طلب اضافة فلتر علي الاكسبرت الرائع للموفنجات [الأرشيف]

Nadia Mohamed

21-11-2020, 06:18 PM

مساء الخير أستاذ حسن

تحيه طيبه وبعد السلام عليكم

لي رجاء عندك باضافه فلتر موفنج ثالث لفلترة الفرص يكون فيه امكانية

1- تغيير قيمه الموفنج الثالث
2- أيضا يكون فيه خاصيه اختيار فلتره التايم فريم لهذا الموفنج الثالث

الاكسبرت بالفعل فيه خاصيه فلتره للموفنجين علي الفريمات ولكن اريد للموفنج الثالث الي وظيفتة الفلتره ان يكون له خاصيه فلتره الفريمات وتكون خاصه بيه هو فقط

وظيفة الموفنج الثالث بان تقاطع الموفنجين اذا فوقه يكون شراء والعكس للبيع بحيث يتجنب الدخول في الصفقات الي عكس الاتجاه

فمثلا اذا قمت بتحديد الموفنج الثالث ان يكون 200 سيمبل كلوز هيكون تقاطع الموفنجين فوقه للشراء فقط والعكس وبذلك نتجنب الاشارات الخاطئه بقدر المستطاع

وبذلك بيكون عندنا فلتره للموفنجين و فلتره ثالثه بالموفنج الثالث

وشكرا جزيلا

أكون لك شاكره جدا اذا اهتميت بطلبي

تحياتي

Nadia Mohamed

21-11-2020, 08:46 PM

مساء الخير انا بدور علي الموضوع مش لاقياه
هو في حاجه غلط انا كتبتها

Nadia Mohamed

21-11-2020, 08:51 PM

مساء الخير انا بدور علي الموضوع مش لاقياه
هو في حاجه غلط انا كتبتها

اسفه لقيتها خلاص

Nadia Mohamed

22-11-2020, 12:23 AM

اقصد هنا اني لقيت المشاركه
لكن مازلت منتظره ردك ومتعشمه باهتمامك بالموضوع

وشكرا لك جزيلا مقدما

kira-h

22-11-2020, 12:54 AM

وعليكم السلام
مرفق الاكسبيرت

Nadia Mohamed

22-11-2020, 04:21 AM

وعليكم السلام
مرفق الاكسبيرت

متشكره جدا جدا جدا
ربنا يبارك فيك يارب

بس لي رجاء من فضلك اضافه للموفنج الفلتر 3 time frame بحيث يكون الاجمالي 4 فريمات للفلتره

حيث انني ساقوم بعمل فريم النص ساعه واربع ساعات والديلي والوكيلي للموفنج الفلتره وسيكون 200
بحيث ان الصفقات تتم في التقاطع للموفنجان بعد فحص الموفنج ال 200 علي الفريمات المذكوره والشراء اذا توافقوا فوق موفنج 200 اذا توافق علي الاربع فريمات المذكوره

انا بشرح الفكره حتي تعم الفائده للجميع والناس تقدر تعمل المتوسطات المفضله ليها واري انها ستكون استراتيجيه متكامله باذن الله

اشكرك مره تانيه

kira-h

22-11-2020, 05:39 PM

مرفق الاكسبيرت بحيث فريمات الفلترة الأربعة موجودة ضمن اعدادات الموفينج الفلتر

Nadia Mohamed

22-11-2020, 07:12 PM

مرفق الاكسبيرت بحيث فريمات الفلترة الأربعة موجودة ضمن اعدادات الموفينج الفلتر

24739

Nadia Mohamed

22-11-2020, 07:13 PM

متشكره يارب يخليك
في مشكله مش عارفه ايه هي
ان الاصدار الجديد مش بيفتح اي صفقات مع اني بجرب الاعدادت هي هي كما بالاصدار السابق

ارسلت لحضرتك صوره من الجورنال

kira-h

22-11-2020, 07:33 PM

تم التعديل بالنسخة المرفقة

Nadia Mohamed

22-11-2020, 08:30 PM

مرفق الاكسبيرت بحيث فريمات الفلترة الأربعة موجودة ضمن اعدادات الموفينج الفلتر

تسلم يارب
كله تمام

بكره هجرب لايف باذن الله ولو في اي شئ هبلغك

اشكرك من كل قلبي
بارك الله فيك وعلي مجهودك يارب ويجعله في ميزان حسناتك

kira-h

22-11-2020, 09:51 PM

العفو وبالتوفيق إن شاء الله

Nadia Mohamed

22-11-2020, 10:51 PM

العفو وبالتوفيق إن شاء الله

جميعا يارب
واتمني الجميع يستفاد منه

من افضل الاعدادت موفنج 10 اكسبنونشل و 20 اكسبونوشل كلوز
والفلتر موفنج 200 سمبل كلوز

ويفضل اختيار اقل لوت 0.01 وزياده عدد الصفقات ل 12 صفقه

مع عدم الشغل اثناء الاسيوي

وتفعيل التريلينج ستوب و ستيب حسب حركه كل عمله
العملات الاساسيه مثلا 12 و 10
الكروسات 25و 20

وفريم 5 دقايق

وبالتوفيق يارب

Nadia Mohamed

01-12-2020, 03:58 PM

تم التعديل بالنسخة المرفقة
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته

اهلا بيك استاذ كيرا

انا اسفه جدا جدا علي الازعاج بس ممكن طلب بسيط

عاوزه اضيف 2 موفنج فلتره بنفس خاصيه التايم فريم للموفنج الفلتره الموجود ( يعني يوجد لهم 4 تايم فريم )

وايضا خاصيه تحديد وقت بعد اول صفقه اتفتحت لتفادي الذبذبه

بمعني انه يبقي في خاصيه اختيار مثلا 5 او 10 او 15 او 30 او 1 ساعه من اخر صفقه اتفتحت

وشكرلك جداا

kira-h

02-12-2020, 08:20 PM

وعليكم السلام
مرفق الاكسبيرت

Nadia Mohamed

02-12-2020, 08:45 PM

وعليكم السلام
مرفق الاكسبيرت

متشكره جداا لحضرتك

بس مش لاقيه خاصيه اني امنع فتح الصفقات بعدد عدد معين من الشموع او الوقت

بمعني انه ااذا تم فتح شراء ثم تذبذب السعر كذا شمعه اقدر احدد انه يشتري تاني مثلا بعد 15 دقيقه و نص ساعه او ساعه مثلا

ارجو اكون قدرت اشرحها

بارك الله فيك بجد من كل قلبي

kira-h

02-12-2020, 11:01 PM

مرفق الاكسبيرت بحيث TimeMunutes أقل فرق دقائق بين توقيت اخر صفقة والتوقيت الحالي لفتح صفقة جديدة

Nadia Mohamed

02-12-2020, 11:16 PM

مرفق الاكسبيرت بحيث TimeMunutes أقل فرق دقائق بين توقيت اخر صفقة والتوقيت الحالي لفتح صفقة جديدة

ربنا يخليك يارب
اشكرك من كل قلبي

kira-h

03-12-2020, 04:33 PM

العفو وبالتوفيق إن شاء الله

Nadia Mohamed

04-12-2020, 04:29 PM

العفو وبالتوفيق إن شاء الله

السلام عليكم وررحمة الله وبركاته
جمعه مباركه عليك وعلي كل افراد اسرتك يارب يا استاذ كيرا

والله بدعي ليك من كل قلبي علي تعبك معايا ومع الجميع

عارفه اني تقلت عليك بس اخر استفسار وطلب

هو ممكن اضافه فلتره اخيره ولتكن لمؤشر العرض والطلب كما مرفق كمثال

بحيث ان الاكسبرت بعد توافق المتوسطات جميعا يتوقف عن عمليه الشراء اذا ظهرت منطقه عرض او يتوقف عن صفقه البيع اذا ظهرت له منطقه طلب

بكدا هيكون اكسبرت لاستراتيجيه متكامله

عارفه اني تعبتك وبجد اسفه جدا بس عشمي فيك بعد ربنا كبير اووي

اشكرك مره تانيه ودعواتي ليك في كل صلاه

Nadia Mohamed

04-12-2020, 04:29 PM

انا بس عاوزه اوضح ان خصائص العرض والطلب هتضاف للاكسبرت الي حضررتك طورته ليه اخر نسخه للموفنجات

انا رفعت مؤشر العرض والطلب كمثال فقط

kira-h

05-12-2020, 01:53 AM

وعليكم السلام
شرط الفلترة غير واضح لكن عموما المؤشر يرسم تلك المستطيلات بمسميات متغيرة في كل مرة وبالتالي لا يمكن تتبعها برمجيا

Nadia Mohamed

05-12-2020, 02:00 AM

وعليكم السلام
شرط الفلترة غير واضح لكن عموما المؤشر يرسم تلك المستطيلات بمسميات متغيرة في كل مرة وبالتالي لا يمكن تتبعها برمجيا

اهلا استاذي العزيز كيرا

احيانا يحدث التقاطع وكل الشروط تكون تمام ولكن السعر يكون قريب من منطقه طلب او عرض

مثال
اليورو دولار حصل تقاطع شراء بعد توافق المتوسطات
وللاسف يكون الشمعه في قمه قرب منطقه عرض فيعكس السعر

فهل ممكن اضافه اخر فلتره بان الاكسبرت لا يفتح شراء في هذا الحاله او البيع في العكس

بغض النظر عن المؤشر المفرفق فانا ارفقته كمثال

حضرتك فهمت وجهه نظري

مش لازم طبعا تكون المناطق دقيقه كعرض او طلب ولكن لتجنب اقل خطأ

ولك جزيل الشكر

kira-h

05-12-2020, 02:25 AM

قلت انه لا يمكن تتبع تلك المناطق برمجيا لان مسمياتها تتغير في كل مرة... يجب ان تكون ثابثة لعمل الشرط

Nadia Mohamed

05-12-2020, 02:37 AM

قلت انه لا يمكن تتبع تلك المناطق برمجيا لان مسمياتها تتغير في كل مرة... يجب ان تكون ثابثة لعمل الشرط

تمام اشكرك واسفه علي الاطاله
ظنيت انه محتاج اوضح اكتر فوضحت

جزاك الله خيرا في كل شئ
تحياتي وتقديري

kira-h

05-12-2020, 05:35 PM

العفو وبالتوفيق إن شاء الله

Nadia Mohamed

05-12-2020, 07:57 PM

العفو وبالتوفيق إن شاء الله

تسلم يارب يخليك
ايانا واياك يارب

واتمني حضرتك تجرب الاكسبرت بالاعدادت الي قولتها لحضرتك
هتلاقي فيه الخير ان شاء الله

بجد بقا استراتيجيه متكامله

انا بس ليا طلب اخير ومحرجه والله

هو ممكن حضرتك تضيف خاصيه distance bar

بحيث انه اذا مثلا
فتح الاكسبرت صفقه شراء بعد توافق كل الشروط او العكس في البيع

احدد عدد النقاط في الخاصيه دي بحيث انه وقت الذبذبه يكون في عدد نقاط مايكررش نفس الصفقه الا بعد عدد نقاط معينه

حضرتك فعلا ضفت زي ما طلبت خاصيه ال time minute وهي ممتازه وبتفلتر

لكن في احيانا السعر بيرجع لنفس النقطه بعد ساعه ويكرر عمليه الشراء او البيع

فو دعمناها بخاصيه المسافه بين اخر شمعه تم فتحها شرا او بيع هيكون الاتنين مع بعض اقوياء ويجنبونا اقل خطا ممكن يحصل

والله محرجه من طلباتي بس والله باذن الله كل واحد هيجرب الاكسبرت هيعرف انه استراتيجيه متكامله وهيدعيلك وهيعتبر بمثابه صدقه جاريه

بس طبعا الناس محتاجه تبقي مراقبه وتدير الموضوع من وقت لاخر عشان يلغوا فكرتهم السيئه عن الاكسبرت

kira-h

06-12-2020, 05:21 PM

مرفق الاكسبيرت بحيث يمكن فقط المقارنة بين السعر الحالي وسعر آخر صفقة مفتوحة
MinDisatnce اقل مسافة بالنقاط

Nadia Mohamed

06-12-2020, 08:53 PM

مرفق الاكسبيرت بحيث يمكن فقط المقارنة بين السعر الحالي وسعر آخر صفقة مفتوحة
MinDisatnce اقل مسافة بالنقاط

ممتاز انا عملت ليه باك تيست وفعلا مش هيكرر الصفقه طالما المسافه في حدود النقاط المتحدده

ايهما اقرب الوقت او المسافه

متشكره متشكره متشكره

يارب الجميع يستفاد من الاكسبرت العبقري داه

يارب يخليك ويحفظك ويبارك فيك

بس استفسار هو ممكن اي تحديث من الميتاتريدير يخلي الاكسبرت يتوقف عن عمله ولا هو يتوافق مع اي تحديث ممكن يتعمل

انا متعشمه بعد ربنا في الاكسبرت الي حضرتك ساعدتني فيه وبسال عشان اطمن

جزاك الله خيرا عني وعن كل افراد اسرتي يارب

تحياتي وتقديري

وليعلم الله ان كل رزق هيطلع منه هختص بيه جزء لمساعده المحتاج باسمك باذن الله

شكرا جزيلاااااااااااااا

kira-h

06-12-2020, 09:46 PM

جزاك الله خيرا
بالنسبة لاستفسارك لا يمكن الجزم لكن غالبا لن يتأثر عمل الاكسبيرت بالتحديثاث طالما الكود مغلق ex4 وليس مفتوح
بالتوفيق إن شاء الله

Nadia Mohamed

06-12-2020, 09:49 PM

جزاك الله خيرا
بالنسبة لاستفسارك لا يمكن الجزم لكن غالبا لن يتأثر عمل الاكسبيرت بالتحديثاث طالما الكود مغلق ex4 وليس مفتوح
بالتوفيق إن شاء الله

ايانا واياكم يارب
تمام اشكرك بارك الله فيك وحفظك من كل سوء

aloual

10-12-2020, 09:40 PM

ممكن اعدادت الاكسبيرت والتمبلت للموفينجات المستخدمه؟
للتجربه
وشكرا مقدما

Nadia Mohamed

13-12-2020, 03:07 AM

ممكن اعدادت الاكسبيرت والتمبلت للموفينجات المستخدمه؟
للتجربه
وشكرا مقدما

موجوده في صفحه رقم 2

Nadia Mohamed

13-12-2020, 03:12 AM

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
معلش يا استاذ كيرا انا عارفه اني تعبتك

بس بعد تجربه فلاتر كتير لقيت الفرص قلت جدااا كمان لقيت ان احسن اكسبرت الي ارفقه وكان الاصدار الي فيه فلتر واحد بس لانه الاصدارات الي بعدها في احيانا فرص بسبب كتر الفلتره مش بتظهر مع انها بتكون صحيحه

المهم مش هطول علي حضرتك

انا كنت عاوزه لما يحصل التقاطع ويفتح شراء او بيع يخرج من الصفقه مع اول ظهور اشاره لتقطاع معاكس بس للاسف كنت فاكره انه close at next هي الي بتفعل الخاصيه دي بس مع التجربه لقيتها مش بتقفل الصفقات مع اشاره معاكسه

فهل ممكن حضرتك اضافه الخاصيه دي الاغلاق مع ظهور شمعه معاكسه للاصدار المرفق
وياريت معلش اضافه خاصيه Min Distance

وخاصيه المضاعافات المفروض انه موجوده بس مش شغاله برضه

وشكرا جزيلا لحضرتك

Nadia Mohamed

13-12-2020, 03:16 AM

ممكن اعدادت الاكسبيرت والتمبلت للموفينجات المستخدمه؟
للتجربه
وشكرا مقدما

خليك في الاصدار الاخير الي ارفقته
موفنج 10 اكسبنونشل كلوز و 20 اكسبنونشل كلوز
وفلتر موفنج 200

الهدف ان الفرص ما تروحش عليك بس انت لازم تدير الصفقات بنفسك وتكون متابع الاكسبرت

Nadia Mohamed

13-12-2020, 03:25 AM

25048

ارفقت لحضرتك مثال
عند حدوث التقاطع هنا هيتم الشراء والخروج يكون في ظهر الصفقه المعاكسه

وارجو من حضرتك اضافه خاصيه المضاعفات و ال min distance

المضاعفات بحيث انه لو حصل انعكاس بمقدار النقط الي هحددها يكون اول اشاره لاول تقاطع في نفس الاتجاه تفتح الصفقه التانيه حسب المضاعفه الي حددتها و لتكن اول صفقه 0.01 و تاني صفقه هتقتح 0.02 وهكذا

Nadia Mohamed

13-12-2020, 07:03 PM

استاذ كيرا
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته

منعا للتشتيت واسفه علي ازعاج حضرتك

اذا امكن بس اضافه خاصيه للاصدار الاخير المرفق انه الصفقه تغلق في ظهور اشاره معاكسه اكون شاكره

ارفقت صوره كمثال باعلي

بالفعل في خاصيه close at next بس مع كل الباك تيست لا تعمل حتي لايف لا تعمل

بمعني انه اذا مفيش هدف محدد ومع ظهور تقاطع عكسي اذا كان مثلا مفتوح صفقه شراء فان الصفقه بتستمر

kira-h

13-12-2020, 10:25 PM

وعليكم السلام
مرحبا ولا يوجد ازعاج
الاكسبيرت بذلك الاسم غير متوفر!، المرجو كتابة اسمه الاصلي او اقتباس مشاركة سابقة بها الاكسبيرت

Nadia Mohamed

13-12-2020, 10:34 PM

مرفق الاكسبيرت بحيث يمكن فقط المقارنة بين السعر الحالي وسعر آخر صفقة مفتوحة
MinDisatnce اقل مسافة بالنقاط

يارب يخليك
اشكرك بجد علي سعة صدرك يا استاذ كيرا

تفضل هو داه اخر اصدار بس انا غيرت اسمه اسفه

شوف حضرتك عشان مش تتوه واشغلك

انا عاوزه انه كالمثال في الصوره المرفقه 25061
بعد توافق الشروط وحدوث صفقه البيع - الهدف يكون بالاغلاق مع اول تقاطع عكسي زي الي حصل في الصوره كدا
والعكس في حالة الشراء

في خاصيه موجوده بالفعل اسمها LOT MP اظنها المضاعفات بس لاحظت انها مش بتشتغل الا اذا رجعت الاكسبرت لل default
فهل ممكن حضرتك تبص عليها

ولك مني جزيل الشكر يارب

Nadia Mohamed

13-12-2020, 10:35 PM

الاكسبرت ارفقته لحضرتك بالاسم الي حضرتك بلغتني بيه
منعا لتشتت حضرتك

kira-h

13-12-2020, 10:51 PM

CloseAtNext يعني اغلاق الصفقة عند الاشارة العكسية للدخول
يعني مثلا صفقة شراء مفتوحة وتحققت شروط البيع يتم اغلاق الشراء
والعكس صحيح

فالان هل المطلوب اغلاق الصفقة عند اي تقاطع عكسي للموفينجات؟ ام موفينجين محددين ما هما؟

LotsMP سليم وهو عبارة عن معامل الضرب. مثلا معامل 2 يعني ضرب لوت آخر صفقة مغلقة على خسارة في 2،
وإذا آخر صفقة مغلقة على ربح يتم البدء من جديد
0 إلغاء المضاعفات

MaxLots اقصى لوت مضاعف إذا وصله الاكسبيرت يبدأ من جديد باللوت الأساسي، 0 إلغاء

Nadia Mohamed

13-12-2020, 11:05 PM

CloseAtNext يعني اغلاق الصفقة عند الاشارة العكسية للدخول
يعني مثلا صفقة شراء مفتوحة وتحققت شروط البيع يتم اغلاق الشراء
والعكس صحيح

تمام حضرتك
المطلوب اغلاق الصفقة عند اي تقاطع عكسي للموفينجات ( الموفنجين الاساسيين ) الي سيتم تحديد ارقامهم وبناء عليه يتم اغلاق الصفقه في اي تقاطع عكسي علي الربح الحالي

LotsMP سليم وهو عبارة عن معامل الضرب. مثلا معامل 2 يعني ضرب لوت آخر صفقة مغلقة على خسارة في 2،
وإذا آخر صفقة مغلقة على ربح يتم البدء من جديد
0 إلغاء المضاعفات

MaxLots اقصى لوت مضاعف إذا وصله الاكسبيرت يبدأ من جديد باللوت الأساسي، 0 إلغاء

افهم من كدا حضرتك انه لازم تشغيل الاستوب لوز فلو صفقه ضربت استوب بيتم مضاعفه اللوت في الصفقه الجديده
لاني بجرب الاكسبرت ولاحظت انها مش بتشتغل فيجوز عشان انا مش بحط استوب

طيب هل ممكن تعديل المضاعفات بحيث انها تشتغل سواء حاطه استوب او لا
بحيث اني عاوزاها لو حصل تقاطع تاني وكان الصفقه عاكسه في التقاطع الاول يتم فتح الصفقه التانيه بالمضاعفه الي حددتها

مثال
صفقه شراء تم فتحها بعد تقاطع الموفنجين ووتوافق الفلتره وكله تمام

حصل مثلا انعكاس في السعر

بعدها حصل تقاطع وفتح صفقه جديده في نفس الاتجاه وقتها يتم الاكسبرت بفتح الصفقه دي باللوت الي حددته في المضاعفه

وشكرا جدا لحضرتك

kira-h

13-12-2020, 11:14 PM

( الموفنجين الاساسيين ) ما هما؟ فلا يمكن تحديد ارقامهم أم القصد اضافة موفينجين خاصين بالاغلاق ؟

بالنسبة لتلك المضاعافت تسمى مضاعفات التبريد ويمكن اضافتها
لكن ماذا سيحدث لمضاعفات الصفقة المغلقة الخاسرة ؟

Nadia Mohamed

13-12-2020, 11:27 PM

( الموفنجين الاساسيين ) ما هما؟ فلا يمكن تحديد ارقامهم أم القصد اضافة موفينجين خاصين بالاغلاق ؟

بالنسبة لتلك المضاعافت تسمى مضاعفات التبريد ويمكن اضافتها
لكن ماذا سيحدث لمضاعفات الصفقة المغلقة الخاسرة ؟

لا عادي حضرتك

هم 3 simple close للموفنج السريع و 11 simple close للموفنج البطئ

بس انا بغير في اعدادتهم حسب العملات يعني ممكن في العملات الكروسات بزود القيم

فكنت عاوزه الخاصيه اغلاق الربح في حاله ظهور تقاطع عكسي بناء علي اي رقم محدد للموفنجيين الاساسيين

فاذا كان داه بوضع موفنجين خاصين بالاغلاق بحيث انه

اذا حدث الشراء من تقاطعهم لاعلي يتم الاغلاق فور حصل تقاطع عكسي ( مع تحديد طبعا نفس الارقام للموفنجيين الاساسيين ووضع نفس قيمهم للموفنجين الخاصين للاغلاق يبقي تمام )

ووقتها هيبقي متاح اني اغير قيمهم حسب العملات زي ما وضحت لحضرتك

بالنسبه للمضاعفات وموضوع التبريد خلاص حضرتك لان اظن هيبقي فيها كدا جهد رهيب

هو اذا تم وضع موفنجين خاصين للاغلاق زي ما حضرتك فهمتني هيكون ممتاز اوي

Nadia Mohamed

13-12-2020, 11:28 PM

حضرتك سيب فيه خاصيه ال lot mp زي ماهي وهيبقي الطلب بس الخروج من الصفقه فور ظهور تقاطع عكسي للموفنجين الي تم تحديدهم

متشكره اوي

Nadia Mohamed

13-12-2020, 11:31 PM

معلش حضرتك حاجه عماله احاول افتكرها وكل مره انسي اطلبها من حضرتك

ممكن اضافه خاصيه الايميل

بحيث انه يجيني ايميل وقت فتح الصفقه ووقت الاغلاق

انا مظبطه الميتاتريدر وكله تمام بس لازم الاكسبرت يكون فيه الخاصيه دي

kira-h

14-12-2020, 12:23 AM

مرفق الاكسبيرت النسخة 2.6 بحيث :
تم إضافة موفينجي الاغلاق باعداداتهما والفريم ويمكن الغاؤه من الخاصية Close In Reverse
المضاعفات تعمل على الاغلاق الخاسر إذا تم عمل MaxTrades=1
وإذا MaxTrades يخالف 1 يعني 0 أو أكبر قطعا من 1 ستتحول المضاعفات الى مضاعفات التبريد والتعزيز تلقائيا

تم اضافة مضاعفات الجمع LotsIncrease مثلا =0.01 يعني سيتم اضافة لوت 0.01 بلوت الصفقة الجديدة

MinDisatnce اصبحت خاصة بالصفقات من نفس النوع

تم تنسيق الاعدادات اكثر

بالتوفيق إن شاء الله

kira-h

14-12-2020, 12:32 AM

تم اضافة التنبيهات بالنسخة المرفقة

Nadia Mohamed

14-12-2020, 12:53 AM

تم اضافة التنبيهات بالنسخة المرفقة

يارب يخليك يارب ويبارك في حضرتك
متشكره اوي اوي وربنا يجعله في ميزان حسناتك

بس استفسارين
حضرتك تقصد ان min distance مش هتبقي فعاله في حاله تفعيل خاصيه اغلاق الصفقات عن طريق الموفنج المعاكس صح كدا

تاني استفسار عشان معلش مش عارفه قبل كدا الايميل هيتفعل لما يكون الاكسبرت شغال لايف لكن الباك تيست مش هيرسل ايميلات - صح كدا

واخيرا بجد عاجزه عن الشكر بس دعواتي ان شاء الله هتترد ليك بكل خير

Nadia Mohamed

14-12-2020, 03:08 AM

تم اضافة التنبيهات بالنسخة المرفقة

بعد اذن حضرتك استاذنا الغالي استاذ كيرا

ممكن تعديل علي الموفنجين المخصصين لغلق الصفقات انهم يقفلو بس الصفقات الرابحه و لو صفقات خاسره يتركها ؟

لانه احيانا بيحصل ذبذبه فالصفقات هتقفل علي خساره وبعدين يرجع السعر

وداه بيخلي كل الربح يتااااكل

فهل هذا ممكن

انه يتجاهل الصفقه اذا بالسالب ويقفل الرابح بس

تحياتي وتقديري لشخصك الكريم

kira-h

14-12-2020, 08:45 PM

مرفق الاكسبيرت النسخة 2.7 بحيث :
Close In Reverse Profit الاغلاق عند الربح
Close In Reverse Loss الاغلاق عند الخسارة

Nadia Mohamed

14-12-2020, 09:45 PM

مرفق الاكسبيرت النسخة 2.7 بحيث :
Close In Reverse Profit الاغلاق عند الربح
Close In Reverse Loss الاغلاق عند الخسارة

تسلم يارب متحرمش من حضرتك

هو الاكسبرت يعتبر مفتوح ولا شهرين ويتقفل

متشكره ليك مره تانيه وزي ماوعدت حضرتك قبل كدا الريع الي هيطلع منه باذن الله هيكون فيه جزء باسمك قدام ربنا للخير

kira-h

15-12-2020, 01:19 AM

تسلم يارب متحرمش من حضرتك

هو الاكسبرت يعتبر مفتوح ولا شهرين ويتقفل

متشكره ليك مره تانيه وزي ماوعدت حضرتك قبل كدا الريع الي هيطلع منه باذن الله هيكون فيه جزء باسمك قدام ربنا للخير
الاكسبيرت قديم من 2016 كان بدون قيود، كما ان التعديلات غير جوهرية لهذا تركته بدون قيود
أما الكود المفتوح mq4 للبيع كما هو موضح بالموضوع بتوقيعي
بالتوفيق إن شاء الله

Nadia Mohamed

15-12-2020, 01:46 AM

الاكسبيرت قديم من 2016 كان بدون قيود، كما ان التعديلات غير جوهرية لهذا تركته بدون قيود
أما الكود المفتوح mq4 للبيع كما هو موضح بالموضوع بتوقيعي
بالتوفيق إن شاء الله

متشكره اوووي يارب يخلي حضرتك ويبارك فيك
ربنا يزرقكك من واسع رزقه

kira-h

15-12-2020, 06:07 PM

آمين وإياكم
والله الموفق

Nadia Mohamed

16-12-2020, 12:41 AM

آمين وإياكم
والله الموفق

جميعا يارب استاذنا الغالي

انا جربت باك تيست وكله تمام بس مازال بعض الصفقات بنسبه 5% بتغلق علي خساره

هل داه طبيعي مع اني مفعله انه يقفل الرابحه بس

kira-h

16-12-2020, 06:15 AM

عندما يتحقق الربح الاجمالي ينفذ الاغلاق
قد يتأخر في اغلاق صفقة ما إذا حدث اعادة تسعير او انزلاق سعري او جاب... او ممكن تزيد الخسارة إذا ارتفع السبريد اثناء الاغلاق....
كل هذا طبيعي وليس له اي حل برمجي فلا يمكن تغييره او التلاعب به.

اما بالباكتيست يجب استخدام نظام EveryTick لدقة اكبر في الفتح والاغلاق

محمد دمنهوري

16-12-2020, 12:54 PM

يعطيكم العافية موضوع رائع . اذا ممكن صاحب الموضوع مشاركة اعدادات الاكسبرت بصيغة .set لان الموجودة في صفحة 2 تختلف. ولتعم الفائدة على الجميع.

Nadia Mohamed

16-12-2020, 04:14 PM

عندما يتحقق الربح الاجمالي ينفذ الاغلاق
قد يتأخر في اغلاق صفقة ما إذا حدث اعادة تسعير او انزلاق سعري او جاب... او ممكن تزيد الخسارة إذا ارتفع السبريد اثناء الاغلاق....
كل هذا طبيعي وليس له اي حل برمجي فلا يمكن تغييره او التلاعب به.

مشكور استاذي الكريم
هبعت لحضرتك رساله علي الخاص لطلب شئ ما
اما بالباكتيست يجب استخدام نظام EveryTick لدقة اكبر في الفتح والاغلاق

Nadia Mohamed

16-12-2020, 04:16 PM

يعطيكم العافية موضوع رائع . اذا ممكن صاحب الموضوع مشاركة اعدادات الاكسبرت بصيغة .set لان الموجودة في صفحة 2 تختلف. ولتعم الفائدة على الجميع.

اهلا بحضرتك استاذ محمد
كلاهما في طور التجربه
وعلي كل حال 10 و 20 موفنجات اكسبنونشل و 200 سمبل للفتلتره للكروسات

و 3و 11 سمبل كموفنجات و 200 سمبل كلوز للفلتره للعملات الاساسيه

kira-h

16-12-2020, 07:27 PM

مشكور استاذي الكريم
هبعت لحضرتك رساله علي الخاص لطلب شئ ما

فضلا مراجعة الموضوع بتوقيعي للتواصل مع اخونا أبو عمر

والله الموفق

Nadia Mohamed

17-12-2020, 01:26 AM

مشكور استاذي الكريم
هبعت لحضرتك رساله علي الخاص لطلب شئ ما

فضلا مراجعة الموضوع بتوقيعي للتواصل مع اخونا أبو عمر

والله الموفق

تمام
اشكر حضرتك

sabil

17-12-2020, 02:00 AM

السلام عليكم
انا قليل لما بعلق ع طلبات البرمجة الخاصة بالاخرين بس لفت نظري هذا البوست لان عدد صفحاته اكبر من المعتاد فحبيت اشوفه ولقيت ان الطلب ده اتكرر كتير ونهايته فشل للاسف ولما بيجيلي حد يطلب برمجة النوع ده من الاكسبرتات ببقى عايز ارفض لاني عارف النتيجة ولكن بعمله وخلاص ربما يكون عنده اضافة جديدة او يصرف نظر عن الفكرة ويرتاح ويريحني معاه هههههه
اتمنى توافينا هنا بالنتائج باكتيست او لايف استاذة نادية
لان احنا مش فاضيين نجرب لانك زي ما حضرتك عارفة مشغولين بحربنا مع السوق هههههه
اتمنى يكون اكسبرت ناجح ويحقق نتائج كويسة
بالتوفيق للجميع

Nadia Mohamed

17-12-2020, 01:15 PM

السلام عليكم
انا قليل لما بعلق ع طلبات البرمجة الخاصة بالاخرين بس لفت نظري هذا البوست لان عدد صفحاته اكبر من المعتاد فحبيت اشوفه ولقيت ان الطلب ده اتكرر كتير ونهايته فشل للاسف ولما بيجيلي حد يطلب برمجة النوع ده من الاكسبرتات ببقى عايز ارفض لاني عارف النتيجة ولكن بعمله وخلاص ربما يكون عنده اضافة جديدة او يصرف نظر عن الفكرة ويرتاح ويريحني معاه هههههه
اتمنى توافينا هنا بالنتائج باكتيست او لايف استاذة نادية
لان احنا مش فاضيين نجرب لانك زي ما حضرتك عارفة مشغولين بحربنا مع السوق هههههه
اتمنى يكون اكسبرت ناجح ويحقق نتائج كويسة
بالتوفيق للجميع

اشكرك علي الروح المعنويه العاليه الي اضفتها في البوست

وانا لما طلبت اي شئ من استاذ كيرا وهو بقلب كبير ساعدني لاخر طلب داه لاني كنت شغاله يدوي بالطلبات الي طلبتها من استاذ كيرا

ولضيق الوقت كنت محتاجه روبوت ينفذ الي بعمله وانا اتابع بس

فاكيد مش هضيع وقت استاذ كيرا هباء

واشكرك مره تانيه علي الطاقه الايجابيه الرهيبه

تحياتي

sabil

17-12-2020, 04:20 PM

اشكرك علي الروح المعنويه العاليه الي اضفتها في البوست

وانا لما طلبت اي شئ من استاذ كيرا وهو بقلب كبير ساعدني لاخر طلب داه لاني كنت شغاله يدوي بالطلبات الي طلبتها من استاذ كيرا

ولضيق الوقت كنت محتاجه روبوت ينفذ الي بعمله وانا اتابع بس

فاكيد مش هضيع وقت استاذ كيرا هباء

واشكرك مره تانيه علي الطاقه الايجابيه الرهيبه

تحياتي
اتمنى متكونيش زعلتي من كلامي انه ربما يكون اكسبرت فاشل زي الل قبله
بس طالما حضرتك بتقولي انك شغالة بيه يدوي فأكيد محقق نتائج ايجابية معاكي اتمنى ذلك وياريت متبخليش علينا بالنتائج لايف عشان نستخدمه احنا كمان
وبالنسبة للاستاذ كيرا فهو من افضل المبرمجين العرب وليه فضل كبير عليا ف تعلم البرمجة
انسان محترم جدا ومش بيبخل ف مساعدة حد
اتمناله التوفيق وهو اسمه بالمناسبة "المهندس حسن"
عموماً لو احتاجتي حاجة وعندك فكرة ناجحة محتاجة اكسبرت والمهندس حسن معندوش وقت مثلاً
تحت امرك ان شاء الله
بالتوفيق

Nadia Mohamed

17-12-2020, 05:32 PM

اتمنى متكونيش زعلتي من كلامي انه ربما يكون اكسبرت فاشل زي الل قبله
بس طالما حضرتك بتقولي انك شغالة بيه يدوي فأكيد محقق نتائج ايجابية معاكي اتمنى ذلك وياريت متبخليش علينا بالنتائج لايف عشان نستخدمه احنا كمان
وبالنسبة للاستاذ كيرا فهو من افضل المبرمجين العرب وليه فضل كبير عليا ف تعلم البرمجة
انسان محترم جدا ومش بيبخل ف مساعدة حد
اتمناله التوفيق وهو اسمه بالمناسبة "المهندس حسن"
عموماً لو احتاجتي حاجة وعندك فكرة ناجحة محتاجة اكسبرت والمهندس حسن معندوش وقت مثلاً
تحت امرك ان شاء الله
بالتوفيق

مفيش حاجه واشكرك علي ردك

انا شغاله بالاعدادت المذكوره هتلاقيها حضرتك
موفق ان شاء الله

kira-h

17-12-2020, 08:41 PM

تمام
اشكر حضرتك
العفو وبالتوفيق إن شاء الله

اتمنى متكونيش زعلتي من كلامي انه ربما يكون اكسبرت فاشل زي الل قبله
بس طالما حضرتك بتقولي انك شغالة بيه يدوي فأكيد محقق نتائج ايجابية معاكي اتمنى ذلك وياريت متبخليش علينا بالنتائج لايف عشان نستخدمه احنا كمان
وبالنسبة للاستاذ كيرا فهو من افضل المبرمجين العرب وليه فضل كبير عليا ف تعلم البرمجة
انسان محترم جدا ومش بيبخل ف مساعدة حد
اتمناله التوفيق وهو اسمه بالمناسبة "المهندس حسن"
عموماً لو احتاجتي حاجة وعندك فكرة ناجحة محتاجة اكسبرت والمهندس حسن معندوش وقت مثلاً
تحت امرك ان شاء الله
بالتوفيق

جزاك الله خيرا أخي الكريم

Nadia Mohamed

20-12-2020, 06:49 AM

استاذي الغالي كيرا
تحيه طيبه ويارب تمنياتي لك بالصحه والعافيه والستر والصحه وراحة البال لك ولكل احبابك

كنت طلب من حضرتك طلب تعديل علي اكسبرت من صنعك في موضوع اخر لكن فكرت لقيت ان الاضافه علي الاكسبرت المرفق والي حضرتك عدلته هتكون اقوي وافضل للجميع

طلبي حضرتك كالاتي

1- الاكسبرت يقوم بفتح الشراء او البيع بعد توافق كل الشروط وكله تمام لكن لي طلب بتعديل انه بمجرد وضع الاكسبرت علي الشارت يقوم بفتح الصفقه حتي لو كانت متأخره ( اي حتي لو كان تم التقاطع ومازالت الفرصه قائمه ) سواء في الشراء او البيع - حتي واذا قمت باغلاق الصفقه يدويا ومازال التقاطع العكسي غير قائم يقوم بفتح صفقه اخري بعد الي اغلقتها فورا

2- اضافة فلتر
مؤشر Parpolic Sar كفلتر رابع ويكون متاح فيه خصائصه لتغيير الارقام بسهوله - اوبشن الغاءه

3- مؤشر الايشيموكو كفلتر خامس وتكون اعدادته قابله للتغيير- اوبشن الغاءه

4 - واخيرا مؤشر الماكد وتكون اعدادته قابله للتغير - اوبشن الغاءه

ولك كل التحيه والتقدير استاذي الغالي

Nadia Mohamed

20-12-2020, 08:18 PM

استاذي الغالي العزيز كيرا
تحيه طيبه ويارب تكون بدوام الصحه والعافيه

عارفه اني تعبتك وانت عمرك ماقصرت وداه هيكون اخر طلب باذن الله

ووالله تعبك ماراح الارض بالعكس التوليفه الجميله دي عملت استراتيجيه متكامله ولو الناس استعملت الاكسبرت هتعرف كم المزايا الرهيبه الي فيه

يارب يجعله بميزان حسناتك يارب

Nadia Mohamed

21-12-2020, 04:44 AM

استاذي الغالي كيرا
تحيه طيبه ويارب تمنياتي لك بالصحه والعافيه والستر والصحه وراحة البال لك ولكل احبابك

كنت طلب من حضرتك طلب تعديل علي اكسبرت من صنعك في موضوع اخر لكن فكرت لقيت ان الاضافه علي الاكسبرت المرفق والي حضرتك عدلته هتكون اقوي وافضل للجميع

طلبي حضرتك كالاتي

1- الاكسبرت يقوم بفتح الشراء او البيع بعد توافق كل الشروط وكله تمام لكن لي طلب بتعديل انه بمجرد وضع الاكسبرت علي الشارت يقوم بفتح الصفقه حتي لو كانت متأخره ( اي حتي لو كان تم التقاطع ومازالت الفرصه قائمه ) سواء في الشراء او البيع - حتي واذا قمت باغلاق الصفقه يدويا ومازال التقاطع العكسي غير قائم يقوم بفتح صفقه اخري بعد الي اغلقتها فورا

2- اضافة فلتر
مؤشر Parpolic Sar كفلتر رابع ويكون متاح فيه خصائصه لتغيير الارقام بسهوله - اوبشن الغاءه

3- مؤشر الايشيموكو كفلتر خامس وتكون اعدادته قابله للتغيير- اوبشن الغاءه

4 - واخيرا مؤشر الماكد وتكون اعدادته قابله للتغير - اوبشن الغاءه

ولك كل التحيه والتقدير استاذي الغالي

استاذي الغالي كيرا
بعد اذنك بالنسبه لرقم واحد ان الاكسبرت يظل يفتح مع كل بار طالما الشروط متوافقه ( يعني اذا الشروط توافقت شراء ) يظل الاكسبرت يفتح مع كل بار جديد صفقه شراء والعكس

بنفس فكره الاكسبرت المرفق من صنع حضرتك

الاكسبرت في الاول كان يفتح صفقه فقط عند توافق الشروط بس انا عاوزه انه في اي وقت اشغل الاكسبرت وكانت الشروط محققه يظل يفتح مع كل بار شراء او بيع

شوف حضرتك ارفقت الاكسبرت الي عاوزه نفس فكرته تكون مطبقه في الطلب رقم 1

kira-h

21-12-2020, 06:56 PM

السلام عليكم
التعديلات جوهرية ويجب عملها باكسبيرت جديد وفق قوانين المنتدى
المرجو مراجعة الموضوع بتوقيعي
مرفق الاكسبيرت

Nadia Mohamed

21-12-2020, 07:19 PM

السلام عليكم
التعديلات جوهرية ويجب عملها باكسبيرت جديد وفق قوانين المنتدى
المرجو مراجعة الموضوع بتوقيعي
مرفق الاكسبيرت

تمام انا متشكره لحضرتك جدا ومقدره طبعا كم الطلبات الي طلبتها من حضرتك

انا جربت باك تيست كله تمام ماعدا انه بيفتح بس صفقه شراء او بيع مع توافق الشروط

انا كنت عاوزه فتح الصفقات مع كل بار زي طريقة عمل المؤشر المرفق

اكون شاكره جدا لحضرتك لمراجعة الامر وان شاء الله اذا كله تمام براسل الاخ ابو عمر للحصول علي الكود المفتوح صح كدا ؟

kira-h

21-12-2020, 07:48 PM

مرفق الاكسبيرت النسخة 1.1

Nadia Mohamed

21-12-2020, 08:18 PM

مرفق الاكسبيرت النسخة 1.1

متشكره لحضرتك هجرب ديمو الفتره الجايه
بس الي الان الباك تيست تمام

ربنا يحفظك ويبعد عنك كل شر

هي النسخه الي قبل كدا تظل مفتوحه طالما مش مكتوب عليها تاريخ اغلاق صح كدا

kira-h

22-12-2020, 04:51 PM

العفو وبالتوفيق ان شاء الله

Nadia Mohamed

22-12-2020, 08:02 PM

العفو وبالتوفيق ان شاء الله

تسلم استاذي الغالي

لي بس طلب بعده ان شاء الله بجرب الاكسبرت لنهايه الاسبوع واذا تمام بتواصل مع أ. ابو عمر للحصول علي النسخه المفتوحه

انا بتعامل بالاكسبرت حاليا باستراتيجيتين واحده تقاطع الموفنجات للشموع العاديه

ووحده اذا الشمموع فوق موفنج واحد فقط شراء و تحته بيه

وطبعا في الحالتين مع توافق الفلاتر

السؤال هل ممكن اضافه خاصيه للموفنجين الاساسيين انه يتم اختيار ( cross ) فيشتغل تقاطع و ( up and down ) فيشتغل للشموع الي فوقه او تحته وفي الحاله دي لما اعلم علي التاني 0 بيتشغل واحد بس

الطلب التاني النسخه الي قبل دي بتفتح صفقه مع حدوث الشروط وطلبت من حضرتك ان عند حدوث الشروط يفتح صفقه مع كل شمعه وفعلا تمام

هل ممكن اضافه خاصيه في نفس الاكسبرت انه اذا عاوزه يفتح مع كل شمعه صفقه سواء شراء او بيع
او الغيها فيفتح صفقه فقط عند حدوث الشروط

ودي اخر طلب باذن الله

ولك مني كل الشكر والتقدير

Nadia Mohamed

23-12-2020, 05:04 PM

تسلم استاذي الغالي

لي بس طلب بعده ان شاء الله بجرب الاكسبرت لنهايه الاسبوع واذا تمام بتواصل مع أ. ابو عمر للحصول علي النسخه المفتوحه

انا بتعامل بالاكسبرت حاليا باستراتيجيتين واحده تقاطع الموفنجات للشموع العاديه

ووحده اذا الشمموع فوق موفنج واحد فقط شراء و تحته بيه

وطبعا في الحالتين مع توافق الفلاتر

السؤال هل ممكن اضافه خاصيه للموفنجين الاساسيين انه يتم اختيار ( cross ) فيشتغل تقاطع و ( up and down ) فيشتغل للشموع الي فوقه او تحته وفي الحاله دي لما اعلم علي التاني 0 بيتشغل واحد بس

الطلب التاني النسخه الي قبل دي بتفتح صفقه مع حدوث الشروط وطلبت من حضرتك ان عند حدوث الشروط يفتح صفقه مع كل شمعه وفعلا تمام

هل ممكن اضافه خاصيه في نفس الاكسبرت انه اذا عاوزه يفتح مع كل شمعه صفقه سواء شراء او بيع
او الغيها فيفتح صفقه فقط عند حدوث الشروط

ودي اخر طلب باذن الله

ولك مني كل الشكر والتقدير

استاذي الغالي كيرا
تحيه طيبه وبعد
ارسلت لحضرتك واستاذ ابو عمر رساله خاصه للحصول علي النسخه المفتوحه ولكن رجاء بعد التعديل المطلوب باعلي ومن بعدها ارسل لتنفيذ الطلب

لك مني كل التحيه والتقدير

kira-h

23-12-2020, 05:08 PM

المرجو الانتظار

Nadia Mohamed

23-12-2020, 05:13 PM

المرجو الانتظار

اسفه والله مش قصدي اني اطلب من حضرتك السرعه

انا بس ببلغ حضرتك

شكرا جزيلاا

kira-h

23-12-2020, 05:23 PM

مرفق الاكسبيرت بحيث : Cross تفعيل او تتعطيل التقاطع الاساسي
وطبعا هذا يلبي تلقائيا الطلب الثاني فعند تعطيل Cross سيفتح صفقة كل شمعة طالما الشروط محقق دون التقاطع

Nadia Mohamed

23-12-2020, 06:10 PM

مرفق الاكسبيرت بحيث : Cross تفعيل او تتعطيل التقاطع الاساسي
وطبعا هذا يلبي تلقائيا الطلب الثاني فعند تعطيل Cross سيفتح صفقة كل شمعة طالما الشروط محقق دون التقاطع

في حاجه عاوزه استفسر منها
هو خاصيه close in reverse غير close in next

لاني لاحظت من مؤشر حضرتك كنت عامله وكنت ارفقته هنا الي هو مرفق حاليا والي اشتغل كويس اوي علي الرينكو ان انعكاسه اقل لما بعمل نفس االاعدادت علي المؤشر الي حضرتك عدلت عليه

بس المؤشر المرفق فيه خاصيه close in next (مع العلم اني مش مشغله المضاعفات )

انا طبعا بفعل كل الخواص بس في المؤشر الجديد الي حضرتك لسه باعته للشغل علي الرينكو فقط فاظن اذا اضيف ليه close in next هيديني نفس النتائج

يعني بس محتاجه من حضرتك اضافه خاصيه close in next

الباك تيست بالنسبه للرينكو والشموع العاديه في حاله عمل تقاطع او الغاءه ممتاز وتمام

شكرا لك جزيلا

Nadia Mohamed

23-12-2020, 06:33 PM

بص حضرتك انا عملت باك تيست ودققت بالموضوع

ولاحظت ان الاكسبرت سواء في الرينكو او الشموع العاديه

بيشتري بس وحتي في شموع في الرينكو مع توافق الاشارات بتبقي هابطه بيعمل صفقات شراء بس

وفي الشموع العاديه مع تقاطع المتوسطات بيشتري بس

اظن هنا الخطأ

مع العلم اني مفعله بيع وشراء في الاكسبرت

Nadia Mohamed

23-12-2020, 06:39 PM

2525325254

شوف حضرتك

في الشموع العاديه كمان التقاطع حاصل بيع
وقام بالشراء

بالنسبه لو لغيت خاصيه التقاطع بحط رقم المتوسط الي عاوزه يبيع او يشتري فوقه او تحت في ال fast صح ؟

Nadia Mohamed

23-12-2020, 10:52 PM

حضرتك هلخص لك الي فوق عشان مش تتوه

اضافة خاصيه Close at next Signal و
الاكسبرت بيفتح شراء فقط فاظن في خطا محتاج نظره من حضرتك

واتمني حضرتك تعطيني وسيله تواصل مع أ. عمر لاني ارسلت له علي الخاص لاتمام عملية الشراء و لم يرد

وشكرا لك جزيلا

kira-h

24-12-2020, 02:34 AM

المرجو عدم الشراء حتى تنتهي التعديلات
لانه من الممكن ان لا اتمكن من عمل التعديلات او اذا كانت غير قابلة للتطبيق
جاري مراجعة الاكسبيرت

Nadia Mohamed

24-12-2020, 02:41 AM

المرجو عدم الشراء حتى تنتهي التعديلات
لانه من الممكن ان لا اتمكن من عمل التعديلات او اذا كانت غير قابلة للتطبيق
جاري مراجعة الاكسبيرت

اكيد حضرتك انا بس كنت منتظره رد عشان اعرف الخطوات

علي كل حال في انتظار حضرتك

مع ملاحظظه ان اخر اصدار والي قبله فعلا بيقوم بالشراء بس

اذا ما امكنش وكان اللخبطه من كروس الموفنج والغاءه

ممكن حضرتك تعمل نسختين

نسخه بتفتح شمعه مع كل بار بكل الخواص المووجوده وتكون فيها موفنج واحد اساسي الي بيتم الشراء فوقه والعكس بيع

ونسخه تانيه تكون معتمده علي التقاطع بس وياريت اذا امكن يكون فيها امكانيه شراء او بيع لكل بار اذا توافقت الشروط او الغاءها بانه يفتح مره واحده بس

kira-h

24-12-2020, 03:10 AM

بعد المراجعة تبين ان كل الشروط سليمة برمجيا وفق المطلوب
fast تعني الموفينج السريع
slow الموفينج البطيء
فأكيد الخلل لديك في الاعدادات متناقضة بشكل ما
cross عند تفعيل سيفتح فقط الصفقة عند التقاطع والعكس عند الغائه سيفتح صفقة كل شمعة حسب الشروط

وطبعا الاكسبيرت الاخير يحقق دور الاكسبيرت السابق كما كان، والاكسبيرت الاخير، بسبب وجود cross اختياري بالاعدادات

Nadia Mohamed

24-12-2020, 03:24 AM

بعد المراجعة تبين ان كل الشروط سليمة برمجيا وفق المطلوب
fast تعني الموفينج السريع
slow الموفينج البطيء
فأكيد الخلل لديك في الاعدادات متناقضة بشكل ما
cross عند تفعيل سيفتح فقط الصفقة عند التقاطع والعكس عند الغائه سيفتح صفقة كل شمعة حسب الشروط

وطبعا الاكسبيرت الاخير يحقق دور الاكسبيرت السابق كما كان، والاكسبيرت الاخير، بسبب وجود cross اختياري بالاعدادات

حضرتك انا ارفقت لك صور الاعدادت

الغيت كل الفلتره وخليت بس تقاطع موفنجين وبرضه كل الصفقات شراء

ارسلت لك تيست للصفقات وصوره للصفقه في يوم 4 مارس بتوقيت 11 ونص كمثال كان تقاطع لاسفل وبرضه تم الشراء

كل الصفقات بتتم شراء حتي لو التقاطع لاسفل

25264252652526625267252682526925270

Nadia Mohamed

24-12-2020, 03:27 AM

ايضا اردت اضافه Close at Next Signal
لان معدل الصفقات الخساره في Close in Reserve مع شموع الرينكو بتكون اكتر

Close in Next بتقفل بس في حاله حدوث شرط معاكس للصفقه الحاليه سواء شراء او بيع فبيكون معدل الربح اكثر

جربت تقاطع الموفنجات كاغلاق في حال انعكاس لكن نتيجتها برضه نسبه خساره في الرينكو اكثر

فخاصيه Close at Next Signal بتكون ادق مع الرينكو

kira-h

24-12-2020, 04:22 AM

يوجد اخطاء بالاعدادات فلا يمكن عمل 0 بيريود بالموفينجات الفلترة فهذا غير منطقي بل يجب عمل قيمة اكبر من قيمة الموفينج السريع الأساسي لأنها عبارة عن فلترة للترند يعني نقارن الموفينج السريع بالتقاطع الأساسي مع موفينجات الفلترة.
يمكن استخدام موفينج فلترة واحد بجعل كل موفينجات الفلترة بنفس اعدادات فلتر واحد بل وممكن بفريم واحد (مثلا الفريم الحالي)
مرفق صورة الاخطاء
ومرفق صورة توضح صحة التنفيذ مع ملف الاعدادات المستخدمة

Nadia Mohamed

24-12-2020, 04:45 AM

يوجد اخطاء بالاعدادات فلا يمكن عمل 0 بيريود بالموفينجات الفلترة فهذا غير منطقي بل يجب عمل قيمة اكبر من قيمة الموفينج السريع الأساسي لأنها عبارة عن فلترة للترند يعني نقارن الموفينج السريع بالتقاطع الأساسي مع موفينجات الفلترة.
يمكن استخدام موفينج فلترة واحد بجعل كل موفينجات الفلترة بنفس اعدادات فلتر واحد بل وممكن بفريم واحد (مثلا الفريم الحالي)
مرفق صورة الاخطاء
ومرفق صورة توضح صحة التنفيذ مع ملف الاعدادات المستخدمة

فعلا باعدادت الي حضرتك عملها اشتري وباع

بس ليه بالاعدادت المرفقه لما عملت 200 سمبل وفريم منهم 4 ساعات والباقي يوم اشتري صفقه المفروض انها بيع كما بالصوره

انا كنت بعمل نفس الاعدادت في الاكسبرت النسخه الي قبل قبل دي وكان بيبيع ويشتري بنفس الاعدادت الفلتره 200 سمبل 4 ساعات والباقي يوم

انا كنت مجربه كل الاحتمالات قبل ما ابعت لحضرتك وفاهمه انه مش منطقه بس كنت برضه عمله ب 200 ومش بيبيع

ارفقت التيست للاكسبرت بالاعدادت والصوره لصفقه كمثال

Nadia Mohamed

24-12-2020, 04:57 AM

ارفقت اعدادت الاكسبرت في حاله اني الغي التقاطع واستخدام موفنج واحد ونفس الي كنت بعمله في الاكسبرت الي حضرتك عدلته قبل قبل داه

وقام بالبيع بس وحتي صفقات الشراء نزلت بيع فقط

مرفق الصوره كمثال ايضا

Nadia Mohamed

24-12-2020, 05:06 AM

25282

25283

شوف حضرتك الصوره المرفقه للاكسبرت الاصدار المرفق قبل قبل الاخير قبل اضافه الماكد و الايشموكو والباربولك

كنت بعمل البطئ 1 و السريع 7 للتقاطع للرينكو

و الفلتره كنت بعملها 7 في الكل وكان بيبيع ويشتري زي الصوره المرفقه

Nadia Mohamed

24-12-2020, 06:59 AM

بص حضرتك منعا للتشتت النسخه المرفقه افضلهم عملا وانا هظبط اموري في التقاطعات سواء رينكو او شموع عاديه

بس ممكن حضرتك اضافه خاصيه Close at Next Signal

Nadia Mohamed

24-12-2020, 07:33 AM

في انتظار رد حضرتك لاخر اضافه مطلوبه علي النسخه الي ارفقتها المشاركه السابقه

وايضا في ازاي اتواصل مع أ عمر عشان مش بيرد علي الرساله الخاصه

ايضا هل الاكسبرت المرفق من برمجه حضرتك مفتوح ام يجب ان اطلب نسخه مفتوحه ( هي تعمل ) بس اخشي انها تتوقف في اي وقت

kira-h

24-12-2020, 03:53 PM

اختي الكريمة لا يوجد فرق بين النسخة 1.1 والنسخة 2 سوى ان النسخة 2 بها شرط التقاطع اختياري بالاعدادات عند تفعيله سيصبح كما كان مثل النسخ القديمة السابقة. هنا الامر واضح فلم اعدل على الشروط القديمة.
اما الاعدادات يجب ان تكون كما شرحت فلا يجوز عمل قيمة ال slow اقل من ال fast
اما الفلترة ممكن تكون بقيم اقل من ال fast لكن بفريم اعلى وليس بنفس او اقل من فريم ال fast
ولا يوجد فرق بين الشارت العادي والرينكو فالتنفيذ نفسه

عموما سيتم اضافة الاغلاق العكسي بالنسخة 1.1 !

Nadia Mohamed

24-12-2020, 05:41 PM

اختي الكريمة لا يوجد فرق بين النسخة 1.1 والنسخة 2 سوى ان النسخة 2 بها شرط التقاطع اختياري بالاعدادات عند تفعيله سيصبح كما كان مثل النسخ القديمة السابقة. هنا الامر واضح فلم اعدل على الشروط القديمة.
اما الاعدادات يجب ان تكون كما شرحت فلا يجوز عمل قيمة ال slow اقل من ال fast
اما الفلترة ممكن تكون بقيم اقل من ال fast لكن بفريم اعلى وليس بنفس او اقل من فريم ال fast
ولا يوجد فرق بين الشارت العادي والرينكو فالتنفيذ نفسه

عموما سيتم اضافة الاغلاق العكسي بالنسخة 1.1 !

مساء الخير ا. كيرا
يارب تكون بخير

والله انا فاهمه كل داه وجربت كل الاحتمالات وحتي بعت ليك set. للاكسبرت النسخه 1.1 و للتاني ووالله داه الي بيحصل

علي كل حال انا يهمني في الاول والاخر ان حضرتك مش تضايق عشان ربنا العالم قد ايه انا ممنونه ليك وبدعي ليك وان شاء الله دعواتي هتوصل لحضرتك

اسفه لو ضايقتك وممنونه لكل شئ بتعمله ومتشكره اوي علي اهتمامك وعلي صدرك الرحب في اضافه الخاصيه للنسخه 1.1

واوعي تكون زعلت او اتضايقت من اي شئ

Nadia Mohamed

24-12-2020, 05:41 PM

في انتظار رد حضرتك لاخر اضافه مطلوبه علي النسخه الي ارفقتها المشاركه السابقه

وايضا في ازاي اتواصل مع أ عمر عشان مش بيرد علي الرساله الخاصه

ايضا هل الاكسبرت المرفق من برمجه حضرتك مفتوح ام يجب ان اطلب نسخه مفتوحه ( هي تعمل ) بس اخشي انها تتوقف في اي وقت

ياريت حضرتك تفيدني كمان بالمعلومه دي الاكسبرت داه يعتبر مفتوح صح ؟

Nadia Mohamed

24-12-2020, 09:22 PM

استاذ كيرا
السلام عليكم

خلاص انا عملت تعديلات علي الاكسبرت النسخه الاخيره واشتغلت تمام علي الرينكو بيع وشراء
وعلي الشموع العاديه وشغال تمام

في الرينكو حتي لو لغيت التقاطع فكان لازم احط في ال fast رقم فحطيت 1 فاشتري وباع

هستاذنك بس لو لسه ما عدلتش علي النسخه 1.1 يبقي التعديل واضافه Close at Next Signal علي النسخه المرفقه الاخيره لكن لو عدلت فمش هتعبك تاني وخلاص

انا بس عاوزه اعرف ازاي اوصل لاستاذ ابو عمر عشان احصل علي النسخه المفتوحه والكود عشان عملت كل شئ ومش بيرد

هل افتح موضوع اوجه له رساله بطلبي ؟

او ممكن اخلص مع حضرتك الموضوع ؟

Nadia Mohamed

24-12-2020, 10:31 PM

استاذ كيرا عندي فكره
انا ممكن ابعت علي نتلر المبلغ المطلوب 20 $ وابلغك وحضرتك ترفق لي النسخه المفتوحه والكود
لاني مش عارفه اوصل لاستاذ عمر

Nadia Mohamed

24-12-2020, 11:34 PM

استاذ كيرا
السلام عليكم

خلاص انا عملت تعديلات علي الاكسبرت النسخه الاخيره واشتغلت تمام علي الرينكو بيع وشراء
وعلي الشموع العاديه وشغال تمام

في الرينكو حتي لو لغيت التقاطع فكان لازم احط في ال fast رقم فحطيت 1 فاشتري وباع

هستاذنك بس لو لسه ما عدلتش علي النسخه 1.1 يبقي التعديل واضافه Close at Next Signal علي النسخه المرفقه الاخيره لكن لو عدلت فمش هتعبك تاني وخلاص

انا بس عاوزه اعرف ازاي اوصل لاستاذ ابو عمر عشان احصل علي النسخه المفتوحه والكود عشان عملت كل شئ ومش بيرد

هل افتح موضوع اوجه له رساله بطلبي ؟

او ممكن اخلص مع حضرتك الموضوع ؟

استاذ كيرا في انتظار رد حضرتك بخصوص اضافه Close at Signal

الاستاذ ابو عمر رد عليا بس كنت حابه اعمل تيست قبل ما أاكد عمليه الشراء ولا ايه رأيك ؟

kira-h

24-12-2020, 11:42 PM

CloseInReverse هي نفسها CloseAtNext موجودين بمعظم الاكسبيرتات، لكن طريقة عملها يختلف من استراتيجية لاخرى
مثلا ممكن استراتيجية تعمل على اربع مؤشرات لكن صاحبها يطلب اضافة CloseInReverse أو ايا كان لاغلاق الصفقات على اشارة مؤشرين فقط وليس 4 مؤشارت
وشخص اخر قد يطلب شيء اخر بالاغلاق وهكذا... فهي ليست بالضرورة اغلاق عند الاشارة العكسية بل فقط لتفعيل نوع اغلاق صفقات حسب شروط محددة

والسؤال هنا: ما هي شروط الاغلاق لديك ؟
مع العلم يوجد بالاكسبيرت
Close In Reverse للصفقات الخاسرة Loss منفصلة عن الرابحة Profit تعمل على شروط خاصة بالموفينجين Slow & Fast MA Close Order

ويوجد CloseInReverse ببداية الاعدادات تعني تفعيل اغلاق الصفقات عند الاشارة العكسية للفتح
يعني مثلا يوجد صفقات شراء وتحققت اشارة بيع يتم اغلاق الشراء والعكس صحيح

Nadia Mohamed

24-12-2020, 11:51 PM

بص يا استاذ كيرا انا كنت عاوزه لما احط المؤشر علي الرينكو يشتغل بنفس طريقة الاكسبرت الرائع المرفق

الاكسبرت داه بيعتمد علي موفنج واحد و باربوليك وبس

انا عندي اعدادت عملتها وارفقتها لحضرتك الباك تيست بتاعه علي الرينكو تحفه ( مرفقه باسم Renko Expert )

المهم انا هتجنن كنت واعمل نفس الخواص دي في الاكسبرت الي فيه كل الفلاتر داه بحيث يبقي عندي كل الاستراتيجيات في اكسبرت واحد

بس للاسف جربت يمين شمال مش بيطلع النتايج زي الاكسبرت والاعدادت الي ارفقتها

المشكله اني لما بلغي كمان ال Cross لازم احط رقمين في الموفنجين لاني لما بحط 7 بس في ال Slow بيبيع بس او بيشتري بس

اذا امكن عمل نفس الخواص للاكسبرت المرفق في اخر اصدار حضرتك عدلت ليه هيبقي ممتاز

الاكسبرت المرفق بيفتح مع كل بار في الاتجار وداه تمام
بيبيع تحت الموفنج مع توافق الباربوليك و بيشتري العكس وداه الي مش راضي يظبط

كمان قفل الصفقات في الانعكاس برضه مش راضيه تظبط

حضرتك بص كدا علي الاكسبرت بعد اذنك هو من تصميمك وانا ارفقت الاعدادت الي علي 90% من الكروسات والعملات نسبه نجاحها ممتازه

Nadia Mohamed

24-12-2020, 11:56 PM

تقريبا الاكسبرت الي بعته فكره Close at Next بتعمل علي اغلاق الصفقه مع اول شمعه رينكو عكسيه وداه الي مخليه تعمل اعلي نسبة ربح

لاني لما شغلت علي ديمو لايف والسوق شغال لاحظت داه

اول ما رينكو تعكس لو شراء بيقفل ويفتح صفقه عكسيه ويفضل ملاحق السعر مع كل شمعة بار

هي دي الفكره الي عاووزاها في الاكسبرت

وكنت عاوزه لما الغي الكروس واعتمد علي موفنج واحد ما يبقاش مرتبط ب Fast او Slow عشان لما بحدده علي ال ٍSlow لان الاكسبرت مش بيبيع او يشتري اذا خطيت الرقم في ال Fast بيبيع بس او بيشتري بس

انا عاوزه يكون نفس فكره الاكسبرت المرفق موفنج واحد والاكسبرت علي الرينكو بيبيع عادي وبيشتري عادي

kira-h

25-12-2020, 12:03 AM

للاسف لم افهم شيء ويوجد تشتيت بالموضوع !!
المرجو توضيح المطلوب فقط

Nadia Mohamed

25-12-2020, 12:12 AM

عاوزه حضرتك الاتي
يكون فكره الموفنج الواحد واغلاق الصفقات بنفس فكرة عمل الاكسبرت المرفق

الاكسبرت المرفق بيعمل بفكره موفنج واحد فقط الي انا عملت اعدادته 7 مع فلتره الباربوليك

الاكسبرت الي حضرتك عدلته اخر نسخه SarMAFilters_Nadia-EAv2 (expire 2021.02.21 مش فيه خاصيه الموفنج الواحد الي يفتح السعر شراء او بيع علي اساسها

لانه لازم احط رقم 7 في خانة ال Slow ولما بعمل كدا بيقوم بفتح شراء بس او بيع بس

1- انا عاوزه انه يضاف موفنج فقط بحيث اذا عملت 0 لموفنجات التقاطع الاكسبرت يشتغل علي الموفنج فقط - هل داه ممكن ؟
او اذا علمت علي Cross False, يعمل الاكسبرت علي الموفنج المحدد فقط والي هيكون لاستراتيجية الرينكو - نفس فكرة الاكسبرت المرفق

2- ويكون في خاصية CLose at Next وتكون فكرة عملها لما اشغله علي الرينكو انه يقفل الصفقه مع او باررينكو يعكس

يعني الاكسبرت فتح مع شمعه رينكو شراء اذا السعر فوق الموفنج والباربوليك شراء و يفضل يشتري مع كل شمعه واول بار يغلق هابط يقفل و يرجع يفتح بيع لما تتحقق الشروط المفونج والباربوليك

1-2 هي خواص الاكسبرت المرفق الي من صنع حضرتك

هل قدرت اوضح

Nadia Mohamed

25-12-2020, 12:17 AM

في وسيله زي الشات مثلا اقدر افهمك اسرع عشان كمان ارد علي استاذ ابو عمر واتمم عمليه الدفع بس بعد الانتهاء من النقاش

kira-h

25-12-2020, 12:26 AM

اختي الكريمة الاكسبيرت النسخة 2 والنسخ السابقة يعتمد على تقاطعات الموفينجات، وفلترة الاتجاه بالموفينجات، فلا يمكن تحويلها الى موفينج واحد
لكن ما هي شروط الموفينج الواحد ؟ متى البيع ومتى الشراء ؟

Nadia Mohamed

25-12-2020, 12:35 AM

اختي الكريمة الاكسبيرت النسخة 2 والنسخ السابقة يعتمد على تقاطعات الموفينجات، وفلترة الاتجاه بالموفينجات، فلا يمكن تحويلها الى موفينج واحد
لكن ما هي شروط الموفينج الواحد ؟ متى البيع ومتى الشراء ؟

الشراء لكل بار او شمعه رينكو فوق خط الموفنج سواء اغلقت فوقها كامه او نصف جسمها ( المهم اغلاق فوقها) مع فلتر الباربوليك عندما يعطي شراء
البيع لكل بار او شمعه رينكو تحت خط الموفنج سواء اغلقت تحتها كامله او نصف جسمها ( المهم اغلاق اسفله ) مع طبعا فلتر الباربوليك يعطي بيع

الباربلويك متوفر في الاكسبرت الي حضرتك عملته لي

الاكسبرت هيفضل يشتري لكل شمعه حققت الشرط و العكس للبيع

الاغلاق هيكون مع ظهور شمعه او بار رينكو عكسي يعني اذا شراء هيفضل يشتري مع افتتاح كل شمعه و يقفل مع اول ظهور شمعه رينكو هابطه

ويبدأ يفتح بيع مع او شروط تتحقق لليع

دي نفس فكرة الاكسبرت المرفق الي حضرتك برمجته ( لو حضرتك شوفت برمجته او ينفع تتاخد ككود وطبعا انا مش اقصد اتدخل في شغل حضرتك ) بس اقصد دمج او وضع نفس فكره عمل الاكسبرت المرفق للاكسبرت الي حضرتك عدلته لي )

انا ارفقت لحضرتك تاني الاكسبرت الي حضرتك برمجته وفكره عمله الي انا شرحتها فوق

kira-h

25-12-2020, 01:07 AM

تم اضافة الشروط مع جعل كل الانظمة اختيارية

CloseInReverse=false تفعيل أو تعطيل الاغلاق عند الاشارة العكسية للدخول
Break MA تفعيل او تعطيل شروط اختراق الموفينج الواحد
Cross MA تفعيل او تعطيل شروط تقاطع موفينجين السريع مع البطيء
Filters MA تفعيل او تعطيل موفينجات الفلترة
Order In Cross تفعيل او تعطيل فتح الصفقة عند التقاطع فقط (السريع مع البطيء)

Break Moving Average اعدادات اختراق الموفينج الواحد
Close In Reverse Bar تفعيل او تعطيل اغلاق الصفقة عند الشمعة العكسية

Cross Moving Average اعدادات تقاطعي الموفينجين السريع والبطيء

Filters Moving Average إعدادات موفينجات الفلترة

Nadia Mohamed

25-12-2020, 01:25 AM

تمام استاذ كيرا هعمل باك تيست دقايق وارجع لحضرتك

واستاذ ابو عمر تواصل معي اخلص بس باك تيست واحول نتلر وابلغ حضرتك

سؤال عشان انا سالته عن الاكسبرت المرفق اذا كان مفتوح او محدد المده قالي ارجع لحضرتك

ياريت حضرتك تقولي عشان لو مش مفتوحه بس الي فهمته انه اذا الاكسبرت مش مكتوب جمبه تاريخ وطالما مازال بيفتح صفقات يعني مفتوص صح كدا ؟؟؟؟؟

kira-h

25-12-2020, 01:53 AM

نعم الاكسبيرت مغلق الكود بدون صلاحية

Nadia Mohamed

25-12-2020, 01:55 AM

نعم الاكسبيرت مغلق الكود بدون صلاحية

مغلق الكود تمام فهمتها بس هو مفتوح ولا في وقت هيقفل ويبطل فتح صفقات ؟

لو محدد الفتره هطلب الاستاذ ابو عمر نسخه مفتوحه ؟

Nadia Mohamed

25-12-2020, 02:05 AM

25311استاذ كيرا

انا جربت الاكسبرت

علي الشموع العاديه ممتاز

وعلي شموع الرينكو ممتاز

بس فضلا اخر شئ لاني واضح شروط الاغلاق انا غلطت فيها لان المؤشر المرفق الي عجبني ارباحه علي شموع الرينكو بعد التدقيق في الصفقات ( صفقه تلو الاخري )

هو بيغلق عند ظهور اشاره معاكسه سواء علي ربح او علي خساره

مثال
الصفقه فتحت شراء بعد تحقق شروط الموفنج الواحد + الباربوليك

الاغلاق بيتم مع حدث شروط عكسيه بمعني تحقق شروط البيع

بيقفل الصفقه الشراء علي خساره وثم يفتح صفقه بيع

بس بدل ما اتعب حضرتك ممكن بس تتاكد ( شوف انا ارفقت الصوره الي مختاراها في الاكسبرت الي حضرتك برمجته )

افضل نتيجة وارباح علي اغلب العملات مع الرينكو بتحصل لما بختار Close At Next Signal

ممكن بس حضرتك تلقي نظره علي برمجتها فاذا تمام نفس الفكره الي انا قايلاها تضيفهالي بس وكدا هيبقي تمام جدااااااا

هي دي بس اخر نقطه

عشان انا لقيت ان Close at Reserve ومعلش انت صح انت عملت الي انا قولته بس مش نفس فكرة اغلاق الاكسبرت الي حضرتك صممته وبسالك عنه في البوست السابق - نظره بس منك وضفلي دي كاخر خاصيه

مع العلم ان خاصيه اغلاق علي ربح او علي خساره مش هتنفع انا عاوزه دي عشان تبقي ماشيه تمام مع تشغيل الموفنج الواحد

25311

Nadia Mohamed

25-12-2020, 02:19 AM

ياريت يا استاذ كيرها تتكرم وتعملي بس اخر اضافه دي عشان بكره مسافره ظروف شغل

وهريحك مني ومن طلباتي :)

هو بس حضرتك لو تدي نظره لبرمجه Close at Next Signal وتتاكد من الفكره الي قولتها كله هيبقي تمام

وعاوزه الحق الشخص الي هيبعت نتلر لاستاذ ابو عمر ونتمم الاجراء الليله :)

متشكره جدا لحضرتك ولكل شئ

Nadia Mohamed

25-12-2020, 02:40 AM

استاذ كيرا انا ارسلت نتلر للاستاذ ابو عمر بالمبلغ المطلوب 20 دولار للحصول علي النسخه المفتوحه والكود

وابلغته ان في طلب اخير بمجرد اتمامه حضرتك ترسلي المطلوب

وشكرااااا جزيلااااااااااا

Nadia Mohamed

25-12-2020, 05:04 AM

استاذ كيرا
انا اسفه بجد
مااخدتش بالي اني لو مش عاوزه يقفل مع شمعه معاكسه اني اعمل Close At Reserve Bar - False

انا لما عملتها False, و فعلت Close at Reserve Bar, عمل المطلوب بانه يقفل الشموع مع الاشاره المعاكسه

كدا تمااااام اوي

هنتظر من حضرتك النسخه المفتوحه والكود

متشكره اووووي ليك

kira-h

25-12-2020, 04:29 PM

تم الارسال وبالتوفيق إن شاء الله
أما بخصوص اكسبيرت RenkoBar_assad05-EA (https://www.fxprg.com/vb/attachment.php?attachmentid=25310&d=1608848649) فهو مغلق الكود ولكن بدون تاريخ صلاحية أي مفتوح

Nadia Mohamed

25-12-2020, 05:05 PM

تم الارسال وبالتوفيق إن شاء الله
أما بخصوص اكسبيرت RenkoBar_assad05-EA (https://www.fxprg.com/vb/attachment.php?attachmentid=25310&d=1608848649) فهو مغلق الكود ولكن بدون تاريخ صلاحية أي مفتوح

تمام مشكور اوي اوي استاذ كيرا
ربنا يبارك في حضرتك

هرجع من مشوار واحمله
بارك الله فيك واشكرك علي ردك علي الاكسبرت الاخر

سؤال : في استراتيجيه جميله وهي للاسكالبينج
ممكن لما ارجع اذا حضرتك موجود افتح بها موضوع وتعملي ليها برمجه لاكسبرت مفتوح

هي بسيطه ان شاء الله ومش فيها تعقيدات

kira-h

25-12-2020, 06:03 PM

العفو وبالتوفيق إن شاء الله

Nadia Mohamed

25-12-2020, 09:36 PM

العفو وبالتوفيق إن شاء الله

تسلم يارب متحرمش من ذوقكك
وربنا يرزقكك علي قد روحك الطيبه وتعبك ومجهودك واصرارك علي المساعده لاخر لحظه

انا ممكن افتح موضوع جديد بطلبي لاكسبرت لاستراتيجيه جميله

هي بسيطه وان شاء الله مش هيبقي طلبتها كتير ؟

Nadia Mohamed

29-12-2020, 07:03 PM

[QUOTE=kira-h;923452]تم الارسال وبالتوفيق إن شاء الله

أ. حسن تحيه طيبه

بعد اذنك في حاجه بسيطه بس مع التنبيهات

ارفقت صوره كمثال

لما بيفتح صفقه بيجي اكتر من تنبيه يعني كالمثال داه في الصوره فتح صفقه بيع مثلا استلمت اكتر من تنبيه منهم واحد بيع والباقي باغلاق صفقه شرا متكرره اكتر من مره ولو ان صفقه الباوند كندي كانت اول واحده تفتح بيع لما فتحت الشارت وحطيت الاكسبرت

اظن في حاجه بسيطه في التنبيهات وبالتالي الايميل بيجي اكتر من مره

25384

بص حضرتك بعد ما ارسلت الصوره الاولي جالي اكتر من تنبيه تاني مع ان صفقه البيع مازالت فعاله

25385

kira-h

29-12-2020, 08:31 PM

تم التعديل والارسال على الخاص
وايضا تم التعديل بالنسخة المغلقة بالمشاركة #110 (https://www.fxprg.com/vb/showthread.php?t=37197&p=923429&viewfull=1#post923429)

Nadia Mohamed

29-12-2020, 08:47 PM

تم التعديل والارسال على الخاص
وايضا تم التعديل بالنسخة المغلقة بالمشاركة #110 (https://www.fxprg.com/vb/showthread.php?t=37197&p=923429&viewfull=1#post923429)

تسلم يارب يبارك فيك ويحفظك
اشكرك استاذي العزيز

Nadia Mohamed

29-12-2020, 09:16 PM

تم التعديل والارسال على الخاص
وايضا تم التعديل بالنسخة المغلقة بالمشاركة #110 (https://www.fxprg.com/vb/showthread.php?t=37197&p=923429&viewfull=1#post923429)

معلش يا أ. حسن جربت النسخه الجديده والله

ولما يفتح صفقه جديده مثلا شراء يدي تنبيه واحد بالشراء ويستمر يكرر تنبيه اغلاق صفقه البيع مرات كثيره والعكس

25392

Nadia Mohamed

29-12-2020, 09:27 PM

دي اخر مثال حضرتك

فتح صفقه بيع باوند ين و اعطي 3 مرات تنبيهات اغلاق لصفقه الشراء مع ان مكنش في صفقه شراء مفتوحه

https://www.fxprg.com/vb/image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABVYAAAMACAYAAAD PPjzCAAAgAElEQVR4Aex9C3xU1bX 9GVte7X2/m/v1Wt7296 b2tb21u9l7Zeq9YqVuvb1kfFVxSfqKCigi8EX2BA3iAgAoLhKY pAQFBAEoHwTAIJBEiAJBAgJCEJJOH7/749s87sOTlnMjOZCUlYww99mPtdf 9sqcdb5ZZ58A9KMIKAIdDoFjx45BjqamJjQ2NpqjoaEBR48exZ EjR1BfX4 6ujrU1taipqYGhw4dwv79 1FeXo4ePXrooRioDagNqA2oDagNqA2cEDZQXFyM0tJS7Nu3Dwc OHEBlZSWqqqpQXV1tfCT6SvSZ6DvRh6IvRZ9K/Cv6WuJ3MdWPIqAIKAKKgCKgCCgCgkBAMpoqAopAx0HAdu6FWPU jVQ8fPmxuHA4ePIi9e/di9 7d5iaq48xWNVUEFAFFQBFQBBQBRSAxBPhj8rZt21BSUoKysjJU VFSAPhHJVf7oHAu5qsRqYthrL0VAEVAEFAFF4ERAQInVE2GVdY 6dDgEhVuno xGrjL4gqcpoVUZlMEKD0aqM2uBNhn4UAUVAEVAEFAFFQBHo7Aj Q5ykoKMDOnTuxZ88e8yMzn ARclUiV kz0XfyiloVf0v8r86Omc5PEVAEFAFFQBFQBGJHwCFWL7vsMnz3 u99N6GBf/SgCikDbISCOvZCqfFRNIlbtLQAkWpVRGYzQ4GNwO3bsUGK17ZZ KR1IEFAFFQBFQBBSB44gAidX8/HwUFRVFRK3yB2eSq4xaJbnKH6LtLQGibQdwHKejQysCioAioAg oAopAO0PAIVZJqgYCgYQO9tWPIqAItB0CbmJVSFXZW9UdrcobB 4rxm0AeGOhEattt1Y6kiKgCCgCioAioAgcPwTo82zatAlbt241 T 1I1Cp/cJb9VmVLgJaiVsX/On6z0ZEVAUVAEVAEFAFFoL0hEDOx vkvfA6f 1wAgc8F8OWTv4CvnnISvvDFzxkiVonV9rasqk9nR0Ace4lYtYl V 4VV3DeMNwuyDcCuXbvMPmNKrHZ2C9H5KQKKgCKgCCgCigARoM zYcMGsx0An9qhL8S9VvmDs2wJ4BW16n6JFX0u8b8UWUVAEVAEF AFF4ERAYNSoUYh2tDcMqCuv734f1rFNsj8xEatf vLnccO9XfC9//oX/PaP/4nnRt6CVybehXuevhSnffOrZvuAZCum8hQBRcAfAXHs3cSqbAM gWwDw0TbeLPDGgTcRfHEDIzaUWPXHVmsUAUVAEVAEFAFFoPMgQ J9n3bp12Lx5s7MdALdG4gs97ahVe69V/khNn8reDkCJ1c5jEzoTRUARUAQUgdgQiEZCRquLTXryW5E4HTN 2rCe5Gq2utZq0SKx 8YtfxCmnnYx E6/D Vf/AC9P/Rv csvZ MnZZ CRV7vi93/5fsvEatEijBq1CEVubT3KD RkWIy41ce0DbLlGTkHwpJ8yosWhZn1cPsDyMkIly yFfKREx7IzhVhUbP5RMoelZGDoJZsOwqjIgYLywrONwP2lMK1f jnKjLePn6xo5SHdrV8pwlhG65fEumjrYuosG4lr2HYwNw99jd3 62IrdnMQqHXybWHVvA8BoVd4k2Pur8sUNfIFDosRqw9GjKNuzH QW52diavxr79 1BY2ODrZrmFQFFQBFQBBQBRUARaDcI0OdZu3Yt8vLyIrYD8Ipa pe/k3g6ATwVxL3vxu iD6UcRUAQUAUVAEejMCJA0jXZw7u2RWKVeXgSqV1ky1y8qsfq5 z30OV199Na6 /nI8NuZ3uKL7D/DE D/glG98yWwB8JVTvoSvnvKlKMRqiGxctMhFRPqVAySWmvFKB3KQ4 RCZNqnokz QgxyHNI1sUyTltkw7D7u9H9RsYxF6pr9Lb0eHoLyMDC8ilHU0W K86v7FZHouOdv9420tfd7 Qvs0WSNonO V4grOti7/9xK6BLY 92npuHprSjjIWYZGnrUS2dxOrjKiwiVW gEGiVWV/Ve4pxkfgtmzZEjexyvEO1xxC7tqlWDH1Trw/4Nv4cOBPsOb9J7B5w3JTpzcakWukZ4qAIqAIKAKKgCJw/BEgsbpmzRrk5uaisLDQ ELcDsAvalVeYsWIVdkOQInV47 OqoEioAgoAopA2yEQjTSVOknbTqvYR7KJVDsfu4T4WvoSq1// tfxne98B8899xye7NsT3Yf9AH 6/d9w/ gf4uvf/KLZa/X0738Z3/zOSVGIVVHGJsikjGnz8qJFzUlGRnXakZLOuSGiJDLUh5QFSbjm Mu2xHXkh1dzntsbBvK13kOTz5xrZNgOLFkXOwchhxKUhnb30az 5quCQoM/Yo13jby0ge/SJIaGmXotTgI0w40HxdqJ8Qr/HqcJzn5qGuzE9SjyamiASmEKt09P32VxVilfur8nE3vrhq /bt5lG4eCNW6 tqUZI7D5lD/wfLRpyOrNGnInvMN7B8xClYOPjn2JX3IY7U1/mprOWKgCKgCCgCioAioAgcFwTo86xevRobN240Py7TF LWSPzBuby83NlrlU/40HcSYpXbAQixaketih92XCajgyoCioAioAgoAm2AQDTSVOokb QN1EhpCCFW/rQESEurTqRmxetJJJ HMM8/E5ZdfjldeeQXjxo3Da kv4q43vo1fXXwqbn/9TFz 0Dfx33/5OtKGfhtn/fGfkkishiIRQ2HHQqa6iabwuU2a pFsPuUWaReWF0TJOWcb55F G0FLZotEoxB4Vh8jSnSX qB8ewuD8PYBwTYkZ4NbKth9mLe2GjD6SNg2ScdQvYRyGwY4Eue WSOFIAjfY1 nTbDzOI6RfESONg7qwPXHlHx8PWdsgFOF2rBPZzjoEoSFz7tpS geMkkVg1JHx4fKRwbjKlcCr2AAKFjGZ2F16zkSNHInNbcCuAxs Z9WDV1BIYPH45hw4ZhXn6deYStumQFJg4ejPT0dLzuuYvnqveV lDUdHHGPdcOm69t0d46BhyByrKsX7BC1g363qUruqG8uwrUJb1 Z z48N Q/ea/YNPi/jh0sCIGSdpEEVAEFAFFQBFQBJKNAMlCvkw2EAiY4/zzzwefWGmPH pIotPvwzq2SdaHxOqqVavMC6xkn9Xi4mLzg3O07QCUWE3WCqgc RUARUARObASEA2kpbU8oUVe/j9RJ6tfueJcfV2L1Bz/4gSFpnnjiCfDxdZKrfZ99Ct16/y/ dMW5uOSac3Dvq eg24s/wn9f9g2cdPLnk0is2tCHyDluVEpCzSHQggSTQ8xZ5JcQchFSFk WSeA65Zzf2kx8rsdqMBIvQwNkPNWKbA4c8s ZpdxNy0mzUyjb2PKSPi SM6BPELYiTtA8N0IygjBjYOnH1MzX2mK76okUhwpTlo8KktMHX 0j8C72BbZznMegYjeI8vsZrauVkgB7OOPfCUGNtRzJE2L5ESTU 0VWD1tBKau2mterhB cVUe5g4Zgvc2HDL7q 7ftgRjXxuL ZtKsG3bUox79vW4idWy3Tuwctrd2L7yeRwunYuaXW hIucK7F7yH9gw7UxkZ9yB8tLiZtOKVjAvLYBA2jxXk3lIC3RBe qGrWE8VAUVAEVAEFAFFwBeBJUuW4JlnnjFk6qxZswwxyR9W2 OHxOmXvnyyJ7karS7RuZBYzc7Oxvr165Gfn49t27aBe867twMg Ec0Xfso q/oCq0QR136KgCKgCCgCHR2BaKSp1EnaHucqpCpTO58qXZ2fg VX7rPOOgvvv/8 7rvvPkyYMMHkueH7loIt5k2afKP4pk0bsfijRXj55Zfxu9/9Dt///vdb0I8klVdkoV95UByJSCFQHULUfqw goxybwUQSUY1U9CQe2HyylN s05SYOltiECvudltQ NY oZJ1uYEHg00eIh rjYhAjUjI4yPGc3oIn1DqWEsXf1D7QTb5n1lPq5 wYZh0i/W8dyEr31uZMh4QcwEm1YRqxG6RcoPjeIQ3sFz/m8RmhH9o2Bpz8UIsjCLMrfwmMGce67GHoVtdslxiNWK1Zg2YiE KGxoiidXdn LtIXOx4dAhc4O1f/9 rJr GqZ GiRW30yAWC0pysVHY/ C8rwROFyagcotD2Pf6nNRnvULbFv4cywa8TuUbM91T8v/vDAdXbqkIa2Lm0RNhFhNpI /alqjCCgCioAioAh0dAR 9atfGaK1vc7Di0D1KkuG/iRWs7KysG7dOucFVtxz3k2scuskJVaTgbjKUAQUAUVAEejoCEQ jTcN8lX9U6/GcvxeR6lWWTB2bEas/ 9nPDKG6dOlSLFy4EG //TaGDh1qjokTJ2LRokVm43fuQ8S9itLS0vDjH/ 4BZ1INvmRW17lQXFCsLmFS7mbjAo/Km4RZO7O1rnIsYpM1q883M6eT5DAFQ4s3EZyFtEmxB0fkXeiXK 36CALNnoPVJqhhMII1IyPy0fiI/jI U3f/YJ0h76xH7 0ewbxHP3sMOx/R2d0vyrmHDAd/V2Rts/U28/K3nwiVmp24dQo9gi926qGXNyZuOda5hwxnbhH6sI LEDfnobm55EQjVmtra1GzawXeHjwX6ysrDbFaUVGBzzJexTsJE quNDQ3YU7AEn4z5HQ5uG4KaktdwMPcqHNx4IQ5uugjlay7AkuE/wu4ti9HQcDRiZn4nheld0CW9EJKG2yVCkibSJzyi5hQBRUARUA QUgc6EACNV Sg9AyPa88cmUu18snUmsbpy5UqDh/0CK/c qyRW3fus8mkgviBU91hN9qqoPEVAEVAEFIH2jEBLxGp71T0agR qtrrXzcYjV733ve4YgpfNxww034Ic//CFOPfVUfPGLX8TnP/95czB/yimnmLquXbviRz/6Eb7whS kZisAQyZJxKY1TZJtQkraefPkeyiC00XIOb2LuOOofCwCTIqY2 jLtvN3GTeixnZugPJCDHDOYa5xQ23C0qFVvjxcxf6uN0SN8TqI uUpZ9LkqH20uJpM3JSqlh6u7Hc2sPUlMfy3hecmRtXTJtEtHON 9NF9EsWserSI9Vzi4DZsmmn3Cbsg3lZZ4dY9dgKwBCrNbmYO3g w5qwPEatbl2DMqxn4tIQRqzmY/vqz Ptdse xWnVoPzYvG4JV0y5GZdGzqN7RA1Vbb0A1j6KbcLDw71jz7jnY9 NEAVB7Y68zAP1OIdIlUNZGr6Qg/ e8iSVkf2i8uEEhDcOOAYJu0tC7mxlH2kzNps60F/LXQGkVAEVAEFAFFoLMhMH78eHNtZNoRPkKo m0NkIw5KLGaDBRVhiKgCCgCisCJhIAdleqVb69YUFcSqH4f1rF Nsj8OsfrTn/4U3F/1a1/7WnOywiE2ghviRxAZgUASidUguSULF44CtcsjiTSJujR9Qh0iy kKRgIaUMkRdODKwRfk20RmBPPWJ1CPyRUfW/qLNCEGSZHZfyhKSMUigmblkLMIiZ59Nuw0Vsc9DfYRsds1RXoB FAtbBKETuBnG2dYmYZGicMF6jHD2tdp7j2fq59fU4j5AhWITGs HQNr5eMz3Gi6S/tvFL2Pc5zc6boRU6HXvblTDqsb TLqwqxYIT18qq8WvM226ri5Xgr9OKqQYPGIXNzmXkDLvcVy13w pnk5nRcq7rLGxkZs25yDjyf8FZs 6IqDhQ iansaqnemobqkO2pK7sOhHfdi8 LLsGTsxSjMWwX2ifqJIFMtktV0solVOw9gXpqJcgVYHgjl2cnV LurgWqkIKAKKgCKgCHReBE477TTz0sqOMkMlVjvKSqmeioAioA goAoqAIuCHgEOsMmLVTZjGes79WfWjCCgCbYNAOGK1yZCYfDyN j6nxcbVgxGoNqqqqzONsfBEDtwLgW2/5yJshVnNzweiNWD77ynfh05m9sGz8f6NoxbXm2JF1PUo33IbST XegJOcf2JF9M3auuQ0r3v5f05Z9on3cj//zPPwSK4skjYhWDf2oYyJSrTZmIPd5tNG1ThFQBBQBRUAR6LwI0 Hfni6w6wkdIVaZ2Ptm6a8RqshFVeYqAIqAIKAKKgCJgI AQq/LyqljJVLudEqs2pJpXBFKLQFsSq4xW/TD911g390/YV9gDh3Y9ierSPjhY3BuVJU iuvxZVJc9i0O7 iB34VWYP/jX2Lo5JwoAJEG9It8jH/NP594AhliVclukm0h1n9ttNa8IKAKKgCKgCJw4CJBU3b59e7uf sBeR6lWWjIkosZoMFFWGIqAIKAKKgCKgCPgh4BCr3DOVBGkix2 WXXeYnX8sVAUUgyQi0JbFaU12J7WvfxfIpt2DhiP/BqowLkb/4WuQvuip4LL4WObMvwSdvnoNP3r4WecuGR99ndV4aAl3sPVUJD rcDCCC4PapNkgZJWL7kKvJjt2GN zyytZ4pAoqAIqAIKAInCgLPPPNMu49YjUagRqtLdA2VWE0UOe2 nCCgCioAioAgoArEg4BCrsTTWNoqAInD8EWhLYpVj1dXWoHT3d hTmfYYtWW9izay7sCD9 1jw n8ie9pN2Jo1BqWFS7GneAuqqw6iqcl/j9V5afbeqGEsw9sBuEhS93YAnlsBcPtVe6uAsFzNKQKKgCKgCC gCJxICfKKsW7du7XrK1JEEqt HdWyTrI8Sq8lCUuUoAoqAIqAIKAKKgBcCyfNavKRrmSKgCCQdg bYkVm3lm5qaUFN1AHu2LMbcV3 BuS//HDs3zkFVZQUaG46CeulHEVAEFAFFQBFQBBSB9oSAEqvtaTVUF0 VAEVAEFAFFoPMhoMRq51tTnVEnR B4EauElWPX1x3Gti1rsW3zWtTWVCmh2sntTaenCCgCioAioAh0 ZASUWO3Iq6e6KwKKgCKgCCgC7R8BJVbb/xqphopABALHk1iNUERPFAFFQBFQBBQBRUARaOcIKLHazhdI1VM EFAFFQBFQBDo4AoHKykrooRioDXQcGzh48CB4HDhwAPv370dFR QX27duHvXv3oqysDHv27MGuXbtQXFyMnTt3oqioCAUFBcjLy8O 6deuQlZWF67r4N/dan6ioAioAgoAoqAIqAItIwAfZ5FixZh2bJlyM7ORk5ODjZu3G j8os2bN6OwsND4Sjt27DC E30o lKlpaUoLy83PhZ9Lfpc9L3ED1PfueP4zrpWulZqA2oDagPHzwZ avlJ3/BbNiNWamhq09lCjPX5Gq9h3fuzFoVditeN/AesMFAFFQBFQBBQBRSC1CCix2vl9Y73/0TVWG1AbUBtovzawe/duJOOgt5AMOZSRbFm xGraqFFIGwW0lHqRsGrU7deodW06/toosZraGzCVrggoAoqAIqAIKAKdBwElVju 76v3L7qGagNqA2oDHdcG2isZmky9PInVIKFKUjV0rBaS1et8VL MIVzX6jmv0unbtf 2UWO08N3s6E0VAEVAEFAFFQBFILQJKrLZ/31bvP3SN1AbUBtQGOq8NJJPAbK yfIjVUUBDZfgQf0fKrHOSr 6oVf2j6Lx/FLq2x39tlViVLyBNFQFFQBFQBBQBRUARiI6AEqvH33fV wddA7UBtQG1gRPXBtorGZpMvXyI1bCDQuJUPnY XBZvxGoeMidMwATrmJldgsqSbMycMBPZJTQ4tpF8ag0wL3MCzP j2S7zyMjEhM8 lU2r1iO2LhrhkIs/WtcPlS5A901r/mdkoMXNouzWPDevo6027sW1Y8s1sKab1iW/uiRKrS6YMwsQF vIq e7SVBFQBBQBRUARUAQ6PwJKrEb3aZPhF6sMxVhtQG1AbUBtwM8 GkklgtldZPsRqkE2VrQBM9CrCWwPIOV2x CNWYyGRYmmTJMMVEtUiwEiaZeYlSb4l18/QYi8nLqkmVlOIvSHPXdiWZCPbYJ2McZMhI951T8aY8clIlFjNW zIFr0xcgKysLPAmQz KgCKgCCgCioAioAh0dgSUWI3Xt9X2sd bKVaKldqA2oDaQEs20FZk6NCJs F1eI1P38erPJEyyvIhVkMuVkMlpnxW6fMSK5KqsvdqZNRqdGBj IZFiaZMkAzZkn01Wcmz7PEnjJIVgbQvdUoV9MFLVn7BOxrjJkB HveidjzPhkJEysfjYXw4fPxGIlVjv7PaTOTxFQBBQBRUARUARC CCixGq9vq 2j38sqPoqP2oDagNpAPDaQCFnp1YeXda9yKfMiVVkm9XYaTZbI sdt7lUk9ZfkQq6Hn/xtCpKrz8qpRSFstkashUtWpC1Gh1kPxLJLrfzlaFH8uXR62STn i7CLyKCtWU9IqNbPdpzS4GkkKr846V8mX9orOxM55H08GPokY/bO2RmKGI0 Nh6pJzMzJmOHHms3WyHkCzdmxHY7i j0HzyuCVEcK3D86lExKP3DqbBPv66CQrDkZOSG9zRYWblttHp0 rcyPGzrpEbH3Rss4JE6t5n2Hm8OGYupgRq2lJtEv3Wup58v7mF UvFUm1AbUBtQG1AbaA1NqDEqtpPa xH 6r9qA2oDagNtM4GhIBsbRqNDKVsLxLVq4xto8kSElX6us/d84hCrJpxzH9e 6raWwFIS0avykusohseiSghSYNpkGCyCSq/fCUq8zKb74naSqKsJHumI9OfKLV1svSwiVjqNjMsy5YbHZNYDZ U62ITohOBesJw/9ZA6WycHGx/9Daln7zPrauf0j1VHn3YkVp39VL3acNwJmCBt7PlE6GDrF wTJmDtuhAmDgnrNWYyyuwxg/o4hKkhk2Wv4JbqQu081y5Sz8SJ1TwsmPgKxs4lsXq7EqsRdhWJ cXL XlWm4qg2oDagNqA2oDZwvG1AiVW1weNtgzq 2qDagNrAiWwDbiIy0XNyj159beLTzrOtkKPufn6ypJ0tR/JS504pyzdiNbi/ajAqlUSqm2D1Oo dWBWyyf4DcxNUoTYRUZYhQjbZZJlD jFa0NbN0slPD6cvoypnIpsRl4YcdMuy55ponvrYxGp0XcOEY/NIShOVanC05miIJvd5orq6 hn8RHdXnee4Lj0M0SqEvMzb1SYi8jM85wgckk6mWTp4zNEh6qP V2XqbdjbR3Ryr1hCr6xZMRP xc3Hf7X9XYjXpttB8rU7kC6jOXe1BbUBtQG1AbaA92IASq2qH7 cEOVQe1Q7UBtYET1QbcRGSi535kqBCf7pTjsMxrPD9Zdltbnl3 uzvsSq0KQMnUIVCFX3SmlmJdYxROxKsSY/cdlEVTNiKZohJwtI9F8iAR1SFGRY nkQYwF/zCEQM1DpkOoZiKP7SX6MmkEDvURLCzdPInJSjBi1nnk3Ff/luUk5wuAONmPvwvGkkbRI0J3wZv9ovSxMI/AwSpPzrwsHSL0DM4rbmI1pF80nVtFrC6ficGDp L2f1yrxGrSbUFsWdPk/G0pjoqj2oDagNqA2kDrbUCJ1dZjqHaoGKoNqA2oDagNJGoDbiI y0XPyjl59vchTrzK7r58saWOTqpKXOndKWZ4Rq5HEauR q070qhCslGKI1VTtsUriKnoEX6ILbPcTIisyutEizQyJ560H 7q3AMjMTP6WBZ57rMrens1IxuAfvtEtuyREQnrpb8 RfdznSfwCCUWdOo/Kk9gqyUZ2nte4lh7sJyS1IS FmLfaGJLMfR7WPYxDuMxe/8Tz9pjMW RxBNHaUp3MKayfn86tIlbXLcfUwf1x5ZVKrCa 5uE1UhmKhdqA2oDagNqA2kD7tgElVtv3 ujfj66P2oDagNpA57YBNxHJcyEr3alXWykj7yh5O6UM 5x5rzK7jZ8s6St6eZ3bcpjnJwZi1bRz/jMRrA2VwXMhV0OpELLR/zBsIso2ILvczocf6U7JS5Ukai2CsBO9YtTD3dd9LmO0OqU MUSsRjw2L 39cHTNsdJ6UVSyt1zg/A028ki/tadqM0LX1isY7WrWf2YmMp3tGuw2wTVzXnJF3f1waPU6iH0wde kQMT8XWepbZ8mIQefWEavrsHjqYFx57T80YjWpdmDbhOajXwMU H8VHbUBtQG1AbaDtbECJ1bbDWu1asVYbUBtQG1AbcNuAm4h0k5 VCYiZKhtr97bzXuFJGQlPy7lRk2OVeZVJPWTEQq6GIVaFWhVR1 ncf 8io1NLeh6bnaRDw20FpiNSuLL6 6T4lVJVbVBtQG1AbUBtQG1AY6vQ0osap djx trZVe1EbUBtQG0iuDQgB2do0Ghkar xky4qBWIXZZ5XEKaNVg4d3PraI1eQukhq94nmi2YASq2rzJ5rN 63zV5tUG1AbUBtQGErUBJVbVdhK1He2ntqM2oDagNtB6G4iX9P Rrn2wy1G ceMupV4vEqpCl8aRqfK03PsVQMfSzgY5OrIr 7tRvvlqufwtqA2oDagNqA2oDagOJ2oASq2o7idqO9lPbURtQG1 AbaL0NxEtU rVXYlUfs r0j1npF07rv3BixVAIyQMHDmD//v2oqKjAvn37sHfvXpSVlWHPnj3YtWsXiouLsXPnThQVFaGgoAB 5eXlYt24djsdWALbOojd1l4Nl0iZWHLRd29mcYq1Yqw2oDagNq A10VBtQYlVtt6Paruqttqs2oDbQGWzAjyiNt7xDEaudYeF0Dvo F1JltQAhIISjbO7FKfW1dSQCXl5cbEphEMPMkhjkPEq1CsnbmN dS56XeU2oDagNqA2oDaQNvYgBKrbYOz2rPirDagNqA2oDbgZQP xEqh 7ZVY1YhVjVhVG0iaDXQUYtUmVEmcCpkqEbUlJSXgwS9OlpFkJe nqJlgpx sLWsv0wq02oDagNqA2oDagNtCSDSixqjbSko1ovdqI2oDagNqA 2kBrbCAwYcIE6KEYqA10HBsYP3485Bg3bhzefPNNc4wdOxZjxo zBqFGjMHLkSIwYMQLDhw/H0KFDMXjwYAwaNAivvPIK vfvjyuvvDJlZKUfoUoCldsTbNiwHsOfvwaTHg1geO9zMWnsK9i xY4epYxshWEnGagSrXuBac4HTvmo/agNqA2oDagP0efr06YPnn3/e ED0hQYOHGj8ovT0dAwZMsT4SsOGDTO E3dqfZgAACAASURBVH0o lKjR48GfSvxs hzif/FVH3njuM761rpWqkNqA2oDagNpNIGAgyn1Y8ioAh0HASOHTsGH k1NTWhsbERDQwOOHj2K vp61NbWgi aq6qqMsQpSU5GgJKsZHTotm3bkJubix49eiSdWOVYQqpyTNnzl WQp93pdv34dRg98AOMfPcWQqiRW5RjT60y8PeYlsx8syVebYKU s3R5Ab4yVHFEbUBtQG1AbUBtIxAbo86xcuRJr1641PlBhYaH5Q Zd EZ YkS2J6GtQPn0o lL0qehb0ceir0Wfi76X GEdx3NUTRUBRUARUAQUAUUglQgEEnFQtI86tmoDx88GbAKTEZ0 kHtvDy6uoF/WhLiRyebNCktQmVGc1WHTBVSlenUJz6H2c99wZCuJF/Zh33lhkfJ1eNnb/q3rtirDagNqA2oDXRkG9CtANR O7L9nmi6M6KMnxNt3jpf/Z5SG jYNqDEqu792SEvXKkM4xbZ7fWi3h6JVTtSlaQqI043btzgRKjO f/0M7Fj2J1QVXoM9n/0RG2b BFkTzsTKcf G/NlnYs/Sf8euRadhwzsnYe4LAUOwcruArJXLjSxGkyi52rEvNuos6PqpD agNqA2oDRwPGzjRiVXxa1OZ2j5zKscR2fZ4x8OmdMzUfZdxjXV 9U4ev2q5iqzaQGhtQYjXJxCovBmqsqTFWG9e2wLk9XNS95tlei VVGq5IAZZTp GF9MK7nqVgw D9Q8tm1qN11N2q232KI1cq8rjiw4XxU5JyLvdlnoWzFDxxitXj l7Hj/QBypwaQ Wpwq4DpU0ahtLTUbC3AMTh/2xY0n/q/N8VYMVYbUBtQG1AbSIUNtIWvdSIRq15 o1dZstfSXse2Ho9zaYsxk42ZyvP TuVa2vakOHnjpLgoLmoD7csGHGKVX2Jy6CIlvkh6YU8cu3jszs ZZLr6pSuPRK9lt7XmK7PZIrHJfMtkCgI/wk1TdkX0jjlY8ifqyHnETqyRXeXwyNIDhff5k9odlJCyjVpVYb Zu/MbE3TRVvtQG1AbUBtYFU2YD4bqmST7lKrIaDPgTvVKXE2/ZdUzWOyBW7sceUMk075vcW19JeX57LoWvaMddU103X7USwAYdY PREm2xZz1At723xxCM5y4U12SlsRmW1hN35jyDzt vZGrFIfRpLyZVXcAmDxwg/MPqqNh15AQ9WEVhGr6ycFwBdb8eVXjFoleSsvl7AxabN8zgCcc 84A5CQ50r1N9O ourdXvdurXh3RNlVnjcJXGzhhbaAtfC0lVoPEqmCd7JQ jMhkXnxXKUt26h7PHpN5PTo2BrQfsRldy469lrp un4nkg04xCq/xOTwA2DI xvx30/Mi/kYNHutIVtSGWEWr07UP5V6iTPhh6GUL1i3B3e/lW OtLfykfZWHtIm5OOuCXnBY3wu7hyfi7uYjsvFHc6xCR u3Z1yXEXPRNP8lYOxeNzZzrHhk9eSqrONs1x8U5V6YZCzejmmT x0V85G9cmlC87fnKXr4EavLli3Dc889h eff96kffv2xVNPPYXevXujV69eePjhhzFjxgwsX77cRG IvNamQqwyopRv2J005mUsfOM/QWL1WMMONNXn4eihWagvfwOHi3uiuuiB4FYA687HgY3XoWLdFT i4 WGUrvg1ZCsAiVhlypdb8WVWJG1J3rYZsZrRDYFAIHx0y0Blqsg 0yrXHCgTQLaPSezzRgfrZJK RcQ4G5HhfxHMGnINzBuQ0u FguT1P0yaaPhF6dkOGcxOTgwHnhPCiXs1khNomSe g3Wagm41BZQa62fpxzYx drmtcyRWbiwMLo6M5m2b4emac7N6B6tIWa39G9T iqfagNpAR7UB8d1SqX8sxOqKnC04u8e7OPvhDJz9yAz8 tGZ HRtofE9 KMun5jhj8j0QcQPi1fn7m9djL/O/gYuzzgNXaecij9POAUXjv4azh/2FfzjtfNx1/OLcXHvYpz3yFb8tnsufnZbDr73tyyc/tePcdEdk8x2Sy35QF5 o10meKcqJSZtPZ57zGjrsnr1agwbNgwjR440KfNDhgzB66 /bo5XX30VbMM1T X9q5 Ocz9eib8PGI1vPzMHn uzHIHeH HbPd/GDc8Pw6zFy4wNHg 9/PRNRTntR yT8nkuRyrGU5l6/VQbOLFtgNsYZmdnY/78 ZgzZw5mzpxpDuZZxjq2aclOHGK1pYasJyk5YmUthiyrxsAlB9F/wT70nbsHvabvwP2TC3DHuE24Jv0z/OXVFfhz/09M 23bthkyJBb5ibSJRaebRqxtM71sZyLafEiY9p5bkdDBvsnEdfL kybjxxhvx1ltvJUT uecppKq5Kpr/6gzBunpxf/O2 GQ4BIKzXHhHZRbETPjbPw78qtcHhmg/cuSIcaBEHudk591zJKna2NgY88H2iayZzNMeXxx6Otd08uns0w EkoVpbW4uamhpUVVWZP362ZT1Jz8svvxz333 /cU66d /e4peDPWa0vD0GI0uHPXc11s/9E5qqhweJ1aPb0HSkEI11W9BYl4 G2k1oqNmAhup1OFqVg9ry6SjP7mJeXuVFrM56JoCMySOxa9cuc 1PRFvusBgm2SAIuo1s3ZJA4iyDyknQhcsuVc0ltQs4qy gWImArK8F8NCIvo1tz0tXMM2I ORjQLUSK2uUypqSij5skZbm0kdSjbWv1pj06JKitZ0a3ICFtxi TRyzkHCV9DVLPcS2fR0ZVGw9QLT8p2xjEkb3PMo/0taV2S/p5c66i4Kq5qA 3XBqL5Wslat5aI1fuHrsCvHpqKuRv2YV7hQcwrPIRxn1Xg1z1n o9/ktQ652lpi9ar3/xmryufjitnfwGXTvo4/TzwFF40JEqvnpZ My5/Zg1UFR3Dp07vw x6FOOv2dfj2tStw2iWLcdolmSgoKDB UDRcvPxGKROsk51SH5HJfFuPZ48ZDRvWkUiN9uH90EsvvWSCEP hjfjLuWVrSifU7d 9B16cH4yejc/HMGuDWpcAFc4BfvgN8dxxw2nAgcP9c/PnRASgo2p7SIIPb uxI6J6K91eXPhb8e2npB4BomNB bHuK1lbr2u93u66Nrk08NlBQVI7n31yPPz76Kf7YMxs3vLAeA6 dvQ8HOiqRxFl765OXl4f3338eqVavMOOR3jh07Zg7m2Yd1bMO2 XjKkzCFW SUmh1S6U35hyucYYAZsampCU1OjOTj40aNHQZKqvr7efClv2LD BPMLrlpWs89h0amgzvcSZaGl JEcT/bBvMnFlFCMdifHjx2PHjh2GiGtJ/2j1jFQNfsYCkAP4YNDpKCwsTArRbuPMsWgH yoqsHffPuzbVxEXtOxL0pN2y3nxY6dec7WJVUaGepGsdjnbJ7J m9jxFDz9itV /foZYlYjVZ5991jiENrHKed5zzz246aabon4xyFixpHSeSOzyUf 3t27ebR/eLV3dDU83YFonVmuLBKF/5i2Yvr7IjVvkSq9EDHwD3bm2bfVaFkPO4INpkIfNOdGSYhHUIP 9YJ6RfR1oNss UK ecXIWu3lbyRH9ah boxYtNdzzIPXTi yBWCimSkpz4ecqWvpCLDEI0hHaSOaTO9bNw95DvyPPS065zx3D Lc5/Z4Vj6qbrHIiGJHEXpaY2p50r6Xmv8NKM6KidpAe7QB8blSqVs0 YvXeIcvwywemYEf5PuTsOoB1uyvx4dZD Ki4Gkt3HcZves3BC1PWmh936U/R5xE/LF6dSazyYNQqidVLPIjVq/vtDRKrDxUYYvU/DLG6yBCr69evbzFqxstvtMsEbzvlPQB9YBLHdjnnF 85 yQ63v 7pX9C47nHjLYubmK1quoQNm/eZMblf8SCH0au8kmwtiBXSar vPcY3L8S6LcOuP4j4PfvHsL5bxbg0gnbcMk7 /G9MQ344itHEOhdiJ/c2Q/5hVvNekWba6J1vC avLYO XsbkFt2BGtL6rC0oBqz1u5Hz3e3macpbx65FtcMzkbXV5bjgn5 L8Pu mTj3qfnmfowRv3zKLNHxaT/8SH eyyFlmur1TG2g89hA/tYyXPLAR7h1QB7W5DegfG8T8rc34Imxe3DZi/nYWrLf T5I5roXFRVh9uzZ5nueHCb5S6 Ddbw si37 OngEKt Dexym8Ts8 aHOHaMpOoxNDY1oaGxEQ0NDQj0/UrEkZWVZQgRW04y87Ho1OCQvUdQV19nvvTXrQs WpxMXSjLdiaiyRZidd/efZDjRyMCTp4XFCmXvLnKAOaClgz9ly5daiIYe/bsaRyJHj164N5778WCBQsMuZror7QkVgtW3tjsILFqH5/Ofjphh0Vwlgsv7YDEKh/d7T1jGzbsBBq 9S2TMh/tYF8SgiQGRR7Xzs6719JNrPbp08eEis bNw/V1dUmavTpp58Gy0m6sn0iaybztMcXh94vYjUasXrZZZfh0ksvx QUXXOD7pWCP1VKeuvCLRvZX5SP7fHS/fn8/NNW H5VYPbx7OPZmn4WyFT ISqx NjaA4b3PNaR/m yzGo1QE0Iw9Mi5RCcaMlWIR4soNFGuDsEXugA6MqwLohnT2nZA CE /tkLYSqTqOedYkZKWXCHqhBiVc6ZesqU Rn2aR7xacl3y3W1NNGgieouOvnMIRqgGnHUgCWoTyLERntGiVU 3Uq88WAc7fjGv Trmtv aT8j2k2Hr8zattqW11EBuI5mvxb3vJkiWtXks/YnXxp vxy/snYVVxOT4p3IdJORX4IP8gZucfwtyCaizYfhgfFdfhN4 9h49X5Rk/sbXEqnEuPf6TiFWPKlPEiNVY/Egvv1HKKIiY2imJRDkOHTqUELlqy2Q 0fFIrNqybD3tcnfeHpP5aIdNrJJQ7dv3YUyaNMZgwv8EC6Yvvv iiuYlm8EA0ma2t6/rkINyyqAGPZQH/PaEU172xEG/M/MSQ PSvP8vfjukr83HVpFIE u5D4MHVuPDB5w15SXts7fju/rwv4hOqbyyvxqClB/Higr3o 95u9MrYjvsnbzFPqP59eA6uej0Ll760DBe8sAS/65uJc54MEqt8dJaBHG65sZ7TfmTtY 2j7aLbveKj LRXG9hXcQCPDczGdX02onj3ERw4KE/dVqOquhG93yrH89OKE/4 iTbvjz/ GFu3bjW8DdvJE79efcjvbNmyBeR6vOpZ5hCr/BKTw6 xkJgkVeVgtCqJI5KqZHNJrL6AN8zB/MKFC43CfjJbWx6LTkccYrUOdXXti1iVKzlJ1TuqHwLTlj4kZWN xrqJhO3jwYAwYMMA8VpSbm2scCZLgOTk5YOTjwIEDY9rLyWuMc MRqHQCvQ2Y4FkvGdsG8oTfE/VIicdo4Pj 0gy07yzEyqxaPTiuUAWJK2Zd48g9G5Nmp1xxtYpXkKf8Qt /ai4sfHIe739yCO8YW4Nr S/DijK3Ye/AwMt4ZmdCa2fMUPfyI1WeeeSbqVgDc/5SODtf7vPPO8/1SkHFiSYVYlf1V3500Ah 8diaOHR6IY/UrmhOrtXloOLwR9fs/QEXOuTERq1umB/dZ5S9EbbLPajRCTOokFQee54bII4lHgtSKDjV1NmnqqqcML3kk T93l0dqKLh6p/ei9s64RsoWMDEXZRtRZ rHcidK1InLtMaVvS22lnd3XlffU224TVYZFqLp1sdfHlid5095 aQykPpS3qZch0m8xVh86xOxeWWq62oTZwYtsAHTU/GyCpKodfm1jK/YjVX9w3EROzijF/SxlWFu7DvPz9mLvlIOZvO4TFO6uxZNdhfLynDu/mVuE3j801PpREMNL/iWVsuw2jVflZtjsj4mCZTaxOWVJt2jGVfDKIVerCj50yUpUkIv 1DbjUgT2997cXTzI/mvMez27v7u8/Z1vZd3fV 47FdW0Sscj9V XTt j S9Uwfe wxbNq0KaVPXnJP1W/2z8LtHwG/m7gHoxauNfcUmZmZ4EF748H7s01Fu3DTlFIEemxG4PphmDh7Xt K2WOO6ySH31p6gtFDIvh988IGxJZEXb0r74Uf68VwOKdM0vF6K hWLRkW1g4 bdOK/bAixfU4eDlYecv3vOidzMnvJG/F/frRHlyZovt8Hk09pyXWegHbce5BPWO3bsNE IlJeXG06MKcdlH7/xHWLVr4Fdbr5ojwW3ACCxakjVphCp2tCAI0eCxOqj6A8eJFZbV qjVj0UnXsRNWG9dHepqg8TqWfeMw68fmZH0F1nZzoSXvlJmR6w KqUpi1SZXUxWxykhVkqo0JDEgOlXcN4KOFQ2K5CrXjkYUr/MYJFZlCwArrZtsbQ0wFkcOD8G03qfjncfPREHeuhb3jRLsmArO cuGlHWSu343By6rxwOQtJkL1p//73aiRqhLFyr6cN0k7kccx7Lw9NvNCrNK2 HKodQW70bXvfIyf ynKq tQfKgW4 cuwqItlbhl5BYMGj2hXRGrv//9732/FNxzjXZO25CtBri/6oj t2L1jP8LEqtH83Csocjsr9pUn4/G2o1oOJyDo4c wcHcq2ImVrktwPSnAnhv5uQ22mfVIuQsR9PgIESepFLfjIizCF Z3W ljp83asL/Pnq7utu5zW67J 0VoesxTZEnqyIqij9Mm5NhIX0nd9XLeUn2ln96WA9WCDE8CtIU XGf289 vtiW9PHCVOWualO daN9JWmf9fai9qb11ABvw87WEULXTRPoxGr09fuxrtry/Cn5ybhkhen4LKXpuKKV6bhr6 9i6sGzkD2vjpk7TtiiFVu6cQXWND3idc3pu5CrBoH0/WfTay6qsxpMohVCqIedsqnjngPwB/d5Uko1pNY5cEf5VsiV22ZzLt99FjGYz87YrXv94OBJrZskWOXM c9DxpRzv5QvqZLPr371Lcl6pg899FBCvrvf2F7lf 83HBfOAM6aDDw Zo4hVfm hIkTJyItLc3c8PMFKkKwFhSX4atP7UHg9hW4vOeL5l6Oa glO9Eyc2/tiQjAdZG1kSZ2Gfu29t6fa8lPovrzyUsedn /MrtNonk/2aKD1EuaqnFErozLcxlTUmkTS rVxy6TPFNbnpTbZfHm3TLZ313mPo93DGnvJSfWMpERb0r59uHV 30sHr3YtlbnlxHvekvzW1q/dtAv/c9NCrN9yNMKORO7R ib8omfriFUGgDGAkN9N8mIqpoMGDcK8efOxbt0mlJTsNt /TPPyCpyjsLAIJSW7DE9EzmPs2LGeelJfh1jll5gcMhF3yi/LY/x3rMlErDY1NqGxocGJVhVi9Q48Bh5tRay2pFP9kXqjb21tHQ4f rjXRjRc8kYGLnl1g8iTVeMFyzzeR81gv7EKs/nhkwESpCrnK9AfpAXx/kH/kamsjVvmGeDqH8vg7L8jUm6HQdBh5zl9oH330UeNQ0YjiwSJWY nXVrMux4b1bsG7GX/HBqHvMWLE 0mLjzIsvbXPU4u14efEh3P1WvlzrY0rZN5GIVUZpP/nkk Av2rePzEdBRR1mLfgIkz5cjnfnL8PIGZnIK6/B tIaXP3ycizPzjF/lPFgac9T olDLw4w14ePKXFPVzpj9lYAjGJlObclCPQ4GYEHTkag 8k446JvxbWmMrY7pQ4cm3ZDexrT60yU5NyBY7VDcKyhAE1H8tB UvwGNtWvQUJOFhqplOFzSDwc2nB8XsdrW 6wG90mNjFiMfHkVybPwi6PsrQC6DcgJYSsEXGRbN4bm3E32OS9 Yak7SOWPJDbO7r5RLGqXe/Xi Eznr7iP6uMtlDDuNtW1Lslqq55iuNjkDumFAjhBLzbGrNGStRZ qyvzt61avMnp9rzIj1NH01UjUCExs7zSfle1fxlb9xTTuDLXgR KG4y1X0e77yjEasZObsxfX0Z/vz8JFw2YAqueHkqrhr4Lq55PQPXpc/Axqp6rD901BCra9asMb6q GHx6iHE6rSCl2AfxMAmViVSVVLWJ4NYpb6Ct52SWOWNpx1gQFK 1b9OgmMlVkccxbN9Vyu3UazzWS8SqEHVtrlzLvHlDKvVIjVVas BYnVkSMHgXn58N7VPlr7hKCXDnbZtx8agMBX4xrASr87ebJz3p V/O 9Oc//7lDqAqxWlq D9eNL0Wg20c444Y 2Lx5c1yBKfbYfnneF7k/siZSLudM7Q/7JptYpT3J4aezXS6EVbQyrzZ2 3jyXrLsMubjkefX1pYpbdxlXufSNt7ULYv9vcqk3E7deZ7Hc3A cd3u7zE8Pd59Yzm250t5dlszxOIaXfBlb6t1t7Pp48m450c5Z5 66PZ6xE2m7ZVoaL0jIxd1kNDh6MtJNDh6qwdddRnPdM4sQqOQp J/EFVIyAlRdTMeX2N598sgzvvjsDubmFqKyswu7dZdiyZUfEUVCw E7t2lRoZU6dObWabMm HWJWCaCm/LKmEbAPA1L74SP4a3AMecm6nvHC7f1njvpjuI5oedp2XTrZ 7vzhw4cNCccLEQkp9vd6qZBbH57b4/rlbWfCrw3LhViVqFSbWGUZP1IneblwJUqsTp482ewLQQeTv0zz V2hZC77pjOcS5syoVbabPn26eakVsYr113mHWC3tB3gcjFTdnd 8T03p/A9U7X0JNyQhM6fnPyM58G7t2FMQ0juBMTIgn1/GxaZvx3PwDuO3N3DaJWJXHpf7 yOuYumo/yuuaMO2DjzDhg WYNH85th5sxJb99cjfW4PR89fg5XdWpZRYJclLYrWmpsb84kJc uGZcO/7dkVh9eNszeCD3qaQQq5RN 6GzR2f80xWfmP1VjxwcgGN1k3Ds6AY01a9BY20WGms QUPVYhzZn4HKvK5xE6ttvs q/dZ5 X6SPVRlf1NDosl3l5CwQRJVvj cqMeIth6P0LvrbbLPXSfji5PCeneZ1IXm4ehhlcv3U5BElnmES Ef3mKKP71j2vEPEom/b0EWzhXrqFY/eZr9bkrqyXhbxbfZEDZVHyDTzlLWjXiTDLeLVB68IGVYbN5bUx a t4K9ppBOleCgeagMnlg2IH2evuxCpLZXZ9dHy0YjVcSt2Yk5uG d7fvA9LduxHdlkl1h owpaqGmw7XItttfX4eFd1UojVtAl/NC uujzjNHSdcir POEUXDj6azh/2Fdw/YDf4h99FuHi3sU475Gt G33XPzsthx8729ZOP2vH6PLTRPR2pdXCdbulEQntwGwt8QSYrX r qtbJFeJvchk3u2jS52kXuOxH4lVQ9Td/6/A/f8aER3pHkNksdweU8790pdeeoldzccrYpX3rPaWdi0Rq7bPIXm/sb3KA3dNxkmvNeDysVtMxDDbCInKdyIwGIYEK/NSPmDBXgRumofAJX2xcePGZlsViB526jW2XxnvqfjxI0 D6Hn/z75exKqti T9xqf98ONX31K5EEN qfSXejlPNBU5LaWJypd scqXduxn50VOrKn09UttOe42yRrbawwpkzHlPNHUS45dJnlJEx 3H7ucly13mPrf7x5sXWX6pLU/a2GWpzJfsqcAfbn4fV/dah8LtdTh4MLgdAPdaLd93FLcO3I2Bc0oS/j7gy9nXrl1rtrkhd MFT7ypVZmD8/E1VVNSgr24/CwtKIo6ioHBs2bMHw4SOQn5/vq4tDrPJLTA4/8Phl2dTEF1Y1GnK1saHRkKcPox/S8CRuxEO4AnfijKPnmCNw DsI7P42Arn/jsCK001bEpokedxjyJcsU3ddtHMvnRoajuLI0SBw9XX1Zl9VEq y1hw j5nCNIeHy8zdjX8U k/e7aCaikzgT0XRmnRCrclkisSoHywquO8M5pI2kiRKrdGTcB/UlqUpC9b333jOPnrjb8Fz2n2hpXqx3iNX8 wDreO/lH Pdp/4Zs5//V3w64afI//DPqN7ZFzW7BiN/wa349K1LMKf/r/HOoydh vP/65C8XmPaONMmaQc3j9qI3nMrTCpYxZKybyIRq9yvl TiJT0mYMuBBhQebMS42YsxdcFyTF24AjtrmrCzugHbDtbhg0 zkTYstcTqE0884RuxKsTqHdt6oltuj6QRq0LakpR/e8xLZn9V1KUDR97DsSOfoaluORprPkJD1XwcrXwPNTt7JUSsyj 6rfDmW7LNKUjdWst/Lhk6UMs/H4S0ysL3i0F71bq96tdd1VL1OLJJM11vXO14boJ/m7kNi1V3Gc79yr7Z2mR xOn7Op blVXNzyzC/YB WlezHmn2V2FxZheLqGpQersWeunrz8qqZ85ebQIzWbAVw1/OLfYnTP/zjLdz 5u99ide/vfS/5mkyr3soe662fyzldpngbaf08ynXHbEqpOpnn31m6kns2f0o33 3OskTGo5y2iFjlC6nk40es2lva d0jCrZME7lflP6BW8cj8Hw1rkr/BPYj/8Sab6Dmfn7c74913GeV92svzS9H4PqZCPypt7l/oU2KPElboxPvixL9sK8XsRoPTrQffmQuPJdDyqKlQgz5pdJX6u U80VTkREtZJ/WpGkfk2uPIuHaZtGsplT5 KfuLfJElbaVOyuNNRa47teXYY9nl8ebdY8g55dhj2Pl4x3C395 LlLnOfu2XEcy6y/FJblrSxy1KVr9h/EI8N gxfPz8DJ/9 Om55sRCLVh7Gurwj GzDEdz08i5cOWAzSsoSf0kf99UmZyM/HBYVbTcvocrNzTMkaWHhVuzatRsjRowEAzDLyg5g27YK59i fT mTZsFyuF2AtGwcIjVaI2kjl Whlht5AurglsA8Je9eIjVaBeoeElV6uWlE1 ixW0JyEDX1dchuAXAYdTU8BBiNc88wsz ydTJdiYEN69UiFWJSnWnJFaxfJohV3lxkShW5hMlVnlxnjZtGm 677TasXLnSRK3y8X SYiRV6VTx4Dm3AmC7t99 G3yDph8h7jW3nIXPYOoLp2Ns7/ABjMXiMf LRUN/iNrSbqgpvhHVO25G9Y57UbPzKdTsBCC9ZgAAIABJREFUGoTa0r dQt3cWFr7 C8x87a9RX3omOBMPOh9cx uHrQffes U 6c2fOtbKd1jldGhJPb6z9yGwoNBYvXNOYsxLXMFpn 0AqX1TSirb0JJTT0WZK1E2uj1KYlY5SNDPPirdksRq9dvS8M1u bcnhViVbQBKS0sN8T6sz0XIX3wVgsTqIhyr/wSNhzPRUP0BjlbORH3FOFQVXpMQscp9Vmc9EzDkLe2TdhpPFLW XnZ4YZYwktSMyO8pNf3vVu73q1VHWVfU8Mb53dJ11nWO3AZtAS RVufsQqn1i7feAS/PKBKVhYuA/Ldx/AuopKFB6qQll1DQ7V1mL51gOGWJ308EnGb6b/Qd8vkR92L39mD1YVHMGlT /C73sU4qzb1 Hb167AaZcsNo/6c6uAVeXzccXsb CyaV/HnyeegovGBCNauVUAfXOOHw0n8Y/tNlImWLtTEqteEauMWuWNJLd6ou/lt9cqxxKZzCcyHvu1xR6r3C5LPn7Eqr2lXbR7RBvjRO5h2f/bd6Uj0Hs3zh9Rgp27S52oVIlOdaclpftw7ehiBK6YiNOv6uVLr FJ2ojrxnsr9xGes5 zrR6zGqhPtx7YnG dY8jYx5JenHLsuFrl bWw5fnnpa9dLWayp3dcvT1l2nS3br9xuY ft9n55aS/1krLczku7WFOvvu4y93msst3tvORIGVP34e6fyLnIt/u6y9zndtt48yLLL7XlSRu7LFX5Xm sxS9vXYSHR2zCl343DeffnYlLH8/G2feswv88tB5Pji/Elp3xbUnp1pU/plVU7Me fRXYvHkr8vMLmx1bt24zT2jz6W6 Z i5555zjqKigybP66BbtvvcIVb5JSaHu5Gc88vSfdiP Tv5yv9AgIdrnxqex3qBkjFbSt36xHqen5dnyEq2T6ZO4ky0pLc Qq3JxlzQiUjVErEqZtEmUWOXFmZGndCrmzZvn7KnKXz 5STqdNeZ5LFu2zLTjlgEkVeOJWOU43LeWDiuxlYN7W3w47BwsH vZj1JXficO7b0H1jutRvf1mE8lYU9IfC1//CaYN6IrVq1ebX2j9cLRxZkg31/HKwWsNsco0no/YgPySwb4cV1IvHfjyKhL3rBvywXas3lWHbZWNKKpqwvTFKzD74 xWoaDiG/UcbUV5bj4XZ2XhkdHZKiFXiTWKVe Lae6wGHj8ZgcdORqDXyQg8erLZCuCSbTfiT7k3tJpY5Q2FvQ1A UVERxj96Cg4U9QLqhuPY0aVoqluAxpr30HAoA0cPTkJtSa9WEa sfvR7AsOeuNrZIMpdzjnVPXq811LLYb3wVK8VKbUBtQG1AbSAV NhDN10rWeH7EKn1cPl5/x8Cl NVDU7F81wGsrahEQWUVtuw9hF/3nI3f9JqD4vxbsXrhWZj8yEnGB0n0h10Sq1f32xskVh8qMMTqf xhidZFDrJJc/WuIWL3ERay2disA4il426lfxKq8jyEaqWrLkfWyfXR3Pc 9xmO5RKz66elV7jWmlHmlfPcAPx99NB933nkd/uneU5vdr0bb0s5LZmvKbnhmMAIP5uFrfUqRU1jiRK3Sv83cVGG OuXPnOoTr1j0VCNyehcDF6ej60LOeWwG0Rh/25X1RLJ/vPf9T8LA/7BuNWI1FN9oPP9KW53JIWbTUJob88uxv10WT11KdLccvLzLsei mLNbX7 uUpy66zZfuV223svN3eLy/tpV5Sltt5aRdr6tXXXeY j1W2u52XnFjL3LJiPXfLd59TjldZrPLd7USWX2q3lzZ2WSry/Sbl45d3LcVDb Th7Nsy8cSgbGwpKkfBjnJsKCxDXtFe7K046HwPJKoDX1CVmbkY O3aUoaCgBFu2RB4FBbswd 48891rj0Geg1j06NHDHHadX94hVv0a2OUk3kiyCVHGlL9kLly4 0HyJ8ovUkKkF30KAR9 vgBeDTz/91OkTT SjPbZf3tbprHvGYeu2rdi6tRD3vzQehQWF5hdY/gq7ZcsWbN68Bfmb803dtm1Fhr0WUo2Pv/iNEU 57UxE6yfEqjtSlecSrcqIVYlaTUbEKskwOoMkOB955BGDDc pJ50cOk4kVUlaMfoxOzsbJMz4iEk8TiTHIdlHOcT1ggsuMI4o3 xrPx1mmv3I51s45D/UV3VFbehtqSm5E9fYbsGrqbwypSv1oJ zvh6HgzAsvnQ uY9eBawyxyjSeD/uSCLYfgeK4/PiNT2KVkdEkY8dP wBPT1mLokON2FHdhD11Tdh39BgqG5tw6MhRVNQcxmvvrsC0 Z8ZjP1kepXLPO064suD8 YfPf8GSDLy7aV2xCqJ1XsPPoV/VDyMq8vuwp9K/o5/3fxLfHP9WTjjgR/4zs0eyy8vtsSxi4uLTSTprH7/HIxWrZ AY0fmo6l2Dhqr38XRyok4UjEUNdtvaRWxmjs1YMhb2iTXijam2 wHojb6fjWq52obagNqA2kD7t4Fovlay1s PWM3LywMP7lM5dtYKnN3jXZz9cAbOfmQGfv3oTEyYtRQTe5yEI 3VDULLlVqzOPAtTHjnJ D3iP8ejI4lVvw9fTiUvt/Jqw4hV3ne1dL/i5TdKmWDtTr0iVsW3jIVUJQYik/lExmM/O2LVlimyJbXrmOchY8q5X8qXudof3qvG8 Sln9xEy2ctXobAdUMRuHsVrh cheI9e41/694WgNsAfJK7E3eM34nAxa8g8H8PYcTkDHO/xHu3RMf36sf7IvfHTaLahKqdZ99kE6teOkYr8yOG7HLm5YgmK5 Y6W67dXsplHDm328ST9 tvl7vHcp8nczw/2VIez1jutpQRrUzG8Grn7tfSuZeMWMtaku1Xb vvN5a08ZMRb7l7HPc55cmYXnXxjhetff93CtDl0Szc8to6/OLOT/D44ByU7d3fbM2jyYi1jrwS30Pz utvYMeO/aFH/Pdh69Z9WLeuCO 8M9NsA0DuiZwGI1PJC3EvVXJhr776Km6Wbn/UTRgrocYpUXJDn8FBUShxd1OagAHycnecnDEKvcTzW0pypJVZZ Le16oKcdvjHjLbZ1 /cgM89Kex4fPREtH7xFzTFteAGJxVGLVK9YLuxCr7guXnAu5alI pDKWJRqzKHIgZ9 0hufrxxx8bso9OFR8xYqQqSVXWk8DiS6xau14kwLj TGmMy6c/h/wll6OhuheOHHgAdXvTcHj3P7DhvXMxd0wPY7gkc6MZro0zYeE6 XvTyKkOsMo3nIzYQb8QqH4ninh3EdeB72zB3wwHsqGoIEauNqD xyFIdqDmNN4V7cN2QJViyZg UZD0adl6yRpPY8pcxNrNKhIrF67733tgmxKqQu15PrxC g4b3PwYYPLgltAzANx rnoOnwNDRWvYWjB0ahbk/PVhOr3A5g lPB7QD4vcPvkngIf8FP0/Z/o61rpGukNqA2oDZwYtgA/bVUr3U0YpU3Uwy IMHKF1wwYGTFihVmyyw PcWoTW4DcLT DZQUdMMai1yN1z8WYnXKkmrjpjKVvE2sLtudAftg42QQq8RZ8L ZTrwhS rj08 zH/9mOT4lx3nZ/Wy7ztu/q1c5rPL92sYznHpPnfsdjjz1mdJf/jjexSiz//HA/BG6ahcA/FuO2t0uwt IAcnLWGvx3l5ajaFcZ8ov34jaSqhf1R D8x3Fe2hNmz1U URivHfphI W8L5KPF6FqE6l2O bZN9nEKu1JDtFRU38bV2wUm/ZuA397ZRPuHpqP3/fMRp/xm7B3X J7qMY6V/Ik27cfNDxXz5490bt3b/PYP7e8lCezJSiQvBV/VCTHwSdbyBWSEyPnEo2fcojVWJVqqZ0hVhf GwI8UvDof7Tx WXufrlWLC yOp7EqlfEqkSnklSVvKS8aLWWWCUxRmeJjxS99tproMNJJ6d79 6GlWc5DYnkFduxfTTcW6pjxKoQq2y7eNzd2J13B44dfRb5H3VF buafUL//XmxfeRlmvv43Q8Rz3GhyxWkjHmzHtT/vxWz8tPvbJpULfSwp 8YbsZq9cikYtZrxzkhMnTQMk98aggdeeQdPjV CyZkrkJmdhemLl6HPuI9wY5 JmDHpRcx49p8wo/9PkDX7kah/lPa8ZZ52mZtYJanKgzcDXMs77rgDt956K7y2Agis 3cEss5o1VYAHJ EJolNfulkLpiLSY8GUFPaF6gbChyZgWN109BU8xYaDo3EkX39U bvr7qQQq5 ODBgSl/ZJUpd2QoeytTZq46t5dUjUBtQG1AbUBtQG2sYGxI9LJd4tEat8 mop IANFmCfRypQ3W/SFWUdyteHIG9hd0A05JFcfPcn4QPGQWkKsevmmNrHqVZ8MYlWw lpS fyLHoUOHIshVrp3IZF58VymTNJGx2Kel8ewxW7Ij3uPwhvr 839z3mvtW9dV2ULe1akh9vPf3XgqLt MnNTyFwzdsI3DAbgXs24eqRxXhpXile qAUVw4tQuDGxQhc0AeB/3sQP7r IXz0yTITrUpfPNk MO LEv2wb7KJ1Xgx1fZt892tOCvOidrAkrWluOm1TXjhnS3gC6wSl RNPP26F eCDD5ont3ldj6dvrG0dYlV CZKLYawC3O3cF6hkkpbusdzn/DJ3v1wrlhdZJVPHWPFrKWI12gWttcQqceNFmGQcCc8ZM2YYx4o vquIv9iStWM76ZFysSX7ZxOr0F7pg 5qbMKXXNzB76B2YM xOTO55Kgo/uQyTn/5NTI 12DgTq0Gz1xpylTYQ7/HC5OCbXvkmOGLDj5267YznnBMdbUYyMMJhzZo14FtTP/okC2NnZ6HHyJV4c042MpeuMGH1W7NeQN6M0zH96QBmDvhpzOSq PU/Rg2vCg7 Y0KEnycm1ItHIyAuGvDNSfPHixZg5cybeeecdcDPmQI TEVh8OgLz/i1hYpXjckzOPxytei4Wj/hxaBuAMcCRyThW9xaaqkeh4eBA1Jc9kjRidXNGAFN6BfDezMnm ZkeiVolFMmxVMNZUnQW1AbUBtQG1AbWB1NuA FypxDoWYpVPaQmRysgU jiMXmGECn0N sbcY7Xx6FCzHcDSGc86L7OKVXchViVSVVJiYBOr0wpegn2wPhn EKvUUvJnSl6P/RPKSPi0jczhXPmnolUo71jOS1C1PcLB917YYj PaY4oeXil9Zq4zn9Lj/Z/7MPex1pZ2xIU4eclKVhnXIL9wKy687xkELu6LwF/GI3DZmwhcOsbspRq4aAACFzyBwHl34ry0xwypyvs13luxb7L0E DnPjsyP 15K7r2ufXw6MjMzjT2JvHhTrqXYDfvyXI54ZWn71H HK8aKcUewAQYQMjqVPAl/ROWPbEyTqbtDrCZLKC/EJHfkQsU8y5IlP5oc VKPNz0exOrcVcUm8pQkabzHnM92Gocg2h6k0XCy60iS8WJFZ4n GxvWi3Hh gbfleeXdEatv3nsqZg28Ep8umWvshGOuzVqEma9egTe7n2LI3Z ZshjpzLLnw0sGj80PHl vJfKwpyVESk3ScRJ4t22tOJPHY3g4ZpyPOX0C4lyxTOef8SLyW bxmDzbPPxMw Acwa8F/IntOzxb8LmaetA8fmQWfKJlbp/HNM3hzQ6aWDzD2ZSPiSaDXE6rvfRGDSvyRErMqYxIrrwzmS4Hz n8S/is4w/oODj63Dk4BtA/Tgcqx2Nxqp0HN3fB/VlPZJCrG56J4CPhwTw3vMBjOl1ppknnUrOmzhQPxsnzeuFXm1A bUBtQG1AbaB924Dtd6VqrVpLrNLvoa9BQo57rGYtGYH58 fH/eKgO5/7CBf3LsZ5j2zFb7vn4me35eB7f8vC6X/9GF1umojbxnUxL666POM0dJ1yKv484RRcOPprOH/YV3D9gN aG0ESvtFw8vIbpUywlpSP dOf4z0AfUbOk34Vt8bySul30r9sKYK0rccjHjJmNGxYR19Rnrr iHN2HIVatLe3o67eFf0k/lrpMnD0Plz/8As64sicC5z KwHn34fTLH0TXB58xe6rSr d9Bdsm817Nxo33NgwaIUHK6NN4DvZh39bco3ItxUZtvTTfvr/LdX10fdqzDfBJFD5pK0cqdHWIVX6JydGagfglz4u0XKiYT9UXv 1tPjsWLjZC6sabsw75ueYmcx3php/NCEtDvF9NourMP 1JGIjq6 8ivt8SBTiPP3W1ac06nhPbAlHKINX8hoIGTnOM5D ZZxrqW1sPGmRdfOj0kV3kh93MI/coZqUrdjh07ZvSTi7mkrZk7 9LUfMX5f3Fb6Ngve g1nPBLBx2fgWcbbnKXpwrjzcxCrnQNzodAupS5JXiFZDrL71Lw iM X8JE6ucC28uuJ7r168zBGf 4qtQsvZOrJl1IdbMugg7PrsDh8teQOOhfjha8WSriVUSqitHBb AkPUis5k0L7rU66rX7jb1yzTl36tYWzq sg6bqQKgNqA2oDagNqA20zgaS5WtFW4dkEKv0jelr0K iP0dfnP4Vy6KNbdfRfyIxyUgZt5/PMsrk4VfPvpRhy3TnvfxGu0zwtlP6jvQpmdrllG2f08 KZc/Tth6PetpjujGJ59wQq9aWdvH0bW1bWQPei/GejC9VEzthXu7TZL1aO55ff pB35pBKrS5eA72YV/K8JPfUjnXUuyObXkuR0t9tb5138eKn KnNpC4DTjEamcAkRd8XmyE1I01ZR/2TQYGsV7YSQCRGOXFJ1Y9pR37sG ySCTKEVKOabLkCp7ElnIFY6Z0DHlIGdv6lYscO40VZ7tPvHn7o h5vX3d7zo3kKp2i/UXv4sNpDxmH3N3Ofe41T64PDzotlEtnn/YgaxiVWH3gZAS6nxw3scrxOBbHoP3R6RvR/1Z88NqZwS0A6tJRvbuPiVpdM uPWDPzfGx4/yJsXXYlStf HQc23xzzHqsFMwIgmbpqXJBIFUJ13cQAit4LgC xyp0aMPu6cn9XIeeJATFJtv2610TPE7/gKHaKndqA2oDagNqAbQPJ9LVsuXY WcQq/SDx3cUXj4dAYlv6vvTTxKeXlGW8H HhV8LY3n5Td6ldn4iH/H1C6PJ2 vY1uPRz1bGjPWubi3tIu1X7Laib/NtaaN0RZ4MC/3TZ3dz Va2vaULGxVjl571AbUBlJpA52KWE0lUCq7ff0hmituG/zXHtedDhUPOtd0gmMlVhlhwV5SVX8cyN43EcOvwkiLkFwLtPfQ UHino5xCrq0k3 yIH KF5zG3IXXIpV756Lz6b BtlTfomsSf FNdN hvUzf461GT9CztTvYs2Uf8fqt7 JVW99HStGfQVLh3zBRKaSTOXBSNUNk8KEKklVOT4ZGtwSgJGzv DE5URzOeNZN27av7y1dD10PtQG1AbWBSBtoCwIlmcQqfS/xwzrKWraBu2yGEDzaejwZV9PIv62OiocSq51jHTuq/anean J2oASq5VqPIkaj/Y7PrYjDn1bEqscS6I0Nm3aiPGPngJuASBkqjs9dnggGg 9gLqyx1Cx TbsWHEZChefjw2zz3aI1ZXjz8Ty0f/iEKvZ476KtRO/BEam8iVVQqBGSz8cEMCIx3 K3NxNhvSVqFW1zeNjm4q74q42oDagNqA2EI8NKLGq9hKPvWjbz m8vSqx2/jXWv2Nd485oAwF eemhGKgNdBwbGD9 POQYN24c3nzzTXOMHTsWY8aMwahRozBy5EiMGDECw4cPx9ChQz F48GAMGjQIr7zyCvr3748rr7wy5se9JDpWiNWRj/8XPp18ji pSpJViNVk7LEajVjdOjtg9qulTvZjedS5M35h65zUEVEbUBtQG 1Ab6Ew20BbEKn2ePn364Pnnnzc EH2hgQMHGr8oPT0dQ4YMMb4SX JK34k FH2p0aNHg76V Fn0ucT/Yqq c8fxnXWtdK3UBtQG1AbUBlJlA/RlDLHavXt36KEYqA10LBu45557wOPuu 82R1paGu666y5z3Hnnnbjjjjtw2347bbbsOtt96KW265BTfddB P 9re/4Q9/ EPMxKMXscq9Vb22AZDI1bYkVue EIASq0o0dCaiQeei9qw2oDZwothAWxCr9HmuvvpqXHfddcYHuv HGG3HzzTcbv4j Ubdu3YyvRJ JvhN9KB70qehbiZ8lfhdT9Zk7ls s66XrpTagNqA2oDaQChvgNokRxKo50/8UAUWg3SNw7Ngx8GhqakJjYyMaGhpw9OhR1NfXo7a2FjU1Naiq qjLEKUlRe29Uvq0zNzcXPXr0iJlY5c0dtwIQOfn5eRj50u3m5V EbPrgERw4OaBa92hbE6mdjA5j6eADD 16MvLxcsxUAdaSuJ8oNqc5TyRe1AbUBtQG1gY5sA3S6Uq0/fZ6VK1di7dq1xgcqLCw0L HkzRBfDMQ92u2thOhD0ZeiT0Xfij4WfS36XPS9xA9r9w6jKqgI KAKKgCKgCCgCKUVAidWUwqvCFYHUISAOfVsSqyRo5a2xfOSeXy Dvz34Hw3ufa15iRYK1prSvQ7CmklgloTr9qeCLqzImj0RxcbHZ BmDv3r1GR90GQEmGVN kq3y1MbUBtQG1geTYAL2lVGOpxGrqfFKVrAgoAoqAIqAInMgI BKrgUAAeigGagOd2wbOOOOMuG5kZDsAIVfLysqwa9cuE/Exd9YUDOtzkYlgXTr2LGz79EZU737KvLwqWXusrp8UwEevByNU x/Q6E5PGvGzGpg4kekmqSrSqEqvJudlN9Y2uytd1UhtQG1AbUBvg zViq7YA j/q1nduv1fXV9VUbUBtQG j4NtARCdqoxGpHnJDqrAicKAgcj4hV3vTY5CofmeOjcyQ1SW7u 3LkTn674BOOGPmWiWCc9GsD7r5yO5RPOwsb3/w/FKy/H3vVXoarwGlTmdcWBDeejIudc7M0 C2UrfoA9S/8duxadhuL5XwZJ1DUTAvhkaADcP5WySKaO6N8Nixa H/H4Hgle6kLCl1sAKKmqN mpvkFX WpjagNqA2oDybMB m6pxlMjVk8UD1nnqQgoAvEisHTpUrR0xCtT2ysCiSBAYrwjfpR Y7YirpjorAoCzt1dbbgUgNz0kLoVgZYSoEKwkOHfv3m22CCDJu n37djCSdfTAB0w06/De5xiClCSpHPNeORUfvPQ1zOjzJaeMdSN6/cSQs zLyFQStjt27DCP/EuEKsdzR6kqqZq8G11Zb00VU7UBtQG1AbWBVNoAHbtUyqdsJVb VfVYEFAFFwB BaMSqfy tUQSSi4ASq8nFU6UpAopACwgcr4hV 8bHJlgZLUqClUQnCU9GsfJlECRB QsOidaioiIUFBRgVsZbZn/UvHe/iM3vfRfbPz4fu9d1w6x /4y3RvU3bfiCLZtIJWFLmZQtL5iwH/tXQlVv m3b1Lzag9qA2oDaQMexAbo8qV4vJVZbcCy1WhFQBE54BLzI1RM eFAWgTRFQYrVN4dbBFAFFoD0Qq3IT5CZYJYqVJCtJUCFaZbuAt WtzMP7RU7BhypdQnvUzVG29Dnvz7zIRq8uXLY3YN1WIVMoicUv Z9iP/Sqh2nBtnsRdNdc3UBtQG1AbUBmwboFdnn6cir8Sq s6KgCKgCLSMgE2uttxaWygCFgKl89Gve3d0d45xWGtVA6WY368 7uvebj9KI8vCJEqthLKzcPKRFvAQrDfNYW5iOLnZ5l3QUml6u9 lJutU8zArzbFaZ3QZf0oKTgMF0QCHYI6xSSFVE8Lw2BQBeYriY f2vBXxg/31pwi0G4QaE/Eqn0DJCQrU 53ShJUiFaSrIxiLS4uxuiBD2L605/HtgU/RFnOpXj/5X/FyAG3mchWtiGh6iZSZf9UJVP1hty2Oc2rPagNqA2oDXRsG6Bzl eo1VGK13biwqogioAi0cwRIrurHQmBeWgTPZNUctyy5rwhO67h pYg1MYlVI08J5SOt6I7rf DucHuL utzdB4/3HYdx/fphvg zqsSqhWcwGyQ/IxZbDJLkpkVazksLhIyCfULkKwCWu4nSoDy/doVI7yL95yHNGsNRz4zdxRqffXgeIlbDDZHeRfRyCjWjCLQbBN orseq MRKiVUhWRp7ykX5uDzDypdudfVWZz8vLNXVso4/5d ybZLcd6Lmup9qA2oDagNqAnw3QufKrS1a5EqvtxoVVRRQBRUAR iIoAeSASbHJEcEp PVsKoJN pp2b 3EF7nHsLumYJ4F7wmOJjGSlIZ1tzmtemls378GEWHUHF3q39gh u5BxtYD1x8ZHmF4wYIlaziFuXNKTP xDjuoejVrMG98A911yIu1/ojn4 zGqnJ1bFqL1SL7i5wBELZTfiolmkZ9h4IglTcMGsxRbjAaK0C/UJk7X2wCGDSpsHZ0zqYp9bzZ02VplmFYH2gkBHIVbtGyKSrLIX KyNSZQ9WbhEgUaokVdlGCFm7v b1plxtQG1AbUBtQG2g89kAfatUr6sSq 3Fg1U9FAFFQBGIgoCLA4rSMrLKcEwtB9AZTinNHYHq4pciJTPi LxjwJ6m7PtFzw0WluYIL4yNWYx7axcG5 3nj4m7V/DyCdyOx vg9uDBtnnkivXR P uxf24DwEjVQsy7 0Z0f9x7O4BOT6wSwlhJVbblwjjMu8VomzIuqvULBH8NCG8FIBG niUSsmpFNpKlNyEYsvzHeeeaPg22EPJXUaduC4TntNKMIHCcEO iqxKpGr8qIrbg/AQ/ZQtfdPTfVNlsrvfDfnuqa6pmoDagNqAx3PBuhKpXrdlFg9Tg6r DqsIKAKKQDwIkDty CGrYwSHFOSMDOfUpQsCfOo5xPM4vI773IiSJ5zdTzf7EKtCpJp 0XpBnMjwWx6csiar10MfiwFripjgPaROhv8OZCUdGPWXM0NPVo qMHPhZ6we04vXBtCRenT/BJb2vnTbJ 5ulvp6x0Eno4 6t2N9sAXBiqLHz5Gtx44z2YZsZ7E/d074FJHtsBnBDEKjGwydWIhXKd2MYhVQ7ZykWSUwDYAAAgAElE QVR3Fsg88x8ypEhDEeOy 4e3AggblFc7h9SVzpKG/sCCRhAM8Sap6xgw27n1k76aKgLtCIGOSKzypkkiUYVgJZEqh 6h2vFuhlN9I6zy1SbUBtQG1AY6vw3QvUr1Oiux2o6cWFVFEVAE FIEoCBguSQhEmzcK9WE9eSGHX2K58DyhiFfhdyQ1XaWNm/8xT0Rb/BLH5rhCWrrT0LaVzsPVIbm2PhHj s3V0SdMUHr1k/na0aFS5kTTWmM4dVZZs/ccBaxtNx09XLyYjZPVxsGSODkgAMjqg3t6TAq mIp7rFpjZPW5zXqpVfAFVz08mNUThlgliLFNNgikjbNjaFwU6w E5cEFYR9h420rCObDhhS9nTOOI8JqbxmEbXCOAbt0c0RoRhFoZ wh0VGJVbpyEYHWnUq9p57 R1jXWNVYbUBtQG1AboA3wk2pbUGK1nTmyqo4ioAgoAjEg4HBF5 GmEbA0EozVtPschViWSNMQ3OTxP6KlqO1AwHIxn8UW2Tm5CVc5 DxKoti0Qs92R1 C9LX6fMls28xU3JNpiOvlZ/jkMZTl1oLkau6OTZPkQWEwvWWxycrYrB2MI2jIuZqHkSPQJrqz PLnfZZfdDD8xF/bgPQHePWhjsWvnAPuvdtvh1AbFxjWE57yfH9MfwEJkyYYBhkUS wpE3ItrgnR5gB 5e69U40yNHLLIJwyfwI2YnHZXoxNxvawbDHSqEZlxtb/FIH2gUBHJ1ZTfQOl8vVmXW1AbUBtQG1AbaBj2AA9q1SvlRKr7c N/VS0UAUVAEYgHAeF2hK9hX5aR0pHUyCPHFOJ57PJwP0aFWhxSBN GYGLHqppXsccNzdG87EK6JIFYdsja4x2pY7/A8w4GG4TLhurzaWyOxgw xGg0XSghG0/JlVPMiBAZPqJNNrErE6rw02e4TQOilVqWUlR4sL0y/G491556rkUJb4iHteTo9Db8YqZ9nO3awt2gQotn0D0csB fDebt5SGfEZpnUEqvNhjs BYXpaXD2fTg KuioikDSEVBitWPcLKb6RlHlqx2oDagNqA2oDXR0G6CTlOo5KL GadFdUBSoCioAikHQESE6SXHMOIb9sQixqxGqkSg7B1oxYDBKG QZ4oRmLV2TKAJJ5FvFFfvrDJilgl4ShzcBOwjobUya40BF/o5VUe83UHKJquEkTo1d4ZyCu4MfQYf1RcggI4L4c8DRHbMrfI/XALkZ4WIjipV glViEpJuI2ON15SLOJV0tPyvX SMClVeLOdLy4RY9WvnlhpcP6OPex3YlHiG1sYmtN1S5PyEIFZl spoqAp0JASVW9UY61TehKl9tTG1AbUBtQG2gLWyA/lmqx1FitTN5wToXRUARUAQUgXaJgEWomj1qHZKcUcZ8u1GhRbA 2n4E/scq2Nhlun7NciFW7vLl8uySCdA RqFIfQSZbJKvUu1MlVt2I6Lki0EEQUGJVb3ZTfROq8tXG1AbUB tQG1AbawgboeqV6HCVWO4iDq2oqAoqAItDpEJAoynAUayDgjrz sPJM2pGSXNKQbIjU8r8J56UjrIgRruNzOOZGwnpGrkcRqOJI0A WLVjtQ1kcKyNkGCNiw7MnrV1tXOK7Fqo6F5RaADIaDEqt7spvo mVOWrjakNqA2oDagNtIUN0P1K9ThKrHYgJ1dVVQQUAUVAEejYC BRyb9nIbR26pKXDxbU2m2PsEaskU4UMDaWybUSzyFbXMDap2qw quO2BRqy6gNFTRaCzIqDEqt7spvomVOWrjakNqA2oDagNtIUN0 FdL9ThKrHZWj1jnpQgoAoqAItBZEIidWLVn3FLEKiOGQ1sFRCF VKZGRqmY/Wevx/4joVXtYK68RqxYY7T1L1ty19UN7V1n1SyECSqzqzW6qb0JVvtq Y2oDagNqA2kBb2ADdpVSPo8RqCp1SFa0IKAKKgCKgCCQBAX9iN XI7hUhezCZWvdqFiVVyavZ2AyRRI8oiol7dkbD E0yMWDV7ELj2hGjG/NqTowKREwwIY2zrZuSGw3ntN4/ZzVKRdzautYUbfexNcOVtapFlnn1tOa48GW97MZmPZa6tJlaPF 77OG pCNuOlh9MmgMg3y7nA01MHASVW9WY31TehKl9tTG1AbUBtQG2g LWyAzk2qx1Fi1XEhNaMIKAKKgCKgCLRLBPyJ1XaprqNUQsSqIf jS0lxkIIlUi2wleebQyEFS1Tnl8HxbWDrfCmZ92MdhiNnHkmc1 S25WCF/3WMHxu0S8Xcxd5tc3Ng3jJUrjbd9Mi OBryFRXdhG2EYzLU34dYStNG iJQCUWNWb3VTfhKp8tTG1AbUBtQG1gbawATp2qR5HiVV1nxWB/8/e 8ZKlp3lvVtBkciHjNEVkRglJveOZIlIJBfQnfuhEkWEmCRY0Si Kg7BE1PDB98AJkjMCBkFszIQ5IUoizGFI4tARfRsiUAsxGM9Fx 8fWjGfGZhjauOcY7B7jOe72mIP79NDtbrtpenq6e/xevbvqrXr3qrX/VNVeu3ZV/UqqXv/ftdaznjr1rqdXrQ0CIAACINABArd3RT6bTd4Xdxt3ukHCqp1E1 ctod8VLoyr8mVjqRUCNZ02Usinhz92DkNkpz1GeCrPjy3DtBKk JncO6wy51vEHbqWUNROHxZbc2V21gdXyez58yWpvhMRpW9uOvm FMuVvo52dhclwUsR/mFPO0rPb6eE PR6ThK RCZy7ghEY8Awiqb3dSbUOzDMTgAB AAHOiCA rfpO4HYdV7kcRBAARAAATWG4EDObWzL8c6yeN92dnelu1TB4Up H5zalm2rUyhpITGnuLo5wqoTxaZ Aj8W7oriY0Fccz/5NhF2vGzafiygZtH7RMdipLtM1uz7S2Wtns8TN/Zxn3mkKOZN2kzmEcsb2ii2LdqtTtkYrdakj GJXhWjfV5YX9uN84K5 XZmP59/x/jqOPTDMXyPTq4W1tkEZLtmIWsmwo8ntbkRhFU2u6k3odiHY3AA DsABONAFB9SbS90Pwurm szMHARAAAQ2CYHj/R3ZViHVRFMVVndOyamdHdnPldaR2LqzIztWJwVAc4irGyOsqpA 3EcrCu0FHIuNe8URi3iY4oah5UWE1PwWrpyndz8cLQtxIcPVXC YziXug1wbEo7JXd3 nFUY2bEDgKB1uyNZVnp3V929nYaGMctgrsjITS2JzKBNJx3UBk HY9K8zvGtyDwOjHcxhTjQSzP6hNOEEBYZbObehOKfTgGB AAHIADXXBAvZvU/SCsTnxIYiAAAiAAAmuOQC6muhOrO/tysL8jOyNlVU rntpXwdXV2XbCa1vwzCiuboiwquJfcMIwch3A1tT9q8OfuHttN SqejYU/O7047GssGPoTmlFhdXLK1UTLgrBXSo5A1BzXC ab54d5ZW3HRkojNkarUBjrSIT0eVY/iocaGQmqh7tbEl5fm/exDHy9mOrjo0nr/EKBPZZnGBFOEEBYZbObehOKfTgGB AAHIADXXBAvZvU/SCsTnxIYiAAAiAAAmuOQERYPZYDObV9Sg6szEKFQuPzCqtfcve p rtVy IVd65uhrDqhbmchxFRUev406bG1zzfnwR1Aq2v44RaFRIzvQdU Bbnxz8nLT6zGT3LqGF2/Xt3N /X3mk6E2eGQQhFVc31eVVubVHloQumkhrc3wifALR9 DI RERUlSzDdavG3w9/sM5Dfu108DDk7 xvAkuxGIIIKyy2U29CcU HIMDcAAOwIEuOKB Tup EFZj3iR5IAACIAACa4lAKJqOTqbm96pub0t 3aqvswgIswqrKrhe9U9rmnS GcLqZL69j02Llr0fcisD9KdZWzFYYmRT8S2BYynZCKtsdlNvQr EPx AAHIADcKALDqgjlbofhNWluKt0CgIgAAIgsAwEvGgaxvXUqo7J 5y8yxlmF1Y0/sboI2F209Sc53cnXLrruRR Rn9q3Oq5Nx7dVMBc3hrDKZjf1JhT7cAwOwAE4AAe64IB6Ran7Q Vhd3PfEAgiAAAiAwIog4EVTH/fD9/kan/cqAG8zjHPHahZCQhoEQKBHCCCsstlNvQnFPhyDA3AADsCBLjig 7lXqfhBWe TEMhQQAAEQAIFkCBzv78j29vb4XXhIle81tbA6o6iqQ MqAL9AxEEABJIjgLDKZjf1JhT7cAwOwAE4AAe64IA6Tan7QVhN 7prSAQiAAAiAAAgMEZhDVNWGCKsQCARAoFMEEFbZ7KbehGIfjs EBOAAH4EAXHFAHKnU/CKuduql0BgIgAAIgsKkIzCmqKlwIq5tKGuYNAktCAGGVzW7qTS j24RgcgANwAA50wQF1pVL3g7C6JIeVbkEABEAABECgIQIIqw2B ohoIgEA7CCCsstlNvQnFPhyDA3AADsCBLjignlHqfhBW2/E/sQICIAACIAACqRBAWE2FLHZBAASiCCCsstlNvQnFPhyDA3AADs CBLjigjk7qfhBWo 4kmSAAAiAAAiDQGwQQVnuzFAwEBDYDAYRVNrupN6HYh2NwAA7A ATjQBQfUc0vdD8LqZvjHzBIEQAAEQGB1EUBYXd21Y QgsJIIIKyy2U29CcU HIMDcAAOwIEuOKCOWOp EFZX0t1l0CAAAiAAAhuEAMLqBi02UwWBPiCAsMpmN/UmFPtwDA7AATgAB7rggPpVqftBWO2D98oYQAAEQAAEQKAcAYTV cmwoAQEQSIAAwiqb3dSbUOzDMTgAB AAHOiCA ompe4HYTWBM4pJEAABEAABEGgRAYTVFsHEFAiAQD0CCKtsdlNv QrEPx AAHIADcKALDqjXk7ofhNV635IaIAACIAACINAeAocig0wk0/dA5LDeMsJqPUbUAAEQaBEBhFU2u6k3odiHY3AADsABONAFB9Q9 St0PwmqLTiimQAAEQAAEQKAWAYRVWVWluHZtqQACa4IAwiqb3d SbUOzDMTgAB AAHOiCA qape4HYXVNHGCmAQIgAAIgsCIIIKwirK4IVRnm5iKAsMpmN/UmFPtwDA7AATgAB7rggHpzqftBWN1cn5mZgwAIgMDmIHAgp7a3 ZXv83pH9g33Z0fSpgwIMB6e2ZXtnX44LuW0mEFYRVtvkE7ZAIA ECCKtsdlNvQrEPx AAHIADcKALDqiblLofhNUEzigmQQAEQAAEeoaACqunpCChHu/Lzs4pObWzI/umouZ5O7LTqrCqQqq/S7VMWA3rTSBc1V/OHx0d5ZPITp8 navaNqVVnZCNnxAE1h0BhFU2u6k3odiHY3AADsABONAFB9RnS9 0Pwuq6e8bMDwRAAARAQKRMWN2Xg/0d2Rkpq3pa9dS Cq6jE6sqtG474XUuKE1INXHV0v7hVZZndYodraoOibBaXEdSIL AyCCCsstlNvQnFPhyDA3AADsCBLjigzlfqfhBWV8bFZaAgAAIg AAJzI1C8CiAXUvPTqSqgjkRXS1uofbUqrJqQaiJqWXp6kgir05 iQAwIgkBABhFU2u6k3odiHY3AADsABONAFB9RdSt0PwmpCpxTT IAACIAACPURAhdTRHaujk6n5varb25Jft qF1VZG74XUkZiaaRh7z3didW9rILuHwWAPd2WQbcmey47Wy8sP ZXeQ5VefZoNd8aYKbXKbo3pZJoOpTl1nIsKJ1SIepEBgZRBAWG Wzm3oTin04BgfgAByAA11wQJ2v1P0grK6Mi8tAQQAEQAAEWkHg WPb1XlV9eFXhJ/ jO1hbF1Z10Hsig5iQ6vPioqq2Lj xuidbmQqdobCq QMZDExYLas3AnRvS7KtoQS7t5XJMBppo8LqqF6TpUBYbYISdUC ghwggrLLZTb0JxT4cgwNwAA7AgS44oG5W6n4QVnvozDIkEAABE ACBdhE4ODU8japW85/3n5KDMgHV5 d1F71j1aZSJa6Wi6raulxY1VI9beqFVUtraMJqrJ6NS RwdzA5fepE1inbCKsT0IiBwDojgLDKZjf1JhT7cAwOwAE4AAe6 4ID6a6n7QVhdZ6 YuYEACIAACOQI5ALpdv5g u26n/wnE1Z1JOG1AHpitVpU1VYqrNp7ekVNSB2WTE6cNhdWJ230cO3k 9GpUWB2PxYu206PSHE6sxnEhFwR6jwDCKpvd1JtQ7MMxOAAH4A Ac6IID6nSl7gdhtfeuLQMEARAAARBYKwS8uFovqurUm59YVTF1 IsLmYuz4ztSiAOshbXxi1TUqtHH5Poqw6tEgDgIrhADCKpvd1J tQ7MMxOAAH4AAc6IID6n6l7gdhdYWcXIYKAiAAAiCwJggcimxt 5QdYm0youbDqrdWdWNU7VEenTt0p1cLp1alrBib2tR4Pr5rgQQ wE1goBhFU2u6k3odiHY3AADsABONAFB9RBS90PwupaucFMBgRA AARAYA0RKBdW7QFTw1OqxedKeWE1Vs8Jq7mAOjrpOj7hOt1GT6 nmp2D1OoBxvXLAObFajg0lINBrBBBW2eym3oRiH47BATgAB BAFxxQhyt1PwirvXZrGRwIgAAIgAAI1FwF0F AEFb7uzaMDAQqEUBYZbObehOKfTgGB AAHIADXXBAHZ7U/SCsVrqVFIIACIAACIDA0hEoP7G69KFVDgBhtRIeCkGgvwggrLL ZTb0JxT4cgwNwAA7AgS44oN5W6n4QVvvr0zIyEAABEAABEFAEE FbhAQiAQKcIIKyy2U29CcU HIMDcAAOwIEuOKAOVOp EFY7dVPpDARAAARAAARmRgBhdWbIaAACILAIAgirbHZTb0KxD8 fgAByAA3CgCw6oP5S6H4TVRbxO2oIACIAACIBAegQQVtNjTA8g AAIOAYRVNrupN6HYh2NwAA7AATjQBQfUvUndD8KqcyKJggAIgA AIgEAPEUBY7eGiMCQQWGcEEFbZ7KbehGIfjsEBOAAH4EAXHFB/LXU/CKvr7BUzNxAAARAAgf4hcCgyyPTiVJFsIHJYP0KE1XqMqAECIN AiAgirbHZTb0KxD8fgAByAA3CgCw6oe5S6H4TVFp1QTIEACIAA CIBALQIIqyv7NK7ataUCCKwJAgirbHZTb0KxD8fgAByAA3CgCw 6oa5a6H4TVNXGAmQYIgAAIgMCKIICwirC6IlRlmJuLAMIqm93U m1DswzE4AAfgABzoggPqzaXuB2F1c31mZg4CIAAC64vAgZza2Z fj8QQP5NT2tmyP3zuyf7AvO5o dTCupZGDU9uyXWhbKG4hgbCKsNoCjTABAikRQFhls5t6E4p9OA YH4AAcgANdcED9pdT9IKym9EqxDQIgAAIg0DUCx/s7QwG1II6qsHpKChLq8b7s7JySUzs7sm8KbJ63IzuFtovOQIVU f5dqmbAa1pv0yx2rEyyIgQAIdIAAwiqb3dSbUOzDMTgAB AAHOiCA o2pe4HYbUD55QuQAAEQAAEukUgF0jDE6sxYXVfDvZ3ZGekrOpp 1VP7KriO2qqdbSe8zjULE1JNXLW0f3iV5VmdYkcIq0U8SIEACC RGAGGVzW7qTSj24RgcgANwAA50wQF1mVL3g7Ca2DHFPAiAAAiA QPcIRIXVyVUAuZA6rjM6zWppC3XUGm9NWDUh1UTUsvQ0XAir05 iQAwIgkBABhFU2u6k3odiHY3AADsABONAFB9RdSt0PwmpCpxTT IAACIAACy0HAi6NTI1AhdXTH6uhkan6v6va25NetVradMtYgww upIzE10zD25sRqA0CpAgIgkBoBhFU2u6k3odiHY3AADsABONAF B9RnSt0PwmpqzxT7IAACIAACnSNQKY4ey77eq6oPryr85H90VU Bl23lnsicyiAmpPi8uqmqPnFidF3fagQAIzIUAwiqb3dSbUOzD MTgAB AAHOiCA oIpe4HYXUud5NGIAACIAACfUYgFEcPTg1Po qYtUwfZBXWsfn4/LzuonesmuEqcbVcVNXWCKuGISEIgEAnCCCsstlNvQnFPhyDA3A ADsCBLjigjlPqfhBWO3FP6QQEQAAEQKAjBI73d2R7e3Kf6vjn/bE8O7Hqx5ZMWNVOwmsB9MRqtaiqrRBW/QIRBwEQSI4Awiqb3dSbUOzDMTgAB AAHOiCA o0pe4HYTW5a0oHIAACIAACIOAQ8OJqvaiqDRFWHXxEQQAE0iOA sMpmN/UmFPtwDA7AATgAB7rggHpNqftBWE3vm9IDCIAACIAACBQROBTZ 2soPsBbz4ymE1Tgu5IIACCRCAGGVzW7qTSj24RgcgANwAA50wQ F1lVL3g7CayCHFLAiAAAiAAAi0hADCaktAYgYEQKAZAgirbHZT b0KxD8fgAByAA3CgCw6o55O6H4TVZv4ltUAABEAABEBgWQggrC 4LefoFgQ1FAGGVzW7qTSj24RgcgANwAA50wQF15VL3g7C6oQ4z 0wYBEAABEFgZBBBWV2apGCgIrAcCCKtsdlNvQrEPx AAHIADcKALDqhnlrofhNX18H ZBQiAAAiAwPoigLC6vmvLzECglwggrLLZTb0JxT4cgwNwAA7Ag S44oI5W6n4QVnvpznY6qHtHB9Lk3emg6AwEQAAEQGCMAMLqGAo iIAACXSCAsMpmN/UmFPtwDA7AATgAB7rggPpNqftBWO3CO 1nH03E1LBOP2fCqEAABEBgvRFAWF3v9WV2INA7BBBW2eym3oRi H47BATgAB BAFxxQJyt1PwirvXNlkw8oFEtnTScfIB2AAAiAAAgUEEBYLcBB AgRAIDUCCKtsdlNvQrEPx AAHIADcKALDqjPlLofhNXUnml/7M8qoNbV78/MGAkIgAAIrBIChyKDTCTT90DksH7sdcLq3tZAdkM7h7syyLZkL zd/KLuDTNRONtid6vJwdzAs03J9b2mrPdmytNnJbY7qZJkMpjotzu Xo6CjPyE6fPi3b29vj0roJjSsSAQEQWAoCCKtsdlNvQrEPx AAHIADcKALDqgjlbofhNWluKszdVoncC6zfKaJUBkEQAAEQEBy JbU1YdXEz1BY1fyBDAYjYXVvaySWiuxtZZLrpiVroSKrCqYWar VxXIXVqsaBTYTVABCSILAqCCCsstlNvQnFPhyDA3AADsCBLjig vlfqfhBWnhLlMsnbXvfiLIqEAABECgrwi0fWJVT6N6YdXSGg6F 1bEwqpA4kXUaIRVknRg7Ot2q7XM9FWF1GjJyQGAdEUBYZbObeh OKfTgGB AAHIADXXBA/bTU/SCs9ssbnlXU7Ev9fqHIaEAABDYXgQM5tb2d/ pcf3m fepgBIXPPyV57vG 7BTqDKsenNqW7Z19OU4G4nzCav4Tfb0 YOplQuqwYHIidSKsTvKqhdWCAOuvArDrAwpXAdg1A1MDGmdwYn UMBREQWC0EEFbZ7KbehGIfjsEBOAAH4EAXHFAPLHU/CKvL93P7Io4uOo7lI8kIQAAENh6Bg1My1lLlWPZ3dmT/WETFUss/3t8ZCq4qrO6cklOjOjl2ed6O7LQqrKqQ6u9SLRNWw3qT1ay ktQLqxqf3IGai7GDXdkb/bw/t1h6YtWdVs3118mVASq4Du9dnYypKMJO8n0MYdWjQRwEVggBhF U2u6k3odiHY3AADsABONAFB9T9St0PwurynNxFhcw tl8emvQMAiAAAiECekpVT6daOCrPxdN9OR6FB/s7sqPqq4wE2H0VXEcnVrXO9lCcDa03T5uQauKqpf3DqyzP6hSt NxdWfbvJiVX/8//J6dWikBoKpVrPHk4Vlmkvvtz36uMIqx4N4iCwQgggrLLZTb0Jx T4cgwNwAA7AgS44oO5X6n4QVrt3cvsoiLY1pu7RpEcQAAEQCBH Qk6p6HcDoJ/ hsGppE1jD9DhfRFoVVk1INRG1LB3OR6RcWFVxdHJCtfhcKSesi jvJaj/rz3/qbz/nL4qswxF425O7WvNTsNrn2M70eC0HYdWQIASBFUMAYZXNbupNK PbhGByAA3AADnTBAXXBUveDsNqdo9uWeNl3O90hSk8gAAIgUIW AnlTV06bBidVQSB2dVNU7WfPrArywWmW cZkXUkdiqt6VGn3Pc2K18UA6r4iw2jnkdAgC7SCAsMpmN/UmFPtwDA7AATgAB7rggHpGqftBWG3H/6yy0nchNMX4qvCgDARAAAS6QmB4t2ogrJpwaqEOJj Z6h5qZVcBtDbQPZFBmZhq XFRVYdQfmK1tQEmMYSwmgRWjIJAegQQVtnspt6EYh OwQE4AAfgQBccUK8pdT8Iq2l80xRi5arZTIMsVkEABECgHIHj/VP5w6qGNezEatXDq0Z3qXqTU4LronesmvEqcbVcVNXWCKuGISE IgEAnCCCsstlNvQnFPhyDA3AADsCBLjigjlPqfhBW23VPV038T DnedpHFGgiAAAg0QODglOhP u2d/7Q/b6Yiq XXnExNJqzqQMJrAUZXAxxWzw1htRofSkEABFpGAGGVzW7qTSj2 4RgcgANwAA50wQF1kVL3g7C6uCOaUpxcdduLo4sFEAABEFg3BL y4Wn1S1WaOsGpIEIIACHSCAMIqm93Um1DswzE4AAfgABzoggPq OKXuB2F1fvd01UXPrsY/P8K0BAEQAIF1ReBQZGsrP8DaZIYIq01Qog4IgEBrCCCsstlNvQ nFPhyDA3AADsCBLjigzlHqfhBWZ3dBuxIk16mf2VGmBQiAAAiA gCGAsGpIEIIACHSCAMIqm93Um1DswzE4AAfgABzoggPqOKXuB2 G1uXu6TkJn13NpjjI1QQAEQAAEQgQQVkNESIMACCRFAGGVzW7q TSj24RgcgANwAA50wQF1mFL38/D998sLWSYHWSbns0wOs0xeyTI5yjK5lGXyapbJlSyTa1mWj XGjRty8 ZNuXXrlty fVvu3Lkjd /elXv37skbb7wh5ocldfY6Nt61CLmu/XW8bHQHAiAAAmuDAMLq2iwlEwGB1UDAHHp17tXJV2dfnX51/nUToJsB3RToRuX69ety9epVuXz5shwdHXnk2i0AACAASURBVMm FCxfk/Pnzoqc3Um9ksM mHA7AATgAB AAHKjigHpeVeVtlM10YjXLch9qE4TVdRU3lz2v1dhNMEoQAAEQ 6BcCCKv9Wg9GAwJrjwDCKpvUNjaa2IBHcAAOwAE4sGwOqNOWeg wIq0XXeNnC4yb0X0ScFAiAAAiAQB0CCKt1CFEOAiDQKgIIq2yE U29CsQ/H4AAcgANwoAsOqIOUup8mwuqrf/yMXPnMc/Lllz4uN7JsLa8C2ARBsy9zbNXxxxgIgAAIbAACCKsbsMhMEQT6 hADCKpvd1JtQ7MMxOAAH4AAc6IID6l l7qdKWD365Efk0sHTEgqrX/3c76/VHat9ERw3aRx92jswFhAAARDoOwIIq31fIcYHAmuGAMIqm93Um 1DswzE4AAfgABzoggPqoqXuJyasXnhhT175xL7EhNXrn31ebma Z/MXhH8hfXji78g v2iQxs29zXbMtCNMBARAAgYYIHIoMMpFM3wORw/pmCKv1GFEDBECgRQQQVtnspt6EYh OwQE4AAfgQBccUPcodT9eWP30R5 Qz338SZlFWH3t4h/K7S98Mn9gqD441PywFl27JKb6JjJu6niSLC5GQQAEQKDXCCCsy qoqxb3mFYMDgRYRMIdenft79 7J3bt389MUt2/fzn 2pk yvXHjRr5RuX79uly9elUuX74sR0dHcuHCBTl//rzoJiP1Rgb7bMrhAByAA3AADsCBKg6oe1RV3kaZ jzPf/DX5Nz GWkqrOZXAWRZfmLVhNXXX/mk3PniubmE1VlExTZcxln6o 6BpMagjTXFBgiAAAisDgIIqwirq8NWRrqhCCCsskltY6OJDXgE B AAHIADy aAunKpx/Bvt35wLmFVrwK4nWUSCqt3//RF0beKcVWvNsS6KvtlZW30i412xdaytSIfBEAABNIgcCCndvbl WI0f78uOxa2zWJ6VtRIirCKstkIkjIBAOgQQVtkIp96EYh OwQE4AAfgQBccUG8pdT8phVUTIL3XZ3ltht5 VbzNPrGFuFrFNcpAAAT6icDx/o5sb2/LtompMRE1lrfQdFRI9XeplgmrYb1Jp6v6y3n9VbC stOnT fA25RWdUI2fkIQWHcEEFbZ7KbehGIfjsEBOAAH4EAXHFCfLXU/iwir cOrsiy/Y9WuAvAnVhEf2xUfNwHPdd nMD8QAIEeIOCFUx 3ofk8jW/vyH5 vNUqzBqakGriqqX9w6ssz oU 1hVHRJhtbiOpEBgZRBAWGWzm3oTin04BgfgAByAA11wQJ2v1P0 grCJ 9lGwXZmNBwMFARBYPQSmhNPt4SlWPclqb3 itTVh1YRUE1HL0tOQIqxOY0IOCIBAQgQQVtnspt6EYh OwQE4AAfgQBccUHcpdT LCqt6x rdLBNOrCLQphBoE24ZMA0CILCpCITCqomohocvt7yFQi kjsTUTMPYmxOrC0FNYxAAgXYQQFhls5t6E4p9OAYH4AAcgANdc EA9o9T9IKwiiKYQRNu22c4uASsgAAIgEDywKiaixvIWBm5PZBA TUn1eXFTVrjmxuvACYAAEQGAWBBBW2eym3oRiH47BATgAB BAFxxQ/yd1P20Iq7e/8Em5l2Vy54vnhDtWEWrbFlW9vVn2BNQFARAAgSgCXjj1cavs8z S 8FUAZrhKXC0XVbU1wqphSAgCINAJAgirbHZTb0KxD8fgAByAA3 CgCw6o45S6n7aEVb0K4I0sQ1g9Qlj1QmiqeCebCjoBARBYOwSO 93cm96hub8up/X3ZqboKoFVhVeEMrwXQE6vVoqq2QlhdOyoyIRDoNwIIq2x2U29 CsQ/H4AAcgANwoAsOqMeVuh EVYTQVOJnF3b7vSthdCAAAiAQQ8CLq/WiqlpAWI3hSB4IgEAyBBBW2eym3oRiH47BATgAB BAFxxQZyl1P20Kq3oVwNdGp1a7ENXoA1HYOJBsY4FhEAABEEiC wKHI1lZ gLWJeYTVJihRBwRAoDUEEFbZ7KbehGIfjsEBOAAH4EAXHFDnKH U/CKuIkyZOrkPY2oYCQyAAAiDQIwTqhNW9rYHsHgYDPtyVQbYle3 n2oewOsvzkazbY1QsJiq 87qg8y2SgxmJ5UmOnaFWOjo7ynOz06dP5HQxWXjchq0cIAiCwH AQQVtnspt6EYh OwQE4AAfgQBccUE8qdT9tC6v68Co9tboOIh1zWG3ReTk7EXoFA RAAgfYRKNch92QrU0E0FFY1fyCDwUhY3duSbGsose5tZTKKTga qImqYGcurszOxmMcQVgNASILAqiCAsMpmN/UmFPtwDA7AATgAB7rggPpeqftBWF1t8RDxt379VmUPwzhBAARA oAyBcmFVW gpUi sWlrDobB6uDsYnkLV6k4cHfcXE1EjebV2xgaHEYTVABCSILAqC CCsstlNvQnFPhyDA3AADsCBLjigvlfqflIIq3pqVTi1yqndo3r Rs0/C8KrsdRgnCIDA5iGgwqq9p2dvQuqwZHIidSKsTvIqhNVxH6NTr iqsBnm1doLBIawGgJAEgVVBAGGVzW7qTSj24RgcgANwAA50wQH 1vVL3k0pYVcEMcXW1hMU iZzLGsuq7HcYJwiAwGYh0PzEqoqpExE2F2MHu7JXd2LVwVk4lT rKtzwL8 zYyVdnR6MIqwEgJEFgVRBAWGWzm3oTin04BgfgAByAA11wQH2v 1P0grCJ LkvE7GO/q7LfYZwgAAKbhUBzYdXjMjmx6n/ Pzl1qvew2sOtJu20PH941SRLxnlOTJ3YcRWDKMJqAAhJEFgVBB BW2eym3oRiH47BATgAB BAFxxQ3yt1PymFVRXOOLWKcNtHAbVqTKuy52GcIAACm4NAubBq D68anlItPn/KCav5Payjk6yDXTnMoZsIq3oSNT/dqj/9H5XH8ob3uYZ2ytcBYbUcG0pAoNcIIKyy2U29CcU HIMDcAAOwIEuOKAOV p EFYRPqtExk0t6/Vmh8GBAAhsHALlwmq/oUBY7ff6MDoQKEUAYZXNbupNKPbhGByAA3AADnTBAXV2UveTWl hVYY5Tq4i3qyjQlm42KAABEACBjhFAWO0YcLoDgU1HAGGVzW7q TSj24RgcgANwAA50wQH16VL3g7CK6LmKomcXY970PRXzBwEQSI vAU3siv/zlZn0grDbDiVogAAItIYCwymY39SYU 3AMDsABOAAHuuCAukap 1lUWP26v/l/ytf9LXt/m3zd3/o2ufunL0oofOmpVd6LYRBiSjq9KN7S9mTlzVy5eEXq3is/SSawUQgcnNqW7Z19OT7elx0N/exjeb68hfgv/y Rb94V du7Ij82vPC00irCaiU8FIIACLSNAMIqm93Um1DswzE4AAfgABz oggPqI6Xupw1h9fYXPimvv/JJufPFc6XCKiLg4iIgVyosjuE8PGx7r7Jq9uoEVVanNjvJuJgI qqO6dODQXVmIgay2sRKhNVVVhtKq4irLa4AJgCARCoRwBhlc1u 6k0o9uEYHIADcAAOdMEB9XpS94Owuhyxbi6BL8umTgLPY4c2s6 95/Q5kPWt40bRpfD2RYFbrgsDx/o7s7B LmHhqoZ gz9P49o5okzZeoajaVFxFWG0DfWyAAAg0RgBhlc1u6k0o9uEYH IADcAAOdMEBdX5S94OwOrvItkxhklOry1mvxhuRNanYVEStqrc mUDCNNUJgLKrqnEw8zYXTbdneDt52PUCLwmqZqNpEXEVYXSMiM hUQWAUEEFbZ7KbehGIfjsEBOAAH4EAXHFC/K3U/nQirv/rd8uKvLkcQW6YImqJvhNXl8mgV9kKLjrFKLJ21bNGx0B4E2kPg WPZ3AvHUxFQTUa0zE10t3UJYJ6qauKph7M5VhNUWFgETIAACzR FAWGWzm3oTin04BgfgAByAA11wQL2f1P2kF1Z/Xl78h/ bfPAfvlc 97HlimIphM5l2ERc7QePmu9OVqfmrMJpk/qrM3tGulEImHhqoZ98LM XzxE3YdUeVmVpE1LDdNgFwmqICGkQAIGkCCCsstlNvQnFPhyDA 3AADsCBLjigDlPqflILq1/aVlF19P6XvylfPeqHKLYMQbStPhFW 8WhpBubDo03EUnnrdPhNOgKBJohYOKphb6Vz9N4C3esqnCqouo vf3nYUUxIfWpv DArTqz6xSAOAiCwFAQQVtnspt6EYh OwQE4AAfgQBccUEcqdT8phdWv/tx7J6LqSFz9 M9d4wFMLYjLiKv9ElfbEs3ntTOv4Em7K9IVBkvZGNNpOQImnlr oa/q8FoVVE1W1q5iwqvkqriKs sUgDgIgsBQEEFbZ7KbehGIfjsEBOAAH4EAXHFBHKnU/yYTVj/2mfNxOqhZCrgSYVzwL2yGubo64 nV/69tK91UqDDZ5KX 6EhHpJy7YNlkn6qwnAhdHJ1VtdmXCqpZftEou5CoABwZREACB9 AggrLLZTb0JxT4cgwNwAA7AgS44oF5T6n7SCKtfls/9S3cFQEFY1fzvli 1cGozFBo3LY2wirDaVFS1HRjialzw7FIItrUg3GwEqoTVGDIIq zFUyAMBEEiGAMIqm93Um1DswzE4AAfgABzoggPqLKXuJ4Ww pX/MH0FwPieVa4EaPUqBMTVzRBXwxOrJgTOs6Gy/4AwG4TLEVvnWTvarA8CCKtZtj6ryUxAYA0RQFhls5t6E4p9OAY H4AAcgANdcEDdtNT9pBBW7/4pJ1ZNvEodIqxunrCqQmgbL06vLkdQ9UJ2G uIjdVEAGEVYXU1mcuoNwYBhFU2u6k3odiHY3AADsABONAFB9R5 S91PGmH1RbnHHautnkytEmgRV9dfXLUTq22JqrYxRFxFXDUuEH aLwMVDkadG7/D 1dhIuAoghgp5IAACyRBAWGWzm3oTin04BgfgAByAA11wQJ2l1P 0kE1aPDuSrPzd9JcDHf 5aZ4JjlRi5TmUIq5shrLYtqtpmDHEVcdW4QNhfBBBW 7s2jAwE1hIBhFU2u6k3odiHY3AADsABONAFB9RRS93P9v zLfu/vS/P/O4z8vxHnpdPPPMJefHjL8ofPf9H8pk/ Iy89IcvyefOfU4 f/B5ufBHF QLn/6CfPEzX5Sjl47kz/7kz TS5y7J8cvHcvnwsrz6 Vflzy/8ef72P3clnl64UXEVnNPjvEyMU27cEFeXz52U64vt1UcAYXX11 5AZgMBKIYCwymY39SYU 3AMDsABOAAHuuCAOmCp 3n44YflhRdekIODAzl//rwcHh7KK6 8IkdHR3Lp0iXRzdyVK1fk2rVr Vg0ffPmTbl165bcvn1b7ty5I3fv3pV79 7JG2 8IeaHmfOYZffJow88IE8 8GZ559dnuT0rI2wZAa6saxnQzTKHuIq4ulmMX63ZIqyu1noxWh BYeQTMoVfnXp18dfbV6VfnXzcBuhm4ceNGvjm4fv26XL16VS5f vpxvIC5cuJBvKnSTkXojg3025XAADsABOAAH4EAVB9Qpqypvoy y9sJpJdt83yaP3DUXVVd0croSDjLC6EsvU50EiriKu9pmfmzy2 Vf3u1P k1Vd2 vRp2d7eHq/hqk5oPAEiINA3BPZ2RQYD0Z8wTd4DkcGWyN7hzKNFWGWT2sZGE xvwCA7AATgAB5bNAXWCUo hE2E1m4iq7KVmdm1na4C4Ohte1J5CQMVVBFYE1ilikLFUBFb1u xNhdam0ofONQOBQBVUvppbEZxRYEVbZCKfehGIfjsEBOAAH4EA XHFB/MHU/CKtr5nUjrK7Zgi5vOoiriKvLYx89hwggrIaIkAYBEBDZ25qcTo 0Kp4ci UlWJ7buNju9irDKZjf1JhT7cAwOwAE4AAe64IC6jKn7QVhdQ8c ccXUNF3U5U0JcRVxdDvM2o9en9kRcvN5oqw2gwnaoHA5iDgRdU mYumM9RFW2eym3oRiH47BATgAB BAFxxQ5zB1Pwira iCI6yu4aIub0qIq4iry2Nfqp4P5NTOvhyr eN92dnezq//1CtA9X3qIFW/E7u//L9EvnlX5G/vivxYg/NjCKsT7IiBAAjoz//V2dP3LPenjsXVgUjNHx6EVTa7qTeh2IdjcAAOwAE40AUH1HFM3 Q/C6pq654ira7qwy5kW4uryxdUrF9OOYTnM6r7X4/2doYjqhVWL63BGQmtKcdVEVRVWm4qrCKvdc4UeQaC/CGyNRNUmJ1XDWeyOHnA12A1LCmmEVTa7qTeh2IdjcAAOwAE40A UH1MFJ3Q/CasGNXK8E4up6reeSZ4O4mlbYTC2cNrG/ZIp1172Kpyam riNwOflQuuO7OfHW63C/GEoqjYVVxFW58ecliCwXgiMT6tuzTmvvdFp1 pTqwirbHZTb0KxD8fgAByAA3CgCw6ow5S6nzaF1Z/JMtH3oyVv3Riu6uZwTud1uc0QVpeL/xr2jriKuLoWtA6FUxNZx5M7kFPbpyS/EaBFYbVMVG0irtZ9d 5tDWTq7NrhrgyyLdnL53Uou4Phd3A22J3 EfDeVv79nH9PB UF27nNkZ0sk8FUp2MQ88jR0VEeZqdPn86PCltx3YSsHiEIgECA gJ043Rp tIulhyJboxOp6gRulZxKNRsVH2CEVTa7qTeh2IdjcAAOwAE40A UH1FdK3U8bwup7s0z0XSesesG16AeSSoYA4moyaDfVsIqrCKwI rCvN/1mE1ZYmWieqmriqYezO1XIdck 28v 0DIVVzR/IYDASVlU4Hekwe1uZRCWZ0Vwn5RHbKqxWNQ7wQlgNACEJAgsjY NcATOmqhyKD0RUB6vzZO/aTf7trteLDjLDKZjf1JhT7cAwOwAE4AAe64ID6Xqn7WURYfU WyU PRFUVVt944w0xP8z8xvz0S8kJVhVaeSVGAIwTA7y55hFXEVdXl v11wqovb2mSJqzaw6osbUJqmA67LRdWtaaeRvXCqqU1HAqrh7u DyelSJ7KG/ZTbGtVEWJ2GjBwQ6BSBXFiN/Ix/fEWAE1VzcbWibkx0HU3GHHp17u/duyd3796VO3fuyO3bt XWrVty8 ZNuXHjRr5RuX79uly9elUuX74s r8pFy5ckPPnz4tuMlJvZLDPphwOwAE4AAfgAByo4oC6NlXlbZT NK6y O8vEC6vqc1UJqyawauhPrvp4p37pJnWGuLpJq93pXBFXEVc7JV xbnXnh1Mdz 3oNwLaMH16l5duL37GqwqmKqr/85eEkYkLqU3vDh1mVnVi179FpGExIHZZMTpxOhNVJnoiUCav2M//CIbaibbE6 SlZu2ZgekSWw4lVQ4IQBNpCAGE1 eaojQ0WNtjkwwE4AAfgABzoBwfUBUu9FvMIq/8uy8SEVf3Pa/1P7FmEVXMtvahqcSsjbBEBhNUWwcRUiADiKuJqyIk p4/3d/KrPre3t/Pw1L4Kp8P4MC8QUVsUVk1UVXxiwqrmq7haJqyW4 rFT41P7kDNxdjBruw1PrEqUjjdOnUadjKKYr1Jvo8hrHo0Ni2e n5YMT0 SHv9Ev f4fC3LRN9vZJncyzK5m2VyJ8vkdpbJrSyTm1kmN7JMvpJlcj3L 5GqWyeUsk6MskwtZJuezTB6 //7kG5nUGyXs92NTzDqwDnAADsABODAvB9QFn7dt03b333//5IEVo4dLvfLKK/kveS5dulQo 6ksExVVTVjVXwMtIqzq/OwEjgmrFm7a9iP5fBFXk0O8yR0grq6/uHrlInNcBINzf Txuybv 5Xh6VS9CuBHni WnQuw/sb/4xvz78ryvzFeWPW1NL/qjlW9Q3X61Kmebp08lKrMth589fV8v5M4wuoEi82K4XSkW2978 FThaLl1dyi7XrDd0ifYRe7dMhs8vCr5Rqvphox6CAZwAA7AATg AB9JwQL2k1NiqsPrCCy/IwcFBfh2SCp1eWH311VflypUr8pNZJl5Y1euVmgir5umVhSasa miiqoVlbcifE4GYbz2nKZqBQIgA4qoXx4gvIkKuf9sqYXWaO9X Cqj1ganhKtSi1OGE1P3k6Osk62JXD/AM8EVb19On4 7hQPjn9qrbj9cK/BpM0wuoEi82K4XCkW /xXapb0T70g xfYVpkb/Rgq8jdq64hd6ym2dyl3thhn3WDA3AADsABOFDkgLo3qTGpElZ/LMvkkSyTn8iysbCq99TrffUphFXb1JmwqiGvFhEAzxbBxFQMAc TVaVFs/UVC5jz7GrcprMY if3JQ1jtz1p0NxKcjfRY5/esZiKRE6ehkBqmxU6rVjy4SieAsFrclKXekGEfvOEAHIADcAAO pOGA jWpsY0Jqw9nmfxolkkorOpYuhBWdd5eXEVgbdFFZ7/TIpiYiiGg4ioCK2Lj7GLjJmGGsFpzt0HsTwt5K4MAjkb6pRqfW s1E9oYH0K3TUEgtpPe2RqdV/6Yc/5q1iIcIq2k2d6k3dthn3eAAHIADcAAOFDmgnk5qTL77/vvlnVkmP5xl8iNZJu/Su adsGpXAVy7di0fS1fCqs4dcTXu6y6Uy35nIfho3BwBxNVNEgqZ 66xC8rnnb8hvj97F 1ensay CqD5Z3IZNTmxugzUl9knTkZ36I9F0uLJ1YKQOnqYQT4oV/ 1b3yzPPnAQ/LyxfLhIqwWN2WpN2TYB284AAfgAByAA2k4oN5OamzLhFXdDOnD q5YprJq35wVWyyNcAAH2PQuAR9NZEEBcnRbJZhXgqA GCKuz/NWh7nIRwMHoFn8nlspgKz 9WnxY1eHw4VWDbHRSNZO736Wi6gPD90Mn5UbJiBFW02zuUm/ssM 6wQE4AAfgABwockBdndSYxK4CiD28ahknVr2rh7jq0Vgwzr5nQ QBpPgsCiKsIg4jDi3EAYXWWvzjUXR4COBfLwV6vBXDCqeg6xN6 DLbn9rrdORNWRuPrsyfixVYTV4qYs9YYMANB AAHIADcCANB9RBC7F95plnpvK0Tll 2D5Mr4qwqlggrrbosrP/aRFMTNUhoOIqAuti4hri5Obih7Ba9xeG8n4ggGOx3HXYU4F1II cFUXWU1ntYL56UZ 2kaiGMXwmAsJpmcxduxEiDMxyAA3AADsCBtBxQBy3EWAXUUESN 5YXtytKrJKwqHoirLbnt7H9aAhIzsyCAwLq54iDC8Pxrj7A6y1 8Z6i4HAZyK5eAe6TV x pFefmh0c//C6Kq5T0ilwJbCKtpN3llGzPywR0OwAE4AAfgQLscUBcnxNREVB NXw3RYvy69asKqYmLiauACkpwVAfZBsyJG/ZYQQGCdX2RDoNw87BBWW/rDg5mECOBQJAR3NtMxYfXGyYemrgAY37NaciUAwmq7m7q6DRnl 4A0H4AAcgANwIA0H1JOKYevFVIvH6jXJW0VhVXFBXJ3Nz47WZh 8UhYXM7hBAYN08kRBhePY1R1jt7m8SPc2DAM7EPKglaxMTVkU4 sdpkU0SdNBtacAVXOAAH4AAcWCYH1Okq698EVQ3L6jTJX3VhVQ VWXgsgAH4LgEfTthDg/tXZxTYEylXH7Jr89m/elvf9Uf08EFbb kuDnTQI4EikwXVOq3FhVbhj9StsaptsDKkDT AAHIADcGDdOKAuVdWcFhVV1XYurL7vBXn7fz2Q8 fPi/pjr7zyihwdHcmlS5fk1VdflStXrsi1a9fysdy4cUNu3rwpt27d ktu3b8udO3fk7t27cu/ePXnjjTfEfjnU1B3U/sJ307Z2ahVxtSlikXrshyKgkLUMBBBX6wU2xNRFMHpO3v/eJ Sli1fkyiefkEctbuntR WJT5r95 T92X57QsyfuavO9XRL55V Rv796TH3m uh E1WX8RaLPZgjgRDTDqcNapcKqiMSuBHj25MXo6MyhV denXx19tXpV dfNwG6GdBNgW4mrl /LlevXpXLly/nG4gLFy7km4qHH364ciNTtcmhjI09HIADcAAOwAE40AYH1NFpw 06Vjfvv/wfyL7IXJMsO5Kc tFrCquKDuBp1h2fLZF80G17UToYA4mq1wJZG5Fv/Pl/6jUdle3tbtsdialE41fJH3/uovP/DIyxC4bVVcXUiqqqw2kRcRVhN9icHwwsjgAOxMIRtG6gSVrWvS 4/YA6sekCcfOik3SgaAsMpmtmoDSRn8gANwAA7AgVXhgLo6qcd6//0PSzYSVrNvXz1hVTFCXC1xiptmsy9qihT1OkCAe1fXX hcikAciKXPPT45ofrc4X5z78fnn0N14anlD1cW1XOM26yPpMi6 pNxFWE1Q7 8NDFHAjgPMwB2uJNwp95xYTUsI7vNcvuk0fzB1a9Wd759cOfjf lyiyOssmFOvQnFPhyDA3AADsCBLjigvk3qfgrCaqbC6nf06iqA 0DcM/Ufz/0xctfS6hE3nv/B8dX 06e FQcRAmwhwenURAY 2U JtIKzmp1RzIfUleeJxvSJgclXAc49vF0 vtiKslouqdeIqwmqbf1mw1Q4CiKrt4DiHldARDtN1JnPH8r5vk kfvm9zFFWuDsMpmN/UmFPtwDA7AATgAB7rggPo5qfuZFlYP5b3PdnfHasyX83mzCIvr KK6G/nKY9lgRXxAB9okLAth c8RVBNIpgXTen UHwmp z rjzw3vW9Xw4kvyxHv1XlUL28S XlQ1cVXD8M5VhNX2/7ZgcVEE MJcFMG524eOYJiuM6z1w3esDcIqm93Um1DswzE4AAfgABzoggP q56TuJyasZtkr8msdPbwq5sv5vND3q/IfTVjVcF1e4XzD9LrMsxfzmIU3e7sig0FwyncgMtgS2TvsxXTW ZRCIq20KfBtsKxRW9YSqPqDqw 8fn0596TfeL098cnJytTVR9 JEWB0 rGqSHgqpYbq4Tgir6/LXbF3mMcuX5brMuUfzCB3BMF03VK0fvmNtEFbZ7KbehGIfjsEB OAAH4MC6cKBMWP2/Hj2SS5cuyauvvipXrlyRa9eu5SKvPgBUHwSqQCh5KAAAIABJRE FUDwTVB4PqA0L1QaH6wFB9cKj5YTEfbZ680Per8x/XTVwN5xumc0yffkTOPT0PurSZQqBuv3iogmqDaxMQWKegXSQDc bUotLUn G2Q3Slh9YroPav60KonPjnCQe9Wfe jk7tW9XSstlv4KoChcKqi6vv SPuKCanX5Ld/c/gwK06sLvLXgrbpEaj7okw/go3uIXQEw3QdOFo/fMfamEOvzr06 ersq9Ovzr9uAnQzoJsC3RBdv35drl69KpcvX5ajoyO5cOGCnD9/Xh5OHkJ0TWZUPGPBAX4AAcgANwAA6sLgfKhNVVPLFqfqGJq5Ze 5TD0l8O0yNNyLn8GwUPy8sVVnmlPxl61X9zbmpxQjQqnhyL5SV YnvO5yerWtlUVc3SARdN6f 5e00/tUt7e3x /3f3iIZZ7/Xr1fdYRtLqK6 1VbFVZNVC0TVof5Kq4irLb1VwM77SNQ9SXZfm9YjCAQOoJhOtK kkKX1w3ehwiiBsLq6mzs25qwdHIADcAAOwIFuORATVlf1jlXvF 66LuBr6y2H60iMPyJO5sPqAPPnQSbnhQSA HwKxfaMXVZuIpbPWn2 kG9cKcXUkAJoQSCircnr3XH5S1dYvdmJ1UnYuWFeuAti4P3U9n nDsC7LHw13HoYWOYJium7PWD9 xNgir3W7I2ACDNxyAA3AADsCB1eVAKKx x3sO5ZVXVvPhVd4vNGFVw1V hf6yT984 dBEVB2Jq8 e5NjqwusdckZ//q95 p7l/tSxuDoQ4eDqwstiBlRcRWA1EY5wVYTV4jirhNXpNUVYtU8/4XIRCL8clzuaje3dO4IKQpiuA0brh 9YG4TV1d3csTFn7eAAHIADcAAOdMuB7/sHD0uWvSBZdiDZt5 Xpw7XQ1hVH3EdxNXQXx6nL56UZ 2kaiHkSoDY/mDmPL9/3BqJqk1OqoYd7Y4ecDXYDUtIL4gA4uq0AFcU7yjvLx4IqzOLQQ v vaD5ogj4L8VFbdF IQTGjuDISpiuM671w3esDcJqtxsyNsDgDQfgAByAA3BgdTmg98 r/i5Gw lMfOi HaySsqp9o4mrMZ1yFvNBfHqYvyssPuSsACsKq5j8il1Zhcn0fo 4jx6dVt Yc7d7otCunVucEsLIZ4iriaX/F06q1QVhFWK3809bDQoTV3ixK3DFsPrxQVA3tmSWE1dXd3LExZ 3gAByAA3AADnTLARVWX3jfC/L2/3qQP8Bz3YRV9Q9XWVwN/V1Nx64AGN zypUAtiVYPNR9pJ043dqL2DsU2RqdSNW6WyWnUs3GPCdeI72SV UQAcbVKwKOsr8LruedvyG P3sX7V6fXjKsAip95Ul0jgKjaNeKV/cUcw8oGQaG2D99BlTyJsNrthowNMHjDATgAB AAHFhdDuTC6gsvyMHB gurq3jfatx/5sRqbA QJE/3k/qe0lUPRQajMqujYewn/3bXalScTTLqjTOKuDotxvVVUGRcs68VwurG/Unr2YT1y41XbxCIO4bNh2enDWKht9KVsPqz/3FXeIMBHIADcAAOwAE40GcO1InemyCsqp9o/qP3GVchXuo/c8dqN8uXi6aRn/GPrwgIxdWKujHRtZtZbEQviKuzC3aInKuBGcLqRvwJ6 kkEVV7tzCljmHNSM0RniVUcfWNN96Qe/fuyd27d XOnTty /ZtuXXrlty8eVNu3LghutG4fv26XL16VS5fvixHR0dy4cKF/Gdwusmo24joJooXCIAACIAACIAACPQVAfVV6vyZTRFWdY3Ml zresXGVeU/x64EePbkxZgZ8uZFwB5cdRgYQFgNAOlHEnF1NYRCBN3Z1glhtR 9/XzZzFAirvVv3KscwNlhzfn2oNvxb2/lyi/9Mlom uxBW/ AP/kB4gwEcgANwAA7AATjQFgfUv6kTROvK1QbCatHDND xmNvvVJ3/fOkR9xCrh07KjX5PZ/VGZ8IqVwHMv3ZPPyLnnp6/ awtVVxFYJ1NuEPo7DdeTYTVva2BTF3jfLgrg2xrdJPJoewORlr KYFfC/ysSiZXvydZYf2lqp/iJ1cNr spOnz4t29vb49Lwy21cQKQ/CCCqLmUtvOBpcT8Qy/OhL7e4Ob0 1DLfzuLWxpdrOxNW35tljU smk0N77///toNjZ1YvXLlivAGA WAbqjhAlyAA3AADsCBRTmgfk2dcFpXrjY2QVj1/pvFvX8Yxs2/DPOXlbYx 9CPxedbvFh nzyaP7DqzfLOrx9umn058QURsAdP5VcChD/7J53fP7sG2GySsPjc49u5vqUa1/bjzwnp1cBD//7HXyZ hsKq5g9kMBgJontbko3ued7bymTqyudI eHuQAYjtXYcj9SLj2uYi7BahU6fy0oJ1 dBr8fYwg97mG4yS3N2LWzSxuqYs2mhiqsqrNq77ioAbTfPVQCL bp5ovz4bcITV9VlLPpesJRyAA8vkgPo2dcJpXbnaWAdh1fy8st D8Ph W1dX8eXzMKnuLlum4/StM 7JYPJ/3fd8kj943 VVXrB55cyIw/sn/VtRAuF5hOn/qVS48Ru5ejVrsNjMcb5iuG01YP0wv 0Q1J1f7fRJzkwTtReZaf2JVT5t6YdXSGg6F1bEwqh9qJ47aZzx arvVGp1u1XMXYaD0zEgkRViOgrERW4JysxJjXZJDhF2mYbjLNR Zxd7S98m6iq4U9nWeUdq9o2hbB69gOPyG 9503yOz/7ZvnjZ36JE41rfMIXYRUhZplCDH3DPziwPhxQn6lOOK0rVxsIq 3HvcxF/M25x/tzQXw7TdZZD33fW9nX2KRcRuw5g6ne2w1/UeYym8LcTrz19cFU43jDt5xaLh/V9ui93ACOuIq4uImr2oa0Jq/r58p xyWfShNRhzuRE6kRYneTFhdV4uZ2GzcYCa7zeZCRhDGE1RGQV0 oiqS12l8EMepusGt6iTa39ofGh3rJqw p4sk3dnmfy7LJOfyjL5ySyTn8gy fEskx/NMvm3WSY/kmUyy8OryjayRxdezMXUj/ynTD72i8P3R38 y/O0rKwd au7MUZYXd2143PH2sEBONAnDqjPVCec1pWrDYTVuPdpPqeGy36 F/nKYrhuf93stXteG8hkRGJ9azUT2ijcThutVSO9tqfIqkv1NOf6 1GfvsqHphvKOr12bpurT9xZPybH5FhbsDOE8/JC8v4flqdu/qomEfRDbGsHlCsQmr5Z9NL6xqPDhwNtiVPfez/qYnVr2IqidV9SoBTqyWr8L6lPTAOVofMGefSekXawNTbTi42n/4NmH1zp07 YnVpsLqd7dwx qLH9qRT/zG98jVgVy7/37Xn4pY/cJx97/K9wcnVNT63OLKye3ZEHH9yRs6uIx6qOva/j7uu4VpGbjJn/uFsDDqjrVCec1pWrDYTVcifUfM/yGt2ULOI/6whD3ze0180sNqCXsUiaiX9CTIj3OO3qv/aNb5YnH1iOoFi3MuPxjiqG6Ty74uFTYf1h qK8/FAoqPr0I3KpbmA9LTdhFnFz88TNZa75bMKq//BMTqx6MXUimOqJ1PI7WLUed6x6PDchjqi69FWOf7HWD8sc20VP DWj/4dsLq03vWNUTq20Iq8 dfodcfP7d8vr15 X1678vX37xn8vxs39DPvXr3yDPn/mh o2vCi1uTg/unB21OSMnxvkn5EzZBrJR 0yyE2dqx3LmRCbZWAD0/Tdr36dTQCnHUimsnjlR5KfinkpMC9ZePxcnzlyJ92dj0PGN13h UN3tQds7GT7Gd3XlQJpyc1NF8/znM61SNZ8xl/fx6Pp VnQdHn2kd15SNUd2Wxj3kxRk54TG4UsZ1n /HPMFB7YVY5LiUfN6ieAZzjuGdks/YLq4neIBHlxxQ76lKOP3BH/zBynJtqy E1Wo/1HzQ6lppS/W7wb/CtC Lxf13rsVj9chrAQEnlspgKz 9Oiis36Hk6cHkoVZ3v0tF1ZGo NBJudHCMNo0EfItTIs8LecqTpqG9TUduwJgjMEIi2dPLuHYaov AIbAirHYptFYLq 7n ln4UConrIo7yTq6N1XvgB4Lq6XlprGMBNhovfIPF1cBlGPTz5L Cl1o/h7juo4p9sTaZc1tOrfYfvucRVs fP9 KsPq7//lb5dqF0/L6tWfkxuGPyZWzf0eufOJb5ZWnvkW0rHaDdubEUAzLhVMVcoYi l4qcuUhmwk2JUHOlpH0xX8WrcvFMx6j9PXjixORkZcFuffvaeZ YJwyuYXyasDgW2ogB35sQJOWOiZttzDe1a2kLfn8vz3MrXfSzm TwsqZ05M8yafZ0GYPCs7J0aiqM 3Pi208YQiqeZbHQsjdRcdt3J0LIL6cUa5PhR87TOon6eCIG3ji 4RVmMbwLH5WJ38DNukzxVynP3tgshmYqP9UJqyqqGrvsjoIq00 80H48yGpe/9lmGPq oT2rR9gSAnotgBNOhz/1nwip4/RgS26/660TUbWngmLIlzBd9/CpsP4wvb4nVkMWIbAisHYhsFYLqyEr 5VGWO3XelSPBlG1Gp OSuNfrNWdtyWqai/af/ieV1hd9I7V46PPywf//V X1179dbl1fFKuf/ofy/VPf6d85fxb5auf/WfyxLv/qmid5htkEzBVXHECnRebNF56wtDahxtSZy/SfnyKzvdTEIxc 0J 2M9mpOPCahn2TjRU7HL8jcOTNR4LfspvE/0KdacFzrEYaWui4l/ZCVm/thbP7U/GMM3T2LprXmQsNjcbu6ZLxxOx68fkbeSnSUdj9HX858PmPw4j9 sdlwXr4/DxubS00Todpyw/CSkyb2Kjg0dRYg74pn FvLdhNf97BZBmYqF8TE01NUPVhrB7CarX/6Uvb9EW93abxefxnbzv0fUN7vi7xFhHYU4F1IIe6Dx2/R2m9h7Vnd4yWzTzki0/HTp6GJ019fe1jnF6R ZfhMms AisCa0qBFWF11k8k9WdHAFF1dswStRh/kY7sh mwW3NkNWzjpf2F72UJqy89/6vysf/5HXLr0n Rm198l/zF598uNy9 n9x85fvlL//0B T5U2 Z7Z5VE468mFQQe0yYayhsXVGRRvFy4lku/Ezaj0VV7Wfcv22wI 0RbyQqrFYJamNcVViLnEQO2uanXEMOjG3Y2hgX/OdhtK5ldZ1gmZ qfPDB8anoqKBgwqhf85htK8/nUT eXER2Y8n7NrsWjmyGdecet41Rw6CP4dxDrutaTT4nV/LPkk 7dXC2q06rjoVmV38K9 jY4n1Nta2ySxmiKxzoJQfULwoF01BMDdNhfbXBVQD1Hqb5o/U109QI/eUwXddr6PvO2r7OPuXVCIR4D9Orc2IzPn5pLAyXtheJXgkQCrP V6K5eqQmsGqYU2rC9WUIuwurq/S1YvRG3JMqt3sT7N KqL9ZwtObEtiWqqn3tP3wvS1j98ON/Xz71gX8krx3/pLz2pR W147/jdx 9V3y p//qLx 9Sfksx/5J82uA8g3vF7ICU 2hemY0OLbh VlZSYmBZiGolcu8tWLSpsi9JQKq1O4jdbBxDILTeDQdC566/roGoQCeLAuvlxtxOzpGML8qro2lkioIuH4p/BWXrDt BPr1 pq6D 3MZya1rV6Np5IGB23r1dpw31WwnGH HubGs/ruzUMymvHxeesl8LXpvxdY57h92Y3afVrQqHUhFSfH8uzcrWBs Bp6oPG0 aXx0rS5s/jPsZGEvm9oL9aGvPYQCPHWdOykZ1/vGI2NX6S5MBxvP8G37iqBSc31i5nIigi6WSJoivVGWF2/vw/9mhGiaq/Wo 6L1Q82hQOr/YfvZQirZz/wiDz1 DfL0SffIS/tv1X 5KnvkT978V/Llz71A3Lh9/6VfPaph T4M9vy0f/2FtG61ZtWJ bkYoymnUBTKQTp5i9sP70hrBd1IkKdE4YatXf1q c7Pb5Vqh8VVqvWwNbPQsNpSojTdRwJrGFda PDqToj3kzlR9Y2VsfbLj2hGeGa2bJwbKdiPOM6Iy5YWwvDckvX lZeO23GuxkaU6zVtlL/arvzBUypCV/3nRARXmzNhzd9Pt7ZgBVYrxgH1mUwgtVBFVIv7sCxfbSCseu zPG5 aZv/4V/eW7FkFv 52HKYCn3f0F6sDXntIRDiPUw3FybbG8l8lmLjn0UYjrUvjqT64 VfFuuuZQmBFWF1UbEVYXc /Df2ZFcJqf9bC36kzGlX4RWuDNefV0m2F2l/4nllY/ZUL8r3/47wscsfqmR/P5I9/97vk9rXH5Gu3f0Hk9V UW1cfk1tXd0Tu/NL4/bln3i5at1Q4VMGm8JPjoUjgxZ3859D28KqwfpgebSrP7pxwT3p 3ok1J/Xx8WjY6TVjafsU2raW4LzCPuLBqD0ZygngutvmHV k6TE6Bjtf17I6cGD9AygS4Yt3oPNx65eXjByy59R7z4cHh/as277Ct5VtYUR7 PH98cjZsY MJ860PHzatW2errlz7DOrUc314Mncsmmp7/x8fZjPM8/ML iysZ26vSnRFOCzg5XElXv7dAjYrgY36Rl48nSeuNhBWm3uZqfz TuhGE/nKYbtI 9H/r2lDeHgLheo3TK3LH6Hi8I0iG6ebCcLx9gO/Tj8i5p4O8DUxyPQAC67wCK8LqBv7B6GzKiKqdQd20oyZfrOa0p jgRoP2H79mE1e Xd2QXJMvOy9ve XDthkY3K/oKN/ZHF16U506/Q37rPW Sj/73t8hnPvS2wvvjp/6ePPGevyZPn3ybvHzud6bam71cpArmNBRwhsLacK5OrAtEmNL2 KlQ5u OfdAftbRx56MWfsvZs1uN3rI5wmVqP8GFSOf7GYVtXv9bu1GOh rnuola1BWO6FvbAs/Pm9lod5ZvfKUCQeC4ku3/gSzjOvG/Zp4ynty897JCyW1h2JizXlOq5Zxp1/Lsq47vILNvN52trpuALhtQSvgg1XJ8RSP7dldQ1/QsRmOLAeHFD/Yh4x1bdRGwiruavW B/zUxs3aKGi/m33rzDty8K4jbdpGLYnvTgC4Xr5dOzkZ9/uGPXjVTTG6YbC8Lj CMowvTjC62UBcRVxdR5xFWF1vf4O9Gs2gRPSr8Ft5mjCL9Iwra iY45cCIe0vfM8mrB5JNhJW7/ 78wurflOrwunzZ35InnzsPnnysTflgqvmHR99vlRQ9e2Jr9YGu ezE6jqtoz8xvUrz6uu4 zquVVpbxrpafydZr2brpX6SF0nniasNhNXZPM6UfmrZSEJ/OUzH2tk45w1jNsmbD4FwvcJ03 8YDcfr002EYV9fEQzT86G63q24GgBxdVZxFWF1vf8mzD87FUUX fc/f 8a21C 68D0LGGHb8Iuzrtycv1n6nKVurH8vrMbKr1 /LlevXpUXHrssWeaE1fvbEVZ1A6kiqp5e1beeZmVT2WxTuYo4rb wqidJ/YnMVVnLvo67r NalXVlnKv4d5IxN Ot j/ziKm jdpAWI0/3LTKv2zbX435n77/unKra MKw7r2Vh62M7uE1QgYfj70LXy xYvl98mjDzwgTz7wZnnn1w/3Yr48ddzG5EPfp8 3uC//p9 kYx 93/yN8i3B4SZr40Pf3udb3JdvcpzTqwisTQVWhNVN/ktRNvfgj3FZNfLbR0C/zPwrTPuyWDysH6ZjbSzPO3OWlyr82te Jvp 4403pJGw odX5cEsnbDKJrLZJnIdcFp/YXVz1nId Mgc4CscWF0OqI/kRdJ54mpjE4TVOn9S/dXwXdXGfNaqOrOUhf5ymG5iy8bkwybttE44d29D47yqEQjXK0x Xtx7hf983yaP3TXhY16bN8nC8YbquryxrIAzviWztxS1pf E7XnMzcxFXEVebiKsIq5v596F61nyBV OTsDT8Ig3TdV2H9cN0WXvvwJXVaTN/VmH1P/zfVyVDWOUkrbvbcl4xAmF1dUWMedecdqw5HIADKTigftG5c fmfqsQqy E1WlhsYn/ar5rG/5p2F YruvDxjKvCKr9hW9vc167deNel/JwvcJ03TxD7GdtX2e/rjzsL0w3aZ/VCMNbox j7h5OW1v2/KdH1L8cxFXE1TpxFWG1f5/b5Y4IUXWp IdfpGG6bnBh/TBd1t6ct7LytvNnEVbP/cfrkmUIqyk2hZtoE2EVgWUTec c4T0caJ8D6hshrLbjIaq/Gr7rLJvv2oboGPrLYbpqLG2MI5y779/bb2OuVXNZ1TKPl84hTNfNqwr/urZtlIfjDdN1fdSNf29LMRm Qz6FabNV1 cmliOuIq5WiasIq5v4V6FqzgirVegkLwu/SMN0PoCnH5FzT8eHEtYP07FW9oUaK0uVN4uwqnesLnpiVcU03m AAB AAHIADcAAOtMUB9ZEQVtvxFNVfDd9NLLflw4b cpguG4v1r Eir3DuYfn0X7WmScfW0b4hWm68Zdh39d 0XLw/GG6Tr7VeM/3G0mqMKxOpSH5YiriKtl4irCarPP0GbUWtAp2AyQ0s4y/CIN0yJPy7n8cvKH5OWL02MJ64fpsIX/Eg3LUqZnFVavLnjHasq5YHu1ENANNS8QAAEQAAEQaAMBhNU2UB yeMFSf1b bWjZftmn9WL3QXw7TsTaa10bfasfP2 KxPq0/DXlNEAjXK0xPasZjhrkP4zXT5IbjDdN1vfpxWzxvczjhqHFHqa NvfyWAtbE6PqzrexPLEVcRV2PiKsLqJv41KJszX9JlyHSWH36R hulLj7inPj50Um4EIwvrh2lffZlfmjMLq1evyguPzf/wKj9v4puNAMLqZq8/swcBEACBNhFAWG0HTfVXw3dTy bPNq0fqxf6y2E61qaNfs1uOPeq/q1fDXkNEQjxCtN1OM2Cf52tecrD8YbpOptl4/dc0biJqhbas6zC9mE7uDa9AiquIrAisHqBFWF1 nOymTl8Ofdi3cMvUpcfIheTI/rToRV589WTy26uvrhMK0n6R9afq8ruLzCKuXL1 WX/v I8myC5Jl5 X v/tw7dN49YEQvEDAI4Cw6tEgDgIgAAIgsAgCCKuLoDdpq/5q J6U1scW9WlDfzlMhyOw/toSnMK5d91/OL9VS4d4hem6 cyKf529WcvD8YbpOnux8XuOmpAahoPRNinWXvv0NixeN5ZNK0d cRVw1cRVhddM /bH5IqrGUFlKXvhFOk5fPCnPBqLqUGQtXgkwrj8afZi2SS37y3F eYfXo6EjeMRJW3/bO9oTVT3/4Z SJn/4G f/ w/8uF//w/zWYCNcQAYTVNVxUpgQCIAACS0IAYbUd4NVfDd zWF7Urw395TDtx2J9adjWK5x7Vf/Wp43D0pschniF6Tps5sG/zuYs5eF4w3SdLT9 44WFoZjq02UnVsP zZaFdePZtHLEVcRVFVcRVjftkx bb4uOQcw8ec0RCL/IhumL8vJDk1Oq4anVJx94RC6Nuoi3L/ZvX4oaLuu1iLB64VcuyPf j/Py8MOLC6s3r30hF1M/8p8y dgvDt8f/fksz9MyXuuHAMLq q0pMwIBEACBZSGAsNoO8uq/hu9ZLZt/O2s7rd/Ef9Z61kfbPnQ493A8ZXOy8ZSVb0p iFeYrsNhXvzr7DYtD8cbpr0dW/MmoRyKDEZ3qnpBVeOxO1Y9Dr5Pi/s LY9wiADiKuIqwuqm/zVYori26dDH5h9 kWo6dgVAKK7alQCx9r6fvnwhLiSsXrgg58 3I6x 7mO/IJ/4je RqwffK5d/79vz8EsfuU8 9vhf4eSqJ84axWcWVg93ZTDYVd909V6rOva jruv41o9ZjJiEFgbBBBW21lKL hYfFbLi/i4s/jP2k/bL5uzD5v0scicm9hflTp161c3D4 7xevatFleN36/zk3i3t7h7vBhVV5YtSsAbA42Zx9aWRj6/sOyTU ruNrG235aTrhaYi3C6qb/BUjgHGw6pIvM338Rqp1hup0Tq336IuyLsHr2zA/KxeffLa9ff15ev/778uUX/7kcP/s35FO//g3y4gcfrl9KFVrcKYvB L9/92RrnL8l9lObKYON2meSbZVZ8P3E6u3J1qqKglNgtZNRKazubR VPzCjuqcS0YO31s54vc6w/y9Px fXMbQwKpw48Soe7A5lwclKi d55zutUjWfMZT1R5Pl8KLuD0SkjHdeUjVHdlsY9nEHI6bLPgM/3Y57goLEQixyXks9bFM9gzjG8iz2SAgEQWCcEEFbbWU3/nWTxeSx7X1fjTV/ap3/59Lw2vb26uM3Zh3VtrNyPz/I2LfTrpXMP03V4eNwtXtemzfJwvD7t17eM0zZmH/rx7W05cXUgU4cFfDuL /Zh3I8pLCO9OAImziKsIqwuzqZmFvS6RX1lp0 flu3t7XEr/YPAqwEC4NQApG6rhNwdpxe8Y7VvX4B9EVb33/dtcu3CaXn92jNy4/DH5MrZvyNXPvGt8spT3yJaVvva2xqKYXlFFXKGItfe1kgkM GmRKiRkvbFfBWvSsSzQvtivbFg5IW42gmtf4UyYXWIV1GA29va kj0VzlJgGNq1tIV KVye55bGq4S8va1p3uTzLMznUHa3RqKoz7c LbTxhCKp5lsdCyN1Fx33sJuRIOzHGf0MDAXf8ccuNmYbYxBWYR rDs/hZnfwNCMySBAEQWFMEEFbbWVgTc3w4r2Xv85YJUaHtsb89KtD0 PHZCu03Tft4Wb9pW6/mxztJuXerG1m WuXn86uKz2G1aNzb cBxVtowzPgzrb42uBBifAXEVfDuLu Jo1I8vWoHMhRFAYEVYXZhEDQ0grDYEqrQawmopNMsq0C8z//Lp2JUAdgWAtfH1Nc/S9uVn9ZYd9kFYvXPrunzw3/91ee3VX5dbxyfl qf/sVz/9HfKV86/Vb762X8mT7z7r4rWaf4yYVPFFSfQebFJ4yPxddqutQ9LnL3K9q 6emfB9W96Gh3FhtQx7Jxoqbjn dg/cZI3mPxIPAAAgAElEQVTHIrae7DTRr1B3WuAci5G2Hir qRIYWzOfZ/Hc/mQMZmYSRvggmhcZi83Nxq7p0vFE7PoxeRt5f6Mx jr 8zEZ8CgWse/rmB2fN45bWwutIExbfhBWYtrERgWPgq5IggAIrAcCCKvtrKP6q F7Ucvm 2pY9zJ/2er5tk3aW7t5w3Du4Xia2PVjblJ/neqEeIXpqrl63GaJV9mctSwcbziOOnvaPnxPtdkTdxikWBq2Dc dTrD1J XFOcom1jQAC62oIrFwF0DbzV8VeAydjVaaySuOsKqK/ n3 QeYvXmb5RvCdZx2H6v8OVqX3p9wqkPwuqfffoD8rH/ R1y69J/kZtffJf8xeffLjcvfp/cfOX75S//9Afk VNvme2e1bHgEwowLp0LNw2FLVGRRh0lJ55F20fq2WKPx2QZhFF hNcfV4exhGmOo6xg5iRy0zU 5ekFRbY1tOMN5O 8Ij3hRVtcJlvmpysGg1EHOezFh1HUZHYeVNxzP9IlXN79g7GHd ucdtY9Qw6GNYFH4GdK3856yZ4Fl1WnUsNPuxhPHo2MJKpEEABN YJAYTVdlazzv tKy8bhfnAFno7vo3lWz0LfZ2Ucevfh74/n29xX27xrsdt/aYObc4 9H36fIv78ljcsLLQ2lno21ie1bXQ16mKW3sf vqWb3Yt9HWq4tbeh1X1wzLfzuK juX50MptrBqWvXw7i0/VffoROff0VC4ZDoFlCqzWd5NwU68wQFh1ZN2YaMUfvo3BYEkT1 S8T/wrTviwWz7L75NEHVFx9s7zz64eiTFjP/9SjyZdd2L6LdJmwevv2bbl165bcvHlTbty4IV/5ylfk vXrcvXqVbl8 bLoMfULLT286qPv/0751Af kbx2/JPy2pd WF47/jdy 9V3yet//qPy tWfkM9 5J80uw4gB8wLOU5IHZeViHZjsH37ceYoUlXm60bqIfR4gPJ4qb DqhMtCI8PQQivUdC56K 4xAdyLpkG52ojZ0zGE VV1bSyRUEXC8U/hrbxg28TI0SnbQpkbn b7kxAxnKxtXV2rZ OJhNFx 3qVNtxnIByL/w8Kb8/ief3yz2ntuKpOA1sfhCAAAmuHAMJqN0tqYowPm/bsfeFZ4k3td1HPz9viZf3aHMvKVzFf5 xfYdqXNYkbRhbWtTHMLbR2FjZp7 v48ZuNMPT1lx23efvQj8mP3edb3M9X88K0yNNyLt/fPiQvX7RWhGUIeHEzpYjp ykbSyzft0s5vr7ZRliNsWHd84Ivp3Wfbp/mF36RhOm6sWr97L5vkkfvm4g2vo2/nLzuS8636zq bGH10x/ GXnq8W Wo0Q17af6v8yVPfI3/24r WL33qB TC7/0r exTD8nxZ7blo//tLaJ1q19OzMkratoJNJVCkDYI20/3Vi/qDNtM1avte7qvdc JCqtVa2AYWmgAadqvc25jJKCGda2ND6fqjHgzle9ETmsfq2Nle Vh2QjPCNbNl4dhOxXjGdUYRa2thWG7puvL8lLY/aWoNXVhjY ozoE1r2mgVbVd X20ZnjauCK5WRAgCILDWCCCsdrO8uf/r/5Nvxr2Mtvd cVW8mxnN1sss8/dzm62X/tbW ftXmPZlVXGPjcabvmL4z2IrHK mw/aWbjqmLuvF5h/2b MPQ60Xm79vf kR94vMh07KDV9IvBIBEzHbFBnNZmXHDQvNVpvj66sthNWGpFib ajN8iazNnHs0kbovlrqhVn2xHe5Onvjov9TqbC6jfNnC6pkfz SPf/e75Pa1x Rrt39B5PVflFtXH5NbV3dE7vzS P25Z94uWrf0pYJN4SfHw5pe3Ml/Dm1HB8P6YXrU0eHulnvSuxNtgvql9WzAWj92wtDKNzCMC6uqve mDkZwgnott/uFVug6TU6DjdT3cla3xkwBMgCvWjcIcrs34AUtuvUcNx32ZobC t5VtYUZ7b8pywuhaaDRtPmG/lPmxat85WXbn2GdSp/QyMrtQYi6baPljn3GaY5 cX9OmLhm1rxOBCAxIgAALrhADCajerWeX/NhnBov53kz5S1pl1/rYPSDmmLm23sX6GiYWzjL8Kf7O3SDjLWJZRt2r fjxNMND6fj2bPEPE90E8joAJmBrOIzz69vEeFsv19ucZX10bb3 9ZcYTVxTiyeq0RVpe6Zv6LRAcSpusGV/rFdigyGD3t0X p6XKPNZ864x2WL1tYvXntC3L2zA/KEz/9DfLR//4W cyH3lZ4f/zU35Mn3vPX5OOn/4W8 vlnSpEZinGT08O6PkMBZyisDdfLiXW5qDMRYUrbq1DlTmaYLjs l4pTVy/Wn0RPUR3bGNkpnsxkFZcKqzn5qPRQ0L6rl62frbevq19rWfyQA ujXMvJg57Kz4E3sv7BX6cQ/EsiXyY7I8F o8xkKiy7doOM 8btinjae0Lz/vEadL6456rimfddw5p8s Ay6/gEU T1s7HdfwSoRCHQNqPOxyPEMsJ38DAiMkQQAE1hIBhNVultX7RB afpWdt419h2pf1MW5z9mHdOG0/UFdvFcrD9QrTTeawCB4ed4v7Ps32rKG30ee4zdmHTcZbhofayV 8XT8qz RUA7sQqVwI0gbayjgmLdWKkllvdSoMtF1qfTcZXV8dstTzEuc2 NuV1iYW9rogPkz2 wveJ4n j2V M8b8yV 72a2RlrEcP9Tf6ZjdrxNiW/blFzstOnT8v29va4tG5C44qbFrE/Yps27x7NN RmmK4bav7hcB8ca787GJ5W9V9gutz23qsz3HH5soVVP10VTl/84MPy5GP3yZOPvSkXXDXvzq3rvhrxNUGgSlhdkynmP2tfRSHdn/Tu01r0dVx9woixgMCmIoCw2s3Kl/m/TXs3f9nqh2nL72s4z/z9nqCv82o6rnC9wnSdHcOirl5Z Tz4e1vheMO0r9vHeFvzt3Ww8OWHQkHVpx RS30EY4XGZKJjTJy0smVOx8YQG19dnrVd5vhjfZd/tk0QdcKqM2B7DQ3tsEfswInPG8f10Ei48dMDJqM8s 26m4rqc2z0hbA6BU1JBsJqCTDdZYcftjBdN5LYF5tdAWBfUhqa oGrhYLfOcrflfRJWdeYqourpVX3raVZe64vA gur sXtT2Suylr2ddx9HdeqrCvjBIH1RgBhtZv1jfm/s/Qc tthehZby6g77/xtb7CMMbfZZ7heYbqur0VxmBd/G1c43jBt9foatjl/WwsLn4yeWB0KrM e5ElWbXDCREgVKy3eht22bNiY6sTUvo7f41D92bYr43wLjU/yvbCan2iNCaajE6gqrObFEWF1LLqqeSeyhj1bGmHVkGgSIqo2Q Sl5nfDDFqbrBlD2xWZfThqamOpDTqzWIUv5piCw/sLqpqwk8wQBEACB5SOAsNrNGpT5v017D/3tMN3UzrLqLTJ/2yMsa xt9BuuV5iu6qON S Cv44tHG Yrhp/H8pSzN/WRcO4uMqJ1bbXXgXMPr9MYK0K zx HZv/rEyPdSKgjsvyK8qy8enS4bV/du2cyx83sJOv7qo4s5HrQMPDNYVTqgirY/QWjyCqLo5hSxbCL9IwXdeN/7Ba3H8xeTHV4tyxWocq5ZuEAMLqJq02cwUBEACBtAggrKbF16y bz tDK2sSajv/CtO rI9xP2 LNx2n3yc0bdO3euF6hemy8bY1d8Pch2V9xvLD8YbpWJs 5fl5W3yW8YXztbRfH41PBNaH5GUOq84CMXV7goBxOz6ciLA6ql g4YVqR5wVTbWM/97f zI6FeT7CqsHTQhg4Ey1YxMScCIQftjBdZ1br 7f/QrIrAUxQ1bBvVwDY/Pp2FYCNi3D9EUBYXf81ZoYgAAIg0BUCCKvdIO19X4vP0rO28a8 w7cv6GLc5 3CWcdp YZY2faobrleYLhtrW/P2uFu8rM9YfjjeMB1r06c8m7MPZxlfOF ftjWyUMVVrgCYBV3q9gkBz 3pcZULq4UrAPKGejLV7mOdXEvm6xXE01Fn43InpnoxdnpMwxyu AihDxucHjoQvIt49AuGHLUzXjUjr29u gDS0197W5IFV2UBv7Ojnq2thVcU03mAAB AAHIADcAAOtMUB9bAQVrvxM8339eEsPWs7/wrTvqyPcT9vi886Tts3zNquD/XD9QrTsTG2OV/D3IexPsvywvGG6bJ2fcn387b4LGML5xumLz3ygNh6aXhjFuPUB YEeIRByezI09xP LMvvRs1PnJq2M7o31V8FMLledSKsing7w5/9R 3k97aOdCOzPRnMVAxhdQqSSEbgSERqkNUhAuGHLUzXDUXr69t/ YRttrKhuNrHKwBsrF0Lq1euXBHeYKAc0A01XIALcAAOwAE4sCg H1KdBWDXPLm1o/q8PZ lR2/lXmPZlfYz7eVt81nFW7R1mtdV1/XC9wnQ4nrbnapj7MOyzKh2ON0xXte1DmZ 3xWcZVzjfMC3ytJx7oCiuzmKfuiDQFwSmud2XkVWPA2G1Gp hulZXh/JOEQg/bGG6bjBa3zsL0fZ7MnxCXJ2xJZYjrLKhXXRDO297hFW4Ny93aA d34AAc8BxQNwphtRtnUv3d8D1Lz7m/7PzjqP88i8GO64Zzn3f8tofoePgLdxfON0yHHbQ9z0Xxz8e7wf xrNP nH5FzT0thnxuuK2kQ6DsCdX b jp hNW6lQn d7auOuXpEQg/bGG6agTmJFiobWdpX2W76zKEVTanfnPaZRxhFe51yTf6gm9wYH 05oL4Twmo3HqT5vD6cpecs2xL/i65V85/9vC0 y/x9XdtH Ly x8P1CtN /CnmZ5j70PdZF990/s06f1tDC vwpRwE oJA1d mvowxNg6E1Rgqloeoakh0GvovXIv7AVieD315Wdy WCyctX2Z3WXl901YPfuBR S33vMm Z2ffbP88TO/xE/F1/jqBITV9RU5ELBYWzgAB7rkgPpQCKvdeJLe77W479nyfFgsd88g yHZX7mCCn5fFi/NrfqLX9hK /bLjNicf jH5fIv7ch9PMT/r04e T59v8WL5ZvNPZYnJe/rzZ5j50NbRQo8ncRDoKwLK4VV8IayWrdqKLmjZdFYpP/wwhel55mJfKBquy6svwurRhRdzMfUj/ymTj/3i8P3Rn8/yPC3rcoNGX90IAgir3eAMn8EZDsCBdeeA mQIq/3wTL0gY3Eb2eGuF3WG8cGula5HaHP2YdXMbG9RVafLMh23f4Vp X1YVX9a8PO4Wt3FuOv azN8w86HhZ2u6Tvtgmxvh iGgHF7FF8Jq2aqt6IKWTWeV8sMPU5ieZS7 i2Tdvkz6IqyKEd cRvfI9cPfheufx7356HX/rIffKxx/8KJ1fX9NTqzMLq2R158MEdObuKeKzq2Ps67r6OaxW5yZj5j7s1 4ID6dAirs3i26ep6QcbieW HIoPCabmJyNrnh7zOipTN2YdVNvweo6peV2U6bv8K076sLL7MO XncLZ6Pc9P513D hpkP/Tovc239OIiDQB0CyuFVfCGsxlZtRRczNpVVzAs/TGG66Zz8F4jG1 3VF2H1udPvkIvPv1tev/68vH799 XLL/5zOX72b8infv0b5PkzP1S/8VWhxT1Q4cGds6M2Z TEOP EnCnbQDZqn0l24kx8LGXtC/kPys5ZTk7ZyalKYfXMieLDMRR3xTKFsFpYo FP E6cuRLvz8ag4/NjyW2Ur /ZnQdlwskJBzTfO695narxjLms4/R8Pis7D45 fqjjmrIxqtvSuIdreEZOeAyu M a/6z4fD/mCQ5qL8Qix6Xk8xbFM5hzDG/jHmERe/AAj1XngPpmCKv98FD9d5rFdWS7g4mQqu50 N7rx/AXHoXN2Yd1Rm2vUVevi3Idt3 FaV8Wi9tclrVn8rhbXMe56fxrOn/DzIfhOtsah/mkQaBPCCiHV/GFsBpbtbrF3NuSgf4XrYUxG TNjUD4YQrTTQzbF8eynIMmY1y0Tl E1d/9z98q1y6cltevPSM3Dn9Mrpz9O3LlE98qrzz1LaJltZu MyckF8Ny4VSFnKHIdeZENs7PhZsSoeZKSftivopXJeJZtH1QPx S1ykTeDckvE1aHAltRgDtz4oScUeGsIOS1JIaEdi1toV8Pl e5pfEqIe/MiWne5PMszOes7JwYiaI 3/q00MYT45PVsTBSd9Fx62dxuEZZUVwufAaM 0PBd/zZjI3ZxhiEVZjG8Cx Vid/A2r/dgT9Ur lzxW41n9vgVFrGKkvhLC6qEfYTnsvyFg89hPkUFhdlysBbM4 bIKs7Tma1E1ZR8ftX2Hal8Xiy56Hx93im86/WeZvmPkwts7kgUDfEVAOr JrMWH1cFd28/ m3JOtreD/Kw93ZZBtyTD3UHYHoxM5g105VKT2tianfSxvhODe1kAmPy2JtM 1tj xl2VjkHP8hMXuN 3BL12QhTVC10DUXiYy3YXlx3oVGG5UIP0xhugkYy3YOmoxx0Tp 9EFaPjz4vH/z3f11ee/XX5dbxSbn 6X8s1z/9nfKV82 Vr372n8kT7/6ronWaCx4m6qi44gQ6LzZpfCS Ttu19qHA4Ow1ah/Y8f2zoZa4sBpg5nHy OX429/vyRqPBT892WniZKHutMA5dRJWxb yE7LhGLSP3P5kDNN8crwZz6dC PN9aP3S8UTsWlsLC/2NxmhlGvrPx7iu8T5i39cxOz5vHLe2Fja0ae0rxxbaNNs rOCR9UE4w99Ujy3x6c84mCwbE/WFvvKVryz0Vhs/ x93a208/PDD8sILL8jBwYGcP39eDg8P5ZVXXhHdDF26dEleffXV/LN17dq13NaNGzfk5s2bcuvWLbl9 7bcuXNH7t69K/fu3ZM33nhDzA9b1J/rS/vxPsr9wkLH1vTEXF/mMe84yuZfZ8/2HBou8xXul8J01dhsDlV1UpeV4b/p/Gs6/zL8Uq8b9kGgbQRm dvVdt L2FtMWN3bHQqgY4HVhrInW9lABoORsKoC50h43dvKpKjBDoXIY Z620w23E1ZjbVVYLRqxjsWEzbB40m kD9c6/32LT8fiJqha6OvExltbXjMm334D4uGHKUzXQdAH56BujG2Um0O vzr06 ersq9Ovzr9uAnQzoJsC3bBcv35drl69KpcvX843EBcuXMg3Fbr JqNvQ6GZFX7HN10vP/6p87H9 h9y69F/k5hffJX/x bfLzYvfJzdf X75yz/9AXn 1Ftmu2d1LPiEAoxL58JNRGRTsWXc3jbLKtLo3xQnnjVur32aAF jS34YKPFFhNcfV4eyxGa/LEFM7BZmLqSaEujXKT7nmP0939sY2bG1H6z1eI12r0TqV1TXB9 soVyU9VPvjg FR0jN9jYTQ6FzcOK88xMM6Uj2f6xKvjbjD2sO7c47Yxahj0MZx 7 FnRtfK8byZ4Vp1WjeLpx1U6tgjWYTvS0b/RUV6DFVj1iAPqX9T5IXXlagNhNXfVFvqnVJhpeMfjQp33oHHp/BuMrQ97j3C/FKbLpmFj13CZr1L8N51/Dedfit8yF5W QWAOBJr 7ZrDdNImcwqr7lSm29QOxUwtU2FUw6Gwerg7GJ4q1ak44dFmVj ypae2HpdG2lcKqduGE2dxM0eZQfA3ryPDSIB2fzSmfkLa1jfJE KC67CiA6Xpuoyr6lWIRjdI02LBp mMJ0HRzmINTVW/XyPgirH37878unPvCP5LXjn5TXvvTD8trxv5Hbr75LXv/zH5XXr/6EfPYj/6TZdQD5Js8LORp3olooskU3hb59KMRUlVndYh0ViIYC4EhwKru KIDoWs7meYamw6oTLgqBjQp6Fhpmm83VW7PXvrFvzvMz 9lroytVGzJ6dRA3HUlbXxhIJJxxw61iwY2Lk6JRtocyNT/Pte0XDcGx LnV1wz6ajtvXq7ThPgfhWPz6eHsWz sHa2RlIzHbRPUCP8Z1XN/jPIc9eQiCcGDtOKC WJ1wWleuNhBWF/dqx/sf931lVmM/SV6XKwBsjlXztzpV4bL3H F KUzHxm5jXraoqmOrwn/T ddk/lX4xdaePBDoKwJN/nb1cexzCqs6lUPZHd4DIHu7o5/357qpnUhVoXAoRE5Oi0aEVRVJ7af7OUJFgTHatnAVwEjsNHRDe 1a3cIS12EfedPS/dKEoW hfbakdO6lqofVdmH9krpXlkTE5u5sUDT9MYboKC3MQquqsS9my hdWzH3hEnnr8m XokQl/bfKn/y1PfIn734r VLn/oBufB7/0o9RDcvyZbfnof3uLaN24kGKiSSioaNoJNJVCkNoI25vdSRgVy cab9KD9VH/NTutVz3EyllWvFxVWq9bA8LTQcNe0X fcxkhgDetaGx9O1RnxZirfiZzWPlbHyvKwbM0Drmhds2Xh2E7F eMZ1RrywthaG5ZauK79SNm7Hvxob0c9KTRvltLYrv6 2blwRXG3OhDV/P93aghVYrRgH1CerE07rytUGwuri3m2dMLO35R5cNdCd4Hq96u ZfN9tl70HC/VKYDsdv4 2DqKpjq8N/0/lXN/86/ML1Jw0CfUWg7m9XX8c9n7DqT3Xa/2rm4qiKg3ayaBQOdmWv7JRmKILmKBUFxvITnkNIC VRe5F6 T2owYlV /mDCbHZUCBWYbXwh0rnaYKqhW51C OJnM4tLy/O25ncuGj4YQrTVYCYk1BVZ13Kli2snvnxTP74d79Lbl97TL52 xdEXv9FuXX1Mbl1dUfkzi N35975u2idUvFRBVsCj85HooEXtwZ/2RcN4xh/TA92lSe3TkhO2dNcHCiTVg/TOfttb6dWLU ndC7YhvXUuznnEdcWLUHIxVxKj68qojreF3P7siJnbMjjpgAV6 wbnYOunT/9OX7AklvvMR8eHN6/anMO21q hRXl4c/zS4VVG0 FrfG8mtats1VXrvML6pR VgyLXKx1oqm2LwjiDT4jQZ/jedt4In8DCnXGY7HPNCH4wIF14ID6ZHXCaV252kBYXdy7Lex3R vu70OpWNhRXJ8/CCGusbrrJ/Otmt8x9SLhfCtPh2Jc51nAsmm6C/6bzr2r TfAznGP4kwcCfUGg7m9XX8YZjmM YVWtuPtVt6LfrioUTn46P3XHaqkIGgiMTpwsnB4dzUTz8p/ll9obVhzXy5NBHyaqjmyOWsjWYFd2p 6EHZ5ELbsKwF91MBmv3qFagUVsTIWxbFYi/DCF6TI0 uYglI2zrfxlC6tHF16U506/Q37rPW Sj/73t8hnPvS2wvvjp/6ePPGevyZPn3ybvHzud0qF1Vyksv gGYXDU29DYW3oKDixLhd1Jnc/lrZXocrZHf8EuWn7vJ79x8qkv3XYyC46hzJhVe1OrYfdoWoCaA FXW1e/1qGAZ2sQ Ql9wZbWM3sm9NW0tTFFRDudR/npy l55nXLxqP50b78vCvuh/XjK7U1FJlmHXf uSj7rLj8Ahb5PB3WofDqxzuKV41rijOZ40DE1qL8pT2CJBzoDw fUJ6oTTuvK1QbC6uLepfeZLD5ldU CZ2VM1VjZDJuzD2edjO1FNOz6peP2rzDty2ycPm/ZcY 7xafGtOn8q5i/YebDKfxGAnYsnzwQ6AsCyuFVfM0trB7u7sqeztgE1qnZO2E1Py E62uCOfvavJzf9Bz8XKsUe4jSsO7mztaJthb1CH6N6EuvDLZ6K oTauqf5VpKm5CsAenpXbKPRpVxYoLsX5RMc0hefmZIQfpjAdQ8 IchGU4MrHxdJG3bGHVb0xVOH3 zA/Jk4/dJ08 9qZccNW846PPlwqqvj3x/mxym6xFlbDapP0q1PEnpldhvDbGvo67r My3AhX628Q67U 66X Up1wWleuNhBWF/c8bf/jw8Wtro4FP2 LzzN6vyfpcl iY/avMG1lfnyW14fQMPdhH8bV1Rj8vC0 S9/Wxoex9lrOCwT6jMCqcnRuYbXPizHT2PjjMhNcXVQOP0xhOjYGc xJiZeua1ydhVTe5KqLq6VV962lWNr7rs/EN13L9hVU9SepPZK7KWvZ13H0d16qsK MM/waRXh9OqI9WJ5zWlasNhNXFvV31t8P34lZXx0I49yb7j7LZ2b7 EwrJ6beaH4w3T2peNR8O vdrEv29zazKeRefftH2MF03GRx0Q6AoB42iM033L85ggrPbwi8 Uv0CbG7cNkcw/Tlm hOQmW3pSwb8IqG9312ejWreX6C6ubs5Z1a005XIADcCAlB9Rnq xNO68rVBsLq4t5vbMO6uNXVsZBi/rZH6ULIDPdLYbrLscyz6inwn2ccy2qz6Pybtg95saz50i8IlCF gHI1xum95fg6Vwmr2aCZ1b2/Mx307n /jvk5Z3Nf3cV/f5/u4rxOLS4Wo6ut7mz7u65TFfX0f9/V9vo/7OmVxX9/HfX2f7 O Tlnc1/dxX9/n 7ivU4jX/I947APj7VrcbJqjYGkfWt0wnLWOr /joV1Lz1rH1/dxsxeG4zo/k8kbb7wh9 7dk7t378qdO3fk9u3bcuvWLcne/f z976xchxV/vcIiReJRJIXi7SPflq0ixQJJIQWHvnN/KQohoiHIGStFBCRQNe8QLOYF3kiIIjfkyCW G4kFrFcBwGSWWWzPxTrrhYrJGRv/qxjBydmfzdLHCvOH5IbmzghdsI1NhjjfwucR6e6T/Wp01XdPXPn3ume U406a6qU6dOfat63P25NTU96v1/Per9rx71vtyj3pd61Ptij3qf71Hv/ 1Rb88e r8Gg9oHGn5Y4dd6PljBd7ce3AFWuzVeuL4wXpgDmANtnQN8f1E HTuvK2UcTsMr3PL0f/Yh6Dz7o7oF6P/kJ9X76U r9n/9Dvf/6L o99RT1Dh2i3jPPUO/ZZ6n3/PPUe EF6r34IvVWVqj38svUO3KEekePUu8Xv6DeK69k72PHqDfud80z mLsxi/zP3x/ XXpForYJzmvuz7k5bR9p3gz0GD8AACAASURBVGVpm9R5k7pNbM bpP/b8EfgfUR95TpFj0E5inGN9D rlsWi7WLnEL23zkfNSL7FvaqPt9fko/qvi176bxtYkButX0k3qNrERf/YYqxvrf9QuMWfq6teVS1s21lhabO1R29oySWub1LnY2qO2t2WS 1japc7G1R21vyyStbVLnYmuP2t6WSVrbpM7F1h61vS2TtLZJnY utPWp7WyZpbZM6F1t79PY5o4vNWc4bLKmtNbO9OzNX/kfoZQtOIvJ55hsZvp74UnVKW4eKjfFhWGIlWLWdnaq0EWKq tbyzvAFoV82rcvqzuVGoc5uGsvXsmK19/jj9Nxzz9HNN99c 0ADsIoHcvtADrCKOWHnBNKYE5gDmAOjzAG P6sDp3Xl7KMJWOV7nv/8z/ kp59 2t0Drays0CuvvEL8MHT8 HF688033R RT5065WI6c YMnT171v2xmv9ozX 85j9i8x z Y/ach 2HveYDGrxapcCsYf8phHK84ocud6wzz/W3qZTsUibfMRrdhVYy/ydXdXQ80koIJ9t5Tkr8DMOOrOfQmLwyjw1 z0n/h0nOff 3O8ghT60XXFe3Z7EKRoBrIoSOG6YAnYS2vQwgcjNwjB1psVWbu hTK1b5YYAfCviB5PTp03Ty5El644033APEKGCVYRre0ABzAHMA cwBzAHMAc2Bcc4DvyerAaV05 wBYnZa72/b2wz Uq5Wrw0TL9eW5hY/R559Hb6GnHo17tfY2Haul24uVI292FOD5Yt z03v0tEsKyGebna9Zuk8LKyEUtfkarMoPz2tfBThV10RWifq9H nF58YP2qfbKn GVYPWxxx6jaXzzFgDT2K u9Ikntn5xepTY5WZhlLrTUGffvn3E771797r3o48 Snv27KH/ I//oIcffpgeeughevDBB nf//3f6YEHHqD777 f7r33XveVt127dtHdd99Nn/zkJ2sfaGTFqh4znM 2AvxAjRcUgAJQAApAgXEoUAdO68o5hiZgle95vvvd79I//dM/0b/8y7/QPffcQ//6r/9K//Zv/0a7d 9290j33Xcf/fjHP3b3TktLS 5eiu p N6K77H4Xkvuu Q bL3uKXnV6nr5ht/hn3H1g7mcD6OjPP/I8wsfw/oL9OA730n3v3MzPbxYjk/qyzXH6bB WCfdTmhX5QNl06OVzFl9xPhOz/hO21jy55yeq8V5BHS6FahEtDTI6khaPiwlP//jAjPU4iWQVlan2u0DIu2pP1IUfsgtXuN0jyHLtm3bfBkHP7Wva e5bBwbNzi2bbtIFfbPQxH4abUZdscp7iR05cmTorQCmUUP0aTQ FAFZH0w21oAAUgAJQoKxAHTitK2ePTcBql7YC4D5hO4DyXJlkT vFgX6xyGiYe/bwTe445fgtD1fy9ZSedMc51fS6yaW0e86/LcT67ClTNm9lVBT1vkwIyR/lYfqdBZ2wlaiyPwapfkZol3PYBksd1PKTtpduTOEW7yhWrYjRV R0DViQ nnYQ23SRAuWFoYjutNqOAVf5hBr7oAVandVZsTL8AVjdGZ7QCB aAAFJgFBerAaV05azSNYJX7Bbjaniug/IA/3CIk 7wjzzJ8PLNzSwFVc7j62M6jQedtfZsWY 1X8nCEAqJAat5IOY5QYNIKyBzlY/mdBp3Zt/mzvVWzerwKVa9IXaIB 8xhqrNRYFX2Yg1hbLo9rq9fAKtaDZxviAJ2Etp0XRByw1BnN 3lbQOrhx/ Ku3 ylX047//Szr6X/887fLPdP8AVmd6 NF5KAAFoMBYFagDp3XlHAzA6liHBM4iCriHcPOgHzFLZtnnHU7 LMw0f/WpVWbX6zi30kmKrsfq6Me2Lz/GCAlAACnRRAfms42P4Vl/Xd9/8z/ZD9X1cWXB7pPbUVgCyCrXX47o5WHWrUKWW5GnfsTy1ylXFJV74 OFtgFf/I6LGf2LlcLBKATUt 6ig3DqnyWckfFqz2Dh3yP141zhWrZ0/9wsHUR77eo/07svfeb/ZcHpfhNX0KAKxO35iiR1AACkCBSSlQB07ryjnuaQWr3DesWp3U zAzbDR/wswf 0KI6ZZ93svTRGrh6Cx3P3cbrZ4XybCTH6khQCgWgABRorwLyWc fHtr 1irMDVgFV9bhP9FwuFgnCpiU/dsQNQ6HKMGC1d/gwnTx5cl3A6ov7v0VP7rqeTj79cXrjife54 uPXEH773wLVq4WwzVVZzMLVvkvoeqvoJ0Z1LbG3da4OjOwCBQK TIcCdeC0rpxVmGawyv0DXJ38XI894A8TlX3e4bRsASDPN3y0K1 dlS4BYfV2Pz/GCAlAACnRdAfms42Pb31prgFWtBs43RAG5WKQxm5b82FFuIGJl s5bXFrC6vPhpOnrgVrp4 gBdPP1T vXBj9KJx95Oh 65ig7ed3P9sMiy/fzD020Y7WrJMnz UNXL843LRvXz/VRM1SyZakfncwy8x0rUwcxlVoFV2Z9G/iEsxnOdZIqNv8nLYunTwlIEjLJtQ1jKfYv1J9rnSAy8jQ V8vXcln2AeuS xpKy5V 31DE7u/T8TMXt57/25b8mk9/MuKDZUl8POuZwXK0WTnvvo2xb0tP0uVQeukAKCkCBKVCgDpzWl bMEAKtTMBFa3gW5r9HHYULmevqVpY/SS1uyH6ySZxw FnA1vWJV2/M5XlAACkCBaVDAflbaPi0N1DMPPxMJgPXPM qZxecZL76e8uW2F1DpIZ9JZgOs4h8bM5Mmm7QXi02nopMbiFT5 rOU3Bau9Z5 l06dPr9uK1Yf 8a/p1JG76eKpfXRm5Qu0uvxuWn3yPfTKnncRl9W lgbul/gyO/4gzD7QeE8U4TEO1kjCOkzU51/zK6owsFIflMpHuh2OJQ2QlIuZO02BVTdOwT9g2T9s6wfHivmSD cISDXjQ R/CII58iGL5sbzEiAb/kHuX/RBy8ibpgwVasX4lLUdpw0JSzhcbOUZs9bzl8yqNY3FnzeQbvGu totdNBnz99RSLWWI0x6rYonEF7dvxNc6RhAJQYCoUqAOndeUsw rSDVe4jVq1Odrr7h3d5iB/y dI 7/j00Z30WL6vqjzrDHOcrCpoHQpAASgwXgX8Z2PJbfZcmVrsJM9G tkjuriEn69KC6YivtnOP/yUgillAKyWJEHGeitgLxabjrWvbzBi5bOY1waweuncabrva2 j82/eQ dO7KTThz9Ipw9fS7957jr67Qsfpt23vpXYpvlLACh/uCmoqQFT9MNQWpD6kpaj8hfUV/lsqttxK/RUDOIKR4qDVdYyAq9FU3cc0KBffK3D/1vlxkTycx95vYWB5BegvRgCM35SIG1KWo6x/Fie2AfHWFuJPnM965dhZBT6RvxKXTn6OJStlPFRXyveVk5UHcn SR/Gj8/y51JWjFNi05JtjZWxNfKSuZ9MOklAACnRagTpwWlfOnQdY7fQU 6ETw/Lxi38MEbp93dFq2BOCVqvqZp 58mPZhCwWgABToggL6s7Ecb rZoMjXYJUXWrnnL UoCltdeeEjSwKsKtn4z7v4akQoyORT9mKx6ViEcmMRK5vVvCZg tff888QPJOu1YvWXhl/d9/P507/g06e wm t3LN9DZo5 gs698kn7/6lY6cNfVw 2z6iGPhS4q7WBNBODxRPD1ZVbwByTfCCtAGtRXfl0Vnebz4ia6 akWgtDYrxyhYLWkvauSaBrq771rk46I1V2Po7BVMTayS5H88 TMk Eczr vyZQx5VWYsxliehK6PkX Yy/NNVSjFEAJj2VWivMrXaKBWk1pbd PQ76uV2ap9OY3FLWV8jPbfXjc8RvqaMzce2p86D25sVL47rYuL jaKxWUdIQwEo0HUF6sBpXTn3fxbAKvcTq1YnN9uDe4r83mKYaN zzzhL5f7NdWjk4fku2JYDbBmDLTjqjyvjU2tu0MUcSCkABKNBJ BfizTd7lDkSeQeSZS1bsSFr8SH7uzD87uvKK55vAj2IJ5aBczv SvWAVYTQz95LLtjYBN28gAVa0iWboNYHXv966lQ/dupvMnvkznX/8snT/xObrw5k108Vefp4snv0QvPPKhZtsBuC5peGNgW6PVo7q 1SxV1rSdVH3bzmykRwarChJme3bm 57KP3z OKAlC9Vs2krNoI7rR1eF5sYxH7E869txYAV5pTyoKzBS7Y q yu2fPT9zG3Fnxyb2oqd1Isc ebB3E EVpU 1Ly3ces/VoQes5SzT9 E1Mblrnl9sxNrBHlQAApMgwJ14LSunDUAWJ2GmdDuPsiDvj4OE zH/kX/Qy9b88J795eefR kptyXAFnrpaNmztbfpcg3kQAEoAAW6p0D1Z1sErOZdjK1EjeUF zyDBQo/hfFtlpxusAqra8d6QNF8M9q0btmXVFw/5r8RoHzgnqgOrvZ//nM6cObNuK1YPP/xV2nPnO i1n91Izz90Hf18z/X0y4OfotcPbaUjT3yMXtizhU48u432fudqYtvqlwI4ztAAz0r4 wxVs/XJrwYeoL27aTvqD1ruaoZMoWE2NgYydHL1O ZjFflCKbay9TXs/ iQfz5RtLD Wp12689T4R ad JOj91UTm7dTfS/50EbKzmQXyVTchUVJZ1XEp9Hrpi6uvF56lXddXBFdTVxIQgEoM D0K1IHTunJWYlbAKvcVq1YnM/frnl/qyzOoyo nvd5CCay6 lf8Of3dFcVzlO5pnX9ti3MoAAWgQFcV4M 69Cv9DMHPLOGzh36eyJ/D2LGGqfqcfyej4jdZQt/lCKcXrFYOSFkI5IxPAXsx2PQwLWG1alqtKrDae/FFOnv27LqC1cUv9uiZBz5AF05tpz9d BbRxR107uR2OndynujSt/37xX03ENsmXwxpgq8ZZ5Ya6LivQMuyO2tv03lDKwsD4hUBubfi q8zGPtmO/hEdVye9 k5amZVjHKwyC7U/5MT/iOX/yLGGegUn/0Pm0pmNDK/X0NrbNBtynq4oNnL0zvKTWH4sr0k979L0WfzJUXxJf22 lOtjU9s6X3Xl3KaxSV43Pj6 6VA3Llzfrl6N5fn65TZ1kYsn8nkQ2CABBaDAVClQB07rylmMWQ Kr3F/A1fZdAlXgc2VBQ9XsvL8Q9qGqfmiJFBSAAlBgehVIs6PsmVE K/kR0D17yqI ec50zyHZH6iKx0QFVh1AlT9gyfN9Q98VsgOsVoiDotEUsBeDTQ/jFWA1rdakwerZU7 g5cVP0 6vXEV7v3s1PfvgR4L343e9l3bfdhk9fvff0Jsv70t2JPhAzD8Y s78I6Q84 dDLoYwCL8n6DKfkg7anvg7tPmz1V4yr2pEPXVU/2ZPZKUiBVVbAjof/B039I5eNix3TQmsHXNle/oHMHIdpJ3cG Ypxzse11Bb7jm07kG85oOZJsB9vPqTcp6q/Uto O9tSDHl/bb/yNrJV16KB6ofWwNv6wCKaFEbDxu3GKnXdqPxAC9dPNZb5zUpgU 4Tkzqrislry2Fb5Mq6RhAJQoIMK1IHTunLuMsBqBwd ykIu7kXk3/J8UcEKUT/fAiBbrVpA1mIBAOcV9eS8JJHao7VUhgwoAAWgwBQowJ9/XXxNJ1jt6GB0cQLFYrYXg03H6sTyAFVjqhR5KbDaW1mhc fOrfuK1SIScuD04H030/3br6D7t1/pgCvD1EvnTmsznE JAlVgNdnFJFBM1mhNgV7V3JqgGgTS1rjbGlcDSWECBaDAOihQB 07ryjmkWQOr3GesWl2HybgGlwJD9ZHdLfQLkGrBKqeX8jZ1PTm 34eg9Wm0Z0lAACkCBaVCAP/ 6 AJY7eKotTxmezHYdJPwBaryEa 4Am0CqxwhQ1RevcpvXs2K1/QqMFtgVX91pEtj2ta42xpXl8YWsUKB6VKgDpzWlbMaAKvTNSe6 1JsVWqAB9aln/1vp0a1LKxSDqTpPtgQQmKqPWoelgQK0fSK/25U2wjkUgAJQoOMKjMKO2tDl6QOrAHETn1f2YrDpJgEKWG1iO6 s2MbDaO3KELly4sOErVmd1DGa13yOB1VkVC/2GAlAACkCBSgXqwGldOTufRbDK/caq1cqptc6FDFRLOLWcc2xAvUEasDZZsdpkj9Z17izcQwEoAAU 2RIFR2NGGBFbTCMBqjUAoHl4BezHYdJ1HQNU6hbJygNVmOsFq/AoArI5fU3iEAlAACsyqAnXgtK6cdQNYndXZM5l rwRIdUALxODU7JE66AVWvYUyXG20x2rDPVonowRahQJQAAqMV4 Fh2dF4Wx/d23SBVaxWHX0mjLGmvRhsuq4pgNU6hbJyC1Z5teqlS5ewYrWZf LBagwIAq2sQD1WhABSAAlAgUKAOnNaVs7NZBavcd6xaDabTBiS Kdap99YX8EljNn0sDCKvgqmwBIAGn6jfdo1X84AgFoAAU6LICw 7KjtvR1esAqoGpb5pT7i60OZpiLA1BVK1d9rsFq7 hR u///u91BasM0/CGBpgDmAOYA5gDmAOYA OaA3ynUwdO68rZxyyDVe4/4Gr1PfP4Shf8bqoDBVXdGNgVq8GzqcDYPvX4x6wie6TGwGpsCw B2q98W0I6vr/AEBaAAFNh4BYZhRxsfXbpFgNW0NigZUQF7Mdh0lVuA1Sp1wrKN Bqurq6uENzTgOcAP1JgLmAuYA5gDmAOYA2udA3xnUwdO68rZB8 DqsfAmEal1UWAp30FVr1SVhmJgVMr4uCJIdmWBbov88lSqPlas ahVxDgWgwLQrMAw7apMW0wFWg78Itkne2YzFXgw2nVIFUDWlTD xfwGrvF7 gP/zhD u YnWtD0 oPz0P4ACr0zOWuC4xlpgDmAOTnAN8h1MHTuvK2cesg1XWAKtW4/fL48uV1aoDkh c0r5TYLSwWcr3XO3TQpHpz5L1sceq1wgnUAAKTL8CTdlR25QAW G3biExBPPZisOlYFwWq8hGvZgoArOJheFIPwwCrmHuTmntoF3M Pc2C65gDf8dSB07py9gGwCrDa7O55dCu/4jSKVVeot9TL17P2svPIM434GHbFa2xLAGwBMPpYoiYUgALtVa AJO2pj9N0Hq5F/tNoo9CzFZC8Gm45pIWA1Voa8uAIMVnuvvEJ//OMfW7FidfneW iHt11JP7r9L iZfd/GV8WneOsEgNXpAhsAVRhPzAHMgUnNAb7DqQOndeXsA2A1u1fEq tX4PfM4cmUbgEHJ2QotFEi1OFvpmV1YuaLstVpe88rPS/atm1oaqL1VI3u0alucQwEoAAW6qkATdtTGvgGstnFUOh6TvRhs 2nYPUNUq0izdFrD62pGDDqY 8vUe7d Rvfd s fyuGxSD2tod/1AAcDq mmLeQttMQcwB2ZpDvAdTx04rStnHwCr2b0jwGqze hRrDKwGvsav2wRoFas5ni1/JV/sV0oQVcLVWPPT4P8h6sWInu0jtIn1IECUAAKtE2B2Gdf22KMxd NtsIrVqrExXfe8un/468ptgACrVpFmaV6tynB10itWDz44T0/uup5OPv1xeuOJ97nj649cQfvvfAtWrk7pqtWhweryPG3aNE/LXdSjy7GL3l3rQ9fiFZ1xxB/SMAeGngN8x1MHTuvK2QfAanHvyHAV73XQ4PcMTv9v6h03vo9/tVilGpxV2F76KsYI83Qic6D4pMAZFGinAgCrGz0ugKobrbhvz0 52m/aGDU4AVRuIFDHhG2bZY3XSYPUnd99IRw/cShdPH6CLp39Kvz74UTrx2Nvp0D1X0YHFv61/yGKIor7 tGl Oa zSHM f44Wax9YF2kugHe6fo96c4vxWJLtr9Lq4pz/WlYRF1ZTVYJVpZn7Iwvrvl6gzIwdtze3uBpvT2Lg PQ8cT420fxyfFyX5zdRbOw53/Uvn6POpioeP5f5q375fM7tA/8S5 oyzW yXwvcRPOL4fXi 1xxfaT6kK2Ks9eN0SHok9Iplb9qrrue1NH51ddzNN6gvV50TGZ plR/6auZpxfyHVu3Wim9x6sBpXTn7AFiN3Cwia6wKDL0VAJVXpVZtB TDWYOEMCkABKNBRBfjZpouv7q5Y7ajgXZwkNmY72W3a2lelAVa r1EmXtQmsPvAP76FTR 6mi6f20ZmVL9Dq8rtp9cn30Ct73kVcVvtQuziXwTD3YMzwJQMx i3M5JFtdJQexUmBUyhlcaWAW GVIJYDHPGQGdkX7GVStBkC1fZvSh/0UWM1gY6jZ4twcLXpYaLRfqz7Wr6TlqP2rPD23 DwAm7rO6iotzpXnjeunnmsMQefmaVm14eaGpOUovgXuuvw5mtN z09pG66jVv2wvQFlszTHWB44vGy9z3QR1zXUjcTvoq3Tx Ty fA2Fc2A1h8QOerP/wL48J6Lxpq7TIN6yr1m9RtFvzIWuzAG 06kDp3Xl7ANgNX3PiJLxKCA/PNVL/HiVfMmf17XyhgGxb uLj9iPV40nSniBAlAACnRbgbWwpUn2vJtgFVB1knPGrdLSAYw6 QFVtYrNzxmq8qsNK1ZPvPYy3fe1t9H5Nhcyd20unDH6TTh6 l3zx3Hf32hQ/T7lvfSmzT/AFPQI6BMxo2OZCkoI6AFW0jef6o/KXqO1tpPw7Umvdjuh/q42C10K6kkx4bp7 sxCwAnId8GpAHtg3GnIFdaoWsjYHBqPNfxFCKOwoJFXz38ysfb 90GlyXjyeej2Isd15G8wLdqM1Yey/P11dz3eWp VtY1Y ptU/nsN9aezbNpFU 0vi7nc9N rF/IG Jz1 qLdPmzAJqslyZ8P1MHTuvK2QfAqrs1xP/WVQFBp4MoWq1vein/6arYPq31tWEBBaAAFJgFBUZlS5PWBmB10iPQwfbtZLfpJl0SqM pHvIZToE1g9fkD/0L7v/9 Onf8G3T22E30u5dvoLNHP0FnX/kk/f7VrXTgrquH22fVgxsLXlSabfzXi9XDrq r8vKVcv6r1wxbUvWlzK1E5PYE/mVHv9oOwIaiYNXpmoCUfmwyXUVLB1MFhKpVjm6VqwVs3ocaX9e mHqccvqZs1SpTt1J10ya1Wlr5lTHWwFPyYr51WTBv4vH4Fa/Kl19Fq/IEZASraiPlcZiZ9yfWB4mXj1F/Wgt9LWi43SRfVgOzra5bAUbr4m0Us44f5zKPcMRcaOMc4DugOn BaV84 AFaHu5eE9WgKyHYAo6w4ldWqvcRq1tEiQi0oAAWgwHQpMApbao MC3QOrAHETnzd2stt0kwAFrDaxhU2hgEBVzmnDitWH7/yfdOjezXT xJfp/OufpfMnPkcX3ryJLv7q83Tx5JfohUc 1Gw7AAd6NHzhcw3pbDrygFwJiLTvSN269tl3EE/Kx2zkJ8GqApfBA7yMjRyd3gK5eZx5fBiQqjF3mmtoaspjgE38y 1HaqbLVNubcw06dH/hmQJjHKCtgtQZiy0cNXMVGynV8Oo/zGTSKvbbTMVkIrcqifVDldWC1qJ/3Nd SI5UfjLuLS8FlrYEeaxVP4Td1LTW5llN1kR OD/SAHpOfA3w/UwdO68rZB8Bqca Is/VUQFat9mgQ/bJ/qu1B/rNWWK2aUgj5UAAKQAFWYBS21AblAFbbMAodi8FOdpuu6w6gap1 C6fI2gdXle2 hPXe g1772Y30/EPX0c/3XE /PPgpev3QVjryxMfohT1b6MSz22jvd64mtq1 gLWwhNMGsmm4pECM92uBlLGpBjY17eOrx8H4RcGqhmhGew/v7BhxWo zBqzW1vrkdMkmnzel/IhtzCZoI7Wq0s4V5bvksyKeSPy8knVufp42 ble0ZaOtdSuwJJUH6Rcxa79yXnJb 6Pf0DLx8i Uu0k8kt JZ6EvcRTNce8jfjC0X82Qpvg8wu6tOva4DueOnBaV84 AFbT944oGbcCAkl5L9XYTqpheyv5BgDZ3qv19mFtpKAAFIACs6 XAsGypLep0C6xitWor5o2d7DZdFyTAap1C8XINVdli0itWF7/Yo2ce ABdOLWd/nThW0QXd9C5k9vp3Ml5okvf9u8X991AbJt8mGXIEnxNOHvo0yD Uf2WcAUHC3kK25fk59UvvClDZ jadQwhu3/ okbNRoHfGQUUcrMqPIYU6hT9exeMQ VGy5Xmam1/O54jAtdA2On94XDTg86s71XjnYxXMIZlHuq4dU tblfuv8kue2MpR8iUemy/lpfysz7JCNZiDNXVke4VAp5L/CFCxNpz2sNuMgS9L5WcrbH0s3l63y Orri3pFx9tLLYs8jkR9Ffb4zz9mQttoE2L5gDfz9SB07py9gGw Gr93RO76KKBhKa9d5Z qCpEppxcUUm0GYdcnWniFAlAACnRHgWHZUlt6BrDalpHoUBx2s tt0VVcAVavUqS5rG1h97chB sndN9IPb7uS9n73anr2wY8E78fvei/tvu0yenTnR ilp36UfJB1kCr4irBAlxwyRb8irvdrFKBXfG3cgR2GWspvCHuK un2MwCU SjsAXJW43us5g/qJT1lD1WBmA62yVgJhNVjLeMvEF1sI79eH/hiO/HXsK7EFIEM3A8P1hPlen4521Q8KWAYyxcY61fvqv5z/0ptpOfmsH1w14jzn9JRtRXEkcovILrb0iC/HlO6VsVbmlc9NU8i44PrVMNsnGM tHcO8J1PHTitK2cfAKvV95AoXQ8FQnDKK1Lj/2XgdT0igE8oAAWgwLQpMAxbalPfuwNWsVq1NfPGTnabrgoUYLV KnXSZhapsOekVq/pBlcHpgcW/pfu3X0H3b7/SAVfOO/Hay0mgquvjvL0PvbGxSa1Yjdl2NU vmEYfNmZ ToPmXZ0riHtj5jh0LuvM9zN14LSunH0ArKbvIVGyvgpkK1P71A wKqcBVNdXeXiHAlBgGhUYhi21qf8Aq20ajY7EYie7Tae6AaiaU qY v 1glR8WGaLy6lV 82pWPECWHyCnRZPpB6u8glat2uzkisiu9aFr8U7vRsbLRgAAIA BJREFU9T0tn1PoRzfmKN8B1YHTunL2AbBafy8JCygABaAAFIAC bVegKVtqWz 6AVaxWrVV88ZOdpuOBStQlY94DadADKqyhzatWMUDbDceYMc1T tMPVmdrPMc1L AH8wZzAHNg2DnA9zN14LSunH0ArA53bwlrKAAFoAAUgAJtVKAJ W2pj3ACrbRyVlsdkJ7tNx8IXsBorQ161AgCreFAd9kF1ve0BVj En13uOwT/mGObAbMwBvgOqA6d15ewDYLX6XhKlUAAKQAEoAAW6oEATttTGf rQfrGKFY vmjZ3sNm0DBlS1ijRPp6Aqe8CK1dl46GwjXABYxdxr47xETJiX mAPdmwN8P1MHTuvK2QfAavN7S1hCASgABaAAFGirAnVsqa1xA6 y2dWRaHJed7DZtQwdYtYo0T7cJrDJMwxsaYA5gDmAOYA5gDmAO jGsO8B1RHTitK2cfAKvN7y1hCQWgABSAAlCgrQrUsaWlQZ8WVv LolwbE9u7dX6Ase4kGpTzV27o6vQEtOfMVWuhb38qPOW03WMVq VTNcG5P0k1MmpBmHunIdJaCqVmO48yqoyp42esXqcNHDepoV4A dqvKAAFIACUAAKjEOBOnBaV84xAKyOYyTgAwpAASgABaDAZBVg 1hR/CTBVYFUZLg16NFgi4mM/J68rC31/rkz9qdTRdv6cASw7pMxnfurr2pP2gtWkoLYLSI9bATuZbXqY9g BWh1GrsK2DqmwJsFrohbONVQBgdWP1RmtQAApAgWlWoA6c1pWz NgCr0zxD0DcoAAWgABSYFQWq2ROvIo2B1SJfg1VScLSsX1HH2e UrXhmsMkT1gJUrVvrJPAOslhWe Rw7mW26qUCAqk2VKtsBrJY1QU57FABYbc9YIBIoAAWgQNcVqAO ndeXcf4DVrs8CxA8FoAAUgAJQgIqv9kcXWioYKmKtLFCfv2ktS 0olLdlnyx56PY DJZDdujXg5YZTWrq9ZZsBoVUSuB8/VUwIJUm27StkBVPuI1nAJNoCp7bNuK1cMPf5V2f Uq vHf/yUd/a9/Hq7TsO6UAgCrnRouBAsFoAAUaLUCdeC0rpw7B7Da6iFGcFAACk ABKAAFGilQzZ4iYDX3GqwwrcjTQUgdDVE5jyGtlDl7gFUtG86b KmAns0038SNgtYktbEIFugZWz576hYOpj3y9R/t3ZO 93 y5PC7Da/oUAFidvjFFj6AAFIACk1KgDpzWlXPcAKuTGj20CwWgABSAAlBg fApUs6c0WA22AHDh8CpU2TaAz VHqYpYpY4cucQDVQVTNXgtaodn7dsKACscwxGaQMpOZpuuCwlQ tU6hdHlTqMoe2rJi9cX936Ind11PJ5/ OL3xxPvc8fVHrqD9d74FK1fTQ93pkqHBKn/dwv9SY8e63uXYRequ9aFr8YrOOEIBKDCSAnXgtK6cGwVYHUl6V IICUAAKQAEo0CoF0uxJfV2/l/1QlVtdKl/5l2dNfo7I8/w3/akAq9E6rryXb0MgAJYhbp4nviuUAlitEGdWi xktukqXQSqYguAKpXSZV0Eq8uLn6ajB26li6cP0MXTP6VfH/wonXjs7XTonqvo4H03pzsrJerDj ea/IofRT/gpFLsuESD4EMv/PD1 67Yqsn2842q8w/mIi7rYPbSlWCV/7on/8Dxkf9FWy9QZsaO23X/gMbakzyOT88T50P mlkeS/9XS1MU/KMs87YqHq2J/MU0tw/mlsRJ6h9zX7dPC0vFzYLoXNw0mCDzZKoPWbG9boyPoE9Kp1R cN3yzYjU0dej3LCYtqriDdrTnxNxH8iFAlCgOwrUgdO6cu4pwG p3xhuRQgEoAAWgABRIKcDPN118tQusdlTELg58Vcx2Mtt0VV0B q1U2KIsrMAxUZQ9tWbH60D/ NZ06cjddPLWPzqx8gVaX302rT76HXtnzLuKy2tfSIINhzpDhSw Zi9JJ7B7Eq6JGHXBqYBX7TXxvgX/krXBftu1//EwBW24nZMkiB1WwcQmi2NBjQkoeFY9bJ pW0HHVzKk/PLf3VD20u50sDAYOSk31FJICzDEEHC7Si2nDWkpajuBC46/IHNNC/bmlto3UWaEXy2V6AsuSZY6wPbBK9boK65rqRuB30Vbr4fK7M11 A4ByiHxP46C yDBl0iGm/qOi1XRw4UgAIdU6AOnNaVc3cBVjs26AgXCkABKAAFoEBEgWHYU 6T6xLLaA1YBVSc2CWzDdjLbtLWXNKCqKDH8cVioyi20AaxeOne a7vva2 j8m/fQuRM76fThD9Lpw9fSb567jn77wodp961vJbZp/hKQY CMhk0OJCmoI861jeT5o/KXqu9spX2iKNzx/mb7JA5WC 1K6uixcfrbr1ooyMerMwWQB7YNxpyBHdM73Z4Eo/Pk3Pm3EFAq8FHNG5/NeZFYuFz8im0yntyv2ItdzIfzpdqUOtJGso4YxPogZZGYVVEGR FVffdtmrH0 V461Z/NsWjdaVSZ2pn3JxhEKQIFOKlAHTuvKudMAq50cegQNBaAAFIAC UCBQoCl7Ciq1IAGw2oJBaFsIdjLbdCxegarYAiCmTn1eV8HqLw/fS/u//346d/wbdPbYTfS7l2 gs0c/QWdf ST9/tWtdOCuq4fbZ9UDGgtXVJptYmDL19V6M4BhiKfgWao V/M uD2Bf9nRr7bT7mf0PApWna5KZ62N0VW09CuRTV23ytUCOu9DOX b19DjlEDBlK8DW7fLQo36/r1YrK79yqoGn5MV867Jg3sTjcf3mWJQvv4pW5YnbYFVtpDwOM/PasT6IYz5G/WkDfS0oyOrGR7RP5ctX9tmHtqkAo3XxNopZx49zKAAF2q5AHTi tK f Aay2fZQRHxSAAlAACkCBegWasKd6Lxtv0Q6witWqGz/yFS3ayWzTsaoCVmNlyKtWYBSoyh7bsGJ17/eupUP3bqbzJ75M51//LJ0/8Tm68OZNdPFXn6eLJ79ELzzyoWbbATiJNHzhcw3pbDqiaSUg0r 4jdevaZ99BPCkfs5GfBKsKXAZKyNjIUQq9rjw DOnUmLsyAXdyVOXsI bPAEtpKmnrDconHnbqoqBNAff5KtugTMVn yI6aXs5l6O0yaBR7DnPlju79PUR7YP4TvorDIr6eV9zKp7KL2r ymbruOO4AOpuxzCsWfkNPRUr5LDJxBgWgQIcVqAOndeXcdYDVD k8AhA4FoAAUgAJQIFegCXtqo1gAq20clQnHZCezTdvwAFWtIsO luwpWDz/8Vdpz5zvotZ/dSM8/dB39fM/19MuDn6LXD22lI098jF7Ys4VOPLuN9n7namLb6peFJQYURWGS8 VhjUw1satq3e0qapmctGQWrGqJZQWRs5CjlnNYw1a CbLgvq/Xn6ifqWlublpj8MbWq0s4VBTtLPvN5XMrPGzH5vJJ1sLBAfQ9S K9rycar2dZ47T/VBGZoYVEkE4ubAe0fIxcI9VOIj/ZZsLeBxXRw5fhBApAga4qUAdO68q53wCrXR19xA0FoAAUiChwb Ad9pn85Xdu/zL0396 hXcdCuyduv5w 8wP/qwNZIdfbuoNeDU2JUvnKLupv/zYfA8cSi4NdROsq3/o0aWvaumO/qpUq0/2K2RgdU3pGY3J1te4rtGvrNbRrfzg2KZ8q qFO69jTUM420HjyYBWrVTdwuJs1ZSezTWsvAlWxBYBWpfn5qFC VW5j0itXFL/bomQc QBdObac/XfgW0cUddO7kdjp3cp7o0rf9 8V9NxDbJl8MWYKvCWeWGoT6r4xzUcLeruRbWRjQgv 3VgEZW9 m80C5ff9r7c4mvsIu2a8pLoiDVR6afrjq1H3lXoNOHoee//q9H9eVBRr4wRK4FtpG5eRx0YDPr 5U451X9G2JI1tX8uVYUe586XbFVo7iQ Kx VJeys/6LCtUgzlYU0e2VxAzdyz5D0qzhLXhtIfdZgx8WSrfDbgf3 xatdcNj6 6tnRINhZbFvmc0CY4hwJQoJsK1IHTunLuNcBqN8ceUUMBKAAFo gpoYMgG 7fRZg1Mufz2HbRr6zZ6Qjuw9aQsla/LY/643dsfEqsM0PYjbcbqFrWKs6q4tV 2E5jszlWbtox1qbLJW3/1B9eUQTSXcd1Y/M7n5ar/OVhVgDvps jx0GdV7GloZxtYAWB1A8XuSlN2Mtu07oeAVZ2H8 YKdBmsnj31C1pe/DTt/spVtPe7V9OzD34keD9 13tp922X0eN3/w29 fK pCgZjJOvemfHDGjmkCn6FXG9X6MAvcKHg0wMtdRXjz14cnCoqJ 9uPwNAmY/CPtmRGSpIgVWWoKQnC6 BmdNfxkqgmx5rBd0CW/WjVqK1LfdAUAC8tJOoq Go MyP3A8P1k0ZJ20/nW0qHs6PtRXLFxjrVqPnD/Sm2k5 awfXDXiPMv42J1VG0FcaTyC4hO6npM6VoVr9Wbr8uUn8hwIQsK QIEWK1AHTuvKuWsAqy0eYIQGBaAAFBAF9m Lwz2bz1DPglSV5hWWvKKTwV6wstPWk3ZT Xl50p8Fq/nqVN1msq60rY5J26r4mpRV2eTtpyBoXUy7bpdVq0OAVTueokEq X8qJ3PO7SnbmdLJgFatVJzJRNGyScx2I5OmjLpdzQFVRYrTjWq AqtzjpFau61wxOD953M92//Qq6f/uVDrhy3qVzp7UZzqdEgSqwOiVdJL1iuqt96lofuhZvV cF4oYCbVOgDpzWlXN/AFbbNqqIBwpAASgQUSAF1my BYXBitWH6A5Z3WntbFpCSOW78gp/EbAaAsqKutK2P1bbMuDMthtQq1Pzusky1a kTe4jjFuCqohJfPPRrdoFWBXVYsfJgVVA1dh4bEgeA1P9smldl joXqIotAFIKVeevFaqy9zaBVY6HISqvXuU3r2bFa3oVmH6wyit o1arNTg5l1/rQtXg7OSkQNBRopQJ14LSunDsFsNrKoUVQUAAKQIFMAbP/pwOIDOtS QzzEnusWkAoKy5dQwIDre6pfMpWveq9WgN/NWC1MhYTQ3Nbhp2X02aBx4EfUxbtl7HJ69v2OdvmBX1Xvp9wq1 YbgNXUeKbyg75liVHYVMTNhmcBrG645JNv0E5Wm24SoYDVJraw KSswjWC13EvkTKsC0w9Wp3Xk0C8oAAWgQPsUqAOndeXcI4DV9o 0rIoICUAAKlBSwK1PFwOYrqCcm2TGDhvKDSXL0 6 m6qXyqcZfBKwW8LGmbhD4MLZZRQs9tTtfluxXGZr6Ot5RTUzaN 5 7fVhlW4CaGO14SpupfCnHVgBKiSanZsVkkyqwGZ8CFqTadF1Lg Kp1ClWXjwOqcgttW7Fa3WuUTpMCAKvTNJroCxSAAlBgsgrUgdO 6co4eYHWyY4jWoQAUgAKNFEiBNZuvoZ52HAGdRGolZapeKr/Ony1nP7KS1Ja5OFUsw8TNvsSv95PtI t uCtVJv2qqp/HUQKrdfGL77w A XN8oNaKZ95PsesVwFLdjLfG2CPVSVFg1OA1QYirZ JBak2XdWyQFVsAVClUnUZwGq1PihtvwIAq 0fI0QIBaAAFOiKAnXgtK6c wmw2pXRRpxQAApAgQYKGKiX1WBoWd5/1JUJJHTgM9ur1K9m5S0Hovk76v2Zr7AXYLFBLL6bzWwZfErMfN RgMlmmdEra5HGEYLVBTMq3c E0bLhi1fd9 JNh2NTw3tevxsZvBQCoun6j2dCznaw2nXIDqJpSpnn uKAqt7jRK1YZpuENDTAHMAcwBzAHMAcwB8Y1B/h pg6c1pWzD4DV5veisIQCUAAKQAEo0FYFmrKptsUPsNq2EdmAeO xktelUCAJWU XIr1egy2B1dXWV8IYGPAf4gRpzAXMBcwBzAHMAc2Ctc4DvnOrA aV05 wBYrb8HhQUUgAJQAApAgbYr0JRNta0fGwtWsVq1FeNvJ6tNx4I EVI2pMlzeOKEqt7zRK1bX vCE tPzAA6wOj1jiesSY4k5gDkwyTnA9zN14LSunH0ArA53TwprKAA FoAAUgAJtVKAJm2pj3BsHVgFVWzP drLatA1UoCof8RpNgXFDVY4CYBUPw5N6GAZYxdyb1NxDu5h7mA PTNQf4fqYOnNaVsw A1dHuT1ELCkABKAAFoECbFKhjU22KVccCsKrVmJFzO1ltWssAq KrVGP18FsDq8r230A9vu5J dPtf0DP7vo2vik/x1gkAq9MFNgCqMJ6YA5gDk5oDfGdVB07rytkHwOro96ioCQWgA BSAAlCgLQpUsam2xBiLY2PAKlY6xrSfWJ6drDatAxOwqvNwPpw C6wFVOYK2rFh97chBB1Mf XqP9u/I3nu/2XN5XDaphzW0u36gAGB1/bTFvIW2mAOYA7M0B/h pg6c1pWzD4DV4e5NYQ0FoAAUgAJQoI0KVLGpNsYrMQGsihIzdL ST1aZFCkBVUWJtx2kHqwcfnKcnd11PJ5/ OL3xxPvc8fVHrqD9d74FK1endNXqzILV5XnatGmelrs8rl3rQ9 fi7fLcQOz4Q AE5gDfYdWB07py9gGwurZ7VdSGAlAACkCBXIFjO gz/cvp2v5leK jBpv719CuY VZl2JTZct25aw/WMVq1XaNOBHZyWrTHLBAVT7iNboC6wVVOaK2rFj9yd030tEDt9 LF0wfo4umf0q8PfpROPPZ2OnTPVXRg8W/rH1QZnPR6bl7yXNw0v5zXWaQ5nz9Hi7UPfIs0F0AvXb9HvbnFe CzJ9ldpdXEuEhdWU1WB1eX5TV6zcDzXSbfY Jk8jqPX20TzixEwyrbBvEnHyX0r5mdhF 1zJIa5xVVaLeXnczvPD/z72JZpflNxjQT98ddIVu7aqLhWUn3IVsjZa6jooysPYt9E88t5 eSp/1VyDPAaujs6vvraj8Qbt6c8ME2 FDrO0IhB9xbxo8xzg 5k6cFpXzj4AVke/V0VNKAAFoAAUgAJtUYCfc7r4Aljt4qitMWY7WW2a3QtYXWNTM1 99FsDqA//wHjp15G66eGofnVn5Aq0uv5tWn3wPvbLnXcRltQ90i3NUwCAGL hl8WZzr XwHrlJgdHWVPNjSgCzwy2BKoI55yA7sivYzqFoNfWr7NqVgJwV W3TjoMcjBWgALx6qJGi/nd5HmeJ54IGnGOpYfy0vEuDhXnkPlPi/T/Nw8LVu/kpajtMHwnjVz XM0p eptY3WUSto2b5XXDex RnrA9tFryFpzx3NNSRxr6byWXseH3sNZZDYX/PejxmrvO1ovKlrNog37i mCfKgFebA5OYA3yjWgdO6cvYBsDrzt9wQAApAASgABaZAgRib6 kK3qsEq0 K1vrugQsti5Mlk38OEaOvayVlXDqg6jNpp2/WEqtxqG1asnnjtZbrva2 j82/eQ dO7KTThz9Ipw9fS7957jr67Qsfpt23vpXYpvlDq0AaA2Q0YHLw qAy4kjDNwRblL1XfwKMo0AG4cWMZB6sWcuYP6jJ27sjgsPh883 DNjYnk52Ob15ufk/wYMFTjqsdG2tR5fB7Lj XZei4dayvR51hbDBCj0Df3K3GIXcyHjyPUKNiaQPw4WwtLYn1Q NpV15do042rBauAj1p7Ns2kVTxTM6nI N3FF 23rIN38MxlaQav1nQN8P1MHTuvK2QfAavp FCVQAApAASgABbqigGVXXYm7Gqx2pRdTFqedTDZd111rb9NV9Q WqYguAKpXqy9YbqnIEbQCrzx/4F9r//ffTuePfoLPHbqLfvXwDnT36CTr7yifp969upQN3XT3cPqseylj YotJs479SrB74fF2V56ALgzm1ai5VPwBZ3F4B9Pga8hAQ4IaiY DWqP49FPnZWdwaIblzU2OoxcPZK98TKRl7ZzOMTbPWQ13X5Mo5 Vaha4anbqxtXDTzFNtnn2Ff 4zDUr3hVvvxqbZUncIfL/ArgSLnXW2LUx1gfdHnUn76e9HWh/7jRJF/iZltdtwKM1sXLsdfGrOPHucwjHDEX2jIH H6mDpzWlbMPgNX6e1NYQAEoAAWgABRouwLDsKs29QVgtU2jkcd iJ5NNO7NHb6GnHo0Hb 1tOl6r Po/oGpKoeb5swJWH77zf9KhezfT RNfpvOvf5bOn/gcXXjzJrr4q8/TxZNfohce VCz7QAc3NHAhc8VDBU4pyGQPa8ELNp36oFa25j22XcQT8rHbOS PDFZL2wTk 54K/PTHOVq042nTdvwZwglgTdnG8mN51vfqKnnYqcuCugwIc8gbg7h iy0ffz162DQD7lHJ9rvM4n/uoNbTlLjYzd11eNi jfVDlQQw6Pz8v6ud9zbfnSOWH4EZdX1aDxLVV E1dV8pnJN6w/ZQP5EMnzIFJzgG s6oDp3Xl7ANgtfk9KiyhABSAAlAACrRVgabsqm3xA6y2bUQa/bjUo/TUO99J979zC710tNwBOxltulwjy5HVqqly5DdTYCOgKkcy6RWr y/feQnvufAe99rMb6fmHrqOf77mefnnwU/T6oa105ImP0Qt7ttCJZ7fR3u9cTWxb/eBmAYmBQ1GAZB6Ga2yqIU1N /i6cTB UbDq4LdeiZiPj4yLHD0AyzWP/aAU21h7m/Z 9DzI503KNpYfyyv5Tq2qtPNGxV3yO1xsvJJ1bl7/sFZFWzreUruiT6oPUq5i1/7kvOQ391cav1Q7ifySX4knYS/xpOabLxc/OFZ/9kIf6DPZOcD3M3XgtK6cfQCsNrtHhRUUgAJQAAq0UIGlAR3r9d S7T79ZyeNcWaDj/QW6tOawl2hV/IzNZx5UXfw91R9aod/0dTrsWFN2FdaafApgdfJjUIrATiabPn4LQ9X8vWUnnTEerL1NG 3OXBFSNqTJa3qyA1cUv9uiZBz5AF05tpz9d BbRxR107uR2OndynujSt/37xX03ENsmH14ZrARfDc4e8jQIdV Xlh vSthbELc8P1f8armGMLa TedghtsPvnKdWFWX7NcUA544WM1/AEmvqHS65zqyzrrMr75kYKi 8i 6WXubZjvOk3kh6dhq0ZRPXUdsYsdY27md/yq/1BNbOUq 9NfmS3kpP9NFVqgG87GmTnTbipL/CEyxNpz2896Mky9L5WcrbH0s3l63y/BUXWfSLz7aWGxZ5DNjFq9F9FnPJ5x3cT7wnVYdOK0rZx8Aq6Pd s6IWFIACUAAKtEABBpODpSIQBp 9Af2 yFn72bhhqo6oKn7Xl57q39rA6tKgTwsCnZcGxW8T9Rcoy16igX w70OfpYLPzwM/KAvWlTq9HfdfACi30828jVvgRzwCrokSLjhaE6vSZnVsKqJrD1 cd2hstWtT13y6ZtVwWqYgsAq8zw6Y2CqhzZpFesvnbkIP3k7hv ph7ddSXu/ezU9BHgvfjd72Xdt92GT268yP00lM/SoJVB6bUBxnP1wxo5mDJlaltARygCVdGWh8O5shXw3PfIeAp6t u6RfsZ9OF0DxAnGL8UWOWHeqtnqHv j1N0TFVZDI5GQZseIzVObo4ofzKGvLoynw/ZuOZbDtg8DfHyPnnIbspifXa2pRjyORztRwIkCozNAXUWs/QrFnsxry1g4XEZpg9u3Fwf7LUn7au2gr6m8hU8V9dmKqaqeO0c K65ZgDU77khjTrR9DvD9TB04rStnHwCrw9 zogYUgAJQAAq0RAELJono94MerTJrFSDqjgNa7fPK1hy66pWiJ TArK2DZlmFmnuZVq KTiC4t9P1K2eNCLLl8MKBVWUXrfS/RqrStpWsQ/28Gskp1VLAqwFSBVRXD0qBHHCYfMzDK0vX9eWEa8cNg1fcxt2R om eJ78JH QxgtazJxHP4IVG/fProTnpMVqoGx3BLAG fO7Fp7RtQVaux9vNZAqv6YY3B6YHFv6X7t19B92 /0gFXzjvx2ssBkNN1cN7dB/4qsJoc1xRQjIDKpI8J2erV022LrWk8XetD1 JtOg6w6 7nHsZufcaO77zqwGldOfsAWF37PSw8QAEoAAWgwIQUiIBJBp4O dAoE5aP Sr3k5yF7EEsMPwVi5uCUAaG2l3PnU1bGqnqlfLFJ6NM0fgcqRw Wr3DavIo2B1SJfg1VScDSMvLB3 RGwGkDZpJ/CK8BqoUVrziwIzdJH6aUtaguAAKxy/i10PO9BvH68ewJW46XIHUaBjYSqHNekV6zah0yGqLx6ld 8mtWWI70 D6WT0HW2wCqvnFarNicEd9c2zl3rQ9finZ5re23zDDpAv HnAN/P1IHTunL2AbA6zB0rbKEAFIACUKBVCjQFk7JHKgfPdWRFaX4MQ KztoMBUzpdz066Hs1LufFSDUGdi/HBeCQy7VbgMfKv9McuSt/Md/M8AUS6Tr/HLilNJix/Jr/IT1BkQLxQOVqkCrAbqdSYRA6OxLQD8PqtmS4BY/VjnAVVjqoyWt9FQlaNsG1jFA XwD5Rd1WwksNpJIDk7Y9rVuYi4MUcxB7o9B/h pg6c1pWzD4DV0e5fUQsKQAEoAAVaoEAETJYgZwA7c7Aag4bWTr qn8 XctFtq09WtBqHOxPjhvKgvbnewsIYfr4qA1bx/wQrTirysqN5P4A9gNVe0Y4c4GB3vilWBqnzEa 0KAKx2 8EOD bDjR/A6nB6YX5BL8wBzAHMgfgc4DuwOnBaV84 AFbXfi8LD1AACkABKDAhBSyYZAApe5kKBJWjhOhs5Cv/DD/zPVnNVgBuZavZV9WvWNXt6HpBWyOAVe038JUB12NqqwLpjhwtC 5P87JgGosEWAM6Y91KVbQP4PFuJ2tiPgqnB6tUwIJ/CVgBeivac2Mnk02PaYxVQdbxjPQmoyj3AitX4QxoeXtdfF4DV9 dcY8xgaYw5gDszCHOD7mTpwWlfOPgBWx3tvC29QAApAASiwgQo wWA2 1i/AVH1t3wBKF52up1evOrCpf7yKrXkP1R4dM5BV/3iV 7EsNg3a0mC14ser6uIXOV1sqn Snx89 zJ//7rjAAAgAElEQVT5HP9Avt7fy36oileVsr179xdoheuor/UXkmiw2tCP28/V C7FVGQArBZatObMTiadjm0J8NjOo0Hs2p4LdBpQNZBqLIlZAas M0/CGBpgDmAOYA5gDmAOYA OaA3wjVgdO68rZB8DqWG5p4QQKQAEoAAWgwEQV0OxqooEM2TjA 6pCCbYS5nUw2ffwW9SNWW3bSGROUtZc0oKoRagzJSUFVDn2jV6 yOQS64mBIF IEaLygABaAAFIAC41CgDpzWlXMMAKvjGAn4gAJQAApAASgwWQW EXU02iuFbB1gdXrN1r2Enk00TPUpPuR s2kIvhYtVXWzWXtICVte9AzPUAMDqDA02uuoVAFj1UuAECkABK AAF1qhAHTitK fmAVbXOAioDgWgABSAAlCgBQoIu2pBKEOFALA6lFzjMebJYt/asy2zk8uVX/Hn9HdXFH7q6gOqaoXGcz5JqMo9wIrV8YwjvAyvAMDq8JqhBhSA AlAACsQVqAOndeXsFWA1ri1yoQAUgAJQAAp0SQHLvroSO8DqBE bKThabrgvJgVUDZ0t1lohks16BqnzEazwKTBqqci/aBlYPP/xV2v2Vq jHf/ XdPS//nk8QsNLKxUAWG3lsCAoKAAFoEAnFagDp3Xl3GmA1U4OPYKGAlA ACkABKBAoMCwbCypPMAGwOgHx7WSx6bqQmoDVQY9/tIoIULVOzdHKAVYL3c6e oWDqY98vUf7d2Tvvd/suTwuw2v6FABYnb4xRY gABSAApNSoA6c1pVz3ACrkxo9tAsFoAAUgAJQYHwKDMvGxtfy2 jwBrK5Nv5Fq28li03VO68Dq0gBQtU7DtZS3Aapy/G1Zsfri/m/Rk7uup5NPf5zeeOJ97vj6I1fQ/jvfgpWra5loLa47NFhdWaB f4FWWtynZGhdjl061bU dC1e0RlHKAAFRlKgDpzWlXOjAKsjSY9KUAAKQAEoYBU4toM 07 cru1fhvc6arC5fw3tOmbFZ47VzW9ZA6yWx3Ldc xksem6AKrA6spCGar2F o8onwYBQBWQ7WWFz9NRw/cShdPH6CLp39Kvz74UTrx2Nvp0D1X0cH7bg6NYymGKGpri/6C4LclGvj8AS3F6gZ5SzQI4J2u36Oe7I0R1CGiRu3zfsZ98qFZ HzOWrgSrS4NwD2nWfb1AmRk7/mx0wxxrT/I4Pj1PnI/02K4s9KmYk8VAc77 LHY2VfH4ucxzKZ/PuX3gX KkFVroF/toZ231aWEpvF58n4vQSmepPmSG9rox1YM KZ1S WSuO3/d6Pzq6zkab9BeLzomJnIkoQAU6IgCdeC0rpy7CbDakcFGmFAAC kABKAAFKhTgZ5suvgBWJzBqdrLYdF1IbG/frs4KUd98/Z/nJb8BhOpUbVbeFqjK0bZlxepD//jXdOrI3XTx1D46s/IFWl1 N60R56Zc 7iMtqX0sDvx8wOSiTwZulQQ7JHPvsp8GolPN1oYFZ4JchlYJCO qjAjuGP2PF5NQDSbmbpPAVWM9gYarY0GNCSh4VjVsn6lbQcdXM qT88tPg/Apq5DREsDmQ9FgeunnmsMQQcLtKLacNaSlqO4ELjr8gc00HPT2 kbrqNW/bC9AWWzNMdYHNsnGy1w3QV1z3UjcDvoqXXw V45dNxkk9n/bCOyDBl0iGm/yOi3XRw4UgALdUqAOnNaVc28BVrs15ogWCkABKAAFoEBMgWHZW MzHJPIAViegup0sNl0XkoWqUn hH 6pKlBVjvUr/upaRjnAajgHLp07Tfd97W10/s176NyJnXT68Afp9OFr6TfPXUe/feHDtPvWtxLbNH8JyDFwRsMmB5IU1BHn2kby/FH5S9V3ttI J1Qd7wcnrEAcrGrtjE56bJz 8sehAsJ6yKcBeWDbYMwZ2KVWyNoYGIw6/0UMJurEHOB5EYmFK s2OJ2MJ59bYi92MR8uKNWm1HH5 f9ieb68Zh5X1jVj6m1T dxorD2bZ9M 2ER9Xc7npn1bjDQUgAKdUqAOnNaVc2cBVjs15AgWCkABKAAFoE BUAWFb0cIWZwKsTmBw7GSx6bqQ2N6 eQsA/UNVAlP1EVsC1ClbXd4mqMqRtmHF6i8P30v7v/9 Onf8G3T22E30u5dvoLNHP0FnX/kk/f7VrXTgrquH22fVgxsLXlSabWJgy9fV48gAhq8XBc9S9bla4IP bLK61qlWNusVZOI CVaer0lkL4XXNNJWViw6mCghVY RWuVpA530ox67NYoz8dg0pW7XK1K1U7ffVamnlV0418JS8mG9d puZMKh6/4lX58qtoVZ64DVbVRsrjMDOvHeuDOOZj1J820NeBBspN8mU1MN vquhVgtC7eRjHr HEOBaBA2xWoA6d15dw/gNW2jzLigwJQAApAAShQr8CwbKze48ZYAKxujM5BK3ay2HRgHE lYqMrpOqjKgBUrViNiNsxqG1TlsNsAVvd 71o6dO9mOn/iy3T 9c/S ROfowtv3kQXf/V5unjyS/TCIx9qth2AGwcNX/hcQzqbjgxcJSDSviN1S 1bmyb1bZ3pTSfBqgKXQe9lbOQohZx248z6xgC4hqamnH3E/MlKVBtLylZiiRw97NRlgR8B9/nX6YMyFR/na AqsWl7OZejtMmgUew5z5Y7u/T1Ee2D E76KwyK nlfcyqeyi9q8pm6bjhurUFwfRe1Cr9FXnimfIYFSEEBKNBRBer AaV05dxtgtaODj7ChABSAAlAACigFhmVjqupETwFWJyC/nSw2XRcS2 u3hqq8x6pepSrn2GO1TtXqcoDVsj6HH/4q7bnzHfTaz26k5x 6jn6 53r65cFP0euHttKRJz5GL zZQiee3UZ7v3M1sW31y8ISA4qiMMl4rLGpBja2feMbXz0OBImC VQ3RAmsFA 0YOdhmAXoOUK2t9cnpkk0 b0r5EduYTdBGalVlZK6ILzl6PxXxROLnlayDhQXqe5Ba0ZZvI9 I3X5bqgzeIaFhVlvvjH9DyMbJ9qp1EfkknaTNhL8VVc8zb4AQK QIGuKVAHTuvKub8Aq10bdcQLBaAAFGizAg/RHf1t9ERViMd20Gf6l9O1/cuCd rX7qtcNS97iO7YuoNebV5BWZb79MTtRfx37C9MU/mFBZG22VzSKmzr1R9cE2jEmn3mB/KD1dorsyz8eFWoCFJJBexkselkxbwgBVW5mLcEEJgqR2wBUKdo dXkboSpHPOkVq4tf7NEzD3yALpzaTn 68C2iizvo3MntdO7kPNGlb/v3i/tuILZNvhiyBF8Tziw1CPVfGeeihL2FbCsLA/WjbQpQ2fo2LYHqH8txNhoAitFsHuNglYemH2674LYZ1T9exeMQ VGylQUa L/ CFwLbaNK87howOdXd6rxzisGc4jzbF3bQEW586XbFVs5ii Jx ZLeSk/67OsUOVroLQFRaKObK8grt2xZBuUZglrw2m/mtSMgS9L5bsBL7ZX8Pa6XR7fSL/YxMYSVIt/TmgTnEMBKNBNBerAaV059xpgtZtjj6ihABSAAu1TgKHg5VSGhe lIGRymQGG61gglDHNHAquRPu3fRptvfygPQoFQzvdtrNCurdfQ rmM21lQ 20Xa0tUdkE5D62HZmHY9yXOsWJ2A nay2HRdSAJW9UpVXWdpoOBqn9cS4bUWBQBWF6LynT31C1pe/DTt/spVtPe7V9OzD34keD9 13tp922X0eN3/w29 fK qA/OzGBcuAo7g0k5ZIp RVzv11j24SATQy21utuDJwd7ivrJ9p1dEZevn zJ7BSkwGp0PFk4DcwCXQVW67FW0C2wjfx6vS33QFAAfDF Aiv9KOmYfGZxwvOiBDWL4tK8dbapeFJtxfIFxrrVmSp uQ5KbRRzWYXnToftg5vjzr Mi9VRtRXEkcovILr7Ia/8ekzpWhVv8jq1nUYaCkCBzilQB07ryrnDAKudG3YEDAWgABRoo QIMDBn6KdDYIMoYWNWrND3AdGB0G92xVYHb/dvcak4Gubt cA35laN5Pq/uzOpzbNkK0wJ8NgiOmvSp6K/ti027FpNwtL4tXunq xgJf1g2FnExkSyA1QnIbieLTdeFpIEqn8fqD/ItAfwisDqnKI8q0FaoysFOesWqFozB6cH7bqb7t19B92 /0gFXzrt07rQ2w/mUKFAFVqeki6RXTHe1T13rQ9fi7eq8QNxQoG0K1IHTunLuD8Bq 20YV8UABKAAFuqxAARqb9KIEH4OVpcqXA5J6BSiXSZrPc gY1Mdu9gpMlvEltho IoMkkAsIedpRWrl5dX4zqba/xWCB4ce7/xtqhB/DG25d22 ARgdQKDYyeLTadCskBVoGq0/hIVX8dMOUR rQIAq79xDyu1QhE5iMqrV/nNq1nxml4Fph s8gpatWqzk0PZtT50Ld5OTgoEDQVaqUAdOK0r504BrLZyaBEUF IACUKCjCiTAYKI3JbDKdg6i5itMBZ5asGjSfjWnWq0qe7i6rQa MfSKcRHZ1n3zbVOyfyvvF3nF7YpuDYyt r1fuvwezrvV4W9xG3ZYJUbaV6FGbslsJVllM 26TaHWx2Njt5Kgrt/6rgKr4snWQJmIoutZ3m3Vs04rVNuuE2MavwPSD1fFrBo9QAApA ASgQV6AOnNaVs1eA1bi2yIUCUAAKQIFRFIiDwZSnEljlFZ3 B53YV74q1YJRk/Zwk v7/U9Vq8ZeSrieANhoPWdY3adSH3LnPiZpLHIs1421FcsrO7PsrGz RzpzWglUtV9fEtfHatO5b1XkMqFbZo6xQoM0rTYso13YGsLo2/VB7dAUAVkfXDjWhABSAAlAgVKAOnNaVszeA1VBTpKAAFIACUGA tCjSDgNJCCSxqMOogawKsur1cE1sBCIx1e6TGtwiQ9psdTZ90j PkqVbfqVOczyPWAWLWibYjcdgK1K1YTUFh5daejsjPrZ6PT3QW rj95CTz260XI1a89OBptu4sVC1SZ1YFMoALB6js6ePUtnzpwhf iA5ffo0nTx5kt544w3ii/7IkSP03HPP0c033 zKqx5a GEFLyigFQBY1WrgHApAASgABdaiQNU9SJMybhtgdS0jgLpQAAp AASgQKmAgZM2PWZXAqrPPtwG4fVty71TXpvrxqjv0Dzup7QCKV agc1 U03I9XSc9sn4qv/PNqV/0Vfb0CtgCmYX1to tmrYW20s iHxJT TgKOyt72ficjoLVR mpd76T7n/nFnrp6MaLVteinQw2XVdfQ9U6W5SXFZgFqMq93ugVqwzT8IYGm AOYA5gDmAOYA5gD45oDfD/TBJ5W2bAPgNXy/TByoAAUgAJQoEsKrNCurbJ6tUtxjzfWYdnZeFsf3VsnwerxWxi q5u8tO nM6P1fl5p2Mth0XaMCVuvsUB5XAGD1Ap07N/4Vq6urq4Q3NOA5wA/UmAuYC5gDmAOYA5gDa50DfCdXBU2blLEPgNX4PTFyoQAUgAJQo M0KZCtQZX/U8srPNse PrENy87WJ4rhvXYOrJ7ZuaWAqjlcfWxnu5at2slg01XDBKhapU 592axAVVZio1esrvXhCfWn5wEcYHV6xhLXJcYScwBzYJJzgO9n msDTKhv2AbBaf48MCygABaAAFKhTgFeNNvkhKCJy 48WtgJHN/u9UevaGqX8Ibpj6w56dZSqke0M9Nf5i6/8h1sE6PxYs6VtENQWBkHdVL5xOgw7M1UnmuwWWD26kx6TlarBs V1bAtjJYNOpEReoyke8RlMAYPUSXbiAFauTfEichbYBVgFiZmG eo4 Y55gD6z8H G6vCpo2KWMfAKuj3TejFhSAAlAAChQKMCQs9gHNIGsABwvT4Kw EF4PSMSYa/gBUucVsZexm/UNUwQ9QqT1ROd/D25rtCXK4XKy0ZT/qh7p8e6n8cqRN2Vm55mRzOgRWj9JLW9QWAAFY5fxb6PhktfSt2 8lg095QnQCqKjFGPJ0lqMoStW3F6vK9t9APb7uSfnT7X9Az 76Nr4pP8dYJAKvrDxsAdKAx5gDmwCzMAb6faQJPq2zYB8DqiDf PqAYFoAAUgAJJBZoC05gd5/lVrLc/lLXhwOg2umPr5eQhp/rxql0/uIY8yFUrPDPYW6ymLcBnMnRVwPW20RORFauFUQFWbV9suqiTQd c7br m OGrAPwqKJvKL5z5sybszBu36KQzYDW2BYDfZ7VlWwLYyWDTdvw BVa0iw6dnDaqyQm0Bq68dOehg6iNf79H Hdl77zd7Lo/LZuHBcNb6CLAK4DNrcx79xZzHHFifOcD3M1XQtEkZ wBYHf7eGTWgABSAAlCgSoECNlZZcVkJPgYgUfnhfFnR6ZyqlZw OfF6egdWgfvbVfAdcTX5dXGG5ikMVCADWQLcAtxnMLVakFhWlz 3J0JcEqWBV3Kr9w58/q2Jk3bNlJZ8Aq0fSuWBWw2rK50alwAFb/QP/93/9Nly5t/FYABx cpyd3XU8nn/44vfHE 9zx9UeuoP13vgUrV6d01erQYHV5njZtmqflrusxDf3oWh 6Fm/X5zjixx8DN3gO8M1mE3haZcM AFY7dduOYKEAFIACLVdAA8/6UAO4KOYOomZ7sPp9Vy0YNWne89QBTrVaVVa9Orhp7KWpZsc4W JW6vm0q9ljluIMVqWKs4gj6ngKoqXzxp451YHVp0KeFlbzC0oD Y3r37C5RlL9FA8noDWlK s1NV7uvkJdr3ygL1vZ8e9X2jJYcuo0NglYimcI9VQNX4xBwmdx ahKuvTlhWrP7n7Rjp64Fa6ePoAXTz9U/r1wY/SicfeTofuuYoOLP5t/UMqgxP1obVpfjmvs0hzPn OFmsf9hZpLoB3un6PenOLNbHY sXqnMW5HvUC30XZLK5iqgSri3PFP3A8fqz7esKx2Pwxedk/uJtofjECeIeIbXl ExXzs5gDnO//Ue/1MptIDHOLq5kWfl7zjUA t3P7wL PbZnmN U3Db5u3h fzspdGxXXSqoP2TxOXwOuPOjTJppfzjVI5XMcaj74vgX2uV6Jm KPxDlF/Fq9P9Lm4NqFF 7Xg 5kqaNqkjH0ArA5z5wxbKAAFoAAUSCrA0DBYVZq09AUBXORcBom p/UX9/qX5D2CptIebBkT6hhTQ9HkKhDKELfaI1RZ8Xg1WS33Iq/uYlDu2FeArxzL4HfdWAAJEFVhVMS0NejRYIlpZ6HsIqs/FlO0EkhblEd8MVtlhw1e3wCoRxbYEeGzn0Ybd3RgzfsDWL5uWM oGqfMRrdAUAVv9If/jD5FasPvAP76FTR 6mi6f20ZmVL9Dq8rtp9cn30Ct73kVcVvtguzhHBQxiGJoBG4aZ ku/AVQUY9WBLw8/AL4MpBYIMxInWz204jk1zc9Ox4tL0u3ZsEvYpsJrpGELwxbk5W mQQpscm4Xf4eIr5ktVdpLkqkBuLI5aXiG9xrjyHXJ Dvi3T/Nw8LVu/kpajtMHgkeu7/Dma0/PU2kbrqJXAbN8rrpuYnrE sF3VNZD5MdeQxL2ayheoGs4H5yu4Nu0YhiAoGu8Q9WMaIC/UGHpAj0nOAb77awJPq2zYB8Dq6PfRqAkFoAAUgAK5Ag6q8n6kw 71KUFKDUQdZ1Q86KZCawc68zG4F4OFu9nX8sW8FoGPM4ayslvV wtoEeYd/VSt gbiq/rHOKnWWWK7TQj4FVlc rWPOVqAxOLRvVYJXY1hsoH9zYtINV7uPxW9SPWG3ZSWfK4zHRH DsZbJqDA1QdzxDNKlRl9dqwYvXEay/TfV97G51/8x46d2InnT78QTp9 Fr6zXPX0W9f DDtvvWtxDbNH9oE0jBsUUBGAyYHj8qAq3pVpPI3RH2GTW6VnW5 f4NYMH NgVcYuAim0fk5/WX1ZjLEHe7wCU0BlYBsZ81U1rno8dHt1 SlbXc dx9rivFhc cpU6QfXZxAZhb65X4lD7LiO5AWxqDZj5bE8Xz/WBzVelXXN HrbVP4qRaGoj0XaNfWD8pp4nW1VfWkDx afwdAKWm3sHOD7mSpo2qSMfQCsjue Gl6gABSAArOsAK/OlBWYcsz2Fx12tSfb59sA3L7NnSfBqPrxqjtkKwAeBLUdgAedO Xwt9kAdZrTKfdD91fuo6nwXt2umXJ zQ7Aaxl3Urcg3XWB2Jm9TxLSzDFblK/sekMrq054HrIEfsZd2fD3jO7CLbSkQeKXOrVjNwn UnnI/WLWFXmrXYlUXngWpNg2oGk7CtaQAVv9Ef/zj5FasPn/gX2j/999P545/g84eu4l 9/INdPboJ jsK5 k37 6lQ7cdfVw 6x6WGOBikqzTQxm br6oZChC384FwDPwaoG9T1UZXgT9a3bma3zKFh146J01oDM68f jWKyodDBVYKMaI7fK1UJT7yPU2m3TwP8w6hXNLpbiH2X3j7NfF apWeA4zthp4St8SMTkwU4ohB7CmjtPAxOZXaxtb9utWUMt2GZH yVaubxMrHWB90edSf1jsbv xmRwPlWL7Oy8ZCVqAH4Kqqzbp4Ofaq rpvOB/iD1x6zHEezFfMo7HPI74HbAJPq2zYB8DqWu6mURcKQAEoAAUmr 4D66vzkg5lYBJadhYEY KkK5Wv9siUAF3FesSJVGeenUidL1vsueyhyJgJWs4ey8KG3CIk 8odZ2pfIr/pz 7orChy6vO9d 5bxU59Fb6KlHS7kuQ roo7bU XIu5YCqosTaj7MMVVm9NqxYffjO/0mH7t1M5098mc6//lk6f JzdOHNm jirz5PF09 iV545EPNtgNwD6sMYgTW8LmGdDYdedivBCzad6Qutx/UFyBbfMa4a1mvQJzhB wkWE3pI9rKUbTjtBtnHh/WWo25KzP663LxIUeGcAJYbTtiE8uP5Ym9OnrYqfKSc8aAUg9aJ V/ QspH0UzHIedylDa5j2LPebbc2aWvlWgfxHfSX3G9FPXz6yOH2f F8EwfHWhq/6uuy8FvEEEKu6vqhbcoH8qET5sAk5wDfz1RB0yZl7ANgde331f AABaAAFIACG61AsbKVV8jqVaMbHUlb2uPnufQrDT/lK/5yZB8FOOVVrHbVKefpbQXqfafjosmsWLVi2XRVwFzmHp71g2ml GVvtj2bJqpeEWvtbbrcYpYDqJpSZvj8WYeqrNikweryvbfQnjv fQa/97EZ6/qHr6Od7rqdfHvwUvX5oKx154mP0wp4tdOLZbbT3O1cT21Y/uFlAEoEyGihpGCTnUchUPDDXQpqq lVl0v4MHaNg1a2UFDBe6O7GXfSTo2jF6QC28bjngNXaSp3KYz5 vUnVj bG8Uhupr5vbeatgZ8nvcLHxSta5eb03bUVbOt5SuzIWqT5IuYp d 5Pzkt/cX kHwaSdvL9S3 7FWjVfXB3xo LzvjgvokdQnqqH/OrPYugDfTZ2DvD9TBN4WmXDPgBWh7 XRg0oAAWgABQoKxD/GnzZjtweouWtAzb7vVEjddac9RDdsXUHvTqSn/JX VN9TeUXzWb7vsp2CcVWBWIRtpX8sSsxV8c0W1Nf8e8VP1TF9u6 d76tKpO0Epiqwqr7i73cBCOpU VaBmtOJrVjVcaTF01bFuRdPRBwzWK3bw9XGa9NFpMUZoGqhxTj OAFYnD1YXv9ijZx74AF04tZ3 dOFbRBd30LmT2 ncyXmiS9/27xf33UBsm3xYZWDjV6oWD3QahPqvjDM4Sdjb1XvL83PFr5ZrC NOwfhBvCSoVcQZ2MwJ24mBVfgBJrTp1X13XP17FMCy FcCcfL3dA7jQNqozj4vdAkBWhcZAfGwcY3l2HCts/Ff5pY7YylHyZbWpzZfyUn7Wf1mhyteD2 9X7PmYqDP0V 7Fp/XHaQzXj4slR ZNsC8eXqJiB8KhbJl35HPjOic0TXw3n6cxjaQJsJzQG J6yCpk3K2AfA6jjuruEDCkABKDDjCgQ/6BTCwSplSvuMVhmvpYxh7khgNVsZu7mvfpgr1VfO923Etyfg/hYwVf24lutbpC3d5 BHrXRBdt6ErZVrTT4HYDVfAStDcWbnFrrf7d9a/EDWYzvDjVztYNu0 JIjoKooMZ4joGqm46RXrL525CD95O4b6Ye3XUl7v3s1PfvgR4L 343e9l3bfdhk9uvMj9NJTP0o tDowpf5IwtdTBpBysCQrGOWhLwJlrA8HluSr4blvD5ua1pf2 Mh1YqBO28zQeQqsMtiyY1H6wSanv3zFXyCsHmsZf4HoYqu Nu 15lWNqlxgW9CGlG ieV5dGcy1HPraPO8/A jcpxLUVDa2z/4Hz2J U3Mpli8w1v1hQPohx1jsaVg5bB/c9eJ0lDGy46HaCvRW Q6SS7xFvtWruOaLP1hUxdukPiBroSW0gBZtngN8R9MEnlbZsA A1fHcY8MLFIACUAAKiAJrA6t6laaHkA6MbqM7tl5OHnKqH6/a9YNryP/gU nHq4pVogX4lFirjlyPgWpVf4oyC4ltOtZSYVPfFq G9X2MOKtja5EqrcgCWNVg9ehOesxA1Qyyhj SZQfbpvXIAqpqNcZzDrCa6ThpsKof1BicHlj8W7p/ xV0//YrHXDlvBOvvZwEqro zrv14F8FVqdxLPXq6a72r2t96Fq8XZ0XiLtbn73TOF58R1MFTZ uUsQ A1fHcY8MLFIACUAAKZL90z19zrwKAWqcCLOa5wcrSAlpm2wdcQ 7uOSW0ukzSf59AxqE/kYaTJFy/NjioOVYFjD/paWrF6ec3erzG/sTwi13 /GlYFoU6r2Joya90pwKoHq0fppS3FKlW7avX d95Cx/Phs4Nt0zLKgKqixPiOgKqFlm0Cq/ywxxCVV6/ym1ezTuMDIPqUQYjZAqu8mlat2lQrVbszH7rWh67FCzjXnWsBY 9W2seK7mibwtMqGfQCsFveHOIMCUAAKQIHxKOCBZo27Elhle4a g/WwPVr/vqgWjJu3bU6tVZR9T98NWxr4mLFOcgNI9ROwAACAASURBVJ25l W bMpDL7XLcd9x TQVYZZ8ChnVz8ba4jbof6EqxNe29jecAqzlYjW0BYOGqbAlgB9 umNVDlc7zGpwDAaqFl28Bq2x7WEM/6AYTZAqvrpyPmKLTFHMAcmPU5wHc1VdC0SRn7AFgt7g9xBgWgA BSAAuNRIApMI65Ldrzq0 9nquCjBaMm7eFmsP patDYSwnXEwDrtx2QQn Mw04pLvUhL/AxiaEcOZYoVGWDWFuxPHFWHC1bK0rafVYJVlePrtKk3zH5WGz7 jtml8uxgZenxrFgFVE2pvvZ8QNVQQ4BVPJBP6oEcYBVzb1JzD 1i7mEOTNcc4DubJvC0yoZ9AKyG94hIQQEoAAWgwAgKGKCZhIrG dQlKaj8OsuarOktgVEFXByPVVgAeWqofhyrVN4FUJg3Y1DHmq1 Td1gc638FT9YNX4j VL UxsNowdsvqvMuWn1SCVe7UeoDVP/urPwv82rRt02rIcdm3talK28Hy6TXssQqgWqX42ssAVcsaAqxO 18Nll2ABwCrmXpfmK2LFfMUcaO8c4LubKmjapIx9AKyW7xORAw WgABSAAsMroFd/Fl9bN1DSuC2B1RySuq/T374tuXeqc6N vOoO/cNOajuAYhUqx3E5DffjVRJsuQ/xvhZbAXD8xT6zRX1dT1bKFlpxe4WttE4a2PrM8olnc WiVud0AqwyaNUvC1WHFd9CUP11/diWALIFgMRg27P xA7H8SkAsFrWcqPBKsM0vKEB5gDmAOYA5gDmAObAuOYA3900ga dVNuwDYLV8n4gcKAAFoAAU6JICvDI1tl9pl/qw9lgta1u7x43x0BmwKqtYWZZRwaoFoLE0 z9 i/oRqy076YwZCxlsW9 YITkmBQBV40JuNFiNR4HcWVSAH6jxggJQAApAASgwDgWqoGmTM o4BYHUcIwEfUAAKQAEosLEKZCtQ46s NzaStrQmrK0t8TSNo3NglQHrsGDVAlBO61es/Kl3MlzdQi8dLSxjdpJXWOFs3AoArMYVBViN64Lc9VcAYHX9NUY LUAAKQIFZUaAJPK2yYZ0AVmdltqCfUAAKQAEoMM0KAKwO8UNXd k9Vm5bVqVVHgasCNpseeRK6wVoiGixlU1IGr6kPbef9TfPsnmD fAFXT4gOsprVByfoqALC6vvrCOxSAAlBglhSogqZNylgrgNVZm jHoKxSAAlAACkyrAsLmuta/Tq5Y1WCz6bkemF5vQIMeA1aihZUctCqDKp9sZgfbppUrnK5RAY DVtIBtA6uHH/4q7f7KVfTjv/9LOvpf/5wOHCWdVwBgtfNDiA5AASgABVqjQBN4WmXDHQFYbc1wIhAoAAW gABSAAiMr0FW2ti5glVeg2rdefWrLmq5YjQFPFt6KL3n6qEeWg WrxXhihftZmyr9uC ejKwCoWq1dW8Dq2VO/cDD1ka/3aP O7L33mz2Xx2V4TZ8CAKvTN6boERSAAlBgUgpUQdMmZRw3wOqkR g/tQgEoAAWgABQYnwKW7Y3P8/p6WjewakGqTg97HgOq2oeVSANPOReblQUNVbPz/oKUZkepo4 hBVLrrQCgar3CbQGrL 7/Fj2563o6 fTH6Y0n3ueOrz9yBe2/8y1YuVo/jJ20mCmwurJA/f4CrXRypPKgu9aHrsXb5bmB2KFACxRoAk rbLgLAKstGEiEAAWgABSYBgWO7aDP9C8n UEpHC9bFy0296 hXcfKE4YZXBdfrQardUA1BVc1EJVzNzgrRP1gtWoBWXlLAHlJH X2UMhw3RgGA1Xqd2wJWlxc/TUcP3EoXTx gi6d/Sr8FE68djb6dA9V9HB 26u7whDlHzlOV9zfX8xLtHA5w8o3xK5wt8SDQIApuv3qCebKic 9mPrJuJIOZqagCqyuLPTdtwDk87MYz3WQx4wRt mGOQbmJG9pQD09T5yPvtsWJhYh9yfWh2g/q Lxc5m/8ZDP59w 8C9x0got9O23I/q0sBReL77PseDzvFQfsmIz762foE9Kp1Q 12eN8/4WfWt PUbjDdrTnxM2YKShABTomgJV0LRJGfcXYLVro454oQAUgAJQAA qUFeBniC6 WgtWLVTVELXqnAdBHuj0kfMX gVILbYCKPIE3Oh6cl4aXPXjV6UyZKxJAUDVZvK1Baw 9I9/TaeO3E0XT 2jMytfoNXld9PqkhV/a8i7is9rU08D8kR8TwJYM3S4MckhGRg1gVYNRDLg3MAr8MqRQU MkHV1y/iMlVnMpkCq05HPQZuPNcRgnkImQ DpOWoR0fl6bnF5wX80xWy86VBed6U 7lCC4MFWlFtuNqSlqO4F7jr8gc00HPT2kbrqBW0bC9AWWzNMdY HNonO 6CuuW4kbgd9lS4 X6Bq5A8hQ1yP0XiD rgeg2FCAgp0XIEm8LTKhrsPsNrxSYDwoQAUgAJQAApEfs oK6K0HqxWQdRUmcBQfYxtAWDhqmwJoOvJuR1Q/eNXtgzptSkAsNpMvzaA1UvnTtN9X3sbnX/zHjp3YiedPvxBOn34WvrNc9fRb1/4MO2 9a3ENs1fAnIYnCg4o2GTA0kK6ohzbSN5/qj8jVRf4vIOZ/okDlYTsEvGxR0ZIharMD0rd2Mi fnY5vUWBpJfgHYvvviWDAZ87NTmc7nOk3M 6nkmfvxRzZsgLzL/bBucTsaT 5U4xC7mw7WrtJU6Lj//XyzPl8f64AtDXVR2dmrmvW8nlc9dTmgT K6KqapMnJj2JRtHKAAFOqlAFTRtUsadBljt5NAjaCgABaAAFIA CgQLM37r4aiVYldWqKXDaJF AqBx5cMa1YnVpUKxy7fWp23vvtWzWAqo2H5A2gNVfHr6X9n///XTu Dfo7LGb6Hcv30Bnj36Czr7ySfr9q1vpwF1XD7fPqgc3Fq6oNNv kq1oDtXxdncsAhsGcgbSN6 e or51O7N1HgWrSY3ysbPjxjDRjYsaW5ZR/Dh7BVPZPlgNm9sGX7EPoaza4aXwmw VW6na76vV0pEx1MBTiiU SetjHrP8u9OTeWbq BWvKt volV54jpYVRspz1Z6qzkuFfkY64Muj/rTBjw Arc1NI3l67ysjofnzmXketRN8XldvGxTG7N1ijQUgAJtVqAJPK 2y4b4BrLZ5hBEbFIACUAAKQIFmCgCsHl0lAZ5/9ld/5s85z6bFLnVcK1iV9oqH25x6j2GP1djKV1np2myqwKpKAYDVKn XCsjaA1b3fu5YO3buZzp/4Mp1//bN0/sTn6MKbN9HFX32eLp78Er3wyIeabQfgusZQRsANn2tQZNOhFi5 VCVu070hdzkrWb1A34XJas0cGqwEYzXWN7BnqgKsdD5uOjZnYy FEPgM2zaW2bn3vYqcuCegIKexn0DcrUnOJ8DydzW/ap7eVcjtKmBcq23Nmlr49oH8S3jUHn5 dF/byvOSmN55s4ONbgOpYG0tdU4Vds7TFd11oiDQWgQDcUqIKmTcq 4lwCr3RhrRAkFoAAUgAJQoEoBgNUxgdW1QlUBuQJXU/B2o/KrJg3KQgUAVUM96lKTBquHH/4q7bnzHfTaz26k5x 6jn6 53r65cFP0euHttKRJz5GL zZQiee3UZ7v3M1sW31y8KSCKAJoFzEWxQ4FXa1wCZa38ZV JvlsyhYVfvjBtqIrnL0hbm2DFZjY2vtbZr9lPLyeVPKj9jGbHx sznliX97InBBfcvR KuKJxM8rWQcLWo Ktnwbkb75Moah8scKnxmelGJWxaWy3F9pzKSdvL/eheT7DH8Svx7T9lnFiB7eI06gABToqgJN4GmVDfcbYLWro4 4oQAUgAJQoFKBYzvoM/3L6dr Zf69 faHKqtsROETtxcx3bFftbh/m4 zUb6qyqcAq2MAqwJV bgW8MlQ1b61v//9//Aq2vz9P1bpaRU729m6Amnn/4eqJ/XV8X8bP9KmmStIRhQAVI2IUpM1abC6 MUePfPAB jCqe30pwvfIrq4g86d3E7nTs4TXfq2f7 47wZi2 SL4Y1fqVpYafDivjot3ylO2FvItrIwUL/0roBMw/rOXySuIsLZPYuDVeacffN1fdY9/3EoC n8SszMRobXq2rtbZoNbV7gMwSKwRyK1fUN5yfWtyov9VNs5Si2 Eo/Nl/JSfqaFbHnA10Dph7USdUr6cRslW2lYHa0Np/0qUzM2viyVz9/kVzF7ew4lcT2qUCrjdb7CMdVVcQ4FoEB3FaiCpk3KuOcAq90df 0QOBaAAFIACFQowWN26g171Jg/RHf1raNcxn7HxJ/u3UQF3OZ5t9ISLQsXmgHBdfjl0gFUFFQVECli0acm3RwGrNn/YdAqMaj fz4Ho/KViCwMpj9V/ r5qqMqg9r33lX2Jz/KUQY5WAGBVq9HsfNJg9eypX9Dy4qdp91euor3fvZqeffAjwfvx u95Lu2 7jB6/ 2/ozZf3JTvlIJX mrSAuPwX5bMtPdS2ABHAYn04yMRQS/n14KlhfeuTfZUgV7JX012QAqvca6tbqLvs1clHO6aqjFew8jjp law2nTUWfsW zqcelpg/Vc79qBpv209n6 aW6ofEk2orli8wNpj/4nNAS6U20rBx2D64sXL U2Oj2griUPnEq04lXpWfuh4bam71xvWohMMpFOi4Ak3gaZUNdx 9gteOTAOFDASgABaBAXIESWCXi1aKyGvTVH1zjV4h62Ml1bt9G d QrXX0 t5CvKN3c30a7fnCN9yP5vDK2sNfQNB4ekbIJYl2hXVtzAJzKj7 jke/wuvlrz41XjgqoMMmNgVACnP35vlT7/vTgITdUfdcWqb/PoahfnyLrHDKg6msSTBqs6aganB7me7ffgXdv/1KB1w579K509oM51OiQBVYTXYxBhGTxpMv0CumJx/NaBF0rQ9di3e0UUEtKAAFrAJV0LRJGfsDWLWqIg0FoAAUgAJTo UAAJblHZlWoX81qAGewijSyctT5yQGtaUOD2yoNBeoK5GU4W0B ZBYBT RHnAKtrWLEqUHWtWwAIwEyBUSmvOybrX1ql96qv/vvtBP5qlWIrX1PtRObPTGcBrI42/G0Cq9wDhqi8epXfvJoVr lVYPrBKn/VXa3a7ORQdq0PXYu3k5MCQUOBVirQBJ5W2XCnAFZbObQICgpAA SgABdaqAENPs8fqZ36wUnhV5Ztli4AAlKZWjobgU /hyudBG0Vr0TMPYlMANZUf8QawOgawmgKRw YnwaiKscpnVf3YlgBVWwCk2onMoZnMAlQdfdjbBlZH7wlqdk2B kcBq1zqJeKEAFIACUGBDFKiCpk3KOEiA1Q0ZKjQCBaAAFIACG6 1AAEnValWOg4FlsDK15qv3ga8QrOqVpsN2kVeuOhAb E8BXZUfaQhgVUFLBpMaKNq0LpPVqjpvredVYLSJ77r6dT9 1aQNtsGLCGB19FkAsDq6dqi5NgUAVtemH2pDASgABaBAoUATeF plw54AVgs9cQYFoAAUgAJTpEAAK4mI0wJT9UpQB1lrwKreRsBu BSCrXYnBZ7GHa1RJ3S4pQKv96ziT WXvMwVW68BjXTlDxT 89rR7C1iV9ChHCzKbtG/r6HST lU/fqV91Z2Xp1LzHIaSXX837y0srQIAq1YRpDdKAYDVjVIa7UABKA AFpl BKmjapIwVAlid/nmCHkIBKAAFZlIBC1ZzkLnZ7a3KK1gvdz9etTn/sSq332lQx6wQVT9edYf6Eaxhf7yKv/4v2wcE2wbk/rnM773KA5fKN4NaB1aXBokfx/U/eszbi8kP6Sa2dvM/qiu YnXUD/J63yZYlRzpx6sYPGpgaNO6zJ4LOOUYBKqqeEY6FZ 2rXVNV/z41bDtjtJprPQcRbXpqrPRYJVhGt7QAHMAcwBzAHMAcwBzYFxz gO/MmsDTKhv2AbA6Xfe46A0UgAJQAAqstwIGuK53cw39p8GqwE BoaFD RHclYU 9ReyPWj1ubfmH1TuhT60nT9n DpYctXEt/cROdkwsCrwU2IQqMrHcb2kjWHB5qTtR k/wOooqk1XnY0Gq6urq4Q3NOA5wA/UmAuYC5gDmAOYA5gDa50DfGdWBU2blLEPgNXpusdFb6AAFIACU GA9FChWuA77A1XrEU3MZxqssjWvIg2haOZD5TMQzVeYMiTN2ah vyoNTn0NEkTqBnYKsupo X3ewKrBTN8rnAlZt/jjS0uakgekw7Q/Tb0DVYdSaXluAVTzQrvWBdtT6AKuYe6POHdTD3MEcwBzQc4Dv0 prA0yob9gGwOr33u gZFIACUAAKzI4CDFblXe61AqhS6Fag9vzqUiJZ2drzgFVM cirT8V/z69cLdcJVqmuFaymAKX96r9NM1CUuroTcr6eUFXa4CPHMAzcnK StjrvuHGC1TqHZKAdYxcOpfjjdyHOAVcy9jZxvaAvzDXNgeucA 37FVQdMmZewDYHU27n3RSygABaAAFJhuBUZbsUokK0w1EOU8 Tq/qKbL3UrVwZKDrbKyVeqIP1dvrWBVGhdIKqDSglRJazupa48CVc e5BYBtQ6cl5klC06Zt67hT54CqKWVmL79tYHX53lvoh7ddST 6/S/omX3fxlfFp3jrBIDV6YUcAFgYW8wBzIGNnAN899YEnlbZsA A1dm7D0aPoQAUgAJQYPoUGBWsMjDlvVXlyMoUcJRXpOY/ZKUhaX4eraPsAhibkLxyK4BYHYGnGhZKXsxe5200VJW2uwJXJd 6qI8BqlTqzVdYWsPrakYMOpj7y9R7t35G9936z5/K4bCMf0NDWxgABgNWN0RnzGTpjDmAOTPsc4Du3KmjapIx9AKzO 1j0wegsFoAAUgALTqUAarKqv6/d6bu9Ut7pUtg7I91UNtgIQmOq2B8jBqtunVbYDkDztW/J424HczvtOaz40WGVX3FmBqXxMdz5sWMBqmLsxKYlXA E2nlepAahapc7slbUFrB58cJ6e3HU9nXz64/TGE 9zx9cfuYL23/kWrFyd0lWrQ4PV5XnatGmelruuxzT0o2t96Fq8XZ/jiB9/DNzgOcB3b03gaZUN wBYnb37YPQYCkABKLAuChzbQZ/pX0784054r58Gm/vX0K5j5RFsyhbLNSebMzJY1WH// y9e7AdxZkneHp2ZzamI2anI3rn4e2ejY6d6dnemGb/GC9N 250R3tnond6PN1uwsAYGoR4XSRsDDJPgxuMjWkbY ti08a4Db6NbSywANnG1wJjkBACJCwBQuh19UTo/TTQMkLAt/Fl1Vf1ZVZmPc6pOrfOOT9FHFVVPr7M/H2/zMr83ayqMo2fSVFV13UQdq/q so5RFVBAkdBoC3C6tLJj9LW5dfT8SPL6fiRZ jQ6v9Ge5b8C3rxe79ByxdcXLxIZeFE/tLU6dDJN6 I8yygWUn4LFpQuNhbQLMs8U7n71Bn1oKCurj5ZadUKFziRYK6w umKVeCB7j3qQ45uOPE8b3qE7nZLp5gUfgrVC3FTefrPiZ p3DozKiv2oaDnvqMGvBATqQCY 5HYen/I/TGk6voJtPlr syjFuT9JHonBTRk5fCbUh2hVXwHWr7ifTzStiDELhXA/Fh7Rt5fumt75WeXrMSH0y7Lv80D74elg4wHOaPNG0TBzbgLAqs 0McgQAQAAJAAAgMLgJltMU2tq4vwqqIqnxsw7 2i6s jCCs lAZ7bC2CKuP3Pr7dHjLJB0//CS9Pn0FHVjxf9KBlb9P2x//PeK4wsXfglmUikEsuESCzYJZnSTcCFc5wmgibGlh1bLLwpQSgh zhyZv/wAEKhRe2ybE/bOlDwmqEly2CL5g1ixawEKZ9Uxs KV8ijBfQLOZJqDxfuC8sUL8Fs7IcMm222raCbp51M61w7cq1HK UMFh45vwmfRbM0T9203jxqJzCn76T9xsc7Xxs4XTHXnT4k9T4Q ChdR1eaDqVOFvumtr5Xf5QAEN5/fEQZetJUDPJMrI57mpWEbEFZHe06M1gMBIAAEgMBwIABhNeDHt omqUs1BElchqorXcNQItEFY3bNzM/3wpn9Gv9r3PTq255t05OX/REde/hM6 sp/pl u/y/04PX/mDhN QWdiDQslihBRgtMRjzKClxBMc2IUcpe1fy6bBG2RvzoF1bFdx4 BQ2No8Jddl6mPE2GPd2CKUGml9fj8gPKr9okuryg8lFbnM e sjjMVy 92zTGg4VIr gb25V6SDouU8KsuqgyffG sCS/rw3KX7l5Hf8maUPhB8griiZ1kXLz6pQXJ/md8jP2JR2O5cdhYAWs scBntfkiaZl4tgGhFU9Q8Q5EAACQAAIAIHBRADCasBvIqwGomc 0uM3vXdXAQFjVaOBcEGiDsLpu d/TU3/3H nY7i/Rmzs QW9s/gi9ufW/05vb/4r 4dVzafk9v1vtPauJWOMKKuqa0/jErCSvXhCy6MIiXirgRY9ie8Qwb/6QuKXLGL1zr7Bq/KJw1gJXgi37Md1RacRUERuVj8wuV1c0TWzYePPOZvMYvt7RbOo i4m18THaFqh2eXMeA3YywogVPaVte3kwdYs45eZIdryo82a2tw qQ HJc8Uu JP DiJnXlo68NOt5rT Md c/gbfVBX7gOi3yQ7kxnm56 qetSpr6cprDOuv44Fx7hCC60hQM8pykjnualYRsQVmV2iCMQAA JAAAgAgcFFAMKqx3dtFlV1dUVgbdsuVq4jRFXtKZxrBNogrD76 1f HXnz4g/SrPdfSr3bNoV/tuYTe2vcJOr7/k3T84NW0/rE/Lfc6ACOosBAjgiefa5HOvfYsinMFFm3bkzdPoMm1G7Bl2jO8cU FhVXaauu0XDOUo8Xxt/Mz YfFN dzEOeKojhcbcmTRkG2IUOuri1s 5/WFiU11TMROFWbnFaEw3nHr2pVrPur3oko9JV7XSYdxOLdR0ut0 uk45wqq3DTqvW56OO8A7UEUUj9sai9n cKfPmnYr/ya2w30ztRvqS G8bRGNUI Q7xAObkQc4HlNnmhaJo5tQFjVM0ScAwEgAASAABAYTAQgrDp E1GVj4P0T0TWA1sP0Ez/GDcIq4PEnv7WdaaF1RUPX0WPf/V/o52/ CitW/yfacPjf0avrT6bdr14Lm15 jRa//hf0J61c mJv/1d4rT5i0hXIPGIMlpQSkQZtTgvLQqpPNpOKH8oXOcdsXOvsGoE PRHGHYwFQzkKXnxtiaXs91hgddNKntxjzJtQXl 4LyxTBguJvra5vFVCbcZutbrxTtZZN t30 aUpeubKVd8EWqDxKu6a3tynrEb28t8EEzKidsr d13sSbhWrBVdclJH40lHjyUzfzxRpeDc2AFDswkB3jm5Iqns2f PzoRxmlA424Cw2t85KEoDAkAACGQQ2HE7XTj26/QnY9GX5ENffU/ycfpzb6dX5ZhE5J1M033n/jrd8lReGiJ6am5SD65Pkt4JD9dxMd2i28L1TIqM6pC087OLkxh dblImx6pydfjTn03x0uHGoINnUt7YH9N9O9Iiy58VY8f10fXg6 w/qtlfyVfma6ZRDKaya3T/xzhq3sTrObfygiqq6jSKwzuQuVoiq2iM4dxHoRVjd9PSPac3PH 6TLxv2LF73I4cUK/3MXXguu7NCaR/5feuvw5 i9t YTHb djh38HB07eDPR219Lfhuf/AhxWjd/cs2CTbJTNV3g6t1qySPjLJwE0tu7B/ljPLPSr5Zr0a9kfqt RaLuiAk6fmFVPoBk70q0P17FYpjseozTxztMZ928IuaIFubStI k/NNbsS/cVAOwrDvf5zBfuC9NlCOd89uSjTzpO7MlRbMluUzdc4jPhEVay Q5X7Q/IKgII89iP3cZ/K2E/7WoKtm4avE Hb9l3UD9nXofBIME3qrGwF 6a0i49uXdw4z5iRtEOnxXl47AU2wKYFHOD5hZ5ziIDqiqh87YZ JPrYBYdVM1fAfEAACQGDmEHBFt6fm2qKcWzNJL0c33ntdLA4S2 xubS09LfnMdi5FcJy2EShp91OklXIW9 p0/VjZ0fViMjcux6hAIt/BhO2HBlMu88DvTUpsuj7qufhN2OYvplnNvp/s m2Jpx/tt9Brqaou92utX/p07d5qiOpOTkzR37tykXN0gfZ4kyDkRYTUnyUBFicjazx2sLKp KeQMFFirbNwS6EVZ3rX6ctq9cTHUIqzu3rKalkx lhZ/ 5/TE13 X1v70v1q/Zff8X/Tgp/8p/fyb/5U2rVoUXMAa0VQ/Gt0RASkWlmQHoywAjUBj7x50bRhhSR4Nj20nYlPZ/CKaqbolNqQuI3oMCassbLm yDyab/CXR/xFhNW Fv LiC5p1UetEtxZhFXxIrZZZUj8yXQz765U/jSvHsiklTqlwiO3KREIk7LteL5Pys kDdnlcC3Eij1fuIixsXgp9qPjLFqQKcPuF1porNoGw3VjX FhlafKCoUn71FlbFT6UN8ULGIehTDPcCwZM1Kf6LbjHLiAA 3lAE aRCCVo4ioIqS615JOjmwDwmrfpp8oCAgAASDgR4DFxMDuRhbkk h2XImxKejkSkTedCv/guXPpFrVj1Zte2ctUtISw vRnI4FT2zaiJtuVuivDnC6JT9qvhFKrPml4ki 25V6rIgwulrBqbEZYfDAWkXV9tXgs4S52ehdtkl63ccftdMt3p k3ZsotVsOG6iV32q TnHa5WPRO8I1FXOGCl0Q3lJ7YH7Il3qX7twuqwiaoCFB/7KbBqYZUFVvwDAi4CVYTVg2ufon1rllCdwqpeqLJwunzBxfSjz/3P9KPP/XMjuHLYnp2bg4Kqzo/z9i56fb7JE1Z96Qc9TO eHtS2DFobBq2 g8oL1Huwxt5h9BfPbUQg1Uctpsq5jtfnbAPCqjtLxDUQAAJAoM 8IWAJi9Pi7eYzcCufdm/EOSAl3j6baTjqdZyx XF3yuemJSB6xF9ExQUI9km8EwUQIlRTRLs1XzFHxZgAAIABJRE FUSY5R Ks7eLcoi4Pp7s0oRtUzERGjmOSx rzwpPxIeAwJjhnRldsuu2O5uBAWJp3C24tdhFcknqbt4TJN2FN zY7E0jStVnsEr9pWFgbITQWX9D2GViERU5eMw/2taYHVFVexcHWY2dd 2MsLq0Q3L6fC6ZdS0sMqLPRZRefcq/3g36zAuANGmSIQYLWGVd9OqXZtqV Xg8GHQ2jBo9YU4Nzh9Ab5qm694FqRFUn0ugiofdbh7zjYgrHY/n0ROIAAEgEAtCBgRL31nqPX UhWXhIsYKEeuhCedKyomgmUgvd0WFvF nRKB1RL47JTRlQiqcuRQOXeFVbatHt93bCf1DIVbAvAf0y2fDT/u72JgC5txO6pg5wjMLDKLqBvtStVtjdvP9vWOXU95kfjsEb51W m3D44KRF1ZHRVTVvm9KYA0Jq9i5qtHHeZGw suNz1A/hdW2LdZQn YEhNESVpvDERwFtuAAODDqHODZnCuU6usiUZXT8j8Iq5gXAwEg AARmGAEWz5IdmKouLCzKjlMWKUWMlPRyDKRzRUVLsPTZVUXLaW LDETklXh/lcXfOY3a16vqKKGiEQiWqsgFphzHGwmQcHwrXhcYiqzxy70QFX gWgPqjVDXbSFqcwbvctT4mYzJGxyJrsXI13I4ewjzFOMNf2DW6 R B5q60gLq6Moqmp 1Cmw5omq2LmqUcd5nrD6xvRzBGEVC/amFuwQVsGtprgFu AWODBaHODZnBZSuzlnGxBWMS8GAkAACMwwApaAqOqixUwjADqC o TLS2eJeJ7Hy7Vdc64f2Wdh0JNHVdE6NeKfRzTVAmtSH53TEY2T NIFw3V5Tpq6zthu9z1R2lJoYwUySaVsaC8su10PtJpX26Ef22R 6/W/Vce/csi6TJTmNOEyrP1Cdq74XqtQkmvxJyWRy32iPtGPV3rIqwqvAY ydM6BNYywip2ro4kvTKNhrA6WovPNokNEFbBvTbxEXUBH8GBwe UAT266EVN1HrYBYTUzTUQAEAACQKC/CLhiX1J6JOiZ3Z fnWuLe7zDNckXSKc lMTi3oUikprdr9Huxw9quyo9l6kfc9cfbJI4992iUbXTuph6q5 24LApKXjkmIqF6xN7akRkI17as9Al20Ulm92eCmSRM6xvCwsYu Ekel/vLxKd12qz5GrNXCb7g8tuEKqRym22revStVd44ju2MVoqrDhB4 clVWVMXO1SzmoxgSElb/YcsKamLHKotp AEDcAAcAAfAAXAAHKiLAzx/0yJpN dsA8LqKM6E0WYgAASAABBoHwLqNQhdVG4khVURVfmIf1kEZAdr 3lFEUj5WFVZ1XpwfoDZikGVFfSE YfVX256npoTV moOS4OOAC o8Q8IAAEgAASAQB0IdCOm6jxcBwirdXgCNoAAEAACQAAI9IBAv DPX3gFbzd7ICasQVasRJJSaRVeIqu0UResSakO 7zXcFVbf2vYLgrDaK6rIXwYBCKtlUEIaIAAEgAAQKIOAFkm7Oe cyIKyWQRppgAAQAAJAAAi0G4GRElYhqtZLRhZXsVsV4mpVVkFY rYoY0gMBIAAEgAAQAALDiACE1WH0KtoEBIAAEAACo4bASAqro bkptrLoqq8LqCuXZKw006htk4OaWH1 PZV1OSOVV6w4AcMwAFwABwAB8ABcKCtHCja7Xr55ZfTs88 Sy 88AK98sorND09Tdu3b6edO3fS7t27adfcQfQjt8 LB57 vrr79Ob775Jh07dozeeustevvtt nEiRP0zjvv0LvvvksyD6tzbgdbQAAIAAEgAARGGYGREVZlt ooO7vutrOwKv/k1QAQRtspjNbhF/F1r0eZ0L 9YxU1KawWLVQQf7TnD28AQ2AIDoAD4AA4AA40ywEIq73OPJEfC AABIAAEgECzCIyEsCqiKh/xrx4EtKgqFiGuDq oKsKs LqXIwurJ15dTRBWm12IYaELfMEBcAAcAAfAgcHnAITVXmadyAs EgAAQAAJAoHkEhl5YhajaDIl8wiqXBHEV4moR4yCsDv4iDwt1 BAcAAfAAXAAHOgPByCsFs0sEQ8EgAAQAAJAYGYRGEphlRvFP4i qzZArJKpKaRBXh19clR2s3Rz3b9lP/Nu3eR/tnd5Le6b30O5Nu2nXhl20c91O2vHKDtr28jba tJW2vziZtq4aiOtW7mOXnrmJXp yfP09KNP09yL5uIx9qP9WdBh4QycwQFwABwAB8CBmeMAhFVZYe AIBIAAEAACQKCdCAylsDo FYEtwmo7oR/MWhWJqtIqiKsQV32iK/NC3rHKH1DgDynwBxX4wwr8gQX 0AJ/cIE/vMCLuCNHjtDBgwdp79695iMNW7ZsMR9u4EUGFnkzt8gD9sAeHA AHwAFwABzoDwcgrMrqAkcgAASAABAAAu1EYCiFVX6VKkTVZghX Vljl0iGuQlzV4irzgf9BWO3PQgwLXuAMDoAD4AA4AA4MPgcgrD azpoFVIAAEgAAQAAJ1ITCUwqqIqnzEv/oQqCKqSqkQVyGusrgqoirzAsLq4C/ysFCHD8EBcAAcAAfAgf5wAMKqrCpwBAJAAAgAASDQTgSGWlgdm 2gn6INaq26EVW4rxNXRFle1qMp8gLDan4UYFrzAGRwAB8ABcAA cGHwOQFgd1JUT6g0EgAAQAAKjgkCRsDo1PkYT0zEaU Pmm1CcpzM2QVHwFI3H34rqdMYpfrtpFr7pCRpz43WYOYOcX2x5 JCs6Y4ZOfOnSaiMzk5SXPnzk1Smcp1iHizKv8K7CT5cJKPQLei KluFsAphVbMLwurgL/KwUIcPwQFwABwAB8CB/nAAwqqeReIcCAABIAAEgED7EAgLqyKYKmFVVX9qvEP8jajpibF EBNXnKikRsa0xGhvTwqsTxsKqfHTKzuy9Ki2ssrgaVHu9phHoI tCLqCq2IK6Oprjq7lZlPkBY7c9CDAte4DzoHOhcu57wy8dg0H2 M mOcAgeKOQBhVVYTOAIBIAAEgAAQaCcCYWGV6ztNE2M YVWF8y7WePcqC6tZbVTS8lGEVU9Yk8IqXgnQG/nqEFa5BhBXR0tc9YmqzAMIq8WLKCw0gRE4cBSiaglhGTzBWAEO DD8HIKz2to5BbiAABIAAEAACTSMQPTkfPYKfLUsEUBUjj wnCqrsbNWvB0jTy87WSKSNhFVfGIld81oBEWBTO 4Zdqy6iDR0XZeoKtWDuDoa4mpIVGUeQFgd/kUgFvrwcR0ckN2qO3bsIPxsDASbOnCGDfRXcKDdHICwKqsIHIE AEAACQAAItBOB7naspq8ASEXSKKyTCK7cXhZm0/emGhF3bJzGM2HyvtYIo/ArBVIMSwureMdqClrVs7pFVSmfRTcIrMMpsIpvxde I4TVdi/gsMCGf9rCAREPIaraoirjIdi0xVeoB8YNcKA5DkBY9c0mEQYEg AAQAAJAoD0IdCussqDKH5iSI7coFUR5F6u761S/CkDa7wsjy6akdI8Fwqqj5iZf10K43qKMc/BhUDnwvve9j7CIa24RB2yBbRs4IOIhhFUIq23gI qAcXGmOMBznkGdr6HeWGuAA AAOAAOjAoHXNEyulaP HfSD1UlmMTvVY0 TCVcETG1urDKomzWtr9mHBoUVjmSDY3yP7Qf/m8z/7FjFYvTmVqcotzB4h6E1aygKiKzYANODxan4S/4qxsOlN2xyvN/tv/666/Tm2SceOHaO33nqL3n77bTpx4gS988479O677yavZGrzXLGbumH 9g/VPN7wZljyjzv9h8SPaAQT6jQCE1RzER31gRfvbPbGCsIqFZTcL S QZPd6IeChiIo6p0CrYoF MXr Az0fP5xBWcxY9Kgrz/3bP/5WrGjmF/0fb/42QCkaBwAggAGE1x8m4sYz2jaXt/oewOnqLQggB8Hk3HBDxsN C6tIb358 QtPp0PtvXBp9PGvpjfT 999IS VjWpNnmXRnTaaCZ7/qKth0gyvyoD CA4PFAQirOYseFdX2 a qaiOnaD/Wf40QC0aBABAYagRyhdWhbjkaBwQGHAEIq4O1oMMCHP6aKQ6Ie NgvsZLLMaKqFk93TNJZIq5qYZXPOnG5f2X1Tlego2M UblItxARzoHwfKCquHDx8e6VcBDPj0GNUHAkAACAABINB3BCCs 9h1yFAgE6kEAwmr/FmNY ALrQeaAiIf9E1ZZRPWIpSKo6qMvnexk7cNRsBlk/6LuGJ/AgXIcgLBaz/wTVoAAEAACQAAIAAEbgbCwOjWePsInX9jyhWl70xM01pEvcPFR vsKlE5U895Y1TRNjsf3cOnnSlSw2SeYr3xeWZCCiOtsf250aH6 OJaSmkoF1O WOcsajOYto9 vL5wnQ p/ye/B/btdrv2Dft0 XLuUkXcc/6mhtzc3xKUuUffW31hWkrTv1qbz XldRhjOZves98OIE/oMAfUjix4Sv0AdX//vDWNfT6i1 kU1TYyZ971nyxbsuWLfTKK68QLzKwICu3IANOwGlQOSDiYd EVRFOM8IoC65n0aSJf/ M7lQVLASbQfUt6o1xCRwoz4FSwuqCWen655Qv0hrz8apFdEEyl 7qQHnE/XlXr/M8z10/mfh3qyPpHzz/jc2vOXDJPxow3n/4Ss2dtV2v7oxpVaotTvl4fWHYyjfUEtLD9pdcyBgfxj4dHnuZm gora7 Ofg39v6x9Pvb11ytScMr5O8um1dDafFZLk0X1N8b/x9ke1sdrirZOqdV68xQmVB6dAAAjUjkBYWE2KigY4V4 aGu QG2aERT3gmI4uA3xisOKJKp/txYVmyy brmLxpOyqrNnyY2G1tvbLIK5uBrntj8vPOCWttLfOaXTgrEXt5 5tDTvuiBjBuYzQ2luUdT0z0ZCvQYCe4Ze3vpHzI7FhlYfXCH5k v1/IXbPlLtkZYnb2Qjhw5QgcPHqS9e/dCWD1afhGGBSuwGgYOiHgoYmLjxzLCKu9UvfEs6livC j/6wAEm2HwM9qA8QocyOdAKWH1wAGKXgWwmr54SofOf hNevlLf0h/eNsr9Pbbb9P6r3yAPvCVDcR/1JZ5WK3rn4K5vn8u71kzqNmsP49K4D1N5796/qzPk2w8P29y/ZMWZDbYZJYC3vVBPiaJyeBJG9vPe3hCaxln/VPAo2Czk4i0/cwfWT95y6/T/wX19nPZ42uuk1ozJc0qfTJD7SdPW1Sd/e1PE9jxDifSZDgDAkCgAQRKCKu8SS4Vc6I68GDjhnmERRMkN4B ogOIXgqd/yZLBQ/9VKNtKKd8azNXAKznKppP0ZY9iN03fr/bb5fjbzxjGIqJ3YiG1tm1JaJljW9pvJq6Z2ZRqvxHBmZfcVldY 1enKtDpN05b2W/4niif0P6GLOheZ3RNmxyqEVezAhXAMDjgcEPGwcUE12aFa8lUA 8i7Wsyajj1ol fsnsAo2EKTyBSngA3yGgQPVhNWj9OB5p9Cta96kY4vOp84f3kb rYmH1okfeyRdWe1j/WHO9zFpHz Xdea2OS ewlMyNdVi582T y/WIhVOuX2Yq7gprPbQ/qlmoLXpNqtofXP E7ZRBoH3tV202ApysdaSdfIzC8nlUpvUp1lpYNU/OuQSo0f/59ZZ2cv01Fnyt4/IE6HJtNyXE kc/2x/Vzm5LWmMd7rafU l4Oeej8CS1hDMgAATqR6BYWHUHS75mcdQdVLlubloOiycF1l9Q ON34FFlhobYpm1Z6d7JRNl2onFC4smuS8HXf2i DYlQ5f/vVwCp1s8Tr2C hOofaLeEtar/hl2mbK85HN4wUn xNxLpRS9vKHFvUfm5f9IcJPsqrABxhNcHnfHpIdqwmYbPoe9ix CtHNEd2GYbGMNuSLPiIe9k9YrfDxqh1L6cb3d j9Ny6dEXFVsAGH8jkEfIDPMHCgkrC6 gt0iu9VAB/4Cm3wvQpA79jk WWX6590LpvaMNNVmeMn6y81/48SZDe9ZPKUmfjGaaz5L5cVz0HddnJyK22cv8v2R7nt9U9s0Sl HtV/aaeqoRaSAncRgzonVpna0317LpO1POZOuf9Iwh0c5TbaidPstf D0agE4rRrr0f7DeUoeS/Gc7es2UvlZPKlhw1G2SsqUPJHWIbei0YrbL9kfZPbyVOiRlp/43eZz4FMeUE1I1HIEAEGgGgXxh1TdQxPWwB/ck0H4UxNxrox2r9gAX7VCdyOyEdRrplG VGQ9YJkfZdI75wkvHrk5v1UUiPOklXVftt/7y5Pz1TbdfyldHKVcF5Tw olOpc097JNZn3zexknR1tF/K5qPYTcP4xqFvonoXtHPzSTPln7Ws/elNUiZJP7HfsXrihHlM7a233ooeW N3rL7 uhES VUAz3/ DwjvWMXieBgWx2hDNR6LeNhPYZXLWnrj 9XCpkNnTcY7UTOvCuAdrjMjrgo24FQ1TgEv4DWIHCgtrK76Gzr llC/Qi6 /bl6rtOj8Dl3ww7eSVwF0Lnqk9I7VqvNfa37rmetb8dYs1iPGxP HhPJaB9MKZ/ r5J9vKbK5x0rMhKbNq 6NKeNriKSOtcHom5QbtpEnDZ05ZrWh/ZoemVN //pnSrwzw8Ehye49O 3UaG984xpNe0lX1v Qzlj31tuJ1xZw1s/aZ/JHDSp534WmPJPeW70kv6aq2PyrHw/ 4AmJX6uMeo/ipnDWxmwPXQAAI1IVAWFj1DBK6UB4o5H0rSbibhwfE DF1a4CLM/jCgrY4Qg2wSV63zFC6xHDJE59dlbXx9puynIHV1/7AjdZXP1 YapJ92sb2qxqmbfGJpoxb hfropuQMpuetrH9yv9RX2BhVe1YVcIqLwLMx6uUsLpgVgfCKnZ rYsfuCHJAxMN C6uDUJ5gM4giEeoMcRMcqMaBUsLqys/TH/zB39Dqo0fNH6f5ffVmTtXlO1Z5vppsMotnmb6wZAKq5nq dOH5r7NmSAzy8smzZlPx1qln/qvze fUbh5uQ7frP1MZpy2ufZPGN/932 rYsRoauPCUNePtV0J1Wmtf 9X6p4BHqR3nzNP NAWXWeJVgL34v6DeqS/c9ju Vna0fpC2JXA20 031XLaoqoabn UKI2XTIoTEoQjEAACjSAQFFb5xpluoY9uyFZY6FEQ2SbvfRxD7 Sg0swweFP2PllhldWRCwIODnb5suqro exaYQ23P3p3TIpXNCnLtl /Y8ZXP19YGSysfDH VtgMtN9fvntj5dbpm4gvvhgBq6yWtD9ql3BinH7y3nuWsLrhKx 9Iwffsl8yfbFL56Shv3B5 lZvAoAwuIICoujLj6IeDgIQme/6yjYjDpH0P5qAh3wGky8ygirKz//B m8qdOhU25dQ8eOLaILZL3SudC81z7z8aoknudp6R/37bmbPEYdXv9Y6eO5tjUnTebfen6r7HUiIdefp7v5r70m0W2L7 bEYVVv7C9qSrAnT9vvbmrVT3Ppop627/p3p9uu1XtqGtP1pmF7/ NaMacrQmYWlYK386/6RwNhR8RF2miOqHsyRgvV/Xfy37Fj9MdTyKHzm25/lrVUnT//3x0s7NSckDEcgAASaQCAorDZRGGwCASBQHwLyNVqe3L/zzjt0Qu1YPXbsmHl8Tb8K4ODBg7QXwiqEVQirI8cBEQ/7LVoOQnmCDYSywRTK4Df4rQoHygirBw4coMOHD5v7BM heMcqz6n4NUtvv/22mWvxnMsSVuub2sESEAACQAAIAAEgMIAIQFgdQKehykCAEehV WF27di3xIqPKogRpsYgFBwaPAyIeDoLQ2e86Cjbg9eDxGj6Dz6 pywBVWN23aRNu2bSNeDO3evZv27dtHEFYxxwYCQAAIAAEgAASq IgBhtSpiSA8EWoJAL8Lq5s2bCcIqFqVVF6VIP5icEfEQx/UUwgDcHkxuw2/wWxUOsLD6zDPP0OrVq80cSITVV199FcJqS a2qAYQAAJAAAgAgUFEAMLqIHoNdQYCFXes8mNt lUAEFaxGK2yGEXaweZLSExEeCq0guODzXH4D/4rw4GywuqhQ4fwKgDMtIEAEAACQAAIAIHSCEBYLQ0VEgKBdiGA HatYSJZZSCINeAIOgAPgADgADhw1rz/CjtV2zWVRGyAABIAAEAACw4AAhNVh8CLaMJII9CKsbtmyBa8Cw Eec8H5dcAAcAAfAAXBgZDiAd6yO5HQZjQYCQAAIAAEg0DgCEFY bhxgFAIFmEOhVWH3llVfw8SosqEdmQY3dWtixBw6AA DAaHPAFVanp6dp /bt HhVM9NUWAUCQAAIAAEgMDIIQFgdGVejocOGQJ6w qtf/Yr 4R/ gd544w365S9/SUeOHCF Zxh/8ZY7Pe9YhbA62gtMCAzwPzgADoAD4MAocYCF1eeee45efPFFWr duHfH75llYfe2112jPnj20f/9 8z56fi89z514DsVzKZ5TvfXWW/T222/TiRMn6J133qF3332XZB42bPNLtAcIAAEgAASAABCohoAlrPIFf sAAHBgMDvBXbPm3Y8cOszDYtm0b8Y9FU14s8NduN27cSOvXrzc i6ssvv0wvvPACrVy5kpYvX05PPPEEjY PY8cidq2CA AAOAAOgAPgwNBzgOc8P/7xj mxxx6jJUuWmLkQC63PP/88rVq1ygiuPFfiPzzz3GnDhg1mLsVzKp5bbd261cyzWIzluZfM wzBvHox5M/wEP4ED4AA4AA40yQGWYjvV9FikBgJAYKYRkJ0SvGuCd0/wLgreTXH8 HGzu0LvWOUdKbwDg3dj8M4MXhzwooF3b4zSbhW0FbuzwAFwABw AB8CB0eQAz3lYRF2zZo0RTXkuxOLorl27aO/evXTgwAHzdA8/5ePuWOW5FXaszvTMF UDASAABIAAEGg3Ap1Op0P49QeDdlMBtWsKgTb2r/e9730QVrFLCRwAB8ABcAAcAAeGngM852njXAx16s/6CzgDZ3AAHAAHwIHGOTA5OUlz584d knVTO9SYEfi32giwL5/4IEHau1jvKuCd6Lyj9 hyrsteFcq/3j3xe7du80OVXllAO/O4FcErF27llavXk0f 9jHaq3PTPcvlD au5Dgd/gdHAAHwAFwoIgDPOd56qmnaMWKFebVSPzYPz 9w69N4sf9 XVK/Jg/z5n46R6eQ/Fcit9Pz/Mq2dEq8y6egxWViXjwEhwAB8ABcAAcGH4O8CsG F8Hwmp/nA1hdTRFVdPJ iCsHjx4MBFXeTHAH2PgR9y4o/NCgRcN/BVcfn8Yv28Vwmp/ j1upsAZHAAHwAFwAByYWQ7wnIffMc vA APWPFcSN6jyu9Q5TkSvzuV50w8d I5lBZWeY7Ff8SGsDqzfkQ/Av7gADgADoADbeMAhNU P/oFYRXCap2DAO WkF2rPNnXwirvsBBhlXdesLDKOzF4VwYvJHinBi8yhun3R3/0R0PVnmHyzUy0BXxotn8D32bxnYk 00uZ4EOzfAC 9eDLH6viD1Xxe1bXrVuX7FblJ3r0blVXWOXdqlpYlflXnXO6Kr bwlGG9ogLwrBfPKlxGWmAPDoADw8ABCKsQVkdX6exzy5t6FUCe sKpfB8CdnXdiyOsAeEHx0ksvmQUGPxb3zDPP0NNPP20ek Ov5T755JP0xBNP0OOPP26 oPvoo4/S4sWLW/37y7/8y1bXr 34DVv9wIdm yvwbRbfQeuP4EOzfAC WXx/ tOfkvykv/Bc5bHHHjNzF57D8Fxm6dKlZn4joirvVuVXIoV2q4ZeAwBhdXgX/xBWh9e3wyDYoA3gJzjQfg40J6xOL6Kb5s41723lm9XcmxbRtBE xl9NdOnzuXLpruQDlxt1Ei6Z1nFyH0y2/ay7dtGjafufR8rto7l3L7bCjsY1MeFTe9KKbaO5cKS uA9uZexct70GM7XrH6vQEjekPjI1N0LQRBqdoXId3OjQ JYqhGzdGE1EmIuI4uQ6nmxrv0FiaKTI8NU6dtJC4sNhGJjyKnp 4Yo05SHhHbZSz4l7Ev1Sciky9gUyVjg5E9wcW6Vm01OEq7LQul Lrx4lMpJpn5dv2M10J OHHmavjF3Ls2ZMyf5fX1p9DqAffuW0B0XXUQXXXQRXXjhhXTBB dfRfauj1wFs2fITuvXcq juZa YXRv8WoBVqxbQTWdeSl/76Qp69tln6Zl7b6AzzjiDTj/9dDrttOvpnqVLacmSu m6006j09Tv4tseMgsXXrzYvzjtdXc74VG6h267mE477WK67SGV 7 7r6LTTrqO7M7ZUmpw4rpddhxL5HrqNLlbtOe3i2 ghU0a2rdfdLfbcON0OjtPXnMcJM 0UHKW9rs3TqC5s775Oysqz SQZnwT8ZeEq9ResrGvVVoOti4VgWHzkeocxKM7fHj6cRqdlcE1 xivpC6qOkf5k8zfHC LSHPlcZ30b6WjuxHcU V5kPPM7WzgkZFx6i2y5WfUrGKnX/MD7y9kuV77S8MSjumxkbUR3qvsdVxneEsP3WdR9J5iUXf3mREV KXLVtmxFT ozELqitXrqSfff0T9Fef/4ERVUO7VXlhtOvxr5q500V//QC9sm8fHVj6dbr44otpzo0P0YZDy gbcz5DD286Qkc2PUw3uWuFCmsE75qlZP5qQqC7bpK1F4c7ax2z PpKwUD5eFxXlPUpHzbpJ1oKyfsrazKzbEgx8ZQTK7nGNVg3PeF 2Y1BPXEH3AAXAAHBh1DjQjrBoRSG7KEcmW36VvqCrOpPXHGXHT EmQln32jtdJZ9rjsaVp0k TThI9s3BSM44mA5GMbc2nuXXfRXTMhrHrEwKnxcYr0UyUassBn 0vrjjEgpwmNGWE3FRiudZc8UQBNjadpUU4zqMRaMYxE1zjc9QR OW OuzF7clqW9aUvYsEnVT/dV3HSgja6wgZDrQ/oJs/CLjbt xmtOfImH1M/TwxvgDVhseohsvvpOWmo9YLaE7xv aHnhOhWRoAAAgAElEQVQ5 ojVi9 /ni647vu0ascO2rbtp3Tb7Kvp289sNB9u4PeMrVmzkD7/V5fTnY vplU/ zpdeuZn6XsrVpgFybNTX6WvfudZeuaZe mGMy6h2x9Zbt5Ttnw5X59BZ9xwb3wt4XyM0l5yiU4v8XG xNYjdPslbOcGuuGMG je5ZKu2pGFYH5/WunfI7fTJUkdonz33iDlO201af1xj9x CZ1xye30iCnbyeeGWXaW0/JHbqfb7 Wy3XwxRr1im9j3laGw4nolbVDhGTyjet1g6iw2zyD72ufzPJuh OOZF97baxIdLLtEYCW6Btpk/avi51qY VwnfBvta67Ad0T5XiQ88rjTCCbHr9DfLJ3GaS26gGzLjS0Pj8P Le73GV8B0RbCd vJyW/3iCJv4 uofwHOXG//4x urUs2buwk/j8PtU WOdL/z8G3T55XfRUvXBKn7nPD/Fo9 t tprP6OvXXQR3fGEfLRqCX394ovpzqfk/apKWO3541WhNYper/jPqwmB9ropXfz6wnWYPheh1L9mi2yq9O56bHoRLTIbaVQaI0zy Na x3A0w3G43rWChw tZo1XDU qBY8olYAEswAFwoF0cuOuuu5yNldXrV8VGA8JqdINLd6G6DdA3 Q47T1/o8Ly4v3VGy/gLs3a2a2r7rrpsCO1xZRBVhVdrA5cqEQsKqHavvWGUhT 9CdQU8R1jNEUyzu1RFbMyzEe0uTXaVenercp0iG PjY9kdqCbPuNohq9sQFipZ4E3K1Vky5/n1l7q5G28zZsoGBDHIN9CdsJrfnxJhdVMsrB5aRndefCM9uP4A 7d /hP6WhdW18hGrx n2C683u1Z37FhMXznvGrp3xWbatGmTecfYunWL6G/O SR9c8nL9NLCz9NfXf4Nenz1avOqgF/84hdmcfL88/fRTR 9lO5YvNLs/uAdICsX30GXfvQmuo/PrV U9qabLqVL71hsx913E330ppuytlZyHp8t17b/ qMf/ahdjlUfN89iuuPSj9JN97nhcu22VV/rc06vr/W5xxa3/dI7aHGmbp58tWLLdeE2O/6L67H4Do fMnV021rmWjDo8mi4cl8Fv6bltIoP991Bl1p 9/jb4M3hmpeedLXygu131 fK49twX2sttszF0elz5fkguGiep/02uo 4vNfX pzz6esirkXlyHgnx/TepW3FdUJ/i /5bcd2JT3//KP0t5deSl//2S/M3IUFVX7sn9 nuvTvPklXfOsp88fkjRs3mg956g9W8Xvo RUAu3Y9Tl 76NNm7sTvque51NcvvoEe3NCEsBqLlV5RMX99UU0IdNdNYtsXr sP0OefR1/rcY4/XX8nmGIl3bcThrgib7AT1lRGwYerW/RqtGp66PTiHmAQOgAPgQNs4wIJoFVE0VP8qduoXVoM3RyGcc5O 0hE8nLngDz0t3lI5yHczNPE UEht81DdizsOCqsRLvfnoptVx5c4rC6uZHaOueOeIipbo58QFR de8dHrnaJ7IKzb4KDtmua4inEq8r/46vcRLPrmW3bjpKwSiHapsNw0bm5hwrvndB7psz/lE/BoB97UEBnuxrerI4aV20qq6d7tjtaA/pcLqEfOV2kPL7qSL73wq/ojVUvrb8RvoB2v3ma/a7t79c/rqhdfT91/cSa hjNP/9T9J3ntxEvLHjXxsaNP6Jbz72S7n56Pa1b9zD9zTnn0Ly/W2IWJPwuVl6cvPDCA3TzWZeZXa28YIl j9Odl51FN98v13K8P07Lx5vpfis925B4Sc9HN62OKz4/66yz4joVp139 J10mVUvN49Tv/tvprNuvj 278SZegsubhzb1WF8fhZddufjTl11GqlLndhKPbQvdDlS/zjM4HMWMab8i/wb1V3CLrvzTtOW9JrbpNvhOb/z5sSmhYFVnqojh192pxH5U85JvfOPXK/SefrAh/tv1n7X2KTtePzOyxTPONyXrk5esH2Fd9JP0zqFMCyN78hiK/7z4cs HK4 V5oPzLGmOFFol32isOf01viC/mbf4xUercd2tZmjfP6vPk8/eOklM3fhj3Tyu1TXrVtGd19xBX17 Qbzh2Se82xZeS9de955dP7559MFF1xAt/9sZyyqRq9QGh8fpxt 8AOzW5VfA8C/Gx/aQIcPL6NvzI1fBXDkabUJI143LOLXhkWPv1uPuJv5nPtYvF6zl FtHyOKvmhDoW9PIusa3iUTCnHyWWOrEJbtPdV7P69mstZ20ObR e85WRV2 9nhPb5Y7V8CxnU3yFI/ACB8ABcKB/HBAxtE5htYytZoRV9RfK6F2l rF6vknKxIKP iZo30CtR/ytG3FeushpvGv1rkUisPocmdowaeU9r4kom8anHYHDdH19dvPD uhJWlYhnHtM3QqLebSriHx VAGgJivH7ShNbHoExfv q9SqAWBvkd4uOT QJiqk9k1Ye9U9EyDRey43hd5ZyerctaueuET01BnLO1t2y9LV7 3knfF8uidFKmTscmx9XuWY7TddMtCp93tWM14WPEK7c/yTtWeUIYvWf1Tlp26JARVg8eXGp2Wfzglf3Euy7WPvDXdNGn76 eXdu2inTt/RhMXXEffW8WvBdhmHoXbvPkR tK5V5nXA/AHHdate5ruvuIcOuecc hvHlpLvEB5 eUH6Zaz59E3l6wxixbeBbJmzRL65ryz6ZaFOozPFyZpF96i4pd 8k bN yYtUfGRHclzCy00dl17xddnn322qldB qQeUbol35xHnP/spH1cf76Wn65X2jauu8lr2sS27LiobW5YhBnbTnFz07CtOrFdQ yHed MxPIUc6mz2z5VN8bKwkVzwK23vnbPz6azb1kY WjhLXT22VKmTreG1iy8RdWT4yRd5Cu77uGw9vFBt1Ofx22wcJZ 2edLVyos 4NuXvqZx0uczie1o9blW9DeHa96xwkrDY2zeeMb8qXMcHuD ZuEm45NztNL0Adsn7fIf5Hvc3y01Yiq/4ojfo8q/DRt SF8690v0402baPPmzbR16xR95bzzaP7iHcQ7VXe 8H26/sLr6f41u2nv3ifMa5R47nTgwAHiuRQ/CfTQhkN06NChAmFVPdLOImSyZnDWFMvvUk/Ldbe2qCYEchm tZdTr4A4ymWZn7Wztigvz1sjwZTzpk8y vLlCau63vpcBFxZd7Hd7tdo1fCUMnFM18jAAliAA BAOzgwXMJq5samb6L6PP5LbfLIPcfpm6a Qep8eelih5oJjb6Ru45W9pR4lYqsKt56JEXXybVZfN2VsJoR8b Top89lV6eIjBxXRnTNSxcLhUZ0VMJmRj9U9UjE1Og1AunOUqkX Z452v4Yf9Wd7Srw0Qqq6Nlqn1EeVbeqVd63j9DlnVNemPI2dEm CTXbgZEHIDuhZWC/qT7Jw4fPgwHd74MN0450bzyNrBg08lOy1458X4 B308z17aPfu3WZXxu3xx6y2b99O/OOFxpfPu4b Xr0egAXW9U/fQ1fMmkVfXLSOXnnlYfrCOVeYj17xoiX6RTtB ENYaRifq7TL7qYrrriblr3yCj38hXPoCw878YktzvMFeji5dm3 mX7MIbNchJz3XKVOWqrOuP9fHpJe2c7pIdOYyz7HsaBtSvi9Mb ObhURe2bOccuuLuZQF8uH4Kdw82Yb 5bdPXoXPGRcWZ8jSe59A5X3i4gF CbfjYSj48/IW4bar9hu8hH7npuL118UL8oHxfoe VxtfDJ8v/mgu99LVWYRvyp/CV/apw92A0aH2uNB8SH6v2G95prutzGStLjL8eHN17wrK7r7DGQr5 OxxunXFMv9DeDYQux/dZT0p eSu5xIqauX7 eeA7Dj/1v2vRjum32bfSTLVvMH5K3/ K79Knz59NjLKryx6p27aKff 0i trP99DevU a1ygtXCfC6lOJsGrmWYf5o6HRjtX8R PVOsLareqKlPKkXPEaQi/aqwmBqi7JmobL84XrMHVu2qDXQCousekLk7WerMl8aUIY NLm1VvXr0k8q9nWfsM5sAMHwAFwoHkOiLjaK9ZV7NS/Y7XKTdrciPVfKUM3UAZfx nzkGOK0uj4 Ia XO9w1fFSBod1f9Nmx1YWVrXYl8h2SgDMxOvH9XW6JHN8ouP0uZ tOrovS6Pj4Mf4pvcPVEx/vkJUS7COnV0LqjAirqnyrck7drLjwRVfCqsV7zUP5S/3yZIJ/5Ai/DmAjPfSZOXTnMt61ysLqjbRwHb9vNdq1undv9L7V3bvX0ILrr6 fvv8CvBXiVduzYQdtXfY uPe8rNLV1q3k9AO/q4Mfl B2sz3z7Kjr31h ZXR/8uoB7lm8wCxZetGxYfg9dee6t9EM t34/NK8WiNIup3uuvJLu eE9dOWV99Byk07HS14O89mS Pzjueee69QhL32ofGmfG89tOJdu/SHbdON0OXFbS2G0gZbfcyWde sP/TZrwdZTH8tP0h6Fu6fcH94aaruLhb4OnUuZMdae8lIusQ1Vt0z dNfb2eTv4oDHg gmP7HDDg6Rv6HbY6drU58rj62mD1YfceMGIcXDj8rCRfHae/mM7mn2uPB9CftV 0 ecXnwbyiu80OkkTB/Z7rnEdbV/Msa45bbnHlceX08brH7kxmvM3DiNnU6nw Wc87q48nXT2HK95L4dCamRmLrJzGF4LrNly0/oy d9mX66bZv5Q/KO1d j6y6YoJ/Foir/wZmF1eiDVSys3mDmTtGO1afozjk30kMbebfqYdKvYMpfm6h1RE aUlPkcH7tbW9QjrHoETauuqg1HjxI/NZW 3qAor25jlHeu2fFq2zSLXqtMnc T1qwdfeEc1v0arRqeuo4471W4QH5wCBwAB5rgQJnH94vKrWKjA WE1vnlaNzd9A9Tn8lfMVCTKfjAqJlrhe31cQjrlJH9NlXROfLz DNZ0wOPHJjbz7mzY7rrqwGj/Cr0VGS0zVgqVvx6reJapEP96B6n0tgEpjnTrlWHF84cTHO1zTH akqnuOibawZK2mA 45Vzi87VKWdInwq28ZA3rWO0 duGziuox7/T2tGakeuCi087U5YLe5PsnPCCKsbH6bPzPmMWQAcUh y4sWBK67yIuLC6xfQi6 9ZnZsPDZxAV0w8ahZdGz76XfpO89vNTs7tmxZQX9/9Wy6 u9X0PT0I3Tb7Ktp8rlps2CJrmfTbY/ItT46aR 5jWbPnk1XTz6n8mpbnJfz3EaPTGs75c/ZPovBZX/PTV5Ns63ydJ31 TRNPzdJVydtd KcMh 5bTbNvnqSnovDzfVtj0T1emRS4fccTTK2BhPXJl/XgC3jLmU79Uxx4npoXzhlm7aLX3z1dPPKtU6rz8XXOp3g4PiPy 1ZYpnV20nna1g4 uO0WLs2m2aX45Obn6xp4keDF9sS3xZhq/Kvg20xfc7FpCbYj2ueq8IF51Awnpmk6vtdY96XnJmmS71Mclxl PonE4Su9yCv1N9/lWYuv0NxZSIzE12p26detW2rbtF/S9T32Kvrc6fvR/52N0 4UX0lcf32We4tnz8v301xfdQU/qj1Wt59cA8AerltGdcz5DD2 MPhLalbBqxFPf 0Zn h2r0Qd/9Uem Mm9SADl9ZK7FrKvTVr1 jcr7/JFtGha1lzRJppojWXbiMqQ3aySXo5u2rxwTtv9Gg3CqmCLY5HQ gnhwBBwAB3wcaERYNQXFQiXfqPhnC5b6cX8RVdlBvhsoh3H6on Sugz22csVZvunrG7Inf5d/VdbAdyOsGsUuFio5P/9swVI/sq6FVFc4ZEuRYNjpFKVzdUKPrVxxloVRET6l3KjM9D2xab3T9q Tlcjor3Ho8P6/ bl31dejcrqOphVWeehVAKWE4bYecdSusFvWnb6jXZ8xRk/9EWN1w0LwnjIVVEVf5nat7975M93/6IrrwwgvN74Lrvk8v7JQdrI/S/PPPNx914A87nPeVnxqRNXpdwHl03nnyu4buXRkJsLx42Tr1ZTr vmntpJZ/HrxZI41fSvdd82eyINWkz8ZJHp1G2jc38a65XZDs/nZWG65y05zy65t6VJdoavTYhbZtbHrdVMDpPYcLpOK K /JUifK6x3blvddY7eO2pm1M683prPCV99I1ST21n922513rOH0u OCi7Vnnn0XmCC/tHzktwQPu2HXxw2x1hHvklav/UlxUfEswFA86v4xVmM9znKuNbe19rJ7aj2ucq80H4q/idjkF5vPf7Xff9re54Et XuK lZdjjXzTO5JXb/Tic1o3td3ePq4xv7f0txqtl2Pr627Xfed68P57fIc vOuKnclbfdx1dd98L5g/Jr732Gu16aQF9 iL5UNVfmw99RvOkJeZpnwc3HEyE1W ouVV3wqpsJFHrH3lfKa9N5DyzCcRd26TX1YRAWUul5afrskj0l PWaFll96zL7 xdFedPy0ja6ddHru6N0NHetJu2vf41WDU pB456jYtz8AEcAAdGmQPNCasVJgf9ckD6/tSZI33Xwqqocy06Wh paqJeXe4MbaIqqU13J20aU3TWk7Ba0J94t6r8oneAHTYfWeAPL fCOC/7JrlUtsKavBuD3ru4iXmzwjwcGfkWAvCbAvCogfhervJPVd1w8/3yavzh6Z6svvukwFoGbLmOm7DeO7arv0qc 9V1aVcLP/cNgFX33U5 i767qjlPDzAfxQeO8yOHDsOPbOLZD1ueGnQ/c5xrnBPpb5Xu4iKcyJvKR5yz8k3kMz2lee/H7dP313zcf8ORH//fs4fep7jUf95R5ER jx/9FVJUPVslu1XSuVc/ahYVJR1gsmO9JucMqBM7UWm1Y8RS 4Dhza39gD zBgdHgwAgJq/zXTb0jdWYcPDzCKu/81DtSi2TF7uLN7tbC1wZ0Z7ubXCwmF7/GwG 5X8Jq9K7VaBHAwmpIXOVdq9HO1b1mccGLjOjDVrsyIisPFFpsl cWKfXyMJi6YMB DsMMjgbYfYRdccEGykOpHef0roz/Yrr7vU3TBxGOtwTB6PUX39RlePkif6g8vQjwfbnz7g 0w9bnh5gP3uf5wAv1NxrfujjJf4aP8sZj/cMy/NQuup4u 9nMz5xFRledBIqyWFVV5nlXHQtl6dL6koCrlDqcQOHNrteHEc2 bWusJRHIE/OAAOjBIHeN7B/zqTk5Pmkf1RavxMtHV4hFW/eIjQMAIzIazy7lWfuCq7V11xVXawisiqhVa9o1UWK2078msN2l Yn1CfaBT0TOIAPzWIPfJvFdyb6TC9lgg/N8gH4lsNXRFQ 8hxGdqfKDlWe57iiKs J8kTV6KNV6W7VuoTVXtYhEALrFSyAZ7149sJt5IUvwAFwYBA5A GG14l Ie3UyhNWw8DjsMU0Kq8xLeRWAHOWVAFpcLbt7VQusvBiRnyxSc IwWa8ABOIAD4AA4AA6AA 3hgMxX9FHEVFdQDT36z3MlPYeSeZUce10LID9EA3AAHAAHwAFw YLg4AGF1BoRVFtjwG00MHnjggVoeHwsNxDLpl6NeGGiBVb93VX ZqyKNwsotVvyZAFiV6oYLzVHAGFsACHAAHwAFwAByYeQ7IfEWO ek4j8xyZ9xTtUuV5k8yn5BiafyF8uBbI8Cf8CQ6AA AAOFCFA5awyhdVMiNtd2RjcQ2/0cWgyX4jE3/3qAVWeTWA3r0qH7eSxYYsPuSoFyY4j95NCxyAAzgADoAD4AA40 E4OyPxFjjK/0WIqz330nEjPldx5lFw3OYeD7e7WVcANuIED4AA4AA7MNAcSYX XYH8NG 4DAqCDw3nvvke/37rvvkv698847pH8nTpwg/Xv77bcJP2AADoAD4AA4AA6AA4PMAT234XM99 FzPTfic98cisPwDwgAASAABIAAEAACeQh0ZlrhRfn4KwM4UC8H ZHeF76h3ZfC53rGhz WVATgeJGAADMABcAAcAAfAgcHigJ7T6HN3HuSbK0kY5qf1zk BJ/AEB8ABcAAcGFYOQFjt87tWh5VIaFe7BklZFOQd3cWFvtaLEJwf CgrQwAbYgAPgADgADoAD7eOAntO453lzI4nDvLZd81r4A/4AB8ABcAAcaDMHIKxCWMX7dYecA7JIKHN0Fx 4Pmx9IRh4AA9wABwAB8ABcGBwOFBm7iNp2rxgQ90gKIAD4AA4A A6AA 3lQE/C6uTkJOEHDMCBweLAt7/9bcIPGIAD4AA4AA6AA DAKHMA89fBmr/CX/AXOAAOgAPgQJs4wO9cFbG7Z2E17wWuiBs9BHbt2jV6jR7CFoc 4DDq4a 99lrw4xajjk0T7Qfe/g/SMdbAJowNuNhfbJrAu6xN9IN2 roNfhnCqVnPTcIcvWcIGzEAvzQCa89G4ZeeIWzEAPzSCKwwWhE B5iELqvwPwmpF8JC8HAIY7MrhhFSDiQD43V /Ae8w3sAmjE0TMcC7CVR7twm/9I5hExbglyZQ7d0m/NI7hk1YgF aQLV3m/BL7xg2YQF aQJV2KyKAPOwUFjtdDrEv0R5da4lnI 8DRf/gIBGAIOdRgPnw4YA N1fjwLvMN7AJoxNEzHAuwlUe7cJv/SOYRMW4JcmUO3dJvzSO4ZNWIBfmkC1d5vwS 8YNmEBfmkCVdisigDzsFBY5QQirspRi6n6HMJqVRcMf3oMdsPv 41FuIfjdX 8D7zDewCaMTRMxwLsJVHu3Cb/0jmETFuCXJlDt3Sb80juGTViAX5pAtXeb8EvvGDZhAX5pAlXYr IoA87CUsKrFVS2kuucQVqu6YPjTY7Abfh PcgvB7/56H3iH8QY2YWyaiAHeTaDau034pXcMm7AAvzSBau824ZfeMWzC AvzSBKq924RfesewCQvwSxOowmZVBJiHpYRV2akqR1dQlWsIq1 VdMPzpMdgNv49HuYXgd3 9D7zDeAObMDZNxADvJlDt3Sb80juGTViAX5pAtXeb8EvvGDZhA X5pAtXebcIvvWPYhAX4pQlUYbMqAszDQmHVFVPdaxFV QhhtaoLhj89Brvh9/EotxD87q/3gXcYb2ATxqaJGODdBKq924RfesewCQvwSxOo9m4TfukdwyYsw C9NoNq7TfildwybsAC/NIEqbFZFgHlYKKxq4bTovJSwOjVuvbN1bGK6Qr2naLwzRpWyVL COpPUjgMGufkxh0UZgajz6wJ780UeOY PjNNbweDHK/A7i3uAAPdB4W/e cZpiGk9P1MbRgcaGsfDhY3f1Lq 6nTfk5xt4vLtEs1w2xk6Pyznzthr7ANcNfinnIZOqSp/jtONm1FIF5PcRlRB 0WAEzivfU4M Kdn30F8CnpDgUR7HpmliTPFobIKqrNYFwVqO3dwjuslTorK4vw RAqnIvCZjoJRh 6QW9YchbYawuaq5wmce8iuMI87C/wqqprJ5gRwN3eXG1/CSuCDfE9wcBDHb9wRmlMAL9Hx/A7/7iPrB4m5tzLKYyZNMTNOFqFD124oHFJsZjrNMUPt2OC/n5BhrvHrlWnN3GbnpijDp9WpjDL8XeMSkqjUk8V9dzdynD9rOE o7wiw VUFgZXMv5pKjvwS8hH3C47YciLPMsVY2bUb YsaFD1t9RGpizVMWkDeln1C9tAMBXh0r3Ep B3sPgl94xHGwLdY3VbMcZ xJg7DKSYHXCPOyjsBqJqNZAzZVxO6SqYPa0uFHZPN2HfOYzn k M3IaBDDYgQj9Q6C/4wO3C/xmFPqH 8DizX9UbFhYGlhsDIWaxKdbfubnG2i8Gx UXezc6 YqAL UxLbKmMTz9Mzk3XTc0k RwS8l/WKSlegvpX2Sbwt yfOLi517nZe3t7iZ80tgrd5bc4Ym98z5pcUQVrmXNNQM KUhYAfGrDs2u9dlG5KXLy8uss887J wGhRQ9V9do0qPj49RR3avmHzR4whjExP2JE7FJenjRb7YKAulm w6iqotId9cY7LrDDbm6QcAd9PR1fD7Fj15H4wmvE80OhPja2jn vHVuydQK/GRPB2TMhTyZcWfxHC29uf4esNhs6CXY2F83rLETIGAku vCpxqdwf67CPf2X6tQ32Z6PP6r4MEnDXOz0dXQuc7SpZPyQ3JH f5ZUu0g2iP8LLo6lqd7Nki48Ykx1AgpfsB9 YlM3A98nED1a09qsVkbmAXzKQ5AQU41reJ/m24JccN2TGJo1ldD5045iZb4THV4OWNSfx3DNLzbNjLKukNe8i 8N0ffGHaV7KJS 4fnjpPpK8pzM7TUo6gv6RYpGeMdfZewq82Se8bHn/EkdYrUJIMWX7ALyniOHMRcPhljd1RXDpWh8YDTpeOERHfxK4dl 30tUlQfHh/6K6x6d zoxVNU8bTzRNfSzyIRRB5HksbG4E6Nx4tW14YLfrlrCKvlcCpK hZtQEUKIrw8BZ0zIDKyddNcgC356ImCuZTLp2EnGlmxNwW/GROHFOMqAzTHJxCoal5Ndm2ZiXjSWDxve6eQ/hUhhlzSXw0aRix58yvKpsD rvp/hnpr8Z KEo4lzkhP0/QQKz4nNazN3S Z/0Vhgz/ME54gDaZyYtu3x 3izaaK08ItgVubo6XOZbHo8ciMdv7jR6hp UWAUnhbhWt4ndt/LFgy/ZDFJQ2w/2FhynBaTdNoBHsf4HpiM1SkS6VnU7mQOk7lnqnttlftyYdr4Hu HMCUy9fGF6XmrO8 7znXTeauoh86 01XKG/iJIuEfPvUT7he/ZY2PJfZv7UvYervtQxDP/msEtG3/oziIyaiGaO/FGlWQci7iU8i26Do9hMh9lDLVdfe7Hl8eH/gqryWJRV4g7ozTCqXRmgFfxZjBPleV0h49Ko4upcA5RtQJYBUl xEyoACNE1IuD2fX2tz7nInOvg2JKtKvjtYsm4yqR0isatG5uM8 xGOieg6anjH7Y1u6i4PtRid/atqep8bYi5m8CnDJxdHfa3PfdwT 05cZoywMUfft/GwrxhzPT/TGLv UNfG90EKd0MAACAASURBVDptbHXUxggbzOavrD7nFJcjYmfvo0 5edYn osAoPFV9wpe20Cehvpc1Br9kMUlDRnAcC43BAoonPpnLZe6ZLo/1tT5n43nXKi4eq1KRJJ0nWWHaXk91loZHR/QXG4/MVewfM7/l83gNMDU RhO8O9lca93H7MBQHzWXdYLyeVxIyrNMqXgtWxaSEQthvoTuew 6Xuh4PHDsehHl88Aqr63b kqr 2NDk5KSnGAmK/pqRKMRJMD aKxNpp9KqU0bJVbwHmEwaKaPiEcJqRcBykuMmlAMOompGQI0Px rK 1uccmXMdHFuy1QW/s1jKX6LlGKHm4q3uByOIt9n5Ym6GDi76L/wM3AhiEzV7LNlBIjySo59PDo5W/3bj8rmXTt7dfFHJ8j/6viDhO Zh58ap6xDfQ GeouEXDyglgtIxSSd2FsA6ypwr32Xi7AD4xcYj/yoP1/p8wnWAX/I8kecHN05dh8arULinCjPnF3V/9NTLNycJ3zMVJsaWvtbnHJl37calr07SmoIZw5IPz6g8HtzL19 kGYeb8YtejzVfpvUTGKtlkwdfjNMX kE0Xlm8kvY8P byEX9rMiH7UTfX3THFOnMW5KHG58cCxkyknup/2UViVv0qIiMo14kqGHqVI42XgjAZN/dcMnVdaWNxwSek7QlT1odJ9GAa77rFDzqoIuH1fX tztpt3zXG sSVbH/Dbg6WZNI3TePIkgqRRmFo3thHAe2qCJsz7wRiLaIIY7a7QPORz fX/04MZBgX8DzcUgPrG4PObjk8wFGBCNo3vt8MvDPZlj2ItG16YN/EDjbTelgas87Nw4fa37hq4Wp1Hjh45yzuEXB5DQZV6fkzzcV5L OIYH6qH2nw7Pn8EsWk3BIDq41 oTLh1/CXsjeV3Ra10f6esDHMfM4vHp0nps9PUETU3zC7VRxmftplftyt 2kjP7AmYO9SjQRX/9yq2zprn6O/2GjEVzn3EuMj5xUA4 PqVT7MNUtkFU5EPEv8a/EsWwuMY1lMRitEj79uy924bscw145bzkwIq1yHeMDOfJjA1M9T aZU / NV8o4Uj41s24MhEFaD0HQVgcGuK9iQqSsE3L6vr/U5Gy 4Njdx9VhBYHEJfvuwjB5n1 9aFbyjl4dHuFqQDj3ezDcfn1Ie8l9M5b5ojtZkU8VZwKUdZbC5 GMInap/Bxmp3ilucwv6wpdW/o7TluCeTej vU7SxwNJYZM9d/ gUbpzvOuV74vahHyM0Rv04Z9xTnO3xOiqfF8UJ/t4qOTZyxO/BHp 8jW8w0O0TaVHlfKLHsTSv7wx 8aEiYWE/yJwm/YOpm9buG0k/GpRxzK2nzEcYGitOc82HQSi y7RKE0g Wu0Ls YAvdRZuBAd0V9sPKIrm vWvcRwRXHAvY43GkRzXv0H9IgfwXmbUw34xQFk5C7d8UQD4Inr cgxL1mnJgK7LmSlh1a4DroYcAQx2Q 7gEW8e O0nQPpYhcR7bmwSVeEIvMNgDTM2WT6FcehXzDDj3S8MmygHfqk LVXl8sx578EsdONbrE64R/FKHX q3Ab/Uj2kdFuGXOlAsY6PamgF KYMp0jSNAPOwv68CaLpFsN86BDDYtc4lqFCNCIDfHjD5L4F6d4 NJUm2S5LFqgoB3CJkhXiB7 RTGoV8x4GK/kK5WDvxSDa9 pYZf oV0tXLgl2p49Ss1/NIvpKuVA79Uw6v71NXWDPBL90gjZ30IMA 9wuorrx6lqr/ij1fVV3FYGhwEMNgNjq9Q0 oIgN8as i9Yp2Oeuwnia42SUqyOSfA2wFEXQ4fNnl8Ug2fodPhw3uGgKy5 WPilZkBrMge/1ARkzWbgl5oBrckc/FITkDWbgV9qBjRortqaAX4JAomIPiLAPISw2kfAR7EoDHaj6PX RaTP43V9fA 8w3sAmjE0TMcC7CVR7twm/9I5hExbglyZQ7d0m/NI7hk1YgF aQLV3m/BL7xg2YQF aQJV2KyKAPMQwmpV1JC EgIY7CrBhcQDhgD43V HAe8w3sAmjE0TMcC7CVR7twm/9I5hExbglyZQ7d0m/NI7hk1YgF aQLV3m/BL7xg2YQF aQJV2KyKAPMQwmpV1JC EgIY7CrBhcQDhgD43V HAe8w3sAmjE0TMcC7CVR7twm/9I5hExbglyZQ7d0m/NI7hk1YgF aQLV3m/BL7xg2YQF aQJV2KyKAPMQwmpV1JC EgIY7CrBhcQDhgD43V HAe8w3sAmjE0TMcC7CVR7twm/9I5hExbglyZQ7d0m/NI7hk1YgF aQLV3m/BL7xg2YQF aQJV2KyKAPMQwmpV1JC EgIY7CrBhcQDhgD43V HAe8w3sAmjE0TMcC7CVR7twm/9I5hExbglyZQ7d0m/NI7hk1YgF aQLV3m/BL7xg2YQF aQJV2KyKAPOwdmG1c 16wg8YMAeee 45cAH9YWg5AH73d5wD3mG8gU0YmybmI8C7v3iX9SH8Ar U5QrSYY7eVg5gHMM41lZutrFe6C/t7C9t5Eo/6gRhFcJXY8IXBjsMdv0YxGaqDPC7v/wG3mG8gU0YmybGB DdX7zL hB gV/KcgXpIKy2lQMYxzCOtZWbbawX ks7 0sbudKPOnmF1bU7jlDVHxuanJxsTKTrBxgoo97OicGuXjzBz3b hCX731x/AO4w3sAlj08S4Cbz7i3dZH8Iv8EtZriAdhNW2cgDjGMaxtnKzj fVCf2lnf2kjV/pRp0aF1X9/1Y/pyiuvpKuuusr8 HzevHnmd9lll9EnPvEJ p15P6LO1S9T59p1EGWHbPcsBjsMdv0YxGaqDPC7v/wG3mG8gU0YmybGB DdX7zL hB gV/KcgXpIKy2lQMYxzCOtZWbbawX ks7 0sbudKPOjUqrLKQGvr33nvv0Yc 9CH6 Mc/Tv/2Ew9Q56o1EFchrEJcHzIO9GMQm6kycDPv780ceIfxBjZhbJoYH 4B3f/Eu60P4BX4pyxWkg7DaVg5gHMM41lZutrFe6C/t7C9t5Eo/6tSosMo7VX3/WFQ9ceKEEVY3b95sxNX/vYK4OvbEW0T7D9KYiFALXk KmX5iayLOja9NgkmHG2BNntdpXGzwMWDHlJeYSvP47W lif1JYppa4BDeV66uwxCdY7BzfN jb/18C/O2avrMgOPhatCmalswTaB/6XLrz1vQH6XeobqFwvFxtmSc1f7r7XwXTdFbNDHB/UafR/1oKMaTHD4l2OWlMXHpPUjyDAU20hdLHbP8ECxyjxMHaTrhWPfj 8 jhrbDKcDBnjM3j8rXryZ5bybwp5nde3kwdhmiMKMV/5Y9u0udhK/ZCaaqG415Z/l4ZwlZ8wsdQmqrho 4Xg5e l3Y/jsk9J52/yjzG76/ccW/U/aK53u15qC9oe5408EuP9xWNr /cg7n0neQYShMKR38pf3/x WQQwnJ8n/CG22HSlRzTG2x3o8Kqb8fqu a0TV48ePG2GVd63yb86cOdS57Nn4tQB5nZsXVKSEVb4WINVia IgTSSipgq/Nr55rn1d5ePyAnauXU98s8wIpEH7u2hcyjWLOKlbqNy8tg523E gvPuvutDl8q8b/MM/TASrA1WAdFE9Daay oPtjibw5fTOpc6jca0P9UZUbtK/rqc jvOC3xrCOc42xPh8WvLlNcj/Iti/icihNoE/G48zocTGEXx08LLYxengzJiEOBsbYMmO c5/khW30R3D0g Te5mDUe3gIW837UJqq4ZHN0ewvGs8y5yFsdd5Qmqrho yXZsYxXidmNvBYfyBmHynBVfXrdNwbZb9onvdyHuoL2maZNNEf/rRPMY5pDKuel8E8lCYUHtUBfqnqi0FKn /7aD5UcUxXY2/v86kslo0Kq/w Vf1Pi6rHjh2jN954g7gChw4dolmzZlHnkieoc8ULueo734Cmnj hI07JjlRXqtbuSPO4NKgXdvaFpZ8VKd8DO Fo3rwskO9WXxinDONMX5tobjmsMdk35UfGtKv9LpZd653FV1SE 4SKVp3H7pXmcHtzSv StUoG9m83HdVV6rboH2hDBhYUDGGc8fWMBv4UldR/aPjKP6PLI/8HiHeKY5WpjGz GBx0ZjUOo8yw//WFAXN207o4e3br fgxH aZw7xrvXWX leYvHfJVW8WW0/aJ9lHNeOMbkzIdDeUPhsW/glxx/CH8LMDT9JZSmajj84mymcf2Tji/uuOVeJ OemismY1vBHDLJm/zBNaoH ovrjwrXob4g/YyPZdJYGy7gl4TTGscq52UwD6UJhcflo79U6B9VfNaGtAW t3mZjtt2OOOTF fHb3JykvinbfnCdDyf901YzRNV9 /fT2eeeSZ15jxGnU ushphVZhvUiywqJtV5ibnOCHK7wPUDgvbYZEmlYf1X6/Sutm2kvDSdfE7NbHTBnJ3UQcMdk35NeVbmLe67KrpJW aL8vFvLhsfree7nWe/Uxa6Vd89E1mQwOo5GMuq7xB 5ZAm20v C1 zjva42ey85/H8GRY9e3iZLxFZI3sDzreYZ6l BWnyfKQ 86gY5Pt/zEmiifTTxxUnIj5sSDlUXpvLhGnXzeRsRFxNuGqM14MNd6l7vN DhofqjHW5bJ7nfH5gteTHV ZtMpulM9fh6HtB6X8ko4jGWxV/mJsszu1RIgI5Q2FSz3gl2LfFGHIWIbSVA2HX9gf/jHEYKPGGxdb9zpNz09Bxv Sean I3 gPDXuwS/F/UQwCh0z/lG lDxl0vCYl84ponphHOveP2UwD6UJhYs/4Zfu/SIYtvVY5Hu73oExVubwaoOWnc Pn4ioIq661yEbXmH15e2HqeqPDUnhUthll11m7jKuqPrmm28mO 1VZVN29ezedccYZBcKqukFVFFbDj2jIgj48YZG2REd2mr3Y53D XPhPB/PM6McfxavJrl t3etvTYLBrxm ab2UGnarpU16Fuaptpunt9lppeHKT/FU Ei7cSYu2o/MG28g2kwlsWrbOyza9/VHlDdrn/qiEHUtoGWYxq85xyDOpzbw/NZnA6vFVn0e HfTxJJdnMebFafx9ctCx0X0/Pee2pq/hifqx3H juKT/m35aNq5EOoe3PKbo/j ceKdjaOoDX1iWg5FvyHp6yIhxpcd8Nb/LEZDSemXrwHGj7Refr7JhxWNMeD4cyhsKF3/BL1k/CDZyLMKQ04XSVA2XMkfbL9kxhHHMrN34XlA0jpk0cl9x1oQ5c8 jQ01Wj7ZfiviL89R1DfUGnLU5j348kL/zSvW KMa8 vsEv3ftDsGv7sQxv0jaUHNMrrHG1mCrnaXl /BsVVj/ 8Y TK6rqx//37dtnRNX1q5 n008/PVdYtcAtLazmCTi2Ayz7DLqzsBIgbdEmz35sIyPE2uWK3WE84i bk73Td zrLt3zeVk3v1tfH1azNbHv8abiu0b 3aGqtvEvPLTObN7 NOn82r1U3Z/IrcUH7apzhtBBXNNYlz NFhSWiq4VGTIhYkGG yeJEn0dlDfp4EuSZuskXp/H1ySEVlJz ZwvyWX6k/bNsXFE6 cPrLppy/oAz6FyUsa 7o5 DxpYzxjKfi8f8 A9Y6g/R6Aclx1c1dpT1ZTG21Re4RTZHu7 U82URhuzfUJqq4cKV0fZLjeOYu16Ua celt6jYk5wvBr34JdyfUVw0hsfRPwO9YUkT04/StLAL Enh7u45zCuvfilKO9oj2MV 0yX/kv6Rp/zF/nerlf5Md3Ol4 hCKru5tGQjUaF1UsuuST5UBW/U9XdqXr/jZ ka/7Db9Kn//2v08d 53 iUz54duBVAAyW5x8vduQGFjs7dQKLLLJI94HmOCBox86b3hiL7 Ef50vRixym3zyQNEaGJcAx24vM6jgG BXlbNb2vji5XAzYtDpdJkxUpI/4F8gbbqOscyGvVLVBuwH46lsTlOOnAb41//jljyf/Mrj etCY7QHQ 5puM2fo8SjPweDv8yfCLuVqYxu2TQ4KN00/NeOAsSvOFVe7/sqvU5U4oLi9duhDw WnguejDu3SYn4Myh8jOeSKOhsI5H2OsdwSjH hxsebzwjEmZxwK5Q2Fx5wa7f5S0n8FGJr FUpTNRx yX8VgOcP6bnjm4O/jF Ze4eTLjPuwS 9C3oejK0/7DPGBWngl5JjVsxX6Ru5xwLMuxrf0F967y9VfDgTacvwJqlXd3 PTPN5qUVXO89JzXKPC6pw5c j48ePkfqiKH/9fePM1dPufn0JvHNxP9NAddOS//Sv6yv/xT jk/3JJMVH0gstapKuFkuOMLBCOA0J2EofJY8Hxwj9kf8EuGk/yqPpYYbITpoHBKyln5m1jMl2jD0J8C/G2anrzvikRtaTeTh8J2dR5g2nEZjypcXaAmf4ZypvXRrETyhvq j5xe8pax73nlB/itfFpi3EkXGcyr6l/QHXi8QzzT/SeYRrB2 mSM 8Bj4 VPxBMR3Jg/ZAnvikMZ3PLiZJxzeGjZiO/3 1 nKc8faIcTb FY0dHhYGiM1T7V463mu0nj aOY5QsuT3wmdXPqMNT9QNpc0zGIrcI5lKZqOPxSvJ6RfhLCVve XUJqq4fBLVljtaRxTfce8mz/ I5817jmvCLDe4W/37dG v9hYZNfuBfGhvlCmH5l 4bkfob UH8dkPHOPvfglmDfiAvpLQZ9wfTFI10Hf6zFX2u/MC8uM6TlYiJAqO1Xd69DY1KiwOj4 7hVVd 7YQZf/m39ER3dtJ/q76 jtv3wfvfkX/4q2/elv0uW/3aH/4eo1 Z2YgRZRhEHhm1f8z16ESWh0tP9q5TggYCfaJZPaKbRvSJBNnzr AU26OY9N8QpzBOWKwq89XkaiQ8orPEj5X5b8nvb0bTOptczVcB 04XLXzz00j9/X9YCOf193HT7 NxIJg31B dCa9vDOG Z9l1HtkCv4UnOUfFNXlUy4xpjl/IYJvyyMfHocBb4SH3kkxbvWkEY7tPyv1hKLDx3QcVFr6PV/ErReSfi2de3IT6eJU/XYQ377KMuCn4R8ehxdvng0yYw0GnL9t EO/oMV/3c8bTsSflKd nNsUP/jyj7RfBpsTRi63jF2 awL2YfRZKj3ff5q9nhO9BDOEXuc/Ve3TGkF7HMZ1fzRXDc0infMUDjGMlxjCFV4YX3rGoZD8K3Y8wj pUfx0K 6cUv3rwRT9BfeuwvIX 1Jdzre6c/m7o6Y6oek WJyQptEiFVjyMB3P515hdc32w1T1x4ZE1ZVCzj//fPK9U/WV55 jG373nxJ97wt04tR/bUTVQx/6F7Tr//tNuu53/hH9s0uf6L0DVwBP6otjvZ0Tg129eIKf7cIT/O6vP4B3GO RwMZMkrRAF8LDN GStHrilZcuSh96fH0k8B7AORT8Ijxv1xF aZc/ZC4Jv8AvwgUci7mA/lKM0UzwCH5pp19mggttKLNRYXXWrFlGuT106BDx4/ 7dmnTt30ratW iy3 rQwQ/9S3rzL/41HYxF1Zc/ Bv0id/q0K9dsxbC6gAualxCY7DDYOdyYpiuwe/ 8ht4h/EeBWzM7lH9pErwHpkjmPJfvhMbOenYNgu5SVob 1HAexDHavjF5mlbfAi/wC9t4eIg1AP9Bf1lEHjaljqiv7Szv7SFH/2uh19Y3XaI1lT8 Xas/tYVi2n27Nl05pln0hlnnEGnn346feQjH6EPf/jDdPbJv0df t1/bB7/552qL//Jb9Dn/93/SCf/2ccgqgYXjIPVeTDYDZa/ j34DHp54Hd/ Q28w3gPJzbRR6fkYXLrVRK590iPYJo8EqTf1elJZ xKuTqtjf1w4m23cRDHZ/ilnT6EX CXQRxPZqrO6C/oLzPFvUEsF/2lnf1lELlUR50bFVY7V6 lzuUrqHPJE9SZ81jmd/J/mk3n/bvfpCv/za/R f/2f6GT//Ri6lxV8H7V3AUVyFUHKeqygcEOfKyLS220A373l9/AO4w3sAlj08TYAbz7i3dZH8Iv8EtZriDdekJ/QX9BPyjPAfSX8lj1k1fwSzv90k8OtKmsZoXVa9eREVevfIE6n1 wV/P2TTyylzhUvxKLqOuxYHRLxGIMdBrs2DXZ11wX87i /gXcYb2ATxqbufs/2gHd/8S7rQ/gFfinLFaTDONZWDmAcwzjWVm62sV7oL 3sL23kSj/q1LCwCmf3w4ltLQODHfjfVm7WUS/wu7/8Bt5hvIFNGJs6 rprA3j3F28X/9A1/AK/hLiB8Cw30F ymLSBJ/AL/NIGHg5KHdBf2tlfBoU/ddezdmGVCY4fMAAHwAFwABwAB8ABcAAcAAfAAXAAHAAHwAFwAB wAB8CBYeaAV1h9aetBqvpjQ5OTkxBVISyDA AAOAAOgAPgADgADoAD4AA4AA6AA AAOAAOgAPgwNBzAMIqSD70JB/mv4ygbfjLHzgADoAD4AA4AA6AA AAOAAOgAPgADgADoADM8OBRoXV /n6688kq66qqrzI/P582b5/1961vfgsAHkRccAAfAAXAAHAAHwAFwABwAB8ABcAAcAAfAAXAA HAAHBoIDjQqrLKSG/r333nukf7NmzaJnn312IEDDXwFm5q8AwB24gwPgADgADoAD4AA 4AA6AA AAOAAOgAPgADgADrSFA40Kq7xT1fePBdUTJ05YPxZWly1bliOu zqdTOx3qWL TaN7CAjLNP9XkOWnewhaItgtp3km6Df76L5x3ktPOKE/UhgIbC fRSQlGfvsR Ww8T52vcLRsdMiPXZz/pHm0MPkritTtVJovYTH qd8kzi5f4v1lqbqxXad nLdUPqmTe6ydI4KD Nrvh/74OcJu/qlcF8HewVN8dOr8gj6ifGb5/TmK7HMZ/rZ2PeD17Js6fMF4qbZ3OmT1F5dP5tpOb/hdiK/jF6/dFqVphW9K Ff4bcbFAn5KWp v8uIsXynft7mf9Oy/Ai5WtO8foxSWgX7nzxfVzY3LH3PT9rj5guNXHicycZqraiw26Q p4afErrWewXkhfcC8DhuAOOAAOgAPgADgADoAD7eNA8dw/qnNBOpmHl1n/1TRvblRY9e1Yfffdd42gevz48Yyw uijj9LTTz8dmBALeLIgca8DHSMGtSfhrSawWZyZlwi8Jev/nCzG0nYHbYjgaEQBN5/GJy7bLPrddHFcLCzIQjQrJGkbYtuxZdUnSjP/1LQdRihXwoOU1fGJGtoHYlfl7WlQcDkSX2fbLO0sOrbFz1xP8U lIWFXxRbhb4qIWAoTLbRRW6/FFylXBS3gc4oKvf4TSDmi42290Hy11Xo9vguMh16FSXxbfdig7 BuXFuf4L9YdQuJu/i tufNFNnlJ jetf2r7C1vrjj 5Dkkb3OwnzjW15cYKvpClrU/LJUfKX44u5v6l7bjQniWy0Y34i7cKxp/lElT6CtIH5PjgIDoID4AA4AA6AA6PHgaK5v3CiIF2l9Z/Y7P3YqLDK71OVf /Re8Si6q9d/I/M79ixY/TGG2/QkSNH6NChQ8Q7VhctWkRLliwJTLRkUSqLIFnUyHUAjNKLu0D Bie 0a4YLVB56lBQf21DhEkRBN3rpHM6Nq10sWiZLPSCxNSElnrbPh G7iS0Ly7z8BZjULaxa9Up3XwqOCW5OurLh2kfBPI5P3HTahuAq 9XOvdV6T79R58U5pT1 Jyy23ozLy2UknRTuqE78aGyfRSWY3doHvusRQt6mXc41j0I7rC c6D /Upo/f0k9wTHFKsejKNw6fbBuxDwr/YBDXIa8v5MU5dZDdza3vJw6vfT7pKayk/eAY5eR3 10w33PxGJ437rHPHPvc1jybGSzi/N6x0xNn6u8Iq1GbPONyhlNpP8nUA2kDc0ZgBq6AA AAOAAOgAPgADgwMBxw5ubu3D9pR266iuu/GufRXmH1xS0HqOqPDU1OTloTXC2siqj6Hx/ v n37v99I65yHhZV9 zbQ2eeeSY9 OCD9OSTT1o2EgCT3XLxIkTENVk0y7U8Bi 7GTXwBWk6J52UPkYv RlsJ18iKDnhHcmjyww6yxYh03band8WCuy4dDdihIlLPrlO6hv XRcJFmLMXmFIvFshiYlq7iKQOPuFI8sY inHwP6rvy/8cZermw09wF7xVGslvFrsxF0w7HZ9IOjcuwpt3QMW/ZHEugqGqt2PT70MHE1VXnb4JP6f2Q3WI2nLSvHnRazakLwXqKI JR59RTrfQGy5Pm0TzzuoEYJ/GR4Ci csNjbok/EtzlsV NsfDJ1091umD9QzgIp6Oj6wupm7 /2HlTzBVPdH0C7XfHmGQs4bxuHsHSZ1dj0zmJTj1VvVZE/Buy54YPgG9SvNkPjn8z7emQhavGL76/ PvCEPUT3Wa3z7h4GZ4JpjL KT4KD735HOHSLUvXw5xLOanIWK7fZfOlnMiLkz gqXYldcrPF9nP40QoLh4TeEw02EXXybiSlB8aUxCe hZYAAtwABwAB8ABcAAcAAeGiQPl5v4evUivM9x1STLvbp4rjQq rl112mdmwKqLq6Y dTpe/9kkae/mD9C / 9tGXN2/fz/t3r2bzjjjjJLCqhK9vIJfyQWddkB8Lotuy6niHFlEJoufeJHki hV8rW0n6bUzZeFW8G5QKVvKsGx5bEg7THpPfJzfah HufUVO7Eo5gqzUQeO22/hImVmF8cimKW2fPnTjpKm07jF54KLiHaOCCeP8YpI6oqnXH8LA 6f9Vj6V1tQpLtucO/myA5vgMTN Tusj9Uj9wnGmnWqBL7il VzsU85HGLG92Pap8 P3rHqECo1T4juVTsdLvRyfary9/dSxkW2DYFDdFxZXfP3F6peCWYyVy1FfWPRtLPJY25TjE3bbLip Kys2CV1jnwqbVeYS501bmJbvydXx7fQN6mfpY3Kv3HdXb74xpa 8vpAXl5avfKH82bp In7P8DiHZw4HhFuRIFgyQVg3ygAAIABJREFUn2Mji5v4Lx2j7H I89ynTlmy 1HZOnHBd pzGRca00PxC kFg7CzLlzSd5g7OU/8BC2ABDoAD4AA4AA6AA DAqHCg3Nzf0XHcNU2F9V/duDYqrH784x83j///xmW/QfL73KEv0m /eFJyzeE7d 6k008/vaSwKgsvWTQpsUAWS1oQdBd0OWlEWBKn8gJcn1vgi9OUcGLEQ 9CTQ8IqeBStFNFys6mC9uQPFwXeRTVzS9pknCNkbQrboekzYoR cR0KhFXBTOykHzfy5fd0FGvBG MoPrTKlh1I6YeFpEzTTt1GJZb64iIxJLWT7Bg8dX7MB8U5X/1MWNhHgokcrXpa9sI2JE en8V Zicfl2HwkHbE5ZTlLqeL8Tx1XvSxNMYxwk1sKrFP90eP71y8pW 0Z35Tmpu5vfB7GMcUoymOVHfsiE ZwybURXcdlOhxNuKTDpV2 sSQvTnNFcA3022H1jYW1iPGCi snB6PEbyad8NbpC3lxUk7mqGzEdWhlP9H4xOfyB7DkaPikuSz3 3fg nJdP289g5PZRx647RnN r71svsSvOQJppk9b9cuzKfXokS Gi2xDyuI/GItNFxtcpz4FFsACHAAHwAFwABwAB8CBYeRAZn7unft79CKdTp/z/D60/rPm/vXwqVFh9ZJLLkk VMXvVGURdeKNr9H/ uJ/MOe8U3Xr9q20fft2 shHPlJRWLVBFXFG72xzz4vS5AmrRuRRDhDHZwXHPMekiyjXnq9 zZMQQU355G1EdPYs1h3DSFq6TPjd1CpJRL7alzXHdtGjkwSxqe 07 nJ1CVp2ccsS/gq3Vlpw2uwt2144WJk/lx92dcrO K 8jztuYnxPspT7uHyX07m959cH8wKs42MdKMIrPI/E sqvbIRi6fTAZ3BSGkrbQb7EPff006wOHk67olmAj6aKjbkNiM4 87ATsJVqqdxp70JxUuPPWNJXlxSf24DmK3hLAqeA FbxLxTP0hRHwSY5Lg6mAU4Sd9w9cX5N3Evrgh6CeK10U8S/rF/OgPKaX6oLJvcVX8Yx3FDzJGiYCZ7kCWOso4YftP5UvsemzGcUl 7Ftr9v7xNHyfK8iWul/yBKh4LuE4JV5M2 OqHsGI ASNgBA6AA AAOAAOgAPgwEBxwFk7 Of BWuEUuu/ZnjRqLA6Z84cOn78OMmHqkRY/cCKPzXCKu9U3bx1M23ZsoU /OEPVxRWZdGkd31EIqI4wRYO5scf8Amn8S4WZTGuhBBDUAnXIuD 8eTSPF2oOKRJCx FSThLuXUT5hMfUdrENLYKlgmm0cNO2Bcd4YerU0cLSqafEJQtd p90L550a4WHySTki9Oo6ROS2BB nLAsrwd7xidQnaqOUFwsuTrukLFP3TL2j91Im7VK7p8wO0XkLI/HRyZfU0SkrCfe2KYuDSV/aRp6fZdAQLHziA6exbYTra6cTDIWL0XVBf/T4rozfdF W8qx8XfjCym98E/CF4GP4VoSlYB6w5Wl/Ior6xhJJ74vTfJJ0hcKq1N8zDooN1a9sjCSv3aea8E2WgwE8c/uJ1DfivbSF 7WcR2OF KyoL9j8z9ZR7NjpWtVPNGd0nxHfh3gWx0d/SJExXAn6vnzavj7XdUjObV9F2GqfIZ71B4Xpy2Kz7Tx6zNWvli sFD327i/MU yfNT1wnm4zwEbYAMOgAPgADgADoAD4MBgc0DP0e35uD0XD6dz1 waST s6TWHkFVZf2HKAqv7YkPvxqvHxcSOqHj56mDj mgeuTV4BcN3915mdqtObp2nTpk3053/ 5yWFVXunSAJSvHDTj0brBb8 D6XxCja88EsWnVHZyeLHCU8e5QssIsWxyWOW5tFftUhNFpmqzF goEQLk24hJJo8Uq7ySz193pw4KS0tI1PWLzxPRQD/uHcdJmWl7dTlOXfOwcMvN4N4h8Z1bHy474oh0ztiH8ZftTVzGX 6pugmFSpmpDJl80mGfbzWWqfLo9YlfKCWKnbaj6MW4qr5Sd NnYk7bXK6zKHxCkD0bYx 1UHJJXUpg6SXuVeMfc1n6T9BnfiM24vVZbu/CFlZ9xkropPKXfJXGleRr7yGlnYicUHvcjiy9SL1 ccEnS LBJ8B0c3yS4B9on8eLDdIzR/YT7o91XhKuSz 4nKr2PA2LLG6cncnGZki7mppQ9o/1E8OSj22eEQ16eyRji2bEfyqft63Ndh Rc7DtjlGXbN4YG8hm7gTixKf5J6iA zOarjS9x2SnvpCzmrdP2TL2kfjhK/8cRXAAHwAFwABwAB8ABcGCIOCDzdGfNnZmLB9JFXPCv/5rmSaPC6vnnn09vvPEGHTh0gA4dOkT79u0zH6rinar8 D/vVGVRdcOGDfShD32oQFgdIsJgwZTzuHl9fpYOKIJGb50pXgC7g hh8Wbsv6/VbfXzqjT/DUQ/4pj1 hC/a4wuMDfAFOAAOgAPgADgADoAD4AA4MLoc8Aurm/fTCxV/vh2rs2bNMjtVDxw8QPv37w KquvWrYOwCoGu3QJdZqfR6A4azd4wAjs90T9q7x/V/QjfVMesqXECvmiPL5ryMezCx AAOAAOgAPgADgADoAD4MAgcKBRYfXBBx k2bNn05lnnklnnHEGnX766eYjVfw VX70n3 8U/XP/uzP6Itf/CI9/PDDtGTJkhYICCDvIJC3qI517ehKHlMPPjoKvhT5Ij/e3q5f/HEw4J2PZ534wDf9w7rIb/BFe3xR5CvEw1fgADgADoAD4AA4AA6AA DAqHCgUWF1 fLl9LOf/YwWLVpkHvNnoTX0Y1F18eLFtGzZMgir2J0HDoAD4AA4AA6AA AAOAAOgAPgADgADoAD4AA4AA6AA63mQKPC6rPPPkssri5dupSe fPLJ3B/vVGVRlfOMiqqNduIvOOAAOAAOgAPgADgADoAD4AA4AA6AA AAOAAOgAPgwGByoFFhFaQYTFLAb/AbOAAOgAPgADgADoAD4AA4AA6AA AAOAAOgAPgADiQzwGvsLp6836q mNDk5OThH9AAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAC BYUcAwuqwexjtAwJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAA kCgdgT8wur0Plpd8Ycdq7X7BgaBABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJ AAAgAASAABIAAEGgpAhBWW oYVAsIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAgfYiAGG1 vb5BzYAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQaCkCEF Zb6hhUCwgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACACB9iIA YbW9vkHNgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABBoKQ JeYXXV9D6q mNDk5OTLW0mqgUEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAAS AABCoDwEIq/VhCUtAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACIwIAhBW R8TRaCYQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAvUh4B dWN 2lVRV/eBVAfU6BJSAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAE2o 0AhNV2 we1AwJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkCghQh4hdV fbNpLVX/YsdpC76JKQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAg0g gCE1UZghVEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIY ZAb wunEP/aLiDztWh5kmaBsQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABA AAhoBCKsaDZwDASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABI AAESiAAYbUESEgCBIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAA EgAAQ0AhAWNVo4BwIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAA AgAASBQAgEIqyVAQhIgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAg AASAABICARsArrD6/cQ9V/bGhyclJbRvnQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAg AgaFEAMLqULoVjQICQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQA AJAoEkEIKw2iS5sAwEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAg AASAwlAj4hdUNu n5ij 8CmAo YFGAQEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASDgQQDCqgc UBAEBIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAATyEICwm ocO4oAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAIeBCC sekBBEBAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQCAPA a wunLDbqr6Y0OTk5N5ZSEOCAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAE AACQAAIAAEgMBQIQFgdCjeiEUAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASA ABIAAEAACQAAI9BMBCKv9RBtlAQEgAASAABAAAkAACAABIAAEg AAQAAJAAAgAASAwFAj4hdX1u2hlxR9eBTAUfEAjgAAQAAJAAAg AASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAogQCE1RIgIQkQAAJAAAgAA SAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkBAI AVVles30VVf9ixqmHFORAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAA BIAAEAACw4wAhNVh9i7aBgSAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAA gAASAABIBAIwhAWP3/2XsXYMuus77zQmbANkxqUqlK4b5St2QbsB5 ybZshNXqbtn4KdmAk7EdLDcGCysh4RVMmEASAROFGGccT4BSTR 5KVUiCFRLxNElIIAkKzEwijA0EItuYvCY1JFixh5ChSO2p31r7 t8939t2n77ndt1u3u/ uWv7W l5rrf/6zu1z/lpnn4sCa5IGgSAQBIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBIHA lIxBi9Uo 3ewtCASBIBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSAIBIGLgkCI1Y sCa5IGgSAQBIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBIHAlI7BM rP7Svx3 jwM2Ej300ENXMlbZWxAIAkEgCASBIBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBI JAEAgCQaAhEGI1hRAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSAIBIEg EASCQBA4IAIhVg8IWNyDQBAIAkEgCASBIBAEgkAQCAJBIAgEgS AQBIJAEAgCi8Tqz/7Svx0O2vIogBRTEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBIBAEgkAQ CAJXCwIhVq Wk84 g0AQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBA4NASWidVf/DfDzx6w5cbqoZ1JEgWBIBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSA IBIEgcMQRCLF6xA8oywsCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBIBAEg kAQCAJB4OghEGL16J1JVhQEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSA IBIEgEASCwBFHIMTqET gLC8IBIEgEASCQBAIAkEgCASBIBAEgkAQCAJBIAgEgaOHQIjVo 3cmWVEQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkccgUV i9Wd 8d8MB20keuihh474drO8IBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQS AIBIEgEASCwIUjEGL1wjFMhiAQBIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAI AkEgCASBIBAErjIElonVX/jXw88csOXG6lVWOdluEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBIBAE gkAQuIoRCLF6FR9 th4EgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSAIBIEgEASCwPkhEGL1/HBLVBAIAkEgCASBIBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCVzECi8T qP/uFfz0ctOVRAFdxFWXrQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBIBAEgkAQ CAJB4CpDIMTqVXbg2W4QCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSAIBIEgEA SCQBAIAheOQIjVC8cwGYJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASB IBAEgkAQuMoQCLF6lR14thsEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQS AIBIEgEASCwIUjsEysfvjXhn92wEaihx566MJXlAxBIAgEgSAQ BIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBI45AiNUjfkBZXhAIAk EgCASBIBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCRw BEKtH70yyoiAQBIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBIBAEj jgCi8Tqox/ teGgLY8COOInneUFgSAQBIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCA SBIHBoCJyDWH1ouHtnZ9g5Z3vL8J6RhA2xemhnkkRBIAgEgSAQ BIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCBxxBM5BrB7s1mqI1SN 0lleEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBIBAEgkAQCAKHhsDWxO r3f9MLF26v5sbqoZ1EEgWBIBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgC QSAIBIEgcNkgsCWxymMBIFH/8fA1zx/J1B/9U8PNv/ h6VmsubF62Zx5FhoEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSAIBIEgE ASCwAUisEysfujjw6Nr7a92YvVDHx/e88a3DO9pNkjWW4av ZHuG2L1Ak8i4UEgCASBIBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSA IXDYIbEmsrkjU73/XLcPd3wOZuiJbIWFDrF42Z56FBoEgEASCQBAIAkEgCASBIBAEg kAQCAJBIAgEgSBwgQgsEqs//aGPD dq3/XGnWFn55bhj/7Iyi/E6gWeRMKDQBAIAkEgCASBIBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAELhsE DgvYnWJdA2xetmceRYaBIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCAS BIBAEgsAFIrA9sfo9bxl2dripWttbhu8ab7eGWL3Ak0h4EAgCQ SAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBIBAEgkAQCAKXDQJbEqs8T3X9q//zW6shVi bM89Cg0AQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBC4QAQOQ KyubqfOSVXGIVYv8CQSHgSCQBAIAkEgCASBIBAEgkAQCAJBIAg EgSAQBILAZYPAIrH6T3/ V4d5 1vvumW4 7v36vULsXrZnHkWGgSCQBAIAkEgCASBIBAEgkAQCAJBIAgEgSA QBILABSKwJbHKowDqs1Xtv3l490jChli9wJNIeBAIAkEgCASBI BAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgClw0CWxKrm2 q5sbqZXPWWWgQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIA oeEQIjVQwIyaYJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBIBAEgkA QuHoQ2IdY5REAfN0/jwK4ekoiOw0CQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBIBAEgkAQCAJBYD 8ElonVD35s KcHbCR66KGH9psv9iAQBIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCAS BIBAEgsBlj0CI1cv CLOBIBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSAIBIEgEAQuNQKLxO o/ eDHhnn7m994y7CzszNrbx7ePfrmxuqlPrrMFwSCQBAIAkEgCAS BIBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBILAk4XAlsTqXxnu4lmrC4SrBGyI1 SfrCDNvEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCASBIBAEgkAQCAKXGoE tidWPDe9 4y3DH/nhvTdZQ6xe6iPLfEEgCASBIBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAEAgC QSAIPNkIbE2sbvsogPq4gCd7cxcyf91H vNHQGScmkgNpAZSA6mB1EBqIDWQGkgNpAZSA6mB1EBqIDWQGri 6a2BLYnX7RwGQkEZhXc7/Y/3vf//7217cU2Q/2 AQHFIDqYHUQGogNZAaSA2kBlIDqYHUQGogNZAaSA2kBlIDTzT6 Uxx26PyTn/vonvbuL71l CM/tFevL3EPPfTQRESGWM2Ly6KKTC2kBlIDqYHUQGogNZAaSA2kBl IDqYHUQGogNZAaSA1ciTUAs q NhCrf3m4a2fpau bh3ePJCwJQqzmBWIhRaYWUgOpgdRAaiA1kBpIDaQGUgOpgdRAa iA1kBpIDaQGrvQa2EOs/uOfhw0AZIIVav7BfLfffdNzHwV/qL4nLe39V4TlfKnq UfRz26ye4bPdvy9WA09WwR18/V9Ne3fP5yqsFq xzu7 F51tHiQu qYHUQGogNZAaSA2cbw1sQaxyY/XNw587B HK5OdDrP7YvUs3YXeG2977eHtGwcH 78eGe3duG84rdDbRwZ6x ujw4H33DbzhtT346JVXkOfzhv7RB 8b7nvw0cuMkOU87x8eeXx hkX/ CPD/Ys 85hLP97 nMa63XM ZZ/jM5PP94/LpYrbfs r81iuzSd379vvY9PZ9f09/sj9w3371edaDdd91/4Kr0t1lkvzXFJc9tT80cNjCSN02 P0xPDEow9O/17dd9 Dw6Pse60mDvvsDwfHA 1xPMvl1/o9sKi8PZ06GcZ9vr48Mj96/eh9x3/yPD43vqeZ99P3HQPeFf5rzvvuHJeP zfV0cjfVuOvP99Nvvk3M 6FnuVxvnaz/4Og62z/NdV L2q7fYUyOpgdRAaiA1kBrYvga2IFY/OvyNb7xluOsvbr7JCuDnQ6yu MzDIEUPI0df0cGJ1SUibvtDuBwK9sBvdPlgev Dw4P3H0VszvVGf5Ntk37pnA/iuxR//rrtz6mv8f775x En7y1n /rYPs9j7hurM3z2fv5xCyf7/b78OyWXlvYIDqWbMvzrn8AP7z9nO95zuOePFzA66B4HNR/05kcXL81To00HMnUkVB95KL/x8DDwWXrPUoobnytz/E9n/WdT8x83s3jA 21nensb/njjwwHP9eD7mnmP68tz Eiy 2xmq33Iq r/y07vDm33yd1dXjzzv8mH2x88HUcbJ bX0MHW2fyBK/UQGogNZAaSA2kBs6/BrYgVjc/Y9VbrBxAiNXzP4TLoYAP kaXW3P3P/L4oDxaezzXG/1Ntk36pXM/iO9S/Pnrtj ncY2PQoDXm01P3trPt0a233PH1ZpUruY9n72fT8zy W6/jz7ngw/219hq/eNNxAcf3HDrenne9Q/gh7eftXVdAIHx5OECXgfF46D m87k4PqtceK26tpr/uBzHfxsDweXrfc41puvceXmdZ/P s4nZnust99rv6l6ODdFD7qnuf98vP1 N5/N/jm2x rJWN/hzbn9PsHs8Oa9kLM5n3UcbJ/718eFrT/5g19qIDWQGkgNpAZSA/vXwBbE6uabqj6LFaAPj1jtN0/vvfe2YWfn3uHHhmFYe2TAvWjG/z3 3uG28Ye1bnvve9cfBVBs5jFsP3nhN1b7Bx2IxVaEax9kxze7EF rjV gmPz4MjjdPeGNJW31YWv aX9fP3zjXce9Dvqx/1dOv7ZUbS1uQHgd7o8taxxtz7cZQJe4oyqW9nEO/EZO6X LreOw/svrKa8cZvRgsPaqg5qgvoKqv/fleNuTfZw/9nO4f9twgHWtn2z9m25/Tag98VXZVgyt9m3Nt3b1m8F/V5YJ/e7zAHJeK5eH2t98z856rNhf2MtWKr5fu08 r1BF F7jv7ffhOpGuq 5Ne8e5fRXafUyPfqg C/0D/X3qZz3V0Nrfuws/6ycDl9XfzTk2nvP8bzXngG piQnrC8dgm9f/wXCqr3nXV/e6vr/7H3mkkPWj356/rdvW2/n/bdh j6xl/9f65tfxDIvFf7NmPgt/Kzf/Wyfmm XWe23z1r8DCznX1lb/fp/rnNdt0/uItfcLMwx47Ze6X/7bs H819a4z37W1nCQx2DM1tvynOvv1 i/1d9D19xjNtfWhv3P9rT0mt 6Jlqu2V7X8K01MPNbeB 15 /heb/2F2pzYd8H2 d2OZfwjC7YpQZSA6mB1EBqIDVwWDUAx2iuHTo/9dhH9rYf/JbhpkZg3jJ89Q9 ZPip971p2HnutwzfN/oSd7jE6qbnrNav 9PfGeRZH38vRKzPWK1 jZk90HNbD06slg/TE9HBm1U/bPuGm8JFf9/qxlB7s vXdrttIq2qbfaBpR/afm I64fnme jDxYybf8X1IHe6LLu6UZU XC79CFmelM9 3Az6c BydoHALFdx3L6kAd a2ej33zvfT72u7cZU7Dc lzKB5l6rmM9rJFSsw mUz1MmMzXvBpvf05lD2s4btL325BtnXXP1NH9q5uT082w6rPFu v0jdD5y z2PRMHG2txi7/PzWsPOG6Pn91zh7fexWucayT297lb2dTyr/lz98/j71HBY nu3qs31tWyvv/S4LP3d7H fVq/Fil95bczr4SLXfsV0e5zAfkXuLO J/a3 ZvG6Xj1eotuW/7bWc60Ylf4F/G040B6n14P79e83476H6e/unnMr6x2xWvm6x pT 6UeLsVe1/bp2qrse53OeeHfH217z7lgtvieoefmXHqr73XmaxhzLWKyAb8t Xz/b18Wm9aJf vs1 vtvxh7slvDpMat6YbzuN712ttyfr/Pt9wn2dd6 Js95/XnK1W85bn0v5T8ucZbT 6oN5722juqzuX wfW7OI26RwSg1kBpIDaQGUgOpgYtdA1sQq/9w OrndkL1O790JFYfW kgYlnk4RKrEqTj3dIfu3eA7OxttHEj9bb3DqufuSpk6tpt1TG/eyJAAAAgAElEQVROBna/66rD0OZ5//vfPzHO5z6E ZvSUrTtTefqw2nPs9d/Ikfam/b1DybrtvqBn3nmueq49uc3T8YPQYXAO/ceD3Ij5Ik9X/9vH9aca2GPbe4D6CdMDrL/Nd8ZNmsfbjbZqr7027r3OZeFvZ17D9bAo8ODfqBbW2OpsZlw8k ZQ/kmD7sFv24N3JOjXNEP67r0QfvHx6ZHidQSPRFXDave7/6O5d9 z3vU5u1Rjbtvfo07AtejC9g39vvo8y5dhb rSl2z3Y6Qz/gV59N/X5eU622vVmbM1uZZ/rw3vC58DN/8nBh7R0bbpKvyIXVOU vC/Btf Mqlhe 93PV/dy2PU5lXWO99jMray911ecptv1eA O/ex2bhXob51zDc8taOcgep//IM Ze 3dovz1U 0Ld78Fk3NOeergUe924vvGcF xrr m1f2PKOW/a09pZFX/0LcYzH/9dmf/tGfOunf9Wc5W6XVvDQd6fzNZb85zX 7Xyb PGvwGzOZf2X9dxjv5B6t /Xe2HONucm/52z9ZXa3 tD/7n8t1w3ntiNp jf9MOts/985k3MlilBlIDqYHUQGogNXCxamALYvUvD6/bedPwnY99ZHhSiNVGkvZHAgzD48N7b9uWWDVmCyZ15nLwG6vlg 0R9U7zVG/VyE qcb377i6DfKNlAoKy9gZ29AV7IfZCi2v6NLvPOPmy08fimftM6 DqCfPhSu7Rd86p5rfz9b/QMzj9NW9bXf7ec8l4W9bd7DivybEwPbnNfBzqnWrXVY9raw7r4 GCVSJX8YPDo/iv/Yhve FNa2TbT8/fOKVzxr 0zW01w2f OCI8Q9 7ah71vAbPyju 8uD7fkctVnrZ PeCz7ttT4fL9XD/nsA14Ptw7Mbz2Iit5mrrGltH57bzKf6r/XxI2Y8v7VcfU rOl59qF4/6 7X6uaSnO9h4iJO97Vb2Wu3zBaw6K Ngn39t6D1f2j4jWueNfzGe3/Ee7dd0n3vu66TXQXh vfF/xLVjuyX2Q lnPsyIcy9rZ39prudj21EixreGyqd76/Ot/M9fX1LHcqzvYa2TL1/ri63jTnuqatvG5FHstr9GFuuhk5wZS7VznvHaWdd 1XzBoc5e1rMXXWljAZM235t uf7C68G/ELPchvF9b/hswx2hh/0vntqDbfp/MUeZdwHf1t7v4tTnruPZnOee a3PU857nmOF wfvcP9 mvyfRB7vUQGogNZAaSA2kBg6rBrYgViFUd4bXva8Qqxf9UQDlx iq3Vb2Z2khWbfs9CmDT4wRmLOrC8HCIVd5M8mFGadEyLref1t6 MdttETKzZjF8Rb2ukB29O2wcDPzSQyz6xs3kX3syeq6i2fkPPG tY kDN3 bC18WuV3WftFsv0xr0Qc2uY1Lzb7F885tissF37MLKGUY2p/VXsigid2xlv2sPcd7z1c/ Dw4M p3ZtHav5ls5r63OqH7rM37CFjKg4lVrV74mxBmePAHjwweXHS6 xwGdfeCLavHT7xxEiwfvUPDU988H2ddDoAoer t97zvrVZz6Kf2XI9ig/7qTHrZ7Nn3wU/117l1vuYzzkSAqu1ljXVPbfzde3FZy3fbN9rr7duW/77hG3p792IyaU437V9 Peg1m/Z81a4rJ8vRMQ6xnXs2Zc56nmP 4csnYjVJd0U018bkkd569cuv6efSRod1iaznr3926dvqrv1mdB F2qnXWM2r9B/v3fWG rtV 010g93wm7 u9F3etsD82/2itGq7Wvv/Y7Xqv6qH69f9H2ynrHvwHTaxPd448Mjzzq3lZnuU607nfOSzVe 91Zxmt1YrWewVgur BUmNX/1bO 1vX/vxvxFQbzL/092u2roW/h3vPfIbJxjnre7kVJvO91fH2 xxrwtdiW8OmGqivC2tpi9f6/HWy8bzneOy/1wPtczrD/fNWLNMPXqmB1EBqIDWQGkgNHGYNbEWs/lT76r9fxUf2G6w j5UFXbxHAXBLdZz7tnuHe72xysrLIwLO/eNVO8PORX0UwPrNmPsfebTd8vINd/tQuvYG9/6h/rDB/MOQP2q1Irh8s s85fbJ IGKN6L3rf0a MKb2fahwBx dXW7F9S2b3TXyYdV7oaBjwMY3 S3NZcP75K/e/Rr6/YN/5h76/2v48E6O2bz52Gu 61ebFVf nX 8qyxPfk37qHkKh8QWvyE1wrH1XqWddue0zopsMrVzmkiVv2gvF AzbT/lLObjDbi09TdCiZuqK/Ko3dR75fuGTxQM9tur9m33vH9tzs5i7cx8vcx8nnhiWDvrc 17n71tu4 9Z8cH4/I3Ye2DfP/Q3Gp9jayv 9jbP9jfp3Xiaf3vXa tS3G h48La6/YjFj6t3yxPmb1sHbmq3q3dp8Y/ PCHgJ1 o8Pq9fmKmZZd7D6WXhNr 11/d cxR vetx1LGDEv0eb6u0SvEYO/Fqfv47nWLTxCrP b3bd94a/lZdgr1NdzOvROqUG12zl7za2ssb1c57H TfQc0eCwQqXtfcs439E3fO3p8y39nzOtTUuzVXnXe fd 23/8h9WO/XXPOsLua1tWn/a38r1vfnGW 7z34ms3New3dmq2s65/vI d7qeJt/a5b35f6U2 5T/8jtcA1OwSk1kBpIDaQGUgMXrwa2JFYXftCq/MgVB3RhxOrCtdEnUXWwG6sHPZz6RvSgsU ef97oXlrsIQbWCPctPnTxOrw8zmm8qdoeBcDN1SeGT3z1s4b/9MrXtVur7VbfAW6uXh573r9 rpR9LP2DnfPl/LclVpf8nuT6aaRMJe/3X89SHVyo7kp jcyxuZr2Ot/7QccXD6uj9X7t4u3zyXk9bzrnq2Wfm/Yf/dGqx5xHziM1kBpIDaQGtqmBcxCrq2erejN1k2SiEKvbFtzReqO TZHgkze6257vIfhBYtTbRluSqpfLOdXbi51we9 wpLvaavNKfo3lfPm7sESYLuimG90H 1tyMeun3co z79J276Ot/G7mHvcZv5L6XM17fVCcb14WB2t92sXb58H 1tzoee1X/zVss/9cIj9aNVlziPnkRpIDaQGUgPnqoE9xOpP/ovHh97 UvvRqj87jdXvlUwQYnXbQjtab9TPVRzVlje6257vhfj5VbrZ1/SuNGK13U7tX/ufiFWjw CqDpeO7qlvu UmrzStnH4rnlfLcnVs/jMQBgfrj1498iv b95N9WPfw9Xsjf6osfe7jnefHXu/i63/Jv IXGXjysjtb7tYu3z6NVH1fLPi 07hN/tOo255HzSA2kBlIDV3cN7EOs1ueqzvtvGiRdKaIQq1d2IeWN7u VxvpfHOfVfQm /en4Nz1rt2DZCtT0eYKXb5h oy2PP 9fPlbKPTWd2tZ/vtjdWp//YcEBS6kqvH rqatijr5 raa/u Xzl1YJV9rn/v6PnW0OJC7apgdRAaiA1kBpIDVxIDexDrK7I09VN1txYvRDAE5 sXbGogNZAaSA2kBlIDqYHUQGogNZAaSA2kBlIDqYHUQGrg8q Bi0as8gNQl3N7//vfv/VXkfNCuPxfCDnDnGFqIDWQGkgNpAZSA6mB1EBqIDWQGkgNpAZS A6mB1MBBauAcxOrem6mbbq0yYX0UAGOIycu9HQTI OaFlxpIDaQGUgOpgdRAaiA1kBpIDaQGUgOpgdRAaiA1kBq4emr gohGrKaKrp4hy1jnr1EBqIDWQGkgNpAZSA6mB1EBqIDWQGkgNp AZSA6mBq60GDo1YJVH FwSCQBAIAkEgCASBIBAEgkAQCAJBIAgEgSAQBIJAELhaEJBM3r ETmf/CkBpIDaQGUgOpgdRAaiA1kBpIDaQGUgOpgdRAaiA1kBpIDaQGt quBEKtPbAdUCio4pQZSA6mB1EBqIDWQGkgNpAZSA6mB1EBqIDW QGkgNpAZSA9bADj9AlRYMUgOpgdRAaiA1kBpIDaQGUgOpgdRAa iA1kBpIDaQGUgOpgdTA9jWwc7U8 yD7DAJBIAgEgSAQBIJAEAgCQSAIBIEgEASCQBAIAkEgCBwWAnk UQB4FMHh9OTJX2VMDqYHUQGogNZAaSA2kBlIDqYHUQGogNZAaS A2kBlID29VAiNUQqyFWUwOpgdRAaiA1kBpIDaQGUgOpgdRAaiA 1kBpIDaQGUgOpgQPWQIjVAwIWxn47xj44BafUQGogNZAaSA2kB lIDqYHUQGogNZAaSA2kBlIDqYEruQZCrIZYzX NSA2kBlIDqYHUQGogNXBJa4AfROB/V/Kb7KtpbznPo/mBOeey VyCTbDZ9m90amW5VoJLxyU4LNfHtq vK8UvxGo SOVDTWogNZAaSA2kBlIDqYFLWgP5IHJlfRDJeR7N88y5bD6XYB NstiV0UivLtRJcOi7BYbk tn19XSl IVbzQeqSfpC6Ul442Uf gKYGUgOpgdRAauD8ayAfRM4fu6NYdznPo3meOZfN5xJsgs22f0 tTK8u1Elw6LptweOPX7gw06uxi9Let3/gt1 9h4xJiNcRqiNXUQGogNZAaSA2kBlIDl7QGNn0QOew3usl3aT5Q 5DwvDc4Hreecy ZzCTbBZtvXU2pluVaCS8dlEw4Xg0ytObet3/gt1 9h47JOrD58dtjZ2Rnb2eHhc37IeHg4u3Pr8MBjl2ahh73x5Mu5 pQZSA6mB1EBqIDWQGnhyamDTB5EnnuD9pe9Fu7z1gce2I319H3 vrA8Nj53wPu2nPeW97vq Hzee5Cevozxfrg8TlXDbXWbAJNtu llIry7USXDoum3CoJOhh9fet2fY aJnHe yBW4ed v7I90w7O0N9n/Xw2dV7sKqf5ibu7MNr78v25J7eg216X7VJv1xr09xT3qPntyJW H3tguHWnHMJjDwwPPHyuBV8IGBcSe641xXY5FF3WmDpNDaQGUg OpgdTA1V0Dmz6IdGK1/od73jPu7HkTv7d ut/Zc7533Q/z v609veLi33zeQabvbV66TDJuWzGOtgEm21fm6mV5VoJLh2XTTh cDDJ15/Y3DbS9tfvY8MCtvFc6O5ytnN5ERI7vpSZitb7HKf01DrDopzzM U9 jgcE8d62XpRzGzPPUuMuvvyJWYZ4noLfZyCaQLnbsNvnjs/fFFkyCSWogNZAaSA2kBlIDR6MGNn0Q2UusPjE8Mf P/9Mb/LqXC3lfap6ao/a1R256/Ww z2C2CbNLoc 5bK6/YBNstn0NplaWayW4dFw24XAhxGqtzUqm1n71WfV571IuS47vl7 hRevaBB4Zb5ft4X2X/iScGbqnu/Q/TCyQqcQu3Vddyr71H2/ReapN udZW zu69hWxOjLNi9d92xtarwR7UDMwFn3Y Miej1/rOvswceZauoEw5n2YG7R7vwJWryavXUEu89/6wAPrjykotp2FQrscDiprPLovopxNziY1kBpIDaQGUgMHq4FNH 0QWidXxveT0pn/P 7r195a l11 zzh7/9re/3prQtt6vrX3m2sfGA625yu5RjafZzB6Ms8957K5/oJNsNn2tZlaWa6V4NJx2YTDQYnVWo VQN3Ur/6rPu9f5OvGc M9E2QociJTK2m6ENPe6 zVN4K2fjNoMXetF3LU91jyf6N A e32k/NdbT7hVhloSsSdHrzuvaG84nhiYfPjs9gmIMkYNWn5/MN7gqgGjsHCNvO6vZse/Ncck9vaGuOHuOa2zMe1g6wxE/rn8 b8ep8gkWwSA2kBlIDqYHUQGrg4tXApg8i xOr9f1ffc8500/vF9lDtdX uWxzv4uHxZVQZ5vPM7g9meebc9lcf8Em2Gz72kytLNdKcOm4bM JhG2K11uAmAnWTvsau rx3qcRqIVDXiFW/DdQvMsqjrfL0W6zrPN4Bck/vwXwv1XnB1Tzot H8lmuvrvOo9GfE6rjwRmaO14HH/upHrWYsMz9etcmn6evBCowAO65yr23tanJ5yO6O5CnzTOw7uUq OTWubDrvOnf5RKcysI7WYGkgNpAZSA6mBK7cGNn0QWXsPN71Xm 30wqN98otllbe xm39J6xvkdsfjVuU//KPYfDeo1tPs9gd1gYn0 enMvm gs2wWbb11RqZblWgkvHZRMOm4jVWnebSNNt9DXPqs/7mBX/xoXDiRytnFnt73kUwIbLkbMLihtz x6svMe69db1H8haeq 3xvmt5Viuv9Wej4Z9mVh94omh3fr0ynA5nNUGypvPRl6uDnDy2 aTf86a2glHyNkALu72Wb/Ym 5zE6sLaLsPDmnDN2hce2FxrKP3USmogNZAaSA2kBo5yDWz6ILL 0ZnvtGatr7wXrGc/eP675lfeMe96D1rhN/TpP kt1tfk8g9cSXpdKl3PZXH/BJths zpMrSzXSnDpuGzCoRKrtda2IU238ak5V33ex8h90S P4LR/6wPDw5VwhVviP0S3/0hd3y/Vc5/rN d bI2r6n633nrr7EdI0Zdvlc8f bSWo67j6PZXxOrDDwwPcPu0bQLgZJVHMB54bEZmVTA2 dQ85kbW2KrX5tzehh2Lo/7AVnvD7GH0 b1avPdRACXfZXhIqxfKHKuMg01qIDWQGkgNpAZSA5dfDWz6ILL 3PeL6e7xuX3pfN3tvufE9Y39v6nvG9mFienNfc9T 5YfvpX5NbD7PYHepz6LOl3PZXH/BJtjU18q5 qmV5VoJLh2XbXDYhig9qM9yzfLeRWJ1dm7wZ15GrO Rxhur7WbrRLAuxDbidaaXW6u51TW5ei/FjdTp9mzjA8t47T Gb5hjLe/R81kRq Pmpq/8V DaRgvb3WwrkNqhLvqwYfxWsb6RnX5QoM5TwD979tbBtRhTnwG7 c vZ4eytEqsjyz7Oc 4fr/IrY0fvMJZfHFlncEkNpAZSA6mB1EBq4Mqqgc0fRNbfN06Pfapv qBffc87el5bfDTjXe8ads2fLrYn1HJvfq15ZZ3EYr63N5xmsDg Pf882Rc9lcf8Em2Gz7ukqtLNdKcOm4bMLhoETpQf2X65f3MVsQ q35DXZ5u5OT6BcUVdwcfBxmKfsXJLdQD78skbev7tbULlf0/bO80v/5 a5nzW8i/lvNo2guxelQWuP6mdrlg9llre8O9oaAug0M5rz1nX7Mb1fvUSP AKXqmB1EBqIDWQGnjSamDTB5G8B7o837/kPI/mueVcNp9LsAk22/57k1pZrpXg0nHZhMNBidKD m9bvxfu9/BwdpE0Xa6LC5/v8sx7RRKr7YZBDv9J 7B0tb6Ysu/L849gzi3nlhpIDaQGLn0NbPogkrO49GdxGJjnPI/mueVcNp9LsAk22/7tS60s10pw6bhswuGgROlB/bet3/gt1 9h43KFEKvjtWKvMm 6/pybKSFbUwOpgdRAaiA1kBpIDTzpNbDpg8hhv9FNvkvzgSLneWl wPmg951w2n0uwCTbbvp5SK8u1Elw6LsFhuT62fX1dKX5HkFjNw VwpxZV9pJZTA6mB1EBqIDWQGliqgXwQubLqIud5NM8z57L5XIJ NsFn6t2lJl1pZrpXg0nEJDsv1sfRaupJ1IVZza VJv7VyJb/Asrf8oU0NpAZSA6mB1MDeGsgHkb2YXM51kvM8mueZc9l8LsEm2 Gz7Nze1slwrwaXjEhyW62Pb19eV4hdiNcRqiNXUQGogNZAaSA2 kBlIDqYHUQGogNZAaSA2kBlIDqYHUQGrggDWwc/1LTg3Puu3O4RkvPT3QV9p/5hecaTr0Nmy0aqNPHnVI 8YhnUu74 pD3/np64sOf2PQuxb9sdm/7tY72pqrH31yanNeY pc2pBzd 4cundelnbqV61jSfTx/nw5d 3Zs2ZJ0fX/JV/xqvv1Jblc6jjvHcv Zn/jqmTzPe9emHnqZ HqvdPEh9tbkmpDbzg3/1Q1/3ZAyS5vzVp66P/tIanEOb62CMjXWY0znMhXS98/UxNpf 5nFc88336/z41obeNs D3jn1qevShrSPX81PX3u10RfnOu881j06v O5n/PXXOjwN4YcrkV/bPZ9zVU/ uTU5rzGuC7Hm zbvf75e9rXfN2tJ1ufMe2ZX8C5dVn7fW8rPTbadS/hb9kq7sStJ5v WbedGa5/6anW8GM8 Y9x2J/xBaebj/KZJQ4dcUjmwd95zd/mH/3MZ64ap59rMh8 zmlczVNztFj 3rCm8XXJeXEmnpvnjI4zQz8/Z3WeeT1b4sxn37pgfNfb7l1rd5/9quGue97R29vuHdr4bfcOb/jy 4bXf/k7my 62m857nlH973nHZNNfcs3zlNjsTOuOuZxTcyBzXGVxml3PMWwh 5KfNbjmaT0L 2xz3HPvcBftre9o7e63gUnX0X/92XcO6pD29UHig9TuuPq0PnOU3C3XW9/R4o1R53rwb7Yx9rWjxO91b31Hay3mnnsHbc6BnT52/bUhtd/FntlrO4/en/zEA/lWcOrt7rPvHF77ZV85jZten3vAcPS/h7nf2fyuv/X0UNuJF50crnvxqaa77sV3DMdfePtw/a2nhme85PTAmOYYib9SW5XnitPPfIzNZxw2mr59fXcMJ17Y573 uRXcMNMbI6198anjGraenvnb0Nn214W ctpb/xaeGZ77kTMuFL37ozT/X1TzNl3WN7fgLT0598K1jfZDNdsvJ4fgtJ4cTL2Rvp5p8xq1nh utfzPxdV/vo8McXqU29ueaxjokzhnnQ09A5vzolehs6 8Y4p/ppXbfcMRx/wcnhxCjtX/fCU02H3oaNVm30r3/R6UnHuNqNxYe dsfHmbe0a5ljHJ9gDS88NaC7jjledHo4/gKwODVc /yTU0N33QtPtzH9a553e/e7ZeV34pZTTacNPxp5kNhpjjfZr3/Rmcm3 4Bdz600ljVd89zbh PPv2NqJ15wqvWRvX yyetuOT0cfz79O9batexl1COvee7Lmv065mTto40xsfgrtbknp HtU55pZpzrWy9qufR7z9fU7di/Y6Le44ofeOH1qrHbz1BzaOi6soeN37fOYh/lODdfdcmZgjG zP4f9nh6ufe7J1k48//RwDbrnn27t PPumPr6IPFxjE8dq0dq084Y/XUvIP p1u9zrPrY8Ue/ezNrOTVc8xx0J9sYneNrn3vHcPx5rLnbGXddj n76bbjz2MO1trHVRp37XN7HJJGbuTuzcSQu sZ93n7GrGxrr627ofumptXbfemkwPt2uecmvT0jz/39KRjXO3G40Nfu2PtSvLb1xcd/sagdy36Y7N/7Ibbh2tuumO49uZTw 6NJ1ujj04bfRp2ffE5No6bDX/i8SX 5lPDieeemfrotVWp/trnnB6efsPtzUcdOfStfXyr/pqbWO p4dgNrJ 1spc7hqc/m72dGq69 XQba7v25jOT/1Kc8fgRsxTXdaeHa246PXQ/5mfu1Zg bfdG1ne62ekfe3b3273h1EBjjLzmxtPDtTedmfra0dv01Ya/cdpa/htPD8dvvrPlwhc/9Oaf62qe6oOfeekzVx2js2nTzhgb62jz48te2lqII9ep4emfz/5PN3nNjayTObsem2N8qp1x1V17052TL37YjK3SOO2OjXFO9Yyd t9tYK tjnayBNTPXqmmvNvrX3MiZdH k/Rb7 aeHY59/erjmhjub3H32mYHmGFttT/ 8U9NYX3T4G4Menc38xn7O594xzaUPMfhpc05j6lzakHP7tTe vK0f/3d963umefBFt8OHSYkKPlD64VO9Yz98IvFXb98cfjhlbD509Ku kX5umHjg/ESgWGcc7MWdHUN8/m1kb SVO6j5jAvOed2/bQpjdHuh3rsNMbu0Zzo1blvpE0/beZektWXtbhH9UrmxO56q5/r1IcY/Wq8/ZqHGNp8rfigM0a/Gut temLrDnpEzfXMcbXvTBWN /jR446B2POp67JeH2RrtP9zOcjhjzGKutc9NGbz/FcGstcrkEdvnUtc3uNoW cfvO50OODLzbt1X9pPvz0MQd5xNJ85q6Sfm36ItWTB4zrmrQhn buuVzs2c qLRFfPzdw1h3nxn9v106Y0RjtEau93IpXx9S B/CNnbxCl6hoh dJTjdikT9NPG NKrjKGhNQPiS9k6Od 4Z0TkQppaWv kK8jkVr9sEHYIiVolW3uQs6SjxzmIYbG/EjsSOxt/eMa9Kux2I0zdlrvSKZybp4nktpQh QcPHP16OZ9zwtp45xOvLifl cn Sgh2chHCceRLK1kp RmI AK8SqxWSW 5qsEqHOaq9lG4rP6qZfodY1TfI0pRKp Nde0FgjecV/a1/whHscGeSkBaV yUxJSglMis8VKyo6E6URIjvrmOxKc5gFj51rzH0nUaqtroM9ZO L82dO3cZqRt9cPXsURqk8RIntY ZCyEMbbR3ohUydO33tuI1V4bo89oa7p7OvEL4cqYBpknsSqxx1 gicy4lOiE4IT f dI7J19tEqHYaYyf dIzkx85IWyR2pXmcF7GNQ962gmI1JHkrQSn5GklTSU8iWlxIxm rLxL/apM8rTp88K1kqzrnMxey5SD32MD12lsgqjuZjX4d805oQ0LaIC af8ZIV2Smxee0Lbp9I1kpsSmQi0UN0ksvxXBor8Vnt9F3Hkr3q 6JtLcrXmci2QncdHslRCVKKUMTZb1duXICXPtc /vZGs5jN3lfRrgzQ9MZKnEqrXkOfFYNyJVfVNQqI2krYToZCYEJ hI xKIjpHoIEX1g1C06UceiUZtdVxj6WMzRr9rnveyKQc Eo Qhbbjz5cAhbzsxCnSBjFK00b/eCFX67j6Qq5eDxajrzYk 2/k60gCs26JVOTuc17Wxm0fI7HKOm2SpIzX97GXSO2k56mJlO377 X41FmzEp bXf2XrJGsnWMGpE6uN JRsHYlVyVBk7Xfy83QjO lLhu7e/LJGfEJ ojPGcSdFIUJ7wwdS1fxK8hirdJ4mR0L0xJxv6H0AACAASURBVP MgOSF1O0E6l5Cl6PCpRKrEqeTnkr3rJFJZbydIJVchVdUhK7Eq 4cr81X93JFORkJeSnfYlOyFDj914e/PBFz909KuUNFXqqx968px43plpLn2Vzu0cdQ30d2882UhVyNHj z4H06gRqI0VHQhUS1aYfvhKw2pASnsjahxiFEEVKkkKk2seX8T HI2tFHmzokfsjWbhh9F0hVydEq6dOO3cCezwzHn3PnRJpq0x87 jXH12x0JW2S3dyJVErUSqfRXeTrBKrEqSYlspCNk60igSlSip8 0JS2Or/7GRnDUfsuqMqWSrOmTtk9d5nYPx0z//ZNNrM8YxkjlpTx/3w3zHWEtpn/N5JxvhOSc2JTLVQ2ZCZDqeS8hSdBKf1a4e25K96uibS3K15sJW idVKiEqUopNMRVa9faTk6 d8Hud9Z4uRXJWYVFbSUuISQrLaIT8rgTmPgWCVCMUm4WqfXNgd I9GRkz7N Opn3iW7ftqQ7/qTf77NbS50jVj1AygfKvkgiuRDqh9C/RDrh06kPvpJLBAPccGYxtgPsFXOc5lTaT7H qOvZAt6fV2761bvvOaqazKvMdjY7zxGP0kZxvM8c93cl/U4D33Xq9RmXtZRY9Azps3nYkxz3ch6Dsapw06RzkmM/p szvXPqSg7xzu t0TeZhXOcwHzp8sJvLWGX1Vec8SvX6mhM9Ovzmc mLrPG17/r1xTbXGa8PEh b45oXHetBR7/mNU47Y/r6mafq61noa/x8/hqvDVn9OV/yOydSH/2cBz9rDB1j56hynsucSvM51h 9 9Om73yN6p1X/7om8 JDHxv7ncfox9zVd 5Xc3ffTnxCoEJSSozSr6RqIy5HkrQRkSPJyR6MQc9YsrOSkZKr EpdISFN8m/9IgqKD1MROfLv5Oo4bWert1bIW/JaIVclVcjzrCcyFRJ0SXSFRtzuwZ9zeWeml953YBrxdazQufZK Oe 1q/x NHUe4ZK/CaSstworcSj5ONcpx5pkwDVt41LXvwa0VoI2TXf2a1SCU8J2CY LmdrIyPFGq75r UeydR7f1j6Sq9W/kX QlO3W7r0T0QkBKWE5kZEjcTnZClFaiVGJS RSM1 1EYkq3Y9YW8ZYzfmn5GonYyc3XT1nURg23tNiv5bPf0G8rNf/Q1Vp8p91shz /rt1RH30a cot1JGK770iqllur6PvtydsbeUcf0q TpmeaDmLTW6ISmegkOJGQq5KfSohU tiJh0h1LHlax/jQtNW50OFLDvI6v77YJDQlSB1LkDK2oTtRbrhKilZZfdUTh16p Xl9uoVYdfjRvp0qwKiFVJVZrH5Ky Yy3QiElm67cEq2kJf05CeqYWAlPdJCejmte8tO02yfGHPpLnHK 7Vbs64 fzm P4SKoqJUohVSFK1UOG1tum kmw4veMF59pxCo6xpVAtS95a642HglUiNRGmpYxOghV9JVsraQ mxKDEZtVXIhS9RKKkaLVjq7dZ8bfhJynb8/QbseaZ69Z8n8cNX8jOTkhyMxXCFIJReXwkQiVSuZVab7CihxSt t1KJMe7ESLyqg1zVX6nOfe5y83UBEwlOSU/WTVPvmPVDxvZ1rtuxGUMcuRz3fffbrjWXJKp xK0aayAn5DT49fnoq5MUraSmt0zVeYtV/RrxOZKq iLte/tUf/RznfPrg9x9Tr8B2gjPkSz1lqlEaSc3O5mKDV JVclT9ZVoNc KTOVm7pl2IxWb5Kjkab212m6icht1vKXabczbb7hKvkJw7haSt JKqkpmSnPhBhjJu5Ga5eSohipQMNddcmq/qiUNfyVbs s7X2PTjDVVIU0nS3XIbVQJVO7ZGii4Qr7s33dFuqiIhRiVDHc9 1x597ZiJg8a23UemjM0ai1TE5uZXaYsabqp00hdCEJF7dYt0d7 RKnjGmQppKfSnXYydfmGG vEk/Dt95E9bbqnFiVXH36s0 2udbshcCU3ISUhMxkDFEpeVkJTnzUG1dl9VVfyU/zm4OxOdXhL1GqzrzzeOcwz9xPkpXbqjaJTAjMOQnqGJ/qJ7kp6Qkhqq9EKf729TNP1XO7Vbtkas2Pr3FKdJ1A7VKiFB1EK YSqJCmSho9 SHT4XXvTyycb40a4zm6kSlBKRs6l5GbVQ1iir2Qrdn0rkVr1xN HMVclbdNWOrd5mNUY/SVnG5uHGqn7q2qMAJAr4sFlJCz9o oFVqZ4P ZWEMI9Sf2QnCE63D7SMbfXDLnHkq/7mIt4YdYzp19z20deGL3tjvurjfl3HfvvBn3gaMa7BeNdY9far JL761jXVvnuYrwt9zcfYuJq37nfub45Na5/nZGxz7 Y0F2vQps4xvp6vtrov1 0 8HFtS33nNg4f86Ijjz7mrPnMqU1ffZA07a6VsT7mqHVk33XhS7/GGKckp/Poi78xdU7XUf3ok0sbfXMjseuvbcle166fuZXqWdN8Pn2QtV/3pg3p/vQlH339mcsxUr/a11c/11clNvbGfPpjd7 uY7/94E88jRjXY7zr6nrObyQlR6JSklRyVEK0rwkS2vX1PmMa5KV9J bGNpBwlOR1LhEJUqpfUVOJLv5KZrsc5jHUuYmjEEDvPBWGqreb Xt 1jXC86xubUp5GuY 1zHmBLm/c5P3G3X8f1bOjPczjWZg7mkayE4JRkbERYuW06EZP39FuQEpMS m4zVKaeY8Yao8zCH80y 3pCdzek6ql/rv238yvpI2pobiX3yP4e9rt21mrvHj48DGEnOTg6udJXYrH3IT wlP9DZvsupLPvr6GyN5qt8U79f/C5k6kZ0joWoO9kb mluS1n2skaqzW6kQoh0fHsXQb8Q2QnXhUQFNP95AtV/ldMN1fBSAjwDg1ip9ST5lv0m6TpxWIhPCsxKikpuQolUvMYq0j 49947TPY9XPyVbj8YccbWsbb5K28UigHudm6HgTFcm4kp4SpOq I3dSveezjS9886iFSsUmmSpgy7qR1/7o/en2Q1e5tVPwhOCdS8hYeQ9DJTPT2ITElMpXGSIYqIT7n5Ce5nA ebfddhTvT0yaXNeYzBrr8250ZKcEKK2l8iQdUhIU4hXauuEaSF fMWGTgLW3MrjI/HKGOKUW6oSq95QdYykoZ/65aYqBGEjL8dbqxCeNmwQnRCK1QddJRYrqUosNqU5iKf1vXd7J 59XjxIwjvlaH0K1fW1/RaxCLtokUI 3G6X9til9GySrfeWJ2Q1WyFNs6G2SsepZD/tB2mfP9sVLMrMSoOqQkqSVAKWPvzb80DmmDwlrjGPzMqY5p/No76QrZKo5 2MKJFsrCQqhCYEq0UlfIlQ/x9xGpa vhCuSpt3bqN5eNQ8 3F4lvvYZ0yBWmyxf/ZckVUJ8VnIVotTWCdJ w5X sZte1h4DUIlX tVGn0YOCdIlUnX aABJWXwlXlu/kKESpBCXkK6OlwhTdfjar2Tp7ki8osNOPslSxsZInupnDuw1t/0WO5KjkqbcVN29ERKw315Fj67dRh3J1vkjArypKimLf7vRWojR 3YVHBUiUHhvJU3zUIesNV8f40CRgd0eCFAkBWsf0JVKVnRDtek nSY MN1iV/dfjY73GrG6iVZIVstc3JVolY/CEyJSjnhCQ3Q6uNcSUvsUm6oieX9nm/5rGPL33zqDdnzWF bfrqg6Rp/5xxrYwhVFv8Dadav92WvbHfMO03ZzupKjmqlMhESnBKis7JT/T6YLNfb8XqI5GqzXmMwX6uNXQ7hPPLG0EqiXqsPA6g6tBDpkK6 0rfpg6z9RsAWcnNOREpcQmrShyythKfkqX7G46PvPM54JDZIUY hP/dFL0kqIVlLVOKU5iKcRgw5i1XjGtLVHAfAB0yZxwIdNdMh5q77 aiEOvVK/v/IMvfvO59EXO4xmTw8a4zkUMtpoDu3mQkCPGIZ2HuLoW82KvOZz bOKSx tWYpTzaq3Qt5qv7oK/dORwjbcTStDlWqldWXwiFuZ9kFP6uBz/GrENiyjj3qq/zqGesjhj3pa7asTmXdudh7Dku5Znr5r5iiB9916t0PtfHOmoMe sa0 VyMae7FteqvZE30sZNvPodrq2txfeZ3Ln3J4ZkYp80Y53PsGhj b0Ll3/YirrfqqJw69Ur2 5kSv33wufZHzeMbksDGucxGDrebAbh6ktaDeeYirazEvdn3r/MYhjdVvFdNzSlhCVEJaMqbfJZiBbdfTh5yk0Xes3RyOJSaR ktqSlYq1SvR24fkNN7c3HBlHfhImEqGQoB6U9X86Ojra271jNX pV3W1Ty3zFf161p6jeCPR4Tv3q7p6rug9M2LpozMPUjLS26WNk CvPUpVwhQydE5aMJSMlJyHkJE V6prPPf0r4JVcJUcdt7XMvq7vXPqyzk7 cdNyRaiSZ21NYx586hzma7ryGIG xhWBKlk5J0ElQJWSnBMRWm6wGtuIzlGvn3JPPGQnvrbySADX5M 1Vc1QiFR/wQarHj7GkqyRrs4 3VfXVr/mMcRCmjCFLG2E6ErKtD1FaHhOgjpjuC8kM6bx6zip9iT /nt7Jz35zla gS3BKrtaxOknSKiVAldUX8lZf7dxElXiVTO0kbydyvalqHMQq/RMQloVA3XSbFD JU/0lR7EtEa/6 dV/xvM8c131hSxlPWAMcd2IUtYxPmMVqU2SFcKyEbDjc0shLCVD54 SlJGYlMCFb9Veqk Bsc5Sbq TBtxGf5ev/Nb99fckhsWucNqRrqmRsm6OQoRKhxwvpWclT 5Kjkqbo6RuPnPuaE71 jaAdn6l6YuGW6hqR2h41cHKNGITklMhEQhIibZVIhTj0Jql6Y4 nrhOnJRj6aF7u nZSEiIRQXpGujPHRr8bsyVNurUIiQqoijxdSFEKUVglS7RKojp E2/bU5VkqgKvtn4b6TmS0ZKirL0TmisytT0uoD3btK9dQlRSFCmZa p6 v37DVJ1 EqeMa58cztVj m1ViFTI1f6cVfYOCbj rFRJTsnP615wZiJPO1naiVb8JEqNQUq0mtdHBVQ9cTTjnIuxOd T5LFZjeBTAdc8/077mLwEKYVrJVchSbqdin5OoEqlIG7HkkBztcevPWJUshVCVPO 1z9scFoKOhq6SsJGeVkpuVzJQAVeqv7265wYoOP5p6/ZTzeMb42hjXuYjDZjyEaCVSJVOR6vFhLOmK1C6hiu/uSHweG7 uX4lSdBCikqKVLK0k6tyuX81F/9gNJ1urBOnuSKbOn6uK3qa/vo6V6pXo7fvc1nrzlBuukKgQp5Kp3FBlDImKHX8bOvrHZuQqZK TEZSU/8WOsrvaxLRGv5vGr/4zneea6ua9kKX70Xa/S9ZjXRwWoh1glzn0xbo8EGL/CL9EpwcktUsjR2tRJskKKVnKVHHVcSVTzd0K0k6b4kqPeWNWOz Rjnc7yao5OhEKIQod42lSCVPFVKnjbSdCRX6Rtf45pvueUpWVl JSnWSk0h0VU8fEtPGmBz6IiU8zYPdPEhvnao3ljh0yJoXu77on ds4HgVgrH47fsCsH0rnH0L98KkPMfVDKH2aH3Kxm1fbkl0CyHz 42FcaL2GBxFbt9P1gTM75OsxhfuzEmAu9OqR650Dadx3G19z2s bkO/bG5X9fnmmscfefDn3ia68NuvH5I9farJL761jXVvuuYr8s1VWl czSt21c91qNu0duw1J2Obe5/nwl9bze a2IcxyLovfZyTeNe21K957DsnY/KoN2fNZ05t uqDpGl3rYz1MUetI/vko GrxN9mDudwHn3R61PndB3Vjz55tc3nwK6/NqT5tde162dupXrXizReG2PXQs75PPoh8cWONBd6dUj1 Bhj33UYX3Pbx9bXIRnfb532/TIXJN7eW6iQmhKa9PFnPpokK/ZGWhYSFV8ISX3oq4O8bETseLuUcbsROhKctS p2W6VjjdlmW er43L4wPIKUlqPsb4Ke2zRvvGMaatxRby3LP1nOr5alPnGF9IW WMc46cvOs5KHbH2JVQlPSUlJR6bfgNxKVG5lmO8oarNfJPPeDt VeyfuVs9idT78J K09Kd1SZjOv 7veLyB6zxtHePcrqXZRn/X0fxGMrMSkRCNU5uRo95G3WRv xhvr pjbqV6iU0ktmqn39YpaTpfR1mjvkhzMUcjRsc86qc5yqMAOhm6 jq/61uT449btZyQquOPWPmDV22t43NXtTVZyFVIvP5V/v7V/05qrr7CL/EpoclY4lObUrJTX2 hYq99xjSJU8dIYqs0zpxI5q96CdJKnJ4YiVSIT5t2b5WiV4ckZ u7LuJGjMwK3 s5vx/IcVQlrbwI3snThh6wkVPGnX8nWSlDSnxOXkqHeFq1kpjZz6IOk affmKWN9yENf4rT2XQc6 jXGOCU5naf5luenSo4eH0nVTiB2EhQdTcJUm SpMdhpjjfZ6 3YejtVIlUdsv1g1SglXyEFaZCY3jT1Vqp6yc/qK/Eq4YlNHVK9sUj72Mxtv cGm9V6XMfk8/xO6Hob83gjH/vtzRUpuk6uXv/CM410hUiVZMWX/pw4VQ Bqk1JPPpm44bvSD7XPdO3VTKzEp2d3PTr994W7bdM 358tEG/qVr97UvS4m9zjoqNOmQnaTup2r/ T2x/HADEZyNayw9MSWxChkpwIr1xKjmKzpus6CRRl/o1j/31PKtns0KeznMwhqjEJlEqoarELrHqrVSI1U5wrm6g9jX35692 EnVFruIrCUveFZHab676Y1WVTEVHXJ nP3PV/rGbVjded2c/WjW/rYodolNS07HkqGPt9Sv9 mAzhzok5KnSeO2MXQs51 YpjwKALIUo3R2fvdpunhZSVZt6CVfJ1d2RjEVKiNKfN2w8BuBY fp/ix1/8Ao94/1 0Iocjay9mR HguztJCj93fL1/6q3X2UnO/vX/NEzJp5Wr67djV7VRvo1bZ48i5IlUhXpt vDUqCTknS9VDatK0V7JTHRJyc 47J0TNWX0v9e1YHgUAaekPWHlbVHKV8YrE7L76SJpq9 YpY30kRCVO0duXQEVHv8YYpySn8 iLf4/pN1ElVb2RCjGKjiZhqk2i1ZhGoo7 2iQkkRKe3haVoNRWJX2ahCXSeG2MvWnqrVRz1NzqIEHRmwu9Og nSOkftuw7jifXHq g7xw4f2vkwWQkDSQQ ePrBnr4fRP0wiqTxgRQ/x/r5IRW9 ZHo0VW7sXNpXuNch/mcizht9cN1zaevOeu 65rMg86YKslP3romfc1tDiQ6mjrnIof9ap/nqHszh/syvvrYrz6ur8ajcy7nJ6b2zUFczYF Pq6 dR71SPSO6Tu/OsbOX c01vgaZww dU/mJMZmHvzoO5f55n7qa407n7HmEo86r3Mg9WMOa9RaUmIzD33iN q2pzgMJh59rct3mU19j9Ge c9m14W 8e2FcsWGsHz76mQOprtrNO5f4ozOO3K7bvjGOxZaxNqRjczI/ffR1TeZBZ0yVnlVdk77m7jk6oYqu3jL18QCN/BxvpfZ1rPyxQWpKtNpXYqdJprZcEpSF1JTwlNCUxFQPmUmf9TV yUyJ2A3E7j6/jOVGKTZ2y6ug7v3bGjWAdawesxRZp3/P0XBx7Nh3/XivGGYu0RohjbLy Ep QjPQhw wjbWvE60hG4m880jiIS/WNXBu/uo uk3D9lqkEJ7n1r33zYdPebmGW26f6uD7G5jCGcdOXxx3UnNqNh TyEbGyE4/iVffoNmxnhqY 3Rysxqq4RryWPuauU5GzxI2HKOsy3tqaRQK1f56 59DWn60bf8C8ErTpk wp/kS3/eOOUuOo73U4dydT21X5vso66FjOStT0eTFcELH0Iv0r 2ZfslNCUTJX4rORn9cHPWH0kQvGrhGjtm4OYmgP9fFx9JUYlRJ Xoa9 brOoYS7BKqhpTc9Y4Y8gBsVpt6IwzTyVLJVbFuxKv9NV7Y5VzQ NfaeJt0TmZKckJk0ofElOxEopc4RaJTSn4ijZ/3zUec SBb8ZMw1Qcd61NfY/Q//oLRXm6tSoZym7TeSK2kqX0IVm qoiNWYpXc9M2BVIe03 Jmt1UhUH3WKvLa8VbrRLQWIlPiE3JTkpW pKh2pMSpJCp lWRkrM4cVfrDVORh7923S3Ojs6GjHS/PKYVE7ERiJyPnjwJoJGh5furxciuVPnaahOuSf/Xx6/6Sp6wNXcUFG3p0EqF1zZKi2ubj6isxqk5pLGP6YKANucJl/mNY/ZYqxKqkKtJ e87q FV8HwEAAVpJUIlQSU9sEqvePMVW/dR7Y7XH9JuqlUBFLzFLn2aeVQ5 1Gn9K/sQqBChSknWToqunrnKGD kz1j1pio6CNZuOz1Jb6RCklYiVT2ka7 Z2p/Fytgbq TS3mLL1/IhMnfLrVBITW NVmIUH/0qMaqu2iVL59K8SPwlU83H2Bht7ev8rLc8V7WSpBKnu WxAPQlVomjHRtvrja9pOxIiEqs4gNJqvR2KjpbI0dnN16Jp7U5 xkcDVH9suyP5KUnqGImOJuFafexXH8lYcxgLEUpfgnXVXydNvb GKlGD1JqtjSdZKikqIKiVAGdP3xqd2b4GaA6LUGHX41jhj0ONf bc5TY lLwOLL2Ji5n3pvrDo3ehq3VNtjAcbHAEBeSnLah8SUwESilzhF olNKfiKNn/f//Hf/tcH//fCP/1Tzg2DFT8L053/hl3UZfugDPznpmeuDH 623/qt/zrc9w3f1gjVfuv01HDHa88On/zUb06x3efb21f9T77mbc1GvAQrJCoEK/GsBf93ft23NfK1ErEt/0iQVhLTvuTlXEp IvGVvJTglMgkTpska7VpR5pTEhU/11HnsF9j8a2PK8CnPgrA3O0Zq3649MMoHzr77arVzbNODqyTXv VDLTk6OdA/zDK2zf0Y 8HWvPjqh6T5gbfmqT7oia/2 Qdrxkt51CGdi756cmqjP5/XsXPjy1okuNQr8a97rX7YKh7E1H0xrvPVPOhp87XiU/eiX43FblzN73zVRlydx3z4upeqm/eX9kRO9l3XRFz1xeY6kUvzESN 2M1Bvzb05qtiPtMxe 1Y9 XcvcXmPom0u/mgsbeiS 2LRX/6X58NPHHOQRS/OZu0r6temLVE evP4P8/UP5tQT58Y5 zgCzr3bvCXaz7XXBjabBCvjmkdiU IUOzp80ElY6idxiR67cdjR1fla/EjWkg f6m8MjwMwvzrH5FS3RKK2xw MZOqSLzHUo40aBaP6uqDvIwOw11q2ptXz2iGX47k0FnKzkpMT4 Vhud87tazGFZNVPQlO5Iiw74Vr155oPmzmnHCNJ28aFwJ1I2nE 9jWidPWO1zVvskH3eim22kVQmd8 /uqVaicslshM7xGP1q0QkMRKd iFbm5Gu6mtOY9Wxdvv4Q4Kqcw3o1SEd01ePr7Y5sbo2LgQppGq 7lSoJ601X5PhIAInX6Yetxluqr/2yr w 42MB Lr/ROCNJKtjbN2 euaqJCfkJiQo5Ci6NbJz1GOTGDVOsrX6V5tka9UZw MA6NvaGvia/UiiKueEJ2NulVZidO6LDbLUBlHq1/rxtfnIAIlU5Lzh2 ac3UCFQPVGqn1uqYK3eoltSEpbJS8hLCUw7UNc0tePvjpJTSRx 2LRXf equWtOCVPyNPJ3vOFqLuKcAzlvzn28/MgUZOHabVKI15FglSCVeIUQtVWbukaYFsLWsbddzYt flP1WtZUyFZvsKJrBKDEa7lRWslCfCQUIQtt6OdEqoSj kYuFqKxzVeu/YnOwH8tTHDKhXHn8 ZHMnWCEPuY2KrhOL3Mrsz1DtjwXgVimPB jkKfJ4IVO5ceotVPS0eouVcbuVWh4l0HxGPTaxER9JVfQ0SM9K nLLOuU6SlLXSt7GveX 119VNVXJyOxbZcehx1Rc967BBpPZHAOA7ztNug0JQrp6TKrlZJ XaI1HbLtRCfNc4 PhKi6siF3ja31xj6xunX41cEKY8DgMCE KwkKUSmY2y2SqjaR3YStD97tROl5FvlhiAlB3LefCRAtdfHCZC n3nKthGYlNSE3q02yEzn3Y wNU2Jo1U CdLeQt9rNpTRWO3ntN3L0Bp5N2klTb56iV4d0TF89vo30LISqB GsjPcdbq5UghUCtP1ilTX8JVsbVb7fcXpWYVUqO7hYylUcB ANW6GkSp/gzhihdIl3RS6ZiN67mhyCdE6mdeO2PA5BclVDlcQBz3ZyglJBE 2iAmJSwlMImrvo28HJ91Khnq1/qdA0keY5XOo0RvPnT6VWmfueZrIgY9RKqPAmg6HmUwEqvcVpVE lRiVWJVUVUqCesu06unTvEmKxP O175t PX/9IlGiNp/59fdP5G1 HzV1/3p4dv 3Pc23e2vfuvw6//xE03HeiBFf/gDP9lsjJ0byRjy9Nf/428Mf gbvqORo5Clv/pr/254zm1fPJx67dk297/5d/ hkafcRvV2KoTspz71m2vEqrbJb3z qOQkEiJSMpKxJCZ9yU50VW8faaw6SU/iaYyX8qhDOhd99eTTZu4lia4 CsDHDLRnrPphUnJHsga9On34IIpO2YmAFQmhHqnND8Lm0qfmqX 3sfPitOnKoo4 Pa8JPHX3jNtmJtblHfZU1hzn1JdY9mUcf9Y6V mk3B3b6cz/12ozXD lasdV jdEfO3PT1Jlz7m8u/Spxis4cxqEjRom92uwjazOXsfqhZ07XYb5qp79Jj81YY5Dzxjz a7TM2dl5v urj/MTSjPuH/ Snh5/4iZ8Y/vk// cbG3b8zOn8kj7mdC6kvkrmr2twva5DP8b4kVNZ8dXfOc2JXh39 3ZefbQ2duc1nDvVIbciaS5 ap/axuxd9yaGOPnrnJFYdfXPd/AWnhlO33zm85o6XD198 hXD3XfcObzqjjuHky 7c7ixEZo9B/7mUpqjrts c7sn q6RGPX0Vw2ffvu0pNRUOQAAIABJREFUEZTjowDoQ2RW0lQ/9dqqXvKzkpy1D5GJj4SmJGolVSUx5wQocRKqzsNzVqufBOk8f5 2n2uybQ4l/I05HAlg/9JC1nLeYI2nifS49NmONQc4bubTbZ0wsBGQj2cpzTtE1orF8rX/3 mcOT3nq01r7zKc baA5Rjqusvqp13eyPe2zhus 74a2jokcLfNLrkqsMna9e/wLSYw/vu2Gq2RqIYHN2wjYkaBFV7/WL3GJlNhcsmtDeku1xm7qS3RWOzkkPVs yMvylX91xBgnMcq42slvM6e yrUchTyVVIUg1bflGn0mfSVVR2JVcrXF ezV8vX/6Tmrb713IvW8ISmx18lVbk2u3xhdIjwlPvWFHJVUbeTnnAwdv/JvLnxolThlbI55fmwQoI2End1MlfCUCEWikzjVLhkKeUouyVDj tJ9Lj81Y uZu vFr/xKoSglUxj4GgEcHiD96fSUqJTUlRSUxGfv8VMlOYiQ7JTcdG48 ef321m1e9kvnrGrz1OvdnjB/5lKxPv PlWaoQnBKk6Bk30rMQr4xPjGQpvpvs2pA1l7E1T8sx/igVBKo/YiXZyo1Vde2xACM5eny8YdluhI59yEz0koWMqx2bTSJVX2XNIT mqL7Hk87YqY33UO1ZCFtKaffxRp06e vV/ycVOlEqmQojO 4xpkqmNNB0fD0C/xugLgSohW/fOntyzUkJ1WnMhTtHNSVB0xCixS7qisy/ZqjSXsfqhBxvXwW3UHtNvq0KuQqpOegjV8VmnkJk0iU3JTfVVQ nRqt8/YWB8lADFqnH6SqDXeOHx8puqxm3nmaY9HLwmK9AaqJCo6HwFQd Z30ZF3rMZCqEqv4e t13b8/SqCTtf3ZqZCl3HCFMO2ka5feVm03VCfCtz9zdbfcFpW4REpsLt m1IbHjX2M39SVeq50ckqb08XFO/NTRN2633DjllioEKuQo0oZPI0wLwVr9jhVSln4lSRnvjjdTJVE hRPVTZwy 2u1r07fm2124sSrRiqykaO0TJ8GqP/ZKqmqfz7HKu7qxWolTSNdOzHbylTHN569CPDYStvyIlGQlsjZI ySWiEz3kKbnwx8c4bLRz6bEZS19/cyjV15w11kcJzOfHR2KVG6stz zGKuuH5OQmqgSqxCkEJs2xJCo6b7JWnaQn9vu /tuGX378V4ebv D1LS83U9/zFx9qDQIUffVnjD83UyFiP/xLjzcffqRKPyVEKAQpxC23Trlx6virvu7 kXT9RMvxwx/4qUaq kzV7/rfHhr 1Uc PkDiskbIVG3ISlhCZEJIVqKy9iVEqw4CVdKUvmSoudTVvJUYrX ZibK5LX6Vza2dsn1jy6cuNVedV326sSkr4wZMxpIBjCYJ6i00f bBILfjhFqiOH8eoYzwkIbK5jntM4JGvArzZ12P1gXHM5n3nm 1LvOonlw7X7rXZsrs/5HM/ndF7mMwdy3uq82pxHqV5fc6J3HnzV66es8bWPvz5IbHOd uqHjw09/ZoXXcWj5jVOO P5PvVXX89CnfHz V0HebXN1yPxgh5/pD7mdR7yWGPoGDtHlcR/3w88Mnzyk5/ciljF7/v zg9OueoayOtc6utc2GjosGujz/psNVab/vqYp471RXfNK84On/Xl3zd8xn0/0dpnnf2 4dpXnJ0wq2vAf76W RoYL 3Ndbg Zc1fzwF/mjr8mP Ft50e/sxrXz38wGtfMTz6 lcMH/7iVwyPf/EXDb/y pcPP3f3ncM/fe2Z4W6tTw9S9/ XBT zGp1fm7tsN9/fdnqkJUSpBWKYHZ9w9 vh4kp1dx kp Qkaig6SlSbC2uZhvbJXMrP2WZ aHznmUlfSUQMXPeGTNK2lqHLL60odUVV/J2pZnJDibvvzbwPlaF0jrzdczYxs6akJZ/bnhqt4c1hl EIuSkBCVEJGMG5EpIfm2exuJurOzM1yM9tTP/uyBuSE2G7lZbppOaylk60T8sr6x1diWY36btTwGwJi67zp/u8U6EpcQlZXElIiU7IRsbLpy61Qd kZ0zmxz8nPKaa7xGar41dbOBvJ2JFu5pVpzTfONeSA2aeidw76 5GjkM6RouYHqjdOmG2VrK1 qKfiFYeA1AI1vZMVR8XALl6D2tZPQ7AG6vKObEq Sm5KWmqXlJUuXabdCRUGxFabrUyxo8cximdxzE NnTOW/0qwSrZCckJ6UmDVFVPvxKgcz1Eq3Z9jTcnMbUxB7Z2 1QSdyRaIU33PDu1fM0fEtUbq/h5DugkJCE4a5MIlSidS0nNqpcYlSzFpg7JXPrXubDph10bfWJs NVab/vq0PLdANp5sTULUMaQnrd5i1aeSoxCmxCBpjSwt5Kw69HOyFQK 16Qq52m6mkrPorn/xmfZ4AMhVW9ONzz6FHGwkYnkWKuRmJVYlEyfSsxCj pKD26eMISL1JY869P3mLT792azV11wShi2uPFv0 NiHiKRBJh4fidFOuq5urqo/sUCqopM0lWzVT0m8xKn7Z63sE2lr EGStluyq9ul7sE1Q3ra0EmCVr9KsKLHR1/62u1jw89W9dxSrYQqfYlV pKaEqASpJ3M5Kvwq6/904c0JYZ JUchQSVCkcZLlKJbmsscSuLmreUrPzYFGSoxKmnadX6dv5OilW TFjzYnVdXjC7FqkyyFQPX2KVJC1duofdzjJGF7DsjcTq6257mO xCVEZiUxJzJzRsDubiBUiZ/bKjnqjVRk7fMMVfxqUyfZyqMAWq6RSIU4rcTq7uxmqkQqfvry/NMTPOOUr TP84w69MdmZCs6SVJkJVIlUfGpTX981dM3vpKg9FfkZ7 tyljS9NjC81fn8buFsMXfnPp13erZqRCn3k6tRCpk6kSojj9wN fmNpCkkpAQmZCd9JE3C0r5 Ep9V34nKFaGKr/HmNE5JvLa5P6Spdteoj3mRxjM/Y1r76v9IErcfrILIHW tSphKjFYJwVrH9CVda5w6JKSnMfjc9NK7J6KUG6T//v/ fxphCrn68UKsEkeDTMXn5GvuaeQr5Kdf9YeIvfEld01rwL/dcOVG7Nd3YvX2V9/TiFbGp1735a3Pbdh//x Y92wjV2966euHX3n8V4f7v/N7B4hVSFlvqdZHBkiCQkJKQEpISlbqU2XtcyOU2NrU4QfZCQGL 3Tjnc4yPJCk29a6FWHKQd27Hps75uLFKv87Zbqz6QZUPmPT9AF olHzrnDSKAD6fG MFUSb5OFvRY vqa25x GEaPrsbVPH4YNpfSvM7NGJv2Oo8 zlP3rV NdW3anMu1YtdGHP2qY4wvBJB 6hybC ma6Ttm33VNxuuLdJ1I4ubzESN 2M3hPEr05qtiPtM5drUEdMXcvcXmPoG6fffE70 OA7X6PjpfmwmdMc5BFL85m7Svq16YtUTx4wrmuALKXV fDXxzWh01fb3I x50U 96IfkubazINEj782x/ov5dKXePrX3fElw//4B/78RKh xjv/wfCZX/X3h8/8qh8fPvPeDwy/5/e/e7j2ZXdPeyO3c5uDedA7P3obc2ij7/z6Vpt5Kh7kcR/mfMuZVww//SWvHf7Vl7xy OiXfFFvX/yK4aNveHlrH7n7zPCRu0639ouvOzX8o7vuHO66fb2unN/crs31OBcSXd2H6/QHqiRQISj765E999bIz1kfXZ8XLHtjzFfmkdrI0X3Bk5hOqkJY NtKyzbe6adrIyvEHs hDfColXxsZOurNR278lMYZK0Gq3lyuY8ledfTNJbnaclEbzD2 5pGevZiLP2Nstqq3j/QcIVUZm8/cVbYbm4XIlGBs5OOoh5zjpunFIFXJ dTP ux K3IkeSfCc0amujZJVElYSeC1cbltq15Z89ifZItb3fSEQIS8XC IosTXCshCc lcCs5KwrVxi8x2ojKkof5ai781nKOc0uQam95JEJd34Y9mL tYXwkgPO2PPU2asmJrRGv6iROR1J1 vq/ kq0lpurPmO1307llumZ9oNSyE7wrX5IytujSIlOJGQnP34loar 0h6mwVxJUwlS9 RzPpbHM5RrU4XuifH1fIhTSUxJUHX7q1UmgKiVQ8UVX9Y6X5sN mzinHi 4YIFUZV2KVfr2t6g1Vpb6QkZKY3BD1h6QkLSU8JT31leBEVlvV 4zsfe4PVvNj1MzdrqnH6EKMNX dFR1 /JkdSFNKzEqLHR2IUUnTeIEL7V B7DHZilcTiYxx98zuHtmtfcLI9Q1Uytd1KHUlVbI4bEcg85J09 CkDCEympuZcIPTkRpZCH7QYpt0LL4wTUG1uJSGz6Ihn3m6s9Lz Fd18f0jWmPCSjEKsQiZOLxdivVm6srMlVSFNKURwVInqLvMZ1Q ZYwNUtWG7vr2XNd gxV/9rH73JetEayur0r82JtEqGRplfYr amOPaG3uU/tNYa ev2IV4eUQMW33UwtN1YdQ3ba6jNW7fssVYjP/rzU9UcCSJYq8asNvSSrevJAuEqg4gN5atMPqQ/PWO3k7OoGaiVO7SMhS73BKpGqXokPBGiN07b WID PFUJVclTCVeJVUnUnrM/BqARsSPBKdGJhLz0FqnEapUQp43gHGPpS8YisZuPPs34Glfz1E cI4DvPST7nwNbs5ZbqbrnFCqEK4YpOUtWbrOhp6I/deLI1SU JUIlS7NokR6sOG75 /V9f47UrJVXbPI00PT3wg1LzRwBAhPpIAIjVY NX 5HY k3TTr7ujmRq/2GqvTda8bfh2/PhtyJVJU392j82iFV8q1/Tl6/vS1BKYB4rX7Onr14/yEx1SPRIfLFpr/7YbFVv3xzk8fED5jN3lfRr0xep/nM /2S7WdvWUx4FwOMAJEchQytpuolMRT/3Y wNVvLR8OOr/zzLlP9BqFbytZKw Lev/o/PYeXZrMTxqIDJ9oGfnG7OdiK231jlhio3WHk 68f/9b8bIE/7YwI6cUpe8vF8VUhXiNW73vSHB2 7Egup2p6t uzxB6huXP3wFOSkNz4lKCU7K0mpTdISwlM7OSQ66Ut42semnRh zIfXF7rzqzG8s9rpW8 v/jd/6XS23cch2Y1XCAFk/gErM8WGeD53YaPrrq1TfP/z3D7LYJASwk0c/bDTHSD/sqsPfdTgPuvl6tJlPH YmVx3rW3NUgsz1m0uJv syB1K7feJrbmJcR/WtueZ9/N03Ntc/j3cufJzfdbonfLDpix2cHTs3emLQo1Oin d2Tfpgdz6l68AHe12juprbOauvOZxfm77mrOvQd 6DXj9s5GbsGpwLnfqqMx/7c151SslS7TXeebRVX Zzfe7RWP3nY/2WJLqq90zIRd 11Jx1nt/7hj85POXeHx1J1X8wfMY7V4TqZ77jx4anfOWPDE/5ih8ennbPw8Pvu ubWz7iae7FOcQTW52vrtHY83393/SFdw5/ lWvGn7lD7xm NgbXz189EtHYhVSVWL19XcOH339meEjd3di9SOvu2P4yGtPDv/Xa04Nbz/z8uFzR8xcf8Vvae3ur/rRJ77/QJVnQJ1R/52grHJTnxy9zjoJK1EJwVljJEAlP7FLVvIVfsjJNnf52j12n22 qL/H0iXGtSvRt3pJbf2 dtnmcb5TmljCVQMVXHT6MaW0P449ptTphvvLjVdYINrFvfuXfL X08L85DH3SO0ZGbsTXnXOgkJSEWvb2q7DcZ 2MB Or hRKrn/ZpO8OnffrOsPNp6zdfIVYleBv5WW7KMpYQXZJze7ttylf633bv 9BiAFldyYpt04y1d9wzx2XJ6g1NyUjJ0JDwlJSVWK8HZSMniJy Ha9OPX89cIzPEGasO7zFdJ2DZPsTnGh1wStPQd4 PYNTR8NtzG9UYqMdNafQarJOvsVmvz1ebX/keCtd1WXSJVsY8EKwRqJ0YhQPuN0E6Y8txPblN2YlQCVN2b3v7 m4b88/p3Df/65rxn 88999fCpn/ a4Tc//PXDf/nFPzb811/ puH/e/xPDL/9kW8dfudj9w//7de Y/hHj3z9RL6Sn6/9k5N8SonaRpiWH8GSVHVuYvFRnihf5ZcMlQiV8MRHHQSreslWc hjHn31kzid 831jCtZ2m6gjs9clVyV0GZcdcRh42wquSlhKVnpGMJSIhZdJTk lNSVHa6w2Y51rPtZvSaKreglgcvkYAOxTztkt0 MvONluqEJ8tpuks5un6CVHlej0V4ckXoKVvPphozHmViqNr/vbR17bfliLxxZwO5gf TrZiMFG/rXY1Y1SCUFIQvq0SnQ6hjTULknq7VTGEqr0yaUkhrE6b6t2 4qcJR5f9Ma2dZSv0VcSsffXv8LPjdX HNaur4Tp8UbEdnJVQlUdhKq3ViFWGeOjhJimQbCyNvpiQd 9N0Jz/BGrTmj226sSodjps3ZJ0H7jthPDx8stVveqHzZ1NXebcySb9XU CVRkf7bq6lEA6Br5WgnM8SaqhKrEpmPIzk6ErghWSVWJUcZVRw w2yFTJUnVK5sFHe42HrPTHqyQ/vWnaic5OfmrDXzu6 Vi/JSlBKnHabpuON1V9DAA Pg4AP32Zh4YfukbQzm6eSmBKhiIlSSU7tUlwYq9 EqDGISVO1eHPjVTG DO21XhtSHx3x1upzA1ZOo1HstSxhKq3UxlLqNL3NiukZyVLIT0 ZN/JzvMFqH2J0bpNwxUcCFbmpj38jYsszVI NhOlu ao/xCp6dZCjjiFWGXfis0tstE7UdjKWWBp6YvCHPFV6K1UiVWJVUl XCtc8HIc3X4PvNVEhIyU36EqPqICrVLflir3GNxBxJT8lSdLU/z1fj9UNHbsauwbnQqa8618ftVXNyU7X5SgBD/Lac/av kJUQpBCZEqASqEibpKkSvbH6M4ZU9VEAkKgQnJCr ih5BACEKM9TxY8ft8IPf/rkckyMjVuo3miFuKXPzdj6WABupNIgU298yd0tJ48CkHi97xu vZGy3laFXG0E63ijFOKRJkHpGClxqg5C0 eW4i/Jiazx2pDE6gc5Oh/rW3N4OxWbhKq5lPi7LnMgvbFKn0b8dGPVD6p8oOcDaCcHVh8 64dS7XwApWlTr8R2 xveNLzlD3/d8I3f9meH9/7vDw1//x//9PCzj31w tUxfOoH35rL/EiJIfr46Oc6q8j49xzMV4iVwyzvyvu fe4Qd 9MeH//ypT7X1Ih/ kQ 0D2Wuuca4RtdWbfaR2I1HonMfc2kupXbH5lN 4ev/p Hs137T8M1/5ruGP/O 7x3 l7/wPcP//MB3DW// j/ezqKTNaenOZ2bvPRtzqM0v t1XKWxrM1W/bHXefDhf gkObS7P8f41fyOza /8yqJ0cd4pHZs2tVVWX3NxZpqjHriJEvxYTyviTqfvs7hXuv8zo PPkh1ffZCM5 uremzancf1I3dffd/wlLf/7XJLFUL177UbqpVQfcrbf2h46pc/Mjz1y//u8NSzPzD8D2/5K8OxO9/ecruGmpc1uE7mxwe7Pq5FvVIfcWSsL3338i2vfMXwi2985fCx3//qdWKVW6sQq5CqbxiJVW6svu7UILH6kdecHH7uVSeHP3pm9XfC cXLdYilUj3 rtHYla0TqpCTEqPeaO0EbD8zSEbmq7KSqMRqV4 uEZKjpE T1FRCZNJ8XmolN9FP5Ou4RsZ9HV06D7pKhEqIqnNc11FtEqr6I dG1H 8qhGvD1/HsP7iJPThLiqpD1lZ96Nv0Ib7mUL9GaI43VCUdJV0ZH5RYPXb9 7x5OPPv3DJ/ 6Z82/K7//tOHZz339w2v 7IXDW/6Q7cPp 6 Yfi9T3/aANHqjVVvjDJXvbHq pr06/2VBFY33lCVICWH6zeH 3IOfZkbgrDZJV1nN0YlMpUSmdNN0Uq8jn19JDUbUToSqxCX5tK OrMSn5Cb6lmvMW/1rf1rLeJOUMfna3iRIx3mJm dvc4wkqeSqspGuY0y7kWr86D99/X82bvFv7c/x9TEAfT39FnAj78YfVYLM81mfXX9yIlclWJVv oq3DMOv/8Dw2//2rw6f/NA3Dp/84B8d/t8Pfe3wm7/wDcNv/ct3Df/1X/3x4bc/8i3D73zsTw3/7ePfNvzMB/5YI1C9dUoemoSt0vyVZJVQVRrLGMKTdqIQp5CeEqcSpOr48Sn7 cxvjmkcyterVOa8SH8hRZG2VXMXeyev HFVtyKqnDxHZyNjxlugS6QlJKrlaCU2JTHJIehqPlFylb9MX/yU7fvogzaNOu3rXpi/6tq6ROJUAlUz1RuqJQqTSx16JUQnSGo/u JgXaV8f4yFLK5nqrVWkja/722EJ7jjdVKYkpmVilZCCGKL2OIVOOQ2Iyh7xhf47H326nk6V XX8VwO3fvowOwm6v5zohDSFBIRkhJ nN5vJCokqMSp4xp1Yc TR lt10hW t 69rctzqJU8lPyE77x2e3Shnb8LNVf wSqjUeHT9iVe0Sq/r3PNzq7cSqRCvEZdOVH66C1LRBdDaf2VfztWPTrq5K4h2bq984 XX MADn0k5hl7I1W sRLWkqGQpzal1yVTEXij53GrVV9l3zwRd I0BbnV/7Rd4IUW7f356pWMhWiFZu 5Dt20/hDWIXYhLiUPJXIVDYis9h3R0IWaV8fYmjoJVIlUJX6QK7a15cx ucyrfU0WolSCFeIUInV39nxVSVZvrUqyVqIVwnS3kKySqeggQi txWm32tdc86CRj12QhTHdHMnWJSNWGtEGS0ldCktIgPfVnLPFq v99a7c9RlTiVWIVAtV9vqEqsomv6ctsTYlKiUwLUseQkxGR9ni n2amNc82irenXI2qoPfZs 5DW3uirxd2yutl4fMzCSxTweoD0WABK13FiFxITYlPCE0KSpU4 spKpEp774Y fHpOqPT0mOIvlqP48KeM5tb iPC2jPOl0RtNww5Zms5KnEKrn7PGf6D1TxnNRv PZGpnIjldunx559uj9vdfyqPz9mBbH60N94ZCR639CJ1fH5rBC p3lptsnz9XrJTIrISlhCX6JX6VOKzkUYX8H/MTz6JVed3rkqe4kvTpq8SvcSqayR xw//yPahvXy9mQ h2rHRrx9MHfNB7M1/6OuGv/CX/trwt3/kx4ef/RcfbLm22bvzmtd5lOrx40MvY2xVShZid03GKavND881n3HO867 v M62fPZ0x5f wTbfyS9 8/AX/tJDTf N3/6d0zqMJR9rm fF7ppZj/Mb55z46Fdj0DGuOvvKG06 crj3Xd8yfM9D3zf8nx/80PDEJz85wU//Q7/0y8N3P/TXh69617cON97xqukciRcjJGN19qvUR1l9JUerjrMRDyQ2iQz2 xf9qfveqr/Pox5jm2Nz6aScnNufS7lyMrRt9a xcN/edn5PrlSx1PtfHOmoMen3nc9U1uibmJ742dfi41zoHeeoYH1rN b5 v/f/uL/urhVDla/8Qqj8 dEL1R4enfOUPD0/5ih8anvp2CdW/MzztbX 73Vp92lu/f/isL/tbw /50vcM193jYvc4mD 6jSuV0jNvquG6k/ffPpr3zlq75o Gd3nxpUu qJGqH3vjqzbcWB1vq85urHJr9fFX3z58 FUvG 6 fUVUL62P9VgLzu86WR 6us6eg32xl377FDJVQlWCtJOYvv47Edvz95wQmxKrxpCz67qUY EVHvkqC0scukSnxKcHp2HmcwzFS3yprX3K06tqPUI1zux782lo hdMfbrcTQJF7b6xayeFZDjNVxFvhVXe1j42v/VWc9oatnNc8j2Sj52G5NSi6W55Ie5FEAv t3fdrwze/7kuGPfMdrhs94yn83vOjO64a//lPfPPz9f/m/Dh/48LuHv/eL7xne8/1vHz7nus9eEasjqcv8kqJKdW2NIwnaSNNxnZUonfYze2Yrehux kHvkbf6zPD3H DgACdPx6/QSohKaEp7qJSurXPMdiVVJUKX jfAspC76Nsf43NXmV9ZknLIRmSPpSd9mHglVJDbXBjHqPOZqtQ AR63NdS976TNVmHwnV1h8fATDNjW28pdrn5LEG/Tmr3oyEzINMZbzS9RurkqFKCM03f8UfHIZff/8w/Me/O/zOf/j 4VMfftd0a/W3uLX6K980/Pbjf2L4nY/ yeF3fvX 4Wd 7BumG6uVIK19CVPJ1Spr// n7T3A7qqqBGx7QZ2xgAP5JKFYQFQIRQFJSCF0CEgnDZTQW0CpI kVEUEGQJp0IAooiCggKI4wIKISq9BJa6AklQQgyrP959z7vues 7fGHC7//f59mz9l5t73Pv/eLcl3XWKXC0AbOCTqpXhzSVq8gCOnkoVFOdau9UoafgVV/zqM/AlBhz65ft2MoDqBrI6x4lbsXVozwgq4GnVqYKUwtEbdoDoMugG yjJZyGUBFYKMpXaBJjc0o9f1gs5Ba7YtGfwig5Aq79SHXb26e4 hjDUnPp7P/MgymspSgKG9VIWpAFBBKjrG4AaYMu CUv3xMYdxWQpWiRes9rvFHzDbVLICURdtAGxpC0AlZnkoFkB6V IGXglLAYHdkG3MHfoJT5hWe9qpNWWPP cot/U2cMVxrhdC9h1qZt83RwEeho9AQKVStVZ/1gVXOrTgFojIHnDrPUj068jGYM6xMLdebKnZZ 14gvU7B5uAETJmrV2adcDTruAagKP5CVvxYc931GntQ1vdEX/ehIlWoSsVqBqsCzYEgKLfrZzsi02dFSxsc5gVJ sy1Wq6HNVagat2Myf83JLf/WrIBVoOaR5 BSwVCgKGBWkZnhaWxrUh1XZFoCKUub4VQi6WgNGyVH7ogpKrU6 lQlWbUNU1vvWcvC8VymYbwFKo2TfAbfsZaAo8BaTGZam/oBUbc/RK/dGxpz5ZWtGaz1TiBnhIlXC1r6loZS04ZQ5MxSZkFa4CTh0FyjY PokKXYalgFD1zgSpz4wc1rQWMQ6LDRz90ZV5uywcbzlVCAAAgA ElEQVRY1lv1Aat9CbJWMFrt6tENaipTjWOtHYjK3LVz1xmaCku VQlRl9i1wNMFVQCTVnYOaqlMkOvyAlQBKe6eiZ6BD6otf1mfIq V/WOd/y63vH51Zct93LPMQwWPerPE23 Ovjubu PrjKnILWvqYdgNBUYAkk7T7ECpAJ4BSmshamEmcOdQBafIGjVK ICT9EBSgGtPzr rAJW0QtbyUEMOZiX/qnPzSq37peK1kdmFF/3A4autvb44HZ H0AFFGVgKw yasAq1ahHnzC1cBhgbwtem1j88UFPvLAyS2GloBWbEFOpP77Cz LLpv/F/yOPIezJ3H8 GzOfDB4BqHFKwSk58ke/gxyU//oEFAgJ19Yf9yKLnh6g/SpXo5vXih r8vNiTPEKi/GPXfbLEn9xIz4sk3jMi9SOWnF6fcV6jvvhhQ0 lKi9 7Ohvbvy6dmycyXMag0TH3ubPefTLuq4v5zGWOb7EKbEBVfc65I i49Mo/tW/5X2tYBuqoRzhfAlV/4p9j70iFhq2JrttZHDwf7sk4c6fNiXa83n4jx5jY/n8z3wWvUlB3nfzivvAbw3F3txNvfyWpTubTx65sbnOH3NaV78G erxmzZtWjtuvPHGuPbaa1tYeskll8R1110XN910U ujf9f397//fdxwww39fNnHwV7u63nQeT3M0eOjL3PtzvXDV//Fh60bH//a9 J9O1xRx/aXx/u3/328f/Kl8f4CUn8bH/j6xfGBbS KD2zz6/jgpAvjgxN/GR ccEEsMP78WGDcebHA1ufGh7Y6Jz601dT40JZT48NbnhULrf2tW GyV h3rntlzIT2v3zF0 Vo9qxL//Pe/5OgxMfyocXHx2BFxxwYj4/6Nx0Q/sLrp2vHQdlvHg7ttFw/ssW3cu8PGcff4EXH3uNXjnvHD455xw PecavFveO GveOWzV seXq8cVh/YGuZ8xnyHPOO/f1uZVFhqpWoGlwU4NtCV90Eb vpe1Vjm6ASnyAIo0y36QEuAK3pAZc1Rq1VdC1GFma6RtgIgh0M ddvKxBwCUtTnyGh GtuyHzgpVoWq2C1Z5T/P7yrz7OfAZ H3Aztq4LLuflbmMz3H62gIAaAlQFGaqF0a HbD6nve M7537maxx1FrxoJ9H4wfXbR1HPOrbeKr6y0RS37xE7H1lFXigr 99K7bea6V493veWXqsWrHqvp7HM7kWrlb4WR9eJWQllnmxNaBW f/UZpqozvsTl2 CtLhVkNlIAKZws7QMa6CioxEc/JHr8CiTWNtBezZ7mNh wk3mBncY15 EBVILTcn3Nrf74u7cQ1TzqhahWpOLXT d70IBY9yo DUy1WrXtrWp1bANYi31iBbk zGrsNjsV2FrAXQP0gHxCVStGlQJQ1sw333bLiGcuiHjmvIjnfh uvP3VhzL5jr5jz9z3jlTv3jlfv2Sfm3rd/vP7gQfH69EPi t9P6QdWbQUArHWoIz/70KcVm3sDV/N6SNNfVZAp9HQNJAXCClWzvQtQyUUcPtiyL3p0 KhHdkfe12rUkqt5X3l/1TPvQlXffz4DQWkLJNMt9wJMpPMMMoWZXZ36nBMfB3rmOS 6DGqxmdc47ayZu495sr5U1ja35QtRMzAdnG7hF46iA44qs3 t6Kx2/DNE1c99AKbA3LKmb2unglW4igSwAgmRDEAg4NIKVNYAQnT4sQZ wWk2KXtCJ1Nc8wlDW6vTLujznWj 17GotlHQPJH4FxFKt2dxaD3hkABGFqoObSlNv/x/SwFHhKmugqrBUSZy zO3FmvVWq InYO0HURNo9vrba2jgZz1nhaOAUdf5WoSgQFHBKHb12ZccQtVs J68x6M3DvPZa7UFV4Co6AahAU5CqFJTmNgAVVNYHWuU4fc1JDn RWoarXT5n3ynNBq35CUOGpMgNVQSuwlOFa0GqMUJV1zmucUJU1 c2EpQJXhg6vQ51YB hqPva9TVQq4RCfwFIaiZ84t/drV6SNIFZ7i5wOo0A20FznMQ25yMdQRb5z78hArwWm 1V9YmiGqUDVDVnX4DUp9VAWifQ1UxcbDrlirw0c/e6uy7ubp6vr5Ll1ha18CqQBSwSlSm DUW/yzHpBqRap 2s3BmmErAGOQ6qxYXWQpwHNtFyBwzWuAJENAKYB0XUBk7k86QI sAYhjmYU4ccsoBteiNfOjwQc8ayRi 7oQYu/UurV5f7cSpy3HMGeY0L/7dvfQt/p0HWAkzayVoBaXC0q5OvYATiY/DtZAVkOmLW/uNNy99UbsvYvDL/VmJFewuuswaBYCW2/kTHBWMAkm91d HU9EG4O933R884Ap4SssAHl4FlKXS1VYA5hBSCiqFp4BIYCVrw STAcqBBjn/35TmQ7I1kr6x3b3T6ZV2e02M1tzDAv1Ss8kOTH 0Mfqj6gzOv/cGpTr95XST 8/Mij7mImReg0I/9/WFsHDrPrF9eMydGHVJd1x/9ry69PH5yxtRyLq83x5KLylX80Ls/UMQzKd1HP2IZ5q0gZWSJy9eO3bw5h9eBjj1YU4UqVL3rvvuDyl rs iBX/9rWcdd9D5SPBLhKjHsju fKsd2zeG3EMM8DX/IZY17yMc95cx5t2r1291BPDLa8pzp9urnQM9DzHs/Lnv2yjTdvbHLihFAksBqVahDgRL9e/6XnHFFfHXv/71TWDVfdjX98p5Pp/vBf6cNft2z xa YEtT433Tbow3jvpgnjvhPPjfePPi/eNPzfeN 6ceP/WP4v3bzU13r/lWfGBLc6MD2x enxgs9Pig5udGh/c9JT44KYnxwKbnBQLfO3EWGDj4 NDG/2kGcfHRzY If5zwx Ws3Au3vd8TnSu83nz30C2O/c9cb3kXpvFEudMjm/st3H8ed1hcefYUe1Dqx7YemzMOH9qPHLrnXHDtEfjxtunx6P3T IuH/ eEuP c0fHgOavGY d/NZ6 aLV47rfDYualw OJi4fH1uMGBu eM7/3Y7aYFE8 /Uwg83tfffm 8/fOf3Thb56/11qtyhwwWr9bFZyWis8GsHKda261TZN7YgWVDdgkV4avGbA6B1 YKLJW2ARB6rrl1zb/W1tuU/Og9l/k9dzl7yrnGFhPr2bac1AJUoSnAFEDKELJyBuaeRWme0ZtPKDbX XDvvs9 H/J77OfgdRqLTx79x10gGeipY52XPfhlkFmiXgGQBjtx2P3H Hl616KKLxiqrrBILLvSxOPDsNWKH760cK621cJz6l61jtQ0Wi3 e9 521QvXD74nlR3wqlv7yQv3Aaj942oDe837zu3j5n/ Mnfb7Tr K0/MvvrTVF3g6afv4y43T2v8pNgbbeb 5pNX/5cabW/jaXz t7fN630MPJ/9pBTRuvfOU8j3QcP5vLin/QRLAyNzXtX b1laBAi8FmALSnfb9Tjw7c1bsuM9BLcAct8te/XLzdzZ 171jp30PKtd4/0MPt CU/czF9b46d2784MRTK7j1YVKNj4BUqEoc z//4ktx1ImntjkFsBWAbh/KfpA1Va6 qRVAqlAFnFrNWval2hXAu20FqbQDWG/8drWCdcL2pUKSKklBXwWntdcqQFOo2QWsW9EK4JnzK1hFzrwsX rpj75hzxx7xz3/sFa/c/a2Ye 9 8a mHcD1l00pPVHJwwCQ5ipU9hGwuu8am0 M2XPm NEWyX/AFbAKYokb0kBWYCfzDEAFptlHuxAVm34ZkDpX4j909AbxyGMz2 nM9/NiMWH6NDVvQSlUqFazd6lShKnLUphPiuZmzYpf9D2lhq9WqxY9 b9hvAKpj0AVOuBwKY6LI g07iBLH6mSvbBKL4qM9x5MytB/RHYssx2kqu0se09kEFgApCBZ sHer005e1NkBjV1 rOWtPVfz0FbgKT3OPVeFpllSpFhiawCowMENQgaZwEJsgUZu67 JNtAkal WtcBbbMGXX/N7cC0C44xI85A6gIROyB1PqAKoAoA7tQlTUgNUvmgNIuYEWHze EaaRuADJx5XzgXOobvgWdGck5BatYLPQenqlb8vDbmQlbimOd4 4tRr0 5 7lH1tRWA1atWrQpYhaDCT9eCTvRUsM7Lnv2yj9Wq2q1QxYe5Vb Gugaj6IvuaKlb0wlGqVTMQHQisAk6BotqMnTdoHdkA0t4 QlQgabefqhWrAlaBqvq8FmwKQ4Wagk2hKdI qczVZxhKjpwHH/Mbm/Oax1yCU PI1fVv102f1L7OQ6uApuiApgwhKpIhYFX2Wc2a2gCgK/qmGrXbCkD7oAbKUoHKnMEcqJpBaoaz2K1Y7Uu39A9qKk/RDQRYu6DUNdI2AOTIa/ToGADSXIUKTEUnOLVSVcgqWFXiJ4gVRA5qwOdKIzeP7x19SvzP dTeVJ9XPnftaAZ/Y9ckgkzl6wKV6oSr/I5/BJntts/MBMXT4JiVmyBfXiHGT94mlvrxeiTUX1bLdvbDl0T2Pla36sBdV q1au8hAr2gAANmkDIOgUhAo8s16giQ92QSw jJKruWVfm/m05zU6cubWA9qR2Nwn681FhSmjVJc2VaZ5DRxlqNMPHXOGNqBq Vw94FFIKUF0jBZVdQJl9mBObX8ShQ2bfvGaeX6wZQlX3V2Ijp/upVxJnDuS Bx9T1v1aAfhjkh nAiR0/mjt/oh1rcwHznPi5 eFH/uZj7VzZAYw2Fgj9dOX9VudO8e8VSw/uuml6u3/ prf/QGV Lkn5 D9w04O/fL5ci702vDXps686pXkzblX2WCzcvs/7/Wd990fy62xQQsZ8COfcoW1Noo7772/fCwnnnVu0I/Vc5jTzwL9W51hXnb3QuZcnp 4PJ f74g 5ss9b83nWfVhf6 J/bR35/qRJw/PiGTw2ZLDge6NN94o43//93 D8frrr5fxr3/9KxivvfZaGXPnzg3Gq6WsYrr7wSjH/ 859lvPzyy GYM2dOMDw7 3lGJGfU5tnU4cscvXHM8Wft90wd8rO/fCq dMjv4 jz/xgvvPBCC4YFxG9HEj9z5sw4/ue/j5WPuDhG3jS7/VvI5/K8XR3nYajPfurytS 5 hqx JHjYvFzJ8cKJ0 K0zcfFdPWWz3uGzs6Hhg3Np67dVpc9/dZMfm0ObH5T rYc rs MeDM OFBy LudeuFa9fNzLeuGFUxI2jIqaNjjemjYofHjwqlhrW/98ZzpXfU87DADIAfNbccpv090/VKPF HhWEZlgJAGWgE6hmHRByTAMv1wRerjwiVlh7bDzy IzyH33MVapHU8XqsaefXXxOPfeCIpdfm7YMowJJ7LGnnVUAJvm FmGO2nFShbwM/PQc 7AMERScMBZgSw3WTQ33xax4 JVQdqGpVf2yeAcm1mBdJDr8PvJ9 f3nf SwYfi7Y8nfcz0c/7fqo1488eXRhZoGrDUwVulLJOT89VjfZZJM444wzYsWVhsZep6 0U2xz2hRg1vi OvmpMfHaFj/Z7aFX7IKt3vKOtWAXkOsbtWmHjozOeKCBSsApw5PNo9fseVGK4 DgAkILYAwQYQ//Ck0wpIBFIygIo/PPm0Amqff/HFAhjJLWwEOJ5x/oUFVGYIyfyEM88pMBIfYnfe7 ASTyygFEhlHqtYBasFck6YXGIAq QDaJLr1blzC5wVmKI784JftRD06WefK/BUUEpu4oHHxOLf2lLFKzpzat xeQ OPOGUYuN82jJQLbf0T9w dtrv4HJN Be/BpJiB5C2t/57u3 uUmVuVeuE7XtAlQdXNQ vAuIJVQF5Vk0C Spwre0AqB4FaFbwunps Y2temD16Z9HPPe7eOn2KTH79t3j5b9PiVfu mbMvWff Nf9B8TrD30nrr90zxaIAk4FtTmnEFc5ZvNJ8dys58vnKmwVxgp mhaqCT4Ep64Hm6Oyzqh1Yij9yzc23KcBztwMObStX9UPyHXvl1 Vfjx6ec1cbsduBh8b1jTyr7lT6qwF32Sbf48976/vIej95sYrq2XiUr7zlg0iHQBKp6C76wNANU58oMONERiySv8c7 Zwzk27UjBqOdAh6/7GIddmwBYHRK/wU01KlB2SHObP5KRAWpeZ32ek8s18BSgKkQ1N/asW9TK13Tbv9WptgYY0rQFKLf/lzPW6lVBIBBTeMo861k71COd51jhYoWlvapVfdQbz/VhY01laoWUqzWwNZ0jVakCFAGHDOZUmQ4uoBRdBaOC1KqvOmxW n6onFn3XnzW xiABq1wf75Myvy9F/6UeNO7Czgw967krKFWP9JqQQlF89ZnXHLutBPTt5QIyj2rycU0 AanLW6lXgpSAUCcCkIjVXqGrPvsyrH7fY1xYBSmzMkQzgKjkc2 oGqDCtac7w SsBoBbE9WMqt94LSCjKpJOUaerf4M3fgqy2D1gpOa3UreqtUga Ta2CuDVuZAVYGrD6sS5gpYS0yqGBVaIrvzvk6LAECpEBVf7QPp uvkEqYJV7EJU9xWumrtfjtQKQGCaIapzbH0NeKXKFT1ANccASQ d9noc71Vv6gaK52lRICgwFkBYomtoEEM/AT lcoMpa3aAGoE454Psx5cAj28pUWgHkdgBUqAJJ9e9LwLVC0gpG/Q39diUANcNUAGrNy0OzeN/627UhhaJfGb1F/ObSq2LmrBfi7PN UwAousWXHdMCU6ClfVaZA00BmErg5p77f78cf68Da8Wqfkj2At yOm/ytWOxLY0rs6LFfj5EbbFP2yDA1z9nDfTKozbmZsz9xDICqdqAq wzy0AwBWCi dKzPgREeLAKQgNc/JoZ44Bnak ZHq8GWe45i7J3sZZw5iGOipWgWIegu/cBTpEKgquz65ShXQCigVuGaYKbjMOmGlADODTXVdsPp2v8/4sw/5zOkZkAJgYa2qg3Hsi6z0FHl1xW3ZKjrVj1Byo/NP2ByY9P5ugEGtnOfF4v/OfnhR/7mJ/9so553l8/dI4cj84zex3o8rUYpz3nRMcLSUzXl7Xn08/8 vIjnjk5kAIB1 jc032QA81zHuc5Dw luuPue8qZhcFea87pfgBhXjfeent5yBW DO2e1WvMOYCLnAF/56zVKY1Behb3cB99OYs eU/Pkf2YkzO/8h7Y9R/oDNrz2fUzt1I9Z/Is6vSZX6A6dz6gqkB19uzZwWAP3xf3U/oech50rLv 6vEhT14zZ2Bb6jfPlLHyLx6LS6 dFs8880y8 OKLbwuw4j9r1qx4 umn47q7Hoitps2K1W6aU0b TD0H77/vpfZ8TVnHPJ9dv3IN664di580KRY7d7tY/Jzt4uvfGhuXrb1q3L7R6Jhx/s8KVP3aj fEBj qY/0fzYn1fjgnNjpmTky756mYe/eBEbesFXHLmGasEXHz6PjL aPji6vX9z /V/n99lqsWAWw6rsYt8qX97e 76wBlMJQICWwU12GqDxsDmgBVKWKE1jGXNhpjGsrTIGVVpWSj7 WDNZBSoIlEJ9RkH2OBm9hZA2GBscuvtWHxp IVGEosVa7lbE3FKjpt7us Ss6Qz0GM18hZsLketdn49vvP359/g7zvuW8qa2xIv1Ou0Q1k9zuEvz7OlVZ7AjQzkMzAFbA6r1YA73 73u M//uM/YoEFFohJkyYFVemrrPqV2Pnkz8ZW3xkSq276iTjs8mVjqZU/0j6sitv/P7bwe I/FnxPvPNdDVhtKlTzvpwJ6AmI3Hn/g9tKU4BvV0/c35N35w0qktaOXcVHUyym3 EyfX9d mFT8 cx44ST6qVKk8ZU BJFWqVAZaEQqkFGoKR6mAJX8BlBMmx1/ Nq0MfCukrr1atQPGjBUSl32bdgGCTqRg94GHHyl7sLd2YoDLLc htIKpVpgLVcuYGtuacGcbWz32HtlJVgAo0FcQWf2/xb2BpqTwVqE7qX4kqUG3Bqw w6lS3AvmAgEK/HgDsVataIZqhZg s/jzi6Z9FPPubePG2PeOl23aNl2kHcNfe8erd 8RrBaweFNdfsmdbqQokBdQiCxht2guwBrhSicpeozYdX/6N2u3AQ8sanUB2CFWpnYdXAT7RA0gZAlF0DnTYSnwDWbPfqE3q nrvuf0gBsNgcy41aP6hOPfbUswtUNYd2oaqQlxYEQutShdpAbO YFrKaKVd53qlz1E2QqBZlIgSfzPICX iOFqfprY02cgLQbhw3ft4ozF776mc 1Z9N3cANWkUJRIShSEOoc6RwbwxzaBKdIbebntv/stygVs50 q iAqIJVgapySFOxCtC06lLAmaVzoatAFImNkWGpOiQx qtnjX tyu21InCNnbYA5i9rYGUCqwDDWo0KGOwPRTMgZQ4QHdxUpzrPa EpOubInMM1Nt8DpGAVyeCc6Ev/0 a6M1hl7pnz3OsSouYYAKlrJNfNEJyic6DDpn85x7JU3gKebS1Q H1xVbRWslj2aB0cJNTNEBWq61k5vVefYBZ9Zqs8VqeqI1TfP8c 1696BiVT3QU5hK1WoXjgpZldiZZ5nBqqC168/t wDVCk/rA6hcY2MITgWrAFX17FcBK9fa5Gpu88/wUujZ12kVIDhFakPib09U8mjPwDTrmBOjXem SPJmPXnR9wOjqWIVcJqhqhA164gFpOrbl8Ao/tiEoEjXzAGl2SY4JQd6huAVHbHmz/M9D6ggkd 7wFWrT/saeMoayKoemIltUKpqdU0O49Qp8TcWUIuedY2p4BSISiUqYDXP rVT1oVaDUq9S4OPEHfcLenb 4LgzYqmV1isAUiiJrwMdcNJ4 7ACO/NrygFHFgBbztZUmjLfdNKeBcKu9bXJMXL9SQV8Ljfsa6UdgDkF p0BS5 zrebJUz5k8izpi9WVOtSpAtZ6/gk4Ap0NwKfQUpgo3gZrYWCMFpN04498qzlzmY20 47CZC k 1Y/PoIJUAavVqF2Iit6hr7HCVKQVnlaI2qMUWAmoRC w7OrQAzG1I//dl1CUvdwPmUEra8 b9Z5FG370WHWNvYBVf4wKBZD5h2fW49tdz si8ZufFz9s8SW3 6Jjrl6pL uuDps/iplnX23GDCTNiS8VkSM2rQ sUq/0nEBM/IRE5hQAeH5ljneOTTt5PT/SfNjztehn7AHfP7o8qOqGm29twYL5zeH1E0sc/Vd5oNUB3/9RvxivxT2Mz dB55ndhzXX7ZmMy77YOIcDG/vxcj k71/OwZwXktFWrL5UAWT3fObDl/08r37qPUvXnmOYG6cf8eisUEX v61S7QJVK0R9v9zLcyi9RiV6r0sd7yXvMXpt5HXgJ1hFfu7XT8 eki 6Nu e76qVwGqzz//fIGxDz/8cBwy7ZEY1gBVwSp7eDbPgUTfvUbW jPXT9nNs8SGa8Xg07eJIed8o4ylz9gmjpiwRlw3fuN4 LY7S6VqC1V/WKHquj YE4z9z58dsx7 Q7xx6wb9oCpg9fGrRseKY3p9kQc6t dba ttC2CkYpWzV4har4246sffcx1duKpdYFoAZVMhasUqsDHH4wv4 ZKAnhiHQREeVqxWl/WwNYEUnWEUCRW0VQB7PiWRNzqJveqR2K0tL5WwDTsmVfVkDTT0 nEh0tA/IZiAGoCmz/r6/1bol6VzfPL3h8 ofk4V1g5kRwdIFDoKNdUVfQM851WxOnjw4DjggANiwoQJsfPOO 8cdd9wRw4avGtufsGhs9u2FY7FlPxgHXLxkrL/7QrHAf7473vWed8aSyy8QO568aKyzy0LxnvfVHqvuZZWsUoCK5 Hzo8aX6tADK/b5TgPCE3b5Z3s/yD2hEeMu/4LPENu0CAKFUxAJWAYbuAbyt70Wt9KQiVQgqsAROAjW9Pb A27/VdgGAz7K cVrx4fMFzhYY2vRDBZaa86gTTilglH2EuQVqNr7oAadU0BJT/CZMLjkBbGecd2GpnBX83vfQdC /gGKgagtnpz9SKlwP dFP2gpUIC9Vr0BlQCjvxatz55Yc6A85 vhiN6l nHG98bUXawGn9HRtbvkXqJZeqg2AxVbsTZUqtvJ Tti Bareht4Fq7Vytd62D9RkADQrWD0v4ulzIp46O KZC PFW/eIl27dtbYDuHOvePXub8Vr9 0X/3rw23H9Jbu3bQUApwWKplYDroW3SCtWBatA2GVHrVe N5dddU2BrceeelaB78uPGRtrNFWgP/vlb0pVKe/bZVddXXqsAj BpVSb8qLFwOhNJ9SYmbPiH/fc59vcSh7EKYQFlhLPf4wizopY8jIf0gBdKl3dg0RUtgJcGVS2 avvzX2 qlbEHHlbgq5Ww9WwvF/A6dPSGBeR6IIAukFKAmQGoEBObQ4Aq/FSSg2EFrPnMnaW Sn2R6shjawD2wMbeDv2QAtIMUYGfWT/QugLF gArYap SMbgBth2cwld0VOhKlxdtIGqwFMrV5Ho0Tky/MzQkDkDWCgwxJf5vGT2BZyWvqhNjDbjsTNYZz9y22tVu9Icg1O 1KqDS2 YHN7fvC0WHNEAVu4BVHb6AUqEqduOw4edgrY33RMAqWPW94uyc 1bXwE5nnnh/pAIgCOwWn6I1BZ4yAFImuXlvN7z4ZqJqj7lPbAHDbP5Wqpbdqy dPAzAQ1MwAFqtpPVbgJ8LTytNprxar2rGOuHnAqLFWHFKjim 3ZH0jpqP4Ay1p9WiUQFAhcwSvwtILOClUr5BR2Vj/9haAZrprH3qnAUQAqcNVRKlGbfqvYHRXAskeFquoFlkJN1t66D 9hkFKAp2GwqWvsaoGqcPvhrE7Ii0Q2US1/z6Msam2vmfeV2 wpQmQNKBacDyRagNlWp9GQ1RhuyzzYBza38PshKkCpEBZwKUIW p rjGRz/yMgY1kBWQymuvbx8VAlYrV/uaB1oJVQc1t/GjZwBaHayx82KeX/obY6uAqq/Pz lWpOaKVaEqENa q8zRAx6/c8Tx8chjT8SYjb7RQtPNtpkS5/zidzH9kcfjtdf VfwElkghZoaXnFkQqh4dwJT1wZgNuagAACAASURBVN8/Ia646tqS64urjo1NJu5R5p9Zfu2YtNP ZW/jzEOsAyCa7ejVMReiqhux3qR4afbL5a285Iqr67U1rQByxaqgV HgJuGRkvXOhJyDUB11V0NmrQBWSIrtDX6Q28tgawDOwj0M/JHYhKTBUQKoOia679rZ/YoSp pmjQEcgbFMlKqgEkgokM BEJ1DNwFPf/B1WhxSGMlfPXszzy/2zZK4vewt/1Ss9p fDz4pVbEBVZKlY5YcmP/D9wemPTyQ/SvmRyhAwCGu0 wPXtX5K9P7QzXnYUz2 xqOrwEEw0TuDPsg8iDG3enKaxzj30QfptXveX192Remhmn2Ye1 bmx50 NX516RX9zozePXOse Z9tKvrnlO7ZzKvuVwf8ZOTy3eGHmfq8jn1973hs8KXF7H64ufQ lzM5OI96c6LTrk0/9F5Ddw/1SF5I/Mlrnm4Mfupybs Sz25 baz9zrpHXnfzmcs8ni3rmb8VUH1poyUiD277P/iP7 g3gKpWqApUgZUM8rs/c8/o3LUSX98fpb7m8TqwM2dksOr8i798Ik77w03xxBNPzLN6ldv n3vuuZgxY0b8 pZ7Y81ps9sqVaEq0uvwTEh0nk29fkjPp4 6ru/iX1snhkzdtgWrANbhP946/jR5q/jbzY V2/8Bq s3UJVqVcHq5FPnxPQH/x5v3LZRB6yOilf OipWWKP/vy/5/WXOmRi5YhU9gHX2nPo/ukirTYWhGVhWXW0ZwGchDPXWf8Eqa8DmHgd9twAA8qKzyhQgCq zEBx3ggVfZf8tJBXLuemCFFwVcbD6h AtHBasFgDag1ly// 9eo3RiicFPIEovVKEpeuBoOUsDcF0LWvOe6FyTh3grVpFeh9eC zu8P0u Dkveff9 6Nta8v9j1yevu9wufFmhO2r6FrOjUO89glSpVgOpnP/vZGDp0aFx88cVx2GGHxd577x1PPvlkjBg5rAWrH/zIu2Ozb/9XHHTZEjHxqL4Yu/cnY4 pQ KQP3w6hq5Zq1g/ KEPF2jKXqViND1IywpPpHAUuCoMReY4fPCtlZynxPkXX1LgINC U6lRgJ/ATsJdBIrAUMMoo1zxph7h/ sO1UrSpBqV/Ki8AoxWhxAEhgZ72YaVq9byLflf2on qYBUgiZ QFLAK3NWnVJc2Z9DXilT2pCcs5zPuW4cdWa4TsMoeVqd6 36Bxk3LAM6Ej6CVtga8FyUnt/yn3qu8N iJybmApgJm5gWWeuu/t/03PVZbsNrY9d1wEhXBVP4CyXdoKyoFqkhgKhLYCeAEaDIHiFox utV24yKePrdC1SfPinjmF/H8LbvHi7fsErNv3y1e/seUePXub8Zr9Fl98MB YJWcDHOR38E 6rs9Vvl3hipW26JM2u1b5T0EdAI4qTbl3w6qnOl5Cgh94cWXii zQdeasAjcBoQBPoKsxzNEXmDtzVomx6lV4Sr77Hpxecg9p rhqQ3IOzmhFK38H/IflXQ84tIBSbD8 9axSlcp QFZs9lsFvFLhSjx2zsi/TcLKDCgFnNgY2rrrXD2qTwae3djsn/3Uk0OoqiRHtjNHlwGr xQ/4GXTH1UoWqAnD5NKcJSKU/T4IHMM6 7Aj3ildsGqeYSoANRcqTqEPYYObx9qxRoQmIdAUPiJjblg03W2 G49PtrvWrmQP5y0obfbhPTBHN77sCUhknwasIhnAReBnBqwZoA pIkYJU/F0zL71Tm rWAk6bfqz6IUtV6tDVo 9Lq5U5a84rYPW6iq5pB1CuMVWZCkQ5tyBUmKoNPXP0 rDOkFS9OqQA1jzdGEGqUBXJKKCV2/Yb6CkIzeCTea5SxSevBaPGZDgqOFWHzH55P/QZrurb379CUatVgaEC0h7w7FWpYhPA5rlVq0psXfgKEK2QlD1q SwB0GbCy1obstQvogVX8 xIcpeJUOIoUrgI2hZ5ZCjyV2gSrxinZS7CqRMfQB5mHdnKrZ17 iUw9VoarVrMhcsYrdtT59HejJWjjqfFADRNHnalTtSPUC1qzLg FWoShsAAWmr67QF6CsPnBpV4Cm gM1BqWIVHT68mOcXa32ZO9ABR32RE8BqVWoBp00LAGx1T4DuyO q31Oqx8zcPixlPPh0rjtisAMzV15sY1994a9z3wMNxyJEnBnCS VgACTaElIBNdBpqcA7s65rwEnkt/ef2yNo5eq9qc5ypV8uQ1 fA3hjyeC51nQwe4ffjRGXHMiWcXH9oCULHqEHBWUFmhaA9c9ta CVPwEnBl4Zj3z7J/91JNDqKrMcdjxRYfdHO5TYWqFugJRJCCValRv8Wftg660C1ddZ/jKHH0Gn0JKwSogEp0SX8GlEp05yof9Nv8PTOXOOMP//5z3Hw4cfEbt86PL42fo8YvMyYtho2n4uzdIf7e07PbMWqes78D n5E8sOSH5r wFRqy7L7g3Re14ff/Lz8UYxkX/ZiqPds6lk79DMuS69H33zuPDdvhsP8SOK1/sTty1nMaxx67flHu35KcjPP18I6282Zdfm6sp45/vm9EqwCerFzHca49hpZM3gwF68MVt1T37yHcdpccxbm6L0Or1V f1tr01QfJS7ufAWt9yKMf8cyBon 9 baytzql xqnJKf76Esu98l7eo7sx5xc2pi/VR/VDFWZ00O1C1bnBVWBluTnTHk/dJ4Dmef52rQhvT59ycdcf2FqV1K9us6vppcHdHGbP/8wAX RrJ966qm49957Y5tpz76pShWg tW/zY5Vbqg9iPN zD0L0vMh1XOd6tF5Vq8fXYndeJ1Y9Kyvx Bz6lj0Z9sGY/9jdo2bbn4kNj uB1UFqkr6rj7y4O3xxm1j3wRW51w/soBVz6P0HO6PFCYAWFdYe6PyA3/3gw4rn1 FqFxj7VUKrHRgu y/rw7ApbBVkIoETgpaWXM7PpV3wFV 3NP wzihKj1Yqdgjp Bz1Obja yD02O3gw6Ly/77mhIL1NQHmQGoc/bgjJ6ZeWkNsPbYFogCRvH3Fn/BaM6pLQNZ7Jw7 1P1ip7qMyBbgSrNrf5cU4EZqX813weGfyNIvjcO137n bz8XqFzoMOmP60GAJGAxFIh2lSDoisALT3IKoNVbv0/4ogj4oILLoixY8eWKtXjjz8 dtlll7jtttti2PDVYov9l4yxuy4Z/7XIQvHpL3wyxh28ZOx59mdij7MWj0lH9cUK6/5nqVZ9R9NjtbtfOdOk7UsLgFLh2QGogNICKNsq08m9a5m0ffkO AVABtUher86dG95Wf9SJFWoCQ7ne2p/1kvJeZEAK4ARYtuCygY7kEmgCIPvlTw wMr5A2wIwm0rbfb9TwC69WoGa7oG/MVasAkiFqZzNs2rnHMQDeX1xPvrLZmBKXh7mCKyd9cKLBZy6V4 bM5gDmClZLT1b7sVKJyjltA9BA1fIZClibatUCUDNsFao2wNU2 ABWk1ifVC1cFnAJW10DRzbfZorYAeOqsiCdPj3j6vHj 5t3ihZt3jtm37da2A3jt3n3jXw8cGH/9/R7xaf5jSgNOkc7J5x7OWfNvHn jAEf1Ql6gIy8qVoGaQ1YY3kJRqkbV8beML5DTalHfX2zl1v8Gp JKj9Fht rpyKz w1UEOzkMM R3EMdcOnC3v60oj4vY7e/vfC5QdM7ZUrwJT fshBrjaPdvtd97dnvnSK69uYSaAUmgpKM2wU3uuINVPuKlUD zMfVHR62M dQJU9coMWfF9yzYEzS39gM/BDQhlLvhEAkOR6lh3/VnrR568Zs4w3n0WZb mQtXqVEGrt/ 7xq/4ptv1hZpKIGYBg03VaoadeS5QFDS6Nk WxuW8ANWqrxWy2d 5ALHEpd6qgxNYrWCx99CpgapUhanaBjeA1TV2e65qs3 ra85k1SqgWLD6pnlTVerZOSvzvBaGohOkCkT1Za3NHPogs91qV fz1IQ9zeqwCTz8FJG3mBaaio1K0kUBMh9ATmXuuAjzROfAHrur vw6iyn5BUW3cP7PprQ5pTe30QVq1WBYYKS7NUDzStoLP6ZR9gq 1C2gtda8areKtMKW2vlqeC0C1xdI2uVbJX4o2vlAD1OM/gEaGZoyhrgKeDMdufYsx9z1/qwh3rzI/VznqXnsto0w9I8F57SW9W5UgiLBIIShxSqIgGqXWCawak 3TjWjG7slAPr7f9UqZZ9GjDa9/nVSzsA/jey2Bq9cFQoas9V/NF5az9xrPMLn0EJwnbn gJMhab2W2UNUFXfwtem1 lzM5 P9bfYqcBQbtN/5rlZsf9hP47BTe9VgCWAkyHYtFqVNXphJ cQhKJnzksASosBXsYIU1kzR5LTfYhD5xCesmbuObIfc2yrrTO PHgLUFx8G7BaKlU/37utXliaIScQM1eQ6iPcVKoHfua qOj1Qea5gFW9Mu9P/LzbENQHV EvTAWICkaV3WpWq1RtBYAfQz BbFl3epsCJoWVSEElgFI9OkClkJP123k98MAD8cMf/rDcPcgdhIyVVhkRq49aJzbZfHwcftTxseqY8W2lqfsISbP0HJz BwTl9eBU6/duKVX9c8gNTgKFEp94fs/rP6yLxn5 XeczvXuo9g/tix5Z/LGcbc zdARRxmBMfYYk65Le W5sjc34g5PCNtyrvCf1JAZi89jn8qH6xxJHL63BtXs/tGbzO7I8vZ1Ln3LX5PTN6buen gLQmOOBjzk z3MrgJzTfZAOcpIrX4d 6IUR2B3G6sfe7IN/tqHjpS7HY8tnzn748/LsxOU9jENim1d 47Hrq8wxnjvnwv5WD6eaH7DarVIFqDK4vZ787od0eD4l18DIn5 HXpc1rQaIjVvkmoHrR0/HZXz8dn/nV0/GZXz4Vnz7/yTjgkjvioYceKkCVHqyPPvpoHD3toVi9c9t/Aao3zilAdeXrXoovX/ti 3fqmbwm15zF82ljrV6d16 N790SG64di542MT71s23LEKyO NmucdudtwcPqlqvufUfoLrOUXWsfdScOPyi2fHS9IvijVvXjbi Z3qqj2jH98pGx/Kj /8HAc3hWJNdgxSqSqstyG/sWPGzK/9jA9fEd5DtKuwzi PsaGQBYYCnQFEgqWLViVejIOtvcB70QlHxAyX/ce195yFXugWpVKDLP8S/nbapfAa9UfgFoAZlCX1sEDBQLuAWQcg5GztmtYOXW/5wD4Jr9jaeCjL3LZ9x89/P7nL8LzPmu L8HfCbGIbHpz9y1n6M2fZWlOhOwOmn70hNUoKnede6x tGPfjTOPffcAlE32GCDOP/882P33XePr3/963HmmWfGaaedFhdedH5cdvlv49JLLy0Vrb/89fkx9fyfxuE/PCA22HitGDRokaDyVbDqPpyjDB6gNYlKygoiAUBA0tK3NAFXe6/m9gXk8kFWpQI2AWO hwBIb9l3X3TElBYBj9UWAQUeNrflAy6Fn0jhpjqgonpyCSwzkM WeK1apVOV7mf3Lng3MrQ/berEAXHyphATCl96wO09pHsb1YgA9GUBa3id6t9rmoMLXFwtkJ TeglQpbHohl5S363kO aLnQ9FullUDTjgDw2p7N2/6BqxmaNnHlvfD2f3N1gGqBsE3FaheuWrGKFHh2IegW227RVKue EfHEaRFPnRPPT9s1Xrh5p9pn9Y49Sp/VuffsUx5g9dzt 8cOu24Sn HvqANSXdsigDWjgtVZsfu3Dys9WQG7nIMBUOXFXTGAT8BmgaSz no/dAbErjSiVpXxmx512dnsbP5WrAlF8rFAFxrK2nYBrdFSuIoeO3 qD8ByXyAV2HrMAt77UNADmJsVWAYBV4W/Y/4NAArC47av0CXUfSyxWge8ChZTAfs/k2pWKV2NKbtYGogNVyraee3QJPQSYSuAnwtEI0S4GoUj/XxDpHOnJ dMQxyoOnGvDK2r2dC1pZ53O4z BUkSr0VGYYio6R/QWn2U9dBY/9H1alDZnzZHCaQWsGrsyFgMyBlcBCISYSe3cAPx364iMsVYfM8 649Q9Vsq9dRYa45tBsDJERndSoAkTG4aQOAFJLmOcCUtRWrSNb qB4rJVawFuNqvtXl/OCPX7/unROf5BaHess/aUa5l ZGlBUCGoOj1MV54WqtzezkycNXXeOFqL1evFYBAlSpW5gJM1uU hV80t V2oKfAEcgpaBZ76KtUTAwxlzVz9vNbGI/EB2NJjtcgv9GQXklJZasWpcDT7CFv1UQJfGfXBU1a3jmz7opIX OOqo 9SWAFSiCk4Fqq6zNFa4mYGmoLMFmQ3wRI OalbnA4HPvlQJS17zqVfn3tixmdec2Q97HxWkaQBFHYDTAkub2/67IFU7UpjaZyuBpkcq0FMoiq3Ym9v/85p5AaQJwlqdql5/oWq55Z 2AKVytFaS9jW3/7eVq001K3r98pzb tULVJXlf7Sa1gAVjtZKV zkEKTqV1sEcI4KWIWp6GkBQCWrLQOQPKjqhNPOK Bz LoTAsi61XbfLECUKlVaBNx8250x5 V/FjgpIAVUMlgLV5nz0keJDh/WtAK4/Kpry3rZ1TaOzbeZUvRLLrdWAavGdPMbj12oqswxQl3Pdvs/7ikVq7QBmD375VJ9C1ilalWQWQFlrTRlDvjMsgtJtavP0BSdI dHRxwDYGssa K1CVnV5XO4DzqhaBeoZj02hsBUm4CVtfHoysOgGtCawWOuRBVS CiVZZ9BqnHa/l8iuDR9ief7NZZdd1g oClY/v zKUcaXvhKrDh8T39zv4Ji04wED5hKmurdnRWqjFQB2r4l5C1b5 gSksyHN qLJWMvfHKXJeL3LNz4t87ucPX3/0doGW58BuXJbGaXfN2Zl7bvWsvS5t3EbIC7hKZeqvLr2819Nz9 uy48NLLY70J27Xgy7O7h2vPkM/nXu7vOvsw9yzdXN1rIH6bPfeNG2 9o5wZ8EuMefMZ1NEblhcx207Zt30fPRMSX2Ndk5fPg7Op657Ts 2MXUOivLzYHurfz4lzmI4651 XeSPMzd6Bj7rWZB5lj3EPfbry5iZs7d24Zr776ajBeeeWVMrjt vwtWue2/W7FK9SdDoCpU7YJV9vScnsfzex713bXvD3p90KkXrH7uomcKUP 0sQPXCp LTv3wqlrzgyVji/CdjifOeiC f92hc9N/Xx5U33x4bT3vhzbf93zgnVv3r7Fj5 pfiK9e GCv9zwux4tUvlH3Yy/3dlH50Fi55rydf1ff/ Lr71mfOon46Jv6jb9xqJTt4mjrjkvbrl/Zmx0dO/2f AqUHXs0XPitvtmxMxb967VqjePLg tEq7 aeqI MLq9Uz5jMI9wILXg44f7VSSojvu9LMLvKF6lTkvJOAUoGqVKSB UQAo0Rb/btxsAsPmEfmtBK3mooDrnVxcXILviOhu1QBMoSU6AgS8AJeAS2 3FnTC2x5/66xgJzhZz4AEEBq1zLN/baL 68974CfMnJucmxx3e WyDE8muPbc9ufiHq0DU3KNf/49POKsAV6IpN Ooe7I3ONe FoJW iuxRcjbfCSH00DEbFJjNOWlvQOsF5vR7BESX bdrxbDfJySfo98t5n7//HfKz5nPEB3wssDHBmgKGpFl3gDOXLH6sY99LH73u9/FlVdeGSNGjIgf//jHceONN5b/EMGD3Z599tmYOXPmmwZ67I888khcd911seeee8aCCy4YtALo7i dgFay2/U bc1qxau9Vr4E8QEC E8DCrOf2dkAm8PT8i3tzfAClwFb0AMcCEbktv8DDyXH8GT8rUD TfTk9 YCnVqOgBpOSnqtT5Vjvt2QJJcglWuS5i8eOV4SrnP/OCXxVfWwEQy/l5cU4hLXYqVt0PAAtk5frRd8GqD6PCB8hMtS25BK6s2QvwyegH VgHDbZsFetPWHrBHnXBqrzL2hFN7LQIaqGobAKtXleT34UpUqV q1ihRiAjitEhVqotvy61tEPHlmhapP/DTiyanx/E07x/PTdowXb92l9Fl95c69ArD62n37x sPHhRP33FgDB21RoGm5kWS1zVzWw5YsQqsznuP3mxCPPH0M7Ht nvvGE089U4AqkBMoSiuAy66st/ULOgGu1fZy0JvVW/yNKX/j7LHi6m1fV/YEmqLDz5gW6J56VrHjQ4uA7x17UmoFcFbxL/vPnFXaAABSORu3 fOecw7 jWWfNTafVGwAVGwZrAo4sXFdgs9ckYpPXgM19RN0CjaFpF29a/cznrW2nEOdfu6ZfdC9ST/AQ6qoOrXyVClUzVJQio6Br9DUHKy1IXP7ANbYgakC1SFUvfKQq 6aKVWmLgBb pZYAAkwhoWtgJnOhofoMVrUhnZsn78W569n7A133wNf8OW5wpx UA4LAHGnuVqoNTT1TmQFEBKhKIql7AylodUr1x6sr1NiDaa8zX 63m97gw5BalAUq5F8IleP6R2qk Zu0bqRzxDG7kcOQc rBlA09oOgGutfVaJRycwFWoKP9ULRJH2WxV8dmNy5Spzc3RBqn E5N3MhLP745HXN3atSzQAVcFohaK1ExSZYZS5IzYDVeH2zv37k bCtOm36q6AbSA1CzPvsVfaeatC/dmp rSoWs2Jm7Bn7ql9sHCEXxZwhXuy0HjM8wFZ3DOO1l3dzaL0gVm roGnKLra/qwIp3jU2wNOO1reqAOSg uQidkRbp2ztohiBWoutb 0uw5AVwlf9Glfql9zXzQ0sODFgH40mMVvUMwWqtHa8WqNv7/I b5pT965g4rUfEFolqNWmFtBa/oMlAVtn551OYxc9YL8bkV1ymQ9Mab/x7fPvy4Ai6XX32T Ptd98WV11xf4Cc9UAGYAE4H8BK4mcFmPvOe 3 /2NDhRxyvNTferqyRozbctvj48CqBKFKY6h5I7Z5FHb7YtCtpA8 ALsApMJc5WAEBYQSawMleoAjqBnwJQ/dQJRLPeuUBV3wpCa9UqPur1d 2e2Ufgik/WA0WtNHXuWgk0tTpVqS82Br7osDN3LXxE2ouUOQNQCRAVqLKmf ylSOxJ4OT vLlS96667 oU9/Mij8fkvfSWWWXblWHbF1WLKtw4slaueIe/J3KHdc6GnFUCGqthKK4D8o5IflgI09HkNFMk/TrHN60Xs/LxyPqELOs7QPRf7CWnwYfgDGV9t uUc5vaacm5t xz g3JkqlHJQX79mOPnYI2PduW89O5hXnOz7o6ur7nVszbPV8duES dN/Xk595333R/LrbFBey59iGO/oWM2jDvvvb/4EkMseuwO9yKW94/BHD3vtXOkw/MgyaOeObr8nhhPXvX6GZdt5jZOyUUYh497oyMvObrn1WYOY4x3 rR1/8qg3L2t8Xh0AqAJVue2f0X0wFbf v1WVKkCV2 wZ7sk nAPJ9XAe5r53eY4fcXlkO/NsY77URfWhVf2A6i erFD1vCdj8Z8/EYud 0QMOWdGDJk6I5a 6Ok3QdVVue0foPqXl LLf36xANXl//v5GHrlrPbs7p3PyNzr4Cza8vuMnlgHPszxWeyrI NTh20RgxqwOmjqpKhjm/jseTvGL /6n7jmrmfKg6roqcrt/1Sq3nj/k3HHnRfEKzet0wBVwCoVqyPjjZtGxOHfHhmf/eqb//6Bf/z9rLjOxu25AavAmoFe5bb5pho1Q1UqVxkA1RzLD3qApi/WV/75Ly5biR7QKKy0Ahb4KWBFctt/92Wst dT6eer7nedywElcJfcQlkka8EqeYGl5Bro1d2D9VXXvvWe5qEK ju DYIf3wDlgVcgKcOV7wi39 PNd8Xvk/16gY/hdymt8BatWghYQOXFyWxla4Oqk7SOD1Y985CMxefLkOPbYY0sb APoP33///XHLLbcUYHr11VfHNddcE9dff33ceuutwW0qAFX XeA/yvBvBjG0ElhmmWVigQ9/pIBV9mY/gBvnYZ7Bqg uwi/3WOUaAK1UYvoqvUOpeN2vVmiix25PVnJfd PNuhewyp7e1t8aGpDJrfivNg92wlbypwpQ8wMyAZOCTiAr0LX0 bm0AZmltsO93io49u7fhA2epOhWKsjfvCbkemP5IgWEZrAJ4sR HH65nnZpa X4BVWwEwz1CYtRWzQELiu cANrMvoJkX0nyA2YHA6g9OOq32T236sRJfQCoVq51Bv1VAXgWp TZUkFZpNparAU8gKYBWEVrBKteopETNOjnjyjJgJWL1px9JndQ 4VqwWs8gCr/eP1hw6KNx4 NFYcs1Y/UEs QCrD3INXGFbmANT87xbvwZV/vq5UjfrwKiuIqSa1YjU/iOq406a2laX54VHkalsB8B9PGpAKKPU/GiEBq0JV5oxunocfe7xUxxZbuq2ff3MAp1YE01/VV3l4VdNygPe/m5O9bXdADFB21Cb0kq2tAJBCT BmBprOM9RUl8GpOvyYK/PDqNwDu3PzClXdX7t5s72dpwdV0UN18NDaExXg6RpIil5Iisx ANLuELIaw1qfnI9q1bJuHlIFVEWXq1iBq4JVgWC hV 4CRhk7oOlAIaskQzBoXNtOR4f4SN zLE7unCV96H6DeuXHx2j7NEASWHh4PQgK8EiMLQC1wpVBamDEz Bljp82K1nRa1Pig533iRhk8W ur ibdgles9fttXJOzgwsdY50YFPPdahnjk2Amv24RvX6GZdtxghT lb1eq71b/wt8XQ6QWHuoctt BqJAVWzqBK3C07quD6hyXm/d77UKcG0OAStrR95DP/IxB3gKWAWj6DI4FZRSicpcSVsArgFdrTCtENZ5haK9tgEVtPZu 77cKFdA60LAylerXep7aCqCsgaRU1TbgM8NQ5wLOLIWqwk7BKj 7Mcz5t6ICq5snA1Hz4MDKg1YY/85ID8Jn6qApWkc6Fq0hgqmOQsLUBqtgdxdaA1L4ET elF6ICVfFhECdkzbKfb7pVP4NUICiQta pZO1CUvT6AEF55XWFpbXalbmDuBpb Q0wVWhKdapzpMP2AMgjyppqSAAAIABJREFUjjk1fnnxFQU2UqV 67/3TY9FlRsYSy60Z/7j7/vjR8WcVUAmAFG4KMIWp2SbMxDblgFr0pjRO PmV0VvEhB32LZWx5KCPK5DVHPi7pzHdHKzZCzvzCkrrnNhdvvn dck30WsXHHqu2AkAKPd8MLisAzbBTsJnBqTpBqzI/jMo98HVuXqGq 2s3b7bnOTCUQQ/VDE1dA0jR4wNAFZ46R3aHULXENGBUSAmMFKSiY41E58OjWAMqH fMDVvldZXWqErBKERt3Ch5x1DGx9z7frlWry65c4Ooqw9aI7/3g BjyhTXbvTiHZ2XO3o58bitWPXsBq/yg/HcglP8PaVeSd35e/rj1hy8yz4Ut/ADWNi/dQHrisp65ayV520rVw45s98925v4IZ 6aWP380e459fcaWQvG8GGdY1h3B37EK7Wzp3r6w1165Z/K2w34oSoVP8 I37CNtmyhKr5U6ORcAkT28Xo8I9K5NnObw7Pgxxy7gzV 5lGifzsv90LyQnoe5vkM6j23NvT4egbnxmP3vEjW5sprdLlCNQ NVAMk7zn2 3wCoxh/e0W/kClWBqhVtnhvJZ OZPAvnZWSbMfmavE7j8hpdBapPlwrVT/ iV6W6 HkVqC4GUP3ZjBg89fFY9OzH41NnMR6LFa55oe2jWm77B6he80K s8KcKVJf7w8z40u9ntt8b9uUa8hl9zwc6rzrP7Zr4rBuy3Yax8 JkTYuGzJ8YiUyf1GzzMasIfj47z/3FtXHXPffHHe 6OU2/6fWzyy4Nj nUb9qtSFaw 9acRMXbz n11H/cU3FGdio0zAS/rLfO9Kkj8vU4hKpWfjPr3j31EgaPPzZpVAGuuZNUXib5UffpQq CYPMFWwip9AFZ2gtcDcploUPT1M8Su VM Sn3yr8j0a3dpKHLC0qYI1Bl9s3Xj0ngUbc3I6WONjHuW89MSV7 wp5m16ofnd8b5V8BtrwZc5Q37X5PdKPPNkHO3kKOJ04uVR2Fqh KRWhaqxOsvv/974/x48fHb3/729IOgKrTtdZaK5ZddtlYfPHFY GFF46FFlqojEUWWSSWWGKJ8oCrDTfcML75zW/GhRdeGKeeemqsvfba8fGPfzze c53lopV4GiBu81t7L RjZhq9650iGcXlddA0sBvSVa04PyBLY5hjgqAMgCchkzbyepc4 Bpq71sZ8qa4dglRytX5oX JrW7tX1x28gX3Kq51b 7Nfqm0pUchbg2eyX7WXeQFEqTUu1aXPtZT5x 1hvfFPJ27QCYD/ylZxNlerYbXfq9WCdtEOsN367Clibh1YJWYF6jFwpWXupVogKZ BWsCj6RW2y7Wa1WnfHTiMdPiJhxasy8aad4/sYdGrC6e/yzPMCqAasPfjveePiQWGnNtdvq01wJa25hrjZhLnaGZ8FvCJWk PvjqyyNbsAokFYIi8bP6NOsFptjwYWBn3R1dX/OoN25wkwN9ycv za39Snx4z4vvSiOK9HPAB0DpGimUBFhSmWp1Knp7mTLH7nCNFJ hiE4oKQbMfedXrZ75sMwabcyTDuLxGR15yAAqFn8gMPTMIdY7E xxjmAFj1g4cOb9f6oMPO2oGOuQA1w1Tm9lcd0vi8SZfAZYGXbw FOBa76KSsQHd6A0Sr1zWC0gsfaU5VY1i00HUq/0tXK2pjq31RcNvAS2Ct8RPbvgUrlZq1QVQJIBahI9cBR9ei6IB WdwBU/ACoPrhJIe3bOypzryTaAplAzz4WgXsPgVH2qX60k7VWhClC1K eldw9y48MgBqjaHVasohdyVijaq2StQHNYqT61YhUfYaeSeCtW jWHNwEd71hkLcLU6FV0X6pJPsCo45QFWzCs8rT1ShaQVigpia5 uA6sd1cvYaJwRlnfVCVQFqha49oMq6gNIvAHpHlV6uglcrV tZao/VAkKpfk0VooJMIakwFD3Q07VQFR2 GZSi067Ux7x5/VY69u3n29y LzgFmApGu7C1T4jaSH3xA4ASh25Q0z4A AkMxSYIXWTpYbXStInJEFVwOvhLAONeZWuO0SfLvtQHdVBqDQB kZY1dqJrBKXNgqbq38zs7 wpShacVyJq7B1etXr3mLzfGN3b9dtn75xdeWh5UNWip1eOQI0 Iq665ocDIn5xybmkDcNxPz2khpqBToIkslaBNL1TXUw7otWnEL hhlPmmn/YMqVXwXX3bNGDd5n1hqpXXbPOYWnJpTyTnJh3Rv1u6B/pgTp8alV1zT0zXnBMAWCFvaCvR6mQo3gZqCTaXAlLVQVAh69Al nx0uzX47h604sVa/ob/t7727ES664puSjIjbH4EO fr6XX93mJ68vchALOK29V0cFdmIBov1zXFN0gNNuDnT43/6Pe00dv7v86pK3 tf2mRgvufyaFlwCIDOgZC3IdC5sdY39/3p1e6oCVwGrPGybOVWqtAJQ2haAnqsbj9u9nIH93Js9maPLgNU z2WM1V G wx V/sDkh79AQYkPPzj9seqPWvTzeuE7P6 cm7wCC Z5v 6ctcPzsM7znFtbV4fenqq5UhU/fZE5LzG N928xmlnna/JPFlfYUs9u77Gkz/vn O1LT18rfjmYUe2cJX3/Yabby39YKkwo/ qr0uvujr2PvSI Pzqa7fvr585ew60F3t6nciBhufONq/BeGzq3Itzofe6kNj006Yf52O41o5E71o/8 S1vvqz9jNgTgyS4dmR HtObIBVgGqGqlapdsEq/7WkC1ZzhapAlT9 BmfgTO7n btnws9zeWbXXpPXoy924FHZ45dPRReotlWqBajOKEB1UYDqmY9 F3xmPxaDTH41FTns0Fvv5jPa2f4Dq8lc9H8v9YVYse/nM OJlz8Uyv3u2nN/9fS85pzrO4rmxq9fXa8Enz9uYYaOj7 gtC1j9r7MnBAPI6nyRqRNjsXO3i0//fPtY8meTY9GTJ8bJF28cb9zSv68q1apx84j4wxlUq9bvmGdzX8 5ElWSuxqwPkarfDc IP9cBmKx9Vfk VUiKTj1Alvj6OVV7vf76Pgg2C4Bs4owv8LIBmuRugecqIwtAzd ASqMkQdGYwih9QlXgGa zuU86aAKu5upLcA lyD1XP4P6eEb2wVVsLV5u/Oz8DQSuSz4ORba718zPJa3xcm6N XjUfMQMCyub2f0BjgZATJwc9VhdYYIHYbrvt4vDDD4/ll18 eIjVe97zngJH6ZX6VuNd73pXvPe97w2qXT/84Q8Ha/1pBSDU7D5ESwgqHPVMnos1YJM1PkrzAPtybNmngaxFn2FsA11L btsANK0AhI8AzLJfkoJUfISmSGFn0aVerULT7GsOfQWqrB3o1O c516hPiW/AadapzzphqEC0SIFyvo0fXQNXsy9zb/Nv5/g1D6ZCtvqJfD471apV rJO2rHMa3Xqm6tWvfW QtYKNAGbAs taAUwg2rVEyMePz7eePzkeO5vO8asAlZ3jtl3ZLC6X7wOWJ1 SFuxmgGpewlVlcLULLugtT3TiquXW/FLi44DDm2rTAGcQxqwCugUiCKxCUazrQDRBrR2Y7Xpj51hHmAp gzU rgHXDHqzOgeaOhe6ClYFk8BLYWcGmcwFlsy1CTZdK8k30Bx/gKf7sZf75Rj3Ukcu/FgTzxofpXkAvzkW4Dm4gaFAUtZK9BmEYtNfH yA1SyJMw965uYhjnm/3A1IFaIiF6USlP06c9ZlDNBjVVgIKAQaOtB3dQJGfZACRn2RxJ oXH6Gs8VawIiukrhWyxLYQtlPlSWUmEHHxFYSt3MaPbt5VqwBU hpBVCURFTyywVr06QWsBss37wvWUCtb0oK8CMUv ClaFoEDOCjd7laroHF3Qil5AmuPUIQWr5nYvbPplW4GnAM4y6g Or0BW46UOsml6oQNAKQitgzWuhKTqB52JDR7VzwKl6wSkSf6S6 HK OOOK7tqrj1vgeAAV CkO789w3FRuQcyDoih968wBYXQNMhaRK qoyqH4VrApfiSOmQthaoYrNXqyAz74GjgIwmWeYCUjFR6lvBrD YGerwUSc0ZS0gNQe6PDdGX/2Rzvt4sFSqQC2QtKPDjj77EQdAZQhT xIsBXwKU4Wk DJv45oHXZUcCcKaJ szbBXYlvyp6rQv3fLPfFADWZUVeFbIygOr1OMLXBW06pehK1Wp rBnE1b3ot9obAlarVLuy5hsZTz79bHx59BYFTE5/5PHaf3TpEaWnKr1PgZSvvfav8vudHqsAzAw6hZ/CzGwTdtIOgFeO1ab/sHXGx4Zb7dIDoOlBWfoOSi0HgKLmY2/nQlck/jvtdWi88OJLsdPeh5VqVf1oBWDV6qeWqf1UAZwZogpZs zOv7DK2Hj4kRlx/4OPlHZKgFV8dphySBx65EklH7pnZz4fO045tABT4OgyK29YKml 32uuw6nvUSQXIrr7epOKLnjM/ 9ysGLbOhFht7fFFT17yMz7/lQ1qjr2/GztOOSwO 8FPSwXqsHXqfuRg/sSTz8TwdSeVeT3HYYHtuz/8aaliHbH tk3uQ4sfbaFWX2 bGL7OpHj2uedjpymH9QOVAEohpQATmCnIHGhujHHX/ 3W8p2As1iluv0OO7dVqffeV /Uxumpp5/pV7FawOqyK5cHWu2 z/cKPAWgCn2RnMFzsKfQlTkVq9mXeQtWBRXI7o9NdP7w7Pqh50fC 1rtMKSDv15ddETwciRzz8/JHsfmRAiXPoo01/gx1zvX17FkvYMJGHL7GA1N5AVeNRRLvftmfOT/KteOLTh/zug9 7M awTrv45z4nMucSvO5RqIzHrhK5Sq3 NM/lQda WKO7sSzz43tKYFefe02ljzmYM75HO7ludDrr49nyOucxxx BqzztXDGnLN7FuP1Mz6vifEc5lJ69pxXf79nrD2/cUryYjMPetcDAVVu62V0wSrVqV2w2q1SFarSc9Ez5evyPVR6Dt/PfEZ1 HDmfD3Oi57b/ps qi1QPWdGDLZKtQNUB532aCxy6qOx8CmPxH/9tI7P/frpGPrHWbHsFRWofuGSZ Pzv302lr7omfK5eIZ8Xt/XrOP86P1cPCc6rw1/hrqy/tra8V8njWthqlD1k2dPCMdCZ42PBU/fOkafuVk8fyMtAHoPqxKqPnnViFhv0x6sY3/yI92P dv7 6/tGwSXa2zeu402twoQvCIHGuzf1QtTC4xMlayshaTCzgHBJQA1Q U3mwE6H 5lfEMq69WkqWPM653F/HlzlPENYcqE3J1Id7zOfO4PPwbmfgWs/I32ynNfczxQ7I4NW1gUiChcboIqu6Js1IPFDH/5IqUpdYYUV4n3ve18LRYWj/44ErAo52VdQqiyQtDmj5/WMwlSrTrW3 gSHM5TVD13eu8ybSk4hJBAzg1X0rgvgbHqstlWpDZTFp/iV2 FrladxSK4vg1JtBYI2MerIzbzYhJ/IpC/vVwNA9TWeOP7/F4GssoBPbfm6qDLNVajCVUCvlay8T82DrMgDONVW9kqAtYWtPs SqaQuQKyOZA1p7ulolKkzNwLOC1ZNrtepjx8fsvx8Qz9wwuYDV F27ZOWbfPjBYXX70mLbyFLgquAWQml8da308Q14TI9gEYnYfPC XcFIIqiRGwomON1O6c K5NgJp9c648B5LiXx501VSuZtCaYSrvOTZ1ANcWXAJj5xdcrlA rXoGdAE3Ap1JgmqEodvT6YBOUKj0HPtgzXFWXc7tn9jWHwFMAO iSBVXQZoOrb9cl 2AYPHd6v8pW1MeRjnXVWo5bWAw1MVZfhaoGVJb6C0hZcNvATYJ iBZqkSTdWlXTCawSmxxgtZu/5UpgpS8cWuj8DVM5Gb/VkzMmQc3IJJgGgPjA7pVK2ytvo024SpXXjKugDUVOGKjrOU96U 5r9etnmuxQrQLPTmrOq5BPwFoXuurP2uAsddbr7VCWd8PcyLV5 fiqqxWrtddqf7DaVq6mh0xlCNqdU7kKTFUPCBWGCkmRQlJ1Qln WVqgKYvUlDxWrrvFlAC6JqXoqOmv1KXorUIWiwlTAqdDUNgBKf W0VoB 5gKPA1Job FwrT9UDTKsduFvnrPUjVwWs1VbmnWpTAGYGq0BO19j6GvCKzGA UHwZ6Rs6Dvlvpak5zmDfvkQFr0VNZ qVaZVpAbwNQrTzNVax9TZUqgNUxKEFV4Cr QFHgKVWm2IWqSAYwVOAqIMUPcKqNNXm6o5vLnD0oSnVorw9qBa W9HqvaAJx9pT1AhaTq0TmEqKyxq2c aGkeRlXHp5apFalWq1KVio41c0bdr7eeO/e1WHy5MQVC8nBnWgAAH4GpS620Xpkff rP4 V/vhJUrnbBJWt1gxL4VEcuwGfX1gWxW35971KtalzOyxx/b/NnTT5z5hj3Usf wMhXXunf6gyoii Qk0EFKFWozAWXzKkwtTpViV4Iqz/wFIA5Yr1tSjx2 7V 6asbFwAqFCUPYPOGm25v86AjpoWlex0Wl1x dVjpypmYU1nKHF9y/PWm29vb alCHbTUyPjCKhuV/YCtR58wtVSy2g6AHKUKtWkjQMwyK4 Ne 6fHjtMObRU NYq2lrtiS8xgEkApNBSUIm0DYDQVBtrY9SxZo4NuHrnnXcWsAp UtSJ1meVWKSB1jbU3iu8fdUwBq88//0ILXem1ClxdceURcfDhxxSASl73Q7ofcypTtQNb6bGqj37vEBj wI5Ufm90fq9muDZ0/WI0zFpkHD1TaaucpBVwed/rU OP//KVUUwr9sq9zcjt3T9bupez6oM x2CuQ6IEldfyQZs4LuGpO/XMebfirV4fMI/swd hDfM6hXol/nuPr 60NiV4/7AzWwzfeqjyU6oDv/yiO MnJ8b3jTor9j/hR0dFTFR/zeK3mQXo2fAayZx/PgJ9x2pHoHfqi9/zuoS8 fi7ZTzv DG3qlTkvuTwTZzBGH9aOnJM5I8M9z26s/vPqpcpt//MDVrtVqgBVxjPPPNOeLV H5/V6vCZ8sk79vPy9xmI//8nwtv/SR1Wg2tz230eV6umPRReofvLkh OTJz0cC504PRY8YXqpYF36t8/GMgDV3zR9W3kAVuf7zDk5r3DYs2SJ3bXXYJ4ss8 QrdeLT560VQBQu2PBs8bFgmeOiyGnbxmXXblevFEeViVYpVJ1Z Nx/2YjYdOved757BvdS332P8zn1MQZAaQVobg2gLsvsyxxgyXuG1K bealKhLUCS6lPsLZxsQKnwUj1SwMnc4T7kIK 5tCPxIR SNXnUaVePTTs6hrFIbPqSo/RF5fz8 8Yenf IxftcbOnfKt9vbPgrnfM5GKONtSPnZM4ocG8A CioFDwu8KEPF6DKrfv/DkQdKLZUrAJxmzYApao0AU BKHYhqD4DAVL9ha sc1yOcc9sFzoWKJlgJHBSsOk8S PQGSvszH7OBbGscyxzdfq61i/HYhOk6qcOOOq8a2MtWLUitcgEWst 6Xzt/tkHu6OBqeQtcBX9WwBWAB5Qr0DA5rZ/1hlyMmcANwWcW39ji4jHT4x47CcRjx0bz9 yVzxzw3a9itV5gNWhI4GE/YEqOQWr7oUUsCLdX12xe9s952qqT4fMA5oKRJH4DF6eSspawYo 0DrtgFUiqT47XX0ksc32YMwSlvLcCU6WVqrXVQu1vq79QVTAJv GQIJ7vgUj3 DHyzj3p02Ze1Az3DPY3Xjh67ubPeeba5p/laW1NNCvhkDG6qVAWq6pFCUXUZtDrPMvsZa3VrP7 mCnVRAGwzB6gKVbuyW7GagWiGnc6FoABOe4sKQLMNf2BjN67qe z1UWRNXB5C4Qlahq/HFr4GogsMMF4GejiHkS71SqTzNkBQbPuj1wy5kXZzq0yaHflav ZoDq9XFm9cgCM5tr8tyeWSnwRKLjWtSxznps2o0fnCAttpyj28 e1lwswW8Eq/VVLpSrVoc3Dq5BCT6WgtILI2uNUm7ATiU7JnAEAVUeePNcfQNq Fp6y15zh0LVAtVbbsWYcQVTCKdABGKxytla7oha36Y68QtBdXA WmFpgLSgQBq14YPQyDb2jstAASiQEygpmDTeZb46CdQtao1 zknt/Mcaw5l1wd9jsUuXM2VqUDSQUsPK9WoglarVl0PSpWtfamiFX2G oNjywKZPC0dTL1Zs2nOcc3OzLrmWpmq23vYvBBWA9jWwFLtAtf ZErbBUv0FNdav 5iHGubbqW4FqtVeQmqtXBaxI9PipK9C1eSAUoNExqNEJKFkLSd EJMBf5HECy9jhFGoeddbYZp9Rf2d3DeHMSx8g59RG6mks/c7on57LPanmQVXngVe2lKiQVmgpShZ7qAZvZl7VglepSwSt6Br C1Vo1OLEAUO7CSW/T1IXeb5ykqTCf2A6vYBa3G9HLUB1QBTwGlVKdapSoYtQerrQME rUiqU/FHCl6t9jymAbM mAog2R1CS/S5UtQcSuP0Qf7ukksjV6oKV61KRZ58ypmF zHP9i8MXTW d Sx/YCqZ3Avz YZkLnHKn74lIdX8cOz/HhvYCNzdPzA1OaPU2S2Zb3 /jhVZh/jzYGPP3Czzlikes6lXt1b2fFx5Fhi8jW6NhcxnAkf/cyDjwMf9KyduzYOad7sl dAphyf5zk253Qfz U6A0Ft5EAvpGDt0Md49mafLvjK16GvZ8OWz5xzOvfsxOQ9jEOa b6D8xmPTV kexHvunMt8 rk2HonO6 hKcym1e9u/Varz 2CqtwKqQFXGQOfJ52buOsus57wMr09bfi8XKw nGqCPaue2fypUF6ZC9eRHGqD6cAGqnzh enziJw/Fx497KD5 7EMx OzH47MXPh2foV/reU 2n2n3DJ7Z82n3zFnqy7nVq2Nd5quMiiFf3yAWPGVcFJAKTG3GJ 84cF4wx52wac24c0z6oqlaqjowZV42IzcZZEVrfV87Dfvm9ynu ybz6zc32Mq2fm 8VnAczrAVLn5W z0eMHYEQao6w5e8CTfPohAZT2Si0xTQsA9fRYFYaiYwAvHayxA 1QFtOZHl/1zvODUPANJfNC7B2uqWNkPvecylveT4efr 8raf8eU6Pw86vtdPxv12rpr45HY2IM5soWVqVpVMFmrNyeX2/RpBTAQFP3/QidYdb8WfDag1XWWzF0LWYWk2sjnPF9TgYmpdUC2lZzp1nohZ4 GSjV5dCxmbCtLsw9zR jVVqMUvV53m FQd293HOKtQtbsPMtuwC1w9g3ZjeC/QFb1wFJnO1wJSe7PqlypWbQlQAGvTAqDfvGkFUHI11arMrU4Vs CKtWq2yV0kK/BSArrXp2HjiliMLVI1Hj4l99h0fy40aFSuusWYsN2JkLDdyVAw dPTqWH71GGSusMSZWGLNmLMl/1GygKUDVh1aZW3DrGl8Ga2yCVe1Fpp6oglGg6JDmlvxSMdrAT3 QCU BnrjAl1nhs ioFpsSQ03j1A60BqQJTpO8zc6tUlUJXZdE3t9sLKoGYwkqBprB UCcRkUHGqP2vitJlPndAUaX7nrrNk7jqfQz3SPfVTV29hr9WpA E AKBIYihycWgJoy3p1yDyyD3OHPosOHV5u QeUClKzVG /1RawZgBIVWfnAVUZbGYbMDEDVddIY4CM OinHh HAJW18wIjU373LfrmdnpgInCxAs/aCsD5kAaaIhmDG5CKBJ6iU2rLvoDVeenpsQpQziDVa6nXUKEoZ y3nbitqe7f1c 569l5lqeBU20Cyd83NHkOBwb0HWAlQjc0QFmhawGkDVmkFAFzt xTTAlSrS5est/YJQgKag07lrwWcPwNZb IWlSnMpu3rzKfFjmL vAbPEMYC2QlGrTQGYDGFrrTqtFaf4ZLjqHB/zKI1nXUcPklqRWvfpVaeiR0d7AOcVzPaqVVn3dYCnYFO9wBOZB 376GIPUB5t2dVnqa UqNnV53rWXvZpWAABTq1GRAlR12m0JMKjppaqf r4EUvERhDp3bcWqFazq9SOPcypanReY2uQtMamqFIAKCFX2pdv 8BaSA1XnpbRGA3UGcA92gAnJHhQ tsmq1glt8e1WsQFTWGaxqF1AqBaMAyUFNL1PgJfMuvGSNnzCTW OOzL7H6GOMt/VmvDenAbrxnYA/mXWkuJXZgqmty2gpASIkUlioBqgwqT7EDN4Ws2oSt3MLPLfSAV WwZrlIBCrAUnhbfAjInFZ169sCXqlR0QFD6tgJmS8uBR2cUuIp NWAsMBaZmUErvVPYDphZQesU1pZIVn24FK7pyvsurTwtimwrQ1 j9BU0BkBpYZlGaAaTVo1uU59oMO 1GpPM0gtQtQTzrljBas6gdgLRWr3/txC1bJxxCqClk9n2fOrQD0KWA1/4Dlh6k/LvmBWX/M94cN/AhFn2ECa32V/lhF5pzkZQjB9EdmP9ba8CUPI//o9gzuZU79jHdP10hjvE7W6s1rnL7YtSmNM497GIOfc6T WRKLX441Bptxnse99c/6vJ x PHeziunMfi5V/Z1v2zTrvQMXYndc5oHnzz3nMh8BnO5b45xrr/S8xiTvxP6 F7gQx6kNqTnU9c9H t/F6hy63 uUgWo8pRwhufK5/BcXhfnVsfcQUyO8/qy3hxUqXLb/6I8nKpz2z99VBc 9ZF6238CqgudMD0WTED1Y8c GB/98YPx0aMfjP/80QPxiZ9MLw 8WuxnM8o52Cv/XXsOPxevAZn9WGub37//xb 2bix86Cax4MlbF5j68TO3jjLO2CquuHL9Fqq ftPI4EFVV5yxeqy/ae87x375vfes6Jhj5/1krsTmOZHOK/jEj7 7HlxlDqiskv2qrULNCnjRqS QtLPGF71VpQJQ9G ClE1VqQ vauFlgqvGtAB1gP0Eo0JVQavSvF2JXbDKPtrz3NxIfP0u8976e aDLf7fO82eR45zzeZhDXypjtZOHuTZkAYmpErSs04OdtP//DVbdBxgqEM3AtNU1la0Zog4Eh83X5mgeypUhKmD8btF3AAAgAE lEQVQPP4b5S1y5rZ0eoL0HVAkihZBCTCR ypIzQVX0Vq0Sa1z2yzlLBbFQswGxBXJ2oK45sZHL3OUcqYIVve dzb9bqPUdbccreze3 2JgrS57m1n9v Reetn5Up/KeNFWqAlclD62qe9Yeq4A YR8gr/ 6f2/VDDMBnOtstkH89YoD4/XpP4hd9tiqrSodvMKwFoYSk Forj5VLzjFV3CabdqV Rxlnm7jF4wOSbf353mGn/hmsKoNXY5xrr8SvxyTYSs ANJFlx9WZAasvM sfb FrAJV5f/T3tnF2npVZbj3CsREDd2rZ 8WsLQ9/UW0tLSn7aE1VGMDSLmQloIBLRog/BWNFqK0hiIWIsFbf4jxwlsNeqMmXGjihRISo/xYMDGQICFR7z/zjDGf73v3PGs1JRYL5JhMx5xjvGPMudbap8l6GGt FZ/uWE1YmRCTuWBV0DlbAadwlftP0QhQscbUGndfNA73Nw LPv15huN4qBQQVcAKABWqCkdZA0Sx5AlJWavVoiOOzZrm2LWqH nvZjbx24DmAmL8DunyBwTzAq7tXBYPCQGEmNn/2LxzF7xCUJvAk5lpLrjlY9lInRNUSy7rOzQESHnPnaN2D2mDSn 8a37a5P4CrrkwFUE5Ayz7VdqEJWchj4Galljs6HV3EuRr6PAlf OWP74ST5nB2JiBZ5afdhDA61g1Tpoc5510GZ9Yw1TeR8apHY sLm7S7UCUAGn96eytnuVn obF4ACPVvTXaf49QlNsfiwAtn0MZ HYHWDnULPtgJS4SqAE60AFQtcFcJaRz/5zB0NV4Wy/eCr7FblzlQ7U7s7tddCVQGra6xgVXiJ3QVoZc0AZmoTeh5dc/vahVrAM 5iVY9NHWtjXg9ATfZlOBeyYu2ErVhcByAYFZTOINW1FtBpDnYX D8IilgC0YuMeVX/yL0hVh0af rTqBLLEAJ0JPXMNACUmZFWHn5Fa5sBPwOrsd21OA9TuRBWcAku zIxW/g1jq9oFVAKRg9Ch 3p/zhJ9oyUlw6TpznKvXmmdOwlY1dMYapw5zY9iCpQOyZj38xoGrr PV5xyqgModgNaFrztGyFq5yjYAdq0BT8oldd trlq8MGIpeP8AUeMqaQT3A6VNf/Y8BRPs6AvyAUf6Pqww /89fKLBKDjWIAVV9kBVXANR BXGBuwOsfqZ1rAWl5F1362tP6Y u6v2Aq/x8Huionrldq8JLrDriCTa9HgCoKYh1LszEvvP9j9VdqQVMr795 7Uj9kz/9s XBtzy8vPeRR sqgK989d 3qwBG5 od5 9d3vXIb5 6CoCaWZ8zCVS1gNV8DcxXsMqXT BFfsHkyyhfMhl wWWe8IA1OX5xnXOEJ m3HtaR Z6BfZhrzWPNXNiiP2upwTKsj0af584Y83mkLvfAnzHmxLVzHWL 40lpPmzmeU595rH1NGRM0eCb0zNW6RjfvZ2308/Accx3XnMH8nM9x98RmzNeTNYyb4 vAry/11ECjz7lr87LuoZz8d0D XMuahzpUuU VB1M93cOpDgHVr3/96wvDPXzd/jvCz8jXodb3nlie2Zy0vh8v sTn6uFUl/3B9mCqfT/7/xF 9r8C1aeqQ/WHPvFvyw8BVJ/88vKC3/3S8vzf dLyvI9 cXneE19cfvAjX1gu/f2n1v/xxLN5hn1rzpyfia9D6 v07If /V9x2/nl8tffu ze/rPLj3749csPf/z 5Vc /drlm589v3z5L 5c/vrTdy2P//r55b433Lm89LYN3FmfM TwXHlmz5kx33OtcFQrIE0rENWqxfI6GfrM61iDWSEnMcGpkBRI yXyFpWONTrhpvmAT/TzIdwhR0RQADTg715rj7onNGHmsPYPrfG/3/TcrPwO0 d8/52r8bLHWPZTDez4DSkGjABILdKSr9NnoTt1X4wee/4K1c7aA4YCdAk/PUtATQBrgN8/v2dMKTMkRwDa8bKiKz3pr/QFKE3gWsAQ0Ah6HxVf N40HaAVkzZhzteb7c/6CnAOO6hN kiNsNd96qfGs Bpcdvcq/gKjA9Yaq9chwI3Y6o uVHLmGitIDYgqTF3BqrF6XwDQMQZ4BaTSmcpIqCrYbH93jQo2B adA0OvueNXyxOO/sPz8Q69ZrvjJrbuUGDohqPVYMyc DzpSHe6Fxi5WfadqcY/pzRcCUoAnIyEoIJR1wlDj6k9Gl6s6/QLYhK45t6Z5WAEp1m7VnPPe6ue9z7mAEivU1BoTYLLO7tTZD0A VeqLdly8c9V5Va7Bn6jOfGHlq99k88zF3oY5OWuZC1JMBRoWjr gGgwtDUkqvGHOFp o1hHUDTM NBVVjBKnPgqj50p2DrAJ5CTCGocBPLECQKR/EBEBMymqtPmzo06gCrjNadW7tWE7haAzhYeeOhTrUeP5MHJDqO 41oAIKvgFT/g1Dig1LkxHlrFPMEqc7XkA1ABrJ4r4SpzYOU8PJvAk7OjcQ0Ex ZcwVJiaPjSOzFWbNYyr7/1Od672dQDdHQoQFXTmHMjZsLSvChCs6t X0x2l24Ot1JijFbBq2YeYg3VeKVD 0WWKH4AJDBWUYu04FbYKT71X1TiQNfXWIA6gJU8gus/atSpYZc2Dq8zrc3XHKvmASobgVODJeheQU42wM0EnPkfq1GYdf OyBT6vOvYWt rHO1WCFpbsBS1kzWNuxasx1WkDqbnSqAkAFpPgzxlxAqsY8rL6 0zHOkXki7Gx2mwFPnAFXnWGKC06MAq8yFpWhYoxPEWsPaxLex3 aNKja7TXaqAVteC1VOwNUClYFIIuYLIAU FmviZu8484CdAU6hpLfVYQWvOrWke1rqpy3l20pJvXWtpT9WMr lWhKvAzu1NnPwATqDlDVnR2odqx6r2q3INKHNBKHgD1X7/4VD3IijUxACx3nKp137Tk01kKUPUe1l9 72MDzJ5frrn5vqjBXrwPdL3 0UIHq12twFigrveqcg8rXat2vD75qT ufewsrQ5WulnHw6kSXAIqE5YKMbUCTiGmsFU/9v6H3rO87v43rkCVTlTGP33u8wWU X88yOqee1 zeLeqEPbn3vDg8roH3rVeP8BZPI/z byc2asABK3YS/ILJ/Nc86VUiIG/v SfBljqE0aps17GqKnfOda9nLumFl ABUt KSbu3syN40s9a89jTu7vPvqwqcv98LOetalnznBP6 nb50eTfuauteR7Fm3mWR8fcWu4v3USOJCjPl X76XxzEE/j/lsxtkzz2o9z4cODRYfI/cypo5zUYPh67GmfrVqWDs8CzHPQB0Ga3TW0R7yk/MP//i5hafQMYCpzwZQ/drXvrZ89u/ /tRZPBfWc3su174fudbHayGX9y8/W97rrM081 RRQ7/13Nu6WOrqV2dexsyZ93EvrIM6DOp6bubGrcHaOD71L KBSefuXl581z3L2fPnl5fdfddy0/nzy3V3nl ufOX2WbOHZ7Wm69yPfVgbU4tfn2fr98C/qe4 FU4CRhOSMt/0PXetJQeYmbbz if6wEjq40O37jV fi/IFL4mBBWkFvC8hfeS94PPoc ZOQlHnVOLGlr97KkfH3EsPkGq1jNUJ2ldmTBg6/h74P3lveD99zNw7ufC2s9CjZ8Hlr93c/zb93PzvzvGCzgO6LiCxQEviQEmsZdfeXXBVQDrszmAqi 59oYVbgo5haCCU9eeJ9erbwBXQKSAlnoFE9/MPaA8bKk7VH2tWgEs66o3AGrCTKBjQc7RPVpAdEDYFYBOnaVzP jXME2KuUPTBt63drSt8jW5Y91/BaujxZV017us991glO0tRauFhgFTI9u1Fivnaj4okt1nx wet9DD7duzAWqWgAfMFP4KcxMuMkcQCr0vJL/sZx/b MeVqzwlbk1BKnCVq8BMJ45atKiW89WP6XfHq4FEAV0Cjix BJ06sPPHavCUjXEmdN5mjHn1nYftMwzHw2AFIAqRK04QHc8oKr f446n7pR/ANDqbh1doEBMAekhiCkEVcdaODrHEnoa05JPHMterq2Va33mAm cFtPgAu9SoeEDOk g0TYDKnNjxgK pqwdODb86oWnGzEm4WjXtgh1dqQJUoSodq8DWMwO AgZZYxl2qgIvAYS5FqxWTnSvmktcYCo0dZ1QFb3Q1Lg15rV7Wg 9AiK/8AVfxAxEFqCf1U/8NqOo/DmCa4FRoSpw5 cJU18Z4LXatMve1AVsZvhbPDvDkfNx7egiQEicG NTi83XpV4cVyqrRhz/34n0h1jrek/N1BQCdq9WdCjStM3anqWBTeIoVcmIBpGgYzIn36CsA0BjXClVd a7OTFY21cz/nqW1gyf7bw6sEpMYaevbP/I1p0eTVAK7JQdPrvlagfdRpQAo4ZRQove6O9af/xgWwrrF9lu5YrXpxj6lwFAvk3I0OVmCmMUBnxtLvHMswL9f4qC ugZW5ciMraOL7U020qWAWWZheq8JT47HcNLE3YyXofCNWndr4C AP8KSgOy4ic39auOTtMCwN29ejSAqRYYmoAV0Ck8FYQKTBuC3r HC113AWuox0DK8BkBgeulVdMB2l rakXq2rwSwY9X7VgtCEhudnawTZAoqE0rqQ5udpGqsBfCkFkNA mrWdG8t89zCfvYg76twBdlNHrmutexCjc9V7VqtrdepYFYICNh Ok6heIGsMvWKVzlTwAKCAUDXEsfh5gxQOnrIX/yU8BP/9l9VkfyOsDsKhHRytg9uF3/2bVSCBqZ6kAlRhzwOk3/vNbdX8qd69 45vfKp8AVR0QljlwF83tr37TcsdPv7ly3w58HVcBaAGXAFMBpm uhqt2twlfimWv85NqfWh574veWW8/ds3ak5j2q/vQ/LfFbb79nefyjn1zItzb1cz/8wlNi7g9YzTW6S/gi2V/eT4M7/H5JzS nzP3yOYMF6ujzC uc617GXc8698ev1rOag9 zqCfm3C/LqWNOTWPua07uZQw7xxPkqLO2Vj9nmvdT435omedrM4bN/dFSL/WZr15rLK376GM967M eaOcN8z6cOP0P/nGvcOli1xjwT1pj1ef9Thz9fkzlYhvunJs/HfN8Z3MOY52BNjHNY0z2shfW88/lYW0u9dVxnvfn1uj/aHPgdcx387qkmz2UM6xxd1mduPGPMfZ9z3znX1 j rmed 2ctfOjNoYZnUU/Muf/mUsecmsbc1xzP5fpQ/Jn9 xeo8u//3Np5KrDUJsTs19ZAE78D8KgeC wkBkAVkrrGln5YgWZaQas 6gg98bmv9a3nWnhqPnHm6pi7VuOeQlb91rJG5fLfm7ouof9d8n nxmfi5 Tnj4zPDP3/O vzM87Mlz3rO/btgDWzMUaDRn9sPEEkcoCjAXOFjxGcAutaMWvgy13X6ClyOMwk 711pxVnIccx38nCf9gtiqNWKlCd26j52c46f4CSeZAzD1CSYLO poX8NR4Qs9TWrtgA9ACVVfYKlgdZxG4Vr2RywOqqMleANECyQN GnNPAarncj3Hq uU1/qWt28PpvL1CVYDpgJVgak/88BbV8BaoFWN3arA1wCsgLscDS77gVaATLtOE6wCOxOushZ4Mh eUYp8uT531WFMn18yzpvucDLAq9GQ9A88ZhLJmqDVXMIo1VvV/4s4LICt dJmrL tUrQFXBaxCVLtTXaet2ARQAZKASgEmkDLnxGcAik8/MdeZi491 thHLXsQc53WPOOuzXFP/YLYkwFMtcfRfYovBzGGcJQYcyGs64ybP0NX1/7MX7sCVPYeVwPgA7Qy0BVoHYBQSAgUdC4sBG4KEgWdxoSJ5ghI XR KJ7htTV8dwNw9zOVMQMPjqWOTNfCwAWL/XF6QCiDNkTD1uDpLb6t4glX0wlT0rDPP14TN9yTPXCDUTt5xvg SmnLVhZgNP55U3ACuvC795ajLXeL4n1jDW70tD1I4BZfsqgA2y 8r4BFXm9fSUA8BNgWr4BT4GcglThKFYgyhxNrlNnzDhr4nSeJj jNufXRAjyJAT8FoPhc22ma6/Z1Tr ezp2vBDAHa0drw1PWGxRl7jUA lkLYPs8fVbnXafBp0Bzt dOVIAmEFTYiXVuHlZ4atx1apizhz61 NCbg9 zqCfmnAdUCVN3ANLRsYrPmHCVmFqg6lF2s477UIWggNCT68 vgBW/sbT6gaOXXn37KUBLDbU5T8CKX9h5FF2ou2sakBJLsNrrDa6ynv PwkS9oZT7nta/Baeuog86HZHXXqlAVO4NVAeRRgNWEkcYBkw61xtATwxrD4pshK 37rk28OlmGd1KCzLnM0ufYcGTOOFj/nqL0AvryWOmt3jgI0BaACUXz68bkGkgpH8QlWufuU9Z Pn/CvbZfL0g f szfFHTNOv7c/5T2L/ 2av7Xf/9Publr1WsG0ANa zz94Cq6UOf/o9sUYPqxT/7hGiIP36E9iaHx/3h4VYLLGaYSE2A6F1oCNdGbgx fAz2xW 554/K X/3Qcv3LXrnC1epOvf7mdX11zG94 W11RQDwN/dy/zyPcUEuaztWmaPFXuKXT75U sUzv4ji50ussf7ivwEj87DABr6UolVnXsbMmfdxL6yDOgzrksP cuDVYJ xAk2vPg84zZS7x2e869yM/z5I11Hs290wNvn1 NOlPnX73Tpt5 NHi44zWcH/rCCc8p/p8Xb53aIhnDut55JmyDnuyto7W81Enz4w/9zKmjnNRg HrsaZ tWryrJ6FmGegDoM1WutoD/ndnxw0DHJyP ez1tr6zbMG/jyLcywa4thcW8s4a33W5/3Lz/biv//tb4n30uH75fvr54X1fU9t6tX2e89nxB5CVv7e Rs77W8out23un12/g8GnV/gUoA5agg7AZLMBavMa69vo2tVoPqcd62Of0/CVd9f3hfefz8D534urNWq8fPA8vdujn/7fo7 d4f4ChOBluNhUad80bW6AsuAkcJNbcJX4Sb19DNf6wx/rQc0da6m8jzXuAt2rRXr1TfqA2gZ1ivY D3StSr0FKIKTYWf9bq8huBZ6lpdf9ovPH2mXasDqJ6CqMP3TLp W6VS1W1XbnZPfXteqoDVhanagClEBo8JTgOmz0rU6Ok1PAq4KW fEl8BSs4v//7FpNeO1P/hOoMj/lH2AUmJkQFUA5Q0vhJXbWCkP1s0ZnDUGoOmKpIY7WHNbWwu9an 7kXdK3eOLpW42f/AlGtwFR4CiQ9DrCqLjtTBabEGBkjX79zgarQNNd2rQJSGQLCBI LME3aiybVdmOYIUFkziOsTjLrO/dDu71rd7mTNmsyr3oCq7NPwtKHqcfkvhKpohKwJTwWlWmHq8bh CIMEqc9fEmfNannHX6gCknDE7SfvM28/6WSdEBYKqAY4KTNVh8W3gtDtT8TFyLzX87B9wugHVBq4FYQdsF YQCMgGRrLGsHYJRoWfD1n6oFDF01tEe8idERWNt90orVD0e96E KQ/1Jv1BU2DrDU4Bpai7sWu0uVTTUAJY66Dy1C/WZd602lD3VtTrgqeBTcKrNztSEn8QzRj4 87T4zROqshaWmrOboKvaU12r14wu1z0Pr7IbFStY/a7uWo2f/QtKtQ1Ft2sBAKECVeaudwFTvTIAH0M9NZkDSv/PXasDmBZ0DLiakDKBp1ATcPm91LXKQ6s4e3WtDlAKJJ2H0BR/AlX9gNGM4WedwDQ1xLkmgHtS Sk/a2sJcdNnbnat4rvt1Q9UjbOvuG/9CT dpgBR7dy1Soz7VY1rz5y9e/WTYw3iFRsPsBI JogUYgpNc40vO0WZG7cG64SdD/3Sry3veeQ3qhOV7tRDXau33H738t4PPLq89R0fXKGqNbGM3I99 8izEE6yae0mCF754 oWeL5cAGL98 mXVL7Z8GfUL674axokJw8x1rYa9rO XXHzG0zpP/XyO1LCn50s/8/SnTj91PZs284ijxUfcGu5jHb we071vkbWCbtYZw7recxnM86eeVZ0xDwf8zwz/tzLmDo/K19rvoac 1oz333VeQY0DNZojGsP d3DuujIYT2PWWtt/eZZA3 exTkWDXHP5dpaudZnfd6//Gznf0 eWz3WsxCznnunjrr61VkvY YQc45lmJdrfNSlxnxeY9Y6VMM4euqosy5rNfhc42P4uvRrzdm3 9rWkBt8 P5r0p04/e3g2beYRR4uPuDXcv vw7 vCblUeaMXYQObdK4DFV/egTg QUosFzNrhiTUGSNVvZyi2NKMrtWDl8OHPn/oLZqnHHMBaHaQD2jq3NmvmdqNaG5/7muMZ0DBYZ51Vx0P2gMEDoGp9n3nf btk LngyzFr5xrmWcPPTJ3g8bsCZE5w17NVF uAqwJUYoyMCW3N085g17XQlhozeK1Y/KwfqDl3nbIGghrrs2wPvHKtRlAqOC1/7KHOuCB1XnsO9e6vv7pNByBFo9 5ay35vP601Cgwap3x0Kp nx7u2OhGFaDu61ZF37X7ftXqgKV7dXSuNvw8/QCrDQJu96FmN6kdpXaPzh2lQlatMDVBqzFrAVjZI8GsMFa/WjWsa0xdqMJUgGp1jo4HWdllqkWXXa36yUkwi861Xa/a1BYYfTngsq8HEJxmhyrvbYPrvgrAuRriBTK5UgBwWXfC9j2n3 xbIzJ/fj67UhKYAUGAoPoZgtPYOuIoOSKpfnXkZE6rO 7gXFsDJAIgyjm86VzAUiCg4xRrTZ475ro2jB6rqty5rNWfGz/uBpg58zO1M1eorYIl PFiKtfB09u3zo0l/Ac9xF6t agpVtZnnnvj6feqf ru/dYCFgkYssLC7Mhsusr7ix89H5yrgse9LBYgCT eBX7iKNV7wNB5eZT4dusTqzMPiYyRo9ezofK3ZQeqc15FzX9MG Qhu88trVMSfu8H0xrj3k9 f/QFY0DHJ8mNVpkNlgFZ/AU9AqMM0Y4JN1xpiraTDa4JV6rBlocq3PXDpaGV3n3Pj5/QZJ7TAVmmIBovoFr8DShKvotjtR yf71kC3xeh47asA7D7VCk2xDmEs 1Hj6Gzf1SoMTcgp0NwHQ4WlxACeaM11rUZQKjjF4jOe1rnnybX nWH1ne0 vAkiQyjz9zF1rq7N1XAVwNCxdpMR3o0uVDlN8xJm7Jm736b5uV fSM6kql5uiAJQ9fws GnVv3KuvdNXTd9kOqsGoAqfrVYfEJWbX4GLlXx7ZuVQCr1wAQc 263qtcFGFvzB1gFlNr5yRyY6mBt56ca7CE/eQlmrU2Necxa6 vPOszx51mcYz235wKiomcAVnNtx ohkNkPhmpgmvBVPRYgaixhqaBVCyQForJWZ17GrG2e1r2wDoAo A3AKDH3hldTfQKsxfUdXsXdDVOaujROjDkCycq 8swAoayGk4JK1Q3iZOmP49FuDtVBW3633PFA/73/d/Q/UA61e/oo7l2tvvGXB8qAq7lR97IlPLufufehUJ6x1qOnZtNTOOPNHPvh k6Zgz0FwC9BAI KWSL6h 8fQLpzY16PA3QOgcdVhjzrXqWbuPtfxyjN8vvfrI058 5nkuQc6h2ujZO 08J1cN 3IWrD7j 3zUynrkqGOea3X60OVrybgafWgZrB1zfXNy/3xfzNOan5ZY7kNMvWfVl5Yc3yf91mHtoFbOPZ85xOc6GfO1aa1 nHtbh/vyNWEObenS Nuv6d4Wev4esad2s4evAR46vwXXuq0/rXua4xs7nMgfLOfIs7mEd1g501DPHutRhnnWzjjHj7uce skh5n5a9aznWuQy8H9//PvvztQElkJLAekGRfuzAzgWdNwDVvu922pSVyCJ3Wr1T/sBlLX3gKoz7MzczLcOFn/ukzB0PevQGcMmPNWPj3qsHblmvn7uAVfz35t/M1gGf0f zfm3o7VWapn7N8hcLXP1wkV/Kr/CytH5WVBsdJOiLf1Yrx2p/rQ ulGFmljnAE3hp7bgYwBV1w0lgX1vqz2toZ3Poh898xxoqbfmcF 7PHN23nqmApj 9FywGoASQCjWxAkvnWsEla6EqtWttZ6jgcYBN4pWnf isVXWGtt jDYpeUDv2yj1zXqA04DBXBxQoHb7 /AdknXz9Po17VwGlwlh0Y6y1Bkj1GgDuWqU28A ox9iAKg RatApzASECjgFnsYEnGgSmApeM8 5OWmJ5T7E1Atn9aUl52RAUkFpAk8haMJR5uTow qb9caoSUybudZKLe9t3dda99b2 yxs9R7WAql0z9bVBg1dee FlNxPWkBygFDBJj5gZ1pzhKCuBZ2s9Wn96b85rgWm AWw5mDx5VncwzqCVyw66plzPH7ifxLXAgg/talBhx94ao46rDHnWvWsqVe546f9dqqeuencchkPh/JOVfYaD7HKn/FXh sAoMJPOlUBg66FhFiHAFE7a8g1BiC97Ibb1q5WtHatEmvdudW3 bw91QkW6UYWQ6cMPKBWaCkZPBlwtODpgK3PX6FKLP3NcczbeP1 7fvuHZy44uW AlZxR8JlQVcOpLS46QVL91WDsajm5XC2zAdIO3XYfOVs6Btm2f 7a5aA16Fo9qEqsBOO1kvv n8BVohaev63lWhKfUApALT3bW3rRA2IWvWyL3Jr07S6DwVlAJE haJaoCZzgSrnZo3FV7VuAOxukJa4YJQ5Q4jadfpaAHwMtOxjjn WBrMyx5pcdP9HfTR2jAk38Qk0sg5hzrXrWcy1hLf6ja/j5/HYlAHn61VkLv1rB7S5 zp9Q1Z/8p53nQE9zAKnA0QKu4yf8xAGgCVL1AUcZxLXqBKmujVsLP3WOB jTdjY7SDZx2dyprrgHIqwBS24CzYSzzXGdtcnL0Ptv9qQJU8vd BVa4A8JoAIavQssDjgKeCSnzG8enPOQBTDZaBLzXmEaMma23mW ss67s9P K2hdR9rksuwrtcPoH/hS8/1ucb aICsAEo7UrX4gJlCUNcJOPVpAaPMzXEtMMUvgDUHi ruxokAABANSURBVE/Imn7rsKcDHdCzcxrSogOOAlaxAlItfmPGBav41WEZxJwDHBNMM hdYCkqxAs0X/tgdp JAS/T41eFTby06V/Udn71nef2b3r28430fXh79rY8tj33k48uHHntyeecjj9eDqrxT FT3nsS61XLMHewpNre1rAaymj/kl YXUuV82XfPFlS iQBi/xBJzEMsc/YIT4gxzredavZr0M1evLq3xtMSppY6Yc87J0JeWHGP6rcPaQa2 c 9rNIT7XyZivU2s987AO98/3Pmu5NzrmDOuSY 0EE8Stm3tayxzW7oV17tlcY93LHNdYfAzPZX3sfBZrWoe1Ay31 zLEudZhn3axjzDj55qjLPZxr1bOea1HHWkIZfeida/PM HyfjLOXGuZ bvhYzzXxe86soY44fjVYa2XMXOO5xsfenJW5Ma1ndq21FvE8u/XmWmrSz1y9ddMaT0ucWuqIOec1M/SlJceYfuuwdlAr5/vex 5G9d8M /F3wmfB54h/AM/hN55AtbW8Dq816Rpq8aMXfAo5rW 3KQAzu1LtGCWvQGbcj6qPPaiHxVd7jrkaYSn2JaOztc4fa/yei30zp qO7tW5Zv3d13uz/beQ9zz/RtD4b07LZ PngU2NfuoYS72fK3YGkBtc7DtK13XA1IJtgklhqnFtwstxRyu1 HAVoh4Z5A7y joD1CkrNCWCaNVZdAFJfk1BWiLpqPfP0GoizN8Ay4WMBxACerr WljXtRzcUCRF2r15d 5urVpTWelvgKXAOi4uf9ZKBnnZYcY/rXOgFFa3/X0dWaHbH9uQ2QOuBqdaN6RYCwNbpUiVfeg7 4QlWvAXjxK15VgBWgKbxkLiQtiDl zi9EJUf93JWaoNQaWnNYuxfWOXE1WjtbTwpE9lUCwEz8 Bj7wCc huBTAFt1xt2rAlV0AFFzrEsuc6z5WvzZsYqffEBq QOuCrEF2logq6AbQAnATJjJHD w9VDcHOKpEZgaB3KqYS7AxcdaUKoev7BUX rcSw3WWhkDbjISdrrGZ cpc7VaYscDkOozFz9xhrnWc40WoIrmZHStClhdz1cECACBmvMg ZrcocwEpc2GivrTkCFT1W4e1w5pqgKz9 reHac11Sut1AAOqbnC1weVxdKEyZ3gdQHe0AhS7g9W4ABZwKpA Vol5BB 7QZ1dqxePeWUGrlrPzGoWiM/icAesxD YqINwPsco1fuowgKrErNdQtDtY55rujb7HdhUAAJVRdccDqYSY AlUtfmNCUeEqfnVYBpDUudYuVNZzLWoKU4Gth KtaVDa0LLB5 UDoApCgZwCTrpVj85S05/3byBVPVrgqoAVPzUaiHaegBQfw3tV875VO1Y7znvG bZOVyEsMFSoqRV4utYKTokzzMXmWr0 dfiZq1eX1nha4tQCls7AdDfdtSo8tYOVOHP9dqeuvoClglNA6C 5AKnMhqxotMaGqNnOthW8XD686vq5/4o8P IllHA0AC/hkzhCidrdp6 eu1Aalp2tYq/foe1MFq1jnM2DFb2frEQDU9biDFB9DQJngEx9D8CnkrDoDvOJj oPNOU bWTSBqvjY17ut 7qHfPbA51OMjJ89aMHV0rdKN2mCyAesMTgWlqRGYEhOMEmcAPK lpHuu5JjpBadZQ515qsNbOmLlA0BmcCkiBsMwBqjmqE3WA2PRb i3gB1riDNCGlMFOfQBM/cwGmurTG0xKnljpizgGmCU2NYckxpt86rB3Uyvn7H/1Y1TeHeHWs oVTKzQQKuDXpya/hOYX3n1xvwxjs5Y1yN83x8cX4zmuL89nvj7Pi98zeU61WIfnUq t1b OsnZPra7KOp3rVVn3BrEmc86/cbMV4f1rMRynjnqibM3Q581Z7211CUExGcN8/CRoyWeMefYHNYyVx1 9vQc1ss480N Yuaag50H xh3ztrc e9NrRr3J5dhHnPOT5waqSPX4Z7m40ePTZ919Wupm7U976xnjY6 a2nx/1bunNfHrU PeWuvtixvDZi1zqb1vjs/XknF9eT7j jwvfs EL PEHJ5LrdazGWftnFxfk3Xct/393y6gpAMY2sCUOv1AKrQFLqPjVJ1 1vPcmoBLwWTO8SXIZE5csMrauPnUZI5F676sBbXWnUGp9bXE1b qP1v2Mo639xv7oGAVmx0/ fe/9bHjP/Syws581fysZc57WOn6GxApSDsBYsG3AReHlCiNH5yj BJeu7QilRkFT4aVgNNZr/kMDsGVN9BPwdA/qZm3Pe4E ulzRs193dw5YPEFYa1Ynqh220UEqfMQKRfd1oBorSDmgZuYemg tC53i9vqlTVkgqCCXHPPTC0IyXb3S WlOtVlha6wFT1zlgdsDYtdbQrH4BrBbIOuBq1WH 0MP14CqvAaB7NaHe6fkGNYWdCURzLvTUoicOVBW Ph0stZb7CE tZw3XVX A1RNAKt20A3YKOrWCVOMFO0d3qz60gFRq4UNjHjFrHfKjNdead qam5f0VnDpnbffqmZfdvnYOCy8FnEJK/MLLBJZ2hAJIAZ7qrJNr8/EJVNNn3TmHulmbXPJmvWclJnytDli7RocFeAo/T I VXzHAVAFo2oPxYWqWPLRZW7ljY5VQKo/ 8fStZo 5gBAbHarHsdP151v4LNBIesEpegcglChojZrMGfYrUpuw9gGq7 nvDGnNFRQ2iOwrApg3dNx 9n8cHaiH5ieji1W4ii7nrNFomfPeCVbztfN6fc1awKUQlHMLT/XNoBSNQBQ7d6eaJ0TVkofWXHW95/ny4/MqADtWu2t1 AfgFIYm8HROzHla/YdyAabEBKzkmgNI1WcJW1D7cCkKIDWCYEzXUCUoFq hLIWgMLgAV8WovcDZD2z/wTqDIXvvaVAQ1Ru/5pmApcBcCSA7zcRQcpa GnUHRf3BiWuBDU3KyTc J0raaPub6Cp/GgK2L6mFdeAcrtwVTVdQrcjPtVga 7AVSxrI GRbcb68rxwVbDb4cpGgYAlaHftVadcdYzYEVbugmiJlDtztLuS E0gmvNd5KsnDlQVvmbN0/rtgVRCVeGpnaldgw7avpcVHeBRm0ASKCnAFExqiQlKU8cckEpN tNazjtpDfnTmmoOdh3WwzjOXO1/xz/ug8RoAACsPr2IksAScCkixAEyh5wYzed/ab0ygKhAlbl21Wupmba8bmPWs0VFTCyxV17a7VIWpR3GfqqAUH 0PIqvZQ3K7VArCjE1QImYByngMo6RSdtfqEnsBQYae rHUoTo5DoKpW697GWTsnl/0Eq54BTXWs8kUyv1Q65wt/f nfurUEDVq0whm/rOIjzpdaxlzH tbQovMs5mPxEZvz3AeNOjXWcU089dbM16dWndZa7sPrVYvPGuo 9i9azm6/OGlprsR9zdcx9j/FZL NP5yfmazAHO495T PmzkAra6HxXNRhmOf5ifv3kLnus29/9GqNW1e/lvp5Bs876z0r9dB7PnVa/GrYA78 Ne6ttd6 uDFs1jKX2vvm HwtxrOWfxt5VnVYz Ke5DKIZXyeq/M1a9F5VubuT333Is6ZGXMdcrKGtdDN cQe atvXhwX34Pv2N8Af4v87fG3yt8f9uLf3MV/c8/l3wBdkkA rwGg /S5PM/Fvb///z0IUbEMQKhQVBiaQFSdD6Y6jqsE0AEgGXMd87KWHatn4r5VoSq 7FgFqgoFBZYNPBugEhMOpo65euLAT4Y teq01lLnVQPGreHas2iJAwkrf3RtCiXxH68QlZ/291UAMxClY1VoChjdcvr VdaH/MTmblRe0zw4v6 15jcAarsLFctDpep17LkWYB9IxSckFR5TI4ErcQe11Tv3QVbeo wpUvQyICiT1SoDx8KrqZB0PrQJqCkQFnQLRhqF9bQDdqw1A ek93Z9AxraCUsEpfn1qrKlFi2ZfvGJ1/yldo6c7TROgznOAacPS7Wf/wFShasPRridgbcja96sKTAWkaFrX0NXO1YaofQUA eoKqg6wWrBydJICPhn89H43foqPFZgCQBnATsYKO0feXAvNnI8 Gn8DU2u5tTXX6d3ENQHat2nlKHMjK0IfOURB1AFgg604Ye 2dy8n1vN4NpO4DowVm4 5V9AlXV3g66hgXuFY8rgGgY/Vo7U7dHlYlMAWKZhdq omZy3yGqfjSL0i1M5Wf jO/9CqgM /XhdcCoNFf dHdCZS00xRIKaBMiAmkdI117oOs0rcPlhKnbtYWiM561ujMwSb AVe e1sSvD6Ba8HWcW7DKHauAS2Gl8BMrzMQST2j6dHNyhaXWy1peD yAwRaMO61nck1yGOuObtsHp2mk6ftYPOE2YKmBtONtXBNjtio7 7Wesn9NGxKqgUQqYFUibQFKDiE5im3jk1BZ74GNZx7b6ppSZDn 1ps6q2lzqsG1H3gQ0 e0qMrsMoXS6GIkEM7ww78wg ACms0WusIVNS6Bzno/TKrn/ysrV8tMXzzME8d8TxP5qnNM FDz9CvTuuerHOOXo2x2ac/dWgc JlnXXy HvOta55x1szVWSf9fk7E1Jo/75/5xrCpF0C4J1aNOvfhHH7m Fi7R9q5ljW11nONdS/q6NfnXvpzL2LqiBtjzvkcmWtMvRrr5FotPmv4GbAmR79nx6Kfz zLrzM/a5HgO4lnz0Bw9Z3I/zz/no/NcnsW1r8nXo5b4s/nv/ KX u//L/XP5Wfs3z7/Fvi7ZTyX57m498W/d68AELDSPXrx7 Li38V38m/geHSTAj6FnnaZ6sOPjjVAlbXwVS1xgapa9MzJQcdaW B0XAHA3GsAyk X63T/asVHt6mws Dl8Ak6tUBChtqEh/jQMfSr02Z zu1cTd3sI5Z7CxUbJtrVSefqfEfq9jN YkBVYCuWIUR1Loi1Tvq5EqByha/jvfD1JnTFx7B7VOu5j2 8owCr/gShaNRh0aITquJjLUhNizZrsc4BNBWuaruDtX KX77qKu17UPtO0g2EAj4dxLwOAAiqXyAKFE2IKjTVx1pNQld8C VbVU9cHWB0PsLoPns4dqYfgK1B1jglUqbtB1e3n/PlTf bo x5X4Wrf2wpEJa5FV A1fpa/G/AUoArQFJoKRokLVNUCPJmTIyTV4heQzno1xIWmac1TR4z5eq7o TBWg7gK64hOw6lenBXoyWDsHfApPE5jOPgGqGvPQqcVmXTQA1l 1A0KPxgCosw7tVnc wtP19fQCdpsa7y5SrDoCjDVnRMs BrzpPr 4O1ISmANb5XlWBa noLr22wSUwUqgKoBRaAiVzACyFq8LLtILQ2WcN/UJQ99KvDktMHXFjzDmfI3ONqQesZrdqrekIDbAqyAR4Aj Fp0JR1vsAqL7M1yc8nWOC0rmmedicoweI6qde1 yf gtQq8s07lvFLzz1aoBTHanjDlagauYCIQGU5AhJtfiFlkJM9Wo EnfhzmKeOGHP8WvVqcw91aPWr02Z zj03d6yiJabvfwFcjtgB6XVn2AAAAABJRU5ErkJggg==25394

Nadia Mohamed

30-12-2020, 04:09 PM

السلام عليكم استاذ كيرا
ملاحظه ااخيره لما الغيت تفعيل التنبيه ظل يعطي صوت مع كل صفقه تغلق وتفتح

kira-h

30-12-2020, 08:36 PM

وعليكم السلام
تم التعديل والارسال على الخاص
ثم مرفق الاكسبيرت المغلق بالموضوع

Nadia Mohamed

30-12-2020, 09:25 PM

وعليكم السلام
تم التعديل والارسال على الخاص
ثم مرفق الاكسبيرت المغلق بالموضوع

اهلا بحضرتك
نفس المشكله مازالت قائمه لما صفقه بتفتح يظهر اشعار انها وايميل انها فتحت و اكتر من ايميل و تنبيه ان صفقه اغلقت

بس علي الاقل لما لغيت التنبيه الصوت والاشعارات وقفت وداه افضل من الاصدار السابق

بس هو ليه كدا عشان في اكتر من Close at Reverse option مثلا ؟

بص حضرتك الاصدار المرفق Eav1.1 داه مش كان فيه اي مشاكل في التنبيه - حضرتك ممكن تبعت لي النسخه مفتوحه منها مع الكود (الاصدار v1.1)

وانا هشتغل باتنين ( الي فيها مشكله التنبيه والغي التنبيه علي الرينكو )

والمرفقه هتكون اساسيه ليا علي الشموع العاديه عشان يجيلي تنبيهات علي الايميل بوقت فتح الصفقات

Nadia Mohamed

31-12-2020, 12:04 AM

استاذ كيرا في انتظار رد حضرتك
اكون شاكره لتلبيه طلبي

نفسي انتهي من المشكله دي وزي ماقولت لحضرتك 1.1 هكون راضيه بيها

Nadia Mohamed

31-12-2020, 01:23 AM

25410

حضرتك داه مثال ولسه عمال يدي تنبيهات لو في ايميل حضرتك تدهوني هوت ميل انا ممكن احطه عندي علي المنصه وتشوف كم الايميلات الي بتيجي

في حين اني لما حطيت الاصدار 1.1

مفيش اي تنبيهات غير واحد بس

25411

هو في مشكله ان حضرتك تبعت لي نسخه مفتوحه والكود من الاصدار داه 1.1 وانا راضيه بيها والله

انا اهم حاجه عندي موضوع الايميلات والتنبيه بالصفقات

kira-h

31-12-2020, 01:39 AM

اصلا كود التنبيهات لم يتغير من البداية إلى غاية النسخة 3، لكن فقط المتغير الوحيد هو كثرة شروط الاغلاق بعد التحديثاث... قد تتحقق في آن واحد وبالتالي ربما يحدث تكرار وهنا لا يمكن التصرف فيه برمجيا
عموما تم الارسال

Nadia Mohamed

31-12-2020, 01:43 AM

اصلا كود التنبيهات لم يتغير من البداية إلى غاية النسخة 3، لكن فقط المتغير الوحيد هو كثرة شروط الاغلاق بعد التحديثاث... قد تتحقق في آن واحد وبالتالي ربما يحدث تكرار وهنا لا يمكن التصرف فيه برمجيا
عموما تم الارسال

تمام انا متشكره جدا لحضرتك
والله والله انا بعمل نفس اعدادت الي بعملها في اصدار 1.1 بس برضه بيجيلي تنبيه مره فقط عند فتح الصفقه مثلا كشراء و بعدها يفضل يرسل تنبيهات لا تتوقف عن ان نفس الصفقه اغلقت بيع

مع ان مش بيكون في صفقه بيع مفتوحه
علي كل حال اشكرك جداااااا
ولو حابب ابعت لحضرتك الااعدادت عشان تتاكد من الي بقوله ممكن ابعتها

متشكره جدا لحضرتك

kira-h

01-01-2021, 09:01 PM

العفو وبالتوفيق إن شاء الله

Nadia Mohamed

01-01-2021, 09:02 PM

العفو وبالتوفيق إن شاء الله

جميعا امين باذن الله

Nadia Mohamed

08-01-2021, 01:22 PM

اصلا كود التنبيهات لم يتغير من البداية إلى غاية النسخة 3، لكن فقط المتغير الوحيد هو كثرة شروط الاغلاق بعد التحديثاث... قد تتحقق في آن واحد وبالتالي ربما يحدث تكرار وهنا لا يمكن التصرف فيه برمجيا
عموما تم الارسال

استاذي الغالي كيرا
تحيه طيبه وبعد
لدي استفسار او طلب

اذا حابه اخلي اول صفقه تفتح مضاعفه ثم اللوت يقل تاني صفقه

يعني مثلا اول صفقه لوت 0.40
تاني صفقه اذا السعر في نفس الاتجاه 0.20

اخر صفقه 0.10

نفس فكره عمل الاكسبرت الحاليه حين تفعيل فتح صفقه مع كل شمعه - بس بالعكس ( لان الحالي اول لوت الي يفتح عادي ثم يضعاف ) وعارفه ان داه الطبيعي للمضاعفات بس اذا حابه العكس

في كود معين لذلك او سيتطلب تغيير جوهري ؟

وشكرا جزيلا لك

kira-h

08-01-2021, 05:43 PM

مرحبا
مرفق الاكسبيرت النسخة 3.2 بحيث يمكن عمل لوت سالب بالخاصية LotsIncrease
مثلا LotsIncrease=-0.01 يعني مضاعفات تناقصية بلوت 0.01

Nadia Mohamed

08-01-2021, 10:18 PM

مرحبا
مرفق الاكسبيرت النسخة 3.2 بحيث يمكن عمل لوت سالب بالخاصية LotsIncrease
مثلا LotsIncrease=-0.01 يعني مضاعفات تناقصية بلوت 0.01

مش عارفه اقول لحضرتك ايه غير انك بجد كلك ذوق

ربنا يرزقكك من حيث لا تدري ولا تحتسب

kira-h

09-01-2021, 06:36 PM

العفو وبالتوفيق إن شاء الله

Nadia Mohamed

09-01-2021, 09:36 PM

العفو وبالتوفيق إن شاء الله

جميعا يارب يا باشمهندسنا الخلوق المحترم