مذاكرة جماعية مجلس مذاكرة استخــــدام الحاسب في البحوث الاجتماعيه بتاريخ 20/7/1435هـ [الأرشيف] - الصفحة 2 - ملتقى طلاب وطالبات جامعة الملك فيصل,جامعة الدمام

المشعلي

2014- 5- 18, 05:52 PM

وش الفرق بين الحاسب الالي والانترنت والانترانت

المشعلي

2014- 5- 18, 05:52 PM

:mh12::mh12::mh12:

اشهد يابوضيدان معلومات عامه وبتجيب العيد فيها :41jg:

بو ضيدان

2014- 5- 18, 05:52 PM

ليش مافيه ولا رد ع سؤالي بغيت الخمسين سؤال مو محصلتهم
موجودين باول صفحهخ بس ناقين مافيه الا 43 جعل ابوك الجنه

النايفهه

2014- 5- 18, 05:53 PM

مفارقتها السهوله والله هههههههههه:000:

المشعلي

2014- 5- 18, 05:54 PM

س/ كان عدد مستخدمي الانترنت في عام 2000قرابة ....... مليون مستخدم :
- 230
-322
-350
-320

/ ووصل مستخدمي الانتر نت مليار مستخدم عام :
- 2003
-2006
-2007
-2004

s w w a 7

2014- 5- 18, 05:55 PM

ليش مافيه ولا رد ع سؤالي بغيت الخمسين سؤال مو محصلتهم

http://www.ckfu.org/vb/showthread.php?t=539033

جذآآآآآب

2014- 5- 18, 05:55 PM

وش الفرق بين الحاسب الالي والانترنت والانترانت

:007: :007: :007: :007: :007: :007:

المشعلي

2014- 5- 18, 05:56 PM

انشئ الانترنت عام1976 وسميت ب اربانت <<<<<مهم

النايفهه

2014- 5- 18, 05:56 PM

المشعلي عطنا من اسئله الاترام اللي طافت وشوف الابداع بالإجابات :biggrin:

المشعلي

2014- 5- 18, 05:57 PM

:007: :007: :007: :007: :007: :007:

ابحث وعطنى الاجابه من مفهومك العلمي ووش فهمت من قراءة الملزمه:lllolll:

المشعلي

2014- 5- 18, 05:59 PM

المشعلي عطنا من اسئله الاترام اللي طافت وشوف الابداع بالإجابات :biggrin:

اذا ماعرفت اللي بالمزمه لاتقولين الاترام لان ماعندنا الا حقت قبل سنتين :41jg:

المشعلي

2014- 5- 18, 06:00 PM

الشبكه الجديده اللي بعد اربانت وطلعت عام 1983 اسمها مل نت <<<يعني طفش النت مهمه

ميزتها تخدم العسكر

النايفهه

2014- 5- 18, 06:01 PM

عادي شوف اختبار امس جايب حقه عام 33 و34مخلطهن جميع طال عممره:16.jpg:

المشعلي

2014- 5- 18, 06:03 PM

ولما العسكر استحلوا مل نت حولوا الشعب على الاوله اربانت واربانت اوقفت عاااام 1990 غزو صدام وعرفناها بالانترنت

المشعلي

2014- 5- 18, 06:04 PM

انا عندي احساس راح يبدع بالانترنت بالاسئله لان ما اظن فيه احد مايعرف بالنت فلذلك ان شالله تكون اسئلة العام
واذا ودكم مافيه مشكله انا حبيت اذكر بعض النقاط للترسيخ فقط لاغير

المشعلي

2014- 5- 18, 06:07 PM

نصيحه اخر ما ارجع له الاسئله بعد ماغسل ايدي من الملزمه وطريقتي الخص الاربع صفحات بنصف صفحه على شكل نقاط والاسئله لاضافة معلومه وقد يجي خارج الاسئله فماينفع نعتمد اعتماد كلي على الاسئله لانه لو طلع يمين يسار خللت الورقه بمنهج جديد:oao:

المشعلي

2014- 5- 18, 06:08 PM

انا داكرت اللزمه فيها تعقيد وكلام يلخبط بصراحه بس تطلع ب40%معلومات مع الاسئله وملخص صغير تاخذ الفل مارك باذن الله

النايفهه

2014- 5- 18, 06:09 PM

http://www.ckfu.org/vb/quiz.php?do=take&quiz_id=2829

المشعلي

2014- 5- 18, 06:10 PM

يا فيه احباااط من الجميع احس انا لحالي وكل ماراسلت احد بالواتس نفس الشعور :000:واحس مالهم خلق يذاكرون وربي من امس بالملزمه ولا خلصت:sm5:

المشعلي

2014- 5- 18, 06:14 PM

استخدمت شبكة مل نت للمواقع العسكريه عام :
1972
1983
1990
1992

النايفهه

2014- 5- 18, 06:16 PM

1983

Qublan

2014- 5- 18, 06:18 PM

اركد فديتك يالمشعلي

ولا تعطي المقرر اكبر من حجمه

وذاكر اسئلة الاعوام السابقة

وملخص من و الى

واحلق شنبي لو جاك سؤال من خارج ملخص من والى والاسئلة السابقة 👨

النايفهه

2014- 5- 18, 06:21 PM

اركد فديتك يالمشعلي

ولا تعطي المقرر اكبر من حجمه

وذاكر اسئلة الاعوام السابقة

وملخص من و الى

واحلق شنبي لو جاك سؤال من خارج ملخص من والى والاسئلة السابقة 👨
:(204)::(204)::(204)::(204)::(204)::(204)::(204):: (204)::(204)::(204)::(204)::(204)::(204)::(204)::( 204):

*المحيط الهادي*

2014- 5- 18, 06:22 PM

بوضيدان
أقصد ملخص حق روز مختصر للغايه
ماعرفت أنزله
بس هو في الصفحه الرابعه منزلته ملامح في رابط ملخصات ومراجعات
جدأ حلو ويشمل كل المفيد في ملخص رجوى

شوشو82

2014- 5- 18, 06:23 PM

١٩٩٠

Qublan

2014- 5- 18, 06:24 PM

علم الاجتماع الحضري ، ماذاكرت الا يوم الاختبار

وبالتحديد من الساعة ١ الظهر الى ٣
والحمد لله ماصار عندي ولا خطأ

المشعلي

2014- 5- 18, 06:24 PM

وش العلاقه اللي تربط بين البريد الاكتروني والقوائم الاكترونيه ؟

المشعلي

2014- 5- 18, 06:25 PM

1983

:(204):

بو ضيدان

2014- 5- 18, 06:26 PM

اختبار كا 2 عند اختبار التوزيع المتوقع الربط 2 معناه اثنين فيه توزيع

اختبار مان وتني يو اذا كان وسيط كل عينتين مستقلتين يختلفان عن يعضهمها اختلافا جوهريا الربط اسمه يتكون من ثلاث اجزاء يعني فيه وسيط بينهم

اختبار ويلكوكسون للفروق بين رتب القيم لتحديد ماذا كانت العينات العشوائيه هي من نفس عينة المجتمع الربط اسمه عشوائي صعب نطقا

معامل ارتباط سبيرمان اذا كان المتغيران ينقسم كل منهما الا فئات منفصله كثيره الربط سوبرمان قوي يقسم الفئات منفصله

اختبار كليمو جوروف- سمر نوف يقوم بعمل كا2 وويلكوكسون الربط عالمين مقابل عالمين

اختبار كروسكال - والاس اذا كانت بيناته لاتتوزع توزيع اعتداليا او تكون العينات صغيره الربط الكرستاله شكلها غير اعتدالي وصغيره

معامل اتفاق كندال عندما يكون هناك رتب قام بعض الحكام المستقلين والمطلوب معرفة مدى اتفاقهم في تحديد الرتب الربط اتفاق واتفاقهم

شوشو82

2014- 5- 18, 06:27 PM

:confused:

المشعلي

2014- 5- 18, 06:27 PM

علم الاجتماع الحضري ، ماذاكرت الا يوم الاختبار

وبالتحديد من الساعة ١ الظهر الى ٣
والحمد لله ماصار عندي ولا خطأ

مع ملخص من والى كان عندنا حق اربع سمسترات وانا ماصعبت شي وانا اخوك بالعكس المقصد مراجعه ومناقشه :cool:

المشعلي

2014- 5- 18, 06:29 PM

اختبار كا 2 عند اختبار التوزيع المتوقع الربط 2 معناه اثنين فيه توزيع

اختبار مان وتني يو اذا كان وسيط كل عينتين مستقلتين يختلفان عن يعضهمها اختلافا جوهريا الربط اسمه يتكون من ثلاث اجزاء يعني فيه وسيط بينهم

اختبار ويلكوكسون للفروق بين رتب القيم لتحديد ماذا كانت العينات العشوائيه هي من نفس عينة المجتمع الربط اسمه عشوائي صعب نطقا

معامل ارتباط سبيرمان اذا كان المتغيران ينقسم كل منهما الا فئات منفصله كثيره الربط سوبرمان قوي يقسم الفئات منفصله

اختبار كليمو جوروف- سمر نوف يقوم بعمل كا2 وويلكوكسون الربط عالمين مقابل عالمين

اختبار كروسكال - والاس اذا كانت بيناته لاتتوزع توزيع اعتداليا او تكون العينات صغيره الربط الكرستاله شكلها غير اعتدالي وصغيره

معامل اتفاق كندال عندما يكون هناك رتب قام بعض الحكام المستقلين والمطلوب معرفة مدى اتفاقهم في تحديد الرتب الربط اتفاق واتفاقهم

ياسلام ماشاء الله على الناس الشغيله :(204)::(204)::(204):

عبدالله 888

2014- 5- 18, 06:29 PM

الله يعافيكم وين القى ملخص من والى

المشعلي

2014- 5- 18, 06:31 PM

الفائدة اهم من المعلومه هذي قاعدتي بالحياة والا النجاح الكل ان شالله بينجح باذن الله

:d5:

بو ضيدان

2014- 5- 18, 06:32 PM

بوضيدان

أقصد ملخص حق روز مختصر للغايه
ماعرفت أنزله
بس هو في الصفحه الرابعه منزلته ملامح في رابط ملخصات ومراجعات

جدأ حلو ويشمل كل المفيد في ملخص رجوى

اوك شكرا ربي يسعدك

المشعلي

2014- 5- 18, 06:35 PM

الفرق بين الشبكه العنكبوتيه والانترنت <<<<< يحتاج وقفه محاضره12

sembateka

2014- 5- 18, 06:37 PM

كيف الاسئله حقت الاختبار للي اطلعو عليهاا سهله ولا
انا توني ماخلصت المحتوى

النايفهه

2014- 5- 18, 06:40 PM

صلو وتقههوا وعينو خير ياعرب:71:

بو ضيدان

2014- 5- 18, 06:40 PM

الفرق بين الشبكه العنكبوتيه والانترنت <<<<< يحتاج وقفه محاضره12

مشعلي

الشبكه العنكبوتيه كانت اول ماكتشفت كان قديم قبل لايستخدمون الويب والمتصفحات قبل عام 1990

جذآآآآآب

2014- 5- 18, 06:42 PM

التفريق بين الاحصاء البارامتي والاحصاء اللابارامتي ؟
الجوب : الاحصاء البارامتي > يخص العلوم الطبيعيه
والاحصاء اللابارامتي > يخص العلوم الاجتماعيه

جذآآآآآب

2014- 5- 18, 06:43 PM

http://www.ckfu.org/vb/t574766.html

بو ضيدان

2014- 5- 18, 06:44 PM

كيف الاسئله حقت الاختبار للي اطلعو عليهاا سهله ولا
انا توني ماخلصت المحتوى

شوفي ذاكري ملخص من والى والاسئله

والشغلات اللي فيها تعدد مثل الاختبارات الابارامتريه انواعها سبع

او مثل انواع البرمجيات سبعه اعتقد

او انواع القياس اربعه

هذي الشغلات ارجعي لها في المحتوى يمكن يغير فيها

اما باقي الامور كلها كلام في كلام

التواريخ كلها ارجعي لها

وهكذا

بصلي وبرجع باي

جذآآآآآب

2014- 5- 18, 06:54 PM

التفريق بين المنطق الاستدلالي والمنطق استقرائي ؟

جذآآآآآب

2014- 5- 18, 06:55 PM

*******************

الحل بعد الصلاة

بو ضيدان

2014- 5- 18, 07:12 PM

استخدمو هذي الطريقه في المذاكره اللي مايبي يذاكر كامل المحتوى

1) معامل ارتباط سبـيـر مـان :

يستخدم لاختبار مدى أتفاق توزيع القيم مع التوزيع المتوقع ( كا 2 )
يستخدم عادة لبيان ما إذا كان وسيطا بين عينتين مستقلتين يختلفان عن بعضهما البعض اختلافا جوهريا (اختبارمان وتني يو )
يستخدم عندما تكون البيانات معبر عنها بشكل رتب لاختبار الفرض بأن عينات الدراسة لها نفس توزيع المجتمع الذي تم سحب العينات منه (ويلكوكسون )
يستخدم إذا كان المتغيران كلاهما ينقسمان إلى فئات منفصلة كثيرة ( سبيرمان )

شعاع النور

2014- 5- 18, 07:14 PM

ياحبايبي
اذا فيه احد دامج نموذجين للاسئله يكون اختصر موضوع المذاكره زي مادة علم الاجتماع الحضري

انا مسويه ملخص دامجه اسئله الاختبارات السابقه بملخص ليسهل المذاكره
تلاقيه بالصفحه الاولى

مسك الفيصل

2014- 5- 18, 07:14 PM

اسئلة الترم اللي طآف وينهآ ؟؟؟

مسك الفيصل

2014- 5- 18, 07:16 PM

انا مسويه ملخص دامجه اسئله الاختبارات السابقه بملخص ليسهل المذاكره
تلاقيه بالصفحه الاولى

شعآع الملخص عندي

فيه أسئلة الترم اللي طآف ؟؟؟

:sdfgdsf:

إمتزآج

2014- 5- 18, 07:17 PM

لا حول ولا قوة الا بالله
هههههههههههه
من امس مافتحت الماده على التدريب
احس الي حفظته طار :d
يبالي اراجع لحتى اتذكر بس اخاف انسى التدريب :d

شعاع النور

2014- 5- 18, 07:20 PM

شعآع الملخص عندي

فيه أسئلة الترم اللي طآف ؟؟؟

:sdfgdsf:

مافيه احد صور الاسئله اللي طافت
توكلي على الله واحفظي الموجود
ان شاء الله سهالات
والتوفيق للجميع

بو ضيدان

2014- 5- 18, 07:21 PM

الله يهديكم ليش تضغطون نفسكم بالمذاكره من ثم تتشكون امشو عالخطه مره ثانيه طيب امتزاج الكلام لك وانا اخوك

مسك الفيصل

2014- 5- 18, 07:23 PM

إن شآء الله الله ييسرهآ

المشعلي

2014- 5- 18, 07:28 PM

1) القياس لا يفترض أي ترتيب بين المتغيرات عند تخصيص درجة أو قيمة لها, يسمى القياس المستخدم:

القياس الاسمي
القياس الترتيبي
القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
القياس القائم على المعدل النسبي

1) يحصل هذا المقياس على أدنى مكانة في تصنيف مستويات القياس, يسمى القياس المستخدم:

القياس الاسمي
القياس الترتيبي
القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
القياس القائم على المعدل النسبي

لو تلاحظون الاسمي كله (ادنى مكانه ,, ولايفترض أي ترتيب للقيمه) يعني الاسمي مدخل اسمه بالعافيه ويقول الا اسمي:sm5:

إمتزآج

2014- 5- 18, 07:29 PM

الله يهديكم ليش تضغطون نفسكم بالمذاكره من ثم تتشكون امشو عالخطه مره ثانيه طيب امتزاج الكلام لك وانا اخوك

لا عادي وانا اختك مافيه ضغط ولا شي
دلع بس :16.jpg:
خلني ارتاح من هالمواد وافتك

المشعلي

2014- 5- 18, 07:35 PM

1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :

أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي
ج / القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية

د / القياس القائم على المعدل النسبي

1) عندما يبدأ الباحث في ترتيب الفئات أو المتغيرات طبقا لـبعض المحكات , يسمى القياس المستخدم :

القياس الاسمي
القياس الترتيبي
القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية

القياس القائم على المعدل النسبي

ماتحسون انه يحب الترتيب والتمييز ويتحكحك ,,:cool::cool:

ابو أثير

2014- 5- 18, 07:37 PM

طيب ايش الجواب الصح في سوال رقم ٤٢/س/القياس الاسمي:

شوشو82

2014- 5- 18, 07:39 PM

:d5::d5:ة

المشعلي

2014- 5- 18, 07:40 PM

1) يفرض أن هناك بعدا بين الفئات بشكل وحدات متساوية بالإضافة إلى خاصية نقطة بداية تساوي صفر , و يطلق عليه :

القياس الاسمي
القياس الترتيبي
القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية

القياس القائم على المعدل النسبي

واضح مادام فيها نسبه اكيد بتكون صفر

a.7419

2014- 5- 18, 07:40 PM

يعطططططيك العافية استفدت من موضوعك الله يسعدك 😭❤

mo__mo1

2014- 5- 18, 07:40 PM

1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :

أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي
ج / القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية

د / القياس القائم على المعدل النسبي

1) عندما يبدأ الباحث في ترتيب الفئات أو المتغيرات طبقا لـبعض المحكات , يسمى القياس المستخدم :

القياس الاسمي
القياس الترتيبي
القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية

القياس القائم على المعدل النسبي

ماتحسون انه يحب الترتيب والتمييز ويتحكحك ,,:cool::cool:

سوال الاول يقولون الجواب القياس الاسمي

ابو أثير

2014- 5- 18, 07:46 PM

درس القياس في اي محاضرة مساعدة

المشعلي

2014- 5- 18, 07:48 PM

1) اختبار ويلكوكس للفروق بين رتب قيم مرتبطة :

يستخدم لاختبار مدى أتفاق توزيع القيم مع التوزيع المتوقع
يستخدم عادة لبيان ما إذا كان وسيطا بين عينتين مستقلتين يختلفان عن بعضهما البعض اختلافا جوهريا
يستخدم عندما تكون البيانات معبر عنها بشكل رتب لإختبار الفرض بأن عينات الدراسة لها نفس توزيع المجتمع الذي تم سحب العينات منه
يستخدم إذا كان المتغيران كلاهما ينقسمان إلى فئات منفصلة كثيرة

لكوكس ماتحسون فيها تناغم وتشابه ( بأن عينات الدراسة لها نفس توزيع المجتمع الذي تم سحب العينات منه):(107):

النايفهه

2014- 5- 18, 07:49 PM

شبكة الانترانت : شبكة داخلية يتم التواصل من خلالها بين أجهزة معينة ممن الحاسب
الآلي و عرض الصفحات ضمن نطاق محدود سواء في نفس المبنى او على مستوى البلد
او مجموعة بلدان . الإفتراضيات هي حقائق واضحة بذاتها

الانترانت غييييييير الانترنت فرقوا

النايفهه

2014- 5- 18, 07:50 PM

شبكة الإنترنت هي شبكة عالمية ضخمة من أجهزة الحاسب و الكابلات المرتبطة
ببعضها البعض و عمل من خلال شبكة اتصال ، منتشرة حول العالم وتعد مصدراا
معلوماتياا ضخماا و احد اهم أدوات تقنية المعلومات

المشعلي

2014- 5- 18, 07:54 PM

1) اختبار مان وتني يو :

يستخدم لاختبار مدى أتفاق توزيع القيم مع التوزيع المتوقع
يستخدم عادة لبيان ما إذا كان وسيطا بين عينتين مستقلتين يختلفان عن بعضهما البعض إختلافا جوهريا
يستخدم عندما تكون البيانات معبر عنها بشكل رتب لاختبار الفرض بأن عينات الدراسة لها نفس توزيع المجتمع الذي تم سحب العينات منه
يستخدم إذا كان المتغيران كلاهما ينقسمان إلى فئات منفصلة كثيرة

بصراحه الاسم ذا يستحق الجوهره (مان =رجل , وتني= يعني وطني , يو = انت)
رجل وطني انت,,الوطن وسط قلوبنا ..:sm12:

دحوم الدرعية

2014- 5- 18, 07:55 PM

1) اختبار ويلكوكس للفروق بين رتب قيم مرتبطة :

يستخدم لاختبار مدى أتفاق توزيع القيم مع التوزيع المتوقع
يستخدم عادة لبيان ما إذا كان وسيطا بين عينتين مستقلتين يختلفان عن بعضهما البعض اختلافا جوهريا
يستخدم عندما تكون البيانات معبر عنها بشكل رتب لإختبار الفرض بأن عينات الدراسة لها نفس توزيع المجتمع الذي تم سحب العينات منه
يستخدم إذا كان المتغيران كلاهما ينقسمان إلى فئات منفصلة كثيرة

لكوكس ماتحسون فيها تناغم وتشابه ( بأن عينات الدراسة لها نفس توزيع المجتمع الذي تم سحب العينات منه):(107):

الكلوركس دايم يـــسحب عينات وسخه

احفظها كذا ههههههههههههههههاي

المشعلي

2014- 5- 18, 07:55 PM

مو هذا السؤال يالنايفه اللي سالته وضيفي عليهم الحاسب الالي غير الانترنت والانترانت

المشعلي

2014- 5- 18, 07:57 PM

دحوم الفزعه مالها الا كذا لا توحدوني لحالي:d5:

النايفهه

2014- 5- 18, 07:57 PM

تعريف الحاسب الآلي : جهاز يمكنه تشغيل برامج لتنفيذ مجموعة واسعة من المهام

المشعلي

2014- 5- 18, 08:02 PM

تعريف الحاسب الآلي : جهاز يمكنه تشغيل برامج لتنفيذ مجموعة واسعة من المهام

تسلمين النايفه ياليت تحطينهم مع بعض وتنزلينهم اذا مابه كلافه انا شغال بكلبشات العلماء:71:

المشعلي

2014- 5- 18, 08:05 PM

1) اختبار كا 2 :

يستخدم لإختبار مدى إتفاق توزيع القيم مع التوزيع المتوقع
يستخدم عادة لبيان ما إذا كان وسيطا بين عينتين مستقلتين يختلفان عن بعضهما البعض اختلافا جوهريا
يستخدم عندما تكون البيانات معبر عنها بشكل رتب لاختبار الفرض بأن عينات الدراسة لها نفس توزيع المجتمع الذي تم سحب العينات منه

يستخدم إذا كان المتغيران كلاهما ينقسمان إلى فئات منفصلة كثيرة

كا2 معناه اثنين بينهم رابط مشترك (مع)

آبو ميآر

2014- 5- 18, 08:08 PM

اسعــــد الله مســآئكـم جميعـآ
وان شالله ختــآمها مســـكـ بإذن الله
بس تنويه بسيط بخصوص السؤال هذا
1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :

أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي
ج / القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
د / القياس القائم على المعدل النسبي
طبعا الاجابه هنا غلط
والصحيحة الاجابة الإسمـي
الاخت شعاع نوهت بخصوص هالسؤال وسالت الدكتور وقالها الاجابة
فأتمنى تكون الاجابة موحدة وبدون تشتيت لبعض الاخوان والاخوات

AAYY

2014- 5- 18, 08:12 PM

ربي يسعدكم جميعاً … مالقيت ملخص من والى ،، ممكن احد يساعدني ؟

النايفهه

2014- 5- 18, 08:12 PM

المشعلي مافهمتك تبيني اكتب شنو ؟

النايفهه

2014- 5- 18, 08:20 PM

1972اختراع البريد الإلكتروني في شبكة ) أربانت ) .
1983 أصبح البروتوكول TCP/IP معياريا لشبكة ) أربانت ) .
1990 إغلاق شبكة ) أربانت ( و بدء استخدام شبكة ) إنترنت ) .

1991 برنامج Gopher لاسترجاع المعلومات من الأجهزة الخادمة في الشبكة . 1992 اختراع النصوص المترابطة Hypertext مما أدى إلى إيجاد الشبكة العنكبوتية

العالمية
World Wide Web . 1993 أول برنامج متصفح للشبكة ( موزاييك ( ، ثم برنامج ) نيتسكيب ( و برنامج )
مايكروسوفت إكسبلورر ) . 1994 استخدام الإنترنت على النطاق التجاري للأفراد والمؤسسات . 1996 ( إنترنت ( و ( ويب ( كلمات متداولة عبر العالم

النايفهه

2014- 5- 18, 08:24 PM

تعريف الحاسب الآلي : جهاز يمكنه تشغيل برامج لتنفيذ مجموعة واسعة من المهام

البيانات هي المعلومة في شكلها الخام و الذي يمثل الحروف و الأرقام . المعلومات هي مجموعة من البيانات يتم معالجتها عن طريق جمعها و تصنيفها و تحليلها
من أجل استخراج معلومة تفيد صانع القرار .

شبكة الإنترنت هي شبكة عالمية ضخمة من أجهزة الحاسب و الكابلات المرتبطة
ببعضها البعض و عمل من خلال شبكة اتصال ، منتشرة حول العالم وتعد مصدراا
معلوماتياا ضخماا و احد اهم أدوات تقنية المعلومات

شبكة الانترانت : شبكة داخلية يتم التواصل من خلالها بين أجهزة معينة ممن الحاسب
الآلي و عرض الصفحات ضمن نطاق محدود سواء في نفس المبنى او على مستوى البلد
او مجموعة بلدان . الإفتراضيات هي حقائق واضحة بذاتها .

المشعلي

2014- 5- 18, 08:26 PM

تعريف الحاسب الآلي : جهاز يمكنه تشغيل برامج لتنفيذ مجموعة واسعة من المهام

البيانات هي المعلومة في شكلها الخام و الذي يمثل الحروف و الأرقام . المعلومات هي مجموعة من البيانات يتم معالجتها عن طريق جمعها و تصنيفها و تحليلها

من أجل استخراج معلومة تفيد صانع القرار .

شبكة الإنترنت هي شبكة عالمية ضخمة من أجهزة الحاسب و الكابلات المرتبطة

ببعضها البعض و عمل من خلال شبكة اتصال ، منتشرة حول العالم وتعد مصدراا
معلوماتياا ضخماا و احد اهم أدوات تقنية المعلومات

شبكة الانترانت : شبكة داخلية يتم التواصل من خلالها بين أجهزة معينة ممن الحاسب

الآلي و عرض الصفحات ضمن نطاق محدود سواء في نفس المبنى او على مستوى البلد
او مجموعة بلدان . الإفتراضيات هي حقائق واضحة بذاتها .

:d5::d5::d5:

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 18, 08:33 PM

مساكم الله بالخير و المسرات

بو ضيدان

2014- 5- 18, 08:37 PM

مساكم الله بالخير و المسرات

مسيت مثله ,,

صح النوم

المشعلي

2014- 5- 18, 08:39 PM

القوائم
بيانات + لغه =9 عدد الاحرف للاثنين (ب ي ا ن ا ت ل غ هـ )
معالجه محوري =11 عدد الاحرف (م ع ا ل ج هـ م ح و ر ي )

والباقي 10

aalabdulwahed

2014- 5- 18, 08:39 PM

س/ كان عدد مستخدمي الانترنت في عام 2000قرابة ....... مليون مستخدم :
- 230
-322
-350
-320

/ ووصل مستخدمي الانتر نت مليار مستخدم عام :
- 2003
-2006
-2007
-2004

يامشعلي خذ الربطة هذه لعشاق المرسيدس بنز ههههههههههه
الانترنت عام 2000 الجواب 320 نفس حجم المرسيدس عام 2000ماينزل الا 320 و500 و600
اما السؤال الثاني عام 2006 تغير شكل المرسيدس ونزل البانوراما هههههههههه
شرايك فيني

:lllolll::lllolll::lllolll::lllolll:

ابو كريم2012

2014- 5- 18, 08:41 PM

يعني القوائم
بس مجرد عدد مافيها تعاريف او اي شي ثاني

توني بذاكر

شوش$

2014- 5- 18, 08:49 PM

مساء الخير
احس اني م فهمت شي هو الحاسب ولا الرياضيات وانقليزي
احس ان لحس مخي :007:

بو ضيدان

2014- 5- 18, 08:50 PM

يس بو كريم

المشعلي

2014- 5- 18, 08:52 PM

ممكن احد يشرخ لنا الفقرتين هذي

1) محركات البحث المتخصصة في البحث العلمي:

http://www.scholar.google.com (http://www.scholar.google.com/)
http://www.egroups.com
جوجل ايرث
فاير فوكس

2) محركات البحث المتخصصة في القوائم البريدية:

http://www.scholar.google.com (http://www.scholar.google.com/)
http://www.egroups.com
جوجل ايرث

فاير فوكس

المشعلي

2014- 5- 18, 08:53 PM

يامشعلي خذ الربطة هذه لعشاق المرسيدس بنز ههههههههههه
الانترنت عام 2000 الجواب 320 نفس حجم المرسيدس عام 2000ماينزل الا 320 و500 و600
اما السؤال الثاني عام 2006 تغير شكل المرسيدس ونزل البانوراما هههههههههه
شرايك فيني

:lllolll::lllolll::lllolll::lllolll:

:d5::d5::(204):

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 18, 08:54 PM

يامشعلي خذ الربطة هذه لعشاق المرسيدس بنز ههههههههههه
الانترنت عام 2000 الجواب 320 نفس حجم المرسيدس عام 2000ماينزل الا 320 و500 و600
اما السؤال الثاني عام 2006 تغير شكل المرسيدس ونزل البانوراما هههههههههه
شرايك فيني

:lllolll::lllolll::lllolll::lllolll:
بطل ياعاشق الالماني
الجفالي قريب من مركز اختباري هالمعلومة خلاص اثبتت باذن الله:d5::d5:
:(204):

Pretty girl

2014- 5- 18, 08:54 PM

سوال وابي الحل الصحيح

س/كل فئه على هذا القياس هي فئه متميزه بنفسها ؟

1القياس الاسمي
2/القياس الترتيبي

^وين الاجابه الصحيحه ..

mo__mo1

2014- 5- 18, 08:56 PM

سوال وابي الحل الصحيح

س/كل فئه على هذا القياس هي فئه متميزه بنفسها ؟

1القياس الاسمي
2/القياس الترتيبي

^وين الاجابه الصحيحه ..

القياس الاسمي

المشعلي

2014- 5- 18, 08:58 PM

اللي انا اشوفه ومصحح بالاسئله
س/كل فئه على هذا القياس هي فئه متميزه بنفسها ؟

1القياس الاسمي
2/القياس الترتيبي

لاكن فيه ناس يقولون انهم اتصلو ع الدكتور وقال الترتيبي والله اعلم

aalabdulwahed

2014- 5- 18, 08:59 PM

القوائم
بيانات + لغه =9 عدد الاحرف للاثنين (ب ي ا ن ا ت ل غ هـ )
معالجه محوري =11 عدد الاحرف (م ع ا ل ج هـ م ح و ر ي )

والباقي 10

فديت الربط والله :33_asmilies-com::33_asmilies-com::33_asmilies-com::33_asmilies-com::33_asmilies-com:

المشعلي

2014- 5- 18, 08:59 PM

ممكن احد يشرخ لنا الفقرتين هذي

1) محركات البحث المتخصصة في البحث العلمي:

http://www.scholar.google.com (http://www.scholar.google.com/)
http://www.egroups.com
جوجل ايرث
فاير فوكس

2) محركات البحث المتخصصة في القوائم البريدية:

http://www.scholar.google.com (http://www.scholar.google.com/)
http://www.egroups.com
جوجل ايرث

فاير فوكس

mo__mo1

2014- 5- 18, 09:01 PM

اللي انا اشوفه ومصحح بالاسئله
س/كل فئه على هذا القياس هي فئه متميزه بنفسها ؟

1القياس الاسمي
2/القياس الترتيبي

لاكن فيه ناس يقولون انهم اتصلو ع الدكتور وقال الترتيبي والله اعلم

قصدك دكتور قال الاسمي:41jg:

بو ضيدان

2014- 5- 18, 09:03 PM

ممكن احد يشرخ لنا الفقرتين هذي

1) محركات البحث المتخصصة في البحث العلمي:

http://www.scholar.google.com (http://www.scholar.google.com/)
http://www.egroups.com
جوجل ايرث
فاير فوكس

2) محركات البحث المتخصصة في القوائم البريدية:

http://www.scholar.google.com (http://www.scholar.google.com/)
http://www.egroups.com
جوجل ايرث
فاير فوكس
لسه ماوصلت لها باي محاضره

بس الواضح انها ويب سايد يعني تحفظها حفظ

الاول بحث عن موقع علمي ف القوقل
والثاني بحث عن قروبات بريديه

aalabdulwahed

2014- 5- 18, 09:05 PM

ممكن احد يشرخ لنا الفقرتين هذي

1) محركات البحث المتخصصة في البحث العلمي:

http://www.scholar.google.com (http://www.scholar.google.com/)
http://www.egroups.com
جوجل ايرث
فاير فوكس

اتوقع والله اعلم ان السؤال الاول شرحه من وجهت نظري انا يسئل عن محرك البحث العلمي عشان كذا مختار قوقل ايرث مختص بالخرايط ختار هذه الاختيار متخصص للبحث العلمية
2) محركات البحث المتخصصة في القوائم البريدية:

http://www.scholar.google.com (http://www.scholar.google.com/)
http://www.egroups.com
جوجل ايرث

فاير فوكس

السؤال الثاني بخصوص قوائم بريديه مايصير يختار قوقل ايرث لانه محرك بحث عن الخرائط ولا فايرفوكس متصفح
والخيار الاول مختص بالبحوث العلمية باقي عندنا الاختيار اي قروب egroupsمعنها بريد وقوائم بريديه والله أعلم

المشعلي

2014- 5- 18, 09:06 PM

قصدك دكتور قال الاسمي:41jg:

لا قال الترتيبي يمكن لو رجعتي عالصفحه 30 حصلتيها

المشعلي

2014- 5- 18, 09:07 PM

السؤال الثاني بخصوص قوائم بريديه مايصير يختار قوقل لانه محرك بحث عام ولا فايرفوكس متصفح
والخيار الاول مختص بالبحوث العلمية باقي عندنا الاختيار اي قروب egroupsمعنها بريد وقوائم بريديه والله أعلم

:d5::d5::d5:

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 18, 09:08 PM

قصدك دكتور قال الاسمي:41jg:

انا عندي الترتيبي
هذي هي الاجابة
موجودة في ملخص من والى

المشعلي

2014- 5- 18, 09:08 PM

لسه ماوصلت لها باي محاضره

بس الواضح انها ويب سايد يعني تحفظها حفظ

الاول بحث عن موقع علمي ف القوقل
والثاني بحث عن قروبات بريديه

ابو ضيدان تعتقد نكتفي بالأرقام في القوائم :(107):

المشعلي

2014- 5- 18, 09:11 PM

ميزوا بين ادوات البحث ومنهجية البحث ؟
الادوات : وسائل مساعده .... الخ>>>>> ادوات يعني وسيله
المنهجيه: خصائص منهجيه لمشروع البحث ... الخ

المشعلي

2014- 5- 18, 09:13 PM

انا عندي الترتيبي
هذي هي الاجابة
موجودة في ملخص من والى

عفوا الصح الاسمي .. واعتذر من الاخت اللي قبل شوي وان شالله انها صحيحه 100%

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 18, 09:15 PM

اسعــــد الله مســآئكـم جميعـآ
وان شالله ختــآمها مســـكـ بإذن الله
بس تنويه بسيط بخصوص السؤال هذا
1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :

أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي
ج / القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
د / القياس القائم على المعدل النسبي
طبعا الاجابه هنا غلط
والصحيحة الاجابة الإسمـي
الاخت شعاع نوهت بخصوص هالسؤال وسالت الدكتور وقالها الاجابة
فأتمنى تكون الاجابة موحدة وبدون تشتيت لبعض الاخوان والاخوات

:sdfgdsf:

نوووووسه

2014- 5- 18, 09:15 PM

:000::000::000::Cry111::Cry111::Cry111::Cry111::Cr y111::000::000::000:

صار فيني خرعة والله كاني اذااااكر احصاء والعياذ بالله ( بسم الله بسم الله )

مادة مع انها خفيفه الا انها مرعبة :mh318:

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 18, 09:15 PM

شكرا" المشعلي

بو ضيدان

2014- 5- 18, 09:17 PM

ايه فقط الارقام تكفي

بو ضيدان

2014- 5- 18, 09:18 PM

ياجماعه الاسمي مايحتاج لادكتور ولا شي موجوده بالمحتوى

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 18, 09:21 PM

*عندما يبدأ الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم :

- القياس الإسمي
- القياس الترتيبي
- القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
- القياس القائم على المعدل النسبي

mo__mo1

2014- 5- 18, 09:21 PM

انا عندي الترتيبي
هذي هي الاجابة
موجودة في ملخص من والى

في احد الصفحات وحده قالت ان دكتور قال لها الاسمي

المشعلي

2014- 5- 18, 09:23 PM

من اشهر الاختبارات اللابارميتريه :
اختباركا2

ياخي مدري ليش هالموضوعين حايستني وحاستني

mo__mo1

2014- 5- 18, 09:24 PM

*عندما يبدأ الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم :

- القياس الإسمي
- القياس الترتيبي
- القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
- القياس القائم على المعدل النسبي

القياس الترتيبي

المشعلي

2014- 5- 18, 09:24 PM

*عندما يبدأ الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم :

- القياس الإسمي
- القياس الترتيبي
- القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
- القياس القائم على المعدل النسبي

اعتمدوا باذن الله

المشعلي

2014- 5- 18, 09:32 PM

فرقوا بين الاحصاء الاستدلالي والمنطق الاستدلالي ؟ وجات بالاسئله ؟

الاحصاء الاستدلالي : يقترح بعض الاستدلالات
المنطق الاستدلالي:يعتمد على التفسيرالمنطقي ... الخ

mo__mo1

2014- 5- 18, 09:32 PM

*عندما يبدأ الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم :

- القياس الإسمي
- القياس الترتيبي
- القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
- القياس القائم على المعدل النسبي

اعتمدوا باذن الله

اذا شفت ترتيب قياس ترتيبي :41jg:

ابو كريم2012

2014- 5- 18, 09:33 PM

قوم ارتاح المشعلي بديت تخبط بالمعلومات

دحوم الدرعية

2014- 5- 18, 09:33 PM

http://im54.gulfup.com/gnsw1f.png

aalabdulwahed

2014- 5- 18, 09:53 PM

نظرا لورود عدة استفسارات من طلبتنا الأعزاء بخصوص الفصل الصيفي ,ونظرا لاستعدادات الجامعة الى الانتقال الى مركز المعلومات الجديد Data Center وسيرفرات جديدة خلال فترة الصيف وكذلك صيانة الأنظمة الالكترونية ونقلها الى السيرفرات الجديدة مما يتطلب اغلاق الأنظمة الالكترونية كليا وحيث ان فترة الصيف هي الفترة الوحيدة المتاحة لعمل ذلك ,فقد وجهت إدارة الجامعة بعدم إمكانية اتاحة الفصل الصيفي لطلبة برامج الانتساب المطور لهذا العام 1434هــ -1435هــ

متمنيين لطلابنا الأعزاء دوام التوفيق

ابوسعد 53

2014- 5- 18, 10:30 PM

انا مسويه ملخص دامجه اسئله الاختبارات السابقه بملخص ليسهل المذاكره
تلاقيه بالصفحه الاولى

اشكرك :(204):

آبو ميآر

2014- 5- 18, 10:38 PM

*عندما يبدأ الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم :

- القياس الإسمي
- القياس الترتيبي
- القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
- القياس القائم على المعدل النسبي

اعتمدوا باذن الله
وشبك يالمشعلي غلط اللى قاعد تقوله
الصحيح الترتيبي وارجع لمحاظرة 6

بو ضيدان

2014- 5- 18, 10:48 PM

وشبك يالمشعلي غلط اللى قاعد تقوله
الصحيح الترتيبي وارجع لمحاظرة 6

صحيح ترتيبي

والاسمي تكون فئالت مميزه

الفئوي وحدات متساويه مثل التيرمومتر

والنسبي وحدات متساويه مع العوده للصفر

آبو ميآر

2014- 5- 18, 10:55 PM

صحيح ترتيبي

والاسمي تكون فئالت مميزه

الفئوي وحدات متساويه مثل التيرمومتر

والنسبي وحدات متساويه مع العوده للصفر

يس افكـــــــــورس يابو ضيــدآن:(204):

ابوسعد 53

2014- 5- 18, 11:07 PM

من اشهر الاختبارات اللابارميتريه :
اختباركا2

ياخي مدري ليش هالموضوعين حايستني وحاستني

ذكرتني بلاعب الهلال الكاتو زمان يافن

تايه بغربه

2014- 5- 18, 11:07 PM

بمراجعة من وإلى

الترتيبي

ابوسعد 53

2014- 5- 18, 11:09 PM

صحيح ترتيبي

والاسمي تكون فئالت مميزه

الفئوي وحدات متساويه مثل التيرمومتر

والنسبي وحدات متساويه مع العوده للصفر

كبير يابوضيدان 👍👍👍

ابوسعد 53

2014- 5- 18, 11:09 PM

بمراجعة من وإلى

الترتيبي

خطأ

جنىtime

2014- 5- 18, 11:11 PM

ياناس وش هالماده شكلها موب مضبوطه صح

الله يستر لايكون ختامها .......:Cry111:

ودي اذاكر اسئلة الاختبارات السابقه والمراجعه والواجب بس انصدمت بأسئله 34 الفصل الأول تعريفات واشياء تخوف

بو ضيدان

2014- 5- 18, 11:19 PM

تصبحون على خير موعدنا الساعه ثمانيه بمشيئة الله

بو ضيدان

2014- 5- 18, 11:20 PM

ياناس وش هالماده شكلها موب مضبوطه صح

الله يستر لايكون ختامها .......:cry111:

ودي اذاكر اسئلة الاختبارات السابقه والمراجعه والواجب بس انصدمت بأسئله 34 الفصل الأول تعريفات واشياء تخوف

ذاكري الاسئله النموذجين

ومراجعه من و الى

وفالك النجاح

ysssy

2014- 5- 18, 11:23 PM

القياس الترتيبي
موجود ملخص من والي سؤال رقم 11

عيوونك لي وطن

2014- 5- 18, 11:24 PM

الحاسب الآلي
تعريف الحاسب الآلي : جهاز يمكنه تشغيل برامج لـتنفيذ مجموعة واسعة من المهام .
يتكون جهاز الحاسب الآلي من مكونين رئيسيين هما : مكونات مادية و مكونات برمجية .

أولاً المكونات المادية و تنقسم إلى أربعة أقسام رئيسية هي :
1- وحدات الإدخال : إدخال البيانات و التعليمات ، و من أمثلتها : لوحة المفاتيح و الفأرة و الماسح الضوئي و الكاميرا الرقمية و الميكروفون و القلم الضوئي .
2- وحدات الإخراج : إخراج النتائج ، و من أمثلتها : الشاشة و الطابعة و السماعات و الراسمات .
3- وحدة المعالجة المركزية : تخزين البيانات و معالجتها بناء على التعليمات ، و من أمثلتها : المعالج الدقيق و الذاكرة الرئيسية .
4- وحدات التخزين المساعد : تخزين البرامج و البيانات التي سيتم التعامل معها لاحقا بناء على طلب المستخدم ، و من أمثلتها : القرص الصلب و القرص المرن و القرص المدمج و الذاكرة الوميضية أو الفلاش .

ثانيا المكونات البرمجية و تنقسم إلى ثلاثة أقسام رئيسية هي :
1- برامج نظام التشغيل : تنظيم عمل الحاسب الآلي و التحكم فيه .
2- البرمجيات المساعدة : مجموعة البرامج التي تساعد نظام التشغيل على أداء مهماتها المتعددة .
3- البرمجيات أو البرامج التطبيقية : برامج مصممة للقيام بمهمة معينة ، و تخدم هدفاً معيناً أنشئت من أجله .

تقسم الحاسبات الآلية الى قسمين :
1- حسب الغرض من استخدامها : حاسبات آلية عامة الغرض و حاسبات آلية محدودة الغرض .
2- حسب الحجم : حاسبات كبيرة و حاسبات متوسطة و حاسبات صغيرة .
أنواع الحاسبات الآلية الصغيرة : الحاسب الشخصي و الحاسب المحمول و الحاسب المفكرة .
خصائص الحاسب الآلي : ( السرعة ، الدقة ، الطاقة التخزينية ، المرونة ، القابلية للتوسع ) .

استخدام الحاسب الآلي في البحث العلمي
تعريفات :
البيانات هي المعلومة في شكلها الخام و الذي يمثل الحروف و الأرقام .
المعلومات هي مجموعة من البيانات يتم معالجتها عن طريق جمعها و تصنيفها و تحليلها من أجل استخراج معلومة تفيد صانع القرار .
شبكة الإنترنت هي شبكة عالمية ضخمة من أجهزة الحاسب و الكابلات المرتبطة ببعضها البعض و عمل من خلال شبكة اتصال ، منتشرة حول العالم وتعد مصدراً معلوماتياً ضخماً و احد اهم أدوات تقنية المعلومات .
الشبكة العنكبوتية العالمية أو الويب World Wide Web أحد خدمات و تطبيقات شبكة الإنترنت لتصفح و قراءة المستندات في الصفحات و المواقع الشبكة .
شبكة الانترانت : شبكة داخلية يتم التواصل من خلالها بين أجهزة معينة ممن الحاسب الآلي و عرض الصفحات ضمن نطاق محدود سواء في نفس المبنى او على مستوى البلد او مجموعة بلدان .
الإفتراضيات هي حقائق واضحة بـذاتها .

تاريخ تطور الإنترنت
أنشئت ( أربانت ) من قبل وزارة الدفاع الأمريكية بالتعاون مع جامعات أمريكية و تهدف لصد أي هجوم عسكري محتمل ، بعد ذلك بدأت الشبكة تستخدم من الجامعات حتى أصبحت تعاني من الازدحام ، ثم ظهرت شبكة ( مل نت ) خاصة بالمواقع العسكرية فقط و أصبحت شبكة ( أربانت ) تتولى الاتصالات غير العسكرية ثم توقفت ، و حل محلها شبكة ( إنترنت ) .
أهم تواريخ نشأة شبكة الإنترنت :
1969 بدء شبكة ( أربانت ) .
1972 اختراع البريد الإلكتروني في شبكة ( أربانت ) .
1983 أصبح البروتوكول TCP/IP معياريا لشبكة ( أربانت ) .
1990 إغلاق شبكة ( أربانت ) و بدء استخدام شبكة ( إنترنت ) .
1991 برنامج Gopher لاسترجاع المعلومات من الأجهزة الخادمة في الشبكة .
1992 اختراع النصوص المترابطة Hypertext مما أدى إلى إيجاد الشبكة العنكبوتية العالمية World Wide Web .
1993 أول برنامج متصفح للشبكة ( موزاييك ) ، ثم برنامج ( نيتسكيب ) و برنامج ( مايكروسوفت إكسبلورر ) .
1994 استخدام الإنترنت على النطاق التجاري للأفراد والمؤسسات .
1996 ( إنترنت ) و ( ويب ) كلمات متداولة عبر العالم .

خدمات الإنترنت
1- البريد الإلكتروني : أقدم تطبيقات الإنترنت ، و المراسلة هنا ليست مباشرة ، و هي نوعان :
بريد متصل بخادم و تحتاج إلى برنامج مثل برنامج أوت لوك لاستخدامه . و بريد على شبكة الإنترنت مثل ياهو وهوت ميل .

2- القوائم البريدية : يشترك فيها مجموعة من الأفراد و يتم من خلالها تبادل الخبرات و الأخبار و إجراء الحوارات عبر البريد الالكتروني .

3- المحادثة النصية ( الدردشة ) : تقنية تمكن اثنين أو أكثر من التحدث كتابيا في نفس اللحظة و يجب الاتصال بالشبكة ، مثل برنامجICQ أو برنامج Yahoo Messenger أو برنامج MSN Messenger .

4- الاتصال المرئي (مؤتمرات الفيديو) : تقنية يتم بواسطتها الاتصال بشخص أو مجموعة بالصوت والصورة في نفس اللحظة ، مثل برنامج ياهو مسنجر أو سكاي بي .

5- منتديات المناقشة : إحدى طرق الاتصال الجماعي و الحوار وتبادل الأفكار بين الناس من خلال مواقع معينة ، أسهل في الدخول و أكثر انتشارا في اللغة العربية من مجموعات الأخبار .

6- مجموعات الأخبار : مجموعات عالمية للحوار و المناقشة و تبادل الخبرات شبيهة بمنتديات المناقشة .

البحث هو العملية المنظمة لـجمع و تحليل البيانات عن الظاهرة التي نهتم بها .
البحث المباشر في قواعد البيانات هو استرجاع المعلومات من خلال استعمال الحاسبات الآلية .
منهجية البحث هي تلك الخصائص المميزة لـمشروع البحث ككل و الناتجة عن الإجراءات المستخدمة أو خصائص البيانات المستخدمة .
أدوات البحث هي وسائل مساعدة لـتحقيق الهدف من وراء البحث و حتى نصل إلى النتائج المستمدة من البيانات الأولية .

طرق البحث في شبكة الإنترنت
عناوين الموقع دخول مباشرة للموقع بكتابة عنوانه و نظام العناوين في الإنترنت يسمى :
بروتوكولات الإنترنت Internet Protocol (IP)
الارتباطات التشعبية : تحتوي صفحات المواقع على كلمات مرتبطة بصفحات مواقع أخرى عند نقرها تفتح الموقع المرتبط دون الحاجة الى معرفة او كتابة عنوانها .
محركات البحث : برامج او قواعد بيانات او أرشيف ضخم لمجموعة كبيرة من المواقع ، للبحث من خلال كتابة كلمات مفتاحية ، و تنقسم إلى قسمين : أدلة البحث Search Directory و محركات البحث Search Engines .

الإحصاء كأداة للبحث
يحقق وظيفتين أساسيتين :
1- يقدم وصفا تحليليا للبيانات (الإحصاء الوصفي ) .

2- يقترح بعض الاستدلالات طبقا لـطبيعة البيانات (الإحصاء الاستدلالي ) .

الإحصاء قد يصل إلى نتيجة لا تمثل الواقع من قريب أو بعيد .

طرق الوصول إلى المعرفة :
1- المنطق الاستدلالي : يعتمد على التفسير المنطقي و يبدأ بـالبديهيات الواضحة المقبولة منطقيا .
2- المنطق الاستقرائي : يعتمد على استقراء الفروض المبنية على الملاحظة ( منهج البحث العلمي ) .

يمكن تقسيم الإحصاء إلى نوعين : 1- الإحصاء البارا متري . 2- الإحصاء اللا بارا متري .
تستخدم الاختبارات اللا بارا مترية للكشف عن دلالة الفروق بين متوسطي عينتين عندما :
يكون توزيع أحد العينتين غير اعتدالي أو ملتوي بدرجة كبيرة .
ومن أشهر الاختبارات اللا بارا مترية ما يلي :
1- اختبار كا 2 : يستخدم لاختبار مدى اتفاق توزيع القيم مع التوزيع المتوقع .
2- اختبار مان وتني يو : يستخدم عادة لبيان ما إذا كان وسيطا بين عينتين مستقلتين يختلفان عن بعضهما البعض اختلافا جوهريا .
3- اختبار ويلكوكسون للفروق بين رتب قيم مرتبطة : يستخدم عندما تكون البيانات معبر عنها بشكل رتب لاختبار الفرض بأن عينات الدراسة لها نفس توزيع المجتمع الذي تم سحب العينات منه .
4- معامل ارتباط سبيرمان : و يستخدم إذا كان المتغيران كل منهما ينقسم إلى فئات منفصلة كثيرة .

مستويات القياس في العلوم الاجتماعية
مستويات القياس من وجهة نظر ( ستيفنز ) عددها : أربعة و هي :
1- القياس الاسمي : أدنى مكانة في تصنيف ستيفنز ، كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها .
2- القياس الترتيبي : عندما يبدأ الباحث في ترتيب الفئات أو المتغيرات طبقا لـبعض المحكات .
3- القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية ، من أمثلته استخدام الترمومتر في قياس الحرارة .
4- القياس القائم على المعدل النسبي : يفرض أن هناك بعدا بين الفئات بشكل وحدات متساوية بالإضافة إلى خاصية نقطة بداية تساوي صفر .

أهم برامج معالجة بيانات العلوم الاجتماعية
البرامج الإحصائية المتخصصة : حزمة برامج تتيح طريقة سريعة للقيام بـالتحليل الإحصائي المناسب ، و منها :
Excel , SPSS .
من أهمها برنامج الجداول الإلكترونية أو الحسابية (Excel ) و تتكون من صفوف و أعمدة تصلح لتدوين الحسابات الرياضية مثل الميزانيات .

من الإجراءات الإحصائية المتاحة في برنامج SPSS :
تحليل الارتباط أو العلاقة بين متغيرين : يمكن هذا الإجراء الباحث من استخدام طريقة لقياس الارتباط المستقيم أو الخطي بين متغيرين وينتج عن هذه العملية قيمة إحصائية توضح قوة العلاقة بين المتغيرين .
معامل الارتباط الجزئي : يدرس العلاقة بين متغيرين بينما نتحكم في تأثير متغير أو أكثر .
تحليل التباين : إجراء إحصائي لتقدير تأثير مجموعة من المتغيرات المستقلة على متغير تابع تم قياسه بمستوى القياس القائم على وحدات الفئوية .
التحليل ألعاملي أو التعاملي : إجراء إحصائي عام يستخدم في تحديد الأبعاد الرئيسية المتمثلة بعدد كبير جدا من المتغيرات .

عدد القوائم الأساسية في برنامج SPSS سبع قوائم ، و هي :
1- معالجة البيانات و تنقسم إلى قوائم فرعية : 9 .
2- المعالجة اللغوية و تنقسم إلى قوائم فرعية : 9 .
3- معالجة النتائج و تنقسم إلى قوائم فرعية : 10 .
4- معالجة الرسوم البيانية و تنقسم إلى قوائم فرعية : 10 .
5- معالجة النص و تنقسم إلى قوائم فرعية : 10 .
6- معالجة الوثيقة أو التقرير و تنقسم إلى قوائم فرعية : 10 .
7- معالجة الجداول المحورية و تنقسم إلى قوائم فرعية عددها : 11.

يتم تعريف المتغيرات في برنامج SPSS بـإدخال وصف مختصر لـطبيعة المتغير .

ysssy

2014- 5- 18, 11:27 PM

الله يعين بكرة عندي فترتين استخدام الحاسب و الميداني 2 الله ي سهلها علينا وعليكم

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 18, 11:29 PM

القياس الترتيبي

:d5::d5::d5:

الموقع معلق معي تو فتح

عبدالله بومتعب

2014- 5- 18, 11:29 PM

ياخوان الله يعطيكم العافيه ملخص من والى عجزت احصل عليه ممكن مساعده

عبقور

2014- 5- 18, 11:33 PM

انتوا تذاكرون نفس الماده اللي اذاكرها :eek::eek:وش هالكلامات :Cry111: مافي افهم انا :Cry111:

:41jg: نجرب نروح للأسئلة :eek:

أم الغالي

2014- 5- 18, 11:35 PM

:007:ياربي عونك
ولسى عندي الثلاثاء اختبار :bawling:

عبقور

2014- 5- 18, 11:37 PM

ياخوان الله يعطيكم العافيه ملخص من والى عجزت احصل عليه ممكن مساعده

http://www.ckfu.org/vb/11034607-post44.html

أمير الصعاليك

2014- 5- 18, 11:37 PM

انتوا تذاكرون نفس الماده اللي اذاكرها :eek::eek:وش هالكلامات :Cry111: مافي افهم انا :Cry111:

:41jg: نجرب نروح للأسئلة :eek:

ههههههه نفس المشكلة خشات المنتدى وأنا نافش ريشي بعد ما لفات على المذكرة والاسئلة وملخص من إلى ..:cool:

لكن حسات كأني خاش مكان غلط ... ما فهمت وش يقولون :hahahahahah:

ابوسعد 53

2014- 5- 18, 11:38 PM

ياحلوين
ممكن اجابة سوال الافتراضات ما خشت مخي تاكدو لو سمحتو

عبدالله بومتعب

2014- 5- 18, 11:39 PM

مشكور عبقور

عبقور

2014- 5- 18, 11:40 PM

ههههههه نفس المشكلة خشات المنتدى وأنا نافش ريشي بعد ما لفات على المذكرة والاسئلة وملخص من إلى ..:cool:

لكن حسات كأني خاش مكان غلط ... ما فهمت وش يقولون :hahahahahah:

امش امش للاسئله يمكن نطلع بشيء :064::139:

أمير الصعاليك

2014- 5- 18, 11:40 PM

1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :

أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي
ج / القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
د / القياس القائم على المعدل النسبي

اتفقتم على ايش

تايه بغربه

2014- 5- 18, 11:42 PM

عندما يبدا الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم ؟
القياس الاسمي
القياس الترتيبي

هذا موجود بمن وإلى وموجود بالكويزات

وابوسعد والمشعلي يقولون الاسمي

عبقور

2014- 5- 18, 11:43 PM

مشكور عبقور
العفو :g2:
1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :

أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي
ج / القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
د / القياس القائم على المعدل النسبي

اتفقتم على ايش

واضحه الاسمي وموجوده بالمحاضرة 7:41jg:

MĻÁmėĦ

2014- 5- 18, 11:43 PM

1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :

أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي
ج / القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
د / القياس القائم على المعدل النسبي

اتفقتم على ايش

القياس الاسمي
تاكدت شعاع النور من هالسوال
الدكتور الي جاوب عليهه :verycute:

تايه بغربه

2014- 5- 18, 11:46 PM

اجل احنا خلطنا بينهم

عندما يبدا الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم ؟
القياس الاسمي
القياس الترتيبي

1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :

أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي

تايه بغربه

2014- 5- 18, 11:48 PM

ممكن احد يحلهم زين للتأكيد

لأن صار فيه خلط بين السؤالين

الاسمي وين
والترتيبي وين

بالكويزات كلهم ترتيبي
............

عبقور

2014- 5- 18, 11:49 PM

عندما يبدا الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم ؟
القياس الاسمي
القياس الترتيبي

هذا موجود بمن وإلى وموجود بالكويزات

وابوسعد والمشعلي يقولون الاسمي
الاسمي .. من والى غلط غلطه مطبعيه
القياس الاسمي
تاكدت شعاع النور من هالسوال
الدكتور الي جاوب عليهه :verycute:
:53::(204)::(204)::(204):sm12::love080:
[:love080:E]

MĻÁmėĦ

2014- 5- 18, 11:49 PM

؛

الماده سهله >
وان شاء الله كذلك الاختبار

هي تعتمد بس على الربط >

بدل ماتحقظون تعاريف وش كثرها
اربطوا التعريف بس بكلمه >

وراحح تتسهل عليكمم
وبلاش تخبصون انفسكم بكثرة المعلومات
الماده بس يبي لها شوية تركيز
ونفرق بين كل تعريف والثاني

:106:

عبقور

2014- 5- 18, 11:53 PM

اجل احنا خلطنا بينهم

عندما يبدا الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم ؟
القياس الاسمي
القياس الترتيبي

1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :

أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي

كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو : الاسمي
عندما يبدا الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم:الترتيبي

تايه بغربه

2014- 5- 18, 11:54 PM

عبقور

تراها سؤالين مو سؤال وكلها تختلف

هل الإجابة الأسمي لكل السؤالين أو سؤال وحد منهم فقط ؟؟

المشعلي

2014- 5- 18, 11:55 PM

عندما يبدا الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم ؟
القياس الاسمي
القياس الترتيبي

1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :

أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي

:41jg::41jg::41jg::41jg::41jg:

تايه بغربه

2014- 5- 18, 11:56 PM

كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو : الاسمي
عندما يبدا الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم:الترتيبي

كذا اتضحت المسألة

شكراً لك

أمير الصعاليك

2014- 5- 18, 11:56 PM

اهاااا

الله يعطيكم العافية

يالله تصبحون على خير

لنا لقاء باجر إن شاء الله
:
سلامٌ

mo__mo1

2014- 5- 18, 11:57 PM

1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :

أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي
ج / القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
د / القياس القائم على المعدل النسبي

اتفقتم على ايش

القياس الاسمي على كلام الدكتور

المشعلي

2014- 5- 18, 11:57 PM

من امثلته قياس الترمو متر في قياس الحراره:
القياس الفئوي القائم على وحدات متساويه .<<< اربطوها بالترمومتر المئوي

تايه بغربه

2014- 5- 18, 11:58 PM

شكراً المشعلي اتضحت الإجابه

انتو لخبطتو فيها بالبداية

تحياتي

المشعلي

2014- 5- 19, 12:00 AM

عنما يبدأ الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحكات يسمى قياس :

ترتيبي <<<<<< انتبهو للسؤال

تايه بغربه

2014- 5- 19, 12:03 AM

اربطوا التواريخ بشيء يخصكم وقريب منكم كالميلاد والاحداث وغيرها

والتعريفات ايضاً وتسهل بإذن الله

إن شاء الله ختامها مسك

مثل فوز الزعيم بآخر مباراة

فالكم التوفيق والـ a+

aalabdulwahed

2014- 5- 19, 12:21 AM

❤❤❤❤ صلاةالوترياشطار هيا الى النوم لكي تصحون بكير ونذاكرسوا❤❤❤❤❤❤

ابوسعد 53

2014- 5- 19, 12:23 AM

1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :

أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي
ج / القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
د / القياس القائم على المعدل النسبي

اتفقتم على ايش

الاسمي الاسمي

ابوسعد 53

2014- 5- 19, 12:25 AM

عندما يبدا الباحث في ترتيب الفئات او المتغيرات طبقا لبعض المحركات يسمى القياس المستخدم ؟
القياس الاسمي
القياس الترتيبي

هذا موجود بمن وإلى وموجود بالكويزات

وابوسعد والمشعلي يقولون الاسمي

غير صحيح هذا جوابي ترتيبي انا ماقلت حرام عليك:lllolll:
اختلافنا كان على سوال اخر
هذا السوال اللي اختلفنا عليه
1) كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها , ذلك هو :
وكانت الاجابه الاسمي

المشعلي

2014- 5- 19, 12:29 AM

تصبحووون على خيير:24_asmilies-com:

ابوسعد 53

2014- 5- 19, 12:30 AM

تصبحووون على خيير:24_asmilies-com:

تلاقي الخيرررررررر

المشعلي

2014- 5- 19, 12:35 AM

سؤال على الطاير قبل النووم :

انواع البيانات في ميدان العلوم الاجتماعيه ؟

وش اجابته ؟

احس بتسوي لي حذف من المجموعه:019::019::019:

ابو كريم2012

2014- 5- 19, 12:40 AM

كم عدد المتغيرات

عهووودهـ

2014- 5- 19, 12:45 AM

انا دحين ببدا اذاكر ملخص من والي
اليوم صارت لي شغله وانشغلت فيها
وبذاكر الاسئله وايش كمان

سابق الخير

2014- 5- 19, 12:48 AM

معالجة البيانات9 قوائم فرعيةالمعالجة اللغوية9 قوائم فرعية

معالحة النتائج10 قوائم فرعيةمعالجة الرسوم10 قوائم فرعيةمعالجة النص10 قوائم فرعيةمعالجة الوثيقة10 قوائم فرعية

معالجة الجداول المحوريه11 قائمه فرعيه

شكرا لك وجزاك الله خير

عبقور

2014- 5- 19, 12:50 AM

سؤال على الطاير قبل النووم :

انواع البيانات في ميدان العلوم الاجتماعيه ؟

وش اجابته ؟

احس بتسوي لي حذف من المجموعه:019::019::019:
:sm4: مارح تحذفك بنسوي لك توقيف لمشاركاتك :hahahahahah:
كم عدد المتغيرات
3:S_45:
انا دحين ببدا اذاكر ملخص من والي
اليوم صارت لي شغله وانشغلت فيها
وبذاكر الاسئله وايش كمان

وذاكري الاسئله اللي بالصفحه 1
وبالتوفيق:rose:

ابو كريم2012

2014- 5- 19, 01:11 AM

ماهو الإحصاء البارامیتري والإحصاء اللابارامیتري

حلمي آتنفسكـ

2014- 5- 19, 01:14 AM

يعتمد على استقراء الفروض المبنيه ع الملاحظه ؟

mo__mo1

2014- 5- 19, 01:14 AM

باذن الله ختامه مسك

تصبحون على خير :$

الفيـصل

2014- 5- 19, 01:23 AM

,

دام فيها ملاحظة نختار مباشرة المنطق الاستقرائي

الفيـصل

2014- 5- 19, 01:27 AM

ماهو الإحصاء الباراميتري والإحصاء اللاباراميتري

يفترض الإحصاء الباراميتري أن عينة الدراسة لھا معالم أو مؤشر واحد على الأقل.
- والمعلم أو المؤشر ھو عبارة عن خاصية أو صفة تتميز بھا الجماعة
- وھي طبقا لھذا المفھوم ما ھي إلا عبارة عن قيمة ثابتة ولكنھا متغيرة.

أما اللابارامتري احفظ أو اعرف عنه التالي

تستخدم الاختبارات اللاباراميترية للكشف عن دلالة الفروق بين متوسطي عينتين عندما:
1- لا تتوفر شروط استخدام اختبار “ت” كأن تكون مفردات العينتين صغيرة.
2- عندما يكون توزيع أحد العينتين غير اعتدالي أو ملتوي بدرجة كبيرة.
3- عندما يكون تباين العينتين مختلف بصورة كبيرة عن بعضھما.

بالتوفيق

حلمي آتنفسكـ

2014- 5- 19, 01:27 AM

^

جزآك الله خير

كويز نبض الجواب غير فـ استغربت

:icon1: ,

المدهر

2014- 5- 19, 01:31 AM

2. كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بنفسها , ذلك هو :
أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي
ج / القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
د / القياس القائم على المعدل النسبي

القياس الترتيبي ( العددي ):
عندما يبدا الباحث في ترتيب الفئات أو المتغيرات طبقاً لبعض المحكات فأنه بذالك قد تمكن من الحصول على مقياس قائم على اساس الترتيب فعلى سبيل المثال فأن تصنيف الطبقات الاجتماعية الي ثلاث طبقات : عاملة ومتوسطة وعليا وإعطاء قيمة و
1_ للطبقه الدنيا 2للمتوسطة 3_ للعليا
فأن هذا الترتيب يعني ان هذه الطبقات ركبه طبقباً لمكانتها الاجتماعية وتصبح كل فئة في مكان محدد مييز بالنسبة لباقي الفئات.

الفيـصل

2014- 5- 19, 01:31 AM

^

جزآك الله خير

كويز نبض الجواب غير فـ استغربت

:icon1: ,

الكويزات قد يكون فيها أخطاء وبالتأكيد غير مقصودة

من يريد ويطمح للفل مارك لا يعتمد إعتماداً كلياً عليها

فالاعتماد على الله سبحانه ثم المحتوى وشرح الدكتور

الفيـصل

2014- 5- 19, 01:34 AM

2. كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بنفسها , ذلك هو :
أ / القياس الإسمي
ب / القياس الترتيبي
ج / القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
د / القياس القائم على المعدل النسبي

القياس الترتيبي ( العددي ):
عندما يبدا الباحث في ترتيب الفئات أو المتغيرات طبقاً لبعض المحكات فأنه بذالك قد تمكن من الحصول على مقياس قائم على اساس الترتيب فعلى سبيل المثال فأن تصنيف الطبقات الاجتماعية الي ثلاث طبقات : عاملة ومتوسطة وعليا وإعطاء قيمة و
1_ للطبقه الدنيا 2للمتوسطة 3_ للعليا
فأن هذا الترتيب يعني ان هذه الطبقات ركبه طبقباً لمكانتها الاجتماعية وتصبح كل فئة في مكان محدد مييز بالنسبة لباقي الفئات.

أخوي المدهر أنا بصراحة أؤيد كلامك حسب المحتوى الإجابة الأقرب هي ما ذكرت ( القياس الترتيبي )

ولكن على كلام الأخوان أنه قام أحدهم بسؤال الدكتور وأجابه بأنه ( القياس الاسمي )

لذلك إذا صح ماتم نقله عن الدكتور راح نلتزم بما قاله ونختار القياس الاسمي

ابو أثير

2014- 5- 19, 01:41 AM

واضح الجواب القياس الاسمي / اقرا عن الاسمي وحاول تفهمه

ام عبودي ومرام

2014- 5- 19, 01:59 AM

24) يعتمد على إستقراء الفروض المبنية على الملاحظة
التفكير الخرافي
المنطق الإستقرائي
المنطق الإستدلالي
التفكير الديني
الحل الصحيح ؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟
تكفون لاتسفهوني ردوا

الفيـصل

2014- 5- 19, 02:03 AM

واضح الجواب القياس الاسمي / اقرا عن الاسمي وحاول تفهمه

أخوي أبو أثير يالغالي

الجواب غير واضح إذا كان اسمي

لأن الاسمي يرمز فقط رمز لكل متغير

والرمز هذا أستطيع تغييره

مثال أرمز للذكر 1
والأنثى 2

أستطيع أني أغير ما بينهم

أرمز للذكر 2

والأنثى 1

إذاً كيف تكون متمبزة

بعكس القياس الترتيبي

فهو يقسم كل متغير من المتغيرات على ترتيبه ويميزه عن غيره

مثل أن تكون هناك في المجتمع ثلاث طبقات

طبقة غنية ونرمز لها بالرمز 1

وطبقة متوسطة ونرمز لها بالرمز 2

وطبقة فقيرة ونرمز لها بالرمز 3

هنا لا نستطيع أبداً وفي أي شكل من الأشكال أن نغير هذا الترتيب

لأنه يعتمد على الترتيب ويميز طبقة عن أخرى

بعكس الأسمي انت تتعامل مع البيانات سواسية الذكر كالأنثى كبيانات وإلا فهناك فرق والكل يعرف هذا

ولكن كبيانات فهي متساوية ولا تميز بعضها عن بعض

الجواب بالنسبة لما يقوله العقل والمنطق وماهو موجود في المحتوى والشرح هو الترتيبي

أما ماقاله الدكتور نقلاً من أحد الطلاب فالجواب كما قاله القياس الاسمي

اسأل الله التوفيق للجميع

anory

2014- 5- 19, 02:07 AM

24) يعتمد على إستقراء الفروض المبنية على الملاحظة
التفكير الخرافي
المنطق الإستقرائي
المنطق الإستدلالي
التفكير الديني
الحل الصحيح ؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟
تكفون لاتسفهوني ردوا

الاستقرائي

الفيـصل

2014- 5- 19, 02:07 AM

24) يعتمد على إستقراء الفروض المبنية على الملاحظة
التفكير الخرافي
المنطق الإستقرائي
المنطق الإستدلالي
التفكير الديني
الحل الصحيح ؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟
تكفون لاتسفهوني ردوا

أختي اللي يعتمد على الملاحظة هو المنطق الاستقرائي

كما هو موضح في الصورة قصيتها من الحتوى ووضحت عليها

http://im90.gulfup.com/zE1hPH.jpg

ابو أثير

2014- 5- 19, 02:07 AM

المنطق الاستقرائي / وللتاكد صفحه 15 من ملخص الفيصلاوي

ابو أثير

2014- 5- 19, 02:11 AM

يعطيك العافية يالفيصلي ونتوكل ع الله وزي ونمشي ع كلام الدكتور

MĻÁmėĦ

2014- 5- 19, 02:12 AM

24) يعتمد على إستقراء الفروض المبنية على الملاحظة
التفكير الخرافي
المنطق الإستقرائي
المنطق الإستدلالي
التفكير الديني
الحل الصحيح ؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟
تكفون لاتسفهوني ردوا

واضح بالسوال > الجواب

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 19, 02:14 AM

24) يعتمد على إستقراء الفروض المبنية على الملاحظة
التفكير الخرافي
المنطق الإستقرائي
المنطق الإستدلالي
التفكير الديني
الحل الصحيح ؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟
تكفون لاتسفهوني ردوا

دام فيها ملاحظة نختار مباشرة المنطق الاستقرائي

:oao:

الفيـصل

2014- 5- 19, 02:16 AM

يعطيك العافية يالفيصلي ونتوكل ع الله وزي ونمشي ع كلام الدكتور

أخوي أبو أثير

للأمانة انا تابعت آخر الردود بسبب انشغالي

واللي عرفته أنه هناك طالبة أو طالب سأل الدكتور صابر وكانت اجابة الدكتور القياس الاسمي

ولكن لا أعلم من هو الطالب أو الطالبة ولم أسمع أو أقرأ منه شخصياً حتى أجزم

لذلك سأتحفظ كثيراً

وأتمنى أن يؤكد كلامنا من قام بسؤال الدكتور أو من قرأ الرد يقتبسه هنا

مشكوراً لا مأموراً

لأن السؤال راح يجي بالاختبار بنسبة 70%

*المحيط الهادي*

2014- 5- 19, 02:18 AM

يب ملامح أنا كذا فهمته
وعموما جميع أختبارات الدكتور يحط في السؤال
شي يدل على الاجابه
وهذا يدل على انه سمح وغير معقد
جعله العافيه

MĻÁmėĦ

2014- 5- 19, 02:19 AM

أخوي أبو أثير

للأمانة انا تابعت آخر الردود بسبب انشغالي

واللي عرفته أنه هناك طالبة أو طالب سأل الدكتور صابر وكانت اجابة الدكتور القياس الاسمي

ولكن لا أعلم من هو الطالب أو الطالبة ولم أسمع أو أقرأ منه شخصياً حتى أجزم

لذلك سأتحفظ كثيراً

وأتمنى أن يؤكد كلامنا من قام بسؤال الدكتور أو من قرأ الرد يقتبسه هنا

مشكوراً لا مأموراً

لأن السؤال راح يجي بالاختبار بنسبة 70%

الي سالت شعاع النور > وتاكدت من الدكتور
وهو الي قال لها انوا الاسمي

فيه خيار : باسائلة اختبار الفصل الثاني 1434 على ماظن
كان السوال عن الاسمي :
وجات ثلاث خيارت بعيده عن السوال
واقرب شي كان الجواب الي اكده الدكتور

:verycute:

دحوم الدرعية

2014- 5- 19, 02:21 AM

http://im84.gulfup.com/jICvA1.gif (http://www.gulfup.com/?Fz1pdb)

ناصر الشريف

2014- 5- 19, 02:24 AM

الاسمي الاسمي توكلنا على الله

ام عبودي ومرام

2014- 5- 19, 02:24 AM

شكرا لكل من تجاوب معنا��

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 19, 02:28 AM

دحوم نبي شغلاتك بالربط
انت ماتربط حاجه الا تجينا بالختبار ولا عليك امر ان امكن

:53::53::53::53::53:

متوكله على ربها

2014- 5- 19, 02:31 AM

سؤال لو سمحتو

فيه كويز ل ابو نواف فيه أسئلته عن العصف الذهني مامر علي حاجه عنو بالملخص.

الفيـصل

2014- 5- 19, 02:35 AM

سؤال لو سمحتو

فيه كويز ل ابو نواف فيه أسئلته عن العصف الذهني مامر علي حاجه عنو بالملخص.

ما اطلعت على اسئلة ابو نواف لكن العصف الذهني موجود بالملزمة

http://im88.gulfup.com/czxn8g.jpg

الفيـصل

2014- 5- 19, 02:36 AM

الي سالت شعاع النور > وتاكدت من الدكتور
وهو الي قال لها انوا الاسمي

فيه خيار : باسائلة اختبار الفصل الثاني 1434 على ماظن
كان السوال عن الاسمي :
وجات ثلاث خيارت بعيده عن السوال
واقرب شي كان الجواب الي اكده الدكتور

:verycute:

الله يعطيك العافية

ياليت تقتبسين ردها هنا مشكورة لا مأمورة

وبالنسبة لسؤالك الأخير مافهمت عليك هل السؤال له علاقة بسؤالنا والا سؤال ثاني

انا هون

2014- 5- 19, 02:39 AM

صباح الخير
عندي سؤال وماني عارف الأجابة
تنقسم نافذة قوام معالجة الوثيقة في برنامج spss الى قوائم فرعية :
سبع
ثمان
تسع
عشر
؟؟؟؟؟؟؟

ناصر الشريف

2014- 5- 19, 02:40 AM

ابوسعود رد ع الجوال عشان افهمك وين جاء سؤال القياس الاسمي

شموخ اانثى

2014- 5- 19, 02:40 AM

هل يوجد اسئلة للترم الي فات

دحوم الدرعية

2014- 5- 19, 02:40 AM

معامل ارتباط سبير مان على وزن ينقسمان
اختبار ويلكوكس .. ع وزن كلوركس اللي دايم يسحب عينات
عدد القوائم الاساسية .. على عدد حروف كلمة القوائم يعني سبعة
مستويات القياس .. على عدد حروف قياس يعني اربعه

شموخ اانثى

2014- 5- 19, 02:44 AM

الوثيقة

عشر

ناصر الشريف

2014- 5- 19, 02:44 AM

صباح الخير
عندي سؤال وماني عارف الأجابة
تنقسم نافذة قوام معالجة الوثيقة في برنامج spss الى قوائم فرعية :
سبع
ثمان
تسع
عشر
؟؟؟؟؟؟؟

عشــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــر

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 19, 02:45 AM

صباح الخير
عندي سؤال وماني عارف الأجابة
تنقسم نافذة قوام معالجة الوثيقة في برنامج spss الى قوائم فرعية :
سبع
ثمان
تسع
عشر
؟؟؟؟؟؟؟

عشر قوائم:(204):

دحوم الدرعية

2014- 5- 19, 02:46 AM

معالجة البيانات9 قوائم فرعيةالمعالجة اللغوية9 قوائم فرعية

معالحة النتائج10 قوائم فرعيةمعالجة الرسوم10 قوائم فرعيةمعالجة النص10 قوائم فرعيةمعالجة الوثيقة10 قوائم فرعية

معالجة الجداول المحوريه11 قائمه فرعيه
------------------------------------------

ناصر الشريف

2014- 5- 19, 02:47 AM

ابوسعود على الرابط ذا جاء سؤال القياس الاسمي سؤال 42

http://www.ckfu.org/vb/t538980.html?archive=1

MĻÁmėĦ

2014- 5- 19, 02:49 AM

الله يعطيك العافية

ياليت تقتبسين ردها هنا مشكورة لا مأمورة

وبالنسبة لسؤالك الأخير مافهمت عليك هل السؤال له علاقة بسؤالنا والا سؤال ثاني

وياك ..

مدري في اي مشاركه >

الي اقصده بالسوال الثاني

احد اسائلة الترم الي طاف او مدري الي قبله

كان السوال > القياس الاسمي :
1) كل فئه متميزه بنفسها
2)كان هنا تعريف للترتيبي
وخياراتت القياس الفئوي
المهمم كان اقرب شي للسوال
الي هو اول خيار

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 19, 02:50 AM

معامل ارتباط سبير مان على وزن ينقسمان
اختبار ويلكوكس .. ع وزن كلوركس اللي دايم يسحب عينات
عدد القوائم الاساسية .. على عدد حروف كلمة القوائم يعني سبعة
مستويات القياس .. على عدد حروف قياس يعني اربعه

وزنية محبوكة شكرا" دحوم
:53::53::53::53::53:

ناصر الشريف

2014- 5- 19, 02:50 AM

عشر قوائم:(204):

تكفيني راجع معلوماتك زين

دحوم الدرعية

2014- 5- 19, 02:52 AM

ابوسعود على الرابط ذا جاء سؤال القياس الاسمي سؤال 42

http://www.ckfu.org/vb/t538980.html?archive=1

ذي اسئلة اختبار بكره ولا تعلمون احد
ناقصها 6 اسئلة لـ برنامج spss

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 19, 02:53 AM

القوائم
بيانات + لغه =9 عدد الاحرف للاثنين (ب ي ا ن ا ت ل غ هـ )
معالجه محوري =11 عدد الاحرف (م ع ا ل ج هـ م ح و ر ي )

والباقي 10

كذا يمكن اكون وضحتلكم

شموخ اانثى

2014- 5- 19, 02:55 AM

ذي اسئلة اختبار بكره ولا تعلمون احد
ناقصها 6 اسئلة لـ برنامج spss

:5aga::5aga::5aga::5aga::5aga::5aga::5aga::5aga::5 aga::5aga:

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 19, 02:57 AM

تكفيني راجع معلوماتك زين

من عيوني:icon1:

انا فكرت سؤالك عن
عدد القوائم الاساسية في برنامج spss هو:
سبع قوائم

دحوم الدرعية

2014- 5- 19, 02:57 AM

http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=190487&d=1398730699

-------------------------

http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=190486&d=1398730699

ناصر الشريف

2014- 5- 19, 03:05 AM

من عيوني:icon1:

انا فكرت سؤالك عن
عدد القوائم الاساسية في برنامج spss هو:
سبع قوائم

تسلم عيونك ي بطل:106:

انا هون

2014- 5- 19, 03:35 AM

عدد القوائم الأساسية في برنامج spss هو :
ثلاث
خمس
سبع
تسع
؟؟؟؟

ناصر الشريف

2014- 5- 19, 03:38 AM

عدد القوائم الأساسية في برنامج spss هو :
ثلاث
خمس
سبع
تسع
؟؟؟؟

سبع

تكفيني الذكرئ

2014- 5- 19, 03:46 AM

؛

هنا تجميعي لكل شي مهم لمادة الحاسب من مراجعات واسائلة اختبار

وايضا ملخصات مهمهه ومختصرهه للماده

http://www.ckfu.org/vb/t573669.html

:(204)::(204)::(204)::(204)::(204)::(204):

:(289):

silєит мσσи

2014- 5- 19, 04:17 AM

صباح الخير للحلوين :-):-) انا معكم في المادة فممكن ياغوال تعطوني اسئلة الترم الاول لاهنتم :d

hams1420

2014- 5- 19, 04:34 AM

سؤال على الطاير قبل النووم :

انواع البيانات في ميدان العلوم الاجتماعيه ؟

وش اجابته ؟

احس بتسوي لي حذف من المجموعه:019::019::019:

توجد البيانات محدده ومتقطعه ومستقله

المحاضره السابعه

ناصر الشريف

2014- 5- 19, 05:00 AM

صباح الخير للحلوين :-):-) انا معكم في المادة فممكن ياغوال تعطوني اسئلة الترم الاول لاهنتم :d

ارجعي لصفحة 46 فيه رابط منزله للاخت الحلوه ميشو فيه اسئلة ممكن للترم السابق

غيرهم

2014- 5- 19, 05:18 AM

انا ما فتحت معي اسئلة اختبار الفصل الثاني 1434 ي ليت احد ينزلها مره ثانيه

عهووودهـ

2014- 5- 19, 05:19 AM

صباح الخير ذاكرت الاسئله والحمدلله بالربط مشيت فيها *_*

ناصر الشريف

2014- 5- 19, 05:26 AM

صباح الخير ذاكرت الاسئله والحمدلله بالربط مشيت فيها *_*

صباح الورد عقبال ماتأخذي الفل مارك:d5:

جذآآآآآب

2014- 5- 19, 05:30 AM

الإحصاء االبارامتي أن عينة الدراسة لھا معالم أو مؤشر واحد على الأقل.
- والمعلم أو المؤشر ھو عبارة عن خاصية أو صفة تتميز بھا الجماعة
- وھي طبقا لھذا المفھوم ما ھي إلا عبارة عن قيمة ثابتة ولكنھا متغيرة.

أما اللابارامتري

تستخدم الاختبارات اللاباراميترية للكشف عن دلالة الفروق بين متوسطي عينتين عندما:
1- لا تتوفر شروط استخدام اختبار “ت” كأن تكون مفردات العينتين صغيرة.
2- عندما يكون توزيع أحد العينتين غير اعتدالي أو ملتوي بدرجة كبيرة.
3- عندما يكون تباين العينتين مختلف بصورة كبيرة عن بعضھما.
:(269)::(269)::10111:

عهووودهـ

2014- 5- 19, 05:35 AM

عقبال ماتأخذي الفل مارك:d5:

يارب وياكككك اخوي:004:

ريمانو

2014- 5- 19, 05:36 AM

كل فئه على هذا المقياس هي فئه متميزه بنفسها، ذلك هو ؟
-القياس الترتيبي .

كذا الحل بجميع المراجع اللي عندي

البعض يقول الاسمي طيب شوووو القصه
شرايكم

و صباح الخير

جذآآآآآب

2014- 5- 19, 05:36 AM

اخباركم

عندي سؤال اختلف فيها الدفعه اللى قبلنا تلاقون اجوبتهم بانطباعهم حول الاختبار
المهم
السؤال
كل فئة على هذا المقياس هي فئه متميزه بنفسها ذلك هو :
ا- القياس الاسمي<<< هذا جواب الدكتور لي
ب- القياس الترتيبي
ج- القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية
د- القياس القائم على المعدل النسبي

موفقووون

:53::53::53::53:

جذآآآآآب

2014- 5- 19, 05:38 AM

اعتمدوووو أوگـ(y)ـيۓК̳̿∂.

ريمانو

2014- 5- 19, 05:47 AM

يعطيك العافيه

موفقين جميعاً

حواء ال المدينة

2014- 5- 19, 07:53 AM

بما انه كثر النقاش حول سؤال القياس الأسمي

حنعتمد أجابة الدكتور بأذن الله وللتأكيد من المحتوى صفحة 19

http://im53.gulfup.com/YMSi0L.jpg (http://www.gulfup.com/?BF1uij)

توري ياليت تضيفيه للصفحة الاولى

Turning point

2014- 5- 19, 08:00 AM

تم :rose:

غيرهم

2014- 5- 19, 08:13 AM

انا ما فتحت معي اسئلة اختبار الفصل الثاني 1434 ي ليت احد ينزلها مره ثانيه

ي ليت احد يحطها دورتها مالقيتها :Cry111:

بو ضيدان

2014- 5- 19, 08:20 AM

اول مره اذاكر الاسئله فقط وربك يسهل الامور

صادق الوعد

2014- 5- 19, 08:31 AM

انا ما فتحت معي اسئلة اختبار الفصل الثاني 1434 ي ليت احد ينزلها مره ثانيه

ممكن تسدح الرابط الا مافتح معك هنا احتمال يفتح معنا

aalabdulwahed

2014- 5- 19, 08:32 AM

اسعدالله صباحكم بكل خير يا اجتماعيون وفالكم a+��

غيرهم

2014- 5- 19, 08:35 AM

ممكن تسدح الرابط الا مافتح معك هنا احتمال يفتح معنا

الرابط اللي موجود للاسئله في اول صفحه من الموضوع هذا

أمير الصعاليك

2014- 5- 19, 08:40 AM

صباح المقلقل

ازيكم يا قدعان ..عاملين إييه

الفيـصل

2014- 5- 19, 08:45 AM

بما انه كثر النقاش حول سؤال القياس الأسمي

حنعتمد أجابة الدكتور بأذن الله وللتأكيد من المحتوى صفحة 19

http://im53.gulfup.com/YMSi0L.jpg (http://www.gulfup.com/?BF1uij)

توري ياليت تضيفيه للصفحة الاولى

الصورة هذي في أي محتوى ؟

لأني ماحصلته في شرايح البوربوينت المعتمدة ولا ذكر هالكلام الدكتور في شرحه للمحاضرة

http://im57.gulfup.com/Y8d8np.jpg

انظري للمشاركة أختي حواء وأعطيني رأيك

http://www.ckfu.org/vb/showpost.php?p=11058851&postcount=429

انا هون

2014- 5- 19, 08:48 AM

اسأل الله التوفيق لي ولكم
في أمان الله أقابل كم المستوى الجاي بأذن الله
:d

aalabdulwahed

2014- 5- 19, 08:51 AM

لايفوتكم السؤال الاخير رقم 20

http://www.ckfu.org/vb/quiz.php?do=take&quiz_id=2869

أمير الصعاليك

2014- 5- 19, 09:11 AM

الصورة هذي في أي محتوى ؟

لأني ماحصلته في شرايح البوربوينت المعتمدة ولا ذكر هالكلام الدكتور في شرحه للمحاضرة

http://im57.gulfup.com/Y8d8np.jpg

انظري للمشاركة أختي حواء وأعطيني رأيك

http://www.ckfu.org/vb/showpost.php?p=11058851&postcount=429

يا ابو سعود السؤال هذا فيه حوسة ...

بس شعاع النور على ما اعتقد تأكدت من الدكتور

والشيء الثاني جاء في اسئلة 1434 هذا السؤال رقم (24)

والاختيار الاقرب له هو كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها

http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=146421&stc=1&thumb=1&d=1380747786

ابو كريم2012

2014- 5- 19, 09:11 AM

الفيصل

محاضرة السابعه
شريحه 7
جواب الاسميه

http://www.ckfu.org/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABQAAAAMgCAIAAAD z+lisAAAgAElEQVR4nLS9Z5Bc53nvyU+7tfaHW7WiP90P3qtAS 1pr12VfSYwKu966tuWrUl2sQQAznbtP7HP6dJ/OOeecJwfMDDA593RPzhgAQwACzQCIBBhEipQlESJFyrIlcT+87 wnd0wNCundP/Wqqp9HA9GCAc87v/T/P8z42NDAwNDBw796983/77Td21l8e6bsz2nd3rO/uWN9rY333xvrujfW+Odb71ljvj8d63xnrfXes992x7vfGut8f6/4ppAdyqedfLvWIP/0p9+n7Yz3vjfW8O9bz7ljfj8d63xrrfWus995Y772xvtfH4Je7 M9r38kjfyyN9b107LKDS+/fv3xIdN8Xc5Gk9bvCIjvfef9/j8dy7d++FE8dx83G9+bh2+nH//v2nn37mzt27+UIxXyzli+V8qVwoVfKQar5UyRXLuWI5WyhlCqV MvpjOFdK5QipbSGbyyXQukc7FU9l4KhNLZqLJdCSRiibSkUQqE k+FYslQNB6MxgORWCAc84ejvlDUGwx7A2FPIOTxh1z+oMsXdHq DTm/A4fE53T6n2+dwe20ur83lsTk9VqfH6vRaHR6Lw21xuMx2DpvTa HUarQ7WwmG2GUxWxmRljFbGaGGMZpo10wYTpTdReiPJsCTDkrS BoA0EbcAoBqMYjNIhJI0QNELQGoJS41o1plVjWjVKKhBCgeAKB FdocIUGk6sFFBpcrsYUGkyB4EoEV6GkGtdqcC1C0KhWh1MMTuk JnZ7UGbR6ltIbKb2R1pto1kQZmtDqWS3DanUGUmcgaD1OMTjFo FodStIIQWkISkNQakyrxkg1RqowUoUSSpRQIrgSwZUaDD5oglA ihArlAL8LI9UYqcZJNa4FaAithvvz/3tAeMiTgK+i1eBaDfd11bhWjZNqnFRjpAolVCiuQnEVfOeYAsE UGkwugJ4AkasRuRqRccjViFwjRiNXa2TtkKo1UpVGqlIDZCq1V KWRqTRyNaLQoAoNpgRvBiM0uBYhKZSkMK0OpxmCZkjGoGUMlJ6 lDEaaNdKsSWc06YwmxmRmTBY9h6Ed+tMwWw0WgA3A8lg/G+PpsFbRH2WxsRYra7ayZquhBVMT+lYsepNFb4TojBad0USzJl pv1DIGUqfHKR1KaNU4qUQwuRqRKtWdClWHTHFBJj8vlZ+XyM5L ZOdOcF4iuyCVX5DJL8gUnXJFp0IpUaikSpVUpZarNHKNRq5BFA iqRFEliqlRTI3jGhzXEISGIBGCREktptViFI1RNE7ROK0jaB2h Y0gdQzIGrd5A6Q2UgaUNLG0w6lgTYzQxJoAZ/ozMFoPZYrBYDBar3mzVm8yMyUyzJsrAfVNarRonFAgqU2kkSlW HXHFBKgffy/Od0rMdkrMdkuc7JM93Sp/vkD7fIX2+U3quU3pOIj0nkZ+XyM9L4HfXIVNKFCqJQiVRqmRqR K5BlAimwggNTqIkhVM0oWNInV7L6CkDSxuMDGtkWJPOaNYbzeD cBdAbzYwJPgD/bPQmi8FsNZhtBjP/r8VutNpNVrvJ5jTZnBaHC2B1eexur93jdXr9Tp/f7Q94AgFPMOgJBj3BkCcYhgRCnkDIHQi5AyGXL3ASp8fv9PgdH p/d7QXYnB4AOCdbHM5W7AAXwOpwQ5wei9NjdXmtLq/N5bW5fTaXz+by2V0+u8trd3ptAh4eOwf8ohC3xeky250Ak9Vhs jqMFrvRYmfNNtZsM5htjMmqM1p0RrOONetY8BdrYcA1og0W8AI da6ZZc8u5msMIzufaFhijljESOgOhM+C0Hqf08DROUhqcAmdvJ UooEUKpARcUXHxBaYJ7ATiZKxFChZJqlNRwlxiEoFGSRkkdqtV hWh2mZcCFA0DQp6EToHQ4+B9E0ThFY1oK01IoqUVJLUpoEYJEc FKDExqcUGOEGsPhiRrFVSimRDg0mAKCCqhFaB4N0W+Rn4IMoEJ kSo0IRKpEZCoAKlOh/NVZdCkkVSipQgkV0oQSIfiLpkLTFoy76KMyFSpVIlKlRqLQSOS qTrmyQ6bskCouSBUXJIrzEsV5/v++VNEhU3TIVBKFWqbUKNSoCsU1GPgvryNoRssYaD1LG4yM0cQ YzXqTGV44zBaD2cJCrA/HaLYaLTw2o6XNVcBktZngOaEZq90oYDNabfBPsNiM3J8Pr1zwX GRiWJMO/LNnDKROT1AMStIanFRjhFKDyVQaiULdIVOc75Q93yF9/oLk7AXJ2fMd/yTmQudZno7O5zs6nwdn0Q7J852S8zwSKbhwXJDILkgFOmSyDpm 8QybvlMslAIVColBIFQqZUilXqeRqlVytVmjUCo1aiWgEUIgK1 ahRRNWMGkXUGKrGMA2OIwSOkgSmJXEtiVMUD0FRBEWRNK2laVK n0+p0Woah9HqdwcCwrN5oNJhMrNlsNJuNFovJajVbrWabzWKzW Wx2i91udTisdvsj4XAI2B1Wu8PmcPLYnS670+Vwuhwuj8vjc/v8Hn/AFwj6Q5FAOBKKREPRWDgWi8bj0Xg8Gk9EE8lYMhlLpgDxVDqeS idS6UQ6A0im4eNkJpvMZFOZbCqbS2dz6Vw+nctncrl0Lp/JFzL5QjZfyBVK+UIpXywViqV8sVwoloulSrFSLZUrxUqlVKmWK tVStQofVKrFcrVU6SpVKsVypVSulPjXVKqlSrVcrZYr1XJXV6W ru9LVXe3u6erp6erp6e7p7e7t6+nt7+nr7+nr7x0Y6BsY6B8cH BgcGhgcGhgaHhgaHhweHhy+OAQZGRoZGR4ZvcgxMjo2MnZpfHJ qYmp6EjA9PTk9PT09Mz09Mz3DMzs9Mzc9MzczNw+YnZufm1+Ym 1+YX1gUs7C4tLC0tLi0tLi8DFhaXl6q1QDLtdryysryysoyeFy r1WortVqttrJSq60sLS8vLi0tLC7OLyycZG5+YX5+fm5+fnZub nZ2dmZ2dnpmdnpmZmp6ampqanJqanJycmJyYmJivInJ8cnJ8cm p8amp8enp8enpienpiemZyZmZyZmZyceGBwaGBwbu37v3T9/91r2NxsuD1ZcHq68OVu8MVn80VH59qHx/qPzmUPnN4fJbw+V3hsvvcrwHqUAuVpoeX2x+Zrjy7nDl3eHKO8 OVt4bLbw2X3xgq3xsqvz5UvjtUvjtUfXWw+jLHW0f7ebWkRYBv tdhvkwYLPszZL2/CN27cvPH++++7XK7X79174UY7+33h+Pj4+DqEU99T7PdqkwA/fefO3Vy+mCsWc8USr8H5YplX3yxU32IqW0hlC8lsPpnJJzO5RC obT2VjyWw0kY4m0pF4KpJIRuKpcDwZjiVD0UQwmgDq6w9FfaGI NxjxBMIef8jtD7p9wH4DDq/f4fbb3X6HG94MgXsdq8tjcXosDo/F4Tbb3Wa722xzmiAOwX7NdtZsN5hseu4+RsdadAYzDTyTATcoL LhBIWg9QTE4xWAUg2p1CEkDB9bglBqn1LiWu0ASSoRQIAS0MnB xVcProkKDKRAMXmIxUoNrEYJCSRrT6nBKT9B6UsdqGVarBzdMJ po1gTdDQ4w0vHliSZ2B1OkJWo/Tekyrw6AA0whBQXUEDowSUIAFDRbeJ/88p74E9F6MVDf5p7ZJXB8V+lTIdjR5MtTgVgeGb1VwYAWCAweG Nx8nHVhkv/I29oucZr9iB5ap4EeZWiPXIHINqgD3c8B+MVJDaBGSwrQ0Rulw miEZPcnbr8GoY406own6CadVglkBPlODzRaDWVBfQYAfQX0/U4ChBltOYLYZzLY/QoM5KzDRrJHSG0nGQFAMqqURnFRhhFKDytSIVAHuCxUXpIIAn2 9WX+7ORn5BpujkBFiqUElVaqlKI1dr5BpEoUGViGC/apzQEKSGIFGCRLVaVEthFNVsv3pCp9cyemi/UICNcIWCW6RgRHeZ4h8TYzIzRhNlMGr1BkKnx7U0QmpVGK7QIF IowMrzUvl5qexcpxRI79kOyfOdkufBp53S5zvBdyc/L5Gfl8qB3nfIlJ2c/cpViEKDKlFMLVJfLWPQGYyM0QRs1mixGW12o81hsjnMdofZ7jT ZHCab3Wh1mMDzVrvJ6jDZHUb4AocZGKbDaXE4rQ63DeD02F0eu 9vrcHsdXr/LF3D7A+5AyBsM+0LhQDgSiEaD0WgwGgtG44AAWJqMxPyRmD8cB WdpcKKGBMO+YNgbCHv9Ie6kHXB5OSt2+xxun70JbwsOj8/p8YHXuzx+hzfg9AWdvqDLH3T7oXi7A0G3n8MHrgsBly/gFiEIuRfgc3jgV7S5PFan2+JwmW1OoMGsxW6A/+BteqOFMVrgP2mzDWCw2A0WOyvCYLaB1+jgio+F12DxSZs6ATi NaxmW1LHgNI5TDKZlEJIGJ0A1puUEmPOrh6qvQoMrRParQkk1p tXgYM0RCLAOJYH9tgrwKQ4sqG9b+20nwGQ7AcbbCTCH+qQAN71 ACfkMEz5FgxG5CpEpm3g0ASZaBJi7aPKr26cIsFoQYPC1JAq1R K7qlKs6ZOBcJ3ZgxQWJ4oJU2SFTdcpVEoVGrkaVGkyNEghBYVo dQTMkrdcyBtpgZAwn7feE6FpOxWi1tj3nQ+M9Kb0QBzirtDFhi 6DBbR1YZxAvfTIoQWlwrQolFGpUqlRL5KoLUsV5ifz5DunZC5K zFzr/6bzA2Vb7FdT3XKfkHLRfqWC/0vb2ywmwQiJXAAGWKZWcAKsVUIA1bQVYjWpUJwUYw9QYpsEwaL 8kgWm1TfZLUwTnvSRQX4ahgf3y6muxGC1Ws81msUPjtTmcNqfT 7gTW6rS7XI+K0+VwuU/idHtcHq/L43V7fR6f3+ML+PzBQCgM1DccjUVi8UgsEUtA440nU/FkKgGMN5VOptLJdCaZzqTSmVQmk8pk0sB4M9lUJpvO5tPZfCab z+QKmVwhmy9kwcd8MZcv5gqlfLGUL5UL4GOpzDltF6Bc7SpXqv zHgcHBmbm5xcWVxfnGwnxjYb6+MFdfmK8vzNcX5xvg4+J8fWm+ sbTQWFpoLC80lhdWlxdXlxdXa4trtaW12tLaytL6ytL6yvJGfX mjXtuo1zYbtc3GCmCrsbK1urK1WhdYq29DGjtrjZ311V2Btd2N td3Ntb3N9Va21ve3NiDbG/vbGweQzYPtzYOdzUMxu9tXePZ4do4g20f8p7s7V/Z3j/Z3j+orm7WllaVabWFxaWFxaWFxcQEY9eIiZGFxfmFhXmTCM7Oz 09PTU9PTU1NAgycnJycmJscn4EfBfqemOPudnpg5KcD/77efvtdYvt2df6k7/0p3/k53/m5v/ke9+Xu9+ft9uft9ubf6cm/35d7py73bD3mPZyD3k/7cewO59wdy7w/k3gOIXvBuf+7d/vw7/fm3+vJv9eXf6Mvd68u93pu/25u/05t/tTf/cnf+pe787e787e78G4e7Wfm50wQ4HMudOYu0JRzN3bx564Y4B7 55EyTAdrv93r17L9y4cVoIfF0U/167fv3atVYBvsrZL3hwDwrwnWy+kCsUs4VirlDOFUrZQilXKGc LZaC+vP1y6ptPpHPxNLDfTCyRicTT4XgyEk/y6huKJoKRuD8SgzdVwQjIft2BkNsXcvmCLngr47d7/PBGyuWDCYDDY3V4rE63xek2A/u1uUwQp9HqALAWO2u2GwAmq95kZcDtC2vRGczCUj3DkjqW1BkI nR6nGYxiMC2DaXUoqUNI6MAg+1VhWhXKrdYjcM1ersHlGlymBl aGK8XL8xi8O0FIGt6L0HqSNpAMq2VYSm+i9OJbKA7h/oklGRYkwAStxygGCjBJIzgleCNGCtdyFFeiuFIsw2iTAKtRAub YLeoLAoS2yvo/lFMSY16DgZkTal7XUV6A22owWICA9itvtd8mQ5a10urAMs5+ZW pErkEVGhTYrxol1DipIbQIoUVJGqN0OMUQumb7hWZlZoxmXmX1 Zqv+ZL7aTi8F/jvsV3THYz+dUxxY0OATMnyqCfOZmIkygFUkPa7VISSlxggliis 0qFSlkShUHXIltN9mB+a5IJXB7Fcc/6pU0H7Vmmb7JdQ4ocEJhCBRkkS523TOfhmCZkidnmT0JKPX6vV avYEysJTBSIkXKUzm9uorCLCFMZooA6tl9DjNoFpKQ5AqFJNrU IlS3alQdsgU4Hs5xxtvh/Rcp/Rcp4znvEQGvuULUsUFmaJDpuiQKyVKlUSphvaLYBqcREiKoBmt ntWxJoPJYrTZzHaHxem2Od3AEl0en8vjc3p9Dq/f4fU63EDwPDa31+Hy2j2cT7q9drfP7vE5PD6H1+/0+l0An9/lD7j9QU8gCIzXH4kGorFQLB6OJ6KJZDSZjKVSsXQ6ns7G0plYO hNPZ2KpTDSZBmU7AnFAMhxPAEKxRCgaD0biQejJ0I2BGAM3bk8 g7A1C/KGILxTxh6L+cCwQiQcj8WA0EYwmgrFEMAaFPBiJByPxQCQWjMQ C4TYIfg7M3B/y+EMuX9Dp8dvdPpvTY3W4TXYnvDQADTZZDSYrCzNzh9HqNFmdJ puomMjuMtudJqvTaHGAS4neZNObYIBMs2ZI+0zYRIHrC1hgpQ1 gaRVcXGBVEa4FZ29wfpOLVlTBBUXebF/KZvtVYVoNuMS0iX/bCPAJdCfg7bdVgJE2Akw0CzDeXoAfSX3bcHo4jIntlxNdRAY0W PypCpWpUJkaBX+fzQLcmv0+ugDL2wqwQtUpV3XKRCEwR4dM0Sl TSuQqqUIjUyFKDaZCCQ2uxbQ0TnH2q2dpg4lhTXojVzRkthqaj NfGinS0LSax656iu2abA2JvxuYwQxPmfFjQYHurAxsteqOZYc0 6g4k2sFqGJWk9ptWhJKXGSCWCyVSIVKHulCk7pIpzMAHuPNtWf S9IBPXl7Pd8pxQikZ6XtqrvBamcV9+T9itRKGVKpUylkqvVfPz bVoBVKKLGEBWKttBsv6RgvzRUX95++eCXNhh0IPiFkS/0XhjSulwON/BVj8vjcbo9TrfH6YG4vN6H4RFwe31iPD6/x+f3gsg3GA6EIsFINBSNRWLxaDwZSyTjyVQ8KSS6qSa/zQFS2Ww6lwNksrlMLp/J5bO5fDZfyAEKpVyhlCuWoPQWy4ViuVAqF0uVYrlSKFeKlWqxU oW6W+0qV2GECxi8eHFpqVEs9GgJvUyionWmz0QHMUMYM9OEhdF bGL1F34pVr7fqDQIGAZuBFWBPxc6ydtYoYGyPw2h0GE0O06PiN JlsJpPNZLabzHafzzc0NFxbWVlaXl5aAiwtLS0vgTB5CebDC4u LCyAW5tLg6ZmZ6ZlpLgqenJycmJycmJyamJwS7HdqamKq2X5nZ iYfuzgwcHFg4P69e//t2W/eXZ7/YTH+YjH+Yin+Uin+Sil+pxz/UTn+o3L8Xjl+vxx/sxx/u5x4uxx/pxz/STn+k3I8wxh5/8zqje+W41l96zPvluPvlOM/LsffKsffLCfulRP3yvG75fjdcvzVcvzlUvylUvx2KX67GL9VjN 8oxu/tbmY7/9trr712XVSSfI3jzFnk01OOM2eRk+J67dq1H//4xxaL5e7du1evXj26evVIdFwRHYdXrhxyx8HB4UG7Y3//YP/gYP/g4LXXXnvq6adfvXMnk89n82D5p5QtlDKFYjZf5IPfdK6QyuaB/fLqC8ueE+lIPBWOp8B9Eq++gUjMH475wzFfmC97DjeVPXv8Di5 G4MqevbDs2eG22N1c9usy2Xn1hbAWeIsDq92MVhEWClY+m6ADM wYSVhobMEqPie5RUFKHEDTnmeBOhVQCB0aJlnI1Bbi+anAlSsC FeUyrISiUhDciBG0gdQaSAZXPgv3qDCbaAG6kRNV0DKtlWC0Dc 2mcYjBKB2rnUIIC5XNcCTEogSaFmi6UEH1KckFBu8gXFxUt//+gu+gJ+Oj4FA3m3mdrrC3WYEyswfwNFrwfOq06GubArZXSLTIM XqbQoEqu8lmN8fYLip9pAtivTq9lWGBWOtakM5o5+zUD732Y/bbVyxPqK7Jfe1va+K2tHaeZ8Cka3GzCIky2Fg1mTJwA61mtzkD QDKbVaQitGsUVCCZXaaRKtUSubBVgqZyrDJTBdBTWBgP7VUm54 meZSiPXaBQaVIGgSgRVobgawzn7JRAQTHH2S1A6QsdwZc8w+9X qWa2epQwszRp1RoAQ0XPGK/6JWAxmEG6bdUajVs+SNINRtIbQqjFciaAyNSJRqIAA8yXQ5zpl 5zqlLRXd3DerOC9VdIACSLmiU6GWKtUyNaLQoCqU0BBaVEuTNE OzLGOymKw2q9Ntd3udXp/HH/QFw/5QJBiJBiOxYDQeisaCkWgAhLHhiDcU4QVSjC8Y8Yci/lA0EIoGwtFAJAqkMRiJhWKJcDwZSaRiyXQ8nUmA8rZ8PlMoZIu lbLGUhXU98CSfzhfS+UIql0/m8klwhucfZPPJbC6ZySUzuUQmm4An/DR3wk+EY4lQLB6KxUPReCjCEeVJhKKJUCwRjiUj8VQkkY4k0tF UJpbKxlO5RDqbSMM/XCCdS6ZziXQ2kcrGk5l4MhNPZeOpbCKdjaUAQNqhn4di8WAkFg hFfcGwxxd0ev02t8/q9JjhVUNYKgV1Q2a7y+xwW5wem8trc3O4vKCy2uyAv4W1OgwWu 97c7MCnCTB0YFgCTVB6nK8tIig1ToHuFV69TpWupooeUpT9Cva LkK3xL/bH2a8W2C9f/wwAAqzlBJjkBJhoFmD8YQLcVn2Rh6JplyeLgBaqQpu9V2S/XPwLBFjx2QL8cPttanoCX1eq1EgVaolC3SmEwLwDKztkfParli oRhRpVIrD4GdPqSFqvZUBrholfPAWXA059m733lCXOk7pr5rHz wAoRgEWEuQWxDFsdYg1mzTbWbDWYrHqjhTGadeBfuM5AUAym1S EEpcYIhQaTqxCJQt0hU16Qys/BrhDJ2QutnFBfsIYI1feCRHpBKgXGK0Zsvx1yRSewXyjASimMf 9UiAdYoBPtFlAiiRBElzHub1RdFYfyLAwEmoQBz3ivYL8MAgP0 yLKs3mliz2WS1mm0w77W7XCCkdXt9bp8PyKrXH/D4A55AwCcQ9AWC/mDIHwzy+AIBbxNBMb5A0BcM+YNhfzAcCEeCkWgkFo/E4rF4Ip5Igpg3mU4n09l0OpvOQK2FZpvjbubFj6HrFgFcz2OpU CoViqVCsVQolQulcqFUKZarpTJft9xVqnZVql2Vru5qV3cVli5 3d3V1V7t7qt3dk1PTA71jkvMys9XZOzQ6MbMwv7I2t7I6t7I2v 7I2xzEPnqmvzdfXFuprC431hcb6QmNjcVVgaXVzaW1reW1reX1 reX27BtjYrm1sr2zsQDZ3VjZ36pu79c3d+haksbXX2BZY3d5f3 d5f3YGsAXYPxKzvHq7vHa7vHW7sHW7sXYHsC2wCDo54tg6Otg6 uArYPr24fXt3i2D68unf1hfWd/Uq16vP5JiYnaysrtZWV5dpKDRZI12o1UC+9slyrLS/XoAwvLi8uLoJi6bn5+dnZ2ZnZmRmgwXxB9NTE5OT41NQE4GT82 yTAP3jyb+7MT91I+W+m/DdT/tsp/4tp/0tp/ytp/520/0fpwI8ygXsZ//2M/82M/+2M/+2M7+2M7+x5TOyfaZoRC+qZs8hbaR/gzbT/jbT/Xtr/Wtp/N+2/k/a/nPa/lPbfTvtvp/03Uv4bKf8LKf9xyv/6ZiNz9r/euXMHuuih2EUPz5xFfvvb350WAp85i/iDSeCo+/v7+/v7e/v7b7/9ttFofOWVV3b3dsXHDmAHsLOzs7O9vbO9vb29vb21vb21tb0lO ja3tjY3eTZfffVVKMCwAaCYyRfFH8Xqm8zkEmL15W6GIrFUKJo MxRKhaELc8esPRb2hiKe17DkgLnu2u312l9fu8oIuL6vTbXW6L Q63xeG22Pns12kEQPUVVT5z7V7AfnWsRcda4H0JY6QYIwWzXwN Bg7sTPUbpMUqHaXUIAYJWrvgZE3smoUIIOYx/MbkGUyCYAiEUfF8WxvX9kqD1V0/QBpIB2a8RqC8FvBfAigVY1Dwm9ADrca0O1epQLVcCTYAWMlgFr fosOAGm1Dgl9l7Ofilw84RqOcgWWlT25AtEaNvRphz6REU0rtX gpAYTNPhEaXdzGoxgijbGC+HighPl0Byy5p5hEPzCyme+75erf Ea1XOuvTq9lDFCrDCZgvy3BryBUYqFtm6+2fzFXfvlHS+8fYML ias9WEz5Fhjn7NVp0LGxZJ3V6jNKhJKXGSSWKy9WoVKWWyFUdc sUFWBPY7MAc3A2NolOu7JSD1l81V4uOKEDrb5P9kghBiuy3XdM v+AHpwZ0lS7NGmjU2L1JY2i5P6M1WvdmiN5l1RhNtYEnGQNA6V EtpcFKJwvrnToWqU668IFNckMoF4+2UnZfIz3GArj8+/+mQKTrkqk65SqpQy9QauRpVIbgGJ1EtraX1OtZoMFvNNofd7XH 7g4FQJBSNRxLJWDKdSGeTmVwqm0tl8+kssM0cML1YMh1NpiKJZ CSRioLuEvA4CUjHkulYMh1PZxPpbCKdTaZzyVw+nS9kCsVcsZQ vlwuVSqmrq9zVXenuqfT0dfX2dfX2VXv6qj19le6ecld3qdpVr HQVK9VCuZovV/PlaqHCURbIlyv5UiVXKmcLpWy+lIFLoqAg6ITHcqQy+VQ2n84W 4AWlUMoUyrlihftCXYVyV7GZQrmrUKrmIeCLVnKlaq5UzZUq2W IlWyxl8iVYjpTJx9PZaCIdjiUCkagnEHaL02Cn28JlvBaH2+p0 21w+h9vv9ARc3qDLF3L7Q25/yAUmULj9oP4ILLkarU5eg0ELMd2ECWKAa6z8jAmcK+RBSB1/AucXVdt4l9h7Reqrgqd9LV/5zNsvCtQX8IeoL6ZtQWy/ggBrWgRY5MCieROPZr9I21kVIpEWEJ4R/SHCuifvum1Qo01l5JzlnpL9/tECrBFCYDmU3g6ZslOm5NRXI1MiCjWqQnA1RuTVMwwAACAASUR BVKIEhWtpgtaDERLgOsK1zFgNLeorMt7mgFcIbNskuhwWAWEKw MOwu8RKDHrKQFsZ78DwEmDkEmCdAYcNwFoVgis0qEypAWsB5yV ymAB3nOK9/LgE3n4l0gtCu69IfcXeK+OWFKH9KiUKpUShlML4l7dfDUBQX06 AT9ovL8AaDNMQBG+/GHXCfnU6imEoaL8swxr1JhNrBsGvw+Z0OYD6en2ihDYUCIUCoT AgGI60JRSJAsRPBsKRQAgSDEeD4WgoEgtFYqDIORqLR+OJmOC9 mVQ6k86KpJfz2zw022K+KCguTwFEu6CPFwJj3lIZNutyVc1d5U pXudpdqXZXu3qq3T1d3fBjV09vd09vV3dvd0/vzOxcOJiWyVRDYxMLjc3lta3lte3ltc1T2KoB1rdq61u809Y3d xqbu43N3cbWbmNrd3Vrb3V7b217f21b5Ks7B+u7B+u7Bxu7QFk PN/YON/eubO5d2dy/srV/BDkQ2AYcXt0+vAbYuQLZvXJ99wiyd3R97+h472or+1df2L/6wv61Jg6u3zi4fuPw+o3D6zcPjwWObt7eu/ZCqVSOx+P1RmN1da3RaKzU6ysr9ZWVlRp4UK/X6vXaSn10dDSaSFvdMdadtoa6HLFBZ3zQFukxezMWd8wfjlerX ZNToIV5amp6cmpqcmpqYmpqfGpasN/pmYmZmYmZmYnZ2cnZ2cnHLg4MXhwYvH/v3n/96798aXL0itd85DNf9ZmPfeYX/OabfvNtv+mfA6aXA6ZXAqY7AdOdgOm1gOn1gOlewHg/wCZxQmy8LT6cwsn7AfZ+gH09wL4eML0WMN4JGF8JmF4KmF4MmG 75TTf8pmO/6brffOQzX/GZD73mfa/5Tn0p/v2/vX379tr6+proWF1dW11b4wX4ITnw6ura6upqY3W10VhtNBqvv/46RVG3bt2qc8dK8wE6sGsrK2DBYblWW+YOkMIvAhYXwarD4uLi D2/ffuqpp1599U46m0tn8+lsAcy4SucK6ZZ233Q+nj6hvvFUOMoVP IPgNxzzh2NcoRq0X7c/BDp+Xd6A0+t3ePx2j9/uAUNQ+PEnHqvDYwXq63CZHW6zzWXmy55tTtbqYK1i9eWLn21C5 TNr0bFmWm+i9EaKMWoZI6ljCR1L8JJJ6XFKz1c+a4ArgtsUCKl CyZMXRVHZM6HiatJQkka1DE7pCUpP6Ayg35jSG0+qr44169jWE mitqAQap/WwMFvLqyNfAs1DNpuw+JdgVtDsvbQGFM619dX/0TwsKyZohJuJxdMk8O01uGUyFkS4Q0IwBYKebshCLCzqHAZ9v7 gKlD1z2S9Gwr5fcMui1bO03ghuc3VGYd6Vwdw0vOphiHwSSqbl RPPhQ9T3M1zXcTqnmjBraUt7E9abYUMBzYIxcgacZjAtrSG0Kp RQIJhchUiUanAPBFzxguQ0+1V2yJWdcmWnQilRqCVKtVSphkPI 1IgCQRUIpkIxFYaDnwhnv+KyZ95+9VodqHkWRl7BHxMrNNfBSW N8hWGLAJvMjNFMsyaKMRA6PUbRCKlVYwSfaXeKM22JnG9jFufb oJ8ZjLzqkCtBNCRRgKJuVIXgGoxASIq3X4vd5fT4vMFwKJaIp9 KpXD5bKBbK1WKVE9Tu3mp3b7m7p1TtLpa7CuVqrlTOClMYiplC CfhntlDKFsvZYjnHjSoslKrFSrVY7SpVu8tdPZWe3u7e/p6Bgb7Bof6h4YHhi4MXR4ZGRodGRodGR4dGRgcvjg4Mj/QPXewdHOodGOrpH+zuG4D0D3T3DwJ6OLr7Brv7Brp6B6o9fdWe 3kpXT7naU6p0g2awJn0tdxXKQKq7ipVu8H7KXT2V7t5qT19Xb3 9330B3/2DPwFDv4FDv4FDfwLCY3oGh3v4h7osOdPcN9DS9jf6u3v5qd1+ 5q7dU7S6Uq7liOZ0rJjK5aDIdjCb84ZgnEHb5g06v3+722dw+L un1OTx+py/o9oc8wbAvFPWHY6A9B0ymcAdCTl/Q4fHb3F6L02O2u4w2J8yBjRYdPIGbwfVFxwswKyTAJGMgdAaww IpqdShBIwStBkOwgNO2uG7rEIdW9VXjWgSHUxjEK4+PaL8YAGb FbewXbbJfCsa/TQJMigSYaBZgoVdWwU3HaKZVd1Un+CwlxkQi+lANFs2nfBQB/iz7bRFgRKZCpApegGEI3ClXdcrAA3WnXC1VamQqRK7GgP3C1l+ K0eoMlN5I6406Foyy405KgvqKA15HC2abw2xrE+e2xepwWR0uq 8MNUoRTcbj5uywgw6ALwMyNVgFRsMFsM4AhiKyZ0htJnV6IfxF crgb1z6oOqeK8RH6uU3qugxsN2IJYfflpiDxQehVt6YT2q+TtV 6JQypQqmUotUwMB1nACjDyK/aqE+JdAgABrtZhWZL+ijl8to4fZr9FoMJlZi8VktVkdDrvL5fR 4XV6vx+f3Qu8NA7MNR2LhKAQEtqcQi8TikWicf3ELkWgsGotHY 4lYPBmLJ6H0coXNgvEWClBuC6VCgQtyhSwXUixXOMrFcrlUqZQ qlVK5UixXROOpusrV7nK1u9rVxce83JCqPii9PX3dvYDe7t6+8 YmJZLSIYOT04goIbJfXt5bWtpZWm1mDAD2urW3X1rZX1rdX1nc EB97YrW/s1jf3GluAfSjAOwdrOwfrO4fwwe4hYGP3CmTvyube0ebe0eY+Z Gv/Ks/2gch+Idd3Dq/vXLm+c+X67pVjyNHx7tHxnsALe0cv7F19Yf/qjSau3di/duMAchNy/ebB8Q+vvHCrVCql05nG6mpjda2xulZvNFaAo3HU641srsi6E77 c1ODctY2rr9+++95rb//8zZ988NZPPnjt7Z+/+KP3tq6/fnHxeqg8Z/amw9H46OjI1NTENJjqxVU+C/Y7OznLIQjw9/7Pr7x4aWjPzhzYmSt25qqdueakrzt1N126H7p1L7p1L3p0r3h0 r3h0dz26H3l0P/LoXvfoXvPokih+UkfPnEWSKP66R/eaW/eaW3fXTd9103fc9Mtu+p/d9G0XfctF33DS15z0NSd95GQO7cy+ndm1M7t25tXaXOwfvn3z5 s0ar6aQWq228igCXKvVlpcFib179y5JksfHx4uLiwuLCy3HPP9 gHnZXz8/Pz81BZmfnZmdnZ2Zm4VS06Zmp6enp6ekbN248CQQ4k01xa/b8x5aa51iSG/UM1JcbcxWMxIORRCAS9/PzroJw3pU7EHL7Qy6+6ReUPXvgrUmL+nKVz26wbG+yu0DpGix7 tjq5zi4BceWzzmih9SYAH7GSOpYUCTC4dUBA9y+XsoqCVq0SJZ Uo2XKNVCKg85YUmn4JCiF1mFaHU4ww9YoxUgbjCfWFZi48D8uz WVHzmB7O5SKFHBW+MfykBovg+ns1uFYsvZrmOVWcozLYCVAt82 h+y3wWDy2W5p2cq+vmR3yJHbhJg9GH1cXBcPih+TDnwNCQFTD4 hSOvVBihhtPLKFRLYxTfWWqgGNj3y9sv7CY9Wb1ssZ1MVtvUOZ vFr/ys1PcPcN3Pgq9teyQTFnoKgADrjRad0UyzJtD9i1E6lKDUuFaJ 4HINKlNqQB4CBRiGorAk+HxTNAqDX4lCJVGqZUq1TKmRQfsF8+ QwFUaoMTjwGSEpDNovhbVv+oWl6SL1bZ7LbbbohYkyIO6GGqw3 g2TbRBuMJOj+5TNtDSJTqSWcAHdIFWLd5b+v81IFUN8LMP8Bbq 8G98cyFSx+RkkKpxiaNRrMNrPd6fT4/OFINJFKZfP5cqXS1dPdN9A3ODQwfHFoZHR4ZOzi6Njw6NjQyNg gp6Y9/YM9/QPdfQNdff1dvf1dvf3dvf1dfX1dwAz7Bnr6B3r7h3oHhnoHhvo Gh/uGhvuHLg4Ojw6Pjl0cuzR6eXxsYuLS5ORlcBWdmZmcmZ2YnpmY nhmfmr48OTU2MTl6eXzk0uWLY5eGR8aGR8aGRy9dHL10cezyxT Hw8fLFscsj3IOLo5eGRsaAPAN/7hsc6hsc6htoQ//gcP/gcP/Qxf7hkYHhkcGLo0OjY8Njly6OXR65ND52eXxsfOLS+MSl8Uke8 MzY5YmxS+Ojl8ZHLk2MXJ4YvTw+Oj4xOj7BvdXLQyNjAxdH+4c u9gwMdfX2l7p6cqVKOleIp7LheDIQifmCYY8/xA/rcnoCLm/A4w95g2F/KBqMxMOxBGh4Didg804gEveFop5gyOULODw+q8tjdriMNgdrtR vMNn4yFigxEDCYaX7YhI4ldCy/jgmvLxh/iuOmSwiQypY2lqazOoWAyudT1Bdw0n6bvbdVfVEtLZbeNvbLFe lwwxpIkQATzQJ8mv3i7e0XPQ2iabyFWIY1YgcWNeW2s9+TAqxs J8CKzxZgbtVV1AMsU7Z1YPhfHozjUmgwJUKoMRLBgf3qSZ2B0h t1hhb7hZcJkfo2S29rubLLYndZ7S7Ob9sCpqy7hfHprlNw8ptr eHgftjj4WgknP2OFtdgMJitjNNMGE8WwBK3HSJ0Gp1QoodBgMh UiUag7wSqhRH5OIjvFe7lxCSenIYoqg1qRA/WFp1aR/aqkShUQYG5yRDv7RRAlgqiQVgFWoqgKw1Qg/sUJhCRRksS0FA7tVwfsl9QxFMNQjJ7SG2iDQcca9cB+bTaLw2F 3uZ0er9vr9/oDQH3Fw6ii8UQsnowlEg8nGofEEkmguNF4UvRkChBPwLwX2G86 m8tyNcxcoisOdcW5bpPclirVUrlShlQBpUoVxrwVWOFc6eqqdn VVunqqXTDp7erpBcbb09PX09sPpjR39/b39PYNDA6NDE+ePyeZWliub+wur28vn1RfjuXVreW1rRpnv7X1 7dr6DifAu3Wezb3G1t7q1t7q1sHa9oFIgA/Wd4D6Ct7Lwwvw1v7R1pXbG1df3btxb//G67vHr25feWEbGK8YkfrO1R/M1R/MzT2Ym3swd/nB4OCDweob2ewb2ewb2egbXu8bXustxnqLYW7ti6UXeu+tw+Nb B8c3r958sVQqR6Oxxurq2tp6Y3W1sbq60mjU6416vV6vN+r1Rr Wr2+jO5Ed2dm+88ZN/+fDff/s7XvR+/+mnv//97/lP//23v/vpz391eOvN6vi+NVhKpJJjY6Ng4PO0qOZ5draJxy4ODl4cHLx/797f/+UTPxzp3zYRuybiwEReMZFHFvyqBX/Bit+04j+04rdt+Es2/GUb/qoNv2PD79jwH3EkNMiZs8gD7jhzFkloEPBLd234XRv2qg171Ya 9YsP+2YbdtmG3rNgNK3ZswY4s2BULdmAh9kzEjonYMhFbJuKVx enof3nm+vGxaPAXN/trYeHMWeTBL3955izy0UcfffTRR+LiZ/4ZOCVsbn5ubm5ubu7OnTsYjl+7do2vFD/lmJ0BI7+nZ6ampqempiaFmWIT4+MT4+Pjl7nj+vHxk0899cqrr ybTmRQoogO9WBnQjgVrngX1TfDqmwxFE8FIIhDmUt9wDKS+3mD Ey6svGFLiDTg9AYcnIBrd6bW6ePXlmn7tbovNZbG7TXa3ye7iy 56NFofR4mAtDoPFATI0YVQJsF8++xW6f0HRJkRo/SWF1l8NQWvAsGVMaABWoeIrJaFoXp5Xg3JZgoaNWFzfr5ZhtXo Q8LZRXyjALRts6MXjqUFtNsNVJnPTpPgK7eatjERwBc84dcp8Z pH3Uu1oZ8V/BNxEMTGnjYaGGixy+7ZRcHMh9Gn84QKsQmHZM1f5TOMg+9UZtA zL7Xhk4lpJLXoT1+sLbPaUfl0B8XRZPvI9/fWfFfw2Oe3JlMD0SBp8klNNGMa/4O6HNVMGIwnq37Q0nP+pwWRqRAJ3P1Je4BJgOAmZnw0jU3TIAS qJXAUEWKrkhpCp4U9EhQr2C+eQwaZfHdg+BPb9Mnwyz9JweUIY Sya2Xz5gacFgturNFsZkYVgzbTBq9SxBM5iWQgitCuzqoUYkSj Wc6SVTXJAq+NnOF2StM284sVd1KgBqKez+hR2AGEWTDKs3mi12 p8Pr9YUi0UQqky+Uurp7+gYGh0dGLl2+NDE5MT0zNTM3PTs3PT c/PTs/NTM3MT1zeXL60vjk6OVxTj4vDY+ODY+MXRy9BB119NLI2OWRy+ OjlyfGAOOTlyamLk9MjU9NT87MTs/NzcwvzC0uLiwtLy7XllbqkFp9sbaysFybX1yeXVicnpsXWzF4M DkzOzkzOzkzNzU7PzU7PzU7NzUzNzUzNzkzOzk9Oz45fXly+tL E1KXxybHxybHLE6MnGLs8MXZ5cmx88tL45OWJqfHJ6YmpmYnp2 anZuem5+Zn5hdmFxbmFpVYW4YPZhcXZ+cWZ+cWZ+cXZBYGZ+YX p2fmJ6dnxqZmxicmLY5cHL472DQ5Xe/oKla50vhhPZ8MJ4MBc5ZE/5A6A1DcSiMRCsUQkkYqlM4l0LpHJJTK5eDoXS2UiiXQwGveHgQ MH7R6f1ekx21ysxWGw2Jp2SxJGowuToinGCJYywRort5sdDVcw hYvLCVoKeXAt38AiBL9i9T3FfvmN/UTqq4PGq+W7WtqpLwlCZj7+PSnAoqVJ8QZCSJvU94T9Nu/M9xmIpm2huLLFSEWiKwOoUPCAe56vKseVYFSHpm38e3obdqsAo 3LVSQGGDixRaCRKtUShkaoQuQpRqDGlBlejhAbXoiQNFuwohgU TQBgjGHklrJlyJ3zxabxZeoWKZbfF4YbD3p1iPG1weW2goQwgH snu8tpd3KQVV8tOkx6xBptsTqMwXcVCG0xaIMBaGsG1KtD8wp3 8z0sV5ztl5yUy8WjAJoRRiMK0/A7ACe/tEHlvp1A0xF87muxXrtEoNKCDBkgvytPivaLnMTWGq3Ec4TYXw CkaB/ZLQ/vVMgzF6Gm9gTawOtaoNwqVz3aX2+H2uL1+byDoD4WD4UhYPI8q kYonU4lHIJ5MxaHl8oOsUvEEJJHkZjhD9c2ls6DUuZDNF/NcwNtsvPCZUrlSAh285ebNh+CTlVK5Uq5UyuJfqnZXql2Vale1 CrLfnq4uaL9dPb09vX09PX3dvX09ff09vX29/f09ff09vf2TU/MaBVHtG6pv7S6vby2vbQvZb2NrqbG12NhcamyKc2CQAG9ce331 yo/qB3eWdl+e3bh9eeUGTIA3dxube43NvcbWvpAAi0JgLv5tcmBx/Lt68NL81j/Pbfxweu3WzNrN5d2XVq/c2bly3Ky+TcHv3NyD7e1Ps9n2GeSDf/30B+e25efm5OfmhNT3+s1DwPGtK8e3rt68PTAw4PF46o1GYxUe jUajDqg36o2G2x/3Fee3j+99+Ktff/rpp//277/95Nf/9qtPfvOrj3/z0ce/+ejjf/3o43/96OPffPTxb371yW8++fW//du///bTTz/91Se/Obh5P95Td/qivb3dk5OXZ9oI8BTgsZHBwZHBwfv37j39v/4v2z7b6LNfG3vua5ef+9rkc//HzHNfW/j215a//Zf1b3919Ttf3fzuV3e/+9W973714LtfPfruV69yHH33q8Hv/+OZs8h73HHmLBL8/j8efferkO985eg7Xzn8zlf2v/OV7e98Zf07X1n79lfq3/rK0rf+97lv/eX0s385+ezXLj/7tdFnvzbyzNeGnvna1UrW9uf/YWZmJhyJhCORcDgSDofD4XAoHA6Fw+ALnTmL/PSnP/3pT3965iwSjcaj0bj4mVA4HAyFgsFQIBAIBAJ7e3vf//73JyYmfD6f1+v1er0ej8fj8Xo8XpmCekg78ZmziFSutTscNrvd arNbrVaLxWqxWCwW68zM7JNPPvXKq68mUplkKpNIwXayOKB5g9 9IPBUG7b5AfSNxPxjOCWqegfoGwx6R+rp8QU59Qcev1+7yWl1e uCckCH459QU1z2a7y2jjsDrEm/0aLA692a4324D96gX1tQjdv7wAw+HPrDD7SisIMJ+UwlpctH2h mnjclBon1VzlM0bpMND3S4OpVyZKz0+6srSor84o9I/xQ7D48dSEDmyewd05NW8FLBqFRYnRiOCygibvBWCk7lT1fRQTf uTf9ZCGYbjR1ImZWOrmfLupIrq1Gbgtp05PObGfMNy3GTT9ikZ e0Sjc8UgPsl+tngt+WZMObITLTbpizfw05lZ9fbgJGy3tX/MIjb7tpNcOcLbC98n/wSbs4KfmcsbObanNgrsfI0HD+jcVRigR0P0LEgAu/gXwrigTRiIL9qsEhYIa0CLL2S+uwnA1RmhwgrdfVEtjWhqnhLJ nYL8U7MrmfkCsSTTw2cyPljG0s1/WYjOYbXqThTGZdayJMrCkzoBTOoSkNBgf/2qg1cu5b4ozeT7yvQDm38iVHVwlJJcCgb2mEbkaVaMEQlIErde xRtZqszk93kA4HEukcvlStbtvcBjsWDg9Oz+/uLRUW6nVGyura/XVtZXGWq3eWF6pLyzX5heXZucXZ+YWpmfnp2fngJECeGGemVuY mV+YnV+YnV8ESsnrbq3RqK+tra6vr21srm9ubWxtb2xtzy0sfu 5zn3vsscf+y9/9XWNtfWV1bbneWKytLCzV5heX5xeXF5ZqC0u1xeWVpVodstJY5 lhaqS8uwxeLNHVhZu4E/FtaXJpfWl5Yri0u15ZX6rV6Y6WxWl9da6ytN9Y2Gmsbq+sC4Bl AfW29vrbe4Fhd22isrddX12uN1aVafWGpNruwODUzNz45PTJ2u X/oYldvf6FcBQ4ciacC0bgvFPWFor5g1BeKBiKxUDQRiafi6WwyC 9qkS9lCOVssZwqldB4WUYfjiUAk5gmGXb6A3eO1ONxCIbR402B RIMwnwKDOCCbAfIURV8WjwtrQxnthDwuNctMl0BNn43apbxv7F Xkv3Wq8PMJed+L4F05ePEWAiXZzsMRdzX+0/TabcHNOK2/rwE3h8GcLsOKzBRhrEWA5L8DNIbBEoQFNvzIVKteAnhoS2C9OM WBNHMx85uzX2qK+xjbq6xKpr9sCi5k91pZtsV0eu9hym3TX9wf g8vEyDL6KUHxndbAWu8FkZVgzrTdyDcBg/jMuNL9IFRdgCXRb75U3IZWf59VXKhgvl/eeUF9uzVRkv2qu+FkjB8MjTtivCoBiKhQT2S+oi0aVCKrCMDWG a3ACTD4XBLid/TJGk8FsMXJ9v06P1+X1e/1BLvhtas1NpDLJdAY8OB0ot4lkOp5MN6mvsIlRJpHKJNPZVDrL N/qC7FfcygurmoVWXkGJmwW4UirzT8LK52KpAlWZ02DgwJVqd7UK plvBLt+unt6unr6eXp7+nt7+gaHh7uoQSlC19S0Y/Da2Fhubi40N7uMG/3hh9WCmcW2+ATUY2O/C9kuXlo/HFnZXuCiYc2BBg1e3gAPDWuj1nUM+B+Y1eHTp+urutc29o8n6t bHl4+H5o9LoVnFkKze03j+9v7z70uLWizuwCvr6zmGzAF/hBDj6oK39Pnjw4Ds/2P6rv5L/AAowdODD67cOr98CAnzlhVsGlp2dnePtt766Cuy30WjMLyyYPc nematvvPOL3/3u95/8+je//OiTBx9+/ItffvyLB+354JcfP/jw419+9Mknv/7N737/+3fefzA0f93qz5VKhfHxS3zTL7DfuTnIYyODQyODQ/fv3XvyP/xPWy7T8NefuPiNJ0a/8ReXvvkXU998Yu6pJxaf+lLtqS/Un/7C+jNf2HrmCzvPfGHvmS8cPvOFK8984cozXzh4+ouB7/39mbPI283HmbNI4Ht/f/j053n2n/787tOf33z686tPf77x1OeXn/z8/JNfnHnySxPf+NLlbzwx+o0nhr/xxNDXn+j/+hNHxZT1P/7JxOSknzt8fr/XB/CBr3XmLPLOO++88847Z84ifn/Q7w+Kn/F6fR6v1+32uN1ul8u9s7Pzve9979KlS06n0yE67A7nQ0qp+YJq k9liNJmMRqOBNRpYVm9gDSw7OTX1zSeffOWVV8E49XgyE09l4q lMPJmOJTPRZCaayETi6Sb1jSYCkXggHPeHYv6Q0EYFdzkSq69P rL4+u0sYuWlxcpFvk/o6wV5HRpuLK3vm+n75PSogtlbJBFsfwXDVROmNcPAVbSDg4CvB 0xDefgmK7/s9KcAqYS8KUo1pof0SoqlXtIFkuM1+9SaatQD7FbSca06mQQIM 3iG3gSQJd4808LtHigSYbh4cRbWBH3AFJzwL6SsvnyCmxigGg3 8JQiM0LowE0wsJ+R9Bm3laTbO1QCitEf2di6Pgdg4sdAK31WBh K46HhcOoQjyDFBXZL6h8BmWBQuUzS0H7NetYLvs1W/WgiVekvuDe5eF6yQo8ZL+iz6x55ne9dppsJ4y3LYIGn+SzNNji YIH9msE2MBYda6H0RlLH4jQcf6JEcVD/JlWASVHNAiwSRaHvV66SKFUSpYazXwSM8lYgqFKwX34PKs5+aZ DJMwTf9KuHGx2JVijMjNGsNzbvR2VpL8Dc92XRGc1g79+WlmaZ GgFbOnGxNqfxXN4L7Feoeebvz5QaKf/dqRAlgqsxEtPSWp1Bb7KabU6Xxx+IxOKpbL5U6ekfCMfif/Inf/J//+3/U1upN9bW1ze3/+7v//7xxx9fXK4NDA49+9xz9dW1tY3Nxtr6SmNtpbFaq6/y/rlUqy/VGssrjeV6o9ZYXWmsrTTW6qtr9dX1xtp6Y31jdX1jbXNrY2t7a 2d3Z3dvd/9g7+Bw//DKwZWjgytH//C972lpem//YH1j89nnnuvt71/b2Fxd36ivra+srq2srtXX1qvdPX/6p3/62GOPPfbYY5/73Odm5xbWN7fXt7bXt7bXN7fXNrdWNzZX1zeBo66srq801mqN1 RZWGmsr3LtaXd9Y3dgE72pze2drZ3d7d29nb39w+CL/hR5//PGl2sru/sHu/sHOHmAfsLt/MDg0/Oxzz61vbm3v7W/t7G5sba+ub66sri3WViamZ77+jW9G4on+4YvV3r5CpZrOF2Opb DieCsbApSoWjMZD8UQk5yPTDwAAIABJREFUkYqns6lcIVsoFUq VYqWrVO0pVXuKle5CuZotlJLZfCyZCceSgXDMEwg7vX6r02Oyu/hpWOJdskHZEVzT1Ju0XAJM0FwPMH8OhyU8J7tXTixlEhTfuoJq 6Rb1PW3Us2ghklfflomGJ3X3JE32y/Wn8AIsKszhdgc8ZZa1oL4n7FccerdACHA798JpVU0OjLc48Gkb KfMCDC7iCjGPYL9CCbSqOQQGDqzUSMFexCpU1pT9Ugi0X72WYU HfL2MEq3KnBb9OU5vUl+/X9VidHlt73fXZXYLKgl3T/jBEJsw5sBc6MJg2arbrTVYda6bA+EOtDiG48h8l0qlQd8qUF6T KC9y0f3GRc0vky1cGdUiF06nIe8UCrOJrasT2CxtnRPYr10ABF ge/yib7xcAzCkT0MhRTopgawxGCRAiSnzHBCzDF6LWw+JlljCa9yc xawMxnl8PtcXn9nkDQHwwHI9EwHEwFAttMMp1JprMgs02ms+3I JNOZJMyZMk0OzKXBCfEWvulsKgPHO0P7LRSFQValEl/5zFdBCzSlweViqVwsAkotr+fbg0slWDL9Z/9XQkxXd09XT193T193T293T193T19XT+/FkUtGnbXU1Vff3IGuW99YqG8s1NchK9yDxs7S9g8vLR9XL20tg Ux49+W5jRcnGzd7p/b7p7Zna1ugKHplnSuH3tytb+6J+oHBQKz9dmnw0fD81bmNH86u Xpts3BqcO6pc3imNbnVd3uyZ3MkOrQ/PX13eeXHrgG8DFjcAX9+9cjx4+cH29qde7xtt7feN9x781Q/mvNY3fvCDQVH3742Da7cOrt86vH7r6MbtQqFQLlfW1jdg9ru6W m9AAZ5fWDB5U+ON2x98+Mmv//Xff/7g45998NG//PzD93/+4fs/+/D9n3343s9+2QJ4/v2ff/gvP//wZx989PMHH3/y63/78ON/ndl40RGpFgrZ8YmxmdnJ2bnJOQgvwEPDnAD/z9tu08VvfGXkyS9fevIr4099ZeqpL889/eXFp5+oPf2l+rNPrD/3pa3nvrT73Jf2nvvS4XNfuvLcl64890X/P/7DmbPIPe74p3MY//jMWSTwj/9w+OwXAfvPfnH32S9uPfvFtWe/2Hjmi8tPf3H+qS/NPPUXE08+cfnJL49+88sXv/nloa9/eeDrXz4qpqz/8U8nJyf9/oDfH/D5Az5fwOvze71+r9d/5ixy//79M2eRN99888033xSntfwzXq/P4/F6PB6X2+NyCwLscLocDqeYM2eRXzz0gAJsNLNGM8saDazRYGD1 BijAL7/yCljHiiXSsWQ6mkxHE6loIg3VN54KxZKhaLJZfaP+YMQXCIOCZ 1DzfErqy6018urLDXnm1NdptoHtGZ0mQX0BDtbqEDf96s12xmQ TjbwS7JfmBJibfQU2ZuQ0j/c0gtaA8SQ4JR58pULJltkkUIAxkuuzpRACTL1icG7qFbRfLvhl WAtjtDCc+oJiOUbUAyyq0DZyE7AMOG3g01Swci+SRnF/70n4guc2U5of4r0nwU7lMwT49LHSTQLM06rBYgeGk7Ga9zc+OS sFxZQopnxoXTQYrQSmPQNUKKHCSA2uRUgK9EWD5lJCZ9AyBm7g M1RfpnnXImC/f0BHrsiETxXm0xFujx5dfUUO/FANFgaqt4bAVrDMZNObbXqjVWe00AazlgEFFAxCUGqMVCC4XI1 JVYhEoemUqzrkynYCLBJFhaoTTr2Cfijndgrl96AC9ovC7JcS2 y+p02u5ymcgwDrWqGuqTm8eyg3tF+znAQEd2gaLDQ41ZYWJ1hq CUuOEEsHkarChsbpToeqERd1KUQm3okOu6IDfkZKveQYDvSRKj QygRkT1zwylN+rNNpvT7QmEQrFkOluodPUMXhxJpNJ/9md/9td//Tczc/Pbu3u1lfrjjz/++OOPr65vHF27fnT12uGVo72Dw529/a3dva3tnc3t3Y2tHRDhAja3d4BJ8jK5s7e/s3/A6+7h0dHR1WtXr1+/dnx8/YUbxzduHt+4eXDl6Nvf+c7YpctH165v7+5969vfHhy+uL27t7m 9s765vb65tba5tb613Tcw8Od//ucLS8vbu3taiv6bv/mbja3t/cMrgL3DK7v7h0BQt3f3t3f3tnb2wDtpZm97dw+8N7GEHx5dvXL 12pWr169eOx69dPl/+0//aW1j8+r1Y4bR/+evf33v4PDq9WPIteOr165fvX587fiF68cvXD9+4drxC1evH18 5unZweLSzt7+5vdNY35hbWPrmk08l05nh0Uu9A0Plrp5csZzI5 GOpTDiRCsUTYF+oaDIdT2VTuUK2WC6Uq6Wunue+9W2aMXT19ld 7+srdPU8+/TSCE3CYVizhDUWcvqDN5bM4PCabE/y/MJhs3BbBNjgg3WgBFx2YAHNLmShsCYFV0JrTi3davJc/mfO7HJ2W+jZnv6fa72d5r3i/umb7xZvHLvIODBLgU+xX0d5+m9RX3QZCmDiNtUxsblJWuRqXt3 gvF//KeYlVNwmw4pEE+OTeS20EGDowZ79yFSpXg8IiUoNpUZLGtWDLX 5YC9suaDSZuPa5d8Gvig9+2qW9TunsywgU3V34HwON3eP1gb/CH4/DCOSwAzoF9wIEtdjefADMmK20wwwogbv6zXI1IlRoJWPqUKs5L FCd3fed2v4OTIFo7R2Rt817+vNqsvvzQROVJ+4Wb53FyiypRQY BB3gskGbxeqUEUXBW0Bif4OYucAMP4l+KLn01mLv51wtZfn98X CAXCES77TcWT6SRIazNQdFPpps14U+lsSuzATfbLqS9sA4Yjr8 DUK+DAvAALDlwoFQpw8FW+UMoVirl8MZcv5rlfFRCGP5cK/FzoAtj7t5jLF7ktkYBLw+1/X2g+Kl3dla6eald3V3dPtasH1EiPXLyslGkm55aWVjcX6usLK2 vzK2vztbW52uqc8HFtrrY2v3Z1Yful6vhuvKe2WN9YrG/MbtwenDvqm9orj21nBtf6J9aW17gO4XXxcCy+MZgfjrW/urW/ur2/KjLhseXj8fqNuY0XLy1fzw1v5IY3Li/tbu4fre4cpfsbfVP7s+s34UwsLgfeFpVDDw4+2N7+lLG+0dZ+b 7364K/+bo5hbv3gB4P8HCw+Cj48vrW0tGw0mlZX1wANTn3BiGKzJzmx+ uIvP/r1gw8/ee9nv3z3pw/eee+DH7/3wY/f++Dt937x9k/a8d4vfvzeL378/gc/fu+Dd97/4N2fPnjvZx9+8OHHv/rkN7Mb/x9v7xkd13mf++LYSXwU89xzbuKcrNixRTKycy3HkmxRpERKJEi q2Wq0uiWRRJneO2YG03uvmMFggOkdwACDNoPeeycpdrFIsmUpt hLfJOvcdT/5fnjfXWYwACk752I9CwsEAZIjinu/v/38/89zSWbwtbS4OzszKPfiATiWjMXu3L7z5F/95axOkqh9NH3y0czJR7tPPdpz+tHC6UcHTz9aOv3o6OlHx08/OvXcozPPPTr3/COLzz+y9PyPl5778VvvUm4gb2+8TdKcefWNt0n4zyw+909A88/9ePbZH08++8j4qUdGTz1SPPVI/6lHCqceyZ96pPPkI+naR1K1j8RrH4kff2SlzdP04H/v6s7rdAYtkFav1eo1Wr1GoydTeQB3b+3y9sbbJLVar1LrVCqtU qVVKtWzc/Mvv/JqJptTKNUKhVouV8rlSplMKZMr33ib9Ks93954m9QklopEEqFI IhCKBYImgUAkEIi6u3sOHzly5epVE/xHaDdZ7EaL3WixGS02PPqCdV+c5WtQI+2+Ci0ac6WTqXaiLyil qIq+coi+YvREjuNesPGLoi/u/MEui33G8BKffQU2siroF9nLYt4TgAEvgS/Ayhhh5S+XxuYx2Hwk8xkNCEXRV4zSb2UIFlJQDOm3sp2Yg09OR o9HFQFX+KSr3duJOJXoy6qmr0DC1dl4r+is6nHQKAZX9YHLE6G raO/paBSAKUjAErWBTGuk0Aho3REu8JnOBoU6AhYPybsSIBnCTWKwv ltu0uJJtZq/Wo7BaMDJfUPvn0a/OAa+LwzGkTBf3MxHnC6OoIkFwj85PAqTQ6azCFRGIwnWP55rIM L5ZxAWhfdLzyOgWNeI5kKdayCcayRh3i+cGKSCzXYilY56v1QG jLyisZC6Iy7oo0IzyXYs/YrEMGobN3COq7UEDCwBm5xsgYiFJFqTGSwCld5IptaTQNMJAdi/H5xvQBabG+ALrENmnvHoC14XHIMknSeAOhbQ/cuksjhsnpDf1CyRK1U6g8lid3l9gY5QIpVxuNzf/e5333v/A6PZPL+45HA6f/bznx84cGBqeibX1XXy5Mn5xaXZ+YVDh54A7ujjjx8KtnccP37i 2Wef+9a3vlUsDSeSqX379tXU1Ozbty+ZTi+trC6trL788ivg67 k83vrmVq6zC/2afG/vhUuXXjtzpqba208ff3x0bGJyenZyenZ6di4cjT24f39xeGR+c SmeSO7fv39kbHxldS2dzeJ+08zSyqrd4Xz55VcWl1cWl1defvm Vl156GSDuyy+/wmJzFpdXZubmHj90CHxLJptd29jM5jprT558/oUX/uZv/qYjFD5w8OD0zOzm9oXO7u4DBw9OIR+jv1FXd/f2hYtd3fmTJ08lU+nakydfeOEF8FPRWHx4dOyxn/wEfSE/fPhHXn/A62+zu1ssdrfJ7gRJVyabw+xw2lwep9fn8bf6AsHW9pBSo3vhx Z91hGPBUMTh9j744H6jxYYmaWkMZoVGL1VqmmRKoVQGFuORcDg JF1TuCcRgtwX/NJOKOcAgBAG/a4Oo/AJentoAllbYe3PvbvYvnn5Ju9Dvrs9SK+IJsdhFrB2wgUzfk37 Lcq0ry+qr0y+tQsAELgNgHLXWQQamVtIvgQr3XAhlAFxJv18Zg KsxMNI8XE+kNBCpjWDvl8aiMjk0Fg+lX66giSuEIXxIy1EZ+u5 Cv0qUfiXA6S0nXsi6OMmUu7GutpqqkHAZAzcjACyScAVNLJ6Qz uZTmRwSjQXqf89j4f+N78NQwLLKd8TyrceHQaC3hvfLhmjA80T 4VLEMerHHi6j3S0R6HEiw/hCjX5BtSWmkUPD2bz0AYAIR/ZY6IqmRRAFjRyQag0xnoABMZ3MYHC5zh/0rROxfhUqj1ED712iG9GutoF8YJQsEARgzgRH6tdgcKPqaLFaT 2Wo0WYwms9FkMZosaBQWoGss+RlYwSAHy9Pi9njdbq/bjZT9uj0ul8fl9kIhxUguD/gM+CmP0+V2OKGcLg8U+AKP1+UBFcE+r6+1xd8KOoH9rQF/IOhrbfMH2kBDUnt7hESiFYpj/cNjheJoYWi0MDTaMzjSMzjSMwDeD4OPB6YvFCYuOaNjbenRvtJ Yf2k8PbSe7JmIdk8GcrOOyJgnNjwwPAHWhmFiFgLDxfHpipob1 BwenZobnZofnVqIFpbjfStdI1v905f9yZHCyNw4sh7sS00Fu2b 7JraQdGgQEL06NY8ZwtHA3enpP3A421Xpd3r77v7aaB1l+8yZ6 NwKlgsNGHhp84Ldbm8NtI2Mjg2PAO93pISEPyu15lDv6m//5T9++y//cfejT5b49JknHpj/6b7FJ/YtPrlv6ei+5eP7Vk7tWz39wJaHff3GrVuf/POdX/0Wp9/d+dXv7v76dx//+stPP/+Xf/6Xf//Xf/tfif41mcYSCPjz+dwOAI7Hk/H4nTt3jn7r/5gzqzMvHcu9dKzrpWM9Lx0rvHR04KWjxVeeGn71yNhrRyZfOzL 12pG5XxyZ+8WRxV8cWfrFkaUzRzRvvo4asNo3f7Fw5rD2zV/gP7N45jDQ/JnDM2cOT585PP7q4ZFXDw+9enjwlSf7f/5Uz8+f6v750dzPj2Z/fjT986PJnx1dCftFB/8639tnMNkMJpvBaNUbrXqDVW+w6A0WncGi01veeJt0fZe3N94m aXVmrc6s0Zo0WqNGa5ybW3j11TOdXXm1xqDSGFRqvVKlV6r0Cp W+roG19w7w+XqGtFklkSrFEkWTRN4kkYvE8iaJord34PDhI1eu XAUpdgj32gxmK9Lri637wnIjrVGlNSg1BqUG9Bth6CtTasFFGe/6QvSVKZqaFWi5Eeb6imHMFd7yRegXA2CUfsH4GSBMhIFRqhQyc NlXeAAmg9ZfGouE0S9+HYuOG7tC644q6ZcM6RcEX8HMZyZPxMY DsEDMFog5qPeL/gnx9i/Wz1QFgMm4+CgiUoOxq+j4iqOyWGYqg1ONe3m76N4WcRVUrgyCv u9ipD18YOS89UfRLwBg3LA0mdpIphHg3i8T7P1SGCyY3c3hMjh 8BheM1IrYAph3xRWBkGdkUxdDX5lgDyItx04EX6vHVt2H7gm68 h36k9xgFIA5QjFYpwfP/skMNonKbATbX0TyObAoW0d4HwVg2IqJW47F50I1wpyYOgIJGUq nNpBpBKSGCgZx05kUBhumkbE4dA6XzuHR0dQrJO0ZArBQxBGKe UDonHPV8XK42Iy0OvGFDC6fxuJSmCyw0lxPotQRSNhKM2Jr414 Oft0Xns/O1RPO1cOlX1CUUkcg1xMo9SRKI4VOojHpbB6bLxKIm6UKlVpvN Nscbl9reyiSTGcdbs93v/c9u9P5zDPHp2fm3v3lL3V6/cGDB2fn5rvzPSdPnVpaWX311ddefuWVlbW15dW15ZW1ZCq9b98 +u9O5vLI6O7/w+KFDTpd7dX3D5fY88cThxeUVt8f7xBOHl1dWp2dm9QbD6vr64 SNH/K2tH16+0hpoO3zkyMbm1vrG5qlTp7q685vbFxaXl2traxOp9Pz i0uzcwvQscHHnZubmo7H4g/v3l0ZGF5ZWkqn0g/v3j09OLSwtPXH4sNvj3djccnu8h554YmFxKZPNnThRO7+4NL+w eKK29sknnxyfmAQfp7PZ1fWNV199jcfnb2xte7zew4cPr6yudX Xn9+3b19Liu3DxUne+58CBA7Nz8xcuXurK9xw4eHB2bn51bePw 4cM+n//ipQ99Pv+RI0fWNzZ7C32nTp3OZHP79u3ztvg2tradLvfjhw6NT UwOlYafOnrU6fZmO7sjiVRbKNISCDq9PmACm+wOk81htrusTo/D3eL2+r3+ttZgqC0UaQ12HHvmGY+vtSMSY3F4Tx075vUHnB6f1 eExWh0ag0WhNTQrtWKZSiSVC3Dde1yRlItuAiM5WAxcCBYVvR5 WPu8rJ95yyxeM8FDooL5oB/2ycNoFgNEAReyx4z2ht4x+UVX2DuBXhCpzpEhULC1yT/qtZvxWAWBC2bIxagLTMACuZGAqBsAESj2B+p8AwHi6biRjDAzQ F9AvgVJPpDaQaUQqg0RjURgcGpMLS494Qg6kXzTtuarxu5f3K5 GrJBj94rlXWyGZUitTV0q+i+AX4GAYY2A5HIEWSuQCcTNPJOEI REyugMbiUehsIpXRSKLVEcjnwPxzXeP75xpA9/t75/BzzqgA+jZguQkAfc+XcS8a74xBLw59z0HvF8RGEKvRLwWjXzKF gABwAwBgIrke6UGsI5LqCaR6IrmBRMG1zTPIdCYFADCHw0CSJt h8AUcA7V+RtFkiU8gUKoVGC+xfvclisuAqeavTr7ucfhHv1+aw 2BwQfc1Wo9liMJkNRrPeYEJlMJqNJrT71261OexOl8PlcrjcTr T71+VxuTxOt9vpcjswpoWGM4q4yE+BP4nTZnfaHU6bw2GzO6w2 h9XmsDkcNocDfJfd4XQ4XRUj0B6vz9Pi97T4vb5WT4vP6/W1+Pxet5/NERRKYz2DI/mB4Xx/qbu/1N1f7OordvcVuxB195eGZi/nxy44o2Pp3pHeodHC0Ggov1AojmX7J8L5RUdkzNJe7C+hI9MTw CUeGJkYHJkcHJn68ssvUfr98ssvi3hzeHJ2eHI2nF9szcwk+lc KE5dyw5ujMyvojLQvNRXOz/dPbsGgLCwsemVqfmVqYWVqYdXlujs9/Yc6ynZV+p1evvs/nozW1U2fedFVWY+0urm4foHJZBVLJQDApeGR0vBIaXi4NDwS7A jp/P23Pv3yiy///danv50XCfv+9s/G/+6B+b96YPl739j40TcuHf2Lay994/bZP/tC+vXbtP+y4Wy4dP2T63c+v3H3i526+fE/3/70t5//7t8++c2/uuMTKo0uEu3o7e2qDsDP/M+/XvDZ8u+/lH/nhZ53Xhj45QuD771Qeu+F4fefH3//+cn3n58++/zcuefmzj23dP700vnTq+dPr507vXruFNAK8kFVLZ87tXDu1MLZ UzNnn506+9z4e8+NvPdc6b3nir98vu/d5/vefT7/9vNdbz2fe/v57NvPryU7pD/4u77+otXutdo8VpvHYgVymxFRGU27ISuVLjKaXUaTE8hgciwsr rz2izfzPQMGo0NvsOkNNh2Q3qbT27Q6+AH4WKuzaXRWjdai0Zp VarNSZVSqDAqlQa7UyxV6mUInk+sUalNf39CxY09fuXLVYLZAm ax6KIvOaNEaQbMRkvAM0Vev0OgUar1crcehrxZBXyxZoQlslQB JYalvBfoKxM3lri8mLO8KtX8FZQCMj32Gu1hsLPsKcBoZllKgs ZxwKasskmTn/RuU65aVHoGzCA+WHnEFLEi/YN1XjO9kQiefMQBGvF8k/BkCcJUhbZSBaWB3q+qZCUtJQYXujO1A3924d4e+Cv3uAOBKHt4 1FJq+wwSmMcu2zpChu8YK+r0/AG6Aw3go/TKINCaZxiQzWGAynMbm0tk8OgcJfOaLEONXwgWluDCqqhk7u3x FA1ZUlWAlsr2IF7N8d8LtnyBYpi3fA4BBxxivScoD45080P3Io zA4JDqTSGE0kGl1RMr5RvLZBuIHePu3UnCJC82JQekXWDQNJEo 5/QJPnklhsClMNhh+hoFkHB6Tw9ux9NuELv2ihcx8dEZ9NwAG27+ Ipw0DXagQ6UH2VQUAl9kUWIo1nHlGI6/Ow1eHBa0RKXQyjUXn8Dh8kVAia1ZoNHqj2e5wt/jbw5FkJgcAONvZ9cwzx33+1hd/9rN4IokB8MmTI6NjDz/88MTU1Or6xura+uraRjqTPVFbO7+wuLq2kcl11taeXFha3tjcm pqe2X/gQFd33tviO3z48Ora+oWLly5e+jDf03vq1KmNre3LV64uLi0fP Hiw0Ne/sbl1sioAzy9MQQCenZktA+CXX37l5ZdfWV3fyHZ2nTx5cnlldX P7wtT0zIEDB7KdXYvLKydPnszmOrO5zvfef5/HF7jcnqnpmYcffnhqemZyavrhhx+empnd2r4wPTt34ODBru58d 77n5MlTa+sb4A954MCBufmFCxc/PHPmF2fO/OLCxQ+78z2nTp1eW9+49OHl+cXFgwcP9hb6egt9p06fzuY6T50 +vbq+sbl9IZPrPHGidmxisjg88tTRoy6PN9PZHUumg+FoSyDoa vHbXF6r022xuyx2l9Xhtru8To/P3dLqbW3zBzuC4WhHNP7+2XO/fP+DUCT+9DPHGUxOi7/NhQCw1mhR6gzNKq1YrhI1y0BKHFJAAKaQxNgINBK4CO44KJFWp uLT2CTazqj8svkdQL87uBe9jJcBcCX9Mv5T6BcL7ipnYAa8IO9 Eyh3023C/9IsHYDqBTCegPnMVE7icgTEMRj+DADCyA1x/vwBcSb9AFSZwXSO5jkA+D5aNQccSmUagMEg0JoUBqxBZXAGLJ+ IIRBwB3Pstp1/ZHvTbtAf97kBfvKkrV+2KuzjpEOFIGMHgZqVGqlRL5WowAg1m/rlCCZsvZHD4VCaXTGMRKPQGIrWukYyO/7x3vgHxeHegLz4vEKXfOnQyqGLIudLyRdAXxIwRzzei9EvG0S+ a7gGhl0CmECggRRwPwGRAv/hvR1dvIAAzWDQ2BGD8/DO/SSwUS5uaZVK5UqbUKDVatc6gM5gMZoupzP51I5PPu9BvpfFrM1 lsAH31RpPOYNTqDTq9UaszaLR6rc6g0xt1eqPeANqVrGaLzWK1 WWwOhLFdDofL4XQ5sN8Frhbb7A6bDZKtFcxmo4FbVrvFagO/FGo7Q6vZYgMpXGab3Wy1b2xsoPS7sbHhdHtcbq/T7QXvwQ/ddo+AJ+4ZGu3uL3X1DXUVhjoLg7newVzvQLZnINs7kO0ZyPUOd BYGAQB7EhPJ/HB+YDgPnOGhke7BqczQujM6ZmkvFoqjYGq6rzjWV4LqL42BLWL AwF9++SXwh4tjU9AcHp8pjc8EcrOB3KwvNeWIjNlCI8a2ITApP TQ+70tNxftW+sZWYHb03NJkeWr01Pyyy3R3evgPheE/1NVtn6mbPvPudO2Z6cfOFB57sbC/Ngrp993p2hddaHA0IOH5tc1INKrWaMbGxtCm31JpuFQqFYslgd I1t3n3iy///dqdLz786LPBnzw09j//YvmvvrHwWM3S4ZrlZ2pWnq9Zf7Vm652afzV9/f9u+drWO99Y3bp2+ean1+98fu32b67e+s3VW7+58tFvLt/87MObv/7w5mdXPvrN9TtffP67f1u+cFdlj1mtpmw2VSjk8QCcSMYTd+/ceeWh782Fg0V24wDpnQHSO8Pkt0vkt8fJb09S35qlvzVPf2uB/tYS840l5htrrDfW2G9ssN/YZL2xwXpjg/X6Buv1ddbrG7trhfX6KvP1Febri4zXF2ivz9LenKa9OU55c4T0 Von01hDprT7C233EtwuEt3sJb293JqU/2j9UHPd42z3edo836PEG3UCeoMvT5vK0udxAQeQ9+KDN6Q443Q GnK+B0BRyuVoez1eH0r6xuvvH2e/0Dw3an3+7w2ew+m73FakPlBbJYvRab12zxmi0ek8VjMruNJpfR 5DIYnQajQ6d36PR2wMl2p69/cPi5556/fOWKwWjRGy16o0VnsuiNEH21Bgt0fUG8M0BftU6h0pWjL5bwjH N9y9FXKhdKMfQVAteGl3NPAAAgAElEQVQXCC764rkXJl2VAzCS PiIQo7FSuNQrMFcswOiXxUNjnxEAxoqFKgI5y+kXq6aA9i8dsX 9ZPPDrM0DqFQrAgiaOQMzF0y82/AzrIssAmA0BGLVeKwGYxkKiraoKHJjKoBeLS6lm+dL2VBVDeG8 hALwrBldpRdrZjVTOwKgbX8bAGAnDhoydK8FloiB7wiD1ik6g0 AlI6hUZ9jbjG4+EbD7adSThYd5vc1lHRdXg5T1VUef4Vb63Ose K7qWvCMNACAODf3oiCVeIbf9SWRwynU2kMQhkej2Jep5APt9AO ovEX2G4iKPfs3XoUQZS4nkcHzYQKQ1kKkK/DEC/JDqTArO42TQQx72zjZkv5PB3LP2WVStXr3oCWdxc0OcBCo1ZaJ 8TtQ5WHxHPNjSeLXtFjbh+I2zmGaXf8w3E840keCwm4l4diUak MsgMNp3N4/CbhJLmZoVaAxzgFn8wFE6k4Qh0vrdAZzAfeeQRDpeXzXUeOHBg Znauq7u79uTJeCK5f/+B8YnJVWQhNpXJnDhxYm5+cXVt3eX2HDr0xOLS8sbm9tLK6uHD h70tvpXVtcOHD4NJ4Baf3+f3HzlyZGNz68PLVza3toEbvLaxcf Lkyc6u7vXNrfnFxRO1tfFkEtDv5PQMsl08G47G0Gyqxw8dmp6d W1lbd7rdh554YnF5ZWNre3F5BbjB65tbr776mtvj5fEFbo/X5fG8+upr2c6uX7733vrmVjbXif46yDxzvqs7f/LUqdW19e2Ll4AbDH4W+MNbFy62+HyHjxxZXVu/cOnS2vrGkSNHfK2tvYW+06efzWRz4Hs3t7bTmezxEyfGJiaLpe Gnjh51ub2Zzu5YIh0MRX2BdpfXb3d5rQ73m2+988ADD/z5n//5D37wjxaHy93i97YG/W0dwY5IRySm1RsPPXHY5nDtP3DA5nRDB9gJANiq1BmbVTroAIt laAkfF5SECcRsgZjFh09g6RwBHYmcAOsh5TH4uxBv5epKufFb5 cK7JwD/0fbvLhhMQDqckIfFlRkZVYSrDNxBvzt77MthmIwbtN6Rx1FPrM bAxAr6xQC4fjcArsLA1QG4ig9MAJPPZfRLpmOVvyweeJAq5okk 6C5GNfSFgc8YACP0K96TfmUQfXWo5CodDm6/kjAGhiawXC2WKZukCqFYxhdJOQIxC30GSmM2kulI/S/xbH3jB+cr8v/L0vLx3Asup++XTdBU2fLFHizi1Uisa0Qnn1H6peygXyqBTCVQq AgAU/EAXE8Ew0fwhw2kMgCm0JlUJpvG5jDYKAALOAIhT9jEb5IIJc3i ZnmzQiVXaVVanUZv1BvNcP4ZyWrGrf4i9Isbe7aWG78mYPyaLA ajWWcwafUGjVav0erVGp1KrVVqtCq1Vq3RQRI2GPVGc0XTks3u QHAXuMr4dWIbkMlqNVusZovVbLaazRaT2WoyW8CUtcFoNhihz1 who8lsMFmMJgtg4I2NDfyMt93pttmdVpvdZnc67B4OQ9jZN5Qr DGZ7BrL5/ky+L93dl+7uS3cV0t1AfZl8f35krWtkK5CbDeXGuvqGuvuL3f2 lfH+pMLYKnGF3tNQzAAenewdHegZHeodGwEx1YWgUwPCXX34JL GLEHJ4ABUugVwnN0BqemEPSpOe6BqY7uuczQ+tgW3hsZnF8drG 8P2lpcm5ZpbpbKPyhUPhDNPoHl+v3KtPvVaq7KvFdDmebQ9kG9 HvmTKH2RddMeYj03PKGSq3uCIdLIyPF0nCxWCoC+i0Nu72+1uz cJ5//69Xbn29f+3Tz8icjP/jm+nf+bPFHNYOj86PTK5PzG1MLm1MLm9OLWzdkNf8r/LXb7AfmlrcvXvv4+p3Pr93+/Nrt31z56LPLNz+7dOPXF659unX1k62rn164/qurtz7/9Re/j/QuKVSa9vbWnp7Ovr48UE0qkUwmEnfu3JH94uWoxbwa9EzKuWMi 8hi/cYrfOCdsnBc1Ljc1LjU1rDY1rEkbNqT1W831W83nLwFJz1+Unr 8oPbe3LkjPbUrrNqV165L6VXH9sqh+QdQwK2yYETRMChrGeA0j vIZhbkORSyhyCBcLnYqffn9sYqatI9HWnmhrTwTa44EgUCwQjL UGY61tsdZgzN8G1dqGfewPxPyBiA+oNdLSGlnfuPjuL88Pj0x4/SGvL+TxdXh8He6WDndLu9sLFHR7gy5P0AnkbnO62xyugN0VsDt b7c5Wq8NvdfgtDp/N1eprDfcPDDMYTDKFMjs3rzeadagMeOPXBGKulFq9Uq1XgGsuu BDjXV+FqmzguRkZeMYPZwL0bWoWIr2+aLkRT4QIo188A2PZm+W lR9UAmMPHDiJ4AKaysBEv7KbOaKSgd1w6uHkTyHSMfmlMOJyG0 C+DjVX+grlZZN23DICrr/5yKumXVgHA5VFSVRkSiXeuWlPEpTC590O8fzoJ790hvDsAs/EAjAZ94Q2HKjGhZdGgSBALuUJgFAp8DFe4IWjRQeMRoF8ujQ1m awVMnpAtELEFTRxkmJbXhOQ844fWpM2VINq8Q+UUiuPSShLeG4 axs9Efq69uC8sBAMMELAFI/hTS2TwKk0OmsaBTSqCcg9u/RIiFdTtFgAAMoqEaiefhqRHu/YK/FzCRTkL+Xih0EMcNKn/hXDou8xlNJkMBWMIDLn2TRIAu/e6axS2BVM+HnjaVwQaBXqDP6Xwj8WwDGOpu/GB3+j2H1Pzil34x4xd5dWAkksLgMDh8jkAkkEib5Sq1DjQAtwT aO6KJlNXh/PvvfrezO9/eEfrbv/3beCKZTGf2HzgwMTmVzXWeqK2NxuL79+8fHZtYWl5dWl5ZWllN pjLHj5+YmZtfXllLZ7L7DxwYn5xa29icmJoGZuzG5tbm1vbm1j afLzh8+HAylQaW8oVLH87NLxw8eLCrO7+8ulpbW5vJ5kAI1jPH j0di8cmZ2fGp6bGJqdHxSZDV3B4Kf+/BB/sGBsFE9Nz84sLSciKV3r9//9jE5Or6xtjE5P4DB9KZ7Or6htPtptHpIFtrbGLyhw8/rNZquTze6tr6+MTkDx9+eGJyah2kcG1sbWxuZXNdtSdPLi6vbG xuAeyfmJpeW99cXd9YXd8AS8IHDhyYnJ7Z3Nqemp5FfeNTp06n MhkwH762vplMp5955vjw6NhgsfTkU085XJ50riscTwY6wi2tQa fHZ3W4YXe91WG2uywOt83ldXr8Hn+bL9De2h4KhiL+tvZDTzzx +ptvHXv6GV+g3d0ScLhbLA63wWLXGixKrUGm0EhkqqZm0IwK7l bgroSWhIlACTCDI6Cx+SABi8rgUJhc3KNAoL24lwzHdqrTLw1R FQBm4LsDcJkLcFboqwBwNQwm4CKssRvlDjoF3FuJvhj93gt9yw G4Eb0d72IC4zEYg9jy+ec9AZh2P/RbicFw5Bu8XjqBwiBSmWQGhwrpFxSz7aRfWRXjF7mD7Gr/7uL9VtDvnwbAOjwAgyzopmalSCoXiIH928TkCmhMLpnOJlIYDS RaHYFyroF0toFwFuy/nG+oLPLFBJ4kNr6Puzucrau0fPEX1Z3oex6br0EJllJOv1hxNA bAFAjAjSRKA0gDIWLJi/VEMhI/gQNgFpsOAxd5TC6fxQPzz2Jk/lnerFAp1BqVVq81mPQmi9FiM9scVrvTWpHz7HTbnW6bs5J+0Y1 fk8VmNFsNJoveaEYsX51KrVWqtUqVRq5UKZRqhUqtVKmVKo1ar dWAxGkUg00WIwjKstrAhjBqKZvNNpPZajJbTSaryWRFQBcwLSR encEIvGWd3qDV6TU6vVZv0OoNOj3wnA0gq0hnMOqNpo2NDTiJb bGZLDY0qctothhNFqfDTSexUt2FbE9/uruQ7iokO3uTnb2JXD6R6wHvk509ya7edN9sbngznF+M5BcyA3 OdfWNdA+MDE2vDC1fjfSu20EgwXcr3F/MIGOcHoHoGhnsBDBdHC8XRvuJoH+IJQxIehmVLEIbB8jAwhydm 2nNTqcG1riGQmwX6hBfLMHh2aWJ2SSXeLmQh/Z55l4OpjlNHUSH0W6itVU2jUdKAgZfXaXR6/8DQULE0OFQsFkvFEpRI5ZjZuHPr09+tf/jJ8oU7yxfujD78ze2H/mLp8ZrhqeXF9Subl25tfXh7+/Lt7St3rklq/t37tZv0B2aXti5e+/jG3c9RE/jKR599ePPXF659unH5k9VLd1cv3t24/OlHn/xuYeu22hYyGLTZbBICcH9PTTKRTCaSIyMjqysrr/zTPwZ16vlM7Gpv5mpX7GpX7EZX7GZX7GY+drsncqc3cqc38nFv 5JPeyKc4fdITvh993BP+uCd8tyd8uyd8uyd8ozt6ozt6vTN6rT N6pTN6pTN6ORf9MBe7mIvdXV8xPvWjtfWtVVRrm6trmyt4reK1 AbSM1wrQ+vLK+q9+9Vl9PXFpeX1peX1peW1peW1xeW1xCWphcX VhcXUevl+ZX1iZX1ieX1iem1+eW1iem1+enV+anV+anVuanVtc XFotlkaIJPKxY09PTk2Fo1G90awzmHWw19ekQUoUVVqjUmsEM8 9ylU6u0srL0FcD4xNgeINCvAN9UZcJRV8BAsA8kRQbeBZVoC8K wGKuCNBvRfKziMkTQQZG2ZIjQIeK4ZIqvvWXyiTuuBNX3LPxN2 wi2PtFg68AACP0y+I34Xd9y+afhUhLJLL9y0ImtJHtXz6tLIMK t0MLH+Tv2S2ElRtx8KlUVCaXxuSWMS27QvwqujcGl6l6OnQZAO 9WCLwbA5eVIVVjYCQcZe9wLDIV/SFMvUIpC07YVqReNSEP7MVgvhGdWBOUDyRXh97dJJU3IarGqFW QuNIZkMpFUsVeai4X/PxXh2GJXChBFoDByV6Adf+SGSwildlIoTUQKaAP82wDrMEsY+A q0VCk8w0w9aqeSAa7go1wIp1OoDJIVAYYcKDASm1gy3NpbLTvV 8DkCXGBz7ilXxHc+MVtaOMDyTAM5oulfNBpLAArzTwqiDOlMRp AnwdING0ggKHuqv2TVTd+Af3WE8hY+wvYNifTSTQmhcFmsHkcQ ZOwqVkiVylBCbDL0xIIhiIxk8X693//96lMrjg8Ojo+OTU9E0GmjpOp9PHjx4dHxx5//NDPX3ppdn5hbn5hbn4xGk88c/z4xNT0/MLS5NTM448fsjucSyurDqfz8UOH5uYXxBJpOpMB/vDLr7wyv7j0xBNPuD3e9c1NsB48v7g0N7944kRtPJmaW1iamVv 42c9fMpjMoxOTw2PjxZGxoeHRoeHR0uhYINj+ve89mO/tG5uYGp+cmpiamZqZG5+Yevzxx602+8Liss3uePzQoamZ2YWl5 UQy9cgjjxw/fhz88KWXXz58+HA8kQStSyANa2lldXllta6+fmRsPJlKnzhROz M7v7S8CqC6NDK6sLQ8v7g8v7i8sLQ8PTN76NAhu8O5vLLqcLoe P3RofmEJPheIJ06cqJ2Zm19cXgHFSIPFUnF49PSzz4mlzfF0ti Ma9wc73L5Wm8tjsbtMVqfJ4jCYbSaLw2x3Whxuu7vF6fV7/IGWQFtrsCPQHn7n3fe+9rWv0Zlsr7/N6fHbnF6zzakHIVhafbNSI5YpRVK5UCIDG/I8kZQnAinQYvBwk8EVMrjwmSZYIdlrLmaHsKUVRsXkcxn6fmUA Lsvev6cVXJmtWEHCkIErHNpyVUPfndx7D++3sdIE3sHAOzC4gn 5x9i9154T2Dgbe0SFfDYDBui/4lUExBHo2oDI5dDafyRGweYB+m3hCWHdUJeoZ1S70ex/2bzn6/qcAsFIrVWgkcrVEpoKZ58D+5QlR+5dARuaf64nn6gkf1BE+qCs bb67MgKgQbrn3HF4V6NtIPNdIwq6xWHIECf7t4NC3Cv1SkRw12 CMNvpiKfBcVw2Z4NqCTaQwKkwUDF9lcBpx/FnIFIr5ILBRLm6QyiUzRrFAp1Mj8M1wAdiD2b0XpkbuK97uTfg 1Grc6ghvSrUSjVcoVKrlDK5EqZXClXqORKtUKlUam1aq1eq9Vr 9UadwWgwmgwmi9FsNcLpZZsZGahGuddYibsQcbU6g1anB26zRq vTaHUajU6t0QG3Gf95tVan0ep1OoNWb9QZTHoI0sCyNmr1Ro1W b7XaOVReWyie7ulP5HoS2Xw82x3Pdscz3TFE8Ww+kc3HO/sj3bPh/GK8byUztJ4b3uwa2SpMXAL0646WUvkhMETdVRjq6htCt4i7+4v 5gWEQpgU94eJo+Yw0XBvux68Nj04Njs10Dc0k+ldC3fNIpfDc6 NTCGMTghbGZBaRFaZEj3ka93zPvcmpqah6rrd2+9vvtu7+vE6t qXwT0G62tVU0trE4vrE4vrM4srs0ur88tb9AZjJHRsaGh0uDg0 FCxBJRKZ/X+niu3vti48un85u25jY8Wtm6N/fibH/7k68vHasZn1zcv3bp2+zfX73x+487nN+9+fpVX86+mr98gfWN+ eds9dOlE95WfRq/8NHrl25Zr/ydnwdq9tXn57vqHH69evLu0fXtp+87GlU+v3/1nX3KiWSYLhYKFQr6vr6evr6cmlUwCDQ0Obm9uWd95peHRh15+ 6DsvP/SdV77/3dd+8L0z//jgL364//Uf7n/j4YNv/ugf3vqnh97+8UPv/Pj77/z4+79E9C7+h49gn38PfvDQL3/80C//6R/e+aeDb//o4NsP73/rh/vf/OGDb/7jd9/4wd+//v2/f/2h75x56Ntn/uHvXjsIVff9v3vuueeBngV6Fq/ngE7v1GmgZ0+ffvYUqlPPnjr17NPI27Gnnz527Oljx54+euzY0 WPHjh49dvTo0aNHjz519OhTR48++dTRJ5966sknUT155MknDx/B9MILL9IZzPmFhUB7hw7MYxhMGr0JmXlG0deg0ICQZ61cWY6+M OEZNMhB9G2qhr4CCdK5gtIvyBRpkpbPPJcbv4g4QjE4cFTrPYI MvHP1lwoew5cX/xIoZZWMlbdtHAATaUjwFROhXw6IfYb0y+aX068QEVxRxua0K7Z/KwG47MCET/Ksmu2MZoRWKTfagbu7Q2913Z9LvHdbUmUQ9G4YjBvVQ8ftquav AAC+N/2i62c0AhnSLxFJvaIwOTD2GfT9IiWN0FFEu3Nw+VUiCbap9ZUE 6xyllbqHedssr8TaP0J7YzNOOAaWCcACsEjKwZxSPpXJIdGZBA rS/Usgo4//z6JOLyYi0pBJPAcNUhKcGCRR8PRLxHvyKP0iW9kMNtp4JGTzUP oVc6FFjy794maedys9FoP4KylXKGbxRQyugM7iUphsXJ8TCH8m YjxfjzOx8YPc6Cw3tCMoIAMWXThvJFHh5AiVTqQxaQw2g8NnC0 T8JqlEppSrdVqT2Wx3ub3+QHtIqzd++zvficTivf0Dg0PDpZHR tvaO7z34YKF/oCMcefrpZ4ZHx0ojYz/5yU/BePCLP/tZeyh87OmnSyOjE1Mzk9MzoUgETBd/61vfGhwqzc4tWKw2tFB3qDQ8v7gUSySRr/mb4vDI3MLi+MTUM88c7whHxienxyam0L7fRx59tKunt9A/WOgf7BsY8vj83/3u9zK5rsHSMEDikfGJsYmpYEf4m9/cB36LvoHByenZyZnZkbGJn/70cRqdMTUzNzUzZzRbvvWtb/X1D05Nz07NzI2OTaCv4qc/fXx0fDIcjT399DOj4xNTM3OhSPTBBx/sGxicmJoBVcPw1YVxr65Yml1YjMYTx4+fCHaEnjl+fHxyamp6p r0jdPTosd6+/r7+QbvT9Zd/+Zc1NTX/1w8fdnl8Lo/f5nCbrU6D2aY3W/Vmq8FsM1jtZrvT6nTb3S0ur9/TEmhpDfoC7c1y1be/8x2z1eFu8dvcXovDZbDatSaLSm+Sq/VSBQBghQDmU6ALwBK2QAwu7GjsIvrcsHIWphru7hQGwLvQLwTg KvPPnPIr7U4A/mOEPTKmMoiUisDIPUXBFoj+aADejYHLMRjhWAJ1h/cL7d+qc9q4X+E+6ZcC94rJ9EYKlogJvF8YBYJMPvObpPwmNPx/xzgP/gaB0e/eAKzdOf/8J6JvVfsXzD8LxDKeUMzhixio/UtF55/JZ+EEEOGDusYP0FCrsmxnOAr0QR3hg3rCB1W5F3ueSMTjboXgE 0a0Nq9iuQmuONEIFBoRiEonUOkoA2MkTKYhWZigChF5Mk5jUBg sKpNNY7JpOPuXzRdycfPPEplCplQrNTqN3qgzmg1mKwrAVrvTa q9a+bvr5LMeTj4bNVq9SgO8X7VcoZLLlc0yRbNcIZMrZQqlXKF SKNVKtRYwsEan1+kNeoCjGAPbTEiSFka/CPpq9QatzqDR6TVavVqrU2t0Kq1OBd9rVRqtWqNVabQqNZRao1 NrsI9VGp1aq9fqjFqdQas36iH66lQajUKl1hmMSplaqzIlO3vi WUC8XdF0VzTdGU13RtNd0XRXLNMFMDiUGWpNjzujY44IJmvHsD taiuWKnYWhzt7BzsIgfF8Y7CwMAhju7i9195d2YjBKwv2lsT4Q oAUGpEcmBkcme0szqcG1QG62s38KrVAanZofQxl4emFsemF8dn F8ZpHD2Y4G/gAmn8+8y3mstpYjdt29+/u7n/+eo3I9VhutrY0+VhutfVIF4qNBpfDs8vrsyoZQJBoeGR0sFgeG MAC22t2JgbWrt7+Y37w9vXpzZu3mwtatsce+ee3E19eer5mc39 i+fBuEXd38+Itbn/zzNqnm16KvXa3/b4urF/4Hc5EzcufVlrU3OzZOODae969+m7WwtH5t/dLt1Ut3F7duz2/cWty6ffX2F7nShkJtcLud+Xxnf39vf39vTSqZSiVT6WQqlUpNj I/fvf+3O3fv3Ll7Z5e327vpNir8287P3L59+/YtoFsVunXr1q2PduojTDc/+gjTTaCbN2/evIHqxs0bN25cv3Hj+vUb16/fuAZ1/dr169euXb927frVa9egrl67evXqFVRXrl65cnVpaTkSS+iMJp3 BjNKvRmdS6YxKrVGpRUOewbqvRq7UyPD9RhB9QXigsqlZ0YTzu Mq4Fx1KFEkxwW4JJFpzB/pyhJhg6lXFXDEIIOHCGkbc9i+0VeH5g4Z3Gpl4Bq4OwFQmCbnJ gRknGpMLY5/B3i/a9ytoAtDLxQn1gVkQgMtWf8EfEpsurrJMu3urEDYpV73ZCIVeO puH/ge5T5Vh8G5i8Wh7dghXjcKqCsMYA9N2JK/sKKIkoFPQu4lERT8mIL3NIPMZRMuAvV86vMkJWXyErNB5Wrj0i 6AvoN89obTpPrWDhKvr/n/B3fVVkVgoVeAAWAIe/MPuXzAqTIbdv+cbQQcmER5r6qrRbyNuM5aAzgZTGki0RgqNiDy SIMLYZzaFyaYC+sWceT6IUUVSr5q4mEUv4ZUVHTULYcuUrELIl UeKvKgmFk+IZF/h+pwIpHONJKz+t77MqQD0ex5JYYGvi0CuI1KAkAMZrZFEA6OeI C+ATGNRWRwGh8fmCfkiiahZ3qxSq3VGg9lmc7o9/kBbRzgSSyRSmUyuuzPf01PoLwwMDgwVB4vDQ6WRodLIYHF4sDg 8OFQaKJYGiyX4w+II+NniyGhpZKw0OjY8Oj4yNjE6PjE6Pjk6P jkGNAE0NT6JCUw4j4yNl0bGhoZHBovD/YPFvoGh3r6B7t6+znxvrrsn25XPduVz3T2d+d6unkJ3T6G7ty9 f6O/pG+gbGOofKg2WhoeGR4aGR4sjqMZKo+UaKdfo2PDoeGl0HLyHG hkrjYwVgYZHh0qjg0X4koeKI0OlkWJpFPl28AInoSYmR8cnh0f Hi6XRgaFSoX8w39uX7conMrlIIhUMRVsCQZfXb3N5zDanwWzTm Sw6mONo0ZmtBovdZHOCQCyHq8Xl8bu9rR5fq7vF7/T67C6v2e42WB06s01jsCg1BpkK7QGW88UyvhhLwOIC+5cPU/3pHAH6ZJDK5FIY3D1Atzr9VgZf/SkAvJsP/MdiMG4TuHx1qIqq427ZVf0ew8/3icE4OxdLvaoYft5jVxkmJuKnoJH94aoNTw3A+CXTiRQGicpEt mkq9375TWjXURX0LeNeVLI9qo92jEAjDPwn0q8cTcBSasFxDo2/4omkHEETiyuks/lUBmg/gvPP5xtJ5xuIZ+uJZ+sAAJerrtoltJ5wtp54Fns2ilxRkYtquc homRyefjH0xeiXhqAsQF8gOsrARCq4ICP5agj0gpUoIo1BojEp dBYVHAxYcP4Z0C8y/ywVSWVNzXKpXClXaVQaPVgANpitJqvdYnNaAeVWpV/c8LO5yvCzSaszqLV6tUanVGuB/SsD9q9MAegXjEMrVRoVYtJq9QYdDoChA2yxmSw2UJ5kNFoMBuj 9VqFflHU1UEqNTqnRIT/UqNQalUqjVGlUaq1Ko1NBBtapNDqNVq/W6lUanUKlUShVcoVSLldaLLYmnjTQHovnumPZrmi6K5rqjKQ6I 6nOaApiMOoDRzJ9rYlBe2jQ1D5kbh+yh4Zak8VkN8K9vYOdvYO 5XuzjTgDAwAcGDDxYZSIa0Xh/aXxgeHxgeGJwZKIwupDtnx0YnQJh0SOTsyOToEN4YWxqAVkJBj XCCxzKtsv1e5Xq7v4XC/sfqy0MTxeGp6ent6eXt8+cOfNYbfSx2uhjT0Zrn+SAJmFQJjy/ujm/timRNg+PjA4WSwODxcGh0lCxNFQqyTS2kcWbF69/NrP20dTqjZm1m4tbt8ef+ObtV7+29krN1MLm9pU7Nz/+4tanv73zq9/e/fXvPoxxbvJrVn2E9a0rzckL3+fN8dqXZxY35pa23sjd+rZyeXp xa/XCR2uXPl7cuj23cWt+8/bFG5+NL13XWFr1ek02m4IAnAZvqVQ6lUqn05l0OpPOZDIZ+AGm srdU+RviIieTyWQiUaZ4IgEUi1dRNB6PxhPReCIaiwNFgKLxSD QWicbCEaBoOBINRaKhcDQUjnaEIx2hSBeM0Z8AACAASURBVEco 3BEKt4fC7aFwsCMcbA8F20Nt7aG29o5AsCMQbG8Ntre2AQVBE5 evNeDzB1p8rS2+Vq/PD0qxQTkYyGpzuDx2l9vucNnsLpvdBfcQbHb4DwZs4ZtA6pVZZ zRrDSYt5v0a4dIvoF9cyLMMlKcr8MYvQF9lE24IE64XYu2+MqE Y3fiFoTU8oQQt+EUkwboWhdXDn9H8Z6xSCG0VQnI4kbNI+TIqj UXasdfUSGaUoy8DJTESlUmms6lw8hmlXwGoOwLcy91FgH4xVgd JXeUATMNt2FaszlLQ/d7dTktluaCYMXsP6OXs0P2yMZ6B71EjXGUZeCcJVxjC1TbQdh6 YqiwG4wekYWkzHUUREpVJorMoDDZYqKOxuQw2svfLF4LUq3L0b S4beJZWO6wgR5Y9BEYhKrQDiaupWQH/Kf3vFY6TpXKRBBvv5ML2IwGDzaMyOSQ6C1RfwPnnRtK5BuK5eu LZeuJZ8AgfFViLbYCHGHQ2uIFIRTPVkYfuTDJ8KoH91dCB98vl M7gCJhekXok4mD8vhrncZeu+iFG/y1C3EObqgVFVIbR/GRwSnUWk0BvI1Hoi6PaEC8AYxle8rip2RNnMMzJuwCBSYNI4KN licPgsnpAnbBKKZRK5Uq7RaQ0mk9Vhd3m9vkBrsKM9HA3HkvFk OpXJZTq7ct35znxPV77QlS909fR253u78r2d+d6ufG93b6G7t9 Dd25fv7c/39vf09ff2DRT6Bwr9g339Q30DQ/0DRUyDxf7BUrmKfYPFwsBQb/9gvq+/u7evM1/Idfdmu/LpXHcy0xlPZ2OpTCyZiSUz8VQ2ns4mMrlkpjOV6UxnuzK57lxX T2d3b1dPH0DifKG/p9DfU+jv7RvYWwXwvn+w0D/Y2zfQgwj8Ivne/u7evu6evq6eQhd4pYC60d+lb6C3f7C3f7BvYKgPeRU9ff353r6 ufG+uszuVycWS6VAs0dYB249sTrfF5jSabTqjWaM3a/Rmtd6sMZi1RovOZDWY7Uar3WxzWuwum9Ntd3vt7haHy2tzesw2 l9Hi0JtsGoNFpTMp1HqZUiuVq8XNCpFEjkXEwZZsMYvfBFZvGB wBCsA0/NNARoXueUmvvvdbDsA7GJixGwNjMHwv7T6hgxQHlmViUe/p7oLrdvVwaSKVTqTQiTj6vbelXLkbjIuBIFboHtxb9r2oqhcjU dErGDL2TMfaEJHKXzZPxOHj6VcqEKPPT8FNZPfnlTj0rWr/7g7A2l0A+J4R0LqyCGhklE8iU4mblfD/c3T7F7YfMRvJ9AYitZ5APt9IBs9Az9ajc0CNmMrCnMsWehHoJe FuE+iIUFVRGoiIduFeAqRfOpFCJ9LoRBoDisqA5QIgZJHGBO/JuFpsMp1FZUD6hXcf5Mk4RyDiCpvA/LNIKhMj889lC8BIAtauAGwvB2BLxfyzCQQ+q7V6FbL9K1cgQje B1Rq1RgsGkrFpZEi/YPjZjmRKW40WC5hS1htMYNEXMjAAYC2cdlZrtGqNdsfksx6MQ0 NI1miUaq1Go1NDeEYCutQauVIlUyikMrmkWabV6qxmh0ZhDEaS 8Wx3DAFgxAQuA+BkZ2+yC8ZiZfMDWQx0IQPnIAAPoJ/sKgwhg9AlNDsahmOV0y8Yhx6ADjBIip4ujqNtSXMoAI9Oo/vAUMnUSh1l+sy7hTNnolAvumqBalW1TwJxHnuSM7UA6XdmcW1u bXN+fUulUg2PjEAALhYBAEu0noXtjzev/Gpm7aOp1Ztz6x+tXLgz8cQ3fvXB1zbfqZld2rp07WNAvx//+neffPblnU8+//Da7c0L1y5fv3PzzmcfXru9ceHqhcs3L9/45L38rR+bFqYXN9cv3tq8/MnyhTvzG7fmN29vXvnV4tYdc0tCKpXE45FyAMajL55+4Y8q8Bf yMlCyTMBRTiVSqUQylUimEolUIpGKJ0DadDKGVxwKYWBUeAyOh 6OxcLQCgyMd4UhHONoRirSHIu0d4fYOyMBtHTgGbu8IBNsDbe2 tgaA/EPS3tvlb23z+QIsv4PW1elv8Hi8EYJenxen2Otweu8ttd7lhQZ ndZbXBf4qw5tdsNcCWI7POYNbqTRq9UaMzqbVGlc6g0hqUatju i0u6UjcrNc1lM89KMYa+chGuBxU4M7hGXykfJ55QAnV/6FtOv01lhboIAKM4h6ywYgcOtACpEoB3GL/AwEGrdymw8hfSL4MjYCF9v+CJb0U8NVeIhmBhAIy0NGHDz3SQl QJUcRKC9LsLADPLEp6RUxEegL+a5Xuf9AtUHYArrOCqaVh7+cD Qlt+ri5J6H/RLweiXCOmXgdEvkwvHaznIYC0fWSgVYalXQolMKMHyq5r2AODd Sbgq/d4bg5v/f6NfPAMD+pULJXAbnyME2798KosLjj4gKaoeAeDzDVUQ8VwD6R x6rCnfjIU1VCj9QgBmUSD9ssH/xnQ2l8HmI94v2kol4ghw9IsBMAgnQ2fUdyw8owAskvJgUpGQwQ aJ1iD8mdZABPPPuwMweF3YzDPudcGBZ5R+wYMzBnrMojDYNBaX wQZpomJ+k7SpWSFVqBQancZgNlrtNqfb6fW1+Nv8be2BjlB7OB qKxiPxZDSeiiXTsWQ6DpWJJzPxVCaRziTT2WQ6l8rkUplcOteZ yXVmcl3Zzu5sZz7XhVN3T667F1NXT66rJ9vVk+3MZzq707muZK Yzkc7FU9lYMhNJpMLxZEc03h6JBcPRtlC0LRQNhqPt4VhHJN4R iYeiiVA0EYmnool0LJlJpCEVp7KdqWxnOtuZznVl7lvpXFc61w W+N5XtTGZyyUwukcrGU5k4+pJT4PVmE+lsMpODv1GuK93Zlens znR2Zzq70tnOZDobT6Yj8WQoEg+GIq3BDm9rm8vrszncZpvDYL bqjGaNzqjWGmBpn9ao0pkACesMFr3JajTbTVYHTMmyOQxWu8Fs 0xmtGoNZpTNi9CtTCqVygUSGzNIjLfR8EQujX3DT4dJYXBqavP iV7N8KB5hZCcMV3LuTfnemJ943A+/6XSQ6GwBD9Xqk3UiYujf9MlAAJmKjPV9NuJKkncYv9f7o948BY HSkCNIvm8/iYalXfBGITsQtzkj3vHdUY2CJXCUtc4CrYLCsvAPpT5CmWaGRK jQSuUosU4mkCoFYxm+ScEEGBJtHZXLJdDaBAuZlqPWNAIDBFZK AY2B88OHORKty6AVXVNxFtYJ76wiUOiKOfomUBtzFthHNUASOL qRf4OhCgb8m0C2PXJBZMASEwQa3HgqDTWNydtAvtH/h/DO2AKxWqLVqrQECsNkGHWCbE52CtkLXF0NfcOS2WB2I/WszmqwGIzYCrdXqNVq9SqNTabRKtUapQqRGrVqYBa3VozlYGP3 CBCyb3WK1Wyw2k8WKADYyAg0cYMQHhvu9Gp0aEC/8KQPeKwZMDlEZfKDVAxMYONUyhbJZrpDK5GJps0gsdTjcbrtfK dcHwolIpjOW7Y5lu6MZbP4ZAnCuJ9lZSKEA3DOQ6x3I9ZbZv50 I/eaA/VuAy8B4AEZGoMcKFZvAJSwZC6lKmi6Nz5QmZoYn4A7wyNT82PT C6AxuDXhmcXxmEZeMBcOxdtQFrwIB9AWaW9mcX93UaHWlkdHBo dLAEAbASkt4cfvjjcufLkDD9tbi1u2JF7/7KeVrvxV+/aa+5oa65rqs5oqo5mqWc+vj33w+YPn8tZprKc+N2782j9z67/ILmumPrt781N1/u6Hn6rGWtcm59ZWtm+sffrxy8e7S9t3lC3e3rv5q/fInrva8QMiPREP9A4X+gb6azD3f0uU/SuOFEnE6la5KxakkSsI4xZNJoFiiUtF4MhpPRGKJSDwRiScACY ejUKFILBSJhQAGR6Id4Wg7YOBQpD0UCXaEgx3htvZQoD0UaAcA 3BEItre2tfvbgr5Amy/Q5msNtPghAHtb/G6vz+VpcQIAdnntLo/d6bY53XAbwea02Bwmq91osQMAhjW/IPJKb9KgHb9avUKjV4CHhUpcxZFcjRX8lqEv3vWF6IsNPDdJ+d jSrwQVAA88+lblXvTAgVYfoVSJ1f8i2VcMDp+O0SCcf6agd3Qa q5Kvyu/cmPdLY6IZywj9wn4/Nhh2EohR+uVVB+CyLWUWT8jgCrCCYuRPCP+Q6DkGZjvvoF9k2o 2KrCJXEYg15vCrSbCLsK+5T1t4l5Vgbtlr2TMauuy4xoAAvFdS C4VRHlpWrUaSjI45YdNN6N4vyldMZLYW+opCMbb3KwYTazJR2U CyfBfKVaIS75AEkRiXCXdvVVgB//uEx2Ap2NUHhWRSrlDCEYhYXCEDjArTACvSG0jUegKljkCuI5Cw R/gNJNwkGxmbeSZgz+wbSYjxixjycOmXwaIwkLFnFvJgggP/dtiI94s8ocAGC+HMcwX9VgsAE4phcStX2MThi4CbAcOfqfRGgP QEch0y1F3WOYmEV6Ovq56In+WGB2L0/0C40kxDXh2dRWWw6SwencNj8YRcgYgnkgrFMolMIVNqlBq91mA 2mG0Wu9Pucjs9La6WVq8v4AsEW9s6Au0dgfZQW0ekrT0cDIWDo UgwFAmGou3haEc41gFuGdF4OJoIxxKRWDIaS0ZjyVgiBZWE/IwpkY4l0tFEKhJPhWPJUDTREYm3h2PBULStI9LWEW4NhvxtHb5 Ae0tr0Nva5m1ta2kN+gJBX6Dd39bub+toDYI/UjgYQsA4CsE4FEuEY8lwPBmOJ8LxRDiWCMcS4egOxZLhWBJ8DL 4R0HV7OAYUDEWDHZG2jnBbB/qSI+3haEck1hGJhaLxUDQOf/FYAtw6O8KxYEekNRjyBdq9/jZ3S6vD7bXa3SarQ2+yaQ1mtc6k0hiUar1crZepdHK1XqHRK3U Gldag0Rm1BpPOaNabLEjdPYq+JqXWqFDrZEptM8x/VookMvjctgl5FAvyF9FQwx2LIZTdpqArE/uRqzqrUlXtX1p5AhbE4PLrKtCeMPyVVHZ93qM0uLp25kuDQQmc 7m0mo1mVlagMewFQVSAuDpkqvpHaWNGct8vYM/KcC62EgAcDGovL4AhYXCGHL+IKxEjqFbo7U+XJKe46v+vVHqHf SgBuxgBY06zU/MkArAEC9CuVq8QyVVOzQiiR85uaeUIJRyBiwnkZNonGIpDpDSR qAxF0QSFX/mrDMsgKTOVgMyRepEcKmaPZET8GRa0nUhtJiMqmbGj4Wz+RSic BIScHyL00tFmATWWyqWj1A4tLY3KwjRsWEjkBbz0Y/YL5Z7AALJUrwQKwWmfQGQCC2kxWu8Vqt9ocOAYulw3b/kXnn40mzAHWGUyAUYFJq9HqVRq9SgOZE9ApDGQ2mPRI9hUefa2 wA8mJZUHjCpaQQWiAwQYt8ntp9SDayqjDVoWR9+Az4MsQeEbnt OGotlzZLFdIm+ViqUwsaW6SSFsDwVZvh0SkbGkNhVOQgWOZ7ni mO57NI/SLs397EPQtDOGE2wHuHezqw80/I9XBvdD7hfTbXxrvL02ABKz+4Yn+imIk1P6dmhudmt9p/I7PLI7PLIE1YKQiGMe9CytTCysg8gokP08vrs0srkMtrc+vbS6 sbRkMpuGR0aFiaWCoODRUBDvARm+ub+pycfZKcfZy7/iFwsSF0tzlUenZy/V/8R/m//L/Jmv+n0DNv9trfiP/xk1+zY1bn3zxRs0nppqPnq258/Fn+/jLz4Ru/jfF9rWbH3+fNydb+PXp8Mr47Nrc2tWp1RuluSuD0x+OLlwbW7w +PH+1PT3C5XLC4Y6Bgb6Bgb6aLO6tGv5my7UbCWdSKAanM6kUF N4cTqBKQsWTKSDsLIIxcDIaT0ZjiUgMMjCCwTGgUCTWEYl2hDE GDmIAHAYADHxgMAXtDwT9gaCvta3FH/D6Al5fq6fF727xu70+p6fF6WlxIPPPNqfL5nRb7S6LzWmxOc1W h8liN1psRrMNtX9h4DPwfrVGlcagRPKuZCqtTKlpVmiaFWqpXC 2Vgfkc9CSNWliIj4QbeBZgA8/NfFzkFSIJv0nMb5IA4e3fnQLhzxw+FI4qRSyekMUToAAM7UoWj 46N47KROOJy0KJW3oZJFOSpIQ2cYuGGDzydc4UsHjiXI2E8yOJ omYONNRU3cQTYljKLJ2RyBUwun1E2pA0vx5gYbMSxrBAu44rJR fZ7y3Qv1r0fVYXnMlW6wRUkXGU3+B6uBaXcjtixscYkURkkKhh qqio6yleowYi6cFRssxSFK3BkaUKiSmBNBd5IFEvRw8ofQ5iSr 6pmpaRZKUHbL6pK9kdKXEUYmUMABmYpnH8WsmBREIdMZxKpDAK Z1kCk1hPJ9QSEcrEDDfYgv55ABkGpjUT8JjYN/uNCJp8pDOQ4wuTgzx8ssPTLE7LB4wmwUCcUI1cJbOMXDVPdY2V aBNaAxbDTGFlp5lDoLBB/1UgGsbHQAQbEW/6ikFMagdJAoDQQ0Zgr+OqIZDoRNoSjxi+TQgevjg1eHQiG5fBF PJFY0CRtkiokcpVMqVFqdGqdUW+yGC12k81hBbO4Lq/L7XN5/Z4Wv6fF7/H5Pb6ABwz4+Nu8/rYWgKatQV8g6G9D6LQNPBgNQbWHAu3hcoFPhgDo+tvafYFgS2v Q62/z+ANuX6urxe/0+pwen8PdYnd77W6vw93i8LQ4PC1Oj8/p9Tm9PleL3+1r9fgDO/AYEjJuQ6dM/h3yBaBaWoNAXn/A62v1+Fo9La2ellYP+I3g79XWEgi24Gjc39buDwR9rcEWf5vHF 3C3+J0en93ttTpdZpvDaLHrjRatwazWGUFZPe64D6ZAtQq1Tgk OmlqDWmfS6EDghUkFsh7VeplK1wzCHQH9gk7UJim4T6E9fCyek IVF+vPQBuA9tfPCDo7j1aedd2NgoCq/1Fe0ne/nMWXl9blyQ5hZrntuFMPrOardL+wMInVvTqYTQOYcQCPyHriLf iXYNN4ZHlHuBpOoeIQmkJGbC5ibBXu/5d4v+gi1SYI9PBU3K8TN933LkCulGP2qcPSrlirUzTgGlgGp/mRBV0MlkavEzcomqRyMzHAFYjZPxARl6XQ2icogkMETQyq4BUC sbagU7nZQZu3WVwr1dSk7/rNjIpCqES/ytBG93ZOpDDKNQaaDRAkW8oCVTcFBLx2sPpWfl5igZJ7DZ3Lh3 QdPv6BdTySB889ylaYcgBEQtTosNoe1miw2h9mK0W8FAOsNZtQ HRoOatQiL6gwmBHrNBpOlEn1h+bDT5nAibcOAuh0WGzIObbYYT GaD0QzdYBzo6o1m0KhkMFkqSoDRP5jeaALfCOBZrdWr1VqFSqN UquVKdbNc2SyTS5plEmkzwOC2YEcq0amQaBQKfTiZQxVJdUZSw A3GWcFdvaku6AbjVIDtwcjnMwgto8CMeML4WCxMvYMjhaERuBt cBAHREwOjk4Ojk0OwIWkaNCSBxmDgD5cmZoYnZ2FQFpKVNToNN Ta9ODazODYLhS9PAkhsMBiLpeHBoSLQULE0VCw62vOdIxe8qdm O7qXkwFph4sL40rWF2aUZ4ampNx64yP6vW7T/uk56YJ361zfC1Fu3P74WMlyufeBjbe3djz8JTd56oG5Jmly/eeuuKnPz+7w5c3Z5cfXi2sVbC5u3huevdo9uJ/rX2roWe8YvxvMTbDYrFOoYGOgfGOivyWVzuWwui6n6WwUJp/FCMTiTTWUymNLlKkdiBINRT7gqAyeAAAYjPjAAYOgAg1no9lAk 2AEUboObwHAQGpwz/IGgvzXo87f5/AGvP+BpafW0+N1evwsHwHYX7OMG2wgWm9Nsc0AANuPsX6NFazD DQ4DWoNLqVRq9UqNTqHWg6AgF4GaFCuQESuQqcGQXNyvESM4t2 HhB5p+bK1OvgMmGSSJokgjEEhBRc09xBeIKgQIkREIWV8jC8Ru dxaPj/FUqGDDDuoWAmCQqJvzVk8pgUxngkAFsQwGLJ0SM3yauUMIXAm5 H/4SSHSSPWMHgz8kTsnhCFlfA5AqYHD6yA8yls8uXu+CDSVRVTj/4FV8GuwxNmWB5EpNwN6GFyX+EqlAxG4q+iy1c9fRGY3Jo8MTG3 lV0FoXGIleescpFxc07oeuXCGIxWLBOls0VALLiCJp4QjG/SYLLT2pGaQpwr6RZIUEOJXtBaTVJ70vKcqmkCiD1XpL/p0iFTXDIlGL49ApMC4NcHyF49k9lcMh0FonKAEGaDbsEpTYQKQ 2wGgTjXiKFRqSgA2lMCp1JobOoEA45dCaHzuIi3IscPnhCNl/E5Yu4wibg+vJFEoFIIhBLwV+TSNIsksiammWYnbLrgVIhBusYA IAFTWyekMnm0Zh4AKZhrwgey0iVRzQs2xn6D0QkxAtdLSODGBV w0QBpXiwOncWls3gMNo/JFbB5Qi78X04qksqAnyBXqhVqvVpn0OhNOjDVZrGZLA6zzWmxO y12l8XustldNofb5vTYnB67y2N3eR0ur9PldbpbnG6f0+tzeX1 urx+qxe9uQci5mtzIE1JsRAg+JPWgI0IWIJvDgn4M5HBZHS6b0 237/9h7s+A2rjTf0w/zMDETMV0xM4qZe+9DqyZu1LSnu7pVt7urXV1VLYlepLJVNstV4 XK73S5JdtmyLVm0pJJEUQu0coUEUdRCmaQokZK4iBS47wRA7Pt CYt/3hQCRIAACBAjkPCSQxA6QokhKOhm/QBxknjzn+/I7OJl/nJOZuNqr129cvX4DOcsg4G7cTKI2CUQ/J1F781rtTURgxyQ37gb2Wi3iaTWSwN2owd3A4m5gr9ddRai9ea 22DleL3OCDnOBu1Fyrrb56vQqLq6i5Wl5Vc6Wi+tKVyguXy89f Qh5dcekM5mLCuNn50zEuIK/xO3v+EiKGz124fPbC5dhzcTEXys6eP3X2PPI/b8KfKaeOHT+F/Ea+Rx58GLsH59jBkqMHkX9dD2fr9HKBnAhWzHcxEs4Xy/3qWnEgT/9cAIk5v/kuzqED8e46V9+etc8/9GV2YZw6wpxBUX+bROJgMjrSGFfLf0afFfxN7D9x9I+t2O/6eCnyEL4Tp06fiP9zWnr67PL/m2fyn0fSdW9ZjKSB37JzF86cu3AGk8jF5K8FkTgCXBYXwMisma PHS0uOnTj8/bGDh48izwv88utDf/7629hI+3L//9W+TBJ3/xdf7f/zV/Gpy8js8Qx8/uXXXyAvLor/eZEidBGt+yXyovjl/jb5RI+cWQ4eQqc0f33w8NcHkT8fkX9Xvz8YV7nfJV0aHTuMgJx 3jvyl5OjxkmPHvz92Arn199iJ0r8kD/+ePX8Rc+HyhUvlCQK4OvYm3hjIGOzV+FdsZZxl9RsXwEmCM6Y2 K6/ERSnylt3yyuryqthDnquqaqpqsPG3Ll2ruYrDXkO4HgeHRd7Gh L5yqaqmoqoaeTo0Muk6sYqKSvTpWfHnSMfS1RWV1YjkvlJReaW i8jIyVfvyFfQJWMj7mU6fOVd25typ02dOlZ0pLTtdWnbmKg7X0 9v3qKW98lLNmZOY0uNnS08gnDt14typk+fKTmLKSjFlpZjTp86 fPnXhzKkLZ8ounCm7eKYMSVw4HVsT42zZxbOnL547ffHcmUuYM 5cwZy5jzl45f/bK+XNXzp+9cuFceQxMjIuYiouYiovnKy6dr7h0ofLyhcrLF6uu XKy+cqm6PEZN+eWa8ss1FZexFZdrKq5gESqvYCuvXK28crWy/Gpl+dWq8mtVFdeqKq5VV+BiVMaoSUyU4you1Bz67nD/wBAqgBGu/9DZQxDXd9Du41kdw/xBkniKo+KK9SKZTihWiCRyiVSpUGpUaq1Wp7fZHG7IY7M79AaD xWpzQx7HrNNkMtsds645t8FkkchUYrl2RmFkT+snGYpewkzbEO/eU2YfYablydh3iADu7+3r731NnmlBnoScDLIkpgtapOlIY0iSS H3SsngZiVgiEYtjzIglM2IxyvTMMqLpmTjTsU/RtFA0LRSJhCKRQBhHIOILhHyBkM8X8vgCHl/A4/O5vBgcHp/D5XG4PA6Hx+ZwEVhsDovNYbI5TBaHyWIzWWwmk8VgshhMFp3Jo jOYCDQ6k0pnUukMKg2BTqUxKDR6DCoNhbwM8srKZaaeETKFlMh UImTSFJmIQpoioBBjTBJICBMEYhKThFQIBGTTJIE4SSARiCQCk UQgTRERpshIpVNkyhSZOkVOMTIFylSCtah5SRaSpmJVJBCzlpg L1LUYCQXGTZ0iJh6WjJBi9qSahBaSCUJeiNlI9TTV5RjEFFKjR iBOEAhJTKJpYkL40AjGDhFxagppLcsRRNonlUqmUhNbMtq8qSu G8UzQnz+pldKpNDqFSqfEf7ZTZAppihILNIE0SSBOIA8QniCMo Y8XHp8cG59IY3JsfHJ8YnJ8gjCe8ORhJC5JMSUmxIUYb2+x0JB JU+SpWIAo6I+LvBwpGjkWJjqFSqdSs8Yi7hQt7hSZSEJ6A+IEg Yh4ND6x7MtoBo8m0GcpL/uV6NokIbm9xbxLcpA0RSBNkabISN+FOEKh0qg0Oo1Gp9EZNDqD zmAhL8hF+mEWm81ic1gcDpvDQfpqTiJIT86Lf/J4HKSH5/E5vOU+Pzs8LrJvIvGTApvDZXM4bA6HxUZqT4S7bAw3rQRuoj3Z 1ydnYKNwULgZ4WSrl8NlxUBOZBwGk81gsugMFp3BotGZCCkNnk aPHfkcUOkMKp2OdgVkKi2hn6fEfiaZTzpZO7oXkcnU/jlDF70iMvXn2SBk6OqTGV81EwWT8GOPn1aWrwcSTyWF9Ev5zx1 5+vBYk6Yx1oLkSzukw5yiUKemKKQpMnJ9kngKiHeY2U4BGc4Iy V1oNlK71kSyXKdlPOPHIBCI8QaceFGU+UKIlMTyqQc96cS6azq DzmAymMxYR83mIJfQaf1kFuL5l2GxWWwOi82OJ5ZBduGkdP7c5 Q4Q6caz9fBo38hJ7NI5qeWjHTsnGXQTameCQGAyGEw6A+kk0aZ LrLHBkgAAIABJREFUo9JoVGoMGo3O4/FlMrlWq5VJlTKpKoZMJZOp5DKVXKaWy9RyuVouVyvkmqwoYigV GqVCq1RqlUqtKoZOpdKpY+jVKr1aHUODojFoNAYtitao1Rp1KD qTTmfSZ8Cs15n1erNhGYtBbzEYYhgNy+ll9CaNRou84gdd7tzr GGcoG7sZrX3s7jHhKFXGEGjFKovWNGtk3YfHtsFjP4MJ/yNM/92cuNUNeRZ1t4ID2zyc227IMyh48FXzzx+S7kCe+fvUsm/uvfl9x8+PNRUTeSSeWD/FUQ9OSTpHBQ96OSMUaVv3WE1NDZlMRt4p9NqbCUvRm28WFWUDW bJsfXOFFL1ZVPTmzk3AjmzszEZRfnYUbU9i56bi31LZ8W/bM/DrlZC0744daOFramfc2hRWYnbcwlWaF9sxydOYv8/sVw7yuLyWFORR0fYdBfwKXj4y/aJTfkGxlvZvKNvzkZA5988qLUCFteGi7TuKdiBkcWpHTqd+nep UXo/S/MrkWmbvtu/YvmPn9p07txcV7Sgq2vnmW0VvvV309jtvv7PrnV27d+3+ze7fv Pubd9/7zXvvvfvenvf2/HbPb9/f89v397yP8MFv3y/+7fvF7yN8kJkPin9XOMs7vv/Bb+Mglb6357fvvbfn3Zy8l2Akuvv7KAmFv59xfVqGDDbs+W1KF SnlpPoS3/29Pb999709v3n3vd2/+c07u3a//c6ut95+58233i56862iN99Cz4/I16I333rzrbfffOvtt95+562333n7nV0oyBp0R3R3pHUVfh7M0 QE+h1Ne9t419Ve2Kp5f/1wwKzp9rzmZeq30UObrmlZMpgu2HNd4hZPtCjC5YaeeCFZwFlh JX5q9Ry2kg81+Qkk9sxTyM1yOXay7eBPpK9CO4p14142w+zeJv JvMbzKw+ze74/smsHvXrt27du1+J4ldCSRt2rVr967du9MK+c2u3buRomK7v7PM 2++88/Y7cftR0kpOrTpDCe+8/c47b7/9zlsFkHziQPntniwk5Nnz3ntxElZm2TFxeW9Pyh7LO/12z2+R5f1l3k84kX2AUvz+B8UfICCnm/jX9z8ofv+D5dMWwju7d7+THI53du/+8zffk7ja1j7O4wFez+T0JEPBmdEr9Q67c97X9bcRUwXs+gH2t MH+sTD9d1abPdD/s5CxCu78iWPW+XnjP+JNf3v40U8cs85v7hUNaD5uE75/m7zruwdFHJGKwlWNUGXd46K2IT6Jo8LW3v67v/u7X//612+99dZbb731GkEJAwAAAAAAAAAAAAAAsG7cbieSOJruMVHbI L+fJCaxVQKZSW+Zc3v8/u6/hS2XYeOVMP13Yfrv7MwavcEwx6sN9P/MQb1sNJoekuqOdPykYRRjNJoap04ebfuXevKuOsKu/6j7ZxpXTOEqx+kK/MR0z+Q0la+53tB24WZ3N92G1AsEMAAAAAAAAAAAAACsgD5RsHn KeXvYfHvY3DBubRi3Nk7EQL4i/IAwZvlhzHI3hVHL3VFL/ailftRyB2XEcmfEcjuG+faI+dZwEjcRhpapS+b6gOn6gOl6/zK4ZK4h9Bmv9RmvZgLb+6zcGLTcGLS0kN1D4lCOY9hB0o5MCSe ZyvZh/hBZSuGpZ1RWsx2ag/wLHT+GDSfD9N+JJVKFUqXR6qw2O3IPsNFosjtmPfPe2Vmn0Why OGY9nnmbzX64fdu5Jzs/vv4vNPY0nacisJQ9kzMElool0pSV37r6YKKP60bqBQIYAAAAAA AAAAAAAAqlXxSso87KHYvQAgwtwL7FleENrpj5gvEEVgyUl4WV YfNEbJ4IU+m/PmAaEC1mO4xj0lBzxzhfZsFPzIxQZHSBTqqxm2yQ0+0LPP5vsO LLEHGnQqmy2R2QZ97nX/CJb8NTuyBRHeSZ7+XVlzz+dRezzuOZXwgE/f6Fr1t+euTeL/+A/TmNNc0UaEgc9cCUlCc1DRFZ352tvdvDG5kJIPUCAQwAAAAAAAA AAAAABTGpiDaTnDRX2LsI+0OrYjGagu8Z8KYQXHvmA6vBG4hy9 Qv3iM5JRTTbkWzA08Uq2xRHPUyRMUV6qcaut8zNzvmCLf8HzP9 9ZPxfNFqtG/IshsKLobCPvC8SmI5O7bbbHcef/n239N9LHv1qdtbpXwiEQkufN/3dn2t/Xlz9T2SGCBHAFJ5WobNfq394+tqjdpJ+Uh5B6s0sgB+zveV9xo vd1tJm8Z9/EJ1tlZU/VT3l+Te8wQEAAAAAAAAAAADAhjCpiE7KI1d7DaLFqH8RDoZXQ6 BAQqthYSPIqPMXQrDeG8H2GXo5c9mOZz8P6hmlKQ2uSaaSIdLP KK1ak8vumg80/k/h/p/AvX+dIoBhz02467/p9YbjT//+seDDu9TdBx9t++r+P3ze+Pe/v/QP7536adG5vyfSBXSeisLTqgyzHKH8UNlV3ENiPw9CK80ggK+N WY+16IkyCArCyAIFYaIM+raeXjui3/BmBwAAAAAAAAAAAADrz6Q8Mi4LY3uN/DDsX4ShhWg23DnwpzK3QlyJ+JJwPjOz3rXB5Y/K/VFsr7GH7URHX1OYkC0193PURodU46DydSKFRWVwWmc9/juvBR//lbv9r5fa/ne4+79Eh/52afifYEsV7KiI9vw/Wq3u+NO/b2a9f318F+ZJ0ZF7v/pz3b+8W/rT7d+9/t6VfyTQ+FNshVRjd855r1xrOFXT8nBCNS4Lo5WmCuBrY9b7o3o oCBMFMKYNLq6AiytgTBtMFEA6CL7YKap8qtzwlgcAAAAAAAAAA AAA68ykPDImWYwL4DyyNhtz/kgefMu4VojTm8rs2uFIZz4rc/6ocCGK7TU+ZTomZEvZDumQyNfylDDvD8+obFyJUaF3WBzQfPNf zd/7X4OP/yrU/V/Dg6/DrLdhyUew5SzsLPPi/0ar1T2YLP+i4ef/eet/fITb9vuaf3i/4u+Lzv303Ys/uzVyeILM54p1C8HQwBjp4GlcXTt1gO9JnIadJIAfs73HWvRQEG 4mwjtOws3DMDIIrIPgkjtw8zCkg+D/rKXfp7o2vPEBAAAAAAAAAAAAwHoyIVsaFQexvUZBGPYFC5CymS hUyuYgTeXmkLuFS9Z07PlZysacP8IKRLG9xqcMe+IAbAqT8kgX zTJO5oYjsFRjl2rsZofHrW31P/w/53/4X+Z/+N98Df+z9/F/gVr+2vv4/3L3btOOXDSbzR6Px+l0GQxGrVan1epUaq1UrhJMy2jsGZZAMe/zyxTqb0urr9zte0I1p8jvJAFc3mckyiCiAN5xEi65A8MwjGfAe 3EwngFDQXjHSQjPgPAMXWkrb8MbHwAAAAAAAAAAAACsJxOypZG ZwLIA9kWykUvcepdScK6Q2fmsONLxZMX+zNgQoAy4/RFKMIrtNXbTbWPSXO9DGpOGWsdkbL5kKQobbZDJBjlcHqvNoTc YdDqdVqvT6fQ6nR5ZzGbL3Jw7GFwMBoM+n39+3uvxeN1uj312T meyqw02r29BpzeVnMGexbW1jitHxcGU6pIE8Le3lFAQxrTBO0r g4goYh4e3lcBbD0AlOAiG4WIMtLdCAEHw7zCPiYrM07gBAAAAA AAAAACUR7X3tnxGf7TRZrwIKD4qqn6jFky03NSMy8KoAPYGIy7 fUgZWomxnU8gua9n3mrZ8TmVnlLgJJAvUsN0Ttq0UKBXrqnD7l 4iLMCKA01VoCiMzgftD0xSWAIZhjy8w5/F7vP75eZ/HM+/1+rxen8/n8/n8fr8/EAiEQqGlpUgkEl1aioTDS+Hw0uJiyOsPzvuCS5GoTKEpOYMtw7 beG5wZFvnTn0GdJIA/qhHBMFyMgbeVwNsOwNsOwFsPwHtxEPIQrK3FxK0fE2EY/sd/vwYEMAAAAAAAgJeGmtJ7R8gbbwZBCRM6+96opX+0UsVIpr9Rqt h44zMe21r6oxVZmJ6TTH/jsxUWsqlimsPTWKAVHxVVbynqq9lwk14aCmkqq/rVoAJYGIa9wUgefTveW9RM/epzKid1/DZcCI5EPOHOJirbE3akIKHu3E9lecJ2CXXneak9Rb6O9uxson6 5n8pM07Sp+lZM/XOTPb+sFVN37qcy3GGrmLoTI7W6wwiWTLj9S4S4AEbfwZuNSUV 0eHrhwYj0yQApEolGovDiYngxFA6Hl5aWIpFIJBKJRqPRaBSOR mEkFYlEI5Ho0tJSeGkpFF4KLy3B0ejIJOXb0uqzuLZ7gzODQm/GNzAlCeBdl0UwDO84iUhfaOteqLgCgmEYT4S2fkz8UTF+68d4R AATgAAGAAAAAAAA2CRsXgHsOvJZ9ZaivppCLVR89Bn9UWdf0kD oqgTwZuNR7b2POl1HShP+2oj5pfjoZZa+riOf9dWkBHQdeG4Ce EwaQgXwfCDinA+jFChrZ+fTRGwa9nQge+X+6i1FPR1Q2J4oX8X UnYi+FVN3YqQ2KGx1hwrHkpG5rJhnKNv3U+hIAiMxz4VyMOdbI oRiAnh4eiHvsZ1UREdmAo+J2tsPh6clShiGozC8tBRBBnsR9Ys sqAaORqPoNq3ehL314OBp3JW7fa3jyoxjvwhJAviDajEUhEvuQ Fv3Qls/1m39WIdrg2AY/lGx4EfFxB8V44tPEiEI2vXlvY3+LQEAAAAAAACsG8gAXfWWour nPZv3Ue29WEXZLs07+5AMqRIx66V8zPjnrEAQoZvd8mfRrs9FA K9fTPP71dmXy4aMEX/ehhVVbymq/qhztRnWlUxtL0tTeVR7b/kwroEAXso8YBvXseympphh56XJ+jaUFShkh0K2fFhRxJSd+ykM JIGRpGhaRmPcAIzEMheyjPQgX7c32pLEamx9U/kMsmYxBRPKDGX7fgoNSWDEprlFkysrLl+YuBIBjB7hLpr1Vif9 7sN+Nl8cCC7COZelpSWJTFV/v/O709dO1bTUtVOfUM2j4mA29UtIEcDn2qVEGYRnQFs/1v3oY8GPigXFGB2mTfejYuKPduN/tBvfPKwjMnRfYR8TFVmfZA0AAAAAAADwIhG/mk8QIa4jn6ETaF1HPlunC/1HtfdiV/CdfUhiWQ+n6Q1k00elfW/UupIv5RONh2tKkb0UHxU9/ynB6JFMkCIxA7JbmONoxLTKKgTwZoppunCNrVyeAo0YnDgOnOE QJUX8OdqMVp11aDqhUWXKEFfsqW3g+R7q5X800tpbkp01pdXL7 eoZBLAoDHsWlhyeUDbYTU1bzkvsnpB9tCeWSFa52bQus6lpZ5M tVfG6Q22Y6j+PICO3tor9TRXikNUdF8DuRYuYsh0jtriXVSu9s WkLRmyeWzSP9MQSiZuKmsobe7bsp9DnrFf2N12ZXjSN9GzBiFN 1bFwzxzZNU7bvp9CQBEZsci0as+PyJghgkb/wgzwpjwwKvY+J2trH5Kq7Xffa+sdJTJFYodGbzVaH2eowmCwSm WqKxnnQ3neu+u53Z2tPX3uEe0h8OKEa4HtyvHIJIUkAtzKgYz+ IdBCMQ0RvMRHXpoNhGFG/mGaBDoK+uNjTNK55zi0YAAAAAAAAYF3o7EPvvUy6TF+etOk68t k6zVCNiyXXkc+qUSWMqp30m1prSuMCL+VSPtNez1mEuI58tqw2 H9X2pSrw7BamHGRUMa5eAG/GmGZamSiAE93MfIiSI/78INPfKFpuM6gNCY4si/PEDOkWogd/PdpeihRPbirJUYj//bHWAjhlLJfV1LSzyWaHbJX7q7dgJIjcZaWKW1vl/p52KGRzh5iNTTsbbWgCmaLMSEgnCOCQZaRne6PN4g5ZxJTt+ym MuUXLDGU7RmxJVrnbG61ml/XK/up0ZfsYU72lqOexa9HkEn+BJOLiFlWwjzDVW/ZTqK5Fo3PxEab6i6FFo4iyfR+F6lw0iijbMWKjczEHrvlVCmCE cVl4QDDfQTY29Amutkxeuo0/c+1xadX94xVNxyuaSqvun7726MLN7qsPJn7o5beT9P08aFwWzj Hwi/JaynfMExWmTaeD4OZhXTFGsPVj4taPicUYQfOwTmeDjtX1n7k7 8Rx/cgAAAAAAAADPifiwKkEJxy7iO5MkR9JleuKIXExQxWZaPs/xN6SKe0dq+xLE5L304d+a0uQ1KZfyy8YrPooPxD1XEZIi85aHs lGxlNVC9OuyWEINjhWSQwBv/pimyNqUY5Ik25IHVJO3pkb8+dHZFz8gScIyKRzpGcj0Nz6j12T UmYUN+D+LwRnCl0sAJ/wBsXIBPCkLjYkXkCnQHv9SzhnLtsr91VuKmiobe7bspzDdizb3 YjumegtGbHUvxhBTdhZV/3lk0epebMNUb8GILXPLieS0tXx/U/nMIrLePEPZXtTThiT2U+iuRfM0ZTtGbHYtmlzBONYr+6u3FDVd aejZso9MdQaNzqDRab2yDxkq73kUWxOkNsRmSn8xFDQ6gwYRef s+8qOGpu0NVoMzaHAGDU7r5X3Vnw8FDULy9n1kymzQICRvPyc2 zAYzop8N6meDzvkQIoCf0q0j077VxXdSHhkVB/t50FOGvZNiaifp24i6NqKunaTvpJi66bY+rntkJjApX8EDqlIF 8LA0gmkT/7mGjGfoIAhCplZDEERk6L7FDZ25O0SQg8nPAAAAAAAAXjzSR4E SZxenqiB0GmeWGcjPG0TwxKeS0lOsTbUkbXw1IWfc0+f5+Kj0c c5l+1HVlMXCLUXVW4ruHemMT1pGnU3wOuZvmmJ5MWKaODMccTZ heLxAa9et7dWU3jtCjk8nLlUkTC2+98ZyOBIbFZLh3kel99IPb 54b2te27SUq4UwCOOGGgrhoX/mBnZAujoljr0GC/GEbtIiyLGvTaMOgR6Np+/7Eg9NUPkLZHptjTCnfn5xIyY8Rm+eCCMszk4uqvxgJmlxB0zR5 O0ZscsU0bSIGZ/BRggGXRSlr0mn8HNOYbevnQwH9bEAvnPq3czP62UAOZudD8Ydg WUemVzwC/PxIFcAIrVTH4XrCL490/uO/X9t18N47f3n8FfZp07gGqF8AAAAAAAAvKomjhQmzZDOxfveIPg PZ5vFuhPGpg5l5LV8jC1+2mG60tbkfx7U5yd/2stwAT6YfWfkRRqdA88Ow2xdG9K0FYS4r6Y+VMs8txtSsK2heH rPNj9EVNLqsV/bFRmszyN20kdgsZBWuukQcq0HrCGgdAYcnJoC76NYh0SpHgJ8H mQXwMooIQREhgEdeAQAAAAAAePFJGHDLdsWcOPa18QavkA01Pn HEMquIWnsLX7qYbqC1OZ56de9I5yZ+B1XSGHui1o0dzMx/JSxP9l5BXagA5oVhty9smQvmBtG3CG2YpvIR8naMOIPodWbgMa bpyhB5O0ZsWta34i9io8EzRmcgEcNsEkma1pGHFYhb+0IK2uy8 sAIYAAAAAAAAAAAAAADJAnjOF07Utyh5lW0iGUdxY8wiBIyzqf o2nfya1p4VbS4yiVvbMprsOCAggAEAAAAAAAAAAADghQUVwNww 7PKGTK6AyRUwOTNgzIchkRzKNgcxubugdyzoktEi5ByhRdHkIL u+VefDDi3GBDANCGAAAAAAAAAAAAAAeNEYk4aGRYHaEQs/FHXOhzIr2wIGbLPq25XNTF7QOTJPRS5QxK5I0KptC2rrMqrM+F Gs7kVyMHprwtpJsQABDAAAAAAAAAAAAAAvGCPiYDPJ2aX0ygMR mzuYLGUXknBkRZeDwm6vTdK6qVLWr7H51elYs6IqHEsqyuwYZw N8/xJe67s9oBrgz2947FBiAnhEEn5IhWqHLNheIwAAAAAAAAAAAAA AUrg1aR00LqgCEbNnccX6Nu0JUoWr3OxyN6Z4UdZZ5ebEp3UF+ f6lpyovtle1sYFrIbuHJeGYAJ5URAeng/dITpoM0tkXrO4gAAAAAACA543S4gMAAAAAALAOMBUeXJ+xV7Aw qYi+NiGPPCDPMeSQcS6ocwW0TgAAAAAAAM8dhcUHAAAAAABgHT C6gjzNfNPk7IQ88tqEbOlqr0E7G9DNLugcfv3aIVDZqCLtK4JA ZXuV3QcAAJsT0DVtZkgCDQCwOtgyi8LsTYQts2y4VQBANkCL3b S89KFBHdTOLhhcAWyfYUK29NqoJITtNernAlq7fw3hKawUocbm Drjmg68CFKGGp7C+su4DAIDNCeiaNjMOKAAArA4iT82UmmUmLw JTaiby1MbZhQ03DADICGixm5aXPjSog1q7Xz8XrBsyD4oCryFv stLNBTU2v8bqT7mLetWQhRrrXMA1H1yrAjc/iMuvrPsAAGBzArqmTYvM6AUAVg2RpzY6FhLTDndgw60CALIBWu ym5aUPDeKUxubXzQXrhsz9At9rw9ML2F6jdi6osvrWEBJf7fSs cZmbnESXX0H3AQDA5gR0TZsWqXEeAFg1k1yV3R1ITwMAmxPQYj ctL31oEKfUVp9mLlg3ZO7jzb82KPJje40aV0Bp8a4hRK5q1rPG ZW5yEl1+Bd0HAACbE9A1bVokhnkAYNVMsFV2dyA9DQBsTkCL3b S89KFBnFJafBpX4MaguZc3/9qg0I/tNapdgZQboJ8RAlc5C61xmZucRJdfQfdfAjgyW0svs+EJlSOzb bgxK+VC1c3zVTfPV97EVNZhKm+cq7hxrrz2zJXaM1eun7l8vez S9bKLuFMXr5VevDajccqMnjWsmirUFMiIwAVYN9AAga5pQ/j0yK2MaYQTVe0Ks1dsmAcAVs04W2lzB9LTAMDmBLTYTctmCw1F oL7Z3HbjQWcLfrBzYJwq1Iq07md3UGH2qhMEsA/ba1S5AnKzdw2Z5Cod0BqXuW7caaMdx/a99XUDuuZBDydlTW6XX2j3X1laepk85axI47rbQX7GongKRx9J 3DbEaxvitacznETHMB+lc4Q/SJFx5faV1ni+qs7j8UAQBEGQ2+2em5tzueacTtes0+lwOGx2h9 VmkymU7/1hP12kmdY41+qgUYUaoVhpc7jyQhVqZixBwPowInChMQJd04bw 6ZFbGdNys5chthy5/OhuJ1ms9wAAq2acrbTNLaSnAYDNycvdYukSW/OwIAZe0IwnLtMWA9dGxLUReymyDbf2GUNDpIofdQ8haZXFq9Xp 77Z0r6E99Q+7SUwhDMMwDH914kJ980OW2CTSzD2jg3KzV+UM1A 2Ze3me1waEPmyvUekMyEzza8g4R+GA1rjMdePwxW4oCP/N2+dyrMnt8gvt/itLwxMqXzU7MCW99ZjY2scSalyrKERumu8lzFAFBpXZa5gNrgK l2UsTGvuIYpnRU3i95yvrIA9ktdksVqvJbDaajAaDQafTa7Q6l UajUKnlCiVfIHz7g8+ILClfaVurg0YVaix257wvAHkXcgME8Do LYDRGoGvaED49citjWmaafzTIvXK7vxTbOaP3AACrZpStsM0tp KcBgM3Jy91im4cFcJYFCsaBYB0E7z2J46td2cqxjr4emP4EDjT AARocnoClH1oHX4cDE3CABgceBqTvWidf3/DQ0GdMuDvNTLFlRu8xOIN4PLFtkLbSSumkfkLbRULbRUL7JULb RWLbJUL7ZULbZUL75RMXqmAY7rp56Pzh34m07hOYKmLnFWLnFV JHOamjnNRZTuqsmOosn+osp0z0C9SuaR1UiIMyk1fpDNQNmXtQ AaxwrvHtzmMsxQt6C/V9PAeDwxcfaN5WjPvF765IjfO4NmLKmrwuv7juv8o0PKHiJ6ad PvhG6+SMdu5uB5mnmF1RCTLjfB9JzJZY9Y6AxupXmr2rQGP16x 0BjtTaRxIXXjWmsg6CIIvFYjJbjCaTwWjU6fUanU6t0ShVarlS KZXLeQLBzj2fEFhSnsK2VgeNKtTYZ+fyqt85aP4lEMDbdpes/77FJbjCSRTAaIxA17QhfHrkVsY0X+W80TIpNc4fvtg6ytJM6z0 AwOoYYSqscwvpaQBgc/Jyt1hEAOOaiTHuEHF38Jg7eAwOj6nAl1TgSzD4EgxeB8Hbdu/NUU5g+nPr6Ovu6U8C3oaAdwARwG73QMAdU78B9i82Q2hwd/BtwwyxwaO1QntLMKO0mZVWSmi7KKK0hfUtYX1LWNcyScK34AcR LuHqYRg+f/h3XXUHZQbPsTPll3D1yKZJAj6kubeoubeobmL1/oXWeYo2beCrXYU4KDXOK52BuiFTD8/z2oDAh+01yp1rfLvzKEv+gt5CjblDhIMwnqgrwRG37sYsr2HoM M0CZE1el19c958P+t4GLLZDuNFm5IKnmG0f5jl9sFA1e/3+OFtidfrg6/fHu8dFT0YFZL6hsEIcZL5eZ1+QGz3PiM6+QBUaGTOWAu3HVNRB bshsialfvV6v0erUGm1M/SoUEqmMw+f/etdHk0wpV25bq+NGFWpmXVBeAez2eFMEcGXLRCGKrrJlIpsyHO OZfrG3fPdXt/54+FZxCa74AG7HXtx/HLk1xjetiZhM1JMbqIGLS3DZ/lROWbbt3psogNEYga5pQ/j0yK2M6bZBbn37VGM3rbSm89Lt/mmdBwBYHcNMuXVuIT0NAGxOXu4W24wXwDCMHybmRmeDt+3em6M cONDlnv5cc/d1WPsuHO6CjZ9oOl4PeAdgZZHk1usB9i8Cs5c2Q2h6e6dwuGah VEdkCIr3loxSZ1ZaKaH9UljXEuAfCwr+EhQcO3wCk/HaxjoPc5QOmtQ8JdLfefj0i0NHvfSvUOidpyZZco7MXoiDEsO8 YjZQN2Tq4SYIYLHBs4YMM6U298LallkgDacbzzJXuS9f5cTcIe 7FxMZ7d3yMe+vAD3tP4ksq8MUlzdt2Y7buxnCVzrwub6D7mwHm SFP9iF5s8IgNgkdYLBbb1CPOnl9Mqu8QpK5pIDEzbjJ4xHR8/QjpEZIhvgaLxU88g8FchaO1j+X0wU4f3D8lwd0f7xwRGJ1BgdJ RUT/YOcK/20km8vR5yxkky6R6t9I0L9VDzwhSyMCUtEAXzlXcmHO7jSaz0W jUGwxanV6t0SruIzQ4AAAgAElEQVTVaoVSKZMrJDLZjETK4vLe eOvDaUYHqevkeMu+jPCVjmmdu/BDRxVqXO75vALY4/UnCmBE/RYi6jJqYLbG87uvr5ZU4JvxAoFMh2YWyHTNeGJJBf6Lska2xvM sYhKpejOMAy/bHIQxGAwchGEYhmCYyNDhiQI8UYAfFjTjBVAwVQCjMQJdUyq5e 5iMOfMWmFbOp0duZUzfxzPQ9OGLrV3j0yIttP5UdilXx8VH8kT SM6RU1Dis31jW256RPFR2KdfKoyGG1OpaSE+vNMTZormZQ9lH1 xdIzxhtbdnAql9cCmmxz5vBm43/2f0MeeiEX5Xxc+zbjCemXEWkzHzW2WJs2703RzlwgBbwPoRnv9 U0/RiG62Dv0QD7ZzDcoLn7Y1hZFJi9ZNUOrPnBWUVono7wcHeam9v 7SjC4P358YBWVEtovhbQtAcHRoOBYkH/s6JkrMAzb3MH6B90tT4dbngw/6BxseNRbe6+96tY9hBv3Oj8/+H2SAO44NUoTs6TWQhwUGzxyVAD3C7zYXqPMGVjb2eRDDOmGTO 4fvtX4GV5/9k/dP6xqdwyOCEEQFISJMmgvBr91N+af/lhXgsMj7ZgogIpP4rfuxuR1eaPcf64MJS85cjKGm+qH9TN6wUM sfiJPsYKHDSQGDV8/rF9eOU2qbyAxkES7IK9hjGFSvlo8M3p9TwN+IqUivWdG7+HIHU 1dNET9IiPAnSOCgSmpQOmY4ulGaPLzdT2320j17eS8lnQM81UW r1g7tyaoLN4no4IZfZ4bGxDOltfOzc0ZjCa9waDT6zVarUqtUS hVMoVSIpPPSGXTEgmTw/mn7e9DDsbCbHcUao0guFsQwpZTd0p/PsVT8xSOwlsFVahxe7x5BfB8sgDOJkQhhPg5I6MQZWs8e082x8 40weRzTHyX5jbi3pPN6Rq4wHp1UC4BvM4aGLVZIBCUlGAEAgGU bnAQRmZVJQrg5V/ui981Fd75FEThPQyaMwMJXUqmcj49cis93drHuo9ndAzzZ/SehieUsqtdl271CbXQOnOpTdpN1ouNnjWnm6y/1CZFK6of0vQxDKsuTefw02SuZ7Gnj2GoH9KslT3rYPCKPBqkSy 2uhfT0moR4k4eyj653b8SCCOANqfrFXXrGaHlb7Jrw0ZmeRFK2 IuI2dwmF5BFqIaFWd/pP3fXd3b+8qUNXIpclKeO9UBCOT35u3nuyee/JZoEO3rZ7b47C4fBEwDsBhydgeACGJXB4Ap6tgWEeDD8MBAbcs 13u2a41PymsIjREtrIEg9tbgineW3Lw+PlVVEpsvxzSPgjyjwb 4RwP8o/W1Z/Z+U/KfXx/ad/B7lM8Pfb/v0NF9B7/fd+j7vd+U7Dv4/aVzXyQKYFr7qVGamCm1FuLgjN4jmw3cGDLhudBr/XwvttconV3jeQiDdNkmmtvwtHtLUfWWoupf3dTnyNZDkJVU4GE YJgp0uGZBcUnzj3Zg7g8JSnB4gUwnkEG4ZkHxSfzWNzD3hwS5X d5c7q8RLpcLvQB1uVw5ciICeFrnmabisQ0kxkrrEpHqkb1EpPr 21EPNGG7CIkt803g7Fott6hGt0q87bVOo+kVAxn5R9dvYRb3dR qpuGM5bVNsQT2X2Tquda4LK7H0yKpjWQYV4cba8VqXW0pgcKoN DobPINCaJyiCS6YQp2iSJOk6kjBOm+oZGt/1qD2Qd8puvLtnPLNlOL9lOh21lYUtZ2FLmVh67U/rzMbqEJbUWfvSoQo3H688rgH3+QG4BnFHRZRSid3tZyGkmUfem gGjgu72svAK48Ho3SgMjNkM2qPjjvRAMb/2bbZANgoIwOvbbjBfg2ojpAhiN0UvQNRXe+eSAMdz0kOqZ1uXp Ycbbscu9FpqTikd6nVjPlkKmcj49citjOhGBBtoQMK1Cld3HUM 6tOUK9B9MqRCu62acQ6j2rLk1imp8QOZ7FHpXdd7NPsVb2rIPB K/JogCa1uBbS02sS4k0eSiCAX6ClZ4yWt8WuCY75RVT9OuYXU7YO 1DV+2p2nhMx5umMi4pd1uhz7ZhbAyWO/Ah2MCOAc5QT4Hwb4H1pHX4e1H8LwAAxbYdgKw12w8l3r4C+sk7 +wTv6iprG/cC7deNw3JeYqXXy1O6vjqwrNl8evFO8tKT6AuddNXUW8iB1XQt oHAd73Ad6RAO/IAu/7Be73C5zDfvZ3fvZBH+tbH/MbH+NrL+OrRMWbArW9dIQqZkiseSJLk1pcC9M6j9SxcGPIhOfE BbDEucbzEPppkvWc2zB4s/FXN3WFZNtS1HjmZveWPxEGtdDdsurEqQ43WqZKKmKTn5HZzj96 A/P/7sHGVn6M27Ybt3UH5kdvlGz7GJfb5XV2f91ALkNdLlfubPShpv qheDhExHpsU48of+HLe4mI9T8Q6UiiXZCSB4usoTzFJm9KLw2b sDykQCItNNYeSyTCktqxTSMz2jm7Zyld/VKE5jvtU9UNww1PqHldaB/iKU3zAqVjTVCa5p+MCkRadyGhOXOlVq3Vszh8BptHZ3JpDDaFz iJTmSQqg0SmT07RJqcogyPjP31jt9s65DNdDdtOh60IZWHLqbD l1Jzi6J3Sn4/SxEyJpfAmQRVqoHlfitx1uVwrEsDZVKjOBqUL0b1nG2A4PqEoC xAEwzB84HJLbgG8ono3SgMjNuMqcFv/763b/mbbtr/ZhqvApRoMwToIShHAaIxejq6pwM5nGRGxPv5PWYZNWXoYkRYaa 0/YC82Z1LE09Qw9xf5ApKNdSqZyPj1yq5D02l7/FcipJq7OscBSQXkhz9gf9DBJ07ZCMrNUkMTkPdXERSvCdUskJm +2zJ8euZW7NKnZNzntzJEhbwk6xwKuW1KgPc9OXoOfnUSP+mkS 9Do1MZ0SYhJXizLJUk+y1BOZeJZQrsORSQklEMAv0IIK4Bwtdq 1ANHC6+hWg4janms2dZ6CucUtR4+m67i1/IgxooPpT1YlqubktgwDWQXAJBr8XGf4taS5EAMOzZfBsGWz9EA 7XwOEBGObBsBUOP4S9R2Hrh7D2E1j7CXINE43C0Wg0Go1GIvBS BF5aioaXIqFwZDEcCYaWAouRheCSP7jUP8k8hLlJnzFzla5sla 40NKNc6MIDqBijO3FbXnxS8MezwnNNygfDuf4gSIfUUR7S3g9w Sxa4JQHu9wvckpj6ZR1KUL8HcqhfL/0ratvJQgQw4pRIC0ln4wK4j+/F9hrFs4G1HUzvo0nWfG5DrqHtm42J8xBiJE9OQKgvq95S1F0fT ydOdcDcIcIwrLNBROR5Vzsw6Ka9GLzOBul0EJ6oK6kgbtuNSbc h0eV1dn89cblcefPQhprqhxKPvKAV24QXJebR4X94OpaceXkvE bH+ByINSbQLMpWsw/+AxcY3JVa3nKY8RVeOtcdqH2vHtlIyGEydtiAaOEX9koVmoRa6/mCiumGYLDLndbx9iCc3enhy+5ogN3qeToimePpC4nL68nWdwcg TTnP5QjZPwOLymWwencmhMTkUBmuKxpii0kfGCa//89vJArgsbD0VF8BHEAHMkFgKbw9UocY550lRv4hQSdLAyQ/BQoVoymzeJEVngwSZhGhxCQ4KwjoblBsomEHBPku9G6WBEZu3b dvW3NYMBWE8Hr9161YoCMfHfgXI0yYFtlQBjMbopemaCul8YlC eYrFID6PD/xD71a+kh4HG2rH1Q7rlnAmMtWPjhce7lLRyhFro0yO3Cknz1e7 159gdhsEZYKk9eXkyLnrQw+wiiAvJzFJ75Fb/sTsMtKKaDpHc6i9w33SkFv/kjGvVu7PUHoMzUNMhWit7UpiasTd10dbW4BTG2Pq2Qe4YW5/Ro16q2Oz0p6dTQkziahOnONk9SxZ32OIOm5yLekdA7whobX7c/fFNFcq2QW7uUAIB/AItPWO0vC12DXHML2Zc31/X+Ms/NW45xeer3Xw1/9OixjJqfH2dNncelDunqrcUdd+Jpz/tWt6UTQAnjv2iAjiH/XBgIuAegMMDcLgBhiWwtQwOPIRhHhyug+EJGJbAsCQaE8DRSBS ORKJLkWh4KRIOR0PhyGIoshiKBBYjC4tLC8Elf2DJFwh/+NXZSbaKJbVnq3RFoRnlur+sc//xsm73n1rf3PfD7uNTxScFOw4Qz96aWlGkSJ3lIU3zAucwip/93QLrkJ+FDv8e8NHzCeDHJ4YpM3SxJXddvVSx2bUg1EJiR+DGk OkpB3qtjz+P7TVybH66zLWGPCWL9Q7f2paZC9LkL4oaj5OSVnZ db9zy2WRX7Kv6+GfVW4qqtxR1XV9ek7QLBoeHgzCRocM1C/ZiiFt3YNBN6QI4t8vr7f5GM9HXeLtPk/gV+5ifmKH/MbaZmLALh3AbG1vT/xiLZEYTdA7h9l3CBJJILocu03TcxWKxjR193VgkT+KOyemJvkZ kBChetabjbmMHJ7ML41wjtmmExNWi6neMY0A2VTcM3+9lF3Ic2 od4MgPEkVrXhBntXNeYkCmxM+Vzeas+fQlnNFumxVLR9IxANBN XwnwWl89gc+lMLo3JniBO/eQf33RbB30mbNhaFle/pSFzachc6pIfuVP68x6iiMA3Fh56qlBjc7gcLg9CylTV5fVuT7 oAzjEAK0DQZRHAUAECGMoqgFdX70Zp4GWb0w2GYB0UtzlNAKMx esm7JmJ3Qm+j6bib1DnQEzqfQnoYtCuLJTiE29ju/qTOB4tNWtPYwcnYU7k+PXKrkDRT7lp/Dl4nm+YW2RpvbhhK6EEP8143/fqDCbrCnTc/W+NV2wMHr5PRii638tT2ALr10yO3UFK+poDkl1kWCOK5xPJXWo JpbvFyKy+bPXnJXf6DHubdDnJi/nSDV10FsrVtkNvaxy672oXmT/ToKVlscPjS0ykhRgWwxR2ufTCBqF+harb2wQRjxqy1+VVmb1XD 8IpCmZHWPvbDfva9bnp9+1R1coErOjKtfezy+oF7T+mJK1NCCQ TwC7T0jNHytth14On1xn+9ro5/5X1S1HVD7mLKXTdOVm85ycudhylXn4yLiIQ1jSdJy+Xj2ohQME 0A22Dk1t+9Jc17S5qLD8TuAc5hJxygBdwPYe27mgc/huEu9+TrsLcMDndpmn4MWz93e7usVklc/UYjUUT9RsNLUWTsdzEUCSwuIerXF1zyBcLehfCefccHqdIpkTn rwVlJaP5y31RcodtxAL+tGPenU0+KTwpGOPab3ZJtxbgVRYTUW b6ovudnf+dnH0Klr5/1rY/5rY/5jY/5tZdxIO8IMPnhX3pJIpLQlCf6ZLHB4aPLXFyrv3bQ/JTjfq2P91wEcPfUul9mkSZ/UYS0TpTGX3y2nEa07vWTCRlO8hJLeEYBnOjyBri/oWQQwCnL3cbbSd8bO4iE2JrHhNhlJZpAJWumy0qU/sfLpd2+mzGdVCYWi8VmL40uc41zjVfu9KeoX7rM9XCQP8TQFnI c2od4Ur2bJbasCQS2ZogikxnnhRoob9WnLuKsVptUrhBLZTMSq UgsFk5P80XTPKGQy+OzeXwWh0siU//7P+xwWwa9Rmxs5rP5VMhcGjKdDJlOuuTfr04Az7nndSYbQsrDi tD1GR+ClWMAFlGhGYUoMgUazZAZG5RjCvTq6t0oDYzYTGToYo9 9HhY0I7f+ImO/zUTMHSIGRxTosgrgl7trSu58NEm/99RluXPI3sOkqtzEfgb5+yxhTYKiXq0AZshd68+XVeNWKMTW+H LTR1E2ddFw98fL6wfudtKQldkFm4+t8Wlng19WjaMVnbvH1M4G 81aUDZklQBC7V707W+OzQqFz95hrZU8KUzOz1x9MDLMNa2hwCm McQ9nVrsejMxk9ejolNjh86emUEKMCmCe317US2BKrybnY1E2b 0c6dqGpXmb1yo6eqYTil6tWFsr59qrx+4Oz1p4WHcphlqG0lol 8R9Vv1w9CFut7EclJCCQTwC7T0jNHyttjnS0fXllSBkCQW/vWzHFtjeU6QXAxELSeIiMRasglgQfLwLyKAc1gLex+6+R9K7v4 Ytn4Lwzxr989g6+eBAA3Wfii5+7pb+m3A2zUjs4qkZqHExJ8xc Kf1HKGWJdAweCo6V0lly8ks2RRDQqSLfQth70J43h/es+/4AFVKEpmzVbqi0BRX6HoYjm6yflsxblJgLT4p6KFZa5op23aUr CguU08qFtVNftZBFB/rWz/zm16iqIcgxE8Kuyf4XeO8zlEu8tkxzG4bYj0cYLT2Uh/0UBEBPNX6l16SiCg05a4LcYouc3EQAcx2v9b7nAQwafqFu8zKJ oCJIjsigIkMHa5NgDwIOrfLL6L7z0TSIEzaeO9mRWX2roi8BbY P8cS6OeaM+dkZZ6p6JmeMzqDG5ucpZvNWferiNaVKLRRNC4RCn kDA5QvYXB6Tw2Ww2TQmk8pgUGgMMo3+45/+2mXq9hoqQ5ZTyMBvyHRy0XRy0XTSJStZnQC2z86hQjcbc9B8B gGcqkKTJKhABxEzCVH0IVg5BHDuh2Ctrt6N0sCozdkGflGzswr gl7trSux8iEljvxvLZhbAey8POebDbM1CbloGeMTp2fL6gTGup bpxOG9+tmbBNBfae3kIraisgWaaCyGbWvvY93tZBKEDzZxzfHW BrVmQWYIEMZRYPkPp7aeqHw3yCyzBMR8ua6BltOfZufmQgG0aK a8fQNekG7zmJHrUPTWNXqcmplNCjAhgu2eppnFEbfV9f/mh3hEQqZyYWvwZXLdYNxcXwIWGMjdnrz9NX5njyFy504+pxQ8y DYU7zgAC+IVaUAGco8W+BCACePkBJWkznwsUwG7+h9bR1938dw NeGhyWuMk/g2fLYFgDhyUB7SVr7+sB5bfTMotIahaIjbwZA1ekYwu1TL6awV XROAoKS05mSkkMCZE24w2E5/1hTwECeEWhKcboemjWuk7JtmIMQ+76spKxYy9+2469r/9/v1zREZt6UhlUN8bHe7/1sb7xMb/xMr7uJQrT39YRhWE4itz2DEej0ft4ytXGLvX44amWY4UIYMQpu szFtflrh8zdqADm2l89AUya/EXyCPCRyu69J5t37MXt+Bi342Pc67uvjPMsyKYvL/d99pcfikuad3yM21aM+6+/OJHb5RfA/TUmeeAl50Dr8yXnoHEKz0kAM2bMzwhFYOgY5ssMkNkV4shsk+z 848+lF66994f9b3/w2c49n/x610dvvPXhP21/f9uv9vz0jd2v//PbP/nHN//7P+z48U9//dd/+yuHpsmrv7SGAtjhdOtN9ty4s9wDnG0AVqCDiDIIyZPrNUhxGU yULUtfON9rkKDsA79IUUjVKxLAiTp2FWI4xy6IzYmv/G1uE+Dalsd+MThiSQWRKHtVBXDSkCw6Ofl5MdHXWMi/e6gMKyS9/hdqn5zvd3jCTPVCIVy5019gTqZ6wegKfXK+H63o5B2y0RVCNhG nZx/0MBueUJ4QZFNiN1OdS74iu0gtwYkZCElTpNAgTd02yG3GM5DdC ynB4QmfvEPOaM/zINHg50SiR92khGtWUtI1a2KIJ1lqpw8eJEu/PXf/WPnj7y8/HKEpLt7sFevmjpU/5khtKrP3QQ+z8FCu4ZGhyDyYWjymFn8G97RwxxlAAL9Qy7IAzt 5iN4obJxtPdEz+a/JY7up4SpYXH8Bs2703L1cfDOUoB1G/bneXdVaCCuCAVxLw8gKBAbe0zNr7enz418ib1nOEOpZAw0wb/iXQZrwLYY8/5PEVIIBXEpovK8U79uK3FeP+6b3PGXJXXbfkjZ0HXt954HLDxI qOGLmrKqhq9DG/9jG/RqSvj/G1j3Ggh5AqgKNRRPbGH/oVjd57Sn7YSzx3rbm/sawgAUzKIoA59oW1vUroJL6El1koBKEtt8svt/svDWsvgIfXQADTp01dY0Kq0Ghxh2e0c2MM5cP+/Hcgk0SWQZq8hyhCmGZ0zJpIdk2XXR1H9cQib9ELr+vYpTbBEdf MsTlx6ZzktCuOkXui/dofVymAzfbcpAjgypaJbK/kTVmKS3CVLRMpmpCt8XxxvrGkAt+MF6Tkb8YTSyrwhyofpqvfm ezvAc5W9Sp0LMIajgMjNqMDvxkUe1y0ZxPAoGvaEDbzCPAfzzw 1OQPEGRdCyp0L6HqE8vqBxK8Z1Sa6VWnx//HMU7SiYzeJSoufOONq7WO39rEf9DCvP5io+mEopcxsCLTzQ1wH kkZ2b+qiXX8wgYy7FlKCyRk4dpOYbk9erwsBsefx8HRGg9ekig Gapm2QO0DTZPSoM+E6tTP5mjUxxJMstcUdPlHVPkiW6h2BQYrs uwstIzTFGVx3H0k8SldOstQDU9Kn46JeiipvKFPoIqkKcSTlyK Dc7qDdbKeW1nSeqGpvH5cWHsoUFZpyqJ+rltuoql/cBRXAOVosIJ2axn70gkSmckiVDonCLpZb0eFffuLwL09F4ygob HT4VzxJnZ73hz2+EOQL5RXAKwpNXbek6Ksf3th54HL9yhRvClN dlUFlQ+xGX8YBX+yO3wP4ydilnU6n0+r0Gq0e+dRo9RqNPhKJR iLRe92kGaWlrqX34NnrjweZRIExd12dcQHMsS/EBTDXg+01ch0LDJlrDXlCmjE4fGtb5iYn0eVX0P0XkZUK4LwFr okAHmMoB8hSqzusNHsnmKr2Id7Nh8S8VdMks1MiC5FvRCB1nXT p7tslZ+3iM3bxGfvMWfvMGfv0KavgqE14dE52bl53x2dq91t7U NyGbvb43V6iiMg3Fn4MqUKNfdZttMzmJmUKNKqB85KuflHGeKb ffX1191e3ig/giktwxQdwO/Zi3vz66hjflGM0dUWspwDOpoGLS3CF/KOMkCiA0RiBrmnTwtwgfl/WrbX7xgV2hJRn16HrV4HY4Pl9WTda0dEbk2KDB9nUz9Bjm0bL6 wew98aeEOTjAnu6kE4pjaty97OsSHqIbXo4JERuSO6j65CVeUv Q2n1Hb0xmtKcQr3OMMCMZesgq3P3xjAY/YxXIVvQhWBk9Qn7O6emUEE+w1CnPfEYefKW1+TlS2zhDZXQGkT nSo3RlN0GWN5QoAyzjp0dutQzP5G0YKUcGBXOjZ4htvnir/0RV+7lafI4SUkKZokJTDvVz1XIbVfWLu/SM0fK2WEA6iQJYqnJIlHaxwjYjt05LLUKJSSA28qb1HBEy/Kumc5VUtoLCkk0xpCS6mECbmaROe3whyBua8y7u2Xd8kCKdEpq z1bUhoSF3VQVVDV76gTix51o9neQnj//CkSiMvO0JeeT10lK0qYs0Cy2KVVb8GPOTQ+fxhGnqjD1HXejFD xcRwCz3az3PRwB3EkWv2mVWosuvoPsAxloIYBJX93RcpHcEDLN BEleHn5jG3R+ji+0rtWS8ZZ/PdMcjPwjJv4Xk30LSb93Sb93Sb9ziryFFqc9490LVzfNVN89X3 sRU1mEqb5yruHGuvPbMldozV66fuXy97NL1sou4UxevlV68NiW y0CSz2SqiCjV2p9tkdeYmZQR4bWEo5xjKuedU+CrU7/q8Hzg3iQIYdE2AFH5/qssyFyRNO1HQt5clrlwFWpv/96e60IqO3JjU2vzIpvpO6u02yiDDgGZOV30ppQk1niGOPXHNJN/eMsDHPZgssATLXPDIjcmM9jy710MMfV0roYesymHwM1YxSNOUX e160C/I6FGOn3ZiiCdYatz98aqG4aqG4Yr6wYr6Qdz98Qc9TGTsF1G/RmdQbfU5ffDTcVHeUKLUtdE+PXLr/K3BvI6kHxnStPPxyExlwwhp2tlNUp6oaj9R1d5NVGYrISWU6fO Q0UP9vLXcRlX94i49Y7S8LRaQTgYBLLfFh39N/BkDV6RnC7Ws+PAvFR3+pYsJ1OkJigjyhdzekHt+cc++4wMUKUl ozlbXhoSG3F0VUN5Nf7Bz90RMACNDvipN7FOl0SvV+qWl6FIk2 vCEeLWx61R1w/5jFZ8cOv/JofMTHC1V7MjrINexcGPI3JUggANr61UnYfpVa9mJLr+C7gMYc QG86gdf0UTG9iHeKF2hsniZM+ZBsvTWY+IoU8OUr9iS8ZZ9C9a 7XuXhedXhedXhefmhefmheflBj+ygV4MJ2LvOV9V5PB4IgiAIc rvdc3NzLtec0+madTodDofN7rDabDKF8r0/7B+iyadElmwVISPAFrsrN26P7/kJYEAeAQy6JkAyfyjr1jsWpsSuRFwuV8oahGY8I/FrthFLZKvU5P1DWTda0ZEbk1KTN2OxhSDUzQ/zHKvefUrs0jsWUgRwij3ZvC6Eux1kbNPolTv9uQ1+lipye5Tjp 50xxIkQeMZE9SvWzVncYbbEeqN1svBQ/qWq82Y77dMjtwYYhlWEsrJhpJ+uQ9JlV7tOVLVXNowUGMqMN+K ugwTNdg8wUL85lmUBDE5GKwERwFE49uSnSCQaicKxV/4uRUJLkVAoEgwtBRYjC8GIH3nlb+yxzyGPP4So37n5RVchAngj QkPurs4ogLvGefDyPb/w8sBvJLq0hLzzKRJeioTCkRDyGY58cuj8AFmS42IVdYrrCMQFM MeD7TVyZ9dYAHe8ei070eVX0H0A45kFMIGtGWeopng6/OT0MFWO3O3GlDlXJ4AX7U0L2qN+7VG/9qhP/b1fXeJXl/hUJQuG8kXX0PnKOsgDWW02i9VqMpuNJqPBYNDp9BqtTqXRKFRq uULJFwjf/uCz3JOikRFg22wegADeQAEMuiZACh+feaqfDZAl7kJo7WMXmJM scctM/o/PPEUrOnaTKDP50a2JgjnlawpIfpHOO8KfTSx/pSXoZwPHbhKz2bPmpBu85iR6lOOnnTvERL4JnflsdAZlBg+ifn sIM+fregoJJVnifkrWVDSODzKNnx65dbODvtIjM8KxlNZ0Xr4z gIAI4JJLrcNsc17HGVkE8PpoOfAQrJUuqAAGJ6MVUdPYH41NAU be+gvHFGA4Ggoj6jcSDC0tBLtAFEUAACAASURBVJf8wSV/MOwNxF56hNz36/aG5uZDLk+oEAG8IaGhdFcHFBkE8JMxHhyFo3BUqdYrNAa5Sq/QGBRqg1yllyn14XBM9C6GI4uhpVA4shiKfHLofC9RRBSY8jrIn Q3cGDJ3Md2v4TlQTACv6a3bsZo2+g7y9STR5VfQfQBD7uoY5q/6PcBEjvbJqICvcEh07kGytLWPVddKaBviseQupmLFloy37AvPN i8aji/qjwf1fwnojwX0RwO6owHt0YCpKuQewVTWQRBksVhMZovRZDIYj Tq9XqPTqTUapUotVyqlcjlPINi555NekijH0wWoQo3H6y8EIID XWwCjzRJ0TYBk/uN8n94RoEqh3LT2sSd41tY+9jjXcreTljc/VQpJTf7/ON+HVnTyzpTU5C9kx4zM6H2jfOeqd6dKIb0jcPLO1FrZk0JTF6 2pi1bXSlhDg1Poo6ibumh9FHVGj3L8tHOEmCSwZFO/VQ3DfTRdgaGsbJyobJy41cE4fOnRgbPNKw0lroVY1Tg6QNc/nVLhp9QDdMOx8scll1qrGscKCSUQwC/Qgj4EC5yMVkRNYz/y4p9INCpR2Gbk1nAkKpSYBWIjb9rAFenYAi2Tr6ZzlTSOgsKST TGlJLqESJuZpE5PUETjZKFrftHlWXRCi3kfgrUhoaF01wQU9ek CuHOUGx/3jsZv+o2EkbHfcBSRvqFQZDEUCYaWkH8BPjl0PvezoFGn4gJ4L i6AnUGm3LWGtBOmDQ7f2pa5yUl0+RV0H8CMC2C2xLpS6CJT54i AJ7cPkqU9kzNdY8LalgmayNg1JmTJXSzFii0Zb9m35HoQNpeGT KUh08mQ6cSi6UTQeHzRcHzRig1Do5iKOsgNmS0x9avX6zVanVq jjalfhUIilXH4/F/v+qiXJCIJjNkqogo1hbPhsvDVYUSwHCPQNQFS2Ht5QOcI0OSe3 NzvYT7oYT7oYWKbRu90UJGVGYdb0V0kRv/eywNoRacbqBKjH92askvKvunMGP1jQlfimpWWoHMETjdQs9mTl xwjzEiGpi5aH1WTw+BVV4GWf7eDfLK6I6NHOX7aOUI8QpMj6tf pg9VWH6p+sffGnk6pCgwlTe45Xv0kZmQv79MjtzoJisJDSZpxl l3tIk47E/Pc7qB/d6HlaPnjQkIJBPALtPSM0fK2WEA6NY390SgcicKRaHQpAiMKML SEjHxGgouRQHBpAZn5HFhCxn5jw7/I2O/8omt+0ekJzkLBPfuOD1KlUyJztro2JDTZBHDHMBtRvzKlXqo0S JBPhUGi1IuVhhm5cVppmJYbpqX6aZkhuLgUWIwgApgkNOV1kOs M1iUKYB4QwGvq8ivoPoAZE8DQiqQvma8fJEufjAp6iWKp3k0TG jtH+DcfEftIYqkeehYBHJlrCVvKQuZTIXNp2FwaMpcumk8uGk+ EbNglz9i5ihtzbrfRZDYajXqDQavTqzVapVqtUCplcoVEJpuRS Flc3htvfZhbAI8IVsCGy8JXByCAATn4smpc6wgylN7cTPCtDU8 o1x9MlNcPjPOsefMzlF6xaeHLqnG0ogv3mGLTQiE7ZkRiWpgQz a16d4bSq3UEL9xjrpU96XSOz5TXD6yhwSkM0LQnqztah0QZPcr x084R4mGqXGmaF+vmEBmMjv32kNWFh/JS/fDhy4+fEJUMpffOE9anR26hX/OGclJox7UQTlZ3ll3tQjM8GhV/d6Gl5FJryaXWo+WPp8Su3KEEAvgFWoAAXh01jf2RaDQajS5Foj Ny67TMElr6/9l716dGznzPs/6EflMR+2ZiayImZmNi4sRUxMxseI89HrZme9dz5uwsO6fbrtPt tmn3cdvHPuXl9HEfu24UrourbEq26gaoQJS4lqBApADdQJfUBR C6JgghCQRKIXETkkiJmwRUaV+klErdEyEhAQ/xCSLzyef5Pc/vuen56kllvkHMLgP57Ud6+5huVqUh3n4U3/4dUSDeQHgdC3s2ylUA99PSCuCX/Ali4/fg4M3+wevwHs5B7DfPBzuhg53dg+0Y1AWwgRDA/VqwA5ye/mFdUxuXpzTn4fIpcB+QBz1Co3UR01lWqTBucg8pZtq4E108XUv f2KNWcRt3Ykgx87xH2Tmk1VlWrItHEsD7y9c2bF9vzH7tn/0nn+1Pfus/+q3/6LNWbyw82F4X1Nx/7Pf7F11u5+Ii6nQuOBz2+YXZObt1dm7Gapu2WE0zMxM63X/4z/89pwA2uwJUKIYArrhcm/TioorLtYc1cqGi6rBJSo5tLQoQwCcIxdTKi/5xpWml5CW58gh2eMIa+3ZO+qSWH5sEP7eKqUTW2LfNrt0rj2Ai o3sdOrNrN1PkD/9Un92aZSkkNWFZIuS04PCE73XoKJbnsOAPweKrF6kX+OiQPcoy tLM0sXxqvVto4Cks1sUArn4fMPgDKsdRmjIn5JpRzWAi3bJQuy TULhERVDMbQu2SUBNFNbORvSmBAD5Bf2dKAFc3ohXfIgUxhQvg 2FOvonu/ob3Xob3Xu+HXu7G93y3S3u/G5t7GZtiP3/kcCK1jobIWwFAOAUxlB3h752B7Z/+wO8C9akIA+0Iam6+AdMtMLs9WYW0eM7DBWd/2qk8wkYfLp8B9gMbmg43ujkFtx6BWObVCJT5HPGlxYgbbmsGaG 4HK+oIzzlNa+CrrKxFS3wUzuhWN3YqWvrGJ6SWDbc3ixPrFU1q bTzt76JKL23/fePV/TUv3zx9oxc9r7j+2zzvGJnSjap1qXKMcm5CPqmHluEwxJpWPim GVWKYYFAxffOevB+VTCsSVKSOR0Tu3urmw/iYLi/43CIqJjN6C68DKanok8S+Pl/fiKjrLC4fLk8pqenYBTLQRmJqOH5l2AdY55HqHTLcg16NjUy6b K8DqH3/BGX/aIbMuYjLtgnDUxldZ+SorT2k55uJ93TDqWA/rHTs5GbVs3GfwBBOLVCLrHTtm9+7XDaNERj+yEbN7l2LaVGZXQ rAZyzu53rHjWA//yEYKVZ5jKPChPMoytLM38Zh1o09mae4dbe4dbR3Uq2cDJ64pgQ A+QX/ckbGcPfZ0UN2I1rIj1XSUDqEsIQapsaNYe8gcwnUg/sTj8P7r8P7r3b2D3fABvgW6tXuwtXMQ3NkLbu3FHnwVV7/eQHgdC3k2QrgAFoxalFNLmfKi0jQQjEIwCsEIBCOQEGFBiEBlO 4qD2XaAD/AHPuPPeX4T2nsdCscd39nd39492Nrdx596vbmz/5sr3w3KpxST7pwOGkgCeIM24DL4Q9pZfwHphk2u9e3C2jweIJG mgyNWIm65YbG+vbdPqMnD5ZPr/pmi6ZUKp5GteNwm+Zk18sNz/veNQ7WPIe2sX464Owa1wlFb7zDSMailYlAwapu0r08v+Ay2tSz oratyvaNHaBxSzAwpZjqHtIxuRcNL+aM2ybMuWKpdMNjWph3+K buXr7LqZv26w7s2Or0yrJ4dUpgycfP7x/MOp0ZnVGsN4xP6MbVWNa5Rjk7IR9Vy5bhUMSZVqPgi8V+89d6Q wqScdGfKSIT4UM+OwxfJzszSZpYd4B/aJUkbuRTlaEEEMG4kZ6bk1/we9pW/R0mbFhaEVFbTWRCSRQATbQSmpuNHql1Y33xDpo070fRK9aRd+p Ap+rFJ4N2KeILRS3eeDRxz8a63aND1PcS5W3BmlkLXW+IfmnTO 9MxSKG9r9rWw0hI4SnnQ9T06Z7pQ5TmGAh/KoyxD++hNXOZNCQTwCfrjjozl7LGnAFz9VtEjlQ+wylq06gFaV YuyhEjeBh8yh/Zfv4n+9Hc/uv27Gz7YDR9shw62dqOPfQ7ge79bexvB6EuPfIGQFwuvb4Q8G6 G1jdCaf/evf//PwjGryrScKS8qTQPBKHm5xYLgqlpWn9SUt4Oj0E87tsa0Avjg9 Zv9A0o7wJvb+5vb+7+58t2QwqScWsrpoMGHC2DfOU5UAIcL2w/YJ7NnP2WyP6r6wweVf/vJH7+QGxfr23tf9Aogqb6jTyo3LFJ3+YS6f9ZoeqXKdGl0elWq XVAanQOwuWNQ+0OTgIrBiZk1qXbB5grkFMC9w8hLvr6Lp2vjTn QOabt4uuZe1ZN2aXOvamzKZZz12FwBWOdQTbp1c/kI4Amrd3R6RTnpzsSNe4/QRZdh0qQ3TmoNiEZvnNAaxid0YxM6lVqjGFMrRsdFYtm/+Y+/zCmAF72hnALYtrKTSQDj6jc/HRtNGIpxBAFMRQOnVbZ5i9ijpCVEOxUBDKam40emSxbA65tvvF uRH5sEhO71BF+vYgdmh//4BfB37YhQv+Ly7RccoX7lu/b4gu/ZgGXEuJq3NU/wYBLdOkp5RoyrzwYshSrPMRT4UB5lGdpHb+Iyb0oggE/QHyGAT/eHUUU1XEXHatlYRTVy8TJ0sQq+WAVVfA5DMJqfwYfMIY8P2z94 E4698icUPtgJ43u/++le+bsXfepVIISrX1wA21BPTgFMpWkgGCGv0+hsGFYjVdX0vD XwKPTT3Fh9egF8EN333os5vhs62Antb+/ub+/sb+3sb+3sbe7sb27vBbf3N7f3cgpgwimDP/RUsPRK7TvH0WzQBlwGDAhgvxJxN7cPjKhn7z18WlFRgQvgPqFG blh83jbwvC3HGuVYBraj7zmNxjaWvK5OB5kE8Oj0qkQzjz/Oqoun+6FJwBu1UzGom/ULRm1jky6bKzDt8BtnPakgc55+8VTHoLZbaICkJq5sulto6BzS Pu9RPmqTdAxqpxd8NldgbMrFV1l1sz7dXFF8v3GX7lpaNpktU6 ZpZGo6poSNGr1RrdWPT+jHJrQSWPGv//1/ySmA3f69nAJ4fm03rQBOUr/YIYUonhYLRckpgFN/M4xDFt6H0sDHL4Bta9HtX7y0LAixrAABXHZINfPkPV7vVoSshD 3BN2uBg2X/ntsbnpr33j52Aayd9d9/OZ0ftW0ImdQISRkx+HOlpdzKc589XSiPsg/tPNr0BDXl4LiTItyRscJSwqxPLlR67CmgohqueoBevAzRWUjVA 6SiGr5Qybp4GWJBMIsdhc6GcemY0xqNOSAenfT4sPBefO+XuPt 3c2c/uLMfVb9be/7gnj8Y9gbCXix+5zOufsWjk7/82+oCCGAhEolEYGsEQiIIitFZEKTGIBiDYIwlxOgQRocwaNxDv bpkw0OCluuC+r9L4iV/4uD16/2D11R2gIPbe8GtwwjgjdBTwdKrcbIAnvMXkJcyk2t9+6h2lNK//EjKxQ+uGgtbwrQ2e4fHbj748Y9/f6XirQo5sljf3tsn0mjn/H0izfO2AeouF8b9Ob+cx2zkObRzfu2csY1Go9GYfYbM8Q2yRrY xOaRJJk89pkgeSWIJ26LFzmAwtahzfjmP2SZPXwlpw9O7fJhMG 9mK1Pij5lWBympxYipkkSud/vRas8zopu67we4flM/I9ahx1mNdDNhcCVgXMYUB7RzSsgUGrnS6R2jsHNL2jUyyBYbGb gWjWzE26ULmPAoDOiif0drWdXa/7si9KC3X7tBXVlYttlmzxTo9Y5kymydNJuOUyTA5qTcYtQajRq eXK0f/1b+rGFKYlFMZa0CE+Fax/ZwC2OkNpQrgVPVLCOBDbYRSF8CpW83x3EP5aOASCODVUJJiN2c SwLE2KsbUdDLIOuFo5f2NPGMfO00EATs20+Y7B0om7Oubb9Smp bFJl9LolGoXxGq7aMzGU1oG5Wa+yur07LIgtc6ygsx5bj/L8eECAKTl7A5twMmkND02u5R41feXj41Xr0q5WRJmMptijSVEK qrhi5ch4jO6thG5UMkiL1QwLIJikapv6TlLPqCY+ecfWj74hzt//ft/Pgq//Nvquub+kYm5MfPqUZqGBcFRr3AvVjFIjZHXUbVs7OLncId0kWL TjFs8MgMqHLfylNPk3+jFdoCjN36H917jv/7d3j3Yxre+t/c3t/eCW3vB7b3A1l5gMyaATUs5HSQLYD9twGXEwro5fwFhy0zu9e20 l96/ySWTzU6s8+mU0r+8aixsCVNtdvaLKy9XMrsGGtp7L751UYm4Gt p7OSKNbs7fwZE2tQ1QdzmL+7o5vyDxL4tNXADr5oxttH5hDo+M bU0yuby/keeIB8ZWb8nHFMkjCUWDBlkjO7lBcaGbthLShh8906cdsqTIY+ ZV/P1DhPqV6JyHzdFg94+ZloVjs73DCBlIalIYUDZfz5VN85WWbqH hJV8/pJjhyqZfcMYb2YpGtoIjnhKOzSon3bo5n37Or7cXrvITuXbn5z n7/OSUCZmcNCCI3oho9YYJnV6t1Y5NTIyq1aoxtXJs/F/+xX/iKUyqKXcmOyLEtx7MLYDdG3upApgQcrj0JYvYw+0AY1EoCmAif iqH1cDHL4CJ7V/C37S/BBYhPqKNqE9NJYf63EiJrBNOcsy0EfKdA0fUc57gG4Jl/95a4AA/ti4Gphd8U3bvtMOvs6zorat3nuX4cAEA0nKChjYAoCtVj81bSh AJM11NscYSIpFIpKIaprNgOgumN8IYFqltRGrpUO0DqPoBVF0L VddCKBa5+F5VzgJMWNeVky7xxJxo3HpExBNzCmRxwrp+lKZhse FIJMJSR+hCrBZCq1koC04QwNWNGKTGLl6GOoYXqNSwdtantnjG pldUpiUy5Fugw/HHX+1vh2I3P2/vB7f2glt7gc0wtrWHbYZ/c+U7nsKkMi3ldDAmgL3n+jR+2oDLEAjr7P4CwpZNu73baS95gm FC/XqCWfMdlf7lR1IufnDNGA/v7TtPPo2zcPWalNvb95dPFnIXMsmm3d/ZJ66oqPik6ou/fv9vLr51kQvrWa8ErD4BZ1jTwZEqkEXqLmdxX2f3+3w+YoXn8/my2JTzmY18h87u1yn6aU0y+WEbwihrJFKRj/NITh1FPw3frDbiIY4+tkyu6G/kO+IGjbJGdnILyvnMNkX6SkgTHs2FFq0fcplpNBqNFk+SOdPHb RLyaRr1q3cezvcYertfP+/X2xOxeTqHtAOweUg+0y+e4oinXvL17QOaNu5E28CEAnElRJ736/PKmiJXb//83371yS//n4/+97/+zX/6v95/6//4H//hP//3i+/89V+89d6/+Y+//Nf//r/8q39X8S//4j/9z//2HZ7SpDK5M9kRIb7VjT3UH8H57KGEDBGOetLsAEeFHEn9oqRt2 ExPw7pQUUW+kzkSiaBYFHLCisu1qe83SoqfFqIA5SmAiW8Nshd VhMQnFupTU8mhPjdmIT5jZJ1whGwajTw9xiLEZ12yhUwTjh2/Nyc5XDhqW998ozQ6ZdoF8YRdOGrjKSwDsBmSmPpGJiGpaWrey+ of11lWJqaX7jwbKHnNA04iJ2hoAwC6Y+2xJDmQSUrY/Tq7/9m1uvP4VbtfZ/dznzDjCoJIaPfr7MbfXqo7j5PZGgtCIpEIJISzg65GLr5XldML 7ZxvwrY+PrM6al4+IuMzqxO2de1cxk9VKk1DZ8PRrWwMQ1cxBM VYQjQSidChCB2KIFasio5evAxdvAxdqGQdpfm6eOqfmH01P7P+/vpPv7nyHUV4SpNqeimngwYs9FSw1DPuPdc34acNuAzBveL18lR wDZxW/abvfMn9zPjbS33P8i0b9wnzt73p+26hXM45sPF1Xs4VXvJSLK4 qqaU6rABW9NPIWVBNQqPRaLTo8tHR18TsM/p1in5ayoqTkgBOWWhmCieu0mjMPn70CwIhG5e+xjZavzBXpnXN QvIpX2lRGFC9dRVXv/BkRtVHEbKgNcyuswUG/MFXHYOaNu5EG3cCkk6PmZYM9hSpXLhumYkx88rIxCxPacrJyMT smHklkx0R4nN6tuc8b3A8wTChfj3BMBFucad5CnTSDcxoKEGCZ lF3SXcyo6sYDsWERPxUynkH2LIa3/6NyvVVjNgENi3tnAIBrKM8N8aJfed12AlHyCalSowgZNPSTKF2 vy7bhJMwOfNV1qQnYDk9u25veHE9ZF3EZtANZM6D7wCPT7mBAA bkx8ka2gDAIXus8bckaZoF7hPmeUKdXqr7bW9ihJwC+FIdeVPt 2bW6qAyJC+CFqx+lM5tGAMORxL+kO5/R1ShUBHC5NQ2dBWGhCL73W81CqxsROhsle4quYjCCsSDkiAKY+ gKV+mI1LoAD4aeCpZ6xogngl5IcPTvT3i81ARwTsSlJEpLb/WSpTFzKIoAbelSpRYLEmk5IrJqKyiF4xgnPpNkYJLuc032d3U9 lhZcggO3+1GWWzu7oa4oqPSJyngI4KlkdfU205P2T9IVJ2EJJV p6ktGnKk0EANzYxY6vYuKeZwhOKEZW7MfmddgmbkukPz/nkU77S4t2KcMRTBVG/ZY5m1jtmXlGZ3DkZM69oZr2Z7IgQ3+L6jnYhDq6BPcEwOXA23W uQCAFMSF8Uw5BVDFnFEBRDUCyTjiX/eDgaP0Z2BZvlN8A505aDACZv/yYp9iwC+LBTU8k5hPpV9JPGfnTiojLhEHGiE0VyhJi1dNMmacL xC9nxCYd8owpfafEE34gn7KIxG09h4cqm+yVTfSOTr0TG3mGkX zI17fDjO8BKoxMIYEB+nLihDTjjHL3Hpl/wk278fHaNeXU08WpWKYHHiYteuz8udxMEcMquW2YBnLTfi4Uis ZufWVXfsqq+ZSFo2QlgKk1DZ0EYFkFQDLGiMILCarSWhUYikVo 2Vt2IVtHRylqkshZhQciF944kgKML1OmlQ5F9sUo4ZQiEn+ECu DcmgFP3oI5Cp2Ta7d3OJ21v3/lrRvyY+4QZPR6Vvh0LjF/6SMq1+/V2f/21OiIJ+Vhv9+vtxt9eqvttb8Kl+mvMa6NpbOrt/orLtSrTCjnk54bW//d//Pq9//pX71d9pJxcZKr4F+gXfvHgF49k7Cwu5+2+gs9s5DvIpzR2QiGF bFq7gpTEKGukRUOEbBoemTjQG2WNtH4hEbNJpsicl95ubKfRaE 0yhd3YjqciJ08y2yQTJiR3cJqixVDwmfh+DFHOpIQK/ICdXPmJ5YmVIXM4nimNFl2MErXRyHfELsW8yJDp941DVx+++vJ W6yffPP/km+dNr1R1zcIP/1QvNSzm1+3PICLE5/aG5OYAGU8wnBRiX97KJIDj6nc1Wf1muRU5QQOjyUkyKdgT/RTo+PZvbL8ar6tIul8CixAf0UYFmZpKj6KfNBk6OE1MDr+fRpr TiLmRyoRDzCrRg0wREubAlAkHnzNjsy55ZuYpLeubb1axg+WNf bcv7PTsOla359xB6yJmdvin5r3469B0lhWJZv72s4HSVy/gBHJKhjbgzEC1x/b2vf1kgTiNa4HMC35iExhf8CdcHZW+jeuFdFICz4g4SAgflb59 qa8+VqTzl/rq7QvXPqo7f6kuejVFRKQXwIl7vwgawQVwyZvjsE1DZ0EX36si U02PvhgJF8YwgkEwxoLgC+/RS+5RJgeNgfAzwVL3mPdc74SvvARwrHudv1R3nuh5sX5Wfy1+C/414vgS8+2P0h7Xnb/EvNYrfRs/vibFLUeHRwYBfPNR/4gWfe/j7yU6dHTK3dDaOzJhvXmn7uLFi90a1QX6ha/6vr8nZl1gXcyj9+QkjQBO+mtiNiacMzkK4g5AWXR9RhzQaI1Nc QsJytnu1yv6EwWwX293cJoI6ZucnEZjNkbNMtvZKQXL9kckjJU hablJ3Ed9uD8mx+jXE7cyRu3HFqlsY3R5milTQCEQIT6nZ0dlD WYnyy3QWf6yy9EkDZyfgp0u9HuAqcvawwrg+PYvhW8KTp8AVqR 845b/hJNgITbjsY36hCk3qnJJ00vOCSdun6e0eIJvVrGDZf/ekm8PF8Cz7qB1EZt2+KfsXuOsR29d1c6sjKjngAAG5MfpGNqAs wPFHovfpxkP6e0jr+ozLvhji/zUq5mX/YTi6KtPuJU6qj7iouNSoincGvnU7tfbo4+JSv7FLxaproWq8O3 fatbJFcCpVD1AIpEIsfcb3QFml7cADoafCZa7R9fLUACXkhEt+ sFn31dW1VZW1VZ+Xqu3+7nDmgc/PP3s769UvFXxSMb+Re0vrg4+1Nv98mk0i8v5u5+wy5Gy31toUg R2dIV3Rrj9bOBQlLzAZYgI8TnXd8dmN7NjdW9neg1SFnLK0aQX KeWhYAlhmV/atAKYorKlLoDNKwnbv4T0xYFJm8CT7p3TKoAT5kZFwt5vGcJXW tYCr5d8e4vrIcfqtn150+YKWJwbHYMaZG7dYFvTWVa0MyvamRW +ynoncW75oXcuP+502cikRkgqZJMALS3lVp6TAlFj2Yf2cZYEt CAgCxR7bBzSraD6lO3ZcmFUeq03OTCTACbv/Z4mAVz5LYyFIiwIiRF90fGFivIVwIZg+JlwuXt0/dwrXABv7hnm/QWkUzK95N0urM2MjErfvmYslLUx88qYeaXy81qR2t41KK66XNU 1KO4RKC5evPhYxj5Xde79tk++l7B+8eAXWVw+gvuJOxvsgvmVE WV/I98hYveLskYTsZkcpazxGMpzjBxWAB9XwYztNFq7svT1QwUR4n N6dtX2zezMuNII4IJAaOD8FOx07L7o/NLicjctBUxrXsm9W47XAFkAE21UoKmp9IjiW6855quSw1dalnx 7ZofftOCbXvDNL2+xIHX7wEQbd+KnFyNPO2TTDr9UM89TWAbl5 ttP43PLXbaFo3SaXYGCw1E677ItREaNgvlBdf4ZoZ7tMavvKOU ZVDsbBfOFKk/xylludsj1lmVoF6k+T24LFts+sJMJij02iYGnpOdaxVb4DdeY1/qiC37ycWno6zt/qe7tpwvkQDobxkIpAng1gv/0t6qaVVXNqvw8+hvgkn9OkclvnYC/9Bh/7POFStaF9+gX3qNfqKBfqKgtuUcZHQzuPRMusxME8IK/gHRKp5d824W1efx0ccUV71X85ndVFe9VXrx4sebHn3o0ql/U/uJ/qfvfHkvZWVw+He6feg4tgI+nN93NAQAAIABJREFUYJMyjqr0lU MREeJzeELa+e3smN07RRLAhAbOT8FOL4dS35Z0FKjvAFPHvLyT faucIEEAx9oITE3HD09hIeaNew1Dj9slY1OuZ10wrWW4rlmoMK CP2yT3GobuPBu4/WzgDmluqe2YtK9tqef8BWfSGajtmCQyejpom3QG8rY24w5Kpjx HKY99bevpoK1Q5SleOcvNDrnesgztItXnyW3BYtsHdjJBsceeD nABjBEvVkzZ+CXvAJe8tGROfdMQThnjAljtpQ249FtAABfS5TP o/kmkTAWwqp9GozUKHCWvHyqIEJ/DE9Y7drNjdu0WTwCXFQVXv7gANi3vmJbiTLozAgRw2aIyL//YJBg1r2SJc61Fj3p2NHas4My4N6+16ImMfuaYZ9ybeVuzLG1JT d6jlAf17PzMMReqPMUrZ7nZIddblqF99PqUGN2dPP2pacHyb9n Taodijz0dwAhS+Xlt0pOi0gJBcMlLS+bUN03cqc29Z8JltspDC OB9w8JGAemI5lRIm2UO2eUz6D7gbCJCfAtrISO6m51pVxF3gAG piBAf0UZgajpBfN2oXvTuauYDBce2sv11o5rIqK5nyraynbc1y/K2dNp3lPIsenfreqYKVZ7ilbPc7JDrLcvQPnp9svl6RrdCMb16 sloQNq1+95Srsng184FO4SSjd/zpS0WncFIzH2jiqGse9T9jK8uzZU+rHYo9FlBaTn3TxJ0iBHCP 2ksbcBm29o0LGwUEz6mwNsscsstn0H1AIo7+ppb+ycTASbixCR 7NmXYSbmQbS11+qogQn8u3TwUggI9ZABNtBKamE8SVx0q3P6xd 2MzOh3+qTyJTIMH82u6Vx0oio/tdhvm13ZwZZcK6vCMz+/NOrl3YdPvD97sMhypPqoOZyFLOPIwUz04eRsj1lmVoH7F9x2c3 GN0KRrfiSYesgC14DD3tGVt59eGrLtEUfvpTq/RRzAVIOVfzCDqUfQmy8u1Pff/wXfs/fNfeyjPyJ5wqi++w5Ry1+iHlXBNnohj+lr8dij0WkACH8/ZT2Ycfy4YKYm1M9vY1Y/Y4J7JpxmRvU64iwinD1t4z4fLLuADe3jc6sALSJjUv+XYKa7PM Ibt8Bt0HJIL2N7X0TyUGTsGNTfBo5lSjgpYOFWacghu7keMp5P WPOY0cztvPUGrhaRAhPuqUXBaeHUSIj2gjMDWdID6rE69ge9qF rYLjWA99VicmMrrdqnGsh4irctPaoaxZl3dl5o1DJYGnErJYwf Zut2oyladQ5FHOMrdDrrcsQ/uI9ckWTXUKEHqr+D6Dx1OjOUty2Bxbecg3D/uKUWO3nw1+93Tg6sNX+OkrqeXqw1c8tVO7sPU9g98lMh3KfvW9 l9X3XrLFM885mr+/1frhn+olyKrK4ldZ/NTtwCbP3Qbe9Z85R/H3sxstBKmn+dXbNz92k6Fuh5w7zj98194pMqVWi5ZyjwUUDeOH H8uGcq3oyqlpKBXY6MCM47K3P5YNUTNLOGXY2o8J4PF1IIAL7v IZdB+QSC4BPAXjb1ruUKWkPT4BXABECNXnQwIBDAQwICe//17gCe5rF3ayk26HMH0ggdu/9/vvBURGNS3jbv8ecbV3GFGY1olTsXH1aZfihyZh7WPoJp1z9eGr 6z/1ka1Zl0MyM0YOyZ4EnlpjQWpyfE9wv6ZlPFN5KHqdeb80YzkpJ kwi1U5+1jLZoW6KXG9ZhjaV+szCkw7Z+Gzw2UvFfQbv51Zx2jh 5tCDBg+aRr263dwhMOWNmqbFUBBrXTXr/iGHl6/svIeU8Hvjd04H67lHY5L368NWoNUDdPn/C9eGf6p+8HOVPuPoV8628yep7L/kTLgmyprJsULczag382CL+7EYLFRcy2RFq3D885//wnC/UuFNP86s3+bSv9jFU+xiST/sOVR6hdumr2+0/POfjTnFHHdV3O775sbtTNJ29n4API4oMPYs9BPu60ejAjBwOfk plWyI/TmTT5CWAjdv79aLll6q1uABGHFgBaZeal307hbVZ5pBdPoPuAx JBoaYWaAob7o6+tWXYgSFTMKMJHnVgiAMb7qZ1qDDEgXTgl8iB UzCjGzlK7rxnzLefoRQjM67XfciJlvnGx8wb46nh2RAavYgDW/S/WVjPxtzKptDoLbjMo/7OoWIbOU6oPLZahPiINgJT0wnit7eHPIH9ifmdguPy7f329hCR 0fXnKpdvD780PrvZxp14ydOpLBge8mLA8H3j0E06p/puR5/c/um15j65nWzNshySTGPkkCxJpMaVlzwds2+UHN8T2L/+XJW2PAUktZwn3Q653rIM7aPU59A4+rx3bGJ+R6Rb/rFJcJ/BE2qXspfkUDkOqV136nm1j6GnL1WFrbH7z4W1TwcYvRNXH76qa xHjgS8GjV/ff0lvh5+xRw9lf8S49uGf6j/6uuHmk8HHL0e7RixdI5Y+xfyQ2jViXFPMbFAvJ71TWX23S2nJ7 UgWO983Dn3fOJTpNI96Gxx3ft84NDjuzKM8n15r/pk18um1Zvz0sxstPzzn/+P3Xdn7CfgwogLvGfP8dSPiwBAOJ3pAvnSJeeMZ5/zHMl7m9VsWy5nWdeXUNOiNj+vOX0q3BI19ERCtlnHZ2x/LeNTMEk7hAriLEMD67X0ExQpIu9S87N8prM0yh+zyGXQfkAgKN bcwmmkMIYqg2KiwhSFEkSmY0QyPxq5CUxiCYsPd0Tj4ccdoTAA fIfeoAE4K7+cQgeQIjOt1H/aniZMQnhkR4ptxbzp8keygntwPwaqsph9FxB5nwtJqZqoCONZG YGo6QVyu6Xd7d+FpH44g8Y8IT90hzBRIMLe8fbmmn8jom0b53P I2cbWLpxsen2vjTgyOLowY1550KXAp+9Xtdnja9+m1ZrIpeNqH OIICvYc4zZJkWOfuFhqEo7ZHbRKyBbd395tGedryUPc6E5nKmZ +R4tnJwwi53rIMbSr1mYnGnlH+hAs/prUM32fwHnfKU6Pl0YI49a/U9HZp0yvVnWeDOQuTWvNZjN+kcwQaNzzt6xZbvr7/cmAMhad9I8bVr++//LbuFX6a0z6Zp+yxP1xt/vjPjR993fDV3a7n/bquEUuf3D44vijSr2SxMzDquP9ccK+B19AzOmxYfdgq+/JW6z2G8Fn3GC9Wt5Bq4X6T6OYjCFItUCkPvuWb6fRQfuH8zBr5 mTVy2PrH+fRa8+M2CT7MuyVWfAeYOWDI3k/AhxEVYis09MbHdeevG5OuMq7Xnb/EYcSO067fEBRDUOOHsWjEko/3jJlpXVdGTdPPOX/dSC5/3PGPZTyy42rZ27GQnBBOGeICeGydNuDS7xwgTqyAtMvMy/6dwto8NlhCBJ5eOorLJ9p9QCFAoWZax1j0NCqATTCD1j/sxBATzKDRGEIUj0bDA50o1NwCmTDEBDO6kSPlrpa9fYl5Q50Qy Ktnnv9YxnNiiBNjXK87f92Il/PGx6SYatnblziM1PDMiBDf7Mp2TgG86M3xGiQ6G66sptPZ8HFq 4LzVbx4WLlRUkTkOARxrIzA1HT+9w8grEcIWGDIxol1Im/BXNziOtS0xsobj88WX+z6fjwjPA/Ni4Fc3OERGf66XmRcDxNWWvrG+kckunq6xWyHQunuk1vtNohv0/k+vNYuRNfw/Gb19Y0izQg7JlARXv73DSF2zkBzfsbb153pZ2vIU0OvUcp50O+ R6yzK0865PvsZFaxmmt0t/Yonp7dIfm4V36wev/9Q7OO7MUpJD5VjzGOqD535mieuahUxIhwdyVQv3Gfzax9APz/ldIlOWGstk/Ifm4a/vv2zjIQKt+9u6nq/vv/zu6SB+id4B36kfOmyLNPRO9KsWmAOGW8+G/nC16eM/N352k9UunO6W2ngaF0/jymKnjjncr7CzR8w/NAn75HM/vpB8eav1bqPg1pOBn9rgXniO0ae59WTgKo1z68nArScDVMpT1y wkD6Kk08P2NI587nGbpFdqza/H4gL4mx+7P73WXH2349NrzfeeC/kad949FkAC3wJl3qjnEMu2WGDd+egiDcu8fsMxfnip7kMIQ0hL Psb1jOu6EjYNr575dj0aD4E4sdLWfQhFVS4jIQ564+P4JR61XA inDNv79cPLXcq1c93FEcCtkhPcs1lCJA8NTHb5RLtfbIa7abQj CrxDYYIZtLgWTUW/4JMZUCXiHB6fTUIx6conx7F+WtJfzN/YHdG0jjFc+uKXkA5ytKMLYCc+FdadT4D59sfpjqNKGEOcGAJx4 vHJ4ZkRIb75td2cAnjJH84ugCur6ZFI5Jg3gQuSJD8VnbcMJqf KYoQsgMHUdPz0iBCDdU1jXibQzqwQx3K943mPUjhhT034q+t9y/6Q3OQlwJf7Pp+PHJi6Q5gpkMCxuv2r631ERn+ulzlWt4mrTztk DWz53fpBkdYtN3lHDCv8icVeme3Ta81ykxf/T2ZyISDQrZFDMiUZ1rp+Zo0865Q9eM4nx1/2h5LkE7k8FL3ORJZyUkyY09/8rGWyQ90Uud6yDG0q9ZmWF5Cmga0aGkP7FXZIMc8bd96tH7xJ5 9DbZUkx82hBucnbB8/RWBK5yds6oH/cJvmhSYSHd/CRew08ucnL7Nc8apNmrzHq7uQkS4t8dafz6x9e9cFzrUOTT9lj X//w6sM/1bcOTb4cnhkacw7rlrPYEWmXhsbQH5pFdc3CXqmNxpJW3+kc0a 9AyvlrP3GaONr7TaIvb7V2CadH9Ct89SKV8nx6rZk8EpNOqfuF 8+Wt1i9vteZdP5988/zLW62ffPNcbvJ2j1jwwjAhfWpMij0WkBbG9fiyDdeupJDM6zc8 PhRbB16XRW8qhjJmVKimkRlcT54q6A9gPjxDMUmyAI5L/agjH15nnk9e0EbJ4lEmB3EB3KlcO9c95sEF8KQTKyB4ToW1eWy whAiGYSwhoppZyc/lE+1+kUEhIXKsOY7BkClbBLF2we0Ne7ciSSxv7CuMqHLKXeoaO 76mufFx3e+gw6USIT6nN4yr3M8eSlLBL60G9rIIYHz7FxfAeW8 CnywBnJ8MTlK/qYFkAUy0EZiajh+Vaal3GJHrHXK9Q6pdSGJ4fI6ntLC4E2rbWl LCX9/gOD07CrOPjM/nSwrJA4t789c3OERGf66XWdybxNUHz/m3nw5wVQtJqT691kz8JzOJBoUGT9qMUpMMji48ZIpuPx0gR3N6 dv5cL8tUnkJ5naWcJ9QOud6yDO386lM6uUZrGZYga+TAJs7E9Z 96bz3uz1IS6jk+YI588s1znE+vNX/yzfNuiRW/xJtYvPdc+Om15j9cjXeeTDVWkO6RvUV+aBHjdz638Sab+nWf17 Cu06Gmfh1bbOGpF0cMK1ns4PKSOlTKg1daptND9bSuYfOXt1qb +rV5188n3zyvvttBFOCTb55/dbv9yu2O1JgUe+xpAlKjEIywhAgLQlgQTGfDtSyothGqfsCqrm VVfUuvrKYXOtN81m9kCtI0QsU8nQ7T6Wj151D157VUE8ZuWkwM N/4uTWABHIwJ4NW4AJ5yYgWkVWJe8e8U1uaxwRIikUgEC2EsCBmd XsnD5RPtfpFBOmk0WjM8fmw5jvXTaDSGEE17VTe3rkSc3q3IWu BgeWMfx+0NL2/sWxcDCgPKV1k1trVSV1r+PL/OvKlOCYFk71w3kgKNv4t9m3hY+yLEt7Sxj6tcTzCcCn5pPZjtP cC47o1EIrgSLlsBnCn+EX8MTF0DpxW9mQQw0UZgaioJiklX7zA i0czjCEdtSfQOI508nX7eS071tzX9zvVd5cxGdlJ3CDMFEljd2 39b009k9G2j3OreJq7efjowMOpIzejTa83EfzJT6KbIuJ62bGm TCLXuB8/55BDn+u63jfJM5aHodSaylDMPI8Wzk4cRcr1lGdpU6jMJsWGV8 WrsPoNPezFCBLJHZq7SXt2kc27SOTcf9UsnPUdpQeXMxld3u/qVC/jx1Z/6v7zV+kOLRDmz0SO1/eFqc2PvRGPvxB+uxjtPlp6WigRZ48C2F/3jqZda+sZYkDo1PIt9/oTr53ZF9fcvv7rb9dXdrut0bjOkb4b0bXwTf8IlNq5lsfOQKRo cQ8XG1W8f9jIhHa1V9tmNFgniGRhFv7zV2sqbpLXKvrzV+nJ4R oJ4bj8bolKeqz/1f3qtuUdqw6vr02vN//SgO1NVZLEj0C7hqntgFM1ZpWntdEusn15rvvFz30dfNxCnX95q bebqUy1Q7LGnCQhGI1n/Kj+vPXIu6M2POc8hzjv1srzXb2TyaxqFbgaK/fFgE/0BRKcjVVVIxVv09/7r54cogFr2TspNi0lr1yNCOGXYOWgYwQXwqIc24NIBAUyCBSF4 H8UwjM6GJQbHYV0+0e7nBcptptG6kVIX49CMaObx7V+y+sXRmJ cVBnR8yi3WzJe8nGWLCPGhnhDqj2RndSNhB7iymp5E/IMh5VKRBG0BBfPRn4Z1KA2cFPk4BLAJZsRu58/0XRJVOwlffqHc5sxfhyVHPmEYF3wS3ULvMDI8PpeqfnGe9yj7J CZyqg9vDzo9u6MWrOBY3Nsf3h4kMrrRpLS4t4mr8JQ3bapPrzU T/8lMO7eGjYdLMqJfIp86Pbs3mpSZylMospTzhNoh11uWoZ1Hfcp NXqHGLZhw8SdcRCA8tc6fcPHGF3njTp56EZ5aP0oL1veoP69hE acdgunPbrT83dVmocZ9t1H4/93tGrVgNx8PfPJN02FrTGJc7eQZml6pGrsVQo0rNYJYv9zSN9b YregenpYia1TsSxGPQOPmKh09EhtBh8DUI7EJNG4p4snSst895 d5nCO418r+63X6vkX+ngf/ZjZbqu53fPxcxIT0ehwnpr//cX3238+ELMZXy4LX00dcNOHcbhUKN+7A97avb7Unk0WNTv6D55 JsmJmRIqpND9diywfi7j2X8oxlhwUgkEoERBFYjsBqBYBgSwiw IZrEhLBSBYLSi6ugCuMDk0TQTiAmCIBRFETWCoiiLxaI3woT67 eBISu5UWgf1uABWrJ5j4wJ4FwjgOCwIJpbj6CpWS4dkSO4130k Y2EeGWJLG16ZIJ41Go7VwTVlTxbUxym2mdY6lM0hdP1OKjHTic TIvo40LPolmPkn9Oj27bm/Ysbo9iiwqDKjCgMoNR1jxn3ZEiG/GFbSvv7Gvv/EEw0n3P3uCYfwS6tlO2gEmdn3jYw1L+Io0v91gKg9nzu8BztmT HKcGppKqoAIY6YwP8Niwyo+kwWiCGc39nc0ZZo/8BDDlKWVc2HIkMU8hL5nBiQtgntKSlr6RSb7KKtUuEEl+/z0P9eyO2QLZSV2AZgokmHFt//57HpHRrRdjM67tnBllYtq1PTLpyzv5mC2AenZvvRg7VHmo75dm KSfFhBT9Pay1LPVG0RS53rIM7SO2bzFasGXAgPty49HAmC0wMO ogO4hf/bym9ccWyYd/qm94NXGontbYrWjsVuC/Y79bP4i/Iug+g/djk4DWMkxvFT/tkD3vUdJahr9vHLpbP0ixJ8um1oW6pYFRxyvZLM7AqEOoW5JNr VNv2UNx+uxQ7LHlizrpjrnc4LeRRgUwnCyAWUK04nJ16f1K5FB Ng8yvKkVPYagWtUIQBGGrGKxGUCtaW1tbVVVbhup3KkUAdyhWz 7FH12gDLv3ua9NioIC0SswrGztHNPL+TS6ZgpbQebOK08TlvNP gTL2atC5HrGh1LYs/aqXuckHcP06S3iuQMaZZzmiWq+MHSCcNEucwjnQ2y9XjEEPkTD aSZLAHSWtBLWrpHHdye2JJskYm2pfbDInxTKNZkEIIy5ZV46yH EMC4+sUxzXtx9aswoIMKS8kbqGwRIb65pU3N/A4OWQN7gmEi3OVN8xok8t4vuorhkPeBC6tRjyhZiy2A89DAWeK LEB/RRhSnpsyTQMowN8sZzVBnM41Go3WOO7nRg+hojW0Vt3DN0QHO7 aHRaJB4MRqTRqPhw1AtamGInOKe6Gn2yFShMKXg4Lkfqf9nzWt 0erl3GMF3enlKi2N12768aV/enFuKMoNumNEN1LPDkUwRqT6rEzs8IfXcZsExu3c+qxMTGd1r1 5jdO3lbm3HvSKb8RymPwxO6164pVHmKV85ys0OutyxDu0j1WbY tKJtc6xkx4/pWoHGlRpAia/cZvLv1gz+xRgbHHNTty6d9w/oVMvJpXzFaNrudLF+OHKXeClX/WaDYY8uEpht15y/Vnb+RfYWZnvDdP4Tv/sE6bSduI42g0XuhMZxQBA1FWEL0YmV1yT1NgkrTTM07EcMQomq ChbUYBkUicCQCoyjEYrFQFK19QIfYUGVl5Y/f15fcnSwOxgTwSlkLYE8wTKhfTzCcJg6Xk7Gbki9xo89GSyt3U 6GzoGjfDUWwUAQLRRArWlVNH57IpoHLf2BnIem9AhljJgvggGk cojWTpCk1xD3R5TL11WpyMQ4VOUMJhyfm0qpfp2d3fMqNq9/h8VmxzqGdXdfOrpe8mcoQEeKbW96SzwQIcA3sCYbJge4Mr0EiH n9FvKst70dhHdtrkIpnLb8HYqV9klYeAjjLJCDuodFoNBox6Mx yBq5vxyEacZA0ysYhWg9iMssZMW2cMhid3ObEtNkiU+ZIAhhX3 S1cc8yFNArcye2JfaOXOS+93csRTxK3OuMC2LG6jUtfmytgcwV MCz7Us+NcD70U6ImEXz2GHZ6wxr5dcMyu3a8ew0RGD9h6s2s3b 2uWpZDUhB2lPA5P+AFbX6jyFK+c5WaHXG9ZhnaR6rPMW3DMGqh nqx4856deauxWNXSrJMbV/OwrzRsERWrZ02qHYo8tC6LCwXmzinlzIikwdpxZTYTv/iHybeVO3RUWvosmZEXotUnqF8UiLAi9+F5V6Z1NhErToGoWamV FQjAufaOEIERNr/22ltXIqv62trq6uqKysuTuZHEwLoBfqtZoAy5d6LXJFSggL/CcjmwH18CeYDhDBOR3lzhNsdOmG3W/46a/hCNoYJ6/xLzZwDlfBQuS48epbYQI6YthWFU1vaKyqqKyurKqmqLLhXL/OCHeK5AUHl0m4qf4go984CKthnNloRa1dKoz2MFXkJnyTQpMiB xbRqdkJ+6hdaoTihoNiUWQ61HiR7+E9HWsbiNzHuL+517xpMq8 pJpe0s6tH65K1RBDJO8kaumUIkJ8FveW0rJJxhMMJ4U4PdkEME YMt1AEC51dAXwoDYzHJP9PFsCxNqI+NWWaBIguHZXBaccvcUC8/atZriZPFK6UeSN6jHSStovTR8460Gjk+SfzlJIEeYbBZ4b49JK Yr1rUQqO1cEUQLak8mfMi9n6TBHArpJ5b2oSkppd8fY/I6FjbdXpDLwV6IuGfG0cd62G9Y6fgmN27f24cJTKi9U6a3bt5W 5tdCcFm7CjlcayHab2ThSpP8cpZbnbI9ZZlaBepPk9uCxbbPrC TCYo9tiQIGpjvNJDWmbjWTQ7PpCbqfneDQ05utq8EGA8j31Zht VWRxtpIdWUEYiWpXxSL0NnohYqqfArM5bzTgNy8AQuKUBVUmmZ uaghF6NgqREjfCAZhKB2z1sLC2qqqqtra2qqqqor3Kidsy6Vt2 SwO6ncPGkaW2+UJAjhYQF5IzCsbuwUx5QmGs1wVNDB/x40eN92oI46TLhE03ag7f6m/KV18glo6FNv1rUVXsepa+qDSdCiXC+j+ceLz+VIDY8vEoMkVjC 34SAdRJjtpLVwzOeFkJw0SJ1pQi1o61dEI4h5apzrRYM9kxnyT ApMiqyEiJjlVchZESCyhYtI1KDf3CI1svr5zSNvGnegc0kISk0 y7gKtf0ZhNoLarppdV08vaOW9q5STfNVrqFqRC8i8LjmZNhPgs 7u1R22Z2Mglg4hZoXAkTvz4o9v3PxRDABTFYUAEcbaNDTU1pJw ESk500SJw6D+AH0e/CSHNF0kRBOiXdLB3bZc0cOSNqiNYzaXI5uc2xoZ15Skkida6Iz Q/4d2oJkcX4jdlJCTPn1T6gedQmIegdRkwLPgJkzoPMeRxrO461X cfa7kuBnkh444UGXd9DnLsFZ2YpdOOFhsjoCdc8sxTK25p9Lay 0BI5SHnR97wnXXKjyFK+c5WaHXG9ZhnaR6vPktmCx7QM7maDYY 0tCTOgSIc6bVXXxPV5StPRqogoWpNhcb6uPVFdGPq+ICKHU7V+ SAE5fpMKu0KhDsWmsljEEpmOrUCQEY6ssXP2iSDUirGI1VlVer qp4r7JjQFaoUhWwNgin0gjgaVewgLyQmFc3dgtrMy3CBub5Klj oCk67nDVVzBpN2kv4Vbxb9zfFQxLiE1Q/YCEIWlFZXfUtHUZQWI1UVdceyuVjc/84UEO0nkn8WC1qiR6b5QwaJCFFk/TQOtXkhJOdtGiIpIeGp5L0tHDNsQhmOaNZLhG1METO6GksF3IE dUJhogvT5MikwhB5JUSOXo2FkGzyR21t3AlGt+Jph4zeKqa3ih ndCtGYDRfAHIlJZnSqppd1c960lZN01yj5Unx9n+RXqUn6ZcER rYkQ34xre9y+lR00nQAmv/4XV7zEr4Lz2AQuBwE8HXvCVt6WD3sXdKY3CYuQeG886tREHm6J snY66YA0ZtWiFlpiSOJQjUrWaLgayho5YVhFZ4x4HHxQT3bikc lFShx6SWnjsxkxM+DFSJipiJ8ix0sSn2Qy55XEiMbu8oVdvjBb aHB6QzyVdVAxMwCb0bVddG33pUBPxLzdgQj1qy7ffsER6ldvdy BERo08q2RyLW9rnuDBJLp1lPJIJtcaedZClad45Sw3O+R6yzK0 i1SfJ7cFi20f2MkExR5bGjTwO5fqPuImhTtrqhICE9UEvpGWmi rK1vdfRiovRt67gFVXwWoMUmMQjLKEKAtC6RBKZ6N0NnrhrcpM RcqyQsMlt5Acn9t//gaS3hT5ErefUPWZ8qXeNBN6ISysRa10DK0l1C/MroDoFytER1PFAAAgAElEQVQrLg6JJwrYQAVcrxJOGQgB3KVaj Qpgd7CAvJCYV7Hdwtok03Qz9qqoKriGOL6JZLx0iVmjTUwYi59 KdS2r8vNa1qCK0QdXfUtHrFhlVe2I1k7d5WK7f7zEn0ZDo0GSW LjkFS3hr7mFkXDewlXHboZ8JY8+JkedbJAhckZzmZEzXk0mZz0 jT7Y5ky6yGiLHYRCljcWJFzUli0nnxpDC8oIzTm8V01qGaS3DT 9qlLzjjYrV9SD4jMaAq87LKvKyzezPVD3HXKDlQLWqJ5qWG8IO k/S68KiSvyHUS8y4z+Bb60duU+GXB0U2JEJ/ZvaOZ386OwxNK+xCsVK1LVsXHIGWLoYGPkyxPgSba6MhTE3kGa OHOBKdn5Ixmudqd5oAYa4xXEKNZriYiJM4b0avx8MlOfMZIG5m YJdwxEZtcPEhCmi6iY2RGzojPOWnSJgzJ2MyQNE6JOSdxuotPM vG8UqcvEoQAdnpDTm8I9eySeSnQkyM/6J7Oj9p2hExqhKRSNYvspaXcynNSoDi0j7MkoAUBWSjch1ExQD 5KeQNtsl5IUBN1H3HTm5qZW9r9x7+JVFxAKyuQygrsrQvQexWV n9dWVNVWXK6+WFl98b2qCxVVF96q/MXFyixFyrRCi5YnQbkgH13qbyJFIJUt4RKOsJF5/lLdRzf732lM+hg9XNNIhlgsejWKJKjfircuPG9qLngDFWq9Sjh lCL1uGFluly+f61Ku0gZc2pMmgItKdS0dP9DNr1dV02E1ymLDF Zerqbt8ot0/acS2kgphTWVelhhQ3vgsIX2zq1+cJPU7HV9qO7nNNEIJE4tvya v4qjpeclKEaXdw2j3ZGfu6gVi4F0oAT7uDBVG/07gAdu0a0Bw4POFMT4FOq98oPgX6iNutBTRSbhq4oAK4nIh9ox QnRWMT4Vx1trQJo4+KwSMworHj0jd5BzidAAYAKHKqhjbgDHC6 e6y7qy1y8RfYWxecEDTtDi5c/Bfw/3QuP1OpKzRhIxNXrU0368jyVdjIJERvogBOuETQdLPufBUsPHL T8IfYtdVVxVa/mWojDwin9LgAhmMCWBd6bXYHC0iLZGYV2y2szaw4a6r6m7n97z Q6C2v5cdtw5ee1LAipqKym7vKxu382meyK7d7gIZJXLVy1nBE7 zQO93ZuWw5uKPU5WBNGa5RPuoNkdnIhtLnWpiTgt3JlYkhk5gw ZJEr3DY0peRX3ElXOpqz0BIeKddu0Y0d3sLHhCQsRbcq14dhAh PqKNTtnUNJG0SRsbX8moIXz3mBRI3som5g0ntxmSqCGGSB6dTx KGYWEQxwRwph3gktcq4CRyyoY24NRzunvsrNHiffdfLPzy387q zWZ30Ko1TX7wV4UyLmpk4gKHOCDCz1fBInfQ7HbWVDFrtMF0l4 Jmd7D5ZnT7ulBNM9jPqv68kv5tBa5+S17/2SGcigvgTlwAh1+b3ZsFpEViWcV2C2uzVFRcrq6orG4dVFF3+T S5f9bQ231kjm4w4ebJ2N3gsdOpeEw1N/ney5R7yLvUpa+fJESIj6NyUvkhUNqHYAGKKYCjbQSmppIj1sw7 vWGcJPWLenZfCgwlLyHgJAKGNuBkAXrsEVgknmTU7N5sjt+eLS f9DnTKnOnSpbqPuIVvmv6hgT9W/e3Vb/+h1JWTm6hTS5v60OsG8XIbvHyuU7FKG3Bpw6/NS5sFpEUczensQHb5DLoPOBouLpPWpS55MfJBhPgAZQjRQGBqK jlizTxHYnopMGSi5CUEnETA0AacLECPLTWLNVX9zekunfqmIZy KCmDZUlwAzyxtFpAWsWUN2y2szTKH7PIZdB9wSFwDTK5MzX0+H Lvx8tVUqYsEOJ2Aqal8WQYA8qdFbFkL7KYeAwDlCeixRWPxVlU/c7D/HcZifhZOfdMQi59UAfxmZnmrgLSILWuBUGFtljlkl8+g+wAAoD wBUxMAcCoBQxtwsgA9tmw59U0TdWplSx+OCeCOmAC2rGwXEKbY shYIFdZmmUN2+Qy6DwAAyhMwNQEApxIwtAEnC9Bjy5ZT3zSEU7 gAbpUtneuQRwWwdW3burZtXS0MTLHFEwwVytqJgOzyGXQfAACU J2BqAgBOJWBoA04WoMeWLae+aQindOE3jeLlVunSuQ75Ci6Aba s7BYQpthjQTYU1cHZgii2eYPjMug8AAMoTMDUBAKcSMLQBJwvQ Y8uWU980hINxAdweFcCR2bWdAtIitRgWNhVW7OzQIrWsB8Nn1n 0AAFCegKkJADiVgKENOFmAHlu2nPqmIRzEBTCLEMCavcisZ7eA NEttuoVNuS1wdmiW2tY3w2fWfQAAUJ6AqQkAOJWAoQ04WYAeW7 ac+qYhHNSF3zCiAhiOCuC59VABYUpteseW3Bo8OzCltvXNvezu d0CSJEpebAAAcLoBUxMAcCoBQxtwsqDSYwElgUrT/PGn/iRKXuw8HNSFIwzxMkuydK4NXqYNuLR7Ebs3VECYUpveEVTYAmc HptTm3drL7r7Ds0OmExKXvNgAAOB0A6YmQG7Uxg8ezZa+GIDDA IY24GRBpceWOZwOwbs1Rk6pi1GSpnnzJkLmjz/1F6s8Rfg8IhzEBfALiTsugOd94QLSIrVp54Nya+Ds0CK1ebf2q Lu/4NnpgMQlLzYAADjdgKnpLMJTfNA+e+eRsS99hNkrNUZGu+AKr9 TlBBwBMLSPjb5sg2X2Sk2mgQZI4LA9tgxhtBv7rAH5uPGDR7OU klCPeaKaBhfAh8uFp/ig3UgeLLFhtXSnRsHIUoFZxhdxNVc9Ew7q9ggBLIsJ4I29AtIi ndUuBOWzgXJi6U6NgsFXfNCxVAz7LdJZ7/Z+JvcX1nc6uOK0BwAAAFA8wNQEyMXSnZqed7/oKdKHI6BIgKF9bPR1CK7wS1+Mk072HnsSwKdKBUNt/ODRLIX4s1dqjH1F0x3H1jRRuZvu4ChkGFaJn0dq4wc1xr5MRoi ruVqEcDAqgMUxAazZiyxs7BeQZulsiX9CzVe8+0WsBo/pB9azvu2M7uPfvOKQQ0r+u3BAWaM2fvBFz7tf9Fzhl7okgBMLm JrOIIxHPe/WGPsyRYh+PgruqANyW6CvQ/BBx5LcNnslFgI4EYChfWxEV+pJ4ce+zjzpZO+x5URUg737Rc+7 j2bTRMDlVunLeUxNg8vd6O9+SSGHyqKvQ5BUpWmHVfLnES5xbR mGG3E1V4sQDsYFcCsugPcjDmzfge07AoWBKZvVzQcUNqw4LN2t 4d9VR08Zj3q+4qcJx+F08N/9gn+3Q/FujYGTELnAMGWzvp2M7uO/vcEhhxStigCnAKI/2776QsHIFZ/TwY/1bUrxAWcEMDWVL0V75QPjEb7OsMVClu7W8O+OJx7zFHgETjv/g/YlPNVXvNK/rwJAkejQxvYd2D5TNquzB8hXE4Y2KaTkxT6JcNr5X/EwBS+2BG9fSrr67hc9Xz1SJIUDksjeY8uOcQO+A0GeS6OT5Ljh g/Sza0aiXajkTuXVNGQBTA6hbp/Tzo/WYexzR5FhWCV/Ho0bPqgxcJJMfcG/2654t8bAIa4mtEg2B3EB3CJ2n2uVLeECGA0cFBCmbFYzH5DbsG KB31Fgw+Q2jPGo5wo/TTgB41HPu18oGKmRCwpTNuvfyeg++bvYDkhcxJoBnBrUhg++4N 9RY3IbxnjUk9ixbVdiXbqvg49f6uvgE32bCAQAwNR01iCGf8K8 Ef9wjM0easMHNYa+aEgP6cv10rsAoAIY2sdGXwf/gxr+u49schsmt9muxD6aCRiPet6NjiZARrL32HJi6U5NvEH7Oh REc0dFhNrwQbQzYHJbqvTIsUIrQ7I3DVkA//Gn/jzsx+ph6U5NT2wcZRpWiZ9H8c+pOHFZR1xNapHMDsYEsOtcq5Q QwK8LCF59sLVojBvf/0LRYA3A1qXbNYLb46nh+CW8EskhpMgFJVa56d1f8OwQFLFaAKc JnuLdL3reb1+K9WSiGwdg6+yVL3qu8AKwNdDwqOfdR7OwNdDwK N63e9sF77cvld4FQBkApqazBjH8E+YB0odjb3v0VjR8Dokxe+W LYn0+AooBGNrHRuJH6uwV0sdxw6PUoQRIT/YeWz4kraB62wX4KisuIsaN70dDArA1SXoEcq7QypDsTUN++HO+ WeDrWMHtdsW7NcbeNPWcMKzin0fZZd248X3cWlKLZHZQiwvgEd c5VkwAO4NvCkgLPKeZx+TWohHbMcfvTEgf/gX/zjgmJ24GS41cUFrgOf/u62NyH3AGYDzi3xmPfRP2yCa3xr8Ve/cL/h1e7OacRwb8xypXePG0fe38D9qXSu4CoBwAU9PZg/gBm4JBBCZ8OKaFFBlwEgBD+zjINXDIn7yA7JyUHpu6gorrCFxE jBs+yCg9cq/QypDjbJoEUUbh84gUP42si1ZsUotkdlC7F2FIVphxAbwXWdx8U 0Ba4LkJOwZbi8TS7ZqeKzzq4cdBCzy3sfv6WNwHnAF4indrDL1 5Jrdd+YJ/e7zULgDKAzA1AUr74QgoEmBoA04WJ6bHjhve/0LRQDX+aZhdT0zTHNlB3V6kYWSZObJ4jiV10wZc43uRxa03BYQ pm5uYx2BbwYlviME2DLYt3a5RNPAV73cYEsNLAFM2txF6XWT3A WcE25UvFA15JsSfGl1yFwDlApiazja2kn84AooEGNqAk8VJ6rF 80qZujaE3fbTTM7uepKY5moO6vcgjwdIL8eK5FxI3bcClDEdcm 29cWwVjxLzaIpuDrRtnhHrB7Ih5dSP0+my6DwAAyhMwNQEApxI wtAEnC9Bjy5ZT3zRkBzV7kYf9zhcS97kXEvfDAaciHFkORNybE ddWwRgxr7XI5s4II+a1jdBrz86bs+k+AAAoT8DUBACcSsDQBpw sQI8tW05908Qd3IyowpGfofkXEvc5lnTpEXdOsXlgxA4WsTcrw UhhCey+PiP4ttPUXslLBQAAzjhgagIATiVgaANOFqDHli2nvml wBzXYgdQbfjowy5IunRvQrL2SOzrk8xLfjnz3DRyOAAAAAAAAA AAAAAAAcDoQL222CGZeKdBBrefckG69f2ypS2xrGTQ09o7X96g AAAAAAAAUm2fdSgAAAAAAAMcAizfJltkh9QpP5z3H0/sGtR5ofPmV3MGWznWJbQAAAAAAAIrOCAAAAAAAgOOgV+mE1CtD unWe3neOb/Dz9D6ezjugWRuYWOWqVwAAAAAAABQbCAAAAAAAwLEwqPXwdF6e 3sc3+M+NL0YgJPBV48Sv7g4Xm1/fOw4+fzo6ZNocX4xkYtiy+yN39uOfZMXmePy93WOW2EJZ/D02fn1v2LUR6ZuM8+kToxDxZwbLiWiqKAwXE3F+TOdGMh1MRXq MyGbOBLA5IwpLUGENqmIoLEHJdFA0hfEN/iHKDOj8XJ2/V+3tVXvZY96Xo94OhafAKNcBAAAAAAAAzgIDyM4zaIrWY6hhjv 3TM/ifnsFfP4P/XA//c4P8mwb5VYbi2nPljebRmpaxW8zRG03yc7+6K7p8X/xiZG7GtVVsXL69Y6BJOPvZYyVX41FZt1IRGH2X74ufC+d0C5vF ZnZ17xho4M9+14UMI/60/h4nQAADAXw6iCvemaDCkiB3ZTPB4SlMiGD5ad0uVaGFbgbaAQA AAAAAAM4GhxbAf3NX2C61r2J7C2vhYjO3UnQW1sKr2F7L8Oxnj 5UDmnWFZTOJ73tMLcN2h2cPcYaKjW6h6CBoyOHZYwhma7sQEeJ P9fc4AQL4+AXwcarfsyCAEzZ4LUGFJSg1YVQ3ePV+rs7P0RRzX xcIYAAAAAAAAIBEDi2Af31veHF9Z3Vjb9l/Sljd2NvY2n8xYvvjYyV3wpN0B+OHP0qt7i3r0q7ZdUqwLu26fe HnAuutTkRg8GW5e7PYAAEMBPCJI+F+ZmtQNhMUT1Pa4OXq/P0aP6512WOl1LpAAAMAAAAAADjL5COAd0IH2Nb+aSKwvb8TOmg Xz/7xsZKr8ZBX8L++N7yGhe0rO6cJx9ruGhZuFllrOhAhsnHMoohc t2kEsNF/CBIV8jCygSOaKjCE5WFkY3hqoywEMAWkpiMwXRRKrmAPBTyDJd zSPBOQmjDR1Eb2Dd5BnY+r8/aqvb3jXvaop/O4bmMGAhgAAAAAAAAgJ/kI4N2915u7B6nAmf/Sxi8rtkIHu3uvW8Wzf3ykhNQe8VQA59f3hj1YaH5lO4naXH+pS coKdG3Hg4WaBJab7Ua+wU/4e5wUXAAfkVIJ4OLJ5qMI4LS/HybtJBdLIZdWaZMVr8JCSfFCGm9sa3e9S1X6OR0AAAAAAAAAkI VMAvirmq7MO8Dh14GdgyRgGI5k/qutrU1NUm4Edw92wq9bxbOfPlJwxteGJ7HhSezX94aX/TtW9+bpw768tezfYfBnbrYbh/Q+3N+C8LtHWpy0pwRlJYBLuANcvE3jsymAD3dLsyVIVrywGRNP YUIk4692IY0X/9Xuy1Fv5ymSu20AAAAAAAAAZ4O0AvgP//gMJ70A3gq99m0dJEEI4KSNUCIwNUkZsrF9sBV6zRrBNbBHaMTw 3zxPOoKZyLQDnCVJ+WBe3Fxc32ngzdxoMw5qfEIjVih+81CVRG ocIICBAD5+3ZukeKXT2HAmxYvL3Yn1V+PRJ1SVXKYWUQDLAQAA AAAAAM4EqQL48qf3yKQRwNjO6xXsIImcO8CpScqTtcABtvO6WW T79JGib2zt1/eG7Stbaht2WtHbA/aVrScD5uttBu6El2/YKBTklw9nigAEcPHU79kRwIdQvDOBqOI1nmm5m04ArwEAAAAAA ACcBZIE8P99+etUkgXw+uZr1HuQRE4BnJqkbHH5D9Y3Xz8X2P6 OrvjVXdGMa1Nm2pBmINMOcKb4ZcioBZtxbdKh6WutBmjCO6TzF 4TKmxyCtBHKRwCX9iFYQAAXVvqmU7wbyYr3bMtdIIABAAAAAAC cWcgC+NJ/+0MmgAAuvUw9BgF8tdXAUa8PaH0FgSyA00ZIK4D5Bn8WkgQwH8 nGUSRxrqdJH/ItSof6EfWxaGMqr1nKroGPQmFlMDyToHgl08HoY6v0cfDnVL0a 93apPB3gjt80lP7TCAAAAAAAAOAYyOcp0Msbry3LB0nkFMCpSc qZubWD5Y3X9UPWX90VjVt8Ar2Pn4FMO8CZ4pcnkin/pCP4sM/0LcvQO74OaXxH5K++bk8iNc7RBbAA8WXhiNvCBXydUsIGck6mU imNAC4ShVC8mGImgMtdxUxAPI0JET/f4B/U+3CI3V38LUSl1pYngtJ/GgEAAAAAAAAcA/kI4CnXgci0L0wkpwAWpiQpc2Dr/pTrgNZv/eMj5aOhlXqh93TTCvskU4E7L03fvtD3jHo4am/e/J9XGDhpTwmKKoCPfl80EMDlo35hc4LiJe5qjipenQ9/MjP+IqJSK8kTSat8DQAAAAAAAOAskI8AHpsLd43tdiaSUwB3pi Qpf/p1obG58INXMx/T5PSBpSf8VYKc7wEmRz4ptEg9I5P+Oy8nv3mh71Gt9Y6vFxUgg M+aAD6s4o2KXuLtRDHFS2zw4u/dLbl6PAW0wmsAAAAAAAAAZ4F8BLDKttWuxNpSyKIGUyOfFHonA irb1r0e08cP4Z8hx+PBxdNNy4h72Oj5rtP4zy16tmKtZ3S9eBR PABfkyVhAAB+z+o3f2GwNwjNRxTuk95M3eMH9zEAAAwAAAAAAA ByFvASwFWsv9XLtOOlTe1VW7F731McPZT9zZh9z7aebF8OOYcP yd536P7fouuSrbJWnSAABTFkAl0IDF1/9ymaCipmAwvr/s/fmb22liZ2v/4C5zzN37tybm2SSrslk7e7pdOcmuTckk3Kna5JJ2pVu3NXlrsJ V5a5qq7xhbDbbgBH7vhz2fUcCJISEgAMGzCo2ITax67CbRRZeK JddTt9Jru4PRxJCG5LQ0fr9PJ+nHgprhSPBh/c97/tKQhfvAr0f7zOx7LlugBcLVjnHmgElhBBCCKEvaE8Aj6y8aBxR +ZStk89GVl4mNc19ltGX07KcK1rxbqseUd1TT2LrZaEVMs6Qkj v0lAlNBrDB7qxnWQTLJh3SzF1mdlRyZgA7bBFpZqZA08O8Qyuv hpZf9S4c0cs100s0awZ4h5Qur0Ef1OU/iiCEEEIInaM9ATymeNEq8zk7Z1+OKo4Sm2Y/y+jLFS15vVWPFN1T2zF1k6HlsvrBp0x49gB2sA4aN3a8LglgU9 qxn7BmmHdZcypv99wROf1CqF2iuX5IVT2ghBBCCCGE0DnaE8BS 6uiR/JUP+njhayl1lNw097OERz9P7IZn18sCmJH6dZsAtjZ66SWslrU rNs8fdc08F0mfaYvX9e96EEIIIYTQZ7UngMcVL/uW3jz2CvtstH/5zYTiaGxHDR0iAtjqGdEuDmDbhnlnX7bKnvFGVRzJ09pBjPF6g v0QQgghhD6hzQEslj5rlR5actJdFMuMfaazzclOOdznLrR9+pl JbT2eEMCeGsB6w7wDS6965S/bpp43j6N4PVZX/yiCEEIIIXSONgdw6+ShSGreSat0UgPLDlvN1C9zOiuAXVm/LgxgB2ocwAbLYpGzL0jmS9jqpaSPdLpqCvTjhVcDS0e6YV5y+g WK13t09Y8iCCGEEELn6IIAdt4gMAIYAXyGTZUQwL3yo76FI93c 5kdyzcTmOqxc5X26+kcRhBBCCKFztD2ALdSvdZ4yg9pWrZ8RLX 3GrE6dWf3cHpkPYwcE8NSL9inXBLADp1IzG8BzZ9Z8AGumNy+9 Glh61Td/1K4Z5lW5/K0KMmpV/wGEEEIIoS/o4QFs0ynBCGAEsBMC2AkjwI4O4OPoXTzqlh+JpM8aR1S1GBX0J V3+owhCCCGE0Dm6JoBFE6pjx5/SCseVNjthg7o7YkrpU5H0aauTVNnj5FkVTx5q1J/1bUUA347mIoDdKoDppZsHFo/65umzeZ9pNihydYlBl+jyH0UQQgghhM7RBQGs617huLJldF8ws tcs2eNLdu1xxI1sHj2rgtE9Zh1zgC1j+8LxfeHEQevkU/Gkij6/Wndyssnj6Yu7BbQ2BPDUC/qkYpJJu2aeu9U60lbGsN0LSvfNHw0sHvUtHHXLX7bJnvFGVPWD rk8v6A5W9R1ACCGEEPqC9iyCJZywSpP1K5xQCSdUoZFpIRGpd+ +n3LmXHBSeeDssITA0PjAkDrq7ofG3wxKCwhObR54IxvY0GazX wMbH0y+uJuprawA7VjcPYPvC2PIWSvT05l75y66ZFyLpM47kKY Z5obEu/1EEIYQQQugcXRHA409DIlLVwGO5cYfN7VM0DW3SDUyPA5sM4Pd/EWosAtiBAWwyensXjnrlR92zL9unX7SMI3rh6br8RxGEEEIIoX O0Zwq0lQFs0pZxVfPowd37Ka6OOHA6ys5Onfqf/9WN+5Xts/U9q7yhLcHonmhCKZ48pFfn0j+e/u7HX5jTqgB2rGYnVDNzJrBDC9mqGc7yl92zL7tmXrTJnvNGVfW Dytr+/co+CK30AEIIIYTQF3RFAI/s37mX7KqoA9ZjLoA/+SKokD9a2T7LfaxoljwRjh+YDOAzrQKNALY6gMnpF2LpM0QvhB BCCCGEp+r0AB57ypfsBYUnuirqgPWYC+BLl69l1faWtEhrHy3x hraEY/tiqQoB7JwApm+nffqZaALRCyGEEEIIoW3aHMAi6WHLxAltDWDe 8N7tsARXRR2wHnMBfPHS56nl7QU8SRUpbxzYaBl1ZADbt//wWQLYmVsodc4+tyA5+4I0FcD0PbZNPRdJn/FGVXVDquoBpcvfO6BX+RhCCCGE0Ce0I4BVLRMnFGptGX8qGDto HtmjFYwdtIw/FepdQDihEowd8IafBIbGuyrqgPUE14Xr1P/8Tz74NKGoheD2V7bPNvStCUb3WqVPHRfAz+yQtCgTmyp1zTy3Q 8sB3Dn7nC5evbZ/Jpo85I0qa4eU1QOubiToxbr6RxGEEEIIoXN0WAC3jCklKl0iPe 8VTVWRC01DOwYNrAngkDin1xywGXMB/P7Fy3EF/Oz6xxXiaW4f5fIAtly/DAWwfQ1stntnXrRNPW+TPW+TPWudPGydPOSNqjhDB4he6BwrHk MIIYQQ+oQ2B7BwQtUyfkLhuKplVCl5qlar1QutVcFxxVFZ3ISi VoIzWNejaBlVCsdVOgWjB7whBLBnYC6AL/gHxObxsmp7mQjgdtkza3SHALa3kDXTocnpF22y52LpM7H0Wav0 sFV62Dyq4gwd1Pa7/n0BQgghhBBCr9QxAcydePlcrVYfyiJvRLFCU+ILhflNI+Vtc40 D2y1jTxHAHgoC2OEB3D6tyV3hxGGr9FAsfdY8quIOaRaycvnbA YQQQgghhN6tYwK4TPbyRDk9X6rjDJaKphv6NzEC7LkggB0SwG1 Tz8XSZyLpoXD8kB7pbZk4bJQoawcQvRBCCCGEEDpVBwRwy7iqc ekbtVq915b+4Reh7J5narX6YKAuKruhvG2uefRA/5LNowdNCGAPwUIAx+Txsmp7y1unOb1Us2RPNP6UnsrrgHOAZc9 oraxfa04P1gXwGbU+fekVm5vHVc3jKuHEoUj6TCQ9bBxR1Q7sV/crXf6yh9DQ3j0IIYQQQl/QMQGcP/5crVarp+s/vcUO5K2p1Wr1DPdmJFHAH+dL9hDAHgoC2KYAbpt6Rkcvb1RJbw 8mkh7yRlX1Q0pEL3R3Xf2jCEIIIYTQOdoXwEoDC/irs2q1+qAn6lZ09aJarVZLS4NvRGQV8Ef5kifaiyGAPYxTA7hM PM15rOCP7AonlPTaxWcPYLHskLbdRk9pYGYCuG3qmUh62Dyuah pVNo8q6aXOm8dV3CFl9cB+xeM9CD3C8l4IIYQQQp/Q9m2Qxk0EcGnrdHjFzL42kPY6ics3IsNTKkpbp5tH9xDAHsqp5 wCXt05zehXNkl3RuFIsPRRLXRnAdp8hbKti2aFw4rB5VNtRWTw AACAASURBVNU0rOSNqFrGVcKJQ+G4qmlYu5aVq/+sBaGtuvxHEYQQQgihc3RMAHP61rI5/eEpFTcjs29EZN2MzA5Pqcjm9HP61gRjBwhgD8WFAWx7/TIbwLrobZQom4aVzaOa6OWNquoHldWIXujhuvxHEYQQQgihc7R 9CrSpABaM7nP61kpbpwv4o/m8kQL+aGnrNKdvTTC6r3cxBLCHcfoU6NZpTq+CL9kVjivp9Y0d OAJsq/onD1t/krAlZc+EEyreqIorUXKHlLxR3TGs2bgIE0chhBBCCCH0LB0TwC 3jSsHYQfPoHl/yhLZ5dE9v7BcB7JF4VgDrGvhMASx7JpSq6JFe7pCyUaJsHtUud T6iqh9UVvbtu/xFC6Hj7YEQQggh9AkdFsBWiAD2MHwlgGXPRNJDXfRisBf6oGU9 uxBCCCGEviACGJjFuwNYOHHYMqZsHFHR0dsoUfK0g71No0oM9k Kf0uU/iiCEEEIInaNdATymNBQB7I24JoDpxbRs0iiAzdkq1azeTEcvd0 jZNEwfwJrB3uq+/cre/fKeXQh9Spf/KIIQQgghdI7ODGBly7iyeXSvaWgbAewReEcAt0pVLeNK3oiqQb LPGTrgDB00SPZ5I5rDmCdR1g7sV/e5vkAgdKEu/1EEIYQQQugcbQ7glnGj+h1TCsZP15oA5kga8roKoRta3ldpEMC Ztb2lrdP1vQqeQwO4dfLQVo0Xgm6dPGwZV/JGldwhJR29nKED+uRewbiyZUzZINmv7d+v6N1zeXhA6A66/EcRhBBCCKFzdK8Afv71c+pgDbqhu8933T+AhRMqg+jlDB00SpT No8rmUSVvVFk/qKzq2y3vdX1vQOhWuvxHEYQQQgihc3SvAAYegVsFsEiqahlTNo 2eiF7O0AFP271No8ragf2KxxjshdCspd0QQgghhD4hAhjYjDsE MD3D2SB66UnOdPdqJjmjeyG0Qpf/KIIQQgghdI6OCWDrbR7ZaxpEAHs2F/wD2Lm8jJreEtF0XY/zFsESjqt4Iyru0L5R9+7zRjUrWnGGDqr6dit691z+0oLQo3wCI YQQQugL2hzAgnHNCJs5EcCuhyRJWy5OUZRNN28QwLzhXcGYUjh xKJxwxAiw9FBfkVTVPKpslCjrB/Y1DippGyX7vFElb1TZNHw8ydnVFQGhh+r6n0YQQgghhE4QAeyR UATLj0VQaoogSLWaoij6Ay0k4ccitFFLsvyIk4FrGLwkQdhUwN oA7ikRTdX1rPKGnwjGDoQTKuGEyhEBrGqVqujhXO7Qfu2ARl0A 67q3QbJfO7Bb2btb2r0DITybrv9pBCGEEELoBBHAHgXJYpHH/UoSBEGSajVFkhSp/UCtpkiCRbA0g8B03Gquomlh+mL6N2vbiDGjAUxnra57dfXbKNl vHjmgT+6t7tutQPdCR1vyaNuUWzqLuza91y0IIYSQIU/+YN0x1uVFBH1KBLDHQRF+5zT4EZqPWSTJoj/jp/mENoD1B4Apwk9zAZbuH+kru1EA1w7s6gKYO7jfNKpsHjloHjng Du7TOxi5PJOgV2rcvZoy7Nwo7twoIjcKyXUvtqBjA0IIIWTOwo 7NInKziNws6twq6twq7tou7trRt+TREwidIwLYoyBZLEupSg8D 609wPjnYSxEs2yY7m4bpAOYO7jdK9ptHlTzJvqZ7e9C9kFkN01 cXvR1rhR1rBe1UQTtV0KbIb1v1SvPECgghhJAJ88VUfttaftta Qft6Qfv6cQyfzGCXRxH0HW1fBXrslAC2LE+y1zCAAHYempHhc4 bnAZ+FC/4BMTm8zOqeUqHjA7h55KBRsl/fv1/Vt1vejXdD6Az1/gK9XdS5VURuFnRsFLSv57et5YkVuaKVHNFyjnA5R7hMtCwRLUv ZgkUIIYQQWpb+oUn/AM0RLeeKVvLECk0Jd2yggaGrtCeA6SWIeAhgX+WCfwA7h5dR3V PCQADTJ/e6/IUBfUrj+qXTl+7ebMFCFl+ewZvN4M1mNM2kN3ql0xBCCKHDzWi ayeDNZPBmsvhz2YL5HOFSjmgpT7ya30YVdKwXkRtFnfQ6FNvFX aZPD4bQ4SKAgc0wGsAubyHog9IBrF+/uaKVHOFyVvN8Bm82vXE6lStL4UiT68aT6saSar3SUQghhNDx1o 0l142lcCZSuZPpjVMZvJmsZnmOcClXtHyygbfRwNBp2jcF+sBu eZLdhoEtBgL4tNNbKUqzGLLRprf0J2zYC9fwoiZv1eLVjJZhZg 5b9/i1BoYD2PWvCuhrFndtF3dtFXVuFnSs57dRuaJlh79qAAAAAI9A 2dlpn6fecmLtaDJnIq1xKpM/l92ymCNazmuj8jvWCzs3i7q2irq2i7q2ix/tQMi0nhjAms1vj3e+JVnn/AiC5UdvjEuYqEuSpFc6JknSKD4pkmARBOF3ztT6Urp7oegLUCR JnbwFzSrLJMlinWORlJnbMdiNV7PsMmnpKhRFWF7y6uRlCe22w CTrxM2RpKkvyMnnaOYxm8MggJuGthuHnnCH9qv7dhHA0BPVBDC 5UdC+lidezREu2fB6AAAAALwI5gI4pqw/vmo4qXYslSvL5M0RLUu5rav5bWuFHRtFnVtFndtFnYZLQ0PIhO 4cwGYHL0mSNDXiSxEsgiDJ411tdYsiUxRJkSRJ0UOv9Na4+jfH 0sSxmfvSjNiSukuRBEFpL08Rfn4EpaZIguWnSWFTt6O9GB3Umq em+aS5u9Y+TvoDkiAoU+PcFKW9WYpkEaTeUtEkSZIkQZLE8c2b uRHb9kGiAzi9qjuPP1EsXijrWq/s3a7u20UAQw+1uGtbN/ybI1rKapbb8HoAAAAAvAjmAjiyoDO6pDeuYjCpdiytYSqTLyeE S3liKr99vZDcRABDp+m+AUwRfixdzFIkSWq3v6XHTA3xIyjteO 2JmtO7LIvFOrkNrvbGKVLvBlnkiSFRimARBIveZ9ePoOiR3nPa wWC6jbUrLZ/zIwjWOUNYpNrgYicf9/FVDO6aZOk2+GWxTF2XvmX9L4ZmF2DNms8UfWVCG8CaXX/p56v5gvnRt23TItEX/APC0xtiiskM7lhBq4MD2OWTIqAPWtS1VUhu5Lev5YpXs1sW03k z1r8cAAAAAG+CuQAOyxJG5JPRJb3xVcPJ9RPpTTPZgkWDQWCXp xH0BW0O4OZRZfPIgd3yhncb+q2fAq2rOz+/03ewNRzZPHXXW02Rnow/+pN6nzP6hOaTjtxYyMI9OfrGSBb9taQowt67u+AfEJrGoQO4UL RQ3rle1bNd83i3tn/fAQHs6pcE9EGLOrcKOzby29boha/SGqYc8RoEAAAAPA/mAvhuSmN4tjCyoDOmrD+xZjStYSqreT5HuIwAhk7WzQMYuCMGA VzWtV7f/4Qn2W8cRgBDj7Soc6ugfSNPTBHCpUzeXCpn0tUvMgAAAMA1MBf AgQm1wem8+zni6OKe+KrhVM5kJm+OngVd0I4Ahs4TAQxsRhfAO U0T5R1LdY83q/u2K3p3SrttPp4QwNAdPA7glqX0ppnk+glXv8gAAAAA18BcAF+P KQ9K5oRltUQWdMZU9CfVj6c3TWe3LOaKFfnt64Wdm4WdmrWgIW RUOwL4gCfZt9vGoSecvk0EsBOwcgMkO/ZJuuAfEJHZkFTeld04lieUF7RTheS6fceTcQC7/CUBfdACciNPdwJw03Ri7ZjtLzgAAADAG2AugFkPS24l1IRk8B/kd8SU9yfWjmkDeDWvfa2A3EAAQ+eIAPZM9Pc9MkKzEZLZDZAog tBs6ET4nWOxTt0nyZAL/gEhaZyHBR2JNZIM/lyuWFFAbth3PCGAoTtIB3BO60p2y2Ja43Ri7aidL0wAAADAw2E ugK9GFN6MrQpOa7qf28YufZxYM5rWMJ0tWMwRreS1rRV0bBSSm s2QIGRUBLDnYbzvkcEmRrqdmfQ2QKIoil4Yy48gSBZJHu/AdHKfJGu44B9wO7HuQV57Qs0IAhh6gboAzhIspDZMJdSMOOrVC gAAAHgWzAXwFw/yb8RU3klpuJ8jji7pTageSeVOZTUvIIChk7U9gEcQwK7FYN8jF kERJ3dRorc1Iljn/HQbIGn2lGL5ERRFEJp9pHQ7MBH2BXBue0L1SAZvLrdVUdCxYd/xZCKAXf2SgD5oQcdGXttajmglq3k+lTuVUI0ABgAA4KMwGMD38 67HVNxJaQgnRNHFPdoAnkcAQyeLAPYYzOzqRO8WrP3I0rZGdpz taxoEMPQyEcAAAAAADXMB/Pm93Gvs8qBkbjgheljcE189ksKdymyeJ0QruW1r+R0bBeRWYec 2hEyLAPYhNPsea3rZfhDA0MtEAAMAAAA0CGDo9SKAgc0ggKGXi QAGAAAAaBgO4LKgZE44IXpY3B1fLUnhyjKb5YRoObeNyu9YLyA 3Czu3IGRaewK4UbJvqwhgb+KCf0BgYt393Pb46pF03lxOqyK/Y8O+P6gYB7DL/yYEfdD8jo3ctjVCtJLZPJ/CnYpHAAMAAPBVGAzg8Nxr0WVBSZzwbNHDou74KkkKV5bJlxPC5 Vwxld++XtCxWUhuQci0Ngcwz/b6ZTSA7TuxVe9aJm7A5G0afNJhJ9RagqIoS3dk3z+dHW0At8VX S9J5szmtq/kd6/b9QcVUALv+z0LQ18zvWM9towjRcmazPIUri6+WMPfyAQAAANwZ BDD0et05gCmKYOmfrkqZ3K7WYLdbixvk6l+L/meSZbRoFEkQBOFndHWKJFj6nzS7y+7xNXSPgd5+iNJ81u+cH0E Zbl2k+Rf956t5bCY2OdJezNRjOG0TYN3jYbH87Dwb+IJ/QGBC3f3ctvgqSXrTbI5oNb993b7jyUQAu/olAX3Q/Pb1XDFFCJcz+fIUriy+isEArqqqunLlint+cP78ebVa3d/fjw+c+cHm5uY777yDD5z/gVqtPnfuHD5w5gfvvPPO5uYmPnDCB/39/Wq1+vz583Z88GlAAAIYerduG8AURalJ4mSc6qegbk1kvd1ujTb INb10MkkQlDamj7fDPb5pkiRM7a9LkiySNHm/eo+a8GPp3xCp+/SJzqYIgmVy56ET93i8na/RM9A+YePHQBJ+xpsAG96GqWdtAwhg6GU6M4ABAAAAd6a/v5+hAP5leO6X0WW3kzhh2aKoou64KkkKV5bBl2cLl3PEVF77en 7HZgG5BSHTumkAa/etPV6xmCIIkjze1fZ4J9zj3W6NN8hVqymKpEdctTfCYmmvRanp MCRZfrqtdHWwWCxdJWvulr4pE/ervW+W5rZ1CXzycZ7YrOicnx9Luw2vMSxS99jMXMLoMVCE37lz LFJNnjPaBFj7+EmSOvE46a+C4bizFSCAoZfpzABms9nM3TgAAA BwdhDA0Lt1RgA7ZBVo/dFgw5Fh81di0R2sPSPWzBVJlondc48/qU1Ws3d62ga8ToBudf2/GBz/kzbD/fz8DB+nfY8cAQy9TAQwAAAAQHP+/PngunA7PPWWEcDQTXTSCLBO7tCTOhsDmI40/eFTO85ctfuKnoKds5nt4oJ/wK2Eunu5bXFVkrSmWUK0mte+bt/xZBzALn9JQB80r309R0xlC5cz+PIUriwOU6ABAAD4Kv39/cwGcCInLEsUVdgdVylJ4cgyePLsluWcViqvbT2/fbOgYwtCpvWAAAbuBgIYepnODGCMAAMAAHBzGAvgnC+jy24n1o dlCaMKH8VVDqdwJjN4c9ktSzmtiry2tfz2jYKOTQiZ1o4A3mvU iAB2JA7ZuMj6GznL3V3wD7gVX3svRxxXOZzWOEMIV/La1uw7nkwEsKtfEtAHzWtby2lVZLcsZfDmUjiTcZXDdr86TgUB DAAAwJ1hcgo0Ahi6hQhg10PSmz2dvq+SNbdl7kb017qiV8Ky/+4QwNDLdGYAAwAAAO4Mc1Ogr4TnfBldFphYH5oljCx8FFs5nMy ZTOfNZbUs5bQqctvW8to38js2IWRaBLCr0W2RZHJfJWM0+/wa3ghhtDHS8RgvRZIUSZKGWz1ZdXemQABDLxMjwAAAAIAOBDD0 bhHALoZk+RGa7ZVO7Ktk4pIkqRstpjHcDooiWfqbQh3vgEySJH G89ZP2WvQl7dsG6WZ8bXiOOLZyOK1xJlu4ktu2Zt/xZBzALn9JQB80t20tp1WR1bKUzptL5kzGIoABAAD4KsxNgUYAQ zcRAexKKOIXkb0Gn2ERlJoiWCyW5gPtfzWbEtM7JNOcsh3UyT4 2eS27t0FCAENv0pkBDAAAALgzDE6BDsv58mFZYGJ9aKYwsvBRb MVwcv1ketNclmApR6TIFa/ltW3kt29CyLQIYBej2WTYikFYumfpWLVvVydH7QWFAIZeJkaAA QAAAB0IYOjd2hXAw/uNw/u8Yc0HNskdfFL3GAHs2WgCmBDHVgynNcxkt6zkitfsO55MBLCr XxLQB80Vr+WIFFmCpfSmueT6ydgKBDAAAAAfhcEp0GE5rIeltx LrQzJbIgofxVYMJdVL05pmMwWLhGg1R0zltq3ntW9AyLRnCmA7 bBzc4TzeQAB7NBf8A27G14QT4tiKobSG6eyW5Vwxld++kW/78WQqgDcgdLK5YipHtJolWExvmk2ul8ZWDLn6RQYAAAC4BkanQ COAoTuIAAY2gwCGXqYzAxgjwAAAANwcBDD0bu0PYPvEFGgvQD+ AUxums1qWc8SUfceTcQC7/CUBfdAcMUWIVjMFi2lNs0kIYAAAAD4MpkBDrxcBDGwGAQy9TGc GMAAAAODOYAo09HoRwMBmEMDQy8QIMAAAAKCDwQCOKr2VUB+S0 RJR8Ci2YiipTprWOJvZvEgIV3NaqVzxel7bBoRMa3sAD+81Du3 aLXdgu653HQHs0VzwD7gZVx2e3RpbMZjKncoSLOW0KvLa1vPa1 h0QwG3rEDrZnFYFIVzJbF5Ia5xJqpuIrRhk7uWDAAYAAODOMDc F+rOwnKvaAH5Q8CimYiixTpraOJvRvJgtXCVaqRzxem7bBoRMi wAGNoMAhl6mMwMYAAAAcGeYmwKNAIZuoj0BzB3atdv6ge0aBLC Hc8E/4EZcTVi2OKZiKIU7nSlYJlop+44n4wB2+UsC+qBEK5UtXM1oXk xtnE2sk8ZgCjQAAAAfhrEAJq5GldxKqAvJEDwo6IqpGEysm0ht nMloXsgWrhCtihzxWm7bOoRMa3MAN56hfhHA3sEF/4AbcdVh2a0xFYMp3KlMwRLRqrDveDIVwK5/VUBfk2hVZAtXMpoXUhtnEusmYjAFGgAAgK/C5BRoBDB0CxHAwGYQwNDLdGYAAwAA0Ifb27h3uOfqRwGOYXIKN AIYuoUIYGAzCGDoZWIEGAAAXIJ8ff5i9IcXoz/skfW6+rGAYxgK4E9DiatRJTfj64IzBA/yu9jlgwm1EykNM+n8hayWlWyRgmhdyxGvQ8i0dgXwgNUigL2RC/4BN2Krw7JaY8oHUzhTmc1LhEiRK17Ptf14MhHA4nUInSwhUmS3 rGTwF1IbZhJrJ2LKEcAAAA/DswZRub2NmwdbarW6R9ZLB7B8fd6O2/GsZ+0mnPpFY24KNAIYuokIYGAzCGDoZTozgAEAwOHI1+dbR9pc/SisxWDUd+9wj9vbaOHy5uZIt460OfNZ98h6i8VlR6+PTr3ksFx izcUcxbBcsrqjsPLC1hwqzE2BRgBDNxEBDGzmgn/A9djq0KxWdvlgMmcqo3kpW6Sw73gyDmCXvySgD5otUmS1rKTzF 1IaZhJqJ9gYAQYAeA5Hr48uRn/oQQFs06ivuTnSw3KJk581/TAuRn9Ij11bgNvbmMRJZTSDh+US+qu3d7hHPyprvhTWHyoIYOj dIoCBzSCAoZeJAAYAeC66RHT1A7GBzYMty6O+OszV8uSKzFUBf GoD6y5WLC5j4pHoR6/u62PNbHArDxUmp0BnX40quRlfG5wheJDfyS4fSKgdT2mYTufPZ 7UsZ4vorYDXIGRa+wL4ibUO0SKAvQptAIvY5QPJHFlG82K2aNW +48lUALv+VQF9zWzRalbLcjp/PqVhOqF2nF0+4OoXGQAAWIvq6NCBAaw7O9d9MFfLSZxUZwZwEi dVV7ZJnFQLo7u6Sw7LJUw8ktaRNv0OX91RmLwj42+llYcKk1Og EcDQLUQAA5tBAEMv05kBjBFgAIBj0VXN2SfcumpNZutPYdVnWC 5J4qSe5X5t2oFJ98XRNbCFC1s5WdpuVncUlr9HJr+V1h8qTAVw SPavIktuxNXeTRfcz+uMLhuIrxlP5k6n8eYzBctZwtVsEUW0rk HItAwHsMbjSdH1fds13Qhgz+aCf8D1mOrQLBG7bCCZI8vgL2YL V3Na13JsP55MBHDrGoRONlu4miVYTufNp3CnE2rG2WUIYACAW2 DleCxdNaqjwzPe3RnXZLb7Tu0byKUbz+77taP2dUOvp552S387 3rx9Y/fDOyPmvpXWHCoMToFGAEP30OYA5g4ggH2dC/4B12KqQ7JE0WUDSRxZOn8xS7hq3/FkHMAuf0lAHzRLuJopWE7jzSdzp+NrxqOZDGAAALASXaGd2ocO HG+0/uxcR3HqaOrmwZbJLwI9nmn3/epq1qba5/Y26jewueu6wynZJr+V1hwqDE6BRgBD99DmAK4f2LE9gJ8ggL0J BDD0Mp0ZwBgBBgBYifXjsXTLOXPY1oHQSWnuX9+8faOrzckVmf 4/nTGA1fbWfo+sl17kmT7X13g0lV5s+SwPjDmsPFQQwNC7RQADm0 EAQy8TAQwAcE9O3SOXxnMDWDfKbW5S7uqOQn/EVf+fzh7AZ+To9VESJ9V4qWfV0eEZT062EtXRYbG4LImTav3gv zWHCqZAQ68XAQxsBgEMvUxMgQYAeDT0nkAOXLnKOJBUR4f0yKf uvNkznnJ89PqoWFx26lzi1pE21dGhbvUm/TWrXB7Aau1gr8HQ9OqOwgnLU795+0b37UjipJo739jk9lGWDxV MgYZerz0BrNOOEq7v26rpXkMAezQIYOhlYgQYAOBBGLciPY7qq Oiiw1K/b4flEv1hWCu3w7XA5sFWEic1iZMqX5+nd7U1t2OQbiiVfo7GSz rZ9wAcCD1Grf/l6pH1Onw03qCx1dqU1WlyJW3jb6WVhwpDAfxJSPYXkcXX42rup DffyyMflg3E1YwlcadSefIMwVKmcCVLpMhupSBkWncM4MN/+Z/8vaPbCwc/l+18OX9QvXv08v/911NfVMButre3FhYWZDKpVDohl89ub5/y8wwBDL1MBDAAwFMwThq1tsGsDGDd0KtxU9HQs2R1g4QG2/8YaMc4MF283N5G3aClhQevG/U1WW6ODeCj10fDcolumSv6RF9rVnJuHWnTnwjtkC2p9KG/6QbPXbeHk4XvvsG30vKFdTA3BfqTkOwvIoqvx9XcSWu+l0s+LB 2Iqx5L4kylNskzmpcyW1ayhIpsEQUh09oewP07Z2ngUwP48TO1/+yzv5x/+ceTB38gPfj9qad/IH/5Q9mTpX9BAzue/f39+Xm5QrHy5s2r9XXqUWfH+ppCebAnk0r39s3ujHfBP+BaTFV wpvBh6UBivSydt5DZsmLf8WQcwC5/SUAfNLNlJaN5KbVJnsSZiqsee1iKKdAAADeFThqTy0FZed6pbt 6suSFcerxXd+4xXcvF4rLNgy39rjt6fTS5IrN12Fk3cVc3mVk3 vGzy8ga9bXBGtOUAtn6A+s3bN7olxwy0MLtYH3o0W61Wr+4oHL 6Mtm7Bav0/N+g/d3NbIht8K9XWHSrMTYFGAEM30b0C+PXX/evPS4OmR9+RvfwvQ+t/MbrxPcn6b489+Y/Lrz8ZWlT/KxrYkezv78smJzY31sj2tu4usvtRZ0N9Ha+R+7i3+8XzQ7l8Vq lUmrwiAhh6mc4MYIwAAwDMYc28WbrTDLJTd4rsqVc3WFPK3Lmg dHHRH1t5y1ZicjY1ncQmO9Ng612DR2LuWjRW/kVgdUeh/0cBY81Nz9aH3quJHl13yH5Uxjdu8P2iy3bvcO/N2zcW1p3W/1aqrT5UEMDQu3WjAH7zevap8s/U3/yvdQv3P116Pfr121f/+m+vfv0/I5d2fmNqLzIy9/8bMz1XB9jBr3/9a5lMtrO92dTInZSOd5IdqytLK8uLM9OywcH+7kddW5vrMzOyf zX1RwcEMPQyEcAAAJfz5u0bK08cpc+e1f8M3T/WZCqdQ/RAbrG4zHgFYxp6ljL9MT0CfMYlr3QY52XrSBs9vdlkN+ombHN7 G+l4Nng6Fh5Y60ibyTNjdbx5+4b+gtCznfVX2KLX36Yfobmvkv HdJXFSGVr+in7u+t934z8lmLyi/rdSbd2hginQ0Ot1dgDXPt4sJVeNA/jf/u3fnuxcfvnid18+/43J+XtS6d6vj96q1ep/ef3N8+dfDVU2P/X72VcVDae+tICVbG9vb6yviUXCZl7j3Oz0/sH+N9988+tf//rFi+ez09Pz8tme7i6FYmVvz8REaAQw9DIxBRoA4HLMnZFrjHEH qq0ep9W/GD2uaOGS+ndnYVrv3uHe5IrMyjWo6RWSdSOudC5aXgfL5KOiaR 1ps/B14/Y2JnFSTZ6OS/+5QbcQl4W7s34AnG5Lx579qw/9hwD9zxg0sLkrGg+bW35GzE2BvqwN4KC05vBcMqp0ILZ6LJEzl dIkT29eymhZyRQqskQUhEzrvACu7tsp794o7qAKWpeNA/jrr+UH+3+sPPjNpaU/Ky3hx8T2PnjY8frNv7x+8/Xq2qastUcWnLqQV3/qSwtYyfz8/LRsspnX1Puoa3xi/NXrrw9fPFOsUVs724/7Ho9Ihgb7Hy8uyBWKVePrIoChl4kRYACAy7E+gA3G9GisPAdYN 6f3zds3b96+saaadGOGxeIyerhVdXS4uqPQXy/K3Pit9Vj/+PX/d3JFZu5ausneSZxU3dDu0eujzYMtehq55fQ9en2kv/qXNU+BzlH9YWTHYu4PFqqjQ/pvCuauIQcbsQAAIABJREFUaBzAp36pEcDQu7U5gGv7tvUD+HT7 d6p6t0q7NorJtWJyrbB9NU+0aBzABwfFL1783lPlb01NRYbdH2 DH9aRnP36qUm1tbcjnZrf2d7p6RqR1nae+tICVSKUTB/u7A/2PHz3qXFEo3rx58/Lli+0nO6sUtb652dvbOzM99eLli8nJSePrXvAP+DKmMjizJaq0 P6F+Mo03n9GynCVSZIkUZw9g+nYgdKYZLcvpzYspTXOJHFls9W hUaT9zLz0EMADAGDrMrLywyXC1cgRVf+tdx2rzcz6JuTWoLN+R 7uRYpj318XN7G7m9jas7CgfuxmyMQx7/qYcKc1OgLwdnffGg6HpsTVAqPzynI6qkP7ZqNLFeltI4l85fzB AsZ7asZgkVEDKtXQHcv2ONtY+3yh9pulenuQDe2Ag6PHxnc/Nbb14PllfN3b7bNDqyuLu7PTY2OtDf1zsyzLmT+pwctOPNAphk dHTk7ZvXG+vUtGxy+8mTcenE6NjIhHR8b2/32fPnk5PSTUrx+tVXE+Pjxte94B/wJbsyOKMlqqQ/oW4yjTefIVi273gyEcCufklAHzRDsJzOX0xpnEusl8VWjUaV9D v9FQkA8Gnk6/M2TZ01GcDWnKZLjx47yiROao+sd3VHYc06yZbRLc5ka4taXr/KCQG8d7inf+qvlScM24ejAtjyocLgFGgEMHQPGQng6p6t0k7D9 DUOYP1XJo/8C6XyWysr36pveyAeePxo8HFrp7Cvr6+TJB/1dHIbhJy/+fjzEH8nvMd5kMH5YaY/z88NPu26ZG/Hk631uenpleWlra2tza2tvf39r7766quvX62trSlWVxTLi3tPt hKLE43fQxHA0Mt0ZgBjBBgAYIytKyddNEoy62dQq44Oe2S9dnQ jnXk9sl75+jy9+LBNj/lUDFaoNqfBtTYPtkw+lx5Z79HrI/rJnv03LpMP+Oj1Eb2GFj2V+s3bN5ZPqz4jZ/njhf7tWHOoIIChd+vIAK7t2ynv3ijpWjeZvpYDuJjn9/Tp762t/Xb346ChEfne3v7WzpPRsfGu7kfVAlFuQFTpP/2YviSxKCXoa/FziegwweGeIF9zIwQ/l/Zifq6Zt4AwcrxDMCgM5ufqX+Vi9IfEoFSTlHyhIP/Diydv2c0MC+aHBUeHEYO5wdEfXuQLJ/hh+k+cGBQK+LkXo8OCzT/+rLqst2/fHB29pBSKifGxjY2NGfnc7v7e9va2bFK6sb726tXR0Vcvr8R8b vweigCGXiYCGADgWmwaNrSw541NbB5sOXzHWp/CXFozdHf0GdcM3bg+mAINvV7HBHB1r4nZzjYFcHjB/9jb+8PNnW+1i34QdD20QdDRPTDGF3aWldaGfxqa++f/dDX8g4vRH17MF6rVavWhMDg6LDj/w2C+dGIw7GJ0mODF3vMXK5pdaxdzg/PDLuYLBfyw4PzcicO93UNhcL5QMChVq9Vq9Vr9oHSCH3YxOkxw qFYf7gno5QoOhRejwwSDQsGhdGJwb+JQrV40V9FWyJca5rrRP9 lpvnD3+J1EStDPguZQSI8JBw/uqdVq9aJ093BvV63eHTQxUPzTyA/6hx5vb21IhganpiYnJ8bHR0emJqWL8/KtzQ3Z5ORT5R5HyPV/+HMEMPR6MQUaAOBaLlrcz9aAYbnEyh1uLXD0+iiJk2r9uDEwxu QJ1Wf/1phkckV20fy+zY6F0SnQnz8ouhZbE5TKD8vpiCzpj6kaTaiXJT fOpfEX0wXLGS2rmUIFhEx71gCu7N6yPORrZQD/PObnPeN/Ojv4PTn7T6t/9p3QgF+m3mClX3qv6ePvN33y3RsRPz1lRNTMUGfwoNCwP6241t kl+Lnm7kXvn1zsJ7FXRKKWKen4+ppicUG++2Rna2N9fU0x8Lh3 sO+xQNT8cfQnxtdSI4Ch14kRYACAa7monUZ7KvQk27NvNktPG2 Zuzx5fQFe8rSNt9G7GTMwMV+ut9eWo3ZhPBQEMvVs7A7i6d6u8 e6OIXLPVgvbVXFMBfDH6Q1bWTwQF53fvfG/x5h+0XvrPQ599a/7675GB37sT+U8ub0Vv9aOHAW297dtbG0P9vQJ+08rywuPursGB vrL6EpP1e1EbwKzoyrvpLZHF/fG1k6lN8+nNy5ktiswWBwQwfTsQOtP05uU03mJyw1xCnSymcjS yuJ+53yoQwAAAY+gNaS3nzZu3b3Rzbld3FHbf15u3b+jJtGeva OAEdJv9Om24nsEp0HezPn9QdC2mJiiFH5bTEVncH1M5mlAnS26 YS+MtpjcvZwhWXf4rAfQFbQ7gYtuj18oAvhj94S8iP0i996PWu 3/+6PafckL/KvLB//gg2nAKrq8aRgxKBXzDT548UTmM4IfR/zW3PpbmWoMnRqE/j7saV5BQUJ5X1VgZX5TASrpm4ZGoEcDQ63RmAAMAgDG6sh2WSw w2kqU33dU/3fQsk2zpJYvpG2FirBI4ENXRoW6nZWv2uHIUDE6BRgBD99C9At hSsx2q1YdCwaB0YlEq4OcKFvd2NWfA7k3wcwWDXYLBLMGgULAo FAxqL3AonVgUBkd/SAxKJxbpj8MEh2r1opDgh2k+OSgU0J8fFAoW6c/kEoNSAV84od7bXRQGuz59j78C9GJX9AeCwz1BvuZ/dwfDiMW93UPN6b7Eolq9KNS/vFq9J8gPEywKBYt7E/wwgi+0e4kvtVr9/sXLX7Ir72a0RBb3xddKU5vk6c1LmS2rmS2rjgjgVQidbHrzUhp vIblhNqFuMqZyJLK4j7lfLDACDAAwxvpNgC5Gf2hQyCYZlkv0W 5peoJhespjW+m2HgQXOfj52j6yX3kBYNx2d3hRal75Orl8axgI 48/MHRddiqoNSeGE57ZHFfTGVIwl1k8kNs2m8hfTmpQzBist/JYC+oIsCODRefYbdzOBFk8tr2XR1e09FVqvVP/ng0+uxNcGZoqjS/oTaSQQw9HQRwAAAl2NuOx99ub2N1p+1qzo61C9efVG/DmFyRfbm7Zuzn5d79PpIN8/ZwCROqjV/73AszE2BDrib+csHRV/GVN9O4YXmtEcU97ErR+LrJpMbZlN5C2nNS+mClYyWVQiZ1tkBX NihyGtduh2W4IQXMGCIi5c+v5XIDctpjy4bTKyXpTbN0yvXZyK AoWfqzAAGAABzvHn7ZnVH0TrSpl/CxeIyeoEl+xasUh0dDssl9HrFSZzUYbkEC185iovRH/bIeh04k1z/u18sLrNyXTSHw9wUaAQwdBNdEcDi5aDwxBt32L+6cf+TL4IuXb 528dLnP/ngs/cvXr7gHwDd1vcvXv7JB59dvPT5pcvXgtIF9wu62ZUjiZzpVN4C vXCfHceTcQC7/CUBfdC05qVU3kJyw2x83SS7ciQCI8AAAABOg16cuVhc5vxBWqZ BAEPv1vkBTOWLV3KE8xmNssSaIXbJo/s5wpD0xjvJdbcTq28nVN9OqL6TWB2aUnc3qeZ2QvXNuGpWdAV0 C9mV12JrbiZyg9IFYblkVGl/XM1EcsNsKn9R94aFAIaeKAIYAACATazuKCZXZF45nM7sFOj72g Am2iOK+tgVI/G1k8nc2dSmhTT+UnrzSoZgFUKmtT2AO9YKOzbstqB9PV9M5QiX s5rn07iyhGpJTFnfw8JHEfkdD3LFD3JF0QXi6ALx/RxxeLYoOKPlThp0F++mtwRntoYS7ffzu6NK+mOqxhLrp1Ma5Wm 84zcsBwSwq18S0AdN4y+lNi0kc2fjayfZFSMRRZgCDQAAwEdhd go0Ahi6gS4I4IL2tbxWRY5wOYsvT2+cSqmfSKoZTaiWpNQNZdR LEqsG4isGokv7I4r6oLsZVdL/sHSQXTESVz2RUD+V0ihP5S2mNy8jgKFH68wAxggwAAAANwcBDL 1bewL4jFOgCzuogvbVfPFKrmgxRzifLZjLFcwWCGcJ/lRGkyyFMxlfOxFXA93R+BppQt1kYv1UMnc2pXEulbeQxqcDeDl DsJIhWHFEAK9A6GTT+IupTfPJ3Nn4Wim7YiSi6DFzv1UggAEAA LgzzE2B/vhu5pX7hayYqsCUplCiPaLocXTFSFytNIk7m9I0n8pfTGteThe sQMi0zg5gXQMXdijoDC4lV0s7VnJFi9mCxTTefErjHHRv5alN8 9r0XdKv3wwEMPRMnRnAAAAAgDvD3BRoBDB0E+2aAt1+VgvaqII 2qqxzrapno7BDkdemyBIup/IXoZub1rykdVnnWY4n4wB2+UsC+qCp/MWUpvkk7mxcrTQaI8AAAAB8GwQw9G5dE8BF5Fp172ZZ13ph+1q uWJHR4vovBHSICGDoiSKAAQAAABpMgYZer/0BfJnFYge+B33cyyxWevOKTgcEsN6tQegcU3mLKY3zSZzZuBpp dPlIRCGmQAMAAPBRGJwCfSfzyr1CFrsqMLkpNLs9ovBxdPlIXI 00iTOb0jifyltM4y+7/FcC6AvaH8DswPeaCzNaSrPbKvPI2kLoU7ZV5rWUZjcXZrAD3zv L8YQAhu6gMwMYI8AAAADcHAQw9G7PFMCtZUR76uePsn71mGDZZ G+2vldpe7Kgu6v7ZnVl/qot5XNRaTYCGHqBCGAAAACAhsEp0NoAvpXcFJLd/qDwcXT5SGyNNJEzm9w4n8JbTOUvpzWvQMi0NgdwEblW0K4oaFe wA98jq/I2C74/mHtttOiG9Y4U3hgpvCEpvC4puD6Uf20w79pg3pcDudAzHMz7cj Dv2uNs1lren7ZX5LID30vlH6+JdfYA1l9eC0LnmMJbSG6UJ3Jm Ymuk0eWSB4W9TvgNAwAAAHBDnDAFGgEMXeuZAri3tmin6PtjhT emygKtVFYaKCsNDI1MC4lIvXs/5c695KDwxNthCYGh8YEhcdDdDY2/HZYQFJ7YT7Co3O91VuVH3/pRKn9J18AIYOiJOjOAMQIMAADAzWEsgDOu3CvQBnDbg8Le6HJJ bI00kTOT3ChP4S3oj6lAyJxnCuABbulu8Q+mS28uVgVZ6UJl0H zl7ZCIVCe8egFD3LjD7s/+Ypn4XndN/sObP0rlLyKAoUeLAAYAAABomJwCjQCGbqHNAVzYvlbYRhW2UXY HsLwi8O79FCe8gMEZUXZ26tT//K9u3CdTPp1L/69kZU7kjb9LaVxI5S2l8ZfT+I4IYP4yhE42pWkhuUGeWD8TW40 p0AAAAHwaBqdAB2VcuVfAiq66ldQUkqUN4GppYv1McoM8pen49 0kIGfVMASxpLDso+cFCxa3VuiArXakNWqwOvHMv2QkvYHBGzAX wJ18EtSUGyFK+01GeHXH9h8mN8whg6NE6M4AxAgwAAMDNYSiAP wrK+OxewdXoqptJTcFZbfcLex+WS2KqpQn1M0kN8uSmhRTeUip/GUKmPVMAjzaVK0t+sFwZuF4fZKVU3e2V6ltB4YlOePWCM2IugC 9dvsaPvjSW8O22kswHX/4wuUFOr1yfhgCGnikCGAAAAKBhbgo0Ahi6ifYEcH7bWn7bmt0B vFx163ZYghNewOCMmAvgi5c+r3/ws6GYPxEVpt//8nwSdw4BDD1aTIEGAAAAaJibAo0Ahm7imQJ4nFeuKv3+auXNrf qgjbrb67WB+m7U3d6qD9rmnHCj7rai+lZgaLwTXsDgjJh7U/vJB5/Whv+k7+EfiQrT7rHeTeLOpjQt0CGBAIaeKNMBzJE05HUV0rLZb N3HEEKvlCNpIGe6IPRQ1Wq1Hdfafb576k9DBDB0E+0IYCpfrMg XK9iB703wyg9L/lRRcV0xMGNwiL8Zj5Lm/XK18vp2XeBO/bGbtbeoqhuBIXGO/f0SMIG5AH7/4uXqkPcfR/2hqCAl/Oq7SdyZlKb5NP5SGn/JEQG8BKGTTWmaT26YS6yfjq2eiC4fflDY49iX0vOvn1MHa7RsN lv3MYTQKx2npC5vGAjt9vz583ZcizpYO/Wn4UdB6Z/dK7gaXXkzqTE4S3y/sOdh+XBM9URC/XRSw1xyE70V8BKETGt7ALeZCOD5ElZ38sf8qIvVobelB2q1Wq0 o/1FN2D9L8365WXsLAeyhmAvgC/4BVcHv90ZqAjiBM5PUOJ/CW0rhOSCA6duB0JkmNc4ncufi66bZVRNRZcP3ChwcwAAAAICn0 N/fz9AtfxSU/ll4wdWHlTcTG4MzxfcLeh6WDcdUTSTUTSdx55Ib51OaFlN5SxA yrZ0BXNyxxg58T8orPyz5HlV+ba3i2kz+55KMT/iN42q1Wr1bk+7/F1msH41kfrJVfWO37pbO7Zqb65XXEcAegYUArr77496IP2xFAE Ov0JkBjEWwAAAA+CYfBaV/Gl7wq4eVNxMb72aK7xX0RJUNs6sm4uumE7lzSY3zyU2LLv+VAP qC9kyBLu9aL+3cYAe+J20qVRV9lyq9ulN9fbPyy/lC9rJKrVarZzN/EHrxL4tv/f1E9idbVdee1FzXuVV1ba2chQD2CCyNAN/5x96I32/NT0YAQy/QmQF8/vx5+o/r7vbBlStXqqqq8IEzP6D/GsJms/GBMz+oqqq6cuUKPnDaB/39/efPn8cHTvtgc3PznXfeOcsH3//+99XMgACGbqLNAVzetV7YTuWKFfoB/KTm+mbll2PtMrVard6tTX7/z+I/+W9t7J8tl/xqp/o6AthDQQBDHxFToAEAAACmQQBDN9HmACZEq4RoNY2/zA58b6KhRFX0ndXiz3cqri4XPlSo1Gq1ei7z+6H+/1fR9R+NpX+0WfbFk8qr+m6V/2qt5HMEsEdgKYCD/qHnwe+JcpMQwNALRAADAAAATIMAhm6izQGsuyY78L0JbrGq8Nu rhZ9tlvxyTCxVq9Xq3erkH38//uO/aov85+X8T3fKvnhSfsKt0s/Xiq4ggD0CSwEc+Pe9939PlJOIAIZeIAIYAAAAYBoEMHQTHRPAy/lFB2q1Wq2WZ/0g3P/Pi6//3Vjqpc2SXxrULwLYs0AAQx8RAQwAAAAwDQIYuoni2W/Yhd1f3Ku8dI340MhLen4WWn47RXguuWmRlh343nh9oargj1fzL suzfyG6/095v/rb9M/8Sq6d72b/81Lux9sln+2UGrpZ/ClVcBkB7BFYCODKmz/qvfeOMDs+/Oq78fXTiQ1y+qg4ewDrDjAInWZigzyBMxtXO8WuHI8sHQrP73b Viw4AAADwVn5xO/3TsPxfPay4kdhwJ7M1PL87snSIXTkeVzuVwJlNbJAnNS64/FcC6AuKZ7+5ElK0SO0cvXrz1eu3X71+e/T1Ny9ffbOr+mpbebR98HJj78Xm3osd5dHY9NpnIWUnA7guX5X/R6s5HynyPpalfjAc/9Oh+J+OJ19cIn6xVXR5p/gTYzcLL1N5HyOAPQJLAXz9hz3h3xJmxyKAoReIAAYAAACYBgEM 3UTx7DcfXc/ZV6oOVC9UL1+pXr46ePbVnuorObUvW96dWNiRzGyOz+/Mrx3sql5dukaYDuDtok82Cy9vFARsFARsFl7eLjKRvghgjwMBD H1EBDAAAADANAhg6CbSAfxk72Bn7+nBs6Onz1/tHX715ODl1PLu6Pz28MxG7wQ1NL0xs7K/ozwyDOCx2ryneX+wmn1pu/BjK93I/0iRcwkB7BFYCOCKa+/2hP9uSxYCGHqDCGAAAACAaRDA0E3UBfD2k/091YuDZ189eXq0vfdifGF7aGbjsZQiJSu9E4qJxSfbBy+NArgq 52nu769kXtzK/bmVrhMfrGZeRAB7BJYC+Mu/6Qn7nZZ0NgIYeoEIYAAAAIBpEMDQTbQmgHvoAN5/eekacS6paZEWAez1WBnAcfXTCQ1y+qg4ewDrDjAInWZCgzyeMx tbOxVdOR5ROhSGAAYAAAAczaXb6Z+E5X/xsOJ6YkNQZmtYfndE6VB05Xhs7VQ8ZzahQZ7YuODyXwmgL2h7A Dcu0rID3xutylbl/JeVtJ9u5X5gpevEz1Yz/RHAHoGlAL761z2h/0mQ/jD86rtxddMJXDl9VDgggLUHGIROM4Erj6+fja2Ziq4YjygZCst DAAMAAAAO5lJg+idh+V9EVVxPaAjKaA3L644oGYquGI+tmYqvn 03gyhMbFlz+KwH0BQ0COD2LSMvITk3Pjo5PjYxNecBOCo9KvB+ dpB/AC7TswPdGKjKfEv95JeX9reyfWul65k9W0983F8AcSUNeVyF0Q 8v7KnXfpgv+ARVf/FVPyG8J0qLCr74bVzeVwJXTR4UjAngBQiebwJXH18/E1siiK8YiSgbD8h4565cBAAAAwFe4FJj2SVjeF1Hl1xO4QRmis LxHESWD0RVjsTWy+PqZBK48sWHe5b8SQF/Q5Aiw6vnXih3V0ubTeepgemVPTu07KYCff/2cOliDbuju813dtwkBDL1MBDAAAADANAhg6CaebQS4POMp8a3l pH/czHzfStfSL6yk/hhToD2aC/4BFZ//ZU/IbzanRCCAoReIAAYAAACYBgEM3cQzjQBLytKeZv/ucsI/bKb/2ErXUv9pJfkfEcAezQX/gIorf94d/Jv8lAcIYOgFIoABAAAApkEAQzfR5hHgxMYFWgSwz2IQwLF1U/FcOX1UnD2AdQcYhE4zniuPq5+JqZE9rBh7UDIYigAGAAAAHM2l wLTLYXmfR5VfS+AGZYhC8x49KBl8WDEWUyOLq5+J58oTGuZd/isB9AVtHgFObFigZQe+JylJfZr1O0vx/30z9R+sdC3571cS/zsC+GyQJKn5j0u44B9Q8dmfdQf/Bj/pfvjVd2Nrp+I5cvqocEAAaw8wCJ1mPEceVzcTUy17WDH2oHgwN BcBDAAAADiYS4Fpl0PzPo8svxbPDUoXheY+elA8+LBiLKZaFlc 3E8+RJ3DnXf4rAfQFbR8B1l6THfiepCTladZvL8b+cCP5PSulE n+0HP93CGDboQjiZPCShB+LoMxenmT5+RHMJPIF/4DyT7/fHfx/8JPuIYChF4gABgAAN4Mi/M6dYxn+HkOy/Cz86gPcHAQwdBPPOAKMAGYMkqV526coSq3WBjBFkhRFkgRBUBR BsE4MAlOEn+bHgubnA0WSpObKFKU2+rGhuWG1miRs+2liOYDZh d1f3Ku8dI340MhLen4WWn47RYgAhu4gAhgAAJiGIiz92V4HyTp 37hyLJFnnaPQbmCL8zp07+asMSaKHPQcEMHQTTQbw9t6L8YXto ZmNx1KKlKz0TCj0A3ielh34nqQo6Wnmby3GvLuR+HdWSsX/cDn2PALYGjRznCnC75wefn66/2XpApiiKL0p0RThp38x/WvRPzZI1rlz537B0l3Cxj+nXvAPKP/kez13/3d+Qlj41Xdja2XxnDn6qBDPfnMlpGiR2jl69ear12+/ev326OtvXr76Zlf11bbyaPvg5cbei829FzvKo7Hptc9CykwF8D yETjaeMxdXNx1TPfmwYvRB8QACGAAAHI3pEV1D9LqXZBn+fqL3 C5HmhkiWrb/COBzrnhdQq9Vq9aXA1MuhuZ9Hll+L5wSlC0NzHz0oHnhYMRpTP RlXNx3PmaPXwYKQac8WwIWJTzN+czH6bzYSz1spFf/ucuzfIoBPh/yF37dZpOFfTE2f+Ev/AfR4gNfKv7Kav0HLXPAPKA/4bs+d/8iPDzUO4I+u5+wrVQeqF6qXr1QvXx08+2pP9ZWc2pct704s7Eh mNsfnd+bXDnZVry5dIxDA0B1EAAMAALNoyvaUUqQoykJQ6ur4n G7C2+k3yRQGI9Wu7nDPAAEM3UQrA3h8YUcTwAkN87QIYJ/FIIBjamVxnDn6qNAdTzt7Tw+eHT19/mrv8KsnBy+nlndH57eHZzZ6J6ih6Y2Zlf0d5ZHJANYdYBA6zTj OXGzdNLt6Mqpi9H7xQAgCGAAAHIqDOlEzBqzfv65JT73nYzxSD czxYWDq5dDcX0aWX4vn3E4XhuQ+ul88EFUxyq6ejK2bjuPM0Qt BQ8i0umDZ3NnbOTjcffpie//5xpPDkdn1vklF99iKeGChbXhpcGpj/clzowAuSHia8X8uRv31evzfWqki9r8tsf8GAezRXPAPKPv42z1 3/jd+XIi5ALbwB5VeekbBwUsEMHQTEcAAAMAwdLtaX4qmh4xP1KY mh10zBIypz3aAAIZuoi5Y1jZ3Nnb2N54oqe0Dxcbe4/HFTom8rX+m+ZGM90gm6FtY3Hh66RpxLoE7T8sOfG84P/5p+m8sRP7VWuzfWOkq+68XH/ohgD2aC/4BZR/9SXfQf+DHhoRffTemRhZXP0cfFQ4IYO0BBqHTjKufi62dZldNR pWP3i8aCMlBAAMAfBS982wdPKxJsqy/Tf3lT04uenViGSwXDgEDe/jwVurlkNxfRpRfi+PcThOG5Dy6XzQQVT7KrpqMrZ2Oq5+j18GC kGnFs9/85NPoqbnV7Sf727sH27vK7d2DrScHk/LVsZmVsanlYeniiGx5Yn7z0fDSZyFlBgEc9zT9NxYi/u+1WD8rXWX/1eLD/8eRAXy2BQB1KyG7MQ57jI66oQv+AWUf/XFP0H/gxwYjgKEXiAAGAAAa5gLYeAlnfU5sSHF8sq/RKPCJ036dOQRs6b5s3U3DPPQzt/sJ6XYQsYzRzprOAgEM3UTx7Dc/+ST8Z18kWbltjYsD+GTt0i9g42WcTL2wKYogCIr+J5J1/N5CkoSlgrbwHmH1292JJalsfrO2sOUd/U8UQZx4Cuaeqdrck7Xy7fIYBDD0MhHAAABAY18AWy4q+vcMSwF sYmCXRapNzoM+MQnaAUPA2ids+Ub0ktzodybLZW/mTk19vYwW+bIRivCz6pquO2sZAQzdRPHsNwUieSZvOrpiNKRgI KRgILRgIKxwILxo8F7R4IOSoYjS4ajykejKUXbFSFTZ4LkErpy WHfjeYFaEMvnfy+/8kSL821a6HPbt+eA/sX8E+GTtkiSpP66pewsiyRNhTFGUbhtdFkFq34pJkiRJgiSJ49 s0Hk4mSVJNEX6Gb3ck4Wd6LzpHEsJEAAAgAElEQVSTb4MURek9 HpIkTa29bOJeNJ/2IyhTna+m25ogSd0/mnmmapNPVu9WbPtL4AX/gBL//9R96981Rd0Mv/puTM1kXP0sfVQ4IoDlEDrZuPrZ2NopdpU0qnzkflF/SE6XLS8IAADwHuwKYJPlpf0Dvja3LHSipvy0/6gNQZPZfOLcW1tPLDZzx6c93ZMbUhpc0ODBn3zyhjdznPWGv/IZbHppxyAwRfhZczXtHbni/GVtAJdpA7jrflF/VPkIu0oaWzsVVz9LLwQNIdPaHMDxXDktO/C9waxIpgPY8D1H228k69w5FnHyjYvQvWFSJEkdx+yJ29Buj+tH UBS9eP3xbWr33dV/79FdWfdGQQ+tGrxBGVzX4G3lxFVMv82e+COn3nsYRZIUyfIjjh +V7kn7EZTBKLi5Z0rfjv6TNfhbq217IRkEMLtmMrZ+lj4qzh7A ugMMQqcZWz8bUzsVXSWNLB+5hwAGAABTGMwqO8bk5DbtFr26Sb 30pcxk14l/NGjBc6cOAdvXcgZ3Yz6Adb8zmZnFZ/zMTO5PrP3lzmS1n/gzgV3PydrxX7Vtp2M7lJ/fSg0Iyf1lRNmXcZzANGFITte9ov7I8pHoKmlM7VRs/Sy9DhaETOvmAWz+BF+KoixkG0VYN5nF6G+Klt8C6WsSfkYL/51yXVNXUWvi1WgZQVPzeUiW6bdCKzf8dfAqEWcMYP19pRHA0B1 EAAMAwCmYbDq1Wm16SFHvlxvth6ecA3biNx2Dk4DNDwHbEMAG/X7y4Vj8feo4uc1FvKkHb/jV0gt3wznIJ6vX8pbJhl8a3WVtOcfOhlh2KAhg6CbaHsAcOe3J AP6OlS6HfXs++NvWjwDbODZJw9TJ/Xb8nfGUq5xxsQMXccE/oOSiXgBXT8bWzdJHhQMCWHuAQeg0Y+tmY2qmoqukkWUj9wr7Qw gEMAAA6KM9H8s0JqPMsNCMx3XPgPbBWBxWtvQEzPe8qavqfllz 6JOw7ila87XWC+Cz3j6j/PymNoBjOYGpwhCi615hf2TZSHSVNKZmKrZulj4NGEKmdfcABm6 INoD/FwQw9A4RwAAAYAmzs581nBpfLNKaTLa93qwNYMMnYPRYrD4D2G nYGsC2fn0RwNCHRQA7CUdtQWThdk78k2byuFVzpG19bAhg6GUi gAEAwAKnD5eeFon2FJo19WbdCszGy0MZPxQLEW1zAfsRlK3PlU Ua3ovNAWzjFxgBDH1YmwM4jiOnZQe+N5hNB/AfI4AtoFmI+ZT9lkxjImPN3w5FEiyC1F5HM3lct1USqaYIgtQ7 7URvorgdi2DpBXB09WRM3Sx9VJw9gHUHGIROM6Zull0z9bBKGl E2El7YH4wABgCAY8wtRKKHUSMerwBtd6FZU29WrXxs6kJGD9jy rdjwwHW/ZZlcyctSv568K/sC1foH6qIA/jgk90pEGSuWcytVGEx0hRf2R5SNPKySsmumYupmY+vnXP4rAfQ FzxrAT+kAvvcdK10O//Z8iC8FsO6kE8r0FkTq45W+TGytdGJ/I92lzdyOmiRZJKm9Q901tFslqdXk8b/qbvvkgtnWoQngwH+HAIbeIQIYAABoTGyDZMVeQyY39nEGp83N1 l7I4qO3ekkoy8tTgVNBAEM30Y4AnqNFAFsDyfIjSPqHyfEeTic uoNmWiCSNtlCiCEK3YfCJH0gESZ78e6b2RihS80OKYOn/+NKO9RqsrU8RLIJgsUgbFoKgMQpgaUzdDH1UOCKA5yB0sjF1M+ wa2cOqiYgySXhhXzDRaecLHgAAPByzAWwu/Y6HHN22Cy2MYGuf2+m/Bx1/Fdz2ebo/P7+Z8nFIzpWIUlZs/a3UlmCiM7ywL6JM8rBqgl0ji6mboReChpBpHRHAd/8EAWwSivhFZK/BZ1gEpf/fEzNkDN5SSeL47Vj/Y7XRvkZmVtzXv0+T2Lk9Eh3APQhg6C0igAEAgMZyAFvC/i402hDSwZjacuPkk9L7N1N75OrPK3bFzOEzYcUEdqeBAIZuou0 BXD9HqwngFASwJbTvmba99ei/VbvhTkmGAVwljamdoY8KBwSw9gCD0GnG1M6wq2UPKyciSiXhBX 3B2QhgAICPYiKArTux1I5fVDQTp8920qu192Me4/s1fwWPzN+z/4nCUfz8ZsrHwTlXHpSyYutvpbQEZ3eGF/RFlEoeVk6wq2UxtTP0OlgQMi0CGNgMAhh6mQhgAACwiM0Naf1N apZMZjItzY9hm29CE8/Y4+r3xBN3ff4igKHbaHMAx9bP0SKAfRaDAH5YJWXXztBHxdkDW HeAQeg02bUz0dWyqMqJB6WSsIK+uwhgAAAwxmRHnqGrmJ76bHR fNj9svQp2h360E/eZBP3BzZSPg3M+e1B6Nbb+ZkrL3ezOsIK+B6WSqMqJ6GoZu3aG XgcLQqZ1RAAHf1tx/7tWunzvO/Oh33FwAJtfxNiO3XfPuGGvdVc/ZXteUzdi9oatf8CO2ov4gn9AycXfQQBDrxEBDAAAADANAhi6ie 4fwBRBEISfZodwoz9g0QsckyRJslikdqko8zvcGqwlZXxffudY LJs27NV/VJavrveo9LbnNX1ho4156ctrb4hFUJpNfVmk0c7AFEUQ2qWfDb YHMLmHsO17FyCAoZeJAAYAAACYBgEM3cSzBrAq9d/Lg79N3f+vVrpy77sLod+1IoB1xUey6MjTbGRrdDmS1Bva1FzA5 A63JEFQJ27BxK1pGtHEfkXGo6ckSRo/KnNXN74/7fa8Jh8FRRKsE3sC6+/fS9/S8aa+ejsDU5R20yOKZBGk9qunfbRmHtspfxYwAgEMvUwEMAAAA MA0CGDoJtoewHWztLoAng/+juMD+HhgldLtomuw0xx96ghx8qQOP80QsOEOt0ZrGfgRlPHMa c2ljDfapQg/48FnuilZx3eqeSS6/X719vglSRZJGKysqBu9NnzyxqecUCRJGSzCTx1v+avbYfjEGS5 +fie+JPQqiycuqUtqG+dGGwZw5QS7Zpo+KhwQwNoDDEKnya6Zj q6ajKoYf1AyHJb/+G62W5wrBQAAAHgTH9xI/vgu8dn9kqsxdTdTBHezybD8xw9KhqMqxqOrJtk10/Q6WBAyrXsGMH2KLEnQdWc6zsyf+KtWW7HDrW5FAIogSON1GExd X/+Smho9cRXDcVRdjvr5+bH+f/be/L+K68wT1h8wne5090xP4pl2d7ozn7zvzJuk051ebqfHWdyJY8v GEptBIEBLad91tS8goX0r7RsCbINtELLYVNqXq30D24AMqEAgQ IBDAC84iaeTqfeHukvtdWq5t+re+3w/348/pm7VOc9Z6uh86znnORhX53K2AQuboRNUnvcrBhDAQB8jCGAAAA AAANwNEMBAk1CxAN7/9oc0mQL4Rs73EHk9+7srGd+V9QDb9aWkZBNcO6wG6Cftitypz1 G9JjzwVwR2AZz4n07kxWdEvpB3eKHgzYt0r9AugJ0dDAj0GAve vJh/ZCm3az6rfSq9aTQZBDAAAAAAAHpjc2zZjhQ8NKs9Yv/bseU9yXVEetNoVvtUbtd8/pGlgjcv0quggUB3Uw8BnP7/3cj9HiKv53x3JVNeAAPMjMCgkI7NfwkCGOgzBAEMAAAAAIC7AQ IYaBJ6mQDmLzOW3r2KsrnVeY9epwSJ5SN59BH/V2FzBK9yLrq5ICCAgb5GEMAAAAAAALgbIICBJqF2Afz1y9bvek wAczb+Mg8Hon9nHjVEURRF4BbOFeYpQfZ7CIyOZOUKHi2QM/e4I+UzZJGjj+yWOH8lhItmLw6O80pEB41mXhQ87ohTHMf9BKZ4 dzAIYKCPEQQwAAAAAADuBghgoEmoUQDnPaqkBfD3EXk953ualk C7Nv7SJ/5YLFwxS7CcqY7TgOyxj7mnBFG0WMQxx3lCpCsLlx+VDuNMSB+h RJKkYAwr5p3CRx8RBG2h41f7rfS5R9yDjAmcVSLnZYxZcFLouC N2JGuCm5EC0AJ4JPE/ncgHAQz0BYIABgAAAADA3QABDDQJlQvgtz6g6WEBbPe6OtUpbs EI7uFAAQEBFguGEySBWwIsOEkRWIAFwzDHiUecU4JotUhwD1Fy iGWGjCYIAg9gH3dkP4iIc04SgVksFtdtGMFIX+DoI8dJTg4LXU qeLhp9VhPOOcKJUSKXsidYx0FZcIYAJnFLAIZxwlaT7OOjFDm0 uQK4a6Hg6AW6V+gggN8CAj3NgqMX8g8v5h6ay2qbTG8cSa7tUz pAAQAAAAAAkMbmmLIdyXhoZntE4VuxZaeSa/vSG0ey2iZzD83lH14sOHqBDgQNBLqbigVw4Vsf2MkUwHk/QOT13L9byfq+UgGs5BgfAqOlrcuBS4ifpeQ8DEkIbI3ovI3ehy x6ThLLYM4xTtyjjxzrlGkz+NuAxSznnW8sXjU6n4BEURRPAOd2 LRQcvUD3Cu0C2NXBgEBPseDohbzDizmH5jLbJtMbR5JAAAMAAA AAoDc2x5S9wRDASbV96Y0jmW2TOYfm8hwC2PApAdAfqFkAV339 Ssb3b+T/PSKv5/1gJfvvvDQKtNxBRU7FjOpP1e0kJ88iMCikYwsIYKDvEAQwAAAA AADuBghgoEkIAhigGCCAgT5GEMAAAAAAALgbIICBJqF2AfynVz K/f6PwHxB5veDvV3J/AAJYHZSeb+Sm85ACg0I6tzw/kvhHJ/ITQAADfYAggAGehMhZAwCAF0HlcRgAafj84AACGGgSahbA1X96 JesHN/f/IyJXC374cd4/gABWBNfmYNHzjVjbj11/kyTu13CqEy2ARxP/6GRhIghgoA8QBLC+UBFb3p8geF4AAOAdsMcgcQQghY6sK3x/cAABDDQJlQvgNz+wEwSw+8BSsRQjbLTQ+UauO+hDoBhTT8b9Ck 91kgJXAB9aKDhyge4VHAFcVYtXVtdVVNUVFFfkHijPLizNyCvJ KiiVEsBvAoGeZsGRC3ldizmdc5mtk+kNI0k1/iGA6YB+GsA7eN1x2RIgE51Pn4zcCJQc1VrlkA7O6tHcEFrg+bo FeDEcL7fjnA2P9VwpZciPIOq+d8qdIwPlrsFBoIIMg0sAF7wVW 3oqqaYvvWEks3Uyp3Mur2ux4MiFwqMXDZ8SAP2BigVwwZsf0Cx MeHESz/919Z+tZP3g5v5/QuRqwT9+nPdDEMBioHUsxnLOYoxjkFznGzkOQCIIkiAwwnGWEo 7Zo09z7pc/1QndyMCgkM6tf+0UwDmHFvKPXKB7haAH+FePv1i986uPb31ymX xw8drGJfK+hAB2djAg0GPMP3Iht2sxu3Muo3UyrWEk0S8EsOYV jAQmNnI4Jsk6OTLEM3IXUHLUYJW9fjDXcXiGuXw8X7cAb4fk6R luzVVkUGG/T44rbjHRzSMD5Z7BgcQt5nnNg2PKtifjuzPbwwveiik9lVjTl9 YwktE6md05l9u1mH/kQsHRi4ZPCYD+QBUC+CJNhwD+05WcH9488C+IXC3854/z/wkEMB8k7jrdlz5VWPIEI5ePxWLBMFo2S/9RkjzVSRECg0I6t/31aNIfddsF8Hz+kWW6V2j3ADs7GBDoMeYfWc7tWsjunM1otaU1 DCfWnFf4TnghtM+JpFLQc45MEpinp2+iRWP4vLRUILN6jJ2cmm pqbHrop6v4zlOPulO9EK4ZDK+aCIzzi/t6tbtHBsodgwPPq2wogmNKtyfX7c5sCy94K6a0O7HmfFrDcEar LbtzNrdrIf/IcsHRC4ZPCYD+QBDA5oIKf6xqyJ3qJAp0AazKA2z8WwH0N/qjANbD9yd9xrqO45gbxAGJW6TSFMyRufxTk1WszA12wholvGQa wIzQvu3VLm4YHYl/RU+L3QyPLp9nfMMXkcCuy1reKUNHBm7++gwOzi8EZthcDAIYaB JqEsBT9QW/rvmzlZx/WjtgQSRZ+C9X8/8ZBLBXwyWA9yeBBxjoA/RLAaxDtBUJh5i+8kbHFY2IIXzEctQUP5BnhTMZZenoqlnFS+HW jYM6xVDysHzX1q2Zm+Npw/lXdDWXcm8jevrbibgE5obdUzO4mWNkoLQODqJpmuUDCwhgoEmo hwDO/ee1oh8hktz/r1cLLCCAvRqBQSGd2741mvxH3QdkBDB4gIFeQf8VwNrmQ1LzPF 03CuomgJ1TaHqTiXjxUXLUJoBVL3PU2VkoWgrJTTh6QLt+8j6/Kb+23bsF3K2NaMBmYKcvM4ArePkCWFGpzTIyUO7aIGGvOeNfFR DAQJNQsQDOP3qRpl0A1/75Sp5lrfjfEEke+NHVwn8FAezVCAwK6dz+N2MOAZzdOZ93eJnu Fdo9wM4OBgR6jHmHl3MOLWR1zFpbbKkNwwnV/iCAdVoDLTrP09U9JJWRQiBOTlFyVG+VxmWOnqhbl9Qww7pJUcD WWSm4sxHd/oFELnNG1rxeoGZwM8XIQLltgwQ/VJgxCIou3Z5UtyujLSz/reiS7oTq86kNw9YWW1bHbM6hhbzDy/lHLhg+JQD6A0EAAxQDXQCr8AAb/koA/ZD+KYB1WF2nhwB2zdEl5tMSGbmi5gv/rCDMHytYPkKOiqxiX+F5eYybl4qUghk2UYcZOL/4so2uBzyWkVw/RLhfaQoI0LkRhZKVGADc2qeZMlHYry7zTpl0ZKDcNzgQmBlcwC CAgSahJgE83VDwuO7PV/L/de3g/0YkWfRvV/f/CASwV4MhgJNRBPD6xpP5K+uTH6yNLpLE9LXhhVUQwEBT0Y8EMG PWh7y6jrk6kPeLaAJSvzmtYckTiSm1aGK0bfpMwgksgDXxlM1R gVXcK9zpu6Z5qbZ9nsKlYB8boMQ8AhMLEkQXH7nR1YCjVNySkV wB0eyU6yF6QH0jSoCxllZiS7R+xREVqi6dyP/YJvtOmXZkoHQeHLjlAAEMBNLUQQB/XPCjW2U/ReSNkp9cK/4xCGCvRmBQSOcbfzuW8jUQwEDfoFcKYMlzMbnBWR1XWLv2kKZD IuenOX+UEsCuu1lahDW3Q5uQyUwoxWNRKw0uxTyAUzZHBVbxrj BbQuO8VOJxlOmzYCkcNSey51LGGqGOwtBM7puFM6rCbRnJFJAL 4SZA6CF6WKq4ER2vu1QIKFcyLGEodSPvF+4PiEMWB/bfhBabyLxTJh4ZKF0HB37uRq+BBgEMNAlVCOALNEEA+y14Angu 7/AS3Sv0EMAXgEAPM+/wUs6h+ayOGWvLRGrDcEL1OaNfMjlIylKBBXgOpxXLZYMQ0pYT2 pSbkdSuOdoXJ+yFo7NVMLVTF25LwGIZuKbSKDkqs4p9hbvMUbY hxJ28IiqXUfWSiQuUwuXjRFrsKpQv72aXWNEceg2pKtzn7ZIuI P9OkSaQ6yHazVTciLI3cl9ni0Wi5yqpEMQhS8hgi0XoLZR+p8w 8MlCKBwd0mGHHfFB0yfak2l0ZrWH5b0aXnEyoPpfaMGxtmcjqm Mk5NJ93eCn/yLLhUwKgP1C7AP7PVw+8cKv8Z4i8UfrTawd/AgLYqxEYFNK542/HUr7WXZQKAhjoA/Q6Aeyc2wo7bAS3xNmfYKzflPcHyM7IxSdUrrm0wOY81yxR6nHO plGpiba4F0rZfI/huUHJUZlVrCu8ZY4yykTqwFWB5xkiTXbnH7cUjCZyeL6UuSeFy 0MXX0mjiySOVhWaM5K0QbyAzH9KN4FMD9EGNY3orBbRjwdsASz 3PUNBhSAOWcI2i/qZRSvTzCMDhTw4cFa4I3ziQNmX4m6AAAaahIoFcN7RCzQLE16c bix8gv/nq0U/vlXx74i8UfbitZKfgQD2agQGhXTu+LZTAGd1zuUeXqJ7hXYB7O xgQKDHmHt4KfvQfGbHTHrLRErDcLzpBTAT/GCs9nkR4xJrdxp7k6TUdMk53WVFZGE+IjyRZEy+Je3lyXfWjE5 0SsiFuDvHUQD0SR/bbSaXozKr2Fe4yxylG0JaF7HlA6MWkZyhAqVgCB3Xwk9096Sgw LQXX0GjCwG9KjRmJAmpAnKyEm8CuR4iAOU7V5U0ostIdKEk1bf QKwR5yBIuo1CRpN8pM48MFOrgoFwAK1367Q4ERZdsS6oNyWjdl/9mVMnJ+OpzKQ3D6S0TmR0z2Yfmcw8v5R1ZNnxKAPQHKhfARy7Q BAHst+AK4I653K4lulfoIIAdHQwI9Bhzu5ayO+cz22fSmydS6o fjq7xAAIusLUaAhSmAJSeACFGEhOdgWiFglXRGorM65dXEdpDL 5Kix+Iw5rraAPQjFlEgCtRRK1ILyykBKXY+q0MMHpv71k4H0dx DZ5RbykPkSgmaJJ2pC3mbXqnoBW9UNbkhWeGBkCEAeHJTBJAI4 sTbE2rov/82ogyfjq86l1A+nN09kts9kd87ndi3lHV42fEoA9AdqFsD1/+Vq8U9vVf4CkTfKf36t9N9BAHs1AoNCOnf8j7FUEMBAH6F3CWA kscOdfzGuMAWwshhYCKsiNUDOFqmM5Pxm6sxAyVFT8V2JSBUeI cgzb2+mc/skLy/EGnIa5PoJfeqMPvtXOLVXURXqMpK1Q7aAAk2AAvFKFnEPS3VA5 Y3I9xrLA/EVkK4QxCGL1QCufSACrYswuJl4ZAhAHRyUQVu8eH0AAhhoEmoT wE2FT+r/y9WD/367+mVE3qz85fXyl0AAezUCg0IO0QK4OC0j8scggIHeTm8SwIT rEBLtaaGchCkR6RWgE6QbAmEGrOPmUR3gvi5jkqow4p0Q1i7u2 dSpa+AlN4CnooUEsIJjfk0NnymIHSCAgSYhCGCAYoAABvoYvUg Aaw3foyI/Eykrb4Guqxblm1zR/lx3w/6FhrenUY8KMUVVuLOA4hBRulwpqNvybq0JubVCOM5Vs3R9BJgh DLPBAAEMNAlVCOBlmk4BfK305+u1gYhcq35ltfJlEMBejcCgkK 6d3xlL/Vr3wbSMyBeyOmZzuxbpXqGHAF4GAj3M3K7F7M65zPbp9ObxlPq h+KqzRr9kovC0ADYJBEP6mm4yad+T6BAlKFFjESCn6cTjAHkc3 DWrIhWiLX0jq8LdBZTJGWH9ssbCay2J5yrEq+CekcE74RDALfv yj0YdPBlfdTalfii9eTyzfTq7cy63azGPjoMFBLqZigVw7pFlm oUJL84073/S8BfXy365XvcqItdqAlerXgEB7NUIDArpCvnOWOrXukvSMyJfy OyYzelapHuFdgHs7GBAoMeY07WY1TmX0T6d1jyebG4BrMck19s g7Pwy3RybKY4YM1vtdvJD5NqhZsOmPhA+y5RjjEiFaIHHqsKoA kpbJFU+xeJf5PQrLX3VoxXiPXDbyOCVeD26ZGtibYi1ZW/+Uezgyfiqs8n1Q2nN4xnt01mdczldi7mHlwyfEgD9gcoF8OFlm iCA/RZcAdw+m3Noke4VOghgRwcDAj3GnEOLWR1zGW3TaU3jyfhQfKW JBbBfeg1ENj6bzh0uYpBmO2Xi6RhTB8JGsdtI/xbyYFUYU0Cl9mgpvYpzdFCSNNU7aQ64a2TwQrweVbI1sTYkvWV v3lGs+GR85dlkfCitaTyjbTqrYy7n0GJu15LhUwKgP1CzAG78r 9fLX16vfx2Ra3WbVqtfBQHs1QgMCuna9f+MpX7tVEl6RuSPQQA DvZ1eJYD9TwGbK8KTURAUK8Z3BIYq85gxHq0KIwqIZo5epRfwb QMA7gIIYKBJqFUAP238r9erXltvCEbkGh60WrNJWgA/+t1/dG98mnjlwdblO1GXHxy99+nT//N7j72cfoj19dtXrlxZXl5cXFy4dOnD9fXb0vcHBoV07f5/x9O+dqoUPMBAX6B3CWAQhAAAAADwRoAABpqEphPAo7+mgj789T 9efvqdpQffXnzwtxc++falpz9Zvvvx70AD64/79+9fvnxpdfXal19+fvMmOdjfd/PG6sMHG8uLixv3N8SeAgEM9DF6mQCmCAwEMADgx3DsUfbDkAAA 7wYIYKBJqFkAN33jevWmO41bEXmrfgtZGywmgJ99MX7zcUfSxd m/Wn76N5M3fzi79t3pm8/N3f3zq892T65QvwcNrCfu37+/vLRwa+0Gcf7c0AAxNNj/7rG3T773zujI0JPHjy5d+vDhw4eCDwYGhXSF/q/xtD8+VWoFAQz0AXqbAKYIAua8AIC/grMG3AxLswEANIAABpqEigVwzuFlmoUJL840H/i06RvXa16/07QNkbcatpJ1mwUF8JfPPvzk4Q+o33z97StZoR8/m/3it5///g+ff/UfuR/f+YsLG7m5Df93btnz76qv4quvvlpeXr6zfuvEe+8sLc73E33Xr 3187erKBxeXbbbxocGB27dufvDB8u+FPjrYBXD6H/eUZWREvpDRPpt9aJHuFdoFsLODAYEeY/ahxcyOOWvbdGrTeBI+FGd6AQwAAAAAgNdhU1TJ1sTanekte/OORhafjKs8m4QPpTaNW9umMzvmsg8t5nQtGT4lAPoDVQjgJZr6 CuA//OEPd+/sevrkL58+/ouly5mLixtfffpbiqJ+9+w3jx9/Nnn41CeWzZ91vWvE2+qbWF9fX7t54+zp3lMn3/vow4v3H9z/zW9+89VXXz158vjDixcvX/pweGhgdfXaxobAQmieAJ7JPrRA9wo9BPASEOhhZh9ayOyYtbZN pTaNJeGDIIABAAAAANAdm6IObk2s2ZnesjfvSGTxibjKs0n4YG rTmLVtKrNjNvvQQk7XouFTAqA/ULkA7lqiWZjw4kxL0afN37heG3y3ZQcibze9caN+G18Af/HFpQf3v/PwwTc+/vgHHe3d+w+MZOf3Pfvyd8++/OL6jVvLZ4aXUyuuNB4z5HX1SVy+fPni8tKpkydGBgfmF+Y/f/bFoye/Xr1B3r6zPjo2OjM9aRsfXblyaXX1Ov9ZlwAuz8qIfCGjbSa7c4 HuFToIYEcHAwI9xuzOhcz2WWvrVGrjWFLdYFwFCGAAAAAAAHTG Juzg1oSanekte3OPRBafiKs4m1Q3mNo4Zm2dymyfzcixMj4AAC AASURBVO5cyKGdwECgm6ldAH9ztW7r3bZdiLzdEnKjcQdfAD94 0Pbkybc+efjNCxdyrVkThUXDVXWjn/zqV7dvr1366MPb9+8MDM8svt1vyOvqk1hcXHhw/97E+OjgYP+11dUvv/zy6dMn63fvXCfJm7dujYyMfHDxwpOnT5aWlvjPBgaFdO397gQI YKCvEAQwAAAAAPQBiVtga7YIQAADTUKzCOC1taRHj/7q1q3nv3xmO3Tko8SUE7MzK/furc/NzU6Mj43MTB1PrnhM2Ax5XX0Ss7Mzv/3y2dpN8uLy0vrdu/OLC7NzMwuL8xsb9379+PHS0uItcvXZ558tzM/znwUBDPQxggAGAAAAgB4gMNC+4gABDDQJtQng1uJPW765Wr/9bkcoIm+37b7RHEIL4OCCbU6eJH748OHz1649f+xc9tmJ0UHb6 Jn+3rGxsX6CGBzuf+fd3uM/2hmWFsR8BJjaZBW+3t2QKvcsMdJ39/bNjy5evHb149u3b9+6fXvj/v3PPvvssy8+v3Hjxur1a6tXVzbu3i5pK+E8SDkFsPWPe8qzQQA DfYAggAEAgBaQBAGaRzU8XXtuPkjOHqXbxDLYwO4KAhhoEioWw NldSzQLE16cbTv4Wcs3Vxt33O3cg8jb7aE3WnbxBXDbScsnn3z rxo3nhkaTJmcubWzcv33n7uzc/MDQ4NGe0w0heR0vv0Lfia8s4vRT3Q14gbXn0UZPkz0RvLuBZnB Tg4jwsxLzfT223tTuBuYjwQXbcNuiXVJ29/Y0bQtmp2wyWlO7rakFVtzWkFqwLbi7d6Hbyiw4buvt6W4ILrCm ittf+3btb3/75aefPiVXVxfm59bW1j649NG9+xvr6+vLS4trN298/vmnn372dO/+MBEB/L0J6x+/X5GdEfmCtW0mq3OB7hXaBbCzgwGBHmNW50JG+2x661RK41hi3W AsCGAAAKAAJG6BA3lVw9O1R2Aq5SmJW+QfIzDT9wQju+sm7OCW hJod6S17co9EFp+IrTibWDeY0jiW3jqV0T6b1bmQfWjR8CkB0B 9oFgGc0fzSxsb/uHXn+fOn/y4pJv3dnr6hibnu3v7OjrcyQtMb/uHlyIwtwQXbgpt6KYqiHvWmFlhTm7aldi8u2KzBBdaeJxuPn1y zn1q70pDaZA1u6u3ptqY2NSw82rj3qDe1qbfHtkhRFEXdOGZbX Oi2BhdYex5R1KONnkcbdJrBBdYeW2/Po8UF28bCI4paEVPRCOxedAjsXq4Kdfykkk2991wjySJOl4LGo 17aJ5xq26AoilpZvPdo4x5F3bMJOIpfz90yPjm6fnttetJ24cL S0sL8/OzMhaXFlcuXbt9aW15a+uThxvHed4Lyt4IABvo8QQADAAANIDD OkbwEbl73n0boXzRe7bklFyecxyhjBEWROI4sBJ0PqvftkjjGf BYpdwKTVqtKiuBK0SgfNQhgoEmoXAAfWqRpF8Ctz5FNO+917UP keufem22hfAG8df/W4fnvfWj77qXC7x3d/D/TQ/ZVxGJV2188sfP7J3b/r9ic12U8oiKuzlRbL678Ke3EHR7m4O4GXOwno7n7wN7Tp9+/sDh/88bqypVL9+7eub128+aN1YnREdvYaM/pUzsLdvOfoigqMCjk8L7vT1j/5P3K7IzIF6yt01kd83Sv0EEAOzoYEOgxZnXMZ7TNpLdMpjSMJt YOxJaf8fisAAAAeDHs2siuU0jcYnovoEq4pWjs2nNXLi7QAtCC kwQmqgKFHLkOBSxtmoR/lV1QidxdVgbI5CiTiISJxjiBN2HFW+Krd6Q178k5HFn0Xmz5mc TagZSG0fSWyYy2mayO+WxaAwOBbqY2Adxe8lnrc2TzrnuHwxG5 fijsZvtevgAOLtiG1W7qaf7xveTvrsR9+8z2v57c8/zlmG8RCd9Nzn3ZcK3oq9yRH3Ju5Pz67bXJ8ZGe7hPXrl4ZHRqw TYx1HmsXVL8MAfx3E9Y/eb8qBwQw0AcIAhgAAEiDwCR1BtNN58NBgBGKpka8cpyc7q5Ap4 miGTnEJ7cgct5Y5rMC6To1rQUnEXJHcdOqqyuUcrgHIICBJqGJ BHBwwbY3crdUZP7sTMo/DCZ+73j6v+Rmv7SlgLsE119pxW2LPd3ci+yNyla820r/Vyw+lv0pG8sLHVYUWdR8sPlQ45H3Dhe3HsRKoyUsoUAAA32OII ABAIAUHL4/UaVB4hbGAmg1XjnvgGzRxKSjJFi1h5KLRri+Zoh+1xDR8TLfQR xPijpunc5nsdRYC7QVFgYd3Ar3HEAAA01CxQI469AiTacAvtEa unEkEpF3uiLWOsLEBLCUZntEUY96e2yLCyuLPd0NPSsb9+w7YD cWuht6bAM9ttoeW2/PSm+PzXHDo8WFld7Ugm24bXFhhf5/a88jilrpxbut9ou23h76uq23Z4W+0oDbFnu6exeojXsrvanGS1 9XDdDBruj/6Xm00dNk/+c9mxVf2bj3yL7dF1+hqJVe5v0UtdHTZO1Z6e1Z2VjotuLdvap DfFEU9WrwrqPhP5jMsAvg9NbpzI55uldoF8DODgYEeoyZHfPWt pm0lsnkhtGE2oEYEMAAAIADeRew82d3BhlSI3d0BELR1IgrTqn cHaXJ5QBV6q9GK5zLhSugbxmXeLmrKbiq9eKGdaPXsOLN8dVvp DWH5hyOKHovpvxMQu1AcsNoWsuktW0ms2M+q3PB8CkB0B+oWQC 3PUe27r17JAqRt7uwGx0RCenFlDIBDOTSFQ1b3eNqtyJTFLVpS +hbkX8/nfknp6vzMjEQwECvJwhgAACgDZ5ZAy3riXY33FQ0o9ZAK1ePqI uH2audmTlLCGC0TcYcqBXAxqyBBgEMNAk9LYDXD2M3OyMSrQcN eO0AOiF4e9i70T+cz/n6mdqCrKgfW9umMztBAAO9mCCAAQCANnhsDbTBLmD3FM3QNdDK hKDC+ufczv+nkABWJoLVHLxk2BpoEMBAk1CTAJ5uK/ms7b9db91350g0Im8fjrrZiSVllMQmF0bEZu0OT9q+Kzp4e9im LXteDd4VGBQCNC1fDd61acue4O1h23dFn4r7pwsFXz+L78+O+o m1bQYEMNCrCQIYAABoBM8FbFwcaAJj5s0KqaRZ9bipaEIuYDdW oMtrKqweJXYyK/4AwV0cz2kbdhZK4l+JJoL4kCE9FAQw0CRULoA7F2kWJrw41Xbw 07bnrrbsXeuKQuTNQ1GrHZErreEX6vdMV4UMHdx2Jj/4ZNam4+mBb6W98mYq0Lx8K+2V4+mBJ7M2nckPPp/yr1eK/vR8Q1FOzE8y2mazOhboXoEogOev3BEVwI4OBgR6jJnt89bWmbT myeT60YQaEMAAAICi2A45AbD1A9On5sE40JyTZZ1WO+WdrOEyI DBWQRCLxnlKFhyPpE4VyP4SwP7Fnjx7TbIrc9G6EnhA3gyxmFu CiTEbDSUrKYuYnYH3gxEu4NciizfHV7+R2hyaczjiwHsx5WcSa gaS60fTmietrTOZ7fPO+SQQ6FaqEMALNAsTXpxoKXra+tznHf/92aHnEflF5/Ofdjz/69a/fNj032/X/berlc99VPLcUtE35wq/MZ3/jSmgiTmd/425wm8sFX3zo5LnVor/jCz7en9TcVHyKxnts1n0R7vOBacAvnVn486DR/c+ebJ+//Ha3UczH94cW1odmrt2duLKuamPbRfWbt59LCKAF4BADzOzfc7a Op3WbEuuH0mo6Y8pP+3xWQEAADAXZNQvX5swfWoeiwMtkBFtuA UnGf+nLQOWgkIqGu8pnoFStSebC+qBvNxvA6zsxASwSxoSmEAe JG5xXUJ12Nqz43mPJdW0PXHZyhZPxGmeiJPbABewQwA3heYcjj jwbkz56YSa/uT6kbRmm7V1OrN9zjmfBALdSsUCOLNzgWZhwoujjfvnTh764Ny xleFuRF4ZOnl56ORH/e9d7Htn4cxbMz2HbSc6x95pGzneOnSsBWhyjhxvHXunzXaic/xIzXB7eX/TwfLsrRkdc5kd83SvcArgG7furN25v3b3Ibn+YHVtY3R+pX/60rnxD04NLp8cXO4Zu7Ky9omgAHZ2MCDQY8xon0tvnU5ttiXXj 8TX9EeDAAYA/B0kQTA1BVPpiMgG7hpo3QSwlJATdpXaTdFFhnO1rJI4yGLHAAk IO4E10GK5IO6UFXf/UpyjgPmufEaILL5/GKOlLMpHEXZ5LLxoVbIBrCS/JMgk4lLdJhLArzoE8O6cw+EH3o0uPx1f059cP5LabEtvnc5od8 0ngUC3Ur0A3oVhB5J+UZjwogoWxP8sP+5nubE/zYn5SXbUT7KifpyJvZARCTQ7M7EXsqJ+nB31k5yYn+TG/jQ/7mftbcWZHfNMAbwptODCR9fX795fv/dg/d7D9XsPbt99sHTp+twH1+YuXJ1aXJlZvrpw+dbg1Md70jpBAAP NQBDAAABABHa5xVjdLOHYZK2B1klekDgukZBwTvS2UKmFxApiB 7OzQC2awH0MNUdgHLkotAZaOBen5dL6XlL/MlzA/D29bN+/6I8CslmqYoQlPcKOYkE/tHwizp3BIluEDVoDDQIYaBKqF8Dq2TGf2TGf0TGX0T5nbZtJb5 1Ob51KawF6B9Nbp9Jbp61tMxntc3bfL2O0OvvhbzbtztgcXro9 Gt/G43YG96QfSizvBQEMNANBAAMAAAEIKEgJxxl3DbQ+AlhGyAkrW btM5y0Vlt7eipYFatHYTzFydq0v5gZ+5qyBFs7F9aDUAmK5amO ugRYWgpwvH5SMyKXVvYQ9go8iyVC5bw5CiRCYBSfENgA7LfK8C xgEMNAkNEIAd9o1sEsJ02wHmp6OxmK2oJb+BAIYaAZmgAAGAAB cCDrWEANj6XZYkZyQEwt0JQ2FtrGciMhFU24YWwBL+K4FHxG1W CQVe/qym721V6xrSbqgAlZcOdJVogAggIF+S+UCuGMBCBSjDgLY6CIA/ZAZbXPpLdOpTbZkfCS+uj+6DAQwAODvEJVQkmrDJYD10b9S+39 dhqJBtUVcDzBaQrx6cnlcEfSYZC6MIosLYGkrmTeo+YSAWsfMR QTCHmvU3BH2CiuGAQI4onhzXPUbqU27sw+H7383uux0fHV/Mj6S2mRLb5nOaJvLbJ83fEoA9AeCAAbqSRDAQG8kCGAAAMCGRg VL4Ppsr0QwQ9UxsMpsYEklxKLJb12Vflw+F6nlwzLxvzQahwyR jwBuh6Pb8LZaGw4QwECTULEAzuhYAALFqF0AG14EoB/S2jaX1jKd0mRLwkfiqvujQAADAH4O8VhXnjYDIQQw+xbdVl87U lPhKlT3lPIsZM6/FQ4P5kEpynHMeqxLMfuAUSf+CuPViOLguOrtqU27sw+H7X83qu x0XHV/Ej6S0mRLa5m2ts1ltM8bPiUA+gNVCOB5HcjYVmptn7WzDWh6Oh qLvTHY1bJ6CGA9OhgQqITWttm0lqmUpokkfDiumogq6zV6kgAA ADwHh0xhb0HVT60IpI94US78ESeusiPys076zum/VJSYuqdUGSaVg/S+WPMoQveA6eI2lQJ+NaIoOK5qe2rj7uyusP3vRJX1xlUTSfhw StNEWsuUtW2WM6sEAt1EIwSwU/e2zaa3TtOxhVObJ4FeQUcs6GlaD3M0MAhgoDcSBDAA4M8QFsD6 KWD1AlggFDHnTvvNTNWp3AXMLy3Cuccqn1IIbmF40aSlICiCze DZ9wDYzmcQwEAgmx4XwO1zGe1z6bmVaTkVKVnlyZllSRklidaD CenFCWlFQLMzvTjRejApoySlaSK1eZKWwUwNDAIY6I0EAQwAAN jw1C5RNEPEwT5oSIPBwvkgHVKr+CllEPblmqFtTA6xM4uNBAhg oElogAC2ts+m5VQY/Q4C1CM2uTChbjC5YdSugdtnQQADvZoggAEAAAd2aWcK15mgBHS LZQxBqyB9dU+ptsxEeg6gECCAgSahcgHcPq+JbXPprTMpWeVGv 4MAeTzs73eSeT0iNiu67HR89UBy/Vhq02R660wGHbegXQ8BrLGDAYHKaW2dTWueSmmcSKobjqsiokp BAAMAAJZ3EzQXAKAdr0YUBcdWbU9p3J3VFVb4TlRpb1wVkVQ3n NI4kdY8ZW2ddc4ngUC3UrEAtrbPa2LbXFrLdHJmmdHvIEAeYgJ 4d3hS2P73ospOx9cOJjdO0IH76PbVLoC1djAgUDnTW2dTm6eSG ycS64ZjqwgMBDAAAKAoBeuPAQAAAgIjioJiq7alNO7K6tpX+A5 W2htbRSTWDSc3TqQ2T6W3zjrnk0CgW+lpAZzeNpvaPJWUUWL0O wiQh5gA3r4renfOkYji7tiqvqT6sdTmqfS2WXX9CQQw0AwEAQw AACTA18EgfQEAFQABDDQJVQjgOS1Mb5tJbZ5MtB40+h0EyENMA AdvD9thbdtXeDy6/EwiPpzaPJneNkO3rx4CWFMHAwJVML11JrV5MrlxPLFuOLaqDyt 936iXDgAAAAAAX0VgRFFQbOW2lMZdWYf2FR7HSt+PrepLrBtOb hxPbZ5Mb52xts0aPiUA+gP1E8Bts+mtM/QZOWktU2KdOL11JqXJlpBebPQ7CJBH6tsZTjKvb9oSuj2lcU/eW1FlpxPqhlKabOmtIICBXkwQwAAAAAAAuBsggIEmoT4COL1tp mLxmauDX52PLj+TVD/qdAy67qQFcFqRcW8fABViAvjV4F1bk+tDc49ipe8n1A6CAAZ6O 0EAAwAAAADgboAABpqEygVw2xyfScQnFEVRH5x5JWx/7QcURVH3+rv25h9Lwket9IJ+B9NbZlIaQQB7B8QEcGBQyNZEPD TnCFbyfkLNYEqjLb1lhm5fHQSwUAcDAt3K9JaZ1KbJ5IbxxNrh 2Mo+rAQEMAAAAAAAOiMwvCgotnJbcuOuzEP7Co5jJe/HVvYl1g4nN4ynNk2mt8xwVAMQ6CYqFsDpbXN8Rp3ZoCiKujcQH hwXdeYTiqKm8bjXoyuiy8+mtcww70xrmUkGAewlkBDAWxLx3Tl HIkvej68ZTG60OVtZuwAW7GBAoFuZ1jKT0jSZ1DCeUDscW9kXC QIYAAAAAAC94RTAIZmH9hYcjyx5P7ayL6F2OKlhPKVpMq1lJr1 11vApAdAfqI8ADi8afO++q3+vnyz80WvYa1hJVNlpEMDeCxDAQ D8hCGAAAAAAANwNEMBAk1AnAdy2coeiqLsXbHfsXXwaj90cXxt b2ZfWCgLYWwECGOgnBAEMAAAAAIC7AQIYaBLqI4A7r1IURdmq9 vzLK2H/Rm8Cnj/0auRBrBQ8wF4MEMBAPyEIYAAAAAAA3A0QwECTUIUAnuVz/9RnFEVR8+0vBMfFnvsVRVHrJwtf2pMbUXwytWWKeWday3Ry4wQ IYK+AnAA+HFnSE18zkNw4kdYyTbevHgJYoIMBgW5lWst0SpMtq WEsoXYotvJ8ZEmPUS8dAAAAAAC+isDwA0GxFduSG0IyO/cWHI8s6YmtPJ9QO5TUMJbSZEtrmU5vnTF8SgD0ByoWwGmts3xi pb2039eOxbf+d1Dsa1gpVtqb2jzNvDO1eTqpAQSwd0BCAG9OxH dlH4482BNXPZDUMOFsZe0CWLCDAYFuZWrzdHKjLbF+LL52KKbi fORBEMAAAMBTIHFLQIAFJ422AwBwO14JO/B6TMXWpIadGZ17C45HHuyJqTgfXzuUWD+W3GhLbZ5Oa5kxfEoA 9AfqI4AT6kb25L39Glb6StiBVyNLXgk78BpWuifv7YS6EU5XBg HsRQABDPQTggAGAAAGgcBA+wL8BiCAgSahPgI4tWU6oW4EKz0d XnSSJlZ6OqFuJLVlmnsnCGDvAQhgoJ8QBLBvgyQInxcY/lBGdHhXbZC4JSDASBewG6qLxC0BGKFzolL5eVWLS8BnCiIGEMB Ak1AfAZzWOpvWMpPaPJ3SNElTrBODAPYigAAG+glBALsPJG4x2 r9F4pYAj07GDYA/lBEdXlUbBGa0qXpWF4EFWHCSIrCAgIAAzzWCV7W4FHymIKIAAQ w0CfUTwGgEAexFAAEM9BN6tQAmcdwM0yURM+zOLR3dW8rL65iM Gy3E3QleGQnch0srB6EWd3OFuOk1JHGMa7b+BdHvBXG87nYNrD lBiVplf1nzXP9HaWgNnUH3ggg9b+jgAAIYaBKCAAaIAgQw0E/oxQKYwEwh7MTNcEyJ9XMwKS+v3Qaf9quwy+jpBahmA6/F3Vwhml5DCacfv+e6pSB6viAEpikhZjwwwVqlHea8VeMe6v8oD a1tTNa5IEKdy9g1ByCAgSahYgGc2jqrhSnN04kggL0E0gI4JPt wxMGe2OqBxIaJlOZpun21C2CNHQwIVMGU5umkRlti/Vhc7VB0xfkILxLAMvFj+V4YPfwyysxAnxEj2KYuXq7GSbmbKk0 r2FYxy+jFUYVVV7V4bVDurxBN6Us4YB0/OX9zU0G0viD62cEsm0BhaXlowUne3grP9H/RlBndT2PuuhZEYAWO0YusXw47sCmmYktSw46Mzj0FxyMO9kRXn I+rHUqsH0tqtKU0T6e2zBg+JQD6A5UL4JYZLUxpmkqsHwcB7BW QEsAJdSFZhyOKT8VW9SfWj6c0TdHtq4MA1tbBgEAVTGmaSmqYS MRH42oGo8vPRRSfMuqlUwEhxWCfQzEWJPKveMAM4Z/EnBqItqlRSCRu0e6TMYuiFGlKVhlNsjAAHar7J0ptUB6oEA3fS JwiRUiX0BLYlbR7CqLtBRFNVPlCYLvid9giUKti7kvd+r9MXQg 2NKf7afpgpu+LzOhcDBj5sePlsP2boiu2JNXvyOjck38sovhUd Pm5uJrBRHw0qWEipWkqldbAQKCbaS4BfHz63caBFqAJeWjssLO ZQAADfYxeLYD5epL51Z+eivGveMAM1k/sGbyYxEFZ8KdqUaDWQptnSbF4UzL/ZbSXRyFU90+02qA8UCHaeojT08srO9fR6aaCuGFUUJEkT9wqqV Wt/R8xfJfU9zum41ZTZ9DzReZJYIO/jIEABpqE5hLAj794TD64ATQh7z2+52wmEMBAH6OPCWDBi+6WcF LpC6xHVW+KWgGM9pAJglbLQqQGvHsNtOpOgVAblAcqRPP7xVvt 7EyXL4C9Yg20HkkqFMAa+r9TJmKEtHR320c6J/R/kaU+OnocIICBJqG5BDDAKwACGOhj9GoBbIJjVGTN0NW/pKa8yEs8vThelnevgdYbRqyB1iuIFMduttlesgaau3RbfTKota q5/yPKVhSTNHUGN7zIOoci1AQQwECTEAQwQDFAAAN9jF4pgAnMPpu Rnmw5b5O4opM9+ghgWfNUTS4VuKPoyaLQbkwtTh031TkzWZ7nS Lc89RF3gpWgY/8Urw3KA2ug9fsOxV0CK7DBwS1roJmputZkK9exzDW3WptSuFaF lykr7P9KzgJinkYl0dAoYzJCh3fHi2yvMhMoYBDAQJNQsQBOaZ nRwuSmqQQQwF6OwKCQ4IS6nVmHw4tPxVT1J9SPJzdN0e2rXQBr 7GBAoAomN00lNkwk4KOxNYNR5efCjRbAjNmn1E40+69Sq3b5Yk 5M3mmGjBmIc2gE85SVl/GDsq2lnLuV1Bt3au2mOucmy7Rax5WyOq2OFawElf2THSxY+EFO G2qvEBHB5Aj1pGLxvKgEc0lg/qcjN62BZlQXW/wqlLKM1baqvcrSgxtrTyu36yD3f0WfWQgsgCVJhRNGGZOROrxb XmRX/GyD8XLY/teiKzYn1e/I6AzNPxZefCqq/FxszWACPprYMJHcNJXSPG34lADoD1QugJtntDC5cSoB110AkyT K0jaUmxAeQflsiJiX2G1C10WTRC+XihoQRGBQSHB83c7Mw+FFp 2Iq+xPw8eTGKbp9dRDA2joYEKiCyY1TifUTCXWjsdWDUeXnwou MFMDcmCVSEykLTqIIQl40IMFE0adagg4YGTNc97Lm18KzW0krx DNypiy/J1QOguF4AtiKihvj1nGFl5Wb5p68ZJkZyy6dRFwVqdvqdcFKUN I/WTaJaWmR2qA0ryXlqTn7TMB5XaxbKugnDLgiMvESddNiboc1Wj or+1mWbJR4gJeX5ODmaghe+gr6v8JlBsysZMSt9JiM1uEVvcio cNunT4V4ed/+16IqNifW77B2huYdCy86FVV+LrZ6MKFuNLF+IrlxKqVp2vApA dAfqEIAT2thcuNkAj6mrwDmfQxm/sFhLCAiCJwgGMMOieM4SVEk8yI3afYj9HPi95M4hhMEQQo/yLTNPrsSu40geGtkXGUkcQwnSRwnhBOxl4vEcYI7iRMsjvItb4 FBIcHxtTszu8KLumMqiQR8LLlxkm5fPQSwpg4GBKpgcuNkYv14 Qt1IbPVAVPnZ8KJu9NdBb6DH7GTOWCXXQEstFWRckstP0EBMaK wVeAZjxFflgJuhnFQVy4gRxVW7ABZaxMhOgn+DY5gW8ny5IciQ oEmspZMSTYm6TFXv3dv8zJD6p8AzskkJrIGWKYrUuT0Exumqdg nlXKIq0S0V9BO2uRahJHXfruu0k55QqBdc3BfcYpGyVHLMER/cGGuChfZ5o/V/1hc51LLZk0MJ94dyj8QVBS+yArh9FwAaXt63/7Wo8s2J9TusHaF5b4cXdUeVn42tHkioG0msH09unEyhncBAoJv pPQJYcMAiCML1rc2lGtn60fEvkiBwx/+SdoXovEjgOMnc5kFxH+GnR1H8v20EbrFYcFL4QdfTcreRBI6x PoyyvycSBEERBGG/KFIuDCeYW1IIgiBwweyU7IShKAoEMNDnaCYBTFEUQ55Iznwcw4 +MSBGagfMcJwHOpGQzZcwDWTJE3AyX2hLyqgoJTclpmmBGzodE nlY6jxRKhnVNcGruXEQq5Ldzx9yTZxJr6aRojk7jZeSOs+X0sV 2wEmT7p6hh8g3EXQMt06+UdDvmiyD1GirsJ+wHRVdq6N+XHNlJ 2km3JQAAIABJREFULQRB+NbG+jYm3rtkxxzxwY39BY7rTEXv/4o3NjM821JfJWXHZPkOj1gQ3sdSmVfVTWsHFAIEMNAk9BYB7Nr AzxuBSYIgCcyCkyRBkPSvwsNCgAW3yz/2HhKMwLjDNp0LhrkecTyGEXYJSzDlpfN+ezbMB+16mSQIkiAwA scxnMT5t/ELyxjK6DKyxnzHuhlmIqxyWVgzaJIgsICAANadzgFW4dJoEMBA H6O5BDDHjyI+n3HMvOWdffzVosyhizWVVDJJIliRXoXNkFxjwk 5A3GB+knwPqwUnJNf4SS84FVqGybubec1eLq7CcmwB5H5MlSmU 6sBP7GS5SydFE3W1stTKdfbfFPYCYFUGC1aCZP+USopfPPHa4P +TB2XR1xiyjeELFu3/yP2EZa6wwUirCZQ3EHsNNCML9oRJUaqCownSmCM7uPErVkH/dw6y6HrQNUZIjbcoYzJCh0criFIBrO96DrUAAQw0Cc0sgEkcJz hfvzjTJcZfD9ecUfv7LTgp40z16KXE9LAlPIlzlsIhRC0WDCMI keFMoLD6QdJA5QABDPQxmkgAM15WkQ95ApMd5ozSIv+QPFAWoL rA8lXoA2kDVGckkqyOhqvIXcIRqMYwxrxZcgkoimFiS6V1NViy FOIQWVAvno7sQgkkr7NELmoKL2KRfZYg7ApHkDHiylpDC6mZQq C1kjDU1SpS/1dlGWPmKWWS+s4glI6uqlX6a5eHAAIYaBIqFsDJzdNamNQ4GY/uARb/BGo4hAIXaIOJC8tBYFBIUHztzsyusKLu6EoiHh9Lapyk21e7AN bYwYBAFUxqnEyoH4+vG4mpHsDKz4YZJoB5rhC5WRrTS0BP0pQL YNeGRF6yQvaJJYBiLjLkBkKVGUl6RJUnxp3kiq4+ksxdxN+pti 5dXUL67xN/pZEwHEVi7cjR02DJUsiahZ6OdIVIOWMFS+hchxUg8BqyTZDoJy IuY9fqagGb5VpWVMyraSHNkxzBTAXGHKGKU2M2av9XnjRzG5rE c+rM1lgQREjtcvcUfukQwG9YO3bnvR1W1I2Vn42pHoivG0moH0 9qnExumjJ8SgD0B5pbAANMCRDAQB+jSQSwKRaoSYBwnXBiMjjm iPJbmM0HYeWl3VeDFtxBRYgddxmsCIR8hGHeI1IVgmK+8shJys HThEICWKZlRT9QeNmboQ2Kg5uYFT5TEDtAAANNQuUCuGlaC5Ma JuPrDBPAep0DZBIoKo7AzSRJqqqTwKCQoLjanRldYQe6oyuJ+L qxpIZJun11EMDaOhgQqIJJDZMJ9ePxtSMxVQNY2dmwA4YIYDeF SdINMhFwjATz04F+UVN1g9SXDRHlxRVC7imRmg8Guhqs7puPKy aIbkAQwJ7Qv+gBACTTMK5HAaRh9o+cHsAv9+5/Lap8c0L9G+kdu3PfDjvQjZWdjakaiK8dSagfT2qYTG6cMnxKAP QH+pAAVnusEf/MIWdw6QALThKEI/CW8wQjOlIiLnyCkYSgdGUkejIgbwosNueko24RBKe8Cs5AIgjC GZFa2Z9ZEMBAH6MpBDD61MigSZSJBTDLIWgaBWzfyMlfQ8wESu QHpKhHSiFtlsxzCg3m9likmpE2W+cmliuVuwJ0uAEi7ynPt+wd pfENiHR4v5TDIICBJqEKATylhUkNtvi6Ud0FsJZjjQgCsx9o75 SuTulI4jhG30/Q4ZvpVHAMxwmCee6Sa8eNuAB2ZkQ5JDZTkNrFKI7zlrs4lCo/Pdx+5jDBqwTpM5BIkqRIkiAJgiDt4akVC+CanRmHwg50R1f2xd eNJjXY6PbVQwBr6mBAoAomNdgS6sfia4djqvqxsjPmFsBqhYt2 uEWH6QW268wE00qmUpM5FEVSkOgQHYKbPS8Mr9LUlBnM7bFoNc Pvbcwm1r0fiq7v5230NTtYZzyIwC+Vl2EQ6fDGjeSG4pd7C1+L KtucgL+R3r47962wA91Y2ZmYqv742uGE+rGkBlsyvQoaCHQzfU MAqzzWiKIohueAGxbT8ffQguE49+8urTMJ9glJMh9XWXuWSBzD ccyZSUCABcPsxyMx7nEOmgTP2Wx/EHcJYIVnIDkqS8WuPhDAQB+jKQQwyryVcasR03GTT5tdI5tJtA piO8lHy9FeHsUnpuhrMLcmNNWMm/qgZKlM0qOQ4JpWiH9aMPWL7IOQcMt7U9fSAyCAgSahYgGc1DSl hYnu8QBLQ+gUIC3HDnE9y+KnDEnkwn+I88Hb6R92Xldns85nIF EOAbwj49C+A91RlX3xdaOJDTa6fbULYI0dDAhUwcQGW3z9WFzt cHRVf2TZmX2G7QE2+1zb5ArYmyEiv/Stbj19qB4xmJuTu3ufwHcCb+zwsiGyvbFQAN/AS3sLX40qC07At6e378p9a9+B7siyM9FV/XG1w/H1Y4kNtqTGScOnBEB/oF8IYGF45tghDbkIrEs2x1FJIICBPkZzCGCupjD6RReC2QN1AQ AAGsIqGKQvwFiAAAaahMoFcOOUFibW2+JrdRHAqiM607GPJSJl IUEwMr28Taw7kIvgDNfMe4K+IJeQ1O9qo0A7BHBFX3ztaGK9jW 5fHQSwtg4GBKpgYr0tHh+LqxmOruyPLDVOAFMy6zBNMHkVOWEU oBMcC35Mvd+aCa8zGAAAGIiX9ha+ipUFx+Pb09p35by170B3ZO mZ6Mr+uJrheHwssd6W1DBp+JQA6A/0VgGs+kQ753mR9thWtD+DIWftX03F/5ITmPCuXIoSdNpS9NJl+imSIbyRi+AM10wQPN1OEjiG49LbSHg ZsSNOC0bGlgQIYKCP0UQCmAbfeWMabaEsYh5AETjtboIPHjLwO oMBAIChAAEMNAm9VQDbD+3jx3lm+2b5jl7HaX92x6fjn8xJHcG O1cxL3mKx4KTwNJAkcEwgkA1BEM5TBp2poxSBF66Z53kmCIwgp Cel/DI6jz+y4KRgZGxpgAAG+hhNJ4ABAAAAAPA5gAAGmoSKBXBi46Q WJtRPxNWOaBbAJEGQBGbBCZJgHPlI4jjGCLXsjI7M8KDQD3JWF eIYW7M6VwVz9DN9uq49NUxshy7LXUNgAQEYLrSzD6UInHDNFou FXzqSYHyCxwh+VEFHRo56YEactuC4UGRsGQQGhbweV/NGRufeAyexivNxtSMJ9RN0+2oXwBo7GBCoggn1E3H4aGzNUFQl EVF6Zu+Bk0peCAAAAAAAAPJ4aW9BIFYWFF+3La0tJOfNvQdORp SeiaokYmuG4vDRhPqJxAab4VMCoD/QSwUwDQKzWDDctTOW7R1lHr2mR260z5SbmlxkZpKUPGRXugiSx gidX8SJ+MzwLnM2aGnarwUCGOhjBAEMAAAAAIC7AQIYaBJ6tQB 2wd3RkaXS1ylvcwR4RgIIYKCP0T8FsIKDhwEAgBhM9SKZyhgAg AcQwECT0EcEMMCTAAEM9DH6owBWHUgQAAC4YKoXyVTGAAACAAE MNAmVC+CGSS1MwCfiatQLYPYpQpwIV4wfJU85Ql9m7KVQWkCl9 wcGhbweW/OGtXPv/pNY+fm4mpEEfIJuXx0EsLYOBgSqYAI+EVc3Gls9FFVBRJSc2bv fDwSw8C4KReAFHDAamo+38wSUGukVhfJn2HdbmUN56mSMh15tT/Rt/Q5ugzdRF7y0pyAw0iGAs9/cu/9kRMmZqAoitnoorm40AZ9IrLcZPiUA+gO9QgDbj+2hKE60Y/Y/WF8+6Z/oqFXcLbg6jWIkiTsHVoaFQlGdHRZy/iw5I0M778BxUioF6fRdt6AW0G620goBAQz0MfqhALafgqb2WQt OOqP+mUYDSwRjMA+UGukVhfJjaHmRdIdmYzz7anuibxOYXh8n4 E3UByCAgSahYgGc0DCphfH4RKxyDzBBEHaZxtJqbH8wS03afyI IgiAwroOTIYm5zk8ReUlny9lc43yWwOk4ys7AzJyzeu1pcvUug eOkQ4KyTyripmDPi/kr40wjZxGcxouF3eL8dZS9XwSBQSGbYmu2Wzv37D8ZWX4+tmYk Hp+g21e7ANbYwYBAFYzHJ2LrRmOqh7AKIrzkzB4/EMDq4QgvaJ8o6+r4YnxKVAHHtJ0+6U5TUmqAliPLSPFbnCM173 6fX8LkQxCYUGhoPo1dWv7juTtfbSF44IV1BkPFCF2HF4oy8k3U oa40BULVhF/sKQiMLHs9vm5rWltI9pt79p8MLzmDVRAx1UOxdaPx+ERCvc3wK QHQH+gdApjEMRzHMMI+JJO4JQDDnEcL0YMn/3wj7sFDzmU9Dr1HYAEBARjOTo3/HOc4JfYRR4QjEQwn7ercOTbZPxjSJxXRZxixhhynInYZb/83jhOMRUiE/WAkZvr2/xcqMkbQHwwYa5jog38xdt6c+9EBAhjoY/RTAax6AuemyRNvkYxS2Ic1jNCelGIg5+gyUigJ7h8t7v2mW3bu 95A6BILX1BqaD6mDKTJGLBfP9S9PvLDOqZWOw4vjX8a8iZoKIj zIeBIggIEmoQoBbNPCeHw8tmZY+R5glzzknPSjJgm5i2wgHqfk +rvhmFXSGpV70BGSqTiOcw1jpm+RXYnDLpdL7brcChq+XQYGhW yKrd5u7diz/0Rk+bnYmuF4fJxuXz0EsKYOBgSqYDw+Hls3ElM9iFX0hZec3rP/hNqXw4tgPimlPYCtc5j0fCxc9BwFNAbrSyY3Eeb9xsT41eIN9I Qn0VBIuPSdzcr6U6yyOpCeVWKMAeB1Bg+8sM5xTsfhRZfUVENl 1pKDjAfxiz0FgZGlr8fXbk1rDck+umf/ifCS01hFX0z1YGzdSDw+nlA/YfiUAOgP9BYB7B3gHGWk0LEqkIKiX3XJAgUggIE+Rn8UwPpM4H Ret6hVLZG486h2NwgvRupCQM2Rkwxrkabs/Z50bdvn+8yFsR551rvAWk3F/ZH7iV2r807uWUXGSEP/JckCncG9LywNV8I6Di+efRO5UFwQ2UHGgwABDDQJlQvgepsWxt eNx1b7rAD2EwQGhWyKqd6e3rGn8ERk2bnY6uH4unG6fXUQwNo6 GBCogvF147G1IzFVg1h5X/jB03sK/UAA6zKB038PsEavtMsgHR3ciJGBkHNk1hpKZB2l9+sD5tonpe2 s5VklcDm1DFXY4mZwI39oaj60DoZujFwybqhTXhHc8sKy4fLb6 ji86PomIoQ25T6gqCDmCt/1i9CCwMjS1+Nqt6a2hmQf3VN4Ivzgaay8L6ZqMLZ2JL5uPIFeB Q0EupkggPWGkqXOXgoQwEAfo18KYD1mRXrvGNRjhqrXZJdpk0P 4SqoCJQKYuZFQ1jFj2MpLLXXo9hX2DGenqM/TcxBZYCwogNU2n6IOhmCMbBoeqFA3vLBcuBLWcXjR801Uvq9PW UGQBhnPAQQw0CRULIDj621aGFc3HuO7ApgkCDoSlmLfCj2vktm Yq/jgJdeTYuEvFH95pCiKCgwKeS2melt6R2jhiYiyczHVw3F143T7 ahfAGjsYEKiCcXXjMbUj0VWDkeV9YQdPh/qFANbuAlYdkEEySU3TNPaSSt0OAEWbb6LmyDCSqeJEnzXNyksT QWhttRniY3M+kQhuetWyBlpRl5YzRvJJz7jV3fPCssFaA63X8K Lfm+hy2aPbpqggSIOM5/Dz0IJXHAJ4Z/bR0MITYQdPR5b3RVcNxtSOxNWNx+MThk8JgP5AEMC6go62jOME/aWVxC0S23mFooA6dw1rOnhJKD+cO08QPlQJBSCAgT5G/xXAyB4lzn3umlPpcZCpI1qgeFKsiPgCPysQUsxviMg5Mh1JKKF peI4nmRiIKu0XsVb4Cjq0PMtKhh0a203qTLO13GWy7OQ0rbtQ3 qWljREE0qutX39AemG15egquI7Di34Li5kVruADhZKczRL/iqIoEMBA0xAEsK4gCP55Spy1N8wTiTjnOTmHJm0HLwmPc06RLH GoEiJAAAN9jP4pgBEncPy1kPbplONMOv6EirM6VcGMS1jYMNJD iQLkOE1ORCPRqekzt2d9REDOkVtrzPmpUArM+2VXXqq3X8Ra2R pjpCbWF7TqBG4nFF+gq02WKLFW9DuDVNQlrWugFXdpZSGgZF9t uez4KeICFSD4Lkh91EDJUbzjO0uu4/Ci2xpoVYOlig9AcoOMxwACGGgSggDWDRKriRnLibj7lsRmOwij lNjBSyhQdqgSByCAgT5G3xfAgtvAUNbw8WbNdEqOa+ICSug7oJ hhrhwEJnYCyUnrP9fBKlJqQSwNhZ4mZgWg5yii3xjyg/8D8zuoZCxq1faLWStTYxzzBXuDpJJSFAWM/SAnwLKC+b1w1jxr+bGQHVekNsm6wqbxTEFcOCsYcU1dl5YwRio ViQUiWmpJ/F2QF8BS9ktt55ISwGqHF0rVGmh+r3O8r8riuckKYHF1LjrIeAo ggIEmoQoBPKGFcXVjMdVDPimADQFnxqFoKbPgbAUFgUEhr8VUb UvvCC18L6LsbEz1UFzdGN2+eghgTR0MCFTBuLqxmNrh6KqByPL zYQd7QwvfU/xWmBoiqxoRJnCCexhZk0ULz0+EPKUUkCzSyzSZmUtoD+d8Wv4m HiT2rYgbhRDHlp2jhHgSHJe5Ky8lI3Gptl/MWhmL2TcJ3Cb2LOo6ekHpxu2ISuSDZNa8luL97hRT4pmRuCXAY hHqDtLNx7eO6y1V3qUljOGlIPNqi2WnrJZE3gWZJdrSPVDyu48 zZR2HFwqtKXl2sDNwrZlQtqlEsiDyn4JUT/70wM9D81+JLGEI4PfCDvZGlp+PrhqIqR2OqxuLx8cNnxIA/YHKBTA+oYVxtWMxVSCAvRuBQSGvRVdtS+sILXgvovRsTNVQXO0 Y3b46CGBtHQwIVMG42rGYmuHoyoHIsvNhxb2hBb4lgF0bMDCO3 0Zu9YdzVub6yMaaJWOEuIp2zegkHBFOs9DXacqk65qVSiUluod O8aSW6YxBzlE6F77vjbfyUtKjrtp+EWtFrohlL6iABZ4V65aCa QpN2CW2/CCYKZo1r6V4TmJnX5WxWnSBl9xaXsYXFe7bp7xLSxjDTQDx1eZ lp7CWRN4FmXdfqoByu/oxtCwoBcOL8tX2vF5HuqKTOremoS22EC+IyLgqfJ8hEvjnofmv RJS8Hlu7NaV1Z9bR0IL3wop7I8vOR1cOxNQMx9WOxdNOYCDQzV QsgOPwCS2MrR2LBgHs5WAK4PDSs9FVQ7G1Y3T7ahfAGjsYEKiC sbVj0TXDUZUDEWXn9/meAHZNZNliR4EAlplJ8X6T9mfwNt2xLESY/knNUlkeJbGkxB2lDhmArqfYXhy0HGUcqryW4a68lHdjqbFfzFr hK6KW8+4TflasWwolKdIJ7YVVPI+XzJpprT1v7kvj6GCSq25FD EPypXPSUd7BEI2RzxwlO6W1JPIuyLz7kgWU+6Sg//BCKW1KwV7H+Org2kiBkKpgQSTGVbFSGiCBfx6a/3JEyabY2i0prTuyjoYWvLevuDei7HxU5UB0zXBs7Vhc3bjhUwK gPxAEMEAxQAADfYw+LoDFVlQq8odIrwoUgcXC3w4sCjp9oR3Ei oGSFMoKQkQ4K1EX48XAmHZLtppy+xUaIAmR3EU8wEiJS6zgV7m VUa92klhhSntQhXU/koNPMCMVXVrSGIVmuA28F1Z45BD/aCVdNpfg1HF4QWxKlhWIGSCkqlcX9rwCBgEMNAl9RAAjnAMkfi dJkkpS0MsSiZuFrosmrKnsqgACGOhj9HEBTAk5GuxXkVwNcnMy gXmynCZ0OWR4hukw60ZJStZnhA5OSB83wVUoBUGU3GGAFMTm5c LPCndL8VQ5PkYtgXxQKwgjuEViXBF0nTsvCzu2ZZpP2C7XI0q6 tLwxelWTZC0hPc/JTqkAli4b8wZdhxelVSo1Urp+QxOlggURGFfRyuI5gAAGmoTeJ YDFVlcFYBhBUOwgyCSJ4zhJkTjO/vZJEDgrVjJBEPbTe+WDRMiCwHGckz7DTty+LYMR/kHkZl4wK+ZAS+IYTpI4TtiT4iQiVnDR7KTWcQkCBDDQx+j7Apg GVzQoOTAWYBaYudVU7SxUo2UVOt/0zFomOWF144Jk8xE6huhFMcY3ILOJ3G3bXdW+iTr3Oi8DCGCgS egFAtghawkH+Lc4hJ3jR5K0C0CKJDCccOwQIQiCIHCCwJm3kQR JEARJkQRB8hJH2vbEfIqVvtB9BG5hfIclRW4mCRyTOByEIAiKI Aj7RZJTIn7BKX7ZlRaSCRDAQB+jfwhgDUtGAZqgk1rzEFRbq25 HrqpuqWpBrz5ZyyaowbsmEwhZKl/h3aqGuvo8Bl6wMAdcDmUTvX7+Pg6DAAaahMoFcN24FsbWjEZXD aILYLu4JAmCJAnhccM+xOEuAcz68GlxrVWyp4DjvNswTOi7K+v PufhfJoKzpMSRPtN4gsAIHMdwEg8ICLDguGtYFlCkAmERCIJk/jWz4KQjWCCOuRIRKzidAq/syGFXObAL4NT20Px3w0vORlcNxtaM0u2rgwDW1sGAQBWMrRmNr h6OqhiIKD23r+j90Px3FbwPXgGUhcxmhx4y0qNS1L770hx1j7J MVIO1EquCEZ5SXDXaBTA/axN8plAogI3oYJ6vJZQcpdf8Gt2sLphjLDAWP9+d93J4yaaYmi 3JLTsyj4Tmv7uv6P2I0nNRFQPR1cOxNaNxtAYGAt1MxQI4tm5c C2NqRqMUCGDOqMbYVoYTCmPYsYMpSmfKS5wbidF1g8TY7JoRWC z0Gm2JmIEqSoQO9LIjITAo5NXoqq2p7bvz3w0vORtVNRhTM0q3 r3YBrLGDAYEqGFMzGl09jFUMhJee21v0/m6vFsDcMYkXGtQ7ocfU0aPTT6YkNFxbyZYc2Vr+XzHmt1nJ6NT 6dUtlQhEpa3NIEyVxhY3oYJ6vJfQcBUWwcX5vHx2HtePfd+e9H F7yWkzN5uSWNzKP7M5/d2/R++Gl57CKgejq4Zia0djaMcOnBEB/oMkFsDjUxvXXJ3F35O7WEukKEMBAH6NPCWBKzB/iDYOLJNQuENU7DXNmJgmSlNdI6NbKBWqSyECnbimz61Nd1mZoL mVK1giLPZ+nGdpFFXx0HNYIEMBAk9BrBTDAOIAABvoYfU0A00D zzAEA6sDoX0q0qD7dUtWyJm94IwxfLADQGd7Q6zwJEMBAk9AvB DA/VJ/EgUDScf2UR/1THGJKRaYazzdSWigQwEAfo28KYADAd4FyQrVXQp/4XgCASQECGGgS+rgApv+UkPyzfwSDSVMURQndLPmr+P32c4+4N yiRm/Q6L0IsC2dSYscp8Y0Uyl26yHyAAAb6GEEAAwBeB7nTTr3Uk+o8 uwEA8EGAAAaahIoFcEztuBZGV49ilfoIYFHZxviAaj8Tly93ee cMMR533exSi86zchm/2g1wXWE7YoUeIezWMJ6REp+OM5METbInTdhPQMZ5hvEKJZq7+O cAQQQGhQRGVW1Jbd+V927YwbNY5WB09SjdvtoFsMYOBgSqYHT1 aFTVcGT5QFjJub0H3t+VBwIYAPASCOhg71aQCv8gAwDehBd35f 0yvOTVmJrgpJbtGUd25b2798D7YSXnIssHoqqGo6tHY2rGDJ8S AP2B3iqAnQceMf/c0SrP+fXU/mcRI3h/T/jnDDnuZ9wsFOcDc4pH1xFHzjN4GWudmScsEbwEnT5dwVI4UsAJ xwFLdAhpRwoYYTcVc7iHmSchiaRJEJho7qIHF4sBBDDQxwgCGA AAAAAAdwMEMNAkVCGAx7QwunoEqxzQLIAFzxx0qU6MEAyRIXXU kMKQGjKHHkouc3YGuZBKhMAtFrHEXaby42XInsaIlLs0AoNCAq Mqt6S27cp7J+zgGaxyILp6hG5fPQSwpg4GBKpgdPVIVNVQZHl/WMnZvQd6duW9o+yVAAAAAAAAIIcXd+X9MvzgqzHVwUnN2zMO78 p7Z++BnrCSs5Hl/VFVQ9HVIzE1o4ZPCYD+QC8VwGqh/1FDzoXOuuVg/uOQQAADfYwggAEAAAAAcDdAAANNQj8TwAA9AAIY6GMEAQwAAAA AgLsBAhhoEnq1AFZ5+o/yo4yEMhPPXDB9dFtl7kRKSIezlyQAAhjoYwQBDAAAAACAuwECG GgSKhbA0bVjWhhVPRKpkwAmMJWHHCCc+mM/wYh1IB/jqCGSIEiJ448Ef5E7qQj1TkfqIhpX5OwlkdsoSmgfsRwCg0Jei arcnNoWkvfOvoNnIisHoqpH6PbVLoA1djAgUAWjqkewqqGI8v5 9JWf3HOgJAQEMAAAAboDSYxfNDF8qi8fw4q68lxwCeFvG4ZC8d/Yc6NlXcjaivB+rGoqqHomuGTV8SgD0ByoXwDVjWhhVNRJZoY8A JnGLBSd5m3Apiu2DRT8TSOAW+hQiZ0LOaMnOFNgyVOpUIeFgyw zrHKKbwBmRpZ3uXoYWd1jOELGMSuGfvSQAoUpDR2BQyCtY5eaU tpDcd/YVn4msGIiqGqHbVwcBrK2DAYEqGFU1glUORZT17zt4ds/+npBcEMAAAACgO0TCkHolfKksnsOLu/JeCjv4anR1cFLzNuvhkNx39uzv2XfwbERZP1Y5FFU1El09aviU AOgP9F4BTBIESWAWnCAJ3BUvmcRxDAtgnP4jcSYQRlAkQfDOBC IJAiNwHMNJPCAgwILjrvODGAIYYxySxDiESUzoEkInFREEgWMW +qwmzBHaGQ8ICHDc6ZKzGCu6NW35CEfFCp+9xMjL4jhViXfAkz IXMAhgoI8RBDAAAAC4H47jIJ2TDnV70pRAyFcgcbMFeT5kQFl8 ACCAgSah9wpgGgRmsWA46XSVsscf6ZN+XKqSeafFQh+7S2DKPu 3x8xI7dYmRF4YTrC29vOXIrKOdWJZjPA+w0NjLykuvkRkEMNDH CAIYAAAAFIPELQq/oNsnJfYZDYlb3OxDJTAkA+lFdnbjUAvk6bL4BEAAA01CFQJ4VA ujqoYjK/rdEQXajKcHsWx2o3FdAAAgAElEQVTStuyYB2ZyHi57YFDIK1jF 5pTWkNzj+4pPR1b0R1UN0+2rhwDW1MGAQBWMqhrGKgcjyoh9B8/s2X8qJPe4h94lAAAA8FaoisTCdC4o18+KgZQFrWTpTXXoHmCPl 0XYAnV5qn5QK17clftSWPGr0VXBSU3brF0hucf37D+17+CZiDI CqxyMqhqOprcBA4Fupu8IYEOgKA61wM0kSdL/4f1GX0BMnyRJzl5n3YJOCwEEMNDHCAIYAAAAlMK+jk6xC9i1aB jNP6sJSFKPFfIUGR4viwN25e1Y44eereoHdQMIYKBJqFgAR9WM aiFWNRzhMwKYwHFcLGKzTBxp+7/prboEQfBCdZEEjuG46IoaZ/AtetENQRCcsFeCoaQFQxaih6d2gBbAwSmtO3OP7y0+HVHRj1UN 0+2rXQBr7GBAoApiVcORlYPhZcS+g2dC95/aCQIYAAAApKFONLIEqSfiSLlzabKny8LIya5fFXlyVT+oI362K/cXYcWB0VVBSU3brF07c4+H7j+17+CZ8DIisnIQqxqOqh4xfEoA 9AcqF8DVo1qIVQ5HlHu1AGbqTFbEZqH7RONI015fgiQIwu685e 7gJQjMLo4FEmdu/yVxDCcIgmS7coVicQmv7RGO2iUFuwBObt2Zc3xv0emI8n6scph uXx0EsLYOBgSqIFY5HFkxGF5G7Cs+E1p4amcOCGAAAABwBzy9b tjNAtiYNdCqC2X4TuWfheT+Yl9xYFRVUGLTtvSunTnHQwtP7Ss +E15GRFYMYpXDUVUjhk8JgP5AEMBKQXACKAvEdpaPI80M2IxhA RaLJYAXuZokXDc5lqywTkKyL6Bm3MUO7MyWtY49LrhACGgQwED/JghgAAAA8AiMWAPtLsln2Bpo7wUIYKBJaEYB/Oh3/9G98WnilQdbl+9EXX5w9N6nT//P7z32cjJB4hhOMoM5S6wZ0R5H2g7BTTUExrrmsgl5G4dEfP719 dtXrlxZXl5cXFy4dOnD9fXb0kmBAAb6GEEAAwAAf4bjSB+Vi5o VPcVzm7rZIykhgFmWO+pAiTkKy6LkoCTBwKn8qlZY+To8qA0gg IEmoekE8OivqaAPf/2Pl59+Z+nBtxcf/O2FT7596elPlu9+/DtjNDBFmTLAtHMPMAIkzL9///7ly5dWV699+eXnN2+Sg/19N2+sPnywsby4uHF/QyxBEMBAHyMIYAAA4K9gryNT7MOkH1cwQ2K6TXVZNywiKx17xU QjOzMtZ1UCemEUlUWR5CQwviH8qkaqfKFo3YpbTS+AAAaahCoE 8IgWYpVDEeWEmAB+9sX4zccdSRdn/2r56d9M3vzh7Np3p28+N3f3z68+2z25Qv3eOA3si7h///7y0sKttRvE+XNDA8TQYP+7x94++d47oyNDTx4/unTpw4cPHwo+GBgU8gpWHpzcsjPn2N6i3ohyAqscottXDwGsqY MBgSqIVQ5FVgyEl/XtKz4dWti9M+eYh19GAAAAMAQsv6X0KUAOkciWTa4zhATvF/iB6TbVvm6YtQyZopx62HldRgA77rEnIiQ8JYqjoCwqHOWyVS1e +ZyEhLW0ASu2fxaS84t9RYFRVUGJjdvSD+3MORZa2L2v+HR4WV 9kxQBWORRFx8ECAt1MxQIYqx7RwsjKoXARAfzlsw8/efgD6jdff/tKVujHz2a/+O3nv//D51/9R+7Hd/7iwkZubsP/nVv29Jvqu/jqq6+Wl5fvrN868d47S4vz/UTf9WsfX7u68sHFZZttfGhw4Patmx98sPx7oY8OgUEhL2Plwck tO3KO7SnqDS8nIiuH6PbVLoA1djAgUAUjK4ciKgbCyvr2Fp/eXdi9AwQwAADwLQiuqFUSE4npI+U8IrDhi3CFG+GpLO66YXkZx gz8yQWBcfKwC02nspcqo8MUxmcAQYtEi4NeFiUL95xpS9ad2BW BdIREvcptehrx05CcX+wreiWq6vXExq3ph3bkHNtd2L23+HRYW V9ExUBk5RBWNWz4lADoDzSLAP7DH/5w986up0/+8unjv1i6nLm4uPHVp7+lKOp3z37z+PFnk4dPfWLZ/FnXu55+U30X6+vrazdvnD3de+rkex99ePH+g/u/+c1vvvrqqydPHn948eLlSx8ODw2srl7b2BBYCA0CGOhjBAEMAA B8GsLuR6HFsSJwykghPydnmy1DcfHkKSWwblhOhsn4TjlC0Vko h+SUOvHHYbnUOnCp4qCXBU3qc57gP8Df0YwQ5EvYMjdGBxMHCG CgSahcAFeNaGFkxVB4mYAA/uKLSw/uf+fhg298/PEPOtq79x8Yyc7ve/bl7559+cX1G7eWzwwvp1ZcaYRZqW64fPnyxeWlUydPjAwOzC/Mf/7si0dPfr16g7x9Z310bHRmetI2Prpy5dLq6nX+s4FBIS9Hlgcn tezIObbnQG94GRFZMUS3rw4CWFsHAwJVMLJiKKJ8IKy0b2/R6d0FIIABAIBPQdj9q0T/MnSvgC5jeDcZStK1pphzP3fdsOweVtkbGEkwNCrDFywRv5S/p5Zxt2xx0Mvi8CIrqXPBzbv81cyyOlbQC67cJ60Dfroz5xd7i1 7Bql5PcAjggu69RafDSvsiygciK4awymHDpwRAf6BZBPCDB21P nnzrk4ffvHAh15o1UVg0XFU3+smvfnX79tqljz68ff/OwPDM4tv9nn5TfReLiwsP7t+bGB8dHOy/trr65ZdfPn36ZP3uneskefPWrZGRkQ8uXnjy9MnS0hL/WRDAQB8jCGAAAOC7ENG/AqcoigsisSMX1YIhGmUUofzeWXHbBCJcuQGoZWEspHaPAYqzBg EM9FuaRQCvrSU9evRXt249/+Uz26EjHyWmnJidWbl3b31ubnZifGxkZup4csVjwubpN9V3MTs 789svn63dJC8uL63fvTu/uDA7N7OwOL+xce/Xjx8vLS3eIlefff7Zwvw8/1kQwEAfIwhgAADgsxD19PGFoS76zekoRtFssl5oEfUubpkFJ51 5M32zaiFfHOSyaDVFzgCJShS2HgQw0G9ppAAOLtjm5Enihw8fP n/t2vPHzmWfnRgdtI2e6e8dGxvrJ4jB4f533u09/qOdYWlBzEeAqU1W4evdDalyzxIjfXdv3/zo4sVrVz++ffv2rdu3N+7f/+yzzz774vMbN26sXr+2enVl4+7tkrYSzoMUCGCgzxEEMAAA8Fk g7vVEDIilfC+rJOSOxpUOTO28xxQHVSo55tejEA9t7XGAAAaah IoFcGTViBZGVAyFCQngtpOWTz751o0bzw2NJk3OXNrYuH/7zt3ZufmBocGjPacbQvI6Xn6FvhNfWcTpp7ob8AJrz6ONniZ7I nh3A83gpgYR4Wcl5vt6bL2p3Q3MR4ILtuG2Rbuk7O7tadoWzE7 ZZLSmdltTC6y4rSG1YFtwd+9Ct5VZcNzW29PdEFxgTRW3v/bt2t/+9stPP31Krq4uzM+tra19cOmje/c31tfXl5cW127e+PzzTz/97One/WGCAviXkeVBSS1v5BwLPdAbVkZEVAzR7atdAGvsYECgCkZUDIW XD+wr7dtTdHpXQfcbIIABAIDPQH6bLW/rq2RaHj09B0EAq9W/8quvTQZ1BttdzubQv9RPd+b8fG/Ry1jVpoTGLemH3sg5tquge0/R6X2lfeHlAxEVQ5GVw4ZPCYD+QBUCeFgLIyoGw8r6+AI4o/mljY3/cevO8+dP/11STPq7PX1DE3Pdvf2dHW9lhKY3/MPLkRlbggu2BTf1UhRFPepNLbCmNm1L7V5csFmDC6w9TzYeP7l mP7V2pSG1yRrc1NvTbU1talh4tHHvUW9qU2+PbZGiKIq6ccy2u NBtDS6w9jyiqEcbPY826DSDC6w9tt6eR4sLto2FRxS1IqaiEdi 9aHfG2npxkZ9Usqn3nmskWcTpUtB41Ev7hFNtGxRFUSuL9x5t3 KOoezYBR/HruVvGJ0fXb69NT9ouXFhaWpifn525sLS4cvnS7Vtry0tLnzzc ON77TlD+VjkB/H5YWV9ExSDdvnoIYE0dDAhUwYiKwfDy/n2l5/cU9e4qOAkCGAAAeC8ci2w5cakEAyoxlsOiOFrRbtQTcmGikcJI s2D/HmBIaUTskT/IV6XBzhY2vJQOOARw5aaExi3pnW/kHNtVcHJPUe++0vPh5f0RFYORlUOGTwmA/kDlArhyWAsjygfDSv9/9t4zqq0zf9T1h3vX+XDO/d//nHsyJbbTJnUmyUySSWZCqpM4btimiw7GtlwBm15FxyV2rLh3m1 5VgU0vAgOm2IDp2qp0UG90s++HjUBgXEAiCPx71rO8MEi7eG+x 9uMtve8CAWwdbl14/x+NrI8fhf3jruXffRz2nDpM/IXwU5r9P9OcPjwcZPacO6JPudW5QH++wLP0lzx9h9mXnEEjZyz 4o5XXKcKVTqc+qL3P5bBbWx71dHcJeFwuh11WXMQqKabQM+1JT k8+C8MDeN9Jc4/LtoGJzuFUt9icfSfz8eNrgADW7wQDwSW472T+3hO5e2KyXSJoj qR020AIYAAAVivzA/gFBoFaYF6jOd96YjDk34/pvXlGvi8qf3WT0BhuAT83a19sgxeeH3jlPur7VGYD+OgFK+8bt oGJjqR0lwjanpjsvSdy953M34/fBAbBZdZYAtiCZEP8dTfl0vc9xz5uPfIOg/BmucvrzYfeQtw/Pha8fcVbca1qF+qQVZQtFPDKS4soGWkd7S3FBXmsspIbidcWrF 8IYHBNCgEMAMDa5ikRvNhhn1cipZ45bNQSNugFP+z8+4Ciz+/wF9zghf+dVjzx5wIBDBqJRhTAFiQb22CrU/4/Mo7/K9/jH0k+XwYHbrUizX8L7suqL5lVS8mY/825H1T2JWf44n8+bXys6Wex5tyFdovcH3kp+tLNC3dSb0ddiSb GHnzGlmAQwOCaEwIYAICXjhe5AWos9xEXyHEjKztjQeeIGeO/EAQwaCQuOoD3nS7Ux70n8/c8PYCf1WwiDBPRKKzamtZaSsZ5Smtvz/QnYHtrMs5TWHkU1q8UFo3SSqOwtA8Q1da00rxINmRWbU0r/rUvRYRhrTRyhu/0N1k0Cv59Fo3Sin/nPJlVS8mg1WC9Pa00r5VP39l/AXywK/wLiqiXcnH6rz0sX3Jrb49o+uO+5FYMa6XpPh7DeikXfSmtNEpr b02GLzmDtuQhvjAM22nhuG3/STPPy4TARKdw6p7YnL0n8/Hjq38A63mCgeAS3Hsy3+1ErmtMtnMEzYGUToAABgBgrTJ9P9Fo PgMLvExssg/a7Bq5nXh619ELlt43CIGJDqR05wiaa0y224ncvSfz950qWPFLA vBlcIUC2CcKW1wAg/OdHQ17aU9f6keRMQzbbeW8nfiL+bGrtkFJThE0CGBwtQsBDADA S4L2DqGRfAYWeLmAAAaNxN89gE8V7IlFPHyjV/o1CCwdC4Kb6eFzlt437IKTnSPpe2KRvdpfWBDA4GoUAhgAgJcD FEWN6jOwwMsFBDBoJK5AALudyPX0izl8LGzf4QCnvZ4Ex4MWBL fdVi47LRxNzR1Ao3WnheNuKxcLghvB8aCZxyVrv7sOoWkuUQy3 E7kQwOCqFgIYAAAAAJYbCGDQSFx8AJ8q0MuT+W6xiGt0llNYpm 1gopX3TTP3i6aHft1OPL1t38lte0+Axuu+k9uJp00P/WrmftHK+6ZtYKJTWKZrdJZbLLIP/511qsAAAaznCQaCi3fviTz895JzONUhNI0QkLDSFwkAAAAAsNb YZBe42SVi+/5Tu46ct/S6QQhIcAhNcw6n4heTe0/kzVxPguCyuhIBjI+2GslwJGXYBiZa+96x9LphceyqmcdlM49Lo BF72eLYVUuvG9a+d2wDEx1JGS6RjD0x2W4nciGAwVUtBDAAAAA ALDcQwKCRuOgA3nuqQC9P5rudzN8Ti7jGZDtH0B3DMu1DUm2Dk gmBiYSABNDYDUy0DUq2D0l1DMt0jqC7xmTviUXcTubvPZmPH1/9A1jfEwwEF6/bibw9sYhLdJZTONUeAhgAAAAAloHv7QI3u0Rs239q15HzFl43C AEJ9qFpTuFUl+isPbGI24m8metJEFxWVyCA957Mxy83XWOyXaK znCMZThE0x3CqYxgFNHbDqU4RNOdIhkt01nT94r+tIIDB1SwEM AAAAAAsNxDAoJH4uwfwKW0DazN4TyziGpPjGpMNrhJz8KPmdiJ v+t6vzm8rCGBwNQoBDAAAAADLDQQwaCSuRACfmm7g2RLW9jBo7 GoPlu4R1Od8ggAGjUE3CGAAAAAAWGYggEEjcfEBfLIABJ+mAQJ 4pXcBfAl1i83bE4O4RGU5hVHtQ9II/hDAAAAAAGBgvrcL3OwcsW3fqV1Hzlscv0HwT7APSXMKo7pEZe2 JQdxi8/aeyF/xSwLwZXAJAZwPgk/TEAG88nsBvmy6xebuiclxiWI6hVHsQ1IJ/vErfZEAAAAAAGuN7+0CNjuHb9t3cteR3yyOXyf4x9uHpDqFUVy imHtictxic/fOjCwDgsvpogPYTfdNyyA4V/0DeMV3AXwJ3ROb6xqT4xzFdAyj2IWk2kAAAwAAAICh+d4u4Cfn 8K37Tu488pv58es2/vF2IamOYRTnKKZrTM6e2FzdT9uB4PK5QgGs87HSPTPG5oLGrvZ gLfjB4CWcTxDAoDG4BwIYAAAAAJYZCGDQSFyJAJ7p3thc15gc1 5gcl+hsl+gscJWYjR81vIfnNTAEMLgahQAGAAAAgOUGAhg0En/3AD6R53Yizyf4tHfQqeMBJ4/5n/D0i/HwjXb3iXL3jgSNXZ8oD99oT78Y5yimS3TW7G8r7S8sCGBwNQoB DAAAAADLDQQwaCSuQADvOZHnHXRqpV+DwNI5fCzMgZThFEGbbm AIYHCVCwEMAAAAAMsNBDBoJC4+gE/k62VsnmsMcjzg5Eq/BoHnM5CbO6Pu9/cdDrDxT7APSXcKp7tEZbnGIG6xefjxNUAA63mCgeDi3ROT6xqd 4xzJdAyj2AWn2vhBAAMAAACAgfneVhvAh38zP3bdxi/eLjjVMYziHMl0jc7ZE5M7cz0JgsvqogN4z4l8vYzNc4nOOeZ/YqVfg8DzeVoAO+31ND9+w8Y/wT40wymS6RKdsyc2Dz+++gewvicYCC5e15hcl+gcp0imQxjFNj jVGgIYAAAAAAzNd7YBPzqHb9130vTwb+bHrlv7xdsGpzqEUfCL SdeY3JnrSRBcVpcQwHn66Bqb6xKd7ekXs9KvQeD5PC2ACY4Hdx 45b+l9yzYoxTGc5hKd7aodINoQAazXCQaCS9A1BnGJznaKZDiE ZdoGp1j7xa3Uiw4AAAAA1io6AUw2P3bN2i/ONjjFISzTKZLhEp3tGoPoTjgCgsvnCgSwc1SWh2/0Sr8GgefztAC2ILhtP3DW/Ng1m4BEhzCKc1QWBDC4qoUABgAAAIDlBgIYNBINF8CxufhFJO7 TTmLXGMQ5iunuE7XSr0Hg+Xgl+M2o+/3dVs5b953c7XHJxj/egZTpHMV0jUGWdj5BAIPGIAQwAAAAACw3EMCgkWiYAHaNzQ0qV 86c3zWJt2wCEhzDaa5PnMfTAewduYIvP+AFeVoA77Rw3OIWu8v 9orVfnH1oBgQwuNqFAAYAAACA5QYCGDQSFx/AsXlP6pjRi2EYVp/+teUviT0Yhg2kBIaaeVx1DKPtwT/RrtU1GnGOhABeHTwtgE3NHX7eE7PryAVr3zj70AznSKZrNIIfX wME8EInGAguq67RiEtUtlMEw4GUaRuUYu0LAQwAAAAABuY7QsC PTuFb9540PUQ297xm7RtnG5TiQMp0imC4RGW7RiPzqgEEl8lFB 7BrbN6T/taCYRjGOr3nk80uDmn9+NebHEKt/RNcohHdR7pEI04QwKuEZwfwziMXrHzj7KYHgp4+yvoH8IInGAg uqy7RiHNUtmMEw56USQhKsYIABgAAAABD8y0h4Een8C17T+44R DbzvGblG0cISrEnZTpGMJyjsl2iEdeY3BW/JABfBg0TwF5FMgzDsMpL/9q2bw91EMMwQUrAVxbHLbxvOUdl6z4SAngVAQEMviRCAAMAAAD AcgMBDBqJSwjg3Ce18KYk9sw5xQXJASbmnhZeN/Ehgmd0ic5ximRAAK8KnhfA561879qFpjtFMlyic/Dja4gAXuAEA8Fl1SU6xzkqyzGCbk/KJAQlW/neXakXHQAAAACsVb4l+P/oFLZl74kdh8hmnletfO8SgpLtSZmOEXTnqCyX6BzXGGTFLwnAl 0HDBLBNQOJm16ivrby+tvKOqsEwrP/OPruvLI5ZeEMAr2IggMGXRAhgAAAAAFhuIIBBI9EwAewQTrXyi zM7ds30NophGFZ949OfXTc5hFj7x8+kES4E8CoCAhh8SYQABgA AAIDlBgIYNBIXHcAuMblP6hBeVztzdtcmf77jwDc2frs8rtiTq C7RiO4jnaNyHCMggFcHzwjgza4xpofPW/rctQ1Jd4xgOEfl4MdX/wBe8AQDwWXVOSrHKTLLIZxuF5ppE5hs6QMBDAAAAAAG5luC/w+OYT+7ndhxkLzb86qlz12bwGS70EyHcLpTZJZzVM68agDBZdI wAWwXkrHL48rW/b/85BL1nW3gJgfSLo8r9iSK8xPnMQTwKgICGHxJhAAGAAAAgOUGA hg0Eg0TwI7hDJuAZEufuxbety28b1v7JdiTqE/WrwsE8KoCAhh8SYQABgAAAIDlBgIYNBINE8Au0Qh+BYn7jDMYA ngVAQEMviRCAAMAAADAcgMBDBqJBgrgFxYCeBUBAQy+JEIAAwA AAMByAwEMGolLCGBEH52jsh0j6BDAq4JnBnC06eHzlj53bEPSH CPozlHZ+PE1RADrdYKB4BJ0jsp2imQ6hNPsQjNsApMtfe6s0Gs OAAAAANYs3xL8fnAk/ewWu+Pgud2eVyx97tgEJtuFZjiE05wimc5R2S7ROSt+SQC+DC4 6gJ1jEH10isp2gABeJTwjgH9yjd5x+LyFzx1CSJpDBN0pKhs/vvoHsJ4nGAguQaeobMdIpn04zTY0wyYw2QICGAAAAAAMzTcEv0 2OpM1usdsPntvlecXC545NYLJtaIZ9OM0xkukUle0cnbPilwTg y+DiAzga0UenyGyHcAjg1cHzA9j7DiE4zSGc7hSZjR9fAwSwfi cYCC5Bp8hsxwimfRjNNiTDJiDZwvvOCr3mAAAAAGDN8o2N3yZH 0uY9sdsPntvlccXC+45NQLJtSIZ9GM0xgukUme0clbPilwTgy6 BxBXDSvZQLeZdBI/Rmye2ZwwQBDK4xIYABAAAAYLmBAAaNROMKYIlKgvZzQCO0R9Iz c5gggME1JgQwAAAAACw3EMCgkWhcAQysCiCAwTUmBDAAAAAALD cQwKCRCAEMLBoIYHCNCQEMAAAAAMsNBDBoJC46gJ2iEX10jMy2 hwBe5ZiaO/zoGr398Hlz7zs2wWn24XTHyGz8+OofwHqeYCC4BB0jsx0imHZh NEJIhnVAsjkEMAAAAAAYmpkA3nbw3E6PK+bed6wDkgkhGXZhNI cIpmNktlNUzopfEoAvg4sP4KgcfXSMyLIPo63NAEYQxBgWaPDN eAJTc4cfXaK2H/rN3Pu2TVCqfRjNMSILP74GCGD9TjAQXIKOEVkO4Qw7EpUQnG7t n2Tuffv5LwMAAAAAABbDN9Z+mxxIm/fEbDvw6073y+bet639kwjB6XYkqkM4wzEiywlvYBBcZiGAcVAy WTcbURR98hFEEyIZnX4kiqLznoJhCNmESH7ieU8DIZqYkBdOVe 2P5i5w7gYsuNkLbAa+Jwvsjx5AAINrTAhgAAAAAFhuIIBBIxEC GMMQIhHB75sixHVEBMMwDDExIes+ZCYgETKZjCAYhiIIimi/mP4TJZOJ2ruvCHHdOhM8QxGiCZFosm56yfji8G7Vee585i9w7g aQZ7oXv907ZxW6m6FdFUomLljbCHHdunUzW/qiQACDa0wIYAAAAABYbiCAQSMRAnia6RRct26diYmJ9ktttKLk mW+ZkKe/JiLaejQx0f5JnOlVMpk4s8BZtKE5szz8udo0xlNYd7HaBS60Ab rbMJeZzUCI69atI87ZEqJOoa8j3lwovp8LBDC4xoQABgAAAIDl BgIYNBIhgKfvAGMYhpLJ5AXeUvycJyPIk+8wXuCmrs5D5v105j O7CJmM9+8ib8gusIoXfQaZjCx8B/qZQACDa0wIYAAAAABYbiCAQSNx0QHsGJWjjw4RWXbGFsCzaFPY AAuae8t33k+fNkwVQpzzTunlZ+bO8qLWOhPAZt63bYJS7cJoDh FZ+PHVP4D1PMFAcAk6RGTZhzNsSVSb4HQr/yQzCGAAAAAAMDRfW/t970D6aU/M1gO/mrpfNvO+beWfZBOcbkui2oczHCKyHCOzV/ySAHwZhAAGFg0EMLjGhAAGAAAAgOUGAhg0EhcfwJHZ+ugQzrQj USGAVzWm5g4/OkdtP0g287plE5hiR6I6hDPx42uAANbvBAPBJegQzrQPo9uGUm yC0qz8Es28bq30iwwAAAAA1hpfW/t+bx/6k2vMVuJZ06OXzbxuWfkl2gSl2YZS7MPoDuFMR7yBQXCZXUsBv PgPsy6Ewd4GjWGG2qRFMzOa9fIAAQyuMSGAAQAAAGC5gQAGjUR jDmCUrJ3ZBx8eava7C9YdSjaZ/33d5y0EQjQho9oFPvWTuU/bsPlLf3IB8zfpedvzQsws5In1E2fGf9b5EUJ83phaC/zDPRsIYHCNCQEMAAAAAMsNBDBoJBpzAOvEm27Q4WM1a6NNW28o mUgmz+9L7Xy7ZBMikbjAkFSodtBnhDg9YhUy/2G6dTj7Nb5hCJlMnn08SiaSUQxDySY635i7STPrW3iTnlWi+LR F0/P8IijZhIig84esRshEIpGMzlkRhhBNTKZnQnpaCT/1/xSeAqzN5wUAACAASURBVAQwuMaEAAYAAACA5QYCGDQSFx3ADpH Z+mgfzrR94QBGEYRMnIk+DMMwlEwkEk3WTdcnimEIkYhPXYQQ1 60zIc7Oo2tiQiSjeJPqPmZ2Gtx5t5YRoonJbA0T55flnHVpN2x 6q7SPR4hERHcupSc3yUTboAttks66dHZBZ2Onf4xHLkImI2Ti7 L8DmYzisw/P/HcAik2/BRtFETLe4nPvo+sU8eLe921q7vCDc9S2g2Qzr1vWgSm2JKp9OB M/vvoHsJ4nGAguQftwpl0YnRBKsQ5Ks4QABgAAAIBl4Ctr3+/sQ390jdmiDWBLv0TroDRCKMUujG4fznSIyFrxSwLwZdCoAxi/HUsmzs7TMzNtjxYiojtvrnb2oZm2wx+u8+1576nWqU3y3GUTdd 9KjP9odl1zFjjzePwDv/OmMpq7Sdq/EZ/cpLnrmnPDdu7qiDPLmP+PsW6dCZGMoE8+Ze6KFuCJm8nPBAIYX GNCAAMAAADAcgMBDBqJiw/giGx9tA9j2oYuYRAsFJ1+V/EiP66qswTdp8704bOXNtPJL3aDFN9I7d3XxW7S4tY1/aSF3ti97EwH8AGy2fFb1gEptqFU+zAmfnwNEMD6nWAguATtw5h 2JDohhGIdmGbpm2h2HAIYAAAAAAzMV1a+39mH/ugSs2X/WdMjl82O37L0TbQOTCOEUOxIdPswpkN41opfEoAvg6slgLXJup yDGz91pS+8WoS49G1c7Lp0efHmNggQwOAaEwIYAAAAAJYbCGDQ SFxCAGfpo30YwzaUAvMAr2pMzR1+cI7cduCc2fFb1gHJtqEU+z AGfnwNEcB6nWAguATtwxh2JBohJNM6MNXSNwECGAAAAAAMzldW vt/Zh/zoEr1l/xnTI5fMjt+y9E2wDkwlhGTakWj2YQwH/F3QILjMLjqA7SOy9NEujEGAAMYw7He/bWtATM0dNjlHbj1wbvfxW1YByYRQil0YAz+++gewnicYCC5Buz CGLYlmE5JpFZhq4ZuwGwIYAAAAAAzNV1a+39qH/OASvWX/mR1HLu0+fsvCN8EqMNUmJNOWRLMLY9iHM1f8kgB8GVyVAfxi0+ m+yHy5z3g28WlvRp7zdARB8BUsmLMIcd064tzv6o47Pf3xXYRs okcKv1BHv9AuvzAQwOAaEwIYAAAAAJYbCGDQSFyVAYwhZCLxKa NhzZ0vF1twktvZ+XIx7Ckz/eLTCqG60waZaCcf1nn6dH0iZCIZIROfGI4KnwhJO7jzE1ulfcb sXEgza5yZmHh27brL1tlmhDgzXdL0ANILzS38Arv84kAAg2tMC GAAAAAAWG4ggEEjcXUGMEomIy84Xy6GYYj2NiwyPRfu7Hy52Oz D58z0q81G7aO0s/si85+OPwIlm6xbZ0JGZicTmplneHordJY8u1XaVkXJM/MDT2/Guumlan8+M7fwAts8s6MzG0mcnViJPL3e5+/yIoAABteYEMAAAAAAsNxAAING4uIDODxLH+1IDEKIXgH85Ay3T 50vd8G5cOfOl/u0mX61f194rbNPRxGiiXYjdG4140vVmVn4KXMIa2c5firTJTtv buH5MwZrb3k/MS/wunWIdn3P3eUXx9TcYZNT5Fbiud3Hbln5JxNCKHYkBn58DRDA+ p1gILgE7UgM21CaTXCmVUCqhU/C7mMQwAAAAABgYL6y9P3WLuQH5+gt+87sOHxp97FbFj4JVgGpN sGZtqE0OxLDPoy54pcE4Mvg6gvgpbLwlLlPm30Xmf3A7GJn99W uTCdg9dhgZM7aESIR0d1monanFrGRS5pweA4QwOAaEwIYAAAAA JYbCGDQSFx0ANuFZ+mjLYlhszIBjGELBeLTSnXm+ybaN1r/vjMQz98S3bUvuM1PPuxpNax/nOMBvIV4btexW5b+yTYhFFsSAz+++gewnicYCC5BWxKDEEqzCc 60DEg190nYBQEMAAAAAIbGRBvAP+87s/3wpV3Hbpn7JFgGpNoEZxJCabYkhl0Yc8UvCcCXwSUEMFMfbUl0 m5DM1TwNEoogi3q/8OwIVws9d9596cUuXH8WvjH+bEzNHTY5RWwh/rrr2E1L/ySbkExbEh0/voYIYL1OMBBcgrYkOiGUahOcYRmQYu4Tv+vYzWV6vQEAAADAS4 uJpc+3diE/OEf9vO/M9sMXdx27ae4TbxmQYhOcQQil2pLodmGMFb8kAF8GV20AI09O6 rPAe3r1nP5HN16neWLQ5OfPyTSzqXOfiy98zidwnxyRee5uLrC uBf4dnnzgk89bYDamFwcCGFxjQgADAAAAwHIDAQwaiasqgGenO HrGp12nb2kuOP3PLC/4kd755YiSifhA0nMe89Q5maYnT9IO0jzvuQiZjKLI7PRJCyx8/mbO6VYiMu8Bs3dz0bkDO8/OvURE8D9nHqC7AS8KBDC4xoQABgAAAIDlBgIYNBIXH8BhTH20J dFtgpcSwHOnOCKj2r+jZCIZRchkdHoqIhR77vQ/RJ1xntcREe0TF7qVqx1YWTvTEj6xL6IzZdH0LVQyGZk3JxM2My +Rdkqk+c9FiOuI5Nmt1n0AiiAohqLIzMDS06Gr7VZ0Zk6mOf8O mDaMZydbmh6Oevav+L8MmUwkoxhCJiM6G/CimJo7bHKM2EL8dZfnTUu/JJvgTFsSHT++Bghg/U4wEFyCtiQ6IYRqE5Rh6Z9i7hO/yxMCGAAAAAAMjImlz7e2OgHsedPcJ97SP8UmKIMQog3glb4kAF 8GV1EAz50dSPtpWd25f3QnPnre9D9zJxuaM+cQgjwx2dKcQtQZ RWp6UTrrfeKRs5v65G4s8Jz5D9D+DCXrbiNKNtHOfbTAvwM+t5 HuUFe6S8XnPZrzjwABDL7cGmcAT01N9Y6MtSiHq8SqkiFlfr+8 oF9+T6RqlA7zVaOikYmxx1MrvY0AAACAUTA6Ojo4OMjj8jgcDo fDEQqECoViYmJipbdrDhDAoJG46AC2DWPqI4FEt15SAD8BPvHP dPi9SMFp79jOe3vw/MWSycicN1s/ZWHPGzvqGfMSLWrcqdndnLM5s1Gt+4AnP0P8DJYy/BWOqbnD944RPxN/3el508IvyTo4k0Ci48dX/wDW8wQDwSVIINFtQqjWQRkW/ilmPvE7VzSAZWPjhUOKC9zB4Jbeww/4brV856YBwiORWZNoZ5NoR+PQjgd9ppVc6xrBwYfdZ9hDyIByY NS4LnEAAACA5aavr6+kpOTmjRtRkZF+vr5enu7H3d29PT39/Xx9vbyOubsf83D38vIKCwm5dOlSQUFBb2/vSm8y9qWlzze2IZucozbvO7Pt8MWdnjfNfOIt/FOsgzJsQqgEEt02jLHilwTgy+DqDWDtXc0XLr6ZW8ILRt/su4QNMIXv7HKesZAX/Rjy83ZzgQdoB+9a3OTFLwwEMLjGNJIARtUj5/lDhxuExAddnp0yl2bxtvq+f1cJP67gvV/OfYfFe4fFfYfFfbeC9+49wd+qhJ/U9Jg8HPquvt+yVvgbT4yqR1dkswEAAIDfDaFQkJSUFBzs7+nuH hkRnpaWUlV5r7Wtuae3WyIeUipkarVSrVLIZZLBwT6Uw66tqY6 7ezsqMsL96NGQkJC0tLT+/oGV2ngIYNBIXEIAM/SRQKJZB2es5mmQADyAw38m/rrT84aFX5J1cAaBRMOPryECWK8TDASXIIFEswmhWAelW/gnm/nE7fS88Tu/pgZHx09xBu3qBcc7JD5tYou6nn9V8N4t477D4ryHW859n8V5n8 V5j8V5l8V5h4W+w+K8xeK8yULfLud8WN31rweDm6sFcd3y0cnH v/PGAwAAAL8DNTU1YWFhRw4funrlcl3d/b6+ntFR9djYiEajUqkUCoVMLpfKZBKpTCJXyORyqVKlGBnRDA+ rR0eHNRpNX293TU3VpYsXDh06dDI2tq2t7fffhS8tvb+xDd7kH Ll53y/bDl/Y6XnDzCfOwj/ZOijdJoRCINFsw+grfkkAvgxCAC8L+NBcT06iZJBlL2au4Oc8e IGZo14ACGBwjbmyAZzWK7Wu5x3rkAS3i8xrBB+Vc99mcd9jcf/G4vyNxXmfxX2PxX2PxXmPhb7H4rzD4rzLQt9loW+zOH9lcf7KQ v/KQt9koa+Xoe9UCT+s69v/qLd3ZPz33H4AAABgWWloaAgICDjm4YFkZYlEg2PjI8PDKqlULJ OJpFKxRCLSVSoRKZVSsUTU0y0sKSqUSsVKpVwulyqVco1GNT42 wudzU5KTDh4gxsbGdHd3/547AgEMGokQwIYBIZNRnSl58cl18bxEySYmZPQpE/bOMDus1fzRqOc9cf7nfJ85D/FTPxT8/NmLnwEEMLjGXKkAHhyb8G7rsazhRaJS5/ruf1Zw32Fx32dx/1bO/RuL8wGL83459/1y7vvlMzd+Oe/o1O/bZejbLPQtFvpmGfpGGfp6GXtjOeevdX3b64WtKng7NAAAwKpHL pefOXPmwAFiUWG+UiEbGxtRKOUKpVyhkEkkIvyW70z6KpVytVr Z0y3k89gajaIoL9fb06OvtzspMV40NDCdx1KxQiEfHR2WiIeSk xP37dubEB+P/V4jKkIAg0bi4gOYxNBHQijNOmgNBvDcCYenJ9ednsUIIZPROR/H1c3S2a8R7XS8CJlMnh2gCiUTyQje0NhCcwXPjumFkk2IRN2Rr XQfPD1W1vRHhk2IRDKy5GGwTM0dvncI/3n/rzs9blj4JlkHZRBCafjxNUAA63eCgeASJITSbIIp1oHpFn7JZt 5xOz1+jwCulamtannHOsQBLQPfV/LfLuO8x+L+jaVNXxb3Pda8tz1PB/Db+I3fMvSvZehbZZw3WegbZegbLPS1MvaGMnR9GbqxpufbGgFP A/eBAQAAVjH19fX79++7c/vWQH/vsEYlV8hkcqlKpejr6S4qzB8aGpBIRAqFTCQaxL/o6Gh71NSQnpYSd/vm8LC6pvLenevXOttbf/jum472VrlcijewWDSo0SjUauXY2EhHR1sYKdTHy6urS/g77NGXFt7fEII3OUVu3vvLtkMXdnrcMPOOs/BLtg5MtwmmEEJptiT6il8SgC+Diw5gAomhjzahNKs1GcA6Ew5P z0g0Oycxgs9ENG86YjIZxTBker7i6WieHrqKPD110fQURiYm5O kH6cwVrJ122GR2GuHpRc289frJWYunf4SSiSazY34t+l3QpuYO 3zmE/7z/V1OPG+a+SVZBGTahNPz46h/Aep5gILgEbUJp1sEUq8B0C7/k3d5xpsscwONTU8k9kh+r2KE85b7Gvo/Kee9p7/r+jcX5QPue5/dZ6Pt4+pZNv/P5HRYHr9+3y9C3WCievvifG8vQDWXsDWXsV8vYfynrXH+/2/Rht2QcRocGAABYlaSlprm57qkoLxsbG5HJJFKpWCoVDw+rqyrK A319CvIQmUwy0NfD7miTy6Vi8ZBarXR3PxIREVZYkBcdGaFWKx Pj7rY2NTY+fODm7FRWUjw8rFYq5VKpWDQ0UFdXw+WgYvGQQiFT qhQMJt3NbU9lZeVy79SXFt5fE4K/d4r8ae8vWw9dMPW4sds7zsIv2Sow3TqYYhNKI5DoK35JAL4MQg AbgOkBn8lzp+Sd6VL8i5lP486ZjpiIz8qLamclIs+bBpiI4GU8 Z5RnZM60w8jMLMbEuU984sG6P543rfKi9hcCGFxj/s4BzNOM7msQ7G/q+f4+f/09wZv1A+/U9r9fwdP5xC9X98bvu9ov8A/9vs1C/1rGebMMxcXrFw/g9WXsv5SxXy1j/7ms8881Pcfa+qdgqmAAAIDVxsXzF/18fbgoOqxRi8VDItGgRCpWqhR5SPaBfXtZpSUatVKjUWakJAcH +EukYrVa2fCg/vNPPznufrS+rsbBzpZVWvLJPz66ee0Kj8O+ceXyvYrygf7e5qZ GmVza19cT6Ovj7GDX3NyAD501OjpcW3vf1dWFyWAu635BAINGI 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 46OlxWXOTr7YVhmEqlkMmlnZ0dCXF3eBx2f6/Q1sbq4IH9SoVMIOClpyaXFRclJ8QV5uaePf3LD999l5wQT0lPz UOyamvuHzxAvHLxvEolVyhkarVSqVIolXKpQipXyFRKBY/H2bPHNScnZ5n2DgIYNBKXEMB0fbQJpVoFpa/VAH5J0AbwWVOP6+a+iVZB6TahVPz4GiKA9TrBQHAJ2oRSrYMzr QLTLPySdnvfNfW4vhwvHI2G3dnh8Hg8cFTjLJc4i4cOikWBUsk vGkVCl5T/6g3GB+Wz9Yvn7jsszjvl3Hfu8d6q7n6jtu+1uv71df0b6vo31P ZtqO7aWM57jcXeWIauL2O/qn3n8x9L2a+Udf6xrPN/l7H/1z2e+2WKnGpM/38GAAAAPIX09PRDhw5JJCKVSt7f30cKDqq8V5GLZAcHBjQ1PeS yO//z+b+uXr3c29OlUkh7hfy2lkcpyUlf/+fLvXtcBwb68KZF2R3xt2+diIo8dvTIMfejuUi2RqN0P3qEfPa Mj9dxotseOxtruUyqkEoe1tcW5uc2Nz3s7+tWKmVyuVShkHV2t js7O9TX1y/HDn5p4f01Ieh7p8if9p7eeui8qcf13d53LfySrALTrIMzbUKpB BJtxS8JwJfBxQdwKF0fbUKoVoEQwKub6QDed9bU/bq5T6JVYLpNCBU/vgYIYP1OMBBcgjYhVOugTKuANAvfpN1ed03dDR/A4+Oyzs6Darn30MCmrq5Xenr+0t//+tDQO3L5PyWifw7KCv4el/duGfvdcu67M/Vbzn3zfvf6ur4/l3V8UsU1axAebOn16ug73NZr19T1aSX636Wdr9T0/KWCp61f9v8pZf+xtPP/lHb+obTzv8s6/6u045xLAGeH66REZvA9AgAAAAxIXV3t3r1uQqFAqVSIxaL+vh4 ki9ndJUhMuPvh3z447uku6u+9ffP6G6+/9tGHH27e9J3Zju2bvv3mx++/u3n1qlwmViplYqlIKhWLxUNSqVipkKmVipFhjWZYrVTITp2Idb AjdHcL79y5ZUuw0WhUcrmsproyPSXx+pWLl38j0zLTh4YGpFKx SqWoqane4+IsEokMvo9fmnt/TQj63jHyJ7fTWw+eN3W/vtvrroVvklVAmnVQpk0IlRBKW/FLAvBlcNEBbBNK10frEKolBPAqx9Tc4VuH8M37zu5wv27mk2gZ mG4dQsWPr/4BrOcJBoJL0DqEahWUaRmQZu6btMvr7g5DB/DU1CSKhkhEB8RDO4XCV4TCP3d1/aWr689C4Z+EXX/q7vqTVJ7yY1rJWyUd75Vz3mWh75Zz37zf/edKwec1/AjOYLVcIx+fnLdM2dh4dq9oV1nj/5PX9P9VCf/CQv9Uxn5lpn5LO//fMvZfsuoztrv27dwrS8827B4BAAAABkShUOxz23P/fpVGo5ZKxSLRID7ms0ol7+/tqSgt2bL5x7a2lrHx0cbGhxcunA8NDjp9IjaHSe/pEY6ODqvUCpVaMTyiHhkdGRsbGR0bHh7VqDQquUImlUnkMolYN DA02D86OvzwYf1HH32Ylpr8+PHE8LByZESjVMq7hPz2thaRaFA ml0ikgxqNipKZHhIcbPDd/I+599eEoO8cI390O73l4Pkd7td3ed01902yDEizCsq0DqHahNJ W/JIAfBmEAAYWDQQwuMZc7gDu708X8q3lYoeurvVC4Z+FwlenFaw XCtf39a1XKn5zZFZszG9+r5z7dgV/fU3PZ9W8a90S8dhz5jF6PD5+/WHrn9OK/6uC+woL/WNZ5x/KOv+7tPMPpZ3/o4L78d28iu+se7a5CPZ4P4YpkQAAAIyV06dP3bl9a2REI5NJlC qFRCKSy6XDw8Ojo8OnTsZ+8a/P3I8exqtYpVKMjY08fjwx+Xh8bGx4ZHRYpVZIBgfamhsrK1gF+ UhuNqOoALlfVY52tErFg+Pjwyq1QqGUSeVSiVSsVMhv37r5979 9cPXKJYVcOjo6olDKx8dHJibGpFKxVCYWiQbF4iGVSh4UFJibm 2vY3YQABo1ECGBg0UAAg2vMZQ3g4WHBo0cWSimxp/tdofBPQuGrQsF0AAuE64WC9f39G5SyQJ+i2lezHrxd3f1KOdej o793ZPzFV1HYzn4zLuu/WOgfWOgfytj/XcH9n1XCdfX9u2JvN39rwfuB0P6fXSOdXAPuFAAAAGAo2tvaiP v34eNd9XR3VZSXSSQimUyCIFltrc2BAf6/kX+Vy0WDA334iND4TzUa1dDQYGF+7pmTsSEh/tHREdeuXU5OTszISEtKiL986WJkZFhosP+VS+cfNT6UyyRqtQq fT3hsbKSoIH/zTz/aWFowaBSpVFxcmH/z+pWBgT6ZVCyXSfAtaW9vc3Vx0Wg0BtxTCGDQSIQABhYNBDC4x ly+AJ6ammxv9xcPug70fSUU/HH6rq/gVQEuf72Av76vd4Nc5Ha6qv6V7IdvVnBudEmWsKL8lo7/fS3jf9X2/s9q4R9Ynd829YR0ybK8o7k/2rFNzNF/mYqT6IbaKQAAAMCA+Pv7lxQXqtVKuVxaV3P/19On1Golj4vu2LrF28Nj19Yt5WUlJ2Oi71WwZHKpSDSoUMiGh1 W5OVmhIcHk336tqqqUyqRTC9Hf35+fnxcTE3n6VGxLc6NGrZRI RVKpeGx8pL+v5/KlC3Y21oeI+7/84ov1r/65tbV5ZFQzOqJRKGQSqXh4WH3lyqWEhAQD7ikEMGgkQgADiwYC GFxjLl8ADw3lt7Vul4ishIK/CAV/EQheFQpfFQjWCwTrBfwNuN3dG0T9WxF25zfZNfli1ZLXxWxqP9 zE/61XXsfrldQ0jCZQBu3chaZ72j/bwfnMtCvghKF2CgAAADAUba1t7keOqFQKmUyiUimolIy0lCSNW ikRD505eeK7r77++wfvc9DOKxcvCIV8zahao5aLhvp/I5+Jiorq6OiYmpp67iqmpqbuVd4LDw9PTkqUy6VyhUypVsjl0v HxEZFosK7mvuXu3Y52dgI+t6SoICjAj8/nSqRiqVQs4HP37XUz4M5CAINGIgQwsGgggME15jIF8OPJkcamv eIhx57uDwSCPwsEM+mLu4HP38Dnb+gSbuDzPxwf79dMPNZzjaO tHarrSepz14cCT8qPkLotDnT+x6ztk+3sz0y5docfD48YZL8AA AAAQ3Hq1Ckmgz48rBSLh5QK+dkzpyvvlatUisaGB35ex9etW3f x4nm1RqVSK2SSwcI8pLOj1cf7eEpK8oukry4ajebylUvXrl0ZG uxvrKvDk1sul46NjTyoq3G2t9vr4uzq6PjhB+8nJcYr5FKpVKz RqM6dOzs8PGyonYUABo1ECGBg0UAAg2vMZQrgvr7s9rYdosGfB YI/T6evAL/rqxvAG7u6NnK5H2JYP4ZhXV1DtbXsB/WcoaHnTFw0MTEheWJyIzZSVOp2THMxTrjTreOLna3/2NL2yba2z3Z0fLaj/Qfbsa5eg+wXAAAAYBDkcvmBA8Te3m65QiaRiFQqWXzcnc6OtpE RTXBQwC7THeSzZ5obHioUMtFgf0xY6J3rV3x9fUpLS5a2uqmpq cTExN/O/Xr7ypXkhDiVUi4SD0kkIpVaKRYPclF2X2+3ZKA/LyertLRYKpMoFbKmpobi4mJD7S8EMGgkQgADiwYCGFxjLkcAP3 48+uCBq2jAqrv7XT7/VT5/A16/fP6GmXu/fN5GgWBDd9cbGs3Vulr0yJHrVtZn9u276u5+NyAo/dr1UjZ74MklT0xMiERiHk9w5UpmdHR8XHxJY6NgcnJ6niTafk/0SFDHP7e2fbqt7dPtbZ9ub/1sR/tn21u/2KlubNV/vwAAAACDMDk5WVJSEhsTrVErVCrF8LBGrVIMDfbLZRKVSrFrp2 laavLjx4/xqX0vnDt77mTMyZio3FwEw7AhsUihVMz85tdlamqKjaJPG7xqa mrq+vXrd2/dCA8KZFApCoVMIhXhg06r1cqRkeGSgvyEuLju7m58xCyJWBQVF WWoXYYABo1ECGBg0UAAg2vM5QjgwaGKpsafhwZ+mB7sSrCBL1i v7d4NPN50APf0vD405J6Rwdq67XRkdD6N8Sgrpz09s+X67YaY0 5VHj2U+eMDXXezExIRcLse/fvx4sru7D8mtij2REBWTfO16QXUNN//0tQrr/X0/2aCfbO34bHvbp9tbP93e9tn2zs93yksq9d8vAAAAwCBwUPTML7 8UFuSr1UpWWUli/F0hnzcxMTY5OR539/b7777T0twkl0lUKjmTnkk+cyotMf7WzZsYhmUX5ManJ6UxKAwk q6C4kCfgzyxzcnKSwmTQcrJz8pD+wTn/hapUKjlcDoZhU1NTMTHRWXRKbER4Q32tQiWTSIakErFKKc/PyUlJuCuXS+VyiUQikkhEKpXC/fAhhUJhkF2GAAaNRAhgYNFAAINrzOUI4OaW8L6e3T3dHwj4rwr 46/Hu5U93j9nHXwAAIABJREFU7wY+byOft7FLuLG72yQ/n/HzlpMp6U0lZSgzq/3y1RpSRH5YVElIRKmXfxHxUIpYOzLW48ePZbLpMaLHJybGxscm J8cfP54YHVULhd2FhbWnf0n2OkJ233T49hfOJe9tbftoC/eTLein29o/245+vlOSVaj/fgEAAAAGgUaleXp6stkdCoWsra3l2NEjro4OpJCgI4cPvbZxw2/kX1VqhUIhv199L/HubSaNEhZGUqqUj1qamUj21NTU+MS4QqFgo2xaFiOTSckpzmXm Z9NyGKd/I09NTfX19V2/c4tVUdH46JFKpWpoajp36cKFK5dZFRWCLmEWknPM0wOhUuLv3O 7u4imUMrVaSadRrl66MD42NjyslsmmA1iplIeGBNXU1BhklyGA QSNxCQHM0EfrEJplYAYE8KpGG8C/7nC/YeaTZBmYYR1Cw4+vIQJYrxMMBJegdQjNKohiGZBu7pu8yytuh/sNPV8jGk1f1f1dQwObBYIN/On63cjnb+TzNuK3f3m8jXzeRoHgdT7/wq7dZ0+fKS4q6UinNN+4WZ2X31xby4mMTiM4XHc7yDC3TaYzG/HFymSy8fFxDMMmJiZGR8c0Go1SqVQoFHK5XCaTKhRSmVTE4fGY +fdO/pLk5RTtZ3Lg/AdWue/vaP54S8/n26X0fH1f/AAAAICBOHv2rNexY0OiAalULJVJ1CoFu701Lu7ul//54hCROKxRyRUysWggi0kvQLLjbt9MTU3NLcxnVZSPjMwZ0XBqa qqrt5sn5PcPDsjkspa2tnQqtQNlD4lExaWljJyc1PR0JD8/LiWJiWSzKu+lM2i5eXlHjx6lpKfl5+ciDLpcIRkeHvbz9TY323 X50oWDB/aXlhQplXKJRCSVSRIT4+Pi4gyyy/8x9/6aEPydY+SPbr9sOXhhh/uNXV5x5r7JlgHpVkEU6xC8flf+qgBc80IAA4sGAhhcYxo8gIVC Wmvr5r7eT/i8V/n8jdO3fPkb+fyNPN5GHm8jj7uxu+u13l7T9PSCHzefpDIeZVCb fz1fWlrW2tIiqK7uPH+e+Y9/eu62SdhmlhR7Kh/DsJGREblCgWHY+MSEQqEQiYZ6e7t7pukeGBjo6+vt7e3p7evt7 +/p6RO2dHZkFd0jX8zw2veLzw/Hbn/uOkgvMMDrHwAAANCbqampgICA2JgYfDRmqVTU3SVUqxSTjyeEA t6hA0R2Z7tGoy4pzH/U1Mikpp85fYp8+WJ+UdGLLFzY3UXNYnD5goamJnxC4K7u7qr79 7Pzcjl8Xk9f3+jYGJvNPhkTfa+8tLSksK21WSoR37h62crC/MsvPv8f//f/dfHieY1GJZGIpFLxvYry2NhYg+w1BDBoJEIAA4sGAhhcYxo8gB sawrq7twiFb/G073bm8WbTl8fFb/++KZcne3rGuXumUWgtl65W2ztdJ9hfN7O8smP3tW27bvy0/eqPO25/9dNtDy8qhmEymQzDsNGxsYHBAb6A++Bh3cMH9c3Nj6qrqlqamz s6Orq7u7u6hHw+n8fjcjgoB2ULhbxOdlt+cV7sxXSzL0O6EJYB Xv8AAACA3kxOTnp5eNy5fUulUUolIrlUgjAZleVlE+Oj/X29X37xeX5BrkImLinKR9kdTErG1SuXL92+dSsx8cWXn5iWdj0 +7lFry8OmRkZ29tjY2MDgYH5xERPJyaBRax88CAwMQuh0AZ+bm 80cGuzv7+tpa2zIpdMjSKE5OVkKuRR/F3RryyM/Pz+D7DUEMGgkLj6ASQx9tA6lWQZBAK9upgN4/687PG6Y+SZZBmVYh9Lw42uAANbvBAPBJWgdSrMKplgGppv7Je/yjtvhoVcAj42pKqscBvq+4fM34AE8070zXwgFr/F4X6nVA7t2RYVH5d6Ke/ALuSIylhUSUe4VULzfPc/WlbHdIv2rzXc//er6Ec+00dFRhUIxOTnZ3dP9qLmRxSp9+ODB/erqqspKOo1WkJfb0tLS2toqEPC5PC4HZXd2dnZ2djY2NubkZDO ZtP1HrkX93Xm80jAf4gIAAAD0RKlQehw9SqdmqtRKqVSsUMi6B Pyzp09FhJG2b9li8u8v+HxuZXmpgM9reFCXcOumrb19YkZaQnp qW2fHggscFA22treyOWyFUsnhcVraWjrYHb39fQ1NjW0dHcM67 5qempqanJyk5+Qc9TzGpFB6e7qKC/N7e7qGRzRUSgaTRn38eEKtUoglIjyAe7oE7kePjI2N6b/X/7Hw/poQ/J1T5I97f9ly6MIOjxu7vOPM/ZItA9OtginWoTQbEn3FLwnAl0EIYGDRQACDa0zDBvDgUFNV1Q9 9vZ/weOv53I083muzAcx9jct9jcd7rbvrjcHB8JGRiR9/DAiLzDt3sSosutgnMJd4hLrnUOa+wxTvgKyQ8NzYM0WXr7EePO Sr1arHjx+LJeKWlkcVFeU11dWPHjXxeDx2J7upsbGkuPh+dVVD Q0NnZweKsjs7OjraO5qbmxEEYdBpV2+mmX0VzPqX2XgHaqhfAg AAAIA+8Pn8Y+7uRfl5+EdtZTKJQiHr6RImxt89d/ZMe1vLiEadRaWOjY1VlpddOU++cuNaJoM+OTmJFBb0Dw7qLkos FiNIdimr9GHjw6LSIiqd2tbe1tD0sKauJgvJ6mQvEMwajaaotP T27bu5DBoH7eRxudX3KmRyqUQqlskkcu29X4lEJJaKpOKhowcO jI6O6r/XEMCgkbjoACaQmPpoE0q3CsqEAF7VmJo7fOcQ8fP+X009bpr7J lkFZdqE0vHjq38A63mCgeAStAmlWwdTrQIzLPxSdnvHm3rc1Oc FgnKojx5929P9Po+3QXvj97WZ+sUDGEXfVqtLp6awHTtIx3xo0 adYnt7MnLyWto7+/gH56Oj4/ftsDmd2BguFQjE+Pt4/0NfT011fV/fgQb2wS8jlcrg8bntbW11tbUlxcWNjY2NDQ0dHe1tbW2tra3FR EZVKZTLp+45cjfzIlfuT7Vi/SO9XPwAAAGAAOByOv7d31b0KhVKOp6ZUJpYrpGOjw5OT42qNaq C/ryAXwTCsoqzkTGwMB0UbHjVVVler1BoKgzGhMwNwRFQUhZKJfz 05OSkQ8md+lJuXGxoW+uTaHzY1PmhsyEYQanJyW/OjiYmJ7CyGWqWQysRSqXimfnFlUrGnh4dBAvhLC5+vCSHfO0X9 tPfM1kMXTT1u7vaOt/BLsQrMsA6m2oTSCSTGil8SgC+DEMDAooEABteYhg3gR82XUPTr LuGbM2975nJf43Km65fLfU0geI3DMZmcHMAw7MgRsrXtjYDQwv 1H6DRG09TUlFSqiotn7TQj29hfd/dMvFfZic/9q1QqW1ta0M7OR01NHZ0d7e1tra2tDx4+aGh4WM5iFRYUsFisu rq6lpaW5ubmqqoqGo3KZNKv3Uzb/m3YvX/s5NkdmRw1wBvYAAAAAP3hcjj+Pt6s0mKZ9narWCoSS7U3XRUSP hetKC/DMKy8tORUVGRbayuGYbmFhYNDQ2w2mk5JH9DeBz545HBdbS3+9 cjICJfLmVkLq5wVFBL05NrTaRSZQs5kZlFTkpsbGzAMK8rPVcg kUqlYIpkXwOKB/l4PD/d5Q08vDQhg0EiEAAYWDQQwuMY0bADfrwkVCP4t4L/G427kcl/j6dYv5zUO5zVh1xvdXc4Y9hjDsPz8+5/8y4d4lOm0j7p1101T8wtfbzr5939EfvrFqY8+Cf/w47CrV4vGRkdlMqlIJGKzO9nszqamxpaW5uLi4nv3Kqqrq2pra 3MRpLS0tKioqPp+dVNT44P6+uzsbBqVmsWk7z96OfDjvdxPtvI DTxroFwAAAACgLzwe75j70aK8XIVCphucUqlYIhXJFbKWhoeND x9gGFZRVnT14vna+joMw4aHh/MKCzAM4/B4FAZtfHz88ePHLm4uQp27vn19vTNf19bUBAT4zls1XyC4dvPm 46mplOSU/OystpZmDMMqykpEQ/34hEwS6ezGyGQSUX/f0SOHIYDBtSQEMLBoIIDBNaYBA/jx1OPyin3dXZ8+ceP3dQ5n2q6uN/v7SfjjJycnQ0i3N20mm9mm/2Qa/+9NNz/+9/mPPj3x949JH/zdPyQkZXLysUIhVyqV/f39zc2PGhseVlRUNDU1NjY2VlVV1dXV1tbW5uXmZmdlFZcUV1Z W1tXXlZWWUqlUBoN243bq9u9J+R/vYn+6ve96soF+AQAAAAD6IpfLj7kfzaJTVSqFVCqWK2RqtVKhl OM3hJUqeVVFeUdbG4Zh1VX30hLjs7Ky8Ce2tLbiDdza3t7Y0jw 1NbV5++a8grwcJPss+UxwcKCXt5e3t5e/v//Va1eiYqI8PDx01/v48WN6VtbQkAjDsCuXLhXlIVwOG8OwyvKy/r5utVqhVCsUSvnwsFoul0qkYqlU3CXkux88aJBBsCCAQSMRAhh YNBDA4BrTgAE8NjZWyrLu6f4Qv/2rvev7OofzBl6/XO7rAsFbEskN3adcvYZs2Xn+i++u/fM/Fz/+7PSH/yRt+inq+vXCiYnHGIb19fVJpdLe3p6mxoaykuKSkpKiwsKqqqr Gxoba2tqC/PyiwsLq6qqSkpJ7FRVVlZXZ2dlUKjWLSSd6XDr+0f72T7Y0frZ dUVVvgBc/AAAAYAgmJiaOH/O8e/e2Zlg1NNgv5HPvV1Z0trcO9vcM9feMj49UVVawOzsxDGt+1JTH pF+8eHHmuRX37tU9eIBhWE5Bfm9fLykyzC/Q//SZ09dvXj979syOnTvuxt2trKq8cvWyr78vlU7TXW9vX19hSTGG YWNj49HR0Ux6plQixjCssoLFRzvaW5oqyoory8voGendAr5EIp ZKJc0tTf7+/lNTU/rvNQQwaCQuPoDDsvTRhsSwCqY8O4BFoxMZvXKPln7r+q4Dzf13 e+Sy8clnPB7QE6FQ0NLSUl9fW1tb8+hRo1AoePbjTc0dvnOM/Jl4ztTzlrlfslUwxYbEwI+vAQJYvxMMBJegDQmfCjjTwj91t0+ CqeetJb+aRkZHSsssurvf53I3crivcThvzKSv9us3uJy35PK0e U/kcfvjE+/9cjb34sUCJLdBIlHi3x8bGxMIBP39/UKhsLOz8+GDB+UsVkFBQUFBflFRYW5OTkF+fklRUTaTWZCfX85 ilRQX06g0Bp12+27q5m9JzI/NOj7d9miz/ZhYuuSdAgAAAAxOkL//yZMnlEo5n4PeuXLJjUC4cvaX5Ds37166mE3LrKuubG9txTBMIh LR09NCggJVatXMc2lMhlqjEXZ1xacmt7a3T80Ff4zu1/hf6xsamEiOQqnEMKyzk/3LyZMlxfkTExMYhlVXlHM7WhNvXg/xPh5/45qjpcW94qKE69fbm5uqqytjY2IMsstfWvp+bRvyvXP0T/vObD18ydTz1m6fBAv/VKugTOsQmg2JQQhjrvglAfgyaHQBXCzGzBvFXzTL3q/rf6e2/+0Hg+88km2q724bhQY2PH19fc3Nj9jsDo1GyeWi+bk5XA57oL+ 3vra2V+czJPOAAAbXmE8GsAXJZmlah9mk0b/q7n6Pw3mdg86k7+so+jqKvoGib3A4b7DZb4Xf+nneEy3DbJxPu Bw4u9/9t8OHfz148JdDB04dIp48FHA+uK21tbe3h8flstnshoaGgry8b CYzPy8PQXJysrNzkZxyFisnJ7uwoKC4pARBcvDBnw94XDz8IbH lky3tn+5I22FuudQ9AkEQBJdDU/sdhw8fkkhEg4N9zNQUhJZJS04M9/MN8fSMCPBvaWpoePAAw7CpqakCJPviuV+LiopmrsToTGZ1bS2G YWqNprC0BOVwn3vJV9fw8GFTk0qtxv967dp1akpS48PpNwdVsE oHB3rLC/IQSubgQO+94kKESonw93/0oD45KWGHi6lBdhkCGDQSjSuA1apSruS658OqN+plfy3nfl7F+/ged3119/9pVzuVt2KT0MCGpK+vr76uhs/jINlZBXlIQX5uSmJCempycVGBVCJ69KhxYGBgwSdCAINrTEMGc Kh1Bv0/3d3vzr7teSZ90TfwL9jstyJu77CPdD1w6nDAxZCzcefi6UmFFU WVNdW1dfW1dXUlpWUUCiU+If5u3N27d+9SqdTq6qqOjvaOzo7m luaqqspcJCc3F0lNTk5LTclIS2MyGAiCFBQU5BcU0Ol0Op16Nz 7tu69J1I8tWj/Z2vLpjhNuVit+qQeCIAjqarp/l7ObM4fDlskkPQLeYH9v04P62up7xXk5udnMnm5hZQULv+7q7G hPT0oICQnE79ZiGCaTy+hZzHtVlRiGjY+PU2j02rq6p13viSTi 8sp7D5saZ77T09sbGhxSVpCvkMsxDBsbGysrKRKLh0QDfT1C/pBoaLCvl4t2tjxqlElEoaEh2w/tNMguQwCDRqIRBbBG3Tg48Ck2/IeElgDnNnWVakQ5+Vg5NhHc1vWnB73BweenquEzbAZjbGysvr6 +S8hPS02uq72fi+R0drR1tLc2PKxnsUoL8vMEfG5DQ/3kQv/pAAEMrjENGMBWoYRM+r+7u/7K4Ux3r45vTgdw5xsMxCMrv/BhYwOHwxscHOrvH+zu6uFy+SjK6WSjHR3sBw8eFhYVUyiUpOTk uLtx8XFxdBqtsrKysaHh4YMH9+5V5OXlUanUjIwMOo2Wk5OTl5 eXgyDZOdlUKoXJoB0+fsn17weaP9na/Mn2qs+37fW3XfFLPRAEQePyIq0Hv6wR0bxWYgPMvCx2Oe4qKMh TKhRyuVQmkygUMqVKrlErh4fVUqmotKgAfw/zxMREfnb23Zs30tJSZy7GpqamsnNyWtvbMQzTaDSZFIqwq+vJa zYun5dbXNjOZut+8+SpU4W5OS3NTfhfFXJ5QS6iUiulMrFMLpH IxDKZRK6QyhWy4WG1vYuDeaBh/hcVAhg0EhcdwLZhWfpIIDGsFwrgx48fd3c5yqSvySR/qmv2r63tHZOPYBg2qh6WSBTltzMHTSwVt1KW3HvAPIRCIY/LYdJpmempTY0P+/r7hoeHx8bGpFJJ48OHzY8aCwvy2OyO3t4F3ghtau7wvWPkz8Rz Oz1vWfglWwdTCCQGfnz1D2A9TzAQXIIEEsMmhGYdlGnhn2rmk7 BTjwA2D7ZNyPh3l/AtDmdu/bLfQNlvouw3UfRNlP16RYV3bm5JQ0MjXyBko2hLS1t7e2d7e2d HR2d7e0dHB7u9o7O5pe3+/VoEQVJTUxMTE+Pj4xMTExl0RllpaXVVVUV5eUlxcWFBQX5+fm5 ublZWFoPJZDAYdDo1LiH1229JqR9ZtH6yte2zHUm7zCzDCCt/rfl0vVg08os9hpxx3tg21YtVS7loY/Fi2/bie/qCC5w2g4ZvAwgasy9y/ut4vgbDMKz3qed2Rm0Py3dmmU9b+FJeUAuvzvCvMvNQa9NDO0l hIQqFTDpn6l2RRCpSqRQFuTkq1fTnfru7urIZ9MiIsJqampnrs ZGRkWwEkUqlGIYNDg0lJCfOu2Cra3iYQadqNBrdb6ampF6/cqWCVTKuHdi5tflRS+NDhUIqkYjE+ARIEpFEKhKLhwaHBjaZ/2CoXf7S0vcb25BNztGb953ZdvjSTs9bZj4JFv6p1kGZNiE0Aol hG8Zc8UsC8GVwCQGcrY8EEtM6mPpkAKtUj/r73h/o/0tb26fXr2WERxQFhuaoNaNqjaqTw69nFNZ7nWq5MP+FDSyZ5ub mh/V1melpRfl592vuK9UqkVTM5qCCLmFxSXHlvXJWaXFryyM2u/PJ55qaO3zvGPUzkbzT85aFX4p1MJVAYuLH1xABrNcJBoJLkEBi 2oTQrYMoFv5pZj6JegVwqM31pP8IBNoAZr/BZr/BZr85I8p+E0VfKy6xjY9PoWRSyssr+HxBV1d3Zye7vb2zo4PN7 kQ7OtmdbLSzE+3sRJtbWu/dq2Qys1JSUpISkxISEpKTkuh0WkFBQVFRUX5efk4OwmQyaTQaj UajUqlMBs3d+5LtB/8/e/cd1VS+94+e/+56zh/3rnvXXeu37vOse2fGUZl5nnPOnJk5c84M04uOBUUiJIEgAmpUU JESVEro9rJF7L1QJIRQQxeCjYQiLVISmhIR6d2e+8dOL0AIVd6 f9VouDNl7f3cJ7Dffvfd3a9WXKyq/XFn29Yo97lN80jbVWNxOuVwuGvPMmHzPrHXUUKJ5bXIZN1rRVL 5YLuQovkWI5XK5jMvhtY3ftomvqYiINjBDb4HiL5JtApbOJNqv AMxBLG7nVH6ECQHPW/2ZMvbhGusDpRDN43LGXdy0fcr8qXQG/enT1t7ebs0A3NXd2dfXI66sqK6qVJ19lYqKC3Ky2UEBFRXqi5l fdHYmcBMlUun79++v3boxMKB4gGJvb+/9hw+LHtx/qT18UVpa+rHDRwT5eU9aW58/b3/9+rVcLi/Mz+3v7eru6eruJimaMTDQW1om/N1F96EVk/bdetaP9KBfnSOXbT620v3MGs/L63xvUfbctvfnUgOTaWwy/c7+WQF88OZKAG5vP9fTs6jj+X+WlQWw9hYGh+UeOZHf8eJFS0t TVWVFy7MnWbn3RTczJ533UDolEgnbn7UVFuRnZ2fWNTQMDw/39va0Pn1SL5E0Njfn5eU9Ki/r6e0pMXRLCQIwfGCmMABT2FTi8o/NzZ9KpWT6/URHff0nEslH9+79ev7cuRs3bibcTsjLzXvy9ElXd3djY1NdvaS +vqGhQdIgkdYr/pXWN0grKqoLCwRJSclxcXExMTG3bt2Ki4tLSkpKTU1NTUnl8Xi JHE5iYmJqanJMLOfnX9jX/2on/mqF+KtVycusaewJX/8czRPOQo4yfFpMiBU/cIQcqjoAj5Mex9wv5AzF4/cCaS86StnbogzAnbybYtV3qRSOSHF6PX7bJrymnTzvCc1Qucs4 IgRgmPOihBP7AKp4C2TGP/JRQrlc3ikSKj5TxtL1+B8ob4FsQh+fafuULaevSE5OGh4e7Nbu BO7p6Rro68nip7969VIqbUjicV+9evXgXpEgLyeEHVhQcEd1Vl Yvabh84xonKbFYJCosKhodHS2vqEhKSb7/4IHO2EUxt24djIi4k5tdX1f7Xv5eLK4RiYo7nrfnZmUNDfT19H TptGFoaCD61Em7oCm7iQYBGOYI0wNwSLo5aOxU+0ADAbipybOz 8+Pm5o+GhwSXrlbu8rr94L64ra314cMHhQV38u7fjdl9qJsvmF TWQxmoBw/ujw4PNTVKyktLWp8+LRYJHzy8LxQVy2RtXd3dJSWiZknD0EC/sLhYf1prW8YvG8KXM4k1uy9T9sTZBybR2Knk/p2CAGzeAQYwCTTFUMBcyt7b63xvrdltVgAOjvq9oWGxVKqZfhc 11H/SUL+ovmFRff2ihoaPKyr+euZM6Jkz565duxYfF5+Wlvb48eOur u7Gxub6eolE2tggkUqljQ0SaYPi66b6eklZ2aOc3PzExMS42Lj Y2NjYmNjYuNjb8bfj42/HxsYm85Ju347fsHk/7a/uj/6xovLLFRVfrQzaZkrjOSLVx3yCZ4RyuVx5hqrKqPKxrloc4wRU uXSDi/YWyNoEPKGJc54C0bw2ubq/V9FUxa2DMm40lcIRKXPy+G2b8JqyjM2QEGtPRcZvo6fmk98pAF OO0Lh0QoPiKNU9hpV/3DGamaN5bZ08QhlfjeXYsT9Qis8yuYgxP5jTF4Dt/GhbmFt6e7t1OoG7uzsHB/ruCworHpVWV1cIRQ/lcvn79+/LRMVZaclHDu2/dOniixcvyDa/f//+ce1jXloacfZsYgovv7BQ9bgssurr648ePXr9yuUcfmqjtEEul wsEBaWlolevXuXk8FubG3t6unUCcG9vt7RRQqNP5cp+t571o4N GAN59eZ3vLcre2/YBXGqQMgDP9ikBLASzGYA1PxIJ/G+eP/+oru6jW2n7UgvzswX5KZm8O3fuZPL52bmZsXG8mB8c3XxsZ/In9dznHW34Z7E3J8p7vGn5eRlPWxory8vrah+3tLQ0t7TInj3r 7+/vHxyQSqUN9XUNtWLZ05bIc5E6EyIAw4dnagPwroOrHz1aIm38S KPXd1F9/ScN9eQXi+rrF9XXfXL1qvPBg8dPnz595cqV2JjYJB7v3v0HTc0 tTS2tDZLGxsbmBkljY1OzpLGpsalZ2tjU3Nza0vKkvkFaUlqWl Z3DTeRyOJxEDieRw+EkJCQlcc+cvfDPb9f/vx+7Xfo7TfzVn4+/WpW0fC3NlL/cq66wlcs1+1JY3M5xsxNLMyUaoehK1TiJVM6ZI5KLo1QdoYYXz RHJxTzdlkTz2iaY1Q2uiP7k6tv8VG8mz841mxGlMbmIq7gH2OB W0lvlia5p1NgzVLWB3GVCsUj/omhyQePtFIDpxuKKFce5OotqfYhUpfpTmowbrfktYxc2y4UcjY +kVlRWfAQ0Xjf0gSKvi1ZeHW3og6kxK3UAVv1daWr+qLQ+mLbW cV1WFl/VCUwG0f7+3oGBvr7uLm7i7dLSkpiYmy0tzT29Pa9evap7XJOXn Z7CTQgLYcfHxzc3Nyui+7NnaVlZmtc8v37zpqqq+tKlKxGhodn paYX5ObK2J83NTd3d3Q+LHxQLHzx92pqTlTY42Ec+gkszA4+OD J88SazfPJWDCCAAwxwxVwLwuQSrjo5FUul/5eR7Ft2vksmetTx5+uBhcVZO9jVuchQj8MKq1eQ7CbHyRyEnit D+iUZwokiUaGPX2LD4xRlcAc9b+SwExfvZVEIgopCRUnECNJFz vtnC8uawvNksQhDlzaZSODwhh6W54oSAx+VEUdgsb+PtP37z+O jocF9fr6ShQVj8sKmp6VFVZdszWWtra2mJqKlROjDQ19ff6xLi pjMhAjB8eKY2ADsH294p+Ky56eP6+k/q6z9pqF/UUL+oof6TuvpFdXWL6uo/ra/7VCL5ODv7O789gYcPHTx1KurixYu3bt2xqWciAAAgAElEQVTiJ ibm5ec/rq0X10kk0qb25x1P2mRtbc+amlukjU119Q0NEmldfX1FZVWxUJ iXl5eVlZWdlZWVlZWbkx0Te/uvX6z93/6PVWv+e1vJlyurv1pZ+tVKvx2mt1/ZB6IVnAxdGq16+JPmVHJx1HiProkSas5cMecooVxEqOKc4UVHC eUioVhrtoRYRLCjhPrXPSp6ZfVor4j+5Fr9q1pvVjVb0VTlRpC pzpUJ8URWeaJrShicoeJmRa02UDiiNrGoTaOXTLFe5J3JE9opC wSL4Oj0MbK8p2VBoEHzw0hGTWVS1f4UsLidyqNa+3Oq+3Qr3Z5 Y1cdB/blQfwSiqWN8oNSJV/nR0P9gan2atPuiycmnpluYZe/s7NzxvL23t7uzs6O7u2toaKCnu6OxsX54dKiqojw/J6e3p4cgjp07d6Z/oE8ul/f2dD8qFSVzEzhxt0KC/I8c2X/27GkfP5+UtPRikSi/oICXnHLp0qUjBw8TR46kJ/NyszKrHpWPjAzL5fKe3p6qqgpRiXBoaIjHS+ruejEyMnSvqDDm +rXBwf5uZfyur328ep21XeBUPkMRARjmiEkE4Axz0Nhp9oE8/QDsd3qFTLa0+clH6clfem73jeNm5BQ+5PAyL1644efsG/XPVVv87Mgfi8o/zrG8o6neHJFQwKKwWdweWXdP3XPlGZh3NIsSzeNyWN7RUcJOGf kXPq6APEWT3hKIhByW8s4QGbdTRs6TwmZxBTxup0gokAk7TbtT Rf8nvsaPTsPfmiTdP5dqXOHWySP7hBXdOGJRW6fMWPfIugC7gq L81pame0WCsrKSEmFx8YP7ZSUicXVVS3NTaUlJx3NZDC/WNsheZ0KNAHxyze4rlD3x9oE8GjuN3L9TEYDNOsAAJoHGTqMGp dgHJFH2JqzzjVmz+4pZH9JA2i3OP5ubP6kno28D2ev7aX3dp3V 1n9bVf1pX/2l9/adi8SKPHQ7btgUeOBhOECfOnzt3/fr1hISEzMysR48qH9dLqqpryssfFd29V1BYmJOTm52dnZaWlpq SkszjkZKSkrhcbhKXm5jI+WO5y1/+9xVLl+689vf1NV/++fir1Zcpplwyo3Hxs8HS+zESxdU6Q9V7XLyhUKrx3e6xF2ekd AKwsSdjafQvqe/g1V8Rg5NHteku1EAzCK05qM659eLleFt17EXoz1C9nckUoVops WgCzZ69R4jNBCOX0WrT3qSax4mh7fwhb66Zo3kWZOAHxYQ/DhoznOQc9D5Qqgs0ojTuFDBaQgHP6KdsKg6VFU6rTp2KGhkZ6u 7u7O/vrn1cs8nF2c9n94uO9qGhwXt3i0pEovb29kOHI65evUw+1fn9+/f9/f3VlY/yszNvXbqQGHMz9uqVS2fPXj139vqF82ncRH5SEjc2Rnjvbq24p qtLsZLv378vf1T6sPiBXC7np6e2PW0dGhqoeyxOTUra7LKRl5T Y09PV29s9NNgfEhxE8dA9CTTTd+v9fnRg/+ocuWzz8ZXuZ9bsvrLON4ayN8E+IIkalEJjp9GD02f9lAAWgrk SgO1D7HOLv6gQ/L0q+Itr6//Hl+F6yJ15hPbHbcd/3N7wV3f/dWN+oox2dY75zP2xOkjN/Ymvftq+7lJmfRgPlQ2hLsnJSWWi4kZpg7imqu3pk5amxkZpQ2F +nuBOPjc50ZG9QX8qOQIwfHCmOACzqWGnf5FKPyWjb139ojoy+ iosrq1dXFu7WNr4SWraX3/8aYuLy97IyNDjx46ePXv26tWr8fHxqWlpubl56enpKcnJycnJ5 OOdFcVNSkriJnGTeLyklJSktDReZmbKbu+I/+s/aYssPcP+xqj+akXNl6vyraxd95ry2BKtqCby1ktuOrlCq/tX+7zWWALROm01FoC1c51eiYQCrRNNg0FF4zSXpX9e26af2ycZ gNUzJ/uLCIHRp1tNYk0JQzNU7ibldePqlYrSuddXZ9EL4BFZE7xoSyP0 cqLGesbYGA8NBlNoxk7Vg+hMTMJaAXgC0+p/BIx8oFRUnybdD6Z6VkKOgZ8n6qnM3lB2bLod3U5QVDg8PPiio+ NAZASNYpuRzI2Pudnd0zU6OpyVmVldVTk0NHj12iXi5LGSEiE/my+VSt68ffPy5cuuzs7GhobHFRU1ZaW15eV1jx49rqxoa2nu7u 6Sy+UvX758/LhmeHi4sVGakZFRUflILpfn5mSLa6pGR0aaGiW+nrvu3sl/0dHOz0h/+qRleGggmcddTbWmhTGm9nhAAIY5Yq4EYAqbyjxuwz39S9vuv4 s9lqTQPina+FH19kX8nX/fHbBq1n+Cf6gcghhpeemtLU1FBXlczu262pr8nCxB4Z2Lt84bT L8UBGD4EE15AN4SaVNcbCmV6kTfT8noW1u7uK5ucWPTkrrGT3f 5//7R4q0UO1ZIcPCRI4dOR0dfvnw5Li4uOTk5OTklJTk5OTklmUem YF5yMi81JTkjPZnPT+HxeNdvJh46HrfV89LXX/t9b+lx8H9odV+trP1qVdmXK/23T++PDkKsfY3M+I8s1ri+0VyaFwDrP/pVb7QS3baNNbnueo2zRupT5GleZZjI7pjQBd4THRUWAXiK6P4Z yJxr6z50tr52G5wYtY9rBgf7y0pFKUncM1Enbly5eOzwweamxl cvXwru5JaKhO/fvy8WPrxzJ+/s2dPZ2Vn3HxS9e/eO3Lrv5e/fv3/fJmt79fr1+/fve3p7yGGER0dHE5M4L150xMTc6OrqHB0dyc7kPxZXDw72SyX1 Vy6cL8jPO3Xi+L2iwpGR4cHB/rIykfU6a2PngeZAAIY5wuQA7BCSYQ46O41qJABT2FR6gN2hPb+ neP0ze9cXMb7fBexbYcee4qsv5i0WIRDpDVWn8yufvMGJRXBYx p6PpZhKoPUbyC1sS9jpiNOXTl2NvxJ+NoK5f9sYLSED8K8bwv9 knly7+8r6PfHUQB6dnUbuX/MDsJkHGMAk0NlptKAUakDS+r0Jtr4xa80OwOuDaDcT/9XcrNfxW7e4rm6xVLq4Tro0T/j19as/pYb8e4/9siWfuf623HffvsBDhw5EnTwZc+tWakpqcnJySnJySkpyWloKP yMlMzM1JSXlVmzSUSJuh/dlO9rxZb/6r/zWzeG71QyKXeS//sz7559F/1718J+rTtMpU/aTR+s5z2oTuuZZdxKR9u27iukm9ZQmrQubtedgqJdG95xb+7po RcsnMkivaXRWGabTxB/bEUVwJjD0KwLwlFF/3Ma9EsG8HwszaUKX3E8CdSdty5bNz58/Gxkdqqp4lJ7M20in//nbL3lZmXcLCwYH+qoqygrv5A8PDdXV1cbG3uof6C8U3CHHOmpt bSkqKpTL5enpac0tzXK5vLev99WrVyUlokePyjs6nnd1dXZ1dT U3N6cm85qlktGRoapH5b67PRMTbkcdP/a4uvJxTc3gYH9Lq3SDs9PaHdPy3Fmr9X4/ObB/c45cvvn4Kvcza3dfsfWNWb83gRqQRAtKobPTHILTZ/2UABYC0wNwaIY56MFp1CCjAXicnzWdPK5AJBSLuJworljWprgD VibkRHEFWVzBca6AxxXzuALlGzpFQjHPm00lBCKhmPyafJofj+ CwFC8KeFzydQGPKyZfiSIEIi6HJ5TL2sRz5/cfi9spJx92RX7B7ZRxoxX/bROwCLGsTdnvQYjlcjFP8/2KESzFPK5YJuSwCI7ew1QnTC6Xr6E4/eocsWJb1FqvK+v3xlODePTgNHL/TkEANu8AA5gEenAajZ1CDUxavy/BlhWz1svcAExhU72PrXr82LKh4dM6Za9vbe3ihobF0qal9yq+u Hn7x9jgHx6xvuyK/Fvp7sUha//1908pX3/rudPT/+DBiPi4uIz0NH5mWlZWWlp6alx80jEibpfPpfW047/+HPDHN5up36zZ/eO3R1d+ftX2kwTaR5FeP7NYa8N81+5h2W71pdoHT9mYjWPQv8J wnEmmeBARxVm1oRNl7XxruMdJY3L1gxVM/Kk4br83huedOSY8t5LgRI3/+CsEYJgltsz1e/1YHR3tr16NNNQ+Zu3effXihUg228/bq6lJOjjYL22ozc/Pqqx8NDIyIpfLOzs7MzLSiooKxeLq5pamzs4Xqampt2/H9vR0t7a2NDZJ7t4VFBc/lMvlXV2dRYKCrMz0jo72zhfPQtlBp4gTMTeuB/r5nY8+VftY/ObN67anrVuYm5e5/DlNa2dl5/eTI/u3jZHLtxxf5XFmrdcVW1bM+n0J1MAkGjuFHpzmEJI+66cEsBBM IgDzzUEPTqcGJe/0DTcxAIMuA4/XMmnyyd6KLJfLbeycf3M5sGJ7tI339fV7E6hByfTgdHL/TkUANusAA5gEenA6jZ1KDeSt38exZcWu9bpq/ifULpgWn/avpqYlqvRbW7e4onrp7Qyri5E/3vH+lyz8u/bD/5bs+e/y7UvTGItOWlv+ZLnS8r/d3Tbti78dm8BJOXEqbrffpfW0Y7/8vO/Xr7es+8pmx/ffH17x18vrPr1N/SjR4eME2qI46qcx9osT6Evubv3s0Y4lHO9v7ENn/6eTEVrPzfoQcETjZeYPbpXnLlMGbuBECcf9DYgADLNkfTBts/cWH2+v9nbZ6MuRFx3tt2NjHNfZlgmFff09nZ0dfX09w8MDUknd fcGdEpHwRUdHe/sziaShorK8ovLRo4ryurra9PSUzq4X0kbJ0PCgTNbW0txUVHgn Oz2lvrbm1fBgSlJiMi/xYHjYL1ZWgrzcuJs3ysvK3r1729Qk3crc8iPt5+lbO2UA3r98y 4lVHmfXel21ZcWu38ehBvJo7FQ62f0726cEsBDMeAAOyaAFpex iRehdo4aaN0Whuf2x6cgqj7M2Pjfs9nFoQSl05Q8sBGCYj6YjA FPY1J1HbcrLP2+QLH5cu7i2dvHj2qXnOb9c9/6xIfDHjlMrmkL/Ld5lWe2xpMrDMsdlKYe+6LLtYtsvfvp06dYVa/f/9lvAT18zrb+0ZX77Y/iyv5+3WRxH/ZhL/5hDX3Sb/mk8bXEcdUms/WIy/RZusqz3/Fzg/jevgLXrZ/vszTi9QWimk7KDenbvwp3RVV7YTAnA0VHccfcLAjDMKpq7w+ZN bjU1Ne/evq6pqUpPS+188bynt7unp6unp2tgoK+pSVIivN/2pKkoL+teYb6w+IG4qrJJKn0mkz2TyaoqK2rFNRVlpcIH9+7fL bxXdEdSJ25tllYIhdHHjxFHDrK8dkkltaHsoLQk7ujo8Nu3r0t LRS6uLr9tWDat64UADHPEbARgdqqnX6T77uDN7ns3bPKkOW2j0 Nxs7DauoThZ2zJgzlpDcbKx20ihudGctv259aT1rku2rBg7fy6 NnYoADPPaNAVgCpt6MuZ3qfQz8tbfqirL0Ojld/f+2HGFVuv7t6rti6s9llbvsKzZYXl/iyWHvoRD+/Sm3SKP77/d+K9f2L//4+zaJTF2nyTQPrpN/ySe9mk8bUkcbXEsbXEsdXGs/eI46mIOfUn6hiVFmy3FOz4r9Pirl//aWT9pA5glpgRg8jbgsd+DAAyzjb7b0dVlY2FB/tu3r9+8edXV9aK7u7Onp6uzs6O/vy9gj9/V82dTEm/XVJa3NksaG2qrH5WJHt6/d69QKHxwr6jwUYnwSbP0SZNE1tpUVJB76cLZ2JvXr164sGv7ts P7w0+dOHbx/Nn2dtnI8ODw8GBmZgbVwd5mx9Q9P8IIBGCYI2Y6ADuEZJAnmpQ 98Tbe11fvOP/n1pN/bDrym8uBX50jf3WOgDks8jeXA39sOvLn1pOrd5y38b5O2RNP/sxyQACG+Wz6AjAtlJrA/6652bKufknJo/8OOb5CGPxb64kVVe6fVu9YWrPDsmbH0podS8u3WyYzlsTRFt+m L06kL+LSP+bSP+HQP71NWxxHWxxHWxxLXRxDXRxLXXybviTJcQ nfeekd16UPmJbl2y3rdn2e6/E3T/81s366BjB7TArAE4AADHOA/R4H183OZ85Ed3S0D48M9fX19PZ29/R0VTwqYXntriwVrVm5PP7m9Uvnzxw7dCA9NfnG9atZmem52Zmv X40ODw+OvhzJSE2JCA46cejAd//8Kpo4Thw9cq+o8FTUiWfP2pqbG9+8Hm1paTp8+KAN1Wadz/oZWCMEYJgjZiEA04PTqEHJdv5cil+cjfd1612XVnmcXbk9esW2 qD+3wty1YlvUyu3RqzzOWu+6ZON9neIXZ+fPpQYl04PTEIBhXp u+AExhUzfut8ss/Ka5xfJ+6d+C968qDf6t+eAvVR5LqndYVntYVnssrfZYSl4FHUd bHE9bcpu2JJ62OF6Ze2OpS+JoSzgOS1Kdlua4LL27Zaloq2XZd styd8tKd8vanZ+n7Pxya+DYI6UDfPAQgEFzhLMPBzXY0Z21Y9M mt+yszL7entHR4cHB/rpacaO0ITMjfZPLxovnznLiYk+fPJGUcJtibX0gLOzMqajhoYH u7s7+/t77RYJNGzZcu3jBn+V7ijhxt6hQ1vZkcLD/zZvX/f29XG7CRhfnVa7W9DCnmVkdBGCYIyYRgDPNEsKnh/DJUTft/LmUPbdtWbE2PjdtvK+v9boGc5yN93Ubn5u2rFjKntt2/lzFoG0hfIcQPrl/pyIAm3eAAZiOHpxBY6dRA5PX70u0ZcWu9bo2tb/yNx9en3/vqyLhP4KDlpWF/iYN/a5q+5Jqj6VVCpZVHpYPmJYJ9CVxtCVx1CWx1MVx1CWqzt4Ct6U PmZal2y0fbbd85G5Z7m5Z7m5Z4/FZpcdn17ysNgTZzfopGsBsm8phaRSjfCEAG93Uyr81RPPayOfA qb4weVbqx4sY3ncmzFknAEcJtSYkh9IwMu0k2z/u3MZcqCmofo6umzfu3LmDx0vq6e56//7Nmzevnj1rq6+rLSzILy8VRrCDThEndu/wOHXsaMC+PVJpPdlX3P6s7WBkRG521pOWpq7OjrdvX7158+r58 2cpKbwtzM2r6CtWe9nM5PFjZbfnJ8fg3zYeWL6FWOVxbq3XNVt W7Pp9idTAZBo7jR6coTqfBJhWpgfgsEyzhPIdyDuBg9Oo7BRqU LJdQJKdf+L6fZz1+xJgzuPY+SfaBSRRg5Kp7BRacJrq7l9y/05BADbzAAMwneInUlDyev9EW7/Ytd5THIApbKr7cdur6b9G+P1Wc2BZQ8BXVe5LFNF3h2XlDstKD 8vy7ZYpTkviaIvVnb2bLUu2Wj7ablnhbvnIXRF9y9wtKz0s63Z 9XuDxt8g9y+yCaTN57gIAC54qAEcJzR2wd2r77c0IwNO4raZyo baedm7bNnlsd798+WJl5aOOjvbXr1++e/fmzZuXT582d3V1vHjRLmtrLRE9bG1t6u/v6e/vGRoaePP65evXL1++Gu3p7RYKi0+eJJhbN9u52q3dPS0j/Y7Nyn7PT47Bv7kcWM4kVu04t9b7mq1f7Hr/RGpQsvqUcrZPCWAhmPEAHKbMwMoYTAtOo7FTqewUmBdo7FRyr9 FDMuiqawkmezwhAMNcMAMBmMKmOkTQvfeurgj/sXnP32o8llbtWFrlYVlJcresdLe8u9mS7Owt225Z4WFZ6a6Ivu XuluXbLcvdLat2WNZ5fi7a/vkVLyvmjF32rDOYLUdkZGRdfSzlIOQz0cgJt2pSaz3dizOzPTO 5ZWChI1Mri9up2WerCp9RQrmIS3aha8RjrWHD1V3regFYPSi3a gRv1ZzV3cXaw3frv1PVJIMB2GALFdMSYvVKeQtkijlzRMolqeY fJZSLhGLVHLTbppibZv+2SGhwzpNC3evo5r1pq8fWXTt3HD504 MqVC/fuCWrralpbm/r7unt6u0ZfDvUP9Pb2dLY/e1pXKxYJi+PjYkOCgzx2uDttdlq3lbLGdxaiLwkBGOYIkwOwY1 jmFAjlq6gvyA7JgLlOubM096DmnjU/AE/NAQZgCgf1swkSKX6xNtMTgEn7AlaneX71eNfnDZ6fiXdaktc/V3pYVrhbVroreoMrPNRdvo/cLSt3WIp3flbn+flD9/+54fWtl//q8Rdk4OxwsiYdvdhRQs2LSDWapNUlEs1rm4MJTXOtJ7QxtVd20 oxtJZP3whS1B0CXwavNNQOw4lveApki66pvqDYQSuUGD3itfmY RwR7jTzl671Q3yVgA1muh5lIUryhnq3k3uLoN6plQDLRNK7Qr1 kt/zmbvi1Vea3eE7PIJ9PHd4+u5e5e7+3bv3btZPj5+LF8fHy+v3Z 47tm/z8trN3Ml09dxkvW2Ntc/sPy3ie2UA/pNJrN5xzsb7GsUv1s4/UfVAGZ2zSoBpMksBGD5QCMAwH81kAKawqfRg+wN7l6V7fv3I/TPp7s/rPT8T7/ysZodltYciD1d7WNbs+Ey887O6XZ/XeX5etv0z/s5/RHv/7DHxgY40UqWyT0N5rkmehKn6NJRdHG1iUZtc2WGrjGFCjt63yC Sm86LGKaZc8aL24tjGg67W6+M1slNmQqs0wqTWqeoYK65xRq4V gHU2Jrk49VZSTSUiJjp/jQ4inT8TaG0l7faoYrDiC2PL1Xpd+53KzWVg9wFMBIvbKeMKRH LdtKnuAVa8roqOYwVg3SNQs69YozdV+XHW+HQYfae6SUZ7gHVb qNV+7dyr7v7V/LRqL0u3bYYCsP6cp5R9sMPafRR6IMMxaINDoJNj0AZ6oNPafRS 7YPpsHzBaEIBhjphEAM4CMGYqAvDsrwUsNA4hfHpwOjUoxc4/kXw6/QycB9DZ9n7+q877/pDm+VWRx3+XbP/8kcdnVR6fVXh8Vub++b3tn+ft+BvH85sTvr/4+q9msE180pVmjormtYmjvAUyVXbS6GlhcTu1+z04ojYBy1sgU 79H+1uqf9V9O8oFaS5CLo4y3gOs/aRWI3MYq5HjtkprLZSTazG84noJ0/DGNLCVdHtcjW5YzcsgDayszlbSaY/2fzXnprtcVXt03knuGp21nv6jHT4gitSq0X1KHScAs6OE+n+K0 piV+hWtblJDsZYjUv0JbJx36s7cUEexgQCs+COX3k8znY1g6In TqrYZDsCKj7yhj+0C8r393p8cQ35zOfgnk1AMqOkXZ+efSA1Ko QenO4TwHUMzZ/2UABYCBGCYSgjAMB/NSgBWWR9MdQmiuAeu2+2/2mfvSq99q3b5r9kcYOvAtp/8bA0FYLnmOejYQUvRYWg8g6mDkzr4aQRC8kW9AKzfe9PJ89YOw BNq5Lit0u6h1TrdHHPF1aswgQCstZVUKzvB+euvrKGtpNse43P T+/uCbgDW2jUGcz7AhKiSpOZtwGMGYKOHmaEATB7/0bw2w/26yr8cTeCdhFijV5Yjko8T0TVfFAn1n3St1XLDQy4pw61WnNb6 kGrOeUFCAIY5YpYCcGimivqZ1ORoOjCXKXeW5h4053hCAIa5wG FWA/C00LtqV7u7kqrbO2owERlMlaq+VtXjYSbeAzzeJdATbaR+gw3n Q5H+ieY4Kz5eD7DWJdBaLVGs7Njz1+kBNvB4WJ2tpB/pVVdWG57bRHuAEYBhsjRTq+pB0ONdAq1xEbH2xR06aVB99b5Qr DVnjT8Y6TwTS/edhuYm13l+1VgBmJxK82eX5lXQhh64pdc2je8qptVo88K+OR8B GOYI0wNweJa5wjIdyWdwhfLpIen0kHR6cBotOBXmBXpwGrnXyC f1KS6mV+7cKQjA5h9gACYifxZR2Sl2AYmUPXE2Ph9EANY9Y9N+ TqnOc021E5Hy5jqN22vZelGzU6Z+j2K5mje4Uk14CJZctbiJNV KvwWP3AGtddD3mimvchCwTjvEQLP2tpOoNHmf+qmtBtR4Sa6gj V/vpsor26PxXY266D6pVt0f3bmEDrZrtwxU+aJqPVjZyRfFCodUh vCB9b7/3J0bIb64H/9xKrN553sbnOmVPnF1AIpWdQp5Yap5SAkyfGQ/AYZmOYZm+AYd9/A957T24e88BT7/IXayInb7hO33CYK7zDd/FivD0i6SyU2jBqeqfVsofWAjAMB99gAF4us2H4ESIFbnXcF8rA MwMrR5gA1cOLxTRvLaFvPpsKgUBGOaMSQTgbLOEZTmEZfn4H5K j5m257w5ev49jH8hTDNpGXk4Qnu0Ynj0VAdi8AwzAdA6hmfSQD Co71T4gibIn3sbnxqyfJcx18yEAq69LXNjXHAIAzBHfU/1/dgr73fXQn9tOrd550cbnBmVPvH1AEpWdSg/JcCCvf57tUwJYCGYjAIfyvfYenNUEh5pQPc/MVNF8fbP7Xhvfm+v3JtgHJtOC0xxC+QjAMK+pA3Agj7L3to3Pz Vk/SwAAAPjA/EAL+MUp/I9NR1ZsO2W966KNz03K3tv2gTwEYJhhJgdgRni2WcKyHEIydu8 5MFuhDjXxMhaAN2zytN51cZ3vTbt9HBo71SEkgxGWRe5f8wOwu QcYgOkcQzMdQjLo7FRqIM9ub8I6XwRgAACAKfaTA/tX58hlm4+t3H56jefldb437fYmUAN5dHaqQ0iGY2im6nwSYFrN dAB2DMtyCMnw9IucrVCHmngZC8A0p20rtp1au/sKZU88NTDZISTDEQEY5jPy5xI9OI0MwLasmFk/SwAAAPjA/MwI+d3l4PItJ1a5n1njedmWFaMIwMFpipNJBGCYEbMRgIPTd7E iZivUoSZexgIwhea2fPMx650XbFkx1IAkh+B0BGCY1zQCcLLdP g7FL3bWzxIAAAA+ML86Ry7bdGTF1qjVO87beF2j+MXa7eNQA5M RgGGGmR6AI3K0hCtu69W8EVT1CvkiIzxb9X7HsCx6SPpO3/DZCnWoiZf3TT8Vzddt7Jx/dzu8yuPsOt9b9gFJ9JB0x7Ascv9OQQDWOcAApp9jeLZjWKZDSA aNnWIfkETZG7/O5+Yaz8urPM78ySR+dzv868bIn51Cf3IM/pEe+AMt4Aeq//fUfQAAADCGH3gQweIAACAASURBVGgBP9IDf3IM/tkp9NeNkb+7Hf6TSazyOLPG8/I6n5uUvfH2AUk0dopDSIZjWKYjGU5m+5QAFgIzAnB4tkMonxpd 3yaXy59XeHpds/WLpQalUBNUA4LLi29etWXFUINSHJUHtCIA+4TNdJhDmV7GAvAa itNvLgdXup9Z53PTPoCLAAzznToAk1dB7+PY+sXaeF+z3nVxpf uZ5Uxi2aajv7se/HVj5C8bwn9xCvvZKRQAAADG9otT2C8bwn/dGPm768Flm44uZxIr3c9Y77po433NVtH9y6Mpun8RgGHmTD4A0 4PLilWRqC3X2dbnlw3haw49eiqXy58JnG2P3miTy+UdMXvZq3e epwalkMc0AvA8KmMB2NqW8ZvLgZXupxGA4QOhvG6FHpJODUqxD +BS9sav87211uuq9a6LqzzOrNh2ajmTWLb5+LJNR393O/y72+HfXQ8BAADAWNwOL9t0dNnm48uZxIptp1Z5nLHedXGt19V1 vrcoe+PtA7jUINUIwMqLn2f9lAAWgMkHYPuApFUeZ386/Vgul8ufpFB/dfr3ut3M9G65XN4SH/zFHy4O8e3k1z85sm1ZMWRGQgCeR4UADAuF4t4NZSdwULKdfyJl T/w631s23tfWeF5evfPCKo+zK93PrNgevWL7qT+3RQEAAMDYVmw/tWJ79Er3M6s8zq7eeWGN52Ub72vrfG9R9sTb+SdSg5J1u38RgG FGaAYW+y3HjDHYA5xm6xe77KJELpfLW5Ptf6J/s2bn5tQuuVzeEuv/1QrmxqQO8utvbb3Xel11COUzEIDnVSEAw0Kh8fACekg6jZ1CDe TZ+SdS9sbb+sWu87lp431tze4ra3Zfsfa8ZL3rIgAAAEyI5yXy F6iN97V1Pjdt/WIpe+Pt/BOpgTwaW939iwAMM0knsFgzgvXp9ADnKoTn0EMyrK83y+UGAvA 3a3ZuTukkv/73Oq81u686hGYyInIdw7LpIRkIwPOixgzA5D3A5EOwMhzDssmj YioCcC7ATAvPYYTnOIaRGTiTHpJBY6dSg1LsA5Ls9iVS9t6m7I m39Ytd5xuzzvfWOh8AAACYGN9b63xjbP1iKXviKXtv2+1LtA9I ogal0Nip9JAMh9BMx7Asx7Bs8hcxIzxn9k8JYAHQDyx/2Hpp0r0E2ikiV8UxNHPtjRa5XBGA/2UkAH+7zmvt7quOoZlOEbmMsGwHBOB5UmME4N9dDq5yP7PO5xY 1IMkhJIMRlk0eEuYHYM0DDGCGhOc4kb93w7IZYVmOoZkOIRn04 HRaUAotKIUawLP359rtS7Tbl2i3j2O3NwEAAAAmZB+H/AVq78+lBvDIX6z04HSHkAzH0ExGWBYjLJsRnkP+Ip798wFYGAw Glu+Xu5EM3APsFJmrEJHjEJqx5kazXC6Xtybb/0z/Zs3OX/3vtsrl8icpjivDbsrkcnn7lS1O39p623hfcwzLdIrMZYRnO4Qi AM+PGj8A+96iBiY5hGYwwrPJo2IKArDqAAOYMRE5JEZEDiM8mx Ge5RiW6RDKdwjNoIek04NTaewUhaBkWlAyNYgHAAAAYyN/aap+h9KDU+kh6Q6hGQ6hfMewTEa4YqhU1W/h2T8fgIXBWGD5+gc7ww/BUk3pEFIu1M5LgmMePzNCrE5Wq14pPOjy5fJNPzkGU/xiyYyEADyPCgEYFhBDGVgZg/kOoRkOoRkOIel0AAAAMIWDIvRmkL9SyV+vSL8wi0x+CrRqSmog b/WO87+5HPieuvdbW+9vbb1/oPn/7npw2eajPzoEfUfx+dbW+zuKz0+Owda7LtDYKeSRjQA8jwoBGB YQzd/B6hiczQjPUoVhAAAAmDTyV6rqYVc6v3ln/0wAFoxJBOA8kkNIxvq9Cet8b9l4X1/rdW2t1zUb7+uUPfF2/lxbViz5oo33dYpfHI2dyojIJadihOc4hPIRgOdFTSwA8xxC+Yz wHHL/TkUAzgOYHYbuEtF6aoLqER0AAAAwcRq/TA3fljnr5wCwkEw+ADtF5DLCcxzDsjQpDnGN1xnkHe3KqRgIwP OnEIBhgZrtZzMAAAAsCLP+Gx8WJDMC8KQgAM+jQgAGAAAAAIAP CQIwymghAAMAAAAAwIfE9AC8P88cjIgchzAE4PlRYwVg14OrPM 6sY92iBvEcwviMiBxy/05BADbvAAMAAAAAADDm1t1Ok1g47c83ByMi1yEsEwF4XtSYAfj QKo+z61gx1KBkh7BMRkQuuX+nIgCbdYABAAAAAAAYE3O31yQWG/bnm8MpItfReACOuRd3KusMzEGX7lzRD8C2rBhqULJjWKZTRC65 f80PwGYeYAAAAAAAAMbMrQDcPdgtaZfCHNTW3YYADAAAAAAA89 rcCsCoeVEIwAAAAAAAMB8hAKNMLgRgAAAAAACYj4wGXQsLYwH4 jjmcIvIcw7IQgOd1Wdsyfnc9vMrjnC0rlhqU4hiW5RSRR+7fqQ jAZh1gAAAAAAAAxhhLv2QZCsAH7pjDKTLPMRwBeH6XtS3jd7fD q3acs/WLpQalOIZnOUXmkft3CgKweQcYAAAAAACAMWOkX4MZGAEYhQAM AAAAAADz0tjpVz8DIwCjEIABAAAAAGBeMv0hWOYtDwH4AygEYA AAAAAAmI9MfgiW84ECc2yIzGeEZyMAz+uytmX84XZk9Y7zFL84 WlAqIzx7Q2Q+uX/ND8BmHmAAAAAAAADGmPwQLDOXhwD8ARQCMAAAAAAAzEcmPwTLz OUhAH8AhQAMAAAAAADzkckPwTJzeQjAH0AhAAMAAAAAwHxk8kO wnA8WmGPD/nxGBALw/C5rW8Yfm46s3nmesieOxk5lRGRv2J9P7t8pCMDmHWAAAAAAAAD GTCIAF5pjw/47jIicuRqAJXy+ZLbbMBXFZ1ow+dM3e2UAvkDZE09jpzIicjbs v0Pu36kIwGYdYAAAAAAAAMbMnwAsIZiEKp3yCUKi9T0rCytiIt lVZ0LdRVjp5EY+X/P/mhOPOaNJLd3kmejOjc+0YDLJBmt8i88cZ8tI+HyJ9tYdrxCAAQ AAAABgPpoPAVhCWFkRfD6fUEc5CUHwVd+00A6/2jGWz9T6tmJCxXu0vikhmAShG6y1Y6F2AmYydfOyXgMML13xHi ZzzJZrF59pYUF260oIgi8hrJh89dw0mkQ2WONbfKYVuSgLY38j kBBWynlPrBCAAQAAAABgPpoHAVhCEARBMJkWVgRfmetUyZTPZB IEQRBWOgGOjKqKf60sLCwsLKysmISEnJCciq8IiIpJ+UwLCysm X0L2iEr4BMGX85nk9xTL04ycEoLg8wlCwmeqZm6wAYTGe1T91K oG6F+sbGCeylaQ3yZDLp8g+ITiC+WaSgiCyVSEZEUQVq0LuZk0 oriVRiLWXMAECgEYAAAAAADmI5MD8MaDheZw3n/HydQeYDIOMvkSjZhLvmZhwVR+oUxzik5aMuBpFfl98nW+ejLFb DRzoXoC1U3BEkLzjTpTa3WujtkAA81Wz1R3QtU8tRfHVM3DwCK YBF9iuIWaq6m/iU26NtvalrFs0xHrnRfW74mns1OdInKc998h96/5AdjMAwwAAAAAAMCYSQRggTmc9xc4ReROOABLJGQmnPANqsokx 2fqX2FsaP5jXHSs0YDx3zepBmjNVWPCiffG8iewjlNf1raMZZu OWu+8sH7PbTo7zSki13l/Abl/pyIAm3WAAQAAAAAAGGPyOMAbDwnM4XygwCly4gFY1fs70Wym6v mcqqcgK2Y44dlNugHmtNykR1iZX4oAvOvC+r236cFpTpG5zgcK yP07BQHYvAMMAAAAAADAGAN9vMbT7ywEYBPLnHGMzBwDadzJjT 2OeXLLnc0RmxCAAQAAAABgPjJ8nbOR9DvnA/DEr1SWy+Va4wbpT2v0tlitqfQXrfVYK8MzmfRy1f3DxteUzzTS icxnWuk+5dr46oxZCMAAAAAAADAfGb3X11D6neMB2MA4Rlqlvm FW+ZXmuEG60xofskg1lYSwUrymObmEYBKE4u3kTBQ3EisyrBUh mexylW81uqaKSYyMzkSoRk7iG1qdCRcCMAAAAAAAzEemPwTrUJ E5nA8UOkXmTU8AVo5jRKY6jVGIyG9LCCYhUQ96pD1ukHra8Ycs Uk5Fjs/E11204mHV5OjFmiMVkZMrcujklqtYnvaaMgn1uE1yPsFUz0H7u VqqkZNUm0trdSZe1raMZZuOWe+6uH5vAj043Skyz/lAIbl/pyIAm3WAAQAAAAAAGDOJh2CZtbzpDMDKWGdw7B/D4wKpxw3SeY/RIYs0p9K52tjQovVHKjJnuRZa4y0ZXiOdBsg1cjChnrnxxkygE IABAAAAAGA+msRDsMxa3nQFYK3Bg1QX+JJf8FVDGZnxcGidm25 NHp9psmXibc2GasqfjI0ADAAAAAAA85HpD8E6XGQO54OFTvuns wdYo1Tx1NShjCZS447PNDNDE42xlOlrgLUtY9nmY9a7Lq7fl0A PSXfan+d8sJDcv1MQgM07wAAAAAAAAIwx+SFYLoeLzLHxYOGGm QrAqGkqa1vG8s3H1uy6aLcvwSEkfcP+vI0HC8n9a34ANvMAAwA AAAAAMMbkh2C5HL5rjo0HBRv25yMAz+tSBuBLdvs4DiEZG/bnbzwoIPfvVARgsw4wAAAAAAAAYxCAUSYXAjAAAAAAAMxHCMAo kwsBGAAAAAAA5iMEYJTJhQAMAAAAAADzEQKworTGUZrvxWdO7S OvdQoBGAAAAAAA5iPTA/CRe+bYeKhow4E7UxSA+cQY4/zw+fwx3qoexUj7fWOVwYGEycGGJIQVOfLw2C0cs8ETLdVMDKwT k0mujca3+ExDDVOXhCD4cgnBJPgEMcEtYW3LWL7l+BrPy3b+HI dQ/oYDdzYeKiL37xQEYPMOMAAAAAAAAGPmdQCWkJFNQlhZWOjmT91 RcHXSIjkpn6mYkM/UmYGEsFJFXfXXBsIkn2llYWFhob0spnKIYIl2qFT/V0JYMZljLVS3tOcpIayYfIluYuUTTCa51hrf4jOtyEXpbSL1Uh XDPk+01xgBGAAAAAAA5qN5HoAVIZdPEARBSOQSPl8il0j4BMFX XdOseJMqEipeVwRiPtPKSvUN3QRIvofPZBKKpM3nE8orpSUEk5 DwCUKi6D21UkyseSm1KpCS/c1WVqpuYtU8DS9U+X6m6t168+QTBJ9QfCFRNFVCEEymIiQrgrB qgzAVm0i16TT+aGDq5d8IwAAAAAAAMB+ZHIBdj9wzh8uhIucpC 8CKYGmgrAiJhM+XKLKeZv+msieYb6V8o6oDVO9N5LeYfD6TjIq a/cTakynnpdskRder6vvK7zK13mZgoVodtrrzVE5loAlMgi8xvmW M5Fzd3vLxigzAaz0v2/tzHEP5zgfuuBwqIvev+QHYzAMMAAAAAADAmPkdgMcsiUQil+td V6xKhmN0eqpCsqGeUfVsLYxdVDzhFmo2bcyFGm2p7lXUM1IIwA AAAAAAMB9NIgDfN4fLobvOBwpm5inQiqxr+vOQxw7Jk56tOQsd u0ztwjWzrG0Zy7ecWOt5xd4/0TE00/lAgcuhu+T+nYoAbNYBBgAAAAAAYMyHHIBR01QIwAAAAAAAMB+Z HoCP3jeHy+G7zgdnPQCr7g82fcqZ7Wsllznp1k5TWdsyljNPrN 19xd4/0TEs0/lggcvhu+T+nYIAbN4BBgAAAAAAYMwHFIANDOhr5H5a/eGGDA8abGDYXuXzsCbcKPXYvJqLV1zorPEEZ+Ol21ry7cZGHpb rvdPYf7Ubacp11wjAAAAAAAAwH83zAKweHddY36z6MVHKICkhh wTSHhXY4KDBqqGTVBlUwucTGmMBj/EMKuW3VEMhSQgrjcc6W2lGbHUyHae1yuF/CY15jbFNDI9CrJizZtvHieC6hQAMAAAAAADz0SQC8ANzuBy+53 ywcEoCsPbouIREa+BfPkFIJIQVOfaQ9nC+fKaFhRWTrzVMrpV2 ilZFReVouoRydCH18ESKLtgxOnG1xuaVEAShytOq8YTJBUkIpp WVcr7GW6sY7pgc/leiaLPm0MeGRgwm1EMKk6ujHtZY3fWrk5THK2tbxnImsXb3FXt/rmNYlvPBQpfD98j9OxUB2KwDDAAAAAAAwJh5HYC1h7hV3iqrOU IvU/MNmpcv646Tqx7eV2toXoOj6RoY71f97GYJQfC1BwlWjM3LZ6re RHa+Etpz0BoyeIzWGhr+10ir1HMk50ROyDe0ViZd140ADAAAAA AA85HJAdjt6ANzuB6+t3GKArBemTNCr+FBgxXfIwg+n8/XumhYs89U+3VVOlXPiJy5mc/PmvIhfw2u64TK2pbxJ5NYu/sK1Z/LCMvaeLDQ9fA9cv+aGYCf9gIAAAAAAMwVczkAmzVC71jTGnrgl CIxG3m3znzImU/1yMGzVtMXgAEAAAAAAOYOC7djD8zheuTexkPTFYBRM1OKAOx1h RrAZYRnbTxU6HrkHrl/EYABAAAAAOCDYeF27KE5XI/c33hIsGAC8KSH8J3oBc/a11XrLI7PnNJrplWlDMBXqQFJjPDsjYcErkfuk/sXARgAAAAAAD4YCMCmlNZtthMca0jxIGc+08LKavxnM2uNSzzO Xb0mDnZkvBCAAQAAAABgIUAAnngphvDlq0b0JTQfAq052K+Baf l8wsrCQnMAYUNv1hyXWHPEYNUdynym+oFghh/cNYlnYU1fAN5y6hEAAAAAAMAcgQA88VIN4asY2tfCgqkxnK/mYL+anbNkNFWMdaQxgLDm+L2qUg51rLU41fwUw/wqBxtWPMnLyPDIJtS0BmAzNzoKhUKhUCgUCoVCGStjgWUXO9Zg YEEANq0khgft1R3sV2doXisrK72xfbVGBtYabVjzRl/DIxcreqDV/zfUhokXAjAKhUKhUCgUCoWaj2UwsGzyOk0yGICLzeF65MHGQ0U LIgArbuZV/mcyo/gaG0DY4GjDY8/EjGF/9cralvEn8+Rar2vUAB4jPGfjoSLXIw/I/YsAjEKhUCgUCoVCoeZs6QcW+pZITXoB+HixOVyPPth4eGEEYCO lH2fHKOMDCBsYbXjsmUzhMMTWtow/t55c632NGshjRORsPFzkevQBuX8RgFEoFAqFQqFQKNScLZ3Aso buq08rAG86XmwOt6MPXBZ2AP4AytqWsWLrSRvva7RAnlNEjsvh IrejD8j9iwCMQqFQKBQKhUKh5mxpBpbfVm8yBgEYpS4EYBQKhU KhUCgUCjUfy9TAggCMQgBGoVAoFAqFQqFQ87ImEYCF5nA7+tDl 8F0E4Hld1raMFVujbLyv0wKTnSJyXQ7fdTv6kNy/CMAoFAqFQqFQKBRqzhYCMMrkQgBGoVAoFAqFQqFQ87EQgFEmFw IwCoVCoVAoFAplSumP4cJnTuU4LcplmD7y6iQWYma7p6edE22Y ZmCx33LMGI0AfEJoDrdjD12OIADP77K2ZazYFmXjfZ0WlOwUme ty5K7bsYfk/kUARqFQKBQKhUKh9GqKAzCfaWCY02kIlhLCSmcxpgXgmWqnCQ3 TCSzWjGB92j3ACMALvhCAUSgUCoVCoVAoU2qqe4ANxb1JB0s+0 8KKkOiH3YkueKbaOSUN0w8sf9h6adK7BPqEyBxux4pdjtxDAJ7 XZW3LWLHtlI33DVpQilNknsuRe27Hisn9iwCMQqFQKBQKhULp1 ZgBeGLRU6f4TAudGDn1wVJCWFlYaC9mjJxJ5uhpaadiEt0laP5/8gHY93Th98vdSAbuAd58QmSOTceKXccLwJ0v33Bkfbtq2u1Ln2 ytbr/W1tf7+q0p2wdlWrW2ttTU1JSWikQiYVVVRWtry9jvt7ZlrNx2a p33DVpQyobIPNcj9zYdKyb3LwIwCoVCoVAoFAqlV9NwD7DeLM0 IwHymhapUs1S2UKulpt8DPJXtNGUxRspYYPn6BzvDD8Ga7gCc3 yW3rej6V3XvZyXtS0Tti8s6llT1/lr69PFLZOCpr2fPnlVXVzU01A0PDzQ2SrIzMxqlDc/bZaUikeyZzNhUCMAoFAqFQqFQKJShIsPiRG6d1YqVZADVSIUGE 6lO6c5zcsGSXJJiNjrd0oq5aXbijpszlS1Xt2QK2qnoih5ryeY GYKNPgZ7WADw0WNDYfcGz/MHHpb2fFjV+86Dp7/ca/+vh0/+7dmhDkVj+Fhl4KuvZs2elJcLmJik/PS0ni5+TnRl362ZCfGx+Xk5Pd2dVVcXz588NTjitATi1YgQAAA AAAGAumMYAPDxU0fH8K/nI/3mzZq/z46EHg6MDb98NvHoT8PjJ/yqTBQREvX9YOs2RcAHVq1evSktLn7Q2346PLREVZ/Iz6use19WKH5WXCgQFOdlZLc2Njx6VvjX0R4dpDcA+UTkm2RaW 4OR13n7rcQAAAAAAAIOcdp3ZGnrb1KzhE5VjsZkoMcem40LXI/f1A/C7d++ePnHq7fn/erv/V0n1HpFI9qpvVC6Xvxwa6e7uL7qS2GG1vv9y3ExEw4VRra2tTY 3S1GReYkJ8ZUX5s/ZnIyMjr1696unprigvr66qyM3Jamiok8kMXAitCMA+N2js1A37 812P3N90XEjuX/MDMCs63yT0HVHV9S19/cODQy8HhwEAAAAAANSGhl8Oj7xsftq1wfOsqVmDFZ0/XQF4cLCq/dlnz9v/n8ePv7pwnhMSmrcvKGNo+OXQ8GC9tLk0JbfU+1DNqVszkg0XRF VXV5eXliQm3M7LzioWFg8MDXb2dDVIJS1PWvPv5N+/VyQoyBfXVDU01OtPO60BeM/ZQpPYbzvxRNbR9ry7q3egp3cQAAAAAABArX+4f3BkaOSl/bYTpmaNPWcLpysAt7ef6+lZ1PH8P8vKAlh7C4PDco+cyO948aK lpamqsqLl2ZOs3Puim5kzkg0XRIlEwvZnbYUF+dnZmXUNDcPDw 729Pa1Pn9RLJI3NzXl5eY/Ky3p6e0pKSvSnndYAvPdckUG/rd5k8HX7bSeaWtoaW2XPXvS96OkHgAWuEwAAAEBDd+9gb/8wGYANB4otx4xlkL3niqYrADc1eXZ2ftzc/NHwkODS1cpdXrcf3Be3tbU+fPigsOBO3v27MbsPdfMFM5INF0Q 9eHB/dHioqVFSXlrS+vRpsUj44OF9oahYJmvr6u4uKRE1SxqGBvqFxc X60858AF5D9x0jADc2P22QPmmRdck6+gAAYCHr7hsy+C8AACxY HV39Pb2Dg0NjBWBrRvBMBGAKm6qSwP/m+fOP6uo+upW2L7UwP1uQn5LJu3PnTiafn52bGRvHi/nB0c3HVnMS8I5mGX6dE+U93rT8vIynLY2V5eV1tY9bWlqaW1pk z5719/f3Dw5IpdKG+rqGWrHsaUvkuUidCScegO23HDPGpABM3xI5dgCW ND2plbQ0PnnR2t4DAAAL1jHi7IueQf1/Z71hAAAwi5696O/qHRgYGh07AP9h62U4AG8hSs2x+bjI7cgD/QB8LsGqo2ORVPpfOfmeRferZLJnLU+ePnhYnJWTfY2bHMUIvLB qNflOQiwiyKk4UQSbxe2UcaMVMyE4USRKdJSR4MfiF2dwBTxvT pTmJBQ2lRCIFJGSw+NGUynac55jWN4cljebRQiivNlUCocn5LA 0V5wQ8LicKAqb5W28/cdvHh8dHe7r65U0NAiLHzY1NT2qqmx7JmttbS0tETU1SgcG+vr 6e11C3IwE4Ghbn5t0dqrz/jtuRx5sPi4i969OD7A1I1ifST3Am7xOjxuAGxpbq+uaGpqfNz7 tBgCABevIiTPPuwb0/531hgEAwCx60t77oru/f3D8APz9creZC8B+p1fIZEubn3yUnvyl53bfOG5GTuFDDi/z4oUbfs6+Uf9ctcXPjsKmUqJ5crlc3snzZrO8o6neHJFQwKKwW dweWXdPnWLUWnGUdzSLEs3jclje0VHCTllbJ887mscViORyuVw uvSUQCTksCpvF7ZTLO2XcThk5TwqbxRXwuJ0ioUAm7JTLxcZS9 ARwRMqITvUW8Aj9b01aNK9NfTGyiCDXgqxOHtkn7C2QyeVyuVj U1ilrk8vbBAY6itcF2BUU5be2NN0rEpSVlZQIi4sf3C8rEYmrq 1qam0pLSjqey2J4sbZB9uYEYJ/ThX/Yemky6RLoXezYiQTge8Lq9DulhaL6B1UtAACwYIUeIOpbX+j/O+sNAwCAWVReK6t78uJF7+BEAvDXP9jpBeCTpebYfELkdtRAAL YPsc8t/qJC8Peq4C+urf8fX4brIXfmEdoftx3/cXvDX939143TI2qkq1M3fE5sKvORvcqUaJa3sW/NARtCXZKTk8pExY3SBnFNVdvTJy1NjY3ShsL8PMGdfG5yoiN7g/5UigC8PdrW9yY9ONX5wB23ow82nxCR+9fgPcDfL3cjTeIe4IkE YIGwIjFHmP3g8Z0SCQAALFhBEcdrpO36/856wwAAYBY9rHlS0/S8o2dCAdhQD/D0BGAKm8o8bsM9/Uvb7r+LPZak0D4p2vhR9fZF/J1/3x2wataz4ofKIYiRlpfe2tJUVJDH5dyuq63Jz8kSFN65eOu8wf Q7uQDMOlP49Q92k34I1rgB+M7D8tv8B+mC6uziegAAWLACwo9V NMj0/531hgEAwCy6V9FULXnW3j1+ADZyD/C0BWAKm0oPsDu05/cUr39m7/oixve7gH0r7Ni6l+AuVCxCIOJydF/UvlGZRXBY5L/Gno+lmEqg1QvtFrYl7HTE6UunrsZfCT8bwdy/bYyWTC4AT+tToHPvld1IvpuY9yjtbi0AACxY+0KPltW26f876w 0DAIBZlF8iLa99JusaJwAb/BYZgMvMsflEidvRh8YC8FiZrVMu7+RxBSKhWMTlRHHFsjbFHbA yISeKK8jiCo5zBTyumMcVKN/QKRKKed5sKiEQCcXk1yxup1wu5hEcluJFAY9Lvi7gccXkK1GEQ MTl6hrM6wAAIABJREFU8IRyWZuY5z370Ve9BciHXZFfcDtl3Gj Ff9sELEIsa+tU3O5LiOVyMU/z/XK5jBvN4op5XLFMyGERHN6kH/Ell8vXUJxWuZ+xZcXQg9OcDxS4HX24+UQJuX9nZRzgbEHpRc6d m2nChJxyAABYsFhBBw3+CwAAC1lyofhueVNLe98kxwGemgDsG2 5iAAZd6qdhT27yyd6KLJfLbeycV3uco/jFOoRkzFgANsZ+24nMgtKTNzLPJRRcSroLAAvcZd49AAAAAJWr KSJOXnXD005jAXhsZgdgosTt2MNdrAg5at4Whea2xvOy3b4Ex1 D+xoMCt2MPNxNTFoCDLt83yWqnoBtJBdzsh8l5otS8UgBY4NLz AQAAANSyBBV3hPWZgpqNvpdMzRpBl+9PQQDedLzY0y/SfXfwZve9GzZ50py2UWhuNnYb11CcrG0ZMGetoTjZ2G2k0NxoT tvW+dykBvIY4Tkuh+9uOl48hQE44kaxSVbSvde5RlK3nQAAAAA AADDIlXXZ52i6qVkj4kaxBTUoGQAAAAAAAOCDZ3Ff+hIA9LX1v iV4j2f7+nQUCoVCoVAoFAo1ZWVRVD86A8qaXz6WvdJR1vxyZpa +EMzlLRxX+DT4ykNGaNpctv+m6HKWVLPZT3vehN8s6+h/W/vsFQAAAMBsael6U1jTPevNmEewxbA1xmCRKx7RFHazbCJpIexm mc6ExgjqRiqfvLyRU+9zMtva8+oXtGNf0I5Ze171OZl9I6e+8s lLQd2E5jNfVD55ObYpX+Lc38IR1x6e4Dy6X9uro6plYGz5j9of Px0c921TMtX51Oqgi3c1m93S9YZ1/kF739vqttcAAAAAs6W16w2/tGPWmzGPYItha4zBIr1iWCX4eplcLn/37t2rN29HRl8NDI24b3fv6O6TdXS3yF5IW9vrmtusN/pWPX3NCE0Lvl6mOa1BhbWjWWUdvlG532w4eTmlpORxW1ffSFff SMnjtsspJd9sOOkblZtV1lFYOzrurOaLsubRlZ7XV3reMKiseY rXdF5sYY/j2ffreieBe6+1tLF/ZqYqbezfejhLs9mNHa89ThS09byrePIGAAAAYLY87X6XeF8268 2YR7DFsDXGYJFUNkQSNo4yQtPIAPz6zZuRl6+2u2/funXr5s2b29QBWPZY+pSMzozQNGHjqGpyfRmVQxmlHe6H0q+kl LzoHR18+XZw9O3AyNuBkbeDo29HXr3r7H95JaXE/VB6RmlHRqXR+cwvwsbRFbuuv3zzXt9Kz5tjbzFTGdzC/SNv++fYFnaJSC9u6J+E+MLmypbBmZmqsmVwQ1iaZrMbnr/efCi7pftdacsbAAAAgNnS1vvu5p3WWW/GPIIthq0xBgtu6QipvOW1OgC/fjPy8lX/0MiWLZs7uvtkz7tbZB3SJ+11TTLrjb5i2Wux7DUjNK285bVqcn 3F0peB5wqvpZW3doxIn49IO14PjL5TaX7x+knX66edI5dTSgPO FhRLX44xq3mkWPryz103+kbeP+t7p6lv5P0Kz5tTu5r6W7j5xe uWzjekubOFN4ani6QDKj4+Pl5eXp6enjt37vTw8Ni2bduWLVvc 3NycnZ0ZDAadTle982ae9HHbsLEJRdIBgxOOPZWxxT1uG3YKTd Nsdv3zNy77+ZLnr+9LXgIAAADMlraeNxcypWO+p9VrmetfmMWz 3NQbZ//ycZBXwVzfYgmRQX9hFh9nun4Z2Tr26vzHx67/8bHr+hvaX5vTtoKUL5elJEzdmk5kXSZw/CwsFrdFo6SylldkAH777t1r5SXQrm6uHV19bc8VPcD1zTKx9Ik qAJe1vFJNriO7+uWFjHqnwJhSSfeDup6HksGyltHOwbe0LXupW/Z1Drwrb31V0jRS1jRUXNu5kR17IaM+u/qlsbnNLt8zRRN/833Jq+W7boifjuZUDuRUDtzMaXhYP5RTOSB+Ovqr+7X7EqNbzF T6W7i0ZbS89bVai0lbuPjPj13/42PXv3x8JoB8JSX5f1Rfi0ajAoP+srFY8c7fkqNMaapzeHpZ05 DK2HHUzs5O9c6r2Q2S9lHNCeVyeV//YEPjk23btpU1Dbm5ualeUU1ocKq3796Nvny1bdu2e8KKwvul2X fup2be4SRnqqaStI8yQtM0m13X/sb1QKak4/VD6UsAAACA2fK8/+2ZtPox3sDZH/QXZvGst/Oh9OXDW2f/siyFM9vNGGeL3Tr7F2YxZ3/Q+luKrUeG2//42PWr/a3KtxWv/zjIW6D9tSDlKxPWrtV7matqzor5M8+aMoeJbXCNdZnE1uDsD9L YZcXrmcXkixqbwiwE01WjbcXr58DhYUHwX5AKxANkAHbfvp28B HpgaKS7b1AVgCkUik4PcIF4QDW5jozyPuZB/o3MqvzyttTi9qzKnjzxQFvPa1tXP1s3P1nv6/yagdyqvoyyzqKq9ou80k37UzPK+4zNbXb5nilqetI1wTdnlPf9 sv3q3brBywVdlwu6Ak5nlUsHLxd03a0b/HX71SlcR50tnFnRkyceyBcP3hEP5teQTNnCB0/+hV5A8F9so7su9RKTX/z4/7N332FNnnvjwPvX77S0p7U957ynp7XKCNkJmWRCwl4JBLI3YSP K3mIVt4wAIWHKXopgEFzspQKO1r0FFffqclU7fn88IYRlbY/n+PZ6k+tzed3Pk3t8n+9zJ/HOk4TNM+pEiAwPXQuHbRm/J9RZC+Bj449XrFjx66+/vvzpp8dPnj385tubt+9dmZg8e2HcdPU7dykbExPz8qef7t5/eOrc5dDQ0GPjjxUKhXGPv7//Qq1+/fXXn376+emz56GhoQfGjheX16g1JZkbc3a07TO2AhbApmEfHX8 StHn/lXsvOo4/MTMzMzMzMzN7WyYfvczacWbhCiM+lhnhe6c2y3WoNXofF335fy G2vXoUMNBePSpopOP4k47j4+EuKp/yOTXfSFTzDPeHMlauQ60ZL1+T4VP+pHxNhsV0VCM+lirUmnHDW Ja6TOO4xvK/E/as8hthcix/MBvHR3ym1ucW04c54vPvHPLMCC2MJ8u0PB3/m5uuvzUxAO+od98G9J3+VprZERm5LDw8PDQkRKVSff/46cNvH999+C2fzw8I4PpxOGwW++zlya4T33Sd+Eaa2dF3+ltj8 1l2H3vkvqxi3+iVfWNXJ+89ufXN81vf/Hjn2xcBwcncoOTb37y4/e2PN795fvPh0+5jN9sGz7svK9t97NFCvb1dwAL4NSvvPvaIGVF 58MIP1YMPqgcfLF9XO3nnafXgg4MXfmBGVr3BYzTN8L6jt40Zv v3NlN+V4U0FFsIe9e7b4UKVbexJdUWTrUPTynlrvuKuBcjXdgy c/sZUVFTUr7/+Ouva75nzV/z9/U2radvOnJl8bNycddF44PQ3xovG/v7+bDZ7oVbAYvvp0+dBQUEHxo4b/wjYjrZ9xlZnJh9L1rSbhn3kyuOQLZ3j917sPfHEzMzMzMzMzOx tufHoZU7LmQUrbNVZuOgr3kps+/RoYOh9enTQCLCzYk0Ges34f224P5KxaSMsy4zIfXOHGGEZ14Qu GWiTS7hTqZ6uwNr6ZO8+PdqwgJzZ26ywp8qRQSZtT8xpvk+Pdt GxXIAK45EuC9d8I/PnxJN1QVP9m3hz53GEZalbt/BAb84Iy0VfsVX3m2G/k91+E9Bz6hvgCnBoaMiLFy+fPvvx+ydPH337w92HhivALDb7/MRNljJx+6F72w/dk2Z29Jz6xth8lvYjD1GCnKGvr/Ucu37z4VNucJIgNJkfmiIITRYYysn84KQ7j54NHL/Vf2yCLM9rP/IwsWjof6fx6w9es2Zt51mKSjd2+Yemgw+aDhoWwE0HH4xd/oEZUVnbefZNhWTMcPeRq0On7tz99vnrZHih85XdftyfDjyc8kP bb4YKVLSNC9SsaLSlN6YaNzfm28YcX7jbm9ntN6WZHdsO3jUVE RHxyy+//vji5Q+Pn9x/8M3kzTsXx6+fPneFzWabVlvXcPzw5e9ntf1Ns1oBi+2XL3968v SZQqGYtQD29vYGqh2+/L14dbtp2Icv/xCa1XX1/ouuU0/MzMzMzMzMzN6WW9+8zG05s9C9NWsy0GvGTTcNS7XgkVfWHI9yU VlYZkR1/huxderRLvoaoGAcrkI379ALRfXvDvf7MzZPh9NGfC11G2fdZTq ui77m1HiUi8q3Yk6T+Tuc05XlVNsKnYWLvmZu8049GjgvFToLY 2Hemm9i/rxW2K9lxNdS9Z6lynQ2AjYGA4dsEv9CE6NC994CnbxB72zRXwN 0n3g441egn/34/eOnfL7AsAC+YfgV6DOXJ/WHH+gPP5BmdnSfeGhsPkvb2D2UIGdDxcD62kOnrj7ykMZ4yxO8 FYk+8kSWPNFHnugjT/SUxJ25/m32tqObq4doyvy2sXvj1x/82d25/x0vserE1Sd9p7/dfezR8nW1124/6Tv97YmrTxjhFXfuf/emBjJmeG31oYJdZy7cfPw6GV7ofM1QWg+i16foO2mGd5jUwTMq dNLo9SnGmpaq9yxVtHWv6lCa2dEyet9UaGjoL7/88uOPL7774fHdB4+uTd6+eOXaqbOXvb29TattaDz+9dXHs9r+p lmtIiIifv311xcvXz5+8lQqlc76DrCHhwdQ7eurj8Wr203DHrv 4XVh297WHL3rPPjEzMzMzMzMze1tuf/tS3XpmoXvr1mZg1o4byxYhI71nn/RW6QyFs082h6g4VU+MZaCyoVW3HuOqrzv7pG5thulXVY31f2PE qea93XrM1HDTO03qz43KlEmE4ytcM1Z0G1rNDmne4X5/xqbNCbX37AjHUrd51l2m47rq62a16tZjTC8RA80XGmVueW7zWc O9ouabmD9TaZ970kc4s5PzqrumTuIIx9JwBmdPmDln7RUTo25t hoVlxoq1OgtXfd0CM+TVU/QVc/idTS3jgL3H7s3+EawnTwO4AXcffGv4M0jXbwNXgPcf/3b/8W+lmR17j90zNp9FP3LHLbI8tXBvTsPIuWvfXL7z+Or9Z5MPn/sFJvkFJu3qGr127+mVO4/PT36jbTmWoevyiCjRj9xZqLe3C7gC/JqV9SN3HMO2ri4fvHT76dHLP5S0Hj498cOl209Xlw86hm19g8d omuGi3WeMGZ588Pz6/ec3Hjz/oxk+7EtL9S0e35SZa8Hbt6llPIinomaaVthHtcwNMm5m5oKiDr +6T2lmR8fRR7OY/uoV8AFmb2/vWXWym08dn3hs3Jz1kemOo4+MDT08PFxdXRdq9csvv7x48fKHx 09nDWfa6vjEY/HqdtOwRy98G5HTM/nw5eD5p2ZmZmZmZmZmb8ud737K33l2oXub1mVg103MLE/EuKosQkeAnTmhKv9qY/2JGFeVf7Vx50SMa0ZM79PB6iJjJzmhGTG9pvWLcmYOND1irx7r qm8CClPDDVYXGYd+RVSmYc+I0BjJ3JDmHe73Z8zEiL+l6cHOHA IozN1petesmvOat6uFeps3hoVqvon5M/d0TCfn9wxnnDYz59v0EeXMGWLeiWHSocrC0jD35p8h0ydxnik6 OwYT76zffhHQevDW1BXgX4AFcAA3gMPxY7PZxl+BPj9x48zl60 Pnfxg6/4M0s6P14C1j81laD94KXr8rJqutVH+4tvtCx7FbFfrh9p7RgKA kblBSe89ohX64pLm/ofdi7d4Tyze1itIaXtHb2wUsgF+zcuvBW60HbzmElq+vHLrzzY/jd5/d+ebH9ZVDDqHlwF1vKqpZGW4/eqvv7KMDF7+v2XWwdteB6rYDQIbza/erq3b/jgyvybHgdpgWArkqypoZdebueTVpZkfXye8W4u/vv9Bd2vYLJ68/NW7O+s3nrpPfsdls4x5nZ+eFWgFXm394/ITH403euntpfPL0ucvHTpwbOXrS2Ork9afiNe2mYY+cfxSZ23v z0cuDF5+amZmZmZmZmb0t9777SdN2dsEKtUUWbvpmw+ZEnJvKw jIjbr1x50ScW0Zc33T95vUZ2PUTxlbqUMO9zeszpv7Sj0nnfXr s1B51qMoidMS0cLBPjwVG6dNjgT3G/mcEOTcqk05mRdinx1oWqS/OF9J8w/2RjJloXp9hkr0RrqXKELxxrFnjuumbL07EuZlmaYQ7K2mzzNvV dHlO89nDLVzzjcyfBc/aCHc6M9OTzbRa8/qMqZM4wrWcnh5zgpyaAH0L7F8/ew4Df5tGPb1n/hkyK/8mU3TuWNPeWdt4DlDVdXXGR6Cf//j946csNvvuw9lXgI9OPDs68Uya2VHVddXYfJbSveOb6g4TJLlV u491jI4PnLl3dOL7hz+8FIUmi0OT9/aNHRv/duDM3b2jE037j1Pl6mRtb+ne8YV6e+vGrz94/cotwzdahm84hJZtrhl6/OynzTVDDqFlwM43GNLcDB+Z+P7k9cdnbjw5O/n45PXHR/9Ihg+yqMmsAqC8iwx8voJaGTezWlxEsnXEwdcPVZrZMXz+8ULY bPZCd1V0Xj5745lxc9ZvPg+ff+zt7W3cw2QyF2r188+/PP/xxfc/PPH3979+887FK9dPnb189PjZkSMnja3O3ngmXtNuGvahsw+Xqf tuf/ty7MpTMzMzMzMzM7O35f73P2l3nV24wgjPMiNxcPb+gvCpz8qG j4xdebpz49SXLS2LCq48Nd0z/anacH3izL/cY2GZkVivx82817Qar/7p2JWnY4N6XPjI2JWnY1cmEt2mds5nOirLDJzbjAgN6oteEdKc 4f5YxmYwzcN05IN6nJt+56yyacG0icmmhbHVlVd2tUBvFm76nf MON2/NNzN/DEnAbZyYPa/mDLFzY8aMk2tysnj1E1PTY55Ts3NjxqsDNp0YwGQ27vmNGTLfF H3FDBy78vSd1XWnAAX689LMDpYy8aeff2EpE58+/5GlTHz07Q8sZeKNuw9ZysTL126zlIlnLk+evvHi9I0X0syOAv1 5Y/O5mgevKdbsSNfuO3B68sS1R5fvPvn+2csfnv7UOXi4c+Dw5TuP 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 artK6yvO1rffXFt1YGg9XrXyHIUPxvFz3YOKwnMbMmsGKrtPLe u5shvdmL2p86wNLPj3O2f/oDOr+5NPPj5v9Nq4sHPkjUdpmEPnrgVoxm89/3LMzeemZmZmZmZmZm9LQ++f1nXc/mth/EnYs6YORuv8E5yycH/grwdX9d3n6/vPl/fNaX7fH7Lif/O6P8X/G/OcHR+r3rHidf/dL1R36mH4w/+S61quy5E5nSZhj1w/EZs4eC9716eu/nMzMzMzMzMzOxtufPti9bha289jD8Rc8bM2XiFdxJ1Q2Zm/1HJRcPR+b3SzI7fS/L7m/zhVvGF/XGaftOw+7+ajNMO3Xj08tjVZ2ZmZmZmZmZmb8v4/Rf60VtvPYw/EXPGzNl4hXd0rV+ZmZnN9dWFu3Ha4XO3XnSdfmZmZmZmZmZm9r YcGf9x+8H7bz2MPxFzxszZeIV34HZECBILQWKhKBwUhYOh8QC4 HR5uR4DbEeAYAhxDQGCICAzx08+XzGPxHLMqfLbkn58t+dTUvP 18vuTTz5easPx08bR/TbP612Krz76w/uwL68+WWH++BLR4KWiJJXipNdQKBLcBI22haAgcA0dikWg8CkN EY+3tcPYYPAlDIGEIJCyBhCWQATgCGUf8bXgiGU+k/Ofgpr1WPCZRmbAn4+3JhJnwRnPr/9sMkRDIOAIJSyBhcPZ2OCIaS0BjCCgMAWWHR6JxKDs8GkOwwxI wOCIWb48jkPBEMsGeQiRR7cn/KxDJVCKJSiRRCPYzEEnUqSBpJAqNTKUDKADav8G0EyqdYuiZRq bSSBSKPZlsTyIR7e3xRDwOj8Xg0HYYFNoOiUTDESgYHAmFI6Aw BAQKB4ChcDAENj8oHAyFQ2AICBwJhaOgSDQUiYah7OBoDNwOC8 fg4BgcHIOHY03gCHAcAY7DmyDM2InFw7E4OBY31RwHx+Bg88PC 7LBQAwwUDbCDotAQJBqCRIHhSDAcAYbBbaEwWwgMBIaCbKEgEB hkA7axsbW2BllbgaytbKwtra0sra2WWlktsbJaYmkJ+GLpTEuW Ll5iuXiJ5RdLDRWWWllZWltZ2VhZg6xtbK1BYBtbCAgMBYFhIC jcFooAwxBgGBICR0ERaCgSDUXZwdAYIDMIDA6BwSGxOCQWj8QB CAZ4ApJAQBKISAIRRSCiCPZTiEgCEUkgIPFATRwCg4VjMHA7DB xtB0ehYUgUDImEwpFQGAIKhUMhMAgYCrGFgEFgsI0t2AZkawOy tZ4BbAOwhYDAQOhQEBhqC4bampxdMBQOhiIgsN8Ghk3Vh8EhMD gEBofC4DA4HI5EIFBIJBqJtkPaYVEYHAqLR2HxKBwBhcOjcMYM mOQBT0DhiSg8kAHjUeORODxiGg6BxSFmTBUsHIOFYbAwOwzMDg NDY2BoOygKDUWhoUgUFImCIJEQJBKCQEIQSDACCYYjwYgpcKRh tsxmUucVkKj5IVBA57ZwpC0cYQuD20LhICgMBIGCIFAQGGoDht iAITa2YBMQG1uI9TSwNcjAcLpsbG1sbG1sQEYga5CNNQhkAwJZ L8DKBmRlA7KyNvxraQ2ytAZZzWLzWqxt5vRv2ANMqlnj2ljZ2F ha21haW1taWy+1tl5qZbXUymqJpSnLOawWNueBaWLJUqvfZmm1 xNL6lUPMG9IcViYFK8slVpZLrSyXWlkttbYCnk8sbaysbKysbK ytQdbWIGtrW2sbW2ubmacSBDFhOPU2tlAbMDA3YCAIDASG2nz2 +T8/+duijz/+aNHHHy36+MOPFk356K8fTvnrhx/M46+A9z8AfPD++x9YvP+BxfvvW7z/voWFwXsW77/3nsWU995977133wW85m2qvsX7Fv/zz78j0BA0BobGwtBYGAxpC4Zag6FWthBLEHjpF0v/tXjJv9AY6BLLz/7xP5/87e8f/+3vH3/yt0Wf/G3Rx58AR/fRoo8/+mjRh4bj+tBwXHPjt3j/PQuL9yws3nvP4t33LExifu8v7777l3ff/ctfXg9Q+T2Ld//+j0/AUGsI3AYCt4HApsBtoHDQfGygsDnmr7lwfRMQmA0EagOeAoHZQ GAgKMzQHAYHwRAgOAAJgiNBcAQIhgDB4DMhQFC4zeeL//m3vy/65JOPPv7ko48/+XDRx1MW/XXRor9+tOivH3301w8/+uDDDz/40DBJ3gd88IHFBybT4/2pDBvyPGNizEzyK2//7y9/+X9/+X9zb3/5y7sffbRo8ZKlS5ZaLrG0XGppZXhJtba2trG2AZ5RwNa2YGvgS RIMtYFAQVCoIS0wuC0MPv0sDUeC4YbndggCBUGiIEg0BIk2PP/PBEGhISgUBDX1imB4XUBAEIjpTRQKOgWCQkJQSOhMEBQS6MSkG gqCQkHR6BlMh0YvAIU2dgK8VEFRqIWb2MHmAbzMGV7poAgkFIG EwpGQaQgIHPh/2hQEEmoLtvns808//fR//vnp//zz0/+Bw8GLF3/2t79/8snfPv7kk0Uff7Lo448XffzxokWLPlq06KNFhuecuY/NDz746wcffPA+YGryWJjMnPdMHp6G5wzjQ2+ueR+n77337t/+9jEIZAUGW9uCrW2N/4sBWQFsDK82Uy84htecGaxmsLKytrKysZ56irYBXkZf/Uq6IODl1do4to2llcE71mCYplCnKyopKSsvr6isqa2vq29saNr W2LS9aVuzKVsYauOWnA1bcjZsydkIyALkbszK3TRl4xSg5obNO es356zfNMOGzbkbtgDU88nbaJSVvzErf1NWwaasgk3ZBZuyCzb laDbnaDbnFG5Ra7PydDn5xeqCkvzC8sLiyqKy2rKKxoqa7TUNL Y3b25pbO1ra9u7cta+tY3/7ns72vV0de7s69nV17Ovevb979/7uPft79uzv2dtpqvet6vnD9s3Wu6+zd87OuRV693W9hs5ppoPu 2d+9e19Xx97O9j3729r37mzb06LvaG5tb25p296sb9qub9qub2 5pa2ltb9Xvbmvf2757/569Xfs6e/Z393V293X29HX19L9ZndP6flu3wf7u3v1dJrp7jRF29/R39/X39A1MGezt/0P6Bnr6Bnr7B3v6B3v6Bnr6+gEqq4dxAAAgAElEQVTdvX3dvX1 dPT2d3d37Ozv37t+7Z9/ujj272tpbW/Xbd7Q2bG+ua9peXd9UWdewtaauvLqurKqmrLK6tKK6pKK6pKKq ZGtV8dbK4q2VxeWVxeWVxVsrS8orS7ZWlVRUl1TWlFTVltXUl9 U1ltc3bW3cXrFtR0VzS2Vza1WLvqpFX93aVr2zrXrnrmo9oH3K rir9rqq2mfS7qvRtVTv1lTv1la0ztegrW3ZWtOysaGmtaGmt2G HUUt7cUt68o3x7c/m25rKm7WWNTWUNjaX1DSW19SU1dcVVNUWV1bqtlbqyCl1Juba4 rFBXotEWawp1BRptQYE2P0+Tpy7IU+fn5eSpc9TqLHVuVm5uVk 7OFkB2zpbsqXJOTlZubo46NydPrS5Q52nyNLp8bXFBUYmmuKyw dKu2vFK7tVpXWVNUVVNcXVdSU19a21hW11Re31TeuL2iqblye0 tlc0tVy87qFn11q76mta1mZ1utvq1Wv6tWv6u2rb1uV3tde0dd e0ddR0ddx+5p7R117R21u9pr23bV6PU1ra3VO1oqt2+vaGqqaG zcWt+wta6+vKauvLqmrLK6rKKytLyipLS8pLisWFdcrC0qKtTp NDqdRmuqSKMrLtQVFxaVaItLdMWluuIyXUlZUUl5cWl5cdnW4r KKkvLKkvLK0q1VZRVVZRXV5UaVJiqqyyuqyyqqyyqqyrZWlVVU llVUlldUlldUbq2sqqyprq6rrquvqW+qadpeu72lrmVnXau+vr Wtbmdbnb6tTt9Ws9OEvq22bVfdLiAPU3a117W117a11ej11Xp9 9U599U59dau+unVnVevOypbWypbWyh0tFYDmHRXNzVu3N5dv31 7etL28aVt5Y1NZfUNpXX1pXX0JoLZuWl1dSW1dSU1dSU1t8Qx1 xbV1xXVGU23r6kvq6otN1TcU1zeU1DeWNDQW1zcWNzSWNEyVgQ o1dUU1tUXVNUVV1brKKl1FpXZrhbZ8q7a8vLCsXDOv0nJNCaBM U1KmKQaUaopKNLpija5YoyvSaAE6TaFBoUan0egKC3Vaja5Qo9 NqdNoCbWGBtrBAoynQFOZrNHkFCynM08wvX6Odo7DAQFug0RYU agsKtQVarQag02q02gJtoUZbWKDV5Bdq8jQFeZoCdUF+bn5eTn 5eTp46O0+drTbIAh5xgNzcrNzcLMPOmXLVW3LVW3Jyt+TkbsnO 3ZKdO/3YNJGVnZOVk5OVo15Ido46W52Xrc7LMcoz8YqocnOz1LnZ6txs dW5OXm5OntogX52br1YXAPLyCvLyNHn5hXkF2rwCbZ5Gl19YlK 8tLtCWFOhKCopKp05lmaa4XFNcXlhcXlhiorRCU1ZRWFZRWF6p La/Ubq3SRq0IzcvPfvDg/g+Pv3/8+AfAkyePDZ4+fvr0CeDZs6fPnj199vzZ8+fPnz9//uOPBi9e/PjixYsXL168fAl4+dPU7eefAT///PPPv8x3+/X33H788ceCQrVIwm3aUbGtpaKoNKemvnh/987uvrYNm9M12s1DBzqPHBtOTI7atGXNkWMHz54/fu78yXMXTp67cOr8xdPnL56+cOnMxUtnL14+d+nK+ctXLlwZv3 hl/OL41ctXr125dm386rXxa9cnrk9enbxx7eatyVu3Jm/dvnH79o3bd27euXPr3r079+7fuX//7r37dx88uPfgwb2HDx88fPjg4aPZHhk8fPTNw0ffPHzw4N6586 di4qK4fN+KGm1F9QyVNdrKGm2VieoabVVNYVVNIbBZWTOzTq22 una6cmWNtrJaW1ldWFFdWFGlqayeqUpTWaWprNZUVGkqKjXllZ rySs3WSk1FVWFFVWFltbayRltdq62u09XU6WrqdLV1urp6XV29 rrZOV1Onra6dLTomdN36jNGxwdOnvzpz9uszZ4+fPXf87Lnj58 6fPHfu5Pnzpy5cOH3h4umLF89cvHT20qWzl6+cv3Ll/Pj4xfGJi1evXr567crVq1euXRu/fn1icvLq5OS1mzev37w5efPW5K1bN27dunn79s07d27fvXv77r 079+7dvXfv7v379+7fv/fgwX1Dtmd68PDB3Nv9Bw/u3L174sSJiIhIbx+fHLU6V63OzVOr89X5BXkFmjyNNl+ry9cVF xSXFJSUacrKNeXlmvKthVsrCisqtZVV2spqXVWNrrqmqLq2qLq 2uKauuKaupKaupLa+pLa+pK6+tK6hrL6xrKGprHGuRkBpQ31pf X1JfV1JHaB2Sl1JfV1pQ33ZlNKG+tKGOoPG+rLG+tJXaShtbCh tbCxtbCxrWkhT2bamsqamsiYgmIayhoayhvqyeuOgDcY4TZU3N pU3NZU3bZutsam8obG8vrGsvr6srr6srr6spq60pq60pra0pra kugZQWgOoBZSFhwdVV5cND/eOHT5w5MihmJjIdeu/HB0dPn36+JmzJ86ePXn23Mmz506dO3/6woUzFy6evXjx7MVL5y5dOn/p8oUrVy5eGb84PnH56rXxa9fGr10bv3796vXJqzduXLtx87phw ty+efvOrTt3bt29e+fevTums+XBg/sPHz14+PDBo0cPf9P9+/fOnj0VHb0swJ9dVqYpKysoLSkoARTnFxfnFRXlFenydLo8nU6t 06q1MxVq1ZpCtaZQrdGoNYXqAs2UwjxtkaayuqKhqaGldUfrzt aOPR0dezpa9TtbdrY0NjVV1tRoi4sKtIUFhYUFhYUF2qmXOZ1W o9MW6gwFjVZbUKgxvryq8wtMvbPEyjorO0cokUpkcrkyMCgkNC QsIjxyWeTy5cujY+ISEhOTU5JT0xsamyxtbG0Mb8HBbSCGt85s YXBbGMLW5G15W+DtLygCqGYNgVuD4VYmrMFwawjCGoKwgSBsIM gpqGlQlA0UBYKiQVC0LQxtC8eA4RgwHAuGYyEILASBhyIJUBQR jrZHYMgoLNWOQMeTmGS6O53p7eTGcffmszhirkAhkoXIA8OVwZ GqsKjQyBXhy6IjomIAkctjI1fELlsRtyw6LgoQExcVEx8VE7/87Yma4/XbrvgDYn+PqVbLY+KXx8RFRcdFrYiJiIoOj1weGh4VFBqhDAyV ylUiiUIgkHH5kgCumOMv4PgLuXyJUCSXSAMVytCgkIiwiKhlUT HLY+JWxMRHx8bHxCfExCfOkfC64mZJjI1PjE1IiktIjktMjk9M SUhKTUxOTUpJT0pNS05dmZy2MiU9IzV9VdrKL9NXrV65ak3Gl5 mrVq/9MnPdqsx1X67dsHrthsz1G9du2Lx+U9aGTVmbtuRsycnNys3Ly SvIzStQ5xv+01lQqCso1Gm0RYXaImCV8ht0xYW6YsN/inVFGq2uoFCbX1iYr9Go8/Ny1LlZOdmbszZt2LRu7fpVq9ekrcxISElbHp8YtiImMDJKEhYp DA7jKYM4skBfqYIllvuIpN5CqZdA4sUXe/JEAA+u0IMr9OCKPHkiT77YSyDxFsl8pEq2IthXFeYXGukfsTwg KpYbk8CPTRTEJwsSUoVJacLkdGFKuihlpShlpSh1pSh1pTB1pT A1Q5g2JR0orBSmpgtT0vjJqfzkVH5SCi8xmZeYzEtI5iUk8eKT uPFJ3LjEgLjEgNjEgNiEgNgE/9h4/9h4TnSs3/Jo36jlvpFR7IhIVli4T0iod1Cwl1LlKVN4iGXuArEbV+DC4Tr7 cpy8fRkePo6unnRndxrDlergRKExyBQHEolOsqfaEylEAomIIx JwRAKWSMAS8BgCHkPAYwl4LJGAIxBw9gQihUimkagMsqMz1cmd 5u7t4O3nyA5gcvhOXJGrQOomUniIlR5SlZc82CcwhK0KYwdH+I VF+Ues4EbF8lfECWIThfFJooRkcWKKJDlVkpImTU2TpqVL01dK 0zNkK1fJM1bJV30JkAEyVknTV0pS08QpKaLEREFMLD8qihsW5h 8S4qcK8lUq2XIFWypji8QsvtAngO/N4Xqx/Dy9WO5unm6u7q7Obq5Ori5MFxeGiwvTxYXp4sp0dWW6ujq5ujm 7uTu7ebh4eLl6ert5+bh5sdx92B4sPy82x9vX34cTwPLnsv35v gECX67Qjyfy44k4PBGHL+LwRRyeiMMT+fFEfjyhH1foyxX4cgV +PAGHJ/DnC3gigUgqkirFymBxSLgkIkq6PFYWlyhPTJYnpsgSU6RJqdKk VElSiiQpRZKYIklKkaSkSdNWylZmyFdmyFdmyFZmyDIyZCtXSt PTJamp4pQUUXKyMClJmJDIT0jgx8fz4uJ5sXHcmNiAmFj/6Bj/6Gj/FdH+K1b4RUX5RS7zjYj0DQtnh4aygoN9VCrvwEBvpdJLqfRSBn opA70USk8jucJDJjeQyz3kCg+5wkOh8FAqPQMDPVWqaUFBBiqV R6DKQ6XyCAr2CA7xDAn1DAn1Cg0DCp7BIR7BwR6qIHdFoJtM4S aVu4qlrkKxi0DozBc483hOXB7TP4Dp78/w93fk+DtyOI4c/ykBjpwAR78AR78AR19/RzbHkeXn6OPr4M129GI5eno7eng5uns6unk4uLg7OLs5OLs5Or s5OrsxmK6OTFeGkxuD6cpwcmUyXRkMZ6ajM8PByZHOcKQ5OtAc 6FS6A4VOp9DoVBqdSneY5mBAc3SkOcxGd3CkOzJmYzDoDIYDk+ HAZDo6MRlOTIYzk+nixHBhMlwYjs4MhjPDwcmBxqRTHWkUByqJ TrGnkogUezyJCMCRCDgSAWc/DWtPwJqWiQbAwxCDx9vhcAA0FmcsG2HwBAyegJ0XgYglEPFEez zRHm9vTyCRCCQSgUwikklECplIJhEpJCKFRCBPh4e3J+BJJoBN MoFAJhAoBCKVSKQS7WlEEt2e7GBPcSRRGSQak+zgTHF0oTDdqM 5uNGcPmosXzc2b5s6ie7IdvfwYPhxHlj9jhgADNpfpy2P68Z38 BU4BQmeuyJkvckHZgSauXj721ejgcNfQcPfQgZ7hAz3DB3oOHO o9cKjv4Ej/oZGBkbHB0cNDY0eGjxw9ePTYoWNfjXx1fOz4icMnTh09eerY6T Nfnzn79dmzx8+dP3X+wqkLF09funz28pVzV8YvjE9cuHrt8tVr l69dv3J9cvz65MT1GxPXJyeu37h6fdLUNcDkjeuTN67fuHn9xs 3Jm7cmb96avHl78vbtG7fv3Lhz9+bde7eePn3y+Rf/iIjmRMZwxHKX9VuiV68PX5kZ5MW215asKa3YkFuQQqHB6xt1Tc 0lRaUbtCXrdCXrdSUbi0o3FZdtLinfUlqRXVaRu7U6r7K6oLJG U1Wrra0vathW1ritfPuOquaW6padtTt3NXTsad69b8e+/Tv3d7V19bT39u8ZGNw/NNw1fKDn4Ej/wZH+gyMDo4eHRw8Pjx05cPjowSPHRo5+NfLV12NfHz984uSRk6 eOHj955MTJIydOHjl56sjFS2f2d7X9818fi+ROpsRyJ7HcSSJ3 kiqcZco5FM5ShbNU4SyRO0nkhrJU6SxVOksVzhKFs0TuLJY5ia VOIilTKGEIxQyxhCGWMiRTxFKGWMoQSRhCMVMgYvJFTL6IKRAz hRInocRJLHOSyJ1lSmdFoItS5RoY5KoKdg0KcQsKcVMFuwWqXJ WBLopAF7nSRT4VEhZnU1Glrq3T5Bd+mVewqkDzpUazWlO4ulC7 Rqtdq9WuLSpaX1S8sbhkU0nplrLy7PKtORWVeVXVmprawrr6ov qG4qZt5du2VzTvqG5pqd25s37Xrm3t7dt3727Zu2fnvn1tXV27 u3v29vTu6+vr7B/oHh7uHx7uGz7Qf/Dg4MjI0MjI8OjogdHRg2Njh8bGRsbGDo0dHj18ePTIkcNHjh4+ fHhs7PDY2NjY6Ojo2NjYqVOndrS0fPjRhySKPZlColDJNDrZgU l2cqI4u1Ld3KmeXjQfFt2X48jxd/QPcAzgMng8pkDAFAidRWIXidRVKnOTytxkCne50kOu9JQDT+aB XkqVlyrYOyjEJySMFRrOCgtnh4WzwsJZYWGssDCfsFCfsBCf0G DvEJVXcKCXSuEZKDdQyjyVMs9AuWeQwis40DvEwCtE6RUyvekd EugVEugVGugNCAn0ClV5hUwJDfIKDfIODfIODfYODfYOC/YOC/ExCg/xCQ/1CQ9jRYSxwsNYYaGssBCf0GCfkCCfkCDvYJV3kMorSOUdrPIJD vIJCfIJCTYIDvYJDfEJDQWOghUezjYKC2eHhrGCQ1hBwT6BQT7 KQG+50lsm95LKvCRST4nUUyzxFEs8JQCpl1TqJZN5yWReZDKqs HBjQcH6desS166Nx2IhFRWamhpdfv7avLzM/Py1+QXrCzTrtbpNuqLNxcVZJaU5pWW55eV5WysKKio0lVXamtr ihobyhsat27ZXbW+u3tFSt1PfqG9ram9v7uho2bNHv39/e3f3nt7efb19+/sHugcGew4cGBge7j9wYGBkZNg4YQ4fPnTk8Mjhw4eOHhk9enT0 2LHDR4+OHT06dvTo6JEjI0eOjJ45c1Kvb/74478yHDCODnYOdDsHGppORdGoKCoZRSGjyCQk2R5JIiLsiQgi AW6KQIAT8HA8Ho6f+tQhgYhisd1VQbKo2Fh+VDpZnrbEL+VzTs p77onvuSd+zklZ4pdClqfzo1ZGxSWoglU+bBaeSMDgsVgCFkvE 4Yg4HBGLBRCwWDwWg8WgsXYoOzskGoVEGSBQKAQK9c7nX3yRuX atL4fDCQgI4PGFYrFYKpUpFIpAlSo4OCwiMnJZVNSK6PqGhsVL LC1tQCZsLUG2ViBbK1tbK1vgwxBga1uwlS3YEgS2tLEFLLW2XW IFmmJrYG27xBq8xBqy1Bqy1MbA0gA6BWYJglnZwq1t4dZghA3Y sE4GQdG2MDtbOAYCx8JQRDiahMJSMEQHe6ozzdGT6cJ29+KyOC KuQC6WBSsCI1Shy0IjlkdExSxbHrNsRWxUdGxUTNzymLgVsfHR gLj4GMA8S6zE2P+2hJi42WHEzvBa/cS9voSFza6cEBufEBMXHxMbHx0TF7UiJjJqeVjEspDQiEBViEw eKBTJuFwhh8Nj+3JZLI6Xl5+3N8fPj8fligRCmVQWGKgKDQtfF rU8JjomPiYuPjY+IT4hKT5xAQm/KXGWuMSk+MSkhMTkhKTkxKSUxOSUpJS0pNTU5NT0lLT01PSVae kr01dmpGesWrnqy4wvV2esXrNqTebqzLVr1q5bs2595vqN69Zv XL9h04bNWzZtyd60JXtLdm52rjpHnWd487MAeLdJC1ym0+qKtL piXXHJaykqLtQVFeqKtLoijVZbUFiYrylQ56tz1Nlbsjdt2rx+/YbVmWvTV32ZmJYWnZQUGRcftHyFLHKZIDTMXxXMVqi8pQpPkdR NJHEViFz4Imeu0JkrcArgO/nzmBwAl8nhMjk8pj/fiSt05gpdBBJXsdxdrvIIDPEKCfcJj2Iti/aNjveLTfCLS+IkJHMSU/2T0vyTTaSkcVLSOCnpnJR0Tmo6JzWdkwYU0jgpqZzkVL+kZL/EJN+ERHZ8IjsugRWXwIpNYMXGs2LjWTHxrOg4n+g47xWx3itiv FbEeC2P9oxa7hG5zD0iwj0szC0kxDUoyCVQ5axQOktlTmIJQyB 0CODRff1pLF+Kpw/Z1dPeyY3o6EygMfBkOsaeiiGQMTh7OwwBbYdDobBIpB0CgYbDU XAYEg5DwqAIGBQBgyFhMCQcjoIj0HA0DokjoogUOwod6+iEd3I nuvuQvP3I7AAKh08LEDrwxI4CGVMoZ0qUzrJAV0WQuyrUIzjCK yzSJ2I5Oyrad0UsJzY+IC4hID6Jm5TMTU7hJqfyUlJ5qWm81DR +Wjo/LZ2fbsBLT+elpfNSU3nJKQGJif5x8ZzoaN+ICJ+QEC+lwl0qdR OLXIVCFz7fJYDrzPF39vVzZvk6ebGYbp4MFzdHhrODA5NOd6RR HWgUOpVMo5JpVAqdRqHTKHQ61cGB6uBIdXSkMRgODKYD08nRyZ nh7MpwcXNy83B293Lx8Hb1ZLl5s919fD1Yfp4sjieb48X29/I1wfb3YnO82BxPlp8X28/b18/Hz4/F8fPjcnhCf5E0QKbkqkJ4YRG8ZSv4MfGCuERBfCI/PpGXkMhLSOTGJ3LjEwPiEwMSkrhJybzUVH56uiA9XZCeBuCnpf JSkrnJSQGJCf4J8X7xcb6xsb4xMezoaNaKFazly32WRXktW2YQ GekZEeERHu4RFuYWEuIWHOwaGOgql7tIpU4SiYFYzBSLmWIJUy JhisUMsZghEgEcRCJHodBRJHIUiRzFYoZE7CiVMmQyhlzOlMsY cjlDIWco5Ay5nCGXM2RyhkzmKJc7KhQMpZIZGDhFxVQGOsoVDl KZg1hCF4poPAGVy6MGcCn+ARQOh+znR/b1JbHZ9my2PcvH3seH6ONDZPkQWSwii0VksYksNtFniheL6OlN 9PAiunkSXN2Jzq4EJxciw4ng4ERwYBDojgSaI4HmQKTSiRQDew qdSKbbk+n2JCqRRCUSyQQCiUAgEnBEPBaPw+BwWDwOi8dhcTjs VBlHIBjhiUQ8kYgnEhZCsCcCiCR7ItnenmxvTybZU+xJVBKZZm RPotrbUwkEMh5PwmGJGAzBDo1Fo7AohB0CYYeAo+FwNByOgsNR cBgKDkMBjzIDOBIORwKPQTgMCYch4FAEHIqAQeAwCAwGgUHBMC gYOhsEBoPCjeCzwOBwOAIORyIRKCQCjUSiUUg7FAqDQmHQKCwa jUGjMCiUHQqJQSIxSIQdAoGeChINh6PhCDQcYQdHYhBIDAKFQa CwCBQOicYj7AhIrD0KR0IRyGh7qh2JjqE4YmhMrIMTztEZz3TF O7kTnD2ILl72bt727iySB4vkwSZ5skmeLJInm+TJJnlN8fYlef uRfThktj/FN4Dix6XCEEvu3L3V27+nr39vX//e/oG9fQN7+wf29Q/uGxzqHBzqHBruGj7QfeBgz8FDvSOjA6OHB8cODx05Onz02IGvv h756uuR4yfGgCXfqdPHzpw9fu78ifPnT56/cOripdOXLp+5fOXclYnz4xMXJq5enLh68eq1yxNXLwP/Tly9PHH1ysTVK1cBwKWe6+PXr09cn5yYnLw6eePqjZvXbty8dv PW9Zu3rt+6ff3XX3/9+z8+DInyDFvhyZfS122OTFslTVslc/eyq6jemJUbuyk7mmAPauuo0RatLtBm5Bdm5BeuKtCtLtCt1hRl aovXFpWuLy7bULp1c1lFVnlldkWVurI6v6ZOW9egq28sbtxWuq 15a3NLZau+pq29vn130+692/fub9nX2drT297bv7tvYO/A0P7B4c6h4a7hgz3DB3sOHuo7NNo/MjowdnjosOE9AsCBo18dOHrswJGjQ18fP3Tx0umPP/lAKKWaEk0Ry6gSOVUip0rlhoJERpXIqGIpVSyliKQUkYQiklKM 9UUSqlBCEYgpAhGFLyTzBSQen8Tjk/gCkkBIEgpJQhFJKCQJhSSBkCQQkvgCEo9P5vLJXD6ZJyDzhWSB iCIUU0QSqkRGlclpcgVdoaQrVQ6qIAdVkEOgykGpdFAo6HIFXS anSWVUiZQqkVLR6C92tJSp81Jzc5Nyc5Ny1clqdUpeXmpeXlp+ fnp+XnpBwSqN5stCzWqtNlOnW1dUtKGkZFNZ2ZatW7MrK9XV1f m1tYX19UWNjSXbmsqbt1c2b69sband2Vrfpm9qb2/uaN+xZ8/OvXvb9nd2dHXt7unZ19u7v6+vs7+/a2Cge3Cge2iod3iob3i4f2iof3h44MCBwYMHhw4cHDpwYGh4eH B4eHBoeHBoaGBgoP/AgeGTJ09YWLyHw6PxBDSBaGdPwpApGCoN68DAOTnhXFzx7h4EL 2+iD4vI9rX38yNxOCR/fzKXS+bxqXwBTSiiCUV0kdhBLHEQSxhiCfC2AlMqY8oVTgqlc6 DKJSjYJSjINSjIJSjIJUjlEhToHBTorFI6q+ROShlTIWXKxQyZ iCETMqRChkTgKBU4yoQMhcRJKXUOlDkHSp2mSZwCJUwTTiqZU6 CUGShlBkqYSiMpUyllKmXMQBkzUM5UyZ1UCoMgpVOw0ilY6RIS 6BIS6BIc6BKkdFEpXALlzkqZs0LmLJc6ySROMomTQuqkkDkpZc B+J4XMSS5zUsicFXIXpcJFqXQJVLoEBroGBrqqAl0DA12VSleF wkUmd5HKXMQSZ7HYSShyEgiZAgGTz2fyeAwej8HjMfl8Jp/PFPCdhAInkdCJRIKWlGzJXBPz5arlX65ajkJZNTdX5uSsyspKz 8pKz85emZOToVavystfk5+/RqNZp9Wu1+k2FhVtLinJKi3NLivL3bo1v7paW1NbVFdX3NBQ2r Rt67btlTt21OzYUbtzZ4Ne37R7d8uePa379rXt72zv7t7T07O3 r29/f39n/0DX0FDv0FDP8HDfgQP9Bw8OHDw4cOjQ4MihodGR4dGR4ZFDQyO Hhg4dGjx4cODAcP/IyNDp08c/eP9dOgVGI8MoZBjFHkImQshECIkAIeJsiVhbPBaEw4CwdiCsHQ iLtsFMsQOgbFAoGzQa5OXFDI9QsVVRVr7xX/DWcDPr1W2je45dGTxz49DFO4cu3hk8c2PPsSu5+pGA1XWLeast/RLYgdFh4WHunu5INAKJRqDs4Cg7OAoNR6HhSBQcgYLDkTAYHAq BQSBQCHADQyBgCBgMAb/z6Wefpa9c6eru7uHp6eXjw/bz4/gHcHk8gVAoEotlCoUyMDAoKLiuvv6zzxfP+i4Q8JWhpVZWph/lXmplvcTS6gtLqy8srRZbWi1earV4qdXnUxYbWC9earN4qc1iS 5svZgBNsV1iZbvUCrzU2rgqhlmC4FYguDUYuG6MsoXZQeA4GIq IsCPZ4ehEshPVwZ3hzHLz9Gf5CbkCuUQWrFBFBIUuC4tYHrk8x rDuBS48xhkWYKZrxfj42Quq+ITEBZdn/zm/vWxCzn0AACAASURBVPAzMbNtwkKSFpS4gBnVEpPiExPjExLj4x Ni4+JjYmJXRMdERS0Pj4gMDglVBgZJpXKBQMzh8FgsP09Plru7 l4uLp7Ozu7Ozp6cni80K4AYIRCKZQhEUGhoRFbUiJiYuNi4+Pj 4xIXHBAOYJI2nGQc1NXUJSUmJScmJSclJyclJySlJKSnJKWkpq WkpaempaetrKlWnpK1dOLYBXfbl61eo1X67JXJ25NnPturXr1q/bsHHdho0bNm7etHnL5qzsLVk5WTm5ubnq3Lx8dX5BfoEmX6PRF BZqCrWFOl2hTqcrKtIVFRcVl7we4+ddtYXawgJNQX6BOledlZW 9ceOmNWvXrly9Ojk9PSYlZVl8fHBMjCIqShQezg0JYQeqvORKd 6ncTSR1FoqZAhGDJ2JwBY4BfIcAvoM/j87h0jlcGodL9+PS/bh0DpcewHfgCh35YoZQwpQonBUqV1WoW2iER0SUZ1S0d3ScT1w iKz6RFZ/MSkxhJaVOSzbwSU71SUn1SUn1SZ2SkuKTnOKTlOyTmOQdn+AVF +8ZG+8ZE+cRE+cRHesRHeuxItZ9Raz7ihj35dHuUdFuUSvcli1 3jYxyiYh0CQt3CgllBgUxAgMdFQoHudxBKqWLxDS+gBrAJftx7 Fm+RE8fvJsHzskV4+hkR2OgyTQUkYzE2SMwBLgdDobCQBF2EDg KDEWAwTCQLdTGFmr4bh7wbT1bqI0tFARF2CLQEDQOirOHkagIG hPNdMW4eeE82QQfDtE3gOQvIHNFFL6EJpDSRDIHscJRpmIqgp1 Uoa4hEe7hyzyWLfdaHuMTE8eKjWfHJfgmJPomJfsBklM4ySl+y Sl+KVOSk32Tk32Tkn2Tktjx8ayYGO+o5V7h4R5BQa5ymZNQwOR xHQP8Hfz86Gw2ncWmefvQvLxpHl40Vw+qkyuV4UShO5IodHsyz d6eQiSSiUQSkUgmEsnAuoVkTyHZU8j2FDKJSiHTaGQ6nUJ3oDo 40hgMOsPJ0cmF4ezKcHFnuno4u3u6eHi7eni7efq4e7FMsE03P bxYHj4sTxbLm81ic1gBfLZQ7CtV+AYG+4WGcyKiOCtiObHxnNh 4v9h4v7h437gE37h4g4QEv6QkTkqKf1qqf3qaf2qqf2oKJzWZk 5Lsl5zkm5jATojziY3xjl7huWK55/Ioj2XL3CMj3SIiXMPDXcLDXMJCncPCnMPCnMNCnYKDnYKCmKpA plLJkMsdpBIHoZAuENCM+Hwan0/l86kCPpXPp/J4FB6PzOOSeVwyj0fmcsk8LpnPI/P5ZKGAIhZRJGKqREKVSqgyKVUqoUrEFLGYLBKRxWKyREKRSMhS KUUqpcgAMopEQhaJSAKBPZdH9A8gcjh4Xz882xfHYuN8WDgfH6 y3N9bbC+PthfHyxHh6YLw8MV6eGG8vjLc3AOvtg/H2wXh5Yzy87Nw97dw87Fzc7Jyc7RhOaAemHd0RTaGhyVQUiYIm ktAEEppAssOT0HiSHYBAwuBJdjgiBkuww+DRdlgUGoNC2SERKA QCiTD8i0QgkAgkColEIZFolBFqAWg7NNoOjcYY2GHQdlg7DM4O g7PD4jE4AgZPxOLtsQQSFm+PJdhj8fYYLNEOg0ehcUgUBg5HQ2 FICAQOBsNAtjCQLRRk/AasDcTGBmw9i8ldNjZgG+vp7+1bWRm/amtlOc3aytLaytrG2tr4zVuQjQ0IBDDcbEG2YFtbiC0YCgbDwB A4GAKHQBEQKAICRUIgCDAUAYYiwBC4LQRuC4aBwDCQLdTwbGAL tQHDQGA4CAIHQRAgKNIWhrKFo8EIDASFhdrhYVgiDE+CESlwEg 1BcUDSGCgHJ7SjM5rpasd0wzh7YF08sa5eODdvnJsPzn0+Hiy8 JwvnycJ5svHevngfPwIU/vnt25OdXfqu7rau7l3Avz297T29HT29Hb39u/v69/QP7B0Y3Dc03Dl0oPPAwa6DI72HRvpGxvqvbMv9doPg5wTKr/HEP+Dy+IUr04BPPF6amLh09arhojHg+uT49cnxyRsTN25O/Prrr3/7x1+DIpyDlznzxOQ1G4KTVgqSVwrcvVDlFevWbw5fvzGcaG/d1l6Vk5eUrU7Kzk3KVifn5KXk5KeqC9LzNCvzNSvzNCtXZ8Z8u SZ61Zro1Zmxa9bGrduQtH5jysZNaZu2pG/JWpWVs1qdvzavYH2+ZkOhdnOhbrOuOLu0LK+sPB/4lGxFpa6yuhj45GdNbVld/dambdWDQ50HDvYcGu0bGe0bGe0dGe0dGesdGes9ONI1Mtp99dq ljz95XyghziWSEEUSolhGlEwRSwEEkYQgFBOEYoJATBCITcoiA l+I5wvwPAGey8dxeTguF8vlYrk8LI+HFQhwpvgCHJ+P5/HxXB6ex8fz+AS+gCAQEoUiokhsL5HaS2UkuZysUJCVgWSViqxS UQIDKYFKilJBVshJMhlJKrUXS4hiMRFtt3hHS9mmzdGbt8Rs3h KzZUtMVlZsVlZcVlZ8dlZCdlZCTnZSTk5ybk6KOjdNrU7Pz88o LFxdWLhGV7SuuGRjWdnmrVtzKitzq6vya2oK6+uKGuqLmxrLtj Vtbd5e1dxc09JS39rSoNdva2vb3tHRunvPzr172/bta9+3r72ra3dX1+7u7r3d3Xt7e/b39uzv7e3s7e3q6+vu6+vq6ek06u7u3N+5t7Nr34UL59+zeBeD hWFxwHU5BImEIFOQNBrSgYFyckK7utp5eNp5e2NYLAybjfXzw/lxcP4B+IAAApdH5PHt+XwSX0AG3lYQCCkCIUUooorEVImEJpPR 5QoHpdJBqXRUKhyUCgel3EEppytkdIXUQS6ly8Q0qZAq4VPEPI qYSxFxycIAsohLlvCoMgFNLqIpxHSFiAaQC2kKIXUKTSEE9lPl QqpcSJEJqFI+VcKnSPhUCZ8qEVAlAqpUSJWJaHIxTS6hySU0hY SmlNCUErpSSg+U0gOldKWUrpDQ5WK6TESXimgSIU0spIoEAJpY QBML6GIBXSSgCfkGIiFNLKKLxXQJQOIglThIJQ4SiYNY7CAWO4 jEdKGQzhfQeDwal0sNCKD6+1M5HCrHj8rhUP051AAONcCfygug 8bk0e6JtkW5DempIempIWmoICrl0+/aK9evjARs2JG7alLR5c3JWVmp2dnpOzkq1elVe3pf5+WsKCjI1 mrVa3QadbmNZWU55ubqyMr+qSlNTo6urK25oKGtoKN+2rWL79q rW1nq9vqmtbVt7e3PH7pa9e/X79rd1drZ3d+/u6dnbC6yH+/YP9HcODHQNDnYPDXYPDfUMDfYMDnQPDHQNDHT193X29uzt7dl3 6dL5999/l2wPphBtyUSQPcHGHm9DxFkTsNZ4jBUObYVBWdohLdGIpSi4AR K+BICAL0HAl2CxYKWSLwgKW8yK904t7xi7dOHmw/FbD85dvXXi0uSx89eOnps4em7i2PlrJy5Nnrt668rNB+duPGgb ueCZXLaYncALWiZXSjE4NPCFahjwOy9wMBRmC4GCwBAbENjGBm QNfBXZeso7//z007j4eLqDA4PJZDo5GVfCLDbb18+Py+cLhEKRRFJTW/vpZ58tXrp0BkvLxZaWX5gA9ixearl4ieXnSyw/+8Lysy9Mf7/K8l9fGHYCPv/CavESI+vFS6yNa2NgPbzEErTEynapNWRqJQyzAsGtbRE2ECQIi obAsTAkAYEmoXE0AolJobsznHzcPPxZvgIuXyaRBSlV4cGhy8I jV0StiJ1e+k5dTY1PSHzVFciZK6tXrBV/p+SFJSUmzb+Cff3+X/eWnPwbpm5ASCar35jly1csWxYVFh6hCgqWy5UikYTLFbDZHE9P H2dndwbD2YHOpNEYVIojnc50dnb38GCx2QE8rkgqVQQFhUYui4 qOiY2NjY+PT5gKODkpyXToGaPPsx5eeJ2fmJg0vQBOTklOSU1O TU1JTU81vQK8ctXKjC9XrVq96ss1X67OXL3GsABev2HjuvUbN2 zcNLUAzs7Kzs3NVeeq89T5+fkFmoLCQmABrNXptIYFcFFRSUlR SUnxbyguKi4uKi4q+v+s3WVwXGea8P35thtp9t33zQRsYbeaGU 8zwzmnmZmFrWaWzCBZMpMMidmWbdmWLIPMdpjjsBnixJmgk6Gd 3Xk2szvj98NpgZMM7Dyr+pfquEtfXKqy69fXdd+9dcvQpqENG9 ev37B27bpVK1cNDA4uXrp0zoIFhd7eVKnUkctFkklfPO7s6LDE WvXhCBgMq/1BpS8g9/hkLq/U7ZW6vBKnR+Jwix1usd0ltrtEdqfI7kSexXa32OmRuH1Sb0DmD 8lDUWWsXdXepelKaBNpMJ2FsgU4X9IVSvpiWV+q6Es9ulKPrlw NLvfAlcl6euCeHri3B+7pgSsVuFyGy2WoWILyBTCXBzM5TTqrS Wc1qaw6lVEnJ0ukVImUqjupjCeUXd2Kzi5Ze4e0tVUSjYrDYVE wKAr4hT6f0OMROJ08mx0wW7kGExvWMzUgQ6GmSxU0kYwqEJMBA YkNEJkcAoOFpzJxFDqWRMUQyRgcsQVLQGPxKAwe1YJDteBQGDw Ki0dhCWgCqYVCx9JZODZA4IlIIjlFrqZpYAZsZBksbJOda3UBd g/P6RW4/AJPQOQLiwMRaSgmjbYr2jpVnd2a7hSYzsKZnC5XMBSKhmLJUCw ZSmVjqWwsl42lsrFUMpRKhlJJXywaCkV9oaDP5+FcDk6loe5ub WenurVVGQzK3W6pzSoymQQGg0Cn40MQH4L4ICTQgAK1VqDUCOR KvlTOE0kBgRjgCwFAwAX4XIDHBfhcgD8l4SkP83kCAV8k5ItEA rFYKJGKpPIqgxUquVKjUGuVWlAFQmoQVkM6DaTTQHptNYMWRtK DsAHSG2CjQW8ymK0Gu8vg8RkDYWO0zdjeZYwnTKmMKZM3ZvPGb N6QzetzeX0ub8jlDfmCsVg0lkqmStnc22Pu7bH0Vsw9FWOlbKy UDKWCvpDT5bJQJg2mktpEQhPvUnd1Kjs7lB3tirY2eVubvL1N3 tYqa2+TtbXJWmPSaFQSiUhCQUnAL/Z5hW630OlEcMufym7nORw8h4Nnt/FsNsBm4yJZrVyrlWuzcR12wOnguV2Ax83zeHheD8/n5fm8PI8bcLu4LifX5eK63Vy3m+vxPJLbzXE42TYby2xhGs1Mg 5GhN9B1ejqso8EwDYZpMDQdBFJhkAZDNB1M0+toeh1Nr6cj6fQ 0CKaBEE2jpanUVLmSKpVTxFKKUEzhCykAn8wGyCwuicUlMTlkJ ofMYFOYHDKTS2FyqEwOhcGm0lkUGpNMoZMoNBKZQiSSCFMRiAQ iiUgkEYlkImkyMplEIpNIFBKJQiKRJ6OQyBQymUqmzIhKI1PpF BqdSmNQ6Uwqg0VlsmksLp3JpbO4NCaXxuTQGGwKjUWmMohkKoF AweFJWCyhBYNHt+BQaCwKjUWhMM0oTBMK04RqaWr+UShMM1JzS 1MzuqkJ1dSEamxsbmxsbmxsamhsamhonA55pakZ+bGmJlRTM6q pGdWEQjdPChmFbkGhMegWLHrqSipc9b0tDI6EwRMxOGILEpaAx hLQmOo/As0tuGbk3wFkjQxLROHJaAKlhUhrIdMxVCaWzsYzAQKHTwSEJL 6EJJKRJQqKVEWRq6kKDU0J0lUQXQ0zNDqGVs+sZmBq9YzpdNPP oI4B6ZmwgUkg1X3x5Wenz4yeOTt25uzY2XNHkc5fOHb+4rELl4 5fvHTi0nMnn3t+4vkXTr/w0pmXXj738ivnPjr+7H/2Kh9u7vzT22f+/P1//o+O8la/CsDtO9dv37l+5+4NpLsf30QwfO+TW1MT408+vfPp/Tv3P7t7/7O7n/3y7sOHD3/xxM+jXfLWuNzhBRYsjRZ7baVemxamPrN94dL+tiX9bVw+evz4j uWr8oOr8oMr84OrCstXFVasLq5cW169rrJqTXlgeeHXtbW/qa39XW3tv9XW/r629j9qa/+jtvYPtbX/Z7I/1Nb+obb2P2pr/7229ve1tf9WW/vb2trf1Nb+urb2u9rab2trH9TWfl1T81VNzRc1NZ/X1HxWU3Pq9OjzL5x65dVzr7x67tXXzr3y2rlXXj37yqtnXn7l9 MuvnL5///bjj9d4/Owf5J3MF2D7gmxfkO0LILG8fpbHx/L4WG4v0+Wp5kYe3Eynm+l0MR1OhsPJcDgYDgcdyelkuJwMt5vp drM8SB6W2z0jD9vjYXu9bK+P4/dzAgFuMMgNhYBImBeN8lpj/NZWfmuMH4vyY1FeJMwLh4BggOv3cXxeNpNZP3pk67Jl3QMDiYF liYGB5OBAanAgPTiQXj6YWT6QXT6QXT6YX7G8sHJFeeXK8urVv WvWzFm3bv6GDQuHhhZv2rR069aBZ59d/uz21euPHO2/8Pbclz/JvvWb7Fu/y771u9ybv5r30qfLL73/zMlzhw/vOzo+Mj5+6PjxwydOjJ48OXbq1PipU+Nnzhw/c/r4mTMnzp45ee7cqXPnJs6dO4V09uzE2bMTZ85MnD5z8tSp46dO Hb91+2ZNzT+z2AQ2h8jhEgGAxBeQhEKyWEyWyylKFVWrpcIwTW +gGY10k4lusTCsVqbVxrQ7WHYHy+FkT75rwHU6uS4X4HIBbjfg dvO8Xr7fL0DeiwwFRaGgKBQQhgLCkF8Y9AnibZI1S9RvjQjuHS XcH3n61fV1r62bNb6ksdXH9dgAn5MfcPFDHkHYIwghuflIQRc/5OKHXIKgix9084NuftDFCzh5PgfgtQMeJAfgdvA8Dp7XyfO5+D 4X3+/hBzyC4E8V8Aj8Hr7Pzfe4+B4nz+3gOe08p43ntPGRHDa+3ca32 Xg2K89m5dltPIedP/XmrNst9LiFHg+SyOMRud0il0vocArtdoHNJrBa+RYz32zimU08 s4lvMfEtZr7VwrdZBQ6rgMfFDm1c2lOOVkrRSilKpTaNHNy2ZH F2yeLs4sXZJUtyS5fm+/oKAwOlgWkJz1m9Zv6aNQvWrVuEjIU3bx7YsmUQGQjv3Ll+5871 e/YMDQ9vGR5+5sCBbYcP7x4d3Ts2Njw+fvAYskQwMYps1J87d/zc2eMXLkxcuHDy4sVTly6eeu7SmecunX7uuTPPXTpz6eLpSxdO XTw/cf7cybNnjp89c/zO7Ru1Nf8k4LbwuS08DhpgowAWistEsRkoFq2ZSWuiURpp5EYq uYFMbCATGsjEBjKxgURsIBHqSYR6AY8Sa/WxXClGdPD8O7fvfP7gnRufvPjerQuXb5x989rp16+eev3Kqdeu nHrtyqnXr5x+/erZN69duHzjxfduvXPjk9u/fHD28i1GdJDpykRbI3whm0TGEMkYAqmFQGohEFvwhBYsDo3Bop AruNAtqKkbFX/21NNPdycTXADgCQQCoVAik8kUCqVKpdZotCCoNxpNZrPFat25a 9dTs2bVNzY+WlN90w+ra2yqa2ya3fCTNU82TeL6xukaGmdguBn T2IxpRGGaUNgmFA5ZlkZhiGgsuQVHxuAfATCDLQamAWytAjjwC IBn6hdZ/f3xjPcvj0n/ilr/YuV/tH9UtpUfSvJvValUKj2P9AMAl8rlYqlUKBTzhUIul89ksslkMh 6Pd3R0RKMxvz/ocrmtVpteb9RoILlcJRRKAEAIIHt1bD4ACBED62Cj1erweAKRS GtXV3cqlclmc/kZAv7rAp8G8CPiLVXn0pMVS+VS9f2CyV9Bpadc6a30zKn0zpnB 4Plz5y2Yt2DhvEkDL16ydElf/9L+gb6+Zf3LBgcGlw+uWLl8xaoVq1avXrNm9dp1a9etX7dhw4a NQ0NDQxuHhmYCeOszW/+WfqcBvHnL5qFNG9dvWLtu3crVqweWL1/S19c7f36+p6e7WGzLpIOJbndHuzUWNUQiUCik9QcUPr/c55d5/VKPX+L2STw+iccrcXslbq8YyeUVu7wiN/KiT+LxS3xBSSAsDUVl4Zg81q5s71LFE+pEWpvKarN5MF+ECiW4 WIKLZbhYgUvTQUjlClSuQJUKVKmAPRUIqVIGyyWwVNQWCtp8Xp PNatIZVSqjSqaVybQygZRSJlKKRErRnVTEE/KubnlnXNbRKW1vl8RiokhEFAoJgwGB3y/wefkeD8/pBOx2rsXKMZrZOgNDC9NVWrpcRZMqqCIpRSAm8wRENkBgcvAMF o7GxFLpGDKthURpIZDQeCIKR2jGEpqxhGYcoRlHROGJKCIFTWV gGGwch4fni4hiBVmhoWpgOmxkGiwsk51tdXLtbsDhBZw+vifA9 4YEgYgoFJPE2mXtXYquhCqZ0qSzYC4P5wpwoagvlvTFkr5UNpR K+mJJXyzqCgVdvgDn8lA2B2WzUCYLpjNgMqXpiqvbO5TRmCIQl LncYptNaDDwIIirBbkaDVel5qhUHJUaUKp5SjVPoeJJFTyxDBB JuQIxwBcBPCEXEHABAZcnAHhCgD8ZT8hD4gtnAlgiksrEMrlEr pDKq3vRMwwMaSBYA+m0kA4xMAgbkCCdATYY9CaD0WKw2A1Oj8H nN4QihliboaPLEE/okxl9OqvPZHWZLJzJwtkcnMvr8gVdoaAvFg2lkqFSMvaUjT1lY 6VsqJQM5aKuVIALOSiXATMpbSqpSXSr413Kzg5FR7u8rU3e2iq NxaTRqCQWk7bGpK2tktaYJBaVRCPiSFgUDIr8fpHXK3S7hS4X3 +Hg2x18u51vt/Ps9mnxIui12ThWK9tqYVstbIuFbbGwbVa23c5x2DlOJ8fl5Lhd HLeb63ZzXC6Ow8G22Zg2G9NuR2Y7bOd0LJudabEwTCa63kDT6W mwjgrBVBCigBAFBKtBk8EgBQYpOoiih6kGHdWgpxr0VIOBajBQ 9XoqrKOCEEWjpSjVZJmCLJaShGIiT0Dk8ghsLoHJxjOYeDqTQG MSaEwi8h25g5fGItGYJAqdRKEj14MTiCQ8nojDEybD43B4HJ6A JxCrEYkEIolAJM5oUsukmUimEMkUIplKmmYwg0JnUuksKoONRG GyqQwOhc4iU5kkCp1AouDxJAyO2ILBo9FYFBrT3NzS2NzSWP3f GNXQhGpoRDVU/5eeURN68rm5oaGpvqGxvr6xvr6hrr6hrr6+rm5G9fV19Q11DY3 1DY31DU0NDU1TJG5sam5EbnBvRjWh0E3olmY0BtWCRd7bQiPWn WometHYphZs9QGNrZ6swuCbsMRmHAlFoKCINDSZ3kJlYRgcHJu H5woJfDFRKCVJFCSZiixXU5QaqhKkqSCaGqZrdHStng4aGKCBP pVWT9fqaBodTQPT1EgQVQ3RNDBNC9PwxLrPP79/4uTIyYlDJycOnTx16NSpw6dOHTp1+vDpM0fOnB09d/7oufNHz18Yv3Dp+KXnTz73/MSdZ3sezlX96eP3Hz58+Oc//Puff/PgTw8+/9PXn/79IQC+eeujm7erx4Zv3b56+87VO3eu3b17/e7H1z++dwPp3ic3731y85NPb33y6a1P799CABzplEQ7pXYPd97 iYL5izlfMWpi8+Zl5C5dGFyyJcvnoI2PP9A+m+gdTfYOp/sF0//LMwIrs8lX5FasLy5Zn58zv/K62FjHwbycZ/JP9rrb2NzPc+11t7YPa2m9qan5A3/s1NZ/U1Ow/uP3M2dHnXzz54ksTL7w08eJLEy+8eOL5F48/98Kx51849un9W48/XuMNsLwBltf/E/kCzKm8AabXz/D6GR4fw+2luzx0p/vRXHSnix500Dc6BOf8qk9bLQ/a7UjftFrvBQ3nXLJNdn7ExfR5WT7fI/l9LL+f7fezA352IMAOBtmhICcc4kQj3FgUaGvltbfy2lp5bTFe W4wXiwKRMDcU5AT8bJ+XxWLWHzq0aenSzr6lnX1LO/uXdvX3xfv74v193cv6Ev1Lk/19qf6lqWX9mf6+7LL+/MBAYXCwtGJFz6pVc9aunbd+/cJ1Q/3Lxs9kXvoi+NJ39ue/tV16YH/uW/vz3zmf/87+3Le2S9/an3sQfPG77Mufrz390sih4dHR/aOjB46OHTx69OD4+Mjx40eOHzty4sToiRNjJ08eRZqYGEceTpw 4euLE2PETY8eOHTl27MitWzdqav6ZCxAAHpHHJwoEJKGQJJaQ5 XKyUknRaCgQRDUYaCYTzWymWax0m51ud9DtDobdwXA4mU4Xy+F kOZxTo3W208lxObluF9fjBvw+vt/PD/gFSEE/P+jjd3dIxrbpHzzP+rdTdePLmhd1ETu8TJ+DE3WzB+L484NPd4 c5PjsQcAIhDy/s4Yc9vLCHF3bzQm4g5AaCLiDk4oWcvKATCDqBgBPwO7g+O9dj4 7otHJeF47RyXEg2jsvOdTu4HifX4wR8P8gF+F2AzwV4nQiYAZc dcFoBu4VrNXMtJo7FxLGYuFYT12Limo0ck4FjNHCMBrbJyDGZu GYz12LhWq2AzQY47DyHg+d08p1OvsslcLoETify3i7fZuVZLTy zCTAZAZOBazICZiNgNgEWE2A182wWHh/AbFy/qFQIlQqhYiFEozbtH966YEFi/vzk/PnJBQtSCxelFi1KL1ma6+vL9y8rDgwUly+vLF/es2Jlz8qVc5CZ8IYNSzZu7Nu0admWLYPPPLNy27bVO7av3blz/a5dG/bs2XRg/7aDB7ePjOw8fHjP6Ojeo0f3Hzt28PjxQydPHJqYODIxMXrm9NE zp4+ePTN+9syx8+eOnzt7/NzZY+fOHj975tiZ0+OnJsYmTo6eOH74xLHDt29dr635Jx4bzee geWw0wEIBrGYus5lNb2LSGumUBhq5gUqqJxPrSYTZRPxUdQRCn VTKinWEUaZcYfOxq/e+eOWDWxOvfXj0pfcOP/fuwYuX9194e/j8W/vOvTnV8Pm39l94++DFy4efe/foS+9NvPbhKx/cunrvi8LmYyhzvrWzTa4QEkktSAQiGk9A4XAoDBaFwTRjMM0tm CY0urqm/+PToQAAIABJREFU/LMnnnoq1tY2q66urqGhCYViMFkAny8QiUQSiVQmU6rVGhDUQvA zzz775NNPz25o+EF1DQ11DQ2zGxpn1DC7oWF2fcPs+oZZ9Y0z+ osMrn+EwdMARhakpwCMmgIwnoIhIB93xCLTACpDwORMr0CD0yv QMwCcmQZwvlDMP6qmv74kPNPA/7Bp/zEA/23r/lXuTn/1/PV6JqtUZuq3VCoWi4VCIZvLZTLZZDLd3Z3o6OiMRltDoZDX47P bHEajCQRhhUIlFst4PAGLxaXRWDQai0plUShMOp3L54llUpVGr TMYrA6HJxAIt7d1dncnEQMXCsVSacbf9KfoOzXynbZuoVQoFH9 QvlDMV6f61cF+dXJeqpQrPaVyb6XSW+6ZU+md29M7t3fOvDlzF 8ydt2DegkXzkTnwkr4lS5ct7evv61/WP7B8YPmKweUrV6xctWr1mlVr1q5Zu27d+g2TK9BDQ5s2PQrgv 2ngqn43bxkaGlq/fv2q1WsGVqxY0r9s7qJFhd7eRKEQy6T93XFne5s5EoGDQU0goP L75V6fzOOVeP0Sr1/iDUi8AakPKSj1BSefAxJ/QBIISQIhaSAsDUWk4Zgs2iZvbVe0dyk746rupDqZ1qSz2mxemy uAhRJYLEHFElQsTwVOVSqDpTJYLoPlMlgpg5WyFqlc0paKmkJB k89rsjl1JqtKphWJlKIbKYkk707Ju1Py7oS8q1vW1S2bAnBrqy gaFYbDwlBIEAwIAn6+z8tzewCnC7A7uBYr22hm6gwMEKarQbpS TZMrqRI5WSgh8UVEgE/gAHgWF8dk4xgsLJ2BpdIxFFoLmYomUdEkCppERZOoaDIVTaW3M NhYNoDjCQkiCVGmICu1VK2ODhsZBgvTbGfbnByHm+v0Ai4f4A7 wfEF+ICIMt4piHZL2uDyeVCUzmmwezBXgQhEulnSlsq5U1hVL+ lJJVyzqClX6gpmMNpXWpNKaRFLdnVB3dilb2xSRqDwQlLo9Ypt dYDDyQJCjUrOVKrZCwZIjKdlyJVeuBORKQCoHxDJg6nSoQAwgn 8klEPOEEp5IwkcSSvhCsUAoFgjFQqFYKBKLRVKJWCaVyGQSuVw qV8gUSrlSJVepFWqNUqNVa0ENBGkhWAvBIKQDYT0EGyDYAOmMk M6oMxgNJqPJYrTYjHan0eM1+IOGSFTf2q7v6NLFu3XJNJzKwKk MlM5A6QyUyULZHJTPw4WCrljQl4r68mSlgq6Yhws5OJ8Fs2ltJ qVJJab0K29vk7XGpLGoNBqVRiOSSFgcjYhjUUS/4lhUHI2IIxFRuGpgodcr8HgEVQPb+XY7gDQ5+OXYbByrlWO1si 0WlsXCMptZZjPTYmHZrGybjW23cxwOtsPBdjrZDifLbmdZbUyz hW42080WZDTxSBYLw2Si6Q1UWEcBYQoIUbQgWQuSNVqyVkvSas mglgyCZAgkwyAZhsgwRNHDFIOOYjJQTcbpDAaqTkcBIbJaQ1ao SFIZUSgm8IV4Lg/P5uIYbCydiaUxcFQ6lkLHUeg4Ch1PYeCpDAKNSaQxiFQGgUIjk mkEEgVPIOEIJByegMUTsDgCFoevNu3hyQgzSDwzIhH5fCsCAmA KlUihkag0MpVOpjHIdCaFzqIw2BQGm8JkVx/oyPiXTiAiACa0YPBoNAY1rV9UQ2NzfWNzfWNzXcNP1dhc39Bc3 9BU39BUV99YV99QV9cwu65+dl397Lq62bPrZs2umzW7bvbsutl 1dZOv18+ub6irRyTcWD/J4Iam5oYmVGMzuhHV0oTGNKOxzS3YybkufmrLA4XBNyNNGxi5Z gTX2IJrwuCbMIQmLKkZT24mUlFkOprKbKFzsCweDtGvSEaSKEg yNVmhpahAqhqiamDaJH3poJEOzQg00EA9TaunaXRUNUxVQRQVS FFqKQoNWamlKLUUPHH2Z7/85Oj48NHx4fHx4fFj1Y4d33/i5METJw9OnDp06vThM2dHz54bO3f+6K2tpYer/X/+z3//8/d/+K/7t/7r3tW/r2szQwB87cb7k3cIf3jj5oc3b3106/aV27ev3L5z5c7dq3fuXr378bW7H1/7+N71j+9d//jejbsfX0MAHG4XRzrEdg977kJ/tmjMFo0amLxxc+/cBcHe+QEuD33oyNYl/d2L+7qX9CeW9CeWLEv0DST7B5P9g6nFS7tzxeCD2tpvJ037q9r aX/+oX9XW/moGehH3fjXDvb+sqbk/Sd97NTV3a2qe3bb2+MnhCxfHLl46evHS2MVLYxcujl64NHr+wu ELFw9/+unNx39R40VwG2B6/TPyIQ8Mr5/hDTC8fobXT/f46R4f3e2luTw0p4vqeCSa30YdNfK+sKi+dILfBAzfxWy/6XT9ptP16w7nr2O2BwHjV07wc6Pil5BkDOa2eliBwJR1Hy3EDo fY4RA7EubEotzWGNDeCnS08TraeO2IhGNANMINBzkBP9vvZbHZ 9SMjQ0sWty9e3L5kcceSxR3V50WdixZ0LJrfsXhh1+KF8SWLkk sWpZYszvQtzff3Ffr6CoODlRUregee3Zq9dM9++nPRsfuUE5+x Tv5ScvYr+OI3xue+NT3/rf7SA/X5r3mnPqeOfxo5f3f07q9XvH5/25HRgwd3Hzy4+/DhfYcPDx85Mjw6emB09ODY6MjY2MjY2Mjo6EHkYWxs5OjRkbGx g2NjBxE237p9vbb2n4VColBEEonJEglZKiUrlBSViqLVUmGYaj DQzGaa1Valr8OJvLPAcLoYj8zYHUwkp4PldLBcDrbHzXW7OBYz S6djaiGGFmQ5HPzdQ9bvnhfdO/TUygIh4uf4XYDPwfXaOR4bG2ljhXymf5bfwQ26gLCHF/HyIl5exANEPEDYDYTcQMgFhFzckJMbdHADDq7fwfHbOV4bx21h O80sh4nlMLMcZpbdzHKY2U4L22Vlu2wct53jtnM8dq7HzqlmQx 64bhvXaeU4rBy7hWM1sc1GtlHPNuhYBh1LD1e/6yAWDDFBkAmCTAhiwjBLp2MbDGyjkWMycSwW5K1bwG7nOZw8RL 8OO89u59lsPKsFMJsAk5FrNHBNBq7JyDUbuWYj12ICrGaAB2DW r11QyAcLuWAhF6TRmob3bZ47Nz5nTnzu3Onmz0/MX5BatDizZElVwsf2lt49VXr/dOn908X3ThXfnSi+M1G4fDL/9on828dzbx3LvTmefe1o5tWjmTMj8/ftrU6DR0Z2IgPh0dF9R4/uP37s4PHjIyeOj5w8cXji5OGJk0dOnTwycfLIyeOHTh4/fPzYyPFjI+NjB46OHRg9Mnzk8PCtm9dqa/4JYKF5bDSP3cxlNnOZTRxGE4vWyKAi+m2gEOvIhDoifjYBN5uA nU3AzSbgZgMcYqwtXGcs7Dn75ltX7x594Z3959/cdfq1bSdf3Xr85S3jL20ef3HT0R+2efzFLeMvbT3+8raTr+46/dr+828efeGdt67e3XP2zXpTsa2rTShkk8ktJHILiYwmktAEIgp PQOHwzVhcMwbbjME0YzBNGEzTz37x5JP+QODp2bOrzZpd19CAJ 5LYXADg80ViiVgqkykUG4eGnnjyKYS1jzTTw/VT7v1BMwH8iH4nF6Fn0hfd0NTy4YcfPXz48Pe//71SDTWhcc3oyfUmLGnD0OYzZ89jCTQ8mUmkci6/8165ZwELkPKEqoWLl509fwnU2U3W6hngRybA2UcmwH/9oO+PSfy3tpf/b6e+/0MD/y/q99Hx76Q8C8ViYXrqm4rHE50dXa2xtlAo7PX6HQ6X2WyFYb1Kp ZFIZHy+kM0GaDQWiUwjEMgEAgWJTGaw2XyBQCaXa0DQYDY73G5/OBzraO+KxxPJZBqZAxcKxWKpVHp03vvo2ePSFHFz+cLMkEu5kH L5Qi5XyOWLuUIxn5884F0sFYqVQqlSLFWKpZ5SpbdUmVPpmdvT O69nzvw5cxfMnb9o3oLFCxYtXbSkb/HS/qX9y/qWDfYPLB8YXLF8xcqVq9asXF0dAk9uQW8a2rRpaNOmKoC3bv2r Bt669ZmtWxH9bh4a2rRhw8Y1a9YOrly5ZGBg3pIlxblzk6VSay bji8cd7e2maAQOBlQ+H3LTj8TjFXu8Yq9f4g9KAiFpMCwNRmSh qDwclUdijxSNyWNt8hji3k5FZ5eyq1vZnVQlUupURpPJaXN5bb 6gLRTBYumRCtW0SMWStljSlkpgqQSWS2C5pC2XtOWitljQFPKa fE6dzaozGVUqrUyklPGEIp6QxxPyroQ8npTHk/JpAyfl8YQs3i3rmjawOBYTRaOiSEQYDgmDQYHfz/f6eG4Pz+kCbHau2cI2mFiwgQnqGBqIrtLSlGqqTEGRyMgiCUkg IvGFRJ6ACPAJXB6BA+DYXByLg2NxsEwkNpbFxXF5eJ6IIJKSJA qSQk1RgzRQT9ebmEYry2Jn211chwdweQFPgOcN8vxhQSgmjLaJ Wzulnd3y7pQyndXkCmCxBCP0LZf15QpiYF2xCOcLUDYHpjPaZF rTnVTHE+rOuKq9Uxlrk4cjUn9Q4vaK7U6hycyDYK5KxZYrmDI5 UypnSmRMiYwllbOlcq5MAcgUPKmcJ5HzJDKeRMaXyPhiGV8s5Y tlAolMIJULZQoRklQhksrFk0mkcqlULpXKZXKFXK5QyJVKuUql UKmVao1Ko1VrtRoQ1EIQCMEQrINgPaQzwHqjTm/SG0wGo9loMpstZpvd7HCa3R6Tz28MhQ2xVn17h66zC453w4kUl ExDyTSUSkOpNJTOQNkslM/DxYKuWh4u5uFiDs5noVwGzKbBTEqbTmqS3epEXB3vUnV2KNrb5 LGYNBqRRCKSSFgSDknCYXEkLI5GJLFYdQKMFI1KwiFxMCgOBMR +n9DrFbrdAqdT4HTynI5qdjtgt3Ptdk51AmxlTwKYZTazrFaWz ca22dnId7udZavql2Ey040muslMM5lpRhPdNCOjiWaY1K8WIk/pdxrAiH4hsg4iI/Q16qkmA9ViolnNNIuZZjHTzGaa0UjV6SggSFZpSHIlUSwlCIR4 Lg/H5uKYLCydiaHSMWQalkLDkmlYMg1HpuMoNDyFTqAg+qUTyDQCm UogIedaSTg8AUHvXzPwj9yLJ5KQCMj4l0IlUmkkKo1Eo5NoDBK dQanql0VlsKlMDgJgKgJgGoNEoRGJFDyBjMURMVhCSwsWhcI0N bc0IoPfpuaGhub6n9RvQ1NdfVMdAuD6nwYwUpXBUwZGRsQNUwZ G9Nvc2IxqbEY3IQBGRrsY5IAD4ZEmh8AohMEYfDOG0IzBN2OJz ThSM57cTKCgSDQ0hdFCY2LoHCybhwOEBIGEKJaTpEqSXENWgVQ 1TNXCNFCHTHoZkJEBmRjwdHTYVDWwVk/VwFQ1RFGBFIWGLFeTZSqSXEWSq8g4wqz79+8dOrzr8OFdh49Md 2R0RmO7joztGju65+U9yx/OVSFT3z9eff3v7s0fhAD4ytV3rlx95+q1d69ee+/a9feu33j/xo0Pbt788OatD2/e+vDW7Q9v3f7w9p2P7ty9cvvuldt3r9y8/eHDhw+fePLn4TZRuE1kdbF65/tTeX0qp1dDpPVDPZU5vnKvl8tDHzi0aeHizgWLOxYu7ly4ZLpF Szt75kY64/avamq+rqn5pqbmm5qaB5PEndk3NTUPnnzyAQbzDQr11c9/jqD3x+79uKbmTk3N7cceu/nYYxs2LjsyuuPMuYPVzh48fXb/mbMHTp3Zd/rMvk8+vfGLX9T4glMD3ip9PdUY1fwMj4+OVNWvm+pwUu1Oit1J tTuoNjt1vo52Q8H7TCN6YNF864S+9ei/8xu/C5q+C5q+Cxi/8xm+dcEPbNpvjKqvIdmnUuCakN1nYoSDrEiYHYlwohFOJIzEnn zgRCOc1ii3bVK/U7XHgFiEGw5xgn6238vicBoOHNiwcEFs4fzYwvmxhfNiC+fFFs yLzZ8TndcbnVOJ9JYj5WK4VAiX8pFKqa23p2vZnLYX+hRLlxbm 7zrgOXlfsuca5dkPmnZ89P8euDVr/FPyqS8k577RXPxWe+k75YUHvHNf0U9/Tpy4T9h3XbH9nZtf3Dp995vD25aN7u3bt2/78PDOAwd27d+/6+DBPSMje6e+Iw8jI3sOHdozMrL70OE9IyO7RkZ237p9/V/+5TGZjCyTU+QKikJJVaupWi0Ngmh6Pd1kolusDLsD4S7D7WF6v EyPl+nxMT1ephvJzXC6mA4Hw+FgOJ1Ml5PpcrBAkEJlYQUKeXs 6v+aZ3SNnXz/7wvhHp6wPn6+7d0LqdmmlMp7LwfO7AJ+T67VzprOxX1vzVMAJh NxAxMOLenlRxMDeSQO7gKCLG3Qi+uX67ByPje22sJxmtt3Iss3 MVGWww8J2WpE4TgvHaWFXs7IdFrbDzLaZ2FYj22xgG/UsPcyCISYEMiEtEwSZoJap1TA1GqZazVSpmCoVU61harVMEGRB EEunY+v1bKORYzZzLRbAZgMcDp7D+cgBH5uVZzEDJiPXZJhuys B8ALt29fxcxpdN+zJpH43atGfPUKXSXi7PqFKt0lPtmfXJe5dX/vbLnT/7Jf5nV3E/e635x+cn/uPB+O+/3PG7L3a8NJoa3r1q966h3bs37du3dXj42YMHtyMz4SNHqtvRR8 f2jR8dPjZ+YHxseHxseGx03+iRfUcO7z18aM/IwV0jB3fvH96xf3jHzRtXa2v/Cdl8nhr/chjNLFojEwEwuTr+JeCr9MXjZtMp6FjU12LO7b/w1vk3Ptw98fLmo8+vP3xp9cELg/vOLNlxbMHmQ3M27O9ZPzx36MDCZ8b6d58aHD63fP/55fvPr9h/fsWB8ysPXFgzcnH94Uubjz6/e+Ll8298uP/CWxhrvqMjyuFQqFQMhdpCobSQyS0kEppIQhMIKAIBhcejcHgUD o/62eNPPGF3Op+aNbva07OefHrWU7Nmza6vJ1GobC7A5fF4AuGaN Wt/MQXguobZdY8w+BHu1j3aJIAfHf8+chL4kcPAzS1r122Y+lV9+N GVJjSuuaV6uAeNI3N44mvXb0AGCzL+3fLMjme27eLw5AKx+vkX Xt47PALpHWar11kFcPzHZ4CrK9CFv/emq/8RgP8XMfxXDfw3APw/028FGfzO3Hmeom+6O57o6OiKxdrCoajfF3A63RaLTaczajSgXK 4UCCQcDkCns8gUOoFIwWAJLRgCBkPAYIkYLIlAoNFoXAAQicUK lQrU6UxWq8vrCYZDsdbWjq6u7mQynclks9l8vlAoFEvVreapxe Yqeh+FbjaPlJkuVy2DPOcz2UIml8/mCtlcMZcr5vKlXL6UL5TzhXKhWCmWeorl3nLP3HLPvErv/N65C+fOXzRvwRLEwEv6lvUtG+xbtnzZwPLBFStXrFq9ctWa1Wv Wrlm3ft36DRs2IhPgzUObNm3avGXzFkTAP2ngyRe3bt2ydfOmz UNDm9Zv3Lh23boVq1YtHRiYt3RpacGCVKXSns8HEwlHR4cpFoN DIY3PJ0Pc6/GKPT6R1y/2BSSBkDQclUVaEeIq2zpU7Z2q9k5Vx1Rdqo4uVVdc2dWt6k6oE klVMqVOpdXpjCab0+QL2kJRWyhqC9Pu1RZK2nxJmy9qc0VtfjL kx4ozK2iKeU0+p85l1dmMKp1WpVLKRFIRTyi64vLObnlnt7yru 2rg7qQ8kZIn0vJESt6dlCeS8u6EPN4t6+qqMri9XdzWJkYwHIm IQmFhMCjw+fkeL8/hBKx2rtnKMZnZBhNLZ2DCOqYWYqi1dJWGplRRFUqqXEmVKahSO UUiI4ulZJGEJBSTBGIiX0TkC4l8EVEkJUnkZJmSotRQ1CAV1NF 1yPjXxrY5OHY31+UF3H6eN8j3h/nBqCDSKmrtEHd0SbsS8mRamcmpC0WwVIbKFbhc0VV6dOWKrlzW FUtwoQjlC1Amp00h+u1WdsSVbR2KaJs8FJH6g2K3V2RzCM0WPq wH1Fq2XMGUSBliCUMkYQjFDKGYIZKwJDKOVM6VygGpnCeV8yVy vkQukCoEMoVQphDKlCK5SqRQi1UaiUojUaqlk8kUaplCJVeo5A qVQqlSKFVKpVqlVKtUarVKo1FrNBqtVgNqtSAIQhAEw7BOB+v0 Or1RbzAZjWaTyWI2W60Wq91ucTotHrfF5zMHg8ZI1NDapuvohD u7oK5uqDsJJVJgIgUmU2AyBabSUCYL5XJwoQAXC3A+P+nejDaT 1mZSmnRSk0you+OqeJeqq3Ny87lVFotKw2FJOCQOhcShoDgUEo fD4sjkELhaq7S1tXoYOByWhIKSQEDs84o8HqHbLXS7+C4X3+Xi uZw8h4PrcEwbeCaALRaWxcqyWllWG/KdabEyzRaG0Uw3mOgGI81gpBqMVL2BqjfQDDPS6amwjgJNzn61 2ikAk0GQBIJkCCLDMHnm4NdiotnMNJuFPmVgo5EKwxSNlqxQEa UyglCMB/g4FgfLYGFoDAyV3kKmYkjUFhKlhUTFkGlYEg1Hpk3Pgck0PJlG IFEnL3Yi4fFEHI6AxRGweHwVwz828NQEeIq+JNLU7JdAoZKodB KNTqIzyHQmmcEkM6boi8ShMjnUKQBTGSQKnUii4pFrpbD4lhYc Go1tRmGamtGNU5vP/wiA62fX1U0xeBLAddMAnrERXd/YNHP824TGVge81dnvDP3iiGgcET35x2YsEYUlNuOIKDwJhSdPr j0zWqgsDJ2NYXKxbB4eEBIEUqJYQZapyAoNRQVSNToaqKdDejp kYMDGSfSaGbrJJgFMAw00rY6qgSkqkKzUkuVqklRJkiiIUgVRq iBi8bM++fTu/oPbDhzcduDgtoMj25F+9HGg20YObftDWfrn2+/8+d9/88fLF/54+cIfL5//q12Y6vvLF7+/fPH7t5EuIQD+8KO3Prry9kdX3r5y9fKVq5evXnvn2rV3rl9/9/qN927cfB/p5q33b97+4Mat96/fePfq9csPHz588ql/CbaKgjGR1cWuzPUmMrrutE4NktesKxcr7nzZzeWh9h8Ymrugbe 78trkL2uYtbJu/qH3+ovb5i9vnL24v94TaOy2IZr+Y7MsZfTE54/3dsmUPHz78788++wKFmoleZN6LuPfWY4/dfOyx6489du2xx9auW3JgZPPJib0nJvZUO7n7xMldx0/sPH5i5yef3njiydoqgKf1y3B7Z0Z3++huL9IM/TooNjvFZqdYbeRdUsonAPMzCfCVRvI1LP/GqPzGrH5g0z6wgw/s4AOb9huL5huj6mud/Cut9Eul6Asp/1Mu82MaZVhKiUbYsSgnFuHGopxYlBONTBdDABzjdrRNGriV19H Ka4sBsTA3HOQEfGyfh8XlNOwfXj9/bnjenBn1hudUwr3lcKUYKhdCxVyokA1l06FsKpRJhSaK4ttF/Lz1Q6aRW4z1bzaveOXJdW8St19YO95963mhfuIC5dSXwNmvgbN f005/iTrxy8fHP33q0G3C/huMnR/x1rzw+Rdn73734NT63Im9c3ft2rpr19Y9e7bt2fPsnj3b9u3bs WfPtn37tu/du23fvm3Dw9uHh7fv3799//7tw/uf3b9/25071//1X2vUGqpGQ9NoaSBIh3V0vZ5hNDIsFqbNznQ6mW4Py+tjeX0sn 5/lD7B8AZYPmckjDPYw3W6m08lwOhlOB8NgoGGJKK4E7N+088LbV 9++96ur3/zh37577uFV3cNXnr71Vt+Fm98Ov3Inu3o3RWUXKIVuO9frmAZw d5D9xhAp4OSG3EDEA0S9/EkA8yIeZAUa0S/Hb+d6bRyPle2ysF1mlsPIshlZVgPTYmAi3y0GptXIshpZNhPbZ mLbTFMPbGcq07b2YHbPK9k9r2R2v5Le/XJq10uJnS9273ixc/tzndsutT17qXXrhciW8+Et54JDZ/1DZ/xDpz0bTrnXT7jXTTgHDzgXDBnCIcgo0hkEUwa2WgG7ne9w8J2T Oex8BMBmI2A0cKvpJ6fBBi6Pi121cm4y4U52uxPdbiq1edeuDY VC7IcVH+niSO67e8/+/qvdiH5/drZpClNf3Tl35dLi98+U3jtdfPdU8fLJwtsn8m8dz71xLPvaeO bVsczLo+kXDiUv7o+f3dtxZk/H6d3tp3a2ndzRenxHx+jw4OFDu0YO7hg5uOPA/u0HhrcP7922b++ze/Y8s2vnll07N9+8cfXntf8MsFAAG8VlobhMFLL/zKI1MqiNNHIDpQrgOkS/BOxsPK7O77Mx7Mnl+8+dePHy0OELK4dP9+2aWLTzZO/QoXzf0GCpuL3Ntc+u2meU7PLCg6mu/OK1pXX75z97bOGOiclOLtoxsXjXRN+uiZXDp4cOXzjx4uUVB86 xXZlYzMtgYOl0DI2GodEwVCqGQsGQkZkwEU0goAkE9M8e/8UTRpP5qVmzfqrZFCqdxmAyWOxlA4OPP/HkrLr6GU359kforWt4+gf6rf9p/dY3TYWeugHryOhYIpVpRGHobODFl15msnnIhyShMcQWPBlDoJ4 5d35o8zNEKpvC4FV6F7z73gfI/vPbl9+LtiVhg9Ni87vcYX+oPRKLt3Uku7rTiVR2JoCnDJz/H171/HdcZPW/ieG/AOC/qN8ffv2dU9/JpeNisVRAtJnNJpPpeDzR2RFvbW1H6OtyeaxWh0FvArWwQq4Si 6U8QMBicSlUOoFIweFJGAwBhcY2ozAoNA7dgm/BEHB4MpnCYrL4PL5EIlGpVLBOZ7FaXW63PxCIRKPtHR3x7u5kM plBzgTnC4X85KS36t5c9VOXMtl8OptLZ3KpTDaVyabS0yWRUjN ezOTS6Vwqk0tn8umqh4vZXDGbK+Xy5VyhnC9WiuXeUnlOpWde7 5z5c+YunDd/8YKFSxcu7lu8dNnS/sG+ZYPLBpYPrlixfOXqFatWr1qzds3aKoA3DA0Nbdo8dQx4y9a tjxp4OuTWqy1bkdnv+g0b16xbv2L16v7Bwfl9faVbzMczAAAgA ElEQVSFC9NzejuKhVAm7erqMrW1wdGoJhhS+HwS5LJEr0/sC4j9QUkwLA1HZbF2eVuHoqNL2RVXxxOa7oSmO6FJJGemTiTVy aR6kr7qTFadzWlzeW1hGsDT5YvaXFGTK2ryRU2uoMkVNPnJCoX qtnM+r8nnNLmsKptRZdLKdEqZTCoSCUW8W94Zl3d2yTu65J1xW WcVwIpESpFMK1IZRSqjSKWrJVOKRELe3S2Px2XxuLSrS9rVJe2 sjoUlsVZxJCoKhkS+gMDj5bvcPIcLsDm4VlsVw0YTW29k6QxMn Z6p0zNhPRPWMSGYoYXoGpCuAauzYoWKqlBTlRqqGqRpIDqoo0N 6us7IMJqZZlt1+dnl5XkCfF+QHwjzg1F+uFXY2iFq75J0JWSJt DydVeby6mJJW67AlQrc0wNXenSVHrhcgYslqFAEcwUwk9Um0+p 4QtUZV7R1yqNtslBU6g+J3V6RzSkwW/k6A6AFOQolSyJlCEUMgYjBFzL4AgZfyBCImCIJSyzlSGSARMaT yvlSuUCqEMoUQrlSpFCJEfqqNVKNVqrRyjRamUYr12jlGq1Co1 VotErks4EnU2u0ao1Wo9FqtFqNFtSCoBaEQAgGYRjS6WC9Xm8w GIxGk9lktpgtNovVYbO6HFaP2+LzWgJ+czhkjEb1bW1wRyfU2Q V1xcF4N9id0CaSYCI5CeAMlMtChTxcyMP5LJTNIO5VJ7vVibiq u0sV71Qi9O1sV7S3ydtislhUigx+g0FxMCAOBkTBoDgcEkXC0w Bua5W2t0mRTenWmDQWlUUjslBIEgqKA36RzyvyegQeN9/t5rtcPKeT63Bw7Q6O3f5DAJvNTLOFiTAYyWxlmswMo4luMNL1R preQK2mp+r0VP1kOh0V1lHhGfvP2qp+ySBIgiAyDJF1k7Nfs7E 6+7VZ6FUAm2gmI9Wgp4AgWaUmyeQEkRjPE+DYXES/LRRaC4naQqKgiWQ0idJCpGBIVCyZhiVRcWQankzHken4KoCnbj Ym4QhEHJ6IQybAeALu0VHwzDnwzKnvFH2rs186g8xgkhlMCpNJ YbIoTDaF+ah+mWwqg01hsJAJMJlCJ5KoBCIZjydisQQMcgkWqq WpGd3YhG78OwFcXYFuRGQ7+wcMfmQIPGMO3NBYNwng+uYZAG7B Nrdgfzj+xRGr+sWR0HgSGkdE4UloPAlFoKAJFDSRgiYh9GVi6G wME8CyeTiOAM8TEYRSklhBlqkpSi1FDVG1OhpooMNGOmxk6EyI eJlV+loYOjMDNtNhEx020aDq+JeintSvTEmUKIhiOUEsJ4plRA xu1r1P7uzZu2XPvi17923ZN7xl3/CW4eGt+/ZvHd6/dXj/1n37tyC9tqH4cHPnw4cP//jWme9fGv3+teN/+vLjP//qiz9/+8Wfvrjzp48/+NPHH/zp1uX/ev/SH9+/9Mf3L33/6rHvXxr9/qWx719EGkf6zxePIQB+7/3X3v/g9fc/eOODD9/44MM3P/zorY8+euvK1bevXH376rXL165fvnb98rUb71y7fvnqtbc/uvLmBx+9/vDhw6dm/T+BqMgfEZrtrGKPuysBdXZDSi1p5ZpipuBI5x1sALV3/8aeuVGk3nnROfNjc+fH5i6Izl0QLZT8sXbT/clB7l/q05qahw8f/mb58i9h+Cuj8eMfoffGpHuvPvbYlcce++ixx1aunr9n37qx8W1 j49vGxp89Or5tdOyZI2NbR48+c2R08yef3HjqqZ8/ol8vw+1luLwMlweJPiOac1K/NgfFaiNbbWSzhbSDT/iYQv6cx/5cCHwh5X+pEH6pFn+llX4Nyb6G5V/D8q8h2Veg9Cu15Eul6AsZ/wsR8DmP80s28zM67Q4Wt09EjEXYsSi3Ncp51MDsaIQTi3LaYtz 2VqBaDGiLAa0RbmRy/Ot1M7nsxuG9a3t7gr2VYG8l2FsO9pZDveVQTzFUKYZK+VAxF8x ngrlUMJ0IprqDqe7gtTj2uhd7LGwK9m3NLJmfWjknsGnVnX3k3 5yqcw9v+acjHz8xfr/h+GcNxz976tj9mrF7Pxu5/a9D7zZsvMza8s761z5L7rvw37/e8dl3X745YDl5pGfbtqFt24Z27NiEtH179WHnzs27d2/Zs2fLnj2b9uzZtHff5j17hu7cuf7447Wwjq7T0XU6hl7PMBqZF gvTZmM5nCyXm+Xxsv1+diDIDgTZgRA7GGYHQmx/kOUPMH0BVtXAbobLxXA5GQoV5ckGlLOztOnY89sufLj57IcT71/5+ubQw9cI/+ellpffOXTo6n8ceP+L3W/f2/X2neUnXpaGS400nsPG89jZSL2drC1ZtN/JCbq4YQ+ADH4jHl7YC4Q9QNBd1a/PzvFa2W4L22VhO0wsh5FpM7CsBqZFzzTrmWY906RnmnRMU/WPrMmYZj3TbGB1jn80ePSl3Wef33HhjW2vf7LvjY/3vnFn9PpvR6/99vDV745c+9XotV+PXvv1+K3fnbjz+6M3fzt27Vej174bvfrt6 EffTNz/b9uOl/on3nPteS268Xhg/nJYx9YbOCYT12IF7Ha+08F3OgUup8DlFDgdfLuNbzXzqgDWcw1 6rkE3HZeDXT7Q29Xp7Op0dnY6KZTmHTs2ZHPhbDaczYazuakiM 57Db50o/O7znb//avcP+t0vd3x0Yc6vPhu97xXcsrA+0JJ/MBb+85++/9Unz/7y2u53zxZ/+8mK394b/O29gd9+3P+bu0s/e3/+0W2dw3u37tm9ec+uzbt3bt69a/PO7UPbt2149pn1255Zv3XL2hs3rv7Lz/8ZYKEBFprLQnGYKA6zmYUcAKY2zjgAXEeYXIFWKQXWcBuY33ji hbdX7p1Y9OzR3s2jpaHRzJr9xeKikwLWBVLdC+yGV6VNb2ia34 RQb4BNF230tYXu+OCu3IYj+aGxwqaxwqaxwtBYcWi0NDTau3l0 0bNHV+6dOPHC22B+o7u922hUslg4JgPLYGAQCVNpGAoVQ6Yg29 EtP/v/Hv+FFoSefGrWk08/EmLgJhSKQCIRKZSFixc//sQTP63fv2Dgn9bvT9D3Ef02ojDr1m+c+q18ev8+k8Nbv2Ho/v3PWIAQgydjidRcoXL58rtkGkBjCRRq/etvvAXpbYFwx507HztcYZ3RbbX7XZ6oP9SBALgznk6ksshnIGV z07dA56cYXPh7Gfyjs8H/yOVYfz+PfwrAf3Hw+3+181wqFYrFXD6fzWZTqUwikezsjLe2to fDUb8/5HZ5rVaH0WCGQJ1KqZFI5Hy+iM0G6HQWmUzDE8gYDAHdgkehsU 0oTGMzphmFRaHxaAwBgyMTSXQajcvmCAQCqUymUqtgnc5kMTuc Tq/fH4pGWtvbu7ri3YlkKp3JVqe71eHtFHqzqUyVuMlUJpmcKp14p BTyUP2ZVGaSxLl0Oo9gOJMtZPPFbL6UK5TzxZ5iubdcmdPTO2/O3AXz5i9asHDJwsVLFy/tX9o/0D8w2D8wOIBcB71q9arVa6bvgt64EVmB3rR506bNm7ds2TIJ3a 2TTb6yZfPmLZs2IZvPG1avXbd89er+5SsW9vWVFy1Mz53TUS6F sllPMmnt6IBjMU04ogwGZf6A2OcX+QPiQFAcCElCEUmkVdrarm jvVHbFVd0JdXdSk0qD6QyYzoCZDJjJgpmMNp3RpjOaVFqD0Leq 36w6l1Pn89pCQVMoTpcvanJFTa6gyRY02UL1ITdVXpPLa3I5VT arymSUiHtTSUUyoUh0y7vj8q4ueWenrKNT1tEp6+ySd3bJOuPy eELRnVQk04p0VpnJKTM5ZRYpq8xklemMMp1WpFKKVEqeTMoTCX miWx6Py7visuo10W2SaEwSioiCIaE/KPD5BR4v8hmMPKcLcDgBu4M7lc3Otdm5VjvHYuOYrRyThW0wsX RGJpLexDSYWUYLy2RhmW1sq51jd3FdHsDj4/mCgkCYH4oKIq3CWJuwtUPcGZfEE7JESpbOKHJ5VaGoKZXBSgWq 9MA9PRByD3a5ApfKCIC16aw2kVZ3JVQdXYpYO6JfidsnsrsEJi tPbwS0EEepZknlDKGIwRPQeXw6wKNzeXQuj84TMPgiplDMFkm4 YikgkfGlckF18KsUKWfoVwvKQEgOQnIQUoCQAoSUIKQEIRUIqU BQPZlmZhCohSAtBGlhWAvDoF4HGfQ6o0FvMhotJpPNYnZYrS67 1eO0+NwWv88c9JvCIUMsqmtrg9o7oM5OsKtL2xXXxru1iIGTKT CdhjLIFnQOymeh/5+1+4yOul73hs+5z3OOcVd1YwHSp/eeZHrvfSYzk0zvvbck1IQU0ntCR+wFu6KoiCBVpIsFbIRid6sb aSrkfvGfSQLqOft51sP6rqwQUaOLNx++1++6EjFRLCKIhHihAD fo5wZ8HJ+X4/OwvR621832uFnuon5tVrrNSgeOEgHXiWw2YAqaDujX42b6PCyf l+Xzsr1uVuHvdbAcdobVAhi4rsFUazLWGg01BgNFr6cADbBaQ1 SriUoVQanCK1UElZqgVOGVarxKjVdp8CoNXqXGK1U4hQonnzUw pgBg6ayBpVIgKLEEJS6sv0KKREixGAV0v1IJUiZFKWQopRwAMF qjwgBRKdEKOVouQ0kkSL4AwebAaAxoTR2YRAHhidVoXBUKU4VE VyJQVQUAo6sR6GokBoRCg5EYSGEcGgNFYqAINATQLxwJhSEgMD gUWjRwcSHW7wAYBofA4BCg+EWiYLNjz8XuFwfQl4AiENAEUiEA ffHFPVg4PAqLR6FxxQXUyMKBMTCsGgSpqgJVVFaXl88Y+HenoM sLBl5UvhAw8BwG32TgBbPj0Dc9BgYAXFa+qKyi9Hf0Cynqt0hf KKIKiqiCIatgyOrCnmdUFQJTjcBUo3DVKDwIQwThyGBCDYRcC6 2hwWoZcCoLwSjoF13QrwwjUWClCqxUOQPgOd2vqtD9iuUYkWym +0Ww+XAWF87gwOgsGK0YEPi+Tz49vXHT6MZNY5vuH7t/cyGbHxjb/MDY/Q/MfuXCEun1fc9dP//RtW33X9t2/y+HXp++/vP0L9emf742/fPV6WuXp69dmr760/TVi9OXf5y+/MP0pe+nf/p++qd/3vjm3I3zp66f+/D6ufd/Obnnl3f3TF+9OL05/+HJg6dOvvPeiQOHj+w9fGTvkWP7jh3fd+z4/uMn9h8/ceDEuwfefffAuyffPn5i/7ET+w4f3X3oyK4bN27ct+DvjXZqo71OocUncwZPUOgOCNl8eFd PKhzXhmJaArly84Mj6bw1nbdmm6y5ZluuxZZvsTW12JpabIm0y eGSffynP33yB/m4aN3p6ekLKtWnVVXnZLIP/wC9x2+//djttx+9/fbDt9/etSq/YVPf409OPP7E+KOPjz32+PjDj448/MjwI4+OPPLo8CefvnfvfX9pnHn024ArANiEu3XBlRGjN2D0Bkx Rvyi1BqlUIbMMyEfV4Ck0+iwOe46IP19DPF9HvkCnXGDWXmDVz YZZe4Fec76OfL6GeI6IP4vDTqHRU3DkGQj8VGlluwjpdBCcDpL TSXQ6iE4H0eEgOuxEh50I9MNuJ8kNCNlBcjlIThvJZino11iPI xJKH9g8kE03ZFNAGnOpxmzKnE2aMwlzOmZOxczxiDkWMkcC5pD fnPXrj2nBB/ngjxyQ80nIhWbI512gr1ZXfPtw2Y4t7NvWn/iPhz/8j8c/+q8nPv6vJz7+j8c/+o9HTv3nppN/G31nfveeRW07uP27vvzh8pfnHr3x/aYPTmw7/TxnYqJ3YnJgcnJw9erB1asH16wZWru2kA0bhtevH9y4cWjjxsG Nm4Y2bRo6ffq9+fP/olTigagA+uoJBiPR1EBsbCSaLSSrjWSzk2x2ks1BsjmINjvRYi NYrASzGd9oxpsacCYTzmDEsnnIOxZUaWLLU+ue94xuTW3a8uqR +3/6ID+9D/avffgH33i2e8f5nm1HVz6/t/mJNxIPvxZ9bGf48Z01oY4qMkeroRi1RKOW+EC+qlFHbNCTzPVk q5EMLL6yGSk2E8VqpFgNZLOe1KgDil9CvZKoVxJ0CrxWjtfICv pVSvAKCV4hwctnIsbLxXiZGC8T42RinEyM9zx9tO/R59c9+cz48zuGth3ZuP3ghtcOrN3x3vBze8Zf3Du5de/ql/atfvXQ5rc+eHD3e08cPf/Y0fOPHTn/2JHzjx45u+W9f2rW73jp1Lea9Tu3nv66fuRFsZgok5EUCrJaXa PT1QJn/Az1dUZDnaG+Tq+t1ahqlAqKQkaWS8kyCVkqJkmKIRHBHR15t1s DBIksX7d+KBK1hKOWcNQS+b289mjywzeXfvBGy/vbW957vfnk683vvtZ04tX88W35Y6/kTu/v++qjgVNa4jEh8gC9egZZ35479M4L2QPPJvc+kwB64F1PRN98P LLj0fD2R0KvPRx49UH/1vu9D67vXL9uaMO64bVrBtesHpwY7xsf6xsb7Rkd6RkZ7n7vvR N//evtFEIVGV9FxleScJVEXBHAqLKZEWgkrFACI+FlHrcZrMtveX1/54ZnciOPRvseDPU8GOh9yL58db/Z8AaufB+n8h1l9VET+F0b9D03/H0v/KQD/EZQam1e5esctK5Y7el+0N/3aKDv0UDPw75Vmz1ta72tE4meje3rtmx5fT9E3xSNumsocAIBT CCA8XgwDgfGYsEYDBhgMAoNmnfnXf9gc7jz77l3/j33zr/nvlkJF3vgssqqajCkqbnlrn/MB6z7Oy+Bf+fdb+l9i8oWzJl8DoYjV65cmZ6ePnb8BODe0orK4 lngqlAkdurUaQyeVFYJwhLIZ6ampqenr1y5cvToMTypdnh0fGr qLJFCA8FQEDhGqtS+/8GHDLYIR6ITa1hHjh5ftqKzta1726tviKR6ucqk0VuNDU6Lzed wFwAciiQi8dRvLyHdZOB09n++svvHa6Lz/79I+HcMPGcj1L+l33+TvnM2LQP0BTZdxWLxcDgSCAS9Hp/D4TSbbUZjo05br1BoJGIZjydiMbnUOgaFXIfHkVBoHByBhkAR1 SAoUPwC+r0FwDA4BokiYLFkEplaV8diMnk8nkgskisVWr3e2Nh otdmdLrfP5w+GI9FILB6NJQodL4DeWDwSLfg2FImGwpHgLQkBC QMJhSLBcDQUjoTC0RBA4mhsFsPxBFAIJ1KZVDqXzuaz+aZ8c0v z4iWLly5btnzF8ta21pXtKzs62ru6OrtWdXV3d/f29vT29vX39xc3YQFz0KNjY+MT42PjYxOTE0Amiyl+ZXx8YnRs fGR0bHh4pH9gcFVf38ru7mUdHU0rVsQXL/bnc7ZU0hiNagMBudcrcLq4DgfLZmdarHSLjWa1M+xOhsPJcLpZ Hi/bF+AEQtxQhB+NCWJxYTwhSqbEcyJKJIWJhCCeKOo3zovHefEEL 5HkJ1P8VJqfTgtSaX4qzU+m+YkUP5Hix+ckkRLMJsmLJ3jxODc WA/peoLxlBwOsgJ/l97F8PpbPx/J6mT4fyx9gB4LsQIgTinAiUW4szk0keckUL5XmpdO8dIafSvNT KV4yxUsmeQkgCW48DpCYG41yCpVykO0PsDw+ptvDcLnpDhfd7q DZ7DSbnWq1US1WqtlSZ7HUWayFmK11Zktdo6W2wVxrMNXojRRd fVHI9YXoDeR6I9loojQ01DRaai22OruT6nTT3F6ax0f3BeiBEC MUZgL6TSQ5qTQvm+Xn88KmJlFzk3gOgMXZvDidFaXSwlhSEI7x A2GuN8BxelgWB7PBTNebqCpdrVxBEYnJXAGRxcbTGLiaOgyZgi FRMERyIeQaHKUOV0sl1NFJNAaZzqyZMTDQAPP4DIGQIRAxRWKW WMIWS9hiCUcs4YglXLGEK5bwJBK+WMIXi/kSMV8sFohFArFIIBYLJDdHKhHIJCK5VKyQSZRyqVop16oUerXK oFWZ9MpGo9LcoLA2yu1WqdMhdrtEHo/Q5xP6A4JAQBAMCUJhYSQiAt4Ax+PiRFycTIgTcXEsIgyH+EE/Dxh19rrZHhfbDcTJcjmZLkex+7XQLeZCgAu9NmsRwM5C/evzMv1elt/L9nlYPg/b62a5nSyng+mw0a1W4ElwnclYYzBQ6uspOl1hC7RaQ1SpCUolQ aHEK1V4pQqvVBNUKsKsgdV4pRqnUOEUQA+sxMqLBp7bAMtkaJk MI5NhZDK0RIKSSFBiMUosQUkkKKkEJZOiZFKUXIZSyFFKOUqpQ KuKUcrRchlKKkGJxUiBAMHhwOgMaG1Rvxh8FRrQL7oSgaqEo6o QqCoEqhqJAQJCYsAINBAIAg1BoCDAVdvCEqyZEhgwMOwmAxdHo CEwOAQOhyIQMCRyVr+FsWccEodH4gmF1pdARBOIaOIcAOOIaBw BjSWggAtMaCwShUUg0TDA4VA4GAIDgSBV1YVd0OXFEviPe2BAw sA2rIpFBRL/Zhx6tv79PQCXV5ZWVJVVVJdVFfULLm69Kuh3hr6oaji6GoGuRq BBCEw1CgtC4UFoPBhDBONJEEINhFQHpRS3PdPZSODWEVeI5osx gH7FcuwMgGXK39C3MPmMFhb1yxEg2Dw4kwtjcGB0NozGhFKZUB oTRmPCQOB7P/7k1Np1g2vXD67fMLh+w9CGjUMbNg5t3Fj4ZP1G4OuDv6Rqb1z+ 6ecDL159Zvjqs8O/vLf33wTw9MXvpi9+M/3j19M/fjX9w5fT338+/f3n0/+8MP3P89PfnZv+burS+VPvHNr1zqG3Dh3effjI7iNH9xw5uufo sT1Hj+09emzPoSO73jn85tvv7Nj/9us3blxfsPCOBnudyVYn1+ATmXqXj+/08phceEd30h9W+UIqHLHi/geGExlLMmtJ5SzpvDWbt+aarLkma67ZGk8abQ4pANr/IR/cfvvVkye/zGQ+TyQ+qa0FxHsLeo/cfvvh228/VFLyTknJwZKS9o70mrWdDz408OBDgw8+NLD5wf7ND/Rt2txz/+ae+x/oOf3RifsW/BWof02NeBMAYBPOYJwFsN6ALdIXo6tHa/Xoon4RMg3C20w8UVpxBoqYQiCn0OizWOxZPO4cEX+OTDhHIZ6n EM9TiOcoxHNkwjki/iwedxaLmUIB9EWcAcE+q4J+VFZ9rKLaa8QB4rXbCXY7wW4j2Gw Em41gtxEcdqLTTnTaiQ470WEj2q1Em4VgbsA3GPEGPU6vxRJwp ZvvH0jFDcm4MRU3peKmdLwBSCrWkIw2JiKN8XBjNNgY9jeG/I2tbsU+LnTKBz4XgZxLQc43QT5vB305VvXNw2Uvt7LunDhw2/oT/7np5P/Z/P7/2fz+f97/3n9tOHH76qN/G3nnzr5997TuqFryetvTx29cv3TjfOjGj099dTr88hbjyEj36G j32HjP+HjPxETvxETP5GTv6tW9a9b0rl3bu25d77p1PevX96xf 33Pq1Il77vmrVkvQagk6HUGvJxoMRJOJ2NhIMltIFmtBv3bHbG wOotVGMFsJjWZ8oxnf0IAzmXBSOfYv95TVmKKilnV1qY2R1R2H Plz66/vB6X3Ibw7S4xs3yke3G0e3WMYeaxx6WD/+jGbjdvmDe0Wb9wnW7yhtbKnA0QwaQr2GUK8mGDQEo5bYoCM11 pPM9RSzgWIxkC1GstlANteTgI1ZBjVRryLoFASNYk7xK8UpZXi FBC8X42RinFSEkwhxYiFOLMCJZsLHifg495bDvY9vXf/0CxMv7Vrz+tEN2/Y3j258biR9alD4bQ/0cvv873pgp4dFO9Y1925+qv+5/Y8c/OzJY1/OAfCbL576VrNh50unv9Fu2CUWE6VSkkJBUatqdNrChSRjfZ3JU GecAbCcUtQvWSwiiUUksZAoEhDxeFD7yrzDrnbY1Xa7Gg4vW7t 2KBBsCIQaAqGGYLghGG4I3Zz3t7d8e2bLN59t+Oazdbfk609Xf/lR/+fvt1442XLhZPOFk80XTjZdOJm/cCJ3+MXUD+c3WfZMU7ZO/+WxW3rha1e+HL38xciZox3PbQhMjveMj3WPjXaPDHcND3UODXY O9LUP9LX39badOHHkb0UAk/CVJFwFEVdBwJTjZgFcikIUDAyHLhTw62RWv6tj8+BDL8R7NnlW rrOtWGtpXWdp3aBJ9z2hYuzjVR6pB7/ngp+OIT/Ooz5div50GerMEmRnKpQcaBp8pT4+mKrPt6sy/ZrMgDrVo4qvUMYi2maTa0VLuGPN4EMvuDo2azxRtYpPIkEJBAi BAAEMjCkYGIzGgOfdceddNDqjCOB7599z3/w5Br77vvvuXbiwtKIymU7fOX/+7yy+mrMB6zf0ndXviy+9NPf/6uDQ8C36BWx85swUFk8uXACuguCIlF27duNJtZVgeBUEAcw/Q5E4KpO3Z+9+JldMoDAodZwNmx7c8eZbb+7c8+BDj0vkBoWmUV tvMza6AAC7ZwGcLJTAqd8auMBgjVZHpdI0Wt2tEp6D4T9eGZ3/3fzxyd//DcBzmKrT62k0Oo0+G71er9frgU/+X+l37szz0uXLVw6NhfuejrRORKPRYDDk9fqcTrfVYjcZzTqdQ anQSCUKAV/MZvNoVCaFQiUQKBgMAYnEwGBIEBheBYLOpS9wuaqiElJZDQMAD IWhEUgsCk3A4Shkcl1dHYPBAA5OyxQKjV5vbGgwf/bll3N/e+x9+fFwJDr19dRTD6wPRQDlhqemji5bujQQDN4SfyEBfyAQCA T8ha+HAqFQMBQKhcLBcCQUiYQjkXA0GonGovF4LJGIJ5PJVDqV yWby+Xxzc/PixYuXLFm6bNny1hUrVra1ta9s7+zo7OrsXNW1qmdVd293b19P 30DfwGD/4PDg0PDgyOjQyOjw2PjI2PjY2Pjo+MTo+MTYnIyOj4+OjY+MjA 4NjwwMDfcODKzq7W3rWrWkvSO/ojWxZIk/n3ekUqZYTBMKyX0+kdvNdbpYDifT7mDYHAy7k+5wMVeKYewAAC AASURBVJxuptvL8voK+g1Hi8uck8JkSpRKi9IZcTotTqeBw7zC REIQj/NjcV4szovFuLEYNxbnxhO8RJKXTPKSKT7gz3iSF0vwYgletJhY khdP8hMpfuEvxbnRGBeYWw4G2cEgO+Bn+f1Mr5fp9TC8HobXw/R6mDMADoY44Qh3Rr+pND+d4Wey/GxWkMsJcjlBJsvPZPjpDD+dnskcEid4ha1aEW4wzA6EWH7gwbC P6fUyPV6Gx8vweBhuD8PtoXs8dI+X4fHSPV6620N3eehON83mo FrtdWZrbaOlZm7M1lqLtdZqq7Pa6uxOmstN83jpPj/DH2QEg8xQmBmOsKIxdjzBTiS5qTQ3k+Fls4J8TtCUFzY1iZqaR E1N4qYmcS4nzuZEmZwoOQPgCNcb4Dg8TLOdbmikaevrFOoasZz MFxJZHDydgaujYsgUTAEehQFUDJGMJdXgKLX4WiqhjkaiMigzB mZzqRwejcunCwQMgYghEjPFEpZYwhJL2BIJRyLhSCRciYQrkfA kEp5EXDCwRCSQiGbcy5eI+RIxTyLiScQ8qZgvlQhlEpFCKlbKx GqFVKuU6dUyg1Zm0ksbDVJzg8RqFtttIqdD4HbzvV6Bzy8IBAS BoCAUFs7UvwCAE3FxPCaKhAWhAN/v53o9HI+b7XaxXU6208FyOlhOB9NpZzjsDLuVDlS45sZC/Ws2U2cA7HIyAAD7PEyfBwAwy+dl+zwsr5vldhUIbQNWQ5vqjIZ a4A2wTkdSa0gqNVD5FqJQ4ZUqvEpNUGkIgH7nDkKrNHilGjczD j1zuEguQ8tlGLls9j2wTDpbCMukM78G9buRSVFiEVIoRPD5cA4 HxmBCa6lgEgVEIFVjCVUYXBUKU4nEVCLRlUhUJRJdiUBXAfRFY UGFbVhoMBINRqDACCQEjgTDkBAYAgxDFBgMhRc+3jQIDQAYCoY V6184AopAQhFIOAo1q18cfka/KEJRvwQSeu7vQxwBADAai0dhcEg0FonCIAp3mJBQGAIChRdeAs 8e+C0a+A+3YQEboYFdljMM/u2T4JmHwTMALl1UWr6orKK0vLK0orqsElQ+q9/C5HMVBFYFQVRBZ+iLqUZiQSgcCI0Ho/EQLBGMJUHwZAihBkqqg5KpsBo6jMqE0zgIBhfF4qM5AjRXhOGL MQIpViTDiOQYsWIGwFipEitVYYv0xRQe/crQAimKL0ZyRQiOAM7iAcUvlMaCUplQKgNKZRQMDILc98knpyb X9K1e07dmbf/adf1r1/WvW9e/bn3/uvX9a9f1r1nXv2Zt35q1fdNpyvT09NXnRq4+0nb1kbbrn39SAP Cne6+/3Hb91Z5ftnZcf2fL9ePbrh956cZ3U/8+gKe/ObPt1WffPvjmwXfePPjOzncO7Tp0eNehI7sOHd75zuE33z74xv 63X9+3/9Xde1+5fv36wtI7TbY6o6VWpsLFUnqbm2d1cRls2MrOuCeg8Pg VOELFps3D0WRDNNUQSzUkMg2pbGMq15jKNaZzjZG43mITnbz99 vduzsli3i3m83z+5/Pnv3/iiWM3ixdA78GSkoMlJW+XlBwoKdlfUrKvpGRFa2x8onXjplUbN q5av7Fz/YbOdes7163vWLe+fd36tg9PHV248G837b6aC2ADoF+svh6jq8f o9BitDtAvSqlCyuVw4apa4XPcR4XIDypAn4FgZyDwKRhiCoGcQ qKmUOgpNHqKx5symaZMxiktZ0qGOCOBnxHDzoggZ0TgM0LQlAg 0Ja4+K67+mLfoSWW11YK3WfFWK95qxVssswG+brPgrRa81Yy3m vHmBnyDEWfQY/VarFaNwWEX3b+xPxrSRUO6aEgfDdVHQ/WxsCEWNsRChljIGA0aIwFjyGcKek0Bj2mVW3LWAz7nh5yNQM4l IOfzkAttkC9Hqr95oOJdV9W+aO3zg4YHRl2SbO9fJo/8ZeLw30YP/W3w7fk9e+9t31W6ZHt59mVo5vkvvz1/4+LLN75aNv1V+PRe6MDgyoGBtsHBlUND7aOjHSMj7WNjHWNjHR MTHZOTnatXd65Z07FmTcfqNe0ffHBswYK/GwxEg5FoNBKNJlJDA6nRTLIAxe+t+iXONMBmC34GwAYDbkFl6T/IkkpbV6WjO7fR++Fn0V9Phm7swXy+v4bp9YJ1KY4tQDKH77Mtx/U8VbduF3njfuKGfZi1u2Ejb1S2P/nf1EYqh6FT4YHoiww26YgmHalBT2rQkxvrSSY9yaglGjREvZqg UxI0isLAc3HmGaeQ4OVivESEEwtxIgFWyMcKeDgeB3tLPFuO9D 3+8vqnX1j70s7BFw6sHu09N1j7S/+9V0cRlydIl1ZTLo2TLg2ifllVeraHtHXzUOfTux9++9Mtx798 7PcALBKRpBKyQj4HwPrfB7BUTJaIyWIhSSggCfhEPo+IxVa3tu bNZjkQKLRs9epBt6fe4633eOs9vnqvz+D1z4nP8OGbSy+8O/TZ/mWf7l326d5ln+xZ+vHupR/vXvLRW0tO71p8amfLh282f7Cj6f03mk5uz7/7Wu79Hdl3X09/dmTglx8fqXh+et79V+d1Hr/JvzeuXf5i6NKF/otne17Y4B4a7Bjob+vva+vtae3tWdHTvXxV17KuzqUd7YuPHTv 097/9iYKvIuOrSLgqIq6CgKsALgADI9BFA5ciEaUI2CKHTQ/SZdc9/Xqoa51lyZg+P6xtGlO3TCpbVmt8LbsVyCP1oA8CiI+bUGc60Gc HMOfHMOfH0V8OEYyRpu4nkxvfUg+/Km7bIk+uMTh7TcYujaidT2hjKkal8kiyoWkw1LVu3dOvg/X5oN9KIkGIRMhMCQwAGMi8O+68q6a2bv7d986/596777l3zhT0grvvXXD3fQvuvm/BfQsXhsKRu+bPn3P9qAzIgj8Ok8N9992TKAx+YHDoypUrwXB0U XnloorKUCR64MDbpRVVpZVAqksrqmca4NJKUFkluKwKDOy+emv 3Hr5IWgUG9IuCwDEwFIHG5O/Zu5/Nl5Fq2bU03rIVnceOv/vOoaMef1yqMKo0Zr3BZjK7LfYCgH3BWDCSiMSSN5fAswaeYTCV SpuenqZSaXMjFIkNRlM0npiR8P96M+l/u6j0Ow+J/0i/er2eRqPR6PSZ35RlZWXT09NIJBL4Ip1O/7f0e+uB3+Tr2587sGftJx8fPn/+XOD5S+ZN13XZJ2xWe4PJrNcbVSqtVKoQCiQcNp9BZ9fW0knEG hyWiELh4HA0BIIAgWBV1ZDKSnB5Baisorp4tHm2/q0GwUEQJBSGgiMwSCQWgyHg8YCBaQwGm8fji8VSpVKt19d/9tnhbCbr9nh8fr8/EAgEg8FQcOrrr6cvnVm6dLE/6PcF/WemjixZ3OLz+3x+72x8Xq/PMzc+v9fr9/oCPn/A6w/4/EG/P+gPhALBcCAUCYYioXA0HI1HYoloIhVPphPpXDrXlG1qybcsaV 6ybPGyFUuWty5tXbl8ZceK9s62zlUru1a1d3V39PR09fR19fV3 9w/2DAz2DA73DQ33DY8MjI4NjowOjI4Ojo4Njo4NjY4NjY4OjowOj owMDA/3Dw719A909fV1dPes6OxsaVuZWb4itniJP593ptMNsZgmHJYHA mKvl+90sR1OptPFKMTNcHuZHh/T62cHguxgmBuK8KJxfiwxs89ZlM6I0hlxOiNKZ0SptDCZFMQTf GBDVSTKmUk0xonFufHiHHI0zo3EOOHZcMMxbiTOjQIkjnMjMW4 4yglF2MEQOxBk+/wsr5fp8TA8bobLRXe5gBFWhsfD9HqZfh8rGGSHwpxIlBuNceMJ fjLFT2cE2ZwglxPk8oJ8kzCXF+ZygiyQLD+bFWSzgmy24OFCKZ 3iJ5LAN8CLRLnhKCcUZgdDxQTZwSA7GGKHQqxgiBUKsUIhVjDI CgSZ/gDT52d4fXS3l+b0UJ1uqsM1G6eL6nLTXG6a2033euk+PyMQZIX C7HCYFYmyYjF2PM5OJDipFCcN6DfDy2X5TXlBPifM54X5vCifF +Xz4lxenM2JMllRMiOMJ/nhOD8Q4XkCHLub2Wij15toan2tXEkRScgcPoHBwtfRsTV1GCL5 JnLgCGg8CUMk4wAD11CJdTQSjU6hM2sY7FoWp47No3L5NIGALh DShYCBxUyxhCWRsCQStgSQsJgrFnPFIp5YxBMJ+WIRXzIbnljE FYu4YiFHJOSIhVyxiCcR86VivkwsUEiESqlILRdrVSK9RmTUiR oMwsYGgdXMt9t5TifP7eb5fPxAgB8MCsJhYTQqAoafE3FxPC6K x0SxqDAc4gcDPL93rn7ZTgfL4WA5HEyHnVnsfmnmxkIsZprFQr NaaHYbfeYNsMfN8HqYfm+BwT4Py+dheVxMN3AzyUa3WWnmxroG U63RUFOvp+h0JI2WpFYTVSrirH6VBCXwALiIXo2WoNERtFqCZj Z4tQanUuGUSqxSiVEqMAr5nCgwCgVWAdi4WAvLZ4OSyVAyKVIq QUolwDEkpFiMFAkRPB6cw4Wz2DA6A1pHhZBrQERSNY5QhcVXYb BVKExlMVUobBUKW43GVaOxIDQOhMaCUVgQAg1CoEBwFAiOBMOR YBgCDEMUGVysgmE3lcBg6AyA4YX6FwBwYevV3He/wOQzEQh6LoNvAjAejQEAjEOisQUAI5AwGBIKRUDAMBAIWl0Frq ycUwIDS6F/Y+BFwB3D0spFpZWlZVWl/5aBb9oFvRCofyury6rA5SBIRfHdbxUYXgUGJp9n9VugL4YAxpE gOBKUQIGSamFF+sKpTASNjWRwZ4pfDK+oX6EMK5JhxXKMWIGRK DASgMFKrFSJlSixEgVGJMeI5GiBDM0vFr8cPpzFhdE5UCoLUse A1NGLYUCpDADA93788Ydj46vGJ1dNTK6aXN09ubp7ck336jU9q 9d0T67pnli9anxy1fjkKgDAl9dnLq/PXF2fnr58EQDwjV0jP7eCrjUvvJq485LvTz/Z/uOift4Psnnfc+Z9VzPvB/vC743z/6n724/dxu97jN/1GC5tv/+n7fdffH3TXACPT/Tv3f/6vv2v7z+w/cDbbxw4+MaBt7fvf/u1fftf3bP35bf2bH3zrRd27Hzu119/KS2/y2SpNZhrpEpcJKGzODhmO5vGgrZ1JlxeqcsrxeIrNm0eCceN4b gxmjTGU8Z42pTImJIZUyprCkW1ZpsQMO3v5mjRusfuu+/nH3749vHHZzreueLdX1Kyt6RkT0nJnpKS3SUlu0pKli4LDQ43r 13XtmZt2+SaFZNrWidXrxifXDa5Zvnk6uUffHC4tOzvBVaZbwa wAVtvwOrrsfoCfQH9ogH9KpQIsRIufI6n2CYxr2HtB1WdqgB/VgX9rBr6WTXsDAh2xuE6e+DAsfc+OXTys8Pvnfnwo6mzpw9OvW E59/zCCy/d98Ur93712t3fvjH/nzvv+nH3HT8d+Ou/9v+304o0m3GNjbiGRmxDA9bUgDU1YBsasI2F4Aox4UxGnKEeq9 diNGqMSonGYhZu2jgQDKiDfk0ooA0FdKGALhTQhwP1kUB9JFAf 9teHfPVBb33AY/C5DYf8qHNu8JQXcjYMORuHnMtBLiyDfDFQ/fXGioMG0GE5+GMb5NMkw5dZdmf//rt69/2ja/fdLa/enXu5tGlbeebl+6LPzvc/Mfn8S9P/enb6q9bpb6KXTt/W27usr295f/+ygYHlAwPLhoZWDA+vGB5ePjbWOj6+YnKydWJixeRk6+Rk6/vvHy4tvaOhgdTQSGpsJDWa5xS/NqLN/juZqX8bGnENjTiTCcvkov5zfnUJJ3y3oanjYf0Hn3kvH4/f2In65yGSyalMpNyJiCwaEocDonTODQl1LRrfVbl6d/nkW4tGd9zd9+pdK5/7s7X9DghNISdqFDiNAqdV4rUqvE5N0KsJ9RpivRY4ZUQ0aIn1G qJOTdCqCBoFXiXHK2U4pQyvlOEVUrxCipdLcBIRTiTECflYPhf L42A4bCybhWEzi2Fh2CyM56kjfU9s2/D0i5PPvramr/VfI/Bfxqov38+5NIa8Mgq6MkG8MoG/Moa7Moy93Av9saN0xwM9Ay8eeOzw2SePffHU+z9o1u8AAPzi6a 8BAEtuAnDtHADXzgEwRSomi0VkkYAk4JF4XCKXQ0CjqlcszxsN MoNBajBIwZDSyclBu0Nnd+ocLp3TrXe59S6P3j0np3cu++b0oz 9f+vza5W+vXfrm2qVvrl36+tqlr65d+urqpS+vXvri6k+fX714 4erFc1cunr1y8cxP3x07sX3Zd2fW/Pz9g9f+ufnadxuvfrv+6jdrrnw9eeXLsctfDF/+fPDShb6fznf/dLbz+fWuVV1LVnUt6epc0tHR0r6yuX1lc1trvq21qXVF7vDht+ +4489kfCUZX0nCVRFxlQRcJQFbgZ8xMKoMgwS2YZXW1sB9kTA7 MrB84jFT06Ai0SuO94lSw6LcBDc5HLM6Dukh73vhn7SgpnowF1 Zjv3wA+9Vj2K+3oI8N8UWhxY8dyD550P3gHuPkDlnHC6LEIyLr OqFihE/t5mg6jUx7kzzebWoaXD7xGCc6EEklmEzCTAOM/S2AiWTK7wH4PgDA99y34J4FC9xeLwDghWVli8rKFpWXLyorX1j MgtLyGfe+uXMnCoNbUFrO4nD/dfHib3dwT09PHz9+Yla/lcDr3+rSiurSyupbALzlqWei8dTI2MTU1FlKHROKxCPQJDpbuH ffAa5QQaFyqQyhTGW8cOGLzz//wtDgkqsaNDqr3mhvMHusdr+zAOBoMJIIx5KReKrgnptL4BkD11 GpAICB7/PXX3+9fPnywYMHxycmbq2FZ+aic7n0/ycD02j0mdwK4Ln6nUNf4AeTyQQYjEQi/3cA52foO3tcN5lO51b/+emt2td3uj+fcr506YeuD352Pn5dM3CJ5RhXq3UyqVIklHI5Qg aDU1fHoJDr5ha/YDC8uhpaWXnT2DNwsbmiElJZBa0E9AtGgKFIKAwJR6CRSAwajc XiCEQimUKhUKlUNpstEPClUqlarfr000OpZNLusLk8TrfXBTj2 zNSRJ59/fffWR7w+l8fnPHPmSEtLzu11uL0Ot9cOxOWxuzy2Qtw2t8fu8t iBX+PxOj0+p9fv8vnd/oDbH3QHQp5gyBsK+8JRfyQWiCVCiVQklYllcolcU7KpJbN4SXb Jsvyy5U3LW1ta2xa3tS9e2bG0vWNZR+fyrlUrurpbu3vaenpX9 va19/V39A90DQx2DQ13Dw13Dw31DA11Dw33DA33DA51Dw52Dwyu6u/v6u1tX9W9orNrSXt7fkVrcumycMtiby7vSKUb4nFtOCwPBEReH 9/t4ThdTIeT4XIzXB6G28PweJleH8sfYAVC7GCYE45yIzFeNM6PJ/mJlDCZFqbSolRGBJw1SqeFqZQgkeDHYrxIlBOOsMNhdijMDkfY 4Qg7EmEDDI4CZ3sjwNUiViDMLiTCCUaBf0VBv8EQJxBkz3maS3 c46c5CGE4n3e1meD1Mn48Z8LNCIU4kwo3FgFlrQTrDz+YEubww nxc2NQmbmoVNzcJ8XpjLC3J5wayEc4Jsjp/JFt8kAwaeraB5sTg3GuVEAcAXE49xi5+zC2+JI6xQmBUMMf1Bp i9A9/rpvpvC8BfCDAZYoRA7EmFHo5x4nBOPc5JJTirFSaU46RQnk+Fm M9xslpfL8vJZXi7Lz2UF+bwgnwe+eVEmJ0znhMmMMJYUROK8QI TnDXDsbmaDtTD/LFVQBCISm0egM3F1NCyltgDggn7xaBwejSNiCCQskYwjUQADE+ poJBqDQmfVMNm1bG4dl0flCWgCIU0oootEdJGYIRIXJCwSsUQi lkjEFgk5IiFHJOAKBTyRkCcW8gAPi0VckZAjErKFgmL4bIGALR KwxUKORMSVinlyMU8p46mVPJ2aV6/jmYzcxkau1cp1OLhuN8/rLQI4IozFRImEOJkQJxIAgIXRiCAc5AcC3MKyKzfb5Sw0wDMAt s2pf4v6pVstdJuN7rDRnQ5gAxbT42Z4iyWw18P0upkeF9PtZDg ddIeNbrfSrBaauZHaYKoxGih6HVmrJc/oV6HEK5UEZWEFNFGtIWi1RJ2OqNMTdXqivp6oryfq9YWf6vQEr Q6v0eDVapxahVOrsCrl70SpxCpmbYwGumK5DC2VIiVipBjYjyV ACgRIPh/B5SHYHBiTCaXRIbVUMLkGRCRX44hVWEIVBl+FxlWisZVoTCUaW 4XGVmFw1Rh8NRoHwuBBaBwIjQOjMCAkCoRAFvQLR4JgMwyeqYJ vAjAYCoNAoWAoFDzz0zn6hc2pfwv6xRNvAvDMLPQtAMbeBGAEE g2Ho+BwJAzYRA2GgaohVXMNDFxpKI46/1a/s9cMyyoX/U+roefod1HZwlJg/rm6rBJUXgUury4AuKhfRBUEUQVDVsHRxeKXAMYSIXgylFgDI9X ByFR4DR1ey0BQWQgaC8ngIJlcFIuP4ghRPCGaJ8bwJViBFCssA lgkx4gVMwaejViOFsnQQimKL0FyhUgOH8HiwukcGI0FpTIgtTR wLRVcSwXX0MC1NEgtHVI3B8DDox2jYx1j453jk4VMru6aWN05P tk5NtE5Ot4xOtZRAPCI9/KY9/LayPT1XwoA3hL+HwD8DWbe16B5Xy6ad65s3mfl805XzHu/ct7xqnlHQPMubt8AAPiLDw+NjvXs3vvK7r3b9ux7de++V/fs27Z77yu79768e8/WN3c9v2Pnc6+/8fRr27f8/MvPZRX/MJpr9Q01Yjk2nNA12lgNVhaNAW1rjzvcErtbgsGXb9w8HIjog1 F9KFYfjtdHE/XRpCGWMsTThkBY3WDhHyopuSXvFHNwjnW/3LDhi/Xr9//pT0DHO1e8b5WU7Cop2VlS8mZJyZslJTtKSppbPH39mbGJxWPji 0fHWkbHWkZGW4ZHmoZHm0ZGm06efLu84g6zBd9owTfOLMEy4Qz GW/QL0BetUqOUKpRCiZTJ4PwUUfg8T7FNotgm6TGijyyqKBi4CjoV jh85db5v68eZJz5qeeaTxc9+mtvy0cDLnxz76MJXhzwAei8d+O vVw3/++djtv54o+fVEyeVD/7m68z6DAW0wYgwGTL0Bo69H6+vR9Qa0wYAxGDDG2WAN9RidFqN Ro1VKtEKOQqMXbljf53XLPS6F16X0uVU+t9rn1vg8mkAxfrfW5 9J6XdpWj/C8BzzlgJxxQ6aCkLMxyLkM5PxiyBfd1V+tqTidhlwYCf548IFn n3kY1Pbagrad9y3dfk92693RZ+4KPHmn55G7Q0/d5X3sz9ZNuiXD098OTX8enr64ZvrsvN6eVFdXftWqpp6ept7e5 r6+5oGB5oGB5qGhluHhxaOji0dHW4CcPHmwvOJOs4VstpAtFpL FCuiXaLURbTaizUa02ghzU3j9a8E3NhZf/xqwi0Dl8xYy71XGhh9XHDttuXgy+/NryF8/IOnsbItV6rbXOK01DkuNrZFiaaCoNMy/JNf/bWj3HX2v39n32h1dL/9t2TN/jaz+P0gphUFUynFKOVYlx6nkOLUCp1bgNSqCVk3QaQg6DaFAXy VBrQT0i1dIcXIZXiHFy6V4uRQvleDEQqyAj+VzsRw2hsVEMxkY Og09EwYdzaCjvU8dGdjy2oannu8ZHfx+gPjL6tIrz8amp6d//faja48brvSXXxlEXBlEXR5AXulDXOqCfN8JWj/aP/LywSePnNvy3vfaYgNcBDBRIiHJbwJwrbG+1lRfa9TX6rU1NwFY SBbySXwukcshslkEFLJ6+fKcTivWasUaragatGh8YsBsUZktao tVbbGprXa1za62OTQ2h8bu0Ngdmo92Lbv20/kbP79z4+rLv5etN65uvXH1pRtXXrx++fnrl569fvXglR8PfrC7 68gruUNbswdfyhx4IbX/ueTeZ+O7n47teir65pPhHY+H3ngseHBr7Nl1zrbW3IoV2eXL0s uWppcuSS1dklrckmhpjrc0xQ6+vffOO/5MwleRccAD4EIImEoCphyPKcdhyrHocgyqDIMqk4hoMm8mNvCw e/mYPLaKE+xkhnsYsUFGapwS6B4ziY9boR9nkGdWoS+swX71GPbb FzDfbcN8/wZqcqlZl2t+7WTr1qOZpw76HthjHNsuXfGMOPyA2DjBFw3xRFl nrXMpJ9gpj61yLx+LDz6sDOQUCm7hATAODGyEBrZhoTGgeXfc+ Q8CkTT/7vtueQAMdL+Afu9dsNBis/1j/t0Ly8oWlZeXVpSXVlSUVpQvKi+fkXBx2rn83XdPojC4uY9+b/lx8eJFDk8w2wBXzGQWwOVVkPJqaAUIFo2nnnr62ZGxiamzZylU FgxFQGIoTI547763eSJVHY1PZ4lZXPmpUx/temufVGFQasxavc1gcjRaPDa73+kOeWYAHC1OQQPXdH5TAieLA K67GcA//vjjd999R6XS1Bqt1x/4o+fBv5M/tnE2l6fR6D5/wOcP0Gj03598zufpxY4XGHtGIBBlZWVAA8xkMoFP6HQ6fe4gdP 43le+cE0cdnbndj+B14brlD/558pnaL7/+6Pr1zPXra7ZNPe185FdVz78Yga1SuY7HFTKZXGpx5hlbLH6hU CQIDKuuhlZWgsorQOUVs5PP5cDkc0G/MBAYDoYioDAkDI5EIFFIFAqNwWBxWCIRT6EQ6+pqWCw6j8cRSw QKpfTTT99JxiMWW4PdaXY4rU63zeWxnTlzuLml5cyZw01NKafb fObM4aZ80ulqdLgaHE4gJofTZC/EaHcaHU6Tw9XgdDU63Y0ud6PLY3Z7LW6vxeOzev1WX8DmC9gCI Ucw5AhFXJGYJ5bwxpP+VCaYyYVyTZGm5lhLS3zxksTSZcllK9L LVmRWtGZbV+baVuZWtudXtje3dzZ3drV0di1e1b1kVffSnt5lv X3L+/pb+/pbe/va+vpX9vWt7O1t6+ltijcHDwAAIABJREFU6+5pXbVqWWdXS3t7 vrUtvXRZtGWxP9/kzmStyZQpFteGI4B+eR4vx+VmOVwMh4vudNPdXobHx/D6mb4AKxBiBcPsUIQTjnKjcV40wY8n+ImUIJkWptLCVFqYTAlS gH6T/FicFykUp6xCgqxgiBUKswAJhyPsYJjlD7K8AeacsHxzdjgHI5x AiO0LsLx+ptvLcLoZDifdZqdZbTSbnWZ3FCTsdjO8XmbAzwoF2 ZEIJxbjJhK8VIqfTgsyWUEuJ8w3FfTb3CxsvsXAeUE2XzBwBui BM/xUpvgyOcmLJ3nxJC+R5Mbj3Hicm0hwEwluMllIIsEBEo+zYzF2 JMoKR1jhCCsUZgbDjGCokFCIOSesUJAVDrOjEU4syonHOYkEJ5 ngplPcTBoIJ5PmZjPcbIaXAz5mgfBzOUE2J8zmZgAsiKUEkQQv GAUaYFaDla430mYBzC0AuKYWQ6IUardZABMweCIWDxi42ANT6W Qak8Jg17A4tRxeHZdPFQioAiFNWAgdiEDAEAgYAgFTIGAJBGyB gCMQcIUCrkjAFQm5YiFXJOQIhWyhgC3gs/h8Jo/H5HEZQPg8hoDHFPKZYiFTKmbJpSyVgqXVsA317IYGtsXCsds5L hfX6+UHAoJQSBiJiGIxcTIhTibFiYQYqH+jYUFoFsAcr6fw+nf WwHamrfj6twBgC91mpdttDLud4XQUhp+BeN0MIB4Xw+2kuxwMp 4PusNPtNprNSrWYqY3AA+B6ik5L1mjIajVJqSQqlQSligjsvlJ riAB99fUkg4FkMJINRpLRSDKaSAYjyWAkGQwkg4FYX0/Q6wk6LV6nxWs1OI16TlSAinFqFU6lKlbECowCKISBHdEihECA5 PERXB6Cw4WzOXAmC0ZnwKg0CKUWTKKAiKRqfEG/lWhcJRpXVaRvQb9YPGjWwLMNcDUcCYIjZ0tgOBIMR0Dgsw0wGA qDQOHg2RIYBobCwDAYGJh/RiJhKBQMjYajMfDfAnhOigAmzNmAVRiBLpbAWAQKg0CiEQg0HI 6EAVPQEBgYBKmea+CKqrKyqlsGoRfNNfAcAJfeVAKXLVwIGHj2 hGJRv2ULgQfAQP1bPOpbOUNfCKIKgqyCoordLwGMJUHwFCixFq AvopaBpLIQdDaSwUWxeCgWH80RojlCNE8E6BdT0O8sgAsl8C0R yotjz0IkWwBn8GA0NpTKgNTRwDU0MKUORK4DUWpBNXVgChVcQ4 PU0aFUBhQEvvfjjz8cHG4bHl05OrZybKx9bKJ9bKJ9YrJjfLJ9 bKJ9dLx9ZKx9eHRlAcC9xsu9hmuPLp8B8PU1gp+HWTc+2Xv91K 6fXxu5tmXJtUdzP+Vw/z6APz22b2yid+dbL+3avfWt3S+/teflXbtf2rnrhR07n9/+5jPbdzzz2vYtr7z2+NZXHr127WpF1XxDY43eRBHLseGYzmRhG s0MKh3S1pGwO0U2pwiDq7j/gdFASBsM64JRXSiuiyT00YQ+mtTHUvpARNVg4e8vtri3ZF8Run tLSvb9/e+Xzpz58dixd+BwgLu3iPeN227bfttt22+77bXbbnv1ttsyOXt 3T2J4JDc8kh8azg8OZQcG04NDmf7B9OBQ+viJfVVVd5mtMwDGz QK4HqvXY3Q6jFaL1mjQajVKpUIplSiFAimXI8ViGK+XKn5RAAB Yez97K7j8nYXlpyrAUw730dMXApve9W06GX7og/ijpxKPnoo+/KF/83uhzSePf/zFpQ/UAHrn5uqR/9qx+Q61GqnVoTRalEaLUmtRai1Ko0VpdShdIWi9Dq3XzegXBWw NQCIXbNgw4HLInHaZyyF3OeRuh8LtVHqcSo9L5XWpvC61x6n2O NUeh/pJL2XKBv7MAj7jgkwFIFNznwGPVn21tuJYgGpNj5SnXyrPbSvP byvPvrww8fz8wBN/tm/+S+O6Pxkn/9SwVta+pcbVPv1F7MY5y/TVE9c/LXllmNPenuroSHV0pLq7s93dmd7ebH9/rr8/OziYGxrMDg/nBwezw8PZEyf2VVX/w2ojW21kq41UTNG9VoLFSrBY8cUQzJbC8DPw9NdoxErk6P/+y6K/w6W9D+r2HNN/+/7iq69gpk/A+8b1C1Ect73GZaM4LTW2Roq1gWI2khvqyVWG4H/37v5/Wl/576Uv/GnJ039teuzPwTXzCKYKOFYuvSkKKVYhwykVeLUSr1bi1Qq8SoF XKfBKOV4hw8tlOLkUJ5PgZFK8TIqXSXASMU4owPKK+qXT0VQqq q4OVVuLqqtFUetQ1DoUjYryPnVk9KltG7Y8e6Jbd30t9tLwgqu 7x28A88DT07+8NXKpu/py26LL3bDLPfDL3airS+6eGtW1PfTyhjePP/X+PzXr3rgJwEKiREKUy8kqJUWrqanX1RqKBjbqa/WaGo2SopRT5JLi/DOfxOMSOWwCi4lHIqtWLG9Sq0VqtVCtFlZXL5qYHDI2KEyNClO josGsaLQozValpRirTfnxrmU/X/72j+m79caVl65ffuH6peeuX3rm15+e+vXik79e2nn96nu/Xv3g1ysnf7187JdLh3/56e2fL+75+V+7rv2w/dr3265+9+LVb5/95uP1z6xxLFmcaGmJNTfHmvKRfC6Sy4Zz2XAmHcykg/v27rrrzr8Q8VVEAMD4IoBxlQRsJQFbQcBU4DAVOEwZFl1mMsqw Dfmm8cf0mT5usKPO207xd5NCg4TwCNG2dIeR+L4P/lkb+vNJ7NdPYP/5Gvb73Zjv96Eu7sY0hOK5yaX7Tve/8W7r1iPpJw64Nu7S9G4VZx8V29bx9ePiGneE6Gqr87Zzgx36TF/T+OO4xqaGBjUWC8IU7yHN6BeNAc27465/EEjkufqduYFUyIKF9y5cWG80/uPuuwv6raworaworagorahYVF6xqLxiTg9c/uGpU8FwZEFpxbHjx198aestO59LK2ZS9ZtUl1aCZgBcvP0Lr4I gQTA0BI6FIQkIDBmNr8UR6UQKi1LHq2OIGGwph6/ki7RiWb1cZVRrzTqDzdjoNFt9Noff6Ql6iiPQswCemYL+TQn8P wP4mWee8QcCwFw0g8nU1xv+/ftJM/Sl0mhUGg0ofoOhUDAUugnAN+21apoBsF6v1+n1CATidxv16elp Gp3+BzeBiyeOstmXtwoPq0AHINXexX9efv+fl2y65+VzpGvXMy d/erp553X96K+ixacp1s0VBC2Vyqyh0IjEGhyWhEbjgeIXAoEXx5 5B5RXVZYXM6BdcWQ1MPsNAEEC/CBgciUAikSgkGoPE4NAEAoZMwdbU4qk0Motdx+MzxBKuXCH45P MLc/5Tvh7oXGF3Gj87cyifiw1Mrn3rxQdsDv1nnx3KZsM2u85q11pt WqtNY7VpLDfHatNY7RqrXWdz6GwOnd2hd7jqne56l8fg8tS7vQ aPz+j1m3yBBn+oMRi2hKLWaNweTziTaVcq48nmvLm8L9/sb24JtCwOtiwOLV4aXrIssnR5dPny6PLlsRWt8RVtibaVybaVy faOdHtHprMr09mV61qV71rVtGpVU9eq5q6ups7OfEdHfuXK7Ir WxJKlkZaWQL7Jk83ZU+nGeLI+GlOHIvJAUOT18dxettvDcruZT hfd6aK7PHSPl+ELMP1BZiBYAHA4yo7EuNE48HC3sK0K2NUMlK6 JJD8eB27zsoOhwmDwTAJFDwdCLF+A6fUz3D66y0N3eRkuL8PlY 7h9TI8fkDDbF2R7/Sy3j+nyMBwuut1Jt9ppFivVYqVabTS7g+50MlwuhtfD9P9Gv5m MIJMRZoHh4abZ+hfIrfQFkuGnMvxUmpdM8xIp4H0ysEG6sCsLo G8qyU2neOkUL53iplLcZHIWwNEoKxJlhaPMcIQZjjDCEUY4zAy HmeEIMxJhhcNA2JEZ/cY4iTgnkQD+mb8FMCeb4QJtcCbDy2R4mSw/kwW+2wKA4ylBJM4PxXjeINfhYTXaGHoTTa2rkykpAjGJwycy2H gaA1dLxVJqMCQKmkjGEIgYHKEYIgZPxBJIWCIFR67F19QRa2kk KoPMYFFYnFo2t5bDq+Px6/gCqmBO+Hwqn0/j8Wg8Hp3HY/B5TD6PxedxBHyOgM8RCjhCIUcoZAsEbD6fxeMzuTwGh0tns2ls No3NpnLYVA6bxuXQ+FyaSEiTiOkyGV2lYuh0TJOJZTazAQD7fP xAYHb+OZkUp5LiREIUjwlj0cK930AAOPbL8Xk5Xg/HU3wM7HSyAQPbbczCBqyifp0OptPJdDuZxdNHTI+b6XHN0Jfut NPtdprdSrNZaTYL1Wqhzs4/15OLDTBJqSIqVUS1mqhWEzVaok5H0uvJBgPJZCI3NFAaGigNDe TGRnJjI7mhgWxqIJtMJJOJZDQSDQaioZ5QryfU6wl6HV6vxeu1 eJ0Wr9PgtRq8VoMHPKxW41RKLDAmLZehpVK0WIwSCJA8HoLDgb PYcCYLTmfCqHRoLbWgXwKp0P2icZVzMqvfPwYwqAhgEBwJQhTa YDAcCQE+AgaGwYsGhs7qtwDgQv0L6BeBK578LbiXMDfo2czpgQ sGxqHQOBQKi0BhEAg0HIGCz3kJDAJBbhqELq+ceQx88xT0b6vg imIJXDZTAi9cNDdlwBLpRWUVi8qrSiurZ/7QGzjtWwlBVEGQ1VBkNRRZDUNVIzEgFB6MIYJxZAig31oGgspC 0tgoRqHyRXOEaK4IwxOh+WIMX4IWSDACCUYoxQqlGKEUI5RhRD IMUAKL5BiRYk7kaIEMxZcguSIkW4Bg8mA0NrSODqmhgSlUELkW RKwBEWtApFoQuRZUUweuoUJqaRAqA1oNuvfjjz/sG1g+MLR8aGTF8Gjr8Fjr6Hjb2ETb6ETryHjr8Gjr0MiKweEVB QC3Si63Cn9+84FZAPcgf7m/cfrGjenrv0z/AizEuvTzroe+58y7mK25/tnR6R++mv7x6xsXTv047p8L4Gvv7QIA/MmxvWvXD7/x5vM7dj6/Y+fzb7z53PYdz77+xtOvbX/q1deffOXVx156+ZEXXnrouec3X716uar67npTjc5EEUkxoZjO2 MgwNjKodMjKjqTVIbA6hBhc+QMPjftDGn9YG4hogzFdOK6NxHW RhC6a1PlCCqOZM1PkzuStYnYVc0Kr/f7o0ffc7q+2bt11110z3H29KN5Xb7tt2223vXLbbS/fdtvW225Lpc3tHcH+gWT/QKpvINnXn+jujfX0/V/K7jM6yjrtH3geabqPXXpJppd7em93n54pmcn03nvNJCEJCaEji DTBtcvaRcSOve+uYt9de6Gou9a1A1KE/F/cM0kA9/k/D+d75oQXnENecPST73VdPyLlN996kUq7bBzAvoDA6xN4iOFnov h1cLu6ODY7x2YDCPpaLEBnJ9tgYOruQMx7DASArY+beqKc52fP 3ztv0df/eHvgrnf829+MXvv35A1vp29+J33zO6kb345d9/fA1W8N3/PeD9/8/WwAH//bjK+eP9fcybLa2VYb29KK1c622QF7F9DVBXR1cRwOjsPB7eri2 mwci4VjNgFGI8Bmzb3xxk2RsCEcMoRDxkjIFAmZo+HOWLgzHrH Eo61ELPGI5aUMZ3+Att9POxClf5qhf1poTUGP0L+8gvL1dR3LV yZm5e+ZU9w9p3TfnNJ9s/K7LonfelHitj/4rjnPsXmaZf00w5rA+vt3P/nnU/9e99t+16lj7/22T/B0lb98eXnFivKKFeVVq8pr1lTWXV5bt656xfraFVdUN2yoXXll 7coraxs2VN9660UabWYkKo1M0m+IcG9IGCQSPC3Nn034BF4v3+ vhqyH21D+Q+1eaH3jauu/d0aNPKMde63j6fvxcfHgOoEK0IlCvUhs0ahOsNKEam15t17d7i n/Y+PKUVc9MHXjgnPLtU5LX/JdnXZskckk7R6flmY08k5FnMjRjNvI6zTyLWWDpPD1mQadZ0Gk SmE0Cs0lgMgrMJoHRINBp+SjKg2EeoV+FHJDJAJkMkMsAuZyjk HOUCk763r9tu+exbdduOr6aeuwm5NfNc48+u+7UpP89Pfnj50d v7jqyZNaR5e1H1jAPr2YfXzrz5m1XrLzjiV3/+NZx3TMPvf+t88YXCADr9SKjUdzZ2QSwyyl3d8vd3XKPS+7uln d3ybpsMlunrNMkNRmlBr1Eh0twtAlgNpu0bNmgzYYTIVPmX3PN Fren0+3pdHs7Pb5Or7/T5+/0+y1+v8UftPiDlv8M4EcnF7+/Hdr92y+7Tvy888RPdx7/8fbjP9xy7PubjzWHn6/+9aurjny56fC/Nhz+57pDn6355dOVvxwcPfLlLQ9cn+jtyTUauUYj11PP1qrpai VVKacq5WSllHjxhWcuu/R8kYAkEpDFBICJa1hCkmQcw7wOIa9DwGtPxr1Uz5L+7XfaauvB 7CpJcpUgvY6X28TKbvL40h8EafvSlCfy8psLhpuLuucGhP++nf TL24x/7ZHTgoO3/3nD6/v++Of31z/5j5H7Xyve9lf/tqfMI7uMmZv1ro1OdqCfn1wjSa4Cs6tstfX92++keZckEoHJ7u VNStsll14mlkjHl34nuXfeHCLz589dsMDudF42e3ZLv6SFJNJk A89f1DEO4L/9vblFTez9/t6Tv6QF7a2NImKsisgEgKntZEYHhUmissg0NpXBobF4TEDI4oo BvownUolkoFSJKDRaDWxEcAtucBjMLrPVY3UEHK6wyxvzBZPBS CYSz8XThXS2lP2fANyoNXprZwJY9bsAPnbs2OQeWwOC/3sAjxtYpW7qWq3WVKrVSrXaBPBpah1YvHhg8cAEgIk/8sgjj0AQtPSsX4sWLXK5XP+Jvn39/b29vbc8pH/VRnq2o8PSac30XDBw/YUjd1625SnSqt0bqveddG86oh96X5N7jGtZOZOikYgVQqGUmHl msTgMBkCjMSlURrMOIFEXdZAXtZPbOyjtJOr8hZQ58ygLF9HIV AaVxqTSWXQGi8FkM1lsNgBwuACPDwiEgEjMkcp4cgVfpRaAkBj F5Vq92mSGrVZs375XK+Wk128JBG3BkD0Y7gpFug4ceK23kQtFb C/s3dPbVz5w4LVGTyYY6gyEzIGg2T8Rk68Vf9AUCJoDoc5QuDMU6 QxFLOGoNRK1RmO2aNwWS9jjSXsi1ZVMOVIZZzrbnc2780VPsew rVwPVWqDWE6o3Qo3ecG9fpK8/2t8fW7w4PjCQGBhMDAwmBweTg0OpoeH00HB6eCQzvDS3dDQ3ur ywbHlx+YrS8hXlFSurK1ZUly+vLFtWHllaGh4uDA5mFi9O9PVF ehr+Wt1drjqKZWu+aM7mDemsNpVGkikomYKSSTCe1CRSmmQaTG fAbB7KFaB8AcoX4UKJADBabq3pVmp4tUdX69FV69pqrXnvqlzB iiU0X4CzeSiTgzLZiWRzUIZIFkxlwEQajCc10YQ6mtDEkppYUh NPgYk0wWA4lYWTGSieAmMJTYTQb0QdDKuCYXUkqonFwUQSSqfh bBbO55FSCa1O0m9fn66/X9/fAvDp0fUP6PoX63r7tb392kafttGn7WkWv803kyo1rFJrPiBcq WHVGvGEEtoCcDM9daxeR2tVpFKBy2W41KRvM6UyWCxBpRJULsP lMlwmJsCLSKmIlktopYxVKli1itZq2KQGGG0F6W2gjeYn2mhgP Q2sp4E3eom/sK6nT1/v1Vd7dOWatlDGMwUskUZCUdDj1zhdKmuX3GiW4joxgokhRKQGB UoVX6Hky+R8iYwvkvCEYiL8CQDLBTKlUKEWqUCpBpZBqBzBFCi uwJoGVuJaJa5VYrgCwxQopkRRJYKoEESNoiCGQjiG4DjaZLAO1 ekQLQFgQr+oGkFUEKyEICUEKSBYCcNKBFFqtSqDQW0yqa1WjdM Jer1wMIhEY1gyiWez2nyeqH8NzaeP6sY6AeBSE8D5HJbLotkMm s1g2QyWyWCZNJpKIcnk6VVwWBMJa2JRMB6Dkgk4lYRTKTidgpv rvkkomQATcTAeVcci6khYHQ6pQkFlKKAMBZTBgDIYUPh8Cp9X7 m5ewJI6HFKHQ9LVJXE6Jc4mfaVer8zvl4eC8nBIHgrKw2F5KCQ PhWShoDQYlAYCEr9f4vdJ/D6xzyv2ecU+j9jrEXvdIq9b5Gl6WORqlsNCp0NIzEhbrTyLhWc 2cw0GjlYLoBgLRlggxFSDTKWaIVfSpXK6WEoTiqnjxS+HTwL4J A6fxOG3emDCwAIKV0Ah1oA5fCqHTwG4VDaXwuJQWBwKm0Nlc6h sgMbmEKGzgOYnC6Az2TQWi85sDUJPOn9FZ7MZAIfQL4svYPOFb IEQEIqInGlgAWHgs2ehxVy+iCiBOa0SmMXmsNgAk8Gm01k0OpN KY1AoNPIZy8CLSAsWjL9+dPY+cLMfPn0KetGEe4ksbF+wsGPBo g5i/nkhidrUL5U4+8wmNfXLoTA4FCaXwuZTOcJm/StRMuUalhJiaxAOhHEQHVH58nADT2viaU08nZGna3a/PB2h3/F08vSdxLovT2/h6S1cfWvvt6VflhphKEG6TE2TKqkSBVUsp4pkVJGMKpZTpQqqT EGTqWgKNV2pYZAps/ft+/CKDSNXblq6acvolq2jW65atnXbsquuXnbV1cu2bhvdctXopq2j G7eMEgA+vFh1ZLHy5DvPNQF8cO/J9cDxdQJiBProBv2R1fDRrZ5D/YLDazrHDn03duj7sV++Jc5fHXvlwaN/3fUhrwng8R3gN1587JrrNj759G4iTzx17+NP3vPYEzv3PH7Xns fufOiR2x546E/3P7hj1+4bj/x6mEKb7fLJnB6Z3sQrll3eAOj1gyo1fdXankhMH4npeYL2W2/fni10ZYtd+ZKjUHEWqs5i1VGsOYp1Rypv8QTR51pF7nOTGt1nJ/W6z1544Zd79rzf0/PUjBk/ffLJuz09z8ycOc5dQryPzJjx8IwZD8+Y8dCMGQ/OmFGr+5avSF++vnT5uuLl60uXry9dfnlhzeX5NZfn1l6ee+31Z +n0mcFJ9a/Hy3e5+S5Xs/i12zmT3At0drLNZrbZzNbpGNpdmOVR0ziAzXfj19Ln/RVC3j74b9P6vfZNr7m3vuHf/mbw6reCf3wrsP1Nz1VvODa/1rnhlXc//e7Y+5IzAHzi7+f9sneGTk83mVkmM8toZhnNLFMny9zJ6rSwLVa 21ca22QCbDbDZODYbx9IJmEyAwcDW69kMxpwbbtgUDOgCAX0go A8G9MGAIRQwhINGwsPR8ETejjM+9tD2+WgHwvSDKfrBHP2zMv2 zBv2dCP2lEHDLEF5enPnv6J8uiN16Qfy2C+K3/Xf45vOcW85zbJ5muWKacfU0fHQGPGisXPXb0fdPfb/qt087x3596tD72qsj6pGR9Ohobtmy/IoV+RUr8qtWFdasLq5dW7z88uL69aV16wpEXn/9WQZjViQ6Tl/xeM0bDAoDQUEgcEaEgUCr/vXwPR4+T8DwhkR3PGD/y96Boy/aTzw754uX+azoSJu00iaLtLk2Tq8+dMHQ0xePvnDJ6r9esm7vx Ve8dP7GV2dsenPq6henDO05p3hbW+iqNtvyNkl0xhw2DAEGPde g4+p1XL2Wq9Ny9TquXsczGnhGA99k5JuMfLOJb265d1y/RqPAZBQY9AIc5yMwFwQ5KhVHoeDIZIBEypZI2FIpIJMCchkglw Hp3W9t3fnwY5sLv61beOg66Mjllxx7ev0ZbdOpsbHjL17960r6 kcG5v4xSfhu47M2rcsvueOqON/7puOHZh97/1nFDswHW6UQGg8hsFlst0i67zOmQdztkLqfM5ZS5HDKHXWa3Sq 2dzfvPBp1Yi4sxVITCIhgSslmkFcuHrFacCJk8/5prtrhcJpfL5HKbXG6T22PyeE1er8nrM/t8Zp/P/PHzI8eOfHtG93vy+Junfn305K8PnTzywMnD9xPF74mf7zrx0x3 Hf7z12Pc7jn1349F/X3f0mz/++vW2I19tOfLFxsP/uuLQ55cf+mz1LwdX/Hxg5Od9Q4f+dd191ycqlWS5nCiV4uVSolCIFQqxXC6Sy4Zz2fA zzzxx2aUXCPlE5UsWC0gSIVkqIktFJKmIJG0xWMjvEPDaC7nIZ bahxOobHb1XQvm1vPgqSmT1/PC6S3xrIWfW5QxTu+qLvEspkTWU2OpZ7mGqq//KnPamQRMttvi1gze9deD6vR9tfu6dVY+82bj75ei1z1lXPmAs3 mqAB0JznIOUyCpefBWUX+vovTKx+sbLbEO5fILLo3C5FO5ZBm6 75LKZYqnsP+p33nwCwGaL5bLZsxd2dEwCMGkCwO0d8xd1EAefY RQnVn/H698JA5/FYOIR4Il3gEnU5gloCp1EZZJobAodoDJ5DLaAxREDPBlPqBRKN BI5LFfhKsgAoWZMZ9MZnSaL22L3dXUHu90Rry8eCKXCkUw0no9 nCACXzwZwdQLAzfyfAHz33Tud3a5G71kvJ/2HJ5SI4pfIOIB7Gr2NRq9aPbm8HRjX79kAHhsbW7p06f+v/m3VyQR9+/oajd5yX+WN18ivoe0hlycQCKJmSmTwEk8vJb58pn7g79q+N6HS c4rYPXzHlWRF7JLZ7TyeiMMRsNkTxS+FQieRqSQStYNEae+gLO ogL+ogt5Mo8xdS5syljI2NzZtPbe+g0xhMBpPFZLFYABsA2Bwe wBcAIhEgkXJkcq5SxVODfAgRoLgY18kMRqW5U2O1wfv2vVIuRd 1evddn8PqNvoDRHzQdOPBqTz3hDxrqA+X97729/8Cr9VrM69d6/bjXh3t8uMeLuyeCub24x4d7fbgvoPUFdP6Azh/UBcK6YFgfiuhDEUM4aojEjNG4MRo3xZLmRKozmbaks7Zs3p4vO AolR6nsLFe7q1VXteau1T31Hk+94e3p9fY0fI1eX6PX39vn7+0 L9i0O9i0OLR4IDwxGBodiQ8PxJcOJ4ZHk8EhyeCQ1NJRo09tkA AAgAElEQVQcHEwsHogvXhzt7Qv2NHzVmqtccZTKtkKpM18wZvO 6dBZPZdBkGk42jxuDhH5TGTCdBbM5Qr9QvggRAC5WkFLrVFW5h lfq2kpdS5yMqlSxcgUlhp9z+WbHm86C6QyYIpJufpFMg4kUGEt qonF1JK5ufiY00aQmlgLjaTCZgRKEfpNgNK6JxNThqDoUVQcj6 nBEHW3pN5dD8gWkVEKrVaxeJ/TbOvi8WN/fr++fNO08UfwubtK3p1db78XrDbzWwKs9WKWOlqpIqYIUK0ix3 EypglQqxKYuUquh9RraU2+mXkNrtZZ+S1CxCBWK4GQAl0pQqdw CcBkpTwJwuYxVylirBEZ76lijB20FIdLTg/TUkZ4epN6D1nvQegOrN7B6L97Tejy52qNrvYSEJzJoJA75ghqX R93lVFpscoNJqtWLMa0YQUUgLFRrBEq1QK7kS2R8sZQvlvJFUr 5IwhdL+RKZQKoQyJsAFmtgKYTI4HEDt+iL4goUkyOoHEYUMKyA IAUEKWFYjSAgisIYiuA4oh0HsBbBtTDWAjCMqEBIqYEUIKQAIT kIKWBYgeFKnV5lNKktVrWzG/T64FAIjcWxVJqofw2VsrFaNdZrxkaPsdHTBHC5pCsVxgHcSg7P ZfFsFstk0DRh4AQSj8OxGByNgpP1mybeCk7BmRScTkGpBJSIg/GoJhJWhUOqUEAZ8CsDfkUryoBf6ffJfV65x00cwZI5nVKHQ+p0 Sl0uqccj83rlfr88GJSHQopoRBGNKCJhRSQsj4RlkbAsHJIGg9 IgcbvF34pPEvBJ/F5JwCv2Exh2iz1usdslcneLXN0igsFddr7NyrdOBjDKBmFWS78 MqZwuktIEYipPSCHEC/A62NwONrcD4HUAvCaDiQtYXD6Zw6dweGSAR9yCprC5FBaHzOJQ 2JMNzJkwMMClszl0NofOAugsNlH50hgT3S+dxaYTC8A8HosvYA sEk/V7NoABgYhohrlCMVcoaR3Eag3nN0tgfrMEBjhsNqd5Cot+2pNI JBK1o528qHUHa8LAzUyS8ILTALxgHL0t+jaL30WkBa2fey8i09 opjHYqa1y/ZEK/TA6FyaWweFRAQOOKaAIpXSQn7l2xVTCgwTiwlovoeZiBpzXydS Y+sfGrM/F1Zp7OxNOZuASJtSbitzydmacz83SdRLhEtGYOZgQQPRvC2RqU pYQYcg1doqSJ5TSRnCqSUYXS0wAsVxJT0HQSZda+/R+tu2LJhiuHN24e2bxl6eatS7dsW7p1++jW7aNbti3dfNXSTVu Xbtw80gRwhX24wjr17adNAL9+y8n1wMm9O8ZOnRw7eeLkgddPv v3Eib/e+VPsorFfvhk79MPYL9+N/fTt2I9fH3/lwQPtbd+t6f5xR98ZAH5k15+2Xb3+sSd2PfbEPXseu/uRx+585NE7H3rk9gcfvvWBh26574Ed9953485d1+2859pDh3+m 0ud0e1sArrg8fo3Hp1Gq6avXNkIxbTim4wnab7/z6mzBnivacyV7vmIvVLsKVXu+as9X7YmcyeWHn5ox46lWl/vkpEZ3vNd9vbv7119/fXL27EdnzHhJq/31118/2rjxiQULnliw4EkS6QkS6XES6bFFix668ML7pk/fPX367unTS+Xu4ZHoqtWZlasyq1ZnVq5Kr1ydXrEquWJVcvnKx MsvP85gzpzQr4/v9vCbS78ODqHfcfSaTWyTiW02sc1mQKdlaO85DcDWx03+HsHzx s6H3/wSWf1X/eUvm694xXrlq/ZNr9k3vWbb+GrnhlcM6/Zia156Y/8Pxz7CzwLwH3556VwEpen0DJ2BoTMwdQam3sg0mFgmM8vcye60 sDst7HGKm0xsg4Gt07FwLYtGm33DDZu8XtTjwTwezOvBvR7c69 X6vTq/Txfw64N+fdCvD/n1oYD+iQDwgZP2sZu2P0g7EKcfTNM/LdBfUDOeETN69M7zLOvP69o0xXX1VM81U73XTvVeO8V99TTj2m mGNdPwpTPgwXPVjfPlZX04O/ZD7dSXgpP/lI79tOqNJww3DKoHB2NLliRHhpMjw4nR0eSy0dSK5ZkVK9KrVm XWrE4TWbUqtXfvEyzW7EhLv+MTzgR3/QGB3y/w+/l+v2ByiPrX4+F73DynU/jH65Cde7I/vFE69vBlY39bkF5daYPXt8mibYHrpqx8d9qGA1M3Hpy2+dOpV3 0+dfs/p17zrylX/3PKpo+mrH39nKFn/qtwd5t/a5t5tE0UnTqTqdKwdVqOFufgGAdDORjKwTAOjnFwjKPVcnU6nl 7PMxj4BHdNhH5bADYYBHq9AMN4EMRVazgKJUcmB6RStljMFonZ YjEgkQAEg9P3vrl156PvrTaeWkc6dJXsyPKLjj15+e8OXZ785Z ujtyWOrOQfbVz65eX4ip3P/2nvQefpANZqhXq9yGgUdZolVqvUbpN22aUOu9TZJXXYpYR+O00 Sk1Fi1It1WjGOiVBEhMBCCBKy2aSVK4etVtRiQS0WlESaf821W x1Og8NpcHYbnN2GbpfB5Ta43QaPx+jxGL1e40fPjRw78vUZG7+/Hf/45JGHWsXvvf+/4vfKw/9cf+iztUTx+/P+4Z/2Dfz0cd8vn23dfW0smw1lM6FMJphOB1KpQDLpTyZ8ybgvFnU//vjDM2deKOCRBTySkE8WC0hSEVkqoshEZKmITHyKBSQRnyTgtZe K8Wm6vg5Hg+sfnG2pn2uoTzUPnGNfdo5t5CLP6lnVW0mbX7XvO lh74osNr/10zds/L37gLW5+04WhdaYVg+/+87YP/nXrq59sf+G9yx99q3/nK4kbnrdf/oih9+5OWjx9jnlgqnngXEN9tqXO9Q92OBrTdH2FYorDpXBaAOa dAWCJTH6afufOnz1vPkHfOfPnz5m/YO6CBVqDYebs2afpl0Ra2EFaMNEAd8xb2MwZ7v1PaXmY3PzPYE dr/plE7yAzSFQWZdLwM8CTcgUKvlgtlkEyJabU6EDYhOBW3NBlMLs 6bV6bI+Bwhd3emDeQCIbT4Vg2lsonM8XMeANcqf8OgE83sEKlG hsbU/wegJWTAHzw4EGtTp8vFnsavT29fWfkNBVPAjDxZycDeHBoaHBo qMXXgTP0+38HcP9469t84LfR29PTqNXrnbd3v/U30huORaFQJBgIzWGguFUw+5WLuFuVeCSH+0v8rg1ivV2F0STS C1kAY3LxS6UyiLHnDhKlo4PSQaK0k8jtJHIHibJgIWXuPMrxEy eJLFhIp1AYLIAFcNgcHpvHZwuEgEgCyOQcpZKrBnkgzENQAYYL tXqxwSgzd8otVqWtS7Nv3yvlUsjlRtxezO3FPF7M48P373+lVo 14vKjHizz31t6xwwcrlZDLA7s8kMsNdbvBbhfonIjG6QK73aDL A7k9kMcHeXyw1w/7/LAvAPuDiD+IBEJoMISGwlgoioWjeDSmjSV0iaQ+mTakM8ZMzpQ rmPMFc6FoKZaspbK1WLaVKrZyxVau2spVe6Vmr9YdlZqjWndU6 856o7un19Xo8/T1e/sW+/oX+xcPBPoX+/v6fb19vkavt97jrtac5Yq9WLLki+ZcwZDN6zJ5PJVFUxlksn6T aXBcv8T8M6HffBEqlOBCCSmUEeJic6mClap4qYqVa1i5ihM3q4 plpFCEcwU4m4PS2QnuJtNgIqVJpDSJFJhIgXHicd24JhJTEwnH 1JG4JprQxJJgPAUm0lAi3QJwQhOJayIxTSSmCcc00bgmkYTSGT iXQwqT9NtonKbf5smofn1fv76vX9vXr+1tpdGHN/rwnt5x92LlGlqqosUKnC9B+VLrWy5A+SJUKMKlElwuI9UKXKvC tSpSryH1GlKrItUqUq3AlQpcLkPFIlgogIUCWCiCxWKz+y2Vf7 8BLpVaBq601oCbqEZaget1pF6H63W4VkNqdbhWR2p1tFpHaz14 vaGtN7T1Xl2tri3XtKWqtlDEU1k0moCDYdDrV7vcKsLApk6ZwS jV6SVNBkNClVqgUApkCoFULpDKBRIZsQAskCsFCpVQqWkCGDwd wBiuxHAFiikQVA4jcgiWQ5AcBOUgqIAgFQxrUATCUATDmgZu6l cLYzhEABhqAVgDKTSQXAMpIALABpXRpLbaNN0uyOdHwhEskdRm Mrp8Xl8uN1/97amfAWBtsYCPN8C5LJbLYbkcns/huRyezWKZ1mWsZIJgMBSPT+g3k0Yy6aaBU0koEQdjUU0krA4Hm 9POPm8zfl8zPp/c55V7PXKPW+52E08By1wumccj8/nkfr8iGFSGw4pIWBmLKuMxZSxKSFgeCcvDIWnLwNJgQEIkFJCE AtJgQBr0S4M+ScAr8XvEXo/YTRjY1TSwo0tgt/GtVr7ZzDMYuFodgGJsEGapNEyFiiFV0MUymlBC6Jd477eDxelg cdpZnA4Wh5AwCeCNh6Avmc0ls7hkFofC4pIJALM4VHYTwDSAQw UI/XLoALdpYIDDYAN0FpvGIsahmTQmi85unr9iEPPPfD5b0Hz4FxC KAaEYOHMNmACwGJgA8OlvAvNFLQDzgOYmMIfJap2DpjNpVAaFM DCJWAMmANzeGm8+i8ELOsbL4TMNTPwpovhdRBqf+lpEoi0i09s pzA4au6VfDpnBITO5ZCaXyuJRifqXJ6bxpXSRgiFVMYn5Z3ACw HytqRmdiac18bUmHm7k4UYObuRqDVyciLEV0+RwMCMH0bMhLVu DsVQwUwEyZCq6WNHU73j9K1FQpUqaXElTqOgKNV2poXeQZ+3f//HadYPrNwxduXF44+bhTVtGNm8d2XLVyJZtI5uvGtm8dWTjluGN m4ebI9CpeUcqNIK7YyePn3pu/cn1wKkDe8dOnRw7eXzs+LGxY0fGjh4+cm1y7PCPkwH8la65A3z 870+/p257B5oA8H13XL96bf/OXTc8/MidDz18+wMP3Xr/g7fcd/+O3ffftGv3jffce/3dO6+56+5r7rjr6p9//pHOnNvtkTndMp2RV6p6PH6Nx69Rauhr1/WFY9pIXMcTtN+189pc0Z4v2QvlrkKliwAwkUTW5PJDj7aK3Ecn Nbp7Wr3ungsv/OL55/ft2LHnkksemzv38fb2j6699vDhw1+/8cbXb7xx+PDhI0eOHDly5LsPP3wpFLpn+vSd06ffPX16rtA1OB RaviIxujy+bHlidHmslejS0chf/rKHxZ7lCwi8fr7Hx3d7eGfr12RiGY1E2CYj20QAWMfA78Yse0y WSQC2PKjflnY+/NaXsuUvqlb8GV71V2zNS9q1L2nXvoyvfQlZ/VfNyr8olr/4l/e/OvGJ7qwR6P/+6S/ngRAFxekYTse0DFzH0OqZOgPTYGQZzSyTmW0yNyk+oV+ciWFMK m3WjTdt6XYjzm6024W6XKjLhbpdmMeNez2436sN+HQBvy7g1wU Dulc8zHdttA8dtP1+2v4w7UCC/p6f9ryM8a6DdksAPde4epp53VTLFVOtV061bZxq2zjVeuU0w5o Z+Mh5qp7z5eXzRbkLeQmL1/Dbp4JjHwAnDoJjX6sevVn4wW3UTMZUr3uGhqJLlkSHh2Mjw9HR pfFlo/Hly2IrV8RXrUysXBlfsSL20kuPAsDscKv4DQSFgYCw5V6Bz8/3+SZH4PdNDD973LyAX3D3nYaN2/XvvNJ79GHG2Mvn775LP8V5extYa7Nefk7fX85d9Y/z179zwYb3L9z0/sVbPrx4y4cXbfnggo3v/eHyt84deWFa/aH/iu9oc25owwfa2K62Pyy02iAc42AogCIAAgNwKwgCoCgHw7hanG Aw32DgE2PPzQbYIDAYBDodH0V5IMhVqQC5HJBKAYmELRKxhCKW SMQSi9kSCSCRAOl73thyz2PfjArG1rQfvoJ/ZOC/jz26/HcBTPz69Z76odqlvywFVt3755tf3n8GgHFMqNUK9Xoh8SBwZ6f E0imxWiQ2i8RqkVjMErNJYjKKjQaxXifW4iIMFSKwEIaEEChgM TvWrFlqsSCdFqTTgpBI866/fnuXQ+9w6B1OvbNb3+3Su1wGt9vgcRu8HoPXa/jw2eFjR76a0O+vj5z89aETxz8c3/g98fNdx399539f/P70yeIfP+r98cP6zwfW7/pjNJnwJRLeeMwTi3miUVc06o5GXNGwKxxy7nnkgVkzLxLwSAIe WcQniwSEeykyEVkmIsvEZJmILBESAO4oFePTDANtimibPNIGZs 7R1qZalkx1rjzXsXT2mj9fsPk1wU3/CO/8YMljB6/d+9WD733/3IGfn//yxPzi9lnJteBI9ebnV7388baXP7ri6beH7n0t9cfnHJU7zNhSx wWuvqnOlVMtS87R1trATJs80qaITjMMFIopLpfC5VEm6NvaB26 79LJZcqVqkn4nA3jB3AUL5i5YMHfhAgTHfh/A7WcCeP6i/y2AWwaeXP+29EthkqlsKoNDY/KYgJDNlXAE8vHhZ6VGq4GMENqJ6ex6k9Nk8Vjtfocr5PJEPP64 P5iamH/OlDK5UrZQKfwfAVyr1b0+n1KlUqpUBqNp9Zo1SpXq2LFjx48ff +ihh8zmTn8g2HxA+CwAtxjc3+j93eJ3AsCjy5aNLlum1mh+V7+/C+CNGzf+9NNPk/8FfvXVVxiGTbi3v7+vr6+3r6/RaNTrPdVqrVSqyHakbnib9N4Hi95IL/T7ghpYO5uOnptvm/nO9MvemnbJa9NmvTiNuXw6UzZl9sI2Op3FZHIYDHZLv62f/5PIHSRyB4lCIlFIZOrCRZR58yn/+uanyenoYNAZTB6fLRABIjEgkQFyJUel5oIQD0F5GM7X6gQGg9 BoFpk7pRarzGqX2x3KfV98Pvk72v/6Hpcb3L9/b6Xsd7nV3W51uZEaO3ywXPI5XEqHS+noVjq6lV1ORStyIg6nwu lSdLuULrfK5VG5PSqPT+31qb1+tdev8vnVvoDaH9T4g5pACAxG oFAEisSQWAKNJ7BECkul8XRGm87qMjldNq/P5fW5vCFXMOQLhnzRkC8aCiVjoWQqlMyFkrlU6SxXLZWatdZjq/fY642unoajp9FV7+mq1eyVqq1csRZLnfmiMZvXZ3LadA5PZ9FU Fkll4WQaSqbBZEqTTGmSaU0yM65fMJMDs3koN8nA+SKcLyGFMl Ioo4Vy6+2iMlqsNE8654twrgBl81A6C6UyYDJNoFcTT2piCfV4 okTrG1OfBuCYJhonAAwl0lAiM2HgWEITS4BEEkkwnYFzeaRQQE rlcf3ifX3avj4t8eLR5DvPvX263j5tow9v9OI9vXhPL17vxeu9 WK2BVXvQUg0tVpFCGcmV4GwBSufBdE6TzmkyOU0mp8nmNbk8WC hAxRJULsOVMlQpw9VKM5Vys/stlaDCxMkrsFAEi6WWgUtQqQS3ghSLSKmEEiHOShMArtXQWh2t 1xHCvbUaXKtB1SrxCVVrcKUKV2pwpYZU6mi1jlV78GoPXqlrKz VtqYIXSngmhyZSSCQKBUIar1/jcqud3Up7l8JilZvNMiPBYFwMISINKFRpBEq1QKESKJQEfQVKN aFfkRoSa2DJpAZYiWtVuFaF4UoMV6KYAkEVMPI7AG6WwBiC4yj erH9hFIeQcQDDLQDDChBWwKgS16kMRrW5U23vAl0eOBBAozE8l dblcvpi0VitGut1U0/d1Ogx9jaaAB5fAM7nsFwTwGizAW4CGM9k0HQaSREGThL3sQj9w oR+M039wsk4FI9qImF1KKgK+JuP/Xo9cq9H7vUofF6536fw+Zoj0D6vwutReDzy8Xh9cr9fEQgoQyF lJKKMRpTxmCoeU8ZjTf0SDXAo2KKvXxr0Swn9jmcCwG6xxy32/H8BDLFUGqZcNVH/cgUUgEcGOCQWh8QE2hnsdga7nQm0s4AOFqeDzelgc0njYXFJLA 6JySExARILIDM5ZCZAYXEoLIDcKoFpbA4V4NI4PDqHxwC4DA6X AXDpAJcwMJ0wMIt4/peYf+YyeXwWX8Bqvv0rBkRiQNQ0MDDZwAIRMH4Qa5y+onEANxt ggMMDgNYUNIvDZAJMJptBZ9FOexKJ3N5OWrSoY2GTsuPt7hkGP h3AE+mYKH7bKQs7mvRdRGG0U5gdVFYHrXnyiszgkplcCotHYfE obH6z/uVJiAaYKVU3F4A1GAciAGzka4mY+LiRpzXyMAMXM3BRHQfVAag eQHUcVMdBdBxEz0H1HNRwWhA9AGnZGoytRlhKiCnXMKRNANPEc ppYQZUoqBLi/JWKTuhXoWEoNYwO0swDBz5eu25g3RWDV2wcunLTko2bl2zaOrz 5qhEim7aObNw6vHFLE8CHzG1H66wJAO9KnVwPEFegj23rPLpBf +yW0rE7+g9vcEwC8DenPn/vx7XuT4G2jzravlnbvc/1h488F4wD+PYbt4yuqG/Ztuz6m67Ydd+OXbtvvmf3jTt33bBz1/V37bz2zruvuf3Oq2+7Y9utt2396afvmax5To/M6ZbpjbxKzesNgN6ARqmhX7FhIBLXRRM6nmDRzl3XF0q2Ytler NiLFXux2lWsdhUrtnzFFs8aXX7ooRkzHmqNLhN5YFJe6u4+dOj QC3r9a4XCgXvv/fGLL759//19u3b9+MUXX7766svx+IOLFt03d+4ekeidq666Y/r0O6ZPv3369GAY6ev3DY+Eh0fCS4ZDxBdDw4GhJYHBJf7nnnuA xZ7t8fHdXp7Lw+t28brP0q/BwDLoWQYDy2hgmYxsswno7AQMeiZ+B9r5sMny2GklcH5n7IMvf uYPPSUeeVY6+rxs9EXF8hcVy1+UL39RNvqCeOlzwiVPv/bRlyc/kp8O4POOv3X+Dy+cr9KQYYQGo3QEo6M4A9cytHqm3sAymlhGE7 sZI9tgYI3rF0EZZMrMG2/a6nBADgfscMAOJ+JwIk4n6upG3W7M68F9Xtzv0wb92lBAu9fD+ kcn7T0r7RM3bZ+ftj9Ce6eb9raNdiBO/6xEvz6FLzL0n6cdPVe3Ag4WRgftA8NOirPvv+HB84WZi7iJi9i hmSzf+kHjoVfgo+/ipz47/+SB//rl4dl7tzHTKX06rS8WLQMDwcHB0JKh8PCS0MhIeHRpeNmyyOho eHRpeOnS4AsvPMjhzAmFRMEWfX1+gc8v8Pn4Xh/f5/2deD18j5vvcfHc3bx1l2OPP2K4a6fv8AvGE49M/+6FOez8dW2G7W36kf/KP3op7BcZ9SJLp9hiFVmsYotV1GkRmS0ig4mvM/AwLQAjLJWGJVMwhCIaB6BQO6wWZcu9bAhiQ2AzIMiGIABBCAPz dDqeQc83GvlECTxe/+p0fATlaUCuUgXI5GyJFBBL2EIhSyBkCYUskYglErHFYnb6njc 273z821HR2OjCw2s4h3vOPbpnxf8A4F92JH8pX/LLEtaqe/98018/OQPAKCrAMCGOC7U6oV4vNBjERoPYaBSbjGKTUWwk6KsX6bQiHB ehqBCGBRAkAEGBRiNgMtvXrh01d8JESKR5N954tcOhI+J06rq7 9S6X3u3We9x6r8fg8xo+eGbJscNfnnbq+cj9J45//tuhXSd+2XnipzuP//r27xW/m/9T8fvjRz0/fFD94f3Sz/tW3nN1JBJ2RiLd4XB3OOQMhZyhoMPvt/n9Np/X+sD9u2bPuog/DmDhOIApMhFFLiZK4CaA87nIeeahc8DMOerEFLQwxdA71T461b liVnj9nNUvXLxpL3DD3313vb/4kQNX/eWLe9/57tn9P2964TNacc2zz2yT9m6YnVzFqgzgy2qmVUXVQJaeLpKDl dne3qnedVN966faR6cYeqeghXPUiXPAzHnmoVwuPpm+fD6VL2i m7dKZs5Qazex58yZl/ux5E93vvAUL5i1cqIGhmXPmnD7/TFrQQRqff54E4P+tfucvIupfyqT6t6nf1u0rHoPNZ3GI1V+lUK qRyGG5Glc3b19ZtQaHsdPVafPZHcFuV8TljXmDyWAkHY5lY4lm/ZvJl3PF39kBPs3ArSiUqrGxMYVSFU8kc/kisRhcrlb9wZDL7YnGYhaL1d7lyGRz9dOvZ9UbfUR6GmcC+Ozi d/yL1WvWrFmzZhzAZ+j3dwH8wgsv3HbbbV9//TXx22+++aZWr/sDgcnrvo1Go6fRqNXq5XKlUChls3lf4zHSP8iNjzr27V/0yScLH7tF1j7vknMTbTOSbZe+PePSN6df8tq0S1+ZeunLUy97a cqCHRdO6n6b+iWRKCQSmUSikChUCpVKpdHmL6C+8+HBs0OlMcQ SQCoDZApAqeJoQC6M8FCcp9Xx9QaBwSQ0d4o6rSKLVWK1S21dM rtD1uWQdTnlDqfc0a2YFLmjW+7oljm6ZQ6nrIuIQ2Z3SG0Oqc0 htXZJJkVs7RLbHZIuh9TRLXN2y7pdsm63zOWWuz1yt1fh9io8P rnXJ/f6FT6/wudX+IOqQEgVDKtDEU0kponGwXgCiifhRApOppBkGkll0HQWTW ewdBZLZ9F0FsvksGwOz+a0mbw2V9QVSvpS2VCqGMtVU6VqJlKu mEtlY7FkLBQNuYIuk8PTWSyVQVIZOJmBkxkomQGTGTCZbuk3rU llNMTccgvAzeQKYK4A5QpwrgjnS3C+RBxqRvIlNF9E8iUkV4Sz BThbgDL5ZvdL6DeebIo3ElNFYqpwVBWJqSbTNxLTRGOaaFwTiW uiCTCeBBNpKNn6GybSEFEaJ1IgsaWczkBZYvK5jBKXmXt68N7e JoD7+rX9Ey8baXuJ/d6GlpgfrjWwWg9W7cGqPWiljpZqSL4M50pwpgClc2Aqq0mk1a2 okhl1OqvOZDW5nKZQAItFqFQCyyWoUoYqZahchsoliJh8Lhah8 ZvP4wYuFFv7wEWIuA49fgG7VEJL4+8qVdHq+DXpGlKrwbUaXK1 B1SpUqYDlClipgKUKWKpApQpcqhKfSLmGlmvEQ8p4qYIXS1guj 6bSaCwOR6JQKAT6AxqvV+1yqQgGW60yotuywQwAACAASURBVA3 WaiUIKoYREQSLQEikgYQaUKgGRWpIpIZEGkgMwhIQkUKoDCb0q 1Np9WqdXq3VqXGdSqtT4VoliikRRAHBCghSwLAKQTQYAmEojGM EgBEcRzCcADCINEeg1SCiAhElhCghRAkjShRX6gxqY6fGaged3 bDXj4bCeCKpy2b1+YKxXDbWaqaeHlOjx9RomHobpkaPsVYlAIw X8tikBeDTDZzFMhmsCeCWgVt7v0gmRegXSSXhVAJOxKFoWBMOE g8dKX1eJVHzetxyj1vh9SomCmGf0udTeL0Kr1feisLnkwcCimB QGQopI2FlNKqMNaOIhOXhkCxM7AC3hp+DfknAJw36JZMT8Ir9H nFzE7hb5J60CdxlF9hsAquFZzJx9XqOVgfA4wBWMiQEgEVNALM 5JDZAYgEdDFY7g9U0MBMgOuEOFoc0HkK/DIDEAMgMNpkJjIfCAppT0ACXzuE1DczlMzg8BofHIHrgScPPdD bABDhMLpfF57MEQrZQyB6ff/5dAAvFpwG4+SDwmSPQAJcHcHgAwGWxuSw2QJyDZhBPIlHpFAqN TKaSSJSOdtKiRa0R6IXt8xcsmrdg0bzTDHwGgCeFuBF9ZvHLaK cyO2isDhqbRAdIdA6JySUzm/SlsAUUQEBr1b80gYwuUjAkKqZcw1bCgBoFQJwD67iogYcZ+ZiR jxn4uIGH6nmonotoObAWgHAAwtkgzgYxAMQBEAcgHIC0k6IDIC 2gwdhqlKWEmQqIQQBYoqRJlDSJki5V0WRqulxNtL4MlYZBvAOs ghjtpJkHDn4yDuANEwBuGXjryKatw5u2NgF8GG07tj04AeCt4p Nb5GOnTp3659snP3z+xJ93HNs1fHSr58fOtrHDP44d+p4A8NiP X4/98MXJg2//sC393bbUGQBeuaJvZFl949ZlG7cu27p91Z9u237n3dffcfd1t9/5x9vuuPrW27fdevtVt9y6dcctm3/44d8sYH53C8DVutcXBH1BUKWhX7lpKBrXxpI6Hn/RvbtvKpRtxQoRe7FiL1TshYo1V7HGMoZuL7i7Nbc8nnunT7//4ovvPffc+y+77JsPPvj555+/fvfd92+44XmHY/esWXdPn37X9Om7Zs16fWTkm/fe+/5f//r4nnveveGG10ZGbp0+/U/Tpu2YNs3jVacyur5+98Cgf2DIv3jANzDg61vs7ut39/W7n3r6XjYw2+Xhdbt53S6us5vrcHK6ujg2O2C1spsA1jP1eqbB wDIa2SYTu9MMWC0co4GF3QAb79OfMQVtfdz09ZGv0NVPsfr2cB Y/zh18kj/0FH/oKd7gk5yBx9n9j1quePbn7945e/75yKvnf7rnYoWSDEI0CKHBKB3FGJiWodUx9QaWwchq0tfIMhhY Oj0L1zb1C0GMDtLMm3dst3eBti7Q3gV1OaAuB+xwIt3dqLsb9b gxrwf3e/GAHw8G8N1ewZsG2j/MtA+ctE88tP1B2ode2id+2sFk80mk93o5dxagvcOCr7ZQvr6u4 9vbFn26E6DqiheJ8hdzYxeTu2G949/PaA89yzl54NLj75579G9/+P6GRbcNiTIZXSajy2T0+byxt+EaGPAPDfmXDPmHl/iHhwPDS/xLlviGhnzPPrubx5sbnLi5zff6+F4vn5hw9p4dN9/j5rtdPFc3r1hQPnx/556HOz943n/knkvH/tK25MpEm+vpNu1oW/jO6avfny83mE0cs5FjMnBMBq7JwDHqOAaco8M5KMLBEA4KAQgE QCAb0rAI5cIQAEFskECvhqUhomap1SyNhg1BnKaBtTy9jkeUwC aTwGgQGPQCnU6g1fIRhKfWcBRKQCpjiyVskZgtELL4ApZAQDCY LRSy0/e+uWXnox+s7Tw1OOfQas7hyoxfH/lPDfCpX+/uPbSYcrg888tVyKp7Xjh7BBpBBERQVIBiQgwX4rhQpxPqdCKdT qTTCrVaIY4LMUyIIAR9+WoNX63mq9V8BqN93boVZjNEpL1j7s0 3X9vVpe3q0jocWqdT192tc3frPG691633efQ+r/79p5ccO/Qvovj97egrJ459cOLY+8dPfHvi8Asnfrrj+LGDZxW/W5sv/f6H4veHD8rfv1f4/t3sjx8v2bk9ZDZBbpfZ77f7fDafz+r1Wj3uTre70+0y33vvXXN mXzwOYPE4gMWUFoPJEiFJxCMJeB2JmHe2fck5aPkcTXIKVp5iW jzVuWKqY5RS2XHpsmcu3vAS6dq3rLe/W37gk7XPfr7jjW8e+egXz1UPW4b6Tn6za+zre555+qq+LastQ6 Om/sH00tLWK7zv3yAaXl+aGto0NbhxqnPFFNPiKVj5HE3yHLQ8u6t 5BIvPpwoEk0MTCGhtl86cBSIIgd5m8TtJv3MXLCTe/lVqNLPmzCGWfifplzSu31b+r/o9ffh5XL80gMrk0lrDzzyhUiDREMPPKlAPIsTws8Ng7jZbvTZH 0OEKu7xRbyAeCKVC0Uwknoun8kmi/s1X8sVqoVQrViYAXGkBuPofAFzrOfNKVq5QTGdzpXK13mjUG2c sDzfOMLBSpSaORf/PAN6wYcOGDRv+TwAeGxt7/vnnL7zwwvHzV36/v2983be3l6BvtVorlcr5XD6dzsTjSXtXxN54g/werf0AyfFZx/Wfd9zzcQd18fQZibZzk22Xvj394iennZv+rymCtpniS8lkGo3G olKZFCqdTKaSmqGQKRQKlUqlUelMOpPFJJMZ8+ZTZ8+mzp5NnT OHOmcudd58WnsHncNlK5QclZqjATkQzEVQHq7l6Qx8g0lgMgvM FqHFKrLaRFa7yNYltjkk9v8pYiI2h9jWJbJ1iaxdIqtdZLULLT YiAotNYLEKLFaBxSaw2gW2LqHdIexyiBzdYgfxOqhb4nJL3G6J 2yNxeyUer9Tjk3p8Mq9f5gvI/EFFMKQIhpWhiJJQYjSuiSU08SQYJwaDU1AiRYwTQ8kMnM4iRDI 5NJvH80W8UNIWStpiWVcs64tlfaGkyxe1uQKezWOZHJrOIskMn ExDzavLaU0zKXUypU6m1ckMAWBNOgtmss0WNEM0onkwkwczeYh ItgBnCkgmDxNJ5+BMHkrnoFQWTBG3ndPqeEoTS6ojcXU4pgpFl cGIMhhREt9dKKIKR4nXjJoPGsUSYDSuiSXARApKpqFUFk7n4HQ WTmXhVAZKZaB0Bko3L2nB+TxSLCGVCtq8zNzTupPcvJaM9/a2+t4GXm/g9R682oNV62iljlbqaLmGlmpIsYrky3C2CKULYDKrSaTVsZQqk lASiSaU8aQykVKlM+pMVp3LEwYGSyWoUgbLJbBUAkvEtHMRLBb BQhEsFMB8Hpws4XwRKrTSvAJNGLiMlMpIqYKUK0ililSqSLXWS hWuVOFKFSpXwHIZLJU1pTJYLGmKZbBQAgslsFCGimW4WEFKFbR UQUtlYukazeXRTBZJpojFVygSAUMhMBDQeL1qt1vldCrsdrnFK jOaZHqDVKuT4FoJhktQTIKiYgQVw6gYQsQQIoFQKYzKYEyO4gp cp9Lp1QajxmDSGIwag1GjN2h0eo1Op8a1KgxToqgKQ9UYCuIYp MVgHIMJ/eI4guEQhoMTAEbVEKKCEBWCqhBMheIqrV5tNIMWO+Tohj0+NBD CY3FdOqPP5Y2lkrFaNfX0mBsNIqZGw9TTAnCxgBfyzfo3m0EyG YRgcDaLZbNYNoOl0+gEgFshVn/H9ZtMwIk4HI9CkbAmGFQH/CqfV+n1KD0eBQFgr0fh9Sp8zRFohc932nQ0gWGfXxEIKIJBRTC oDIeUkbAiElFGIxP6DQakAb/U75P6fGKfV+z3Snweid8r8XvFfk8zxAKwu1voat6Cbj6M1GUX2 Kx8i4XfaeYajBydHsBxNoyyQYilVDPPWgAmA1wSm0NiAR0Mdgv A7HYm0ME63cAT+iVGfNnkyQxmAa1BaB6Nw6dz+Qwen8HlM7g8J ofH4HAZAId4+JfOBhgA8fwvh8nlEfUvWygiAMwRiZsvAP/OIHQrEwBu3oLm8IkjWDyAywM4XHYTwBwWC2Cx2E0D0xhUKp1Mo ZLITQAvPG0EmjDwGVPQrUw6Db1w0e8Uv+1UVgeN3UHQl8EhMbh kJpfc0i8VEFI5won6Vyini5sAZikhthpplcA6HqLnIXoeouMhO i6s5cI4B8QADcpWI2w1wlajLBXKUqMsNcpuBmOrMbamGZYaZak QphJiKkCGXMOQaRhSNV2mpss1DAVIV4IMFcxQwUw1zFQjrcDMd tLMTz/bv3b94LoNQ1dsXHLl5uGNm4c3bR3evHVkvAQmMg7gE49ubQL4x 89PbRWfvDM6durU2MmTYyeOjx0/OnbsyIm39vzY2Xbib09MAvBXYz980RTvtwcPBGf+c1g7AeDlfc tX91+5eRmRjVuWX3vDlbfcdvWfbtt+y63b/nTrVTtu2brjli03/2nTd99/A3AWdHvk3R653sSrN/y+oIYA8KYtw7GENp7UcvmLdt9/U6FkKZYthVbyJUuuZMmWLNGkzuHW7Jw+fTx3T5++89xz758376 Vsdvf8+X9bv/6nn356uVIhql2i3b1t+vRbW7mlJd4d06bdPG3aTdOm3Tht2o3T prncingCy+UNlYq1t9fV6O3uaTh7Go56j6Nasz/62J1sYLaToG83l3h/yN4F2GyTAGxgGfQso5FlJvTbCdisXLMJQJfJdXdrzy6B17y58m 8HvuU07iWV7yVX76PU7qfW7ifX7iNV7uX23rf3/c+Pfuw44/zV8TfP/+kvF9y/aZZcQdaANAimwQgdxRgYztDqmHo9y2BkGY1sg5FtMLD0+vH6l4 EgDBCit3dcdvOO7RabymJTW2xqq11jtYM2O9TlgJ1OxOXCPB7M 58V9Pjzgx3u86te0tDe0tHcstI+ctH1e2r4gbX+Itj9MO5iif1 qif16jf96gf95D35envWqmbVeKc126edLUZcL0TFZoZrttSZ13 +MlLjjz/h1/f+sPPz8/68dG5X61s78uD6TSeTmszaW02q83l9LWqdXG/e2Cxe2DAPTjgHhxwDyx29/c7n3zybj5v7mlrvR6+28N3u4nwmnFNxNXN63ZyXQ7u9X80PvqA 5c/Pun5+XH7ygbb3Hlh4UeThNufONsO6qY2/XnjdVxdY+0CQqdOydVpAr2XrcECHs7UY0AFaFobXzncsnmPuvQ hOnS/pPp9jOm8Wg8/nQBAX1LA1Gva4e9UqlkrFUqlYajULBNkwDKAoF8d5Wi1Pr+cbD QJjs/sVaLV8YgFYpebIFYBEOqFfPp/J5zP5AqZAwBQIWKldb22+6+Enrhv8reeSQys4h4ozjjz4O1uHx 17f/fMQ8Evu4h97yceKl755ZWr5Xc+efQQLgvggxIcgPgTzIZgPIwI YESCoAEUFKCpAUAGCCGBEAMHj9OWpVDyliqdU8Wj0RevWrzSaQ KMJNJmg9va5N++41mrDrTbcbse7unCnA3d1a90urdet9Xl0Pq/u3aeGjh367OSRB387uvfw0X/d9Y+/FB5//8GP/53a88H3R39L7vkg8ch78YffjT30TvLhd6IPvR26/+/+3W95733Tfc8b3Ttfc971atede623v2y59a/+O5+64ak/fvVO6bt3Mt+9nfrhg967tgWMBrXBoLFZcbfL7Oo2dTuN3U6D02 no6tLdfdetc+dcIuCRhXyyWECWCCfqXyJSEUksIAl4JB6vw+vu BPxD5xj6zwFTU7TVKZbBqd0rpzlGSIMPXDL8xKWX/3nWttdVO96O7Pxw8Z4DV774rxvf+FnYv/2PN2WPfvnAkc9u/fXA1Sc+WTn2QXnsXefY3ySnXmT8++75YN+aabHtU8Nbp7pWT7E MTvl/nN11kFxl2j7+WTJZZRVYIqPtfaRlZrr7WPc5p93d3U7LWCaTSW BxWTQycQESgvuiCbK4Lb4EtwguIUuEEJLAzu+P53RPJ/C+37d+1FWpmTAJLFVblc9c93PfptETqNIJ1oVI8oxYzKdUClUq oVotUqtFKtV02v5yyimM0XScfmfNmTML1L8dPIC1OH7yqafO7e 6e293d1O/cLkDZn3Pv9N/9Hyef5zYmnxvDz/zm5x4RJJDAIikqgVSg/lX04WoNpcEYrLn52eKzOoIOd9jti/lDyVAUDD/zy59zxVqhPFiuDHG14Up9pDY0Wh9uAnhsGsANAzfzUwD/tCWeN/6zme6B5y+YaB5S+t8ATJKTy5dPLl8OALzoOAAvOm3RotMIkgRf edz//To7uxq/G9Gk7/j4+Nh8MPM8XK8PVbhaoVDKZHKJeCoYCOtNw4Hxd+wXPqZ4KijY JRVvR+Frwr/Mt/0y33YC1DYDbjsBaRPKxGKxDGy9EgolAoGoVyDsBZUvT1+RlF9A KkcVEPhjk0IJFo3C6j5oQAPjBEIZEAON0izKGlGTBbVaFXaHwu FUOl1Kl1vl9qjcXpXHqwam9fjUbp/K7VO5vc0ofyYepcujcHkUTrfC6VY43KjDjTpcLXGjLrfC7VF4v EqvT+n1K/1+VSCoCgZVwZA6FFaHw+pQpC8c6QtF+sLR/kisPxIbiMYH4glNIqlJpDTJtDaV1qUyWDqLZfJ4Jo9nCziYH84 XicaiZhLgkKsYuKqhWmdqg0xtkG2mWmcrNbZSZbgqXa4YSpy+e Ax9m21nA8BlosQR5QowMFmqkCWOKHFEkSOKHFmqkKUKVaxQoDc uVahiRV/kGj9TpoocWSyD4pfIF4lsAc/k8VQWT2aweEoXT/JJpHXJNJbO4M1zvrkClS9QwPnFsr7EGbgqzdXoSo2u1AyVKp9q 1VAF94Tr9NAQPTJCTz+gnc+CjDUybz47j79jxI6OgYe+7NA8em iUHhyh6yOG6pCeq1OlKlmoELkyniniqTyWzOqSWW0qp0vnsGxe ly9ixTLOVYhKlaw1DDw8RA0NHqvfOlWvU7W6vlanqjWq2qzNa6 A219cG9bUhfR1UwcOGwWHD0AgP4OFREOBew8ioYXiEGhqmePcO koNDZH2QrNWJap2s1onqIFmrU9XmRPogXavTtTpTrdEcR5fLdK lIFwqGQsGQz+mzGSqVJOMxMhrBQ0HM79d5PFqXW+Nwau0Ojc2u sdo0ZovGZB5gTQMMO0CzAwyrYVgtw+pYE2a2ElY7aXfqnS6D06 V3uvROl8Hh1NvslMVKms2E2UyYTaTZRJlNBrPRYDYaTEaD0Wgw Gg0sSzEsSbMkzRI0S9AMwdPXRBgtpNlG2px6t9fgDzGRGJtImb I5c6lsrVZtg0O2kRH7vDHH+LhjwQLHggUAwLb50w1w6wpomuPD NFMuM+UyUyoxvHvL0wGvf0tFulgwFPgd0VQqSYL551gUi0bBFH TLM+C4Lh7XxWMY/yQ43vBwXBeL6eJxrGFgXSqlS6d0qZQ2ldQmE5oEr9/+WLQ/EumLhNSRsDrSmHOOBNWRoDocVIUDDfr6lD6PwutReN387iunE7 XbEZsNsVggo0nOsHK9QUbppQQh1eESjU7crxGp+0VKddPAvRDc I5V3S3n9dsl+DsASqEcCAf3+nIFhgRwRQogIVogQhRhVSlCFFF VKEAVvYDkMFl9JIFgCwxIYkaKoTKHg61+1GlL3wXz6pw2s/hkAw9MAVjcArIARFIIRAGC5HJaBtJTAQpFYIBD19giOmYKenn9 uAniavs3Wt6Ozl0+Lflvp2y2GpukrRXtlaK8cbepXiKiFaJ9I0 S9SaqYBrCFkWnAGiYEpFtabEIMJMZgQvQnRGxG9ESYZmGTkuEG OG2SYXobppdOhpTqDFDPIMFqG0zKckeGMFKOloP7V6SU6SqKjJ FpKoqMkmEFC0FKSkZKMDISajrSr56SPP9516eIzLlty5uJlZy6 ZPGvZ8rOWrThrcuXZk6vOnlx19vJVZy9fdc7yVWc3Afzf957jA bz9UdAAH706cfTeM49uufjoi//4cduDR+66aK+zbV+4/b97Ppw6sPs4AB9547FtvW2fXRaeBvC5Cy+86PTFy85bvOxckCW T561ae8nGzSs3Xb1i0+YVG6+e3HT15KbNk7t3fwEjHcGINhTRW u3o/IlEPEXFUxROipevPDtbMOWKJhjtuPPuzbWhafdWB12VQSdXd5b rznTR7AvhTdwC394lk+144IEXzjrrAbN579692++//zjoNq3b5O6VM2deMXPmhpkzN8ycuX7mzHUzZwaC2kyO5iqmcsV Uq9vmjflHR90jI+Alkevue66B4FN9jaO7Pj/s80OtAHY4ZHabzG6TOexylwNyuyCvG/Z7EY8bYqoq9hrGcaftuJfA7gfs//z4wWdf36kZv3lu8eqO0uaO0ua5pau1E7c8/9ZH77x50fHDz6/+7tALf/z6kT+eNzgbw3pJSqjX8wA2Hgdgq+xYAPMNcFfXSddcu87twYGB 3R7C4yE9Xsrn0wcCdCjERMJsNMrGY8ZEwhiPM0+woucNon9bRG +6RO8HRdtjoh1J0Y6s6L246C2/6O2Q6A2v6AVGdI9Knpayp8qSp0CpU2SpU2WJU4Whv86xvXzD3L 13nPLtUyftvX/W1zd3frWq++khaalkLJeM5ZKRK5sqnKlaMdWqpuEh+8SCwMREY GKBf2KBf8EC//h835Yt1ykVs2NRZTTSwt0wGg6h4PByMIgGA8h0/EjAj/h9yMgQce8//Hfe7nr/2cDeG34/9Uhb4fRKW/TZNu9VbcFrfnPB6ydt+uKkS57rRDUGvZShpSwtMzJylpYr+tFZ p9/zxyu++u3F7808bdsv6k+3Je5qYy5qO2lAAstJQk4QcoKQA/E29YvjMgKXUSQYhEZYtmFgs8JiVphMCqBfmkbJ6fpXplLz+kVR KapoRla6/d/Lbrzv7vsfPDK/+8AZor3V33x31zmtf/Y+uuejA2tje6t/3j8yZ/+4aO+45Ej9T3c/8M+Lb3vsplc/Pw7AJIkSraFQklKQegXVCEkpSEpBkAqcQDEc1eqQZgTCjssuv9 BsISxW0mIjOzr/es01V7jdjNvNejys12v0+4zBgCkcNEV4A5veeOj0wwd2/njwH0ePfHzXe6+8duDQzu+P7jv6476j/922//ADew5u/frglt0Ht3x98IGvD97/9cH7vz64dc+393/97QNff/tgIw/t+faRb759/sCBf+zas+rha/e8Xvx6W+4/bw7fuDJuteBWC242Y4GANRCweL0mr9fk85q8HuN1126cPesvKo VAreztVwr6VQKNWqDpE2rUwgF+A1avCu1RoN0o3GW1ks7yxAne C07QczMs82a4z2gPnPeX+IUnnbblT6fdf/IFj/156XM96/9tvfbN4m3vnrZ158TdH/eOLtv57NChD684tH3J9++dd/jt+UffTP/wGv3D88iR+8WPbdD9tbLil5WNM7Or2yMXz3CfMcMy7wQ9d4L3A ldlodPJqFRCtVqoVovVajHPYLVIpRa1nXTKX81W219nzzl19tx TZ889dc7cWS2Tz7M7OmZ3dh4H4Eb3+zOyvfe+LUsnlxtY0+6vv 1542umPP/4ErFD9RL+9QL/LJldse+01MPncqt/nX3hxdP6ERK6Swn3jC8+46+771APg7pFx09XXvfPOe9dce9Nnn 30RTRTcvtjQyMSrr74eiYHTR+VMrpIt1PKlerP+rQ6O1obmNQE 81ADwtIFbJNwE8OixfxdIePrTsZ/BMAAwGIHGfwJg4ucAvHr16tWrV4MVVouaBm68B174vwG4s/n7jy+YGB8fH5s/Pm/e2MjI6ODgULVSK5W4XK6QTGaikXjAH3a7/VaLU6e1Mr4XQhPbw6d/GDl9l73w9i8LbTPdbe1w24norwQCsUQCicVyoF+hUCwQ8vQViY USqUgqF4PVo0o11NePaLSoDkMxQkFSCkoPvr+F0gzvXqMJNVtQ ixW12oF+FS630u1Wuj0/g1uXR+H0KJxu9KdxuVFXy6dN99qdqN2J2JyI3YnYHYjdgdidiM OFON2o24O6vQqvV+nzK/0BZcPAqlBYHQqDH9WhiDoc7YtE+yKxvmi8P5bojycG4oDBKW0y rU1ldamsLpPTZfNYNo/nCniuQBRKRLFMgL3K4LZQtU63hKnWmUqNrlTpctVQruhLnL7It bS+LfotlIlCCS+W8KaBSxzwMF4s44USnm9JroTnSkSu2AyZKxG NI0Z865vj9YulclgijcWTumhcG4lro3FtLKGNJ3SJlC6VwTJZI pcn8wUS6LdQpIplqlTWlyuGSo3/H1KbjqHeyOAgPTREDw/TIyP0yAg9MkqPjvJV6gjw5Egjo/RQMyNMfcRQGzZUh/SVhn7zHJktEekClszpEhltLK2JpTXJjDad02VyulyBL4Gr1ZYS eJAcGvqpfimg30qN5KokVyH5Ch1guK6vDlK1QX19SA8APDhsGB qZzuCIfqjhXkDf+iBZHyRqdaJWw6s1gqviXJUoV/ByheDfJ1epSlVfrVHVmr5aNVQqhkqFrnCGpvHKRbqYN+Sy+nSK TMTJWIyIRPBQCPMHMJ9P5/VhHi/mduucLp3NrrNYtUazljVpWZOONWGsCTdaSIuNcjgMLjft8TIeL +P10l4f7fHSbrfB6dTb7ZTNRlmtlNWit5gNFrMBMNhkNBhZPct SDEvQDGFgcRrESLAmwmQlrQ69w21w++hAiI3Gjcm0OZe3NPRrH xm1zxtzzJ/vWLDAuWDC2QTw2Jht3qh1ZMQyNGQarBtrx5bA3LRymXKZKQEAN z7lWnI8gDNUOkUmE0QigccBg2NYvBGwBToRx+IxLB7HWjDMfxq L6WJxXTyuTSS08bg2kdAkEppEXBOLDcSiA9FIfyTcFw71hYLqg F8d9KtAwKGjgE8Z8Cr9Xt69HrfC40LdLtTpQJwOxGFHbDbYaoH NZshoglhWZmBkeoMU3EDCSYkWAwZunkESIkoBDB4DQz0t7p2Ot AXAEqhH3GCwhDewQAr1ymChHBFCQwVG9QAAIABJREFUqAhRiBG lBOXDGxhBpRDCL74CQXgAy5RKuVrNv/7t64ebDD6mBG5pg9X9sLqh3waAoQaA5SAQ3DAwPwgtlkhFIolQ KBL0Cnp6eru7e7q6ulsM/BMAH38WWNDRJejoEnR0izp7xJ29rcUvaH3hHuBemQJEIFcIIJU QVgthtRDpE6H9jfnnBoAHCKmWlGEGOU5DBAOTLEyxCB8GIRmIY CDcAGEGmU4v1emlWkqqpSRaUqKlGtFLdXog4WYkAMDgU9wgxWk ZyUgpo8xgkhmMcoNRbjDKpsPKunpO+uSTDy9bcublS89avOysp cvPWrr8rGUrzp5ccfbyledMrjpneSP8Eixj29R//8sD+IUN/13R13wD/P28Px/kfvtt5hcHQm17nW3fMG3fuNqOvnDv1DdfTO39YuqbT6f+80nzD FIrgGuDhfP/fvplS8+9bOm5ly899/Kl5y5edt6SZeetWHXxlZtWXLVp+VWbJq/atGzjpmVfffUZougMRrShqNZiR8cnkvEUlUhTGCFaufpcAGAIn nv3PdfWhly1IVd10FmpO7m6s1xzlKqOUtWRzJk8AXzzzJkgALc f/utfD/h8t0mln7755lcffni7Wt2E7nHWbXJ37cyZa2fOXDNz5uqZM1fP nLlq5kx/QJvJ0eWKucyZypyRq5iHR1yDQ676oKNad9zxj40wfKrXD3v9sM 8Pe/2w1wd5fZDXC3k8creLN7DDIXc55R4X5PXAfi8S9KN+L2xzyQxX 0LZbrc67ba6txxv4/BfPee+L9595Y+fSO59fdufz/3pz1/uff3DJ1vE9L514nH6/f+kPB545+fMtJxuILhwXkJRIrxfRtJhlJUajxGxqDGBb+S4aAN hkkrKslGElNC3p6v7L9ddf4fHgbg/u9hBuD+kGAPYbAsHpBjgeNyYSxkTCeJUTfUored4gedUmesste j8k2h4X7UiJdubFOwriyw39ARFjEFo6e32zhKFZwtAcYXBOj39 Oj+/UWdakCdt3X8+e2zq/vqXzqyu7P5/sfX9UdE1QWS4ZuZKRKxkrZWMTwPWaaWjQOjbmHp/vG5/vnT/mGZvnvufuq5XKOVG+8kVDoOANosEAGgwggQDi94HAfi/sA/HAfg+8fInr7jt8W+/x7X4YP3hL2zNrf/lb+oK21ONtnqt/kbv/95e/c+pVH0nu3N/190dmDVjlSmhABw/oUImW6KisnXPNF39cueO3F772y/EXTqg+1Za8v009/Ku/igd0chwHkeGYDMOm9YtjMgKXk6Rcr4cMBoRhEIZBWBY1GlGjEW VZlGFQgwGhKBi8/u3rl6n7ZEqVDFVIUVSKTEeCoNLyHa8sveX+q2676+3FiR8H/7i3+rvvbj+j+Qfv7x9dv2/w1P3lP++fJ9g/Jtk/T3Kgcsr2vzsvu+2Ri2597MZXPjsOwDiBYDgCGl0djmIEihEoTq I4qSBI3r08fTFEo0UGNEj/ANKvQfo1SE/v3MVLLjaaCZOFMFvJuR1/ve66jS4343YzHg/r9bA/BfDrD5x26MD2H7697cj3b9340bcffn9058Efjv44dfjHqe9++O/+o//d8/1/Pz/044cHf3h//w+v7z364p4jT+4+/NAXh+799NDtH393466D1+w4uHH7t1ds/3bNB/v+ffDbhY9v/+rV3O5X03te565fHrc0AGy1km43C+jrcbMeF3P1pvVz55ykVgr USkG/StCvEgyoBRq1oF8t6FP1qpU9akWPAu1BoC4I6tQOyEqDgzN8F5 1gGjnBOjbDc2a79yxRffWMkTtPXHDvKWc9dNLFT5204kXxFa9a r30jc9v7zuWPqU+7eOq98cPvnnX4nYVH3qoffSN59DXTDy8pDj 8q//bWrkuWlH5T3fjrwWtn5te2Ry+d4TnzBOvYCaaRGb6LKiMjOK5U q4V9alFfn6hPLVK3pO2kU/7qcLlPnTMXZNacDjD2DNzLp6trGsBdDf3+FMBdPQbWBG4ggb+2 bXttTmdPbXD40KFDhw4dqg8ON8eeUVX/u+++Nzg8r7NH3Lz62yOCBGJ4xaq1q9asl8JqCNU8+NAj6zds6t PSOtzocIV37vzwggsvN9sC773/QfOfsn37zmiykEiXUlkumwf65evfan2kNjTKPwBuAHh43hgA8H EGHhkb12L41NSUFsNHxsZH5jUzf7Tx9fzP/JyBeQAvmBhfMNG6+6rxFzkd8vi0boFuZNHCRYuaAJ4OQRIEOQ1 gnAAzzyNg5rk2yHGVfL6YSWfjsWQoFPV5gw6Hx2pxGFmrQW/UaHAEVioUJgTBJRL41+W2GWibSCkSi2VSKSQW84uvBEKRUCjiW 1+JUCoD9JUq1fK+AVijQzFCQVFKvUFF0yrGqDIaVUaT0mhWmiw Ks1VhsSqsNoWtQV+nS+FyK9wgnum43IpjTOtCmnG0xo043PzHd ididyI2B2JzwNbW2CGbA7Y74aaBvV6Fz6fw+xWBoDIYVAaCymB IFQypgmFVKKQKhVWhiDocUYej6kisLxrvi8X7Y/H+eKJ/ug3OaNNZbSaHZXNYroDnC3ihRJTKRImjyhzF8RYyVOvgIa6h2Z 1yVUOpoi/xtS1Z5I7TLz4dYOASXizjxRJeKGH5IpYvYrkililgmTyWzmOpH PgRT+XwdBZL50DwTB7P5AnQUWcLRCaPZ/JYOoclM7pYShdNaMMxTSimCcc1EWDglC7JA5jIF0ig30IJ1L96 rmqo1unaIFMfZAaHGH5seJAeHJw2cB1MFDdS56OvDYLnytT04q 4hQ33IUB821AF9B/VcnSq36DdTwJM5LJHVxtLaaEoTS2kSGW0qq0tPAxivVIlqjS+B hwbB/DN5PH2rFFelyhWyXOG/iVCuNKbH61RlkKoNUfUh/eDwTzJE1Yeo2hBVGyT51Jv0xStVnKvgZQ4rcXixjBXLeInDSmW 8VMZLZaLMkWWO4jg9x+krFX2FM1Q4Q4WjK41tT8WCIZelMmkqm SSTCTIeJ6JRIhzBQyE8ECQCAdzrw10e3O7ELDbMbMXMVtxkJU1 WymIz2By0y8OAGSe/3+gPsIEAGwwyfj/jBQx26R0OvcNusFsNVovBYtabTXqTsalf3MBgBhanjThjIlgzY baSNqfe6TF4A3QgzEbjxlTGki9ayxVbtWYbHLKPjjrGxhzzx53 jC5wTE86JBoDnAwCDO8DD5hYDM5UKw1ffzYHnMlMqM8USUwL6b ZbDPIAZfkF0ns7nDNksGBcnUikimQDBkwk8EccScRx8nExgycT PYDgW004/CY5pYjFNLK6JRjXR6EA43B8O94dCfcGAOuBX+Xwqn1fl9Si9Hq WPT6PsdaFuJ+pyoE4H6rAjDjtis8I2K2y1QGYzZDJBRqOcYeU0 IzMYZHq9lNJLSb2UpKQ4yR9D0ugkTQajKgGM9kJIL4T0gL3QIM 0SmDcwCNRMrwTqlUACKSSQQgDAQkQhQpViVCVBVVKFSqJQSVGl FFFIYFQKI2DzM5/mBqwWACN9/Yi6r+X6kQpSqmClGlIe/yoYABhWqv5XAMMyGSSRyviXwCKxUCDsAQbu6u7s7JougTuOnX+ e1m/v3M7euZ2Cji5h5/H6hXj9SpFeGWh9lYLWQCoB0G8DwGKVRqzWSvowHsAaUqaj5JgB ahqYYGCChgkaxmkIpyHcIMf0Mi0FItWQUg0p0RASDSnRkBItJd FQEq1eojPwwfhIcVpKMDKSlVFGud4kM5jljEXOmOWMWc6Y5HRL OntO+vSzj5ZMnrN08pyly89ZtuLcyZXnTq48d/mqRlaft3z1eStWnwcAfHhMOA3grRP/O4D3aNt2o21fCdv2LWK+WcSAJVhv9bRt623be+eSaQAPFS++7J zLl15w+bLzL192/uJlFyyZvGDp5IXLll+4cs0lV21acdXGyY2bJjdumvziy09RZVc TwAsWpuIpMp4iMUK0eu35mbwxUzDKoDn33Ht9pe6o1B1czVGu2 ksVe5Gz5TlbrmyLp40uH37Vsb7d+cwzN8vlO599ds+ePQ+m00C 5rdBttS7g7sqZM1e0t69ob1/e3j7Z3r6svd0X0GayNNBvqWwslth63V6r2zjOWuYst9y6HoZP9 XghD3BvM17I45W73XK3S+5yyl1OuccN+TyQ3wcH/UgogIYDiNctN0wM0Btp+21W5z0/Y2D3A/ahp2oLnx2feGo+t5VjNpsefGjOMZPPr/7u+5f+8O2zJ31x/0mbzpmj1fYQhHAawIzYaJSYTFKLWQq2cPHruICBTXwJzLLSrq6/3HjTVR4v4Z4O6fFRvoA+EDSEQkwYNMBxNpFgEwl2JIQ/PiB4Sit5kRZts4ve9oreD4m2x0Q7UqKdOfGOovgKV18WoyUC55 wu96mzrKfOsXV0e4Ja9sqI+oMLxQdvFH6+rPezxYJPzhZ9vFD0 N0J7UwjhSgxXYrkSy5VZrsxWOGOFM1Y5U7Viqtcs80ZdoyOu4S HHyLDjH3dcqVLNiQD9BtFgEAkG+I7X50OAeL0eyOOGPG7I44I8 LsjtgtLJgWuuCt1yg/dfDwe+unnu3jt+MZzq/sWcSJv/5rbAbTOHn/7j0nfnXv2x+u7/GJ8+St+/W7nsUelp18Ln3d537bt9Ww8Kbvzyz6u3n/j313818cKM6jNtrqvaZutlChjDZBgmxTBZMw0Ay3FMjuNykpBT FKTXQwYDbDAgNI3QNAI+piiYIGEMh7Raef+ATKWWKlVSFHxjkR +omU759leW3Pbw+pvu3Prok1/+TXOg+uf9p8M/Tk0d2fXK/jMH9mdm7h/q3D8m2T8q3j8q+abeu2eo8+6HHjt9830bHtl23UsfHwdgHQ7rM ETbDI7qcFRHoBihwAkFULEWQzU6ZECL9A0gYH4HzOl098xdvPR S1ogbTbjRjM+Ze8r111/tdNEuF+1yMR4P4/OygYAxGDCGgkbA4G33Lzq0/72j+2/6dv+TW744tP27o59998PhH//7/Q8/fnXoh4c/2nfXjm9ufe/r2z7Yc/sHe+74YM+9u/be+P6euz7c94+Pvr3to4OT7+5f/u7+Fe/uW/HuvpXv7nvymwPnPL1r10v53a/Ed7+avW4yajZjFjNmNmMmk85qIVwu2uWknQ6902m48so1c+eep FYJ+gCA1YJ+tRDoV6XoVaI9CrQHhbshqEsm7ZBKOzLpyKzQmSf 4LzzBMjrDc1a76zT4b7f9YvCOX03c+/vTt/7p7If+cNETf17+Ys+GbZrN7yrP2jx/sv7fd8pH3swdeSNx9HXPD9uoH15UHHlMduhu6Z6rZwfPufB3Y7 f8ZuTGXxbXz4xdPsN79gmW0RP8F84KnVUsJhUKIQBwf5+or+9Y AJ98yqlef2DW3IZ7OzpmdwD3ds3t6prb1QVaXx1BnDJr1nT3+3 P6BTa+974tU1NTDz70z0OHDi2bXI4o1bt2fQi0tmvXh4iyDzz6 HRwefe75F36qX6EUnTd/0QsvvixHNYgKe/ZfzwcjafD099zzL9m27Q2zzW93hm686TZ+Fv/w4eUr1yXSpVSGy+Qr+VKtwA2WwPBzs/4FD4BHxgCA+RK40QO3ZL5Wh01NTWl12Mi8+cPHZmTe/JF548PTKj4GwOAZ8PwFC+a3nD5aAHYyL1w4MX2cd1HLwd7jctp PfzIYCv20/p2amrrpppsef+KJ5557zul0js4bGxoaqdWHKpVaschlMvlkIh0 Jx/z+kNvlt1ldJqONps0UxRI4rdNSmgG8rw9TqzQKRf8vA78QCsUy GQKuXgD9ttJXIhXJIDGMShUqWV8/pNHBGIFSlJKm1axRbTSpzRa11aq22tRWu8pqV1ntSpuDdy+gr9 Pd1C8K0ix1m+61OZEGZaFmbA7Y5oTtx8bmgG3Nr7RDFhtkbYnN ATuciNOFuN2ox4t6AYADygAP4BYGAwlHVGFQBYMeOAYMPBBPDi RSmlRak8poMzndMQDmiDJ/rZeqVCkewLXpgGa4VNGXKnqgX97A3DH6zZfxfAnLN8TbcK8uW9 BlCrp0XpvKapNZbSKjTaS1iYw2ntbFU7pYShdP6RJpXSKNpbJY Oounc3g2B+iLp3NYKqtLpHXRpCYU0wSjA4HIADBwNK4Fr53TWS zLA5hsAJjiKoZKja7x9OXfuA4NAwMb6nV9rQZC1WqNeeMqVWmU ruUKWSqTRY7gHzNXwdNlqlLXVwb1lUF9uaYvVclilSxUyFyZyB TxdB5LZrFERhdLa5oATud02QKWK+LFMl6uEJUqUatPT0E3w888 g3+BKlnmv8XA/7ctckQJGLhOVQapKv+It/GaF7h3kKwOkpU6ydVIrkZwVaJSJSpVgqsQXAXjKliZ05XKumJJ ly/q8kVdvtAarFjCSyWiXCa5MsWV9RVOX+EM1YqhyjFVjqlwNFcyF Av6fI7KZvTpNJVOU6kUlUiSsTgZjZKRCBkMkT4/4fIQdidhtRNWO2W1G6x2xuZgnG7W4zX6/eZA0BwMmUJhUzhsDIfZYJAJBBm/n/Z6DR63weU0OO0Gu01vtejNZspkpIwsybIEw+I0o6NZ0CcTZhtp c1Aur8EXoIMRNpYwpbLmfMFarthqdfvQsGN01Dl/vhMUvxPTcSxYwI9A8wYe5Q1cr4Nd0EylwpQ5ulSiiy0ALnFsuc yWOYbjWK7CchwIU+YNzLTcCtZns/pMhkynyXSaTKfIdIrgf0wSKT48hhMJLAGuJcV00ZguGtVGIppw WBOOaMKRgUhkIBQeCIX6gqG+YLDP71f7fGqPR+l2KabjRFvjtC MOO2K3ITYrYrPCVgtstcAWC2QyyY1GOcvKGUZOMzKakRloud4g 46OXUXoZSclwUooRUh0uBQxW9YkUKiGqFCAKAaLogcEBpNYV0E iPDOmRIj1SMOWL9ErhXincK4EEUrg5Ai2AECEMGmCVWKGWKNRS hUqGqqSgBAb6hVEpgspQVIYqZAqlXKmSq1SQug/q64P7+mEAYKUaBvpVKCGlElKoIIUKUqoaDFbDSjWiUsMqFaxUw QolhLQAGAIBBoakcrlUJpdI5RKJVCwSC4Ui/iVwd09nawnc0dWYhW6tf3vndvZ2dAo6uoQdXcKOaf3Kj9evXNE rVwgg1bFRC5r6bT4AVuuOAbCWkun0coyGcAbCGRhnYJyGcQOMG yDcAADcNDDvXg0p1hBiDSnWkGINJda2GJgvfmkpwcgoVq43yQ1 mOW2RM1aIBbFATQaDDzq7T/rs84+XrThv2YrzJleeN7nq/OXNrD5/xerzV6w6f8Xq81esPh8A+MiaxDSAfzwydXDP1I5n//vGlh8fvOzIdZXvF5sPzuv+KYC/mNv2cSd/BgkA+MA/N7UAuLR42YXNLJm8cOnyvy9b/vfJFX9fvvKiVWsuvWrj8qs2TW7ctPzzzz9WqLoCYW0wojVb0QW L0rEUGU+RWky4et0F6bwxnTdKZbPvvvd6rmbnavZS1VbkbPmyN VeyZouWTMESSzIOjw7gdl2DuNuuv/7zHTs+37Fjazr9U+i2WrfJ3WXt7Uvb25e0ty9ub1/c3n55e7vPzwO4VDYWi2yhyJRKbJkzl8qmQsF4/fWrYGSW2w25PZDHO51mCexxy90uuccl93ogvxcO+uFQAAkHkUg IDfoRi1NCLaPYq1n7bVbn3TbXluPfA4M47rFZbrGM3tx/8N+/BcXv0W2/PfLvE79/8Y/fPnvS7odOeevG2RTeieMCkhRRAMAGMcOIjazEBEpgYGCLzGqR2 UAPbAYGlgEA33TTVR4fqH8Jt490+0iPj/QHqGDQEArR4TAdiTKxGBOPM/E4E4sZNhrhR1XipzHJi7Rom030tlv0flC0PcrPQu8siN/Oide7+moEGesnxwzYDZG+94alny4SHVjR85/LBB8tEH80X7xrSHylp+96I/r39EC5SDfDFRmuxHAlhiuzlTJb4dhqxTRYtw3WbfWa7dab16hV c8IhNBxEgwGUp68X8Xpgjxv2uCG3CwLfdHA65U4Hn9Fh5vprYj dc63vzMdeuK9o/uOFXNqt8tkDTBuXbXFf/cuErf1r+fve1n2m37PU/d3Dw/R/O+GLqjC+n5n08lXztKPvoAdktX520dseJF735q4Uv/yK1tU2aniOCtTqJDpPqdFKdTqbTyXSYDMPkGCbn9YvJcVxOEHK ShCgKBAYhSYggIRyHdBjY/CxTqaVKpRRVSBBUAsMSOSRpLFbgU779laW3/nP97VvW3PnPR5566q0ziX2Vk//Dnbw3//v93Cn7R8T7RyT7hyX7R2TfVOZ+U5n95BOPnn3DwxsefnXjY6/9FMBaHazFYC2GaDBEgyFaHAXREQ36YsiADunX8PpVqvmo+uDO7 jmLl17GGHHWiBvN+Ow5J19//dUOp8HpNDhdtNtNe72M38cG/GwwwIYCbCjI/nvrwkP73jqy9/p9X1+/+MVPHtq15/GP932w99B73xx6+YsDy1785LynPjzt8R2LHts+8ej2iUc/mHjk/YWPfrDw0fcXPfb+WU/sWPzSJ1e/+8012/eve2/fuvf2PbP3wJlP7dj5QuarlyO7X0lcuyxiNmEmk85s1plNOpNJZ zZjdjtpt1MOG7lu7fLOuSf3qQTAwGqVQK0SqJW9KgV499sDQ10 Q1CWXdUqlHRLJXKORsKdrM2LLT7AvaPee9afYed2n3fGr4oZfF 9f9rnLliYObfjN8zS/n3fTr8x6etfotwekbHr3L8eMbxh9e0x99FfvhZdXRf0GHH5Z9d 7fk2xsE29bKJBMb/rDont/Ou+XX5Q0zE5e3+84+wb5gRny5Kz/ocNIoKgAj0H0/A+C/nhqKRmd1dM7uaKIXPPQ9JhhFnTJr9jEAbjEwoO/c7p653T200fT6G28gSjX4yWWTy4F7adZ84MCBZZMrwMqr+7Zsn Vy+qrtX2nOsfsVypY5gn3r6WYq2+kLJd955z2LzYZSZou2PPfH 0tdfdbHOGXN5oOlvZsWPXvPmnRxN50P1m8pVcoVYo10uVIa4K6 t9RUP/y888AwM0SmDctH6Bct8+v1WFurx98OjRvPv9LRseG5421YPinA F4wf3zB/PGJ8YmJ8YmF4wun9bvw/6Tf/yELFwVDoZb2mCAIAicIVKFYt279bbfdFovFB4eGq1V+5jmVykS jyWAg4nH7HXa3xexgGatBbyQJGsMMOi2lGSD6+zC1WqNUDKCoW i5HIAjljx6JpSKRRCgSA/02Zp7FqEKqUssGNBCGIySFGmgla1SZLWqrrc9m77M71A6n2uEC UTlcSodL4XDxL3WBfl0N9PLDzC7U4UIcjS4X0Ndih8x2yGyDLH Y+x0jY0Upf2Aq+xgZZrNOx2iCbHXY4YABgrxf1+dAGgJs/KgJBZSA03QaHwy09cKwvGuPHoRMpTTKlSWU0mawum9PlC3i+iB dLRJkjyhzJAQDXqFpdX+Xpq6/U9EC/5Yq+XNEXK1SxQhYrTQMTBY44Tr+5IpYr6nJFXa6gyxZ0mbw2nd OmcppkVpPIaOJpTSw5EE0ORJMDkcRAJKGJxDXRhDaW1MZTYKS5 8WI5hzVWXuniKW0koQlFNYHIQCAyEIxOAziR1qUz/ER3swQuNQBcH2QGefoyw8PM8DCv32qVqlSoSoXkOLJcJkplolg iCiW8UMTzRTAcDh5L4/kCnisS+RJRKDceMFepUpUqVahChSxwZK7M17+pPJbMYsmsLp7R xtOaeFqTzGozeV2uiOVLDQDXSADgGr/hme9+qzWqWiW5KlmqkEWOKJSJfInIFYlsEcuV8AKHFytEuUpyd RIAuDZE1ofI+hBZGyJrg2R1kKjUCa5GlKt4icOLHF7kQLWLlcp YqYSVSrpiUVco6PIFbTavzeY12Zw2m9NkctpsTpvLa3N5LF/ACwWiVCK5MlXh9FXOUOUMtQpTqzBVjuE4ugwMnNfnc/pcFmBPn0pRiQQVjZHhCBUIUV4f5XRTdpfe7qIdLsbhMjrdJo/X7PObg0Fw4N4SjZpiMWMsykYiTDjChEJ0IED7fAaPx+B26Z0Ov c1KWcyU2UQajYTRiIOzSYwRM1kIi420OSmnR+8L0KEIG0ua0ll LrmAtc/baoGN4xDlvnnP+fNfEhGtiwjWx0LVwoWvhItfChc6JCcfEhH3B AlvDwFZg4OGGgatVtlJlOI4pleliU79ltsyxZc5Y5liuwlYqLF eZZnDLI2GewYW8IZfT53JULttIhspmyEyazKTITIpMp4hUkkg1 DAyGnyNRbTiiCYUHgsGBYGggGOoH8Qd4+nq9Ko9H6XQqHXYUxO lAnQ7UaUeacdgRu63hXjNsNsNmE2Qy8QBmGBk9HTnNyGlGZmDk BlZuYOUGRk4Z5KReRpAyjJBqdZJ+jVjdJ1KqhQqVEFX2osreJo P5S0goSK8c5dtOGdIrQ3qlcK8MFjQBLEeFcKMBVqikCrVUqZYq VFJUKUOVUgRtSBgY+FgAq/tgMAKtUsPgMJJCKUcVLVHKFUqI/1sqSKFq1L9KCFHIYVR+DIAROQTJ5JBMDkllkFQqk0ikYrFEKBQ 11kH3drUOQnd0zenomnsMgKe7344uYUe3qOPnu19AX6UAVglgl RDuE8J9/OQzCNoEsOYnAKZaAAwMTPMh+A/kOC3HDHLM0GrgYwCsocTTAKYb+jXK9SY5bW7Q1wYZbZDRChlbD WyRMxaos/ukL778dMWqC1asumDF6gtXrLlwxZoLmlnZzOoLeABvHjoGwEcP Tx05DHZfTR0+OPX9t1PfH5j6bt+Pbz1+9Pl/fHfNooMr8t9ET/5P8A//E4B3bXt2cLi8ZPKipcv5LFtx0eTKi5evvGTFqktWrr5k1ZpL12 9YsunqlRuvXvHpZx8pVN2BkDYQ1pqtyIJF6ViSjCVJDSZcs/7v6RybzrFi6ex777uxVJ3Wb7ZoyRYsmbwlnbNE4ozDrQW4bfp2 5cyZ6/7yF6DcZqnbhO5x1gXcvay9/dL29kvb2y+4B02CAAAgAElEQVRpb7+4vf2i9nafX5sFDXDZVCy xhQKTz9P5PFsosrk8s3nzMhiZ5XLL3W652wOBeDyQ1wsADHncc rdb7nHLfR7I74WCfjgUgMMBJBJEIkHE65IZYjC5Sm+5zmK71eq 40+a81+7aanfdf0wbbL/L6r7F+PYzJx3d9puj23575NXfHX759989/+f9T5/yn4fn7LpjdiXcodP1kqSwCWCDQcSAEvgnBrZZjzdwZ+dfbr31a o+PcPsIt4/w+EiPj/T4SX+ACob0oZAhHKGjUToWp+NxJh6nY3FDPojdpxQ9qpIAA79q Fb3pEr0XEH0QaYxDZ8U7C+JdJfEuTvxhVfzRkPizBaLdZwv2nC/4aES8a1C8kxPvyIteDkruDkClAg1SLhpaJVwuMuUiUy4x5RJT4 Yy1irlaMd94wwq1eg6/2sqPBHyIzwt7PbDHBbudkMshd9rl4N11a844zXb1VbEbrg9u/yf93uq2Wy+dRevFOCE6WaBugwozuMf/sPj9rms/wx/YF3rhu7EPDl/y5Q9Lv/7hvI+PFF8/ZHl8v/y23Set3fmb8974Rf6fbarhWRK1RivT6qRanVSjk2q0Ui0wsE4O wksY4wekCf6dMIQTEI5DGC7XYXKtTt549ytVKiWoQgIjYggWNy/MNbbri+WQpHQHAPDWNXc/seyupx966rmXzzLtGe7aXz51X73nm0HhN7XufaXZh7In7pynev TJp8+76ZH1D768+el3rnz0tWtf/Mh/xSP3vL3bd+Vj9777VeCqJzRaWKODNToAYFTTALCWUGhxVIuhAz qkX4v0DSCqfkTZB4NvVirUsFINd3TNXja5mG4CePbJN950DQCw qwFgn4/x+1i/nw342YCffeW+ie/2vnb4P5v3frV55MF3bn7n8zWvfPrER3uXPP/xU5/su2/77nWvfHjlqx9e+equK/69a8MrOze8snPDyzs3vLxjw8s71r20/cIn3xva8ubg/e9e+NynV7y797m9B854YvvO55JfvhT68qXQNUsjJgBgk85s0pp NWpNRY7FgNhthsxKrVi7umHuyWiUAU9DgFLBK0YuiPSjcA0PdE NQlk3VKpR1icYdI1CGRdOULqTnhs09ITra7Tv9N5MJfJy79XXH NH+ff/Oez7//DRY+deMkTJ/79oRPP+MfJZ94tP2/91HPwD8/Kjz4DHXlSfvgR2aEt0m9vF++/TrBv/dzrl9n/PH7Tn87YeuLYrb/hrvhl4vJ2999OSE7OjpzNVbIKpRBFBUolXwI36MsvxGo75dRZi VR6Tudx7uVvHXX29HT09Hb09BIG+mcA3AjQb0cjzz33fH1oGHz xLbfeXh8aAWPP9aHRW2+7vaNHxJpsn33+udHi6BHKeoTyXjE0M jbx3vsfaHBaCvfJUc1LL7+y6PRzTj/j3HvvewDoN5uv7d79NVcddXmj3kAiGEo/+68XbrvjroZ+q7libd2Gqz799LOx8UVcbahSH6k169/mA+DR6RJ4qAW0zQzxGZv+4tGxoZGxocYN4WkAN94GH6PfBRPjC yZau9//n/pdeEwaNfLCBRMLxxdMjI8vGJs/Pjpv3tDwSL0+xFVq+Xw5nc41Z56djZln2mCiKBbHaJ2W0mhIzQ De34ep1VqlcgBF1QisgiAU3HwUi6UikUQkFovEIlD8yiExjEoU Kqm6X6bRQTiJUDTKGJVGs8piVdsdfQ5nn9PV53L3ud1qt0ftcq tdbpXTrWzS1+luedbrmnavw4nYWzTbpK/JOh2zjcdwaydsPbb7NVsh808B7ERcLsTtAQBWHAPggCIQaHwaU gZDyiB4EtwAcCTWF4n1R+P98UR/PDmQTGlS6Z8BMFc5BsCAvpWavlJtBTBVqlAlsNSqwlOtyBEFDi +U8XwJy5WwXFGX5StfLU/frCaZ1cQzA7H0QDQ1EEn2hxP94Vh/iM9AKDYQjmmiCU0sye+vTmV06QyWzmKpjC4BWuKkNhzXBKMaf3 jAH24AOMEDOJnB0lksl8dzBTJfIBsA1tfqdH26+2WGh+mhIbpe N1Rr+kqFKpfJUokoFPF8Ac/lsWwOy2SxdBYIXJdM65JpXTKjS2WxTA7L5vBcgcgViVyJyJeJP EfmOSJfJnJlIlsiMkU8U8DBaHcqq0tktYmMNpnVpvO6bAHLl0C LywO4WidB59zy3JeqVMlyladvrohni3i2iGcKeKaAZYtYvowXK 0S5BgBMVoeo+jBZHyZrg0R1kKgMElwdL9fwYgUrcFi+rCscX/Nq83ltPq/N5TTZrCaT1WSyA+nMQCozkM5o0tmBdEaTyWqzOV0uhxUKRKlIc mWqyumrnKFWMdQrdK0CZqEN5ZKhWNTzy7HyhmxOn8nokykqnqA iUX0wrPcFDG6vwemmXR7W5TG5PBaP1+rzWwNBazhsjUZtsZglH jMn4sZEnI3FmEiUiUToUJgOBAw+n8Hj0btceoedsllJs5k0mwk TuB5swoxmzGLD7U7K6dF7A3QwzMQSxlTWkitYS5y9VncMjzjnj bnGx90TE+6FC92LFrlPOw3Etei0nzHw/EYPPDxsHhw01WrGapWtVNgyx0x3vxxbrhg5zshVjADAxxm4IWG WL4RL/LngQkFfyOsLeX0hp89nqVyGymWobJrKpsG5YCKZaFwMjmrDYW0 opAkE+/2B/kCg3x/o9wf6fP4+n6/P41W7PSqXS+l0Kux2hc2GWC2g40XsNsRhQ/iTGzbEbkVsVsRihi1m2GyCTSbIZISMRshohFhWxjAymub1y7By hoVYo5w1ylkjxJog1gjRDKSn5ZRBTlAyDG8YuF+k6hMq1UKFqm FgRQ+E9sjRHkjRAyl6IWUvpOiFFAIIFchRgRwVyJBeKQxKYIEc EcgRIawQAQMr1BJln1ShlilUUoVKiipkiEKKojJg4FYAA9PyR4 DB2LMSQhVyRCFDUBmMyGFEhqAypIXBCqUcBc2wEkIVPICh4wDc 2IMlg6QymVTamILmTyIJurt7urp6ugCAO7v5M7/HApivf7tFHd3izh5JZ7P+lcA9UqRHhrboVy2E+4RInxDpFyJ9x +Q4APfjkgFCqiGlWkqm08t0en4KGmcgnIEIBiJomGBAIJKFSBb CaRl4DAzGnoF7WwAs1uolmEGC01KCkZKsbFq/gL522GSHTTYYGJixQIyF74Q7u//y5ZefrV538ep1F69ef/Hq9RfzH6+7aPXaYwIAPDU1deTw4f8ngKe+2zt18Jupb7/hF0Ef2D2176sfP33nu4c3f3Pd3768LDL1n08BgN98/tHR+fXJlZcuX3UZyIrVl61cc9mqNZevXnv5mrWXr1m/eO36xRs3rdh0zapPPv1QqerxhTT+kNZoQRYsykSTZDRJDmgFa9 dfnMqy6RwrEs+6d8uNxYqtWGl0vwVLJm/J5CyprCUcp+1ubStum8QFyv0pdI+zLuDuRe3tf29vv3DGjAtmz LhgxozzZ8wAAOY4c5kzlkpsocDkcnQ2q89m6UyG3rhxMYzMcjh lTpecZ7Bb7nZDHg8IPwXtccm9HrnfCwV8UNAPhfxQOABHgnDQJ 7dbxVhVSazQmzdbbDdZ7bfbHHfZnPfaXVvsrq1211a78z6b7R/W1VuhI//+3ZFXTjz80h++e/5PB545ee/jp+5+sGPnrXOXzevUDPQC+pKkiCRFekpk0Ivo/8HAPwVwR8efb711s8fTaIDBG2C+AdaHQvpwxBCNGuJxuhFDNKp fYOvfKhU8ohSD98D/NovecDbGoaOi7QnRjpRoR0a0MyfaVRR9VBV9Miz6dFT0YUW0sy TeWRBtjwvfCQq3uiRcmiwVDKWCoZTnU2ymYCgWDEVwwr1Il8tG jjNee+3SPvXccBANgclnL+LzwB4X5HJCTofcYZfZrTKrRXpczv qba83yyHXXRnbc0//Wyrazal0kIcIxoUYj6IL6ZuILf5F/6MRL3hHe+KXpiW+Lbx8545Mfzvn8x/k7j0Zf+V77wL5ZV37yq7Neb4vc8StNTajS8vTVSjVa6YBWOqAB H8u0WnkzmE6ONSQMosN492q0co1W1j+tX2mLfkUyuYg/rt5yZG7w3reX3fLAFbfdt+a+Z1be+69V9z1782MvbPnnQy+d6f x0VPZd6eQv6+I3Flleeuz+6x//9+K7nt3wz1c3PvnOFY+9seHhVzc//6FvwyP3vP21d8Oj9/AARga0yIAO0egQDYa2GliDoRod2q9F+jQN/aphVAWhYGBHDXd0zp5csYQx4qwJN5rxWbNPvunma0H963LTbg/t8TBe7zF56d4F333zyuGvr/rmi42VLW9s2vbxaY/u+Me7u0cefH/Jczuf+HD3GQ+/Hbr5hcBNz/uuf8513TOOzU9Zrn7CtPFx9spH6SseKd/x3KVPvle+63XurteH73v74U+/Pv3xD3b8K/7li/4vX/RvXhI2GY8DsNbEaixmndWCT05e0tV5ikolUCl7VYpeBdqrQHtQ tAeBeyCoWy7vkso6pdJOsaRDKJorFM4VCOcyLO5Nl9rTq2dGL/5V7JLfljf8fuzmP515/58ufvL3y17846pX/7T29T+uefW3q1/sXXzTHWssB+6RHLlP/P2dou9uFX57Q++Bq7v3bej6YnVH/ZJFfzzz3j+def/vx275LXfFr+KXzoxe3J5eHchzFqsegnoQtBdVCBp7sIRN/arVorZTZs3O5PNzu3nudvb2dvERgHT2Cjp7BQbWeMqs2cc8AG7 MPE/rt6cX5N77tiybXNHR3dvR3fvcc8/Xh0bAtudly1due+31rh7x5IpVW7bc3yx+R8cmDh36fmpq6qOPP iYMFlSFrb9i0z8ffuzhRx7fuOk6cPL32utufvKpZ12eqM+fDIT T4Vju9jvufu75F/mjR8Xaug1XHT5yZGpq6qvdu+dPnF6tjwD91odbHgAfm/+Te1vD/5JxcEkYNMBAv+Mt+h2f+L+PPf+P9J1ode/ChQsWLhyf4Ok7b2z+yOg8vvgtg2VX6XA45veHXC6fzeoyGq20w UiRDI7RmE6v0ZADA0R/H9anxtRqrUqpUaB9CKKCIFQuR2QySCqViSVSsUQskYqlMrFULm oUv9J+jVyLQQQF62mUNSrMVqXVprI71E632u3uA9eMGlG5PUrX se5tLGqedq/9uBnmFv0arXIQk1VussrNNshig6zHGxhqAniavlbIaoOsdsjug J0uxNP6ADigCAaVwaDCH+ATCCj8QQUYig6ElE0Ag0FoAOBYnAd wsgXAhWMATLY0wD8FMNVMk8HFCg9gUP/mili2qMsc3/oOxNMDsVQ/oG8o3h+M9QUjIP3ByEAoOhCOaiIxTTyhSSR1iZQuldalM1gqgy XTukRKF0tqI3FtOKYJRgf84X5feCAY04Tj2mhCC2anAYCzeQy8 BAYArlT0tTrdOvw8NEQPDhpqDf0Wi0Q+j2dzWCaDpdK6ZEqXSG njSW08oY0ltLGENprQxBLaeEoL/hGpLP9KOVsgsmBBVwnPFvEMSAFP5zE+OSyd06XzukwBy5WwQhk vlokyuAZcIys1slqjqnV+wzNX5f+TFjkyXyKyRTydx1Lg9wG3l IpYnsOL4NcOktUhsjZM1ocpAODKIM7V8XINK1awQlmXK+myRW0 O1Lw5EE02q8lmNZmMJp0ZSKcHUqmBZKq/JQOp9EA6rUmnNZmMLp/HigWiXCK5ElUpU8DAtQpd4cBmLEO5pC8V9cWiPl8w5PKGTEafT OvjCSoSpUJhgz9Ie3yM28u4vSaPz+r1230BRyDoCIXtkYgtFrP G49ZEwpxMGpNJNh5nYjE6EqUjEToUMgQCBp9P73HrXU7Kbietl saCaDNuNuNmK25zkC6P3us3BEJ0NM6mMuZc3lri7NWaY2jYOTr PNX/cvWCBe+FCz2mneU4/HcT9t7+5Tz/dddpprkWLjjHw+Hzb2Jh1dNQyMgJKYFO1ZqxWWa7CNg5lG8sVI 1cxclVjpWrkKqZp/QIAV44Nx/Lro0tMqWgAJ4KLBUORZ7A+32BwmgcwFothkYg2FNYEQwN+/0DzRprXD+irdrlVTqfK7lDYbKjFgpjNiNkIm02wxQJbLbDNgti siNUC2yyw1YJYLYjFApvNsMkEm0yAvhDLyllWRjcAzLByhpWzR shokhtNkNEEmcyw0QRPG1gvJ0iZDpdqtPyTYHXTwKpeRNkDK3o gRQ+s6IGVvbCqF1YKYIUAUggghUCOCmRgEFreK4GaBhbACiFYh aVQSxVqKaqSokopqpSiCimiAPWvFEZkYAmWQilXKOVKpVypAvq VK5RyhUKOoDIYkcGIFIJlIMcwWCFHFZBCyde/CAoALIN+FsByHsASmVgkEQnFAqFIKBD29vTyG6G7ujv4HhgcB+ 6e29FzfP3bI+7slXQKZF3T9S/aK1f0HqPffhHSD/peIdI/LeHmBiyVVtyHtQBYL9PpZTqDDDPIAIAJFiJYmOR3YsF6E0wZYc oIEQyEM8DAkmkDNwDcLIEb9a/MYJIzFjnbpG8DwMDAgL5GG2Syw53df/lq9xfrrrismbUbLl274dI1Gy5ds/6YTI1rQHbk5HdbZz+zwP/Cedl3rrnsw6037H7l8SP/+fL/CeCpfV/y66C/+awVwItOH1uxevHKNYtXrlm8au3iVWuXrF63ZM26JWvXL1m3Ye m6K5auv2LpFVdObr52zcef7FKoerwBjS+oYczwgoWZSIKMJMh+ jWDdhkuSGTaVZYWiU+/dclOBsxX+P8ruM8qyuswXv2tYd2YkiRG6u8IJO+998t777Hhyz jnnUOdUro40TSMMgqhAN50qdVdHmgYFFaUxBxRBEBUBkazi6Og ohgn3P3fuunf9X/z2OVXVtLPuuL6r1jmL4oUuF/rp7/N7no6/3vbVWr5h/VuuebNFRzjGAdx+6l3EBcq9BLqXWBdw97Yrrrjtiis+esUVt1x xxf4rrth/xRWpNFevOyYmPN2uu9VyNhv2et1Wq8mVilguyysrd5Hk9YEAFg xiIcDgDRIOg68hPBzComE8FsETUTwZw5MxPBUn0gkiFSdiYczj 0rIdg/Veybbk8J71+i/4Ap/xBT/rD37eH3zUH3jEl3/Y8fvvfeB/fv/9//bUB/7lyQ//+ds3vPPVbb/6/LbXz48emBtlaZUgQJIESxIMADwsge122GGHnQ7E5UTcLtTrRn1 edAhgjwdzuzGnE9227f2f/szpcIQPhUGEcESIRMV4QkympHRaymTkbM6Wz9sKBVuhYMvn5Vx OymTE/Q7DY5Dm6xT8hAV5WkSec0I/8UMvhaFX4tBrKeiNLPRmXpHwz2vwz2vwWxXozQr0Rhl6JQ09H9 CsBclORVrnbl0eplmTmzW5UZObdblZl5sDD3faztOnPmU2b0uD 9c5xKhEjYxEiAvTrB//WUK8H8bg3Zdf2wF13xFaWUm8+Yvzpofe08jDPaa1WDcNozBY1Z iA/zJf+1nv0bxrffs8tr29d/AV87tfkg7/Tnvn19Yff/Pubn/+bxleuCXxcLUQtvMHKIZsAzKAWGqUZlGZQhkEZBmMYjGFwK4sP C2GrFWetGMtiDIvTDE4zmIXGTBYUvPvVGxBKBxMkjOOKflEUQl EYBQbGYAyH00e/eOyJN0598ycrX3nu+NefX/7aj5YuPr36lWfPP/XKZ378j5//6e8/+8Jvz3//zbNPvbr89R+vfudnq995dflbP1v+9s8Wv/HTk8/8Krb8jS/87J3o8jc+9+I/JZe/yrB6mtXRjI5mSRoAeBCa04Hu10RTRjNpMG0AsIk0mMlto1sOHz kA6l+3V7hhywcffOhcKGIPR+2RKACwPRpzRKOOaNQRidojEfuz j+749z8+8x//vPTH3yx3Lv509Udvz375tQsv/a756M+O/eDnpYd/+KdfP/CXN/b8+bVdf351x59emfvjy9N//GnvnZe6YNWzsPjVE8++2fvsiyBrz76RvfC9t57O/e4Hid/9IA4A7FFGoFnFwE7W7WQ8bus9d98xOvIho0Fj0Kn1OrWOUukoF UkA/Y6joPtFRiB4BOhXrdmq0W7N5ZL6zPz/mDr/96W7r+ysXLvw0HX7v3TNJ5689r7nrjv2wnWrL1916rW/P/fG3595+aqjT3g/8fF7D2a/u8y+eFz3oyXD4weF2z+W8+/d/6FbP3fNHd+6bv+Xrl146MrOyt+X7v4fUw8Y8wvlcgYnxnFinCB VlE6tN2gNRiVG42AL9Edu2NrqToyq1KNq9ZhGM67VrkejHddox zTaMY3W5fV95IYtl9fv2Cb9jqjUj128eOC+QyMqzYhK89jFxzc +Xn3s4peMZuurr70+M7dDDRMahAJjzws7977+xpui3asz8UZau unm237045888+xzldqE0xNNZau/+OXbn/zUffFUKZWpZPL1fKn5yOe+8Myzz9UavUa73+xOtrtTK8fXfv2b f9oB9Dtc/nzJ/PMl2Tzn/FfpOzs08yb9zm/S7+Dpr9IA/3f0u/uv0nfHsPXdodB3emauPznd7fYajXalWs/nS6lUNhJJ+P1ht8vvsLslyclxMsuIDCPQFtD6ciYTazQyBgOj1 1l0OhNJ6gmCGlx7RFEUQVHl0ga1XvzinECIMmlz6Jzrt3yNwcE h38j6KSPj8FLRxr1WwbAuqGxpHs4wK4L1DUadFQArM2aKfhUAB/7aFDThC2x4/Rsg/AEiECRCYTISoWIxXSKhTyQMyaQhlQLRJ5P6RFI3ZHBiAOBUxpT OmtIDAGdy5uwAwMUyU6owlRpYTQwaYL7TFToKgMWJvtiflMHRn Y0ABk5bB3APGHgdwEr9O9RvjSnVmGKFzpfpXMmSLVoyBXM6b07 lzMnselJZSzpryeSYXIEplNhiiS2V2VLZWqlayxWuVLEWSuu7r 5JZOpGhExkmnWeyBTZfsm4EcLXG1Rt8sym2WlKnI0305MlJ2zQ A8PTw6a9tqN96g6/VuEqFK5WtxSJbKLL5ApvLM9k8k80xGZA8ky2wuSKbL7OFirVYt ZZqXLnOVep8pcFXmly1xdeaoKpdv/2rXABucfU21+jwrQ7f7grtCaENxpiVSF3wH2ZXanUk5dZxky83 uGLNWqxZS3VruWGtNLlay9ro8u2e0J0Ue9Nif1oE9e/kjNib4icm+U6fa09Ym11rvc3WWmy1wVQbTLW+Cb2VCl0uW8olS 6lkKRbNhYK5UDQXipb84EOxRJfKTKXC1qrWep1rNoR2S+i0xG5 HBlUw0G+3a+t05HYbAFiu1eVKVS6WpXxByuSkZFpOpOzRhCMad 8US3ngykEiFkulwOhPKZoO5fGCgX0+57CqXHcWivVCw5/L2XM6WydhSKTmRkGMxORKWQkHJ7xd9PtHnE70+wesX/AExFJGicTmZtmfzjlLZXat7Wx1/rx+cmg7NzYW3b4/s3BUF+r3ppti+fdFhBgYO7dkd3LUrMDTwwnbf/LxvdtY7DUrgSXev75roDePeGFACdyecna4DpNt1DGvhjQE7osG h4DYAcENubgRwWSiX+EKey2at6QybSjGJJB2LWyIxs5KoORQxB kPGQNDgD+h9fr3bq3O5SaeTdDgIp5NwuQiPm/C6SVD5er2kz0t5QTYD2OHEHQ7c4cBtdsxuxxyOIYAJl5t0uQm3 hwAAdjgJm4MAAOYE1MohDAtvMLAaGJg0qEiDijSoKaOaMmoog2 ZoYNAAI4QKxlQIrkJwFUqoMFJDDLdhGYfroBFqAGAwAq0sgtZj w+j1uN6A6w2YTgeKX4wgUYJEcQIlQEhAYozSDYPrdLgy//xXAIyTGIZjGI5iOPhjUghGlB5YrVWpNOMq9di4enQUGHhw+mgT gKGRcXhEhYyq0Q0ABvXvZv3qLJCOhvQWSEdfymBlBbR1HcCshA 71y9kxwU4ITkJ0EaKLlNyk7KZkD2XzULKblN2k5CYEJzAwarUh rAwADA2eAcOsDA8AjA4ADIhLrAM4qBjY7SddftIdID1BcnTsA7///W9X1+4ZZuXEPSvH714eZvXupdW7l1eVryvH7145fvfd9370rk/uu+Wj2/ftn9+xs799Z29hR29quvnxu25dWTr0yKfvf+773/rpj7///wLg7375c3v37Ty6dODY8oFjywcWlw8urhxcXj24vHpw5fjB1eP 3rZ64b3Xt0PG1Q6fPHvvVr36uM6iiCSaWZOxucueeGgCwmdYsr 36yVHWWq06N9iOPXXyw0fE3NgMYGLhQdsXTIsvjRgusN2r0Jo3 epDGY12PcGIvGaFE+G8wag0ljMGn0Ro3eqNYblBiMagsNiRJeK EjNpqs34el23e2Wq9l0NOq2WlUul8RiUTh27GMEcb3Pj/oDKGCwImHlASoWDGLBABYMYOEgFglh0TAWi2DxCJaIYokYlozh 8SgWDiIuh9aaQC23C9wBybXq8Zzyes95fQ/4/A/6POe8X34M+fO3r//TN7e887Wt//yl0d98QfX6+dHnlsYn0uO8VS1LkE2GbTIiy7AkwZI0ADB4CbzB wJ6BgX1ezONG3S7U6UQdDmTLluse+vTpQJALBLhAkAsE+UCQD4 UVA6dSYjotZbNyLicXCrZCQc7n5FxWyqTFVFJYYKnPazRfIeBv m6Hv8cgzNuSHbuh5H/RiCHo5Ar2SgF5LQq+lodcz0OsZ6LUM9LME9COf9mssss+urxTF Zs3Wqg/0W5ObNalZkxrKqxOpVh2+Q5EbdblZl1tN24njd5pNWwcAJuNRA GA8FMADPszvRb0e1ONG3C4Q2OWCXU54omu/cbfv9tsCP33Y+sq976llCatVwzBqi0VtMqkNBpVerxJ4tDcR6i 00tOmboOqBG4oHoNq946lbkUDH4PBaOB1nRThFv8iQvhYaNdPK BwuN0jRGDww8aIMBfTGawQB9zRbMZEGNZqBfpf7FCVjRLwYhKI SgWmRoYBz2Te9P7/1U+Y7l5t1n+0c+s33tsdsf+tYnP/vNGasAACAASURBVPu9u7/w9OHHf7D41R8vffVHRy4+c/DR7x189HtLX/vxsS//8NhXfrz49Z8c/dqPV558K7r0taNffia28s2Fk48H9x+xMDqThbQwpIUhaStJc7r 1WHVmhjLTJKh/AYCVfQ1m0mQhR0a3HDl20OXmPV7B5xNu2PLBT3/6/kjUHo2BCxH2aEyRcDhiD4ftobD9mc9t/7c/PPn//fbIO/94pP3FF4//6Bc7vvLa6ed/M/Hoy8d/+IvsQ8/+0ys3//m1HX96Zf5PP5v548uT77w08c6L7T+80PzDT2q/f75iPfql08+91X/4xcmHX5x8+IW1Z97gj1586+ns734Q/68B7HYyn7jrtpGRDxl0Gr1OraPUJKEiCBWOj6PoGIqOIUr3O6K FRrTaEY12q1qzVa3ZghHqarU4lt333t2PXNVZvnb+wvs++uWrP/m9aw/96Lqll65Ze+XK829d+dlfXXXxt1c9/psrP//mlRd+cu3ad69ffPxDhy5eeeCbV9/zxPsOPH3tgWev/sST7/vol6+dv3BVZ/m9ux8Zy97caJX1BhjFRjF8jCDGSUql06l1eo3eoNUbtLpB3nP9 lq29yakxjXZcox3XQioIUkHQOIh2EA3kDYY+fMPWS8ee1+tfQF/NAL0AwNpRlXZUpf3JCy8qS6FfeFGlRWfmdjzz7A80CKlFdRCmR wkTRlkIHUMZrQazYGIkhrP7Q8l//PVvfv3rf0pkyr5g4q5PHnjppZcTqVIqW83l6+De7+c+/8Vnf/Bco91vga1XPXD1d6Y3BfQ715+en5r9L/V7OfdObci761+wEXqo34UdO7crm5836XfncPj5vzfqrOh35wb6 bh+2vvPzyrKr3mS7063VGsPiNxSK+XxBh8MtSQ6Bt1lZyWLhTC bWZGJNRtZoYAwGxqCn9TqLTmfWUUC/OhwnMBzHcQzHUZxACRKldKjeiJrMGCh+eYmU7JTdpXN5dB5w0C hkCIYNocEtX+V+b9wYiQ+uGW26VET5Q9Qmsm7MoM71Bjcx2DPI sP4F653ftQqLGCYQJINBMhgiwxEqGtPFE/qEUvwa0mlDKmVMpQzJpGFdv+8GcNaUyZkzGwCcL9HFMl2qMJUa C27zNJp8q823u3ynOwBwT+xPKldnLzFwpycN0+5J7QmhNSG0wP xzh6u3lfq30mDLdVZ58TvUb96czin6TWRMiYw5mTGnMhYA4Gye yRfYYpEtldlymS1XAICthRKof5m0AmAmkWESWSaVYzcAmNsE4J bYbkvdrtRTAGyfnnYMNz/3enK3K7XaYqMh1Gp8pcqVytYBfdlsjslkmfTGbDBwrqQwuFC1F mvWcp0r162VJldtcdUmXwVzy22+plx44httbn2FVVcYzI0PP0j trtTqSs22VG+JtaZQaQilOlesWfNVtlBli3W23LBWW1ytzbUm+ G5f6E2B4leanBGnFAAL3T7X7llbXWujw9ZbbLXJVOpMtT6Yc95 I36KlWDAXCuZ83pzLmXJ5Uy5nyuZMuZwplzfnC+ZC0VIs0qUSY DDXqPOtptBpSZ22BDZjdTpypy13OnKrLTdbcr0pVetyuSIVSlI 2L6azUjJtiyftsYQzlnDHk75EKphKR9LZSDYbzuWDhUKgWPSVS p5yyV2pOCtlR6lkB51ANjsAcFKOx+VoRAqHpGBACoAEpUBQCoW lWNwG9Fssu2o1T6vtm+gHgH4XgH73xG68MbZ3b2zfvtjN+2I3D w08BPCe4O7dGwC84Juf982CKehpz+SUpz/p6U+6e30QT6/v6fXcvQGAO10XGJButZV3wp2uozOogtcBrJTA9nYLNMC24SB0r SJWy2KlJBQLXD5nzWTYZIqJJ+hY3BKJmsMR82D1gCkQMvqDRp8 P0FfndFF2B2Gz43Y77nAQDgfuchJuF+Fxkx4P6QEM9lBezxDAp NNJgN+0O3C7HZdtqM2G2ezKFLTTRYC43MRAv7hsUxpgXkCtHMJ aEZoFV4K1xoGBKaOKMqgoo5oyqimThjJqSAPQrxrTqVFSBePjE DoOoeMwpoIxFbpeBUOkHqb0MKmDSR1C6lBSh1CDXdBgYSmYhR7 shcZ0yswzSpIoqegXbHlR/vFOkCgwMElhpE4JRW0EMLaJwRuOIWE4imLrG6FhRKuF1RpIpda qlMvAqssDeDj/DACsxceGr38Jw1C/Ss2rpwf6VT5oQfQWyMgqAKZ5hBEVAG+45UsITkJyk7KblD2UzT uIh5I9lOwmRBchODDOjlptCCMjjATTEsSIg0jKFLRgR0UnJrtw uwcHNa8SIGHg3oCiX2+QGh37wO//8Lu1UwdBTpw6cPzkgdWTB1bX7h1mRflwYHXtwPGTB46fPHB8De Te1bV7V47fe+TYXfccvP3Ou/bfdvvevfu279g1MzvfA+lPtu6845aVxYOffejMc09+7eXnvnsJ gB84tbxv/+6llfuWVu9bXj20cvzQyolDqycOH187fHzt8ImTh0+cPLx26sj aqSOnzhx7++23KL0qHGciCcbmJHfuqWcKYrYommg1AHCp6lRrP/LYxQuNtr/R9tdaAMC+atNXbXqrTW+54SlUXKmcHM+I8TQfz/DxDJ9Y/8mBJDJcIsMns3wyK6SyQjIjJDN8MsMn0nwixcdTXDzJxZNcIsU lU1wmIxSKcr3umuh6ehPeia6n3XI1G456zQZuqhcLwpHDt+H49 V4v4vMhfj/q96OBABoIYMP4/ajfh/p9aMCPhgJoOIhGQmg0hMbCaCyCxiNYLIJFw2gogLqdWkFWmzt6 050C8ylROGSzLTqdq+7Zk8KvHlX9+lHVLx9RvXlh/Genx188rlrcrnLKKlnUOuyI04E47KjdhthsiCzDw9hskM0GAwM 77cigB0Y8btTjRl1OxOlA7HZYkuDrb3jfgw+e9vlZr4/1+qw+v9Uf4AIBLhTmI1EhkRRTaTGdFrNZKZ+X83kpl5WyGTGTF pMJzu8zJyzIikb9OKz9GgV/2wI9ySHP2JDnXNCPvNDzPugnfujFIPRiCHohCD3ng47RxtsI3R 1GOB61lIcArtuaNblZkxpVqV4VaxWxVlYWLlQrYq0i1qpSrSbV a1KzYVtd+ZjZtDWVpFIJMhkn41EiGibCG4afvR7E7UJcThjE6Y AdDjifZfpdudcRPrfmff2u95zcfYPLBtEWtdmsNhpVPge8u2X4 8u3bjs9/xC6qDQa1waAxWSCzBaJpLcNALAuxLGy1wlYrwrIoyyIMowDYbN kUiwW10BhNrwMYDDwzin5RswU1WTCTGWxSQHR6lNJdFsAQgq43 wDiBkDpcT1vMAs84XWI4bs83Pc25xMKt2X33VO5Yat97bnbls/vOf/3WB799+2eeuPvz3z346JP3feGp+x793sp3X48tf2PXg9+x3XSU YSiaIU0WwmQhzAxpYUgLS9JWirbqQMDws8lCGs2EwUQM118ZzK TJQpkZanRsy7HF+zw+wecT/AHxhi0f/PRn7o/FHbGEI5ZwxOIOAOBw1B6O2ENheyhk//aDM//6z9/4zz9/809/+Hr90Z+d/OGvdjz+xtGn/7H/+VdPPvd2+sJz//zW4r/+8t5/eesTf3nz9j+/fsufX73xTz/b8ceX5955afKdFzr0kS+defat/kMvTD70Qv/BF9aefoM7ogD4t88mTt19GQB7XAqA77zjlpFtH9JRaopSk6Saw MdRdBxFxxF0DEFGIXhECyv61WpHtNptau02tWarWrPVaMYrzdq HM7de+w+PX7fn4Wv2f+mau59635EfX7f68tVn37jqs7+6+su/u/rbf7zqe3++6qm/XPXUX6767h+v/ubvr378N1c98vbVZ9+4bvXl9x358TV3P3XN/i9dt+fha2//0oczt9XbdZohYWQERUdQbBTHxwhSRVIqSqemdBqdXqvTaSmdlt Jp33P91m1Ts3PjWmgcglUQrIZhNQyrYFgFweMQPK6Fx7XwmBYO ReMfvmHrpnO+G+vfAYCBeB+7+PjB+w6PqrRjKmhsfc8zqtLiKo i4+PiXDx9ZhDA9QhhR0kzoaNLA6kyckRYtVhvLO3nJK9kDr7z6 +hPfedIfSoWi2Se/9/SDn34knavmio1CuVmudaqNic8/+tizP/hhqzvV6U13+9MT4OjRFLh7NAeGny87+Tzk7tTs4BfeRd+py3S/yuvfuYUd89t3/tf63bUb/Ou/Td9d76Lv3PzCzJxC3+5Ev93pNhrtSqWeGxS/AX/Y7fLbbS6Bt7GsyNCc2WQ16BmdjtYB8YJQJooykaQR6JcgSJwgc AInSFwZqDNiJjNOMwTLEZxIijJlc1AOt87lBfrV+YP6YFgfjOh DEUN4eM43bojEDZGYPhzTh6Kb9bt+pkjpe981z0xuXP4MJOzd/Jv+EBkIk+vHkIYnkULkesJUKEwN9TssftNpYyZjTKeNYP+zsgQ rqU+kLgPgNABw/jIArtSttQZXb/LNNt/u8GAPFgAwOP+zDuDNPXB3HcBia2LDA+DWBgDX2FJ1UP+C7jdnT mVNyawpmTGtAzhrSWcsmRydyzOFIlsED4ArSkoVa6HE5orK699 klknmmESWSWSZVJ7NFqz5krVQ5oYArtX5ekNotcUOmH/uyVMKgO1Tk/bJvq3fkycm5E5HarbEel2oVvlymSuWrPkCm82x2SxYRDTIBgAD A2eLbK7E5kpsrszmK4qBqw2u1uLqLb7e5hsdvgGOQnWFZldodY XWxLD7Fdtdsb1+PkpsdMRGW6q3pVpLrDaFckMo1flijctX2VyF yVeZYp2tNK21Ntfs8u2eMDEpTs5IU7PS1Kw0NSNNzYiT02JvUu iC+rfDNtpsrclUG0xF0S9TrdLV6lC/5mLBXMibczlTNmsC/xVKg0fjKSM4JZ3NmnM5S6FgKZXoSpmtVbl6nW/UhVZTbLfFdlseptmS6k2p1pDKValQlnJFMZ0Tk2kpkbLFko5Yw hVLeBIpfyoTymQj2Vw0lw8XisFSyV8ue8tld7nsqlQclbK9VLI VCrZcXs5mpXRaTqXlJABwVI6E5VBIDgXlUEgOh+VwRI7Fbam0P Zd3FkuuKtBvLzA9M9DvzuiePbEb98b33hS7aV9s377YzTfHhvp 9VwOsPAOeX/DNzXtn57wzs97pGc/0jHdqWsnklHdyytuf9PQmPb2ee6LnAqPR7baj2XI0mvZG094ED 8wGG7M6wMPKZix7q2VvNmyNutyoyfWaDPRbKQnlolAs8PkclwH db4KOxizhiCUYNgVCpkDI5AsYfAGD129we/VOt87hpOwO0mYnZRshSbgk4zYbbrfhDgfudBJuMBHtoTwe0uOh BiFdbtLhIuwO3GbHB2ufUUlGZRtqs2M2ZQ8WeA+MO5z4QL+YKG GCiPICyvEIq5TAkJnWDg2sM6l1RrUOfDBpKJOGNKgJvaJfBB+H sHEtMqaBxxQGoyoEV6G4BiM1OKXFKYigIIKCAIMJCiEohCDhwc 5SdHgZmCQREnwlUYJAQPELAIzhCIYPe2CUGBqYwkgKI9YBjF8K YAonSIwgBi+BcRTFERRHUByGUeVenhpSqTTj45qxMbVi4FHVpQ BWbQCw8gAYzD8rh460SvdLQ3pGMTD4MPCwVk9DRgY2WRELh9DC uwDswAQnLjpx0U3KHtLmpew+yu5VInspyU2KLpx34JwdtdpQVo YZCaZFmBYhWoBoQTGwdZOBMbtbWXbl9OHOIYP9pCdAeoKkJ0h6 Q9TI2Af+8M7vTp09DHLyzOGTpw+tnT60duq+E4OsnTq0dlrJyd OHTg4+g985fvK+1RMHV44fXFo9sLhy4NjyvUeX7j26eO89Bz/+qXvuuP1j+2+9fd/efTt37ZmfX5iaX5ia3z69a9fcJ+689cLp5ePHDu7YOXvnJ25bO X5k9cSR42tHT5w8tnbq2NqpYydPHTt5evHU6cVTZxZPnVk8dXb xzLmlX779FqkfD0bpUJyRneSOIYAt6pXjAwBrPvLFixcabV8D1 L/DtH21jr/e9tc7vmrLW215am1vreOttT21tnuYattVbbmqLRf4Wm97QBqD1 FvuetNda7rrTVej6W403a2Wu932TEx4exM+AOBO29lqOOo1e60 il4tioSDcd98tAMAgPh8IqsSLer2I14N4PYjPiwR8SNCPhAJIO IhEgmg0hEbDIFg4hAUDqNcN22WNVVKZsrixZzTs5wwfEx47Br+ wov7Jsvqp+9Qn96j2VlVOcVwSNU477HWjXjfmdmEuJ+p0oA47Y rchNhsMYt8Qh8Jg2OlAXA7E6UDsNliWYEGAOA76yEeuvXDhlNv DuDyM28N4vKzXy/r8VmDgaHzdwLmsmMuKQL/ptJhK8rGo1es2cSza0I6dGB+/CGm/QsBf18FP0NCTHPKUiHxfhp6Roe9L0Pcl6AlGddqs6VjRaNhcyP GNqm0jgBtVSaFvSayUxHJRLBfFckmsAAYPDLy0dJvZtBXoNxED AMbDyvwz6hvUv4C+TgfssEN2G+R1Y/msuVSwdFv0d5fwVz/6nqduf//5W6hzH6W+fBfy1KduODinTvo1BoMKxGjUmIwai1ljMWtpGmIYE JhhEEYBMGKhUbMFMZlRkxkZBDWbUYsFo2mcYXBgYAaEwWgGM9O oyYIazZgRANiAUHqE1CEkhQx3XwEDgwyeASvn1ikdqtODERtcb 8ANRsJgIk0WndlqYSReCgbkSMyZLXnrvcSOf8h99GDtruOtu0+ V7lix3Xgvy+oGF30VAJtoxcDg4vEQwCaaMlpIo4kwmAmDmRica qcsDMVYqXHVlqWlQz6/GAiKobC0ZesHP/Pw/YmkAySWcETjjkjMHo7aQwMAH7mz/K2HZp749MxXHtyeeeAHx7//1uQjL9/5tTe7n37p+Pfe9K9999PH+59fbX52uf7wUu0zx6oPHa08eLj8w KHS+ftK5w4WiU9cXHvyzc65F9pnf9I685PlJ97Q333x2CdKJz6 ROfGJzIFbEm4353FbvR6rb2hgF+t2MU4Hffs/7Nu27UM6Sk0QKhxToeg4io7B8BgEj0LwqHYIYPAT2qaFtmkAg7 XbOM5YblRV2X3vu+PitYeevOZTT1139PnrTr5y9UO/uPrx3179xB+vfuZfrvrRv135/L9f+fy/X/Wjf7v6mX+5+ok/Xv34b69+6BfXnXzluqPPX/Opp6499OT77riozt1ca9dEyQzDW2FkG4IODEyME6SKpNSkTk3q NKROC/KeG7Zum1vYroIQFYyoYUSDIBoEUcOIGkZUEKKCkHEIGdcisWT6 EgAPDQze+oLuFwB4TKUdU0Hjanhcg6gU+mJqiNDApDcY/enLP2N5O0qYcMpC6BmdiTNYRFD8cqJLlH2yI+j0RDz+RCCcjsR z07M733rrF832VK7UKA0WPl9S/PYmZ3ub6TvofgcAvsz73vmp2fkpZUb6cvSdu4S+2+cGw8/Kyd/LTT5vOH20e9fu3f9vA8+XFr/bNww8T4HrvhP9Vrtbq7fKlXqhUEln8vF4OhiMer1Bh8MjSQ6Ok xgGLLhidDoLRZlIwkgSRoIwDKInCEBfHUFQBEESBEFShE6v7FC xMATLkZxIiTIl23V2l87p0bl9Oq9f5wvqfEGdP6QLhnVBsNs5q g/HDOGYPhzTX6rfyKWXjYas9W52rz+0KZeeQQoRgTAJxAteFIejg yhvjKlQhApHqDA4sBQFd48UpaTSxnTGmMkY0xlFL+tboFP6ZNq QTBuSmfUR6AGALRsAzBQrTLnGVmoAwFyzpczodrpCdxOApd7wM XDvMgbuTEitrvjuB8CbAFyiQf2bypmBfpMZUzKt1L/prCWToTNZOl9gCkW2tAHApQpbLFsLJTZbYNMAwDkFwMkck8pbM 0VrrsQBAJerfKXOg0tIYIlxvydP9m3rAAb174Tc7UrtttRsirW 6UKnypTJXKFpzeTabYzPKU0wmlWZSCoDZdI7N5NlMgc0W2WyRz ZYUA+crLABwrcnVWgP6doXWhNCaENZr3p7Q7gmdCYW+rQF96y2 x1hJrTbHaFCsNoVznizW+UOMKVWu+yuQqTKHGlBpstWVtdLn2h NCdFPtT4tSsPDMnT89K07MAwEJvku/2uFbX2myzjRZTazLV9fqXqVYZBcBFS6lgLhbM+ZwpC/70BIwPJPTxhD4e1yeSBjBfkM6YMhnAYKZcZisVa60GqmCx1ZSa TanZkob6rdTEYkXMFcVMXkxmxHhKiidtsYQjlnDFk95k2p/OhrK5SK4QKRRDxVKgXPZVKp5KxVUuO8ple7lsK5VshYKcy0mZr JROS6mUAuBYTI5GbZGwLRK2RaO2WMweT9hTaUcu7yqV3bW6p9X x9fqB6Zng/Hx4x47orl3RPXtie/fGb7opftO++L598X37Yvv2xW66aTj8HL5xT2jP7uDuDW+AlUXQ 897ZOe/srHdm1jsz652d9c3O+WZmfdMzvukZ39S0d3LK0+u7J3quTtfZa juaLXujaavVbbW6XK/b6g1bvWFvNG3Npq05WLgCNoSBw0jVqlStSJUy+L9lwmDxFZfJW FMpNp5gojFLJGoORcyBoMkXMHr9Ro/f4PEZnB69w6WzOyjZTkoyIUqEKOGiiIsiphjYjjudhMtFut2kx 0N5PZTHQ7ndShwuAjTGsg0f3DpCQSQZlYZnkOy4zY7JMrbxd4B +rQMA00MAW7QGs0ZvUusH+tWZNJRRQxjUuE6ldL+KfkfV0KgGG tPCYxAyBiEqGFOjuBolNBipwQgtRkA4CeEkRJAwQcL4EMAEvH7 Ag0CAeAml9UVwfPBh0AMTgx6YIDFiHcDYBgDjBIUNDwJv3Im1f hmYRDECQXEYwSBovQceBwAeVY2MqraNqkdG1dvGLgXwmBYHI9D j6GD++RL9Gph1+l7y2chAZgDg9QYY3QRgFy65CdlL2n2UEqUEJ mU3qYxA2zGrDWEkhJYgiwBZBK2F11p4iBYgRoAYEWYlmJMR3oY IdlRyoLITk12YTdmJBV4FE6AE9gRJb5AcGXv/H9753dn7j525/+iZc0fPnDt6+uzRU2ePnDp75NSZI8qHs0dBTp89evrc0dPD3zl z5OSZI2unD584eXh17dDKiUPLxw8trd63uHLf4vJ9i8v3HVs+e Gz54LGl9Rw4+Mm7773rjjtvvfUfbr55/42792zfe9Ouw0fvXT1x7MTJxbVTSydPL506s3z67PKZs8tnzg2 zcubcytn7V3759luEbtwfoQNRWnIQ23fX03khUxCNGwCs0nzki xcv1Fs+EKDfetvf6PibE4FWL9DuB7tTwYnpUH8GJDgxHZiYDnS n/J1Jf7vvA+n0/d1J/8RUYGIq0JsK9KcC/elAf2qQyUB/0t+f9PcnA5OTgX7f3+/7+z1vv+ed6Hra7U0NcCEvHDhwM4Ff7/XAXg/sUYIM43YjbjCL636XgQMIaIPDQRAsFMSCAdTnRd0u2G6DJFHDc yrOquJYlZVRWRmVlVUJnFqWtE477HGhfi/m9+I+D+51Yx7XBgY7EIcdAZPP6waWN8UmQWAFlNWqZRjNhz587 fkHTjmcFruTdrhol5txexivl/UFrIEgF47w8biQTArplJhJi9m0mEmL6ZSYTgrppJBKCIk4Hwkx HrfRyqJJdHyvevSe0dFDqrFHNKoHoPE7tdv+AR6ZRUarxHiQgc NBcy7DV8tyvWZr1IYAlhs1qVYVa4N/xpYKQjEvFPNCsSCWBgwGVfCxo7eYjFuBfhMxIhYhImE8HMSCfs zvHQJ40P3aIbsNssmQLGndTiQapkIBPJMi795LPP7JG566+9qH b/nATa0tPvvYkL4DAKuMRrXZpDabAIMhiwWiLRBNQzQN0zRC04jF ApvNiNEEG02IyYwYzYjRhJjMqNmC0QxwL8GwOGtVGLwBwIjBiB qMqE4BsPJPTmXn8+YV0OCPFMHTEr0B0xsxvQEE7BrETWbSZCbM FsLCUDRNsla9ldPzolGQTKKdcfjsjqCHZnUMQzEMZaFJs4U0mg mjmTDRpBk0wCw1LIEH66+Um+1GC2GykCZa0a+V142rtiwtHwqE pFBYikTlrVs/+PAj55MpZzLtTKac8aQjlnBE4o7wRgNH7JGoIxpzRNN+7+qTT7 z69vJ3Xz/99FvL3339W6/+irvvm4msP5N2ZdKuTMqZSTvTSWcy4YjH7NGILRKyjd7y8Dd/+ovlb7669I3XFr/x2rdefhu6/Qsuv8Pj4b0e3uPhvR7O61EA7AWrsAYAvu3WG7dt/RBJqHBsHEXHEWQMgscgaBSCRyFoVAuNrgN4GO02DXgPrN1qMhH lSsGQnbty4fR151/44MmX33/q1asfefuar//+6qf/ctXz//7el//j7179X3/36v9678v/cdXz/37103+55uu/v/qRt99/6tUPnnz5uvMvXLn9jCk3V2sUGJaE4K0wogAYQUdQbAQjxghSRZ AqglITlIbUaQhKS1Da99ywbWT7zt1qCFHDiGZD1BCihhQDqyAk nSt8+IatW0ZUW0YuC2Aw/KxVWl81PK4e0hdXQYQGJrQoBaE6GDeszzwbrDoTb6JFC2tjeCc neiS73+4Ku7wxXzARjKQjiRwYe84W6vlSs1RtV+vdWrPXaPfb3 Uml+J2cWW9911/8zk/Pbchg7fMGACtCnpqZn5wBYN6g3w0vhIcXgOcWdsxfsvhqo353X 0a/lwfwZei7Z9fuPRvHnue375ibX5ienetPTXcn+s1Wt1prlErVHN jznEiHwwmfL+xy+WyySxBsVqtI0+C4kUVHmUjSQBB6HNfhuA7D dBhGYSiFYSAkjpMEQZIUqdORegNpMpM0Q7EcxQk6UdIp9B0Uv9 7Aun4DYV1AIa4+FNUD/YKENgA4ENb5Q5QvNFjyHCS9oN0NEt5h5QvQG6YCESoQoQJhKhA mL0kwTAYBcaO6SEwXieki8UHA1+ggMV0kpovGdfGEPpEyAPoC/WayoV6RtAAAIABJREFUxkwWfB0YOL3pDFJ6+AY4b87mzZm8JVe 05IuXAJgFAG60uHcDeOMU9GV74MsAuM0p+58b1goYga4wBdAA5 82prDmZMSUz5mEUAGfpTJbJF5hC0Qoa4FLZWiqzpQoLlj9ni0w qz6TyTDLHJnJsMssmc2wqz2aK1iwAcJUv1/hqQ6g3xWH9q+h30jY9ZZ+esk1N2ib78sSE3O0oAK6vA5jLKXdo 1gE8pK9S/BYHxW+ZzYPDxRVrqc5VGny9xTc6POh72z2xMwh46NvpCeBre6j ftlhvidWmWG2IlYZYroPily9UuULVWqhZCzU2X2WLdabSstY7X LvHT/TF3rQE9Ds7rxj4sgCuN5nhyqtajalVmVqFrgwAXMgrAE6lDMmE Ph7Xx2LgijUVjQ0XjBtTKWMmY8rlLIUCXSqx5bK1WuXqNaHeEO oNsd4Qa3WxWhcrNbFUEfMlMZMXU1kxnhJiCTGWsEUTjmjcHUt4 Uxl/NhvM5cOFYrhYCpbL/krFW6m4KxVnuewolWylklwsyvm8lM1JmYyUGgA4kbDF47ZYzB6 L2mMxRyLhSKWcmYwzn3eVK55Gw9Pp+np9//RMcH4htHOXUvzedFN8377EvpsTQL837YvddFN0794I2H01WAF9 uUtI8765uUHm/fPz/vkF//yCf27ePzvrm5nxTU15e313d8LZajsaTVu9bqvW5HJFKlekSlWq 1ORqTa7VbbWaXKsPUpOrVeVUcrkslEpCqSgUCnw+z+dzXC5rzY K1z0kmGqMjUUsobA6ETN6gyeMzuL0Gp0fvcOttDkqyU6JM8iLB CwQv4ByP8TzGC5goYTYbPngMrAB4UPxSLhfldJFD/YJSV5RQQQRBBBEZYliUUPBXB7+A8ALC8YiVQ6wcwlphmoUsmwC s1ZsBgDUgpFGN69UopYKJcQgbG+pXpR1RaxUDa+FBFYypUVwDg hFaHDCYgHACHvyEcRzQFyEIGMeR4VflviWJ4gS6ycDkJgMPQw5 64GEoHUHpCEo3WJGlw5RQGEFiOIliBAJjEIRqtLBarR1XacbG1 aNjwMCbADyqbMAaAphSoToVmH8e7rgCyt0UFjKw61+NLGSywmY rQq8vwUKtAwCLTlx6F4BtXkr2kLKbFJ0E78A5O8baUFZGaBG2i JCZB9GaOa2Z01p4iOaVNpgVYasEczLMbyiEbW7c7sWdPhy8DfY ECG+A3Db6/nfe+edz55fOnV88e37x7P2LZ+9fPHNu8fS5Y6fPHTt9bvH0ucU z5xbP3H9pTp9bPH3u2Kmzx06eObZ2+uiJk0ePrx1ZPXFk5cSR5 eOHl1cPL60eXlo5vLRyaGn50OLyocWlYQ4vLh1eXD6ytHxkeeX oyvFjqycWT5xcWju1fOr08umzwLqr586vnjt//P4Hjp974Pi580p++fZbODnmDVl8YVqwEQu76smckC4IBrNq+fg nS1VHqepQaT78xYsXak2vQt+Wr9b21zv+5kSg3Q92J0MT06H+d Kg/G5qcC03NhSZnQ/2ZYG86MDEV6E762/2hgf2dvr87OQDwdKA/HZicDk5OB6dmglMzwemZ4PR0YGpKyWTf1+/7ehPeiY6n03Y1G06lAS5JxYJw77034fhHfF4gXtjtht1u2OWGX S7Y5YKdLtjphJ1O2OWCPW7E50H8PiToR4ODcehwEA0F0KAS8Fo YD/gxnxfzuDG3SxlUHpgWcTpQjwv1ejC/F98Ynwf3eTCvG/O4UPB3uRyI044oBpZhmwTJIiSLkCRAoqAVeGX/k4VWm8zqD37wmvvvPynbzbLdYndYHE7a6WLcHtbrsw4GoflEXE glhXRaTKfFdEqhbyrBJ+N8Is4nYiBcNGoNBWmf1+R2GZwOncup 87oNoYA5EWdzGb5ckKtluVaR61XbRgA363K9BoZrxHJBKOaFQo 7PZ/l8li/khGJeKBXWq+DDh2426LfEY0Q8SsSiRDSMR0J4KIANHgAjHhfif pd+RUEr8BpJ0DjtsF3W0ha1xawym1Qmk2Jdg2GYIYPVRqMaXI4 1mzRmk8Zi1prNkMUCWSywxYKYBwA2GGGDETGaBgCmMZrBWCth5 Qjw02oFR4+Gu68Qg7JEUGmACQohqfWrvyAkhVA6ZLBaHzMYcaM JN5lxoxk3mnCDCTeYCKOZMJkJs4W00CRNkwxDMSzFshTDUqyVY lmKZUmGIWmGYphh/UsazYTJQphpUP9S6/eQBm+ATTQ5KH4BkimGo6yCThD1KvXWldXD4YgcjcqxuG3btg89 8sj5VNqVSjuTaWci5RyUwI5IzBGOKonGHLG4M55wOvfcYz30Lf rgN80Hv2G89+v6T31V2vnxTNqVzbiyGVcG/Ew700lHMm6PRe2RkM04sX/bvs9sveVzw5ATt/q8gtfD+zyC1yP4vLzXw/k8nN/L+Tyc120FI9BOB3PL/t1bt3wQx1UYNo4iYzA8ptWOabWjWmhMOwAwBI9AyCiMjkBgGxY 8MuiBt6o0WzBcncunopX21tLHrr3zsQ987o3rvvbb933nnWt+8 K9XvvQff/v6/77i5//nip//n799/X9f+dJ/XPODf33fd9657mu//cDn3rj24xe3lT+WrLfLlZROr4aRrRACALwVQbch6Ah4CQxK4A0 GBg3wtpHtu3arYVQNo2oE1SCoGkHBVxWEqsBglhYtlKofuWHb5 QE8BgCsHVFpR1XQmAoeVyOg9VVBhBomtINNVyhhUmae9azOxIE XvzRntwouQfJK9oDdFXH74r5gKhjJRhP5RLo0HHsuVTvVRrfe6 jU6/eHYc29qZv3Sr3Lr6F3oXT93tMHAm/V76aHgAX2HM88b3v2C+ncw/Pxf6lcZhH6Xfnf9l/pd2LFjdn5+anq2159qdydqjWapVM3miolkJhpNBkMxny/kcvntdrck2jmrxDC8xWxV9KszDdY76zCURFECRQkEIRAEB59Rj MCBfvWU0aQzW3QMq+N4vSjrZbve7tQ73XqXV+/x6b0BvS+oB/T1hzfqVxeM6kOxS6ILRnXBiC4Q0fnDlC9E+QYNsHdDAH19IdIX VvQbvDTkxq8KfeO6aEIXTehjGxJN6KNxfTSuA4kldLGELpHUJ9 OGFCh+s0C/pkzOmMkaMxlDOmMEp49SAMAZYzprHA4/ZwuWXMGSLVjyJbpQogtlplhmSlWmXGMrdWsVALg9APCE2FWWYI ELPXL/EgBvOAsMdmK1JsRmV2x2+EabH14AHu7BKlWZYoXJl+hswZLODT c/m1MZcypjTmcVAGdzdC4PDMwWS9ZCiQXJl5lskc0UmVSeSeYHDX COTebZVMGaLlozRWuuzBerfLku1Jpioy21O3J3Qu71bJN926QC YNv0pG0KzD93NwC4IVZrQrnCF0tcvjAAcJZNZZh0hsnk2GyezR WsuRIYtLYqT3+r1mKVK1a5gX6FRkehb7cvdvvixKQ40V9PF3gY NMAd8NxXqjWlWlOqNIRKXSjXhVKNLyrdr7VQsxbrbLHOlpvshq e/0tSMPDNnm1+wz83bZufkmVlpekacnFIA3O5am21rs8U2Gky9zt RrTL3G1KtMvcrUKnS1TFdKllLBUsibc1lTOm1MJgzxuD4a1YXD VChEBYODO1sRKhYD4wagB6bzBaZYYspla6XKVap8tSZUa2KlKp arQrEi5ktitiCms0IiLUQTQiQuRuK2aNwRjbvjCW8648vmAvli qFgKlcqBcsVXqQ71ay8W5UJByhekXE7KZMV0RkqlpWRKTqVsya Q9mbQnk45kwplKOjMZVz7vLhY9lYqn2fROTPgnpwKzc8Ht28O7 dkX27o3t2xffty9x882Jm/cnbt6f2Hdz/KZ9sb17ozfeGNm9J7xrd2jXruDOnYFBhvr1z8/7NmXBv7Ddv327f8eOwI4dgYXt/vl5/+ycb2ra2+u7O11ns2Wv1W2VqlyuSMWSWCiKxZJYKkuliqR4uCK WK2K5LJZKYrEkFopCoSDk80I+z+dyXC7HZbPWTMaaTrOpFJtI0 vE4HYnS4YglGDL7gyav3+j2Gp1ug92pk+060UYJEsnxOMvhjBV jOczKYVYO43lMkjDZhjschMtFrgPYS7k9lNtNOl2kw6kAWJIxa aBfXkR5ERFEBPwchhdRXkB5QaEvx8McD7MczFphxgrTLGSmB2+ AzRqDGWwJGsw/GzWkQY3rVAixqftVacH/eI6otSMaAGBkHEJUMKqCUTWCqRFUg2AaFNdguBbDIfBzWGLgOE wMPuA4PPDwu8WL4oON0EouC2A9TupxSo9TBuJdwSkDTulxUo/hOhQjEZSAYQyCYA0ogVXqsTHVyJhqdEw9MqYZHdOMjGtHBwAe0 2CDG0gbAWzRbqx/DSxsYGEjCxtZ2MTCJuumzwDAFn7zFLQdExyD+tdD2AYj0MPuV3 ISggPn7bjVhrEyQksILcJD+poGURg8+GnhtDQPMQJkFWFOHjDY jdk9mNOHu/y4y0+4/cS2kfe/88ffn7+wcv7Cyv0Xlu9/YPncA8vnzi+fPb989v7ls+c35dz5TX/1zP1Lp88tnTq7dPLM4trpxROnFk+cOnb85LHja8dW146tnDi6c vzoyurR5dUjyytHllaOLC0fWVw+srh8ZGnl6NLK0eXVYyvHF1d PLJ04ubx2auXUmZUz51bP3X/8/vMnzj+w9sCFtQceXLvw4NoDIBfWHriw9su338KIMU/Q4glZOJmY31lPZIVkTjCYVUcWP1ZteIsVh0r94Yc/e7rTiwIDAwA3uv5WL9idDPWmQ/3Z8ORceGo+PL0Qnl4IT80PDDwEcM+nBBi4H5iYVErgyenA1Exw ejY4MxucnQ3NzARmZgIz04HpqcDUpK/f8/YBgFtuBcBVuVKWKmX5U5/cRRDX+3yI14u43YjLBTldkNMJORyQ3QE5HJDDATscsNMJu92Iz 4sGfGjQjwYDaCiAhgb6DfhRvw/1+VC/D/P7Mb8f9/sJv4/wg0MSPsLrITxu3O3C3S7c48a9Htzvxf0+PODDAz486MeDPjzgw/1e3O/BfIDBTtTlQJx2Rb+SAIm8VuC0vFXLsRqW0VgsarNZbTCq9AbVB z5wzYkTix6vIMnAwADAjNfHBgLWUIiLRPl4nE8mhHRKGOiXT8X 5ZIxPxPh4lItHuViUi0f5eIxPxPhkXEgnhXRazKbFfFYs5MRiX ioVpEpRqpYUADcGAG7W5WZNrlWlalksF4Vini/k+FyWz2b4bIbPZfl8TijkxVJBLBfFWsV2z9279dQNsQgRDeNAv 6D+DfhQnwf1uhEPmH+2w47N+uWsGiurZhk1Q6tpi2oIYJNJbTS qBwZWGfQq/XoUFRsNgMFakwkymyGzGQY/jSbYaNwIYNRkRi00xrC4lSM5nuR4kuNIjiesHMGCElhZfzXYI6 hTRqDBkDOYcwbRGTC9ETOYMKMZN1lwM02AtVUWmjTThPKO10IO 9UszJMMA9FIMo9CXYUiaJi00RdMkqH9Ng1gYimYphtOB278sp5 xBGlwAJo1m0kSTNOh+BZ0g6kXZoNFuPXbsnlTaHY/bEgnbtpEPXbhwslgKptOuVNqZSDnjSWc04YjEHZG4Ixp3gsQSz njCmUi6kklXMulKKT+d6ZQzk3ZlM+5s1pXNunIZVy7jyqad6ZQ jmXDEovZoxBYO2UJBORCQAz7Z7xV9PtHnFX0+wecV/CA+3u/jA17O7wMGVgDscXF7b1zYsuWDODaOIOMwPA5BY1rtqBIFwKMQM goAjKwbWBmEVmm2qtRbxtVbJRtXrZU8pYmRwq1/t/3Ue08+dfW3f3nlS3/521/+59/80//9m3/6v3/7y/+88qW/XP3tX7735FN/t+P0SOnWYK3XapfdHh5Bt0LwFgjeMtDvVgTdhqIjKDaC4qM4MY 4TKmUQegjg6wGAEUyzIWoEU8OYGsZUkJJKvfVXAKweNMBK/TvofjEVRAw3XSG4UZl5HhS/Rlo0M/LGsWeHO+L2JcCj31iikEiXgX6LlRZ49Nto9ZvdyfbEVLc3NdGf 7k3N9qdnJ2fmNlW+8/Mzm7Iws8HA7wYwMPDUzPz0zPy76Lt9djN9B+9+Lz35+9f0++4e +N303bV7z87deza++51f2D49MzvRn2x1utVaI18spdLZSCThD4 Q9noDT5bXZXKIIZp55s9lqMjFGA23QW/Q6s05nIkkDgSvXfREEh2FMq0UhCIVhDEVxDCMIgtTpdCaTnmaM Vs7IiybJZrI7TS630eU1enwGr9/gC+p9Qb0/pA+ENtN3qN+4Phw3hOIKgNf1uwnAlG9D5bue8DqAL2dgMPNMhd b1q48l9PGkPp40JFKGRMqQSBriCUM8oY+vk1jZfaUAOGsC3W82 ZwLJZAfj0EohbExnTRlwAClvzhbMuQIofi2FEl0o08UKU6owpS pTqQ/fAHONNt/q8u0JsTMBLvSI/Sl5ckruD6MY2DbIhp1YE1J7Qmx2wAww32hzyiy00gNby1W2WGZ yRTqTt6RzlnTOnB4cQEoroYGBszkmX2DyRSYPGtcikysxmQKTz jPJPJ1Q9LsBwAUAYK5YFSoNsd6Smh25M2Gb6Nn6k/apSfvUpH160g70Cx4A9ybkia7cbkutltRoSvW6WKkKpTI/KIGtmRybzrLprKLffMlaqHDFKleqcaU6V65z5QZfbvCVBl9tKg eB2xNipy91+9LEpNSbGo6OrwO4OyEOVz0DANebUq0pVZtipS6U 6/wQwIUaW6xbSw1ruWmttq3NLt/pret3bt62sN2+sN0+Nw8ALE1Oib2+0O3xnS7XGgC4UV/Xb73K1CtMtcxUSpZy0VLIm7MZUyplHOo3GKT8ftLvJ/x+IhikgiEqEtHFYoZEwphOm7JZ8DabKZbYUokrlflyhS9VhFJZ KJSFfJHPFvh0TkimhVhSiMSFcFSMxGyRmCMad8eT3lTGl837i6 Ug0G8ZDD9XHKWSvVC05fNSLifmcmImK6YzYjojptJSKi2nUrZ0 2pFOOzMZZybjyuXchYKnXPbUat5Wyzcx4Z+eDs7Ph3buDO/Zo+h3//7E/v2J/fuT+/cnb96fuGlffO/e6J4bI7t2h3fuDO3cGdy+I7Bdka0SAOCFBd/CvG9hwbew4F9YUOi7c2dg167gzl3BHTsCCwv+uTn/9IwC4EZT6X6LJbFQEHJ5IV8Q8kWhUBKL6xk0vXk+l+OyOS6b5T IZLp2xptMKfZNJJpEAi6/oaMwSjlqCIbMvYPL4jS6vweHSyw6dKFOcQLA8wVgxC4NaGOVcJ MuiHI9JEm6zEU4n6R4+/fUqAHa5qf+/sftqbuNO1wR+rs7VsShLTMihc+5Gd6MbQDcyuhEYACIyZxLMok hZTpJlj23Z4+yxJAYlSqJES/Ke2jkTPGe/w1adsxe7FzuW7LHHaeY77EU3giTP7lY9xULhgpcs/up5/+/b0C+uhnGlfbA5hARCrZq3Tbwt90pGZEgyANyofw39GgtyKc5Ls V5jCZbx+tcYfgaQhn6fAjDo9EJOAHYBsNN4fgQhbghxw4gHRr0 ICiAo0GAwiGEQhoEYBuJtGG50v+YjYWP5M04iONkofpv0fcLAG EGZ7qUYnGJxisNpjqB9ZCME7SMoDqdYnGSMThhBCRhGIRD2ApD HC7jNEthjAtgFOFyAww063JCzCWCIcMGkG6E9GOMhuEb929Cvw V1WMrnLSZDvmTz9DDiCBmOYEsdUA8ApIpIiIhoZThFqklASeLP +lVREVGAhBPuCkC8AsjLISgArAazkbUX0cqKXE72s6GVFL+f38 jIgBkFJgQJhOBRF1DgaSWLRFBrT0JiGOVwnvv328R+//OLu0f7do/27R3uH9/YO7+7dvrt3+3Dv9t2nc6f5+XDv1uHurTu7B7d3b97evXFr58bB zvWDnesHO9du7ly7ceXq9StXr13ev3p57+rl3f1LO3uXdnYvXd m9tLN7aWfv8s7e5d39K/tXd65e3712Y+/Gwf7B7au371y7c/fa3XvX7x3dOPr8xuf3b37+4ObRfTO//+N/+Z//63+ghDOR9iUzvKxiS+sjldFEvhxkec+5C6uvXlianMsAUM8HH5 9//6NXF1cKEzOpyVltclafnk/P1TOLK9mltdzyRt/Kqb6Vzb7V032rm30rG7nl9ezSara+kplfSs/W9dkFbWZBm1nQZhe02UV9dlGfr+sLdX1xSa8vp5dX06trmbX17 PpGdn09u7aWXjMMvKTXF1OL86n5WWMJVmxyIjoxEZ6dSZ09O37 27CRJ9uo6omlwMgnF42A0BkaiQDgMqGEgHAEjETASaQE4o6PZN JrNNJJG0jqiaUgqCSeTcCqFpFKopmGme1O4cREtmcQTceMWGpa IY6kEpqVM+mZ1PJfGc2k8q2NZQ8IpTEugqTiSiMKxMBRRITUEh gJAQAIkv9cveI3NTxzrphk3SbkI0nXy5LGzL25un1lPZyJquAn gVgPc3x8YHAwW8sHG2HOgMBjID8j5fnmwTx7Iyf05qS8n9xvpk weMxjgfLA6FysVQpRSqlUMjVWW0poyPKBNj6uS4OmVcOZowr6w b9e9ILVCrBKpluVySS0W5VJTLxUClHDQMPDkRf+HM2ItnJyiy1 3BvLoPm0mhGR9IaoqcQLWHWv/EoFA2DkXb9yu369fAGgE0DezgTwKZ7KcqIi6LMbxjawzJelgE4 1tu818qyEMOCNAMxDMSwMMvCLIdwPCoYu1qDRDBEBkNkMEgEgk QgiEsyJvpbJbDxAJikWwYmGiv0aQZlGIzhMGO2WfATokT4ZUIK kFKAFCVS9BsSxnmjxW1EFAnRTxroFUVCEHCex3ke9/EE5yMMLZtp6FcK0mYClBSk/DItSBQvki0kS6Q/QAVCdEhlwlEWAG3nzm2+/Mr68HC6MBRxubovvvPq2xdfnpgYGCrGmwDuz0f787GBfGygEB8 sxPOFeGEoXhiKDxXjQ0PxoaF4oRAfMvUbr5QTlXKi2kwpXirGh grmFLQJYF3RNcU4KmEAWNeCaS2Y1oNpLZjRg2ktkNEDuiZrKSm ZkHKZ8MxUdWZ62GrpxFAXDDtB0Kh/DQM7AdCgrxNCHBDigBGHuRTaXItl8wBWt8fqclucbovDZXEDjp AqD5UGR2bm9OnTwthLztEL1vp7/zz74T/Pfmitv+caf10cfyk7uzW5MD88XEgkAijmhCAL2JZmA9wGYCdOu nHSQ1BekgIoGqBo4J96rfbN7RdaOfPC5taZjc2t9c3Tq+ubi8t r8/WV2YX69Nxit8VmsbstT78B9thdXrurrf59Vr84ixAcRgk4LZKs RDfHnuXoP9Dv8JP6nX9Cv3VDv6v1lbWllfWl1Wfpe2qtkdVGDA O3AfipN8CNwen/d/Hbpt+t7f8f/TYB/A/o26h/t8ynv2sbG/WlFVO/tZF8oZjJ9icSeiSSUJRoIBD2+42BZ4llRZpurbkyAEwaAEYIBM EN/QIABAAQBCEIgmE4QVIUyzGCyMmyL6Tw4QgfjfsSKS6lc5rOaWl Wy9C6od8cnc416Utn+unMAJ0doHODTC7P5PJM08CZfrpR/1JajjIB3J5cM00AE3pfYwTaHIQm0o0GONtP5oyZ5zw1kG/Sl80X2UKRzQ+xBoPzBWawQA8W6ME8PWgc+C0yRaP4LXOlClc2V hlVuFKFM1Vcaa19Lld85apJ39qwUDMWX42Kw2PiyLh/dFwcnRDHJqXxKWliWp6ckadnm/Wv6belZXVpRV16gsHhxaXwgpE2Bs8Zq7Dmg8a642YaDJbHJ6XR cX9tVKwMC+UaX6rypQpfrDT1yxfLgmngslCqCOWqUK6KpapYqo mlmlCsCoWqUKgI+Yow2ABwvuIvVCWjBC6PyLXx4NiUMjmrzsyH 5xYji/XI0nJ0eTm6ZDC4Hl6qh5cWw/UFE8Bzsy0DT0yERseCwyOB6rBcqUnlqlSq+EsVU7/Geq3RSUO8gYmZ4MRscHLGoG9oZkGZqyvzS+risrq4rNZXFCOLS 8piPbRYDy0Yg9ALyty8Mjunzsyp07Pq1Iw6OaNOTisT06HxqeD YVGB0Uh6ZlGoT/uEJ/8iUNDYjTczIk3OB2cXg4lKoqd+NU5HN09HNzcj6RnhtTW0BeCE wPy/PzEoz0/7pKXFqQpwaF6fGxakxcWpMnBwVx0fEsWFxpCaYAC6wA4N0Xx+V zZJ6mkiljH+VcF0n0mkim6P6B5jBPDs05CuV+UrVfJ5dG5ZqI1 JtWK4Oy9VaoFILlKqBYiUwVAoOFoP9+WC2P5jpC/X1twBcLGmVqj4ymh4d00fHUqNjidGx2OhodHg4XK2p5UqoXA6W ysGGfkPFklIshUulSKkUq1Ti1WqiVk2ODCcnxlPTU9rcnL64mF 5dzZw6lTtzps84dPTKK4Pnz+fPn8+fP184d67w6jkDwAMvnO3f 2s5tns6c2jSL3I0Nk7gGgzc39U0DwKe0U6e0TUO/m7qh3+3t7PZ2dmsrs7mZ3tjQVw0Az0Unp8Jj48rIaGh4OFStBc uVQKUarNRMBldrwWotUDHcaza90lDRP2Si14iYL4hG9zswyA8M CP0DQq6fz+R4PeNLamwsyYRjdChMySHCL2G8iPkEhPXBrA/mfIggIH4/KstoSMHCETyeIAz3JjUypZMpjUykyFiCNPUbwZUwpqhYSG2fcG 7F1K8MSTIkSZAkg5IMGvR9CsCc+fTXS7FeqnX3yIPTHoz2oKRR/zq9cEu/riaAQbsHdHghpxdyAJATgJwA7DIeIUGwB0a8SMPACAqiGIiiYB PAbYFxHCEa+7HwtoXPuCHhZ+pfswSmUJLGKRanjUOUPMEIBCuQ rEiyghGC4QmKIygWIxkDwAiCQRDSegncBLDrWQAjLgBr3ECiPR jbAnBLv6Z7YZ/ciATxEsTLkE9uGbh9EXTAAHBDv+EUEdFaAA7F8WAMC0RRKYz6F 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 vYoKqCpgHOONxeBkAtE1NJvBclk8l8VyGSybQTNpVNeQVNJoj+ FEAkkm0VQKa/xJJ5KNk+DxOB6N4rEoZtxO01J4WsMzOp5L432ZRtJYXxrLalg6 iWpxJBlFYmE4okBKAAxIgCR6Rd7D+zw+zs0wbopyEaQLw50o5r RYOyHYvXFq6fLlT27fuX7nzo3Duzfu3rt57+jm0ec3798/ePDg4OHDg4cPD754ePDw4cGD+9fvf3796N61u4f7h3f2bt/auXWwc3Dzys0bl69f+821q59e3f/k2v4nV/c/3t/7YH/vg/299/d3f72/++7ezsW93bf3dt7a3Xlz98qvdq68fuXSa5c/O3fpN+c+/eTljz586YP3zr737pl339m+eHHr7be23n5r6+LbWxcvbr1zcfv di9tvvL66vlqOhhFJcGR1NKsjxjy5qV+j/o3B8Wij/lVAJQQEA0BA9kqS1y96BFO/Hp738D73E1PQjElfknS1xU1RbppqVsFeg8EsC7IsyDAgw4A0Dd IMaJTADIf4eFT047JMBEOkolKKSikKGVLIkNJuYIQzSmDaGHKG jTNyJIU2z6dzPtxnlLoSKcmkHKQCISqoUEGFkoOUXyZFPyGIhO AnBH8LwGYEgudxnw/3+XDOh3McznI4yzUMLJA+kRRESpQoKUAHFCagMIEQI4doOUhLA VqUKcFP+gTSJ5CCn/TLlBykgyqjRthonENQRzoTePmVtc8+e/f69c9Iyi3L5IXXz9y6vfvwi8OHXxw+eHh4/+Hh/YeHDx4ePvji8OEXdxs5fPDg9oMHt+8/uHV0dPPevev37l2/d/fa3btXD+/s3bm9e/vWldsHVw5uXrp+9ZP93Y92rnxw+dL7n37y7scfXfzg/bd+/etfvfvOG2+/df7NN8+9+atXf/XGy2+88fLrF158/cLZ1y+8cOG1M6+d237t3Pb5V7fOvbr1ysunt04vj40METjgcvW iiBuGnBDkBEGntwlgc7eFs6nf1lUkwO4FbG6v1eW2Gvp1uC12l 8XusjhcFgB2hRR/OhOv1IaGh4vz85PzC1MjI6WRkaFcLhmLyQThgSAbBFlByNrSL2 wBYQuMWGHEiiA2BLEhqB3FTQATjWNIDAsyLPhPPVZ7r9XRa3X0 Wu29VntPeyz27ifzrH5tzlb962gNP+MeqE2/eFO/Mm10v35VlKNSKB5UNCWSiST6Elq+Mfnc6n5ro6Z+J2fq03P12Y Xl+fqKqd/ltaWVtWVjz/Mz7l17wsCbDQb/wxJ4pTH/3P7id71V/P6iflvDz/93/RoA3n7hF+n79PDzxubplbX1+cX65NR0bWR0qFjO5vrjCU1RopK kiGKA4/wMI1AUZ2x1JgmWJFiK5CiKoykfTflIksUxCkVwGMaMTZ0eL+D1 ghCEoChOEBTNMLzASTKvKGIk6o/FxYQmaGlez3B6htMzjJ6h9SxldL+ZPtqgb9YsfhlDv315ti/P5vJMdpBpAljvo7TcL4bU+p4GcIvBbWluvcr0U7lm/VugDf0WiuxQkRsqcoWnGWz0w3RhiB5qALhc5soVrlL1Vaq+SsV nGtjEsK9U4cpVvlzlK8N8bUQYblz9HW3R1z864R+b9I9PNQEcm J4LzC4E5xeVhbqyuKTUl9XllbCRpZXw0rJaXw4bADay0Cbh+UV 1bkGZWQjOzJuZNT7MBafnAtOzgcmZwPikNNIysMngYpPBJb5Ya jC4JJTKQrEiDBmpCoUKn6/w+bIwWBEGy+JgRRys+Acr/kLVX6hJQzWpZAB4WpmaC88uRObrkcWlaAPA0cby53B9IVxfUBf njSlow8DqzIzSNggdqDUMbOyXHh6VR8blsUmTvpOzwan50PSCM r0QmllUZuvq/JK6uBKur4aXzKhLK8rSirK4FFqshxYXQwuLofmF0Py8Mjevzs6 ps8b1oFl1akadmjFmoYPj04GxKXlk0px8HpuWJmbkqbnAtLH4a kVZXQ+vb0Q2TkVObUY2T0c3T0fWN8KrzwJ4RpqZ9k9Ptug7NSp OjoqTI+0A5sslrlBgBwboXB+VyZCaTiSTeCKBJZO4phG6TmSyV H8/M5hnh4q+ckUoV8VKzV8d9tdqUrUmVWpyuSqXq3KpIg+V5UJJzh eDA4VgbjCY6Qumc0quP9w3EOsfTOQLqWJZq9b0kbH02Lg+Np4a Nerf0UitppYrSqkcLJYCxVJwqGgkVCyppXK4XI5UK7HhWmJkJD k2mpqc0GZn9IWF9FI9s7aa3dzMnTnT9+KLA6+8Mnju3OD58/kLFwoXLhRee61w7rwJ4LMvDWyf6ds8nd04ld44pa+v62tr2tqa tr7RrHn105uGgbXNNv2ePp3e2spsb2fPnMltb+e2tjKnN9OnNv TVVa0J4Mbwc7BSDZQrAcPA1VqwWmt8Y/S9bU1vviDmC+JgvhlhMC8MDgoDA3z/AN8/IPT1Cw0Ac7EEo0bpgEL6ZYL3oyyPMhxMMRDNQCwL+3hEFFFJRh UFj0TwRJLUNCqlkZpOamkqpVOJFBlLEOEorkYwJYwpYSxkAhgN KUiwmRaATej6/ZBfAp8ysAFgnwCwPEBzXor1kIzHcC9OeTDKjZJuQ78Q6gJgZ/vkcxuAHe0AboxDuwHIDcJu44kSgrQBGHsWwLCx6cpcDU0hBIWS xkgzjRKUufUKJ1sfWkKmUYrBaZZgOILlSVYgOT/lk1rh/CQnkDRPUBzeBmAQQgAv+IsAdv4CgHETwDjrJXyAsfC5Xb+Ge/kAzAdgXjYCGWkBWG4HMBaKYy39tgPYuH4Uw+QIKoURUUH4IOwL QKwEMhJAiwAjehnRS4teWvTQgofiPRTvpnxuknOTnJtkXSTrpn weRvByfoCXATEEyioUjMChGKzEETUOq3EIo6xO9wmL7bjFdtxi Pd5r7eixdHT3HnsmHc109XZ09XR09hwz093RSk9HZ09HZ3fHya 5jJzqPPX/yueMnnut4/rmO488d6/iXYx3/cqzjuY7jx44/f+z5Ex0nOo93dZ/o7j3Za+m02rvszh6nu9ft7fWCFgCyQogNQuwwaoNQO4TaMdLl8 8MxjYvpvrjuS2Z4NUGHokQwggcjeCiMcaKX8bn7CgLvB0DY4vJ 0ub1dbm+3B+j2gt0A1APCvTDaC6MWGLUgWC+C9SKo8U0vjPRCS A8E9wDQEwGhHhDqgZAeGO1F0F4Us+CEhSStNG1jGBvL2FnWxjJ mGNpGU1aKtFKklSQtFGkhSQtJ9rKMNRRy53JYJoPpOpJMwbE4G IkCahgIKd5gyKsogKqCYQPASVTXsVwW78sRfTncYHAmjWoakkz CsRgUjUGxOBJPoIkklkzhyRSeTBHJFJFItp9Dw9sBnE3juQzRl yX6s3h/Fu/P4H0ZrE/HMilMT6DJKBIPw+EQFJJBWQRE3uvjPBzrZmgXSboIwolhTgR1w ogTRhxWW9fJkx3Hn3/uxInnTp481tl5rKuro7u7o6f3eK/luNVqxmY9bjM+93ZYejssPR29PR293R09zfR09PR09PYct1iOW 63P22zPO+wnnI4TbudJj/sk4OkEvZ0Q2AlDnQjchcBdKNKFIp0o3InAnRB4EgJPgkAj3k4A 6ATBTgjsgqEuGOpG4G4C7/ULDj0Jp1NIOoWkU7CegvUkrCVgLQGn4nAiBscjUCwMRVRQDYGh YEO/fq/Yrt+GgZsANupfknIRhAsnXIQZN2Ua2MPQHob2MoyXoQGGAVgGY BiQZgCKBmkGpI0SmEN5AfNLuBwkFZUKR+hwhA6HKTVMquoTBvb xCMshFAMbi52NU+oUjTEMxnI4xxO8QIomPo32lVbCjBph1DATU mk5RPkDpCgRokSIfkL0E4KICwJuVL4+Huc4jGUxlsUYFm/GfNMrkLxIiX7KH6DlEBNS2VCYDapsQGECIVoO0n6ZFvyUz1x8R UkBKqDQSpiJxNh4whcMETjhQow9xohd03w043W7e6y2Tqut02r ttFhP9lpP9lpPWqyd5pf2Tltb7PYuu73Tbu902Dsdji6no8vl7 HK7uo14XN0eV7fL2e10dDkcXQ57l83WZbN2Wi2dVkun1dpps3Z ZrZ02m/F7uhz2LqfDjMvR5XR0Oexddlun3dbpsHd5PVYc9ZgABpslsAMA nSDkhBAjDf0iDhC2A4DdA9jdXpvbY+rX7rTYjZ/OXrvT4nBbXG6L22Nxe61ewAoAVgC0gaAdBG1PxgQwAJoAhpoAR m0IakMwO4Y7ccJFUG6K9tIswHIgx0McD/0f53lHA0GVBRoAAAAASUVORK5CYII=

بو ضيدان

2014- 5- 19, 09:15 AM

انا متاكد مرت علي بس وين مادري انا برا البيت دقايق اوصل البيت وبشوف وين

الفيـصل

2014- 5- 19, 09:23 AM

يا ابو سعود السؤال هذا فيه حوسة ...

بس شعاع النور على ما اعتقد تأكدت من الدكتور

والشيء الثاني جاء في اسئلة 1434 هذا السؤال رقم (24)

والاختيار الاقرب له هو كل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بـنفسها

http://www.ckfu.org/vb/attachment.php?attachmentid=146421&stc=1&thumb=1&d=1380747786

هلا بالأمير

أبغاك تشوف هالمشاركة واحكم

http://www.ckfu.org/vb/showpost.php?p=11058851&postcount=429

اذا هي تلقين راح نسلم أمرنا لكلام الدكتور ونكتب الاسمي

أما ما يخص المحتوى والشرح فعلى عكس ذلك الجواب الترتيبي

لأن الترتيبي يكون على شكل فئات وكل فئة تتميز عن غيرها

أما الاسمي الدكتور لسانه قال أنها سواسية فقط نضع رموز لها ونستطيع التبديل بينهما

الآن كبيانات في القياس الاسمي

اذا قلنا ذكر أو أنثى كبيانات مثل بعض كلهم تحت فئة الجنس ونستطيع الرمز لهم بواحد واثنين

ونبدل نضع اثنين أو واحد

أما في الترتيبي

فكل فئة مستقلة وجاب الدكتور مثال الطبقات الاجتماعية

لا يمكن لنا أن نبدل بين رموزها لأنها مرتبه وكل فئة متميزة عن غيرها

فئة الأغنياء أو العليا ويندرج تحتها العديد من المسميات التجار والأمراء والملوك

وفئة متوسطي الدخل أو المتوسطة ويندرج تحتهم موظفي الدولة ومن يكون مدخولهم السنوي كذا

وفئة الفقراء أو الدنيا ويندرج تحتهم تصنيفات كثيرة

أرجع وأقولها

بالعقل والمنطق والمحتوى والشرح الإجابة هي القياس الترتيبي

أما بالتلقين ولمزاجية الدكتور الاجابة هي كما نقلتها الأخت شعاع القياس الاسمي

بو ضيدان

2014- 5- 19, 09:23 AM

صح كلام بو كريم

بو ضيدان

2014- 5- 19, 09:32 AM

مالك لو يالفيصل

الاسمي هو اللي لايفترض اي ترتيب بين المتغيرات عند تخصيص درجه مثلا

احط رقم بس مو كقيمه فقط يبين لي الخيار كاني اقول الذكر يحط 1 والانثى يحط 2 العزب 3 المطلقه 4 وهكذا

رقم فقط مو قيمه كرمز يبين لي الحاله فلهذا تكون كل فئه مميزه بنفسها ولها رمز معين

اما الترتيبي فهو مرتب من حيث المكانه وليس القيمه مثل ايام الاسبوع او ترتيب كليات الجامعه تصنيف الطبقات شي مرتب بتسللسل مرتب فيها متتابعات ويجي بعدها تسلسل شي ورا شي وهكذا

اتمنى وصلت

الفيـصل

2014- 5- 19, 09:32 AM

يعطيك العافية ابو كريم

ويعطيك العافية بو ضيدان

مذكور أنها تتميز عن غيرها من البيانات يعني أنها تختلف عن الترتيبي والنسبي

وليست كل فئة فيها

على كل حال مثل ما ذكرت

وللأمانة الدكتور صابر احترمه وأقدره

وأعرف أنه متعاون جداً معنا من ناحية الأسئلة

ولكن لدي تحفظ على الدكتور في نواحي كثيرة

لن أذكرها هنا لأسباب احتفظ بها لنفسي

أرسلت ايميل للدكتور صابر وانا في انتظار رده

اذا رد قبل الاختبار راج أنبهكم هنا

أتمنى للجميع التوفيق

المشعلي

2014- 5- 19, 09:33 AM

صباح الخير للجميع :rose:

*تاكد من حفظك لوحدات مهمه جدا :

- الادخال
-الاخراج
-المعالجة المركزيه
-التخزين

*تواريخ نشأة الانترنت والاربانت والمل نت والبريد الالكتروني وفي النطاق التجاري والويب
* حفظ البريد الالكتروني والقوائم البريديه والمحادثه والاتصال والمنتديات (خدمات الانترنت)
*الاربع قياسات اربطوها بشي واحفظوها ..
*يا اخوان الاحصائات المتغيره بالاسئله ماذكر غالبا الا اربعه وهي سبعه *******

:33_asmilies-com: بسم الله نبداء

س/امتداد لمعامل الارتباط الجزئي الى التحليل المتعدد ؟ يتبع أي معامل ؟

س/ وش تعرف عن ارتباط بيرسون ؟ الكل منكم مر عليه وقراء ؟:mh12:

فوفه1400

2014- 5- 19, 09:39 AM

الفيصل انت بطل وانا مقتنعه في كلامك جدا وكنت باكتبه والدكتور الله يسامحه شكله من جنبها لما جاوب الاخت شعاع المفروض انه فاهم وش يقول
انا عن نفسي باحل الترتيبي مو كل كلام ينكتب هنا ويتناقشونه الزملاء يكون صح لازم نفهم ونركز على المعلومه

Turning point

2014- 5- 19, 09:43 AM

الفيصل .. ابو سعود .. رداً على تقييمك

متابعه نقاشكم في هالسؤال الفانتازي ..

و يرسلوا ليا خاص ايش الجواب ..

اعطيتهم ردك .. المنطقي ..

والرد اللي فيه الاسئله الثلاثه المتواليه .... كعادة استاذ صابر .. في المتواليات أيضاً المنطقيه ..

ورسلت كمان رد حواء من الملزمة .. للي راسلني خاص ..

المادة ما سجلتها عندي تدريب 2 ..

كلامك أكثر منطقيه .. وانا كمان تمر أشياء كثيره في المحتويات لا تقنعني لكن أسلم بها عشان درجة السؤال ..

بو ضيدان

2014- 5- 19, 09:50 AM

تتميز عن غيرها من البيانات
وليست تتميز عن غيرها من المستويات الاخرى يقصد ان القيمه تكون اسميه وليست عدديه

الشغله الثانيه شوف تعريف القياس الاسمي شريحه رقم 16 في المحاضره السادسه مشكلتي ماعرف اصور مثل ماتسون وتزلونها هنا بعدين بخلي المشعلي يعلمني

القياس الاسمي

يحصل هذا المقياس على ادنى مكانه لانه لايفترض اي ترتيب بين المتغيرات عند تخصيص درجه او قيمه