مهم .. خطأ في نموذج حل الاختبارات الموجود لفصلين سابقين

[Saad Algarni]

يوجد خطأ في تجميع أسئلة مبارك للفصلين :

المحاضرة السادسة / السؤال الاول

- تستخدم الدوائر لتدل على بداية ونهاية نشاط معين و هي التي يطلق عليها حدث البداية والنهاية في :

- اسلوب المسار الحرج
- اسلوب بيرت
- اسلوب جانت
- اسلوب شبكة الأعمال


الجواب في ملخص الاسئلة انه ( المسار الحرج )

بينما في المسار حرج منصوص على

(( الأنشطة تمثلها العقد ( الدوائر ) و الاسهم البداية و النهاية ))

و نص السؤال موجود في المحاضرة الخامسة ضمن ( البرمجة الشبكية )

لذا أعتقد أن الإجابة ( أسلوب شبكة الأعمال )


-----------


ملاحظة السؤال السابع من أسئلة المحاضرة الأولى يتبع المحاضرة الخامسة وليس الاولى

خصائص النشاط وهي 4 ( التتابع ، التفرد ، الاعتمادية ، الترابط )

[العنود589]

بضبط هذا الي اقوله وكنت شاكه بالخيار عشان كذا سالت عنه

[برج العذراء]

الماده ماهضمته مادري كيف كلام كثير مافتحت الماده الا الظهر الله يستر اعدي فيها او لا

[slo0o0o07]

المادة مراحلها واهدافها كثيرة صراحة

الله يعيين حجزت افلق بينهم

[العنود589]

http://www.ckfu.org/vb/12941776-post280.html

طلع بيرت

[mounira]

الجواب من دكتور المادة
اسلوب بيرت

[الفهد,!]

الجواب الصحيح المسار الحرج ووضحناه ب الورشه وبتحديد الملخص

[التميمية]

تلخبطت اللحين بيرت ولا مسار حرج ؟؟ !!

[رفيق الحكمة]

وش العلم

[Abu ali55]

يا اخوان الرجاء التركيز بتعريف المسار الحرج, حيث يوضح ان الدوائر هي الانشطه وبدايتها ونهايتها تمثل بالاسهم.

لذا والله العالم ان الجواب الصحيح زي ما جاوبه الدكتور هو اسلوب بيرت
http://www.up-00.com/VBgiFoYg
http://store2.up-00.com/2015-12/1450268373761.png
http://www.ckfu.org/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAx8AAACNCAIAAAB ZgFAnAAAgAElEQVR4nO29z4/kxpXve/4NrrmtXe16M1xxU4vXgFGA0YAJIfGAWhQwuhAg4iaMvpB9G2hg Ak5Do77XeAUEkJAhQDOFGKQs66G63uNr29CTJu9jy7bUmgRbtt yqm2BLU9O3QNF2dTkVzbcI/giSwV+ZzPrV5wMupOpMZgQZP75xzokTECEIgiAIgiD9ARddAAR BEARBkGsFqisEQRAEQdYBD5/9D+dZeNHFqCL0vvof3hlfx61RXSEIgiAIsg6ee49e1x6MDy+nw 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 4WHiH97f/DeTZj8wHp4PzVH8fDTiUetQ1ldvZ6GCvHwd+OPdmFyU/vV/fmLKErV1f1/JP/vKxU/yoOvfqpNXnnt4T+azeoqveGlMV+9+CO9//3Y4CRkYpWIbOa59+h1eHB/SduXCv5s30xeEH+2b/bneUR1hSAIgiACIWWqzUgZgfvw7xtcdSV1FUUi9mg7FVKJGPqn 6ZOfahOl2+uZ89ErcDCePv2nVrIp/tFe45NWQjY4PXM+emUFefSd//jH/aqr6PlH9nuJver5R/Z7yzsuC6C6QhAEQRCBiJRqIU2Eiat+U6FSXeX/mJmaTtUhU2mw0aKtUUo4B9sIxPPhL+7DnUQS/cV9uJPEOS0BD776qdavuuKfkvcTRbWq4zIHqisEQRAEiaIojTF/vWnbfzsTl1Jd5T2PkiNPGMMKPy2k0uv02fPWLr+4bDWfTB2Uqq tBWfJn/zL4+ENf3PnFN9NPfqhNiu7RPHLk+HPv0ettvK55nnuP/mH41ddchEa1VVc8+Gpv2GzA89mD78eKalXHZQ5UVwiCIAgSRan WaZ7+hehp2r9WVFc8fPYb8uAHsj9R1kz82b5ZcDWK+f5X9+cvO gRUxZ+s2v5WFWsfX/XKUo6aj41kymh9uTjBVz/V4ke61L48UeD37rBv/7Z4SnWFee//uv259CJezNm//sJ78cz56JUWUkn+mM8efL8vzyOqKwRBEASJonjX2M0WrqtO6qq oYLQH/zJL/Ik5zRTLiFTbxfHswpjUIVw9TpJZoZPOvnS++NR/EWXJqCY34eAn9PF99tWXTZlIRdKpfDFyOSl2hZEp9x0pcnzxlO qdsx7EIW6xe7T0dvizfVMuz4s/0sN/dJ4/nz++oxUe19mXzqOfGLk9lc+9R68n1ZGdmKuC6gpBEARBosSysk 51dfATGiubmLxmKiSDeOZ89IrKh9hUD/4pef8m1CcXEIk03/sh8f614zkwgfvw78uPiIfu6MEP1AJLSnm1ZNaDs9+Rg2394aeL 8L5VFmfhfSsnJX324If02fPo+Uf2L9NyivQZu/bjf/O++m/Ge3fYt8KPKTsuVwwLy4HqCkEQBEGiLupqhbirwo3ymklkeYhv+/wjW0qC1ae6OvPog52lz9fjKgNSFMlhWLv24z9mZjA5clwpj5p5 7j16XX/46YJ/St4vZPMSifUzi2D8DH91f/7dp+QD6vIoevGN+/lPjDQ+7Nt/y5JE5Mxpfe5JRHWFIAiCIFHUwTPYTut0V1fJpsXX6bMgjWfv8I uCes9gFLgP/7P1yFv6OMLF46qYrZpLUlfL5OL6zn/8Y/3hpwtF+vterlRd3ekrFzyqKwRBEASJog5R7ckxz/VZ0ZdRV8Iqtm1+9su9+9uyluoc1V5Vi+cf2YfyTZ57j/6z8dGkYsefgrNHy6sr/uwXt5fJI5/YrpT58Q9+Qh//k32QOmF37Ue/pIVNkQc/oV953tNf7T8U1jWlunrufT5OPIarguoKQRAEQaIoap+RIcriuy c/kF1sca7293/qPOdLqSvp5MF8XFdPGRl48NU/bsnmGZHdtPEEwxQhK883F/waThhcO6iuEARBEEQgHE8tE3ZLe+4KV+6cwY7qKnV+5Y1PrdVV fcR92fnFw2f37ft329lswtmj/6Kd8zmGZx598API4tCvBqiuEARBEETQ/iSc+PPhs3/NOZsOfkIf/yr2si2pruI/FsrQVl01/Oh3/uMfL5kwMw5a3zbSbKLrJ9mKqEj0cMlBdYUgCIIgCa1Pcb6cNIk wIR//njyt11c8/I9fkk9+6TwLoyiKXnzjfiECm35gfeKuTVqFs8/HoyRDBA8/nTz6iTG5Ce/9cOR/c+VeBqorBEEQBEmR05FfOQoZsxSIhAXtJEvofXU/DQ/XHlD2dP0q5+xLJwtRrzlg57KD6gpBEARBJJ6rD1S+ArQquUh9n qVon5yDZnr5QHWFIAiCIDIiQeWVM18Jw1Wj109O+1m+8olAkWV BdYUgCIIgeUTegYOxu1Q28wtBpC1om1hBBDY9/gWJj68RpqyfsmeorPoB1RWCIAiCIEifoLpCEARBEATpE1RXCII gCIIgfYLqCkEQBEEQpE9QXSEIgiAIgvQJqisEQRAEQZA+QXWFI AiCIAjSJ6iuEARBEAR5yeDPvS/XeMYOqisEQRAEQV4u+BdH5vcesy/WJbBQXSEIgiAI8lLxIvj1Y23Thb/70l1EEf8L++/f+L3+AKorBEEQBEEuGfwv7D/93nrrqft1j4cR/c1965H11lP36+/Cx//TuuHC9488HvEvjkwhs/oD1RWCIAiCIJeMP4eHb32u/6en/ZykLbTajx7bP5oZ3/uT++cXUfRXtvt7+9dnsR3rxmPn2xd9/FIMqisEQRAEQa41Cq22cN/6vfnzb3kULX77pb45Y1+jukIQBEEQBFme77yfP9J+dBxEUfT1U 2vz9+S3fboGUV0hCIIgCHLufHtM/vv/Cms+8OeA7n4Cm58MfvGXxOT0Ivj1k9FvGzb68a+fjXY/gU0XNh8aP5rnIreyH30R/PqxtvvUj6Lo22P7BqorBEEQBEGuNnz+iz+Nv/iu+gN/c9/6FDZd2Ixjz6Moivi39PsPs//N8Z33c2/467/y6IX/i1n8xU0XNh8K91/ymUew+Yh+8V0kHIIimH1xQv7uE+sXf+2xeqiuEARBEAQ5Z86cH 31O6qxQf2W7n8D3j2aPj8wsKIr7v/6DoY5AP3N+9Fu48dj5lufV1afyr/Cv/334vd/Zvz6LIuEQFHf+K9v9LaorBEEQBEGuNEIMfU4mTx11Ss8X4RfH9 Ee/h00X5JBz/i39vjICnc9/MdM2f2v/+iyKuO8+sW4UDFeC77yffx4LqcUJ+TvhEPwr2/2k9MmVQHWFIAiCIMg58yL87Z+MzMLU6arY38eD1+WP3fid8b89 bLqVUFcL963f62+d9Bh4heoKQRAEQZALgH99Mpl8ad3oSV1Fi/87/sAnccrQL/6dxOHtjerqUewu7AlUVwiCIAiCXAPOnB/9fqnwqYX78//p/hnzXSEIgiAI8rLx5/9Fvv9v5BcnviJCSrga4/2AFw6qKwRBEARBLjXcfzr4u0f2jx7btz813ipnyRJh7A9V/3QxoLpCEARBEOQy8yL84t/J7u/TtKL8i6ejn3/tfs3F1sL9tz7XNh8a//XfVTatiwHVFYIgCIIgVw1+6n5wZH/vIWy68L3H9NfhJbFaCVBdIQiCIAiC9AmqKwRBEARBkD5BdYUgC IIgCNInqK4QBEEQBEH6BNUVgiAIgiBIn7RRV7DmC0EQBEEQ5Pq A6upSEn5GrQ2wmH/RBUEQBEEuMTycjS1Nt9jRRZcEyXFe6ioEx4FwPeqK+5888ILV7 1P7G0/YYNseT88lU9mpR18bOvNLkxRtCQLP+Y0XXtEa8ND7jbOWFnXmu x9f2cdyuQk9x/EuVbabpci3kGtSqfPkcow85zlf8Bkd3HH8Po8fLhJ6D9x+qxJ4 Dz65PGk/18Q5qSvugakBOVQKrBU59eg2GPbY9Xl06tFbhv2221tT44Ez1K 3RAbtrAgBs2s5x7t8DZzgYHXaZiblHzbi0lR8J3ZEBAMYb6+0z vcBn1NwqjiN8Rs1Nixx0GeZ44NwZNH+l5cdW4dSj25rV7bW2gs +oqffaPpEY7lFTs8jhFdci+RaytkodO8NXr8iz6jikLzPy9Ej9 fLHM2NVivjhxyRaAZgwP16NXeOAMNcOmPQr9wLE106aO4lEoJ5 SrycrqigPdgtEUeO3HfAYC4samrDcpLCrVFQ/dNwd01u7xhi4xAABgh3kfEkMD0Awy7akdHDv2JgBog73Dg5G1R b1cmXjgDDUAAM1sW1rREwCMkVvVx/iMDoatmnI4fZN+smj1u+3hofeAUdto5ZdMhCBsEfck+7PPLAAA 0Im7aFvO+FEDbFPvdOWPrcIRs3Sp9Cfum2+7vTzlhUt0AICVfL 7hlAzG3tUfenpl4bMdAAAwiBtGUe9do2pEOnbsW33OBLkWUqpU 21KdenRgjT6sLFXg2BoAAJj0sjekcNptSC+MPD123ijiHt1qWH TVzxdLjF3N8wX3xgObtrK1L9kp0hm21A5Dz2F7trHL/G53TZt58ppSKiaUq8ny6mrOYDCC6T5oAGCCx+vUVeiBbQAAUA+ iCFwCmg1BlboKp8TQNNtpZzo48503DADQhk6wCD1mG9t3ya5u3 Zu2We4Ejq1bo+rhkfsfjiyzaLJK/jH0mG1oCptWDeGM2Vsm+dldcyAtH8/m7FWzaYmWX8ecuGSr9VNqQ+A57xJrIxbCbRVA4LGhYd6hd29lS 8ZwxmwzEZ0tyxl4bJi8x5ohv+XHViH5CZN6nIfuyOjrt/jcGZoAsMJbO3HJVpe6t2pXV5+0J4p5q++uURyRVCYKn1kAmkX2 y+ui9rNaroUUKtVYqojP2c7g3sfTdwZa7RQed89V2uG5IR7CNq FvmG3MybmRp9fOm2qjmoVxw3yx1Ni1/HxRMPst3SmSGRZ2EhXFQ+/BPrG0eKrY6aquuH84NDQAZayYmFBuk9fMuhWCdLPAGbad7ss0C YBVWFZdhSDkLHWB2YlFqvZiFugktlcxC8ACv0pd8SdssNFhXRU 4trZpO8cRn9GtATn4gA42AEAbsOrYpVOPDiwyOaQ7GgBou2y+3 PRz6tHtLqYI8bsfTJlYPSYjIJ9RM12i8cAZatqAzgodIV3LCjF 3xCy9p8j3dBwHEDPEpK2bPV7PTfdtTbbhLXy2kyxMWpeTz6i50 Ryb2fJjUbS8acFnVrxQE8+88/BRgXizqwz3Z3O2q7Vf++ba1Srw0B21mt4ujCNm6clSeOmuwQPn tmLSKo5IeROFOXJDnhmEACDnyuGBM9TaFqbQQuRKlT9bKFXsIT LpxzN226p949yjZm+tep2IIf3wN0wom+ZJQR55+u28EfenY3t7 wJ4sPxN3GLsEbeaLY8fe1KzxrKj5Eht83JxWmC8WLtETC0IizZ Op4oOlVm6hSwyl1BMTysHh3kADgI26p91hui/TlwCoY3nble+Amdmfmi/ZXuUSAB3cRaVnMHCGWuWgUv64aLJ/SoyK23vOYfUCIoqizOBs7h1+PLL0NoqeP2GjD0pNs+N8mRq67+ 47Y9uUVsOhd0CsAfVOY8UGACWBxedsoKVrhdAlRtm0ugTxbTWL 7D/oGK+QGq7vMGdsm7fT57BwiR4/lvblPHbszRarq5YfSx9XbRdVIo0mC5fola6ZzvQwqwWOrbUvj9 yulqLz9HZRyON1964ROLZukYN9Ymoqo05xROL+dGzfyo8wQvim bCQrb3m+bybfQionoYpSHQ6lPthQX62LxT0l9A5jo4Vps9maI7 cyP9Fd9kHpgauRRp6eO2831PNF27Erps18ESstKAmspEHGimqV +eKIWZsWO4oFPWxY5N3V9v0sfLajknrJhGLecz6+Z+k1EyvvMN 2XWUIAdOecotqjCDyaORA9CqCBE1RGtXechJIVHvfdsW220rBn vvu2bb7aXrEuXKJeRfrM6uBHb/O7aThXSVMvXKLfsMdit8WpR7f7cJAJMbfklF+1nuMeNePH0r6c C5/ttF2etprmA+8wMS10gs+oqQs7HPeo2cnzW09mFVuWzsvfVVhme rsgTj26nbSKrl0jFUY3CWPEulWO+Wg3Ip3503uWphn2z6htpib DbqNZroXIlVKwglg/YtZG62jR9PfE5JrSY4Rr1S+2H9KTb2QjT9+dtwsV80X7sUvQZr 5Iw7mK9puFS3T9tfHn3/AoWm2+OHbsTZ24Zx411e68rlQaUDoYCLu3DYnOAmAJuqkrNmgO YK+6Age0xF4VOKABML9SXUU+szqMGqFLjHVnh1q4RFeqKNlq2h fSKJZbkSxcoqcjrxBhq9u903iCIevR75OZWDqUU153rv6xFYhH k0UkKtJfLpmFS/QV75asI8+HhiHsiA121hS10BF5vO7eNUQ1a5awpREpiR0xK5Kn BDM60LKQrNYLsFwLabLidxsnZeqtYkqEBtUMe48x4Q/i4R/+cBnefQ7ZuNtn503Cj9pt5a6aL9YxdiVGegDYsOhnqd7NK7xV5 gsRAPPPs3jZ34PZ8sr4plegi7pagAj0H7BYYHEfhgYAwNBpllw LF/REUYn/TqK1VASOrbV/9OUV3rEzHLaTpTxw7uw0KGVhht2oiF7vb7YLnOFOMo2JhKKFBe LCJXrWY3uyeyfGWADQquL72jylPNIk0aGcLWeL5SeVlkh6feES vRcHbBRFOatYFJ35Lsu2ETTsu045dmyjW3uT21UUKd5m8QOtiT f/dPe9roGFS/SkVTQ3Of6E7dxpMcmduKO7bH5WGpEyg0G1PSCY0YFmUu+kixsu 10JylVL9QmmcjOPiC/vzy/23yjVTwxGzblyGF92ALE977LxSXF2TKq2dL3ocu7JuKxKKitJl u+0WLtGlaXGF+YIHzlAz/w93KizZsuN7+cLbmqw+S1N2h0Gp/XRfpr/BsEQ32xX3YWRlTj3HTi3EqZuv+vLBShQV98AEsJ1qdbVwia5sg mJFWFgTFIOfhJZvtTITVqKaxQT3pyNLM+zx9HBP7ZEJXbK1pLo KnOEwLaRYGhZ2oooFU/JHn1lyNfuye4s6xu9StRYXT6l2s0wURVF07AzvlgNyO5Sz8r13/FhWow2LsO5xl1KsDJ9Rs/0O1kbSwIvU6SZTZQiRqWpvYoQtJwcptatim1c2vPytq5PucP/DkVXbg8ofBgDNIqznBIWyT62pybXO+RI4thhJCk0ucGx9lx15b FC16BK/84Tt3nOPmNXBn5IPzal3JRc7ghRUIJdK1X8XLtE7qSuRi6voCg w8h1F7q7OTsXBvbzxoTtfEA+fusHkYkbYC9NZ5eeAM9QE7OhIh qivMFy2HOCWN84XQ1vGLXvhsJ7eltM04HE5Hw0l5DEpMbqf+9F 4yVbTMsJWsTxR3zApTmrJF7VrNGh2me8WXlYNhP86o7nFXIRAD TAo8AFsD6sGcgZbIphmFNK5Ts+DQk74YgK0lisoHC8Bi9eqqbF ZNwyOKU0jRDCti1lqtWYTlpmr8OnHJlmiswhGgumU625357gfZ PlXZDsSfsNvvSKa1sznbm/hneVEoptvy7BjM6EAzRm64CJyhJpvo/E6jdiNnSc8pz/HiKaVP+GzORmPp7fD5+6PJUT5UVpok2pczHXq4707eSe06WmHD bcPHkm0BWXxIeQNmPbJe73FvZhRbxUzqLWbU1GCZHH2hS8zyZJ Z5B4pRHeV2VWjzVQ0vJXuexRcRl2hKDF319bwzJQm/zV6LYqNTsVYqS0wFcvNraHKhS6xWi3gx+OrEPc2PSD6ztF02Px VqpnZkjxWPNHSIJWJmL87vxExaCC9VqkxxnDx27BsmnS3mbJAb/wr9N/mqxfwo4r47yYatGptEslMy3lMceA5NNhrXzEZtHGqigWUWUD6f 3B5LzSmOEF9i10tfnXfhsx1twOZcPISq+raYL9oMcavMF+Fn1N pM9hLeyP1r8zh8NmdDtX7Nm9ySZVJzx+RztjNUvrK8z6c4ZceL z1ZzeIfpvoxyMOzH3rlMVLvPQLMh8MECsBmEHKgJFos1U44s7Q JEHKgJJgWeOBnr1BWfUdMsDn+BY2tbZPqhbDmPKa7wlPEK8XBQ 3LpZuQlLZV1QBCSGLrllU0bTfaoZ8gbaW9LQdurRHds55nM2KF hH03CfXEGesMGmST+Z0Vu5ivcQxFOqc2yKKMmR3FM69fIl4R7d sp0gLucsC6IUj6t9ORcu2XyNHqSjdsWTb/mx0HOyaaPaLBR6DrWNvHtLio3tN6ovsYqdLu2zOPXodumLx459 wyAPXHUQdKldFdt8RcOTb27dMmKlWjabF1fJ0q/Ec4fUWvLJcuomXdkSU1hrqfqy7FNraHJHzNpq6SKJA0Tmn+VGp CRrZTLQVTePNIYy/Uzhu8Wv5/cY5h2FpZsXxskjZm0YNvPCvxQzxZRGuYVLNm16QO3iEFeps5XW Vs2w9+ryt6jbQMWdk6bLPWrKzZjP6NZtJzids12t0LwVnVcOFO mr86bZcATKptVuvmgzdq02X8Qfm32Sv0mLcZjP6E5FpuKiIy/1D+QivUqcevR2RcRhQfyVp+xy7XjoOdQ2SwkUGpMMpCmHNMNmx X3x3QbDDiyjrrgHpgneAthAHh/iaCqZNEIrDopPU14tgOhp+isl5WCmU4/eMsg0DKfEuFn0YpTbTcG9LRS9zWbewdDYzEcPVAVOyc5szbD3p 8xWJF9IU4/YeywdZuKoqbRIhR06C5/tmnTGo2PH3pbea2UwBPeoqd0wjFdLWwj7CwlKEYUv+gHlp1Ta+ eIzy6Qe54Ez3IjLI00SrcvJPWoCAJg2TVNupW9BWjm1+1j84dQ bpRBY4lumzX7nOW8YcqfN9HpvmS8ESSTNl8zSy85WYUgYqFd78 Q3KjYR71DRGbvjMJTdV27jKXym0+doonMCxRdbpONWNwq9RnA6 jKLP/nXzJBhsl7XWWuRgqBVZshDiZs4Fsv6nsy5JLqKHJHTFLb5sgJz Y2fJl7YpnrWTeMzcpfErY3bZfcvZn2lzRRdUIxai0fa1Wb8qr4 HvNZIereeGKPNGzK0pRFiVGtUo6c+e7biSwQh6PUG5Lq24DMiU u2ssdY3AdwxCyLeqdR4NgbknlD3Xlledpf2prMqX3DuKHe7tZm vmg3dq04X5x6dFszDKPQwpvGYe7Rm1X/mttQlSIaTHVQAZ/Rm6OKO4YuMXKFKUakFWonfDhDNvvcGZrFzlsfzRbnX0gWBMWO3 2Uw7EILdbUAcjOfit0HK9n95znAGBArMUSFcEhi56BBiqcKuiS zZjGr1nYltrQUF6Zb9t5dy1RtbeMzauZbfObezkYEzSLM/XJWXN+3DZwq+a3jqGTFmXTxPBSrqyShVGIQin29u2z+rOChqA6 GUJq4GwPqeejes5cwbil8PdJTSrOexKsWMaZvDNiTM5dsJm9Bm iRaBP5z32XE0jZKZ4Sly47EnN7mY6WbJ3OhtNuF++5YLNw3LML c+e9yRoJMr7fobOGU2JOWvZF71ASDuMdietOs8Sw89d0PGEvdB A1e/4VL9NzqTSRlfpNY21V7eUrtqtjmqxvewmc7sQoUuY6E4e1mXkv 5zCoO2wuf7YA2oLOTqnSa2Yyl3q96xCxds8az8JskkL++L8uGi vomd5o8fFVq9eIDECPJSXFEkv9dZXBOQps1k35+4gxzk1CWNUq R1CBpIWGpUmVK46Q4yYqxfWJpFW887kOKEwyTZOI1rT1eerXcX 9zcBrJye9SMH2OsEVPHcRxYM2DzdHyp7bzSyNNz5xVfKMqCmhr lot/ajl09zBdqJ2Bjp7Bqzb2Galw6cclWVY4J7lGz8uGXDN6liDTJe T0dC9eQZhHmzmdZ0o2q7yrJHJq5Ttd+MOxGC3VV9vc1cgPKVs9 kOZWpK+rVqCvZKXAOtPNblQJH1kL5vXJ/OhqYr71Wyq6WLOmqCKfEerMYis59d7KnsEuvhVRdqctZWsdfKl J1tVsbtHvikldLq7cz331f5Syup8nPIpDTgveIekBJTxlLimg7 Qdm3BeVQhc5dWOXu3Gz+mroWLbpGhy6ww0TUS6ui51+9NnQCnl gs8tww2hahcqxfzzhZ9XP8CRtsNEfLVRWvdsZasJoCLUGqrtbS eVuZwy5ovuD+hyNr+zX7VilJZn2nqN2MvHi3thBKZVN/SsFJzy+8xnbFfXfCpKN7WnBO6orDdAQti6VZsD8Bn0PoAVGKMq GuOIxvw5zXqCs5JcHqmDZ1Zt50UvmAW0YvKSMPWhbgXam7aoa9 xxQRDwBQeK/CPLZts1lYjkXjs/Ftxf6O9LuKEMViPsDlKJXfsCnbU9VHGJwqy3nB6sqwqfOZJ+9F yCFaxak3HtVs91WFbRbSdrcoBmOs9elDhbDo3lAPKPIpScmyO7 fJNEERAJIaGFqhukGyZs1o6suiFg1dI4qiQlhePTvMX9SNSDpx F4HnTIqdOotfDGaSvkoCw1P7VhMNxqS+20JFSwicoda8cbi6Dd TOWGdUKkA8nqT1KoyfyWfqOq+Ya9fVeds5G3noji3i3ZAAACAA SURBVLqvD8r1bT1fCPOYOWReINkC03+t7xQ17vIz/6C+wEplIyyX6kNmuL/f5YFohk2d2UzeB9CuDGleuo6ck7rqKVd79dWGhc92dPLhkcuIt akITLuuFNVHl2wlfEbN4unl3KPmevNwvmyozOl8Rs0b55ch2me WTqZHLiOW1m9K2H44ccnNlXbsh1Ni3Gp9HMKFULDwiZSbXc+Vu uQcO/bWsq26qQ10PVu2Hy5B5+2V4nTRLeBMuMsL4XQi44YJ0HB8tZLY ZJvbGc1D70GiFOuywPSEqJRp033WeXf2qlwldRX3vWzH6UtA5o LZsMg7jHU5MnPhEr0YMJv3UKz/IIvrTznwpeQR6D4qdSMLAU6Td9T+3DqPhS9RPna645n2FzPvIi XUWXLa0Hj0uLDFnn9O2kvQeftE2tioWWS/kzk8ihrMPEspoTijihJ59uk4JnSgflNImWPHNldNlJpwVdSVkA UiF0u3U1FfXuJhYsMi75RluzAhtzq9MnBss2Ua8ZcQKT66bKuI n/KajYUiZaIYm+qSTyqPhT927Fv2eE1SS0RJ50V84ptutWUv3h1y Dmvc60tf/XdJdaVqAzKxl7llasp+uQSd95LBfXdS9G5bZL/Lql5xx0KY74ZF3omFnzgk/uAD2n5M6EbbE5+4R7es0cHh3kCDvg6fuDLqKndgS2eb58tJkse vilY5NpOd2+hPrKDJr1+fD6afIuTDASvUlepY+MSW2Utu4hOXv knjUTOLCy4FQYtgI9WZ9qFLSXKDbFA+hwd4jemv/y5cotfkrBLUtwEezt4lo3djx5P8inuyFnTlEnTel5l04Nrecw5 HyjFh5Z8opuBWk6gL857z8b2+JPUVUldRFAXeoQimxUbfEtnJL ZFLctNE6B2SgYk+xBpCz2HlbZhySpt1k8VHV2/pUh4LH3iHI8vszf2RT/xt2tTpGHuUP/BgmVz2SJ7e+q/Ywtl8WFNTG5BCedZzJFI3Lr7zvsQ0HBLfB+U8qOqCTMf2dr++6 aulrhAEQZALITORahbZZ5OmVKIIchnofux9T6C6ekk4cclNw37 HYbeNy7it7HrAQ3dkGMN9592hsVWV2BNBrix1wQaKpMpXCey81 5X6LKlrBNXVywH3pyNLt8j+PrHMmpPdkFU486f3LN0i++8Qa7v RgYIgV5LQc1ghN6O5to0R5wZ23msL994dXUSKDVRXCIIgCIIgf YLiBkEQBEEQpE9QXSEIgiAIgvQJqisEQRAEQZA+QXWFXDjrDuy 7ThdyDbjwVoTXOV8vJxf+2C/4rb20Lx65PFx4L7pCF3INuPBWtMzFfRhZoBNYXHRJLvYKZ2BpY LFO33o5ufiXtdrVQ/1fcnjo/Wb9afHO51eW48LLduG9qOHicxiY4IYXX5KLe0c9EngPPul19/7ZnL1q2m8vfxTaqgSe85suKenjtzlnYNrg+utqLZ4DXn+N1hnC aAq88ZMc2ADsMfj8stdomYsDHYDT+ZV1IfQeXJMc8Rf6pspXCI 4D4ZreWkX9X3JOPbq9/jx4S/1K4AwHqxWMz6i51ZSK5nyeQA3n2sdCF7Y6rr89Gmf1WdOcUR4F yBa4i9U7PA+cOwNy0PEsmvwtPGoavZ7hHTi2tsQJORW30i1ysE 9MDQDanNW6FviMmptW++ccgK0DOQBiAgBoNgTraEUcqAkW6U2O +A4YAGBULjMCB3QLDhiIM25s57LXaLnLJQAAxrDTUNChMQXOUD Ns6nhB713vvLnI11S+uAemBuSwvcDqof7nDA/dkXmJsvoeMUsH6PFYaB44t0sr6cKv8NAdU+VRu7n7DDUAgJqTU 09cYlefoJSeXLFF3JPqH1qibP1yrn3MsQGMbPXpjcEJGr7CrDR pInjlIZUDHaxk2XLs3JwROKABDJ3YTsA9GGUTVSfEwXAAUHXMF g/dNwd15/Imh5savR1EuHCJDsoOJ46fu9k6q3LSQbQdejgh1qDxKLEW1Heo Cvy4gSQ1OnHffLt6MOHi/YIG9BCIBdSrbhshkIGqybW5fEhKFa8l3DerJHuLK4SRDcyts10 5NgCANoDDA7C2moodwpu0o5Ox3xotdXEPBjY4Na9MXcH2hC5Jk +Hr/Xa9KJySwbjpPOMeyT2QOQMNgLhtH7VQ8/LnV3zdPosfa3xP6QXxOQw0MEhBePVQ/3MmGfGbj60+HwKPDY0ey8NnVLGSzv9KOCXGjabzwHnoMdvQADY rPinEU9W/Sr9r3qF3b8lraz5nAzNdFS1Rtn45x/ExAFtkmNaAzuL/rZveotjTAflhXb7EZNm4UncJGDZMSvNT6EI8mmrA5hAlsxQAWB TCCBwbTJp+qxPJm9UqjnwPp8TQGkw+4YzZWyb52V1zQA7TA5WX d8Zx/3BoaAB6pqJCz8kyf+sdzqwQJxD0ZrJq06FUhDNmm8kqiIfuyKh 64PHvwHQEeguTlUsAtGb1n145V2MIzBYDLXDRzLrcaolLBGa1N Fm5pLvR7txr1OnyKBiSnzdfwfakZw3tMO8zZm+Zd+++plujVpn weeAMdeveVN0rT1yyVTkUqEqyssNdahtzGGigDWDecqkQwHAAM 2nJuvrrDj2wDQCIB/xCCxQOirz4W5UebtEV7k/H9i17/23bvBxmT59ZYJDerDU89A6IdatoLpJ/xWdWq1nk1KPbYDG/6pfmbKDVWLYi7tEta3Q43bc12QZ26tHt3KpombL1yDkOgiGkK0 PqtRVG3KtzdghPQf1Ukd6h/DGxpJMNY+KG8SwSgK0tN0xHUSS0/kbl2+RP2GCjdl1x6tGBRT6YMiFKExtYvITQDDLt3m1ClxiJpEv 0HwDAhkXemVzogFDXoQKnerxa+GwnsVwtfLYDsMP8Gkt42+Yq2 kaD+k8vDtQEgGwJ7jMAPV7ui4U7Wy3Gq0dbEbMALPA7fqv3Gi1 xOTZoVm7iz2oEmRrOV7ALC5fom7Zz5NGBRSaHdEcDAG2XzatVD p/RrQE5+IAONgBAGzDVOT5nc7arVZqxVfdcvo8Lcg8N2rfkKFvTi hVmX6+bSdsyii1QLLxz3olV6XSLsznbm9SNGm04dmzTIoyRm1C zqj5P4ta8ZmuN/CsLl+htXJE8cIZa3SM6duzN6vukbp07zBnb5u3sPqF3SAZb6Sy yTNl65FwHx9gvY4LH4/WKZBmquBQdL7vEsqxhquDgMrB02NsD3Sp6WEIPiLzoTwxs1Etk WfbTXTl27M1q6xQPnKFW87LDKTE0AM24u++MbTO7j1hCLOeMW/hsByzmx8M9aBbZd7zVFje9DE1RdYeKi1o1yS1coif9dOESvWG1 lr36OYNJzYQRgK11cKaIhpTOYQsX9GSyX7igd/HLKG7ugtFyeuPARg3KySWZTmp/9VujZa5EwpYFVrxMSsaBfAU7ccSsTYu+I7qeuXf4cYOBNo0A2d 5zDkeWWTmXBY6ttbcjrNLHBfGTEYNYJ1Nl4MCA5DZ89PK6ZXtV uQWK6WDAlnMUqOvfmoVL9FVtPHzOBsKOQvYPyMBcXhf3B59RU6 +xAPX/K3xGzSaPjMBnVt1qo8m45U/H9vaAPWmo2nJl641zHR9FVxdSRiitNt1eLEzVU8sCiN6krkIgB tg0Nk1XCTV5BI9LJZRWZhLvysJnOzXWKe5Rs87Qcua7b9vmq3X r5s4kku5sRk2tpvV2oI+hKYqiug4VeofV4xX3qJn0U+5Rs8G9m Gs5dROGiOPutvm/2NSF2JKb/XKXMB60md4WLuhNysmj3Zye66jRclfquC/4uUStx5/Hc3O+gp0QEv/Do/Zdj/vu2DbVJiv5Y7WW7P7JPbEV31Qvr9uj2dhbboErL2UV9W/NwiV6nR+qHWK8vt3CZHXEBjvt/M0rUm8BWo5y4eVfOXbszVbzSoNdLTUDrMhSZauFe3TLGs9axWN CFIHvJsqjTPtRmMN0FDvaKvf3BWBrsb2q1J0qL+GtE1OLsBAAA BgwdoG3UFeps08IrMYpyrGTUiVr5cQg0RnZrKLAZ1aDG6t/Ykk3OxAOa8Nmq+4f7GdoipbvULJVIHBsrd63nrzoBRC9wXTKrO XVVc70FYDdOUtT7hLGgzZ3EJ+sdwOJhU1hueIzsEa1e/F6rdFyV2yrhpzfKippynwFO9GwZl6BI2Ztnre6Kq4PV2rMnV53 uTkFDmjJO1K0wGSwTTRcD/VvR+gdEktTb607dobDaol9NmfDYbPfjYfuz4aylSXeXLTRbHpZ ldAlxrKtOQ0cHtCZZO5RFF7+ldAlRjv3W31/4IEz1JYsufzWlitb7c3tzeoIgAJSZLeSWuHCPRgkgSapiBGod0 3XWYbqOqpQVx7LF1UD9qRZXXEfGAGzuCcluzyak1zyuiq/8utOvX4KHFtbVl0FznCnzftV/ug2dR8QI56mtMpQ3PqxJYqibGjqw+C6bIdauERPFFWzbx2iCKI QDkml6dQZZlscugmIAIY7iU1lAURPvr4Aoq+WC9QHq4UbPV17K MwMUtmUjp44hLEQ+7y+Gi17iYSigrQKCxd0aZ2Wr2D3RpjZm3n g3NlpOwnW95djxza6qatiHy8Vpm4QgKiLf0B5pR1hidddbk7ip QhFpWyBwjmYlHZV2tzizJ/eszTTHj9w9hSaWoSCVsa+td0FeuzYm4UwLO5/OLI2sj9yfzoSrXrDIqy/5IFyUGonghlNlzHFwb1Y+NyvnHp0u13MWeiSrZr+sHCJ3nYyOH aGd9NfzL+15cpWjQiXBgDQjOFhg/kxWTFUUT+gi95LvdyaMhNYKkFTtgw1RpMIdWWoNKD1bgvPYOHi wHYkSSeKIQ3NaaXSDp9MsdWEM2YPFN6xhUv0av1U/68FAmc4TBu5CEWqT/Zx4o7uKsb6xCIb95H4Vb3hlHp0w9jSNDQtQblDZYXULMKqou6P mKUnKU0afevgT8HSwB6Ds6doOfEGKxuCCFyiVlczqg54L+x7z8 J45UXFclfj9CYsxwaMp7CncmiKsgnVpXb0JLZn+e9rrFEI1Gpl uo7HjWF+GcbBGWYJwHyWK0y+ghWE09FwUpYmOXuzGEvbDcgi8K a67TXMJiVKfbxYmPpBIBls28S2RvFYl2aiKXSEZV53uTn5YCVt SdkC5ajc1k+pksZbiIi5LeKeRHzuDE2FChGhrxWxHQuXbLbSLe I9lYInwikxREhQstMtMxvkzUWtSfaEm0NHNOzG4HH1bUJ3ZMQ3 CTw2NMttOit84VfabCyKb5H0hzPf/SDbt67Fe3QXLtGLT/5szkZjKVSLz98fTY6iwLE1ycmYe2vLlS37AWdoykIqecKCDYt+ VhcR48PAgv0J+EG84xoAQAOyD2zSnLKvGJku4sclmSVFKUpfkb f2tNjMkuZKib2BkivT+ueiNoqvAOyNYvTJjMLILaV+kcLYy0Oz +OmkgjWvYEutQlL9xH138g5J1ExsLlq4RC8F9vEn7PY7UqMSMe Nn+W4i2n/tltU52xkqB/q8RTZdNZUFVt3Y0mJoqoX77oSm7ugNa/Shz0sdKkmwko06an+3vHvgiFl6tdTjwlJL3GR6LocoiZ2tOrgL cIliZkr3mZb/Sdw8/btjZxNS12163AexnzOe8MQaoPoOLomlhvhiWYeJssV/98Gq8DO6JNebeqxRYepNM60Uuv+cwVj6C5/D7XG8e7coB0OgVryEy2dOKVRQSbVXJ2dvFpuT2oUViv5S2RFCl 5hdHOjlPl4oTP0gUPa1NbwRamaJaQodof51p6luy2n0c81Jfom qFphu7mZ+9WDbmqZbxJuGZMrzbs3Oo4XPdtoOeuqYu4XPdnJiP JcdJ1VI7UlTLGY5ruSgVGXJil7LSKh4Q3L8BX/wvikvQuTCy7+ycIneVl3dsimjdtm8s029U+5Rs/h8Tz16S27u3KNbthPwJ2ywKf0999aWKpt0H6lIEX/Cdl6lsyAKnDi5VIOFIxunAEArbamrv/K23OLEICiYf2XLkBxQ1TjNFDYKpZEozFLMkaELRuGPSRRz3hwV D+hlvSUGa/EryVxV8Q48alYtDxYu2XyNHlC72JEBTOotZtQ0iwM3n1HzltQd Tj26YzvHfM4GmtxN6gMWTz16u6JPHTv2jfyILKxQZe1SPbYohq ZCFy4uMyTkTBApmklnC0WHiqKIh96DbNRRmNlOPbqdjCe1kQbh lJR+uCzu0wARj5Zkiog9mgI11SYBx86+IofxuqSbFknDt9M7ZE bf0ocVzn3VJ7OyyT6+wuWDlXfWr1KjNMuRYeeSvAcOaAZM3SxM Xh5S5AfLPdiyIeDABooHLuwrdAbUzN8nV0EVfEZ3Krw6wnWeNl 3FXj8eeg61zdIm1vpdwKce3a74x8BzqG1opViOUh8vFqZmEEh2/LTe6ydGY/khy5FSla87zWKoNJLJzYlLvUbZApOMtdSrHGzb03SL8DOame6H bLqfs3+kVMZ2LHy205CrQ/oxpd2Se9QsLV4ln0JHgRWbcOZztpstxOtTXvEnbOdOYeriHt1q EVSUK7z0Ky22bYvvJ0lH7D2W5gKKX4pusSPVky9tE/OZZVKP88AZbsjdQP7uEmWLiVftJ3M20DZt55vAGWpg2uxzfza2 tA3r7huWVp+sNetXNut0DhREUbK+KbtXZIGVPwBBtgw1qivhxI FSFJfvxvElsbrK3yS1bMl/FN4cewzzGZiFZZNksk5HASEZW6gr0cvUplzuidWjadP9pAXxcD a2NADYYf6XqsC+I2ZtSOpn4bNdk854dOzY21LDqI0B5zN6c1S9 hjZKI7IoVckPWDW2NA9NpYWZ+Bl/OrZNANOm78fRBanxzGJ+XZhaLAFVAkv2rddGLoaf0TT1vwFsqr KIJO2B+eCzYtv2KBgEwhBIxfYI+StygqhuSRCSVf6cgZZMTjV3 kEORDBum0rfUZavxM/KiUlm+RlJ+O5BDcDhQE4gLoQtG6Wwfn+WloQ+WCR6HwIENVYE9 CpoBRiFcLFdBBdyjN6tUUHEPbCH6NpjRgWYM2exzZ2gW9VBdA6 7osOFn1No0bDbzDobGZj7QufyVQmFqBoFMrLTNpBACKVg9k45Q 87oDBzQNnBNgA5XrMN+cMs+ysgXm5OCqdLxFVUhBdfRGPLhrFt l/0LQzKHTJlvXuu+Rmfib2maUcqrIwLNNms7a7sX1mCV+VHM8rB6 WqqrBVrHLRPhSzcOsKL/9K816tM99lxNpQnAAY54bWLXYULVyi5wP/45in1B8nXK4bA/bkrOClld9at7LJHDFL16zxLPxGhEzm3YI7THiU6kyDsdwpu/BaXhSWQYgboa6UcVeFGPma+7T8ZPcigl/cq6VEcprL52Zw32XE0jZKR+ClxwDsMP/EJUZhgI7TpqRyLQ622GXzZy6xZNldE/bHPWpWesfUuidxNOSbSsvIsPLQFDus044QeM5kn1galE85TBJk W8wvd6jC76TrOmPIpI4pWXwbNx4Wh37FlLAAogPz4wxPma+EAz XB3gPLBFbhzl64oCdaRA7jLQu1ukv4TSiEAdiadId2+qxq/7xctnQ7pEuK1iNm5ebj1Wsk8shDEojJPTAN2CNg2qVTC0t5LIV decDgzIVNpRys8HJK+z3LnHrUqg6BOmKWIS0VMrtDsjaIowDns 5LXpba/LFyi54wdZ777trBqaxZh7pezzAQrfSXXmItGkOpBoLu6ikrG2q Qj1Lxun8VnbwQOaBaw2uYkG8AUG3IvUl2Vg58yqt5oktOyFbr1 D//Vav6Y8qvtHJCZu6r00+q2HrtF8n+UT4MCgCQtanLiWF0FUwWjN Oekx7C1qLDFjnKOzlVpKpualgWoU1eF1COhC6YFh60T+66qriq cHe3VVRwLWUAD48ZSJctunamr2owMsnPWuEPsti0o076rFFI5s NZvvjthzfctlLOxb9cMTZ3qskqHStXVbm10S3E6qYL5Oa/H0qSTU8vg4igq/m56h7ZhxTVbVaS5TbTqxkFz+RpxcCewT1TdcynKxjah216zFUc bMaum29Zt31u4K7bk+j3C/TyKHFXqqqNnMIpAOTLUv+7c8GvBPzQ2p1ILzK5z9QyWUcUNAED tCBh4zrtpOG0tuvXPHyUWqY60De/K1Hrxp9Vt/YhZWyU3WXoaVIJQV5k5rbqCYgnivXNbuT7urK5SL09WFMPeY1T KHmXYlO1VZpNqX7YKsuVUWgKRfTv0HCbCqGuPUygs36Vxuc1kw P2Wj6uIUFeOXRlx2V5dxeHJuScAh14Sa5liAGVdxnoL/AgCRx64q56hsNOAZo0/c+52UVeLnIstxrTpu1KoX6lF5QqpHFjrQgK4v9+2gHI5GykNTZ pF9quKXVmXcofqWs5TbzyqjYXIt7S890pGTCrCobwK4j7eWLKB tbjkFHTp9Nb+MJPKNCtibuMwvh270lLne781KgRftsewgVGp8A ZQFj+KnLoSG2hMYOJMhYJVT6qgqg0cMUuvOrLmyK4oGQCAZtjU mc3kHSol6uZieZ87AACYNnVm3nSSxRV2p0pddYpqjyCqWCo3vG 4O7jh5Xxb8f43NqdQCszYjotrjpf6q9HCLqwkP3ZHRxkLTmKhQ pNu5LIdSXxzhlBi3ljk2Ie//lhMrNK940lj4VTZmX6XryhCHBBg2zU654aH3IFFp9RsdrjfLNw CfgU7gyAViFcO013SFLhitcxZcqksYBW0KzClGczILyDTeXLxM rGcEUWJUzqjzmZYRplbNsKmT+ZcDz0k2MMku/qsKRB0zMojBv4OFNX8pN9h2us45I8P1pPH8Y4kjZulQjNUIPGf CWLJ6WDY3xPWh+TzgaoT1WB7BQ3AomE0Hqstr0/M+buzCrqtDYk5TscrRsNeA5iFet2CqigXMAq6lXADra28rznaF y7GbUrH3eslH9pb/SVRKBOMvN3pkWVqa08coyMenFrisa4/AsXWr9QEqcWOWj1+su8RSWetmYU2vbkeeV1z5/D6rsuIteODcNu23+0vseQ4kIb1tFwfJAa5VE0U56vxlI46yX3Z EaOmbD8A2gSbLUO9Q2qO05jnmMl1XCu67k728F37DIu9MqlJy5 r98BceWllS8XA50C8gB0IFYsilWF8JzITRK+xjz5a44l0FpS13 Xi3uwZcHBYWyT7rR5xbGrj7RquuQjewuXCPQcTYHXirB1d9t8x rV4OiH7H1y+Nn/q0YFFJod0RzrL/Nixb9njGqkFUdT2PIx024GcTbT9JY7QWHUiWPnYsXL9VyBJtXe +h/52gofu2yTZep215m7WJkXcmGaRfcbazRPXi9ClhMYVz6bPppSh dSRhrUblNqi0B45LEQnq426u7fXScAXGlqVRv9w0UGnPgZHVLh ywP3UVukAouH7c0SYi8EgDOlv1znGBTXA+BkvvcN5cmtpxubN7 Awe0Kp9mPtbtotTVlSHOLaeZe4cfjyzddoIs1UvNMbhx9cunOM/GMNqP/dpyYxN6t7lFUaCJpdB3gdpiRs4lI1ziutBTnBXw0Dsg1q1LasZ MyWWpLri6l7vhjG4NyKH3sno38onjc7E1S5DbNmXYwFhdQEnan WC5/FhX+3p5uCJjyzJUvFwO7rjZIR5Jhlv5FOEeLg7uJDmhHMCwwVn NzyIusShaLt+KdwiWuazxLABbq3YVJec89qIgm66rzpnvvm2br +b3agTe4cgya1xASQPwwCzbYkNwWLZtwiKxsm/fqCb7mfvCpj3EIMaBepkKXJVr8OLPk7M5e9W0x4f0VQ2gNssA0 p66bVMpL01kVf2FXAMuvBW9LFfnM7DXdb2c5F4ErBwUtd5LeDB zxs4e6o+0JvVWvEYPx7bZIlc70gKIJL+7AiMLt3rpL+QacOGt6 GW5PIrq6gLJnkB8HnMLu+wFNpXSGr6H+iPtEd6KAZqsekVq4k4 u00zXMwdfggu5Blx4K3pZLu7BaKmYrb6vl5PcQygepXqZLiH+S kHxPdQfQRAEQRAE6Q1UVwiCIAiCIH2C6gpBEARBEKRPUF0hCII gCIL0CaorBEEQBEGQPkF1hSAIgqyAOFNSJ+7iokuCXEW4Px1Z2 jm3n/U3WlRXCILUwEPvN6uebXDxnPnux16rc0WvIKHnrHRYwoqcenRg UdfznqylDBdcu5eHi+rpPHDuDEYfnu+hcmtutFEUobpCEKSWU4 9uX/mjyvmMmrpxRc6E5h41DXvc+gxT7lFTsy7uYC4ezsaWBmAM2Roa yUXX7uXhvHo6n1FzSz7+mfuHQ0MD2DrHY6/W22gFqK4Q5Jpx4r75dhtzN/folnVv2iA4jpili6Nu3UUURTx0x9S9ajPdwiW6OM+M+YV/Cj2H7dnGLvMviVvrxCVbAABGzQluMguf7YgzDYh4L+H0TfrJ+V WGP2HDN+i6DrQv1S54MBrProMRMpySwdjL1eTUowOLHDQZWY8d +5asTnqir55+4hK7OuE2D92RASBpqRN3dJuwNbWfqlKstdHGoL pCkOsED92RoQ2doHrY4E/Yzu7o4w/3BxsAmknr56rAY0MDAEzq8SgKp8S4YTvHvZc7iqIocGxTstnwJ 2yw3c8sImIsADTbSRaqPPQeZCeRw86lUVdRFM6YvWWSn9012xw Vz0OP2YaWHHt64pItqZoXyLFjm9aqHp9LW7ulyJr0iUu2oNBPA 8fWAEAzyLTmpXOPmgAAm03dkAfObVO21yo6lPyOeunpQjwVy8b nbJB17cBjQ8O8TV5bvXn0Ti+NNgbVFYJcJ8Rav0YrJGtHc8+dM dt6s9lA4jMrtRz4zALdYkf9FjqKosxmk0w5ySzSi7+AB85QSye zcMZsMz1uiex/cJk8hsKA8cGU2a2Pij9ilp6E5x4xS1eY6HqgNFun5M0w3KNb1u jgcG+gAcDGgD1ZbaqSaidOel1L7coI51GfrV1q0t/M2a5WfLlnvvu2bb7K5vWtMfAOR5bZZNoMp8TQ5BWF3KHU76iPn s7nbKAV1mynHt1OzbGqn16fRfyiTZuELQAADFdJREFUGm0Uobp CkGvGwiV6OkQq4XNneKvDqnThEj1ZjC5coq9tn004Y/a2NK4F3uHI2qJe53HubM72Jnl9yT1qCtHJn7DBBsCGRd5tF8Mr ThfdAFhvlEZMPClqxt19Z2ybrew0oUuMZBINXWKs5Q3Fzw204u n1Qhangj5RyeY95+N7ll5rRm2FXLtjx948p82JfEYHd5wVZDef vz+aFNSJ1KQDx9Zq++mq8NBjea2W/nrFO+qnpx879mbxi6F3SAZbdMaVzSOcEmNjLWu2C2u0UYTqCkG uGdyjZrPXoNMdZ9TU48Uon1FTu+yumYVL9NK8lazLuUfNLotyP meDxH0IvdnSamhpwJA59eh27NAR/13vGl4SoTJvlap/Nme7miTouT8d51Tyisi1C11inJcbV8y4mjE8XMpPFLrEqFMnfE bN9UiKFqjfUT89/dSj2zX2RcVP+8yCNWnmi2q0UYTqCkGuG4FjF90ZC5+9tkIwgbw YPXbszfNyzSzLwiV6KZ5s4RJdt9ifAmeoAQCYNps12w3ita9p0 30Wx8AGf/C+uVyxIsLvmTjPAmeonXMYWeDYWq+CPodcO+H4buMtbc8RG+yM StF93BsPbLpChoLQJUYiCit+19rM9dM4OrCdnvPZoHlLSld66e kLn+10+6LYdHLOo8p6G20UobpCkOuGwqQvVvyyefzMd94wAMB4 o4XvI3SJkYx9a3M8qYvEA+fOjrygDJzhTsHIXyisd0gsrbwUjt flnwfxliUA2GhWnD6ztN0uZqSLYeESPVFUza7hVpSefB0loSBo fFnt6Kl2aYD8hkU/y74f7yftFGpz7AyHta0i8A5HqlYYSQ/22LEN6aHxRPe3iVhPSl1onPIDV2u1+g7VS0/ngTPUFFKp9NCynz5ill6rRNv/9GVptBGqKwS5BnBvPEjHUKVJX2RDTkfteHcS5LfRVbHw2U4yzq 7geAqnI/Kg+FuBMxw6QVWRhOkoy00g7PlVvrkzf3rP0kx7/MDZK/smjh17U7OdIP5Y/FP1dgLuUbP8c3ESh1urWVBOPfra0GkaxtPnU48Uj7ycazjXhKL kyccvOntimqXcO6+cqMTL6sM8sHLtsvxG8WvPNWDufziyNtq3a uEsruo43P9wZG0a9ttT555ZNiJmTTpwyZb00I4d2xww74jtaq1 6ZfxSpE/KD7xCq6k7VPqBrj1dEqzSQmXhEr2krkS0u7QdUv7pJZXcpW60q K4Q5OojtuSki++qXWMnLtkCk3qcB85QM6m3eMIGGy0GNXnDXeO exDY3iZLA87Pkj4uKIonYl9QTJDY8KrNIiH/aIu5JxRkXRU9NPKfWC6xY821Y5J2J6/PQc6htqGbofFlauHjE9rfU9sCfsNvvSGv3wvNpmvVlN8cyu70K TShKnnwaqSaTt/1EURSFeaEQ11DsTu3B0Llq7cReAd0YHvpcxHrfLj7ScEoMXdWu VCZVsfNAWTHxQ2Qaxl8sm9nSJn2cf2hHzLoxYE+4aHKtpJ54wo XeIcp17Ng3TDpbzNkgV1Jlh0o/0LGnJ9sSIb+5deESvWyIEh/O/i7/tGh+XUeVy91oUV0hyNUnTbIgRf4qgxh8ZmlDJzjz2Y7Y/pbtpMsIPIfahibvsuEeNZPRU3bTqDhxR3dVThNRyHSyCV1iETf kczbQDOKeVBapuLVKtSMpKgz0gkIh5XV5Wihh0iuPvFJ1xGaiH KZN369O4iCbDWoihOKgaSmIWDaGnXp0x3aO+ZwNtMJNFC8oF48 cR5h10h+FJiR+p/DkA895N947WRSOoUtMlTSpeFldkWsXOHZxw3+ecDoaTvImwbM5 29Wzx8XDP/yhpHoXPttRWIwyk6r8o3IomEy5taheRPxgjz26Ld0jSeapbr1V HDHLkAwt6QM/YtaGYTMv/Esxxry2Q3Xp6acevWXYzAsXocfsfHYDU+0SLTy09KdFl+kaTne 5Gy2qKwS5Fpy4ZCuRDtVm9mQKz++DkwbQ8DNqbRo2m3kHQ2MzW xRKrpmGwJcaT1Zuk9TCZ7smnfHo2LG3E5mlnFoKBvyKmNnwMxq PoQDGkE33yyGrFbNFMKODam9jFHHfHSf2KjBt6rRIpb2p2c7Jn A3qw2bDKTHS6eaIWRvSWF98PlI1VS9ITgq15F56uQml9yy5TmI 9WpirTj26rXJmdQ9wVtO+dmdzNhwWnjmf0a3mPZjco2bR4pLYc k6+ZIONXAV9ZlW2paSpsAcsdkaXq7NpsS/zD0fyZBnGjbaxZacevZVvNuKewsOVkHsFtR2qS0+3tYpgNfXDK f89++llw+kuc6NFdYUg1wJpvZiODqFLXs0vB4+YtZWcl+I5jLF 9YmlivDvz3bdtkX7QIsz9cpZtg8+bQ6qGziiKIh44d4tzW8apR 634JkIMGW84fuDRVyuKJCga8JVRHaWCKILPuEdN9Qie+kzV9wp nY0vTDJu1Owf6iFm6Zo1n4Tf5sOUyp6n1IhaX2oDOgihKI0h22 fyZMPI1vKCcwbIiXLeJkslB6TqJJB2QPhOhQhTh/3UvK5wSe9JuDpNqJ9uxFHWY0a2i108lm6Jo4ZKb+T/6zCqqtoXPdkAb0NlJMVJ74RK90bxUFboUP9iFS3TlngllSpH4X 0Y3c3Vf+GxHLrX0wHnoPYj7U+4V1HaoDj092XtLHS+Yu5N9apt xj1u4RFcJr9JDy35aTmTahfNutF1AdYUg14JsbkjNHgVfw4pIY 26lEDl2bLsmTbzkMluN5rEvSQ/dAfVEwudsoNW4DpUPYbP40JQsPrZ6eRrFx3LELGuJiPsFW+5Xl WEu5VIVOHHJq+UsRL77PrUr7tSidtyjWyVrRHrIZMKm7RyLHEt FShtNa1tss/Ou+rHoFjuSd3KUUEqN9NTFtdKmpyufTGqplbtAE6m6WmqvzPk2 2m6gukKQ64C0hjv1xiM2P4tym+PaYNrUmXnTiXT8nkQ85nLvnd tVe54XLtmsy58ojciaYe+xNEK8K23GvnBKut1dOVkeO/aN+nPfFPX0p+NYItSrq99IBTRt+q4kLJTPp/4FQWrdGd+eLLGl/Ix2elwpQgfITjFVqQqPaM52ih7kvDOr6j4Ld7RbtWG+aMiJf8s/HOZi8jZt51jyFkkoPI7J6XsK2oRGKeP2IGkY1Q+twpCTbMVYKy 16ehTlhxfTpkzKDZbfoVlPrK4mw4YDTysKcY6NtiuorhDk6iMc ST0kjFmNwLHrDpE4ccn2RSWnXpKGGtUSTklt1gbViWwXx7k2Ic lHnBVgRs0VDwhvTOAp0lAtkYz0xCU3L8ubujyIDZLKU/zOh0sy7lWA6gpBLi+JU6N+lSxWYP2cPLoSPrMqU8UIG0C/WbbXjnpveRsax30ReXZZUpWWmlDg2LpVzmDeE6FLjOLRbyJFRW ZcUJ1SrM61kSIcZ5qRy7EuhR8BqHbmN3KWP3GZB85QXz1PujCe 9Xlm0bFjmyscydAVHji3zSWPCeqFc260nUF1hSCXl2Z1FTs4lj 4NrVfiCdK0x9IIF3oOe4eIzFIdXWx5jh37Vu7O62dJdRXOmG3W nEiY+HfM5myi50CuCZ16dGCRySHd0aCUCrw34qg4zSL77EFxrw D3XUZUJ+mezZk9oK7nPalqRaVDIfNoFjn0OrZAsSrQDDIN+Yxu DcjBB1R9MHAneODcGfSkhLhHt6zRweHeQIOOSeevLBfQaDuD6g pBrgo8nL1LRu/G63Luu5O9cqLkC6UmdKb9njs1SQjqeo8GK7Bwid5obwtdSmh8C KH8UmIbSTAbj0b7sYbgvjsR0VTahSyym5pQnDZMM/cOPx5Z+tqO6y7FQhVQWpiSaJ6645t46D0ohqVpFtlnyTGR9Zy4 9M3kXWYh9po1noWLOLsSbO85hyPLXLEdxk8g3SW6PElol3nP+f ieSpVedS5Lo+0KqisEuVoEnsPS8OeKQx4ukPK2ryTR+ap3DrzD kWWqHEbrQ+zqaj6N8cx3P8gmdcOmTt5GEh+eoyUPhF1YqEoU1T ahM9992zabs0P1QO6ZpJg23Ve3Fv6EDd+gnVuSMGwctFf23Hel fQNShjPuu2PbXMlklXLijm731XW5Px3b29fdZHU5Gm0XUF0hCI JUke752rDIO6zsxkIuK3zOBqY9PqSvaQDq05MQZI2gukIQBKkm PjSwwoHVxSiCqOChOzKM4b7z7tDYstlshcg8mSThmfYqPRxfQs MGcu35/wF86CVmGHGUKAAAAABJRU5ErkJggg==

[Saad Algarni]

الجواب الصحيح المسار الحرج ووضحناه ب الورشه وبتحديد الملخص


الموجود بالملخص عكسه تماما للمسار الحرج ..

الدكتور يقول ( بيرت ) ؟ ممكن لكن غير موجود بالملخص


فالكم +a بإذن الله

[saloome]

أمس سألت الدكتور تحديد عن السؤال هذا:

س: تستخدم الدوائر لتدل على بداية ونهاية نشاط معين وهي التي يطلق عليها حدث البداية وحدث النهاية في :


وإجابته كانت "بيرت"


طبعا ما أدري ليه بيرت ولذلك سألته السؤال التالي:


"هل يوجد دوائر في بيرت؟ لأنني ومن خلالماجاء في المحتوى فإن الدوائر والأسهم تأتي في المسار الحرج وأحيانا الدوائر أومايسمى القطب أو العقد تأخذ صفة الحدث والأسهم تأخذ النشاط أو العكس فهل بالأمكانأن تساعدني في فهم ذلك".


وكان الجواب كالتالي:


"وحولسؤالك فهو مهم جدا فهناك طريقتين للرسم :
.1عند رسم النشاط على قطب فان الدوائر تعبر عن الأنشطة، والأسهم التيتربط الدوائر تعبر عن اتجاه العلاقات بين الأنشطة، بمعنى ان الشبكة تتكون مننشاطين، والسهم يشير ان النشاط الأول يجب ان يتم قبل النشاط الثاني، ولا نحتاج هناالى أنشطة وهمية.


2.عند رسم النشاط على سهم تستخدم الدوائر لتدل على بداية ونهاية نشاط معين وهي التييطلق عليها حدث البداية وحدث النهاية، والأنشطة على السهم وقد نحتاج هنا الىأنشطة وهمية .

اذن هذه فقط طرق لرسم المسار


ثم بعدذلك يمكن استخدام المسار الحرج او بيرت . وكلا الطريقتين يمكن انتاخذ اي من طرق الرسم .
لكن في الواقع -استخدمت الدوائر - في بيرت - بشكل كبير جدا وارتبطت بها فيالممارسات التطبيقية فاصحبت كالعرف. وهذا ما كان قد اوضحته لزملائك في سنوات سابقة "



نقلت لكم مادائر بيني وبين الدكتور وأسأل لله لي ولكم التوفيق

[Saad Algarni]

أمس سألت الدكتور تحديد عن السؤال هذا:

س: تستخدم الدوائر لتدل على بداية ونهاية نشاط معين وهي التي يطلق عليها حدث البداية وحدث النهاية في :



وإجابته كانت "بيرت"


طبعا ما أدري ليه بيرت ولذلك سألته السؤال التالي:


" هل يوجد دوائر في بيرت؟ لأنني ومن خلالماجاء في المحتوى فإن الدوائر والأسهم تأتي في المسار الحرج وأحيانا الدوائر أومايسمى القطب أو العقد تأخذ صفة الحدث والأسهم تأخذ النشاط أو العكس فهل بالأمكانأن تساعدني في فهم ذلك".



وكان الجواب كالتالي:


" وحولسؤالك فهو مهم جدا فهناك طريقتين للرسم :
.1عند رسم النشاط على قطب فان الدوائر تعبر عن الأنشطة، والأسهم التيتربط الدوائر تعبر عن اتجاه العلاقات بين الأنشطة، بمعنى ان الشبكة تتكون مننشاطين، والسهم يشير ان النشاط الأول يجب ان يتم قبل النشاط الثاني، ولا نحتاج هناالى أنشطة وهمية.


2.عند رسم النشاط على سهم تستخدم الدوائر لتدل على بداية ونهاية نشاط معين وهي التييطلق عليها حدث البداية وحدث النهاية، والأنشطة على السهم وقد نحتاج هنا الىأنشطة وهمية .

اذن هذه فقط طرق لرسم المسار


ثم بعدذلك يمكن استخدام المسار الحرج او بيرت . وكلا الطريقتين يمكن انتاخذ اي من طرق الرسم .
لكن في الواقع -استخدمت الدوائر - في بيرت - بشكل كبير جدا وارتبطت بها فيالممارسات التطبيقية فاصحبت كالعرف. وهذا ما كان قد اوضحته لزملائك في سنوات سابقة "





نقلت لكم مادائر بيني وبين الدكتور وأسأل لله لي ولكم التوفيق







ألف شكر

وهنا تبين الحل و انتهى كل اجتهاد

[*مذهله*]

����بالظبط هذا اللي اعرفه من دراستي السابقة

يعطيكم العافية وفالكم +a

[NASD]

يالله مره لخبطت كل شويا أشوف إجابه غيردحين رقم واحد المسار الحرج
والدوائر بيرت
هل صحيحه الإجابه ولا لا ؟؟؟؟

[MY WORLD]

من الكلام نفهم ان برت والمسار الحرج تستخدم الدوائر والعرف ان برت اصبحت تعرف بها اكثر

«يمكن استخدام المسار الحرج او بيرت . وكلا الطريقتين يمكن انتاخذ اي من طرق الرسم .
لكن في الواقع -استخدمت الدوائر - في بيرت - بشكل كبير جدا وارتبطت بها فيالممارسات التطبيقية فاصحبت كالعرف. وهذا ما كان قد اوضحته لزملائك في سنوات سابقة »

[المهتدي]

ياجماعه ترى الدكتور مو شمس شارزه

[JUMANAH12]

الجواب يعني في النماذج هو اسلوب بيرت :d

[NASD]

طيب رقم واحد نختار بيرت ولا المسار الحرج؟؟؟