Qmxg4Y3P8fVf/evWf3Vu1a1a5f+9TZUxRHqrQl2708HEYPP3riyKvsl6Ii8DKn0 pa8yc3S6NVAQ4CGCgIeUxc188BDsCKL04ZtO7aOGDPi5h0EPOX rzZjWA01lBT4AeOBdDJQ+623W/EXzGzRpYGVt1aZD6yYtGh84ckCtU9E8baD08C56Umeg9AZKD4U 4goHeDw/XAlkO1OXQqC/APyMwgLvwORhxiKM4CjNg+w/vb9Ckfq9+9oHBgeC4iu4LAh6kIaTRa5JSk+B9/wvAY5pGQK6wePFiCwuLsLCwPwV4ZJNrpGlar9cjLa6ioiIkwnv q1ClHR8fevXuDg05eXh4Mk0ISAzmcOeAp9/vop/C76HpJkgQRHdmoa4CQrwzklDkggi7ZSB2s+GJlk7gqiiKO40eO HBk9evS2bdtevHiBYRjYsFIUrsFKAH4UReQ4GsRkywBPqUGzLN y5c6dLly49evR48uTJXwd4rl275uDgAMDD8/yfno//WdvHAh6YsCnTACcYguZpCIXQBoe6UExC9BHvw+cvn4+MjSwoKW BFBnACSnmcxIFGnEpbotGrgdDFCHR+cT4v828Lcja7b1q0zPX0 Lz6+F323bt+SmJwoKWJeUe7chXMnTZkUkxCt0Wtw2vA8I/XazWv3Qu8VqgpJljBQ+nfrWu+Y2ZgDHoojWZHVk/qt27eMHDvyVtAtiLnmFDbf07Nhjb2iDwMeBjNgxZri46eOjxo3 ctbcmcvclq7dsDYqLhLa/iqtykDpoccDpAA9qedKWX8UOg4rsgSDQ2cIKm+syCIOG04b1Dp VQUkBZsCgrQVDPJIiPop89MPk71esXlGoKkBMB+E3+aJScjzFU cWa4rDwUJ+fT7188xJmbP87wIMW6QaDwc3NDZyS4XH+LwMPOh8 Mw9AoaHZ2No7jAIQlJSW7d+92dHQ8duyYwWB49eoVIBPP8ziOA 1Uax3Fzn5u57wPqoPlTSZIgoKFiHXwaCHjM4Q2kZZIJXw7BWAX XC18j1IGs68iRIxMnTvTx8SkqKoK7IEnSq1cZ8QkxOr2GYUhZF liWkhXhXeAxpjuyIMlCYGCgpaWljY1NUlKS9NnN8VQAPGPHjoV S26czk/Xf3z4W8JAsCfUcURF0hI5giCJ10cOIh/FP44CRpcUxA6UXFeFF5ovtXttt7K1te9s6TXM8d+FckboQGifQ TMIMmBbXZr19fTckKOTh/byiXNQikhRRrVO/yc2CeGeg9AjknmekOk51HDVuJOAQJ3FXA6567PQIeRhCMDjFUa Cp8/6Yi3HYpXzggWW+Ftdu8dg8atyowOBASNrMC7W906z6t8M6FeyQ I8IETwlW/Cr7ZQlWotKqxFKdAg7oajpCqyd1EP3TX6W9yn7JCDQvczhtMFB 6LY7BmoDiSJzGDZTeQBkAn3SEFr6vxbEnz56EPLyf9vKFRq+G4 iRmwERFTExOXL1u1cGjB/WknuIoRE2E/hxkdZIilmAl90Lvbdiywd1zW2p6CrBI/mjgkY1MZTgshmHLly/v1avXo0ePIE6hhEP+bwGPaamNJEnUarp3756rq+uoUaNWr14dH h4O30cv02q16L8ajaayn5tiYoMtyzI0kEA8FE4GanFgBI5w+v2 tzI+gVFhBqQ1tZVBHEIRdu3aNHDny119/hcqhoij5+fk3Aq4eO374aVKiXo/JsgCSshimKg91eEnib968aWlpaWdnl5KSIhtJjJ898AQEBDg6O oaHh8MC4d/C+191+1jAQ/MUqrpAMEpNT3H3dN+4dUNOfg7FkVpcC/CwfNXyWvVqtWr3bdUaVZt902zr9q2YQQPtHAOlJxhcR+gKSgrO Xz7vMs9lz4HdeUW5Jq0LRk+Wgs3d/2PvvcOiyrL1Ye/cud/8JnSYsbvttlUEBUUQI+bGgCKCAUObMdsqShsAyRIUwZxzwhxQU VEEFQQUAck5SM5UPDlXne+PRR1LpJxpR3vavnc/+/HBOqdOqn32u9da73rX44eHjh3MK8qDcE5lbaWXn9ecBbMTkxM1 opCenT7Pee4Im+EXr15skjdBoKhNfs+b3OX2gQecUQpE4R/kP9lpcvSjaI3O+/duHRo9CPnnvIl2u3SnUkkkhFDXNtY2K5oQAsFpHJCJZEkVpiIY 4uHj6H2H9l6+fqmuqY4RaAAYFaasaaghGByyrFASBeoBQiAKRA FZPpW1FafDTwVuC3iS8ESulsNJEQJBSSQ9+2XortBjp46VlJeA wcRqGJ1yDyehY31z3a59u8bb2+7ev7u2sbZVoO8jA49GJ6PJcR xN08XFxXPnzjU1NU1MTIQTSfO79teK8UhvE/DWGhsbMzMz79+/7+zs3LlzZ1tb26ioKNgHpizICdWvAqx9s86Q9l8GHo2u3p1kbM HnTU1NJSUl8KCAUGfogPAh4Ieo5wd6xy3re9gk1BFFcdeuXSNG jDh8+DCKonDYvLw8X18vV1eXhMR4gkA1Wo6mCSio8VpVVg91BA 0XGRnZt2/fESNGFBYWijpG3ycPPA8ePFi+fHlqaqr0sHhdLc7/Ve1DAQ8QBCBXEeDn8vXLo8aM+sllZXl1OSh7KhD5waMHxowf08 2k6/JVy4b/MNyin4W3v3d9c72ObE0BQsjVMp8t3qbmpluC/SEjVYEoeJGTslMvXLkw2nZ0j14mi5cvTstMgx2OnDiyet3qqId ROI1pRCEoJMhxmsON2zdkqhY4LEoiUn5lGzPFEPCA+o5cLfMP8 psyfUrMkxjAv3+mQ9OGbP0+wAMWhgpTApCnZ7/02eIz2WnyluAtKekpcKkYhcHFKxDFoWOHFi9fHBQSWFZZJogCc AFIlsRpDCTdAGYAfuRqGWRTIYQ6IyfDzXPTrLkz7z6402qs6Co wNcoaox5GPX0Wr0SVsIlpFZfjgIAA4avaxhovP68evUx27dvVK GtohcyPDzyw0tdoNCzLFhYWzps3z8LCIikpCU4kTcEf6oz/9Hqk09E0XVBQ4OfnZ2pqOmzYMB8fn+TkZHA6kSQpl8slxxfAg0 qlQlGU14n/G3KptTuV6d+phCs0Tb98+fLAgQPz589ftGjR8+fPIQVVqVTqf1 3Qa6IoqlQqHMfhgBCYecfTaxd1YCY5cuTIyJEj9+3bB7fJcdzT p0/nL5jj7Dw/ITEOVMyVSpke5LxGHUHDCRpWENhbt25ZWVn98MMPxcXFoq7G+S cPPE+ePHF1dc3KypK4HJ9QjcIP2D4g8HBaFiHUGIVxWragpGBL 8JahI4cEbgtsVjTRPN2ibMnOz75+61pGTrpGFCpqymPjYkN3bd 97cE9WXiZ45wB+wDTZc2D30JFD9x7cAzAmV8sFUYC6mYnJiXMX zu3Zu+fn//jcevjgh48fCiKvxlU3bl8PCgl6+PhhXVMtyRJnzp+ZMn3y7v27 quurAYoIhtCLzbwBDIaAhxc5mqdalC1+gb5TZ0x9FB8LYfl369 DoUO013eD9YjwIoW6SN4E/7cKV80NGWHf4Q4cJk8Zfu3kNHJIKRA6zv1wtP3Xu1NyFcz19N5 dVlsJFQqQH8KOkvLhJ3kSyJEJAvq0Ko1BOyypRRWZuhuvGdY7T HO5F3wV7CPylBENU1FRcjbh65/6d6vpqAC0IAunYEzRo6igQ+cGjB3v06uGzxbukvAQs148NPDBi pehsRUXF8uXLhw8f/uzZs/8I8PA839LSAheWlZU1e/bsQYMGLV68OC4uTq1Wa7VapVKJIIhEqoagjr6DC1JKfxHwSNaJ BHiAH1FRUdOmTevSpUuHDh26dOkSGRkJTwNF0TY4AUYSbK2pqZ HJZBzHtbS0SBUWDN1vu6jDcZxKpQoPDx87dmxISEhzczPDMCqV Kjo6eskS59lzZl27drm6uoIkMZVKrtFyEodNz9ZhBYEVBDYiIs LKymr06NEg4gBn+eSBJyEhwd3dPTc3V8oBBuGcjzcuf5vtQwEP RGhwGlMgipLykmOnjs2eP9t2ou3FqxdhCi6tKI1+FH33wR1wrA ESqHF1XVOdxEQAu0SNqymOjEt84rrRNfzSOUZgcBqHBCCEUFfV VR49eXTB4gWuG12dZk2bv2hefFIcIErC86cHjx6MengvNSP1VV VZZNTtqTOmbPTYWF79iuZpXuTA0aQPPPrlFQwAD0/zVLOi2TcAgOcReLcMiNDQb0Z9Xuf6vAfwSMrQJEuWV7+KiIzw8 PZYvmq59XDrnXt35Bfnq3EV3IIKU9U315+/HD5j9ox1G9bmFuaCDQTuMk7LPkl4fPHqxay8LJIlQHpHIwoylQ xSo0orSvwCfWfNnfUg9gGEzTAKLSkvKassi0+KC9wWsHv/7pT0F/rlGLjWkkg0iJFrROHps/iRo0esd1ufV5QHxPdfAXikw2q12oKCgrlz5/br1+/58+f/EeBRq9VgUty+fXv58uXz5s27fPmyIAhSqEmycmB/4DRLHGhJdvpfBx7JUoE71Wq1gGdJSUlLly4FP9X06dMDAgKamp rgu5JugoQ34BWkafrYsWNLlixZunSph4fHzz//fOzYsfLycoDMdlu7qAMzybNnz3788cfAwMCqqiqw88rKyjw2uz k5TQneGhAf/xgnUIYhaYZAEKXEJgAPG6AOLzA3btywsrIaM2ZMWVnZpwc8hlp 8fLyLi0tycrL0W/7Tr/xem6hzMwqCUFNT4+zsvHDhwrJXJaIocDzNMKQoCrzAGLR1dBYP IzBytbywtOBR/KOoh1HnLp7dtHnjmfNnquurEEJdWFpw7ea1k2dPpGe/VKIK8HoB6UCNqwRRgMU7L/IgsXPnfuSoMSNXrF5eUl4C+Y9qXJ2WmRr9KDo2Lqa6vgol0YtX L0ybOe1+zH1IzperZeGXzrl5bsrMzVRhqkfxj1auWeG8dGHxq2 KKo2Qq2XvEWoCMJ1fLN/ts/mHsD1cjroJEzS9NUH1HB8mDtztGoRIPsLSitKquEqPQzNzMmXN mTJg0/tCxgwiBAOEC+IQFJfkr16x0muX04uWLFmULGDQYhSWnJf84b9Y 857kvs15qdFXsSJZkBEaJKuRqmQpTbQvbaj3c+tS5U+CQLCkvD tmxbYTNcOvh1pOmTFq19qd9h/Y2yhrVuFqJKjWteqw4XBtCqDkt+/jp45VrVgZuC0zLTKtpqP4VyAWSjArM7AiCrF+/fsiQIQkJCeBx0q+u+x6vNkzoCILgOK59c4mGYZhGo0FRVC6Xgw UDsLF7925ra2tra+s1a9ZER0cD0kj05XY1qn/R9UgJOvCvWq0WRbG+vh4obQA/0dHRCxcu9PLyOnToUHV1dUVFhUKhEHXi1jRNKxQKgEMURSMiIv bv319dXa1UKt3d3Tt06PDnP//ZyMjoiy++sLCwiI2NlfKBJNyCOwV5UyjTAJvAQtJqtQiC5OTkH D9+/MCBA7m5ufD1xsbG1NRkZ+f5TtOnJCTEgVkDqTyGEpBv3bplaWk 5fPjwgoICrS5H+JMHngcPHixbtgzikPoLh/cbE590+yDAI1fLwCI5fzl8S/CW56nP1bgqOS35yInDTxKe1DbWakQhNi5m2KihA6z7+wf5VddX sRqGYAgVppRmWOjNimaURG7dvTVqzKhVa3+qqCnXrdBbwi+d8/T1jIiMgD3DL53z8HZ/lpKEEGqZqqWorGhr6FanWU5nL5xFSaSkvOTk2RNunm7JackQJi EY/JcDD0FxrcAz2tbm2s1rYDx9QOAxJKUDRh4j0CpMWVlb2dDSwGn ZFmXL6fDTCxbP9/LzelVVBveFURhQDLz9vSc62l2/db2sshQh1DRPoyQaumt7l+5dbMbZ5Bfna0ShsraisrZCo8vbBd CKefJwyYrFh44dLK8ur6ip2H94X//B/b/o+MW3XTr97cu/dvq+02SnyTv37nz67GmjrEHTWnkPgQIKYK0+fPzQN8Dn4tWLKk xF8xRCIL8O8Gh1FeFwHHd3d7exsUlMTISJ8t8HHqkRBIFhmKCr qC0RtaElJSWdO3du1apVY8eOtba2XrlypTRl19fXfyjgkZxyOI 43NTUJglBRUZGbmytZVDzPNzY2Hj161N3dPSsrq7GxEfAG7gXg Uz/bNCYmpk+fPl9++eWFCxdEUbx169a6des2btzo5+e3ffv2gwcPl pWVgR+IYRgALYlAAWAGTaPR4DgO0SONRoNhWHx8vK+vr4+PT2J iInxRJpMlJMQtXbbYafqUhzH3WZZiWUoUhXcoX9y9e9fS0tLa2 jonJ0ejSxb+5IHn2rVrs2fPjouLA/CXfE3vNyY+6fZBgEemaoFkGk/fzRMd7c5eOJOZm7n34N51G9YVlRWBbn9lbcVmn81mfcwGDR0Yu C0gMioyPTsdZrGS8pJGWQNKIrzIQ2g6Oz9r5pwZi5Y5Z+RksBp WiSowCkt6kbRuw9qfN7lGP4rOyMl4kvBkx54w4E/D6jv8UrjLzy4Xr17kRb5Z0Xz3wR03T7eLVy8CNe498mkgsCFTt Xj6bh47YUxE5A3woX1A4DGk1UbzNIRqWpTNZZVl5dWvSJaEcNf Dxw/v3I8sqyytb66D2BVO4yiJhO0OmzV3VlziE42u+J4aV12+ftlxm uOCxfNTM1Jpnmpoqa+sraxrqlMgckHkCYagefrW3Vs2435Yvmp 5Vl5mbWPNo/jYsN1hPlt8vPw8nWY59RtkNfyHYV9/9/WESeO9/LyeJDyuaajJKch+mfWypLy4RdnSKGvIyss6cOTAzr07UzNSWpQ tSlT5K7jaYNCChHNdXd2yZcusrKySkpL0X2eNLgXklx5fMi/0rxzCMMAQg1yZ2NjYyZMnf/XVV/b29keOHCksLGxpacFxHFxDkqr0B7F4BEEAgjKCIDU1Nffu3Xv4 8CGO45JFUlpa6u7uvm7dOrlcDp+gKApheWANwPUQBMFx3KNHj4 YNG2ZkZLRv3z61Wo2iKIqiarW6vr4e+A4YhrVh3EmIS1EUMNY0 ukQUkJWD55OXl7d//34fH5+YmBjYWlNTU1CQe+jQ/oBAv9zcLFEUKBqnGeJ1jOetDsoFoNUm/G5EQs+dOwd5PDBw33t0/g7aBwEeCJOUVpT4bPHu0avH0JFDZsyeYd6396y5M6vqqlgNW9N Qwwh0bFzMePvxRj26jbAZPmjooOWrlheUFGhEISU95X7M/YKSAiWqgNhDctrzBYvnj7MbG34pXDKGGloaPLw9xowfM23m1OW rlp+9cLaytkIqwVlUVnTw6MHQXduT05I1olDbWHv+crjLzy6Xr l0qqyyFlPv3Ah6iRdns6etpO9H29r3butjGBwOed1QoAEmCqrr K2LjY2LgYSLJR46q4xCfHTx97EPsAjBhWA/WBiNAyVz0QAAAgAElEQVRdoQOsB2wL21ZRUw6ECxWm1IjCmfOn twRviU+KUyDy+ub6JwmP9x/en1uYKz3YyKjb/Qb1c5jqkJmbCb47Na7itKwKU569cNZmnM0XHb8YNHSgqblpl+5 dRtuOnr9o/pjxYyZNsQ/ZEdIoawQKXETkDZef11y8erGVk/2RgUerm4sBISoqKpydna2srJKTkyUHBlyAND/+ogYOJYm/oNVqKYpSq9USnYGiqMuXLy9YsGD69OmbN2++d++eZE9IJghM+h 8KeEiSxDAMbi0/P//SpUsSkwJQMDo6euzYsVOnTq2pqUFRlOM4uVyuf1XwN+jopKWlX b16NSIiIiUlBcdxQCZRJw2n1WolPJPJZDKZTP/WYK4A/WzwuQHDUKvVIggCEOjn57dhw4a4uDiSJAmCqK6uOHnqmMvaVbd uR3A8w3E0SOYYAp7Y2FhLS0srKyvgHsN5P3ngOXnypIODA/xskpvyw74Vn0r7IMAD6e5N8qYz58/0H9zvu67fOUydtHzVsrXr127avOnIiSNxiU8iIiPmOc8zMTMZY N2/0/fffP3d1/5Bfq+qyhSI/MqNK85LncN2h56/HL57/67NPh6evp5r17uMt7ddtMw5+tGDG7dvRD28d+TEkZGjR37T+Zu Onf7x58/+PGzUsBu3r999cOfazau79+9evHzRePvxG9w33I+JIhi8oaX+6 MkjS1cuiU+Kx2lcP5n/X+8gP9Mkb/Ly85zoaHcv+i74l34d4JGr5QpEXlRWGLY7dKPHhms3rz6Kf3Ts 1LH5i+Z1Ne4yZfrkw8cPvXj54kHsgys3Ll+8esHLz8uin8V4+/Hbd25PTnv+PPX53Qd3r9286rx04YrVy1MzUjWiUFJevC1s60RH u4CtW65GXD1x5sSOPWHe/t4TJk0YO2Gst79X0oukZynPyirL5GpZzJOH8xfNGzxs8LSZ0y5 du3ThyoVDxw6G7Ajx9PWcv2jeGtfVd+7fQUmU4kiMQo+cODxj9 ozwS+fUuBoh1B8bePQNGlEU5XL5xo0bHRwcUlJS4ENpDf5+J5U ABqZpaV4WRTExMfHw4cNBQUErV67cvHlzSkqKqAuE4Dje3NwML 5SkPfNBgEfCD57n6+rq8vPzo6KiCgsLwYiBTXfv3jU1Nf3222+ Dg4NramooiiovLy8vL4etDMOAecTzfH5+/u3bt0tKSliWBSYbLLvr6+tzcnKKi4uB/yaKYkVFxaFDh0JCQtLT03mel8vlKSkpUVFRV69eff78eXJy8rV r1+7evQsF66CRJBkRETFu3DgrK6vQ0FDdJuHS5fNTpjhs3Rook zeD0YMTiCHgefDggYWFhb7Fo/0dlL4+fvz4xIkT09LSpGlX878ygVT7gYAHMgopjszISd9/eN+ufTtj42LKq1/t3r+rY6eO//jmH0NHDjE27W47cVzIjm1HThxe7/bz9p3bwavWomw+e+FM527ffdHxc7M+Zl9927Fjp3+sWrvqScLj 0F2hlv0tTMxMvv7ua6uBVpb9LXpZmC1a5uwf5Oc4zbFHL5Mu3b uY9TGz6Gdh2d/CxMzYzmFC+KVzJeUlUJ7n1LlTM+fMBA40kLXeC3iwRlmjl5/XpCmTHsTeh7jIr+BqAzofp+Xqm+v9An3N+5qDwTHObpzrRtcx4 8d07NTxb1/+deCQAVYDrbp0/97Owe7cxXPHTx9fvHyR1cC+9pPtHaZOsuxv8cf/99+m5qY+W3wqays1olBZW7lp88Yvv/rSqEc3877mX33bsZeFWeC2gJt3bm7avNHUvKdlf4tRY0Y5THUY Zzd2gHX/CZPG79y7MysvM7cwFzhvMlVLTUNNdX1VefUrSAYCC+nM+TPLVy 2/F32v1ZD6+MAj4Yooig0NDevWrXNwcHj58qU0z/I6CdH3OC9N0/p0bXhNaJqurq5etWrVH//4x+7duwcEBBQVFcHsoZ+bKc3y+nKc/ybwaHWVIGiaLioqun379sGDB3NzcyWDA0wTNze3vn37Dhs2bOz YsQ4ODkOHDl28eDHUUoPXHMdxhUIRFhZma2u7YcOG/fv3BwQEQDWgbdu2LV68eObMmQsXLgwNDT1y5MipU6c8PT1Hjhw 5ZMgQd3f3w4cP+/j4zJ49e8KECZaWlgsWLPD09Jw6der48eO3bt0aHh6+d+/e8+fPu7q6jhgxomvXrkZGRnPmzAFbUKvlExLitm4NvHXrBknhI NfGC4wh4Ll582afPn2GDBmSl5en0cmYfvLAc/jw4fHjx6enp0sWD4yb9x4Tn277IMAjEX+BpUayJHjA7sfcn+g4 sXO3zn/94i99rPrcvncLgjEURzXJG0mWbJI3qjBVQUn+wiULvjf63qiHU W/L3tNmTrv74A4IEEydMfV//vw/n/39s46d/vHZ3z9zmuX0MiuN1TAxTx7OWTDH1LynUQ+jbzp//U3nb4x6dFvjuqagpAAh1BRHCqLw9Fm8f5B/0otEiIG/H/BgFNrQ0uDt7zXZyRFyhsB++tjkAkltGqexyKjIcXbj/vrFXzv8scPi5YvLKsuepTybu3DuH//ff//1i7906f59j14mobtCQT7nwJH933X97ouOnxv16PZN52/6WPXZFratsLQQIdSMQDcrmg8cOWBqbvqXz//896+/HDR0oJefZ35xHsVRF65c6Deo39++/NtfPv9Lhz906PCHDjbjbO5F361rqsvIyUhMTiwsLZQYcRpdMVk FomhoaUAIJPrRg80+HlduXAaX4McGHomLDPN+YWHh/PnzR4wYAS81WCr/jgyjqBfAEEWxsrLyzJkza9asOXr0aHh4uK+v744dO2BOhDU+QR AIgugLB8As/wFdbSzLQgy/oKDA399/woQJe/bsgRNJPsDy8vJ79+6dPn163rx5xsbG//Vf/wVWoFbPdYaiqKur65dffvk///M/f/vb3zp16vTXv/61Q4cOPXr0+Pvf//7HP/6xQ4cO33///bfffmtmZtapU6dOnToZGRkZGRl17Njxyy+//Oabb7766qvPPvvM3Nx8/fr1rq6uw4cPt7S07Nq165/+9KdOnTp17dp1xowZHh4ejo6OgwcPDgkJUalUmZkvo+7fORd+O iMzjeNonUKoQVfb+fPne/fubWNjU1paqtVqgTr4yQPPgQMHxowZA2MUaCHA+vhf2D4I8IC+ p6TjwmlZKG1Q31x/5/6d7Tu3B4UEPYqPrW+uB1rUy6yXlbUVcrVcjasZgVYg8pT0F7fv 3d69f/eFK+fTMtPUuIoR6FdVr8Ivha/bsDYoJHD/4X279u1KeP4U0npQEi0oKbhx+8b5y+GHjh3ce3Dv7v27k9Oeg9 wLKI2qcXVBST5URAVQfA/gQUm0vrne299ryvTJsXExwlvSOx+NTt3K5YNc0XMXz7ludN0aG vz46SNGYMoqS58kPD5y4nDA1oCw3aF37t9pVjRBBCg9O33n3p0 79+48ceb40ZNHI6MiK2sreJEDpVSMwnIKsk+HnwrYGuDpuzky6 jY8FgUiz87PjoyKdPdy99niHRQSdOjYoWcpzzgtRzB4YnKCRT+ LmXNmPH76WLfIIFqULZIpqRGFqrqqy9cvxTyJaVUf//isNn2Lp6SkZPHixePGjcvIyPggwAMReICfioqKU6dOAYlgzpw5 wOmC6DpQrvXfI1EUMZ0wqPjh6NQSR5yiqNTU1PXr13fs2NHS0j I6OhpBEKA8gE0G53327Jmjo2PXrl09PT0hQgO4JZfLOY578uRJ WFjY5MmTLSws7O3tra2tHR0dIyIibt68GRISMmvWLHt7ewsLC1 tb24ULF/r4+Pj6+k6ePHnkyJFr1qzZv3//zp07nZ2dp0+fHhMTQ1HUrVu3fvzxx379+g0ZMsTGxmbWrFnXr1 9XKBTPnj0LCwu7cOFCVVVVS0tj9MOoAwf2xsU9AoFqURQIAjUE PCdPnuzdu7etrW1VVRX8mgzDfDLA02a4Sy+Dv7+/ra3ty5cvJUlX8ffNajNUrUsUNBpOq+UhS7SqqnzGjGkrf1pWVV cFS1qo+AJwAlVzoAyaThUGtIoFQxMx8G4hxRKmJ07LpWakrtuw bsz4Mct+WhYUEuTm6XY/JkqjE9+E6Rty40GcRqdew+gKDbwWltZ9ToPQJ/C7QIlZL7vztUCOoevU07wBPGjN/YRaPk3yJncv96kzpj5++pjVsKAAbSBgY+j41JuneJ1bqldG4fV dEAwO5SR0RSJaqxuA4LehyqEUR8lULfDYwayU+H40T+M0DjCG0 zhwBxiBgbI9kCkFxbYZgVHjKihtAIdSYcoHsQ9MzU0XLlkQ8+Q hAD/B4IBJUB8BQmg6BWtO+PiF4NqwzgoKCiZNmjR48ODc3Fx9Y0jfV 9buVCB9CN4qfclgSMRhWdbNzc3X1zc2NjYlJQW4xRApEfQK5MD RpJxKSRTgQ90vZO3AWdRq9Z49e0xNTb/44osZM2YEBQWFhoYGBwefOnXq1KlT+/fvv3DhgqOjvfWQgT6+ng2NtUA+IEhUFAUUU8O8T5LYvag7t27f yM/Pefw4RqmUIYgSJ1CcQBTKluqaivyCnPT0VLVaQVG4UiUrLMzLy EyrqCzDcUTQsNXVFU1N9WpEQRAogijrG2qKivMzMl8WFOTW1VW TFMZylFzRXFH5qq6uGsVUKElgJIFTJMHQJMvQHMvwHCNwUDuO1 2o4rYbTCKxGYDU8K/CnT582MzObMGFCdXU1JEt9Sqw2Q6Nt//79M2fOLCgo0Oez/R/wvDfwGApU8CKPUSiIngHwCCKfV5S7afPG742+7/CHDv/9pz98b/R96K7tkABvGHiYt4GH4khdJdPW+tBSSQKMQjEKk4pvSgo3hiP5 7QMPlKAGOvX0H53ik+IhH6iNJKjU3wFs7QKPXv2e1/AJpXF0yPQG8MB0325vlDWAHoQOdUiQa1Pj6qKyoqy8rFdVr1qU zSA7pESVAHVwTJzG2gAPXDDoXjMCnZmbGRkVmZicANYM4CX8Xo Lu8gD/wPb9FYBHcoUBDOTn50+bNm306NFtgKcNJVp8q35MdXW1ZJpI+6 AoShBEVlbW4cOHN23atHDhwrt37wIOwekk3YF3A4+US/RB7hck1ODvwsLCbdu2jRs37vPPPzc1NTU2Nu7YsSO4wrp37+7g 4LBixdKLl8LlimZRFDBcDamaoiiwHCVJczY1NxQV5dM0QdE4SW EsS+lKFQhQuYAgUMknJooC87qITtuu0XA8z4AIG0Xh0oc4jgBt mmRpimUojqV5jhV4TiPwWg0vav5F4AGK4CcPPFeuXFmxYgUYcd LOH3CU/Obafwh4oOKLFKuAP2oaau7cj3Tz3DTPed6K1SsCtgY8fRavxlV N8iZDwCPVttFZD63LfNBgbgMzBIMjBAKCMfo7YBRmyFwwBDxAF JarZZ6+njNmz0h4ngB2wDuSb94NOW/rh+rV7wFMbS1PBzuA0QM/BMWRIAzabsdpHCQVQKwao9BnKUlhu0M3uG+YMXv6wiULTpw5Xl BSQLIkL/I4jUFJHqDtwaMD/Wmap6EIAkoiLcoWUO6RqWQanfS4NB5gSPCtFeFeVx4CvPzYI1q jUyqDf6uqqhYvXjx9+vS8vDxp9n8beKTvavQkZwiCkERlQF5MF MXi4mIvL6+//e1vgwcPvnfvnnQEQJ13A4+gE5L5gGIoYIHp305dXd2uXbuGDx8 +fPjwIUOG9O/fv2/fvhMnTty7d29RUVFxcQFBoBoNx3IUwAAvMFCKTRQFgkSLivOPH TscHBzwNOEJiqlohmB1ylj6HUGVoCQNnaJwgkQ5jiYIlKQwmiZ ohqBoHMcRNaJQKmUcT3Mc3arDpuVZjoJjMgLPCjyrETithhe1w utyCO0Dz5kzZ3r16mVnZycBj/YTYrUZAp7IyEgXF5eamhrYKjlzP9Qo+c21jw487VsAUp0eyHOE ZTJKIqyGVWFKuVqmQBRytRxKZyoQhWHgaTOtt1oqksNKyubRRR 30Z+TXXVfOoG03BDyshhFEoVnR7OHtPm3mNLB43m3WGACef1Ix 4W0vou7xvp7ZKY56u9pem65A5I2yBlbDoCRy/nL4ePvx33bp9F//06FHL5OArQHZ+dngxAMpIPCzSbhFsiTAMMEQrIbBaUymagGZUW AT4DSmRBVQyEcPeF57C/VdiB97RDMMo58IUVVVNXfuXDs7u/z8/DbAo32zLEIb0wQ2wRwiVbWJj48PDAz09vZeuXLluXPnYLeGhgZ 9RGkTs9G3ovTbh7pfUa9kDuTKiKKYkZERGhq6b9++mzdvxsTE3 Lx589GjR83NzaIoakVBFAWZvEmlVrTBkuaWhhMnjs6d9+OUqQ6 Bgf6lZUWiKAgaFkwWhiEZhoQKobzACAJL0wSUzxFFAScQ8NQJA gvzxmujR8vzAqPV8hSFY5iaJDGGIWmaYDla+xp4eK4VezSCqIX +buCpqamBp6r9HQDPjRs3Vq5cWV5eDoNDGsEfapT85tpHBp53B OdhztLoai3rlFpaCxxwWo7mKankpSHg0feJ6dsQalwFWSMoCUY PDimfetbMa3SRio2+3Q3HeEhGYOqa6ta7/eww1eFR/CMobPMOl50B0kHbqjxvgXRbY07fegCZUYAKjELb7TRPsbqsIJB 6y8zNvHz98kaPjc5Lnb38PB8/fdyibMFpDCEQuVoO9hNOY/B1PeBp/ZlYDQs603BYjMIkRVRdfIiC4QFIo+fz5DjtR/daS/xgwICCgoLJkycPHz48Pz8f3nEpmUajy5Rogw1wBARBpAm9sbEx ISHh5MmT8+fP37JlS15enqgjKZAkCUEgCVHasCf0P9FvH+p+pY tkWVatVlMUJQgCRVEymQzDMNgEFAOtVqtSqRiWFEWB5xmOo1mW qqmtrKmtbGquLy4uOHL04MBB/aysLHbsDG1oqG0DHhxHMwzJsCTL0TzPAPFM0FlCLEuBNQOeNIr GUUyFYWrwp0EXNCxJYQxLSnOLKAoUx1IcS3MszbM0zzE8xwg8I/CGgOfs2bO9e/eeOHGiBDziJ5RAagh4zp8/v2jRouLiYuC9/B/w/NvAwxrojK4uQGtRNXBegYolBG8kZhRCqA0Bj17FzzcKr+k4YLw g8vpGj6HZXBfsadsNAQ+cuqahet2GdRMdJ8Y8ieFFXrIM2nXZt dv1XGptq2IbYCKAcgGj87a1PkCIqbTbEQIhmFYHHZThAchvlDX mF+eVVZZiFAZhG9AGBSIGRqHgjQTgAWyTLC1GoGEfcGBKVg6n5 cCbJ4g8q2EhqANbhVb77KMDj6iLtDMMo9FoKisrlyxZMmvWLAj cvg087aIOvPgoijY3N9fV1W3btq1bt25jx449duxYbW0tGEAAP HA0UDlpF1c+SKbOu+8XLgDTwYxEj9bouFFAQBBbaRGv4eTFi2d z5s6yGT3S0dF+yNBB1tYDx461OXhoX1NzvVYUaIaoq6sGZWieZ zie5nlG0Lw2aDie4fnWhBuOpzmeeROruDamD3jYBA0Lf+sDz2v 40fV/Cjy1tbVaHe5+8sBz5syZhQsXlpSUCDrhv/9ztf07wGMoGUUjCrzIw+TOaliY13QzlAAhGUHniFPj7wCe1wUI 9Gu46UwWAphgunCFFMshJZIYKFj/UuCBRX1tY43rRtdJU+yhLAJ4vX4h8LTaAToCm77uTvumks7oYX XuLCi8RkG1vbc7wK1EUQMnJ6theJFX42qURGmexigMqpeiJAqc ApREIRImAQ+cGpiBrIYFG4vmaZREIJgHwSQoKwdPAwrNaUWNVt QIogCOwY8+ovXqC0DAY/Xq1c7OzoWFhVq9CJCUk98u6nAcV1ZW9uDBg8DAwLVr186cOXPy 5Mlnz56F70KlAzh+c3Oz5Ih7u0lHloCnzczzQe4XgEdfFVQURY Ig9GtUwyYcx3ECkVxk165d7m7ctXPnTsNHDPniy785TZ9y6fJ5 oAAwLAmvP0liFE2wLMXzjKCXKaFtj0ogaFiKwtsgEMtRBIlqtB zLUVBIRRBYmiGAs6ADFf3Os5p3WTzm5ua/N+A5e/bsokWLXr16BVthaP4fueDfAJ72qVawBEZJBKNQ8KrhNMaLvF5s hhdEQdBxtwwBj37lG314kHw7bYLzEghhVOvcihAIQqgNzdqGYz wsL/L1zfXr3dY7TnOMS4yT3IaGYkXtdskB9RbwtOOmgyvRPYo2wNO2 xrbUMQoFDp7EbwZ2gApTylQyhFCDCgMj0JAkpHs4wMJ4DTygmC BTyZSoAgji4BfFaQxq8UkkEVrH24YfGoBHGjYffUTrVoowF2dn Z9vb2w8ZMgSAR6vTvAH1Aa3h+jEPHz6cMGFChw4dJk+enJ6eLp PJIIICSqCiXrUqQ0CiD2maj5a3pNErGSddvKSjA8J0PM+TJKnT UBC0Wl4ubxZFgRfY2rrqlpbGxMT44pIChVJGECiUwwGONUGigo aVKG2SKcPzDNQv0Io8QaAUjUv0Nn37RirgxgsszzNSQEgr8gA8 oihodGwCzetzvCvGc+7cOXNzc3t7e1Dc+cSA5+2RAcPu1KlTEy dOzMrKEnWsmHcsZ36DTTTQDH/BAPBoeVEUBA3HCyzL0eUVpVOmOKxataKhpQFmPVjeQk4oyZJ6Y eQ3nEXvyI6U8APYuvTr6p/t9DYuMilI8/YEDadGSRSnMWmpLuXBSOYOyRL6IPRWvWop/4YC+0zQwSov8lpRo0QVFEfVNdW5eW6a/uP02LhYmqcEw/V43gFIUq6oDrwZiiNxGgcM0IHra1g1hOWGHp2OPw3IROsOjurH wKSz0DwtWTxA/8MoDIpb62rcta2vauh6DLn+foVXQMq8oWn6+fPnVlZWI0aMKCo qkt59iQMGSmsqlQr+C9DC8/zevXuXLl26bt26Xbt2JScnSyIm4L7T95t9cCD56M3AKy9N/trXmMEJGlYPF2Arr9Xy7yhbYKgb1hHW8NBb8eafsNquXLliYWE BdGqt7vl/8sBz+vTpyZMnA/DA6Py0JHM+FPAIGk4rCjzPaDScVuRraiunTZu8cuWyytoK4N1S HAm5hOBf+uXAw3NaltYVH3s/4GkvmN860cNkKs3XYChIQfK3vXCGSAFAIpAyZiQcgkV9fXPder f1U2dMiY2LlRb77wE8MFNLZAEpvK9LNpLSXQF42vdeGrJ43gYe YKypMBVI6ehhDyGl7+gDD6wMDANP+9fDv06leqP/Cq8AAA+QC3JycsaOHWtvbw9yJCRJAtgIgkAQhFarxXEc9idJMi Eh4cCBA76+vuvXr79z505lZaWU7yl5Sv63AE9rwWnutwY8Fy5c AOWCyspKydr75IEnPDz8xx9/zM7ObmNK/+eGyS9rHw54WI2GY1hSo+VFUWhoqJ0yxWHRogX5xfk6oYFWp5M u1v0+wKPLLiQlspZh4KHfRp02wKMfU3mrHjMrOdz0mGyt2KOvg KDDwtZNQNmCC4APaZ6CEDqn5SDGM9nJ8eHjaMhreQ/gAc+klL4DrDAQI4CQjB7wvN757W4ohUgymHQ32Jqjo0SVKkypw oD+15rbBDQ2PVcbAkEd4FK3CzyGrseQ5M+v8ApIwCOKYnV19bx 58+bMmZOTkwPvghSngRwdiIKQJHnz5k1ra+s//OEP9vb2N27cgNKZos5/pdFoWJbVJxG0eeM+9n19sGYQeATJD9Zac1rLad4AHuG3ADxnz5 7t2bPn6NGjX716Bc7S3wPwXL16deXKlaDxB8AD//7HRsnHboZdbRoNR9MEeHJraionTBg3c6ZTZm4mZK0LrWmDNMWR Uk7lvw48urR2oAK3MrXeUYJairfrmywkS7yJOhINupU5LZF6pU CIIQq1IWAAPTc4ODCMgQgOOmZN8kZPX8/Z8398/PQxGEPvBTxt0khbb1OHOhLwtNpz/+wRte064GGkdFQwX5SoEroKa0UgsIEwCsMoVJdpi+I0DtdpGHj avx5DLriPPqJ18RtYMjY3N69evXr27Nn5+flA7uI4TqlUgpCaR qMpKCjYsGGDk5PT4sWL7e3tFy5ceP/+fYiR4Dje0NAAwgSSCfV7BR4t2Dq611/qeoAk6M8P/yngOXnypLGx8ahRo0pLSyVq4icPPFFRUV5eXiUlJRLtUkol+32 2dy5/GJYCvdjS0iKb0SOnTnXMKcgGlU9B5HVTOfVmquC/CDyt8QxdIF0iDhiaVdugy+vgv/7nkgUDhgKwv9q1eGDqlLq0D1CrAWNQElHjaogAAUsYElppnkII NS/ycrXML9B3/qJ58UnxYPa9B/C0sdUkXrg0y7850VOGXGqGvYX6GMyyurwfFaYCyNEhkAI63CZw LoDkBgaTIeAxdD2GXHAffUSLIrzOYJ3IZLJ169bZ2dkVFRVhGC bq6vEAPuXk5Li5uf3pT3/66quvjh49Wltbi6IoqLDQuiahDhhSv1vg0QMbfSjSaHlNO5v+Y 8Bz4sSJ7t27/96AJzExcffu3dXV1RLt8tMCHo2BZvAL7wQejYbjeJqk8MLCvHG 2o+cvmPOqqgwUBwB1YLJ+D+DRC9e3MgIg7cNwhPxt1MEJBpcYx vpKoJByD2RrsCSkffSMm7Z8hHaPo8bVQFKAOggwEdM8rUQVBEN U1lauXb920pRJdx/cgZoL7wE80oVJKa5gnRgyxQy51AwxudsYf0CRoHkKoEWNqwGBl KhCgSgUiFxCHQl4IAXVMPC03w254D72KwBvKzALBEGQy+U///zz4MGDpXo8dXV1BEHU19fv3r17zpw5a9eu3bt3b0xMTGNjI+xA URTDMJDnDzAGEsjw+e8VeDQaTqPlNDp00WdIg+Ndf+t/EHhOnz5tYmJiY2NTVlYmqYx/8sCTmZl59uxZcP7CPh9QVelXaB8KeHgdE1+j5UgKLy0tmjFjmr vHxhZlsy69Bqd5CgjT7wU8GqE1zNNKBYaMSMPA0zYwA/k3bwIGrrNUUIRAIL0RHE3SVmk2b5Nwqp+7o0+nfsvVhjGO3ZQA ACAASURBVIGrTaZqwSi0vLrc5ec1Ex3tbt+7rUAUkNfyy4GHBB AFDhuElKB6XpsOF/9vAA+nTzGXOOUIgUAxbMAeCZB0wEPACuNTAR6trjo1OMkRBHFz czM3N4+LiwMxzatXr27fvn3Tpk2TJ0+eO3euVC5BqVRK9Dbp66 IeYRpA6PcKPK05OlpOq+V1OToaUdSAOo4gsHpbedFwvZyPDTzh 4eFmZmZjx4599eoVOD+1n5BkDrS3gaewsPDatWtQVwMG04cVVv rY7UMBj778H82QlVWvlixx3rkzFIrB8CKPEAjNU5rWVJtfDDy6 jEJWt/M/B552c0L1gKeVCwDZOWpchRCtVGD9TW8BT+vxdaJtkmR169wqzb wQdAFVN1bDQM1NNa4KCglctMw54XmCZFr9UuABHoGOP90KPLzI tZH20Vfx+UWneBN4eJ3YAaN7jIA9ahWmAoebPvBgFEowBCPQnN Yg8BjqBn/6j9wkzRFwwlAU5eXlZWZmVlxcTFEUjuMBAQFdu3YdNmzYmTNnJ MgBdKEoCqI7gDo8z0sFpHmel0ql/E6BhwXsaQs8PNOKPRr2twA8Fy9eNDc3t7W1raio+O0CD0oSahx TYyhOkazAAzOD0wqG7uplVlrIjpCisiKoJYPTmFwtq2uqbWipb 7eDFjqCIHK5HMMwFEUVCgWCIKBUyDAMiqItLS3Nzc0go6RWq2t ra+vr6zEMIwiipaVFJpMxDEMQBIg+wReljDOSxN7uBIkxLImgS lD6YxhS0LAUjavUco6jGZaiGYKkMIJAMRzBMDWKqZpbGnAClbC E42iOowUNS9MEjiM4gYD8H0liJIVxHC2TN4k6tVpRFKqqy11dX fbu3cUINEahalylxlVytaxR1gjphCB1I5kFNE+35n7yNM2QBIF imBqE0IGtACciKYyicOgkhZEkBsocsE9rnIkhUUwlCCzH020UO FrTqimc42heYEgSU6kVOIHAbhotj2IqhaJFEmPnBUaj0VAUJan 5anQig0BzkjQWEQTRqYwIFIWDmq+g4QgSlY7GsGRTc/3JU8f37tv96lWJ5J0QBLZVglfkEVSJIEopb+4XdZ5nGJakaYJl KenGYeHZZk+tloescv1kPRAD5jgJCShI5wRGYouyGeBNEhNiNS xUt5MyBFmO4nhG3+sCksY0Q9AMISkNvy1IKqUSA7etjU4rhBN0 2e9v/KBw/bp0dxoEjNvNkIcxLLz5KDiOpmlCq+MXABiQJHnw4MHRo0dfvnz 53r17ly9fzs3NffDgwZ07d2QymUYv+1Kr1UJkF/jT4r/c9A/ydntbMkf/W1qtFrja0ofCW4WC9JtWL2MUCBSatwQRJNyVTqd/a7zwOiFUX9VGo+VAXEDa2kaAAIa0bhOt0QLrlYMLeT1IdBIVIF gFqdYwKiTVPt1SldMrKIUBZVSXaoZB3Q34Oix9BJHHaezChQvf fffdpEmTMAwDh6r4G3S1/VLgefz00Qib4Q5TJ82cM3PazGmz5s6cv2j+4uWL5yyY0253cXF ZtmzZjBkzpk2btnTp0lWrVq1YsWLlypVLly5dsWLFTz/9tHLlyuXLl69atWrjxo3e3t6bNm1atWrV6tWrN2/e7Onp6erqun79el9f3+Dg4ODg4K1bt27btm379u3bt28PDQ0NC wsLDNoSBD04IDg4IHhr4NatgVu3Bm4P3RYQ4Ofts9nP33tbSFB o2Lag4AAfH8+g4C1btvj6+Hh6erl7eXv4b/EJ3hoYGrrNw2OTp5e7t/dmL2+PzZ7uXl4evr5eAQF+W7b4bgsJDtkeHBjkHxQcsGPH9p07 Q7dtCwoI8Nu6NfDgwX3Hjh8+d+70wYP7bEaPnDNn1okzJw4ePR iyI8TD2331utUr16xY47pmvdv6kB0hW0ODt+/cvufAnl37dm3fGbJjT9ihY4cOHd6/b/+eXbvCtoduDQkJ3r59644d23ftCvPz8w4M9A8JCd6xc/vOnaGhoduCtwYGBPrt27973/7d+w/sOXzk4LHjR44ePbR//56dO0PPnDl5+vSJ8+fP3oi4evt2xM2b12/eun7n7u2Ll86Hnz9z/sLZK1cvXr9x5datGw9j7j9/npiekfo8OTE2Nvpe1J2YmAdPE+IeP4m9e+/2gQMHDh06dPz48ZMnTx47duz06dORkZHJycnR0dERERHnzp07f vz48ePHz507FxERER0dnZLyPD7+8YPoe5F3bl65cvHkqWNHjh4 8duzwlSsXw8PPnDlzcsXKpQsWzj158ljU/Tvx8Y+j7t+5EXH18pWLN25cvXXrxrVrly9eDD9//uzVa5evQb9+5fr1K9dvXL1x4+qNG1dv3464ofs7MvJm5J2bETe v37x5/c7dWzGx0dEPox48uBcT8yAu7lFCQlz808dPnsTGxkY/fhwTF/8oISEuKelpUtLTxKSniYnxsY+iYx9Fx8ZGx8Q+iIl58DDm/sOH9x8+vJ/0Iiku8UnUw6jIqNtRD6NinsTcfXD38vVLj+IfPYp/9Cg+NubJw/sx9+/cv3Pzzs0bt6/ff3D3YcyDJ09iExLiEpPiExPj458+iYt79CQuNiEh7nlyYlrai/T01JfpKWlpL1JSn8cnxSU8T3iW8iwl/UVqRmpqRmpK+osXL18kpyW/ePkiJT0lLTM1PftlRk5GZm5mVl7WixfPkpOTnj9PfP48MflFUk rq85cvUzIy0jKz0tPSXqSmvcjITEvPSEtJef4i5dnL9JSs7Izc 3Ky8/OycnMyX6SmpqclpaS/SM9LS01Mzs17m5Gbm5WXn5mZlZr5MTUtOTk7Kzs4uKysrLi4uL i5OT09/+vTpypUrTU1N+/Xr17Vr18GDBz969AjHcQzDqqqqkpKSoqKiHjx4EBsbGx8f/+zZs5SUlPT09MzMzOcGWkJCQnx8/NOnT5OTk5OTk58+fRofH5+YmJiRkZGZmZmdnZ2Tk5OTk5OZmfn y5cvU1FTpi8nJyS90LSUlpbi4uLCwsKioKC8vLzU1NSkpKTc3t 7GxEUGQ6urq7OzsjIyMwsLCysrKysrK0tLSMl0rKSkpKioq1LW 8vLy8vLzc3Nzs7OysrKzMzMyMjIyMjIyUlJTMzMyioqKKioqqq qry8nI4V319TVV1eWlpUUFhbn5BTmFRXklpUdmrkpqayvr6mtr aqoaGWpmsqba2qryitKGxVi5vbmlpbGyqa2ysa2qql8malCoZg iplsqaGhtoWWZNSJWtuaVAoWhBUpVC0kCwJzltwPDQrmhpljTJ VS7OiuUXZIlfLlKhSjauBuE8wRH1zXUNLfZO8sVnR1KJskalkC kSuRJW5hTlZeVkl5cU1DdU1DdWgY4uSyIEDByCPp7i4WPObzeP 5pcCTmJw4bNQw24nj7CdPHDpyaN8BllYD+w4dOWS8/fh2+6RJk0aOHGlmZmZqampjY+Po6Dhp0qRJkybZ2tpOmDDB3t5 +0qRJDg4OTk5Oc+fOBb7m6NGjx4wZ4+joOGXKlAkTJtjZ2Tk5O U1vrzk5Oc2ZM+vHH2fMmDFt6lTHSQ52EyaMGzdu9JixP0yfMc3 R0d7Oznai/fjJUxymTnWcNMlunO3o8RPGjRn7w8iRw4YNtx41aviECeOmOU2 ePWfmxInjbUaPsrYe2L9/34GD+g0fPmT06FHjbEcPHToYDjJy5LAffhgxZYrD1GmOY8fajP phhIVF7wl2tj/OnjFt2mQnpykdO35pYmI0acokh6kONuNselv2MuphZN7XfNDQQ YOHDTLva97NpJuxaXergVaW/S26dO9i1MNogHV/G5uRI0YMHWw9wKqfRZ8+vczNzczNzcz79Ora7fuePY379u0zeP AA6yEDBwyw6mPRy9TUxNLS3LyPmVmvnqZmJj1NjbsZff/NNx0//+KvpqYmxiZGPXp0793btHdvU5Me3Y1NuvU0Ne7arfPf//H5n//8//3lL3/6/Iu//qPjF991/sbYxMikh5GJiVH37l2NjbtZWPYebD1g4KB+5n3MPvvssz/96U9/+ctfOnfuDL9aly5dvvnmm27duvXu3Rtqy//973/v0aNH7969u3Xr9tlnf+n41d+/++6brt069+ptOmTooNFjRo0ZazN48IDhw4dMcpho0sPo2+++nm Bn6+A40cFhYt++fUxNTbp0+a5rt859+/YZNWr4iJFD+/fvO2yY9ZChgwYN7t+vn2Ufi95mvXr06Nnd2MSoR8/uRt27dO/etXv3rj1NjU1NTYxNuhmbGJmZ9RgxcuiQIYMGDLDq18+yXz/Lvn379DY37dnT2NjEyNjEyMTEqEdPY7NePftY9Laysug/wMrExMjYxMjYpJuxcTc4oFH3LkZGXSz69enZu2fnbp2//u4rox7d+g7oO2jowH6D+g0bNdR6+OD+g/tb9Otj1sesR68eJmbGxqbGVlYWgwb3HzFyqI3NyBEjh/Yf0LenqXGXrt99/fU/unbtbG5uNmhQ/yFDBw8a1N/S0tysV89vu3Tq3K1zN5NuPXr16GXRq4+VuWV/C8v+lmZ9zHpZmPW27G3e19yin4Vlf8u+A/paDbTq1bunWa8epmYmpqYmZmY9epub9rHoZdnXHEZInz69+lpZ wM32Nje17Gveq3dP8z5mffr0MjXrYdS9y/ddvv2+y3ddu3Xu1bunublZH4veFha9zc3NTE1Nuht37dqt85gx Y2xtbYcOHdq3b18rKysHBwczM7POnTt3797dzMysf//+s2fPnjt37qJFi0aPHt2tW7dOnTp9++233333XZcuXbp169a9e 3djY2MTw+3bb7/9+uuvv/32227duhkZGX3//fedO3fu2rVrnz59LC0t+/fvP3DgwAEDBlhaWpqZmZmYmHTXNWNjY/0jd+7cuUuXLubm5v379zc2Nv7666+trKxmz54dFha2atWq8ePH Dxky5Icffhg9evSAAQOMjY379OnTr1+/QYMG9evXr3fv3qampubm5lZWVhYWFjB0jYyMunbtKt2CsbFxr1 69BgwYMGLECBsbGxsbm5EjRw4bNszBcaLt+DE//DDCxmakre0YOzvbcbZjbGxGjh1r4+A4cdq0yTNnOs2eM3Oa02S n6VOWLHFev37dT6uW//TTcldXl3Wua5YvX7Js+WIXl1XePpvdPTZ6e2/28/f29HL38fUKCPTz8fX0D/Lz2eLjH+S3NTQ4eHuQzxbvzT4enr6e691+Xu+2foP7+o0eGzdt 3uTm6ebu5ebu5e4b4BO4LWBb2NagkCDfAB8vP0+/QN+gkMBNmzdu2rzJL9DXP8gP9vcP8vMP8l+yZMnQoUOXLl0qVU 3DMOyTB54z58/Mc54XGRVZWlGalZeVkp6SU5BTVVfZ0NLQbq+qqiopKUlLS0tNT X316lVdXV1NTU1DQ4NMJgMPW2NjY0NDQ2NjY0tLi0KhQFFULpc rFAocx0mSRBAEhPzUarVarVapVEqlUqFQyOVymUwmk8kaGmvr6 qurqsvLXhUXFubl5GRmZKa9fJlSWfmqtLSosDCvsDCvuKSwuKQ wvyAnKzs9OzsDdkhLe5GRkZaXn1NaVlRZ9aqqujy/IOfFi2eJSfEvUp5lZaXn5mbl5GYmJMSlp6dmZr5MTk5KSU0uKM gtKsrPzHxZUVH24sWz3Nys3Nysx09iLl06P3OW09Jli1+8TM4p yEnLTLsXfS8iMuJR/KPE5MTHTx+du3j2+OljJ8+euHDlwtkLZw4ePXj4+OHzl8/fv3/3zt3bN29ev3r10sVL4ecvnD1//uz5C2fPnTt98VL49RtXIiNv3rl7OzLyZsTNa2AKXLly8cKFc+f CT589e+r48SP79u8J27H94KF9e/bu3L17x969u3btDtu2LSg4OGBbSNDhwwe2hQR5eXl4erp7e2/e7Onm5r7R3X3jzz+vdXffCCbg3n27Tpw8duLk0QMH9wUHB3t5e fn4+Ozbty88PPzo0aNeXl6LFy92d3cPCwvbs2cPmJ579uwJCwt zd3dfvHih689rPT3dfXw9d+4MvXgp/M6dW7duRzyIvnc7MuLcudOzZk23m2i7b//uyDs3H8bcv3L14pGjBzdvdlu8eKGrq8uRIwfv3YuMiY2+dPn8h Yvnzp47deLk0cOHD+zbt3vX7rAdO7ZvCwkKDPIPDNoSGLQlZHv w9u1bg4MDgrcGhIZuO3P25PETRw4d2r9v/569+3bt2hUWsn1rYNCW4K0BgYH+/lt8/fy9twT4bt0aGBYWsmt3WGCQf2Cgf2Cgf0Cg35YAvy0Bvlu2+Pp v8fUP8vfZ4uPh7e7u5RYUEnj4+OFzF8+FXzp39sKZk2dPHD5+a O/Bvbv27dq1b9eeA7v3Htx74MDeI0cOnjx1/PSZE8ePH9mzZ2dQ0BZv781r163e5Lbe398nZHtwWFjI1m1BMOO s27D2502uGz02eHi7e/l5+Qb4+gf5bwne8pPLyp9cflq1dtXqdatdfl6zdr3Lug1r121Y B/PX2rWrXdauWrt2taury/r16zZs/Nn1Z5c1a35as+YnV1cXV1eX1Wt+Wr3mJ1dXFz9/74AAv8BAf39/Hy8vDw+PTZs3u3l5e8CD2ro1MDg4ICDQ39fP29PLw8Njk4eHh7 +/v6+vr5ubm5ubW0BAwPjx44cOHXrgwIFHjx6lpqZeunTJ3d19+/bt3t7eHh4eXl5enp6eHh4ebm5uGzZscHV1XbdunYuLy2oDzdnZ ef78+c7OzuDSWLZs2bJly3766adVq1a5uLisX79+06ZNGzZsWL NmzbJly5ydnRfr2pIlS5bq2rJly3788UdnZ2cXF5d169bNnTt3 woQJTk5OLi4ufn5+Li4uCxYsWLp0qbu7u7+//6ZNm8CtMn/+/CVLlixcuHDGjBlTp06dNWuWs7Pz8uXLFy1aNGfOHCcnp6lTpzo 5Oc2cOXP27Nnz589fsGCBs7PzkiVLVqxYsWbNGvCvODhMnGg/3sFh4uzZM5evWLJy5bL58+dMmeJgZ2fr5DRl+vSpk6c4jJ8w1t p64MBB/cfZjl60aMGsWdPnzZu9avWKpcsW29tPGDly2JixP9jZ2Y4ZazP Bbpy9/QQAMAdH+wl24wYNHWQ9fPCoMaPsJ9s7TnO0c7CznThuvP34iY4 T7RwmjLe3HTN+zA9jfxhhM3zYqKFDRgyZ6Gg3ZfoUp1lOEx0nD hs1tN8gqwHWA4aNGjb8h2E2436Y7OQ4beZU24m2dg4TZs2dOc9 57qhRozp37jxt2rSioiJgkaAo+skDz+Hjhzb7bG6UNQJxCyUR4 P4aouiQJAk3D9xNyG1u1y0r+Y6BmglhMZBV1+opFcI+DMPQNE1 R1Fs8k7bOfY2G02h5AS6BIRiWhIAHBAlBCFaKMUD9JV5gwZ/OsCTDkKDW10YKEKoHsizFMCTDUtnZGatWrQgN2yZTtYDHVo2rF IgCPLkIgUDePnANIKIAeTnSdeqU1ZnWWKWGBaqMvsq6COpwPMO 9WfEQAhtwtfAthiWlyIdW5DnuddldcPTjBMJxdNsQgtCaV9im+ iS4y8E5DpVLpP+yOtFDksJIXXRH8n03Ndf7b/FZv2FdUVE+fIKiKrhymiZICoOfACcQQ78jx9MUjdM0AYLBcGsM S7XGXXkaVIFfO9DhlrU8x9EUhZMUTjMkzzPgoJf0tXiB4XkGIj 2gegDxG0pXfK9NSEY/2EPThKRd//rn03BQ3hjGCfygLEfTjD5RgpJo8ZJDX3jrdO8Ia+lT+aUOg1MK AumHKPS/yAsMy1I0TeA4rv/7YhgWGhq6evVqBEFomobcUmAQYBgG7xqra5LI5tsjRGoQu213C LV56xmGwXEcFN70jw88pubmZrhUyBCiKAqOSVEUhmEoilIUBdM ChmHNzc1yuRyYDjRNK5XKlpYWtVoNgl4QuUQQRKVSIQhCEARUS UB1DcMwEAnlOK65uaGhsba5uYHQBX0ZhpTLm6urK1pkjTJ5U2N jXUVFWWZWenp66qtXJXJ5c01NZUNjLUGgKrW8oDA3NTU5M/MlLIXLyorLy0uLiwtKy4oqK1+VlBa+eJmckv4iOz/rVVVZZW1laUVpUVlRSXlJTkFOdn5WRk5GWmZqclpy0ovEp8+ex ifFJb1ISstMTc9OT3qRdC/63vVb12/eibgXfe/O/TvRj6JT0l9k5KQ/S3mWlplaWlFSVVd59erVkSNHTps2TapNLgjCJw88VyOubgvb2i RvhOJjOgEuypDwVBuYAbK/fpRPfzhKSNOmUuHbEU6JZdeGU2/wjdXyGi0nvBV2htmWYci3P4dAIkyj74h+w9lfvkxxcJjo6ekuU 7XWPIYMUKloGyjhQzyQYAgpmxLi21DJA/AG5l+Op2mGwAkERVUopgJGg0bLUTROECiOIxSNQ9VCQcNKuAJz OiANTMcMS0JpqdfzFEcxLKlPB4dZmKJxlVoBvxGKom2qBcPbCx MKz/OQriGKIkxzwMKgaIIXWI2W43i6tq6KINHq6gp3j41rXFYVFeeL oqBGFABUWpEnKQxBlDiBsBwtCCxOIASBAhWCpgkATtgExbWk6l jwuGA6AIYIReMALYLAwk+m0a0zgJEBTA2AZLhZYBawHMVyreJy oKoH+acUR0J+EogU6Amq0izcKYUTBIoTCEGiDEPCDyFN/brlCAk0EH1CgU6zoDVhSL8WnFQYCZYgrQdhSJYDvX22dWWgwxi NLm2epDBgGcAT0NuBk8SPAaFhFQXYAEQelmVVKpWvr+/y5cv15ylJvBn+2yY+L42HdhsMD/1KXTBU9I+j1VG6YZUDL3u7FANAGsAnmqYBHUEOv831MAwjfQgr Xf0BrNVq4XQSnU/6Q/9OWbb1OZMU3vqKiTy8HSiq0ufv6BM9gLHSilIsJc0n0lsm6FYD Gg0HKRb6Sw0Q7jNUG1d4c0+Ko2CGgQlWGrrS0vbs2bOdOnWytr auqKjQ/GYLwf1S4ImIjPDZ4l1UVgTyJzCrKlGFoacmCeoAFY1hGLCBYGE CqwytXlIbLLhgBEjME30xdvbN1gYqWu0GjuYFttWm0bbaNIKG1 byFUhpNKz3pdf0lUeAFBiZuQcMxLAlWCMx9UM2JYUkEUYJkDgi eP09Ospto67HZjREYoVWUmsNpXIUpFYhCgSiAhQwkWiClkCwJo v28XjWw1xwqEMthSYLGcQojaJxkCEpXflSS1RFEntOwtG4FwGl Y+C9GohiJ0hxFcxTFkgxPCyIPggIIriYZAqcwVmA4DUuyBE5hF EtSLIlRqCAKKlTVJGtCCITX8qzAqjF1s7yJoAkER3AK47Ucr+V wCkNwhKAJlECUiEKhliO4GiURBFfDkZWoAiPR7Lws5yULZ/w4PTn1Oa/lGIFGcLUaU+EUJl0wQUP+EEEyBEHjGIkihFqNqVSoUokocApTY yro8BBQAkEJBB4FL3IMmI8CwwoMyRIoiYBkJwMJNDxNQYoShdH AvWZJiiVJSLClcYLGKY4UdG81CJ6C6oSuuqik2A313zCNKPBaj uYonMbgORM0TrKERDdCSQQlEDgyK7TqShAMATAmVSzVE6CThNp 4XuQl4KEZkn5dSrkt8Lym7b5FZfxn/fVcLIpiVVXVrFmzhg4dum/fPhRFYZNKpZImZYlmrJ9cIRgoGwpNyluUVpMaXU05WDLC19sAW Bu8AZOIJEmAEGl/6etA4NY/uD4pWh/kpP/q7yMabK99A2BPt7u01Wg5yKngBYblKJgKaIbQBycJeEBNGH5BX YoFr1uJMoxA8yL/pvT76xWJLn9cn3PfWuQXJRFIOQDpJijMceTIka5du9rZ2UHSFU EQFEV98sBzNeLKBvcNOQXZUNuKERjhtTuinS6tWTAMk8aH9Au3 qf3T7kLm3U2XMMzp9Cpe+x94odXBwgss/C2BjVSkludb16r6zEiWo6SyGdLQgZrq8LdUXUPqL148mzrV0dP Lg+ZpyMqEWYxkCfDS8CIP0jKa1rKhr//WW9rwvJbjNCzMVrxuWSSIPCswJENgJMrwNMHgMNmBJgKv5ViBY QQapzCY70iGwGkM0AgOCP/iFKZEFVAQE6cwRqBZgcEpDCHUJEMwPE1zFEETrMBqRI1G1NAcr USUKIEIIk9zNM1RNEezAssKrPRfjShgJIrgapjl1ZgK9ocrf1V Ztt7t5yXLF79IS6Y5CryyOIUp1HJWYAB4AGYADyhIIeIoGuTpe JriSIxCcQrDKQw+IRicZAhWYCiWhIv//9k777AqzrT/7/vbd3ez6ZvEZI0aNfZYsDdULNiwF1BQlCaIKMaC3dgTY0fsYiyJ GjVqNFGjKHal9977gVOn9/L74z4zDnAOb3Bxo7s+13N5IcyZmTNzzvOZu31vjERJlqA5Ci4R wA9YqwhAMPBXFTawQ8AGQiBQdgO5RmCPMgKtKDswoB+B07gZM+ vNeuAKgltgogSCWcVDMYLGCQYH0nMiCyegFRmCBw6wd7UCdLCa wKz2FAXPTwpgtF0s4ZNf43MI/jSOp2vUgmjhBOasLMuwamdnZ48bN65v375ZWVmyLENtuKyozmu VGMXqJX11fiufWUgAHuCQ6mxXLWZYBGpYPPByMLzUvG2tl16lY I3/1kARHFrtaKc9QzWpGh5/VT+eLMs8z4hqCrXIqT5tsCBphgT/B5jprKa/Djy2WqHFM7Is8BqTSLQ2UmFpngLVJZBSpDhSNVaqZ9tbBYJVr4 miaM7BIgOfbdUSgp8JBj9+/Hjr1q379u2bnZ2t3spXHjynz52GGA/FkYocGcWKbEM1F5E1T1g1Pig1hvUD+rzKSP/iVM1tCBXcvx85fPhQH5/ZJRXFBIOD5BeYyeDct6cIaW8yIlOvSQu0zWlve85aos/SAk3xFMmRBEvgDM6INCPCaymKpyiepHiS5Mjq/yVIjiBYnGBxmqcpnqJ4iuIoEuTgWIJgCYREGIFJTk9euGShm4d bTGIMSqE4jVs3rjUxGrM5ERJBSRSlUJRCLoZuwwAAIABJREFUM RrDaRxncDgEyZFw2nDmOIPjNI7RGGxA8RRcAYqnYAPrGSrvFDb GaKyOglObNbkEU+1wGIXB6ZGgbsdT6qHhUmu0R7X6EZgKmxoON 3uFhA310RUEAUEQk8kE9k1ZWdncuXOhn70aapUVQ+QVqg1vsFH v68lqnwAg9Aj9SW3O+i4F9pZWtQmkIvJk1eY4dOhQ69athw8fX lxcLEkS4PyVB8/lXy6t27TOhJrULmfg+G5A8GgfYVS73ubGfyB44BFGfeqMjnkyY eK4BcFBpboSkiXA3FHAU1c3sD8cPIzAqOAhWKIO8Ki/UcBDECxOgzICT8FOqoFHZJIzkhcuXeg2wy0mMQajMJzBa4heq9 O6lNeaVuRQGEZhAJXfAx6SJSlFLZTiKdi/FjxWeNB43eCxqUL07OVM/cCjdtsDgP1R4CEIAsSnwYAoKSmZPXv25MmTX4PHOp7rGVT1f1r bJdihToODR9tjF+R0/zPB8+NPZ1euXQF13WAVqg0oGxA8suIOhgwZbZMPrTv4OT4lDTV ZjtIWySenJLh7uK1YGVJeVUZxJDhS4LKociw2JyvbnrTE1GtSI m1z2tsejsJILC0ylECTPEXwJMGRtETREkWJJCWSpECQAkHyBMH j8BtKINXfEBxOcDgl0pRAUwJNChTJUwRHwrRQCC0xSZnJwSELX We6xSTFojSGsTjG2J44S9icKI2hNIYyGMpgNbaEA+EcgbOEume UweBPlEDTIgPvjuBInCUInoT3WO1VLG4fPLZ1V+G16kGtZ0hjB E+SPEXyFClQlEBTovUEWKVhktJf3LqrPwo84HtR3V/5+fnTp08fM2bMa/BYR/2fQQVbMhPWRMpas+HAo8pxqU82NM3/h4Jn36F9AUEBuYU5FtyiTcZo2D6+tfFTO6T5fJ+ShpogqKOa2M nJCe7ubitWhOgMFTRPgx8WHkmUzOkXCx5Y42xM++BhZJaRWHit lRwCZQ88tETRIlWTPTxuXdxFDXt4kuBIhEIZiU3OTFkY8qXbzG kxSbHADHWZrjFVYtWYVjKxz+b/DR6OIHmKEmlGYhmJpUSa5CmcU8DD1zyEfTk1250mah8XZf4P8F RvDms18v5A8KjxDwCPt7e3u7v7a/BYRz2vJ0lh2pR9XmAYlqJo3L72WsOAR02dVV0X8Bl7DZ7nAY82 fUU7audYP9+npKEmlNeIkvUxJyb26aRJ4xcunF9lqgL1JJqn1K QUpdmaLZeabHtSElOvadcSsjMZmWVklpZZWmKtmwE/JBImKRKkSBACTgg4IWC0bPP3uPpaUqRJgSYEihAogqcQGmVkNj krZeGyL908p8Ukx6EsjnEEQmM2J8FTNifOEThHYNrJWifOkzhP Wv/K4iiLowAeniQEipIYWmZpmaUkhhAo68Y8iVvxQxE8BWdbh46n6 r6gNL31COtxSTgZVDm0dbcCRQoUCRYnXOpnPXiq8eyPAo+otNK Beqy8vDwosXwNHuuoN8it2e3aJHjQh7Q5Gw48ooY9z9SH/zPB86JdbdpETG3+iba4TC0IeI5PSYN9eyVegqx8kZVk4fGTh2P GjJobOMeIGBTeUKAnDQbQCwcPUKTWrAM8NTeWWFpi7YOHomUK8 AN/IkWcEPBn6FLYQwoUIVAIgzEyl5ydunD5IrdZ02NS4jCWwDnSuk zXmqRI25wETxEqMzgVMwTG4vbAQ/AkKdC0xMCVpCWGFGhCSx0B8GA9hD3k2OsmDmQlNOyBo/8O8DDV2yL8MeCB9DC1FjsxMXH8+PHDhw9/DR7reC7wcDwDleZqYpu1ALzWbCjwSLKosMdq9AB7/jPB86KTC2ok+ENtM1QgA3teFvCIHNSrQ5jn6dNHY8e5zAsKMGM mQQntQLo9I9DwyXipwFNrSw4mJZOURJASQYoEIeKEgOMChmvBI 5OkdQOcEHHtgUhgj0jbBg9H4DyJcbYnKTI2p9WEEiiwWjCOxDi rkQEgATMIfoMwOMJghECRIk3LrBU8Mgun9MziESg4T+ulsAueG i4ypYtrrfOBE8B5ElesKO3+azQerVGQ8Ye42iRNoWV8fPyYMWN UTcnX4Kk3yDlroZW2VpdmCB500GvNBgSPpIBHifSwrPgfCp4Xn U4taUTRGYaxWCw6na6kpETV1XhJwAOiO4JSIREbGzVp8vgvv1x gwc2iDfAILx48nM35e8BT7bi/AzzqBmR18FASo1oqCINrwRObGg/g0YJEO+2dp0oylRwNBZ5nl6I+4KG4auBRTwDe3f8JHi1v/ijwSJKk9ryQJCkvL8/f39/f3/81eKyjvuDRlPIIIqurLEtKjr//IJIXGJuzocEjaiM9rzx4OEBOrXngwIF58+bpdDpJEb0Am72hbj rooMBdJAg0MzPtm62bJ00ev2jxQtD7ArUYsGQ5joYyN1mjzAHN qWpHiezVA9U9BNn2FGWZEwVRlnlZFGX5zv17Awc7LVu5AiEs4H 4kWULQqFnY+1TZ6wbGSc8eYbSN40RZwGksISUhvzjfjJkRAhFl wYgYjIjBgptZkTFY9FBdDyVmUHoGWbxK52kKRBM0DkBWM20f19 552lu14XxSM1O+XLpw/pdBGTkZoiyopZrVu3OqHVRt/L6O6AtGYdCTFIQAVOdV9T08W9br2BVOY8XlRaIsEAyRmZsBKlC QBy/KQqVRZ8EtoixYcEulsdJg0eM0BvukOAoqe+Do6mWELCOYVhgLN ClYMwDhoKABYQMwL3iozcEkSZJlOT09HYThs7KyJEmC+lDVKnr RJ/MSDlHinyVDW+nyrDKUFxiaJiBaA9XlGG5R5SRQ1Bwd83TCxLG9 enU/f/4sSFVxPK3TlREEWlSUbzIbeJ4hKQzFzKrAFSggcDwNP4gih+EW WdGkUEvg1TohksRkRR9LTeO2iikwRFhYWNOmTSdPnmwwGFRNxV cePPv27Zs7d25FRYWoiNnAU1JD3XVBtMptsSxVVVVx4sSxfv16 N2788eetmu/avb2qqkJbuSnL1QqSVWUElUb/DvBIoiDLd+7dHTDYKWTF8hcNnvKq8qexT7/Z/s323duexDwp1ZWCChxCIGWVpUbEoIrCmTGTVuIJ5GQIBgclBc0 5sL8HPDX8Req0t5QDS5LTkwOCArzneCWmJvAyB/1JGwo8SkdUgmRV/U0AD03XAg8n2QUPQiBwAibUeOHyhdD9ezJy0nEas+AWq9AtSxg Rw6WrlzZv3XTl2hXo6wruU4IhQMkNyAfNUqHruZpF/bKBRx3wtU1MTJwwYYKbm9tr8MCwV4KDE8/6NGrVJeARGRRySQq7evVyu3at33zrb1euXGIYsri44PyFswcP7 bt9++aZs98fOBAWHfOkqqoChLiqdSyVeHik5nirGiFNE/CDKPEgcCyIHGj3/deBJzQ01N/fv6ysTJW1aNhPp2q34jiSmZm2Zs3KLzq279W7u5PTgFWrlscnx KiiNaD4yWlGDQGefyN4pNv37jo6DVq6YtmLBk+FvvxJzOPZvrO 69ep29sJZURYojswvzjt/6Vzkg8iCkgJ4NhdlASEsrMiCTBxARVklYVl8piD++8Bje9pbzS HxJCElYZbPLDcPt6i4p5zEKjrNDQMeggHqEBrhZ0ZjajyTooG3 Zm8/sAdRFnIKchYvW9x3QJ8Va5bnFGSDdQhQ+eXGVedRzpNcJ12/dQ16hoKfGadxlESBNLzMEwxuxkxmzAyaSazIUhz1soFH/SJA0DQ6OnrUqFHjx49/DR5lWEmjlIJap6xpJKrFjywLLEfBciSIbF5e9s5d2/btD01OTpBk/vGTBz6+s3v07DbMeUjv3j0cHDoFL5x/794djqNBwlxWpEVlWaAZgqYJmiHUNZAXGJxAKQqHDshQO2jVCf uvAs/u3bv9/PxKS0sBOWItJcF/ccDVZFhSb9Dl5efcvXv70qULDx/eS0iMvXr1cnTMEyCTyicQHoWW2BAEUk9MrCU7+CLAw0kiL4sRd yP7Dxq4ZFnIiwYPxZHp2ekhK0OatmjqN9f3zv0723dvmz5zekC Q//Vb1yy4BWRJYWPQtaQV1TLV86bssObSXAd46jvhjcclxXl6e7q6 u0bFRYGzqwHBAzlmQB3tS2yF8VnVErJ5qmbMxMuczlBx4MiBLt 27dO/d/fa9CEZgCAZnBMZg0YesXNqpa6c9+3ZD8ggvc3DOoP3KCDQncSD 4iBAWC26hOIqXOVB4e2nBA49rAJ4JEya8Bo8yNNRR5L2BENCOR JJ4UFJnWQrFLFZ7BXrAk6gsC5VV5UaTHvhRVla8c+e2kSOd27T 5vH2HNlOmTpzj73P7zi3YISx3osgRJCbLAs9bMQO/BM8b6LWDzLGqQw9yfK/B02AfUNXJlpKa9PDR/cKifFkWeIEtKso/f+FsRMRvcDOUBw26hpMN+naoWjsqfl4IeCQB8MNJ4q3IO/0GOi4OWfpviPHoDLqnsU/mBc9r06F181aftWzTwmmY075DYQUlBWBnIIQFVkxozE7zFEoiG IVB4jukeiuTrs4ezj54KDvTLhUwCo1LivMN8Jnl45mQkiDKQsO CR9n42fYKb9TQfTUO2duPIPNwuViR0Zur1m36qmffHmEHw3QGH Vy9qLiopSuWhKwMyS3MFWUBVNfA2ALbEfICRKVFCMg+chJHcRR KIi8beNQvBfjJExISxo8f7+rq+ho81iEDeDhRadYFeoyCyIrV+ 6oIIkspPagIAmUYkuMZQeR+vXZl0+b1Dx7ctSAmUeTy8rN/u3l9+46tBw/tT0qKf/DgrtlsAFqwLMVrBFAkWQCLB5pmaXx6PAQXcBwB59trV1sDu9o4 jhYElqLwBw/uzpsXMHOm+9Zvt3z9zabRLiNcxozcty/UbDFofayyLGtLf0BiR9ZI3r5o8LCiwInCrTu3+w7o/+XSJS8aPIAHURZu3rnZq1/Plm1aLlwSfOXaFZ1Bxwg0yRJg3ECjAcg5VOrkrdQhWQJ8QbDW0 xoZ9jrAo+jH1Jz2AycWhLAkpiYELgicE+iXmpkKXsEGBE91p98 zwCjhfVZDnbrsNoiK8TKPUagoC3FJsZ7enp7enpBlkF+ctztsV +j+PdHx0ZDOAHYkTuMUR8LtAI8cyZKgFw5ZRnA7XkKLR9X+eB3 jsT0U8EDDQLV1kyCwBIHm5GZGxzxJTUsqLi7AcQSyA1THV3lFy fkLZ0ePHvHBB+9Nm+565col6NgkywKGWWB7lSiQGQtdFRTw8ND DCbpMybJgMFQWFeenpSVDeFuSeCW2zf93gedFJxdAwoYsCzm5m bO9Zv75z3/6qNE/unTp2Lx501Gjhn///QmLxQiJJZK1bQGPYRjIvIuiqNfrS0pKdDpdjWrTFwMeEcDDisL N2xF9HPsvXLL4RYPHiBign0JqZsqyVSGr161KzUzFKAxCDqW6U mvXAxqjeRp0E1RpCYRATKgRp3FBFqpHR571/2go8ADwUjNTgxYG+c/zT81MEWUBjthQ4Klt0yjgefYuNPnQdVhOpCgLrMgaLHqwF8+cP x0Q5P/LjV9KdaUPnz5cu2HNydMn9eYq0CqFtwZmjSDzNE+ZUGOpriS3M KfKVAnisJzEAWUZgXnZwCMrKaDQ0ep1jKfmUPtGKs29WJZiWNJ sNqSkJG7Y8JWLy8iZnu4bN6779dcrBIlSCkgYlvzpp3PzggK+6 Nju7Xf+3rtPj3PnzsiyAOCxNnVEzQSBQsdCNZYDoR1wtQGESBL jeYYkscuXfwqaPzcoaO7582fBuoKOkRSF/3eB50WnU1sNWJqQZSEyMmLkKOfuPbpOmTpxb9ieX375uaKiFDI LLIhJCfNYu5pyHKfX66Ojo69du3b9+vUa1aYvEjw8K/K/3Y7o07/fwsWL/g2uNoxCq0xVFtzyy42roftDE1Liy6vKDRa9KAuQOCDIAsBJcbK hkAt36eql67euF5YWQLJ19Xyw/xM8pM1ZR+BEkIWMnIyghfN8A3yS0pIEWYAONw0HnmcuNS14tO+ iulCN7f1wEodR1rRsnMYBkD/9fGHDlg2nz52+//h++InwcxfP6c1VBEOAYw3uKQg14jReqivNyEl/HP0otzAX9sCKDGQciLLwEoIHntKgFc2DBw+cnJycnZ1fg8c6qo MHOvYyDGky6Z8+fTRt+tQ33vhL02afjhzpvGnz+sysNL2hEiIx ObmZJ04e27cvdPmKpa6uk4cOc7p+/RdZFoymqvz8nKtXL9+6dSMuPlr1nqGoGR6g1Wam0MYXGCbLgl6 vW/vVqjff+ts7777l6+eVmBinmk3/sa42VuA5SRRkWZJlSZZFWeZliROFgwcPrl69uqioCLKWJU2ssk EGWLhgzZAkVliYFx8f8/jJAwQxFRTm5uZmoZhZmw0C9W6SJImiaDQaw8PDhw4dOmDAgNOn T0saDxtU9jyHZVYHeERZpjmWl0RRlm/ejug7wNE3wL+kogSeeQE/YCuI9gtI61s3w4qsBbeQLGGw6NOyUtesXzN63KhLVy9BygCEu9 UOZvDcbcHNBSUFO0N3du/dbbLbpIi7ESiJwlpcU4WMIeoIqKgVlJpGNaQoi7zMw6EBY0BNM LMKSwvmfzl/kuukuw8jwQdYh4Vkc6pAqs2k+jLbPnhYaGvNCDTBEEDr/OL8q9evXLv56+VfLl27eS0zNxO6XaiuS7XrbpWpKr84b9fenXM C/fYeCNWb9TiNGREj2J1qOjUo6NASw0gsC6VFf6jFo4oilpSUzJo 1a8KECcnJyfBlgd5r8NcXfTIv4VDbPELWgChZtQkiIn6bO3fOq FHDx4wZ5Tx8yNChTh4e07bv2IpiFo6jY2OjLl/+KT4+BsUsJrP+wcO7q1YtD927C0LRObmZQUFz+/Xvsyd0p8ViJEiUYUmOo+EQLEdbLEZgCcNSalVQTk7mocP7Xd0m N23WuG+/XpF3I7QRJlkWISxUzTjjKOhAOmnSpKqqKuiJ9yoVkCrgkURZlm RZkGVeEllROHDgAIBHkqQXAR7I3BAUmPMCo/auv3Xrxs9XLlVWlkN6CU4gJpNebY8NwlM3b94cPXr0P//5z+XLl5eVlanpbdB6hKbpep9P3eDhOfj5VuQdR6dBc4PmlVWWK dEUjpOsbQQbEDyq34zmaSNiXL95ff9B/c9dPKcciwQFZYojGYGGX5pQY2pm6pr1qz9v23LU2FH3H99TAGA TPHUAoNpUwCPwMjCPAscdKzKqSF1WXmbw4gVQxwNh+d8XsHk2/w3gYUUWuoKq4MEotLC08Mh3h8+cP3Pn/u3M3EyUROBhwoyZwMlmQk2CLNA8bUKN6dlpK9Ysb9qiiZff7LS sNDhn6D3KSdxLCB5wVABaioqKvL29p0+f/ho8MCB6L4gsQaAIarYgRgxHBIHdtWu7Q9dOjRt/PHSYk/PwoS1aNBs61OnK1Us4gciykJKSuHrNio2b1pWXl3A8c/PWjdleM7d8vclkNtAMERsb5eo25dMm/1y7dpUqaU9SGIYjaktZC2KEDgs8z3A8U1SU/+u1K0eOHDz74+kvFwWPG+fy7bdfp6QmVlaVkyTGcbQCHo1XkKc 5jn7FwSMKKnhEWRZkiRMFVuD37du3atUqAA/LslJDg0cGuT2asLaa13SkPn48fMPGrx49vq/+hqYJOAGe53Ecl2W5oqIiJCSkffv2ixYtKigogO8YtNptWPDws iTIMiPwcH1u34scPGzowsWLdAYdPO9Dnhg4ixocPJzEwWbbdn0 7bOSwazevMdYWhFaEgBMMbC9GoEt1JWEHwwYOGeju6f7gyf06w GMvlqPmLteYoBOl+MSepSrQPIVRWHJ60oJFC4IXB+cV5SmeQLt mh835bwEPAyyBuhyKowgGL9WV/nLj6qkzp25EXC8sLcQoFPZsxszwYGFCjVCQS/N0SUXx1h1b3/3gnWkz3BJTEwC9kEzBiuzLBh4oPFCdAaBO7ePj8xo8MCia0C47 oHMjy0JaevL6DV+NGTNqyJBBQ4Y6jR494putm2GlEiUuLy/b189r/IQxT5481Ot116//snLVsp+vXIQ86ZLSwj2hu0aMGHbgQFiFrlQpFGUYlgKjh+Pp4p IC7XFzc7MuXjz/44+ns7MzLl2+4O/vu2Tponv3I6uqKhiNSE/1PAiG4/+DwGM1dwSe5rm9e/euWLGisLBQVvqxNzh4eIEhCBTDLQhqMluMOIFAOuPpM6dmzZoR MNfv9p2bcLkpmlC/KmazGX6OjIz89ttvL1++DBkHgiCo4KnWQe73DXvg4UQB/gXw3Ll313nkiJCVKwwWA2TWqlHuurXa6gseM2ZiRUaw9lcnQve Hjp04Nuzg3hoKykrGGsUI1uSC1MyUsINhR747nJKRglF2XW32Y jmwQY2dQ+sHTtMO5JlODEuSLJmUlhi4IHD+l0FZeVl1gwckfGr PfwN4IPePlzlWZDEKg2tSZarEaezHn86eOnMyryhP8bARJtSkC EOYEcICNp8oC9Hx0cGLgw+FHyzVlTACjVEYK7IQcnvZwENRFER x4IktLS3Ny8trzpw5r8FjHTKvppnJsoBiFrPFiCAmyH6OvBsxc GD/999/Z9Hi4OSUBIJEwdTQ63VB8+d2+KKtt8+sLV9vOnf+zM8/XzQYK2Wl4D0uPvrLRQt279mpN+jUlGiYOl1ZVPSTR4/vFxblwQ4RxHTv/p1Vq5e7jBm5ctWymZ7ug5wGLA1ZHB3z1GwxgrSBorzHq8VGkPn 9aoOHEwWoyRcUc4fhOYpjdu/evWzZshrgacibLgscRzMMyQsML7Asa9WH4HkmvyBnydIvW7b8b MWKEIOxkqJwksLUzGkMw+DrhCCIwWCAfvLqeO5TtQceRuCBxwC eW5F3nEeNXLl2tQW3QDYtxZG8zAkyz4oMb1+dur7ggURe4Fmpr vRGxPUTPxy///g+UEGzTFtxYsZMqohOqa6kpKIEgt72wGOvNbUqEwDCaGqsXlt8 qvZ+B9ecKAupmal+c32953jHJsaQrN0A0h8LHpiCLHASi5IouN 3MmDkzN2PBogV+c30fRz+GCwjCBKqODkAXnjN4mcsvzi8sLQDJ HBNqUr2OLxt4VOqADyAhIWHGjBne3t6vwQMDnGAkibEcRZAoTR OiyDEMmZWVfvPm9fj4mEuXLri6TR450nnDxq9+++3a3bu3Hz2+ f/3GL5Mmjf/wo/ffeefNjz/+cP6CwAMHwu7fj7x160ZcXPT9+5HnL5xdvHhhWNgehiUhSq1Wg 6amJh07dmTRouAdO7797bdrkZER339/4sCBsODgoDZtP3fo2vn9f7zbpUvHk6e+g1CQxtapWeUqCOx/DHgkXhZZgac4lmTonTt3hoSEgBdL/QQ/hyVhbwga2MjWyilOTUm8cOHHXr26L1u2BEXNsqJcAIkDgiBQFK UaN/D9oShKPUPgU73Pxx54eA4UQgVZ4iXx+q2bQ0cMX7l2DSQ1cRIH CxP43Orox/McrjaapwWZJ1mysLQgIye9oCS/ylQJqmVKGT8FwR5AFMkS4B1SY/6QZm0HPLYnrKdAJqX6R9U+eJYRx4qMmhEgykJ6dpqPv4/3HO/o+GiURDn7gml/oKsNepMDPBACAQVVnMaj46Pmzg/w9J4ZcTcC7iOosqIkAj5GCLaZMTMU6kJQB6dxjMIwClVLSl828 GgfyEiSjI+P9/DwmD179mvwwAADBagA2WIsR6VnpOzavWPu3Dn37t+RZaGouCAk ZPGAAf0cB/QbPXrEuHEujo59O3RoO9V1kru7W/PmTdu1az3VdfKs2TNGjBw2fsKYIUMH9enb02PGtPPnz2KYhWYI ksLAC4egpnPnzrh7uDl07dSnT88JE8c6DR7YpUvHkGWLb0XcOH/+7KxZM/r26zVjxvSnTx+RJGZBjDxvTafWTgHwI/4ngUcSGYGnWIagqe3bty9duhTAo5ZtNqB2uiwLECiTJB7yqkkK Y1jKaKyiKDwnJ3P37h3nL5wF2SJIp8YwTPUb8DyvetVwHNf6sp 9P471u8AiyxEkizbFXrv3qNHTIitWrYMEFN4vasqhO6tQPPAaL gWStFowFNyekxEfcvXUj4jpGoVDSqCymJE7jUBHJCAykq6kiBW qGcX3AA4qcuAY81nRnVmTAtuNl3qpOpqifJacnzwmcs3jZ4pyC HNjyJUwuoDiSVboaIoQF8uAhMpeQEn/n/p3yqnLIYq80VhIMjpIIbM9JLMVRCGExIkbwuYFpCDkdsI0g8y8 heCQlMkrTdEpKyqxZs7y8vF6DBwZ4+2VFGwXDLY8e3V8assjVd fLJU98hqAmejBHEtGnT+jfe+EvzFk2bt2j2z8aNxo13iYyMyMv P+fbbrwcO7P/+P95p2rRxo0YfvPf+2y1aNBs4yPHCT+cUP41V8A00WbZt/6Zrt86du3zRvn2btm1bfdToH81bNN20eb1er5NlIS0t+cHDew8 f3oOnbVVrR2lpWvPz858DHk4SGZ4jWRqnqW3bti1ZskQLHkmRu W2ouy5JarcbluUo9UMAUuE0Q1gQI4TjeJ6RZZkgiBryoDRN8zw P3x8wiZ5b2qcOVxuAhxUFgqEvXb0yYLDTspUrIKbCigxOYwp46 qZOfdOpGdAWM2MmC25JyUiJTYwpqyxVNJK14MFAEhQhLCDjL8g CHKUOi8ferN2DQAEPpYBHEBTwAMBEWYhPjgtcELh562ZIPq674 PSPSqcm2WfgseAW8EyyIquI4liDZKBXDdVRsLERMSAEAhJEEHi DawsfAISw0DxNssTLBh7o5wuPaCzLZmZm+vr6+vn5vQYPDNW/AuDheebJk4f+Ab4bN61PS0uGMg/46927tw8fPuA2bYqXl6e/v++Jk8dMZr0sC5lZ6Xv27PT09Fi3fs3mLRtnzZ6xeMnCgwf3gd CnyWwQJWtCgSwLBIleu341KGhuz57dhgwdNHXqpKCguYcO7c/MTBMlTu33g+EW1c0jK4I9NdkjcaL0ioCHIFACFakWAAAgAElEQ VQMs6CYmaQwdYmvTVF1hoXtCZo/t6ysGEqcoO8eZPXVa8qyaHO+6AZu9roqPd9kBAbk8a9evzJo6K DV61aBZAsv84K1Hbo146sB63hYkYEsbXi+xmkop7f7OK/JBXjmH1OOq90VAXuzOTXgIbQWj9psjZYYWmQogaZ4iuIpkiEwC n369NGMmdO9vDyTkuI5nqYZQquKrZ0aY6vaCWsAWZuRz1x/zLN2OFwNIQPNhHdqFbyBNwJJ5zVuARwXKKvGseA+UhxVB/O09arqOWtMOusdVHv2aP5rbQTHy3zdGfy1Z30XVkzxEEA+jslk CgoK8vb2hsAtVIWrboz/QvbASg1XoKKi4unTp9euXbt27VpeXp76aKs+6aIomp2dnZSUlJ +fbzabEQShaZplWZ1Ol5SUVFpaimGYyWQCLRXwbcqyTFEUjuMA ePDT7N27d8yYMV9//XVlZSXLsnCP1CcAe5LH2odpdTMoIPXw8CgvL1fNg9fgUcEj2Jy vCnh4q2fJCp4r164MHDJw5dqVoAKgWgDPDR57q6cKHsizgkAOT mP2LIZaeWhWF5Z6UFhM6wkeUl1JtR1IteCheYpkiZjYqNmzZ/r6eaWmJYsSx3F2zY5/ETwKqllOYu1dOninyhWDkBilhpdqgYeyBx77t8YeeCib4Kn+32 fg4aH5b63ZUOBRZQxhVYqIiBg8eLCPj09xcTEsduBCeBGpQ6/EgIsAi77FYrlw4cKBAwdu3Lih1+tlRSdF9fSYTCb1EgFFQPqBI AiSJFVHC0mSklJBBS4Z+BOO4zqdTpbl2NjYbdu2RUVFAWlMJpM aKXgNntfg0YKHU8AjcBL386+XHZ0cl61aBszglIa1AB5GeA7w2 J7Kk7U1c0xdgu3V31Rf0J/JOdfaz+8Fj3atp3makqxNrymRoUSrHgzFU6zIMDydkBDr4+sVE OCXmZkG7ml7MaR/DTzV+vHUHc4hGIhXYWpLVlV6p7q+Th3gsXtr7IOnJnuUBPTa7O F4SbQ5bX9h6g8GWD1VLd0LFy44ODjMnDkzJydHkiSGYWCVVFOH GmIxf5UGIAfeuMlkioyMPHv27J07dwA8GIZZLBbYgOM4iqJQFN W6+kHSRQ1DwC+BQ+D/5zjOZDIBgTiOgwLEiIiIjRs35ubmqt5ODMNomgat/ecDD1TQvwbPSzEbCjxQnM+KLKThXv7lUt8BfZcsX6yuZUAmSPR 6DvDYm7VWN23hjo2pZKM9W6NhWa+VX2CN5dgDjzK1SdUkpXY5g zCGRoiM5imao+ITYnx9vQLm+mVkpkoyz3G0vT0/F3gIVepUa8/ZY7BiI0LWGaZwRW0VWpMZ9sDzu2+NKjJkO0ClEKsaeziJsyeTa M8FV98BSxVN0ziOi6IYExMzcuTIqVOnJiQkMAyjTbaG7IMGWs9 fmYFhmHqJKIpKS0u7dOnSuXPnnj59Cus4lGpICqIwxXUpKTYNs ETWeORgz1pakCQJyi8URSUnJ4eEhPj7+6empqr5UPBXMJvqBZ6 9e/c2adLE3d0dwAM39DV4lGmnv+yrAh5FLBLSlNmLVy726tdr4ZJg JXLAaDKMWY1k8u8Hj23XmTZioW6mKgvUnrDIqjlp2locZVmstp rXTR11JyonCIGCSQoUKVBW8AhWwMTGRXn7zPb3901LT4YcUIxC bc7nA0/1l5BakYXaUw3wwBE1YZ7awCApa5M3m+CxPe2Dx3aYzV7shxMFm 9OeC66+A+SjRFHEMIzn+eTk5IkTJ06fPj0xMVHto/jfDB5Zo4Qiy/Ldu3eXLl3q7u7+3XffAWlAcIgkSfC5qVeMpmnoSwmbURSl1+tN JhNEdAiCANliCK2BxYPjeEREREhIiIuLy6FDh8xmM0h/ScptkuvvalPBU1pa+ho8Nae2p6x2virgAZYAeFiR/ennCz36dA9aGATLGUQO/hXw2HtsrxEt1ygF2HZhoSSKkrC418CPuiLXTpu2Sx11KlYUjvM kzpMETxI8RfIUJdC0QNMCjZIIRqKxsVE+PrP9A3zT0pI5jiYI2 9R5PvDUerNqravtxDzVzwbXRPW2aWGvVX+wBx570x547IXZ7Ln goNFG7WnPBVffhZUkSXWtpCjqypUr/fv39/PzU4vzYMlTt2nANf2VGLJS9idJEo7j9+/f9/b2fvPNNzdt2pSTkwP9VkD+EeI0GIaB4qqaB6iFd41B07TRaOQ4 zmg0FhQU7N27t3fv3p988sn48eNTUlJgG4gwgcCE2s3y94MnND T0008/nT59OoAHCPcaPAp47Oz/1QEPeM+s4Llw+Xy3Xl3nzp+LURgITaqtEF4keJ7lU9kDDxQ81m APeMy03qp6gkcT++EIjCNwjsR5kuQpUqAAPBAQSkiInePvO29e QGZmGrRrbEBXW40QkTprMFKdqp8NJRFoyaqipRZ1YJ8NBR7b78 t+jjhvczYUeKBZoqRE0c+ePdutW7eAgACIcouiCHGF/9oYjyq+BZF/vV5/8uTJ1q1bu7m5rV+//sSJE/Hx8RaLBVOkUkSl8TG0mYCsNgzDVBSJosiyLGxWUFBw7dq18PDw tWvXBgYGtmnTpn379vPnz09LSzObzRiGyZqKQ4IgGIZ5bvCUlJ RIkvQaPP9R4FES1azgOX/pfNeeDgFB/hiFQqhfKSh5bvDYjtnYoo41HdnmRAjEFnsw1WSpwZ7fAR5rrgF MlMWt7KkOHoolGZ5OTkkInOcfHByUk5spywLDUprj1pjPDx7lz SpGmJ23ACzBKFQBDwpJelqPpXoI2KEd8Ni+NfbAUyMqpho6Nv1 vrMiwAm9z2ov91HdhlRVRD/g5MjLSycnJy8uroqJC9e3IDSpH8moNWaPJAs60vLy8NWvWNG3a tEmTJr169dqxY0diYmJBQUFVVZVerzcajQkJCXfv3r19+/bdu3fz8/NhJwRBqKmD4HxjGCY7O3vNmjXTpk0bOnTo4MGDW7ZsGRISEhUV BWnWkLagtkQCZtQXPHv27GncuPErAB4UMyOomSBQlqNEkQMRIY 6jeYFRFbwlpen30fBDIcsWFxcXgKSEKjdkDyRqZRPEb5RMHLv1 OjzPAMwUHQiWByGDlww8UBmq/nz1+tVuvbp9tfEre3UqdRR/2Jz2Vjd7gQEoz7TgFpRE1eUVLBtYOhmBht+DVpt2fdQutfaOa2 9CgAfnSZwjcY7AWQJncJzBOZElGeL+/chp06b6zfFOSoonSJRhKXtU0ARgMDhDEPipESmpJR9nYyIEApW zqgGEkihCIDVYq6ILozDISQPSQPs+RmDUQh8lCc1aBlTDalGrq ezdSnvnaTdJQQATR+BEgQOzxk5aAUx7C5A9b4+sBK5pmqZp+vr 1661bt540adKLLiC1dzINeIgGGdoTo2naYrFUVFQUFRWtWLHCw cHhjTfe6N2797Jly7755puVK1cuXLhw7Nixnp6ebm5uAwYMGDV q1Pbt29PT0+vAdllZWWZm5pMnTyIiIiIjIxMTE8vLyyGTsF5DS yPtOH78eIcOHTw8PEwmE5BPfDkLSG2Dh6d5ga0GHoHleSYsbM+ ixcFFxflW8EADcPsWTH3BY0WOxInVJfBeQvAIMs/LPEgV3Ii43rNvj5VrV9ZR5FFP8NhNzbIJHpREgTqQzw3rL0IgK nhonoa4OhhkWmNCAx676tT2ptJekyIEiuBJgiMJliBYghNZiiU fP34w09M9cF5AaloySWEMS9bhaoPTg+gLKHVySgPp2tSpHZ1SJ 0bBHgjlVQROY/DGtdTRxH6seefwQjArwYhUchQZxdwh1fCYmsugnpu9W2kv2cFu Wva/AB6VOnWEGRiGgSiOJEmCIDx+/LhHjx6jR49+DR4YWmZDLAfDMJPJFBMTExYW5ubm1qdPn06dOrV o0eLdd9/985//PHDgwFmzZs2ZM2fy5Mlz5sy5ePEiGC517B/ysAmCUANFz3Ed7LFt//79LVu2dHV1BeUC2PMrAx6eZwSBBY08WRZEieMFluPpb7Zunj8/sKg43yoaLVj/bSjwPPPaaZLcGjBduwHBA0YPTmOCzN++d7uPY+8ly5fUEQBoOP DYiEiD1wiWY3jYh8QHsB5YkaF5Cp79oeVMLefSs0Y+9ZtKEQ+k U5NAMo5kBYbh6ZiYp35+3osWBWdlZ9AMwTB2wQPIURyDkHJGQh WqzQwC+KvNqTjQKDWGD042W65InGBwXuYIBgdLEacxhLBgFArw trkfbX4gpfQ9quNW2rNsGhY86mIE1Kk7vq1qE7Asm56ePn78eB cXl9fggaH2ZtXih+d5g8FAEERmZua3337r6OjYokWLrl27Dh8+ PDw8PD09naIog8EAtT6yLJvNZnv7h6S4BrwIYvWxY8eOTz/9dNKkSSCCAPt/dcAjsBBxkaG7qsjxPMNy9Lr1a4KC5paWFfECqyrWMSzZcOCxCu eAxaP9zUsJHhYhLLzM330Y2XdA3y+Xfmnv8ba+4LGvXWY7Ig3e NkEWIIWa4ihFYQyHlASKo3AaQ0kEHurtubDqCx6rcoEVP7SqXM AKDCsy8QkxgYH+y5YvycvPZlmqDvAghEWdEICpnsBdLRe8bosB mATaRSAQoCo4aJ2KgBCcxkGLGqMwgIQFN0MvCYiEUdUEv6uFuI COkGYiyLz9u2nb+2rXOK4neGosQECdOuQTRU05vcViyc3N9ff3 d3V1fa3VBkPVCqoNBlmWOY7Lysq6d+/eo0eP4uLi4uPjExISEASRZVlVKJYVwSGbQ1ZsTV4ZkLr2fGert XFh7Nixo1mzZm5ubpA+94pZPILIihInKWoCgshxPM2y1IYNXy1 avNBgqAQvHFg80LKiAcEDzVwFq6/vJQWPIPPQOoyX+VuRt3r167Vk+ZKGA4/d2nubQWmSJTmJYwTajJkMFj1GoZRVHgZ8RzTFkRiFIgSCUVj16 pZqRTDPafEo1CEFiuIpiqs3eCy42YJbqQPpzmruWfWEiGeBenv gUf1jSnIHo03WUNhjTZQAmTvYM5g1KIlYcLMKP5suO/hBCUfRvMyJsmjvVtrr+GD37tcfPDVWn7o7gKjgoSjKYrFkZGQE BgZ6enq+Bg+MGrwRBAFqawAtkEtt027DcdxgMEAtTh2XTiUT+D wh4e25L7V631WM7d27t3Xr1rNnz8YwDHgmCMIrAx5R5FQ/myTzgshCf7bt27d+tW416LOKIgcCqw0LHknmeYFhWYplKV5g1F ++bOCBZ2oQL/j5158dejisWb+6oVxtdTzO2ywKEWSeYIjC0sLYxJiElPgKfTks 0IAZmqdJlkRJFPxINTxX2myr54jxWGtIeYrgSJwjIMZTX1ebBT cjhGrogOcNUTmklHw+E4ujOLuuNtIqG8qohgXEsarLNOCK4QK5 bSRCWHSGigp9OfTXAb+fWmeqVp4iBAKHgG0wCqM4kpNYUP6u57 STh1JP8NikjipLXHtQFKU+1LMs++TJE3d3939DWwR759OAh2iQ UcPDxrIsSBhoXXA0Tet0OrXbpKrtJmvkiOztX71ZUBLEKuP5zl aljrq3vXv3tmvXztfXFxIXYYNXBzwaTkgyLwgsy1E0Qx46vH/Hjm/BEgIbqKFdbYIocixLURROUTjLUqLIvZwxHoLBOaW12ulzP7Tv1 P7rbVsaKrnA3n7s5RxzEmtEDElpiRF3b0XHRxkRA3gCATMQn1A TEKqndVXbT33Bg3EkpFNjLI4xOMpgGI1hFFbf5AKEsObjAQshH AU2EER9YJXXgKd2+EfNrsZVb5vqZ1OyyJ6BB6ijBr3KKsui4qK i46Mq9OWMwFAcCdhTU8/BUYkQFrAsoTEPSiIEgzMCDaJ89TJe7VpCzwWeGtSpAzwQ44H2i aIoXrp0adiwYfPmzXsNHhg1zB3VkoArgyAI/CwIghotE0VRdbKp+qr/5/5tevPqO7TgYVmWYZhvv/22RYsWXl5ekM8NfrxXBjySxEsa4U5oDEozxKlTx/cf2Au/B+cJ/NBQ4AFzh6YJgkAJAqVpAoyelw08giygJAI9RkVZOHYyvHX7Vjt DdzRUOrW9aa8opFRXWlxenJGTnpyerDPo4KyMiLE6eBA139pmK 2tGqDd4UBZHWRxlMITBEBpFIEeAROqbTg1LvGqXQI4ZQlg0/jdECatYwWMvTRnXCIDSGmFQTRYfoVSSoigJiX9UTkHOz79evnL tSkFJviDznMRZcItaZ6pWnkJLHmh9jZIIuC4pjqrjFtszgu3Vd T0HeGpTpw7wwOJoMBgkSWIY5ujRo3369FmxYsVr8MDQkkALBqC LKtqtXkyAkDZfQBRFsDZsjhp3Cgyp5z5bFTxAHYZh1q1b17hx4 xkzZqAoCokM0ksY48EwDEEQBEFASgiuJlwLm5/m0L279+0LlSSeIFCTSQ/5BVVVFWD6yLKA4whJ4fAzgpjU+6Ga//CkINmphJJlwWIxmi0Gs9mQn59TXFJA0bgocgxDchzNshRNE2pj bEjpVlqRWpuQy0ofJ1HieIGRJB4E+SEcRZAoEAgMKVHkWI6SZU E9ZwhcQVY3xzOccixBYGmGtLbC1TTnhk60ly//5ODQ6eLF81D2wUmsGjlgRQb6VyIEghAWnMZZkRVknpc5RmCgbQ +QDERFwX2nZs1pkqkwnMZEWSYYmmIZkMQnGBqjSFGWSZahWIbi WJpnGf7Z4kUq7UrBxFF+xlmRhWw3USlbAX8gLLIUR6rGHCPQEO pASRSCH4rvjsAoFCcQ63WwGA3GSnC9MgyJYRaSwrKzMzZv3rB4 8cLHTx4IAiuKHE7jZsykN+vNmInmKV7mGYFRI/Y0D230WAtuMWNmgiEEmVfhBOLN8DMYnSiJmjET2HYV+vLyqnLY AwiHgweMlzmKo6CqiWQJVmTgUlMciRAI5BEApB9HP75557fUzF QTagQVH0h2UItM4ZoYLAaURCGngBFoVSdbaQHO8zLPSSzk12EU CtcE7Hj1MU6WBaOxCsXMNENwPCOIrCCwDEsSBAofOUFgUdSsfs xgMgxJkpjFYoQ90AwhK/3K4PPM8TTHM5LEW33gDKH2NGNY0uqfYBjVIySK4oMHD9zd3dev X2+xWOCpWVUJ4zgO9MdqLMewzKlFjmrvefhB1mRsa9diWF6hUh K218o810700q7y6l8JggAVNXXRBz+VapGgKAo5yqoUtCzLoCGt lnPCnquqqmAnJEliGAbvEfSEaq9OoigaDAY1DV2lstptkqIo9W xlpfIUToDjOARBMEVLVNYgTX2PPM9rld9EUYQLJVV3/al2FVxqVVAOwzA4E4IgwsLCWrZs6e3tXVJS8vJmtWH2wWOTPTt 2fLtx0zqKxuFjLYocipnhUw61PtrvCTwKqB/WOlI8ZcWjql39y8tLysqKrUYVR2krVWscBb7PVvYo0SlB5GqfT +0J24D+Avz3WXAL9iOw1nxxieN5huNpXmAEgcVwi/rNvxVxY+So4YePHIR1TcUGK1pbUsKEpVP9r2iFDatoKlsdRKzI Qhic5ilB83JGYBiBh9YsvCSCdiTNczhN0TxLcyzNsRTHUCxDsj TJ0CRD8zLHSSzFkWA0QEACeAZpY5ANDKYPpMbBeTLWfnTW38A6 rvSM4aDXtSgLLEvhBKLWEdMMAdcE7lpSUvzGTevOnP0Bwy08zz AMyQiM9r3D+4U0DUHpFA5mHFwopaUeD9vAZio5KK7aDtVUQ/CV4UoPVmAGzVM1toT3RbIkgDktKy0uKa68qlzQ3C+oLaU4CkJN YNwop8rBXWOs/QC1fX00+m8UzjAkvH0LYrRYjCSFcTxN0wRk6EAeDXzeaIaoARt R4mB7KOIGusBFhi8Cw5Dgn4CG8doPtlUKROIZhsRxhCBRjqPVy ASMBw8eeHl5ff311+oqDHnDdXxVay+g6n8JgoAKFfiyq3ER5dt tVWWGcxAEAUEQ1QiABR2gBa+iaRqWZmg0IGmE5tQfIDpi7/RUWU/tZtrtOY7T/le7TKk5BXAm2peAQA68EH7W7geWO3in6qsgeR0WVRRFURTVnpK KXi29ZFlWJUdVNXFJktTLAiXA0CIITkCSpPXr17du3Xrp0qVAM jiHVww8tdmzJ3TnxInjjh07cu78mYOH9n3zzea1a1eFhx8ODz+ 8ZcvG9RvW7gndtSd015q1K1esCNny9cbdu3fv2bNnx44dmzdv3 rJly86dO8PCwsLCwvbs2bNnz57Q0NDQ0NDdu3fv3Llz27ZtW7d u3bNn54kTx44dO7Jt2zcbN67bvGXDN99s3r59a9i+Pce+O3Lq+ +PHjh05dGj/0aOHTpw4dvLUdydPHf/x3Jlj3x09eHDfiZPfHT8efuTowTNnv//x3OmTJ78LP3b46NFDBw/u27Nn567d2/eG7T59+tTp06eOHTty9Oih06dPnTz53f79e/eG7d63P3T//r2hobt27ty2J3Tn4SMHw48dPnzkwKlTx/eG7d61e/vR8EOnTh2HvR0NP3Thpx9PnTr+/fcnfr5y6ddrVw8fPjBhwtiFX84/e+HMhcvnL129+NPPP50+d/q7U98dPX70yHdHLly+8MOP34efOHoo/OCR7w4fO3ns+PfHj39/PPxE+NHjRw4fO3z0+NETP5w4d/Hc1etXf7v928nTJ0/8cPz7s99fuXbl/uN7j6Mf37l/55cbV8+c+zEi8s7dhw+uXv/1+s3fYhPiYxMTbt25fePWzd9uR0RE3om8f+/+40ePop4+jYmOiot9FPXwwZMHUXFPk9OTk9OTo+KePnz64FHUo 6i4qAdPHtx7dO/h04ePox89jn4UHR+dnJ6UlpWWmpkSnxz38OmDiLsRdx9GxiXFZ uVlpmWlZuSkZ+VlZuZmZuSkZ+SkZ+Zm5hRkJycn3Ir4LSr6CYZ bMMwSGxf95Omj8ooSna7MaKy6dOmCn593WNieyspyBDXpDbpHU Q+z8jL15iqdQZeZmxGXFJeWlVZcXhSXFJuRk5GVl5mUlpSSkVx cXmywGIyIwYQaTaipqKywqKwwLikuLimuqKzQhJpMqBEhEJzGy ypLo+KiHkU9zMhJLywtyMzNjE2MjY6Pehz96N6ju5EP7jx48iA mITopLSk5PSmnICczN+Nx9OMHTx7EJ8fHJ8fde3QvMzejpKI4p yD73qN7v92+EZMQnZWXlZ2flZmbkZSWFJ8cl5ASH5sY+yTm8ZO YxzEJMXFJcfHJ8Qkp8XA+KRnJuYU5pbqSjJyMtKy05PTkxNTEp LSk1MzUzNyMnILsqqqKCl2Z3qDT6cqyczKystMLi/KLivILi/JKSgpLS4tKSgsrdKUmswHDLBhuKS4uKC0rKq8oMZn1FouxuKSw uKSQpokqvQ46K1ssxtzcLLPZgOGWKn2FTlcmihxBoqWlRUZjFU 4gBkNlZWV5Tk5mVVUFgpgqK8uLivJLy4oMhkqz2RAbG5uVlVVS UlJVVZWRkXHixIlx48YtWbIkPj6+tLQUemjCqofjuCqubLFYjE aj0Wg0m80oikIDzfLycrCTMAwjSRLH8YyMjJycHL1eD8uFxWIB pxNJkiB9XVJSEh0dHRkZCetsUVGRqpYNiy+CIEajEZbawsLCvL w8vV6PYRjQSOVZWVlZVVUVwzAEQcDyDWaHXq8vLS01m808z2MY VlhYCMZNVVUVTdMoiubl5eXm5oIgW1VVVWZmpsFgYFnWbDaXlp ZWVFSob99oNBoMBlgM4bJATx34K7xfNfyjDq0LTlYajGrpBUxS A0WQZaAafzWQjyl2EoqikLQtiiJsA8IE2mOBgtyWLVu++OKLoK Agg8Gg/umVAY9kJ0dz+fKlb7/99+49HPr379OjZ9fWbT5//x/vtmvfevDgge3at27VqkXPXt169ur2WfMmjT/9uH2Htt27d3dwcGjbtm3jxo0bNWrUtGnTFi1atGjRonPnzp07d +7SpUvnzp07duzYvn37Nm3atGrV6osv2vXu06N1m5aNPv6wY8f 2vfv0bNWqxT8+ePdP//Ont95+48MP33/r7Tf+35//9L//+z9vvfXG+++/8/EnH37+efP333/nr3/988cff/jRR/945903W7b87N133/r73//6tzf+8tbbb7z9zt/ffPNvb7/z9w8+fK9VqxbNWzT98MP3P/jgvWaffdr400/efPNvf/7f/4G/fvDBe2+++be/vfG/77//zqdN/tmiZbMPP3z/L3/5f3/6nz/9/c2/ftToHx9+9P4777751ltv/OWv/695i6bNPvu0TdtWffr2GuTk+N57bzdt1rh3/96OTv0HDhnYf1A/hx4Ordp93qT5p580+bh1+1ZNmjf5R6P33/nH2+99+G6jxo0+/axx0xZN3nz3zTfe/ttf/v6Xv73113c/eOfTzz5t+0Vbhx5d3vvw3TfefuNvb/2tUeNGHTp36NGne6euHVu0bv7xp407d+vao3ev1u3bdejcabDz sKEjnB26d2vSvFmzFs2bf96yVds2bTu079C5UyeHLp27dW37Rd sOnTs49HDo3b9X7/69uvXq2tHhi/ad2nd06Ni6fasWrZt/3vbzNh1at+vYtkv3zn0c+4xwGTFq7Kjho537DezXpXtnhx5dBg 4ZOHbimLETx4wcM9J51LARLiPGThw7Ycr4MRPGjBwzolu3Li1a ftbFodOUKROnTp3Uq1f3bt0dxowd5eXlGTjPf/bsmW3atmrT5vN5QQErVy6bNm1qr349Xca7eHp7zpg9Y9TYUY5O joOdncZMcBk2cujU6VOnz5w+duLYcZPGzvad7T9vziwfT3dP92 kzpo2dOHbsxLFOwwY5DRs0duLYaTOmuXu6+/h7zwmcM3X61N79e/fo02PMBJdpM6ZNcp00dMSQ/oP69+jTvVuvbr369eo7oG8fx949+/YYOmLohCkTRo0d5dDDoVPXjk7DnIaOGNK9d7f+g/oPHz182MhhPfv26NrTYcDgAcNHOw8dMdTRqX/v/r37OPYeMHgAHHroiKGjxyzFigsAACAASURBVI3qP6jfgMEDBg0 dBL8cNnKoy3iXSa4TJ7tNmjBlvMt4l1FjR44eN3rClPGu7q4es zw8PKZ5zJg2brzLyJHO4yeMcRkzcsiQQc7OQzw8po0b5+IyZqS r22R3dzdXt8menh4LFsybvyBwQfC8OXN8Zs2aMWPmdHd3t7lz5 2zZsjFwXoB/gN+KFSFeXp6jRg0PCPBbtCh4pqf7dHfXVauWLwieN3XqJD8/74Vfzvf19fLy8pw2barfHJ/g4KC5gXNmznR393Dz9fUKDg7y8vLy8vIKDAxcvnx5cHCwi4vLG 2+80alTJw8Pj8DAwKCgoMDAwEWLFoWEhCxdunT58uUrVqxYunR pcHBwYGBgYGDg/Pnz4a8hISE+Pj7e3t6BgYHz5s0LDg4OCAiYMGGCs7Ozu7v7vHn zAgICvL29Fy5cuHjxYi8vr4CAgAULFsyYMWPgwIFt27YNDAxct WrV5MmTFy5cuHHjxtWrVy9ZsmTFihUBAQFeXl5r1qxZsmTJ1Kl TJ06cGBgYCIdbvnz58uXLt27dumHDhrlz58ILN2zYsHXr1m3bt u3evXvNmjWenp4TJkwICAjYvHnzqlWrPDw8Vq5c6enpOWfOHHi 09ff3Dw4OPnz48I4dO/z8/CZOnOjj4zN//vzZs2e7ubnNmjXLz89v7ty5vr6+06ZNmz59up+fH7yXgIAAf3//kJCQnTt37ty5c9WqVUuXLl23bt0GZaxfv37Dhg2bN2/eunXrjh07wsLC9u/fv27dutWrV4eGhm7btm3NmjXw+4MHD/7www9nzpw5dOjQ3r179+/fHxoaevTo0WPHju3Zs2f//v0HDx4MCwsLDw/fv3//oUOHjh8/furUqbNnz/7000/Hjh2DKwBdgo4ePQpP8Pv37w8PDz9z5sz8+fO/+OKLL7/8UhXfe8XAowavtOwJ27dnmPOQTZvWHzy47/iJ8OMnjn2zdfOu3TvOnv0h/Njh8PDDZ388ffHShXPnzvx47vSlyxcuXbp04cKFkydPwsU9ePB geHh4eHj4jz/++OOPP547d+7cuXNnz5794YcfTp06deLEifDwwz+eO3P48IHde 3acP3/2xm/XTp06vmv39uXLl27esmH7jq2bN29YtXr56jUrNm5a983Wzbt2b T985MDWrVvWfrV61+7tO3Z++/XXm44cOXjy5HeHDx8I27cndO+uHTu+3bR5/YaNX23esnHL1xs3bFwXsmzx0pBF69evXbNm5fwFgf7+vouXLNy w4atvvtm8es2KhV/ODwlZ/PXXm/btC93y9caNm9avXbtqzZqV33yzOXTvru07tq5du2rxkoVHjhwM 27fn0KH9J08dX7lyWdeunT1mTNu1d1fYwbBD4YcOHj2wO2zXlm +3rNv01Zr1q9duWBOyMmTBovnzguctXLJw+erlazesXb95/YJFCwIXzPXx957l4znbd9acwDkLFi1Ysnyxj7+Pm4fruEljp06 f4j9vzqKQRcGLgwOC/P0D5y5cvOjLJYsDgub5zwuc/2Vw4IL5s319fOb4efv5zvb19vSa7THLc/oMDzeP6a7u02b5ePr4e0+fOX3U2FGjx43ymOXhN9fPe473lGlT xk4cM2rsKJfxLuMmjZ0wZbybh+ts39lwDnPnz/We4+3m4TrZbbL6kqnTp7iMd5k4deJs39lzAufMmD1j/OTxEyeNc3Ob4unp4ePr5evr5evrNcffN3Cef+A8/+XLly4IntepU4fPmjeZOdM9aP7ccePHTJsxzcffe15w4JxAP1f 3qSNchjsNc3IaNmjAYMcJU8ZPmTZ52Mihjk6Og50HOzr17+jwh UOPLt16dR0w2HHAYMfR40aPHjd6wGDHbr26OvTo0qtfr/6D+jk69e/j2KfvgL4DBg8YMHhA3wF9Z3rNnDh14sgxI8ZMGOPm4ebm4TrCZ USvfr06de0IG7dq16pdx7aDnQePHjdqwOABHR069u7f29HJsf+ gfoOGDho7ccyUaZMnu01SQDt8/ORxU6ZNcXV3nTHbw8ffZ5LrJFd31+kzp0+b4TbJdeKYCWPgxPz m+nr5ec30mukxy32m1wwff+/ABXODFy9wdZs809O9v2Ofbt27uE2bMnHiuG7duzg69p0zx2f4i GGDBjlOnDRu/PgxvXv36O/YZ9r0qdOmu86aNWPs2NEOXTu3a9e6i0PHQU4DJk2e4Ow8pGev7 v0d+7b8vPlHH/2jX/8+Q4cN7tChbX/HPrNmz3CbNmXoMCd3d7fAef7ePrO8vWd5zvLwnGW9LxMnjhsws N+QoU6ublNcXFycnZ3HjRsXFBS0YsUKf3//Vq1aDRkyJDg4OCQkJCAgYMqUKePGjXNxcXFxcZk0adLEiRPHjh 07YsSIIUOGDB482NnZefTo0ePGjRs2bNiAAQPgkbFfv36Ojo7w ENm4cePWrVt37drVwcGhR48ezs7OQ4YMadOmTYcOHfr16+fs7D x48OBmzZoNGjRo2LBhbdu2HTBgwIQJE0aNGjV48ODhw4f36tWr S5cuLi4uPXv2/OSTTz788MMvvviia9eu7dq1a968eePGjeE59cMPP2zevHm3bt0 6derUpUuXTp069evXr1u3bp9++unf//73Ro0aOTg4dO7c+Z///GeTJk3efffdRo0aderU6Ysvvvjkk0+aN2/u6OjYv3//9u3bN23atFmzZs2aNWvUqFGjRo2aNGnSokWLjz/++IMPPoDXNmnSpFWrVg4ODl26dGnZsmXLli27dOnSpUuXNm3ad OnSxdnZ2dnZuWfPnq1atWrSpEnz5s1bt27dunXrli1bduzYsW/fvj169HB0dJw4ceLAgQM/++yzVq1atW3btnnz5m3atOnYsWOHDh3atWvXsmXLDz74oE2bNp 07d/78888/++yzjz766P3332/Xrl3Xrl0//vjjt99+G07v7bffbtOmTa9evZo1a/bee+/95S9/+fjjj9u1a9e+fXsnJyd3d/epU6f27NmzTZs2oaGhqieQ47hXBjyqs7IGe77//sSWrzdW6Ssgzq9GOBmWZBiSpgmWpaRqna1l1czUejxtDlEUUdS sxnK0nm6LxciylChxFI2jqBnHEZoh1HgpSeEIYuJ4muVoSBOAf ATIRFBLYmVZkGRBkgWKxkkSk2Se42mzxWg0VhkMzwLjBmOl2Wy A7VHUTFE4hlkMhkoUM0sSz3G0ujFF4RAfOnr0UL9+vY8fDzehR pzGIAwAwRsIEpAsacEtenOV3lyFEBaIq0OcHyEsBoteZ6jQGSr 0Zr0Ft0B+V5WpMr84L784v9KogwCDGTMZEYvBYjJazCbUYrCYd PqqMl1Fqa7CgqFmFDEhFr3ZVGk0VFRVllXqSnUVOkOFBbfoDBW pmalpWal6cxVO40bEUFRWmFOQnZWXmVuYm1+cl1eUV1xeVGmsN CJGnMYhTIKSKDi7IKe5VFeaU5BdVFZowc0EQxgs+oKS/OzsDIOxymTS5+Zm5eRkmsx6gkCr9BVGYxXDkHcibwUFzd2+Y2t WdnpZeXF5RanBYjBjJgtuMaGmCn15XlFeWlZqYmpCTkF2lanSg psr9BUFJfk5BdnJ6UmPoh5m5mZk5GSUVZaWVZZCllpZZWlGTkZ mbkZ5VVlhaUFhaUGprrSorAgy+tKz0xACqdBXFJUVVugrUBI1Y +a8otzo+Kj07LTC0sK8oryktMTUzJQKfbkJNZZXlUfHRyWmJqZ lpWbkZOQV5ZZVllUadTpDRVllGbj4yqvKdAZdhb5Cb65CCKSor LC8qtxg0Rss+vKq8oKSgtzCnOz8bCNi1Jv1lcZKnaECriQkW5v MBoJAk5MTYmKe4jhithgSE+OystJxAklNS4qPjykpLSwsynv8+ EFU1OOKitKCwjyjqaq4pCA6+snjJw/i42NSUhOzstKLigsSEmMTEmNvRdy48du1jMy07JyMqKjHUVGPi 4ry8/KyE5PiCgpzDYZKna6svKK0pKQwJzezoCC3rLw4IzPt3v3IR4/uZ+dkFBQUZGRkJCYm5uXlFRYWXrlyZdy4cZ6enhcvXoyOjs7Nz S0pKdHpdKWlpdnZ2dnZ2QUFBbm5uVlZWenp6WlpaRkZGdnZ2bm 5uTk5OXl5eQ8fPoyIiEhNTU1LS3v69GlycnJUVFRUVFRCQkJyc nJGRkZpaWlBQcGTJ09iY2MzMzPLyspQFE1MTMzIyMjIyEhPT8/IyCguLs7Ly8vOzs7Ly0tKSoqNjS0oKMjLy4uKioqOjoYDpaenx 8fHP3z48OHDh0+ePPntt98ePXqUkpICh3vy5MnDhw9TUlIyMjK ioqLu3Lnz4MGDmJiYuLi4iIiI6Ojo6Ojomzdv/vLLLxERERERET///PPdu3fv379/9+7d69evX7x48cKFCz///POvv/568eLFY8eOhYeH//TTTz///POZM2d++umnu3fvXrly5Ycffjh69OiR/8/ee4ZXcWbpojPPzJl7u89Mu499PG23jW0wGIucJIEkJLIIIpkcj QGDyRhMzgJERiCChZCEcs45IJIx2SCBUEIB5bRT5Vx1f6y9Pwp pl9riimloup7v4dls1a5c6/3WWu96l4/P+fPnvby8/P39ExMTs7Ozw8PDT506dejQoWPHjnl6eh4/fvzgwYMHDx48e/asj49PWFhYUlKSn58f+Gc7duxYunTp4sWLd+zY4ePjExcXFxoa euTIkePHj3t7e586derIkSPbtm3buHGjp6enn5/fzp07ly5dumrVquXLl8+dO/fEiRNZWVmBgYGurq7jx4/fvXs3TN/T0tKuXbsWGho6evToL7/88vDhwyAF+5bleBAYtIi5hYQE/vzzWQADYDSpEQLYYgA8osQxDAlpN5SOa4FDENWVVFR0isZRxp5 hSUjASrIaydo9JJlnWQqKjayQCyROUUTgzimKyPMMy1EgS6peX 5IFlLmFVDBOGGnGfKhh4cEuLk7Z2RkYZQLqFNhuRBsDPRvOom2 j4gswqK8lK77ERAB+FySuVZlznpd5URElRVIPS7UQLyiC+nvIn FvYATzK6kNinxEYM0dAYoFHwAi0+gghpW9hcLHAREDCDbzMMRZ tHpIhMNKEfoVTmKgIv9y6sXPPjsjYCEHmJUXkJQ5xwxD3DMgUO I0jIgOcJuwO9g68ZDhsSN1ber/yNE8DXQKqaC2XiEMkDlERGIHGaQyuraAIoJoDlxE1KYeufWpiC KJ+iOZ7xwkWKh1wNKAFLbprSLAVNggkCMny/DAMSVuYk6LIWVhnFPqS5WjB8lyBEjxiwXE8LUq8+lmFOZ9skTF Ec7UXj6jEcTzNMCTsSBQ5isKB8QFpEjQLvHfv3sKFC7ds2VJeX g7paHjZIX2CVlPPQVGuRVEUyPyrp49AW0UUMvgS1pEkCYwAjuM EQQApS4tcAG1AodwVbQeVaoKcM3wDf1VnR3ieR3kUdHhq4lmLY wYKHNoL5PDbmCIDUwAMJhh36DGq5k+ZTCaCIMD6i6KI4zjquIP jeH19vdFoRPyIiooKVHYqSRKO401NTei8Ghsb4awxDIOkTn19P WwQSSrAATMM4+Hh0bVr15UrVzY0NKCDeSuBR/3ABQT4eZ46zjCkKHIkhSuKSJIYQZjAvqsJOZYiHgndWsRZgNbu GiQ3EVhAsEF4kSgKB/k4jqdpmmA5WpYFQeRICud5BnQTzC+eIigWmrUgssAFUlSkNXir RYkzy5sKLGPhm4KThHjh4O4oFnY1vOEkiYFqA0XhTU31FoCk4u KiBw7qd/LkMTUDDWrdKY5CVhIUbgA8gFcmKgKyemBkVfIBL9V1QimJiodG g1IywRAG3MAILCugOlOOE831Q4xAA2kYSlLAaEqKyAgMCDODVY Xt0zyN0zjQvnEaA5YdyZIYhTUZmkiWADVuI2FoNjYTDC4qIki/8BIHVGzgWwMa6U26qzeubNr60669O5+Vl0iK2GxoAjY5EMZAmh Nk5eBEaJ4GqAOfT1JEnMYtwCBYpNUEQeFxGsQOjFBGg+p1SJZs 0NVjlAm6supMumZjM3DKUY84ytL5G4ANDsNSLkqg7gwgUA0tG4 A+Drw4S/kqBe6UiTTBZbQ0nzV3hAMePMEQksQbjTp4DvX6JpLC0MMJJEmI FnAczfE0y1IsS9E0AY8ZPJY4buR4xmjUAZtUsTBITZgBnHiWoy 2EN9ai28u9IGpKHKJ3ihKHaGZg4jMyMiZOnLhp06bKykpgakFx CSKkWeUWw18RRxlYZ4oKYNBbT1GUOgGOGMCKCiqs0qnRAhtB5g i2hihh6u3zPA9ssRZbUHMQYDU4BfVOgcMmWhaEryzLAo8AQR3Q AQByWpMLENlMVrUiVTOhJUlCB68mtrU4bEBfmAogXntrswmwB6 cDoO7n59etW7c1a9YAysJFfmuAR7To1qGbDZOC/fv3btu+uampHidMLEeZZ16yds1mOxdQZms9gHLaerS3gFSroFV RJOS0yZZ2DG0MoHebmayyEBR8qV//Pp6njmtVEbbZCM5aFaHGdrTK9TmJsTpUFYsviYH+LS243y0Sqr EdjMY4mcu+lj1n4Zy1G9bm5ueSL+peNdR3VNrPwFEGInh7d62l Kt2Bp2xRMDIr34DLpXXLBLF9Q+uR66gaajDWYOZoms7Ozh41at TMmTOfP3/e2hzDhL1DFklj6ajtv2uLYulVim4WwBs0gvv+++8bGxsVi0P51 gOPx6H9u3ZtNxiawc94UbzZYcCjES7roLexo4AH5pUcT8P6QUG X+vbrfdLz2OsGHi1rqK2YSbfAnratdnutMGhRtx5G0siITOaVz NkLZq/ZsOZR/iOCJXCzMLbVgTqqIeBhOInTKvtXtRSyCjxakjlWT1lzF1r7bSf wcO0a/wPAI6tm2Xfv3l2wYMGWLVsqKyvlVvV2r6wh1nr5J/B07IKAR35ZeNTT0/Ovf/3r8uXLoUeD/I8BPN4Xzp04eZQXGLDaQCXgeeZ1A09HvXUdBTwQOYHQoiwLgYH +ffr0PH7iyOsGHlakNQZldWi089G02u0FHkqgrQ5aYgRFvH77x nc/LN62Z3tJ5TNBEVltD8bSdwCaCaGe05p6M20Cj/UGbn8v4NFy1rXG6wYekiSRihdBEFevXp01a9bu3burq6sVVd2J rIoFdcjyT+Dp2MUq8DAMc/z48U8++WTlypVQxyPLsvQGarXh7QQePz+f06dPWoQ7RYYhBZFj GLKjgEd7mtYxgNRRwKNmGciKBXiOv3bg4WTG6mBEyuoAZ0KdLl IV1XcA8JCC9cEpvKCIv9y7uWzN8r0e+yobqgRFZJU2gMfcWFoF PDT4K9rD+ilotazWWr/NXVjfb/uAR+LaNV438KBkgKIoBoPBx8fnq6++mj9/PpR9QCIBAQ+qh//n8qYtrYEHdHcOHz7cqVOntWvX6nQ62WLA33rgAckcnDDyPCOrk vYdBjyyYH1YmNCtxt8feBRFDAq61LdvrxMnjr5+4KGtDkYkrQ4 UyGJeblraUcBDCNaHnjKSAp1xLWvh999ud9/5rLqMkphmQq8dKnwRE7MogWpCS9tDqxHcq23N6mgX8LT9IP3+0 VHAoygKQRCQeeY47ty5c1988QUiQUHmHAGPoN3X55/L33dBwCOphOMoijpw4MDnn3++ceNGvV6PaBdvPfAcPXZo775dJ kzPspQomVmhHQg8ksxbH29YjgewB7H4QkIC+w/oe+r0idceapMoq4MWCKsD8vmWeTpYSeDUdRDw8KTVoSeNhEBlX M1atHzxHo99FfWVjMw2Ys1a24GYmCrNA+EyWit31bbTxlhrBPe 3UOT3jnYDj9Yj/Zof9TaAB+mviKLo5+fXu3dvd3d3SAkA8MgW8pio3UnzFQyl1aW jtv+uLSh/I6loigRB7N27t3Pnzlu2bDEYDChd99YDz5mzpw4fOUjTBC+wos jRDCFKHMtRHQY8Wsl8gbU6/l7AA4jLWcQxw8KCB9kOOHv29OsGHlrA2zUQ8EA1DC/zwE7uKOAxN+OxNhiFy/n16rK1PxzyPFpvbOQVUUcatYEHYmIv+AWon5vWaCNnwwgMglhw 79rwn9rYhdZ+2wU8mk68xvgfAB7FooZJ03RAQMDXX3+9Zs0aUE gDsi/YAcVS0dJRhvKfwNOBixp4ZFmWJIlhGBzHd+3a9eWXX+7YscNoN CKq91sPPKdPnzx06ABF46LIyaop/+sGHo6nrY6/F/AA1rKWop/wiBA7+0Hnz5953cBD8ZjV8fuAx6zbL75+4NFTRkKgMq5lLVn1/cETh2r19azC1xsbtbaDJKVVwEOCJ6Q12gAeOFlQ0UZpHq3129i F1n7fauABXwe8GUVRLl++7Ozs/OOPP+r1+n8Cz1u0tAAeYBbgOL5jx46uXbvu2rXrjQYejCKNOGb ATRhFMjzHyxIniYzAswIPxpiXRFbkeVlkBB6jSNCZRkVbSCy2v VcNypqgklRRFJqmLe0uRFkRKAonScxSnmnuKYLhZjUdna5RENj 6hhogNBMkhpomCCKH4QYMN0D2BVoYQL0eVLkqikiSGIYZ1B0TQ D6nXcO8fZ4RJZ7nmUsBfoNs+1+4cL69Vqy9wAPdZQAhCAaHYlV GoC1q/KylBBVabbYkFyBzqW2FX/SKVveQhh4K6vZxsPFWngppKc+kMMoUnxy/4Lv5+w/tr22sERXRRJram01Bx//7T0EL26BDBFwfQGJQGWBFxnIZGeifBIIFoHpAcaSRMOI0DhWpe kxf01BtIo1qcQdQTIB1eJkHsQMoIjbghvbe+tcNPPCyyIoIr8a t27/MnTfL64xnU1O90aSnGYLjGZ5nLE0W3jnWGVyclxhMsgCCJooi6 vSNRpNOVgRoaQHMXmj3ZblHLypABJHV6RpRLbCiiAajzmjSoSZ JKpKUdfIUGBmOZzie5nmmRZ8XdAzIATCZ9Bs2bOjateuhQ4fUl a1vKfAIvCyxAo9T5NGjR93d3QmCQJDzaoFgSVXbbDAYGhsboUY XgQ2SEmEYkuUoDDcWlxQ+ffoYXXqcMCmKqDc0SRapG4OxGceNS F+H5ShoA2O5SQLLUTzP0DRBMwTNEAxLgtNDt8HK0xiCBXgkied 5JiDQz9Z2wAWf89odSK2P9tOpWVC1wWmsqq6qur66Ud9Q01CD/qoGHsQs6AjgIVoAj0aIzAw8UNifkJKwcPGC/YfcaxpqREXAKFN7KWqvBDzWadBawEPzFETkQLAA+ljzMtdkaMJ pHCnogEIB6qRnwA3Q6tREGg24ARrH8TIvKiJAFFIeetOAx9yYT uahp3BaesqoUcO3bd+sNzQRhInjaEHkzHHsdxJ45FYwAJ0kkZV XFJFlKZNFVbIlhMiCILIcTwNQmcFDYMAQ4bgR5sGgeySqaErQ3 uyl/Up8a4hSFJEXWBDrsgo869at69y584EDB0BOAiztWwk8nCQIssS JAkFThw8f3rNnj8lkAoI/ajne7ptrUddgGObu3bsZGRnFxcWypY4H7hwCHo6jc3Kyvvtu4f ffL25srFMUsaqq4tatX65fv5KYGHf9+pWi4qc6fSO0MzFzu2XB YGxWLMo3BqMOPBskBIe6NMJdbz/wsPA8SRLPC2xgoL+t3UCfiz+/buAxEgYQgKE4qryqvKK6nGQJS484FjUfs2AP3VHA06pbtnmzbQ APTuPJ6UnfLlno7uFeXV8lKgI0UmtXUc7/APBQHAWnjFEmnMZYkYXmsCbSSLIkaL5Bm1RGYFCvOZIlYCPAgw DZId4iQ8fLHM3TUJb0xgGPWVCK4ziaZojExDinoUM2bFxPECaW pWBHosQLIivJ/LsIPC8rQ0L/PbDsJImBVgvLUQAhhCUwI4ocx9EsS3E8Dc0kOYuOEcfRSUnxP/989vGTR6DIJYqc0aQzmfSwWUkWaFUHZJBNQv8VRHM+mxdYkDwG zr0W8Kxevfrzzz93d3cHbToQN3prgIdBwCNLvCSKisxLIsnQAD xGoxG0g0B44xXuraIoRqNRkiSKohISEtasWXPw4MHnz5/DXUfNFmVFYFiSF5hfbl5zcXGy6dH9/PkzR456TJ/xzcKF81xdR/Xo2b3TZ391HTsqIjLUYGgGJWnkFREkZjTp4bPRqFMUkaYJuHkt H69XBh6ZF0Q2KOiSvf2gi77eQOFtz2gf8EA/TU5iy6vKk9ISI2Mj7j2826BraEX0oi3w01HAQ7ZAHdi+NvCQJE ukZqYuWrrI3WNfZW0liK1pxcE6EHi0nKo2Qm1AQACBOIiVgXId KMhBz2+LLhxF85TF7yFBBA98UMic0WZNHXMqSFA0b+XfC3jg+W c5ihcYUeKystInuI09csQDavIg3wlacGDdOtyuv+GL2rMBOVde MMe4cNxYV1cNqAAeoU7fiMp+5VZaxkA+Ki4pnDJ10l8++vD48S MoekZROHKJZEVgLHLDoEjJcfQLwjCknNGDIfNIxNIq8Kxdu/aLL77Yv38/wzBIh+JtAh7IuQuyxMsSfKA49tixY/v27YN+fIIgIEXV9i6KooDCoCiKmZmZzs7O/fv3T09PR1BvubICy1KixBcUPDl0+KC9/aCePb92Gjrkhx++j4wK8/LyXLFi2RjXkbNmT4+NjYJYKstSgAowKipKg0MCLgX45ufngb/MspTRqAOtxhdyc+1/ewF44BUNCg4YPNjWz8+nvSSC9gIPL3OMwBgJ4617t46cOLJjz4 7I2MjisuLWMSuLZE7HAI9FFE6NOmh9K8ADHzIuZyxetnjfwb0V 1RWCwqPkUOvRocBjfWgBDy/zoiLwMg/6rYIiEAxe31xnJAwl5SVllaWcxEqKiNOYzqRjRbauqZYRGEERM AoDmVcTaSp8VlhUWlRZ+9xIGFiRJVnCgOshe/SmAQ9YN4rCIaqWlZ0+deqkc+e9LPLtkqJIsiJYOme/c8CDwl+gvkozBMfRksTTDFFfXxMdExEeEVLyrIgkMQBmksKhYT lwQ0SRg19JEk9Sanm4hQAAIABJREFUGEliV69eHjSo/7/9+7/u3LmtsamOZogWgTs0GIZEfCWaIUkSE0QWw41IO98MhxIHnpNV4 Pnxxx+//PLLQ4cOqbtxvz3Aw3MIeARZkhRFVGSa57y8vDw8PEDu+/8n8CCJ8uLi4rlz53bu3PnMmTMmk96skyibBafRvKCsrGTRdwu+ 7Nr5pOdxUIbGCaMk8UaTvqm5nlWJTBuNOlkRJIlnGDIsPLjbV1 3+8If/mDN3pp+/j2oyQsuygONGiMi9OvAogihxwSEBQ4bY+ftfBCbV7x/tBR5GYGCifefB7ROnj+8/5H7lRo6oCC8r4pitM/DEOgh4qBaoY2k1pAk8jEBnX81a+sOSvQf2llWW8TIPnpDV0YHA o1V/ow08Zi4AcARonq5pqMnNz73g5/3tkm/nLpwbFRcJUtwQbWvQNUBsDX5b01ATHh3+w+ofxk8at3n75pzrO azIQnQOozAgfbxpwCNJPEliMOuKi4seNnyoh8d+miEEgf2nx4P iJZIsUBQOrb9kWSBJLDMzbeCg/n/95C8nPY83Nde/HDIxd1ThBRYuMstRwFEsLS32OuN50MP9zt1fm5rqGRY8S3PqSK 3orx6iyKnBCTYlWgT4LUdonVzQrVu3w4cPqzX33kLgUWRBkSHs xgi8t7f38ePHocsO0t54tRwPXBdJkgiCiImJmTVr1pYtW+obai gaR76tKHIo2VNZWX7s+OGRI4eFhgahvgkUhZtfD/VLReHwq9NeJ6dOnbT/wN7Zs2e8//57zi6OcXHRkO9Bd5cgTK+ggMC/AB5RkviQ0EAHB/tLl3wFc5uD3ztegdXGCDRGYQ9y7x/zPLZ997aElAQDbkA8AkvRpXn9DgSeVqhjbqWjATwEKzI513O+X/H93gN7Sp+Xgq/2PwI81utvtHM8JCex0D6Hl3k9ps97mpuWlbpk+eJBgwe9/9/vD7QfcMzzWOnzZ5zEEgwOFVGCItA8VVxWFBQWuPSHpY4ujn/55C9dv+46d+GchJQESLxJiggbf9OAB0JtiiKKEh8ZGda/f58NG9aZczwyL5sZWdy7meNB8RJJ4nHCCEw/AJKcK1lDnR2/6Nzp1KkTEF8pLSsuL39WV1eN4QYoK+QFhiBNBkOzyaQ3GnWtO1 tC7I4XGNCE5XiaonBobolWMLdikgW9vgloUCxHQ2hU3ZzMKvCs X7++S5cuHh4eQIt/i4FHtAAPK/B+fn6enp6AOsAcfzXg4TgOfgsBN6PRePr06e+//76qqgLDDTBxUKBtCc8oikiQJorGKyvLp0yd5OziGBwcwHIUgBP LUiSJcRzNchSGG0gSgzBdVFT4smVLvLw8gZl9wef8gAF9e/fpEREZStE4b6n9RGHWVwIeyA3yIaFBDo72lwJ8RXMHsN872gs8 0E2O4qi8p7knTp/YuGVDUFhg6fNSNTCoS0w6CnjUwPY7gYeT2Cs3rixbuWzP/j3PKp6B0YdcUevRgcDTBmZbBR4TaaQ4Eup+WJGpbaz95faN4PD gB7n3857mnTh9vHvP7r379/YP8tOZmnWmZmhbRzC4ztT8692bvgG+ASEB13+9FhUXNWPOjE6d Px3rNjYqLlJnamYExoDr3zTggTQ4sllx8dF9+/VavWaFCdNTNAGcAlHkBJGV3klWGzLioshhuBEyx4qly1dhUX5O TlZ5+TOIjKWkJM6bN9vdfU9Wdnp9fQ2OG4uLC+ITYk6fPnntWk 5ERGh0TESzrsEckWNIRRE5jqZpgmFI2bKXuvqaJ/m5aWnJjU31auCpqamMT4jduWv7+fNncq5kVdc8NwdaeAa1QGsN PGvWrGlBLpDfQK02I4ETNGXAMROBA8BwoiAqMkrtSIpC85ygSJ KiYBR56NAhb29v4AVAkA3kbNt7d1GoTRRFvV4vCEJaWtrw4cO9 zniyLMXzjMHQzPEMZek1x3IUTRMMS+4/sPfTTh/v3rODIE1Go06rqUlZeUlaWnJ9fY3R9MK/8fP36dO31+YtG6EGyEwpkXiKbncdD4rXCSJHklhAgN/QoQ4BAX7tBRhIZaurcCyiLC8+MwKDWGo4jTfqGzHKdO3m1Z8v/hwQcikpLamyttKA6yVFBGMHbdaAr8VJLMy+i8uKouKi8p7mQQZ CC5BYVQMbdWMbrfUtyp44RplMpAnSHtCzjhWZKzdylq38frf7r qLSQpIlMEqzjqcNgFSFy8xo2nbBZnsHL/NAFIRboDPprv5y5dGTR8CibjY2+QZcHD9p3I4925/XPEcdSMGh+S3vt+yrWfXN9azIUhz1uCBvxZoV3Wy6HvM8Vllby UksTmPtBZ6OApg2gEeSeZTJyL6cOW7cmIMe7oLAQuNdVE8N4Z2 ON+1vxqKORKHeboqiQIgMhe4BAwSRhawww5A0Q4oih+PGlNSkS ZMnfNG50/95/73efXqEh4cwDJmYGDd+vOvnX3Qa4mDXpcvnk6e4hYQEFhUXQG3 ikye5BQVPyspKysufwZbrG2r9/H1GjR4xZ+6syzmZDEta7oJYWlq8c+c2+8GDbGy+2rxlY27ebzC rftHizyJSjIAHww0bNmz45JNPtm3bZjKZoMvzm8hqay/w7Nix49ixY1VVVQRBQMM+2VJD265FsagQyrIMzQEfPHiwYMGC7 Tu21NRUQqnNC49S4qFXo6KI2dkZM2dOO3b8CFx9LeAxGnU5OVm Xc7II0mQmL2J6RRGTUxKyL2eq47MQc3hV4GFkRWA5KiwseNTo4 RERoe0NqbUJPFbo0ZIilpSXRMdHBYYGPC3O15l0mTmZXue9bty 6Dj4KpCsa9Y11TXVgHGmermuq8/b1Xr1+dWpmCiMwvMx3FPCA/ibB4BiFYdQL4AGNzuyr2YuWLtq2a1vhs0I4hTcQeJqNzdC7usn QyMs8TuO/3r1ZXV9d21jbZGgEWkFYVJi3r3fe0zxe5nAa15l0RsJAMHjhs4 LCZ4XqbuWZOZk/rP7BP8i/vKpMUATA/jcKeGRLZ3p47FPTkoYPd965axv/gu35TgCPlpKCYkngg/OBiM7mEhyBNRianzzJDQjwW7Bw7gcf/HnoUId+/Xrb2Hw1c9a069ev5ORkTZw0vl+/3n379XIaOqRv315fdv1i0qQJhw4fOHX6xLZtmzdsWDfGdaS7+x 4oYy8syvf0PP6f//XHAQP7nj59sq6uGuBNUcTikoLvFi/88L/f7/TZXxcv/vbGL1choKfOFLQGnq1bt3bu3HnPnj00TctvLLmgvcCzf//+U6dO1dTUYBiGOqu/AvBA5an634aGhv3792/esrG4pJCicDUzTVFEgjCRFCbLQmVl+fYdWzdv3lhe/oxhSC3gefTowfLlS1et/oFhSRw3EoSpsbEO0qcEiUFtkGJhkrwC8IDijrmhvcRHR0eMH+8 aGxfVXhKBFvCAbWpdECop4p0Ht1etW7lp26aS8mJREbOuZK5Ys 8I/yN+AG0iWrGuqI1kSzCKIGuA09iD3/sy5Mz75/K9bd24pKS8mzA3ZOhB4CJzGMArDaQwCbpIiCoqQmZMxf9H8LTu 2FJUWAX38DQQenUkHXb0hbJiQEr9h849pWalwGQFOKqorfst70 KhvgPNiBLqmoTrn+uXd7ru2795+49b1ZmMz1JBW1VVmX83OL8q vb67nZR64728U8CDDCgYrISHWwdF+06YN5vJ7c/TmnQCeFm0F1MAjW0JYBGHieIaicUiuAMVg5sxpo0ePOHbscHR0 RH5+XkRE6GmvkytWLPP3v6g3NN2/fyc9PSUkNDA9I2X79i09e379+eefftrp448+/rD/gD4f/N8/d+vW5ey502B2FEWsb6j56acfjxz1+O3hfcAShiWbmusLi/JDw4K9vc95eOzfu3fX7Ts3oXEGivu9Q8ATEBAQGRkJkAOL/EoeD8TZoAG7JEk8z/M8Hxoa6uXl+byyjONoQWAliUfTDSTHyfH0xYveW7duKnlWCIo4 VkdDY+3KVcvtB9tu2rRh3brV23ds2bV7+549Ox8+vA++FEli0L janMdr59sryfwL4BG5yMiwMa4jIyLD2gSYdgCP6ksAHqAdk83G 5uT0pHUb1waEXIJwVnp2+pTpkx2cHWITY8HtwGkcBNk4iWs2Nl McWVRa+O2ShR9+/OGipd/+cvuGhYzQIcBjTvDgNI7TGE7j8CuILmbmZCxaumjXvl1llaXAa nsDgYeXeYIhgIrGCLSP/wWnYU5uU9zCosKCwgIv+F0IDg++/+i+zqTTY/qK6gqgtGGU6Zfbv6xcu2LM+DEnvU7mPc2NiIk4fe50fHJ8eVW5 pIgwUXgFcsH/GPDAo5uYFOc0dMiWrT+BrococbIaeOR/WOCBfp00TUN7bzBiPM8zLAVkWiC+QqxFEDmCxCgaVxTx4aP7Ey eOnzVr+rNnRXAxKQqvratKTU26fv0KJJjh8ppM+sNHPGxtB4wb N2bu3FkOjvbdv+42YqTL2XOnnz0r4ngaJZubmuoh/o8TRphz5z1+FBcfff/BHVHisrMz1qxdGR8fAzWqgEzvVqgtJiYmJSVFHRsFp+cV7rqiK DiOw0ZAg+fq1auxsVE1tVUgJQCUMwAGc8WvxFE0HhcXffbcaYO huY1QG88zT/JzN23a0LVr5yFD7N7/4L0uXT5fs3ZlRmaqXt8kKwIo8XA8DZDW/hf4RU6P4+jg4IChzg7+ly62t1BUG3jge4QEFMWRJEumZqYu/WHJpG8mpWQkQ4CosrZy++5tdg52O/fufF5TISmiAdfrMR0jMJCNEBWBZMno+KgtO7YEhFwqKi3itNlu 7QUeWJ9kSYLBIeWO+AVAp16+avmhY4eq66s5iTMShjcQeIBFLS kiuIm1jbWnzno6ujh82b1Ll6+6/OWTv9g52F285ANxTnDmeJnDKFNdU92lYP+xbmOHDB0yetyoz7p 0eu+DP02dMTU+OR6uyatJ5rxu4IHyQ5QnSE9PGTly2J49OxmWh MoeVAhpWfkfcwF3h+d59exZFM0hFpomMNwAjOeGxtqGxrrm5ga SwkWRMxp19+7dLi4ugHffYGhmOerho/sFhU9QhIYXmIaG2vU/rvng//55xEiX1LSk0tLixMS4I0c9fr11gyBNJGUuA8IwA6jvgApOQ2Md 2LrklIQVK5ctXvxtcHDAipXLHBzsA4MuIc3JNjyef0zg8fHxCQ sLA5HQFm2I2rUAbkEZkCAIJElyHFdQUJCTk1VZWY4oZ2YGjsTD XIOksJqayrT05Pj4mObmBkkWtIAHZg0EYcrMTHv46IHXGc+wsO CamkoTZmAYEsMM8OJBV6FXAh4oxGMhSxQY6O/gYO/joymZ017ggbSQuoEm0MZ2u+/uM6CP25QJl69l1zfXgdF8kPtg594d4yaO9TjqUVVXSTA4ZMtRg T0ncfXN9eVV5RiFMQIjmufjHQI80EeHJBgChERBVRrgJ/tq9qp1K0+cPtGga+BlHrgPbxrwkCwpWhTYdCadpIj1zXXxyXGn znruO7hv3cZ1u913p2en1TfXoWgnweCwJkaZktKSzvucO+l1cv +h/UdPHk3PTi8oKYC5gkW/9c0CHqDkomqVjMy00aNH7HPfTdMEy1K8gKJtZqX2jjf5b8bSMr HzIuZmAQ+eURSxrKzk3Hmvbds237hxNTfvN3//iz//fLag4AmGG5qbG2rrqu7c+fXIUY9Vq3/IykovLMovKn7arGsICPRbtnyJs4vj1G8mx8VFA5XjSX5uUPCl6 9ev1NRUVlZVVFSUVtc8Ly0tLip6+vDh/ezsjN8e3n9WWvTw4f0LPud37Ni6avUPtrYDPvroww8/fH/4cOdfbl5XFJGiccZSI/8OhdqOHDni7e2t1+tRt6hXE05vfddZltXpdIWF+UAuUN9+tRYF hhmelRaVlZeYTPo2cjwsS1VXP4fZgSBy2MuKfkaTDiK2SMS63W +vyMmWt1cUubCwYJdhTpcCfDsKeERFsNB/EXOMIBh874G93y75NjYxBkoUKY7iJK7J0Hj05JFe/XpOnTH19v1bSLIap3FGYEAgmRUZ0aJ32YEeD/dSAzcc9dEBEZqMyxnLVy0/5nm0Ud8oKaKRML6BwAO7BveR4sgGXT3BEJKZtk6yFu1qUREJht BjeoieGQkDJ3FAPQA9N/QNgJMFotqt1fa6gUdWXjz5ksQnpyQ4uzhu376FonCGIUH3Vn4H gAfkvmChKMpoNFIUJcsyy1HIHVQU8d6929OmT+nU6a+LFi1YvW aFs4vTEAe7ZcuXrF69YvnypT9uWDt8hPMf/vgfH3384aJFC+YvmDN79oylS7/r3PkzO7uB8fExsiJgmKFZ18hxdEpq4ogRLqNGD9+xY+vuPTu/X7ZkwcJ5K1Yu/2HF9yNHDpswYez8BXM2bdqwYMHcfv16r/9xzY0bV339Lnz11Ze2tgP27dv9vLJMVgSGIdGk4R0CHkSnRqeE Mj3tWhCnAC3AkSMpzGBsJkgTODqSxEMpKM8zqGgUpddAylDL3Y HIKQrTkRTGcjR0QIAcEpIrh+BbuwYoAKIHNCY20tV1VHh4SHut TJvAI7QAHpzG/YP8Tpw+/rT4KczQwRxLivjw8cOjJ49e8PN+XJAHANCobwBdTiBY8zJnwPU 4jZlIo6gIHQc8HCuqO4eagUdSRE7i0rJSv/v+O4+jHg26BjDrbyDwAK4YcD1qM0EwOCPQANK8zIP+DVxGkiX1 mA4QxYDrgZjOSawe04mKAMRCcIZA+a2NuqK/c45H5CSJZzk6NjbKzn7Qjz+uJSkMeiIgOu8/NvAYDAYwQTzPNzQ0lJeX19fXkyQJmjcsaxbTys/Pmz9/zlfdv7Tp8dUnn3700ccf2th89ddP/vKHP/zHn//Pf/3bv/3LH//3/+PoNLhnz6///Of/+trmqz//+b/+5V//xc1t3PUbVxsa6xBI6PVNp708XYYN/ff/9a9dvvziT+/95//7h//1108++vC/P3jvvf/803v/+6OPP/zggz+/995/fvDBn21tB0REhsI8++bN66mpSaVlxSSF6Q1NSFPn7Q61YRRpJH AjjhE0xYkCdEPjZRGEQUGUGpQLBFnCKXLLlp8OHNyHYQZJ5mmG FC29ODvqrYC2E1BSoCLYSNpvkWR1aK0PNF9oLoCCUYLCt7fwEz wSmOEyAuMX6Ovo4hAcHvxKwGMdjVoAEhjom3d+yc3Pra6vQrXx rMjgNN6ga6hvrqtvrteZmqG6nm2z+5laPdNSoUkhCoMKdRhe5t toHGcpMmUsMTczw43iqPrmusDQwGmzpu3Zv7uqrkpURKTJ1gpF OK3zVa3f8idqORz10DpUC7X9JbAHrEVPAkaZCAYHUVRREZDaAk QOGYH+mypErY+zvY8E0oJs0auwo14xVLCiKEpzc7OXl5eNjc3O nTuB6aOo2mtBVOMfdSFJkiRJiqI4jrt169apU6eysrJE0awSKS siSWKgdn/nzq9bt23q1q1Lz55fr1y13Nf3wr59u5csWbRs+ZJly5YsX7582 7Zte/fuXb169fTp0+fPn3/s2LGMjAzE+IVwjizLZWVlAQEBM2bMmD9//oIFC7755psxY8ZMnDhx+fLle/fuPXr06NKlS8eMGTNv3jxfX9/S0lKk7WJ1gT+hWwYfTCYTaLUdPHgQlAvAMXhrgId7CXgkkKnGK XL7ji2HDh8gSBMwK6AbTQcCD8+DmASrEodoG3isyBy1cTwqsBF QVpmTuPYDjygoAsyXaZ7y8fcZ7DQ4ICSg/cDTlnZ1K0NM4zSGJF6ggzVO40bCwMs8JLRB5J+TWJqnQcra6tC 21MCgIyFVA0ozELizOmA1MLhq4OEkVmfSRcREzPt23sEjB+qaa i0eT0uHqe3zVevC/U6D3i7gAfEF1MuAFc1Aaznldjln1k/tTQMeZK04jtPr9YGBgf369Vu/fn1r4HmFwvC3aFHH2XJycnx9fR88eCCKZsiBiS84PTp9U0xs5L r1a86eO3333q3m5gadvrGurrqhsVavb2psbKQoShRFHMcrKysr KiqgxyvHcQRBkCQJmWxYdDpdZWVlbW1tbW1tWVnZ06dPnz17Zj AYIE1eV1eXm5ubl5dXV1cHqI+6wf5+4Fm3bl337t1PnjwJ30P/mrcIeARBkXlZYkUBREJ5WcQocveenceOHwZGMkTDOhZ4BIEVRP ZlmfGOBB5WZCGaDz1XWEuP5FcDHghzEQzh7fuz7ZBBfoG+7bUy f6thT0srDFqWrMhArxcI9UA8ByJyNE8DVMDhIb2ZFqPVEZr3qK 4cYgQGIFlSJK3toNgaHCECHrjCWVey1vy45qz3GRNpQhUwrQ10 G+eL1m/9E61Lqg08fGvUAQ8GJh/wgeLImobq2sYaE2kiGAJ+aJGvRu1NtYDH6qm9WcCDZuKgenX16 lU3N7fdu3fjOP5OAQ/CA4qibt++nZ2dXV9fz/M8zzMmzACttpC4ybVrOeHhIc9KixiGRD29eIHheBp0+mFTsiwL ggDFIcjXUSwNxWVL8RA4IkDmRqkmnufhG6SECd+0F3jWrFnTo0 ePs2fPwjahwebbAzyiIMgSL4mswEOyh5dEjCTc3fecPHkMsiaQ h7R00u2gt0IytzmSXs9bZ+mqAtlvGlodowbG7QQec9dknMbPXT g3wG6Aj79P+4GnrfSD2gqDsVPr0xAMDsgHuQeMwkykCQgFKPWi 1f9GjTeI7Q10Bs6c6WFYkYE2M5IiaW0H8kk0T1kcIDPwMAKNUa bk9ORlK78/cuJwVV0lxZHNxiYthoLW+arWb/kTLZEILeDRyqgBTCIeWnV9VdaVzLSsVJ2pGTR+ELmAFVnw8LTU g9o4tTcHeJAqPCzXr1+fNGmSh4cHhmFq4AG7qbyS9vzbssDJ1t fXx8fHBwcHFxUVYRhmmbmalbokWWhsrLt771Ze3kNQzYHWOCrq kwy0bHTd1L4U4IogCFBxL6t42+raVfllCR/10sbBWwWe9evXd+/e/cSJE3BUcABvDfCwIo8EQ3lJlBSFkwTT6wceSeYlWXj5lWtTxFP WGFpvncyB8KWF+sVApOUVcjwwuQbgOe9zbqD9gIuX2g08WlLKL SRzUA5GFZsCTQQBxQx5S98BYDObSJPOpGuj/83LQaEXCgsAWmBAOYkVFB7SM1YHaOQgc2wBHpxgCCNhTE5PWvr DkgOHD5Q+f2YijQ26ei2xUa3z1fIwIAZodWgDj/U0EuANyZIkS4iKWFxWFJcUF5sY037g0dJRfeOAB/UHoygqICCgT58+P/3007sGPHCyRqPx9u3bGzdunD17dnJysqIoOl0jMjs4YUxIjDvp eSwlJVGna2xsqgfIwQkj5LZZlkIIAe4FwzCABziOEwRh1n9jWU jzQD9QiICh68zzPEVR6OKzloWiKBzH2zh+q8CzadOmzp0779q1 C8Mw9P3bAzwCz0siJwoMz3EAPKJgIvDXHWprd85G5q0OzfUVEQ GGpAqXvQLqgM8E7LILft52DnaXgv3bDzzWM+Sq7IvZCoOhBysP kAB2EKMwA25A58JJnEW2gEXZGo0BrT9pVmRQTkJVOUShdDovc1 obMZEmnMYsATcKse8geHX52uVV61YdPXmkqq6Klzl0Fq37+mid r2r91q2A2pfjaTN6KeI0Du7v85rnD3LvPy3Ob2+oTbtl0RsHPN BMS1EUhmH8/Px69uy5efNmyEyogefVSvTelgV08QmCuHv37rJly7p167Zlyxa dTqfTNep0jZWV5c8ry9LTU+bMmblo0YLCwnzFItemKCISk6QZQ q0cBvEx5KnAB9gL/Bck+WVZRpihWBQTFIuEj9rdUXO+Wy9WgWfr1q2fffbZ5s2bm5u b3z7gYQSek0RWFGieg+9ZUTAS+OsmF6iYab8PeNqpIc+KbE1Dd UV1BQRYgBX2Cjkezlw7SYMKp2+Ar6OLQ0hEu1ltf4uapbbCJEj m6DG9kTCCMBpGmYyEwYDrIQQHvZlFFYdCCzBAZQDVe1roBiygD iSQQIYAckha2zESRmCCWbqLQqErDlVEyenJi5Z+u2vfrqLSQgs 3zHonU63zRetb+4l1voM28FiP5sEdpDhSVERWZJoMTU2GJphVt ItcoN2k9c0CHrSASUpNTXVxcdmxYweqkUCm8x8beFCOR6fT+fv 79+vXz8bGZsWKFZcu+e7atX3evNnjJ4y1tRvQt1+vfe67wcrpD U2g7MkwJMNSoGtgMpmAQQDejKyKniHwQA4N4BBK86gDbsgThcO DJJD6h78TeLZs2dK5c2e4oehWvj3Aw3MW4GE5URAVhRV4I4G/bjr1y6zojgeekvKSX27/cu3m1bLKMiAawL/tBR4LPNBQyHkp2N95xNDw6PD2WhktK4kMq9oQkywJORjGXLP5o p8NxZE4jQEMABMap3EjYdTqf2MiTRhlQpqeyFaqwmUg+mmWwNH ajpEwQLapBfCAk5SSkbJo6bc79+4sLiuGrIwFe9TWmW7jfNH6r X/S3i7aFtRpGdATFMFEmsDx5WUONEPBCW4XnVrr1N404AFLhKL/V69eHT58+IoVK1oDj/xKMoxvywLnaDQaOY4rKytbvHjxn/70pz/+8Y8fffzhe+/950cfffhV9y9Hjhx26vSJ58/LXtRsSpy6YY+ivOBMI0+xRYdM1KlZURQUfFMsTATk4qh9ILg7c qtC+98DPD/99FO3bt0OHDhAURTLsrD9Nw54TARuwEx6zIRRJCPwgiIBhZqgK VbgeVkULGWknCQacWztutVHjno0NNQyDKmu79WqpxFFzurQWh+ 2JslmloFaswDSehbNPhbQRRN4ZAEkDiWJFyVOFDlB5ASRra6vq qqrrK6vbjI0QcVG29LRWsCDOg5AqM3H/4K9o71/kGaorb0D3CnI1kBVjcpdAItMgIuD05hqmP0YWL+NYVEZMKMFwe Am0mQkDFAHiraMUTBMBIO//KXJRJpMpEmP6WEdPaZXfyZZokHX4O3rPWb86F37dlb1powzAAA gAElEQVTXVxMMXtdUC9vRGOrTNCNNG6cAnhlO49COgWQJ0Kehe Qq0SuEy4jQO0KjFj1BfNDVyqPFJBYSE1vHDLUAX1kK40AQeraF VE932o/77h2JJ3sASGxvbv3//kydPvps5HoQHd+7cOXLkyNy5cydPmTjBbezkKW5r1qwMDQ0qL3 8GeR3t6/93O35wj0BkGU4Ex/GtW7d27979yJEjsmUa8SbW8WgBD1h6VuRJhqZ5VlQUQZZIlgkM 9E9KjgcYYDmaZgiKJkBIzerQulta66v9GzVsvBiS6l+Ray/wQJqkdUhKC3i0qFMwOwYCLiMwASGXXEa6RMREdBTwqMuMoGAIH BEjYTSRRmi5BmYOLGZr1Gkzu2MFeDDKZCSML1tYhEA4wbQGJBN gFfzJSBjUn8FRiI6PnjFnuruHe21jLXCpLduxPtTAg9SdtQbAk sXi4yRLIuCBICGwwwFTCYbQYoS3xrzWwKN2wrQOHt0CFcX8TQQ ehmFwHKcoiqZpiqLCwsJ69Oixe/fudxB4oIcyoj7rdLrS0tJbt3+5deuXO3d/fVrw2GBsRo7O2wI8e/fu7dq1665du8C7gjXfGuAB74OXRJJlaI6FL3GKDA0LSk9PQTcD mOycSsXhd+ZmtNYXxZeaigsCyzAkQWIEaaIZghfMum2SLAgCi2 R1fj/wWBhKLyAHIEQbeNqiTllKQNjg8KDR40YnpCR0FPCQLEHzNC/z6oNkRUaP6Q243kgYgTmNwMOq09CG4QYsAfMNgjc4jZlIU6uQF 3KwSA1nCAOEaPEZyonSs9MXfLdg/yH3qrpKRPvWGFZMP6Re2iBHoFwUnIslFEZD/BDCkoCpcD21SpFaAx5ktqxlniht4EG3AOlzt0Uu6Cjg0eLXaA1 UaAKZieTkZFtb23cQeBiGoSiKIAjEQ4OTbRXLERmGbGisfQOBB yJssqW9GYTa3N3dO3fu/NNPPzU3N7+5OR4t4AEmm6QoIOAmKQrJ0g265v379/r6XkAlVK8MMFrrA0UbrQbdxQ2GZoOhGSdMQN2Gn/M8wzDkKwAP1N9AjTp8JlmyjWib1QERfwi1URzlH+Q3fPTwuKTY jgIea0ximhGQlWzh01BWDTdj7qdgZViAh0IAA11EUaCvVf2QdU/IohfHwAGgzxDaSkxNmD1/1m73XeVVZRZ2nPXjUadz1DkSrfVbJ4FQaAuuEsWRwDwkGAKjMP CHNMQXrDLoXgIe9VDdgpeGOl6n5mu8duBp50DxJSD4Xrt2bcSI EQcPHnzXgKdFvoTjOJIkcRxHPd9kRYCYiiCybZqav9uC8AY+SJ Kk1+u3bNnSqVOnrVu3ArlAfrs8njaA56KvN6hHy3BvJA4cEY16 GtH60Fj/dQMPK4KGP05xJCexggJSzbQ2xlgXs4HifyggNeCGMz+fsXOwbY PV1t6BWrmAL0IwBAjYgLsGMnHA7lWxxaiX7S+jov+2TmxgADwW/8YsL63FOVaLuSEHBfwMOGCAQPQZ4l0RMRHfzJy62313Ze1z5Al ZHVqUMK3jhwO2/AStb/4APgfUw8IFpNrSJ1UfiVXgeYlwqJ02Q9j/6qjzCsAD2dDfP5ACG4ZhNE1nZmY6OzsfOHDgnQUekBVAzoHa3V H3mX7TgAfqgdTAIwhCc3PzsmXLPvnkkwMHDgBlDvy5twZ4tEJt P3ufjYoKh9eA5SiOo3mBEQRW07VvZ3zgdYfagCaLjPjfzPFoid kAFw5CYU2GpuOnjvcd2Mc/yK+jgEewUKrAhAmq2CCIJkDkjbFIq6l9I3Xpopahfxl4zIU7kJ C35vFQagRCXGcAPKvAAxkdyPHsP+Re21gLzoeW9dcqgtE6foin URwJyRjuBR2DhrkF0NV4mQcCAsVRf6teimmBr9akelhO0ixpQh 4nbRavM6//2oFHg7+jNaCcHopLcByPi4sbMmTIsWPH3jXgoSiKYRiGYWiaRm qhkiShcI4k87zAAlpzfBum5u+zgDCBGSxFUZZlkNletGhRp06d Tpw4AfeOoihBEN4a4NEiF5w5cyosPJjjaVHioFFu29MBQWCtDu 04wOslFwDGsCKrTp9AeWB7gQf9vNnYdPzU8X6D+gWGaoqEtncY CSNO44xAQ1EnxVEYZdJjeksGm1AZOFCGti4UphVfUgGP2fICgG nV02gVeGqF2uDIUzKS5y6cs/fAnorqck4y64JbHdZQh1Wdl5WhqqXlLCxz85SCMmvWCYLCWxxc 6neLRCBaNjoY8/UEZ7eNaKHKA4NftSUS2lHAI5if7d87oGYeDBbDMFFRUQ4ODhcv XnzXgKdFqE2WZZqmMQxjWQp08dWZgjcQeNTFqgA8HMfV19evWr Wqc+fOR48ehZMCtbe3Bni06NTu7nt8LnoDjU22QE4bQMLxtNXR NvC8Pjo1Ui74nTkeLevACC+09A24/tTZU7ZDbNuo42nvoDiKl0HLR8QorLyq/N7DeznXc+qa6hp09c3GJujTzAhmObVWc3OzldTyMF4GHhapFaC IkzqpQ7KElqQN1IoCDKg/60w6VmQyczLmfTt3y47NjwseQ7cbLbuvpTfTRp0TAA8IykHsER I2AGOMQItm4KEg4dT2BbfsSxN4EANFO/SH3J0WYhCvG3g0f6LRI5FFZSUMwwQFBdnb2wcFBb1rwAOhKnWT CLMFhzJbkWVZCpXvsCz15gMPy7J1dXXbtm3r2rXr/v37kbL1m5jjoUgMx40m3EDSOCOxgiJyisgoPKNwrCJwCk+LjCB xsiKKAovjRnf3PeERIYpFNwLECxC7Wm9oohkCknLQKk1RRF5gm nUNDEPKsmAWeRMYmnnpt7zACiIHBBJJJcDHcnQL7EEukShxvCo CC4w4jqcFVe9e9eAFlmFIi9yyKCg82E0UsaE4EqVSwPRDXxkkA SCaQzeE8DIpTlQEzzMnJ0ye8Ovdm0g9GgQREB9aTU4DwySqqNJ AxxJVstmM8OLnjMA0GZpKnz97XPC4QVdvwPVAakB/JRhClZt5CRuQFKaaKUDztJYn18rzMIfs1Cer5gSqKl1QaRGGUR jY/Ss3rqzdsPbchXNNhiZWZAmGMBp1LEeJIsewJM0Q5hauEkeSmPp mCSJLUhhnOU10eEg2guLIZmOzBZsFURGAqicqAmpfS5AmFDbBC SNJ4ebgreVL0HwESVNBEURFRIIF6isJ2KY6ZVpURLhr6Ha3uNH wnFAcBWoIlsvI8ZaeC3DpYNIAAhaMQKMGDSRLwvNAsoS6LQUns eqHCjxINCeTX8zPBHXfXnjvBJETJa4FARXDDBcunHdyGhIeHgI XBzVRRBNB+WXnAJlpdZW+YuFWIYkXqMyHAskWa6oX0O+BFEuLy n+0WfjAcRwqh1QsXACII7U4MHVVpmJRQkNYK8sy8MglSSJJUl0 tK4oiKroEzhsSF7B68IrZ6JhPGcMw1FoCejSjQ6Vp2upGgFsI1 aboMODSoc7OUIijvuwQZDMajehXSEec47gtW7b06tXLy8tLEAS TyQQbf+uBJz4+JijoUk1tpdGoa2yqe1ZaVF1TCYHmiuelT58+r q2r1umbKp6XlZWVNDbViRLHslRDY53e0KzTNT5/XlZXV11ZVZ6fn1dQ+KSsvKSmtrKquuLZs6KSksKKitLCoqdGo4 7jaaNR19BQ29BQW/Ks8Ndfbzx+/KiwKL+iorS2rqquvrqquqK0tLiwKL+g8Mmz0qLnlWXV1c+ra57 X1VU3NzcYTbrikoKyspLKqoq6uur6htq6+urqmsrKqvJmY1N9c 111fdXzmufV9dWN+gZwHSyfjSRL4DSuM+lqG2sra59X1VU16hv qm+uq66ur66sqqsvLKstqGmqMhIHiSCNhbNQ3GnDDeZ9z4yeN9 w/yh/m+ATcYCQNOY+Ax4DQGipPIgvMyh1FYs7HJojdDsWYp6BeJHE5i SZbEKJNFUftFXoqXeZjdMwKjjhm2HuDVtaCPtzFEjQGGmH6pVQ 8DfoAa85CxBsuYdSVr686t0fFRcABGwiiILEFioHOlqBrLgn00 GJsbG+tICgOnVlFEgASLqeUpjoSryloaBYEKA2vO3jGSIpIkhm EGHDeyHCXLAlhbc6aQMLEcBY+rOVkovXT1wP2F2wFlSeiWIZFQ 2C8nsTBNMZGmJkOjATdACBdKkmmeMuAGE2mEKQKIIIAPhE4HNM 5b3CxAIGikBFBNcSTsF60GUxME9ixHQe9EQWB5geV5BoYocqjD iBpsSBKjaYLlzJc9N/e3xYu/9fW9wPMMb4mEQzQbsAf5BGiW3cKGomk1+i8gEGNZUOpekiSapo HBrNZmbr3A/B2RsqwuSHUGwRsy9AgMEBxCWguZe2gWABa8RYsBMP1gx+HU4AN JkjRNI2mc1keC/gub1UJQ4DIApRAwA7Cz9QUBVEM6Omg7cMpIIw52BwvLsh4eHjY 2Nu7u7nDNwcF964Fn69ZNTkMdFi/+dtPmDRt/+nH27BnfLV544sTRAwf2LVm6aO68WevXr9m0acOiRQsWLJy7fv 2aHTu27ty5bf36NRs3rl+5avm8+bMXL1m0eMm3M2Z+M2fuzCVL Fq1avWLFymXQrvzbRfPnzJm5bPmSDRvX/bRpw4YN65YtXzJ5itvgIbbjxo+ZNGnC9BlT58yZOWfOzOkzvpk 0ecL48a4TJ02YNm3KnDkz58+fs3DhvO8WL1z+w9LVa1bOnDlt7 rxZ33238Icfvl+zZuW69avXr1+zbv2adRvXLV+1fNHSbxctXfT D6h/WbVz346b16zauW7zsu1XrVm3a9tPm7ZvWbli7bOX3S5YvWbJ8y ZLli+csmL1w8YJlK7+fv2j+9NnT5yyYvWjpt9+v+H7thrUbNm/YtO2n0+dOLf1hafee3Rcv+27z9s0bNv+4dsOatRvW/Lhp/U9bN27csuHHTT+u/2n9xi0btu3atv/Q/iMnjhw4vH/Ttp+Wr1q+98DeQ8c8jp86fszz2KFjhzyOehw/dczr/Omz3mdPnD5x4PD+3e679x7Ye/Tk0Z8vng8IueQf5O/t633qrOeRE0cOHz904vTxMz+f8fb1Pnfh3Hmfc+d9znv7/nzBz9vH/4KPv8/FSz5nvc+eu3Du54s/+/j7+AX6BYRcCgoLDA4PDo0MtToiYyMiYiIiYsLDo8PCokJDIkJC IoKDw4MjYsLDosJCI0OCw4ODw4NDI0PCosIiYsK9fb0v+Hlf8L twwc+8x4uXfC5euujt6+0b4Ltp209j3Vw3b98UmxjrF+h74vTx I0c8tm7ddPCge3x8zOWcrPDwEF/fCxGRoRmZaVHREV5nPE+cPBocHJCUHJ+WnpKTkxUSERKXFJeWl ZqWlZqYmhASEXwp2D8sKiwhJeHOgzs51y+HRoZ4+3oHhFwKDA3 wDbjoH+QXGhZ05sypM2dPRUSGRUaFnTlz6uixQ+fOefn4/Hzi5FE/P5/wiJCLF72DgwPi42MCAv3Co8PDosKCwoJ8/H28znudOuvpdf70eZ9zfoF+oZGhiakJGZczMi5nJKQkhEaG+gX 6hkeHxyREh0eHBYcHhUeHB4cH+wf5B4cHJaUlxifHJ6QkJKQkR MdHBYcHBYcHR8ZGJqYmxCbGRsSEh0SEBIcHh0WFRcdHxSXFwfr xyXEpGckZl9NTM1Oi4qICQgLCokKT0hLTslJTM1OS05NiE2Oi4 qKS0hKv3LiSfTU7PTs9JSM5OT0pJSMlPTstMycjMio8JTXx2vU rN29ev3otJzMzLT0jJSMjNTs7Iy4+OjY2Kjs74+av12/cuHrtWs7Nm9cDAvwio8LSM1J+uXntyZPc5JSECRPGLv9haWJSf FZWelZ2elJyQnJKwuXLmZdzMlNSE9PS0jIzM7Ozs7OystLT01N TUzMyMrKzs2/dunXjxo3Lly9nZmZmZWVdvXr11q1b9+/fv3///t27d2/fvn3r1q1ff/311q1bt2/fvnPnztOnT+/du5eTk5Oenn758uVbt27l5uY+ffo0Ly/vsWp5YlkePXqUm5t769atjIyMzMzM+/fvFxQUFBQUPH36tLi4uKysrKKioqysrKCg4OHDh3fv3i0uLi4t LS0uLn7y5EleXl5BQUFhYeGTJ09g/adPn/7222+5ubnPnj0rKSmBfmuFhYUPHjy4ffv2o0ePHj16VFxcTFFU ZWVlcXFxVVVVfX19SUlJSUlJaWnpo0ePnjx5UlRUVFpaWlJSkp +fn5eX9/Tp05KSkoqKiocPH+bl5TU2Nur1+qKiosePH5eVlRUXFxcUFJSW ltbW1lZVVcGRl5eXwwpPnjypqKhoaGioq6urrKwsLy8vKSkpLy +vqalpaGior6+vqqoqLS0tLCw0Go0YhuE4Di1TcRzHMMxoNJaX lxcUFDx69Cg/P7+mpgbDML1eX1VVtWrVKhsbm8OHDwPwyLJMUdRbDzybt2wcOt Rh7rxZCxfOm/rNpP4D+g4c2G/69Klz5s4cMdLF0WnwuHFjJkwY6+Q0ZIiD3ZgxIydNnjBj5jdTp k6cNWv6lCkTR44cNnmK2/TpUx0cB7sMcxo/3nXa9ClTp04a4zpy+AjnkSOHfTNt8rBhQ0eNHr7ouwXLli2ZOH G8s4vj6NEjxo93dR07atSo4S7Dhjo6DR48xNbOfqCt3YBevXv0 69d7wMC+/fv36dO3Z+/ePfr16z1wYL/OnT/r2q1Lz55f9x/Qx95+kIOjvZPTEKehQwbaD+zZt+dXPbr16GMzwK7/ALv+3Xt2//SLT77s3qVHnx59B/ax6W3TqXOnjz796LMun3Xv2f3rXl9/8Jf3P/3i0979e3Xq3On9/37/0y8+6fJVl5GuI4aPHj5izIhho4bNmDNjgF3/f/1f/zJk6OCRriNcRjo7ODs4ujg4jxg6bNSwYaNcnEcMtXOw6zuwT48 +Nn0H9hnsNNjRxWGA3YCve3UfYNffwXmIy0jnwU6De/WDA+sBf+r69Zefdfnsr599/HGnjz/94tPO3b7o+nXXz7/8/IuuX3T5qks3m67de35l0/vrHn1sevbt0c2mazebbt17fvV1r6979OnRq1/P3v179RnQu5tN1696dLOs2aNXv169+/fuM6BPz749rY4Bdv372/bvN6hvnwF9evXr1bNvjx59bGx6f23vaG/nYDto8KCB9gMG2g8YNHiQnYOtvaN97/69+wzo3Xdgn36D+va37TfAbsBA+wED7Qfa9LZxGenSZ0Cf//jjf3Tu1nnM+NEOzg5Owxz7D+jz8cf//cknHzkNHTJ+vKu9/aDevXvY2Q8cM2aks4tT7949vrbpZms3AG6xk9MQ2yGDnIY5DR8 9fPjo4c4jhtoOGdTftr+dg93Q4UOdhjnaO9p91eOrz7/83Ka3DRyDvaOdk9OQr2269ejZffgI5xEjXWxsvvr880979Ojer 1/vHj26DxzYz8HBfsDAvvb2g5yGDhk0qL/ziKGOLo62Q2x79evVzaZbN5uuPfrY9B3Yt9+gfvaO9sNHDx/r5uo6YYzzCOeB9gN69u1h52Dr6OJg52A70H7gYKfBtkNs+9v2s 3OwHTp8qKOLIwzbIYN69+/Vu3+vgfYDxowfM3z0cAdnB9shgwbaD7R3tHMa5jhslMuwUS6OL o4OzkOGjx421s111NhRgwYP6mbT7cvuXRycHVxGOju6ODgNc+o 3qF+PPjZDhg52cHawd7QfNHjQQPuBdg52ziOGjhk/esLkCQ4O9iNHDhs/wdV17Khhw4Y6uzi6jh019ZvJo8eM6Nuvd89eXw8bNnTipPFjXE eOGOEydtzozl0+s7UbMG3alPnz58xfMGfc+DH/9u//Msi2/1Bnhwlu49zcxjm7OLq4OE2cNH7SpAnDhg0dPXr02LFjx48fP27 cuDFjxowaNcrV1XX8+PFTp06dPHmym5vb+PHj3dzcpk6dOnPmz Llz58L3EydOdHNzmzBhgpub28SJEydNmjRz5kw3N7fhw4c7OTk NHz7czc1txowZc+fOnTFjxsyZM2fNmjV79uw5c+bMmzdv/vz58+fPX7p06fLly2fNmuXo6GhnZzdu3Lhp06ZNnDhx/PjxkyZNmj59+qxZs2bOnDllypRx48aNHDly5syZs2fPnjFjxsS JEydMmDB58uTJkydPmDABdj1p0iRnZ+fhw4fDD8eNG+fq6jp9+ vRRo0bZ29s7Ozvb2dk5Ojp+++2306ZNc3V1nTFjxoIFC8aOHev q6jphwgQ7O7vevXsPHjx4xIgRI0aMGDp0qLOzs6urK7SvtrW1d XR0nDlz5rx580aNGuXk5OTq6jpixAhHR8eRI0dOmzZtypQpQ4c OdXBwcHV1HTNmjLOzs7Ozs5ub25w5c+CywFUdN26cm5vbpEmT4 DRdXV1HjRo1ceLEyZMnT5ky5Ztvvvnmm2+mTJkCl3fixInz58+ HA54+ffqyZcvWr1+/evVqONSAgAC12ttbDzy+vhfOnz/z9OnjgoInT57k5j1+WFxcUFtXVV9fU1VVUV7+rLSspLSs5FlpU XFJQVHx00e5D4qKnhYUPHleWVZaWpyX97C84ll19fOHj+4/fvLoWWlxTU1lZWV5YWH+kye5Twse19ZVPXx0/7eH9+sbaowmXXlFaXFJQV1ddU1tVWVVRVlZSVHR0/z8vLzHD3PzfsvN/S0/P6+g4ElBYf6TJ7m//Xbv7t1b9+7dfvDg7q+/3rh9++a9e7cfPryfl/fw8ZNHT/Jzn+Tn5j3Nvffw7q93f7338N7jgry8p3m37v2adSXzxq0bd3+7 +1veb7fv38q+mp1xOf3qL1fu/nbn4ePfMi5n3Lh140nhk5t3bmbmZPxy+8bd3+6WPi99XPA4N//RnQd3fr17c/+h/ROnunmd9yqrLC0qLcovys8vyi98VlhSXlJcVlxUWlj4rPD+o3v Xbl69dvPavYd3857mPnz88O5vd27eufkg935ufu69h3dzruekZ aVlX83+5faNX27fuHHrxrWb167cuHL5WnbWlcyMyxnp2WlhUaH R8dFJaUmZORnZV7MyczJSM1MSUxNjE2PjkuLik+MTUxNgOpyWl ZqWlRaXFBubGBubGBOTEB0dHx0dHxUVFxUVFxkZa30kpCTEJ8d DQ5ro+KjI2MiImPDw6PD45LjYxNiYhOiouKiouKiYhOjYxNj45 LiElPiElITE1MSktKSUjOTUTPN+/YP8ImIiDh3zmDZr2toNay8FXwqJCElKS7x1+2ZiYlxQ0KWw8OD EpLjUtKSMzNScnKzs7IwrV7JT05KjYyKiosIDg/wvXvQOCPCz7DcGRmxiLPw3Oj4qOj46KS0xOj46MDTwUrC/t6/3zxfPB4YGhIQE+vlfDA4OSE5JyMpKT05OiIuLTkyMi4wKS0qOj 42LiooOT0qOj42NCgkJjI6OyMzJzLicnpKRHJcUGxkbGR0fnZy elJmTGZsYE58cDxczOT05PjkuKi4yLCo0NTM1MyczKS0pJiEmL ikuIiYiMDQwNDI0Ki4yPDo8IiY8IiYiKCwQnM7A0IDg8CD/IP8Lft5nvc+c+dnr3IVzF/wu+Ab4nvU+43nG86TXiXMXzvoGXPT29T58/PC2Xds2b9980uuE13mvk14nT509deDw/l37dh0/dfzIiSOHjnkcOLx//yF3j6MeJ71Onvc57xtw0c/P5+JFb68zngcO7tu1a7vHof2XLvmmpCZevOh94OC+3Xt2nD590 tf3wpkzp06cOOp1xvP4iSNnz3lFR0fExEZduHD+xx/X9uvXe/PmjcHBAYlJcYlJ8SEhgaGhQcnJCckpCWFhwVFRUbGxsQkJCXFx cdHR0VFRUTExMfHx8TExMXFxcQkJCUlJSSkpKamWJSYmJioqKi IiIjw8PCwsLDw8PCIiIjIyMjIyMiQk5NKlS/7+/iEhIbCd2NhYX1/fixcv+vj4/Pzzz+fOnTtz5szp06dPnTp14cKFsLCw4ODgU6dOHTlyxNPT8/Dhw5s2bdq1a9fu3bv37t3r7u5+wLLs37//xIkTnp6ex48fP3DgwL59++D7vXv37t+//+jRo/v27Vu/fv3Gjf8fe+8dV8W57f+f7+9+7+/ec+NJ0cQSNUpTUUQswd4A0WiM0SiK3VgSo4m9916QIiiiKCD2L vYe7L3HFgu97D595pn6/WPteRjK5oRcPIbkzOt5+cLN7GdmD7Of96y1PmutKStWrAgLC5s/f/6SJUuio6OXLFkyderUqVOnjhw5csiQIXPmzJk5c+a4ceNmz569 ePHiH3/8cfz48RMnThw0aFBISMiQIUOGDx8eGhravXv3wMDA4ODgnj17+ vv7+/n5+fv7BwcH9+jRo2PHji31zc/Pr1WrVt26devSpUuzZs2aNGnSrl27Nm3aNG3a1M/Pr127dsHBwZ07d27RooWPj0/r1q39/f2bN2/u5+fXpEmTpk2btmjRwt/f39vbu2HDhj4+Po0bN27cuLGPj0/Dhg29vb3btWv3448/zp8/PyQkxN/fPygoaPDgwSNHjmzTpo2vr++WLVsYhsEuxwoPnjXhq/bu2w0CAZalwH0M2TyaXl6C42hJRpIkMAyJEKdqEk78ZFlKUSU9 X6fA9ayqkqyIWkHB10JaRkFgixSxwPFPhDjw10MwieNpAbFO0b bsdFXLiijjPDtNgkxGRqCNxdBonjaEbUXQd4F/nxFoiPqKqkhxFI4kG8eOPTtGfT/q9PlTILeF+jGMwOgpMoxxWrkgoiBAugkO/BjD1BAz0OVqAhSOKzGKo8dXQHwlSsWCBziogBuM/saQT/EIkN56riDeIBUunGo4MXTx6sVV4StPnj2pKyngryAKAkszBP5b ww1gUJSwDEPSDKGquCYeJOgI+OLwEpdjyoboPRwagiuKJpOUna YJlqUEQyBdVSWeZyB+DkIGQWBN5lyOc0pFZP36F4+ZyfrHlAp/TNhT0iROZOHQsuGzQ9E22EfWRfx6YAxmgz9cgXCDEWiz3eSg7Y Y4kDi1g+EAACAASURBVAypsoZ25pDzxBSE9xQohCMwLEkQNtog 00CIY1hSNUgMnGoO/crTNHHsWErowJDNWzbSNCHJSJYRw5AsS0F5bI6joZoZRG4EQYC YDcThoeuzauiqaWxvioMlOLZRXEVWJLICO0AIxKgagMASx3Emk 4llWfA40TQNyTdFQiMQXoLYCQ7JsCxrsVjsdjucMHRsgxALRG6 sViu0vqZp2mKxwKpttVrhXRkZGfn5+TabjaIogiDMZjP+b3p6e lZWVm5urtlsttvtNpstNzf3zZs3mZmZaWlpOTk5drvdYrGkpaW 9efMmLy/ParVmZ2dnZmaCay4vL+/NmzcvXrwwmUzZ2dnwM/j0MjMzc3Nz09LSMjIyMjMzs7Oz4Y0ZGRlpaWm5ubnweU0m0+vX rwmC4DguPz9/4sSJDRs2XLp0KUVREAH6I+bxlBU88+bP3rRpA0jXisjMioPBKb ZRJZZ1VhGFJFCGIVmOwkFOlqUchI2iHaLIU7QDA4ymCZBEk6Sd 5xkkcrJSAqtKH6pWqDIC1gGDiMhYZxopyLhew9IPYjYI5+LkU0 WTbaQN15vhJX79xvXdvuyatD0RVkDI54AAOF5xoGYMLF6w6PAS Bx08cWMCQYaslAIEFuENxJ9BIozrhEKtTFyuzfgvLHB6BW6E8x lLr0Nj/BeGoUEcY0jbRIWzL1msw5Y1mUXMsVPHps6csmvfLvjgdspOMkT BFVZFRZMZns7OyyJoB8PTDspuJ22CzEuqiGRB0WTDxXGmDeE+D tAwVNYk+MNxIuugHTRPw+RIFjiRRXqtByQLkn5VZVzjFbG8yDE CzTsbYzvV53D9dWEbLmfglPlB7W2SJUAtAk8Psp4NhhELtePwR wBNGmSA8Xqb7RKfDEBKAHyCewzQqzcmhxl4rHonSTvLUaDFUDV JlHiWoyjaAeICSRKkgscvJMuI42maJgjSjkROVaXUi+cHDuqfm LSlrOICY1OZ4uq14qo2HBU3CrSAYaUo31QXXaLhTIp3m9b0bmw 4dA9vKQ4zHJMvftDSN1CaQeYpKN/wycBHw3Xw4BXQCGB+FyGusS+fpgsKQFiBZytR1QZKDZvNZrfb8 Ynl5+cvXLjQy8tr0aJF8GeCc6vw4FkbHbFxY6zNbsa2CMOQosQ rqiggFmsxRZEv0GWqEjSOK7BgdEVNgeEicoAuSS7ISOUFpnhRO EkSjJppUXKW2JEVUUAsx9GCwGLzq4A6+NDFChbAEqbo9WkgZwX v4KAd8APFUXqVNgYvXpImkSwha1LitoQevXok79wKiw6IX7HYF 44CVgtSEGTM4AUOnrVB7wT9gfS0TVyh2dkgh2AIvToZgFOQDRI peLsRMIIsGOFULKP+N8mpUUElhRIsMD25x9nBAWplUhwJn/HwscODhg1aunJpRk46rKQkQwgSj2SBZAmSKZD5OR/5eZoz6Neh2Y9RykzzNME4dNWcKKoifDr9Lc4/JSswdtIGMOOQEz9IFuykTVQQ7AAvMjxN8wV/cRC7G3N3oPO34lT3SdBSCOxamqdAXUZxJOQVgeIOavY4aAfFkU hBgMNi6jgWSxkBXZCTBJYNxVHAG4oj4Y1wD0A2klyIVXougYIg nQ7f+SznfDo0tpABM8j5JZV4WRHPXzgzYEC/7Tu2apoMTgL8yOgsWeZCnYU3sFGKC9vgdWOnbbBdYCUFfhTpsI kVcaBpNmrDYLkvIifD4mMselYUBZAAiz7Mb+yIA8fFhwPygfQL 8wPzwHgsjAQMiSK/xZYfGFtGeTfWsBl3gAnBaCt+YYvw1Si0w2Q1UpNhGOh1PWrUKH d399jYWONsfzjwMAxJkXYHaadZkpM5pImchhiF5zWRVYFDIicw koI0TWZoYtGi+VFrI+De5Xga/CGyjMqrS1V5DZcJrfqaC/mARk+RqxbXJQ4wkrCfZ3PS5k5BHZN3bi0l4VQv0GJM8HRZhLTE CqH603cJXchcZVmWcj6u9i9eIbSU7EtX80iaSPP0tl3J/UL7RsdGEwyBFMQIDC3QLGJ5mUcKQioSFIGXeU7iBEUocZSSQOo yFbSMw1h/CGftgAYd7EUDyxFyNnArVNEOLld5XbpS00tLuHVd3equBtg9mE MXfj7btVvQpvgN4HJAiEMijx/yADwVYlNcbOW1f3ltQALcjgG0aoATDKTfeBpAYsA5TEsQxA8//ODu7p6YmAh8BURVMPCImoQ0kUesrIqaKlGkfcbMqWFrVoHrTEC ssWrnH2q8bfDIeiIhgCc+cVOnoI7JO5PLCzzGlchYVayigEfRZ EZgkrYnfdXnq7DI1VbC4uyOU0bwlFJgraKDp6yfq9zAIyMIskL +7LVrl7/oHrxmzSqaJpxdTv4Nnre5YTMRLD9sfmHqyHpv7H86FQYPtpkqP HgETWIUHmmioCFB5BRNUhXRYbdMnzElMmoNJAAixGET/p2T5l8OHgk7fBRNjtsc1zGw4/bd28sLPAb3V6F5KhB4OJFL2p7Uo1eP5auX5VvzIT2WQjQjspzM CyoSVMSrAifzrMTxqlDi+B3gcTWVq/GnBY+LOryaXhvCZjOLIn/16qWAwE6zZ89gGFKSBVHksaf63+B5Gxv2qqmqaiz0gKmDwfNPT wZCXAAeeMXhcFR88MicoCJBQ0gSVE1WZGQx582bN3vz5o3gShY EFsqfSJLwzknzLwYP9ILDkYbYTes7BnbYuXdneYHH0JC7EIEqE HiQIuzat/Ob/t+ERYZZHGYwE8sOHpej4oOnbJ+rrOBx3fpaD/aInKbJV65eDO4aFLZmJctREA3CT5MVCzwVZTPWWDOW25EN228B oaZXysHgURSlwoMHaTItOxcIEBdIkpCXmzVnzsytyYk4SqkX6u DfOWn+xeDB0mdRFXmJi9kQ3SGgw54DLltf/w7wwJJXpDtORQEPnP/hY4eHjxoWu2m9g7bDRSMRTYssq/C8ingN8arAKjwjc5wqlDhKXYVLHq6mcjXeFXh+1ygLeFx9NVRJ 1J1pmiafOnU8qEvn7du3cjytqBKU09XVB/8Gz1vZsGfMqA80bkYIuZoEKxqM4LHb7RUbPKImUxLLSqygIlmV VE0WEZeVmTZx0o+JSZuh+RvWrf0FXW24MwLEzKPWRXUIaL/v0L7yAo9haeMNJZOZigIeXuIkTTx26tjosaPjNsc5aDso4soOn pLVd8WdkBUQPGX7XGUFj6sEA1ESQEegaTLDkLEb1nl41F0Tvhq K5oH6AMveKhB4iivNsDysXPYvx/MEXRzP8/Bfq9Wq6Qq9IuDB1T9LnEfRq8yBqlCWZZvNVvHBIzI0YgQVQc9Q JHDpaa8mTBy/bXuSqkpFkjrfOWn+xeABrwg4lCiOiogO7xDQ/kDK/vICj1GmDGWzodt0RQEP5EWlHE8ZNnJo1LqofGseJDaRiKYlllV 4TkW8hrh/Bh5XHWBLaTdQUcBT1s9VXuDRNJkXGCRyAmLtdktsbEytWjVmz5 kJ+bbQSeTf4Hmr5wlIgArZmZmZKSkpT58+hd8awQNyg1Lm+XOC hywKHvbN619nzJh64MBekLSBCxj0l++cNP9y8PAAHsiVCV+7pk NA+4NHDpQXeHBfAz05hiRZgmCIigIeOLf9h/eFDOy3fPXy9Ox0mqecrraygacU/UVFB0/ZPlfZwaO4GIUgdOHns0FBndetj4YcCVWV/g2et32egATIVbp48eKkSZM2bNiAd1D03NvfCB5VVQE8kiRZrda KDR5KZJAmQUqpokmyKsqS8PLXZzNnTtuxM1nPWRNVTQLtf1nBo OnFS/Lyc6CBCtj+2IoiSBtOOwXCsRwFPX7ABy1KvN1h4QUG3iLJiGFI +M5IkkAzhGSsyKLJsowEgVX0GiRQvABq/hOMo1SvV8mrA6w4iibzErds1bJOQZ2Onz7uanUodTUpeThoh4O 2G/MrbaTN0OYSp3lyvMRDVzdYNGEZhZRD3I9Z74zpxBWLWNFZ8UVk BIZkSRYxho5qPPbsGdqauQIPV6RjKSMwkFq758Dur/p8tX7jerPdBJAuzMuCq/Q7rk/ZBxxL0pNheZxwSnGUnqBKEYxD0iTQR5hs+XphC3znMEhBUB9BV BHJEoreLIdkSVzzghGcxR2cCa2IcdB2EEDSPGUjrdDEr8RnkTK HA0tr+4YKahCoendERQTLRtNkjmciItfUb+AZvzkO9GySJMgKU lRR1XA7n4q9FSGK0Z2laVpmZqZWWGDGsiz8YMwh/d1qt+IWDEQoICMFIW7Tpg0ennVnz55ht1vweqUozu5KAmI1TSM IQjX46IAlauFmfXCe2dnZoaGh3t7e27Ztgz0BSBUJPEJh8Cgye vXy+bTpU7ZtT8JXB3SZv0PVRtOEpsm8wJ4+c+LkyWMU5QDYAFE YloKWf6rqbAXIC0x6xuuffz534+ZVjqdFScg35YCqW1ZElqUKC seJvIOwAsmsNhPUPqAZwmYza1BMRUFIEaA8CawF/yzcUmLwX4KCMZImkSw5b9G8lm399x7cW17ggU48nMjlW/Ofv3pmcVgkTXTQDqhYU6S+AC/xUMYGP0cjBfdrKWF/QeZpnhZkHkoB0TxFMATN0yAKKDt4+CLgAYaRLLHv0L4+IX02bt loJSz6As0XB88/e8wvn6Gbts7KNLzEMwJDcVSOKTvHlMMIjKzJ0L0bk8biMCt6VT 2opWan7JzImu0mY/Mk+Fy4po7xV5Im2imbg7Y7aDvJErgeYLmCx1WX698CHjpmXZRP Y+/4+L8ceDBgNE3DvW0wZqDsApQMgP49v+/oxcFD0Q5ZQXB5EeLWhK+u61Z75sxpIClkOVpWEBK5ghISiuJwO HDrHU3vdIeFCUbwpKWljRo1qnnz5vv27cMf+Y9YMscleCRW0CR O4SVNllVRVkVFFl+/ejF58oSkrVucvmDoTK5KilpmVxiA58WvzwYNGtClS8CZMyc1vQ YPlKlmWEqSkYBYaK0oSvz5C2eCgjp36Nj22rXLmibzPMPzTH5+ DhI5hDgwmxRV5Dga8uNwE0ZFETmOphmCoh1IQVBgEa8LOnvKCp 4CfQEj0IuWLWzbsc2howfLCzyCLORZ8p68eBIZE7Fw6cJ7j+7q bVLZ4hQB945eC07UfUeCzo+ilAILCZq5cSIHZd+gP3RZwYOPXp g9LHggDx09OGBw/8RtCWC6MQKDl9TCq2qZ+0P/jqFoCgzZWXiUpTiKYBzQFOfeo7t2ys4IDGQE87pWHqw0G2k7ff 7Uurh1Zy6cJhgHUpCiyVbC8ibzjZWwAKXAcrISVrByFE2mODI7 P1swtHDlRM5GOhvIlhd4ZKBLseEKPHJh8GzevNG/ZfNNmzb81cCjKArP89CENCcnJzc399mzZyaTSVEUQRCg6M7/3gVXHDwcR/M8w7CkrCCKdpw4cXT27BnXrl0G1xHwRpIFq83EcXRmZtqzZ8+e PHlCEASuLAdz4nY7GJaSJL148WLEiBG+vr47duzAWKqA4JE5pI mSgmRVVFUp7c3LCRPGJyTEy8UCmGUFD3jPHj66169fnwYNvBYv WfDLk4cWS/6WhPhVq5enHDlod1hwe0oodHj12iX/ls0//PAf0dGRNE1k52ScPnNy/vw5Dx/dK4ia8gyYQZLsfKYwm/OuXb9sNudpmkySdgjR0zyFK2+C/qqs4IGlAZcRi4iO6NGrx8WrqeUFHkmT0rLSTpw5Edg1MCC4840 7N6Aks6FgZYHPqqQVyhmEMJbbMYIHEwV+BjjBpSgjeIoHNlhAG sVRR06kDB4+OHlnMrihKI4sKVvln0q5ymeomgJDdhZyZUmWdND 25auXDRs5dF1cjNlu4iWOEXApcQZQQfNUvjV/6swpfi38FixZgL1zF6+mXrh0Pt/qdMdh3vASZ3FYsOcNT4Lxw0scxZWbxeMsu15suAYPUjUJ6rDxP LNr1/bAwE4bN8X+1cAD3VHBkRUdHT1w4MCuXbuuWbMG+9yMvVbL0dWG 9R12hwUhzmLNv33nBkHacPFJsIQ4ntE0+dWrFxEREXv37s3Kyg IcwpwQIioCHkEQnjx58vXXX9euXTs2NhaMNrCTKgx4aJkTNAnk 1KIsyKqoaXJG+uuffhq3ecsm/Yb+/eABWSdNE8ePH/l+7OjAoE6dO3cYNDj0q15fjho14nDKAWzBKKpotZlFked55sSJ o9OmTx4ydODIUcNHjhzeqvXnLVu1OHz4gNOyUUVocoxdqAJiDx 3a36dPr8DATlFR4enpr/WoDI/LGON6nWUEjwCFMmGSyJiIL7/ucfHqxfICDyPQNtJ679G9nr17tunQ5ufLFziRpXmqRGUBKmhBL RThkDEl3hj5F/X+CMgprwJWCWUFjwE/hYLq4ME7cuKIDh5C0WSSJYtg5rdlTb4V8HAiS3EkwThiNsT4t/l8/MTxNtKqaLLZboYHEYJxgGMWPGMb4jf0C+03euyopSuXLF25dNy EcT9N/vHgkQM20gZMhXp0SoGTTbrz4HbspvUz5kw/kLI/PTvNWCq0HMHjSlzgEjwywgVAeZ45eizl69494+LW/9XAAwH57OzsVatWNWnSpGPHjn369FmzZk12djas1zRN4+BKOVo 8CHHGR/a7d2/FbojZuDF23/7dx48f2bYt6fz5M7l5WRA1SEiI79u3b2RkZH5+PsAGN/YubvGIovj8+fPevXvXqlVr3bp1sHOFBA8jsrwiIImXFFHT5KzM tJ8mjNuyZRM253+3kFrTZIKwKaqERP748SPBwYGVK3/QqXP78PDVe/bsTEt7BUID+AvhFiOygu7du92tW5f333+vR49uISHfRESEPXv+ RFFFmiZIyi5KPJwVw5AvXz4/cHBvXNz6H3/64X/e+6///M//b/KUCS9ev4BvPskSLGLBjJBKSxR18ZjprFmAAF2Lly9u16nd4WOH yws8sFJTHDV/8fxOQR3DIsOe/voUFVgwhRYmGLjePtSuhiAKXuUNbOChcjbQBawc2ZkJW+YYDz6 EkT0wJ83Th48dDh0yICE5wU7ZZE2iOFJ3rBUw8jfUiSmfAUK14 jGeW/duhQzsN+r7Uc9fPZc0yeIwYypYCSs8WzACbbKZfr58of+gEDcv t1btWnX7suvi5YvvPbprcVjAS0lxlIN2OGinI+5V+ssFSxY08G lQq27Ndp3aLl+9/Nc3LyRNojgKjKpyA4+L4Qo80CUB2mLxAvPzz+cGDxm4YcO6vxp 4oGJ0SkoKNDC9dOmS3W5/8+aN3W4HQwdqUZe7q03TZCRyFOXIy8/+5cnDsT+Mqf3ZpzVrVfdr2ti/ZfP33vvvjh3bnTp1HC5+dExU586dw8LCSJLU9MrWIIfDWmojft LT00eNGtWoUaOEhAR85hXJ1cYonKBJNGI4mRNEDqpTZ2dnTJz4 Y0JivKyIUClH02Qg0O9wtTkcVvCk2R3W9bHRP/70w9Fjh0nKjmWdCHHGFGuzOY9lKbMl7/uxo4ODA1NTzxOEDdd4ZxiSJO3I0Pvr2LGUOXNnHjuWwvPMufOn v+7ds159jwlTJjx88gC8HyyCkIbwO2I8irNhD4JVacGSBa3bt9 p/eH95gQc3Xzhz4cyI0SNGjB5x4sxxHMcutio5m+XASgpLG6iqii z0RhEaxZEO2kGyJLQm4kSO4qiygqcYSJzsgctyIOXAN/37bNwSZ7abodue0RNoZOG/ADxCsSZswGlGoDduiRvzw5iE5ASLwyzIvJ2yg2VMMA4I9oB9nG/NG/PDmK/69EzannjnwW2wdbBewEbaID5E89SFSxfWxa2LT4w/c+F0RHRE5y6dvRs3mDFn+qOnDymOhAZx5QUeV6VxXINHkPTeib zAXL9xdcx3I2M3xPzVwGO1WlVV/eWXX06dOnXq1CnQGthsNk3TOI5zOBwQ41EUheO4chQXaJpstZn Pnju1c9e2Z89/OXnq2JYtm5KStiQmbY6MWlO/gWeTJj4JifF2u0UQ2D17drZt23bx4sXZ2dkYMDjAU0RooGma2W weO3ZskyZNkpKS8AdHCFUg8PCCJtGIZqUC8ORkZ0ya/FNi0mZn9F4SVFUSJV78HXk8hppRkiykpBxcuGj++fNnnBIDxBX kUevqDpKyg2901uzpQ4cN+vXlM2ebOKqANwJiRZFXVFEQ2Nt3b ty6dT0jMw3cbleuXgwM6vS3//u32E3rkd5RFPtSym7xSMAVmGHlmhWBXQNPnTtZXuDhRJZgCEmT oNTm6LGj9x7cI2tSYVVYAXh4iWMRQ3EUNCijOAoakRkW+kLgoT jKRtrMdpOVsOIHdhtpKyfwQHVqet+hvb2+6bUubl2+NQ+iJsa0 GCOo/gXggXZESMH6C2APr2jy9dvXR343cswPo5+9fKZosoO2Q7M+MGd lvT/Q81fPYjZE9wvte//xfaQgkiWxSsVKWBmBgfY5dsp26tzJteujzqWehd+eSz3Xf1B/j/oeA4eGXr15VY/0vDvwSAL43HiBuXPn5rjxY2Nj/3LgUVX17t27O3bs4DhO0zSSJC0WC8dxubm5586dO378OKz1Rqf W79iKg4dhyGvXLw8fMaSJn8+evbsIwqZpss1uhi5liYmbY2NjX r/+FYkczzMXLpxt0aLF5MmT7927R5Ikjj9h4QN068H/JUly6NChnp6eEOP544oLOJaiKYKg7DRLshInqIhVBVpiaZkjRV pQEdJEJPGqJkN16mnTJm/cGAukQSKH025UTVY1SVFFiGoCjaC9mytXGwimQe789NnjufNmL Vu+OCcnE1zPYOsAWjCioHXVmbOnli9fEhEZ9uvLZxRNwDwQ44H UIk1TRJG/d+92RuYbaGCKRM5ut+zdt2v02NGHjx0G972i94Ir5YvtKrEUKQ h3nGQRsyp8VdceXU+fPwXNofVVVUAKtBwtM9hA+ARa7YdPHowY PSJqXRTIfEsM8wiyIGvSy7RfNyVs2r57W1ZeFhhAyEVWo5WwbE rYNHfh3EvXLhmcP5yrVc/Vau4qL0fWZJIldu/f3btf7/jEeF3VRpf1OmBKlZiwWXajpwQphI20vkx7OX329NAhoVdvXpE1 GUwZQ7RGhPamJpspx5QTtzlu+eplL9N+BbtZkAWQFYDrVVRFK2 G5//j+jTvXX2e8hpQmWZMvXbs4efqkWfNm3X98H9jm6vO6ZrwL8JTx mQ++cfBwpmny0aOH+/btvWTpQlegKjcCvNOtOACsVuuhQ4cGDx4cERGRnp4OPbAPHjw4 adKkkJCQ6OhoMImMbQtw9g+oEsA2unDhwokTJ6AVqaIoeXl5DM NommaxWERRtNlsUBEHdlZV9cTJo19/3bNa9Y+bNfebO28WhBXMlnyEOJaleJ7BRVpZjnr69PGYMWOWLV t27tw5DEI4ehG7B16x2WzDhg2rU6dOcnIyVHKDfSo2eOw288yZ 0+I3x4EVIop8AXggRUCVoOQGNJsqxQWHWQLpNaLIL126qH37Nq mp56EdCBI5uPXBm0dSdkwgu92yffvWIUMHRsdEUpSD5xlZcboO JBk6kyq/PHkUEREWExP16tULfKycnMxnL5+CF4vmaQj2wjL0RwOPjbTiWn BPXvwyZMTg8RPHX7x6sZTKBUgRrt680n9Q/6BugVt3bIXkR1fgcdCOGXNm+DZrPH329Ae/3LeRNrnUx3DX4Ck5L0fSRIIh9h7c23dA34TkBByyerfgKfFqAD MSkrf88NPYU+dOAUh0CwlSoxBSEAjeKI7asWfH+Inj9h/eB3mgcNEkTSQYBzzQpGW9id0Uuy5u3fNXz7Ey20Zar926dvn6p RxTjqL3pXUBnpJruJUXeOABDi9wmzdvDAjouHzF0r8aeDRNu3L lSpcuXb744ouzZ88+f/58xYoVtWvXrl69+tixY69fv86ybPHe2NCBFIQJoijevn27Z8+e rVu33rVrl6qqQAWe51mWdTgcq1atSklJ0TTNarXm5eVpmkbT9I sXT9etX9u5c4dPqlbp1Kn9nj078005GRlvXr58/uTJo6tXL/3887kXL56CvI2kHCtWrAgLCzt37pzJZMKusxLBI8uy1WodNmxY 3bp1MXjgVxURPAhJvKJJioxsVtPcubMSEzfr9ofgRAvwBu5UTc J9pkuRHmBi4Xzd6OhIN/c6CQnxDEOCPcSwJGhvBMSCVg0XI/g59XzLVi2GDBlIknaOoyVZkBVRkgRoua2q0q1b16fPmNKpc/vBQ0JXrFi6evWKiIiwnbu2ZeVlIkWAQDeIC8Av/0cDDziFIAn0+atns+bNWrBkwdWbV12BhxFoUUU37lwPCO5cuWr l+YvnwQLnCjyiKkbGRDb0bfjl1z0OHjmQY8rmJR5aOJcJPKXk5 RAMcSBl/4DBA5J3JkOMhGCIdwqeknUQ4Gs9c+H01JlTk7YnWRwWcKxB4pT gbPLtzI5CCgLFRGRMZK45BxqlQ1UIrKi+8+DOmB9GD/126IGU/S9evzh17uS51HOPnj4E+sqaDKm77xA8LEuRpB3CqEuXLvJr6hs REfYXBA9FUevXrw8ICOjYsWO3bt0CAgKCgoIWLlz466+/wjoOyzrDMBzHgdaA4zhF751DEMSZM2d8fX1r1KixdOnS7Oxsnu ch4SYvL2/37t0tWrRo1arV4cOHsYssPz8fzM1z588MHhzq4+PdvIVfv359Z syYOvaH70aMGBoQ0PGL7sHx8XH5+TkIcQ7CduzYsejo6HPnzoE hpen1CFQdKkXAM3z4cDc3t23btlVc8DDQNEUQOSiZY7Xkz18wd 2tygqZXspFlpKh6tSjdQDEWhnJ19wsCS5J2iOJIssBy1O49O/oP6Je8LRHAw3IULoGD+5xKksBylKbJDx/d69Cx7YDQfk7wSAJkjAqIAzsMIe7O3Zvjx4/19HKvXuOTDz6sVL36JwGBnU6fP5WRk44Ty0Hm9AcEj6LJoooIx kGyRGZuxu79u/cf3pdjynYFHoojZU0y280r16wcMLj/3oN7wZ5zBR5B5l9nvIqMeT5OUAAAIABJREFUiZg1b2bK8RSz3S xrssVhLjt4Ss7L4SWeYBwHUg4MHDpw++7tsCKX4l/6F4DHVTgKoHj34d3VEas3xMe+Sn+l6KUK8E0CYgRB5nmJO3Hm+ JARg2M3rYcQmp2yQ36SpImgqjDbTRviY4d+O7Rn7y/bdmzTo1f3oG6B4yaMS72SijN+DDqLEj6vi1F+4OEoinYoqkjRj nnzZjdt5hu3cf1fEDyapr18+TIkJOQ//uM/AgMDt2/f/uzZMwj5iKJot9uxiwxHenAohaZphmFu3ryZnJy8ZcuW27dvW61 WiKlwHLd///7Q0NCpU6cOGjRo7Nixd+7cwfOAh1PVJJvdfPXa5eHDh1T5+KNa tWq8/8F7//M///W3//O3ylU+iImJgkdtizV/796948ePj4+Ph/kBOZqhq4KmN+aRJMlisYwYMcLd3X379u1wMhUMPIwBPDxiJQVJ Im8x582fP2fr1gRs8UiyAI41o8WjmzulgQcqrWl6Xx8HYb169V JUVPiNG1eRyEmywLAk4ETTs6xBIwAjMzNt3LjvJ0+ZQNEOnmdk GSmKKEo6eHTD6MmTR2ujIxYtmj9t+uRp0ybHbVyfkZOO1xRZk2 EF/wOCB8p8kSwhaZKDtt++f/vUuVPPXj5z7WrjIH/+VfqrKzcu2yk76Kxcu9rsiiZn5WVdvXnl+avnuBZZWcHjKi9Hk HkH7dh/eN+Awf2Td26FYmjvGjzG2QqmgpshMzcj5XjK7v27nv76FHc0x9 Qx8iD1SuqPk8ZviN8AxKI4EmwmRmCwws1kyz968siMOTMGDh04 debU78d/t3DpgotXL7KIBTcvyZK/61KUA3jg2wdSAoK0rVq1PCCg49bkhL8aeEAqbbVa58yZ07t37x MnToDRIMsyQojnebyaa4U3SZIgzs/z/OXLl69du/by5cunT58+f/7c4XDwPJ+cnNysWbNx48a9ePHi9evXixYtmjNnzq1btxiGsdvt NrvZbrfk5mZBbnv//n0/qVq5ZasW48Z9/9OE8aGhIeN/HHvjxlVYYHNzs44cOTJmzJgNGzZgiwefVXHwmM3mkSNHenh47N ixQzWUd6s44FEAPIKgCjxiRVkQEWcy5c6eM2NLQjyQACFOlJzg 0WM8EOAR9aIdpcV4sLcNzJq09NfJ2xKhxABFE4AZmB92gyo78I PNZt67d9f+A3tZlkIip6oSlAEVRV6SBEUVLdZ8VZPA+QaHcMZU dYUSrgsJJbb+aOCBJ3FY2mieyrPk3r5/+1X6K1fgkZ1yXqjy4lxM7ZS9FFcbyIVpnoJkz8IBm98KHtd5Oc hO2Xfv39UnpPfmpHg7ZZfftasNi9mKnDAnsiRLZOVl3b5/6+LVi6/SX8KjiV7QAW6PgszQJy+erIlaE7d5w5vMN6KeQQxeTYC9lbCCw apX2LPnW/OthBUmEWSBE7lSbgk4z+KjvMAjIBac4aLIMwwZF7f+6697bt++ 9S8InoyMjJMnT6akpDx79gwiOsbSAJqhhpssy5CPSdM0LOWSJN 24cWPkyJHDhg1buXLlzJkzp0yZMm3atKlTpwYHB1etWnXNmjUw SUJCwpAhQ+bNmxcdHT1//vwVK5auWLl03vzZY38Y0yU4oIG3V58+vbbv2ArpIiZTblr6K4p ySLJAMyRNE+fOnZswYcLmzZvBYIJDYzUBfgVCPmazedSoUZ6en jt37lQrJnh4UmSgNzAnMEgSkMCa8nOmT58C1TVUVeIFRhR5XDt H1STwm4kiD1EZjqf/qbgASzgIwnbhwlmSckBSDnDCaL7gfFKb3cxy1KvXL3Jzs3iBkW XktK4gKxsUboooCKyxVR2Ei0RVhGRALGyDBeiPBh44MYjc2Cmb osl5ljzkuvW1IAuQugivyJpE83TxkAYGDzyqm2wmjCgWMQRDlB 08BUu50X8la5Kdsm3bta37V93Xxa0z202yJtH8uxQXSCW0ORAE WbA4zBaHOdec+zLt5a9vfrU4LEAjQ/89FuQDujVjunLjcuqVn7Pzs3CpAqQgmqd4iaN5GtQrkCRkVMfh +630sKJ+nkVHeYEHotbwHRElPiEhvnefrxKTtvzVwMPz/L59++bOnfvo0SNszYAyjed5kBUAhyDMoxUuYk1RVFJSkpub29/+9jdPT89PPvmkWrVq//3f/92wYcMvvviiX79+Q4YM2bFjR1JSUkhIiI+PT61atSpVqlSpUqX 33vvvDz/8R7v2radOnbR2bUTKkYOv37xEiDPKd2UZ4RSRI0eOjB8/Pjo6Ojs7G3QN2AgrDh6TyTR69GgvL6+dO3cawz8VDTyKwCsAHl 7gmfy87MlTJsTGxsByz/E0Ejm4R6HPh9PfJbAsRzMMSdOEq7sfEgWgCKuiSkjkGJbMy88G iweJnFPbhpyKbWiR4JQYSIKmyQ7CKkkCmDu40QgUtNY0RVZE0M WDn9ThsCqKiJAzqR5Xu4GElT+gq03Ry7qIqgjhbshtdAUegnGA z5CXeIIh7JTNbDeXIi4gGMJKWEA3DK9D7KGs4HGVl6Nosp2yJW 1P6vJFl8iYyDxLLjQL+KOBB9gJLjUH7SAYApKu4OopejlRRqAZ gQYDSL9Kgu6tZUFfANYMrjHKIlZUERg3JEs6aAcuDwgaubLecu UFHviaKHoi3ZaETV9++cWm+Li/GnjS09NTU1NPnTrF8zzHcaAZY1kWFneMIpZlIbcUC6nxun/37t3Ro0e3a9euZ8+enTp1Cg0NHT58+P79+589e3b58uXo6OgeP XrUrVvX19d30KBBS5cunTZtWtu2bdu1b921a9CWhE00TWDAQBi boh0U5YAG5BxHCwIrSnxeXl5ycvKpU6cAfgghbPqoepYSyA0QQ hg8u3bt+kODh6YohqIphmZYluI5WuApkackwcZSDp7hJJEWeJp hZEWRJSk/L2/honnr1kebLfkMSwoCC7evqsl6ZwRZEFibzZybl5Wb56QIiK0xz PX/KgWyN91HpyiigFgoWABCNfxGFe+pQKoQkiRBkoSyfkvLazACrQ OAd9D2hUsXtu3Ydt+hfcZ6aG9jQIVTaLRj7HdAsgTJkhRHwet6 iX5jlbZC1aP1YqO/fXAljiLNfrDCTdFkQeY3J8WHDAzRLR5Yo0vIi5Q0sZSPbFTNGd NyXU3lSr1mOE9nhTqYhxYIircziORlhkGUg7aSLCHIPFLgby1L qiJpiqypsqbKmubqPIsYUvjKuyrq6mp/XcuAYDewtFRNKce7F+YEgfiho4c6BnbYlLDRRtrgiQGew6Cckq iK7xoZ/9vNSBFcHtThcJjN5tTU1PPnz5vNZrwDiNaKIAqLqkG0Zoz3PH/+/O7duw8fPpQkyWQygR4BEneysrKmTZtWuXJld3f3yMhIm80mCAL sf+vWLQyMzMzM48ePnz9/3mQy4fY52LoCFx94+UBKh8uVlhjjsVgsP/74o5eXV3JyMuzzB20E5wo8Dp4hEccrEoN4mmEkWZaQmJuTu2r1 ioSEeJohRJGHAAxUMQDTBMIqDEMSpI2iHVDoE+hiFFjr7RFLAA/kTkuyAI9dELwx7CbhJCFIwHYFnrI6yss6QMUkqiJUglm2amnHw I6Hjh7Ca/1bGpg6RRrtkCxJcSTNU/jBHJa5Eru0MQJTVsAArooPOBNGKNryBwJpG7ds7Dvgm+jYtXmW POyMKrHWnKvV3NjNoQhpXE1VYpaobrUUYg/Mo2iIlxleoiWNlzTESwy0DRVkQZARkiWkyKIii6oiqYqkKq7+N K7B46qua8n7iypQx/mRwbZWyg88oKkBy0zSxAMpB7p8EZRyPAUXXoLGTtg0fHfIKJ+t OHgEQSAI4ujRowcOHHj+/LkoijRN492KgwfYg+0M4BMwRpblS5cuJSQkvHr1SpZli8UCOwA nrly5EhUVFR0dffnyZZqm4XWQw0GXOYIgVq5c6ebmFhoaajabg R+4UAKUxwbqQIWC3wgeT0/PrVu34rIFagUCDyXytISQpjCiQDOMKEmIF7KzsqLWhu/cuc0pNgPjQxJEiecFFupwQBVC3JVAKTBZJPCMSU69QMngwcpsB Rf/ABdBSdmpkozeFXhkg9eel/hV4SuDugUeO3X0bYMHfD6FqcNCwRudSQVrK6/349F5Q9M8TfMU1Mgpq2VT4oCDFmYhwyIWKYjiyA3xG77p32ft+ qhccw74AEvsYocjQ8VHYfusUHMH11OVzFr9PIvYZ7ysCRRvt9M WFpGShpDKs4hhBJoT4RyQIImCLCJZAgiVFTyuAOlqf6QIAAD4d IKzFXe5GfGQyQtSCFmTduzZ3q5Tu5TjKeAqtFN2B23n9VJAfwL wYBm0qjvcEEIURUVHR0dERLx8+RI70HiepyhKK3XjOI6iKAyhF y9erFq1KjIy8tmzZ5qmURQFAAPDCJDmcDhIkuQ4zthrjuM4giA IgliwYEG1atVCQ0OtViuuNYDPHM4WTK7fCJ7x48d7enomJSVVS PAwssiqkqSprIRohkGSKHB8VkZmWNjKbduTADxAHTBQQAOt2yi FHGt4gOhATwItGTyuCk8ZsSQrhh4kLsFTtgjt/x48gV0Dj548atATv5VRxODAwDAAqdBajJddTB2KoyiOdAWeYv1 7nANW7ZIGhdmj44dmBBrsm41b4vqF9lsXF2Oy5QOKSgInhzFZE niYwqOIsVXCVNjEKUZcIyALrpKNMmXkvn6V8SLPksUIJCfSJEv YSCuLWBZxHBI4EfEi4iVRgOHiT+MaPCWYa4ZWFCXszxm6x3KGx rLlBR548oBo09YdSQ19G0bGRIB3FP6ggizgMt7vBhflt+GQjKq qOKeSYZglS5YMGTIkJSUFh+gJgqAoitM3lmUZfQN7RdM0+C/8fOzYsT59+nz99dcXL17ELwJgGIaBGgdGaAmCQJIkEE7TU4Xu3 LmzY8eOEydO2O12gArODwVmYKsLqPNPwTNu3Dh3d/ekpCT4bQUDD6uInCpJmsZJIlg8As9nZWbOnTcrbuN6jqNVVYLW n5IsqJqkOCvWINCV4aJtxrgOxC0NWT4lgMfpZ9MjnLgUgqHDVS HbyBV43nbsBweroV/yslXLOgV10tsivMVR2BApAAZelAtbBlyJFg/FubR4XAEAE6XYKAAbHjRPS5rEInbL1s2Dhg3cuGUjqBhKoUXpF o9hFEDI9VQlWjzYJWi0FDlO5LLy05+//uXJr48y89IozsGJNM1TBOtwBZ5SBX4lgEQ3iYqGo94VeEDlAZo IWZMPpBzwbtxg6swpJEsYDB0RLEKx4sd4jM3cADyyLPM8v3///q+++mry5MmPHj2CZR3TpcTNarWmp6e/fPkyLS3tyZMniYmJ3bp1++CDDyZNmgQ9C+BANE2TJImDSUZDR1 EUOAQ2wiDwgxCyWCwwiaZpENrBwR5Z34zlTVXX4Bk7dqybm1ti YmKFBA8tI1YRJU3lJJFhWUmRRYRys3MmTvopam04STkkWeB5Rl czg15ZFCVelHggBBJ53MxNEFhcyrN08LAcxfG0ILBOE8opMVQk 3NNXl9yAL841Y+QSR3l9e2E5gBg1yZJLVizuEND+4JEDruqdlN cwPEQXerQ3Aqm4vfLbYzyu/EilW0jG+WFImsiJXOK2hCEjhmxO2kwwhK4wLpurDX/YYgdiXU3lKsZjuCCFJjfbczPz3mTkvrGRJkFmRU0QVUHUkCtXW 6klbUoET5F6Qkav7ztwtQHV4NZVNPnEmePN/JvOmjfLSliwuABKiXMiJ2l/HvBAzEbT4/Y2m23kyJH169efMWPGgwcPCIKAPbGaADp4QqUcQRDOnj07ffr0 7t27BwUFde7c2dPTs27dur1793748CHP8xhaJEniLj4AD5gK86 MIz4CCmEmaHh/C4FEKb/hzuQLP999/X7du3YSEBHh7BQMPiXhaEpCmcJLIcpyiqYokm/Lyf5owPmptOM0QiiLyPMNxtKgn4iiKCCEcbOKARpBhSLM5z2Y3 419JsuAKPA7CSpB2miY4noYkISd4CltCih7+cQWe4vkT+FGuXA bU+ILlhuLIJSuWdAjocPDIQdf1TspnFFtVCxJNiqzRuBAZAFIo 3IzHNXhceflKBpJRQmZY6Dle4mme3rJ18+Dhgw3VqZmyiguMuu ciOHE1lSGSVyit1QUwBE6iKN5O8w5BYSVNEBQOKYKiSa7EBaWW tCkZPMWog72+70BcoIu8JWjWt3VHUqMmDVeFr2QRIzgbOGFNHf oTWDzGZBdjcTNBENatW1erVi1vb+/Jkyfv3r07IyPDarUalWxI3wRBePXqVWxsbGhoaMeOHUNCQqZMm bJ+/Xqo6sayLGBDkiSaplU9cxMODQIByA3S9BKfABvsnYNJsEfOCJ5 SPlSJ4Pnuu+/q1KmzZcuWCgkeh8BSIo9UmZMQx/OqpmmKajGZJ0+esG7dWsjuFAQWCgfoOEEIcdgAwlmfVpspLf1V Tm4mFCnSNJnjaFfgsVjybTYzQdgYhhQQJztlCIoeTCrmgnMJHq XEUV7fXleutvJbHVwet/Aq7wRP4YhCAXhKzNUvxYJx7eUr+TG/cGZMARsYgSYYx6aETQOHhm7cshFaeZIsWaLTqRQ5tWH+oodwNZ XsrHNTqNSNfqrO140yE0VDksbLmqBoSFA4knNQHIkUl3Lq0td0 1/lGvxU8b1tOjYssIEXIyMlYuHRhtZrV9BiPQDAEwRCC/OcRF6h6sosRPOBYy8/PHzt2bI0aNf7rv/6rXr16a9asSUlJsVgsZn0zmUwmkyk/Pz8/Px+AwXHc3bt3X7x4IQgCFMjBLRJASoBDOyAHUA0NgbBBAydjTA WFqNJvBA+YPv8UPMC5P2hbBIogKZKiaJpmGUrgGMTTEmJkxGuy qGmshHhFEhASJUlVlPS0tCVLFu7bv1vTZAFxLEuJkqCHbZwpnM ZsG1AfEKQtLz/HbMkDzxvkTrvKbpNkocSRlZWenZ1htZmAc1AaTnMNnvIarr694 P6GR0KSJZesWNK+c/sDKQf+mU//t45imSvO84F6ybB4IUWgecpGWvOt+a8zXueYchy0A9IvdAe9y0 MXznQpcGG5AkBZAxsQwd62a1uvb75K3pkM7QNE113Ofke463ed aglD0nhR5QSZ4SWalxhBZkVVMJBJKTLKep5v7ynkd4NH0bsgKp q8e//uhr7eE6dOzDFlQ4or3EKgLPgTuNpcbZqm0TSdmpo6ceLEpk2bN mjQICAgYODAgdOnT09ISFi9evXo0aMHDBjg7+8fHBycmJjoKp/mXW2YTFrh6tRjxoxxc3NLSEgw6sgrDHg4DB7ZCR5NUTPS0keP/nbdurUMS0LZguLSNRAaYPBAuQG7w0qQNmOtDtfgQSWOfFOOyZR LEDYQLICF9A7BoxsHSNYkFjErwlYEdg08duroWwOP8zEZcCJrs qIpsibxEk9xpJ2yZ+ZmmmwmiqMMRg9vEFAVHYWdV8ZASPmAR1R FO2XbuiPpqz5fJe9MJhhCkAWaL3NlhHIFT8mX4q8GHrCocDmfX ft2+TbznTl3Zp4lDzddFWQeCnBI2p+kckHxDcInDofjxo0bYWF hPXr0qF279t///vcPPvjgH//4R6VKlfz9/YcMGRIQEPDll19u3brVVT7Nu9pcgWfUqFEeHh7QFkHTqxtUHPC okqhprGgAj6pmpKePGz9206YNguAsxSZJgoA4hDhcWaBQqVAFA Yp4gQHvnJFPJQ4ZiwgKD5K0E4SNZSk9Pcg5+bsCD4sYcIJDzHx 1xOquPYJPnj1ZjuAp4qIRdZcUUpCsyaqmqJoCKGIRa7aboGoOx IH0PBWXLrIisSJjbKZcwIMUZLLlx25a3zGwY8yGmBxTDqjp3iF 4XHsL/1rggb8+VGcQVbR7/+6WbVuuCFsBJU2BSYAcpAjynxo82FWVk5Ozffv2MWPGdO3a9cs vv+zYseOAAQN27tz54sWL8+fPnzhxwmQyucqneVebK/B8++23Xl5ee/bsMf6qwoCHVSSkaYwo8LIoiEiUJU3VMtMzVqxYevDQfgjwUJSD ZSmWowSBBd9XkTxQWZexQaEBo7TaJXgKZNOFBhI5qEmKbSaQcf +RLJ6AoyfLzeJxtWIyAg2HhvCSpElgvpAsCRokWZME2VlLVJBd rsJFskxcKb7+F+ARLA7L5qT4bl9225wUb3FYWMT+jkZz5Qqeks dfDTwQQCJZAvqr7j+8PyA4IG5zHMkSoipCrhhEwiDS826X17e3 KYrCcRxWoJEk+ebNm19++eXmzZuPHj3C7T5VvfaBq3yad3j+JY JnxIgR9evXP3jwoDGkVGHAwygi0lQGOcEjybKmaVkZmYsWz9+7 d5emybzAMCyJq0djrTMMzB5dYiDi9FLMjJKLhxZO0zHOgytPO3 NX3yl4cKa66IzxLG7fud2BlP3lDp4i6jKCISANE7hiFAuAOlbW bSBcGK3EUZw0xVD0vwKPIPMkS+4/vH/4qGFHTx6VNUnSJMgUeVfgcXUp/mrgwZ1BIIRz+NihHr2679izHcxlEKmDohrU1e92eX17myAIkNn DcRwWCBjNIEivcTgcEJ93lU/zrrY/KXhkJGgqg3gneBRZ07SszMwpUydu3ZqgqJIkCZA9Kggs1MspUD zLBWmeutCgoEMPWD+lVK0ucRgFBU4TShLeubgAvro0Ty1dubRj YIdDRw++HfAUGCUEYywGyhqdY6IqQqISVLjRC465ysspQZGsi+ XKR1xAssS2Xdu+7vv19t3baJ6CheydgqfkS/HXBA9SBEWTJU06dPRQj17dd+7dKWsyUhC0hAfwQHWDd7u8vr0N q8h4nidJEuiCl3KsSVN1WZqrfJp3tf05XW20hARNoRHPySISRV lRNE3LzsyaP38OWDxQAgeJHMOQFOWAhoZi0WwbESqzQWAGwj+q s6C1C2+bi5I5ztJwulYbIPduYzxIr6iPFCEiOrz7V93PpZ4tP/AUkg4Xy53EiZNwIITz2wVZ0EuNccjZnqeUhNCCktK/bzUvBTwO2rE5Kb7LF0Fxm+MsDgvO1/k3eN7tAAWBqLdX33twT1C3oKTtiVBBB4SRfwXwGLXICCGcVQOV ciiKUnXkgL65xEneIYH+nOICWhJKAE9WVkRE2IkTR2H1NzTjkZ HIAXugXzUGjyjxRXoilC4uKAU8YOXgZlbvFjwUR0KWDDw/boiPDRnY78adG28HPAXU0Rd6vKg5a/uziIE1l5c4KFrDiZyousyPMeb8G8+2/FxtAsWRB48c+HbMiOOnj0PrGpJ9lzEeV/v/1cDDSxwYN7Im8xK3Y8/29p3bx22Og0coO2XH4IEf3tXC+rY3MGuMWTiQ1AmWkKIoUFcNO 9+Kz/BuTZ+KLad2UKSDpgiGpliG4TkW8VCZSlRkSVUYnuNFRLKMgyY5 JGRkZ62JjDh09AgvIkXTzHabrKmKpvEislOkxWGzOOwETdE8xy IeKbKi158QBIHjOKi1R5IkQRCgTWRZ1maz2Ww2lmUhPRgKxEKW L7yoqio8j+A/s1Z4kySJoiiCIKDYODafIXIIKcpQs0/TNDhhJEsUy1Asg2RJ0TRZU3kRURwjaaqiaaIiwwdnkUAQBEmSN E2zLMvzPNZT2u12hmFsNhtFUQihhISE77///sGDB3A+Vqs1KyvLYrHAxyQIguM4s9mcn5/PMAx09bDb7fABrVar1WqFBGnjzwzDmEwmgiDgO+BwOPBHs1gs+ fn5BEEUKfkOqQb42Q12htRl+K+qqvAFk2WZZVm8J1xb+EsVr+p h3OB2N5aLN/4KykzBz3a7PTk5ec6cOampqfjo+AdcSBG+MPArVVXhVsH9H4sc Hb5vxtIjUAfF+EFKOXlZlmFmuJGg0aPRvw+lTYyHhi85/hl/w2mahr8g/Mp4KSS9k5iqqhRFGfWckixwPC1hw10WQJ4Dld0lSeB4Gox7jqN xD0pZQQxDFiRlywie56CDIiTQiarCIl5UZUESWcTL+p3MS6IgS 5KmypqKFJkTC6YiSJumyZevXJw3b/atW9fBmw3dTAq0oziCq1dZNFYBhmbz4DznBRYh6MpY9E9mvIaa pgmCUOS2KfIWuP7GmErxb/1v33DyTZFJipwV3oprpo1vwb0S8E2LN7hzSrwDoeTobzlb1ZDu avzmGjf4DhoPBLcc3Mxz585t1qzZli1bjLNVGPBQHCtIIici5z LNsQzPvXzzeuKUyaO+/275qpVRMdGLli0NiwyPWhcTvjZq7fp1q8LXrAxbHbE2ak1kxOL lSxctXbIibPXatWujoqIiIyMjIiLCw8PXrFkTFhYWFha2cePG+ Pj4DRs2REVFRUVFbdiwIT4+fuPGjfBKTEzMunXrwsPDw8PDo6K iVq9eHR8fHxsbGxUVtWbNmvDw8JiYmPj4+K1bt65fvz4yMnLVq lUrV64MCwuLjIyECZctW7Z8+fKwsLCoqKjw8PBly5YtW7Zs9er V4WujIqPXhkWEL12xfOmK5WER4ZHRa8PXRq1dF7MqPCwqJjp20 8awyIiFSxbPmjtn4pTJEyZMmDhx4qRJk6Ch+vTp02fOnDlz5sy JEyfCf5csWRITExMSEtKiRYvVq1dv27Zt7dq1c+fOnTRp0tSpU 2fNmjVr1qwZM2YsWLBg7ty58+bNW7Ro0aJFi+bPnz9//vwlS5bExsauXr169erVsbGxxp+jo6NXrly5ZMmSNWvWxMTEhIW FhYeHb926NTExcePGjTExMTExMZs3b961a1dKSsrJkydPnDhx6 NChXbt2JScnw27x8fFxcXE7d+7cs2fP/v37Dx06dOjQof379+/Zs2fnzp0wQ2Ji4p49e3bv3n3gwIGUlJR9+/bt2LED9j9w4MC+ffvgjUePHj1x4sTJkydPnz599uzZ06dPnzhx 4siRI4f17dChQ/v27du9e/eePXtgqosXL548eXL69Ol9+/ZdtmzZwYMHDxw4cOjQoUuXLp0+ffrMmTNnzpw5fvz4mTNhyCSU AAAY7UlEQVRnLl26lJqaevny5UuXLp07d+7YsWPHjx//+eefr1+/fuPGjStXrsCvYEtNTf35558vXLhw4cKFS5cuXbx4MTU19cqVKz dv3rx9+/bNmzevXr166dKly5cvX7169dq1a9euXbt69SrMcPv27Vu3bt28 efPatWsw1YULF86fP3/t2rXLly+DavbIkSMnTpxITU29cePG9evXL1++DPPfvn37/v37d+7cuX79+pUrV2BO/Ks7d+5cu3YtNTX12rVrN2/evHHjxq1bt+7du3fv3r1bt26dPXfq5s1rz5798vLl8ydPH92/f+f+gzuPHz94/PjB/ft3bt2+fvPmtVu3b9y+c+P27Rs3b15LT3/97Nkv9+/fuXf/9uNfHjz+5cHtOzcuXf75+PEjZ86cPHf+9LnzZy5fTr3/4M7Tp4+fPnt8//GjX54/e/D40Z0H9x4+eXz34YObd27fffjg0rUrqVcup16+dOX6tVv37tx7 9ODewwd37t+7dev69etX7t27/fTp49zcrF27tn/3/eiUlINPnz2+fuPK+QtnLl66cPPmtVu3rl+/ceX69Stnzp48cfLoyZPHzp47de7c6VOnj586feL8+TOXr6Sev3 Dm7LlTFy6cPX/+zOkzJ86ePZWaev6ivqUW3u7fv//w4cN79+7duHHj5s2bDx8+fPr06ZMnT+7evfvgwYPHjx8/efLk8ePH9+/fv3379vXr11+9evX69evXr1+/efPmzZs3aWlpaWlp6a63NBfb06dPnz179vz5819//fXly5cwYVpaGp4fvwIb1CywWCxWq9Vut9vtdofDAc/KwA+apuFJFB5tKYqCtnK5ubk5OTl5eXlms9lqtWZkZOTm5ppMp pycHJjfbDbD2+12e35+fnZ2dk5OjsVigW5AMInZbLbZbBaLBWY zmUzAaSANPHVBLR94lk1PT8/OzoaHJ4RQbm7ugAED/Pz8EhMTwXqDR7QKAx4awIMERdMEWaI5lkPC64y0r/r0rlz1k79Xeu/Djyu/98H7lT78oNIH71ep9kmVqp/8vdJ773/0YV0Pd/d6nh9Xr1al6id13N0+1rdPCm+ffvpprVq1atSoUaVKlSpVqtSo UaNWrVqffvqpl5fXZ599VqdOnc8++6xKlSqVK1euUqVKpUqV3n///SpVqtSsWdPNzc3Dw6Nu3bq1atWqXr16tWrVPv74448++uijjz6 CA3300UeQ//Xee+/BG//+97//x3/8x3/+539WqlSpctVPPq5e7aNPPn7v/X+89/4/Pvrk44+rV6tc9ZNqn9b4+z8qVfrg/ao1qn9So3qVqp98UKXy//8/f//www8//PDDjz76qEqVKvApqlatWq1aterVq8Oxatas6ePjU7Vq1UqVKgU HB/v4+NSoUQPOtnr16lWrVq1atWrt2rVr1Kjh4eHRoEEDNze3WrVq ffbZZx4eHp6enl5eXjVr1qxZs6aXl5fx59q1a3/wwQcfffRRrVq1atasWb16dTc3N29v78aNGzds2NDLy6tOnTq1a tWqU6dO/fr1fX19GzVqVK9ePXd3d7g+Xl5ecJVq165dp04dd3d3T09PT09 Pd3f3OnXq1K5du1atWu7u7t7e3vXq1XNzc2vYsCG0ha9evTpMC 7vVrl27bt26np6e9evXr1+/fr169by8vDw9PT08PDw8PNzd3evVq+fh4eHm5lbkEM2bN//8888rV678t7/9rWbNmp6envC5GjduDLt5eHjUrFmzTp06Xl5e7u7uTZs2bdq0a aNGjdzd3d3d3Rs1agSv+Pj4+Pj4NGrUqFGjRg0bNmzYsGGDBg0 aNGhQv3795s2bwwdv1KhRkyZNmjVr1qxZM0hB9/b2btSoEX6vt7d3gwYNWrRo0bp163bt2rVq1crPz8/Hx8fPz69FixZt27b19fWtV68efBZ3d3c/P7/AwMCAgIA2bdq0aNGiVatWAQEBwcHBnTp1atmyZdOmTf39/f39/f38/Pz8/Fq2bNmhQwf41eeff966devOnTsHBQUFBATAuz7/vFmnTu2//PKLXr2+7N69a1BQ58DATl26BHTtGtS1W1BwcGBAQMf27du0bde qfYc2nTq379o1qFOn9m3atmzTtmXHju06dmrXuo1/s+ZNfJv4NG3q28TPp5FPgyZ+jdu2axUY2CkoqHPLNq07BHRq36 lju44dOgcFtu3YvnnLz/1bt/Jv3apFS//mLT9v2aZ1+04dOwcFdgoK6BDQqWWrFr6+jVq1+rxz5w5f9+7Zx M/n//7f/+PXtHFQl4BWrT7382vcokXTNm1atmnTslXrz1u19q9Xz8PdvY6 7e5369T3rN/D08HTz9HRr4O3VwLueh0ddN7fPPDzrenjUrVO3tpvbZ/Xqe8DtV79+/YYNG/r6+jZt2hRuhs8//xwuUZMmTfz8/Fq1atW2bds2bdq0a9cOLmDnzp07d+7cvn37Nm3atGzZMkDfAgM DAwMDg/Stp4vtSxfbV1991Uvfvta33r17f/PNN331rV+/fv369QsJCQkJCcGvwyv9+/cfMGDAgAEDvv322xEjRgwbNmzo0KFDhw4dNmzYiBEjvv3226FD hw4aNGjAgAH4Xf379w8NDQ0JCRk0aNDQoUMHDx4cGho6ePDg0a NHT5gw4YcffhgzZszw4cOHDBkydOjQkSNH/vDDDxMmTBg9evTw4cOHDx8+cuTIb7/9dsiQIYMHDx4+fPjYsWPHjRv3448/wkPwxIkTJ0yY8NNPP40bNy40NLRbt25ffvnl6NGjZ8yYMX78+J CQkEqVKn366acbN240ujQqDHigJCLFMazAEwxNMrSkKvkWc9L2 5BGjRvbu+82wb0eMnzhh5pzZs+fPWxm2+qfJE8eM/X7StCnhUZHrN8atCg9bFb4mbnP8pk2b4uPj4+PjN2/evGXLlsTExMTExKSkpF27du3Zs2fXrl1bt27dunUr/u+WLVs2bNgQFxe3YcMGsJAiIiJWrFgxc+bMZcuWxcbGbt++fde uXQkJCZGRkcuWLYuKioqIiIiIiIiKilq7dm1kZOTKlSsXL168b t26NWvWLF26dMGCBbNnz541a9aSJUuioqKiYqKjY9dHrYteHRG +OiI8al10dOz6qJjo6PXr5i1cMHPO7CXLl62JiozbvClp+7YtS Yn45OH8ExIS4CNgy2bixIk//vjjd9999913382ZM2fMmDGhoaFDhw6dPn36woULp0+fPmXKlLl z506ZMmX58uXh4eHw4ty5c5csWbJ48eK5c+dOnz4dXjH+PG3at FGjRo0fPx6sqylTpixYsGD+/PkLFy5csGDBrFmzxo8fP3To0P79+w8cOBDuV/gywLsmT548ZcqUyZMnh4SEDBgwYODAgYMHDx48ePDAgQMHDBgQ EhIyceLEGTNmzJ49+4cffhg6dOj3338/evRo+Ir26dMHvod9+vSBnwcMGDBs2LABAwb06tWrW7du3bp169 mzZ0hIyODBg+G7OnDgwJEjR37//fejRo0KCQnp3r17jx494Ns4cOBAuCY9e/YcMmRI3759e/To0a1bt8DAwJYtW/r7+7dq1apZs2Zff/113759+/Tp07179+Dg4ODg4ICAgHbt2nXt2jVY37p06dKlSxdYfQIDA/v06RMcHNyyZcvGjRs3bty4efPmsJY1b968RYsW/v7+LVu2hEO0aNGiefPmkILer1+/vn37wjrVr1+/YcOG9e/fv0ePHj179gwNDe3fv3/37t179er17bffTpo0afTo0YMGDRo8ePDIkSNHjRo1cODAXr16B QYGBgcHd+7c+fPPP2/atGn79u179eoVGhrau3fvLl26AHXatWsHDxn16tXzbdLIr6lv0 6a+Pj7enl5udd1qu3vUqVfPo1GjBr5NGjXx8/FuWK+uW+3atT91c/+sfgPPBt5eXl7uHp516zfw9PVt1KxZE7+mjRs3btiuXes2bVs2 a96kfn1PTy+3ho3q+zbx8fVt5Obl0dC3caMmvo39mjT7vEUj38 Z1PT3cvTzrNfT2qOdV18O9roe7ez0v93pedT3ca9X5rH59z/r1PRs2ql+zVo169T39Wzb39HLz9HJv2Kh+3bq1a9asXqdOLQ/Puu7uddzcPvPwqNvA2wt28G5Yr2HD+vXqedSr79GoUYPmLfx8f Rv5+Hg3aeLTpIlPI58GjX0bNmvu17JlyxYtWjRp0sTb29vd3b1 WrVrVqlX75JNP3N3d4Xnos88+++yzzwBOXl5eNWrUqFmzZm19g 8esqlWrwpNZ8c2tjFtNffv0009r6Bs8YNWqVQsO+pm+1alTB3b 49NNP4V14N3gahgdBeB32h4cteMiDqerWrevm5lajRg14V+3at eE528PDw9vbG2aD3YwbPJ7CidWsWROeWT/99NPKlSt//PHH1apVg0nwCTRq1KhBgwZ169at+v/au7amxnEs/CtmnuZ5fsz80H6dmqq51c7SszTkQi4EQobQBMItkOUW27J1sWV b+/DFQu1YTGc3DWFbX52ijK3IsiydTzo61vn222+++Qbjxe++++77 77//4YcffvrpJx0i6C0Rj8yzJM8CGkWc+REhNMqUup89Zkpd3VyfXV 1e3/475HP7cqbU5N/T8cX59O5W5lmmVMhZQEOZZ9j8zlwd0Y7wqBEdz1wtWHu1FRWhk/T6wfNAeEGdOaXU933P82B2h+07UyrOZJzJ+QZzKs+U8kIyvb+b kYAKrp/rGQghHh4eptPpdDr1fR9bBE6n09PT08lkgtth+kwIQaBcFAlLP rBfY8UFKzHmMebRhBCsYGEqjfT4GwTBzc3NxcXFZDK5u7ubzWY PDw/39/ez2YwQghm97/vX19c3NzfT6RQbHU6nU0zhYTrAYtXNzQ3C8Y7H49PT04uLi6ur q8vLy7Ozs/F4jFsQQu7v7y8vL0ej0Wg0uri4uLu7833/6upqMpmgBiilQRBcXV0Nh8Ner3d2djadThF+8ezs7Pj42PO86+ vrk5OT0Wg0HA5hHGu329vb2+Px+PLy8uLi4vj4GBaY/f39Vqv1l4HBYDAYDA4KTKfT0WjUbrdhhWs0GjDatFqtTqfT7XZ 7vV6v1+t2u51OBycPDw/xUEdHR8Ph8Pz8/O7ubjweD4fDs7MzLLyheLe3t4yxh4eHyWQymUywWeT5+flwOBw MBkdHR4PBAJZAPOnt7e3BwUG73d7d3R2NRicnJ/1+v9/vj0aj8Xh0Oh6NTo4Ohwf7+7u9Xmdvr9s/6B0d/XVy8vH09Hh4NNjtddqdnb397uHwoLlTazS2m81aq91AyoODvX6/9/Hj4dHHv/r9XnOnVm9sdTo7e3vd3V57q17r7PW6+71ef38wPNzd39tq1GvN RqvbqbeaW/XaVr1W22nUmo0Pte33H/6122u3OzvdbuufG//Y3Hw/OjkaDgfbtc3ubqte39re3sStm81ao1lrt5t7+7udbqvbbe33e/2D3m6v3et1DgZ7nW6r0dyu1T/s7NR3dur1+lazWevuttoGWgaazSbOwArabre73W6r1YKtslug0 +mgYZTQLFBbEmZJkE+jgM4Tt0AaXfhOp1NZMP0TXXJtxcV5ZKL vAvPv5ubm1tZWvV7HQa1Ww1VtDd7a2tI25A8fPmxsbGxsbGxub v7666+///77H3/88f79e223/PPPP2GOrtVqv/zyy7t37969e/fjjz/+9ttvP//88/b2NnY1zQsfijdDPCFnXCYhZ0mecRnTWKRK3dzdao3MEiFkkinl h8SPCJcxS+IkT7Uqj7NU5lbVbfrLm6uyiE6Bq5ppdJwMznkURZ TS0uKkyVhJkphUr5TK8xy8pZQKGeVJzJIYzgXarpgpxWJB4yfK SVVOBU8NmIvq+tYoHhYhr6+v1cLu6/pZTGrUy4Z4ZHPFUh/rTWp14tI6J3wBbHwMX4PSZwf6X73WmhtB6ZGh3hnXdNCwvcfFV 4ACmy8I3Gmuw+PWendeMzgx/CP0b1M7dG6fMxxRRpNThQtTySlIX9IZLq7i5oYb7t/eDtb5KAo4j57ChSiJNfn5NwZKSimwAVUcMyNSImJcIb6i0D9XK k0kN7fwgD3cFJbE6H0ilVwmSZ6ZV5VKIxroreLh4xDRQC24npo JtEOEdmSFo4HencRwXn1CVgSkMf2VzdeXVQEJTPctffIzK98G0 yvM7HFmN9EnF9tbpXNBqXg6Q7PBoAbMraxL9aDbzKLq0G5Nupx pEVgIgE9WWsS4U58qCtzozRAP3LpCRpMs5UnMEpEpdftwL9KEJ 3Gq8ogz+K2FnCVZGtAoTmWSpSFnkZg71bC4rPhMVDYLrS6VoQJ Q0anhZGLWfkk7QCOX9JF2Ooo4i1MZZ5LGgsYizmScyogzuACVO nBmxGnXDQ5adTabCSHCMMR98ffx8dFMjGKgAJjEMMbgvIf1Sd2 e0jSFU4o+1lMcuJnBYQxDmLRwzcJd4LOnY4eY3RucIY3AVigSV D8SQ9drAkAZcBespuoZmOYkVDiu4lWizHhAWezlrgpWA4FB0SM rpDE7D3JO09TcxaSkKUqAh2QQBBiIpIU3GoYmnHNwGOccX2aYb QxPigS6P2uuBdNHUaTdKVF1eCg44+HnuiY9z0Mx8BTmW+AiWgw X8uSiVmxpWPnJQSK5iCkXVMTUzGH+ZVuecB5h/Bdnkss4U0rmGXpoyGkQhV5ICKNcJkmWxqlkSaxUiliLyEoIynh IKRGCUhZyEYHqOI84tsLKkjhmcQKPtadP6GQqGAspJSKmccxAn LmSqPlFL7IS2ej3vqgHzGTmUKwUI6eExAI9WCxxTOnSM5rKpq+ eB/qFeVNZuDuabbv0E31GH5skpwzyw9Np1sHVpHAhNkd+6i2Z2lSe 5KkfEkIjjwRQzTC4UcGp4F4YwFSFS2j9SBNEIY5pQTxm60GVob K0PkUarW11JeJYzxnNN6S5RA8tTe7BVc1bWrfKwtRmCk6KVIIv I8HhaS1VNTvqNgEi0d63cHTRKdFcsizDczHGdJAo6Ee0ElSR9o TGMRSllDIMQ1RdEAS4Hb5uY4zheWFahMZEAtQ2HNN1hevOqc94 nofMoZp1zyxxBjIsdXtN7WZkX+22nmWZ7/tgLD0hE0Ig0K8ORw96wAw1iiI909Le5DoqlwlzBIq60qSovX20 By1y0wwKCyS6JR7KdKdG2aA34emuXyXKU5rG6RESWIoQgn/h+4Rn8X0fbseMh1EUwEla6+44ZmHkU0r0vEFKEScsTWN4S2O/D2j8mffAeTSPR6Wk9rrGhEakCRUcXxqJNDEm7p+Yl2n8NHniIm IsBO0JQWUqEqlDL6YynUc8SSRnPOQ8whnQDCY9iRTFx3xSpiKb T3o+0Y/6Mwkb8dia1mLX++9gUs7n8Ee2gOdnPIvUhfR4InMCrYo5vcnKe fGFAw5M84+NlfUA3fYIeREpDpsyqHUknpD4IQmikNAIkxUaCxa LSPBK4TKpFgSlTyXm+Lqtp2uGJF9OrPlYsGx6G4QFy+bzFWLZq lvUfauuav5FxdYl57G6F2S+u9WC4BtwfACe5UnxsU5mS5/Od6BfkBXBNvNYVf5fFdabeBiNBKOC01jwJK6UOEttgvDAoJy8k HWD1YxtEWs+Fiyb3obFkX5pvO9gw7JVVxqoah5aXYmqI32sSmz 9URaxukti2w4RuWF/RfUU2tGafvlO4/BqWF/iCWhEGA05iwSLBBcyqZTFHUQKSZM8wwfS60w8i3a258WajwXLp rfhb7Wkgw3LVh3G0eZvwT2rK1H1huurEluXlKpaslxWSlrs6ps brKPs6R3xvCGsHfH4IfFD4kdhQEMC7mE05Axr74timwnNTW1za 5vE7EfmmW34+Vqw2R/sdglLPhYsm97h1YEXtGhqW9kNEvZF5Zn+WCk2k5253aJMn4Kb2 NLbotSvvM86/O9YS+KJCD4RDWgY0Ah+xn4UVkpAo0rBrwh7oq6Qs4gzumYI2XJ iQ2TBsukdXh2ldwSHQ0LI6u4QfFGxdUmbWLOiEILt4xgLGQvhE 1EplJFqcVg/rB/xROQTXinkMfArZUaqxSNBWcLAm/u7rhEqyvms2OBbsGz6L53PV4hlqw4dwUzjeR6251pRgWZfVGxd 0taFff+xUoJgFgSzgJjiBcSzpiezalkRln2/Ds9gDYlHs05hdguJH5JlFbQXkk8l8MLAI8FrP18ZC+X8G7HB9o KXTf+l8/kKsWzVYX6j06xewdkU9IrE1iVngV8pfvBYKYR4pgRzmX1mekNW g+cHCg5LYW2Jp+CbQgIaWuRZU5s+U8ycVmevWA2Wt0u8DmxT5l cr0NvBslVnXtV2NvL2TW3mONIUEnqVMje1FdmGkQ+xprcWaTWw qaxV5f9VYe2Ix8HBwcHh/xuOeBwcHBwcXhSOeBwcHBwcXhSOeBwcHBwcXhSOeBwcHBwcXhS OeBwcHBwcXhSOeBwcHBwcXhSOeBwcHBwcXhSOeBwcHBwcXhSOe BwcHBwcXhSOeBwcHBwcXhSOeBwcHBwcXhSOeBwcHBwcXhT/AaG/pcA+z8fJAAAAAElFTkSuQmCC

ممكن تشرحون لي هــ السؤال رقم 28

قيمة معامل الارتباط بين طريقة التحفيز الجديده والقديمه

BayanFJ

2012- 12- 23, 05:01 PM

سؤالين هنا ما ادري كيف طريقة واستنتا النواتج اذا احد فاهم ماعليكم امر تشرحونها لي

http://www.mobdi3ine.net/up/13562682611.jpg (http://www.mobdi3ine.net/)رفع الصور (http://www.mobdi3ine.net/)

http://www.mobdi3ine.net/up/13562682622.jpg (http://www.mobdi3ine.net/)رفع الصور (http://www.mobdi3ine.net/)

وربي يوفق الجميع

شروحات لأمثلة مشابهة
الأول > http://www.youtube.com/watch?feature=player_detailpage&list=PLgg5W8D-4s82x3gN8paYxOPMti4dgSWtB&v=FtcetDdIJAk#t=1659s
الثاني > http://www.youtube.com/watch?feature=player_detailpage&list=PLgg5W8D-4s82x3gN8paYxOPMti4dgSWtB&v=FtcetDdIJAk#t=2150s

طالبة اداره1

2012- 12- 23, 05:04 PM

لو سمحتوا الرسوم البيانيه للي بالملخص وش تفيدنا فيه ؟؟
بتجي باالامتحان والا وش موقعها من الاعراب؟؟

وانا ناوية احفظ اجابات الاختبارات السابقه حفظ صم وش رايكم ؟؟

ترتيل

2012- 12- 23, 05:05 PM

الي عنده الكتاب في ص 410
سؤال 16 - 17
كيف جاء الجواب

مـحمد _vip

2012- 12- 23, 05:11 PM

الله يعطيك العافيه بس مشكلتي افتح هالمواقع ويطلع لي الف ملخص و مدري وش اذاكر :33:

نبراس الشهادة

2012- 12- 23, 05:16 PM

أحد يفهمني فيه مسالة بالملخص لـ د/ جيكل ونفسها بالضبظ جات في اسئلة الامتحان بس أجاباتهم مختلفين كيف ؟
سؤال أستهلاك الكهرباء لمسكن مكون من 8غرف !!!

سكن مخ اللي في بالي 8جن

أبان

2012- 12- 23, 05:24 PM

أبآن في اسئلة سيف الدين صفحه 33
السؤال من 21 الى 28 التوزيع التكراري كيف طلعه ؟
حآط جدآول بس مآفهمت كيف طلعها

هو حاط 4 جداول و يطلب الفئة المنوالية و المنوال في كل جدول

طبعاً هذي البيانات كمية متصلة لأنها على شكل فئات

الفئة المنوالية هي الفئة التي لها أعلى تركيز (إن كان طول الفئات مختلفة) أو أعلى تكرار إن كان طول الفئات متساوياً

الجدول الأول :
طول الفئة مختلف و الكثافة متساوية ....إذن لا يوجد فئة منوالية و بالتالي لا يوجد منوال

الجدول الثاني :
الفئة المنوالية هي الفئة الثانية ( من 20 إلى 30) لأن كثافتها هو أعلى كثافة بين بقية الفئات ، و المنوال هو مركز الفئة وهو = (30+20)÷2 = 25

الجدول الثالث :
الفئة المنوالية هي الثانية و الثالثة لأن كثافتهما هي 1.6
قيمة المنوال هو مركز الفئتين 10 + 17.5

الجدول الرابع :
يحتاج يضاف عليه عمودين ، واحد طول الفئة و الثاني كثافة التكرار

و بما أن طول الفئات متساوي فنكتفي بحجم التكرار لتحديد الفئة المنوالية .
وعليه تكون الفئة الرابعة هي الفئة المنوالية وقيمة المنوال مركز الفئة وهو 35

و الله أعلم

هزتني الذكرى

2012- 12- 23, 05:40 PM

6 . مجموعة من الب اٌنات تتكون من الدرجات التال ةٌ: 3 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 6 , 7 , 5 , 6 , 3 ثم طلب
منك إضافة ) 10 ( درجات لكل درجة من درجات هذا التوز عٌ , فإن ق مٌة المنوال الجد دٌ سوف:
أ - لا حدث لها أي تغ رٌٌ
ب - تت ضاعف
ج - تن خفض
د - تر تفع

31 . لقد أوضحت إحدى الدراسات الت تهتم بطلبة جامعة الملك ف صٌل أن زمن الاسترجاع )أي زمن التذكر(
ف الصباح أسرع منه ف المساء , ف هذه الدراسة عٌتبر زمن الاسترجاع:
أ - مت غ رٌ تابع
ب - م جتمع الدراسة
ج - متغير دخيل
د - مت غ رٌ مستقل

وش الجواب ؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟

BayanFJ

2012- 12- 23, 05:41 PM

http://www.ckfu.org/vb/7810283-post487.html
الأول مو مثله ولا يشبه له :biggrin:

يقولك
- العدد الكلي ل الطلاب يساوي :
# العدد الكلي للطلاب = مجموع عدد تكرار الفئات
# عدد تكرار الفئات = مساحة المستطيل
# مساحة المستطيل = الطول * الارتفاع (الطول:طول الفئة"الحدالاعلى - الحد الادنى" , الارتفاع: كثافة التكرار)
# .. عدد تكرار الفئة1 = 60 * 2 = 120
.. .. عدد تكرار الفئة2 = 10 * 6 = 60
.. .. عدد تكرار الفئة3 = 10 * 4 = 40
.. .. عدد تكرار الفئة4 = 20 * 2 = 40
# العدد الكلي = 120 + 60 + 40 + 40 = 260

- عدد الطلاب الراسبين (الحاصلين على درجة أقل من 60) هو :
يعني المستطيل البنفسجي "أول واحد ع اليسار"
# عدد تكرار الفئة = مساحة المستطيل = الطول * الارتفاع = 60 * 2 = 120
اللي هي الفئة1.

-عدد الطلاب الحاصلين على 80 فأكثر يساوي :
يعني المستطين الاصفر "اول واحد ع اليمين"
# عدد تكرار الفئة = مساحة المستطيل = الطول * الارتفاع = 20 * 2 = 40
اللي هي الفئة4.

- عدد الطلاب الحاصلين على تقدير C (أكثر من 75 و أقل من80) يعني بينهم:
يعني نصف المستطيل الوردي "الثاني من اليمين"
# عدد تكرار الفئة = مساحة المستطيل = الطول * الارتفاع = (80-75) * 4 = 5 *4 = 20

- عدد الطلاب الحاصلين الناجحين والحاصلين على تقدير B على الاكثر (اكثر من60 وأقل من80)
يعني مجموع المستطيلين الوردي و الاخضر "الأثنين اللي بالوسط"
# مجموع تكرار الفئتين = مساحة الفئتين = (طول*ارتفاع)الوردي + (طول*ارتفاع)الاخضر
= ( 10*4) + (10*6) = 100

هزتني الذكرى

2012- 12- 23, 05:56 PM

. إذا كان لد كٌ مجموعت نٌ من الطلبة وقدموا اختبار تحص لٌ ,ً وحصلوا على الدرجات التال ةٌ:
المجموعة الأولى: 20 , 10 , 15 , 5 , 10
المجموعة الثان ةٌ: 9 , 17 , 5 , 20 , 9
بالرجوع للب اٌنات السابقة , أفضل أسلوب إحصائ لحساب معامل الارتباط ب نٌ درجات هات نٌ المجموعت نٌ؟
أ - اخت بار سب رٌمان للارتباط
ب - اخ تبار معامل التوافق للارتباط
ج - اخ تبار معامل الاقتران للارتباط
د - اخ تبار معامل ب رٌسون للارتباط

مممكن جواب هالسؤال

Richou x

2012- 12- 23, 05:59 PM

ممكن تشرحون لي هــ السؤال رقم 28

قيمة معامل الارتباط بين طريقة التحفيز الجديده والقديمه

ممكن :12:

أبان

2012- 12- 23, 06:03 PM

ممكن تشرحون لي هــ السؤال رقم 28

قيمة معامل الارتباط بين طريقة التحفيز الجديده والقديمه

ممكن :12:

شرحنا بنفس هذا الموضوع أمس

نبراس الشهادة

2012- 12- 23, 06:04 PM

بس أسئلة تنطرح ! مافيه أجوبة:12:
!!!!

أبان

2012- 12- 23, 06:14 PM

بس أسئلة تنطرح ! مافيه أجوبة:12:
!!!!

http://www.ckfu.org/vb/t389556-32.html#post7789047

messi fcb

2012- 12- 23, 06:21 PM

31 ) أذا كانت لديك البيانات التالية : 4 ,17, 23, 8, 17, 25, 11, 18, 24, 12, 20, 25 بالرجوع الى السابقة الأنحراف المعياري لهذه البيانات هو :
ا) 5,3
ب) 6.7
ج) 7.2
د) 4.5

الله يرضى عليكم ايش الجواب وكيف طريقه الحل ؟؟