religion_esoterics Александр Федорович Александров Тайны магических цифр

Почему Владимир Путин победил на выборах? Что объединяет Петра I, Екатерину II и Бориса Ельцина? Каково истинное лицо Нострадамуса и что пророчествовал монах Авель? Почему были украдены скрипки Стра­дивари? Что поведал папирус о сотворении мира? Как на самом деле по­гиб крейсер «Варяг»? Могли ли быть иными исходы Ледового побоища и битвы на Курской дуге?..

Простые вычисления приведут вас, читатель, к сенсационным раз­гадкам непонятных, на первый взгляд, поступков и характеров близких вам людей, а также известных всему миру политиков, героев и обманщи­ков.

ru FB Editor v2.0, AlReader2 25 March 2011 8B09C41D-B0B3-46D0-BE6A-21283C8BFFAB 1.0

1.0 - создание fb2 из pdf - Bykaed

 Александр А.Ф. Тайны магических цифр "РИПОЛ КЛАССИК" Москва 2000 5-7905-0779-4 <p>Александров Александр Федорович</p> <empty-line/> <p>"ТАЙНЫ МАГИЧЕСКИХ ЦИФР"</p>

Посвящается Дюдюкиным Федору Максимовичу и Владимиру Федоровичу — отцу и брату, так и не увидев­шим мои книги изданными.

Вечная им память.

Александров А. Ф.
<p>От автора</p>

Надеюсь, вы ознакомились с первой книгой «Да­ты и судьбы. Тайна дня рождения», если же нет, то вся необходимая для понимания сути методов инфор­мация включена в начальные разделы этой книги.

Для тех, кто освоил материал первой книги, всту­пительные главы будут полезным повторением и уточнением некоторых понятий, а для тех, кто еще не встречался с цифровым анализом, они помогут войти в суть методов зарождающейся науки. Именно о науке мы говорим, когда рассматриваем даты раз­личных событий.

Вдумайтесь: во время физических экспериментов на ускорителях частиц, физики занимаются расчетом различных вероятностей движения частицы. Земля движется вокруг Солнца со скоростью в 30 км/сек, что не может не сказываться на вероятности различ­ных событий и параметров. Странно, но ученые лег­ко допускают двойственную теорию света, Лоренцово изменение длины и времени, но не хотят принять очевидного факта: Природа создала человека для сво­их собственных нужд и не допускает отклонения от необходимых для нее параметров, сурово наказывая человека за уход с его истинного Пути.

Мы даем различные имена и названия предметам, людям, животным, но при этом даже не задумываем­ся о том, что каждая буква в алфавите стоит на стро­го определенном месте, что говорит о возможности поставить в соответствие слову число, которое можно составить из порядкового номера конкретной буквы.

Аналогичным методом пользуется кабалистика.

В этой книге (как и в первой) мы не будем затра­гивать кабалистическую теорию, так как в ней есть достаточно сильный субъективный фактор, когда од­но и то же событие описывается различными слова­ми и терминами. Именно дата или время совершения события не имеет повторения и всеми воспринимает­ся одинаково. Подобное качество делает возможным анализ самой даты как основной характеристики со­бытия.

Проверка, полученных теоретически закономер­ностей, показала состоятельность данной методики: более 15 тысяч дат рождения людей, огромное коли­чество событий истории и современности. Используя этот метод, за 3 месяца (!) до выборов мэра в Нижнем Новгороде удалось предсказать их результат со сто­процентным совпадением (было более десяти канди­датов). В 1996 году, за 2 месяца до операции Б. Н. Ельцина была названа точная дата готовности Прези­дента к операции и даны рекомендации по подстра­ховке почек в момент проведения операции. Резуль­тат: была рекомендована дата 7 ноября, а операция состоялась 5 ноября (расхождение всего в 2 дня).

Возможности этой науки не имеют границ. Читая книгу, вы сами убедитесь в этом на многих приме­рах. Приятного вам чтения и легкого понимания ци­фрового анализа.

<p>Глава 1. Основы методов  цифрового анализа расчет дополнительных цифр и запись психоматрицы</p>

Научимся выполнять расчет дополнительных цифр по произвольной дате. Для примера возьмем 30 июля 1998 года. Необходимо рассчитать четыре до­полнительных числа.

30 7 1998 — порядок строгий: день, месяц, год.

Нельзя подписывать дополнительных нулей (30 07 1998 — ошибка, так как поставлен лишний ноль).

1. Расчет первого числа.

3+0+7+1+9+9+8=37 — первое число это сумма всех цифр в записи даты.

2. Расчет второго числа.

3+7=10 — второе число получается из первого.

3. Расчет третьего числа.

37—2x3=37—6=31 — из первого числа надо вы­честь удвоенную первую цифру.

4. Расчет четвертого числа.

3+1=4 — четвертое число получается из третьего.

Результат расчета записывается двумя способами:

30 7 1998

37 10 31 4

— эта запись позволяет оценить ход событий во времени.

Начинают рассматривать с третьего числа (31), далее четвертое число (4) — это причины, которые возникли в прошлом.

Переходят к самой дате (30 7 1998), но рассмат­ривают ее с конца, начиная с цифры 8 и перебирая все до цифры 3. Эти цифры отвечают за настоящее или за ход события в момент его совершения.

Завершают исследование даты первое и второе чис­ло (37 10), которые показывают результат или послед­ствия события — будущее всего процесса. Начинают рассматривать с первого числа (37) — это ближайшие последствия, используя их знание еще можно повли­ять на итог, который записан вторым числом (10).

Все сказанное можно записать так:

31 4 — это причины, вызвавшие данное событие или определившие его ход.

8991703 — это ход самого события в момент его свершения.

37 10 — это результат или конечная цель события.

Используем вторую форму записи цифр, входя­щих в данный расчет. Запишем психоматрицу, кото­рая задается следующим способом:

Образец размещения цифр в психоматрице:

1       4      7

222   5      8

333   666   999

и цифра 0.

Для заполнения психоматрицы, необходимо запи­сать все одинаковые цифры в те ячейки, которым они принадлежат.

Психоматрица, полученная из расчета даты:

111    4      7

нет   нет    8

333   нет    99

и 00.

2000 ГОД И ОСОБЕННОСТИ РАСЧЕТА ПСИХОМАТРИЦЫ

Этот небольшой раздел необходим для того, что­бы избежать возможных ошибок при выполнении расчетов после 2000 года, так как к этому есть две причины, которые мы рассмотрим на двух простых примерах.

Пример 1: Рассчитаем психоматрицу для 1 янва­ря 2000 года, или 1 1 2000:

первое число: 1+1+2+0+0+0=4;

второе число: должно получаться из первого, ес­ли оно двузначное. В нашем случае первое число од­нозначное, тогда прибавим к нему ноль (0) — это не изменит числа, но даст возможность рассчитать вто­рое число: 4+0=4 — это второе число;

третье число: 4—2x1=4—2=2;

четвертое число: третье число однозначное, зна­чит, сложим его с нулем (0), что не изменит третьего числа и сохраняет правило расчета четвертого числа:

2+0=2 — это четвертое число.

Результат расчета:

1 1 2000

4 4 2 2,

психоматрица:

11     44    нет

222   нет   нет

нет   нет   нет

 и 000.

Вполне возможно, что подобная психоматрица шокирует многих читателей, так как в ней отсутст­вует большое число цифр. Как это преодолеть, мы изучим в следующей главе, а сейчас рассмотрим еще один пример, предварительно запомнив: если первое или третье числа однозначные, то для расчета второ­го или четвертого числа необходимо складывать каждое из них с нулем (0), что сохранит правило расчета.

Пример 2: Рассчитаем психоматрицу 7 января 2000 года, или 7 1 2000:

первое число: 7+1+2+0+0+0=10;

второе число: 1+0=1;

третье число: 10—2x7=10—14=?! — получается отрицательно число.

Преодолеть проблему отрицательного числа про­сто. Для этого необходимо знать, что вычитание — способ сравнения двух чисел между собой, а следова­тельно, можно переставить числа местами и запи­сать: =14-10=... 10-2x7=10-14=14-10=4 — третье число.

четвертое число: 4+0=4 (правило из первого примера).

Таким образом мы сможем устранить возможные трудности расчета.

МЕТОД ВРЕМЕННЫХ ИНТЕРВАЛОВ И ЕГО ОСОБЕННОСТИ

Метод временных интервалов был подробно изло­жен в первой книге, но желательно выяснить особен­ности его применения на практике. Необходимо по­нять, что создать новую цифру в конкретной ячейке, занимаясь «игрой в цифры» — это утешать себя тем, что произошли положительные изменения с конкрет­ным, интересующим вас человеком. Написать число на листе бумаги и создать его на практике — это со­вершенно разные действия. Попытаемся в этом разо­браться на конкретных примерах, но для начала не­обходимо еще раз рассмотреть само правило получе­ния дополнительных цифр, пользуясь методом интер­валов.

Правило «сильной» линии

Каждое тысячелетие разбивается на пять интерва­лов по 200 лет, причем каждому интервалу присваи­вается определенный номер временного периода, а именно:

1-й период — от 0 до 199 года, от 1000 до 1199 го­да, от 2000 до 2199 года;

2-й период — от 200 до 399 года, от 1200 до 1399 года, от 2200 до 2399 года;

3-й период — от 400 до 599 года, от 1400 до 1599 года, от 2400 до 2599 года;  

4-й период — от 600 до 799 года, от 1600 до 1799 года, от 2600 до 2799 года;

5-й период — от 800 до 999 года, от 1800 до 1999 года, от 2800 до 2999 года и т. д.

Правило: номер периода указывает минимальное количество цифр в линии, способное «породить» од­ну дополнительную цифру в одной из цифровых яче­ек, которые составляют данную линию. Такая линия будет называться «сильной».

Пример. Рассмотрим дату 15 августа 1957 года.

15 8 1957

36 9 34 7

психоматрица:

11   4     77

нет  55  8

33   6    99

Данная дата (1957 год) попадает в 5-й период, сле­довательно, «сильной» будет линия, которая содер­жит 5 и более цифр. В данном примере ими будут:

третья строка (33, 6, 99) — всего 5 цифр,

третий столбец (77, 8, 99) — всего 5 цифр,

плотская диагональ (33, 55, 77) — всего 6 цифр,

духовная диагональ (11, 55, 99) — всего 6 цифр,

все остальные линии не являются «сильными», а значит, не могут «порождать» дополнительные цифры.

ВНИМАНИЕ!!! Необходимо помнить, что вновь созданные цифры нельзя вписывать в строки и учитывать их как имеющиеся, поскольку необходимо подтвердить наличие данной цифры, а для этого нуж­но время (иногда не один год).

Вы определяете направление работы над человеком, чтобы он мог получить интересующее его качество.

ИСХОД ЛЕДОВОГО ПОБОИЩА 1242 ГОДА БЫЛ ПРЕДОПРЕДЕЛЕН

Расчет дополнительных цифр:

1 2 4 2

9 9 7 7

Основа сражения — 7 и 7 — немецкие рыцари, вступившие на территорию Руси, рассчитывали на удачу (7). Однако нельзя забывать, что цифра 7 обо­значает не только удачу. Ее основное значение: изу­чение и познание Мира, что никак не совмещается с целями и задачами тех, кто стремился убивать людей и разорять дома.

Можно говорить, что сама Природа (7) стояла на стороне защитников Родины, давая им удачу и зна­ние противника (7). Подтверждением этому может служить толщина льда Чудского озера, позволившая пройти по нему русским дружинникам и ставшая причиной гибели рыцарей.

Исход сражения — 9 и 9 — рок, неизбежность, предрешенность исхода (9 и 9).

Из исторических источников и учебников мы зна­ем, что Александр Невский выиграл сражение благо­даря удачному плану расстановки своих полков, а это соответствует цифрам 5, которые отвечают за план, логику, интуицию. Как вы помните, роковую роль в судьбе рыцарей сыграла вода, а точнее — лед, кото­рый обозначается в китайской нумерологии цифрой

6. Проверим по психоматрице даты события наличие этих цифр:

1      4      77

22    нет  нет

нет   нет  99

 Как мы видим из психоматрицы, в ней нет ни од­ной из интересующих нас цифр 5 или 6. Попытаемся отыскать недостающие цифры, используя метод вре­менных интервалов.

Определим номер периода, которому принадле­жит рассматриваемая нами дата:

1242 год — от 1200 до 1399, что соответствует вто­рому периоду, а «сильная» линия будет определяться двумя и более цифрами, входящими в нее. Для рас­сматриваемой нами психоматрицы «сильными» будут все линии, кроме второго столбца, который содержит только одну цифру 4, она не позволяет перейти необ­ходимое условие для «сильной» линии.

Начнем наш анализ с поиска необходимой цифры 6, она должна была определить роль льда как роко­вой причины сражения для немецких рыцарей. Из психоматрицы мы видим, что только две линии включают цифру 6: второй столбец «слабый», а зна­чит, не способен «породить» необходимую для нас цифру; третья строка является «сильной» и отвечает за стабильность, привычки или опыт. Вывод очеви­ден: цифра 6 может быть получена только через ис­пользование третьей строки, которая представлена в нашем примере двумя цифрами 9. Они в самом рас­чете стоят на первой и второй позициях, отвечающих за будущее или результат сражения.

Итог анализа приводит нас к заключению, что в результате использования многовекового опыта и на­блюдений за особенностями льда Чудского озера (9), а также наблюдения за тактикой ведения боя немец­кими рыцарями (9) Александр Невский пришел к выводу, что можно использовать особенности крепос­ти льда, чтобы завершить сражение затоплением не­приятеля в озере (6).

Теперь приступим к исследованию механизма по­лучения дополнительных цифр 5, не забывая при этом, что одновременно с этой цифрой нам необходи­мо получить и другие цифры, которые должны быть задействованы в психоматрице: цифра 1 — отвечаю­щая за силу характера предводителя и воинов, кото­рые участвуют в сражении; цифра 8 — определяю­щая чувство долга, терпимости и стойкости в сраже­нии; цифра 3 — изобретательность полководца. В до­полнение к сказанному необходимо знать, что для по­лучения сильного качества логики необходимо иметь две цифры 5, так как «555» не дают стойкого прояв­ления логики. Таким образом, нам необходимо отыс­кать две «сильные» линии, содержащие цифру 5, ко­торые могли быть задействованы Александром Нев­ским в момент сражения или подготовки к нему.

Вариант 1. Вторая строка (цифры: 2, 5, 8), «силь­ная» линия, определена «22» — энергией или стрем­лением людей защитить свой дом, семью, близких (эти качества определяют значение второй строки).

Таким образом, через стремление защитить семьи русских людей Александр Невский мог получить до­полнительную цифру 5.

Вариант 2. Духовная диагональ (цифры: 1, 5, 8), «сильная» линия, определена «1 и 99» — эти цифры определяет силу духа, отваги и веры, накопленные в прошлых сражениях. Мы знаем, что Александр Нев­ский и ранее отличался как талантливый полково­дец, умевший брать на себя духовное лидерство, за­бывая о прошлых обидах, что и произошло в данном случае. Вторая цифра 5 могла быть получена в ре­зультате отстранения Александра Невского от прежних обид, которые нанесли ему новгородцы. Стремле­ние отстоять свободу Родины — истинная духовная основа его действий.

Приступим к поиску дополнительной цифры 3, она отвечает за выдумку, изобретательность в состав­лении плана сражения, когда используются ориги­нальные шаги и решения. Для создания цифры 3 мо­гут быть использованы только две линии: плотская диагональ или первый столбец; использование треть­ей строки, которая также включает цифру 3, запре­щено, так как она уже применялась для создания ци­фры 6, а по методу временных интервалов, «сильная» линия способна «породить» только одну дополни­тельную цифру.

Вариант 1. Плотская диагональ (цифры: 3, 5, 7), «сильная» линия, определена «77» — стремление за­щитить своих жен, невест, любимых, — основанное на знании законов того времени (77 — закономерно­сти мира людей), которые однозначно определяли участь большинства женщин в случае поражения рос­сиян в сражении — рабство, насилие. Однако плот­ская диагональ отвечает за плоть человека вообще, а следовательно, Александр Невский должен был учи­тывать недостаток воинов в дружине и искать пути для замены данного дефицита другими возможностя­ми, например военной хитростью, смекалкой. В ре­зультате анализа плотской диагонали мы пришли к выводу, что цифра 3 могла возникнуть из стремления наиболее полно применить людские (плотские) резер­вы в данном сражении. Так как для использования льда озера и заслона из саней и обозов позади цент­рального полка, требуется техническая смекалка, цифр 3 необходимо две, только тогда они приводят к желаемому результату.

Вариант 2. Первый столбец (цифры: 1, 2, 3), «сильная» линия, определяемая «1 и 22» — сила во­ли (1) и энергия (22) бойцов, которые должны были идти на верную смерть, сражаясь на поле боя до по­следней возможности, но не уходя далее поставленно­го сзади них ограждения из саней и обозов.

Реальная оценка характера и силы русских лю­дей, воинов, входивших в головной полк, задача ко­торого была самая важная и трудная — сдержать удар тяжелой кавалерии рыцарей, заставить их «за­вязнуть» на поле боя. Именно в этом и заключалось техническое использование заграждения за централь­ным полком, что «породило» вторую цифру 3 в психоматрице дня сражения.

Остается решить вопрос с цифрами 1 и 8, на со­здание которых остается всего по одной «сильной» линии: цифра 1 может быть создана первой строкой (1, 4, 7); цифра 8 может быть создана третьим столб­цом (7, 8, 9), остальные линии уже использованы.

Первая строка (цифры: 1, 4, 7), «сильная» линия, определена «1, 4, 77» — сила характера (1), крепость тела (4) и вера в воинское счастье (77) стали основой дополнительной силы воли и духа русских воинов, стоявших на защите своей Родины.

Александр Невский знал особенности русских во­инов, которые отличались сильным духом (1), креп­ким телом (4) и верили в удачу (77) до последнего дыхания. Только полагаясь на эти качества, он мог поз­волить себе доверить центральный полк другому пол­ководцу, взяв командование одним из «засадных» полков. Дополнительная цифра 1 могла появиться из высокой оценки русских воинов.

Третий столбец (цифры: 7, 8, 9), «сильная» ли­ния, определена «77, 99» — талант Александра Нев­ского как полководца наполнял людей верой в воз­можность одолеть серьезного и грозного врага. Люди полагались на своего полководца, который усиливал их отвагу, терпимость, храбрость (8).

Талант Александра Невского, несомненно, играл важнейшую роль в победе над врагом, так как люди верили ему, что придавало им сил и терпимости. Ци­фра 8 могла быть «порождена» через линию таланта русского полководца, который раньше (99) выигры­вал сражения (77 — удача и счастье победы).

Мы использовали все «сильные» линии в психо­матрице даты сражения. Теперь запишем новый ва­риант цифровых ячеек, который использует метод временных интервалов.

Итоговая психоматрица:

11    4     77

22    55   8

33    6     99

Всего создано дополнительных цифр: 1, 33, 55, 8.

В завершение разговора о методе временных ин­тервалов важно понять, что для разных людей расчет дополнительных цифр будет совершенно иной, так как необходимо активное использование «сильных» линий. В нашем примере относительно немецких ры­царей, которые совершали захватническое нападение на русские города, необходимо рассматривать иную психоматрицу. Она определится переходом «77 в 66» с потерей «22» и «4» в виде наказания за агрессию.

Психоматрица для нападающих:

1      нет   нет

нет   нет  нет

нет   66    99

 Используя метод временных интервалов и принад­лежность даты ко второму периоду, можем опреде­лить четыре «сильных» линии, в отличие от семи — в психоматрице для тех, кто защищал свою Родину:

«сильный» второй столбец (4, 5, 6), всего две ци­фры «66» — стремление к наживе привело к тому, что основной упор делался на численное превосходст­во (4) в бою над противником;

«сильный» третий столбец (7, 8, 9), всего две цифры «99» — талант полководцев не мог исполь­зовать цифры 7 и 8, так как был совершен переход «7 в 6», который не дает право создавать «потерян­ные» цифры.

Остается только создание дополни­тельной цифры 9, что привело к новому качеству цифр девять — «999» — рок, неизбежность. Алек­сандр Невский точно предугадал тактику немецких рыцарей, использовавших принцип «клина» или «свиньи», что обеспечило в итоге победу русским дружинам;

«сильная» третья строка (3, 6, 9), всего четыре цифры «66, 99» — опыт военных сражений подска­зывал рыцарям единственное техническое (3) усовер­шенствование качества вооружения — тяжелые, тол­стые латы, которые неуязвимы в бою для стрелы, ко­пья и меча. Именно на это утяжеление доспехов ры­царей и рассчитывал Невский, когда наметил загнать кавалерию неприятеля на лед озера;

 «сильная» духовная диагональ (1, 5, 9) всего две три цифры «1, 99» — прикрываясь «божественной» справедливостью при истреблении язычников и ере­тиков, рыцари основывали свои действия на жестоко­сти и власти над теми, кого поработили, не учитывая того, что любое действие вызывает противодействие.

Чем искуснее они проявляли свою жестокость, тем сильнее было желание людей отомстить врагу за уг­нетение. Порождение дополнительной цифры 1 обо­рачивалось аналогичным усилением сопротивления русских людей.

Итоговая психоматрица:

11     4     нет

нет   нет  нет

3      66    999 

вновь созданные цифры: 1, 3, 4, 9.

Вывод: наиболее сильными и определяющими ци­фрами для тевтонских рыцарей стали «66» и «999», которые полностью себя оправдали, — рок (999) от замерзшей (6 — холод) воды (6 — вода) или льда, он не имел силы (2 нет — нет энергии, крепости) сдер­жать всю тяжесть (4) вооружения (3) рыцарей, нака­занных за гордыню (11 — гордыня).

Самое трудное — правильно интерпретировать ис­ходные психоматрицы, используя переходы цифр, а также не забывать о возможных ограничениях на со­здание дополнительных цифр или отсутствие усилий в активизации конкретной «сильной» линии. Только при затрате усилий на использование конкретной ли­нии возможно получить необходимую дополнитель­ную цифру. Никогда не забывайте, что нельзя по­вторно использовать одну и ту же линию и вновь со­зданные цифры, так как их достоверность проверит время, а не бумага, на которой их легко написать, но не всегда также просто получить.

Особый интерес к этому методу надо проявить по­сле 2000 года, поскольку именно через использование метода временных промежутков можно значительно дополнить и усилить свойства психоматрицы ребен­ка, родившегося в XXI веке. Различие детей, рожден­ных в один и тот же день, будет полностью опреде­ляться родителями, друзьями, учителями или слу­чайными людьми. Родителям следующего тысячеле­тия стоит серьезно задуматься над этим и взвалить на себя весь груз ответственности за своих детей.

ЭЛЕМЕНТЫ ПСИХОМАТРИЦЫ: ЦИФРОВЫЕ ЯЧЕЙКИ И ЛИНИИ

Психоматрица содержит информацию о десяти ячейках цифр и восьми линиях, из которых она со­стоит: три столбца, три строки и две диагонали. Та­ким образом получаем восемнадцать параметров. За­пишем значение каждого из них.

Цифровые ячейки

Цифра 1 — сила характера, воля, власть, горды­ня, эгоизм, устремленность, единственность, уни­кальность, божественность.

Цифра 2 — энергия действия и общения, движе­ние к цели, контактность с людьми.

Цифра 3 — интерес к наукам, знание техники, интерес и любопытство.

Цифра 4 — здоровье, красота и сила тела, чело­век как биологическая форма.

Цифра 5 — логика, интуиция, умение составлять планы и прогнозы.

Цифра 6 — мастерство, физический труд, «зазем­ление» — уход от науки и искусства, стремление под­чинить себе другого человека, злоба, смерть, разру­шение.

Цифра 7 — везение, изучение и знание мира и мироздания, знак ангела, когда человек способен из­менять свою и чужую судьбу, при условии, что он стремится развить и раскрыть свои способности.

Цифра 8 — доброта, правдивость, терпимость, страдания, испытания, долг по отношению к родите­лям и близким людям, опасность шантажа.

Цифра 9 — память, ясновидение, пророчество, обидчивость, злопамятство.

Цифра 0 — истина, пустота — как способ слия­ния с миром, пустота как отсутствие.

Запишем значение линий.

Строки

1-я строка (1, 4, 7) — целеустремленность, поста­новка целей.

2-я строка (2, 5, 8) — качество семьянина, стрем­ление иметь семью и жить в ней.

3-я строка (3, 6, 9) — стабильность, привычки, революционность.

Столбцы

1-й столбец (1, 2, 3) — самооценка, желание вы­делиться из толпы.

2-й столбец (4, 5, 6) — стремление материально содержать семью.

3-й столбец (7, 8, 9) — талант.

Диагонали

Восходящая диагональ (3, 5, 7) — плотские, ин­тимные потребности, темперамент.

Спадающая диагональ (1, 5, 9) — духовное, бо­жественное начало.

ШКАЛА КАЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ЯЧЕЕК И ЛИНИЙ

Чтобы качественно оценить каждый из этих пара­метров, необходимо знать, как отличаются количест­венные характеристики друг от друга. Для этого вос­пользуемся шкалой оценки цифровых ячеек и линий.

Шкала качественной оценки цифр и линий

1. Цифр НЕТ — означает, что качество, заданное цифровой ячейкой или линией, не проявляет себя, так как оно отсутствует.

2. ОДНА цифра — качество слабое, но при этом человек, часто не осознавая этого, стремится пока­зать, что оно у него присутствует, и очень сильно.

3. ДВЕ цифры — качество нормально развито и достаточно активно в проявлении.

4. ТРИ цифры — качество имеет волнообразный характер, оно то резко слабеет, то неожиданно возра­стает до очень высокого значения. Такое состояние называют «экстро», оно возникает по необходимости.  

5. ЧЕТЫРЕ цифры — очень хорошо развитое ка­чество, оно сильное, но еще не предел.

6. ПЯТЬ цифр — максимальная сила качества, очень часто оно может подавлять другие характерис­тики, что мешает человеку.

7. ШЕСТЬ И БОЛЕЕ цифр — переразвитие, пе­регрузка качества, когда оно резко слабеет и может проявить себя в полной силе только при определен­ных условиях. Обычно рассчитывается как качество, которое получится, если из исходного числа отнять 5 (пять). Например: 6 цифр, — примерно как 1; 7 цифр — примерно как 2.

Для удобства и наглядности попытаемся найти ге­ометрические интерпретации всех изложенных выше количественных характеристик цифр.

Цифр нет. Это означает, что мы имеем плоскость, где не выделено ни одной точки, или для простоты бу­дем говорить, что данная плоскость «пустая» (рис. 1).  

Сказать, что мы при этом ничего не имеем, нель­зя, так сама плоскость а существует, но интересую­щее нас качество так сильно удалено от нас, что в не­которой окрестности мы его не обнаруживаем, а следовательно, применить его не можем, так как энерге­тически оно недостижимо. Удивительно, но в этом случае можно говорить, что данное качество отсутст­вует или оно бесконечно далеко удалено, — это фак­тически одно и то же, поскольку на данной плоско­сти мы его не обнаруживаем. Если характеристика задана пустой ячейкой или линией, то это означает, что для активизации качества требуется слишком много энергии и именно из-за этого человек не ис­пользует данную характеристику. Внешне это выра­жается как полное отсутствие названного качества.

Если говорить геометрическим языком, то этот слу­чай можно записать так: указанная характеристика неопределена в своей размерности — dim (размер­ность) неопределена.

Одна цифра. На плоскости (определена единствен­ная точка А (рис. 2).

Единственность точки А делает ее уникальной или выделенной на плоскости, что и характеризует качества, заданные одной цифрой, как слабые, но стремящиеся к выделению и показу, словно одна точка — очень слаба, но она одна-единственная на плоскости. Геометрически это соответствует нулевой размерности dim=0 (это точка на плоскости).

Интересно, что нулевая размерность еще более от­четливо показывает слабость качества, заданного одной цифрой.

Две цифры. На плоскости заданы две точки А и В, которые неизбежно задают прямую АВ или ВА в за­висимости от начальной точки (рис. 3).  

 Особенности прямой заключаются в том, что она однозначно определяет направление движения, что говорит об определенности и конкретности пути. Для качеств, характеризующихся двумя цифрами, это оз­начает свободу их проявления в любой ситуации, что и будет означать естественную норму: появляется не­обходимость в проявлении того или иного качества и человек свободно делает это. С геометрической точки зрения, мы имеем одномерное пространство dim=1, которое еще раз подчеркивает однозначность в воз­можности применения качества.

Три цифры. Как известно, три точки задают кон­кретную плоскость, но в нашем случае более важно, что они определяют некоторую площадь S, ограни­ченную периметром треугольника ABC (рис. 4).

Особенность случая заключаются в том, что из любой вершины треугольника мы можем наблюдать два равноценных направления на две другие верши­ны, что создает затруднение в выборе очередности в движении к одной из вершин фигуры. Точно такие же затруднения в проявлении конкретного качества испытает и человек, если данное качество задано тремя цифрами. Он как бы выжидает внешнего «на­падения» или изменения, которое однозначно опре­делило бы выбор движения. Можно сказать, что че­ловек проявляет свое качество только в том случае, когда у него не остается выбора и приходится дейст­вовать. Стоит отметить, что сила проявления качест­ва резко возрастает, так как мы имеем значительное усиление качества, отраженное площадью S треу­гольника ABC. Как только человек израсходует качество (весь его запас), он вновь будет ждать экстре­мальной ситуации, когда снова можно «выплеснуть запасы качества». Интересно, что для этого ему при­дется накопить силы для такого неожиданного и сильного проявления качества. С геометрической точки зрения мы рассматриваем двухмерное прост­ранство dim=2, что характеризует плоскости и пло­щади фигур.

Четыре цифры. В данном случае мы вынуждены выйти за пределы плоскости, так как только в этом случае мы сможем качественно изменить ситуацию, а не задавать новую плоскую фигуру (рис. 5а, б).

Как вы хорошо видите из рис. 5, в случае «б» имеется плоская фигура, что возвращает нас к пре­дыдущему случаю, когда качество задается плоско­стью, или dim=2. В случае «а» ситуация резко меня­ется, так как появляется новая размерность dim=3 (трехмерное пространство). Из точки А (вершина пи­рамиды) мы видим весь треугольник основания BCD, что в какой-то степени делает ситуацию схожей со случаем двух точек на плоскости, которые определя­ли прямую АВ. Именно поэтому случай с четырьмя цифрами также стабилен в своем проявлении качества, как и при двух цифрах. Различие заключается только в том, что сила самого качества резко увели­чивается до объема пирамиды V.

Пять цифр. Так как в предыдущем случае мы уже затронули максимальную для человека размер­ность dim=3 (трехмерное пространство), то в случае пяти точек нам будет очень сложно найти качествен­но новое решение, однако мы постараемся это сде­лать. Известно, что в геометрии существует теорема, утверждающая, что любые 5 (пять) произвольно взя­тых на плоскости точек определяют единственную кривую второго порядка (1 — окружность, 2 — эл­липс, 3 — параболу, 4 — гиперболу, все случаи вы­рожденной кривой мы рассматривать не будем). За­метим, что наличие именно пяти точек позволяет нам использовать данную теорему (рис. 6).

Для иллюстрации этой теоремы вы можете взять любые пять точек на плоскости и, немного подумав, достаточно легко сможете определить, какая именно из указанных кривых проходит через взятые вами точки (чтобы не попасть в случае вырожденной кри­вой второго порядка, не ставьте три и более точек на одну прямую, так как в подобном случае линия должна будет выродиться (преобразоваться) в точку, пару пересекающихся, параллельных или совпадаю­щих прямых (одна прямая).

Чтобы у вас не появилось сомнений в совершенно новом изменении качеств при переходе к пяти циф­рам, попытаемся понять, каким образом появились сами названные нами кривые. Дело в том, что для их получения нам придется выйти в трехмерное прост­ранство и рассмотреть пересечение конической по­верхности (имеющей две собственные размерности) с плоскостью, которая также двухмерна. Из сказанно­го можно сделать вывод, что для получения кривых второго порядка нам приходится рассматривать мо­дель с четырьмя измерениями. В переносе на общее трехмерное пространство они дадут пересечение в ви­де кривой второго порядка. Интересно, что, занима­ясь когда-то дифференциальной геометрией, мне при­шлось исследовать взаимное расположение двух при­вычных нам плоскостей, но в четырехмерном прост­ранстве. Оказалось, что в пересечении этих плоско­стей образуются все разновидности кривых второго порядка, так что наша интерпретация через пересече­ние конической поверхности с плоскостью является моделью четырехмерного пространства, где рассмат­риваются две плоскости. Рассмотрим рис. 7.

Коническая поверхность имеет размерность dim=2 и плоскость dim=2. Мы видим, что при враще­нии прямой АВ вокруг оси АС получим коническую поверхность, расположенную в трехмерном простран­стве. В случае 6 (а—г) мы видим пересечения кониче­ской поверхности с плоскостью, которая имеет раз­личное положение относительно конусов, этот случай соответствует пяти цифрам. Из рисунков понятно, что для получения кривой второго порядка прихо­дится использовать сложные построения, а это требу­ет максимальных усилий со стороны человека, все его силы концентрируются на проявлении данной ха­рактеристики, именно поэтому остальные параметры подавляются.

Шесть и более цифр. Это случай перегрузки каче­ства. Для его интерпретации необходимо помнить, что пять цифр должны быть «отброшены», чтобы мы могли понять особенности самого качества. Данный случай можно сравнить с айсбергом, который на по­верхности имеет незначительную высоту, тогда как основная масса спрятана под водой (рис. 8).

Как видите, невидимыми остаются пять цифр, ко­торые составляют максимум, проявляющий себя только в крайне редких случаях, когда человека спровоцировали на применение всего качества, а не только видимой его части. Можно говорить, что лю­ди, обладающие подобными перегруженными цифро­выми ячейками или линиями, относительно такого качества не могут реально оценивать ситуацию. Они живут в иллюзорном или своем собственном мире, не имея возможности реально оценивать события отно­сительно данного параметра, который в их психомат­рице отмечен перегрузкой. Особенно важно научить­ся контактировать с такими людьми, особенно с те­ми, у кого перегружены не линии, а цифровые ячей­ки, так как линия может потерять свою значимость из-за активности отдельных цифр, а перегруженную ячейку «отключить» не удастся. Помните: макси­мальная активизация перегрузки сильно травмирует такого человека, поскольку он вынужден разрушать его собственный невидимый для всех мир. Как изме­нится человек после такого самоуничтожения, пред­сказать невозможно, но ясно одно — рядом с вами появится совершенно новый и неизвестный для вас человек, и будет ужасно, если новые изменения не будут положительными, а повредят личность в худ­шую сторону. Самое важное: научитесь уважительно относиться к такому человеку и не пытайтесь разру­шить его мир.

Применение шкалы мы рассмотрим непосредст­венно на примерах. Если же вы желаете более по­дробно ознакомиться с теоретической частью нумеро­логических методов, вам необходимо прочитать пер­вую книгу.

<p>Глава 2. Обоснование значений цифр</p>

В первой книге были подробно изложены все зна­чения цифр, которые используются в цифровом пси­хоанализе. В этой главе речь пойдет о том, как пра­вильно трактовать ту или иную цифру. Именно от правильного понимания значения цифры зависит ус­пех проведения психоанализа или анализа даты со­бытия. Очень часто приходится отвечать на один и тот же вопрос: «Если люди рождены в один день, то это означает, что они совершенно похожи по параме­трам психоматрицы?» Для ответа необходимо еще раз внимательно прочитать значения цифр, которые даны в первой книге, или изучить данную главу.

Существует несколько различных значений од­ной цифры, что дает бесконечное число сочетаний различных качеств людей даже при одинаковой пси­хоматрице. Учитывая, что дополнительно к этому еще существуют переходы цифр и «сильные» линии, которые способны изменить саму психоматрицу, то говорить об одинаковости и повторяемости не прихо­дится. Многие, уже использующие данную систему цифрового анализа, допускают грубейшую ошибку, когда приписывают цифрам только одно значение, которое, по их мнению, наиболее точно отражает содержание цифры. Это недопустимо, так как превра­щает систему в «обрубленное», «покалеченное» зна­ние, не способное раскрыть всей полноты личности человека или события.

ЗНАЧЕНИЯ ЦИФРЫ 0

Для того чтобы начать разговор о различных ха­рактеристиках цифры ноль, необходимо точно знать цифровое значение самой цифры, она означает отсут­ствие чего-либо. Теперь попытаемся отыскать различ­ные характеристики или качества, которые могли бы соответствовать значению «пустота чего-либо».

Истина — это отсутствие лжи, обмана, ошибок в понимании проблемы. В поисках истины мы стре­мимся к единственному решению, которое не будет иметь возражений или противников. Истина не при­надлежит никому, она существует независимо от субъективных взглядов различных людей, истина мо­жет существовать даже в отсутствии людей, которые могли бы констатировать ее наличие.

Пустота — отсутствие внешнего влияния на кон­кретный объект, когда можно сказать, что движение происходит в пустоте, так как нет тех объектов, что могли бы оказать сопротивление или создать препят­ствие. Пустотой также можно назвать отсутствие заполненности объекта изнутри, как, например, пустой глиняный кувшин, который мы отмечаем подобным качеством пустоты, если внутри него нет ничего. С пустотой в цифровом анализе мы столкнемся в слу­чае, когда человек достигает великой Пустоты, даю­щей ему защиту от внешнего нападения на него, так как он невидим для его врагов. Это качество дается человеку самой природой за продвижение по Пути, за движение к самосовершенствованию и к познанию мира. Подобная Пустота равносильна отсутствию го­ря, несчастий, соперников, врагов.

Совершенно в другую пустоту может попасть че­ловек, если он направляет свои усилия на разруше­ние мира, подавление людей ради своей выгоды, — эта пустота будет означать пустоту друзей, ума, пред­видения, любви и заботы о близких. Такая пустота будет наказанием за эгоизм и безразличие к людям.

Смерть — это отсутствие жизни. Такое наказание может постичь человека, если он не воспринимает первые предупреждения, которые поступают в виде утраты здоровья, родных и близких людей, друзей.

Человек только тогда заслуживает смерти, когда его деятельность становится опасной для природы или он полностью исчерпал себя в деле познания и измене­ния мира.

Закон — это отсутствие других вариантов реше­ния проблемы при пользовании конкретным зако­ном, так как именно для создания определенности и однозначности решения и был создан закон. Если мы встретим цифру ноль в расчете конкретной даты, то можно трактовать ее как применение конкретного за­кона, который будет использован человеком в жизни.

Рассмотрим различные примеры, трактовки циф­ры ноль в расчетах различных дат. Необходимо помнить, что эта цифра не входит в психоматрицу, а следовательно, она будет иметь особое значение на том месте, где стоит в момент проведения расчета.

Пример 1. Предположим, что цифра ноль стоит в третьем числе, которое отвечает за те качества, что даны человеку от рождения. В зависимости от того, в каком сочетании находится ноль, его понимание бу­дет различным.

Третье число 10 — лидерство (1), основанное на истинной (0) силе различных качеств, они определят данное лидерство. Совершенно естественно, что нель­зя воспринимать данное человеку лидерство как пра­во управлять другими без достижения человеком тех качеств, что и превратят его в лидера. Чаще всего по­явление в третьем числе цифры 10 означает, что сре­ди предков человека был человек власти, лидер или руководитель, добившийся истинной власти и лидер­ства над людьми, что и отразилось в цифрах его по­томка. Очень важно понять, что, только развивая свои наиболее сильные качества, можно достичь же­лаемого первенства, но если человек попытается ли­дировать, не затратив для этого сил на саморазвитие, то его ожидает полное отсутствие власти и отсутствие лидерства вообще. Однажды ко мне пришел человек, решивший испробовать себя на должности мэра одно­го из областных центров. Выдвинув себя кандидатом, он основывал свое преимущество на том, что являет­ся потомком Степана Разина. Когда был произведен расчет дополнительных цифр, то оказалось, что тре­тье число равно 10, что подтверждало наличие силь­ного и властного предка. Кандидат получил совет: «никому не говорить о том, что он потомок Разина, так как люди устали от революций и перемен, они хотят мира и спокойствия». Ему было предложено проявить терпимость «8», накопить правду «8» о по­ложении дел в городе, что позволило бы перевести единицы в цифры восемь. Увы, он так и продолжал кричать о своем буйном предке. Результат был пла­чевным: он выбыл из борьбы в первом туре и больше не принимал в ней участия.

Третье число 20 — это означает, что человеку предстоит продолжать дело одного из Мастеров, раз­вивавших учение об энергии (у-шу, цигун, йога, ай-кидо и др.). Этому человеку дано знание об энергии, основанное на тех истинах, которые были открыты древними Учителями. С таким знаком можно разви­вать способности лечения людей руками, так как со временем и с практикой придет полное овладение своей энергией, что и позволит человеку стать хоро­шим врачевателем. Если человек пытается уйти от этого знака, то он может потерять (0) свою энергию (2), требующую более тщательного и внимательного отношения. Достаточно часто начинаются запои, ув­лечение наркотиками, поскольку потерянная энергия требует восстановления.

Третье число 30 — в этом случае человек имеет связь с древним, истинным знанием, которое он дол­жен восстановить, освоить и применять на практике.

Это связано с тем, что в древности процесс познания не был завершен или знание было утеряно, однако оно достаточно важно, чтобы человечество отказалось от него из-за такой потери. Природа находит продол­жателя или воссоздателя потерянного знания.

Если человек отказывается от поставленной перед ним задачи, то его ожидает потеря всех его знаний: он может лишиться возможности заниматься наукой, могут появиться люди, мешающие ему это делать, или его знания будут присвоены другими, даже если они не имеют к ним ни малейшего отношения. Полу­чается, что человек будет думать и копить знания для других людей, но так и не сможет создать своего только по одной причине — это не древнее знание, которое он обязан завершить или восстановить.

Для примера можно взять вашего покорного слугу, автора книги, который занимался дифференциальной геометрией, но его диплом был утерян на кафедре, а, как оказалось впоследствии, его тему аккуратно «за­брали», добавили еще одну размерность и защитили кандидатскую диссертацию, но уже в другом вузе Нижнего Новгорода. Проект авторской школы — ком­плекса «Развития интересов и способностей детей» — был украден дважды полностью: первый раз полное описание этого проекта школы увез в Комсомольск-на-Амуре главный инженер участка БАМа, обещавший прислать вызов, дать жилье и школу для эксперимен­та, но так и забывший об этом.

Второй раз весь мате­риал по авторской школе исчез из Нижегородского ин­ститута развития образования, где материалы храни­лись после защиты авторских проектов школ. Даже упоминания не осталось об этом проекте, так аккурат­но его изъяли, и это при условии, что проект был при­знан лучшим на защите и уже был отмечен премией Министерства образования Эстонии за оригинальность (рукопись была отправлена в Эстонию на конкурс идей). Идея проведения двух смен послеурочных ка­федр была присвоена нашим знаменитым новатором Щетиным, который даже не удосужился сообщить о том, что ему было написано письмо с подробным опи­санием двух смен кафедр, чтобы он заимствовал эту систему с авторского проекта «Школы развития инте­ресов и способностей детей». В дополнение к уже пе­речисленному можно добавить дидактические игры на уроках, которые также получили «нового» автора, только потому, что он имел титул «Заслуженный учи­тель». Даже первая рукопись книги по нумерологии, которая была всего 80 страниц, была украдена про­граммистами на горьковском автозаводе и распростра­нена на нем. Хочется надеяться, что эти примеры убе­дят вас в серьезности отношения к цифрам.

Третье число 40 — подобное число указывает на занятия спортом, театром, танцами, балетом или оз­доровительными системами Востока, основанными на совершенствовании тела: цигун, у-шу, хатха-йога.

Уход от этих цифр достаточно опасен, так как че­ловек может потерять не только здоровье, но и жизнь, которая зависит от здоровья всего тела. Для женщин уход от подобного набора цифр может при­вести к проституции, когда женщина также исполь­зует свое тело, но уже для полной деградации.

Третье число 50 — занятия точными науками, ло­гикой, интуицией, составление планов, экономика, политика, дипломатия. Уход с этого пути — шантаж, интрига и потеря логики.

Наличие цифры ноль в самой дате рождения озна­чает использование уже готовой истины или законов природы в повседневной жизни. Особое внимание нужно обращать на ноль, стоящий в конце даты (1970, 1990 и т. д.), так как это может означать по­терю (0) всей основы, которая задается третьим и чет­вертым числами. Например:

1 февраля 1970 года, дополнительные цифры:

 1  2 1970

20 2 18  9

— цифры 18 и 9 могут быть потеряны, поскольку за ними следует 0. Это происходит в тот момент, ког­да сила воли (1), терпимость (8) завершаются не на­коплением своего опыта (9), а обидой на людей (9), так как они не оценили душевные качества человека.

В подобной ситуации 0 принимает значение «утрата качеств» и человек теряет свою собственную основу, силу воли, силу правды и силу своего предвидения будущего, так как цифра 9, стоящая на четвертом ме­сте, указывает на знак ясновидящего и пророка.

Только в том случае, когда человек научится накап­ливать и усваивать знания, созданные до него, или свой жизненный опыт, только тогда перед ним откроется истина (0) каждого дня, которая заключена в по­знании мира (7) и применении на практике накоп­ленного опыта (9).

Если цифра ноль стоит в начале даты (10 сентяб­ря, 20 мая...), это может привести к потере всего, что человек накопил за день. В этом случае необходимо заставить себя подвести итог дня, попытаться отыс­кать свои достижения, которые и будут составлять небольшие кусочки будущей истины.

Как видим, в приведенном примере цифра ноль стоит в первом числе, что означает необходимость со­здавать свое истинное понимание энергии, создавать законы и искать закономерности, которые позволят человеку управлять своей энергией, увеличивать ее или направлять в различные органы по своему усмо­трению (более подробно мы рассмотрим этот пример в главе, посвященной цифре 0).

Наличие цифры 0 в первом или втором числе го­ворит о том, что человеку предстоит открыть новые закономерности, которые отмечены второй цифрой двузначного числа:

10 — открыть способ достижения истинного ли­дерства;

20 — открыть истинную энергию, способы и зако­ны управления энергией;

30 — знания, которые основаны на новых зако­нах природы;

40 — доведение своего тела до совершенства (спорт, танцы, театр);

50 — создать новые логические законы или зако­номерности;

60 — стать Мастером, овладев рукоделием или ре­меслом;

70 — познание Мира, Природы, Вселенной, заня­тия наукой;

80 — доброта и терпимость, возведенные в ранг истины;

90 — уникальная память, ясновидение, накопле­ние опыта.

Самое важное — это помнить, что цифра ноль мо­жет быть истиной и она же может стать потерей, пус­тотой, отсутствием. Только ваши действия могут про­явить либо одно, либо другое качество этой цифры.

ЗНАЧЕНИЯ ЦИФРЫ 1

Начнем с того, что перечислим различные значе­ния цифры 1: характер, сила воли, властность, ли­дерство, уникальность, божественное начало, одино­чество, гордыня. Естественно, что все эти понятия были не случайно приписаны единице, так как к каждому из этих качеств имеет отношение единст­венность или неповторимость. Когда мы говорим о лидерстве или властности человека, то совершенно естественно мы приписываем ему умение вести мно­гих людей за собой, что фактически равнозначно то­му, что один (1) человек управляет многими. Говоря о сильной личности, мы, как правило, отмечаем силу его характера или силу его духа, большую силу воли, а за эти качества также отвечает цифра 1. Божествен­ность подразумевает единство Бога, уникальность, неповторимость данного человека среди множества людей. Гордыня — это стремление человека поднять­ся выше людей, считая себя единственным (1) носи­телем истины и правды. Одиночество прямо сообща­ет о том, что человек может остаться один.

Очень часто цифре 1 приписывают единственное значение — характер человека — и таким образом исследуют количественную и качественную оценку этой цифры по психоматрице, анализируя цифровую ячейку. Естественно, что ошибки в таком понимании цифры нет, но имеется серьезное упущение других значений, которые могут дать информации о челове­ке гораздо больше, чем просто сила характера.

Пример. 1 февраля 1970 года, дополнительные цифры:

1 2 1970

20 2 18 9

психоматрица:

111   нет    7

222   нет    8

нет   нет    99

 и 00.

Большинство начинающих проводить цифровой анализ трактуют данный пример следующим обра­зом: характер «золотая середина», может находить общий язык со всеми, взрывной, так как имеется цифра 8, которая при переходе ее в 11 дает новый характер «11111» — деспот, что говорит о том, что в моменты гнева и раздражения человек может быть очень опасен, поскольку для него нормально проявление злобы и агрессивности. Однако в спо­койном состоянии может быть абсолютно безволен, добр и терпим, так как переход «11» в цифру 8 да­ет новый характер «1 и 88», что указывает на бе­зотказность человека к просьбам о помощи и нали­чие обостренного чувства справедливости, правдо­искательства «88», из-за которого человек часто по­падает в ситуации, когда он начинает выяснять отношения и искать правду (на работе, с друзьями, с родными).

В приведенном примере анализа цифровой ячейки «111» нет ошибок и анализ сделан достаточно по­дробно, рассмотрено влияние цифры 8 на данную ци­фровую ячейку, что дает более широкий обзор виде­ния поведения человека в различных ситуациях. Од­нако обратимся к другим значениям цифры 1, кото­рые были упущены в анализе. Причина подобного упущения очевидна — оставлена в стороне трактовка положения каждой единицы в дополнительном рас­чете цифр. Необходимо внимательно проанализиро­вать место каждой единицы:

1   2 1970

20 2 18  9

Так как анализ даты начинается с третьего числа (18), далее переходит к четвертому числу (9), прочиты­вается дата в обратном порядке (0 7 9 1 2 1) и завер­шается анализ первым (20) и вторым числом (2), то не­обходимо точно помнить различие между числами.

Третье и четвертое числа отвечают за прошлое или за первопричину действий; дата рождения отвечает за реализацию первопри­чины в ежедневных действиях; первое и второе числа показывают на цель, ре­зультат, итог действий.

В нашем примере цифра 1 стоит в третьем числе на первом месте, что означает стремление человека к лидерству и руководству в любой момент его жизни, так как с этого качества начинается все: он стремит­ся и хочет быть лидером, начальником, руководите­лем. Следующая цифра еще больше усиливает это качество, поскольку он уверен, что это справедливо (8).

Если же ему не уступают или противостоят, то эмо­циональный и психологический взрыв происходит в самом начале его деятельности или разговора, так как цифра 8 переходит в 11, что заметно отражается на трактовке четвертого числа (9), которое вместо па­мяти и ясновидения принимает значение обиды. В случае, когда человека воспринимают как лидера сразу же, с первых минут общения, то он уверенно включает данный случай в свою память как пример своего лидерства, причем для него это становится ис­тиной, так как чтение даты начинается с цифры 0, которая отвечает за истину. Человек верит, что он ис­тинный лидер, поскольку справедлив (8) и умеет предвидеть ход событий (9). В случае, если его не приняли за лидера (1), как он того хотел, происходит взрыв эмоций (8 переходит в 11), он обижается на со­беседника (9) и прекращает с ним отношения (0 — но уже не истина, а отсутствие отношений).

Далее все происходит по следующему сценарию:

если его признали как лидера (0 — истина);

он уверен, что может изменить мир (7), это его удача и везение;

он активизирует свою память (9) и одновременно с этим пытается предвидеть ход событий (ясновиде­ние), так как в этом предвидении пытается сохранить лидерство над людьми (1);

только после того, как он убедился в своем лидер­стве, он активизирует свою энергию к конкретным действиям и шагам на достижение результатов (2);

у него проявляется сила воли (1), которая цели­ком зависит от его лидирующей роли;

если все идет по сценарию, где он лидер, то его энергия для достижения цели (2) становится истинной (0) энергией, она не только не иссякает, но и по­рождает новую энергию к деятельности (2).

Предположим, что его лидерство сорвалось, и ци­фра 0 теперь определяет разрыв отношений с челове­ком, который не воспринял нашего подопечного как лидера:

это неудача (7 переходит в 6), что устремляет к активному разрыву отношений вплоть до нападения (6 — власть над человеком любым способом). В такие минуты он готов на активное, силовое подчинение другого человека своей воле;

память активизирует все обиды и примеры его прошлого лидерства (9), что еще больше усиливает желание убедить собеседника, что рядом с ним ис­тинный лидер, который имеет право управлять всей ситуацией и давать советы, принимать решения;

активизируется давление на собеседника (1);

активизируется энергия (2) для подавления его энергии;

происходит акт насилия и подавления (1);

результат такой встречи: 20 2 — энергия (2), не­сущая смерть, разрушение и опустошение (0) энергии другого человека (2).

Перед нами явный лидер, требующий своего ли­дерства от всех и без каких-либо доказательств, объ­яснений его преимущества над другим человеком.

Достаточно трудно представить себе область реализа­ции подобного человека, так как его должны воспри­нимать лидером все, и главное, что он не намерен на­капливать дополнительные знания или взращивать недостающие качества, поскольку для него нет сомнений, что он уже состоявшийся лидер. Естествен­но, что наиболее всего в данном случае подходит  спорт, где можно проявить себя в качестве лидера без получения дополнительных знаний, однако требуется крепкое здоровье, сила воли для тренировок и терпи­мость к неудачам и возможным поражениям. Подоб­ными качествами исследуемый не наделен, так как цифры 4 нет, а характер не позволяет терпеть пора­жение и преодолевать трудности тренировок.

Предложенный пример показывает, что при про­ведении анализа по дополнительным цифрам имею­щиеся проблемы проявляются гораздо ярче и стано­вятся более доступными для их решения. Исследуе­мому можно предложить заняться изучением восточ­ных учений, связанных с развитием и взращиванием энергии (у-шу, йога, цигун и так далее). Для этого ему необходимо набраться силы воли (1) и терпения (8), чтобы усвоить опыт (9) древних мастеров. Только после этого он может рассчитывать развить свою энергию (2), которая будет основана на усвоенных и сформулированных истинах (0),что позволит развить и усилить энергию. Данное решение основано на за­мене качества «власть» цифры 1 на силу воли, какую необходимо проявить молодому человеку, чтобы пре­одолеть тот замкнутый круг, в котором он находится из-за цифры 1. Она начинает все его действия, и он активизирует ее в виде желания лидерства и власти.

ЗНАЧЕНИЯ ЦИФРЫ 2

Цифра 2 отвечает за энергию общения между людьми, энергию саморазвития, двойственность (в по­ведении, в принятии решения и т. д.), продвижение к цели, деятельность человека. Естественно, что подоб­ные характеристики соответствуют этой цифре, так как для общения необходимо минимум два человека;

саморазвитие предполагает усилие человека над са­мим собой, что вновь выделяет два объекта;

двойст­венность прямо соответствует цифре 2;

продвижение к цели имеет точку отсчета и конечный пункт, когда производится сравнение пройденного пути;

деятель­ность человека всегда связана с самим человеком и с теми объектами мира, на которые он направил свою деятельность, что вновь выделяет два объекта.

Наиболее часто встречающаяся неточность в трак­товке цифры 2 заключена в том, что не все делают выводы, обращая внимание только на силу энергии или ее слабость. Например рассматривая цифры мальчика, обнаруживают, что у него имеется «2222» и «44». Рекомендация достаточно однозначная: «не­обходимо заниматься спортом, поскольку дана хоро­шая энергия и здоровье». Однако не уточняется кон­кретный вид спорта, а ведь это очень важно для бу­дущего спортсмена.

Предположим, что мальчик решил заняться вос­точными единоборствами, а это не совсем соответст­вует его спортивному профилю. Аналогичные цифры имеет Жан-Клод Вандам, который не достаточно ло­вок в исполнении сложных трюков, требующих лег­кости и подвижности. Постепенно амплуа актера сме­стится в сторону силовых трюков, так как это ему бо­лее подходит. Мальчику с подобным набором цифр можно посоветовать силовой спорт: тяжелая атлети­ка, гиревой спорт, армреслинг и т. п.

При анализе цифр человеку говорят о том, как он одарен и талантлив, но не видят при этом, что в слу­чае «2 нет», «2», «222», человек достаточно ленив в развитии своих способностей, даже если они уни­кальные. Очень часто родители утверждают, что ре­бенок занимается и не проявляет лени. Но они забы­вают при этом, что это старание может быть вызвано не наличием энергии, а сильным характером, кото­рый не терпит поражения или конкуренции. Причи­ной может стать сильное чувство долга перед родите­лями (88 и более). Надеяться только на эти качества не стоит, так как при определенных обстоятельствах они могут дать сбой (ребенок не смог стать первым в классе за четверть и после этого может бросить уче­бу; его обидели родители, и его долг больше не явля­ется толчком к учебе). Лучше всего заранее позабо­титься об этом и найти способ усилить двойки через переходы 6 в 7 или 11 в 8, а если это невозможно, то предложить ребенку изучать системы усиления энер­гии, которые практиковались на Востоке (у-шу, йога, цигун и пр.).

ЗНАЧЕНИЯ ЦИФРЫ 3

Цифра 3 отвечает за интерес человека к наукам, технике, ко всему необычному вообще и к любым знаниям, независимо от их специфики. Это объясня­ется тем, что существует сам человек, который про­являет интерес; существует объект мира, к которому проявляется интерес; и существует мысль, понима­ние или знание, которые рождаются в результате подобного исследования объекта.

Достаточно сложно выявить направленность инте­реса человека только по цифре 3, так как она сама не может определить точный круг интересов человека.

Для этого необходимо учитывать и другие цифры: 5, 7, 9, они более точно смогут дать ответ, но о сочета­нии этих цифр разговор пойдет ниже в отдельной главе. Сейчас же нас интересует цифра 3 и ее значе­ние. Очень часто возникает несоответствие между на­личием троек и устремлением человека к знаниям.

Например, в психоматрице имеются «33», что долж­но говорить о стойком интересе к наукам (если есть цифры 5, то к точным или техническим), однако че­ловек отрицает подобный интерес, утверждая, что никогда не испытывал пристрастия к наукам. Чтобы выяснить причины подобного несоответствия, необхо­димо понять, что цифра 3 отвечает за интерес вооб­ще. Именно поэтому стоит выявить круг интересов человека, особенно в тех направлениях, которые свя­заны с линиями, содержащими цифру 3: самооценка (первый столбец, цифры 1, 2, 3); плотский интерес (диагональ, цифры 3, 5, 7); стабильность, привычки (третья строка, цифры 3, 6, 9).

Ответ состоит в том, что одно из перечисленных качеств находится в развитии. Например, человек ре­шил поднять свою собственную самооценку, но для этого решил выбрать наиболее простой и приемлемый для него путь: быть всегда в русле современной моды и модных веяний. Если вы зададите вопрос: «Много ли времени вы уделяете поиску новых модных тече­ний и новшеств?», — то услышите положительный ответ. Оказывается, человек просматривает очень много различных журналов, каталогов и телепере­дач, откуда черпает интересующие его сведения. Та­ким образом, интерес человека хорошо представлен, но не в области науки, а в виде интереса к моде, что соответствует его стремлению поднять собственную самооценку.

Если человек избрал путь стабильности, то много времени будет тратить на различную информацию, которая касается стабильности: объявления о работе или дополнительном заработке; объявления о кварти­рах — продажа, сдача, обмен; объявления о продук­тах и промышленных товарах, которые можно ку­пить дешевле. Очень часто у человека появляется множество привычек, также требующих повышенно­го внимания к себе: определенные духи или дезодо­ранты, определенная зубная паста, набор продуктов на завтрак, обед, ужин и многое другое. Человек про­являет завидный интерес для создания стабильности и спокойствия в своей жизни.

И наконец, предположим, что человек активизи­рует плотскую диагональ, что приводит к тому, что его интерес активно проявляется в сфере интимных отношений людей: поиск различной литературы — книги, газеты, журналы; подготовка спальни к пред­стоящей близости; покупка различных аксессуаров и приспособлений для активизации и преобразования близости; поиск нового партнера. Интерес достаточно широк, и он нисколько не уступает интересу к на­укам или технике, так как близость становится науч­но обоснованной, продуманной, технически оснащен­ной. Как бы это ни выглядело забавно и смешно, но человек полностью реализует свои тройки в различ­ных интересах, которые ему ближе и понятнее. Глав­ное, надо понять, что интерес к науке и технике мы брали за основу только потому, что они дают челове­ку возможность развивать себя, но это не означает, что только этим ограничивается интерес человека.

Хороший повар ищет новые поваренные книги, порт­ниха новые выкройки, модница тратит часы на поис­ки нужной вещи, автомобилист сутками ремонтирует свою машину, мать постоянно изучает своих собст­венных детей, отыскивая в них новые качества.

Сколько людей — столько интересов. Главное, чтобы с помощью интереса человек мог развиваться, а не останавливаться на достигнутом, тогда любой из вы­бранных им интересов имеет право на существование.

Необходимо понять, что могут возникать многие интересы одновременно, но необходимо также помнить о конечной цели. Предположим, девочка рож­дена сильным математиком, но увлечена модой и внешним убранством себя. Пока она еще ребенок и юная девушка, для нее это пик блаженства и самовы­ражения, но проходит время и в ней просыпается ум­ная, требующая умственной нагрузки женщина. Од­нако время упущено, она уже не может восстановить знания, наступает разочарование и сожаление. Очень важно не занижать свои способности тем интересом, который вы избрали для себя. Будет гораздо лучше оценить себя чуть выше реальных возможностей и развить недостающие качества, чем занизить оценку и потерять талант и способности. Природа заложила в каждого человека уникальные знания о себе, а за знания отвечает цифра 3. Именно поэтому необходи­мо найти свой интерес, но надо помнить, что в любом деле полезно стремиться стать лучшим: лучшей порт­нихой, модницей, ученым, мамой, женой. Необходи­мо внимательно изучать весь набор своих цифр, но, имея «сильные» тройки, лучше всего направить свой интерес к науке, только тогда вы не совершите ошиб­ки и не будете жалеть об упущенном.

ЗНАЧЕНИЯ ЦИФРЫ 4

В системе цифрового анализа цифра 4 может обо­значать здоровье, физическую силу и пропорциональ­ное тело, человека или отрасли науки, которые отно­сятся к изучению человека или человечества в целом.

При исследовании событий цифра 4 может означать людей, толпу, людские массы, а также любое физи­ческое тело, задействованное в событии.

Естественно, что основной опорой для правильной трактовки цифр 4 может стать сам человек, цифры  которого рассматриваются. Нельзя забывать, что для анализа личности человека по дате рождения имеют­ся различные методики проведения исследования.

Особенно важно это помнить, когда вы пытаетесь провести анализ цифр 4. Не ограничивайтесь только исследованием психоматрицы, так как в ней оцени­вается количественная характеристика цифровой ячейки, которая получает одну общую характеристи­ку. Она может стать ошибочной, поскольку в кон­кретном случае необходимо применять несколько различных характеристик этой цифры. Предпочти­тельнее пользоваться методом анализа дополнитель­ных чисел с учетом их места и очередности анализа (1 и 2 числа — цель, итог; 3 и 4 числа — первопри­чина, основа, дата, прочитанная с конца — ежеднев­ная работа над собой или поставленной задачей).

Пример. 4 апреля 1964 года, расчет чисел:

  4  4 1964

28 10 20 2

Психоматрица:

11   444   нет

222  нет  8

нет  6     9  

 «Агрессивная» психоматрица:

1111   44   нет

222     нет  нет

нет      6     9 

«Спокойная» психоматрица:

нет        444   7

22222    нет   88

нет        нет    9 

Если проводить анализ по психоматрицам, то, ес­тественно, возникает предположение, что человеку надо заниматься спортом, желательно силовым, так как у него очень сильные энергия и здоровье от рож­дения. Трудно предположить, что кому-нибудь при­дет мысль рекомендовать ему занятия наукой, по­скольку отсутствуют цифры 3 (гуманитарий) и 5 (ло­гики нет), имеется всего одна цифра 9 (слабая па­мять), что не способствует научной деятельности. Па­радокс заключен в том, что человек занимается на­укой и является при этом лидером. Попытаемся объ­яснить подобное несоответствие между цифрами пси­хоматрицы и реальностью, отбросив любое недоверие к тому, что человек может пытаться нас обмануть, чтобы поднять свой авторитет. Стоит сказать, что при проведении психоанализа необходимо научиться ве­рить тому, что вам говорят те, кого вы просчитывае­те. Не следует основываться только на цифрах матри­цы, так как не все люди развивают себя в соответст­вии с психоматрицей. Они могут продвигаться к це­ли, используя дополнительные цифры, когда каждая цифра может принимать свое значение, когда одина­ковые цифры имеют разные значения, чего нельзя получить при использовании метода психоматрицы (там мы вынуждены оценивать все цифры ячейки од­новременно и с одним значением).

Воспользуемся методом дополнительных цифр.

Третье и четвертое число 20 и 2 — первопричина или первотолчок любых действий человека определяется наличием нуля в третьем числе, что говорит о том, что в мозг, природную память или сознание че­ловека заложена истинная информация, которая от­носится к энергии (человека, а также энергетика: нефть, газ, атомная и другие виды энергии). Первая цифра 2, стоящая в третьем числе, означает, что че­ловек активизирует свою энергию. Она ему необходи­ма для раскрытия истины (0), заложенной в него са­мой природой, и эта истина направлена на энергети­ку (не только человека, но и на энергию земли, воды, ветра и любой другой энергии).

Анализ ежедневных действий: 4 6 9 14 4 — че­ловек (4) обнаруживает проблемы и препятствия (6), которые могут касаться экологии (так как 6 — это за­грязнение или разрушение мира). Они вызывают в нем желание преобразовать мир (переход 6 в 7, за что дополнительно дается энергия для познания мира в виде «22»). Получив запас энергии для исследования, он начинает накапливать информацию (9), проявляет силу воли (1), использует резервы из собственного здоровья (4 переходит в 22). Все это направлено на изучение деятельности людей (4): влияние человека на окружающую среду, социальная сфера, историче­ские события и т. д. (выбор достаточно широк). Очень важно заметить, что все три цифры 4 в дате рожде­ния принимают различные значения:

первая цифра 4 — обозначает самого человека, который способен действовать;

вторая цифра 4 — распадается на 22, принимая значение энергии к познанию мира;

третья цифра 4 — указывает на науки, связанные с деятельностью людей.

Только разделив все цифры 4 и приписав им раз­личные значения, мы начинаем понимать механизм,  позволяющий человеку включиться в процесс позна­ния и изучения мира, стать ученым, изучающим мир;

первое и второе число 28 10 — определив свой ин­терес в науке, человек активизирует все свои силы (2), проявляет терпение и стремление к правде (8), в результате чего становится лидером (1), который мо­жет постигнуть заложенную в него от рождения ис­тину (0).

Пример достаточно сложный, чтобы с ним можно было легко справиться, но именно поэтому мы гово­рим о цифровом анализе, а для проведения любого анализа требуются различные методики исследова­ния и логическая схема их использования. Начав изучать эту методику, вы накопите практический опыт, который позволит вам анализировать любые даты и события, независимо от сложности и видимой противоречивости каждого отдельного случая. Имен­но такое постижение истины любого метода китай­ские мыслители называли Путем. Путь — это накоп­ление опыта и стремление помочь людям через ис­пользование знаний.

ТУНГУССКИЙ ФЕНОМЕН — ПОСЛАНЕЦ ИНЫХ МИРОВ, СТОЛКНУВШИЙСЯ С ЗЕМЛЕЙ

Рассмотрим еще один пример, который также от­носится к пониманию значений цифры 4. Откроем Большую Советскую Энциклопедию: «Тунгусский ме­теорит — метеорит, упавший 30 июня 1908 г. ... в бассейне р. Подкаменной Тунгуски. Перед падением метеорита в течение нескольких секунд наблюдался яркий болид, перемещающийся по небу с юго-восто­ка на северо-запад. На пути движения болида, кото­рый был виден на огромной территории Восточной Сибири, в радиусе до 800 км остался мощный пыле­вой след, сохранявшийся в течение нескольких ча­сов. Над местом падения метеорита наблюдалось пла­мя и облако дыма. В момент падения раздался оглу­шительный взрыв, который был слышен на расстоя­нии свыше 1000 километров. Во многих селениях ощущалось сотрясение почвы и построек. Многие лю­ди, а также различные животные воздушной волной были сбиты с ног. Воздушная взрывная волна была зафиксирована на барограммах, полученных на мно­гих сибирских метеорологических станциях, в Петер­бурге и ряде метеорологических станций в Англии.

После падения метеорита в Европе и Западной Си­бири наблюдались необычайно светлые ночи, видны были серебристые облака. Посветление ночей, наблю­давшееся вплоть до августа, объясняется распылени­ем в земной атмосфере огромного количества вещест­ва метеорита во время его движения с космической скоростью».

И еще один небольшой отрывок из БСЭ: «Впервые место падения метеорита было обследовано советским ученым Л. А. Куликом в 1927 г. Им был обнаружен радиальный повал леса вокруг места падения в ради­усе до 15—30 км. В центральной части этой области заметны следы ожога; на месте падения (взрыва) об­разовалась (?) заболоченная местность поперечником до 5—10 км».

Тайна Тунгусского метеорита до сих пор не рас­крыта. Наиболее известной стала кометная гипотеза Тунгусского феномена. По этой версии, Земля столк­нулась с кометой, которая взорвалась от воздушной ударной волны на определенной высоте. После взры­ва остатки кометного вещества растаяли, образовав болотистую местность. Этой версии придерживается большинство исследователей данной проблемы, так как ни одни поиски самого тела метеорита не дали результатов, не удалось найти никаких остатков не­бесного посланника. Наряду с кометной гипотезой выдвигалось еще несколько интересных предположе­ний: столкновение Земли с солнечной гранулой, вы­брошенной сильным протуберанцем; падение крупно­го и радиоактивного метеорита, который взрывной волной был отброшен в кратер потухшего вулкана, находившегося рядом с эпицентром взрыва; после падения небесного тела кратер обрушился и захоронил остатки метеорита (существует полулегенда о «дья­вольской» поляне, которая и является кратером это­го вулкана, убивающей животных и людей, если они выходили на нее); высказывалась гипотеза аварии космического межзвездного зонда, направленного для исследования Солнечной системы или конкретно Земли, но потерпевшего аварию, в результате чего са­моуничтожился в достаточной близости от поверхно­сти земли.

Попытаемся сопоставить расчет дополнительных цифр даты падения «метеорита» с различными верси­ями. Для гипотез кометной и метеоритной природы взрыва в расчете или самой дате должна присутство­вать хотя бы одна цифра 4, так как именно она отве­чает за массу или небесное тело. Выполним расчет:

30 6 1908

27 9 21 3

Как видно из проведенных вычислений, в данном наборе цифр нет ни одной цифры 4, что полностью отвергает и исключает кометную и метеоритную вер­сии взрыва. Проведем анализ имеющихся цифр.

Третье и четвертое число ответят на вопрос: «Что было до взрыва?» 21 и 3 — была затрачена энергия (2), проявлена сила воли или достигнута цель (1), в ре­зультате которой было создано техническое устройство (3), предназначенное для сбора научных данных (3).

Полет аппарата до взрыва: 8091603 — (8 и 0) указывают на отсутствие экипажа в летательном ап­парате, так как 8 — это жизнь, а 0 — отсутствие.

Следовательно, это мог быть беспилотный межзвезд­ный зонд-исследователь. Сбор информации о Солнеч­ной системе или Земле (9) должен был стать его це­лью полета к нашей планете (1). Произошла поломка (6) каких-то систем, что привело к полной утрате (0) зонда (3), он стал опасен для Земли, и сработала сис­тема самоуничтожения, которая полностью определе­на итоговыми цифрами.

Причина взрыва: первое и второе число 27 9 — был включен источник энергии (2), вероятнее всего — это аварийная система, которая произвела взрыв (7 — это огонь) летательного аппарата, так как именно та­кая команда была заложена в память (9) управляюще­го устройства зонда.

Все эффекты, описанные очевидцами, очень хоро­шо вписываются в гипотезу космического зонда, но не совсем увязываются с другими, особенно с кометной версией взрыва, поскольку, если это была коме­та, то ее должны были заметить астрономические обсерватории. По описанию очевидцев, свечение болида продолжалось всего несколько секунд, а следователь­но, кометного хвоста не было. Дело в том, что нель­зя предположить, что комета не имела хвоста, так как она двигалась со стороны Солнца, а это означает, что она должна быть «хвостатой» кометой, чего ни­кто не наблюдал.

Болота, которые образовались в результате взры­ва, были вызваны не таянием остаточной массы коме­ты, а оттаиванием вечной мерзлоты от высокой температуры самого взрыва, о чем свидетельствуют сго­ревшие, обугленные деревья в центре взрыва. Однако пожар не был обширным, что говорит о малом объеме взорвавшегося объекта. Свечение облаков могло быть вызвано выбросом радиоактивных остатков на боль­шую высоту, что и спровоцировало свечение. Вполне возможно, что это свечение образовалось в результате выброса большого количества заряженных ионов, ко­торые могли формировать отражатель фотонного дви­гателя, он должен иметь в длину не менее 10—15 км при огромном диаметре ионного зеркала.

Таким образом, анализ даты Тунгусского взрыва указывает на то, что это могла быть авария беспилот­ного межзвездного зонда, направленного в Солнеч­ную систему для сбора информации о планетах. В ре­зультате неполадок сработала аварийная система самоуничтожения станции, которая и вызвала взрыв, полностью уничтоживший космического посланника.

Учитывая, что на месте взрыва не найдено никаких остатков искусственного объекта, как, впрочем, и любых других остатков, можно сделать предположе­ние, ,что способ самоуничтожения зонда — полная его аннигиляция с имеющимся аварийным запасом антивещества (2 в первом числе), которое превратило весь зонд в сгусток огня (7), не оставив никаких следов после себя, но вызвав сильнейший взрыв, который и создал все явления, наблюдаемые по всей территории планеты.

ЗНАЧЕНИЯ ЦИФРЫ 5

Значения цифры 5 определяются через законо­мерности и циклы, которым подчиняется все живое на планете Земля, так как, по китайским учениям, данная цифра отвечает за первоэлемент «Земля».

Чтобы понять такое соответствие между планетой и этой цифрой, необходимо взглянуть на природные за­кономерности, присущие Земле: четыре сезона и поч­ва, дающая возможность выращивать растения, — именно эти пять факторов легли в основу соответст­вия между цифрой 5 и Землей. Говоря о сезонах и почве (земле), мы неизбежно сталкиваемся с анали­зом или логической оценкой этих объектов мира.

Люди приложили много усилий, чтобы отыскать все­возможные приметы, дающие им возможность пред­видеть, предсказывать или интуитивно, логически обосновывать те природные закономерности, которые определяли время сева, сбора урожая или заготавливания плодов. Относительно почвы люди также про­явили активную логику и интуицию в анализе свойств различных почв (заметим, что в те далекие времена не было химического анализа почвы).

Исходя из выше сказанного, можно определить те характеристики, за которые отвечает цифра 5: логи­ка, интуиция, планирование, выживание, закономер­ный результат, земля (как почва или планета), центр (ситуации или мироздания, относительно Земли).

Из практики обучения цифровому психоанализу можно сделать вывод, что наиболее распространен­ным недочетом в трактовке этой цифры, является принятие только двух характеристик цифры — логи­ку и интуицию — за основные, тогда как остальные качества незаслуженно отбрасываются. Особенно это относиться к планированию, выживанию и централь­ному положению, а именно эти характеристики опре­деляют всю важность трактовки цифры 5.

Все мы живем на планете в условиях, когда необ­ходимо затратить достаточно много сил для выжива­ния в человеческом обществе: жилье, работа, продукты питания, одежда и многое другое, что определяет наши потребности. Чтобы выжить (5) в таких услови­ях, необходимо создать план (5) действий, который определит жизненную позицию или стратегию чело­века: место жительства (страна, город или село), про­фессия, социальное положение, уровень дохода, цель всей жизни и т. д. Для принятия такого плана есте­ственно требуется логика, интуиция, которые осно­вывают свои результаты и выводы на личностных особенностях человека. Однако наличие такого плана еще не означает, что он будет осуществлен, посколь­ку для этого необходимо сделать так, чтобы этот план действий человека занял центральное, лидирующее положение относительно других планов и задач, ко­торые возникают ежедневно. Достаточно часто при­ходится констатировать факт нераскрытия всех воз­можностей человека только потому, что он не поста­вил свой собственный план развития себя в центр всех планов.

Очень часто талантливые, одаренные сильной ло­гикой, ясновидением и энергией люди так и не рас­крывают себя. Причина достаточно простая: они за­меняют центральную цель — собственное совершен­ство — ежедневными, мелкими целями: зарабатыва­нием денег, обеспечением стабильности и реализаци­ей собственных привычек. Уверен, что, прочитав эти строки, многие из читателей возмущенно восклик­нут: «Идеалист, избалованный судьбой, беззаботный и ленивый тип, написавший такие слова!» Смею вас заверить, что ни один из данных эпитетов не соответ­ствует действительности.

Для большей убедительности рассмотрим пример.

Предположим, что человек обладает очень сильными характеристиками, которые могли бы ему позволить стать знаменитым: ученым, музыкантом, писателем, художником, актером и пр. Но, вместо того чтобы приложить усилия и развить в себе любой из данных талантов, он ежедневно подрабатывает (даже будучи студентом вуза), он активно ищет связи и знакомст­ва, дающие ему шанс на удачную работу и хороший заработок. Предположим, что он получил желаемую работу и теперь имеет хороший доход, однако при этом не развивает себя и свои способности. Это обсто­ятельство неизбежно приводит к наказанию данного человека со стороны природы, которая заложила в него определенный набор сильных качеств не для то­го, чтобы он просто кормил себя. Она должна была получить исследователя различных закономерностей мироздания, но не получила.

Начинается целая цепочка действий природы, ко­торые человек воспринимает как неудачи, преследу­ющие его: обокрали машину, квартиру, гараж;

забо­лел он сам или близкий человек;

предали друзья;

распалась семья; обанкротилась фирма;

машина раз­билась в аварии;

поднялся курс доллара и т. д.

Раз­говаривая с одной женщиной, работавшей в очень со­лидной и престижной фирме, которая давала ей очень высокий заработок, я услышал жалобу: «Вся моя жизнь — это только работа, я не вижу детей и мужа, я уже три года не была в отпуске и просто ус­тала». Естественно, что человека очень жаль и нуж­но помочь. Чтобы как-то убедить ее в том, что зара­батываемые ею деньги не могут дать ей счастья и удовлетворения, задаю встречный вопрос: «Зачем вам нужны деньги в таком количестве?» Ответ: «Надо ку­пить мужу новую машину». Как оказалось, она зара­ботала на первую машину, забыв про отпуск, отдых и собственное здоровье. В скором времени муж разби­вает машину так, что ее просто отправили на метал­лолом, еще повезло, что он сам остался жив. Теперь она намерена восстановить утраченное, так как муж очень хочет иметь машину, а она очень любит своего мужа. После услышанного рассказа, вновь задаю ей вопрос: «Не кажется ли вам, что все три года вы активно "работали на свалку", так как все ваши деньги были вложены в машину, а она уже на городской свалке? С таким же успехом вы могли заработать все эти деньги, выйти на балкон собственного дома и вы­бросить их на ветер, поскольку они все равно пропа­дут?» Она не ответила, а только говорила, что силь­но устала. Ее действительно жаль, ведь все ее непомерные усилия превращаются в пустоту и потери, а основная причина этого — отсутствие центральной цели ее жизни. Не думаю, что она мечтала перед сво­им замужеством, что будет зарабатывать мужу на ма­шины, которые он будет разбивать.

Начиная говорить с людьми о том, что каждый должен стремиться развить себя, свои способности, талант и постараться стать гением, который пополнит знания человека о мире и сделает жизнь людей луч­ше, получаю один и тот же ответ: «При нашей жизни приходится крутиться,» или «Жизнь заставляет рабо­тать, а не думать о себе». Получается, что отдельно от людей существуют «жизнь»», «судьба-злодейка» или «трудности», заставляющие человека страдать, отка­зываться от своих целей и заниматься тем, чем он не хотел бы заниматься. Не стоит так усложнять поиски «врага», который так мешает несчастному, страдаю­щему человеку. Надо подойти к зеркалу и честно при­знаться самому себе, что ты всю свою жизнь искал легкий путь: не хотел учиться, когда это надо было сидеть за уроками; не хотел поступать в институт или осваивать новое знание; не искал единственного и лю­бимого человека, а согласился с «первым попавшим­ся вариантом», который и стал твоим спутником жизни и от которого тебе плохо и тошно; перед тобой си­дит начальник, унижающий тебя, а ты не смеешь от­ветить ему, потому что ты посредственный человек и работник, а такого можно заменить в одну минуту, и никто этого не заметит.

Самый опасный враг для человека — это он сам, когда ленится, занижает свои способности, таланты и возможности ради того, чтобы лишний день прожить без забот и траты сил на собственное развитие. Толь­ко тогда, когда план (5) собственного развития будет поставлен в центр (5) всех планов, только тогда впе­реди появится реальная надежда на счастье, удачу, любовь, любимое дело и бессмертие в памяти буду­щих поколений. Только тогда мы все станем лучше жить, когда каждый станет гением и талантом, кото­рый развил себя и рассказал всем о том кусочке ми­ра, что освоил и понял. Остается только одно — бо­роться с собственной ленью.

ЗНАЧЕНИЯ ЦИФРЫ 6

К значениям цифры 6 стоит отнестись очень вни­мательно, так как с данной цифрой связана одна из библейских легенд («Откровение святого Иоанна Бо­гослова»). В ней сказано следующее: «И он сделает то, что всем — малым и великим, богатым и нищим, сво­бодным и рабам — положено будет начертание на пра­вую руку их или на чело их, и что никому нельзя бу­дет ни покупать, ни продавать, кроме того, кто имеет это начертание, или имя зверя, или число имени его. Здесь мудрость. Кто имеет ум, тот сочти число зверя, ибо это число человеческое; число его шесть­сот шестьдесят шесть (выделено мной. — А. А.)» (Гл. 13, 16-18).

Легенда выделяет особое «число зверя» — «666».

Что могло бы оно значить в психоматрице человека?

Вопрос не простой, тем более что на основе самой ле­генды возникло множество предрассудков, символи­ка этих трех цифр стала тесно связываться с такими понятиями, как сатана, дьявол, зло, черная энергия или магия. Появились секты и различные религиоз­ные группы, строившие свои пророчества на основе знака «666».

Очень ярким примером могли бы стать верования старообрядцев в России, которые включили это чис­ло в прямое доказательство прихода антихриста в об­лике Патриарха Никона, проведшего реформу церк­ви в 1666 году, в год «зверя». Трудно согласиться с такими доводами, тем более что именно в 1666 году Патриарх Никон был лишен патриаршества и осуж­ден Синодом Русской Православной Церкви. Таким образом получается, что сам Никон пострадал в год «зверя», а следовательно, он не мог представлять со­бой темные силы.

Множество различных предсказателей отыскива­ют этот таинственный знак в природе, событиях, сло­вах, символах, номерах машин и даже телефонов.

Есть и такие, кто используют схожесть написания цифр 6 и 9, начинают вводить новый символ «999» как предвестник пришествия дьявола. Совершенно очевидно, что их цели связываются с 1999 годом.

Причина подобной активности одна: каждому хочет­ся стать пророком и войти в историю, подобно Ност­радамусу, предречь и увидеть конец света.

О конце света мечтали во все времена — это было самое безотказное по эффекту предсказание, которое гарантировало популярность автору, так как люди всегда боялись смерти и Бога, а в данном случае все авторы предрекают кару от самого Бога. Кому же выгодно такое предсказание? Тому, кто не особенно бле­щет талантом, трудом или умом, тому, кто не утруж­дал себя накоплением знаний и развитием себя как личности, но при этом не против запечатлеть свое имя в истории, только без особых трудностей и пере­живаний.

Попытаемся развеять миф о магии знака «666» и дадим ему «человеческое» объяснение, убрав домыс­лы о силе дьявола, воплощенного в этой комбинации цифр. Начнем с объяснения цифры 6.

Люди всегда кормились от земли, обрабатывая ее сначала мотыгой или палкой, но постепенно к этому процессу стали привлекать лошадь или вола. Они тя­нули плуг, а человек шел за этим плугом. Если мы сосчитаем количество ног в такой «рабочей единице», то обнаружим, что их 6 (четыре ноги животного и две у человека). Именно пахарь стал символом труда и обеспечения себя. До нашего времени сохранилось выражение: «Пахать на работе». Естественно, это не означает, что человек пашет в литейном цеху или на стройке, но это означает, что он много работает, как это всегда делал пахарь в поле. Таким образом, циф­ра 6 в своем главном значении отвечает за физичес­кий труд, материальное обеспечение семьи, деньги, прокорм, мастерство и умение работать руками. Бо­лее подробно о сути этого знака мы поговорим ниже, но учитывая вторичное дополнительное качество ци­фры 6, которое можно сформулировать как стремле­ние подчинить себе другого человека с целью нажи­вы за его счет, необходимо указать еще на одно зна­чение этой цифры: разрушение, смерть, неудача. Эти значения полностью противоположны цифре 7, свя­занной с 6 взаимопереходом.

Выполняя расчет, необходимо внимательно ана­лизировать каждую цифру 6, входящую в дополнительные цифры. Не стоит спешить с анализом психо­матрицы, так как более важно выяснить влияние 6 на каждом этапе деятельности человека.

Предположим, что в третьем числе присутствует цифра 6. Это может означать:

в роду человека были Мастера, достигшие звания «золотые руки» (66);

родители ребенка слишком большое внимание уделяют деньгам и быту;

в момент беременности могла быть произведена попытка кодирования («порчи»).

Естественно, при подобных цифрах человек становится зависим от тех причин, которые влияли на него:

он с детства любит мастерить, его тянет к рукоде­лию;

он любит ходить по магазинам, не равнодушен к покупкам и деньгам;

раздражителен, властен, требователен в сочета­нии с болезнью легких или почек.

Необходимо внимательно следить за проявлением каждого из этих качеств, чтобы не пропустить время исправления «порчи» или «денежного синдрома».

Достаточно часто цифра 6 расположена в четвер­том числе, что означает кодирование («порчу»), кото­рая была у родителей, дедушек или бабушек до рож­дения ребенка. Гораздо реже это может означать Ма­стерство предков. Влияние 6 в четвертом числе будет сказываться в том, что человека ждут неудачи в са­мом начале его действий, вероятнее всего, что он вы­бирает ложные цели и принимает неправильные ре­шения. Многие оценивают друзей, родных, людей, работу только по выгоде, денежному интересу, что не делает их лучше.

Присутствие цифры 6 в самой дате рождения ука­зывает на влияние внешних, негативных сил (поме­хи, препятствия, враги и т. д.) в осуществлении по­ставленной цели. В зависимости от места в дате (бли­же к концу или началу даты) мы можем предвидеть помехи или ошибки в достижении целей.

Например: при анализе дополнительных цифр художника выяс­нилось, что он родился 16 числа, а других цифр 6 в расчете нет. Было сделано предположение, что вся­кий раз, когда он завершает работу над очередным фрагментом картины или целым полотном, он остает­ся крайне недоволен своей работой за день, что не позволяет ему правильно и высоко оценивать свои ра­боты. Такое воздействие цифры 6 приводит к тому, что в собственной семье он не воспринимается как Художник, который может обогатить мировую или российскую культуру, для его жены и детей он чело­век со странностями, который никак «не выйдет из детства» и все еще занимается рисованием, малевани­ем или игрой с красками. В таком окружении пове­рить в собственный талант и достойно оценить себя ему очень сложно, но необходимо.

Наличие цифры 6 в первом или втором числе бу­дет означать, что еще до рождения этого человека была наведена «порча», которая должна будет про­явить себя гораздо позднее (как правило, после со­здания семьи). В другой интерпретации это может означать, что человеку предстоит преодолеть нега­тивное влияние власти и денег, когда он занимает руководящую должность или получает работу с хоро­шим доходом, ему придется проявить свои лучшие качества для сохранения доброты, терпимости и любви к людям, долга по отношению к родителям, интереса к познанию мира. Если он не пройдет это испытание, то его ждет разочарование и неудача в карьере в тот самый момент, когда он намерен «взле­теть» как можно выше.

Можно подвести итог всему сказанному по анали­зу значений цифры 6. Главное, что необходимо по­мнить при трактовке этой цифры:

если в вашем роду имелись Мастера в любом виде промысла, не воспринимайте шестерки как отрица­тельные и мешающие вам цифры. Их место располо­жения в дополнительных числах или в самой дате рождения покажет вам, каким образом вы лучше придете к мастерству, 3-е и 4-е число — использовать опыт своих предков;

дата рождения — свои собствен­ные ежедневные наработки по совершенствованию своего мастерства;

1-е и 2-е число — продолжение ма­стерства в детях и внуках;

если Мастеров в вашем роду нет, то воспринимай­те наличие каждой цифры 6 как напоминание о том, где вы можете совершить ошибку или встретить пре­пятствие, которое необходимо преодолеть и ожидать.

Отнеситесь к этому достаточно серьезно, так как ина­че вы можете не получить желаемого результата в своем развитии. Как часто мы совершаем ошибки, принимая за помощь и хороший совет неудачные подсказки или явные помехи других людей. Предположим, что вы имеете цифру 6 в самом конце вашей даты рождения (в цифрах года). Это означает, что в тот самый момент, когда вы уже проявили свою ак­тивность, накопили некоторый запас знаний, опыта и создали основу для своего продвижения к цели, вы, вероятнее всего, встретите препятствие, помешающее осуществлению ваших планов.

Например: при распределении студента, который занимался научной работой и получил предложение от кафедры поступать в аспирантуру, произошло «не­лепое недоразумение», полностью нарушившее эти планы. Причина подобной неудачи следующая: две последние цифры в дате рождения — 6 2, а следова­тельно, читаться они должны с последней из них, с цифры 2. Она и должна была определить активность или переход цифры 6 в 7. Перед распределением сту­денту было предложено написать заявление для фор­мального распределения в сельскую школу, так как это освободит других студентов от этого неудачного места, что и было сделано. Таким образом, цифра 2 приняла значение раздвоенности путей: аспирантура или сельская школа. Результатом подобного раздвое­ния стала активность цифры 6, которая определила худшее для студента: потерю возможности занимать­ся наукой дальше.

В каждом конкретном случае возможные препят­ствия и трудности необходимо выявлять по месту расположения цифры 6, но самое важное предвидеть возможность их проявления и заранее предупреждать их, активизируя переход цифры 6 в 7 через занятия искусством, наукой или через активизацию интереса к познанию мира. Особенно осторожно надо отнес­тись к материальным, денежным проблемам и к до­стижению лидерства, власти, руководства, так как именно они способствуют активизации цифры 6, а она способна принять характеристику неудачи, пре­пятствия, потери, разрушения, смерти.

ЗНАЧЕНИЯ ЦИФРЫ 7

Прежде всего постараемся выяснить возможные значения цифры 7, исходя из ее количественной ха­рактеристики. Одна из самых простых комбинаций, которая напрашивается: 7=6+1=1+6. Попытаемся объяснить комбинацию цифр 6 и 1, они могут образовать одно из значений цифры 7. Труд (6), доведенный до цели, результата (1) — означает успешное заверше­ние любой работы или желание удачи в труде. Второй вариант: 1 и 6 — трактуется немного иначе: «Бог в помощь». Это пожелание знакомо многим и означает оно: пусть Бог (1) поможет тебе в твоей работе (6), что также сводится к успешному окончанию дела.

Представим цифру иначе: 7=5+2=2+5. Первая па­ра цифр может трактоваться как «пусть планы (5) твои осуществятся» (2 — отрезок пройденного пути, реальное продвижение к цели). Второй вариант: что­бы тебе хватило сил (2) на осуществление твоих пла­нов (5). Обе версии означают преобразование окружа­ющего мира через принятие и осуществление планов.

Следующий набор цифр: 7=4+3=3+4. В первом случае можно увидеть пожелание «здоровья (4) тебе и разума (3)», а во втором случае «чтобы все твои зна­ния (3) приносили тебе здоровье (4)». Связь знания и здоровья возможна только в том случае, если человек един с природой, так как знание всегда касается при­роды, а познавая ее, человек приобретает истинное здоровье, потому что не тратит силы на преодоление сил природы. Эту характеристику цифры 7 можно назвать понимание, знание природы.

Последний набор цифр, представляющих данную цифру: 7=7+0=0+7. Из предыдущих рассуждений мы можем записать следующие характеристики цифры 7: удача, везение, изменение мира и природы, знание мира и природы — именно эти характеристики могут называться истинным (0) предназначением человека во Вселенной в мире и природе. Человек рожден для познания мира, его изменения и для того, чтобы до­биться счастья или удачи в жизни, что может дать ему природа за те усилия, которые он потратил на ее изучение.

После того как мы определили основные значения цифры 7, можно выявить наиболее частые ошибки в понимании и трактовке данной цифры. Во-первых, многие объясняют эту цифру как везение, удачу, но совершенно забывают при этом, что все эти качества представляют награду человеку за его стремление по­знать и изменить мир к лучшему. Говорить о везении без усилий к пониманию мира — означает приписы­вать человеку те качества, которыми он не обладает.

Во-вторых, никогда не стоит испытывать свое ве­зение относительно денег или материальной выгоды, так как цифра 7 не имеет ничего общего с подобной удачей. Это объясняется тем, что деньги и материаль­ные проблемы определяются цифрой 6, в которую мо­жет перейти 7, при подобной попытке испытать уда­чу в деньгах. Очень для многих людей подобный экс­перимент заканчивается неприятностями: болезнью, денежным долгом, тюрьмой, смертью. При наличии нескольких цифр 7 ситуация еще больше обостряет­ся, так как человек всякий раз находится под покро­вительством природы, если в его психоматрице име­ется хоть одна цифра 7.

Предположим, что у молодого человека знак «777», он собирается совершить мелкую кражу, во­ровство, мошенничество ради получения денег или материальной выгоды. Совершая подобное, он теряет одну цифру 7, но еще сохраняет 77, что дает ему воз­можность не быть пойманным при совершении этого проступка. Теперь он уверен, что удача явно сопутст­вует ему, и повторяет попытку, что опять приводит к безнаказанности. Если первый случай он мог принять за случайное совпадение, то после второй попытки он уверен, что это закономерный факт. Наступает самый опасный момент, так как человек собирается совер­шить более крупное мошенничество или кражу, потому что теперь уверен в своей «фортуне». В третьей попытке не остается ни одной цифры 7, что полно­стью снимает с человека природную «неприкосновенность», его мошенничество раскрыто, и после этого следует наказание.

Не пытайтесь обмануть судьбу — нельзя скрыть свои мысли и планы от природы, так как мы сами яв­ляемся ее частью и она как единое целое с нами, пол­ностью контролирует ситуацию. Нельзя рассчитывать, что при трех семерках можно спокойно совершать пер­вые две кражи, так как они достаточно безопасны. Это ошибка, поскольку вы не знаете, сохранили ли вы свои семерки до момента совершения первого проступ­ка. Очень часто даже при первом негативном проступ­ке человек попадает под наказание, поскольку он дав­но «потерял» свою защиту, но не заметил этого.

Третья ошибка определена неправильным выбо­ром приложения сил и способностей, когда за цель принимаются власть, карьера начальника, накопле­ние денежного или материального капитала. В разго­воре с человеком выясняется, что он активно и целенаправленно продвигается по служебной лестнице.

Ему везет несколько раз подряд, и продвижение идет успешно. На вопрос о том, считает ли он себя удач­ливым человеком, он отвечает утвердительно, однако совершенно забывает о том, что у него нет детей, больная жена, начальник «дурак», перед которым он «ползает на коленях», и о многих других неудачах, ставших нормой его жизни. Это и есть наказание за потерю семерок и уход от познания, изучения приро­ды, мира в материальную, денежную сферу, безраз­личную для природы. Для многих людей, таким об­разом испытывающих свою удачу, наступает момент рокового и безвозвратного падения, когда они уже никогда не смогут снова «взлететь» к власти.

ЗНАЧЕНИЯ ЦИФРЫ 8

Для объяснения значений цифры 8 можно ис­пользовать ее представление в виде суммы различ­ных цифр. Но именно этого мы и не будем делать, чтобы не подтолкнуть многих читателей к произволь­ной замене любой цифры на ее суммы. Этот метод мог быть применен для исследования цифры 7, кото­рая обозначает мир, Вселенную, природу, а они в свою очередь включают любые понятия и объекты, относящиеся к человеку, так как все они являются неотъемлемой частью мира, Вселенной, природы, и поэтому могут рассматриваться как отдельные слага­емые, представляющие часть единого целого. Не сле­дует особенно увлекаться подобными представления­ми других цифр, так как для этого необходимо сна­чала доказать, что предлагаемые вами слагаемые вхо­дят в само число как его скрытые, не видимые явно качества.

В китайской системе пяти первоэлементов у-син цифра 8 принадлежит элементу дерево, отвечающему за жизнь. Объяснить подобное соответствие с совре­менной или научной точки зрения можно: этому по­рядковому номеру соответствует кислород в периоди­ческой таблице Менделеева (стоит сказать, что автор­ство Менделеева можно поставить под сомнение, так как вполне возможно, что этот закон был открыт дру­гим русским химиком — И. В. Авдеевым, и мы име­ем дело с плагиатом. Однако доказать подобное доста­точно сложно — нет достаточной информации об Ав­дееве и его контактах с Менделеевым). Если у кисло­рода порядковый номер 8, а именно благодаря ему мы имеем жизнь на нашей планете, то соответствие «8 — жизнь» вполне научно обосновано.

Однако эта цифра отвечает за отношение челове­ка к окружающим людям, так как 8=4+4, что ука­зывает на отношения между людьми. Интересно вспомнить, что в генетике существует 4 белковых кода, которые определяют наследственность челове­ка и любого живого существа на нашей планете. Сле­довательно, если речь зашла о наследственности, то цифра 8 затрагивает отношения между родителями и детьми, а более точно — чувство долга детей по от­ношению к своим родителям. Именно это качество можно назвать самым важным при определении зна­чения цифры 8.

Отношения с другими людьми могут быть пред­ставлены двояко: партнерские, дружеские отношения возможны, если человек добр и терпим по отноше­нию к другому; может возникнуть конфликт, кото­рый характеризуется переходом 8 в 11 и трактуется по значениям цифры 1 — применение власти, подав­ления, подчинения. Сама же цифра 8 подобными ка­чествами не обладает.

Необходимо учитывать еще одно качество цифры 8, основанное на представлении ее через цифры семь: 8=7+1=1+7. Мы уже знаем, что в случае пере­хода цифра 8 распадается на 11, так что трактовать в данном случае (7 и 1) как волевое проявление са­мого человека по отношению к природе или миру мы не имеем права, потому что «1» и «11» — это совер­шенно различные цифровые единицы, трактующие­ся по-разному. В таком случае мы вынуждены гово­рить о воле, власти и лидерстве, которое принадле­жит Богу или Вселенскому Разуму (кому как удоб­нее воспринимать). Именно Богу или Разуму дано право устанавливать истину и вершить правосудие над любыми событиями, происходящими в мире, в том числе и с людьми. Именно поэтому цифра 8 принимает еще одно значение — знание правды, правдоискательство, правосудие, справедливость. Как это ни прискорбно, но именно человек смог превратить правду в оружие и создал шантаж, который основан на знании правды, а ее боятся люди, но качество шантажиста стало входить в значения цифры во­семь.

Учитывая, что Бог или Разум имеют возможность влиять на мир, Вселенную и на любого человека, то совершенно естественно возникает обратная реакция за отрицательные проступки человека. Эта реакция представлена неудачами, горем, страданиями, кото­рые обрушиваются на человека. Так как все эти беды обрушились на него от самой природы, то отменить или избежать их человек не может, и ему остается только одно средство — перетерпеть эти невзгоды.

Так выявляется последнее качество цифры 8 — тер­пимость к страданиям и неудачам.

Достаточно часто можно наблюдать людей, кото­рые активно приветствуют страдания, тем более что именно ими, по многим верованиям, очищается душа человека, особенно в православии. Оценивать страда­ния как положительное влияние на судьбу и разви­тие человека достаточно сложно, поскольку далеко не все страдания и испытания предписаны человеку природой или Богом, многие из них сознательно со­зданы или придуманы самим человеком, чтобы за счет них оправдать свое нежелание развивать себя, свои способности и талант. Гораздо легче списать свое несовершенство и свою неразвитость на те стра­дания, что обрушились на человека и не дали ему возможности реализовать себя в жизни.

Наиболее частой ошибкой можно считать те слу­чаи, когда отбрасываются или не учитываются такие значения цифры 8, как стремление к страданию, шантаж, жизнь. Если шантажиста проще всего оты­скать по цифровой ячейке, когда в ней имеется три и более цифры 8, то о первой характеристике совер­шенно забывают, а именно она дает ответы на многие вопросы.

Например: студентка, имеющая 99, 22, 33 в сво­ей психоматрице и прошедшая конкурс при поступ­лении в университет неожиданно сдает два экзамена на «неуд» и, обескураженная неудачами, собирается бросать учебу. При анализе ее даты рождения оказа­лось, что четвертое число — 8. Возникло подозрение, что она не успевала выучить один или два вопроса к экзамену и, придя на экзамен, брала билет именно с этими вопросами, как бы восстанавливая справедли­вость и наказывая себя за то, что не смогла выучить все. Так и оказалось: она дважды (на двух экзаменах) брала невыученный билет. После разговора удалось убедить ее в том, что существуют объективные при­чины, из-за которых она не могла выучить тот или иной вопрос, а наказывать себя при условии, что она старается и учит билеты, — это глупо и несправедли­во. В следующую сессию она прекрасно сдала все экзамены, причем без троек.

Не будем повторяться, но необходимо анализиро­вать цифру 8 в каждой конкретной позиции, какую она занимает. Только тогда вы сможете понять про­блемы человека.

Рассмотрим еще два примера для понимания ци­фры 8. На разговор пришла пожилая женщина, рас­сказавшая о необычном поведении ее сына. Молодой человек недавно женился на красивой девушке. Со­вершенно неожиданно для матери и жены он подает на развод, разрушает семью и женится на женщине, которая старше его на несколько лет, имеет троих де­тей, но живет одна, так как овдовела. При расчете психоматрицы (метод анализа дополнительных цифр тогда еще не был разработан), оказалось, что у него «888», которые и породили в нем сверхжалость к этой женщине и детям. Выбирая между страданиями жены с матерью или вдовы с детьми, он решил, что создать новую семью будет справедливо. Судить его за это очень сложно.

Другой пример не менее интересен: капитан крейсера «Варяг» В. Ф. Руднев. В его психоматрице присутствует «888», что дает ему способность знать правду относительно многих событий. Более подроб­но вы узнаете о нем в главе, посвященной гибели русских кораблей «Варяг» и «Кореец», сейчас же хо­чется сказать только одно: Руднев повел на верную гибель свой корабль, прекрасно зная, что он сам ос­танется жив, а остальное его мало волновало, так как он должен был выполнить свой, именно свой долг перед Отечеством, а может быть, и высшим на­чальством (так как имел характер «111», который при «888» переходит в «1 и 8888» и говорит об эго­изме и желании выслужиться). Подтверждением то­го, что у него не было цели защитить честь россий­ского флага, может служить тот факт, что сам Руд­нев в своих мемуарах даже не упомянул о том, что был командиром крейсера «Варяг» и отдавал когда-то приказ затопить свой крейсер и канонерскую лод­ку «Кореец», но живо и красочно описал свое круго­светное путешествие мичманом на крейсере «Афри­ка». Знание правды не позволило ему солгать, что он воевал за честь Родины, так как он просто вывел ко­рабль и людей для смерти и успокоения своей совес­ти как командира боевого корабля, призванного за­щищать интересы России (подробности читайте в примерах).

ЗНАЧЕНИЯ ЦИФРЫ 9

Как поется в песне: «...еще немного, еще чуть-чуть. Последний бой, он трудный самый...» Цифра 9 и ее значения — один из наиболее сложных вопросов, на который необходимо ответить. Попытаемся вос­пользоваться уже достигнутым.

Представим девять как вариацию: 9=7+2=2+7, мы это делали с цифрой 8. Необходимость подобного представления обусловлена тем, что нам нужно знать отношение цифры девять к миру, природе, Вселен­ной. Естественно, что в данном случае речь идет о том, что мир, природа должны входить в понятие, которое определяет цифра девять, как это было с восьмеркой, когда мы видели, что она определяет правду или справедливую оценку событий природы, мира Богом или Мировым Разумом, Разумом Вселен­ной. Таким образом, в цифру 8 мир (7) входил как со­ставная часть.

Попытаемся отыскать значение для цифры 9, ко­торое также могло включить понятие мира как со­ставной части. Цифра 7 обозначает природу, мир, Вселенную; цифра 2 — это энергия развития, путь, который необходимо пройти в развитии. Соединив эти два понятия, мы получаем новую характеристи­ку, за нее отвечает цифра 9 — развитие природы, ми­ра, Вселенной в будущем (2 и 7) или мир, природа, Вселенная, проходящие очередной отрезок пути их развития (7 и 2).

Оба варианта указывают на развитие природы в будущем или на предвидение подобного развития, на возможность заглянуть вперед и предвидеть ситуа­цию. Иначе такое качество называют пророчеством или ясновидением — это следующая характеристика цифры 9. Наиболее ярко и сильно она проявляет се­бя при трех и более цифрах 9 в психоматрице человека. Если аналогичное количество девяток встреча­ется в дате какого-либо события (дата смерти, траге­дии, удачи или любая другая), то можно говорить о неизбежности, роке, который нельзя было преодолеть в этот день. Например, если в дате смерти человека мы получаем 9, 99, 999..., то чаще всего это означа­ет: 9 — человек умер при потере сознания; 99 — че­ловек умер в ясной памяти; 999... — эта смерть бы­ла неизбежна, так как она соответствует максималь­но отведенному природой сроку жизни для этого че­ловека. В двух первых случаях можно было избежать смерти, она не была роковой в этот день.

Не стоит удивляться, что существует некоторый заранее определенный отрезок времени для жизни конкретного человека, так как человек создается са­мой природой и она заранее отводит ему время на вы­полнение поставленных перед ним задач. Однако ес­ли человек не выполняет своих функций или уже полностью реализовал свой потенциал, но не желает взять дополнительную нагрузку по изучению мира, то в этом случае наступает преждевременная смерть, которая не отмечается знаком «999...». Таким обра­зом, мы говорим о роке, судьбе — эти качества при­сущи цифре 9.

Попытаемся понять, каким образом цифра 9 про­является в человеке: 9=4+5=5+4. Так как 4 — это сам человек, а 5 — его планы или жизнь на Земле, то их объединение дает нам: 4 и 5 — человек и его планы или дальнейшая жизнь, что указывает на воз­можность предвидения, пророчества и ясновидения;

5 и 4 — планы, которые уже осуществил человек или отрезок жизни, что он уже прожил, — это означает память человека, которую он использует. Очень важно понять, что поскольку в математике слагаемые могут переставляться, то можно сделать вывод: ясновидение человека основано на анализе им его про­шлого опыта. Чем больше знаний и прошлого опыта накапливает человек, тем сильнее его возможность предвидеть будущее.

На данном выводе основана наиболее частая ошибка в трактовке цифры 9. Рассчитав психоматри­цу и увидев в ней знак «999...», многие приписыва­ют человеку способность к ясновидению, пророчест­ву, но совершенно забывают о том, что этот знак за­висит от накопленных человеком знаний и опыта. Ес­ли подобный запас скуден или не пополняется, то можно говорить об активизации только памяти, что в самом человеке отражается как зависть, обидчивость, злопамятство, полностью основанные на чрезмерно активной памяти.

Часто забывают о том, что цифра 9 означа­ет рок, неизбежность, когда пытаются анализировать дату события. Не помешает также помнить, что в ки­тайской нумерологии эта цифра обозначала металл, который тоже может помочь в понимании и анализе некоторых событий.

<p>Глава 3. Трудные вопросы методов цифрового анализа</p>

Основная задача этой главы — помочь читателям, уже знакомым с первой книгой. Совершенно естест­венно, что, применяя теоретические знания на прак­тике, они столкнулись с определенными трудностями в объяснении отдельных цифр или характеристик.

Для более простого изложения мы будем рассматри­вать каждую цифру и линию в отдельности, обращая внимание на ее особенности и специфику. При чте­нии главы вы можете обнаружить то, что для вас ста­нет новым и чего не было ранее. Пожалуйста, не удивляйтесь, вспомните, как вы в школе изучали ма­тематику: сначала простейшие операции с числами, и только потом переходили к изучению сложных функций и теорем. Нумерология — это ветвь матема­тики, и к ней надо подходить аналогично: сначала изучить и применить на практике наиболее простое и далее переходить к сложному.

ЦИФРА О И ЕЕ ОСОБЕННОСТИ

Как мы уже говорили в первой книге, цифра ноль не входит в психоматрицу, а стоит отдельно, так как ни греки, ни египтяне этой цифры не знали, что и не позволило им дать ей значение. Как и любая другая цифра, ноль имеет два противоположных набора зна­чений, один из которых соответствует «положитель­ному» развитию человека, другой набор — «отрица­тельному» продвижению по жизни. Рассмотрим это более детально.

Предположим, что человек стремится познать мир, принести пользу и доброту людям, стремится со­зидать и создавать красивые вещи, т. е. он осуществ­ляет переходы следующих цифр: 6 переводит в 7, 11 переводит в 8, за что получает вознаграждение в виде энергии 22 или здоровья 4. В этом случае наличие ци­фры 0 должно трактоваться как истина, правда, истинная великая Пустота объединения с миром, когда беды и неудачи не могут настигнуть человека, так как для них его нет, он находится в Пустоте или под за­щитой природы. Человеку дается истинное право до­стичь того качества, что совмещено с нулем. Напри­мер, второе (ведущее) число в его расчете — 10, что будет означать истинного лидера, имеющего право ру­ководить и делающего это. Предположим, что первое число равно 30, что будет означать истинного учено­го, какому дано право открыть свое знание.

Теперь предположим, что человек направил все свои усилия на лидерство, власть, материальное нако­пительство, стяжательство и не стремится познать мир. В этом случае он активизирует переходы цифр: 7 переходит в 6, 8 переходит в 11, что приведет к на­казанию в виде лишения энергии 22 или здоровья 4.

8 подобном случае значение цифры 0 нужно читать и понимать иначе, чем в первом случае: потеря, отсут­ствие, смерть, пустота в окружающем мире, которая даст о себе знать в нужный момент, когда уже ничего нельзя изменить. Например, у человека во втором числе — 10, но тогда он должен потерять лидерство, стать пустым местом. Многие не видят подобной пус­тоты, наблюдая карьеру человека, его место и поло­жение, но вдумайтесь, сколько заметных людей не имеют никакого влияния на детей или супругов, ко­торые совершенно игнорируют их требования, так что никакая достигнутая власть не дает им реальной вла­сти и лидерства в семье. Сколько раз приходилось на­блюдать их полное одиночество в старости, когда они никому не нужны, их все предали или продали. Пред­положим, что у такого человека первое число 30, это будет означать отсутствие знания, отсутствие интере­са к жизни, когда все видится серым и обыденным.

Очень часто возникает более страшная ситуация, если первое или второе число содержат 0. В этом слу­чае может наступить смерть в момент достижения це­ли, которую человек ставил перед собой и наконец-то достиг. Вернемся к примеру, когда второе число рав­но 10. Если при достижении власти и лидерства че­ловек использовал шантаж, силу и принес горе дру­гим людям, то расход энергии и здоровья, которые идут в виде наказания, могут стать критическими, что может привести к хронической болезни, парали­чу или даже смерти. Жаль, но об этом многие не за­думываются, словно такой опасности нет. Наиболее тяжкие варианты, когда в подобный дефицит выво­дится не сам человек, а близкие для него люди: дети, родители или любимые, которые начинают попадать под действие судьбы «стремящегося к власти».

ЦИФРЫ 1 И 8 И ИХ ОСОБЕННОСТИ. ПЕРЕХОДЫ «11 В 8» И «8 В 11»

Самое важное, что необходимо понять при трак­товке этих цифр, — они связаны между собой переходом, который является определяющим для всей психоматрицы, а значит, и для этих цифровых яче­ек. Если вы помните, то переход имеет две формы: «положительный» — 11 переходят в 8, при этом 6 пе­реходит в 7 и дается вознаграждение в виде 22 или 4 (энергия или здоровье); «отрицательный» — 8 пере­ходит в 11, при этом 7 переходит в 6 и проявляется наказание в виде ликвидации 22 или 4 (апатия, бо­лезнь, смерть).

Теперь возникает вопрос: «Можно ли предугадать каждый из переходов и выявить некоторые признаки того и другого изменения цифр?» Можно использо­вать принцип инь — ян, известный в китайской фи­лософии. Именно он может дать исчерпывающий от­вет на поставленный вопрос. Существует четыре вида взаимовлияния противоположностей друг на друга.

1. Взаимодополнение и единство, когда противо­положности не могут одна без другой, что делает су­ществование каждой из них необходимостью для су­ществования другой. Как нет понятия верха без низа или права без лева, так и не существует понятия до­броты и терпимости без жесткости и властности, долг по отношению к родителям и близким входит в противоречие с шантажом и гордыней. Ни одна из этих пар противоположностей не может обойтись без свое­го двойника. Выполняя родительский долг, человек может стать полным эгоистом к жене и друзьям; за­щищая правду, человек может проявить чрезмерную жестокость и безразличие к своему врагу; проявляя жалость и терпимость к нищему, человек неожидан­но приходит к ненависти и желанию отомстить тому, кто паразитирует на жалости других людей. Именно в этом выражается единство и взаимодополнение 1 и 8 в повседневной жизни.

2. Борьба и взаимоподавление — одно качество стремится подавить другое, вступить с ним в едино­борство, стремясь истребить его полностью, без остат­ка, чтобы целиком завладеть его силой и возможнос­тью. Шар, наполненный горячим воздухом, устрем­ляется от земли, совершенно игнорируя тяготение, и стремится покинуть землю навсегда; падающий со скалы камень стремится к самому подножию, бук­вально сметая на своем пути все, что может поме­шать ему достигнуть низины. Человек, обладающий яростью и силой, неожиданно начинает осознавать всю свою накопленную злость и ярость, приходит в испуг от собственной опасности и прилагает все свои силы, чтобы сдержать себя, привести в спокойствие и уравновешенность. Особенно ярко это выражается в том случае, когда ненависть и злоба направлены про­тив него самого, тогда он стремится избавиться от се­бя (желание убить себя), но неожиданный страх па­рализует его, и тогда он приходит в состояние полно­го безволия и в такой момент становится абсолютно бессилен и не способен на самоубийство. Как прави­ло, второй попытки наложить на себя руки у него больше не возникнет никогда, потому что в этом ша­ге он становится безволен, произошло взаимоподавле­ние силы воли чувством терпимости и страдания, ко­торые он пережил.

Обратный пример: слабый и безвольный человек, вынужденный терпеть более сильного и властного ря­дом с собой, терпеть унижения и издевательства, не­ожиданно приобретает силу воли, решимость и отва­гу, смешанную с накопившейся злобой и обидой. Он бросается в решающий поединок с тем, кто его уни­жает. В такой момент он способен не только на раз­рыв, но и на убийство, что часто случается в семьях, где один из супругов или детей полностью подавлен.

Если же на таком пике человек не сможет освобо­диться, тогда он превратится в полного и безропотно­го раба, не способного больше отстаивать свою неза­висимость. Так произошедшее с ним свидетельствует о двойном подавлении: сначала сила воли сделала по­пытку полностью подавить терпимость, но в резуль­тате ряда причин (слабости здоровья или энергии) не смогла этого завершить, и наступил обратный эф­фект, когда терпимость и готовность к страданию превысили запас воли. Тогда человек теряет чувство собственного достоинства и гордости — он вечный раб, не знающий унижения и терпящий все. Если же его бунт достигает намеченной цели и человек прихо­дит к свободе, то в дальнейшей своей жизни он боль­ше никогда не станет рабом. Так его терпимость и страдания полностью подавлены силой воли и жела­нием свободы: человек становится бунтарем и не при­знает власти над собой, если она связана с его униже­нием. На основании этого свойства, все мужчины и женщины, которые освободились из семейного плена, где их угнетали и унижали, легко рвут новые семей­ные связи, если возникает повторная попытка пода­вить их личность. Появляется практика многих се­мей, пока не будет найдена та, где человека принима­ют как лидера.

3. Взамопереход — одно качество постепенно пре­вращается в свою противоположность. Вы берете в руки камень и бросаете его вверх: он стремится уле­теть ввысь, как бы превращаясь из камня в птицу, — это постепенный переход от инь (заземленность и инертность) к ян (стремление вверх, движение и сво­бода полета). Камень достигает пика своего подъема, и переход полностью завершен, так как в верхней точке своего полета он невесом и не имеет инертности, он буквально висит в воздухе. Проходят доли се­кунды, и он устремляется вниз, словно и не было это­го парения, невесомости и свободы полета, начинает­ся обратный переход ян в инь, который полностью завершится на земле, когда камень упадет и станет частью инь земли. Точно также ведет себя человек.

Предположим, что человеку не хватает силы воли, чтобы самостоятельно продвинуться к цели, но воз­никают благоприятные обстоятельства, и он начина­ет свое движение к собственному развитию, он идет к цели и даже достигает ее. Казалось бы, теперь все хо­рошо (но это не совсем так). Как только цель достиг­нута, он снова переходит в привычное для него без­вольное состояние, утешая себя достигнутым резуль­татом и превращаясь в безвольного человека, которо­му снова нужен «внешний тягач», без него он не спо­собен двигаться вперед. Если такой «тягач» имеется, то все может повториться и пойдет по своеобразной синусоиде: взлет и падение. Это и есть свойство вза­имоперехода.

4. Взаимопорождение, или взаимообусловлен­ность — удивительное и таинственное качество про­тивоположностей, которые, словно матрешки, вложе­ны друг в друга, порождая свою противоположность из своего собственного могущества. Только при мак­симальной силе одного качества и полной подавлен­ности другого неожиданно возникает и стремительно усиливается до полного перехода угнетенное качест­во. Камень, лежащий на краю откоса, постепенно об­растает мхом, где задерживается песок, превращаю­щийся в плоть самого камня. Таким образом увели­чивается и нарастает сила инь этого валуна. Наступа­ет момент,, когда его инь достигает максимума в сво­ем стремлении вниз к подножию холма — камень срывается с утеса, который больше не в силах сдер­живать его давление. Начинается переход инь в ян, когда камень становится подвижен и кажется, что никакая сила не способна остановить его движение, а это уже пик ян (движение). Однако чем быстрее дви­жется камень, тем скорее завершится его ян-стадия, так как, достигнув низины, он снова ляжет мертвым грузом с стадии инь.

Как часто в жизни мы видим подобные проявле­ния! Очень ярким примером Подобного взаимопорож­дения можно назвать выступление мужской сборной команды лыжников на зимних Олимпийских играх 1998 года, когда, доведя свой потенциал на трениров­ках до максимума, вся мужская команда неожидан­но не показала никаких результатов. Причина подоб­ного срыва в взаимопорождении противоположнос­тей. Достигнув максимума уверенности в своем пре­восходстве над соперниками на тренировках, мужчи­ны неожиданно обнаружили сильное сопротивление тех, кого они уже перестали считать достойными противниками. В подобные минуты происходит обрат­ное: наступает паника, страх, парализация воли и сил, что соответствует порождению и усилению инь, достигающая своего пика в полном отсутствии само­уважения и чувства собственного достоинства, а их спортсмены потеряли окончательно, заявив о своих прежних победах как об оправдании проигрыша.

Полной противоположностью оказалась женская сборная России. Девушки приложили максимум сил на тренировках, совершенно не думая о лидерстве и своих регалиях, которые они имели ранее. Они гото­вили только свое тело, оставив в покое дух и волю, в то время как мужчины «успокаивали» свой дух бы­лыми заслугами и возносили силу духа на небывалую высоту, уверенные в своей непревзойденности. Наступает время испытаний, и у женщин происходит вза­имопорождение: сильное и тренированное тело по­рождает силу духа и стремления к борьбе, что делает их борцами и не позволяет уступить соперницам, да­же более сильным. Мужчины же, увидев, что их ав­торитет не принимается во внимание, теряют дух и силы одновременно.

Подведем итог сказанному. Чтобы понять поведе­ние цифр 1 и 8 в психоматрице любого человека, луч­ше всего отчетливо запомнить свойства взаимоотно­шения энергий инь и ян: взаимодополнение, борьба, взаимопереход, взаимопорождение — это ключ к по­ниманию цифр 1 и 8.

Чтобы более наглядно представить отношения между этими цифрами, представьте себе песочные ча­сы, которые должны постоянно определять время. Две емкости часов — это 1 и 8, они поочередно заполняют­ся и опустошаются, но как только одна емкость пуста, тут же происходит опрокидывание часов и все начина­ется в обратном порядке. Длительная терпимость при­водит к взращиванию и проявлению силы воли и ха­рактера, а длительное проявление силы воли приводит человека к осознанию необходимости проявить терпи­мость. Кулачный боец, идущий по Пути Воина, года­ми тренирует тело, чтобы в нужный момент проявить все свое умение и мастерство и убить противника од­ним ударом (это цель Пути Воина). Приходит время, и он вступает в единоборство с противником, но именно в момент поединка он неожиданно осознает всю цену жизни человека, он видит слабые стороны противника и понимает, что его судьба целиком в его собственных руках. Наступает прозрение, и рождается терпимость к противнику и жалость к нему, появляется желание преобразовать его, убрать у него «все лишнее», что ме­шает ему быть терпимым и неагрессивным. Великая терпимость тренировок порождает великую силу духа, а великий дух порождает терпимость к несовершенно­му противнику.

Может ли подобный боец убить своего противни­ка? Да, но только при условии, что после каждого ша­га к примирению злоба противника делает все новый и новый виток к стремлению убить Бойца. Позиция инь-ян теперь представлена в поединке двух соперни­ков, когда нападающий сам порождает противодейст­вие, он усиливает и порождает свою противополож­ность. Чем сильнее его желание убить Бойца, тем бли­же он к тому совершенному удару Воина, который прекратит его неукротимую злобу. В этом гуманизм поединка. Это соответствует закону сохранения энер­гии: «Каждое действие вызывает противодействие».

Есть ли выход из этого рока смерти в подобном бою? Терпимость нападающего, — если он снизит на­тиск, то и ответная реакция воина снизится; если он прекратит поединок, то Воин вложит свой меч в нож­ны и прекратит поединок, так как недействие поро­дит недействие — это гармония боя. Как жаль, что многие рукопашные школы не понимают сути Пути Воина и готовят слепых убийц, не способных проти­востоять истинному Мастеру, который не взращивает силу ненависти к противнику, а взращивает силу сво­его Духа, гордости и ответственности за исход по­единка. Многие фильмы (особенно американских сту­дий) пропагандируют силу тела, культ тела, — совер­шенно игнорируя силу и превосходство доброты и си­лы духа Воина.

Необходимо помнить, что независимо от имею­щихся в вашей психоматрице 1 и 8, вы подвержены принципу «песочных часов», когда 1 и 8 совершают цикличный переход друг в друга. Получается, что все усилия остановить этот цикл бесполезны? И да, и нет. Переход этот вечен, но необходимо помнить, что у цифр 1 и 8 существует множество интерпретаций и трактовок. Необходимо превратить подобный взаимо­переход в раскручивающуюся спираль, а не в замкну­тый круг. Необходимо углублять понимание противо­речий, которые вас раздирают и мучают, необходимо искать первопричину и пытаться убрать ее, перевес­ти проблему из противостояния в процесс самосовер­шенствования.

Предположим, что существует конфликт между мужем и женой, который приводит к тому, что они достигают стадии ненависти друг к другу, но ведь в прошлом они любили друг друга. Начинаются взаи­мообвинения и взаимоупреки — это путь замкнутого круга, из него не будет выхода, ибо старые упреки порождают новые, и процесс идет по кругу. Придет­ся рушить семью.

Необходимо искать первопричину самих обвине­ний. Надо выйти на откровенный разговор и выяс­нить, что в каждом из супругов перестало устраивать другого. Муж выслушивает претензии и жалобы же­ны и пытается найти в себе самом те причины, кото­рые так изменили его. Но для этого он должен обла­дать терпимостью и силой воли, чтобы не начать от­стаивать свои собственные слабости и недостатки из-за собственного безволия, необходимо трезво и хлад­нокровно посмотреть на себя со стороны. Например: он стал меньше зарабатывать из-за бардака в стране, к которому, как ему кажется, он не имеет никакого отношения. Но это не соответствует реальности, ибо его деятельность зависит только от него самого, и ес­ли он становится ненужным обществу и людям, зна­чит, в этом есть истина.

Сейчас в стране кризис оборонной промышленнос­ти, наступивший из-за того, что 70% бюджета при социализме расходовалось на вооружение. Люди боя­лись сначала термоядерной войны и жили в страхе, что позволяло тратить такие огромные средства на производство оружия. Времена сменились, и противо­стояние исчезло, а значит, исчез страх перед возможной войной, но это неизбежно сокращает бюджетные ассигнования в оборонную промышленность. Наступа­ет время взаимоперехода: раньше люди боялись вой­ны, но хорошо жили за счет ее приближения. Теперь нет страха войны и они не могут жить за счет страха, однако они сами готовы породить это противостояние в своей собственной стране, чтобы нагнать страха и выбить новые деньги для своего существования. Они готовы положить жизнь собственных детей, внуков, правнуков, лишь бы не иметь трудностей в пище. Они не собираются модернизировать свое страшное произ­водство, так как для этого надо переделать себя, надо думать, искать, творить. Но это проявление цифры 7 (мира и спокойствия, созидания), а цифра 7 не входит в линию материального обеспечения и денежных про­блем, тогда как цифра 6 усиливает тягу к «хорошо обеспеченной» и спокойной, привычной жизни. Одна­ко она же отвечает за уничтожение мира, за смерть и разруху, которые несет любое оружие. Оно только тог­да в цене, когда может быть применено, для хранения его не производят. Таким образом, от проблем цифр 1 и 8 мы пришли к проблеме существования человече­ства вообще. Жаль, что этого не понимают и не соби­раются понимать оборонщики и сотрудники тех НИИ, которые создают смертельное оружие.

Муж, работающий в оборонке и пострадавший из-за отсутствия страха войны, должен пересмотреть свои цели и задачи в жизни и найти мирное приме­нение своим знаниям. Если же они годны только для создания оружия, необходимо получить новые знания, которые дадут ему возможность жить в новых условиях. Это трудный Путь, но он единственно пра­вильный, тогда и семья будет сохранена.

В ситуации, когда муж изменяет жене и это ста­новится причиной разрушения семьи (это и в случае измены жены), необходимо выяснить причины тако­го поведения мужчины: женщина потеряла былую привлекательность; мало уделяет внимания интим­ной жизни, так как дети и домашняя работа отнима­ют много сил; женщина не желает удовлетворять воз­росшие потребности мужчины в постели; она стала слишком больна и слаба для занятий любовью; и дру­гие причины, которые ей кажутся удовлетворитель­ными, когда она предлагает мужчине снизить его пыл. Как бы женщине ни было обидно, но причины все скрыты в ней самой, необходимо было хорошо изучить темперамент мужа и регулировать его посте­пенно. В свое время она приложила много сил, чтобы заставить мужчину поверить в ее сексуальность и сильный темперамент, она активно шла на близость, выполняла все требования мужа, всякий раз убеждая его, что она этого сама желает. Однако все оказалось только способом удержать его до рождения детей, по­купки квартиры, машины или дачи, после чего ее темперамент резко падает, появляются причины от­каза от близости, женщина перестает следить за фигурой, допускает болезни и усталость, так как они ос­вобождают ее от близости. Тоже самое происходит и с мужчиной, когда он добился женщины и теперь уверен, что она стала его собственностью навсегда.

Выходов несколько: зная, что ее (его) темпера­мент гораздо ниже, чем необходим для партнера, на­до было постепенно снижать потребности партнера, делая это очень незаметно, не давая ему развивать темперамент еще выше, сдерживая его, но не подавляя. Второй путь — необходимо было постараться ак­тивизировать свой темперамент за счет снижения бы­товой и трудовой активности, запастись специальны­ми знаниями из соответствующей литературы, если ваши способности в близости примитивны и ограни­чены вашим невежеством («Камасутра», «Тайна неф­ритовых покоев» и другие трактаты древности).

Чтобы решить семейное противоречие, необходи­мо уйти от личностных отношений, когда все сводит­ся только к поиску негативных качеств у партнера.

Нужно понять, почему Природа создала вам подоб­ную трудность в семье, — причина будет в вас, в ва­шей посредственности и остановке в собственном раз­витии, именно из-за этого у вас появились проблемы.

Если вы хотите избежать подобных проблем, необхо­димо найти способ самосовершенствования, когда вы станете уважать себя и ваш партнер сможет увидеть это совершенствование и будет стремиться к вам.

Нельзя узко смотреть на конфликт, необходимо расширять его причины до вселенских, мировых мас­штабов, тогда процесс взаимоперехода 1 и 8 превра­тится в спираль, а не в круг. Вы остановите распад семьи или конфликт с родителями, но только на оп­ределенный момент, после чего он снова возникнет, но уже на новом уровне. Тогда вам придется укруп­нить цель и задачу перед собой, чтобы вновь вызвать уважение к себе, и 8 не перейдет в конфликтные и «взрывные» 11, а превратится в 11 — деятельности и проявления новой силы воли, для достижения новой цели. Конфликта не будет, наступит новый этап ва­шего совершенствования. И этот процесс будет про­должаться бесконечно, всю вашу жизнь. Других спо­собов сдержать и регулировать взаимопереход 1 и 8 друг в друга нет. Нельзя воспитать нравственность и порядочность на примере былой, уже известной нравственности. Нельзя ограничить вольность человека.

Отец может быть священником и свято верить в Бо­жественное начало и в Божественную чистоту, но это не означает, что его дочь не станет проституткой только из-за того, что он был свят, необходимо, что­бы эта святость давала результат. Если отец свят в алтаре, то и в доме должен быть алтарь и должна быть благоговейная святость перед отцом как перед представителем Бога на Земле. Но если в храме он святой отец, а дома «подкаблучный муж», которого можно обругать, подавить, унизить и не принимать всерьез, то грош цена такой святости, ибо она стано­вится «рабочей, храмовой святостью», которая поро­дит полную безнравственность дочери. Которая ста­нет ярким представителем самого сатаны и порока, чтобы доказать отцу всю слабость и фальшивость его святости и веры в Бога. Появится противодействие двух сил: ян-отца, уверенного в своей святой миссии, и инь-дочери, которая пытается доказать ему лож­ность этой святости и божественности. Чем сильнее будет стараться отец в храме, тем сильнее будет впа­дать дочь в распутство. Выход только один: он дол­жен отказаться от титула «святого», если не способен заставить жену и дочь принять эту святость в семье; или, если он истинно верит, тогда он должен добить­ся истинной веры в Бога у жены и дочери, а для это­го он должен совершенствовать себя в добродетели и стать для них образцом истинной веры. Других путей остановить падение дочери в распутство нет.

И в этом примере работает принцип спирали, ког­да человек должен реально доказывать силу веры и духа, а не рассчитывать на накопленный опыт и авто­ритет у прихожан — это не играет ни какой роли в се­мье, так как в семье присутствует более тонкое и от­крытое общение, которое не могут видеть прихожане.

Отношения 1 и 8 строятся на правиле «песочных часов», свидетельствующих о постоянном взаимопе­реходе этих цифр друг в друга. Существует два на­правления таких переходов.

1. Деградация — движение от перехода к перехо­ду по спирали, которая сжимается и стремится пре­вратиться в точку, что означает полную остановку в развитии и надежду на силу власти, денег, положе­ния, авторитета, страха.

2. Развитие — движение от перехода к переходу по расширяющейся спирали, когда человек говорит себе правду (8), что он вновь остановился в развитии.

Тогда он находит в себе силы и мужество (11), чтобы изменить себя, заставить продвинуться вперед, до­стигнув новых целей, вызвав самоуважение и уваже­ние окружающих. В таком развитии не помогут день­ги, связи, власть и карьера. Значение имеют только общечеловеческие ценности: знания, творчество, кра­сота, талант. Чтобы вам было понятно, что это так, ответьте на простой вопрос: «Кто был министром фи­нансов, культуры или другого ведомства при А. С. Пушкине?» Нет сомнений, что почти никто, кроме специалистов-историков, не сможет ответить на этот вопрос. Люди, которые считали себя при жизни «правителями судеб человеческих», не остаются в памяти людской, ценен только талант. Многие не могут на­звать даже «царя-батюшку», при котором творил ве­ликий поэт. Стоит подумать о величии человека и по­менять ложные ценности — власть и деньги — на ис­тинные: талант, стремление изменить мир к лучшему.

Ведь недаром Петр I вошел в память всех россиян — он стремился не к собственной славе, а к славе Отече­ства, к процветанию России. Именно по этим качествам надо искать Президента, а не по его амбициям и обещаниям. Искренность и правдивость во власти и целях — это критерий руководителя страны.

ВНИМАНИЕ!!!

Новое дополнение к переходу «8 в 11»:

ЗАМЕЩЕНИЕ ЦИФРЫ 8 НА О В ПЕРЕХОДЕ «8 В 11»

Необходимость в данном дополнении возникла при рассмотрении конкретных случаев анализа дат рождения. Как уже говорилось в первой книге, пере­ход цифры 8 в 11, как правило, сопровождается по­терей 22 или 4 в виде наказания за усиление харак­тера и лидерства за счет потери долга, терпимости и доброты. Однако как тогда быть с теми людьми, ко­торые имеют в психоматрице одну или две единицы в сочетании с 8? Если бы они совершили переход «8 в 11», то это привело бы к взрывному, властному ха­рактеру и к потере энергии или здоровья, но на прак­тике достаточно часто приходится сталкиваться с ис­ключениями из данного правила перехода, когда яс­но видно, что человек приобрел более сильный харак­тер, но однако не потерял при этом чувства долга к близким, доброты и терпимости, его энергия и здоро­вье также не пострадали от перехода.

В каждом конкретном случае удавалось найти ло­гичное объяснение подобного «исключения»: силь­ные линии, создававшие дополнительные цифры 1 или 8. Однако не стоит всякий раз прибегать к объ­яснению через линии того, что выходит за рамки слу­чайного исключения, а имеет массовый характер и требует нормального, естественного объяснения. В таких случаях приходится искать иные закономернос­ти и соотношения между цифрами, что и было сдела­но. Рассмотрим конкретный пример, ставший качест­венным толчком для формулировки нового свойства цифр 0 и 8, которое стало очевидно и образовало но­вое правило анализа психоматрицы.

Рассмотрим дату рождения мужчины: 30 апреля 1969 года.

Расчет дополнительных цифр:

30 4 1969

32 5 26 8

Психоматрица:

1    4    нет

22  5    8

33  66  99

и цифра 0.

Чтобы понять причины, приведшие к необходи­мости формулировать новое правило, нужно рассмот­реть не только психоматрицу данного человека, но и проанализировать отношения в семье, где мужчина имеет подобную психоматрицу. Как вы видите из психоматрицы, имеется характер «1» и одна цифра 8. Если мы предположим, что совершается переход «8 в 11», то неизбежно возникает потеря 22 или 4, так как человек теряет долг и несет за это наказание, но в той ситуации, которая возникла в данном слу­чае, переход «8 в 11» просто необходим, так как только он может сохранить семью, что и происходит на практике. Дело в том, что муж и жена одного го­да рождения, а это означает, что женщина будет обгонять мужчину в своем «фазовом» развитии, потому что женщины развиваются по закону цифры 7, а мужчина — по закону цифры 8. Подобная разница приводит к тому, что мужчина и женщина взрослеют с различной скоростью, женщина обгоняет мужчину:

женщина — 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49 лет. В 49 лет приходит житейская мудрость;

мужчина — 8, 16, 24, 32, 40—48, 56, 64 года. В 64 года приходит житейская мудрость;

разница: 1, 2, 3, 4, 5—13, 14, 15 лет — опережение в пользу женщины.

В подобной ситуации, когда женщина и мужчина ровесники и в дополнение к этому мужчина имеет ха­рактер «1», который подталкивает его к проявлению лидерства в семье из-за слабости характера, что им тщательно скрывается, муж должен лидировать, при­нимать самостоятельно решения, брать ответствен­ность на себя. Для этого ему необходимо получить до­полнительные цифры 1 в психоматрице, но не поте­рять чувства долга, за которое отвечает 8. Подобное противоречие не позволяло ранее объяснить странное изменение личности человека: усиливается характер, но при этом сохраняется чувство долга, доброта, тер­пимость и не теряется энергия или здоровье.

Объяснение удалось найти с помощью китайской теории устремления к Великой Пустоте, которая фор­мулируется одной из заповедей следующим образом:

«Сохраняй и укрепляй цзин (семя), чтобы привлечь чи (энергию); накапливай чи, чтобы взрастить шэнь (душу); взрастив шэнь устремляйся к Великой Пусто­те — это истинный Путь в Поднебесной». Великая Пустота — непроявление себя в мире, что делает че­ловека неуязвимым для врагов и бед. Только тогда, когда ты невидим, незаметен для бед и врагов, толь­ко тогда они не могут нанести тебе урон. В нашем случае долг по отношению к родителям, доброта, терпи­мость переходят в стадию Великой Пустоты: человек проявляет все эти качества, но без затрат энергии, а это означает, что они стали его привычками, нормой, когда ему не требуется тратить силу воли и энергию на активизацию цифры 8. Подобное вхождение в Пу­стоту означает, что цифра 8 может быть заменена в психоматрице на 0, но только при условии, что он имеется в дате или расчете дополнительных цифр.

В приведенном примере в самой дате рождения имеется цифра 0, что позволяет произвести замену 8 цифрой 0, но только тогда, когда человек взрастил в себе долг по отношению к родителям, доброту, терпи­мость и справедливость до естественного состояния, не требующего активизации этих качеств. Только тогда цифра 8 может совершить переход в 11, не вы­зывая потерю 22 или 4.

Формула нового перехода: если имеются: «1» или «11», «8», «О ..» и человек взрастил в себе долг по от­ношению к родителям, доброту, терпимость до есте­ственного состояния, то возможен новый переход цифр — 0 заменяет 8 в психоматрице; 8 переходит в 11, не теряя 22 или 4.

Итог подобного перехода можно записать так:

до:

1(11)  4    ?  

22      ?    8

?        ?     ?  

и 0, после:   

111(1111)   4    ?  

22                ?    8

?                 ?    ?  

В рассматриваемом примере получим новую пси­хоматрицу:

до перехода:

1     4     нет

22   5     8

33   66   99

и 0,

после перехода:

111    4     нет

22      5     0

33      66   99

ВНИМАНИЕ!!! Данный переход может сработать только: при наличии в дате или расчете цифры 0; при условии возведения долга по отношению к ро­дителям, доброты и терпимости в ранг привычки, ес­тественного качества, т. е. в качество Великой Пусто­ты, когда не требуется затраты силы воли и энергии.

ЦИФРЫ 6 И 7 И ИХ ОСОБЕННОСТИ. ПЕРЕХОДЫ «6 В 7» И «7 В 6»

Не удивляйтесь, что цифры взяты не по порядку — это сделано осознанно, чтобы вам было проще рассма­тривать связанные друг с другом цифры. Как мы уже говорили раньше, переход цифр 1 и 8 провоцирует одновременный переход двух других, а именно 6 и 7. Постараемся разобраться в истинном значении этих двух цифр, так как в итоге именно они определяют весь жизненный путь человека. Цифра 6 может быть сопоставлена с человеком, который стоит за плугом, или с пахарем: четыре ноги лошади и две у крестьянина — всего шесть ног. Имен­но поэтому 6 отвечает за физический труд. Естествен­но, что при отсутствии лошади как способа обработки земли человек вынужден заниматься творчеством, т. е. думать, как прокормить себя в отсутствии возмож­ности физического труда: скоморох, актер, шут, ху­дожник, ученый или знахарь — все это примеры не физического труда, которым свойственно заниматься тем, кто не имеют цифры 6 в психоматрице.

Цифра 6 появилась, а это означает, что есть ло­шадь как тягловая сила и есть человек, готовый тру­диться. Единственное препятствие состоит в том, что лошадь не может трудиться вечно, ей необходим от­дых, так же, как и пахарю. Следовательно, можно го­ворить о труде по мере возможности и способности человека к этому. Говорят, что человек занимается трудом только в том случае, когда имеет для этого настроение. Для более производительного труда нуж­на вторая лошадь и второй работник, работа будет ид­ти без перерыва, один трудится, а другой отдыхает.

Очень важно, что оба работника абсолютно равно­правны, так как они работают, не подавляя друг дру­га, а лишь подменяя напарника, ведь время отдыха лошадей не может зависеть от желания человека, оно одинаково для любого животного. В данном случае говорят о «золотых руках», когда труд превращается в гармоничный процесс, приносящий максимальное удовольствие и результаты для работающих.

Особое место занимает следующая комбинация цифр 6 — это знаменитое и достаточно мрачное соче­тание «666». Странно, но прибавление одной-единственной 6 к знаку золотых рук неожиданно приводит к коренному изменению всей сути числа. С чем это юз связано? Вернемся к примеру с землепашцами. Те­перь имеются 3 лошади и три человека. Предположим, что дело начинал один человек, который сна­чала имел одну лошадь, потом две и наконец приоб­рел третью. Как мы уже говорили, двух пахарей и лошадей достаточно для того, чтобы сделать труд гармоничным, необходимости в третьем работнике нет. Именно этот факт приводит к тому, что владе­лец лошадей перестает сам пахать поле, он берет на себя «руководящую» функцию, а точнее, обязан­ность надсмотрщика за двумя работниками. Ему не­обходима максимальная прибыль от них, так как те­перь появился один «дармоед», который ничего не производит, — это он сам, но он хозяин лошадей и поля. Естественно, что в такой ситуации судьба ра­ботников, обрабатывающих поле, совершенно безраз­лична для «владельца», он способен загнать их до смерти, если это будет необходимо. Появляется власть, она держится на подчинении других людей и использовании их как способа обогащения, когда нет дела до того, кто обрабатывает, он нужен, пока мо­жет работать и обеспечивать прибыль. Именно поэто­му знак «666» носит название «число зверя», так как человек уподобляется хищнику, которому не жаль свою жертву, — его цель наполнить собствен­ный желудок, без угрызений совести.

Все сочетания цифр 6, превосходящие 666, а именно: 6666 и более, не отличаются от 666, поэтому мы будем говорить далее и о них тоже. Кажется, что от такого знака надо избавляться, пока ребенок еще мал, как это делали спартанцы, бросавшие физичес­ки недоразвитых детей в пропасть. Нет, впадать в крайности не стоит, так как существует переход ци­фры 6 в 7, основанный на нежелании работать физи­чески при наличии трех и более шестерок. Если вы внимательно просчитаете даты рождения многих де­ятелей искусства или шоу-бизнеса, то обнаружите до­статочно часто встречающиеся в их психоматрицах «666» и более. Это обусловлено тем, что с самого дет­ства они пытались избежать труда, почти все пробо­вали использовать свою силу (особенно мальчики) на друзьях или сверстниках, превращаясь в заядлых драчунов и забияк. Если эти попытки установить власть удачны, тогда появляются люди власти и си­лы, которые используют страх, силу, шантаж для собственного обогащения. Но если такие попытки по­лучили отпор и не дали результатов, тогда начинает­ся коренное изменение личности носителя знака «666...». Он переходит в стадию подавления своей властности и стремится стать знаменитым, извест­ным, а это, как правило, возможно осуществить че­рез искусство, шоу-бизнес и т. п. Так рождаются на­стоящие звезды эстрады, кино, крупные писатели.

Это естественный путь перехода от 6 к 7, но необ­ходимо помнить, что при достижении известности, как правило, появляются значительные гонорары, которые способны вызвать обратный переход, когда стремление к деньгам становится целью номер один в жизни и начинается обратный переход 7 в 6. Он ста­новится очень опасным для «звезды», так как связан  потерей энергии за каждую утраченную цифру 7 че­ловек потеряет 22 (или 4 — здоровье). Неожиданно проявляется интерес к алкоголю, наркотикам, лесби­янству и гомосексуализму — это признаки наступив­шего дефицита энергии, требующего искусственного пополнения. Результатом почти всех обратных пере­ходов становится преждевременная смерть. Как это ни печально, но такая судьба человека с «666...» мо­жет быть трагична, но она менее безопасна для окру­жающих людей. Вполне возможен и спокойный исход, однако для этого необходимо, чтобы человек не уходил от творчества и продолжал создавать прекрас­ное не ради заработка, а ради самой красоты.

Как бы это ни казалось странным, но цифра 6 не­сет в себе потенциал разрушения мира, его коренное изменение, ведущее к его гибели. Многие станут воз­ражать, что без материального, физического производ­ства человечество не способно существовать, так как необходимо питаться, строить дома, защищать себя от природных катаклизмов и непогоды. Все это так, но это обстоятельство не меняет сути проблемы, посколь­ку факты говорят сами за себя. Известно, что там, где существовали и процветали древнейшие аграрные цивилизации, теперь пустыни, которые явились резуль­татом активного распахивания почвы, ее выветрива­ния и полного оскудения, каким завершается образо­вание песчаных пустынь. Другим примером могут стать покинутые города североамериканских индейцев майя, так как вся почва вокруг них была полностью истощена земледелием. Вдумайтесь: ради выживания человечества на планете Земля истреблены миллионы видов растений и животных, работает принцип «необ­ходимости или ненужности» для человечества. Если животное полезно людям, то оно имеет право на суще­ствование, но если нет, то оно безжалостно истребля­ется. Самое страшное, что этот принцип давно приме­ним к самому человеку: существуют враги, чужеземцы и «лишние» люди, которых необходимо убить. Для этого создается самое совершенное и страшное оружие, какого еще не придумали для животных, но его уже используют против человека. Причина этому цифра 6 — материальная выгода, желание превратить в раба другого человека любой ценой, даже если его придет­ся убить, поскольку в этом случае он не сможет под­чинить другого, так как будет мертв.

Чтобы понять всю суть пророчества Иоанна Бого­слова, необходимо понять одно-единственное: сатана и дьявол — это суть человека алчного, жаждущего де­нег и власти над другими людьми. Только истребив, уничтожив основу этого стремления, можно рассчи­тывать на то, что человечество выживет, а не спалит себя в самой страшной войне. Необходимо отказаться от значимости денег, когда они дают право на особен­ность, лидерство, первенство. Необходимо сменить приоритеты — человек может выделяться: талантом, красотой, умом, силой и гармонией тела. Никто не предлагает отказаться от системы товарно-денежных отношений, но необходимо оценивать не накопленную сумму, а использование ее на саморазвитие или на благо всего человечества. Было бы прекрасно создать памятники человечества, подобные древним египет­ским пирамидам, только с одной лишь разницей, что на гранях подобных пирамид высекались бы имена тех людей, которые проявили свой талант, создали шедевр, обогатили науку открытием (а не новым ору­жием), помогли многим людям в беде и нужде (это способ войти в память людей для тех, кто не смог раз­вить свой талант, но смог заработать огромные сред­ства и применить их на благо многих людей, только с одной целью — помочь людям или украсить мир). Та­кие пирамиды могли бы поменять установку людей и создать новые ценности, когда люди будут читать за­печатленные на пирамидах имена.

Причина столь пагубного действия 6 на природу заключена в том, что человечество не рождалось на этой планете, оно было переселено на планету Земля, так как его истинная родина погибла. Коренные же народы Земли — индейцы, негры, аборигены, эски­мосы — истреблялись «пришельцами с белой кожей и голубыми глазами». Более повезло негроидной расе, которая ассимилировала с «пришельцами» и сильно изменилась, став смешанной расой, все боль­ше сближающейся с белыми людьми в образе жизни и способе видения мира. Подумайте сами, не одна из коренных народностей Земли так и не перешла на путь цивилизации и технического прогресса, не обра­батывает землю, живет собирательством или охотой, в лучшем случае занимается скотоводством. Более подробно о переселении «белых богов» я планирую поговорить в книге «Белые боги из космоса».

Что же тогда определяет цифра 7? Для этого нужно опереться на факт, что человеку нет необхо­димости трудиться для самообеспечения, он должен получать все от самой природы. Должно произойти слияние человека и природы. Выделим несколько параметров, характеризующих мир или природу:

5 сезонов — лето, осень, зима, весна и межсезонье;

5 сторон света — юг, восток, север, запад и центр;

5 стадий движения Солнца — восход, полдень, закат, полночь и утреннее светление небосвода, до появления светила.

Относительно человека сущест­вует два необходимых параметра: мужское и жен­ское начало; рождение и смерть; тело и разум (ду­ша); инь и ян энергии тела человека. Объединение пяти природных начал и двух основ человеческой природы дает число 7, означающее полное слияние с природой и стремление постичь ее тайны, загадки и закономерности.

Если цифры 7 нет, тогда человеку достаточно сложно приспособиться к условиям природы, войти в естественный ритм природных циклов. Из-за этого человека могут преследовать всевозможные неудачи и трудности, про такого говорят, что он невезучий.

Цифра 7 появилась, и человеку гораздо проще, так как он уже способен вписаться в природные ритмы, но эта связь слишком слаба, чтобы избавить его от неприятностей, — говорят, что у человека есть не­большое везение.

Две цифры 7 — признак того, что человек, сам то­го не осознавая, способен предугадать изменения в природе и в себе самом, так что успевает приспосо­биться к новой обстановке: существует 7 — настоя­щего видения мира и себя в нем и 7 — будущего из­менения мира и своего положения в нем или предви­дение возможного конфликта с природой и измене­ние своих действий сообразно требованиям природы.

Про такого человека говорят, что он везунчик, так как он способен избежать неприятностей. Однако это возможно только при условии, что человек стремит­ся познать и изучить мир, природу. Если же он занят выживанием и приспособлением к требованиям цивилизации (деньги и материальные ценности), то те­ряет свои 77, которые переходят в 66 при потере 2222 или 44.

При появлении 777 и более наступает совершенно иное отношение между человеком и природой, так как в этом случае «носитель знака 777..» способен не только предвидеть изменения мира и приспособиться к ним, но и обнаружить обратную связь между миром и человеком, понять воздействие человека на мир, по­скольку любое живое существо является частью мира, а значит, может влиять на природу и мироздание. Че­ловек с подобным знаком в психоматрице способен из­менять мир и природу, делая их более подходящими для жизни человека: не он приспосабливается к окру­жающей среде, а изменяет окружающую среду через силу воли, энергию и веру в свои силы. Природа на­чинает изменяться, но только при условии, что чело­век пытается понять мир и преобразовывает его без вреда для других живых существ. Это должен быть созидательный процесс, а не принудительное, выгод­ное только для самого человека преобразование при­роды. Это очень сложный и энергоемкий процесс.

Благодаря ему на планете Земля появилось множест­во растений и животных, которых человек использу­ет для своего существования. Например, злаки, куку­руза, крупный и мелкий рогатый скот, не имеющие прямых путей модификации вида, которые привели бы к подобным результатам естественного отбора. Го­ворить же о селекционной работе человека можно, но только при условии, что уже имеются «производи­тельные» виды. Можно сделать предположение о том, что желание людей найти подобные культуры или животных изменило природу и заставило ее создать для человечества необходимые для его выживания растения и животных, — это своеобразный заказ тех, кто имеют 777 и более. Таких людей можно назвать «строителями мира», но только при условии, что они изучают и познают этот мир, а не потеряли свои се­мерки в погоне за славой и деньгами.

В итоге можно сказать, что независимо от набора цифр 6 и 7 человек должен однозначно определить свое отношение к природе: если он ее собирается ис­правлять или насильственно подчинять для своих нужд, тогда он идет по пути потери всех своих цифр 7, что приведет к потере энергии и здоровья и неиз­бежной смерти! Если же он стремится понять мир и природу, постигает тайны мироздания и стремится найти пути мягкого и безопасного для природы изме­нения во благо человека, без насилия над природой и ломки ее закономерностей, тогда человек уходит от собственной выгоды и превращается в «строителя вселенной», способного изменять ее облик, и управ­ляет ее развитием, направляя его в сторону более со­вершенного и приспособленного для жизни человека  вида. Нельзя оставаться в промежуточной стадии, когда присутствуют обе цифры 6 и 7, — должен произойти полный переход к преобладанию только одной из цифр 6 или 7.

Нельзя понимать этот вывод как нечто роковое, так как каждый человек всегда может остановиться в процессе активизации шестерок. Необходимо на­чать совершенствовать себя, познавать мир и отка­заться от власти денег и силы — это истинный путь любого человека. Уверен, что даже человек с одной семеркой (или шестеркой, так как она может сделать переход в 7) способен изменить мир, но не сам, а че­рез других людей, имеющих 777 и более, но негото­вых к познанию мира. Он может стать для них хоро­шим помощником и проводником, как тренеры, не ставшие хорошими спортсменами, но умеющие де­лать чемпионов из тех, кто более одарен физически, но не имеет знаний тренера.

Взаимосвязь переходов 6 : 7 и 11 : 8 (в обе стороны) становится очевидной, так как при переходе 7 в 6 человек теряет доброту, терпимость к другим и стремится к власти, что соответствует переходу 8 в 11, за что он потеряет 22 или 4, поскольку вынужден будет постоянно преодолевать энергию других людей, которых надо подчинить своей воле. Если же человек стремится познавать мир и природу, то он начинает ценить чужую жизнь, а значит, становится терпи­мым и более добрым, т. е. переход 6 в 7 порождает переход 11 в 8, за что человек получает дополнитель­ную энергию 22 или здоровье, так как он не тратит свои силы на противоборство и разрушение окружа­ющего мира. Точно так же связаны и переходы, ко­торые начинаются с переходов 8 и 11, потому что властный человек разрушает мир, а терпимый сози­дает и делает его более совершенным и ярким.

Рассмотрим конкретный пример проявления вза­имного перехода цифр 6 и 7 в семье. Составим табли­цу дополнительных цифр для всех членов семьи.

Важно отметить, что данный пример не теоретичес­кое исследование, а рассмотрение реально существу­ющих отношений между всеми членами семьи.

Запишем психоматрицы обоих сыновей, чтобы можно было сравнить их между собой.

Старший сын:

17 8 1982

36 9 34 7

11    4     77

2      нет  88

33    6     99 

Младший сын:

3 6 1987

34 7 28 10  

11    4      77

2      нет  88

33    6      9 

 Если вы сравните обе психоматрицы, то обнару­жите удивительное сходство:

11    4     77

2      нет  88

33    6     ... 

Сходство обеих психоматриц позволяет предполо­жить, что оба брата претерпят видоизменения своих психоматриц, причем эти трансформации будут свя­заны с взаимными переходами цифр 6 и 7, так как у каждого из братьев имеется набор цифр 6 и 77.

Исходя из особенностей данных переходов, мы можем предположить, что у каждого молодого чело­века произойдет определение в сторону одного из воз­можных вариантов: 777 или 666. Стоит сказать, что одноименный выбор менее всего вероятен, так как это связано с известным из физики свойством одно­именных зарядов, которые стремятся оттолкнуться друг от друга. Подобное сожительство «одноименных людей» еще допустимо в случае «положительного» выбора — 777, но абсолютно невозможно при «отри­цательном» варианте — 666, при котором братья бу­дут бороться между собой за власть и неизбежно при­дут к полному неприятию друг друга. Остается пред­положить, что в данной семье произойдет разделение детей на противоположные варианты, когда один из них выберет знак 777, а другой 666.

Предположить возможный выбор достаточно просто, если мы взглянем на цифры 9, которые от­личают психоматрицы братьев: у старшего брата имеется более сильное действие цифр девять — 99, что говорит о сильной памяти, обидчивости, завис­ти и некоторой заносчивости; младший брат имеет одну девятку, что говорит о забывчивости, быстрой отходчивости и уходе от обид, которые он быстро за­бывает.

Таким образом, в данной семье будут расти два сына, и их психоматрицы будут записаны так.

Старший сын:

111111             нет   нет

(дефицит) 2     нет   нет

 33                   666    99

 Младший сын:

11       4       777

222     нет    88

33       нет    9

 При изменении данной от рождения психоматри­цы старшего сына произойдут следующие изменения:

77 перейдут в 66, 88 — в 1111, за это он должен по­терять 4 и 22, но в его психоматрице имеется только 4 и 2, тогда создается дефицит в одну цифру 2. Мы уже говорили раньше, что характер «111111» явля­ется нестабильным, следовательно, вновь созданная психоматрица вынуждена преобразоваться в следую­щую матрицу:

11      нет    нет

нет    нет    88

33      666    99

 «88» — отвечают за качество шантажа!

Необходимо отметить, что обе цифры 8 в данном случае не могут дать право на получение вознаграж­дения в виде 44 или 2222, так как эти цифры отвеча­ют не за долг по отношению к родителям или добро-ту. Они определяют стремление к шантажу и власти через него. Дефицит энергии в одну цифру 2 можно не записывать, заменив подобную характеристику на отсутствие энергии — «двоек нет».

Как это ни ужасно, но в семье растет сын, кото­рый полностью соответствует записанной психомат­рице: шантажист по отношению к родным, друзьям, учителям и любимой девушке; карьерист по своим тщеславным устремлениям; алчущий денег любой це­ной, но без особых усилий со своей стороны; делаю­щий все возможное и невозможное, чтобы как мож­но обиднее и сильнее «ударить» по младшему брату, который вызывает у него раздражение своей добро­той и терпимостью.

Стоит сказать, что судьба распорядится иначе. Ес­ли вы внимательно рассмотрите дополнительные ци­фры братьев, то без труда заметите удивительное сов­падение:

старший брат на третьей и четвертой позиции имеет 34 и 7, младший брат на первой и второй позиции имеет этот же набор — 34 и 7.

Такое расположение цифр говорит о том, что зна­ния (3) человека (4), направленные на достижение удачи и счастья (7), — распределятся так, что 100% устремлений к этому проявит старший брат, посколь­ку эти цифры определяют его устремления, а резуль­тат в виде удачи может получить младший, так как эти цифры определяют цель и итог его жизни. Один ответит за все зло и горе, которое он уже причинил и еще умножит для своих близких и других людей, а второй будет вознагражден за свою доброту и терпи­мость, которыми он отличается с раннего детства, и будем надеяться, что сохранит эти качества в более зрелом возрасте.

Данный пример достаточно ярко и однозначно по­казывает практическое применение метода взаимного перехода цифр 6 и 7. Не стоит думать, что для стар­шего сына все представляется так печально и безна­дежно. Мы специально остановились на довольно печальном и удручающем разделении двух братьев, од­нако уже предпринимаются все возможные усилия, чтобы не допустить подобного исхода. Необходимо помочь этому молодому человеку определить истин­ные цели и уйти от неизбежного наказания за шан­таж или другое зло, которыми он может покалечить многих людей.

ЦИФРЫ 3, 5, 9 И ИХ ОСОБЕННОСТИ

Пожалуйста, не удивляйтесь, что одновременно рассматриваются сразу три цифры, но таким образом гораздо проще понять их сущность. Можно сказать, что сочетание данных цифр рассматривается как ин­теллект человека, его умственный потенциал и воз­можности. Полнее качества ученого должен представ­лять более полный набор: 3, 5, 9 и 7, так как цифра 7 отвечает за познание мира, а значит, она влияет на умственные и интеллектуальные способности челове­ка. Чтобы не допустить накладывания пояснений по одной и той же цифре в различных разделах, целесо­образно цифру 7 не включать в данный раздел, но по­мнить о ее влиянии.

Итак, приступим к исследованию трех цифр: 3, 5, 9. Начнем с цифры 3, так как она отвечает за инте­рес человека к наукам вообще и к точным наукам в частности. Почему именно эта цифра обладает столь необычным качеством? Дело в том, что суть любой науки заключена в отражении связей между Миром и Человеком, который пытается отразить этот Мир своими органами чувств и осмыслить его посредством своего мозга. Таким образом, мы имеем три необхо­димых звена в познании или науке: Мир как объект познания; Человек как субъект исследований; Мозг человека как аппарат или инструмент познания Ми­ра Человеком.

Если в психоматрице человека цифра 3 отсутству­ет, то это означает, что данные связи не достаточно хорошо проявлены в сознании человека, что ведет к активизации только двух из трех компонент, а имен­но: субъективной стороны Человека и его Мозга, ко­торый стремится представить Мир в том виде, как его представляет сам человек, не находясь в непосредственной связи с Миром.

Чтобы это объяснение было понятно, представьте себе человека, абсолютно не разбирающегося в геоме­трии и рассматривающего при этом записанные сис­темы различных уравнений, которые определяют в пространстве всевозможные поверхности и их взаим­ное расположение. Для геометра эти системы явля­ются отражением красоты Мира, за цифрами и бук­вами он видит образы и модели, возникающие в его воображении при чтении уравнений и их осмысле­нии. Для человека, не владеющего такими специаль­ными знаниями, это набор цифр и букв, которые он вполне может принять за тайнопись, что натолкнет его на мысль расшифровать тайное послание неизве­стных авторов. Самое интересное, что он может сделать это и рассказать всему миру о том, что написа­ли неизвестные авторы. Результатом могут быть лю­бовные или политические страсти, военные перегово­ры или послания потомкам от погибших жителей Ат­лантиды. В этом и заключается полная оторванность от Мира, когда человек не имеет возможности понимать его, но страстно желает сделать собственные выводы об увиденном. Как правило, это относится к лю­дям искусства, которые воспринимают Мир иначе и представляют на обозрение всему человечеству собст­венный Мир, который принадлежит только им, что делает их зачастую странными, а их произведения непонятными для многих людей. Стоит сказать, что стремление понять каждого подобного автора может дать разгадку к тайнам человеческого мозга, так как именно он создает все эти образы и произведения.

При появлении одной и более троек начинают проявляться связи между Миром и Человеком. Они достаточно точно отражаются шкалой зависимости качества от количества цифр (1 цифра — слабое каче­ство; 2 цифры — хорошее качество или норма; 3 ци­фры — неожиданно, спонтанно, вдруг; 4 и 5 цифр — сильное качество; 6 и более цифр — перегрузка и ос­лабление качества).

Выяснили, что цифра 3 устремляет человека к по­знанию Мира, но тогда цифры 5 и 9 указывают на способы или особенности познания Мира. Цифра 5 отвечает за логику и интуицию, а это значит, что че­ловек стремится предвидеть развитие Мира, его инте­ресуют процессы изменения, трансформации Вселен­ной и Природы, которые дают возможность изменять Мир и предотвращать его негативные для человека процессы или ускорять желательные изменения Ми­ра. Можно сказать, что люди с сильными цифрами 5 пытаются изучать то, что еще не было известно ра­нее, их интересуют новые области науки, которые еще не достигли своего совершенства.

При наличии в психоматрице цифр 9 человек больше надеется на накопленные им знания, которые дают ему достаточно полную картину того, что про­исходило с Природой и Вселенной в прошлом. Естественно, что из прошлого можно сделать прогнозы на будущее, но достаточно редко это интересует подоб­ных людей, так как их цель познать то, что уже произошло, — это историки, антропологи и т. п.

Только при слиянии цифр 5 и 9 можно получить людей, делающих выводы из накопленных знаний и старающихся предвидеть ход развития Мира из про­шлых закономерностей. Естественно, что цифры 5 и 9 должны быть представлены не менее чем по две ци­фры. Такое сочетание позволяет смотреть и в про­шлое и в будущее одинаково далеко, что определяет гармонию научного поиска. Можно сказать, что для науки было бы очень важным, если бы над любой проблемой работало два специалиста, один из кото­рых обладал бы сильными девятками, а другой — сильными пятерками. Тогда получится идеальная па­ра исследователей, где один накапливает и анализи­рует прошлые знания и закономерности, а другой прогнозирует их влияние на будущее Мира. Только так можно достичь истины в познании Мира.

Не стоит также забывать о том, что отрицатель­ные и положительные переходы цифр 8 и 11, 6 и 7 влияют на значения всех трех цифр: 3, 5, 9. Если че­ловек совершает положительные переходы цифр 6 в 7 и 11 в 8, то можно говорить об активизации его познавательного интереса к Миру, тем более что он по­лучает дополнительную энергию для исследований и научной работы (наградные 22 или 4). Если же чело­век направляет свою деятельность на отрицательные переходы 7 в 6 и 8 в И, за что он, естественно, теря­ет энергию и здоровье, то цифры 3, 5, 9 принимают совершенно иные значения. Цифра 3 — стремление обзавестись большим количеством технических нов­шеств или получить знания о том, как можно подчи­нить себе другого человека. Эти знания всегда назывались «черными», так как их задача — подавление другого человека и власть любым способом. Цифра 5 начинает отвечать за шантаж, составление планов за­хвата власти или свержения неугодного человека.

Цифра 9 превращается в способ накопить обиды или интересующие с точки зрения шантажиста факты, человек становится завистливым и очень злопамят­ным, что лишает его любого предвидения. Забывать о подобных изменениях в характеристиках цифр не стоит, так как очень часто «умные и талантливые по цифрам» люди на практике завистники, карьеристы или настоящие негодяи, которые не представляют из себя ничего ценного в науке, но очень активны и сильны в деле шантажа или выбивания места.

ЦИФРЫ 2 И 4 И ИХ ОСОБЕННОСТИ. ПЕРЕХОДЫ «22 В 4» И «4 В 22»

Если вы знакомы с первой книгой, то сочетание этой пары цифр не вызовет удивления, так как они связаны взаимным переходом друг в друга: 4 и 22. Объяснить данный переход можно только свойством энергии чи (ци — китайская медицинская наука), ко­торая способна трансформироваться в телесные соки или кровь, если возникает в этом необходимость. Од­нако телесные соки и кровь — категории, относящи­еся к телу человека и его здоровью, тогда как энергия чи не является продуктом производства самого человека, ее образует природа, мир, небо или Земля.

Естественно, что если подобный переход существует в природе, то он должен быть отражен в цифрах.

Основная особенность данного перехода состоит в том, что он «включается» не столько по желанию са­мого человека, сколько как исключительное проявле­ние особых свойств энергии чи. Например, если чело­век попадает в экстремальные условия, когда его жизни угрожает опасность или возникает необходи­мость проявить особую работоспособность, тогда на­чинают действовать переходы, как в знаменитой шутке, когда студент узнает о завтрашнем экзамене по китайскому языку. Можно сказать, что пример перехода 4 в 22, когда занимаются силы у здоровья для получения энергии на учебу и сдачу экзамена, что приводит к сильному истощению организма, так­же отражен в студенческом фольклоре: «Бабушка, сидящая в автобусе, видит стоящего рядом с ней сту­дента, который буквально отощал от учебы. "Сынок, ты, наверное, отличник?" — "Нет, бабушка, я хоро­шист". — "Давай я хоть твой плащ подержу, милый, а то упадешь". — "Это, бабушка, не плащ, это мой друг-отличник"». Очень яркий пример истощения те­ла от перехода 4 в 22.

Данный переход занимал особое место в древней­ших оздоровительных и боевых учениях Востока.

Известны случаи телепортации (перемещения тела при посредстве энергии) мастеров цигуна. На одного из Мастеров было совершенно нападение целой груп­пой бандитов, но, к их изумлению, пожилой человек неожиданно пропал с того места, где находился, и появился на верхней площадке пожарной лестницы дома, подняться на какую было невозможно без дополнительного звена, которое используют пожарные команды. Применив переход 4 в 22, Мастер полно­стью перевел всю массу своего тела в энергию (зна­менитая формула Эйнштейна: энергия равна произ­ведению массы тела на скорость света, возведенную во вторую степень).

Подобный переход происходит при колоссальных энергиях, которые могут быть сравнимы по своей мощности с космическими процессами. Один из наи­более ярких примеров перехода 4 в 22 относится к со­здателю знаменитой системы самообороны под назва­нием айкидо — Морихэю Уэсибе. Однажды он много часов вел поединок с мастером фехтования на мечах. В результате подобного соревнования противник так и не смог нанести ему ни одного удара учебным ме­чом. После поединка Уэсиба вышел в сад и неожи­данно увидел странное сияние вокруг себя, которое заливало весь сад. После того как сияние исчезло, Ве­ликий Мастер сказал: «В эти секунды я увидел во­очию всю Вселенную, все ее миры». Итак, в резуль­тате выделения огромной энергии человек способен охватить весь Мир. Об этом писали древние трактаты по медитации, которая целиком определяется перехо­дом цифры 4 в 22, когда тело человека перестает со­держать в себе сознание, переходящее в энергию и дающее возможность видеть другие миры и времена.

Обратный переход энергии в здоровье происходит во время болезни, когда человек способен «воскрес­нуть», если начинает вверить в свои силы, что приво­дит к переходу 22 в 4. Точно такой же переход резко усиливает физические способности человека в момент опасности, когда он вынужден спасать свою жизнь или жизнь другого человека. Зная о том, что сущест­вует переход энергии чи в силу тела, восточные мас­тера рукопашного боя взращивали не столько физи­ческую мощь тела, сколько силу энергии чи, которая могла не только сравнять их с силачами, но и дать им многократное усиление мощи, когда человек спосо­бен крошить камень, гнуть металл, противостоять ог­ню и лезвию меча.

Необходимо помнить, что оба перехода включают­ся в тот момент, когда человек попадает под действие более сильных переходов 11 и 8 или 6 и 7. Можно твердо говорить о том, что в случае переходов 11 в 8 и 6 в 7 человек получает в награду энергию 22, а в случае отрицательных переходов 8 в 11 или 7 в 6 че­ловек теряет здоровье 4. Этот выбор не случаен, так как в одном случае Природа дает человеку силы на активную деятельность, направленную на созидание, а в противоположном случае Природа отнимает здо­ровье, желая остановить опасного для нее человека.

Если вы заболели и желаете вылечить свой организм, то не стоит налегать на лекарства, лучше всего помо­гут добрые дела и забота о других людях, что даст вам энергию 22, которая тут же превратится в здоро­вье 4. Если же вы активно лечитесь, но несете опас­ность и зло для других людей и Природы, то резуль­тата в лечении не ждите, или он будет очень нестой­ким. Только доброта, терпимость, искренность и правдивость смогут спасти вас и весь наш мир, но не сила, власть и деньги — это только разрушает тела людей и их души. Переход 4 в 22 начинает работать и у них, когда здоровье уже подорвано, отнимается энергия, которая останавливает все их планы и начи­нания. Перефразировав Ф. М. Достоевского, можно сказать более точно: «Доброта спасет мир».

ВЛИЯНИЕ ЦИФР 2 И 4 НА ПЛОТСКУЮ ДИАГОНАЛЬ И ЦЕЛЕУСТРЕМЛЕННОСТЬ

Прежде чем мы начнем говорить о влиянии цифр 2 и 4 на психоматрицу, необходимо выяснить причи­ну подобного влияния этих цифр именно на плотскую диагональ и целеустремленность, а точнее, на цели человека.

В цифре 4 заложено противоречие, связанное с тем, что она находится в элементе огонь в схеме у-син вместе с цифрой 7. Как мы уже знаем, каждая из этих цифр несет определенное качество: 4 — тело, че­ловек, здоровье; 7 — мир, душа, везение. Однако ци­фра 4 занимает позицию ян — она находится во внешнем круге схемы у-син, но сама представляет те­ло человека, что соответствует инь, тогда как цифра 7, отвечая за душу человека, которая соответствует ян, занимает внутреннюю позицию в схеме у-син. По­добное противоречие легко объяснимо, поскольку ду­ша хранится в сердце человека, а значит, внутри его тела, следовательно, тело становится покровом души и превращается в ян относительно души. Сама же ду­ша находится внутри тела и приобретает качества инь. Вспомните поговорку «Чужая душа — потем­ки». Она очень точна, так как характеризует инь-ка­чества души человека. Есть и другие общеизвестные упоминания о инь-свойствах души: «черные мысли», «темные стороны души», «мрак сознания».

Не удивительно, что в Китае человеческие эмоции приписывали различным инь (плотным, тяжелым) органам: сердце — радость; селезенка — раздумье; легкие — горе, тоска; почки — страх; печень — гнев. Именно через данную связь органов, которые принад­лежат телу, а значит, цифре 4, и эмоций, которые принадлежат психике или душе, а значит, цифре 7, происходит связь между телом и душой. Через энер­гетику органов тело способно изменять душевное со­стояние человека, его эмоции, восприятие мира и ок­ружающих людей. В Китае говорят: «Здоровые орга­ны — здоровые эмоции».

Таким образом, тело (цифра 4) способно воздейст­вовать на сознание человека, его цели, задачи, само­оценку и отношения с другими людьми. Предполо­жим, в психоматрице человека имеются цифры 4, что говорит о сильном теле, а следовательно, это означает, что именно тело начинает оказывать сильное влияние на сознание человека и выделяет, активизи­рует те стороны его развития, которые питают тело, усиливают его потребности и удовлетворяют их. Как правило, у тех, кто имеет в психоматрице цифры 4, усиливаются интерес к материальной стороне жизни; интерес к быту и вещам; интерес к деньгам и теле­сным удовольствиям; у мужчин проявляется власт­ность и стремление проявить силу, а у женщин повы­шается потребность «показать себя» (макияж, одеж­да).

Появление цифр 4 заметно ослабляет интерес че­ловека к наукам; чтению книг, активному изучению мира. Очень часто талантливые и имеющие прекрас­ные «сильные» цифры люди не могут себя реализо­вать только из-за присутствия в их психоматрице цифр 4. Вместо науки или искусства они выбирают погоню за деньгами, накопление вещей и удовлетво­рение требований собственного тела.

Естественно, что нет ничего плохого в том, что че­ловек много зарабатывает, но жаль, когда ради этого гибнет талантливый художник, писатель, ученый или актер. Гораздо справедливее, если материальное вознаграждение он получит за то, что смог раскрыть все свои способности и таланты. В случаях, когда в психоматрице ребенка имеются две и более цифры 4, рекомендуются серьезные, профессиональные заня­тия спортом. Это один из самых простых способов за­ставить четверки выполнять свои прямые функции: контролировать тело, мышцы, сухожилия, органы, а не управлять сознанием человека, когда не использу­емые им четверки начинают влиять на сознание и це­ли человека. Как часто можно видеть очень красивую девушку, которая прилагает огромные усилия, чтобы «подороже продать» себя жениху побогаче или по­круче. Очень редко можно увидеть красивых женщин, отдавших свои силы науке или искусству, го­раздо чаще они сидят в дорогих авто и ресторанах.

Многие возразят, что это закономерно, так как на красивую женщину может претендовать тот, кто смо­жет ее содержать и удовлетворить все ее запросы (ве­щи, украшения и т. д.). Но именно в этом и заклю­чается ответ: красивые женщины выбирают те инте­ресы в жизни, которые им диктует цифра 4, — одеж­да, еда, быт, вещи, удовольствия, деньги. Требуются огромные усилия, чтобы преодолеть подобное влия­ние цифры 4. Необходимо приучать девочку к кни­гам, наукам и искусству с самого раннего детства, ес­ли же этого не сделали, тогда ждите устремления к «телесным» интересам и ухода от знаний и развития себя. Очень часто наличие цифр 4 толкает женщин к проституции, в ней они видят самый простой и есте­ственный способ заработать деньги и создать идеаль­ные условия для содержания своего тела.

Наличие цифр 4 в психоматрице может влиять не только на смену целей и интересов у девочек, но и на силу плотской диагонали, усиливая ее своим присутствием. Это связано с тем, что женщина отно­сится к инь-категории, а тело человека тоже приро­ды инь. Из-за этого сходства заметно усиливаются женские качества, усиливается темперамент, сильно проявляется женственность. Все эти качества могут проявить себя только до тех пор, пока женщина не переключилась на денежный, материальный инте­рес. После подобного изменения интереса темпера­мент резко падает и становится более слабым, чем имеется по плотской диагонали, так как женщину интересует только прямая выгода. Не удивительно, что многие современные проститутки больше обеща­ют своим клиентам, чем способны дать, так как в момент близости их разум занят финансами, а не самой близостью — они играют спектакль своей стра­сти и восторга от мужчины. Точно также ведут себя в постели жены, создавшие семью из-за материаль­ной выгоды, если в их психоматрице имеются циф­ры 4. Естественно, что подобный брак могут создать и те, кто не имеют 4 и 2 в психоматрице, но более к этому склонны женщины с сильным здоровьем и энергетикой.

Необходимо добавить, что аналогичное негатив­ное влияние на цели, задачи и плотский интерес мо­гут оказывать цифры 2, если их две или более. В пер­вой книге мы рассматривали взаимный переход цифр 2 и 4, когда 22 могли превратиться в одну цифру 4, что вызовет все последствия, связанные с этой циф­рой. Нельзя сказать, что люди, не имеющие четве­рок, но с сильной ячейкой цифр 2, ведут себя точно так же, как те, у кого сильные четверки, — это не так. Предположим, что у человека с энергией «22 и более» имеется цель в жизни, интересная работа или творческая задача. Тогда он расходует свою энергию на саморазвитие и самосовершенствование, полно­стью освобождая себя от возможного перехода 22 в 4, так как энергия необходима для развития. Можно го­ворить о том, что энергия тела не «связывает» души человека, давая ей возможность постигать тайны ми­ра и совершенствоваться.

По каким-либо причинам человек расслабляется, оставляя на время свои цели и задачи, творческую мастерскую, и переключается на себя самого: его привлекла красивая женщина; он отвлекся чтением легкого журнала; его втянули в разговор об интим­ной стороне жизни; увидел рисунок или книгу с те­мой о женщинах и т. д. В это время наступает резкое изменение его психоматрицы: цифры 2 совершают переход в 4, что резко заглушает душу и пробуждает тело, человек переключается на стремление к близо­сти, все остальное не имеет значения.

Обратный переход достаточно болезнен, так как приходится «разрушать» собственный организм, тор­мозить, снижать энергетику почек и печени, что не­избежно ведет к раздражительности, которая вызва­на осознанным снижением силы печени, отвечающей за половую функцию человека, но она же контроли­рует эмоцию гнева, резко набирающую силу. Предве­стником подобной раздражительности станет неожи­данный юмор и шутки, которыми мужчина букваль­но сыплет, он много смеется, после чего начинает за­мыкаться и постепенно переходит к агрессии и злобе.

Слабеющая печень снижает энергетику сердца, кото­рое перестает контролировать эмоцию радости и смех; далее сердце и печень становятся одинаково слабыми, и наступает временное затишье эмоций, всегда заканчивающееся озлоблением и раздражи­тельностью. Самый хороший совет для женщин, чьи мужья имеют в психоматрице две и более двойки, — лучше согласиться на интимную близость, чем столк­нуться с подобным озлоблением. А если у мужчины «слабая» плотская диагональ, он может «отправить­ся на поиск замены». При сильной диагонали вы мо­жете довести дело до разрыва и развода, так как та­кие мужчины не любят случайных встреч, им необходима постоянная партнерша, которую они начина­ют искать в подобном раздражении, тем более, если он не смог «разрядить себя» с женой на следующий день. Каждый день подобной отсрочки близости — это дни поиска новой партнерши, когда мужчина це­ликом подчинен собственному телу, полностью кон­тролирующему душевное состояние. В такие дни мужчина может впасть в запой, бросить работу или любимое занятие.

У женщин с двумя и более двойками все проис­ходит аналогично, они также способны на измену, разрушение семьи или уход от своего интереса, если не получили необходимую разгрузку в интимной близости.

Рассмотрим пример: прекрасный художник имеет в психоматрице 4 и 222, он полностью реализует свои возможности и талант, имея все те цифры, о которых мы только что говорили. На первый взгляд кажется, что это противоречит тому, о чем только что говори­лось, но это не так. Дело в том, что он с трех лет се­рьезно болен, именно болезнь (тяжелая, хроничес­кая) позволила ему стать талантливым художником, который может себе позволить рисовать одну аква­рель три недели, запечатлев березовую рощу с каж­дой травинкой и лучиком света, — его картины пре­красны и удивительно наполнены добротой и душев­ностью. Причина — болезнь, раскрывшая его душу для прекрасного, ослабив тело. Возникает серьезная проблема: что будет, если помочь этому человеку и вылечить его недуг? Может ли произойти обратный переход или он останется художником? Все зависит только от него самого, но он должен знать, с чем сталкивается, так как преодолеть себя сможет только сильный духом человек, для которого добро и творче­ство стали нормой жизни.

Подводя итог сказанному, необходимо обратить особое внимание на детей, имеющих в психоматрице цифры 4 или две и более цифры 2, так как для них это может обернуться отказом от учебы, страстью к деньгам, вещам, проституцией, наркотиками или ал­коголем. Как это ни странно, но среди мужчин, име­ющих две и более 4, чаще встречаются гомосексуали­сты, так как тело — качество инь, а эта энергия свой­ственна женщинам, но не мужчинам. Если у вашего сына сильная энергия или много четверок, то не спе­шите разрешать ему отращивать волосы для «хвости­ка». Это может закончиться плачевно, когда вы обна­ружите, что мальчик не крепнет, а становится хруп­ким, утонченным, что противоречит качеству цифр 4, при которых он должен быть сильным и крепко сло­женным. Подобное противоречие означает, что его цифры 4 переключили тело в категорию инь и разви­вают женские характеристики.

У женщин наличие цифр 4 и сильной энергии мо­жет вызвать карьеризм, если они особенно интересу­ются деньгами, одеждой, вещами с самого детства. Если при этом они начинают подражать отцу (поход­ка, манера разговора, мужской стиль одежды, куре­ние, интерес к алкоголю), это может привести к лес­биянству, когда девушка берет на себя «мужскую роль» в близости с другой женщиной. Еще более худ­ший исход подобного отклонения — садизм, когда женщина становится жестока, особенно к женщинам и детям, так как все начало инь переходит в ту са­мую телесную оболочку души, которая полностью блокирует все человеческие качества и уподобляет человека зверю.

Необходимо с раннего детства контролировать действие цифр 4 и 2. Для этого необходимо приучать ребенка к чтению, музыке, танцам, искусству или на­укам. Даже если ваш ребенок выберет спорт, то и в этом случае необходимо приучать его к чтению и ис­кусству. Родители должны поставить перед ним до­статочно высокую цель, позволяющую ему развить свои способности и талант, только тогда они застра­хованы от неудачи и могут надеяться, что их ребенок не превратится в полуживотное, для которого глав­ное набить собственный желудок едой, а карманы долларами.

ОСОБЕННОСТИ ТРАКТОВКИ ЛИНИЙ

Начнем с того, что вспомним главную особенность линий, которая заметно отличает их от цифровых ячеек (далее будем говорить — цифр). Линии зависят от количественных характеристик трех цифр, что подталкивает нас к мысли о заметном увеличении их характеристик. Так как каждая цифра имеет целый набор качеств, то в совокупности они должны еще шире представить линию — увы, это не так. Пред­ставьте себе автомобиль, его задача — перевозить лю­дей или грузы, но ведь он состоит из огромного чис­ла всевозможных деталей, каждая из которых имеет более универсальные свойства. Например, шестерен­ка может использоваться в различных механизмах, что делает ее более универсальной по качествам, чем автомобиль, однако она сама входит в автомобиль.

Точно так же происходит и с линиями: цифры, кото­рые входят в нее, имеют более универсальные харак­теристики, но как только три цифры объединились в линию, то сама линия приобретает одно качество, строго закрепленное за ней. Например, первый стол­бец состоит из 1, 2 и 3, где каждая цифра отвечает за набор качеств (1 — характер, сила воли, власть, божественность и т. д.), но сама линия отвечает за единственный параметр — самооценку человека.

Такое неравноправие и кажущееся противоречие объясняется достаточно просто: чтобы человек мог проявить свою самооценку в полной мере, необходи­мо наличие у него сильного характера (цифра 1), он должен проявить энергию для проявления себя (циф­ра 2) и определиться в своих интересах (цифра 3), так как только тогда он способен выделиться среди дру­гих людей в конкретном направлении.

У многих возникает мнение, что из-за узкой спе­циализации линии она становится слабее отдельной цифры, поскольку значительно уступает по количест­ву параметров, но это не так. Вернемся к примеру с автомобилем и шестеренкой, входящей в него. Как мы уже говорили, автомобиль выполняет единствен­ную функцию, но не стоит забывать, что при всей универсальности самой шестеренки она входит в ав­томобиль, а значит, вынуждена выполнять ту же са­мую функцию, что и содержащий ее автомобиль. Точ­но так же происходит и с линиями: они отвечают только за одно качество, но включают все цифры, ко­торые их представляют, заставляя их работать на се­бя. Именно на этом построено правило «захвата» ли­нией отдельной цифровой ячейки или нескольких ячеек.

Очень важно научиться использовать метод вре­менных интервалов, который позволяет линии изме­нить количественно любую из входящих в нее цифро­вых ячеек. Для тех, кто не знаком с первой книгой, напомню суть данного метода.

Если разбить временной промежуток продолжи­тельностью в 1000 лет на пять равных отрезков по 200 лет каждый и пронумеровать их все по порядку:

1-й промежуток — от 0 до 199,

2-й промежуток — от 200 до 399,

3-й промежуток — от 400 до 599,

4-й промежуток — от 600 до 799,

5-й промежуток — от 800 до 999,

а далее повто­рить для другой тысячи лет, то будет справедливо правило. Предположим, что исследуемая нами дата принадлежит временному промежутку с номером А. Говорят, что линия способна создать одну (!) допол­нительную цифру в одной (!) из цифровых ячеек, входящих в нее, если данная линия содержит А или более цифр. Чтобы нужная цифра была создана, че­ловеку необходимо активизировать «сильную» ли­нию и проявить усилия, характерные для нового, бо­лее сильного качества данной цифровой ячейки.

Например, у человека характер «1» (одна едини­ца), что означает эгоизм, безволие, постоянное стрем­ление показывать силу характера, которого почти нет. Предположим, что человек родился в 1578 году, что соответствует промежутку от 400 до 599 года, или 3-й промежуток. Значит, А=3. Если у него име­ется линия, где три и более цифры, тогда эта линия «сильная» и она способна «породить» новую, допол­нительную цифру. Для создания дополнительной ци­фры 1 можем использовать три линии: первый стол­бец — самооценка; первую строку — целеустремлен­ность; духовную диагональ — духовное начало.

Перечислим значения линий для тех, кто не зна­ком с первой книгой.

Строки: 1-я строка (1, 4, 7) — целеустремлен­ность;

2-я строка (2, 5, 8) — семьянин;

3-я строка (3, 6, 9) — стабильность (или проще — привычки).

Столбцы: 1-й столбец (1, 2, 3) — самооценка;

2-й столбец (4, 5, 6) — обеспечение се­мьи;

3-й столбец (7, 8, 9) — сила таланта.

Диагонали: плотская (3, 5, 7) — сила темперамента в интимной близости;

духовная (1, 5, 9) — стремление к духов­ности (духовному общению).

Предположим, что в нашем примере у исследуе­мого в первом столбце (самооценка) имеется:

1-й вариант — нет цифр или не более двух — это означает, что данная линия в третьем временном промежутке, данная линия «слабая» и не способна создать дополнительную цифру, в том числе и необ­ходимую для человека цифру 1. Придется использо­вать две другие линии — 1 строку или духовную ди­агональ;

2-й вариант — 3 (три) цифры — количество цифр в линии совпадает с номером временного промежут­ка, что означает — данная линия «сильная» и спо­собна создать одну новую цифру в одной из трех ци­фровых ячеек, которые определяют линию, а имен­но одну из трех цифр 1, 2 или 3. Для нашего приме­ра человеку необходима цифра 1, следовательно, ее он и должен создать. Тогда получить дополнитель­ную цифру 2 или 3 он уже не сможет, так как линия уже использована. Однако не стоит думать, что в дальнейшем человек не сможет получить 2 или 3, — это может произойти только в том случае, если он потеряет необходимость в дополнительной цифре 1 (вернется к одной единице) и поставит перед собой новую задачу — создать 2 или 3;

3-й вариант — 4 и более цифр — в нашем приме­ре это означает, что количество цифр превосходит но­мер временного промежутка. Иными словами, данная линия «сильная» и способна создать только одну (!) новую цифру, данный случай целиком совпадает с ва­риантом 2, где в линии было 3 цифры.

Вывод: если в линии 3 и более цифр, то она ста­новится «сильной» и способна создать одну дополни­тельную цифру в одной из цифровых ячеек, которые ее составляют.

Теперь возникает новый вопрос: «Каким образом создавать новую цифру 1?» Необходимо активизиро­вать «сильную» линию (предположим, что это пер­вый столбец), что означает на практике: человек дол­жен поднять свою самооценку, поверив в свои силы.

Одновременно с этим необходимо активизировать ха­рактерные для нового характера «11» качества. Из первой книги вы знаете: характер «11» очень любит похвалу, человека надо много хвалить, только тогда он изменит свой характер, если, конечно, поверит в свои силы. А для этого необходимо постоянно уве­рять его в том, что у него есть сильные качества, ко­торые он должен проявить, и таким образом подни­мать его самооценку, так как именно с помощью этой линии мы решили усилить его характер.

Если бы мы использовали «сильную» первую строку (отвечает за целеустремленность), то естест­венно, нам пришлось бы поставить перед человеком более высокие цели и опять же хвалить его за каж­дый достигнутый шаг на пути к этой цели, только так можно изменить его характер. Этот процесс пол­ностью соответствует знаменитой русской поговорке «Скажи человеку 100 раз, что он свинья, и на 101-й он хрюкнет». В случае с линиями можно перефрази­ровать эту поговорку: «Скажи человеку 100 раз, что он хороший, умный, сильный, добрый и т. д., и на 101-й раз он поверит в это сам».

Мы находимся в 5-м временном промежутке, а значит, нам необходимо 5 и более цифр в линии, что­бы она стала «сильной» и смогла создать одну новую цифру. Начиная с 2000 года, человечество входит в 1-й временной промежуток, а это означает, что даже одной цифры в линии будет достаточно, чтобы она стала «сильной» и могла создать новую цифру, но только одну.

«ЗАХВАТ» ЦИФРОВЫХ ЯЧЕЕК ЛИНИЯМИ И «ПУСТЫЕ» ЛИНИИ

В одной из глав мы рассматривали возможность создания одной дополнительной цифры в цифровой ячейке, если линия сильная. Теперь рассмотрим про­тивоположное влияние линий на те цифровые ячей­ки, которые их составляют. Предположим, что у че­ловека в психоматрице имеются «55», что означает хорошую логику и позволяет человеку заниматься точными или техническими науками. В разговоре с ним вы сообщаете ему об этом и узнаете, что он ни­когда не отличался успехами в этих науках и даже совершенно не разбирается в подобных предметах. Не спешите спорить с человеком и переубеждать его или себя в том, что это не так, необходимо найти причины подобного несоответствия (но не ошибки!). Во-пер­вых, необходимо знать возможные причины.

1. Это может быть вызвано ленью человека: двоек нет, одна или три двойки в психоматрице.

2. Слабые: самооценка, характер или целеустрем­ленность.

3. Житейские обстоятельства или условия жизни (война, разруха и т. п.), которые не позволили реали­зовать возможности. Это самые простые причины, по­чему человек не развил сильное качество.

4. Данная цифровая ячейка «захвачена» линией, которая срдержит эту цифру, если линия чрезмерно активизируется.

Если в первых трех случаях достаточно задать че­ловеку несколько вопросов, и вам станет все ясно, то о четвертом случае многие совершенно забывают, что приводит к разочарованию и убеждению, что система цифрового психоанализа не работает или ошибоч­на. Для нашего примера с «55» возможны следую­щие случаи.

Сильная вторая строка (цифры 2, 5, 8 — качество семьянина) «захватила» цифровую ячейку «55» — человек целиком отдается семье, что не позволяет ему проявить сильную логику. Однако вы обнаружи­те, что в доме у него все продумано, так как логика применяется только в условиях семьи.

Сильный второй столбец (цифры 4, 5, 6 — матери­альное обеспечение семьи, деньги) «захватил» цифры «55» — человек все свои силы и логику направляет на зарабатывание денег, когда все способности отбрасы­ваются, если они не принесут человеку прибыль.

Сильная плотская диагональ (цифры 3, 5, 7 — плотский темперамент) «захватила» цифры «55» — человек очень активно погрузился в мир интимной, телесной близости, что лишает его логики, которая целиком уходит на продумывание плана очередной близости.

Сильная духовная диагональ (цифры 1, 5, 9 — ду­ховное начало) «захватила» цифры «55» — это чаще всего относится к любому проявлению фанатизма: ре­лигиозного, политического, нравственного, спортив­ного, музыкального и т. д. Человек так захвачен по­добной страстью, что его ум и логика не способны ду­мать о другом.

Можно сделать вывод, что сильная линия способ­на создать новые цифры, но и забывать о том факте, что, активизируя линию, нужно помнить о сохране­нии других характеристик, которые могут полностью исчезнуть из-за влияния сильной линии. Теперь обра­тимся к линиям, не имеющим ни одной цифры, или, как мы их называем, к «пустым» линиям. Как уже было сказано в первой книге, если в линии нет цифр, то данное качество отсутствует или очень ослаблено.

На практике достаточно часто можно наблюдать об­ратное, когда человек с «пустым» вторым столбцом (материальный интерес) начинает активно копить деньги, отдаваясь им целиком. Объяснить подобное несоответствие можно только одним способом — оно основано на одном из свойств противоположностей инь-ян, которое носит название взаимопорождение: при исчезновении одной из противоположностей она неожиданно порождается своей противоположностью.

Если линия пустая, тогда вся психоматрица вы­ступает как ее противоположность и начинает акти­визировать все свои элементы таким образом, что они косвенно проявляют отсутствующее качество, посте­пенно доводя его до максимума.

Вывод: пустая линия может однажды превратить­ся в максимально сильную, но на определенное вре­мя, после чего снова исчезает. Подобный процесс мо­жет периодически повторяться, причем с одинаковы­ми периодами, их можно предугадать и выявить пу­тем наблюдения двух соседних пиков, которые опре­делят период таких колебаний.

Процесс активизации линии не может быть посто­янным, так как концепция инь-ян подразумевает взаимопереход и взаимопорождение, что означает по­стоянную смену фаз активности и пассивности. Фаза пассивности может считаться нормой в поведении та­кого человека, а активная фаза — это временно при­обретенное качество, которое достаточно неустойчиво и может очень быстро иссякнуть, так как не имеет цифровой основы. Это похоже на тень руки на стене: мы видим руку и ее движения, но руки на доске нет.

Тень может исчезнуть по многим причинам: погас свет; руку загородили более большим предметом; до­ску осветили перед рукой, и тень пропала. Однако во всех этих случаях рука остается на месте, как и пси­хоматрица, но качество (тень) не может проявиться из-за помех. Естественно, могут убрать и саму руку, но в случае с психоматрицей это может означать только смерть или потерю рассудка, когда человек перестает использовать психоматрицу, аналогичную руке, от которой рассматривается тень. Так как по­добный «перевертыш» необязателен (качество может никогда не проявиться, если всякий раз появляются различные причины, мешающие ему проявиться че­рез все цифры психоматрицы), то и говорить о том, что при пустой линии качество может быть очень слабым, отсутствовать или резко усиливаться, нель­зя. Мы будем говорить только о том, что качество очень слабое или его нет, но в тех редких случаях, когда оно резко проявляется, мы будем знать причи­ну этого и сможем предугадать его появление после первых двух случаев неожиданной активности.

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ, КОТОРЫЕ ПОСТАВИЛА ПЕРЕД НАМИ ПРИРОДА

Как это вас ни удивит, но мы вновь возвращаем­ся к расчету четырех дополнительных чисел, так как именно они помогут ответить на вопрос: «Какие цели и задачи поставил перед человеком Мир?» Возьмем конкретный пример, чтобы было более понятно, как проводится подобное исследование, потому что имен­но оно определит все пути совершенствования и раз­вития человека. Именно от этих целей необходимо отталкиваться при создании новых дополнительных цифр через «сильные» линии или через использова­ние переходов цифр. В качестве примера возьмем да­ту рождения человека, которого знает весь мир.

Ленин не мечтал о всеобщем счастье — он мстил за брата

Владимир Ильич Ульянов (Ленин) родился 10 ап­реля 1870 года. Пожалуйста, не удивляйтесь тому, что привычная всем российским гражданам дата — 22 апреля — не является его настоящим днем рожде­ния. Причина, объясняющая такую ошибку, очень проста: по декрету о переходе на новое летосчисле­ние, который подписал и реализовал на практике сам Владимир Ильич 30 июня 1919 года, Россия перешла к новому времени, где все даты до 1900 года были ис­правлены на 12 дней (прибавлять к старой дате), а все даты после 1900 года изменялись на 13 дней. Та­ким образом, его дата рождения изменилась с 10 на 22 апреля. Приступим к расчету и анализу.

Расчет даты:

10 4 1870

5-й временной промежуток А=5;

первое число: 1+0+4+1+8+7+0=21;

второе число: 2+1=3;

третье число: 21-2x1=21-2=19;

четвертое число: 1+9=10.

Результаты расчета:

10 4 1870 — цифры, определяющие каждоднев­ные дела;

цель от Природы — 21 3; 19 10 — причины, базовые качества для развития.

Вход в расчет с первой цифры третьего числа, да­лее против часовой стрелки:

вход — 1 — развитие причины — 9;  

важнейшие основные качества — 1 и 0;

повседневная работа над собой — 0, 7, 8, 1, 4, 0 и 1 — выход к цели;

цель, поставленная Природой, — 2 и 1 — качест­ва, развив которые человек достигнет цели;

3 — итоговая цель человека, итог его жизни.

Теперь проведем анализ всех цифр в том порядке, какой мы уже задали, но с подробным объясне­нием каждой по ее значениям. Необходимо помнить следующее.

На цифры причины (третье и четвертое число) оказывают влияние:

Природа, Вселенная, Солнечная система (это ян Неба) и Земля (инь);

предки и события далекого прошлого, связанныес родом;

родители через их цели или поступки;

посторонние люди, которые могли повлиять на родителей.

Знать данные влияния необходимо, но еще важ­нее их понимание и учитывание при проведении ана­лиза цифр. Очень часто влияние наиболее важного и сильного фактора (Природа и т.д.) сводится к мини­муму из-за сильнейшего влияния двух последних: ро­дителей и посторонних людей, которые влияли на них. В таких случаях ребенок несет в себе не столь­ко познавательные цели и задачи, поставленные пе­ред ним Природой, сколько превращается в «орудие наказания» родителей за их поступки. Или дети про­должают цели и задачи тех людей, которые пытались воздействовать на родителей, в народе такое влияние называют порча, сглаз, наговор, ворожба, колдовст­во. В более научной интерпретации это можно назвать психологическим кодированием, гипнотичес­ким воздействием, волевым внушением, принуди­тельной коррекцией личности человека.

Постараемся прежде всего выяснить, какой из че­тырех факторов больше всего оказывал влияние на личность Владимира Ульянова. Для этого необходи­мо обратиться к семье, где он родился. В этой главе мы не будем использовать даты рождения родителей Володи Ульянова, так как более подробно рассмот­рим всю семью позднее. Сейчас же возьмем за основу исторически известные факты, что позволит сохра­нить в рассмотрении только те цифры, которые мы получили из самой даты и из расчета. Что же мы зна­ем о родителях Владимира Ильича?

Илья Николаевич: умный, добрый и очень терпи­мый человек, обладающий огромным чувством долга по отношению к детям, ради которых он сохранял давно распавшуюся семью. Постоянно занимается с детьми музыкой и естествознанием, играет с ними, абсолютно безволен по отношению к себе, человек, «наступивший» на свое «я» ради детей. Это делает его характер равным нулю (единиц нет, пустота ха­рактера), что позволяло ему жить рядом с женщи­ной, которая открыто жила с другим мужчиной.

Мария Александровна: сильная, волевая женщи­на, умеющая управлять детьми одним лишь взглядом ( по воспоминаниям ее дочери Марии Ильиничны), рукодельница, приучавшая своих детей к домашнему труду. Трудно приписать ей терпимость и сильное чувство долга, так как эти качества совершенно не распространялись на ее мужа, которого она игнориро­вала как мужчину и лидера. Ее свобода поведения сильно отразилась на детях, которые также унаследо­вали «революционность» и стремление к полной сво­боде и независимости от мнения других людей. Если для Ильи Николаевича наиболее подходящей цифрой может стать — ноль (0), то для Марии Александров­ны наиболее точно подходит лидерство — единица (1).

Начнем наш анализ с третьего числа — 19, плав­но, перейдем к четвертому числу — 10, после чего пройдем все остальные цифры.

Полный анализ даты рождения и дополнительных цифр.

1-й этап. Рождение (для удобства изложения по­яснения даются минимально).

Цифра 1 (в третьем числе) — последствия сильно­го, волевого характера матери.

Цифра 9 — скрытая обида отца на свою жену за ее измену и бесцеремонность.

Цифра 1 — твердость и лидерство матери стали ведущими качествами сына.

Цифра 0 — полное безволие отца породило в сыне пустоту по отношению к людям, несогласным с ним, так как он считает себя истинным лидером, имеющим право решать за других и не обращать внимания на желания тех людей, которыми он управляет.

Цифра 0 (последняя цифра даты рождения) — ноль указывает на то, что в семье данное положение на время рождения Владимира всеми членами семьи воспринималось за норму или истину, а точнее, ни­кто не пытался разобраться в происходящем, уходя в Удобную для каждого пустоту (0): Илья Николаевич играл роль счастливого отца и мужа.

Мария Александровна считала такое положение совершенно нормальным, тем более что ей не оказы­валось достойного сопротивления; дети были доволь­ны заботой отца и успокоенностью матери. В даль­нейшем подобная пустота будет очень удобна в тех случаях, когда Владимир Ильич обрекал многих лю­дей на страдания, которые он мог просто не замечать и не брать в расчет, когда его цель требовала этого.

Цифра 7 — стремление к счастью, удаче, везе­нию, желание познать мир и научиться изменять его по своему желанию — эти качества были свойствен­ны всем членам семьи: отец — «играл» в счастье;

мать стремилась к нему; дети стремились узнать мир, что усиливало их тягу к наукам, учебе.

Цифра 8 — эта цифра имела двоякий смысл, так как была создана и отцом и матерью. Разница заклю­чалась в том, что для тех детей, которые копировали цифры отца (Анна и Александр), эта цифра означала чувство справедливости, правды, долга перед своими родными и друзьями. Остальные дети копируют пси­хоматрицу матери, и цифра 8 принимает значение шантажа, правдоискательства во благо себе (поясне­ния к другой главе книги).

Цифра 1 — эта цифра порождается силой воли матери, ее эгоизмом и умением проявить характер, добиться своей цели невзирая на препятствия.

Цифра 4 — цифра, вновь порожденная матерью, так как она означает силу человеческого тела, силу плоти, невозможность уйти от своей женской плоти, от своего человеческого «я», когда человек бережно относится к себе как к «человеку телесному» из ко­жи и плоти. Владимир Ильич избавился от этой ци­фры, «загнав» ее в линию цели и превратив себя — человека — в живую легенду, полубога или бога.

Цифры 0 и 1 одновременно — истинность (0) ли­дерства (1) одного человека над другими — это уста­новка Марии Александровны стала нормой и для ее сына Владимира.

Цифры 2 и 1 одновременно — энергия, направ­ленная на лидерство.

Цифра 3 — знание особенностей мужа, особенно­стей детей и вообще хорошее знание психологии лю­дей, их слабых и сильных мест — это умение давало Марии Александровне достаточную уверенность в жизни. Владимир Ильич также использовал эти спо­собности, унаследованные от матери. Они помогли ему прийти к власти, но они не могли помочь управ­лять огромной страной.

2-й этап. Юность, становление личности.

Цифры 1 и 9 (третье число) — казнь старшего брата Александра потрясла 17-летнего Владимира.

Именно под ее влиянием он принимает решение (1) отомстить за смерть брата (9).

Цифры 1 и 0 (четвертое число) — виновата власть, царь (1), и ее необходимо разрушить (0).

Цифры 0, 7, 8, 1, 4, 0, 1 (дата с конца) — истин­ное (0) изменение мира (7) это путь справедливости (8). Он имеет силу воли (1) и силу тела (4), чтобы раз­рушить (0) самодержавие (1).

Цифры 2 и 1 (первое число) — он активизирует свои силы, энергию (2) на то, чтобы стать лидером, ведущим за собой (1).

Цифра 3 (второе число) — он знает, что ему де­лать, или уверен, что знает (3).

3-й этап. Лидер партии и вождь.

Цифры 1 и 9 (третье число) — он лидер, который активно использует свой и чужой опыт, позволяю­щий прийти к намеченной цели.

Цифры 1 и 0 (четвертое число) — он лидер (1), ис­тинный лидер (0) — это его убежденность. Для него перестают существовать те цели, задачи, люди, кото­рые не включены в его цель, их нет. Есть цель (1) и больше ничего нет (0).

Цифры 0, 7, 8, 1, 4, О, 1 — истина (0) в том, что он знает мир (7), он несет правду (8) в него, он лидер, руководитель, вождь (1), имеющий право управлять людьми (4). Смерть, разрушение и уничтожение (0) для любой силы (1), которая встанет на его пути.

Цифры 2 и 1 (первое число) — он ищет энергию, силу (2), которая способна привести его к власти (1) — это его собственная партия.

Цифра 3 (второе число) — он стремится создать свое собственное знание (3), которое позволило бы во­плотить его собственные интересы (3).

4-й этап. Руководитель государства рабочих и крестьян.

Цифры 1 и 9 — основа государства — это сильная власть (1), о которой должны всегда помнить (9).

«Страна страха», где власть над людьми введена в норму жизни, где люди должны помнить, что над ни­ми есть власть.

Цифры 1 и 0 — власть (1) — только она может ре­шать судьбу каждого человека, больше никто, даже он сам на это не имеет права (0). Создается гигант­ский бюрократический аппарат, вводится множество документов и форм контроля за гражданами. На каждый шаг надо получить разрешение у начальни­ка. Страна, состоящая из двух классов: партия, руко­водящая, начальствующая верхушка (по рангам от Кремля до домоуправления) и рабы, граждане, не имеющие никаких прав и никакой свободы.

Цифры 0, 7, 8, 1, 4, 0, 1 — истина (0) всего ми­роздания (7) и правда (8) — власть (1) над людьми (4); этой истиной (0) владеет только один (1), кото­рый подобен богу.

Цифры 2, 1 и 3 (первое и второе числа) — сила (2) принадлежит одному (1) — должны знать (3) все. Поклонение, усердие, усилия (2), которыми управляет только один человек (1) — это истинное знание, к не­му он стремился (3).

5-й этап. Ранение и смерть.

Цифры 1 и 9 — срытая сила (1) и обида (9), кото­рые копятся в среде тех, кто находится рядом с вож­дем, но вынужден ему подчиняться. Вся страна — огромная пирамида, где на вершине вождь (в даль­нейшем генеральный секретарь ЦК КПСС), а далее — цепочка взаимоподчиненных людей: кто стоит выше, тот управляет низшими начальниками, но и они управляют теми, кто стоит ниже по рангу, а в самом низу те, ради кого строилось это государство и чье имя оно гордо носит, — рабочие и крестьяне, не имеющие никакой власти и свободы, им дано по­четное право подчиняться начальникам. В такой пирамиде «низший» начальник ждет «смерти» выс­шего, чтобы занять его место. Точно так же ждали смерти Ленина те, кто был на одну ступень ниже него.

Цифры 1 и 0 — лидера (1) надо убрать (0).

Цифры 0, 7, 8, 1, 4, 0, 1 — пустой, несвободный (0) мир (7), где люди страдают и терпят (8) тиранию начальников (1), где человек (4) — это ноль (0), если он не начальник (1).

Цифры 2, 1 и 3 (первое и второе числа) дый проявляет энергию (2), чтобы прийти к власти (1), используя любые знания (3) или технические приемы (оружие или другие способы умерщвления человека), но это техническое устранение человека (3), что и произошло с Лениным.

Чтобы вождь умер не сразу, его дату рождения изменили на 22 апреля 1870, что позволило получить новую психоматрицу вождя:

 22  4   1870

2 4  6  2 0 2  

1          44     7

22222   нет   8 

нет       6      нет 

и 0.

При этой психоматрице Ленин получает хорошее здоровье и донорство, что гарантирует ему несколько лет жизни после тяжелейшего ранения, теперь он безволен (одна цифра 1) и забывчив (нет цифр 9). Та­ков итог великого вождя.

Пример показывает, что имеется возможность рассматривать не только общую цель, которая выра­жается первым и вторым числами, но и промежуточ­ные цели и задачи. Относительно В. И. Ленина мож­но сказать, что его основная жизненная задача за­ключалась в том, чтобы, используя энергию (2) и си­лу воли (1), стремиться к знаниям (3), новым откры­тиям. Найдутся люди, которые сочтут, что он выпол­нил поставленную перед ним Природой задачу, так как написал огромное количество книг и работ на различные темы. Естественно, в некоторых его рабо­тах присутствуют элементы нового знания, но беда Владимира Ильича заключалась в том, что он ни на минуту не сомневался в правильности своих выводов, многие из которых не несли в себе истины или глу­бокого философского или научного смысла.

Ленин использовал свои цифры иначе: он создал огромную силу (2), которая ему позволила стать единственным и непререкаемым лидером (1), когда любое высказывание становится открытием, науч­ным творением, истиной, — только на том основа­нии, что оно принадлежит Ленину. Это очень напоминает персонажей из комедии А. Гайдая «Брилли­антовая рука», когда дама-управдом говорит, а ря­дом сидит ее полупьяный заместитель и записывает каждое ее слово. Точно так же было и в нашей стра­не, когда она носила гордое имя СССР: Ленина цити­ровали все и везде, даже математики и физики, хи­мики и врачи, агрономы и сталевары, — все ссыла­лись на него, даже если это было просто нелепо.

Причина тому — старая армейская шутка, которую можно переделать так: «Пункт 1: Ленин всегда прав.

Пункт 2: если он не прав, то смотри Пункт 1». Уход от истинной цели или подмена этой цели наказыва­ются, для Ленина — это ранение и преждевременная смерть.

ДВОЙСТВЕННОСТЬ ИЗМЕНЕНИЯ ПСИХОМАТРИЦЫ

Необходимо точно представлять и понимать двой­ственность изменения психоматрицы. Вы должны за­писать для себя три варианта личности человека: психоматрицу от рождения, «спокойную» психомат­рицу, «агрессивную» психоматрицу.

«Спокойная» психоматрица получается при пере­ходах 11 в 8; 6 в 7.

«Агрессивная» психоматрица — это переходы 8 в 11; 7 в 6.

Рассмотрим простой пример.

Психоматрица от рождения:  

111    4     77

22      5     8

нет    6     99 

«Спокойная» психоматрица:

1         4       777

2222   5        88

нет     нет     99  

«Агрессивная» психоматрица:

11111     нет      нет

нет         5         нет

нет         666     99  

Достаточно наглядный пример для того, чтобы понять разницу между различными состояниями и задачами, которые человек ставит перед собой. Ко­нечная цель разговора не уличить человека в его от­рицательных качествах, а помочь ему понять пре­имущества «положительного» саморазвития. Сколько молодых людей стремится к лидерству, власти, большим деньгам или высокому посту, — они уверены, что это путь к славе и известности. Как же они все ошибаются!

Однажды на улице произошел разговор с женщи­ной, которая слушала курс по цифровому психоана­лизу, отдыхая на теплоходе. Восхищенная продвиже­нием по ступеням власти одного из нижегородцев (не будем его называть), она сказала: «На какую высоту он взлетел, так высоко поднялся в свои молодые го­ды!» В ответ ей был задан один вопрос: «Вы знаете, кто был императором или министром финансов при Александре Сергеевиче Пушкине?». Она этого не помнила и получила ответ: «Вашего кумира ждет по­добное забвение, возможно, гораздо быстрее, чем вы этого ожидаете». (Через два месяца его отправили в отставку.) Вспомните фразу знаменитого скрипично­го мастера Страдивари, которую он сказал одному высокопоставленному вельможе, покупая у него дом:

«Как сказать, быть может, вас будут вспоминать только из-за того, что я купил у вас этот дом».

Просто стать начальником, богачом, диктатором — для этого надо научиться не замечать людей, которые рядом с вами, надо уметь расталкивать всех локтями.

Как трудно остаться в памяти людей на века, для это­го нужен талант. Чтобы им обладать, надо поверить в свою уникальность! И все!

ПСИХОМАТРИЦА РЕБЕНКА, РОЖДЕННОГО В 2000 ГОДУ И ПОЗДНЕЕ

Рассмотрим пример:

1 1 2000

4 4 2 2

психоматрица:

11      44     нет

222    нет    нет

нет    нет    нет 

и 000.

Чтобы исправить данную психоматрицу, необхо­димо использовать метод временных промежутков.

Для всех дат от 2000 до 2199 года применяется пра­вило для первого временного промежутка, когда А=1. Это означает: достаточно одной цифры в линии, чтобы она могла создать одну дополнительную цифру в одной цифровой ячейке.

Рассмотрим психоматрицу и запишем все «силь­ные» линии:

первый столбец (пять цифр) — можно создать 1 или 2 или 3;

второй столбец (две цифры) — можно создать 4 или 5 или 6;

первая строка (четыре цифры) — можно создать 1 или 4 или 7;

вторая строка (три цифры) — можно создать 2 или 5 или 8;

духовная диагональ (две цифры) — можно создать 1 или 5 или 9; других сильных линий нет.

Вывод: при необходимости и волевом усилии ро­дители могут создать у своего ребенка 111, 22, 3, 44, 555, 6, 7, 8, 9 — не все одновременно, но выборочно, так как это полный перечень возможных дополни­тельных цифр. Но в реальности получить их все не­возможно, поскольку линия создает только одну ци­фру в одной ячейке, а мы рассматривали все случаи.

Для примера рассмотрим вариант, когда мы хоте­ли бы иметь ребенка с сильной логикой (цифры 5), чувством долга (цифра 8), сильным характером (циф­ра 1) и с одной цифрой 9 (память).

Если мы проведем предварительный анализ, то вы­ясним, что нам необходимо: две цифры 1; две или три 5; одну 8. Приступим к расчету новой психоматрицы:

из первого столбца мы создадим одну цифру 1;

из второго столбца одну цифру 5;

из первой строки вторую цифру 1;

из второй строки одну цифру 8;

из духовной диагонали одну цифру 9.

Использованы все «сильные» линии, но две или три цифры 5 мы не можем получить, так как этому мешает требование на одну цифру 8. Если предполо­жить, что цифрой 8 можно пожертвовать, тогда вме­сто нее можно получить еще одну цифру 5, и психо­матрица запишется:

1111   44     нет

222     55     нет

нет     нет    9 

и 000.

Из этого примера хорошо видно, что невозможно получить любую комбинацию цифр, пользуясь мето­дом временных промежутков. Более того, нельзя за­бывать, что для получения любой дополнительной цифры требуются длительные волевые усилия, кото­рые должен проявить человек для достижения по­ставленной цели. Нельзя обманывать самого себя «игрой на бумаге», когда цифры вписываются в но­вую психоматрицу, а человек не затратил для их до­стижения и малейших сил.

Всем родителям, чьи дети будут рождены с 2000 года, необходимо помнить, что только от их усилий будет зависеть судьба ребенка: нужно поставить пе­ред ребенком цель, выяснить набор необходимых для этого качеств (цифр), найти «сильную» линию, если такая имеется, и активизировать ее для разви­тия недостающих качеств. Только тогда вы сможете иметь того ребенка, который будет вас устраивать.

Если же его воспитанием не заниматься, а цели и задачи будет выбирать он сам, то в его арсенале мо­гут находиться только цифры (качества), которые заданы в психоматрице от рождения. Их будет очень мало, поскольку набор цифр в дате рождения состоит из многих нулей. Ответственность за судьбу каждого ребенка будет очень велика, так как психо­матрицы детей будут «полупустыми», что дает роди­телям достаточную свободу для творчества (вариа­ций новых психоматриц очень много — до 20 ви­дов!), но и заставляет приводить свой план относительно ребенка ежедневно, постоянно, пока он сам не возьмет на себя ответственность за каждое новое качество.

Для тех, кто родился в XX веке, жить гораздо проще, если человек развивает себя в полном соот­ветствии со своей психоматрицей, но достаточно трудно, если человек решил изменить интерес, а он не соответствует природной направленности, т. е. ци­фрам его психоматрицы. Люди XX века сильно «за­крепощены» теми задачами, которые перед ними по­ставила Природа, и, если человек уходит от их реа­лизации, Природа «наказывает» его неудачами, бо­лезнью, горем или смертью. Мы забываем, что явля­емся маленькой частичкой огромной живой Приро­ды, Вселенной, Солнечной системы, Земли — мы присвоили себе право решать свою судьбу в полном отрыве от задач тех, кто нас создавал для своих нужд.

Человечество — это порождение Природы, Все­ленной, Солнечной системы, Земли! Только поняв и осознав это, человечество и каждый отдельный чело­век смогут избежать проблем, связанных с уходом от своих прямых обязанностей перед миром. Эти про­блемы сейчас принято называть экологическими, так как они связаны с окружающей средой и Природой.

Беда заключается в том, что экология — не подстраивание Природы под нужды человека и не только со­здание «чистых» производств, защита животного и растительного мира.

ЭКОЛОГИЯ — это ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ КАЖДОГО ЧЕЛОВЕКА, КОТОРЫЕ ОН СТАВИТ НЕ ИЗ СВОИХ ЛИЧНЫХ (корыстных) ЦЕЛЕЙ, А НА ОСНОВЕ ТЕХ ЦЕЛЕЙ И ЗАДАЧ, КОТОРЫЕ ПОСТАВИЛА ПЕРЕД НИМ ПРИРОДА, ВСЕЛЕННАЯ, МИР.

Эти ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ, ИХ ПРИЧИНЫ И РЕА­ЛИЗАЦИЯ В КАЖДОДНЕВНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЗАПИСАНЫ В КАЖДОМ РАСЧЕТЕ ДАТЫ РОЖДЕ­НИЯ. ТОЛЬКО ПОНЯВ ЭТО, ЧЕЛОВЕЧЕСТВО СМО­ЖЕТ СОХРАНИТЬ СЕБЯ КАК ВИД, ТОЛЬКО ТОГДА МОЖНО УВИДЕТЬ ПУТИ ВЫХОДА ИЗ ВСЕХ КРИ­ЗИСОВ, ТОЛЬКО ТОГДА НАСТУПИТ ВРЕМЯ НОВО­ГО, БОЛЕЕ СОВЕРШЕННОГО ЧЕЛОВЕКА, КОТО­РЫЙ НАВСЕГДА ЗАБУДЕТ ПРО ГОРЕ, БОЛЕЗНИ, ОТСУТСТВИЕ ЦЕЛЕЙ В ЖИЗНИ И ПРО ТО, ЧТО МОЖНО УБИВАТЬ ДРУГОГО ЧЕЛОВЕКА, ТАК КАК КАЖДЫЙ ЧЕЛОВЕК — ЭТО ЧАСТЬ МИРА, НАДЕ­ЛЕННАЯ КОНКРЕТНОЙ ЦЕЛЬЮ И ЗАДАЧЕЙ, ПО­СТАВЛЕННОЙ САМОЙ ПРИРОДОЙ.

РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПРОВЕДЕНИЮ ЦИФРОВОГО ПСИХОАНАЛИЗА

Наконец-то мы подошли к этой важной теме дан­ной главы: как правильно говорить с человеком. Ес­тественно, что вариантов начала разговора может быть очень много, но тем не менее позвольте вам дать некоторые советы, основанные на практике многих сотен опрошенных людей.

Памятка психоаналитика

1. Запомните: говорящий с вами человек больше всего ждет понимания и сочувствия к себе.

2. Меньше всего его интересуют ваши прежние успехи или чужие примеры, проблемы, беды.

3. Каждый человек стремится показать себя чуть лучше, чем он в жизни, и не надо спешить его в этом разубеждать.

4. Люди не очень любят говорить о своих прома­хах или ошибках и допускают разговор на эту тему только при условии, что вы сами оправдаете его и поймете, как ему было от этого плохо.

5. Начинайте разговор с самого важного, что вы смогли обнаружить в его психоматрице (сильные ци­фровые ячейки или линии; пустые цифровые ячейки или линии; ведущие цифры — второе и четвертое числа). Постарайтесь сразу же выделить наиболее важные характеристики, которые предложите чело­веку для обсуждения. Необходимо сразу акцентиро­вать внимание на том, к чему вы вновь вернетесь, но уже через 30 минут разговора. Общая схема разгово­ра должна выглядеть так:

определите наиболее важную тему и дайте первые рекомендации относительно нее;

начните разговор о других характеристиках, но каждый раз увязывайте их с главной темой разговора.

ПОМНИТЕ! Головной мозг любого человека рабо­тает периодически:

фаза восприятия и переработки информации — 9 минут,

фаза осмысления и анализа информации — 9 ми­нут,

фаза сохранения и последейственного воспроизве­дения — 9 минут.

Итого: полный цикл активности головного моз­га — 27 минут. Именно поэтому необходимо вернуться к началу разговора только через 30 минут. Завершать разговор необходимо на уже отработанной теме, когда вы используете стойкие следы в памяти человека.

Для справки: человеческий мозг способен узна­вать и воспринимать для анализа и обсуждения толь­ко знакомые для него темы и объекты. Когда вы начинаете говорить с человеком на тему, которой он раньше не интересовался, то подобный разговор мо­жет привести только к неудаче, так как ваш слуша­тель не способен поддерживать с вами диалог, в его хранилище памяти полностью отсутствует данная те­ма и ему не с чем сравнивать новую информацию.

Физиологи говорят: «Отсутствует след памяти». Ва­ша задача сначала создать подобный след, задав тему в самом начале разговора. В этом случае не надо на­чинать дискуссии и обсуждения, необходимо только заложить информацию в мозг человека и через 30 минут вернуться к ней, тогда в хранилище памяти появится стойкий след. После получасового ухода от основной темы вы вновь возвращаетесь к первона­чальной проблеме, которую человек готов обсуждать с вами, так как хранилище памяти сообщает ему, что он уже думал над этой темой, и абсолютно не важно, что это произошло только 30 минут назад. Собесед­ник уверен, что размышлял над затронутой пробле­мой раньше и она ему хорошо знакома.

6. Чтобы не допускать ошибки в дальнейшем раз­говоре, лучше всего с самого начала выяснить воз­можность переходов 11 в 8, 6 в 7 или обратных пере­ходов 8 в 11, 7 в 6. Уяснив направленность замен цифр, вы сможете правильно оценить того человека, который перед вами.

7. Если вы обнаружили проявление «положитель­ных» переходов ( 11 в 8, 6 в 7), постарайтесь поста­вить перед человеком цели и задачи, которые он спо­собен выполнить; укажите пути его совершенствова­ния и раскрытия талантов.

8. Если вы обнаружили «отрицательные» перехо­ды ( 8 в 11, 7 в 6), то ваша задача будет заключать­ся в том, чтобы предупредить человека о возможных последствиях его ошибочного выбора, объяснить ему смысл «наказания» за потерю доброты и терпимости.

9. Всегда начинайте разговор с сильных, положи­тельных качеств человека, постарайтесь сделать ему комплимент, настройтесь на доброжелательность и желание помочь ему, даже если вы не чувствуете к нему симпатии.

10. Если вы с самого начала чувствуете неприязнь к человеку и не можете избавиться от этого чувства, тогда постарайтесь найти причину, из-за которой вы не можете поговорить с ним в данный момент, и отложи­те разговор на другой день. Если же и потом вы не из­мените своего мнения, то откажитесь от беседы с этим человеком совсем, так как вы слишком плохо сходи­тесь по многим параметрам, и разговор не получится.

11. Не стремитесь уличить человека в его слабых и отрицательных качествах, даже если вы вынужде­ны говорить ему об этом, то вашей конечной целью должно быть желание помочь ему избавиться от не­достатков, сделать из него человека, который захочет развить себя после вашего разговора.

12. Никогда не пытайтесь самостоятельно испра­вить человека — вам не дано права сделать это. Вы мо­жете подсказать пути изменения его качеств, а он САМ должен принять решение и приложить для этого силы.

13. Ваша основная задача рассказать любому из ва­ших собеседников два возможных пути изменения личности: «положительный» и «отрицательный» вари­ант изменения психоматрицы. Лучше всего разговор об «отрицательной психоматрице» проведите в середи­не беседы, а рассказ о «положительной психоматрице» должен идти в самом конце, так как человек лучше всего запоминает конец разговора и уйдет от вас в хорошем настроении, узнав о себе много хорошего.

14. Никогда не подстраивайтесь под тот сценарий и план разговора, который вам может пытаться навя­зать ваш собеседник. Помните, что подобный вариант разговора происходит с теми, кто постоянно «носят маску порядочности» и добродушия. Чаще всего это достаточно опасные, властные и злобные люди. Един­ственно правильная позиция в разговоре с ними — го­ворить им правду о них, даже если она и колет глаза.

15. Никогда не преследуйте в разговоре личной выгоды — за это вы понесете наказание, которое от­нимет у вас способность понимать людей. В подобном случае вы никогда не сможете правильно представить личность человека.

16. Никогда не используйте свои знания особенно­стей человека во зло ему или для собственной выгоды, корысти. Наказание будет достаточно суровым, так как вы однажды узнаете (используя метод), что ваш близкий человек или вы сами находится на пути к полной деградации, чаще всего это относится к детям.

17. Не судите другого, а помогайте ему понять причины его недостатков и проблем, найдите способ их преодолеть.

18. Научитесь сами верить тому, о чем говорите, а это означает, что вы должны научиться доверять методике цифрового психоанализа.

19. Никогда не начинайте давать советы или оце­нивать личность человека, пока вы не освоите метод достаточно полно. Не стесняйтесь «подглядывать» в книги, чтобы не допустить ошибки.

20. Запомните: знания всегда накладывают на че­ловека ответственность за того, с кем вы говорите.

Знания — это груз чужого горя и переживания. Знания — это тяжелый труд преодоления своих и чужих трудностей. Если вы не готовы или не хотите взвали­вать эту ношу, тогда не «касайтесь цифрами» друго­го человека, если вы не хотите ему помочь и уж тем более не испытывайте судьбу, пытаясь научиться уп­равлять людьми, подчинять их своей воле.

21. Запомните! Каждый человек гениален! Ваша задача помочь ему раскрыть свой талант. Именно для этого была создана наша система.

Прежде всего устраним возможное недоумение по поводу последнего пункта из «Памятки», что каждый человек — гений. Для многих это может показаться преувеличением или «мечтой блаженного». Постара­емся выяснить причины подобного утверждения.

Вернемся к тому, что Природа или Вселенная со­здала человека как вид. Совершенно естественно, что она отвела ему определенную роль в Природе, мире.

Как определить предназначение человека в этом ог­ромном мире? Чаще всего мы допускаем одну очень грубую ошибку, когда пытаемся объяснить предназ­начение человека через бытовые, насущные пробле­мы, через его деятельность в том или ином регионе.

Этого нельзя делать, так как получится, что обезья­на, которую посадили в клетку, была создана Приро­дой для того, чтобы она веселила людей в зоопарке.

В Китае к вопросу о роли человека в Природе от­носились очень серьезно. Для того, чтобы понять ос­новную задачу человека, китайские философы и мыс­лители исходили из того, что человек стоит ногами на Земле, а над ним простирается безграничное Небо.

Земля — это Высший Инь в Поднебесной, Небо — это Высший Ян в Поднебесной, но они не могут соприка­саться между собой, так как их качества и свойства противоположны: огонь в соприкосновении с водой  гаснет, а вода испаряется, так что они вынуждены находиться рядом, но не вступать в контакт.

Каким же образом происходит контакт между двумя противоположностями? Ответ мы найдем в концепции у-син: вода питает дерево, а оно питает огонь; огонь питает землю, земля порождает металл, которым добывают воду. Необходимы переходные элементы, которые соединят две противоположности.

Именно эта функция возложена на человека: человек создан для того, чтобы через него Небо и Земля полу­чили возможность обмениваться информацией и из­менять друг друга, влиять друг на друга.

В зависимости от состояния Неба (сезоны) чело­век по-разному обрабатывает свои поля: пашет, сеет, полет, жнет. В зависимости от урожая человек благо­дарит Небо, славит его или проклинает. Суть китай­ской философии по отношению к человеку и его ро­ли в Природе сводится к следующему: человек несет ответственность за тот участок Земли, где он стоит, и отвечает за весь огромный участок Неба (Вселенной), который находится над его головой.

Более того, необходимо дополнить эту мысль ки­тайских мудрецов тем, что человек содержит в себе уникальные знания об этом «куске», они принадле­жат ему и содержатся в его мозге, так как заложены в него самой Природой, чтобы человек мог управлять взаимными отношениями между Землей и Небом.

Раскрыв в подсознании эти знания, человек стано­вится гением.

Естественно, если человек не развивает свой мозг, не изучает различные методы и способы расшифро­вать хранящуюся в нем информацию (чтение, пись­мо, математика и т. п.), если он не стремится понять содержание своего мозга, то говорить о его гениаль­ности не приходится. Многие люди отравляют свой разум алкоголем, наркотиками, деньгами, жаднос­тью, вещизмом и другими способами уйти от изуче­ния мира, Природы. Необходимо понять, что наше отличие от животных только в одном:

Я живу и расту — я растение;

Я живу, расту и двигаюсь — я животное;

Я живу, расту, двигаюсь и думаю — я Человек.

Прекрасные слова одного английского поэта! Мы отличаемся от всех остальных только умением думать!!! Жаль, но редко кто вспоминает об этой уди­вительной способности, воспринимая свой собствен­ный разум как механизм, позволяющий найти еду или удовольствия. Многие считают себя умными и образо­ванными людьми, заполняя свою память чужими мыс­лями и высказываниями, забывая, что: «Всезнание уму не наущает» (М. В. Ломоносов). Нельзя думать коллективно, надо научиться понимать свои собствен­ные мысли и оценивать себя, свои возможности и спо­собности. Толпа — это подобие стада, а значит, найдет­ся пастух, который возьмется управлять стадом. Необ­ходимо знать и помнить, что управлять толпой гораз­до проще, чем одним человеком, так как толпа не име­ет своего разума, она подчинена тому, кто управляет ею, кто нашел в ней пять и более согласных с ним лю­дей, после чего возникает коллективное желание сле­довать за этими пятью, впереди которых «пастух».

Необходимо научиться уважать себя самого, тогда вас будут уважать другие. Каждый человек обязан раскрыть для человечества свои знания о Мире. Нет ни одного «лишнего» или «ненужного» для мира че­ловека. Убийство человека, война и лишение челове­ка свобод и прав — преступление. Будущее человече­ства в единстве со Вселенной, в выполнении ее целей.

Таким образом, начиная разговор с человеком, необходимо знать цель самого разговора. Если вы хоти­те помочь своему собеседнику, поверьте в его уни­кальность и постарайтесь убедить его в этом.

При разговоре с родителями о детях никогда не забывайте одной древней мудрости: «Если слепой по­ведет слепого, то оба окажутся в яме». Это в первую очередь относиться к вам, так как вы собираетесь да­вать советы другому человеку. Только когда вы сами встали на Путь развития и самосовершенствования, тогда вы сможете помочь другому человеку найти его направление в жизни.

Это же правило относится и к родителям, которые будут воспитывать ребенка в соответствии с вашими рекомендациями. Многие психоаналитики, а вы ста­новитесь им, применяя эту методику, уверены, что у родителей уже все позади, жизнь прожита и давать им советы по самоопределению поздно. Это одна из самых грубых ошибок. Родитель только тогда сможет стать проводником для ребенка, когда он сам идет по Пути, нашел направление своего совершенствования.

Все дети копируют своих родителей, и это та истина, с которой необходимо считаться. Именно это вы обя­заны объяснить родителям.

Если родители хотят сделать из своего ребенка ху­дожника, то они сами должны начать рисовать с ним; если математика — решать примеры; литератора — читать с ним книги, и т. п. Помните поговорку: «Яб­локо от яблони недалеко падает».

Если родители никогда не занимались наукой, то как ребенок сможет прийти к этому? Если отец и мать заняты только деньгами, то что остается ребен­ку? Если родители ругают свою страну, не уважают ее, если они забыли историю своей Родины и ее геро­ев, то что остается ребенку?!

<p>Глава 4. Цифровой психоанализ в повседневной жизни.</p> КОПИРОВАНИЕ ЦИФР РОДИТЕЛЕЙ В ПСИХОМАТРИЦЕ РЕБЕНКА

Вопрос копирования цифр родителей в психомат­рице ребенка достаточно важен, так как он позволя­ет выяснить достоверно и без каких-либо проверок цифры самих родителей, именно от них зависит ну­мерологический облик ребенка.

Совершенно естественно, что чем больше цифр из матрицы ребенка совпадает с цифрами одного из ро­дителей, тем больше сам ребенок похож на него. Од­нако достаточно часто приходится выяснять подоб­ное сходство, потому что явного совпадения нет, но, проведя ряд преобразований психоматрицы родите­ля, можно установить, что именно он повлиял на ци­фры ребенка.

Если вы читали первую книгу, то наверняка по­мните, что сначала проверяют совпадение четности или нечетности числа единиц у родителей и ребенка.

Например, у отца две единицы (четное число), а у ма­тери три единицы (нечетное). Если ребенок получил при рождении четыре единицы (четное число), то это означает, что он копирует цифры отца, так у того так­же четное число единиц. Если ребенок получил одну или пять единиц, то он копирует мать. Однако стоит отметить, что подобное может происходить не всегда, так как достаточно часто оба родителя имеют четное число единиц, а ребенок получает нечетное или наобо­рот. Причина этого, как правило, кроется в самих ро­дителях. Существует несколько причин, о которых в первой книге уже говорилось: порча (энергетическое кодирование), конфликт с родителями или между су­пругами, обида на родителей, чрезмерное стремление к власти одного из родителей или обоих.

Особое внимание надо обратить на трансформа­цию цифры 6, которая может принимать несколько различных значений при переходе в психоматрицу ребенка. Это связано со схемой пяти первоэлементов (у-син). По трем существующим связям между эле­ментами можно определить следующие возможные пути изменения цифры 6.

1. Цифра 6 переходит в 7 — это может произой­ти только в том случае, когда человек занимается творчеством, истребляя у себя в психоматрице циф­ру 6, которая должна была угнетать и не допускать появление цифры 7 (6 — это элемент «вода», кото­рая подавляет цифру 7 — элемент «огонь»). Получа­ется, что сама цифра 6 не может непосредственно пе­рейти в 7, но она позволяет возникнуть этой цифре при своем отсутствии, что и происходит в момент пе­рехода «6 в 7».

2. Цифра 6 переходит в 8 — такой переход пра­вомерен, так как основан на самой сильной связи элементов «мать — сын», где 6 — «вода» является матерью для 8 — «дерева». Такое превращение циф­ры 6 возможно в том случае, когда человек исполь­зовал эти цифры по их прямому назначению: стал Мастером своего дела, проявив при этом значительную выдержку и терпимость для овладения мастер­ством.

3. Цифра 6 переходит в 5 — это также оправдан­ный переход, который определяется порождающей связью: 6 «вода» порождает 5 «землю», если «вода» очень сильна. Таким образом, цифра 6 может поро­дить 5 только при условии, что человек активно ис­пользовал логику или стремился ее развить в момент овладения мастерством. Здесь стоит напомнить, что в первой книге подробно рассматривался путь любого Мастера, который неизбежно теряет все цифры 6, ко­торые превращаются в 7, так как Мастер создает уни­кальные вещи, шедевры и переходит в стадию заня­тия искусством, когда 6 нет.

Итак, цифра 6 в психоматрице родителя может породить у ребенка одну из четырех возможных цифр: 6, 7, 8 или 5.

Например: психоматрица отца:

111    ?       нет

?        нет   нет

?        66     ?

 Тогда ребенок может иметь несколько вариантов допускаемых психоматриц:

1     ?       77

?     нет   нет

?     нет   ?

111   ?       7

?      нет    8

?      нет    ? 

11111   ?       нет

?          нет    нет

?          66       ? 

111    ?       нет

?       нет     88

?       нет     ?

1      ?       нет

?      55     нет

?      нет     ?

 и т. д.

Цифры «66» могут быть заменены: 66, 77, 88, 67, 68, 65, 78, 58.

Рассмотрим несколько примеров, они помогут нам более детально изучить копирование цифр роди­телей. В качестве примеров используем даты рожде­ния, которые были даны при проведении диагности­ки, так что специально данные не подбирались, они взяты произвольно, что указывает на необходимость проводить аналогичное исследование в каждой семье.

Выяснив ход заимствований, можно решить многие семейные проблемы, которые могут остаться незаме­ченными при раздельном анализе психоматриц. Рас­смотрим две семьи.

1-я семья:

мать: 9 августа 1965 года,

отец детей: 8 июня 1962 года, погиб 19 сентября 1992 года,

отчим: 31 марта 1962 года,

сын: 27 октября 1985 года,

дочь: 19 мая 1990 года,

бабушка (по линии матери): 2 ноября 1943 года,

дедушка (по линии матери): 3 сентября 1937 года.

2-я семья:

мать: 4 июня 1967 года,

отец: 11 декабря 1965 года,

старший сын: 2 мая 1989 года,

младший сын: 11 мая 1994 года.

Особенно важно проследить изменения различных характеристик родителей в цифрах детей.

1-я семья

Чтобы не нарушать последовательности изложе­ния, начнем анализ с родителей жены, т. е. с бабуш­ки и дедушки, которые определили психоматрицу своей дочери и, естественно, повлияли на ее будущее своими поступками и качествами.

Дедушка:

3 9 1937

32 5 26 8

1       нет    7 

22     5       8

333   6       99 

бабушка:

2 11 1943

21 3 17 8  

11111    4        7 

22         нет     8

333       нет     9 

Проанализируем отношения между мужем и же­ной. Так как они находятся в равной энергетике (по «22»), то их взгляды независимы. Равная энергия не позволяет установить энергетическое лидерство меж­ду ними, каждый сохраняет собственное мнение и не принимает навязанного мнения другого.

По силе характеров возникает достаточно серьез­ная проблема с определением лидера. Муж безволен от рождения, но и эгоистичен, так как имеет харак­тер «1». Однако имеющаяся у него «8» заметно по­влияет на него, характер может стать взрывным, тре­бующим уступок и подчинения со стороны близких людей, сработает переход «8 в 11». Совершенно есте­ственно, что за это он должен потерять «22» и как следствие может втянуться в алкоголизм, так как не имеет энергии. Жена по количеству единиц кажется лидером: «11111 — максимальная сила характера», но не следует забывать, что в психоматрице имеется цифра «8», которая значительно изменит характер, превратив его из «11111 и 8» в «1 и 888». Последний набор указывает на безволие, терпимость, стремление к сильному мужу, способному взять на себя лидерст­во в семье и ее материальное обеспечение.

Проблема обеспечения семьи для жены очень бо­лезненна, так как во втором столбце всего одна цифра, следовательно, эту проблему должен решить муж. Как показывает психоматрица мужа (второй столбец — две цифры), он не особенно стремится взвалить материаль­ные проблемы на себя и ответственность за все реше­ния в семье. Именно из-за этого жена вынуждена бу­дет усилить свой характер, чтобы взять на себя ответ­ственность за семью, но отказаться от терпимости она не может, так как муж постоянно заявляет о своих правах, особенно в подвыпившем состоянии. Результат преобразований характера жены: «111 и 88». Теперь можно записать новые психоматрицы супругов.

Муж:  

111      нет    нет 

нет      5        нет 

333      66      99

 или

111     нет     нет 

нет      5        нет 

3         66       99

 жена:

111    44       7 

22      нет     88

33      нет     9 

или 

111    4        нет 

22      нет     88

33      6        9 

При переходе «11 в 8» в психоматрице жены мы дополнили цифру «4», а не «22», так как из-за ал­коголизма мужа женщина вынуждена активизиро­вать свои силы на обеспечение семьи. Для этого она должна получить дополнительные цифры во втором столбце. После того как жена возьмет обеспечение на себя, она неизбежно потеряет всякое везение, по­скольку будет вынуждена выполнять различную до­машнюю работу, что спровоцирует переход «7 в 6» с потерей «4», так как она потеряет часть своего здоровья во время работы, но количество цифр во втором столбце увеличится с одной цифры на две: «4 и 6».

Однако необходимо помнить, что «333» могут принимать два различных значения: «33333» или «3» — это зависит от устремления человека к знани­ям, науке. Естественно, что в случае увлечения алко­голем говорить о научной заинтересованности слож­но, а точнее невозможно. Именно поэтому мы вынуж­дены сменить количество троек на меньшее.

Очень важно обратить внимание на тот факт, что на четвертой позиции в расчете дополнительных цифр мужа стоит цифра «8», которая переходит в «11», и итоговый набор цифр мужа будет выглядеть так:

3 9 193 6

32 5 26 11

Внимание: цифры «11» станут основными в опре­делении судьбы дочери, что может означать только одно — дочь даст зарок на своего отца.

«11» — это гордыня: уверенность в том, что тако­го мужа, как ее отец, она не получит. Вполне воз­можно, что она решила для себя: «Лучше потерять такого мужа, чем жить с ним». Теперь перейдем к рассмотрению психоматрицы дочери и ее дополни­тельных цифр:

9 8 1965

38 11 20 2

Психоматрица:

 111    нет    нет

 22      5       88

 3        6       99

и 0.

Попытаемся сравнить психоматрицы родителей и дочери.

Отец:  

 111     нет     нет

 нет      5        нет

 3         66       99

 мать:

 111     4       нет

 22      нет    88

 33       6       9

дочь:

 111    нет    нет

 22     5          88

 3        6    99

 Основа, полученная от отца:

11    нет    нет

 ...     5      ...

 3     ...    99

от матери:  

111    ...    нет

 22     ...     88

...       6      ...

 При наложении последних психоматриц друг на друга мы получим точную копию психоматрицы до­чери, что доказывает влияние родителей на своих де­тей, которое они оказывают задолго до рождения ре­бенка, определяя в дальнейшем его психоматрицу.

Проанализируем цифры дочери:

9 8 1965

38 11 20 2

психоматрица:  

111    нет     нет

22       5       88

3         6       99 

и 0.

Обратите внимание на переход «11», находив­шихся на четвертой позиции в дате рождения отца, на вторую позицию в дополнительных цифрах доче­ри. Это означает, что первопричины неудачи одного человека могут стать целью или итогом жизни дру­гого. В данном случае речь идет о зароке дочери на  отца. Она уверена, что никогда не станет жить с та­ким, как он, и не будет терпеть аналогичного ему че­ловека с собой рядом.

Прежде чем мы приступим к анализу даты рож­дения первого мужа, необходимо отметить, что од­ной из самых раздражающих окружающих привы­чек отца можно назвать занудство и желание по­ворчать, постоянно давая всевозможные пояснения и советы. Это качество основано на первом и вто­ром числах в расчете дополнительных цифр: 32 5.

Именно они приводят к подобному результату, так как, не проявив себя в науке и логике, человек превращается в советчика для своих близких. Те­перь приступим к анализу даты рождения первого мужа.

Первый муж:

8 6 1962

32 5 16 7

психоматрица:

11     нет   7

2       5      8 

3      666   9 

Как видим из расчета дополнительных цифр, пер­вые два числа полностью копируют отца его жены, что означает только одно: муж полностью повторяет отца и не против поучить всех жить, так как реали­зовать себя в науке или искусстве не смог, а точнее не хотел.' Учитывая, что он уступает жене по силе па­мяти и характеру, неизбежен переход цифр «8 в 11» и одновременная замена «7 на 6». Естественно, что при этом будут потеряны «22» за проявление взрыв­ного и упрямого характера. Запишем новую психома­трицу мужа:  

1111     нет       нет

нет        5         нет 

3         6666       9 

Сравним с психоматрицей отца:

111    нет   нет

нет       5     нет 

3         66   99

 Одинаковые цифры:

...      нет    нет

нет     5       нет 

3                  ... 

В день гибели мужа сработал зарок, данный доче­рью на своего отца. Дело в том, что в этот день муж собирался на рыбалку, но так как просто уйти он не мог, то перед уходом потрепал нервы супруге настав­лениями и советами. Именно тогда она подумала о том, что лучше остаться одной, чем иметь такого му­жа. 19 сентября 1992 года муж погибает на рыбалке (утонул). Можно ли винить в этом его супругу? Ко­нечно же НЕТ! Дело в том, что ее муж сам виноват в случившемся. Рассчитаем дополнительные цифры на дату смерти:

19 9 1992

40 4 38 11

Если бы в этот день муж проявил терпимость и совершил обратный переход цифр «11 в 8», то тот день стал бы одним из многих обычных дней. Это­го не произошло, он особенно отличился в своих на­ставлениях и указаниях, чем неизбежно привел в активность четвертое число отца жены — 11 и два первых числа жены — 38 11, которые активизиро­вали зарок. Он и стал определяющим для этого дня:

38 11 — это третье и четвертое числа. Как только муж выполняет эти условия, — он ОБРЕЧЕН. В да­те самого дня стоит знак «9999», обозначающий рок и неизбежность смерти, так как именно на нее указывают два первых числа в расчете: 40 и 4 — че­ловек (4) и его смерть (0), которую он сам (4) опре­делил.

Муж погибает, но до его смерти в семье имелось двое детей — сын и дочь. Выполним расчеты допол­нительных цифр по датам рождения детей.

Сын:

27 10 1985

33 6 29 И

психоматрица:

1111   нет    7

22       5       8 

33       6       99 

и 0.

Со слов матери этого мальчика: «Он родился ко­пией своего деда, такой же занудливый и брюзжа­щий. Мы его так и зовем: наш дедушка». Остается отразить эту особенность мальчика в цифрах новой психоматрицы, которая определится двумя перехода­ми цифр «8 в 11» и «7 в 6» с потерей «22».

Новая психоматрица сына:

111111   нет      нет

нет          5        нет 

33           6        99 

Сравним психоматрицы дедушки, зятя и внука.

Дедушка:

111                нет  нет

нет                 5     нет 

333 (или 3)    66     99 

отец:

1111    нет       нет

нет      5          нет 

3         6666     9 

111111   нет       нет

нет          5         нет 

33          66         99 

Запишем одинаковые цифры для всех троих: 

            нет    нет

нет      5     нет 

            ...      

 Одинаковые цифры для дедушки и внука: 

            нет    нет

нет       5       нет 

            66     99  

 Уверен, что ни у кого не возникнет сомнения в том, что внук — точная копия деда. Именно это удивитель­ное совпадение дает нам право говорить о том, что мать этого мальчика получила точную копию своего отца, но не столько в муже, сколько в собственном сыне.

Вывод: анализируя дополнительные цифры сына 33 6 29 11, можно говорить о том, что жизнь мальчи­ка подвергается опасности, если он не изменит свое­го характера, проявив терпимость (переход «11 в 8») по отношению к собственной матери. Ему необходи­мо направить все свои силы на изучение наук, чтобы совершить замену «6 на 7», что даст ему гарантиро­ванный шанс избежать несчастного случая (цифра 6 на втором месте — это может быть смерть или трав­ма). Только превратив «11» в терпимость (8), направ­ленную на познание и изучение мира (7), мальчик уйдет от зарока матери и обезопасит себя.

Проанализируем дату рождения дочери:

19 5 1990

34 7 32 5

психоматрица:

11     4         7

2       55      нет

33     нет    999

и 0.

Обратите внимание на совершенно иной способ построения психоматрицы ребенка через цифры ро­дителей. На примере сына мы наблюдали, как психо­матрица одного из родителей создавала основной кар­кас психоматрицы ребенка, после чего недостающие цифры входили в состав детской психоматрицы от второго супруга.  

В случае с дочерью этот метод не подходит, так как психоматрица девочки может быть получена только сложением цифр одноименных ячеек при ус­ловии, что за основу используется психоматрица от­ца, так как это видно из схожести дополнительных цифр: у отца — 32 5 16 7, а у дочери — 34 7 32 5;

первое, второе и четвертое числа в расчете отца зани­мают третье, четвертое и второе место соответственно в расчете дочери. Это может означать следующее: це­ли и задачи, которые должен был поставить перед со­бой отец, не были достигнуты, следовательно, они должны были уйти в прошлое. Дочь получает эти ци­фры от рождения, но только для того, чтобы восста­новить потерянную отцом цифру «7» — стремление к изучению мира. Сравним психоматрицы отца, матери и дочери, чтобы понять принцип построения психо­матрицы девочки.

Психоматрица отца от рождения:

11     нет      7

22     5         8

3       666     9

Психоматрица матери от рождения:  

111     нет     нет

22        5       88

3          6       99

Предположим, что на момент зачатия ребенка отец сохранил психоматрицу, данную ему от рожде­ния, что означает: проявил терпимость и доброту по отношению к своим близким. Мать девочки также отошла от бытовых забот, оставив на время бремя от­ветственности за свою семью, что выразилось в переходах цифр «11 в 8» и «6 в 7», за что она получила вознаграждение в виде здоровья «4», а ее психомат­рица приняла вид:  

1       4       7

22     5       888

3      нет     99

и 0.

Проанализируем психоматрицы родителей и до­чери.

Отец:

11     нет     7

22     5        88

3       нет    99 

и 0.

Дочь:

11     4       7

22     5      нет

33    нет   999 

 и 0.

Проведем анализ цифровых ячеек дочери относи­тельно количества цифр родителей:

«11» - дочери получены от отца, так как он име­ет аналогичный характер;

«2» — причина слабой энергии девочки заключе­на в нежелании родителей развиваться и ставить пе­ред собой более высокие цели и задачи;

«33» — слабые ячейки цифры 3 родителей приве­ли к отсутствию у них всякого интереса к наукам, чтобы избежать аналогичного поведения у ребенка, их цифры складываются вместе, что приводит к стой­кому интересу к наукам;

«4 и 0» — получены от матери;

«55» — вновь происходит суммирование цифр ро­дителей. Это объясняется тем, что для воспитания ре­бенка с более сильной логикой потребуются усилия обоих родителей, так как в отдельности они не смо­гут дать дочери исчерпывающие ответы на ее вопро­сы. Таким образом, благодаря этим цифрам отноше­ния между родителями должны стать более тесными.

Однако сильная логика дочери является своеобраз­ным наказанием для отца, который стремится давать многочисленные советы, в случае с дочерью такие со­веты не пройдут;

«6 нет» и «8 нет» рассмотрим одновременно — от­сутствие цифр 6 и 8 в психоматрице дочери можно объяснить противостоянием: «666» — отца и «888» — матери, которые взаимоугнетаются, что приводит к их полному исчезновению у ребенка;

«7» — получена от обоих родителей, но усиление силы этой цифры невозможно, так как никто из ро­дителей изучением мира не занимался;

«999» — вновь сложение цифр родителей. Это связано с тем, что «999» могут принимать двойствен­ное значение: «9» — не злопамятна по отношению к матери; «99999» — ясновидящая, которая вновь ос­тановит отца в его желании навязывать свои неудач­ные советы другим людям.

Все цифры проанализированы и получены от ро­дителей в зависимости от их активности в использовании данных качеств. Очень важно заметить, что из анализа психоматриц родителей и дочери следует: за­рок следует только по мужской линии, так как име­ется достаточно полное совпадение психоматриц де­да, отца и сына, но психоматрица дочери резко отли­чается от указанных наборов цифр.

Рассмотрим последнюю дату рождения — второго мужа (отчима):

31 3 1962

25 7 19 10

психоматрица:

1111    нет     7

22        5       нет 

33        6       99

и 0.

Рассмотрим «агрессивную» психоматрицу (пере­ход «7 в 6 с потерей 22»):

1111    нет     нет

нет       5       нет 

33        66      99

 Сравним с психоматрицей дедушки:

второй муж:

1111    нет    нет

нет       5      нет 

33        66     99

дедушка:  

111       нет     нет

нет        5        нет 

333       66       99

Совпадение в психоматрицах:

...       нет     нет

нет       5       нет 

...       66      99

Вывод: второй брак вновь ведет к зароку, который был связан с отцом, так как «агрессивная» психома­трица второго мужа почти полностью совпадает с психоматрицей отца и сына от первого брака. Только имея терпимость и мягкость, возможно сохранить данную семью. Более того, желательно, чтобы новый муж активизировал интерес детей к наукам и сам проявил интерес к научно-популярной литературе, что приведет к «положительным» переходам «11 в 8» и «6 в 7» с наградой в виде цифры «4», создав новую психоматрицу:

11     4      77

22     5      8

33    нет   99

 и 0.

Только тогда семья будет сохранена, если при этом жена изменит отношение к своему отцу, про­явив к нему большую терпимость и уважение, что даст ей шанс избавиться от зарока.

На примере этой семьи мы смогли просмотреть результат зарока, который дается отдельным челове­ком. Важно понять, ни одна из цифр психоматрицы или самих дополнительных цифр не может быть слу­чайностью, обязательно должно существовать логич­ное объяснение любого изменения числа.

Рассмотрим второй пример. Он интересен тем, что семейную пару составили два человека, имеющие в своих психоматрицах известный знак «666» — число зверя. Не секрет, что многие, узнавая о подобной метке в психоматрице, отнесутся к людям с некото­рой настороженностью. Такое отношение оправдано, но прежде, чем вы сделаете вывод об опасности чело­века с «666», проведите расчет его детей, тогда все станет ясно и понятно: «И узнаете их по плодам их».

Отец: 11 декабря 1965 года,

11 12 1965

26 8 24 6

психоматрица:

1111     4       нет

222       5        8

нет      666     9

Мать: 4 июня 1967 года,

4 6 1967

33 6 25 7  

психоматрица:  

1       4       77

2       5      нет

33    666     9

Прежде всего проведем анализ «положительных» (7, 8, 5) и «отрицательных»(6) цифр родителей, что­бы выяснить возможное появление их у детей.

«Положительные» цифры родителей:

отец — 8, 5; мать — 7, 7, 5; всего 5 цифр.

«Отрицательные» цифры родителей:

отец — 6, 6, 6; мать — 6, 6, 6; всего 6 цифр.

Итог: преимущество в одну цифру 6 нормально для ребенка.

Приступим к расчету дополнительных цифр де­тей.

Старший сын:

2 5 1989

34 7 30 3

психоматрица:

1       4      7

2       5      8

333  нет   99

и 0.

«Положительные» цифры: 5, 7, 8, всего 3 цифры.

«Отрицательные» цифры: 6 нет.

Итог: преимущество в 3 «положительные» цифры.

Младший сын:

11 5 1994

30 3 28 10

психоматрица:  

1111    4       нет

2          5       8

33       нет     99

и 00.

«Положительные» цифры: 5, 8, всего 2 цифры.

«Отрицательные» цифры: 6 нет.

Итог: преимущество в 2 «положительные» цифры.

Как видим из проведенных расчетов, оба сына имеют преимущество в «положительных», а не в «от­рицательных» цифрах, что необходимо объяснить, используя психоматрицы родителей как основу. Со­вершенно очевидно, что изменение в сторону «поло­жительных» цифр могло произойти в результате «по­ложительных» переходов «11 в 8» или «6 в 7». По­пытаемся обосновать возможные переходы.

Проводя анализ цифр родителей, можно сказать, что в начале брака переход на смягчение характеров 11 в 8 невозможен, так как у матери в психоматрице всего одна цифра «1», что не позволяет ей совершить полноценный переход «11 в 8», и более того, она не может допустить подобного перехода у мужа. Как бы­ло сказано в первой книге, женщина с характером «1» допускает брак только с тем мужчиной, который обладает сильным характером «1111» или «11111».

Именно поэтому ее муж не может перейти на более мягкий характер в начале их семейной жизни.

Рассмотрим возможные переходы «6 в 7», так как они обязательно должны присутствовать в связи с полным отсутствием цифр «6» у обоих сыновей. Глав­ное, выяснить, какое количество шестерок перешло в семь у каждого из родителей. Для этого мы должны учитывать силу второго столбца (цифры: 4, 5, 6) дого из супругов, так как именно от этой линии бу­дет зависеть количество цифр «6», которые смогут совершить переход в «7». Каждый из супругов имеет максимально сильное качество второго столбца, а следовательно, каждый из них не может заметно ос­лабить линию, отвечающую за материальное обеспе­чение семьи и быт. Единственно допустимый вари­ант: каждый из супругов переводит в «7» только по одной цифре «6». Рассмотрим это как первый вариант данной семьи, который возможен в начале брака, когда муж вынужден постоянно контролировать себя и не снижать силы своего характера в присутствии супруги.

1-й вариант (муж — переход «6 в 7»; жена — пе­реход «6 в 7»).

Муж:

1111    44      7

222      5       8

нет      66     9 

 жена:

1       44     777

2       5       нет

33     66      9 

 «Положительные» цифры: отец — 5, 7, 8; мать — 5, 7, 7, 7, всего 7 цифр

«Отрицательные» цифры: отец — 6, 6; мать — 6, 6, всего 4 цифры.

Итог: преимущество в 3 положительные цифры.

В первом варианте данной супружеской пары мыполучили преимущество в три «положительные» ци­фры, что полностью совпадает с соотношением цифр в психоматрице старшего сына. Более того, мы мо­жем сказать, что этот ребенок копирует мать, так как имеет характер «1». В этом примере нас интересует случай исчезновения цифр «6», которые определяются у ребенка соотношением между «положительны­ми» и «отрицательными» цифрами родителей.

Появление ребенка в семье приводит к новым из­менениям, но только в психоматрице мужа, так как жена не может ослабить «66», они дают ей знак «зо­лотые руки», позволяющий заниматься домом и семь­ей. В отношении с сыном отец становиться более мя­гок, что неизбежно приводит к переходу «11 в 8», но возросшая потребность в материальном обеспечении семьи возвращает цифру «6» через обратный переход «7 в 6». Получаем новый вариант семьи — второй.

2-й вариант (муж — переход «11 в 8» и «7 в 6»; жена — переход «6 в 7»).

Муж:

11      44      нет

222     5       88

нет    666     9 

 жена

1       44     777

2       5       нет

33     66      9 

 «Положительные» цифры: отец — 5, 8, 8; мать — 5, 7, 7, 7, всего 7 цифр.

«Отрицательные» цифры: отец — 6, 6, 6; мать — 6, 6, всего 5 цифр.

Итог: преимущество в 2 «положительные» цифры.

В этом случае мы получаем преимущество в двеположительные цифры, что совпадает с аналогичным преимуществом у младшего сына. Как видите из при­веденных примеров, не надо спешить искать пропав­шие шестерки родителей в неправильности самого метода, надо использовать все методики, что позво­лит не только найти ответ на поставленный вопрос:

«Куда пропали цифры шесть?», — но и даст вам воз­можность оценить изменение психоматриц родителей по цифрам их детей, так как только в этом случае мы не сделаем ошибки в оценке реальности различных знаков: «666» или «777», которые очень часто меня­ются местами.

СОВМЕСТИМОСТЬ ЛЮДЕЙ

Вопрос совместимости не настолько сложен, как может показаться. Прежде всего необходимо по­нять суть совместимости, что значит: два человека подходят друг другу? Например, когда речь заходит о совместимости двух деталей в технике, то всегда имеют в виду вложение одной детали в другую, ког­да они превращаются в одно целое: винт и гайка; дверь и косяк; топор и топорище. Естественно, трудно себе представить, чтобы топор и топорище походили друг на друга, никому не придет в голову соединить два топора или два топорища и пытаться ими рубить дрова. Как жаль, что при разговоре о совместимости двух людей мы забываем об этом очевидном факте.

Чтобы люди подходили друг другу, — они долж­ны дополнять друг друга.

Одинаковые люди отталкиваются при тесном кон­такте, но их влечет друг к другу на расстоянии.

Остается теперь понять, что значит «дополняют друг друга». У плотников есть такое выражение про ручки режущих инструментов: «В руке лежит», — что означает удобный контакт со всеми пятью паль­цами руки. В первой книге мы говорили о том, что качество проявляет себя максимально сильно, если оно задано пятью цифрами. На основании этого мы сформулируем правило совместимости.

Правило: будем говорить, что два человека совме­стимы по данному качеству, если при сложении ко­личества цифр в данных одинаковых цифровых ячей­ках мы получаем в результате пять цифр.

Например, у мужа характер 1111 (четыре циф­ры), тогда желательно, чтобы у жены был характер одна единица; если у жены энергия 222 (три двойки), то желательно, чтобы у мужа было две двойки (22).

Если у одного из партнеров имеется «перегрузка» цифровой ячейки, по которой идет сравнение на сов­местимость, то необходимо уменьшить количествен­ную характеристику этой цифры на пять цифр и подбирать партнера, исходя из полученного резуль­тата. Нельзя (!) подбирать в пару двух людей с «пе­регрузкой».

Например, у мужа в психоматрице 111111 (шесть единиц). Необходимо уменьшить данную ячейку на пять цифр, что даст новую цифровую ячейку для про­ведения сравнения на совместимость. Результат: «1» (одна единица). Следовательно, наиболее подойдет партнерша с «1111» (четырьмя единицами).

Нельзя забывать, что подобрать полностью иде­альную пару невозможно. Рекомендуется исследовать цифровые ячейки и линии, больше всего волнующие данную пару, а не стараться делать вывод по тем па­раметрам, которые их не волнуют и которые они не используют в полной мере. Достаточно часто хорошо подходящие друг другу по характеру и энергии люди не могут найти общий язык только из-за того, что женщину сильно беспокоит способность мужа «кор­мить» семью, а мужчину этот вопрос не затрагивает, так как второй столбец в его психоматрице «слабый», как и у его жены. Только усилив это качество у му­жа или переключив активность женщины на другие параметры, можно помочь сохранить семью.

Проводить анализ на совместимость мужа и жены достаточно трудно, если в семье нет детей или их да­ты рождения вам не известны (анализ проводится че­рез человека, который знает даты родителей, но не знает даты рождения детей). Анализ психоматриц де­тей и родителей даст вам возможность понять, кого копируют дети; в каком состоянии находился данный родитель или оба (спокоен, добр, мягок или агресси­вен, обижен). В первой книге достаточно подробно рассмотрен этот вопрос, главное, что надо сделать, — это, сравнить различные психоматрицы родителей (имеются ввиду «спокойная» и «агрессивная» психо­матрицы), с психоматрицами детей от рождения! На­ибольшее сходство двух психоматриц покажет, кого копирует ребенок. Достаточно часто дети копируют обоих родителей.

Необходимо также обращать внимание на сходст­во одного, нескольких или всех чисел, которые мы рассчитываем, в психоматрицах детей и родителей, так как они показывают на преемственность разви­тия целей и задатков у детей.

Подводя итог сказанному, можно говорить о сов­местимости по конкретным цифровым ячейкам, ли­ниям или отдельным числам, которые рассчитывают­ся по дате. Говорить о совместимости, не указывая при этом параметры, по каким исследуется совмести­мость, — это самообман и пустая трата времени и сил.

ВЗАИМНОЕ ВЛИЯНИЕ ЛЮДЕЙ

Согласитесь, достаточно странная тема. Каждому нормальному человеку понятно, что люди влияют друг на друга. Даже кошки, собаки, рыбки в аквари­уме и те влияют на своих хозяев. Именно поэтому не­обходимо отнестись к этой главе особенно вниматель­но, поскольку речь в ней пойдет о влиянии, которое иначе можно назвать «контроль одного человека над другим».

Возможно ли управлять другим человеком на расстоянии и без контакта с ним? Да, это возможно сделать, если понять, что наиболее сильно воздейст­вует на сознание человека, на его психику. Ответ на этот вопрос достаточно прост — это эмоции челове­ка. В древней китайской медицине выделяли эмо­ции, которые соответствуют наиболее важным орга­нам человека:

радость соответствует сердцу;

раздумье соответствует селезенке;

горе соответствует легким;

страх соответствует почкам;

гнев соответствует печени.

В древних китайских трактатах говорилось: чрезмерно сильная эмоция вредит органу, которо­му она принадлежит; ослабленный орган не способен контролировать проявление эмоции.

На основании проявления эмоций в Китае была создана диагностика состояния наиболее важных ор­ганов. Например, если человек много смеется, то у него слабое сердце; если он раздражителен, — слабая печень, и т. д. Однако очень сильная эмоция может повредить органу: сильное и продолжительное горе ослабляет легкие, что приводит к рассеиванию энер­гии и может вызвать смерть человека; сильный страх ослабляет почки, что связывает энергию, она словно «замерзает», прекращая циркуляцию по телу (по ме­ридианам — линии на теле человека), что также мо­жет стать причиной гибели; от чрезмерного смеха мо­жет наступить остановка сердца, так как энергия опустошается, становится «легкой», «летучей» и по­кидает сердце, вызывая его остановку.

Делая вывод из вышесказанного, можно понять способ воздействия одного человека на другого: вызывая искусственно одну из эмоций, можно ослабить орган, отвечающий за нее, и добиться «кругового» влияния органа и эмоции друг на друга. Такое воз­действие можно назвать ЭМОЦИОНАЛЬНЫМ КОДИ­РОВАНИЕМ, или ПОРЧЕЙ, как его называют в по­вседневной жизни.

Пример: У молодой женщины умирает муж, и она остается с маленькой дочерью. Это вызывает у нее страх перед будущим, так как она вынуждена теперь сама обеспечивать себя и ребенка. На похоронах му­жа, когда она вся была охвачена эмоциями горя (воз­действуют на легкие) и страха (воздействуют на поч­ки), к ней подходит мать погибшего мужа и говорит: «Ты у нас очень красивая, но замуж больше никогда не выйдешь».

Результат подобного эмоционального кодирова­ния поразителен: дважды эта женщина пыталась со­здать семью. Всякий раз, когда она со своим буду­щим мужем приходила в загс для подачи заявления на регистрацию брака, у нее начинался приступ эпи­лепсии, после чего «жених» ее бросал.

Возникает вопрос: «Какое отношение к эмоцио­нальному кодированию имеет данный пример с эпи­лепсией?» Дело в том, что женщина никогда не стра­дала этой болезнью до смерти ее мужа и до того, как услышала возле могилы мужа странную фразу своей свекрови. Что же произошло? На кладбище свекровь чрезмерно усилила эмоцию страха, которая уже бы­ла проявлена и усилена горем (по китайской концеп­ции у-син — слабые легкие порождают слабые поч­ки, а значит, горе усиливает страх). Свекровь сдела­ла подобное нападение осознанно, вложив в слова сильную энергию в виде желания не дать невестке создать новую семью. В результате сказанных слов страх девушки переходит допустимый уровень и опу­стошает почки, что в свою очередь вновь вызывает новый страх и снова ослабляет почки. Процесс идет по кругу, все более ослабляя почки молодой женщи­ны. Слабые почки ослабляют печень (концепция у-син), что и создает благоприятные условия для воз­никновения приступов потери сознания, копирую­щих эпилепсию. Тем более что они возникают в тот момент, когда она сильно взволнована. В настоящее время эта молодая женщина замужем, хватило не­большого курса (4 сеанса) точечного массажа, чтобы восстановить энергетику почек и печени, причина приступов была устранена.

Второй пример показывает, каким образом женщину можно закодировать на бесплодие. Во время диагностики женщины (возраст около 40 лет), выяс­нилось, что она 11 лет лечится у различных специа­листов, пытаясь забеременеть, но результата никако­го нет, так как все анализы в норме и причин беспло­дия выяснить не удалось. Осмотр методом пульсовой диагностики показал, что женщина закодирована (порчена), причем срок очень большой. Ослабленны­ми оказались почки и печень, что неизбежно ведет к бесплодию (примерно 70 — 80 % от числа больных женщин). В результате длительного разговора выяс­нилось, что в возрасте 12 лет она помогала своей старшей сестре поднимать коляску с ребенком на ле­стничную площадку, когда сзади нее появилась незнакомая старушка и произнесла ей прямо в ухо: «А своих детей ты носить не будешь».

Кодирование было произведено в тот момент, когда она несла тяжесть, что означало активизацию печени, так как она отвечает за мышцы. При ак­тивности печени почки слабеют (принцип концеп­ции у-син). Напугав девочку подобной фразой, «старушка» выводит почки на сверхослабление, которое влечет ослабление и почек и печени, и как следст­вие — бесплодие. Лечение точечным массажем вос­становило энергию обоих органов, и женщина роди­ла ребенка.

Приведенные примеры достаточно хорошо пока­зывают, каким образом происходит эмоциональное кодирование (наведение порчи). Необходимо знать, как можно защитить себя от подобного воздействия.

Для этого надо помнить совет китайских Мастеров: «Нельзя допускать чрезмерных эмоций, необходимо научиться контролировать их». Лучше всего заранее знать те из эмоций, которым вы наиболее подверже­ны и которые могут стать причиной вашего кодиро­вания. Запишем соответствие между цифрами и эмоциями:

радость (веселье) — цифры 7 и 4;

раздумье — цифры 5 и 3;

горе (печаль) — цифры 9 и 2;

страх (испуг) — цифры 6 и 1;

гнев (злость, ярость) — цифры 8 и 0.

Записав свою психоматрицу, внимательно просмо­трите данные цифровые ячейки и выявите те из них, что не имеют цифр (например, нет цифр 8 или 5).

Выяснив это, вы сможете определить те эмоции, ко­торым вы наиболее подвержены, а следовательно, не­значительная их активизация со стороны может при­вести к кодированию. Запишем правило самозащиты от внешнего эмоционального кодирования.

Правило: чтобы предупредить эмоциональное ко­дирование, необходимо выяснить пустые или очень слабые (одна цифра) ячейки в вашей психоматрице и особенно внимательно контролировать те эмоции, ко­торые соответствуют «слабым» цифровым ячейкам.

Необходимо постоянно работать над собой, чтобы на­учиться владеть этими эмоциями.

С тем, как защитить себя мы немного разобра­лись, но остается еще один нерешенный вопрос: «Мо­жет ли другой человек целенаправленно воздейство­вать на органы другого человека, изменяя его эмоции и вызывая ряд негативных событий, которые связа­ны с проявлением данных эмоций?» Ответ положи­тельный: если один или несколько человек, объеди­нив свои усилия и сильные цифры, пытаются воздей­ствовать на аналогичные «слабые» цифры другого че­ловека, то они могут это сделать.

Поясним это примером. Обычная семья: муж, же­на, взрослая дочь и красивая овчарка. Дочь в расчет не входит, так как она почти не появляется дома (де­журства или друзья). Остаются трое: муж (дата рож­дения 17 декабря 1938 года), жена (27 декабря 1948 года), собака — 3 года, сильная, но добрая. Запишем психоматрицы обоих.

Муж:

17 12 1938

32 5 30 3

111    нет     7

22      5        8

333    нет    9

 Жена

27 12 1948

34 7 30 3

11        44        77

22        нет       8

333      нет       9

Запишем «агрессивные» психоматрицы.

Муж:  

11111     нет    нет

нет         5       нет

333         6       9

жена:  

1111      нет    нет

22         нет     нет

333       66       9

 Поразительное сходство «агрессивных» психомат­риц. Теперь запишем еще одну дату рождения и пси­хоматрицу.

« Пострадавший »:

18 5 1962

32 5 30 3

11      нет    нет

22      55      8

333    6        9

Сравним психоматрицы «мужа» и «пострадавшего».

Муж:

111     нет    7

22        5      8

333     нет    9

« пострадавший»: 

11      нет    нет

22      55      8

333     6       9

Все четыре числа у обоих идеально совпадают: 32 5 30 3.

Запишем «агрессивную» психоматрицу жены:  

1111      нет     нет

22         нет      нет

333        66        9

третье и четвертое число тоже 30 3.

Разберем и попытаемся понять произошедшие со­бытия. Для удобства будем называть действующих лиц так, как мы их записывали при расчетах их пси­хоматриц: Муж, Жена и Пострадавший.

Жена вступает в конфликт с Пострадавшим и в ходе выяснения отношений говорит о том, что ее муж обладает способностью воздействовать на людей энер­гетически, если они ему перечат или ссорятся с ним.

Через несколько дней Муж, разговаривая с Постра­давшим, сообщает: «Если я с кем-нибудь поссорюсь, то могу его убить или покалечить. Я вижу огненный шар, который увеличивается, словно заряжается. Эти шары бывают разными по цвету и размеру, но самое главное, что я способен "разрядить" такой шар в че­ловека, если захочу, но я должен очень сильно разо­злиться на него. Несколько человек уже пострадали от меня: одни мертвы, другие покалечились».

На следующий день Пострадавший разбивает себе ногу до самой кости, едва не погибнув от потери кро­ви. Попытаемся понять произошедшее. Проанализи­руем потенциальные возможности странной семейной пары, в которой муж способен убить человека посред­ством энергетики.

Муж в спокойном состоянии: энергия — 22 (хоро­шая, но не экстрасенс), цифр 6 нет, характер сговор­чивый, внешне добр и безопасен.

Муж в состоянии агрессии (ссоры): энергия — 2 нет (энергии нет); характер 11111- деспот, не знаю­щий жалости к людям; одна цифра 6.

Жена в спокойном состоянии: энергия 22 и до­полнительно 44, что создает еще 2222, в итоге — 222222 или 222 и 222 — двойной экстрасенс!!! Ха­рактер 11 — мягкий; цифр 6 нет.

Жена в агрессивном состоянии: энергия 22; ха­рактер 1111 (сильный); две цифры 6 («66»).

Муж и жена в агрессии: энергия — 22; характер — 11111 и 1111; итог такого слияния — общий деспо­тизм; цифр 6 — три «666» (знаменитое «число зверя»).

Итак, мы видим, что в совокупности оба имеют:

11111 (деспот) и «666», но энергия «22» не позволя­ет нанести удара, так как это не экстрасенсорика.

Вспомним о собаке, которая является донором, как все собаки, а это означает, что она имеет «2222» — знак донора. В результате — энергия поднимается до 222222 или 222 и 222 — двойной экстрасене, как она и была у Жены до перехода «77 в 66».

Теперь все встает на свои места. Они выбирают в жертву тех, кто имеет психоматрицу, схожую с их психоматрицами (для этого им не обязательно вла­деть знаниями о нумерологии, так как подобная схо­жесть отражается в аурах людей, а Муж видит их). У Пострадавшего и Мужа все четыре дополнительных числа одинаковые, что позволяет этой семейной паре включиться в энергетику своей будущей жертвы. Са­мое важное, что Жена осознанно создает «страшный образ» своего мужа, тем более что и Муж верит в свою удивительную силу, которой он обладает. Одна­ко ведущая во всем происходящем Жена, так как это она имеет «66» и «22», а Муж — только «6». Эта женщина доводит Мужа до состояния ненависти к выбранной жертве (причем жертву может он и сам выбирать), после чего она концентрируется на вы­бранном человеке и, мысленно собрав энергию соба­ки и свою собственную, «переключает» ее на мужа, который и начинает видеть странные шары возле се­бя, тем более они разных оттенков, так как источни­ков не менее двух (вполне возможно, что может под­ключаться дочь, но у нее очень слабая энергия «2»), Удар нанесен, Пострадавший травмирован, а ответст­венность за это и другие деяния будет нести Муж, так как именно он отдает последний «приказ» на разряд­ку шара. Но он так и не знает, что всего лишь пеш­ка в данной ситуации. Уверен, что этот человек обре­чен, поскольку в настоящее время у него серьезное заболевание (говорить о нем нельзя, потому что нель­зя провоцировать его заболевание).

P. S. Нападавший (муж) умер 13 октября 1998 го­да. Причину смерти выяснить достаточно легко, для этого необходимо выполнить расчет дополнительных цифр.

Расчет дополнительных цифр:

13 10 1998

32 5 30 3

Все четыре числа совпадают с цифрами самого умершего в его дате рождения и с цифрами Постра­давшего, что означает: причина смерти — в нападе­нии на того, кто пытался сделать ему самому добро.

За это Природа направляет на нападающего более сильный, смертельный удар, которого он не в силах остановить.

Рассмотренный нами пример хорошо показывает, каким образом происходит воздействие одного чело­века или группы людей на другого. Для этого необхо­димо, чтобы:

1. Психоматрица «подчиняемого» совпадала по многим параметрам с психоматрицей того, кто соби­рается проводить подчинение или воздействие;

2. Совокупное число цифр (если речь идет о груп­пе кодирующих) должно давать заметное преимуще­ство в энергии и власти над человеком (цифры 2 и 1);

3. Должно проявить себя «число зверя», так как именно оно позволяет этим людям объединяться в опасную группу, которая имеет единственную цель — власть над людьми любым способом, даже если при­дется человека покалечить или убить. Знак «666 ..» — это знак того, что данный человек склонен попасть в подобную группу, если он проявляет агрессивность, жадность, обидчивость, забывает о своих родителях или рвется к власти.

Можно ли обезопасить себя от подобного воздей­ствия? Конечно. Мы уже говорили об этом, необхо­димо знать свои «слабые» эмоции и не допускать их активного проявления, только тогда вы сможете из­бежать нежелательного воздействия со стороны. В дополнение к этому желательно почаще делать доб­рые дела и оказывать помощь людям, еще лучше — заняться изучением мира и природы, тогда вы буде­те находиться под защитой самой природы. В случае нападения со стороны колдунов (а именно так назы­вали тех, кто занимается эмоциональным кодирова­нием) на человека, который не сделал другим людям зла и находится под защитой природы, все нападаю­щие получат ответный энергетический удар, но го­раздо более мощный по силе и страшный по своим последствиям — этот удар нанесет сама природа.

Уверен, что подобное предупреждение заставит мно­гих желающих покомандовать людьми задуматься над последствиями, тем более что очень часто возвратный удар наносится по их близким: родителям, супругам, детям, так как это должно усилить их страдания.

БЛАГОПРИЯТНЫЕ И ТРЕВОЖНЫЕ ДНИ

Помните строчки из детского стихотворения:

Ох, и тяжкая эта работа, Из болота тащить бегемота.

Точно такое же тяжелое состояние охватывает от мысли, о чем придется говорить в этой небольшой главе. Страшно, потому что возникает опасность рас­тревожить особо эмоциональных и впечатлительных людей, для которых совершенно нормально впасть в страх или эмоциональную подавленность. Знамени­тый на всю страну Шурик из кинофильма «Кавказ­ская пленница» охарактеризовал ее очень точно: «Птичку жалко». Как вы хорошо помните, основная проблема остро восприимчивых людей — преувеличе­ние: «Извините, а часовню тоже я разрушил?» Основываясь на только что открытых нами особенностях впечатлительных людей, придем к двум простым до­говоренностям.

1. Не будем плакать, пугаться и «жалеть птичек» там, где этого не требуется.

2. Не стоит преувеличивать, обобщать и возводить в ранг рока все плохое. Проще говоря: «Не разрушай­те часовню — она сама рухнула, и без вашей помощи».

Постепенно будем входить в эту тему. Вспомним странную особенность животных (кошек, собак, крыс, мышей, птиц) предвидеть надвигающееся стихийное бедствие или другую опасность. Этим достаточно хорошо пользовались наши предки, которые были лишены счастья верить прогнозу погоды или сообщениям мете­ослужбы о возможности прохождения урагана, селя или тайфуна. Приходилось надеяться на чуткость бра­тьев наших меньших. Именно поэтому первой в дом входила кошка, которая точно отмечала опасные или безопасные места своим проходом по дому.

Удивительно, но человек стал так совершенен, так велик и царственен, что перестал реагировать на окружающую среду, как это и положено «царю при­роды». Да, это уже почти факт, что мы не восприни­маем информацию о катаклизмах природы, если не считать радикулитчиков, сердечников, астматиков, гипертоников и других «оников», которые чувствуют даже слабое изменение атмосферного давления по бо­лям или приступам. Однако очень часто мы были свидетелями удивительных способностей некоторых людей предвидеть опасность или удачу, не связанную со стихиями природы, а зависящую от действий са­мого человека. Не надо думать, что этим качеством владеют феномены или какие-то особенные люди, — этим могут пользоваться все, но с разной точностью предчувствия.

Метод цифрового анализа позволяет прогнозиро­вать подобные дни, и даже более того, можно вы­явить наиболее благоприятные, наиболее значимые в решениях дни. Для этого необходимо выполнить рас­чет собственной даты рождения и рассчитать допол­нительные цифры в интересующем вас дне. Рассмот­рим конкретные примеры, тем более что они нам уже известны из предыдущего раздела.

«Нападающий »:

17 12 1938

32 5 30 3

203 « Пострадавший »:

18 5 1962

32 5 30 3

Интересующий день:

13 10 1998

32 5 30 3

Сравнение четырех цифр во всех трех датах пока­зывает, что данный день для каждого из участников событий, которые произошли ранее («нападающий» совершил энергетическое нападение на «пострадав­шего» и серьезно травмировал его), является днем подведения итога. Именно в этот день (или в любой другой день, дающий при расчете также четыре чис­ла 32 5 30 3), «нападающий» и «пострадавший» по­лучат истинную оценку своих действий.

«Нападающий» — 13 октября 1998 года умер, так как он совершил нападение на человека, который хо­тел ему помочь. Именно за это зло он наказывается смертью и именно в день, отмеченный меткой под­ведения итогов жизни — все четыре числа совпа­дают с числами его даты рождения. Этот пример показывает, что за все нападения, совершенные «на­падающим» на своих знакомых или других людей (причем иногда исход нападения был более тяжелым, так как человек погибал), он не нес такого сильного наказания — это свидетельствует о значительной до­ле вины самих пострадавших, которые сами заклю­чали в своих действиях зло или угрозу. Ситуация резко изменилась, когда человек предложил «напада­ющему» безвозмездную помощь из жалости и состра­дания к нему, а узнав об опасных способностях своего пациента, заранее предупредил «нападающего», что за попытку испытать свои силы на том, в ком нет зла, его ожидает многократный по силе ответный удар, который нанесет сама природа. Вероятнее все­го, «нападающий» решил испытать судьбу, чтобы удостовериться в своей полной свободе и праве судить людей по собственному желанию. Удар был нанесен, после этого «нападающий» мог гулять по улице и не думать о смерти, его жена свободно позволяла себе подшучивать над разбитой ногой «пострадавшего», но все уже было точно расставлено по своим местам и возмездие ожидало свою жертву. Настал день, от­меченный меткой подведения итогов жизни, и «нападающий» предстал перед судом самой Природы — ре­зультатом стала смерть.

Вывод: если при расчете дополнительных цифр в произвольной дате, которую вам предстоит пережить, вы обнаруживаете, что ВСЕ четыре числа совпадают с числами вашего расчета по дате рождения, то это означает, что именно в этот день будет проводиться очередная проверка вас на соответствие тем целям и задачам, которые заложила в вас природа.

Если вы продвигаетесь к намеченной природой це­ли (не важно, как быстро и с какими результатами на этот день), то данный день НЕ опасен и вы получите от Природы помощь или незначительное препятствие, которые немного откорректируют ваше движение к природной цели (препятствия выставляются тогда, когда вы пытаетесь изменить цель и заменить ее соб­ственной выгодой или собственной целью, не совпада­ющей с природной и противоречащей ей).

Если же вы совершили преступление, нанесли обиду родителям, сироте или вдове, полностью отка­зались от целей Природы, заменив их на выгоду, наживу, власть, собственную деградацию, — наступит время наказания. Оно может быть в нескольких ва­риантах:

потеря материальных благ или власти;

потеря собственного здоровья (болезнь, авария,

несчастный случай);

потеря здоровья у близких вам людей;

смерть близкого человека;

ваша собственная смерть.

Обратите внимание, что никакого рока в данном случае нет, так как все зависит от вас самих. Все на­ши поступки и действия не проходят бесследно, они несут отпечаток тех целей, которые мы ставим, доби­ваясь результата. Если цели не направлены на зло против людей и природы, тогда подобного дня отчета бояться не стоит, но если вы целенаправленно созда­ете зло, наживаясь на горе других людей, губите при­роду ради собственной выгоды, тогда ждите наказания, которое будет полностью соответствовать степе­ни вашего зла.

«Пострадавший» — 13 октября 1998 года. Ждал звонка, о котором его предупредили накануне. Ре­зультат переговоров положительный, так как договор остался в силе, что для самого «пострадавшего» озна­чало только одно — пятилетний труд будет оценен и можно продолжать работу в выбранном направлении, так как оно соответствует тем задачам, поставленным перед ним Природой.

Мы рассматривали примеры и выводы относи­тельно тех дней, у которых все четыре дополнитель­ных числа совпадают с дополнительными числами вашей даты рождения. Но нельзя забывать, что суще­ствуют еще дни, в которых совпадают только 1-е и 2-е или 3-е и 4-е числа, т. е. числа, отвечающие за цель (1-е и 2-е числа) или числа, отвечающие за основу ва­ших действий или за связь с прошлым (3-е и 4-е чис­ла). Такие дни также являются днями отчета, могу­щими иметь аналогичные последствия, какие были перечислены в выводе.

Итог: если при расчете определенной даты, кото­рую вам необходимо пережить, вы обнаружите, что:

1-е и 2-е числа расчета совпадают с 1-м и 2-м или

3-м и 4-м числами вашей даты рождения;

3-е и 4-е числа совпадают с 1-м и 2-м или 3-м и 4-м числами вашей даты рождения;

все четыре числа совпадают с числами в вашей дате рождения,

то такой день называется «днем подведения ито­гов». Именно в такие дни можно ждать или сверхве­зения и изменения к лучшему, либо наказания и все­возможных неудач. В итоге ВСЕ зависит от ВАС!

Рассмотрим два достаточно интересных и показа­тельных примера, которые продемонстрируют влия­ние дополнительных чисел (в особенности второго и четвертого) на человека, его душевное, физическое и умственное состояние.

АЛЬБЕРТ ЭЙНШТЕЙН ПРЕОДОЛЕЛ ПОРЧУ И СТАЛ ГЕНИЕМ

Альберт Эйнштейн, знаменитый физик, лауреат Нобелевской премии, автор знаменитой теории отно­сительности. Родился 14 марта 1879 года. Выполним расчет дополнительных цифр:

14 3 1879

33 6 31 4

Второе число 6, четвертое число 4.

Так как второе число 6, то можно предположить, что его родителей энергетически кодировали (пор­ча), поскольку до пяти лет будущий знаменитый физик почти не мог говорить, что противоречит на­личию «44», которые указывают на сильное здоро­вье от рождения. Вполне возможно, что целью по­добного влияния была попытка не допустить рожде­ния ребенка, так как цифра 4, стоящая на четвер­том месте, может означать не только здоровье, но и попытку воздействовать на тело ребенка в момент рождения.

Сам Альберт Эйнштейн признавался, что он смог открыть свои законы только потому, что всю жизнь оставался ребенком. Только в этом случае он мог со­вершить переход цифр 6 в 7 и добиться успеха в на­уке, так как получил при этом очень сильный набор цифр: «3333» — большой интерес к наукам, склон­ность к новому пониманию наук; «77», причем одна из них занимает второе место (вместо цифры 6) — это означает знание и понимание закономерностей и свя­зей мира, природы, мироздания. Рассмотрим некото­рые даты его жизни.

Открытие уравнения связи энергии и массы:

1905 год.

Расчет дополнительных цифр:

19 0 5

15 6 13 4

Как видно из расчета, данный год совпадает с да­той рождения ученого по второму и четвертому чис­лу (6 и 4), следовательно, он мог полностью реализо­вать свой творческий потенциал на протяжении ука­занного года.

Открытие уравнения гравитационного поля:

1915-1916 годы.

Расчет дополнительных цифр:

1915 1916

33 6 31 4

Уравнение стало основой общей теории относи­тельности, одной из самых революционных теорий физики XX века. Как видно из расчета, все четыре дополнительных числа совпадают с аналогичными числами его даты рождения. Это говорит о том, что теория стала целью его жизни.

Получение Нобелевской премии: 1921 год.

Расчет дополнительных цифр:

19 2 1

13 4 11 2

Обратите внимание на то, что четвертое число, которое в дате рождения равно 4, в данной дате за­меняется на 2. Мы знаем, что эти цифры связаны переходом 4 = 2 и 2. Получается, что в этом случае здоровье ученого было подорвано какой-то болез­нью, что не позволило ему полностью раскрыть се­бя, он работал в полсилы. Более того, мы видим, что на втором месте стоит 4, которая ранее была на четвертом месте. Подобный переход числа с четвер­того места на второе означает завершение или пол­ное израсходование базы, составляющей основу его деятельности. Можно сказать, что этот год стал го­дом заметного снижения его активности и работо­способности, так как ему приходилось думать о своем здоровье, что заметно сказалось на его це­лях.

Первый ядерный взрыв в США: 16 июля 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

16 7 1945

33 6 31 4

Не подумайте, что Альберт Эйнштейн был актив­ным создателем этого ядерного устройства (хотя и это совершенно не исключается), но эта дата полностью совпадает с датой его рождения по всем четырем до­полнительным числам. Это очень интересное и нео­жиданное совпадение говорит о том, что все откры­тия, которые сделал гениальный физик, используют­ся военными лабораториями для создания нового, бо­лее мощного оружия массового поражения. Уверен, что многие работы по применению и решению урав­нения гравитационного поля получили свое развитие в военных технологиях США.

Смерть знаменитого ученого: 18 апреля 1955 года.

Расчет дополнительных цифр:

18 4 1955

33 6 31 4

Все четыре числа в дате смерти совпадают с до­полнительными числами его даты рождения, что оз­начает полное раскрытие потенциальных и физичес­ких возможностей человека. Альберт Эйнштейн как физик и ученый полностью исследовал те закономер­ности мироздания, которые ему были доступны и за­ложены в его природной памяти. Каждый человек со­держит в своем мозгу «кусочек информации о мире», но для его понимания и объяснения необходимо раз­вить способности, овладеть методами и знаниями, ко­торые помогут расшифровать заложенную информацию. Эйнштейн нашел правильное направление свое­го развития и расшифровал имеющуюся у него ин­формацию о мире, его законах и связях. Секретность и как следствие недоступность многих исследований, которые проводил гениальный ученый, вызывают предположения, что Эйнштейн смог открыть уравне­ние единого поля, открывающего путь к изучению Вселенной и ее тайн. Возможно, настанет день, когда будет приоткрыта и эта завеса научной теории, при­надлежащей всему человечеству, а не военным лабо­раториям отдельной страны.

ИВАН ПЕТРОВИЧ КУЛИБИН «ПРИКАЗЫВАЛ» СЕБЕ ТВОРИТЬ

Иван Петрович Кулибин — нижегородский уме­лец и изобретатель-самоучка, родился 10 апреля 1735 года. Рассчитаем дополнительные цифры:

10 4 1735

21 3 19 10

Запомним: второе число — 3, четвертое число — 10.

Изготовление часов в форме пасхального яйца:

1764-1767 годы.

Расчет дополнительных цифр:

1764 - 1767

39 12 37 10.

Четвертое число совпадает с аналогичным допол­нительным числом в дате рождения мастера. Второе число из даты рождения (3) переходит в новое каче­ство: 3=1 и 2, — это означает, что он проявил силу воли, затратил много сил для создания уникальной поделки, которую преподнес в качестве подарка Ека­терине II.

Поднесение часов императрице: 1769 год.

Расчет дополнительных цифр:

17 6 9

23 5 21 3

Обратите внимание на то, что первое и второе чис­ла из даты рождения теперь занимают третье и чет­вертое место в дате преподнесения дара Екатерине Великой — это означает, что в данный момент он до­стиг цели своей жизни, которую ставил перед собой.

В знак признания мастерства императрица назначи­ла Ивана Петровича заведующим механической мас­терской Академии наук, которая была одной из са­мых крупных мастерских в странах Европы.

Модель одноарочного моста (длина пролета 298 м в сравнении с 50—60-метровыми, которые использо­вались в то время. Модель сделана в 1/10 длины): 27 декабря 1776 года.

Расчет дополнительных цифр:

27 12 1776

32 5 37 10

Вновь проявляет себя основа его деятельности, со­ответствующая четвертому числу в дате рождения (10), означающая: 1 — сила воли, устремленность, настойчивость; 0 — истина, которую он стремился постичь в своих исследованиях и изобретениях.

Заметим, что 1776 год был очень плодотворен на изобретения, совершившие переворот в технике мос­тостроения. Конструкции Кулибина очень высоко оценили такие известные всему миру математики, как Л. Эйлер и Д. Бернулли.

Расчет дополнительных цифр:

17 7 6

21 3 19 10

Все четыре дополнительных числа года совпадают с аналогичными в дате рождения Ивана Петровича, следовательно, при создании различных конструкций мостов он использовал весь свой потенциал.

Создание винтового лифта: 1785 год.

Расчет дополнительных цифр:

17 8 5

21 3 19 10

Все четыре числа полностью совпадают с анало­гичными числами в дате рождения. Можно сделать вывод, что конструкция лифта незаслуженно забыта, так как, вероятнее всего, она более безопасна, чем применяемые в настоящее время лифты с использо­ванием принципа противовеса.

Создание оптического телеграфа и специальной «азбуки» к нему: 1794 год.

Расчет дополнительных цифр:

17 9 4

21 3 19 10

Вновь совпадение всех дополнительных чисел, что опять говорит о полном раскрытии способностей уче­ного. «Нет пророка в своем отечестве» — в этом лиш­ний раз убеждаешься на приведенном примере, так как созданная Кулибиным «азбука» знаков явилась прообразом знаменитой «азбуки Морзе», которую аме­риканский изобретатель создал только в 1840—1844 годах, т. е. через 50 (!) лет после Кулибина.

Дата смерти нижегородского изобретателя: 30 июня 1818 года.

Расчет дополнительных цифр:

30 6 1818

21 9 21 3

Второе число (9) в дате смерти указывает на неиз­бежность смерти в данный день, так как именно в этот день первое и второе числа из дополнительных цифр даты рождения занимают третье и четвертое места в дате смерти, что означает полное достижение Иваном Петровичем Кулибиным целей, поставлен­ных самой Природой.

Подведем итог по тем примерам, которые мы рас­смотрели выше.

1. Если в рассматриваемой дате и дне рождения человека совпадают 1-е и 2-е числа, причем они со­храняют свое месторасположение (стоят на своих ме­стах), то это означает, что в этот день человек может использовать новую базу, основу или качества для до­стижения своих целей, или в этот день можно ожи­дать внешнего влияния, вмешательства в основу че­ловека, что может повлиять на достижение постав­ленных человеком целей.

Пример: пусть в дате рождения человека дополни­тельные числа равны 32 5 30 3. Предположим, что в какой-то из дней мы получили следующие дополни­тельные цифры: 32 5 28 10. Как видите, первое и вто­рое числа совпадают и стоят на своих местах, но два других числа различны — это означает, что для достижения своей цели, которая определяется цифрами 32 5, человек может использовать новую основу, оп­ределяемую цифрами 28 10 — проявить энергию (2) и справедливость, правдивость (8) для достижения истинного лидерства (10). Необходимо заметить, что никакая раздвоенность в такой день не допустима, так как 10 не позволяют двойственных решений или действий.

Предположим, что дополнительные цифры в дру­гой день равны 32 5 24 6. В этом случае необходимо обратить внимание на отрицательное или негативное влияние цифры 6, когда она занимает ведущее место (2-е или 4-е числа). В подобный день стоит опасаться влияния посторонних людей — 2 4 — это энергия (2) людей (4), которые могут стремиться помешать вам в достижении ваших целей (6).

2. Если 1-е и 2-е числа присутствуют в расчете ис­следуемого дня, но занимают 3-ю и 4-ю позиции в рас­чете, это означает, что в такой день вы достигли опре­деленных результатов или целей, и сама Природа или Мироздание подводят итог вашей деятельности. В та­кой день необходимо определить новые или продлить старые цели, но не стоит подводить окончательный итог любого дела. При подведении окончательного итога можно спровоцировать «печальные последст­вия», когда итог будет окончательным, т. е. — смерть.

Не надо пугаться, но и испытывать судьбу не стоит, лучше продолжить удовольствие и наслаждаться жиз­нью дальше, но уже с новыми целями и задачами.

Пример: в дате рождения прежние дополнитель­ные числа 32 5 30 3, но в новой дате имеется следу­ющий набор чисел 25 7 32 5. В данном случае первое и второе числа занимают третью и четвертую пози­ции, что означает завершение конкретного этапа достижения цели, обозначенной цифрами 32 и 5. Пер­вое и второе числа: 25 7 указывают на возможность проявить новую активность (2) и логику (5) в изуче­нии мира (7).

Предположим, что в очередной дате дополнитель­ные числа равны 36 9 32 5, что может в значитель­ной степени повлиять на дальнейшую судьбу челове­ка, если он решит для себя, что многого достиг и, возможно, большего ему уже не одолеть. В такой день может наступить смерть, так как Природа при­мет факт полного опустошения целей человека, а сле­довательно, для Мира этот человек полностью исчер­пан. Цифры 36 9 могут означать: автомобиль (3), не­сущий смерть (6), причем неизбежную или роковую (9). Единственный способ не попасть под столь непри­ятное «сокращение» из числа живущих, продлить свои цели и задачи, которые могут определиться как знание (3), что впереди работа (6) по накоплению но­вого опыта или систематизации знаний (9).

3. Если 3-е и 4-е числа в конкретной дате совпа­дают с аналогичными числами из даты рождения и занимают такие же места, то это может означать сле­дующее: вам устанавливается промежуточная цель, которая поможет вам приблизиться к основной или главной цели. Однако если человек не обременен стремлением к чему-либо, то может наступить день подведения итогов по использованию данной от рож­дения основы (3-е и 4-е числа определяют основу).

При этом не исключены и негативные последствия для человека: болезнь (24 6 или 42 6) или даже смерть — 40 4 или 19 20 — так как ноль в этом слу­чае может означать опустошение тела (4) или энергии (2). Нельзя также исключить, что в такой день может произойти встреча с человеком, который способен повлиять на достижение основной цели в отрицатель­ном или положительном смысле.

Пример: предположим, что человек имеет преж­ние дополнительные цифры в дате рождения, которые мы рассматривали в предыдущих примерах, — 32 5 30 3. Дополнительные цифры конкретного дня равны 18 9 30 3. Это может означать: при сохранении преж­ней основы или первичных интересов (30 3) необходи­мо проявить силу воли (1) и терпимость (8) для под­ведения промежуточных итогов или просмотра уже полученного материала или опыта (9). Однако — это может означать, что человек, возможно, столкнется с чужой волей (1), направленной на шантаж (8) с ис­пользованием информации из вашего прошлого (9).

4. Если 3-е и 4-е числа присутствуют в расчете конкретной даты, но занимают 1-ю и 2-ю позиции, — это означает, что в такой день вы можете усилить, подпитать или восстановить свою собственную осно­ву. Вполне возможно, что вы заново переосмыслите первопричины, толкнувшие вас к началу Пути в данном направлении. Однако в такой день возмож­но внешнее воздействие на вашу основу или на те качества, которые позволяют вам продвигаться к цели. Такое влияние может оказаться положитель­ным или отрицательным в зависимости от человека.

Если ваша основа будет полностью разрушена (на третьем и четвертом месте могут стоять цифры 24 6; 42 6; 33 6; 36 9 — все наборы содержат цифру 6, как знак разрушения или порчи), то это может стать причиной полного отказа от цели или потери сил на ее достижение. В более тяжелом варианте это может вызвать смерть человека, если сама основа была задана следующими наборами цифр: 20 2; 40 4; 24 6; 42 6; 36 9.

Пример: пусть дополнительные цифры в дате рож­дения равны 32 5 30 3, а в конкретной дате набор сле­дующих цифр: 3 0 3 16 7. В такой день необходимо проявить силу воли (1), чтобы исправить собственные ошибки (6) в понимании мира (7). Такое действие при­ведет к обновлению вашей базы данных, на которую вы опирались в своей работе: обновление используе­мых законов, правил, условий, методов и т. д. Предпо­ложим, что вы не позаботились о таком обновлении, тогда возможно, что вам повезет (цифра 7, стоящая на четвертой позиции) и вы встретите человека, который поможет вам в таком обновлении. Худший вариант за­вершится тем, что вы столкнетесь с негативным воз­действием со стороны человека, использующего силу воли (1) и власть или деньги (6) для управления ми­ром (7). Тогда ваша основа может быть резко измене­на или полностью разрушена, если вы не подготови­тесь для самозащиты от подобного нападения.

5. Если все дополнительные цифры, присутствую­щие в дате рождения человека, входят в расчет до­полнительных цифр конкретного дня, но стоят не на своих местах, а совершили перестановку: 1-е и 2-е стоят на 3-м и 4-м месте, и наоборот. Это может оз­начать, что в этот день произошел или может про­изойти серьезный сбой в вашем продвижении к цели.

Иногда можно говорить о потере цели всей жизни, что может привести к серьезной болезни, неудачам, сбоям или смерти человека. Лучше всего, если в этот день вы еще раз осмыслите влияние ваших прошлых усилий, которые были направлены к цели, и соотне­сете их со своими базовыми качествами. Проще гово­ря, вы должны просмотреть пройденный вами Путь и оценить полноту использования своих природных за­датков (числа, определяющие вашу базу или основу).

Пример: в дате рождения имеются дополнительные цифры 32 5 30 3, а конкретный день имеет сле­дующие дополнительные числа 30 3 32 5 (начиная с 2000 года такие варианты могут появиться, так как при расчете третьего числа могут появиться отрица­тельные числа. Но поскольку мы отбрасываем знак минус перед числом, то вполне возможно, что смо­жем получить аналогичный случай. Точно такие же случаи возможны при расчете событий или конкрет­ных людей, живших около 1-го или 1000-го года, тогда вновь появятся отрицательные цифры при расчете третьего числа).

Предположим, что у нас возникла аналогичная ситуация. В такой день необходимо проанализиро­вать все полученные вами знания (3), весь пройден­ный Путь (2 — отрезок пройденного Пути) и логиче­ские выводы (5), сделанные вами. Более того, надо соотнести их с теми правилами, законами, знаниями, на которые вы опирались при их получении, а это ци­фры 30 3, (3 — знания, 0 — истина, закон, правило).

Если человек не использовал свои качества вовсе, т. е. не совершенствовался, не стремился к самореали­зации, то в такой день может наступить подведение итогов, когда причина и следствие поменяются мес­тами. Но такое возможно только в противоположном мире, а это может оказаться мир мертвых, тогда че­ловек умрет. Не стоит пугаться: если вы старательно продвигаетесь по своему Пути и не просчитывали та­кой день, — ничего не произойдет, так как вы заня­ты самосовершенствованием и Природа не допустит вашей остановки, тем более — смерти.

6. Все четыре дополнительные числа из даты рож­дения полностью совпадают с аналогичными числами в конкретной дате и все они занимают свои места. Такой день может означать завершение Пути или до­стижение конкретной поставленной цели. Желатель­но не останавливаться на достигнутом, а определить себе новые задачи и ориентиры, основываясь на об­новленной базе или основе. Если человек удовлетво­рен достигнутым настолько, что желать ему больше нечего, тогда может наступить смерть, так как для Мира и Природы такой человек неинтересен, и он бу­дет заменен на другого исполнителя новых целей, но с такими же задатками.

Пример: предположим, день рождения и кон­кретный день имеют одинаковые наборы дополни­тельных чисел 3 2 5 3 0 3. Это может означать, что человек достиг конкретной цели, полностью реализо­вав себя, но тогда он должен принять новые обяза­тельства на себя и заняться другими проблемами, которые он способен разрешить, используя свои ка­чества. Если же в такой день ему еще рано говорить об итогах, но он пытается продвигаться к намечен­ной цели, то, вероятнее всего, он неожиданно про­двинется вперед, обнаружив необходимую опору или силы — Природа поможет ему в его продвижении по Пути. Однако если человек живет беззаботно и праздно, не обременяя себя целями и задачами, которые он должен выполнять, в полном соответствии своим возможностям, то в такой день он может умереть или тяжело заболеть.

Подводя окончательный итог, можно сказать сле­дующее.

Если человек продвигается по Пути самосовер­шенствования и познания Природы, Мира, Мирозда­ния, Вселенной, то ему нечего опасаться ни одного из перечисленных случаев, так как он находится в твор­ческом поиске и весь Мир будет помогать ему в этом.

Однако если человек занимается только удовле­творением потребностей собственного тела, его волну­ет только улучшение условий собственной жизни, — то он становится «зверю» подобен, который занима­ется только естественными потребностями, не уст­ремляя свои силы на познание окружающего Мира.

Такой человек теряет право носить имя человеческое, Природе он не интересен и не нужен. Именно для та­ких людей все перечисленные случаи представляют реальную угрозу для жизни и здоровья.

Остается это понять и поставить перед собой хоть самые скромные и простые цели по изучению окру­жающего Мира. Обратите внимание на то странное обстоятельство, что в обгоняющей весь мир Японии люди активно ищут гармонию и красоту в Природе, рассматривая цветущие деревья или опадающие лис­тья. Даже простейший интерес к поиску красоты в окружающей природе позволит избежать негативных «проверок» со стороны Мироздания.

<p>Глава 5. Возможности цифрового анализа</p>

Перейдем к рассмотрению примеров применения цифровых методик. Прежде чем мы приступим к конкретным датам и событиям, попытаемся осмыслить и понять, какие возможности открывает знание цифровых методов исследования.

Самое важное, что необходимо знать и принять как аксиому, — любые события происходят в кон­кретный момент времени, который отмечается конкретной датой и определенным набором цифр, отра­жающих данную дату (в зависимости от системы ле­тосчисления). Можно утверждать, что это единственная координата события, которая не может быть вос­становлена снова (пространственные координаты лег­ко повторить — достаточно вернуться в то же место, где произошло событие).

Многие из нас посещали музеи, бывшие дворцы и поместья, но вряд ли кто смог ощутить эпоху того времени, почувствовать биение жизни — мы видим обстановку, мебель, камины, залы, картины, даже посуду, расставленную на столах, но мы не можем представить, что здесь шла обычная жизнь, люди просто жили и переставали замечать все, что их ок­ружало, как мы с вами привыкли к нашим тесным квартирам. Время этих людей ушло, и его уже нель­зя вернуть, даже если очень постараться.

Возникает другой вопрос: «А возможно ли вообще современному исследователю понять события, проис­ходившие много веков или тысячелетий назад?» Чем дальше от нас событие во времени, тем сложнее его оценить с точки зрения людей, живших в ту эпоху.

Именно здесь и приходит на помощь цифровой ана­лиз, использующий дату любого события, представ­ляя ее в виде:

причин, вызвавших это событие, — третье и чет­вертое числа;

хода самого события — дата, читаемая с послед­ней цифры;

итогов или целей события — первое и второе числа;

общей оценки различных характеристик собы­тия — психоматрица.

Подумайте сами, все эмоции и основные реакции человека, его инстинкты и физиологические потреб­ности почти не изменились, но их проявление выглядело иначе, причины, вызывающие их, были други­ми, нам не известными. Если сейчас мы содрогаемся при виде кадров отсечения головы приговоренному, то как мы сможем понять римлян, которые следили с трибун амфитеатра за игрой в «футбол» головами врагов, или ликование парижан, наблюдавших казнь преступников, когда город буквально превращался в праздничное и карнавальное шествие.

Если нам известна дата события в том виде, в ка­ком она сохранилась (полная или только год, месяц или день события), то мы способны узнать, что происходило в действительности. Пусть вас не пугает от­сутствие в дате некоторых параметров: неизвестен день или месяц и день события, — время сохраняет только те параметры, что несли самую ценную и ис­тинную информацию или наиболее важную информа­цию по данному событию. Но ведь были и незначительные детали, которые неизбежно должны были исчезнуть из памяти людей, а следовательно, должны потеряться цифры, за них отвечающие.

Можно выделить несколько направлений приме­нения данного метода цифрового анализа, они наибо­лее интересны по возможным результатам:

1. Анализ вселенских процессов, связанных с ци­фровой системой у-син.

2. Анализ хода развития цивилизации на основе цифровой схемы у-син.

3. Анализ событий, связанных с судьбой планеты и человечества.

4. Анализ событий отдельно взятой страны.

5. Анализ событий, связанных с коллективом лю­дей, семьей или отдельным человеком.

6. Анализ возможного результата и хода конкрет­ного события, если нет свидетелей (особенно важно для криминалистов).

7. Изучение исторических событий, сохранивших даты, но имеющих спорное толкование среди ученых из-за недостатка сведений.

8. Анализ находок в археологии, если точно изве­стна дата, когда находка была обнаружена, но неиз­вестна точная датировка событий, связанных с находкой.

9. Психоанализ отдельно взятой личности.

10. Анализ хода и возможных результатов приня­тых решений или дел.

11. Профессиональная ориентация.

12. Формирование специализированных классов с учетом дат рождения.

Ограничимся перечисленными направлениями, так как возможности применения нумерологического метода поистине безграничны. Достаточно вспомнить Пифагора, который говорил: «Все есть число».

В этой книге мы не будем рассматривать приме­ры, основанные на схеме у-син, поскольку они войдут в третью книгу, посвященную этому методу.

ВНИМАНИЕ!!!

Новая разработка в методике цифрового анализа

<p>Глава 6. Формула расчета дополнительных цифр для событий, произошедших до нашей эры.</p> ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ДРЕВНЕГО МИРА

НОВАЯ ФОРМУЛА РАСЧЕТА ЦИФР

Необходимость в подобном исследовании давно назрела, так как многие проблемы, которые в насто­ящее время пытается решить человечество, возникли задолго до нашего времени и относятся к древней ис­тории цивилизации. Естественно, что приходится прибегать к исследованию дат различных событий,

произошедших до нашей эры. Если вам кажется, что нет существенной разницы в проведении расчетов до­полнительных цифр по древним датам и событиям нашего времени, то вы ошибаетесь. Сравните хотя бы порядок указания дат в конкретных событиях: «В действительности легенда была написана в интересах жрецов храма Хонсу, которые хотели возвеличить своего бога и его силу изгонять дьяволов и злых ду­хов; вероятно, она была составлена между 650 и 250 гг. до н. э.». Когда же мы говорим о событиях наше-го времени, то совершенно естественно звучит: «Вто­рая мировая война продолжалась с 1939 г. по 1945 г». Как видим, в случае обозначения временного ин­тервала до нашей эры большее число указывается первым, после чего определяется будущее меньшим числом, так как рассматривается отрезок времени по его приближению к нашей эре. Она условно начина­ется с первого года (1-й год нашей эры — это ориен­тир для всех событий, произошедших до него).

Очень серьезный вопрос: «Правомерна ли замена даты, которая обозначала событие до нашей эры, на новую дату, связанную с новым летосчислением?»

Проще говоря, имеем ли мы право выполнять расчет дополнительных цифр и проводить цифровой анализ по датам, которые были введены в наше время учеными относительно нового начала отсчета времени.

Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо провести исследование и сравнить дополнительные цифры, по­лученные при рассмотрении различных дат, соответ­ствующих одному событию или одному документу, одной находке, принадлежащей древней истории че­ловечества.

Для проведения исследования воспользуемся кни­гой «Легенды о египетских богах» Уоллиса Баджа (М., 1997). Применим имеющуюся в этой книге ин­формацию для установления соответствия между раз­личными датами, совпадающими с временем написа­ния текстов египетских легенд.

Прежде чем мы приступим к анализу конкретных дат, сформулируем новое правило или формулу для расчета дополнительных цифр в случае работы с датами относительно 1-го года нашей эры. Проведем обоснование формулы, а затем запишем ее в готовом виде. Так как в расчете первого числа мы использовали сумму всех цифр, то и в данном случае сохраним аналогичный способ вычисления первого числа.

Поскольку в любой дате до нашей эры существует ориентир «1-й год», то необходимо прибавить эту единицу к полученной сумме, что изменит сумму. Но в дальнейшем эту дополнительную цифру 1 использо­вать нельзя, так как она не входит в саму дату, но влияет на весь расчет. Это необходимое изменение, дающее возможность учитывать волевую или прину­дительную смену временных координат, которая должна была повлиять на сам расчет. В данном слу­чае мы прибавляем дополнительную цифру 1 к общей сумме, что учитывает смену начала отсчета.

Это не единственное изменение в расчете. Другое изменение будет состоять в том, что теперь мы поста­вим первое рассчитанное число на третью позицию в привычной для нас расстановке всех четырех допол­нительных цифр, так как в данном случае сложение всех цифр дает нам информацию не о будущем, а о прошлом, поскольку увеличение самой даты уводит нас в прошлое, а не в будущее, как это мы привык­ли рассматривать в нашем времени (если вы помни­те, то первое число отвечает за будущее человека или события).

Второе число получается из первого точно так же, как мы получали его раньше: необходимо сложить цифры, составляющие первое число, или переписать его без изменения, если оно однозначное. Разумеется, поставить второе число надо не на вторую, а на чет­вертую позицию, это будет соответствовать ведущему числу, указывающему на результат влияния прошло­го, что соответствует итоговой причине или основе действий человека или совершения события.

Для расчета третьего числа необходимо учитывать то обстоятельство, что в настоящее время мы не мо­жем определить день, а иногда и месяц совершения того или иного события в прошлом, что, естественно, должно повлиять на расчет, так как нам приходится использовать только года. В привычном для нас рас­чете третьего числа мы использовали первую цифру в дате, потому что она чаще всего обозначает день, ко­торый легко изменяется от события к событию. Что­бы придать системе расчета дополнительных цифр большую подвижность, в новом расчете необходимо использовать не первую, а последнюю цифру расчета, указывающую на разряд единиц в годе события.

Именно эта цифра легче всего меняется при оценке дат прошлого. Запомним, что использовать необходи­мо не первую, а последнюю цифру в дате события прошлого.

Третье расчетное число рассчитывается из уже вычисленного первого, что устанавливает временное соотношение между ними. В нашем времени мы отнимали удвоенную первую цифру самой даты, пред­полагая, что само первое число отвечает за будущее время, тогда вычитание определит прошлое. Точно так же рассуждая, мы сможем определить способ рас­чета третьего числа во временном промежутке до на­шей эры. Так как первое число теперь стоит на третьей позиции, то оно определяет прошлое, а выполне­ние сложения или прибавления удвоенной последней цифры к первому числу определит будущее в дейст­виях человека или результат события. Таким обра­зом, чтобы рассчитать третье число мы прибавим к первому числу удвоенную последнюю цифру и запишем результат на первую позицию, отвечающую за будущее, цели или результат.

Четвертое число рассчитывается как и раньше: сложением цифр, которые составляют третье число.

Результат записывается на второй позиции, соответ­ствующей основному числу, указывающему на итог или будущее. Рассмотрим конкретный пример: 654 год до нашей эры.

Будем записывать так: 654 год до 1-го года нашей эры.

Расчет дополнительных цифр: 654 и 1.

Первое число: 6+5+4=15, 15+1=16, в дальней­шем: (6+5+4)+1=16, первое число равно 16.

Внимание! Первое число должно стоять на ТРЕТЬЕЙ позиции.

Второе число: 1+6=7 — второе число равно 7.

Внимание! Второе число должно стоять на ЧЕТ­ВЕРТОЙ позиции.

Третье число: 16+2x4=16+8=24 — третье число равно 24.

Третье число получается путем прибавления удво­енной последней цифры года.

Внимание! Третье число должно стоять на ПЕР­ВОЙ позиции.

Четвертое число: 2+4=6 — четвертое число рав­но 6.

Внимание! Четвертое число должно стоять на ВТОРОЙ позиции.

Итоговая запись расчета:

654 до 1 г. н. э.

24 6 16 7

Внимание! Для удобства проведения цифрового анализа необходимо относиться к полученным чис­лам, исходя из их ПОЗИЦИИ В ЗАПИСИ, а не из очередности вычисления, так как именно позиция определяет временную характеристику:

3-я и 4-я позиции (16 и 7) — прошлое или при­чины;

дата события (без учета 1-го года!!!, т. е. — 654) — настоящее;

1-я и 2-я позиции (24 и 6) — будущее или цели (итог).

Все цифры оцениваются совершенно аналогично с датами нашего времени, что и позволяет делать ана­лиз удобным для сравнения.

Запись психоматрицы:

1        44        7

2        5         нет

нет    666     нет 

(цифра один из записи 1-го года НЕ входит).

Мы получили новую математическую формулу для расчета дополнительных цифр, а следовательно, и психоматриц событий, которые происходили до наступления нашей эры. Важно понять, что при состав­лении новой формулы мы должны были учитывать принципы построения теории и в первую очередь принцип отсутствия в ней противоречивых сужде­ний, которые являлись бы взаимным отрицанием и одновременно входили бы в теорию. Если вы внимательно проанализируете новый метод, то согласитесь с тем, что подобных противоречий не возникло, а это означает, что возможности цифрового анализа значи­тельно расширились. Более того, вы можете приме­нять все методики анализа дополнительных цифр и психоматрицы, которые были получены ранее: метод временных промежутков, переходы и взаимное влия­ние цифр и линий, трактовки цифр и линий и все другие методы. Теперь можно перейти к исследова­нию конкретных примеров.  

ДРЕВНИЙ ПАПИРУС ЛЕГЕНДЫ О СОТВОРЕНИИ МИРА

Приступим к рассмотрению конкретного примера, который покажет нам связь между различными дата­ми в различных системах отсчета времени. Необходи­мо понять одну простую, но очень важную мысль: «Ничего не происходит случайно».

Нас будет интересовать связь между предназначе­нием древней находки и датой ее открытия или пере­вода, если речь идет о текстах. Можно ли установить предназначение по дате отыскания предмета древнос­ти? Для этого нам необходимо сравнить дату, которая соответствовала созданию документа или событиям, описываемым в нем, с датой открытия данного доку­мента археологами или первого издания рукописи в переводе современного автора.

«Папирус с прекрасно написанным текстом заме­чательной легенды о сотворении хранится в Британ­ском музее под номером 10188. Данный папирус попал в руки А. Г. Ринду в 1861 г. или 1862 г.».

«В 1880 г. доктор Берч предложил доктору Плёйте, директору Египетского музея в Лейдене, опубли­ковать папирус».

«Имеются две концовки (текста легенды); в одной мы имеем дату, а именно: "Первый день четвертого месяца двенадцатого года фараона Александра, сына Александра", т. е. 311 г. до н. э.».

«В этой работе содержится ряд заклинаний, про­износившихся во время проведения определенных, предписанных церемоний, имеющих своей целью предотвращение бурь, рассеивание грозовых туч и ус­транение всевозможных препятствий, одушевленных или неодушевленных, которые могли бы помешать утреннему восходу солнца или затмить его свет днем».

Начнем наше исследование с расчета даты, ука­занной в тексте папируса, т. е. с даты написания ле­генды, которая отсчитывалась от года начала правле­ния фараона Александра. Так как в момент написа­ния текста для живущих людей было действитель­ным именно это летосчисление, то для расчета допол­нительных цифр мы должны использовать привыч­ную для нашего времени формулу расчета.

1. Расчет дополнительных цифр даты: 1-й день 4-го месяца 12-го года,

1 4 12

8 8 6 6

— все числа на соответствующих очередности рас­чета позициях.

Теперь проведем подробную запись расчета этой даты, но уже в новом летосчислении относительно 1-го года нашей эры. Необходимо использовать новую формулу расчета, которая была обоснована выше.

2. Расчет дополнительных цифр даты: 311 год до 1-го года нашей эры, 3 1 1 и 1;

первое число: (3+1+1)+1=6 — стоит на 3-ей пози­ции;

второе число: 6 — так как оно получено из одно­значного числа 6. Стоит на 4-ой позиции.

третье число: 6+2x1=6+2=8 — стоит на 1-й пози­ции;

четвертое число: 8 — так как третье число одно­значное, стоит на 2-й позиции.

Итоговая запись всех чисел в соответствии с пози­циями:

3 1 1 и 1

8 8 6 6

Как видно из полученных расчетов, все четыре до­полнительных числа полностью совпадают, что гово­рит о схожести причин и целей, которые соответство­вали моменту написания легенды в их истинном ле­тосчислении и в новой системе отсчета относительно первого года нашей эры. Это дает нам основание ис­пользовать новое летосчисление с новой формулой расчета дополнительных цифр для анализа произо­шедших в древности событий.

3. Дата обнаружения папируса исследователями:

1861 или 1862 год.

Расчет дополнительных цифр:

1 8 6 1

16 7 15 6

1 8 6 2

17 8 15 6

Из двух предложенных для рассмотрения дат под­ходит 1862 год, так как на второй и четвертой пози­ции стоят 8 и 6 соответственно, что совпадает с пер­выми двумя расчетами, где эти позиции заняты ана­логичными цифрами. 1861 год как дата открытия па­пируса для науки не подходит, поскольку при расче­те дополнительные цифры не совпадают с аналогич­ными цифрами в датах, указанных в самом тексте ле­генды.

4. Инвентарный номер находки в музее 10 18 8.

Расчет дополнительных цифр:

10 18 8

18 9 16 7

Просчет инвентарного номера вполне допустим, так как, аналогично времени, которое прибавляется равными промежутками (секундами, минутами, ... го­дами), инвентарные номера увеличиваются равномер­но, в соответствии с поступлением экспонатов, что представляет из себя полную аналогию времени, так как номера не могут повторяться, следующий и пре­дыдущий соотносятся с понятиями больше и меньше.

Это говорит о том, что соблюдается строгость движе­ния вперед только к увеличению порядкового номера, как и во времени, когда мы не можем вернуться назад.

В данном расчете мы вновь встречаем цифры 8 и 6, но в третьем и первом числах. Это объясняется тем, что в экспозиции музея папирус приобрел новые качества: основа или причина помещения в музей:

16 и 7 — заклинание (1 — слова, имеющие силу над конкрет­ными объектами мира) против сил зла или смертоносных стихий (6), которые попали в наш мир (7);

итог открытия подобного папируса: 18 и 9 — за­клинание (1), способное сохранить жизни людей (8), превращается в историческую находку (9), музейный экспонат.

5. Дата первой публикации перевода папируса:

1880 год.

Расчет дополнительных цифр:

1 8 8 0

1 7 8 1 5 6

Дата появления первого перевода очень важна, так как именно с этого момента можно говорить о том, что человечество вновь узнало утерянную легенду, поскольку до этого момента имелся только папи­рус, который связывал нас с древним миром. Но это было чисто физическое соприкосновение через саму находку, однако знания, заложенные в легенде, не были доступны.

Стоит заметить, что не всякий перевод может пре­тендовать на связь с прошлым, так как последующие переводы основываются на знании самого первого пе­ревода, а значит, они испытывают его влияние, что искажает причины и цели самой легенды, давая ей новое значение в иных дополнительных числах. На­пример, папирус был полностью переведен Уоллисом Баджем (автором книги «Легенды о египетских бо­гах», первый перевод был сделан доктором Плейтом), в 1891 году и дополнен в 1910-м. Рассчитаем данные даты:

1 8 9 1

19 10 17 8

1 9 1 0

11 2 9 9

Как видно из расчетов, оба перевода уводят нас от сути предназначения самой легенды. Теперь составим сравнительную таблицу по всем интересующим нас датам.  

Таблица показывает, что в пяти различных расче­тах присутствует набор из цифр 8 и 6, которые стоят на втором или четвертом месте, что указывает на одинаковые причины и цели, определявшие существова­ние легенды. Важно понять, что в большинстве случа­ев ученые не имеют возможности определить точную датировку написания документа или свершения собы­тия, прибегая к определению достаточно большого про­межутка времени, который может включать событие.

Например, время написания этой легенды относят к 650—250 годам до нашей эры. Представьте себе разброс цифр в 400 лет — это равносильно тому, что рассмат­ривать позднее средневековье и конец XX века. Мож­но ли установить более точную дату написания этой ле­генды из уже выделенного промежутка? Вполне, ведь имеется метод вычисления дополнительных цифр для дат до нашей эры. Используя его, можно вычислить возможные варианты дат, определяющие более точно год написания легенды. Необходимо подобрать год, при котором на второй позиции будет стоять цифра 8, а на четвертой — цифра 6. При расчете по новой формуле необходимо помнить, что первое число ставится на тре­тью позицию, а третье — на первую. Более того, сумма всех цифр даты увеличивается на единицу так, что сумма цифр самой даты должна составить не 6, а 5 (или состоять из двухзначного числа, сумма цифр ко­торого равна 5, например, 14, 23, 32 и т. д.).

Второе требование к дате, которую мы будем оты­скивать: она должна оканчиваться на цифру 1, так как если первое число равно 6 или дает в сумме цифр 6, то для вычисления третьего числа мы должны при­бавить удвоенную последнюю цифру в годе даты и по­лучить вместо цифры 6 цифру 8, а это возможно только при условии, что последняя цифра года — это цифра 1.

Итак, нам нужна дата: a b 1 до 1-го года нашей эры, где: а+b+1=5 и первая цифра даты находится между 6 и 3, так как дата находится в промежутке от 650 до 250 лет до н. э.

1. На первом месте не могут стоять 6 и 5, посколь­ку при них сумма трех цифр даты будет больше 5, что не допустимо; следовательно, легенда не могла быть записана в VII или VI веке до нашей эры.

2. Первый вариант даты написания легенды: 401 год до нашей эры.

3. Второй вариант даты написания легенды: 311 год до нашей эры.

4. Третий вариант даты написания легенды: 221 год до нашей эры (дополнительно).

В результате нашего исследования мы можем вы­делить две основные даты, которые могли бы соответ­ствовать времени написания легенды: 401 и 311 года до нашей эры. Попытаемся выделить одну из них как наиболее предположительную. Воспользуемся текс­том легенды, а точнее, ее содержанием. В ней гово­рится: «Я творец (1) того, что появилось на свет, и я сам появился на свет (4 — тело) в образе бога Хепри...» Речь идет о сотворении тела (4) мира из перво­зданной пустоты (0) богом (1). Таким образом, наибо­лее подходит 401 год до нашей эры, так как он содер­жит все необходимые цифры.

ТРИУМФ ГРЕКОВ В МАРАФОНСКОМ СРАЖЕНИИ

Рассмотрим еще один пример применения метода расчета дополнительных цифр при анализе событий древности. «Марафонская битва (Марафонское сражение) — первое крупное сражение во время греко-пер­сидских войн: 500 — 490 гг. до н. э. Персы, не имея возможности использовать свою конницу из-за усло­вий местности, не решались атаковать греков на их сильной позиции. Только на четвертые сутки (12 сен­тября 490 г. до н. э.) угроза подхода помощи грекам из Спарты заставила персидских полководцев пред­принять атаку. Победе греков способствовал и более высокий моральный дух воинов, которые боролись за независимость своей страны» — так написано о Ма­рафонской битве в БСЭ.

Прежде чем мы приступим к анализу указанной даты, попытаемся выяснить дату греческого календа­ря, которая соответствовала этому знаменательному для греков событию. Известно,, что в Греции вели от­счет лет по олимпиадам, а так как они проводились каждые 4 года, начиная с 776 года до нашей эры, то мы можем определить необходимый год по греческо­му летосчислению: 2-й год 72-й Олимпиады. К этому можно добавить, что 12 сентября соответствует кон­цу 2-го или началу 3-го месяца, которых было 12 по 30 дней каждый. Предположим, что это был конец второго месяца, а если мы не сможем подобрать необ­ходимого дня (с 20 по 30), тогда проведем расчет от­носительно начала третьего месяца (с 1 по 10 число).

Расчет дополнительных цифр даты:

490 год 9 месяц 12 день до 1-го года н. э. или 490 9 12 до 1 г. н. э.

Первое число: (4+9+0+9+1+2)+1=25+1=26 — по­ставить на 3-ю позицию;

Второе число: 2+6=8 — поставить на 4-ю пози­цию;

Третье число: 26+2x2=26+4=30 — поставить на 1-ю позицию;

Четвертое число: 3+0=3 — поставить на 2-ю по­зицию.

Запомним: на второй позиции — 3, на четвер­той — 8.

Итоговая запись:

490 9 12 до 1 г. н. э.

30 3 26 8

Причины победы греков: 26 и 8 — энергия (2), на­правленная на прекращение вражды (6) между поли­сами и проявление терпимости (8) друг к другу ради выполнения своего долга (8) по защите своих полисов (страны).

Итог сражения: 30 3 — оружие (3), отстаивающее истину (0) и знания, умения (3) греческих воинов в бою. Заметим, что цифры 8 и 0 взаимосвязаны тем, что 8 — справедливость, а 0 — истина. Таким обра­зом, в сражении могли победить только те, кто защи­щал свою независимость и проявил терпимость к союзникам.

Запишем вторую дату:

2? число 2-го месяца 2-го года 72-й Олимпиады.

Расчет дополнительных цифр: 2? 2 2 72.

Нам необходимо узнать точное число проведения сражения по греческому летосчислению, а для этого воспользуемся обычной формулой расчета дополнительных цифр для даты: 2? 2 2 72.

Прежде всего мы должны помнить, что второе число должно равняться 3, а четвертое — 8. Для вто­рого числа 3 нам необходимо иметь первое число, равное 3, 12, 21, или 30, так как только тогда мы по­лучим второе число 3 (сумма цифр первого числа или само число, если оно однозначное, т. е. 3). Проверим возможные варианты и, если не сможем найти подхо­дящий, тогда сменим 2-й месяц на 3-й.

Расчет первого числа: 2+7+2+2+7+2=15+?=..., — видно, что сумма не может равняться трем, так как она уже равна 15 без неизвестного слагаемого; если предположить, что сумма равна 21, тогда неизвестное число (21—15=6), равно 6. Получаем конкретную да­ту: 26-й день 2-го месяца 2-го года 72-й Олимпиады.

Первое число: 2+6+2+2+7+2=21.

Второе число: 2+1=3.

Третье число: 21-2x2=21-4=17.

Четвертое число: 1+7=8 — совпадает с требуе­мым для нас числом.

Заметим, что сумму 30 мы не сможем получить, так как при любых значениях одной неизвестной ци­фры и предварительной суммы, равной 15, мы не сможем получить в итоге 30.

Итоговый расчет:

26 2 2 72

21 3 17 8

— второе число — 3, четвертое — 8.

Причина победы греков: 17 и 8 — единство (1) всех полисов (7 — это страна, мир) и терпимость (8) союзников по отношению друг к другу.

Итог сражения: 21 и 3 — энергия (2) единой ар­мии (1) и ее умения, знания (3), которые принесли победу единой армии греков. Основная причина — объединение (1).

В рассматриваемом примере мы использовали не только года, но и месяцы, дни — это было возможно только потому, что греки также делили года на 12 месяцев, что дает нам основание использовать точные даты. Рассмотрим пример, который покажет, что по­добное использование месяца и точного дня может стать грубой ошибкой, так как для людей, живших в указанное датой время, подобный отсчет времени не применялся.

ВРЕМЯ, КОТОРОГО НЕ БЫЛО

В книге Б. Л. Богаевского «Крит и Микены» (Ле­нинград, 1924) читаем: «... в Египте ... конструиру­ется первая календарная дата: 19 июля 4241 (или 4236) года». Попытаемся провести анализ обеих воз­можных дат.

1. Первый вариант календарной даты: 4241 год 7 месяц 19 день до 1-го г. н. э.

Расчет дополнительных цифр (по новой формуле): первое число (3-я позиция): (4+2+4+1+7+1+9) +1=28+1=29;

второе число (4-я позиция): 2+9=11;

третье число (1-я позиция): 29+2x9=29+ 18=47;

четвертое число (2-я позиция): 4+7=11;

итоговая запись расчета:

4241 7 19 до 1-го г. н. э.

4711 29 11

Причина записи даты: 29 и 11 — энергия (2) че­ловека, занимающегося историей (9), возведенная в знак гордыни (11 — лидер над всеми). Эта нелестная оценка не относится к Б. Л. Богаевскому, так как он лишь использовал чужую идею переноса временных понятий современной эпохи в далекое прошлое, где эти понятия не имели места, а значит, и смысла;

Цель создания даты: 47 и 11 — человек (4), изуча­ющий мир (7) устремился к лидерству над всеми или впал в гордыню (11). Как вы уже знаете, если число с четвертой позиции переходит на вторую, то это означа­ет полное истощение самих причин и завершение лю­бого дела или события. В данном случае это означает, что подобная дата не могла существовать, — это мыслеобраз, желание или чистая фантазия автора даты.

2. Рассчитаем второй вариант первой календарной даты: 4236 7 19 до 1-го г. н. э.

первое число (3-я позиция): (4+2+3+6+7+1+9)+1=32+1=33;

второе число (4-я позиция): 3+3=6;

третье число (1-я позиция): 33+2x9=33+18=51;

четвертое число (2-я позиция): 5+1=6;

итоговая запись расчета даты:

4236 7 19 до 1-го г. н. э.

51 6 33 6

Причина создания даты: 33 и 6 — знание (3), по­строенное на изучении уже готового знания (3), при­ведшее к ложному результату (6);

Итог создания даты: 51 и 6 — логика (5) и лидер­ство (1), ведущие по ложному пути познания (6).

Вновь происходит переход числа с четвертой позиции на вторую, что опять указывает на несостоятельность даты, которая никогда не имела места, она является ошибкой (6) в познании.

Это не единственные попытки отыскать ключевые даты древнейшей истории человеческой цивилиза­ции. В книге «Все начиналось с десятины: этот мно­голикий налоговый мир» (М., 1992) во вступительной статье читаем: «Разумеется, речь не идет о таких пи­кантных открытиях, как, например, "установлен­ный" математиками на "библейской основе" факт со­творения мира в 9 часов утра 23 октября 4004 года до н. э.». Попытаемся проверить «установленный факт», чтобы защитить честь честных математиков и оградить их от подобной иронии. Необходимо понять, что в каждом конкретном случае мы имеем дело с мнением отдельных людей и не стоит обобщать и приписывать ошибочные суждения или расчеты от­дельных представителей точных наук самой науке и всем ученым. Будучи математиком по образованию, попытаюсь защитить коллег от незаслуженного обви­нения в шарлатанстве.

Рассчитаем дополнительные цифры приведенной даты, помня о том, что она должна быть записана сле­дующим образом:

4004 год 10 месяц 23 число 9 часов до 1-го года н. э.

Будет справедливо, если в дополне­ние к уже записанной дате мы рассмотрим второй ва­риант, который логически необходим, так как вполне возможна ошибка не в самой дате, а только во време­ни (9 часов утра). Именно для избежания подобной не­значительной погрешности выполним расчет на дру­гую дату: 4004 год 10 месяц 23 день до 1-го года н. э.

Расчет дополнительных цифр: 4004 10 23 9 до 1-го г. н. э.;'

первое число (третья позиция в записи дополни­тельных чисел): 4+0+0+4+1+0+2+3+9+1=24, первое число 24;

второе число (четвертая позиция): 2+4=6, второе число 6;

третье число (первая позиция): 24+2x9=24+18=42, третье число 42;

четвертое число (вторая позиция): 4+2=6, чет­вертое число 6.

Итоговая запись:

4004 10 23 9 до 1-го г. н. э.

42 6 24 6

Прежде чем мы приступим к анализу полученно­го результата, необходимо провести предварительное изучение имеющихся в нашем распоряжении знаний или фактов. Необходимо помнить, что, по заверени­ям авторов, данная дата соответствует началу сотво­рения мира, а следовательно, должна отражаться ци­фрой 7, расположенной в одном из дополнительных чисел. В случае отсутствия данной цифры в расчете можно говорить об ошибочности предположения, так как только эта цифра отвечает за такие понятия, как мир, цивилизация или мироздание.

Теперь приступим к анализу имеющихся цифр.

Как вы можете видеть из расчета, ни одно из допол­нительных чисел не содержит цифры семь: 24, 6, 42, 6, — однако имеются цифры 6, которые являются взаимопереходными с цифрой 7, следовательно, отве­чают за качества, противоположные этой цифре, а именно: физический труд, разрушение, вода или на­воднение. Перейдем к более детальной расшифровке имеющихся цифр.

Причины или основа возможных событий: 24 6 — как вы уже знаете, цифры 2 и 4 отвечают за энергию (2) и человека (4), однако цифра 6 не говорит о ка­ком-либо созидании или сотворении, так как 2 и 4 опережают цифру 6 по времени (они стоят первыми в расчете). Именно поэтому мы вынуждены говорить о том, что данный набор цифр не относится к «перво­зданным людям», которых мог создать Бог или при­рода, а отражают основу или посылку современных ученых, вычисливших данную дату в тексте Библии.

Исходя из этого, мы можем расшифровать данный набор цифр следующим образом: энергия (2) людей или ученых (4), которые совершили ошибку (6) в сво­их расчетах.

Результат расчета: 42 и 6 — естественно, что речь не может идти о древней истории цивилизации. Мы вновь имеем дело с возможным влиянием авторов данного предположения, которое означает следую­щее: люди или ученые (4), затратившие свои силы (2) на создание данной гипотезы или предположения, ошиблись (6).

Итак, не всегда стоит доверять различным предпо­ложениям, относящимся к древней истории человече­ства. Стоит сказать, что в настоящее время между са­мими историками ведутся споры на тему: «Можно ли считать историческую науку действительно наукой или она таковой не является?». Этот вопрос достаточ­но актуален, если учесть, что в исторических теориях, представленных различными авторами или авторски­ми коллективами, имеются противоречащие друг дру­гу суждения и предположения относительно одних и тех же событий. Как известно, в математической ло­гике и теории считается, что если теория содержит одновременно два противоречащих друг другу ут­верждения, то она должна считаться ложной или не­состоятельной. Несколько лет назад почти все совет­ские историки доказывали преимущество социалисти­ческого и коммунистического образа жизни, писали о неизбежной гибели империализма и капитализма, а в настоящий момент те же самые авторы с пеной у рта доказывают обратное, называя революцию 1917 года переворотом, а социалистические преобразования в СССР — партийной диктатурой, или застоем.

Чтобы в дальнейшем избежать подобных самоот­рицаний или новых взглядов на историческую дейст­вительность, необходимо ввести жесткие критерии истинности тех событий, которые анализирует исто­рик. Беда современной исторической науки состоит в ее субъективизме, когда каждый «достойный уваже­ния историк» имеет право высказывать и выдавать за единственно правильный вариант трактовки событий прошлого. В точных науках такой вариант неприем­лем, как и в любой другой науке. Необходимо найти и утвердить единые способы оценки событий, кото­рые не зависели бы от желания исследователя, а мог­ли бы стать критерием истинности или отправной точкой в поисках истины. Именно с этой целью была создана вся система методов цифрового анализа, в том числе и расчета дополнительных цифр для собы­тий до нашей эры.

Естественно, что говорить о полноте и закончен­ности предлагаемой теоретической и методологичес­кой теории на данном этапе еще рано, но начать ее практическое применение в исторических исследова­ниях необходимо.

Можно подвести итог. Метод расчета дополни­тельных цифр по датам:

находки исторического памятника, произведения или рукописи;

первого появления в переводе или издание в пер­вый раз;

дат относительно нашей эры (новая формула);

дат, названных в рукописях или на памятниках, — дает возможность использовать только имеющие на данный момент даты для проведения цифрового анализа конкретной находки или события. Особенно интересен этот метод в изучении различных истори­ческих событий, которые мало описаны в источни­ках, часто просто отсутствующих, а также в изуче­нии письменных источников, еще недешифрованных в настоящее время, но при условии, что известна точ­ная дата открытия данного текста археологами.

ГДЕ ИСКАТЬ ФЕСТСКИЕ ДИСКИ

Рассмотрим конкретный пример исследования ме­тодами цифрового анализа известной археологической находки — Фестского диска. Этот странный предмет, исписанный с обеих сторон неизвестными до настоя­щего времени знаками, вызывает множество споров относительно содержания и предназначения самого диска. Попытаемся это выяснить, основываясь на да­те открытия Фестского диска: 3 июля 1908 года, а также используя примерную датировку написания диска, она соответствует 1700 — 1550 гг. до н. э.

Выполним расчет дополнительных цифр по дате открытия диска:

3 7 1908

28 10 22 4

Возможные причины написания диска: 22 и 4 — энергия (2) передвижения (2 — путь от одного места до другого) людей (4);

возможные цели создания диска: 28 10 — энергия (2), направленная на доброту, терпимость, справедли­вость (8) богов (10 — истинная власть).

Примем за одну из версий, что данный предмет мог служить ритуальным приношением богам за то, что они позволят людям преодолеть путь. Вспомним, что речь идет об острове Крит, следовательно, вероят­нее всего, данный ритуал связан с поклонением мор­ским богам. Он совершался перед отплытием кораб­ля. В пользу данной гипотезы может говорить тот факт, что подобная находка единичная, аналогичных дисков больше не найдено.

Этот факт отвергает версию секретной переписки между правителем или верховным жрецом с тайным посланником в одну из враждующих с Критом стран (такая версия неоднократно высказывалась в литера­туре). Если бы мы имели дело с тайной перепиской, тогда должны были сохраниться и другие послания, но их нет. Еще один довод в пользу того, что Фестский диск не мог быть письменным посланием: зна­ки, вероятнее всего, писались от центра круга, выхо­дя на его край, что делает возможным заполнение од­ной стороны до крайнего ряда знаков раскручивающейся от центра спирали, после чего лишняя глина обрезалась по кругу. Однако диск исписан с обеих сторон, и вторая сторона также целиком заполняет площадь круга, не оставляя свободного места. Следо­вательно, количество отпечатываемых знаков (а зна­ки впечатывались методом оттиска) должно быть из­вестно и уже распределено по кругу, что дает воз­можность свободно распределять информацию, точно заполняя круг. Вывод достаточно очевиден: записи на обеих сторонах Фестского диска повторялись мно­жество раз и записывались по уже известному тексту молитвы или заклинания. Именно поэтому писали методом оттиска с готовых форм знаков, но что еще более важно: количество знаков на каждой стороне диска было подобрано так, что они заполняли обе стороны диска без остатка.

Теперь приступим к поиску возможных дат напи­сания текста диска в указанном промежутке времени с 1700 до 1550 гг. до н. э. Воспользуемся новой фор­мулой расчета дополнительных цифр и уже получен­ной информацией о том, что второе число равно 10, а четвертое число равно 4. Из разницы между этими известными числами легко узнать последнюю цифру, на которую должен оканчиваться год написания дис­ка. Вычислим ее: 10—4=6, полученную цифру разде­лим на 2, так как именно на этот постоянный множи­тель мы должны будем умножать последнюю цифру в расчете третьего числа, из сумм цифр которого смо­жем получить четвертое число с одной только разни­цей, что записываться эти цифры будут на первой и второй позициях в дополнительных цифрах.

Рассмотрим возможные варианты первого числа, оно в сумме цифр, из которых записано, даст нам второе число, равное 4. Таких чисел несколько: 4, 13, 22, 31, 40. Так как нам необходимо рассмотреть про­межуток времени с 1700 по 1550 год до нашей эры, то вариант с первым числом, равным 4, отпадает, по­скольку сумма первых двух цифр года уже больше этого числа (1+7=8, 1+6=7, 1+5=6). Остальные вер­сии мы проверим по ходу проведения исследования.

Запишем первый вариант чисел с уже известными данными.

1-й вариант: 15 ? 3 год до 1-го г. н. э..

2 вариант: 16 ? 3 год до 1-го г. н. э.

Выполним расчеты.

1 вариант: 1 5? 3 и 1,

Первое число (третья позиция): (1+5+?+3)+1=10+?.

Анализ полученной суммы без неизвестной циф­ры указывает на то, что из оставшихся вариантов ко­нечной суммы — 13, 22, 31, 40 — подойти может только один вариант первого числа — 13, так как ос­тальные не могут быть получены прибавлением одной цифры к 10. Таким образом, если само первое число равно 13, тогда легко находится неизвестная цифра: 13—10=3, неизвестная цифра — 3. Сама дата запишется так: 1533 год до нашей эры;

первое число (третья позиция): (1+5+3+3)+1=13;

второе число (4-я позиция): 1+3=4;

третье число (1-я позиция): 13+2x3=13 +6=19;

четвертое число (2-я позиция): 1+9=10,

итоговая запись расчета:

1533 до 1-го г. н. э.

19 10 13 4

Основа культа, связанного с Фестским диском: 13 и 4 — заклинание (1), написанное или созданное, сде­ланное (3) человеком (4).

Цель культа: 19 и 10 — бог или боги (1) обидчи­вы и злопамятны (9), заклинание (1) охраняет, пря­чет (0) человека от бога. Можно сказать иначе, но смысл прежний: боги обидчивы (9), а благодаря со­вершению культа, эта обида убирается (0).

Способ проведения культа: 3 3 5 1 (анализ ведем от конца даты) — диск (3) закапывали (3) в землю (5 — по китайским учениям, эта цифра обозначает землю), жертвуя его богу (1).

Вероятнее всего, данная дата не подходит, так как иначе археологи находили бы множество подоб­ных дисков в земле острова Крит, но это не так. Вы­вод: дата 1533 г. до н. э. не подходит.

2-й вариант: 16? 3 год до 1-го г. н. э.

Первое число (3-я позиция): (1+6+?+3)+1 =11+?.

Аналогично предыдущей дате мы можем исполь­зовать только 13 в качестве первого числа, что нам 251 позволяет отыскать неизвестную цифру: 13—11=2.

Итоговая дата: 1623 год до нашей эры;

второе число (4-я позиция): 1+3=4;

третье число (1-я позиция): 13+2x3=13+6=19;

четвертое число (2-я позиция): 1+9=10;

Основа проведения культа: 13 4 — заклинание (1), написанное (3) человеком (4).

Цель заклинания: 19 10 — боги (1) обидчивы (9), а заклинание (1) скрывает (0) от гнева и обиды богов или успокаивает гнев и обиду бога.

Проведение самого культа: 3 2 6 1 (анализировать дату с конца) — диск (3) бросали (2) в воду (6 — по китайской нумерологии эта цифра обозначала воду) богу моря (1).

Получается интересный вывод: диски, подобные Фестскому, делались в храме, посвященном морско­му богу. При отплытии корабля (а возможно, и при удачном возвращении) диск бросали в воду, чтобы от­дать дань морскому богу и защитить корабль от его обиды и гнева. Именно поэтому археологи не находят аналогичных дисков на берегу Крита. Их надо искать в бухтах, откуда отплывали критские корабли (или куда возвращались, так как могли кидать два диска, но разной стороной к поверхности моря или небу, первый раз до, а второй после плавания).

Если бы можно было исследовать дно в наиболее пригодных для флота бухтах, тогда, вполне вероятно, найдутся другие аналогичные диски с заклинаниями.

Для нас же важно то, что теперь мы можем остано­виться на дате изготовления Фестского диска: 1623 год до нашей эры. Хотелось бы надеяться, что наш метод заинтересует историков и археологов.

<p>Глава 7. Судьба планеты и человечества</p> ПЕТР I, ЕКАТЕРИНА II, БОРИС ЕЛЬЦИН... РОССИЯ ИХ НЕ ЗАБУДЕТ

Всем известен знаменитый «Медный всадник», установленный в Петербурге Екатериной Великой, которая справедливо написала на постаменте: «Петр I, Екатерина II». Если бы можно было продолжить начатый императрицей список реформаторов, то Бо­рис Николаевич Ельцин гордо бы занял третью строчку в списке тех правителей, которые усилили Россию и определили ее будущее на многие годы. Ес­ли Екатерина стала продолжателем тех преобразова­ний, какие начал Петр, то Борису Николаевичу при­шлось взвалить на себя те же самые функции разру­шения старого, которые когда-то и Петру I.

При всех сложностях и противостояниях со старым миром Петру I было намного легче, чем Борису Ельци­ну, так как Президент России не обладал той полнотой власти, которая дана царю и первому императору. Ес­ли Петр мог не только разрушать старое, но и созидать новое, то для Бориса Ельцина это было только мечтой, которой не дано было свершиться в полной мере. Он успел выполнить главную историческую миссию: разру­шил коммунистическую диктатуру и посеял в душах людей интерес и стремление к свободе.

Жаль, но большинство россиян поняли свободу как возможность поливать грязью самого правителя, убеждаясь в наличии данной им свободы, в безнака­занности за откровенное хамство и открытую ложь в адрес Президента. Все это Борис Ельцин вытерпел и ни разу не опустился до сведения личных счетов с обидчиками, понимая, что отпущенная пружина в первую очередь задевает того, кто ее отпустил. Дав свободу россиянам, он терпимо отнесся к их напад­кам на себя.

Рассмотрим несколько дат, которые помогут нам понять особенности личности Бориса Николаевича Ельцина. Только узнав правду о человеке, можно вер­но оценить его дела и поступки. Воспользуемся циф­рами как объективными судьями, которые не умеют лгать и занимать выгодную для кого-то позицию.  

 Ограничимся только этими датами, не включая в рассмотрение его борьбу с депутатами Думы первого и второго созыва, которые затратили гораздо больше своих сил на попытку ограничить и даже отстранить Бориса Ельцина от власти, чем на принятие новых законов и решений. Достаточно вспомнить провалив­шийся импичмент Президенту и выборы премьеров с третьей попытки, когда «отважные» депутаты усту­пали требованиям Президента, лишь бы сохранить свои мандаты и привилегии.

Для более полного анализа имеющихся дат вос­пользуемся результатами новых графических мето­дов исследования. Сами методики будут изложены в следующей книге, над которой в настоящее время ве­дется работа. Рассмотрим дату рождения Бориса Ни­колаевича, дополнительные цифры и психоматрицу, чтобы на ее основе построить две графические моде­ли его личности: 1 февраля 1931 года

1 2 1931

17 8 15 6

нет   нет   7

2       5      8

3       6      9

 Новый графический метод предполагает построе­ние парабол, которые задаются уравнением:

AX2+BX+C=Y, где А, В, С — коэффициенты, опре­деляемые количеством цифр в конкретной цифровой ячейке в одной из восьми линий психоматрицы. На­пример, для первой строки уравнение запишется так: А=5, В=0, С=1 (линия: 11111 нет 7 ), 5Х2+ 0X+1=Y или 5X2+1=Y.

Рассмотрим графическую модель личности Бори­са Ельцина (рис. 9), которая позволяет проанализи­ровать конкретные характеристики, задаваемые ли­ниями психоматрицы. Всего рассмотрим 8 линий.

Они будут изображены в виде парабол на одной сис­теме координат, где по горизонтальной оси (ОХ) мож­но оценить энергетические затраты на конкретное ка­чество, а на вертикальной (OY) выявить конкретные даты. Их мы назовем опорными датами для данного расчета, так как именно они будут служить ориенти­рами для понимания особенностей личности конкрет­ного человека (или события, так как метод позволя­ет анализировать не только личностные качества, но и последствия события).

Для более полного понимания графического изоб­ражения важно знать следующее: чем ближе к верти­кальной оси OY расположен конкретный график (па­рабола), тем проще человеку проявить данное качест­во, поскольку для этого требуется меньший запас энергии. Однако можно сказать, что именно это каче­ство для человека более «интересно», так как оно ему «легко дается» в повседневном использовании. Кон­кретная опорная дата может быть получена только на пересечениях конкретных парабол с вертикальной осью (OY) или между собой. Особенно важно обратить внимание на то, что каждый единичный отрезок на вертикальной оси (OY) приравнивается к 10 годам, тогда как на горизонтальной оси (ОХ) каждая едини­ца не имеет конкретной величины. Она служит толь­ко для относительного сравнения энергетических за­трат на различные качества (чем больше координата X или чем дальше от вертикальной оси, — тем труд­нее достичь проявления конкретного качества; чем меньше координата X или ближе к оси OY — тем проще проявить качество).

Проведем анализ рис. 9.  

Все параболы пересекаются между собой и с вер­тикальной осью OY в точке А (0; 1), что выделяет воз­раст 10 лет (одно деление на оси OY=10 годам), как единственная опорная дата, так как ни в каких дру­гих точках ось OY и параболы не пересекаются. Та­ким образом, выделяется дата 1941 год. Начало Вели­кой Отечественной войны — именно это событие на­шло самый глубокий отпечаток в сердце и памяти бу­дущего первого Президента России. Осознав это, мож­но понять последнее пожелание уходящего в отставку Президента: «Берегите Россию». Это не пафос и не игра на публику — это то единственное стремление, ко­торое Борис Ельцин пронес через всю свою жизнь, впитав его вместе со страхом десятилетнего мальчика, слушающего сообщение Левитана о начале войны.

Отсутствие других опорных точек говорит о том, что судьбу этого человека не будут определять другие события и люди, что однозначно указывает на сильную личность, которая сама способна определять свою судьбу и судьбы многих людей. Такие располо­жения парабол обращают внимание на качества пра­вителя, царя или крупного реформатора (читайте в следующей книге).

Очень интересно расположение конкретных пара­бол (качеств). Ближе всего к оси 0Y расположены две совпавшие линии самооценки и духовности, букваль­но вплотную к ним расположилась линия целеуст­ремленности. Именно эти три качества — самооцен­ка, духовность и целеустремленность — определяют личность Бориса Николаевича Ельцина. Относитель­но духовности мы уже говорили, она была сформиро­вана в детстве как ответ на начало агрессии на Роди­ну. Цель и величайшая духовность Ельцина — защи­та своего Отечества. Его самооценка всегда совпадала с духовностью: что хорошо для России, то допустимо и нормально для него самого. Вспомните его выступ­ление на саммите в Стамбуле, когда, оставшись один на один со всем миром, Борис Николаевич смог от­стоять интересы России, истратив все свои силы, что и вызвало последующую болезнь, о чем мы будем го­ворить ниже.

Очень интересно и показательно, что следующие четыре качества, совпавшие и представленные одной линией, значительно удалены от оси OY (примерно в 2 раза дальше). Это говорит о том, что они всегда бы­ли мало значимы для Президента. К вторичным ка­чествам необходимо отнести: отношение к семье, со­хранение стабильности и привычки, развитие собственного (личного) таланта, плотские (интимные) от­ношения. Однако более всего поражает почти полное безразличие Бориса Николаевича к материальной вы­годе (деньгам), что очень огорчит всех тех «борцов за правду», которые приписывали Президенту алчность, скрытые «миллионы и миллиарды долларов». Гра­фик, отображающий данную характеристику, пре­вратился в прямую линию, что разделяет его с ос­тальными линиями так сильно, что уже на уровне 40 лет он в 2 раза дальше от оси OY, чем вторичные ка­чества, и в 4 раза — его ведущих качеств. Чем выше мы будем подниматься по оси OY, тем сильнее будет увеличиваться этот отрыв. Можно с полной уверенно­стью говорить: для Бориса Николаевича Ельцина деньги не имели никакой значимости.

Заметим, что так как единственная опорная дата, соответствующая 10 годам, давно пройдена, то мож­но говорить о том, что срок жизни (ее продолжитель­ность) будет целиком определяться сохранением им своих ведущих качеств: самооценки, духовности и целеустремленности. Можно говорить о настоящем самопожертвовании Президента, который пошел на такой тяжелый и опасный для себя шаг, как досроч­ная отставка. Единственное объяснение этому можно найти только в его духовности, которая заключена в его словах, произнесенных в новогоднюю ночь: «Боль каждого из вас отзывалась болью в моем сердце. Я всегда был уверен в удивительной мудрости росси­ян». Самое важное свое достижение, которое он опре­делил в последнем телеобращении: «Я понял, — главное дело своей жизни я сделал. Россия никогда не вернется в прошлое». Именно поэтому он смог до­стойно уйти со своего поста, чтобы не мешать моло­дым, которым народ выразил свое доверие.

Да, Борис Николаевич оставил после себя преем­ника — Владимира Владимировича Путина. Ему ве­рит народ, он способен преобразовать Россию, так как его ведущее число 7, что говорит о знании мира и способности его преобразовать, но об этом мы будем говорить отдельно.

Другой наглядный метод, основанный на построе­нии двух плоскостей в трехмерной системе коорди­нат, фактически подтверждает полученные нами ре­зультаты исследования графиков. Этот метод также будет представлен подробно в следующей книге, но результаты его применения относительно даты рож­дения Бориса Николаевича мы используем, посколь­ку они подтверждают те результаты, которые мы по­лучили, применяя графический метод. Для удобства будем называть второй способ анализа психоматрицы методом построения плоскостей.

В общих чертах названный метод сводится к пост­роению двух плоскостей: духовной и бытовой. Чита­тели, знакомые с первой книгой «Даты и судьбы. Тай­на дня рождения», заметят определенное сходство с методом расчета бытовой и духовной стабильности че­ловека и семьи. Но сходство только в названиях: бы­товая и духовная, — во всем остальном они не имеют ничего общего и не связаны друг с другом. Метод по­строения плоскостей позволяет наглядно рассмотреть духовное и бытовое развитие человека, выяснить опорные даты, которые определяются точками пересе­чения плоскостей с координатными осями (OX, OY, OZ) и между собой, если такие точки имеются.

Для построения плоскостей достаточно воспользо­ваться известной аксиомой: любые три точки, не при­надлежащие одной прямой, задают в трехмерном пространстве плоскость, которая может быть записа­на уравнением: AX+BY+CZ+D=0, где X, Y, Z — ко­ординаты точек плоскости, а А, В, С, D — коэффици­енты уравнения данной плоскости. Для задания ду­ховной или бытовой плоскости нам необходимо опре­делить координаты трех точек, которые определили бы конкретную плоскость. Так как каждая линия психоматрицы состоит из трех цифровых ячеек, то можно говорить о том, что она определяет в трехмер­ном пространстве конкретную точку с координатами, соответствующими количеству цифр в конкретной ячейке. Например, первый столбец в психоматрице Бориса Ельцина (11111, 2, 3) можно записать как точку М с координатами 5, 1, 1, т. е.: М (5, 1, 1).

Другие линии также задают конкретные точки в трехмерном пространстве.

Учитывая вышесказанное, будем говорить, что духовная плоскость задается тремя линиями:

первый столбец (1, 2, 3);

первая строка (1, 4, 7);

третий стол­бец (7, 8, 9);

или качествами — самооценкой, целеу­стремленностью и талантом.

Бытовая плоскость бу­дет определяться другими линиями:

вторая строка (2, 5, 8);

третья строка (3, 6, 9);

второй столбец (4, 5, 6);

ли качествами — семьянин, стабильность и ма­териальное обеспечение. Чтобы задать конкретную плоскость, необходимо решить систему из трех урав­нений относительно коэффициентов уравнения плос­кости (А, В, С, D), подставив конкретные координа­ты точек в общее уравнение плоскости. Пусть имеют­ся три точки Ml, М2, МЗ с соответствующими коор­динатами. Тогда получим систему трех уравнений:

AX1+BY1+CZ1+D=0, первое уравнение (1),

AX2+BY2+CZ2+D=0, второе уравнение (2),

AX3+BY3+CZ3+D=0, третье уравнение (3).

В этой книге мы не будем рассматривать подроб­но способ решения такой системы уравнений, а запи­шем конкретные уравнения. Оказывается, что быто­вая плоскость не определена, так как две точки сов­падают, поскольку имеют одинаковые координаты (через прямую может проходить бесконечно много плоскостей, и установить конкретную плоскость нет возможности), а уравнение духовной плоскости запи­шется: Z=1 или в годах: Z=10. Это плоскость, параллельная координатной плоскости OXY (рис. 10), а следовательно, она не имеет с осями ОХ и OY точек пересечения.

Из рис. 10 хорошо видно, что духовные взгляды Бориса Николаевича Ельцина были сформированы в возрасте 10 лет, что соответствует 1941 году (началу Великой Отечественной войны), и в дальнейшем сво­ем развитии никогда не отходили от стремления за­щитить Родину и не допустить повторения 22 июня.

Особенно показательно, что бытовая плоскость не определена, что говорит о полном безразличии Бориса Николаевича к материальной (бытовой) жизни.

Воспользовавшись результатами новых методов (которые были даны для первого ознакомления в очень сжатом виде), вернемся к применению «ста­рых», уже известных по первой книге. Проанализи­руем все дополнительные цифры в соответствии с их местом в расчете. Как вы знаете, «вход» в расчет про­изводится в первую цифру (если двузначное число) третьего числа; далее — продвижение к четвертому числу и в последнюю цифру самой даты с проходом ее до первой цифры, и только после этого анализ первого и второго чисел, которые и будут «выходом» из расчета. Мы имеем дату:

1 2 1931

178 15 6

Выделенные цифры 1 и 8 будут «входом» и «вы­ходом» из расчета, а сама последовательность запи­шется: (1-5-6)-(1-3-9-1-2-1)-(1-7-8).

Приступим к расшифровке полученного ряда цифр.

1 5 и 6 — третье и четвертое числа: сила воли, ха­рактер (1) и логика (5), данные для труда или мастер­ства (6). Такая трактовка могла бы подойти человеку, который намерен трудиться своими руками, овладев конкретной специальностью, но так как мы знаем осо­бенности личности Бориса Николаевича, то вынужде­ны признать такую трактовку не соответствующей ему.

Используем иные значения имеющихся цифр: власть (1) над землей или страной (5), с целью разрушения (6).

Именно разрушающее начало очень сильно в основе, заложенной в Бориса Ельцина. Можно однозначно ска­зать, что он «разрушитель» по самой своей природе.

Однако нам предстоит выяснить функции столь стран­ного качества, которые будут понятны только в анали­зе конечной цели (первое и второе числа).

1 3 9 1 2 1 — дата рождения: (трактовку повсед­невных усилий Бориса Николаевича будем вести от известной нам личности лидера) единственные (1) знания (3), которые накапливает (9) Борис Николае­вич, касаются власти (1) и способов усилить (2 — энергия) эту власть или лидерство над людьми (1).

Как видим, формирование лидера и человека, стре­мящегося к власти, происходило ежедневно на про­тяжении всей жизни будущего Президента России.

1 7 и 8 — первое и второе числа: эти цифры опре­деляют конечную цель, ради которой Борис Ельцин стремился получить место лидера и Президента.

Власть (1) над миром (7), построенная на справедли­вости и правде (8). Конечной целью являются спра­ведливость и правда, что дает однозначный ответ на вопрос о сути личности Бориса Николаевича Ельци­на: он разрушитель старого ради созидания и восста­новления справедливости и правды. Учитывая пере­ход «8 в 11 с потерей 22 или 4», можно говорить о том, что его конечная задача — противостояние уже имеющейся власти в стране — 11 — это власть (1) на власть (1) — а значит, ее разрушение.

Из проведенного анализа всех цифр в расчете да­ты рождения первого Президента России становится понятно, что созидательная или восстанавливающая функция не заложена в суть личности Бориса Ельци­на. Его прямая обязанность, данная ему самой При­родой, — разрушить старую власть и создать основу для власти справедливой и правдивой. Как только эта задача была выполнена, Борис Николаевич подал в отставку. Он уступил место тому, кто может и дол­жен созидать новое, создавать новый мир, а значит, на втором или четвертом месте в расчете дополни­тельных цифр по дате рождения должна стоять циф­ра 7, что соответствует цифрам Владимира Путина, президентство которого закономерно с точки зрения самой Природы и Мироздания. Можно однозначно сказать, что победивший на выборах В. Путин (26 марта 2000 года — 26 3 2000, где дополнительные цифры 13 4 9 9), воспользуется опытом (9), накоплен­ным первым Президентом (9), и этот опыт обретет но­вое воплощение в лидере (1), интерес которого (3) на­правлен на людей (4). Если бы Путин проиграл на выборах, то можно было однозначно говорить о том, что старое (9) стало роком (9) для всех россиян, кото­рые испытали бы силу власти (1) и оружия (3) на се­бе (4 — люди). Единственно верный выбор — Влади­мир Путин (парадоксально звучат его имя и фами­лия: владеющий Миром и знающий Путь).

Завершив анализ даты рождения Бориса Ельци­на, перейдем к следующей, наиболее значимой для него дате: 24 декабря 1985 года, когда он был назна­чен секретарем Московского городского комитета КПСС. Дополнительные цифры: 32 5 28 10, которые однозначно указывают на то, что необходимая для Бориса Ельцина основа достигнута — энергия (2) и стремление к справедливости (8) дали ему истинное лидерство (10). Создав себе необходимый плацдарм для дальнейшего продвижения, Борис Ельцин ставит перед собой новые цели: знание (3), что ему хватит сил (2) управлять всей страной (5).

Вновь воспользуемся методом построения плоско­стей и рассмотрим только его результаты (рис. 11).

На рисунке хорошо видны точки пересечения плоскостей между собой и с осями (стоит обратить внимание, что пересечения плоскостей рассматрива­ются в положительном направлении всех трех осей).

Проведем анализ всех опорных дат.

Точка А (0; —10; 0) уводит нас в прошлое — в 1975 год, когда Борис Ельцин был избран секретарем обкома в Свердловске, что можно назвать его первым достижением на пути к цели.

Точка В (—5; 0; 0) — еще одна дата из прошлого — 1980 год. Это год ввода российских войск в Афганис­тан и бойкота многими странами Запада XXII Олим­пийских игр, проходивших в Москве. Именно афган­ские проблемы породят в дальнейшем чеченскую проблему.

Точка С (0; 6,7; 0) определяет промежутки в 6 и 7 лет от 1985 года, т. е. 1991 — 1992 годы, но имен­но в 1991 году Борис Ельцин становится Президен­том России.

Точка D (15; 0; 0) ставит самую дальнюю или пре­дельную границу его карьеры — 2000 год (!), что пол­ностью совпадает с реальностью, так как в новогоднюю ночь перед 2000 годом Борис Ельцин ушел в отставку.

Точка М (0; 0; 3,3), которая является не только точкой пересечения плоскостей с осью OZ, но и точ­кой пересечения плоскостей между собой. Можно предположить, что 1988 — 1989 годы были самыми сложными для Бориса Николаевича, так как ему пришлось преодолеть противостояние М. Горбачева и всего партийного руководства страны, пытавшихся «отбросить» Ельцина от власти любыми способами.

Прежде чем мы приступим к анализу дат, запи­санных нами в таблице, рассмотрим схему у-син от­носительно даты рождения Бориса Николаевича.

Именно она поможет нам понять истинные причины его болезни, чтобы прекратить бесчеловечное издева­тельство и спекуляции многих журналистов и поли­тических деятелей относительно «больного президен­та». Запишем схему у-син (рис. 12).

 Если мы воспользуемся связями у-син и проведем анализ для элементов «Огонь» и «Металл», которые характеризуют состояние таких органов, как сердце и легкие, то сможем понять истинные причины воз­никающих сердечных приступов и воспалений лег­ких с бронхитами после каждого случая, когда Бори­су Николаевичу приходилось проявлять всю свою си­лу воли для решения конкретной задачи (второй тур выборов Президента в 1996 году, его выступление на саммите в Стамбуле и др.).

В случае экстремального проявления Борисом Николаевичем силы воли с названными органами происходят следующие энергетические перестройки (рис. 12 а):

сердце: теряет 7 (—); из-за потери 8 еще более сни­жается энергия сердца (—); дополнительная цифра 6 означает усиление энергии почек, которые начинают активно подавлять сердце (—). В результате перечис­ленных энергетических изменений в организме в сердце возникает сильнейший дефицит энергии (— — —), приводящий к аритмии, потере контроля над составом крови и давления в сосудах. Сердце контро­лирует легкие, а из-за слабости сердца этот контроль значительно нарушается;

легкие: в результате потери цифры 7 сердце сни­жает свой контроль за легкими, что заметно их акти­визирует (+); усиление энергии почек в связи с появ­лением дополнительной цифры 6 ослабляет энергию легких (—), выравнивает их энергию; значительная потеря энергии (дефицит в одну цифру 2, так как должна быть потеря 22, а имеется только одна) тол­стой кишки (цифра 2) приводит к тому, что легкие начинают активизироваться (+), а так как сердце не способно их контролировать, то неизбежно зарожда­ется воспалительный процесс в легких, который в дальнейшем резко активизируется.

Приступим к анализу «спокойного варианта» схе­мы у-син, когда Борис Николаевич может позволить себе расслабиться после экстренного проявления си­лы воли (рис. 12 б):

сердце: после сильнейшего дефицита энергии, ко­торая была в момент активной деятельности Бориса Николаевича, начинается обратный процесс интен­сивного притока энергии к сердечной мышце — по­являются 77 (++); слабеющие почки (6 нет) добавля­ют еще энергии, так как именно почки должны кон­тролировать работу сердца, а при их слабости это не­возможно (++); очень значительное усиление печени 888 приводит к сильнейшей накачке крови в сердце (+++). В результате перечисленных изменений мы получаем (+++++++) семь плюсов, тогда как дефи­цит составлял три минуса ( ), что дает нам итого­вый результат четыре плюса ( ++++ ). Именно такой значительный приток энергии грозит Борису Никола­евичу гипертоническим кризом или обширным ин­фарктом, что и происходило на самом деле;

легкие: резкая активизация сердца 77 приводит к сильному контролю за легкими, что снижает их энер­гию (— —); ослабление почек до «6 нет» еще прибавля­ет активности легким, так как почки не способны от­тягивать на себя энергию этих органов (++); усиление печени до 888 также усиливает энергию легких (+++); заметная активизация толстой кишки 222 приводит к некоторому снижению энергии легких (минус только один). В результате перечисленных преобразований энергии получаем пять плюсов (+++++) и три минуса (— — —), что в результате дает два плюса (++), а это угрожает легким еще более ак­тивным течением воспалительного процесса, который «уходит вглубь», так как «сильное» сердце пытается контролировать легкие. В такой момент очень высо­ка опасность блокирования легких и нарушения ды­хательной функции.

Осенью 1996 года, когда возникла именно такая ситуация, была сделана попытка выйти на людей, связанных с окружением Бориса Николаевича, чтобы сообщить о том, что нет необходимости проводить операцию на сердце, так как для стабилизации орга­низма достаточно было протонизировать (усилить) почки (например, прогреванием нескольких точек акупунктуры). Все попытки были тщетными: к гу­бернатору Немцову «пробиться» не удалось, предста­витель Президента в Нижегородской области Крестьянинов «одарил» кивком головы, даже не поинтересовавшись тем, для чего в его приемной появился мо­лодой человек, а его секретарша пообещала автору этой книги «сдать в милицию за то, что он готовит диверсию», предлагая ей письмо для ее босса. Имен­но в том письме были записаны аналогичные расче­ты, которые так и остались недоступными для врачей Бориса Николаевича.

После того как стало понятно, что в случае опера­ции Борис Николаевич умрет от остановки почек в момент вскрытия сердца, так как они уже ослабле­ны, а из-за резкого спада энергии сердечной мышцы остановка почек неизбежна. Только благодаря редак­тору нижегородской редакции «АиФ» удалось выпу­стить небольшую заметку о том, что необходимо под­страховывать почки в момент операции и проводить ее 7 ноября 1996 года в наиболее благоприятный день, если она уже была неизбежна. Операцию прове­ли 5 ноября, что было достаточно «терпимо», но серд­це все же получило значительный дефицит энергии, который до сегодняшнего дня по многим симптомам ощущается у Бориса Николаевича (нарушение речи, незначительная парализация рук и др.). Можно точ­но сказать, что особенно сильно пострадали его поч­ки, которые не избежали дефицита энергии (тяжесть и покачивание при ходьбе, отек лица, полнота, одышка). Будем надеяться, что после отставки Борис Николаевич сможет все же накопить и восстановить недостающую энергию. А теперь приступим к анали­зу таблицы с датами.

Мы не будем подробно рассматривать все остав­шиеся даты, но проведем их общий анализ. Из двад­цати одной выделенной даты имеем:

12 дат (!) имеют на втором или четвертом месте числа 8 или 11, которые взаимозаменяемы и являют­ся ведущим числом (на втором месте) в расчете допол­нительных цифр даты рождения Бориса Николаеви­ча. Эти совпадения указывают на то, что всякий раз, когда он принимал те или иные решения, помнил о самой важной задаче — справедливости и правде, оп­ределяющимся цифрой 8, или боролся за нее — 11.

6 дат имеют наборы цифр 32 5 или 28 10, входя­щие во вторую дату, которая определила его будущее.

Это говорит о том, что мы правильно определили 24 декабря 1985 года как ключевую дату в карьере Бо­риса Ельцина.

2 даты имеют набор цифр 31 4 (или 13 4), кото­рый также входит в дату выборов нового Президента России, состоявшихся 26 марта 2000 года (13 4 и 9 9). Это означает, что именно на эту дату рассчитывал Борис Николаевич, когда делал ставку на Владимира Путина как на своего преемника.

Одна-единственная дата 21 сентября 1993 (34 7 и 30 3) имеет цифры, отличные от всех других, но имен­но Указом о роспуске Верховного Совета РСФСР и о выборе двухпалатного собрания (Думы и Совета Феде­раций) Борис Николаевич достиг той истины (0 — ноль), к какой стремился: он уничтожил основу госу­дарственного управления через компартию, исключив интересы Верховного Совета (3 — интерес, 0 — уничтожение), и создал новое знание или новый орган уп­равления, который должен знать (3), что целиком за­висит от воли народа (4) и обязан создавать новый мир (7). Как жаль, что многие депутаты Думы этого не понимают и не созидают, переводя 7 в 6, что озна­чает разрушение, противостояние и личную корысть, не исключая воровство и заказные убийства.

В завершение разговора о Борисе Николаевиче Ельцине хочется верить, что все чиновники и руково­дители в нашей стране смогли бы по примеру перво­го Президента, уходя в отставку, сказать его слова­ми: «Я не отступил от Конституции ни на шаг». Тог­да у нас в России всегда будет истинная демократия, справедливость и правда, к которой так стремился Борис Николаевич. Так и хочется ответить первому Президенту на его извинения перед всеми нами: «Россия Вас никогда не забудет! Спасибо!»

ВЛАДЕЮЩИЙ МИРОМ И ЗНАЮЩИЙ ПУТЬ (ВЛАДИМИР ПУТИН)

Приступим к анализу личности человека, которо­му первый российский Президент добровольно пере­дал власть и который победил на выборах.

Владимир Владимирович Путин родился в городе, воздвигнутом первым русским Императором Петром I; носит имя князя, который первым принял креще­ние и ввел православие на Руси; ему передал власть первый Президент России Борис Николаевич Ель­цин. Удивительно, сколько различных слоев россий­ской истории соединилось в одном человеке. С боль­шим трудом верится, что это всего лишь ничего не значащие совпадения. Чтобы проверить, способен ли человек управлять страной, проведем полный анализ 273 его даты рождения: 7 октября 1952 года. Выполним расчет дополнительных цифр:

7 10 1952

25 7 11 2  

1111    нет     77

222      55      нет

нет      нет     9

 и 0.

Начнем с самого простого — проанализируем пси­хоматрицу, которая даст нам представление о Влади­мире Путине, как о человеке.

1111 — характер сильный и волевой, но не дес­потичный, так как в обычном состоянии (когда нет необходимости проявлять чрезмерную силу воли) пе­реходит к более мягкому варианту, который опреде­ляется переходом цифр «11 в 8 с получением 4 или 22»: получаем «11 и 8» вместо «1111», за что допол­нительно дается крепкое здоровье «4», так как энер­гией (цифра 2) достаточно хорошо обеспечен. В но­вом характере: мягок и терпим, легко входит в кон­такт с любым человеком, но проявляет характер, когда возникает необходимость отстоять свою точку зрения. Похвалу воспринимает очень критично, но стремится к тому, чтобы ее вызвать своими поступ­ками и делами.

222 — экстрасенс по энергетике, что говорит о том, что он очень хорошо чувствует свое окружение, воспринимая все не только обычными чувствами, но и улавливая тонкие потоки энергии. Благодаря тако­му восприятию мира очень тонко отличает фальшь и игру других людей, не доступен для лжи и агрессии, так как легко распознает эти качества в собеседни­ках. В особо сложных ситуациях «уходит в глухую защиту», которая позволяет отражать любое нападе­ние имитируемой «пустотой» его действий.

Троек нет — гуманитарий по интересам, что все­гда обуславливало его работу с людьми.

Четверок нет — не любит конфликтов и ссор, все­гда находит способы уйти от них или даже прогнози­рует возможности их возникновения, что также по­могает избежать столкновений.

55 — очень хороший аналитик, поскольку име­ет сильную логику и интуицию, которые в сочета­нии с экстрасенсорикой дают ясновидение или предвидение возможного хода событий. Именно ло­гика дает ему стопроцентный контроль за ложью и внешней агрессией и делает его самого не способ­ным лгать, так как именно ложь — самое отрица­тельное качество, которое он органически не пере­носит в людях и не использует сам. Способен со­ставлять далеко идущие планы, почти всегда реаль­ные, поскольку опираются на его знание мира и за­кономерностей его развития (знак 77). Очень остро­умен и остёр на язык, так что противникам лучше не ввязываться с ним в грубые дискуссии, так как в возможности поразить словом он не меньший спе­циалист, чем в дзюдо. Хорошо держится в спорах, потому что предугадывает возможные выпады со­перника.

Шестерок нет — склонен к наукам, спорту и ис­кусству, но так как имеет «77», то при выполнении любой домашней работы делает все очень умело, по­скольку появляется знак «66», который обозначает «золотые руки». Однако никогда не мечтал о физиче­ском труде и не очень любит заниматься бытовыми проблемами. Вполне возможно, что умеет хорошо го­товить, так как любит проверить свою интуицию на собственных блюдах.

77 — везунчик от рождения, человек, знающий мир и его закономерности. Всегда стремился к тому, чтобы понять тонкие связи в мироздании.

Восьмерок нет — отсутствие этой важной цифры (терпимость, долг по отношению к близким, доброта) достаточно легко объяснимо. Дело в том, что, имея характер 1111, Владимир Владимирович неизбежно получает цифру 8, так как срабатывает переход «11 в 8». Если бы он имел цифру 8 от рождения, то никог­да не смог бы принимать ответственные решения, по­скольку проявилась бы перегрузка цифры один (1111 и 8 переходят в 111 111 — перегрузка — или фиксируется 11 и 88, где 11 — слабый характер). Добавим, что благодаря отсутствию цифр 8, он не проявляет эмоциональных взрывов.

9 — быстро отходчив, не злопамятен, не обидчив и не завистлив.

О — использует уже проверенные истины и зако­номерности при составлении своих планов.

(1111, нет, 77) — первая строка в обычном состоянии, когда нет необходимости активно отстаивать свои взгляды, будет выглядеть иначе, потому что про­изойдет переход 11 в 8 с появлением дополнительной цифры 4, в результате чего данная линия будет вы­глядеть как 11 4 77. Подобные изменения численного значения линии целеустремленности значительно из­меняют ее значение. Если при шести цифрах имелась перегрузка целеустремленности, что приводило к занижению собственных целей, которые были подавле­ны интересами руководителей тех подразделений и организаций, где работал Владимир Владимирович, то с переходом на качественно новый уровень (дирек­тор ФСБ РФ) он наконец-то может позволить себе по­ставить свои цели и снять с себя напряжение, всегда присутствующее при выполнении поставленных перед человеком задач. Новый вариант первой строки содер­жит пять цифр, что говорит о максимальном проявле­нии целеустремленности. Это однозначно сохраняется у Владимира Путина в настоящий момент.

(222, 55, нет) — вторая строка также будет преоб­разована в результате названного выше перехода и будет выглядеть так: 222 55 8. Если в первом вари­анте мы могли говорить о человеке, для которого очень важна семья, то при переходе к шести цифрам семья отодвигается на второй план, так как при пе­регрузке сила линии значительно ослабевает. Естест­венно, что для семьи такое преобразование нельзя на­звать удачным, но для лидера огромной страны — это необходимая жертва.

(Нет, нет, 9) — линия стабильности остается не­изменной и, представленная только одной-единственной цифрой, указывает на реформаторство и стремле­ние к обновлению, что позволяет назвать Владимира Путина реформатором.

(1111, 222, нет) — линия самооценки должна быть изменена с учетом перехода единиц: 11 222 и троек нет. Как мы видим, вместо семи цифр, которые при перегрузке эквивалентны двум цифрам или не­высокой, обычной для большинства самооценке. В другом варианте эта характеристика принимает мак­симально сильное значение, что очень хорошо для го­сударственного деятеля любого ранга, так как, толь­ко обладая высокой самооценкой, человек может принимать решения, не подыскивая для себя автори­теты, на которые необходимо сослаться. Можно ска­зать, что это залог самостоятельности.

(Нет, 55, нет) — линия материального обеспече­ния должна будет претерпеть изменения: 4, 55, нет — что приводит к ее нестабильности — скачки от одной до пяти цифр при условии, что человек должен ставить перед собой материальные цели. Однако невоз­можно в варианте Владимира Путина, так как в пси­хоматрице нет цифр 6, но присутствуют «прочные» две семерки, которые не склонны к переходу в цифры 6, так как нет восьмерок, являющихся своеобразным пусковым механизмом такого перехода (сначала циф­ра 8 устремляется в 11, потом 7 стремится перейти в 6, но цифр 8 нет). Таким образом, можно говорить о полном равнодушии к собственным финансам, потому что линия принимает одно из двух возможных значе­ний: одна или две цифры, — что говорит о слабости этой линии. Уверен, что — особенно в России — это прекрасное и очень редкое среди российских руково­дителей качество.

(77, нет, 9) — линия таланта должна измениться:

77, 8, 9. Это говорит об усилении и стабилизации проявления талантливых устремлений, тогда как в первом варианте такое качество было неустойчивым, колебалось от одной до пяти цифр. Несомненно, Вла­димир Путин талантливый человек, а талант всегда добр, потому что ценит красоту мира.

(Нет, 55, 77) — сильная плотская диагональ гаран­тирует россиян от синдрома «Билла Клинтона и Мони­ки Левински», так как при сильном темпераменте че­ловек слишком хорошо разбирается в женщинах и уверен в своей мужской состоятельности, что не требу­ет доказательств этого качества «на стороне». Почти все мужчины, имеющие сильную плотскую диагональ, верные мужья, которые более склонны к улучшению отношений с женой, чем к поиску «Моники».

(1111, 55, 9) — линия духовности будет преобра­зована из-за перехода цифр 11, 55, 9. Вновь мы видим заметное усиление, которое связано с тем, что появля­ется максимально сильная комбинация из пяти цифр.

Это говорит о максимальной духовности. В первом варианте качество было ослаблено перегрузкой, однако оно никогда не было ниже трех цифр, что, как вы по­нимаете, говорит о скачкообразном его изменении от одной до пяти цифр. Следовательно — перед нами очень духовный по своим моральным нормам человек, которому можно доверить судьбы людей.

Вполне приемлемый набор качеств для Президен­та России, не правда ли? Теперь приступим к анали­зу дополнительных цифр.

11 и 2 (третье и четвертое числа) — обратите вни­мание на то, что третье число 11, так как при расче­те даты ухода Бориса Николаевича в отставку — 31 12 1999 (35 8 и 29 11), — мы находим эту же цифру на четвертом месте. Такое совпадение означает, что Владимир Путин способен на очень сильные шаги, которые сопоставимы с добровольной отставкой Бо­риса Николаевича. Можно сказать, что Владимир Путин — это стойкий боец, когда необходимо отсто­ять свои взгляды. Для этого он готов использовать свою энергию (2).

2 5 9 1 0 1 7 (дата рождения) — его Путь (2) — это логика (5), накопление опыта (9) и сила воли (1), ко­торые дают ему истинное (0) лидерство (1) в мире (7).

2 5 и 7 (первое и второе число) — его жизненный Путь (2) связан с его страной (5 — Земля или страна), так как Владимиру Путину дано знание законов миро­здания и понимание мира на очень тонком уровне (7).

Рассмотрим результаты еще одной новой разра­ботки в цифровом анализе. Этот метод очень напоми­нает кабалистику, но сходство ограничивается только тем, что каждой букве соответствует конкретная ци­фра. Данный метод интересен тем, что дает возмож­ность использовать почти любой алфавит. Для приме­нения метода существует единственное требование: нужно знать точный порядок расположения букв в конкретном алфавите. Основной целью кабалистики было гадание или получение ответа по тесту конкрет­ного вопроса, когда использовалась следующая це­почка последовательных действий с буквами и циф­рами: вопрос — фраза — слова — буквы — цифры — действия над цифрами — новые цифры — новые бук­вы — новые слова — новая фраза — ответ. Разумеет­ся, в подобном способе получения ответа на постав­ленный вопрос очень важно научиться правильно за­писать формулировку самого вопроса, чтобы через определенные математические операции над числа­ми, которые ставились в соответствие буквам, полу­чить вразумительную фразу ответа. Совершенно яс­но, что мастера кабалистики (например Казанова) знали множество «удобных» слов и фраз, после рас­чета «переходящих» во вразумительное слово. Это напоминает трюки с колодой карт, когда фокусник ловко прячет карты между пальцами и «достает» их «из воздуха» на глазах у доверчивого зрителя.

Предлагаемый вам метод (подробно будет изло­жен в одной из следующих книг) дает возможность использовать отдельные слова или, точнее, буквен­ную формулу — вместо даты, когда таковая отсутст­вует. Для этого достаточно составить таблицу соот­ветствия между цифрами и буквами конкретного ал­фавита и выполнить расчет на полученном ряде цифр конкретного слова. Рассмотрим несколько при­меров.

Пример 1. В главе 6 мы рассматривали загадоч­ную находку — Фестский диск и приводили возмож­ный вариант его использования в качестве своеобраз­ной жертвы морским богам. Запишем таблицу рус­ского алфавита и рассчитаем две буквенные форму­лы: Фесткий диск и Фесткий диск до 1-го года нашей эры (новая формула расчета дополнительных цифр).

Таблица букв русского алфавита:

Запишем обе формулы в цифрах и выполним рас­четы дополнительных цифр.

Фестский диск (расчет производится по обычной формуле)

Фестский диск до 1-го г. нашей эры (расчет по новой формуле с прибавлением 1)

 По результатам очень хорошо видно, что данная находка имеет различное восприятие и назначение в наше время и в той эпохе, которой она принадлежит.

Наше время: люди (4) целенаправленно (1) иссле­довали землю (5) — это основа для открытия Фестского диска. Люди (4) нашли в земле (5) древнюю на­ходку (9). Говоря проще, речь идет об археологах, ко­торые нашли сам Фестский диск. Из этого следует, что они ничего иного про него не могут сообщить.

До нашей эры: люди (4), уплывающие в море (6 — вода), почитают богов (10 — истинная власть или бо­ги) — это основа или предназначение самого диска.

Конечная цель такого дара богам: покинув свою зем­лю (50 — земля и пустота или отплытие) они желали достигнуть иной земли (5) или вновь увидеть свою. Вероятнее всего, диск кидали в море перед от­плытием, чтобы плавание было удачным и безопас­ным. Так приносили дань морским богам.

В следующем примере мы рассмотрим два слова, значения которых для большинства не разделяются, так что их считают синонимами: фашизм и нацизм. Запишем цифровую запись и выполним расчет:

 Расшифруем данные трактовки по дополнитель­ным цифрам.

Фашизм: основа — власть или лидерство (1) под предлогом борьбы за восстановление справедливости (8), которая в прошлом (9) была нарушена. Цель — столкнуть (2 2 — две различные энергии) людей (4).

Столкновение людей между собой ради власти кон­кретного человека, который ссылается на несправед­ливость. Ведущие цифры 4 и 9 (второе и четвертое числа).

Нацизм: основа — власть (1), дающая знание (3) об уникальности отдельной нации (4 —люди или на­ция). Цель — Путь завоевания другой страны (2 — энергия, 3 — оружие, 5 — страна или земля). Веду­щие цифры 5 и 4.

Вывод: так как фашизм имеет ведущие цифры 4 и 9, а нацизм — 5 и 4, то можно говорить о том, что фашизм является основой для нацизма, поскольку его цели (4 — второе число) ложатся в основу для на­цизма (4 — на четвертом месте).

Рассмотрим даты рождения Гитлера и Сталина, чтобы оценить их принадлежность к этим понятиям.

Как видно из расчетов, Гитлер ставил перед собой нацистские цели (32 5 у Гитлера и 23 5 в слове на­цизм); Сталин является истинным представителем фа­шизма, так как второе и четвертое числа (4 и 9 ) ука­зывают на это. Именно через доносы людей друг на друга и через шантаж всех своих подчиненных различ­ными фактами из их прошлого Сталин держал власть в огромной стране, а это и есть самые яркие признаки фашизма, когда люди боятся друг друга и готовы пре­дать даже самых близких друзей и родных ради спасе­ния собственной жизни. Фашизм — это наличие мно­гих спецслужб, которые собирают информацию о каж­дом с целью давления на человека. Нет сомнений, что многие страны в наше время близки к фашизму, шан­тажируя собственных граждан различными досье.

Как вы могли видеть на этих примерах, предлага­емый метод достаточно эффективен для анализа раз­личных слов или даже словесных формул. Применим его для Бориса Ельцина и Владимира Путина.  

Итог выборов (второе число) становится основой (четвертое число) для каждого из них. Это говорит о том, что каждый из них должен победить на выбо­рах, если они в них участвуют.

В дополнение к уже сказанному можно рассмот­реть следующую словесную формулу.

Все дополнительные числа Бориса Ельцина и Вла­димира Путина присутствуют в дополнительных ци­фрах словесной формулы (обратите внимание на то, что цифры 4 и 22 по переходу «4=22»). Это дополни­тельное подтверждение того, что они оба имеют пол­ное право на пост Президента России.

Приступим к рассмотрению плоскостей по дате рождения Владимира Путина (рис. 13).

Выпишем все опорные даты по точкам пересечения: точка А (10 лет) — 1962 год; точка В (20 лет) — 1972 год; точка С (22,4 года) — 1974-1975 гг.; точка F (33,4 года) — 1985— 1986 гг. Используя комбинированные пути достижения цели, получим еще не­сколько дат: ОА+АС=30 лет; OB+BF=46,7 — вычис­лим точный день по этой дате, учитывая десятые до­ли и начиная их отсчет от 7 октября. 19 июня 1999 года (через неделю после Дня независимости России); расчет максимально удаленной даты получится из сумм отрезков: OB+BF+FC=70 лет, что указывает на 2022 год как год завершения политической карьеры (не надо додумывать и придумывать, что это год смерти — это только окончание карьеры политика).

Оставим без комментариев все даты, кроме по­следних двух, так как все они относятся либо к семье Владимира Путина, либо к его продвижению по службе. Нас же больше интересуют даты: 19 июня 1999 года и 2022 год. Расчет дополнительных цифр первой даты указывает на то, что именно в этот день Борис Николаевич Ельцин принял для себя решение о передаче всей полноты власти своему будущему преемнику — Владимиру Путину:

19 6 1999

44 8 42 6

Второе и четвертое числа полностью совпадают с аналогичными цифрами в дате рождения Бориса Ни­колаевича, что говорит о том, что в этот день он под­водил для себя итоги и должен был принять важное решение. Можно сказать, что в этот день начался Путь к президентству Владимира Путина, причем сам он об этом ничего не знал.

Вторая дата (2022 год) указывает на то, что поли­тическая карьера Владимира Путина будет очень дол­гой — до 70 лет. Можно предположить, что два сро­ка президентства для него вполне реальны, посколь­ку они выводят нас только на 2008 год. Следователь­но, через один срок — в 2012 году — он вновь может принять участие и победить в очередных выборах, и вновь на два срока — 2012—2020 гг. — что заверша­ет его политическую карьеру. Не будем этого утверж­дать, но предположить такое вполне реально, и никто не может помешать нам это сделать.

Мы провели достаточно полный анализ даты рож­дения Владимира Владимировича Путина. Из всего вышесказанного видно, что он достоин быть Прези­дентом России, и даже более того: само Мироздание благословляет его на это. Он «владеет Миром и знает Путь развития России».

СОРОК МГНОВЕНИЙ ВТОРОЙ МИРОВОЙ ВОЙНЫ

В который раз начинается разговор о страшной войне, которая унесла почти 60 миллионов человече­ских жизней, сколько историков, писателей и оче­видцев писали о ней. Можно ли хоть что-то добавить к уже сказанному? Трудно сказать точно, но мы по­пытаемся взглянуть на происходившие события с другой точки зрения, попытаемся увидеть скрытые связи, какие не могли стать достоянием историков или иных исследователей, так как эти знания при­надлежали тем людям, которые и сами порой не по­нимали, что владеют ими. Многие события могут быть оценены только после их свершения или в свя­зи с другими, но сами по себе они не имеют большо­го значения. Начнем наш разговор с дат рождения двух диктаторов, правивших крупнейшими держава­ми — Гитлера и Сталина.

Гитлер: родился 20 апреля 1889 года.

Расчет дополнительных цифр:

20 4 1889

32 5 28 10

1. Основа всех его решений (3-е и 4-е числа):

первопричина 2 8 — энергия (2) к справедливости (8).

Гитлер был уверен, что арийская раса унижена и обижена несправедливым отношением к ней со сторо­ны других государств и народов. Он искренне верил, что именно германцы являются представителями осо­бой расы людей, которым дано право управлять всем миром;

развитие причин 10 — власть, лидерство (1), ос­нованные на истине (0).

Он не скрывал того, что всегда стремился стать лидером, он был уверен, что имеет полное право на это лидерство, так как несет правду своему народу.

2. Объяснение своих действий, которые он совер­шал в своей жизни (дата рождения):

набор цифр — 988140 2.

9 — обида германского народа, которую нанесли ему после Первой мировой войны;

88 — страдания и терпимость немцев, единствен­ных, кто имеет право нести правду миру;

1 — правда заключена в лидерстве;

4 — немецкого народа;

0 — истинной расы людей;

2 — несущей в себе энергию переустройства мира.

3. Цели и задачи (1-е и 2-е числа):

способ достижения цели 3 2 — техника (3), несу­щая энергию (2) — оружие;

цель его жизни 5 — Земля (5 — это символ Зем­ли), план владения миром.

Постарайтесь запомнить:

32 5 — первое и второе число (цель),

28 10 — основа, причины действий.

Сталин: родился 9 12 1879 года, но заменил дату на 21 декабря 1879 г.

Расчет дополнительных цифр:

21 12 1879

31 4 27 9

1. Основа всех его действий 27 9:

первопричина 2 7 — энергия (2) и удача (7) или знание мира;

основа действий 9 — уверенность в уникальности своего ума и предвидении (9);

Сталин всегда был уверен в правильности своих решений, так как они были основаны на знании лю­дей и мира. Более того, он был убежден в том, что ему дано предвидеть будущее. Всякий раз он все больше и больше убеждал в этом себя и других.

2. Объяснение всех своих действий — 9 7 8 12

1 1 2:

9 7 8 — предвидение (9) событий в мире (7), кото­рые всегда правильны (8);

1 — единственность хода событий (1), так как он не мог ошибаться;

2 112 — энергия (2) и сила воли (1), направлен­ные на власть (1), чтобы не допустить раздвоения власти или второго решения (2);

3. Цели и задачи 31 4:

способ достижения цели 3 1 — знание (3), кто в стране единственный лидер (1);

цель всей жизни 4 — этот единственный лидер — ОН, товарищ Сталин (4 — человек).

Хорошо известно, что Сталин достаточно часто начинал говорить о себе в третьем лице: «Вы думае­те, что товарищ Сталин ничего не знает?». Эта стран­ная особенность вождя очень хорошо объясняется его целью — 4, так как достаточно часто он пытался оце­нить свою значимость со стороны. Именно в такие минуты он забывал, что сам является товарищем Ста­линым. Подобное поведение могло внушать уважение к нему со стороны подчиненных, которые восприни­мали это как самокритику. Однако ничего общего с критикой подобные высказывания не имели — это больше походило на рассматривание своей значимос­ти и величия со стороны, чтобы откорректировать свой образ и усилить его значимость.

Постарайтесь запомнить еще четыре числа:

31 4 — цели и задачи;

27 9 — первооснова всех решений.

Теперь приступим к рассмотрению дат и событий Второй мировой войны и Великой Отечественной вой­ны в их хронологическом порядке, чтобы не создавалось впечатления искусственной подгонки цифр. Осо­бое внимание необходимо обратить на такие комбина­ции цифр, как: 32 5 (или 23 5 — аналогичный набор);

28 10 — эти цифры отражают цели Гитлера; 31 4 (или 1 3 4) и 27 9 — цифры, отражающие цели Сталина.

В дальнейшем мы получим еще несколько наибо­лее важных цифр, связанных с началом Второй ми­ровой войны, с принятием плана «Барбаросса» и на­чалом Великой Отечественной войны, но они будут рассматриваться по ходу повествования.

Пакт о ненападении между СССР и Германией:

23 августа 1939 года.

Расчет дополнительных цифр:

23 8 1939

35 8 31 4

Обратите внимание на 31 4 — эти цифры соответ­ствуют целям и задачам Сталина, а в данном случае становятся причиной договора.

Пакт о ненападении был нужен обеим сторонам:

Сталин пытался остановить надвигающуюся войну одним своим решением, которое должно было затор­мозить военную машину Германии (3), изменить ее планы (5) и привести агрессора к терпимости (8), ко­торая соответствовала бы пунктам договора (8), — он искренне верил в свой договор (8).

Немецкой стороне договор тоже был выгоден: немцы знали отношение Сталина к тем директивам и документам, которые он принимал или утверждал.

Зная, что советский лидер искренне верит в силу сво­его договора, Германия получила прекрасную воз­можность готовиться к войне, подтягивать войска к советской границе и не бояться ответных мер со стороны СССР, так как Сталин не допустит неверия в си­лу своего договора.

Именно это и произошло. В СССР активно пропа­гандировалось и распространялось мнение, что Гер­мания связана пактом, а значит, в ближайшее время войны не может быть.

Зарождение фашизма в Германии — причины и первые итоги.

Тема возникновения фашизма в Германии много­кратно рассматривалась в исторической литературе, но вскрыть истинные причины этого явления доста­точно сложно. Ответить на вопрос: «Почему в Герма­нии возник фашизм?», рассматривая только Герма­нию и ее особенности, нельзя. Попытаемся проанали­зировать ряд событий, которые стали истинными причинами, подтолкнувшими Германию к усилению военной машины.

Женевская международная конференция по со­кращению и ограничению вооружений: 2 февраля 1932 года.

Расчет дополнительных цифр:

2 2 1932

19 10 15 6

Причины созыва конференции (3-е и 4-е числа) 15 6 — стремление к власти и лидерству каждой отдель­ной страны (1), желание составить и утвердить собст­венный план разоружения стран противников (5) для возможной агрессии в случае получения подобного превосходства (6).

Особую активность проявила Франция, пытавша­яся лишить Германию военно-морского флота, буду­чи на время переговоров самой сильной морской державой Европы. В ответ на различные предложения, которые поступали от стран-участниц конференции, Германия выдвинула принцип равного вооружения, что ни одному государству не давало выйти в лидеры.

Это предложение было отвергнуто, так как единст­венной целью для всей Европы была попытка полно­стью разоружить и ослабить Германию, не дать ей возможности лидировать и диктовать свои условия.

Итоги конференции (1-е и 2-е числа) 19 10 — единственным (1) итогом конференции можно на­звать обиду (9) германского руководства на подобное отношение к их стране и отделение этой страны от всей Европы и европейского союза (10) — это был ис­тинный акт воли, так как германская делегация по­кинула конференцию.

Выход Германии из Лиги Наций: октябрь 1933 года.

Расчет дополнительных цифр:

10 1933

17 8 15 6

Причина выхода 15 6 — некорректное поведение стран-участниц Женевской конференции по разору­жению, так как данный набор цифр соответствует причинам самой конференции.

Цель выхода из Лиги Наций 17 8 — Германия ре­шила сама стать лидером (1) над миром (7), посколь­ку именно так можно было восстановить справедли­вость (8). Именно в этом году Гитлер становится рейхканцлером Германии, готовя свой план мирового господства.

Антикоминтерновский пакт (Германия и Япо­ния — союзники): 25 ноября 1936 года.

Расчет дополнительных цифр:

25 11 1936

28 10 24 6

Причина союза 24 6 — накопление энергии (2) и численного состава войск (4) для ведения войны (6) против стран Европы.

Цель союза 28 10 — эти цифры соответствуют ос­нове всех действий Гитлера (3-е и 4-е числа), следо­вательно, основная цель подобного договора в том, что Гитлер искал союзников для осуществления сво­его плана мирового господства.

Присоединение Италии к Антикоминтерновскому пакту: 6 ноября 1937 года.

Расчет дополнительных цифр:

6 11 1937

28 10 16 7

Причина присоединения 16 7 — стремление (1)

участвовать в войне (6) за мировое господство (7).

Итог присоединения 28 10 — очередной шаг к до­стижению Гитлером своей цели. Эти цифры вновь ука­зывают на причину подписания Гитлером соглашений с Японией и Италией, он преследовал свои личные це­ли, так как план мировой войны уже созрел.

Ультиматум правительству Австрии с требо­ванием полной свободы фашистским организациям:

12 февраля 1938 года.

Расчет дополнительных цифр:

12 2 1938

26 8 24 6

Причина ультиматума 24 6 — эти цифры соответ­ствуют причинам создания Антикоминтерновского пакта, следовательно, так как он уже был создан, то его наличие развязывало Гитлеру руки, за его спиной теперь стояла не только военная машина Германии, но и Японии с Италией, что толкало его проверить свои силы.

Цель ультиматума 26 8 — это было самое первое реальное действие (2) Германии, а точнее, Гитлера, которое основывалось на военной силе (6) и носило характер восстановления справедливости (8), нару­шенной странами Европы в 1932 году.

Ввод войск в Австрию: 11 марта 1938 года.

Расчет дополнительных цифр:

11 3 1938

26 8 24 6

Весь набор цифр полностью совпадает с цифрами ультиматума — это было триумфом для Гитлера, по­скольку справедливость восторжествовала. Ни одна из европейских стран не посмела ему противостоять.

Именно тогда у правителей Франции, Великобрита­нии и США зародилось желание направить герман­ские войска на восток к границам СССР, чтобы по­кончить с «коммунистической заразой» руками Гит­лера и его союзников.

Передача Судетской области (Чехословакия)

Германии: 29 сентября 1938 года.

Расчет дополнительных цифр:

29 9 1938

41 5 37 10

Четвертое число, которое отвечает за причины, и второе число, которое отвечает за цель, совпадают с аналогичными цифрами Гитлера. Отличие состояло в том, что Гитлер не ожидал такого легкого начала (3 и 7) своего «крестового» похода на Европу. Он вос­принял (3 — знание или восприятие) это как удачу, везение, божий перст (7).

Теперь Гитлер окончательно уверовал в то, что он (4) единственный лидер и правитель мира (1). Таким образом, отдав Германии Судетскую область, Фран­ция и Великобритания подписали себе приговор, так как в первостепенные планы Гитлера вошла агрессия именно против этих стран, и только потом против СССР. Гитлер прекрасно понимал, что без индустри­альной мощи всей Европы, которую он собирался по­корить, ему не одолеть СССР, Сталина, также нара­щивающего военный потенциал своей державы и го­товящегося к собственной мировой войне (захват территорий: Финляндии, Польши, Румынии в 1939 г.).

Запишем итоги всех этапов развития фашизма, ос­тавив только взаимосвязанные, одинаковые цифры.

Подчеркнутые цифры указывают на то, что Гит­лер сформировался как лидер и истинный идеолог фа­шизма. В основе этой идеологии лежат конкретные причины, которые «породили его» (2-е и 4-е числа):

10 — стремление к власти; 8 — уверенность в спра­ведливости; 7 — удача и везение; 6 — военная сила и угрозы всему миру; 5 — планы мирового господства.

Как видно из расчетов, первотолчок был дан на Женевской конференции, так как именно на ней бы­ла попытка подчинить Германию, что вызвало эф­фект бумеранга. Фашизм — это порождение не столь­ко Германии и Гитлера, сколько лживой политики, стремления к мировому господству любой отдельно взятой страны, партии, организации или отдельного человека. Все остальные проявления фашизма (уни­форма, лозунги, символика ... и т. п.) —

СИГНАЛ  ДЛЯ ТЕХ, КТО ХОТЕЛ БЫ ПРИСОЕДИНИТЬСЯ.

Не  понимать и не замечать внешних признаков фашиз­ма — двойное преступление, так как за этим стоят человеческие жизни и судьбы. Равнодушие — это со­участие и молчаливая поддержка фашизма отдель­ным человеком или правительством, если оно не про­тивостоит фашизму на уровне законов.

Начало Второй мировой войны: 1 сентября 1939 года.

Расчет дополнительных цифр:

1 9 1939

32 5 30 3

Обратите особое внимание на 32 5 — эти цифры соответствуют целям Гитлера и указывают на цели войны. Дата начала войны точно показывает, что ее инициатором является Адольф Гитлер. Именно его стремление к мировому господству легло в основу целей и задач войны. Очень часто приходится чи­тать, что война была определена экономикой и Гит­лер не играл в ней ведущей роли, что даже без него она была неизбежна. Цифры полностью отрицают это, так как именно цели Гитлера стали той силой, которая привела военную машину Германии в дей­ствие.

30 3 — это причины начала войны — техника смерти (3 0), готовая к применению, и тройственный союз Германии, Италии, Японии (3).

Принятие плана «Барбаросса» (нападения на СССР): 18 декабря 1940.

Расчет дополнительных цифр:

18 12 1940

26 8 24 6

Причины войны 24 6 — энергоресурсы (2), люди (4), их можно заставить работать, превратить в рабов (6).

Цель, итог войны 26 8 — активный (2) труд рабов (6), которые должны терпеть и страдать (8). Именно так выглядела справедливость лидерства арийской расы для славян.

Заявление ТАСС о невозможности начала войны (автор — Сталин): 14 июня 1941 г.

Расчет дополнительных цифр:

14 6 1941

26 8 24 6

Все цифры идеально совпадают с причинами и це­лями плана «Барбаросса» — это самое веское доказательство того, что немецкие стратеги не ошиблись в понимании Сталина. Подобное заявление входило в замысел немцев, оно еще больше подтолкнуло их к началу войны, тем более что враг не собирался оборо­нять свои границы открыто, стараясь не спровоциро­вать готовые к бою войска.

Начало Великой Отечественной войны: 22 июня 1941 года.

Расчет дополнительных цифр:

22 6 1941

25 7 21 3

Способ ведения войны 21 3 — энергия (2) и на­пор (1) техники (3). Блицкриг — скоротечная война за 3 — 4 месяца.

Ожидаемые результаты 25 7 — энергия (2) и ге­ниальный план неожиданного удара (5) должны бы­ли принести удачу (7).

Начало первого наступления на Москву: 10 ию­ля 1941 года.

Расчет дополнительных цифр:

10 7 1941

23 5 21 3

Способ ведения наступления 21 3 — точное повто­рение всего метода ведения войны.

Цель наступления 23 5 — энергия (2) техники (3), ведущей к осуществлению плана «Барбаросса» (5).

Эти цифры соответствуют целям Гитлера, только тех­ника уже вступила в бой, так как вместо 32 (техни­ка с энергией) имеем 23 (энергия техники).

Назначение Г. К. Жукова командующим Запад­ным фронтом (оборона Москвы): 8 октября 1941 года.

Расчет дополнительных цифр:

8 10 1941

24 6 8 8

Причина назначения 8 8 — полное безволие Ста­лина (так как все единицы перешли в 8). В этот день Сталин отдал приказ минировать все предприятия Москвы, великий вождь не верил в то, что столицу можно отстоять. Когда Жуков сообщил о намерении контрнаступления под Смоленском, то Сталин был откровенен: «О каком контрнаступлении можно гово­рить?». Назначение Жукова — единственно правиль­ное и возможное решение (88).

Результат назначения 24 6 — если вы помните, то такой набор цифр отвечал за основу плана «Барбарос­са», теперь же эти цифры перешли в итог, что озна­чало только одно — крах блицкрига.

Сражение под Смоленском, остановившее нем­цев: 10 октября 1941 года.

Расчет дополнительных цифр:

10 10 1941

17 8 15 6

Основание для контрнаступления 15 6 — противо­стоять (1) плану блицкрига (5), нанести урон против­нику, заставить его «копать» оборону (6).

Итог, результат сражения 17 8 — воля (1) и уда­ча (7) были заменены страданиями и терпимостью, которые вынуждены были испытать и проявить немецкие части, впервые перешедшие к обороне (8), — это была правда первого поражения (8).

Сделаем предположение: сражение началось на один день раньше — 9 октября 1941 года.

Рассчитаем дополнительные цифры:

9 10 1941

25 7 7 7

Основа сражения 7 7 — удача, которая так часто решала исход битв. Сама Природа брала исход битвы под свой контроль (77).

Итог сражения 25 7 — это итог Великой Отечест­венной войны, следовательно, был шанс удержать немцев у Смоленска и не пропустить их дальше.

Шанс был упущен, и война стала затяжной.

Парад защитников Москвы на Красной площади:

7 ноября 1941 года.

Расчет дополнительных цифр:

7 11 1941

24 6 10 1

Причина парада 10 1 — сила врага (1), несущая опустошение и смерть (0). Необходимо было поднять силу духа защитников Москвы (1).

Итог парада 24 6 — реальный конец плана «Бар­баросса», который был намечен в назначении Жуко­ва на пост командующего. Энергия (2) людей (4), го­товых на смерть ради своей Родины (6).

Второй этап наступления на Москву: 15 ноября 1941 года.

Рассчитаем дополнительные цифры:

15 11 1941

23 5 21 3

Весь набор цифр полностью повторяет способ на­ступления и его цели, которые были на первом этапе 7 июля 1941 года.

33 богатыря, которые спасли Россию. Подвиг 33 панфиловцев, бросившихся под немецкие танки и ос­тановивших продвижение немцев к Москве на Воло­коламском шоссе. В этот день погиб генерал Панфи­лов: 19 ноября 1941 года

Расчет дополнительных цифр:

19 11 1941

27 9 25 7

Причина, толкнувшая людей на самопожертвова­ние, 25 7 — желание остановить наступление немец­ких танков. Эти цифры совпадают с целью начала войны против СССР, следовательно, блицкриг прова­лился благодаря героизму панфиловцев, которые все­лили страх в немецких солдат.

Итог подвига 27 9 — это основа всех решений Сталина, но пришедшая к своему завершению. Имен­но после подвига панфиловцев стало ясно, что «вели­кий вождь всех времен и народов» не обладает той прозорливостью, умом и ясновидением, на которые он так надеялся, а вместе с ним и все советские лю­ди, приученные к этому. Для самих панфиловцев этот день сулил только одно: энергию (2) огня (7), ко­торая станет для них роком (9).

Как мы увидим дальше, именно подвиг панфилов­цев стал поворотным пунктом всей войны, так как план молниеносной войны был сорван окончательно.

Все дальнейшие сражения будут связаны именно с этой датой, вплоть до сдачи Берлина. Великий рус­ский поэт А. С. Пушкин оказался на удивление про­зорлив, когда говорил о чудесных воинах, охраняю­щих покой страны:

И окажутся на бреге, В чешуе как жар горя, Тридцать три богатыря...

Удивительное совпадение: никто не ожидал, что сопротивление немецким танкам смогут оказать не вооруженные для этого люди, которым оставалось только одно — обвязываться гранатами и ложиться под танки, превращая себя в сноп огня, в горящего жаром богатыря. Их было 33!!! И с ними их коман­дир дивизии Панфилов, который погиб от ранения: «С ними дядька Черномор...»

Освобожден первый город — Елец: 9 декабря 1941 года.

Расчет дополнительных цифр:

9 12 1941

27 9 9 9

Обратите внимание на присутствие пяти девяток «99999» — это максимальное значение рокового, не­удачного исхода войны для тех, кто проиграет сраже­ние за город. Это настоящее прозрение русских сол­дат, которые воочию убедились, что немцы могут от­ступать.

Итог сражения 27 9 — целиком созвучен подвигу панфиловцев. Бойцы поверили в свои силы (2), воин­ское везение (7), в свое умение и опыт (9), накоплен­ные за месяцы тяжелых боев.

Освобождение города Калинина: 16 декабря 1941 года.

Расчет дополнительных цифр:

16 12 1941

25 7 23 5

Причины освобождения города 23 5 — соответст­вуют целям и задачам Гитлера, но так как эти циф­ры перешли в новое качество, то это означает возврат к оценке своих возможностей, к созданию новых пла­нов ведения военной компании в России (5 — план).

Итог освобождения города 25 7 — полное совпаде­ние с целью начала войны, а следовательно, немцы вновь намерены испытать свою удачу, но уже на но­вом направлении — сталинградском.

Контрнаступление на Харьков (приказ Сталина и Тимошенко): 15 мая 1942 года.

Расчет дополнительных цифр:

15 5 1942

27 9 25 7

Основание для удара 25 7 — желание выиграть войну любой ценой и именно своим, сталинским, ме­тодом предвидения ситуации. Эти цифры копируют задачи начала войны, так что план Сталина и Тимо­шенко был грандиозен: взяв Харьков, отбросить вра­га и разбить.

Итог сражения 27 9 — энергия (2), удача (7) и предвидение (9) великого вождя всех времен и наро­дов опять дали сбой — в «котел» попали 20 совет­ских дивизий, или 240 тысяч человек.

Замыкание «котла» под Харьковом: 19 мая 1942 года.

Расчет дополнительных цифр:

19 5 1942

31 4 29 11

Причина «котла» 29 11 — стремление (2) предви­деть ход событий (9) и гордыня, которая целиком ов­ладела Сталиным, стремящимся войти в историю ве­ликим полководцем, умеющим смело двинуть войска и победить (11).

Итог «котла» 31 4 — авторитет Сталина был по­дорван, так как эти же цифры отвечают за его цель жизни. Месть за то, что бойцы подвели своего вождя, будет неизбежна, поскольку подобных ошибок Ста­лин никому не прощал.

Наступление на Волгу и Кавказ: 28 июня 1942 года.

Расчет дополнительных цифр:

28 6 1942

32 5 28 10

Все цифры соответствуют набору цифр Гитлера — это его план ведения войны, новое направление на­ступления выбирал и утверждал сам «великий ариец».

Начало осады Сталинграда: 17 июля 1942 года.

Расчет дополнительных цифр:

17 7 1942

31 4 29 11

Весь набор цифр совпадает с датой харьковского «котла» — это означает, что Сталин решил реабили­тироваться за «котел». Удержать город, носящий его имя, для Сталина было необходимо, он мог положить всю армию, и Гитлер знал это, когда выбирал направ­ление нового удара.

Приказ №227 «Ни шагу назад!» (о заградитель­ных отрядах): 28 июля 1942 года.

Расчет дополнительных цифр:

28 7 1942

33 6 29 11

Причина введения приказа 29 11 — энергия (2) злопамятства и мести (9) за то, что не смогли удовле­творить гордыню своего вождя (11). Эти цифры отве­чали за причины «котла» под Харьковом.

Цель приказа и результат 33 6 — двойная опас­ность для людей (33 — двойное знание о смерти (6)). Этот приказ уничтожал веру людей в удачу и знание их возможностей, превращая их в пушечное мясо.

Прорыв немцев к Волге: 23 августа 1942 года.

Расчет дополнительных цифр:

23 8 1942

29 11 25 7

Причина прорыва 25 7 — замена энергии (2), уме­ния (5) и удачи солдат (7) на принудительную оборо­ну под страхом расстрела солдатами НКВД в случае отступления. Можно сказать, что энергия (2) и план (5) немецких войск были удостоены удачи (7).

Итог прорыва 29 11 — данные цифры соответст­вуют всплеску гордыни Сталина. Тот факт, что нем­цы так и не перешли через Волгу, дал Сталину пол­ную уверенность в том, что его новый метод «Ни ша­гу назад!» себя оправдал. Подобная уверенность обо­шлась советским людям слишком дорого, так как же­лание (2) отомстить солдатам за провал наступления под Харьковом (9) породило новое требование к сол­датам — любой ценой (11), не зависимо от того, мож­но или нет осуществить прорыв.

Назначение Г. К. Жукова на пост Главнокоман­дующего: 26 августа 1942 года.

Расчет дополнительных цифр:

26 8 1942

32 5 28 10

Все цифры совпадают с набором цифр в дате рож­дения Гитлера — мы только что рассматривали эту дату как день, в который Сталин усомнился в воз­можности удержать Сталинград. Второй раз, попав в безвыходную ситуацию, Сталин перекладывает ответ­ственность на Жукова (как и за события под Москвой в 1941 году).

Как мы уже говорили, Гитлер был автором сталин­градского удара и возлагал на него большие надежды.

Придя к руководству всеми войсками, Жуков предуга­дал дальнейшие планы немцев. Собрав сильное под­крепление за Волгой, он готовил ответный удар и в от­личие от Сталина ни на минуту не сомневался в том, что наши войска удержат город. Можно точно сказать, что если первое назначение Жукова стоило немцам плана блицкрига, то второе назначение перечеркнуло все планы Гитлера на мировое господство.

Завершение осады Сталинграда: 18 ноября 1942 года.

Расчет дополнительных цифр:

18 11 1942

27 9 25 7

Весь набор цифр полностью совпадает с цифрами даты подвига панфиловцев. Это означает, что никакой приказ не мог заставить людей сделать подобное — это был подвиг солдат, которые унаследовали лучшие тра­диции своих славных предков. В качестве доказатель­ства используем свидетельства немецких солдат и офи­церов. Из дневника немецкого солдата, убитого под Сталинградом: «Нам надо пройти до Волги только один километр, но мы его никак не можем пройти. Мы ве­дем борьбу за этот километр дольше, чем войну за всю Францию, но русские стоят, как каменные глыбы».

Из дневника немецкого офицера, воевавшего под Сталинградом:

«1 сентября: неужели русские действительно со­бираются сражаться на самом берегу Волги? Это же безумие...

11 сентября:... безрассудное упрямство ...

13 сентября:... дикие звери ...

16 сентября:... это не люди, а черти ...

27 сентября: русские — это не люди, а какие-то железные существа. Они никогда не устают и не бо­ятся огня ...

28 октября:... каждый солдат считает себя обре­ченным человеком ...»

Хорошим противовесом этим оценкам русских во­инов может служить фраза Сталина, которая прозву­чала 26 августа 1942 года: «Может случиться, что немцы возьмут Сталинград».

Расчет дополнительных цифр:

26 8 1942

32 5 28 10

Весь набор цифр полностью соответствует цифрам даты рождения Гитлера. Это означает, что план на­ступления на Сталинград удался, Гитлер верно рас­считал направление и время удара. Только ОТВАГА РУССКИХ ВОИНОВ спасла Россию от неизбежного поражения. Никакой даже малой заслуги Сталина в победе под Сталинградом нет. Он проиграл это сраже­ние, а его приказ «Ни шагу назад!» подрывал и вы­травливал доблесть и отвагу воинов, которые сража­лись не за Сталина, Ленина или партию, — они сра­жались за Родину и своих близких.

Контрнаступление под Сталинградом: 19 нояб­ря 1942 года.

Расчет дополнительных цифр:

19 11 1942

28 10 26 8

Причина наступления 26 8 — накоплены воен­ные силы (2 и 6), которые способны восстановить справедливость (8). Эта справедливость состояла в том, что немцы потеряли инициативу, энергию на­ступления (2), их армии были сильно потрепаны в затяжных и непривычных для немцев уличных боях (6), и самое главное — немцы впервые увидели соб­ственные, а не чужие страдания (8), они столкнулись с жестокой правдой (8), которая состояла в том, что русские — это каменные глыбы, которые ничего не боятся.

Вторая и более особенность этого набора цифр состоит в том, что он полностью соответствует целям плана «Барбаросса», но так как они из пози­ции цели перешли в причины или прошлое (если рас­сматривать временной аспект этих цифр), то это мо­жет означать полный провал всего плана войны с Россией. Для Гитлера наступил самый трудный мо­мент, так как ему становилось понятно: не далек тот день, когда и его план потерпит крах.

Последний вариант интерпретации этого набора цифр может означать то, что для Гитлера наступили дни принятия очень страшного, но единственного ре­шения — он впервые подумал о самоубийстве (данный набор цифр 26 8 соответствует результату дня смерти Гитлера). Потеряв надежду восстановить справедли­вость в мире и стать единственным правителем, Гит­лер твердо решил уйти из жизни, но не быть побеж­денным. Для него это было дело чести и справедливо­сти. Так что именно в день контрнаступления Крас­ной Армии под Сталинградом Гитлер принял решение о самоубийстве в случае поражения в войне.

Итог наступления 28 10 — эти цифры соответст­вуют основе всех гитлеровских планов, а переход их в позицию итога означает, что Гитлер впервые поте­рял уверенность выиграть войну с Россией.

Полная капитуляция остатков армии Паулюса в Сталинградском «котле»: 2 февраля 1943 года.

Расчет дополнительных цифр:

2 2 1943

21 3 17 8

Причины «котла» 17 8 — целеустремленность (1)

Жукова и воинская удача (7), сопутствовавшая русским солдатам, так как они вели войну за честь сво­его Отечества (8).

Итоги «котла» 213 — наступая на Москву, немец­кие генералы делали установку на силу, энергию (2) и лидерство (1) своей военной техники (3). Контрнас­тупление под Сталинградом качественно отличалось от обороны Москвы, потому что теперь лидерство в технике было на стороне России. Особенно ярко оно проявилось в танковой и авиационной технике, кото­рыми так гордился Гитлер в самом начале войны.

Провал операции «Цитадель» (Курская дуга): 5 июля 1943 года.

Расчет дополнительных цифр:

5 7 1943

29 11 19 10

В дате «999» — знак предвидения!

Причина контрнаступления Красной Армии 19 10 — приказ (1) Гитлера требовал вернуть войскам прежний темп и напор (9), снова взять лидерство в свои руки (1). На подкрепление, в район Курской ду­ги, были направлены новые танки «тигр», «пантера», «фердинанд». Огромное количество техники было тайно переброшено, чтобы начать новое наступление под Курском, которое носило название «Цитадель».

Самое важное, что о подобном скоплении немец­ких войск не было известно Жукову, так как развед­ка не обнаружила массового передвижения вражес­ких сил. Все было идеально спланировано, если бы не предвидение «999» Жукова, он опередил немцев на несколько часов.

Итог операции «Цитадель» 29 11 — энергия (2) предвидения (9) дала возможность Жукову отдать приказ о контрнаступлении. Всю ответственность за этот удар Сталин целиком возложил на Георгия Кон­стантиновича, так как никакой информации о сосре­доточении немецких войск в намеченном для масси­рованного артобстрела месте не было.

Результаты превзошли ожидания Жукова. Когда армия двинулась в наступление, то ей навстречу по­падалась обугленная, искореженная техника врага.

Несколько часов отделяли победу немецкой армии от ее полного поражения в планируемой операции «Ци­тадель».

Танковое сражение под Прохоровной (2400 тан­ков!): 12 июля 1943 года.

Расчет дополнительных цифр:

12 7 1943

27 9 25 7

Весь ряд цифр полностью совпадает с набором цифр подвига панфиловцев. Героизм и отвага — это единственная оценка танкистам, которые прошли через настоящий Армагеддон. Небо закрыли клубы дыма от горящих танков так, что стало темно, как ночью. В этой темноте светились башни танков, рас­каленные добела. От прикосновения к броне появля­лись ожоги. Люди теряли сознание из-за нехватки воздуха, который выгорел или был отравлен горя­щим металлом. Подобного ужаса еще не знала Зем­ля. Героизм руссих солдат окончательно сломил врага.

Конференция в Тегеране глав трех держав — Сталина, Рузвельта, Черчилля: 28 ноября 1943 года.

Расчет дополнительных цифр:

28 11 1943

29 11 25 7

Причина конференции глав трех держав 25 7 — энергия (2) и новые планы наступления советских войск (5), новое положение на фронте изменило рас­становку сил во всем мире(7). Сталин получил воз­можность проявить себя и полностью поставить себя над другими руководителями держав.

Итог конференции 29 11 — энергия (2), которую проявил Сталин в разговоре с союзниками, его зано­счивость и стремление показать свой ум и знание об­становки в мире (9) породили ответную реакцию (2) Рузвельта и Черчилля, которые были задеты, обиже­ны (9) таким поведением советского вождя. Итогом конференции стала неопределенность положения (11), так как именно на этой встрече целиком и пол­ностью раскрылась гордыня Сталина, который вос­станавливал свой авторитет в своих собственных гла­зах. Проявить его в Генеральном штабе не было воз­можности, — войну выигрывал не он, а Жуков.

Вполне возможно, что именно из-за такого резкого поведения Сталина союзники пошли на сепаратные переговоры с немецкими генералами, поскольку те­перь их меньше волновал немецкий фашизм, уже об­реченный на поражение. Их пугала активность и гордыня Сталина, который мог повернуть оружие своей армии против всего мира, как только он по­кончит с фашизмом. Именно так надо понимать ту раздвоенность мнений (11), что стала итогом конфе­ренции.

Выход 2-го Украинского фронта на границу СССР: 25 марта 1944 года.

Расчет дополнительных цифр:

25 3 1944

28 10 24 6

Причина выхода русской армии на границу Евро­пы 24 6 — прежде всего лежит в принятом в 1940 го­ду плане «Барбаросса», так как именно он основы­вался на данном наборе цифр. Теперь они легли в ос­нову наступления на Германию и Берлин. Все поме­нялось местами: те, кто раньше защищали свои гра­ницы и пытались остановить наступающего врага, те­перь сами наступали.

Итог выхода на границу 28 10 — это основа всех планов Гитлера. Теперь они достигли своего предель­ного развития, — они потерпели полное поражение.

Энергия (2) и справедливость (8) были на стороне на­ступавшей Красной Армии, имевшей полное преиму­щество над врагом (1), которое основывалось на исти­не (0), и эта истина заключалась в том, что враг по­терял инициативу, утратил свои цели, технически ус­тупал и не имел возможности остановить наступле­ние на Берлин.

Висло-Одерская операция: 12 января 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

12 1 1945

23 5 21 3

Весь набор полностью соответствует цифрам на­ступления немецкой армии на Москву в 1941 году (обоим этапам) — теперь аналогичные цифры вели Красную Армию на Берлин. Все возвращается, каж­дому воздается свое. Делавшие упор на сильную тех­нику и напор немецкие войска теперь вынуждены были сдерживать сильного, хорошо вооруженного врага, который активно и упрямо рвался в Берлин.

Точно так же сами немцы пробивались к Москве, уве­ренные в скорой победе. Их планы рухнули, но это не означало, что они не попадут в аналогичную ситуа­цию. Срок пришел, планы сменились, и действую­щие лица поменялись ролями.

Бой за Зееловские высоты — с 16 по 18 апреля 1945 года и встреча союзных войск на Эльбе в город­ке Торгау — 25 апреля 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

16 4 1945

30 3 28 10

18 4 1945

32 5 30 3

25 4 1945

30 3 26 8

Итоговые цифры сражения, если убрать связую­щие цифры (30 3), будут 32 5 28 10.

Весь набор цифр 32 5 28 10 соответствует всем ци­фрам Гитлера — можно твердо сказать, что после за­хвата русскими войсками Зееловских высот Гитлер подвел итог своей жизни: его принципы справедливо­сти для Германии потерпели полное поражение, наме­рение стать властителем мира превратилось в прах, жизнь не имела больше смысла. Гитлер обдумывал итог, он еще не решился на смерть, о которой поду­мал в день наступления русских под Сталинградом.

Вероятнее всего, ему предложили план спасения и восстановления рейха после поражения. Вполне воз­можно, что согласие на бегство Гитлера из Берлина было получено от западных союзников России. Мо­жет, так и случилось бы на самом деле, но эмоцио­нальное состояние фюрера было настолько нестойким, что весть о соединении союзников на Эльбе стала по­следней каплей. Гитлер не верил больше никому.

Причина и основа встречи на Эльбе 26 8 — пол­ное завершение Великой Отечественной войны, кото­рая определялась планом «Барбаросса». Эти же циф­ры стали итогом смерти Гитлера, а значит, мысль о самоубийстве стала реальной и яд был припасен. Те­перь уже не было сомнений, — Гитлер не собирался покидать Берлин, он ждал дня, когда сможет покон­чить с собой.

Итог встречи на Эльбе 30 3 — далее мы увидим, что он станет итогом всей Второй мировой войны, когда Япония подпишет капитуляцию и завершит эту страшную, кровавую бойню. В то время эти циф­ры означали: знание (3) близкого конца (0) войны — это было единственное знание (3), которое заполняло тех, кто встретился на берегах Эльбы.

Можно с уверенностью сказать, что именно в бо­ях за Зееловские высоты и во время встречи на Эль­бе был подведен итог Второй мировой войны, так как эти цифры были основой начала войны (1 сентября 1939 года). Теперь эти цифры перешли в будущее или итог. Тройственный союз (Германия, Италия, Япо­ния) прекратил свое существование, потому что Гер­мания была обречена на поражение.

Замыкание кольца вокруг Берлина (Г. К. Жуков и И. С. Конев): 22 апреля 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

22 4 1945

27 9 23 5

Причина и основа, позволившие замкнуть кольцо, 23 5 — удачно проведенная Висло-Одерская опера­ция, целью которой было окружение немецкой сто­лицы. Теперь цель была достигнута.

Итог окружения Берлина 27 9 — этот итог совпа­дает с теми целями, какие ставили перед собой пан­филовцы в 1941 году под Москвой, защитники Ста­линграда в 1942-м и герои-танкисты у деревни Прохоровка в 1943-м году. Все они стремились направить свои силы (2) для достижения мира (7) и воздать не­мецким захватчикам по заслугам за их жестокость и горе, которые они несли всем людям планеты (9).

Создание Организации Объединенных Наций (ООН): 25 апреля 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

25 4 1945

30 3 26 8

Весь набор цифр уже рассматривался в дате встре­чи войск союзников на Эльбе. Можно сказать, что со­зданная организация должна была решить судьбу ми­ра после того, как стали известны итоги Великой Отечественной и Второй мировой войн, так как набор цифр 26 8 указывает на завершение целей плана «Барбаросса», а набор цифр 30 3 — на ликвидацию причин Второй мировой войны. В мире возникла на­сущная потребность создать нейтральный, общий для различных государств орган, который смог бы урав­нять шансы входящих в него государств. Только та­ким образом можно было ограничить притязания Сталина на мировое лидерство, проявленное на кон­ференции в Тегеране в 1943 году. Целью ООН стано­вится создание нового, истинного знания (3 0), которое могло бы положить начало новым отношениям между государствами, а также новым законам (3).

Смерть Гитлера: 30 апреля 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

30 4 1945

26 8 20 2

Причина смерти 20 2 — энергия (2) смерти (0) или яд, который поразил всю энергию тела (2). В плане самой причины смерти — пустота устремле­ний, полное поражение.

Цель смерти и итог смерти 26 8 — единственное, к чему стремился Гитлер в своем самоубийстве, — свершить правосудие, которое лежало в основе всех его действий. Это правосудие требовало справедливо­го возмездия в виде смерти для того, кто проиграл войну. Единственным виновником становился он сам, значит, его убийство справедливо — энергия (2) смерти (6) и справедливость (8).

Подумать только, эти же цифры определяли цель плана «Барбаросса»! Получается, что, подписав этот план нападения на Россию, Гитлер подписал свой смертный приговор. Стоит хорошо подумать об этом всем правителям мира, если они наметят очередную попытку захвата или подчинения России.

Чуть ниже мы рассмотрим дату смерти Сталина и цифры, отвечающие за ее итог (первое и второе чис­ла), будут точно такие же, как у Гитлера. Каждый из них получит справедливое возмездие (8) за всю энер­гию (2) зла и подавления людей (6).

Предложение генерала Кребса о сдаче Берлина: 1 мая 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

1 5 1945

25 7 23 5

Причина капитуляции 23 5 — завершение плана наступления на Берлин, начало которого было поло­жено во время Висло-Одерской операции и заверше­но в момент замыкания кольца вокруг Берлина вой­сками Жукова и Конева.

Итог капитуляции 25 7 — эти цифры отражали то, что поднимало русских солдат на подвиг. Теперь эти цифры перешли в будущее, стали итогом того по­двига, что совершили все погибшие за Родину, — они достигли своих целей, теперь их смерти не были слу­чайными, они стали основой новой энергии (2), но­вых планов (5), которые приближали мир (7).

Капитуляция Германии во Второй мировой вой­не: 8 мая 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

8 5 1945

32 5 16 7

Причина капитуляции 16 7 — сила (1) зла и на­силия (6) не смогла сломить мир(7). Как это ни пока­жется странным, но эти же цифры определили при­чину смерти Сталина. Итог фашизму был подведен, точно так же история назовет деяния «великого вож­дя всех времен и народов» относительно своего наро­да — геноцид.

Итог капитуляции 32 5 — это итог всех планов Гитлера, так как такие же цифры отвечали за его це­ли и задачи; это стало итогом Второй мировой войны, поскольку эти же цифры определяют и ее цели. Ка­питуляция Германии подвела итог всей войны.

День Победы: 9 мая 1945 года. В этот день СССР объявил войну Японии.

Расчет дополнительных цифр:

9 5 1945

33 6 15 6

Причина объявления этого праздника 15 6 — у Сталина появилась власть (1), лидерство, которое он хотел воплотить в новые планы (5). Это был план продолжения войны (6), но уже не Великой Отечест­венной, завершившейся. Начиналась война за миро­вое господство.

Цель объявления праздника 33 6 — знание (3) и техника (3), они давали возможность вести войну за мировое господство. СССР превратился в самую сильную и опасную державу мира. Сталин и Жуков не раз обсуждали возможность нападения на США и другие страны, так как военная машина работала в полную силу, а армия была столь сильна, что ей не было равных.

Война с Японией давала возможность приблизить военные силы СССР к территории США. Именно по­этому в целях войны с Японией имеется раздвоение знания и техники (3 и 3), так как перед советскими войсками могла быть поставлена новая цель, и этой целью была Америка. Рузвельт подозревал об этом, а его преемник Трумэн сделал все, чтобы обезопасить свою страну от возможной агрессии. Ради демонстра­ции силы Америки были сброшены атомные бомбы на Хиросиму и Нагасаки. Цели Америки тоже опре­делены как 33 6 — подавление Японии и предупреждение Советского Союза в его возможных планах вой­ны с Америкой.

Парад на Красной площади в честь победы над Германией: 24 июня 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

24 6 1945

31 4 27 9

Причина парада 27 9 — ради того, чтобы состоял­ся этот парад, погибли герои, о которых мы уже не­однократно говорили: панфиловцы, защитники Ста­линграда и многие другие. Их цели превратились в прошлое, а следовательно, в дальнейшей войне, кото­рую собирался вести Советский Союз, не могло быть героев, готовых отдать свои жизни за свободу Роди­ны, — Родине больше никто не угрожал. Ушли в про­шлое герои и вместе с ними ушел героизм солдат.

Цель парада 31 4 — эти цифры соответствуют це­лям Сталина, поэтому главной целью парада было возвышение личности вождя, который привел народ к победе над врагом, который победил грозного вра­га, проявив свой ум и силу воли. Стали создаваться легенды и мифы о роли Сталина в Великой Отечест­венной войне, а всех, кто мог развеять эти мифы, ти­хо убирали со сцены истории. Именно поэтому в Большой Советской Энциклопедии (издание 2-е, 1949 год) нет даже упоминания о панфиловцах, нет имен героев-защитников Сталинграда или героев-танкис­тов. Но в ней можно найти «важнейшие даты Вели­кой Отечественной войны»:

«Принятие И. В. Сталиным поста Верховного Главнокомандующего Вооруженными Силами СССР» (1941 год);  

«Опубликование ответов И. В. Сталина на вопро­сы корреспондента американского агентства Ассошейтед Пресс о значении кампании союзников в Аф­рике» (1942 год);

«Присвоение И. В. Сталину звания Маршала Со­ветского Союза» (1943 год);

«Награждение И. В. Сталина орденом Суворова 1-й степени» (1943 год);

«Поздравление И. В. Сталина коллективу строи­телей Московского метрополитена имени Л. М. Когановича в связи с успешным окончанием строительст­ва третьей очереди» (1944 год);

«Вручение И. В. Сталину медали "За оборону Москвы"» (1944 год).

Перечислять подобные «важнейшие события вой­ны» нет смысла. Особенно поражает, что все наступа­тельные операции названы «сталинскими ударами», и примерно треть важнейших событий — это позд­равления товарища Сталина, обращенные к заводам, колхозам и другим организациям, заметная часть ко­торых носила имя вождя.

Атомная бомбардировка Хиросимы: 6 августа 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

6 8 1945

33 6 21 3

Причина атомной бомбардировки 21 3 — этот на­бор цифр неоднократно встречался ранее. Он отражал причины наступления немцев на Москву и он же ука­зывал на причины, позволявшие наступать на Бер­лин. И в том, и в другом случае мы говорили об име­ющейся энергии (2) стремлении (1) и сильной военной технике (3), опираясь на что, наступающие ста­вили новые цели. В США была разработана атомная бомба. Только она могла дать хороший шанс сдер­жать возможную агрессию Советского Союза. Он был очень силен в военном потенциале, а поведение Ста­лина давало достаточно оснований сделать предполо­жение, что он может заменить Гитлера в роли миро­вого лидера.

Цель бомбардировки 33 6 — эти цифры совпадают с целью Дня Победы, который должен был показать всему миру, кто победил Германию и кто является По­бедителем. Трумэн также был не лишен устремлений прийти к лидерству, но у него не было оснований по­казать подобное лидерство. Атомная бомбардировка — это психологическое воздействие на Сталина с целью показать ему достойного противника.

Как это ни страшно и ни кощунственно звучит, но атомная бомбардировка не имела никакого военного значения в борьбе с Японией — это был показатель­ный эксперимент Америки по отношению к Советско­му Союзу. Именно поэтому был выбран город с боль­шим количеством деревянных построек, чтобы эф­фект был более «красочным» и «зрелищным».

Теперь в мире появилось две державы, обладав­шие мощной военной техникой (3 и 3), способные развязать новую войну за мировое господство (6).

Атомная бомбардировка Нагасаки: 9 августа 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

9 8 1945

36 9 18 9

В расчете знак рока «9999».

Причины повторной атомной атаки 18 9 — пока­зать силу и лидерство Америки (1) через гораздо боль­шее число жертв и страданий людей (8), преподнести урок, который все запомнили бы навсегда (9). Имен­но в Нагасаки американцы отомстили за внезапное нападение японской авиации на военно-морскую базу Пирл-Харбор. Удивительно, но американские воен­ные совершенно забыли о жертвах Хиросимы, кото­рые значительно превысили потери на военной базе.

Цель и итог трагедии в Нагасаки 36 9 — создано новое оружие (3) смерти (6), способное стать роковым для всего человечества, так как имеется знак «9999», который трудно или почти невозможно избежать.

Лишь при условии, что произойдет переход цифры 6 в 7, а это означает переход только к мирному исполь­зованию атомной энергии. В случае активизации гон­ки атомного вооружения война станет неизбежна, и в первую очередь она коснется США, потому что это за­кон возмездия, от которого нельзя уйти. Вспомните уже рассмотренный нами пример с подписанием Гит­лером плана нападения на Россию и его собственной смертью: фактически он тогда поставил подпись под собственным смертным приговором. В данном случае ситуация более опасная, так как она идет под знаком рока «9999».

Капитуляция Японии: 14 августа 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

14 8 1945

32 5 30 3

Причина капитуляции 30 3 — поражение Герма­нии и Италии привело к распаду тройственного сою­за, который позволял Японии участвовать в войне.

После того, как союзников не стало, Япония потеря­ла ту поддерживающую ее основу. Заметим, что ни одна из атомных бомбардировок не оказала на Япо­нию давления в принятии решения о капитуляции.

Итог капитуляции 32 5 — это завершение Второй мировой войны, так как все четыре дополнительных числа полностью совпадают с аналогичными числами в дате начала войны (1 сентября 1939 года, дополни­тельные числа: 32 5 30 3). Война была окончена, но ее итог еще не подведен, так как это было сделано чуть позже.

Конец Второй мировой войны: 2 сентября 1945 года.

Расчет дополнительных цифр:

2 9 1945

30 3 26 8

Причина окончания войны 26 8 — можно назвать две основные причины окончания Второй мировой войны: полное поражение Германии в войне с Росси­ей (провал плана «Барбаросса») и смерть Гитлера, ко­торый был идейным вдохновителем всей военной кампании 1939 — 1945 годов. Обе причины отмече­ны итогом 26 8, они перешли в прошлое, а следова­тельно, прекратили оказывать влияние на ход собы­тий: нет плана ведения войны и нет вдохновителя са­мой войны.

Итог Второй мировой войны 30 3 — результат од­ной из самых страшных и кровавых войн в истории человечества не настолько оптимистичен, как хотели бы его представить те, кто приписывают этому собы­тию полную победу над фашизмом и стремлением от­дельных личностей к мировому господству. Итог полностью совпадает с причинами самой войны, которая началась в результате большого количества оружия, требующего использования.

То оружие, что было приготовлено ранее для веде­ния этой войны (3), было полностью использовано (0).Однако было создано новое, более мощное и опас­ное оружие (3) — атомное, водородное, химическое, бактериологическое, нервно-паралитическое и мно­гие другие виды оружия массового поражения людей.

Если это оружие не будет уничтожено (3 и 0), то его запасы неизбежно приведут к развязыванию Третьей мировой войны, которая будет ПОСЛЕДНЕЙ В ИСТО­РИИ ЧЕЛОВЕЧЕСТВА МИРОВОЙ ВОЙНОЙ!!!

Об этом говорят цифры: оружие (3) смерти и пол­ного истребления людей (0) в Третьей мировой войне (3). Вспомним Дж. Донна и задумаемся, прежде чем столкнуться друг с другом: «...не спрашивай никог­да, по ком звонит Колокол, он звонит по Тебе».

МИФ ОБ «ОРУЖИИ СДЕРЖИВАНИЯ»

Немного терпения, и мы завершим разговор на те­му войны и оружия. Согласитесь, в каждом деле не­обходимо поставить точку, чтобы разговор оказался законченным. В нашем случае мы остановились на моменте создания ядерного оружия и первых атом­ных бомбардировок.

Совершенно естественно и закономерно, что Со­ветский Союз поспешил создать и испытать анало­гичные системы вооружения, а далее этому примеру последовали другие страны, которые не собирались оставаться в стороне от возможного «атомного пожа­ра». Когда стало понятно, что запасы ядерного ору­жия опасно нарастают, а мощность его увеличилась на несколько порядков, возникла необходимость объ­яснить всем налогоплательщикам и гражданам стра­ны, для чего необходимы такие колоссальные затра­ты материальных средств, если применить подобное оружие, по словам военных, нельзя, так как в подоб­ном случае не будет победителей — будут только вы­жженные материки, где «человек будет искать чело­века по следу его».

Казалось бы, разумнее всего немедленно прекра­тить производить подобные виды вооружения и унич­тожить уже имеющиеся, но дело в том, что человек странно и загадочно устроен. Он понимает, что атом­ная бомба может уничтожить весь Земной шар, само­го человека, его детей и внуков, но на военном заво­де, где он собственными руками готовит свою собст­венную смерть, ему хорошо платят, что дает ему воз­можность забыть о нужде и спокойно, даже счастли­во жить. Военные тоже не остаются в стороне от де­лежа выручки от ядерного пирога. Они активно под­ливают масло в огонь, рассказывая страшные сказки о том, что если этого оружия не будет, то враг унич­тожит их славную страну. И оружие получило новое название: вместо оружия массового поражения оно гордо присвоило себе новое название — оружие сдер­живания. Странно, но теперь оно перестало быть ору­жием, так как наиболее сообразительные политики и военные заменили слово «оружие» на совсем утеши­тельное — «сдерживающий фактор».

Попытаемся выяснить, так ли это на самом деле, действительно ли военные создавали атомную и тер­моядерную бомбы для сдерживания потенциального врага. Для того чтобы нам было проще рассматривать этот вопрос, обратим внимание, что цифра 6 — это разрушение Мира и стремление к войне; цифра 8 — терпимость по отношению к сопернику или сдерживание. Рассмотрим даты испытания различных видов ядерного оружия разными странами. Для удобства запишем результаты в виде таблицы.

Из рассматриваемых нами стран, которые первы­ми произвели испытания атомного оружия, все, кро­ме Китая, ставили достаточно очевидные цели, опре­деленные цифрой 6 — ведение войны, разрушение мира и спокойствия человечества. При испытаниях термоядерного оружия в США и СССР цель повторя­ется, на что указывает цифра 9, отвечающая за по­вторение качества.

На этой «оптимистичной ноте» мы и завершим разговор на тему запасов ядерного и термоядерного оружия «сдерживания», которое «не служит целям агрессии и уничтожения человечества». Интересно, что единственная страна, которая действительно со­здавала оружие сдерживания, — Китай — никогда не следовавшая европейским путем развития, а имела свою богатую и уникальную культуру. Видимо, ки­тайцы слишком поторопились открыть свою «стену», так как чему их научит мировое сообщество, еще не известно, но маловероятно, что это принесет им поль­зу и счастье.

США — ДВА ПУТИ И ДВА ИСХОДА

В первой книге мы уже рассматривали дату от­крытия Американского континента Христофором Колумбом, Анализ прихода европейцев в Новый Свет привел нас к набору цифр, определяющих спо­собы и цели пришельцев из-за океана: 27 ноября 1492 года — день высадки на новый континент Ко­лумба, дополнительные числа: 26 8 22 4, которые трактуются как энергия (22) людей (4), стремящих­ся (2) к наживе и власти над местным населением (6), несущие страдания и терпимость индейцам (8), Прошло почти триста лет, и 4 июля 1776 года II Континентальный конгресс в Филадельфии принял Декларацию независимости, положившую начало Со­единенным Штатам Америки (США). Именно с этой даты начинается непосредственно история нового го­сударства на открытом континенте. Попытаемся по­нять ту роль, которую предстоит сыграть данному го­сударству в судьбе всей планеты. Редкая страна мо­жет похвастать тем, что знает точный день своего об­разования, но для США такой день имеется, и это по­может нам более глубоко понять суть одной из самых крупных и сильных экономически и политически стран мира. Не секрет, что в настоящее время от политики и планов правительства США зависит мир и спокойствие всей планеты, так как ее военный потен­циал может привести к Третьей мировой войне, чего не хотели бы все нормальные (душевно здоровые) лю­ди планеты. Выполним расчет дополнительных цифр по указанной нами дате.

Расчет дополнительных цифр:

4 7 1776

32 5 24 6

психоматрица:

1   44   777

2   5     нет

3   66   нет

Первое, что мы определим: какие качества лежат в основе вновь созданного государства. Для этого нам необходимо проанализировать значения третьего (24) и четвертого (6) дополнительных чисел. Основные, определяющие или базовые качества: 24 и 6 — энер­гия (2) людей (4), стремящихся к власти над други­ми людьми, богатству, деньгам (6).

Если мы обратимся к истории Соединенных Шта­тов, то обнаружим все эти цели и задачи, которые ус­тремляли в Новый Свет различных авантюристов, промышленников и коммерсантов, искавших свою золотую жилу. На сегодняшний день все эти характе­ристики сохранены: граждане США стремятся к бо­гатству, идея «американского чуда», или феномена, охватывает все уровни жизни в США, средства про­паганды и рекламы убеждают, что эта страна дает право на удачу в бизнесе, деньгах, богатстве. Воспри­нимать данную оценку как упрек или осуждение стремлений американских граждан к благосостоянию нельзя, так как все люди планеты занимаются тем же самым, может быть, не в такой конкретизирован­ной форме, однако мы все поставлены в условия не­обходимости кормить себя и свои семьи.

Обратимся теперь к конечной цели Соединенных Штатов Америки. Цели и задачи, стоящие перед США: 32 5 — интерес (3), распространяющийся (2) на всю планету (5). Как мы видим из первого и вто­рого чисел, США претендуют на роль «мирового уп­равляющего» с самого первого момента создания страны. Естественно, что изменить эту цель или ли­шить Америку ее невозможно. Следовательно, остает­ся только одна-единственная возможность: надеять­ся, что цели управления Миром, которые ставят пе­ред собой американские лидеры и политики, не при­ведут нас к мировому пожару.

Приступим к анализу непосредственно психомат­рицы, чтобы понять возможные варианты влияния Америки на мировое сообщество. Необходимо по­мнить, что двойственность любой психоматрицы даст нам возможность выявить те шаги Соединенных Штатов Америки, которые будут толкать мир к Тре­тьей мировой войне или будут направлены на дости­жение мировой гармонии и всеобщего процветания.

Знание этих признаков поможет человечеству пред­видеть и предупреждать опасные действия мирового лидера или же станут факторами, подтверждающими безопасность выбранной этой страной политики. При­ступим к анализу психоматриц.

«Прогрессивная» психоматрица:  

1         444      77777

2222    5         нет

3         нет      нет

 «Агрессивная» психоматрица:

1         нет      нет

нет       5        нет

3        66666   нет

Проведем анализ «агрессивной» психоматрицы, чтобы выявить все опасные проявления в действиях США, направленные на обустройство мирового по­рядка. Первое, что вызывает беспокойство, — нали­чие знака максимального проявления цифр шесть: «66666». Если мы вспомним о различных значениях этой цифры, то сможем выделить несколько вариан­тов возможного проявления подобного знака.

1. Максимальное проявление Мастерства или тру­долюбия.

2. Максимальное проявление стремления к день­гам и богатству.

3. Максимальное устремление людей к лидерству или власти над другими людьми с целью собственно­го обогащения.

4. Максимальное проявление силы и агрессии по отношению к людям внутри и вне страны.

5. Максимальное (маниакальное) устремление к разрушению Мира.

Теперь проведем анализ всех остальных цифр пси­хоматрицы, чтобы можно было более точно определить наиболее возможные из перечисленных проявлений знака «66666». Эгоистичные и достаточно безвольные проявления собственной силы, когда государство все­ми способами стремится доказать свои «волевые» или «силовые» качества, но использует для этого наиболее безопасные для себя пути: разбирательства по частным случаям несправедливости отдельных стран в отноше­нии американцев; применение силовых и экономических санкций по отношению к заведомо более слабой стране; наложение права вето на различные решения ООН, чтобы показать «свое» мнение.

Заметим, что все перечисленные особенности ос­нованы на «1», которая исключает решительные и глобальные шаги, что могли бы затронуть сами США. Подобных инициатив будет достаточно, так как энергии «нет» — это вызывает имитацию актив­ности и политическую суетливость. Быстрая смена планов и интересов обусловлена «3», которая делает спектр интересов США достаточно широким, но при этом и достаточно поверхностным. Отсутствие цифры 4 дает нам право предположить, что вся деятельность и активность страны определяется правительством, но не опирается на большинство граждан. Надеяться на удачу и справедливость при отсутствии цифр 7 и 8 не приходится, к этому можно добавить спешку и нетерпимость в принятии многих решений, что так­же обусловлено отсутствием цифры 8.

Даже не будучи знакомыми с секретными матери­алами о работе различных военных и специальных служб, можно говорить об огромном количестве все­возможных планов (одна цифра 5), имеющих «поту­гу» на реальные, но мало соотносящиеся с действи­тельностью, тем более что такие перспективные пла­ны находятся в постоянной доработке, которая долж­на их еще более усилить и усовершенствовать. Оста­ется рассмотреть отсутствие цифры 9, влекущее быс­трое забывание ошибок и прошлого опыта, что неиз­бежно приводит к повторению многих уже имевших место промахов во внешней политике страны.

Можно сделать первый вывод: наиболее опасный пункт развязывания Третьей мировой войны (пункт 5) маловероятен, так как сами Соединенные Штаты не способны возложить на себя такую огромную ответственность. Но нельзя забывать о том, что сущест­вует военный блок НАТО, где эта страна играет не последнюю роль. Наиболее опасен вариант, когда США только выдвинут инициативу к военным дейст­виям, а остальные страны этого военного блока под­держат ее, как уже было с Ираком и Югославией. На­личие первых трех пунктов — труд, деньги и стрем­ление к карьере — в США уже не вызывает сомне­ний. Вопрос о возможности подавления и уничтоже­ния людей остается открытым, так как наличие на­цистских, ку-клукс-клановских и других крайне аг­рессивных организаций не исключает подобного про­явления в масштабах страны и Мира.

Как видим, на сегодняшний день нет гарантии то­го, что Соединенные Штаты Америки не станут зачи­нателями силового порядка в Мире и их политика не приведет к Третьей мировой войне. Однако не стоит воспринимать сказанное, как то, что именно США ус­тремлены на развал Мира, — это совершенно иной вопрос, так как анализ других стран может дать еще более печальные результаты.

Обратимся теперь к «прогрессивной» психоматри­це, которая определяется набором «77777», проявля­ющим в максимальной силе качества этих семерок: преобразование, познание, изучение и совершенство­вание Мира. Как только мы затрагиваем стороны че­ловеческой жизни, которые определяются цифрой 7, то неизбежно приходим к науке, искусству и спорту.

Необходимо помнить, что все эти направления долж­ны восприниматься не как один из способов обогаще­ния или вложения капиталов, когда мы наблюдаем коммерческую или производственную науку, наце­ленную на повышение прибыли конкретного произ­водства; эстрадных певцов, работающих на повыше­ние собственного гонорара, даже если их «произведения» пробуждают в человеческой душе самые страш­ные и опасные качества (злоба, агрессивность, жесто­кость, садизм и насилие); спорт в настоящее время не просто проверка возможностей человеческого тела, но и высоко прибыльный бизнес, где сами спортсме­ны иногда приносятся в жертву выгоде, когда ис­пользуются допинги, допускаются перегрузки и «из­нашивание» спортсменов.

Наука должна выполнять свою основную функ­цию — изучение Мира и его законов. Разумеется, лю­бые научные открытия, даже в сфере производства или коммерции, дают нам новые закономерности и особенности окружающего нас мира, но как часто лю­ди забывают о возможных последствиях того или иного открытия, а еще чаще осознанно создают то, что наносит прямой урон цивилизации в целом. Как можно назвать научными разработки нового, более совершенного и смертоносного оружия, отравляюще­го или ядовитого вещества, вредного производства или очередного наркотического, алкогольного или иного средства для одурманивания сознания челове­ка. Можно ли назвать наукой исследования и экспе­рименты, позволяющие управлять человеческой пси­хикой, превращающие человека в зомби. Необходимо однозначно разделить науку с «техницизмом», разви­тие техники не всегда является прогрессом научной мысли. Нужно ввести понятие цели науки, а таковой может быть только изучение Мира во всей его полно­те и единстве, дающее возможность избежать ката­клизмов и трагедий, уносящих жизни любых живых существ Вселенной.

Искусство должно развивать и совершенствовать духовный мир человека, и не важно, о чем идет речь: классика, театр, рок или поп-музыка, — главное, чтобы конечной целью было усиление в человеке созидающего или самопознающего начала. Необходимо исключить все виды «культурного» воздействия на умы людей, когда после подобного контакта с пред­ставителем «культуры» или «искусства» в человеке просыпается агрессия, злоба, ненависть или иные негативные качества по отношению к другим людям или иным существам, живущим на Земле. Сколько создано фильмов о насилии, кровавых расправах и жестокости. Нельзя усиливать звериные качества, необходимо создавать и развивать человеколюбие и природолюбие.

Спорт — это возможность показать истинные ре­зервы человеческого тела, но нельзя вводить самих спортсменов в состояние агрессии по отношению к своим соперникам. Любое проявление зла на спор­тивных стадионах должно быть наказуемо и посте­пенно убрано с арен. Как может воспитать стремле­ние к познанию кулачный бой без правил, где один атлет калечит другого. Даже Путь Воина запрещает убивать или калечить соперника, если он не являет­ся грозой для жизни самого бойца. Стоит взять при­мер школы айкидо, дающий человеку возможность увидеть добро и любовь даже в таком направленном на боевое превосходство направлении, как Путь Вои­на. Цель любого бойца — победить зло несовершен­ства. Если мы обратимся к Китаю, то увидим, как понятие спорта преобразилось в учения цигун, у-шу, кунфу, дающие людям здоровье и долгую жизнь.

Спорт должен совершенствовать самого спортсмена, но не приводить к потере здоровья и душевному травмированию.

В настоящее время в США много достижений на­стоящей науки, искусства и спорта, но основная ра­бота впереди. Необходимо сформулировать как цель всего государства и его граждан стремление к познанию Мира, красоты, гармонии искусства и спорта.

Необходимо точно определить место человека в раз­витии всей Вселенной, придать значимость самораз­витию и развитию личности как частицы огромного Мира, где все выполняет определенные функции.

Необходимо изменить отношение к науке, усилить академическую, теоретическую и мировоззренчес­кую направленность исследований, отделив при­кладную науку от истинной науки, которая познает Мир в целом. Относительно искусства и спорта са­мое главное — ввести понятия конечной цели любо­го творчества. Человечество должно понять, что жизнь и душевное состояние каждого его представи­теля — это истинная ценность, дающая нам возмож­ность понять Мир и его законы, так как только че­рез отдельного человека и его мысли мы сможем по­стичь Вселенную. У США имеется уникальный шанс стать истинным лидером в определении судь­бы всей цивилизации, поскольку знак «77777» — это знак Творца и Преобразователя Мира, но только при условии, что преобразование понимается как гармоничное совершенствование Мира с учетом его закономерностей, а не волевое или силовое измене­ние окружающей нас природы. Человечество долж­но взять на себя ответственность не только за Зем­лю, но и за всю Вселенную. Соединенные Штаты имеют в подобном преобразовании всего Мирозда­ния одну из ключевых позиций, но только в том случае, если все пять пунктов, указывающих на ак­тивность знака «66666», будут устранены. Необхо­димо понять, что: труд, богатство, деньги, лидерст­во — это неизбежность, но не самоцель, которые по­степенно отомрут, когда человечество поднимется на более высокий уровень понимания собственной — Вселенской — роли.

ДВЕ РЕВОЛЮЦИИ В РОССИИ, О КОТОРЫХ НИКТО НЕ ЗНАЛ

Пожалуйста, не удивляйтесь столь странному за­головку. Дело в том, что революция — это ускорен­ная эволюция, которая должна всякий раз завершать определенный этап в развитии общества и выводить его на конкретный, новый и определенный путь. Са­мое важное, что должна быть однозначная определен­ность, означающая строгость поставленных целей, задач или причин, которые вызвали революцию. По­добная определенность отражена числом 10. Оно мо­жет занимать две позиции: второе место означает, что итог революции власть (1), основанная на истин­ных причинах развития общества (0); четвертое мес­то означает, что «старая» власть (1) прошла к полно­му опустошению (0), что и вызвало смену очередной экономической формации.

Рассмотрим несколько революций, как правило, начинавшихся с восстания. Таким образом, мы вос­пользуемся правилом равных или единых оценок ре­волюций в различных странах. Единственным не­большим исключением будет Италия, где за основ­ную дату революции будет взят день введения парла­мента, а не день восстания, который не имел своей целью смену общественного строя. В данном случае такая замена равноценна, так как она указывает на окончание перехода. При рассмотрении различных дат, связанных с событиями, происходившими в Рос­сии с 1905 по 1917 год, необходимо выделить буржу­азно-демократическую революцию, которая была на­чата восстанием 26 февраля и завершилась отречени­ем от престола российского императора 2 марта 1917 года. Данная революция хорошо известна всем, кто занимается историей России. Однако Кровавое вос­кресенье и военный переворот, совершенный больше­виками 25 октября 1917 года, не отмечены знаком революционного перехода. Следовательно, нельзя говорить о том, что в 1905 году в России произошла первая революция, а в октябре — социалистическая революция, ничего подобного не было — это были со­бытия, не связанные с революционными переменами.

Февральская революция была вызвана тяжелой экономической обстановкой в стране из-за войны, на­чатой в 1914 году и истощившей терпение всех рос­сиян, независимо от их социального положения (при­чины революции: 24 и 6; 2 и 4 — энергия людей, ус­тавших от войны; 6 — война или смерть, разруха, го­лод). Для удобства рассмотрения мы вновь использу­ем таблицу.  

Хорошо видно, что ни в день Кровавого воскресе­нья, ни в день взятия Зимнего дворца в России не бы­ло необходимости в каких-либо коренных реформах, так как в первом случае причина (7 — четвертое чис­ло) и итог (7 — второе число) совпадают, что говорит о постоянстве ситуации до выступления людей в «крестовый поход» и после его завершения. Никто не ставил перед собой цель свержения или устранения царя от власти, кроме большевиков, которые готови­лись к цареубийству, войдя в состав людей, мирно идущих на Дворцовую площадь. Целенаправленная «утечка информации» заставила принять меры пре­досторожности со стороны полиции и армии, а далее привела к столкновению солдат и людей. Вполне ве­роятно, что именно из колонны идущих прозвучал первый выстрел, который спровоцировал бойню.

Дело в том, что только при условии перехода цифр 7 в 6, возможно было кровавое столкновение, но начало кровопролития могло быть спровоцировано теми, кто шел в колонне, а не стоял в оцеплении. За причины отвечают третье и четвертое числа, а это две цифры 7, которые должны были перейти в новое ка­чество: вместо мирного шествия (7) они должны были превратиться в агрессию и стремление убивать (6).

Попытаемся выяснить, каким образом произошла замена цифр 7 на 6. В этом нам снова помогут циф­ры, Большая Советская Энциклопедия и В. И. Ле­нин. Прочитаем о событиях Кровавого воскресенья в БСЭ: «При обсуждении петиции на рабочих собрани­ях большевики разъясняли, что только революцион­ной борьбой пролетариат может добиться своих прав.

Однако вера в царя была еще сильна и остановить шествие не удалось. Большевики приняли решение участвовать в манифестации».

Странно выглядит фраза о том, что, призывая лю­дей к революционной борьбе, большевики собирались не допустить шествия, которое состоялось из-за силь­ной веры в царя. Вероятнее всего, как это и показы­вают цифры, четвертое и второе числа совпадают и равны 7, люди не хотели принимать те лозунги и це­ли, которые им навязывали большевики, а именно: свержение царя или его убийство.

Читаем дальше: «Убито и ранено около 4600 человек (4 и 6 — эти ци­фры несколько раз повторятся в тексте). В январе в шести городах России в стачках участвовало 444 тыс. человек».

Цифры 4 и 6 указывают на то, что людей (4) спро­воцировали на разрушение (6) и убийство. Владимир Ильич Ленин писал о Кровавом воскресенье: «В этом пробуждении колоссальных народных масс к полити­ческому сознанию и к революционной борьбе и за­ключается историческое значение 22 января 1905 го­да» (Ленин В. И., Поли. собр. соч., 5-е изд., т. 30, с. 310). Поразительная ложь, которую напечатали в БСЭ. В первых строках говорили о том, что вера на­рода в царя была еще очень сильна, а через несколь­ко строчек приводят слова Ленина, который заявляет, что это было революционным порывом к борьбе.

Особенно удивляет, что Ленин вводит новую дату са­мого события, а следовательно, необходимо провести ее расчет, чтобы открыть истинные причины, толк­нувшие большевиков участвовать в шествии.

Расчет дополнительных цифр:

22 1 1905

20 2 16 7

Причина согласия большевиков 16 7 — целена­правленная (1) замена целей шествия, когда 6 ставит­ся вместо 7, то есть восстание (6) вместо разговора с царем (7).

Цель подобного шествия 20 2 — пробудить энер­гию (2) смерти (0), которая прибавит силы большеви­кам (2) в борьбе за власть. Именно так и случилось, когда после столкновения людей с жандармами и войсками произошло кровопролитие, всколыхнувшее огромные массы людей. План большевиков сработал.

Ожидаемая революция свершилась в день восста­ния, которое произошло 26 февраля 1917 года и при­вело к Февральской буржуазно-демократической ре­волюции, которая свергла власть монархии. Именно на этом и надо было завершить все военные действия и перемены российского общества, но большевикам во главе с Лениным этого недоставало, так как «вождь пролетариата» еще не реализовал свои лич­ные цели, толкавшие его на свержение самодержа­вия. Какие личные причины его волновали, вы узна­ете чуть дальше, а сейчас рассчитаем дату восстания 25 октября 1917 года.

Расчет дополнительных цифр:

25 10 1917

26 8 22 4

Причина выступления 22 4 — это можно объяс­нить «действием толпы». Дело в том, что при огром­ном скоплении энергии (22) людей (4), а это происхо­дит в толпе, возникает «разум толпы», или ее общий мозг. В такой момент людей очень легко направить в любую сторону и к любым действиям. Для этого до­статочно встать во главе демонстрантов и повести их за собой, что и сделали большевики. Используя недо­вольство людей, они направили колонны в нужное место и со своими целями.

Цели восстания 26 8 — направив энергию (2) лю­дей на разрушение (6), прийти насильственно к вла­сти, а для этого надо было совершить переход от терпимости к взрыву и негодованию толпы. Прием уже был опробован в Кровавое воскресенье, так что вывести войска в столкновение с людьми не состав­ляло труда — надо первыми начинать штурм. Наде­юсь, что все хорошо помнят условный сигнал к вос­станию большевиков: выстрел крейсера «Аврора».

Трудно надеяться, что после такого выступления де­монстрантов стали бы встречать с уговорами. Дело было сделано: 8 перешла в 11, что вызвало двоевла­стие и «диктатуру большевиков по отношению к на­роду» — это тоже 11. До самого последнего момен­та люди, не входившие в партию большевиков, не собирались устраивать государственный переворот.

Их цели были иными: дать людям возможность (2) работать (6) и восстановить справедливость (8) на местах, но в эти цели не входило братоубийство и тем более диктатура пролетариата, а точнее, «дикта­тура партийной бюрократии», которая установилась на 74 года в России.

Наступает самый интересный момент, так как нам предстоит рассмотреть две до сегодняшнего дня неиз­вестные революции в России, отмеченные знаком кризиса власти и появившейся для нее заменой — ци­фрой 10.

15 мая 1682 года в Москве прошел слух о том, что задушили царя Ивана. Это известие всколыхнуло стрелецкие полки, и возбужденные стрельцы рину­лись в Кремль, где им вынесли на всеобщее обозрение двух юных царевичей Ивана и Петра. В тот же день появился список «изменников-бояр» и началась кро­вавая расправа. Так начиналась революция в России, которую должен был провести будущий царь Петр I.

Расчет дополнительных цифр:

15 5 1682

28 10 26 8

Причина бунта и начала революции 26 8 — энер­гия (2) стрельцов, учинивших расправу (6) над бояра­ми и вынудивших их прийти к терпению (8) относи­тельно юных царей, которых они намеревались убить. Именно стрельцы сохранили жизнь Великому Петру, он и проводил революционные преобразова­ния в России.

Цель «петровской» революции 28 10 — энергия (2) и справедливость (8) относительно статуса России в европейском сообществе. Петр стремился создать сильное (1) и независимое (0) государство, способное стать истинным лидером в мире (10).

25 октября 1917 года всем преобразованиям Пет­ра Великого был подведен итог. Набор цифр, кото­рый указывал на основу революционных преобразо­ваний (6 8), теперь занял позицию в итогах «октябрь­ского» восстания (26 8), что ясно указывало на завер­шение самого преобразования страны. Энергия (2), труд (6) и справедливость (8), которые Петр I возво­дил в самые важные качества для правителя и народа, теперь ушли в прошлое. Их заменила (2) энергия силы (6), она вела к страданию народа (8). Как ни стараются коммунистические агитаторы, но предста­вить восстание как революционный переход России к новому этапу невозможно, так как в данном перехо­де нет завершенности, не было кризиса власти и еще не созрела ее замена.

1 октября 1990 года по инициативе М. С. Горбаче­ва начался переход Советского Союза к рыночной эко­номике, что отразило полный кризис власти ЦК КПСС, коммунистическая идеология зашла в тупик, она не могла претворить в жизнь ни один из своих ло­зунгов: «От каждого по способностям — каждому по труду» — принцип социализма; что же до коммунис­тического лозунга «От каждого по способностям — каждому по потребностям», — то о нем лучше вообще не думать, так как страна была «посажена на талоны».

Расчет дополнительных цифр:

1 10 1990

21 3 19 10

Причина перехода к рынку 19 10 — власть (1), которая пропитала всю страну традициями, советски­ми праздниками и привычкой подчиняться, но при этом ничего не делать, жить старыми героическими подвигами «революционных дедов и отцов» (9) — вся эта власть (1) пришла к своему естественному концу (0). Нельзя заявлять людям, что «мы построили раз­витой социализм», когда в стране голод (талоны на основные продукты питания) и, кроме военно-промы­шленного комплекса, никто ничего не производит.

Внимание! Этот набор цифр (19 10) полностью со­ответствует целям и задачам, которые поставила пе­ред М. С. Горбачевым сама Природа. Дата рождения этого лидера подробно рассматривалась в первой кни­ге (2 марта 1931 года, числа 19 10 и 15 6).

Цель перехода к рынку 21 3 — энергия (2) и целе­устремленность (1), основанные на знаниях и умениях людей (3). Именно энергия, или энергетика, страны (2), основанная на сильной власти (1), которая в свою очередь опирается на науку, современные технологии и знания, накопленные благодаря огромному числу сек­ретных военных исследовательских лабораторий (3) — все это должно было двинуть Россию вперед.

Революционный переход произошел, но правиль­но ли мы выбрали путь реализации целей и задач, стоящих перед нами?

Энергетические ресурсы (2) — вместо того чтобы использовать несметные природные богатства страны для развития науки и технического перевооружения, наши новые лидеры устремились продавать сырье, ре­шая через него финансовые проблемы страны. Необхо­димо срочно прекратить разбазаривание того, в чем скоро сами будем испытывать нужду, тем более что ре­шить проблемы продажей сырья все равно не удастся.

Власть (1) — эта проблема стала наиболее болез­ненна в настоящее время, причина неразберихи во власти лежит не в начинаниях Горбачева, а в следу­ющем событии, произошедшем в нашей «обновляю­щейся» стране, — выборах первого Президента Рос­сии, которым стал Б. Н. Ельцин, 12 июня 1991 года.

Расчет дополнительных цифр:

12 6 1991

29 11 27 9

Причина выбора Президента России 27 9 — энер­гия (2), ставшая образом мысли и жизни людей в на­шей стране (7), — энергия привычки (9), если сказали выбирать, то надо выбирать. Люди не привыкли решать и думать (9) в нашей задавленной идеологией стране, люди сами себе создают проблемы, основан­ные на их бездеятельности и принципе: «Так было и будет».

Результат выбора Президента 29 11 — энергия (2) старой партийной системы и номенклатуры (9), кото­рая сразу же вступила в противоборство (11) с Ельци­ным. Самое важное, что она не могла вступить в пря­мое противостояние с Горбачевым, так как он оста­вался в памяти людей последним Генеральным секре­тарем Коммунистической партии Советского Союза.

Ельцин стал Президентом России, но ему предсто­яло выиграть выборы во второй раз, когда появились серьезные противники и конкуренты. Как вы знаете, выборы проходили в два тура, просчитаем обе даты и попытаемся сформулировать их итог.

Расчет дополнительных цифр — 16 июня 1996 года:

16 6 1996

38 11 36 9

Знак «6666 «и «999».

3 июля 1996 года:

3 7 1996

35 8 29 11

Знак «999».

Основные причины, влияющие на первый тур, 36 9 — знание (3), что происходит разрушение (6) про­шлого социалистического и коммунистического ук­лада (9).

Цель выборов в первом туре 38 11 — точная уве­ренность и знание (3), что терпеть (8) больше нельзя, необходимо противостоять новым переменам (11).

Первый тур целиком определялся целями и зада­чами оппозиции Ельцина, коммунисты взяли иници­ативу в свои руки и выиграли первый тур. Причина этого была заключена в том, что группа поддержки Ельцина не смогла выдвинуть и объяснить цели и за­дачи их представителя. Второй тур стал неизбежнос­тью, но в борьбу включился уже сам претендент.

Причины, обуславливающие поведение Ельцина во втором туре, 29 11 — энергия (2), которую Ельцин направил на то, чтобы напомнить людям о том, что уже было при коммунистах (9), дала свои результа­ты, у людей вновь появилось раздвоенное чувство от­носительно необходимости возврата к прошлому (11).

Итог выборов Президента 35 8 — необходимо раз­вивать науку, технику (3), принимать новые планы и решения (5), но самое важное — необходимо перетер­петь, переждать те трудности и испытания, которые неизбежны во времена перемен (8).

Однако нужно, чтобы у людей зародилось новое знание (3) и понимание (5) необходимости честно трудиться (8), взрастить свой долг за дело и свою страну (8), добиться правды в первую очередь от се­бя самого (8).

Можно ли сказать, что в настоящее время эти це­ли достигаются? Наука осталась за бортом государст­венного бюджета, техническое обновление идет край­не медленно, терпимости нет ни у людей, ни у дум­ских правителей, защищающих свои корыстные и властные интересы.

У людей зародилось новое знание, которое пока основано на том, что надо успеть нахватать и купить, пока все снова не пропало с прилавков. Планы стро­ят не как лучше сделать свое дело, а как обмануть го­сударство и больше заработать, о честности не прихо­дится говорить вообще, так как коррупция, шантаж и вымогательство стали нормой нашей жизни. С тру­дом верится, что в этом повинен первый Президент и его команда, — за это должны отвечать все, кто при­ложил свою руку к государственному карману. Про­цесс перемен будет очень долгим, так как отучить на­род воровать нельзя за несколько лет, для этого по­требуются десятилетия.

Настал 1998 год, все алчно ждут отставки Ельци­на, уверенные, что после этого наступит рай или ман­на небесная падет в закрома Родины. Никто даже не пытается видеть шаги Президента к общему спокой­ствию и равновесию. Он отправляет в отставку все правительство (Чубайс, Черномырдин), которое дис­кредитировало себя в глазах народа — это произош­ло 23 марта 1998 года.

Расчет дополнительных цифр:

23 3 1998

35 8 31 4

Причина отставки 31 4 — знание (3) требований (1) народа (4).

Цель отставки 35 8 — сохранение курса на преоб­разования (3 и 5) и обеспечение спокойствия и терпи­мости в стране (8). Эти же цифры отвечали за цель выборов Президента, а следовательно, Ельцин не стал другим Ельциным, за которого все голосовали и сто­яли у Белого дома в 1991 году, — это люди стали другими. Нельзя накормить голодного человека, так как он не знает сытости, нужно ждать, когда он «объ­естся». Отощавшие от отсутствия товаров во времена социализма люди набросились скупать все, что ввез­ли в страну из-за границы. Не стало дефицита, но по­явилась другая проблема — не хватает денег, чтобы купить весь рынок, а так хочется, глаза разбегаются.

Что же происходит с самой революцией, в кото­рую вошла Россия благодаря перестройке Горбачева?

Она не завершилась, это длительный процесс, рево­люция переместилась в конкретные города, где в на­стоящий момент решается ее судьба. Очень ярким и показательным примером может служить Нижний Новгород, где уже восемь месяцев идет настоящая война между властью и народом за главу местного са­моуправления (мэра). Рассмотрим эти события и фак­ты в таблице.

Ю. Лебедев поставлен победителем до результатов голосования (18:19:09, 11.10.98).

После того как А. Климентьев выиграл выборы и фактически стал мэром, власти сделали все возмож­ное, чтобы не допустить его к руководству городом, — его осудили, и теперь он отбывает срок заключения.

Результаты выборов признали недействительными и назначили новый тур, полностью сменив кандидатов.

В июне в нижегородском приложении к «АиФ» вы­шла заметка под названием «Считалочка». Коррес­пондент этой газеты сама попросила дать оценку предстоящим в сентябре выборам. Просчитав даты рождения основных кандидатов, мне стало ясно, что единственным лидером может стать Ю. Лебедев (на время репортажа А. Климентьев не был осужден, но результаты выборов уже отменили, так что он вновь стал кандидатом на пост мэра).

Прошло три месяца, и Ю. Лебедев уверенно выиг­рывает первый тур, но объявляется второй в надеж­де, что власть сможет «протащить» своего кандидата.

С огромным трудом верится, что им это удастся, так как причина, которая указывает на решение людей во время голосования (41 5), полностью совпадает с итогами выборов А. Климентьева, а следовательно, люди выберут не представителя власти — таким че­ловеком является Лебедев. Итог выборов определяет­ся цифрой 9, что указывает на рок, неизбежность ре­зультатов, которые вновь подтвердят решение народа не уступать власти.

В причине второго тура, как и в причине выборов А. Климентьева стоит цифра 10 — это указывает на продолжение революционных преобразований в Рос­сии. Люди, которых 74 года заставляли голосовать за предложенных партией кандидатов, теперь решили противопоставить свое мнение власти и показать свою волю.

Обратите внимание на итог выборов 30 3 — новое знание (3), которое должно стать истиной (0) и пре­вратиться во всеобщее знание (3) — неизбежности преобразований и невозможности вернуть людей к старому (3).

Итоги выборов подведены, Лебедев выиграл вто­рой тур. Как мы уже говорили ранее, в случае побе­ды необходимо помнить о том, что одновременно с победой приходят цели и задачи, какие необходимо решить новому мэру в случае победы, а они определе­ны первым и вторым числом самой даты выборов: 30 3 — необходимо использовать знания (3), которые не­сут в себе истину (0), чтобы принять верное решение (3). Можно трактовать эти цифры иначе: промышленность и науку (3), пришедшие в упадок (0), необходи­мо восстановить, дать им новое развитие или новое знание, изменение, интерес к новым технологиям (3).

Не исключается и отрицательный результат, ко­торый может означать отсутствие знания (3 и 0), по­рождающее ложное знание (3), основанное на ошиб­ках. Какой будет результат на практике, пока неиз­вестно, поживем — увидим.

Нам всем придется набраться терпения. Мы уже живем во время революционного преобразования об­щества. Что может быть лучше и что может быть труднее?

<p>Глава 8. Предсказания, открытия и события в датах</p> ШАНТАЖ И ДЕНЬГИ — ИСТИННОЕ ЛИЦО НОСТРАДАМУСА

23 октября 1529 года Мишель Нострадамус полу­чил звание доктора медицинских наук. С тех далеких времен имя этого человека не сходит со страниц книг, журналов и других изданий. Ему приписывают величайший дар предсказателя и пророка, предви­девшего судьбу всего человечества на тысячу лет впе­ред. Единственная незначительная зацепка в его про­рочествах заключена в том, что гениальный медиум зашифровал свои знания, да так искусно, что их до сих пор не могут понять или окончательно расшиф­ровать. Так и хочется вспомнить знаменитую фразу Чацкого из комедии А. С. Грибоедова «Горе от ума»:

Чины людьми даются, а люди могут обмануться.

Именно это случилось и с Нострадамусом, которо­му приписали то, чем он никогда не владел. Ему при­своили право предрекать будущее, а ведь он всего-на­всего хотел богато жить. Ему нельзя отказать в уме, а, как писал Грибоедов: Да умный человек не может быть не плутом...

Чтобы не быть голословными, воспользуемся да­тами, связанными с жизнью Мишеля Нострадамуса.

Сравнительный анализ некоторых событий поможет нам избежать предвзятости в оценке его способнос­тей. Беда каждого из исследователей пророчеств Но­страдамуса в том, что они не знают простейшей акси­омы логики, которая гласит: из истины может следо­вать только истина, а из ложной посылки может сле­довать что угодно — ложь или истина.

Именно по этой аксиоме не следует особенно серь­езно относиться к любой расшифровке трудов средне­векового пророка, так как из его лжи может следовать все, что угодно каждому автору, а следовательно — но­вая ложь или красиво изложенная версия уже произо­шедших событий. Нетрудно соединить в единое целое конкретное событие и расплывчатое, абстрактное или написанное афоризмами четверостишие, поскольку многие понятия можно объединить общим понятием и не сделать при этом никакого открытия. Если я утром встал с левой ноги, а на улице пошел дождь, то я в праве утверждать, что эти два события связаны между собой, а следовательно — я вызвал дождь. Уверен, что многие объявят подобное высказывание бредом, но в нем не больше бессмыслицы, чем в любой расшифров­ке творческих агоний Нострадамуса. Именно о подоб­ных авторах говорил Грибоедов в своей комедии: Дома новы, но предрассудки стары...

Как вы сейчас сами убедитесь, Нострадамус нашел безотказный способ заработать себе имя, славу и день­ги при дворе. Современные авторы превзошли своего учителя, использовав его труды для этих же целей.

Однако поспешим произвести расчеты дополнитель­ных цифр в датах, связанных с Нострадамусом.

Начнем с того, что он родился 14 декабря 1503 го­да в еврейской семье, которая в целях безопасности приняла католичество, отказавшись от своей веры, а произошло это событие в 1513 году. В 1529 году, 23 октября, Нострадамус получает степень доктора ме­дицины, в 1534-м женится, а в 1555-м становится придворным астрологом и медиумом. Самые важные события произошли в 1558 и 1566 годах, когда он пи­шет и издает свои знаменитые «Столетия», принося­щие ему славу и деньги. Жаль, но в расцвете своей славы он умирает, эта трагедия произошла 2 июля 1566 года.

Проведем цифровой анализ всех перечисленных дат, которые были заимствованы из книги, выпущен­ной издательством «Феникс» в 1999 году (Мишель Нострадамус. Ростов-на-Дону: Феникс, 1999).

Чтобы реально оценивать возможности любого че­ловека в качестве прорицателя, необходимо помнить о том, что за дар ясновидения или предвидения отве­чает единственная цифра — 9. Не стоит также забы­вать об особом свойстве второго и четвертого чисел:

если любое из них равно 9, то этого уже достаточно, чтобы говорить о человеке как о возможном пророке или ясновидящем. Используя эту особенность, мы можем записать критерий (необходимое условие) про­рока или ясновидящего:

наличие на втором или четвертом месте числа 9;

наличие в психоматрице знака «999» или «9999...».

Если мы рассмотрим дату рождения Нострадаму­са, то легко убедимся в том, что он не может обладать пророческим даром, так как не удовлетворяет ни од­ному из требований критерия:

дополнительные цифры: 17 8 и 15 6, цифр 9 нет нигде;

психоматрица:

11111     4       7

2            55     8

3            6      нет

и 0.

Проведем анализ личности Мишеля Нострадаму­са, используя психоматрицу.

Характер: 11111 и 8 — сильный и властный чело­век, умеющий принимать решения относительно себя самого, но не всегда способный открыто выйти в про­тивостояние с другим человеком, так как в повсед­невной жизни для него более выгоден иной характер, которым он пользовался — 111 и 88 с постепенным, но неизбежным переходом в завершающую стадию 1 и 888. Знак «888» может иметь два диаметрально противоположных значения, которые полностью определяются отношением человека к деньгам: если ма­териальные ценности не имеют большого значения, тогда цифры восемь отвечают за доброту, терпимость, правдоискательство и долг по отношению к близким (любовь, жалость к родителям); в случае, когда мате­риальные блага занимают достаточно важное место в жизни человека, цифры восемь указывают на шан­таж, которым можно пользоваться для достижения собственной выгоды. Попытаемся определить истин­ное значение цифр восемь у Нострадамуса.

В 1513 году его семья (еврейская) вынуждена принять католичество, загнанная в тупик инквизи­цией, также использовавшей шантаж как способ воз­действия на иноверцев. Расчет дополнительных цифр этой даты однозначно указывает на это:

1 5 1 3

10 1 8 8

8 8 и 10 1 — использование шантажа (8 и 8) для силового воздействия на людей (10 и 1). Нет сомнений в том, что десятилетний Мишель хорошо запомнил гонения и лишения, которые испытывала его семья из-за религиозных разногласий. Можно с полной уве­ренностью говорить о неизбежном возмездии за подоб­ное надругательство над их верой в истинного Бога.

Именно поэтому значение цифр 888 в психоматрице Нострадамуса может трактоваться однозначно — шантаж как метод и способ воздаяния католическому и всему христианскому миру за жестокость, которую инквизиция проявила к семье будущего «пророка».

55 — хорошая логика и интуиция, они для шан­тажиста являются лучшим оружием, позволяющим закручивать интриги и козни. Обратите внимание на то, что третье и четвертое число в дате рождения рав­ны 15 и Ј. Эти числа определяют основу любых дей­ствий и планов Нострадамуса. Анализируя их, мож­но уверенно сказать, что они означают следующее: целенаправленный (1) план (5), ведущий к разруше­нию и деньгам (6).

Любой человек, читающий «предсказания» Ност­радамуса, обратит внимание на одну удивительную особенность его «пророческих изысканий»: основной темой можно назвать смерть или разрушение. Вся­кий раз он предупреждает о трагедии, горе или не­счастье правителя или целого народа, но всегда речь идет о мире христиан, не о его еврейских потомках.

Именно в этом и состоял план отмщения Нострадаму­са: он касается только иноверцев, но не еврейского народа. Не стоит приписывать самозванному пророку статус национального борца и тем более обвинять ев­рейский народ в кознях и мстительности по отноше­нию к остальному миру, речь идет только о Ностра­дамусе, который «сводил счеты» с инквизицией.

Это был заинтересованный мститель, желающий и добивающийся богатства, положения при дворе, стремящийся войти в историю великим пророком и предсказателем. Именно для этого он использовал на­иболее сильное и действенное средство — страх лю­дей перед смертью, войной, стихиями и болезнями.

Нострадамус шантажировал всю планету, все челове­чество, весь мир. Именно так надо понимать его пер­вое и второе дополнительное число в дате рождения:

1 7 и 8 — власть (1) над миром (7) через шантаж (8).

Денежные проблемы стояли у него если не на первом, то не на последнем месте точно: во втором столбце имеются четыре цифры (4, 55, 6).

Он поступает в университет с конкретной, уже сформированной и обозначенной в цифрах задачей:

целенаправленно (1) накопить знания (9) для обрете­ния истинного лидерства (1 0). Обладая сильной ло­гикой (55), Нострадамус однозначно определяет ко­нечную цель получения знаний: энергия (2) знаний (3) усилит его логику и укрепит планы (5). Какие именно планы он стремится реализовать, мы увидим в дате начала его карьеры как придворного астроло­га: 1555 год, дополнительные цифры 16 7 и 14 5.

Известно, что Нострадамус провел несколько ча­сов в беседе с английской королевой, после чего по­лучил должность придворного астролога. Что именно склонило королеву к подобному решению? Ответ до­статочно очевидный: перед ней был волевой (1) и сильный человек (4), обладающий неординарной ло­гикой и интуицией (5), которая была подпитана и усилена университетскими знаниями.

Единственной ошибкой, которую допустила коро­лева, была ее наивность и вера в чистоту намерений нового астролога. Она верила, что его задача — пре­достерегать ее от возможных опасностей, предупреж­дать об изменениях судьбы и благосклонности звезд.

Увы, интересы Нострадамуса были далеки от жела­ний первой дамы, он стремился к иному, искал вла­сти над миром и нашел уязвимое место: власть (1) страха (6) над миром (7).

Эта формула стала основой всех его пророчеств.

Нострадамусу нужно отдать должное, так как его идея создания пророческих текстов была тщательно продумана, основывалась на знаниях и анализе воз­можных ситуаций. Хорошо зная астрономию и астро­логию, он безошибочно определяет промежутки про­рочества — столетия. Любой астроном знает о перио­дах появления комет и небесных тел. Знаменитая ко­мета Галлея имеет самый большой период обращения вокруг Солнца, но и он составляет 76 лет, а следовательно, в каждом столетии эта небесная странница по­явится на небосводе. Нострадамус использует словасинонимы, называя кометы различными родственны­ми понятиями: небесное тело, камень с неба, кара не­бесная, разверзшиеся небеса, огненное видение и про­чие варианты. Человеку свойственно заменять одни понятия на другие, если он хочет поверить в предска­зание, и это также изобретение Нострадамуса, кото­рый максимально использовал стремление людей увидеть и узнать таинственное, стать очевидцами чуда.

Его предсказания о смерти короля в турнирном поединке от щепки, поразившей его в голову, про­стейшая цепочка рассуждений, которую легко про­следить: доспехи рыцарей невозможно пробить не только осколком копья, но даже острие этого грозно­го орудия не способно было пробить надежные латы; единственное уязвимое место — забрало, имеющее смотровые щели. В турнирных боях хороший боец использует подобную слабость защиты и метит в за­брало. В поединке с королем не стремятся его сразить или победить, уважение к титулу всегда было в силе, а следовательно, каждый соперник монарха знает, как сделать так, чтобы его копье не выбило короля из седла, а разлетелось при ударе на куски, что при­даст королю особую значимость. Уверен, что доста­точно сдвинуть копье в сторону в момент удара, тем самым сознательно изогнув его, как цель будет до­стигнута и копье разлетится в щепки. Остается предположить, что подобный вариант может произойти раз в столетие.

Нострадамус достиг своей цели: он у власти (1), в его руках удача (7) и он может воздать всем по спра­ведливости, ему можно приступать к шантажу (8) — все эти цифры получены из даты написания первых трех «Столетий»: 1558 год, дополнительные цифры 19 10 и 17 8 (именно их мы анализировали). В пол­ной мере он может насладиться властью, если ис­пользует силу (1) пророчества (9), которое будет осно­вываться на истинной власти придворного астролога (10). Не стоит забывать о том, что это времена сред­невековья, когда процветали все оккультные науки, алхимия, магия. Именно поэтому Нострадамус мог убедить всех в благосклонности звезд к его персоне, в наличии у него дара пророка и медиума.

Начало было положено, но цель еще не была до­стигнута окончательно. Нострадамусу нужна власть над миром. Он пишет последние семь «Столетий» в 1566 году; дополнительные цифры 18 9 и 16 7. Обра­тите внимание: третье и четвертое числа уже фигури­ровали в расчете даты присвоения ему титула при­дворного астролога (1555 год), но этот набор цифр за­нимал первую и вторую позиции. Подобное переме­щение цифр может означать только одно: его цель — власть (1) страха (6) над миром (7) реализовалась, так как его предсказаний боялись, но это был страх от­дельных придворных и вельмож, а Нострадамусу был нужен страх всего мира. Именно для этих целей он пишет последние «Столетия»: сила и власть (1) шан­тажа (8), если оно оформлено в виде рока, пророчест­ва, судьбы или неизбежности (9). Это пик его злодей­ства по отношению к человечеству, а если более кон­кретно, то к христианскому миру, который он обре­кает на вымирание в страшных войнах и стихийных бедствиях. Настало время воздать за гонения его се­мьи. Если вы еще не забыли определяющие цифры, то сейчас их самое время вспомнить: 10 1 и 8 8 (рас­чет 1513 года). В конечной цели предсказания Ност­радамуса эти цифры записаны без изменений: 1 8, но именно они и определяют последнюю точку в его предсказаниях 9 — месть, обида, рок, обреченность.

Нострадамус сделал свое «грязное дело» — ото­мстил христианскому миру за те гонения, которые испытала его семья, он отомстил всей планете. Воис­тину был прав Иоанн Богослов, когда писал в своем знаменитом Откровении: «Здесь мудрость. Кто имеет ум, тот сочти число зверя, ибо это число человечес­кое; число его шестьсот шестьдесят шесть» (Открове­ние, гл. 13; 18).

Запишем психоматрицу расчета «откровений» Нострадамуса, относящихся к 1566 году.

Дополнительные цифры:

1 5 6 6

18 9 16 7

Психоматрица:

111    нет     7

нет     5       8 

нет    666     9  

Вы видите «число зверя», теперь уже нет сомне­ний: Нострадамус приложил все свои способности, чтобы толкнуть мир на добровольное самоубийство, если люди поверят в его пророчества.

Необходимо напомнить важную формулу сущест­вования человеческого организма, которая использо­валась древними мастерами цигуна в Китае:

МЫСЛЬ — ЭНЕРГИЯ — КРОВЬ — ЗДОРОВЬЕ или СМЕРТЬ.

Трактовка этой формулы проста: мысль управля­ет энергией, энергия управляет кровью, кровь изме­няет состояние организма, приводя к здоровью или смерти в зависимости от стремления самого человека, от его мыслей.

ЕСЛИ ЧЕЛОВЕЧЕСТВО ВЫБИРАЕТ МИР, —

ОНО СОХРАНИТ СЕБЯ,

ЕСЛИ ЧЕЛОВЕЧЕСТВУ «ПОМОЧЬ ВЫБРАТЬ

СМЕРТЬ», — ОНО ИСЧЕЗНЕТ.

Нострадамус приложил много сил, чтобы «помочь человечеству выбрать смерть». Его собственный конец печален, так как он умер в тот же год, когда писал свои полные злобы и ненависти к людям «Столетия»: 2 июля 1566 года, дополнительные цифры 27 9 и 25 7.

Причина смерти: 25 7 — энергия (2) его плана (5) управления миром (7);

Итог смерти: 27 9 — энергия (2) мира (7) подвела ему итог (рок, судьба — 9).

Именно к Нострадамусу наиболее точно подходит поговорка: «Не рой яму другому — сам в ней ока­жешься». Печальный финал Нострадамуса — это хо­роший урок для всех любителей попугать мир проро­ческими страшилками. Пора успокоить возбужден­ные умы слабонервных людей и оставить в полном забвении обиды Нострадамуса на мир.

РАЗГАДКА ПРОРОЧЕСКОГО ДАРА МОНАХА АВЕЛЯ

В истории России известен факт ясновидения или пророчества, вряд ли уступающий по своей удиви­тельности и точности предсказания пророчествам Но­страдамуса или знаменитой Ванги. Если пророчества Нострадамуса достаточно спорные, так как были за­писаны в форме иносказательного текста, который можно трактовать и понимать по-разному; предсказа­ния Ванги касались проблем и судьбы отдельных лиц, то пророчества монаха Авеля, который жил в братст­ве Валаамского монастыря, удивляют своей конкретностью и точностью. Известно, что именно из-за свое­го дара он провел 21 год в заточении и умер в тюрь­ме. Во время заточения Авель встречался со многими желающими узнать свою судьбу, но их ожидало пол­ное разочарование, так как упрямый провидец повто­рял каждому из них: «Мне не дано видеть судьбы от­дельных людей, мне суждено видеть судьбу России».

Все его предсказания касались царствующих особ или судьбы государства Российского. Попытаемся по­нять, каким образом он мог проявить свой дар и на чем он был основан. Для этого воспользуемся датами его рождения и смерти. Известен точно год его рож­дения и смерти, число и месяц не сохранились, по­скольку монахи должны были забыть о своей мир­ской жизни при постриге, а в тюрьме не велись точ­ные записи смерти заключенных, но, как мы уже го­ворили ранее, если в истории сохраняется частичная дата, то, значит, именно она определяет самые важ­ные качества исследуемого человека или события.

Итак, имеются две даты: рождение в 1757 году, а смерть в 1841-м.

Расчет дополнительных цифр по дате рождения:

17 5 7

20 2 18 9

Качества, данные от рождения, 18 9 — сила воли и духа (1), терпимость, знание правды (8) и яснови­дение (9).

Цель и итог жизни 20 2 — энергия (2) истины (0), основанная на той энергии, которую он получал от самой Природы (2). Для него эти цифры обернулись в энергию (2) неволи (0), которая пыталась обуздать и остановить энергию его тела и предвидения (2).

Расчет дополнительных цифр даты смерти:

184 1

14 5 12 3

Причина смерти 12 3 — сила воли (1) и энергии (2), дающие знание о будущем (3).

Результат, оставшийся после смерти 14 5 — преду­преждение (1) людей (4) о логике событий, какие им предстоит пережить. Чтобы было понятно данное объ­яснение, надо сказать, что император Павел I составил письмо с предсказаниями монаха Авеля, которое было велено вскрыть и прочесть через 100 лет после его смерти. Императора убили в ночь с 11 на 12 марта

1801 года, последняя дата принята за день его смерти.

Рассчитаем дополнительные цифры:

12 3 1801

16 7 14 5

Причина смерти 14 5 — данный набор полностью совпадает с итогом смерти или с тем, что осталось по­сле Авеля. Именно по приказу Павла I предсказатель был заточен в тюрьму, а смерть императора — ее монах предсказал с удивительной точностью — стала той при­чиной, которая его самого привела к смертному часу.

Что же предсказал монах Авель? Можно перечис­лить некоторые события:

1. Обстоятельства смерти Екатерины П.

2. Обстоятельства смерти Павла I.

3. Войну с французами, сожжение Москвы и по­ражение французской армии.

4. Николаю I сообщил «что-то» о нем.

5. Предсказал приход Антихриста, который за­льет Россию кровью.

6. Сообщил об убийстве всей семьи Николая II и самого императора.

Прежде чем мы составим таблицу с датами раз­личных событий, необходимо сделать несколько пояс­нений, очень важных для понимания того, каким об­разом монах мог предвидеть ту или иную ситуацию.

Любое предвидение должно опираться на соответст­вия между какими-то цифрами в различных датах, связанных между собой. Будет справедливо, если мы возьмем для анализа не случайно выбранную дату из жизни того или иного императора, чью судьбу Авель смог предсказать, а используем связь между датой рождения данной царственной особы и датой его (или ее) смерти, так как эти даты являются двумя проти­воположностями, которые, как известно, составляют единое целое. Интересно, что данное исследование да­ет возможность достаточно основательно сделать за­ключение, что Павел I был убит до полуночи, а зна­чит, он умер не 12, а 11 марта 1801, именно с этой да­той существует необходимая связь его даты рожде­ния. То же самое можно сказать о дате смерти Нико­лая II, который был убит большевиками 16 или 17 июля 1918 года. Анализ даты рождения императора показывает, что он был расстрелян именно 17 июля.

Относительно событий Отечественной войны 1812 года можно сказать, что французская армия двину­лась в наступление 11, а не 12 июня, поскольку это произошло ночью, но до полуночи, так как именно эта дата была известна Авелю, именно она созвучна с его собственной датой рождения.

Вероятнее всего, что Николаю I он сообщил о том, что тот запомнится потомкам, как деспот, «крова­вый» царь. Дело в том, что Авель не мог знать его да­ты смерти, которая не имела необходимого совпаде­ния в цифрах с датой рождения императора.

Относительно прихода Антихриста, который про­льет кровь россиян, разрушит храмы и принесет смерть царской семье, можно сказать, что Авель мог видеть события Кровавого воскресенья, но не так, как они задумывались верующими в царя, а так, как их видели и планировали большевики, следовательно, да­та этого события должна быть исправлена на 22 янва­ря 1905 года, как ее упоминал Ленин в своих работах.

Приступим к анализу дат тех событий, которые предвидел Авель. Для удобства запишем расчеты в виде таблицы и выделим те цифры, что давали ему возможность предвидеть.  

Проведем анализ цифр, чтобы понять принцип предвидения.

Смерть Екатерины II и Павла I были предсказаны на основании того, что четвертое число в дате рожде­ния совпадало со вторым числом даты смерти. Это мог­ло означать, что основная причина рождения человека приходит к своему завершению. Можно утверждать, что в подобной ситуации избежать смерти они не мог­ли, что и привело Авеля к длительному заключению.

Тот день, когда все узнали о смерти Павла, стал роко­вым и для самого Авеля, так как 3-е и 4-е числа (дата 12 марта 1801 года) совпадают с 1-м и 2-м числами да­ты смерти монаха — это набор цифр 14 5.

Смерть Николая I не могла быть известна пред­сказателю, так как подобного совпадения цифр нет, но единственное, что он мог сообщить императору, так это потерю им жалости (8) к людям и уход во власть (10) без каких-либо границ. Если сравнить до­полнительные цифры в дате рождения Авеля и в да­те смерти императора, то в первом и третьем числах в каждом расчете на втором месте (числа двузначные) стоят одинаковые цифры: 0 и 8, что дает возмож­ность для пророка узнать истину (0) только по одному-единственному параметру — 8, эта цифра отвеча­ет за доброту и терпимость, которые не были прису­щи Николаю, что и было отмечено монахом.

Относительно предсказания трагической гибели Николая II и его семьи можно сделать предположе­ние, что эта смерть не была роковой и имелась воз­можность избежать ее. Основанием для такого ут­верждения может служить факт, что в датах рожде­ния и смерти совпадают 1-е и 2-е числа, которые от­вечают за будущее человека, но именно эти цифры дают право на изменение судьбы человека. Как ви­дим из расчета, это цифры 34 7. Заметим, что эти ци­фры означают следующее: знание (3), полученное че­ловеком (4), которое дает ему возможность изменить окружающий его мир (7), чтобы избежать тех собы­тий, что были предсказаны. Однако Николай II из­брал более легкий для себя путь, что и привело к тра­гедии. Он оставил решение проблемы на волю судь­бы, везения или удачи (7). Таким образом, он сам стал причиной собственной гибели и гибели всей се­мьи. Естественно, это не освобождает от ответствен­ности и осуждения действия большевиков, Ленина и прямых исполнителей казни, но эту расправу можно было не допустить, заранее предприняв шаги к устра­нению самих исполнителей казни. Обязанностью императора было не допустить расцвета большевизма в России, но для этого Николай II должен был передать свою власть брату Михаилу, только тогда можно бы­ло предотвратить несчастье, но и этого он не сделал.

Если мы сравним дату отсчета времени до вскры­тия предсказания (12 марта 1801 года) и дату расст­рела императора (17 июля 1918 года), то обнаружим поразительную связь предсказания или предупрежде­ния с тем, что произошло.

Дата предсказания 12 марта 1801 года; числа: 16 7 14 5.

Дата расстрела 17 июля 1918 года; числа: 34 7 32 5.

Как видим, в предсказании имеется требование (1) верить предсказанию, оно логически обосновыва­ется (5) и дается совет изменить ситуацию в России (7). В дате смерти императора и его семьи мы видим знание этой смерти (3), которое не было принято как план к действию (5), а оставлено на удачу (7). Исход ужасен, но еще более поражает беспечность самого Николая II, который не пожелал подчинить себя предсказанию неизвестного монаха. Однако не стоит удивляться такому поведению императора, так как его характер имеет значение «1», что говорит о стремлении быть гораздо сильнее, чем он есть на са­мом деле. Он старательно играл роль императора, ос­таваясь абсолютно безвольным человеком, не способ­ным принять волевое и ответственное решение.

Вполне возможно, что именно из-за этого пред­сказания он покинул Зимний дворец в день Кроваво­го воскресенья и дал жандармам свободу действий в случае угрозы со стороны демонстрантов. Очень важ­но, что его второе число — 7, которое не допускает подобного решения, а значит, произошел переход цифр 7 в 6, что создает в психоматрице Николая II новый знак — «666», который полностью воплотился в событиях Кровавого воскресенья, когда «777» перешли в «666» (9 января 1905: 25 7 7 7). Естест­венно, что первотолчком к подобному переходу были активные вооруженные действия большевиков, кото­рые шли в колонне. Но ответственность с Николая II никто не вправе снимать, так как именно он понаде­ялся на удачу, когда отдавал приказ о свободе дейст­вий с недовольными его правлением. Вероятнее все­го, он надеялся, что в бойне погибнут те, кто угрожа­ют ему и его семье. Надо было точнее понять пред­сказание, в нем говорилось о человеке, который раз­рушит храмы, а ведь люди шли к Зимнему дворцу с иконами, а значит, стрелять в этих людей нельзя — это только усилит Антихриста, о каком говорил Авель.

В дате 22 января 1905 года (Кровавое воскресе­нье) мы видим полное совпадение первого и второго числа (20 2) с аналогичными цифрами самого Авеля, что дает ему возможность предвидеть это событие.

Начало Отечественной войны 1812 года определя­ется датой 11 июня 1812 года, где все четыре числа (20 2 18 9) совпадают с цифрами даты рождения Аве­ля, что также объясняет знание этого события мона­хом. Сдача Москвы французам отмечена 3-м и 4-м числами, которые равны 20 2, а выход русских войск на границу России имеет 1-е и 2-е числа 18 9, что также соответствует числам предсказателя.

Таким образом, можем утверждать, что Авель действительно родился со способностями ясновидя­щего, так как четвертое число равно 9, а это знак пророчества и предвидения. Он мог раскрыться при достижении человеком качеств, которые выделяют первое и второе числа: 20 2. Чтобы понять эти циф­ры, необходимо вспомнить о переходе цифр 22 в 4, тогда получим 4 и 0 — ограничение своего тела (пост, монашество, отшельничество в скитах Валаама, а в дальнейшем — длительною тюремное заключение).

Только благодаря постригу в монахи и жестокости правителей, лишивших его свободы, Авель стал про­роком. Он почти не ошибался в предвидении, но не стоит забывать и о том, что любое предвидение долж­но иметь основу, а ей могут стать связи дополнитель­ных цифр различных событий с дополнительными ци­фрами даты рождения самого предсказателя или меж­ду двумя событиями, которые рассматривает пророк (рождение и смерть человека). Естественно, Авель не пользовался цифровой системой, но именно она отве­чает на вопрос, как ему удавалось предвидеть.

КРИМИНАЛИСТИКА

Последние пять дней начинающего гения. Тайна смерти

Это не придуманная история, а реально происхо­дившие события, в которых принимали участие не вымышленные люди, а наши с вами современники. В целях безопасности тех, кто еще жив, имена и место действия будут удалены, но даты рождения Матери и Сына останутся реальными, чтобы не искажать хода анализа произошедших событий.

В одном провинциальном российском городе жи­вут Мать и Сын. Она — образованная и очень талант­ливая женщина, занимающаяся наукой, ее Сын — увлеченный математикой и радиофизикой молодой человек. Неполная, но счастливая семья. Наступает время, и сын уезжает в столицу, поступает в пре­стижный технический вуз, прекрасно учится и зани­мается любимой наукой еще будучи студентом. На последнем курсе пишет научную работу, которую публикуют в сборнике Академии наук. Ему предрека­ют прекрасную научную карьеру, а возможно, и гени­альность. Забегая вперед, скажем, что подобное пред­положение весьма реально, так как об этом говорят цифры его психоматрицы.

Дата рождения: 16 мая 1955 года.

Расчет дополнительных цифр:

16 5 1955

32 5 30 3

Психоматрица:

11       нет      нет 

2        5555     нет

333      6         9 

 и 0.

Набор из 333 и 5555 дает право говорить о гени­альной одаренности и склонности к точным наукам.

Единственное, что ему мешает в научном поиске, — безволие, которое вынуждает его обращаться за под­держкой к своему научному руководителю (11). Этот же характер требует получения одобрения и похвалы за найденное решение, тем более что запас собствен­ной энергии невелик (2). Отсутствие везения и защи­ты со стороны Природы и Мира (7 нет) готовит для будущего гения неприятный сюрприз в виде сильно­го и завистливого научного руководителя, готового на многое ради достижения собственного величия и благополучия.

Пришедшее из столицы сообщение потрясло и бук­вально парализовало Мать: ее Сын найден мертвым.

Смерть наступила с 9 по 12 апреля 1978 года, причина смерти неизвестна, вероятнее всего, произошло самоубийство. В дальнейшем эта версия не изменилась, следователи остановились на ней, так как никаких улик и подтверждений убийства не было, а времени с момента смерти прошло достаточно много, чтобы де­лать предположения о ее насильственном характере.

Более всего подходило, что он повесился, однако его нашли лежащим на земле, а не висящим на веревке.

Прошло много лет. Во время случайной встречи с Матерью погибшего молодого человека стала известна пересказанная выше история. Естественно, что появи­лась возможность выяснить истинную причину, а воз­можно, и дату смерти. В дополнение к уже сказанно­му добавим, что, по словам Матери, 9 апреля вечером Сын встречался со своим научным руководителем, так как именно он видел погибшего последним. Дополним к возможным дням гибели Сына еще 8 апреля, по­скольку в этот день могли произойти события, опре­делившие трагический исход, и запишем все даты в виде таблицы с дополнительными цифрами.

Первое, что бросается в глаза из приведенной таб­лицы, — полное совпадение всех дополнительных цифр в дате рождения Сына с набором дополнитель­ных цифр для последней из пяти рассматриваемых дат — 12 апреля 1978 года. Это может означать, что все поставленные самой Природой или Вселенной пе­ред этим молодым человеком цели и задачи выполне­ны, поскольку полностью использованы заложенные в него задатки (30 и 3) и достигнуты конечные ре­зультаты (32 и 5). Возникает естественное противоре­чие с реальностью, так как, имея 5555 и 333, он дол­жен был продвинуть науку вперед, сделав значитель­ные открытия, но, кроме единственной статьи в ака­демическом журнале, которая не имеет революцион­ного значения, мы не знаем других работ. Если нам удастся разобраться с данным противоречием, тогда мы сможем окончательно выяснить все происходив­шие в последние пять дней события.

8 апреля 1978 года — события этого дня просле­живаются по всем имеющимся цифрам достаточно хорошо и отчетливо: молодой человек направляет свою энергию (2 в третьем числе — 21) и силу воли (1) для достижения знания (3 — четвертое число). В результате исследований он постигает правду (8) о строении мира (7) в той отрасли знания, которой он занимается. Он формулирует и обобщает, найденные результаты (9 — опыт и результат), однако ему не хватает силы воли (1) признать это истиной и откры­тием, мы уже отмечали его безволие и стремление к поддержке со стороны. Молодой ученый ищет челове­ка (4), который, по его мнению, обладает правом под­водить правдивый и истинный итог (8) — это его на­учный руководитель. Нет сомнения в том, что в тот вечер они не встречались, поскольку итог дня — 37 и 10 — показывает на знания (3) о Мире (7), которые можно назвать революционными (10 — символ рево­люции). С мыслью о найденном открытии молодой человек засыпает.

9 апреля 1978 года — стремление (2) рассказать об истине (0) устремляет Сына в путь (2) к своему науч­ному руководителю, который должен сообщить о прав­де (8) в достижении понимания мира (7). Дело в том, что подобные встречи были традиционными (9) — это обязательное требование (1) со стороны научного руко­водителя (4), таким образом накаплившего необходи­мый материал (9), но только не для продвижения сво­его подопечного, который в очередной раз принес ему знание (3), и правдивое (8). Итог встречи ученика и учителя однозначен: 11 — между ними возникает спор, так как гордыня опытного ученого мужа не мо­жет пропустить в лидеры неопытного мальчишку.

10 апреля 1978 года — теперь существуют два че­ловека (2), которые знают правду (8) о революцион­ном открытии (10). Правда (8) заключена в том, что это пик удачи (7), но только для опытного (9) и силь­ного (1) человека (4), желающего владеть истиной (0) в одиночестве (1). Зарождается новое знание (3) — убийство ученика (0 и 3 — смерть и ее техническое осуществление). Для молодого ученого набор цифр 30 и 3 означает полное раскрытие своих природных за­датков, так как он создает знание (3), которое явля­ется истинным (0) в точных науках (3).

11 апреля 1978 года — энергия (2) зависти (9) и гордыни (11) толкает к завершению намеченного пла­на. Человек убежден, что в этом заключена справед­ливость (8): миром (7) должны править опытные (9) и сильные (1) люди (4), готовые на любое противостоя­ние (11). Именно в этот день, поздно вечером, совер­шается нападение: 3 1 — техническое (3) насилие (1) над человеком (4). Судя по цифрам, нападение совершалось около полуночи, так как смерть наступает только на следующий день, который всеми дополни­тельными цифрами указывает на смерть.

12 апреля 1978 года — в этот день находят убито­го молодого человека. Все дополнительные цифры — 32 5 и 30 3 — указывают на полное завершение жиз­ненного пути молодого ученого.

Естественно, подобное исследование событий не может служить основанием для возобновления рас­следования, прошло 11 лет, дело закрыто оконча­тельно. Мать ждет, молит о смерти, но она долгожи­тель, и это не обещает ей скорого избавления от горя, которое навалилось на нее всей тяжестью. Дополни­тельные цифры даты рождения Матери позволяют еще раз подтвердить высказанную версию о том, что убийство произошло не 12, 11 апреля, так как имеет место совпадение цифр.

Расчет дополнительных цифр: 29 декабря 1929

года:

29 12 1929

35 8 31 4

Для сравнения: 12 апреля 1978 года:

12 4 1978

31 4 29 11

12 апреля завершается убийством, которое отме­чено цифрами 31 и 4, но именно эти цифры опреде­ляют основу жизни Матери (третье и четвертое чис­ло). Если до рождения ребенка цифры 31 и 4 опреде­ляли знания (3) и силу воли (1), направленные на лю­дей (4); после рождения Сына — знания (3) и сила во­ли (1), направленные на Сына (4); то после смерти Сына — это каждодневная скорбь по убитому сыну.

Дело в том, что она всегда знала, что его убили, и да­же согласилась с тем, что заказчиком убийства был научный руководитель Сына. Ей можно верить, так как она сильный экстрасенс (222 и 4), имеющий знак ясновидящего (999). Эта женщина знает все и никог­да не ошибается в своем предвидении, потому что ее ведущие цифры 35 и 8 — знания (3), которые логи­чески проверены (5) и прошли проверку на правди­вость (8). На сегодняшний день эти цифры говорят о другом знании пожилой и уставшей женщины: она знает (3),что на этой земле (5) ее ждет только страда­ние (8), — и это единственная правда, которую она оставила для себя на долгие годы.

«Визит к минотавру»: реальный вариант кра­жи скрипок Страдивари Россияне помнят отечественный многосерийный детектив «Визит к минотавру» о судьбе уникального музыкального инструмента — скрипки Страдивари, которую похитили и пытались вывезти из страны.

Парадокс, но 24 мая 1996 года из музея им. Глин­ки были дерзко похищены два уникальных инстру­мента работы этого мастера. Не отвлекаясь на детали преступления, попытаемся рассмотреть даты, связан­ные с ограблением и ставшие известными в ходе следствия, чтобы понять очевидную истину: все собы­тия не проходят бесследно, они отражаются в датах и их дополнительных цифрах. Стоит вспомнить завере­ния таких знаменитых литературных специалистов-сыщиков и мыслителей, как Шерлок Холмс, Эркюль Пуаро, лейтенант Коломбо (так полюбившийся росси­янам из одноименного сериала) и многих других, ут­верждавших, что идеальных преступлений не бывает. Всегда имеются свидетели или улики, позволяю­щие построить логическую цепь рассуждений, веду­щую к преступнику. Они были правы: каждое собы­тие отмечено конкретной датой, а иногда и сопутст­вующими, вспомогательными для ведущегося следст­вия датами, которые снабдят думающего и логично рассуждающего следователя или детектива необходи­мой информацией к размышлению, и если не смогут явно указать на преступника, то объяснить мотивы преступления и конечные цели они в состоянии.

С самого начала составим таблицу с имеющимися датами по данному ограблению.

Проанализируем само преступление, связанное с похищением скрипок: мотивы или та основа, которая позволила людям пойти на это преступление, — зна­ние (3), что они идут (2) на повтор (другое значение цифры 2)' преступления, которое видели на телеэкра­не, и в связи с этим хорошо знали ход или план дей­ствий в момент преступления (5 — план). Анализ це­лей или итога преступления заставляет нас предполо­жить, что преступники и здесь намеревались повто­рить цели и задачи похитителей в детективном фильме: знали (3), каким образом получить деньги (6) за скрипки, так как хорошо помнили (9) это по фильму.

Нет сомнений, что они искали, а вероятнее всего, уже имели покупателей на будущий товар, причем из иностранных граждан: цифра 9 указывает на точное повторение сюжета фильма. Жаль, что преступники не знакомы с цифровым анализом, а то бы они зна­ли, что цифры, определяющие итог их кражи (36 и 9) имеют другое прочтение: знание (3), что любого преступника (6) ожидает рок, неизбежный возврат (9) к прошлому, когда он имел проблемы или не имел ничего. Об этом знали и наши предки, предупреждав­шие всех своих потомков в пословицах и поговорках:

«Сколько ниточке ни виться, а конец ей найдется»,

«Что посеешь — то и пожнешь».

Кража более 200 книг из Исторической библиоте­ки совершена этими же преступниками, так как на это указывают дополнительные цифры расчета даты преступления: 39 12 и 35 8. Первое (39) и третье чис­ла (35) полностью составлены из подчеркнутых в таб­лице цифр даты кражи скрипок. Новые цифры — 12 (итоговая цель) и 8 (новый мотив преступления) — указывают на следующее: преступники уверены (3 — точное знание), что их план (5) похищения скрипок оправдается, потому что один раз уже был правиль­ным (8 — правда). Более того, их покупатель согла­сился на второй «товар», который собирался приобре­сти вместе с первым, что отмечено во втором числе (12), где 1 — первый «товар», а 2 — второй.

День, когда был найден организатор двух краж, указывает на полное завершение следствия: первый преступник уже был пойман, но он был только на­парником (дата его поимки в документальном филь­ме о краже скрипок не сообщалась). Второе и четвер­тое числа, которые выполняют функцию основных, ведущих, определяющих чисел в любом расчете, указывают на то, что все вернулось в исходную точ­ку: 9 и 5, как и было в день совершения преступле­ния. На то, что пойманный человек является лиде­ром в данной группе (1 — лидер) и составителем пла­на (5 — план) указывают третье (41: 4 — человек, 1 — лидер) и первое числа (45: 4 — человек, 5 — со­ставивший план).

В завершение можно предположить, что покупа­тель не успел вступить в ту тесную связь с пойман­ными преступниками, когда и он был бы втянут в рок (9) по реализованному плану (5) похищения скрипок Страдивари из музея и редких, уникальных книг из библиотеки. Можно считать, что ему повез­ло. Если бы о неизбежности наказания или роке за совершенное преступление подумали все те, кто зани­мается подобным промыслом или собираются посвя­тить себя этому занятию (что относится к молодым людям, стремящимся в мир «джентльменов удачи» )!

Сколько талантов и гениев пропадает только из-за стремления к деньгам, власти и мнимому авторитету среди себе подобных. Их основная и самая страшная беда — отсутствие планов (5), которые имеют буду­щее (9). Гораздо проще составить план преступления (5), но за его реализацию будет расплата в виде неиз­бежного рока или мести Мира (9), и не стоит думать, что хоть кто-то избежит этого. Наказание в виде по­имки, ареста, тюремного заключения — это самое слабое из возможных последствий (можно сказать, что это лучший исход для человека, совершившего преступление ). Наиболее тяжелые последствия — бо­лезни, неудачи, смерть, какие коснутся не только са­мих провинившихся, но их близких и родных людей, которые также будут втянуты в роковое влияние Высших Сил или судьбы.

КРЕЙСЕР «ВАРЯГ» И КАНОНЕРКА «КОРЕЕЦ» — КТО ГЕРОЙ?

Кто не помнит слова знаменитой песни:

Там среди шумного моря Вьется Андреевский стяг, Бьется с неравною силой Гордый красавец «Варяг». Мы пред врагом не спустили Славный Андреевский стяг. Сами взорвали «Корейца», Нами потоплен «Варяг».

В душе каждого русского человека поднимается волна гордости и печали за погибших матросов, кото­рые смело пошли на врага, атаковали его и застави­ли остановиться. Достаточно открыть Большую Со­ветскую Энциклопедию и прочитать:

«"Варяг" — русский крейсер, отличившийся в бою против японской эскадры 27 января 1904. "Ва­ряг" был лучшим крейсером в мире (здесь и далее в цитате выделено мной. — А. А.). Путь русским кораб­лям вскоре был прегражден сторожившей их япон­ской эскадрой в составе 1 броненосного крейсера, 5 легких крейсеров и 8 миноносцев. В 11 ч. 50 мин. разгорелся неравный бой, в результате которого на "Варяге" был поврежден руль, сбиты прикрытия на верхней палубе, подбиты 10 орудий 152-мм, 7 — 75-мм и все 47-мм, убиты 1 офицер и 30 матросов, ране­но 6 офицеров, включая командира корабля, и 85 ма­тросов. Вскоре на крейсере, получившем опасные подводные пробоины, начался пожар. Потопив япон­ский миноносец и повредив 2 японских крейсера ("Азама" и "Такачихо"), в 12 ч. 15 мин. "Варяг" и "Кореец" повернули обратно для следования в гавань Чемульпо. В связи с тем, что быстро исправить по­вреждения не представлялось возможным.., по ре­шению Руднева "Кореец" был взорван, а на "Варяге" были открыты кингстоны, и он затонул. Экипажи русских судов были приняты на иностранные кораб­ли и через нейтральные порты доставлены в Россию.

Крейсер "Варяг" был поднят японцами, отремонтиро­ван и введен в строй под названием "Сойя"».

Из предложенного авторами энциклопедии текста следует:

1. Крейсер «Варяг» — лучший в мире крейсер.

Стоит уточнить. Его боевой коэффициент был равен 14 баллам, тогда как японский крейсер «Азама» имел 55 баллов. Можно говорить о самом скоростном крей­сере, так как «Варяг» достигал скорости до 24 узлов, в сравнении с 20 узлами у крейсеров противника.

2. Энциклопедия утверждает, что «Варяг» значи­тельно повредил и вывел из строя броненосный крей­сер «Азама», имевший защитную броню толщиной 6 дюймов. Дело в том, что «Варяг» имел самые круп­ные пушки в 6 дюймов, но снаряд подобного калибра не мог пробить броневые листы — это под силу толь­ко 8-дюймовому орудию, которое имелось на кано­нерской лодке «Кореец».

3. Как утверждает А. Сергеев (автор романа «Ва­ряг»), использовавший при написании книги истори­ческие источники, «Варяг» совершил 1000 выстрелов из всех видов орудий, но «достать» противника он не мог, так как его начал обстреливать крейсер «Азама» из четырех 8-дюймовых орудий, дальность пораже­ния у которых превышает 6-дюймовую артиллерию.

В результате все снаряды «Варяга» утонули, не до­став ни один из кораблей противника.

4. В энциклопедии говорится о том, что починить корабли (множественное число) быстро не удалось, но канонерская лодка «Кореец» имела единственное от­верстие от снаряда, который прошел навылет, на ко­рабле не было ни одного раненого, не говоря уже об убитых. Таким образом, канонерскую лодку по прика­зу капитана Руднева взорвали в полной исправности и боевой готовности, с полным боезапасом, так как за время боя «Кореец» произвел 49 выстрелов и при этом: потопил миноносец, разбил два головных крей­сера «Азама» и «Такачихо». Именно этот факт заста­вил японскую эскадру прекратить преследование рус­ских кораблей, когда разбитый «Варяг» начал отхо­дить в порт, а «Кореец» в это время только ввязался в бой с японской эскадрой и нанес ей тяжелый урон. К слову, боевой коэффициент «Корейца» — 0,05 балла!!!

5. Энциклопедия даже не называет имени капита­на «Корейца», им был Беляев Григорий Павлович.

Жаль, но сведений об этом великом морском командире, который выдержал два боя с японской эскад­рой, нанес ощутимый урон неприятелю и не допустил ни одного раненого на корабле, сохранив канонер­скую лодку в полной боевой готовности, — в энцик­лопедиях нет, так наша Родина помнит своих истин­ных героев.

События разворачивались следующим образом: 26 января 1904 года «Кореец» был зажат между четырь­мя миноносцами, в него было пущено 3 торпеды, от которых он ушел. После этого, удачным маневром Беляев загнал миноносец «Цубаме» на мель, остано­вил двумя предупредительными выстрелами «Така­чихо» и пошел на таран миноносца «Хато», от кото­рого тот отказался, повернув назад. Капитан Руднев строго осудил действия Беляева, спасшего команду и корабль, преподав урок японцам.

27 января 1904 года «Варяг» выдвинулся вперед, так как был очень быстроходным. «Кореец» тянулся сзади (при максимальной скорости 10 узлов против 24 «Варяга»). Однако крейсер всякий раз останавли­вался, поджидая своего отставшего напарника. Имен­но из-за очередной остановки «Варяг» превратился в мишень для дальнобойных орудий «Азамы». Открыв ответный огонь, русский крейсер надеялся не сразить врага, а не подпустить его к себе на близкое расстоя­ние. На «Корейце» заранее (еще в порту) были сруб­лены все деревянные надстройки и мачты, чтобы не вызвать пожар; к тому же и прицел ведут на мачту корабля.

Когда через 25 минут боя «Варяг» повернул на­зад, потому что он весь был в огне и с поврежденным рулем. «Кореец» начал пристрелку по последнему миноносцу японской эскадры, потопив его двумя вы­стрелами. После этого началась перестрелка с броне­носцем «Азама» (боевой коэффициент которого 55 против 0,05 у «Корейца»). Броненосец был полно­стью выведен из строя, а завершил бой расстрел крейсера «Такачихо», который также понес серьез­ные потери. «Кореец» был вынужден прикрывать от­ход «Варяга», а японская эскадра не рискнула пре­следовать храбреца.

«Кореец» был взорван, а «Варяг» потоплен по приказу Руднева. Прошло 94 года, и все поют о по­двиге «Варяга», но никто не знает, что этот подвиг совершил другой корабль и другой капитан. Это ка­нонерская лодка «Кореец» дала бой 14 кораблям про­тивника и дважды выиграла бой!!! Это капитан Беля­ев сохранил людей, корабль и нанес значительный урон японской эскадре.

И еще: Руднев в своих мемуарах даже не упомя­нул, что он был командиром «Варяга», но красочно описал, как мичманом плавал вокруг света на крей­сере «Африка» — это очень точно оценивает «по­двиг» «Варяга», когда командир вывел людей на смерть, а не на бой.

Теперь вам известно все о том, как происходили события. Сравним их с тем, что могли бы показать об этом сражении цифры.

Капитан Руднев: родился 19 августа 1855 года.

Расчет:

19 8 1855

37 10 35 8

111    нет     7 

нет    555     888

33      нет     9

 и 0.

«Агрессивную» психоматрицу получить невоз­можно, так как 888 почти невозможно перевести в 111111, тем более что 111 уже имеются.

«Спокойная» (нормальная для него) психоматрица:

1          4          7 

нет      555      8888

33        нет      9

и 0.

Что можно сказать об этом человеке? Безволен, не умеет принимать решения, но удивительно требовате­лен по уставу или приказам сверху; человек, знаю­щий правду наперед, что ему позволило предугадать, что «Варяг» не затонет во время боя, а он сам оста­нется цел (правда, ранен); эгоист, думающий только о себе, но совершенно забывший про людей; его чув­ство долга присяге привело к гибели 31 и ранению 91 человека. Именно из-за его нерешительности корабли попали в ситуацию, когда бой стал неизбежен. Его заранее предупреждали из посольства Кореи, что Рос­сия и Япония вступили в войну, но так как телеграф­ная линия с Россией была прервана, Руднев не ре­шился вывести корабли в Порт-Артур раньше.

Дата начала сражения для «Корейца»: 26 января 1904 года.

Расчет:

26 1 1904

23 5 19 10  

1111    4      нет 

22       5      нет

3         6      99

 и 00.

Анализ данной даты показывает, что:

1. Основа боя (3-е и 4-е числа) — 19 и 10 — сила воли (1), опыт прежних сражений (9), истинная сила и стремление к лидерству (10).

2. Цель боя (1-е и 2-е числа) — 23 и 5 — энергия (2), знание возможностей своего корабля (3), логиче­ское обоснование всех своих действий (5).

Уверенность в себе и корабле (1111), богатый опыт прошлых сражений (99), истинное умение кано­ниров, командира и всей команды (00), прекрасная энергия для активного боя (22), быстрая смена мане­вров и планов, в зависимости от ситуации (3 и 5), от­сутствие сомнений в принятии решений (нет 8), от­сутствие надежды на удачу, а только на свои собст­венные силы (нет 7), сила орудий (4) и знание, что та­кое смерть, которую они уже видели в прошлых сра­жениях (6).

Дата начала сражения для «Варяга»: 27 января 1904 года.

Расчет:

27 1 1904

24 6 20 2

11       44       7

2222    нет     нет

нет       6       9 

и 00.

1. Причина поражения (3-е и 4-е числа) — 20 и 2 — энергия (2), которая отсутствовала (0), но кото­рую привели в движение (2).

2. Итог боя (1-е и 2-е числа) — 24 и 6 — энергия и люди (2 и 4) будут под водой (6), израсходованы зря (6).

Стремление не к победе, а к похвале, одобрению со стороны иностранных командиров, чьи суда стоя­ли в порту (11), энергия и мощь корабля (44 и 2222), которые не могли быть применены в бою, так как не было плана сражения (нет 5) и матросы пло­хо знали свою технику (нет 3), надежда на чудо или удачу (7), недостаточный опыт (9) и отсутствие дол­га перед людьми со стороны капитана (нет 8), бо­язнь смерти, которая заставила открыть огонь по воде, а не по противнику (6), полное отсутствие уро­на противнику (00).

Так как «Кореец» вынужден был стать участни­ком и этого боя, а его судьба целиком зависела не от капитана Беляева, а от Руднева, то итог (24 и 6) кос­нулся и его: корабль был потоплен вместе с «Варя­гом». Таким образом, для канонерской лодки стал роком не враг, а безвольный командир «Варяга» Руд­нев, который постарался поскорее забыть свой позор, но умудрился войти в историю как герой.

МАРКС, ЭНГЕЛЬС И ЛЕНИН — ЗВЕНЬЯ ОДНОЙ ЦЕПИ

Еще несколько лет назад эти три фамилии были на устах у каждого советского человека, их упомина­ли как основателей великой социалистической дер­жавы СССР, на них ссылались все люди науки, так как без этого нельзя было рассчитывать на «правиль­ность» мышления, про них же рассказывали анекдо­ты в качестве тихого протеста против партийной дик­татуры, которая пропитала своими информаторами и стукачами всю страну.

Попытаемся понять истинную связь этих людей, если такая существует. Изучение их трудов не может дать однозначного ответа о том, каким образом они превратились в единое целое, слившееся в понятии марксизм-ленинизм. Рассмотрим даты рождения каждого из них и попытаемся отыскать более глубин­ную связь.

1. Карл Маркс родился 5 мая 1818 года.

Расчет дополнительных цифр:

5 5 1818

28 10 18 9

Основа его знаний и открытий: 18 и 9 — стремле­ние (1) отыскать правду (8) в истории (9). Он проявил завидное упорство (1), терпение (8), накопил огром­ные знания, которые относились к истории человече­ской цивилизации (9), что позволило ему создать свою собственную теорию смены формаций.

Цель его жизни: 28 и 10 — он хотел понять про­цесс развития (2) жизни и общества в целом (8), его интересовали истинные (8) причины смены власти (1 и 0 — власть, приходящая в упадок). Маркс пытался создать теорию революций (10), которые не возника­ют сами по себе, а являются закономерностями, осно­ванными на проявлении истинной энергии развития мира и общества (2 и 8).

2. Фридрих Энгельс родился 28 ноября 1820 года.

Расчет дополнительных цифр:

28 11 1820

23 5 19 10

Основа его научной деятельности: 19 и 10 — це­ленаправленное (1) изучение уже готовых знаний (9), которые были созданы Марксом (10). Его также ин­тересовали революции, но теория смены формаций уже была создана, так что Энгельсу оставалось толь­ко понять ее и обосновать.

Цель жизни Энгельса: 23 и 5 — используя энергию (2) и знания (3), которые он накопил, провести анализ (5) и обоснование теории смены человеческих форма­ций, созданной Марксом. Данный симбиоз нельзя на­звать плагиатом со стороны Энгельса, так как он ис­кал собственное обоснование и доказательство теории Маркса, целиком сохраняя при этом ее суть.

3. Владимир Ленин родился 10 апреля 1870 года. Расчет дополнительных цифр:

10 4 1870

21 3 19 10

Основа научной деятельности: 19 и 10 — цифры, аналогичные тем, что мы видели в расчете дополнительных цифр у Энгельса, следовательно, Ленин так­же использует труды Маркса как основополагающие в построении своей собственной теории революции.

Цель жизни: 21 и 3 — на основе трудов Энгельса (2 — второй, следующий за Марксом) и Маркса (1 — основоположник теории смены формаций) Ленин должен был создать единую теорию (3) переходного периода от одной формации к другой, чтобы на осно­ве новых созданных им знаний можно было вырабо­тать законы, реформы, которые могли помочь любой стране преодолеть кризис переходного периода и сме­нить формацию. Ленин допустил серьезную ошибку в понимании своей роли в историческом процессе: он проявил энергию (2) и силу воли, лидерство (1) для свершения военного (3) переворота в России. Позд­нее, после захвата власти большевиками, он осознал безнадежность перехода России в новую формацию, так как предпринял попытку создать условия для до­ведения капитализма до необходимой стадии готов­ности к переходу, но уже в условиях свершенного пе­реворота — это была политика нэпа, когда дали сво­боду частному предпринимательству. Однако все уже было поздно, потому что появилась новая управляю­щая сила в стране: большевистская партия, создан­ная Лениным, но уже раздираемая партийными ли­дерами, рвущимися к власти.

Вывод: анализ дат рождения Карла Маркса, Фри­дриха Энгельса и Владимира Ленина позволяет сде­лать заключение, что в природе существует симбиоз, объединение умственных усилий различных людей, которые разрабатывают единую теорию, используя до­стигнутое своими предшественниками. Естественно, что в науке неизбежно используются труды и научные открытия ученых прошлого, но в данном случае при­ходится говорить о дополнении одного учения другим. Срыв произошел в последнем звене, когда Ленин отошел от своего предназначения, изменив цели.

В чем причина, помешавшая Ленину выполнить поставленную перед ним задачу? Ее можно отыскать, если вспомнить знаменитую фразу, сказанную моло­дым Владимиром Ульяновым в день казни старшего брата Александра: «Мы пойдем другим путем».

Именно тогда произошла смена цели, причем день не был случайным, так как он созвучен и связан с дата­ми рождения обоих братьев. Проанализируем все со­бытия.

Как видим из цифр Александра Ульянова, он дол­жен был использовать свою энергию (22), чтобы раз­вивать тело (4) или направить эту энергию на людей или конкретного человека. Именно такая направлен­ность привела его в число реакционно настроенных людей, стремившихся убить царя как представителя высшей власти в России. Александр достаточно лег­ко пошел по этому пути, так как первые цифры, от­вечающие за настоящее (66), указывают на склон­ность к насилию и террору. Цель определялась цифрой 10, то есть его влекло к революции, к власти, ко­торая была бы основана на его энергии (2) и уверен­ности, что он является носителем справедливости (8), дающей ему право судить других и даже решать, жить им или нет.

День казни точно определяет причину казни: по­кушение (2 — энергия нападающих) на царя (1 — единовластие монарха) с применением оружия (3 — техническое устройство). Итог покушения: бомба (3) не может изменить целый мир (7), удача не на сторо­не нападающих, так как царь (1) отсутствует (0) в нужное для них время. Однако для Александра Уль­янова казнь является истинным итогом его жизни, так как он фактически достигает поставленной перед собой цели — он стремился свергнуть самодержавие через убийство царя. Каким же образом он реализо­вал свой план, если сам оказался казненным, а царь жив и невредим? Все становится очевидным, когда сравниваешь дополнительные цифры в дате казни Александра и дополнительные цифры в дате рожде­ния Владимира Ульянова.

Обратите внимание на то, что цифры, определяю­щие причину казни (3-е и 4-е числа: 21 и 3) занима­ют первую и вторую позицию в расчете даты рожде­ния Ленина. Это говорит о том, что с момента казни Александра целью Ленина становятся: энергия (2) си­лы (1) оружия (3) — именно в день казни брата он по­ставил себе цель совершить военный переворот в Рос­сии, который позволил бы ему учинить расправу над императорской семьей. Дело в том, что итог казни — 10 — власть царя над судьбой его брата, сильно по­влиял на юного Владимира Ульянова, который за ос­нову своих устремлений принимает иные характери­стики, способные задать 3-е и 4-е числа. Если раньше, до казни брата, эти цифры обозначали силу воли (1) в накоплении опыта и знаний (9) для обоснования революционных переходов от одной формации к дру­гой, то после казни Александра их уже надо тракто­вать иначе: сила (1) мести (9), направленная на убий­ство царя (1 — царь, 0 — смерть). Только так можно объяснить зверское убийство всей императорской се­мьи. Приказ был отдан Лениным, потому что только после этого он мог считать, что расправа свершилась, ведь ради нее он возглавил военный переворот.

Удивительные совпадения: цель жизни Александ­ра (28 и 10) и итог февральского восстания, которое переросло в буржуазную революцию в России (28 и 10); причины отречения от престола Николая II (19 и 10) и причины, толкнувшие Ленина к организации собственной партии (19 и 10). Можно однозначно ска­зать, что с победой буржуазно-демократической рево­люции в России Ленин полностью реализовал свою месть, так как мечты брата о революции воплотились в реальность, царь был свергнут, но не был убит, что и не давало возможности Ленину остановиться на уже достигнутом. Впереди оставалось 25 октября 1917 года, отмеченное следующим набором дополнительных цифр: 26 8 и 22 4. Третье и четвертое числа (22 и 4) совпадают с основой всех действий Алексан­дра Ульянова, а цель восстания — энергия (2), несу­щая смерть и разрушение (6) как справедливое (8) возмездие за гибель старшего брата.

Подводя итог сказанному относительно В. И. Ле­нина, можно сказать, что он завершил то, что нача­ли Маркс и Энгельс, став одним из активных деяте­лей Февральской буржуазно-демократической рево­люции в России. Но он совершил грубейшую и непо­правимую ошибку, продолжив борьбу за свою собст­венную власть, когда организовал военный переворот 25 октября 1917 года. Он не был продолжением революции, а преследовал личные цели вождя революции — месть за смерть брата. Цели революционного пере­устройства отошли на второй план, выдвинув на пер­вое место воздаяние всем тем, кто был хоть как-то причастен к казни Александра. Власть ослепила Ле­нина, превратив в настоящего деспота и тирана для многих тысяч людей, которые были не виноваты в том, что его брат был казнен.

НИЖНИЙ НОВГОРОД: ИСТОРИЧЕСКОЕ ПРЕДНАЗНАЧЕНИЕ

Очень хочется надеяться, что данная глава заинте­ресует историков, социологов, краеведов и людей, ин­тересующихся историческим предназначением своего города, села, поселка или деревни. Историческая на­ука использует исторические источники: летописи, до­кументы, письменные свидетельства различных оче­видцев событий, чтобы восстановить как можно достовернее, происходившие события, и на основании полу­ченных фактов, материалов и документов строится версия или научная гипотеза о роли того или иного ре­гиона в истории края, области или страны в целом.

Хорошим примером может служить Нижний Нов­город, тем более, что именно в 1998 году россияне, благодаря Президенту Б. Н. Ельцину, впервые вспом­нили об исторической роли этого провинциального города во времена смуты, когда судьба России реша­лась в борьбе за российский престол русских, поль­ских, шведских претендентов. Удивительно, но в пе­реводе на новый стиль летосчисления день освобож­дения Москвы нижегородским ополчением, которое возглавили К. Минин и Д. Пожарский, приходится на уже печально известный «праздник» — 7 ноября (день Октябрьской революции).

Попытаемся понять, каким образом связаны эти две даты — 26 октября 1612 года и 7 ноября 1998-го.

Выполним расчет дополнительных цифр:

26 10 1612

19 10 15 6

Причина выдвижения ополчения — 6 — опас­ность захвата власти в стране чужеземцами, что оз­начало гибель Российского государства, разрушение и уничтожение русской культуры.

Итог ополчения — 10 — установление единовлас­тия, начало царской династии Романовых, сохране­ние России как единого государства, с единой систе­мой власти.

В конце этой главы мы выясним, каким образом связана эта дата с празднованием 7 ноября 1998 года, но сейчас попытаемся ответить на другой, не менее интересный и значимый вопрос: «Почему именно Нижний Новгород стал центром ополчения?».

Совершенно естественно, что у многих специалис­тов, занимающихся отечественной историей, найдет­ся много веских доводов и причин, которые объяснят лидирующую роль нижегородцев: сила личности Ми­нина и Пожарского, зажиточность нижегородской знати и множество других. Однако ни одна из них не может быть полностью подтверждена, так как останется версией, научной гипотезой или научным выво­дом из документальных фактов, страдающих субъек­тивностью. Как часто мы становились свидетелями скрытых фактов, которые потом в корне меняли не только саму теорию, но и весь ход событий, цели, за­дачи и итоги случившегося. Попытаемся найти более объективную оценку, мало зависящую от субъектив­ных взглядов конкретных людей.

Прежде всего, начиная разговор о Нижнем Новго­роде, попытаемся обратиться к дате его формирова­ния как города. За историческое начало принято счи­тать 1221 год.

Расчет дополнительных цифр:

1 2 2 1

6 6 4 4

Причина основания первого поселения: 4 4 — на­личие двух народов (4 и 4): мордовские и русские князья, которые проявили интерес к очень выгодно­му для поселения месту.

Цель заселения: 6 6 — возможность контролиро­вать передвижение по двум рекам — Волге и Оке (в китайской нумерологии цифра 6 отвечает за воду).

Относительно мордовских поселений, которые искон­но занимали территорию будущей Нижегородской об­ласти, можно сказать, что их привлекали именно ре­ки, дававшие возможность рыболовства и передвиже­ния по очень большому региону. С приходом русских князей цифры 6 6 принимают иные значения. Есте­ственно, что слияние рек привлекает, но цифра 6, стоящая на третьем месте, означает обман и хитрость русских князей, захвативших лидерство и контроль на всей территории слияния рек. Вторая цифра 6, ко­торая стоит на четвертом месте, указывает на воен­ные цели и задачи основанного города, так как с са­мого начала Нижний Новгород выполнял оборони­тельную функцию на границе Руси.

Рассмотрим несколько дат, которые подтвердят военное значение Нижнего.

1. Присоединение Нижнего Новгорода к Москов­скому княжеству в 1392 году.

Расчет дополнительных цифр:

13 9 2

15 6 13 4

Войдя в Московское княжество, Нижний Новго­род принимал на себя оборонительную функцию вос­точной окраины от набегов татар. Второе и четвертое числа совпадают с аналогичными цифрами даты ос­нования города, следовательно, задачи, стоящие пе­ред Нижним, остались прежними: военная, оборони­тельная крепость.

2. Отражение набегов татар в 1520 и 1536 годах, когда Нижний был в осаде.

Расчет дополнительных цифр:

15 2 0

8 8 6 6

15 3 6

15 6 13 4

В первом случае видим, что городу пришлось мак­симально проявить свои возможности оборонительной крепости, за них в дате рождения отвечали первое и второе числа — 6 и 6, занявшие в данном расчете тре­тье и четвертое места, указывая на максимальное про­явление поставленных перед городом целей.

Во втором случае осада была менее жестокой, так как город выполнял свои привычные осадные функ­ции, которые были заложены в него первыми строи­телями и усилены новым каменным кремлем, кото­рый был неприступен для врага.

3. Освобождение Москвы от поляков нижегород­ским ополчением — 26 октября 1612 года.

Расчет дополнительных цифр:

26 10 1612

19 10 15 6

Военная, защитная функция, которая была сохра­нена и усилена при присоединении Нижнего Новгоро­да к Московскому княжеству, тем более что появи­лась прямая обязанность защищать столицу, и ниже­городцы буквально несли ответственность за это. К то­му же каменный кремль в Нижнем был возведен по повелению Ивана III, что заметно обезопасило жизнь горожан. В момент смуты Нижний Новгород макси­мально активизирует функцию защиты Москвы от чу­жеземцев. Присутствие поляков, притязания шведов на российский престол пробудили активность нижегородцев и определили судьбу России того времени.

За результат, итог освобождения столицы отвеча­ет цифра 10, указывающая на установление единст­венной и истинной власти. Именно тогда взошли на русский престол Романовы. Как знать, может быть, не случайно появление в Москве нижегородцев, кото­рые пробуют свои силы в политике и управлении го­сударством. Не всегда такое проходит удачно, но это только первые шаги, а как известно, «первый блин комом».

4. Перенос Макарьевской ярмарки в Нижний Новгород: 1817 год.

Расчет дополнительных цифр:

18 17

17 8 15 6

С переносом ярмарки в Нижний Новгород начина­ется новый этап развития города, который отмечен переходом цифры 6 на четвертую позицию. Но если раньше это означало максимальное проявление обо­ронительной функции, то в данной дате это говорит о завершении военной функции Нижнего Новгорода.

Он теряет оборонительное значение, так как теперь не является пограничным городом Московского кня­жества. Он входит в Российское государство, которое значительно расширилось.

Основная функция города отмечается новой циф­рой — 8, означающей жизнь и рост города в качест­ве крупного торгового и промышленного центра. На­ступает мирный этап развития Нижнего Новгорода, когда он получает статус «кармана России».

5. Пуск железной дороги «Нижний Новгород—Москва»: 1862 год.

Расчет дополнительных цифр:

18 6 2

17 8 15 6

Как видим, все четыре дополнительных числа в данной дате полностью совпадают с аналогичными цифрами расчета даты переноса ярмарки в Нижний.

Это означает, что город продолжает наращивать свое торговое, мирное значение, что и определяет строи­тельство первой российской железной дороги именно между Москвой и Нижним.

6. Переименование Нижнего Новгорода в Горь­кий: 1932 год.

Расчет дополнительных цифр:

19 3 2

15 6 13 4

Приход к власти большевиков и построение в СССР диктатуры коммунистической партии очень сильно и негативно сказалось на судьбе Нижнего Новгорода. Он превращается в военный город, но уже не с точки зрения его оборонительной значимости и выгодности географического положения, а как город, производящий все виды оружия, причем самого со­временного и смертоносного: атомные и водородные бомбы, военные истребители, титановые подводные лодки, бронетранспортеры и многое другое. Для всех людей (4) — это запретная зона (6), «закрытая область», въезд в которую для иностранцев строго за­прещен. Даже теплоходы с интуристами проплывали ночью с зашторенными окнами и охранниками на па­лубах. На мировых картах советского периода город Горький не обозначали, что равносильно полному ис­чезновению (6) города с лица Земли.

7. Возврат прежнего имени городу: 1990 год.

Расчет дополнительных цифр:

19 9 0

19 10 17 8

Восстанавливается справедливость (четвертое чис­ло 8). Удивительно, но возврат старого имени городу ставит перед ним новые цели, которые определяются цифрой 10. Если вы вспомните о том, что распад СССР и процессы обновления страны, начавшиеся при М. С. Горбачеве, означали начало революцион­ных преобразований в России, то не удивительно, что цифра 10 становится ведущей в определении целей Нижнего, который один из первых городов активно включился в свое обновление. Точно так же становит­ся понятным неожиданное для Москвы появление в правительственных кругах нижегородцев, активно включающихся в процесс преобразований. Нельзя при этом забывать о том, что цифра 10 одновременно означает лидерство (1), которое легко потерять (0), что и произошло с нижегородцами. Неудачи отдель­ных представителей города в построении собственной политической карьеры никак не могут отразиться на целях и задачах, стоящих перед Нижним Новгоро­дом, так как он останется истинным лидером в про­исходящем обновлении всей страны.

ЛОХНЕССКИЙ БУМ, ИЛИ 20:2 В ПОЛЬЗУ НЕССИ

Не будет ошибкой предположение о том, что об озере Лох-Несс и его загадочном обитателе Несси из­вестно каждому жителю планеты, который умеет чи­тать. Начиная с 1933 года эта тема не оставляла в по­кое мировую общественность, которая вынуждена бы­ла согласиться с натиском активистов, ищущих древ­нее животное в глубинах и на поверхности озера. В настоящее время написано множество книг, брошюр и туристических буклетов, которые переполнены кра­сочными рассказами многочисленных очевидцев, ви­девших своими глазами удивительного и таинственно­го зверя, живущего в озере. Поистине можно только пожалеть всех очевидцев, поскольку, имея в руках фотоаппараты и видеокамеры, они так и не смогли за­печатлеть зверя, который странным образом влияет на современное фото- и видеооборудование, выводя его из строя своим появлением на водной глади. Един­ственное «достоверное» фото, сделанное летом 1934 года хирургом Кеннетом Уилсоном, он же Сайрус Франн (журналы знают только два псевдонима не менее таинственного очевидца), достаточно отчетливо показало внешний облик Несси: «рука в черном чул­ке, высунутая из воды». Если вы повторите аналогич­ный опыт в ближайшем водоеме, то ни один эксперт не сможет отрицать, что на снимке загадочное Несси.

Конечно же, это шутка, но она более точно отве­чает на интересующий всех вопрос: «Откуда в озере Лох-Несс появился динозавр, который должен был исчезнуть вместе со своими сородичами примерно 60 миллионов лет назад?».

Применим метод анализа дополнительных цифр, чтобы разобраться в проблеме уникального неодино­завра. Воспользуемся свидетельствами очевидцев, ко­торые предоставил Александр Кондратов в своей кни­ге «Динозавра ищите в глубинах» (Ленинград, 1985).

Для большей убедительности возьмем достаточно большое количество свидетельских показаний в поль­зу существования Несси, причем в строгой временной последовательности, без подтасовок и какого-либо от­бора дат. В целях сохранения целостности изложения сначала будут кратко изложены рассказы очевидцев, взятые из книги А. Кондратова, а затем составлена обобщенная таблица со всеми расчетами дополни­тельных цифр. В завершение разговора проведем ана­лиз полученных данных.

Свидетельства очевидцев

14 апреля 1933 года — шотландский фермер Джон Маккей ехал с женой вдоль озера, когда тем­ная масса появилась на их пути и с плеском обруши­лась в озеро.

22 июля 1933 года — Джордж Спайсер заметил некое живое существо, довольно массивное, которое пересекало южный отрезок дороги.

5 января 1934 года — Артур Грант осветил фара­ми мотоцикла крупное животное, ковыляющее к озе­ру через дорогу.

Летом 1934 года (учитывать сезон мы не имеем права, так как не известен месяц) — уже известный вам Кеннет Уилсон (он же Сайрус Франн) сделал пер­вый и единственный «достоверный» снимок Несси.

Апрель 1947 года — Дж. В. Маккиллоп и три его спутника видели в озере нечто, что им показалось го­ловой, шеей и двумя горбами.

Июль 1947 года — трое шотландцев и еще два ме­стных жителя видели голову и горб чудовища.

14 июля 1951 года — Лахлан Стюарт и Тэйлор Хэй видели три горба, голову и змееподобную шею.

20 августа 1952 года — Грета Финлей и ее сын запомнили два или три горба. «Голова и шея, вместе взятые, были длиной сантиметров 60 или 75, а от­дельно голова имела длину около 15 сантиметров, за­канчивавшаяся круглыми утолщениями по 15 санти­метров в длину. По-моему, оно было больше всего по­хоже на улитку» (примечание автора: вспомните о версии с «наряженной» рукой).

2 ноября 1954 года — оператор небольшого судна заметил большой объект, который следовал за судном больше полумили.

Конец лета (цифра 7, так как лето — это элемент «огонь» по китайской нумерологии, а конец лета со­ответствует инь-характеристике лета, это цифра 7 в схеме у-син) 1955 года — шотландец Мак-Неб сделал снимок Несси на фоне старинного замка Уркварт.

28 февраля 1960 года — один местный житель на­блюдал в озере какую-то серую массу и сделал не­сколько зарисовок.

19 октября 1962 года — три наблюдателя и еще пять человек видели часть спины 2,5 или 2 метра, рассекавшую воду на расстоянии 200 метров от при­чала.

1969 год — Фрэнк Сирл видел что-то вроде греб­ня из воды и много раз фотографировал животное, которое более 12 метров в длину.

21 октября 1972 года — Фрэнк Сирл красочно по­вествует: «Молодая представительница лохнесского дива вынырнула у его лодки, посмотрела на него 20 секунд, затем вынырнула с другой стороны лодки и скрылась в воде».

8 февраля 1974 года — А. Колл и X. Уилсон оп­ределили скорость движения Несси — она составила 33 мили, или 50 километров в час.

9 декабря 1975 года — Роберт Райнс показывал зоологам многочисленные фотографии неизвестного животного. «Главное, что у него есть плавник», — та­кое заключение специалистов зоологов.

Очевидцы, «возникшие» из прошлой истории озера Лох-Несс

565 год — в средневековом «Житии Святого Ко­лумба» говорится: «Крестным знамением святой Ко­лумб заставил чудовище удалиться в пучины».

1325 год — в географическом атласе говорится, что в озере Лох-Несс живет «большая рыба со змеи­ной шеей».

1527 год — шотландец Данкен Кемпбелл повст­речал нос к носу обитателя озера: «Ранним утром я увидел, как из воды с большой легкостью выбрал­ся невиданный зверь, с корнем вырывавший хвос­том дубы. Когда охотники напали на чудовище, оно тут же убило троих из них, остальные разбежа­лись. После этого зверь преспокойно вернулся в озеро ».

1917 год — сообщения местных детей: «Из воды поднялось существо вроде огромного кита. Оно двига­лось против ветра с большой скоростью».

Мнения тех, кто сомневается в существовании Несси

1 мая 1934 года — Томас Гоулд, исследовавший проблему Несси более года: «Мнение, что существует таинственное животное озера Несс, является надува­тельством. Оно имеет предпосылкой длительную ра­боту со стороны какого-то неизвестного и богатого су­масброда, соучастие и активную помощь со стороны многих жителей в окрестностях озера и туристов, а также коварную поддержку этой затеи всей прессой».

1976 год — объединенная экспедиция из 40 уче­ных, техников, подводников из США, Канады, Вели­кобритании. В течение лета и осени исследовали озе­ро. Из 108 тысяч полученных фотографий крупное животное не зафиксировано.

Других мнений против отыскать не удалось, так как всем хочется поймать динозавра, а еще лучше — целую семью древних рептилий. Теперь приступим к расчету дополнительных цифр по всем предложен­ным датам.

Анализ дополнительных цифр

Для того чтобы понять связь между различными событиями, необходимо выявить единую основу или критерий, дающий нам право говорить о связи двух событий. Естественно, что основа для сравнения мо­жет быть заложена только в первой дате, которая стала основой для всех дальнейших. В нашем случае это относится к 14 апреля 1933 года, так как именно в этот день впервые начался бум вокруг чудовища озера Лох-Несс, или Несси, как его именовали в дальнейшем.

Проанализируем дополнительные цифры этой да­ты: 14 апреля 1933 года.

Первопричина событий: 23 и 5 (третье и четвертое числа) — энергия (2), знания (3) и интерес (3), на­правленные на сотворение плана (5), дающего воз­можность быть в центре (5 по китайской нумероло­гии означает центр) событий.

Конечная цель плана: 25 и 7 (первое и второе чис­ла) — энергия (2) плана (5) должна принести всемир­ную (7) известность и удачу (7).

Дополнительно к уже указанным комбинациям цифр — 23 и 5; 25 и 7 — стоит добавить еще несколь­ко комбинаций:

15 и 6 — цель (1) данного плана (5) — это ложь (6), которая доводится до состояния истины, что по­рождает очередные комбинации цифр;

16 и 7 — целенаправленная (1) ложь (6), вышед­шая в мир (7) (это относится к средствам массовой информации, которые наполняют мир — 7 — слуха­ми и «купленной» информацией);

26 и 8 — энергия (2) лжи (6), представленная как правда (8);

6 — одна цифра шесть олицетворяет открытую ложь;

27 и 9 — энергия (2), направленная в мир (7) для наполнения информации (9) о Несси.

9 — накопление необходимых фактов, которые должны пополнять «архив» исследователей тайны озера Лох-Несс;

28 и 10 — энергия (2) правды (8), ведущая к един­ственной цели (10). Казалось бы, данный набор цифр указывает на истину предлагаемой информации, од­нако это было бы истиной при условии, что 28 и 10 стоят на третьем и четвертом местах, указывая на ос­нову событий. В рассматриваемых нами расчетах мы обнаруживаем эти два числа на первом и втором ме­стах, что говорит о целях любого действия, а следо­вательно, они могут быть далеки от истины. В подоб­ном варианте, если мы обнаружим, что в третьем или четвертом числах появится 6 или 5, то можно будет смело ставить значение цифры «8» в кавычки, то есть читать как «правда», — что равносильно желае­мой правде или лжи, возведенной в качество правды.

19 и 10 — целенаправленное (1) накопление (9) информации для достижения поставленной цели (10), а эта цель — доказать существование чудовища в озе­ре Лох-Несс.

Не будем заниматься классификацией всех свиде­тельств, так как каждое из них содержит одну или не­сколько из перечисленных комбинаций цифр, кото­рые однозначно указывают на осуществление единого и четко просчитанного плана создания мифа о некоем таинственном чудовище, живущем в озере Лох-Несс.

Если же мы взглянем на два свидетельства, поз­воляющих отвергнуть гипотезу загадочного Несси, то обнаружим, что обе даты имеют одинаковые допол­нительные цифры:

основа исследований озера — 213 (третье и четвер­тое числа) — энергия (2), сила воли (1) и знания (3);

цель исследования — 23 5 (первое и второе чис­ла) — данный набор полностью совпадает с цифрами основы всего мифа о Несси, а следовательно, единст­венная цель исследований — раскрыть план «одура­чивания» людей. Исследователи используют энергию (2), знания (3), чтобы провести логическое обоснова­ние увиденного (5). Вспомним, что именно цифра 5 в китайской нумерологии противостоит лжи, за кото­рую отвечает цифра 6.

Итог нашего исследования достаточно прозаичен:

маловероятно, что в озере водится древнее пресмыка­ющееся, так как цифры указывают на продуманный план введения людей в заблуждение. Скорее всего, весь этот бум был выгоден представителям туристи­ческих фирм и местным жителям, которые получали приток туристов и гарантированную работу с хоро­шим жалованьем.

<p>Глава 9. Загадки звездных островов</p>  КТО ЛИДИРУЕТ В ЗВЕЗДНОМ МАРАФОНЕ: РОССИЯ ИЛИ АМЕРИКА?

Обратимся к одной из самых захватывающих во­ображение тем — космос, Вселенная, астрономия.

Нам посчастливилось жить в начале космической эры человечества, когда первые искусственные спут­ники и корабли проникли в просторы Солнечной си­стемы, достигли других планет, позволили человече­ству увидеть другие миры и даже ступить на них, как это сделали американские астронавты, совершившие многочисленные полеты к ближайшей спутнице Зем­ли — Луне.

Попытаемся проанализировать те результаты, ко­торые получили ученые, но так и не донесли до все­го человечества, поскольку «космическая гонка» за­хватила две лидирующие в космической отрасли страны — Россию (бывший СССР) и США. Их сорев­нование в освоении космоса стало поистине захваты­вающим детективом, каждая из сторон делала все возможное, чтобы опередить соперника и скрыть при этом свои достижения.

Вполне вероятно, что в подобной погоне мы не всегда узнавали правду о совершившихся полетах, некоторые из них оканчивались неудачами, но об этом мир узнавал гораздо позднее или не узнавал во­обще. С окончанием холодной войны между двумя космическими державами появились скудные сведе­ния о неудачах, постигших научные лаборатории, го­товившие полеты к Луне, Венере, Марсу: пропали два российских спутника «Фобос», прекратил свои трансляции американский марсоход, японский зонд изменил орбиту еще на пути к загадочной планете.

Кажется, именно сейчас, когда уровень космичес­кой техники стал выше, аппараты обрели большую надежность, совершенно неожиданно последовали не­удачи — необъяснимые и загадочные. Вполне воз­можно, что существует неизвестная сила, не допуска­ющая человечество к красной планете по каким-либо причинам. В свое время советский астрофизик И. С. Шкловский высказал предположение, что наиболее крупный из двух спутников Марса — Фобос должен быть внутри полым, так как этим можно объяснить его орбиту и скорость движения. По другой гипотезе оба спутника — Фобос и Деймос — не являются при­родными спутниками Марса, а появились на своих орбитах после какой-то космической катастрофы, на­пример, после гибели планеты Фаэтон, о которой упоминает древнегреческий миф о сыне Гелиоса и нимфы Климены (или по другой версии — Эос и Кефала) и которая располагалась между Марсом и Юпи­тером (об этом будет подробно рассказано в книге «Белые боги из космоса»).

В настоящей книге мы не станем выдвигать гипо­тезу относительно Марса или других планет Солнеч­ной системы, но постараемся увидеть в дополнитель­ных цифрах то, что остается загадкой, тайной или неизвестностью даже для самих авторов космических исследований, которые не всегда могли знать причи­ны гибели летательных аппаратов, отправляющихся к далеким планетам. Особое внимание уделим иссле­дованиям Луны, Венеры, Марса. Рассмотрим сведе­ния о необычных кометах, которые дают возмож­ность предположить, что нашу Солнечную систему посещали автоматические зонды или пилотируемые корабли «соседей по Галактике». Попытаемся прове­рить достоверность информации о крушениях лета­тельных аппаратов инопланетян, о которых говори­лось в секретных отчетах спецслужб США.

Этапы освоения космоса

Рассмотрим основные даты освоения космическо­го пространства, позволяющие нам в дальнейшем по­нять те цели и задачи, которые преследовали органи­заторы различных космических проектов. Для моло­дых людей, особенно ревностно пропагандирующих успехи Соединенных Штатов в деле освоения космо­са, будет не безынтересно узнать правду о том, как делались первые шаги космонавтики. Чтобы не вы­зывать отрицательных эмоций, будем говорить о по­летах российских, а не советских летательных аппа­ратов, так как необходимо развивать гордость за свою Родину, а не стремиться избавиться от ее преж­них заслуг.

И последнее: прежде чем мы приступим к расче­там интересующих нас дат, следует отметить, что за­писаны будут только первые шаги в деле освоения космоса, что же касается повторений, то их было слишком много, чтобы уделять им внимание. Это оз­начает, что если мы говорим о первом полете челове­ка в космос или о посадке на Луну летательного ап­парата, то будем называть только первого космонав­та и первую станцию, оставляя в стороне повторы.

Такой способ изложения даст нам представление о конкретном вкладе России и Америки в дело освое­ния космоса: США особое внимание уделили полетам астронавтов на Луну, а Россия за этот промежуток времени отправила несколько космических аппара­тов к Венере и Марсу, совершив посадки зондов на их поверхность. Пока американские астронавты «гуля­ли» по Луне, российский «Луноход-1» доставил снимки поверхности спутницы Земли и пробы лунно­го грунта без особых материальных затрат. Присту­пим к описанию первых шагов освоения космическо­го пространства.

Раздел 1. Освоение околоземного пространства

1. Первый искусственный спутник Земли (Рос­сия) — 4 октября 1957 г.

2. Первый космонавт — Ю. А. Гагарин (Россия) — 12 апреля 1961 г.

3. Групповой полет «Восток-3» и «Восток-4» (Рос­сия) — 11 и 12 августа 1962 г.

4. Первая женщина -космонавт — В. В. Терешко­ва (Россия) — 16 июня 1963 г.

5. Выход в открытый космос — А. Леонов (Рос­сия) — 18 марта 1965 г.

6. Ручная стыковка «Джемини-8» и «Аджена» (США) — 16 марта 1966 г.

7. Автоматическая стыковка «Союз-4» и «Союз-5» (Россия) — 14 и 15 января 1969 г.

8. Первая орбитальная станция «Салют» (Рос­сия) — 19 апреля 1971 г.

9. Пилотируемый полет челночного корабля «Ко­лумбия» (США) — 12 апреля 1981 г.

10. Автоматическая посадка челночного корабля «Буран» (Россия) — 15 ноября 1988 г.

Итоги по освоению околоземного пространства подвести несложно: из десяти наиболее значимых шагов в освоении ближнего космоса 8 принадлежит России и только 2 — США.

Раздел 2. Исследование Луны

1. Пролет Луны. «Луна-1» (Россия) — 2 января 1959 г.

2. Достижение поверхности Луны. «Луна-2» (Рос­сия) — 14 апреля 1959 г.

3. Посадка на Луну. «Луна-9» (Россия) — 3 фев­раля 1966 г.

4. Искусственный спутник Луны. «Луна-10» (Рос­сия) — 31 марта 1966 г.

5. Облет Луны с астронавтами. «Аполлон-8» (США) — 24 декабря 1968 г.

6. Выход на селеноцентрическую орбиту с космо­навтами (США) — 21 мая 1969 г.

7. Высадка астронавтов на Луну. «Аполлон-11» (США) — 20 июля 1969 г.

8. Облет Луны и возвращение на Землю. «Зонд-7» (Россия) — 8 августа 1969 г.

9. Облет Луны со стороны северного полушария.

«Зонд-8» (Россия) — 20 октября 1970 г.

10. Спуск «Лунохода-1» на поверхность Луны.

«Луна-17» (Россия) — 10 ноября 1970 г.

Из десяти этапов освоения спутницы Земли 7 при­надлежит России и 3 — США. Несомненным являет­ся первенство американских астронавтов в пилотиру­емых полетах на Луну и высадка на ее поверхность, однако не стоит забывать, что стоимость подобных лунных прогулок столь высока, что возникает сомне­ние в необходимости совершать подобные путешествия на эту планету. Зарубежные исследователи кос­моса высказали сомнения по поводу необходимости таких экспедиций. Российские станции и луноходы выполнили аналогичные исследования без риска для космонавтов, которые могли легко погибнуть от слу­чайных метеоров на поверхности Луны, а по себесто­имости российские аппараты намного выгоднее и ре­зультативнее. Необходимо помнить, что основная цель НАСА (Американского Астрономического Агентства) заключалась не столько в изучении Луны, сколько в доказательстве превосходства США над Россией в исследованиях космоса.

Раздел 3. Исследование Венеры

1. Пролет Венеры. «Венера-1» (Россия) — 19 и 20 мая 1961 г.

2. Достижение поверхности Венеры. «Венера-3» (Россия) — 1 марта 1966 г.

3. Исследование атмосферы и спуск на Венеру (Россия) — 18 октября 1967 г.

4. Исследования атмосферы Венеры. «Венера-5 и 6» (Россия) — 16, 17 мая 1969 г.

5. Посадка на Венеру. «Венера-10» (Россия) — 17 августа 1970 г.

В исследованиях Венеры все лидирующие пози­ции у России.

Раздел 4. Исследование Марса

1. Пролет Марса. «Марс-1» (Россия) — 19 июня 1963 г.

2. Выведение искусственного спутника Марса.

«Маринер-9» (США) — 13 ноября 1971 г.

(Российский межпланетный зонд «Марс-2» стар­товал к Марсу 19 мая 1971 года, а американский «Маринер-9» отправился к красной планете 30 мая 1971 года. Российский спутник вышел на стационар­ную орбиту вокруг Марса 27 ноября, а американский спутник — 13 ноября 1971 года. Оспаривать лидерст­во трудно, так как один спутник раньше стартовал, а другой раньше вышел на орбиту. Решить этот спор­ный момент достаточно просто, необходимо проана­лизировать дополнительные цифры каждой даты вы­хода на орбиту:

«Марс-2», 27 ноября 1971, дополнительные циф­ры: 29 11 и 25 7;

«Маринер-9», 13 ноября 1971, дополнительные цифры: 24 6 и 22 4.

Анализ вторых чисел, которые отвечают за ко­нечный результат данного «соревнования», показы­вает, что лидером может быть «Марс-2», так как его итоговое число «11» — лидер над лидером, а второе число в выходе на околомарсовую орбиту «Маринера-9» — число «6» — означает неудачу или поломку, что ставит под сомнение лидерство американской станции в выходе на орбиту искусственного спутни­ка Марса.)

3. Посадка на Марс. «Марс-3» (Россия) — 2 дека­бря 1971 г.

Во всех позициях лидерство принадлежит России, даже если допустить, что первым на околомарсовую орбиту вышел американский спутник.

Раздел 5. Полет за пределы Солнечной системы

1. Старт спутника «Пионер-10» (США) — 3 марта 1972 г.

2. Совершение «петли» вокруг Юпитера — 4 дека­бря 1973 г.

Единственный космический корабль, покинувший Солнечную систему, принадлежит США, однако гово­рить о результатах полета сложно, так как наиболее ценными являются сведения, полученные о дальних планетах (Юпитер, Сатурн и другие). Конечный ре­зультат нельзя подвести, потому что связь с зондом потеряна из-за большого расстояния от Земли.

Составим общую таблицу расчета дополнитель­ных цифр по всем приведенным датам.

(Восклицательным знаком помечены возможные неудачные запуски спутников. Предположение осно­вывается на присутствии в расчетах цифры 6. Она может означать поломку, неудачу или уничтожение спутника.)

Если опираться только на статистику наших рас­четов, то в 15 из 30 примеров в дополнительных ци­фрах появляется цифра 6, которая, как правило, ука­зывает на наличие неполадок, сбоев в работе или ги­бели летательного аппарата. В тех случаях, когда речь идет о полетах космонавтов, можно говорить о последующей болезни людей, вышедших в космос в данной экспедиции: в первую очередь это относится к Ю. Гагарину и А. Леонову, итоговые (вторые) числа которых равны 6.

Для более полного выявления возможных неудач обратимся к расчету дополнительных цифр дат тра­гических полетов, завершившихся гибелью космо­навтов или астронавтов.

1. Гибель В. М. Комарова. «Союз-1». Погиб при посадке (не сработали тормозные двигатели) 23 апре­ля 1967 года. Дополнительные цифры:

23 4 1967

32 5 28 10

Достартовая подготовка корабля «Союз-1»: 28 — затрачена энергия (2) и все работы были выполнены без замечаний (8 — отсутствие лжи или брака в работе).

Старт корабля «Союз-1»: 10 — речь идет о первом космическом корабле новой серии «Союз», следова­тельно, первая цифра «1» указывает на сам корабль «Союз-1». Тогда цифра 0 может означать только его гибель, как в известной поговорке «Первый блин ко­мом». Если судить по последней цифре года, а это ци­фра 7, все надеялись на удачу, следовательно, оконча­тельная доработка корабля не была завершена. Поломка системы включения тормозных двигателей произо­шла сразу же, как только корабль вышел на орбиту и все окончательно убедились в «удачном» завершении полета. Следующая за семеркой цифра 6 означает по­ломку, которая привела к гибели космонавта.

Итог полета: 32 и 5 — аппарат (3) ударился (2) о землю (5). Именно так разбился космонавт В. М. Ко­маров.

Вывод: опасными становятся цифры 6, которые входят в саму дату старта космического корабля, то есть в число, месяц или год.

Следуя данному выводу, можно говорить о том, что в ходе полетов космических аппаратов, запущен­ных в шестидесятые годы, имелись сбои, которые ли­бо устранялись, либо приводили к срыву программы полетов.

2. Гибель трех астронавтов при старте ракеты «Аполлон-1» (США) — 27 января 1967 г.

Дополнительные цифры:

27 1 1967

33 6 29 11

Как следует из расчета, итогом данного старта становится неудача «6». Более точно исход старта ко­рабля виден из цифр дня старта, так как именно они указывают на те события, которые предшествовали гибели астронавтов:

2 7, но читаем в обратном порядке — 72, посколь­ку анализ проводится с конца даты — на корабле воз­ник пожар (7 — огонь, причем внутри корпуса кораб­ля, так как наружный огонь обозначается цифрой 4), который привел к взрыву (2) или блокированию вы­хода (2 — выход или путь) для экипажа. Известно, что именно после этого несчастного случая была раз­работана более совершенная система эвакуации эки­пажа на случай пожара.

Вывод: особенно серьезно нужно относиться к да­те старта космического корабля, которая имеет вто­рым дополнительным числом цифру «6», это означа­ет неудачное завершение всего эксперимента. Отри­цательный результат может устранить сама Природа, допускающая подобный эксперимент и переводящая цифру 6 в 7, по известному переходу «6 в 7». Пример такого перехода известен.

3. Встреча американских астронавтов с Порфирием Ивановым, когда они находились на лунной орбите.

Тогда возникли трудности со стыковкой лунного ко­рабля и орбитального блока. Только с шестой попытки она удалась — это произошло 5 февраля 1971 года.

Дополнительные цифры:

5 2 1971

25 7 15 6

Причина аварии: 15 и 6 — стремление или жела­ние, воля (1) Земли или планеты (5) уничтожить, убить (6) астронавтов.

(В дневнике Порфирия Иванова было записано: «Природа была против присутствия людей на Луне и решила их остановить».)

Результат полета: 25 7 — диалог, разговор или пе­реговоры (2) с Землей или планетой (5) дали положи­тельный результат (7), удача сопутствовала астронав­там, но только после того, как в иллюминаторе пока­залось лицо седовласового старика, которым впослед­ствии оказался П. Иванов, его узнал один из астро­навтов Э. Митчелл, увидев на обложке журнала «Огонек». Сам Порфирии Корнеевич рассказал о том, что ему пришлось уговаривать Природу отпустить людей на Землю, именно поэтому правильно говорить, что цифра 5 в данном случае обозначает Луну, проявив­шую свой нрав.

Как хорошо видно из расчета (четвертое число — 6, второе — 7), произошел переход «6 в 7», который удалось совершить благодаря усилиям П. К. Иванова.

МАРС «ПРЯЧУТ» ОТ ЗЕМЛЯН «БРАТЬЯ ПО РАЗУМУ»

Как вы знаете, 4 января 1999 года США произве­ли запуск автоматического зонда на Марс с целью по­иска воды (по китайским учениям, вода соответству­ет цифре 6).

Дополнительные цифры:

4 1 1999

33 6 25 7

Второе число 6, именно поэтому стоит опасаться неудачного запуска спутника. Если же он все же до­стигнет поверхности Марса, то, однозначно, вода бу­дет найдена, так как на это указывает все та же ци­фра 6.

В случае неудачи данной экспедиции можно пред­положить, что станция пропадет бесследно, как это уже было с «Фобосами» и другими посланцами к красной планете. Не исключается прямое техничес­кое (3) уничтожение (6) земной техники (3), именно такую трактовку могут иметь цифры 33 и 6.

Вывод: результатом запуска американского зонда 4 января 1999 года может быть следующее.

1. Исчезновение спутника в момент достижения Марса или даже после посадки на планету. Вероятнее всего, тогда он будет уничтожен «чужой», неизвест­ной нам техникой другой цивилизации. Заметим, что авария должна произойти именно возле планеты или на самой планете после посадки, но не во время по­лета аппарата.

2. Будет найдена вода на Марсе.

3. Первый вариант вероятен, так как до этого за­пуска, все программы освоения Марса были неудач­ными.

4. В пользу удачного завершения программы мо­гут свидетельствовать третье и четвертое числа 25 и 7, которые можно трактовать как:

энергия (2) планеты (5 — вероятнее всего, имеет­ся в виду Марс) не агрессивна и способствует выпол­нению поставленной перед зондом задачи — найти воду, что и отражается в первом и втором числе;

техника или зонд (3) получает знание (3) о воде (6).

Вернемся в 1988 год, когда в России были отправ­лены к спутнику Марса Фобосу два летательных ап­парата, названные по конечной цели своего полета: «Фобос-1» и «Фобос-2». Просмотрев все специальные и научно-популярные издания за 1988 — 1991 годы и не обнаружив в них ни одной серьезной статьи об экспедиции «Фобосов» к Марсу, я задался вопросом:

«Что случилось с аппаратами и научной программой, ради которой создавались эти сложные приборы?».

Одно из объяснений звучит так: «За 10 суток до сбли­жения с Фобосом «Фобос-1» прекратил работу» (жур­нал «Космические исследования»). Есть еще две ко­роткие справки: 28 февраля 1989 года состоялся пер­вый сеанс исследования спутника Марса « Фобосом-1», завершившийся неудачей, так как процессор дал ошибочную команду на спектрометр и съемка не была проведена из-за промаха по объекту исследования.

25 марта 1989 года состоялся второй (и последний) сеанс, который был успешным, удалось отснять две трассы на поверхности Фобоса. Через некоторое вре­мя «Фобос-1» прекратил свое существование. Аппа­рат «Фобос-2», нацеленный не на спутник Марса, а на саму планету продолжил работу, но она уже нико­го не интересовала, так как программа была провале­на окончательно.

Попытаемся найти объяснения неудачному экспе­рименту, проведя исследование дат старта космичес­ких аппаратов и дат двух сеансов «Фобоса-1».

Старт «Фобоса-1»: 7 июля 1988 года.

Расчет дополнительных цифр:

7 7 1988

40 4 26 8

Причины исследования Фобоса аппаратами: 26 и 8 — неоднозначное (2) понимание причин прошлых неудач (6) в исследовании Марса и его спутников.

Стремление узнать правду (8) толкнуло людей на то, чтобы затратить силы (2) и средства (6), но выяснить истинные причины (8).

Цель полета «Фобоса-1»: 40 и 4 — проверить те­орию академика И. Шкловского о возможной пус­тоте внутри Фобоса (4 — тело спутника и 0 — пус­тота), которую он высказал в 60-х годах нашего столетия. Для этой цели планировалась посадка на Фобос (4).

Старт «Фобоса-2»: 12 июля 1988 года.

Расчет дополнительных цифр:

12 7 1988

36 9 34 7

Причина запуска второго спутника: 34 и 7 — ин­терес (3) людей (4) к миру (7).

Цель аппарата «Фобос-2»: 36 и 9 — техническая (3) поддержка и страховка первого аппарата на слу­чай неудачи (6), сбор обычной информации (9) о Мар­се и запись всей информации о полете обоих аппара­тов (9).

Первый, неудавшийся, сеанс исследований аппа­ратом «Фобос-1»: 28 февраля 1988 года.

Расчет дополнительных цифр:

28 2 1988

39 12 35 8

Причина неудачи данного сеанса: 35 и 8 — техни­ка (3) землян (5) контролировалась живыми организ­мами (8).

Результат сеанса исследований: 39 и 12 — бор­товой компьютер (3) получил повреждение в блоке памяти (9), которое было совершено целенаправлен­но (1) с использованием энергетического вмеша­тельства (2).

Второй, удачный, сеанс исследований аппарату­рой «Фобоса-1»: 25 марта 1989 года.

Расчет дополнительных цифр:

25 3 1989

37 10 33 6

Причина «удачи» второго сеанса: 33 и 6 — «чу­жая» техника (3) «исправила» бортовой компьютер, снабдив его ложной информацией (6).

Результат второго сеанса: 37 и 10 — техника (3) сработала четко и удачно (7) — это то, что было из­вестно исследователям на Земле, а конечный результат — 10 — единственная цель (1) снабдить людей «пустой» информацией или не дать ее вовсе (0).

Интересно и интригующе звучит признание спе­циалистов по космическим исследованиям, что ре­зультатам «удачного» сеанса верить не стоит, так как их качество не позволяет делать выводы. На имею­щихся фотографиях Фобоса, которые были сделаны американскими орбитальными станциями, на спут­нике Марса отчетливо виден кратер с диаметром 10 км, тогда как максимальные размеры самого спутни­ка 15 км. Удивительно, что при таком сильном уда­ре Фобос не раскололся. Вызывает сомнение метео­ритная природа подобного кратероподобного образования, тем более что от края кратера отходят стран­ные борозды глубиной 20 и шириной 100 м, тянущи­еся на несколько километров, почти параллельно друг другу. Скорее можно предположить, что данный кратер является искусственной посадочной площад­кой, которая может использоваться и для старта зон­дов из недр Фобоса вдоль направляющих каналов, специально построенных на спутнике. Не секрет, что многие военные объекты на Земле маскируются бло­ками каменных плит под естественные откосы или холмы, однако их основа — металлические или же­лезобетонные каркасы.

КРАТЕРЫ — ЭТО АНТЕННЫ, НАПРАВЛЕННЫЕ К ДАЛЕКИМ МИРАМ

Вероятнее всего, Фобос действительно имеет по­лость, в которой располагается космическая база иных разумных существ. Вдумайтесь: спектральный анализ кометы Галлея, колец Сатурна и полярных шапок Марса совпадают. Это может говорить о том, что комета и кольца могли быть искусственно созда­ны неизвестной цивилизацией для осуществления наблюдений за планетами Солнечной системы с бор­та кометы. Она также имеет пустоту и лишь снару­жи «замаскирована» под глыбу льда, но сам лед при этом — марсианский! Не покажется ли интересным факт, что спутники Сатурна Тефия и Мимас имеют кратеры в 400 и 130 километров соответственно. Сто­ит вспомнить о кратере на Фобосе. Каким образом эти космические тела смогли уцелеть при столкнове­нии с другим крупным космическим телом, если:

«Один из самых больших метеоритных кратеров на Земле находится в штате Аризона (США). Диаметр этого кругового кратера свыше 1200 м (сравните: на Земле — 1,2 км, на Фобосе — 10 км, на Тефии — 400 км, на Мимасе — 130 км), а масса образовавше­го его метеорита оценивается примерно в 200 000 т»?

Чтобы образовать кратер всего в 1,2 км, необходи­ма масса в 200 тысяч тонн, тогда для образования кратера величиной:

10 км — необходимо небесное тело массой 1,7 миллиона тонн;

130 км — тело массой 21,7 миллиона тонн;

400 км — тело массой 66,8 миллиона тонн.

Такие массы могут быть сравнимы с массами ас­тероидов. Маловероятно, что подобное столкновение привело только к образованию кратера. Более всего удивляет правильная форма кратеров на спутниках Сатурна, которые похожи на антенны радиотелеско­пов. Одно- мы можем знать точно — человеческая ци­вилизация не создавала искусственных тел и стацио­нарных лабораторий подобного масштаба в Солнеч­ной системе.

Как это ни удивительно, но постепенно мы при­шли к необходимости рассмотреть возможность существования внеземных цивилизаций, так как многие факты говорят о том, что рядом с нами существуют другие разумные и технически оснащенные сущест­ва, способные влиять на нашу деятельность в направ­лении исследования космоса и других планет Солнеч­ной системы.

Не будем начинать разговор с рассказов многочис­ленных свидетелей, видевших «братьев по разуму» своими глазами и даже побывавших в так называе­мых летающих тарелках. Анализ подобных свиде­тельств, как это не будет обидно для «очевидцев», ча­ще всего возвращает нас к аналогии с таинственным Несси, когда стремление человека стать известным толкает его на различные, даже опасные для собст­венной жизни и здоровья шаги.

Как мы уже говорили ранее, в истории Земли из­вестен случай катастрофы инопланетного космичес­кого корабля. Речь идет о Тунгусском метеорите, ко­торый упал 30 июня 1908 года. Мы уже рассматрива­ли и подробно анализировали дополнительные циф­ры этого события и пришли к выводу, что это мог быть космический беспилотный зонд, потерпевший аварию и упавший на Землю. Однако, если провести сравнение дополнительных цифр даты катастрофы и аналогичных цифр в этапах освоения космоса челове­чеством, то мы найдем более интересный вариант объяснения событий.

Это единственная подходящая по дополнитель­ным цифрам дата, полностью совпадающая по всем дополнительным цифрам. Из этого можно сделать вывод, что Тунгусский «метеорит» на самом деле был беспилотным зондом, основная задача которого состо­яла в посадке на Землю, а вполне возможно, что он должен был достигнуть поверхности Луны и прилу­ниться. Однако произошедшая поломка привела его на Землю, где он и был взорван системой самоунич­тожения в случае неудачной посадки.

Возникает достаточно интересная версия появления некоторых наиболее правильных по форме кратеров Луны. Они могли появиться в результате аналогичных аварийных столкновений с «чужими» посланцами, ко­торые были самоуничтожены. Анализ поверхности та­ких кратеров должен показать оплавление, схожее с действием ядерного или термоядерного взрыва, так как зонд должен уничтожаться полностью, а это возможно только в результате мощного ядерного взрыва, но наи­более надежно — в результате полной аннигиляции зонда с заранее заготовленным антивеществом.

Как это ни странно, но одна из версий, объясняю­щих Тунгусский феномен, предполагала столкнове­ние Земли с небольшой кометой, которая взорвалась в атмосфере планеты. Многие тысячелетия эти стран­ные космические скитальцы посещают Солнечную систему, пугая или удивляя людей своими удиви­тельными хвостами.

КОМЕТЫ — ЭТО...

До настоящего времени нет стройной теории обра­зования кометных ядер и самих комет, которая мог­ла бы ответить на вопрос: «Откуда берутся кометы?».

Большинство астрономов согласно только с одним пунктом: кометы прилетают к Солнцу из межзвезд­ного пространства. Даже этого предположения доста­точно, чтобы принимать их за посланцев от неизвест­ных нам миров.

Среди комет, которые известны астрономам, встре­чаются необычные, их вполне можно принять за ис­кусственные спутники. Например, комета Аренда-Ролана, замеченная в 1956 году. Она имела два различ­ных хвоста, один из которых был в виде острого копья и направлен в сторону Солнца. Более того, еще до по­явления хвостов она испускала радиосигналы на двух частотах: 11 и 0,5 метра, причем последние сигналы были настолько стабильными, что их можно было объ­яснить только искусственным источником радиоволн.

Создавалось ощущение, что комета пытается выйти на связь с астрономами Солнечной системы. Комета изме­нила свою орбиту на угол в 4 минуты от заранее рас­считанной траектории полета. Чтобы выполнить по­добный маневр, не хватило бы мощности ни одного из современных реактивных двигателей, что говорит о большой мощности устройства, совершившего этот ма­невр. Перемещение не было случайным, так как в ре­зультате такого незначительного смещения комета прошла в достаточной близости почти от всех планет Солнечной системы. Подобных комет было много, спе­циалисты сравнивают их с космическими кораблями, использующими в своем движении прямоточные тер­моядерные и даже фотонные двигатели. Но занимать­ся исследованием каждой такой кометы методами ци­фрового анализа не представляется возможным, так как только в одном случае имеется подробное описа­ние изменений кометы с указанием точных дат.

Используем метод, которым мы изучали первые шаги космонавтики, попытаемся отыскать первое упоминание о кометах или о конкретной комете, хо­рошо известной не только астрономам, но и всем жи­телям планеты. Речь идет о комете Галлея, посещаю­щей Солнечную систему каждые 76 лет. Самое древ­нее свидетельство появления этой «хвостатой гостьи» относится к 467 году до нашей эры. Исследуем эту дату:

Дополнительные цифры: 467 до 1 года. Восполь­зуемся новой формулой расчета дополнительных цифр:

первое число (4+6+7)+1=17+1=18, первое чис­ло — 18, стоит на 3-й позиции;

второе число 1+8=9, второе число — 9, стоит на 4-й позиции;

третье число 18+2x7=18+14=32, третье число — 32, стоит на 1-й позиции;

четвертое число 3+2=5, четвертое число — 5, стоит на 2-й позиции;

итоговая запись:

467 до 1 года

32 5 18 9

Прежде чем мы проведем анализ дополнительных цифр, попытаемся найти дополнительную ин­формацию, которая помогла бы нам более правиль­но понять смысл, заложенный в данные числа, осо­бенно в первое и второе числа: 32 и 5, так как имен­но они определяют цель полета кометы. Расшифров­ка и прочтение третьего и четвертого чисел одно­значна, поскольку присутствующая в наборе — 18 и 9 — цифра 8 дает единственное трактование своего значения — жизнь, живое (понятия: «правда», «до­брота» или «справедливость» не имеют никакого от­ношения к образованию кометы). Трактовку причин, образующих кометы, мы можем записать одно­значно:

Причины, порождающие кометы — 18 и 9 — це­ленаправленное усилие (1) живых (8) существ для на­копления информации (9 — информация, собираю­щаяся периодически или с определенными проме­жутками времени, за что также отвечает цифра 9).

Рассмотрим все 30 шагов в освоении космическо­го пространства и отберем те из них, которые имеют совпадение по 1-му и 2-му числам с дополнительны­ми цифрами первого упоминания кометы Галлея. Ве­роятнее всего, что из самих событий космонавтики мы сможем понять предназначение комет.

Связать в одно целое все перечисленные события — пролет Венеры, полет женщины в космос, стыковка ко­смических кораблей, посадка «Лунохода» и запуск ор­битальной станции «Салют» — достаточно просто, если предположить, что:

КОМЕТА — это крупная орбитальная станция, где работают экспедиции, состоящие из семейных экипажей, которые имеют возможность состыковы­ваться с прилетающими на подобную станцию более мелкими космическими кораблями, а также отправ­лять искусственные передвигающиеся зонды на раз­личные планеты нашей Солнечной системы.

Цель полета комет — 32 5 — техника или стан­ция (3), путешествующая (2) по Солнечной системе для изучения планет (5).

Вполне возможно, что подобные орбитальные станции могут совершать даже межзвездные полеты, так как на них можно создать достаточно хорошие условия жизни для астронавтов. Об этом писал К. Э.

Циолковский, предлагающий запустить к звездам один из крупных астероидов с оборудованными внут­ри жилыми помещениями. Вероятно, именно в ана­логичную станцию превращен спутник Марса Фобос.

Кстати, очень интересен тот факт, что все пять со­бытий, перечисленных в таблице, имеют одинаковые третье и четвертое числа: 30 и 3, которые обозначают истинные знания (30), воплощенные в технике (3), что лишний раз доказывает искусственное порожде­ние комет.

«ВСЕ ТАРЕЛКАМИ ПУГАЮТ, ДЕСКАТЬ, ПОДЛЫЕ, ЛЕТАЮТ...»

Теперь перейдем к рассмотрению некоторых при­меров встречи с НЛО, причем сообщения эти исходят от секретных служб США. Немаловажно, что они по­явились в то самое время, когда правительство этой страны тратило огромные средства на увеличение ко­личества атомных бомб, разработку, испытание и введение на вооружение водородной бомбы. Как изве­стно, налогоплательщики в США достаточно ревностно относятся к своим налогам, которые должны расходоваться с их согласия.

Вполне закономерно, что именно в 1947 и 1950 годах на территории США произошли катастрофы за­гадочных летательных аппаратов с пришельцами со звезд. Совершенно «случайно» информация об этом просочилась в прессу, которая поспешила рассказать о случившемся всей американской общественности.

Появилась достаточно убедительная причина для на­копления атомного и водородного оружия — опас­ность внеземного вторжения. Американские писате­ли-фантасты, режиссеры и ученые «самой свободной страны» подхватили предложенную идею и ярко на­рисовали возможности кровожадных пришельцев с далеких звезд. Может быть, они вспомнили «прише­ствие» европейцев на Американский материк, когда целая цивилизация индейцев была уничтожена.

Обратимся к фактам.

1. «В июне 1947 года над территорией США впер­вые были замечены таинственные летательные аппара­ты в форме дисков — почти сразу их окрестили летаю­щими тарелками. Как указывает Гуд (английский спе­циалист), в документе (секретный документ ЦРУ, слу­чайно попавший к Т. Гуду) сказано, что вскоре после этих событий один из фермеров сообщил о загадочной катастрофе. "Что-то непонятное" взорвалось в штате Нью-Мексико примерно в ста милях от военно-воздуш­ной базы Розуэлл». Это отрывок из статьи В. Натовско­го «Контакты с внеземными цивилизациями: были ли они вчера?» (Загадки звездных островов. М., 1989).

Расчет дополнительных цифр:

6 19 4 7

27 9 15 6

Причина аварии: 15 и 6 — целенаправленная (1) посадка на Землю (5), которая привела к аварии, ка­тастрофе (6).

Результат аварии: 27 и 9 — энергия (2) познания мира (7), столкнувшаяся с роковым исходом (9), ко­торый выразился в катастрофе. Нельзя забывать, что возможен второй вариант трактовки цифр:

основа данной информации — 15 и 6 — целена­правленный (1) план (5) внедрения заведомо ложной информации (6);

цель информации — 27 и 9 — направить (2) мир (7) на накопление данной информации (9).

Какая из этих версий верна, мы сможем решить только после анализа других дополнительных цифр.

2. «Уже седьмого июля была срочно собрана спе­циальная группа, началась операция, о которой зна­ли считанные люди» (Тот же источник).

Расчет дополнительных цифр:

7 7 1947

35 8 21 3

Причина организации группы: 21 и 3 — усилия (2) и устремленность (1) военных (3) или интерес к технике, оружию (3).

Второй вариант трактовки этих цифр: подтолк­нуть (2) целеустремленность (1) и интерес (3) к со­зданной теме;

цель данной группы — 35 и 8 — изобретение (3) нового плана (5), более правдоподобного (8).

Возможен и второй вариант объяснения необходи­мости в подобной группе: в летательном аппарате (3), который упал на Землю (5), нашли живых существ (8).

Однако продолжим рассмотрение других дат и событий.

3. «По мнению английского специалиста, их тай­ну крепко хранил так называемый комитет "Маджестик-12". Если верить Гуду, то создан он был Трумэ­ном (он же отдавал приказ об атомной бомбардиров­ке Хиросимы и Нагасаки) 24 сентября 1947 года спе­циально для изучения НЛО».

Расчет дополнительных цифр:

24 9 1947

36 9 32 5

Причина создания комитета: 32 и 5 — знания (3) и энергия (2), направленные на осуществление при­нятого ранее плана (5).

Можно сформулировать второй вариант трактов­ки данных цифр: военное (3) противостояние (2) Земли (5) — как мы видим, именно этот набор поз­воляет вскрыть истинные причины создания шуми­хи вокруг летающих тарелок — усиление американ­ской военной мощи, которая должна распростра­ниться не только на отдельные страны, но на всю планету. Трудно сказать, что становится опаснее — инопланетяне или американские силы быстрого ре­агирования, готовые «навести порядок» в любой точке планеты.

Цель создания комитета: 36 и 9 — знание (3), ос­нованное на лжи и обмане (6), позволяющее создать видимость надвигающегося рока (9), опасности из ко­смоса. Вторая трактовка малоутешительна: оружие (3), несущее смерть (6) и рок (9).

Как видим из рассмотренных нами дат, вероят­ность достоверности сообщений достаточно мала, так как более всего прослеживаются военные цели и за­дачи Вашингтона, но никак не стремление изучать НЛО и иной разум.

Говорить о контакте с иным разумом можно толь­ко тогда, когда все человечество будет подготовлено к такому событию нравственно, морально. Вдумайтесь, что произойдет с посланцами других миров, если они будут внешне похожи на насекомых, дельфинов или птиц, — не попадут ли они в клетки наших зоопар­ков или в музейные витрины в виде чучел? Люди должны научиться уважать любую жизнь и прекра­тить распоряжаться ею по своему усмотрению. Толь­ко тогда мы вступим в эру Вселенского Объединения и контакта с братьями по разуму, которые давно жи­вут среди нас, но не спешат об этом сообщать, боясь быть «исследованными» в научных лабораториях.

<p>Заключение </p>

Вы ознакомились со второй книгой, которая должна дать вам пояснения к наиболее сложным раз­делам цифрового анализа. Дополнения значительно расширили уже имеющиеся методики. К таким ново­введениям можно отнести значения и особенности цифр; особенности цифр 2 и 4, их влияние на плот­скую диагональ и целеустремленность человека; осо­бенности «пустых» линий; возможности метода до­полнительных цифр, который особенно подробно представлен на примере анализа Второй мировой вой­ны; определение взаимного влияния людей друг на друга и др.

Появились новые разделы: переход «8 в 11» с за­меной «8 на 0»; новая формула расчета дополнитель­ных цифр при анализе дат событий, произошедших до нашей эры. Последняя методика особенно интерес­на своими потенциальными возможностями в иссле­дованиях событий древнего мира.

Достаточно большой и разносторонний набор при­меров должен был показать возможности и направле­ния применения различных методов цифрового ана­лиза. Однако в книге были представлены далеко не все возможности в применении данных методик, не затронуты криминалистика, судебная экспертиза, профессиональная ориентация и подбор руководящих или узкоспециальных кадров (спортсмены, диплома­ты, военные командиры и так далее), архивное дело, научные, технические эксперименты и многое другое.

Вполне закономерно рассмотреть более широкий спектр возможностей цифрового анализа в отдельной книге, но на данном этапе эта задача не самая важ­ная, так как сначала необходимо изложить все мето­ды цифрового анализа и только затем переходить к примерам их применения.

Впереди работа над следующими книгами, одна из которых будет посвящена использованию методов китайской философии в цифровом анализе. Концеп­ции инь-ян и у-син, или пяти первоэлементов, о ко­торых никогда не слышали египетские жрецы и пи­фагорейцы, значительно дополнили и расширили возможности цифрового анализа. В первой книге мы рассматривали у-син, дающую возможность исследо­вать врожденную энергетику различных органов, что позволяет проводить профилактику и опережающее лечение возможных заболеваний. Однако этот метод представлен слишком сжато, с малым и явно недоста­точным количеством примеров. В новой книге (веро­ятнее всего, это будет четвертая книга серии) мы по­стараемся исправить этот недостаток. В дополнение к уже известной концепции у-син будет добавлена но­вая методика проведения анализа даты рождения от­дельного человека, которая получила название «Схе­ма Жизни». Особенность данного метода заключена в том, что он позволяет провести опережающее «про­сматривание» возможных жизненных шагов с анали­зом каждого последующего и конечного результатов.

Не стоит проводить аналогию с гаданиями или по­пытками ясновидения, предвидения, пророчества.

Как уже говорилось, основная задача всех книг по цифровому анализу — убрать все шаманские, эзоте­рические и мифологические объяснения, которыми так страдала древнейшая из наук — нумерология — и создать истинно научную основу, базирующуюся на логике и математических методах построения науч­ной теории.

В третьей книге будут представлены новые мето­ды, они не были включены в первые две книги, так как не вписывались в их содержание. Эти методы ос­нованы на использовании математического аппарата (уравнения кривых второго порядка и уравнения плоскости), которые дают возможность зрительно увидеть соотношения между различными параметра­ми психоматрицы. Математическое обеспечение не создаст сложностей, так как теория излагается до­ступно для совершенно неподготовленного читателя, не требуя специальных знаний в геометрии.

Прежде чем третья книга выйдет в свет, вам не­обходимо освоить на практике уже известные по пер­вой и второй книгам методы. Они никак не зависят от той информации, которая вас ждет впереди. Пер­вые две части, или первые учебники по цифровому анализу достаточны для практического овладения и применения данных методов. Самое важное в повы­шении уровня их использования — постоянная, мно­гочисленная и разносторонняя практика. Необходи­мо попытаться применить все предложенные методи­ки, чтобы более полно представить и ощутить их возможности.

Удачи и терпения в исследованиях и поисках!

/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAFAANgDASIAAhEBAxEB/8QAHQAAAAYDAQAAAAAAAAAAAAAAAAQFBgcIAgMJAf/EAFsQAAIB AwMCAwQECAcKCQsFAAECAwQFEQAGIRIxBxNBIlFhcQgUMoEVIzNCkbGywRY1UnJ0odEkNDZz gpXC0uHwFyU3U1RWYpKiGENERUZVY2SE0/Flk5Sjs//EABoBAAIDAQEAAAAAAAAAAAAAAAEC AAMEBQb/xAA8EQABAwIDAwoFAwMDBQAAAAABAAIRAyEEEjFBUWEFEyIycZGhscHRFEKB4fAV M1IGYpIjU/E0Q4Ki0v/aAAwDAQACEQMRAD8AstDVN5a9U2eM5yNZpVElh5q8HA5GmZDUIIkI wfZB7/DWUVYuW6e+e3v4088EooO3p5/WeceaP0jXn1g+kq4+Y0xLjd0poZHUBnVS/SOS2BnG mfV74RZ4jFIpgmDeWR/LADpz7iuf0HVjKT33ASOZlMFyml6sIvU86KvvLADWmC4JJc4UWrie IwyMwDqeQyY7fM6hyu3AJpJJKch4ynQUb2g2VDqcfeR89Rne5LFdaRVqaVFM1QsL1NIgiZpA HCk+/AU8Eeun+HLhxt5q2hTl0k2g68Ae/wCmiuG0sYUnzEAx36hqnF28Y95U9fWxpf5USCre IqFg6goYjgFOdNOotW1IrnRp5FZHLLKRC0DeyehiCXUqB3U+uky/bPorvua6vbr/AErVTzyz NTNEQ4bqJZQATnB0rsO9joW3D5BSLoDjI9dJF+xOmfxl3gys0W6a5X9A0UOCcn3Lx+rQpfGL fNTXRQruCs6GPIWONmx/3RpnQeGVykUGCrpZQRnKnPzGlqw7RqrRcFlzL09JGG7dx/ZrXTwO YdIwUgxlJwhtMfn0TirvFDxCjTEN/rWGSRIscfIHoR0d/v1hUeK++egmLc1wVsgAGnTHx/8A N6VQW6ApPbg6xWRkbPU3T8/16tHJwjXwTDEst/pj8+iTx4n7/WPzG3NWsCG6QIYkJwcDunGd FYPFnxAWUCr3HWRpgEkwJ88DCdzpwF2MgKlivcc459NeEuVHUWLE8k5/Xofpw/l4I/Fs/wBs fn0TWbxg8QfMPTuWrEWTjrgj7e7PRoP4teIFQWiO4a9kJwwSNUPf0KqCO3v06SWHHXxj0Pb4 a1yOcdJzntj351Byc3f4fdEYun/tD8+iaX/CPvoKGe+30L0ntM/J9Na4fEXfXlyyVO5L4gCY jAnfJbuBx8NPMPhGAyRjGMkY1pJkCD2m/TqfpwPzeCBxTXfIExD4m+IA6y25L50gHtK/H79a o/E/f8jqrbrvESk48x5nAGpCy4JIc5wffrQ8p+yshLe/q0ByWP5eCrNdp+UJoVm/vEBKczU2 9LvN7HWFEjjIGM/D4/H56SV8UPElukDcl+JfhcSNz8vfqQY56nrAErY6SBn3aykrJghSOZlK nJJPw0f0vZm8FncSSo5bxX8Q45QJ91XpPeDKQcfLjXtT4ub5LkQbovaAMxBaqbJU4xke8c/p 0/hUzBmJk6mkHSAynudb/q5SBTJmYMckqxwBjjjRPJYGrvD7pTbVR7S+Lm92ISr3Vewp4Ekd SQV+JHrosfFrf3USN23kjPY1DD9+pABnggEIVihznAPfWuDqkVgCQe5DDPp20f0oG+fw+6MJ tbU8UN7V+5aClq90XWSlnmCPFJUMQyn0Ohp5UMGLnSBl6WDKcNydDWLE4QUCAHTKminyL7CA 54A0i3e5TUQmNJDJLLEVYqozlSME4/f6aVoxWmLimhxjuZ24/wDBpMr6I1WUmhpkfrHQ3mnv jt9jn5apY9oN1sfSdlsR3j3UZNuasvtxmoUzTxU3tdTkdRGOVUHHUQcgHsffpr0d2scVa9Rb 4KqRKViZjXIxaFAuWZVI6epScgDH2sYxjT035ZKapiQS0Msdym6Y2qqKcdHXxgMjAA57Z7/H Gk3aPhTNKas3WeeuFTJH5nn/AG3RCQFJ5yMgHuPsjWh1bOIbIB4FVMwh674IH9ze7Xam7Z/F W6z0sFPR2Oqq4YU+rdUaliUUMIicZ9scZxgcaadwoN81VOri2S01OkwqERFCHzMk9Qyc9yx/ yjq4O2fD+CkoEiijjp4RyI4x0jP79MrxCtslimMslygp4PNVWXyvMkIJ7AE98c4A07HUwcrV zMRVqDpkTKqhWWLcrvLWVtJWI6gsZJMqTnJOPf3JwP36JvZ7nRJDUGOaOd/biRQevpAyW47D tqYr9daSplpYpLzV2q2xsIghgd2lJ6cv3CgDLf78aQ9yWlKa6JURKDb6qPNOQcqeB1D2uRzn g9s6cUmudDpBVLcU+Q0iCUQ2tu2trqWZaiV3uFMnXwoJniGerj+WBz8QPhp62u9C4U8cvT1q fzl5HI4B037YKRGjiqJRTPC4qBMtOuCQB36cH7OR8tHLdb7ZZa2eOkuDI5kyyLTkqQew7+7H OrqT+aOQyR2FdlrHYhgq2B0NwOw3Pb2xO9L7N7WSvf3fq0EUF8oMMc8AdtbzHTv7XnMQe+UO vBFCMEVBI7cRnWznGxt7j7I/Dv3j/Jvutapg8qCScHHJ+7Ty29tnPTV3aME4wlOw7D3sP3fp 0R2dDE99hCMJXVGZFKkYOO/z096zz1p6noUiZYnIxkspwTnGNVurDj3H2XmeXKuKa4YWgWjN qc7Ab7B0pRX8D2rOBbaMA+nkr/ZrySxWt1KtbqbH/ZTpP6RpvRNumSJJUlqPJcBlc0yYYEZ4 404bELn9Vf8ACgzKX9jqARunA7gD36U1B+A+y4mI5Kx2GaXnEsJGwVRPiQmNumy/gipQwsz0 c2egtyVI/NJ/VolaLZUXap8mmUBRy7n7CD4/H4afW94Hks6LLHIoWcElEZ+j2W78DHcd/fo9 Zrd+C7ZDTrGo46nfJHW3qe33afn2xtnsPsu0MdiaOAa9xaahkXeyLbet+FJtDtO2UyBZ0asb 1MhIXPwUfv0cFitCjpW1ULH0/EKf3aKX+/Nb5/qUCZrTjAZGcLkZAwMEnHONNSpv91lEwkuU iAYEgFN0dOeOSBkaAfO/uPsudS5G5Yxw519YAHfUbpwAJHkjm66m1UvXRWq3UMtawKF1hGI/ gOOW+HprbtjaMNOv1i7wLJKy4WnJ6lT+d7z8PTRfYMELXV5IfxhETFCyEYbqUErn15xx79PK 7CpS3VJpg61PRlMDJz78Ec6Y1QOiJ7j7KzlCnicIBgcO8CYzOdUZJntdIHZ/yTey2lslrVRn 5xDOvPwHagoU22kI7cRDGm7I27AfZlqB64NIvH9Wid2k3Eluc3GpmipnPQ7Gn6Ac/m5Az79H ON/gfZZqfIHKD3BoxbL7qoJ7pWjdlVaEDUdooKIzdpKlIxx8EPv+OmkESNupsyEAkgj/AH+G j3lUqRhhWpn7Kjy3xrVLDAVyaxSnr7L8Zz8NXte0CL9x9l7XCcmuw1IUw6eJe0k/+y8t0qi6 0xyWLSDjnI50NG7dBALlTn6xF5nUMAI2cD00NcvlF7S5seRVtSkW6x9CD5FWNSaAQgtNFnpH 5493z0Rnp6WrEqyzxAMeQJAPQdxnR2CmgMS/3PD9kZ/Frzx8tbaamp8SZghx1f8ANr7h8NcY Fw0RDqY3po0tvtdpuRlaD6w0i4Sfzi4Q/JmPP3/LTs27V0U8TGPy1ZUjUpkDB9ocDPw/r0Xu 1viqIGjSOGBAQxdVw2QewxjTSqXrbbVQVcNDHIwJU/i16j2IJABx29cY1aS5wzblfTFF4NO4 J09vqpd/CXkUhYqB0kDJ7AE4zquni3X1t3vVsrDTVEtHIJGPRTv+IkAAwzdRB4z6A99SXTeI dtKmnuyCnlIIdTjHbnIPOsYbpZVEjLcI5oH5DK69XfIDeuRkjj36uoO5twdF1ysVTrMgtEwq 90+35b3ULQQ+XUmVw7K2QFVe4OORnt79Ybos9Ranio50kigx5tPFLIzlQ4y3fjIII4Hz1MO4 LztmmikeKYSMQSQvsZ+/gj7tQju66T3a4TT01LUThekD8yONT29t8Y4xjGuk6qHuDzZcimK9 avnc2GhJdHBJUO7MrkopC4Uk9Px+fv0tzxMt6qD5UhAkCn2CQ2FUf6J0hWB7q9y+sCpWGgpc GWGCU9UnZkjJIGcnA+WdLVrS8JgVdyqpZC2STIy45PHfGgHudU6Oz1XpqLKbKAFQmSeGyRv4 +CdUEQKJlDg84wce/QZWGQFOM8Hp0I6mcIMyyccnLnOsVrJvZfzpMn06jrUOc3Dv+ykUd57h 7p5eFdRHR7yWap6wFppQGCE4JAxjH7tStfr7TPba4081VTukPV58cRzIFVvZ94Hxz66hXZUj zX5RNll8mQ9LnqGePQ6ed0jiS1VbiGEMIJDkIAQek/DWarQL35iPH7LzPK3KFOhim0ATBj5d 9tcwTmvm4bVc3oWpK+JqTqDvGzMgUezjKlvdnsBpZkvtnlngqojNVyRKUSWNcquT3HUTk/p1 DlDteSopKedrpKvmRrIV8rOCyg/yvjpds9oitdM0Zk+tu7dZkljXI4AwO/H9ukOGsG7uP2WL F4/AUDUqUqxc4kWybt0ujjtvol3fl8oTXWyasa4S2UGb6xSwkoJ5epWiDjIyvDfo06ai62ms lppZvNV6dWEaPAWVSSMHC8EDAwNRFvuqjp7fSwoFSaWbqygAIUKR6fFhrftC609woUp5kh+u wqFIaNcyKPzu36dQ4U5RGzj9lpqY3ncA3FQSJv0RsNj1thG9PDdm+7PQ1EtOVqRXydfRWRwd MlOWgVRInUMEkjHvAzpt7u35bL3YNx0NJAaX6x9V+rsYvbqGR1Ls5HAwqKAD7tGLlbaWvg8u WIx4OUeA+W6ntwR+/jTSvm2zQWyprIblVt5SgiNx9r2gO4Px92mp4VoIMXHH7LVgf6g5Pr5a b3ODzA6tieFz4qT9gbpsX4IoLbBUu89NTB3C08oER6QpHtEnOSfs4HfSyt6tNLUVFTVJLOX4 aeZW6FTqAwOrOBjk6hTw/wDMqLjV/WFEgWnGPMAcZ6xnvp3XK3RVdBUUypDTtKhUSJAvUh45 9NK7CQ48eP2WPlblGhh8WKRcQBF8gMSNev6J6Rbq2/DXVghnpxBOsjSzuwLSMeygei8nTS8U 9xWu6bPqKalaBWNejrFGQzOuGy5x65P6tNJtlyYwb1MOOcwf1/b0mbjsNXZrd9ajurynzVj6 PJC8N8eo6sZhQHBw17T7LRg8bye6q1lPEEknTm412TNvyZTUmkHQEjyeCMHjj4aKvH0t15OD 65+7+zSnK9WhAMsuScnByONalrKsMymeTPpz3+Z1va940A7/ALL02Wh/I/4j/wClqtbMLjSg upHnADnv8NDSlbKqplrEBmZVWRR0kgkj/c6GuTyg5xcJHj9lXUFMHok90epVjI/yCgZ7cjWy kOFkA7h/3DR+O2qYVBkPb+T/ALdZU9sAD/jTy38n4D465eQrMKrd6JSKHXB0Xmp1anenC+w+ e3offpZ/Bue8x/7v+3Q/BvP5X1/k/wC3UAcEecbvTDvO1YpKKoiggjqadwxWPoyynBC5H5wH 6eBqM9w+GcNRVCG3kQSSM0skkbHOMDOc8Bs89hjJ41YhrZkHEuD7wv8At0ly7cStvKCacMfq 7EM0WSPaX46fO5glaqNSnVJDzsKq9cfDme3TTU0FznUS9IDOTkMerJU5AHPOAPUfHSVFsGW3 XBaiS51EykFJS+SXHbj1Ps4I+7Vsa/YEMkUr/W0GFJ/IZPb3ltVauvi5a1qZqeayVXXC5iJW oXB6Tg49n4afnzICfm6IZnub9n54JTgtYEKU8SMI42ABPd/TqPHfGPkONKIpWjiUOCxGOW0z j4wW4DCWKoAHAJqFJ/Z1pl8W6KVfatE4b3+ap/drZRxDG6lUPeXGSnnJnJCgZ9+tUGREA3SA ozxjjTEbxNpGYgW+oVSf+cX+zTjtd3muFElbFbKhKN5RTrK0i9LSYB6fuHr21s+MogRmRp0n 1OqJTtsF0jtVeKiWKSQLGy9KEeuPf8tLlfvCmqaCeFaOcNLG0YPWvBII/fpkXSdrS5+uU5YK eksjqVyO+D6j46atVv63Q1EyCkqJDEcN5ZVl+eRxoDFUDfN5rFi+Q6VaoK9dlxx3X2FS9Rb0 pqajp4TR1JMcSoSGXkgAayl3vG0bGloJTJ+b5rgL/VzqG6nf9DTpTu9DWeXPGZEJ6RkZI/Wp 0VfxGt6xsIqGrOeQGZRn79H4mh/JYXf09gc+ZzL66n3T+ra2puNUauskLzMMAAYCj3Aeg1qi kaGRZY3dJFPUCmQVI9QdMT/hJpDkG2T49/nDn+rWX/CTQ9IH4Oqfl5q/2aY4yj/JdZrGsaGN EAbFLdBvithQJW0sdUO3WrdD/fjIP6NbbxvCnuFpqaWOhnR5kAVjKMKQwOff6ahxPEah6QGt 1QCB+a69/wBGvR4jUAXC26o7Y+2vb9Gp8Vh9jlzf0bA86Kwpw4GbSB3aKS9s3pLLVTSVEU0y yRdComB0nIPr8tOBt/0ar1NR1YIPbqXP69Qe/iFRsmPqNQDjH2l/s1g2/qM56aKoH+UvbjR+ Jw51cpiuRsJi6hq1W3PEhTi2/aPrw1FWE9+GT4fHSbuHddLdraaWGmqI38wSB5CuMDPuOogO /aEsf7jqgM5HtD363QeIdDEVYUVT1jGfs/o0TicOBZyqocg4LD1G1qbTmF9SnojSLSszDsen LE/v0WmnRZiyyt1KR9kcA+umdPv6im4elqiASeSvPz15Fve1x/8AodUQPT2f7dM3F0BcuXZh Pu2VErXWBejKdYGQP686Gmtt7eNJW7hoYKaKpRpZFX2wpA5Px0Nc3H1qdRwLDsQKvLGMRD+b rODs+ePa1hFzEvxA0VmudFQyGOpmVZGy4QZZgo7tgc41icQBJWECSISi3w156aEbI6LJGcow BBHYg9tN8fXEubUdZda+MyEvTyItP0yLn7PMRww4Hfnv641TWrtoNzu0WmhQNYkBwEb59AU4 e+DrTS/x2n9Gb9saI/Uqj/3xcv8AuU//ANrXiUMyT+cLvcfM6Smemn7Zz/zWsDuVcO4QCtdL CFjpLx4+ycNX/es38xv1a5f37+PLj/SZP2jrpK8FS8bI12uBDAg+xB/9vUVzfR42DNI8ksN0 aR2LM31oZJJyfzdIeU6EzK0toN5ssLxrx48FR/Q1dms8AvDmgpJaiop7gsUaklmqh7v5uqp+ JEm2lvslLtCjkioYGKmaWUyNIeM88DAwfT11fQxbK5hiR+FDaZqZwY7b+CRrVBGSGkQySHsg AOB79P3aVzP1IWuZmhpGqBKnWQyLLyO4PGe2PhppWGOKamQgiORAy59GOc8/d21OVR4brtey Wapp6KRq0gU9w+tt+JJlRZAVHqAC6Efyk+OtLqjacNdqdPz82LqUQ2nSYN68u21Km/3Wkprl dBR2B6dZHiIVWlmDcoD3K4Kk49+o/wB90NvjuTxUMMcBlhPTRUkYRSST7R78AY93z1M9m2tT b3pbGK5HqKC2sZZEEftSAholwTnAz0sfgh+B1hQeGG3rdUsJ7Q71FXcYrczpVspQP1dcgLBs 4wOOM576z/ENpkg7FW50Eqs+4KaBLFaJ4Zizl54Gj6w3QFKsMc5APmH0HbTfB4IwOfX3anrd GzrFb9l2xaqDM0tO0sYlvUdNKJGmkQdMHkkyYAB+0M8jjGsbv4U7dtG9Y7PKLpVQk19wMkcy hXpqdZOmmQ9HtTFk9s8dIOME86PxTPPwXMxAzVCQoG0NTHtfae3d63e0Vls25ebdbUgrKi4U qTmZZ1gCdAp5GGS7PKiMPTIxo9UeENtpBXUtbXQ0tXS7nS3q9VUmMTUbxLIiqAp/GMrKRqHE saYOqoDCVB2hqfNu+HO02vNVR3Wkrplqd21Fhoumt8opBGCTJjoPWQekHty3caSU2Jtb+A9v rastSVVXZ5K1KyS8woTU9cqxxClKdbKxRR1Agcn3HU+KYpkKhnQ1NNw2NtOW9bh25QUl2p67 b0kIlr5qtStYpqIoZB5fl4jP40lME9uc6I+Kmwtv2CwV9dYZJWnobwbbKouUdYOjpkIeQLGh iYmPHSc+vPGiMQ0kCNVMpUSayDMEKBj0kgkZ4JHY/wBZ/TrzjpPJ6s8DHGP98a81elQ0NDQ1 FEvbE/wwtP8Aj10NDYn+GFp/x66Goouj0XEKn/s6aG87Xbaq7bfq6+npZqha0QUgl68rMfaV gF74Ck89hntp3RfkV+Wol8ct5HZty2XXy0nn0NPc2qallTqeNBGYmwCQMlZjjnuBq2oAWkFY 6c5rKX06IxFEzKGI6EBIBbA5wPlovdaJbhSmIt5cinrikHeNx2P+/pnUJ+IVybeFJt3euyK6 3PBZphXP9YqxEVRchlkXpJU89PfHfvqXNo7ntO77HDdrDUioo5CVPBBRx3Ug+ozpbVAWnRW9 KkQ4arELuIDlLO3zklyf/DrOiqbktz+q3GOiUNCZFNO7t2IHPUB79LPppLn/AMI4ee1I/wC2 NcfHYChRoOewXHut2Hrmq7KQNDv91uuFQaWgqKhVDtEhcKeM41AtR9Je0U88sMttqBJG5RgE yMg4P5/w1Od94sld2/ItrnHeY2N8rxg4+syKSB/2jrBybhqdcO5waLZIbTzZZMxt9CFNHiz4 7tuuxi3WSKekDkiVmUL7Pw5POoG07NoeH25d4sx21a562FeHmx0Ip9xJ07v/ACfPEX/3NH// ACE/t13KTKVFuViy1nPqQCIA0A08ymrsu2fWpo5Y5JYxFiZmjbB6geMcH1x6am2O63aCcVEU VWaurmjeeUiMmR0YshK55OWPPoM6ZNp8FPE+1TddNZ1xkgr564PHz7ev3aUdrVdVT7dv6VlO IbpbZ/qbOH6lRnfBIBPvPfPu7aY5HCNV0qNWm5gbEGFJ9BX/AIKsoV1qUpgUjCLGSXYDAHGR +cfX10l37flSEpZnnSlMTlkNdULC8eB9vHSfa9njI92mfuek8QPDqKSnvCyXKzVShKevQ4WL OMM2M4I+P6dPMxeC20k824Sm9XxkBczO1U6ykdsfP3Z1X0DeJVb8Q3UBNLxj3Pc7Vti2fweu tA9ln66ePEcU8kqHLHDupYBf5QIyX9MaiL/hE3X9Y89bzOswr2uauiIpWoZSrOpA46gSCo9k +oOnfYPCHee966SWloZaKyCWR4JqsGJFRmJPSnfPbjj01HUdpT+FQtEk/sCs+qmULyR19OQO efhp2inFgO5c+qXOMpVvviDum/008F0uzzU8sQheJY4406BIHwFVQB7aqTjvgZzjRep3tuKp pKGmnukrwUUsM9OpVfYeFOiNs45KqAOdOHxN8I9ybBZqiupzU2kkdFbEMrz2DD806jvTtawi wVRDgbqSk8ad5RG3fV6ymiWkyzAU0bedIZGkeRiwJDMW5Kkdh200N2bkrtz3Rqy4GNVUyCCC JQqQRtI8nloP5IaRsZz304/Djwp3Pv2VXtdG0Nv/AD62cdMYHwz9o/LTRuVvFHfqq3CQssNS 1OJCvfDFc40rWU2noi6JDokpw3DxL3dcKNKWrvDyRq0TlvJiV5DEQYzI4Xqk6SAR1E9tFt0b 93JuijNJe7iJ6YzfWGjjp4oQ8nPtt5ar1H2jyc9zpV8QvCzceyUjqq2laotcyh4q2FcoQRkd XfpPw0wtFjKZgtA7kHBzbFDQ0NPbaPhrft37WuF529B9c+ozeVNTrjrx0ghl557nj4asc4N1 Qa0u0TJ0NbaqnmpKiSnqonhnjPS8bqVZT8RrVooJe2J/hhaf8euhobE/wwtP+PXQ1FF0dj/I qfhqCfpVWKrvtisVPbqeaepNXL0JDE0jMwjHSuFB788nA1O6cQL8tIe6/IFmk8+ihrJTJ0xL LGzKjEY6iV5AxnsRn3jVtTqlZaLXOeGt1KqZuihpqzww2fbtvW20W9paQ1FfcZ5o4p5HU9Dq 353T1H/Zp9fQx3DTijvm3JpSKlpBXQR4JyoULIfh+Z886iJvDm7W+6SWy6We5VlCKkrBV26J C0wBK+yW/NPvJwCB31h4fbnvPhXvCsrVpVp5IUMc1BcYnSWeJmHsghfZb2Qc8D56oY6Dqtda iQIIV/MnB4/TpKm53HH/AERv2xrbYLrDfLFbrrSq6QV9NHVRrIMMquoYA/HnWmTncq9/7z/0 9Ucqf9K/6eYQwX7h7CvNwAmxV/f8i2qCbY26d3b1qrVBdKa3VFRNJ5LVOQjkt9nI7H+zV+9w nFirz/8ABbXOGvkkhvVTNAzI6VDsrKeVIbIIOuVyQCWvAO5dJ5ijP93oujWzNuzbR8PaGz2q npfr9LTBQrMRG82OSxAzjP36QOjxbz+V2h7+036O2j9dcKym8FWuEFRKldHaBMswb2g4jBzn Vf8AYu896bi28LhVb4q6SYP0lVpVdQuccnH2tdXYInQKqlSdUJAhWh2iNwC1v/Cw0BuHmnp+ o9Xl9GBj7XOc51UOzkO/iCqr1OboxOV46er3+/OP06sl4D3e53rZU9RfK96+tjr54GmYY4Qg AAe7Vd9st00XiT0suXubLjpOQOr39sf2aJNu/wA01BpbUI/NCrQb72sd57ElsJqfqqVaRrJM F6iqjBOB6njTRsXh14ceFdD9drRSrOgyau4OGc/IHsPkNLHjPfLjtvwmuN0s1R9XrYIUKSYB xnAPfVDd1Xm6XeZJr3W1NZVyhZWadyenI4wOwznPbRgGBCpa0lpdNgui21dyUG6tum62jqNA 5dInYY6wvGQPd7tUh2Dsg708SbhFSXeipK6muLzrT1IYecqyE+yR8RjHx1aj6OKlfBGzZOcx SH+s6pXQ1M9L4npNSzPDL+FcB0JBGZcHQJLmzwKUQD9VfDxh2jW728P6mwW+aCConaPMkxPS oU5Pbv21XA/RS3Lk4vlqP+S/9mp9+kDuC5bY8Lqy62WramroZIuiQc92wQR699VMHj94hj/1 1/8A1DTQZ6KW0DMri+D2063ZOwKax3OWGaop2f8AGQklWB5B5GdUr27s9t7eJV2t1JcqOhr/ AK9K8MVTkLNh2JAI9eBx8dXG8Br7ctyeF9Fdb1UvU1s5kLyNx2OAAPQaorcKmek8QquopZWi nS5yMjocEHzT66ES3o8U0gG+9X68RNr1+4/C2s27ReQldUUscAMjYRSMZOcfA6rKfor7uycX O0n3e0/9mrHeLF8uNh8H668WypaG4U9LFIkvc9Xs5znvnVSP/KD8Q88XdP8A9ldECeruG5C0 dJOSb6Lm74o2ka4WnpUFj7bdh92pI+hdTtSWDdVPIQXhuAjYjsSFx+7UmeFN4uN98IKG7Xqd pq6qpZJZJGAGe+MAemo7+h3zZ93sTktdDz9x0JJLbokANKr/APSSOfGTcPAH40dvXjUY6kv6 RrdXjJuP4TY/q1GmrWdUKup1il7Yn+GFp/x66GvdhkjeFqwSMzroaZIujsf5FflpIu9PdZqe dbZKqklSo9kZxnKtkdjkaV0H4lflrKnBw2P5R1e4BwhYWkgym1cYN2fguhWinpY60ezKVVCo Hpksvoe+NJd927um70oikqrNjCFoZYzJC7A5wfY6sHjvp+h8L7SH559Plr1SDgg8aqFNquc5 w1SXtykuFFaIIrxWRVdcBl3ijEca+5UGBwBxrGXH8JCTwBR9z/POlYjjnSXLaoLnfnFZ1tAl Mn4oHCyZd+/qQMDjtzzqjG0jVoGm3bHmr8EQHknck261c11oK2ntEKzwiNxNVuxWJcDkKcZY 8enA9Trn/c40klrnRz+UkJx789vlrpXcYljs9VFBGFVYHVERcAeycAAa5uVFKzSVAdgjSVDo wx2wfX9GsuHwYw4ysudq7mEPPUnNA/IVrd9eKm37X4bwbWgaW43uqtqUzU1MMmJjGB7RPbGo r2dah/AmlttaJ4WIPUyHoKksD9/JxzpmWGyNBe4mpJIXjhdC0kT568jqzkj4gHjg6k6y1n1a GWukZpvLjCvBGcrH0tkt0ke4g/L5a0ZCwATey00sLzF5uU/9hb6sPhvsWqpbrLJJXvcal6eh hBknlXq4IA9OO+q/tFX2+81NdOaimh3DWLJHSI/tKv1hSvnAccgnt8dShV3Cy1dbWGHyDeDG I5fKwSEbBIU49o9JGQpOBz7tRPvasjk3PVir85aSBVUM8Z6iAvYAgev69Fjc1jxVdPCtzOc4 3Pspr+kd4t7cm2fWbStsj11fMipJJFxHCRg4JPc8dtVFZixyxJPvOjVyqY6moZoIFggBPRGv oPifU6Kasa3KuJVImGmyt99HHxZ24mzqPaVfI9DcoI2WNpfsTE5PBHY/DVaKQFvEyEHubuv/ APtpsglSCpII5BGvetuvr6j15z1Z5z79LzeoQz6WVsvpOeK+2rntCq2paKh62veSMvJEPxcf SwJBJ9e41UvXuvNM0Qlc6dFb76Nnivtmn2dRbUuNS1FcogwRph7EpPoD+7VXLw6x70rnkbpR bg7MT6DzDpFBIIIOCOxGgxLMWYkknJJ9dAMjsTF8hXwk8YvDG4WWG23a7U9RAI0WSKSJmUlQ PhzyNJX8M/AtiWMdlz7zSf7NUj0NLzQ2+SPObvNXK8R/pCbTtu1am2bNP1urkhaCIRxdEUQI xn/YNN76Lm8LNtDw53Bctx1q00TVoK9XLSno5Cj1POqray638sR9TdAPUFzxn34+7RLNCChn GhFk7PFjcdJuzxBvN6t6SJS1U3VGJBhsYxpo6GhpwIEJCZMpe2J/hhaf8euhrHZEiRbttTyu kaLOpLOwAH3nQ0UF0giP4kfLXsJwshA56h+oa8jOIR8tZUoJc8ZAbJz8tXmwWJolwCPyBTHh cAgdtJrzw00M0k8ixwoeXY4UaNSBm6irY9MHUPeK+4QNzQ2hJnWOkiV2Qdi7ZPPxC4/Tqhzs gzLZlznKpdilWWNXidXRhkMpyDrCmOb4v9Gb9saa/hfNLUbUSaTs88nQw7EAgZH3g6dFN/HY /ox/bGoXZqYJ4eaFJuWoQOKU5vyMn8065vJLRJd7hLWDpVJ5wT5nJYk4wP0a6QVH97y/zT+r XNqa2y19ZdZm6Y6KCpfzCoHWxLn1/wB+2h8wXY5NLg12USZHr3KzVx8Kqiiq6eq25Ia5Z44n mpZJVE1P1L0hh2BQlTyeR0nGcHCXv+zHZdtsi0dXLX3K5/WKVYaTlZZQY1VFJ9Qc5Y9/cO2s PGO//gzfNuaguC09V+B6emnaOcoUHVKxRivI4KnB94+ek3fd2oKHwx2DPVThI1grY28kdTpI Snsj3Ng+uO+uVS58hjnOkH2Oqua6qGMc51j+XTqfw8obE9qa7x7xut3SmDSTWmki8hGb7S46 e/HqSe3vxpg+Oe1aOk3RsK1wz3P6leZFM0VX0rLGHkjXHCjBAYjBzg6M/Se33f7Jvmgtu3tw VdHEltieoSkqSpExZ8hsHg9IU4+IProz4w1i1e9/BuN6kT1qx0jzhpOqQFpITl/XJwTk9+dL RNYFr3HUHyXOfiKjgWlxRLeOyPBXaW4amy3u67mgrqcIXVMOuGUMMER+4jTV2B4fbf31Q+Is 1lS6gWqNJrOuQ80nEpCOoGGL9CjAxjOiH0naiGp8ab61PLHKirBGWjYMAywoGHHqCCCPeNOv 6NFxez7F8VLjBUrS1FNb4nhmZgOmToqOjGeM9WMD1OrTnZh+cDiXGNe0KgQXQjuxvo9wRpLL vu5xR3BaKSsSzUsoMoQDHVIwzgBiPs5GfXuNR/SbGttX4CVm8vNnjutHc/qpUEGOWM+WACPQ guTkf/h5fRku1Rct27yq7rXPU3Cps0zdc8vVJKeoE4zyf3aafhj4qU21NrXDbd/23Tbhs1VO KpYJpRH0SeyDnKsCPZU9uCPjpga+ZwmSC3hbaAhaEX2Xsy2XPwj3tuiu85661mGKlQN0opZ1 yx95wcY7f1YePhh4MW+5bG/hPu+HcEq1EgWkorTAHkeMgESfZOQcn3AY754067bvXaV+8Et/ S2/aFHaYIhEs1vpawB5uplVZeEGOliD2IPTjW3wut25b99HKhotoXcW+7rc5Ckz1TQ9EQJyu QCcc9seuqqteplM9HpAdgjgiAFFnixt/YW27eaOyU27KfcTsjCC7RrEqRHOWI6QTnGB/s0vU /h14eba2Ttm7+IN5vcdbfaf61DFQIvQqYVscoTkB15z3PA03vFrww3rt6kfcu666lunnTLDN UQ1LTOGIwpbqUcezjPyGpX334aXzxD8N/DH8ASUCrQWaMTGpm6OXihxjAP8AIOrHVAGsGexJ kzw3qRrZQjvSi2CbtZqXYdRequOWTFZJXlVGCyhVQBQc/ayfiNSLuv6PMtNvOvWiuMdr2dTo sslzubqBFnkovI68ccnA9Cc6YG5fDe/+H26dvRX5aZ1rahDDLTSeYjFXUMvYEEZHp66sJv7f lo/4WbpsTeDw1O1rtSwwlmcYoqjnBz+bk9PJ+yQp4GdSrVe3LzJkQeO7xCgA2quTbe21N4tW iw2K6T3bb9VX0tK1SyGJ2DuqyAcD3nBx7tPuv+j5cBvK9RLXLbNoUEqgXa44UupVSQq8dRBb pzwCR3zxpGl8P6/w88eNqWyrJmpJbxSSUdVjAmj89Ofgw7EfuI0o+Pe5rpdPGuotMt0lmtFB WQCGnEg8qL2ULkgcZB6sk8jB92mL6jntFJ1i2Z/NqEDakDxe2ZYdieJVBZPMr5LQsFPJVyKy mZgxPWyZHSDgcA8aes3gJbY90is/Dcw8Pvwb+EzdsqX6MfYB6enPIbt9n0zrV9Iiw127fH+l s9mQS1VZS06IfzQMMS5P8kDJJ9w1IMdfte5VNV4HwVDChhtwp4a8uepq5GMjDvg4ODjtkMvu 1S+tUFNhabxfs39qIAkqp1W9CLzO1E9ULesjeQZlVpegZ6OocLnGM+mhrLcNmrdvXyttN1iM NbRymKVPiPUH1B7g+oI0NdSARKpLQV0rT8lrOicEyqeMPnP3DWKD8XrynVW6ywB9rWkiQsrH ZXSUhb93bSbQsMlyqR5sjuIaaHP5WU5wPkMZPy1Bey9v1/iHveora6pkFFlamvlQFcsRxGp9 CQMfAD46njem0LVvK0x2+8pJ5cUyzwyQsFeNx6gkEdsjkaM7W27bdsWdLbZ4THApLsznLyMe 7MfU6qcySJ0WhtbKCW6lKVLTw0lLDTUsSRU8ShI0QYCqOwGhSj/jv/6b/T1uA9c61Un8dP8A CmH7Z0anVQw/WPYlCq/vWb+Yf1a5o3q9VsdwraeORVhE7jpVRhsOeT7zrpdWHFJOf+w36tcw q5Fn3HURtnpkq2U474L6qmCujRqvp0XZDEkeRWw32r9ho+lJUORJjJB94z20Qq6uorJmmq55 Z5WOS8jFiT9/yGpl8UvAS7bVtLX2zSivsohE8nUQJIARnn3ge/UJ6jXBwlV16tV9qjp8lkzM 7FnJZickk5J175jmQOXbrGMNnkY7c6k/wj8F794iKlbCUorL1lWq5DnJB5Cr3J/2aZe7LPT2 fedwtFO8j09NVGAMxHUQDgnt+7QzAmFVzZiUhEknJ5OvQ7BGQMwRiCVzwSO36z+nUyeJvgTe dr2gX60sK+yGFZ3IP4yAEZ9oeoHv1DQBJwOTotcHCQo5habrKKR4nDxOyOOzKcEaw1K/hn4G bq3s0dS9ObXam5NVVKV6h/2V7nTH37ZIdt7xutnppXmiopvJEj92IAyew9c6geCYChplokpC VmUMFYgMMEA9xnP7hoxSUFXWNKtLTTTNFH5zqiElU49rHu5HPx06dj+GW7N7RtNt+1STUynB qJCEjz7uo6nXwC8Gt3bP8R6a57it1OLd5E0LlZ0k5ZeMj1Glc8fLqi2ntdoqr69zq23j34Ey 3m7UlX4f2SnhllDNVkSiOPPphSe/y1EzfR28RVIH4JgPyqk/t0c42qGnuKiMMwIIYgg5GD2O g7tI7PIxZ2OSzHJJ950dvtqqrJd6q2V6qtVTOY5FU5AYemdPDw+8Jd2b7p2qrJQqKIHH1mdw iE+4Z76JcAJShhJhMRJpElSVJHWRCGVwxBUjkEH01gSSSSSSeSTqdZvox73yvk/g4DpGeqqB y3rjjtrUfoyb94wtsP8A9SP7NDOPwFHmzw7woTeomd0Z5pGZFCKSxJVRwAPcPhrAMwcMGIYH IIPOdLW89tVu0dw1NmujQtWU+BJ5TdSgkds6Q9MIIkJSCDBWTszsWdizHuSck6GsdDRQXTwf k/u01d3Xq4WZo0oKmz0wqY5MT3SYxRxOnTzkfayH+zx9nTqH5LUI+NFzkn3RBZwjyRx0yyqn 5oZjksfuCj5aueYbKxsEuCUqfxYWitd2juFfQ11bTkLTVVOnTHIScE44GAOQeM9tHNm7zutz uVtpEv1oun16RVeL6rJFPTDoZ3x7IV8BcZ4wT9xiU7ei5kaXy3RSWKlXXk89z2yc4HOvKS3Q 2unjht0sURXhZIZWRoCW+2Dz8SfnjWZtTitBp8FbPBzxrVR/x3L/AEZf2202vDW+T33aVNU1 kqT1cLNTzSoMCVlxhvvBU/fpyUX8dzfCmT9t9WvMtlSgILuxH6/+8aj/ABbfq1zGbP8ACc47 /XP9PXTi4nFvqj/8Jv1HXMgc7o4/6Z/p6qd6Laz9n/yHkVffxf48CL7z/wCqx+pdc89dDPGX jwJv+fS2D9S6556DPQKt+n1Por0/RC/5G4M/9Nn/AFjVSPEb2vFa9getyYdv+1q3H0Q/+Rum /ps/6xqou/z1eKd5Pf8A4yb9vSj380+z/HyV8t0WGo3N4VTWOjkSKeuoI4BI/ZMhcsfkMnTD 2z4WeHnhNbxdNw1FPUViLk1VeQQP5kf/AOdPbfd4rdv+EFwu1sdY62ktqyxMy9QBCr6HXPvc 25bxue4PW32vnrKhjnMjZA+Q9NQNzAdgUzZQe0/kron4eb0t++bTU3KypILdFUNTxSOOkydI GWx6DJx92qFeMqlvFjcyju1c4H9WrXfQ9/5Il4/9Om/dqqni5k+Lu4c+twP6xotJJ7/NAgQY 4eSvDDU0+xPB+Krt9Khjt9tSVYh7IZukd/vOoo8D/HHcG/8AxCgstwpKOnpGglmYxDLHpHAy fidTBI1gvmyIbLc7lSpBPSRwzIlUiOAFXIznjtjTc2H4X+H+1Nz0902vMFuQR40QV3m9alfa HSSc8DP3aQGwjgmIiZG/Ykf6RPinefDaos/4Igpp46tX61mXsQe4OnR4E7zuO/NirfLskEc8 lRJGqQjAVVwNZ+J+wtob1q6L+F1SySUyHyYxViHgnk47n3a0/hvY3hLso01FW0kFFThnjgSc SSSuefTkk6eYddLEtgDw9VUi97Zpt3+Ne4LTPd4bXUT1rrA88ZaN29xIPHpq7dlstVYNiUln sopIq6lpFhiLA+UJAOWOBnGcntrnTuW7SXnctdeoS8ck85nwM9UfIwcjtyeOdX73NXVVJ4I1 FdSVMsFZHZklSdWIZWEYPVnvoRl13JiQ823pINk8X/Tdu2hn/wDTm4/r07Npxbgs9oq6jfV6 oayZT1CSmg8mKJAPjySdUXHjP4hD/wBqbgec8sP7NI+4/EPdu5Kb6ter9XVVP6xtJgH4HHf7 9MGuBmUpe0j7Ix4v3yHc/iLfrvRZajlqSI3A4I9Ofjg/o0zNDQ04ECFU52YkoaGhoaKVdO// ADQ1BHjVEibyWdI43magx+McgchhgYPwXU8YzEO+oG+kLQVj3ahrFhkFG0Ip2mHADZY9IOOG PGNW1LtWSn1gozuayU1RTrTXK4s9ZE8rwKZJfaAXpAwTgHB/tGlqno4qaveGjWOTzI3fMjtJ 05cHIDEsrc4Iz6DTb/gxYtxXOR+i9fX0eOJnoZFIwy8Ahxwceob1OjdLQUtDS+RZIquCCmdl 6WkBdunAJJK8kt1cDjnjWQLWVZ7wvpoKfaayU69H1ipnkZeRghygGDyMKi6dFB/HdR/Ro/23 03/DammpNi2eCpjeKVYmJVwQxy7EE59SDn79OCg/jyq/o0X7cmr3dUJKPWd2eoR258W2r/xT /qOuYxlRNxmWQ9KLV9TH3Drzrpxdji11h90L/snXL+5nNyqz/wDGf9o6QiStjTFGf7vRXjPj p4azWuOguFetTEI1SSOSlLo2APQ8HkaJDxU8FycfVrUPna0/1dUf0NLzYOqTnY0HiuhGxPE7 YF1ukNi2jJEk9QzSCCnpfKXOOWOAB2A1D30vLTb7bctpi20FJStPUO8nkQqhkbK8sR3PPrqt +1dxXPat7gu1kqDT1sOel8Z4PcH4HT68XvFSTxJs9jFfSinudAXWVox7EgOMMPceO2NKW7IT NeLmVPHjl4s7ao/Dqr2rTTmtutXRLTssPaA9I+0f3aptr08nJ15qxrcoVT3B2itT9FnxV25Y ttx7WvU7UVU1Q8sc8v5NyxGFz6HUD+MLB/E7cbo3UrVbMD7wcY0ztZOzOxZ2LMfUnJ0A2DKJ eC2IvbwXmT7zqY/osV1Pa/E03S5zrT2+kopjNPIcKmRgZ+fOob0q2e5Clpa6gn6hR1yqspQD qUqcqR8Ae49dFwkJQ/LdSz9JnxJs2/bzbo7AJ2ioFdGnYdIkyfQahIkscsST8deaWdpbeq90 32ntNulpIquoPTF9ZmEauxIAUE9ySeBqWaJKjnFySEYowZTyPv1c/wAVfFbbVm8LjtwVBqrv U2xKfyIRnymKAe0ewxqo+8NvVW1Nx1tkuE1LNV0j9ErUzl06sA4BIHbODx30kOzOxZ2LMTkk nJJ0ID4INkzH5Nl1joaGhp1WhoaGhqKIaGhoaii6dqfxS/LRWuttFd6GejudNFVUrt7Uci5G R2I9QR6Ec6NL+RXPu17RPHL5nlukgWQo3SwOGHBB+I1oOiwjVRNcvAqzzXCeW3XGajpZlJaF ohKyyZHSwfIOBjscn46c2yfDHb+1JI6qOJq+5qvNZVgEhs5JVQMLz68n46cO162511FO96oU oqhZWVY1bPs5OM8n3d9arE0lRerxVfhNKumd1jhhjbKwhcg8ehyD88aqBbaNqshxF0unJJB7 612/+PKv+jQ/ty60UFfHWzViQpIFppPKLtwGb1x8tb7f/HdX7/q0P7cug8giyvoCM3Z6hG7x /FFd/iH/AGTrl9cebhVHn8q3f5nXUC9HFmrz/wDLyfsnXMW80slNXy9Y9iR3aNsg9Sh2XPBP qp1X8y1/9j6+iWLbsu71tJFUtEtPFOD9XMuczkDOFABPqP0jSNR0yfWZ4qwiF40b2ZAQescd OPf340+J6+tuO1qFVqTTxmKmp3miAA6VdkwwX84dIOeCR05zpnX6iW3XmopqepNYYnOJwuBJ 69WDz+nUBO1O5rWEOaLeaTGBU4OvNGKx0kkDxk4b2iD6EnnRfTLO9oa4gIaGhrYsMjBSFIVi AGbhec45PHof0HUSLXoa201PLVTpDToZJXOFUeujNLSQPVJFUVKJ1LyQwwGzjHVyO3Ofu76i iI6GljcUtK08P1SKnw0OWaPA9osT2U4BAGPkfljZRberaojykp3QJJMr+ZkSorBDgA5xkcHA 7nntqKJD1LP0earbtk3RJuC+3algr6CnnNBRThkEsxTCkyEdAGGcckc4OmrRbZAjqYrnCKar pxLEq+ev42UAEZ9yqD6dyQO+mhpKjM7S2dUdEbutbUXK6VdbWP5lTUyvLK2c5ZiSf6zopoaU bVVUcKTw3CB5IpQPajIDoRzxn9Hy04EWRaJMEpO0NKzWOpmp4qi2/wB2wyAA+UCWR8ZKsvfI 9/Y+miNTTNFKUVZD0oGbqGPn92cjUR5t0TCL6M0sCyQVUzSRL5KAhHbBkJYLhRnJIyT92i2n Bt2GiqrRfIqxV86Kn8+nfKqwdTyMnkgg9hqKsmE39DQ0NRFdOxxEvy0w92X2Pw+e4Xr6mDa6 omepZpiF84A8KuDhm4+en4PyY+Wq7fS3qdxx222UlvqJF2/WRy/XIUQYaSMiQFjjPYZ7+h1c 8SFjZ1kTPiNui32+srdr221xU/QZ3YVyTSxxZLAsrAkABj79OTbm9b/a7pDYzQUM0VX1Gapo 0kXySCFdySBwCeG7H0GoM3RU/wAH6ZLLYre1WGpFeOva3tTShSerzAmSc4YL1dRBBxjSv4K1 lTcr7TUVUtbIkjx0zTMx6qVnYBWA4DL3GD9kHjVGQ5Zt/wA/VanU7Z5JnbfZ4eCuRaYkhoVi jmeoVSR5znJkI7nP9XPu0Ytx/wCPK0f/AC0H7c2tiIqKFQBUHAA92tdv/j2t/o0H7c2ncIaA pRMl54eoRm9/xLcMd/q8n7J1z9uWwWpq25CvqAqiZlSaMdXtCcxkYB5B9lgR3DD110Bvv8R3 HP8A0eT9k656WW+3I72p6KrqnMT1TUkkc8v4pIy6jABHsYK5yPUD45qPWlbaRimBEyfRJ1rr /wCDldcbXXw/XKN5OnoYlVZkb2W6SRwSPXkYHxBMWrba1l3la7VaUTOXYxiQF1dhlAc8FWJx kZ06/HC3QrDS1McHlS0kz0TNlT1jJccg846uM4PfOorkrZpKaKCRgyxY8tiPaQcnpB92WJxo 6ixSF2R0EaL26UjUFzq6R/tQSvEf8kkfu0V1vphHPVqKqby0cnrlbJ6c+pwCT+/4d9CdFgIS ORZOuNSxwDgkBsA88jgHse40yoNytGleltv1iiuJlqfx1DEsyRRKJetSwDe2DgBeoE98ZPHf SU5Q9PQrDjnJzk/o0v2O+ChiNK0C1FPHKZowIEDMCOmRXPcq0fVxkgHt6nUQSX9WlpKaGrdo 1MufLjJBZh2yV9F79++O2NCCCmNulmqJJI5fMVIgq5DD8/7xlPUd9C6QfU6mSnjIeAsJInKj LIRlTn5Ht2zrSHVKN4mgUvI6ukxzlVHUCB6YJIz/ADR8dRRan6Q7dBJXPBIwSPlqR9g5qbVQ oiBpRU1EHABPlinkkx8B1c/5Oo+oKOouFXHS0UTTVEhwka9z66k3aLU1FRW+nNXTM0XTUMkc iu3WyzqwIHIwJYh92gUzQURmrWsdDeKikqovrddV1CsQOlomikVk9o8Nn2j0gc8Z7DTZ2WIZ bm9PLaKS5PKmAauWRIqdRy8jdDKThQe54+Jxo/uSCRpqmOtRG8kzGGWIEoi9TNlmHdmJAHPq M54GkOzXe42ZqlaAov1mMJKktOkodAQ4yHUjHAP3ahFoTBwDwSilzNMbjVGhBFJ5reSDnhMn p789sd9Ftb6t5ppmqJ1w0xMmQgRW5IJAAAxkEccca1AL0EknryMDHBHOef0aKRxkkrfb62ot 9WlTRyGOZM4bAPcYPB41I9mlgvdFUV601HNVdLRrTGPoIkIzjqzgrhSec98Z1F+jlorGoLlT VCOY/LkViyqGIAYHjPy/d66ienULDwSvcKCljvhp4IWQOmEUkjpc+yD3yQGw2kl6NY2McrlJ 0Yo8TcEEcfr1JlRb1vtUbjfbRV22COJZInhVR56FsFnwBjuDxj87RJaKzVdVDDSnyopc1BJL ebLFgn7RBBPUM+hwPXUWtrWv2KN6iIwzNG3cevv0NOreNsMNrt9WQnUgWmkKvnqPTkNj0yev kcHjQ0TwWSq0NeQF0NH5MaY/i5tGXeWyqqipCRWwM80Cg46yYmjK/ocn5gafA+wNCH848HDa vIkQuaLGVQyi3VNse5wRtZJKe6wU0lLVq9QyiUHAUg8sCAOMNge7VhPAquuW96umv1Za5KO2 UfmGNpH8wTSkBQQxwxC4bjsCdSre9m2G91P1ivt8Lzn7ThB7XzyD+nvpboaSnoaOGkookgpo l6Y44xgKNUc0JkhbDiXlmRbwCfhrVb/4+rf6LB+3NrbnjjsNabd/H1d/RYP25tNU2IYf5uz1 C37h4sFzI/6LL+wdVXFkRa8XGSx22509csVUsz1KI0b+bJ58bDoy4cDGCMDII+FqNxHG37mf dSy/sHXMWsqZ5GeKSeV4g5IRnJAPy1Q9geYK3U6hp0ZG8+QTm3vf4K6gt1ro2MkVIo65mAJc hQqjIGcBR/X8NM/W2lhapqYoI8dcrhF6jgZJxzpQ3JBTUd0eiopPNhpgIzJ046nx7Z/72R8g NWLO45pcUl5HSB0jIOc+p/3/AH680NDUSIaVdryQxXuA1c8UFMyvHLJKpZVRkZW4AJJwTge/ GkrTv2Dsubc80lRU1CUNopyDUVcpwAM8hfecZ1EQJRHcFRQyW+hpLfT1UywkolfUDpMoBJKq g4C5bPJYjI7dtFYLDXiP6zVU31alT2neqDIuMj0+0RllHA9dPjcG9LJY0qbZse2RFiPKku1U oeWQDjMYxhR2xnPAHGo9ut0rrvVvU3Ormqp2JJaVie/u933aiZ2UcU5LP+B7dJbJqq6RCqRw zNFTs4iQCTglWHV1FlHvAHzBd1vve3PwfEY6+kin6JOpZVkRkzJ14UgerDOP1DgxEuOcg5I4 5xg6EjtI7PIxZ2JLMxySfedRTPwUm3Sea7UF0i25TSVdOSwfyFbyoUCjLMxGBkIcKTyTn4aT 7Lti10F0taXW4PcDcZfqsK2qQCPrLIrK8zDt0yc9Kn3Z9zb2rezZrnFLP501EpdnpkfCsxjZ FbB4yOrv7s6KPdqs2+go1cRpQyyTQOnsurv05PV/kLj3aU5iVHOzXRe4Qinr6mEDAjlZAPkS NaGYscsSTgDk+g7a9dmdizkszHJJOSTrHTJENDQ0NRRS/tzfNlWwot5ralaxKRoSiQdfmEFe lWPYjgt8Mn3417su+NNZN9Xi2W6klq7cFq6KnniEqxxSShXYpwjdC4xlcAsTqH9L+yNz1e0d wRXOiSOZeloZ6aUZjqIXGHjYe4j9x0lQEtOXVW86dNE691U9Du7YQ3hb6Kmobtb6haS8U9Kg jikD/kqhUHC5wVIGBnsBoaJ3bc+26TbV6te0bddaf8NtCapa6oSRKdI38wRx9IBb2se03OBj GSToaWkCAZ02Ksq/wHseoOkTce5aDbVJHJXTRLNUyGKmhklWPznC5x1NwOPXS32Xtqsf0ra+ VdybdWKpigFF+PBZ1z1Er+b3PH6R6a1vMNssdNuZ4Cfm798b1jsVYaGgttJVzlaenVGaRkMj BQQ+QCy9QbOAuOQSDnTt8K98JvW0vUMYEqI4oWeCPJMZK4cFiTnDhh8gCe+mfuqG3XTw3uVo W/UQZ6fz4JnnK9fVnoZirAY6SCATjJ59+k7w8Wh2nvELQV1LFapmhpGoSSHhd6aJmYN1YI6y p5UfaJyedcvD4zM6Hb10auDimSBceKnr076023+Pq0+v1Wn/AG5tbsc89xrVbf49rv6LB+3N ro1Niy4f5uz1C3bkONu3Q/8Aysv7B1zAqPy8n84/r100vNfTV21749JL5iww1ELnpIw6qQw5 9x1zLn/LSfzj+vVXzLa4FtEA7z5BYKSpBUkEeo1lKvQ3QyOki5Dhu/Vk+np8tb6xYI2CQhiw VOpusEFsZb095A+GPX0LyO0kjPIzO7EszMckk+pOmWc2ssdDR2K11klPWzLA4Sj6fPyMFOo4 GRon1EKVyeknJGeCf9ydRCZXqdPWOv7OedKVdequpoYresjRW6L7FOvAPOctj7TfHSYfhrzU Rm0IaXKKxXCrpTWSRQ0VAyqhqakdCHtyueSeOenPf468sNTbLYXqrnRNX1AX+56ct0xhvR5P UgfyR39dErxda28VZqLhO0snZR2VB7lA4A+A0JMq0NYwS+53e/slKOj28HqHlulQY1VjHGkR 6iecDqIweAOSF7/DSEOgk56h7vXWdHTmqqUhWSKMucdUrhFHzJ4GtOiq83BKVhtRu9w+riph polR5ZJ5s9MaKMkkAEn5Aa1Xe3yWyuamlkjlwquskeel1YAgjIB7H1GjFgvUllmklgpaOeRx gNURlinflSCMd/v0VulwqbpXS1ldKZaiQ5Zj8Bgf1as6GTij0cvFFNDSxcbGaCz0VdPW0xkq 1EkVMqyF+jkFi3T0cEYIDE86JW+3VtyleK3UdTVyIjSMkETSFUUZLEAcADknVUqsGdEubRqt t0UU098gqaiuDYp18oSwKMfadOtC5z6ZA9+e2vfEavobnuI1VsnSaF4YwSkCwgEDkYHr7/0c 99NfQ002hafiP9I0so2X22T08LNrUu5r5Obu7xWahhNRVyq4TA9B1EHGT6+4HSjvnZVrtloe 72qeuipiwEUcyLURSgnulRESvb81wp400dvbju23pXe0VkkAkx5keAySDnhlOQe57j11IlC1 58SdvrbfLttqpaI/W0gpYBD9b5YO6gsF49r7z6el7XUubIIuuO+ji3YoOYeha3n3/kKJNDTj 8QtsS7O3fcLJLL5607AxzdPT5kbKGRsemQR9+hrOugujHGNVw+kPse/bm3Sk9D5aWzojV5jK TghRkdHf457dtWQA4+AOow8brtcLFZaKtpKqaGl+sfjljKgOQMqGJHY4xpsRmyS1ZaRhyhHa UUG0vDXcbvcjJeI4y9O0CB42iD9DKVbhx7Sk5AIB4PGi8tyrq7e8lSa2C0WiuWiq/Mjp1Jgh mjRSw9SFAI5zjGo/3d9Xo92VoWoma13CnM0DoxPsyDqGB7uodvu9NG7Pf6eqtdPFM4SS3UbU jyzNjzYDIWTCgNyvWy4z2K6xtogS43JXQdWc4NANoKv6oKqoLs+AB1nGW478cc99aqHi83DH f6pB2/nzaavg/XT3Lwt2rVVZYztb4lZmOS3SOkMfiQoP36dVD/G9x5wfqkHrjHtTa21NAs2H HW7PUJLlq6ur2zuCatCgfU5PLVPM6QvQ/wDLjTn3kZ+Q1zeZuipLFVcB89Ldjz2OulFxSFdr X1oEqgGopOo1DuxZvLbt1E8duRwfedc3IJvIqZpMjPRImD69QK/qOqh1lrP7A7T5BCaKNKCm kBXzpGfqAJz0jABIxjv1evp6aK6yZmYKCxIUYUE9hnOP6zrHTLOTKOVtyrK6qmqKqokkmnAE jZx14GBnHfgaJ6GhqKIa2QlA+ZOQBkD3nWvWZRxCshHsMxUH4jGf1jUKLTBleOxd2ZjlicnW OhoaiBM3K9GMjJIHrjW6CneaYxIQZchVUEHrYsBgfp17b6KquNbFR2+mnq6uZumOCCMyO59w Uck/LSrRbau73Weg+rvSXem9oUdSrQzOwwSqhgPaA56Tgkds6IiboFJVZSTUcvl1ChXxnAYN 6keh+B0X0YqKieteFZD1siiNAqgcZ4HHfk6eFvoaW12wGZXMtTEUnAVXce9R/JA4z68/oZwG aGaIpr3S61FySmSoESx06eXGsaBQB/uNHdq36us1WEovIZZmIZJiFRmMbxjqY49kCRjgkD36 U7vDZLfAXmog9TKSUhSYggZPLYJAX3epx2006iQSyl1ijiBAARM4GBj1JOkLRoUAI0S/v2so a+/ie3UtHSj6vCs8dGoWDzwgEhQAkdJbPbjR2zeHl7ulGalTR00eVAFROASD64GcY5JzjsdN aZacQU5hklaYqfOV0AVT1HHSQT1DGO4HORz31J1u3KKKjpPq4Ek8sUbO7kFeop0nqAIIAZh7 9BrYELVh6Tas5ii28dvWXbsNaKenmnjrYAadgVc08inJ6Wz7SnpPOAQPv09vDK4UK09sguq0 zT22GTE6RKwSMYKshxnBBcH+UffnOoz3rcay91CI1K71MiqVVI8dKdRC4C8EnPfnOsduXhKC WIVUtWjSUvlSzoesxMJAU4JwoAUDB/lenfRhN1SW7E5PpAGOtrtvXZJfNaooTA7/AMoxsen7 +h00NJ3iHWRVe26enhRljttcadCW6g4MYy+e3tFM8caGidVmeINlfU9vTvpJ3HYKHc+3q2z3 aMvSVSlWK/aQ+jL8QdK/prxCFhJOAoySxOAB7ydXm4uuftVU7r9Fm7rUuLPuG2zUpbKtVRyR yKPcQoYH/Z6aWdu/RbgWpjm3NuSSpTILwUUBXq+HmOf9HU7fw42p9fSjG6LEat3EawrXRFyx OAoAPfPGNN7dvijbNrb1tNguMEhStgMsssbdTUp68L5iDkKRznSZArg57jAT5tlDS2y3Ulvo IRDSUsSwQxL2RFGAP0DWy3qDebgCMg0sAI9/tTa2ROkkSujq6OOpWU5DA8gjWqlHVc7lgkZp YRkenMulqbFZh/m7PUJPub1B2tuJqnzuoUcvSs7IZFHltwQigDnPq2eedc2JOZG+Z10luzQj a25RSyyTxpQyqZGlkcdQR8qC7Ht649cg8jXNtY3lmKRIzscnpUZPHJ1UOstZ/YHafILXoa2L Kwp3hAXpdlcnHOQCP9I/1a16ZUIaGhoaiiGlCpCCx0IU5YzTM3wOIxj9AH6dJ+j8UoltE1OV jDRSCdWJwxB9llHv/NP+SdRM0SiGho3aqCa53CGjpekzykhAzYBOM4z7+NFWBViD3HGolUxf RUuVpt/ikyXudaYVlBNSU05fo8uZimCG/NJUOAfedO36QljrKnxaguEaVdPcDW0lPQf3KzQS 06xhjUGfOCyv1ArjIVck4Gq608fUJJHDeWg5ZSBhiD0jn4+nfAPu0d/D108iWEVsoSUdLds9 P8kHuF+A41FAlG/XWljrahbRGiSQ3Seqhq4wOooSPLAPfA6ScfHSfJf7rJLJJJXTPJIwd2du oswIOST8h+jSYylGKsCrA4IIwQdeagsndUc4RsWUjvK7PIzO7HJZjknWOhoaiRDTj27eJV3F t5mZIlpJ4Yy/YMol6st9xI+Q03NKgghNMiy4j6VLEq3Vk9PVzj1PA+HroEwr6DHOnKYUhPuS 1TsfPqtvk8rmSgdvZ92fKPu0Qut8oKiFhDU2eWd/ZzR0bwzOCOkr1mIdwfU6YUsc1KkkRlxG /T1rG/UrHuM4ODj79ZNMtOIPqbyJKg62kK9LBz3AIP2cY7/HRBQM7RCU7zeJq+0xQSkny5QM g5XpVSEAOcjCnGMemc5zoaSpVdbdT9cYAd3ZXI5I4Hf3Zz/XoaiWrcrpkOePfxqnv0gPEG67 m3xU7Ytlx+oWK3v5bt5hjSRwPakcjkgHgD5YyTq4EhcRP5X5QA9Hzwcf16ofU3Kgo7vejcEL SvcaMyOrZZYlDF+B3GQoPzGrXmBZZKDQXXSb4S26lrfFWxQNWxpSxVYn+sSjoDCLMnr2z0/1 6nvdnhNu7cvi7Nfqupt9ptLsIInhkaVjTovSAw6e5Vc+1gZPw1A3hdue3bHvLXurpZqm700n lwQMg8tVZXDuc89QIUY9zNp9336Rm4qqjjorX/cYyfOrVVVmkDDnCj2UwSSMEntzqNLct0xD s8hWx2VbvwVtqjokrXr4YVxDUyEZkTuDxpUpM/hO5dKh2+rQ4UjgnMvGmB9H661158J7NXXO R5p3eZRI4wzosrKCfjxp/U7Ba+6M3KrTRE4IH/Oe/S1NAmoavnd6hEL4FXZ+4wsVIhFDNn6u uBny34J7Ej3emuazfaPz10ku8hbZe5GdYVIoZvySoox5bY4V25+OR8tc2zqratTv2W9p8mpx XymnudCl6RknBVUnaNFTpbp5yo9xB5wOCuONNzTj2vuQ2OgukEcYEtXGFWUIHKkZxkHjGT/+ e2m5plQhoa9GMjJIHrjXmooho/Y6qGju1NPVwJUUyviWJ84ZTwQcaI681EQSLhOre+3vwDcI K+1O0lkrT51BUq3IHB6CfR1zj9B9dNXTy2ZfzQLLYrrCtdaK1wDTALJiTq6Qykcg9+VIPIPP qm19nhgvVQtuqI6qliRqlAqmQherCo4A+1npB92c/DUTFsiQidYkdDAKOaPqmKeY4KMjRyHG FOe+APl7R+ekvWTu0js7sWdjksTkk+/WOolLpQ16qlmCqCWJwAO5OvNDUQXrKVYqwIYHBB7g 680NDUUW6jFOaqL66ZRTdQ8wxAF8fDPGdOWWgontkj2uqeqqFlX8TJEB1LzyrHBJPA6Rye+D xptLTySVEcEIMs0hCqiA5LH83GO+eNO637PuzU1xilraWlgpmkaRJXxlo8cgEdiDwR3GpE6q 2lULCkR6VmiqyxZZo26mVUOclsMTxhcEgY+OilYZ6mQTVcskroqozEchVAUc/LpHPw0sU0E9 NShpg1NK5eMiRgPOTAzwSOMqecffnGiNXAroZpXXhgSoGSQQT7/gP06ruFudSFRmcfnakubj oUFsKo4YYwe50NYMepicAZOcDQ1Yuc4yZXTxe+ecg6pz477Gu2zN5XPcdFRCs25dM9ZKZWPr x1Rv6ryMhhj0599yFVgTlG/RrExeZCY3j60YFWR1yCPcQe+ryAViaS0yFzGncPKWDOwwOX7j jt93b7vTUi+GezqnedZSWqxWwTuGWWrusqkJTA46lIPsnAzgdyTkdtXJqPDHZU9Q0820bO0r N1EikUAn3kDj+rTnt9BT26lSlt9HDSUqfZhgiEaj5ADGlDBqVYartiLbcs9NYLDb7RQAikoo VhT3kAck/EnJ+/RqlH933TGf73iHf+fowFbt0t+jWFvh6rjcBJHmN44l9peG4bI+PfS1NifD /N2eoSHfFmXYO4pJushrfN0mTAYjy27r0J0nOeMa5ua6T362SUWwdwwrDTNUy0tTgUVL5fWC G6F6RklsED4nXPr+A+7P+q99/wA3y/6uqhqtjwBRaJ2u8mpDpEikqokqZTDCzAPIE6ugepx6 41rjR5ZFjjVnkchVVRkknsANOD+A+7P+q99/zfL/AKul/buyLzW1H1W97bvlNTCFumYUE/sO B9oKFwWOFHPfHfONMs6YM0UkMrxzI0ciMVZGGCpHBBHodYac6bI3cxlkO2r2WCknrt8pLZOD jK9+c/dnWr+A+7P+q99/zfL/AKuookKnmanmSRMdSkHBHBwc6VGtDV9O1XaI2kjB6WgBy6tj JwO5X+v599Gf4D7s/wCq99/zfL/q6OWrau9LbVrVUu2r6rr7J/4vl9oHuCOnkaI3Jg4RBTWg DrOCknlSJlgxPSQVGeD7+OPjpa2/fBaWk8yMvJI4d5AesuOkjpIz7mY5znOPdp1XHad8ugFV UbYvtFXU6ENLTW+RlnYFeghcBgeWJY5+yPU8No7H3dI5J2xfmcnJJt8xJ/8ADqIaaJKq7i1X TdE8UbTdSkTAYYgBgc+8nI/7o0RYgnhQvAGBpyNsLeCsQdq37I91vmP+jofwC3fjP8Fb/wD5 um/1dBQmdU2tDTk/gHu//qrf/wDN03+rr0bC3eSB/BW//wCbpv8AV1EE2tS14Y+H88tzo6u5 fVYzkORK4dY4yhIbAzlzlekducnGNZ7Q8P8Actvq0eHbdxSvZHC1VTSuywP5bH2VwBnIOGye enjnTwqLLfo7fcy9nrVeqolphGLbUylZHfpfpx6CHPPGC2jEIi4lJ9y2dbKerqbnZqKsp6o0 fXErKGKHLB5XDMOliikg5HckDOmfWxz2dPqldIqRTJ0xmGQnCkD2VZTnnJPTzn+T66X6za97 WrraeTbd7W2VdOqPHSULgRKipIsf2OpjkFc5IycZIzpK3dSbqv0aouxb5HHGipErW+Y9JAwW OBye3Hb351CE4IhaLxeay6001wrWgmrYUVYJAimSVWzwqehwTlh1A8n04QN5tDS0sUZDivrF SeRSAPLjKgheOO/w7KPfp0basG56GRa6Tbu4EakpmbyGt0rGomIKjno456T64APPONNCr2Zv WrqHnqdsbgklc5Zjbpuf/DqaK4Yh7GFoOqauhpxtsXdqKzPta/Kqgkk2+YAD/u6Ggsq/ /9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CACVAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQACAwEBAAAAAAAAAAAAAAYEBQEDBwII/8QATBAAAQME AAMDBwgHBQMNAAAAAQACAwQFBhESITEHQWETFCJRVnHRFRYXIzKUldRCUlRVYpGTJSaBsbQk cnQzNlNlc4KFkqSywcLx/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AP1SiIgIiICIiAiIgKbzbJnY7T0EVFRG43i5VLaWhohJ5Pyr 9FznOdo8LGMDnOdo6A8VRSPZFG6SRzWMaC5znHQAHUkqCwNr8rvU+b1oPmjmvpLHE5pHBScQ 4qjR5h0xaD3eg1nrKDK+WM94T/dCy8Xd/bztf6f3r5F4z/Q4sQse9d1+f13/AMP6lbogh/lb tC2P7p2Ab/69k5f+mXc2u7QNFzrBi5GthgvU4d7t+a6VkiCR89z39w4v+N1H5RPPc9/cOL/j dR+UVciCR89z39w4v+N1H5RPPc9/cOL/AI3UflFXIgkBW59xHdhxct9QvdRv/SLb43VX2qim dkNroLc8ECJlLXOqeLrsuJjZru9ff0W4RBjXN9bHQzOtcFPUVgH1cdRMYY3HxeGuI/8AKVOS VmdcZ8nYsZLe7ivU4P8ApFWIgkfPc9/cOL/jdR+UTz3Pf3Di/wCN1H5RVyII03fOmPcw4lZn lv6bL64Nd38t0+/DmBzB7ua4N4zvlw4hZ/Hd+d+XVmiCHdd+0Hfo4jYta776/r93XAu/aET/ AM0rAP8Ax1/5ZXKII9tfnxDd47jI31Bvk/Ll3/7L/gj7lncQ27Gcem3y1FfJQR7+KlCsEQRv yxnPshaPx135dPljOfZC0fjrvy6skQRhvGdc9YhZ/D+3nfl1w655+GcTcXx4k/o/Lsuxz/4b StEQR7rhnrWcXzcxp+hvgbfJuI+A3S633dV8/LGc+yFo/HXfl1ZID15IPOskzLLcdslVdbli VrFNTtBLY725z3ucQ1rGjzfm5ziGgd5IV7bpKia30stdTtpqt8TXTQNk8oI3kAuaHaHFo7G9 DelCN/vxn7+NrJMcxeoHAdAipuQDg7frbCHeH1h6+hpehoCIiAiIgIiICIiAiLXZJeaPHbDX 3e5P4KSjidNIR1OujR63E6AHeSAgke0ipffbjQ4Jbqjyc9zYai5vafShtzXak16jI7UQ8C89 yvIIYqeCOGnjZFDG0MZGxoa1rQNAADoAO5R3ZlYq2ipK6+5DG1uSX2QVVWwHi82YBqKmB9Ub eR9bi489q0QEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQERcBwLnAb23rsEf/qDlERAREQFK9o19 qrRZYqSzNEl/usoobbGQSBK4EmR3L7MbA6Q77ma71VHkNleeYG4Zfktbm8he63sa+3WRjvs+ QDvragDuMr26B5HgY31oKzEbBSYvjlDZ7fxGGljDTI/7cr+rpHnvc5xLifWStuiICIiAiIgI iICIiAvPrtvMe0KCzhjnWLHHsra52yGz1pAdBD4hgPlXDnzMe+9b3tCyQ4xjUtVTRCoudQ9t HbqbX/L1UnKJndy3zJ3yAJXbguOMxbGqa3eWdU1RLp6yqfzfU1DzxSSOPi4n3DQ7kG/REQER EBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERARFhXu6Udks9bdLnMIaKkidNNIe5rRs+8+Hegj e0ypqb3WUeC2iplpqu7RumuFTEBxUtA06eQT0dIfq2+9x/RVzRUsFDRwUlHEyGmgjbFFEwaa xjRoNA9QAAUj2Z2qujo67Ib/ABmO+36RtTPCTvzWEDUNOP8Acadn+N7z3q0QFrMnvNPj2O3O 81gc6noKaSpe1vVwY0nQ8TrS2a0+ZWRuSYneLK6TyQuFJLTCTW+AuaQHa8CdoPLsPyLtAybB xndLWW4RyCWaDHWUe2ywxvLS3y3Fx+VIa7R+zvW26PLfdiGdXLtCpcivNRFFFZWXF1Na2+SL JTE1oJL+ZBJDm9Oh4gojFblleL9kRwenxS+/O6Bk1DTTwwHzT6xznNnFSPQaGtdvmQeIAct8 t72JwZLiUFvwKsx57Ke1unkq7yARTTxvJfH5Fx0XPLn6cCPRDPHkHsqIiAiIgIiiO0241U0F FitknMF5vznQiZo2aWlbry8/gQ08Lf43t8dBgYuTnGavytz+KwWgy0VlAdyml2WVFSR3j0fJ sO+nGdDYXoyxLTbqW0Wukt1uhbDR0kTYIY29GsaNAfyCy0BERAREQEREBERAREQEREBERARE QEREBERAREQEREBef35rc2zSGws9OyWGaOruvE08NRU644IAejg3lI8f9kO8hb/PMhdjWOS1 dNAKq5TPZS0FKSB5xUyHhjZ1HLZ2T3NDj3JgWONxfGqehdIJ66RzqmuqtaNTUyHilkPvcTr1 AAdyChREQEREBERAREQEREHVV1MFHSTVVXKyGmgY6SWWR2msa0bLie4ADaiOzOCovE1wzW6Q iOovHCy3sc3T4Lc0kwtPqc8l0ruf6YB+yAOrtEl+cl7tuC00Zkiqyyuu7+fDFRRvBEZII5yv bwAfqiQ9y9BaA1oDQAByAHcgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIDsdCPeiAiIgIi kO0y8VdFZYrVZJQzIb3IaC3kHnE5wPHOf4YmcTz4ho6kINXYnMzXtAnvzmPdZcedLQ2xxJDZ 6o7bUTj9YNAETTzGzJpehrXY3Z6XHrBb7Rb28NLRQMgj5cyGjWz4nqT3kkrYoCIiAiIgIiIC IiAtbkt7oscsNdeLpIWUdHEZX8PNzvU1o73E6AHeSAtkvPri85l2gw2uJzX2HHJGVVfyJE9c RxQw76ERj6xw39oxjXVBsuzazVtDbaq734D5wXuUVlaP+gGtRQDwjZpvieI96r0RAREQEREB ERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERB8yPZFG6SRzWMaC5znHQAHUkqCwKN+TX+uzesbul maaOxscDuOjB9KbXLnM9vED+oGc+ZXPaRNNfqyiwi2u53QF92kaedPbxoSD+F0u/Jt5d7z+i rmkpoaOlhpqWJkNPCxsccbBprGgaAA7gAEHaiIgIiICIiAiIgIiIJbtEyGosVkjitLY5b9cp RQ2yJ/Qzv6PcOvAwbe7waVn4bYY8axyjtjJDPNGC+oqCNOqJ3Eukld4ueXO8N67lMYY0ZflV XmVTG11BS+Ut1i57BiDtTVI7vrXNAB/UYP1ivQUBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBcO cGjbjobAXKEgEbPXkEBERAREQFrclvVHjthr7vcnObSUcTpZOEbc7XRrR3uJ0AO8kBbJeeXI uzTtGitTSTYMZfHV1pBPDU1xHFDF05iMfWOG/tGMEckGy7M7HU0Ftq7zeo+HIb7KK2uDgNwj WoqfehyiZpnvDj3qxREBERARE7xzQEREBERAUJ2m11VXPt+G2Z72XG+cQqZ4zp1HQt0JpvBx 4hG3p6T99ysrnXU1rt1VX18zYKOlidPNK7oxjQS4n3AFRPZTTVN1jrs1vFJJS3O+lpgp5Tt1 LRM2IYvAn0pDrWzJ4ILa2UNNa7dS0FvhbBR0sTYYYm9GMaNAD3ALJREBERARF8ySMjaXSPax o73HSD6RcRvbIwPjc1zT0LTsFcoCL5kkZEwvle1jB1c46AXR5/R/tVP/AFB8UGSixvP6P9rp /wCoPiumO82yWaSKK40T5Y/tsbO0ub7xvkgz0WN8oUf7XT/1G/FPlCj/AGun/qN+KDJRY3yh R/tdP/Ub8U+UKP8Aa6f+o34oMlFjtrqR7g1tVA5xOgBICSVkICIiAiIgIiICIiCcz7IzjWPu qKaJtRdKqVlHbqZ3Seqk5RtPh1c49zWuPcu7CcfGM45TW51Qauq26arq3DTqmd7i6SQ+9xPL uGh0Cm8cMmY5zU5HJwPsFnMtDZwDxCebk2eqB6ciHRNI3yEh/SXoKAiIgIiICIiAiIgIiIMG 9Wmhvlvmt92po6ugmbwy08rQ5j9EEbHgQpSLskwCMO1iVpdxHe5IA89NaG96HLp0VyiCJd2U YC5pHzRso2NbFK0H+Y6Lqb2R4OHAixg6O+dVMR/71dogj4+zPDIy8jHqI8R2eIF38tnl7guJ uzHCZgBNjFqkA5gPgDgP5qxRBFfRTgXshZPujPgn0U4F7IWT7oz4K1RBDjslwAScfzRs3FrW vNhr+XRff0U4F7IWT7oz4K1RBFfRTgXshZPujPgn0U4F7IWT7oz4K1RBGt7LcDaSRh9i5+ui jP8AmF2P7M8GcxrTh+P6b01b4h/9VXIgj/owwT2PsH3CL4J9GGCex9g+4RfBWCII/wCjDBPY +wfcIvgn0YYJ7H2D7hF8FYIgindm/Z8ZDCcUxzyh5cAoog7/AC2n0U4F7IWT7oz4KCumOV3a HkmeTUcNsFK+ansUFwqXO8tSNp/TmfEwMPE7ykjgDxt5sHq50ND2jVPHQGfzZ9NK65V8sjI3 cUdspS5jJNF3N73eTIPQhx5IN59FOBeyFk+6M+CfRTgXshZPujPgthh9wvd1p6a5XNlBDQVt HHUxQRlxmhc8khjj0cAwt24dXb0Ndee0i802PYFfrtWMZLFS0j3iN/2ZH60xp97i0f4oNa3s rwAkhuI2Mlp0R5qzkevPl4hdjey7AwOWH2H/ABoYz/8ACw+wjGvmt2V2KilZw1c8IrKnY07y svpkO8QCG/8AdV8giqnsrwmpiEc2PUpjHJrQ54DRz9FoDvRbzPojl4LDj7GOzxk3lfmrQPf1 +sL3j+RcQvQUQQsHZF2fwjTMRtB5a9OAP/z2u36KcC9kLJ90Z8FaogxrZQUlroIKG3U0VLRw MDIoYmhrGNHcAFkoiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgI4BwIPQ8kRB g2i00Fmpn09rpYqWF8jpnMjGgXuO3OPiTzKwLbiGO2wxGgstBAYopIWcELRwskIL2+46G/dp EQc0mJ2Gkt8FDT2qlZSQTRzxRhnJj4yDG4f7pA16lk3+w2rIaLzO+UMFdS72YZ28TCevMdD0 CIg2EEMdPBHDC0MijaGNaO4AaAX2iICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIg//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CACZAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAYHAwQFAQII/8QAThAAAQME AAMDBQoICgsBAAAAAQACAwQFBhEHEiETMUEUIjJRYRYXI0JSVnGRlNMVV2KBlZbR0gglJ0NT coKhscEmVXN0g4WToqOzw/H/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A/VKIiAiIgIiICIiAo9leX2zGJKKGubW1FZWl4p6ShpX1 M8gaNucGMBPKNjZ8Nhd2pnipaeWoqZGRQRML5JHnTWNA2ST4ABQThrFNkFbW5zc4BHJc2CC0 scPOhtwPNGT6nSkmQ9/QsHxdAMvvl0PzdzL9Xqr9xfL+JlIGExYxmkr/AAYLDUNJ/O5oH1kK eIgraXiuyKRzH4Nn3M06PLZHOH1hxBXz77cXzF4g/oGT9qstEFae+3F8xeIP6Bk/anvtxfMX iD+gZP2qy0QVszizC54DsIz9gPxjYZND6itlnFGiMzo34vmsegCHOsFQQ76NNJ+sBWAiCBe+ fbf9QZh+gKr9xacnFmBsjmswnPpGg6D22GXTvaNkH+5WSiCtRxai+Y3EAf8AIZP2rJT8V6eW Xkfhmewt0TzvsExH/bs/3KxkQQGPidRv3zYxmrOgPnY/U+Ph0ae5ZPfLofm7mX6vVX7inSII L75dD83cy/V6q/cXjuJtvaNux7MQPbj9V+4p2iCvJuKlGyRjYsUzedru98dgn0z6dgH6gVi9 9iDZHuKz7pvr+AJeuh/n3f46VkIggbOJtE4bONZo3r3HH6r/ACYvr3y6H5u5l+r1V+4p0iCu 6nipTxP1Dh+dVI1suisMwA9nncp39Cwni1GO/BeIH6Cf+1WUiCtW8WoSdHB+IDR6zYZP2rdH EylceWLF80e8jzW/gGdmz6tuAA+kkD2qeoggfviy/MfNPsEf3ixniU8b/wBB836Eg/xY3wG/ 6T/9VgIgq2v4z0Fuo3Vdww/OaWma5rTLPZnMaC5wa0El3QlzgB6ydK0In9pEx/K5nMAeVw0R 7D7VX8rjmvEUQxva/HsWlDphoFtTcS3zWb8RC1wcfy3t8W9LCQEREBERAREQEREBEXNyW80u O4/cLvcHctNRwumf63aHRo9ZJ0APEkIInn3NlN6o8IgYX0M7W1l7la4js6UO8yHY8ZnNLe8H kbJ7FPIo2QxMjiY1kbAGtY0aDQO4AeAUP4YWOegtNRebxD2eQ36QV9wDgdxEj4ODr4RM0we0 E+KmSAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAovxEyCpsVi5LOyKfIK+QUlspnn pJM74x/IYNvcfktKlCrzD2R5hmVdmE8ZdQ290lsshcdtcwHU9Szw+EcOQH5Mf5SCVYfYYcax 2ktkLu0fG3nnnI86omceaSV35TnFzj9Ou5dlEQEREBERAREQEREBV3dC3OOIEVqje51hxqVl VXkehU13R0MO/ERj4Rw36TowR0K7/EHIn45jr5aJrJrvVvbR22nd/PVUnRg/qg+c71Na4rPg 2OtxjG6a3mXymsO562qI06pqXnmllPtc4k+waHgg7yIiAiIgIiICIiAi8cA5pB7j0XqAiIgI iICIiAiIgIiICIiAiIgIi1rpX01rttXcK+UQ0dLE+eaR3cxjQS4/mAKCH8TK6prRRYdZ5pYL rfg9slTE3Zo6Rmu3lPToSHBjd68549Sl9qoKa1Wujt9BEIqSkhZBDGPisaA1o+oBQ7hjQ1db +EMwvLJGXG+lj6enl76OibvsYdeDiCXv1rznexTtAWrdbhS2m2VdwuMzYKOlidNNK7uYxo2T 9QW0ovxSstTkfDrIrRQdayropI4RzcvM/Ww3ftI1+dBEbLxOvt0xZmWtxAR4s6RxL/L91gpw dGo7Hs+UtGiSBJvQJGx3yHhnnbM8/D9RR0TIrZbrg+gpqtk/aNrAwAmQDlGgQWkdTvfeq3sP E6wWjgJQ0NPLCckp7e21NsfQ1bqsN7LRh9LRd5x6dx9fRdL+DhdKCyYvbsGnhnhyqkNVJcqT k605Euw957tOa+MNI3vY9SC60REBERARFC+JlyrfJaHHLG5zbxfZHUzZmdTSU4Hw9T/YaQB3 ee9g8UGljZOY5xVZHIxklksxkoLM7vE03o1NQPZsdk09ejXkekrBWjYrTRWGzUVqtUDaeho4 mwwxt+K0DXf4nxJPUnZK3kBERAREQEREBERAREQFq3a4U9ptVZca5/Z0lJC+omf8ljGlzj9Q K2lVfGq6wXCazYZTwvudRcqltRX2+lnjZM+jiIe5p53tDQ9wY30gSOfW9FBOsMyW35hjFBfr O57qKsZzsEgAe0gkOa4AkAggg6JHTvK7S/Nf8GK/PxfKMj4cXsupJIah1Tboah7C/R9KMlri 0u5eR2gT8dfpRAREQEREBERAREQEREBV9mErssy+ixCilaaCiMdxvuhzDsw4GCmd4fCuBcR8 iM76O6yrLb5FjmPVlzlifO+JobDTs9OomcQ2OJv5T3lrR7Sudw+x6Sx2Z89yEb79c5DW3SZp J5p39eRpPxGDTGj5LR4koJQiIgIiIMHkVL5Z5X5NB5Vrl7bsxz69XN3r6ZTQMqJJ2QxtnkAD 5A0BzgO4E950sqICIiAiIgw11XT0FFUVlbMyClp43SyyyHTWMaNucT4AAEqDcNqea93C45xc o5Y5bqBDbYJho01A0+Z08DKfhXD2tHxV7nIflOQ0GHUkxbRANr74WE9aUHTKY/7ZwII2PMjf 6+s+ADQA0AAdAAgIiICIiAiIgIiICIiAiIghd+wKG8cR7Blz7pXQy2mF8TaSN3wUnNzdT6vS 6+sAepdurxXH6y9R3ersdsnusbmuZWSUrHTNLfRIeRsEeHXouyiCOw4PikFzbcYcassdwbL2 4qWUUYkEm98/Ny75t9dqRIiAiIgIiICIiAiIgIiinEW+VVstdPbrN1v94l8ht4A32TiCXTuH yY2hzz69AeKDjsaM24iOfLGXWDFZ9RHe2VVxLRt3tEDSW/13n5KsNcrFbFSY1j1DZ6DnMFKz l55Dt8jiS573Hxc5xc4n1krqoCIiAiIgIiICIiAuZk17o8csNbdrnII6WlZzuOiS4701oA2S SSAAO8kLpqvb6Dmef09h7LnsVgdHX3F59GerI3BT9/UNB7V3f/Ng96DrcObDV2u2VFxvvZPy O7y+V3GRg6NdrUcLT8iNmmD6Ce9xUsREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQERE Hj3tjY58jg1jRtznHQA9ZVf8Pmuyq91mdVRkNJO11HZIXggRUgd502jrTpnN5u7fI1g2tjiN VT3eoo8LtU/Z1l2a6SuladOpre06lePU55Ijb7XE/FUyoKOnt9DT0VDCyCkp42xRRMGmsY0a DQPUAEGdERAREQEREBERAREQRzP8nZieOSVwgNVXSvbS0NG06dVVLzqOIfSe8+ABPgnD/G/c tjUNFNN5VcJXuqq+qI61FTIeaR5/P0HqAA8FGrA73b8Q6m/9p2mPY+X0NtYR5s1Z3T1A9fKP gmnqPTI1vrZCAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAte5VtNbLdVV1fM2Ckpo nTTSu7mMaCXE/QAVsKvcv5cxy+lw5jS+1UIjuV6cCC14DtwUp/ruHO4H4sevjIN7htRVdVFX ZTe6R9Jdr45sgppTt1JTMGoYd/RuRw6edI4a6KaIiAiIgIiICIiAiIgKD8Ur5XUtDRY/jswj yW/SGlpHjqaaMDc1Seo6Rs2R+UWjqppUzw0tNLUVMrIYImGSSSRwa1jQNkknuAHiq/4Y09Rk FyuGeXSPlfc2+T2mJzdGC3NcSw+x0p+EP9keGkEzx2zUWPWOhtFri7Kio4mxRN7zoeJPiSdk nxJJXRREBEXj3tjY573BrGjZJOgAg9RfEE0dRCyaCRksUjQ5j2EFrge4gjvC+0BERAREQERE BERAREQEREBERAREQEREBERBwM5yWDFMbqbnNG6eYahpaZgJfUzvPLHE0Dxc4gezqfBa/D3G pcasTmV9T5Zea2Z1bcqv+mqH65teprQA1o8GtCj1pldnPEaa5skbJjOMyOpqQa22puJbqSYe tsTXGNp16TnkHorIQEREBERAREQEREBBvQ2AD7ERBwc7xqDMcTuFhq6mopaeta1j5acgPAD2 u0NgjR5dHfgSuBHg9+jjbHFxCv8AHGwBrWMpaJoaB3AAQdAp6iCCe4rIfxi5F9mo/uVkixDI oySOId+ds786koj/APBTdEEN9yV9k6T59fyB3dlTUUf1/AdVgqMIvEpYWcQMmZrewWUZB3/w ApyiCvGcPr2xrmt4jZQGu7xy0vT6Pgunf4LOMJyADQ4i5F9no/uVPEQQT3FZD+MXIvs1H9yn uKyH8YuRfZqP7lTtEECfhOScp5OI9/DvAupaMj/0rEcHyhzS1/Eq+8p6Hlo6Rp17D2XQ+1WE iCvIuH17icHN4j5SSPlCmcPqMSzNwe/tcXDiLkmz64aQjv33dip6iCB+4nINa98XItf7vR/c r33FZD+MXIvs1H9yp2iCEQ4hkUW+XiHfnb+XSUTv8YFl9y2R/jAvP2Gh+4UyRBCJsUyhzm9l xEu7AO8G3UJ3/wCFY/cZkjusvEa/l/iWUlE0fV2K4Fp4mV89fbpZnWuottwulbSxR07Xduyj p+0Bq3HnI5eaMgjlHpN0fBWDDk9lmhEzLjAIvIWXIveS0Npn75ZCTrQOj39eh9SCO+4rIfxi 5F9mo/uV9MwzIW71xEyA7BHWloj/APFSu03aiu8U0lvn7VsMphlBaWuY8AEtcCAQdOB/OFmu BqhRy/g9sTqojUfbE8gJOtnXUgd+hretbHegigxXIxv+UC9fYaH7hYpMSyfsmNh4iXlpb8Z9 BQu2P+it/ALzdLvBeY70KR81uuUtCyppI3RxVLWNaS4Nc5xBDnOYRzEczD1UpQQIYhlo3/KT duvf/FlF90vfcjl34ybr+i6H7pTxEEDOHZS8ETcR70fV2dBRM+vUPVY6jB8kkjcxnEjIGhw0 T5NSb/MRECPzKwEQczGLHRY1j9BZrVH2dHRRCKMHWzrvc7Xe4nZJ8SSV00RAREQEREBERARE QEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFz8gjuEtkrorK+CO5SQvZTyTuLWMkLSGuOgToHR7l 0EQQBmCy0XCGTFrQ2gpro+0/g51SAQ17izle4uDebrtx3roTvS5tXw/vMr75U+WUEk9VXWyo poCXsh7CkLHimd0PKwuEmtA+lsg7IVoog5dKy6sq6QyR25lM+OV9YIy/nEpLezDDoBw1zhzi ATpugOoGjm1PkdXboqfFn0EUkj9VElVNJG4R+IjLGuIce7m8B3ddESJEHKxaiqLdYKOkrIqK GaJvKYqIOELBs6Debqemup6k7PiuqiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIg//2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CACZAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQACAwEBAAAAAAAAAAAAAAYFBwEDBAII/8QAUhAAAQME AAQDAggJBwURAAAAAQACAwQFBhEHEiExEyJBUWEUFjJCUnGBkRUjJFdilJXS0zNDcpahscEI FyZWwzdTdIKDkpOio6Sys8LE0dTw/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AP1Si4HNzkkjk0NDXXfXfX7lygIiICIiAiIgKHv+ cVsGSVVjxbHZ8hr6GKOWvEVXFTtpfE2Y2kyHq5wBdodho+qzuaX+PGscq7i5gmqABHS02/NU 1DvLFE33ucQPdvfYLy8P8fmx+wBlylZU3qskdWXKpaP5Woedu1+i0aY32NY0IMKzK84cNnhx O3+leqb/AAK5flOc8p5OHTy70Dr3Tgf3FXyINcDK+ImxzcNYuX15cghJ+zyLtbl2ckgf5tKk e83ml/8AlbCRBr5+VZ2YwY+HDubfaS9046fYCup2V8RObycNYS335BCD/wCBbGRBrhuVcRS4 A8NqdoJ7nIIdD/s16oMg4gyxlzsFtkDt65Zb+N/X5YCP7Veog17Pk/EGN3Kzh1BKQSC5l+i5 T06EbYD7e4C6vjXxF/NrB/WCH9xbHRBrg5XxF9OGsH9YIf3F9xZPxEe9jXcOqSMOOi5+QR6b 9eoyfu2tiIghhfM/IBOFWgb9Dfz0/wC7riTIs5ha3xMEp53EnpTXuNwA6d+eNnv7bV0iCAky fO2Etbw7bIQD5m3yDlJ9NbaDr6wPqXTJlXEH+b4bRnr86/wD/wBC2KiDXDsr4ib8vDWHWvXI Ie//ADE+NfEX82sH9YIf3FsdEGuo8q4hF48XhtEGevLf4SfsBYP713OynOtt5eHL9b83Ne6c aHu6dVfoggW33iHKA9mE2mFh/m5775x9fLCR9xK+jeeIp1rD7EPbu+uP/t1eIggvwzxG/wBU LD+3H/wF2NunEQtjJxbHWlzuUg3uTyD2n8n7fVs+5XKIIf8ADefjYOGWckdNi/nR94/J+yfh vP8A/Uuz/t8//XVwiDWmSZtmOOWOsu11w+0x0lKzndy34uc8701jR8H6ucSGgepIC2Da5qmo tlJNX0opKuSJr5qcSeJ4TyNlvNob0em1E1DzmPEVtGGMlx7GXtmmf3EtyI2yP3iJj+c+x7me rVsBAREQEREBERAREQERSHEm/VVsttLarI4fGK9Smjt41vwzrck5H0Y2befaQB6oMbTMdmfE WSrlY1+PYxK6GmB6iouOtPk0fSFriwH6bn6O29NgrFYrYaLGMforPbA/4NSs5Q6QgvkcTtz3 ka25ziXE+pJWVQEREBERAREQEREBERAREQF1VkAqqSaAySxiVjmF8Tyx7djW2uHY+wrtXXVe MKaX4KIzUch8MSEhpdrpsjrraD8b0+VXGixTM558xzAXu2XY0drJqZpKflEgDRNI5pi6+bfO 4bA+/wDW2IzV1Rilmmu8kMlyko4X1L4HNcx0hYC4tLehBO+o6exaZpOEWX0eLZbj8V0x6Sly OsfVTTyQzc8XORzBrN630Gtnp7/TL3bK6ThDh1kw2wsmyfK4YGRwW6Jr3SyN3t8jg0O5G63o H01roCQG5UXRQTS1FDTTVEDqaaSNr3wuIJjcQCWkjoSD0XegIiICIiAiIgKb4gZBNj2PmS3Q CqvNZK2jt1Me01Q/o3f6LQHPcfRrHFUi11iYGZ5xV5bLt1ptRltlmafkyO3y1FUPrcDE0g/J Y76SCqwzHafFsdprZTPdM9m5Kiof8uomeeaSVx9XOcSfd27ALNoiAiIgIiICIiAiIg66meKl ppaiokbHBEwySPcdBrQNkn3AKF4ewSZDd6vPK2OWMXCBtNaaeUadBQg8wcR6Old5z+iIx6Fd fENxyi/W7BaWZwgqW/Dr05ndlE06bFv0Mr9N9vI1/wBuwWtDWhrQA0DQA7BByiIgIiICIiAR sdDpERAREQEREBERAXku1yorPbp6+61UNJRQN55Z5nhrGD3kqOzniRQY/Xtsdnp333LZx+T2 ikcOfet80ru0bQOu3enXt1WDtPDS4ZPcKe+8V64XSrY7xILHCdW+k6ktBZ/OvGyC529715gA g6DlWVcTWGDh/DJYsZlaWy5FXwls0g31+Cxb2enTndofK1ogK14f4HZMFtslNZoXvqJ3eJVV tQ7nqKl/q57/AF9eg0Op6dSqoAAAAAAdAAiAiIgIiICIiAiLx3i50dmtVXcrnO2noqSJ000r uzWNGyenU/UOpQSfEa41FdLS4bZKl0F4vUTzLUM6mio26Es3TqHHfIz9NwPzSq2z26ms9po7 bQRiKkpIWQQs+ixoAA+4KU4Z0FZUR1+VXuJ0V1vrmysgeCHUlI0fiIDvsQCXu7ed7unRWyAv LdrhT2m1VtxrX8lLRwvqJnfRYxpc4/cCvUsXlVpbf8YvFnfIYm3CjmpDIO7BIwt39m0GqMXy riJm2KVGZ4+bRSUXiSGgsk9M6R9XFGSDzzh45XkhwGm62BvoSVmODnEmt4kXzJqmlp4IcYoZ IoaJ7o3NqJHlu3cx5i3Q1vQG/MFE8PsyrcC4VjD66yXYZvQieChoI6KV4qi6RzmSseGlhYC7 qd/NPuXr4AVNZgzKbh7c7LOMhkrH1lZLGHOhbA+DnE5kALSQ5rISNjzdifUN/IiICIiAsbkt 6o8csFdd7nJ4dJRxGV5Hc67NA9SToAepIWSWvLtzZpxCgtDWtkx/HXtq69x6tnriNwwe8RtP iu7+Yxj0KDJ8NLLW0Nrqbvf42syO9yCsr2g78HygRwA/Rjbpvr15js72bBEQEREBERAREQER EBERARFBcQeJlrxSris9HFLeMqqhqktFGOaR7iNgvPaNvqSeutkAgFBY3m6UNltlRcbtVRUl DTsL5ZpXaa0D/wDdu5WoXZZlfFSpko8BjmsWIlxZNkk7C2aob2IpWEAjsRznqP0SNH02fhre cwuNNfuLtY2qkicJafHKY/kFMRvXiDZ8V3Xr1I7jbh0W3oIY6eGOGCNkUMbQxjGNDWtaBoAA dgEEzgWCWTCKB8Nogc+qnPPVV9QfEqap56l0jz1PXrrt1PRVKIgIiICImhveuqAiIgIiIC1/ lP8AphmdJi8TmPs9rMdwvQLQ4SP2HU1Mf6RHiOGj5WNB6PVPmF8bjuPVdxMJqJ2AR01M06dU TvIbFE33ue5rft2vHw/sEtisINxLJL3XSOrblM3qH1DztwB78jBpjfY1jUFKiIgIiICIiAiI gIiIJvP8jONY86opohUXSqkbR26mP8/VSbEbT7t7c4+jWuPou3BcahxPHKe2xTPqajmdNV1c g89VO880krj6kk+/Q0PRTWLPOa5rPlXO51htYkobO35lRIdCerHtHTw2HZGg8/OWxEBERARE QEREBERAREQF5Lvc6Kz22ouF0qoaSip2F8s0ruVrQPaVGZxxMtuP1hs9npp8hyl4/FWi3+d7 f0pXAERNHTZPUA71rqsNZeHVzye50+QcVqmKvqYz4lLYYCfgNC70JG/xr9DqXbHUjqNEB5ps xybiTuk4awOtePP2yfJa+EtLhsb+CxHRce45nDW9joQCrTAsBsuF08ht0clTc6jZq7nVu8Wq qXHWy+Q9dbA8o6e7fVVbGtYxrGNDWtGgANAD2LlAREQEREBERAREQEREBEUnxFv9XabXBQWF 0Lslu0nwW2xSdQHfPmcOvkjbt5OtdGj5w2GJg5M34hGpIe+w4tM6OIn5FTcSCHu16iFp5Qfp vd9FbCWKxSx02NY7QWeh5jDSRBnO75Uju7nu9rnOJcT7SVlUBERAREQEREBERAULxMr5640O G2erfTXa+cwkni+XSUbf5aYH0JGmN/SeD6FWVxraa22+prq+ZkFJTROmmlf2Yxo25x+oAqN4 Z0dTcDXZjeYuS43vlNLE4ealoG/yEXc6JBMjh08z9EDSCyt1FTW2gpqGghZT0lNG2KGJg01j GjQA9wAXoREBERAREQEWOsF7tuQW/wCHWasjrKTxHw+JHvXOxxa4dfYQfr7joVkUBEUFxA4l 27F6tlnt8Et7yuoA+DWej2ZHb+dI4AiNuuuz111AI2UFffLvbrDa57jea2CioYBuSed4a1vs Gz6k9AO5PQLTr8ny3i3USUeDCfHsM5iybIJmFtRUgdxTsJBAP0u413B8q99m4ZXTLbrTZFxb q211RGfEpsfhO6Ck6dA4dfEd7T2PbbhpbfhjZDEyKFjY4mNDWsaNBoHQAD0CCZwLBbDg1tdS WGk5HyHmnqpjzzzu9r39z9XQD0CqERAREQEREBERAREQEREBERB8yPZFG6SRzWMaC5znHQAH ckqC4eslyO8XHNq4AwVY+C2VpB/F0LTvxdHRDpnec+vK2MHtoOI88l+udvwah834Sb8Iuzw7 Rgt7XaeOh7ykeEO/QvPpsXkEMVPBHDTxsihjaGMjY0Na1oGgAB2AHog+0REBERAREQEREBEW FzLIIcYx2rucsT6iSMCOnpo/l1EzyGxxN97nED7d+iCXzUvy7K6TC4Y2yWmFkdwvzyehi5iY ab65HsJcOnkYfpLYQ6DQ7KV4c43LjtjkfcX+NfLlM6vuc2981Q/XM1p+g0AMaO2mhVSAiIRs aO/sOkBEXDAWt0XFx9p1/gg5Ubxbvv4DwmrEM8sNfcXNt1G6GN0kjZZfLztY0FzixvNJoDem FWSmslwmz5JerZdLoK41dtJNMYK6aAMJ7nTHDqexPcjoeiDRH+ThdafDuJOR4CXVwttdIa20 PrYHwPkDQd7Y9rTtzAOugPxRX6QvN0obJbKi43arho6GnbzyzTO5WtH1/X016laZ45wYZYsk sdzuuN3e95XdZTBazT3OeENlYWBrQ4SgRAukbrlb6uOvbmbPw6umV3KC+8WamGvljcZKSwQd aGi9nN/vr9dy7Y6kdRrQec5Ll3E95iwQSY5ijth2QVkG6ip/4NEezT9N2vXWiNK2wHArHhFJ Iy1QPlrpyXVVxqT4lTVOJ2S+Q9T1667e5VMbGRRtjja1jGgNa1o0AB2AC+kBERAREQEREBER AREQEREBERAXjvFypbPaa25XCTwqOjhfPM/W+VjQST9wXsWv8nfHmOZU2Kwue632l8VyvDmu 8rnDzU9K4evMdSuH0Y2j56D2cMaCokoKvJrtSuprzkD21U0Tzt0EAGoIfdys0SPpverREQER EBERAREQEREBa7o3tzbiPNU7e6xYpMYYRrcdTcS0h7/+RaS0dPlSOIPlWQ4nX+tt9Hb7JYDr Ib9MaOjeNH4M3lJlqSPURt669SWj1VBjFjosbsNHabawtpqVnKC7q57u7nuPq5ziXE+pJKDK IiICIiAiLhxIBIGz7EHKIiDhzGvLS9rXFp2Njej7VyiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgw uY5BBjVgqLhMBJN0ipafm06pqHdI4W/pOdoe7uegK8vD/H5sex5kVxmZU3mqkfWXGqa0Dxqi Q8zv+K3YY32NY0eiwlnZ8dM2qbxUck2P2OZ1Na2a22Wrb5Zqn38h3Ew+3xCO4Kv0BERAREQE REBERAREQQl9wKuuWcHJaTLLpbJ20opIoaeCBzY498zh+MY7fM7qeno36I16Pipkf5wb3+pU P8BWaIIr4s5Y1vKzPastB2HSWylL++9EhoHu7BdMmKZg95cOItcwH5rbVSaH3sJV2iCDbiWX 7HNxHuRHrq10Y/2a+24nlevNxFupOvS20Q6/9ErlEEE/EMue0B3Ei6gg7JbbKMbHs/k19yYh lLSPg3Ea8t9vjUFFJ92ohpXSIIL4pZj+ci4fsqj/AHF9R4lloJ8TiNc3D05bZRD/AGZV2iCM +KmR/nBvf6lQ/wABPipkf5wb3+pUP8BWaIIz4rZK3TmZ/d3OHYS0FEWn6w2EH+0Lzy4pmEkh c3iJWxg/NZaqTQ+9hP8AartEEF8Usx/ORcP2VR/uLhuI5gHbPEm5Eez8FUf8NXyIIeDE8qAP wjiJdnn08O3UTNffEV2/FTI9/wC6DfP1Kh/gKzXD3crHO6dBvzHQ+0oIZ2K5eWlrOIdc0dNH 8F0hd0H9DX9nr6L5GJZhykHiPcN+h/BVH0/6i7MT4jUWQT2SN1tr6AXqmmqqCSo8MtmZEWh/ yXEtOnNcNjRB776K4QQrcTyzwiHcRboZN9HC20QbrXs8L/FdseKZMGDxOIV5L/UtoKED7vBP 96tGkOaHNIIPUEeq6a6odS0r5mU81S9vyYYQC959ANkAfWSAPUhBJ/FTI/zg3v8AUqH+Ahxj KGgtjz24Oae7pbdSOePqIjaB9oKzGIZDHkttnqmUdTRSU9VNRzQVHKXNkieWuALSWuGweoKz aCC+KOYDoOJFx16btVGT/wCWnxSzH85Fw/ZVH+4r1EEEMSzHY3xIuOvdaqP+Gu+TEcikifG/ iFfQHNLSW0dE09R6EQbH3q2RBjsds1FjtiobRaohDRUcTYYmeugO59pPcn1JJWRREBERAREQ EREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAUpxUmuUfD+9w2KkqKq6VVM6lp2QNJc10nk5 +nblDi77FVog1VmOA26gwqGls9srq+odFR2lzvEfNLFQ+LEJRG2R2mDw2nfLrront0xzKO/y Vs9wvVorfgddkj/h9NTxmRxoYYHR0zeUEl8Rlax7tAb5jscpK3MiDB4+yC2vFnorXXUlMyI1 YkkPPEHSyPc6Pn5iecHZI7AOGjroOchuDIpI7dPbbrUxVkMg8aiY7laRocjntcHMc7fR3QdD twWbRBO8O7PV4/hFmtVxlEtXTU4ZI4Hej31v52t65vXW/VUSIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIi ICIiD//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CACVAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAYHAQQFAgMI/8QAThAAAQME AAMDBgoGBQkJAAAAAQACAwQFBhEHEiExQWETFCJRUlYVFhcjMkJxkZPSYnKBlJXRCCQz1OEl NERTVKGxs/AmQ1eSo7LD0+L/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A/VKIiAiIgIiICIiAoDR3bJcpvV3djtbbrbYaGbzOCpno nVTqyZhImc3UjA1jXaYO3Za7r0W7xJu9ZBRUdhsRIv19e6lpnj/RowPnqk+EbTsetzmDvUhx 2z0WPWOhtFriENFRwthiZ4Adp9ZPaT3kkoOD8FZr702f+Bv/ALwvhJYM1I+bzenafGyxkf8A MU1RBCX4/mxaOTOKcHv5rLGR/wAwLX+KucE8z+I0oJ7WsstMGj7Adn7yVPkQQD4qZv8A+JFT /BqX+S+kWMZqwku4gySb7n2en6fdpTtEEKix3MmNIdnTZDve32eHY8OjgvXwBmPvtF/B4/zq ZoghnwBmPvtF/B4/zp8AZj77RfweP86maIIU+wZoR83m8AP6VmjPd+uO/S+Dsez7fo55QgeN gaf/AJlPEQQaLH8604T51SEEdDHY2NcD+2Uj/cvr8X8y5dfHhm/X8Dxb/wDcpota419HbKKW suVVT0dHENyT1EgjjYN62XEgDqUEV+AMx99ov4PH+dPgDMffaL+Dx/nXQoc7xGvq4qWhyqw1 NTKeWOGG4wve8+oNDtkqRoIU+wZqW/N5xTh2+11ljI1+IF8Dj2f92eUH7bA3/wC5TxEEDbj+ fhwJzu3uAOyDYG9f/WW3HaM4aSXZdaXg9gNid0+6o/62piiCIC05sC7eV2c7OwPgN3Tp2f5x /wBbWfgrNfeqz/wN/wDeVLkQQz4Lz3yg/wC1Nh8n13/kOTfh/pK+XwXxD96Md/gkv94U4RBB H2LiBKeY5vaoT3sisO2j/wA05K2mWfOGtaHZdaXEDqTYj1+6oUxRBV+cXDNMattPJDkVmrLl W1DKOgovgZ7POJ3nQBd5weVoG3F2ugBKsqhbUMoqdtbJHLVNjaJpI28rXP16RA2dAnfTZUFx EHL8tqcvldHJaKISUFjDeocObVRU/a9zORp9hhP11YCAiAaJ7evXtRAREQEREBERAXxraqCh o56urlZDTQRullkedNYxo2SfAAFfZV/nEoyrIqTCKWQmm0yuvhbvpSh3oQE+uVw0R7DX77Rs PfDiCS+11bnNwifHLdGCC2QyN0aega4mM+DpSfKO+1g+qp6sNaGtDWgBoGgANABZQEREBERA REQEREBERAREQF4mjZNE+OVjZI3ghzHDYcPUQva07zb2XW1VVBJPVU7KhhYZaWYxSs33teOo Pig/EdlprlL/AEczJV0Ft+K0V6Dqysi9O4QjmjG4mu5Wd4bvm3p3YBsr9r43V0tfjtrrLfLL LRVFLFLBJLvnfG5gLS7feQRtVdW8IOH2LYzU/DdbdGYzTnziWkqrpK2l5xo8xjaRzO6AAdSe 4b0tGruuY8RI7fT8MI/iviVHIwsvFUzyZq42jQbDBy78mB2b0HaA23RCC8EQb0N9SiAiIgIi ICIiAoPxIqqi5y0OHWp721V55vPpozp1LQDpNID3OdsRt8Xkj6JUrvd0pLJZ626XKUQ0VHC6 eaTW+VjRs9O89OzvUZ4cWyrMddk19p5ae+Xtwkkgkds0lO3YggA7tNPM4e296CV26iprbQU1 DQQMp6SnjbFDFGNNYxo0AB6gFsIiAiIgIiICIiAiIg4+YZDR4rjddebjzGClj5hGzq+V56Mj aO9znENHiVzOHVgq7PaZqy+GKXI7rL55cpWDoJCNNiaep5I2gMb1+rvvXIe7468RREGxS47i 0wc52wfL3Pl6N+yFj9/ruHe1WEgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIi59+vNux+1VFzvVZDRUMDeaS aV2gPAd5J7gOp7kHQVe5txLprTdvi5jFHJkOXyN9C3Ux02D9OeT6MbR02Cd9R2A7XDN5yTis DDjDqvHMKlb6V7c0Nq60b0WQMJ3G09fnCN9OneFP8Kw+yYXaG2/H6JlNEdGWTtknd7Uj+1x+ 39mgghdi4a1t8ulPkPFKujvF0YfKQWmHYt1Cf0YyTzu19Z3+/QKtJjGxsayNoaxo01rRoAeo LKICIiAiIgIiICIo/nORsxmwSVbY2z18z20tBSk6NTVSHUUYPi7tPcAT3II/fizM87jxweUN nsRiuFzIOmzVB9Knpne00D51w6jpGO8qwFH8FsEmOY9FSVlT55cppH1VdVa15eokdzPd9gJ5 Wjua1o7lIEBcDiBfzi2E3u+MjEslDSSTRsd2OeB6IPhvW/Bd9aN+tVLfLJX2q4NLqStgfTyg HR5XtLTo9x6oKN4a4jd8y4bxZfVZRfY8wuJlq6Wdlc9sFO5sjgyMQ75DEeUczSD0JA0t/wDo v3q+5fT5XlN/raiUVleIIKXyznQU4Y3mIiaSQB840bHbyrWt+I8TbFglVw/tUVlmtrvKU1Nf X1TmPippHOLueHlJL9OcBo6Gx262uzwswfMcBu1PjtPXUNVhFPK+r86kGqqQvi5fIcvY1okJ fvr0Hb3ILhREQEREBRHiZkVXYrJDTWSNs+Q3aYUNshd2eVcCTI79BjQ55PgB3qXHoOqrvBIx luTVmdVDZPNAx1vsbJBoCmDh5SoA9crx0Ot8jW+0glWGY5R4njVDZrfzOhpmadK87fM8nb5H Hvc5xJP2rtIiAiIgLDGhjQ0b0PWST95WUQEQDXYiAiIgIiICLlZPkVoxa0S3TIK+GhoY+hkl Pae5rQOrnHR6AE9FVzazNOK73Nt3nWH4NIB/WnsDbjcGEdQwEnyTD3O7daI2CQAkWZcT6S23 h2N4rRSZHlzh0oKY6jp+uueeT6MbRvqO3qAdbBWlj/DOpud6gyXiZXsvl5j9OnoGNIoKAnuj jP03D23eB1sAqZYXiFkwu0Nt2PULKWD6Uj/pSTO9p7z1cft7OwaHRd9AREQEREBERAQEEAjq CiICIiAq/wAeJzLOZ8icY5LFZXS0Np11E1QfRqKgH1DRiaevZIe8Ld4kXKudBRY3YZAy9Xtz oWzf7JTN15eo+1rSGt/TezxUmslro7JaKO2WyBsFFSRNhhjb9VoGh9p8e9BuoiICIiAiIgIi ICItK93SjslorLpc5mwUVJE6aaR31WtGz9p8O9BD+JVXLeKqhwe11EsFdeGulrZ4fpUtA0/O P33F51E3xeT9VTikpoaOkhpqWJkVPCxsccbBprGgaAA9QAUS4b2yu83rMiyCPkvl6e2Z8R6+ aU4HzNMD+iCSfW97ypkgIiICIiAiIgIiICIuHmOWWTDbPJc8jr4qOlb0bzdXyO9ljR1cfADx PRB3FWGZcVWQXl+M4Fbzk2VkelDC7+r0g7C+aQdAAdbbsdutgkLhtdm/FvRb55hWEv05sjHc tyrmddaPZEwjX/6BVnYdiVjw20MtuOW+Giph1cWDb5Xe09x6uPiT4diCD4pwsmqrpFkXE24N yTIW9YoC3+pUXqEUZABI9ojx1sbNqoiAiIgIiICIiAiIgIiIC+NdVwUFFUVlZK2Glp43SyyP OmsY0bLj4AAlfZV7mchy7K6XC6V7vg+mEdwvrm9hi3uGmPT/AL1zSXD2GOH1kGzw7pJ7tWVu aXamfBWXVrY6CGT6dNQDrG0jryveSZHDfaWg/RU5QAAaHQIgIiICIiAiIgIiICr3MmfHHLqL EWxl9ooTFc70/pyu07mp6fxLns53DX0WDqOYKUZlf4cYxysus0UlQ6INZDTxDb55nuDI42j1 ue5o/atHh3j01gsLnXJwkvdxmdX3OUHYNTJoua0+w3QY0ey0IJQiIgIiICIte41tPbbfVV1b K2GlponTTSO7GMaCXE/YAUGwirjgjxOp+JtluNU2nbSVdFVOifTgknyR6xvP2jYPi092lY6A i5eS5BasYs891v1dDQ0EI2+WU9/qAHVzj3AAk9wVVy/G/i8HNhknxXAZfozxnVwucR7C3f8A ZRkdeo2QR0cCdB18y4qtivUuL4BQjJMtAcHRRuApqTXaZ5NgDXsg730JBI38cR4TmW+RZXxH rvjDk+txxPA8zoeuw2GM9vKd6cft0D1U7w7E7Lh1njtmPUENHTMA5i0enK4fWe7tc7xK7iAi IgIiICIiAiIgIiICIiAiIg5OWX6jxjHa68XEu83pY+bkYNukcTprGjvc5xDQPWQuXw5slbar NNV30sfkF2mNdcXM+iyRwAbE3t9GNjWMHU/R33rkyE5nxCEI8nJj2MTNfIe3y9y5dtb4tiY4 O/Xc3vZ0sBAREQEREBERAREQERRDiXe623WqmtdgexuR3qXzK3l2iIiWkvnI9mNgc/sPUNHe g5lI5mbcRDWNL32PFpXRQHXoVNwc0tkd4iJpLQfbe72VYS5eL2OkxvH6G0W5pFNSR8gLjtzz 2ue497nOJcT3kkrqICIiAiIgKsuN1xrprbQ43bbfcZWXWdja2shtk9XBT0wdt4eIhsl/KGco IPK5x2OhVmog/NVqpclwT+kVV3GS2XC7Wm9wtbc6m1WWoZTwyu7HNG38xBa0ucHHpI7vGlZu Y8T4qS6zY3hdDJkmWgFppaf+xpD7VRL0awA92976HWwtrivj+X5HHaKLEb6yzULpnNur2u5Z nQnQ+adykhwHP3jqR16KR4hitmxC0Mt1goo6WAdXuA2+V3e97u1zj6yghWNcMpq68U+TcSq1 l+yGP0oKZv8AmNB2aEMZ7T0HpO7To62Nq0ERAREQEREBERAREQEO+5EQEREBERAUV4j5BV2S xsgssQqMgucvmVshPYZnNJ53epjGhz3H1N8VKlX2DtZluS1ecSc5ogx9usrHa15uHDytQB65 Ht0D7DGn6yCU4hj1Hi2O0dot/OYqdvpSSHb5pCdvkee9znEkn1ldhEQEREA76a14oiICIiAi Ig8yyMhifJK9rI2Auc5x0GgdpJ7goBw+bJlN5q85ro+WnnaaSxxuB3HRA9ZtEDTpnDm/UDB6 1yeOuU22j+BsTutyhttFfnv+EKqSQs8nRs0ZGAjsdJsRjwLl1qfi3w4pqeOCnyi0RQRNDGRs dytY0DQAAGgAO5BYKKBfLDw997LX+If5J8sPD33ttf4h/kgnqKBfLDw997bX+J/gnyw8Pfe2 1/if4IJ6igXyw8Pfe21/if4J8sPD33ttf4n+CCeooNDxbwCYkMy60DXtVAb/AMVsjifgpG/j dYv32P8AmgmCKH/Kdg3vdYv32P8AmtR/F/h+x7muyy1bB0dS7H3gIJ2igXyw8Pvey1/iH+S1 Xcb+HTZXRjJYXuadEx08zx6uhDCCgsdFWny6cOPeaL91n/Is/Lpw495ov3Wf8iCykVa/Lpw4 95ov3Wf8iyOOXDgtcfjNDodu6aYH7uTqgslFXsfGnh2/Wspohtxb6TXt6/tb2ePYvbOMnD1+ 9ZXbhokek5zew67wgn6KBfLDw+97LX+If5J8sPD73stf4h/kgnqKvqjjPw7gj535Xb3DetR8 8h+5oJWt8unDj3mi/dZ/yILKRVr8unDj3mi/dZ/yLHy6cOPeaL91n/IgstFX0fGfh5I0FuVU ABAPpB7e0672+HUd3eszcZeHsMMkhyq3ODGlxaxxc46HYABsnwCD6cSKyou9XRYRZ6iWnrrs wy11TCdOpKBp1I8Huc86ib4uJ+qpvR00FFSQ0tJEyGmgY2OKNg01jQNAAdwACh/DG21hoarJ L4AL1f3MqpI/9lgDfmacfqNOz63veVNUBERAREQEREBERAREQYc1rvpNB+0LOhrWhpEQFgta 7tAP2hZRB58mz2G/cnk2ew37l6RB58mz2G/cseSj3vybN/YvaIPPko/Yb9yx5KP/AFbPuC9o g8eSj/1bPuC9oiAnZ2IiAiIgIi4Gf3qPHMJvl3l5SKSjkka13Y9/KeVv7XaH7UHfRUrYTkmG stlbWU9ylpmW6ktc0NxuXOa65TzxMEjBzScobzP2463vWtDamsWeQ1NfNRUNGZ6h91ktVF87 ps7oow+eQnXosjPO09pJZodSAgmqwWh2tgHXrC1LNUVVXbIJ7hROoap4PlKcyNeWHZ+s3ofX +1RniHnVrxOJlNV3Kio66eGSdhqZGt5Y2D0nBpI53dzWDqXH1AkBMWsa07a0A+AWVFOFInPD nHpq2vfcKuppGVU9S+TyhfJL8470h0IBcQNdgAClaAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiA iIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgLjZXjtJk9sbb7jJUNpRNHO5kLg3ndG8PaHbB2OZoOvBEQesix +kyCO3srpKlnmVWysidBKY3c7Q4DZHdpx/4jRAXGg4eWelpbXFQS19I+21VRVU00M/psM7nG VnUEch5z0100COvVEQSKktrKW4T1TKirf5WGKHyMk7nxsEfNpzWnsceb0j2nlbvsXjIrNS5B Zaq13Hyho6kBsrY38pc3YJbv1HWj6wSERB0UREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQf/Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAC6AUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAMBAAMBAAAAAAAAAAAAAAUGBwQBAgMI/8QAThAAAQME AQMCAgYGBwQDEQAAAQIDBAAFBhEhBxIxE0EiURQjMkJh0xUXM1VxkQgWUlNigZYklJWhQ3ax JSYnNjhUVmaGoqO0w9LU8PH/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A/VNKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoKH1szC XheBTJ1oYckXl8mPCbQ0XNL7FLUsgA8IbQ4s74+DmpPpflrWcYHaL+0kIXKa0+2PuPJJS4kc njuB1vyNH3qjZLjOV5R1Jnru8aZBx1q2PQ4Em2TIqu4OH61LiHmlKC3AlA2kAJCdbOyajP6O FgzjC1XGw3/HlxMbddXKhvu3Bl9yMToekoIPxbGjsBIBCjr4uA3WlKUClKUClKUClKUClKUC lKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCo/IL1bsds8q63qW1DgRk Fbrzh4A+QHkk+ABsk6ABNReeZpZsHs36RvjywFK9NiOynvekueyG0b+I/wAgPciqPjuGXjOL 1DyzqcyI4jOFy142lQW1DG+HHj/0jp4PsB7jntSGZ9ZJWU9UMQbuj8VOP4MibGVBTJa7pk1T jgZDikhWkpSFrUASNgj7WwRosfM8h6Zvs23qd3XOwq03GyiKydA8AJlNjZQr/EN748nuIneu 7f0nD7dD9Vtoy71bmAV+eZKPsj3PG9fIGtDfZakMOMyG0OsuJKFtrSFJUkjRBB8gj2oPSHKj zojMqE+1IjPJC23mVhaFpPgpUOCPxFfasel4Rf8ApxNfunSpImWd5YcmYtJe7UKPAK4zit+m r3IJ0fx0lIvGB53ZM2iPqtL6250VXpzbfJQWpMRweUONnng7GxsbBG9g6C00pSgUpSgUpSgU pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUrwru18JAOx5G+PevNApSlApSlApSqNkOQZBNy449hSbU HYUcSLnNuCFutMFf7JkIbWlXqKAUs7IASAfvCgvNKo6InUk7Dl4xBA45TapJPnnzIHtv/s48 10IgZ6Qe/IsaB3xqxvnj/e6C4Uqo/o/O/wD0jxv/AIE9/wDl1yPxepaXSI93w9xseFOWuShR /iBIP/bQXmqP1I6gRsSEa3W+I5eMpn8QLRGO3XPP1i/7LY7VbUfkfkSM/wAiznqOnKGsVxeR it7viyUyzEt8hLdtRrhx51TykpPnSdE8eCSkHQ+nnT+JiapVwmy3L1k05XdNvEpA9V3wAhPn sbAAASDrgfIaCLwLp6+ze1ZhnUhN1zCQj4B5jWxB2fSjJO9a3oq2Sef7SirSaUoMx68hSoOE pT5VldtH8fjVWnVlnXxRCOniPuuZjbUqBHkbcOv+QrU6BVEz7pxDyadHvVqmP2HK4nMe7QwA sgDXY6nw6342k+w1vRIN7pQZXjHUuZbLw3jXVKIxY74tRTEnIUfoNxA18Tbh+yrkfCrR5Hgn trVKi8lx+05PaHrXf4DM6A8PiadHg61tJHKVDfCgQR7Gscyh7OukkdlFmlm+4et1PdLuUdyW 9ZmRvv7w2pK3WwDsK38IQU68Ehu9KzSx3DPr/a2LlZcgwSdAfG232YElSVexH7fgg8EHkEaN d30fqh+88L/4dK/PoL7SqF9H6ofvPC/+HSvz6fR+qH7zwv8A4dK/PoL7SqGkdT2TtS8Lmg/d CJUXt/He3N/w0K8uPdTSCG4WGA74Kpko8b+XpfL8aC90qhMJ6oLWpT72FNI7tpQhqU4dbVwV FSeddvOvnwOK9WWeqZb09OwhKzo7RDlEDzsa9Ub9udj34oL/AEqhfR+qH7zwv/h0r8+vIR1P aPcZGFyx/dBiVH/z7+9z+Xb/AJigvlKovr9TP3fhv+/Sfyaev1M/d+G/79J/JoL1Ss9xrJ8o l587jt2iWAoiRBKmu26Q86Y5WdNNq7kJAWvSlAf2Uk+43oVApSlApSlApSlApSlApSlBXc+y QYrjMi4tx1TJylIjQoaFAKkyXFBDbY2R5UQTrkJCjo6r1wDGzjGPIjSn/pl1krVLuUwgbkyV 8uL4A+HfwpGuEpSPaq9jil5rnb2SB8O43ZVLiWb0lKCJMgpKJEg8AKCdqZQeRw4R5BOi0ClK jshvdtxyzSrte5bcO3RUd7rzm9JG9DgckkkAAbJJAGzQdsh5qNHdfkOoaYaSVuOOKCUoSBsk k8AAe9Y3JzK+9VJ79o6avPWzHGSW7hkrjRSpe+C3EB8q19/gp2D8PwlXrDtd86ySBPydqXZe n4WlyFadlqTcgCCFydb02SCQga3sH2So7LDjMQojMWGw1HjMoDbTLSAhDaQNBKUjgADgAUEJ hOH2XCrOLbj8QMMk97riiVuvr91uLPKif5DwNDirBSlApSlBl/WNg3DKumdvJSls5AmYVEbO 2GlrA8+/P/KtQrM+pTgX1R6Ww0g+q5OmPg+3a3GV3f5/ENVplApSlApSlBkl26cXPEbxKyPp O61FkyFFyfYpKv8AZJ3JV8BP7JfJA18PIHwje7NgHUa1Ze6/b1Nv2nIogH0uzzh6cho6BJAP 20cjSh7EEgbAq61U88wGy5oywq4oeiXKMtK4t0grDMuMUkkdjmtgcng7HO9bAIC2UrIYGe37 ApaLX1ZZSq3rX6cPJ4bR+jvcDSZCBstLJ99BJ50NJKjrbDzUhht6O4h1lxIWhxCgpKkkbBBH kEe9B70pSgUpSgUpSgVA5zkTeL43JuBb9eWSliFFB+KVJWe1ppPvtSiB+A2fANT1UC2oXmHU F66vI3Ycdcci2/fcBImkdr72joENjbSTz8Xq8+NBNdP8efx2wBu5yRNvUtxUy5SweHpK9dxT wNISAlCRoaShI0KstKUClKUClKUHhIISASVEe58mvNKUClKUCqP1Pnz348HFsfcU3eL6tTK3 2990KGP28ngeQClCdlPxuJ0eNVcp0uPAhSJk15DEWO2p111w6ShCRtSifYAAmqN0yjm+yZue zmHG5V6Qlu3tvJHfGtySS0njwXCS8rk/bSPu0HbAynAcYiN2OLkWN21q37jCIbiygslJ0UqB VsK3ve+d73zVqt06Jc4TUy3SmJcR4dzb7DgcQsfMKGwa/OuUR5Kf6WrP6Httrly3bP3Fqa4W W1nsUCpSktrO9AD7PIGtioro/myen3Q69TLTZrjd7nDu6xcYZT6SIilNjagU9/1SQ2Bs6PcT vQ0aDfuoWcWnBrQiVdFqclSFFqFBZBU/Ld9kISNnyQN+BsfMbp2O4Pd8wvjOVdUUI7miVW3G wQ5GgDkBbvkOukaO9aB/yCOPoRZP6yRWOouVonS8omBQjrms+kiIwd6TGRs/VkLOl+SCfmSb LlPUxWP5DKtf9Sc1uaGAn/bLba/WYcKkhXwK7hvW9H8QR7UGg0qKxe8/1gsUW5/o25Wz1+7/ AGS5MejIb7VFPxo2db1sc+CDVUyLqamyX2VbFYZm076OQPpcG0l6O7sA/AsK51vXjyDQaBSo 7Hbsm+WSJckQ50FMhPd9GnsFl9vkjS0HweP8xyODVJunVZFvuUyGcHzyQYzy2fWj2Yrad7VE d6Fd3KTrYPuCKDR6Vy2qYLja4c1LEiOmSyh4MyG+x1vuSD2rT91Q3oj2NZ9N6tNxZEpk4Nnz voLUjvasilIc7SRtJ7uQdbBOuKD5dQeet3ScAEkG7KOh4H0UDf8AMj+dahWVZnJS91k6VSgh 5CFxbq6ELbUlYBjtnRR5B/Dzuug9accDRWbdkoAG9fod/wD+3VBptK+Up9MaK8+tLiktIKyl tBWogDegkck/gKz6D1fx+ZLjRmoGRpckOIaSV2h8JBUoAbPb45oNGpXLdp7VrtcufIS8tmM0 p5aWWy4shI2QlI5J/AVSLd1hw2bcoNtXOlxLnNdQyxDl299p1alqKUnRRrtJB+Leh7kUGg0q NyS+W/G7LJu14eWzBj9pcWhpbpG1BI+FAJPJHgVUsW6wYLlN9i2axXz6Tc5Pd6TBiPtk9qSp XKkADQSTyfagu9whRbjCeh3CMxLiPJ7XGH2w4hY+Skngj+NZLKxTJumTz1w6cBy9Y8oqcfxe S6AWiSSVRXTynXH1ZB3z9okAaTl2T2jELKu7ZFL+h29C0oU76S3NFR0OEAnz+FQOH9VsLzK7 /ovG7z9Nnemp70hFeb+BOtna0Ae496CRwbN7JmsJ56ySFmRGKUTIb6C2/EcO/gcQeQQUqHuC UnROqs1Y71yg2DHvQy1vIDh+TqJjx7kzGU6iUrt36UhtKFd6dJ8kHt0DzoCvPSzrfacsvicY uhZayVK3Gg5C7nIUwoCiVsr8hJSkqAWB7DZNBrFxuEK2RTJuUuPDjAgF2Q6ltAJ8DZIFfdl1 t5pDrK0uNLSFIWg7CgeQQfcVgMqPHzD+lZcLNlcdqdabPZ/Vt0KUkLYK1hnuV6avhUfrF86+ 4n+yNabg2IWvEcgyRFikR2Yc9bEv9EspCRDWUqSpYAPCXO3gaAHYQOOAFzpSvR95uOw48+4h pltJWta1BKUpA2SSfAAoKf1MvMuNChWCxOKRkF/WqJEWnzGbA29J8jhpB7hzsqKAN7qwYzY4 GNWCDZrQyGYMNoNNI99e5J9yTsk+5JNVLpul/JLnPzqaXhHuCPo1mjOggx4KT9vRSNKeWkOH z8IbG+NDQKBSlZJ1hyG7yMyxHAcbuKrbLvjjj02YysJeZitglQbOj2qUEuaV80Ae5oNbpX5y 613XLeldsbiYze7ncol8CY0VU54SZcKUlaSS2pSSpaHEbT2nZCuQR4P6BszEiLaIMebIXKlt MNtvPr13OrCQFKOgBsnZ4HvQdlKUoFKUoFKVD5ffWcZxm43iQ2p5MVoqQyj7TzhPahtPB+Ja ylI48qFBVs6fXk+TQcGhOqTHWgXC+LT3AfQwrSY+x7vK4I2Pq0ued86CAEgAAADgAVVOnWPy bPaHJ17Da8muqhKuryN6LutJbTyfgbT2tp1xpO/JJNroKFcOlWPzsneyF6TfEXhzuT9JZur7 akIJJ9NBSodqOTpI0BU5heGWHCrc9BxqAIcd90vugurdUtZAGypZJ8Acb1/OrDSgxbS+iuSj n/waXeQd7G/0NLX4/H0F6/gk/L7+0JUFJCkkFJGwR71yXm2Q71apdtukdEmDKbUy80vwpJGi Pw/iORWWdPLrN6e3uL09y9/uhOlaMaubi+4y2U6PoOf2XEBSUjYAPgfd2Gv0pSgUpSgUpSgz bK21y+umBJb7QIUC5SXCrnuSoNNgJ44OyD/DdaTWZvvl7+kpDirX3Ij4o6+hGvsqXLQknfvs JA1+FaZQKUpQKaG965+dKUClKUCnvv3pWRZDmF6zy6ycZ6YPfR4rDvo3XJVI21F19ppgH9o7 4+IcAEaI2FJCRz/qMY97GGYWwLrmUpBHaBuPb0nX1shXsAFb7QCToA67k93d0+6aW7GpDl6u xavOYSll6XeH2h395ChpoeGkhKinSdbGgeAAJ3CcPs+GWowrKwoFxXqSZLyvUflOe7jqzypR Oz8hs6AHFWGgqGX4Ba8lvtrvpkzrXfrbxHuNvWhLvYQrbagtKkqQe48FJ8n2JBksWxiJj301 5EiXPuM5z1Zc+atK33yN9qSUpSkISCQlCQEjZ0NkkztKBWedRXHclv1vwOK24Yc1v6be3kLU j0oSVaDQUNcvLSUcHfalzj3FrzDIIuLY1PvM9LrjMVAIaaSVLdWohKG0gfeUtSUj8TzUZ06s Eq02p6fe+1eSXdYmXNY8JcKQAynk/A2nSE8nwT5UaC0MtNsMtssNobabSEIQgaSkDgAAeBXv SlArOuqWIXa53zGcqxQxjf7A84oR5K+xEqO4jTjXd2q0ojhJPA7lH5EaLSgwDOMQz/O8itmV uWuLZl412yLXZZMtt9cuQl1DiitaPhQlSUhI+I8oB+EEkaz0/eyaVZXpmZMR4c6TJW6zBZUF /RGDoIaUscLWNElX+L21qrNSgUpSgUpSgVnPY3nXUgKUPUx/En9p2lKm5NzKSCff9gk/gQ4v /BUz1KyCXZbG3FsYbcyS6uiDa2lnj1VAkuK4PwNpCnFbGtJ17ipfE7HHxvHYFpiqU4mM2Ere WPjecPK3V/NS1EqJ9yTQS1KUoFKUoFV3PsSt+a4xKs9zT2hfxsPpHxxnhvsdQdghST+PI2Dw TVipQZr0zzGeLtKwjN1enlluT3NSCAlu6xue19r8dDSkjwQf8QTpVU7qVhSMutsdyFKVbcht yzItlyaAC2HNEdpOtltXhSfBGvOhXy6YZqvKIEmFeYyLdlVqc+jXS393KFjX1iBvZaXvaTyO dbOtkLtSlKBSlKDLh/5UC/8Aqcn/AOdNajWXWXR/pG5Ie1IIsMUbA5P1qv8A9/yrUaBSlKBS lKBXylyWIUV2TMfajxmUlbjrqwhCEjkkk8AD51x5FfLZjlnk3W+TGYUCOnucddOgPwA8knwA NkngVktut9660lu45KzIs/T7vC4tmV3NyLmAAUuvqSR2t92lJSDzrfslRD3uFxu/WWS5bMdd kWzp4Fdsy8JSW3rp2nSmY++Q2TsKXrnRHjaVaxj9ltuO2iNa7JDahwIyAhtlscAD3J8kn3J2 SeSSa6ocWPCiMxYTDUeMygNtMtICEISBoJSkcAD5CvtQKUpQKUqr9RL/AC7FYkpsrCJN/uDy YVtjrBKVPL+8rQJ7EJCnFHx2oPIoIR4JzfqMhtDzb2PYo8HHUpSlSX7mUnSSSD+wQoK0CPjc TvlHGh1DYdj0XFsdh2qIpTvpJ29IXy5IdPK3Vk7JUpW1E796maBSlKBSlKBSlKBSlKBSlUDq bMcu8mBgtrkrZnXtKlzXWSO+Lb08PL5B7SvYaSSPKyfu0HzwLeW5NcM2ktD6CgKtti3vmMlX 1skDeturA0dA9jaf7R3odfCBDj2+DGhQmUMRYzaWWWkDSUISAEpA+QAAr70ClKUClKUClKUC s36n4jc3J0bMcGU0xl1tQUqbXsN3ON5VGc15J0CknwQORwpOkUoK109zK251jjd2tXqN/Gpm RGeGnY7qftNrHsRwf4EGrLWSZ7YrhhOUu9Q8QYfktvBKMgtDI39MZHAfbSP+lQCT+I34+Lu0 vHr1b8iskO72aSiVb5bYdadQfI+R+RB2CDyCCDyKCQpSlBlWIH6R/SF6guF71DFgW9gJLfb6 QUgr7QQfiH3tkb+LXGudVrJ+nwB6+dWFHu7gi1Acca+jGtYoFKUoFVzPMytGEWJdzvj5Qkko YYbHc7Jd18LbaR5UfHyHkkDmorqR1CiYj9HtsKOu7ZTPT/3PtEflx08jvVr7DY0dqP8AZVrw dQ+B9PLh+n/64dQpqLplDiT6MZHxRLYCfssJPg9oSCrzvfJ2VEOPGsQvWc3aNlPU9hLDLDnr WnHErJRCIUCl14gj1HSB9kjQBOwCe1OuUpQKUpQKUpQKzrCVN5rlcrNVJK7XEDltsRUQQpAU RIkgAkfWLAQnej2NA/erp6nS5NzMPC7M+G7he0rExxJ+OJbxw+8ODpR7ktp395ex9k6usCHH t8GNChMoYiRm0sstIGkoQkAJSPwAAFB96UpQKUpQKUpQKUpQKUpQR2R3u345Y5t3vMlEa3xG y466s+B4AHzJJAAHJJAHJqu9OLXPMd/JckYDORXlKHHmO4qEJgD6qMnuAI7Qe5Q93FLPuKjr yn+uvUVmyKaWqwY2pubcCQoIkTVAKYY9gpKEn1VDZGy0CK0SgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVi0 tv8AUzmbk+NHDXTq+vAzEtg9lolkaDgSPDTh0D7A68AJSraa5Ltbod3tsm33OO3KhSUFt1lw bStJ8g0HS04h5pDrS0rbWApK0nYUD4IPuK9qyDE7jO6Z5THwvI33JGNT3CnHbm4TpgH7MF1R +8nWkEk7GgNfZTr9BmPTdgq6t9VZyiNuyoEfQ+TcUaP/AL//APK06s66VIByfqO+QkuqvxbK +O4pTHZ0D76Gzr+JrRaBWZZ51FmtXxrFOnkJi95W4QX1LJVEtzez3KkKSQUq4OkbB8e5SlXF lOaXfLr+9iHTF0JcbIF0yRIDjFtG9ltAI066QCNA8b8ghRRc8Awq04PZzCtDalPPKDsyW6or dlvaAU4tRJOydnQ4Gzoc0Eb066dQ8TdlXOfLeveTzj3S7vMSC6eAChv+w3xwkH/PQAF5pSgU pSgUpSgVw3y6w7HZpt1uboZhQ2VPvL1vSUjZ0PJPHAHJrurPcoU3mOcRMVbPqWu0Kaud50QU LXvujRlDfuoeqoEa7W0D79B19NrVKeRIy7IYio2RXtCFOR1qUr6DGT+yjpCtFJAPcsaG3FLO uABd6UoFKUoFKUoFKUoFKUoFVvqDkoxXGXprLaJFyeWiJbohUAZMtw9rTY2Rvajs6OwkKPtV krPLAXcx6hy766kGw2BTkC1cnT8k/DJkeBwnRZSeR+0I80FiwLGxi2NMQHHzKnLUuTOlEaMm S4e51w/xUToew0ParDSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBB5ri1rzPGptjvjSnIUpOiUHtW2o HaVoPsoHRHkexBBINM6Z5Pc7beV4DnD6ncihtlcK4qSQi6xgAQtJPlxIOljk/CTs6Ua0+qj1 LwmNmtkba9VUS8QXBLtc9vhcWQnlKt6O07A7k+4HsQCAr3RuSn1upMya82kN5TMSt1RCUpbb baA2fA0kcn+dQ14vl46tTHbNh0tdpwptxTFxv44cnEbBZif4eNFz+XA0uidJsKzPN/07DzxM qy445eXbjcITTa4ztzkrSgKbKt/sB2g/D5KuCSApGvdbLRbW+iuQxEW2GqLBt61RWSykojlK CEqQPulIPBHigtuJ49Z8WsrNox6I1EgseG0HZJPlSieST8zzUxX5QzK1W/Fv6PeD5jjqGbNl EVuKWp0RAbdfLiD3ocIH1gPKtK34PsSD+pbVIcl2uHIfR6brzKHFo1rtUUgkUHVSlKBSlKBS lKCDzbIWsWxmZdXWVyXGwlEeM2CVyH1qCG2kgAnalqSPHG9+1c3T7Hn8dsHp3J5uTepjq5ty kt77XZLh2rt2B8CRpCeBpKE8Cq7A3nfUJye60TjmLSFsQu9BAl3EApdd0rylnlCTr7ZWQToa 0egUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgonWS93K1YoItji3F2fdXkwRJhQ3ZKoTa+HJBS2N7QnZSAdlWv OjXLjuV49jtig2i0WHKmoENpLLSU47N8AeT9VyTySfckn3rRaUFMT1EtpUAbPlgBPk47N4/+ FX1/WHY9b9DIdf8AV24fkVbqUFTRn9lXvsjZGrXyx24H/wChXh7P7U2jabfk7h39lOOT9/8A NkVbaUFM/WLbf3Nln+nZv5VP1i239zZZ/p2b+VVzpQVE9QrGCQWMhBH/AKu3D8in6w7H/cZD /p64fkVbqUFMPUW17PZacqWn2UnHZuj+P7KvH6xbb+5ss/07N/Kq6UoKZ+sW2/ubLP8ATs38 qvojqFZVAbi5GlWtlJx24bT8wdM+1W+lBUv1g2T/AM3yLx3f+Ltw8fP9h4r2/r7aNHUPJD/7 OXH8irXSgqDnUG1pAKbZlKzrek45P48ccs+ef+VeiuodsSEkWnK1bGyBjs74fwP1VXKs8c6o RWHrmt61S1Wy23ZFmkz2HWlttvqKE7KSoKKUlxAVoEgngHR0EonqHZe0epEyRpXuheOz9j+T NV7PL1juZY69ZZUrMYESQdPqg2CalbqNEFslcZQ7TvfAB4HPneoU99UGBW7GMBZYtkW8SM8v 9utgSIcC6WmeuM0UnaVemiMkKIBKfi7h2nWtVp/6wrHx9RkPPj/vduH5FW6q1keTv226N2y0 2WVe7iWPpLrEWRHaUy2VdqVK9VxPClBQGt/ZP+Ycy+oNoS4hIgZMru38Qx2fofx2zv8AlXo3 1GsZPa7GyFl7WyyuwTvUCfZRSGiQDogHwdH5Gre2oqbQVpKFkAlJIJB+XFe1BUf1h2L+5yD/ AE9cPyKfrDsf9xkP+nrh+RVupQVH9Ydj/uMh/wBPXD8iorJc1eutrNrwyPeU3yetMZmTJs0p hqIlR0t9SnW0J+BPcoDfJAGjutDpQRuN2WHjthg2i2o7IkNpLSN67la8qUR5Uo7UT7kk+9SV KUClKUClKUCvCUJQVFKQkqOzoa2fma80oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKU oOS7z27XbJM59t91thtThQw0pxxWhvSUjkk+wrL+m+DsLwWyXTKvp82f3rvb8JSVNoExxZdK lNaBW4nYSArYBTwK1ulB+fsUcvj8fFEs2yUt+Fb7jk60uwlMtyrm739rHIHYlJkugHfOhrgA m2dPpVoh4pByec1eV3eJbiLo+uE/6jr7pbU8FI7duKC0aHbsISNDSdVqtKBWYZM3Z8vv9ofs 1tkjJbVd2AqeuE7GcYYZd28lTqkp7mltlxISCQouDjgkafSgwHGy9lF1weReLdc1XeXdZF2u ch2I+ymH6CFhmGCpA0hKnG+N9pLalHalc79SlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlB// 2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CACVAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAYHAQQFAwII/8QATRAAAQME AAQCBQYJCAcJAAAAAQACAwQFBhEHEiExQVETIjJhcRQWI1KBkQgVF0JXlaGx0jM0VmJyksHT JCUmJ1RjwzVDRlOChZTR4f/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwD9UoiICIiAiIgIiICr29VmQZRl1ZaMTvrbNbrTG1tdXR0s dQ99U/ThA0SDlHKzTnEb9to7g67nELI5McsBfQRCpvVbI2jtlLv+WqX9GA+TR1c4nQDWlbGD 45Fi2OU9ujkM9Rt01VUu9qoqHnmkld73OJPuGh4IOM3E8o5RzcRbyT4kW+gH/QWfmnk/6Rb1 +r6D/IU2RBCfmnk/6Rb1+r6D/IWTiuTta30fEG7F/Xm9Lb6JzSPcGwtI+8qaoghMWL5Y2Rxl 4gVz2ns0WykGj8eTt/8Av2fDMTyvl+k4i3Xm6exbaJo7dehiKnJ6jvpflO55reMdy/iBbrrx Gu9L+I4A61elggkNTK5mwx7fRFrupA6cvffTSC9jieTkn/eJeR8LfQ/5CfNPJ/0i3r9X0H+Q vTg7dr5feG1kueU+hN1qojI90PLp7C48jiG9AS3lJA8+w7CZIIM/FMtbowcRbkT4ie2Ubx9n LG0/tXz8181/SHL+p6ZTtEEE+a+afpDm/U9MvUYtlXPzO4g3LWtFrbbRgb8x9Fv9pU2RBCBi eUePEW8/q+g/yF8uxbMGbEHEKrcx2tmotNK94I+qWtYADvrsHsNEddzlEEE+a+a/pDl/U9Mn zXzX9Icv6nplO0QQT5r5r+kOX9T0y+mYxmPKefiDUF2xoi00wGvHw+CnKIIY7HcuYyRkGcvd znYfUWqB72e5vJyDXxBPfr21rPxjOC5nLxCLWgHm/wBSwEk7Guu+nj4KeKEZFxItlpypuNUN Dc73fRD8ompLZE17qeLY9aQuc0D2h03vqO2xsNL5q8QeY/7yY+XfQfiCDev76zDiufh49NxI Y5niGWGBp+8uP7l3sCzO3Ztbq6stUNbA2irH0M8dZF6KRkrGtLgW7Otc4HXxBUlQQT5r5r+k OX9T0y9GWHOom8secUMo781TYmuf97JmDX2KboggVTj3ECbfJntvg6a+ix9v3+tMV5vxriC5 jWjiHRsI3tzcfj2egHXcpHhv4k+GgLBRBVGR2/N8dsFddrnxLiFLRxmV/Jj0PM7yaB6TqSdA DxJCmXDluQjDba/Mp2zX2WP0tQGxNjEZd1Eem9NtGgT4kFcK6uGacQIrOzndY8blZVXA6PJU VhAdBDvxEYIldrY2YwexVhICIiAiIgIiICIiAiKCcSbhU19XbMMs1RNT3K88z6mph9qkooyP Syb8HO22Np83kg+qg18UazMs0qstma8221ukttlDvZed6nqm+fMfo2n6sZP5ysNa1soKW126 loLfCyno6aNsMMTOzGNGgB9gWygIiICIiAe3RfnRlqv9uzfiFNNLhYr8kpGxPt89+IfSN9GW hz2mDbwQ4HWm/HrtW5xOzWDCrAJmRGsvNY75NbKBgLn1U56NaAOvKCQSfL3kAxTFODdpnZNe uIlLT5BllxIlrZ5/WijOgBHG3oA1oAbvW+ngNBBjg7FYeGWC0thveZWKWr9LJO4mujaxnMR6 rOZwOh37DqT0Uxk4jYTH7eX48P8A3KH+Ja0PCzA4mNa3D7EQ07HPRMcftJHX4LZh4c4TA4ui xHH2uI1sW6H+FB5jiZgxfyjMMf3rf/aEWvv5l5ycUsDYSHZhYtjyrYz+4ral4e4ZKWmTEsfd ynbd26Hof7q9PmHiH9FbD+r4f4UHJl4u8P4iA7LrQd/VnDv3Lwn4z8O4YnSPyy3Fre4YXPP3 AElSeHFMdgjEcNhtMcY7NZRxgD7NLcgs9spy4wW6jiLtA8kDW710HYIIAePHDUf+KIP/AI0/ 8C+GcfOGjoJJRkzA1hAINHUBx35NMez28B08VZ0cbImBkbGsYOzWjQCFjTIHlrecAtDtdQD3 G/sH3IK1peOfD2rOqS9VM5/5Vrq3eflF7j9xWabjNjtXNJHQ23JqtzOp9BZp3dN63rl3r4qy 0QVlVcYKOGVrIcOzuq2PaiscgAPl6xBXk3i7LK0/J+HefvcDoh1qDBrz2Xq0kQVVbeMTavNb LjVVh+SWyquhf6N9fA2MANaTzAAnY6Hfl0UI4ezMxL8JXPIMqqmU012YaigqKpwY2WIvDgxr j0Om6Gv+WfJT+ijN2/CGudQ9wdDYrHDTxsJJ5JaiRzy4eAJYwD4aU4v+N2TIWRMv1ot9ybES YxV07JeQnvrmB0g4nDuvx+4PyOfFaVzKOS6PfPWNO4a2oLGCSSI7Ox0DSRoFzSRvqTMF4UFF S26iho6CnhpaSFoZFDCwMYxo7ANHQBe6AiIgKOZ9kfzax2SpgY2a51D20lupj3qKp/SNnw31 Pk1rj4KRqvsWacxzCsyioc2WyW6R1FY2g7a97dtnqh4HmduNp+qwke11CR4Pj/zax2CgkqDV 1rnOqKyrLeV1TUPJdJIR73E6HgAB4LvIiAiIgIiICIiAiIg17lXU1st9TXV8zIKSmjdLLK86 axjRskn4BQ7hhQVlVFXZZfGct0vrmywxOB5qSiA3BB17EAl7ta9d7vJauYk5hmNFh8bPSWii DLle3EbY9oO4KU+9zwJHA69Rg6+tpWGgIiICIiAuPl2R27E8drb1eZvRUdKwvdrXM8+DGgkb cT0A8yt273Kjs9sqrjc6iOmoqaMyzTSHQY0dyqhxC113FXKKbNslikgxahl9LjtskHKZCD/O pm+JOgW9f2dXB1+GmOXK93l2f5tFy3aqZq126QbFqpjvoAf+9cCOY634dNkK0kRAREQEREBE RAREQEREBERBVvCOQXPO+KF7DeX0l4jtmt/8LCGb+0uJ+1Wkqw/B1j9Lw8kup3zXi51twOx1 PNO5oJ89hgO/IhWegIiICIvGtqoKGjnq6uVsNNBG6WWRx0GMaNkn3AAoIfxKuFXPFRYrZnct 0vpdC+UHrS0gH083uIaeVv8AXe1Su0W2ks9rpLdbYGU9FSxNhhiZ2a1o0Aodw0pJLtUXDN7h FNHV3oNbRQzjTqWgYT6JmvzS/rK4A93gfmqeICIiD8+cNa+/cZrlkd8qMnu1lsVHVimtdLaZ hCQQN88u2nn6Fh07YJc7oAAvbhxlOcXnjbPjWQ3JrafHaGQVzaeFjY6+QvIjlPTbeZkkbtA6 2zsASFt4XZMj4T3rLKC1YzV32wXKoNba3UU0LTFIRoxSh7mlrfZHMN6Dex30juDYnxTwe8XC 5sttvulzysh9bKZ2gW2YSOIc7ftt5Hu6N8QBvoNh+lEREBERAXFzHIKfF8cq7rUskl9EA2KC Ic0k8riGxxsHi5ziAB712lXsRdmfEYy7ilxzF5SxnQO9Pc+XTj8IWO12GnuPXbegdvh3js+O 2BwuU/ym9V8zq+5Tjs+pk1zBvkxoAY0eDWhSdEQEREBEVQcQ7xXZ5kkvDzEp3R0jNDI7nEet HEeohYexkfpzT311BHR2g0al8vGzKXUkLnDhtZ5y2pe15H45qWno1pHeFhAO99ff0LbsjY2O NrI2tYxoDWtaNAAeAC0rHaaGxWiktdppo6WhpYxHFEwdGgfvPiT3JJJW8gIvljOVzzzOdzHe j4dAND3dP2r6QEREBERAREQEREBERAUd4jXR9kwDI7nC/wBHNS2+eWNwOtPEZ5fEeOlIlW34 Rr5hwbyCGlHNU1XoKWJgOi90k8bOUfYSg73CaiFu4YYpShgYWWunLmj6xjaXftJUrXjQ00dF RU9LANRQRtiYPINGh+5eyAiIgKvs5MmVZPQYZSu/1cGNr745p6/Jw76Kn8vpXNdzA92Md5qU 5ff6fGMcrbtVNdIIGfRws9ueUnTIm+bnOIaPeVy+G+PTWWzz1l0YwX+8TG4XNzTzBszwPomn r6kY0xo2eg34lBLGgNADQAB0AHgiIgIiICIiAiIgIiw5zWNLnkNaBsknQAQRHiZe6622intu P8hyK8zfIqAO7REgmScj6sbA5594aPFdvGLHRY3YqO1W2MMgp4w3m0A6V2vWkeR3e47JPckk qIYBCcoyOvzuqa75PKw2+yMdsAUbXbdOAexmf629A8jWeasNAREQERQrifnLcQt9PT26mFyy a5P9BbLY0+tPIfzneTG9yeg8Njug4/FPLri640+D4Q5j8sucZdJPv1LZT9A6d+uoOj6o8+vk HSzBcStuG2KO22xhe8n0lTVyAGarlPV0sju7nEk9+3bsFx+FWEOxS21Fdd5zXZTdnCputc87 L5P/AC2+TGb0AP2dAJygIiICIiAiLDgS0gHR10PkgyiwwEMaHHmcB1OtbWUBERAREQEREBVf xdlNZmvDSw7dyVd4dXPYDoPbTRmTRG+o2Wn4gK0FWF8a25/hEYxTkA/iay1deD35XTPbD59O gKCz0REBEUR4k3+otVpp7bZ3gZDepfkFtHf0cjgeaYjR9SNu3noewHig41K0Z1xFlqZWPdj2 KzmGBjvYqriPbk12IhGmtOujy4jsrHXIxGw02MY1brNRuc+KkiDDK72pX93yO/rOcS4+8ldf XUnZ15ICIiAiIgIiICIiAq84lT1OQ3ShwS0TvhfcIzUXaoj9qnoAeVzQfB0p2weQDz4KaX+7 UlhslddbjJ6OkpInTSO8dAdgPEnsB4kgKOcM7Rcaa31l7yNjWX+9yiqqYu/yWPl1FTA+Ijb0 /tOcfHZCXU0EVLTRU9NG2KCJgjjjYNBrQNAAeQC9ERARFoX+8UGP2asu13qG01BSRmWaV2zy tHuHUk9gB1JIAQcvP8vtuEY3PeLq5zmtIjhp4+slRKfZjYPEn9gBPgoxwwxS5PuNRm2cMY/K riwNip9era6brywM/raO3HvskeZPGwWw1/EHKKfiDmNPJBQwEnHrRL2gjOiKl4B6yO7gEdOh 8G6uNAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBVjhhNw45cQqx4Dm2+mt9ugeDsaMbpXj4hzgrOVV 8BmPqHZ3d5SSa/JasMJO/o4yGNHfsNEILUREQHENaS4gAdST4KvcBbLlGSXDNqvRoXNdQWJn lSh3rz/GVzQR0B5Gt817cSamW81VDhFu5zNd2l9xkY7Rpre0gSk+Rk/km/2nH80qa0FHT2+h pqKihZBS08bYYYmDTWMaAGtA8gAAg90REBERAREQEREBEUZ4h5I/GsddNRxCou9XI2jt1N4z VMnRg+A6ud5NaUHCvesz4iQWAse6y466K4XE702ercOanhPmGj6Vw6jfo9qw1wMFxyLFcZpb YyV1RUDctVUv6uqJ3nmkkcfe4n4DQ8F30BVjww4t2/O8yyexUsLYja5CaWUSc3yqFruR0mtd Bzcv2PC3eNt+q7Vh01Baoa51yu3+hxz01HNO2lY4hskzvRtJHK1xIHtE60Do6pe6UN94dcZ8 eyCltzrpSSUEVJXxWW01LGspw0MDiHcw5gGtOg7f0eiBvZD9UPc1jS55DWtGySdABUlTNk42 ZY+onDhw5stQY44HezeKphP0h84W9NA7BPxIbKeKWBz8S7ZaIqbJLjZ7WCZKqCCNzTVxPA9V wJaWkAH2gdcx21c+28HpaCihpIeIObx08EbYoYoq9kbI2NGg0AM7AAILVADQA0AAdAAireHh lX0ri+k4iZoHkaPp6uKYa+D4yAfevU8O7vI4en4i5aW+Ub6eM9tdxF70Fhoq1k4WVD3ue7iF ne3Ek8tyY0fYBHofALH5KZtjfELPCN71+NG/wILLRVr+SOk9f/bDOfW9r/XknXrvyWPySsj/ AJpnGd05PtavBfv+80/sQWWiruHhfyR6kzjOZXfWN2I/c0Lxk4R0kj3Pfl+clzjsn8dyD/BB ZSKszwgoSCDl2ckHoQb5J/8ASP4OWiUtNRkOYTuDS0GS9zE9fHv4ILMRVk3g5a49/J8mzOAE 7Ijvco2j+D1vkaWyZZm72Hu117kIKCzUVWN4J2UEE5DmBA8DeJOq2I+DdgYwNddspeR+c69T 7P3OAQWWiqeTgFhUkjnyfjl73Euc51zlJJPck7XtR8Eccoy5lNc8mipD1bTR3eZsbXeLxo72 Ryg9fzQgtJFWFXwRxasYGVdXkM7B2bLd53D9rlrDgFhPOHPZd3gHZDrnNo/tQWlXVUVDRVFX UO5YYI3SyO8mtGyfuC/PuF8RDw14V4c692O41z76ZaltTTPj5XTTTPkDCHP2Dyuad611773q Y1vADAaujkp3UNwYHjXOLlO4j36c4t+8FQHj3S2nGrxwdslPVRR0dsuMYLKicF0cLXwgPeSe jdB3U6HQoLoxbOrffLxVWSqpqq0ZDSt55LZXBolMfhIxzSWSM97XHWuulIL1dKOyWisudzmE FDRxOnmkIJ5WNGydDqT7h1KoOvroMw/CtxqvxOojuNDZ7c6OvrKb6SGLYn9XnHqnfpGjp4k+ R1Y17Ds04gU9ljc1+P4+5lXdGkbbUVZ9aCD3hn8q7uNmMHxQbvDG01Taatya+B348v7m1MjH 96SnA+gpgPDkaevTq5zidqbIiAiIgIiICIiAiIgKv8accvzmsyNzmyWSzmS32gt6tlm9mpqO 3XqPRNO9abJr2uu7xMuldHRUWP2CT0d9vsjqWCX/AIaIDc0//oZ2/ruYOu9KR2G10FhstFar XGyChpImwwxg700DXfxPmfEoOgixzt+sPvTnb9YfegyiwXAdyAnO36w+9BlFjnb9YfenO36w +9BlFgOB7EFZQEQkDuQFjnb9Yfegyixzt+sPvQEHsQfggyiISANnoEBFguaDouAPxTnb9Yfe gyiAg9iD8EQEREBEQEHsQUBERAXhPR007+eenhkfrXM9gJ19q90QR3Nr63FcZnqqSmbPWuLa ago2AD5RUvPLFGPcXa2fBoJ8EwLHG4xjcNHI9s1wmc6quFSB/OKqQ80sn2uJ15AAeCjliIzj O5b89kn4jx6WWjtmyQypqurJ6jXi1v8AJsPXvIVYqAiIgIiICIiAiIgIiII3kuDY1k9bFV3+ 0U1dUxM9GySXe2t3vQ0fPquKODvD0Ef7J2w66DbCf8VPkQQul4VYFTNa2PELG4N3r0lGyQ9f e4Hfb7F9VXC7BKmExSYhYmtPjFRRxu+9oBUyRBAn8H+H7zt+LW9x8yHH/FYdwc4eucScStmz 5Rkf4qfIgg0HCTAIeTkxGznldzDnpw/r0773sdB0PTv5lbI4YYIHc3zPsG97/mEWvu1+xTBE EOn4X4NM0D5p2aLR3zU9KyF3wJYASPd2Xh+SfBv6O0n95/8AEpwiCBv4P4A87fi1vcfNwcf8 VmHhDw/hJLMStJ3r24ebsd+O1O0QQ1vC7A2hgGH2H1BoboYz4769Ov2pUcLsGm5f9lbRDr/h 6ZsO/jya39qmSIIP+SfBv6O0n95/8Sw/hJgkjS2TGqJ7T3Di8g/tU5RBAX8HeHz3Fz8UtznH uS0k/vWnXcLuFtA5ja6wWOmc/wBgTPDC74bd1VlKqssbV5BxgoaS20VDXDHbXJVuZWTmOIVF SfRsDtRvJ0yN51oe1vaDfdwY4d1LGSRY9BGwjYNLUzQhwPieR4B+1e0HBzA4Rplga71S36Sq nf0J3+c89ff3URtl4r+F+N3KyCoo6+OxWlj2gROBluVVNKYqdg5v5MaaA0DYa4HfgpxS3rIb tcLhSWn8WsNolpqWrlna8NnqHCOSZrNElrWxyDW9kucBsAEkPKLhFgsfs49AemvXmld+9y8L hw44c26JslxtFrpYnHlDp5iwE+Wy5WEq44sWmd1XZ73yUFyo6eogo5rRX0TJ2TNnnZG58ZPV sg5gR3Gm9Qg2Kjhhw8bS/KZ7FbG0p0/0jnkR6PUHfNrS8H8F+H8/K9ljDIiAWx09ZPFH/aDW PA2enXx0FHrneLo+/VeSRx0U9qtd6gsNDa5YXFx3KyKWaIhwaJed5AJadMj0NcxJudBXA4Jc Pwelkm8utxqj/wBVetNwZwKncSyw82yD9LWVEnb+1IVYSIIOOE+DAAfN2l6ebn/xJ+SfBv6O Un95/wDEpwiDWttBS2u309DbqeOmo6dgjihjbytY0dgAtlEQEREBERAREQEREBERAREQEREB ERAREQEREBERAREQEREBcm2Y9bLZd7jdKKB7K+48hqpXTyPMvINN2HOIGgdDQGkRBpXHCcdu VfWVtda4pqmrfDJM9z3es6ItMZ76BHK3tregDtbUOMWiG+T3eGkLK6ctdKWyvEb3NHK15j3y F4AADuXmA6bREG5Z7VR2ahFHbYfQ0we+QM53O9Z7i5x2ST1LiVo0WK2eiulRcKeleKmec1Tw 6eR8YmI0ZGxucWNeR05mgHSIg+48ZtEdzdXto2ioM5qtc7jGJi3lMoj3yB+unMBvqevUrsIi AiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIP/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CACUAUADASIAAhEBAxEB/8QAHQABAQACAwEBAQAAAAAAAAAAAAYDBQIEBwgBCf/EAFgQAAED AwMABQcGBwkLDQEAAAEAAgMEBREGEiEHEyIxQRQVFlFhldMyNlZxdYEjN0JXkaG1CCRDYpai srPUFyYnM1NVcoWSk+MlNDVSY2WDo6SxwcPS8P/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAU EQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwD37UtwvnpZabLYaq2UgqaKqrJZq2ik qf8AFSU7A1obLHjPXkkknuHCxPteu3SFw1VYGAgdkWCXA/TV5WW4Af3VLATnJstxA/39Dn/4 /WqtBGG0683g+ltiAAI2+YJMH/1X/wDZQ2HWkx3T61p4ndwbSWZjG49okkkOfvx7FZogi/Rz V307l91U6ejmrvp3L7qp1aIgi/RzV307l91U66jtNa+6nDOkGm67dnc6wxlu31Y6wHPtz9yv 0Qef+jXSDtP+EKk3Y4/vfjxnjw636/HxHq54+jXSL+cO3/ydZ8ZehIg899GukX84dv8A5Os+ Mno30iY/GFb/AK/R1vxl6EiDz30b6RMY/uhW/Pr9HW/GWZlg6QWwOYddWpzi4OEh092mj1DF RjH1jPtV4iCEhsPSCx0Zdrm0yBmch2nuH5A78VA7u/jHes509rF7t8mudjj3sgtELYx9QcXO H3uKtEQRXo5q/I/v7lx9k06DTmr8n+/uTHgPNMCtUQQ0OltYPhcKzpCrBNlu11HaqWJuMDdu D2yEknOCCMeIPesZ0jq/Ax0k3XOOf+S6Hk/7pXqIIL0R1h+cq6e6qH4SeiOsPzlXT3VQ/CV6 iCEj0nrBj9x6RrhIP+q+1UeP1RgrKzTOr2gZ19UOwMdq1U3PA54Hs/WfYrZEEX6Oau+ncvuq nX47Tmr9p267kDscE2mAjKtUQQlRpvXJDfJdfxMP5XXWOKQH6sPbj9awejXSJ+cOg/k6z4y9 CRB576NdIv5w7f8AydZ8ZZG6R1ltG/pKuW7HOy00QGfYDGTj7yr5EELFpXWEbgT0h1soxjEl qpP09lgWX0a1fj5+z9+f+iqf9HcrVEEX6Oau+ncvuqnX6zTGqHscKjX1wa7HZNNbqRnPt3xv yPYMfWrNEEG7SOr9x29JN1Dc8A2uhJx/ul+eiOsPzlXT3VQ/CV6iCC9EdYfnKunuqh+EucOl dYRPLj0i10oxjbLaqTH19lgKukQRTdN6vDQDryZxAxk2qnyf1LpOOqLDrDS9LW6iN2obnUTw VET7fHEWBtPJI14ezu7TGjnOd3gvQlHa0hLtZdH8/G1l0qGe3LqCpI+7DT+pBnuX409PfYtz /r6BVSlbl+NPT32Lc/6+gVUgIiICLp3e62+zUTqy8V9JQUbSGunqpmxMBPABc4gcqOm6VLFJ StqbLQaiv0DnlgltVmqJozjOSJCwMcMjGWuKC9RQdN0m24+UG42DV1sigbvdLU2KpczGMk7o 2vHA7yeFTab1LZNTUhqdPXWiuULcbzTTNeWEjIDgOWn2HBQbZERAREQEREBERAREQEREBEWG oq6emfTsqaiKJ9RJ1ULZHhplftLtrc952tccDnDSfBBmREQEREBEXFkjHue1j2udGdrwDktO AcH1HBB+8IOSIiAi/GkOALSCD4hfqAiIgIiICIvwuAOCRn1IP1SusvnHoT7ak/Z1YqpSusvn HoT7ak/Z1YgXL8aenvsW5/19AqpSty/Gnp77Fuf9fQKqQFH621bPbK6lsGm6SO56srmdbBSS OLYqeHdtdUzuHyYmnjjtOPZaCc4oNQ3ij0/Yq+73OTq6KigfPK4d+1ozgDxJ7gPEkBaDo2st bRWye8X50j9Q3otq61r8fvYYzHSs/iRBxaOTlxe78pB1bJ0cW+OsbdNV1Mmqb6Hl7au4sDo6 cnbxTwcshGWg8Auz3uKuURAUrqbQtovVVJcqdj7VqAtwy7289TUggADe5uOtb2WjY/c0gYwq pEEHpfU90t18j0trlkbbm4EUF2iaGU92a0ZJDf4KYDG6PPJBLezjF4tDrbTVNqvT81vqCIah pE9FVhuX0dS3mKdmCCHNdzwRkZB4JC6/R1qCp1Fplk10ihp7zSTSUNyp4nbmxVMTtr8eoO4e 3+K9vJ70FMiIgLq3S5UNpopKy61tNRUkeN89TK2ONueBlziAFIdLHSLb+j2yxTzRCtulU7q6 K3tk2OnII3EuwdrWg5LiMd3rXxxrHUV51nVvuWp7m6smcZeopiXeS056rcWxxhpbwMDduLiA CSXdwfUN1/dD6Fpdot01wu+SWk0lN1bG4wDl8xjbgZb3E/KClav90nUeUuFu0JXVNK9wEEr6 5jHS5O0Ya1jhncC3Ace12e/hfP8A1mGyOhqntcJHFmx8mODFt7oyTg59ozx4rnGGvqIXERSu e9nD2REyDrpBjMjg53Z7Hc0Zw3uw5B9PWH90Np6teG3ezX60sDQ5876br4owQS3cYyXjOHY7 P5LvUcem6U1ZYdW0HlmnLpS3CAY39U7txk9wew4cw8dzgCvgyNsXkrCTAQWRtaWx0zs5hkBb 8rjIAHjktI4I3HsUNbVW24RXK1XCa118W55qaF0ELyNjHHdtcN7HOAOHZBGSAOWkP6DIvJOh npYj1XMbBfZKdt/hD+qqIHtMNxYzgvZtJDJAMF0XeAQ4cEhvraAoXpPqBS3TQMrmFzfSOKM+ zfS1LAf0uCulEdLVKyazWOpeG5o9QWuZricbM1ccZP6JCPvQW6IiAiIgKF6Kpm1T9ZVDA7t6 jq2Eu7yYxHF/9ePuV0o3ooaw6cuFRE8uZU3u6yg4xx5dOB+oILJcJ4o54ZIZ42SRSNLHseAW uaRggg94K5ogipOi3Rgq21dDY4rXVtBDZ7TLJQPAP8aBzDj2dy6HmHWek6d0unL5JqijiYCL XfXNFQ/G4kR1bQMOPZA6xrhx8od69ERBoNJ6rt+pRWxUrailuNvkENdb6tnV1FK8jLdzckFr hy17SWuHcTgrfqM1/pmprJINSaZAh1dbIyKZ4cGNrYc7nUk3g6N/hn5D8OBHOd9pW+U2pNPU F3omvZFVR7jHIMPieDh8bx4Oa4OaR4FpQbVRWq9cOobu/T+l7a+/anDGyvpI5BFDSxuPD55T wwYyQ3lzuMDBBXZ6Q9QVdqo6K2WIwu1JeZjSW5kpG1hA3STOHi2Ngc8jxIDfyl3dE6VodI2V tDQmSaZ7utq6ydxfNVzH5UsjjkucT6zx3DgIJuk0TqK71UFbrXV9e5zDvFssMj7fSsJbgtMj D10oB5BLm/UOQtnZujLRdnqYqqi03bzWRS9cyqnj6+YSZ3b+sk3O3Z5znKsEQFK6y+cehPtq T9nViqlK6y+cehPtqT9nViBcvxp6d+xrn/X0CqlF37H91rR+f823PH+1SK0QRHSrG2vpNOWS aKCSlu17poahs7N7THFuqi0tPB3eThmD4OPerdRXSUXwVejK0M3QUuoIOudgnaJYpqdp4/7S aMferVAREQEREBQ+novNnSzq2lM8hiulHR3SKFww0SASQTFv3RU+f9IetXChx1lR03O2xDqa HTw3yZ53T1Jw3GPVTOPeguEREHw30x36r1P0pX6qnZKIaGsdaIGNh39XFCXtJDgR8p5c4g92 9v8AFxD08tZ1bZP3w972DOd7t5dAR4v+UXHZxg8etbbpUpX27pJ1nS3FrIKh93qp2MexpLmS kyMcHZ7OWOBye7cOO/EttYyWdjHwvGcuxDFkt3N5GR6h38Dv7uMhuH104bK5oqnFmXOILuAR G4Z/CD1OPr7Jx3Erruq5HSRtJkYGuaXPaJQdoLiSQA7PBLuXEc8YHC6cMbQIi+Vge97Wn8BG cASEHHZ9eO7v5JxwD2KKjwA9r9gbs2jDf8mckhr2jAIycjODkg9yDlE+oMJDo5HlwaS0smwD scOMMGOXs7uMkA5BWwj8oc2VjqGZj2l0L2RwVA6tw2MGO7Di9oYcjJPfl2COqy3xtp2bywnY 93aDT/BtO3Bm8MkH2lvf+T3DRxwvqcbS9rpGDsxANHlDe8dbwcHHjzxux20Hciu9RY6ymvFI Xx11uqm3GmZJ1rRI0P7suBJa4daD2hna7JLs5++bTcKe7WqiuNC/rKSshZUQvx8pj2hzT+gh fz/qxJDZrlJCHBogPbY38szSAcRuIwRnBdj5LsDGd33doW2TWXRGnrVVjFRQ26nppMEHtMia 093HeEG8UP03QTTdFeoZKZzmz0cLa9ha7aQad7ZwQf8Aw1cLBX0kNfQ1FHVMD6eojdFI0/lN cMEfoKDnTTxVVPFUU8jJYJWB8cjDlrmkZBB8QQsijuh6SY9GdgpqqLqaq3wG2TsznElM51O/ nxG6IqxQEREBx2tJPcOeFDdBtE+h6JNLtllM0tRRite93eXTkzHPJycyHnx9ncu90r3kWDo2 1JcRKYpo6KSOBwYXEzvGyIADnmRzB963WnLVFYtPWu0U73SQW+lipI3v73NjYGgn24CDYoiI CIiAoPRrRYukDVmn94FPWOZfqNjnuLvwxLKhozxgSx78DuM/tV4oGniNb061dTC+J0dr09HT y7XguElRUOeGkeGG0+fqePWg/bKReemHUdXMyTZYKOntlNudlokmHXzPA9Zaaduf4p9avVCa V3UXSprminLA6tZQ3SDB5dGYjTu49jqf+cFdoCIiApXWZxqLQmf89Sfs6sVUpPWrWv1DoQPa HDz1IcEZ5FvrCD+lB17/APja0f8AZtz/AKVIrRRd/wDxtaP+zbn/AEqRWiCb6RrFUak0Tdbb b5309wfGJqOZkmwsqYnCWF27BwBIxmfZldnRd/i1PpiguscboZJmbaincCHU87TtlicCAQWP DmnjwW7XnV5tVZojUNXqbTdJPV2i4SdZe7TTN3Hfj/ncDMj8JwA9o5eMHlw5D0VFr7DebbqC 009zslbBW0FQ3dHNC7LT6x7CO4g8g8HBWwQERfkj2xxufI5rGNBLnOOAAPElBxqJoqaCSeok ZFDE0vfI9wa1jQMkkngADxUN0VsN1896ykbI06iqRJSte1zS2ihHV0/Zd3bwHS+H+OWsqbjN 0o1zbdZuvZoSN58vubOyLqWuwaWE95hJyJJAMODXMBwSV6ZDFHBCyKFjY4o2hrGMGGtA4AAH cEHNERB4B+6Z6MK69xjVul4nzXOmiEVdQxDDqyFpy17cd8jPVyXN4HyQ13yhFXb2h0ccYa1p EQY5+Q/LSRyOec9+R2hnIDQv6XLybpL6DNO6zqpbjRTT2C8ydp1TQgBkz927fLHxvdkk7gWk k8k4CD48gq3bIY2CST8KzhhmJI653ZHHtDeMckHl3I/YaqOYsj62k3hjQ5u3rNrhG9uTujLg QdvOSRnLcuPHoeougTpBttU2OltNDeqZo3Cajrer7nEjLJHsIdg9zc/Xnla6m6M9fxOHVaTv HMYYSZgMt2ua4cyeII48McY+UQlDVQPZjrYHPMD3ODQwbfwTeD+Cye/u+SMEA4Liu9PLTiao JniDd0jt2GeEzHf5HgePZ7OOPkK6ouh3pIr5YqV1gioISHF09bdBsa5zWg9mOR7u9ue7HA4A yD6/o3oCt9HWNr9X3Ka8zkiR1Awujot24PO5jnOMnbGe0Q0+LcYADzb9z/0dTat1DSaouUEk WnLZL1lIXNDRXztkc5rmgNaTGwnO5wy49nkAhv1ssdNBFS08UFNFHDBE0MjjjaGtY0DAAA4A A8FkQEBJHIwiIPP9FgWDpE1Zpx/Zgr3t1BQ5L3FwlwypbkjaNsrQ/AP8OF6ApDpFslfW09Be tOxRy6kskjqiije8MbUMcNstO5xHAezuPGHtYSQAVttJalt2qrO24WqRxaHmGeCVpZNTTN4f FKw8se094PsIyCCQ3KItTqjUNr0vZprpfKoU1HEQ0u2lznOJw1rWjJc4nuACCU6QTHftYaS0 pHISRU+fK9jJG5bTUx/Bh7TyWvndEPbsd6uPQVFdHNouPWXHU+poRBfryWk024u8hpWZ6qnB J7xlz3kAAve7jgK1QEREBEUtqrXtg01Vx0FbVuqLxM0ugtdFGZ6uY4JAbG3JGcHBdtb6yACU G21Pfrdpiw1t5vVQKe30jN8shGccgAAeJJIAHiSFoujGy1dus1Xcr0x7L5fKp1yrY3v3mAvA EcAdjkRxtYz62kjgrXWXT161LfKXUGvIoqVlBKZLVYoZRJHTu8J6hw7Mk4zhuOyzvGXEkego IHpMp5bPXWnXFDHLJJZOsiuEMIGZ6CTHW+GXGMtbK0ZHyHD8pW9BWU9woaetoZmT0lRG2aGV hy17HDLXA+oggrOvMai0Xro5rZarRtufd9JVEhmqbDC4NmoHEkvko8kAsdkkwcdr5GA4gB6c indJ6109qwTCw3SGpngLmzUzgY54SDtO+J4D288chUSApXWXzj0J9tSfs6sVUpXWXzi0J9tS fs6sQdS/n/C3o4f923Q/zqRWqir/APjb0f6/Nt0/pUitUBERBFXno9o5bm+7aZr6zTN5dl0k 9t2iGpcQ7mogcDHKcvcdxAd3drgYwiXpLoKmYSUuk73SNH4J0U09vmfx4tLZmg5/jfoV2sFf WU1vop6yunipqWBhklmlcGsY0DJJJ4AQQs1z6Ta2B4odN6Ytcw7n112lqGn2hscLf1kLLLoC ovla2o1xf6q8wNdltqpmeR288tID4Q5zpcFoOJHuHJ4wcKl0rqO16rssV2sNT5Vb5XvYybY5 gcWOLTgOAOMg8rboMdNBDS00VPSxRw08TBHHFG0NaxoGA0AcAAcYWREQEREBERARFIV3SNpq h1CLPVVdQyoNWy39d5HMacVT2hzYOuDdnWFrgcZ48cIK9ERAREQEREBSd90Ha7lczdaCeusd 5c5rpK+0yiGSfb3CZpBZKP8ATa7A7sKsRBAP0trg5jZ0jSCHfu3my05m24xt3fI9udn6uF3L F0eW6gvfnu7V1y1DeWlxhqrtK2UUu7buEEbWtjiyWjlrQe8Zxws996QtM2K5VVFc7gYpKMwC skbBJJFSdcSIuuka0tj3Y/KI7wTgEKsQEREBcZGl8bmhzmEggObjI9ozwuSIPPKXopod83nf U+srzDK3a6CsvUrI/wDZh6tVem9L2LTFOYdPWegtrHNa15poGsdIGjA3uAy4+1xJW4RAREQE WotepLVdb9d7NQVQmuFp6ryxjWnERkDiwbsYJw05xnHitugntS6L05qZ3WXuz0lTUgBraoN6 uoYAcjZM3D28+pwWmo+jiOgv8NzodW6xijieHCgkurqimc0EdgtmDzg4x355OCFdIgKV1l84 9CfbUn7OrFVKV1l849CfbUn7OrEHUv3429H/AGZdD/PpFaqLvv429IfZd0/p0atEBERAWKsn FLSzTuZLII2l5ZEwve7Hg1o5J9iyog8t/c2W64WTosoLPerdWW+4Uck3WR1MRZkPkc9pae4j BH1FepIiAiIgIiICIiAvnPXdvr6/WFyZbejq4VNtp7nFWQtZAyKC6Vo7Dp6qRxD+rYC7Yxo2 vJLnEh2B9GIgIiICIiAiIgIiIPn3ppteoLzfL1TUNhrX1DZre+1xUtLvpLyGvDpBcH7duyMh wa172d+cEHK+gI9/Vt6wND8Ddt7s+OFyRAREQEREBERAWr1TFd59O3CLTVRTU14fEW0s1S0m ON5/KIAOcd44IzjII4W0RB4N0Aae1BpzpE1sy52XyG2VrYTHUl0z/KJISW72ve3tbt73uLiC ScgEZx7yiICIiApXWXzj0J9tSfs6sVUpXWXzj0J9tSfs6sQdW+/jb0h9l3T+nRq0UtqjTtzu GorNerJdKOhqrfBU05ZV0LqlkrZjETw2WMgjqR4nvQW3WL+ZdS2dp8BBZXtH86occ/egqUUv 5r1b9J7f7oPxlzFp1M6MiXU8DX5HahtjW8ZHg57vU79I9XIUqKTFo1eHMPpXREDOQbQMO9X8 KuYtWrec6nt5/wBUf8ZBUopfzXq36T2/3QfjJ5r1b9J7f7oPxkFQil/NerfpPb/dB+MnmvVv 0nt/ug/GQVCKX816t+k9v90H4y4yWvWGw9Vqi1iTwL7MXAfWBOP/AHQVSKRZbdct3Z1PYHZI xusMvA+6rC5NoNcDv1Hpw/XYZv7YgrEUr5Drj6Q6b9wz/wBsX6LZrBwzJqW1Nd4iKzOa37g6 dx/WgqUUv5r1b9J7f7oPxk816t+k9v8AdB+MgqEUzHaNSvz5TqhgH5PkttZH+ne5+fux96yi zXrAzqmrODk/vSDker5CChRTvmW94A9KqvPr8jp//wALDPZtTh3711WwN24xPbI5DuyOctc3 wDhj2+xBUIpYWrVoAB1Pbycd/mjv/wDOX75r1b9J7f7oPxkFQil/NerfpPb/AHQfjJ5r1b9J 7f7oPxkFQikprXrTs+T6ptDe/PW2Rz8/Viob7Vw8167+lVg9wS/2tBYIo/zZrvHzp0/7gl/t ayttWsMN6zVNt3D5WyzEA/UDOSP0oKtFL+a9W/Se3+6D8ZPNerfpPb/dB+MgqEUuLXqwd+pr ef8AVB+MuFRadYS5DNU26EADBjsxznPOd0xyMeAA55zjhBVopfzXq36T2/3QfjL8Fq1cM51R bz/qj/jIKlFL+a9W/Se3+6D8ZPNerfpPb/dB+MgqFK6y+cehPtqT9nVi5NterARnU1uI9Xmg /GWJunb3U3izVl5vtJVRWyqfVsiht5hL3Op5YcF3Wu7hM493gB7UFaiIgIiICIiAiIgIiICI iAiIgIiICIupeLjTWi01tyrnllJRwPqJnAZ2sY0uccfUCgwUN+s9wrJKSgutvqqqMua+GGpY 97S04cC0HIweD6lsl8+0Nuvln6NbZrG7G10tTb46zULQyN7p6yurI5dkb+GdWA6djCwb9xa0 cYVVVa+u1HUXClifTVUlNPbbBFUuhxDLc5z+GlIa7PVsbJEdvGTloIzlB6wi09hfWQmop7rc qSsndNI+l6toY/qG7QQ4Dgua48kAAbmjv5M70nz1VZU6b0vSVMlG2/Vj4aqoY05FNFC+WSNr g4Frn7AzIOQHOI5CCzpK2lrDKKSpgnMTzHJ1UgdscO9px3H2LOpfozrpbho2lllbQgRTVNNE 6gh6mCSKKeSKN8bNztrXMY1wAJHPHGFUICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIi ICIiAiIgIiICIiAurc7dRXWiko7pR01bSSfLgqImyMd9bXAgoiDHU2e2VVo81VNuoprXsbH5 HJA10O1uCG7CNuBgYGPALDU6dslTR1dJU2e3TUtW5jqiGSlY5kxaGhpe0jDiAxoGe7aPUERB nprRbaWSmkpbfRwvpYjBA6OFrTDGSCWMIHZaS1vA44HqX7dLVb7vCyG60FJXQxv6xjKmFsrW uwRuAcDg4cRn1E+tEQdmCGOngjhgjZFDG0MYxjQ1rWgYAAHcAFzREBERAREQEREBERAREQER EBERAREQf//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAFAAXcDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAMBAAMBAAAAAAAAAAAAAAUGBwQCAwgB/8QAUxAAAQME AQMCAgQICwIIDwAAAQIDBAAFBhESByExE0EiURQVMmEWFyNCVnGBlQgkN1JTYnWRtNLTM6E0 NURVcnaU0RglNkNUgoOSpLG1wcLU8P/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwD6ppSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSl ApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApWZZxn10j9SbHgmKsQ/racyZcib OSpxmOyAs64IUlSlH0z5IA2nzy7TmFXPKXciv1oy2PbuMFuO7EmwG3G0SkOF0ElK1K4qHpja QTrfkgiguNKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKU oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKh4GQxpeUXWw+jIZmwGmZBLoSEPtO8tLb0SSApCknYGiPv BqYoMez/ABG+wuseO9QcdgLu7MeOqDPt7TyGneBCwHEFaglX2x8Ox3QPmSm+Yrc7/dbldH7t ZHLNakpZbgsyXW1yHFDmXXFhtSkpT3QlI5E/Co+4FVz+EFdfq7pRf1xpyo0xtLCkll/03QC+ 2DxIII2Nj9taHHksSQox3mnQnsS2sK1/dQe2uW63CNabXLuNwc9KHEZW+85xKuCEgqUdAEnQ B8Cqxm2T5BYrpbI1kw2ffo8lYS9JjyGm0tbCu2lHexxB2rinuBy32rywfMX8lu19t0yxy7RK tCmUPIfeadClOJK9AtqUNhPEnv8AnCggofXbprLlNR2spjpW4eKS7HeaQD96lICUj7yRWloU laErQoKSobBB2CK+GraL8roRnJadtwx1u/IVcWlNuCa5txkaQ4doA5en2I39ok+AfsnA5MSb g+PSbay6xBet8dbDTqipaGy2kpSonyQNDfv5oJ2lKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCl KUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClYx/CdyPKMOxWFfcWvyreEyUxnY/0Rp0O8go8 uS0qI1xA0Pmfur1dNswu1y6wXOwQ8tTluNxraH3Jn0ZhAYfKwAhLjSUpWCDvY2O+vKSaDbKU pQKVlXWrN7rZbpjOKYs63GvuQyg0matCHBDaCkhS+CuyidnQPbSVe+qmbDbMytOeNN3HIXr5 jD8B07fisNOMSUrb4gqbQnYKSvXb2O/Y0Ff65NXDGpNvz6wSmIUiIgWq5vuxvXCYLzifynDY Ki05xUEjzs77bB58cwXBc/ifWE/JZ+cKJQ64ZFzV6bKzsj+LtFAa8nSCnsO3zrV75a4l7s82 13JoPQpjK2Hkb1tKho9/Y9/PtWOdPOn+HZFY3LNklit7mSY2+bdLkRkqivOhH+xfKm1BZC2g hWyfPIexoOnq70+xCy9Ppsq04vZo8oTIIDqYaCoAy2UqAJBIBSSCPBBINWu59H+n1yacbkYl akJc1sx2vo5H6i3xI/Zqql1nwS027pvNdgS7+z6cmJ8BvUt1B5SmgfgccUnfckHXY6PkVcZf S3GZ8dLN0F6uCOISoS75NdC9d/iSXeJ799a191BnGfuxOkscKwrLp673yZZi4rNlGe0+lStB CWj+Vb+1sKCgDx133Wm4lhES39PBjt5Cpjk5pa7s76hSuU+9tTylLRpR2pRAO98QBvtVKt+H Y0eq9vs2NWG2RLdjCE3O4PNspLi5biVJjNFR+P4Ulbu9kb4eDWz0GbW3ob03t0xuVHxaKtxv wmQ86+g/rQ4tST+0Vo0dlqNHaYjtIaYaSENttpCUoSBoAAdgAPavOlApSlApSlApSlApSlAp SlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBB5pkjOJ49JvMuDPmxYw5vIhNpcWhA BKlkFQ+FIGyd+Kptm6045cF2Yy4V6tUa8r9O3yp8QJZkq5cdBSVK13/na+fjvU91ilR4vSrL lSn2mUuWmW0guLCQpamVhKRvySewHvXyjHuSLTiPSq8u3djI3oslSW8Yc4cmduLCXEpb0ona Bor5fER5GxQfb1KVTumfUSydRrZMnY+JSWokgx3EyWwhW9AhQAJ+Eg9vft3AoKv/AAisNyHP 8Yg2DHY8MIEkS35UqRwSnglSQgJCSSTz3vwOP39uK24Tkd068Qc3vbVms7UOApgwoUxUh2Tt K0BThLaNj4/JH5iB38jZqzjqiE4xeLPn7DClpt38Qu3pj4lW9091dgSfSc4OaHtz8eaDR6UB CgCkgg9wRSgyzrngkvI2bLkePvRmcixuQJsYSiEsvICkqUhatjX2AQd68g65chO4pKzW8X1M zI7WxjlrjMrQIDUxuYuW6op0tSwgcEoAICRokq2ewAqN6rKTktys3T9jkr61WJl04nXpW9lQ K9kEEFxfBsa35V4rRmm0MtIaaQlttCQlKEjQSB4AHsKDyrOcrV+CfUux5E2hSbZfONluikjY D29xHSAP5xcbKidALT8q0aoPOMdYyzEbtYpRSlE1hTaVkb9NzyhwD5pUEqH3igrnXjf4sLjr /wBKg7/V9MZ3Vqyq+Rcaxq53qfsxoEdchaUkBS+I2Ep3obJ0B95FZPkuSSMm6BzXrohLV7hT otvubI/83KamMpX47aV2WNeyxVuzP6RkOdY9jMYKFvhKRe7q4NgcW1n6M140eTySvR12ZNB3 9K7NcLXi5lX5a1X67vqulxBJ0284E6aSCTpLaEobA3r4KuFKUClKUClKUClKUClKUClKUClK UClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUHPOgxLgx6M+KxKZ3v03mwtO/Hg/rNei HZrXBeS7CtsKO6kFIWywlCgCdkbA+dd9KCl9Wb/Js2L/AEOzqP4QXl1NstgSTtLznb1ewOkt p5LJ1r4e/mprDsXtOH2CNaLFEbjxWUpCilCQt5YSElxwgDkshI2r3qo456WZdT7nkC21Kt+M qcs9tKhoGUf+FugEb7ANtA70dL+daRQK9E+JHuEGRDmtIeiyG1MutLG0rQoaUkj3BBIr31zS Z8OLKixZMphmTLUpMdpxwJW8UjkoIB7qIAJOvagpXSGTNh2qfil6dLtzxt4Q0uq1ykRCNxnt Aa7o+E+fibVs73V9UQlJUogJA2Sfas66iNrxnKrNnUdfGOgt2i8JWoBAhuOfC8ST2LbigSf5 qleAKdX1yr4m14NapCmJN/Wr6c6gnkxb29F9QIB0VbS2NjRKyPmQHn0kW9kP1tnE5pba726G 7ehxJSpq3tFQZGj4KyXHTrsfUHsBWh164rDUWM1HjNpaYaQG20JGglIGgB9wFeyg57jNj223 yp051LESM0p551XhCEglSj9wAJrHegPU665pkGVWrJG1xpTLqbhb4zzYQ6iG73SggJGwkFo8 j3V6vy1Vs6x2nIshx1FjsEKM/BmrSm5OLmeg6GApJU218JHJYBHI9gN9jvYoN66ZZbZuqlqy /D5Dl0faa4T1XmegKlIPwlpPBocdJGuR334nXY7D0fwgVJxGdcbhJW+iw5OIaJJQhTgZmxn2 lJX9r4QuOhY0kdyyK0jpPb3nIFyyq5NqbuWSvicUOJAWzFA4xmTr3S3on+stVZ//AAsiL3i9 sxmE0l26rkIuJCnQlMdpJ9Hmr/pLfSgfPZPtWqdMrjHuWCWZcZhUUx46Yb0RRUVRnmfybjR5 d9pUlSdnzrfvQWelKUClKUClKUClKUClKUClKUH44tLaFLcUEoSCVKUdAD5mvBh9p9BUw6hx IOtoUCN/srxmRY82I9FmsNSIryC26y6gLQ4kjRSpJ7EEexr5Pt2I42//AAf8AuUqzwBMlXiM zKmBpKXVtKlOJUFL7Ejj27nWgPkNB9bUrGLvmuWWXMLhiMcY1GmKdhjH2PobxEiI44tLhVp0 BJZQjZ1oHidDuNe205r1AyS3i741bscctc56XHgtSlrbeZU05xQp489L5cHSUIAKQAdnvQbF SsQY6g55GhNKucfGHF3G+CwQH46H0oafS8824t1ClkqTpnaQlQ3yGz5rmuvVTL4watEa2xJN 9j3CfElyIdvkTG1pjNsrSpDDauaeZkNJUSohOlHvsCg3ilROJXGVd8XtNwuMNyDOkxW3ZEVx tSFMuFI5oKVdxo7HepagUpSgUpSgUpSgUpSgUrO8L6pW/KepGT4jGjFt2z90SQ7yEjioId+H Q48VkDyrfntWiUClKUClKUCqn1QySRjOIvyLY2l69S3EQLYwSPysp08UDv2Ou6yPkg1bKzmE F5X1hkTeXKz4k0YjBSr4XLg+gF1WwrR9NpSUaI7FxXyoLXhWPR8UxS12OH3ahMhsr93F+VrP 3qUVKP3k1N0pQK+TP4RVyuFyymTf7XJmJexOYy1bmmYjzjJ4jnJfUv0y2CHPTb0V+GlbHjf1 dMjplxH461uoQ8hTZU04W1pBGtpUkgpPyIOxVVidO7FExadjjBuQs8wq9VhVwfV2USVpCirk AoqUVAHR5Hfmg67ZOtPUHp+3KQlMi0XqCpLjZXr4VpKVtlST8KgeSTruCD8qxz+CZc5WUIvF 6v0lEq7wY0W0MFXHm1EQlSk718R5qJJUonkU9vFWXKscs+GYnHwTDm34z2WyzBSyZC3/AEWV J/jTyUrUdBLXLx+cpO6kMltUPp/kuKZHao62bWhtrG7g2jagiMrSYzqiVaHpuBCSo7JS4fkK DUqUpQK/FqShClrUEpSNkk6AHzr9qhdXpT0u1wcRt7gRcMneVAKholqJxJkugHsdN7SP6zia DO8i3kHTnK85kBW7xOhMW4KBBbt7M1tLWgoApLivUdPkHmn5Ve7UWcQ6tTrV8DVuy1CrlESA EhM5pKUyEgAdytHpubJ8pX86/etUViD0jlxIbSGYzDsBpptA0lCEymQEgfIAAVL9UrNLu+KL etDSXL3anm7pbUq3pUhk8gjsR2Wnm2e+tLNBbqVD4dkMPK8Xtl9tigqLOZDqRvZQfCkHXulQ KT94NTFApSlApSlApSlApSlApSsN6v5hdcd6iMS8euzbqbZb2zcrO7K4NrQ+6plt7XFWiha2 1K7b4lHt5Da58OPcIUiHOYbkRZDamnWnE8krQRopI9wRVRufSvCLla2bbJx2GiA08qSiPH5M IDqkhJXpsp2dJA391YXBy2T+B2BuLzpcu6Sb3OVKkPXowmHWmishLiyg+mghLBSlSfDugBy7 dWAZvNl4piMe6ZvMtMOWxcp066SJLTzynGnQluMlbqVaUlCkrKeOyCNeaDcLfhzzObi/T7uu dFiR1x7XBcjISIKXA2HCHB8SyfSSAT3AKh33XXDwbGoWUSMii2lhq8P8yuQkqHxLAC1hO+KV qAHJQAUfcmsLuvUvJmcagzW762m+NYwuVdLer0UIjKKUFiVzUkflVqeZ/IgEHkpI0QN+L2f5 TGsF/XKylLF8jot0ViIgsOx22XPou55k+nx4ueo53I4p5+DxBAbZA6b4nAsE6yRbO2m1zXhI fYU84sKcGtLBUolKvhB2kg7G68ZfTTEJdhiWd6zNiDEcW6yG3nG3ELXvmr1UqCyVb77V3991 jKsyyVyXbrZK6hW+3WmW9cy1eQ4y6SGW2w00p0sobUUuKKiUgcknQVvVSCpubT7xjlsY6htC 73y0vz22W2mWEoKIzJY22tpTnxul1Suw2hCtJTxIAb/b4ca3QI0KCyhiJGbSyy0gaShCRoJA +QAFe+vlyN1PyhHUSYxbbw/eIibvcGGILbkZ5bzTLK1oQI7bfqhKljSXQvRA+z87n0fzC4Xr JrFEOVryFU2wm53Zngx6cF9SmwhCVNJBSocnEltRJGgfeg3ClKUClKUClKUELlWVWPE4bMrI 7nHt7DzgZbU8ftKPsAO/6z4A7movqflSsXw6ZNgNSJFyeaW3ATHiuSAXik8VK4A6SPtEnWwC Bs6Fdeb4Tj+cQI8PJ7emaxHdDzQ5qQUq8HSkkHRHYj3/AGCrC2hLbaUNpCUJASkDwAKD5BvN jvfTjKcAyexhq6JZiIjusWu0yGFvxhvm49y5bcWFq2VcSCEEJ7dvrm3y2bhAjTIxWWJDaXWy ttTailQ2NpUApJ0fBAI9699KBSlfi1pbQpa1BKEjZUToAfOg/aVQOknUu39SG7+7bkJbRbpx jtDkSp1ggem8QQCnmQvt7cav9BXuoGRDFsTn3Ntv15qUhqFGAKjIkrPFpoAdzyWUjt7bPtX5 0+xz8FcRgWpx4yJaEl2XJJJL8hZK3XCT3O1qURv20Paq04UZv1QbbSgO2PEHCtwr+JD1yWkc OI0QfRQVEnYIU4O3bY0egUpSgUpVL6o3mZEtMaxWFSfwjyBa4MAlYSGfgUp2Qok74toCldgS VcRrvQRXT4t5bmt/zVSAqIyTZLO530phpRLzye/FQcd2ArW9NAfPd5yC0RL/AGOfabk36kOa wth1PvxUNEj5EeQfY0x2zwsfsUC0WtlLMKEyllpA+QGtn5k+SfJJJqQoKV0lvc+6YsYWQbTk NmeVbbiCkp5OI1xdG/IcbKFhQ7HkdVdazfIFO4v1fsd1a4ItOTNm0zuyUgSm0qcjOE+VKUn1 G/1BP3VpFArPsHW5k2b3/K1uOKt0UrslpTs8FNtqBkPJ78Vc3khIUB4YFOt+YfgnhikRJTEa 8XZ1NugOPPBpLTjnYvKUfspQNqKvAISD5qGw3ptlUPFoVovWdSokSPFRHbiWCMzHS3xGifXW hS1E+SrSTsk0E512BPTC5ADZ+kwv8WzV+rGeqPTuIzhMhCb1k0t6ROgMI+mXqQ42krmMo2Uc uJ1y33BII2NEA1a3em7If9aFleZw3AoKTxvTryU6/qvc0kfcQaDlw8pxXqJfMVUCi33MKvlr 2FcUlR4ymQT2+Fzi4Ep8B41otfP/AFeg5fhCLXmL2VRbzbrHcEPpbnwWWpiG3B6K2kONpCXO aXFchxSfhBHdNb1ClMTobEuG6h6M+2l1pxB2laFDYUD8iCDQe6lKUClKUClKUClKUClKUCvX IjsyUBEhlt1AIVxcSFDY8HvXspQeBabK1LLaCtQAKuI2QCSB+wk/314mOwSsllslaA2s8R8S RvST8x3Pb7zXtpQc7kKK5HRHcjMKYRri2psFKdeNDwK81RmFSESFMtl9A0lwpHID5A+fc/31 7aUHpbix23lOtsNIdVva0oAUd633/YP7q/WY7DCnFMMttqcVyWUJA5H5nXk17aUClKUClKUC lKUClKUClKUCs068XpUfDn7FEE1M28ARi+xCffRGYUoB5xZbSewRyGvJKh21sjS6UHyw1Okd JP4QTUi7Jt4tV/jNRpLVnjrQzFVpKUENknXdAOgT8K1aBOgfobPsjTimJT7slkyZDaQ3FjJ2 S++tQQ02Nd/iWpI7eBs+1WGs96mdNU5xkGLXRV6lW82OWJPotJ5Jd0pKu3ccFfABy76+VBO9 OcddxfD4FumvCRciFSJ8gHl60pxRW6vloEgrUdEjegKstKUClKUCq8nGUnP15Q9MdccTbhbo 8XWkMpLhccX57qUQgb0OyB59rDSgUpSgr+e40jLsTn2Vcp2EuQEqalNfbYdQsLbWNEeFJSfI 8eanWErQw2l5YcdCQFLCePI67nXt+qvOlBhWZ5XZYnUq6Tsrst5uFvhsIsUKI3alvsvF7433 trSEnZCGtBRJCVaCgqrK10qtRaZn4bfsmxdp5IkIjQpS0MbUQscozwPH/oaTrZBHtWoUoMP6 g4nncbHmXJXUp6W39ZW9AbXZIqAFqmMpQvYG/hUUr14PHR7E1Y/wEzeSpLVz6p3NyIT+UTEt UaM6RrRCXEglJ+/Rqf6p/wDkqx/a9q/+oR6t1BRMf6WY5a5qLhO+n3+6oSpCZ17lKlupSoaK UhXwJHc+Ejya8ulUS42KJdcXnxpAhWWUWrZMc5FMiGsc2khSvtKbB9M67DiKvNKBSlKBSlKB VR6kZtbMNsjrku626FcnmnDCbmc1JcWlJV3S2CviNdyB7geSAbdWadSMSv8AcsoYvOOsWeZ6 lolWd9i5OrbDYeKSHUlKFctaIUntsbAPfYDjwjqz9cxLE7eGIEMS7I/eJjiZCgWUtOFHwtlJ KgQlauxJHE/duZZ6xdPnm1Lbyu26SlCiCspOlHQ7EbOvf+aO6tDvVOw7Cc7xpGHITAxySnHo cuId3V5BkeupCuX/AAY8OPpjt8W9+1V2F0hzaLYbVbPouMr+g2S42gO/WDw2ZRV+VA+j9iOZ 7bPLv3Tug+jYz7MqM1IiutvR3UBxt1tQUlaSNhQI7EEd917KrmD2eZaun9lsl0LbUyHb2oLi 4jylDaEBHJKilJBIAPjsTrvrZiFdNoikkHJcy762RfZA8DXsrt/96C9VWns+w9h55l/KbE08 y4WXG3J7SVIWDopIKt72D2qRx6zJssZ5lM+5Tg456nOfJLyk9gNJJ8DtvXzJrFskwLMpeYTL m3b0PR3cgh3hLTN4AYW0wEJ4LaW0CXCGwd713A/N+INljZRYJV4etMW92x66McvViNym1PI4 /a5IB2Ne/btXPHzXFpNvlz4+S2V2DEKBIkInNKbZ5ninmoK0nZ7Dfk1kaek99enX6FJbbVGl y7tKjXFy6LUhoS2HG0ajhsbX+UHIk67K0TsV+vYDmEu23J12z2mPIRiScWjQ2ppUl5RWNv8A Ip+FCBspQdqJ2Nje6DWE53iK2X3kZTYVNRwkvLFwaKWwo6SVHl22SAN15tZriz1sfuLOS2Vy 3x1ht6Smc0W21HwFK5aBPsD5rFuqrF0tuG9QrnkVuiWqPc7Tb4UfjLQ7zfaK9pASkeS4QO3h G+3geu+dPMmzG7u5nb/q2Ml2dbJsaFbrlyTJajIUCsPcOBX8QCFEaA3vXuG3ysyxiJb4c6Vk dmYgzORjSHZzSW3uJ0rgoq0rR868V+PZni7KoSXsjszapyQuKFzWgX0k6CkfF8QJBAI96xS6 YTlLlihYxbMe/JJZm3GUZdy9VtuRKbfjtAOrSeakJWtxaUpSnksEHv8AFEwOlmSXq0Mqk2yT 6E60RLVKgSLl9ESw/CV6W3QG1lxpRbDiSg77n2IVQfQc7McZgXb6qnZDaI1z5pb+iOzG0Pcl AFI4E72Qoa7d9ivwZjjJlT4ychtCpMBDjktlMxsrjpQdLK072kJPY78e9Zbd8Rza75PBvtxt FpEpm9Q3ltRpmkfRoofCV7UnZUoyVHx2CAOxNR2CdNcmxu7MuTYTt0VZhcFxJEm7gszTICtJ DXDaSolPMrJGxyG/ADXoOdYlcJLceBk9jkyFpUtLbM9pailIKlHQV4ASok+wBqTst7tN9jqk WS5wbkwhXFTkOQh5IPyJSSN1872vprnVvtkxk2oS3XMVesX8cu6HUpUfiAZSEJ4pPEAAqGio bJCdm2/wf8Qv+KX7Il3u1zI0OdCtzcZ6Q7GUofR2S0pCg0rse412Pwj4lFXkNrqBzHJ7bjNs ceuFztUKU404YjdwlpjpfcSnfHZ762U7IB1vxU9WY9R8cvrmaQMislqjX9r6rkWp23ypSWEs eqpJ9ZJUkg7AKVDWynWt+KDqxDqOb8vGQ/Et8VN2ta7i8Dc2vVj6PwgMq0taCAr4wNDR34qb R1EwpYUUZfjqglPI6uTPYfP7VZ1hmK5dap/TsTbDHSzjsKTCkvN3BCiv1eCQtI4gkAN71/W1 7d4gdNcjXjdngDHYLL0azXqGpf09Ki1ImcuCk/D3Hke2g4r+b8QbnIv1njKQmRdYDSloDiQu QhJUk+FDZ7g+xqs5RniYV2sFoxmLGvd0vK3/AEf44G2GkMo5LUtxKVkHukAce5J7jXeIsvS+ DcMXxxvJorTN0t9vjw3EoZjPDbKQkfGpolQOt8SSnvrXmvXd8JueN3jG7vg8KFNFtEtqTb1+ jB9dD6UaKVNtBCSlbaSfh2R70FzwHKI2Z4hbb/CacYamIJLLn2m1pUULSfnpSVDfvrdWCqf0 jxiZh/T612a5usvT2fVcfWz9jm46twhPYdhz149quFBULvnEOJl9jsNvXbp786U5FlJbnoD8 NSWlOgloAkghCgdlOjx87rzsWdWu4Q5Em4SINsaTOehx1PXBhYkhGvjSUqI7g74n4h8tEE5+ jHb7acrtjsTCESlQ8knXV66x5MZsvR5QeAA5qCysB5PJJAH5BIBOwRCt4Pfn7VNjTcNdW1Kz lN+Edx2GpKIZKOQUPVI5FKVJKRve9bIJoNzg5BZrhIaYgXa3yn3my822zJQtS0A6KgAdkb7b 8VIeq3vXNO/HmsHsOF3y25rarmnEXWwjJ7nOkSkPRAr6LISpDZJ9TkQAsEpA3pB7b1u6fibx LmVfQImytKyBa4I7ggjwx2HbuB596Cdi5gH+oj2JuWi4RnW4K5yZj3AMvoSttH5Piok93O+9 Ea8d6tVZy8xd/wAdUS7Ixq4fVbVpdtapwdjcSpT7bgXx9Xn6YCFfm8tnsmtGoOe4TolthuS7 jKYiRGgCt59wNoRs6G1HsO5AqgQOpqZkaQ9Hi22UhGQpsjbjF2a9NxtSUKDyVr4hSgHAC2jk rfYb76kuq9guF9s9pVaWkyXrZdotyXDUsI+loaVtTQJISCd7HLttI3WeXDHcqXZb+1Hw1315 mVsXxhoTIoHopLSlbVz7OEtKBHjbnZSgDQa09meLsTVw3sksrcxC1NrYXOaDiVp+0kp5bBGj se1d0K+WmdFjSYV0gyY8lam2HWZCFodUnfJKSDpRHFWwPGj8qx3IsUvc685bLThKZTdwvlqk s+q/FBdYj8S6o7UdA+moaPc+t4+0Kn7Zgy8gh5BbsntSrdERfX59uJbhyErbWNcuC0uJBKi4 ohSd/ED58Bcc+yuLh2H3W/yWlymoDYWWWSOSypQSkfcNkbPsNn2rgwbM3sivmSWS42tNuu1i dZRIQ1JEhpaXUlSFJXxSe4SdgpBHb9QhF4TKwbHL3L6fxWJ+QyGUtR23YcGIkHmAVFTLLWwk Eq0okHjr3ry6O2u/W6VfnL7jrdlRKU0/zVNalvzJBLheeccQlI77bASEpSnR4gDtQaVVU6j5 lDw3Hpk1ci2KuLcdyRHgzJojKlBsclpb7KKla8AJOyQDre6tdYz1Mw68TbpmrsPHG8gRkNna gxHC8ygwHW+f2vVUDxKlocBRv4mxsDsqgtOQ3a3X+RcbJdHGIFut6Lfc35y5jOkLEhLwaWgn aAfTR8Shohf6t2FnL8af16GRWdzbiWRwmtHbh8I7K+0fYeaze62rI5mRXuYMPkriXDFG7aUL kRCVSwXFcT+V7p07xKj7o8EaJqkzp5f3MZnRGcNH09zDoFoQ8XooJltLJc7+p96DyPktDv4o Po0uIBIK0gjyCapPUDOZWLrcTb7E9dEx7a9dZDpdLLSGWikKCV8FBS9EkJ7dk+e4r8u/Tmw5 FPXdrjbo7UuUlK3UPW2A8tKuIGlLWysk9v55HyOtVSuqHT65zraLBb7Mi7Y0i0vNwIsZMaKY lzKyUSV6U0AgBR7IB38W09+4bBYboxfLHb7rDS6mNOjtyWg6nisJWkKGx7HRruqIw+Jc4OK2 iLfpYmXZmK2iW+DsOOhI5Hehvvvvrv5qXoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFZfj/UC/z+scjDLtZY NtYj21U4rakqkqd+NASQrigJGlHYKT3HnVahWJQYmRf+EA7lq8RvDdnftYtfNTkXmlfqJPqF Id+xoee5+6g22lKUClKUClKUClKUClKUCs2zfM71B6gW/FrK3EhiRbnp6rncIbr8cKRvTZKF oDYASSpZJ1tI13rSayHrkvNJ8mFZ7Bi0i8Yw42XLsGJzcZcsHYEcLO1IT2BUUjageIKe+wsP RHOZXUPAo97nwUQpXqrYcS3v01qTra0b7hJ34JOiCNmr7VF6NsXqLibsa+2GNjwalLRCtkdS FJYj6TxHJJPIlXMlR7kkmr1QKUpQKUr8XyCFcACvXYE6BP66DD7/ANYsgsTAvFwxltqzm9rs yILhdROdAGw+jaeK0nR+EA99Dl5I3GvknKLPk18hx5czH546tovISzPgQH2WGWEaSlTjyh6K 0/D2UCfh47/O39aNc/SR6vH1OI5cfG/fX3UHlSlKBSlKD0TpcaBDflzn2o8VhBcdedWEoQkD ZJJ7ACs+6PdR19RZOTSGooi2yBMRHhpWgpeKeHxFzuRsq3oADQ7HZ71I9VcZuWS2uGiHc2Y8 CG79MlQXbcZgnlspW22UhxBICk747+I6B7DRz7+D3a8tt+W5fLyCDOhwbrMdmgPQG2EuLUrY X/tVLQSCfg0oD+eTQbxSlKBSlKBWVdSOqM7EsxFnh26yS2foLcla598Ztygta1pCUh37Y0jf Ye/cjtvVawXqk1ehf8+izMWFxtl2sqY1rdg2pyTIdk8eKStxIKUBtSlq+LidcSnZB2G12B2Y /ZILt0XCcnOMoW8uCVFhSiNktlXcp+RPtXfVF6HY9c8V6VWCz30JTcY7bhdQF8+HN1a0o380 pUAddtjsSO9XqgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUp SgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUp SgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpVEyXqPEhXh3H8ZgyMkydI+KDDIS3H7E7feV8DQ7HsSVb I7dxQXlxaW21LcUlCEgqUpR0AB5JNeQ7jYrM2untyykqkdT7sbkytXNuxwVKYgx+4ICikhb5 HEHa+wJVod68GOn96wtpX4sLu2zB5cvqK8lb8TvxB9N0bdaOgo62oEnwKDT6VQLb1Ot7Nwj2 nM4UjFL092bZnqCo757b9GQn8msDYHcpVs61V/oFKUoFKUoFKq2R59juO3kWq6SpabgWEyvR j2+RIIaKlJCiWm1ADaVD9lR/41sU/prv+453+jQXmlUb8a2Kf013/cc7/Rp+NbFP6a7/ALjn f6NBeaVRvxrYp/TXf9xzv9Gn41sU/prv+453+jQXmlUb8a2Kf013/cc7/Rr8/Gtin9Pd/wBx zv8ARoL1SoXFcntOVQ5MmxyHXmoz5ivB2O6wpDoSlRSUuJSrwtJ8e9TVApSlApSlAqOyC923 HrU9crzLbiQ2tcnF7OyewSkDZUonsEgEk+BVHmXK/wCXdQJ9oxu7ybNYbI16U2dHYZdVImr4 qDKfVQpOkIO1EdwVAH2NcOU9NconQWH7Zn90dvEB4SoBuEeMphDwSpG1BLW/srWPfW96OqCe YynKbypSsfw5TENSVFuXfZn0Lmd6BDKEOOAHzpYQdfKvP6u6hSoqg9keNwHlAjUazOvcPkQp cgbP606+6swseYXKWLhGyDKM8slxtoSxckGyxZTTLutnTjEdWknltK1BIUNEE6qehX21S2mv R65a7gJQ6q2tub+RSpoK39xFBZ/wZz/36hx/3A1/qV0NQuolvZaSi8Y1e+O+f0mC7BWvuSPj Q44ka7D7Hj/fFiPIGyOr0nv3/wBnbf8ARqDuUmdFQosddrZFiIPphUuLAdcCgO6SvaQT23rj v9dBbpWXZNaHVKvuES3IYIH0ixy03DXcdy2pLTmvJ+FKj28VZ8cv9ryS1ouFjmtTIiiU80bB SoeUqSdFKh7pIBHuKwG65heIUUPQerF5vg9duKgWnEmXUuurVxSlLxAaKiewHPvrsCaseGYD 1OESRdbvn6bTermpD0yNHtUZ9KSlASnZ0E8wkAEpGjoDZ0DQbdSs0OH9RSpJ/GkoBOvhGPxt K/X3/wDlqq1mzPUfGIkBmD1CF2vdzkohwIS7Gw36it8lrUpO+KEN8lE60OI+dBuFct1uUG0Q HZt2mxoMJrXqSJLqWm0bIA2pRAGyQP1mvOA28zBjtS3/AKTIQ2lLj3AI9RQHdXEdhs99Cs1k IR1H6iuxJDLT+JYq/twKAUiZcuJHE9u6WUqOx2+NQ3vVBfLRkljvR1Z71bJ58aiym3fbf5pP t3qDu2fQ2Lq9abFbblkV1YUUPs21tJbjr1sJdeWpLaD/AFeXL7q9k/prhE8K+lYlYlKV5WmC 2hR7a+0AD/vrGYGHWbpvdUWO/W7IY8WfJUm13zH5swqeACiGZDLSuzwTvuhGlDZAHFVBryp/ UGU0hUew43APkplXZ55Wu3bSGAAdb/ONfqGOojqlrXccSiDfwtC3yJGhr3X6ze++/wA2qHYU WOQ+WsV6x35q7rIaaiXeY1IUFb7pVGfbS4TrfuD99WsW7qfDhkQcmxa7ucfhcnWp1jkdnyWn SPH3e3j3oJJTPUNhaVJnYnNQQQUGHIikH2IV6rm/ftofro7fM0glpU3D4c1kj8obTdw44n7w h9tkEf8Ar7qKkXzqdaYbapuJ47eXjsK+rbwqNrv27Pt68f1j49vFQ1z65w7GIrd/xq5szJCi 2iNAmQpyyoHwEtv8v2lI79qC9Y1m9ovslMH+NWy8FHM2u5smNK49/iShX209j8SCpPbzVnrA cu6q2bJLnYmUxLlbLJAnJny7xNtUhSmXY6wTHZCEq04TtK1K0lKCsdydVpUDqrgU9oOMZfY0 pJ1p+Whk/wByyDQXSlc0G4Q56VKgy48lKTxJZcSsA9u3Y/eP766aBVWzTOrLiQaZnOPS7o/r 6NaoDfrzJHk/A0O+vhV8R0nt53quHq7KyeDjDcnEvU23JbVcDGZS7KTE3+UVHSv4VOAeAoHf fXfVfvS/HcUt9oTecTd+sjdEBx28PvqkSJfgErcV33tPdPYBQPwg7oKbk93vVxMFWd3dGGWm StCWbHanVybncSSNoK2xySN8RxaST8SgVDtUvilxftFlZg4B0yuEK3cjo3Bxm3pURpPNQUpb xJA+0pGyAPPauS+3dHTLPL1keTRHJFgvio7aLuyhTjluKUBPoup32ZJBWkoTvkohWyQRoFgy /HMiH/iK+2yerWyiPJQtQ/WkHY8jyKCr5Jdep7EFqVZsaxlamlc34pujzzzyPdDZLLaUq89y VD7jVewbq7eMrnO2sWKx2y/tLUF2m6Xd+LKSO6h8BiHl8Pf4Se3cgb1Wy1T+ofTrHs+htN3y MtEtggx58VQbksEHfwr0e3c9iCPfWwCAjr5OyKZHXByTpzDvFrc7rbh3JmWDokgluQhoHuAR rZ/uqj4/M+prtDhYPeJ9jccTpvEsvZeaaeAUlJEZ9eykgb0lBcTs74gV2WvMsj6YXqJYeqEl E7HJS/o9syUfaBAOkSvcKI4/GR5BJKhyUns6hZ3j2aWi44biDMLL77NaKExUjlFZR7vuPdkJ CPIKVcuZQBonYCdg9VLfFmIgZvbp2JXBSvTCrgncN1euWm5Q/JqGvc8flrdaGhSVoStCgpCh sKB2CPnVTub9uxTpokZrJanw4UBuPNcfbDglqCAgjgrfIrV+afJVVb6H4nMskO4XWQzKs0O6 OF2JjheUtm3Nk7HZWylxXdSgNActaGtANRpSlBToH8sN8/sG3/4iZVouM+HbITsy5So8OI0N uPyHA2hA+ZUSAKq8D+WG+f2Db/8AETKqfXeXJsd1w/JpNoZu2NWqS4bm24nmY3MtpbkpR4Kk aXokHXL2JCgFlZ6jRbk80jGrBkV9acQXEyo0MMRlJB8pekKbQrftxJ3X7EvudSV7OE26I2VA D6VfQF6PkkNsrA19xNd2L9Q8RykNCw5Dbpbrn2WPWCHj/wCzVpY/uq00FSXcc5SjkMax1Z/m i/Pb/wB8Ouc5Dmcd5Al4Mh9o+VW68NOkfseS13/b/wB1XWhIAJJ0BQUtjqNaGXPSyOLc8Zc5 FHK8R/RYJ1vtISVM9/Yc9nxrdXJtaXG0rbUlaFAKSpJ2CD4INUrN+puFYvb5n13e4DrjaFJX AZcS8+5sH4PTB338fFofMgVG9AIV6i4IqTfWGoKLjLdnwba2NJgRnSFIZA9h3Kgn80KA7EaA SvTvves+3+kB/wAFEq6VS+nf/HWff9YD/gotXSgUpSgVVOpuSO43jC1W4JXe7g6i32tojYXK d+FG/binus79kmrXWH2LMsVynqbcMkvd/s0a3Y+pdtsaJM1prm4pI+kyOKjs7+BCTvXEE633 oNO6f4w3iOLRLUH1S5Q5PS5jmyuVIWeTjqidklSifJJ1ob7VYqq/4xMK/TDHP3mx/mp+MTCv 0wxz95sf5qDjz3HZi5DWT4t6bOTW5pYCeHa4M62Yrh2OxIBSo74K7jyd4JYL0/1Pjufhx1aa x5ZcW2/YI7SYKmhvjw9Vwp5E99j4/Ot+QPof8YmFfphjn7zY/wA1Zf1Ya6fZDNYyKBc8Ou97 joDD0CTcY/G4RyRtsKKx6bo8ocHj7J2k9ghk/wAHjpb9CTKOU3Ax/HrfWUbgT79/T17Gq/fI Ns6WxV3bCeo2L3FMEn0LXcokaVJX8BSpAfaBd35AACEjsCQAauMLE/4Psu0tXFs2JDDjPrBL l1cQ4E62QWy7yBHftrdePSTE8Jm3qPmzcWz2mGyONmtqZLa1to0P4xJVyUS8fZG9NjztZJAX 7p/AueUOQs0y9lpp95hDlrtaVFaLehSdlwkgbeWD3OtpT8I8q3olR317af8AnSB/2hH/AH0+ vbT/AM6QP+0I/wC+gkazTp6lWY5ZPz155Tlr4Lt1hZIIShhK9OyNHwp1aOx0DwSkHe+371Nu ycjFvwiwSUyH76VJuDsV1ClRLckgPub7hKlBQbTsEEqPyrQrbBjWy3RYEBpLMSK0hhlpPhCE gJSkfqAAoKl1SyKVabVEtNjUDkt+eMC2gEbaUUkrkKHc8Gk7WSAe/EHzU3heNwsSxi32S2gl iK2ElxX2nVnutxX9ZSiVH9dUu+YjmiM/m5VYLxYH33Iggxo1zhvcYrIIWUpU24NlS+6lEb7D XbtXR9cdUbbBBnYpjl7k8tH6suy43bXni83/APl7ig0ao7ILLb8gtbtuu0dL8VzR1spUlQO0 qSod0qB7hQIIPcVUhnGQRo5cunTnI21DuUw34krt92ngT3+7768B1ax6PEQ/eoWR2UKCTxuF jlIIJ322ltSdjXz18t0GF9dcp6hYsq24xeDapNpLOkXOVBbkIuJSolAdDqVIQv4UbHz+LeiN ZdEul0Li1Now6Y0XFFDhx5gBYSlSthIYBSkhPuB5UToIWU/WWQ5N0z6o4y5ZZGT2lbcpbZZ9 R5DTyHd7QpCHQDy321ruCUnsSKoli6P4FksuRabrb3rNlcRSpLi7Y+ppqawV/k5UdKlLQG1d tpTrgolJA+HYZvj3Ue1QJesi6W4hdo+0pL9qt6W1JSUhRUW1pUCdBXbSO6VDto1uVgu9lzCC zbOksSLZ4k1hLl1ucOGmOuC2Rr0UcAB9JOyB3IQAVd/h3Qsl6I41Lv7WKY7dsjn3RJYcmqkS 0rj2uL2HJem9FxaGwlDe99kqOkp3X0XiWO23E8dhWWys+jBiI4IBO1KPkqUfdRJJJ+ZoOmx2 i32G1R7bZ4jUSDHTxbZbGgPck+5JJJJPckkkkmvG72S1XpoNXi2QZ7Q3pEqOh0DY0eygfapC lBlPUvEOm+PYvJudxw2zurSUtxYsSKll2XIV2bZR6YCipROtAHts67VZOkmIvYXhEK1zpS5U 87ekrLq3EJWrXwN81EhCAEoHjfHegSahbRyz7qEu8uJ54tjjq2LYTvhMnaKXZA2AFJb7tpPc cuZB7dtMoFZTfIsjpZdpGRWht17C5bnO721pBUYCyTylsp39jeuaAOw2oeDrVqUHC63bcgsq kL+jXG1T2dHRDjT7Sx7EdiCD5r5ZyDpRcsBzkNY7Es12sNx5OQYV9hIfZce1oxfWUNtOEaLa ipAXxCSokaOvl9zpPfA0+lI6d3B5RbdQ2Epsshxe+K9fZjrUo6V4Qo6OgRvRr/Z4GQWWZabx HTJgS2y080rY5JP3juCPII7ggEUGAY/f+l7c5dtynF5uBXZRBXGkLeix3FeCULbUlJA0PiIS Dsa3V5iWfpUpgOMXyG80SSHDkrzg/wDeL5+VSFrcEGWjCs9QxdIzhAtE64IDv1ghI/2bvIEf SEDyTr1B8QG+QEHnfTzpvY22Jn4ERrhd5ToYgW2HybMp7uoJ4hQQlIHJS1KGkpSSd6AoKP1C d6czLa7hnTLFrNf8muDfpNyLfEQ8iElRSn1lyADrXLewSAftEe+w4Zjlt6bYm7JvV0TIlJbS q43marip0JHFAJJPFCRpKUb1+1RJ5umeC2vALTOukpmBDuk1tMi5OspS1GjhKdltrxxaR37k 7P2lEnxFW2O71ZusW83JpxrA4LwftcN1HFV1eSSBJdB7pZB3wbOirspXbSSHTi0GX1AvcbLc kiKYscRfqWC1vA+fzZryf6Qj7AI+AEkdzyrTaUoFKUoKdA/lhvn9g2//ABEyrZMjMTYj8WYy 2/GfQpp1p1IUhxChopUD2IIJBBqpwP5Yb5/YNv8A8RMq40HzpluCv9L2JNztlkt2XYE045Lf sdyZQ49byrXJyOtSVfANDYO+w777rExgd76P5M2hWPzlWGUrQMBu5yLWsKV+alDbqUr8d+HI b81udYvl2B4/abok5HZotywiQXFKcWyEuWRxSiv4XEaWIylKVseGz32EfZC7P4hjzEb6S/db 81H1v1V5PPSnX6y/qsm6hZd0fxhKlLZGX3UEqbiLnu3FBc1oFxbq1oHy/OI79qt0/oX0ntkF +fOsDTESMgvOvOXCTwQhI2SdueNV7enmG2+bLTdE4/GsuOxXkPWeA02G1yVJB4zJI1yUvv8A k0rO0bJI5aKQgsH6XSMlnQ7/AJ1abdabS0tT9vxGHGQmMwVJADkgAALcI8gj2G9d0DdaUoKX 07/46z7/AKwH/BRaulUvp4Cm958D/wA/k/8AwUSrpQKUpQCARo9xVaOA4eVrWcTx/mvupX1c zs/r+GrLSgrf4BYf+ilg/dzP+Wn4BYf+ilg/dzP+WrJSgrf4BYf+ilg/dzP+WvVJwrCYkZ2T KxrHGI7KC4465AYSlCQNlRJToAAb3VpJCQSSAB3JNZohH40rilyQ0s4BFUhxppxHEXh9KgoL UFDaoySAQNALV3O0jRDPH8NjXa9tdRLLhlsexVkIcRZUscH7kykOfxxDWgkL0tJQ0oflE9yU q461q14f08v1uYudtxnF50OSnm3IbtzCwsePPH7ta9taq6Vnl5Q709usu/w2lOYnMcVIvEVl oqXCdIAMttKRtSDrbqe5HdwfnbCZ/Fxg/wChuN/utj/LT8XGD/objf7rY/y1ZYcpibEYlQ3m 34z7aXWnW1BSHEKGwpJHYgggg17aCHseLY/YHnHrFYrVbHnE8Frhw22VKTveiUgbFTFKUClK UClKUHBd7La71HMe8W2FcGDrbcphDqTo7HZQI7GsY6mdOMLkzo1hxWwRYuZTGy9HfgOqjC3t p/5S6EdgnfwgFO1q7AjRUnSs2yl+1rbs2OsNXHLJrZXEhrJCGkbCTIfI+wykn7iojinue3Vh uLsY7HlPOumbe7isP3K4uDS5LoGh2/NbSPhQgdkp+ZJJDLcBwOK/9Mtv4TZdYsnt62/rViNe AtMp3gn+NgLCuSHBoAkD7HEpBSRVxfxDOGnmDbOpckMN621Ps0aQVgHwVIDZ7jQPv5O6ncyx g3lcS52t5ELI7dyXBmFPJPcaU04PKmleFDyPIIIBr9wfKmslhvtyI7lvvkBSWbnbXv8AaRXS N+fC21eUODaVJ7j3ACCU11UiPpSzKwu5xwe6nmZMRxQ3/VLgHb7u331w5NL6mXWG5YomPW61 mcn0HL7EvHqiEgnSnEtFttZXx3x0RokHY1WoUoI7HbLAx2xwrRZ46Y8CI2Gmm099D5k+5J2S T3JJNSNKUClKUHpnRI8+FIiTWW34shtTTrTieSVoUNFJHuCCRWZWSVK6YXmBjV2dfl4lcHiz aLi8vZt6tbTDeUe5R202oknuE+ACNTqAzxdiTidwbytCHbO8gMvMlKlF3kQEoSlPxFZUQEhP xb1rvQcHVJ6xM4g+clQ640txLcRuMncpconTQje/r8vskeD3JABNUzpk5OgZU611QeQrOlxA uJKUsfRnInFJcSxoJQlaVJJdAG/BBKNaiOnBk4vlFoT1GVLAkR/omKy560ERmVa3FeCUpCJZ SGwVK3z4lKTsEKk8ogjrdNesrJDWBW97k9dWQhT02WgEcIylBQS2jl8TnE8iClPYk0Hc0pfV 65hxKn2unsF1aOIUEi9vIVrZ13MdJB7b0snuPh7ashCW0JQ2kJQkaSlI0APkKp2A3l1BVi95 hN2+8Wxri2202G2JcZBCEvsAEgI+yCje0EhJ8gm5UClKUClKUFOgfyw3z+wbf/iJlXGqdA/l hvn9g2//ABEyrjQK5rkIardKFzEcwC0sSBI16Xp6PLny7cdb3vtqumsfyTK7Jk1w9LIbtAtW DMq5JMqS2j69WletISTtUZJHcgac2NbSDyCtWIocmWtq6Ny3+jr8pbFoRNAWj1NIDIkhZKjE 5pc9EK/OKOQADdfQtZnK6x9Mbi09bpeSW59iQlTDrbra/TWlQKVJUSnjxIJHftqmEZJDs8li zovDV4xl0tx7PdmXUyA2vsn6I+4jsF716alAcgeJJWByDTKUpQUrp3/x1n3/AFgP+Ci1dapn TxJTe8+CgQfr/fcexhRKudApSlApSlApSqN1jtsm7YgmI2mc5bXJbIujNvSpUl6Hv40NhPc9 +JUB3KAsDZIoKPlefWXN8imYyzPnHG4Ky1ck2th5+RdXNf8AB2wwlSksD4gtZ48zpKTrkaul szOc5AaRaOneUNMNANNNOohxEpSkdgErfBSNaA7fd7aqZwe74vNtTcHEJUAxYSA2YcchC4w7 6S40dKbVsK7KAOwd991ZKCgt5fmRJ9Xppc0jY+zdYSu3v5cHj/f91ew59MiPtM3jCMshlQBW 6zGamtI2dDuw4tR/UE7HuNd6vVKDELZn2NYVkK2Gb2WcZmOoaTapzDkV60vK7cm0PBKvox78 gNhs64gJJ47eCCNjuKi8mfsrFlkHJ3bc3aVgIe+sVIDCgT2CufwnZ9jVJ6LxjERe27MqecLL rK7KJ7biFpSpvk4G/U0ssbKOBI889bGiQ0qlKUClKUCqd1Mz62YJboi5zjBn3B36PCYeeDSV r2AVLWeyG08gVLPgH3JANxrIelv1NAyGc5lstodSpjzgkJnlSFBv1HAhuD6n2o+kkjgT2+1o gJSH5hOTWKyW1c9tGRZPfJ5CrhdYlkluCQob1wV6YQGk9whKDrXsSSTPfjMWogtYLnDjZJ0v 6sSjY+elOBQ3943Wg0oM/R1KWHWxLwfN4rKiAXlWxLoQD7lLTi1/r0k1BZfk+PzbhDu9rvKs byWJ8Db95gvwWZbIVtUV5bzYBbJ9xtSCeQ7kg67Sgr+D5Zbcysn1jaXNpQ6uO+0VoWpl1B0p CiglJ9iCCQQQQdGrBWSZNbbHZ+oNpkYOqNEzB+S0ifb4ATwkw1OAvOSW09kcUqUoOkcirSfi 2BWt0ClKUClKUHHeLnEs1ql3K5PojworanXXVnQSkDZrIYOZ4zdb01kmb3a3xXIy92ixJlCS 9EHEn132muX8YUCTrR9NOgDyKqkbzbbflvU2XbM8lN/V8FbZs1kfBaZnEtpUqSSTqQoKUtvg OyAnuPj2dPtlug2qImLbIcaFGT9lmO0ltA9uyUgD2FBQsiybDsvsbttutnv12tj4BUgY9PI+ YUFBoEH5EEGu215jj1otzEG22PI4kKOjg0y1jU5KEJ+QAZq9UoMlzDLMCyUMMv5ELBkENSnL bcZsZ2E9EdIG1J9dKOSCNBaD8Kk9j7atPTzNGcmZehTHICb7CSkyW4UgPMPoUAUyGFA7Uyrf YnukgpPcbNxrKuqGLYnZ2fwljPRcZylCimBcYjQ9V58ggN+ikflyrZBTxUog/dQarSo7G5M6 Zjtrk3eOmLcnorTkphIIDTpQCtI337KJH7KkaBSlKCnQP5Yb5/YNv/xEyrc+83HYcefcQ0y2 krWtaglKUgbJJPgAe9VGB/LDfP7Bt/8AiJlVH+EAw/epGJYxLuAtOM3eY59az1KKBptKVNx+ Z+FJcJVoK8lA1vRBCnZx1Be6momWXHr/AG7FMMDio82/3GQhpc0gd2mEFQJSR3PcEjsSnulX Thli6JWRlpEOMrJJaW+Lkty2ybkF6Ot8UtqbT8hoDwPNbPi2F43ijXp47ZYMDewXGmh6it/N Z2o/tNWCgzSRkOAyIaY0rHJjkEdkocxSWprsO2gWNf7qzLN8U6O3tDwt9ycwy7rUCh9UWRCa 5faTyadShHHY2OPHuB37ar6YpQYZ0y6myLPcLdiOcXO33Qv7btuSwpaXo00Af7N1e+zoPw9+ 5JHzClbnVK6gdOMQy+2zPwgtcNDy2zu4oQluQ1oHSg7rfbZOlbT8waiugVzvM/CnIt79OQ1a 5K7dBuTW+FxjtaSl9OyeQOvtAkK1v50Ex0/JVfM9KgoH6+18R3/yGJVyqnYCVG+57yJJ+vh5 Gu30GJqrjQKUpQKUpQKUpQV7I8KxrJXA7fLJAmSE64yFtAPJ1404NKH7DUcenlqbQ2mDcsmh BvwGb9MUnXy4rcUnX7KuVR2SXM2XH7lc0xXpZhx3H/o7OubnFJPEb9zqgqy+nr5UtLecZk2w pYX6SZrR1r2C1NFYB/6Ve0dP21P7kZRlr0btqN9arbSO+z8bYS4d/es/Iarj6U9SWs7kXqGu HFiTrWWC4Ik9E1laXUchxdSkAkEKSoDYBHYndaDQVO39OsUhXH6w+qG5dwB5CVcXXJrqT80r eUtST+oirZSlApSlApSlAqOvlitN/iiNfLZCuMcHYblsJdSk/MBQOj99SNKCkR+mlntsZLWO Tr9YyhZWgw7o+ttJPkei6pbRH3FHsNar8kYnlRQfovUW7oXyBBdt0FY4/IgMpP7dirxVB6zZ jcsOx22uWKGiXdLpc2LZGStPMJW5yO+PJPI6SQAVJGyNnW6DpjYnkgYSmb1DvjrnfmpmDAaB G/YFhRHb7zXknp/EkB367vuS3f1DsiRc3GEa7dvTj+kgjt4KT7/OuLozf517sdyRfLq/NvcK atiYxIgtxHIiglIDfBClBSToqC+R5cj8tDQKCKxzHbPjUH6Hj9siW6MTyUiM0EcjrW1Ed1HQ 8nZqVpSgUpSgUpSgjcgsNpyKCYd9t0W4Rt7DchoLCTrXJO/sn7xo1XhgTcMoOP5HklnSlPH0 0TvpbZ+XwSg6E6/q8audKCioxrN2HHCxn4fQVbQmdZWV6AUDolpTe9jaT487GjXrm471AlSP URn1vht8An0o2Pp1vlsq248s7I7edfdV+qm5x1EtWG3KFBukO7PvTGnHmfocQvBQbBUsbB8p SCoj2Heg52MKv77Pp3nqFkEkcgSIjESJyGx2JQ1y/uUDUrZsGx20XU3SNby9dfAnTX3JkhI0 RpLrylLSNE9gQO5qVx+7xL/Y4N2tq1LhTWUvsqUkpJSobGwfBqQoFKUoFKUoKMxNiRer1+VL lR44Fkt6AHnAjl+XmHts99dv76sM642CfDeiTplrkxXklDrLzra0LSfIUknRH3GvC9Yljd9l plXvH7RcZSUBsPTITbywkEkJ5KSTrZPb7zXB+LjB/wBDcb/dbH+Wgg2sXxe3JbGM5RNx9Lal KS1BuoWwN+QGHvUaSPuSgV4MNZBEkrXH6n2qWyQQG7lbWHCnuCDtlxnuO4+XfxU/+LjB/wBD cb/dbH+Wn4uMH/Q3G/3Wx/loIn6Zko8Zzhyv12pf/wC5XMpi/SZnqzOqMCOx2Ho2y3Rmh4+b ynjv/wDu1V56Z00Zy+Tjy+mzBkxZkaFJkIsMZTDC5B0yVrHhKtp76/OH360D8XGD/objf7rY /wAtBCN4riEhKfwhvr2RqDnqau909Vkn23HSUsdvb8nVxZvFlYZbZYuNubabSEIQh9ASkDsA AD2FRP4uMH/Q3G/3Wx/lp+LjB/0Nxv8AdbH+Wg5unctFwuucS2SksrvpQhSVhQVwhxWydgke UGrnXBZbNa7HEMWyW2FbopWXCzEYSygqIAKuKQBvsO/3V30ClKUClKUClKUCorKrFFybG7jZ Lgt5EScyphxTCuK0gjykkEb/AFgj5g1K0oKBgPS+3YVeXLnBvF6lvOwmYLjUp1v0lIZSlDR4 IbT8SUp4g78Ek7JJq/0pQKUpQKUpQKUpQKUpQKrPUPEWMzsCLe7KchSWJDUyJLbSFKjvtnaV 8T2V7gg+xP66s1KCqYFh5xj61mT7iu63y7SBInTlMpZ9TiOLaEoTsJSlI0BsnZJ330LXSlAp SlApXzPmXWC9S79mDFkyW22NdklNwbbAfSyDcXQ7p5brjoPFCUoXrXH7Sfi2Pi+kobinYjDj hbK1tpUotnadkex9xQe6lKUClKUCs86q9PH87m2JwXGAxGtbjjxjTLeZbb61AJHNPqIGgN9v nWh0oKz03xh3DcMtthfuj91VDRwEh5PE8d9kpGzpKRoAEnQH7Ks1KUClKUClKUClKE6BIBJ+ Q96BSo7Hps24WaNKutsXaprgJchrdS6WjsgAqT2OwAe3zqRoKVZMLmW3qXfcrXeW3mrs02yu CIfENpbADZDnMnY+LfbR5eBoautKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClK UClKUClKUClKUHznknSvKI7XUOyWW3Qp0LL5jMxm5OPpQYhDwcWl9J7kDain0wojye50N4xS 1GxYtZ7Qp31lQIbMUu/zy2gJ5ft1upSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSl ApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBj3VeXbp3VLDLRcI0iVFgsyL rOajQX5Lika9NgcWUKPEuFRII4/B38gH96ZXK843Jt9ju9vmhGRXS4S7ZGku7ctlvQlK0JcA 5aO1JHDl2KwN+QLjYMTmwM8v2TXG6szl3FhiMwwmKW/ojTfI8EqLithSlFR7DvXNk2G3K7Zg 7eYd8EJpdmdtSWfQKlNqW4FlxKgsAbKWwRrekdiCdgPC39Rolzg2522xDJk3adJiWxlD6dSW mFqSuSVfmtgJKt9zopABKgDZ8aub93tKZcuA/b3i680WHgQrSHFICu4B4qCQobA7KFUu3dPr rZYmGfUd4gNS7BAdtzpkwFONSEOekVKCUuJKVbaB8nezurkzEu7d3iOuXNl22oiqbfYMYJW4 +VJIcCweyQAocde/k+wd8+OZcGRGDzrBebU36rJ0tGxrkk+xHkH51k2KdP8AGY3VFcnHYL7E XH0FD7i5j7wdmOoBCNOLUNNtKCjr3dT32kitblh8xXhEU2mSUK9JTgJQF67FQBBI3rejUVht iTjmORLd6ypMhIU7Jkq+1IfWorddP3qWpSte29eBQTVKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK UoFKUoFKUoFKUoP/2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CABpAUADASIAAhEBAxEB/8QAHQABAAEEAwEAAAAAAAAAAAAAAAYFBwgJAQMEAv/EAFEQAAED AwMCAgUFBxICCwAAAAECAwQABREGEiEHMRNBCBQiUWEVMnGBkRYXIySVodIYJTM0NTY3QlJW dHWUscHR0/CytFNUVWJygpKTs8Lh/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AMqaUpQRjqNqSRpbTKp0GGZk52QxEjM4yFOOuJbT kZGcFWcZGe2R3FJsvUi3PW6zm5BwT5rCVuCPHc8NDm8oUn2wFAhYUMEZGDUxu9siXiAuFcWv FjrKVEBRQQpKgpKkqSQUqCgCCCCCARXNpt0S0W2Nb7awmPDjoDbTSeyUj6eT9J5NBAYXUr1Z 7UydRx0RDbd7sRtlt1apLAcdQHOAe5aIwBwRnsRVSXrdUi+6OZtjDLtrvrkhpx5zxEOtqbYW 4AlCkjIygjJ+oedVu06TsdpfubsCAhpdyz61lalBYKlqKQFEhKdziztTgZUTjmvRO0/a51xt k6VES5KtpKojm9Q8EkYOADjkcfRxQVSlKUClKUFI1dcZdo07NuFvaiuvR0hxQlPFppDYUPEW pQBICUblcAk7cDvUXt3Uu3sMWmLqZK4F9mstvKhx2Hnkt+JykbtgycEZ44OfdU1u1vjXa1zL dPb8WHLZWw83kjchQIUMjkcE9q9DSEtNobbGEIASB7gKCBwuokdqRqBGoPVLb8mqWplta3Er eZDrraHDvbSn2i0cbSse88iuLvr94M6fl6egR7nb7m422XRJCVb1OtoLaE4ypSUrW4ScABpW SOKr1m0bYrNIuL9vhKacnpUh/LzihsK1rKUAqIQne64rCcDKjXF30ZY7vcLfNnxn1vwGw0xs lvNpCNyVbVJSoBY3IQcKBztGc4oJFSlKBSlKCg661EjSelLhe3GPHRESlSkbikYKgncSATgZ ycAnA4BPFR3T/VfTVwskCdPuEaG7MC1NthS3EqSl1bQWDtBwooyAoJUARkA1ML7aIl8tqoU9 LhZLjbqS24ptaFtrC0LSpJBBSpKSPorz2fTVptUMRo0RC0+K4+px/wDCuKccWVrUVKySSpRN BQYGvozmobzb7oiNbGbeFqQ5JeWhT6ErDZcTvbSjbuO3KVq5IBxmqfqDqjDgWC03m1sR7lAm bUrKJiAptxRa2sgAKy4fFzzhI2HcpORUktOjbLab5Lu0KO6mZJDwUVPrUlHiueI7tSThO9YC jj3DsK6r9oWx32NAj3Bh8sQo6ojaG5C0BTKi2VNrwfaSSy3nP8n4mgk9KUoFKUoKNrLUEfSu lrnfJrTr0eCyXlttDKlY8hmozb+qunlMSvlh/wCTpUWa9BcbG59KnG9pUULQk5ThaeSAe4xk GppeLe1drTNt8hbqGZbK2FqZWULCVAglKh2PPeqPpnRVi07b1xIMBlYcdW+6682lS3HFn2lH AAGcDgAAYGBQeCDr2DJ1lMsjqWozDMcSGpb7ikCQPDaWdmUBJ2h1OfbyOOOeOu6dSbJE0qm+ Q1KuKFvJYRHiqS4vcVlOVbSQlIwpRUewHv4qqRtG2iNqc35pt8TcrWlBeUWkLWhttS0o7AlD SE+4AcAZOerUuhNO6lsbdpvFuakRGyS2VpCnG8q3Has5KckDOD8KCT0r5bQG20oT81IAH0V9 UClKUFG1fe1adsTtyTEXLDbjSFNpcCCAtaUFWT7t2ceeKjUnqXCi6mkW+VFLVuYmuW5c4u9n kRfWVfg8Z27AU5ByVcYxzUs1DZo1/tTtunKeTGcKSvwV7FHaQoc9xyAfqqmHRNkVqIXp1hxy ZuLpStw+Ep0tBoulv5pWWwE5x2oKJfOqVmi2U3CzbrolEhLDoSh1sMgoWver8GVbQG1EkJOP Oq5E1pYpN6h2pu6W5c2VGEhtDctCt2duEpGQokhWRxyOa7dQaStN7hIjPsrjBtwuIchq8FaV FtbZ5T70OLT/AOY4wcGvbb7Hb7e3CbiMeG1CiphsI3EpQ0nbtGD7tiee/FBR+nmso+tbXJnR YxioZe8LwnHUqcxtCgpSU/NyFAgHkjmpVUc0fpCBpX1swX5kh2SGULclOhaghpsNtoBAHASO 5yTkkk1I6BSlKCg6w1fYtHW9EzUdwbhMuK2NhQKlOK/kpSASTVN6iyro2vTMCzXRy1uXO6+q uyWmW3VpbEZ93ADiVJ5U0nnFUrr3abzqDpxOsunLU7cZ8xbW3a800hrY6hzKytacg7cYGeT9 de7WLzki5dPHno7kV1d73KYdKSpsmBLyklJKSR8CR8aClahh6o00i1Tla3uE9td1gxXYz8GI lLjbslttYyhoKHsrPIIq5lQ7qn+4Vp/r61f88zUxoFKUoFKUoI1addacu1+VZrfcku3DDhQg tOJQ74atrnhuFIQ5tOQdpOMH3Godp/7t9VO36XC1jGtsaNdpsFiMLS29sSy8pCcqKwScDJyA eftomjNPajPVGDc7loVNotUN2WiGtM+OpmIy4lSipLLairxnFn2lZKQk7QkY3VNej53WnUZH I+6O6YOc5HrS/hx+f/AB0u6a6heGfC6gxQvBwFWJsgny/j1x00vF+f1VrOwajuLNyXZnowZk ojBgqS614mCkEjjjn6auHVten6ger3VMADh+2nOOf2oOKC5VKUoFU6/3y26fgiZeJbcVhTiW kFWSVrV2SlIyVKPuAJ4qo1COrDM1602r1K0/KDaLi04+600l2RBQAr8ZjpKVZdScY9knk8dy AovVfqBItmiLJedFToUhN0uCIrcnwjJQpBQ6o7UhQ5y3jk8YI+i3L/UrqE2EkXazLClYGy1q PG4Dcfwn8k7uM+Y4HNeDU9nvFg6EaMtV6iM255rUYQyh1QKg0tEghT3Kk71FSiQDj2h25FUK RCS2kAqOQRsKg383IJx7PIA5yMDbgn2cUEsZ6ndQCna5dbAhRIT7cAgjJIJP4byAB+s5A8/L cOrevIMGXJ+VLG8GGS6Qm2rwSlClbUnxc8lIGSBgKzgHAMc+T5ZfLinGwFrVvbcaTnHfhXv5 54/jJ3eVU7UqH16Yu3juNqKIzoWkIACCEn5xUB7WSUnIzux2URQZl2qQuVbIch0JDjzKHFBI wMlIJxXqrwaf/cG2/wBGb/4RXvoFeeZNiwktKmSGmA86llsuLCd7ijhKRnuSewr0Vj71yZ1e OoGl7kzY37nardc2X4aIKnlhKUjLin0paVhSlEYUCcJQcJO40EO1v6SGrrDrPUFpjQbAY1vn vxWVPRn1KUlC1JTuIdAzwM8CqE96UOuSB+J6abwedkZ4kdu4Lv8Adz391W36qxy/1N1mRvOL zLHsgnH4RZ93vAqMK3odPKwSjI3Egnt2yOfqoL4D0n9Z+yVsWAJJ5xDcJ+djt43u5/3muxr0 mtarJ3M6eA8vxVfuz5vj/fw5qxSCrKRuJIVzg/8Ae+iu2KQWinLxKQc7XMZGD5be2PPtQZd+ j91f1Hr/AFg/a72i1iK3bnJIMVlSF70uNJGSVqGCHDxgVkBWHXoeK39TZZyoq+RHvnK3H9mj /Af41mLQeO8XOHZrVLuVzeDEKI0p550gkIQkZJwMk/VVveovU1mB0ku+r9FSItw9TebZbdea WWVqLyG14+buA3H2knGR34NSPqnbbhd9C3KBZ4TM+U8Wh6s68ppLiA6krG5KkEHaFfxk/TVl epVnvdl9H7XzF3blRrcu5NLtUOXKEl6PG9YZwlSwpXBOSE7jj30FvP1U2usZ9R09/Znf9Wuf 1UuuT82DYCokAD1V3/VqwYOO1fSFrb2rQraoKBCgeQR+cUF+v1UuugspXA0+kjg5iu8H/wB2 uU+lNrpJBVb9OkYzgxnsH7HasIpxanC4pRUsncVE5JPvpvJOSE/RgCgv+r0qNbgZ+TNMkfCN I/1ayO6D62uXUDQSL5emYTMpUlxnZESpKNqcY4UpRzz7614EkjBJxWcnoejHR5PxuD//ANaC 99dMqVHiNhcp9phBO0KcWEgn3ZP0GqRqnVtm0t6mL1JdaXLWUMNsxnZC3CACcJbSo+Y8vMVj b6b6w6NEuhKk70SzhacKGfBOCPI/CgyqRJYcGW3m1DdtylQPPu+mof1BeaRftBBbiEn5exgq A7wpYH2nitcIGa4oNj/VZ5pFjtAW4hJVfrVtyoDOJzJOKmaFoWgLQpKkHsoHIrVbXIGaDamC CAQQQexFK1W7skbgMDjgAVtMhcQ2AP8Ao0/3UHdSo/qjWVg0tJgxr7cBGkTt/qzQaW4t3bty EhCSSfaTx554rHr04H3WfuK8F1be4zc7VFOf2DvQZS1BOkCVC16j3bsHUl0Iznt60vtn/Dj6 81rvXNlFX7ZdwOBhZrzkknJPNBtTq2vT4n77/VMZynx7cfLv6oK17V2Mvus58F1xvPfYojNB tPpWrhi5z2VhxibJbcTyFpdUlQ8uDmtlWgVrc0LpxxxalrVbYylKUclRLScknzNBXaVSdS6k s2l4TUvUNxj2+K66GUOvq2pKykqCc+/CVfZVgvTAvr33FaTn2SfJZYlyFOIcZWtouILYKSRw ex86CX+lG0XNH6cVhWG9QRVEpVtIGx0Zz9f21Y11E9hlxG2UUuI3uAt4SpRStPshKgTglKu+ MAKx2AsjOvNznseDOuM2S1u3eG8+taQfIgEnnk/bXhJVtAJO3uBn/fuoL/zGXvFZZZXc04Cy 34ic+1wM5OM4JHc+znPnVP1A3Ma0zdkSvlQn1Zwl9YCUgADCDySge2oFIGMgJyM5qyIcUEhI J2jOBnjngmuAtWMEkj3E0G0OwfuFbf6M3/wivfWsiPq3UUdsoYv92ZTjgImupH0cKrYj0ved k9M9JPyHVuvu2iItxxxRUpaiygkknkknzoJNSvHd7pAs1vdn3aZHhQmikOPyHAhCNygkZUeB kkD66sX6VGp1PdI7Rd9J3l31d67IQJdvkFKXEht4Eb0nkbk/RkUGMvVZAPVLWJWQlPyxMOcA n9kX76i5bClHbkjnOPPtxwa8r8l+RIdkyHXXnXFFTjriypSlq5JJ7kk5PNfCjuX7QUMZCs84 58h9dB6iyoAJSlZysce7n6f9/CuUMlTCdm4E+/jP5+Tg+7zqn0oMjfQ5Zda6oT/FDh/WZ4bl gjOH4/bP1e6sx61a2+dLt75dgSpEV1SdhWw4UKIyDjI8uB9lbA/R0kPyujGmn5jzj7623Spx xRUpX4ZzuTyaC49Wo9Kf+AvUf/ijf8y1Vz7jOi2yBInXB9uPEjtl115xWEoSBkkmrO+kRfbX qH0f9SzLHPjz4iXo7Rejr3oKhIayAocHuO1BgrSlcn4UHFcgEgn3VxSgVnL6Hn8D4/rB/wDu TWDVZy+h5/A+P6wf/uTQSTrFp28371QWm0xri36nLjbjILL0Z5wILTqVb0gJSpAJOFK4GByS LFelvCmW6wdOLdd5xm3KNDfbkSlEnxVgMBSyTyckHvz51mBWNXpgaVv2pJemDYLNcLmGGpIc MRhTvhkqaxnA4zg/ZQYhrAJzu+05NfKgAeCD8RU1PS3XKVc6Ov5GP+prP+Hur5+9brrJzo+/ /VBcPP2UEMIA7EHnyripn967XmP3n37+wuf5U+9drrP7z7/j+hOf5UEQaRvUAO5OAPea2mRU lEZlKhhQQAR9Va6IvTDXYkoJ0ffQnek/tNwAcj4VsbT80UFpusWn9SXe6Ben7SuSV2xyNFnx biqI/BlF1KkrV+ESC1gZO1K1EpA4He03poIeRD0BFmPpfmtMSvGd+YFqwxlXPAyQeKyyrGT0 x9OXu+z9KKslnuNyS03JDpiRlvbMlvGdoOM4OM+6gxI2nJHHHxFcAZNSk9O9ZgZ+5HUPPY/J z36Ncfe81p/NHUH5Oe/RoItXJGAO3PxqUHp5rPy0jqH8nPfo0PTzWflpLUP5Ne/RoIylQ27Q Bnnk4rZtoZhyNonT7D6drrVvjoWnIOFBtII4rXgrQOsEIKnNJah7ck297v8A+mtjtjSpFlt6 VpUlSY7YKVDBB2jgiggfWO1z7i5YVRbNcLnFZVJLpt0wx5DDimFJaWj2k59o4yTgZ7GrH+k0 m7wekHT2Bqx/xtQhS1SVEhSiUoAIKhkEjckEg8kE81lzWOHpl2S6Xm36VTaLTPuKmnpBc9UY W6UAhvg7QcZx+agw9U2pABUkjIBGfMHzr5qR/cJq3H71r/n+rnv0aDQmrec6Wv8A8P1ue/Ro I3SpH9wmrv5rX78nPfo0+4TV381r9+Tnv0aCOjGea2V9K21NdMNINuDC0WeGlQ9xDCK12S9L aghLCJliusdRG4B2G4gke/kVsb6eJUjQGmUrSUqFsjAgjBB8JNBH+tcI3HTECK7a7hc7eu5x /XWoBV4qGASS4EpSpSgk7ThOD8QM1YLrWL3B9HTTsHVaXUz1XnMRuUE+sIiJbd8PxNvAWElI I7jIB5zWXtY8+mhAkzdF2H1OI/IWi4HJaQpW0FtXcAeePzUGGYHsk+f+/wD8r6UVhvHZJ448 6qDdluLjaVi3TfCIB3iMogj3g4+NehrTN/fiqWzZLs4lCglRRDcKRntk47k+VBQ6VV39NXyO stv2a5tOAkFK4i0keXmPfmur5BvH/ZU/+zr/AMqCnAZNbBPRmZcY6HaXQ8CFFt5Yzn5qn3FJ 7/AisDjYLwkkKtVxCgcEerL4/NWfXo7MPR+jGmGpLbrTqWXModSUqH4VeOD8PzUFZ6sMy5Gg bo1At0m5ur8MKiRnvCccb8RJWEqwT83dwOSMgckVY/qS1drd6PutGrsmfHtcm6NCyxrgoqkt R/HbVhZJKgMpWQFHIHfyrJ2rOeljFkS+j0tuIw6+562wdrSCo43d8CgwQHYnHNO6eM8fGqmm w3THtWu45+EZf+VPkG6k82q4jPfEZfH5qClkY4I5pg5x59qqgsV1I9u13InGB+LL/wAq6ZVp uEVpTr9vmMsjgrdZUkDnjkj6KDwVnR6IDSm+jjSlDhyc+pP0eyP7wawY2q9x+ys7/RKBHRa3 ZBH4zI/+Q0F5KUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQ KUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUqOa/1C9pjTa7hDiomT FPsRo8VSyjxnHXUtpSFAHHKs9j2oJHSolpjWTVzvV2s9xESLcIEwQ0eFJ8REpXgpePh5CSVJ Sr2k4O3Heq25frQ1FYkuXSEmM/nwnS+na5g4JSc4IHn7qCpUpUO1drM2O6u29iM27Jaty7iE uuFJkAL2BloAHcsk4+GU8HdwExpXy2orbSopKCQCUnuPga+qBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlK BSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBUL1zp6ZqTUOlWXYsV/T8GYudNS8sErW lpSWQEEEKAUvcc/yRU0pQW41fpO6omxTouDbILEO1z0xNhDIYmvBAQ4EJTgnAWM+W9ROex+N NaMm2i7oiy7dAuNkVaINubD7gX6sGdxdTtKPb3qKFZ4yUjOMCrlUoPLbXZj0darhGbjPB1xK UNu+ICgLIQrOBypIBx5Zxk4qDTtJXO46oi3CZ4Zkwrv65FuId9pmJs2mOhGONwylQ7HO4kkA C4dKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKD//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CACbAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgMBAQEBAAAAAAAAAAAAAAYEBQcDAQII/8QAUxAAAgED AwIDAwYHDAcECwAAAQIDBAURAAYSEyEHIjEUQVEVFjJhcZFCVoGVodPUFyMkUlRVYpSWsdHS JjM2U5KTtCVygoU0V2NzdoajwcTk8f/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwDefEDcE1imtCRXu32o18/ssQq7TPXdeZiOCKYp U4k9+xzn3eh1VWO9bhv1wulDat17emqbZN0KtTtqrQRPkjjyaqAJ7H0J7YPoQdMm9Nrwbppr YktVPSz22vhuVNLEAcSx5xyBHdcMcjt9ustgqLsLZv8AtkFLuuavvN1EVBXx22WiaOR6VI0q GdeHGFZIcEjvxCluQc6DSfYN7987i239nyDPj/rNHsO9/fuLbePqsM+f+s1klfTbnktQhpKz eFDRJcbxE07U9dVVHMyL7EUXqpIY+jy4sxMIYecEnOpF3Tdjb3m4Ve42plvdqWRI6SvRJIgi CoaN1k6KQ5MnJcMD8T5ToNTFv3qvLG49vsD6c7HKSPT4VY7ev369Nu3ln/aSyj/yWT9p1H8S kqzTWV4xdmtUdwBua2ppVqDAYZQpXokSlRKYiwTLYz7gdZ9bbduwb0oBU3HdMdAqWs2/qxyy loI0PtS1RWRYVlY5LGQM3deGWGAGkewb3HpuLbhH12GbP/Wa8NBvcjHzj24v1rYZs/prDrI9 qxbthuGyYbzU7yqLWKuOoduFUJGE0D9SOqOOQSGpjTHNiDHN+EFJ13t9fus7I3RbI4dyyQ+y XGeiqZKW4RV8M3tBFGiyyMXl5IVPlVeAXz+rEhqUVn3jFkjdtBMT7p7MCB9nGZf0510+T96D 6O47CT/TscpH6KoaqvDWlv1PuHdLbg+UGjmNHJStNM7QKpgHOOFWdiOL8gxwCxIJz7n/AECo 1BvgjtuPbi/WLDN+2aFt29MefctjJ/o2OQD9NUdNejQKSWfeEbl13bRSE/gS2cFB9gWVT97H 8uvJaLe0ULt847AVUFs/IE7vj17Bavv9gGdN2qzct7pdu2WoudetQ8EPFenTwtNLI7sERERQ SWZmUD7e+B30Gd2HeVwv1ypqK2but81TVI80IG0q2NGjQ8Wbk83HiG8pJOASB66bfk7eX4yW X8yyftOslt1yqqausJW232G4DZtRakD0NRSF7iRHKIElkjADnpSEP3Xy+/011oLbumq2DuqC WXdz3GKCGrtLrLVUjyyvTdIr5pTJ5Zld2RmAzh+PFhkNPksu8yepFvCiWTkDwezBovXuMCUN j/xZ+vXVbbvTjh9y2Mn34scgH/U6zndu3r5bNy0FfaKO+11toY6SogqHkNXPCPbXlqlBeQSg mF+mVCyNIoVc+U53HQJ1FYN0UMbpQ3vb1Mju0rrDYWQM57liBU9yfedfc1q3s6uE3VZ4yVIB Fjc8T8e9Tpu0aBLhse90aFpN6UEhXPUU2MBXPfGMTZA9M9zn4jUsW7eXf/SSy/mWT9p006NB n23LpedzQ1c2397bduMFLMaeWWns8joJOKtgN7ThuzL3BI749QdXHydvP8ZLJ+WySftOqTws q3mv29+rbrrSLVXY1kD1lBLTrLF0IY8qXUAnlG3b1xg+/WiaBPa1b6eqSU7rsaRqMGGOwyBW +sk1RP3Ea6rbt7ZPPcthx/Rsco/vqj9emvRoFU27eQGTuWy/mWT9p0t7fvl7vt4lpbVveyTz GlSsSmm25PFzgc8VmiLVC9RCVPmUsvmHxGtKqApp5Q8XVXicx4B5jHpg9u/16ynwst1Sm7Xr 6vaFdZj8mmkhaZYI6eigSVWjpoVjZmcsXd3kfGWQYABAANsln3hKQW3ZQxEe6CzgA/bzlY/c Rr7+T96r9DcdgP8A7yxyn+6qGmrRoFQ2/fBI/wBJNuqPfxsM3f76w6BQ74A/2i22fr+QZ/2z TXo0GcUt9vVXfRZo94be9vYyiNV29UospiIWVUkapKOUJwyqSVOc4wdXvsO9/duHbePrsM/7 ZpGslHeKnxZtdYlnlpqalmuqV0L0XTpadZHHSqIJeCdSabgpYhpezPnhnGtj0Cr7Hvde/wAu 7bl/o/Is8ef/ABe1tj7tHQ3v/OO2/wCoT/rtNWjQKQo99yMA1821CmO5S0TuSc/XUgD9OuMn ztiuEFC26dsCrnjeWKJrFNzdEKhm7VnoC65P9Iac9ZDHQ3Oi8dbdX19HPVPUU9dDJXxQ1Lwx QNJEaaHIh6aEKjZHPuzSMSMqpB09m3uvb5W23L/S+TJ48/k9ob+/Uimpt29VfabpYungFhHb Zs+7IGZ/t7/o0xaNAaNGjQGjRo0Bo0aNAaNGjQGjRo0Bo0aNAqWzxC2xcYpZoLmYoI4pZzLV 08tMjJE3GVlaVVDcG7NxJ4kjOMjUs7r25UJSJPc6NDU1i0kMVSem5qQA6x8HwQ/0GAIBPJCP pLnLoPCiu3dtzobokmtD073X2KnEaNJE1VUmVZZHSZlkAHHyeXvnJOAdNB8O7rUVlzqa7cMH VvFdS1NxNFRyU3OKnVBHFEROzRsSh5SZLENgceI0DJTby2pdBCae822q/g0lxj4yK+IY3KNK PgAwYZ+Ib4HXSDeu3Kig9spbvTVNOZRArQEyl5CnU4qqgljw8+ADhcn0GdINv8Mb9tnbFXb9 u3+KWeupFt1Q8sExMatM+Z4udQeDRpPI3EEhio9CdeyeF94qrrPPV3W2mSOtW5U06UcyxFnp TSywtCKjlxCRwsrdTOSwxjsQd6vfm2qM1BqboscEFPBVSVJik9nEM7cYXE3HgVcggEMfQ/A6 ltu3b6VRpmvFEKgVi2/pdUcvaCMiLH8bHu0i3nwj+UKVUiuVBTyxW232+ndbaSIfZZ+tyUdU HDkkFcjAx3JHeZUeHFwm3pLuFr/BzN4iukNP7C/GJVpmp3jz1u7OnTy+B3jHlwcAHOl3NZKu 5Lb6W50s1YzyxrFG4YlosdRRjtleQ5D3ZGdW+s62n4d1th3VDfJb5DVTu1c9ZEtJJHHIamRJ D0lMzLDxaJM9mLeYsSSCNF0C7ed67eslfU0d3ucdFPTQLVS9dHRFiZxGr8yOOC7BfX1ONd59 2WGnq2pZ7tSR1K1UVCYmfDCokXlHFj+MwGQPfqg8T/Dm376ttUhl9iuktMKNa0GVgIeosjI0 aSIHBKj6R7HvqquXhhW3Dc9Zeam/wM811obpFB7C/Tp2p1VW4jrY5yLHEpcjyqGAHnOgc4N2 2CeqraeG60rzUcTzzKH9I0Yq7j+MFYFWK54t2OD21zi3ptya3mugvFJNS9f2YPE3PlLwD8AB kluB5EAdlyT2BOlayeHt4sFqa3WW/wBshp4VqYaOSWzl54op5jKVeUTgsRnAK8ASASCQNfT+ HNcl8+WaO9Ukdxguslwo+rQPJFFG9ItL0nXrAuQkaHmGXzA9sHGg0KjqYK2khqqOeKoppkEk U0Th0kUjIZWHYgjuCNVF43dt+y1FTBdrxQ0c1NAtTMk0oUxxM4RXI9wLMFz8SNcvD/bMWzdn Wyww1L1S0aENM68S7sxdiF78RyY4XJwMDJxnVT4l+H1LvW3VKJVyUFxlgSmFUDI6CNZVkw0S yIH7r2z6ZOgvJd2WGKpNPLdqRJxWJbyjPg+0uMpF3/CI7ga4wb123US10cV6omaip3qp/wB8 wFhRmR5AT2ZFZWUsuQCMHB0p1vhnW1u7qi+1F9pXZ7tS3SGA29isHSjWN1U9b6UixxAvjtxO BhteW7w5vFn23LY7TfralGlPNQ0kstp5VENNLIWKtJ1fOyqcKeKqSMsre4Gpd87bko1qaW6x VkbTmlRaNHqHeUJzKKkYLMQh5HAOB3OBq+oqqnrqSGqop4qilmQSRTQuHSRSMhlYdiD8RrPo /Depgvr3umvFMtzju1RcqRpKFmiiSanWAwsglBbCoh5Ar3B7AHGmvY23YdpbRtdip5mnSihE ZlZePUb1ZuP4IJJIHuHb3aCReNwWiyzQxXa5UlHLNHLNGs8gQukS85GGfUKvc/AaiPvTa6RN LJuOzRosEdUxetjXjFJx4SHLdlbkuCex5D46j752ZQbtpP4Q81PcIqapp6WqimlTpdZOLclR 15r2UlSe/Eemka6+FV3qolgivVG9NDZaC2QxSwSKjzUsnJJ5FV8nHObCcsAlSclQQGk/Oax/ L8dkF2ojd5AxWkEymQlVDkY+IVg2PXic4x31Ho96bYraWoqaLcVoqYKcoJmhrI36Zc8UDYPY sewB7k9h31R2/Zt2tdzuM1rutuip6mtnuUYqLeaiVKiaPiwL9RcoDkjAViOK5AU8l4+EVUal qhr3AZ4HtNRSMKVlUTUPMkyKJPMshkkOARxyPXjkhqVsuFHdKKOsttVDV0shIWWFw6kglSMj 3gggj3EEa4XO+Wm1T08F0ulBRTVAYwx1NQkbS8RluIYgnA9cemqvYe2W2zb7gtTVJVV1yuE9 yq5IoulH1ZT3VEyeKgBR3JJILHuTqXumwRX6CkLTVFPV0MxqaWaCTpskhjePucHsVkYH7dBx O9dr+zmddxWh4hTmr5R1kbjohihk7E+QMCvL0yMeuu9JuqwVdfT0NNebfLW1EaSxU6zqZHVk LqQuc90BYfEAn0B1nFZ4SV9z2/Z7VcLtQJHQbfmsbOlI79XnwCSEFwPJ0o3A/jgn3DDHR7Qv dDXVU9PcrNKZ5468SVNteRoqpaNaYlMy+VG4Kex5BS6cjyDKDFHu3bkhqRHuC0OaaJp5wtbG elGrcWdvN5VDAqSewIxqwtdzoLtTe02utpa2nDFOrTSrInIHBGVJGQfUazGo8NLxPUXRTXW2 NKukpnE6xuSa2KvlrWYxHsImklYY5lsD107bNslZamvVZdJaZq67VvtssVKG6UGIo4lRSe7H jECXwvIknA9NBR+KTRe02Smjue4obpWvJBR0Fmq4oGqiF5uzGTtxRUznIxnGCSBpZ2+LDUxV Au+9t1WuupapqSoobrekgkjlUA4HHAdSHRgykggj6xp13vtmqud921uGzimku9hmmaGCqlaK GaOaMxyKXVWKn6LA8T9HGO+QsVPh7d5ku97kjs8u7bldKWsOZpEgpqeCancQLJwJckUqZbgu SfQcRkLUWe0pUQwUfiBeYKian9qRPleKZpYMEiRVlV/JgE8lGOx79tfFBarXeJ4aem8SLzcT IhmWCmulOGkQEqWBhjV+IORkH1H1arn8MpqffBuNDT0JtBq6OvgiWslpjRyU9P0FRYkQrIpU YBLJgOQVYDBh7B2duTaV+2e1bQW2akpbZUWWokoap3MXN+usxVolHHMITGc5kHrjuDmdh0gw Ir5uiMe//tqobJ+PmY/o7a8+YcH4w7p/O8v+OnDRoE47JqCy/wCmO6hGp7J7TD2Hfy8ulyPY +pJPvznvr0bDpxjO4N0sPfm7yjP3HTho0ClJsSiOOjeNzwfHje6p8/8AG7Y/JjXsGyYoORiv +5uTMGLPdJJPT3ANkAdhnt/edNmjQKL7Ghkcs24d0cj3PG6yKPuGANfPzDg/GHdP53l/x04a NAoT7Bt8iYS77oiJ9WS/1hJ7Y98hA/JjWdG8WKnui0dXXb5pKdzcY4Jhd5pur7B2nYjkXUnB Iz6/VkDW6ay6ba2+K7clzqamssVNFVQVVJDc4XmespYXV+ikUZVUTi5RmYNycouT2UAIWxYa Pdc1TCLpuqllipaetUrfzOjQz8+HmRiA/wC9tlfsILA51cVm3duKa+Or3tfImt6rJWKdySRm mUg8Wkw4KA9/XAOPq0eGWxJ9rXWes9jtlnp3oIKRrfa6iSaGaVM5qHLoh54wo9SRkszE9q/x G8M63d92u9Wk1DTe00L25GJJaaFoiwWXy5XhULBIvEnsrg/SI0FpHZtoSVVNRU26Lsa6pRXg VN01bvIGUsrKpmIbKqzDsQQCR2GiOx7flufybFva8vceTL7Kt/Yy5X6Q4cs5GRnt2zqqn8Pb 9Nu2mvslbbecU1vn6CmVFUQxlJY8LhXJ5uyyOrMOy4AwR28P9k7ksW46K53eot0yslyNVDTV EnSp3qqiKUCnRo88P3nJ5P8ASkbHZRkL+Xw/pZU4PuDdfH+jep0P3qwOvafw+t0TMz3jdUxY 58+4KzA9fQCQfH9GnHRoFR9iW3ielctyxP8Axxf61iPyNKR+jVBufbhtEdEtDXbuuFVVzGFF F5ljjjxG8heSTuEXCYzjuSB9mlaVt/WW43qmoI6GG211JHOXrLZcsCnrE4MFDMYpCOL8HGF7 8fUdtAgUE1vraLZ9ZT1O/BR7kZY4Z5bsyLAxjdwrgvyJIjYghSpHfl6ZdH8PaVnD/OHdode4 IvU4Hrn05YP5Qfh6apabY+4LdtrYdsgr6S5zbeqlqp6itleNpsRyxiNeKNgBZcAn3IvY5OtO 0CP+51Ay5m3RvCWcfRl+WZUx8PInFD+VTn351IXYcIUA7i3UxAwSbtL3+vtpw0aBQGxIAQfn Buk/+by/46XbDbLfuK63y32vc270W0VUdPPKLmWWZygcqpbJAHLBI45OfgDrSLnSe322ro+v UU3tETxdanfhLHyBHJG9zDOQfcdJHhvsu5bS3BuGWeuSotVb7OtJFyQNGIYVhXkqQooPFF+j 2AAGCfMQtE2LQhT1bvuaVvcxvdUuPyK4H3jXCXYQKgQbp3ZTkHuVuRfP1edWH3ac9GgTk2HC saK2491OygAsbtIC31nGBn8mqrdNol25afbH3bu6UNNDTQU8U1KWeSWRY415PF/GYZZm7DJJ 1o2qjdiXqWySx7a9jFwdkXlVTNEqx8hzKsqPh+OeJKkA4JBAwQxyrvVRNZxV0k29rnPTy1kV dTzXeloBQeysqzM8qBUYZZcHke2SMYOniybNnuVsoa6vv+86OaaFZHoprkFaEkZ4NwUZI9M5 z8dEW0bnP4frYJqWz0AS4U8qUtNPLPD7MlTHLIjyOoeR3CyciR5mc5PcnWhaBPGxumAabdG6 YZPTn8odXt/3ZFZf0Z178zK38dd0/wDMpf1Gm/RoE/5kyydqrdu6Z09y+1xw4PxzFGh/ITjS JS3iln3I1sp9zb2ht63VrGlweejMHtqxlzD50Mp7LxDEHLds+87XrKH8MHqt+C41dNQQWuG9 i+I1JXVSmeUQ8V6lKT0RJ1DzMynLBQCo5NoGb5m3HsBvrdQQfg5o/wC/2fP6dfabOrFdSd57 oYA5KmSmwfq7QZ03aNAaNcamrpqUqKmohhLZI6jhc/fqP8sWz+caP/nr/joJ2jUeCupJ1doK qCRUGWKSBgo+vHprlUXe200bvUXCjiRPpNJMqhftJOgm6NVlNuGy1UZelu9umQHBaOpRhn4Z B11+WLZ/ONH/AM9f8dBO0ag/LFswD8o0eD3B669/068a9WtFLPcqJVAySZ1AA+/QT9GqiHc9 gmjd4b5a5Ej+my1cZC/ac9tfabisrz9FLxbmmxy6YqkLY+OM+mgtNGoPyxbP5xo/+ev+OvHv VqReT3OhUemTOg/++gQUvW56TcXiZTRVYu01uttPW2ij9lChJHSoIiwvmfLRoO5yfdjVBat3 7oayXm3Utwq7reYbfa5455bbHDPBUVUpjljMbdONgvEMoPHGWVmOMhrgn8O5rhd7hDuK2Tz3 WH2atJvhkSWMBgF4mUqoHJscQMcjj11ytu0tjiwVVBDco6ykqlp0EstxEzRpTkGBEYkgLGwy F7gkty5ZOQXrxve90vhHdLrQXScXy03NbfcDcLdGkiSGeNCiIjmMALKrBsyAqfXJyNjqZHip 5ZIoXnkRSyxIQGcgdlBJAyfTuQNZ1ctnbOl2nU2Oe9yQUdZWmvrJ1uCJLVTlg3KR/jyCnAx9 BcdhjTMb9t5LV7HNuWiZej0Wna4RrKfLjlyBGG9+RjvoFu2+J0lU9mik21cOvfKdKy1xwTRP 7RCYTKxLMUVGQBQVJ9ZEwSCSJR8TrZJR2Gsobbcq2ivMUUsE8XRAj6k8UAVw0gYESTRg4BHc 4JwdcfZ9h1Vps9mtu4qKne09rdLS3VHqKbyFCEZmYkFGZcHIwe2CFIqK3YW3QlUKbdktsgWO lht8NPVxiKjSmCtCCGz1CsweXLHuWwfTOgatv7+t173XVWCGnqIquA1Qy7RnPs8qxPlVYsmS 6svIDkpzpw1ndrt2ybNfI7tDuSJaiOWqkjSW7L0kFQ/UlQJy48TJhvTOVHftjTP88Ns/jFZv 69F/m0F7o1S0+69u1Moip7/aZZT6JHWRsT7/AEB10l3LYomZZb1bEZfUNVxgj9OgttGqP54b Z/GKzf16L/NoXd+2mYKu4bOWJwAK2LJP/FoLzRqpfctijqBTverYs5xiM1cYY5+rOdSPli2f zjR/89f8dBO0agm82wAk3GiAHf8A16/468S82uQnhcqJsAE4nU4B9Pf9R0E/Rqpn3LYqeVYq i9WyKVu6o9XGpP2AnUyK40MwYw1lNJxGW4yqcD4nvoJWjUI3a2qSDcKQEeoMy/46mKyuoZCG UjIIOQRoPdGoNdd7bb2C19wo6Vm9BNOqE/edAvFsIBFxo8H/ANuv+OgnaNRqavo6pylNV08z gZ4xyBjj8h1J0Bo1EuFyobaiNca2mpFc4UzyrGGP1ZOvgXi2EAi40eCMg9de4+/QTtGvmKWO aNZIXWSNu4ZTkH8uvpiFUliAB3JPu0GY+OTSW+1228UdhsN6qqaZw8NyoxNIYVieaQQuT5G4 xNgYOTjtpbt96stx8SKunprJtttmU1olucVVBbFnlrBH0w5Xj7g0uAApJMbDWsbhsTXirtE4 uVXR/J1T7UEgWIrMeJXi/NGOOLOPKQfMe+QMJ9J4PWWi/e6C6Xikoxap7OtNC0ARKeYlnw3S 58uZ58uWeQHqMqQqprv4a1lsNbcdlwMIXZHjNijq2hAijl5s0KyIqlJYjnl+Fj1BAu9uybAr 9yR0lt25Q013enNwzLZxTuojnMGSzICHEikAevvHbXSDwwpYduX2zrfLo0F3MJlYwUiiLpok Y6aJAqKCkaLjBxxBGDkn63p4XWneN6iuF5rKxwtKlG8CRwYkjWTqHzmMupLAZKMpHuxnQNVb t6y18olrrRbqmULxDzUyOQPXGSPTufv1wG0tuAgjb9oBHcEUUf8Al1d6NBQx7M2vEMRbbsqD v2WhiHqST+D8ST+XXRNqbdjdXSwWlXU5DCjjBB+I7autGgra+w2e48PlC1W+q4Z49emR+OfX GR210rbPbK6LpVtuo6mPlz4TQK45d++CPXufv1O0aCk+aO2/xes/9Sj/AMuvG2htsqf9HbMT 7gaKP/Lq818zIZIXRZGiZlIDpjKn4jIIyPrBGgwmr3fvK3U10arp6CpNNQ0Mc8skSPDQXSep WF4YygXmqxyByMsVOAW83dx2fBbbzuHddov1qtFfcrNVxRmsNvjVpopYUkQt6+cZZTjA8oOB nXK3+DdmpbbVUFRetyXCmmpGpI1q64MKbMiy9WIKoCydREbkQe6jOdOG1tt0+3lr3Sqq6+tr 6j2mrrawoZZn4qi54KqhVVVUKFAAH1nQJ0ty2L86127HtWmnrjWGiytugCCUQ9YjzYOBH5uW MH3E6rrVvPYXsK3e17VRRHbqy6coaKlSWOGmbhLkcwwOTxA9+fgDhjHhpQruOO+peLst0W4N cDPxpmdyYRAsRYwluksfJQuc+diSWwRXUfg9bKW3+wpfr61KbfWWwowpATDVNzlywgDElsMD nsR8CQQKbxM23f8Ab01QtnqqykFWtE8DClkjLGDr5MnVMPEIMHL5DeXGSMwazcewISjptFKq jNrivUlXDaoWiiopMgTNnDdsNlQC+ASFIBOrb9ya0LBEY7ldVr46mGp9tPs7uxip2p41MbRG HAjY4xGDnvnOqWLwknF6Wja8V67ZSwR2MslTEKipiWR26Uq+z8QvCThyRlbC9ySxIC5hvW0b du2OzWnbcJuJrBQGSlpaaLhIac1BJDMr8OmM8gpB9Bk9tPy0VKqhVpoAoGABGMAaTf3N6Abl W/pdbot0Fxa4dbFOxI6RiWDLREiFUaQBQQfOxJLYIedBEq7ZQVlO0FZRUs8DYBjliVlODkdi MevfSVvaxWyz0tDW220WG300dQWuFxejgBo6cRSHqDlgE9QRg+pwxwPeNA1Qbu20u5Ftwa6X C3tQ1Iq42pBC3KQAhSyyxup45JHbscH1AIDP03feI9r7TNxsNFT7grJKFrsjRBVoaaerSEEq ckPJnshIxxcn6GDqxoKMxGM0lOYyvEqYxjHpjGPTSHdPCSx3Sy2+hrautnqqOTqfKdRDS1FZ NiYzBXklhbKh2J4gAEEg5BIOiIvBFXOcDGf/AOaCBFZLTFRtSRWyhSkYENCtOgQ59crjGonz R23+L1n/AKlH/l1d6NAtXawbXtdora6o2/aTT00L1EgWij7hFJPbHrjOsz8LPkjdNzpRfLFt 0y1doiusFLJYkgeMPJ3MTHlziHkHI4JYBgAGAGzXmKomtFdFQrSvVvA6wrVqWhLlSFEgHcpn Gcd8Z1m/hzsO+7b3NFcLrNb6uCKgNspglRITQ0qsHSGJSg5LywCZGZwI18zZOA0Olslqo6d4 KS2UMEDklo4qdFViRg5AGD2AGq2q2NtKrVRVbWsM4Xuokt8LY+zK6YtGgoo9nbZjRUj25ZkR RhVWhiAA+A8ulzdmw9u09r6tl2PteorpKiFGaW1wFY42lUSykELy4oWbGRnGtA1TbusQ3JY5 rXJXVdDFMymR6YRkuoYExsJFZWRsYZSCGBIOQSCGL7apqW81drtlv25s22T17XOWO4w2WMpV 09M6pTypH7lcyhj5jlUPEjkCNI2Hbdtbm2ZZb2Ns2aBq+kjqHiWijwjsuWA8vcA576+X8OY5 Ep5X3NuH5Tp5ZnhuKSQLLHHLGkbwqoi6YjxGhACZDLkEabrJa6SyWahtdti6VFRQpTwpnPFF AAyT3JwPU+ugq6nY+06pAlVtixTIDkLJb4mAPx7rqN+5xsf8Tdt/muD/AC6atGgWqfYOzqaT nTbT2/C+Mco7bCpx9oXSLPQmk3xQ2+TaO2oaStuk0EdGtDE8slGsBdq0up8v76QpVl/CUepB Ov6UItkum5Ki7/OW+Hr1a1UlL/B1ibgMJEWWESGNR6LzxnJOWJJDvL4e7LmkaSXaG3XkY5Zm tkJJP1njrxPDvZUbq6bP24rqchhbIAQfiPLpp0aA0aqL5uGisskSVkN0kMoJX2O2VNWBj4mG Ngv5caq237aQO1FuU/Zty4fqNA16NKfz+s+PNR7kX7duXD9Rr35+2jiSKPch+zblw/UaBr0a Uxv60lQfYdzA/D5uXD9Trz5/Wn+Qbm/s5cP1OgbdGlX5+Wj+R7k/s5cf1Gucm/7UisVt+53I GQF25X5b6hmEfp0Ddo0mUviLbZgxls27Kcj0Em3a05+zjEdd139aScGh3MPrO3Lh+p0DZo0p /P205x7Dub7fm5cP1GvDv+04/wDQNzn/AOXLh+p0CSkMUG7/ABehst0joq2Sz0rirnrXcU05 SrPNmJYxqhKnAGFGMDSjYpZPmze7bT9Sx0DW6wCVzWNVRtNNOUkmi9nkZh1UCehRn8rNx5lt atSbwsolFe22NxUsr8lWY7eqDIckcgQiFxkgHzAZwPXXOlv+0YLVUUMG2rtBRVRZ6ikXadaq SM2ORdRBxYnAyTnONBl01XcbnPt7aMfsEFrpb/c6CvqZ2qKikrJoYerEJeU3M8jI2YmlbzRH uQmNat4P3F7p4QbdrIYfk9zQBUWpZ5gnDKhiWIYqePIDPoQM+/XJL/tFLMtnTbV2W0r2FENp 1ogHfl/q+hx9Tn09e+pku9bFJRtSSWjcUlKydJoW2zXlCmMcSpgxjHbGgVbLu/eNZFsg9azS Rbqp1nSs9ikKUUgpnmeFkEo5kkDieSkBJMg4GvlPEa/XK1bWuFt+S6MXGmoZqyjq6SSSWI1N ZFToysJVHBg8rLkE/vX9Lsx197sNVaUt142fd2s/YJBLYXqYu3dR0kVyPTtlRj6jqjucHh9d TeHuW1LxVS3XAqJZdrVzSACJYlCP0MoFVARgjByR3OgsNq76uF08QZbLVJSG3yLcDTyxx8CW pqlIuIJkLOcMeR6aAMp4lwCRpGkCnv8AtGmrzXU+2rtFWmR5jUR7TrVkLvkM3IQZycnJ9TnU 2XxEtiOoW0brkB9WXbtbgfbmIaBy0aSIPEajeVVn29u+mVhyDvYalxj3Z4KxH2EA/EDUr5/W n+Qbn/s5cP1OgbdGlH90C1fzduj+zlf+p1H/AHR7d1eHyHu7jnHP5vVmPt/1ef0aB20aS28R rcKoRCy7tMf++G3qzgPydPl+jUj5/Wn+Qbm/s5cP1OgbNGlP5/Wn+Qbm/s5cP1OvRv20H1ot yj7duXD9RoGvRpTO/rSGAFDuYj4jblwwP/o69O/bOPWk3IPt25cf1Gga9GlP5/2b+S7j/s5c P1GvRv6xleQS9ntnHyHXZ+7o5/JoGvRpT+f1o/Bo9yt9m3Lh+o16N+2cnApNyf2cuP6jQNej Sr8/LN+FTbhQfF9v16j7zDr5G/7Ke4ptxEfVt24fqNA2aNKfz+s+PLR7kb7NuXD9Rr35+2fO PZNyZ/8Ahy4/qNA16NKh39ZACWivikDJU2KuDfd0c68PiBZBj95v+PXPyBX4HfHc9Ht6e/QV PiRW1s289i7bjlrKa1XipqmrZ6SZ4JT0YDIkQlQhkDN3OCCQmM4zmlq73ddiVT2yzsNxUtbe oqKGa6XaRpKOadOQpmPCRyqBQ/JiDiZR3IJOl3+x23cFvNFeaOKrpuayBXyCjqchlI7qw9xB BGoD7L269BQUTWmnNNQ1IrKdMHyzjP76TnLPkk8jkkknOdAp0HiTW1m7Esi2iDqSTyUAdKh5 I4qtKNalo3lWMp2bqxkA8wY+XEg+WEfFK6x7RF5qbDRRvUWGS/0kMde0gMcbR80kPTHFuMyE YBGeQOMZLpNsjb/yq92pbXSQXjrmrjqgjDjOUKmQhWGcg+YZHLAznAIqdp+Fu27FteGz1Nvp bj/Bo6WeaeInrokhkAKkkKC5LlR2LEkjvoOdfvm4Ud8agNqpnT5wwWQSLUvnjJTLUdUr0/UK wGM4z7wPWNZPEStuu47daIbbSM8lVcqSslSoYpTyUrsiJnj3dwocqcFUZT3yM30Xh5tKG4Q1 sNhoo6iGZKhCilVWVPoycQePMe5sZ1Mg2ft2B4HhstAjwPNJEwhGUaZeMrA+4uBgn36DO/B3 c1Zd75TO01zrqO72j5RE1TWiaCldahs08eIk5uvXAdvdwVO/Ds5XzdF0p901FotFqpqtaOkp qyqknq+iRHNO8Z4ArxPBIpHJLD0AAJPafZdlbesdZR1VptkdJNR070sBjdgI4mcyMgXOMFmJ 9PXHwGpV221ZrvcaO4XK3U9RW0hBhmZfMuGDAZHqAyhsHIyAfXQZ6/irUwWa/mahgN7oKutS lppFmhhrKemnEUjpLwYMwzkqM4+oAkTrp4k1tu3NU2h7KJBHfqOzrUBpRGUqIhJ1OXTK8lDK CmfeO4yMslR4f7OqOv1tqWFjPkyt7BEC+SGOSFye4B+0a+6zYu16yp9pnslF7T7XHXGZE4OZ 488JCy4JI5HGfjoGTXxOhlhkjWR4iykB0xyX6xkEZ/Jr71zqIYqmnlgqI1khlUo6MMhlIwQR 8MaDLttwq/g1VG7Xq9QUtvra+aprEq5Pa2gp62YlTKCH7pHxJBBxnTN4TU7R7CtVW9XXVLXK IXH+GVklU0QmAdYg7kkqilUB9/HljJOuliTZS097sdgisCU1OubpR0UcSxJzDKRMqjjkiNgQ 3fA79salWncu1ht41Vru1pSy0KpCZIZ0WGnXACL2OFGCvEdsgjHqNAiU/ivXzWbclctmhLWy 2G7QqZHWOWITTIVWTiQ4KQh1kTynmB7idT7d4gXu41EdLT2SkiqmvM9nAqppoclKM1UchVoQ 6hlBBBX4Ecgdd4rP4W0Nha5RUu20tFTzpTOvTaKQF+o0XwIDIW4ei8W7DvpjtO1tp9K319os 9n6aMaykqKaCPjykVcyoyjuWUL5veAO+gWIt+3im3T8gXe3W+nubtBUpAk7P/AmhkeWQMAcl HiePuFBPD05jUSTxD3SmzPnIdsWz2A2lbzzF1PliaOSTpEdLkZAFjGcBSZD38p082/bVNR7m r769VWVVZVJ0o1qJAyUsfl5JCMAqrFFYgk9wD21xpdkbYpaK4UdPY6BKS4Y9qhEI4SgMWClf TiCzEKOwLHt3OgV7vv8AvNnu1LQ3CzUqy9SmWoWCd5wonrTToeQTEYK8ZBz7tllABUnWlaXq /ZW2bi0TXCw22qMVMtGnWp1fjCpyqDI9Ae4+GTjGTph0BpJ8T09qislBDVziunq3ent8VbNR fKJSnlJiaeLzRgD98yexMYU+uQ7ar73ZbbfaVKa8UUFZAjiRFlXPFsEch8DhmHb3Ej0J0H5p j3ReL9tq2j5VuVyoLfsyW8STpcZbbUPUR1DJI3NFfqPGsRVeYKknkc5zr9QUVQlZRwVMYZUm jWRQwwQCMjP199VddtPbtfS0VNXWG1VFNQrwpYpaSNkgXt5UBGFHlXsO3lHwGrrQGjRo0Ea5 rVNbatbc8aVxhcQNKMosmDxLfVnGdYv4MXy6PvKhtVW12aOq20lxrmr6k1CyVgn4GWBw7qI3 DMRwwpAQgDB1uOqnb+27Lt1JksNqorcsxBkFNCsfLBJAOB6Dk2B6DJxjQW2jRo0Bpd39OsO3 WRrlJbzPUQwqYWCTVHKRc08TFl4vIMoHDAqW5ZHHOmLS/vTbb7nt8VGLtWW2NJBKzUsULsWU gqQZEbgysAwZcEEAg6DE7tvS9p4RX6jprncaG6QT3RJKiSJ6iW2xU8mEpGnUtymYPGBKW7Kz Ny5KvL9E080dRBHNA4eKRQ6MPQg+h1nQ8K0exyWeo3TepbbLIZpadqW3lZnLci0maYlyW7kt nJ7nOrWl2feqaCKCPf24ulEoRQ1PQMcAYGWNMST9Z0Dno0pvta9Y8m/dxg59TT28/wD4uvj5 q378f9wf1S3/ALNoG/WXVFqL+MdFTvuG+S1bpLeZqSO5SR0sVOnCGKHoKeJDO3Mk+pjfOQ2N MLbSvMiFZt/blI93TgoEP3im1Hp9h1UV/ivMm7rzNcI4hTCZ6WgDtBzDmJmFMGKkj3Ed8keu geNGjRoDRpd3Vdb9bp6VLDZKG5JKCHapufshVsjAA6b8s5+r01RvuTfKTpC2zrKsz91jO4sM 3r6D2fv6H7tA/aNJqXneyqpn2fbSWz2hvfPj/wB7lAv6M/k0Led8SSoibQtUanPJ576VVfh9 GnYn7tA5aNJc9337HLwTaFjlXt50v78f00oP6NSEuG+WQE7a24p/im/TZ/RR6Bs0aSam/b1j CmPZ1uPrky3wIPyYhOe2fh6a8jve/ndVOy7OgJALNuBsD6zimJx9mgd9GlX27fH4u7b/AD9P +x64VF131FGGTalinJOOMV/kyPrPKlAx/joHHRpG+Xd/fiTaf7Qf/r6mQ3HfMkSs22duxMR3 R7/NlftxSEfcdAnVNOLtu7xTo5LfeY6a6WWGkjmS2SoJ2jjqEkEbuqo7DqJxywDZGCQCdKMl Nfbjty6VC0t1pohRWCgSqFplp56doKlpJJugSzO0PIMQmV9QCQpOtjNdvb3be22ftvs/7Hqs j3JvaZ5BSbTsNUiMVMkG4iy5/q4P3jQZ/Y4JrPZ3qKiluV0uxv1VPb7/AB2Wr5Ay04EtXNTx qSQpdoVUBVfgmAqguNJ2LS2+0eFtDS0dFeLdbqakdFhmhf20KC2XKIvLqN3fCjOW7DXtNdt9 zZ6m07FT4/3t/kOf+GlOu/t2+Pxd23+fp/2PQZxR0l9pNv7Krqy57qp7XXUkaX8M1S9XT1SU 74cK4Z0V5SQwAwSsRHZjmpr913Sottmkvd2v1uu1to6AXpaaGaOIGWeGSRpAqcUdKXqPJkgL 1FAHbA1qe5b5iiZ02xt6Zh+Al/lyfszSAfp1Agrd6SPUo2xdvwrVHlUM98OJTxCZfFKSx4qq 9weyge7QLuxLxfJPEmaK6fLS01TLdInjqKapMEZSoQ0o5Feip6IlxwYhgAWJZhrX9Ki1++CO +3Ntj6jfpv2PXvt2+Pxe23+fp/2PQNWjSjNcd8xqCm2dvSnIGEv82R9fekHpqPVX/d9FTPUX GxbXoqdMAy1G4pEXJ+v2THqcfboHbRpQe7bySJZXse11icqqudwTAEsQFAPsfvJAHxJGvuS4 b5SNmXbe3ZCBkIt+my31DNGB950DZo0npdN9tT9U7VsCP/umv8nL1+qkx+nXQV++Cf8AZzbg /wDPpv2PQNmjSp7dvj8Xdt/n6f8AY9Qm3FvBapYY9t7fqSSysKbcLMykeo4tTL3/ALtA8aNJ 0d0329MZW2pYUcAnotf5OZx7u1KV7/b92ox3FvqLvNsOlkB9BS3xGI+3nGg+4nQPWjSXFuDe UiBjseOIk91kvEWR/wAKkfp18Vm6N2RSt7PsGqkhAzzkutKh+vtyP9+gd9Gs8qd4bvhgWeXZ tvo4GYIHrtwRRcmPoFKxuDn7QdTIdx7zlDZ2GISMY614h7/8IbQO+jSM+4t8xHL7Dp5VPoKe +Rsw+0PGgx9hP2a+fnTvT/1dz/nim/x0D3o0kU9/3xUuVj2PSUoAyWrb2ig/UOlHIfvA15Pu Td8VIJxtG28MAl3vqrHg+/l0vT092geNGkP50b1HZvD52I9WjvNOVP2E4OPtA19R7n3m0ihv D6dFJALG70xwPj66Co8erdbL1b9t2q4V1PQVlXcylDUO/GSKo9nm6TIQQe0vRz8ew9SNIGy9 zUSeLK7r3h0bVc6vbNRV1dNKxdqQRyxKqKvdsmOOSXAHLEjeoGv0ho0GDLvq52ujvKVe7Kqr lFJZnjaeCkjemkrJXEgyI1RcR8DykBVc5Ibspj3fxKuFZsSlNt3fSU+46ZLrNULSmmmaeKm6 yQkho8ZeRac+VE5hnKhQPL+gdc1p4lqZKhY1E8iLG747sqlioP1As33nQYLd/ECWnulyii8Q +FPELG1PyFEGdKiQLUN3h8370VkyBhc5wF7a+bb4hXWZqORNzzVyS72ns0SwikC1FKIiYgW6 X0OYj5Ovm4u2MnjjfKeGKmp4oKeNIoYlCIiDCqoGAAPcANdNB+X6nclfunaWwEvd1guVdc6K 9NLI8cEcQljQoskjqoMcKRmTkF+mvYqwJGti2/dbtN4FUd2t0nt19fb4qoOEKeepMHJUEaAL 2fChQPdjT9o0GG3He89uhsdTQb5atoam9wwSy3GnioUMRpS0sbSvCR2kQE8UUp1TGSDgrS1X iZerhb9yXOjvtXa0V7PJQUVWtLCYxUycZo+ckJyAORDnlgDJ7ZB/RmjQZ74NbhuG4KHc5utw FfJQX2poYXBiYLEgTiA0aIGHc9yM60LRo0EG+uI7JcHNLPWBaeQmmgOJJvKfInceY+g7jufX WT+ClXSVW77jJaoKQUBsFsjVaTOKAoZgKSdi7GSdFIBY4OFAIX3vdNvu1SV+6aaphuFEm3IV qKyeqpiiNEwkPOP1Z1Aifvjv7s6j0PiHbKq1zVclFdKSeMUjCjqIAs0i1TBKcrhih5tlfpeU qwbjg6BE8Ud6XWx7sv8ARW/cz0dPT2+gqmL+y9Oi6lUY5sBomdpCgj4q2VAkdiR5Brjc943p N+3O2ybqNHtanunRqLqjUpeiX2JZUhIaEqqvKzjm3IkxcPKe7v1V4i0MNuWop7PfK2r9vkt0 tvpKVZKiGWNSzlgG4lAOPmViPOvx7MG2b3Hftt0V5FJV2+Cqi66w1qqkqIfQsFZgMjDevoRn ByAGAbg3vvu17dNxrLjNb6pbDbp6gzKkYiqJKgpIyo1OyNIU6RaMsnHm2AfwWW872ux8To6S DcppNvLe6a1ckWEI7GmkeSE9SDkZOqiZdXK8Z0AAbJGy0lzoKyJ5aSupZ44zh3imVgp+sg9t S8j46A0a+FljeR41dWkTHJQclc+mR7tfegNJniTUUsAsRq4o43FY7wXCpTnS0Mgp5R1Jl6ic gVLoBn6TD34Bc9Ut+2pt7cM8U1+sdsuUsSlI3q6VJSik5wCwOBoMLo4brSeGGwDcbTcaKht8 ltkgpWqMvJUiuVpGlBIPEQxl1XBVRK2cGNSP0dpS/c02N+J23fzdD/l18y+GOxZYmjbZ23wr DBK2+JT+Qhcj8mgb9GlGLwz2LFCsS7O28VUYBa3RM35WK5P5Tr39zTY34nbd/NsP+XQNusz2 ft20weK+456WxRUbWqCGOKralUPVTVHOWabrceTnHTTJY4w4/C1f/uabG/E7bv5th/y6623w /wBpWu7U1zte3bZQ11NkxS0sCxcSVKk4XAJwxHce/QNGjRo0BpP8Waqz0eyqmfcNZJS0Uc8D jpuimaRZVZIjzBUqzKA3IceJYkgAkOGjQflrpW4w2s2zdNioQ9bemevqVjqLTTyzrC5o4uoo U9nUq+VHkl8rBiut58JZ2qfDHa0j0tRSf9nQosVS/OQKqBVLNgZyAG9B6+g02aNAaNGjQVu5 fkf5DrDuVaFrOEzUCuVTDxBH0g3bGcevvxrC7NdKOs2t4K1tbV2v5p0CPBdWqZojFDVLQssP UJOFIPP1xhmX3ka/Q2jQIXgOKseEu3hXCYMIpBAJgQ3s4lfoevfHS6eM+7Gn3Ro0Bo0aNAaN GjQGjRrz8IfZoPdGjRoDRo0aA0aNGgzddt3er3XvqW5Weie2X62x0UQ9uPGTpCVMS8VDp1Fm /B5FQp75xpRj8PdwVW27uLnb5KoVFNa6BrZW1kU0ktNTSF5o45AFVAwcqjMeeV5llZvLu2jQ ZHTbLvtN4VbksFpp/ZI7hVOtDb62pWR6ejlZOvG8o5ZZs1DA5cjmvmJHbUrgg+S6mOOjSrHR ZVpTxCy9vod+wB9O/bUrRoMZHhvPR2rZFbUWKmuVZaaNKO7WuORGSu6dM8MUn74VjZkLtjkM 8ZG7niAV2q2ndorTbYbntSS91W06W3QNXCOFpKnhNBU1CQ8yGkVIl6SHtyLSL7zr9EaNBkey tqX22eJcl4qbPHS0Uj3SOWSOaHDCapWaKQYHUcEJ3DscM/lVFGDrmjRoDRo0aA0aNGgNGjRo DRo0aA0aNGgNGjRoDRo0aA0aNGgNGjRoDRo0aD//2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAFRAZADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAYHAwQFAgEI/8QAYhAAAQME AQICBAcLBgcIEAcAAQIDBAAFBhESByETMRQiQVEVFjJWYXGBFyNVkZOUldHS09QkQlJXlqEI M1RykrHBJUNTdYKDw8QmNDZGYmNlc4Sio6TC4fDxGCc1RHSFs//EABQBAQAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAD/xAAUEQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwC5OsMmBbY9unXH43hK nPRkrx91Y0pakhCVoChsqUQlJ4k7Ou26jkdi0HN4eLPnqPIuEqKJqX3rk60yy1obKil1G9FQ SQEqIUdVY+e418bcZftSZ8i2vKcafZlx9c2XG3EuIUPqUkf/ACqqo09dr/wgUu3O/SL/ACY1 hejSG4duXqM54njIbCWwoc1oQsgE7PDz7pFBO/ubs/OrMP0sr9VeHOmMVwKC8pzIhRBOry4n y+rWqgcG7W+4Z3i11tl8u7tovV7kOx0GbNS25HTEAG21K4hHpQPZQG96AKQa4nSyRc3J8WRl N+lRpkWLOORROc1chaSlRSp/yRH4AAtlGtjYR7dBbzfTmGnQXkGVuIDXhcVXl4b7a5bBB5fT v6a9tdOLU22lJumULI/nKv0zZ/8AaVTHSq+3Z+99L03u7zHBJYneOhMuaouOA6b9IC1cSrkH ABrj27dinX6boIW706txQQxeMoYX7HEXySoj7FrI/urB9zdn51Zh+llfqqd0oIQ903gL4Fm+ ZXHcSdlaL3IVy7a7hSiP7qxt9M4AXyeyDLnj37KvkhI/nf0VD+l/6o+2d0oIcenlqJJNxyXZ /wDL0z95Xz7ndp/COS/p6Z+9qZUoIYvp1bCghq65O0vXZab7KJT9ICnCPxg1ga6bRUSEvLyb L3CPNCrw6En6wNVOqUFO3+3WbHruq2vQeoN4e9Fcn+Ixfnko8JBHMgqlN9080Dj5+sNA966e E2CxZfjsa9Qvjpb4koc2Wpl8lJWpBAIWAH1eqd9u9cm65rY71muUs29+XcHYFmNtbTCgPyj4 7i3C6nTaFEAeGwCo9tqA2PbC0TmpuHdM7W1IlteiR5NuuCFNSnGWZLbTaVR3orIS4t8cjwHN HEhRHLYFBc/3O7T+Ecl/T0z97Xh3p1bynUe85THXv5aL3JUfq0tah/dVTz4D12w/p3fZbuQT Lip62xLiyI8taw3HLok8koTy5Er9Yq+V4Q1vzrR6uquNjmXG2WA3qO9Z7bGFvkvJlSXZAQ4X FmMpHFKeCFlLi1lXJKUJ0NFVBcH3N2gBwyzMEqSQpKvhVStEHYOiCD39hBB8iCO1ZRgb5b8N zNMtcSQoHcplJO9e1LQI8t9tefu7V1IGY2idli8cjuPm4iEm4IKmVJadYJSOaFkaUNqA7e3f uOpFQQQdOG+KQrK8wUQAN/CpG9fUmso6cwfB4qvuVKf/AOHN6fCh/wAkK4fR8mptSggv3N2f nVmH6WV+qn3OGfnVmH6VV+qp1SghsTp/DjNvJ+HMnd8UDZdvDyikgAbHftvWz9P0dq1vubs/ OrMP0sr9VTulBBfubs/OrMP0sr9VRuXbceg5va8Vl5Tm7l1nhammVTn0tLShsuK++gJB7D+a rYPY6q3qp7qNcoieu3TIB0rVA+EhJS2hSy0XYyQ2CEg91HyHtoJU705hlW4+Q5ZGTr5KLy8s H6drKj/fXj7m7PzqzD9LK/VU6pQQT7m7PzqzD9LK/VWUYLOA0nO8uCR5DxYp19pY3+OptSgh XxGn/PzLvykT+HrjZZi7dos7lwvWf5qmMyUgBh9kLWtRCUoSltgFSlKIAHfuas6oP1nuOMWz AZr+aw251r5ISmMvf313e0JBHkdjz9gBoIfiFgs2XP3OMnLOoSLjbXEolQp1xXFejlY2klLY SCFAbB2R27fTJU9MCCP+zjNyB7Dckfi/xe64HQa52i8ZBmM+FdEXi9y/RJN0mx0qRGSpQdS3 HZSoAlLaUa5nurls68hcVBA0dNm0p0rLcxWfebqR/qSKzDBJqQEt51lyEDsE+NGVofWpgk/a Sam1KCCSOnsqQAHs7zIgb+RJjt+f+ayK1x0xVy2c4zcj3fCSP3dWHXxZIQopHIgdh76CibHJ xy73yBbo+UdQQzclut2+4OzSmLMW1yDiW1jvsFCvlAb9m9ip7K6Z219CQi95Ywsea2r9K2r6 wVkfiFU1j98TfuonT6fYraG5qJM1uZivNBasbYX4bkjSG0eGsnkshwEqUvQ0SK/T9BAh00jj WspzHQJI/wB2HPfv/wCvxUHTVO0j44Zl4aEcEo+E+w+nfHkT59yT5/Vqe0oIJ9zdrX/dXmH1 /Cqv1V9+5uz86sw/Syv1VOqUFY5Filqx6C3LumX5g207IaitgXRZUtxxYQlIGu/c/iBPsrrN dOIoWC/keWyEe1td4dSD9qCk/wB9V7/hDru8IOXWfAiS7VFkQvgtpM0+IHUvocdcDPgqBcKU lHIqISjloespKrwtMpU61Q5aw0lT7KHSGnPEQCpIPqq0OQ79job9woIi504ilZLOSZayj2IT eHVAfarZ/GaNdP3mHguNmuXISAB4apbTqSN7782ift3v6qnFKBSoN1Ludxi3HE7ZCuCrXDu9 xMOVObCPER95WtDaCsEBS1I470T7u+qq+/ZFlrV6t+Ou5FHlNN2qe+i6Mz0QEyJSJC0BKnSg pWphsIKmwB3JKuQA2H6JpVC37OMwsV4t909MZusFFlgvzLXAQ26iRJlCQ024w4By8MvtMDsT 2d2N9qNZJksfALfJcytdyv8A8ahZXiyI6EPASiyWgA3pvkgBYJBUNg70QKC+qVSN76lpuicb uEZy5295jI3LJLtkSSyv0x4MFaW0r7hSC74COe06C1b12IknQ+43S4W/JkX+5ruFyg3uTBc9 fk20EcdJR2B4+t5nuTugsqlKUClKp7Ir7dHcxzNl/K0Y+zZBAXAbcaHhraXwW66pPynio8mQ EnQPYDkd0Fw0qgskyXIbd1FuzMW5z02+Pf7bGSpU1hSUNvpZLjQilsuOf4w+RBHYg+ooHn3X L7/IzBz0bIXJVjXlUS3NXCHNZajhh1AWqMG+JKloCtKXy2T7tEAP0bSqNfylUfPbRKjX+4uw Xcgn26cl+RpLfhNuHwERQnRbSQ2fGB2N9x6wAdJsqv14yG0M3K6OSYt2tc2X4qn2Ul3hIbS0 8hkAqZ9VahxKiD32AUGgua022NaYi40JBQ0t96SQVE+u66p1Z7+9S1HXs8q+wbdFgvTXYjKW lzHvSHyn+e5wSjl9ekJH2V+eemmZZLeZnSo3ufJTDuiLn47xnI/lqmkr1yQlKSnifLRPkN9x WbCckyCVIw5qVepa7ZIyGZEE1V0acVMabDpQ2pvhvW2mxy5bPM/8INB+i6VQWMZ7PlZ/j0lV 3IsV4uV0jhcqUlHjstBZaAjkHwuCglIVtK179ZPcV6x7LL1cs8tfG8vvWaZkMuI1NamsmPMY Qy46hDTPh74pIbbLiVHakqG9qGgvBu3RG7o/ckMJ9OeaQwt47Ki2gqKU/QAVqPb2mtuoX1ev VxsOGLl2iUiC8uXFjuTVpSoRW3HkIW7pXq9gr29u+63sLFyjyb7Cu19ZvCo0wBg6QH47Smm1 BD3BKU8iSpXl5KB33AASalUl1QyvJrHmeSwrPNuDsWPiq7s0hoRAIjoccHiHxE8lJAbSNesf WPt1r7cr/ek3bB2YF3uMu53nHXVpYQtpLPpPFrhJe9TSUJDryiQNEtpAST2IXZSqLTk2SHpz huRRcmeem+grus+MtqMoXFtooW+wnSAUqCCsJKe446Pc8h3ukWSXq/5dkxu94TKgLjRLhbYQ abQYseSXlIQviORWG0tE7J1y+2gtalKo7q5kGZ4ixmU2NOuqLcG4TtslhmIpmMpT4Q8lW0hX 85AAPI9ye+t0F40qlM+yPIrZleRWbH75LkTPgBqdGDyI4YhqSpzxn3FhrfyWm9JOwVPHsE90 YkX+73qAxGmZi5YkoxONeW5hQ0FPvOci48s6AKG+KQUJA/xnf2UF4Uqjurub3GNabhcMQyni q1Wtxc5EZtlQZlekMIbS6hxClNqUFP8AqKIPqe9JpleS3mE/1BdRk0mIcXiQ12xJS0Uy1LYC uTqSj74XHNo2NAfzdEE0F40rDCddehR3ZDBjvrbSpxkqCi2ojZTsdjo9tio51P8AjAnBbs7h 77zN9Za8WMGm23FOFPco4rSoHY321vetUEppVGO5bkTo6qKavV5ht4/ao8u3pmQ4rbiXFMOO EqT4XcKLaRo9/WUOx1pKzvJI7+W3GHMkP26DjSLpamJLTW5AKnE+kuANIWnfhc+GwNHuBvSQ vOlVbFuxsUS7Ly7qJEftUyBGegyFOR48pBWhwrWnihKdLKCWx62+Ctb0ahTGZZbbol5jXO/T A9HmWWDIky4zCBbkS2W1PPHTaQFJUtQHMkDtse8P0PSoDgFzuRzXM8fmXJ26wLUqIuLJfQgO tl1tSlsrWgJSriUpI7cgF6JPap6oEpIBKSR5j2UH2lUnb75ljGZ41j90uuRNOSbxPakPyIMR LUiM0hxxgNrS1o8kob5EAHanO6fV1wBmeYOy1Qo18nKbjZqLPLmOsR08Yyng0hlv7zxW4Qor UR8niO3rCg/RdKpixZHf7pfr1cp2StWePbMrNoNvltthlyGEAJSkcQvxXFKCgsr0NEgcQQck TIHJ3UCCq05XKetU+/uRGm2pLD0d+Oi3CQrwiUE8Q8eBKVHXdOwdaC46VQGNZrkci24NfXLr Jk3i/X9y3XCxcG/CjsBTqXODYR4qPBShtRUVe3a9gjV/0ClVP1Wu2W45dbncrY9dXLD8BSVt iKxGcRGmpG0LXzTyCAkKUSSRsAD3Hns5VemldNC5d7lKlZDY1u+itNMBEiWER1BS1BoltAS8 6pRHYBtPY9woLopVG4ffcjyKDh1rnZPIjv3a2z5a7g0lgKfkNOIQlpA8MDikKUvQHIgdzoHf 3O8snDELUiz5ozNvsS2SZVzVaHGFIWlEFxxL6k8SpCS8lkAjikhwjXcABeNKolnJbnOiCM5l rtqTBxJi8sydtrVKfcC+bzhUCFtoUkDgkAev/m6trBrlNvGF2K5XVkMT5cFl99sJKQlakAnQ Pcdz5Hy8qD7lEvHBG+D8pk2gR5KSv0a4uNhLqUEEnivzCTxO/Z2rgO5F0zZgx7Y9ecNbhxtF mIuVGDbXuKUE6T9gr51huN1s+Non2S1Wu7yG3QgQ5rRUXCrsPDIPZXn2139mvbFMm6iSWIuF owCFZgzkBjuTFyGuaYjchxtpslCFoJUVqWNb/wB6WPYdBLfjd00Fxdn/ABgw7090JS5J9Nje IsJIKQVctkApSR7uI91aCbp0gTH8BM7AQwFcvDD0PjvXHet63rt9Vdp+74fDvTNlnO2hF2Wt tktBgAeKtO0oJ0QlSh3CCeRBGt7G+cc16dpuwtYm2ozVOhkNpjbBUXPCHrBPHXiervegfbQe jkXS9yPEjG8YUtiJ/wBrNGVFKWdkH1BvSe4Se3tArdg5j0/ghfoOR4rGC9FXgzo6OWvfpXf2 1vYveMbyBc44+qNIMJ70eQpuOUeG4P5pJSNkaHl5dvorvBhoDQaQB7gkUHAZzzEH3UtM5VYH HFdkoRcWST232AV7gaxL6h4Ug6XmGOJPlo3Ngf8AxVIZEKLJaLUmMw62e5Q42FA/Ya102a1p 1xtsIa8tMJ7f3UHE+6Pg/wA8sb/SjH7VacrLenE6bGmSsgxGTMjHbD7k2Mtxo+fqKKtj39ql 8mJGlJSmTHZeSn5IcQFAfVuvjUGIzx8KKwjidji2Brtr/V2oIgnKOm7MszE33EG5XIrL4lxg vkfM8t72ffXxeW9NSgoXf8O4KdVIKTNjaLiu5X8r5R9p8zU2DTY8kJH2V9CUg7CQPqFBC05p 05TclXFOS4iLgpHhmSJ8bxSn+jz5b12HbfsrnovXSVI0i54IByUvQfifKUNKPn5kdj76k+W5 LY8cjRzkj/gRZbngJWuOtxorPklakpKU79nIjfsrkJyXBfgRd3D9sTEbe9HUFRuLyXvMM+EU +J4vub48j7qDXhZH0ugKachXnCoymklDamZUVBQCdkAg9gSd6+msyMo6b+Il5F8xDxA54wcE uNsL2PWB357SO/n2HurcVmOL27HEXpiQPgtx9MbnDhuuqS8TxCFttoK0q5aTpQBBIHmQKwR+ ouHy2Le+1c21ouEowY+4zoUuQOO2iCjaVeunsde33HQa3xl6ZNSXJHw1hiJDjyZK3fSooUp0 b4uE72VDZ0rz86P5X0xfRGQ/fsMcTFX4rAXMikMr5BXJGz6p5AHY9o3XUiZvjUiBeZsWelUa zqUi4LSw5/J1J3yChx320d+7XetdGdYddLdcpC7nEchW4NrlKkNKShrmNt75pGyrY0BsnY15 ig9P55gc9lyG/lWMSWZCS0thdxYWlxKhopKSruDvWvbustluuFWWAmJZbhj0CGFFQZivsto5 HuTpJA3Wqq9YK9jy7rJcszVr8YxXFy2UtcXQdFpaFgKSsEfIIB+isUV7py6q2mOcU8WcCISd R0re78CG0nuTsFJA7gjR7jVBsy38DmPyH5buMPvSEeG846phSnU7B4qJ7kbAOj7hWJy89O2V pjOXLE21tteElpT8cFLZSRxA32TpR7eWiffUgFgswHa028f+jI/VWyLdCEb0YQ4wj/8ABeEn j578taoIci49MbeYLyJmGRSxtURYdio8Pn5ls77cvbrzr7Byzplb5j0uBf8ADYst/s68zMio W5336ygrZ+2pULJak/JtkEfVHR+qvXwPbPwdC/IJ/VQcVHUPCl/Iy/HFbOu1zYP/AMVe7pds OvEUR7rcMfnRgoLDUl5l1HIeR0okb7nv9Ndxq3w2UlLUSOhJ8wltIB7a91a3wBZ/wTb/AM2R +qg4S3MAcVIUteLKVIaSw8SY5LjaQkJQr3pHFOge3qj3Cscq59PGo0RMqbiaI9uVuMHHY4TF PY+ps6QfLy17Ky5rBRasZmTMfxe33S6I4JZi+AgcypaUknt5JBKtdt8dbHnUAlZo9ZrbnUhm zWOTIxl2Ihq6Q4SxHc8bj4hKElStspVyWErOxr5NBNJuV9M5zUhM6/YbJbkKSXg9MjLDpT8n ls9yPZvyrErJulynYLqr3hRcgIS3EWZcXcdKdcUtnfqAaGgNa1Wv08yFrMbrfmZYsl7Ytxjp avECKUMPlxBWpoBSnPWb9Xeln5YBCSCKnHwPbPwdC/IJ/VQcP7o2EH/vyxv9KMftVupzLGFp SpGR2VSVDYInNEEf6Vb4s9sB2LdDB/8AMJ/VWgcPxk+eO2Y+3/tFr9mg4UhHTWS5PckfFF1y 4aVLUtUdRkaPIFZPyu4339orYgyun0K4pnQZOLsTvATFD7TrCXPCGgG+QO+PYDX0CuucRxs8 d4/Z/VHEfyJvsPd8moj1QhW7EMNn32x4Zjs5+E2p5aXmUNeGkAnmNNnlo69XadjfrCg3mZPT KzRvR2ZGGwY7zqXg2lyM2lbifJWuwJTvsfZut5EvBA7OfRIxkO3BJTLcC2NyUkdw4f54I9+6 5uRXCTYOlz+Q45ZLL6S1b/hB5lwFlsJS0VqICEkqI9gJTv3iuviUO2XrFbNdJFmtjb86EzJc QiMnilS20qIGxvWzQYYWQ4HjEBuJDvGMWiHslDTcphhBPt0AQN10G8zxdxCVt5JZVoUNhSZz RBH+lW8ix2lHyLXBT9UdA/2VprxDGlqKl49Z1KJ2SYTRJP8Ao0HLutwwK7y4cq6zsZmyYSuc Z2Q+w4plWwdoJPqnaU+XurSRE6Y+EW0t4eW1SBKKf5MQXh2Dmv6Xc9/PvUg+J2MfNyzfmLX7 NRfL4US1XjHrRj+LWdL11deQZzlrDrETw2ysc0o4naiAB6w1onvqg7KpWDLvIu6pGNKuvHj6 YXGPG1x465738nt5+XatEX7pmWGWhdcNLNsPNpHpEbjEPId0jfqesR3Gu5FQXHc0TkMLCokL HLFGvN/emodkKieNFZRFKgtxKQUqUFkAJ9YaJOydd5301v7OcY267d4EEXO1zn7bNabb5Mof aVolsqG+JSUK+jevZQeY+V9Mo12fuke/YY1c3xxdlomRUvOD3KWDyI7DzPsruM5rizzSXGcl sjjavJSJ7RB+3lXR+B7Z+DoX5BP6q0nsSxx5xTj2P2hxxR2pSoTZJP0njQYJuQ4lcojkWdd7 FLiu+otl6Sy4hft0Uk6PlWgk9PkuMLScVC46PDZUPR9to7+qk+wdz2HvPvrsoxfH29eHYrUn irmOMRsaV7/LzrN8AWf8E2/82R+qgi8t/pm5bkWaU9hxgodS6mC4uN4YcO9KDZ7cjpXfWz3r 25k3TaPIeLt7w9p9bSY7vKXGSpTaDoNq77KQR2B7Co71BusmzXS6w7Lj9mYj22xuXhUyfb1L YfUhRBYCklIQrQ3slR9b5PbdTnCHYV1xiy3yPbI0Fy4QWZRbaQnbfiISvjyAG9b1vQ8qDhys o6YS24zcu+YW+3FJLCXJcVQaJ7koBPq+Q8q7kXNcVlpCouS2R9KjoFue0rZ93ZVdV62QH3VO PQorjivNS2kkn7SK0ncXsDr/AI7tjta3ux8RURsq7eXfVByepDN4eg2v4CtIubrNwYkuI9KQ wUpbUFeaho71rXbuR7N1XaOlV6srbjNjagSWEZAxco6X5q2vAhR3fHaioT4ahvxHZPfYA5Ak nyF5UoKVyTEcsn5dcLi3bUutG7W+4McLkIzJZYLSlJLSB99eJQQVvEgAI4kcQK77WFOM9VxP RZYPxYNpEXh4iSlMgSjJ8TwiPPmd7/pDdWXSgpLHcMziNlkm5MH4IRJyNdykqN1W807BUEhT AjBJbK1aP3whKk9tE67XbSlApSlApSlABChsEEeXalVlE6osrk+ktWZSMYVefgUXHxtLMgqI 8TwuOgz4nq8yvez8nzqyn3W2GXHn3ENtNpK1rWQEpSBskk+QoK/64XRi14tbHHVxhJN6tyo7 ch3wkuKRKbWRz0QkcUqJUewG/oqOv4Rkz2UTcwREhpnO3mJORaVS9gssRXI5Jc48Q4rxSodt AJAJ3Vpwr3Z7nblTINzt8yBy8NT7MhDjXLsOJUCRvuO301squEJEVMlUyOmMrWnS6kIO+/nv VBVAsWUMXMMJttu8a93o5BLa9KUhmM1H9GS21zDauTqlBCydAHgsD2GuRacXzO4YzAsaG4ls ulkyV6ZJmGQopW06Fuc4+2yFerKUBy1pSO42SBc675aW34zLl0gpekrLbDZkICnVg6KUjfrE a8hWJeR2NFrTcl3m2ptylBCZRlIDRUfIBe9b+jdBWkbC8rtWNZVZLFCsUWLepr6myue8sx2X YyWuey1srC0Bwg75ciN79avGRYPk0lnMkRY1u8C63SFJjpakAuiO0lttQT4jXBtzi0FJV63E nt3SCbRl36zwni1MutvjugAlDslCFAEbB0T7qyG8WwXVFrNxhfCS0eKmJ46fGUj+kEb2R2Pf VBUFmwnJbWHJZtDTyouSi+sRHLmqSt9pcXwFI8V3uXkfLBWdE9t671u5NZr/ADBjPoGL3SA0 zNnTZItVxjNPM+KHQnalOAKWpTgWrW0jZ7nyq2psgRIUiSpt51LLanC2ygrWrQ3pKR3UTrsB 5monjXUK13zFL3kKotwt8G0OyGpSJrHB5HgpClkoBJHb2Hv28qDo9Po+QRMQt7GYyWZV9QF+ kOtEEEc1FAJCUgkI4gkAbIP11IageM9SIt1kxGrpbJVlTPt5usFyW42pD8YaKjtKiErCVJUU nyCgd+esmI51IyS8RWmbG83aZkRcyPODwWQjkkN+MjiPCLiVc0DkSU+48gkJxSonhmXScocK 0Y5c7fb+ClpmTFNBDp5aT4aUqKiCNnZAHb6allApSlBXvW6+rsuJNei3tNnmvyWw2tTBdD6Q oFxo/e1hO0b0SnW9A9iapk3uzONZfFsrzEKDeJEB6Fj0WHLLS22Vff0OeAytDZfSnR8PexoK 9tfqilBQeBZPZ7Nmd3u0q2zMYizIjLKrHFtM5YL4Kip9xIjJShRTxSOO+QBJ0e1WJ91PFv8A hbx+gp37mpxSgg/3U8W/4W8foKd+5rU+7PgX4cV+YyP3dWHSgrz7tGA/h1X5jI/d1FeqXVbF bz0/vlqsU706fcIrkRCFNOMJRzSRzKlpSND3DZJ121urtpQUbeeoVnvXSqXj9ukKcuUi2Ktz qvRJjjTRU0WyrxGo69+/WhseeqmvRvJbXeMQt9rt8tD8y0Qo0aUG0OcUkI4ghSkp2CUK8vt1 U9pQKUpQKgnVVWTPxYNvx2wuXa3Sy4m5+DcERHQ2E+q2lSj2Cz2UpPcJ3rRIUJ3SgpiLiuTM ysPyROO22JKsLk2OLFAkJSPRHk8WwHCQgrQe6tgBWyexAFTbpViz+K40+1cUxxdrjOkXKd6O pSm/GdWTpJOjoJCE/wDJ37amNKBSlKBSlKCtOpUHJ7xeo8NnGIN8xdpKXlxnrp6KJL4VsB1P BXNtOgeB7E6J3oATnGU3BGN2lF78P4VTEaEvwwAjxuA58ddtct612rpUoFKUoFK4uR3x2y+j lqyXa6Jd5bNvbbX4eta5BS0nvs61v5J3rtvkozG4utlcfBsocSnzKvQ2j9PZcgE9vcNUEwpU MazS5OD1cCywf53oSfZv2ya2PjTd/mJkv5e3/wAVQSulRT403f5iZL+Wt/8AFU+NN3+YmS/l rf8AxVBK6VEXsuurKOS8DygjYHqOQFH8QlE16Rld2WnYwPJgN67u28f65VBLKVEW8qvZKvFw HIkj2cZNvVv6/wCUjVe/jTd/mJkv5a3/AMVQVLJwy5XTJJFhiWbILXbvjR8LvIckMqtpjpUl ReSsN8ypzRCY4UQhR2rXGrX6txJtw6cX2Fa7f8IypLAZEYHupClALIHJOylJUoDkNkAb717+ NN3+YmS/lrf/ABVeDlV78QAYDkRb9pMm37/F6T/toKmulqvbmEdTYsnHb6+7eUMPQi7DY5Pq 8Jpr/FsqIQQtBVogEJAJJNce6YvOGN5+G7DcblHuMq1ptxFjMdTqmj994xgB4aUoBHiKSjly 1s9t3ejKr8VDxMAyBKfaUy7eT+L0kVl+NN3+YmS/lrf/ABVBAOqlgsGLx4V+xhm1QMtRcfhS 3xHQhhU5RS20+wlJAPrIIJA789HsSayTMHZx67Y2q4WV+/2tNvuDE1USIhSkTZKm1uSOAIUA 4EuoHHfAcU9gals+7zJcqJLe6aXmTMiKUY7z67aVschpRQoySUk6G9a3W6nKbxocsDyQH26f t/8AFUFazcBgwrx0/X8SXnWX1FN3aIRN9HR6EmK2066rXJKNpOhseqtQ+nk3zGJ9pyxwwsev DVvh3uzusKhRRJaXDiobQXFKKlOcwgFPFtIOkjfLZIuBWU3jXq4HkhO/a/bx/wBarEnLb2n/ AB2AZGlJIA4SICzv6vSfL6aCWuvJbjLfUHChKCshLalK0BvskDZP0AbqnsBiquOJdSbdOst3 ULnc7lLZjSIbsRUph0aRwW4kJCla0NnY7EgVOHMsujaCtzBcnCB5lLkBZA+pMkk/YDWD49SP mZlv5q1+9oKmtOCXPLX7WlKsgiRLdism2tfDLAZ9FffaLSWgPDQXShBPJwDR4o772K2+nuIX KLf8EcteLybFIx62SY95kSUoZRPeW0EpbC0KUXh4oU5yPqgdx3IFWd8epHzMy381a/e16XmV 0DPjIwPKVs+07hBXu7IMjl+MCgrXp/YJyM2wWTbsVGPO2+3yUZC5FiORIzvNHFpkFfd9QWAs n1h7Qo1flQ9nMLo8PUwPKR2366oCP9ckVl+NN3+YmS/lrf8AxVBK6VE1ZVdkpJOCZNoDfZ63 n/rVa/x6kfMzLPzVr97QTSlQxOcyFED4mZYN++KyP+lr6jN5biglrCssUsnQBYjoH+kp4Afa aCZUqHfHC7JUEOYDlAWf6DkFSfP3+k69o/v91ZhlN2P/AHiZL+Wt/wDFUErpUU+NN3+YmS/l rf8AxVa3x6kfMzLfzVn97QTSlQv49SPmZlv5q1+9p8epHzMy381a/e0E0pUQazG4P8jHwfKV pT5lQhtf3OSEk/YKwLzuYFaRguXud9bDEYewf0nx7/7qCbUqGozO5qWEjAsr2feYIHnrzMnX trH8fJHPgrCsuSobBHorJAI+kOkH6wdUE2pUL+PUj5mZb+atfvafHqR8zMt/NWv3tBNKVCzn UjR1heWqOuwEVkb+ju7qvT2ZXVhCVO4DlOlHt4aoLh+0CT2oJlSoa3mdzWCU4FlY0N+sYI9m /bJryc5lJUUOYTlqFpJBHo7Ch56+Ul4g/YTQTSlQtWdyACRheWk+4RWf3tPj1I+ZmWfmrX72 gmlKhCs8lhYSnBsvUkjZWI0cAfR3e3/dXtvNbo+paY2BZUpQ7gu+htJI371SB+LzoJpSognL btpQVgWThSAOQDsAjy9h9J7/AGV5Gay0uht/C8qaUSAT4MdwAH27Q8of7aDR6qXW5NzsUx+0 ylQjfbj6PJltkh1thCC44ls/zVKCeIV/N2fb3EVyi73npzn9vhY78I5JDu8Ffh2WVcFvOtyE OtpDged5qQghw72eI4qPbXayMzxdnJ4cMelyIFwgSEy4M2PorYdAI3pQIUkgkKSRog/URqYv h5td5mXy7XR68ZBJYTEM11lDXhMJJUGm0JGkjkeR89n7KCIv9XJ1vslyu13xNyNBjF9hl5Fx aW29IblJjeEpRCQ2CtXLkf5qFq0dVkj9W3JdqnP2y1W65y4NzjW6QmDdg7HIkFAacbe8MBY5 LCSOIKSD7q6kHpu43g6rDOyCVKlt3A3WJcRGaQuNI8bxwoI0UqHilSiCDsLI7DWti4YFNutq YjXPLbu7KRcG7kZDbTCfvjXDw0oQpCkoQktpVxHmoqJJ3qg38SyibesjyS0zbWzDVZXmmVOt S/GDxcbDg0OCdeqpO9+069lSuoRhuH3XGcouss3926Wu6AyZDctltDyZY4JC0ltCU8S2nRTo aKQe+zqb0Ab9uvspSlApSlApSlB8VvieIBVrsCdCqxsnUm9SUx5V5xRmBbV3o2J11m5+kONv +IWQvh4SQWy6AjfIKG98SO9Wa6ooaWtLanFJSSEJ1tR9w2QN/WRVQdPcDukwsycv+E4caFep N2jWaQYrjIeW44ttwONlSiEhwniSPX2e4AoOtZOp7t1dx+ciypRjN+muQIM/0s+MVpDnErYL Y4pX4S9ELUda2BvVbFpzu9T8oi2c49BbD6rgkPC6FehEcS2VaDPkpa0gd9j1t9xqteP0xetc VCbPfpal2uPIbx9qYlK27a46kp5nQ27xB4p574pJHfdYrJ0vl43erNNsmSTXGocd23uNy2o+ 0xXNrJQUNDbvihtfJe+Wlb8zsNaz9Wpt0l4nEZsEMS77KlMLR8JKIiJYKhzUQz3K/Ce4jtvg O/dXHbynqVdLFl5sycehyY6p0KC3I+Eyha1yufD1PBIHHw1chy8ikje+3rGOkNvxtGOotl6u aEWWW9MbBRH+/rdTxX4h8PavUKk78wFdiNDWzH6ZCKxZwxkt4clQLmLo5Kl+E+5LcDQZAcJR 300CgEd++zsgaDbtGbXC53xptnH1/Ab1xk2xucJBW5zYC+bi2ggpQ0VtLQCXORPH1e9cmx9X I17v1qtkCyTOVxkyGGlOyWELQlggOLca580a76SQFHj5dxXUt2By7ZIlN2zKLlDs6lyX40Bl llKYzz/IlQXx2pKVOLUlCuwJG98RXOx3phIs17sF0GQF+VbxKXLUYDSTPdkuFx5xah3Ts8AA N8QgDZ2aCy6UpQKUpQKUpQcHOodwuGJ3GJZrymyT3kJQ3cCgL8Hahy0CR3KdpB3sEgjuKqnH PjBfh1NsmM3i52pbYitW5q+SXnZMRSm9uOcllTiEOD5B5K0QVADyqedWsfnZPYGLZCtUW4I9 IRIUp6cIxZW2oKQQFMupWDohQUNaPt32gsrBMvuLOUCRbIjU/JHGFTZycg4kIZ0G2kpEIgI4 jiQQSrZ2SDQSDpMXXcryV2xvz3sJShlqE9LlOyUSJAKw85HccUpRb8kk7KSRtJ1urSqqsbtf UKwXOfNlxId+lTG2my5LvwSlpLZWQlCUQUAbK1E9vd7qkXwvnvzRsf8AaBf8LQTOlQs3fPQC RiFjP0DIF9//AHWuR8bepOjvphH+j/sjZ/d0Fl1HOoibi5h89qzIuCpzpaaT8HrQiQlKnUpW ptSyEhQSVHZIA1UeayfqK4klXTqC2Qnel5EjZO9a7Mnvrv7tfT2rUzW2ZVmGMtQrjitqafbm IkNpF75BtTRCkL9aKpKwTyBQpPl9fYOj0uu/jzcgs1wdvqr/AG59tcxF2dacIS4nbSmiyA2E FKd6SAQd7796n1V70vx++2a5XubkMGGJt1cS/Kni4h951SEpQ23wTGaSltKQrXckEnz3sWFQ KUpQKrX/AAiJV1tvSm83Kx3ebbJMRCVFUXiFOBS0oIKiCpOgonaCk9vOrKqH9UMNezvHF2T4 YdtsF8j0kNsJcU6EqSpI2fk6UkeXn5UEW6qZDdY8/BsctDVxkOXpTzr6YMpMZ95DDPPww8rX AKUUlSkqC+KTx7mur0MuaZ+ITIq3bquba7nKgym7nJEl1l1K9+H4o/xiUhSQFe3RroXvCH7w xYJT99kNZNZVOLj3hqM1yPiIKHEqaUCjipJHbWwQCCK6+FYvAxCwNWq2l1xCVrddfeIU7IdW oqW44oAbUSfP3ADyAoO7SlKBSlKCpuslmuC3pd4F/vcNkw2Lda4FruTkXx7g68tKS4BoEbWy N78gvY7DdjYxalWTH4Ftcmyp7sZpKHJct1brr6/5y1KUSe52db0N6HYAVqZVjbWRPWJx6S6x 8E3Ju5IDYB8RSELSEHfkD4n19vtrvUClKUHMyO9xMfthnz0yFMeK0wAwyp1ZW4tKEAJSCTtS kj7ajbPUyxyIsNyGzc335k12BHiCIpt911pJU7pC+J0jRCidaII8699RGcknS7HBxyBBkRRI E6a7MkqYSPAcbW22FJQs7UrvviezZ99Qa3dN75PjxZd8j2pF9sd8nToqEuOmLMalpDriQvst shbhSlziSlTQPFVBMEdWMYeRCVFcnSfS/AS2GoiyQt5xxpDau3qqK2nE6OtFJo71XxpEBqaj 4ReiehtT5DrUNa0xGHFlCVO6Hq90qOu50lR1obrgXXp3eW8RxqDYYWLx7jAujFzl+GHYzKvC dU6lpBCVqUNrI5K95OhvQ+5d0rXPy+4XW1wsfkRrtHYYlIujS1+iLaBSl1pCfVcHAgFtXHug et3IoNPqBn9wt99v7lvvbNutFgMFu6okxSt5hTjpUlTIAIeDyCEkFSeAHIdyauKK96RGae8N xrxEBfhujSk7G9Eew1T+SdIp17uOeSnZlvHxgRGbhoWha24fhN+EXCjsCst+RGuJUR3HncEU PCMyJRbMjgPELYISVa78Qe+t++gy0pSgUpSg17guQ3AkrgtodlpaUWW1nSVr0eIJ9gJ1VIdJ +oU3IsztFsZv79xlKhPuX+DNaaaTCfTwCRGKUArAWVJ1yWOA2SD53RkFsRerDcrW86403OjO xlON65IC0lJI37RuoBjuA3ZF3xleRvWZ2JizXhWx6Awtp9/714Q8UKJDaQnuUJJClAHYA4kJ vk9/jY5AalzWZTrLkhuMPR2vEIW4oIRsD2FRSnfvUK4MvqTY4rOUuqROcRja0IuBaY58eR80 6PraHc/0R56r71cx6+5RiC7ZjMyHDmqksP8AjSCtJT4TiXElC0g8VckJ78Vdt9vbUMe6a39m F1GgWmLjcaDkTbTEJBeeJaCU+Gtx3733cKSV72Tz8yfOgmN06k2e1mUubGuTcSCY6bhKVH03 BU+ElCXNne9LSVcQrjyG9brFd+p9ntSb+qVBvHCxyGo0xSIhVxU5vgU9/WB9U7H9NPvqMHpL OXartj7cq0wcZvklm4XGMww6t5t0BovNMuFYHBamthSk7SFEcfLWHMukM/JLnlU512xiVd5M V2O+4w6pcVDAAA7KAJUEp3rXmrz7UE0ybqRZMdeuzcxue6bSw1InmOxzEZLp02FHfmdE9t6H c1MWFl1lDhQtsqSDwXrkn6Dr21UXUPpPOzifkcq5ybUH5UKPAtb3grKorSXS66VjY5KKiAk7 7AeQ2d21CEkRGROUyqVxHillJSgq9vEEk6+s0EBwC+5BN6k55Zb/ADYkli1CD6ImLHLKEpdQ 6skglSiogJ3tRHbtreqimI9RL7JiYhk13uERdpyu6Lt7VpbYTuECXEtFL2wVkFsBex/P7BOt GU4fjeU2zqXk+QXNFjFuvngJU3HkOrdaSwhSGyOTYBKuXrdxrXbdcmydL5BzOFdr5AxxHoE+ TcEzYLakyZji1r8IOJCEpbCUrBOisqU2kk+ew4tj6m3K/wCVQJMW/RIdvfvzlqbgPwnBFfYQ FDYleGQZK/VUlAWlOtDRPnvZDkeY2bKrW7NlLju3HKRa4dmAadZlWziOUgcU+KlQ3zKirST2 I4kCtqN0xuzL9psyJNsbxW13436O42lQlEhwuIjlGuOgpSgXORJTxHEarfOI5unJpF2bvNgL sqa14jxhOCU1AQ8lZjNu8ykJ4g9uHrKUSSCdgLPpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAp SlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBEp3UfD4a+K8ggvKDoYKYi jJKXCdBCg2FaUSNAHvuum7lePNXb4LdvdtRcfFSx6OqSgL8RXyW9b+WfYnzPuqsLfiWXIh3Z lVrio9NzFu/DxZ49WOlxlzj6qT622uOvIb3s6757hg2QOxrzjUWMw3bblkAvRvCZAQpptT6H 1o4AFRdCkFKT8kjRJBGqCfRc8xOXO9Di5HaXpXJaPCRKQVckAlQ1vzABJ+qskXNcYlIt62Mg tSkXFxTMM+lIAkrSpKShvZ9dQKkjQ2dkVxMPsl0iTMplXq1xlKkXZV0tyRJDh34CGgCeI4HT fn37OEezvCMKwHJcecweTcoZuM23TpAkLTNQUwYriXkBDaSlPIEvJWs91HwkjuAkAJVhHUv4 439uPbUWJu2L8RbajeEOTXW07AV6MhJ4bOj3VsDzAParIqn8Gwy+21WE2mfbIzMXFXpK/hMP IPpaFtutoDaBtSeXiBSgrWuH86rgoFKUoFKUoFKUoME6ZGt8J+ZOfajxWEFx151QShCQNkkn yAFVxI6oLPTq95LGtakvx7i5bIUOQVNrdc8ZLKC4lQCknkeSka2ACPMVLM5xwZPaGYap0yIh mQ3KKYyW1eOWzyS2tLiSkp5cTo9tpHsqsIGBZPdMEyq2TUvwri9fXLvbPT1x1tK/lHjI5+B3 BUdhW9gbHHt2oLAxPJZ0jLL3jF/9DNzt7TEpp+KktoksOg9w2pSlJKFpKT6x3tJ7b0JjUBxC wXV3qBesuv0Jq3PSYMe3xorckPKShBUpxSyABsqKdaPkDvzqfUClKUDvyPca92q17lOi2yBI nXCQ3GiR0Fx15xXFKEgbJJrYrgZpY1X22MoRMuEZcR9ExCIRZ5Prb9ZCFB1KkkcgD313AOxq g1unGUOZhjars7BcgEy5DCY7oIcQlt1SBzSfkr9XuPYd1KKrvova8jtNqurWUMzGXXp78lpM h2MvfivOOFQ8BI0TzHLkT3+SEjtViUClKUCorm95vkCVabfjlvbdkXBbwcnym1qiQkttle3e GiORASO47n6NGVVTXXLNrZYMhsduvUqDLspZdfulifjtuOTUKBEdSS6OACXWyT66SNDsaAx1 elS8YxWQpm2WqZe5MqIu4TXFKtzCmOW1he08w5x9Qch3JGzx72B05v0vJcSi3Ke2wl9bjzfi RgoMvpQ4pCXmuRKuCwkKG/Yr2+Z/Mtuy7GoGN4zGv12g5DarfJlvu462pb3hJdAEZpJcQEve FtY7ka59t8RVj9Ms7xTBLDJiX66SLeZ9xelxIJt07wYjaykJYZU4ykqSnWzpKQCo6Gu5C+KV AI3WDCpR1EuM6QeIVpi0zHNAjYPqtGtdzrd07aW4h/JGmXW1cFtuxn0LQrvsFJQCCNHYI7UF j0qtfu6dNvnTG/IPfsU+7p02+dMb8g9+xQdXP8wn4vdsZjsWpqTCu9zYtq5S5HEtKcKvJABK iAgnewPKvvUPJb3j0mwi1WuNIhTblFhS5bz2vAS68lv1WxoqPree9Dt2Peqn6udWMRvi8TNi u0Wb8F3uPdXiVlkcGgsFI5J7qPIa7ars5x1RxvKo1ph4xOj3GTHnxbm6AzKUWksPIcKdNMOK 2rXHegBs7PkCF50rj4nkMHJ7M3cbY4VtlSmnAW3GyhxJ0tBDiUq7HY7pFdigUpSgUpSgUpSg UpSg8uqKGlrS2pxSUkhCdbUfcNkDf1kVDcUz+NfYeSyZNtm2puwvrYkollBcHBsLUdIUodgT 5E799TF5xLLK3VhZShJUQhBWrQ9wGyT9A71TnTCDJctvUq23ewXQpvF2uE9hqQwuMmXGeSlK UBw64KIBGjoje/YdBI8a6kKul1xqNcrG9bGMljOyrS6qQl5TiUJ56cSkabUWyFjuoaOiQdgT +TIZix3H5TzbLDY5LccUEpSPeSewFUX05xK5Ts0w65SPjLHt2L2xyOli7ttIS08tpLQjtcWm 1OJSgq28QQspTo+dTzqpapMx7GLim3v3a32q4+lTLcylKlOp8JxKHAkkcihakq4+3v561QTJ Fxgrix5KJkZUeRrwXQ6koc33HE70fsrM5IZbVxcebQrW9KUAdV+bcmwR9DsKRBsN1tuLyLTM gswUQhdHojzr5dC1MKJLZdR5KSfvauAWUjdZsqxS7G+NtRYdyAj4QLW9Kes3pqpEgd/C2Dx8 Qp16wUU72OVB+h3Z8NlKFOy46Av5JU4Bv6u/0GvapUdKG1qfaCHByQorGlD3j3+YqkGsMaYt fT+cxiM6fK3EN1ZcaaT4DbEN1jgW3lJ198e5aGweKlb7J3zupuI3CU/e7fjVhuDEC3Y2m1pc fhomJlkFIjtxtq5IIHPm5vtxSSnYSSFrZVm/wRORAtNnl3ucWBIWmO80y00hRUlsqddUlO1K QvQTs6QokAa3ImLkwA21MkRGZ3FHisJfCuC1DyG9Eje9HQ37qovKcYeffzB5OITrqMnskWPa B6E1/ufIQ042ULDih4GlKbXy8uxIJIrg3GzKRe+pFkudjk5NfXrFbLe1OahiQr0wxVIDilH1 m+S0hfiH1R4XdQPAEP08paEqSlSkhSvkgnufqr1X5czzEskm/DyHbVOmPwcYjW+VLmQFzhOm gJ0qFxPNG/WKljsFd1oB71+l7N6J8FRfg6OYsPwx4LJjqjltOuw8NQBR9RAI91BG7FnTN2zy 5Yv8EXSFIhRjK8eY0G0Po8QthTY2SUkg6Udb0e1ctjqYh6YHk2h74BN6Nh+EPF2oP74Bwt8d eEXCEBXLe/MAVqY7cjI613+S5b70mNIt8WHElP2mS21ybU8pxPiKQEpG1A7JCVEjWzUEj4Nc 5WRQLVa7VkdstcPKhd34819hy3hltXLxELCfEUXOwS2FKCSVFXvoLGT1QiLucjhbJBsUe8Cx O3MrACZR7b4a34YWUo5781eWtmtbIurcOzv351u2uTLRYJjEK5ymZLfiMrd0OSWidqSlSkoJ 2NnloEJJFeoxK7XLMBaLdEyK32xGWi7yIc1hJheC2ea3kyOHr+KopCGgpXEhRV5bHfy+8z7p mEptzAMmuLFukp9Gi+iIZhzHkqSBJde5+uEp+QniQNbPf5AXhSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlK BSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDj36/IszjCXLddZgdCjyhRFPhOtdlce43vt9RrlfHN1X rtYrkzkcfKe9EQjXv9RTgcP2JO/Zuub1Nv8ANj3rE8WtUxy3yshlONrmtJSpxlhlHNzw+QKQ tXqpBIOtk63ojgXHJrtgnUyLZHnrxklqusAOxo3FlcpqSHktnio+GnwylaSeSjrROwN0Ex+P Ef8AAOT/AKJd/VT48R/wDk/6Jd/VUcldZbbDx2ZfJeOZE1bYwUS6UxVBYS/6OviUvkHi5oEb 3ogjYO66MnqdEjv5Wyuw3su4zGalXBI9G9VC0Fwcfv2lEIClEf8AgkDZ0CGd7qEtDqkt4bmL yAeziLekBX1BSwfxiviOoL61AJwjMdkgetCaT5/W7SB1EanZDdbLFx+7LuFtiolSEB6GQgqB IbJD+gvYKfcCO51omPtdb7TJs2Py4Vmuz8u7zDBEPihC47oU2kB0qUAOXjNFPvCge1BKk5s6 kj0rEspjoI2FGI279mmnFkH6xXr47snsjH8nUo+SfgtxOz9Z0B9pAqWjy91KCJKzRxpJ9LxX J2Fa2lIhoe5fa0tYH2kVhOdOlDSmsPyxzxO2vQ20FJ+nk4Px+X91TOlBEk5fPUO2FZP9qYg/ 6evvxuuHzKyb8UT+IqWUoIl8cZLfrSsQyZhr2r8Bh3X/ACW3VKP2CvLudMobUpGO5S6oDYQm 1OAq+reh+M1LH1qaYccQ0t5aUlQbQQFLIHkNkDZ+kgfTVd2vqo1Jdtqrljt2tkGdcF2lM19y OttMxK1o8MhDilcSptSQvWt69h3QddGaSn31NwcNymSE+aywxHT9njvIJ+z9Ve05fcFJB+JO TjY3oiJsf+8VzbN1Mj3O4WQfAtyi2i9uLZttyfU0ESFJSpYPhhfiJSpKFFJKR7Ngbr7Z+o/w tkabPHxq8NvqYlPBTrsXX8ne8Fweq8r/AHz1N+/2a2QHS+N1w+ZWTfiifxFcuPcrdCvL14V0 8u8K4vgpdnt2+M485vXZSmXFOHyHn27CubYOscC9y8Riw7PM9JyIvltsvsEsIaJBcWAv5J4u EeRPhqAB1XXndQzCy1yxuY/cHv5a3AbkR5EZQW6tkvDaVOJUkcErPcezsDsUG+M5hg7es2TN I9qzZZK9fYhClf3V4X1Atod4t2rKXEAAqcTj80AbOvJTQJ1vfYHtWK05/Hul9hQ41puRt85+ TGi3QeGph1xgrDnZKypKdtqAUoDZHu0TrWDqdbr9PsjFttN4cjXkPrhTFJZS042yoJcWQXea QCodikKO/Kg3053FUfVsWUEEbBNnfTsdveke/wAq+/HN1PrvYrk7cc/Jd9EQvfu9RDhcH2pH 06qW0oIl8eI/4Byf9Eu/qp8eI/4Byf8ARLv6qltKCIKzplKOfxdygpCiFatThIGj315kdvZs 9x292RrOre4spFryUJABKlWKWBogH2t7Pn5Dv2NSulBEznEbZ42PJlJ9ihaHhv7CkH8dfPjs F+rGxvJ33T5I+Dy1v/lOFKR9pH46ltU85MyuLmWOwXLrIVfJl3lPTLehSHYybQFL4uKAb+9a CWkoJIKlFWySSEhNPjslHqycbydh0eaPg8u6/wCU2VJP2E0+PEf8A5P+iXf1VDY98u9pztEj LrnkMOxzbw5AtrC48RENbp8RDSVLStUhSVBJUNpQnet9vO36CFSOoCWinhimXPJ2eSkWw+qB 7dFQJ+oAn6K2BnMc71Ycn7HXe0PD/ZUtpQRL48R/wDk/6Jd/VT48R/wDk/6Jd/VUtri5hBul ys3olknLt8h19oOSmlJDjbIWC4UckqHIpBA2PbQcz45ur9aPimTvMD5TvorbfH3+o44lZ0O/ qpO/IbPasb2dhGgzi+VPqJ1pFuKdd/etSR/fWl0kYefhXK8rvl3vEObILcB2e8lW47fqhaUo SlA5r8RQUBsoKN+VT6ghozaXoH4k5Xo8v95j+zz/AN+/F7/ZWX48MDzsOTA/8VOn/ZUtpQRL 48R/wDk/6Jd/VT48R/wDk/6Jd/VUtqsv8IiferN0xud4x+9v2p6EElfhNIUXgtxCOPJQJRrk SCnR3qg7zmctBBLeO5Q6v2ITa3Ek/arQH2kV8Vmz7K1CXiGUsDW0qEVp8L+geE4vR/ztVHuq 99k2/NcHtUy5rtOMXJ2ULjMS/wCjbU21yaaL+wW+SvcQVeQNZP8AB8yuRleEzHJMl+aLdcpF vZmyP8bJZRxU2tfYetwWlJ9p47PcmgkAzN1Z+8Ypk7o2rR9Fbb2Bx7+u4nz5dvb6qu3avqc3 Z2A5YMmbV5KBtbiuP2p2D9hNSylBEhnMcgEWLJ9H/wAkPD/ZT48R/wAA5P8Aol39VS2lBEvj xH/AOT/ol39VPjopztDxfJ5Kh5p9CSxoe/by0A/UCTXD6rXC+We/4TJtl6ejQJ18i22TBSw2 UupX4ilKKykqHZAGgR5n2+XNyq5Tb/1Ru+Mt3Cdb4Vrx9U5pcN9xhfpa16S4opUOaUp1pCtp JJ5A9tBLvju0OzmP5MhY7KT8FuK4n2jadpP1gke4mvTWd21ZbQu25K26o6KFWCaeJ+lQaKft B19NYekWSScr6Y4/fLgFGZIi/f1aG3HEEoUvQAA5FJVoDtvQqY0EbzXFkZI1bn2JRgXa2SRL gzA34nhLA0pKk7HJCkkhSdjfvGq1rLiDkfLZuUXiczPvr0RMFlbcbwWozCVFXFCCpStlR2SV HfkNCpbSghuGYMxZMHVjF6ejXuEp15ag9ECEKS44XClSCpQOlKJB+r3VwI3SOPbmc4Ysk2Jb YmTxWoZjsQAEREIbU2SkBY5KUlaiSf5x39FWjSgrqy9OZFluCpNtvTTQNlFpSgweXr81OGQp RWSpZccWognR5d9nvXF+4q205Hkw76pmeF2x2Q+YaVB1cFJSggFXqBXqFQB80fSRVv0oFKUo FKUoFKqDqhmOS4zdbh4E63RlLXEasFuIQ4u6uLUEvIcBIUjRUAFAgAd+/epLk99v1r6h4db2 XoBs94efaeY9HV46C3HW5/jOZBGwP5gPbzOzQTh5YaaW4UqUEJKtJGyde4e01S3TvE5+RQYz mQfCUC327IZN5ZtkyB4LilqdcW16/MgoHiciOPytjZAFXQ+6GGHHVJWpKElRCElSjr3Adyfo FQI9YMMGKpyH4SeNuVO+DRqI6XPSePLw+HHkDx7+WvtoNKN02mWm025qBeVzXMeZkmxMyWQl KHVtqQ346gfvgQCQNBPYne+1Y8f6eXvG8gslyhXuJPEaK/b5Ifhlta23nC+t8ELO3PGCSQdA gq8j5yG49Q7LByA2lbc515p2MxLeajktw1yezAdJ0RzPbYBAJHLjsVoTOq+PQrlc4kpm7tIt ckRZ8lcBwMRiogJUtetBCtghXlrR8iCQ4+I9Hm8YZxdMK9bXZpr8x5z0JAVMLiSjSjs8eKVK SCN9j9ArpRunEthVrkOZI/KuMW6i6yJciI2VS1JY9HQlQSU6Aa9XY8ySrzrPL6s4vDuT8GS5 cUOsuraWs297w/UkCOpQXx4lIdIRsEjZrpWvPbTcclNlaZuDbqnpEZmS7GKWH3WCQ6hC/aUk K8wAeKtb1Qadnwu52Nh6DZshEO0JdlPw4rcFG2FvcyElW9LbQtwqSninyAJIFcnHul7tmyWz X1u5W5VyYXMduT6bWEOXBclwrVtYc2kI7BIPLQqe5Aq7JtL5x1uC5dPV8JM5a0MnuN8igFQ7 b1oeevrqt5nUy4wOhFuzJ6NDXdprbKUoIUiO2465xCldyeCd7I3s61sb3QWzSqfyfqXcsGj5 dEv7kO6T7TbY9wiPRo6mUu+M4WQl1HM8eLnE9ld0K9477Vjy++LZzBLNwi3y4QLciVAgC3PR JC3fDVs+GsArZUsJ4FJUSCRvetha1KrrCclvUjPJmO3J5E5hm0x7i68qOll6G+6oj0Z1KFKS DxHIDe9e1Q71YtApSlAqtIfT2/i6okXHLmn4yrg3PlJYtKGX5fhuFbTbjpcV6iSEAAJHqp17 SasulBWyulzTtyjpkXIO2Ri+uZEIhjnxVSlFSgFO89eGFLJ4hAJ0Nk9ybJpSgUpSgVwMymXy JbUDG7Km7SXlFtxKp6YnhIKT64WUq2d60Ne3fsrv0oIF0liZJZ8et1kvVjiW+Db4iWG3hcxJ ecUnQG0paSkAjl35bGgNHe6ntKUClKUCqu63WvKsossvGrNYGZdqmNtqemG5oYWFBwKKAhTa v6CfW35KParRpQU3dneq9wds70fH2YUuApzmpN+QWJPNBRt1oMjlx3yT30CNkHtW/jMfM8Kx 6JaLVhdsnIQVLdf+MRLjrqlFS3HCuMnalKJPb6uwAq1aUFe/GXqL/V5b/wC0SP3NZEZdmPBP i9NbkHNet4d1hKTv26JcBI+sD6hU+pQQP43Zf/Vtdf0pB/e1hYyvPFlXjdNltjuU6vkdRI9X QPbsrRV28tp8++6sKlBSuetdRMqcsqmcLiw0Wm5tXNnnemlKWtvkEhQ8MgAhZ2AT9B9+tkGP dQMgyCVeINghY/cpNsVapD/w74iXWFK5bSExyUugnYX7Pce1XnSgjXTm2u2bEINres7NnTCB jtxmZQkpKEns5z4p2VfKO0g7J33qS0pQKVGsvlZFB4SbIvH0W5tta5bt1eca8LXcKCkggp1v e9a15nfaN2e95ZkDb7liybAJbjaQv0eI27KCUnYBU6l8aBKVa9T2Ed9GgsmlV8Geq3bc3B/P v/I5f72vng9Vv8vwb8yl/vaCwqVXvg9Vv8vwb8yl/va+pY6q8hyuGDhO+5EGWT//ALUFg0qC yI3UxKEmNdsOcWT3S5bJKABr2ESDvvusLbHVMuJDtxwhKN+sUwJRIH0Dxhv8dBYFKgsmL1LQ sCLd8OeRo7U7a5LZB9g0JB7fTWNljqkVnxrlhKE6PdFvlKO/Z28YUHIz7AMjyN7KIEe6RF2X IvRkrMx15SralpKQoMsd0LKikL5cm9E9+Wga6OY4xks/LMVn2Rdm9AsKlOJTOceLryltlpQJ SNDSTsHuSfP6eoIfUD+dfMVH1WWR/FUMLPyP/wBexcfVZZH8XQSx8upjuGOhC3wklCFrKEqV rsCoAkDft0fqNfn+X0XyNdmSqO9Zk3VyCxDeZMp4RkuNvBSpQPhFRdU02215J0FL7kdjZ0qJ 1HQ1yiXrEnXN/IdtMhtOvrElR/urT8Hqt/l+DfmUv97QcDKem+R3rJrvdUP4/wA3JUKbBdlt OPuMGPwV4KdcQ0krSrbidqUlWiB21yZ2N3vLMr6m2WKluHZrzKiIemSo77biG22UJWpkKb8N 3kpJSDzHHiVesCKn8OJ1JcCvTrziDBBHHwLVJd2PbvchOvZ/8qzNxOoRT99veKJV7k2eQofj 9KFBrOYlPT1Si32MxaUWNu2OW9cclQcUXHg8pwJCeO+aR2332TvdRSwdNMmtmWWK9zZlnucm 3T5Tr0lwutyJbUhKklZUQoILYKeLKfUPf1k+Zm/oeffh3Fv0LI/i6wSonUdDW4l5xF1zfyXb TJbGvrElX+qgltzXNbhOKtkePIlj5DUh9TKFfWtKFkf6JqtrPhWRxuiSsPkIsBujEcR2FvqX LivAKCtuJU2kp9oGgrj2PfWq6AT1WaUlRewaUkHu14Utgkf5/Jev9E1l9I6ofg3Cv0hK/cUE SX0aF0sWYtT49stMy9RmIsVm3urebjJZIcQVuLSlSyXAnl6o0lCQKkHxVyt+7ZDlLj9nh5RJ tabVa2WXHHY8ZAJWVuOKQCtRcUSBwASAB62zXRZd6lK340PDm/dwlyV/9GKzKZ6iIQFpn4m+ ojuyYUhoJ/5zxVctf5o39FBxeleNZpYbk4Mkcxxq1lhZLVqU+t2VKWpBMh9bo5LXxQRvft+g as2q/U31UIHGXhCT7SY0o+wf+MHt3+Me7Z8+D1W/y/BvzKX+9oLCpVe+H1WQQr0nBnwCCW/R 5bXIe7nzVx+vifqrKH+qHtt2Fj/+wlfuaCe0qCvy+oEWK7Impw2Oy0krccXJkBCEgbJKigAA d+9ace+5XNsxuzV7wNizpClquTbjsphISSD35tp7EaJ59tUFjUqs7dcM+vTCpeO5F0/ulv5F CZDMWQoEjzB4vqAI9262vB6rf5fg35lL/e0FhUqBMMdUeZ9IuGFBAGwEQZW1H3bL3b6++vca zrPUcqb4IxBKQrawVyVFSdeQ7DR3rv3+qgm1Kr3wuqx//e4On/0SWf8ApRXiQeqEWO7Il3TA 2I7SFOOOuQ5SUoSBskkvaAHtPsoLFpUBsM3J7/AMuz5nhdwaQotrXBtbr7aVgAlJWmZ56IPv 0R2re9Dz/wDDuLfoWR/F0EwpUPMLP/ZfsW+r4Fkd/wD3qub4PVb/AC/BvzKX+9oLCpVe+D1W /wAvwb8yl/va0bzcuodjiCXesg6dW6KVBAelsyGUFR3oclPAb7Ht9FBaFKqqXfM5gWuNdLll HTaLaZHEtzHGn0tOBQ2koUXwlWxsjR711gOokmPGk2e+4VOiPoDiHzbpAStJAKVJKZCgoEd9 7oJ/SoK1G6mEt+NdcNSCTz42ySriPZr+UDf91ZEL6j6IWziOwSAQ9J9Yew649ifds695oJtS oWV9Re2mMS+n79J/ZrypfUcJWUsYgo69VJekp7/SeB/1UE2pVdSZXUeGpn02fgjAfWGGUuJk oK3SSUpSSv1jxBHEDZI39FFyM+hLYTfMjwa3+kupYjfyB8l51W9NpCpCdqOuwGydUFi0qv1s dVQtQRcMIKd9iYMsEj6vGr0y71RTxS/Dwp3R0p1EuUjkN+YQWla+rkfroOT1d/lWfdM7ZcEp XYJVxkKlNuAFtx5DO46Vb7HaiohJ8yPorX6rzYmFN5Hk2LuNM5WzbY7z8UtgsvMCQUhbqQB6 x5OAK5BXq9uwIqycjsNsyS1OW69xESoi1BfAkpKVA7CkqSQpKgfIggiuM507xd2yT7VJthkw 560OSzJkuuuvlGuHN1SishOhoFWh7KCJX/qBLcvePWuyXBLE9u8RrbeI0q2qSopeaW6lxIUr 1UqDK9aKvlefq9+LesvzaPMvEdicfDjZJHtTcpq2Nqabad8H5ZLvLkPHHcJ0SB3HL1Z6OlmH emMzDaVqmNSEy0yVzH1Ol1OglSllfJRSBocidAkDWzvzJ6U4bJEoP2p1YlSRMfBnSPvjw3pZ ++eY2f8A6AoJwPLud0r4lISkJG9Aa7ndfaBSlKBSlKBSlKDxIQtbDiGXPCcUkhLnEK4nXY6P nqqNsGc5dEtGL3y7XFi7M3S+O2N+3xoAQpASp5KXkkK5Be2SSk7SUqHYEcjebwcLSwyUh3ie BWNgH2bHuqvunvTOJjUly43Qw7heTLkSm5bLTrKUF4lS9NqdWkK9ZSQoAHhoHfckI7ieZ5DL m9PrjNusWVHy0yPFtjbCQmKlLSnEqaWPXJRxCV8yoHl2Ca94HkWUXfMYtvnX0PW6Xbp81haY CGlKQ1LDDLm/aFIUlzyA7jzBqZO9OMZ9EvDMKB6Aq6MOxnnYyylSG3DtwNA7S2FHuQkAEgE7 0K12OlmKw7jbZtshPW9+AhTKDGkLAcZUhSSyvZO0ety0NEKAIPnsK86e9QcoyST088aYv0a6 uTG7m/6IhtK3WkuLQ00CN6CW9LUNg8gAd74yJ3I8hVmykQr0y7ZZOQRrZHQYza0hk28y3FJW nRVs8UpO+w32UdVLI3TjEYqbYmPYoqE2x1T0MAq0wtRSpRSN9tlI379V8R03xFti0ssWRiOi 1PKkQvAWtosuKKSpQKVAknine99hryoI/gV+y/IZVrvj70BuwXCTOYdtz0csyIaWlrQ0ArkS twlo8wQANnQ7Vx8Gz7LL7lNhg3I2+KiZ6d6XFFqeQWFxVpbU0h8vFDvdRBWkEAp1rv2na+ne KruU+eq0N+kzkvB8h1wJUXk8XVBIVxSpQJBUkBR2e/evNt6d4zbZtmlQYL7D1nbW1CKZr/Ft K1FS9p56UVFRKioEntvyFBLaUpQKUpQKUpQQvq8mwvYQ/FyqQ8xb5MhhtPhcuS3Q6lTaPVQs 6KkjfqntuqtZes4k9V4+exlNynLjbDMiWzxVsp5JR6KW1oAcUoqSCshKTvyHfVXvfbPAv1sd t91jh+K4UqKeSkEKSQpKkqSQpKgQCCCCCO1cqLg2Nx7Vcrd8Ftvxrk54s30pa5C5CwQQpbjh UpRBA1s9tdtUEN6TJmo6k9R/jB4IyBx2Ct5MMH0TwPBUGSgq9cr0FhfIAbCddqtauLjOLWTG G5SbFb2ohlLDshYKlreUBra1qJUo+fmfaT7TXaoFKUoFVb/hCtzZWN43b4aGFs3DI7fFlJkM l1ktqcJHiIBHJHMN7Gxvy2N7q0qjOe4zKyq2JgMXlduiq2JDfoTElMhPbQUl5CgNEbGv1UEX 6USJjWbdQLRcmILsyFKiuu3SLHUz6ap1jYC0lSgFISlI9U69begSSbOqHdPcIVhrDjSb5NnN uFa1tORozLa3FqBLqvDaStTmhrkpZ7fZqY0ClKUCoH1Gi29q947elpnTr7B9KZtdojuoSmc4 61xWHAoa4pSNlRICR572AZ5Vb9TOlyc9ukaTOvS2I8ZHFmMbfGfCCflKCnEFXfSe29dqCvrH jkzGp3SkRX4F5ctL14ZegQ5DUdSn1Kc8TwEPLRzS0vklRHcBPLXfVTL/AAZfTF9LkSJfgNxp FwmOw47AHhx2S8r1EkfKTzDhB9xHs1Wsjoq58G262u5bMNtgKcVHZbtcJBaDhPiBCvC2kK5K BHkd9wakysJvcZllmzZ3d4TLaQjwzbrepISkAJCQmOnQAGtd+2vLVBOqVAvijl/9ZV0/RcH9 1WFONdRQkA9RICtDzOOo2f8A21BYdKr34t9RP6wrf/Z1P76sKsV6jlCEjqVESUq5FQxxrah/ RP33y+rR7edBq9WrJbvjf0/vYhtfCxv0eIZOvX8HwpC+H1chv7K+9ardEVdcBuXojKrgjJoL Ak+GC4ls+ISkK8wknRI8uw9wrnX7pFf8kmRZGQZ89MVHWlTfG0sN8NA746PqnkSUq+UASNnz GzdOjz+R+GrMMyud1cYSExyiBDZS159+JaVs9x3Gj5/YFs0rmY5bX7RaGYMm4vXFTO0ofebb bXw36qSG0pT2GhsAb1uunQKUpQKUpQKUpQKUpQKo/rJjst653eV4vwneLi1Hj45FjuuMP21x G/EkFaVaS2kkLUvQ/moJHbd4VXGW9J4mS3q7XF/KcshC6NJYkxIU5DbBbSjhwCC2fVIKiRvu VKPtoI/1Xw+3T/g6Rf3HrjfLp6HZICm5DrKGXCVqdf4tqSk6SVuaIIPBKfbVqgQsbxzTaFN2 62RNJSNqKWm0eXfuTxTWld8Tt11kY89JL4dscgSYpQoDZDakaUNaI0rfbR2B31sHuutoeaW0 6hK21gpUhQ2FA+YI9ooKzsvUK9SncaM+z29lrKYzr9pCJiiW1JaDqEPnh2Ckb9ZAVo9uJ86w 4F1WezZNpNmtMN8uR1yrmhq4BSreklaWk8SgFa1KbUCAPV2k9woGu3aemlstTzDsS43bnBad ZtXjOtui1Ic+UGAtB9mkgucyEjiO3avFi6ZwrKcaMW+X1RsKHWI5U60C6w4UEsu8WxzQC2kg dj9J7aDWxDN8ivuRO22VjEaEmGY4uBFwK3IxejeMn1C2AeKtNnR8zsbANcXG+r8m+ORW02iB Hkqi3CVMhGeVSoHopCQ2614YKVqUodjrsFeeqmdvwaFFvWTXF+43SYrIEpRKYedQlttKUlKQ 34aUqSQk8QrZVoA733rn2DpnBsUzHX4N6vnGyNSGmmnHWlJf8dwuPKeJb5LKlcT5gDgkgA7J Ct+ntxuFtuOJTb4xKuV+yi1SJkCVNvjrzba0tpdUkshpKGUKQpOigLKdce/cmaYh1Iudyk4i LzaIkePlEN6TC9EkqdW2tpAWULCkpHrIJIIPYjR3511IHT2HYGxKtbky6S7fFdj2aNc5QLUB Cx3bbWEFQSQEJ5L5qCUgA63vh9P+lJtuLWxnIrjcFXmFAdgxXI8wKTbg5sLXGUG0EKVpJ2vn x0Eg63sPuC9WJOU5Pa7QLRbmFy478iQhF08STA8JQSW3mfCBS4SoeqT7/dU7zaI9Mxe4Nx7l PtriGlOePBWhDvqgnQUpKgN68wN/TXAx3ppBsN0sc6HeLytVpjOxW2nXGloeDqy46pwlvkVK XpRIUO6R9O5VkNtdu9ofgs3CTbi8OKn4yW1LCfaAHEqT3Hby37qCmnrjej/g6YhLYfnusu+h /DMlla1yUwir7+tJTtZOtbKe4Ts+yuC3fS1b+qFoxN6SLFFVbH7Yw44+hUgvBPisMqILv3/g Uo4+al8knSt1bkLp2zEwJOKJv15MRhbSokkKabfjBtSFISkobCVAKRv1gSdnv5ayHp1aXLPK iSZNwkTpM5FzcurriDK9KQR4boPHgngEpSlIQEADXHudhWWIXN5/G+o1tiwLnYZKoKUwrBcJ i2n2eTam1SUPPHQQpZ4ggkAtA+axuYdJnfgjJL7itzbuSr7FaZlLmTbuu4mWwrfFQWpKOHFR UkpCEj2997rrzemdru1vvLGRzp95lXWO3FdmyvBS6202srbS2G20oASs8+6Ts/K5DQrqYth0 Ww3a5XZydOul4uAQh6ZNUjkG0DSG0obQhCUjueyQSSSSe2gk1KUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUo FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoIN1XiIbsqr4/eMot0a2NLcfRYnkJLjfYqUtK0kEJCSdj R0T5+yA44IN1yQ40uR1UReJMJNwTNnXUR/R2CeIc8JLqU/K9XippR35p8zU26wX60x7TGxm4 XBqPJyB5uCW+el+jKWA+r6B4fNO/eRVaZDkb73UPP5mMvc7+cfZi47plepDSQXZAZ7aWtOwQ Bs79h0aC0D00iK7rybM1H2n4ekJ/uCgKfcyhfOTNP7QSv26gNvtHxhu94gYPMuC7S/irjD0y ZJf8NVxdUCytZWSfGSAVKIG07APsTX2G+3bsmyONkqUBdoxlDbLLNzlTGXDt7xfEUpKCt5Xi IGtFWlDR2dAJ79zKF85M0/tBK/brLG6b29l0Lcv2XvpH8xzIZgB/0XAf76ifQC+3JyHGx56K zJgRLWxJVc2G3kcZKwCth3xSSt3ZKiUnQ8tJ8hcdBEXsBtykj0a65RGXv5aL/McJHu044of3 brCnp7G8VK3cjy1xI7FBvTyQoe48SD9oIP01NKUEJkdNrUsj0a75XDT3JSxkMzSj7zycPesP 3MoXzkzT+0Er9up5SghUXpzbmV8nL1lsgaI4uZFNA+v1XAf/AL1t/EO0f5Zkn9o7j+/qVUoI Y/04sy0q8Cfk0Z1Xm61kM7l57PynSO/1VrfcyhfOTNP7QSv265vXQwktYWq5qebiLyBlp5xg qSsNll4kck+sEkpTy17Aag7KXEz7e6hu4xul0q+yEOtOqdCPBTEbSydbK0x1yEvHR0g7RsAK 0QtBjpraEpIlXPKJvuMjIJvq/VxdFZIfTy2MBQdu+VyST2LuRThx+ri6P76q+2Px5Vot2N3u FMl226X+RdYzDkF5z0O1NvKWyVo4EoStaEICSAODh3odq4GIl1zB+mDUeEqbeHrvMM70pb+m XU82wJBGylKV+AeCtcvDSBobNBe/xDtH+WZJ/aO4/v61nunNnUyG49wyaKR8lbOQztgb2QOT pHf6qrGwyI7eC3i0Mwr3cb1klxnQhPXBf4j7/plxZIHhIDbyXUkaSOK+4INc+StuBY8wbjsS 7e7Oylq2IkFL7TTUJsAo5rCSrwFFt0Eo1su91AKJoLSd6YsFIMbLc2jOg7Dib4659nFzkk/a Kx/c0lf1hZz+esfuarewz3osCztXe7SY2LuZHcGrsouyIiWdoUYaEFSgtqMsBKtctbWkE91C vV8uqLRcMINkvbz7DcW5zgLnOlx0PtoeStgcW1HknRWlAUFBSABo9hQWMemkkg//AJhZ1+fM fua6ruA28oHg3bKGHQdl1N+mLJ/5K3FJ/u+quzid1evuM2u6yYL1vfmR0PriPd1MlQ3xPYeX 1D6hXVoIIrppDUdqybMyfov8gf6lV8+5lC+cmaf2glft1PKUEBc6ZRig+BlWasOeaXE319ZS f81ZUk/aCKxfc0lf1hZz+esfuasOlBVGXY1CxHGJl6vufZyiDDSC66mclSyVLSlICUta2SQk dgPXO/eMmJWu1X65XO3yblnDFytZb9Lt8+8PNKbDiSW1847nFQICvkrPkdgHVSLqnd3LTYIg +C250SZNZiSnnVpS3BbWf+2F8kLTpCgnzTrZBPl3rTEbdcJreayLbM+EbFLubS375NDiJNzh pY++tNrbR3QlXqJU2kJ48+HcggJTjVhxvMWLhMx7J8vVCYmLhqU1f5RbK2wNltSlqKkne9g6 P1arr/cyhfOTNP7QSv2643+Do4leIXTcOLBkOXaU+9HYDiA2VuHiA2tCC2ngEcR37aJ0SQLV oIbG6d21lpaV3jLH1nyccyKbtP1AOgfjBrGvp4wtBSrJsu4nz1eHUn8Y0RU2pQQP7mUL5yZp /aCV+3Wlk2PWTEsdfuc2Tm1zDSm20sRb9OckPLWsISlCA8kKUSodvcKsmuPl8pyBjNznRoaJ 0yHGdlRoyk8vFebQVoSB57JA8u/uoK3wu049nD89x3H86tnoRbbUu93eay4peuYSlPpCj6oU lWzr5Y1UwPTmwKOy5fyfpyC4fv68dJxGbw63BTiPhqZHauV0bUoeN6S+gLcUtPmnaiQBoAAA DsKmdBDz05sBVsu3/fv+MNw/f1p/cyhfOTNP7QSv26nlKCB/cyhfOTNP7QSv26juU49Z8fn2 m3G9Z/Put1W4iHCiZA8Fu+Gjm4eTjqEAJT37qBO+26t6q36nXB/4YiWqUxcLfaHIT0j4ft6S uQw+kgeC1ptZSpSCr3FQJCTsEEInbnMWm22wzbdeOoNwl3d51qLahfn0SFLZBLyF8nkoQUBJ 3tY324k7Fd7D7DjeZWZU2y3HMbWY0l2JLim/y0uMvoICkOAvLGx2PY+Sh9kQsUyRjfTDBoF4 xp+334NPPqni0OS125PM8nEgIWRJdSUnStJBUSvQSEKtHo9GgR+n9vNqtM61R3VvOeBcNmUs l1Q8V4nZ5rACj37bAHYCgxt9NoCCkqv+YL0dkKyGX37g6OnB7tfafoNGOnaWgsLy3MXgVlSe d1UOA9iRxA2B7zs+8mpxSghI6etcAlWUZcrton4XcBP4q+L6dx3FIUrJsv2juNXp5I+0AgH7 am9KCnMutVkxy4MxJd36lTpb8db7bdtuEyQVBBSnjps+qTvsTodjsj2ymB05tao6VTbhlr5c SlXhS8hlktHXcfe3db76Pcjt2PvifVpbpm5Y8m335m6tWdmNZZMCRJ/lLyy6rTbbIA5IWEci ok649gD3tXGmpzOOWpq8OeJc0RGkyl7B5OhACzsdvlboIs701gKdUU5FmLYUSoITkMrSRvyG 1k6H01jidN1RpKHPjrmrrKCSI7tzCk+3QKuHM6+lXs77qfaG9670oNA2iGb+m8lvc9MYxEuE +TZWFkD6yBv6h7q9TbVCmz7dNlMJclW9xbkZw7BbUpCkK19aVEa/VW7SgUpSgUpSgUpSgUpS gVxrZlNiut5l2q13aHMuMNPKQww6HC16xSQrXYEEaI8xXZqsLbNgf/iIu7LMmJ4yseYSpCFp 5FaZLvIED+cNp3vv3H0UHVulww3KMmt8J+5uuXS0zlpjiPJfZbTKSn12+SCG1uBHIFBJUElQ 0AVbnVfl5xtcaRbMas9xs9yaj5947am33RcAUuFTqFMloD1AVlT3PiUjQ8xV/wDUadItmBZD cIU1UGVDgPSGpCUpVwWhBUnsoEEbAGtd6DvJYZTJXIS02H1oS2pwJHJSUklKSfMgFSiB7OR9 9eY0ViKXjHaQ2XnC65xGuSzraj9PYVRELNsmTmeNWK+ZEzEdiXX4KuADTDSropSXnW3EhQVx SptMTsjRKpJT2PGmHdRrnNz7HQ5fHJdiuzt1bU5ITHabcSwolpTTafvjYA7bcVyVokjyNBft a8+bFt0N2XcJLEWK0OTjz7gQhA95UewqgMTzPJrhmeNxLhkkh23T7vOjmdGVCTCnIZSpSEx0 FvxuPIJQo7UD/NWeQI/QUqOxLYWxKZbfZX8ptxIUlXt7g9qDQhZBZ51iVeolzhvWdKVrVNS6 nwQlBIWor8tApOz5dqwWjLcfvFulz7ZeYEiFDTzkPIeTxZTx5clk/JHHvs9td6oi121q+/4I C4IutvtTZce3JkKDbCeM9RCVFIOuWkgaHmRWnlUK+ZpkfUUXNMbF4/xXjempTL8dDLyHQ8gS FN7BUUJdG0gkNrT22SKD9CWPKrDfo8l+z3aHLZjAKeW26CG0kbCle5JAJB8jo68q847ldjyN a0Wa4NyVpbS9x4qQS2okJcSFAckEg6UNjt51+d8pkZBeJ2Vzvg1u3hjp6GHmo8pD7YBeKt8k eqApsPFA2SUjfYnQsOxTIV060Y3KxtUd6A3ihD7kdPqIaU6ksoJA0DtKtJPkArtQXDSlKBSl KBQDQ0PKlKBSlKBSlKBXCyXEMeyhyM5kNmhXJcbfgmS0F8N62Bv2HQru0oOPYcXsGPKcVYbJ bLYt1IS4qHFQyVgeQUUgE/bXYpSgUpSgVEL901w+/wB3ful4sMSVcHwkOvr5BS+KQkb0R5AA fZUvpQQKP0f6fsOpcbxS2kpIVpaCtJ170kkEfQRWWf0lwCc4lb2I2ZKkjiAxGDI+0I0Cfpqc UoK9V0X6dlJHxUgDftTzBH1EK7Vjd6K4I6haHbVNWhfZSVXaYQfr++/QPxVY1KCr/uCdNvm8 5+kZX72tiP0O6cMD1cXjL7726884fLXmpZ/+/fzqyKUFfp6NdPUghOKwAD5gc+/99TGxWeBY LTHtlnioiQI4IaZRvigEknW/pJNb9KBSlKDWm3CFAQVzpceMgDZU86lAA9/c1xfj3iPpXo3x qsPpO9eF8Is89/Vy3UV61cLezaboLHitw8SU1b3n72xyLQdcSlBSridISVKUrZ8u4rn4rKaW 9dY+TQsEexOJCTI9MtTSDHYcCyFNOclEbAAUDxT5+2gsT4147+HrT+eN/rr4csx0DZv9oA+m Y3+1Vf3649OIOFS8itmPY1PaYfTE8NyKzF08VAcHC4gFvQVyOxvXcA7G9bGrvgotrt4vtuwW 3s+l+iRhAa8ZaXQDtCypltQWfYngDrv332CxfjljHzjsv581+1XlzNsVbQVOZNY0JA2Sqe0A Pb/SriXjK8As70tFydtzLsOQiG+DDKi26tPJKTpB8x335VrzM56dwW7i5LfhsotzyY8sqt7g 8FxW+KVfe+29HVBIYmc4nM5eh5RYpHDXLwrgyvW/LelVlfzLGI7SnJGR2VptPdSlzmkgfWSq o5cbz04mS7tEuqLK5JsrJkTGpkEco7eh62lo7/KT5b3sD21huF26XY2i3SZDeOxEykIlxnWY SDpCyEoeJQk8EkqAC1aHn37GgkkfOcSktlyPlFidbB4lSLgyob92wqvr2b4ow2XHsnsbbY81 LuDQA+3lXTctFsee8dy3wnHuHDxFMJKuOyrW9eW1E695J9tBZ7YPK3Qx/wAwn9VBxneoWFtK 4u5djqFe5VzZB8t/0vcRXEav/Slm6m5tXbBkXIrLhlpkxA9yPmrnvez791NRabcPKBEH/Mp/ VX34Kt/+QRPyKf1UEZg5P09dvD1wg3vFF3VbfFySzLjl5SOw0pQPIjsPP6K27jkmF3SE9DuV 6x2ZEc9Vxh+Uy4hXt0pJJB9nnWvmdywzHG4PxpZgMNSHSI6noXiILqR5AhBAVpR1vRPfW+9Y E5LgirAi8oeta4CpHoaSiNtxT+9eCGgnmXPbw48td9a70BeVdOIS2G13zEmFM8fCT6XHSW+I ATob9XQSkD3cR7hWozkHSqNLMlm7YO1JL3pJdRJiJWXfW++b3vl66vW8/WPvNdReZ4ra8bh3 hmSkWic+GGnIcNx0KdUeISpLaCUq2njpQGiNHv2rQhZrgU1FnXDfiuovD6o0FSIDhD7iVBKg Dw7aKhsnQ8z5A6DCL/0oSYJTdsGBgEqiakxP5OSrkS339Q7APbXfvXWdzDBb4w7AeyLGbiy4 n75HVOYeSoAjzTyII3qtSLlmEysfuF8jlly1W9wtyZAtzmm1D5QI4bOt9yB29uq1XMj6d3i2 XCRKbtz8O3PIakCXbVDg6vslAStsFSz/AEUgnuO3cbDqWlvBBFlWy0IxkRpadSIkUMcHk616 6E9lDR9orcgWvFbNYpFshQ7NDtDiFekR0IbQy4kp4qLg8lbSNEq3sDvXEWvpu9jIvciLjabN IWEePIiNIStxJUkJIUkHmCFDiRsd+1YI8XpVIl2+KxDwxcm4Nh2G2liMVSEEkbQNet3Sodva D7qDt2eZhWPxHI9mk45a4qlla2ojjDCCvWiSE6G9J1v6PorXsGS4BEDzGP3rFWeavFdbgyo6 eSvLkoIPc+Q2a3hg2Jg7GL2Lf/F7P7Nbk3GbFObQ3NslskNo7oS9EbWE/UCO1B4+NeO/h60/ njf668KzDGU/KyKzD65zX7VYhg+Jg7GL2IEf+T2v2a3WMdskf/EWe2tf5kVCfYB7B7gB9goM cXKcfmSEsRL7an3174ttTG1KOhs6AO/IVvLuEJA2uZHSNgbLqR59h7a1ZWO2WZHUxLs9ufYX rk27FQpJ0djYI15iuf8AEPEB5YpYP0cz+zQbi8ox9B0u+WpJ9xltj/bWvLzXFYbYcl5NZGGy eIU7PaSCfdsq+g1G89smN43jq50HCLNNkqfZjobRa0LCC44lHiKShBUUpCiogDZ1rtvY5WHD lcsttcDE8T+MFieZYTKjs+hx5KXUBwb0hxaClOtp2r1h5jzoJy3m2KutpW3k1jWhQ2FJntEE fXyr49m+KMtlx7J7E2geal3BoAfbyrj9LJcfL+n1kv1ytVsbmTmS46hmOAgEKI7A7Ou3tJqV iz2weVuhj/mE/qoOK31DwpxxKG8wxxa1HSUpubBJPuA5VtnMcZB0cjswP0zmv2q3nrNa3mlN vW2E42oaUlTCSD9Y1Xlmw2hlsNs2qA22N6SiOgAbOz2176DmvZ1iLAJeymwtgDfr3Bkdvf3V WD7o+D/PLG/0ox+1XcFoto8rdDH/ADCf1VH85bkWyztPWC02px9Ulpt9+W0nwobBV98fWnkn kEJ2eIUn6+1B9+6Xg3icPjjju/8AjJnX4+Wq9/dHwf55Y3+lGP2q5nSfIZ2S2y9Int22RBhT nIUWfb2i3HnNpA2tKCpXbZIJCiknevI1N3IkZ1ZW7HZWsjRUpAJ1oj/UT+OgjrfUPCnXEtt5 hji1qISlKbmwSSfIAcq3hlmOHyv9oP8A6a3+1W+7bYLzD7L0KM4y+ng62ppJS4n3KGu4+g1z HcNxh4JDuOWVYQOKQqC0dDZOh6v0n8ZoMvxrx38PWn88b/XWM5ljAOjkdlB//nNftVi+I2Jf Nexfo9n9muibPamWTxtcPghPZKIyfIDyAA/uoNBebYohtTi8msaUJ3tRntADXns8q1x1Dwoo Kxl+OlA81C5saH/rVBMOlZ2/mtrh3y1YTEhuxTcH0Qor/pUZo9kJUVEJSsq7e35Cz7O9tyYU WUsLkxmHlAaBcbCiB9tBHR1GwgnQzLG9/wDGjH7VdAZXjpGxf7T+eN/rrdVabcpJSq3xCkjR BZT3/urlHB8TJ2cXsX6PZ/ZoNn4147+HrT+eN/rp8a8d/D1p/PG/11rfEbEvmvYv0ez+zT4j Yl817F+j2f2aDKcwxkeeRWYfXOa/arXk57h8VQTJyvH2VEbAcuLKSR9qqrvPcrhYxktztsK3 4xAXb7c3NYjzYe3buSVDwI5SUhKhwCR2cJKhpOkmrZsTDDVsYcYtzdtU+gPOR0ISkoWoclBX HsSCTs+/dBynM/w5pAW5lmPoSQCCq5MgHfcfzvbqttrLMdeCC1f7SsL1x4zGzy35a7963Rab cDsW+J+RT+qub8S8W8bxvi3ZPF5c+foDXLlve98fPftoOD1ftt0vFptUS02Q3YNXKNNfbU80 2jw2XULKDzI2VgEDsR5717a9yvptkV4k5TerNYrNaDMsyLPEtCvCUXx6QlxbzpA8JCwkEJ7r 0Qk7Gu9/0oKMawTIzIyOSi2PqeVdrderf8IXJLi5Bi8App1wcihSghWuykjkBvQrBldljw7f 1AvmdSFY6nLZEKLBSkqeVEejtfeHVrZ3olxPLW9AJAKu9X1Sgq1+yZI/01g7t7UrKJ9wh3e4 pLojpS4h9p0oJOyOKGkNDsdBI91cLKcVzK5P5n6BZIng3yfAmMqfuSULbEbwfVUlKFDavB9h OuXt13u+lBUuZ4nkl+yu9XSIyqGWYcFVsImBbMl+K+uQEyGu3ZSnOIO1ceJV5kCufn+IZbld wuC/guMwLjj6ILYbn+C3FfUVlxD60DxHkp5eqAOBPmkbKquqlBrWxcly3RVzmER5amkl5lDn iJbXockhWhyAOxvQ3WzSlApVaZT1RNjnXxaLQmTaLFJixbk/6SpuQhT/AA4qbYLZC0jxE9+a d99AgbNizJUeFFdkzH2o8ZpJW466sIQhI8ySewH00FXdfro3bPiG6VxS+jJGH0svyUMc0Jae CjyUdADkkbPbakj2itH4lZEctjZ36A0m5t3h2UqzJmAbiriJi7564F4BAc1vj6xHKrRt+Q2W 5OtN268W6W48jxG0MSUOFaNkcgAe42lQ2PcfdW3Fnw5j0hqJLjvux1+G8hpwKLSv6KgD2P0G gqO3YxllqfbZg26G8udfJWS3BDs5TLLXI6ZiocDSipW+LijxA2hQ3pQNcHHMNzJeJYZjbbLl rVjd3dTcJrUlPNTK0H1mCU99tyVjl2KSk6G/K65WUWCLLciSL3bW5baFuKjqlI8QJQCVnhvf YAk9u2jUex/qC3dn5T0i2/BFniMh2TMuU+MhTJVrglbSFqU2SCrYc4Ea1onYARG1YhlsLCLj isOy2eFa7rNnNvD04kxIcg9vCARolKVrHE/0U+/su2J5a5HyBtq2xlMy8rYuyfClIL64qeCV eGVABp0eChQO9jkQCCNm2LbebXdHXmrZcoUxxgJLqI76XC2FDaeQSTrY8t+dfYt4tkuQY8W4 w33wSPDbfSpXbz7A7oKcx3DMjs79ruxskhcu3ZFLuCoguqHi/GlsqQpQWsjbrfJPZRG+KyFe tW/fcavz1xxZ+02CZa4kBm5KdZtU9hhTa5CgW07UdKO08lfzQpXblrVWVl1+RjNgl3Z2BOnM xUKddahoSpwISCSrSlJGgB7641xz6FCwqxZCIUt74bMVuDCQUB1x2QAW0ElQSPPuSdDRoOvh TF6jYpa2cqksyr4hhIlusp4pUv7O2/IEjQJ2QB5V2qi+NZjFuwvjNxjqtE+yOBFwjynm1eCl TYcS5zSojwykkgnXyVbA1XIi9TrfJ6aTM0YgTHoTDzrKIzSeTznF/wAJO09uJJ4qIPdIPt1Q T+lRXEcscvV6vdluNuNvvFoLRkNofD7SkOhRbUlYAPcJOwUgj6R3qVUClKUEY6jOZKjG1t4Z DRJuj7iWipUlLBYaOypxJUlQKu3EbB0VA6IGjG+n8TK7Jab0heNQYTSPDVb7ebn4yn3SVF91 6TwKipRUk7IJ7VZdKCFdHLJc8Y6fWuw3qO21Lt6FMlbTocbdHIkKSex1o+RA/wBtTWlKBSlK BUU6i22/XG3WtWMSktPxLixKkx1OlpMyOnfNgq0dBWx5jR1o+dSulBAelmITcdlZLdbmGI0m +zvSzboq+bEQAEDR0OS1ealaGzr3bM+pSgUpSgUpSgh2LWO6QuoebXe4kKhXIwkQT4vIhtpk hSeP80c1LOvaVKPtqY0pQKUpQKUpQfnHqVcbG7meWNXiwvZJ6bHRDiOPW+T/ALmLQkoUlKvB OkFSi54jPIkny7A1dXTZxteBWFDMp+YGIbUZUl9hxlbqm0hCllDgCxspJ7jv596klKBSlKBS o1k+UyLHNbjs4xkF3StsOF63NMrbSSSOJ5uJO+2/LWiO9aSszuaYokHAsr8MjegYJX/oek8v 7qCZUqCfdAnf1f5n+Qi/xFfRn84/94GZfkYv8RQTqlQxjNLk+NowLLB5fL9CR5kj2yR7q2fj Rd/mJkn5e3fxVBKqVDJea3KIUB3AssVy3rwvQnfx8ZJ19tY4+dXCQ8lpGA5eFK8i43DQny33 KpAAoJvSoarM7mmSI5wLK/EI3sGCUeW/l+k8f76zN5XdloCk4JkwB/pO28H8RlUFcdSb/d52 WSbcnC8ouce3PtO25liEEQJsoJ2l2S/y9ZtCinSRobSSrfYJt/KCPizdOUFdw3FcHoiWw4X9 pPqcSQDvy0TXJ+NF3+YmSfl7d/FV8OUXjfbA8k1r/KLd/FUFHY7it9bk4ux8HX1q5tY1Lt7M uZbGG2rdMU0lLfB1lHMAFK9LcJPrAg7WquxhVmkQbhhsy0Yrc7QrH7JKj5Chu3ejO3BwtNpS 02v1fHUXEKcCgojtve1aNov5ld4w5SMAyjiVEJ8FcF0/aEyO1eGc5uLzgQjAcvBP9NENI/GZ AFBUWC4Ld0W63W2TZZ0EXTG7lby6uFHSmB6Q4nwA8tCULccDbR5lQ3tSewKlVsW7HVy7dbPD xmVZGrFikuBeDNhJbaluKbTwaST/AI4JcQ47zAI7g72qrXZzC+STyj4BkIZHmZD8JpW/cEl/ v/cPpr7crzMukB+Fcenl/lQ308HWXXbcpC0+4gyu4oKsweOqZb8Su1qxW7xYloxZbFx9HjoY Xcg+2yUNsL5gukcXHd77EjuFqIHro9i1wsWZYnIu1kmoSjHnY6XVWxpCYji3UuNoW6hIUXA0 FpUpYHrKPtWoVZ1tu8y029mFaunV+ixGRxbYadtyEIHuAErtWSRmN2jI5vYDlBRvX3pyC4rf 1Jkk/bQbXU9/w8AvzKY8yQ9KhPxmWokV2QtTi21BI4tpUQN+09h7SKr5yMif0Ow5qVasjTNs zlrSpMeC43Lhvs+GlTyWnGlF1KNqOghQUAQD7RKpPUaXGb5u9P8ANyn/AMXEjuH8SXyaI6iy 3Crj0/zb1VcDyiR099b7bfGx9I7UEHsWI3u4uZtfkXCexHutxilwXq0qLs6JFZIUlUZsNr4L WogI0FKQjioHmd58QlZpaemWVyo1ocN5Vd35LUaVbnWVLadkcnHUoQ8pS/UUohKVBQKdArOi qajP5xIH3P8AM+//AIiL/EVsy8zucQJLuBZWrl2Hhegufj4yTr7aCPdJLfJhZdl7tsh3ONik lbDkdV3aeTJdkhsJcUkvffi3xSgffPbvj23Vp1BPugTv6v8AM/yEX+Ir0M9nkEjAMx7DfdmI P+sUE5pUKXm9xRFXIVgOXeGg6ICYZX9iBJ5H7BWsOoswrSkdP822pPIbixwNfSfH0D9B70E+ pUE+6BO/q/zP8hF/iKyN5td5GxE6f5SVjuQ+qEyNfQVSO9BN6VFE5RedDngmR8vbxkW8jf0E yh/qFffjRd/mJkn5e3fxVBKqVEXctu7Ta3F4HkxSnv6jsBZI+oStk/QKxMZrcnkBSMCywAq4 +uISDvt7DJHbv5+VBM6VFfjRd/mJkn5e3fxVPjRd/mJkn5e3fxVBKqVERk9/8TZwO+eDv2TI PP8A0fH1/wCtWT40Xf5iZJ+Xt38VQSqlRJ3K7s02pasDyYpSCTxdt6j9gErZ+oVo/dAnf1f5 n+Qi/wARQTulQT7oE7+r/M/yEX+Ir6M/nE/9wGZfkIv8RQTqlQgZxc3F+Gz0/wAsLp+T4gho T9qjI0K2GMrvagQ9gORIWO+kSbeoa+syR+Kgl9Kiispu6UknBMl0O/Z63n/rVc/7oE7+r/M/ yEX+IoJ3SoJ90Cd/V/mf5CL/ABFPugTv6v8AM/yEX+IoJ3SoWxm1yf4cMBy0cyQOYhI8tee5 I15+3zr0MsvrqEuRsBv5bPmH5MJpf+j45/v1QTKlRX40Xf5iZJ+Xt38VWnHzme/JbY+ImWtF agnxHW4oQn6SQ+e31b+2g8da0vfc3uq4k+4W+YnwxGegSFMueMpaUNjae5BUsAp9tRG1iHh+ d5nLul6yKVasftcSYhuXdpEhO1pe8Q8FL4rUrgnQPYE9tdtS3qLY8iyO62OBZbqLTbGSqdLf VETIDjzLrC2G9FQIG+atj+gBXCuXTe8y77IfuN+Vc7ffoht19ZTDZZ+9pacDLrJ7lBStW9Eq 2Vb8kgAOrYOpbd1F2YValM3OFbkXVuKmay4H2Fg6++BXFCgU6IUQBsHZB3XPT1bUbJklxOLX MfALUZ+UwHmlLKHmw7yGiRpKCFK932HWGb01v/xPlWKLkUMG4IRAkyWrW1GDUIJIXpCd83V9 klRUEgKPFKSO5rFcsxW5ZPeI4g5em9MM+kW1TSISlOILbQSkqJRw8Ar2FHzQnXyjQdrIuoqb LFyKULUqbFskSPLddjym1JcS6CdJ/wDCAHLR1tJBHyhv5e86u1pXkYexxopslqbuzqvhAffG 1eJtI02fWHgu/R6o7965dq6XON9Gk4Z8IG3vy07nSENpfWoEjbe1a3xQENBXsShOvIVsT+ml 1uT15Vcc5urrV1got0lKYURBWwkODiT4fvedOwAfW17BQZ7j1KNpu/oF2symlGzm7oUzLbWX NAAspSeJU5zISkDYOwe3kPWRdRnbHZIMybY3Icp+C9PeYuElMdDIa4gtF3SgXVFaQlOu/cki sN46Wt3y+onXu8OXCMbQuzux34jW1IWlO3ELSBwXzTz3o63oaFY5vTCZcDZ1XDLri+/Etz9s kPqjMlb7Tp7qRtJS25xAQV6USkeeyTQTzHbqzfcftl3ipWiPPitSm0r+UEuICgD9OjXQrkYj ZE43jNtsrct+Y1AZTHaefCAstp7IB4gDsnSd62dbOzs116BSta2GYq3RTdER0Ty0nx0x1FTY c163EkAlO962K2aDFLW61Eecjs+O+hClNtcgnmoDsnZ7DZ7bqtsX6qqu0Wwz7lj71stF4kPw 2ZapSHPDfaCyUuJABCVeE4Aob7pOwAQTZMt1bEV51phyQ4hBUllopC3CB2SnkQnZ8hsge8iq b6UdPb0LNaGs0MqNFtMyTKYsziI62y66p3ThdbUorSEPL9U8TyKvMBNBKbB1H+EbrjUefZ3b fFyVl5+0vKfS4txLaQseKlI02VNkLA5K9oOjWniXUu4ZHkLlnax1lmQiC/NC/hELQfDkORwk EN9+TjSiFDY46P0Vic6Y3CFAjLtOSPu3SzxlxMecmMNcLa2sJQokJR99V4aeAK9jXs2ST5s3 TK6Y7kVnuFmyZ91pmAq0SRKjM80xglamlNlKBtaXiFHlvkFHZ7aIZMe6rJvd4xG2M2tpEu/x FzVt+mcjDaSkLTz9TupSSCAPt0NE9RzOpzeWmzmwhTJuwtKZKJidlZjCUVlBSNJDRJ7EnY1X OxvpDb8eGMi23i4tCxJlBspbY5PF/wCWVnw/PQSkHz0kVtsdOpUQYyY2UXJ160TjOfenNNyH Jyi34RDiyAoHwipsEHsCCdlINBkxvqM3e59tLdplN2a6olLt08cl+MGCNlbYTtsLHJSNkkhP kD2rHinUxvJbrYo8Kw3FqHeIr0xiW6/HIDTZAUVJQ4pQ7rbGvPavL1Va92PArjYY8iBZsrmx LMhL/wAHQkxWVehrc2RtagVOIQpRKUHXsBKtCtHEul7uN5LZLtHvLDqocN+PM3bkh2e48vxH HVuhWwSsJIB3oAgeZoLMpSlApSlApSlBFupMO7T8b9Hsd0RbHVSGy+7pzxFsA7W20WyFBxQG gU9/MDRIIrLGHb5keMZxAs96lwIrFyYEZi/SXkTocYcFvh1ZPioQtPPgSeXHfceYmXWjG7rl FptUSz2yLLeizm5zT780MiM838hRQW1h1BClhSTrt/dD3OneY3Kz31u7R7cq6X6SxIuM5i9q ZWtLOvCaSj0JSEpSAB7Se+1EHVBKOjb8uVOyl+FLmSsMXKaFjclrW4ogN6e4KcPMtc+yd9ux 1VmVWOK2jPbFMucqSzBvEib4aedwyBZ8NLYISEpbgpSPMk6Hc9z33XdMzqB7LHio+u8yP4Wg mNKhqJnUEKBXY8VUn2hN5kAn7fRaz+n5x83Mc/Tz38HQSuoT1eZvEvEm4WOm4pmSpsdpTtvf 8B5trxAVqDh7I9UEbPbvrR3qtv0/OPm5jn6ee/g6j2eWLLctssBlVpskO4wZ7dwivovTqksO taLa9GJpe9rBSQANA7JPYNjovdI8i1Xa0FF5RdrTMLE8XeZ6W+pwpBC/FHqlJHYBOgOPkPM2 JVedJMYv+NJuZyRm0OTbg6ZUu4RZTjr0p8k75JU0hKEBOglKew17yTVh0ClKUCoD1RalJets +ddnLbh8JuQ5dTGmOxpCllISxwU0OStKJHAKHIqHZWgKn1Q3NcQueQ3y0T4OTSbQ1bwshhqI y+FrVr7598CgFADQOjrZ1rZ2FTR77mTsTp3iN+iXSVcp0KVLuEb0j0Z95CFK9HS6+nRRpISV /wA4q0lXmQbR6IXFq5dMrM4zOuM4thxhx2469IC0OKBSvRIPHWgd9wAa1Y/TIswLApGS3dN+ tBkFN3AbW68JDhW8laHEqSQd9tj1dA99d5VhuNW/EMahWOzh0Q4iSEqeXzWtSlFSlKPtJUok +Q79gBoUHapSlApSlB+fOs+VzbRmF+jqfvi2mbUw7Ak2mU6li1PlSwXJrbR7oJ4K9dKwUp0A dnV82mQmZaocluQzKQ8yhxL7JBQ6CkELSR2IO9j6DVT5dheaXDIb/IsCbXAtt8T6Pcm1XRSl S20p8NK0hURXguFv1TorT5dtjZszE4Tltxq2wHYUeD6IwmOiMxJVIQ2hA4oAcUlKleqE9ykH fv8AMh1qUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKqrrNkl6xsuzPhxnH7C3b3FMSm2USH5E/fqMltaVfe+AJ 2Nd/NQAq1arzNMTyW55BcJdmusT0G42o2tyLOU4pqOColTqWk+o4shWvW1rWtkEigl2Jyps/ FrNLuzbbVxkQmXZKG/kpdUgFYHc9gon2n66ip6tYqichp5+U1CdTLMe4rYPo0kxUhT/hqG1K CRy9bjxUUqCSo9qk+HWJvGMVtVjYkOyW4EdEdLrp9ZfEa39H0D2DQqvLR0zvkLDp2FG8W9rG CxMZjPNRVKlKD5WQHOSuICFOE+r3VxT3T32EjidTrC5DnSZzdytzUOE3cliTEUpa4jhIS+lL fJRRsHewCnRKgNGs83qPj8JpwyvhRt5uIzMVHVa5PiBDywhsa4a5FagnjvewfcdQVnpLc4WF 3m32+Pica7Trb8EpfjQlMBTR0FuuODkpS1AA8AAkEb2qu9gPT+VjGVSpaIVmj2ldqjQ2WY7z zriXmjzJV4g7p5rXo72AhHYHdB04/VHH1wp86U1doVthNLdclyoDqGzwd8FxKdAqKkr0CNdt /Xrm5Z1at9px/IZUWHOanWlqOp1FwhusobL7gQ2pXbZHcqIT30kjzrHBwjKWulMnHPhe0xrz JflLfkJiGQw42+44taODn/nD5gjtrR2TXMk9EYzlszG1RZ7MS23yNCYjpQwtbkYxf8WpSlOH mT2B+T2A1qgy2rqBIxq3ZPcMzuNzuK7YqMX4TVlTEVDadK+Do++K8RKvInmSnh3AO9ypfUqw RGruq+GZZVWtluTIbnxylZYcVxQ6gJ5c0lXq9u4V2IB7VAereNXk4Jl066KVPvV9TCgIj2mA 68iMw08VEgDalHitxRUeI3oD2b6+UdOb3kKbzc3LlZpN5u0Fu0pXJtzjbMWDyK18Wi4ol7mo LBX5FAGh50E7x/L7VfrtcLbAE8S4KW1PpkQXmOIWnkn/ABiRokew96jvXbJ77hnTydf8d9A8 WIpsOiW2pZ4rWlsFABA2CoHv21Tpxg8zEcqyiUVRTarl6MIqQ+88+lLLfhjxFOb2SO/Yn8Ve ut2MX7NMJlY5YUWtLc4o9IfmyXGi2EOocTwSltfLfEg7I1286D11GyK6Q8nxDGLJJbgSb+9I C7g4wHvAbYa8QpSgkDmokAE7A79j2qJWPP7/AHvD1SGLhb2mLVe5Fru9+IbQgRmk7TJQhZ47 VybBHfuTpOiNS7P8dvuT26xJEDGZHgPKenW+5oMlhRLakpKHC1y9VSt9koKh25JBO+RF6bXP G7bYU4ncUB+FOkT50UOrgRbg48P5waSvihBCeLfEjiNE+2g18Xv2aZZgFtm225Qoi3bm+2b2 7DSUPQG0u8JHgFY4FakoHEka7nyqUdJ5F8uGNKueQXZFzTNeU7BcRETGSYvk2vgNkcwOfckg KSOxBrlWPp7PtnTXKrEbmw5dr+qbJcdbaLceO9IRxKWk7JS2n2dyfM/RU4xy2izY9a7WlYWI UVqMFAa5cEBO9fZQdGlKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClK UClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClK UClKUClKUClKUClKUClKUClKUH//2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CADDAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgIDAQEAAAAAAAAAAAAAAAYFBwEDBAII/8QAVBAAAgIB AwIDBAYFBgkJBgcAAQIDBAUABhESIQcTMRQiQVEVFiMyYdNUcYGRk0JWlZbR0hckJjM0UpTD 1CU1NkRVZHOSogiho6SxwUNGYnSD4fD/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8AszNw09x+IW4cXg9p7Uu38PDXmyFrL1+p7Esy Fo4kIQ8DoQcyEnjkAKeCdduFn2MYqlbJ4LF4jKtFGbdcY8pDBYMAmeAzBBGZFTk9PV1cDnjU 3kto5CPdORzu18vWxVvKVo699bFD2pZWi6hFKvEiFXVWK9+pSOn3e3eDk8K/Pt1qtnK+1bfW /BlbEFmFpLVmxFXSAdc5fgo3lq7ApySWHPB7BC4PdGzLeKtZXO7dxOJxawV7Cc1p5bDRTkiN 5I/Z1HS33etGkXq93q7DTRmK3h3jsu2PyeFxn0g1UW/LOJaVmiMixjgiM9R62RegHq5Ydu+l 2/4N2MhgJMdbz9RpBiauDrzrjHUJUgkEnDDz+WdiqcsCoHSeFHOpzavh9k8LucZe7uGHIqsN mJK8lGTiLzZIpAEZ53YIrQqVU88dT8EcjpDixM3hPlnqJj8HhpmtzitD/wAgsOqQoXA7xDgF VY8ngcK3fsePaZfwnfHUr0WMw0tS3FLPHJFhC4EMTBJJX4i5SNWIBduF/HW+v4aWBtXaOFs5 xZEwd0WJpo6jRNcjCyp5J4l5VSkzKe7c/LgkaiMf4MrRpYyNMnjp7FWjax0r28OJongmsGYG OJpOlHQlgCesEHup0DhnMRsnb9RLF7DYmokkqwRrDQDSTSN6IiRqXdjwT0gE8AnjgE6Xmy3h XLLX6qeMlWzBXmWc4uR4vKmk6YmaTy+lVL+77xHDAg8EEamsltrP5LJWbUmcig9iykd7DLLT WVIVFcxSJIqMhdW82XgdQYdjyfTS7mvCW7lczVvHcFOr5VWpU6amLaJo1gs+0fZcTdCe/wBh 1I/SoH3jyxDaYvDL60R0ocdh/MiaepJBHgg8LToFd+ZxEVDxqr8qH4HUeocgcdVW54YW67y1 8JjXZZI4/IGAfz3LxtInTD5PmMCiuwKqRwrHnseNdXwtnh3PHnPp4Ld9tu23kgoiIj2iukHC AP0KwEauXKsXbuQPTWqDwvynDzXdywXLk9itNcE2Oc1rghrvD9rD5/vO3WrMeoKTEnudu4dl mx4ZVqq2ZMJjDWbG/S4mjwLOhq8A+Z1LER2BBI9QD3Gi3L4bV7linNgKUc8E1aCVRt+T3XnI 8kEiLj3jwP18A8HtqNyPhNayGDq4q1mcdLDV2++BiaXEM7KpKcTf5/74EScf/qBb8B25jw0s 5Tcc+anyOI9uku0LazNiHMsXsxVjGj+f2V2TnjvwCR3PBAbJYPC6G3erT4jARvWinmmeTFAR ssHHndMhTpkMZ7MFJKkcEAg6l9v4DY2Xryy4rbmHXyZPLljlxArywv0huHjdFdD0srDkDkMC OxGlzMeEUeZoTYrJZfqwkft8lGvDVZJYZrTs/XJL5h8wIXfhelQQR1dXGnXZW3X2/WvCxLTm s27HnyvUqGuhPQqjszuxPC+rOfXtwOBoPbbP29x2wuP5/wDBGqt3VefE5uerS2dtmemuZq4d JneQN12FRkZlEXAAEi88MfXt+N4N/wDfVO2dkb2y2EN+9kMBBmJchBnzRXHzFRbhSMRxGb2j jp6YkRiEPxI5PfQTU1vw3E2Qq2oMbCaUczWHkqukQERVZgkpUK5QsqsFJIJ4IB7a1V5/DO9U a1WWhdWMiELDFLPKxIf3UjALt2jlPug9o3P8k8bMD4eXKG813BPlKsqPLeklrSUnaRo7LrJ5 RkMzL9mURR0oF4De7y3OuWPw4zA2/iqr5bF/SFXJWb084pShZllNhuj3ZVk4VrMnADgEEqeQ W5Bpxu0tpWqsNvH4jGTVbMazRSxxhlkRhyrA/Ig867Pqdt3nn6DxwPzEC8n9Z+Ovex8PPt7a WIw1qzFakx1WOoJ4ojEJEjHShKlm4PSBz39eeNTmggfqft3/ALFx/wDAGue/tLDxU5nobfxk 9pV5jjceUGPy6wpK/r4OmbXPkFtNRnXHyQRXChELzxmSNW+BZQykj8AR+vQI2x8Pt7dWzMTm WwMFVMhWWf2YzNKqBh93ntz+4anotk7biTojwdAJzzwYge/HH/21r8NcBf2ts3H4PJW6ttqC CCKavC0QaNQAvUGZve9eSDx+GmfQQP1P27/2Lj/4I0fU/bv/AGLj/wCANT2jQKma21gMdh79 2LbNW7JWgeZK0FcNJMyqWCIOPvEjgfidK2yIcRuPJ5ahldsU6V/HxVJ5VjtSzAeejMqN1pGy SKF7qV7Bl+erJzENuzirkGNuCjdkhdIbRiEvkuQQH6CQG4Pfg9jxpV8OdsZbbMd6LJ3sdZin 6HVadN4S8vLmWeVnd2klk6k5PP8AIHGgkF2NttQOnDU+ADwpBIH7PT562jZm3B6YTH/wRpgH po0ED9T9u/8AYuP/AIA15l2jt5I2ZcFRkYAkIsKgt+A57aYNc9+t7XRs1/Omg86No/NhbpkT kcdSn4MPUH56Cr9gT4/ceXv4zI7do0LdOpXsyrQyb2UgeUuDXlAVRHKnR3Ucjg88jTs+y8A5 BkxkT8c8dbu3HPrxydQewdj38Bn7GXzGYjyNxsdXxnXDXaEzrEWPnzlncyTN1cdXI4A+PPZ+ 0Cymw9rpz0YKgOeOfs/XW9dm7dUcDCY8D/wRqf0aBfbZ+3erthMd1cfe9nXn9XOlnbR2xn90 5/EUMJJBBiUgPtPLxR2Gdplby1BHKq0LL1/Fgw9BybEljWWN0YsAylSVYqeD8iO4P4jSLs/Y 8+2t43r9a5E2HloQUK1TmcvXjhLdALPK4fs7DngcduAOW5Ce+qGD/Qj/ABpP72vL7OwTDhqC sPk8rkfuLaYNGgR7m9rA3rYwWLwkuQioyU4shYSYq8Bs9XQyx9BDooUM7Fl4B7dXBGpPdmfy OIuYOri8VXvyZSy9UGe4a4idYXlHPEb8grFJ6fED157Qm5LHh7ButrWezeJpZuDyDLFLmfZi xjPmQmWESKrlS3UvWp45HGjMbl8PMzZx1m9u3CmShM09Zoc8sIVyhVm9yUBj0sw789mI+J0C /f8AGdsfg8FlL2ASOC/V9umjXIK0kcJnjiAiUJ9q48wOynoAA+8TzxNW/ELJ1d0Ni32/WNZc 3FhTYXJe/wBUkInWTy/K9PLYcjq+92HPrqAnoeDctKOnJuLEezx1lpdC7pkXqhWRpFR+Jx1B XdiOrnjngcAAakJLXhRJkTfk3Rhmtm+mTLtuViDZRelX487jsoC9PHHA4447aDdh/E25l85S w1bC0TkbEmQhlUZJild6rlArsIexdhyBxyF4YjuBqOfxZzEe3BkpNoRNYmwoz9atFlOrzKoK CTqbyh0uokRgoDAgnuCOD0UbXhbjJa9nE7qwNe9UksT1pZtwmZVmnH2juhn+05Pchj+og99Q u2I9lbY2pFTwniLtaDccdWKmMxJcjnUQpJ1lFglsMEVhyGVGUEnqAHCgAyZTxNnguPTxeDjy lqee0mNEF73L0VeBZZXVvL+9y4jCqG5cN3ABbXTH4kmW+hTCTx4w36+IlmsThJ4bs0SOsbxB SOgGSNGYOSGJ4UgdWo2vL4WJtzB4o7owfk4OMLUsV84laeMlCjN5sUisOsE9Q54JPcemvUdj wkiyUF6LcG3RNBLHPHH9PDyUlSLyUkEPm+X1rGAobp57A88gHQZ274ttnbWBo1tvyxZO9bNa 5BLaUCiphM8blgpLiSFWZOwB6WHI41amqoqTeElSbGzV9x4GObHGE15RuH3h5QkWMMfO5cKs sigNyOlivp202/4R9j/zy23/AEpB/e0DVo0q/wCEfY/88tt/0pB/e0DxG2QfTeW2/wClIP72 gatGlX/CPsf+eW2/6Ug/vayPEbZDEBd47bJPYAZSD+9oGnRqA+uu1u/+UuE7f9/i/va55fEH ZkXHm7u28nI6h1ZKEcj5/e0DPo0rx+ImypHCR7w247n0VcnASf8A1a6TvXaw553LhO3/AH+L +9oJ/Qx4BOoD66bW7f5S4TuOf9Pi/va8je+02ZlG58ESPUDIRdv/AFaBfPiHKu7GwDYusLgz S4sL9IAuYmrGz7R0dHIHQAOP9Ykc9tRuP8WmkIOQwqQJBTyN6/7Pd89qqU36GX7ih2Y8cLyC AQTxyNT+UzuxcpYx1q3uHCvLRsCzWkjyyR9MnSyc+646vddxweRwx1BdHhTX9nSTNYE+ULSB Zs2G6xbJM4cNL7/WQfvc+nbjjQT0O8r4xNy1d2zfrWYLVavHXaVOJxYMYQrIeEJUyAOASAys AW7Ewn+FmOTFtcrYC85q0ZcrkInmiU1qscssTFSCRJITC5CAgEDuwPAO2tFsOvJUc7pinFSQ SRJY3C0iDpC+WGQycMEKqy9XJDDq55JJ5zivC/2GGoMvjRDHDJVYjOsHmhkkMjxyv5vVIhYk 9Lkj3mA7MQQs2tPHZrRTwMHhlQOjD0ZSOQf3aQtxeI4xG47WFGNie3FYx8EQlupEZ1tyGMOq 8EnoYHqAB7d/TTBHvLaqRqi7jwaqBwFF6IAD5fe1G57L7GzteCHJZ/ESRwzxWU8vKrERJG3U h5RwTwwB4PbkA/AaCLg8S5JN2QYOTDJDI+Vs4+SV7fKwxxQmYTNwhC9arJ0qxBPQ3wDEd+L3 5NkNtXM2u3shFVTHxZSqJJIwLFeQMR7/AD0LIFQsydR4DJ35PA4oH8OauTS9HnMWloZCTJhz nCebLx+UXIMvB9wFQp90AkADk60Q4rYlKjDTXcgWlC8LRwNnj0LEiuEg4L94eJGBQ8hhwDyF UAO6HxDmtmKCjt25PkHa8xq+0RBhFUmWGVgeo8sZG6UXsGIPJUd9OGCydfN4WhlaPWal6vHZ hLjglHUMvI+B4I0hWK3hzYh6DnqSKWtN1w59kbiy4edeRKD0uwDFfQHuOD30y0N1bPoUoKlP P4CCrXjWKGKO7EFRFACqB1dgAAONBC778SoNp3cjSfH+0261OvbhQ2ki9oE1jyAq89/dbkk8 EAcf6w1rueI1mvuWTCrhopLS5qPFdIu+8ImhWb2lh5furw6ADnux457akNy5XYu5MTLjcvns PNUkKllTKrC3usHHvo4Ye8qnsfhqMn/wcPfnvS5zGLZnvQ5GWQZ0qXniXpjY8S8cAduj7vYd uw0HThPEY5inavU9uZc44Y18nTtMqrHZRWZegsSFSQ9PUFJPuEE9J7a563ictuymNrYSwu4J cjNjosfPYjXloYkmlkaRSyhAjrx6ksyjgAkjkGM2BYqzQQ7njSlOzOlatnzFDGjSFpI0VHA8 tm5BXuOOw6eABtuVfDmy8sq57HwW3vyZL2yHN9M6TyIInKyeZyqtGAnQOFAA4AIBAO208/T3 Rt2hmcaJRUuRCVFlXpdfUFWAJAYEEHgnuNQW+N+1dn2ZEyNUmIYyzkY5TOiCYwFA8Kgnkv8A aIQPjyfiONbsHuDZWExNTGYzPYOvRqRLDBEuQjPQijgDksSf1k8n1OvG4M3sjPYi1jcpn8NN TtRmKVEyaRsyN95epXDAEdjwe47aCJ3R4lnAZ23iZcQslyL2AQx+1gNYNqVo+QOk9KoykFjw OSo7dQ5mcPvJ8plpakW38utXzrkEN3pjaGR60nlyAkMfL6nDBOvjq6Se2oG/H4b5C3de5n8d LauJWWVjuBg5Wu4aLpIl5TpcdXK8csSTySddJw21L4vy4/ck9eG7I8zDHZoxRpM7qzyJ0N2Y snJ9R7z9vebkNNDxUhuw9CYK8l+WxVqVYGmhZZpbEBnTl1YhUEY6mbg9vuhj205bWzke4MSt 2OtNVYTT1pYJipeOWGVonUlSVPvIeCD3HB0nttjZINyZcjGgeSrPGy5If4pLWi8uN4j1e6Qn Y889Q7HkE8zG3MttDCY6PHY3P4vykZn+0ySSyO8jl2dmZizMzMSSfUnQRPiPkc1Vz+KrYfL2 aFdsfkLtlYa8MvUIFj6Ty6Nx70qg/MH4HvqMxHiBSobd2UN0peyWUzmPrW2tmtCI0ad4U6ef cBAedfdQMwUcnn1M/kdkW8ruXJ5W7uLKwJNCaNWvU8lVhqtHH5igtGzB2kVmLAg8BB/JGoar 4Q1lp1I7Gey/m060FGGSNaxPkV7BmrD3oTwy8RhgvCv5YLAnQSH18orl7OOl2rn0NKJpvN9j hZSgE7IyoshkAf2WXo5Qcnp9OteZvY+8aO8at2bHRTwmnOK8ySvFIeoxpICGid0I4cejcggg gEa5cpsShlJ90yWr2UI3FTjo2kSZVEUaKyr5Xu8r99yQSVJY8judcsewDVVTQz2WilfK1cnY kZ1Uy+Sio0fEQjHQ6IqlDyg47KONBO7v3JX2tj6129XtTVZbcNR5IfLCwGVwiySF2UBOoqCR zxyO2lrKeK+ExU8K5StepwzyX4op53rokjU38uQLzLySz+6i8csfgBydS/iRg8puTa1nC4p8 dGmQ5rXJLqs/l13VlZ4gvrIpKsoPY9PBI7EecpsXD5KWmJxYWpVx0+KSqkgEZrzKFkU9urkh U7hgfdHzPIcWZ37jaGZxGKzWJv17F8Vyi2BX4jeeUxKnHmkuwb7wjD9IYE9tc97xCw+KymVq 2MHlYbGOqyXCUrws0sSSiLqVVcuoJbkF1QFQzc8AnXux4Y42W5XtLls5HNHHSjdjYSQzGrIJ IXdpEYk9Q5IBCse5Xngjln8IsNPBLFLkc1IOOmt51iOX2VPaVssg64z5oaRE587zOw45HfQe /wDC1hRisZkXp3kqXr0+O82SaqkcE0XXyHkaYJwQjFSrMD2HPJAOq/4w4TH4TFZW9j8nWp5P HTZOsZnqoXji6SUAM3eQh0IQckhvmGAk6Xh7XqXKVmPMZlnp3LN+JWaDjzrCsJGPEXvffkI5 9OsgduANU3hnjJMXBj/pDLLUgw74NEWWMD2ZyvWPufeYRopb1IA+PfQZbxOxEW5MRhLVPJ1r OTSuYnlSIIrTRu6L2clv82VLIGQMQC3fWdteI2I3PuI4SjTutZX2rzPOMH2Ps8oifzI/MMiE s69IZASDzwBzx7l8N8VJk2vGzkEmNiC39m8a8TRQeQHBCdXeM8cc8LySgUnnW/buwsfgMpSv 0rmSaatBYhYTTLIJzPKJZZJOV5Ls4QlgR9xR6DjQN6Lwo47Dj0HbjWSvI4PcfLWVHCgaNAie KFifb+1vpTDQYtHhs145VsU/M645JkjIQhl6SOvnkhvTjj46aL64zGUbN23HVr1K0bTTStGo EaKOWJ7egAOo/em2F3Xilx8+Sv0a4lSZhUEPMjI6ugbzI37BkU9uOfQ8jtqZalFYx7U76rdi ePy5RYRGEw44PUoAU8/Eccd/TQJ3h3mpt1JudMrQq1o698VoaZVGZazVoZEEgHI6iHJI7gHl eT064905aziPFTZWBhqYhsRnFueaDU+3RoIS/Z+rp4JZe3Tz2Pfv2nNkbJobRtZeehNPLJk5 lmmMsNeMKVUKAvlRJwvAHY8jnk+rMT7zGz4cpvTDbknyV9LGJWRatZFg8lfMAEhPVGX5YBQS GHAHbjk8goU72dHiXUxd/H48VbNq4ZKaV45PJoIn+L2y6nqRpJB0kPyD7wUDpJNm+wVGjRWr QFF7qpjXgc+vHb9X7tKuM2FHR3L9Mvns9bYW5boq2Z4jD5siNH8IwxCo5VVLcKAO3bToPTQc n0ZS/Q63P/hL/Zpf8R78m3dhZrJ42OistSt1qLCL5YUHv2JUMQCxVeRy3A5HOmvSz4g4PIbh 2xYx+LnpQ2mkjlR7cTugaNxIhHQ6kEOqMCeoe7wVYHjQLnhRlqW462bBhpz+w3RCkj48VLDK 0KPzLCe6nqZ1B4HIX07cl++jKP6HW/hL/ZpM8Mtubmw9nNXt42sTeymQeItbpK6vIqBgFYEB QqggKFA9WJ5J50/aDk+jKP6HW/hL/Zo+jKP6HW/hL/Zrr0aCB3PBHjttZa7j6eM9srVJpoPa lRIfMVCV8xiQAvI7nkcDnuNV74L5OjuOxllNbFTJWhqTCQYhKNhZpkdpFaMsSUA6Ol+AG6mA L9PVqw964efP7XyeKr+yhrsXkN7UrtGUYgOCEZW5K9QHDDvx+rS54d7e3ZjstkL+9LeMyV2x Xiri5WYiQpGzFU6BGiqvMkjE9yS3yCgA6Li6AHajVH6oV/s1n6Mo/odb+Ev9muvRoOT6Mo/o db+Ev9mubJw43HY23dmpQGKtE8zhYV5IUFjx+7Uprgzde3axVuCg9VLMkZSM2omki5PY9Sqy kjjn0I0FQ+F96ruzMxpuLE7faa/h4cwld8OIph5khBKk9QeIDpXqJ6mPJ4AI1bFPb2Hp8+yY nHVweOfKqov/ANB+v9+kLw12Ln9t7kkuZuTEXIIqC4ylPXeRZa9WNgYoFQrx0j3iWZnckL3O rRX076Dl+jKP6HW/hL/Zo+jKP6HW/hL/AGa69Gg5TRqdHlezQeVz1dHlrwT8+OPXVJ+H+aob 23FjrmaxOAFTNRXJaVazhemYxwyhY+iY9SyHo5L89PBK9I45OrwuLO1aUVGiWx0N5TSqWQPx 7pYAgkc+oBH69VVsjw93Hgt3Y63lJ8Jdw+PFkUo4RJC1IT8vKIkKkty4UcvIeF5476B7Gy9r Hv8AVrCcj/uEX93XfWweKqxCKtjaMMQ9EjrooH7APw1IICFHPrrOgqnfW+txbd317FBFSlwU Yx01iVqZLQRWbRrt1ye0KefdZlKxP6gEADqLF4n7iy236eBOENFJ8jmK2Md7kDzKiyll6gqu hJB4Pr89a85PtGruZreR25Ys5qAowvw7Zs2nBABUrOkLA8Aj0Y8HkdiONGR3JtjLCBcnhcxc WvKJ4RZ2tekEcg54deqv2Yd+476BIzXiJu/H7XFyAYW1fiXMTTRxY+XpEdGYRAkNYAVSQSzd RYdaBUbgnUvmt4brj3Nm6WOs4SGpQs4qGNbGOlkkZbsyxclhYUcoST93vxx29ddwm2Ea1at9 UbPs9VnaCM7Nt9MRbgsUHs/Ck8LyR68fhrwzeHxR1bZs5RujqB2ZbPV0DpTn/Fu/SDwPkPTQ cNXfO57G91wZXFrUTPyYuW41GQJ5YqGyir9v3lIV1J9B7pK9wpj9q763tnKmKWu+AmvZejkZ qyLj5USvLUsJGPNPtBJSTll5AHSxU+8AQWVchslHEke2MhHMtg3FkTZ9wMtg/wD4wPs3+c7D 3vXtqH25W2ht3bd3EY2DeEb20dJMjHt27Dc4ZmYfaxVVPKszFeeeOfloMYLf+4NwY7CWcY2M jizdyOlUs2cdKEiZKbTTl18/lyZUeJVBHSUbkvwCcYrxC3Ve3XDj4cdhrFKm2OgyU9aZPLdr MYZpoZHmU9AZgqoI5C/SwDc9hOR5bacmDhw9vCZ25jouD5N3bN+YOwPPW3VAepi3LEnuSSdb hl9oC9SvfV7Je20ohBWsfVO75kEYBARG9n5VRyew4Hc6B9Q9Q51nSsN84kdvZNx9hz/0dyH5 GvJ35iP0Pcv9XMh+RoGvRpU+vuJ/Qty/1cyH5GsrvzEk8exblH4nbmQ/I0DVo0r/AF6xP6Ju P+ruQ/I1g76xI/6puP8Aq7kPyNA06NKv18xH6HuT+rmR/I1kb7xB/wCqbk/q5kPyNA06NLC7 4xJPAqbi5/Hb2QH+516+uuL/AEXcH9AX/wAnQMujSyd7Yof9V3D/AFfv/k61/XzEfoe5P6uZ H8jQNWjSr9fMR+h7k/q5kfyNZG+sSTx7JuP+ruQ/I0DTo0tfXXF/ou4P6Av/AJOsfXbFfom4 f6v3/wAnQM2jSs2+sSG4NTcfP4bdyB/3GsHfeIB/0Pcn9XMj+RoGrRpWG+8QfSnuT9u3Mh+R rZ9dcX+i7g/oC/8Ak6Bl0aWvrri/0XcH9AX/AMnR9dcX+i7g/oC/+ToGXRpWO+sSOOam5O/y 27kD/uNA33iD6U9yft25kPyNA06NLI3tiiOfZdw/1fv/AJOs/XXF/ou4P6Av/k6Bl0aWfrti uePZdw/1fv8A5OsNvfFL61NxenPbb18/7nQM+jSt9esTyf8AFNx9hz/0dyH5GtLeI220kaOa xkIJlUsYp8VbikCjuT0tEDxweeePTk+g0Dfo0mJ4m7VcMY7tx+kgHpxlo8cngc8R9u/bXdFv XEylOiDOFW9G+g7oX9fV5PAH46BP3d7fF4v0FqQ57IVp8HYkNGnlWrxGRZoo/MKmVFBCynuO /JUgcjkQ3hbubN1dk4WlBUsZncN/6TuyplMrJ7qV7Pk+WshWTlu8agD3ezMT372ta21iLWZG XsY+s+TWIwLaK/aBCCCvV8u57ajH8PNqtjYseuEpxU4mkMcUIaIKJF6ZF90g9LgDqX7rcDkH QJ8fi7NJuHEU4sBzjspHjJ4bLWn60ju8hesCIxoysrDpaQFu3T1HsM4rxcnuYTcl+XAKZMVj PpWKKC6HSePrlVlEpQIenyuS8ZkU9RAJI4LqdjbdOZGVOKgF0GBwQWEfVACIW8vno5QE9J45 Hw1yDw12j7LJWbB1nrSQCs8bs7KYhIsqx8Fvuq6ghfQeg4BIIHh3um1uuDLSW6UNVKNpaqFH m5l5hjl6uiWKNlHEq8cjv3PpwTyX9536m+YcQaOObEvc9ie77a6yQuKbWiHjMfT2Reez8cMv zPDbQxVKhYuWKdaKGe7L51h0HBlfgDqb5ngAfqGlmHw229G8UzQSyXY78uQ9saQ+c0kjkurN /KRkPlFSDygAPoNAmYnxbzVvbeVyn1ZimNGjDlHHnzVkFaSCeUnqkhPXwa5QOgZHLqQQAdTe Y8RMth3oRX9vVDYv07lqrDXyLyvZaAIUjiUQckv5iHkhehQ7N2XuyxbD2zBRvVK2HrV696r7 FZWAtF50PHARipBIA7D5DsOB21mxsfAWTjfPol/o2pJRqD2iXiKGROh1A6u/K8Dk9+w79hoF C54lZiOCazXwWNetV2/DuKwWyT9Xkv5haOMCHhmAjPBPA9AeOeRKQ71y1jNRQ1sRROOvXrmK pSyXmEvtNZZyxlQRkLGxrsAVLEDgkHq4A3hdiJN1Q5GeOtJia+KhxUOMaFuFjikZ1Bfr99CW 4KMpU9K888aYDszbxylnJNiKhu2RIJJej1MihZGA9FZ1ADMOCwABJ4GgrvF+L2Sv4Jsn9XoI 1U4tyhmsF2iuOY+VjMAdyjdPBQMrgnpYkca6cz4s3cZt6nlRhKtkZCxc9jhjut5prwRs/U8a xs4k5Uo6hSIz98jg8O0ew9rRQeTFgcckZkhlIWEDlogRESfj0AkKPQc9techsHa9+QvZwdIu 081l2RSheSZQsxbpI6g6gBgeQ3A5B0E3g8hHl8Lj8lEjRx3K8dhUf1UOoYA/j3128Dnn5a4s PjKuHxlPHY+IQ0qkSwQxhiehFACjkkk8AfE67dApeIssseKoLDmWxjSZCBfKjZFlyI5J9kid 5IwjyccBgwPY/PVVZHcGbl8MYbAy2Rmz9SjlpGxta0q2I2inZY5pZOpOsV+kIygN5hJ7MO+r uz2CoZ6mlbKQmWOOVZ4mSR4pIpF9HSRCGRuCRypB4JHoTqJk8P8AbT4mljPoxEo1IpIIoo5Z E5jkIMiOVYF1cjlgxIY9zye+gW6+Wvy778PpIM9ZvYzMYezPLGI1jgmZI4GWZV6AwLeYTwxP HYADvy3bzzVzAYqG3Qow3ZJLtan5c1kwKvnzJCrdQR+waReRx6c/q1i7s/C3c5jcvPUZchjU EVSSGxLEIUB56QqMF6T6EccEDg8jtrtzeCo5yvWgyaSyRV7EdpFjsSQ/aRsGQnoYcgMAQDyO QD8NB7wNy3fxqT5Ki2PteZJG8Bk6wOh2QMG4HKsFDA8Dsw7akOB//jqKG3saNzHcIrL9Mmn7 B7T1Nz5HX5nR089P3jzzxz+OpYemgAOB8f36T/FzJXcT4c5m5ibclXIIiJXeKMySO7SKqxoA re+5boU8EBmBPYacNQW9NuLunbtrES3JqcVjgO8UcchIHcDiRWA78HkcMCAQwI0Cx4SZm/ek 3NQyvt9ezQyCrHQyLiWxWhaFCvVIOzqziUqQW7fyj8LE0leHex59nDIifcWRzftjJIz5BUaX rA6eoycdbe6EXhiQAvbjnTroDjWOP1/v1nRoILfVyTG7Jz92tdjoWK9CeWK3IpdYHEbFXKgM SAeDxweePQ+mk7wlzeVv5fN0symXoyQVqUyY/Lssk6F0frlWRUCtGzAKBySGjfkJz0h73Fiv prC3MabUlVLSeU8kcUUh6D95SsqOhBHKkFT2Y/Hvpc2DseztO1blm3FkMwLESRE3gHkHSSV+ 0PLdKhm4TnpBZjxyxOgdh6aNA7ADRoDj9eozcd6TFYDJ5CCFp5alWWdIgOS7KhYL+0jjUnrm yFeWzTnhr25acsiFUsQqjPGf9YBwyk/rBGgqbwY3Jk72XrU9wX8jPfyO3qmaWOdo5InDuweV Sqr5fJZAIwOAADySTq4h3Gq/2N4cvtHOz3oNwXLleWLyfZ568I6Yx3RFZVHQiksQiBU5Y9tW ABwNB5PIYAc8fPnXoemjRoPLDvx341R/hNvTN5nP4CzuKfIV03BXyEtaszRPA5imHCqFAeIx p297q6uo8kEd7stwvPWljinevI6MqzRhS0ZI4DAMCvI9RyCPmDpA234ZyYPeEedG5cjeVfN/ xW3BB0DzeWk6AiKsfVIVdiigsV7k8nQWIvcev/v1nj9esKOB686zoDRrVbsw06stm3NFBXhQ ySyysFRFA5LMT2AA78nUVi91YDLWhWxWdxN6wVLCKtcjkcgep4VieNBNaNGjQGjRo0Bo0aNA aNGjQGjRo0Bo0aNBQd/fmQvb5uvtjcMt2CVcimNopGpryWYasIgiZig565VtsPfAYKOD83jw yydvI5XLNBlMplMIKlN458hB5bLaPmidF+zXnsIiy+isxAA7gPcdGrHDWijrxLFW6fIQIOmL hekdI/k8A8dvhrllzWLhzUOIlydNcrKpeKkZl891AJLBOerjgHvxx20FP7o3Ruavv3IVaVy3 DizuLF00cK48uB4wJgitAUKFjJ1MZOxUdh7vNw4fM1MwbwotMfYrT05jJA8XEicdQXqA6h3+ 8OQfgdc8G5sLYzJxMOWpPkwWT2ZZh1F1HLKB8WUdyB3A9QNaa28NuW1utWz+LkjpJ5lhxaTp iTkguzc8dPIIJ9AQR6jQV7hd4ZOvvnOT3LeTsbfx9S/Pdilg6jWaOwBCAqwjpJQS9IEjl0Ad gvbm3q0qWK8U0fV0SKHXqUqeCORyD3H6j31wYTNY3OVpLGHv17sUchhkaCQN5cg45RvirDkH g8HuPnqT0Bo0a4M1mMdhKfteYyFLH1ero863OsKdR9B1MQOex7fhoO/Rpe3NvTbm15YItw5q jjpZ1LxpYkClgDwSB8tT0EqzQpJGwZHAZWHoQRyDoPejRo0Bo1hiRxxqKo7hxGQyMuPoZbHW b8IYy1oLKSSxhWCsWUHkcMQDyOxPGgltGjRoDRo1ov3K2PqS2r1iGtWiHVJNM4REHzLEgDQb 9Goi9uXCUMXWyd7M4utjbPHkW5rSJFLypYdLk8NyASOD6DnUjUsRW68VitLHNXlQSRyxsGV1 I5DKR2II786Ddo0aNAaNB9NRdvcGIp5OHG3MtjoMjMVEVWWyiSydXIXpQnk8lW44Hfg/LQSm jRo0C54iZyjt7ZuUvZKWNE8h4o0cc+dIykJGB8Sx7caqrJ5KHbl3O0MCl1Mr9VaFTG+yUW86 RoZJ1kMSsnvdCyRM3AJC9wCRxq6cx9GxwQ2su9aKGrKJUmsOEWN+6g8nsD7xH7dcVjN7daFb 9jK4ow1JOBYezH0wuykcdXPAJUn9mgqmrc3S+25ZbOR3DUko50VBBDVlmeSpJZgPX5kkIeRU i8/h+nvyOSeBzJQ5LctLxNoVHmztjFQ3EoTyT1ZDHLF7GT5vuReXw0/R9p1hurlekKNWNc3T t2hOsF3PYqvM0YlWOa7GjFG9GALc8H4H01uXPYZ3dEy9BnjkWJ1FpCVdhyqnv2JHcD1OgWPE q5l6t7bRwDXGkktyJZhj61haHyJD1SOkMpXhxHx27k8fiKrye5N8VsHtixDNuKS9DjILdkPQ lAeZrYWZWVYj1lYw4KN0AKVYck6vetuXAWZJ462bxkrwK7zLHbjYxqn3iwB7AfEn01tbPYZY ZJWy9ARRxpM7mynCo54Rieewb4H0Pw0FZpltyR+IVyGCxn7ODaaz7F5tAxp7Wsa/YSMY+fZv eJSTkcsCOoheWXsduTPx4K5XyOS3HYF3FVI3laq0dqvmJncyRQBIweEUdTIAwVUHH3u93JnM Q81OJMrRaW4oesgsoTOp54KDn3h2PcfLUg0aMULKGKHqUkclTwRyPl2JH7dBRNW3uYw44bet bguZWDLZiCSG+ZlQRCKRqwm64yFPSazoH4BLn5nj1uufcTYes+07G72kfa1os2QinEqTJJEY iyqgBst9qnbjsQ3cAdV6LGis7KoVnPUxA46jwByfn2AH7NZ4/E/v0HLhyxxFEu0rP5CcmYEO T0ju3IB5+fI9ddejRoDRo0aA1Xe8X48VdlTR4/ITLVFpbFqHHyyRxCWMKgaVVIALDv37ccng d9WJrHSNBReJ2/nfrnI1ZsrC75nJTyULFeUUaccqTKtqCcjgyMWVioY/5+ThE4J1F7awuQoY K3Xyu385l8LX2tVp38ZZik82bIJJ2irsR1eWo5PMZKDkEcnnX0R0jRx+vQIfhUs0kG4L92vl Ev38h59ia/TNUSHyo1VYY294RIqqgLdyVY6fdYCgazoDVf8AjzW9t8Lc1Uix9nIXJ4+irDXq PZfzf5JCqrEccH3jwPhz31YGjQI+9YHyzbd9ho2JKmSvQxZCUQMrrURZJQjqwDKjSKisCPRi D68adwD8dHSNZ0Bo0aNB4ldI0LyMqoo5ZmPAAHxOqE8K5pF3zg/KyaXYRXyEM1GbgLiDLKsv lwTetgMUCg8selOoEL21fkiLIjJIoZGBBUjkEH4Ea4K2DxNWeOati6MM0f3HjrorL+ogdtBI 6NGjQGoDf0MFjZeahtVPbY5Ksiiv7MbBduPdAjAJY9XHwOp/QdBSskHtHht4d1cti9wrBUpB bL1qh82nYiqFB1QvEzseosq9I459SQQDZmxJcvPs7CTbkUrmpKUTXAVCnzSo6uVAAB59QBwD zxqd6f16zx30Bo0aNBh/unXz3mLCU/Ea/H9LLLlbO6alqKJmgkqmokcaSFy3Ijkj6JFHJDhl ToHv9/oUjkajnwWJeVpXxdFpWfrZzXQktzzyTx68/HQSOjRo0Ct4oYO5uTYmXw+OipS2rkYj QXHKxD3geokK3cccjt6genrpPtbFz8mRt2IEw8UE2flyYhSzJGWhal7MPtFjDK3ILFV9QxHU PU2Bu6Ow2EmmqW8lWkrc2OMd5HmzBVP2f2ylOD+w9h3Gq723krO5LsteTJb3xkIoQZN7NqbH IiQyhvLJ6FLDny35HHbpPPHI0HPJ4bZ6Tbxx/ODMjbSj220jySMRInPEoPl/d4JPHrzx8tdu S8O8xf3rdzr2cf5UuYx+SgrebJxGIIhHISQvvOwAC8jhQT8TqZXCVGqw2V8Q84a0/PlSi/W6 JODwek+VweD27a9x7fgkuLUj8QM89tkEqwLdrFyh7hgvlc8Hg99An7dwN27Zv5DIYZIsTjM7 lcmIjSkFzILKkqCIROihldZOerqbq6UXgeo27e8P8g21cPcrv1ZClka9qlWykZgY0a/mJXrT EKSrKkhfkqxD8cj5OFrbYp+WtzfW4YC5ITzbddSx+Q5i761jDQJLU/y/zYa2StdWuVftiPUI DF73H4aBQyPhpnXy+NtY+vt6vVprjXiqwWJYI4GrWnmePgRt5gIfhXJHHJ9wc86urSPVq1rr SpU8QclO0KmSQRWabFFUkEniHsAexJ+X4axLRpQ4+TIXN+5MY+Fgr2HvVo4kJPYM6xgcksBw T8R+GgedGkaaPDwT14J9+XI57Cq8Mb5KANKrEBSo6eSCSACPXnW6rjKeSluVsdvPK2LFVjFY Svehd4H7jhgEPSeQexHwOgc9GlWbadiX7u6Nxx9weUni/d3jOtX1Lsn/APOO6f48H5Wgb9Gl D6l2f547p/jwflaPqXZ/njun+PB+VoG/RpP+pUx7S7s3TKnxT2uNOf2pGGH7CNQtqhBjd34r AGfd7fSSSul1suzQr5aBmHdy/PcD7o9exPfQWVo1UGMzFDIbkbGR3M9wt23R9zMs06yV1Ysz wjuqN0npbk88pyB1DXBjd14+7gbWTWXckqpVq2YI6mYM/mmzKYooWYEBJesAFT2HPqeDwF3a NV5tulDmp8pVmyG4aWRxVj2W1W+lmkHLRpIjqw9VKOpBIB55BHbU5JtGNivGa3CvHPPTkX79 uP8A+9Az6NKR2UCAfrFuYcHntkT/AGaW9+4+HZ22rObtZje12tX48xKmQUsin+W3X08KDxyR yRz6aC0dGqf31Xt7bsxmhV3jmkVI2lnj3Aa6q8knlxoFZgGZm+Cj4j5jTnW2ZCI1LZfcgfgd SnLzNwePTnnvoG3RpbG0ogP+eM//AElJ/brB2nFyP+WM/wBu/wDzjJ3/APfoGXRpTbZoPHG4 typ35HGQJ/Z3GkraF2puDNR0Kua3WnnQ2JopGyccnuwSrE4kUAmNiXBAI79+eCONBcOjS39V 5f5xZ/8A2hP7mtcu0zKhV89uEnuA63egj/yqB+8aBo0aVE2g6P1LuPchPUW4N0EenHoV9Pw1 y7hxb4TCXMm2X3VcWrGZWgqSxNK4Hr0gqAT8fXQOujVRZKcVdsYLPRZ/e1qDMiJoK9ezSV0E kLSjqMiqoAVSD7x7/PTRV2jcsV4ZZN17qhZ0VzGbNclCR6EiIg8fMEjQOujSh9S7P88d0/x4 PytY+pdn+eO6f48H5WgcNGlF9nTMoEm6tzFR68Wo157D1IjB+Hw0nzWq0e65Nv1Mxu21ItqO lPKmSi5jkaPzCVRuHZUUp1MB26xxzwwAW9o0rx7Udfu7j3EewHvW1Pp2+Ka2DbEoZT9Yc8QC DwbCd/8A0aD3v6bKx7YtRYCktzJ2umpCHk8tIjIegyuwB91ASx4HJ44HrqvM/tHdU82RqUMf iK9TJ7ejwcT+1tYSs0JmZTIrRLyrLIV5APSQDwedWduzNR7c25kMzPVtWq9GFrE0dXo8zy1H LMOtlB4AJ4557duT21AR7/o2EzEtHHX7UOKtCrYmR66Rj7LzWk63lVRGq8AsSO5HHProFObw 1yVjEZpLFbCy5Gzmo8lTea1LMIIuuq8sRd4y3LGrxzxwer4emuu5sDLLvuDK49MVBjIcjTtR xRzPEUhirvC6eWsfSzcysQxb7vC8LqafxIoLU29aXE5h6maiqSwSqIQIvaJFjjWQGQEHl156 Qw45IJ415/wnYf2rOVxVumfEVrdqaJWgLslaQJJwok5UnlWXr6epSCNBJ70wdrNZDbM9SKi6 YzJe2y+0uQSoikTpThW78yA9+Pu/ur6l4UZGKriorZx9tI8T9FTwLdnrxxcWvPWZDGoZifdB XlO6jvptp+JuLvw3JqGPv246pph2gmquObRAjHIm4HBI6ueOPUcjvrMnidho8RNlHrXlx0eT bFiy5hSJnHPMvmNIFWLkcBmK8kjgHkcgsbV2xk7+dyNqTG06lSnuTIX43sRSRTXBJC8SoytH x5beZ1FwW5CAcc9wbT8M81g48fZM2Lkt4/6PMdeSVpI52rwTwN1SCJSgKzhl91+lowTzz2sz Z+fg3RtylmqdeevWtqXiScoX6eSAT0My9+Oex1M6CtdtbEuUMlijlI8Tbox08jHbROoDzLdu OwEjRlIMadHSOWB788D0172FsfIbfv4f26ag1XC0bVCvJXLGW2Jpkk8yUEAKwEY5ALdTOx5H pqx9GgB6aNGjQGjRo0BpU3JgL+S3ftzLVpqKQYiSWQpLG5kfzIzGwUhgo7HnuD3+WmvRoKui 8NrA3h9LSW6KOmTlyIyUMTDIPHIrgVmkJI8petQB6dKAdIPfURV8HJfoq5Ua3jcfLJjUp+fj oHQ27EcscsVuwrNwzq0f4k+Y/LcEAXRo0Crs3blnGZXcGZys1aTKZmeKSVaoYRRxxRLGijq7 k9mJPb73HHbu1aNGgNLXiRhLm5Nk5fCY560c2Qgat5lhmCxhhwW4AJJHy7fr0y6NArbmwV3c EW3DLPXqvj8pDfsxJ1SJKI1fhAeB/KKMCR2Kj5aaF1nRoDRo0aDzKelSwUuR3Cjjkn5DnVMb K2tk6G88Pk7G3MhRsxPZFzKiSAyZFZeoqLIWw3AUhW7dfvKvT0Dtq6dHGgNGjRoDXDnEtSYi 3Hj44JbUkZREsSGOMk9u7BWIH7Dru0aCt6W1c/V2Zs/GtHhbNjBxLBPUmbrgtqtdoQwlaEtG eTyQF7jleeDpn8PsFLtjZeFwdiz7VNQqpA8wBAYgfDn4D0H4AaYdGgNGjRoMP906ovdO2sjY 3hl5am28o9K7mKWRltpBXMqNVAH2JM45V+hSCwBUM/unkAXro4Gg8onQqjqZuBxyx5J160aN BG7lw1bcOCu4i886U7kRhm8l+hmQ9mXn4AjkH8CdRA2PiY7MlmN7kc/nx2oWjnKivIkBrqY1 HugeUxUjgj48c99HilnLG2vD/N5mlPXgs04DLG1hOtCwI93p5HJb0Hf1I1weH25bmfym6IL8 lVfo+5FHBXjTiSOGSBJVMh6j7x62BHoChHJ0HCPC+ilexDWyuSrKnsox6xycpTWrw1cdLciT pk63977xfg88DUkfDjBeTZiSTIpDPDbrmNbj9Kx2n65lUE8Dqb3ufXnjvwANLV/e+QrbqmpR 5fGyQrumthxXECl/JeskjDnrB6utmTng/dPb4CAg8RdzT7OyuXs3sXQlgiiklR1ilajIbflv G8av1dIjPHv8N1KSPiAFi5Tw7w2Vo36WQnyFiveSrHOklkkMtfvGOOPn3b/WPrzrtOy8U1lJ pJLsnRkWyixtZbo88jsSvoQpAKqeQCAR8dVjlfEXcUeSt47HXMZJSjluJUzcqxxwWpI68Txx FmcJ2kkdWZTyREeACG10y+Jeci8Q2wr/AEZNGJ60Qr11EjkyUZJmQESdfPmqoDdHSFPLHQWx trDVtvYSri6Mk71q4KxmeTrfgknu3x9dSfI1SON8ScocLNNdyeJ65sFVvLY8oCOnfncqtVx1 8HuPQkMAjE/hxbh8TszU29JZo5jDzWYjmZOURI1dakwjhALMwbqHDFF99vMXp4HLaC+9Gtda eGzXjnrSxzQSKHSSNgysp9CCOxGtmgNGjRoDRo0aA0aNGgNGjRoDRo0aA0aNGgNGjRoDRo0a A0aNGgNGjRoDRo0aA0aNGgNGjRoDRo0aDjyuTpYqsljI2oa0LypCrytwC7sFVR+JJA12D07+ ugjnQBwNBH523JSoGSLF28oSwU16vldZHz+0dV4H69Qg3LkByRsfcYJ7nh6I5/8AmdaPGVaz eFG7fbPK6FxdlkMhAAkETFCOf5XVxx+PGqz29Hjp/E/aeXQY7FQz7etnF1G8smrXQxeTK4BB 6mV5X457AEeqsdBaY3Rkvhsjcn/npf8AE6jdwXZs/jZKOQ2TuoQSOkjeTYqRMSjBl95bIPYg fu0i43xRztrbOSyE9jGVLFXakeaijljjPnWGMhPAWYkJ7qKAeG5buAex02fFTcrualNMcZhb vQiYiBVHk14JYkdzY8nljK3UVkJCr6Ag8BaP1nyPHB2RuRgDz3aj6/P/AEj56BubIBy42PuI OfVuqjyf/mdIeT8Rs7W3G9JDixB9IYivIwMTJWWyo81GJmDO3xUqnoCfTkjdf3vuDDVN6TZT L4BnwCwxmNKknAlmSJkJ4kLcdTlO4A9CSADwDZcy0t2SrJa8P8/K1Wf2mEsaJ6Jehk6/9J9e l2H7dbaGXs15bLUtiZuvJYk86Vi9JA79KpySLB79KKP2DSTi/EPNXzShlu4rHj6w3MLPZsxJ IOiOu00bHolCK56QpAYjv+zUNc8Wdyy7d9oSDHVLcm34skG4jXypTZaPqYSygmNkXlVCk+8O /pyFu/T+W/mhmP8AaKf52tc24stHGX+p2ccjjhY56RJ/fOBpE3D4mz4PJbuozT1pGrSSR4+0 Gh6IZFoiyElTrDlSVderjjnheefRb8QtzLNMLlibGT5LG4XF5aGR3eKFBJaDSmRVkAcB4q7I h/lSD1HOgtuXdGXjlZBsfccgB++k1Dg/vsg68ndeX/mHub+Nj/8AitNoIIBBBB+I0aBS+teW /mHub+Lj/wDitA3XlvjsTc4//lof8Vpt0aBWTc+VlPSuy9wxsfQyy0gv7SLB/wDpr0c9mQjO ds2Qic9TG7X4HHrz7+mOwsbRMs3BjIIbqPbjjvz+zVAUo60fhlm6mLEP0VW3iTahhBZVo+3K W5HqU6O5+HSD8OdBbS7jyrVhYXbkxrkdQlF+t0kfPnr40Tbjy0MkUc2250klPTGrXqwLn5AF +51TG9YMfJ4Wb7nrwquKXc0UuJDc8dpKyzPCB2KF/PI6RxwWPcd9S3jgslnPZWWpZxqpHgoX aC4B5t5fOlcJScAlJuAw6h1cl4vd7AgLOl3NlY7MVf6sXZLLjqMMd6p1qv8ArENKDx+rnW6P cGZP3tm5hewPezTPf5f5/VSXTZfxVbICOmY13LXVsfOAMn3qpF5sTjniuOoMV9CqP7wBI19A 6Bc+n8v/ADQzH+0U/wA/WDuDLAcnaGXAHx9op/n6ZNVz/wC0JXoz+Em4GyDBTBXaauTKY/tg p6eOCOo9z7p5B+WgnLG5cnA0Ym23ZhMrdMazXqyMx+QHmHk/qJ1tGczvJ/yUudv++V/7+qj8 dK82Yz1yfGWKAr/ViXhriiWO8jy89FU8ELOOn7w5Pvx+78Re+KlebHVpZIJKzyRIzQyHloyV B6SfiR6fs0ENDms05YSbWvRgeh9rrnn/ANevP07mRyG2llW4YgFLVQgj595R66ZdGgXPp/L/ AM0Mx/tFP8/WBuHKkkDaOXJHqPaafb/4+mNvh+vXz74ax208RNvQY2ejaFeXOHL36snMtpTY HR7QhUMrByoXqJ5Ckqen1C4Pp/L/AM0Mx/tFP8/WPpzMsCU2pkhxz2ktVQf2cSHTJo0C22cy 6gf5J5VuQD7tmp27fjKNZGeyxIB2jl1Hz9op9v8A42mPUNvOvQtbWycOXdY6LwMJWacwgD1H vggjvx8RoOKTcmSQsPqfuByDx7klIg/q5sDWv605P+ZO5P8Az0v+J1Vkc0+S2Z4NVktUTgZa 6/SM9pRPXWaOnzEko6lB98N2LD3gOxI41ZXg3akueF+2ZpqhqN7EiCPrZx0r7qsC3LdLABhz 8GGg2z7uyMKdb7J3QR27J7Gx/cLGtA3xdbsNjbtHx7w1h/v9OujQKdbdt6wVCbN3MhY8faLV Tj8TzP8AhrC7ozDqSNjbjXj4NPQHPb/9zptI5Gqt3PtHA5LxcwbWcdBPflSTLz2ZixcLVEMU USd+AvXKHPz6T89AytunLhUb6jbkPV8BNQ5Hf4/4zoXdWVJAOxtyoP8AWaWiQP18WSf3A6bd Gg8TRRzIEmjWReoNwy8jkHkH9hAOjy4yQTGvIHA930GlnxSrWrfh7n4cal98i1SQVBQleKXz +PsyGRgeA3SSOeOAeQR20gLhsqL2RFrH5u1ifpuG5ZiRpUNiu1NgBGGmZiEsFHZQR6dgQONB cnlxdvsl9On7vw+WvM1evNGI5oI5IwwYK6AgEHkHj586pT6H3aIcWIIdwQ5KWm1a1K1osiU5 LEiIGYSge1QwuknUoLEoR1EnXmhhdyznbU843NWaOhUjjdpHmlhspZc2DMGnVeHQpyXDgoCB 3AUhd7JFyWaNSSQSSvqfhrzLDBPHLHLDHIko6ZFZAQ4+R+eqY8P6l760o+Fiy/k1s5kq961Z vNPVekhcJGqtI3vBzF08KGHQ/J4PvSXjRQ3BduVPq0ucE7Y+0hejLOsYl5TyOeieJVbnr94h gB6gjjQPmW2vjcrkMXbmjZfo+Z544o+BHI7RmImReOG9wlR8gdTTRxH70SngdP3Oe3y0oeIN G7ldkLBGctVyEslYF8XYZbEBaRVkYMhUN0qXJ5908enoNV4KGfnx27rHiBkreHntUqklew9y SOjStrJLGoRg3SFP+LMw9CXYfA6C9OhOSegct6np9dYaOMgho1IPYgrqjtw4TN5TZUV+tgMi 2XzFa5fVa+RkYY23MsJgHQzqeeE++OFjYOenhuNe7W295yW92mu2Shy1mHJNXmgZfJnSVB7N F5zTDhk4VVIjUqVbuFblgvEMCQO/J+Y1nST4XULlHG5A2kyEFea4ZK1W5H0ezp5aBlQebKQh cOeCw79XA6eCXbQGjRo0Bo0aNAaCAfUaNGgOBzzwOfno0aNAaCAeOQDxo0aBWzmwNqZ3JtkM vt/H3LzBV8+WIFuF+6Ofw0xUqsNKpDVqxrFXhRY40X0VQOAP3DW/RoDRo0aA1gKqkkKAT3JA 9dZ0aA0aNGgNYZQw4YAj5HWdGggdw7TxG4Wh+la80ixAhFitSwr3IJ5VGAPcD1B1IYbGV8RR SnT8/wAhCSvn2JJ2HJ546nYtx+HPbXdo0Bo0aNAaOASDwOQOOdGjQGjRo0Bo0aNAaD6aNGg0 VKteoHWrXhgVj1MI0Cgn5njW/Ro0BrzIquhDKGHyI50aNB6Hpo0aNAaNGjQGjRo0Bo0aNAaN GjQGjRo0Bo0aNAaNGjQGjRo0Bo0aNAaNGjQGjRo0Bo0aNAaNGjQGjRo0Bo0aNB//2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAERAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAMAAwEBAAAAAAAAAAAAAAQFBgIDBwEI/8QASBAAAgIC AQMBBQQHBwMBBwMFAQIDBAURAAYSIRMUFSIxQQdRlNEWMlNUYZLTI0JSVVaT0jNxgaMkJUNi cpGhFzTDY3OEsbP/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AP/aAAwDAQACEQMRAD8A/RHUuSx+LtY+KeCe1kclP6FWrA4EkpVCzN8TKAqqpJO/uHkkA8I7 +Lhqzz5mF8KsUxg/94WEjVz2hu5GDlSpB+/fg7AIPPvVXTb5fI4XKULUdTLYiaSSvLLCZY2S RCkkbIGXYIIIOxoqp8jYMPL9L5LKXKd6fKUTbgrW6jo9AvA8U6x7HYZN7BiU7LHYLjQ2NB3N lcd+lS4KKhalm/8AiTieNY4z2B9drSCRvBXyiMB3eSNHUr3h037JWte9Mf7NZR5YJfbR2Soi lnZW7tMFUEkj5AbPM9iPs592XMeI8q8lCldr30R4j67SRURT00ndohlVWPw733D5Hx1dK/Z5 fwlvAGxn47lLExCNK3sjgMfSkjZlZpm7e7vUkeV/swABsngaSpk+mbgjNTLY6cSO0SeleVu5 1UsyjTeSFViR9ApP053wWMFO9NIL1SR7sYlqqloEzoQWDJpviGgTsb8AnlFW6GkShg61nJRz HH5K3kZWFYj2j1xZHp6LntUe1Hfk77fpvx0dMdAS4G1iP/b6V2pSpU67JZod0omrxNEssL+p qLasdr2sRttN8R4Gz93Vf2bfzt+fHu6r+zb+dvz5L44ET3dV/Zt/O358e7qv7Nv52/PkvjgR Pd1X9m387fnx7uq/s2/nb8+S+OBE93Vf2bfzt+fHu6r+zb+dvz5L44EQ46to6jYn/wDuN+fM v091FiszJOHx93HJBj6+TkluTRhBDN6nYdpI2tek+961r+PNB1NFlZ8JYhwE1evkZe2OOewp ZIlLAO+gQSyp3FRsbYAEgbPMdN0Xmhdy0da/io6eQw0WNRlotqsYHcxD02kYSKyzyg+V12Lr ezwNDYy/S1aCCazmcZFDYLLC8l9VWQq3awUlvJDeDr5HxyZA+FnvNSgt1pLip6jQJZ3IF+H4 iobevjXz/wDMPvHM/D0TajxVGn71h3Wzr5gyeytt0axJOYf+p89ykd5J8D9U8kYzpO5U60Od lyVaSIe1xpXSn6ZEc3s5ALB9dymsPi7fiDeflvgaT3dV/Zt/O358e7qv7Nv52/PkvjgRPd1X 9m387fnx7uq/s2/nb8+S+OBR4GbH5qjLarV540jtWKhErEHvhmeFz4Y+O6Ntfw18vlyx93Vf 2bfzt+fIfS2HfB4+zVewtgS3rdxWEfZ2iexJN2nyd6MhG/G9fIct+BE93Vf2bfzt+fHu6r+z b+dvz5L44ENsfWAJ9Jjr6B28/wD55n+l73va/mKGRxJoXMbLGjCO2Z43WSMOpD6XTAHTLrx4 IJBBOsO9HXz5QdJYW/hobYyeUjyM1iT1WlSosBZtaLNonuJAUfcAqgAAcC093Vf2bfzt+fHu 6r+zb+dvz5L44ET3dV/Zt/O358e7qv7Nv52/PkvjgZzB26uVu5Gq+KyNGak6q3tLL2yBgSrK yOw+Q32nTAEbUbG7j3dV/Zt/O358qunOn5MblcllLc1V72QjhSwKdYwRM0ZfUhUsxLkOAWJP hEH05oOBE93Vf2bfzt+fHu6r+zb+dvz5L44ET3dV/Zt/O358qsJcxWZt5aCnFMfdtkVZXZiF djFHLtPi8jUijZ15B140TfSoJYnjYsFcFSVYqfP3EeQf4jma6M6Qg6VtZh6ly1NXvSwvFDPN JJ6CxwRxAbdm7ifT2W8HRA+SjgXnu6r+zb+dvz493Vf2bfzt+fJfHAcchWMpUrzPFLIwkXWw I2P038wP486/fVD9q/8AtP8AlwLHjld76oftX/2n/Lj31Q/av/tP+XAseOV3vqh+1f8A2n/L j31Q/av/ALT/AJcCx45Xe+qH7V/9p/y499UP2r/7T/lwLHjld76oftX/ANp/y499UP2r/wC0 /wCXAseOV3vqh+1f/af8uPfVD9q/+0/5cCx45Xe+qH7V/wDaf8uPfVD9q/8AtP8AlwLHjld7 6oftX/2n/Lj31Q/av/tP+XAseOV3vqh+1f8A2n/Lj31Q/av/ALT/AJcCx45Xe+qH7V/9p/y4 99UP2r/7T/lwKDLdV38f1dUw74hvZrVqCvDcZnCOrxTyOQQhXuUwAdu/74Pjxuqf7SjXivTW sUwhp0sxbkaOXfcaFkQlF2BssGDbPgbA8+day3cw11q7XI47DVpRPCZazOYpACA67Xw2iRse fJ5Hg/RyBlaClUjZVlRSlLRCyt3yAaX5O3xMPqfJ2eBW9SdV5HBdLZPKzUcfNLSE0gjhuF1k jjqtODvs2rHt1og+CDvyBz5f62armblMUkZKFyhStsZu1++2yqjRr2/EgaRPJI3p9eU00qDH 9HwVUqwYfGRVkilgWJMcFRY5f+ogATQV9fEPkfrvksv08bkFs1KxtQII4pjTPfGo3pVbt2AN nwPvPAv+ZLqfqu3g8xHVOKklpyvQjjt/H2M89sQOpIUqpRWR/JHd3aHyJ5ee+qH7V/8Aaf8A LnRcu4a8kaXY47CRyLMizVmcK6nasNr4YEAg/MEcDJn7R2jy1itLiy1erPkYp5IZS7KKqK6g KQNu4Ynt340PPkcuqfUd61hEvJWxxadonrrFcMqvE8KydxITwf1wPBBCht+dCTCvTcNxbcNG nHaWWSdZlpacSSACRw3bvuYABj8zrzyNUx/R9OOJKmHxkCQtI0axY4KEMi9shACeCy+D948H gUNX7SpLFSlYXE/C1bEWLK+se5feEpjURjt+PsPz3rfkDRHPSOZ1E6aR6bpQpq9KNYazClow Iv6qp8PwgaGgNAcsffVD9q/+0/5cCl6s6w/R7JwVJMdLMs6QmOYP2qzyWoq/ZvXzBmVj/D6c jt15BH1P7mloTBhkZce86t3InZTW0HPj+8rdoHz2rfMDlvlLOFytT2XIAz1/Ujl7GifXcjh0 PgfRlU/9xyKkHTaZBby11FsWmuiX0pN+s0Xol/l8/T+H/twOrH9V2b3T8OWixLRwWjUemZbC 6mjsFArEqCVZe/4hojx4LfPlXX+0unLiqeQejKldqOOv2vj2YI7rskXaNfGVKkv8tD9XuPjl hi8X0nilgXHU1rxwT+0RpGkoVX7So0vy7QGOl/VX5gA85w47pSEUhFSjUU4Ya8H9lJ8McLB4 lPj4gjAMu99p8jR4Gs5k+t+sV6Vb+2oPPEactoSCQIpZJIU9PZH6zetsf/QeXfvqh+1f/af8 uRMtYwuXx01HJA2KkwAkiaJ9MAQfOh94HAq5et4k6pfBimzTrk48b3iQeO+obPqEa8DSlQPq QfuPJWI6ls5bCplKmLZalmtBaoySzgCdJT8IbQLI4HaSNEfGuiTsDi9Tph8m+RaqhvPZS403 oydxmSIxK/y+YQlf+x5HoYjpHH+KNJK6+1C52xRyqvqgsQdDxoFmIX9XZJ1vzwK1/tNrrhhe GMmd4cbNl7cKSjcVaOQoxUkAO57WIXwPhOyPG/QgdjY5kFxXSK1K1UUIvZ68UkEcfoya9J2D PGfHxIxAJU7B0Njl+MzRJAEr7P8A/Sf8uBF6keyZsRWqXLNM2bZjklrpGzdohlfR70YAbRfO vuG/PMh0p1tkH6N6QexUsZnM5LFpkbBjMcJKBoVkcDSrseuG7fhGlbzvW9L1JS6chylXLdRW YIJmT2Gs9q0Yk2x7yiAsAXbtH8SEH3c6cR0n0nPicT7vo0blCi8k2Pk2Jlg722wjYk6Xf90H Q7QNfCNBHr9cLN1JHiDj3V3y82K9TvYgdlX2kSfq68j4e3ewfv8AOrHorqmv1RiorKR+zWzG JpajElo0Z3VG2VG1YxvogaPadb1ztkx3T+PylWSSvRr37NySzXLaV5bLRFXZfvcxgg689oP0 HHS1Dp6nFOemYKEaRt7JKanb8JjZv7JiPkVZ3+H6Fm+pPArOuOtG6WmdBjJLqxY2zlZWWZUI hrvEJQoI8sFl7gDoHt1vzz7+m0B6h93LVYwHJnDCfv8APtQre067NfqdoK9299393t+Lkjqn G4NL0ef6ltwQ0alSSm4uOiVu2WWFtuW+vdDGBs686155Kxtbp7J37GUxq4+1bWb+1sQFXKzC MJskfJ/TYLv59p18uBT9O9dx5vqm3gYK0Iu0vNnVnuChdrJ2/AO/tk7V8f4tntI0eFfrsn2t bOOSOVHoxwBLBdZWttqPuJQdutgnwfrrZ0DcRdHdPwRxLWxNWsYU9OJ4F9N4h6bxjtZdFT2S ONg7+I84novpxq9yu+IrPXuQxQWImBZJEi/6e1Pja/Q/MaHnwOBSZzr+bC4pLd/BWIJjhbmW es8wLxtWMQeJigYefVGm3rx5A5IyvXPu/qV8Oca0si2qNcyJN4VbPqAORrwFMZH8SR8uXs3T OFmriCXGVWhFR6AQoNezvovH/wDSe1dj665ysdO4ezfe7YxtWS28sMzTNGCxeHfpMT969x19 2zwKfp/rJMz1Tcwy0vRaskzOzTbkUxzekAya+HuGnXydqyn681vK2jgsXQti1SoV4LIR4/UR NN2vIZHG/wCLksfvJ3yy4Dmb6cyVy51R1ZTsyh61G1BHWXsA7FatE7DY+fxMx8/frmk5Fq46 nUu3blatFFausr2ZVXTSlVCqWP10oA/7DgZ37R+pZOnsOsdNScleSxHVfYCxvHWlm7ySrDwI joaOyR41vlXR69sNh4k91yXM4Jlp+zxyhVnm9gFz4XKgDaHtGwPjOvA+Lml6ppYnMV1w2Vng js3I5lqqXUTAmJkd4gfJISRgSAdBvPg8pVxnQ74CXH3JMNbp4z07FqSxJGTG6L6SzSN47W1E yd3j9Rl+QI4HKbrlYOsaeDnxska2hW7Z2mXaGeOy6hhrt8Gqy+GOyy63yFhvtGbI16rvhmrv do1L9RXtJp47EqxadtAKysynQ7iwI7QW+Hl9BD0rcs4/LQHEzy3HjWnZR0YTtGknYIyDpiqt NrXyBb+POvAdE4bDdO1MQtf2qKvFBF604HqP6L98ZJAHlX2w1rRJP14Fa3Xjv09gctWxZZMm 0KNFNOY2haSzDXH9w700wPntOl+W/HJVLrRbfXcvTS0Gjki9o75ZJQG1Eldu4IAfhb2ldHf9 1v8Atyyh6RwEEIihxNRIlCKsappVCSmZQB8hqQ93j66+4ck18Bia+RF+DH1o7vfLJ66oA5aX s9Qk/Ut6aA/wUD6cCz4444Hmi3s7l/s36OylfP3KWWyNOmGFWvXPtE8yRlncSRsAqD1HIQL4 DfcOel8g1MRj6dTH1atOGKvj9eyRqviDSMg7fu+FmX/sTydwHHHHA6L83s9GzN6sUPpxs/qS /qJoE7b+A+vMj9lWdyOcw91s27C/XmiikgkRVeImtC532gBgzMzqR/ddQdEFRs5ESWNo5VV4 3BVlYbBB+YI5FxmMpYuFosfWjrxsVLBB8yEVBv8A7KiqP4KB9OBM4444Dmb+0fJXMP0Tlchj JRDcrxq8blA+viXfg+PI2OaTkTK42nl8fNRydaK1TmAEkMq9yuN78j/uBwM9nb2TpdcYFHks x4O33Vx7M0TBrPZI+p0aMuE7U+Fo3HxeGGjvms5BGIoDKtkvZY/bmABlPk+AQCPoDokb+ejr k7gOOOOA5gvsy6vl6mBfIRWYLduqmUrwkJ6K1JZJFiClSSXCoC/do9zePHgb3kDGYfHYt5nx 1OCs0xJcxrrfxM+v+3c7tr72J+p4E/jjjgYn7TsXkci/Sk2Lp2rfu/NR27C1ZYo5FiEEyEgy MoPl1BG96J8Hln0jPm48Vj4M/UtSXJTYaSw7QbhQSn0VmEbAGRoyu/TBXuVvkNb783krWMk9 Sa1hqtN3CRPcnMZZu3evu34bwPoOdOOyeRyUbyY6zgrcaN2O0FhpAraB0SB4OiPH8eBH61xt /JZXpQ49bKR1Mk9ixZgaLcCGpYiB1Jve2lUaCt43yJ0BUymBw1qtfxlySafOXZO71ICfRlsS SLO2nA7dMNgDu2fC65fbz/8Agxf88n5cbz/+DF/zyflwKX7X8TkM59nWXx2Hry2b84iEUcTo jnUqEkFyFGgCfJ+n1+XOuYZa5Qas+M6jVpLEkhlluVomULHtQDBMCFZtKB8977tD4uXrPnlU sy4oKBskvJof/jnxZM6xPaMSe06OpJPHjf3fcRwMVQg61x13pWSOnct+nhqlTIizcRohMZoR M7f22zIsYlPeFfZ0Nneud2Eq9SwdRRDJ1cw1ENmgX9tVkkMtpJKmgJdgCFXVe4L2E68b5sd5 /wDwYv8Ank/Ljef/AMGL/nk/LgeaV8H11F0dmoZpcvNlZsBi4KwF9O5LqK4sFG9UaOyhZyw7 /Oi2hyfncZ1i+I6ihqx5SWxaytl6bwX1iMUBo9kbKDN4T1/kncpBPf2geDvN5/8AwYv+eT8u N5//AAYv+eT8uBNxLWHxVJ70bxW2hQzRuVLK/aO4HtJXYO/kSPuPJXKjef8A8GL/AJ5Py43n /wDBi/55Py4Fvxyit2sxTqy2bb4aCvEpeSWWV1RFHzJJGgP484R5DKSU4bcc+DepN2elMs7F JO8gJ2trR7iQBr57GuB0dQ0LtjrXpO3WqSS1KrWjZnVkCwhoe1dgsGOz4+EH+Oh55mumembv TuXuZCtBkbuOp0ExuPr/ANitmZTYeVnPeyr2oHRV7yGIRzokgvtd5/8AwYv+eT8uN5//AAYv +eT8uBk8f0/l6dHomKWGW0+PzVm1ZkJhWRYJIriI8naVVpP7ePvKb2xYgHm9uhjTnCLI7GNt LG3axOvkDsaP8dj/ALjldvP/AODF/wA8n5c+Fs+ASUxQA/8Ank/LgRvs/wAfexvRuGhzMlp8 t7HB7cbNlrDeuIlWT4izD9YH5HROz9eaHlBSvZW/D61GbCWYtle+Gd3XY+Y2B8+SN5//AAYv +eT8uBb8cqN5/wDwYv8Ank/LkW7kcnRaut6xgqzWJRDCJp2T1ZD8kXY8sfuHngaHjmdiyeRl yM2Pis4F78Ch5ay2GMsan5Fl1sA/Qnkvef8A8GL/AJ5Py4Fvxyo3n/8ABi/55Py43n/8GL/n k/LgW/HKjef/AMGL/nk/LkOhlb+RltRY+3gLUtSQw2Egss5hcfNHAHwt/A+eBo+OVG8//gxf 88n5cbz/APgxf88n5cC345Ubz/8Agxf88n5ciZLJ5HFwJNkrOBpwu4jV7Fho1Zz8lBIHk/Qc DRccoWuZdba1WkwossvcITM/eR589ut68H/7HnfvP/4MX/PJ+XAt+OVG8/8A4MX/ADyflxvP /wCDF/zyflwLfjlJPPm68LzTnERRRqWd3ldVUD5kkjwOcHt5dLMdd5MKtiQEpEZnDMBv5DWz 8j/9uBfccqN5/wDwYv8Ank/LhTnu4dyYvX108n5cCj+0ajau5Dol6lWWwlXPxTzmNO70o/Z5 172+4BnXz/HmaggzmKj6rnr0cgla11SZp/Z4Wad6ZrQoZIgCC39oo2V89ofQJ1z0POZ/H4M1 xkXsKbD+nF6VWWbuYkAL8CnRO/APz+nI9jq3CVje9e8IxSgmszM0T9ojhIErKdabsJAYLsqS AdE8DD3LPUsnUNbH0slkpL1OjhbBR4URJS9mdLbzhQVXcUZPaGHkfDsgc6LkvWQrdWezjKFv ZMyamkbYmEiexdm972pk7ezQ0Pi38Ot5W6mwU9pWhmPtU133Vo1ZFkM6xmX02BXYHZtwT8Oj sHyN2HUWQfE9P5PIxQCxJTqy2FhL9gkKIWC92j271rejr7uB57k7nVN+t1wy0MhX7MG8WJVF ZlnnVrIEiqRsOw9D4W2fl8wdnU9EVbdO91PFahaGv7xQ0x2FU9H2Sv8Aqk/raf1AT94PyGgI MHX8ViHpD0ce/tOdsmrPC8hU0HSOVpEf4fLq8Lx60NlWO/HO/p/qrJ5qzmfQxNNKeMyFig8j Xm9RjEuwwT0tfESo13eASfOtEId6x1C3VuWrxQ5JXjHq4qRFX2GWP2Ujsnb6MJ9n6Nr09fD3 8o2sdYNgMNZxEeXnvPky89bIRiuyRewyd8ZPxDXrgFWb4e9lA+DR5rOgurX6xxlLJ1KcMeOm pwzSSrZ9QpYdQzQABR3dgIDNsfF41sNr51h1rB0x1FgMbagV0yy2AknrBH9SP0wkSIRp3dpA oGxr+PAzMt7M2+p4auGt5mMQVsJaWrYQBlSSzYW0J+5TomGM/M77lHb51y16Pm6ompZKS0J1 yw9ON4MhEY6qzLI/qNC4LMyMpTt18OlX+8X5MyfUOQxub6ax5wuPOWzaTCY+2sqQmFO/t7xE S4+IjyF1/wCedFPruW0mKqpjYRmslevVIq3tLGJVqSvHLK0np77fgGh27JkUeBtgG2g9X0I/ aOwTdo7+zfb3a8639N858ylvqTKVsnj8Q+HhOWvSTNEq2yYFrxBC8zSenseZEUJ27LN89bbl /iprs9ZmydOOpYWR17Ip/WUqCe1g3avzGjrQ0djzrfA6uoraUMNZtvRnyHoASLWgiMryMCCo VQD53o7+mt/TnltzAZpulMBFg8ck1GDKQ3ngs+pSlSc5NZpHEPptqIDv1sgqhJ0xA57HxwOm 5ZSnUlsTCQxxKXYRRtIxA+5VBLH+AG+eUVrnUsWMvRvHnSgyNX1yIZZJ0pvSjDtD3EFiLXeW CksBvQI7QdblOt4scOo2sVAqYi7VpB2m0srWBD2sx18CgzDZ8+FJ/hytk+0lY69Znxv9tLau 0Sgn+F7VeYRivG5UBpJR3MgPbvsIOtEgOh5upq3UtJLMeXu4b2LGJanjAjlFgvY9R+xPhIJE HqhD8Kka2u+U+a/SvJp1NWiqZR6rxdyV7UKusvpZCT1ETYCHvq+mFXWmBGyx7jzfQdSNN1zY 6fFeGJYa/repM8scs36uzEpi7JEHeoZlkJVjoqPG7fMZKphsVcyWRlMVKpE088gRn7EUbZtK CToAnwOB5Zfny1G1jcZ7XlaOKu5O9FSjp10jstWFNpF+Hs2CswftJAJAQvvZJnYw9bfpR00M wbUlRY6aZJ4wFjE/sdozABBpkM3s5L+AD2qNju16LTmq5OGG5FGW7GdY2mgaN0IJRvDgMPkR 8vI/hyZwHMd9p9WXJ4F8bQqmbJzr6lVnpmaAtHJG/pSt8o1chQTsHQJB2o5seOBiYVht/ack y43IVzj6tiBZjTZIZ2mMTu5l8BgPTVQPJJLHWlB5tuOOA4444AnQJ8+Pu5j/ALPKlinHeSJ8 g2Df05KK5ONltREgmSNi/wAbIPh0X22y42QFPNhxwHHHHAcyP2oelL0tZovQuWmyEclL1KtJ rTV0kQh5Cqgnwu9feSB8tka7jgeZV8NfT7SqGQrU7UWNDxq8E4LqQtORUt+p/ckBc1zESdjT 63oj03jjgOOOOBm/tLqz3vs56qp04ZJ7VjFWoYYo1LM7tEyqoH3kkDmV6kweWudcS2q0Ezx2 rGGmr2dFRBHXmmedD/h+BmHn9b19fQ69O44DjjjgVXUOEjza44S2JoPYrsV1fS7fjaMkhW7g fhO/OtH+I5k+pvs9fIUuoJauSnsZO/jclj4DcKhI1tlGCllTu7EMYCjzpTrnb9qsxjt9EQmz LBDa6gigmEc7Reopr2CEJUgkFgvj6kDmZxXUNzC1uqjj70DKnWEWNV78j2EghkSsrAbkBGmd iB3aB344GxvdA0b7tPZsztakyIycrskUgaQVTWC9rIV7QmvpvY3y4mwEUnRz9Om3baBqBx/t Mjh5ypj9PvLEaL687I8n6cwuG6/zF3J4jHWThKlmx6cgadpIxkYvaZ4naqvk79OKOYAlvEy7 IHxcN9pMq2M40VzD2qVNKk0c0B7xHDNfmgeVyrkFY4o0kOtfM7IB8BpV6BxcWWXIVZLNeUZb 3wVQqVMpheJk0QdI3qSOQPPe7Hfnk/AdMwYWDORV7dmQ5W9PfdpOzcTygAqmlA0NDXds/eTz Lv1vdGSw9CLI9PSNfAmr22MiQ5CP2nsaOvotuRYu1vBYFnUj4dnkS39paRZPLJFl8K9KvRks xuF7mjZbXoDvIk0U+XxHtHxAllGzwNN0p0PU6Xs1ZMVfvJDHRr0p67dhjtGGMRxyv8OxIEAU lSAQqgg9o529XdFYrqy9RmzQlmr1q9ms9XwI50nVQ3cddwI7FKlSpB875nqHWOXyC4A17WIX 3jmL2Kcegz6Ff2wrINS/UV4tjz+udHyNcsV13YvrmXkvYGuYHepBVaRjZhtieWNIpUJAJdVj KgEFj3a2NHgXdXo0Je6ZuXc1k79rBLOsctj0i1gSp2f2pCDZUAaI0T823zqHQdSOvQNfIXYc jQu2r1a8FiMiNZkd5kIKdpRvUI1r6KQQQCM1P9psuMixVrKtRepLLmVnFcBZJUp2GjjMIaTy xUAlR3Ek+Nc9VB2Afv4GZyPShvT426+Xvx5fHySNDdQRhuyQAPEydnYYz2qda3tQQQRvl9j6 8lauI57U1uXZLSyhQT/4UAAD5eB/32dnkjjgOOOOBRRdOxwW+oLMU5dsy6PLHPGskadsSxEB dAkFVGwxPn+HjlNZ+zfDzYavjFlspVjr2K7gdhMnrypNJJ+rpZPUjDKygdpPwgaXWcvlMv1L 1XU6N6qiTIpQkjmqvlmlPtIlBZuzvLQKgHp9ygaMny2g5qfswmuWsRlLNn1hQmyllsaJpC7e y92lIJ89hYOyfQIyAeNcC5TCd+cXJXLk1poC5qRuiKtcOqhgCoBb5H5k/rH5+NdvU2Ii6g6c ymHsSywwZCtJVkki13qrqVOtgjeifpzD9d9d5LpzIZiCFce0UUFeWrLIp7Ym9VFsLOQ/g9k0 TRjS9xJGzrksddEdd3MMbeLFaGC6x9UmFo5IEqMA7Fj41PKSe35KCNgEkNusEwyEk5tSNA0S otbtXsRgWJcHXcSQVGidfCNDZO5HMR9lvVd/qqnkJcpHXhlrmr2xRxlGAlpwTEsC7EAtK2t6 IAAPnfNvwHHHMd9qclir0zJfo2L6WqDJbEVKcRyPGkiGQhT4l0ncBGfDFgPmVIDY8cxjter/ AGmwtZkezj7kDw1hXtSKKrIoZlmg7ux97JEugR3KhHlTzZ8BxxxwHHKvqu2KHS+YttdNBa9O aU2xF6vs4VCfU7P73brfb9da5R/ZpeyFzHZSLNLLDkql0V56ry+sK7CCFtLLsmRWDCUE6I9X tIHbwNhxxxwHHHMr9p6Wm6JysmOs2YMhBWlnrez2vZ2MioSD3fXX63afhOtN43wNVxzI+87E 32iYGGKewtG3g7dl60g7fjWaqEZl+jASOP8AzzXcBxxxwHHOi9Y9kpWLPpSzejG0npwp3u+h vtVfqTrQH38xn2X5u3mbHVZvTXJHhyaCNLFWWv6KNUrv6arIqkAMz/MAnYYj4gSG64444FZn c7j8EtI5KWRDdsCrXWOCSZpJSrOFCopP6qMd/Lxylv57pfOY/CTS2XuRWrHtNGKBJjK8kDbJ MaDv0jABgw0raDaOhz59onT93PHppqAjb3dlkuzK1l4CYxDMh7XQE925F8eN6Pnme6Z6LzPT djA5OtDTsWadS5j5qXtTKqQTWRNGUk9P45FCKrMwBfZYnY+INvJ1Div0at5yaZ1xVaOaSw8l eRWRYiwk7oyvftSjAjW/HIcfV/Tpjuyi2I5MbLHUmhkryJPE8oUxxiIqHJfadoUHuOgNkcdW 4zI577Ps9ixFWhyWQx9msiCUmNXkRlXbdoP1Gzr7+UnUXQSOlTJdPwQJm4MrXy0vtliSUWnj jaIxtK3cygRu3aQNKQD2+TwNPH1LiSk7z2/Y1geOOQ3o3q6aTwgHqBd9x8DW9nx8+QemOrum M5hVyOIyFIU69cykOViavCCy9zKdGNP7NvJAGl/hzqy+GyXUS4qzZFbF3MZfS9XH/wC7ViI3 jYOPg+ayvrR2CFbZ+XMV039lmU/Q96PUGSqQ3mwd3CxrTiZ0iFiUu0jSMQ0n6sel0oHxjz3b 4HomP6qxWQMfsz2yJa7WomelNGssS62yFkAb9YeB5III2OOnOqsP1H4xFp5T7PFbCyV5IS0M oJjkUOqllbtPkbGwR8xz5jps/ZqOmVxuPrTCFgxguNIrya8Bdxghf4nyPuPK77OOkIOl8BjF nj3mVxlSjbm9oklU+imgqd50qBmcgKAPi3rga7jjjgOOOOA4444FPaz+HUZKKxZQ+wTRVrSN Gx7ZJQhjQDXxFvUTQXeywHz5Gk60wEVevPJfCRTFwC0Tj0+yUQuZB27jCyMFJfWjvetHVTY6 WnsW+r2vQmStkrlS5T9msdkqvDHCFYkgBSskQYeWBA8g/qmhv/ZraudOVcdNbcZG0bMeTuxO qo1e1a9osRBSvxEklVYKmtlvHlCHoVTPY25lHx1a0sltRIe0KdN6bKsna2tN2M6q2idE6Pnx yz5g8F0heo9V0b08sJqUXyzoyMe6U3bSTqCuvHZp1Pk70pHzIF919irGd6Hz+JorEbd6jNXh 9Vu1Q7oVUk6OtEg/L6cC+45X42r7vmelToVq2LRPUjaJ9Eyu7l19Pt0APB3vyWI0NebDgORr OPpWrVazZqV5rNbZglkiVni3rfaSNrvQ3r7hyTxwItfHUq1uzarU60NqyQ080cSq8pAABZgN t4AHn7hyVxxwHHHHAMAykMAQfBB+vOmpVr04RDTgirxDyEiQIo/8DndxwHHHHAcjXMfTvPA1 2pXsNXf1YTNGrmN9a7l2PB0T5HJPHA6TVrtbW0YIjaVDGsxQd4QkEqG+eiQDr+A53cccBxxx wHOEcMcbytHGiNK3fIVUAu2gNn7zoAf9gOc+OA4444FLnMp7qlgNrI1KsdmT0oFkrO7M4QsV 2HGzpWPy+QP3c7MfYtZGlBcoZPHWak6CSKaKuzI6kbBBEnkcpvtBo5C5Z6ZmxtS7ZFLIvYnN OSFJEQ1LEQK+qygnulUf9t8yvTuF6w6dxnRtenjoHkoYyenYjjmQQIWsVjH6g7lLSCFJu51B +MsQCG0Q9L9LJ/vlL8K39Tj0sn++Uvwrf1OeeY7B9R1sb0NNJVyElvHUq9bL13vJqzsp3nfe QXjkQS92/iXuTZ7yBxTFdWVJLc88V61KK+Sry+nYQi609lTUZFMg7RFGWBLdpUbA7h54Hovp ZP8AfKX4Vv6nHpZP98pfhW/qcpPs7rX6mMyUOUq260vvO1JEtmVZCYXlLRdpV2HaEZV1saKk a++gGD6jPXAu/wDty4oZuef0valCGs2NWMMR3k69cHtUDwSWI+RAbr0sn++Uvwrf1OU9rqCK rYvQT5rGpNRMIsJ7I5MZmbtiBAk+bHwPv5x6HqZKrNn2yFaerUnviSjFYnWR0iFeFCCFZgo7 0c+G89xJAJO8jmsB1NW+0vMdU4ii9qGJKKw0nlhCXlAmWbtLMDHKgkBV2IB26/JtgNbkepYM bYuw3c1j4pKMQnsg0pD6MZVmDMQ+gNI52f8ACfu523M6lOWKKxmsak0kPtCx+yuXEX7QqJNh f/mOhzLdT4DM5J/tIkrYyX/3x09BRpK0sQMswjtBl/X+HRmQbOh89E65Po4/L4DrTLZmPGWs pUzNWohjhmhWWlJCrqUYSOqmM9/cCpY9xfxog8C1tdS1aqRvN1BiO16wugrAz6rn5THUh1H4 Pxnx4PnlxEMhLEkkV6i8bgMrLWYhgfkQfU5lMfjsr071fncjDhjka+aWs4NOWJTUeKIRGNzI ybi8BlKgnbPtR43uYQRCgZVRgoBVDsA/cPA8f+OBE9LJ/vlL8K39TkbJWrOMoT3sjlMbWpwI ZJZpa7KqKPmSTJy35nftHoW8r9n3UuOxsDWL1zG2K0ESsq9zvGyqNsQANn6ngfbmaWll6mLt 5rFw5C3/ANCB67BpPnoD+0+Z7W0Pr2nXyPLP0sn++Uvwrf1OZ/qdLuQ6iwlRsFfs4uCeO7Ja ilriNZVJChw0gfSHT/CrbIUfLYMr7R6mTvdF5KvgY5JMm4QwIk3okkSKf19jQ0Dvz8t/P5cC 29LJ/vlL8K39Tj0sn++Uvwrf1OeeX8B1a+FtQY+a3BkX6intQWZZ0dY4GD9jle/zGCVHp+To fqnkzB43OwwTR28bfSpdho1nrPfSV4JlD+0WC5k/UK+kulJZmUkoO4sQ2/pZP98pfhW/qcel k/3yl+Fb+pzyzK9PdZTdF46pTiux346V9J0e6Dt3lUxAESj+0AG1csVVe8EEsAPYeBB9LJ/v lL8K39TlXnM2mC9m985zFUhYfsiM1dlDHYHz9TwNso2fG2A+o5ouZL7R47t3FJiq+Dv5WleJ S77JLAhWIaJQ+rInh/Kkrsgd3yOuBPhybz5R8dDl8a95AzGEVm3pe3u/+J57fUTf3d67+Y5Y elk/3yl+Fb+pzIUOjng+0GHJ1msxYqq9y32TOp77Vn0wwjAHcIwFkY9x8tINeB43vAg+lk/3 yl+Fb+px6WT/AHyl+Fb+pydxwKm9YtUIBPdyeOghMiRB5KzKO52CIN+p8yzKB/EjnE25xlFx pyuN9vaE2BX9nbvMYYKX16m9bIG/vPIX2h4+5kum1r46u1mwt+jP6asqkpFbikcgsQPCox+f Pk+PuP8AaVSyS1293xYieu0/euhK80LKut929Ix3rX8eBcelk/3yl+Fb+px6WT/fKX4Vv6nJ 3HAg+lk/3yl+Fb+pysz2YGAqLazOZxlOuzdoklrMBv5/tPkB5J+QHk80PMz9oK3LHT02PpYm 9kkvq1Wx7HJAkkULqQ7D1pEBJHgeTonZB1ohwbqWsvUUeBOexXviT9WqKzlz8Bf9pr9QFv8A ty79LJ/vlL8K39TldDj7EudxsrwGvjaFL+xhLhh67/D8h9Y0UqD8j6zfPXL/AIEH0sn++Uvw rf1OPSyf75S/Ct/U5O44EH0sn++Uvwrf1OV+MyjZWSVMdmMZYeJVdhHXY/A2+1x/aeVbtbTD we06Pg8vuYjoDpabA5O7MWnFCOjUxVCOwyNL6FdpmVm7AAB/bdqg7btjBY9zEANT6WT/AHyl +Fb+pwIslsd1umR9dVWH/wDJydxwK3LZmti7eLr2g4bIztWhYa7Q4ieXTEka+GN//I19eVFf rjFzY7D3xFdSnlErPDK8OlUWHCQgnfkszKNL3FQQWCg75c5HF1shfxdqw0nq42drEAVtDvaJ 4iWH1+GV/wD78z8P2f4aCtQrxS3VipVqdWIesD8FWZZod7HzDL5I1seDvQ0Fx1fPmavTt2z0 1FTnykCerHBbJCTdvkp3dy9pI8BidA6345mU6rzGb6GudUdJR46euQJ6Na2rK8sUf/WR2D6S QlXVfopUd3zPbsMxjYMtVWtbeT0BKkjojaEoU77H+9Dryv1Hg+CRyoXo3FpayMkTWIob92PI WKscgWF5VA2e0D5MVVnH94jZ+Z2FBe64unoxOssZ7DY6cNmGZgI3eZcfsLNKexj/AGinuft1 4VSCO7YHf1L1fksZ7PYqRU5KVjqGph4zJG22jd1jmffd+sJC6jxr4D89g80WM6axmO98pCjP Vy0z2LNWUh4S7jUmlI8B/mw+RJJ+p5Gm6Ow8uCwWHCSx0MLNWnqIkhBDQaMfcf7w8De/nwKL MdZZSlj/ALSbEMVIt00nfUDRtqTVRJz6nxefLkeNeBzdWbMdGhLavzRxwwRGSaU/Cqqo2zfw HgnlFe6Pxd2DqeGZ7PZ1EAt7tl14ESw/B4+HaKAeXlipBaoS0raixXliMMqSefUUjRDffsb3 wM7Z63pVsf7dYoZSGt68EHqTVxGv9sY1jfuYgdpaVAfO1O+4DtOpmT6qxmPvQVHeWeWVYnPs 6+p6aSyenG5A8lWfx8IOtEnQBPItfoyhDgBiWu5Oeuk0E8ck9oySRmCRJIlVm+isi/xP1J58 q9E4qnfr3KU9+tPGZDMYbLILXfM8xEoHgj1JJGGta72A0pI4EibqynDZzFaSrdE+Mq+2Sp6a /HF3OAynu0N+mxAYqSPIGuQ5uvsRBj0tTR3V29lWhWH1JVWtOIJ37VJ2FdlGl2SDsA87r/R9 O5lWyL3r622RIS4kU6hWT1PS8r5Utre9kgdu9Egx4+g8ckteVb+USavZtTxSxWfSYLZkEk8R KAdyNIO7z5B12kaHA1/HGx9442PvHAw+V6ys0T1SWrwCHEX6dRZT3ELHMsBeaQfdGJmY6I+F PJHzGcyv2qWMfhkvPFQ7IkvyNISQl32W4ICkB7vDuu3UEt5IHxAE89EgwdetdzFupYswWcpJ HLM6uD2skaxgoGBA+FBvwedH6K4oY7H45Y3XG0pVnSqJCVkkV/UV5Cfic9/xnZ8t5OzwKjC9 ZTX+qKuPmrxJWutk0gK770alYSBu4/I95LsNAdoAHnexpuoMrBgsFkMtdWRqtGB7MwjALdiK WYgEjfgHkSj01jKOX95V42E6+0empfaRGd0kmKj6d7orH+O9a7juVn8XWzuDyGJus4qXoHrT em3a3Y6lWAP08E8CRQstbqrM9aeqxZlMU4AddMR/dJGjrYIJ2COSORkrBcjJb9onJeJIvRMn 9mvaWPcF+jHu0T9QF+7knY+8cBxxsfeONj7xwHHGx9442PvHAccbH3jjY+8cBxxsfeONj7xw HHGx9442PvHAccbH3jjY+8cBxxsfeONj7xwHHGx9442PvHAccbH3jjY+8cBxxsfeOfCwA8kc DIdbKYcp09FSqYk2MrkGqTT3KXrkKtWeUEaZTvcKjyfkeUHT2coHDX7Wew2Ommiz8uEhFDHh fUYTelGSGY62fmSwA39OegZPE1claxliyJPVx1g2q5RyupDG8ezr5jtkcaP38z+Q6HrNRWti rD01fOR5ycuWlLyCZZXVdsO0MV19QNnxwIFHqLpO9Fj2q4YySWiA8Ax49WqfWMB9VNbGpVZD reu1j+qN8npbwLZ2fFNgESeOvLZVzXh7JUjZVbtIbe9uB8QH1+7kyDozEVrVGxUW3XlqhlJh syJ7QGkMh9bR/tNuzMe7flm/xMDHToekthbHvDK+1ezzVmmFntZlllErnwNKS6/Ma0CR8uBA qZnpyyjKnT/bc9u93x1GrQepJN7OLOgQ3YB6W22WA8EfPQPXZ6j6Or4fF5aTHVhjMk0KQWWr RIvfJKsfY3cQVZS3cwI8Kjnz2nV8ekMUJXlRbEc5yAyayJOwaOcQiHa+fl6Y7e35aJ8ch2fs 96ctVsbWnpNJVx0ccdaB5WaNOyVJe7tJ0WZkUMx2WBYE6ZthX57PdM4CiLWWwBrKcdPkyjU4 u9YoWiVlI34fc0eh/E+QRrk69awFLqSjhZsFH7RcZUjlWtCYwzRzyAHz3fq1pfpr5ffzut9D YW5jYKVtLM8UOOsYtGlsOziCbsEg7idkkRqO4neh/E8nnpui+ViyMxsTWorftkTSSlvTb0ZI gq/cgWWTS/Lbk8CT7jxP+V0fw6flx7jxP+V0fw6flyw44Ff7jxP+V0fw6flx7jxP+V0fw6fl yw44GU63goYHovP5epicY9nH4+xbiWWspRmjjZgGA0dbH0I5Q9X5alg+pK9BcPiUhc0AnrVA Wt+0W/Z5FibwA0QKORpiRIvhfmd7msbWzOHv4u+rPTuwSVplVipKOpVgCPl4J886ruHq3p6U l0yTx1HWWKF22nqL+rIw/vMD5G9gEBgAQDwK/qCPp7AYa1k8jjqaVa69zdtVWZiSAFUAeSSQ APvI5lcJ1JgWpXH6gw9KnPDLkDH2007ZYa1s1z26LfGC0QIOts/wgj5b7N4qnm8VZx2Si9Wp YXtdQSp+8EEeQQQCCPIIB5mcd0Bj0q5GLLO15rct7sbuaP0YbVkzsiabwwbs+MaO0UjWuBBy /UvSuIo1rWRwLV0m9qBWSlErJ7Pv1Ngn4vCkr2d3cB43scmnKdMjqL3O2GQS+2Nj/WNOP0vX FZbITfz2YmJB1rakb3rczI9D4jJ4+vTyLX7UcMNiDumtyM8iToUk723ttqSB/h+mtDin0fVT M5G/dkacz5D2+uilkEDexx1fofLdiP58a7z42AeBBxmV6dyePt2afT5Z6tiGtJXepFHKHlSJ 08MQB8MybBII8gjY1yIvU3ST1MRYjwocZOtUtxIKcQKR2ZUiiLbIG++RQQpPb8zrY3d4XorF 4ZIkoyXljR4XZGtOVkMUKwp3DfnSxx/9ygJ884DoTBCDFRNBMyYuvWq0+6Zj6KQSxyp2+dAl oYu4/Ngig+BwLn3Hif8AK6P4dPy5l/tBSDp/Cpk6NHBRQQTR+1e10S6mNnVT8Sa9IAEkyMGC geRr5bjlZmsJWzPYl57DVvTkilrLKVinR9dyyL8mHw68/QsPkTwM37MYevoMXLi8JNi7NOey BFS7ZapjeJV73LFWD976AVSOw/raJ5p/ceJ/yuj+HT8uRqvT1av1BYy628k1if8AWhe5I0A8 ADUe+0a14GtAkn5nlzwK/wBx4n/K6P4dPy49x4n/ACuj+HT8uWHHArmwmJAJGKokj6Cunn/8 czHQXs2bqZH3risfDkKltoJqZxqwPV+FWVGPqSLJ8LBhIhCsCNAEEc2s8YmhkjLOodSvcjdr DY+YI+R/jyFhsTXxMMiwNNLJMweaeeQvJKwRUBYn69qqP/HAe48T/ldH8On5ce48T/ldH8On 5csOOBX+48T/AJXR/Dp+XM39oD0+mOl7eYqYLBWBVX1JEuSLVUqPor+mw7idAb0NnyRzacqu osKM7TNOa9br05UeKxBAIitmN1KlHLoxA0T+qVP8eBlkymKfqo4sdP4/2f3ocR63pr3esKXt fd29uu3t2vz3sfcfGu9x4n/K6P4dPy5WxdI46LOrlI3sKy2vbhXDL6Qn9mFb1Pl3b9Iduu7t 871vzzRcCv8AceJ/yuj+HT8uPceJ/wAro/h0/LlhxwK/3Hif8ro/h0/Lma6blpZPqLPYm5g8 DFJjDCQ1WVZyRIHIWRTGpRgFB+qnu0GJVtbXlRhcGmNuWbs121kL9iKOCSzaEYcxxs7Imo0R dAyv9N+fJPjgd/uPE/5XR/Dp+XC4TFKwK4yiCDsEV08f/jlhxwMH9r1K3kMbhIMTaNXLjI+v Rf1exWsR15pI0f8AxIzIqsD8wx/hzPYHPNc+1VM5kzax9OfpT2z2S2e32SMTg7Zfl362xPzA IH0566Tr58h+86vvL2Dvf2r/AAek2ta3veta19d634+fjgZ77TJ8tL9m2an6SaWTJPU767Vt mRkOixi15MnZ3duv73byPg8j0VVjOTw1+qIatUpPJDMzLGpZP+uNnUmwNep8f6//AM3NrxwP Pvt7Yp9lmVZXZG9ap8SMVOvaot+R5+W//G+d3U91elrdepijWxFO9BbtNbeEvELUaxCKLWwo 7wXbtGiwiYLokkbvjgeS4/rjqO5moIJVpVbSyYr1cMazNY7LMamfbd+x6W3ffaBqNgfnsVnT nUc+Krx5Gd1E1nHRSZa1N60kmPumzHE8Mgkk7UB9R9fqKvos2imlX2KtjalXIXbsEIS1c7DP ICfj7F7V8fLwPHjkvgeRWus+qk6YjzKCiaazTUZpUVT6c0eSWurkMw2Gh728fUb0BoclZbrj LxJ1k9eWjDZw1PIOuPkjczq0SBq82tAGOQdx3vR2Ap2rDnqfHA8xfq7PrWluQrDZpVsuMcxh iEhmSWtH6Lq4btbVmVEJA0B3Ajakn0qqsqVoUsSCWZUAdwvaGbXk6+mzyPdxlK7bp2rcCSz0 2Z4Gb/4bEaJ18t/9/lyZwHHHHA8xupdyFv7Ra1LIxV5ob9KRTasMkIjWCu7xsw32I4V0JA8d zHRPMzkqPUEvRC2K3d6tk5aDGUHlkinjeeyrUpYl7d7iCbHd2dkbkkqFI57oQD8xvjQ3vXn7 +BlcdPv7UuoIDMSow+OdYy+wD613uIH08dm//HJH2iZazguhs3lKDxpbqVXliMi9ylwPAI+u z4/880XHAgY61H7RPjpLqWr9dVmlAUKyxyM/plgPHyRhv69pOhyfxxwHHHHAccccBxxxwHHH HAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAxPX2FOZzeAirI4mYzwW3au7xSUJFAsQs48IzH0yuzv aePHdyMOjcl+m3vYy1BRGcOTEIkbfpHGeyHY7dF+8A63oLvzs65fdR3osXcx4tZbIV/edtaV aKCGJ19UozAeYyQNIxJJ1yPhb8GZfKLQ6hyDjG3HoWWMcACzKFLKD6fnQZf/APX0PAzcX2fW YMZNWq08LVlPUkOTjeHx21I7CyqPEY/tAoYBf1QT+trmq+z7BTdNdLx4yz6Xelm1MBHI0gCS 2JJVHcwBJCuATr57+fz512LiQ5mPFe+c5LbfW/RoLLFHveu+VYCiHQ3pmB0QfqOWZx9kb3nL /gbPwV/H/pcDJR9HZNPtLlz4NJaT5D2ssJT6rR+wCv2FfTHnvAb/AKhXX93etX/W2Gu5mrjF oPXb2W/FZmrWWKxWo17g0bkA/LuDjwR3Iu/vE32GfQPv29oju321/l9//T+XIuY7sRiLuTu5 zJLUpwPYmZYoGIRFLMQBFs+AfA4GZo9Ayw2Ok3s1sVMuLuW7ExbbtFE/rmCCIlNssRlVRsoA EBAHyEL9AMja6K6kw+SqYSXJ26EtKvkvUd3tMfW9OacGP4HBlLHt7/LNo/Icv8Tm4cnlKmPg y2cjs2qbX4RPUijDwgoC2zF98iePn5+XL9qFhQxbOXwF+ZK1/H/p8DI5HpDJN1nhsljamGq4 6jYhlKxyvHIF9O0sqgCMgjushgNrvR3r58ztf7Ms6uKzVQTYyr7dJXkT0JS3pmPJz29gtD2g iOYKNqwLKN6A8+oe77Hd2+/L/dreu2vv/wD5cLQsN+rnL7eA3ha58H5H/p8DDWOmLktrp6na q0o72rVbISVa8j1rdCTRmDsy/BLI6xNoszb79M3k89N5W+7bX+dZD+SD+lx7ttf51kP5IP6X AsuOVvu21/nWQ/kg/pcg5xxg8PdymRzuTjpU4WnmdYIXKoo2TpYiTofw4Gg45lMrkYsVlaNC 7mszHJcdYopvY4zCHbYVGkEParMQQAT933jdu2PsqAWzd8AnXlK/z/2uBaccqhRsEjWdveSQ Phr+SPn/APD4FGchSM7eIY6B7a/n/wBPgWvHKr2GfsDe/b3afke2vo/+nzn7ttf51kP5IP6X AsuOVvu21/nWQ/kg/pcpepslD01WSzlc1mlrHZeaKnHKkKjW3kKwkIo2PJ/ifkCQGs45kqmW qW817rg6iyJtFpkXcMIR3hKiVVb0tFl712P/AKtb7W1d+7bX+dZD+SD+lwLLjlb7ttf51kP5 IP6XHu21/nWQ/kg/pcCy45QZdvdFMWr+eyMcBmigDCGFvjlkWNBoRE+WdR/DfODSquejw5z2 TGQkrNbVPQi7TGrKhPd6XbvbL43vzvXA0XHK33ba/wA6yH8kH9Lj3ba/zrIfyQf0uBZccrfd tr/Osh/JB/S5TdUZGLpnHNfymZzfsqAvI9elHP6SKNs7BISQqjyTwNXxzINlkXqODCnJdRe0 THUc/u5fZnPpmTQm9HsPwg/X5+Pny9922v8AOsh/JB/S4Flxyt922v8AOsh/JB/S4922v86y H8kH9LgWXHK33ba/zrIfyQf0uUvT+UrZ+R0xvUGTcivDbXurxIJIJe70pVJi8q3pvr6/D5A2 NhrOOVvu21/nWQ/kg/pcDHWgQffN86+hSDR/9PgUX2idN5DqP9HBjLUVU4/LR3J5Gcq/oiKW NxGQp+PUnjetfPfjkHHdI3MfS6ogjo4qWPIZE2acHrFFii9migGz6TBHHpk+FYeeaDrLqat0 ph3yV2tasQIsrstYIWCxwyTMdMyj9WJvr89ciXetKNSxkYjTyUqUIZ5Jp4YO+JXijSRoi4Ol ftkGu7SkhgDsEcDJ4n7OcpSmx6yWqTiJsXYa2russElWNY5Y4l1r05FTt8sPEsmwfANX0n0N kvcSXaONxmPtdksBrWEeL2sG+JQ0w9P4WSOM+ntXG5TsFfDbKb7R8YuKy+Qr0r9utiq0duya /ot2xvA02x/aAeFXRH3ka2Dvk6XrWjBe9lnqXo3jnr1rLdqMtWWwwWJJCrHyxZP1e4DvUkgH fAxl37OM1PgZqEVihGxxmdoRn1mIHtthZIAf7P8AVVV7W0AR/d2OegdYYqxm+ic3iavoRWr2 Pnqx97ERq7xso2QN9oJ+evl9OQKPXWKu5ChRijti1byFvGem0Y/sZq6uz+oQSACqdy/MkOp1 89c/tIztvpvpObJ44QtYSzVhAlheVdS2I4mPYhDMQHJAB+YHApx0vkIMpi71pKklWl03Ni54 43eR3lcwt8C9nxL/AGJH0J7h8PMv010BloulMVZp1MdTsGpjfXxEjyV4rRhhkSUzsqdyyN6w /uN5rx72DpdThet76VLS57EXHvCxbanFUqNFJapwdm5/SlYMnmRV7SdsdFRphq4r9a4q2ySU RZtY7tV5chFGPZ4A1f2hTISQwBj7DvWv7RATs8Cr/RGzFlOkXpVMZBUwo+NhK7SOvsskIiHc hYgF107PvQO1J5F6J6HymErpFayKwSe4MZizZpSd0kctb1u8oJIyvYwkXWx5PcdDfLtOtKvs lSzNjcpXhtW4KkTTRKob1UDrID3a7ADo/wB4EEa5Xv8Aabho8FWyz1sglWxjbmUUMiK4irFA 4IL/AK5Lr2j6/XXA2dOF69SGGSxLZeNApml7e+QgfrN2gDZ/gAP4c7ufEJZFYqUJGyp1sfw8 eOfeA5RdeYq1neic/iMeYRbyFGapG07lUVpEK7YgE6G9+Afly944GYz1HMX+osOyUcZPh6ki 2HM110kWb4l7hGIWVwqsSoLr8RB8doPO/rbDWc5i6VamYFkhyVK4zysR2pDYjlbt0DtiqEAe B58kcpcp1fkaY6vMdWKZcPdqV4vTidysUqQNJK6g7YIJXchdfCn/AJ5n8h9pWSq9NT5MJQEd WPLs1p42EFp6c4SOKM9/hpk9Qg7bRRtBgDwOOZ+zXMXel8fiqtmnBLWuZaz6xndyEsmwYkJK bYH1lWTyp0G0T45dL0XkWyFK2DRqqnUPvh60EhKQx+wmuVjJj0zGQ+odqv67ed+Tp6eVsTda 5bEOsXstXH07cbAHvLSyWVYE70RqBdeB8z8/GpXUmXh6f6eyWYtRTS1qFeS1KkIUuURSzdoY gE6B+o4HmD/Zpmn6c6WoFsYs2HprBKPXYpO3tdaZh5i0FK1ydhQxYqPABJ9g5Hx9h7dVZZas 9RyzKYZ+3vGmI38JI0dbGj8iOSOA5mOu6GYylOvSxdHGXaUj91yK7dev3qpBVB2xSdykj4gd bA157jrT8cDHVejYY+uUzcaCtUrmxNHXWRm9WzOEWSYrvtT4Y9AD5mR2OifOx444DjjjgUHX OJt5vACnjzB7QtynZHruUUiGzFKw2FYgkRkDx8yOfJsRbf7QKmaBg9hhxk1Nh3n1DI8sTjS9 uu3UZ8929kePrzQccBxxxwHM511RymUw5x2MpY+5WtbjuxW7r1u+EjygZYpP1vkfA+EnRBII 0fHAp48bYk6kiyVowiKCj7PAkbElXd+6YnwPGo4Qp+f63gfW4444DjjjgOZLovpNcBkb9pAI YHrwUadUStL7PWhaVkUs3nfdM/gfCqhFG9bOt44DjjjgY/q9uk8lPNQ6jzlWICvLVlovkhAO 2ZQGLKGB7uw6BPyDHXz5WKnQPfkpJuo6csmTh9G5vNlUmJiETSemsgRZCigF1APj58uevM3k MPN01Bi2qpJlMslCR7ETShEMM0hIAZfi3GB89eT4PKzBdazp77izvpT2KueGFppShMbWCYYp B8LuR3Dvck9wHam9DgcSPs9NHLUzm8Ya+VqpTtocxvviSP01UH1Ph+E6JGifrvndbs9A2srJ kZs1hzZleCSXtyaqkrwN3RMyB+1mU6IJG/C732jXK99pGNqYwXTjspKi0792aNEiDwLSkWOw rBpAO4O2h2kg6JB1omyy/WePxM+XguxWEnxuPTJNHuPumRlnbsjHf8TgVpdjwPAO9bICnrv9 ntfLR5OHMYgXksG16pyoJaX03i7mBfTHskZfP019w1Pz+Y6Kz+MbH5XPYiWq0kcpVcmsZ7o3 V0PcrgjTKp+f05LXqpGz1DFe6ckJbtdrUUv9iY/TUwhyf7Tu+EzoD4+ja2BvkXBdd0M50/Fm cdRvy0ZFh0wERIeRwvpnTnTJsFz+qoPz2CAHTmsl0RmZ6893P4v166SxRyw5VYXCSAB12jgk HSnR+qqfmARErH7PKuQFupmMRAfQWu1eLKhK8iKnpr3wB/TchNKCyk6AH0GtZ01ma3UOCpZa gJFrW4/URZAAy/Qg6JGwQR4JH3E8obfX9Ct09dzpx2VkxFeCOylmOFWWxE8hTujHds6ADkEA 9rKQCTrgVVWv9ndfG0aAztKWrStQ3K6T515THJEdxgFpSexfom+3+HOE1H7NJ8fWpTZXEyQV qtunEHy/cyxWf+sO4ybPdr5k7H01y/n63x0dm/Xjr3bE9a4lCNIUVjamauLHbF8XnUZJJbt/ VPz5FyP2h4vH7WzUyCTeyUrnoSIkcmrUxhjTsdwQ6sp7gda+8nxwLROsOl0RVHUeH0Bobvxk /wD3Leecv0y6Y/1Hhfx0X/LkO51xjKljJV5I7Bt0b9fHtXUx+pI8xrhXQF/KA2ogWOtbPj5b 1PAov0y6Y/1Hhfx0X/Lj9MumP9R4X8dF/wAuXvMNf6pysCdQiGvBKcfnKuOWRImPpVpY6rvK 47vJQTuSRoAKCRoHgSIsv0bBaylqr1JjILOTdHsyJk0O2RFQFQzEL8KgfCB9/wA/POhrXQbY ypjPfmHGNrOJBVGRj7JHDd4aT4tue7bHuJ7iSW2fPLnoXNS9QdOJesPWkkFm1WMtYERS+jYk hEigltBhH3a2db1s/PlZa+0LHVa2VlsUcjH7uSvJKjLEGZZp5IEI2+hpon2GKkD6fTgSIs90 dFmbOUTqDDi7YgirSP7xTTRxs7IO3u0NGV/Ot+eM1nujs1iLuMyPUGHkpXIWgnRciiFkYaYb VgRsEjweddbrulcmxsNHH5G1Ne9t7Ej9H4PZZlhlJJkAPxMNdpbY885R9dY5q0kzVbyenPJU kjKoWSdbK10iIDnTSO6lD8ip2SvA716n6VW/JbHU+MMjxLEUOUQxgKWOwnf2hj3Hba2QACfA 5I/TLpj/AFHhfx0X/LkK11iazY6OXp7Nia/YkqwxFYFb1EE7EHcoGitdmBBIIZPPnxKxfVdP IdR2cIte3BchieYesqgOiSmIkaYkDuAI7gNhgRvgc/0y6Y/1Hhfx0X/Lj9MumP8AUeF/HRf8 uXvMx9oWYyGAwYylCenFBXkT2n2mrLMvpl1DMTGwMaqCzFyGAA3rgSv0y6Y/1Hhfx0X/AC4/ TLpj/UeF/HRf8uVOJ6ou2vtByGBsJXSCD1XjIU7kjVK5BV9kMwaWQOugVHpnxsF9nwKL9Mum P9R4X8dF/wAuP0y6Y/1Hhfx0X/Ll7xwKL9MumP8AUeF/HRf8uP0y6Y/1Hhfx0X/LnzrbL2cH g0uU1haU3adYiVSV7ZrMUTHwR5CyEj+Ovn8ucJcxbT7QKuF1AaE2LmuE9h9USJLGn629dpEn y1vY+f04HZ+mXTH+o8L+Oi/5cfpl0x/qPC/jov8Aly944FF+mXTH+o8L+Oi/5cfpl0x/qPC/ jov+XL3ma+0XJ5PC9H5LK4aWtHZpQvY1Ypy2VkCqT2dsbKw2dbbz2jZ19wSP0y6Y/wBR4X8d F/y4/TLpj/UeF/HRf8uVNHq8W+tZca7CKgs60q0kaeoLVn2VbTAuNhV9JwV8DZR/PyB2fAov 0y6Y/wBR4X8dF/y4/TLpj/UeF/HRf8uXvHAov0y6Y/1Hhfx0X/Lj9MumP9R4X8dF/wAuXjkh GKjuIHgffzD/AGcdWX+obFitlErJZhx1G9LHFG0bVpZxL6leRWYnuRoifodOARsbIXn6ZdMf 6jwv46L/AJc+p1f01I6onUOHZ2OgouxEk/d+ty844FdmMLQzEmOfIQtI+PtLdrFZXTsmVWUN 8JGxp2GjsEHyDyA3R2DaG7G1N9XMguUlb2iXv9pHbqRW7u5CAijSkDQ1rRINJ9rNvP1KOP8A 0XN4WnNsMa1dpgCKU5iLaVtf24h1958eRscS5DLWOrcJJVjzEdJ7EkF2CSsyxr2VZGOyV1r1 DGA4btYjQJ4FxP0VgJ6nss1F2h9ltU2HtEu3itMGnDHu2xdlDFjtt+d75xznQ+Azs08uVqTz vPDHXk/9snUOiCQICFcDx60hB+e238wCMLieoOp2xQmyNfqJabXqpsN7uc24q0mPXvKoI9sR bHxBEJALeAutamtHl4+rsJHLezMtFsXNYtmWFAnroayordidoZh67FAfmW1oBdBpIcJQhyNO +kUhtVKjUoXaZ27YmKFhonRJMabY7b4fnymr9BdNUqYqV6csMBFdexbs69zQOrxMfj8upRfj /W0oUkqAOVf2Z3eo7Utb9JFur3dP4yUieuY9Wj64sdx1r1NiMlfGgV8D5m1yhsf/AKldPrKf /d3u68UB32+099ft/h3+n63b9e31PpvgT+n1weHxiY3EW4BVrCRwjWzMyDuJYlmYtoEn5nx8 vAGuQsb0/wBM4yKxHSf0oJGS8YveErRxqsvqK0alyI4+8b7UAQ/IgjxzL43D932S9SocTKL8 nvsQxvTZZmSWxYZAqle4hlZCAB5BHI/QmLnmwVzpbqXHWls5HDxxrk46Txq1VoigrsSCsUkW 2HpkgHffrudxwNLD0d0glBqNZBFCgr2QIMjMjwiKFYYpEdZA0eo1C9ykdw3snZ5ImwfSuWZ4 zNHPJNWr12EWRkDNFXkMsX6r72rMT3fM7OyQeZjEYS7iMtn6VtJLqQdLUqMVmHHyRxzGM2gy KNsGbToSqn+8PHjnHoLGT0rf2aevjbUEtfpSWvad6rr6UxFLSSNrSt/ZyeCQfhPA1l7oTp3I ZOTJWak0lqWwtsuLs4Hqr6Pa4UPoEezw+QB4TXyJ3qOZb7NDOelv7Ykwe3XRT3v/APa+1S+h rf8Ad9Ps7f8A5e3mp4DlXHgqcJyZrGxA+TmE9t453DO3YsewSdp8CKvwdpGhrR88tOOBDx1a jisdFSopDWp041iSJDpYkUeB/Dx9/MvF0P0jDjRXjSValqKGqp96WPjSOZpYlVvU38LuxGjv RK/Lxypt4ObIXftBhkaxj1nyFG1BZam8iS+lDXYaUa9VS0RRlU7I2NjfM7kujszY6NdY4+zK ZIZevDjpICywpfsrIsjMG1EYgiuT8Xksqgt27D07HdL4OhfqzU67JbpmzJGfaZGYe0yd8xcF vi73Xfxb0V8a1yLB0dSsVM5HnFguy5iyti08Mb19+mEWLt05ZWQRoQwYHuHcNfIMfDKn2m56 c15lglxOPjSYxMI3dJrhZQ+tEgSJsb38Q53faJPka3Q2bmwftPvRKrmr7NGZJDJr4e1QDvz/ AA4EqLprGRw4yPssye7bBtVpJrk0kiylXQszs5Z/hkddMSNHX0HOvFdKYfFZeTJ0a80duT19 lrUroPWl9aTSMxUbk+LwBrZ1rfJ1GQQWXx5a5M8aCf15oyVKu76USaCkrrWvmB2k/PfJ3Acr sthqWXMXt4nkjRXQxLZkSKRW13CSNWCyDxrTg+CR9Tux44FTV6dxdXLNkoaxW4zySdxldlVp AocqhPapPYuyAPr/AIju2444DjjjgQc1iqeaoGnkY3krmSOXSSvGQ8brIhDKQRplU/P6cNia bZyPMNG5yEdZqiv6r9oiZlYjs327JVfi1vxreuTuOA4444DkDL4irl4447psmNCfghtSwq4I IIcIw7xonw2xyfxwKaLpfDxZj3pFUK2xKJxqV/TWQQ+iHEe+wN6XwdwG+3xy5444DjjjgD8v nrkHF4qrjPamrKxmtS+vYldizyydoXuJP8FUADQAAAAAA5O44DjjjgUeZylvGz7kkw8FaRu2 F7dwxM57dka7SN+D8j8hz7BazViCOavDiJYZFDpIlt2VlI2CCI/II+vKf7RoZJL3SMqLe9Kt lnnmlp1WsNCnsdlAxUI/950X5f3v/PJnQ2QyknT+Fg6hxjUsrPWkllSGHthjCOoAbRIR2V1b s2fk42e3gdt/LZHHCM5BsFVEhKoZ7zJ3EDehtPPgb531rmZtQRz1ocPNDIO5JI7jsrD7wRHo jlP9oiye8OkZ44rjJWykk00tWm9kxJ7FZTuKqreCzoPl9eVmVtZJ8dhUw65jurNT9pcUZK3q o92BZHMfaB5iWwxUDaK2yF2OBr/Uz/7pi/xUn9PnFmzr67qWJbtOxuzIdH7/APp8xOQy3Vcc 3W1Glj8lMrC5Jj7fYymv21IPSWMFdSd0zTaAOwV+RB8dTZPqR6OcatHmJbEd/EmtFJXkiLV9 1xYCllHg/wBv3Hzr5+PHA3vqZ/8AdMX+Kk/p8epn/wB0xf4qT+nzJUJ+o+/Aic3zKc9lEuEw usfsoFv0CfHhPFbtO/Ox5J3zS9CyXpOg8BJmxZGTbHQNcEylZfW9NfU7h8w3dvxwJHqZ/wDd MX+Kk/p8+F88wIapiiD4INmT+nzy6TKdT4rouxcvWsvVsjCYSSSaSIsy23ndbYUOrDvK+mCo B1saA3ybfk60hRY6kmVkgeXKrWmMO5Eh9DcDSrobIl7ggOiR27+p4HoivnlUKtPFAAaAFmTx /wCnz76mf/dMX+Kk/p8zNWfN+8ukhEcm0kkO8kk8TLGF9lYgsxXtB9YKCo1Jtt/qgg7DENkW pg5iOpHb7jtars6a+nlgDv8A8cCL6mf/AHTF/ipP6fIVfNXrNWWzXlwEtaJzHJLHkGZEYeCp ITQI2PHNFIFMbhxtdHYA3sf9ueOwY73nljnsXislSj970J7tGTGy1d1oUljj0rKPVdWZJWKg 6Coo32AkPS47GcljWSOviXRgGVltOQQfkQfT5y9TP/umL/FSf0+V32ZULmM6JoVsjE8MwaaR IHOzBE8zvFEfu7I2RNfIduvpzC1sl1fYxV9xHm4+9MNNGs9V/VjZrJW6pIQb1GoLBAFAO1Gi CQ9L9TP/ALpi/wAVJ/T49TP/ALpi/wAVJ/T5kcH+kNvLYCHKyZSOsY8o0siKyAlLcXsnedeN w9+lfyRvu2d8hQ3+ozhc9Nj7NrK+67vs8MtWSOV7dd7CTSmMeAZYoHMS/e6N9fHA3fqZ/wDd MX+Kk/p8epn/AN0xf4qT+nzK2ocjZHTMlO31GKtvISxWDKjRSxVjFaZGde3agOYAC47tKnd5 Lb59K387P1zbjuRZNMUYrikWoCEEsdwrGVftA7WhZSoHzUAkswJ4Gn9TP/umL/FSf0+RrWSy lSWvFaGEgksP6cKSXWUyt/hUFPJ/gOaDmO+0as+Qr0KdGs0uUFqC1AzU2li1FYikZHl12xg9 gPkgnt8A61wLVLuYexJAkeGaeMAvGLjllB+Wx6exzt9TP/umL/FSf0+YjpvB5ev15VnngmjS tYzM1my2+yaOxPC9dAf73wKv/wBPo6OvG/TuBUepn/3TF/ipP6fHqZ/90xf4qT+ny344FR6u eHzq4v8AFSf0+R6GRyuQqrZoLhLVdiQssN13Q6OjohNeCCOXF+SOKjYknieaJI2Z40jMjOAP KhR5Yn5aHz5mvs9oTUo89K8KR1ruTe3Vb2U1neJ44/14zoqysGTyASEViNkkha+pn/3TF/ip P6fHqZ/90xf4qT+ny344FR6mf/dMX+Kk/p8epn/3TF/ipP6fLfmE+2Kti73Sc1HJ1HnntpJB UmFCW37JIyEeuFjRirINsp8HY0CNk8DRNPnVZVatigW8AG1J5/7f2fOXqZ/90xf4qT+nzG4y bLR/aXal9nlmgsXFq91irJuGiKCyJJG50q/+0iRGBBJLgHXYOb/K36+Kxtq/eZ0q1o2mlZI2 kKqo2T2qCT4+4HgQvUz/AO6Yv8VJ/T49TP8A7pi/xUn9PlspDKGUggjYI594FR6mf/dMX+Kk /p8+CXPH5VcUf/8AKk/p8uD4Hy3zzX7GKt2nXtRXa1hEFOl6EkiMh9PsfUUykANZjO1kkAHe DGSBrtAbP1M/+6Yv8VJ/T59WTPbHdVxYH1IsyH/+PltxwIWSyuOxaxtk79SmJO4obEyx93ap dtbI3pVZj9wBP059GVx5uyUxfqG3GrO8HrL3qAFJJXewAJEJ/g6/eOZ77ROkH6wpVKy3oqkc PtPd312l7/VqzV9eHXWhMx/jofL58gSdGZlOpxm6nUFQ2I0mjiFrGmTtEkddD3dkqAndYHwB +sR9BwNhjMpj8rDJLi71W5FG3Y715VkCt2htEg+D2sp19xB+vPlrLY6rZavav1IZ1WN2jkmV WCyP2ISCd6Z/hB+p8DzyB0vgDgpMufaROt62thB6ZX0lWvDCqE9x7jqEEt4+fyHKvNdIWrnW kXUmPy/sdqGtDWSJoDLGVWSRn7x3gN3LKQCAGUjYbRZSGssTRVoHmsSJFCg7nd2Cqo+8k/Lk H3/h+yBvetDtsSGKE+0JqRxIIiq+fJEjBCB/eIHz5OsLK0EgrukcxHwM6F1B+hIBGx/DY/78 88l+zvItQp106hhHo3ZbzB6BZWkbIRXAB/a9wAMZU9zMT3E7GgOBoqfWFGzmb9EwyQQUkleS 7NPXWLUTdsh7fU9UBW2CzIF8fPyN2U+fw0FP2ufLY+Kp3OnrPZRU7kJDjuJ1sEEEfTR5kLf2 dSzPYKZdI+1cp7E3sfc0DXn73LkvqRVYtpdLsdu/K7Pyp0BkadhbNbN0xZ9a+ZPVxxkjeC5J HJInaZd94aIackjR0UPA1djM4C09qjYyWLmeBS9iu88bGNVJ2XUnwAUbyfl2n7udknUWFirL Zky+OSuzvGJWsoFLorM673rahWJH0Cnfy5Q9RdFNm7HUcsmSMPvSrTggCQ79netJJIrtttSA vINrpdhdb875AzH2eTZOGx6uUrie1kZshY1UcRuXoNS7FCyhlHYQxPeSWB8jfgNkc1ixb9lO Rp+0+okXpeuvf3upZF1ve2VSQPqAT9OdtLI0r7TLRuV7LQsFlEMquUJGwG0fGwQf+x5jcZ0L kMb1QmZr5/vcxV600ctTYmhji7HBCuFWRmCsHVV7dFSrA+LToHpV+lcatSWejZaOCCpHPBRF eR4oU7Y/VbuYyPr+94H3KPOw1HHHHAzV3rGhTOaWWC13Yu3WpPoL/ayziL0wnxfImZAS3bo7 +g3yss/aRja+OltNRvM1eO/NZhUR90KUpVisE/Fo6LqwAO2X+Pjlh+iqta6pktGnerZuSKT2 WxXJSPshSPTfEe8fAGGgv3b+orLf2c0rPTUGGmkSQNJPJcvNH/7RMLEheyiMCOwSkkHydKAP JAZQ1VfLQz9QXsOscosVK0Fp3IHYyTNKq6872DA+9gfMfPnbYnx+FxzzWJauPoxeWd2WKNO5 vqToDZP/ANzyHWw7w9XZHNe0qyW6Van6HpaKei87hu7u879cjWv7o884daYSXqLpm7ioLSVJ LAQCd4jKE06t+qGXfy18x8//ABwLarZguQLPUmjnhbfbJGwZTo6PkfxBHO3keKOyt2d3miNR kQRRLEVZG23exfu0wO10NDWj5O/EjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOcZI0ljaORVdGG mVhsEfcRzlxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHH AccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccD/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAFbAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAMBAQEBAQAAAAAAAAAAAAQFBgcDAgEI/8QARhAAAQMD AwICCAMHAwIEBQUAAQIDBAAFEQYSIRMxFCIHFTJBUVSU0yNVYRZCcYGV0dQzUpEkYjRTcqEX Q2Nzs3SCksLD/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/ 2gAMAwEAAhEDEQA/AP6U1TdXbLYJs6JCduEtpsliG0cLfcx5UD+Jqtma809DtsGe/Md8LMgm 5srbivODww6e51WxJ2pT1UEk4wDk8A4srzYYV5mQXbkgSWIhWtEV1tC2lOEbQ4QpJO5IKgME e2rOeMY0+jJht2LbmJj6dOpgXKG6zubS4ES3mXCygBsBLQDawMEKAUADxwGmc1pp5u5v29V0 ZMxkErbSlSjkOpaKQQMKV1HEI2jJ3KAxmv0aws5fhM75ocmuLaYBgSBuUhSkrB8nl2lCs5xw M9sGoUjQsN5i6Rhc7q3Cmv8AjG4zbqAiJI6yX+s0dm7d1U9TCipOSfLgkVOGmUKm2KXKudwl SbSp5aHHi1l9TiCklzagDgKOAjaB8COKC7kvtxozr7xKWmkFayATgAZPA5NUkDV1mnxHZMOS 86y0YwURGdzmQlCmgBtychxBOO2ecc1fKAUkpUAQRgg++sxE0XBhTpL0GTJjRpEpiUuEyhlL OWW0NtoA6e4JHTbVgKzlI5xkEPROudOKRaFetGx61Qw5DSpCgpxL5wySCMpCyCBuxkjFeidY 2MoUtU0obS1MfUtxlxCUIiudKQVEpwNizjnv3GRzUOzaHiWZ60Lt1zujIt8CPbVoC2ymWwxu 6Qd8ndJWvlGwncQcjioo9GtkIlB5cp3xca4RZJV00qeRMe6zu5SUA5CuE4IwPj3oLc6wsoUt HiH+qiWmCtnwj3US8pvqJSUbdwyjkHGP1q2tk6NdLbEuEB0PQ5bKH2XQCAtCgFJVzzyCDWVm +j23TgtcydOfluzGZr0l1DC1PKaa6SEqSWtmwAk4CRySc1pbFbGbLZIFrirdXHhMIjtqeXuW UoSEgqPvOBQTqUpQeUpTyIzqoraHHwk9NC17UlXuycHA+Jwf4HtWJ/bebH0vcrjNtbPioF2b ta0MyCpl4reaaLjaykEhPVIII4U2pPuzW0nsLlQn2GpL0VbiChL7O3e2SPaTuBTkfqCP0rOL 0Y09pRVhl3i5SGeu0+iQpEZDrZbcQ4lICGkoxuQCcpJO489sBppDyI8d155W1ptJWo4JwAMn gVSDV9mKU4fkFapYgBsRHup1yz1wgo2bh+H5s4xj31b3GKJ1ulRFPPMB9pTRdYVtcRuBG5J9 yhnIPxrGN+jO2pjBldxnugT27ieo1FILqI3huUdHZgoAJG32hkYoLyPq+zSlMiI/Ik9WGzcE liI84Og8FltZKUHG7prwDzx25FI+sLJJiRZMeU46zLQ0uOURnVF7qNKeSEAJypXTSVlIGQO4 FeNi0oxp0dW0vyHXm7VGtbTcpwFCkR+oWlKITu3Euq3EcfAcVXwNCMtaet8QSnrbPiTHLg1I t5QfDOuBxJQ31UKSWwh1TYCk+yBwCBgLaPq60SJsGKy5MU9NZEiOPAvgLbPT827ZgAdZvOSM bsHGDiVYNQ2y/ofVapCnuj0+oFNLbUkONpcQcLAOClaT/wC3cGvM6faVeIFyXMmqfhwnYKQV JwtLhbUpSjt3b8so5BA78VC0Zo6JpNUsxJ0+WZSGEOGUWySWm+mFZQhJKikDJOckZ45yGmrP Xy+SrXqOwwuhDXDub6o29UgoeSsNOOZSjbhQw3j2s+b9OdDVTPsaLhdI8qZMkux460OtQiGw 0l1GcOZCN+7ntvxwOO+Q+bBeHLncL/FdjpZNrniGClzd1AY7LwV2GD+NjHPbvVxVZZ7O1a5l 3ktPvuuXOX4x7qlOEqDTbQSnAHlCWkd8nOeas6BSlKCJdJogQ1vBpbzvstMo9p1fuSP79gAS eAaiaRuyr/pSy3hbIYXcITEstBW7plxtK9uffjOM173qzW2+RBFvECLOjpVvS3IaS4lKsEBQ CgRnBPP618aZssXTmnrbZrfu8JAjojNleNyglIG5WAAVHGSQBkk0FlSlKBWe1TerhZpNsXHg xpMCRLYiPKVIKHUl1wNgoRtIVtzuOSPKDjtWhqlu1iduF6gXBN5uERMM5TFZbjqaWc8klxpS wSklJKVJOCcYySQjWe6XqRqi4265QbczEjspebdjyluuELWsIC0ltIBwhROCccd+9aOoUG3M w5lxlNqcW7OeS85vIO3a2hASnjhOEZxzypR99TaBSlKCq1ZeUad0zdLw60p5uDGXIU2k4Kgk E9/cP1qLpDUKdQN3UbWQ7bpy4TimHeo2shCFhSVf+lxOR7jke6rx5K1NLS0sIWRhKiM4PxxU GwWaLY4S40PeouOrkPOuEFbzq1FS1qwAMknsAABgAAAABY0pSgwnpffDNp0+lUhTCXr/AG9l W10t70qfSFJJBGQU7sj4ZrO+kd2bp/V2kYmnA+pvwd0dciNyVdVxG5hSyyFEhbqUqdLaVeXP HArol2nrtMZUq53a0wYm4J6spHTSCTgDcpwDJ7frXhaLyi9F4We/WSeWNodEUdXp5GRu2unG R2zQZptlF5a0jqLRFyiS9OwYkltbT091tDrbiEBKlL2rJWgoIIWMgqVkgjFZ60yW5ti9CjUm a46mcyBIBkqy+fVzilbufNhwJ79jiusdO5/NQvplfcp07n81C+mV9ygzvorebe03MLUgvpRd 7k2CXS5tSma8lCcknACAjA+GK2FQenc/moX0yvuU6dz+ahfTK+5QTqVB6dz+ahfTK+5Tp3P5 qF9Mr7lBOpUHp3P5qF9Mr7lOnc/moX0yvuUE6lQenc/moX0yvuU6dz+ahfTK+5QTqVXO+sGW luOzYCG0AqUtUdQCQO5J6nAqp/aSF6k9c/tNp71Ru2eO3p6Gc4x1Ortznjv3oMjDky5Ol5cw 3FDkO36luBnokS1p6kZLz6A0FJCiCkqaUlHGdiU8ZquisarYb0UZ0h1y5So9oQWTIWl+Opor VOW6gjCkqaUEKUT7e0d9ldVDU91KFiTAWn2kK8Moj+I/Er9DFxC1LEiCFqABV4VWSB2/f/U0 FNo2V179rVrxSn0sXdCUIU6V9JJhRiUgEnaNxXx2zmvXW96lWZuyiE7Facn3NmCVSEFYwsK9 kBSfNwMc/wAqtunc/moX0yvuU6dz+ahfTK+5QfVsmsy23W25ceTIir6EosHhDoSklJGTtOFA 4JzgiplQenc/moX0yvuU6dz+ahfTK+5QTqVB6dz+ahfTK+5VZOvJgXWFbplzgtS5qtjCVRHN q1YJCd2/aFEJUQCQTtVjODQaGlZ613lV0mzokG5wnJMJSQ+2YbiSkKztUMrG5J2qAUMglJAP Bqz6dz+ahfTK+5QTqVB6dz+ahfTK+5Tp3P5qF9Mr7lBOpVXLdmQ4r0mZcLcxGZQVuOusqSlC QMkklzAA+NfsVdwkx23mpMYIWMjqQ3EKx+qSsEfzoLOlQenc/moX0yvuU6dz+ahfTK+5QTqV B6dz+ahfTK+5UGXczCnxIMy9WePNlkiPHdTscex32JLmVY/SgvKVTRpzsqXIixbvaXpUfHWZ bbKltZJA3JDmRyD3+BqX07n81C+mV9ygnUqD07n81C+mV9ynTufzUL6ZX3KCdSqi4SpNujh+ dcbewyXENBa46gCtawhCfb7lSkgfqa+RNkG6KtouVuM9LIkKY6Ct4bKikKI6nYkEfyNBc0qD 07n81C+mV9ygbueRmTDI+Hh1D/8AvQVPpAhy51ijMwIzkl5N0tz6kIKQQhqYy6tXmIHCUKNY fUbF3sc7Xd0CZkSPPu9l8NIYWgKda3RmXQjng+2nzADmuk3+9xbG1EXLS4rxUhMVoIA5WoEj JJAA47k1UnW1jfgyJG9xyM1amr15m8FyOtLikFKTyVYaWduMjAoMZcrbrZq3Nx4Jui07bylp YlgustqSfCbypfnXnhBJO0EbiCDmxRF1iq5xSfHNlt22qZX10FoR8JExDydx3OcOc4Jypvae CRppms7fFloYcYmEkQipaW07UeLdLTOec8rBBwDj30VrW0IM0OqkNGE4+0+FtEFCmi2MY7kr 6zRQBkqCwR3oMkmBqadoO/iQ3f42qE24oRialLL05LbuHI+xeUoUtSTtO1OEoG3IVVnJjX2N razpgMXhVmYeaD63JYcQttbMvcCCrJ2OGPknccBOOAc3cvWNvhqiNy2JzD8pUhtllxgpWtbP tJSD7RV+5tyFcYNSxqKEL6xaHUvszHwvphxvCVFKELUkH34SscjjORnIIoOcQofpCbtay2Zg mixzEtB91JxK8QC0lRLqgXOnnarAA959wn3W26rfirbgLurEU3Z1ccLkbnm4ptqwN5DoKh4s 5CSvPs84Ax0K/wB1j2OyTrrNDhiw2VPu9NO5WxIySB7+BUB/VMKLcIMKaxMjPy3Uso6rXlC1 dXYkqBIJPRX7JOBtJxuGQydtTq0argvXSBcVWxyJbxJQ1NR+DLCXuqrAUkKbBLYWEgbjsISU hQqz9Hw1AbncHb3Hnxoj0SM42zMeS6pEjqSA8NyVEeyGPZCU9sJGTmdI1zaozUsyES2n47oZ MdbWHFrLBkbU843dJKlbSQeMYyQDJjarhyrtGgRo01xcmMJjTgawhTR2+bkhQ5WkcgEH9ATQ aClUNm1XbbwqzJgqdWbrAVcY+UgYaSGSd3PCvx2uP1/Sr6gj3FYbt8lZirlhLSleHbCSp3AP kAUQCT25IHPJrB22JId03fC9ZrzCuF9mOreAZjKVHWthLYWlO9SClKEISSeVKySAFcdEpQUt pjzrfoqFHcYbNyjW9DamYpCEl1LYG1vdkAbhgZyBxmsDDi6weszrLjN4acXeLc831JI3oilt jxCSoO7iAoPbhnufKMcC9e1pMEJ9Zjx2FC/KswkK3ONMJyQl1weU8nanGQApY5+NRA9J0iZH scnwsRhuYzblraWs7pCpUpUZYYVxw0QlZOFbkrSPJkEh7aWt+o3Z1kVqhd0YYi2NsSXvHbEK lId5KwhYBUpAycggA43EjNQrQ5qR3S8Oaw/LvMZiW3CcXBmpW5cIDPVCZLS9wT1XCtorwoEh tQBziugWG7u3K6aiiOtIbFrnJiIUlRJWkxmHsn4HLxH8q9r7d41ihx3pDTq0OyGYjaGUgne4 sIQOSABuIGfdmgzEGy3FOpNOuLevyrei3veJMmfyH0KjdHqpQsJUopS9uwCCVHOeK+fRkjUa H5x1C1PbYdiQnWkTHUuqQ+ULD6dwJyQUozgITzlKRk1uIr3iIzT3Tcb6iAvY4napORnBHuP6 V6UCs1qWBPul5syYiH47dvltzfFBxBacGFocaU2SSTtVwccEggjbzpaUGb0/Bn/tLd7vLbfi szGGGUxXnEuFC2lO5WkpJASpK0Hb8dxwCTnSUpQKUpQZz0g2d++6XdgxUB1zxMV9TRdLfVQ1 IbdWgKHYqShSQfie4qTo+DOt1jEe5vuvPCRIU2XnS6tDKnlqaQpZJKlJbKEkknkdz3N1SgUp SgVkNatOTrpZ4HqWdJi+LjzHpkdDJShTLwW2klTiVDCgFEgHyhQAJVxr6UGA0rpmXb9buS0F fqeGxNbZW83tdedlykyHBnOShBRgEgZ38ZwSd/SlApSlBnPSBbJd206mNbmg7ITPgyNpWE5Q 1LZdXyf+1Cq/EW2YPSM9dC0PV6rSiMHN4z1Q8pRTt79iDmtJSgUpSgrL7ZY95TCEpbyDDlIm NFpQB6iM4zkEEc9qzsv0aWCVDbiOCYIrcFi3JbS+RhplLqW/N7WR1l8554zkDFaPUcudBs78 i1QvGy0lISzuxwVAKX8VbUkq2jlW3A5IrFy4bF/1vpJWpbNGW85ZJyno0hgPIZd6sMpTkggk Ydwff5iO9Bo5GjrbIfLrq5RWRAB/F4/6N4vM+7/eok/Go37GRZi9SuXdLK3L2UodMULaIbby GVZKj+KkEedO3lKcAbRXNdG3W52fRelLZDmItCJzt6UpbsLqKSW3nltYQccY/dxyOBg4Nay0 auvkq/WCLOa8K9IWyxcYhjFIjKXAXIO1Rzuw6kI3ZxyU4JGaC+uWg7ZdY0Bu5ybjLehB3oyX ZH4yXHAB1QoAbVpwClScbSOKlM6Rgt6gavJkznJjbpeAW7lJUWEsq4x2KUJOO24ZGMnOI0rr G+TrXFReJPhZMqNanW3jHCcuuha5TfKdoKUNKO0jKcjJO4AfkDXF5etOlX0vJelyWLSua14b CSqQ+WZPI97ZHsgJ2EDcVbgAHStQWmPfbHPtU0uiLNZUw6WlbVbFDBwfdwar7ppOBc76xdpD 0sSWVR1pShzCNzCnVIJGP/rOA+4gj4CmmLpeZ825tXe0eCjMObY0jf8A+ITvWPY7jypbXk/+ Zt7oVWgoMlN0HbZcl2YuXc0XJT7MhE1uRtdaU02ttO3jbjY44k5B3BZznAxcIsUVF8auyVyP FNQjBRudKh0yoKyc5JVlI5JNWtKDKaY0FZtNz4ky3GUZEaH4FCnHdwLWxhABGMZAjNc9+DnN aulKBSlKCli6djQ4dzjRJMxlNwkuynlpd84U57QSceUfDHI9xr9Vpu2lNpZ6OIVq2GHEH+k2 pCdqFbfeUj2c8AgEcgEXNKCvttpj2+fdZbCnS5cn0yHwpWUhaWkNDaPd5W0f8V+Xyzxr0xFZ mF0IjymZiA2vblbSwtGfiNyRke+rGlBHjRug9Lc677viHQ7tcXlLWEJTtQPcny7sfFSj76kU pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQVynrruO2DCKc8Ey1A//jp17v8AIQfr FfaqJrGNAlWjZc48d5sLy34mGqU0he1QCltpxkYJHJHJHvxXN9KXm9WnTejLaxFuUdTTEBp6 PIirXuaW+plaivZkHaEr2nYUAp3bs4AdIkRZkidEmv2m3LlRN4YdMxeW94AVj8P3gCpfXu/y EH6xX2q5+ze9TNeLfelS+kIV9eSH4iEobVHlpbinhAPLZUrBPmxmoUfVGqE2cPvyn1wJaohR dEWxSlxutEWtX4aUnchLwZAUU8B0pJyndQdM612znwEHP/6xX2qB27AYECCB34mK+1WdgSb4 rXECLKnSlQl2rxjyEQw2x1gUIKApSCpOcqXtK9w/gKv9TThCtfEh2O/IdRHYW0gLWHFqABCS lWQOSeDgAn3UHp17v8hB+sV9qnXu/wAhB+sV9qud6e1Tf57tjYkyH2OsVEvOW5a/ELTKWhxl wJQOkQyEkE7MlW7kJIMi23rU0+8XtiQ9NixWo0l+K43CGD05biUbd7Z5LSEjByTkqSMFJoN5 17v8hB+sV9qnXu/yEH6xX2qwdmvuonX9LRZsiUw5MgRJrjr9uUsSHVqPiGF7EANFCNpTnaQV ZO4JUKi3nUuoBF1JKs8i4vNepVT7bm35AdL7qUJSOlknYlvyqycKzj30HRuvd/kIP1ivtU69 3+Qg/WK+1VfbbxdrkllyNZm2mEyno8ky5KmlhLbhQHGk9M9RKgMjJRxj+NaGgruvd/kIP1iv tV5PzrgwWg/GtzZdWG2wqcob1H3D8Pk8H/iraueakhX1PpGbuNuEotpYgR4+1tC2S2ZS/HBZ UCUHpdJQIKdxQkebbig2XXu/yEH6xX2qde7/ACEH6xX2qrfSGu6I0hNVYA+bkFNdLoDK/wDV Ru4+G3Of0zWXS9qczXkTE3JNrXeprbrjCCXkR+j+AW+M7N/vAPOM+XNBuuvd/kIP1ivtV4pu E9UlUZMe2mQlO5TQnncB8SOnnFYNt/WyrlpcTUTcBi2C6dJAShL5S+ZGNowpJPS3HhKdqdud ysUSm9QaZ0le56G1wJjFqnu3GU3EbQXJqJALLqFFOXN6C6TncMbMgKJyHX+vd/kIP1ivtU69 3+Qg/WK+1XNdTftrH0/dEWN66yXPFzVwS42kPFgQVFG5W0EYlewCNyhsB8uSOqwiTCjlXU3d NOep7Xb3/rQROvd/kIP1ivtVGdustmaxDeatTct8KUywq4ELcCeVFKenk49+O1XVYjWzUWdq OxQH7XNcUiXHmmazAU6lKm3D00dUDCOSSokjybh+9QX7FxnyHHUMMWx1bR2uJRPKig88EBvj sf8Aivfr3f5CD9Yr7VYv0aWm423UN6XLiOtQnklbHWzujKMmQtTAV2cR5wsK92/GcbQOi0Fd 17v8hB+sV9qnXu/yEH6xX2qsaUFWuVc0KQFw7ekrO1IM1Q3HBOB+HycAn+VfDVwnvPOtMx7a 46yQHEJnkqRntkdPj+dV2sor7960Y8xHdebjXhTrykIKumgw5KApXwG5aBn9azugbHdoGpIr k5h1AisXRuU+rITIW/cA6yR/u8iXFf8Ab1AO5IoNz17v8hB+sV9qnXu/yEH6xX2qsaUFd17v 8hB+sV9qvhyXc29vUh29O5W1O6aoZPwH4ferSspr6G9Le0upiK5IMe9MPLKEbukkIcBWfgBu xn9aC18dcfE+H8NbvEbd/S8crdtzjOOnnGffXr17v8hB+sV9qsRoyBf4GubkuSZSosyVPfnF 9pHTIDjQhFlwJCj+B5SkkgFKs4OM9IoK7r3f5CD9Yr7VOvd/kIP1ivtVY0oK7r3f5CD9Yr7V Ovd/kIP1ivtVYLSFoUhXsqGDg4rI+jrT1tsbd5etVpj2tmXOWEsssBnCGQGUkjA7lClg+/fn 30F917v8hB+sV9qgeu2eYMID9Jaj/wD51Y0oIs+4RLeYwmPJaMl5Mdnd++4rOEj9Tg1XK1ZY kxGZSrnHTHeBKXFEgYCw2VH/AGpCyE7jgZI5r61LYkX31UHH1MiDPanYCc9Qt5wn9OT3/Ssq x6MIzNrVATdHw1Itr1pl4aT+LHcdU55f9igHHEg88KyQSBgNNc7/AGEomwZ8yO4kMuddkgq3 NghDnAHmCSsBWM7c84rxb1XpuFbWlJuEePDbih9sFKkBLAUGwoAj2dxSB/EY4qNC0lIiMX2G i8OqtlwMpxmOqOjMZyQorcO8crG9SykHGNxBJwMVl69G7V0gMRXLo8hDVmFoH4KSDhbag6R/ uHTGB2Gc/Cg3UuQ1EivSZKw2wyhTjiz2SkDJP/AquGorUWeqmYlSNyEpwlRK1Kb6iUpGMqOz zYGSByal3eH6xtM2F1C14lhbPUAzs3JIzj34zWRtOgDaolpjxbu8WrRKEuAl1oLDRLK2nUK5 ypCuq4oZOUlQAO0AUGgVqixpQVm6w9ggetNwdGDE/wDOB96P1/h8a+pepbNDRMVLuMdgQ2W5 EjqK29NtwkIUc/7ikgfqMd6yMr0VW52xM2xmfJZbZtirYHAkFS0LQ8FlXuIUt1Dm0YGWkjtk VN1R6PWNRKkOybg61Idhqh722k4KSEcqSfa2qRvT22kmg0L+pbOwJhenNIENxxqRkH8JSGg6 oK44w2Qr+BFDqS0Dq/8AXN5aVHQsYPlU+QGQeP3ioAfxqhk6Scud11c/IAgtXaELegtO9ULy hSVSCgpG1wpLaO5yGU57CvNXo9a6FxaRcnmkzHLcsltG1SPCFBG05yCrpjn3e6g0D+qLJHhm U/co7cYLdbLilYALTnTcJ+CUr8pV2BIyeRVzWHY0GuC7AetF3XBdivT/AGIyFIUxLkB9bQSe ElKko2q/7eUnOK1UO0wYdwlzYzGyVKwXl7lHdjtwTgfyoJ1KUoMnO1ozGVcGvBrEmPd2bM2l 1wJQ666004hRUM7U4eHuJ4xjJxVVH9J0F+PHfRCcQ0BF8aHHAFxy/KXESEgAhe15tYWcpASA RuJxV9+zI2ahBfYdVd5qJh68ZLiWVJZZbThJOFEdBKgT+97qgt+j6ztQNP25lltFvs3SLSem kvOFtYcSFOd9pcQhxQGNykjPGQQvLVem7jeL1b0MONrtbzbK1qIw4VtIcBGOcALxz7xXve5U CJAKrts8I442yQtsrClrWEITjBySpSQP1IqLaLILdfL5cRIU560daeLRQAGihpLeAffkIBr0 1JaBe7ezFU8WQ3Miy9wTuyWH23gnv7y2Bn4GgnxH2pURmRGO5h1CVtnBGUkZHB5HFetR4zUh uTLW/JDrLiwplvphPRTtAKc/vZUCrJ/3Y91SKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSl KBSlKDPa4u82x2pmZCEXaZUaM54gKOOtIbZBGCO3UKu/7uPfkZ2drqdC1WLI4xBccROgRHlp WpO1MhpxRUATydzeEj4HJreTExlshE0MqaKgcPAFJUDkd/eCM/yqLdBb4UOXc5UVpaY6DKcW GgpZ6aSQofFQGcUGFX6Qrjb13Fu/W5iC5CYiuOBS8bOvOejBwkqx00obS4TkcKPIqbD1rOen QbfJbtESetpL7nUl7mn0eKLKgypOcrCU7innCltoPcqElrWmmZ0CVNkMuIKosVS234ZLkhmV kMJSAD1AtW5IQMncCCBU5VysbLTZudtFv9XKaTHRKip8inPK2ljbkFRI2hKMnOBjkUGbPpLW 23qxx2MzmwInPGOdyVzEMHCS0TwQMEOHB2kpGOa9bhrWWiSILvRaUi/xLZ4xg/hvocZQ+NgO eTkNkZPByCM8Wdh1dpO7xpE5rpQ1xW5Uh1M2N4dxDaHFNvu4UASncjzEduArB4qXFvVrMJtz 1PLjQ0MLnsKchbElKADuA/cXhQwlQSrvxwcB6eja7P33QlkuUwgyZEZJcO8KyocEkgAE8c4A Gc1QDXUpGqTAeFvTCFzlQCpSlJUlLMQSN5Vkj34PHAGav9G6ms99jpZs7TsZKYkeahhbHSBj vhSmnE48pCtq+xyCkggVYsqtTk+WhpqMX4bm99wNj8NxaBnKv95QUk+/apOeCKDExNfXCXBY LEe3F967Rbal0rWGgl6E1JDgGMnBd2gcbsZ8ucCRYNZXa7ztMMqjQYousSTIcQresgx3GkL6 asjKVhwqScdgDzu40NwsGn5aYDTjERpMeQ1MZbaCEBa0JKUZA9oAHAH6DHarhLUTfHWltje2 FNsqAGU/FKT7vZ5A+H6UHMz6TJwh3R4QoavB2i63BKgshLjkOQWgke/aQASficA8Gtbo7Urm oJ98aU2ylmA8w20pB5cS5Gae3EZ45cIA+Aq9FtghJSIcbaULbI6ScFCzlSe3Ynkj3mvVmOyy txbLLba3MFakJAKsDAz8cAAfwFB60pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg UpSgUpSgUpSgzWubHLvke0pg+H6kO4tTFdZe0FKArIB2L55Hcds182/T8uH6M4+nOsw7NZtI t4d8yW1LDOwH3kDP8TU7U99TYmYCvBvy3JstENptpSE4WoKIJKiBjy/qf0NU1p19EuqrciFb bm45JDZfQlkqMTe461lwjKcJWy4CQfdkZFBUp9GyG9EWiFF8KxqCAq3yVS1FbqH3om0oStRI WWzhQA/d3kgZ4N9dLBN1NBh+vkxoEqDNYnxRCeVISh1okgqUpCNyTkpKdo4yQckYrGvSVDcU hItssKU6lkAqR7Srh4Ee/wD3+b/0/rxU6frqNGbvT7duuD8O1xpb7kpDRS0pcbAcaClYG4kq Cfcdi+2BkM7aPRhJc07Kh6guiDKdhXSC2IaMNMpnPqdW55vMpWOmACQBtI5zurVoj6lm2SZC uzdoQ8uIthLsd5xQfcKSAspKB0h79oLnfGeMqiDXsJTc1xEZ1bMWdBgrcStOCqV0dqu/ZPXR n+eK+GvSBFfixHI1suT78h2UgRmmSp1KI8tMZxZA7YUoKwceUH3jFBN9HmlWdK6ZtsRbTBui IMaNMkNqUvqqZaCAApXOwebaOANxwBk1RSdI3Nb97RHeTl6/x720HiQzIbS2ylTKyMkEFpRH BAIbPPIFq5ruE3eF2tcOUJiLs3aijy8dRkuoe7/6ZSlQz33JIxxXt6UbvOsOgbzdLU4lubGa C2lKQFjO4D2T34JoKeFoNyPK0y4tu3OIt9wmTJAKOUNPeIU2w35eUtqfAGdownIAzgeNp0Hc IOqbbcTJimFFucy4JjblkxxJaWHEIJGFAuK38hO3esc8VZ2nWDDlgdvr8lx5mTPbgsQQ0EOR XVuIYDLoIBDnUVlefZzgZAyqNL9JtsixFvPRJKVNR7m882opBQqCpKXW85wSSrKSOCOTjtQb W3KlqgR1XJthqaUDrIjuFbaV45CVEJJGfiBUis4xqczJbse3W2TLcjhsSdi0J6K1sl5KTuUM 8bBkZGXE+4KKZOlr4q/w35IhORWm5D0YFbiVblNPLaXjB/3Nn+II/WguqUpQKUpQKUpQKUpQ KUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQZ3XFshXCBBfudwFviW2a1PW6XOmDsyAk qChtyVDnP6e+o1otOlJtzjybShgzLayhkJYeWgpbJKkBxAICxu3KTvBwrcRzk18+kmyT7zbL U5ax1ZFruka5GIV7BLS0rJbyeAedyc8bkJzgcit1ncri5Zok6PBlWe7tz4/g4sqUhCp6wVFU dRZUtJSpsuAbiQFeYgbckLZOgdOJcStMF4KSsODEx/AUH/EA434/1fP/ABr2k6V094m5qfih Kr4lbElsvuJQ+Vt7V7UbtqVqQjlSQFEJGTxWZnxL3Hvtj8FFvsiHAkssyJHjNrclAZfSpRQX txT1XGs5SeEZGQBVIm3asd05LiXBifHnyLpaHoHipCJPS6ao6n8EOLOE9J1SskBWTj2iKDpS tLWda3lKiKJekR5TmXnPM6xs6Sva/d6aP0O0ZzXkrR9jUqIrwawqK+/IaKZDqTuec6joUQrz oWvzFCspJA44FX9KCme0vZn56JzsJKpiHkPpfK1b9yCtSec52guuYT28x4qVfrPBv1pk2y7M eIgyAEutb1J3AEHGUkHuB76n0oKJ3SVkdk3J9cM9S4raclYecAW41tLbgSFYStJQghaQFeUc 8V+P6Rsb7XTdggo6EqMR1Vjc3JIU+FEHzFZSCScnIznNX1KClZ0tZ2by1dWoikTm2UMbw85t WlAIRvTu2rUkKUApQKhk4NesLT9thMxWorLjTcaU7NbSH3OHXS4VqPm8wJdcODkZOcZAxa0o FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoM3cLxeoLjQkw7Awh 94MMF+8LbLqznakAx+VHHsgn+dGbpf33n2WbdYHHY6gh5CLw4VNqKQoBQEfgkEHB9xBry9J0 D1noybFbRMMtSm1RHYjXUcjyErSpp0Ae5CwlR/QH3VSX2HquBp/T7lmabdv71w8TdEtOEMrK mHStJUedgUG0IKs42t54BoNN4rU/5PZf6q7/AI1PFan/ACey/wBVd/xqy5l3xV804YETUDUA eEMgSwFHprbkhwOYPtpWGN5JPcbeMk3ukPWQvV+RKTP9WBTBhqmHnPTw4Bnze0Mk+z5vKOCS EvxWp/yey/1V3/Gp4rU/5PZf6q7/AI1UFz/alWrliIJKWEXSMWTx4ZVvLI64X/3hwOYz5s9P Hl3Vd66TcFWiILT4rrm5Qup4ckK6HiG+tnHOOlvzig9PFan/ACey/wBVd/xqeK1P+T2X+qu/ 41YOCdcFzThkJuIfRAtqZZUQUrc8WEyVKwdoUWd6iCDgYAwrBE7Tki/qtKvXib4LhIfiMSI/ SKW23UL/AOpcZWhRV0lJGQchONoAClKFBrvFan/J7L/VXf8AGp4rU/5PZf6q7/jVh9KvasfV pVm6+u2AIERbzwaSrMpCnRLbkblcBSS0Ukg9iUHPf4dTrTwE8t+st/qu++GHPUD/AIoeDySr BV0s7P070G78Vqf8nsv9Vd/xqeK1P+T2X+qu/wCNWPQdWqFyWWbkHTdbSqM2VgJTH2x/EJ3A nKQetvOOTnA7Vq/R8m6I0w2m/LkOXASZQUt8YUpHiHOmcZOBs2YGe2KD18Vqf8nsv9Vd/wAa o8m8XyK/HYkwtPMvSFFLLbl5WlTpHcJBj5J5HatNXPfSDpmZdb0w7an30uzDBZkJ6fkZbjSx IDwcyNqwOoMDO4qRwAkmg0nitT/k9l/qrv8AjU8Vqf8AJ7L/AFV3/Gry9IfrT9kJvqAPm57m ul0Pb/1UbveONu7P6ZrLp/anxjyJibkbWu8zEuqjnDyY/R/AU3zkI3/D34yNuaDW+K1P+T2X +qu/41eCbtflzFxEQNPqlITvUyLy4VpT8Snw+QKySP22VcdLGd41exi2i6FvahAf2v8AiSAj haSrpbuwTtTtzuVtonmdRaX0fe5wD0GTHtU9yfJbZaT1piXwWHmztysrQXSc5zlOQFE0HUfF an/J7L/VXf8AGp4rU/5PZf6q7/jVg9Tx9asWG6M2N+7Pq8ZNXA3qSHeh4JXTC18K4lElAOSR sBwnJHVIWfBR93UCumnPU9rt7/1oKfxWp/yey/1V3/GqK/e71HnRoUiHp1qZJ3Fhhd6Wlx3a Mq2pMfKsDk47VqKyOsob9yu1kZhRlF+JOjzXFuRgplbSVKSpJcPKVpClLTg5zgchRFBNRcNR rccbRa7EpbZAWkXdwlJIyMjw/HHNffitT/k9l/qrv+NUPS8KRG1jrOQ9FcaZlSozjLqkgJeA itpJB9+Ckjn4VqqCh8Vqf8nsv9Vd/wAanitT/k9l/qrv+NV9SgofFan/ACey/wBVd/xq82Lh qKQ0l2PbLE60rstF3cUD/AiPVjf2rg/bVN2lUdMlTjeeupSUlveOoMp5BKNwBHYkGqP0T26f afR5ZoF2iNQ5kdtSFMNElKBvVtAz/wBuKCf4rU/5PZf6q7/jU8Vqf8nsv9Vd/wAar6lBQ+K1 P+T2X+qu/wCNXw7cNRtFAdtdiQVq2I3XdwblfAf9PyeO1aGsrr2C/Nd0wqNEXJ8NemH1lCQe kgIcBWc9gN2M/rQfTV8vLtxft7UTTi57CEuOxk3pZdbSrspSfD5APuJFSvFan/J7L/VXf8aq 9MSRJ9I8a4xo7rcWLDlRJHWYCElS1R1JW2ruvd0wDnIwj90+1rqCh8Vqf8nsv9Vd/wAanitT /k9l/qrv+NV9SgofFan/ACey/wBVd/xq+GbhqJ9KlM2yxOJSpSCUXdwgKBwRxH7gggirO+tz 3bPLbs7jDdwW2UsrfzsSo+845rPei623C06fmxbpEYiK9aTnGW2lqUC0uQtSVEnk5yTn3jB7 5FBY+K1P+T2X+qu/41fSJWpdyd9os4TnkpujpIH6Dw4q8pQUGsNRHTjVpcEUSEzrlHt5Jd6Y a6qtoX2OcHHHGc96o39dSk6dXcmbSyt316bGhlcwpST4vwwcKg2cDdzjB499baXGYmR1MS2G n2FY3NuoCknByMg8dwDWSb0Iw3ZEWxuc6lhF7F6ThtIwoSvE9LH+3dxnvigsdK36Zd599h3C BHhv2qU3FV0JRfS4VMNvZBLaCMB0Dt7jU2Tf7XGu6bZIloanKDZDagQPxN4b82MZUW3ABnkp Ir4s9kTbLvfZ6H1uG6yW5KmykANlLDbOAe5yGgearbvo2Pc9UIvTst5t1BhlKG0pBHh1vqSA ruArrqCvinj30E6/3xdpuunoYjNuousxUMuKe2dIhh10EDad2ekU4yOSKqdOa9t1x0dD1Bdi zamZC3k7FvdQIDbqmysqwMJ8oJUQAnIya1cuJGmNpbmR2X20qCwl1AWAodjg+8fGsLbfRoxb LVYYkO6PJVahKa3uRmXA8zIdDjjZQU7U8pRhQ7bfeCRQahrU1mdlqjIntdZJkBQUCkJ6BSHi SRgBJWnJ7c0i6ms8pbCI81C3HpK4aEBKt3XQ2pxTZGMpVsSVYOMjkdxVZdtDWy43B+QCuKiV Dmw5LbACer4oNBbmT2X+CnkDn35r9iaQKUWT1hcPFvW2YuapYitNB9ZjuMeZKAAPK4Tn4j3D AAT29WWNxiE8m4s9GY2y8ysggFDp2tKUceQLV5UlWNx4GTxV3WCa9GsNFtiQF3CSuK3bYFsf RtSOs3DcLjSs4ykkqWDg8g8YIzWvgWmBb5UuTCiNMvy19R9xAwXFc8n/AJNBOpSlApSlBlpu r0RmbyfBOFy33SNaUpUsAOuviPsUSM7UZkoycE4BOCcCqOb6T48SKl122qCmESHZyC+B0UMS /Cuqb4/FwvcR7PlAzgqCa0ydOIT+0P4zbovElMlaJDCXENkMtNY2n2uGUnn31Wu+j20OWS02 daErt0FwPKDjaVuvr6oeVuWewW6kLWEgbsY4HFBdQL2mXqe7Wbwy21W9iO+XioEOB7qYAA5G Oke/xqRfJsC321x+7qQIe5DatzZcBUtYQlO0AkkqUkDjua8INlTE1NdbyJC1rnsR2C0UgJbD PUIIPc56p7/AU1TZU3+zmAt9ccdePIDiEgkFp5DoGDxyUAfzoLGJIblRkPMbumocBSCgj3YK SAQf0IzXrUdtl9M995ckrjLbQluPsADagVblbu53ApGD228dzUigUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg UpSgUpSgUpSgUpSgUpSgxHpuWpv0SarWhakOCA4UKSSCFe7GPfnFUUm4T7bq/XE9brQmsaaY lxmcApY2uSyEkA+Y4S2Vc8k8HGK6Xc58e2wnJUxexlGBnGSVKISlIHvJUQAPeSBX2JTBUEl5 sL39PaVjO/G7b/HHOPhQczb1reXGbgXFsMqal2VhALYJCZS2Q8e5B4cWR8NvvFaJNxvkbWzF lkvNuxX4rctqSmPtyG9yZKT5uDuVHI/+4cZ2k1rWXmnwosuIcCVFJKFA4I7j+NQG49qi3SZO QIrc94IbkO7gFnanKUn4eXnHw5oOXWb0jXWYzZAuVBVIlsWRbyEt89SS++iQgDOQUpQjj93u e9WcvW9yOmtXXBiZCbudpYlg2wxypcZ1p5wM71bsYcQEEAjzZKknHA6Mm5QVN9RM2MW923cH U4zgnGc98A/8VKoOdL1jMW1bUmSzEEqVKjzJDrHFtebbKkx1jOFHI9vICwny+2mqiTqq8vyb fJlMrhPmHp9+RGKltpZclzFtvoWnPdIxgHGOd2RxXQNR6lj2KZbIjsWZKk3JbjcduMhKipTb anFDzKH7qFEfHGKm2q7wLrb7dNhSULj3BhEmMVeVTjakhQIScHsQcY4oI+q7m5abI8/GCVzX FJjxW1Eed5xQQgc/qQT+gNcnVcrrH0+rTc+RcnG7DfmWbs+t0rkO2lYU6044tIGR5m0OFJPl bcJwCa7QibFWnKJLChuCMhwHzEAgfxIIIH6iv1MqOpbSUvtFToy2AsZWP0+NBzbU6rOiJbpN ifX+zrt1Z9cLtyyYwYDTuMlPlDfU6PU28bc7+Cqouvk2g2ayr02Y78WRqSAFIadV4VZ3BKkp IBSElIwoJBGc5Gc11RiSxI3eHead28HYsKx/x/A160FJou0SrFpyNb50wzH21urLmVEJStxS 0tp3KKtqEqCBk9kDt2F3SlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAp SlBntdWqRdrIy3DBW/Gnw5wbCgOqGJDbpRk8ZIQQM8ZxmqZ3SM57UirmJDKWV331qEhRCg16 s8HgeXhe7zfDH61otWXlVhtKJqI/iAZcWMpAKsgPPttFQCUqJI35wBzis0v0iNR4FuuE6EWL dIuFxhvu5cUphuJ4j8QoCM8iOcjjbu9+KCx9HOm5Om7Qpm4IieNUlpt16O6654jpNJaS4ouc hRShPlGcYxlXeo6dPiV6RrjPXEWi3KjNJkJfaQW5UhKVJQ4g7iTht1xC9yR7LeCQk14sa+3R bPMegtpgTbnLtz0hD+5LAakOMNOez5g44ltPuwXB3rQaLvbmo9LW67vRPBuS2+oY/U39PkjB VgZPHwoMlI0HMcscGIkwUvNXa4T3ShZQFNSPGbEBWwnKfFD3Y4OO9a/TEK4Wy2xbfNXFdZiR I7DbzIUlTi0o2rJSeEjIGACe5zWW05LuGontVPz7xJtj1vursJhhrYlEdpvbsUsKT5uoCFkn jasBOMZrwuHpLciw5slNo3toiXaSwC8QpRt7vTWlY2eXeeQRnHYjJoLfX2mJWoblp+Qw1BkR re7JXIjSnFNh5LsZxkJBSlWP9TJ/hVRYdCT7TP0+ubIjXSPboERhT7zjqXWno6Hkb220+VW5 Lyk+Y5HJO/OBLY1+/KniDDs/VltvvJkNmWhotMtyUNKcw5tJOxYc24HG0Z86SfSPrScbgYMm 2w25Crt6naUmWooLoi+JUoktggbQpIwCSrA4ByAy+k/RxJe0bGamIRa5MyyWuA+hklD0d2MF r8RkJH44WtIT/t2A7ldqumtEXZ+W0/cHrYhTirW+54dKtsRyIvcpuOkjhpfIAJBT1HPazio7 /pVLFoVPesxbaNqmS28yOFyoxd3xgQnspLLi0r96UKOK1EC9STr2VZXwFMrtbNxQRz0llxba 0ZwMpO1BGRnO/wDQAKXS2hrhbpFxXKuKYwlNqbSqAr8RGZkiQCFKThIAf2kYOee2BW+jtllh tsuLcKEhO9ZypWB3P6190oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK UoFKUoKa4T9PTEBi4y7U+ltxLgbfcbUErQrKVYJ4UCAQe4IqBIZ0VJaQ3Ia0462hxx5CXEsK CXHM9RYB7KVk5Pc5Oa9PSTfJemtB3y9W1LC5cCKt9tL6CptRTzggEH/3qvka0RBv+oxcSGrN abZHnFSoriHitxyQlQG4+Yfgp24TyVd6Czae0o0lpLTljQGlqcbCVNDYpSw4pQ+BKwFE+9QB 7172+46ct0NuJb5loiRW87GWHW20JycnCQcDkk/zqqna/tsFpwy40pmQzPFueYcWwhTLhY66 SpSnAjaW8EEKPKgO+QPiR6RLMxGnPOpkpEW0t3lLatiXH2VtuuBLaCoKKwlleQQMfHvgJ0k6 QlXRq5yTYHrk0AG5bnRU6gA5GFnkYJPvr8cGjnfGdUafX41Kkyt3RPXBxkL/ANwOBnOe1Vt3 10i3agahOR3EsKct7Jy2CvdLW6hGCF4wFITnOMAHG7Ixc661EnSul5d3UwJBaU00hsuBtKlu OpaRuUfZTuWMnBwMnB7UEZTejFLhrUjTxXCcU9FUQzlhajlS0f7VE8kjBNeq16SWzKZWqwqa lPCTIQSyUvOjbhxY/eV5U+Y8+UfCsfZvSLPi3eXH1OiCIXrafBbfjBSFMojsdfKkEneNiV5U MYO3y88aK5a9iW7T0u7yrTeEMxXHULaWwhDhS2wp8rTuWApOxJwQe/HcHATXl6RfZ6LyrC41 0RH2LLJT0glSQjB/d2uLTjthah7zX3DlachzX5ce4W5L7zbbJIkIAS23nYhIzgJBUo4+KjUO 6a6t9tN1L8K6LZtkV+TJfaj72kFltDi2t4OAvasYzgEggHINR5/pDt9vt94lTbdc2VWl1Tcp hSWt6UhjrhwfibSko7c7s8YBBADRev7P+bW/6lH96ev7P+bW/wCpR/evqPe7VJu8i0x7nBdu kdO96G3IQp5pPHKkA7gPMnkj3j41YUFb6/s/5tb/AKlH96ev7P8Am1v+pR/erKsn6SJ1wtNo i3SBNkRmIkthUwNR0PJMcvIDqnAobtiWy4TswrODnAIIXXr+z/m1v+pR/enr+z/m1v8AqUf3 qFBuMp3Xt5tjjiTDj22DJaQEgFK3HZSVknuchlH8Mfxr21dfkabsyrm9HcfjtOIDwQeW2yob 3Me8ITlRHwSaD39f2f8ANrf9Sj+9PX9n/Nrf9Sj+9ZWf6RWI1ovNwbtrzjVtkyGSC6kF5DMc PlxAGSQpJ8uAcjBJSDxIuGuvB392AbS+uMzOj25yT1UjDr7QW3hHcp3KSgnjBUDgjJAaL1/Z /wA2t/1KP709f2f82t/1KP71mF66ktWaZPetDeWJUmIhDcwHethLynO6ArGGDjalRO4EgAKI 2NtmN3C3RZrAWlqS0h5AWMKAUARn9eaCL6/s/wCbW/6lH96ev7P+bW/6lH96sqy+vF3liLCe sE5TMsSmW0RQyhaZW5xO9LhIJCQ31FZSUkYzkgYIW3r+z/m1v+pR/enr+z/m1v8AqUf3rJ6b 1Jc5vpGuVpmOp8AhMlcYpQC1IS2thH4SwM7m1KdQ6lR9tSdvGQnfUFb6/s/5tb/qUf3p6/s/ 5tb/AKlH96sqUFb6/s/5tb/qUf3p6/s/5tb/AKlH96h61uUm1WeNIhLSh1dyt8ZRKQfI7MZa WP5pWoZ91Zi36uuT2t2IbmDCk3WZaxH2DLSWY4dS7nGeSlQ5OMOJ4GOQ2fr+z/m1v+pR/enr +z/m1v8AqUf3qypQVvr+z/m1v+pR/enr+z/m1v8AqUf3qyrMekNd3Z06/I0/Ocj3FlJVGZQy hzxb/wD8tlW4HCFHhRG0gc7kgHIWvr+z/m1v+pR/enr+z/m1v+pR/eqiWq9M6+t6Is5ci1Ps uqlxFsIDcZASOmtLgG7qKcyNqiQU7sAFBJ1NBW+v7P8Am1v+pR/enr+z/m1v+pR/erKlBW+v 7P8Am1v+pR/enr+z/m1v+pR/epk6U1BhSJcgqDLDanVlKSo7UjJwByeB2FZH0a6ne1MrUapE lh4RLiGmUMoKQ00phlaUEkeZQKl5PxzjjFBovX9n/Nrf9Sj+9fqb7aFKCU3SAVE4AEhGT/71 Y0oK/UFng6gs0u1XZlT8CWjpvNpcU3vT7xuSQR/I1FuWlrPc3ro5PiKfVc4aYEsKec2uMJKy lO3dgEFxZCgAfMeai+kVd1Y0VeJOn5Etm6xorz0ZMWOl9brobVsRsUlWcr29hnj3VmtS3DVF uvrsK3u3eVES1bFeJTBQsALnlEnBS1hS+iU5A4SkFWAeSGqVpCzED8GSHPFicXkzX0uqeDXR ClOBe4/h+XBOMe6oMv0daYlxURn7e6YyIrUJLQmPpQGW21toTgLxwl1wZ7+bOc4NUarvqdvX N5jKFzVZUmSmOpNvyGwmLFWhaVdPzDqGQkcrKlYG0gEpqo191udPy35KLgiYiHZFoCISlHe4 6BLIHh87tntJCV7O4CTwA6A/pGyvzVS3orq5CjEKlmS7k+GWVs/vdkrJVjso+1mrqVHZlxnY 8ppt+O6gtuNOJCkrSRgpIPBBHurk931DqK56f1g8LdemkBuK3GherlKUQp1bbway0FOBaEhX IylKwSEHtsfR0Zwg3lq4ofQWrxMSyHY6mvwi6VJKSUgrSdxO/nccnJoJFr0Ppu1i4iHaWE+s FOqklwqcKuqAHEgqJ2pVtTlKcJ4HHFeL2hLK9a02x43N23Bt1pTDlzkrC0uJCFblFwqOEApA zgBRx3qr1Be7m3ry1xoEmem1plMx5iUQipkFTMlXmdLZxlzwiSQrjdjgk1nGL7rd6z9VSbqh xyHbHZB9WbXIspcoIlNMpLR3oDe85KV7QArcdwNBrrtoC3zLPf48d+W1OvEFyI/JckOuIUtT AZ6xZ3Bsr2pTlQSCcd+akztB2C4x3Wp8V54vlwvq8Y+C6XGAwvcd+SC2AnBJx3HPNUsu4aoj al8Gwq4PoYuERhtK4SSxLhrbT1nlvJQEpcSovcApH4aBtO8bs/pvUOtnocFN0bu4ZdMJMuV6 sPWY3okdUpQWUc9REdKh01hCXCrcQfKHYm0BttKElRCQANyiT/Mnk1+1xlOoNbvyosUSJbdz aiRJCYibeNsoKnOtKU+SglrewlCiMoKTkjsRXZqBUKbaoU6XHky46XXo4IbKicDJSTx2PKEn n4VNpQR24MZu4PzkMpTLfbQy46O6kIKihJ/QFa//AORr8nwYtwZDU5ht9oHOxwZScgjt7+CR /OueXa0SLhdvSAyh163JeFvcblPRXCy6UJ3FHuDqVbQhaUEnCiO5rL3PSl4kaZSYrXTnTHbk 3bre4woGGiVMbcZk5H+kWko6hzjBVtGDhJDqsjR2nZLTjT1nhKbWtbi0hsAFS2uivt8WwEkd sAfCvm26St0G/T7qlPUekuMuISsZDBbZ6I2//tKuTz5jVJZ49sd9KEuZAt8qFIZiPR33VWuQ ymatTraitT6mwhYRswjzKJ6i8YSATdekOXcYOjLpJsplC4toSWfCx/EO53AeVvardxn908ZP 60EpzTFldYLK7bHLRkuzCnbgF5wLS4s/qoOLB+IUfjVlBisQYUeJDaS1GjtpaabT2QhIwAP4 ACo9vWWXFQHn5UqQ02HVSHmdoWlSlADclKUFQ2kEDkDaSOQTOoFVF703aL7IjP3aC3KdjBQa UsnyhRSVDg9jtTkfoKt6UEGNaLfFnLmR4jTcle8laRj2ykrx8NxQknHcpBNTqUoFKUoI8+DG uDCWJrKXmkuNvBKuwW2sLQr+IUlJH6ivJFqgt3JVwRFaE1WcvBPmOQkH+ZCEAn4JHwqbSgUp SgVVX/Ttp1AmOm8wkShHUVtbiRsJBSSMEe4kfzNWtKCna0zZmb6u8tQGkXNYAL4zk4QEDjOO EgDtVxSlApSlArwjRI8Z2S5HZQ2uS51nlJGC4valO4/rtQkfwAr3pQKUpQUt0uku1xH5k9Fp iwWeVyJNwLSEJzgFRLeB7vfXxbbxLubCnramzTGUrLalx7kXEhQ7pJDR5HwqB6WbZOvXo21H bLTGVKny4a2WWUqSkqUoY7qIA/map9T6cucOU67Z3LzIbu0t164OQH2WpLThZQ0wtO4oT00B sAp5JO0ncN1Bq13G4NzGojjFqTKeQpxtk3BQWtKcBSgnpZIG5OSO24fGvfrXj5C3/Wr+1XJ9 URNS/tzKShUxV4fh3b1KtmSENoGLf0TgrA2JVu3pUDuIUdqhirTVi9QwLNr64y3bvFXFts9c SQ3JbERSemFMKbSFb0uo24J2pySo5PloOida8fIW/wCtX9qnWvHyFv8ArV/arAXG2aqaMmOx 6+XaH7i8WvDTWjMjtqYbCF73F8oS/wBZW0qJwUDBSNomSoOqE6vVJCpyrMm9tPKQh7kxhAKV EYd9jr4JbCASecKHYNn1rx8hb/rV/ap1rx8hb/rV/armdwN7hx9Q3B+RdrWlyNEnW5E+dhK5 KZb7pjf6iko3pXHYKcjcDgA4q31DbtXIRDcsi5peet81qYnxSVJZeeSpxtbe9QyppxIQnIA2 ODkBNBtetePkLf8AWr+1TrXj5C3/AFq/tV5Wpu4p0jDaUS3dhBQkmUrqFL3THtkE7vN3IJzz yaz/AKOo2omHFKvqJrTC7bD6iJkhLy/HDqeIUkpUoBJHS4GE5BKQOchfBqeJypgtNqEtTYZU /wCKVvKASQnd0c4BJOP1Ne/WvHyFv+tX9qsRqpOppOovE6djXOMpPiYrbzz58IXBGUGnFtbz 5C8oDPT/AHM9iCZdgg6uCppiSlW2O41FW0i+I9YLS7sX4gDpvJIBPRx5yMpcwnBBoNZ1rx8h b/rV/aqBEv7syZNiQ12J+VBIEplq6FS45OcdRIbynse+OxrQjtz3rAuQ3Jmor/NnaYvDbKLa 5b4/Rcjt+IaKypfTUh/eFrJBTu2bQnOQVEUF/aL4/eoQmWc2S4RFEpD8W5l1BI7jclojIqb1 rx8hb/rV/aqHoqFcIFocj3J+S8lL7nhfFuBx9LBPkS4vJ3KHIzkkjbkk5qi6Woj6RlPGLcRY sSGVkSUFpYLLCm1JTvBT5w6kYTnOSVYPAanrXj5C3/Wr+1TrXj5C3/Wr+1XJpsfU+n9BT5dy lXhmQmx2dC3FXAur8aHXBK2FSyAohTQJ4B9xq5dtWq2S1DLl/XbFzJZZcizGVSYyS4ypgurc X52xiQMHedqkAg44DoHWvHyFv+tX9qnWvHyFv+tX9qsoqPfnNbruKWLw3bOnOb6YlI2hSURk sqDRc2eYokFOR+8CoDNe/otg6ggW+ejVJlrlLXGUhb8nrAgQ44cCfOrb+MHs+4k5GRig0nWv HyFv+tX9qoVxvj9sdiNXE2SI7LdDEZD9zLZecPZCAWhuUcjgc1f1ldfwp11hRoFtiuqkeIYl JkKQ0phJZfbcCHQo7sHbnyDPl75wCEpq+vPXd61NKsa7oy2HXYaboS82g4wpSOluA5HJHvFT utePkLf9av7VU3g58r0hxbkiM+xBhw5MNzrpa2uFxTCwtopJXz08Hdx5RwD31dBW9a8fIW/6 1f2qda8fIW/61f2qsqUFb1rx8hb/AK1f2q8IVyuE5nrQ49rfZyU9RuepSSR3wQ1g/D+NfGu4 U65aI1BBtCim4ybfIZjEL2HqKbUE+b3ckc+6vDREa4xIc5mel5uGiSBbmXktJcZjBpsBBDXl 4WHQO527cmgsetePkLf9av7VOtePkLf9av7VWVKCt614+Qt/1q/tVAu1+ds7bK7uuxwEPOBp pUq6FoLWeyUlTYyf0FaGsp6SGH52npFtj2edcUXFpyHIXDLHUZYWnC8dVxAyocDBODgkHGCE 1N6kquSrckWU3BKStUYXM9UJGOSjpZx5k8494+NTOtePkLf9av7VZL9mZa/SNHuEYuotyJq7 tKU+gZ8QYSYiWWznJTs85PYFIAJz5d/QVvWvHyFv+tX9qnWvHyFv+tX9qrKlBTy59xhxnZMy PamI7SSpx124KQlAHvJLWAKKn3FEpuMqPakyXEKcQ0bgoLUlJAUoDpZIBUnJ92R8ai+ka3yL roHUVvgxjKlyoDzDLIKQVrUghIyogDkjua+Z8KU7r+xXFERZiM26aw69lH4a3FxlJSfNnnpL 7AjigsutePkLf9av7VfqXrvuG6DACc8kTFk//iqxpQQ7vcotogmXPWtDAWhvKG1OEqWsISAl IJJKlJHA99VZ1lYAuChVybSuY6GGUqQoHqFxTYSoEeQlaVIwrHmBHfipmp7IxqKzOW2W660y txp0qaCCctuJcAwtKkkEoAIIPBNUtm0LFs02NIt11ubKWwpLrI6PTfT13HkpUOn5UpU6sAI2 4Tgc4FB9M+kHSz/VW3cdxZSlWfDOgqSp7o5R5fOOrhB252nGcVNOrbEtA3TMtqlyIGSw5t6z CVqdQTtx5Q05z2O04JrK270ZNydOIiX6fKTOCXW0Ow3EfgIVMEnCCW+5KGgSoHhHGDkm8ToS 3pDKTLmqaZuki7IbPS29V5DiVJI2coAeWQDznGSrtQaO03CLdrXDuNvc6sOWyh9hwpKd6FAF JwQCMgjuKxTeu7kXrSp2yw0RbjfJFlStNwUpaFMrfSpwp6IGD4dRA3fvDmthYLW1ZLFbrVGc ddYgx24za3SCtSUJCQVYAGcD3AVRp0PCDFraM+4KFvu716aUS1lTzqnVLSryexl9zgYPI54o JDWtdPPPyWfH7Fx0uLX1mHGwek90V7SpICyl0BBCckEp/wBwz6savskhmC8zMWpmY6GWXOg5 s6hWpvYpW3CFb0qThWDkY71nYfo7blQXheJkhEvxM52OqItOIyX7h4tKkko5WC2wTu3DKSME E5vZulhObtKZt2uDyrfIblBwpYSt1xCt2SQ2Nu7JSoI25SSnsTkP2DrSwz0lUOY47iEm4lKY ru7oFakBeNueVIUNvfjOMV+K1tp5uNGfeuAZbkPqjI6zLjZ6iXgyoKCkgpAcIRlWBkjmqi0+ jiLZ2Wm7beLmlQiohLcdDLilNpeW9n/TxuJWU9toTwE55qRA0KmFPjS2L3cm3WHZSlFCWR4h Eh4PrQ5lsjhzcQpGwgHGffQWo1bZ1PJZbffcdW5JaShuI8sqVHUEPAAJ52qOMjue2ajMa60+ /HbfRLkJadjPzG1OQn2+o0yElxSdyBuwFp4HJ5xnBx42vQlstl/Zu8Z6QJbb8185QyOoZSwt aVEICiElI285xwSrioo0Q2zC0raWVuvwLLI8UmY9ICZAUkKCUbUNhK0qS4tKuU8e45oNsDkA j3/GlKUGau2sYFrVqTxjMhCLHEblvrwkhxKwsgI57+QjnHP6c1W3D0iwYCJyH4UrxsDxSpMZ O3chEdDbi1g5wrKHmlJHc7x2wcWv7OZvWop0hcWXHu0RmKYbzGUBLYcBCySQtKuocjaOBjnN Ucn0aW2Rpt+0OJikzZD8iZL8MnqAvDa6GAc9LKPwwckpQAPMeaDQqvqV6hh2o299ceZHVIZm BSFNqCdpOU53AedOCRjPHwzbXCbFt0J6ZcJDMWIyne488sIQgfEk8AVSuadVJ1NCukt2GW7d v8AhmKW3W0rb2KQtwrO9J77QlIyE99uak6xs7modLXS0NSUxVzWFMB9TZcCNwxnaFJz/AMig sokpiYwHojzbzRJAW2oKBIODyP1Br2qOhuUJ61qfZMMtJSlkMkLDgKtyt+7BBBSNu3jBOTnA kUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUFBr6M1L0ddmH7yuxpUwrbckyTH8Kr9 1wrCk4AVjIyARwe9Y6Pqa9x9Dt6wnQy1cp70CMLZ1OogIU+hpfSHUCCtZccUlW4Ap6eexrod 8ukOyWeZc7m4pqDEaU8+4G1L2oSMk7Ugk4HwFVp1hY0sTnVzFIMKS3DfaWw4l1LzgSW0Bsp3 KKgtG3AOc8UGPuPpJEeNYXo1ys0gTnGlPAIWja0uaxHVjcsbVNh1QVnJ3J5SkZA0dm1G/K15 dLC9IgPtx4qZLZjA70kuuIUhfmUAQA33CCTuwCAdt7bLtFuTkhuMJCXY5SHEPx3GSNwyMBaR kfqKn0GB1xrWbYbxJiQ2oi1xo8SS3GdyXrh1pC2ltsYUMKQEp9yslxIO0cnR64usixaMv13h JaXJt8F+W2l4EoUW2yrBwQcHHxq7qJeLbFvFqmW24Nl2HLZUw8gKKdyFDChkEEZBI4oOdPa9 ujEl+C/IsiCJcpli6qQsRHUtR2nkpx1PbPVWk4Wf9Bw49wmaZ13Ivl4hxH1W2zyVtMuuWuaV eLcbchpeLjfIylLi+mcpx+GvkHArogGAAM8fGlByW1+kDUD+nXLm8m1Oliw2y/PNtR3EnpPL dMlKQXTkobZO3/uIBzmr1GsZKtSw7Q/MtEN6Q0xLYRKSpC5rTr7ydjSSvIcQ22hSuFcr5CRz Wyutvj3SEuJMDpYWUlSW3VtlWCDglJBIOMEdiMg5BIqXQcotvpQW9brm9Lk2pt+E4UdNSSgO M+NMfxgUHFDoIHte8KSrJQMA9A0lcJF009EmTHrc++6FZetrhcjuAKISpCjyQQAffgkgEjk2 9KDHeleVb4ukJPrG7m1OuBTcRwXM2/dIKVBA6oUngHzEZIwMkHGK840x0a70vG9amYl2wS3X i27+E+pLsMIe2A453OYPwJx762tKDM661InTka3LclQYLUyUYyp0/wD8PG/BccCl+ZPBU2ED zDlY/QGjY1rNe1Eu2+L0+0Y0fqPtuPLDzgMVLofZScbmgslJzjsfMCMHWStR2qK5d0SJYbVa WUyJm5CsNNqCik5x5shCuBk8VCka2sEaI9IfmqQhlTwdT4dze10QC6Vo27khIUkkkYwpJ7EU GGiekS/TNKXm5oatsd+36ahXvDrRWla3WpC1pAS97JLKNuSCAo5zwasrzre52vUVpthftUhu SuCFyG2yArxD7iMY62UHYlJR7e47zjCTW2N/t6b6zZ1OPJmvNqdayw4G3AkAna5t2EgEHAOc e6rSg4fbdb3O32i6Xb8KRcfVkibJRImPLbgvsyA2thxvfsQDuO0pCThpQO7Gan6i9JN+s9nu jmyzyH4jk9LMlpCi3JSwwh1Cw2XQQgFamlrC1YWkADKwB1S82yJebXJt1xbLsSQnY4gLKCof DIIIqbQBWH9LctEXTilMz3GLq2DJixmLiqK/JDZSXEtJT/qr28BBCklSkhQ5rcUoOe2673KR 6YlQ5bNzixfVcjpx3FN+HUESG0peASskqUCeSkEBQGPaJ6FSlApSlB+OJ3oUnJTkEZScEfwr J+j2C3FavD0aXcZMRyctljxs96WUpZw0rBdWojLiHTxjuPgK1tKBSlKBWJ9L8htrRU9DU9US 6KZdXAQ3clwnXXkoJAQpJytQGSEEFJIGRjmttSg5im73BfpEbYEqSla76GfBrcIAg+qeqSW8 42iR+/j2vLn3V06lKBSlKBWH0BLQ/qHUiYU5242tfh5MSUm4KmsELSsKSlSs7FhTZJQklISp sgDJrcUoFKUoKDX9plX/AEPfrPbywJdwhOxW1PrKEJK0FOVEJUcDOeBWKc0FfXp1xuhegNyh fY97gwlSXHmytuOGHEuPKb3jeknACSG9qSMjKa6BqW9R9PWhy4zG3HGUONNFLZQDlxxLYOVq SkAFYJJIwM1T27XtonTbfGT1GVT2XnWFvLaShZafSwWwd/mUVrG3GQR2PagvrU5cnGlKu0eH GdzhLcZ9Twx8SpSEf8bf51jdI6Mn2fUkK5STCDTLV2bU2y4o7fFT0yGgkFAHlSFBR45IABHN eZ1+qbLtT8H/AKS1vx7dKf8AERQ46lM11TbKSQ8kIyUgEgOY3ZIAFTpXpJtEa3ypxi3ByK1E kzmnG0IPiWo7iW3S2N+eCtHtbchQIzzgPH0k6PuGp5G+3yI7I9S3K3HqKAKnJAZ2Zy2vyfhK CiMKGRjPIrw/ZK7r1lBuSotobhRlYPTkK6jjRh9ItqHR7BzBGFhO0A7QrvYq9IMFKpjBtl29 YwzI68ENNl1CWENLWvO/YQUyGSMKJPUHGQQPW2a+s9zvzFrhB5xcgo6LwLexwLjiQlQTu3hO w+0UgZ4+FBRQdD3VFyjSCLbBaav7l0SmI4FFplUAx9icshO7erJG0eUZJUrJqGxoO/M2rSMF LdlHqWJbW1yEvrDnVYkNqeCMtHyrbQQCCgkqIVkHjqUh0MR3XlAlLaSsgY7AZ9/FY2Z6RrdC guSZtvuLHTmrgrbcLAKVoiKlEk9Xbt6aSO+d3GPfQUsz0dTYcy7HTz0ZqPItrjLCn3ShYeXM ckrbOxHlZPUKcgkgfunuVz0FcJMOztQI9utoixbk24y3MU8ltckeVKFusqygqzu8qdoOACOK 1DGs4sma7DiW65PS0JbcSyEISpxtxhTqHBuWPIShTWTj8QEdua8YmvIM632KZAgXGQzenlMx NoaSSpLC3juCljbgNuJOedySO2CQzEj0fXd5UA4tIbYgWZhxoOK87kOSXVjd0/8ATKSQnjkg ZCQKsWNETk63avSvBIYRfn7mEodVnortyY2NuwArLiQo84A95Jq4tmurdcXdOoZizkJvrDL8 VbiUAJDjDr6UqAXkEIZXnAIzgZq8sl7tV+irk2O5wblGQstqdhyEPISoAHaSkkZwQcfqKCwp SlBj5ml1Trvq5d1jMyrTd4MeIlht4hxYQHQvPACP9QYIUTxnis9cPRs/NsdwbfeKr7dHpanp wkr2RWpDaGVoHYu7Wm2gAoAFTYV5OBXUaUGYNlnOaptcwBuLBtaHGWi1MWtUlpbYBQ40UBKc LSlQUFKPkHbcQPf0gWaRqHRV5tENEZcmZGUy2JKilsE+9RCVHjv2PatBSgg26KYLiosWHDi2 1DYU2GDtPUKlFY2BIAT7JBBySVZAxkzqUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK UoIV5tcS8wFQrghxUdS23MNvLaUFIWlaSFIIUMKSk8H3VRu6B0474fqQ5CgwVqQPGv4JXIEh RUN/mJdAWSrJyPhxVtqIuqgtsMMS3TIfbZUqMvYppBUNyyoKSQAAc4OfgK502xrJuFZGkxLy HWJXVdWqYheWvWKdyF5cyomNnBUVDbwAFUG0Z0RYGfA9OG6BCZjsMpMt4p2MOdRkKBXhexfK SrJGT8ag3n0e2iXYrtAtqVQHp8eTGDxW46lhMhYW702yvCApQBITtGQPgKpLrZNRMxtVm2O3 hchVxii3bp6lhUYiIXSkKdGMKTIzykkKUAcECiIWrespE5Nydt67zMMgRpAbeMctHoKaPUJS 2F/u7gc4OAMig1crRdhlKK3ojpeKnlKeTKeS6vqpShwKWFBSgUoQNpJACEYA2px6R9IWSNd2 7kxEcRJacS62kSHek2tLBYBS1u2JIaJTwnsfjzWSj2vWSoU9+Q/K9eNaaioir8UBHXdOnJDy umDsPmUyeU7eAR2rRaLYuzM28qniY3a3XGVwGZrwdfb/AAk9UFW5Xl35wCTg7seXbQX91gt3 K3vwn1vIZfTscLLhbUU+8BSSCMjIyCDzwRVC7o6wx23n5CpiGkyDPLrlxfCm3uiplTnUK9w/ CUU4zgAZAB5qLMRe1ekBIcYuarUG2XIj8R9tMdCgHQ6iQgqClZ3IIwk9k4KSFZySLTrKVZUJ uMeY+DGtbk+M++2tT0tqWlcos5XtSlTaFYSClPKNoBzQbCw6dssla59tkQ5EDwCbVCXbllBZ ipwC2HkLJUQpOQobSnsOcmrCPo+yRnWXI8V1osy3pzSUSnQlp51tTa1JTuwnKVr4AABUSACS a5zfW9U/9NZ25Fybnvwb27bmo0kNKSUPseCLqtwztSsDknIOFZyqrS9M6xfuOoTCYubaHLXc WI5TJQEKk7I/hnGxv8mfxscAg53E8EBq4WhdPQZNufiQ3mnLelhMbbLe2thlpbLfl34OG3Fp OQcg85rTVzJcLV6ReMonOuGbaVxNsnpILSVNeIH+qsgYDgX/ALs8BXeq69WzXR0p4eG5cnrk DdlKUJAbKtz6jFUlQdBCgjaEIJKAkq3cpSCHXqUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQV2orxF0/Y511nlQjRGi6sIGVKx2Ske9ROAB8SKzGvtZ3HSlqlTm 7RDlpiRW5L6Fz1tKBW5s2pwyoEd+Tj+FaDWNib1Npi42d50sCU3tQ8E7i0sEKQvHGcKCTj34 rP6l0PJ1TCvTN2vcqMi5NttJZitMlMdCMKCdy2ypeV7lE8cHAAxmg0CtS2oS5UXxKjJiv+Ge bSy4opc6PXxwnn8PzZHHu78VFXrXTyYa5XrJCmEWz1ypSG1qxDIJDuAM4ODgdzg8cVHgadkq 1NOvE9TbMpyC1CQ5FcJS4oAlTxaUnCFhS1JTyvy9zziq5n0Y2hiBcoTEueiNOtki0qb3N4bZ dcWvyeTI29RQSPZAwMUGtZu0N67OWxt1RnNx0S1tFtQ2tLUpKSSRgZKFjGc+U8VGvupbTYSs XaX4fZEenKJbWoBlkoDi8pB7dRHHc7uAar9M6NiaevM64xZs11ctpLSmXemGmwla1jYlCE7e XFcDjknGSTX7rDRkDVTm6e/Jbxb5duAaKcbJAb3KwUnzDpJKfcDzg8UGiW8huOp5xWxpKd6i oEYGM8isrYdU3G7W22XlVojRdPzkGSJLs8B1iMW1OIdcRs2jICcgLO3fz2NazpgtdNz8QFO1 W4DzfHI7VlIOh48WwOWBd0uUiwGM5DRAdU2UoYUgo6e8ICylKThOVEjAyTiglDWWn17VplLW 8HURw2mK6XgpxBWjybd21SUkhWNp2nB4r6b1pp51+Mwxc233ZLPWYSyhThdT00uYTtB3K6a0 L2DzbVBWMc1Vy/R5BnuMO3K4z5khtUXc6+hhXVRHS6EIUkt7SCX3FEgAkq7gAAStK6KY01JQ qDdbk5FDTSVxny0tLjjbDbAdUrZv3FtpGQFBORnHNBIia2sEqNDkMzHQzLWhDK3IryAorUhK T5kjCSp1ACjwSrGc5rR1hf8A4bxBbLJATeLoI1paabZSeircpp9t5DhBbwFAthOQBlJI/Wt1 QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQZz0iyb3D0TdpGlW VPXlDQLCUIDiwNw3qQk8KWE7ilJ7kAYOcVzjR1+uX7Q3lVomXa7RI9/lpksuhTiUxkwW14yp P4aw/tSlAI9tzykJJT2qlBzSLr5+To03gXfTILyiqK604XWyEx+qttYK04cSoKBwrsASkZwP ex65mXa92u3tu2Vpx6DHlutOuqS7IS6wpfUjpydyErASe/G7zDAz0AsNF9DxbR1UJUlK8cgK IKgD+pSM/wABXwphpqIWmm0ttobKEpQNoSMdhjt/Kg5bYvSRcJVrZfuEiytmXGtj8d5tCumh yUHCqOrLmFLT0sjKkcLTkZxu81+lGaq1wpQVaGFybRZ7gEOqJwuXJLTwHnGUoSOPge591dN0 /Bj2+xW+DEb2RYrCGWUElW1CAAkZOScADvU5baHGlNrQlTak7SkjII+GPhQc+ja2uD2umrKE 29cQ3mRbluAELCUQUyEgeblYUSFHGAABgE1QaM1dN1Bapzj1xSwp/TTN2DoWodB5bsneUAqP 4aCgDnJIABJAArsQAHYdqjz4zMyG7Gkthxh0bHEHspJ7g/EEcEUELSlxfvGlrNc5kfw0mbCZ kusc/hLWgKKeeeCSOfhVrSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlA pSlApSlApSlB/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CADXAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgMBAQEBAAAAAAAAAAAAAAUBBAYDBwII/8QAShAAAQMD AgMFBAcHAgIHCQAAAQIDBAAFERIhBhMxFBUiQVEyYZXSByNTVFWT0zNCVnGBkZQWUiRDYmNl cnOCoxclNUV0kqGisv/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwD9BX5CrLa5l0uPE91jwo6C44Q1GOkegHJJJ8gNyc0tjXHM92Fc eIb3apaI4laJyIKdTRVp1BSWynZRAIJyNQ23FaHi+xNcS8NzrQ+6tlMlACXUDJbWCFJVg9cK AOPPFKH+F5U+7SrrcpUdU1VrctjCWWlBtsOFK1rUCrJJUhGBkYCffQWG0IcbjuN8Zy1tyFFD KkqhkOKBwQk8nc522rih6KtDikccvqS1jmEOQiEZ6Z+q2rhE4UmRJlrcblwnWWYMWHKbfile osKKkuNeLwqyT1B6JP7u9S/cMTNTrsVDEpcniCJcEp5WAw0hLCFZyd8BnO2Oo22oHSGNaowR xhNUZKdTABhnmjGcp+p8QxvtUNNB5SUtcYzVqUFqASYZyEHCz+x8jsfQ0gjcAyIsi3mPPjIj RpLUstiOU+MSX3lpThQ8H1+lIOdOn/pGpV9H8hTckC6hC5DN0bUoIWoJVLkh9KkgrwAnGkgY 1e6gfBpJbacHGMwodCy2rMPCwn2iDyd8YOfSvnS2MZ4zljKUKHihdFnCD+x6KOw9fKlkrgl2 Y1A1vw4rjQlqfEJpxpK3H0adQwvPXxHJOaru8BSXHYTirmzmNEtccI5CtKlxHlOFftfvBRAH l13oNE1BeekOsNcV3Fb7WOY2kRCpGemRyciu/c87+I7t+XF/Rqlwvw45aLnNkvuRHy4t3kvJ ZKX+Wt0uaFqKiDgqIGAPU71p6BL3PO/iO7flxf0aO5538R3b8uL+jTqigyl9Zn2qAuUm7cRT SgElmIzCKyACSfE0kbAeufTJqk1PdefsYYvPEbkW8IC40sR4YaBLSnUpXlrUCUIV+6R0BIJF aDiiFPuFrci2x+Kwt0hLpkNqWFN/vJGlSSCemc9M+e9UnrC/Mn2V6UuG2i1lDrRjNKQsL5ak LSMqIDZCunoMe8B2kW+RGZU7J4oubLSPaW4mIlI/mSzXNMVanW2k8XTy643zkIHYyVI/3Acn ce/pXXim1S7mzActspmNMgy0y2+e2XGl+BaClaQQcYWSDnZQSfKllq4SXA4jE/Vb1xkht1ts RSlcd1McMENHVhLZQkeHGRlW++wdluR0Ml5fHEhLQQl0rLkIJ0KOArPK6E9DX2kNKDBTxpKI fOGsKhfWHOnw/Vb77bedIrT9H8iBw9LtveaHFv8AD7VmDikLVpcQl0cwBSzhP1g8Ix061en8 GvSr1bp6JzTIi9k1tpaUA9yXFLUVeLr4jp9NSs6sjAFsm9vemhviK9tRouAuU83CQ2STgYy1 nffBIAPlV5XKTDRLVxrKEVzOh4qhaFY64VysHGDWSvP0fSo/Dr7cNbcyRHhqhRmktaeahcpD 2XcnxFIQPTqs/vVdvf0cquLEwMXBmI9KXMdWpDJ05fDaSkAKHgw2FKHVSsHIGQQ1wtE0jI4k uxHXPLi/o0q4gMuysMvO3fiOSytxLa1R2IauVqUEhSgWgSMqGycn3VsD7JpBxVZnL/CTAWuO iIohbiikl1C0qSpC2yCMEEZz64oKUIPzrhMixOIby4Ia+U+9y4gQlzAOgfU5JAUM4GBnGc5F Mu5538R3b8uL+jSez8GN23ip27IebOXpTw0NaXFc8oUpK1Z8QSpJx/MelbKgS9zzv4ju35cX 9Gjued/Ed2/Li/o06ooMxeWHrRapdxm8TXhEWK0p5whqKTpSM7Dk7mudlTIurcrl36+MPRXz HfZeahhbawArB0tEHKVJUCCdiK0F2iNT7bJhyY7UliQ2ppxl32XEqGCk+4il3CdgbsMGSjml 6RLkrlvub4K1AAAZJOlKUpSMknCaD67nnfxHdvy4v6NHc87+I7t+XF/Rp1RQJe5538R3b8uL +jSriMy7HA7W7d+IpTIUA52ZiGotpzjUQWhkDI2GVHyBrXnpWf4wsrnEVnetanGG4cltSHVq QS4g7aVtkEaVJO4J88elAq58lPErdldvHEbLjrTjrEhbEPkvcspC0pIaKgRrHVIB3wTinfc8 7+I7t+XF/Rrk1bbkeK3LlJfgOQw0plhCWVh1tB0kjVq07qSCTp6JSPKn9Al7nnfxHdvy4v6N Hc87+I7t+XF/Rp1RQJDZ52NuI7t+XF/RpNw7Id4gTMct/EF5VGjPKYEn/gFtvKSSFadDaiME dFBJ3G1bNXSkVgsrkS53C6SzGE6e2y2+IrZQ2ot68LIJJKiF4J9EpHlQdO5538R3b8uL+jUp s84EE8RXYj0LcXf/ANGnNFAo4vlPweE71LhulqTHhPOtOBIUUrS2og4IIO48xSH6PL27cGDE uMue9c0wosx1EptlICXkqwpBaSAUlSVjB3GPfWvmx2ZkN6NKabejvILbjbidSVpIwQR5gg9K WxeHrNEZ5MW1wmWypteltlKRlvBb6f7cDHpQLfpPuU2zfR7xBcbU+qPOiRFvMuJSlRSoDI2U CD/UV2Ykz7fbpLr4ly3hJbbbROUy2oJUpKcgsoxpyoncE7GnFzgQ7pBehXGKzKiPJ0OsvIC0 LHoQeoqo1YbQypK2rZEQpK+aCloe1pKdX88Ej+tAjgccxnVWIz2BCZutuRcEuqWVJaK1NpS2 o6QBkupGokb7V2g8WLl3FMQW8JKlz0BZf84riUf7f3ir+mPOmg4dsqTEPdMH/g2ksx/qE/Uo SoKSlO2wBSkgDzAqEcOWZE0S27ZFbkhbrnNQ2ElRdzzMkddWcnPU4NBmIf0iolWeZPatbhRG tsG46ednWJJUNKcJ306CMgbnbFdbn9IDcGyXa5G3LWi3vyWi0pwoW4hhrmKUElGrJG2MYHUk DetGjhyyJjLjItMER1stRlNhhOlTbRJbQRj2UkkgeWdqiZw1Y5qHUSrRBeQ84464FspIUtxO haj6lSdj6ig7cQ3ZuyWxUx1CnBzWmUIBxqW44ltIJ8hqUMnyGazy+MpKiltm1oU+Lmq0uoXK 0pS8E6wUkIOpJTg5IBGcY2ONTJhRZUFUOTHadiKQEKZWgKSU+mDXHue2luO32GLojvdpaHLG G3d/GPRXiO/Xc0DJOSkEjB9KKjUKAoHpQTioOwqaCMigxVzut7E3i6Pax2h+FGjOQ2UoTqCl hevGfaPh2ztnFZa68X8QscNXe4x1SjFgKuSGpYjIK3XWtHIQ4jT7Klc1slIBylO4Jr1EWyGH 5T6I7bciUlKX3WxpW4EghIKhvtk4386jumDyI7HZGQxHIU00E+BBByCE9Mg9DQJJMy4ReOrW y9Iki2z4ryezlpstJfQEKSAsDWFaQ6dzpIAxvTLii7Gw8OXK7cjtHYmFPlrXp1hIyRnBx5+V WmbZEZnPTGozKZT37R0J8StgOv8AIAf0FdLhBjXGE9DuDDUmK8kodadSFIWk9QQdiKCYS33G EmW020/k6kIc5gG5AIOB1Az0HWrGB6VwREYRLXKS02JC0JaU4B4ilJJCc+gKlf3rvQFGBRRQ GBRRRQFFFFAHeiiigKKKKAqNI9KmigMD0ooooCiiigKAMdKKKAooooFnES3k2h9uM1Jceewy jsx0rSVHGoHIxpznOR0rz5Ubi5y0rZZbuqHEsXFDOZQDjcovaoq1rKyFthsgYyoDcKB8vRb/ AHSPZLLOuk3X2WGyp93ljKglIySB/KlMji+2sx7m/h9xu3yOzPFtKVDXyUvHBzjGhQOSRvt1 2oF0lm9O8RW6T2e49nbdW3LDcnQ24lMdY1JRzMYU4UYOM5GTjrSvhFji1u/SnL7Dn92PAmKg TgpUf6pIAc+s8eRkZHRYUfECFDSt8YWp24tw2lPKccdbaSrSAk8xhTyVbnOnQlW+OoxXw3xr aHY4kDtAZMhiOlxTelKi9jlrBJwUnP8AMeYFBlLZB43asqw+Za5fdFsQAXxq5qXXDLTkuqBd LZSNewJxgjFXFReJ23kNPM3aRa3ZMoNpjy0Jkx0HlllS1qWNSQQ9tlRwpOQcU6e47szVsRcF mQIq0S3AsJB2jKKXOh9QQMdavx+J7e/eI9ubEgyHhjZvKW1FrmhCyPZOgg56eWc7UGavlrvq f9ZuW7vZa3IaBbAJ5AU8oKK9ALgCMK0gZ048tqfcHx7sw9fjei8rmXAuReY5rSGSy1sjc4SF hY3wScnG9deOr8rhzh2ROjx25c0DTGirdDfPXgqKQo+elKj/AOWmlpuMW7WqHcbe6HYktlD7 Lg/eQoAg/wBjQYuRE4mVxktxsTRZxeWXE6ZICVRuxFK9teQgPYOnGSo5xgZrQcZM3N+2xU2U uiSJ8ZSi2vThoOpLhV4k5To1ZTnceRrjx5fJNht1vehqjJVIuEeGtchtS0oS4vSVYCknIznr VOwcYLkRIbd5t0iLc5CHnW2kNkJeQiQGUqTqII1BbS8HoHBv50GefjcZN26A2hm5Oy258h91 xEpABa7xQpCCkudDH1YBKgBkEZO2jjR+IP8AUN7MNxcWG6wx2d24AyG0uhbpc0tpdBwQpG4K QAEjBwavweKrbKmtR0c5CnO2kLdACQIjwZeJOdgFqAHqN+lOocuNOjpfhSGZDCujjSwtJ/kR tQdGOYGUB5SVugALUhOkE+ZAycD3ZNfdFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQ FFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUFG+WuNe7PNtk4LMWW0pl0IWUqKVDBAI3G1K5/CFsnLlreMpJl S+2u6HinU52fs/8AblgDHqAetWONpky38HXyZatRuEeC89GCG+YS6lBKBpwc5IAxisuriG8O txELE2EXZL7MtaogUYikNlTaE+HC0qxnmbg9BpJAAag8M20ptAU2sm16eQoq8Rw2psBZ/eGl Stj61Xi8H22Pb4sIOTXI0WQ1IYQ7JUvllo5bQCT7A9Kzjd84oct9zmGO8i4xLExNbtyY/wBW 5LU26VtZI1HCko8IVkdPOtFwlPnzZN2RKU4/BZdb7HKdZ5S3UqbSpQIwPZUSM4HockEkOD/A 9ldisRnWn1NMCWEAvHbtJUXT/PxKwfLO1MIPDkODdTPjOzEOKQhC2ueotOFKNCVqR0KtOBnz wM9BWe4huFyj37ipbWsGBYm5FsShGsqdUX+YQnB1HKGRjBwCP926+XxBfYrU5pciWlrtzcdE 1yDr5Da4SXEr0pR4gXjoJwcdNjuA9AkW9l+4RpjuouR0rQhOfD4sZJHr4Rv/AD9aocP8NwrB HZj21yUiMzzdDKnipA5i9Z29xzj0BIFY4cQ8SuX6S1DWmWuLNRHcgpjaEKbVb0PFZWd0nmqw MnorBBJBHFXEXEL1gt8uHLcdXLncslUFbKmEdkWsoXqbOMOoHi09CE5J3oPQL3Zot5biIm8z EWS3Lb5ayn6xs5STjqM+VVbnZu8L9apsgsKZtylPNDQrm81SVI9rVjRpV7OOoSc7VloPEXEc ufCC4zzDi5MVtcVcMoSqO5GStx4qOdKkOlacaiBy8EEqBpXw/wAUcSy7VDmuuqlw5bUBb0lu HpMVTq1peCRjxAANncHTqJORtQbaFwlb4VyYnR1yea0ZZCFOakESXQ68CD5FaQfdjA2p8w2h pGltCUJH7qRgf2rBW+5cRSpHDqZL8llMuTMaeCYidK2mVOcpxWUnQXEpbJGR7W2KecCvyHWb 029qVFj3SQxEUrzaBGRnzCXC4ge5IHlQaWiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAo oooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKBOt+/BR0222FOdibg4D/bkVHaL/wDhtr+IufoV24oQXeGr s2G1OlUR1IQlBWVEoOwSNyfcK804VtDtsufCEqBYy1Ka4RfS5mIWh2nMQpQ4rSNKzoXsd9jQ ei9ov/4ba/iLn6FHab+f/ltq+IufoVkbZfL26wpM12e2l9qEpp02/S6h5WtUlsI0HKUpQncp OCvGTU2S7cQ3Bu1uJdmKX3GJTraoiUIdmJUAppai2NJzqBSCkjrig1Sl3tTqHFWq0lxGQlXe LmQD1/5H8v7V99ov/wCG2v4k5+hWJcu3FLnDl6ksuXEOMW2PKjHu8B1UpSXeawGy2dSUkNHY Z8RGo+TOVceIo9+7Kx2p5DUyI20FxBy5MVeOc6twJAStGVnAKR4E7HXQPI6LvHekvM2e0Idk rDjyk3FzLigkJBP1HXSlI/kBXftF/wA47ttXxFz9CvP0X/jLu29qQxOdfaIMMqhFJVic43g/ VD2mQ2chKsDKsjar9x4lvaIltXEZu/aFuBUlp22KwjEhtDiPCg5CUqXgg7gatZxQbEv38ghV stWD/wBoufoVwgIu8CGzFhWezsxmUhDbaLi4EpA8h9RX1xxLnw+Dr1Ks6XVXJmK45GDTPNWX ACUgIwc742waxcu/cXIhTEtx5iZDLE1cRaYOoSn0PfUNL8AwlSCkatKM+Ig4GSG57RfvO22v 4i5+hXwyu+MtJbatVpQhIwEpuLgA/wDQrH3C+cTd3cUSGDLbmw2ZCWISbYohLiXSGVNu6SHQ tvSSAFdT7OMU/tFw4jdfvCVQo7qmblyWkSXlsITH5LatTawweZ41LHQDqNW1A059/wDwy1/E XP0KBIv5G1stfxFz9CnPlWWbacH0mOO8l/km0JTzS2rllXOUdOrGnVg5xnOKBhz7/wDhlr+I ufoUdov/AOGWv4i5+hXHi+bPhM2429D3KdmNtS3mWuathkhWVpTg58QQCcHAUT5Vj3eIOKWD ZTLjXAMOx5BmuRoBWttKX0oaeCNB8akHJR1AUo6TpxQbXtF+/DbV8Rc/Qqe0X/8ADLX8Rc/Q pBcpV8jXfiPs02YWI1sTJiBcDmNF5fP8I0N6l6dLR0hRV/es7Jcvd6iMM8QRpqYXejrTqVxO appHZQpokJbCXEhwqBOkjJG+wID0DtN+/DbV8Rc/Qo7Rfvwy1/EXP0KwrN54n7XbojeYsxqH aHnbczDBay6+4iQlStJKAltBI3GCnz3BdcM3W/SuMZce4okptgRKLKlRi22rTICW8EoBBCDj dR1YKgNJFBoeff8A8MtfxFz9CjtF/wDw21/EXP0Kcfu/0rE/Scxb5trYhzocl6Q+sJjyGYT0 gxCCCXQW0q0KAHhO2+BkDJAPu0X/APDLX8Rc/Qo59/8Awy1/EXP0KzcVm8/+1NMqbbsQjAkt IkpkFSEoDrRbGnQAFHxE5JJyd8JFb2gTc+//AIZa/iLn6FHPv/4Za/iLn6FOaKBMZF/HW22v 4i5+hUCTfSSBbbUSOo7yc2/9CunFpnp4VvJswUboITxiaRk87lq0Y/8ANilH0eCW1apEZ9nT FjrQiK6qOplbyS0gqUtKtyrWVgq88UDTn3/8MtfxFz9Cjn3/APDLX8Rc/QpzRQJuff8A8Mtf xFz9CjtF+/DbX8Rc/Qpyehx1rD/SpGt06wdhuESQ67Ky0w+zCekmIcbvDlpUUKSPZOxzjfrQ Pu0X7H/w21fEnP0Knn3/APDLX8Rc/QpAyzb3vpNEqLDlx5bEV5l9/sLyEyistqALpRoUlARt 4jurAxg53FAm59//AAy1/EXP0KOff/wy1/EXP0Kc0UCbn3/8MtfxFz9CgSL+c4tlr2/7Rc/Q plOU8mI8qI225ICSWkOKKUqVjYEgHAzWP+jRi6RV8SJvEJcZ1y584LU8XecSw1qUklKfDqBx gY8h0oH3Pv8A+GWv4i5+hUh+/ZGbba8eeLi5+hTgdKKDlLksQ4rsmY+1HjtJKnHXVhCEAdSS dgKrPXe2MokKeuMNtMdYbeK30gNqKQoJVvsdJBwfI5qtxfaFcQcL3WzofEZU6M5H5xbLgRqS RnSCM9fUUhTwS6zeHbjGuYDhuRuCG32VvJAVDTGKFEuZUcI1BWRjJGMUGnN4tglCMbjDEkoD ga56deggkKxnOCATn3Gu0GbEntKdgyWJLQUUlbLgWAodRkedY2N9H6WbFc7R3ioxJllZs6VB nDjfLQ6nmZ1YOeadsDGOpzT/AIfsrlsnXSbJkokSrgtpbvKZ5SE6GktjCdSjvpzkn0HlQXJt 5tcCQGJ1yhRn9KVBt59CFYUdKTgnOCdh6napdu9tZVIS9cIbao4BeCn0gtAnA1b7ZOwz51n+ JuEXrzcpspu4ojpkR4bIQqMV6SxJL2c6xnUFacYGOuT0pJfeCJqLJfkQ1Qp0mW+p2NmGEPIS 5KD6kLcK/GlJJwAE7ADc4NBuUXq1LisykXKCqM8rQ28H0FC1ZxhKs4JztgV9N3e2uPSGm7hD W7H1c5CXklTWnrqGdsZGc9M1kneAiqWl9EuEsOSJD0pmTA5rTnOU2o6E6xoUOUnCjqGSTjeu E36OnJcy6vrvGgTDIUhKY5IbLjjLgzlwggFgZCQnUDv0FBrn+IbLHiolP3e3NRllSUurkoSh RT7QBJwcefpVhdzt7ckR3J0VMgpKw0p1IUUgZzjOcY3z6VhbjwbO7+YkMOxne2SZkiY6qOC0 1zIqGUgN68kHljO5ySr1q7buAG4UiOhu4KXAYmR5iWnGcu62YqYwHM1Y0lKEkjT5qHnsGkb4 jsbkdb7d5tq2EK0KcTKQUpVvsTnAPhV/Y+lNAQdxg1hLnwLKmcPP2pu7stJflT33HDDJJRKL 50D6wEFBf65woJwQM1tYLSo8NhlxYcW22lBUlOkEgYyBk4/lk0HeijPuNGfcaBdc7qzAuNpi PIdLlyfXHaUkDSlSWnHTq9PC2r+tIzx1awt3UiSEhKiyohID+l8MEJ38nCkeLHtA01vVoXcr pYpiZCWhbJa5RQWiou6mHWdOdQ0/tSc4PTFJxwTb+8rpOciQ1mWyqOiKWyGUpU5zFqUP3lKX pUSAPZGN8qIWHOLY6bUiei3z3m0y1Qn0NhsrjrS7yjqGrfxEezkkbgVpx0rGHgdH+mRYhKZV EecdkS3VxyXVvLc5nMbVrGghROMhRHh9N9mNh670C23ybRMuMp63vwX5qUhqQphxK1pCVKAS rBzsrWMHoc++mYIPSkNhs0qzwuztzGHNc+TLcWqOQS28+48Wx49iC5jVv06b7PRt5UE0UZ9x oz7jQFFGfcaM+40BRRn3GjPuNAUUZ9xoz7jQFFGfcaM+40BRRn3GjPuNAUUZ9xoz7jQFFGfc aM+40BRRn3GjPuNAUUZ9xoz7jQKbpGjQrfLmLM1YYaW8UIlugnSCcDxY8qx73F9satsmaYd3 LbFhRf1ATV5LKgo6B9Z7WEn3e+t3d4pnWqZES4GzIZW1rKdQTqSRnGRnr0zXnTv0b3R21SoK r/A0SLAnh8qFrXlLSQscwfX+14z7thQa5UqytvsxpFyUxLdQFiO5cnAvGE+Wvy1J/uPWoXMs KIyJK7wkR1pQtDhubgSpKwSgg699QSceuK7Lsjnf9ruvaEKMGC/EUyGsc0uKYVqCtXhwWBsQ evXasqzwrcY9is7UNnQ+3eETS08pLgiRwpZS2MKSFBCVYGD/AHxQadt+yuoQtu6a0LjmWhSb k4Qpgf8ANB1+xuPF03q8xBiSGm3WX5TjTiQtC0zXSFAjII8VZCT9GzD1vixW7gWgxHfYKgx+ 0D3MLqSNX7MqcSdH/QAzW1tMRUG2Q4q3A6phlDRWE6QopSBnGTjp6mg+e64/2kz/ADHvmo7r j/aTP8x75qvUUFLuxj7SZ/lu/NUd1x/tJn+Y981XqKCj3XH+0mf5j3zUd1x/tJn+Y981XqKC ibXH+0mf5j3zUoDrSeJG7S7FuaQ4wt9uSJyyhWkpBBAc1D2xgkYODWlpGuxqe4kj3eU7HUuI hxuMGmChaULA1JWsqOsZGcAJ3x6UHaZGgQmubLlyGGsga3JzqRk9B7dVi/ZQEE3TAW0l5B7x cwptStKVDx7gkgZ9a7cQ2ldyctchiSI0i3SxLaUtrmIUeW40UqTkZBS6rG+xwfLFZeP9H7kG VaJVtvBZetrJbb1xtaFqU6XFlSNYBSQpSQOqdiFbbg/EuxKfkMi7DnR0lx5HeTmW0jqVePYV Ru15s8CGh+O/Jnlbi2gmPciACj2ypS3UpAT0OT1IFdLpwqZ6+JSqWwlF4jtRglUbXyAhKklX teJR1nHTBA61UjcCrjNRCxcgp+LMmyG1yGC6FNySsqbWCvKiCoeLI9npuaBqJVlTKYhvXPlT ngnRGVc18wlQyABr3yAcY64rtENpmSnY8W4rekNDUtpu4OKUkainJAXt4kqH8wfSsrbuBXWr uIq16bNDatfZ3FJCnXlxCpQ8Wrw76M+HcZApzwpweeH7xOnpmh4S2Q2plLRQlsh953wDUQlP 15GkD93OTmgfd1sY/aTM/wD1j3zUl4olM8P28zlw7rLjNjW+piav6psEZVhSxnGc4G5wa1ON sUg4otFyurcZqBOgR2EuBbzcuEqQHcEFI8LqMAEZwcg7eW1BXgy7bPvM63Q3ZTi4SuW+rt7g wvSlRSE68nAWjJ6DVjOQQHPdcf7SZ/mPfNSGBwa1D4mVdhK1JEl+UhsN4UFvIQlYK87p8GQM dcb7VrKCj3XH+0mf5j3zUd1x/tJn+Y981XqKBTcIkWFBkSnFT1IYbU6pKJbxUQkEkAatztVH h1+BfYJlRTODWUgK7c4pKwUJUClQWQRhQG3QginlyjLmW+TGbfcjreaU2Hm/abJBGoe8ZzSr hTh5HD0SSwwtrlvvc8NMtltpolKQrQjJwFKBUd+qiaC/3XH+0mf5j3zUd1x/tJn+Y981XqKC ibWxj9pM/wAx75qScVyWOHrPIuSol1mR4rS35AYmrBbaQNSleJwZwAdhucVqT0pFxVarldoT Ua3zoMZvXqfTLhrkpeSOiSEut4Gdzuc9PWgWi7WtV8FtCrhkyzAD3bHdJkBjtHL9vP7PJz0y COtaHuuP9pM/zHvmpIjhBsX5FxXJ1Npnm6ckN4PaTF7MTqz7OgqOnHtHOfKtTQUe64/2kz/M e+ajuuP9pM/zHvmq9RQUFWyOBnmTP8x75qSWSUxcrncbe/EusGXCDTikPTVqC23NWhQKXCOq Fgg7jHvFalQyNqRcN2q5292e7dZ0GY7KdDmuNDVHV5jCip1zVgaQMaQMeeaBh3XH+0mf5j3z UC1xwc8yZ/mO/NV4dKKDP/SDdplh4Hvt2tjAkTYUN19lsjIKkpJBI8wOpHurL3fiN7hO9Mhd weu1tNjk3GQVqSSlTKmtDgUkYCV8xY9PCCMAGtiu+xwVJVFueRttAeI//neqER+yQ2nmolkk MNvJ0uoatDiQ4OmFAI3G56+tByuV/usJcBrsEBa5c0wwUzFEAlClpVsjbKUjIPr50uuPHqoq OIFNwG3ha4L81BQ6pSXQy6ttSCQnY5R5Zwcg7g00jLsMWJEixbE6zFiOc2My3Z3EoZXv4kJC MJO53HqfWvhSeHFqkKVw8sqkhYfJsqyXQs6lBX1fiyRk56negoXTj9NuYmSHoC+zxrqm3KOF heksB0r0lOR1xjpjfOKi+cdPWpxDPYo0p1cKPLBYkFSFB18NHCtPsgEKCvPYYpt2iylwudyy OYXhJKu6HMl0J0hzOj2gNs9cbVwSnh1LIZTw8sNBtLQQLKvSEJVrSnGjoFeIDyO/Wg5N8ZqV xI3aVQVArurlu5o1kBKYhka86cEnGnTnPnXXhLi88QPxEdjDKJlsZusdQc1fVuEjQvYYWNum RufSu6ZNmTIEhNmkB8PGQHBaHNQdKdBczozqKfDnrjbpXSHPtMEuGFapccuHKyzanUazknJw jfck/wBTQaGik/f0f7tdPh7/AMtHf0f7tdPh7/y0Diik/f0f7tdPh7/y0d/R/u10+Hv/AC0D ig0n7+j/AHa6fD3/AJaO/o33W6fD3/loEt4m3lXEHEcCzuJXIbsbT8JlwJCBJUuQkEnHQ6Ed Tjasy9xBezbb1JCrg1Z7fcHm3n1KaEllpMJKyck6VBMhSknBJ2A3ANbc3C2GW5L7tnCWtsNK fTbHQ4pAJITq0ZwCScZ6mvkTbV2dmP3XO7OyoKbaFseCEkbghOjGx3/nQJ0TbymZwRMuK5bD lwQlm4RkBBZQ6Yy1lJSRqB1j2gTjTgjfNafiW6Gy8NXa6oaDxgxHZQbKtOvQgqxnBxnHXFUU TrSie5PRaZaZziQhcgWp0OKSOgKtGSK6yrtAlxnY0q3z347qS2405bHlIWkjBBBRgg+lAytz zzzCTKQy28Rq0trKhpPQ7gH/APFW6QN3O2tPh9q2zkPBsMhxNrdCtAOQnOjOkEnbpXfv6P8A drp8Pf8AloHFFJ+/o/3a6fD3/lo7+j/drp8Pf+WgcUUn7/j/AHa6fD3/AJaO/o/3a6fD3/lo HFFJ+/o/3a6fD3/lo7+j/drp8Pf+WgcUUn7+j/drp8Pf+Wjv6P8Adrp8Pf8AloHFFJ+/o/3a 6fD3/lo7+j/drp8Pf+WgcUUn7+j/AHa6fD3/AJaO/wCP92unw9/5aBxRSfv6P92unw9/5aO/ o/3a6fD3/loHFFJ+/o/3a6fD3/lo7+j/AHa6fD3/AJaBxRSfv6P92unw9/5aO/o/3a6fD3/l oHFFJ+/o/wB2unw9/wCWpF+jkgCNdPh73y0DVwBTagokAjcg4I/rXh/BPGt3gWBMy5PPzHF8 NQrmhp93mh5xSil1zVjKCSpA0dNsjzr3BwJUhQcCSgjcK6Y99L2LHZ2YrsVi2QG4zgCXGUR0 BCgOgUkDBx5ZoMZeONFzXpcK0OKbbTLiQe1IGlxtbr7jLgIWkgFKmiOhzn+RqvH46eg2aSOy OPP2qJKlSjKf1LfSxJcZWGlYGoktKIyBjU2P3ttGqdw6h24RY9ubfbZWmLLVHg620q2PLWQn B06wSN9OTnG9VrjxTwlFu0S3yjG1sJeU292fUxG5SkBwFzGlvSVN53GDjOMUFCTxzOjzJyVW 2OqKyucyhSXlFeqO3zApadOAlQ2ODkHT1zs14f4vbvF+j25htOTBVIkZCkqadTyTowQMgpeS QaaWzh+2wVXBxqO24q4OuPPqcSlevXjUM49k4Gx9KuxLXb4bgciQYrDgSUBTTKUkJJyRkDpk D+1BneP50qFP4QREkOMplXtuO8EKxzGyy8opPuylJ/pTniV9cbh25usqKHkRnOWUnB16TpA9 5VgD31ekw40pTKpMdl5TK+Y0XEBRQr/cnPQ7ncVxulrg3VhDFyisymEOJdDbyQpJUOhIOxx1 3oMBGvsuxXTjha3X5dutM2ECmS8pZYjqYaU8sE5JxqWvf0NX77xxIsxZMmA0tuTAeksLS6QF PpClttK22Cm0LVq8tB26U+f4SshTIDEFqH2lKESDEHI5yEknQvTjIOSD7jim7sKLI1l+My6V p0K1thWU77HPUbnb3mgw904/FtjXByTGQktWtmbH9opcdcbeWGyoDCf2RAPvrdQnFPRWXVAA rbSogdASM1VdslqeWVu2yCtZbDWpUdBOgAgJ6dMEjHTBNXm0IbQlDaUoQkABKRgADoKD6PSs WxKXLh8Vt3C5TGY8W5lpC46wh1COU0pLaCB1Kl4Hmc4862lL5lltcyO+xLtsJ9l9wOutusIU lxYxhSgRgnYbn0oK/Cono4Ztabw8iRchGbEl1BBCnAkBRyNjvnpt16VnJHGr8WZNYfisnR2Q MrbXsTIkPMp1aiAMcnPXfUBWkL9oiR5VtSuJGYhRUuPR04QlhhWoAkDASnwL/wDtNJnHeDWI L7jke1tRVIXGfbMUDCG/EpLqNOQlOyjqGAFZ2zuFVXGkhq8Wm1zYcaJKnxW3Cpb+tpt0rUko K07HOkhPqogVTu3G0haLjGjJbZUhcZDctlYUEB2YqMV5WnT4dOonBA32VjfTursDl3RaHmYK pyo40sLYG7aCFBAJGDpJSrSDkZBx50was9sQXlIt0JKn0qQ6QwkFwKOVBW24J3OetBgE8Y3G 3QeyR4va5cddwS67PlH6wxilWUqSjBCgrHQaSMb4NN7dxq5O4qiWpMHktvgKKlk6kgx0vDO2 AcqKSnORpz0Ip7L4btcubbpL0Vr/AIBLqWWghPLHMxq8OPcKYCBD7QmR2SP2hKlLDvLTqClA JUQcZyQACfMAUFn92stx4mSq1JNtuL8O5BQ7KltYSlbmRu4D1QBkqB2xnzxWq8qoXOy2u6lo 3S2wppZOWzJYS5oPqNQOOnlQZG13ec59IcuDIecct61PiO4keBSkIZ1NFP7pQSohX7wUR5b7 2uCYcZMhchMdlL6xhToQApQ22J6+Q/tXegKKKKDO8ezZNvsLL8N9TDhuMBoqTjdDktlCxv6p Uof1pEi9XM8bpjqccDKru7BLGfCI6YKXgvHrzPP/AKWK3UqLHltcqWw0+1qCtDqAoZByDg+Y IBqBFjiQZAYa55ToLmgain0z1xsKDsKKKKAPQ1lvpBblO8Ovi2XCRCuZSpMIsOBOqQQeXqyN 0A7qHTTkkbVqaoXWzWu8Ntou1thTkNkqQmUwl0JJ8xqBxQZCDxHMd49lxZbRVb+3i1ReU5jQ vsYlF1aMbpUNaQrUcaUjG5Nb4dBVdMKKmV2pMZgSdOjmhsBen0z1x7qsUBRRRQcpSw3HdcUs NpQkqKyM6cDrjzrGfRddZ9xt0pF2cdMtkMEhZ1JWlTKSHkq9F7q0/unIrcEZ61wiw40Rsoix 2WEE5KW0BIJ6dB/Kg7jpRRRQJeNbW/fODr5aoZaTJnQXozSniQhKloKQSQCcAnOwqrwnY5Vo ncQPy1ML7wmIlNltRJAEZlpQIIGPE2ogDIwRWkqPOgydgsl24fmXOPCEGRbJk92eh155aHmS 6rW4goCCF+IqIOpOxAI2yczL+jKb2piDBuTDdg7JdIqy4gqkNpmutuLSn91WClWFK3GRkKr1 LPvooOUGM3DhsRWQQ0y2ltGTk6UgAZP9K7VFSKAooo8qAoqKKCaKiigmg0Cigx9z4eVcuIeJ TcGHFWq52eLA1NOALKkLlFYG+QcPIwfXPpWbn8B3OZaLw4qW8L9dXpIDpLehll5hpgpdATpV 4GG1kJAOoYBxkn1M9aMUGYVaZauJLO5HTIZi2tK2VLdcQtElpTQGAnOpKwsI8WBslQ31Vb42 gzbhwbfYVqz3hIgvNRiHNBDqkEIOrywog591PKKCjBa7K+IrENTUNLfMS5zARrUolSMZz789 N8Cr9QOtTQFFFQetBNFRn30UE0VFSKAooooCioooJoqKM++gmiiigKKDUUE0VFGffQTRUedT QZnj2+SeHrEzNhpYU4udFinnJUpKQ88hsqwkgkjXnHniqXC/GrE+3QnLkltl6XPkwGVtfs3C yXPGQd0aktk6Vbjp6ZecSWKNf7e3EmOyG225DMlKmVBKgtpaVo6g7akjakkr6PrNJgmM4uX4 pT811zmJK3nnm1NrUrKcewsgYAxgelBxvnGqGm2xaWQ8+t6U2oSAsBAjHDyglAKlYPkMZ9eg NuPxxZjMixS+44p9UdsSGmFcjW+jW0Ar0WOnvIBxkVMfge1RYsdqO7NaVGdkOtupe8aQ/kuI yRuk7HffYb7VVtnBEWNeZTzh/wDdoMNUSI2ogNmO3pQVbZJBwRg/uigYDjaz6JCit9JYdjtO JW0UqTz1aWlEHoCfXceYFNbPd4t3jPvwlKLbT7sZRUMeNtRSrHqMg71nYn0fWmNHcZ5851Dh iFRddSoq7M4Vt5Onfc756+e+9P7HZ41mivx4Zc5bsh2SQsg4U4srUBgDAyTgUGIunGd6jROJ ZrKbdyLReWLWlpbLhU6lwx/Hq5gAI7QdtP7vvrUq4utbV87pcVITIEoQi4WFBoPqaDqUaumS hWR5eXXGeEvgq2yYV4iuOzOVdbg3cpGHACHUcrTpONk/Ut7e4+tfEThdI4julznOl5p+4Nz4 7AOEtrRGQzqUMbnwE9cbjbIzQdYnGtomQJcyGp99iMlLi1IbyC2pBWlwHppKUnzzkYIG1S9x rZ2n2mlrfC3VREN/VEazJJDWM/8AdOfTzqbdwnGt9hVaI8+5GHoDTYdeDhaaAKQ2nUkjSAcb gnYZJwKqo4CsyHmnUKmBbSYSEHnailMVWpoZIJ6nxeZoNOzMjPuutsvtOONHDiULCig+8DpX bNVmIMWO867HjstOunLi0NpSpZ95Ayas0Eg7UHcGgdKD0oMzYuJkXbiq6W1hLJiRojElp9K8 qd1uvtq28kgsjHrnPmK78RcWWvh5Twua3UcqIuaopb1DlpWlBx78rTtX1beG7RbL5Iudvgx4 0uRHbjrDKEoGhC1qBAA6kuHJ88D0qjxNwzZuI+ZLuL7mkwnYBcafSlCEOKSVEHoFZQBnyyfW gtzeLLbEu7lqX2hy4o0FMdtvUtzUlS/CPPCUKJ/p6iqsvj2wxoolGStyOYKbihxCCQtlSwkE DrnJ6daLlwtbJF+Tenn5Me5laA08h1KSnShaNKcjooLVkb5wD5Vwl/R9Y5ULshQ+3HTb021C ELGEtBYXkZB8WR1oGquKLaOIU2YLdVNLvJICPClfK5uCf+5v6b4609zWeVwrb1cRovilSDcE Ol0LKxj9kWwjGPZAKjj1UTWgoJzSniGRMh2iXIgKYD7SCsKfQtxIAGT4UeJXToD5+7Ba1Unx FSm0JRLkxSlYXrYKQTj905BGDn0oMgeLpKjwq8GWI8K7tNOOSilT7GtYGllDiCNKj5KUNJ2H U4rcIO1JGuGoTTcOO2t9NuiIaQ1BBTyQW1akKIxkkHB648I2p2BgUE5qQaigUH1mslwxxO5e OI7vbXGG23IC3EOoyQtsB1SWlbnCw4ga8p9kgpO9aykts4cg264maxzS8EvIRrUCEJdd5qwN skFe+5OPLG9A5zRmiigM1Wn9pMdzsPJ7SRhsvAlCT6kDc464BGfUVZqndoPeVukRDJkRg8jQ XY6glaR7iQcf2oMc5xDxI/whGukGLaG5nNcYcQ8pxSHlB4tNlrGCErICsnoFDr1rep2z50oi WFhmBAiuyJMlEN4PNqeUnJIB0ghKQMDOwAHQU3AxQSTUZoNFAZrEnjJf+tWbKtllLbtwXbwh RIe8MUyA96FB0lHTqM58q21LXLPGevTN0k6npMdCkRwrGlnUMKKR/uI2yfIkDqcgzB3qc18+ dTQZvjO4OxICGor0tqW8VKbMZkuKwhBUcgJVgZwOnVQrNcP3u+z7pbW5T8phvsjD2BAWtMpK mPrSpzZLa0u+RwfCNjqrY3i4OWxJkPuW5iGCEh2S+W9zjb2cdffXK3XKTcoqZNuXaZUdRIDr ElS0kg4IyE+RGKDF8O3LiibblG5rnsOpsDMoFDB1Kkal6gdTQws6UgoGTg/1r5lXLiuPbIvZ zPckrtTMuMVRQrnTFKGtl3CRoSAUgZ07EnPhrf8ANuuccmB+cv5ajm3T7G3/AJy/loMTcbtx WxfHozLclyA5eIpbfRGKtEcuht5knHQYC9ePZUd9q1fG8ifF4VnvWoviclKOWWW9a8laQcJw c7Z8quBy6fYwPzl/LQHbpn9jA/OX8lBj03C/NvGPIcuPd5vMiM9LTHy80wGSWikaN0lzA1BJ 9PeFzV54y7dYhLjyG33YcJUttqNlGtbykun2SArl4JBWNPv6H0MOXU9GYH5y/lqOZdfNiB+c v5aDEtTOIo0WQVvXJ5kXwwnXFsAuNQxnDqAEDUSrSCoAjBJ8qTzL5xcrs0RMmUzdDbZEphlE VJL7jcsIZLg0nSFtqTq3T7RO2K9O5l16cmB+cv5arlmaZYlKh2ztIbLQd5i9WgnJTnR0yAce 6gyjt04nTxOpltt9UIXlTI+qVpLXYisDPLxo5uBr1ddqu8C3G/zJzXeiJHZ121p2UJDHKMeb qIW0jYak4B9caRudVaXmXUf8iB+cv5KnXdvsIH5y/loGQ6UHpS1Tt0SMqZgAAZJLy9v/ANao xb4uXbzPiybM7BBKTIRLUWwQcEFWnGc7UCe721yfxnfWNT8VqXw8mMJiEK0tqLrwyFezqSFA 4znpWZg2O4ogzrlKDCY7dzZkx4SYqy3NS3E5K8NZyNaiVDPmhJPXNemFy6/YwNv+uX8tRzLr 9jA3/wCuX8lB5hYLXxRY7lYGpQckSYlvt0RKFNF1opK1iXhzohaRoOSdwhI3zXrbpKWHCnWC EHBSMkbeQqnzLr9jA/OX8tHMuuf2MDP/AIy/koFPBMuZ/p2yrvL0525T46HVpeYKeWsNgrBw kaN87K89q1WaQwrpJnczsLtok8tWhfJlKXpV6HCdjVvmXXGeTAx/4y/loGeag9aXBd1P/Igf nL+Wqtyucq2Q3ZdxXaosVoZcdekqQlP8yU4oHWaM0glXtyKuGiTIszSpqgmMFy1Avk4OEeHx dR0q8HLqRkMQCP8Axl/LQMc1Ipbru32ED85fy1IXdvsIH5y/loGWag9KXa7t9hB/OX8tV2Lh MkPvMMKtbjzP7RCJKiUbkbjTtuCP6UDjNGaXa7t9hA/OX8tGu7fYQPzl/LQMc0Zpdru32ED8 5fy1ykyrhFYcekptrTLaSpa1yFhKQPMnTQNx0qc1nBxBmFFmCXZDFlEBh4TCUOnOPCdODvtT EOXU/wDIgfnL+WgYmozS8ru32ED85fy1Gu7fYQPzl/LQMc0Zpdruv2ED85fy1WFylGIZWu09 mCtJd7UrRnVpxnTjOdv50DsdanNLNd1+wgfnL+Wp13b7CD+cv5aBfxNOU3LtsNmJNkLW8JDi ozWoNobOdzkDc6UgddyfKsJww1fG+H4MIw7qxGZlXNM1lkhuQl1x1T0dYOd0aXD0JGopB6Gv Up9xgW5CF3CbGioWopQX3UthRAKsDJ3OAT/IGrIKVAFKgQdwR50Hnto/1Ki4Ib4kTcOc1FZc TKhuoTFJ7MA8lwZ683Wobf7MHANI+FzxRKsVruDD91k2+XHtjktLzwLyzhXaFNb5SCC1kDHQ 4wc16e5d7UkSUu3GCAwPrwp9H1YJx4t9t9t6+WbzZhFYdZuVvEZ1WhlaH0aFnI2SQcE5I2Hq KDBTbZxeOHUyUTZq5Q1MJipX9byjMSptaiCE6wyClXqD1J62yzxUeKUKa7Qm399Pq+sUdPI7 CoIJ8f7PnadsZz6VskX6zLcebRdrepbGeakSUEt4ODqGdt9t6+l3q0tpYU5c4KUyElTJMhAD oBAJTvuMkDb1FBmeAW+IRKaXee1IaNsYTLRJWFapwUrmrbwThBGOmE+zgDeu3Gqpff1jYts0 odl82K/FS/oVyVJyX0pzupspAz6LPnitIq7W1C3EKuEQLbWptaS8nKVJSFKB32ISQSPIEGuk aZDlkKiyWHzy0rBbWFeBYyk7eRAyD50HnN9/1Km83MQWLyuP215TBbWNHKNvCUY8fTn5I9+9 W47fEPfVjbk97ojIhxXCpnQpJdAXz0PlSs7go3wemxB6+h4oxQY3hxN0c4qkyZDVyZt0iGHU NyV+FtwvL8OnUdKtATsNsGtlRijFBxlrDcdxamluhKCdCEhRXt0APUmvPrnZ7g/wVxW2Ir0h 24zO0xWltIS+UkNbLA2ykpUAeulI869IwMUEYFBxecS22txQVpSCogAk7DOw868zW/xGHrq7 CjXoIcjRHm2XTlZHanTIS2FLwF8lTYxkdNjWzuXEsC3zbtHlc1vu2Ai4vr0gp5SlOgY9TllW 38qXq42hhbkcQZxuKH1MGEOXzCQyH8g6tJHLIPXOTigz9xa4njGxmGi8zoLcF7tyXHEtyHAX W9IGFBIe06sZ6gKGoKOam8M8UTrzeY8Bm4MxpESbHZVIWlTWstNFhQ32GrmDpnOck5p+zx1a ZEiEmOJDrEkxkiQlICEGQkqZCsnPiGOgOCRWqccbaaW48tLbaAVKWo4CQNyST0FB5VJ73tcB hKUzrfa5FztrLMZBSh1IVhL6Bp6IJx59dWMDFfcmHxi3CtLbblzeDKgXjzQF8k3BvQFEEFbg jBQXnYYPmd/Socu33VhL0OTFmsBQKVtLS4kHGQQRnfcf3q9ig+U+dK+IFEW9xAZmLLp5QVEb StxsqBGsBWwx679elNsV8kDNB51EstyitcKoablRb3AixmZDsY4gLaBw62pGcZ0hRGBkEp3x XoaelfWKMUBQKMVIFAVgeDLPcYHFtzkSGFpgPGU4hDhyIy1yCshpXVSXRhxWfZUNtjgb/FQR tQRRRijFAVQvEjslvkPiG9OU0nWmMykKW4QdgASBnPvq/ijFB5Fc+E5Vz4UWLWxMh3ScxcIL jUqOEthMx0LdcIB8ASpIKdySB0JOR622nQkJypWABlW5P86+wNqnFB8mipIqMUHyfaFeauWa 4K+imXbk218TDMW4iNpTqKe28wEb49nevTMUYoPlG5z6190Ab1OKDM8b8Lq4mYtzQlJjpivu PKBQs8wLjvM6cpWkj9tnY+WPOnNqhKgWyFEW+X1R2UNF0oCNZSkDVpTsM4zgbCiigylk4EVb HIqlXBL3YokqHFPI0q0vOBeXDq8ZTpT0xnc+dETguZD7h5FyiLEK2t22Wl+FzEvoQUELQNfg XlHnrG422FFFBbl8Ly3H789FuLDS7i9Gda1RdXJDQSFA+LfUEncaSnORuKSSPo2kP2qHBN4b QmOmcjWmMvJ7RIS6Djm76dOMK1BXUjyoooG0LhiZaOJbre27iJDM51xx6EqPnUnloCUoUV4S vKNz7KgRkDSDV3gCymy8ONR1F0EqKkIdIKmWhs00SCQdDYQnIPlnzoooNJRRRQFFFFBI6UUU UGfd4fCuJLpdHlsSI863MwFw3W9iELeUSVZIIUHiCNPlSRHAEZqyzYjao/a5skyTJLZPZlco Mp5SSTgpbASMn1JznFFFBZd4Eta51kLLDLEW0hjlhAJcd5CVBlK1f7UFRPmScbgZB01yiGZb ZUZKw2p5pbYWU6gkqSRnGRnr60UUFOx2yVa7faoXaWHWYsVLDyuSUqdUlKUpUk6jpGxyDnqN 9t3FFFAVB60UUBRRRQFSKKKAoPSiigiiiigKKKKCR0ooooA1FFFAUUUUB51NFFB//9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CADhAN8DASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQEBAQADAQAAAAAAAAAAAAYFBwQBAggD/8QAShAAAQQC AQMBBAUHBgoLAAAAAQACAwQFEQYHEiExEyJBURQVFjJhIzdxdYGz0zNCUlSRlggXJENic4KD o8EmNDZTY3KSlaGx8f/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwD9UrB5tyaDiOAlzF2let1IXATfQ2Ne6Jp/nuDnN90HWz8N7PgE jeXmyld1vG267G13vmhfGG2Y/aRElpGnt2O5vzGxsbQZOK5VQyNfMW2tlgx+LlfFLdm7BDJ2 Db3RuDj3Nb6E+NEEeoIG+uG9TeP5ji/+DU/jGLgZcuRV21pZsfD7FjYWEySyvBcfvMY4OO/e c86HnS6XWzl+h05r5nK4u9NloseyWfH14XSTPsdg3G1rQSSX+N60B5OhsoKdFzfpDymbI8ey M3JcqyTIMzdmi50kbq8TZPaaZBCJGtcQBoBp27ewfK+3WPLZWmOO4/j7LNvIXrjy7H1bX0Sa 1DHC9z+2cgiMNJY4713a7QfOiHRkXG+hWem5jnMvn57Mll0GKxmLlldF7IvsMZJJY7maGiJJ SPHj11saXZEBEXPelLG5jF8h5PHMWSciyM8sNiNjQ9teL/J4CNgg+5EHjYI9/wCKDoSKM6PW b1rgFJ+WvzZG4yzchfamAD5RHalY0nXj7rQrNARfWWRkMT5JXtZGwFznOOg0D1JPwC5jjMpn 830jzmdsZ2PDyZI2LmMtW4GxihSJ/Ih3afO429/edke0+PaAg6gi590oy0kmLvtymQd2TZWV mMr3rftbUcDomSRxSF3ve0LXGTscXOa17QTtpAzevF23BjatfGZmenfNW9ajoxTyVBaEUOy9 1lmvZiLuD+0kB500kDyA6minuDZmtluM4hzMm2/cdjatmZzw2OZwkjBbI+JpPZ36cdenggE6 XNJOQZqPq1JZyFi4zFs5BHgoa0Fw6DX0vat763Z2ua5zg8ylxeNaA7Qdh2xF54rEd2j7fHWI JmSMJimY4PjJ+B2D5G/kVAdJMbcgucgsWeSZnN14LDcZCb8weO6BjWzPa0NaB+U72edn8nsu Pcg6OiIgIiICIiAiIgIiIJvqb+bflf6pt/uXqkUt1VcWdLuYOadObhrhB/3D1UoJwcI43HWq 1qmGo0qta7HkWQ04GwMM8f3HkMA2QdH9g348LQ5BgMTyOiKeex1XIVWvEjY7EYeGuGwHDfod EjY+BI+K0158ldhxuOtXrTi2vWifNIQN6a0Ek/2BBDdG4Gso8osQVoKtKfP2mVI4GhsQhgDK zewDwBqD4ePkugqK6LUpaXSzjYsvdJZs1Remc71Mk7jM/f490hVqgk+rGZnwHTrO3qTJJLv0 f6PVbGNuM8rhFFr/AG3tWrx/A1cRxPH4ARxzU6tNlMse0FsjWsDT3A+u/O9+u1J837c/1I4f xoFj4aL38hut7nNc0Q+5X9PBBleXa/8ACXQ0GfhMHicDWfWweMo42u9/tHRU67IWudoDuIaA CdADf4BaCIg591qtWJ+M1+MYyV8eT5NZbi43saHGKF23WJS0kba2Fsm9fMKwlwWKnwUeFs46 pYxDI2QtpzxNki7Ga7Glrtggdrdb+QUXxZ0vJ+qWfz0o3i8E12DxvyfMS19uTRGwQ5rIwQdH scuioJxvB+NxfVramGoU4Mfd+sIYKtdkMf0j2ZYJC1oAJAP9oafgNauVw+MzDYW5bHUrzYXd 8YswNlDHa1tvcDo6+IXuRBnVsLQrZq1loYGtvWYIq0kg/wC7jLyxoHoNF7vxPj5DXxJgcPLm 4szLiqD8vE3sjvOrsM7G6I0JNdwGiR6+hPzWkiDH4jx2hxTjtPC4lrm06od29+tuLnF7nHQA G3OcdAADegANBaFKlVoslZSrxV2yyvneI2BodI89znHXxJJJPxJXoRAREQEREBERAREQEREE r1Y/NZzL9S3f3D1VKY6osEnTPlzHb07EWwdf6l6p0BRHWyzLX6V8ijrMEk9yuMfG0nW3WHtg H/zJ/wDit1A9UAL+Z4LhA4h1rNstyN+Doq0b5jvz6d7Yvw8oLmpXiqVIa1doZDCxsbGj4NA0 B/YF/VFIdWM5YwPBshLjSfre52Y/HNa8Nc6zO4Rxlu/UtLu7XyaUGP0mjkzGX5ZzOffZmLv0 WiO8uAp1txMcN/d73+0eR6eQfiujrL4thK3G+N4zC0STWoV2V2Od6uDWgdx18T6n8StRAUj1 P5PJxrjgGO0/O5OVuOxURGw+1JsMJ+Aa3y5xPjTdepCrly/jUX276kWuU2Yu7BcfdLjcJ3D3 Z596s2m+PI20RtIJB7XHwUFvw3j9bivF8dhabnSRVIgx0rvvSvJ2+R34ucXOP4krZREBERAR EQEREBERAREQEREBERAREQTfU382/K/1Tb/cvVIpvqb+bflf6pt/uXqkQFAyn616412dgfDg cI+Qu0D2TWpQAPwPZXd+xyvlBdKWyXLPMc5YZH7TI52xHFIwffgrBtZnn4/yLjv8SgvVzrLl nJusOJxjHl9Li9Y5S20FrmG1MDHXY4eoc1gmeP8AzNV3lb9bFYu5kb8nsqlSF9iaQjfaxjS5 x/YAVHdGMfdg4Y3LZmMszOfnfl7jdn3HS69mwA+WhsQjb2/AgoLtEXlyuQq4nGW8hkZmwU6s Tp5pXb0xjRsnx59Agj+quUvuo1OL8cm9ln8881o5m7Jp19flrJ0R9xvgeR77m6+SquPYelx/ B0cRi4hDSpQtgiZ8e1o1sn4k+pPxJJUZ0mx1u83I81zsLo8ryBwkrxSeXVKDf+rw+pAJB73a 1tz/ACNhdDQEREBERAREQEREBERAREQEXw4dzSDvRGvB0vlAREQEREEx1RcWdM+XOa0uIxFs ho+P5F/hU6lerH5rOZfqW7+4eqpBhc6z8fFuG5nNy9pFGrJM1rvRzwPdb6j1doftXh6U4N3G +nHHcXKzssQ02OsN3v8ALPHfId/H33OKxuscTMxFxfizhXkZm8xC2zBKf5SrAHWJdD4/yTW/ 7QXREHOurzHZ6Xj3CoXENzlv2l7QcP8AIINSTDub90uPsox8+8roq5v0zazkvKOR86eRJBZk OIxLttcG04HkPe1w9RJMHu8+dNaukIC5byXfUXnQ4tEBJxXByR2c1IN9tqz96Kp8i1viR/3v RrT2lb/U3kl7DY6pjOORtn5RmZDVxsbiO2MgbfO/e/ycbfePg+S0a8rW4TxmnxLjtbFUS6Rz dyWLMhJktTu8yTSEkkuc7ZOydeAPAAQbqIiAiLN5FncXxvFTZLO369CjECXSzP7RvROgPVzj o6aNk/AFBpIuY4nk/Meb5SnY41jG4DikczJJL2XhP0m/HvZEMO/dY4DXe4gkPBb5BC0+G9Qm 8m5jmsHHSq12Y188XtDk4ZJ5XRTGJx+jtJkY3YJ7na9W633AoLtERAREQEREBERAREQEREBE RBL9VG9/TDl7QC4uw9waB1v8g9VCmeqDQ/ppy1rhtrsRbBH+5eqZBzyUnMdd4GdjJK3HcI+Q vHrHYtSgAH/dwH/1LQ6t5m3ieHSV8O8MzeXmjxWOJ2O2eY9vfsDx2N737/0FndIh9ZWuY8lc GEZbNSxwSM9H16wFeM+nzjef2/pX8MJK3mXV3IZRmpMRxJj8ZVJb4ffkANh4O9+4wNj0R6vc QguuOYitgMBjcRR7votGvHWj7vUtY0NBP4nWz+K/nyvP0OLcdv5vLy+yo0ojLIRrZ+Aa3fq4 khoHxJAWo97Y2Oe9waxo2XE6AHzXK8CD1S5RT5NMx7OH4WdzsPC8echZbtpuOB9GM8iMeu9u OvuoNTpxxzJSZS3zTl8Yj5Lk4RBHUadsxtQO7m12n+c4n3nu+LvAA156CiICKU5bzvEcbuQY 1/0jI52wNwYnHx+2syD+kW70xvqe5xA0D58KdbxzmXNof+m9+PAYaX72Ew8vdLKw6PZYtevz aWxAAgnyg9nIOozZMrNgeCUDyTkEZ7J/ZSBtSid63Ym9ARp3uN249hGgdLzYfpl9Y5mDkPUa 83kOciJdBW7e2hQJ89sMR9deB3v2T2tOgRtXWAwuN49ioMZhKUFGhANRwwt7Wj5k/Mn1JPkn yVoIC5lxnp7l6PNqeVyuWqT4/FvvvoMr1hDLILbw9wm7QG6ad60NlxLiR91dNRAREQEREBER AREQEREBERAREQTfU382/K/1Tb/cvXq5tmm8c4fmsy7tJoU5bDWu9HOawlrf2nQ/avL1N/Nv yv8AVNv9y9YHVkDMXOK8QJBizeQEtxjgdPqVm+2kbseR3OETf0OI8bQZl21b6adC8PQxkQdy J1avjqMDu0OkvzaHgHwSHF79H4NOyrHpvxlvEeF4zEEh9qKP2luXfcZrDz3Sv2fJ28u1v4aH wUxxt/266k3s/I4vwPGpH4/FBpIbNbLdWZ/h3BoPs2ny375HlermfIsll8+7hfC5nRZUNZJl cmGgsxcDhsevgzPH3G/L3joDaDwcqtWeoPLn8NxUsjeM0dHkVyB5Z7Yn0oNePPvDRk7TsNPa SCSD0yrXhqVYa1WGOCvCwRxxRtDWsaBoNAHgAAa0svinHMVxHBQ4vC1xWpQ7cduLnPcfLnvc fLnH4k//AEFJXuodnO2psb0yoRZ21G4xz5SZ5jxtR2v50g8zEbb7ke/B9Qgu8vk6OGx0+Qy1 uClRgHdJPO8MYwb0Nk/MkD8SQFzR2e5X1EuMh4eybj/EDoTZ21AWWrbSAf8AJInj3WkED2rx /OJHlujrYzprBZyEGV5zk7HKsrF70TbjGsp13efMVYe4Dogdzu53ug7BXQEE7wzhmF4hWmZi KzjaskPt3rDzLZtyfF8sh8uJJJ+QLjoDaokRAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBEXlZkaT8 jJj2XKzr8cYlfWErTK1hOg4t3sAn460gwuqT/Z9MeXv/AKOHuH03/mXrmHOc9Zd1Nzc2FdIc tBTr8XxIIJjF204zSzAgHQiiEbnHXw0fVXnUXN4rLdMuew4rJ0bs1TE3Y7LK1hkjoX+xkHa8 NJ7T4Pg/Ir8t8Y6jQ/ajOcmN2rDk7t647ER3ffbjBN2e1tSAAlzhEyKJjGbLu14I/pB+hJH2 sHRxfTLpm+OPJ0a0QvZR0TXxYyI+TLI30dPIdubH8e4uOmja9sWY450txcHHMU25neRTvdM+ lU1Yv3J3+X2Jzvxvey95AAHjYACleC8Z5ZkuLRYfDuu8P4/I509rKWmg5nKyv8vlcNn2HcSf ecXPAazR0uqcI4ZhuGY+WvhoHmaw72lu7Yf7Sxbk8kySyHy5xJcfkC46A2gmIeH5/mM0dvqL dZDiiWyM4xQd+QaRstFmbw6cjY20aj7mjw4evQ6NStQpw1KNeGtVhaGRQwsDGMaPQNaPAH4B f3RAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFyoxOb1wzX1djMhVbfwLaoyLMdKyubbZJHn um7O0nsczTtkHt7d9wAXVUQfnGnhMi3jWVkkxt3G1cZ08kwl0WKzoQ+40OJ7NgCUDtkd3tJa faeDslX3SzonxbgEcVmOAZTNt8nI2mAuYdD+SZ5EY9fI27yQXEKr6nAO6a8sDgCDiLYIP+pe qVAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQTfU382/K/1Tb/cvVIpvqZ+bflf 6pt/uXqkG9Det/HSAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgmOqTBL0y5dG6 RkYdh7jS9++1u4X+TrZ0qdS3VfX+K3mPcSB9TXNkDf8AmHqpQEREBERAREQEREBERAREQERE BERAREQEREBERAREQfDd694gnfwGl8osnlwvu4pmhhu76zNKcVe06PtvZu7Nfj3aQZfVj81n Mv1Ld/cPVUvzvwqrFkOM8orcRhgsYq1wyvFcbWBd7TKuimDmkD1mLC32n87ZZ3eSurSdRMYw NLcRyx+wCQ3jt3xv4eYh6f8ANBZIon/GTjG+ZcNyyKMeXPfx64GtHxJ/J+gRvU/jLnANdmyT 4AGBv+f+CgtkUn9vsOWdzafJHDWxrjmQ8/o/IL+UXUPFSRRv+reUDv8AgeO3j2j5nUOvx8bQ WKKLk6i41u+3Dcsf7xHu8du+g+PmL0P9vjzpfU9R8cD4wfLj+jj1z+GgtkUU3qNjy4D6j5cB 8zx654/4a9MfPsS5jXGjyZhI2WnjmQ2PwOodIKxFK/bzEf1Pkn93Mj/AT7eYj+p8k/u5kf4C CqRSv28xH9T5J/dzI/wF9JOe4toHs8dyeXyA4N49eb2j4u96EbA+Q2fkCgrUUr9vMR/U+Sf3 cyP8BfA55it6dR5K3wD/ANnb59fh4h9UFWilft5iP6nyT+7mR/gL4+3uH7i36JyTYGyPs5kf 4CCrRSv28xH9T5J/dzI/wF9Pt9ifalv0Dk/brff9nMhr9H8jvf7EFaijJeomNZrtw/LJNk/d 47d8aOvjEPX1X0PUnERgOsYvlNeL+dJLx66Gs+W/yX6P7QgtkUT/AI0OMf081/7Df/gqEH+E lxityW9h8tjMzUfXsPhZM2uXBzQTpzo3BsjCRo9vYSEHcUWVjeRYrImqyvcY2xaYZYq1hroJ 3NBIJ9k8B4ALT6t+C1UBERAREQEREBERAREQERY2Z5Xx3B2W181nsTjrDm97YrdyOFxb8wHE HSDZRfSCaOxBHNBIyWGRoex7HBzXNI2CCPUEL7oCIiAizsZncTlbE0GMylC5PCAZY69hkjmA kgFwaSR5BHn5FaKAiIgIiICIiAsifEYTH4/LSfVFQV7bZZb0cFIPNruBL+5jGkyud52NEu3r zta6IPzx0WxVjBc99pY4nlY8PkYJHYaWzSe1+Ej+kWCa0nc0dhf3dxIJ9WjbgQ5fodEQEREB ERAREQEREBERAXHnXsnkutfJchiMRLk/qPGxYesDPHHXE8pE8jnuce4aHs2nta4+D4XYJGlz HNa9zCRoObrY/Eb8Kc4TxGtxKPKtq37912TvSZGw+4Yy4zSBocR2MaAPdHj4IOe8CuWemOIl 41lrlGzh+MYEZDI2WAiQWZp5XtiYS7Rb2teAC0E+56b0qTD8rz+UfgsQytSgz02Jiy2Vkkhe Yaof4bE1nfsvc4PHl4ADCTvwD/Tk3S3E8im5G+7kMrGzOmF9iKJ8Qax0TGMDmbjJO2s1p5cB 3OIAPkat7hsc/JG5upmctj7TqsdOy2s+IttRMc5zQ/vjcQ7b3DuaWu0fBCDbwMmQlwmPkzcM EOVdXjNuOAkxsl7R3hpO/G968n9J9VPdXq2Zu9M+RVuMsc/LTVHRxMYdOcCQHhv+kWdwH46W 7TxTquZt3/rC/LHYhihbUllDoYezu95g1sOd3e8STvQ+QXoyVaxareyrXZKRcfemiY10gH+j 3gtB3r1af+YDnfG8hW5B1QquwVGxTxPHcM+nN7apJUcyWw6FzK/s5GtOmxwh3gaHe35rpyzs BhaGBx/0PFweyiL3Svc55e+WRx26R73Eue8nyXOJJWigIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAi IgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIP/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAD1AQoDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAYHAQMEBQII/8QAUxAAAQQC AQIDAwUKBg0NAQAAAQACAwQFEQYSIQcxQRMiURQyYZXSFRY1QlVWcXWBtBcjM5HB0wgYJCUm J2Nlk5SipLFDREVHUlRiZGeChKHC8P/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwD9UoiofxlxlJ/iNTtzcNv5iKGmy/Yngxctv5ZJ C54gpse1jhFtzi+QkAOa1jT2PcL1kljjdG2SRjXSO6GBx0XHROh8ToE/oBX2qM8fOT5PjfiH 4d3qWOvW8fRsTT3DXrvlHS9hYQNDXWIhO4DfoT2A2rzBBAI7g90BERAREQEREBERAREQEREB EWHHQ2d+euw2gyiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiCM8taHZ/hRI7ty8hH+oWx/SpMo3yv 8PcM/W0n7jbUkQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREEa5Zv 7vcL0R+F5N9v/IW1JVGeWkjP8K03YOXk2d+X9wW1JkBYcNjsSO/osogIiICIiAiIgIiICIiA iIgIiICLizV84vFWbwqW7vsGF/yepH7SaTXoxuxs/Qo7xHxAxHLMhDVwsduYPx0WSdOGsMUL ZCQ2KRwcemXs73CPJpKCXoiICIiAiIgIiICIiAiIgIiII1zFhF/i1lrWuNfLNPvO1rrgmi2O x2f4z6P0+hkqjXNXxtfx72jiHOy0AYAT3On9tDz7bPft236KSoCIiAiIgIiICIqx5lyHLcty djiPh/P7IseYMznWd2Y5uiHRREEdVj6B8z10e7Q7uR+MfAuOZizi8tyCOO9WPTNHFWmmEZ1v pLo2OAI0djexruvMf/ZAeGcb3MfyQte06LTj7QIPwP8AFKc8O4viuH4Cvh8FXEFSEbJJ2+V5 +c97vxnH1P7BoABe0gq1nj/4ZPc0Dk7duPSN0rI/n3H2H0ldA8c/DYk/4U1e3b+Rl+wrKRBW 58cfDcEg8pqgjtowy/YWP4cvDf8AOqr/AKKX7CslEFajxx8PHE+yz75gDouhx9qRu/htsZC+ j438AH/TNn6rt/1SshEFd/w08B9mH/dyTR2dfILO/wCb2e/RQnw/8QeD8Mi5JYucjqmnk8pL kWCviLkTojIdFr9sPbs0DsB5/EK879ytj6c1u/Yhq1YWl8s0zwxjGjzLnHsAqH5rwXkfi/yW lemyGRxPA/bMYaFiQsksxsDnGcQdI6Otwa1vtC54Duoho0xBKv7YPww/Ob/cLX9Wn9sH4Yfn N/uFr+rVn06sFKnBUpwxwVoI2xRRRtDWsY0aDQB5AAAaW5BWMHjz4aTglnKIRrv79Wdnx+LB 8Ft/hy8N/wA6qv8AopfsKyGjQ7knv6rKCtv4cvDf86qv+il+wsu8cfDdriDyqpsHXaKU/wD5 VkIgryPxq8OpDGG8roDrJA6g9utfHbe37fP0XVF4t8AliZI3l2HDXtDgHWA06PxB7g/QVOUQ Qn+FjgP534X/AFpq1SeL3h9HIxjuW4kueHEFs3UO3nsjsPo35+inapzkdq34uZmXj/HJX1eH 0pHRZbNRtHVcP41aq7v7vo94+Gu47PC0eN53G8lwtfLYO023jrHV7KZrS0O6XFp7EA9nNI/Y vSXPjqNXG0K9LH14q1SuwRxQxNDWsaOwAA8guhAREQRrmr+iXjrdye/loW+6AR81597fkO3p 66UlUW5zN7OxxdmmfxuZiZ73mNRyu7fT7v8ANtSlAREQEREBEVW8x5NkuW5+3wbgk81aaLTc znYvmY5h3uKM+s7gNdvm73vYJaG7kvML/JM/a4f4fPa+5CTFls15w4oerW9tST66gGg+64e9 5O1MuH8YxfEMDBiMJB7KrFtznOPU+V5+dI934zj6n9nYABbeL8exfFsJWxOCpx1KMDdNYwdy fVzj5ucfUnuV6qAiIgIiICIiAvO5Bm8fx/FyZDLWBBWYQ0di5z3Hs1jGju5xPYNAJJ8lzco5 HT49Xi9u2Wzesksp0KwDrFp482xt331vZcdNaO7iB3Xlce43cnzA5Hy18NnNAOFOtF70GLjc NFkRI26Qjs+UgF3kA1vZBox2NyPLp4cnyqq+hi4pGzUsI9wLiWnbZbetgvB0WxAlrCASXO10 TZEQEREBERAREQERVXmLd/xRu2cNx27NQ4bXf7LIZis4tlvyB3vV6zvRg1p8ncH5o2N7D6zm Vv8AiTkbvG+KWpafHa0ghy2egc0+27AurVSN7cQdOf8Ai9xokjdiYLEUMBh6mKxFZlXH1IxF DCzemtH0nuT6knZJJJ2Ss4XFUcHiquMxNWKpQrMEcMMY01o/pPqSe5JJPddqAiIgIiIIlz6U x3eIsDWES5uJhLhsgCGZ2x8D7oH6CVLVDvEL8I8L/Xsf7vOpigIiICIq4z3KctyTkU/GPD98 DfkbzFmM3KwyQ0jo/wATEAR1z+W++meR7n3Q+OX8hyvJs5b4ZwOy2tbga37r5kgluPY7X8XF r505GyO4DQD335THiHGsZxLAVsRhYDFVh2SXHqfK893Pe78ZxPcn/gNBY4fxnGcRwUGKwsJj rx7c57z1STPPzpJHfjOJ8z/wAAXtICIiAiIgIiICjvKOU1sLZrY2tH8u5Bea40scx3S6XXm9 7tERxt83PPoDoOdpp58/yax91X4Di9dl7OhgdO9+/k+PY75sk7h5n1EQPW4D8Vu3Ds4rxqvg I7Erp5b+WuEPu5Gzr21lw3oHQAaxuyGsaA1o8h3JIcvEuMy4+3YzWenjv8luNDZrLW6jrx+Y rwA92xA9+/dx953fQEoREBERAREQEREBEVQ5TM3vFnI2MDxOxPU4ZA8xZXOxdjd12dXqu9Wn uHSeWvLYI6w6LuTs+K9u3iOO25qnCq73V8jloDp+QeNbgrO9Ix3D5Ne95N7bJs7HUauNoV6W PrxVqldgjihiaGtY0dgAAtWFxVHB4qrjMTViqUKzBHDDGNNaP6T6knuSSSu1AREQEREBERBD vEL8I8L/AF7H+7zqYqH+IJ/vhwzsDvOx/s/uedTBARFVfIOUX+cchn4hwWzYq1K7yzNcghHu 12jQdXrv0QZz1fO/EGyNn5ob+T5/J8yzlriHBrT6sFZ3ss3nov8Amfxr1z5GwR5u8ox/4vmz njGAxnF8HVxGDqsq0KzelkbfX4uJ8y4nuSe5KcZwON4zg6mIwlWOrQrMDGRsHn8XE+rj5knu T3XqICIiAiIgIi12Z4ateWxZljhgiYZJJJHBrWNA2SSewAHfaDYoHZ5Ja5femxPCLDBQi9y9 yCMh8cJI/kq3m2WbWtu+ZHsb6ne4tThb8SPaNEtrH8MDuncZMc2YbsHYd5srOHbbT1SAnu1v z55UrQU6sNanDFXrQsEccUTAxjGgaDWgdgAPQIOHjuCx/Hsd8ixUHsoy90sj3OL5JpHfOkke e73uPcuJJK9NEQEREBERAREQFh72xsc97g1jRsuJ0APiskgAknQCqS3Yn8XstZxmPnkh8PKU ns7tyBxa7NSA+9BE8eUAI094PveTTo9QDNy3d8XpZaGHllo+H8UzormRjeWS5nWw6GDXlBvY fJ+P81vYOVpY6jVxtCvSx9eKtUrsEcUMTQ1rGgaAA+C+6laClUhq04YoK0DGxxRRNDWRsA0G tA7AAAAALagIiICIiAiIgIi5mX6b5LLGWq7n1f5dokBMXbfvjfu9u/dBF/EL8I8L/Xsf7vOp ioLznIU8hjeM5LF269uKPPUxFNBI2RhLpDE/uCQfdkePoP6F5/iDnMtnc2eC8JnMGRfG1+Xy jN6xVd/loj/l3jfQ3ewB1dh7wDm5fnrvOM7b4Rwm8a0VY9OezMLt/I27I+Twn1ndognyYAfN 3ZthcdwmN43hamIwlRlPHVW9EMLCSGgkk9ySSSSSSTskklc/D+NY3iPHaWFwsAip1WBgJA6p D6veQBtxPcnXmvZQEREBERARF5HKOQ0OM4z5bknvPXI2GCCFnXNZmd82KJg7uefQfQSdAEgO rNZWjg8VZyWWtR1aNdvVJLIew76A+JJJAAHckgDZKiLcRc51JHa5PXlqcba4SVsJKOl9rXk+ 434eREPkOxft3us6cRx2zmcjV5BzKCP5dCeuji+oSw47y07etPn7d5PJvzWeRc+ZICIiAiIg IiINVuzBTrS2Lc0UFeJpfJLK4Naxo8ySewC+atutbjjkq2IZ2SRtlY6N4cHMd81wI8wfQ+RU L8YcPdy2BxMtCtLdbjcxTyNmnFousQRSbkYGkgPOj1Bp8y3t30ox4XU7ON8TOU24uJZPGYnO eykpyyRsZFFHEH9Zc0u6o3SSyFwZ0jYdvQ05BcSw97Y2Oe9waxo2XE6AHxKyqlvSWvF+5Zx1 GaWn4eVpXRWr0D+mTMyNJDooXDyrgjTpB88jpb26iAy+az4wWbFWubNLw9ry9EtlhMcmcI1u Nh7FtcHYc4d3+QI76tLH0quOpQU6FeKtUgYI4oYmBrGNHkAB2AX3XgirV4oK0TIoImhkccbQ 1rGgaAAHYAD0WxAREQEREBERAREQF+cM3XjyNnxuxnGKp+UWhTnZWqROY+0xjQLRYBrrcXe1 aenzce+y7v8Ao9EH5v5BBkMvguYZDhb30amX5Fi3YSSSu+qwzdEDXzta5oOi/XvdPctJ7r3O Fca8WeLYw0cRS4JD1v8Ab2rd6e3PYuTO7vlkeO7nk73v46HYKw/E78HYL9e4794Ypigq2KLx pmeI7Fnw+rRHzlgjuSPb+hriAfh5re/GeLIc7o5FxQt32JxsoJH6OtWWiCs/ub4tfnDxP6um +2suxvi0XEjkHEgCfIY6bt/tqy0QVocb4tED/CDiQ1/m6bv/ALayzH+LLT3z3EX/AKcfP/RJ /wD2lZSi/JuTTVr33E47WZkORyx+0ET3ahqMJ0JrDh81m96aPefogDQLgEC5Xl/EzAewY/N8 Tnyd57mY/G18dO6W1I1pPQ0GT3W+XU9xDWDuSAt2P4n4mx51+cyGX4hdybmdEPyinYeyi0j3 2Qae3pDvV2up2hs6AAnnF+KwYexJkrtiTJ8hsxCK1k5xp72gk9EbfKKME9mN7eRJc7bjI0Fe fJfFXr391eF66urp+QWda1rX8r5b7/Hfrrsvv2Hip+UeEf6ha/rlYCIK8fD4sAnovcFI123S tjvo/wCV/R/Ofh384/w3eh8Nz+kXlaiIKq/x3/8Apt/vyz/jv1/1bb/+crURBWENPxisN67W V4RTkB0I61SzK0j4kvcDvz7eXYL7+5vi1+cPE/q6b7asxEFZ/c3xa/OHif1dN9tfcWP8WWOJ dneISDRGnY+fX6e0gVkogrK7xLm3J2MxvM89iW8ffIX3IMNBNXmtx6I+Tukc89MR372veIGt 99qyKlaClUhq04YoK0DGxxRRNDWRsaNBrQOwAAAAC2ogIiICIiAiIgIiICIiAiIgh3id+DsF +vcd+8MUxUO8Tvwdgv17jv3himKAiIgIigc+Tuc9MtTjF2xQ461z4bWar6bJa7EFlNxB7A7D ptaGtMJO3MDrzOfvZi7YwnC5ITbhd7K7lXtEkGPPqwDf8ZP/AJPem7Bfrs13ucawNPj2N+SU fbSF7jLPYsSGWazIQAZJHnu5xAA+AAAAAAA6MLiqODxdfG4mrHVo129McUY0B32T8SSSSSe5 JJOyV2oCIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiCHeJ34OwX69x37wxTFQ7xO /B2C/XuO/eGKYoC1XLMFKpNauTRV60DHSSyyuDWRsA2XOJ7AADZJXLncvTweNkvZGQshZprW tBc+V5OmxsaO7nuOgGjuSQAo7Uwd/kd+PJcujZHShf7SlgyGvbE4fNlsOBLZZR5ho9xhPbrc 1rwHFDHf8QXPkvw2cbw8HUVWRrorOUAOi6Zp0Y659Izpzx3d0t9106rQQ1a8VetFHDBEwRxx xtDWsaBoAAdgAO2lsRAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQERQTxufMzw 7udDnMqvs1WXXNe5hbVdYjE23NIIb0F3UfRvUg6vE78HYL9e4794Yva5RyGhxrFm9knvIc4R QQQt65rMp+bFEwd3vd6AfSToAkUtSt2ovD3M3sJRyGbxWO5iJ8VWoxOlMlSKaNxEHTvcYeJQ CO3btodhL+PZOtJm5M9yqHM2syAWVIIuPXjBjInD3o4XGDb3u/Hl7F2gNNaA1BJcDhr+Qy7O Q8na1lxrSKGOBDmY5rgQSXAkPmc06c8dmjbGkguc+WKOM5hRlPTXoZ6WT0YcNai3/wC6SNrf 5yvo8o0NnCZ3z12p7/pQSFFGhy5hc5owfINtBJ3j3Adjo6Pr9Hx9FiXl8cURkfg+Q9PV0+7j 3uO968hs6+nWtd/JBJkUSl51WiI68Fyfv393ETO/4ArX9/8AU/IXKvqSx9lBMUUO+/8AqfkL lX1JY+yn3/1PyFyr6ksfZQTFFDvv/qfkLlX1JY+yn3/1PyFyr6ksfZQTFFDxz6no/wB4+UjX +ZLHf/ZX23ndExlxxHJ2uA30HB2tn6Pma/8AtBLUUXj5vjndPVj+Rs2NnqwVw67Dt2iPx1+w /RvZ9+mL/wC68g+oL39SgkiKOs5ZBMOqris7Mwdi442WHR+GpQ137QNfT5rXPy+OAbkwfIT2 37mPe/4/9nfwQSZFEn85rMZ1OwXJ9dRb2xEzjsfQBvX0+S1/f/U/IXKvqSx9lBMUUSm53Tik 6RheTyDTXdTMLZI7gHXzPMb0fpBWv7/6n5C5V9SWPsoJiih33/1PyFyr6ksfZVeYv+yIo2uX 5TAzcUzz5all9eN2PiNmRwa/p6nxFrHxn4t04g9kF6IufHW2X6Fe3HHPEyZgkEdiJ0Ujdjen McAWn4ghdCAiIgIiICIiAiIgxGxsbGsja1rGgBrWjQAHoFlEQEREBERAREQEREBERAREQERE BERAREQEREBRrnVarHwrMt+7D+NxmJ0rslW0x0Dh73X9PlojzIJAIOiJKuTK4yhl6T6eWpVb 1R5BdBZibKxxB2CWuBHY90FO/wBjhmsnmzl5OT5bKDO1oqsD8Rdl2IovYRFtgNI31SkucT6b 0fQm7V5VLjeDoZN2Ro4bGVsg6MQm1DVjZKWAABvWBvQDWjW9aA+C9VAREQEREBERAREQEREB ERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBER AULz/iBBiOUWcDHgc3kbtbH/AHTldSbAWCDrLN7fK0l2wfdA2fQFTRUtxHD5Lmua8QM5Wyz8 XQyuQOIa+GAPmdVqt9l1wSl3Szrc6Xv0O0e40UFs8fzFHkGEpZbFTCejcibNDJojbT8Qe4Po R6FegqDyWXHDsfzSDjcln2GOr1eNYOlDZe7+6ixvXN0E9IIfagDn6Gy3W9u7yOoZ+QZPkvHZ OSXadHjmMq0ob0V1zZZZ5q/V8sleHAu0C3pBd0l3WTs9JaFsouWjPA/2lWK4yzYqdMU/vtdI 13SCOsDycQQ7Wh578l1IPAocngu8vyHHmUbrLNGvHZlneGex6Xuc1g2Hl3UelxALR2afo3xP 55i23qsQguOo2ch9y48iGs+Tus+8OgEu6z7zCzqDS3q7b7HVf43JWI/D7xS59Q6flmSluGjY gOz8nqsMED/2Fj3/ALV6Vzj8ZzPh1wfHsbJT42IstflYC32fsY3Rwb0NF0kpe7XmRG4oLaRE QEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQfE0Uc8Top42SRPGnMeAQR9IK48NhsXg 6prYXG0sdXJ6jFUgbCzfx00AIiDmn4tx+d950+Dxcjrz2SWy+pGTYcw7Y5/b3iD3G96Wyzx3 CWszDl7OHx02WhAEV2Ssx0zAPLTyOoa2fX1KIg6qmOpU7VuzUp14LNtwfYljjDXzOA0C8ju4 gdu63Wa8NqB8FmKOaF40+ORoc1w+BB7FEQcdDCYrH4t2MoYyjVxrg5rqkNdjIiHb6gWAa0dn fbvtbMXisfiIHQ4qjVpQud1uZWibG0u0BshoGzoAfoAREHYiIgIiICIiAiIgIiICIiD/ 2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAE4AUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQACAwEBAAAAAAAAAAAAAAYFBwIDBAEI/8QATRAAAQME AAQDBAYHAwkFCQAAAQACAwQFBhEHEiExE0FRFCJhgRYyQlJxkRUjJDZicqFDVrMXM1OCkpSx wdEIJnOi0iU0RHSDlbLC8P/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwD9UoiICIiAiIgIiICIiAiIgItf4tnF4vOaTWOpx0UccEck 08pqg98DOdzYudvL0dIGlwbvfL1XzCc6+kHEnNMec9nJaHQtgDR3HL+sJPrzED5INgoiICIi AiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIi4Qve9hMkboyHOGiQdgEgHp6jR+aDmiIgIiIC IvN48/6R8A0x9mMXOKgOGubeiwjuOmiD59fTqHpREQEREBERBr3F+HldZMjdc5smqKuOSumr 54fZmxmokfGY2iR4cS5rGn3W60NBY3AMCs2PcU8ruVumrPbZGxySiSXma4TF73AjX3mjXppb UUlYiP8AKRlnvEn2Wg6en+fQVqIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIdgdBs ogIiICL41zXb5XA6Ojo9j6L6gIiICHoNoiADsA+qIiAiIgKQx4E8ScveOrPZ6Bm/4gJiR/5h +ar1JYx+++X/AM1L/hlBWoiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICLqmqYIJIY5po45J3ckTXuAMjtF2 mjzOgToeQK7UBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFJYx+++X/zUv+GVWqVxxpbm +V7aW83spGx3HI7r/RBVIiICIiAtZZjxMqrJmLrZa7HPd7dbacVN6npiDJRsd9Tlb9s6BcWj rpXOU32ixrHq+8XOURUlHEZXuPnrsB6knQ+alODdhnoMbnvN4Z/7byGU3GtDjvl5h7kf4NZo fmgs7Pc6O82uluNsqGVFFUxiWKVh2HNK9i1JdaS5cKblU3ixwTXDDKqUy11sibuSge4+9NCB 3Z6s+YWy7BerdkNqguVmq4quimHMyWJ2x+B9D8CgyCIiAiIgKR4g5vBikNNTUtJLdcgryWUF rpyPEnd6k/YYPNx6BebPM5/Q1XFYsepv0tllWzdPQsPSJvbxZnfYYPj1PkvvD7CDYamrvd9q hdMsuI/bK7RDWN3sQwtP1Y2+nnrZ8tBOs4W1GVU8914i3CWfI5W7ojQTPiisvZzfZ9HrIHNa TIdk8oHbe8rhGTXe33kYjnz4TfAwvoblG0MhusQ7lo+zK37TPmOi2GprP8Ro8xsfsdS99PVw PFRRVkXSSlnb1a9p/HuPMIKVFrzAs1rJbvJieZ04osnpYw5so6Q3Bg6eLEfXzLfLqthoIfMu IMGI3r2O8UTo6aejlqKOr8UBlRMwD9nA1sSHfQdd/wBFVWKqrK2z0lTc6H9H1ksYfLS+KJPC J+zzDoVOcTMTmyyksrIq6GjZbLnDdHOkj5+cxEkN7jQOzsr7Q8Q7FdMwZjdknNzr2sdJVPpR zRUrAD1e/tsu5W6Gz7yCwREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAU7aT/AN98h98H9npPd9P8 6qJSOO7fxDy6UH3BDRRAfFrZSf8A8ggrkREBEWHy/IaLFMZuF7uji2ko4vEcG93nemsHxc4h o+JCCHzuNuacQ7Nh2/EtVvaLvd2jen6dqCF38ztuI9GrLZJlt0izWHGMbo6KatbQOr5n1j3N YGB3K1jeXzJ8+wXLhNj9ba7PWXe/tAyK/T+314H9jsajgHwjZpv47XvyrCqLILjFcPa66gr2 QOpXVFHLyOfC47cw/D49x5IOvhllkubY0+7y280EbqiWCOJz+clrHcpJPbqQeyl79i9zwW81 OT8P6Y1FHUO8S6Y/HprKj1mh+7IPTsVXYPhtHhtPPSWurrn0DiPApZ5ueOmHmGefU7J3vuqd BhsRya2ZZY4LrZZ/Fp5OjmuGnxPHdj292uB6EFZlayzfEbrZbnUZdw4aGXpxaa+1EgU90YD1 2OzZQOzx37HuqfDs2s2VWB10oqlkIgb+20855JaJ4B5mStPVpBDu/ToSgplrTLc3uVzvM2Lc OoYqy8sGq2vkP7PbgfNx+0/0aPmsdVXe8cV3yUOJz1Fpw0OLKm9t2yau10dHTg9QzyLz8lsP EsYtGJWeO2WGjZS0rOp11c93m5zj1cfiUGOwHCqHEaOZzJJK671Z8SuuVR1mqX/E+TR5NHQK qREBERBPZtilFldrFPUl8FXC7xaSsiOpaaUdntP/ABHmFgMDy+uN0fimZsZTZPTs5o5WjUVw iH9rF8fvN7hXs80dPDJNPI2OKNpc97joNA7klary/Hv8sNBAyPntlkge6SnuBi1VTP0QHR7+ rEfM93D0CDKZLc583FZjWNxMltsrX09yusgJhiaRpzIdH9ZJ/wCUea9HCThpaeGtprKS2OdU T1U5llqZAOdzd+4z8Gj+pJ814uEt9npmPwvIaWnt+QWlmmRwR8kVXTg6bPF5aPmO4PdbIQER EBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFJYx+++X/wA1L/hlVqksY/ffL/5qX/DKCtREQFrPM2nM uI9mxRnv2mz8l6u5B2HPBIpoDo+bg6QtI6tYFd5HeaPHbBcLxc5PDo6KB08p6bIaN6G+5PYD zJAUvwis9ZRY7Peb5CI7/f5zc65ujuLnA8OHqN6jjDW6PY83qguUREBEWEzHKbTh9kkul9qR DTtPIxrRzSTPPaNje7nHyH56Gyg995ulDZLXU3K7VUVJQ0zDJLNIdNa0f/3QdyegX5wyXDrx xSr67MMZskVqtE0LCKaomfDJksbXtcPFa1wEbCG+6T7x90k6ILdj2nFrrn9xpr/xGpTTWynk 8a14047bCRrU9SR/nJT10w7a0EjuXBbUQSXDbKLRkNjbBa6b9GVVvAp6q0SAMloXga5HN+70 6O7EfMCtUHnuFVFZcI8nxGdtuy6kZytk6iKujHUwTtH1mnyPdp0fJZHh/m1FmNBOY4ZaG60b /Cr7dUDU1NJ6EebT5O7EIKtERAXhvd3t9jtk1wu9ZDR0UI2+WV3KB6D4knoAOpPQLoyS/UWP 2/2quc9znuEcFPC3mmqJD9WONv2nE/l3OgCVgrPjNVc7pBkGYP8AGr4nmWhtzT+z24EaHQHU k2idyHeiSGADqQ8jbfX54+Oe+0zqHF2vbNTW9/M2oqyDsOqB05GdiI+56c2vqq9aA1oa0AAD QA8kRBHcRMGp8tjo6ylqZLZkVtcZbdc4R78D/Rw7PYexae42ujh7mk14qaqwZLTMtmX25oNV SA+5PHvQqICfrRO/Np6HyJuFI8Q8Kgy2jp5qaqlteQUBMttutP0lpnkaI/iY4dHMPQhBXIoj As1mu1ZPj2T0jLVl9CwOqKQH9VUs2QKinJ6uidr8Wnoe2zboCIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiA iIgKSxj998v/AJqX/DKrVJ40C3OMuDuhJpXAfDkd1/oUFYiLG5LeaTHcfuN4uLuWkoYHzyep DRvQ+J7D4lBr/N3uzbiNa8Kg9+0Wvw7vfDrbX6dunpneXvOHOQe7WhbSUHwdstbQ45PeL9Hy ZBf53XKuBO/D5ukcQ+DGBrdeR2rxARFr7NuIDqS5jGsPgZd8sm6eCD+pox/pJ3D6oHp3KDI8 QM5pcUjp6Snp5LnkNb7tBaqc/rZz6n7rB5uPRYnD8Grqm9R5XxCmguOSAfslPGD7NbG9+WJp 7v33kPXp0+PuwHBTYauovV/rjecqrGhtRcJGACNv+iib9lg/r5q4QEREBQ+dYO+8V8N/xyud ZsrpWckVYxvMydnfwp2dns/qPJXCIIrAM4F/qKmzXqlNrymgA9roXnYcO3ixH7cZ8j+ayeWZ PHZTDQ0MBuF+qwfY7fG/ldJru95+xGPN56D4nopHi5QRXO6WpuOumjzun/WUFRTgfqYtjn8c np4RG+h7nsuHCK5QSXm60WSRvg4htaP0iJyNzRA+46A9vA69APM9eqCqxvGp4a/9NZNPBccg cC1kjGaiooz/AGUAPUD7zz7z/PoA0VKIgIiICIiCR4h4e3J6SmqrdOy35JbZBPbbkGbdC8d2 O8zG8e65vYg9jpdGDZjNc7hVY9ktPDbsroWh09NG/cdRGe08BPUsPp3aehVqo3iHhTMmbR3G 3VAt+TWxxkt9wa3ZY7zY8faY7sR8UFkiiOHeayX51TZ7/TNtuV2/pWURPuvHlLET9Zh9fJW6 AiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgKQxpgPEPMZwfrMoo9fyskP8A+yr1JYx+++X/AM1L/hlBWrWG dE5rnVBhMQBtdB4V1vLt9HtDj4NOR/E4Bx35NCuctv1LjGNXK9V5/ZqKF0rgO7iOzR8SdD5q Z4O2CrteOzXW9nnv99mNxrnEfULh7kY+DG6b+aC8A0NDsi66meGlp5aipljhgiYZJJJHBrWN A2SSegAHmtTTXG6cXZ5KSwy1FrwFrjHU3RvuT3QtcWujpz9mLbSHPPU9h5oPdd8tumZ3Wsx7 h1LEynpz4Vwv7veipneccI7SSa8+zVW4Th1ow62mltMB8WQ81TVSnmmqX+b5HdyVk7FaKCw2 mmtlopYqShp2BkcUY0AP+Z9SepXvQEREBERAUncsiqrhc6iz4mIJ6yD3ausl2YaQns06+u/z 5R28145bnVZvNLSY7VyUuPxPdFVXWFxbJM9p06OnPoCCHSfJuzsirs9ro7Pb4qK3Qthp4x0A 6knzJPck9yT3QeLGMeprBSytjklqayod4lTVznmknf6k+noB0AWM4g4VTZZRxywzPt9+o/ft 9zh6SU7+4BP2mEgbaehVaiDX/DzM66rq3Y1m0Eduy+maSWN6Q18Y/toD9oa7t7j0A7bAU3nW I0WXWtkFS+SlrqZ/jUVfAeWakmHZ7D/xHYhTmF5ZdLdkP0Oz6SH9OlrpaC4xtEcNziB7tbv3 ZRvqz5hBsdERAREQFi6vIbPR3Jlvq7pRQVz+XUEkzWvPNvl6E+ejr1WUX5w4g0VXWScW54ZK cUlDXUNXVsdETNJFHTRP5Yn71GehO+U9yg25xEwwZFHT3K0z/o/J7dt9BXM6EHzjf96N3Ygr jw6ziPI2TWu7Rfo/KqABtfb3jRafvx/ejPcEeqrbbVsr7dS1kQc2OoiZM0OGiA4Ajf5qV4hY UMkZTXG0VQteT2889DcWt2W+scg+1G7sQfxQWSKI4e5yL/UVVjvdOLZl1uA9ut7j0I6aliP2 o3bBBHbY35bt0BERAREQEREBERAREQERdVXUw0dNLUVUscNPE0vkkkcGta0dySewQdqksY/f fL/5qX/DKy78kskdphuj7vQNtszuSOqNQ0RPdsjQdvROwR8lIuv9Hjtwz291bwaWmippvd68 /wCqPKBrvs6A/FB5s7By/iBZMQjPNbaHlu921vTg0/qIj/M7bvwar++Xa32G0VVzu9VFSW+l YZJZpDoNH/M+QA6kkAdVqvFK6l4b4ZPkuYyyyZHklR7XJSxM555ZXj9XTxsHU8rdDyA89LIW HEr1l98p8k4kxRRw0zvEtmPNIkipHdhLMe0kuu3k3Z117B5Y7beuLMraq/Cps2B8/NT2obiq bo0Ho+oPdkR8ox1Pc/ZK2vS08NJTRU9LDHBTxNDI4o2hrWNHYADoAu1EBERARF4rzdaGy26a vulTHTUkQ26R5/IAdyT2AHUnsg9NTPDS08tRUyxwwRMMkkkjg1rGgbLiT0AA67UK51dxDiAg fJQYZJ/bMc6OpujP4Oxjgd976zwOnK0hzudPaa7NqiOuymkdSWCNzZaOyzD35XA7EtUB0JBG 2xdQOhdt2g27QdNFS09DSQ0tFBHT00LQyOKJoa1jR2AA6ALuREBERAWAzTFqHLLU2krTJDPD IJ6SsgPLNSTN6tkjd5EH5EdCs+iDXGHZpcqK/MxDiBEymv5BNFcI28tNdWDzj8myAfWj+Y6F bHWFy/Grdldlltt2h5o3e9FK3pJBIPqyRu7tcD2IUbi2T3LFrrBifECcyTyHw7Xe3N5Y7g3y Y89mzDzBPvdwg2YiIgLW0XDKjuWU5ZcsjFRLTXSshkjpYLhPHDLDHBGwCaJpa1/vNcdOB6Ae W97JJ13U3kud4tjLT+nL9b6N4/snzAyH8GDbj8ggo2MbGxrI2hrGjTWtGgB6BfVrZ3FI3Mcu G4nkV+Lh+rnNN7HSu/8Aqzcv9AVx8PitfWva+bG8Tpnt910bH3GqjPz5Iv8AigyfEjBTkbqW 8WKrFqy627dQXFo6H1ilH2o3dQR11vY31B6OE/EIZlDcbddKaO35PaHiG40ccgkjDjvT43gk OadHpslp6HyJ8DuENLdnF+a5NkeSc41JTT1hp6Un1EMPKB+ZVnj+JY9jnKbDY7bb3tj8LxKa mYx5b02C4DZ3ytJ2TsgEoM2iIgIiICIiAiIgIiIC8t1qaajttVU1w3SxRufIOTn20Dr7vn+C 9SIPx3XY5WwYha6eKlrBjdNNb7pQR+A8u9qkMcdRE8Eb0zwqh/w5x5ELMcYcuqIOMLMdhom1 9LVVNFWtp3PDWzvbG7wo377M5nNcfwW2eLXFQYvBcKDG6ZlzvtLTmepBdqGhj10fK71JI0zu SVq2w8Ka7M8UyuTJ3slzap9nr4qp/R8D3MLmxb8hrQ15fJBubCMDno7scmzGtbd8rlaWtlDd Q0TD/ZwM8h6u7lX6/O/CXiPeMftLafN5pa6008gpJrgWHxrZMOnhVLe/KfKTqF+haeaKogjm p5GSwyNDmPYdtcD2IPmEHNERARFO5Nkn6PmZbbVT+332du4aVp91g+/KfsM+Pn5IPXkl+pbF SsfM189VM7w6akhG5ah/3Wj/AInsB3WHtGPVtyucN7y/wpKyLRpLdG7np6I/f6j35f4/Ls31 Ppx3GpKa4m9X2obXX6SLwjK0ERU7PNkTT9Ub7nufNUyAiIgIiICLjJIyKNz5XtYxo2XOOgB+ Kjr7xQw2yzmnqr9Sy1etimpSaiV3wDWbO0Fmi1oOI16vAaMSwe81TZB7tVcuWihafjzbdr8A uyOy8S7gd3DKrPbIyAeSgt5lc0+nNIev5INiyyMijc+V7WMb1LnHQHzWteI+Y8O6611NiyK5 U1wMw/8AdaMGedrh2cwRglrgexXOXhLQ3UtOW36/X8DXNDUVXhQO/GNmhpVuN4jj2Mx8lgs1 DQeXNDEA4/i7ufzQaTsHFe/4pR0dju+PXivNRU+zWi5XMNohUx690Suf0Dx23591d+ycVL81 wqLhYcWp3/ZpYnVtQwdPtO5WevkVb5TjtrymyVFpvtIyqoph7zHd2nyc09w4eRCgcYyGvwW9 x4nnNW6aiqJOSyXqXo2dvTUEzvKUeRP1gg9beEtHWu8TJckya9yuO3tluDoIj8BHFygBUOOc PsSxvRsuPW6mlB2JvBD5d/zu27+qqEQEREBERAREQEREBERAREQERcJ5Y4IZJp5GRQxtL3ve 4Na1oGyST2AQc1q2+5Zc81u1VjPDmobFDATHdMg5S6OlO9GKDyfN8ezR17615J7xdOLb5rdj L6y04UCY6u88vhz1411jpgRsMOxuQjr2Hnu5ndYOHOETzRQR0FktVOXmOJvXQHYb+s9x0Op2 Se/VBrGrxG1DKrHw7skTpLdC4XzIaiR/PLUlrv1LJXnq4vk94jfRreg0ti4x+++X/wA1L/hl YrgvbKoWGrye9R8l7yaf9I1DSd+FCRqCIH0bHy/EFxWVxj998v8A5qX/AAygmOJ9lkx+5nN7 RSe0wCPwL9bg3ba2k838vm9nf4jYWNopbjgNLDfMSZPkPDutaKj2CD3p7ex3XngB+tHo/U7j y81uYgOBBAIPQgrVdgmfw5zhmMVW/oxfZny2WXypZ/rSUp9Gnq5nzCDYeP3q3ZDaKa6Wariq 6GoaHRyxnYPwPoR5g9QsitaZBgtxsVzrMk4Zzx0V0nPiVdonP7FcCO/u/wBnKemnjQ337kry WHPqviRNPZcaZNY6uiAbe56jldPQv5nNMELeoe8ljv1h91o0dFx0Aqb3fqu43KWxYo5j65h5 a2u6Ojt4I8x2dL5hnzOh3yeMY3QY7TPbSNfLVTHnqauY801Q/wA3Pd5/h2HkvRardbsdtAp6 NkdLRQNL3ue75ue9x7k9y4nZ7lSl64v4HaHtjlyWiqp3HlbDQE1b3O+7qIO0fx0gvUWthxIu 12afojgWQXFvTlnr+S3QOB11DpTzEfg1fHW/ilfARV3jH8Yp3aOrfTvragDzBdJysB79Q0oN kucGNLnENaBsknQAUbe+KGF2aUQ1WQ0UtUfq09I41Mrj5AMj5jtYk8ILNcJRNll0vuSy/duN c4RN/CKPlYB8NFWllx2y2KERWa00NBGPKngbH/wCCHHEXILxv6J4DeKiLehU3V7aCP8AHldt 5HyXI0PFK9jdVdrDjUJ/s6KndWS6+L5NNB/Bq2WiDW8fCO1Vj2y5Xdb1kkwOyK6rcIj8PCZp uvhpWFixixWCFsVltFDQsb1HgQNafz1tZhEBERAREQFjsisduyOz1NrvNLHVUVQ3lfG8f1B8 iPIjqF9vl7tdhoTWXu40lvpQdeLUzNjaT6Ak9T8O6g3cW6W7bZgePXvKnkljaimg9now8Eba 6ol5Wg9fIFB57Bd7nw7u9JjWXVL6zHqgiG032Y+8153y01QfvaHuv6A9B3W1Fqa+Y3xCzy0V ltyOfGbDaKthY6lhpnXCcA/ee8tYHDuHNHQ9VdYLjsmK41S2iS7V129nHK2orXAvDdABo0B7 o103s/FBn0REBERAREQERSF14lYbaLxLa7pkVvpK6JwZJFNJy8hI31J6BBXovjHNexrmODmu GwQdghfUBEWBzTLLVh9oNfeJy0Od4cEEY5paiQ9mRt7ucfRB68kv1txqzVF1vdUyloYBt8ju v4AAdST5AdStb09svXFd4qcliq7LhGwYbK8GOpuGjsPqHd2R+kYPXoSegXtx3GLvlt7pMqz6 PwGUzjJa7D3ZSekk335tfJvktnIOqkpoKOlhpqSGOCmhYI44o2hrWNA0AAOgAC1lxJaM0zWz YA0F9rawXe++joGP/Uwb/jkGyOh5WbC2JfLrSWOzV10uUvhUVHC+eZ+t6a0EnQ8z07ea0zw8 zzF8ftNwyTK73SMyPJZhcJ6WF3jzQQaAp4OVg5vcjLe43tzkG9GgNaA0AAdAB5KTxn998u6g +9S/4blgXcR7xdeZuH4LfLiO7amvDbfA4eodJ7x/2VPWS0cR7xluRPqb3bMXMgp3yRUNMK15 byuDdPk0AehBPKe3ZBupzg1pc4gNA2SewWs+LmR8Pq3Fay1ZRk1upucNfE+CYS1FPKOscrGR 7ftp67A9R2JXRdeGONQ0ktxz293q/wAEWnuF1r3eA138MUfK3r5N0VwxrBbbeXsqW43R4/jf R0dvjpWQ1FaQdh1Q5vXw/SPfX7X3UGvaTihnWS2G2W6mx+s9mMR9qvLKkW/9INadB0EsvL4T XgAueA53UhoaRsUB4Y5lcbhb7lbn41glTbYfCo3WiOSpndH/AKGcktjezYB6td1G/Mr7VU2O 0ty4h0HEC1x1l2uFXJJbmGnD6irpHQMbDFSuI+s1wc0AEcrjvot7tJLQSC0kdj5IPz5hmP22 75A+x8W6u/VmVRv8WOiulwc631YB34tKxgYx7TobYQSOxHQ63bZMYsNicXWSyWy3OcNF1JSx xEj4loG10ZliNjzK1igyKgjq4Gu543bLXxO+8x40Wn8D+KhqK/3LhlVw2jMZqmvxh7hHQ5BI OZ0G+0VVrtrsJOx80G10XGKRk0TJIntfG8BzXNOw4HsQVyQEREBEXXUTw08ZkqJY4mAbLnuD QPmUHYi1/c+LeLU9Y6htU9Tf7kOnstngdVO36Et90fMheRt64k5EdWjHrdjNE7tU3mbx5+X1 EEXQO+DneSDZaiL9xXwSxS+FcMnt3jc3IYqZ5qXh3oWxhxB/ELG/5Mam8SmTN8vvl8Y5vI6i gk9gpHD0dHEQXdfVxVrY8es1hi8OyWmgtzCNEUtOyLY+PKBtBEDiFkN7PJhuCXaZjjoVt5c2 3wAHs8B25Ht7dA0FcvonnV/aDlOai2U726kosaphBo+oqJeaT8g1bJRBBW3hDg9FXPrpbFFc a+QDxKm6SvrXvP3j4rnDm+IAV3FGyKNkcTGsjYA1rWjQaB2AC5IgIiICIiAiIgIpnJseu91u DKi15TXWiIRCN0EMEUjXOBd7/vgkH3tf6oWKZhN98Mtlzy9vcdEuEULfy03ogu1+UeNlor8k zjMIqahv0pkio4KKGG3F8FVLGSS10h+q0Fx94Eb2eq3n9B7z/fu//wCzF/6U+g95/v3f/wDZ i/8ASgrrJFJDZ6GKeFkErIGNfEw7awho2B8AvaoF+CXlzmn6e5COXyHhAH8fdXybCMic3ki4 g3qOP/5eBzt/zFu0HdxM4gU+IR0tBRU5uOSXE8lBQMOuZ2wOZ5+ywE9SVB09zxbFrtS3ziVl FNfcw0X08MDfGbQg72yCJm+3Ucx946S5f9nO2Xe5z3K8ZVf6y5T9JKh72Bzh6dB2+Co7Fwgp sfhZHYr1UW/lGueCkhDyfUuLSd/FByg4hZHkrNYVhtb4TiQ2vvLvZYNeob1efw0u44/xJu+x dctttmi6EMtFD4j/AJvlP/JZSLCK9xcK3M8imYewjlZCQfxa1dV8srbBZq26XDLb/HQ0ULp5 S6obvlaN62W9Se34oNb3jh9S33ifasXq73kF6oqKA3O8iuri6JzSdQwhjQAC523H0a3p3W6s fxWw45GGWKz0FB01zQQNa4j4u1s/mtacKMKyA2N+RXLJLhTXq/ctVVNdFG9zWa1Ewlw37rNd PXatji97Lg76Y3Lp5CCLXn/D8f6BBXLXlZlFLjl/yaprnPqKmSWmp6SkhG5Znlji1jQPiSd+ XXa8WS2+4WeeIOy6/wBfcqvYprbSiJjpCBrm+r7rB3Lj0+ZAWH+gn0Tt9zzXKsmu1ReoqYyV M1O5oDGAdI2Aj06c3coLiz47XXKsju2ZSRz1LXNlpbdH1gojrv8Axv8A4j0HkPNWC1HhstZf rrVWqvu+QW25QU0Nb4XtjJQ6GXfKdhg0QQQQq/6MXlvRmX3INHYOhicfmddUFaijZMTvUkzJ HZndmhv2WRRAHr5+6uh+FXlxcTnN9BP3WxADrv7qC5XRXUlPX0c1JWwxz00zSySORoc1zT3B BUhHh1ZBDK645pf5YdbLvGZDyjz94NUnfchxSwObA/iPdZqgnUdNTVQrJXH00xpP5oAjvPB0 udH7TesBL9ub1fVWoE+X34h6dwtp2K8UF+tVPcrRVR1VFUND45YzsEf8j8Fpf9N5xfmOjw2D IKiJwLRWXmnho4P9gjncPkFN4/hdXh1dX0WS8TXWKa4brZqC1ReG0bPVwJBDW9epAHxQfoTI smsmN0jqm/XSkoIW62Z5A09e2h3KhIuLf6dPh4JjF5vpO2ipdH7NTNPTvI/XTr5BYO08CbDJ Vx3yiyW5V88oEkNZM+Oq2PVpcCCCrOLBrtH4YGb30Rt6cjWxNBHp0b0QYttn4nZC0vumQW3F 4D1bBbKf2mZvwdJJ7v5BemDhDj9SRLlM9yyaq2CX3Sqc5gP8MbSGAfDSzIxGtaAWZXfOcdi6 RhG/iOXqn0avf977h/u8X/RBQ2u10FpphT2uipqKAdo6eJsbfyAXsUi3GL23f/fC4nZ31p4v +i4VGKXqcAfTK6x6/wBHDEN9Nfd+aCxRRtNhlwYwtqMwv8xPmJGM6fJq7G4fVQD9jyq/sPce PO2br/rNQVyKT+jV7/vfcP8Ad4v+ifRq9/3vuH+7xf8ARBWIo+TGsl2RBm1XG0t1p1BA8g+o JC6ocWyVsjnTZ1XygjQb7DA0Dp36NQWqKRdjmQtG6fMqxrvMyUcLxr8CFx+j+Vf32l/+2Qf9 EFgi1RxHwXNb9jLqK3ZlI6r8eORrjTMp+UA9TzM975ea7cFsmQ4jV0seZcR47gZfdjo5442e L8Gucec6+CDaSLy2640NzhdNbaymq4muLC+nlbI0OHcbBPVepAREQEREBERAREQFqviJJJmW d2nBKdvNa6fkul7eN68NrtxQny99w2R6BbEyK70tgsVfdq9wbS0cLp5DvXRo3r8T2+aj+Dlo q4LHVZBe4uS+ZBMa+paRoxMI1HF16gNbrp6koNgNAa0BoAA6ADyUvlGSz0teyyY7TMuGRTR+ IInkiGlj66mncPqt2CA0e849B0BI8+SZFW1V2djWJBsl5LOaqrpIy+ntjD2c/wAnyH7MQOz3 dpvU5jGMepMeonxU5knqp3eJVVs5Dp6qTzfI7zPkB2aNAAAAIPLimNCz+JW3Cpdcb9VNAq6+ QaLv4GN7MjHk0fPZ6r15fYocmxe52WpeY4q6B0JeBst2Oh156K9tzuVDaaN9XdKymoqRn15q mVsbG/i5xAC11JxittzqZKPBbNd8sq2ks56KDw6Vr/R9RJprR8eoQZbBsQuNpyCuvd+rKSor 5qOC3sFJE6Ngii3pxDifeJJPToFbTzRU8L5Z5GRRMHM573BrWj1JPZa39l4o5Cf2mvseIUZ0 4No4zcKv4tc54bGOnmAUh4PWasqG1GXXS95VKx3Mxl1qy6CM/wAMLOVn5goO278ZMQo6p1Fa 6uoyC4jtSWWB1W93+s33f/N5FeNt94m5Kxv6Gxu3YvSP/wDibxP48/KRvmbDH0B+DitjWm1W +z0jaW00NLQ0ze0VNC2Ng+TQAvYg1hT8KX3V4lz/ACe65Kd8xpHO9mo9/wDgs7j4EkK0sOJ4 /jzS2x2W30AJ2TTwNYT8wFm0QFqrLal1u4yUV1ns91rrfDYZ6aR9LQvnaZHzRuDOg0SWtctq oghOCFkuGP8ADe3UN3pvY6kyTzij5ub2Zkkr3tj38A4fh2V2iICIiAiIgIiICIiAiIgIiIC1 bxyoReqW12i30Fb9IJJvGoLrDSyPZbnM6l7pGNOt65eXz3vyW0kQQXBGoikwGjp2Y/V2CekJ hqaWopnQ80vd0jS4beHE75vj8FeoiAiIgIiICIiAiLqqqiGkppaiqlZDBE0vfI86a0DuSUGu eJMrcmyux4RG4+zucLpdXAnTaeJ22RuI6e+/XQ+TVjcz4oWiaWotVqyS12igiJiq7u6oa6Rh HeOmiGzI/wAuf6rf4j0U9i3DWozDMb5kt8vVfVY1c5OZlM3npTWNHRgdo83ggdhsb76W2Mbw HE8ZEf6Dx+20kkZ22ZsAdKD/AOI7bv6oIfHM5pILeLbw2we/3RgJf7RND7FTyvP1nyTzac55 6EktLjv1WUNn4l3+YOumQ2vGKHfWms9P7VO5uuzppRpru/VrFspEGv7ZwjxSnqIqu8QVeSXG Mcoq79UurX69OV/uD5NCvYIo4IWRQRsjiYNNYxoAaPQALmiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgI iICIiAiIgIiICIiAiIgIiICISGglxAA6klT+GZfZ8yoquqsVQZoqWpfSy8w0Q9p6/I9wfMIK BEWDy7KLdi1vZU3F73yzO8OmpYG889TJ9yNg6uP9AOp0EHsv95t+P2me5XepZTUcA2+R5/IA eZPYAd1HWu23TN5YLplVOaGytIlo7MTt0nXbZKn1Otaj7DzXbYMbr77c4MjzmJgrI9mgtLX8 8NA0+bvKSY9Nu7Ds1XiD41oa0NaAGgaAHkvqIgIiICIiAiIgIjhtpGyN+iICIiAiIgIiICIi AiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIJTif+nn4ZcKbFKD2y6VUZgZ+uZEIg4aL9uPXQ3oeq15wq wvKMCzuqhZSPrcbuNLD49S+aCIwztb1PhMA5vuk62e+yt3LB5hNfY7SI8Vpaea5TyCJs1S8N ipmnvK4d36+6OpOuw2gx2ZZkyy1dPZ7PSm7ZPWNLqa3RvDeVvnLM7+ziH3j1J6AErow3Dp6K 4fSDKq39K5TLGWGYDUFGw9TFTs+y3yLj7ztbJ8lkMKxKmxelnd7RNcLtWOEtdcqk7mqX/H7r R2awdGjt5lUiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIi AiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAi IgIiICIiAiIgIiICIiAiIg6a6oFLRVFQQHCKN0hBOt6G+/ktfYzxQjuwxmWus9Rb6XIudtBK 6ZsnM5oJ04AbbsDYK+8fL6y0cOLjSxVMUVfdOW30zXSBri6VwYSN+gJPyWIzPFrbieDS3qpq 5q+ps1sNHbnTua2Km5miMPa1oDQeo949fig26i0HDfpqG4XEWZ0lSzEMX56ZgeX+0zyM2ZSP NumjRPfZ0rDE6rFbfaIMqfkbKv2Wg1X1rajxInukcwudJy7HPzAADuAdaQbMU3meUDGXWdpo ZKt1zr4rfEGSBpEkhOj18gA4n4BUbXBzQ5pBaRsEea1rd6ymv/HDH7VFURSR2CgqLpMxrw4G eTUMbSPvNaZXfDY9Qgp84yj6K0VHUewyVrqqrio44o5A1xfI4NGt9++/wCpFrPKaumv3GHFL EyogkZao5rxUxiQcweAI4gR67eTr4LZiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIi AiIgIiICIiAiIg+OY12uZoOu2xtHsbIwtkaHNPcOGwURB8EbGkkMaCRokDuFxFPCITEIYxEe 7A0aPyREHYvgY0OLg0Bx7nXVEQORvNzco5u29dV9REBERAREQEREBERAREQEREBERB// 2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAGQAMYDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAMBAQEBAQAAAAAAAAAAAAUGBwQDAgEI/8QAQhAAAQME AgEDAgQDBQUGBwEAAQIDBAAFBhESIQcTIjEUQTJCUWEVI4EIFiRScRczQ5GhNFNicpKiJSY1 gpOx0tP/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwD AQACEQMRAD8A/qmlKUClKUClKUClKUClKUFQ8o3e52XGmZNqUWUrnRmZktKQtUOMtwJdeCVA glKT9wQPkggGs9tXk/K2Gp0diwJyJuLHlz480yCy7NiNyVtNrShtkoKlJCVdceSdlKfjdmyj NbzdMpdxLx3FZfuLGv4nd5KSqLbN69uv+I7rekA9HW96Vx82vFkV1AXmmW5HfZL6wVpduK4k ZS9fDbLRSEAjfQJ+9BW5fnSfBvVnts7FW2TcHG0mU5cFNstoXJdZD3vZCi2Q0FhRA6V3ronQ vFOdM+QMVbu7UCTb3gv0no7wJCV6B9q9ALGiOx/UA1XkeM7fx9TCczyOzrYJDTUa6KlxULGh 72XSoKA62nY/SvuxZhfscyiLjHkVuOtMxfpWzII6fTYnOdcWXG+w06e+t6JGh9iQ0+lKUClK UClKUClKUClfiyoJJSnkf03rdebT6HHnmkhwKaICiptSUnY37VEaV/QnR6+aD1pSlApSlApS lApSlApSlAqMye6fwTGrtdfTLn0MR6VwH5uCCrX/AEqTrxnRWp0KREkJ5MPtqacTvW0qGiP+ RoMP8Q5tbMd8e2pkY9l8uZLb+vmy2bI84JUh33rc5gaXsnQVvtITUnlOd41fER03rxplt7Sy SWw/jRdDZPR16mtb0Pj9v6SXhq/fwqI14+yRxEbJ7KgsNNqBCZsRHTT7RPRBToEAkgoVsD4F 3zIyU41Nch3Q2hTIS85NS0l1TLKFhTpSlSVAqLYWBsHRIOjQZljeY4ZZ5hl2nxrkVkuDjamT 6GMFpxTewSP5Y7Gwk/P2FePlLMrRlWAXu1yMYy8LVFcdjuu2N9IZeQkqbXy17dKA2eut763W g+K37lNwO03K83J64yri0JyXHUNoKG3RybRptKU7SgpBOu1cj8aAgPMmRPOQRhOMPhzLL6Pp 0Ib2TDjK6dkuEfgSE7AO9kkcQdGgtPjq8PZBgOO3eWoLlTIDDz6gniC4UDnofYct1Yq47LbY 1ms8G1wElEOEw3GZSpRUQhCQlIJPz0B3XZQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUqPyG8Q8fsU+ 73NwtwoTK33VAbPFI3oD7k/AH3NB1TZceDEdlTZDMaM0krceeWEIQP1Kj0BWd3Pzn43tstyN IyiOtxs6UqMw9Ib/AKLbQpJ/oagMMxeX5QU1mXkZBdtUjT1mx4qP08dne0PPAdOuKHfexpX7 hKJjzxHj2vxOtm3RmI0didB9NlpsJQkCU10EjrX7UFkxXyRh+VvBmwZBBlSCNhgrLbpH7IWA o/v11VtqvZdhWOZhDMbJLPFnt/IUtPFxPx+FxOlJ+B8EVSLE/cvGmWWzGrxcZN0xW8LLFpmy 1AuwZA2oRXFk7WlQHsV87HHWuwGsUpSgrmaYVZMwjMIvMU/UxlepFmsKLUmKsEEKbcHuSdgH 9DobB1VXYxPyFZkKZs2eR7lESQlhm+W0OuoQP8z7akqcV+pI2a0ulBma8b8l3JsMT81tNpjh QCv4TaeTi0fcBTqyEHXQIB181ZMIwWy4c0+q2tvyLjJPKXcprnrS5Kuu3HD2fgdDQ++tk1aK UClKUCqJd/LeEWy5fw5V8bm3DRIj25lyYvYOik+klQCtj4JBquz47/lrK7nbHpD7GBWR9UOU 1HcU0q6y0gc0KUNKDTe9EA6UrvZ0CnTbFZLXYICINkt8WBER8NRmg2n/AFOvk/uezQUSD5ww KSIinbs/DZmLCI78yC+yy4d62HCjgACCCSQBo7+K0WFLjzorUqE+1JjOp5NusrC0LH6gjois z/s4sMy/A2Nx5bTb7DrL6HG3EhSVpL7gIIPRGvtXBluNO+MXl5jgbamLMwS9fLA0f5L7H5nm En2tuIHu0OIIT9tEKDYaVz26bGuVvizoLqXokppL7LqfhaFAFKh+xBBrooFKUoFKUoP5+8z2 xV/zhF0bxG7z2MafhokzWCjS2w4iQ8EI9QLXxbUAOKSSXF7I4jcLc715uhSIkG4PSW7vc5En 6GPBjQlNhKGlK0pagoBsLLPEqUlZHqg7PE1/TdKD+cLm/wD2g0xLkhptBm/XtiOqK3CLPpae 58OZ5cCfRIKxyGz8aIPx5KXnsjCsnGdttRsedlQm1BwMcGE/X/jaLaitTfphnl6nu5KOtAGv 6SqNySyw8jsFws9zQVwpzKmHQNbAUNbBPwR8g/YgUEVlyc0VLiDD3cdbjcT9Sbq08te9jXAN qA1re9/tWf8AlONlT+AOQsrlWN1cy621iMq2x3Wg2TKTyK+a1b+E61r7/NfuIZVO8YtRcS8l KKLewoR7VkaUn6aS18IQ8e/RWBoe7rQPft5Km/Lk+HdMPscq2S48yKu+2xSHo7iXEKH1KOwo Egigr/nZ7MTk1kbxJm4ek0x6h9F19tEl0yGtNpU37UrCUK2Xto4OK66JFh8+uo/ubbYrXEXW be7fHtq1DYRJ+oSoHf29iXO6t+UZZYMVhLlZDd4cBpKSoB5wc1gfPFA9yj+yQTVDxWLdfIOZ wMyvlvk2qwWpLgslulDTz7iwUqlOo/L7ekJOz+Ya6Kg1elKUClNjetjfzqlApSlApSlBmn9n NSz4ot6JJAnNy5qJaCra0O/VOkhf35aI+e9EVzeGYeQR7pfn71FuTTMkNurXclEuCSVuqcZa 95BYQFJAUAASTrY7r5vlvvnj/L7nk+NW2Resdu60u3Wzw0j12HwAn6lhHQWVAe9P4idHZ/LZ 8Y8lYfkyEC13+D9SpRQYkhwMSEqHyC0vSuvjetfvQU/xNFlRv7M9vZhsPTZS7VIW0zGeLDjh WXFBKHPyK92gr7Huuvxyh3GMRzKbkDElNjYkvyY4kMuo5xG2EBWmHVrWkFSHD7jtWyrQ2K4/ EGb4xYvDOKm9X+2QFIg/7t+ShLh4qIOkb5HsfABNedwnzPMsiPbLRDkxfHqXUPzrlKbWyq6h KgoMMJOlemSByX18EDWvcFUeiZU14dwe32WNf3Lsq1trjvQXXEN8lutENrKFANrS0SQ47tsB K06JV1IqzPzQpMtcbEonq/X8G40iMrTTW3ApJcDgC9ANKCx0rkdE60N9bQlttKG0pQhIASlI 0AB9gK/aDDH8+8kNCAlGNyi+LY4uQ2uxvKSuaGOSUhxDxAbLi0J+Afaveuq0TxVcsiu+INS8 yjIiXlT7yHI6Iq2A2lKylPSieQIHIKHRCh+mzb6UClKUClKUClKUHnKjsy47jEplt5hwcVtu JCkqH6EHo1n918KeO7nK+ofxeIy5oDUNxyKnr/wtKSPsPtWiUoKZjXi3CcakIkWjG4DcpDnq okPJMh1C/nklxwqUD/oaudKUClKUH5xHLlocta396/aUoFKUoFKUoFQt6xPHb7ID97sFpuL4 HEOS4bbqgP0BUCamqUFbtmB4ja5CZFuxexxZCd8XWoLSVjfzpQTsVZKUoFKUoFKUoFKUoFKU oFKUoFKUoFUPKfLuDYzPVAud+YVPSDuNFbXJWCPlKvTBCVdfCiDVE8nZNkmWXW6WPErbPlYp aH0xr9ItjyETJKiklxhjl9kggKA9xPt6G933xE7g8jG0OePo0KNFb0h5ptrg+0sDXF7fv59a 2onetgkd0ERF88YA7IbZk3STAU4pCUKmQXmkEq+NqKdJGiDskDXe9VpUGZGuENmXAkMyoryQ tp5lYWhaT8FKh0R+4rKvL3kd/GsliWREGE7bvo2510enMlbX0zktqMQNK60FrJPFf5faQTr9 yXCpGBfU5T4xaXGLP8+4Y+2o/S3BpPaw2jR9J3X4Sga61xOyCGt0qPx28Q8gsUC72xz1IU1l L7SiNHiob0R9iPgj7EGpCgUpXPcZse22+TOnPJYiRmlPPOq+EISCVKP7AAmg+pkqPBiuypr7 UeM0krcddWEIQkfJJPQH71nEvzv44jS3IxyNLrqFlH+HiPupUofZKkoKVf6gkVEYtjT3lZDW WZ8h1yyPL9ay2AqKGW2d7Q++Af5jigN6JKQlX35aTYcHzyz3LK5eJW63x4AgpfEZDLregmO9 6CwppOi0d6KQR7kd9a1Qe2P+YMCv9zFvt2RxhNJAS1JbcjFRJ0Ep9VKQSd/A7q+1R/Lc7Drf jhXnMGNcGHlelGiGOHn5DpBAQyn55negQRrfyPms5weXk/jmTAkXqE5BwO8zkw4tskSzIkWQ r0GlLcUOm1EEFBVpHJPfLkCG/UpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVSPMtlmZBgztvtkB2bLVLiuJS36 XJCUPoWtQDq0JPsSsa33vXwSRd6UGCWOB5RxuLEQ1HmKtbbkhz6VkxFL9JS5StOJJPF33Rg2 lpSmk8Vcut132WV5XRlVgQ7CuztjbmPN3NU9dt5KYU4r0lfyiDtLSmyooPagoAH4O2UoMq8A vQoGEXv6h1tmTFvk9Fydd02PXDp7USdD2FuvXPMZx+43JzIrDkkLG8tiIcBubLzfFaWylLiJ LZPFaUlSEnfaSUd/ANU8z4ddLe5kU2xwXbhj+SoZ/jEWPFEh2K80pJTIaZ5o58gNKAIUDpez rQ5cex6BmsG6f3fz7HJaLi3c0PN/whwPIE51C3FFtUkKSpJaSEEpHQ2Qr5oJ+z5rZb/lLGMe T7LaI+UwnyxFkex+HId2hRSy4rZQs/ylekr3do33oVs1ZxJxGyw7Dk0fyBcrNKg3qZ9Y8pxh MNtlwsoa2jk4rSv5YIVvlsk7NZ3j1wzDI3LlhOI3529Ypz9FeXPtqD0Znag6whw+2Q5riEup +ORP3SUhov8AZ8MZXi2Au2pCLYqXOVCTxIIYMt4o2P11/wBNVo1cVjtUOx2eFa7YyGYMNlLD LeyeKEjQ7PZP7ns120CqF56akveHMtTDJDogqWdHXsSQV/8AtCqvtfEhlqSw4xIbQ6y6koW2 tIUlaSNEEHogj7UHLZH4UqzQJFqKDb3Y7bkb0xpPpFIKNftrVZPk1wx/Cs2kt40zLvfkS6pW 3Egrecebipec9RSl96aa5e9X30BrSexV77KzLxdZ4eJLnmFiCXlBnL/plS3IUX5Sy40kHi5y IQFn2kKGgCDx1jxbasQttoeXhkyLcy+oOTLimSmTIlOnZK3nAdlRJUdHQBJ0BQVbG4NjxTNY 0vPL2Lr5DuaW20yVR3PQipcKktsMkJ4NJUUrSORClkK/Uipv+0KqGnwxlP8AEEKW0YyUoSkb PqlxIaP/AOQoNRHlJiDCyu25DkuU2K2WW3uMSEQpMQrfecaUpW0kOBS1ALUEjivjyJCeXdfU FNy8p3+DcZ8CRbcGtchMqJGltlt+6vp3weWk9pZTsKSk/iIBOx0AqF+j5ofIk1cNeSJxleQw ny2hh8FPpuhDyUkH/s6m1FwqA0SkAAaO5myZR5Rnt21dygxrat28CDIaTZJDpZbPqe8kuJBb Hpo/mJJSQ8PcCkg7dSg/n1nyD5QlY3PH917lGvKHnHmHf4Mr0CymOVekUqc58y57QQFD9zV8 xTIsnuPkeZFuNvuMbHHIrr0RUm2hritLiEAKdC1dnTqgkpSePE/fVaNSgUpSgUpSgUpUBlGQ G0SbVb4bAlXa6vliKypfFICUlbjqz9koSCeuySlP5tgJ+lZlKzB+54fZbslTTD8zImIUAx1q IksiZ6Sl9gdLYS8v7gJIO+q02gUqqKzSO5losEKHIekJdUw66semhC0oQ4od9kBC0netK5AJ 5aWUVu9+RrnZ3rtBetCZNxiwIshn0UOpbXIfkqjoZPJIUdrAKVAdgK667DT6quTeO8Qydxbt 9xy2ypDigpcgshDyiPjbidKI/beqj/77PurtKoLUGWzkD6W7KW3lAraDa3HHntj2gIRsJGzt QSdHZEPlXkS948iY1JssMTYVoXcZA9damkuKfLUZpKgn3Kd4q0no7Gt/egk7R4a8eWlZXFxO 2uHjx/xaVSRr/R0q7/f5q9RYzEOM3HiMtsMNjihtpISlI/QAdAVnrme3cSZ8ZuzRTJTeotni NCSVc1LZQ88XClJCS22pZOtjaCO9bPHE8mT7hCVHtVran3tEebJKI/qLYWGpLkdgJUB/xVt9 E6CUhSidAbDU6Vm2VeSnsduF9jyLYhz6C0Gc0lDp5PPp482h12geo179fc9b6r6vme3WExMR CtcJ2bCehW54Oyiht64SFND0GjrZCEupUpRHwQNdKIDR6VT7xmCoGWQbYGG/oiJLkySsqHoM sMoWt3etcQp1lHz8qP6VBQ/KAfxu0OrgqbyKa5b0rtxZe0hMpRIUk8PeEttvKJG9ekrdBpqg FAhQBB6IP3qi33xHgl7eDszG4jTh5czCUuJ6vI7PP0Snn2N+7f8A1NRifKPH6GXIgFu0SHrm 6t9CHHFtwYYKS+pITsFTnAaP2UPvX7e8vVfGn7VEZAhzb0bI3KamLjuekiOXZL6VAbSWyh1I +xUjR+aCZxjxdhOMOh2zY3AakJVyS+6kvupPf4VuFSh8n4NXOq147vRyLFmbqlDgjyHnzHW6 SVvMh1SUOnYGuaQFgAaAUAOq8M4zJnGJNuilhx12Uh6Q44lpbiI0ZlIU68oISVHXJCQAO1LH YGzQWylZYvyZcVY7JmR7TGXOhQYz8ptL6nG1SZPH6eK0tKSFrUFoJI9qfURoq3sdtzz25xsl dhR7ZDegtXqHZi59Qr1HHHmg46UJCSP5aVpUd62Er+NUGjUrMIXlRtcS3SpsRpmO5bJl9lnm ebMBtzjHWlJHuU6CkgEj4V+1Ln5Fu9savqptniNu220MTlR25BdcTLkOLRHiKCR2o8Bsj7qG tjRIafSs5k+Qpv1zjEC1CQP45FsbR96VOLU0HZK+JSClLaOWifngr9q5ce8lTrmq3rdgW9uP IhXGcpz6opBbjvpaaWnkn8DnNJCjrfZA0BsNQpVcwrK4+VxZb0aLLjiO6ls+u0UhQUhKxo/H IBXFaflK0qSfgEqCx1EXzG7TfZMCRdIgffgrWuOsOKQUc08Vj2kbSpJ0UnaSPkGpelBW7Th9 ttsy3OMN6j2pksW2MNlEVKk8VKGySpZG08iekkpGtq5WSlKDmkwIkoumRGaWpxHprUUjkU6U AN/Pwtf/AKj+pqJZw6wtOeqbel18ym5inn3VvOrebBDalLWSpXHZ4gkgfYCp+lBWBgeOJisR 2beqO2xLcmsmPJdZWy6vlzKFoUFJB5r2kEJ9x6rtcxayLekOqt7XN9cZx0gkcjHUFMfB+EKA IHxvfXZqapQUmT48tzmRRJrH+Ht7TsyY9EaW4kvS5KQlT5WFjRCeadAa/mK+Kl3cOsDlwgzR bm2ZEKOIjP061MpDAIIaUhBCVtgjYQoED7Cp+lBWX8ExuRam7dJtiH4zbfpJ9V1xbnEupeIL hVzO3EJUdnspG6+peD47LuTk+RbguS5KROJ9ZwJD6EcEuBIVxSriACQBsAb3qvnM85sGHoYT epupckhMaEwgvSXyfgIbTtR7Gt/G+t1Wk51mlwUh2xeMrgYC0hSXLtc2YLu9fBa0tQ/rQWuP htgY9Pjb0ucIbtv/AJzi3eTDqgpxCuRPPkobJVsn9e6+7fiNjt8iPIiQEpkMOB1t1Ti1rCg0 WUkqUSTptSkgHYAUda3VQX5On2WP6ucYRfbK0lSi7Li8LhFZQPzrcaPJI6+6OqvlhvVtyC1s 3GyTo86C8NoeYWFJP6g/oR9wex8GgiWcExpm1Qra3a0Jgw47kVln1V69FxSVLbV7vehRQnaV bB13XocJx0uxXDa2iuNKkTGtrUQl18kunW9EKKj7TtPxodCrFSg4rJaoVjtMW2WpgR4MVsNM tBRVxSPgbJJP9TXPfMetd8KTdIvrFLLkfYcUglpzj6jZ4kbSrinaT0dCpWlBWZGC42/cFzl2 tv6hTsd/2uLSgOMaDKwgHiFJCQNgb0NHY6rmw7CItkZ9e5ejcLwqTLlLmBtSE85DqlrKGypQ R7SEbB2Qkd/arfSgqcbx1ikaC7Eas7Qju28WtxKnFqK4wJIQSVbOt9K3yHWj0K64+F2CO4+4 3AJdkPR5Lzjjzi1OusEFpalKUSpSSlJ2fkgE7qw0oIGJiFhhy0yo9uQiQmVImpc5qJS8/wBO rGz0VDY/YEgar7t+KWS3y4smHb2m3o0Fu3Mq2ohEdB2hABOuiT389/NTdKD4YabYZbZYbQ20 2kJQhCQEpA+AAPgUr7pQKUpQKUpQKUpQKUpQKhc0yCPiuJ3a+y0hbUCMt/0yrj6igPajejoq VpI6+TU1Wd/2h7e9c/C2VsRt80RRIOiB7WlpcV/7UGgeJ8Oct0U5Pk6TJzS8ID02Q8nuMlXa YzQP4EIGgQPkg7JASBL5kM8M5j+5a8YTD9P+d/FkPqc57/L6ZA461897qm2nxdGvVrh3SB5J 8kLhzWUSGVC962hYCk9cOuiK91eJGGXUh7yX5EChpXBd/wBbH/o3qguuGHLvQkjNU2EPBQ9B VoU8UqT3vmHB0fjWiaomX2trxnlcHMcfQmHYJ8puJkMJCuEdIcUEIlhPwlSVFIUR+IH4BKiZ MeK1KHJnyFn6Wz2kC7JWAD+hU2Sf6k1n/mvx2bfh62Gs2zW6XW6PswIFtm3UKZkurcT0pAbA ISkKUSdD2/PxQf0XSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSleM2UxBhvy5jzbEZhtTrrriuKUI SNlRJ+AACd0HtSsnjZPmnkEuu4I1DsOMqJbavdzYU5Ikjv8Amx4/Q47HRc+QQdbBAgsns+V2 rPcJtJ8h3912+OyxJeDMdCEeiz6iODQRxGz0Qdgig3WlZbKZ8p4sXJEWda82gD3rjyGUwJg/ 8Lamx6avufcAat+C5las1tC59oL6Cy6piTFkt+m/GdT8tuI+yh/UfvQWOvxxCXG1IcSlaFAh SVDYIP2Ir9pQY/DtWS+J5stOPW2RkmBurL6LdHc3NtZPa0spUf5rZPYQCFbV+xKuO/eRPD93 uKHs1hR2bwy0Gyxe7I59Q0nshB5NkaBUroEjezW2UoMYsHknx5bW5cfxjY37tOfIcch2K0rb BV+FJcUUJShOz8n4G+qncLxW+3TKjmnkAMt3RtCmrVaWXA41amlDSzzHS3VfClD7fB1oJ0ql ApSlApWe5bm90VkTuLYDbWLpkLKEOTH5a1Ih25ChtJeUn3KUofCE9kbP21VYzLCcqZwy93i/ +SchfnW+BIlMt2kN25kKQhSwlQQCVDY1skHX6UG00rGsLw7Kf7l2S84/5BvpuE2FHmOR70UT 47ilISso7SFoSdkbSrYBqy4jnM9WQIxXObc1aclUhS4zkdRXDuKEj3KYUewR8lCvcBo996DQ KUpQKUpQKUpQKUpQKzHzS2b9LxHClOLbiZBcFGbxH+8jR2y8tvl+UqKUdjvo/vWnVmnmpuVa kY9msGOuWcYlqkSY6ASpUV1BaeUkD8yUkK70AASfigss7NsOsb67dNyOxW96LxbVFcmNNqaG hpPDYI6I618VQ8lv1pyLyx4pmWK4xbjETJujZdjOhxIUIgJTsffRH/MVqltkW+7wY9xgLjyo slCXWn0AKC0kdEGs7zxtCfN3ilKUpSgC7KCR0OX06O9f1P8AzoLP/tIwfv8A+ccc66/+ps// ANVVJpj2zzPi9/sLzD1vy6I7CmqaWFNuqZaLzD6Sn8SuKVI3vXHVaWq2QFSUyFQopkJBSl0t J5AH5AOt6rN4clObeYmH7eCqwYa28yX0dNvXB1IQptP2UG297+4Uv/Q0Gp0pSgUpSgUpSgVG 5PdU2LG7td1t+qmBEdlFG9cg2gq1v7b1UlXPcobdwt0qE/v0ZLS2V6+eKgQf/wB0GeeIorGM eIGL7KUuTLuEVeQXF8J977rqPWUdfqEkJ6/y/vXNMzA5h4gzt9+CbbNiW+Ww9BcLgeZJi8wH EuNoKSeR1oEEAEH5A+fFkpi44nO8a5YlCbzZ4irZKiglv6qFx9Nt9vR2UKbKQSDsKPetiu7L cWteJ+Is5as6HguRaZS3n33lvOuFMYoTtaiTpKUpSANAAdD5oOvHbrKsnhLH7jAt/wDEpLFm hFEX6hDHqEttj8a/anW99/pobOhVbzO4o8geEZmTRW0wZ9mdeukF1K/VDb8Jxelp2lJIUG1D Skg6V2KtVgsNtyrxBj9qukf/AAEi1wlemytTZbKUNrQUqSQRxUlJH+nexVS8iRoVus7XjXDl cL3lD61THOZddZjuK3JlvE/JUOSRsjZOk/h1Qarj9wF3sNtuSUlAmRmpASRrXNIVr/rXfXjC iswYbESI2lqOw2lpptPwlKRoAf6AV7UClKUClKUClKUCvxaUrQpC0hSVDRBGwRX7SgzFzx3d 8XkSpPi+9s2ph5ZeXZLgyX4CnD/k0QtgEkk8CR8dAACqtlcfym7nWI3tzDbTc3bEJRKrddkt tPeu0G+P85KVpKSOXwQdgfvW70oMumWXyRlqvo77c7VjNjcHJ0WN1x2esa/3fqrSEIB+SpI3 1r4Jq+Yvj1pxazMWqwQmoUBn8LTezsn5JJ2VE/qSTUrSgUpSgUpSgUpSgUpSgqWc4Fa8uVHl uuSrde4iSId1gOlqQxs7ICh0pJ7BSoEaJ1ondU/Isb8qycduNgbvuLXuHPiPxXZk+K7DkpDi SnoNcmzoK/yj991rtKDJLFjXlRuxQLM7keM2GJAjsx2n7bCcmPuJQgJ93rcUDet9JNW/BcDt WIfUyY7kq4XmZozbrOcLsmSR8BSvgJA0AkADSRvZ7q2UoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKo WbZ8u33YY1iEJu+5etHqGCl0IbiN9fzZC/yJHJPt/ErkNfINRsPCs6uyPWyvyBKiOKVyEPH4 zbDTP6pDq0qWsf8Am+P3oNPpWJSTPs9tdu2J+YbdNjsSPSdbyJ+O9FW5o6aU82EqbOu9J7Ov irbhvkT+I3pvG8qtj1hygtFxDLiguNNSPlcZ0dODWlFPRGyO+JNBoFKUoFKUoFKyu4Z9estu Mi1eJ40KY1GWWpmQTSr6Jhf/AHbQT28vXfXtG072FbHbGwrNlIQm4eTrk4C2PVEe1xGiXN/K VcCUp6/D9/171QaPSsumWryljzy5loyG35dFHarbc4jcN7iPs280AkrPxtYCRVg8b+Q7Ln0K Uu1KcYmw3C1LgyOIdYUCR3xJBSdHSgSD+x2KC40pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVFZZdv4Bit 5vHper/D4T0v0965+mgr1/XVStR2SWpq/Y7dLRIWttm4RXYi1o/ElLiCkkfvo0H8/RMQxq24 vjE64v3WJnFxjP3uVkMBWnoZKPWeekDlotDmlBBHu3oaKu7jEz+fbIf8F8llmEzcGfSt+UQ0 6gS0rQOKlnf8lzR3pWk9HRA1uNwfHrTn+HxbfeY4g5bjBbtFw17g8GFJKW309B+O56aVcT1+ LiR8mISzkOLXeTZrzbmJ/wDFFqedamISq3XZ910uyZTrpBDDbDDQSEEcvjSVAdh4Dw3lbliQ lM22uluMiLHjtzVqbUDbnIiny6Wwop2ptYaO0hIcA/Fo6Z5Nxddx8VKTIcQm/WOKmfDmR0JR 6UthHIKQNaSklOta+D+wqg4ddpOJx3Lhgn196xIp+qkY3LX/AI63x1LVxkQwT72VAKUlB0VA JIO1Ei1Z15Kst68YPHEJiLpdcgact1thsH+ep5aeKtoPafTCuSirQA137hsNBwy8nIsRst5L aW1XCEzKU2n4QVoCikf6EkVMVFYnZ049i1nszbnqpt8NmIHOPHnwQE8tfbet/wBalaBWeedp 8lnBkWm3vqjTchnR7Iy+ACGvXXpaj2PyBY672RWh1QvNlomXPBXJdoZS9drNJZvEJtW9LcYW F8dDs7TzAA+5FBaLVYYNlxpmyWZowYMdgsMpjnSkDX4gT+bZJ5Hsk7O6ybwdDvGFWjIpuZoN osbcaEpsySG0h5DRRIcKeaiFKUEbV0Fq7A77uEjyxjCMOt1/iSHJpuadQbdGT6kyQ6Oi0loE nkCQD9h+vY3B27CL/m1zi3zydIbTb2lF+JirICozJ/L9Qr/jLA0fjQVvXRKaDyU7e/MIKYi5 Vi8dr+ZCdtzbukEghH3aYP6kclD9lHX1nuOW/B52GZLi0GNbk2ycza5bbI9NDkGQv01BQHay lakrGz+IkndTK3fLWzwh4IB9ty5f/wDnUb5DmO5RlGLYTCW27LamsXS+lj+Y3FYZ04lte/gu L48Qe9DZGjQatSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlc1znx7ZBdly1LDLet+m2pxRJIACUJBUokkAAA kk6FB00qu23LYstiE9IgXO2omyjDj/xCP6Clr4FYJSTySDxUByAJI1rsbsVBRsx8cxL1eRkN kuErHsqQgITc4YCvVSAQEPNK9jqfj579qRvQ1UBc0eSBapFuyLF8VzKCscOLEtURToBGitDq FICvv7ToH4+K1ilBiWK4/wCRraLkuxWawWBVzkJdkPXe5O3KU2kJShKUKQkBSW0p9iVKIG9b +auGBeMrZi91lX6a+q75XN2ZV1eaS0VE62ENp9rYOvts/OyavtKBSlR1su7Nwfkstx5jS47r jS/XjrbBKTrkCRopPykj5HdBI0pQnQJ76/Sgy69eJ2YmVv5bgExmwZE6gpeSuKh+LI2dq5IP bZUQnakEH56JJ36qyPyhbUCPMwO13qTxSfqrZeUx45+dji8nmCNfoR389VfbJdG7vAZlsx5b CXEJX6cphTK0EjZSpKu+Q+D+h2N9Gu+gzB5vylk6Q04bNhdvcH8xTLpuE5PxsJOktDfY32R8 irZg+F2bCrc9FsrLnqSF+tKlSHC6/Kd+63Fnsk9n7DZOgN1Y6UClKUClKUClKUClKUClKUCq V5BttwuN6xYoguz7JFlPSJ8ZpSQpxQYWlkEKUkKRyUdjet8djWyLrSgyC3WG4z28Rx2Q0hn+ G3Nd+un0y/5MP+a46xCQdaUQpxA0NaQ1voKRvX6/EISgHgkJ2SToa2T96/aDKrjj+Zxcfuzr 90n3Se99O0RAdSw6psSf8QpoFSUIUqPriNgoVy0STyP7c8VeF6tc2x467Ct0NEy8PQgWU+vM MdMZmOkBem+SOZOvbsDZ2TWqUoMGawS+pw5mxrsy5Ck41Ft0BLshHowpj3qCW+vajpaCWyCk KOgUo+VVNwcYuy81nSL9Yv4nYrrKEd1t5TTikJjNtIjSHAVAKQpQkL46KgVNnWxWvUoMUt2P 5cyId2NoCsjhpuU+bJfdQTOfUh1EeI2rmSGfchQB0kBtHXLeuRrC8jNimWti1ussx8ci4/bf WcaA3JUBNkLSlZ0tIShWtnfDondbtSgxiViN5dkTlLt876VV+gtJ7jqc/h0Jrm0ptOwgBUgH ojfFZ2Oq5Z+PZjfrRezk1qdenSolstJ+ncaBcjl71Za0jmEhfBzgdaHJoFJI+NxpQUzx5Auq J2U3XIYZiz7hc1ekjmFgRWkJbZAIUeiApfwO1q6qL8sWzI7nKh/wRhyTEjwJrqY6fSU29O4o TGS8hwhJQOTivuAUgnRCTWj0oMKvuF3qVEn2BdilybY01brVbnPqGlsxYZSgSnUc3OSnu3U8 ikEJSjXRIP1ZLG/lmSJyy3QgW3L85cU3Jp1KecSK0uMww17tkOlJWo6Snis7J9tbmoBQIUAQ eiDXjCiRoMVuNCjsxo7Y0hplAQhI/QAdCgwu2Y9msG0RXIdocZm27HZUmMVOtBS7xLc5OkgK KfZpXAcSNL0SN6HrOwW5XNV+jR8fmwY1xj22zplPSGFSFxS4XZsl081BTpCuJJ5KKkJI3s63 WlBjjmJX66T2jcYcwNysmcusx5LjKFIixEcIjQ0rf8woaVtOiNr2RvZ48Uwa/wACRbdwPpJb djmuKkoeCGo0ybIStTCEpUSAyEqI49KKvxA91t9KCu4Tarva4EkX25fWvPvF5CAn2xwUjaAr 5VtQUv7JHLikBIAqxUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUqmeX73cLHgc52yKbReJbjUCEpxYQEP PuJbSrZ69vIq/wDt76oI/JfJJbyB3G8KtDuS5C1/2lDTqWo0L7fz3jsJPR9gBJ0R0dVxy4nk 9UF2bdsrxOwtR0qdd+lt7jzSEJ2SVuOrToADZOhVgwy24vgWMx7RbZkCOwyAp55x5CVvunQU 64d9qUR/0AGgABVfNkWLneIO2Wz5fYYilElxiRIBTIVr2JUpCwUhKtK+FAlKdg61Qdj148m2 Jsy7hZLBk1vHEkWV5yPJSjiSpYbdKkufslKgT9h31bMIzCz5naTOsryyW1enIjPJ9N+K4Plt 1HylQOx+h10SO698emoYsFtZucu3pntxm0yAw6PTDgSAoJ2Sdb3rZNZr5RkQcSzPH85ssuG1 Jky2bVeGUuJ1LiuHiHFAHaltkJ0QN60D7Rqg2SlKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClK UClKUCs8892164eNJ7sS3M3ORbnmLimG8nkh4MupWtJT+YFAWCPvvVaHSgotgxDxzkFlh3a0 Yti8mBLbDrLqLWxog/r7eiDsEHsEEHsVTL3bbXEzR6wwPEWJTAYr8qMsmM26+hptJ5en6J4J U6tLQKlfOzrQqduXj+8YxPfuniibDtqpLhdl2OclRt0hRGuaQn3NL+Pw6B4pB0B3HM5Hf4d/ VfL54ou6b8Yggrk26c1KQqOFlYAHMAe4qOtb+Nmg+PGuG4rk0CXOunjbH7T9NMXGaShxExLx bPFageCU8QsFP32Uq/rHeUsQxaff8fwrGsZsUe7Tn0TZsiNb2kKiQWlgrWVJTsc1AIH2OyD8 99VmczRuxRMd8ZYWnErE2lz05+QSPUcZCypSuDAWtfPksqBWVJ60RqtCwLCoWIRJCkyH7jeJ yg7cLpLPJ+W4BobP2SB0lA6SP1OyQtNKUoFKVxXK7221pCrncIcNJ+DIeS2P0/MRQdtK5rfP h3FgP2+XHlsn/iMOJcT/AMwdV00ClKUClKUClKUClKUCoPNcntuHY1Mvd5cUmLGT0hA5LdWe koQPupR0B9vuSACanKyrya0m7+WvGVlk8XICX5lzdZKtBTjDQ9JWvvpSif8ATdB42zE8pz5t Nz8g3SdZ7a9tTGN2t4sBDZ+BJeGluKI+UjiARvrZSKtknh7A4PkzCLNGx9pFuuEe4qktGQ8S 4W0NFB5FfLrkr4P3rS735CXa7xMt6MNzGeYxA+oh25KmHdgH2LUscvn/AKGqPn+Xqj5Tg2Ur s86J9LbL7KVAuIEd4emy2QlWioJ5FI0e+lD/AEoLA/43veONF7xxltxhFsj07Td3TMgFAH+7 TyBcaBI3yCifkAd1Y/HmZf3qjz40+3uWnILW6GLjbXVhamFkbSoKH4kKHaVDo96381m8fz07 61pE6wtw2VShEujrshSUwFF8tD1fZtk6Spzi6E7AIB63XDhGYSsi8vY7eHbK5ablcGZlpuMR alpUGmmGJTLqkKSDsF4t8j+IEEdEAB/QlKUoFKUoFKUoFKVTvMc9+2eKsrlxOYfRbnkoUhZS pBUkp5Aj4I3v+lBVGrjkHlWdLTj9zfx/BWHFMJukMgTLotJKVegs7DbQVv3gEkp6+SEwflnx bhuL+JMqm2uxx1XERi59bKKpD/MrTtYWskhR/Ua+TV+feYwTw02q3OxYqbda2247rydNh0oC UKUOt7WoE/ckn7mqBl2Tv5F/Z0zZ66OuOToTz9vkPKjpZbccQ8kfyglawUe4JCuRJINBdrr4 gxR+QmbY4z2M3VCeCJtid+kWE/dJSn2KB0N7Sd1y4zkWQYvk0HE8/kR54nhYtN9aQGhLUnss vNjpDujsEdKGgNq3uw+S7vKtNjii3TkQ50yazFZPppW67yVtSGgv2BwpSrRX7BrvQ7rMc1yB /JP7LsXLJ7rKbzGTGnsyW2+HpSm5CUhaAR0SdjY6PI66IoN6pQfFKBSlKBSlKBSlKBWc+YrJ dHBYssxiKZl+xqQuQ3EHZkx3E8H2kj/MU6I+/RABJFaNSggsMyyz5lZW7nYZaX2D7XGz04wv 7tuJ+UqH6H/UbBBqoZ9FYneX8BiTGW34kiDd2XWnEhSXEKbZCkqH3BB+K7ci8W2e4Xxy/WWX ccbv7my7NtLob+oPzp5sgocHLROwCddmq5M8c5/IyC03JfkKI+/bESG48l6yI9RCXgkK2lKw lR0hOj196C6TMVwmxwnbhPtFkiRmNuuyJDSAkHajyWpXydrVon7qOvmqb4ftce8ZTPzK22lq 0Y2Iwt9jjIZ9EvtbCnZSka65lDaUn54IAIGgTJRvFP8AF5LUryRkMzL3WFcmIzrKYsNsj4V9 O2dKX2obUTsHWq05ICUgJAAHQA+1ApSlApSlApSlArivlsjXqy3C1TgoxJ0dyM8EnRKFpKVa P2Oia7aUGS4DkLdrbb8b+RQwm6xmRGiPSkj6a8Rh7UFBV0V60lSD2T2N96kPO0OLb/BmTRYE dmLFahhLbLKAhCBzT0EjoVcsqxmzZZaF2vI7cxPgqVz9N0HaVaICkqGilWiRsEHRP61Qrl4a ZlWeXaG80y9FolJ9NcJ6YiQ2lvrSEeogqSkaH5qDSbvDt8+3PMXmNEkwOPJ1uU2lbeh3tQV1 ofvWUTbhG8mZLa8dxMNLwuwy2pN0msoH077jJCmYbX5Vp2AVaGgAnRGxuVleH4V3cH96cpyy /RDx9WBKnhuK7xOxybaSn4Oj8/IrQrPa4Nltke3WmIxDgx08WmGUBKEDezoD9SSSfuSTQdlK UoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKAggEHYNKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlK BSlKBSlVbyrdJNl8a5PcYBdTLj259TK2vxNr4EJWP/KSFf0oM8uvkSTnHkGRhmD5JbbNGio/ xVzWEuyJLm/c1EQo8ToAgr7P3HxtVhR4SwyQ43Iv8e45DPQniZl3uDz7qh30fcE67+AkV1wf GeL3DxpY8auNuakQocVv0XR7HUOEBSnULTopUpW1HXR33sdVX3Lvk/jNp2Lly5eR4cBxTfWN /WwWyND6hCfcsD/vU99EnsgAJB7wrj8FxUnDJt3xKedqLtrmL9N5Q7QHWllSVpB749bBI/0/ MSy7IbHl7WHeRgw7JlhRtF8jt+m1ceIBUhaB026Bs66B1oflKvqD4/tF/tMadZc5zNyG8Obc mJkTyw4N/qSR1oj9fnfde3ni0Nv+IbqtDzqJdnaRcIUoqKnWnmCFJWFE75EBQ5fPuNBpNK5b TMFwtUKaEFsSWUPcD+XkkHXYH6/pXVQK5btcYlotkq4XJ9EeFFbU886v4QhI2TXVWTf2gGxd BhONyC4LfeL+w3NSlZAdZQFKLSgPkE8T+xSKDkhjJfJcR6+Xi7zsNwcAuxI0RxLEyUwBv133 +/SQR3xHyknZ6Clddr8QeML9Balxoib3E1xaeN1fkISPkhJDhA+d1omWWw3vFrxakhtRnQ3o wDhISStBT2R2B38jus0s9xd8T47Ocy176++3iaDAtsFZkvylojsshCdNo3/uwSrgNBSQSVHs PzJMFg+P7I9ecTzG4YlEgt8vp5klUu3qHzxLLhKuSukgoPLvoE1N+HfI7mb24x75bHLLkjDS H3YLyFo9ZlQHGQ0FgEtqVsfJ1rsnYJ5rBhF1yW7sZJ5OLT0ho84GPtq5w7efspf2ee1+Y9Ak 6/Lx+vKiW7Pm/jzIo6SmYu7Cyu8OvWYkNr9qyPxBKkBQB3o90Gm0pSgUpSgUpSgUpSgUpSgU pSgVwZBa2L5YblaZZUI0+M5FdKTohK0lJ1++jXfSgzLwvlaHbWjDL883HzCwIEOVFVsF5tA0 283v8aVI4En9T2ACN+nj+0TYnlTyPc5NvlxYFxchCIt5I4uhptaXFJ9x6K1E6IHRB+51Zczw fH8yajC/wEvPRV+pGktrU0+wr7FDiSFDvR1vWwCR0KqasAzaCUs4/wCUrmzBSkAIultYnvb/ AFLp4k/1FBz5Bgl4xK5ryDxN9PHU6suXLH3Txiz/AJ9zZPTLn260k+3etEKr2QZr/tght4Nj cK4QJclzjkJlN+mq1sNuaW2T8KcWU8Ugb6J3rvjZj44y26bZyjydd5cFX42bZCZtylD9CtG1 a/X9QdVecRxay4haEWzHLezBhpPIpbG1LV/mUo9qP7kk9AfagmG0JbbShtIShICUpSNAAfYV 9UpQKofmnGbjkmGBWPkDILTLZuts2oAF9o7AO+jtJWAD1sjfVXylBkI8rycwYRZ/HFtkOZG4 3/jFz2VNMWZWylQfJHucBBAQkHeifgaNcy3xncbHCjzrdIyjIMzmFwSL4w4jkynhoJShTqOC AVbQlKtA9qKgkIOmZb42seRXQXdtyfZr+EhH8VtEgxpCk9e1RG0rGgB7gehoaqHGNeTmWVRY +eWxbKNpakSLQFvqSfjmQsJKgNdgd/egz+9WbK3bfkakxc2bacdAjl6cwk8iJZVJcIdSnin1 G9IT6aR6bW+fHu2YxP8A9pma2O7W8SV4rjCHOMuQE/8AxCepHp7SPultJUeY1tautgbqQHii RfFNK8i5bdMobbXzEJKEwYatfh5st/iIPeyr+nzWmxY7MSM1HitNsx2UBttptISlCQNBIA6A A60KD0pSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBVfI2QysetFvNtXFTcrhcotujCS0pxs qdcAUSEqSfa2HF/P5ah8L8jxblb7k5fHozJhOzlNzI7bn08yJFUgOSmyQQEArCSOSuwdEipr IsYdvmWY9cZMpk2y1F90wVs8vWdcbLaVE717UqVoa/Mf6Qmb+PpOS3G5uN3FiNEmQ4cEteir kGWpCnXm9hQ9riVBJA1viAeh2FqVk9mTdI9uM5H1j6koQ3xV0tSC4lCjrSVFCVKCVEEgb1Uz VMsmM3myv5KuJcYLwuMx+4RVyIy1LbecQEpCyF9oRxSka0eIA2KuEcOhhsSFIU8EjmpCSlJV rsgEkgb+2zQV2RfZX+0WFj8Yx1RjbXZ8vbavUb04hDQCt69xLvRH/DNR9gyC/O+Qp1hu0e3u RE25FwDsMLCoalOqQlh0qJDhUlJUFAI/Ar2/BrpZx67Rr1lF3j3OKq4XNthiF60dSm4jTSVc UlIWOXuccV0R2qvXBbFdLHGlpvU+FPkyHA4t+NFUyp1evctwqcWSo9AAaSlKUpSABqgs9KUo FKUoFKUoFKUoFKUoP//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CABSAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAMAAwEBAAAAAAAAAAAAAAUGBwECBAMI/8QANBAAAQQC AgEDAwMCBgEFAAAAAQACAwQFEQYSIQcTMRQiQRVRYSMyFjNxcoGRQlKCobHh/8QAFAEBAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AP1Si+F9 1plOZ1CGGe0GkxxzSmJjnfs54a4tH8hp/wBFXfS/lEnNOB4nkE9ZlWS8x7zCx5cGae5vyQN/ 2oLSiIgIvNlJrNfGW5qFb6q5HC98NfuGe68NJazsfA2dDZ8eVTPTzk2ZzGczGNzDKshoV6r5 pK8RjFazI1xkqOPd7XvYA0lzCQO4B8oL4iIgIh+PHys44FzDPZXmNrB52vjWTQUBbtRVH9jj 5TKWsgc/sRIXMBdsa6lpBHkINHREQERUvAcymzHqJlcHFTDMZUoRWobbvmw50r2FzfOum2ED 8ktJ+CEF0REQERZ7zPmeQwHMqdR0lGpgDHB9Tcs0bcvWSSUsDRJGz2WA/aNveNFw8aQaEiIg Iiyr1J9SLOBzl/HYuxQq/ptWvZs2b1WxNAHTTdRHI+FrvZ+xpIc4eS5uvAcUGqogIcAWkEHy CEQERQXMbGVq4ps2Gs46mWSd7Vu/GZIq8DWuc95aHsJPgD+4fO/wgnUUBwO5lMjxPHXs6+s6 9aZ7+68LoW9HEln2Oc4g9S3YJ8Han0BEVJ9VOXnh2MxlmSxDRqW7n009+au+w2qDG97T7TCH O7OYG+PA7bKC7Iq56dZy1yXhGHzN+OvHYuw+8RXdthBJ6keSRtuiWk7aSQfIVjQERQHqBn5O LcKzWchrfVS0Kr52w/AcQPG/4/J/jaCfRUrhPJrmR5LmcHkLeLyElCtVtNt48FrHCYP2xzS5 2iPb2CCdtc34V1QEREBFUeV5nLs5RhcBgTUhnu17VuWzajMjY2RBjQA0OGyXys358AH8r3en 3ITyvhOFzroRA+/WZM+Mb0xxH3Ab/G96/hBNXG2H1ZW0pYorJafbkljMjGn9y0OaSP42P9VW vS/ik/COF0ePT5CLIMpdmxTsrGAlpcXacC92ztx8gj8eFJczzrOMcUy2bkg+oZQrPsGL3Azv 1G9dj8b/AOf4BPhR/p7y08ux+Smlx8uPs4+/JQmhk7+XNa1wcO7GP0WvafuY0/Pj8kLSiIg8 uVrS3MZbrVrctOeaJ0bLMQBfC4ggPAII2Pnyq7wLidzi8U8VvP2crE5rWxRyVoYGw+XFztRN HZzi7Zc7ZOvle/nuUnwfB+QZWmN2aOPnsx/7mRucPkH9v2VX9KnXqeUzuIzN3IX8hFHVumzZ yP1THRzCTqGARxiPRjftvXyOp38ABoqIiDh7Q9jmneiNeDoqicK9O2cazdfIzZSS8aWO/SaL DCGGOv3Dz7jtkyP2B932tAHhoJJV8O9HXk/jazf069SLXKs9+l3sLHQeac1ps0dmSRrzFYMD mjvEzsNjfZpcBsA6JCDSEREBUfA+meCwHNncjw8MNNxqCm2nBWiZDGze+zdN7BxJOzvyDo/A 1eFT+JZvkmUyk4yOOxseLjnt1verzvdI18UgYzbXNHhw7nxvWh+6C4IiICofL/TqLk2Vuy2M tbixuRbVZkKLWtcJhXkdJGGOPmMFzvu0DsD8fKviovOuWZnCZetUw9DG2onfSiZ1ixIx7DYt Mrx+GxkAEucd739jvHjyF6RBvQ38ogKi8u9OKfI8lkbH6japQZavDVyteGOMi3HE4ln3Fpcx 2nOaSD5afjYBF6Wf5zn12rzWxgcRgbGRbR+jdckYJNhs7y3bNMLfsaO5LnAHRaPIJAX9jWsa GsAa0DQAGgAuURAUbybEQ8g45lMPZkkigyFWWrI+I6c1r2lpI3+dFSSqvPeSXMCMLWxlVs93 K3fo43vY6RsOopJC8sb5f4jI67b87JACC0Qs9uJjOxd1aG9jrZ1+fGh/0uyh+IZS5meNY/IZ PHSYy9PF2mpyO7Ohfsgt3/wphAVd5Vxt+Yv4jJUrraeUxMkklWSWH34j7jCxwezbSRo/LXNI /fRINiUBzPO2OO0Kl2KrFZruuQ17AdI8SNZI8MBjY1jjI/s5umDW/Oig9PFcFBxzBw42tJJM 1j5JXySBoc+SSR0j3aaABtz3HQAA3oKWWbemnqDkeZW4IpcZUpNbXkmstfLK2T/PliZ7LXxj u0e19ziW6LwNDWjpKAvJmKbsjibtJlmaq+zC+ETw67xFzSOzdgjY3sL1qO5FkTiMJcvt+k7Q M7j6uyK0P/vkIIYP50f9EELwjhsPGbOQuOsMs37wjjkkiqx1o2xx9ujGxsAA13dsnZO/nQAF rVT4DymzyR+egyFCOjbxOQdSexkj3dx0a9r9PYxwBD9AkadrYOirYgIiIK5yji/6zkcdk6mS t4vK0GSxQ2a4Y/8Apyhoe1zHgh39jSN/Dmg+RsGS45hqnHsBj8PjWubTowMgi7Hbi1o1sn8k /J/lQXOeVT8ayvG4GxVX1snbdVeZHP8Ad7e257WxtA0S4t6+SPLmr2+n+Zvcg4fjcplqsNO9 ZY50teF5e2Mh5HXZA8gAb/netjyg9nKsNjOQcfu4zPRtkxszP6wc8s0GkODuwILSCAd78aXi 4dhsFh2ZEcemMv1dgWrTjcdYLpXxsPclziQXM6H+QQfjS49SLD6np/yOzDaZUlhx88jJnsY9 ocGEgFrwWuBOgQQd70s39B7pHJcvSimhhx8+KxuQqUQyBs0bXxdC6YxsH3n22uDQerGPaAG+ GtDa0REHSeGOxBJDPGySGRpY9jxtrmkaII/I0orjnGsRxuOwzDUxX+oc10r3SOke/q0NYC95 LurWgNa3emgaAAXty/U4m6JLMlRhheDYjOnxDqfub4PkfI8H4WY+kGbyty7Ri5HZyDrNjDQT VWBz5q8jAdSvle6JpbZEmw5pOg1zAN6JQayiIgOHZpB3ojXg6Va4vwbj3F7Hv4Wg6KcRGBsk tmWdzIy/u5jTI5xa0u+4ga2fJ8qyPcGMc929NGzobP8A0FkPCs19Z6iY2WHkmWuY3L1cjcr1 Lh6M6tniEJbGWNc1vUzgB3k+3tBr6IiAo7BYTHYGtNXxNYV4ZpnWJGhzndpHeXO8k+SfJ/lS K/O2aznKsabdWjlMzZwEeY+u/VCHOlbXbOIJqRJZvw57JGkDzGHa8NQfolERAVL5F6a4DkF3 JXcj+pG5d9vcsWQniERiH9IsY14btjtvGwdOcT+VdFgvrbn87iuS8hr4TNz1Q3jsd1kZsuiE UjbIDjEBE8Okc1rW9SW+Hk/B2A3iJvSNjC5zi0AdnfJ/krsvjRlZPSrzRPMkckbXtef/ACBG wV9kBQeS4nhMnnK+Yu0vcyEAjDZPde1rhG/vH2YCGv6v+5vYHR8jSnFkfqhmczSz2Uip5G7U tV8dWsYKtBGXtvWjNIJYnNA/qbAiaQTpjXl+hrsA1xERAUfm8Njs5UZWy1SK1CyVszA8eWSN O2vaR5a4fgjRUgqL6v8AduBxT472RqazFISfQSyxvlhdO1srSYiHdfbLyf8Ab+6C5Y2jVxlC vRx1eKtTrsEcUMTQ1rGj4AAXoVB9G5bBw+frW58lYdSzt2tHLkJpZZHRNfuPTpPJb0LQNePB P5KvyAozL4HGZi3jrWSpx2LGOmM9WR29xSEEdhr+D/3o/ICk1QPWC/NiqPHbceUuY6t+s169 p9Zwb3hk21wdsHxsg7HkaOiPlBPYnhfHcTJjZMfia8UuN936SQ7c+L3f8whziTt35JP5P7qw qoeltnI2eMSOyU1mzGy7ZjpWrQ1JYqCVwhkd4G9s1p2vuGnflW9AXky+MpZnGWcdlK0dqjZY Y5oZBtr2n8f/AL+F61XvUS1lqXBc9a44HHMQ0pZKvWMSO7hpI00+HH9ho7OvB+EHuweCx2DF v9NrmN9uYz2JHyOkklkIA7Oe8lx8ADyfACk1TPTa7BchybqHJ5+Q48SxmCSaL74AY2l0bpAA Hu7bcRoFnbqVc0BERBHZLCY7JX8fdu1hLbx73SVZezmuic4acRo/keD+4XPH8LjuO4iDF4Wp HTx8Hb24I99W9nFx1v8Ackn/AJVG9aaU5xlLJNzeaoQV7VaF1fGTyRGVslmISud7f3O6xCTQ /Hkq/wCLrOp42rWdZltGGJsfvzO7Pk0NdnH8k/JKD1fPyuA0D4ACg+d1MXf4dmKnILLKmKnr PjnsPf0ETSNd+340dH/hVP0Oxtk8ffyHKQxRZLKRV4nezK58ckVeMRMlGwBqTq6QED+x7B51 tBpKIiAojD8gqZXK5fHQMnjtYuVkU7ZWgA92B7XNIJBBaQf/ALAXPL6FvK8TzWPxs30963Sn grzdi325Hxua12x5GiQdhfnrinFp8j6iT1sPhqeKvYbL4i1amZPD2rwxU+s0Q9slxDztuh4P Yl2iEH6bREQFwHNOtOB38eVy7yDsbH7fusf9NuJ5TBc4mvWeNMq4m1HO6kwWY3HDF0zu8YAc e4m0yXbf7CemtINgREQF1EjCdB7d71rf5XZYZ/hzJ4zJULbuFz9K3LrGVfPW+me815WyRtcG tf22C+JzhrwGb+Qg3NERAXBe0E7cBrz5K5WRetHp1cz4yOUwdancuXa1SnYpy1mGSWOKyJds mdI0R7B+7YdsMaAAQg11FwwAMaGt6gDQb+38LlAQkAbJACLJfVfjWQzObyr8dxqXJSWuNWcb Fa92BrGTSO+wae8EEa32AQasyxC+d8LJo3TRgF8YcC5u/jY/C+izn0y49exXKeT5G3gmYqDI R0hDp8LnExQhjwfbJ0O29efPz4WjIC6ySMjbuR7WD4246XZU/wBUcLLneP061fERZV8WTp2n QyGMdY4p2PkI7+NljXM1sb76+NoLZ9RCX9RLH22W67Dex8j/AOQvosHpcbyuNyOJtZDgsfWD ldjKOswSQTSRxWS9jT1b922l8JdrY1CD56jW8ICjc3hsbmRSGVrsnFSyy3X7OLekzN9XjRHk bOlJKhesGBv5/E4OPF0pbM9XL1rbnwmASQRsJLpGe99hcPwCDvaC+ooLg7M7HxekOVyxy5j7 zM5jWt8F56Bwb9vYN6h3Xxvetjyp1AT4+UUXyqm7IcYy9OOuLL7FSWJsJIAkLmEBuz4Gyfyg kwRoaI0fj+VysJwvEuWilwrG5XCe9QwdjHTNdI+sySu5kMrLABY/72dvaI39x2d70FuyAiIg 4c5rddiBv9yuVnnrfw7/ABZw6wynim5LMRhrKgcYwYw6WN0jmmT7QerNb+dbHwSp30+j5BFh rEXKDuZluVtQvEQmNXY9v3RF/T7/ADvoANa/O0E3l8lTxGNsX8nOyvSrsL5ZX/DWr5YTM4/O VH2cVZbPFHI6GQAFro5G/wBzHtIBa4fsQD5C68ko28ng7lPHXzj7czOsdkRNk6Hf/pPggjx+ D58EHRUP6ecTdxPG5COe39XcyN6S/ZkaHhgkc1rdND3PdoNY3+5xJOz4+AFqREQfK3YjqVJr E3b2oWOkd1aXHQGzoDyT/AVUrepHGLEdeSO9MIZWV3mV1WUMhE51D7ruuo++xrtrwQfggq1X oX2KViCOX2nyRuY2TqHdCRoHR+dfssuxfo1UxuFdhqmTEWKtspjJQR1Qw2n19fe1wd/TLw1v fQOzsjRJKDV0REBV3Fc0weWysOPx1qWeeZs7onCtKIpBC8Ml6yFvU9XOAOj8kKxOBIIB0f3/ AGWfcN9OP8N8ihzJycdq46K425IKYifblsTslc8kO00N9tgDQNf3H5cUGgoiICIiAiIgIiIC IiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIi AiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiD/2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAA0ANoDASIAAhEBAxEB/8QAGwABAQEAAwEBAAAAAAAAAAAAAAYHBAUIAwL/xAA9EAABAwQB AwMCAwMICwAAAAABAgMEAAUGESEHEhMUIjFBUQgVYRYjMiQnVWdxlKTTM0JEU1ZigpbU4fD/ xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMR AD8A9U0pU9kuZWPGpCY92lPJkFhcosxoj0laGUEBTq0tIUUIBIHcrQ/WgoaVw7NdIN7tUW5W mS3KgyUBxl5s7SpJ/wDuQeQeDXMoFKlr51AxexXR633S6pZkMeL1JSy4tuJ5VBLfncSkoZ7i RryFPBB+OaqaBSpa6Z/jNru7ttm3PsksKaRIUhh1bMZTh02l55KS20VH4C1JPI+4qpoFKk5X UTGItwkxH7g6DFlJhSJKYb6orL57dNrkBBaSra0ggqGidHRqsoFKl1Z9jSb2q1G4kyUyhBU4 mO6Y6ZBGwyp8J8Qc+B2FXdsga2dVUUClSd66iYvZLg7EulyVHUy+iM8+qK8Y7LqwClDj4R4k HSgdKUNA7OqrKBSpOd1ExaBdXbfKugQ6y+mM86GHVR2XlfDbj4T4kK/5VKBqsoFK6FvMMedy VvHmLvEfvSg4TEYX5Vt+PXd5O3YbPI4VrfOt6Nd9QKUqGxLqtiOX3OPb8buD9wlupUtSG4bw DCQCSpxRSEoGx2jZ5JAG90FzShIAJJ0BUnYuoWOXy7sW6BMeL0pDi4bj0ZxpqaG/9IWHFpCX e3ez2k8cjY5oKylfh95qOw49IcQ0y2krW4tQSlKQNkkn4AH1qYsOf47fJ8WHBlvofmIU7C9V DejJmoSkKUphTiEh0AKBPaTxz8c0FVSlS9tzzHbjeIdsjTHxKnJW5DL0N9luWlABUpl1aAh0 aIVtCjsHY2OaCopSlArPc/iJtWQIyLH40mdm0m3OWuBCS7plaO8L8rqdjTbalcqJA/eBP8Sk VoVY9mHTrKL/AJZMvAfxxK1tmIy75Lkw76ULKktr8MlCTydnQAJ51QWPSLHo2KdPLTYoc5M9 MHzMuvp+C8Hl+YD9Eud6dfPHPNWFZRjGNdRcWsUez2F3Bo1uiqIYZMaavSVK7lEqU8TvalnW z9OR9Oxda6uB1IZl4EprR2pUWWkg6OhryH69v1+p+2iGJtyr7D6bdRcmkSIb0eHlL6pVhuUN mSxKUXWUqDqlcgp7kdoQU68fwe4a9XR3Uvx2nkbCXEhY386I3Xn25dNupNzucmXNi4AtmW+m VLgJmXNMOU8ns7XHWArxrP7tGwRpWvcCeasf57/6tv8AHUGTZ5FveNdM+q9jlWkTYsy+quH5 q3MYU00l1xhQS6gr8iXdBvSdEkrB+ACr09jqJzWP2xu7rDlyTFaTKWNe50IHeeOP4t1iUDpb nP527eZTmHMS3JqrgYrap78T1R/2nxKdCfL9tpIGgRzrV0iL1WSF7uuFq7iSCYEn2/oNO/H9 u6DH4njb/CFlBuDbTk9Ut/1qVqIUJJlpG1793ePYdK54Tv5r0hi/rv2ZtH5x3fmfo2fVd2t+ XsHfvXG+7fxxWRzOmOVzJkt98YaUTJSZsqKlFxRFkPgpPkcjpkhpZJQknaT3EbOzVf4Oqn9I YR/cJX+dQYdmkK6470c6i44bdJuzcm/qf/OGJLDrelPsaD2l+Tz9wCVI7OCQfivVkTyCIz59 +bsT371/Frn4/WsVZ6YZWzdlXFv9jvOq4quxQpNyUyZauS/4TJ8ff9j28ca1Vf4Oqn9IYR/c JX+dQRHUrFYC7Rk2LY8861Du9y/OslnyFFce1tDsecKT/vVeNCg37j2q2rsSUGt3rz/N6MX6 cmaiUnFVtTZC5UlrzXYNuurIK1lAl9pJKU7OvoPsKtXEdYw2C2/0+UvtJIUxMA7udDfeePjn X1PHHIZLiiQ9+GDqO5kY7pDtxmuvFxJSoydt9pUByFeUJ4P6b4r0fiDsx/E7I9cysz3ILC5B WAFFwtpKtgfB3usRunTDqBMuMuWpnBHGZsn1Uy3F+5NwZDwLag84wlfYtZKPcCntPaCe4niv /nv/AKtv8dQcGdbojP4pbQ7GSmI4vH3pDvgCW/UrLpT+80Nr4O+fqlJ+lbHWBq6c9Rbhljd/ uhw5u5Ng+OUxcbupTWySUoR5kpSgk8pHt19K0SPb+or7W5mRYxEcCiAmNZnnUqHHJKpI0fnj X/oK+6TWLbbJc6W6GY0ZlbzrhSVBCUpJKiBydAE6FYZjd6mYqjpcbFk8vIcdvfbanI8phtrQ Q2lCHWEBtLiEoKVd3cVcEbJJCq0ddmztaSlzLLCtChopVj6yCPsf5VU9bOmF3tdyh3CDebIm ZCaUxDW9bZkhMRCgApLKHZykNAhIT7Ej28DjigreqqXl9McuTF35jaJYQEpJJPhVwAOd/b9a yi5epdwzoCi1KUqX6y2qIaUO/wAKY37/AP6Qju7v0+a0z8oz3/i6x/8Ab6//ACqnLT0vulou MedbLrj0eTF8vpd2iU43E8p24GGlzVNs93wfGlPHHxxQXHUC1qveC5Da0SW4qplvfYD7q+xD ZU2RtZ+ifv8ApuvOtzk3+RdugtrFkkQlQHGG/UCXHeRLQhDHkW0WnFdzfiSVFR0NK19K26fY 87fgyGV5JjU1Dram1R5NhcDToUCClWpJ4IP2P9lR2K9N8zxiUiVbpOIOyWW/TxnZjU+SqKz9 GmfJIPjQBxpOtj5JoNpebQ8ytpwbQtJSob1sHg1iFqscG5XvCIUCa81gmNSVC3yZr/eu8TwF lCWTwS20ErIXwlX8KElIChU3K19TLlbpUGZOwpcWU0th1KYcxBUhQIUApL4I4J5BBFRuN9Gb 3YLzAuFtaw+M/EcCmnALm74uCkkIXK7Se1SuD9/pQb3SlKBSlKBSlKBSlKDpswv7GM49Kukh tx9TYCGIzQJckvKIS20gAE9y1lKRxxvZ4BrOcZzy8XX8Oj+XzJcOPfJDEwsvKLbLLLpkONsj a/aEpPYB3k70O4kkmqbqba5azBv0O4zWF2ht3xR4tuVPUXnShsPJZSR3KQgugcHQcUfgEHI8 Hh5Mx+Ga4WZixS3r5bilxu1XOzKSlSfVl1XaHR2vns7jpPIISAO7RIar0uvV1yFcqbdcrxm6 qYT4TBx33sNEqOnHFrUpwqIToD2p13cK4I0CsdskC4ZH1/OWwIlzt1jg2YW956ZCXEM91S1L 0ltwBZQnuSe4ge5sDkaNbFQZ/wBSsiu0TI8SxXHpDUCfkLskG4OMh70zTDXkX2oJAKzsAE7A 52DxrkdN8nnXS45Lj18cYfvGPy0sOSGE9iZDLie9pwp/1VkbCgONpOjo8dZ1ot7UpWLyV2q5 vrYuOhc7V5TLtiSkkuIQ224VpV2BKgUlJ2AfkEfDoXij1nbyPIJsefGlZBNDzbVwdUuSmO2C lovBQ9rqipxZSCQApI41oBqVKUoFfOS+1GjuvyXW2WGklbjjiglKEgbJJPAAH1r6VM9QrDOy KxIhQLm3AbEhD0pLsMykS2U7KmFoC0qKFHt7gD7gCnkKNB1PSrOJOcnIpTkIw4MSeI8FK21o ccYLSFodX3aPvCwsDQ0lQHPyet6W5JlV0zvN7JmDlrL1mRAS23bW1BlJebccUQpfvUSOwHfH t4A2d9d0bkXn9sMvXeJEtxu4TTIbD2OS4KXO1plIcS44e1KdAo8atrPYFb5O+F06u8w9a8zm rxjJmbbkSoSYsyRbVsNNenjKC/L5O0pBPCTo7PFBtlTfUm7u2LBL5cYstmFJajKSxKe/gYcV 7ULV7VbCVKB1o718VSVJ9VGLu/gtwGNtNu3VtTLzKVR25B9jyFqKW1kJUsBJKQSPcBog6IDq ul12nX1+dLuGY2+8PMJSw9bLfDEduG53HalBe3iT2kJUSlJAJCT8jQayvD4k3IOsdwzUWifa bU3ZUWhtNxj+B6S6XvKpYQfcEpASnagN/TejrVKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKB SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKD/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAAxAPMDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQACAwEBAAAAAAAAAAAAAAcEBgMFCAIB/8QANxAAAQME AgEDAwIEAwkBAAAAAQIDBAAFBhESIQcTFDEiQVEIFiMyQmEVgZElJlJTVmJxhNSh/8QAFAEB AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/APVN fiVpUVBKgSk6UAfg63o/5Ef611eWwp1yxa8QbRK9pcpMN5mNI5qR6TqkEJXyT2nRIOx2NbqN YDjkeL5PxtvF4EFgY9aVwMmuFtBbjSpZQgeh0AHHErHNWxschyIUAKC9UpUj/UZfJcK0Y3Y4 Ed2Yu+3ZmJIhNOFpcuOO3GPU2AgLPFJUSPpUd7G6CuUqT+GVW2JlucWqPa5FiurD8Zcy0NPt OW9nbZDbkUIQjXqIShS+SQrfHfYrq/1JSZSJ2Bw5i3GsOl3dCL2vn6bRRzb4IeVsabILhIPX 0g/IFBbKKISCVEADsk/ao34Wu0JfkTyFZMZkxn8ShuRJNvRDcS5GYW60S8GinYCVLBPEHiCF aA2azfL8gzs/8bYvMPOyXaZKfmx++Mj0G0qbQsbAU3yVtSTsHQ2DrVBVwQQCDsH70qV+J+Nq 8j+SsYt7aI9jtsmFKiRW06SwqQwVuhA/pSVJ2EjobOvmsP8AUO9IbVhDc1DZxNy+sf4yXT/C 4BafTD2zx9Leyrl9O0p39thYAQQCDsH70qMeEb1Ak+RPItoxZ6O5iUR6I9AREA9uy4tsh4N6 GuKlpJ0Dx6JSOya3Tynjc7J7RaosOVDYiR7pHmXFqYCpmTFbJLjS060oH6To6B49kfNBudKk ng6FwyPPLlZ4Bt2HzprAtMdCPTZcLbXB19pA+n03DwIUOlAf2r78xPmfnfjfFZiEPWW7TZEi bHVvT/t20rbQsb0pvkrkUqBBKU/igrFKkfil1Vo8q+RcRgAtY/b1xJcKInXpxFPteo6lsfKU qUrkEj6U6OgNne0eZIYk+NMif91OjOQYEmW2qHKcjqK0MOcQooIKk7O+J6JA2Dqg3Slab4YG vEuH/UFf7Kj9jf8Ayx13W5UCvhh5p9BWw4hxAUpBUhQICkkpUOvuCCCPsQRUu8s4xMyTLbCt nHReI0CBNJK7q7bkpW6plPEONJKiooS4OJ0CFK2ehvZ/E9/t2TeP7Rc7NbRaYa21NiAEpSIy kKKFIAToaCknR0NjRIBOgGzTZkaDHU/NkMxmEkAuPLCEgk6A2euyQK56j16iRMl/UizZ8ggx rhaoOMLlR40tpLrQeXJSlTgSoa2UgJ+/xWd+nWU8rEb1a1+p7Sy3yZbIXqKKiI6FBSE8j2dc ykf2AH2oKg880yEl5xDYUeIK1AbP4H96+6h/kORYoXnGNJ8jNxlYwMeWiAbgx60QSfW5OABQ KQ8UJHx2U8R2dCsv9KF6m3jxc43OU8pFuuD0KN6xJWGUpQpKST39PMpHfQSB9qCxPvNMNlx9 xDSB/UtQSP8AU191MfJePwf3XEy7Kl22bi1stj0dy2TYaZClPrcQUFlKuuayEp/P0hI3zJTm +A7Vd7L4msMLIWnWJ6EOK9u6SVMNqcUpts7JPSCno9p/lOtUFBpWgZhmN7seYMWuJbbO5bl2 564rlzbiuOG22SkOFWmV8QPUQQe+gd6rJ8R5dcs3xY3m6Wxi2hT7jLTLbylq+hRQrmFITxPJ J676+dUG6uLS2hS3FBKEglSlHQA/JolQUkKSQUkbBB2CKk36o7TEn+Hr1LkpdL8FKHGCl5aE hRdQDySCEr6/4gdfI0a3jxwAnx5i4SAALXFAA+38FNBsVKUoNW8mKuxw2fHx5q4m4Sk+3Q9A bbW7HCui4Erda7A2AQrYJB0QDUlxO15xZZ1jkzYeS3K1WZbq2rcm3QIvquLbUgrWsTVKWrbi lFSgokqUSdkkeg6UGl/va57P+4OWa/8AS/8AprV8/k3HK4Vr9HDMrhXC13Fi5Q5CmYbqEuNq /lWgS0lSFJKgQFJ+Qd9VXKUEcw168WXIshyC64nlFwvF6UyHVMRocdlptpvghCEKmLI/qJPL skdDXeTnV1ybIGLUmzWDMrM7CnNy3OLMNxuUhIO2XEpmIJQrY2OWiB8fBFapQSHCJFzx6Ver jOw3J596vD6HZUlmLCjoCG0BDTSG/dq0hCRobUSSSSa/c0fuWRzrFcYOGZNBvdnkl6HKejwn mwFp4ONrR7tG0qGuwoEFIO+juu1xynkx4zryyAltBWd71oDf2BP/AOUEqw8ZBjsu83GThl9u d6vMkSJs31LfHBCRxaaQ2JSuKEIAA2pRJKiT31y5lOzLIIcBNqxzJbHKgzmpocakQnUSAje2 XUCY2VNq32OXehXd4HmV8yv2Lz+GXCzW92OXX5NwkISUr0nihtsbWsElX1KCBpO/k6rqXvKp YjzL29ZQMMi3Q2ty7CYC4NKDZkejw4lj1Tw5Bwq13x+1Bg4lJvmNzL1cLjheR3K+Xh4SJkxt EFpCuCeDTKEJkq4toQNDalKJJUSeXWP5NmZRl9pjW614/k1ojB5LspLlvhShKSkghpQMxI9M nfJJB5DQ6Gwqy0oI1g0/MLNdrtccmtOWX+TNZjsNlNvgREsIaLp0AmWQrZdJ389fca1zZzIu uRyLHcLfiGVW682aX7mJJXHhPo0pPFxtbfu07SpJ1sEKGgQRWyeO86uWZsQZP7RulpguxvWd lTnEJb5FKFISyAeTqSFE8ylAAT+eq3ugj2FOXGwXa+3u4YdlVwv16dQuXJQxDZbCG08W222z LUUpSn8qJJ+T8AZ+c33IchxidaLbiGRQDOacjPPSIcOSPSWhSVBKRMRpXYIJJHXaTvqpUoJV gN5v2M4pb7LOw/I5wgMojMOx4cSPtpCEpHJJmr2vokqBAO/gffYf3rcv+gcs/wBIX/01meQs 0gYTaosqahciRLlNRIsRo/xX1rWAQkf2SSr8da3sima5Z+3XbXAgwF3S+3Z1bUCAh5DPqcEF bi1LV0lCUjs6J2QADugn19aya4Zm1mOPYvfbfck2tds4zo8KQlTRcDgUEe9bUhYVyHfIEEdD Xf5g0jNcJxWHYbX4wnSGIpWfWfv8MrdUpRUVqI+5Kj9uhqqRg2SuZRa5Ul+1TLY/EluwXWpA +lbjZAWppWhzb5bSFaT2lQ0NVsVBE7t++LlmLGRQcIn2K5x4jsD3QkwZ4kx1KCghbRfa4lKg FhSXOjsEKCuu3wNV6w3G4toh4DkEgJK3ZEp2dbw4+8tXJa1af72Sf/AAHdd/m+cSMYyHG7b/ AIDLkRrvcGoPvy42lhsrCuholZWNb0UgEb0rqufLsuftWSWPHbLb2bjeroHXQh+SWGmGWk7U 44pKFqGzpKfp0ST2NdhqWQPZzPv7d1s9oya0KEJyE5FWqBLY+pQUH0I94hKXk6I5KCxoj6ej vOwx244djUKxWXx1kIhRUkJU7cICnHFElSlrPuO1KUSTrQ70AAABtHj/ACxrL7PJk+1VCnwZ btvnw1L9T28lo6WgLAAWOwQodEEfB2Bs1BEc4ieQcgyS3XezRshsKYLCm2ovsrVNSlxRIU6F OTBpRSQjetgcgDpage/wudleOY6xbpuJ5BeJYdffenLdt0cvLdeW6o+mmUoJ7XrQOuvgfFU+ lBFcrgZRf8ys+QHFrmwi1trS1DdZhvpWpSkLClqTcUBXFbaFJHHojfZCSOwwSZk+LW2fDm4n fbkp2VJnJW0zCjhKnVlxSe5rnIclnR3vXX1EGq1SgkHksZFn2NPWSNjWR2y3SRwl848BxxzS kKTwKpqQnXEg9K3vrWq2nxab7DsUez3+1TIwgMNssyn0xkBxCUhITxafd+oAfzfSD+BW7UoF KUoFKUoFKUoFKUoFdJnMhMTCcgkue54M26Q4r2qgHtBtR+gkEBXXWwRvXRru6UHmrGHrNH8l eMl+M/axDcretV+t0OYZLTTSGUFAe4nXNJUtIWdEqA3vej0xbbjfptuvjtUlj93N3hNrRblu JbddeVNQtHEKI2lSDyC/5db76r1PFhxYinTFjMsF1XNwtthPNX5Ovk18mBDNyFwMSOZ6WiwJ Ppp9UNk7KOet8d963rdBk11WWv8AtsVvL/pynPShPL4REpU8rTZOmwoEFf4BBG9dGu1pQecc HbtNrzLxYvA0riuXe1uLvUETDKX7cMIU0t/vSSlZISrijZPEAa4j0dWDbbPbLW9KdtluhQ3Z a/VkLjsJbU8vZPJZSByOyez+TWdQKUpQeePM8y9RpdxuVzx4JkJuEKJZ33rlGTH9u3Jac2Eq cC0uOuD6zxACEN7ICFKPb+R4Sb15U8YzL0qRAtE6JMZeaRJLRS4pkLDS32l6PLoABWlcCBsG q5esest8Uyq92i3XFTIUGjLjIeLYVrlx5A63ob1+BXJJsdplWZNok2uC9aUoS2mE5HQpgJTr ikNkcdDQ0NdaFBP/AADInPWTJGXpkqdZ4l9lxbRJkrU4pcVBATxcJPqIB5AK2fgj7aFQrhhR I0CI1Fgx2Y0VpPFtllAQhA/ASOgK5qCMeer9Z4uQ+P2JV2tzMiHkUaRJackoStlriv8AiLST tKP+49f3rnyidAsvmzFsvn3BhvHrpZHra1PLqRFbcCvXQVOkhADiCeJ2eRT0PvVgr4eabebL byEOIPylY2D/AJUEv8CR1Lj5peWwDAvGRzJUJ0aKX2OQSHUkf0qIVrY31vve6qdAAAAAAB8A UoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK UoFKUoFKUoP/2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CABJAQUDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAMAAwEBAAAAAAAAAAAAAAUGBwIDCAQB/8QAOxAAAQME AQMDAwEGBAQHAAAAAQIDBAAFBhESBxMhIjFBFDJRFQgWI0JhgSQzcZEXGDZyQ1JkhaHC0//E ABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEA PwD1TSlKBSo3JL3Bxywz7xdngzBhNKedWffQ+B+VE6AHySBWRO9TL3A6lTlS7NlH6A3jqrs7 anmIKXYwC0jvAhwK48Ur22pZXyJ9OtcQ2+lUW69TrLCZQ/Ejz7nFFtbvD70NCP8ADQ3N8Xlo cWlZGgokISpQA8gbG/qvGfQ7dlllx9u13WdJvDJfhyIqGiwtKQSv1qcT9qdKPj2UnWydUFwp WXNdZYD1lkXVrF8oXEYuCbW5pmPzEkqCe3x72/CilO/bagAT51L3jqK1achulrlY/eD+nWw3 Z6QlUbt9gctkEvD5QpOjo7B8AeoheqVnNq6rRLtBsEi241kT7l8EhyFH4RkOLbZ483FcnglK TzAG1AnXt5TvouvWfH7VjsK9zoN3RAfnPW15SG2nDFfaJCkucHCCCEqUCgrBCT53oENNpVOV 1CtaupH7kxolxlXZDIffcZaSWI6OIVtxRUCPCkewP+Yn81caBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSui c+5GhvPMxXpbiElSWGSgLcP/AJUlakp3/qQP61Q4HU8T4lhkxsQyUs3wkQFK+jT3dNqd3oyP SOCFKHLW9f1Gw0OlUmX1Gt0a+yreu23VUWLcGbW/ckIaMdqQ6lBQFDudxKSXEJ5lHHkdbr9u GftxMjvFlbx3IJcm1xRMdXHaZKFtkEpKCXQVE8VgDW9pIoLrSs/ldT4rFhxq6pxzIXmchdSz BaabjlwqWOTfId7SQtPJQO9AJPLjX6rqjbUS8vZXabulGLoKprwSwpDhPlCG9OkqUobIBA1r SuJ8UF/pVFkdRmIcfIVXDHr5ElWSEi4yIrn0ynHI6iva2yl4oPENrJBUD48AnxXwXnrHj1qx +w3R6FeXHL064xGgNRAZIcbX21oWgqASpLhCCN/cRrfvQaTSuLSitpC1NqbUpIJQrW0n8HRI 3/oTXKgUpSgUpVUyzOIGO3Fm2pg3S73dxhUv6C1x+88hhO9uqBIATscQN7UogJB86D86r4mv OOnt6x5l9Md+Y0ntOK+0OIWlxAV4J4lSADoE6J1WOXW95RO66TrfFjY/DySViaoKI5vJWGXC 8paVcuzsupSrudrXlHq5fFbzimRWzK7BEvVikfU26UFFtwoUgniopUCFAEEEEf2quZ9mGH4B Kj3C/tIauc7l2FMQi489x4IV6wNDQUgepQ8eBugzW5dNMt4Sce+nbuFrVj7Fpt81q4GCzHcQ yUrVKQgdx4c+a0JIcSnnrQ5qUmwRcfzBVz6b3RyxRkHHbY9HksO3JPcW642GtAhBSQA0lW9+ eev5fOx1AZPlcHH34cRxiZOuc0kRoEFnuvOgEBSvJCUpHIbUtSUj80GRQcJzqLjdxtX6HaF/ V5AL93P1hQ4afbd7Oux58I48vHvvXxVgy3Br9fepKr7Mg2yZYRam4qrWZ6k/VvNLU+33tsEd vuq1xB88UqVsbbOhYdk1qzDHot7sMgvwJAPFSkFCklJIUlST5BBBH/yNgg1G5TndusF5Zs6Y V0ut5cjmYYNtjd1xEcEguq2QnjyTx1vkSQADugoGO4Xm9k6eY1YUt21+NBTLiXW2CYW03Bl4 K4KTIDZW0UqUfCQNj5r9tfTq9wsUx7HZNut79nbus2RIhtTlpEGFIafZ7CHCjk8pKZTiuZ4k lPHfkKrWrBebdkNmiXayy2plulI7jLzZ8KHsfB8ggggg6IIIIBBqIynN7XjtyjW11m4XC6vt mQINtirkvIYCglTykp+1AJ1s+SfCQo+KCh9OcHyvGcgx127fSXAR40tq43FM5anH1u9lLagh SNkJaiR0HZGySf5fVsdR9gvNuyGzRLtZZbUy3Skdxl5s+FD2Pg+QQQQQdEEEEAg182Y5LbcQ xudfL06W4URHNXEbUs+yUJHyokgD28n4HmgmaUpQKUpQKUpQKUpQKUqkN9TsdfymXjcMz5l7 iyUx3Y0WG47xBUgFxTgHBKE8/UVKGuJ8b0CFwuDklqBJcgsIky0NqUyytztpcWB4SV6PEE+N 6OvxWEYT00yXFWMLcjWW3vXCzPvKkOOZBILTiVtuN+lotFCPL3L0p36NfzbrfqqOP9Q8eyDM LjjVnkvSLlbkOKlfwFobbKHO2pHJQGzyPxsf1oM2yXCc2kXK+yXYLV5fcvCLpCf/AFlxltEV p1pSIqY5AbDxSykdwjR2SV7A3apduy9jN73eYdgtsli4W2LCCV3YtFCkc1LP+Srxt1SR/wBm 9erQ02oi4ZHa7fkVqsUqTxut0DqorCUKUVJbTyWokDSQB+SNn235oMXNsza94Ri9itFrjW28 YZcmY8t1c5tXPsREBCmiWlp/iNyOQKkngR5BPtK2fAsrsU/O0Yq3brM3dWYwtstx4SCl2P6S t5JbO1PJJUpR5EK2TyJ3W1VSo/UqxP3dqGBMREfmm2R7m4zxiSJY2CyhZOydpUArjxJSQFE+ KCk/8PskdV1Amw7fbLS5k9tMJcA3JySl6StTgVKW8pvbYQh0gNIBSda9Pg18V/6Z5UHL9JtT VrfenT41wgMPzFqTbnC6iRMAUWwVJceZaA8DwCfT5Ct4qkWzqhjFyukeLFkyDFlSTCiXJUdS YcqSN7ZbeI4lXp8ewX7IKjsALq0pSmkKWjgsgEp3vifxuuVKiZGQ25jJ4ePqfCrrKjOS0sp0 SlpBCStXykEq0PyQrXsaCWpSlArMOobFuhZ5bbxZY313UIwHIkKOuSpEdqOVHciUAfDSCpf/ AHFXEAq4lOn1jfUTpIrOMrk3K4HG5SkISyyJLE0utNDyEq7UtCfcqO+I3ugt/RyyQMd6fwLX a7iu5txnZDb0tSSnuvpeWl4gH4DgWB77AB2d7MN+0nzPR+7BDfPciGCflP8AimvP9fOh/evz G8NzTGLJGs+P3nGIFsjcu1HTapDgTyUVq9S5KlHalE+T8182Q9OL/lj8NeWzsSuX0fMxy7ZZ CuBWAFDiJSQQQB778gH3AIDWKxK82+5XL9qMNQ7zKtATigWXYzTLjjjX1OuA7qFpT6yDspJ9 OvG91bbPjmY2C2MWyx3TEmLewD22xZZCAnaio+BKPySf71GZXg2V5UiML1csXcXGKyy6xbpj DrfNPFYDjctKuKh4Kd6PjYOhoPz9m7KZ2VdO1vXKPFadhTnYSXIzAZRISkJV3eCfSCStW+Pj YNdFrjyI37UN5XJWVNS8abdjDR0EJeQlQ37bCtn4+4ePmpGy4rnFitce2WW9YpAt0ZPBmOxZ XQlA3s+8gkkkkkkkkkkkk1HZJ05yrJ+2vIb/AGC4FvkGmjan4/YCklKwh1mShwhadBSVKKTo ePAoOv8AZXbmJ6UIdlO9yM9cJTkTSuQDXcIIH49YcP8AffzXLJo9zs/XmNfrPFjXl2ZYFQDb hcWWJDWn+Ye4OEEtbABKdkHkdeADY4VgzeJDYjxsmxyKwyhLbbDGPLDbSQNBKR9SNJAGgNe1 QeVdO8jyR5Dl1uuPSnUxnIin0QJsRbjLhBW0vszE80HiPSrY/p5Ow6f2Wmbi10kiruS0Ft6Z JdiJQdhLRcPzobBWHFA+dhQO/gUr9pyQ/ebfkkS5227JttljMrtym4T5ZkSlqbK31PD+GEtt qLYB+Vu/ITWpNWXqBGjsR4N8xOHFYbS00xHsjqUISkaASPqPAA0NDxoVB5d08ynMoLUPKLrj dxitq5paMCYynf5Ialp5e3zvXxQabZLki721qY3GmRUrKh2pjCmHU8VFPlChsb1sfkEH5r7q qPTbGrjilmXa5km2uQW1ExWYUd5Hb5KUtwqW684pZUpW/fx5996FuoFKUoFKUoFKUoFed7xe 5mM4nfMyxHJrhPMDIJEd6zux0IiOd2YVLaSlSA4V/wAYHuBSj4IHjwPQFyblO2+Q3b5DcaYp spaeca7qW1a8KKNjlr8bFZKrpdfl3tF3XLxU3BEozkk2+YWUySNF8MfV9kOfPPhvl6vu80Gx Vl6e3/zOub/zf3PTx9/t+tVv/wCtSzdq6ik/xMpx1I3/AC2Rw+NH/wBQPnX+5/HmtN9IH2r0 5eG38TTdnJf1ypYsUjmXuQVzH+N0PUkHQGt7OvJoNbkO9iO67wW5wSVcG08lK0N6A+TXm2Fd O71mwjJLxbsgavk9E/6uO5bpfGK12kBhhoKbHJLfNXNSBrmtaj6VJrYkW/qE02jWRYw8s+Vd yyvJ4nx4HGT5Hv7gVU710yyK9ZGzfrhcrCq7MHbL7bVya7PpCTwSicEo2AAdAb+d7NBr7nIo V2yAvR4lQ2Af6ivLURuT/wAoNgtsdamLs/c0xI7Wwl0yP1FZCEpOiVjROvfwT8VtJtfUnf8A 1PjQ/wDZnf8A96rrPTXI2L/+tsz8XbunfVL7iLfMDffUjgp3siX2u4Ukgq4bPvvfmg15aQtC knYCho6JB/3HkV47zRu6wuhFpwu0RIV4iM3r6SNe4M2PIalrW4txtDSEqLiHSXNEa8BKvJCq 9HM2nqEUnvZZj6Fb8BFicUNf3kiq5bOm1+tF+VdrdNxczQ486249b5q0tOPHbq22lTC20pXs SgDxsexIoNTnyPo4MmSGXpHZbU52WE8nHNAnikfKjrQH5rBcWuwPVzHrxcLLkSL1doEv65Tt qkIEfkuMG2RySAWmU6QXEjRUrkdc/GjJtvUgIUk5JjJJ1pRszu0/6f4jX+9Va59LcgueTx8k nT8cfvsdSVsyjFnp7akgAaQmYEAeBsBOj52Ds7DZKVwYDqWGxIWhbwSAtSElKVK15IBJ0N/G z/qaUHOlKUGH9Rsrym2jOb3+pXGw23HTFTa2V21tUe5LV93JagVuBSlFHoKAgcVeSDq3ZFPy Odd8atR/UrHEkwXpd2uEBplxMZxKE8WS86FISnZc2QkqPFGtDkRU8vkZXc79dpj+FXaeu1Ou jG20rjmI28lBSiY6lTgK3Cskp2n0J1xAUVEz/UCVkEuRCsz2MXW7WFyAHp6re+y2qS+VACMv mtOmtBSl8TtW0J+3mFBJ9EcluWV9P4tzvC0yHu+8y3NS12RNbQspS92/5OWvI/IPt7V09bc9 OC4bNft7Lki9Ox3DFbbRyDQHFKn1+CAhBWj38KUUp/m2J/p2u6LxGIb5bU2qX3HgiAnhqMwH lhhv0en0tdsePxWb9e8HuNwsl+l4+9f591viY8EwWW4zkdDbZ5AKK0Bbbews7Sv7170RQa3j rk17H7Y7deH6guK0qT2/t7pQOev6b3Wf9e7/AJTj9itjmJToERydOZgEusFb/ccWOPbUdtjw FA80nx7EHVXDA1TVYzF/UxdhKHJKhdGo7b/g6+1j+GE+PGvOtbqmdc4l3uzWOwrRj9zuAh3a Lc3X4xY4BDSlc0etxKueiCPHE7+730Er1eyWTjsKyBFwcs9vm3BDE+7pjh36Nnio+OSVJSVq CEc1JKU8idexHDpNfZt5cv6BPkXrH4slDdsvT6EIVL9OnkDghCVpQtJAcSNK5aBPEmo/qJb7 lfLjhF8Xj025WSEt924WNami/wA1tAMrU0pYaWW1A79ZKeexvzrv6V2J+3ZHktwh2OTjePzh H+ntLxaSA+hKg68lppSkNhQ7Y8HainZ9hQd3VfJrrbrliuM43ITDvGRS1tJmLYS8IzDSeTq0 pUQCsck6BBBHL51XPppks6dkmYYvdJpucjHpLIRcS0hpT7b6CtKVoQAnmghSCpIAUADoHddX Wi3KmQsekfu8/eGYlzQ4+7CcdRLhNFKgXmC0pKyoKKDob3r7T4Kenorh6sfOTXp62P2p6/T/ AKhuHIkqkPNsJGkF5alKPdWpTjihzVrmBsEEUGmUpSgUpSgUpSgUpSgVHZLOk2zHbrPgQ1zp kWI6+zFQCVPrSgqS2AATtRAHgE+akajsjnTLbY5sy2Wx67TWWypmEy4htTyvgclkAD5J8nQO go6BDKcayHLY+f4PAud2fnfr1pdn3a1SIbTa7UQ2lSVjglK0pLm2gHCfYgkq8j4L7mOW2q+y Ci4tScmN8+kiYhHdjvIlwNelxRSnux1FBLhdWriOI2kJISJXAjkjWR2lcnEbhCnXFxUjI71M XGPeKY6koabCFKIbDnAJA1pKBvkVrVVOueHZ9kVos9pusSQnMoV4+qXlRRGbZYjpCgO0ttQc cBHAhKkJPnR1xoPSVYvjWaX269QJFpm5RZIVsXc5QiMGMtUx5DEgt/Th0pSz6uBOhydCFA/P IbRXni52PMsms1mxK5wH415iZEbm/c4sJEeFDjpWtSVtOA6dcV3OQ0ArZIXogqUHoesysuRZ O511uON3WTb12VmzrnMNRGSkgqkpQ33FKJJWEBW+Ok+r22K02sit36x/x3lX9eL3tu1SLai0 B9aWNJWl8qLpAdJ7etEHW/P20HR1TyHILbc7+BfXMfTHis/u7HjmLIcvEohXNHYUlTqvWpts BISB5V5+NTxx+fKx61yLzHRFujsVpyWwj7WnigFaR5PgK2Pc+3vWQZ3Z8quSc7tF3sMvKI9x BTjyhHhojwNskc+a3QtKgtWtlP8A4XIffoa1iMCXasUstuuUgSZ0SEzHkPhRV3XENpSpWz5O yCdnz5oKT1W6gPWK6WTH7Cl1d3uFxgx5EgNcm4TLzpSCskFPJfBaUp/AJ8aTvTKwTqrhF6Zn 2k2B3K7wo35i+y3EIgKDXAkEoUtCVF1KeKUJUVICUhJGgBW5WwuKtsRT31HdLKCv6kIDu9Df MI9IV+ePjft4oPppSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAp SlApSlApSlApSlB//9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CABCAPwDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAMAAwEBAAAAAAAAAAAAAAUGBwIECAMB/8QANBAAAgIC AgEEAQMDAwQBBQAAAQIDBAURAAYSBxMhMSIUQVEVMmEII0IWF3GBUjZDYoKR/8QAFAEBAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/APVPHHHA /HdY0Z5GCoo2zMdAD+Tz4x3KsrhI7MLufpVkBJ5wymOpZajLSytOtdpS69yvZiWSN9EEbVgQ dEA/+Rzzn6W+lHXe/f6c8PHPSp0s1Y98plo6qtOjLakALEEFx4r46J+vrWhwPS3HMZ7f6uZj rUHZZJsNjLL4281OrWgtzNPaCxpPJJ4iHSqkMgZmJ0pB+flfKR7P6gdrwlvExHruMaG7PRo/ qHuSrG1qyWGoz7W2RAoJJ0fyA0TvQarxzNsx2fuEPTMVkkpYjF5ebKLjrNS8ssq/nb/To0ZB QkaIk3r5X5H88rL+qnYsX02K/wBgHXYsjezzYSrJB7v6WAJIySTzFmBZQY3ICkbBX5+9Bt/H MPb1S7Lkuq2bXWj1q7kaOdixMsxWw1a3HMyLFNEAdqfKQArt/wC1iCdqDceu9ozcXqbd6Z2Q 461MMWmWq3KEDwKY/d9pkkjeR9N5fIIYjX+fjgX/AI444DjjjgOOOOA4444DjjjgOcZpY4Yn lmdY4kUs7udBQPkkn9hzlzKPVpVy/qV6adYyKifA5GxdtW6jD8LD14Q8Qcf8lDHZU/i3xsHX A0jE5rF5mus+IyVK/A/l4yVZ1lU+OvLRUkfGxv8AjY53+Z/2brcOGzX/AFJ1Cjj4uymhNSiq rCiLcLtCEaUgqSkXgCdfPiSB+wMJ0ruXdsz2OzFYr4S3h6Gct4W41KtKkw9mu0iygtKVUM/i hB+iQN/OwGt8cxzoHqtkM53DEYrKw48xZmvPLClGOQtRli/MwSzFjHMfbZdmPTK3wyLsc6Xc PUHv2K7JfoY2DqstZc7WwlczpYDq1mNZI3k02tAOoPj873oDgbhxzJe7917ThO4ZjF0bOCaO LHRXMdUOPmnt3JpGkRYFCzKD+UTMWA+F+SNBmETf9Ru40PTzpHYbcvXUm7DejrSpHj7MqwpM haIqqy+bsPA7AHyXAGvHyYNw45m3RO19j7VL29qs2Ikgx8prYwSY+zUaSQxLIjTiRiyqPMKQ EBOiR8a3dOqtm36/TbtSUI80VJspQLGAHyOgvl8/263/AJ3rY4ErxxxwHHHKB3nuGUpdyw3U utrjIsvkq09tLGUWUwERj4iQR68nJ2SfIeKqTpiQOBdsnXntY+eCpclo2HXSWYkR2jP8gOCp /wDY5U/Sno8/p/184X+uWMpj4mJqxS144/04Lu7AFRttl/ksT9fGgdcq9L1csZbpHXLmKxUC 9lz92THV6csxaCCWNmDySOACUVVD+I/I7AH88tnRO22c1luw4HM1q9fO4GWGOz+mctDMksYe OVNja+X5fgSxXX9x4FXyXpBLbsd5tx9iMd7tKrC9l8fG7VYN6eJPkfiyBUJ+D+Csdkb5N9z6 NlOx9f6zQi7FHWt4a1XutbfHrIbE8I/BigdQoLbYqP8AwND7uGcy1HA4i3lMvZSrQqRmWaV9 kKo/wPkn9gBskkAAk8gvS3tp7z0XH9jNUVBdefxh8vLwVJnjXZ/c6QE/5PA45PpYyfbK2ZuZ vKvWrtHNHjPJDWWeNJFSUKVJBHuFtA6LKpO/EARMPpin9BFC12LKzW4coczUvqkMcta0zM7M AqBWDNJJtXDDTaAGhye9Q89kus9Wu5jFYuDJGlFJYnjmtfpwsSRs7MCEbyP4gBdDe/scgcv3 61ivRCr3aWnDYuyY2pbeBCyxCSYRgn9yEUybP2dD7/fgQXqr13JR9EXEmbtXZrWUy9WWaxWE IlrojRlvAKESFfCElTrXuNtj+W+XPqnUK+Oy83Y7tjKX8/drJA8+TeEy14RpvYVYVWJQG+T4 g7bZ2eVnA+oWSPYclh7r4fsMkWEfN15sAsmnCv4ez4lpPJmP9pVv/wBfrcZ1j1PyeRfpkv8A VOsZls/KkM+LxiMluh5QtIzMTO/kI/HT7Rf2+vrgbNxzG8j6ldjNDunYMdVxf9B6vk2x8lKW Jzat+0yCdxL7gSMeL7UeD71o65reNvV8njqt+jKs1S1Ek8Mi/TowDKR/5BHA7PHHHAccccBx xxwHHHOE8ntQySeDv4KW8UG2Oh9AfueBz5X+49Tx3a6tOO+08FmjZS5Tt1mCzVpkOwylgVP8 EMCD+4+uZxW9SuzR0+k563WxUmD7LlExb0RXmr26MkjsqbdmKy+Pg/kfBN6Ghptix53ueexn qz1XrUuMx8WGzLWwtv8AUNJNIIYBJ8LpRGfIgfJfY/jgTfX+pPj83/WcvnMlnMotc1IZbYij SCNmDOEjiRFBYqm2IJ/BQCB8c6nWvT2nhKHYqbZbKX62elmnuJY9hNyyr4yOpijQgsAN/tsb ABJ5dOZ9mu55zGeqnWOszYmjFisxJaCXf1RklkWGv7h/2/FRGfIqPkvsb+vg8CPg9Ifa/oeu 5diU4SvJTx7RJUQ14HjEbKCIN+WlX8zs/Hxo/POVz0mazi6FU9szRsVr6ZR7kscEss9mJIo4 JHLId+CQqP8A8tktsnkr2zseeXulXq/Wo6Na7NjpMitzJVpZa8vi4T2V9tl0w2GZiToMv4ny +O76T9tk7z6e4fsU9VKk1xHEkKMWUMkjRkgn9iUJA/betn74HSy/pvVyXeT2xs5l4cqKjUYf COoyQQne1QPAxB2zHyJJ/Ijfidc6g9K6w6/17Dp2XsC1sDZFui+6rOjqvjGCTAQwQF9Aj/md 70vj9fVfuGc6guInx2Px0uNt361Oxcszv5Qe5JpiYgoHj4/TmQaJ+V/nsepvcZOrSYGtFPSo f1W21dsnko2apUCxs/56ZPybx8VBZd/J3+J4HdpdN/S3OxWBn80/9c8zOvlBH7LmNY1eJ0iV 1ZERVXbEfGyC3zyW6rhh17r1HEreu31qp4Czdl9yZxsn8m0N63ofwAByjYrvmZt9Q7hZrQY/ NZTD2WpUrOKHnVvSsiNH+BkLL4mVBIPLQ02mOjr5ddz/AKhVu22aXcj1M4yjjmyNw4eGy8qK SyxLuRgNsY5T8BviIg+PkpIanxzFsD6rZl8J1btedgxEfWOw5A49Yawf36DMzLE8krN4OoMb B/xTx2CN/XNp4DmZ+r3Z7VOzj+vUpMvRivq0l/KY/Hz2Ja1cbHhCY0IWZztQx34AFtb8N6Zy DTt/W3z/APQ0z2LbMAlf0QtIZfIfa+O9+Xx9ffAxHI49LvXepZjAdWyOLwPVOzxiGqa0omah pPdsmLRdz7mz8Bm0CTo+XLz6a1pcn6nd67ZFWsRYm8tOpSls1pIHm9uL/cYJIqsFDELvWiQf 45dc727reAuRVM7n8VjbUq+aRW7ccTFfnTaYg+O1Yb+tjX3yc4FM9S8Veu1sdfgzEVCjiJzk LEEuOluLZZBuPySKRHIRvzCje2VDr8fmp/6a7mUk6peqZyUm9FalsSRPj7MEgMs0rF2km+Jf P7HiAVGvLZPxpmS7BhsWbAyeWx9M141lmFiykftoxKqzeRGgSCAT9ka5JI6yIrowZGGwwOwR /PArHqbZEPRc1AILs81ypNVhSpTmssZHicLtYlYgb/5EAD4+fkczqGTOv/ppGN67QzEHYaOM r1pq8mPkgm0CgnWMTIA7e37gHjv51r8tc0fPd96ngMnHjs12HGUrzsFMMthQ0e18gX/+AI+i 2gdgb2Rzudl7VgesJXbsOYo40WCwh/UzKhk8deXiD8nWxv8AjY/kcDFMR1ZMf3aF/RWLKYSr NjbsGV/XU7UVYTLFqo2rMf5SCV9nWz4q2x+TeUfR6hXmw3VZOvYDsmK9TIbUP63KTVbCBZPP duaxNJ/tTxtqQgB2LeagDRZeejqNytkKcNuhYhs1ZlDxTQuHR1P0VYfBH+RyO7H2jBdaijfs GXo44S79sWZ1RpNa34qTttbH0D98DDfUfrs93O98xuFwPZqtvLfp4oEx7SJQycjx/lYmf2ik fgW/LUg9zx0Rsknd+r4lMB1nEYeOVpkx9OGosjDRcRoEDEftvW+cuw5zGdcxFjKZy7DSoV18 pJpToD+AB9kn6AGyT8Ac49ez2K7Hjhewd+C7W8vBmibZR9AlHX7RwCNqwBG/kDgSfHHHAccc cBxxxwHPxiFUsd6A38DZ/wD5z944HnTE9gyHYe34/Ndh6P22XP8A9ThgxqXcPKmPw9Rpwsjg +Q3KYtu0rD4bwAAVOXH1GyBX1Z6HZTG5yerhpLrXZ6uItTxxiWt4x6ZIyH2SAfDevnetc1W3 Zgp1ZrNuaOCtCjSSyysFSNANlmJ+AAASSeQXV+79b7TPPBgcvWuWIds0QJVygIHuKrAFo9kA Ou1O/g8CwowdFddgMNjyBB/9g/I5kHqjdc+qnQrEOMzlmthrFmS9PWxFqaOMSQAIQyRkPsnX 4FtHe9a5p1DPYnI5S5jaGRq2b1NUexDDKHaINvx8tfR/E/H39fyOSXAy/wBV+zXIbVXBQ4ft UuKuVWnu3cLjJJpfEsFWBHGhGzAOWJG1UAAAuGWwekn/ANC01jwRwFRJp46mOeu0EkUCzOIz IjEkSMoDMdnZYtv55Z5r9SC9WpTWoI7lkO0EDSAPKE15FV+zrY3r62OdngZN/qSNm70F8Njc XlsjetTQzItGjLOoWOVGbyZQQp0DoE7Ovjn39Tve7DU6lakxuVudOe6XzOPjpzrZdfEiEvB4 iRo1l0zro7AU+LDlp/7g9VHYRhDmqwyJnNQKQ3tmca3CJdeHu/IHt+Xls61zrdi9T+mdczNj FZzP1aeQrxCaWGQPtVI2PkDRJBB8R8/P1wK/6Q4OPD9k7O3X6mZx3UJFr/oqmQjkiQWNOZ2h il1IifMe/JQCxbWwo1IelEGSfLd9yWcoy1rtnsE0EEssBiM1OFESArsfkmvIgj4JLH9zy8Yn IVcviqeSx8vvUrkKWIJPEr5xuoZTogEbBHwRvkPnu79X69k4MdnM/jaF2ZfJYrE6oQv/AMm3 8KDr4LaBPwNngYBV6NN2Gl13rUWF7PiqkWca5cxFx5Gx2OrxyP5+3YaFTI0gP4BHcbcttfvn qHjjgOeYeyQYjD9fx+I67LLP6ensMNy52arkY7slOYtv2Y0XTRfkI/8AcBOg+9OW0fT3M0x/ o7hKVKtiY8jlG6xXufrkwjGH9O0nmWAkYRiWVASNK7t/Yu96GghfUzBzUbXco8IbGZznd6cV KHE/gEqLHG0T2WYn8Y1DL86/vKjZ8x46T0WguK6R17HR2obiVMdXrrYhO0mCRKvmp/g62P8A B5V876WxZXsmUzUfb+342zkRGkyY+9HCgWNSEVR7ZIA8mP39sT9nl16/ioMFgcbiajSPWoVo qsTSEFikahQW0AN6A3oAf44GM98p24e3dw7VHjel5k9eWrY/S3QZryV0hEjAENqufmVkLIxY /OtKu9l69lYM9gMZl6aSpWyFWK3EsoAdUkQMAwBI3ojeieU/s/phTzuSzdlM1l8bBnUijy1e kYl/VrGgRAZGjLqPEeJVWAIJGvk7vOPp18dQrUqMKwVK0SwwxJ/aiKAFUf4AAHAyrvuHlrHu GG609vKZ/ucahqUsg/S46Ixew9lz/wDbBUHX2zmNVVT4Nqo5iDsWB7d1ZfSr9J2XKUepwUbC zoP0gqhgYpll9xQHlKnShjtV39DfNAvekVK1l8rkU7Z3OpNkrDWJ0qZYxISfgAKF+lUKo3vS qB+3Jf8A7e0q8+LsYXLZfD26GOjxSzVJI392tH/YsiSxuhKksQwUH8j86+OBF/6fbFeT0ypV o2sfrKdmzBfinrrA8Nv3meVPbX8VAZ/gL8a18A7Ahf8AVBisdL6b2cnLj6b5KKxUijtvArTR obC7VXI8gPk/R/c/yeaV1Tr1HrGGjx2O91l82lmnnf3JrEznyeWR/wDk7MSSf/QAAAEL6h9B qd7rxVcnmM1UopotWozpHHKwYMrNtCSQQNfPArXqsZZvVT0oqSIJce9+3PJG48l96OAGJtH4 8l25B1sH5Guc/TmR19bPVqsrsK6SYuVYgfwV3qnzYD62fEbP76G/rltyfTquU6zSxF/IZKaW lJHPXyTSr+rjmQ/jKH8deWiQfx0QSCPk87HUerUesV7i1JLNq1dsNat3Lbh5rEh/diAAAAAA qgKAPgffAnuOOOA4444DjjjgOOOOBXvUKTBR9KzH/V04r4F4DHbkLMNI346Hj87JIAA+SSBz Luu2J5/WXqf9eSGrVXByL140bT3Y7ilVMjSzuEckRhSAyaO9+Wx+Ww9iwmP7HhLmIzNdbOPt p7c0RJHkN7+x8gggEEfRHIPAdGqYvNx5i7lMrmslBAa1abJSo36aNjthGsaIoLaG20WIAG9f HAqvQcRQwvrZ3iricXBjahx+PkWOvGscbk+7t1VVAHyCD9/IJ386Go3bMNKnPatOI68EbSyO QT4qo2T8f4HKfgfT2PD9un7EvZOw27thVSxHamhaKZFVgilViGgvkSPEj5+TvZ3duB546v3X C5P1jwWfv9opNJlsdajgpGwojoRs1cwQN86E7akZ9n+8+A2FUn0Pyn5Xoq5HudXsh7Fn69mq CsNaGWEQIje35p4tGSVf21J2T8/WvjVvkXzjZfJl8gRtToj/AMcDAb3UMfVjw/T8PlrsuEwO fhy2Vy+YsKy15SQUqRsVVWkkaUMQv9pfbbLgG49+pY6DN1ev11jGQ7xkCLryjZ/SQ1lFhUIG x5RRCMfOwZmYEEc+OK9E8RQsVZJOyduuxQ21utXt5PzhmlEom3IniA23AY/uT8/fzy85frGP yvZcBnbQl/qGEac1WR9LqaP23DD9xrR/wQP8ghN88+dpjv8AVqPrFDlsLlb0uehns1MnXr+7 E1f9Myqkkm9RiH8vhiDofiDsA+g+UbLemWFynY8tlbNrJLHl/Y/qVCOZVr3PZQpGH/Hz0Afl VcK2h5A/OwlfTOS3N6c9WlyLu9x8XVeZnBDFjEpPlv53/P8AnfLJwAANAaA44DjjjgOOOOA4 444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444Djjjgf//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAE0AOYDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAMAAwEBAAAAAAAAAAAAAAUGBwMECAIB/8QARRAAAQME AQMDAgMFBgMECwEAAQIDBAAFBhESBxMhIjFBFFEVMmEIFiNCcVeBkZWh0xczUiRisfAlN1Nj c5Ois8HR8eH/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/a AAwDAQACEQMRAD8A9U0pSgUpSgUpSgUpWDX+S3G61Xm13XIcsYs34MmelqDJkrDLq3SCoBpJ KEgewPpH+AAbzSsmwXJ4WO4Q5MnZU5lMaXdVsWl5p36iVIDgSWo5BCdO++wdAe54j2mZ/Uu3 W+wXy4yrVeUSbGpKbjb+00ZUdChtLhAc4KQRshSVEeD9joNApVKgZ9Gk3B2A7Z71DuBhKuES NJjoSucynW+0Qsjn5T6FlKxyG0jzUGesdoVZLBdo9kvz0W+Tjb4ADbCFuukgJOlvJ0lRKgFe 20nevTsNRpWf5D1Os9kn3NL8O6PwLS7HYuVxYbb+nhreUlKUqKlhayOSSrtJVoKG/PirzIaD rLjSlLSFpKSW1FKhv7EeQf1oOeleYcXvsZ+95NZL5lmUquQyhVktceJdXUutMlwoS4d7CgkB RKl73w17nzrlpu12wrBsfj5axc7zeFuiG67CKHStxThDZUpSkeCOPn/Gg0KlZynqrblY21fB Ysh+kcuH4alP0zXc73Phrj3Pbn6N/wDV4qw5ZlMfFsWdv10gXBUVlKFvtMNpW6yk+5UOWvHs dE0FlpVNg5u1JylnH3LHfI1wdhfX/wAZlvglrXypLh0eXp1/1fp5qBm9YbNb8cevk2zZDHgt zzbSHIzYWp8FYUkJ7mzpSCD+v99BqFKpDudhvLGseRjt9euTtu/EwhP0wSGt6IJU+AFBZCNf fXnj6qk8HyhjL8eavUOBOgxXlqQ0iaG0rWEnRUAhagBsKHkg+k+NaJCyUpSgUpSgUpSgUpSg UpSgUpWeM9VsfffhrQxdPwaZMECNejHH0br5UUhKVcueuSSOZRw2PzUGh0pVBPVDH03qNB43 BUaXcPwpi5fTn6VyVvj2kr3snYI5BPHYPmgv1ZcvHsui9VbnlcO32F6O/BTbm2Xbq82spS6V hxWoygCRoFI3r/qPvWo1R4XUazS50Frs3FmBcH/pYN0ej8Ikt0/lS2ve/V54qIAVx8E7Gwo0 LpNfIzTF6dn2yRlTWQuZAqKlKkwldwJS4wlRClA6TsOlJIOvH81cXUW3ToGH9R8ny6TAt0i7 21NuhQWpAWlpDaV8U9wpR3FuKUs8QnwPHn43aqLG6h43dJsaEC+uBNkqhwrg9FP0UuQgnbbb p8KVySriTpKykhBURQRNst9/yG/2vMLlFs61Wm3yEWxq3XNTzM554J/idztgIbIToeFH1bP5 RukWDpPlNvxLFmHWLS9fbTc2JDj0mesI+ljud1DDXBg8QpSlFRIJ2ASVelKPQbTaGkJbbSlC UjSUpGgB+gqjROqGPzJ8NqOm4uW+ZLECLdhEV9E+/sp4Ic/m2oFIUBxJB0fFB0G8VyaxXfKP 3WXZ0wL9LTOEuW459RBeUAl1SWwhSHh6QtAKkaJIOxWiSy+GHTFQhbwSotpccKEqVrwCoA6G /nR/oa7FdWdKjwIT8yY82xFYbU686s6ShCRsqJ+AACaDIMVwnMbGrJVSLTis9V2vbl8YDt0k JEV4q5IHiNtfFQHnad+fbdTFmxjMIzWNW+6P2yXAtiETJD5lvqkSJiUvbSVKSdtlxxtQVrYC COJ2NTNk6i2W7363Wphm4sLucdUu3uyYxabmNpAJUjZ5D0nfqA2Ktl1uES022VcLi8iPDitq dedX7ISBsmgypzCcrX09Ysa41iVJbvn4mdXJ4Nlr6syeHIMcgrZKPAHj1f8Adrp3Xp7ltxxv OLe2q3Q2r8iOmHb3LpIkMw+Oy6srU14Uo8fSkBPj38bq947nlsvF3Ytiolzt82TG+riJnx+2 JTIA2ptQJBI2klPhQ37VZrpOjWq2yrhPdSxEitKfedV5CEJGyf8AAUGaSxlVv6m23JbjYIa4 EiO1Y3hBuKn1R+48Fh8gso2gKIQR7/Pt70659M8uuuN35ufbre7dJt1XKgJXcj2rew5KElwI 00NuKUniV++iNaAIOu2XNbfcr03anYl1ts99pb0Zq4wlsGU2njyU2T48chtB0sb8pFWugyjI sKumQdQY2Q3Ox2CZAbsxhCFKnuc0vqUHQr0sEABYKNgn0kq/7psXSTH7pimCQLHeUQEvwlOJ QqC8t1taCorB9SEkH1Ea0fYHfnQunzULi2QW7Jraq4WZ8SIYfcYS8DtLhbUUqKVfzJ2Do/Pv QTdKg8pyG3Y1bUzbm6tKVuoYZabQXHZDyzpDTaB5Wsn2H9/sDXDjGSwch+saYQ/HuEBwMzIM pvg/HWpIUnknZ9KkkEKBKSPnwaCxUqAzHJrZiFgdvV8fLFvZW2h1xKCsjmsIBCR5OirZ0CdA +K+cUye25S09KsyZbsJspSiW5GWy0+Tvfb5gFQGvcDXnwT5oLDSlKBSlKBSlKBXm6QvBZKrb Escy3WfBbXekTnW48oKk3OeXEtpDbajyQwlR9SjrYT6QEgLr0FdWJUm1ymIExcGW42pLUpLa XCysjwsJV4OvsayxHRG3tLStq6x0LSdhQxy1Ag/BH/ZvvQavcxIVb5QhkJlKaUGifYL4nj8j 518/4V5bxFdzxPpV08u1sulwVdFZALU/aXTthPJ54KZ7JT6HPTvkfVtavPka3j908o/tFvX+ XwP9ioP/AIUujIPx0ZRI/GPf638Gtve3rW+f0+968b+3jeqDSpryo0V99LTjxaQpYbaG1L0N 8Uj7n2rzHYrbdrHiOG5Ym5M3TC1XZqXHxlLhdFv7zpSyESPzOraUpPoUAAoH5G627908o/tF vX+XwP8AYqAb6R9q7/ibeRvJuJeMgyU2S2hZdJ2XOX0/59/ze/k/eg0i8tyH7POZgqSiW4w4 hlSvZKykhP8ArqvNgRIV+z50ygwnFxroMiixkDWltPpfe8EH2Ukgkg+Bqtq/dPKP7Rb1/l8D /YqHa6XPs3/8bbyiSm7BalfV/hFvDhKkgKPIRwdkbBV76Ot++w0afGTMhSYri1IQ+2ppSkHS khQI2P1815enRryejOPYnapNluEAX9m2xrnDmKcE099bgAbDf8LjralFR8IJHIKBrc0Ytk6V bHUC7LHjwu3Qv/wyP/P2qu2/pNJgZALxGylceaeSu9GtMRCwpYSFlPJCkIKtHZCQTv39+Qaz WbftFR5snotlLdsQtcjsIUUoGyW0uoLn/wBAVUl+6eUf2i3r/L4H+xT908n1/wCsS9f5fA/2 KCnRJNwxzPunEa3XqdeIORxJQlJmPJeSA2yhxLzJAAR7gFKTxIA0nfmtF6gXW32PDLxcb3Cd n2thg/Uxm2kul1o+lQ4qIBHnzs+26p9k6UOWOauXZcnkQZS0lCno1mtrayknkU8hH3onzr28 VMO4fkEhlbUjP7w604koWhdugEKSfBBBY9iKCi2VmTaOsuIfjZbmNXOzvItEcwxBXZkIQFqa DSSoElOk/m2NEe3vfusr0ON0vyRy6W5dzhCKUORkLCFK5EAKC1AhPEkK5aPHW9eKg7N0pcsU 1yXZMnkwJC0Frux7Rbm1do+eGxH/AC8gDoaHgePAqXew3IJDLjErPbs+w6Chxp22wChxB90q HY8gjwaCjYzasnxjqNhLea3iLlaZsN+HBmnTblvWGO44Uj3eC0thPdPq+TrelbrWW2XpUqyT lTLNkT8GRoICmLTBSUJ+UJ/g+lJ0NhOh4+9Sf7rZt/G11Ff867f/AKGi+nz5348/6UHb6j/i 8mNBttttE+4W+W6RclwXmWnkMJAPbT3XW/8AmHSSQfCOfsSk1X/2fFq/cmXH/B5Ftjs3SZ2k LDXAAyXP4aQhaiOGuJ2APtsealpOHZFOguR7lndxfbebU1IaFrg9lxKvBTwW0o6I9wSd7/uq OsvSx2wyHnrDkz9sccHFSodktjKlJ+ASmMN0HQ64sy/3i6aTdq/CY2Qs/VbTtKFqIS0tR34G +Q3rW1DyPn7xBMl79onqC4ytAgsW+Ay+jXnvFHJs+3wnn/iKnJ+E3y4w3ok3O7rJivJ4OMv2 y3rbWk+4IMfRFdWydOrnYY7kay5ncIEZbhdWiNarc2FqI1yOmPJ8AbPwAKDu9VXowh49Em3K 4W5E+9R4rbsBoKdK1BfEcj/yxsDa9EjWvnYhemd6uzXUnOMPnzpV1t9m+mehypPFTqA62FFp axrl5Pgkb8HZ9qk7pgd5u8J6Fc85ucyG6U82XrZb1pVxOx4LGtggEH4I3XS6edNrlhdxStjK UP25RJfhtWWLGMk6UElx1tPMkFW973/caDUKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKw3G8lmO5it7I sxurFkl3qVEt0NNrS1FcdakrS019bolYUlHLQKQSFJ2dFJ3KsVn4FmV7tEfGL/Ojy7Ym8/iD 94fllx9yOlwqQ0012h21a4jZWoJ0rRIIACYzm65BbOq2DxI93Smx3SU807BRHSk7bYJ9TuyV AlW9aHsPetSrLuo9kym65zit2stqgyIVhfdf29cOyqQXGwkpA7Z468+dnf6VpySSByAB15AO wD/WgwLN8wfuuWZvbhcshg27G4zSWnrIhSkMOKQVLkySniVJQrQDYV5DbhKSN1tGLSBMxmzy fxFN17sNpz65LXa+pJQNuhH8nL318b1VHyDC76xdsyfxdVtcYyuMhqR9bIWyqE6lpTXcQEtr 7gKSDxJT6h76Pi64dZG8axa02Vh0vIt8VuMHFJ4lziNFWvjZoKL1ZzObb3I9rxxSS+xPgpuk lKxuK28+lKWk/wDvVjZ18N7Pjkjcv1Ms1xuj0N5OTXHHLDAjSpU+VBdDaypPaKORIPpCe8T/ AEFQGf8AS9U23pj4oypp2RcUXGWuTkE5gFxLiFlSUJDiSpXEjl44aSob+J3qLjN5yTpNcMft LjMO7SozLQL0x15CRzQXEl1Se4oFIUnkpIJ35AoO10oi3FvEmJl5udynyLgozEG4KT3GWF+W WyEpSAoN8eYH85X8aqJ/aAnX609NbrdMdvBtTkNvm4Uxw444CpKNJWT/AA/c+QCf6VplY5+0 FexNxa54nBacVLmNBLrqokxaGfUhQILUdxK9gHxyBHj7+A0fImroMblItlzah3BtnaZjsbvA FI2o9vkNk6/u381AdErxccg6WY/db1IVKnyWVrdeUAkrPcUB4AA9gKhZfVSI/jDyvw2Z+KuJ U2YhgXDsgEkb7v0m/wAvnXD9K6X7P14agYvbcPmAi5QWlcFNRpXBxvkpZUouMIS2fWBonZ/w oNipSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAp SlApSlApSlApSlApSq/meRs4njsu9SoU6bHigKdbhISt0AnXLSlJBA396CwUrN2erFqTj+SX mdabzAi2GSIcv6lLHJT5UlPbRxdUNgrRskhI5Dz767w6iQkRL0qVaLzHnWmTEiv25bbKn1Lk KQlkoKHFNqBLg9l7GlbFBeqVnNo6sWOc9OEmBebc1CRLVJdlRklDZjBJfQShayVJ2PA9/jdS uIZxByaU1FRAuMCQ9BaucdEtLX8eK4dJcSptaxrevBIUNjxqguNKhMsvzOM2CZeJcWZKixEK deTFQFrShIJUrRI8AAk1BWvPmbhf7dZ1Y/kMSVOZVJbVIYbCA0niCtRS4dAFaR/UigvFKodj 6kWq8S4rUOFdgzcEvKtsp2Oltu4dobUGtq3sp2pPNKQQDr2NdFjq3aHbWLo5ab7Fs7ckRZU+ VHQ2zFc7va0sqc3oLKQSkKA3+h0GlUrOLv1ThWq65BDfx7IlIsPBc+S02wptppYUUO673MpI SpXhOwB5A9qmW8zjuZ/+6aLVdVS/pBP+s4tfTBg70vfc5jawUa4b2Pbj6qC3UqmO5ulGYzcc GPX5yZHiLnB1CGe060NgFCu7slSk8QCB51vQ81H2Tqla71JtkeBa74qROlvxVMqip5xVMKbD qn089tAd1Pv5/TyNhodK6k55UWG+82w9IU0hS0ss6K3NDfFOyBs+w2RVGx/qrZr0u2kW6+Qo tykqgxJUqIEtOSEkgtbSolJ9KvcAelXnxQaJSqnhuZxMrdvDcK3XSMbXJVEkGWylILqfKkJK VnZGx/iKpOTdWicYZk2WDOt0uVdfwdKrlBU4pLqUrLgbZbUS64FN9sJ2AXFAE62QGxUrIcMz FFkhZLKzG93+Zd4LkdMiJMtqGClLilBj6Zhoq3zK+G+SiSjzxqxvdRYUZq8tTLReIt1tMZM5 61uoZ77kcnXebKXS2tAO9kL8aIPnxQXulUHHepNtu7tkS/a7za2L6guWyVcGEJakq48ggFK1 FKiPI5hIUB6SfFfUHqRZ5ky2lMa4s2q5SDCg3V1tAiS3vhCDy7g2QoJUpCUq0dE+KC+UrN3O rFoYcnfX2m/RIsCWiDNlPRUlqM6viEhfFZOjyT5AI9Sa0igUpSgUpSgUpSgVn3VFN+uTtmx6 w2uJJZnOGVOflSFstIZjusrLJKUL8ulXH2PgK8HyRoNKDBnMdzh9GbWJBiRJtyns35Lsec8p t5lau2uH3+2lTatMDSgn2OvA8izdPMMuuPZBkcuTZceiWy6pjvsxIUlaww8yNJSrbKeWz/EL nghXwr3rU6UGUWHDsrg4nmkPnZ4N6us2ZcLfLjyXHwwuQSSklTSCnWkjmN72Toa0evgOFXuw 53Du5s1ohQHbT9BKDdyXIkdwL7neWtTSe6pR0nRPgDfLzxrX6UFY6h265XjCL5abS1Fcl3CG 9DT9Q8WkIDiCjlsIVvW961517iqsLBk0/IrS/crbCZgiwv2iY41cVKcbU6WyVpAbG9dkfI/P vxx86hVTz7PcfwO3JmZJMLCXEr7DaEFbj5TraUAfPlPk6HqHmgomBdPH8Xdsn4tbLWhmwd1S ruu6SF80BCkhaGFEIaJBBVslIAIG97TXMYhTeo/Ty44hEfsy7I9dpL0idFnBx5mP9et0ILIH hxakkoUTxKDve9A7jkt4gWC1Km3dxYjc0MBDbSnVvLWoIS2ltAKlqUSBoD/TdQuE5lYL9Om2 y2MP227REpdl22ZDMV9sK/KopI0oHY8gn3H3oM9zrpVesmyfLZ7kGxOt3dEdqE89dZKFwi0l SA8WkNcVqPIEJKtAp9zs1J5NgOR3LOHL0piz3NP4Eizoefub8J5TgWXFvkMsqCCVKICUq+N7 G9DTsgu8OwWiVc7m8WYjAHJXFSlEkgJSlI8qUSQAB5JIFRGJZrAyW43O2tRLjAuVu7SpMOcy lDiEOJ5Nq9KlDRHxvY+QKCp45iOX2bMYt3kO2u5/T461Zi+/cHQ6+8gqc7qx2VaCnCEn1EhP q8n011cfwzNLHlKMnY/d567XXupyBj6h1th0BQ+nMchklCko2Dy3y+dk8hpmQXq349an7leZ KY0BgAuuqSVa2dDwASaj8azCz5DhiMpivqaspQ8735CeHFDSlJWoj4HoUf6UE3MW+3GfXEbS 9ISglppbnbStWvCSrR0CfnR1WF4Z0vyW23bHpT0e322Vbru9cH56Lo7J7jDoc5x0R1NhsEhf Er8EcSoe9aZjnUCz364xYsZE6IqeyqTblTYymEXBpOuS2SfJABSrRAVxUFAa81xJ6j48bu7C Q9MeYalohOXFuItcNEhagEsl5I48tlI37AkAndBncTp/mab7cJjUaPbJEzIvxYT417e20wVN 82uwG+DhUlKh6vHq0fAqRcwfKJ2PR1SIFsjXa2ZOrI4jJmd1uSFvOOKZK+1/DOnNBXE+QD6f jQMgzvHrBf7ZYrhO1d7g62zHioQVrUVHQJ+AP1Jq1UGP3HBcgyZ++36d9Har47Igu2mKtZfb j/RuKWgvLT4V3FrXviDwBH5jsV85Ra5zbWXZtmP4faHBjrtnjxmZfdbShZKipbqkI2tThQlK QPt7lVbFX5//ACgxDCbZe85xnAPxJ2yDHrMlmWuVBmKfdlvIZLSEBPAJa481cwSTyGhrzXeg 4Hkr1kxTFrwLYi047cGJSbnHkud6W2wVdpIZ4/w1HaAo9w60eO9jWuNNIaQEtpShI3oAaHk7 Piuag8/5B0zym8X2/wAluDbYUy4XhmfDuSrs64mGlrgAoxu3wdUUtq0Fe3P3Gt16ApSgUpSg UpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVlf7TRWnoblHBZT6Y42FAePqW9j3+3jX/j7VqlQOS4pYMoMY5FaY Vy+mCuyJLQXw5a5a/rxH+FBF9UGMbdxjeYx1SIDUllxhlCld12Ry00hoJIJWonWt/J342aq3 TmCyOpd7vV+uENeY3aCh5VqhEutW+IhYQhBc9nFkhGz49QVxGvNXaThGMSbBGscixW9yzRXO 8xDU0C02v1eoJ+Pzr/xNfeOYZjeMyXX8fslvtz7qODi4zKUKUne9E/bYoKP+0VHmO2DFnIsp yCwxkkByVMQEn6ZvkpIdVy9JCVqQdEEb1X1g0i4WvrLkuMouMm52Ri2x5fdmLLz0V4nQbLpG yFJ5L0o+Pj+atNnwo1whPRJ0ZiVFeRwcYfQFoWPsUnwRXTx/HrPjkRUSwWuFbo61c1oispb5 K1rZ17n9TQS3z4rCOk1rj3f9k5q3zZqYMaRb56VynPCWB33iVq/7o9z59h8VtF3tUC8Q1w7t BiToiyCpiUyl1tRB2NpUCDo+a6VsxXH7THmMWqxWqCxLSESW40NtpL6QCNLCQAoaUoaP3NBi ltXf7hmvRmM+m2/TwoT0hL8CS4+ZDAjJR31AtILbaxxAB8kuEfFVLILReLN0SyjDbW/ar3DF +TAbmNSXRJckGQ0r6csqRou8tEkL465fI8+l8fxWw44t5Vhs1vty3wO6qNHS2pWj4BI86HwP YVxRMPx2Hfl3uNY7azdVLW6qWmMkOcljS17+FEe6vc+d+9BUetKnPxjpu2Nlo5RHUfTvyG3N ef71f+RWo1Wr/g+MZDPTOvligT5aUhKXX2uSgB7Afap+Ow3FjtMMJShlpIQ2gewSBoCg5qUp QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKwPOb5mlitl3vMmfcIN9Tf0wbFaeTDkS5sKdSEJ 4BHPy2V7JUDse48JG+Vis20dTJl3uFzXaMdN0Xzj22Wu4OK/C46gEntN9vj3CASV72SQD6Uh FBz3e73y+5/ndsi5FJsMbGIMd6ImMho99xxlThdd7iFFSEkBPEaGvsau/TDJHMwwCxX2SwGZ E2OFOoA0nmklKiP0JBIH2NU3qTiN7v2Xyn2sfsF3hv24RYMiWrtqhu8irb/uXmtnkG+KhtI/ J5Ub/g+Ox8TxG02GIvuNQGEs9wjiVq91K/TZJOv1oKP1inZBZr/hEq2X52Na52QQLbIt7bCB 3Ata1KUXfzaISBx9qletz18h9PbvccevRtD0GM6+4tMdLi3QE/kSpRHA+/qAJ8+KpfWbJF3O 92KFbIzhRYLyxc3nHodwSp1bJcCmk9uKtJSQoHuBZB37Eea5upeeNZFgEqz2yI+J10iqYkh+ 33FLcYqQNlBEQ9zR2PZH38UGxWd76i0wnufc7jDa+e98tpB3uq1nbV/m3PH4NmExq0yZS03W TDeQ0800EEpAUoEhJV7lGl+Bojfnh6cZYxfbW3BVGkRJ0RkBTX08oI7aSEgh15hrkT9gN/8A jXH1Rt+T3diBb8fh2+XaX1OJurEmY5GU+3x0lsLQkkIJJKteSE8fYnYVnDrjlOT9P78xabw+ +tq9mDar2pDZW9BTIbSt/fhDhSjvAKAAVx9t1K4FCvAzm+d/L7pe7Pa0ohlEhDKUmYoBbg2h I3wQW/73CPdFWPp/FvkW3TUZBEt8H/tKUwoVvc5sRYyWWkJbSeKfHJDita8cqi+i2PXjF8Hb t+TOtvXhUuQ/Iebc7gdU46VcyrQ2TsHz58/3UHz1qyW4YthiJFpeRDlzJrEATXEJWiIlxelP EH06A3rfjZG66mOXuZaOq8nBpt2kXiOq0JurEqYpsPtL7pbWye2lIUCNLHgEefca1ydcbxDt mBzIck2lyXPHGNGu0Zx6O+UrStQUGwdHjvR8eridjW6pfSGXiEnqRIuluXGgXGZBFug25ovO OFpCi6tx91SdKcPFIA5HSWwNn2Ab5SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlK BSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlU3q0l4dN8kkQ582BKhQX5jL0N 4tLC2m1LSCR8EjyPkUFypXm3D8ukMQOnwsmaXG9ZJd5LAuFrlvpkNKaKOT55KQFNFA8jSvca 0v3rXM06gQsSnLjT7TepIRCcnqfiMIW2GWykOK2Vj8vNG/H8woLtSqVLz2IyuBGatV3kXSXA Vck25ppsSEMJIBUoKcCSrah6Ekq/Sue5ZxbYeJWvI40W43C3XFcdDAhsBThL2g2VJJGtqKU/ 1UBQW6lZv/xYtYxV7IPwTJPoWp/4apIhAud3fHwgL9uem9/9ZArux+o8CRmUnF4tpvj12jRU ynEJjISlKCyHEgqKwEkkhAB16zr280F7pWaR+r+POYZdMjfiXeI1bZQiyIUiMEykrISfyBRB HFRVvfslR+Kk09QYirhjMVNnvnPIWg9DIZb4pSPKu4e56eKNLP6Ea2digvFKzOD1etE7GL7f 4lrvT1usrhalqQ2yfWn84Se5xVxBBJB1ojW6sFkzOHc7tFt70G5W6XNjGZDROYDYktDXIp0o 6UOSSUK4rAUPTQWylU/qkuZH6e3+dbrjKt823wX5rTsbiCVttKUEnkFApJA2P9azPIncgt3Q ZrM42YX83dVqiziha2Cz3HA0Ventb16job+aDfKVTW8ihY9kliw6Y9eJ1zuLbzkebJaCkuBH JagpwBKdgfAHgcfuN9B3qnYm4KpTkS9IbT9aVhVvc5IREUlL7h+yElQG/vtP5hqg0GlZu71b sYgSJTNuvr7bL0RpSUQuKj9SNsqCVqHpV4Tv7kVIxuoEOXkt2sMa0Xly5WyMmVJbS02QkKRz QgHufnIOgPvQXelZk11dtUiyWS7MWTInIV5k/Rwlpio244ToDXc8b0rRP/SqtNoFKUoFKUoF KUoFKVnd96r43Y7hNYlpui4cB8Rp9xYguORYbp1pDjg9jsp9gR6gKDRKV8AhQ2CCNfB2DVBu /VTHbXKufc+tkQ7XJTEuM6KyHWYTh0NOaVz0CdEhJAOx7g0Gg1X83gTbril1tttjQ5T02O5F LcyQthvgtJSolSEKPsfbXn7j3qdBChsEEa+DsGqrGzuwS81cxOJMW/emmluOtpaVwaSggEFR GifV8b/Kd6oM4lYFm136W2jBZ0Www0RExk/jKLg664x2lpIW212U+viCB6wPfyN1O5djeX5D GyZE5izu7t8202lDUhae81ILOnX+SNJWjtA+nwSSBrQUdXqjyepWNs5jKxX6iW7kDK0NmExD ddUrkhKwoKSkpCQF+SogDR3oeSFUuuIZZdJ+Mv3i22+62+HafpJNscujjCBK5oPeWtLf8ZBS hPoUkgHZ0T7xtqt2cWuw4lharLBlG2upmPy2biptp1mM8lTTYJZ9JKy34OyQ2rfvut1qkS+p GPRLs/CW9McaiyUwZVxaiuOQ4shRSEsuPAcQra0g/CSQFEGgz1OO5c/heYYoxb4ca8uXVN3h K+s2yy09IL6CFcPUpDjKhojz/TxUxiuFXmxdSYt8jWSAhly0uRJ0py4kvSZDq0yHHVgNaJDo Uj4GlAjQSEVsNKDApHSHIJEWO8o2lmY1DmwFxG7g8Y8hpxDjUYqV2QQplqTITvidgI0RyPGc uWB5TcLN0/hOO25h6yNfS3GUxcHUuuslrsuJaV2P50AKJPEg+AR+etGbyG2nKlY62/zuiIhm uNJG+22VJSOR+CSrwPsP6VLqUEJKlEBIBJUo6AA+TQYjesel4j096rLuzNlt1lukeRJhsRpa illwxw0lHFTSACpSUa0T5ISB7EzOJw7xmd6wrKrq9Z1xrNEkcJlsml9NxeebS2vSShAbSChR KTshQCf5STYbN1Es12uFuZaZuMeNdFLTbp0mMWmJpT502rewSASOYTyA8bq5uuoabWtxaUIS CpSlHQSB7kn4FBXuoMO4XPCrzbbVFjy5c6K5EDb7/ZSA4kpJKuKvYEnWvP6VRZuL5XM6FIw2 TabU5cUwm7by/EiEBCEAJe32vcKSPR+n5qt1jz60Xabbo7TN1YauXm3yZUBxliZpKl+hRHgl KSoBeiQNjdXKgx7qXPkqxOypuqoNq6iNOGbZWm3lvB+QypCVNpUlKQruoc4Fs+NOfPEkWu74 s6z0ylY/BaRcLgu2OwA5Ic7ZeU6nTq1OaJHIkrP3Iqcym82zHbNIvd7VwiQgFFwNFxaeRCfS ACdkkDx96r2GdTsbzC8uW2xvTnJSGDIX3oTjSUo2BsqUAPc+P6Ggg79ieT3Hovbsetrdti5M y1BYclPP+hJjOIUHAQ2rl6mxpJA1yV9tK+8Sw++Y9nMi6x4NuTbnbUmLI1PKn5UpK1vF9w9h IUpa3FJJ8fJ17JGi3m5xLPa5M+5PiPDYRzcdIJ4j+g8n+6ujiOTWzLrKi7WN9T8FxxxtDqkK QF8FFJIB862KDELP0tya04ti7DFlgqu9nuyZynFX1/tKabdLiUJQUlIJStTe9HQST55V6L/w qLyG8QMessy6XiU3EgRW+48+s+Ej+g8kk6AA8kkAVHY5l1uv8p+IyidCuLLSX1wrhEXGeDSl EJWErHqSSCNjeiNHR8UFmpUVkV5t+P2aXdLxKTEgxUc3HlAkAewAA8kkkAAeSToVG45mNpyC 4SLfF+tj3JhtDzsOdFdivJbUTxXxcA2kka2N+dA0FnpUbfbrEslmm3S5OlmFDZU+8vRVxSkb PgeSf0FQ2H5xYMzL6sZnLnssAd15Md1LaCdaTyUkAq870PIHvrYoLXSlKBXlrq1Ph3nFM4u2 OsGBYoF3ZjZBb3bclhy7vIkIBUmTyJTo8fTxBGyo+V6r1A8FKaUEKUg6ICgASk/fz4rD7l0K n3W8ou1yzBmRcAorLi8dh8XFEa5LRx4rVo+6gSPjVBs9nfTKtECQ2wuMh1htYZWNKbBSCEn9 R7V5y6kXGJecTzi7WCO7arFa7m2zfLa9b246b26mQkOD6hB7iCToH58jflZrUv3N6gf2pyv8 ih//AKqPf6QrkTRcJ2SLlXQrS4uU5Y7atxSx7K5KYKtjXgkkgDQoNNtrwkW+K8mO5GS40hYY WnipsFIPFQ+CPbVZvdAT+0tZfB1+7b//AN8VO/unlH9ot6/y+B/sVXX+jjMi5quEi+hyap3v qkKsNrLpc3vkV/TbKt+d+9BrNee8wvz1jxTMc0xnIbr+I2nIFxlwJDTaIbzgfbbW129FS09t Q9YUFEpJHD2Gm/unlH9ot6/y+B/sVBv9J1yLqm6PZK85cw6l4Sl2S2qcDidac5fT75DiNK9/ A80Gog7I3/h7/wCteWmm5Cf2aOo8W6JU5cE319l5HlxXfMhjQ+SSVEEf1BrcP3Tyj+0W9f5f A/2KgJHSdyXfE3qVlEh27ocS4mYqy24uckgcFE9jZUkAAE+Rrxqg0yEhxMKOmRsvJbQF7Ozy 0N7Pz5rp5DJuEOxT5Flgm4XJppRjReaWw65/KCpRAA37nftv3PiqarEc3Pq/4nzuPI+DZIZP Hfgfk99f6/HxX0jEM3WpAk9S5ZaSrauxZ4ra1aA/mII1yGz487I9qCk9P25Vp67qjTLTd/xK bjqXZ8qSY/Jx0yVlT6+DygEflbSkFSkhKU64jdal1RjSZnTbK4sFC3JL1qkttoQgrUslpXpA HyfYfqaqaekKU3U3ROQcbp3jI+sFhtfe7m9lfP6bly5bPLe91P8A7p5R/aLev8vgf7FBnF05 T+mvQdiCe89+K2d3gg7VwajqLp19kgHdbFmsuJb8Nv0u4xzLgxrfIdfYB0XW0tqKkg/cgEf3 1SLb0pdtd2eultyd+HcXeXclMWW2ocVyPnahH35Pk/f5qaOJZMoaPUO8kH33b4BBH/yKDIse g5PijnTC53u6N3vGZEpiJb7YV8XLauShSWVBxKQJHBoqBKvbZ4gDyPS1ZJaukBtEpuXbMjVC lskllxmyW1KmuQ9XHix4J2fbX281Kv4nnJkuLj9S5SGVH0tuWWIsp/qQBv7f+d0F5nwo09hL MxrutJeafSkkjS23A4g+PspKT/d5ql9JLk1lNvueXpdCl3aY42ynZ2zGYWptpriT43pbhH3e P6a41YnnPBSUdS5AV4IUuyRCd+NjwB439/Pn3rq2rAsstEL6O051HhRea3OzHx+OhAUpRUo6 38kmg0+sq/ZpBHSuPyB39fM9/wD466787Bcjulvfh3vO5UuO+OLjKbPCDSkfZSVtr3/jr9K6 lg6WyMdU8bDlkm2l8AOfSWe3Nc9DQ3xj/wD9oOt+02mQnpat+M4G2mLhEdkchsFsOjwfjQUU Hz48VyyUKd/abhuMBf8ABxZYkKSNAJMk8Ao/OyCQP03Uq/heQTYj8Wfn10kx30Ft1py2W9SH EkaIUksEEEfBqAxzpTfcWRLRjmbpgpkrStxSbBE5qCfypUoAbABIA+NnWqDn/aKQ+cVx11s6 iM5FAcmKUfSlnmRtRPgDmUe/iuK4Ice/aitaobwQWMadMxI882i+QhJ+3rKVf3V3pGEZrMiv Rbj1E+tiPNlt1iRj8RSHAffkPnx4+1ReNdJ8gxl2T+A52ISZBQp0N2GKpTnAaSFLO1EAewJ8 bOqC09Z5cOH0zva7nPXb4S20MuyhFMnglbiU/wDL+T5158efNQWM3a72frE/h0u8TLzaZFkT dmHJjDaHoyu6UFCi2hA4n30QNbA/r2LvguX3e3yLddc8bmQJKCh1h7H46kqGx+v/APu9Ea1X FgfTS64jkP4i3k0WW0+SqchVoSH5RKToGQXCtKQdEJ8gcdUGqUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVgG cZHk9ivNyC8kScvduzTWPWCO42qPLhLdQEh9so2klId5OFaSCPBSNb3+sKyrp7ml5xW+4jIl sXCLd7mZovFwuC3FQ2Q6lYbbZ7e0kBOuIUU+T5G9AJ3qu1k7Mu6XmLk9wsNit8JjsMwozUhc 6SpxwFCUq8hRKmEAexKqvuIQLlbMat8O93Fy53RtvcmW4AC44TtWgABxBOk+PYCoHqPjt1v7 uIi1OR+zbL5GuExMlRBcab3vWh5UOWwDryAfirzQZX1hueQWa9YTItd6VFtlwyC322TCRHTy dC3FLUoun1AEJSniAPG9k71Xaz+7zJXUDD8PhTpEBi5iTKnvRXA2+Wmm9pbQrRKQpZ8qGlaT 4UK+uq+NZFksvGEWRm0mPabtGvBcmTXWlOqaK/4ISllYAIUPXy37+nxuu1leN3ifkWJ5Tbm4 Iu9nS+iRBW+pLT6H2wFIS9297SobSSgb+eO6DodJsjuU2+Zji94lmfIxyahpmYsAOPsOBSmw 4U6BWAkgkAb17e9d/qoq6N263OMXpmx4+2+TeZplCO+hkjigNuFCwDyI+xJCU7GzX702w+Tj 83JL1eXm3LzkUz6qQ2ytTjcZtOw00latFXEKPq0n30EgJrnzm05FJvuN3fGpKlItjr31dsVN VFbmIcQAnkQhYVwI2AU/J0QaCD6T3bIMowe6SYt2Q40bg+zZbvPidxciIhQSHHWkFvZ8LSCe JOgSnx57HQm/XXIsPmSL9PVOnMXSVGW8W0tghCgAAlI0Br48/wBadP8AGb9isLKbo+3EkXe9 3JdxFralFEdjkrXEOFHlZHlS+A5FIGvmvjohj2SYtYp1tyOJBbDs16ah2LK7my4rZRx4DWvP ndBer9dIdktMm5XN/sRI6duL87OzoAAeSokgADySQB71UOkWS3vJo+UPZHHREkw749CaiJKT 9O0ltkpbKkkhStqJKtnZJ140Bz9VJ2OwbZblZRLmRUtS0yYio6Xtd9APErU2hWkgrHlQ1vR8 6rO+hF6jwcsyG2SZ/OVdrhInNR+9IcUlRShRQoLjo9QS2rbm/PhOiaDf6UpQKUpQK4u6gOpa KwHCCoJ35IGtn/Uf41y0oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKU oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKr2Z5BJx63MyIlsXcn3pTUVuOh5LRKlnQO1ePe q1aOpi5uGQL/ACrBKiCfOMOOyp4KSEjlt5xetIb9C/UfsPvQaNSsundX4bOJM5BDs8yZD4SX JBadRxYDCkoUee+KgpSgE69/8a7lw6lPW6Hzn4/KgyPqkxiZj6Wo6Ntdzmt/RSga8eR+bxQa LSq/g2TMZfilvv0NpxliWlRDbmiUlK1IV5HgjaTojwRo/NVjMeqTGL5JNtMm1uPGJbxcVOiU 0jm2Tx4oSogqXsEBI8nX6ig0evwnXtVIPUKK3mMGxTIhhfWQUzm35chDJCVeAgoVpQXs64+a hM96lzLLbcuREtbjUqzFhlt9ag4l1b5HDigeSdHfHx8D5oNR5HetGv0HY81h9gyh3D7zeBms 2/TLym2NzmIzzzTja2nHktBLaG0pCXC6UJ0d634J81bZXUn6Bd7h3GySY94tdqN4VE76FJdj j8xS57cknYIIH6UGiUrNI/VaPGQw9k9pkWSNJti7rHcceS6VNICSpKkjylXqGh53uu5H6gyk zYsS647JtsqfDemQGnpCCpwNJClIc1/ylaIOvP8AiNUF/pWYdPeq6cwuNvipsjjH1sdclDke W3KDCE/+3CdFrkfCdjyd/atPHtQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQUbNLLkl6yi1m1 zIEO0wW1SSX2FOl2SQpCQQFJ9KUnkP1qoWvpZeo1jx62P3C2vtY9cXnmG34yjGmNuI2FuNBX /MbWtfE79xv5raNCmh9qDLE9M5n/AAqvOGLvTChPfccTLTEKeCXHO4ocArW971o61UzkuIXO 93PHLsbrEauNqS5sOQy6wVrSB3UNlfpWnXpJJ1siq9kfUO+2x6TcGocRNti3xqzKgPxXRJkB ZSO6y7zCSTy2EcD4B9VcGY9TblGyPILZjr+PtOWXsN9i5qIXOfc0ooQruIS2An+Y8vV41QXf pxi68NxKLYlzUzmoqnOy92e2rgpZUArydkcj5Gv6VVs66YSMqyK73Bydawxcbci2hMm3d9yO kFR7jaisaX61EH4ISfitPbJKUk6Gxvwd6rKp+d5Ra7lCcucCAwxMvotDVqLKxLWyokJkod7h Ssa0ojtga2OQ1ugZP0snXmRMH4zCVFkWduzf9st/1DqW0+7vMrG3d7IV486PxXLG6UFVnv8A aLleO/AntRW4ziI/F+MYzaUNLKlKIUrSEknQ2d+26090ltpaghSykEhI9zoewrJMa6iZBJvW Gi6tW4w8mZfd+jbhusSYHbG9qKnFBxPggq4o34IAB1QTM/psb4u7Scmupl3CZDYgsvRo/ZEZ DLvdSpIKlclFzSiSfgAaFRuSYlcI1vy3Jru8btf5dkctEdi3RSkBCtgaBJJUpZBJ3oAfpXTt vUe/O2ew5ZKRbv3bvF3/AA5MNEdYfjsqdW228p3mQVckDaeGtKGiCPPJeOpd7ZsuS5TbmLY5 jdiuH0aoymnDJloQtKHXEOcwlGio6BQrfHyRQfVk6drynH7e/mEt1wCxG0tRxD+mcZCwkLWs Eq9e0J1rQ8b15qwDCrpPuUefkF+ZmzIUF6HDcahdoBTqQlbzieZ5KIA8DiB5/uiMh6gXtT2X ysaZtr1sxeO28+mQ24tyaVN91QbWlYDYDetEpXs/atHx66x77Ybbd4XL6adGbktch5CVpCgD +ujQZ/hnS04/dsfnyru1JFihOQYqIsERS6laQCX1Bai57bA8AHz71qA9hTQ+1KBSlKBSlKBS lKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDGbx++1yzQTZWBrktwpYbtj7tzjdmK1yAXILXIqLhTyI+Q NAaO66Oa4DehJ6hRbTY03NvLAwqPL7zKEw1gBK+73FBWt+sFAV9tCtqmyEQ4j8l3udpltTi+ 22patAbOkpBKjr2ABJPgVAYnmtnyqBc5tqVJES3vrjvOSGFMnkkbV6VeoaB+QD+lBNWGCq2W S3wFvqkKiR22C8rypwpSByP9dbrFLxiOV3S4wkzLcp7JYl7EtnJf4LTUeEFE8AUr7i9pPHgU DyTvwAo3ixdUrPdrrZYwg3GLFvaVm1zXktFmWUfmSOC1KQofZYSff21Wgq8pOqDrzXHWoch6 MwZLyG1LbYCgkuKA2E7V4GzoefArJ8Nay+VmCJ+SYOqFImNqbm3V66R3wy1o8WGW0HaUb152 STsndaHjmT2rILjeItokiSu1viNJcR5QHOOykK+SPY/r4r5zXK7biFqbm3UvKDzyIzDLCObr zqzpKEJ2Nk0GWWzBciGN49g8q3cLXaLwJrl3EhstyIyHVOoSlAPcDpKgkgp4jiTyOxSdhuQx cTy7CIVpceYvlxceiXQLa+nZZeWlThdBWFhSBy0EoOzx18kajieVRMgfucURJluuVucQiXBm hAda5p5IV6FKSUqG9EE+x+1fWV5RCx1y3MPsyplwuLpYhwYaQp59SUlStBRACUgbKiQB8mgz i7YdfLInN7XjlpVcIWTxG2I8j6hpCYa+z2Fd4LUFFITpW0BZPkaHitPw2yIxrE7PZG3S8m3x Go3dI13ChIBVrZ1sgnW/G6/MUyKDk1p+ut5dSEuKYeZfRwdYdSdKbWn4UD8VM0ClKUClKUCl KUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUHBIksRY7siS82ywylS3HXFBKUJA2SonwAB5JNY50by KAT1LctcqLcpib3MnMRYz6FrkN8QUFGj5CiNAjxWzlG9gjYP+tfgbCVbShI/oNUHnG2Xtm7d Rum91tfbnTJSXkSrJzQ+ixoUE7UkNBIaPj2cBV7j3FbfnKbw7jclrH0JM50obUoupaU20VDu KSogjkE71vxvVT6WwkkpCQT7kDVReSWCPkEBMOa/PZZS4HNw5jkZZIBGipsgkefYnWwDrwKD G/2dbtEGYZxbIMe0xIqpaHmmYlwbeKQltKfSE/nHyVj+YkHzVw68sW9WK2+4z7m7a3LbcWJE eYlnuobd5cR3E7Ho8+TvxUxY+nNmsl3j3GFIva5DJJSmRdpDzZ2kjyhSyD4PzVx4bGiAR+tB j/SNiXc+puc5O9PZuECQiJDjzIidRnlIQS4G/J5BB4jl9yoD5qR6sxrfDyrCsjVdIlsu8KS/ HirmpV9M6lxpXcQ4oEcPSFEK+/3rTg3xGgBr9Kq+UYJbMlfccucq9dtxCULjx7rIZZUB7bbS sJ/0oKt0AgXBq0ZHdLlJ+q/FbzIlMuoSUtut7CQ42D/IrXj9AK1Ue1V/GcVg46qQqC/dHy+E hf11wela17aDila/uqwAaFApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAp SlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlB//9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CADnAQEDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQADAAMBAAAAAAAAAAAAAAcEBQYCAwgB/8QAPBAAAQME AgEDAgQDBwMDBQAAAQIDBAAFBhESIQcTIjEUQRUyUWEIFyMWQmZxgZGVJDPiJVKhJkNTYsH/ xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMR AD8A+qaUpQKUpQKUpQKVIPOUFtzJsAWH5zRnXlqBISxNeZS4wQpRSUoWB8/3tb61vXVa7IcY t1v804VaIi7mi3TYsx2Qx+KSilxTaQUE7c+xJ/z++6C4UqXTfJl6YueXxmcRD7eMFDkxabkA pxhaPUCmk+n7l8Nq4Egda5b0K8Lt5hhpU+uwQ4s+NDtbN1lrlT0xFpbeR6jbbaClRcdLYKuJ 4gbSOWzQVSlTq++SnYlkk3m02B6bZ41taujkx+SiMhTTiCsJRsEqc1r26A7A3vQPjL8mON5K i3NWTjCXY1X4TZc1DCUshPwpOjxPNSUnZ62T3rsKPSppY/Jc68+KHc1iY0s+9YZt/wBYC46h K/TUrlw6VyCwE674jvusRHl4xrHl1yvFi+kRj0tNvUhqal0yJBUEhKSUpATtSfcfts66oKtS ppK8nSYVnyN2RYA9dLJFRcHI8Ocl1h+KrkfVbeKU74hC9goB2nQ381ks59djerdClYqthqVa Xbsp38QaWW0N6CkaA0o8ltDfLXv39jQUKlSe0eVLzNlxkSMNMVharap5w3NC1MtTXS20viEd 6IOxvY6/0p10t8W626RAuDCX4khBbdbV8KSftQZVK+QsdutmZ8Loi4zeslGfh6QtmDapUxTq 1pkEJLjAJRx9PhslI3rW+WxVyiZ5eI7LlrNjevF6sVujPZA406hlLby2gsoZGv6qyApWhxT2 kctnQCl0qbXTypGU087jNtN4Zi2YXyU4ZAZDUdSSpCAOKlF1SUkhBAA62RukjyeuW5NGMWF+ 5i22pu63EPvfTrYS60XWmEoCVqW8pAJ46CR0CrZ1QUmlTtXksi+MwDYpLbL1k/HkvvyW2fSY CfcHkrI9NSVFKT2fkk6ANYsDyx+I4LaspgY1cX4VymiCw19QwlzkpwNIUeSwAC5tPz1rZ67o KdSuGxjyHHyLPL3jEG3ulyz6EuWH21tJUfhA4kkq3sEa9pSQe+q3mEXi5X7G41wvVkfsU9xS wuC86HFN8VkA8tDYIAPwPn/UhvaUpQKUpQKUpQKUpQKUqTS/K96anNiPgF0etsmcqBDmGW03 9Q5zUhJCD2EkpJ2fhO1fAoKzSvxJJSCoaOux+lTqP5OMmNFvEexSF4nJnC3ouZkNpXyL/oBw sHRDfqdb3y13xFBRqUqaOeUHpb7ErHccl3fHDc02t26Mu/3irip1ptKVeoyk9FZUkE/G/mg9 nlbFMkya7YzIsDlnaZs01FxBmuOhTjqdgI0hPSdH53v9tfOFlmJZrdPI9iya2yMeYRZ2HWmm nlPKLxdaCV8wANAK3rR+ACf0qqKISklRAA7JP2qWQ/McJ+Nary9aJcbD7pMVAi3h11HboUUh S2gSpDalIWAonY4+5KQQaDlmYt9vvk3ylbrBIYhxby3HjLeuECQAlDbCWXXWVaCFqSVKTxJG yEqBIBB3i/DrdrvgmY6ixyGHrdHtzovcASnGSw36aH2yNAqKQgKRpIUU738AWCpgz5aZeTa7 q3Z3TiNyuAtka7/UJClOlamw4Wde1kqSRzKt/qkUGFlPjm/XCDdbS3Is10s0y2x4cWPcEei3 bHm21Nl5hptspBIVyHEo0evgCvx/xtfnc6x67TJ8O5QLTZ27c59Q+6h6a83pwOu6CgQXkIVo k/Gzv4qu1wds8gv3jIJlqtOKX54RpbkVVxebQzBPpuem4oOqVtWiFDSUkkp1+pAcfCwvM7Zi +N4W0u0PxGpz1ymziHQhbTcpuQhn4PFa3HFD5/I2fk7FYznjC9XF7MscvT8QW7InTemrlEYW fpZSXW9NKQs8VpIG9b2QFfHWrrUzR5Qk3ARbhjmLXC7Y27cBbjcWl6Uo8ylTzTQSrmyCCCsq T2NUGI7gF1dxTJojNowu2XS7QTbwbdFLSNKBDjq3AjmSeW0t6ISUj3K3sevCfHN0xvKsfubF txOGzDtSrfOMFlSHZC1FBLoIQnvbafzb6WsffdVuuGseeyr1kEy1wsTvqW4sx2Mq4voQ3DUh t0trWlwq5KO0q0lKSSdb0NkBk2nHbrG8lXvIpMmEbfOisxG47aV+okNElKlKJ0SS450B8ce/ nfUXASjBfFuWwiYUH0lPpKmwr7cgCCR/kRWRUye8rspai3duzvLw9+f+HC8fUJHv5+n6vpa3 6PMFPLkD0Tx1rYbbxPjF5w3HhY7pKt8yJHWtyO/HQtCyXHFuLSpKtgAFXRBO/vrXeDdcOv0T JclueKzrchvI2Wm5aZratxHG2y2HWuPS9pOyhWu0/m0SKotYN9usSx2Wddbk56UKEyuQ8vWy EpBJ0Pueuh96CdWzxzdMNurEzBJNtKFWlm1yWrklYCls74SNo+VaJ2j2g/qPtlIwzJrJlcy/ Y9eLdKlXWFGi3NNyjFAcfZQUJkp9LXej237Qdn3DrWZaPIL7+TWO1Xewv21q/MOP2uQZKHvV 4I9RSHEp/wC2oI0flSe9ct121wmR7dAkzZzyWIkZpTzzq/yoQkEqUf2ABNBL7/47vlzzuz3y XOgXWHDtX0EqNI5RjOWkhxKnOCFJ4l5KVFIAA4/3htJ1bvjbLleJIeJNS7OzMYuZmfVtSHRp HrmQOO2yQvmrWzsAAHsnQ67H/ILt1vVijuY/OjW2/R3JNsmc0ucm0JCyp5CemgpKklPuVvkA Qk9V1mRXqBjtjm3e7vhiBDaLrrhG9AfYD7knQA+5IFBx+KYnd7Lnj1wQxaIuP/hjduajMPuu Pp9NxbgcUpSRyUpTrnIk7JIJJO99Lhca/wATHmGcunxJ94Cllx+K36baklRKQBofCdD4/wB/ k6DG/IRud3tEK6WKZaEXxhcm0uvutuCShCQspWEE+mvgrkEnY0D3sarqckvULHLBPvF0cLcK Eyp90gbOgPgD7k/AH3JFBsqVxON5w/cb3b7deLK5aFXWGqdbVOSUOF9CSnmhSRoocSlaFFPu GidKPE11N7ukSyWebdLk6GYUNlb7zmieKEjZOh2TofA7NBm0qe4p5K/F79a7bdrBNsgvUVc2 zuyXW1/VtpAUQQgn03OCkr4nfW9kEaPXZTfoGMY9PvV4e9GBDbLjivufsEgfckkAD7kig2lK nWK+SnbpkVptV6sL1mN8iLm2hxclL31LaeylYSP6bnDS+O1DR1y31VFoFKUoFTFUxqZ/EFCs qkBEaz2ByfGZCdJ9d15LanBrrYRtPf8A+Revvui3KL9fbpUT15Eb6hpbXrR18HW+QI5IV9lD ewfsani/EjRkmS3m+eNySOPqpvBJ131pSCNd/GqCmV8gt25LOHx/IVoukePkP48JYw9KecX6 oueiGUxiSoSdHlyA5DftCQAoXhvxc4knnn+eufH5roga7/ZsV6B4dtqbibgnJcqFwPzKE1Hr HrX5/T5fHXz8UFHmtuOw322FcHVtqShWyNKI6Ox8V8eWe3NYr4khG3lcXypBvYjsRQ+fqkLL v/a9MHtpTZJI1wVyJ73X0R/LL/G2cf8ALf8AhWGvw/DVJblf2vzYTGkFtEkXY+qEk70VcdqG xvStj9qClutodaW24kKQsFKgfuD818dZHaJVz8eWTCMWyG23SxP35TFrj/SuIuJHN0uKeBIA bb5KJWEfpviOq+g2vGCkJ0vO86dO98lXVIP+XTYFeiN4hgRZT0qLlGWMSn+3XmpyEOOd79yg 3s9/rQUWax9TDfY5cfVbUjlretjW9V8rRyJH8OFiwJp9CMuXeTb1W8KBfYdExbiipO9hKU6U VfABHdW7+WX+Ns4/5b/wrFPiKGZZl/2tzMSyngX03Ti4U73xKwjZG/tvQoKXXzDeZltRYIN+ xBNzteZysqejxm3pW35nOUoutrbSQlLW9+1SQElPZJUVKrKfF7gSkKz7O16+5uiBsd9dNj9f /ivSPEEAXAzxk+WCeRxMoTkeqRrWufp8ta6+aCjS21uxHm2lltxaFJSsHXEkdGvkO0woVk8L WYWWT9L5ShXYw247ctRlNvfVOJLJb5aCCgklOuJ2SQSomvoD+WX+Ns4/5b/wrGX4jhqmKlnL MxExTfpGQm5hLpRsHjzCOWtgdboKVXzBdZsNiy47ecKbuNuy+ZlLsZDEybykTEGQ56qXm0q0 GuWtpUE8D9/dyXWm/F3pgBOdZ2Uj7Ku/L9fuUb+/6/YfvXpb8QwWp7s5rKMsROdTxckonoDq x10VhvkR0Pk/YUFKWkqQpKVFBI0FJ1sfuN9V8sIQV/wwfy+QpCsuFyNq/DwsFz1hO9Y9b3w4 Dly1rXfx3Vn/AJZf42zj/lv/AArHV4liKlmWcszH6st+j9QLkA7w3vjzCOWt96380FJrmvJk 423x3k00Q2p3oW6Qv6Z5BW26PTPtWkEEp/UbHW659Pi9xCUoaz7O0IAI4m5oWdH59ymyr/Xf X21XmnxiUpSDnGcqIGtm6jZ/f8lBLMIx1nCsy8eSMeyVvKG7mwuEuG86HTFaKC4t+Kf/ALTa dAFJOzvWyVdW3ylb5d18bZRAtqFuTJFtfbabR+ZxRbOkD91fH+tcxb/DVqtrzz1tyLKIbzxJ dcjTG2lOEnZ5FLYJ7/Ws7+WX+Ns4/wCW/wDCglOEXCFbbp4eYwe4tuTrnB432KzMLocQlhBU p5OzxUhQcCT0RopHQ0Lb5UtlvvHjfJId5kqiW9UF1x6QlBWWQhPPnxGiriUg8R861960UPxU 1BlPybfl2VRpMggvPJejKccIO/ctbBUf3G9H7171+N5Lhc9TPs2VzCgR9YwkDf6AMjXwNfp/ kTsJVaY1+vmb+IoTl4s81m1RFTwbYlxLiYnot8HX0rO0eoC2gJ4jtSj8HSbd5Ottsu3jzIYl +ecYtZhOOSHmwVKaShPPmAOyU8QdffWq5a0+G7daGlt2zJ8qhhw7cMWW0x6h77UG2kgns96+ 5/Ws/wDll/jbOP8Alv8AwoJhhyLvffKnjZbt+t18i2W1vvkwWFtKYjOR0oZdfKlHTzvJJLfW gneiDVU872yVd/EGUxILfqSDELqUD5UEKCyAB8nSTofc6rFtXitmzJWmzZdlUBDhKlpakMFK j12UqZI30O9brykeMpMh0uOeQs7Cj9m5zCB/slkCgn7MiPkOaeCUWaQ1MVBtciXK9FXL0Gvp 2kBS9fl2tJR3r3dfNdz/ABHWSdf/AA7f4dqYdkzEBp9LLX5lpQ6lShr76SFHQ7JAA2eqxLd4 UhWx2U7bMwy+C7KX6khcWTHaU+rs8llLAKj2ezv5NZLniVbq21O+Q/IRCDvim7pQFfseLYoO GjXONl+e+FBZZzNzetttkTLg428HCyksNI25okhXNJTo97Ov119DVKYPhO2W5+Q/asszWDIk L9R91i69uq0Rte0EKPfyQa6PGMFdsN3ROVmGWXQJSpP01xmtusq2PkpDYOx8jug7OlKUClKU ClKUClKUClKUClKxrpM/D7ZLmmPIkiMyt70IzfqOucUk8UJ/vKOtAfckUENyHAGlZTabbJyP IXMhvc16bJbjXRxEaPES6XHCEAAgFJS0kde5e/hJrReZ8nh49m+St5JGvE9aYTb1ietdyW2L aotBH9RCFp9IlzauZCiUkDRA1XUou5T5qXmP4fkirWqx/hf05x6f6yV+sHOh6XHj1ve97JGv vWIb3cLXkeVTbJYps+DkJS463dcfuLa2FhoN6IRHWH29DfAlv5I33ugsWGOPu4hY3Jk9m4yl QWC7MYVybkL9NPJxJ0NhR2R0Pn4qceYo0iLnPj6czdrolqVfY8ZyCJGoxSApW+AA2rYHZJrr fD8GNavHFlt0Jm5NMxG1M/8AqMVUV5ago8lltXaQpW1AHfRFTDyzeMkyDIrMbPi12QxYbkma 05ItbzgfcRtP9w64fcEHZ6+KDufLkS63K4WGFaU5MPbJkKcsUlqOsKSG0pS4477Akhxegdkk DQ+Snb+J7xabxh7Zsi7iUw33YklFyeL0puQlW1pdWVK5K2oHokaI1odDhL/ld1m3rGr7b7dl LMy3NPIl2h62T2IkhTiAnkpbbDnLgoEgcTvYPIa0re+BYi4FjvDcxNyVd51wcutxdk21+Gyp 9/8AMlgOoSVIHAfv3s62AA1nl2+yJHknEsObhXC4QJjEmZNgwngyZYCFJbQtwrRpsEKUoFWl aA0r4Pl47ymBaMAuLVmRdp1zYu8i3MWecUh5mWSSmKkpKgGkAEleyAlK1dBJSMfyzOdg+QbN e7Hj9+mX2ytOIC2rS89EltPJ0Wy82CUqSTsEAgbUCDvrl8fZgMWy5u3fC81ud7m3KTePWbts iI00+8Cng2QsOBsDadnsgk67AoKH4EeujtjyZN+uC7jcWMhmx3ZCtgKKClPtT/dT10kdAdV3 97gOXO1vw2bhMty3QAJUMoDreiD7StKk9612D0TrR7qKfw/sz7HfbxFu1pvMZV1lvy2lutXA NNFellCkuI9EflOnCsrV0D86FTzvJZGO29tVvtsu4Tnj/SbbiSXmtJUnl6i2GnCj2k8dpOyP 2OgluCZdcbR/CcclfmSJF2bizFIlPq9Vz1lSXUIUoq3y0opPe+hWGtS8JuXiO62qXN5ZAtqF d0PSXHvr1vIQQ85yURzStaiFAb0db4gCsTB5Dll8PPYLlGO5HOjFh2Ol202WaVqDrjq1K/qs tgFPJOvnf6Vj2uddJN9w6Pk+O5JLtOKDhCXDsMoKmupAQ0+96iU+lxSAriCr3bJOtAB9L0pS gUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg8Qj Tql8lbUAnW+hrfwP17/+BXlSlApSlApSlApSvX6DX1Af9JHrhPAOcRy473rfzrf2oPZSlKD8 IBIJAJB2P2r9pWuyKHBnWSYxdlOogFHN5TT7jKglPuJC2yFD4+x/ag2NK+bp1hixcU8QvGTe Prb3MgouK13OVt9LjBW4k/1ND3EfA31rY7BomX+VI2K3G8RV2pxy32ERBPkuyA0rUj8nopUD 6xACifcDtJHdBTaVNch8i3e35a5ZLbihuCfrhb2ZBuCWvVe+kTJI4lBIAQrWydbH+2P/ADUl v22DKh4y6kuWdV6k/WyxHaaaSvgWkO8FJU9vvirgNEbI70FSpWDYrpHvdjt11hc/pZ0duUzz GlcFpCk7H2OiK4qVnWQKyy/2G1Ya7MftTTcgOquCGkSG1hXDjtJ0pRSoAHr2q2RobCh0qbwv KcXIV2iLhVuVdrjcbaq7BmS+IrbDCVlshbnFfv8AUBRxSFdgkkDs+afJi3rJY7zGx+Yq1SZS 4t0edfbbNpUl1LJK0k+8cydlPwlJUf0oKLSpePK7rtpu78TFri/cINzNnagofaUuVKShTjiE lJVoIbSVEkd/A7B1sfIGfzsTRFUzjjs0OQJFxdCpjbJYQwgKdSfzbUApP5dg7PfVB39Km58l SnmrPFgWFt+/TrUb27DcuCGmo0TegpTxToqJKQAE63y2oAbPiz5S/Ek4XIsNoEyBk5Whp96W GTHcQFFxC08VbICFdg6JGvuCQpVKmh8nS28YyS8v4tLS3YH1R5SETGVc1IG3SgkglKfb8gEg 7A31XnbvJy5/ke3Yg1Y1JlvwRPlOKnNKMNBBIStKd7V+TrfwsH47oKRSpNdPLkxDNzmWfFXZ tsgXYWRbz05EdwyOYR/2+KiE8lJ7UQdKB4jvVYQVFCStISojsA70f86D9pXzpj9tscXNfINu n2rJX7VbpkdENm0uzC2wlbRWpKEsrBHu7Oh/eH61V/DrsN3x5bBbb05fIiFPIbnOlfqOJDy+ PPmAoKA0CCB2OutUHaUr8UkKSUq7BGjXyjbIWK265ZtDumN3G6FvI27dFXuV6MdlbrTfEyUk hsjmSATs+0fcUH1fSp1bG5fi3ALdbm7fLvqGrguM2WX0c0oflKDHIuFOz/VaQdfB2fgbrGe8 rlnCpmTOYxchDiz/AKBxsSGCsKDhaKvz60HeKP192/gboKdSuZzTJZOM4JNyFVpXIehx0yHo PrpQpI65jn2CUgk9b3rr5rV2zNLvLzC02SRjJitT4CrgZKp7ay02kpCgUAdkKcbHR/vbHwaD uqVIZfmV21WK5XS+Yy5Hbh3f8FDbE9txbr43yKQoI9v5dfJIJJAA3XUTc2nxsmt9iOLzlzZs Fc1GpTASngBzQTz+QpSU7+Dy2DoHQdtSptB8pCfi9nusWwTEvXi4qtsCO88gJWtPPkpa0cgh O23B8E7T8a7GV/b+dM8dycisOMyrncY8hcVy1NSE8i4276bnBxIUFpBBIKQdj7DvQd/SvXFc W7GacdZUw4tAUppRBKCR2kkbGx8ddV7KBSlKBU280ryO6QYuI4pFiOPX+PJakyZTpQiMwkIC z0CfcHOHQJ2oHXVUmlBDfJduz5C7Nli7ZjDbOJevPMaNcHlqeb9PSkDkwkAhIOu6/Ms8Y5Ll C8jeeVYJDlzeZkwLjOU8qTCaRwcTESjhptHNJBWk7IKiUEn23OlBwGTY5kd1y/Cb4wLQj8FD rkppbznvW816aw2QjtKQSQTonrYFaLyN42veTZLdZrT9kmwptvEKKi7NLd/C1Hpx1hGikrUN HkdHYHyBo1ylBpMIhT7ZiNot93RFRNhxm4zn0rynW1cEhIUFKSk9gA611vWzrZkkGbd53mDy ZBxOZZpDkxmK0UT3XUeiptn01rb4IUHOKlEKRtPuI9w73dqUEssXjm5YQ9AkYU/AedRaEWuU 1cVLbQ6tBUpEgFAUd8lq2j4KSACnW69cXxZMj2jFsadujM7EoCzJucd9oocmPhTrmtJ9qmlO upUW1A6DSeydmqvSghlj8TXqzQJk60QsZtWTM3lVzt70R1z0ywtw84bygylXpBB0NDR66TrZ zMixvOMwVkjD7dmbYdgmxx333nmzo6U/IS2EEf1FcBrfXpAbPybPWryW9x8etLtwmMTn2m/l uFFckOHon8qASB18nQH3IoJOrArnkM+1ZRMsGPPXUQFWqfbL40p1hKmnVJQ+yS2T3onWtKSR ojfKtnkPjWdcbtgKjExqXbMdbcEmPIj+m2+p1ISv02UoKEJGgtIO+wPjWz3uEZLEzDFbffrc 1IZiTUqW2iQEhYAUU9hJI+3614ZrlMHEbOifcQtfqvtxWGkFKS66s6SnkspSkfJJUoAAHugl 48aZUvxblmI8MeiputxXJh+hKd9GKy46HFNhHojiE8QEgdHkfy6921smAZFassZucF62RGk2 N62l5UlyS+ZTq/XXKVybSlZL3yk62NnrpA7HEcyZyC63a0SLfLtd7tXpGXDklCtJcTyQtC0K UlaSN97BB6IFbPKb/ExqzvXK4NTXY7QJUmHFckL6BJJCAdDQPuOkj7kUEel+JcimOM32W3jD mYLyBu8vytuhCGmePpR21cOXE8fdsDv9dDV2VvieOuWut/Fcvj+c2q7+Pm8yc9WDZzHclLMh O1ttoKgSQnez7SdDZ+3zWvxnyLHvFxs0SbZ7jaDfIy5dqXLU0oSm0pCyP6a1FC+CgrirXW+9 gig5jEcX8kY4vI1sHEnH73OcuCnjIk8Y7ikgaS36fuHtB7UP/itri2DZDheJYvYsavMNxMS4 +vdn5LPEyI6lqU4htICuKvcAOx8b2PikrzBaIgdnSLXc0Y4zOVbXbyPRUy0+lZSeaA4XUo2P zFA+R1ognf5Rndtx3ILNZ5cS6OyrrKREacaiK9BCl71ydVpB+D7UlSuvig6p4uBpZZCVO8Tx CjoE/bZ70Kj2PYVnFki39lprEpQu18cvv/VOyFJZdUpC0pACBvittCgdj4+KsdKCWY1iGaWu NYoNxn2a4QLdynOKCnWnpEw+uShR4kemVutq562OGuB3utMjxvlLniKLiEtvH3n2Ll9WVOSn VtPNfUGQUK21vZUooPWuPfz1VspQQyZ4myGRjWcwI79mt6MjVGDFsjuuGHAS3rmtP9MEqUQO glI/2AG8kw84t3ke25PMtVmmRX4zdlkMwJLynGErf5fUdt9pBPY+w73reqvSggbPibKWrROL psky9SLwm4NPuz30txmfqEyFstp9JXHk4nsgDewTviBXVX7C7xe/I7OQ3Ox4zcbc3ZVQBClz Fr/rlQd5dxyOIUCjet8SVa37KqVKCI2nxplUHEMNs8oWK4xrIZKJtrfmPJiXFDgCm1r/AKR2 W170hSFA/OwehtbbiGf2Dx1IsOOXewxbmzcFvRJfokNqYceW4tJbKFBs7XoJHMADWx0RWaUH 42FBtIcKVL0ORSNAn9hs6/3r9pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVhXxSUWW4KWoJSmO4SSd ADiazaw7ta7feYK4V3gxZ8NZBUxKZS62og7BKVAg6NBwH8NziF+FcYShaVKQysKAO+J9VfRr feULljdpxYycvjQpcP6htLEaX6YS7I3/AE0guEJB3slRIASFEkJBre2ex2mypdTZrZBt6XVc nBEjoaCz32eIGz2f969l0tdvuzCGLrBizWUL9RLcllLiQrRHIBQPeiRv9zQTXxIqA9l+S3CR eYN4ya6Nsy5S7a8HokaMCtDDDaxrkQlJJJAJ2Dr7mi5GWk49cy+4ltr6ZwKWpQSEjie9n4r1 2TG7HYVvrsdltltW/r1VQ4rbJc1vXLiBvWz8/rXvvNntl8hiJerdDuMUKC/RlsJeRyHweKgR vs9/vQRPxixbr/8AwmCFeZbcWGLbMEh8Nl36ZKHXSHCgdkp4BWh2ddVqbC1fbvn/AIhiyZ1o mxLZb3pjareXOSovopQiS8hwJKOZ9NKUhJ759/YXuz45Y7Iw+zZrNbbezI/7zcSKhpLnz+YJ A38n5/WvKyY/ZrCh5NjtNvtqXiFOCHGQyFkfBVxA3/rQfOPlm+Iu+BMZoll9i0M3tTLuMXNl Dce4PJUUFYLXFxatpUohalDkhQ1pOjSfNLgXffF61AtlWRsHivojaFdH9+671WJY4q9m8qsN pN3Kgv60w2y9yA0Fc9b3rre91+XjD8Zvcwy7zjtmuEspCPWlwWnV8R8DkpJOqDeUr1x2Wo0d piO0hphpIQ222kJShIGgAB0AB9q9lApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApS lAqS+Qzc4HmHx6ti/XX6C4y323bcHEojgIZBHtSkFWzs+8q7+NDqq1UH8j3e8XbPcfuVqtM4 R8ekPONh+zXEl9SkBBG0MFPH5IUCft1Qdh5ex+PPYXe77e7tbrBZoD7zjVsmGO465tJ7+yva nikE/Kv3rdeLMacxfDocWW/NfuD4+olqlylSFpcUASjkr7JGkjQAPHetk1wPl3IVZlgUuxWy 15VFlyHY6y6vHJakAIeQtXy3vrjsdd9D7nXSt+Vm3F8UYRnu/wD9rGtI/wByQKDnvOWRt47l VhXkguUjEpUOS2qLaZrjEn6lJSv1FJbWhS2wgEfJSnkSde3fWeD7s5e/HMCc5cFz0uOvFpbr 4eebZ9RXpNvLHy4lHEKJ7381xd7yCR/MWJl9jsV7kOC2G2PQrlZJ7AQn1PUDjbjcd3StkpI4 6IA7rpPBUJFvs98QYsyLLm3N25yGnLa/DYaW6AA2z6qEFaUhsd6HZ+BsCgwf4nPxGH4rul4t V9utsehBoBqE6lpL3N9tB5qCefQUdBKkjvvddN5dZuMnCXIVjRdzMlS4rIVaHfRkNt+uguFD h6R7EqHJRCe++q5D+IKRMyHHZ+H2+DcAmSGzIli0zX0JKXG3UemplpaV/lIPY1/uK1+a5ddM gx+0xkWfL4l3jXBqY4q32mc3GeS2s/0lrKEuBCkkbISdKG9HQ2HXeJLjB+pvtkXMyR3ILa41 9ezfpaX3UBaOTakFBLXAjfaQCflQ7G8bz9lMvHMXtcW2uTWpV6ubFtLkFIMlDSyS4Wd9eoUj insHatggjY5XALy9DzHIcwyezZC3dLu2ww3ChWGc43GabQBouKZSVKUobPWhr5O+tv5IvcHL LNATEteUx7pa7gxdYC3sdnFr12TtIcAb3wUCpJI2RvejrRDO8UTIjWa5dafqb9Fno+meNlu8 j6gxU+n24076rgWHCoFR5bCuiKqdR/xu67cPJ15yK82+5xbncozcSOyLZMRGjMtjkrk+8y2F KWrv8o1rQJ3VgoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK UoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK5nNcofxo2tEaxzrs5cJH0raYzrKOLnEq AJcWn5CVa1se07I63oLP5SjXXGrBdWLNObXfpaolvjuuspLvFKlFZVz0kexQAPuJ0Nd7oKLS p5I8nNN4yxdmbBc3XS7LakQuTSXYyooX63IlXE6LZA0TvY/yrHtfluHKs7twl2O5REFmA/Fa 9VhxcpMxxbbPEhzin3Nq3zUnWu6Cl0rn8RyX+0BujD9ulWy4WySI0qLIUhZSS2hxKkqQpSSk pWk/O/nYrB8g5sMMFpU7ZLnckXGY3BQqH6XtdWdISQtaTs6Oj+X9SNjYddSp5I8pQrezd2r3 aLjb7tblxmjAWppSpSpCiln0FhfFYJSdkkcdHetGs7+3nov3iDMsF0bvVugpuIt7PpvuSmVF SQWuCiFEKSUlJ0d/G9ig7WlT6F5RgzLxjtsasd7Mi9IcU0ShhKWC0opfS7ydCkqaUCFDiexp PI9V7o3kQS8BueVR8bvaY0Lk4I8htDLr7AQlz12+SgFI4K3872lSQCRQd3Spu35VjMWbI7ne bHcbdHskhMJ1BdZecekK46abCFnZ/qI7JA93z0dec3yY5bEZAxdcbuEe6WeELouIl9lYeh8l AuoXyA9oQeSTo76Ty+aCi0rh7d5CE29Wa2HGb9HfusZUxhTxicUspKQpatPkjXNB1on3fHRA 0V080QLfYJl2ex28tsxbp+DrQ85FSpUkFQWhOnjviU9n99jYCiAqtK4265wuHeoNjiY/dJt+ k2/8SVDbcjo+naCkoIccU4E7ClcfaVd/fXdZ3jzK0ZrisW/R4EiDGlFRZQ+pClLSDrl7Sddg jR76oOkpUN85yW7L5EwORKu+QwbNcn32rkiBc5LaVhCEemA22rrsnZQASN7O9EbbxBf3LtnW Ww7Ld5lyxOGlgMi5OqXIZkEbUlHqf1i1r7uf3geOxskK5SlRfyxHcT5g8dRGbleo8S8uzEzm I11kstuBtpvhpKHAEa2fya3s73QWilRJ2zC0+ebPaLfc8jFpFncuX0H41JcQ4+h7rYW4dg/B STxP3+9dPF8rRJNludyZxvIVJt10RZ32AIpdElSw3xCQ/wBgLU2ne/74I2AogKNSpld/LbUB 1DDeJ5E++6qaGEp+lAe+jUUyCnTxV7SDocdq+wNZtz8ltQp91josFzeRbbcLo9ID0ZLfoKQp ST27y2ShadEda38EEhQKVOE+VGhjmN3hzGL4WcgkJjQm2VRVKK1gqbCtvJ1ySFHv44nlrreZ K8lQYb+WInWa8xmsaZ9aY8tLCkrBTyQGwl0qUVp7BIAGiFFJ6oO7pXJWDNBdJd2gyLNcIVzt 8ZuWYq1sul9pwL4FtTa1JJJQRrY71/nW0w68v5DjMC6TLVNs8iQglyDNTxdZIUU6I6+dbGwN gjofFBuaUpQKUpQKUpQTTJZOTXfyXCiWWzxF2/HAJy3Z0xcZEp55lxpAQpLLh0hKndgfJUns a0eNxjBMtVieOY/NiW1yNi86RHm2+RMdai3htbIW06HA0SUpLygUFJSopUD8aq+0oJZjmG5J aPHGQ46qJjv1UoyTCVGfcZYSJCllaSj0iWkoC/alPLloD2/NYysKytnxHY8dZVb27nbnYrcl MS4OtJnRWlbU364bStoq/YHX69mq5SgnPi3GL3jN6yH621WG32m5OIlstWx9Z9BYbQ36ZSW0 hXSOSl7G1Heuzx57+Ju4NwrZg/Cdb4s9GTRJLH1rvBvTYXta/uG0laeSvsCP1FWelBHrp4+v WUybtk0mTZot9dXAkWVMd1yVGZ+lV6qS45xQVhxSlA6T7U6I5GtsrGsrXk14zItWRjI/w5m2 W6G3IdfY9FL3quh1woQeSz7QQkBOgfd3VLpQQQ+E5L2Q4rOuNusVwbZZfOQPSJr4dnPyE6dW hIb0OCipSexvevZoEbKRac/iWa14XIatV5jLf9k5yQ6yTCjOoWESFBtQ5uIKGtAH4USV7JTa amc/y2zGmSWGMPy6U01PVbES2ojQjOvh4sAJcU6BxLnt2ddnug5ufhORZBDznHLvDt0N27yW b7DlIkOzI6XUltJYXyQgn/sDfWuLo0Dx1Wz/AJdTkY9lEa1YzhlklXO1uW1hMJxZUS7tK1uS PRSoIA4kNhB2U9qGxqu1xlm8g2+75/JxNi33aPNjwlzlPTIio7a0JdS37AvSlAkn3a110T9g 5HDfH16x/KMUuTVttTLEC1KtszV2feWSopPNAW1rQ4dJ2Pz66CdnnJviLLJtlytuSixquV2u qpsRSrm8pmE0uQmQ4kJ+nG1lTSElfyRr8vHSqdkPka32e6XiCzbbpc12WOiVdHISGimE2tJU nnzcSVHikq0gKOq662zo1zt0WfAdS9ElNJfZdT8LQoApUP8AMEGgmeZ4Je8xyuzTr8xZHrPa 2HZDUFLziXFyltJT6Knw3y9ELSVcwAVbAU2eIrf+HMcu2I+PrbYL6IJkwObaXIby3EOIKioK PJCSk7URrv4B33oe/KM+tmO5JZrJMiXRyVdZLcVl1uKr0EqXvW3VaSda7CSVD9K9mWZmzYrx bbLEt0y73y4pccYhRChJDaBtTi1rUlKE/YbPZ0BQcx5Qx7Krvm2I3XH4FufiWJ5ySr1p6mFv KWkJKNBtXEaHz3vetD7rVieUS/I8/N7oi02uaLMbXCgR5C5CVq5lYW+5wR1y10kHrXYKe+ie 8gWhrBpGUBuY5FjL9B+I22FSW3/UDRYKN65hZCdA6PRBIIJyLLmcG52q6XVyFdLdaYCC4uXc YpjpcSElS1IQr3kJA7JSAfsTo6DY4n+NDHIH9qTDN69P/qvowQ1y2fy77+Nb/feuq4XyFimU 3zyJid+tEayGHjy31oRKuDrbkn1UISQQlhQRxKT91b/b4rbWHyTCul7sttlWm6Ww32OuVaX5 PorbmNoQlatFpxZSeKuWlAdD52dV3VBL7nYssX5kgZOxabW5bo8A207uSkrKFuBandej8p7H HffXYrTWCBbcm81XS42Gd61lZLcm7Q1MqHG5R1OsNAhQAHW3NDvk02o/Iq00oOBybGLrO8kY pdrdDtf4PaW5YkB2Qptx1UrQcKUBpQOgnl2ocisjrWzqL7hOQzvJ7t9TGs0iwIgtRmre5Pca DzjKluNLeSI6gQla+k7OtJV2QE1VaUEMneO8pV47wPG5EC1zV2G4ty5KmLm40HW2kqCQlXpJ UlR9Q/HxwHZ317H/AB/l0RnyLHxhMS0i9oYTb5RuTrzyQ1pCgsrSSC43z0oK9m0gfHIW+lBJ MHwzIMcy253ODZLBbIlwtzccNNz3XlMOtc+KnCWwXisqTtXJJAB7JA3Q8PF+GOQhlxgG+AK+ pMDl6J9x48eXe+PHf7711qtxSgUpSgUpSgUrFkW+NInRJjqCZMTn6KwtSeIWNKBAOlA6HR32 AfkCsqgUpSgUpSgUpSgUpSgVM/8ApJ3mWBjzEduLb8egLu6I7aeKHZT61IC+IGvYlTp3/wC5 4/puqZWMm3wk3JdxTDji4LaDKpIaT6qmwdhBXrZSCd63qgyaj1uuUSb/ABR3BSZDA+lxhERA DoV6pVJDhI/ccta7/wD5VhrSMYjjceU3JYx+ztSW1h1DqITaVpWDsKBCdg773QR2E8uz/wA/ ZVyfSmYnk4lpWkaaMZfoEK+PcDxH32n7k1SfC1slWfxRi0K4KWqSiC2tYWCFI5+8IIPY4hQT /pW9uuMWG73GLPutmt02dFILEiRGQ443okjSiNjRJI/fv5rb0En8zOtrzjxfCecQyhV5XLLq 1AAei0TrR/Xlre+v3r0eSGFwPMGM3ux3O0sX4W2Sy/Cui3Gmn4aNrKvVQ2sNlCiVHet/6HdB u2GYveZy5t3xuyz5iwAp+VBadcUANAFSkknQr33XGbDeGIzN2slrnMxRphuVEbdSyNAaQFA8 egPj9BQfPGIyExvEP1uUyLj/APV+ZpksuWdnTq3C8laSkFQUhKlxiQU+4bToGu2xu5IheSvI mPXGc7Kwe329h2V+KzFy0x1uNgLQXHVFXBSeZKVFQ2DrW9VW7habdcbWq23C3xJVuUlKTFfZ StohJBSOBGtAgEddaFYMTEsdh2R6zRrDa27S+oLehpiI9J1XXuWjWlH2p7Oz0P0oJXhTuPXf O8WuC5sOMmJGdi41YIjyXFxGS1tx+QUqOlrQOPE7CRx2SsnVvrQ2jDcYs01Myz45ZYExIKUv xYLTTgB6ICkpB7rfUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUH5r3A97A181+0pQ Kifl9u7QWM1vN6m3CLAYisN405bbk8y4JS0FHAstqHNRdV2VA+w9fB1bK+d81zTIFeQJE2BE tcyFbVenbETbXdSY6+JDjhDbHFS1HoK2dJGk65KKg6XK28puSsGhvOZOzdE2l2TdRYHWGVev qOkhanlpZI2p3QGyCAQNA12/iy92e/YTAlY9LnSoiQWlm4OqclIdB96Xiok8wT2N60Rx9uql 6sxmW+ZitwjXW73Vy3Wn6KfBfg3KMzJk8UD1yoRF8ySFfmAI6IPyD1P8PkWJbsauUZE2TMu0 mau53Ja4EiK0HnutNB5tBUkBv9zvs62BQbDyrYH7qtm4zclvePY9aIMqTLds05TDzi/6ahyA SQpKUIc/fahr772fiezTrLhUNu7TrtMnSSZbv4pLVJeZ59paKz/7E8UnQAKgogDdcT/ELk9o m4neMNau30d8kFgBLsCW42oeo24U82m1fKeut/Oj89UvGsntmSCSbUZpEfj6n1MB+L+beteq hPL4O9b11vWxQcL/ABLybvbPFd0u9jvs+1Oww2FIiFCfW5vtI7Xx5p0CdcFJ3vvYrvcuiyZe OT24Nzl2yQGlKTJihsrToE696VDX+QB/Qj5qXfxGXX8Yxe4YZAbUJEv0vqJDsOcpDAS426kp LMZxLmwkg+4cf37A207ylGkYw4lMF4Xd1Km1xzBuXoJBJGw99FyJ46OvTHfX7kNp4DuEy6eI cbm3OXImTHWVlx+Q4XHFkOLGyo9noD5rbeSI+QysdbZxVKVSly2BJR9SY61xuY9VKHANoUU9 ch2ASU+4CuC/h5ye3xcctuFvS4ztzhNLDZjpkEOpClKUVeoyj0yOQHE910nmjIbhZbBEi2Za m5s58JWpLEpZEdOi7xWw04W1naUhRHXIkdpoNd4qlyl+Qc9gQZ1wnYvAfjsRnJkpyV6coN/1 20OuKUsgHjtJJ0fjW+6nUY8K3+a5eDapjEW329ERLMG3wIE9tpKkqWtbilvsIHJQUNkqJUQS ezVnoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKU oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoP/Z /9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CADoAQQDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQACAwEBAAAAAAAAAAAAAAYFBwIDBAEI/8QAVRAAAQME AQIEAgMJCQsKBwAAAQIDBAAFBhEhEjEHEyJBFFEVMmEWI0JVcXWBldQXJCU1UlaRtNMmM0NX YmNydJSWoQg0NlNUZJLBxPFmgrG10uHi/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AP1JKS6uK8mOsNvFBCFkbCVa4P8ATWsfCK73 m43af9M5U5eIobLEMKZYbTLcZKEypDXltIPlJdWG07Kt6J2djW0lpStJSsBSVDRBGwRWFtOK 2GyLcesNktVrkraLXnRIbbSukneiUgbG+ddt0HmwXLIuXQ7q/ESEm33OTbXOlfWkqaXoKB9w pBQr7OrXOt1SVqD/AJOeFIw62ZG2xcpExhy5ux+h1AHSthxbZWCD+GOjY9unud8bfoFKUoFK UoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoI/wy19HXzQO/p2 475/7wurCpDwySRbb2T+FfbiRwf+0rH/AJVX0ClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClK UClR3ifdL5YLMxfbKplcC2uiRdYymgpx2GCC6polQAWlAUdHuN+4AOUwo3xzH2H8nUyLi+S6 WW2ujyEK5S0r1EKWkcEjje9cDZDO0pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgj/DIatt7Owd324nQPb98 rHP9FWFTHh2sKsk4dKh0Xi5gkgjf79ePHz76/RVPQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKncozXH MVmW6LkV3i256epSY/nq6UnpHJKuyRyOVEDZrnnOUwcPxyRdrhtZTpuPGRsuSn1cIZbABJUo 8cA6GyeATU9gmGvrjTb3njEa4ZPemQ3NbcSlxmLH7phtpOwG091a31q2olXBoL9C0uIStCgp ChsKB2CPmK+1qeXjt+8MkuTsDS/eMZQeuRjby1OOsp91QlnZH8rylbB9WuSNX2I5Racts6bl YpaZDHUUOJI6XGXB3bcSeUqHyP2HsQaDNUpSgx9/s8G/2iTa7syp+DJT0OtBxTfWne9EpIOj 7jfI4PFav8X8ryHG7O3Y/C6I1cLnBYQJbaULlPQmCAlo6OwVk60FlSiAT0qAUoWN4vUy9XNy xYlKS08ypSbhdUth1EHWvvSdjoW+dj0nYQPUofVSvNY1j9txu3GFaWC22txTzri1lx191R2p xxaiVLWfdRJPYdgKDDeGeO3Ow4+HMluj90yKcRInyHFelKz/AINtI9KUI3oBIAPJ0N6FdSlA pSlApSlApSlApSlApSlBMeHSwuwzNA6F4uidn31Pf3/x4/RVPUx4db+gJe0hP8L3Tgf6/I5/ T3/TVPQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK8V6usGx2qVc7tKaiQIyC4884dJSP/M+wA5JIA5r0yHmo 0d1+Q6hphpJW444oJShIGySTwAB71q+2qPi1d27g+2tOA257qhsOI19MSEkjzlg8+Qg/VR+E r1K+qE0Hpwq3TcyvzGc5LHVHjNJUMftjiR1RmVjRkO/51wa0nshPGySdbLpX5qyu2NO2p+Fc bZkC8jk39ar5Nix5BX9GGQV9RcQkpcaDKWgltJ9J7J2lQoP0rUNlfh3DuV1Vf8dlOY9lYAH0 lETw+kfgPtbCXUnje+fSnnjVWFslJnW6NKbZfYQ82lxLb7ZbcSCNgKSeUnXseR2OjS5Totsg SJ1xkNRocdBcdedV0pQkdyTQRFgz96Ld4+O+IENqx393SY76VkwbieAfh3Fa9WyPvatKHUn6 267X7rNzlbsLF5bkPHkqUzLvTW0uPKSrSmoh/QQXuQOyNqBKPLPsz3icl1rJILkTCwoFiC6C 3JuKhyl5wjSmWweUoHS4SNrKRtBx7bGSeFyENw2pWS4O1pCI6B1T7W37BH/XtJ7a+uka7hNB siyWmBY7XHttoitRIMdPS202NAc7J+ZJJJJPJJJOya9tY3Hb7a8ktEe6WKcxOgPpCkOtK2O2 9Ed0qG+UnRB4IBrJUClKUClKUClKUClKUClKUClKUEt4aknHZhJJP0zdhz+cJFVNSvhp/wBH Zn55u3/3GRVVQKUpQKUpQKUpQKUrG5BfLdj1tVPu8j4eMFpbBCFLUtaiAlKUJBUpRJ0AkEmg yVKwmO5TashkTo9sclfEwSgSWZUN6K431glO0uoSeQCd6qWzi+XG95AMIxCSticpCXbxcmu9 sjK7JSrsl9wfUB5A2rWtGgx2Qur8UMjfxm3uKGI2qQn6bltnia8khXwKT/JHBcIO+yeN87Qi RmIcVmNDZaYjMoDbTTSAlDaQNBKQOAAOABXjxyyW/HLHCtFmjIjQIjYbabQOw9yfmonZJPJJ JPJrI0ClKwuTZHCx9hn4hLsmdJJREgRgFyJSx3S2nY3oHZUdJSOVEDmg9l7u0CxWqRcrvKbi QY6epx1w8DnQHzJJIAA5JIA5NTFrgy8tuMO+ZBAfg22MA7brVIWQ51kgh+S2D0+YnpSW0c9G yo+sgN9tjx+dc58e/ZklpVwaJXCtraupi3A70d9nH9HRc7DsgAbKrCgUpSg11k2CTYN7cyfw 7kx7VfHVdU6G4nUO6J3sh1I+q5skh0DfJB7kjMYbnES/ynbXPivWXJY6eqRaZhHmpHbrbUOH W9g6WnY7b1uq2p3NMMs2YxGGrxHX8RFUXIc2OstSYjnBC2nBykghJ+RKRsHVBRUrVzWS5B4e utw88K7tjvUlDOTMNBKmersmY0D6dHjzU+k+nYBJrZkSSxMisyobzT8Z5CXGnWlhSHEKGwpJ HBBBBBFB20pSgUpSgUpSg+A7JHPB12pXVEEgM/vwtF7qV/egQnp6j09/fp1v7d0oOcgupYcM dCHHgklCFrKEqVrgFQBIG/fR/Ia1vgPikMpnWiK/aBFcurMh9gR5iZKmUsrKFl8BKS2CQAkj qBJ0dHitkPhwsuBhSEvFJ6FLSVJCtcEgEbH2bFam8P8AwquOOXbH5c26Wsps6ZIHwEBTLszz yolLzhWdoSVAgdPdIO6Cx8NtostyYUNLavVz6uQQeuY84Na/yVj9O6q6/Odxw/Krlcb5kdhv mQSoQu8xmRYoN2XBVpLxR5jCx6OrjZSoernneqzmFWLHc0ad+i8+8QGrhH9Eq3Sb24zKiqTo FLjWtgg8E8gnfJNBvCla6HhahJ2M3zvsBzeVHtr/ACfs/TXZ+5l/8bZx+tv/AOKDYNK/PN3U xAut2SjIPEV+zWaYxAn3Bq8oPS88UhIQ109S0pLiAojRBPAVo1sdnwyaTr4jMM3kpA1pd6Wj n57bCT/x19lBf0rXzPhbEQlIVlmcOEdyrIJGz376I+f/AAH278yvB2yyNfSt9y26dP8Ae/jL 2+ry/n06I78b/IKDZVR/ibj0+/26zvWgsrm2i6x7qiO8soRJ8onbRVo9JIUSDojqCd8cjB/u KYl/Lvn63kf/AJ1P5zg+HYTZDO/uklTnnEswYEe8yQ7MkK2Etp0vfudnR0NnnsQymT5ZkMWX Lh2qwRYeU3kNRrWwtbTklLaUqLsqSpClIDLZUQgbJJ3x6tC3wbFIWH2JMCEpbz7iy/MmPEqd lyFcrecJ2SpR+3jt7VpaL4J5RbWIORIyS4T8nbaU3Nt5ushlp9jq6kx2ZKVeYjp9ioqSVAEg AHdPhVuxvJZEi3i7Zva79DBMq0zb9LbkMjeuoDzNLQeCFpJBCk9t6oNx0qIHhvbhvV8y7nv/ AHQzP7Spq+43FRc/oTG7rlFwvnSFvBzJJgZgtq7OvkOb57pbBCl6OiAFKSF1lGSptj7drtbH 0jkcppTkWAhQHpHHmuq/wbQPBUe59KQpRCSxvGU26Y5dro+LlkUhvyn56kdISjfUGmkbIbbB /BHJ0CoqVzU1afCW1wUec9fcqkXR1ptuVOF6ktuSSgHRV0r7DqVoe2zXrf8ADOE4wttvJMzZ Urs4jIJRUnnfHUsj7O3agvKVrlHhTHSQTmWeK41o397n7eK7o/hdDQpRfyjNZSdaSl2/PgJG 9/gkE/pJ7Cg2BSoVHhjakF0ovGWJLqupwjIJY6zoDZ++cnQA/IBXZ+5xb/x7l/8AvDM/tKC2 pUT+5xb/AMe5f/vDM/tKfucW/wDHuX/7wzP7SgtVoS4hSFpCkKGikjYI+Va4dw674dKdneG7 jBt7ilOyMbmOdEVRPqJjLAJYWTv06LZ6uydCu64YDc7eUTsOyu9x7owFdLF3nPT4cnseh1Di iUjjXWghQ2e/avXjefNyLwnH8qgrx/JT1eXHfX1MTACPVGe0A6NKSSnhY2QR6SaDIYhm1qyZ 2RDaD8C8xOJVqnI8qUx20SjfqSQQQtJKSCOap6lM2wW2ZU7FmrXIt99hA/BXaEvy5EcnuN9l JOyClQIIUrtvdYGBm9wxSc1aPE4MRkuKLcPIWU9EKYfwUu9/IdKeSknoOlaVwAQ2TSlKBSlK BSlKBSlKCO8Mf4uvv59uP9YXXPNcAs+VOtTlh23X+NzFvEFXlSmD8uofWTokFKtjSj2J3XDw x/i6+/n24/1hdWNBq1jOLzg8hm3eKDKFwFrDUbJ4bWozvsPiWxyws+nnlBJOiAkmtnR32pMd p+M6h5h1IW242oKStJGwQRwQR70lR2ZcZ6NKZbfjvILbjTiQpK0kaKVA8EEcEGtXTsPvmAuP XPwx3KtpUXJGLSHdMr2dlUZw/wB5Vsk9PKTvtwBQatu8Fqc94hsW2BdJ2VxsoMmyPQor6kMy CWTtTgSWR09OyHCBpJPG91+pWusNI80pLnSOopGgT76+yoHwov2IXkXleLtrg3WRMXKu1vl9 SJbUg6SvzELJIHAHp9IOwOd1sCgUpXF1xDTS3HVpQ2gFSlKOgkDuSfYUGOye/W/GLBNvN5fE eBDb8x1w8++gAPckkAD3JAqJ8PrHdL9eE51m0VyNc1pUi0Wt07FqjKAB2nQ0+vutR50QnjXS PDjiV+KOUsZRLChh9nkE2SOsa+NkIJSZqgR9VPIbHfur09jtegVOZphlny+Mym6NOtTIxK4c +K4WZMRZGuppwcg9jrkHQ2DqqOtfrmTfECa7GtbsiDhzJCXri0S27dT7tx1d0sfN5Oivsgge shDT84yu1efa7hORNxliSI0rNbfFKlxkdCipC2gkoLgKegvJ22gqHUOsFI23hECxQcfZ+5d1 mTb31Ke+Kbf+IMlZPqcU6SStRI5JJ7a9tVl4EONb4bMSBHZjRGUhDTLKAhCEjsEpHAFa/unh 9JsdxfvfhnJYs09z1SbW4jdvnED8JA15S+33xGu3IOzQbHpUXg+fwsjlOWm4xXrHlEdPVItE w6cSP5bauA63wdKT7dwNirSgUpSgUpSgUpSgVicoxy0ZVZ3bXkMBmdBcOy24DwfZSSNFKuTy CDzWWoSEglRAA5JNBrAjM/D8ny0y81xhJ6uVg3WInRJ76ElI1x2X6tcgVX2e8Y3nuOuuW6RC vNpkAtPNlIWnsCUOIUNpOiD0qAPI4qeu/irZkSnIOLxZ+WXNCghbNma85pokbBcf4bQN8H1E jfao6X4bZhlFzlZGu4QcDu8lpSPJsvmOuvJKeBKdC0oWpJKuUo32IVwNB3X64q8EVNfB3di5 Ys50hGPzJaRPipLiU7hlXqeQAo/e1HjpGlcmtwWe4s3a1xp8VEhDEhAWhMhlbLgH2oWAofpH /CtQeFzmP41kn0PlOPNWPN3VabuUt1UoXU9KUqXHlO7Ud+nbWwR1AaJ6tbroFKUoFKUoFKmM 7yiRi0W3yGrQ7PYkS2YrrqZDbSI/mOobCldR6jyvgJB7HZT3rD3jxHbt2WSbX9FuO2+FMhwJ s7z0oLL0oAt6bI9SB1I6ldQI6xpKtHQe7wx/i6+/n24/1hdWNR/hkSbffSSSfp24Dn/WF1YU ClKUElm+BWjLFsS3zIt97ijUS7wHPJlR+/AWO6SCoFKtjSj2J3Uyc1yDAimL4jwnrjbE/Uya 1xSWgnsTKZTssq7cp2k9Wh2NbTooBQIUAQeCD70HRAmxbjDZl2+SxKiPJ6m3mHAtCx80qHBH 5K1pkUn903IXsVtMtRxW3qH0/LY7Sl7BTBbdBGuNl0p5A6U7BURUdm2OzomWTcd8FJr9ouD8 Yv3qLHWEQYyFJPQQdK8iQvQCQgA9I6vTrqNn4Z5XjVnbg4S5ancQvDCAGrTO19+55W08PQ9t W/UD1EhXHFBsyOw1GjtMRmkNMNJCG20JCUoSBoAAdgB7V57zdYNktcm5XaU1EgxkdbrzqtJS P/fQA7kkAV5cmyCBjds+MuK1+pYZYYaT1vSXVfVaaR3UtXsPyk6AJGDtuPSr/Oh3vNGEB+M4 H7faQvrZgq1wteuHXxv63KUdke61B5DBueeP9V6jSbXiSQCi2ugIkXE8EKfAO22v81wpR316 HoN42hLbaUNpShCQEpSkaAA9gK+0oFKUoMBl+I2fLYjTN3jEvR1eZFmMqLciI5sELacHqQra Unjg6GwRxUeq/ZJ4eejMfOyDGE9RTfYsfcmIkcj4plA9SQnf31A/B9SdndbPpQeKy3a33y2M XGzzY86C8NtvsLC0K0dHke4OwR3BGjXtrXl88PXoN0lX/wAO5zdhvj3rkRlI6oFwUOdPND6q iePMRpQ6lHkmu3H/ABJiOXWPYMviOY3kzquhuJKO2ZR4AMd8DocB2ABsK3xrigvqV57jPh2y G5LuUqPEitDqW8+4G0IHzKiQBUG94oMXN5cfA7JcsqfBUn4iMkMQUqSdFKpLmkn/AOQLoNiV N5ZnOM4kEDILxGivLUEojjbjyye3S0gFZ7jsPep44tmWS9Ry7JhaYSif4NxzbZI6tp65Sx5h 44IQECqPFMJxvE/NVYLRHivvKKnZB24+4SdnqdWStXPzNBNjKc0yIhOJ4oLRF2Nz8mJaJG+Q mM2fMPGiCpSK5teGLN1dRIz29T8pfSQoR3z8PBQQrYIjN+k/L1le62HSg89ugxLbCah26KxE iMjpbYYbDaED5BI4H6K9FKUGLyXH7Vk9oetd/gMToDw0pp0djrW0nulQ3woEEexqENuznBV/ wC6Mtxhs9XwM54i5MIJ5S08fS6BsqAc0rQCQTwa2fSgn8My+0ZfAdkWd9fnR1+VLiPoLUiI7 2LbrZ5SoEEfIkHRNUFR+Z4Fb8ilIukN9+zZMwgpjXiD6XUdtJcHZ1vYG0L2NbA1vdYaJndxx aWi2+J0ZmChSgiNkEVKvgJJJAAc7mO4Qey/T6VEK0BsNk0r4haXEJWhQUhQ2FA7BHzFKCP8A E7G7xlNqiQbPPtsNtuS1KdMyKt4qU04hxvpKVp6R1I0rgkg8Ee+Iu3hvIuGYruirq0i2TZUK fcoYjbU8/ETpvoWVEJbUQ31J6SfRoK5NbIpQR3hj/F19/Ptx/rC6sajvDH+Lr7+fbj/WF1Y0 ClKUCo3xKyaXZ4LFpx1CJOV3cqj21grSA2eklUhewfvbY9R4OzpPvWRzzK4eHY85cpaHJDy1 iPDhtAqdlyFb8tlAAJKlEewPufasL4cYtcIkmXlGYFp7LrogJdCD1IgMDlMVrk6SDyoj6ytk k8EhlvD/ABGLhtgTAYdVLmOrVInT3EgOzJCztbq/yknQJOhobPevD4puWCRYm7PkFpF9fuKi iFaUa86S4BypBJHQEg7U5sBAPfkA+vK8ndgSm7NYIyLlkslHU1GKiGo6O3nSFgHy2xzr8JZH SkE7I78axoWqXJudxnO3S+y0JbfmupCAlCezTSBw20Ds9PJJO1KUeaDU6PD+NarvirOW+IWV N5VOD8eCmNPSttoAda0NqcaKtdIbSVHRWQOBsJF414eTWllSfEDNSSrq9UmMob0R2LGtcnj8 nyFTGfYHlWV3a9XRDkaHOiLi/QARIbU3tp1Sw46VsKWhQUeohBAUClJ307rbdtclPQI7lwjt xZakAustu+altXukL0OoD56H5KCQRgdwQhKBn+YEJAA6nIhP6SY+zXL7hrh/P7L/APxw/wBn q2pQRP3DXD+f2X/+OH+z18ODXHXGf5cD9q4f7PVvXju11t9mhql3efEgREkAvSnktIBPYdSi BQQj+AZMry/I8TMgRpAC+uNGV1L9yNNjQ7cc/lNda/D/ACsqV0eJ19Cd8AxIxIH5eiua/E83 nqb8PcduWTKB18Zr4OCkhWlff3QOojvpCVbHY1wbxHNckKnMzy1dsjFQUm24zuOBo8dUlQ81 Wx3A6RQTmUJk4eptN88ZrixJUQluKIMZ59wq4HSylClq/LrQ+yp254n4i+J0U25+9XaFjDh6 ZDuQW6LHee9XdqM2jqGikEKWpB9Q171uzEMGxrEELGP2mPFecJLkg7cfcJOz1OqJWrn2J1VJ QaHyXwdxixRY+QZPleYzm7U1pLskIuKI6Ank+UY7gSkAb2RpOgd7ANUuP2xF6mSoNvzzPGpE Rpp1bMqE1EKW19QQoB2InYJQsce6T8qr/EiDcLtgl9tdojIkTLhCehoSt0NpT5jak9RJB7b7 V1eHONtY1jyWAy+1JedcfeEh4PuJUtxS+ku91gFatFRJ5Ozsmg8BwW5b4z/Ltf6UP9nrxzcB yNboMLxJyNlrXKXmIrh3s87DaeNa41WxKUGt28Dy1DpWfE29k99fAxdb7jgoI1vXHy4r63g2 XtoUlPideCCAD1W+Ko8Hfco+2tj0oNf/AHIZn/jMuX6phf2dPuQzP/GZcv1TC/s62BSg1/8A chmf+My5fqmF/Z19bwvKnXgLh4k3tyMOeiNAhsL3z+GGjx9mv/1f0oNey8DyJQUmH4kZG0gq B++sRXCNA+4aT8//AH1uvLI8PcolMOsSvEi6PsOoCHGnrbEWhada0UlBBBHcHv77rZlKDU2J eEE3GLOm2W3xAyZmGhalttNeQEN75ISFoVob2dAgbJ42SSrbNKBSlKCO8Mf4uvv59uP9YXVj Ud4Y/wAXX38+3H+sLqxoFYvJ79b8YsE283l8R4ENvzHVnn30AB7kkgAe5IFZNakoQpa1BKEj ZUToAfOtT2ln91nJYmQS0OIwmzSPMtLCxr6TkpJBlLHs2jkIT3J2Toekh6sDx+8ZFkCM6zpj yJfQU2azrAItbCwnal7SD56ter3A4/yU53J8hmzLq5jGHuNG+BKVTJrjfmM2ttQ2FrHAU6of Ua3zwpWk9+m45JOyO5yrHhDqUmMvyrhelI62YavdtoH0vPj3HKUfh8+g0WLY9b8YtKLfam1J b61OuuuLK3X3VHa3XFnla1Hkk/8A0AFBxxjHoWOQFR4XmuvOq8yTLkL8x+U5rRccX+Eo6+wA aAAAAGYpSgUrwXu82ywwFTr3cItvhpPSXpLqW079hsnknXbuaiUeIs3IVBvAMan3dleum6zg YMDpOx1pWseY4ARyEIP5aDYtRV+8TcatU822LIfvV56SoW2zsmW/od9hPpR3H1ymsW3g+S5E gHP8rcciL5ctFiQYUY8KBQt3ZecQQe3UkcdjVli+M2XFbaIGO2yLb4o0ShhGisga6lK7qVoD lRJoI9a/EnJnVBhFuwq2dRAcdCZ89QCho9IPkoChvglZFem2+FGNtTW599E3J7m31dEq+yDK KATvpS2dNpAPI0gEfOr6lASAkAJAAHAA9qUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QR3hp6I+RsK4dZvs3rT8utzzE/0ocQf0677FWNSHh+tSp+YpURpF8cSngDjyGD+nkmsX4l5a +zNZxPG5jcXIJrKpD85YCm7VDSfvklzZA3rYSCQCojZA7h4crcd8RsllYfAfLWMW4oN/lMr0 qSo7IhIUPq9gXCCCBpPGzv3sLczIJteOKFtwiH+9nZUQFpU4I9PkRlJ0EMjXSpxPJ0Uo19cY nBrCzfcaiW21tyYOAM7CEv7+JvoJ6lPOk6KWVqJOu7oJ2Eo9K9oKVEtsDaixEhRm+5IbbaQk f0JAA/IKBbYMW2QI8G3x240SOgNtMtJ6UoSOAAK9Fayk+L9suNwcteBWyfl1zR1JJgpDcRpS fZySvSEgjeinqB1ruRX04lmGXJbOc39Fst2yV2fHitrzRvhL0knrUCkqSpKAkHg7oM7lniLj eMyRClzTLvCz0tWq3oMmW4rWwkNI2QSOxVofbWGRNz3MEH6OijB7aFbTJnNNy5z6dgjTO+hn jqB6ys8jQGtmtxTE7DiUAQ8ctUW3saAV5KPUvXutZ9Sz9qiTWboIeyeF+O2+4C53JErIbwnQ TcL278W6gBXUAgEdCNHeulIPNXFKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClK UCpaXnVoi5YiwOpl+eXm4y5Ia/e7b7jZcQypZP11JAIABHqSN7IFVNatvHh7dZuZuSGnbemy SL7DvrrinVmShcdlKfKSjpKSFLbQerrGkqUOngUGGvufsYDbsvdbQiTe7hkK41shkKUXnTHj jqKU+opTsE65OwkcqFYW2xLDj0R6R4nXVhUqdJRLftq/vs+6yAQWnJLTZJ6E8BuMkeWgEFXU o+num+BF+uWf3DLn80RBnyZS1pbhwl+lknQSHA6hSCUAAlOjyeTvm7xbAJ2KJX9z72KwnHAQ 4+mxvKedBO/W6qWVr559RNB8OQ5xkqijGccbsMBWtXHICQ6RvRKIiD1bHceYpP2j2r7G8LIE 9+PMzu5TsuntELSmeQiI2vRBKIqNNjYP4XUftrP/AAeYfj3H/wBSvftVdK42chpRRdsaU51a CTa3wCn57+IOj9mv00FPGjsxY7ceK02yw0kIQ22kJShI7AAcAV2VHeR4gfjDFf8AYJH9tXNu Lnq1acu+Lsj+Um1yHf0a+IT/AE7oK6lSyYObdQ6shxsj3AsT4/8AWVzELM9jd/x4jXIFke7/ AD/532oKalTfweYfj3H/ANSvftdPg8w/HuP/AKle/a6CkpU38HmH49x/9Svftdcfgsy5/h7H u/H8CPdv9r/LQU1KllQc2OunIMcHHO7E+dn/AGyvnwOcfzhxv9Qv/tlBVUqV+Bzj+cON/qF/ 9sp8DnH84cb/AFC/+2UFVSphMLM+gdV/x4q9yLI8B/R8XXP4PMPx7j/6le/a6CkpU0YeY6PT fcfB9t2V79rrg5CzUn73kGOJHyVY3z/6wUFRSpX4HOP5w43+oX/2ynwOcfzhxv8AUL/7ZQVV K1L4hWbxYlC1/crkdmblJeV5jzUBUZtCCnX3wOPPBfOtANkjW9j3+wc5yHEpyLP4gNG5XJ1h tUJy1w0NInOFxDam23HHwFuAuAlHQ3pKFK5GqDbNK4R3FOsNuLaWytaQotOEFSCR9U9JI2O3 BI+01zoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFa+zn AJ+WXF2S9f0xUsJbVavKiHrtzyXEqU8FeYAtSgnp9Q4HA4KwvYNKDpgokNwmETXm35SUJDrr TZbStWuSEkq6QT7bOvma7qUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFT33Z4+L qq2uXJtqYmSmGUuoU2nz1DaWupQCetQIITvZ3xus8862wy468tKGm0lSlKOgkDkk1pbAMSue W4nCudzltwbZebwrJpMRLKlvv7cC2G/MKtIQEoZJ0kkgaBHchuylaixfNbpdpmMMfGvr+kXZ 16k7abBatieoRmiAjuoOxlcevW9nkbpcLuN1utrtGTXW8sR4E+A5PctpQjy2W1htbRS4QFDy 0bCySQVLJ9IAAC4pQEEAg7B7EUoMfFvVul3aVbIsxp6fFQlx9lB6i2CSB1a4GylXHfg15rbl Nkud7k2eBco79yjt+a4whXPR1dJUPZQCvSSN6PB0amfDhxuZdMvyeSUtJuV2MCMtToKVMRv3 ujX+k6HiB79Yr7irEl/xOyV24KjyE2yLHhwXY7SmkR0O7ccYKeogr0hhZPyUjhI4oL6lKUCl KUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUHRPhRbhEdiT4zMqK6kocZfbC0L Se4KTwRSDDi2+I1FgRmYsVpIQ2yygIQhI4ACRwBSlB4bZjljtSo6rZZrbDVGQttkx4qGy0lZ 6lJToDQJ5IHc11wcVx+3wJkGBY7XFhTElMlhiI2ht8EEELSBpQ0SOfnSlBl2W22WkNMoS20h ISlCRoJA4AA9hRxtDrakOIStChopUNgj7RSlBiTi9g+gzZfoO1/Q5PV8D8I35G99W/L1073z 2781kYMKLb4yI0CMxFjo30tMthCBs7OgOO5pSg76UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQf/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CADLAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgMBAQEBAAAAAAAAAAAAAAYEBQcDAgEI/8QAVxAAAQMD AwICBQYICgUICwEAAQIDBAAFEQYSIRMxByIUFRZBUTJhlJXR0yNVVmVxgZGhFyUzQlJTk7HD 0iQmQ1SjNDU2YnSEs8FERWNkc3WChZaipLL/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEB AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A2PXsOFeNaW6ztRp0m7uwXJKuneZMBlqO hYTuIaPmUVuADy5wDk4AFRLLD02WYUW7S7vZ7u+PNbpF9krW2SpSUgq387th2/H3U2X/AE29 K1DB1BZ5rUO8RY7kMqfYLzLzC1JUUKSFJOQpCSFBXHOQc0uP+G0h96V174ZDVzehybmp2N+E dcjOJcSWlBQDaTtSnaQrAHBzk0C1p2/aUuzNxuEmVcrbY4rSHkzJOo3CtxC17EL6SXCUJJ4y og54xnOGi5xNG2uUY1x1BcY0gMJklty8SQekpYQFfL7FSkp/SQKqZfhA4/a3oQvLWG7P6jgr 9EILbHWS5ucIWCtYCEjI2jucc1cWHQd0gX1M+4XuPc2UsuoQxJjOOdIqcbcb2LW6pWELaSoZ yck4I4wEOC9oGeltUPVMt4O79my9yDu2J3qx5/ckgn5jUhuHoqWuC0zqWcpc5KVxgi+yPwoU SElP4T3lJA+JBxXNPhrLVadJQH7pFLVmjLiyQ3FWj05vopaQlWHMgYQndyd2McAkVxsnha5b nLIp+fFl+hx4DEjqMupCjCJ6C20h0AKwTnduGcKAHYheL8NrK5w9N1E4O+DfZg/ucFeR4Y6e ByHtQfX0772neigU2dA2hkENyr4Acd7xKV2AHvc+aunsPa/97vf1tJ/z00UUCv7D2v8A3u9/ W0n/AD0ew9r/AN7vf1tJ/wA9NFFArK0LaVgpXIvSknuDd5Qz+xyuZ8PLAQR/HHPwvUz72m2i gTFeG1gKtwdvqTnPF8m4/wDFrynw0sKU4Ei/47/8+zT/AItOtFApNeH9naIKJN9Bxjm8yz/e 5XX2Htf+93v62k/56aKKBX9h7X/vV7+tpP8Anrl/B7YPzv8AXMz72m2igUv4PbB+d/rmZ97R /B7YPzv9czPvabaKDLdJ6Xst/evzUqFfIDtsuKoBSNRTHN46LTgXkO4GQ725xir5HhpYEBQS /fxng/x7NPvz73asNLafnWW76glSLjGkx7rM9NDTcRTSml9NtvG8uKChtaT/ADRySe3AZKBV RoW1IQlCZV72pAAzd5J4/SXK8q8P7EslTirwpR7k3mYM/sdpsooFL+D2wfnf65mfe0jx4lqV rWHZJNlvjEeZIlx2Hl3ycHP9HSkl0oKwOkrdwoKPdOeTgbLSVa9J3uLreTfJOo2ZMV5xZ9F9 XJS4GtpCGQ9vJ2JJCsBIyoZPJoOznh3YFoKc3kZ96b1NBH/Fry54c2JbhX1r4knPyb3MA/Z1 acaKBTb0FaG/kSr4OMc3iUf73K+r0DZXDl5y8uEdibxLH9zgprooMZvsa0WjWUOyuWm7KalS WIzK/aGWHn+olRU4231MqQ3t85JGOaef4PbB+d/rmZ97UO/6Ceu+oWZyr3JTCTcI1yVGcSpx SHGBhKGVFe1pCu6gEEnKueeHmgUv4PbBn/1v9dTPva++wFlDTraXr0kOHKyLzLye/v6nHc9s U2UUCv7D2v8A3q9/W0n/AD0r6ng6ctF/0/ZpBvkuVdpXQSBeJaQwnYtW9RDnv2EAe/B/omtQ pG1hoEXy+267QLgqDLjTW5rvU6rqHS22ptKQlLqAnhauR/5nITP4PbB+d/rmZ97X0eH1hBBH rfI/PMw/3u02UUBRVNfNRwbK8hqazdHFLTvBh2uTKSBnHKmm1AH5ic1Ba1zZXUBSRdgDzhdn mJP7C0CKBnopb9tbN+c/qqV93R7a2b85/VUr7ugZKKW/bWzfnP6qlfd18VreyoGVG5AfPapX 3dAy0UofwjacPDbt0dV32s2eY4rHxwlonFA8RLETgNX/APXp+eP8Ggb6KUk+INiPZu+98c2G eP8ABqT7a2b86fVUv7ugZKKW/bWzfnP6qlfd0e2tm/Of1VK+7oGSils61s4BITdlH4ItEtRP 6AGsmuXt1aQCfRNR4HP/AEduH3FA00Uoq8QrGlRSpjUIUPcdPXD7ivrfiFYnFbQ1fgf+tYJ6 R+0s0DbRS0db2YK24uucZ4tEsj9vSr77a2b85/VUr7ugZKKW/bWzfnP6qlfd1zOubSD/AMk1 H/8Ajtw+4oK7xG1lP0eoyU21iVbE2+VKU6pbiVdZoJKWvK2oDcCcE4+Sr4c0138S7rb7jJt4 sUR+ahFvcbS3NWUbZKygqcV0vIEKAHvJ3DA+DDctV6eukB+FcbZfpMR9JQ6y7puepK0n3EdD kVTPO6CcbfS7pa4lMgNIdzpad5w3jpg/gOdvGPhQWNs1lcpz1xkerITNoYVOZakOzdq+rGd6 WHEFOQFkKIIztCRnlQFVVp8Q71cpTduFjt7N1dmrhtpVOcLPkiokKUpfSBHDiUgbe+4+7n3P maBluy1z9OXBxcpe94u6ZnHqKSUqJ5Y75QknHcpGc8V9XcNBTEyGl2O4YkvmU6VaenNlTpSQ VlXRGFFOU5zyDjscUDjoy/I1PpW2XpthUcTGQ4WioK2HsRkdxkHB945qHra93KxC0vQYrD8N 6WGZjjgdUWGykneA2lRPI28jAKh7s1zias0/EisxojM9iMygNtNN2eUhCEpGAlKQ1gAAYAFf H9aWZxC2nIl+dbWClW2wT1pUCOeQyQaBEm+Kt9iWKyzzaLa89c7JJuzTDT7pJU1sVs5QMeRw E5/oq+bLVY9YXe5XpcdVrgogxHmos5/0vaptxcRMgrSlSRlsFaED+cc7sYBqvB0AI7THsnO6 LTC4zaDpSbhLSzlSB+A4BJ5Fd3Zmh3s9XTFxXujiId2lZpy0E7Qj+Q7BJKcfAkUEL+Em7MO9 CdYoSH33oceJ0ZyloUuS66hBcJaG1IDSicZPKRjJpz0bfl3+3y3H4wjSoU1+A+hCitBW0raV IUQCUng9hjke6lgz9DpMknTdySJLTbD2dLTgFob/AJNJ/AYwnAx8McVZ2rVembbDTEt0O6RI zRIDSLFMbAJOScdEckkkn3kkn30Fnrq9TdPabfudtgNz3WXGwtlbqmwEKWEqXlKVHCQdx47A 0lnxJujrkVyPbbcIr96kWhtXpDq1OltlbiFAdNOCooKcc8kckU3p1tZikEetORnm0yx/h1Rm ZoltYWLBNfX6QuUFp05Mfw8oYU5kMnCyMZPc0EDTfiDfby1bkoskESlQo0+a2ZnTCG3pDjWE FQwShLalqyecBI5Oa7XrxDudmu09Eqzw3bZHiT5zb7E1RcdaioaPyOngKUXkj5WAAo/DPZub odsQg1pae2IWRGCNJzEhkbt2EgR+Bu82B7+e9eY0nQ0dcZUfS9xbMZlcdnbpWaA22vO9AHQx hWTke/NBf6T1HJut1vFquURmPPtnQU4Y7pcaWl5BUnBIByMEHj4H34E3WV0m2TS9yudst4uM qIyp5MXeUF0J5IBCVHOM4GOTS5bNU6SsbbjFttV4gocVuWlrTU9G44ABOGOeAB+gAVbHW9mA USm7eUZP8TzM9s8Dpc/qoFV3xMmtpkPerbaYTF1i21b/AKa6M9VpKytILGTgrSkD3nPauFo8 Trxeocf0CwRWrgY8ua7GkzdiUsx5Po6k7ykALKgo88JAGTzxcOydEOyXJDlpfU+5KRNU4bNK 3F9HyXc9P5Q9x7iuS3NBhqKj2ekPIjOLcZSjTsp0tKWrcsgBkkblAE+4nBPNB41Jrq62PUzj S4ltk2NBXudYecVISERXJCk7du3dhrgZ/nJ+NXWjdVSrzcHINxhsMSPQI1yQqM8XWy0+VhKS SkeYFs/MQQaqI03REV+O9G0xcWXY7rj7S29KTUlDjgwtYwx3UOCfhUyyXzStn6jdmsd3gh9Q Kwxpmc0FEcDOGAMAfqFBA8WJzdvuenH413uDd5MtDESzxZgZbuBcWkK6qfekJSvzfzc574rP 9BX2e6mwo1FfLza2RJnTWpDlwD4nrZldIxV7s+UI2AJ/nEkjnvsWqZcKLcoL0vTUy7SGQosS Y8ND5j7vKoBRIKSQOce7vVLERpqG3HbiaCkMIjP+lMJasqEhp7AHUSAPKvAHmHPAoKGJ4qXq VptF3TpVbTTogPNb1vFK25LwaCAellTidyFeUKBCuCSMHqfFO6KZQGNMLfmKVPWmOy48sqbi upaI/kcha1q4CglIGMkE4q1/1YZaWz7BzOk46H1IFkCklaclKsYxkZOPnJx3riuXpQNIbOg7 kG2nlPpQnTysBxY8ygAnGTgZPvwM0EC6+Lj9mvN5h3bT/Tj29EpxLzUlZLoZZQ6AN7KUblJc GUpWopwcjHJsLv4g3ixogOXfTjAaky1R90Sa5IVsEX0gLShDJUfkuIIITgpCvkklPWPK0kmY 5Lb0VNalSN4de9m3AtXUT59yg3k7gMH4++vUKRpJhLHQ0dPaMRxTjGdOu5bURtKkHp8EgAZ4 4AHYUECZ4lz4k7T0Vy0wlqnGD6WqPML6WRKfLKdqkoxxgKyrbu5Cc4JHSw+Ityu3iE5YPVMV mI3MlRVP9dxZwyhCgoKDfTJUHEnYF5T7+a6tw9GJSyiPoeQ4GUBttBsC0hKQsrGN6AOFKKh7 wSSO5qZGXp+LIjSI2h5bL8ZbjjDjdnQlTS1/LUkjlJV7yO/voOXiDruXpS+x4TcCO/HfgPSg 8444kNqQ42j8IUoUEN/hUkrPAAPzZ8r17cG7k4hdqi+hRrnFs8paZauqH30NK3toKBubCnkD OQSApWOMGbcJtnuMkyLho64S5BZVGLr9qS4otK+U3k87Tk5T2NckPWFEuPKRoiYmTHSlDLws 6AtpKRtSEnuAASAB2HFApQ/GG6KgmTL0/HQEW9+UoB95KVONyksBKVKaAUklaCVDOATxxzFi eJ170xGuDOoIQuzpuM2PEUw+VLCm32W0tqSGh5Pw48wycJ7Emm1lrSkVlQY8Pn2mwyuMUt2J A/BKJKm8AcpJJJHY5qk09D0rY49zR7JX2WLk8846XtPEq2OEKU15UA7MgHBz2HwGAtHtf39I Q2dORYzpbmOKXNmOMApjpQrelCmQopUFjvjGFdwMmPbfE+5XcvP23TyxBQ0SXH1qT0l+golJ 6hCcAEuJbwMqzz24rjNTpqbPtS1aRvxjW8PdOEqwKLS1OgblEqTwryjnIzkg96YH5VkkTHZb +ip7kt5osOPLtKFLW3jbsUo8lOOMdscUCvA8VL3PtVylsWOGhUODbZYQ+681vMtRG0ZbzhO1 XmAIOKtpev7tCJVLt1uS0L/6lyl91RUOnvCgA3krUcJCfiRzUhcXSjjbra/D1xTbraGnEmxt kLQjGxJGOQnAwOwwMVxiW7ScSYuRG0DKbUXW3whNnQEIdRu2upT2SvzHzDngfCgpnvFq7MaR s90e0/HEufGnSFMokOudExzwjahpSjuwrKiAhOOScjOsWp92Va4ciQhCHnWUOLSgkpSopBIB IBI/VSO2xpZqOWGvD91DBaUx002RsJ6alblIxjG0qAJHYnmrmLqOPEjNR4unb2xHaSENtNwN qUJAwAADgAfCgaaKVHtassnC7DqUnAPktbi/7s15b1opx1KPZfU6dxxuVCSAP0+egbaS/Gd+ XE8LtSTLdPlQJcWG482/GWErBSM4zg4H6MH4EVOGruOdP6hBzjHoX7/ldqjXO9QLtCXEuulb tNir+UxJtocQr9KVZBoEvxlut+tNwuEmFIniHGsK34aYMhKFNzQ78t5BUCtGNgAIUD5hjJFa 7CW67DYckN9J9baVON5ztURyM/MaTH37E+7Cdf0TNddhAJirXaEKLAyDhBPyeQDxjsKtfasf iK//AEI/bQMlFLftWPxFf/oR+2ubmrnUpKk6Z1GtHuUmMgE//SVhX7qC6vrSn7NNbRJeiqLS sPMKCVo4zkEggfsrIrbcbhdLL4XQbjdbgzCuNjemTJbUtbTrz6I7RTudBCuN61kZ5285ANO8 nVjU5lcWbpDUb0d3yLQ9b0rQR84KiCKjdewvWpq3OaFm+rmlb24i7OgtIV2yEdgcZ5+egufD W5Tbx4facuN1JVOlQGXnlFO3cpSASce7Pf8AXTJS0jVCG0JQiwX5KEjASIJAA+A5r77Vj8RX /wChH7aBkry6guNLQFKQVAjcnuPnHz0unViQMmxX/wDVBJ/864nVfpKHUI0zqF9sDa4Fw0tg gjthxSd36s0CZGmzX/C6Wwb9JROe1E7bmJz0paXSBci2lAcQlRBKBtGE455wKdfDe6G6aZ86 HkvQ5UiA8p2SqQXHGXVNqWHFAFQJTkcDGcYGKp2J1ljQX7ezoC5swnlBT0dFoaDTis5ypIOF YIzmrWDf4sCI1FgaavMWK0NrbLNu2IQPgEg4FA10Ut+1Y/EV/wDoR+2j2rH4iv8A9CP20DJW KeLGobrD1NeFpXOFpsUKBM6cG4LivLW9JWkkBKSHSQgJ2L8vcYyoFOj+1Y/EV/8AoR+2q243 a2TJ0aXK0bdZs1kgMvOWxCltDOeFqPl5APBoHailX2xWG0LVpnUoCwSB6Gkn39wF8dvfXZGq wrH8RX9OfjCP20Ch4zpi+0GhtyYC5a57zfSlzFRUuNejOlQU4lKiE7gg9j5to99K+jfEeTYL VZEXaaiVaGWbgZrmwyHU+jyemFNOl0FxkBxKUq2qUQ2fefLrGq7vZ7dNs8S8wVyV3OR6HGPo wdT1CCraSfk8JJ/Qk1ysUvTuo5U1ES2NqetD/oThfhBHRcSArYkke4KB448woM/uniTqC3ad bu5kWKShNxnwnY7UVzqKbYW4kPoHWJ2p6YWv4IUSOwBvJGvblHuqmgm2SI0V+2xXQzuK5xll IL0fzEBtJVkA7twQvzDFPqbLak7dtsgjaFgYYRwFDCvd7xwfjQuzWxfTJgRQppstNqS0kKbQ QRtSQMpHJ7fGgTtIasu141tMtsl60O2xLD77C4raw6oIkrYG4lZGPITkDn3VV6qt7d38ZYto fn3FiPK0/IdUiNcHmdrqXm0ocSlCwAoBSvdz780x2FvRreomYFliQmbvbGXWUoYY2LZbTsCk qIHY7kYz37jOM0zG2QDcRcDCimeE7BJLSeoE/DdjOOaDJH/EPUce3ajVBgxlRbMxcENyJZ3L K4QHLg6gUvq4XwEp2ZSSVA11uviPfbc5ODarLcGbbJjLfdjpUPSY62FvOttDqHDyEtlQHm3J UjgVo180varzAukV+Mhk3NhUaU/HSlDzjahhSSvGcEcVLi2a3xo0dlEOOUxzubJaTkKxgq4H yiO5FBkL/itehYpUxsWgSl3CS3FYCFLIjNRPSMry4kb/ADNhWSnbk4CjgV7v3idqBi4SUW4W pEUJtLiHHY5dS0mYrYoLUH05wfMClPI4OPlVrZstqKdptkEp6nVx0EY34xu7d8e+vJsFnKCg 2m3lBCRt9GRjCRhPu9w4HwoM1t/iDqGfrQWRpNrTH9eS7SuSYrhDYajqeR/tRuWQkg44HB4y BXTww8RLxqy/26LMRbUwpFoVPLjDK0KcdDxbUlG5w+QceYjkhWOK0v1Rbepv9Xw9+8u7ugnO 891Zx3Pxr1GtkCK4hyNCisuNo6aFNtJSUpznaCBwM84oMw8VPES9aVvtxgWxFucSzaW7i2X2 FqKcyOksrUHEpCQOR7ySAM1eW3WMqR4hR7J6RBlQnkyklbLC0KbcY6Q2ElRyTuWfkhONuFE5 pxl2q3THVOy4ER9xSOmpbrKVEpyDtJI7ZAOPmrq1BiNSlyWorCJK0hCnUtgLUkdgT3I4FAi6 3kWO+6qstjek9SfBlh+XGS640UsqjvKBUUkApKkJOMnsM96zTS2uLvpvw60im1Ow5bk+1XKY oSULfWt+OQRuc6qdqNquSewQe5IFfoVyDEcfU+5FYU8tBaU4psFRR/RJ74+aoqbDZ0pCU2q3 hISU4EZHY9x27GgRrDqPVV3vJjR7hpxTTNvgTHkmI4FFL6V71JIe4CdmQCOQrGR3MLww8Q7z qvUFvhzRbfRH7Oq4KdYjrbK3A+W1JRucUdqeAVEclKscYNaZHtdvjrUqPBitKU2GlFDKUkoA wEnA7Y91EW1W6G6hyJAiMOISUJU0ylJSnOcAgcDPOKCZRRRQFInjmss+FOo5CJsmE+xEW6y7 HkrYV1ADtG5JBIP9HsfhT3XCbDizmejNjMyWs7tjzYWnPxwaDOvFSz269SdONyJM1T9xkogR TGmusobBCnXXD01DcS20UjORkitLbQlttKEDCUgAD4CuTcSM22w23HZQhjlpKUABvgjyj3cE jj412oCiiigKwzTs+5t+Kjcl11L9tl3ydEbdbeV6Ydrax0X2SohLCC2opUOcJbVhO453OoyI ENuauYiJHTLWNqnw2AtQ+BVjJ7Cgk0UUUBXl5KVsrQsqCFJIJSopIHzEcj9Ir1XxSUrSUrAU kjBBGQRQY5b1iT4UyoPriQlLmo3YKJjr776wgXMhIU4hQc5QAndvT8rO4U6+FVxTctINlDSU JjSZEMOIfW8iQGnVI6yFrKlKSvG4EqUee570yC2QBFcjCFFEZz5bXSTsV+kYwewqQy02w0hp ltDbSBtShAwEj4ADtQe6KKKArEPFu7XKNqu6OuYeg2mLbpEOCHVtOyXnJSgrolJHnPTSnJCs DygYWo1t9cH4UV+Qy+/GZcfZyWnFthSm899pPI7e6g70UUUCB4r2Sdf5Gko0ODPejxruiXKk Q5KY6mWg06gkK3pWDlxJ8vuCvmBSW9LahiQbtBZtF2VFmakdnBb0tL7io5hhtBXl0FeXEAYU sbfKrnGK0rxDlyrRY5l6TflWmDBYU69iGiQVYOcgEg59wGffXm1s6huFsiTIeqLe/FkMoead 9VH8IhSQQr+VHcEHtQZZcrNql61LEqzX96avTVviqcakgETW3FF8jDnylJCPMO+MfpnP2e+X PVQuUGBdmrG7d7fOZSHVBbrBYAcCwXPIhJySkDKlL54FaYu26s2nZqO2A+7NoUf8evKbbq8O JKtR2lSAOU+p1gk4+PXoM/0HYL/C1vbplwgXJqAmRdAkOO7ghC3QqOt47yVHp5QByEgD3k1t FLLNv1alSi7qC0uJPYC0rTj9fXOa6mFqf3Xu1/Vi/vqBhopeVB1OoYF9tqfnFsUf8avHq7VH 5RW/6qP31AyUUt+rtUflFb/qo/fUG3ap92ord+u1H76gZKKVvVusOMaltPuzmzK/X/6RX31d q/Kf9Y7Rgdx6nXz/AP0UDRRS96Dqg5/jy1jPbFsVx/xq8ertUflFb/qo/fUDJRS36u1R+UVv +qj99VLp263fULspu26jjlUYJ6vVsbje0lS07fM6PMCg5HcZGe4oH6illdt1XtOzUdtCvibS SP8Axq8KtmscnbqW0gZ99mUePpFA00UttwNVpSkOX61LV7yLUsZ/49Hq7VH5RW/6qP31AyUU t+rtUflFb/qo/fVWaglX6xRGn5uoYai8+iMy01aCpbrqzhKUjrdz8+O1A70Vk3t1IVbWZzWo 0OtKYdlOpbsKyuM00stuLcT1cpCVBQPc+U4zinI2/VS29zOo7b5hlJNpJH/jUDPRSsLbrAKV /rJaCkjAHqdeQfj/AMoroq26pUUn2jgJxyQm1HB/a7QMtFKVzb1HbbfImydQRSywguLDNlW6 vA+CEulRPzAVQOanuQsdmujOoWZDd3b6sJhmyKU86nplwkI62cBIyf1DuRQaZRSjaRfrta4l xt2p7a/DlNJeZcTajhaFDIP8t8DUldu1XsUEaitoVxgqtKiB8eOsKBlopWFt1jkZ1JaCPf8A xMvn/wDor1Lj6jjxnJEjUVsZZZQVuL9VqwEgZJOXvmoGeis105qW4X8zBF1LEYVFjtTHBJs5 RlhxJUh0HrYKSAec8Y5xVzY13692eHdLdqWA5DmNJeZWbSobkKGQcF74UDjRS36u1R+UVv8A qo/fV59W6tyf9Y7X3OM2hXb3f7egZqKXkwtUAAG92sn3n1YsZ/41L2ptQXSwSGo0y+xlyFoD pbiWVx5TbZWlG9QD3CdygPj3x2OA0Kilv1dqj8orf9VH76vot2qMjOoYBHvxaz99QQdf2i9X +VZrdb1iLaBJEmdLbcb6o2AltCW3G1pUN+xRz/R+es7tWhdSItWmbLcbc4uJp+7PORZiXo7j qoJadS2lSVYTuClIBGMYTkc1utFBiVh8NJLNq0FHuVodMiGhTV2cRMT5Uhl1CSnzc+dxK+P6 Oe4AP20aEvTOqmp8+1uLgN3W5PojNyUYDDyPwal5X5lZ2gJHCQk/EVtlFBhNv0Hq2PpRVuLB VNVaYbPpHpnRKem6kyIg2KOeoEkh3g/hDkjtU+46Q1G6huRY7fItsqPcHJ9qbelIU3BQlltJ YeSlwgpeWlZwjcEhWcitnooPz9I8PL8/b7PBas89KGFXlEqRIlsLccaf3hjnqHzFJSnODt8x 74NGofDW+z7RAYj2ZtDrGmo1uWhL0cpXIQ8lSklSgSE4CjuTg81+gaKDG9ReGb0u66nkWG2i 2TJNsAt9x9IAWiUovdRJwSQCl4IzyAE8dk1SXXTwtd90czKsU6amRc5r/qx5xglDaomNnk2s oT1EhQTu5JznJIG/0UGCS/DrU6o8ZEtp64PtW21Rn1pfbxJdZkFb/mWoK/kilAUQCrHPHNWV 70VqSZ64QzFd9IdbuoclelJAnpkE+itgbsp6XkyVBO3ZhO7JraaKDDIuhdQpZU3Ptr82yOTH Frtgltx3FpXDS0FlKVltIS4knhZPnKsbgBU6JoO9R9byrp6sYcgKuEJ70VcoYcDUfZ1+pysq Q4AoJVncCTjd22Wigwq1eHl4j6jt82RZUGFGm3hxEdtxkJbZk7i1kZypZylJ5wkJGB3JufCD Rl407d4km+QAlbdhjW8uh5CktOtrXvCUgk4UChRUe6s8DtWuUUGO6/0POvGpL/Mi6eTJMo2w NSfSUIK0sulT4IKgRubIR8+DnAxmA9pLVTl91I+u0v8AQuMW5xkhMpkpUXS2YxyV79qQg98b CrCU4yTuNFBiatAXh3SeooE+2uybi5AaVBlomBsrfTFUyhtTYVtSGlKUrcCAcg+ZWa1XSlmi WKyMxIEMQkKJfWwF7ghxZ3LAOSPlE9uPhVvRQFLPiG3d3dPhGnrYxcJ5fQUh11DfQAOS6grS ob048vBwSD7sUzUUGEXzw2uNxtNtZFhXFSxa34kZiHcE74slb28uSHVY67awEFQwvzFfkOcj cLeh9qBGbmOIdlJaSl1xCdqVrAG4ge4E54rvRQFFFFBHuLjzUB9caOqS8EHY0lQSVn4ZJAH6 6yyyaSvtus3h3OVbwq6aZhvwX4PpCAHg4ylG9K84xubQeccE9yADrdFAu+HVgd0toWx2SS6l 6RCioadWkkpK8ebbnnGScfNimKiigKj3AuiBJMdhEl7pK2MrVtS4rBwknBwCeM4qRRQZBZtI 6gmWm9esLTGs0ySYy3EoeRLRMQ0lYEYIT00tsp/BhKQRnzbicqy5eFFsutl8PbJar8021Pgx 0xlJRgpwgYGCFEHgDnj9AptooCiiigKybxI0Ld7xqW53CzJPpFwt8aHGmCUWfVzrTyll0pBy rheRtycpIOArNazRQCQQkAnJx3+NFFFBVXnUljsbzLV6vFut7rwy2mXJQ0Vj5txGa5R9Wack pKo9/tDqR3KJrah+5VUHifLucR/SqbZd5dtbm3duDJXHQysltbbhBw4hYzvSgduxP6Qr2W9L tT+pBfYsjUDsfUDdoj4jQ0LSlxtotqWQlsEqW7gnnHHAwaDTPaOxntebb9KR9tffaKy/ji3f SkfbWe3XXGl40dbkvSq1soizHX1LZigNriuBt5hW5YyoLUkDGUq3jBPNemb5ohStzukGWYrb Ta5MlVuYU3GWuMZIbc25IIbGSQCkEpGeaDQRqCzFJULvb8DufSUcfvrubpbwkKM6LtOOesn3 9vfWXyNS6EissiZpKJEnvlktQ5MWI0taHUOLQ5uUoICSGnByoEFOCORn45qXRS/UTsDRTc6B d+gGJjMOIG0qdc6YSoKWFAhWQcAjg4JoNQkXa3R0b5E+I0jONy3kpH7zUf2ksf45tn0pv7az 20ap0q9co8SBoos3F9M3Y0I8NKh6KsocCilzjKhgE8HnnArlD8TdISoj0luyN9FuHFmBWYhB 9IcS222ohwhCtysHftCQCTQaP7SWP8c2z6U39tHtJY/xzbfpSPtrNZvihpCJE9JNiS4yIcmU Vp9ECSqO6G3WkkuALWCQRtyFA+Umpd11vpuJdFW2bpJxUhM2JBCS1FOVyU5QofhPk8gH4ZoN A9orJ+OLb9KR9tek36zrxtutvVntiSg/+dJOlL5ofVV5k2mBZLd1mus6gOR46g6Gnei4sJSS pPmxjeElQIIyM4Vda+j2fVmorVCtNldeFoZlWmIm2R9633HHEEklPKEhoqOewKj7hQbOq5QU tlxU2MGwMlRdTjHxzmovtJY/xzbPpTf21lOndRWGNZdJ+stGi4XS7W+PM9JgWyMhoLW046pI BUFZSllw4AJ4GMlQFNNp1Tp66XK72+LYkKmwGnngx02Qt0NOqaUME+Q7kjG/bkKB+OAbfaSx /jm2fSm/to9pLH+Obb9Kb+2kmLrCzPw0yVaRfZR6ezb19REX8Gt1tDiVKw58nDiPn5+Y1Xnx D005YotzXpR4wZUeZIQVtRRkRl7HEkFfcqwEj35FBo/tFZfxxbvpSPtr6NQ2UnAu9uJ/7Sj7 aqbJY9M3izQbm3pq2NImMIkJQ7CZ3JC0hQBwCM8+41O9kdN/k9Z/oTf+Wgnt3W3OpKm58RaQ M5S8k8d/jUY6jsiSQq820EcEGUj7a4jSWnB20/aB/wByb/y1MFmtaQALbCAHAAYT9lBx9pLH +ObZ9Kb+2j2ksf45tn0pv7a7+p7Z+Lof9gn7Ko9YWzpWttdpjWqKA+j0uU802n0eN/tHE7kl O4DtuBHegtfaSx/jm2fSm/tr77R2T8cW36Uj7awm660utp0zZJ11tMdl6XAkvtrataCpbiHg G1yWzy0ypopUpSexV3GADt0fT2npcduQmz2d5LyEuBxEZtSVgjgg45GDwfgaCai9WtxSUouU JSldgH0En99eHb/Z2VlD12t7ax3SqSgH++o3sjpv8n7P9Cb/AMtSmbFaGGw2xaoDbY7JRHQA P1AUHP2ksf45tn0pv7aPaSx/jm2fSm/tr5cLLHVBfFvh2xqYUHpLeiBxCVe7ckFJI+bcP01m drvMm82nw9jsRrZFm3+I+7LmCGhXTdZZBKEIIxysnJ7bUEA5INBpvtJY/wAc2z6U39tfRqKy kZF4t2Pj6Uj7apPD5+BqjRVovMi0wGZMpgF9tDCdqHQSlYGfcFBWO/HvNWzultPOrKnbFalq Pcqhtkn91BKavVqeH4K5wV9vkvoPf9dfJF8tMdW2RdILSvguQhJ/eaiq0lpxSiVWC0Ek5JMJ vn/9a6Nads0ZtwQ7RbGFKHdMRAGfcSABmg++0lj/ABzbPpTf20e0lj/HNs+lN/bWVPajlQfD 25TZNvt0y9s39dlCo1vQEpzKDSVJbKuTsIIBUeSAT3NOfh0qDebLK9LjsPzYU6RCfD8Jpp1p SFnCHAjKCsIKMqR5TnI4oGIajsZ7Xm2n/vSPtrui82xxKii4wlBKd6iH0nCfiee1fDZrYQQb bCIPBBYT9lRFaT06tRUqwWhSj3JhtnP/AOtBY+nw/wDeo/8AaD7a5yLtboyN8i4RGkZxuW8l Iz+s1B9ktN/k/aPoTf8AlpM1rYHrfdbcdPJsFojSnmYiR6nbfddcUpRXg5SEpDaSex5HuoHn 2ksf45tn0pv7aBqOxkgC820k/wDvSPtruLPbAP8Am+Gfn6Cfso9T2z8XQ/7BP2UETUWnIOoF 25VwMnMCSmWx0X1NgOp+SogHCsZPBz3pX1J4e9eNJFjlOtSJ93jXSY4/JVnLS0q/BkJO1WEJ SOMYA+FHivdL5bZmmBppxwy5ExxpccjDTqeispDititv4QNgds7sZGcibZLw5N8Khc2btLck egLc9PkRUsOhaUnlTZTtBBGMYIOPfQcJPhdYZL0J152epyI3MSgl4eZcrd1nVeXlZKs57AgY HFTY2gbXHLiRJuK4z7CI8uOp/wDBywhropU6AASdmAcEA7U5BwKzOJ4gXtuyyZCtQGRJXarP JbS9HZSG3pT2x/JCQE7BtxuJCd2VbsV6d8QtQuRLU7CusZ15UW7mS2lLSuIzuxp8JISVHYd+ 0bQvaMbQTQaC34bWpC2ZBnXRdyjqYMee46hTzKWUrQhCco2lO11wHKSTvJJJwRGuvhyufLcl nUV1D7bkR2MlXSUhJjZU3vyjcrK1uKVgjO7HGBVQ3d9QS9d2K2w9YRXoNxtnrJHShNjrNpLC SU5yRvC3ljvjAHYGrLwwuWpbncrkxqGa44q0KXAkgxm20SJHUUpLiCBkJ6JZOPeXPmOQlWrw xtVsuCpsafdOup6Y+pRW3lS5P8oSQgHjunnj56+xfDCwx47LIcnrbZgMW9oKeHkQw71WljAH nSoAg/N2p6ooEy7+Hdsu4c9PnXV1TkCRbnFF8EraeWFuZyngkpTjGMBIArm/4a2d66y7iqVc RNlLhrddDqcq9FILQzt4GUpJHvIFO9FBRae0xEsMh9UCRL9GcU4tuItYLLBcXvXsAAPKiTyT jsMCotw0VbZ2p5d/eelC4yLcbXvSpGG2CSrCMpyDlROc++meigVLdoa3wI2l47Eu4FrTqlGE FuJOQW1NbV+XkBC1AYwar2vDCzsFZiT71GCkOtAMzCna2491lIHHYrz35IJBJFPdFAlyvDiz ym5TTsi4liTcmropkvAoDrQSEJAKfkYQgbf+qK4PeF9lfNvL0q5LVAXMdjFTqSW1yiouq+T3 yolPwPanuighWS2tWezwrbGW6tiIyhhtTqtyilIwMn3nAqbRRQFFFFAVTas0+zqW1pgSpk+I 0HUPFcJ7pLUUnIBODlOcHHzCrmigTP4PLcGWwi5XhMkMOxnpZkhb0hpxe9SHFKScjPYjBHuI psgxGIEKPDhtJajR20tNNp7IQkYAH6ABXeigKKKKDlLZ9IivMh1xkuIKeo0cLRkd0n3EUrQd AWuDYrTa48m4pTanVOwpPXHWZKkqSQFY5BStQwQe/wAwpuooINjtUOx2eHa7YyGYURoNNIHO Ej5/efnqdRRQFBGQRkj5xRRQJ9v8PrVDstzthlXGQxcJnrBxbz4LiJHUDnUQoAbVbwlX6QKv NPWKHYYshmCHCqTIXKfddVuW86s+Zaj8eAOMAAACrSigKKKKAquutni3SVapErqdS2yvS2Nq sDqdNxvn4ja4rj44qxooCiiigV9Zamd0/JtrTZsg9NWWkesrkqGVryMJQQ0sKOM8EjJxio0D Ul7uEmW1DtNllpiuFl4xb2HS24O6FjpDaR8DzULxsaff0WGYlumS5C5Tamn4bS3XYLiMrbkJ QhKlK2rSgEAchRyQM1AlmdaNL2mA/Kn2/UNze9YzZUGLvbQdyVyUKUUrSkBsqSnPJ2JxntQM rlx1H8k6WirQeCBck9v0FArwLpqLzKOkW94+Ti4tcg98nHH76y21661LbLlp19524Xtt/T8R 6ZBWkNrMx10Jc2BDBJWkEnYVJAAyT76lXmbqa16d1w63rK8TJ9l2MtAQmB1lKaYVuQA1/WdZ GMq44zkZoNKFyvqkDqaSAVt2nbOaOB8AeOKh6fTcbBbUQbVpBxiMk52m5ocOe3KlEqPAAGTw AAOABWfrverVxLwqPqJ/1y1eU+iQug240pr0YvJjbumCoKVlsuAjzJGMe+MvWmpV22W8/dJc SVMueGmlsIQiC0YanksFYaUdwWQj5KitbZSMZJAa2LtqFXCdMhJ+LlwbA/cCf3V99Z6k/J2L 9ZD7ukK3XG+3nU2kkHVE2NHutq9PcZYjshCXECNlvzIJyrMknJ49w8vMCJcNTP2m8NT9S3aA 7ZJKbaq4IYYWmWt2QlaHwkNnISw43kDA8x+GSGlm56lz/wBHIv1kPu6irvWrQohOkYyh7j62 SM/8Olvwqvmo7tqa7I1S9IYfbhskW0shLbCwtxtagrYCor6aXO5ADwHwqq1je7tE1Ve0xdR3 ZmPHn2tpqM0y0W0oecw+AS0SQlAKicnb+6gfGr1qkrHW0k2lPvKLo2o/sKRXVN41DjzaWUD8 09o1lT+sdQxJF6MC7Xa4vQpN4bksegtuCKy0hfo7iAEp3HqdMcq82Vj+bkcp2rtTizxkRr2p cpq+ORitC0hL0UxOqhZdMY5T1MALDeFZxn3gNb9cagPA0uoH557WK9es9Sfk7F+sh93WPz9Y ayEKPidcmJC7PapMndDbSpp5cgokIS3sJ3lBQrB+SnJ4yBV/qCTq63zda+qr5dJsm3x0SIkZ yI301JdLhUEbWsqLaSjGCo5SMg7sUGg+s9Sfk7F+sh93XF676pQR09LR3Bg8i6JHu47opJkX y6+oERTfbmmSXZE1qXFiFz/RW2SdinVsBCvwm0Z2gnI74NQ7XrO/wb9a0Fci9NSrVa0qjuq6 SxIfWpLriUpYwopAQpYK0BIz8eA0Bq9apOOrpJtPPOy6Nq4/WkV1TeNQ7Rv0soK94FwaIrL5 d41M54eXS8I1XdWrxFt7Uh+Cm3NpLE3Y6FRwSg8Fwt+TaSA2DuwvNetW3vVNj1RaY1sv9xuM X0Rh9xHQaLj/AFJmMJSlkha+kopI3N8JCviCGn+uNQfkuv6e1Xr1nqQ9tORh+m5DP/8Ail/R b9/c1ld7VdLjPfjWh1xYfcaaCJjb4SpgAhI5bAdSrGMkA/NWhUC76z1J+TsX6yH3dR59+vsC I5Jl2KAyw2MqcduyUJHOOSUYHemqlHxQm263acZlXVqS6GprC46WA8cPJWFIUsNAq2DBKuDk DGCcUEY6yubcJmbIs1vbhPKw2/66Z2OD3bVEAE8HjP7as/XGoPyXX9ParD7jbXBaocmHKnO2 xy03cRuraMIlXB2RvKOgtJ2JcyQhOASlJGe9foiyqlLs0BdwZQxNVHbL7TfyUObRuSPmByKC n9cag/Jdf09qvoumo1cp02ykfBdxSD+5BH76Y6KBd9Z6k/J2L9ZD7uoXtPdvWXq8Wm2KnDBM YXhHVCe5OzZntzTfWFsx7onxYElDrhj+0K1qsaoyiptJjFr070jvsIGdnyBu253Cg0xq86nI HV0ohPH825Nq5/WkfNXQ3jUHu0uv6e1TJRQLfrjUH5Lr+ntV9F11Er5OmkJ/+JcED9mEmmOo t1Uwi1zFywsxksrLoQCVbNpzgDknGe3NAsQtUXa4peNrtFrnFlQQ4I95QvYfgcI4OPcalovd /caStrTbboPvbuLZT+o4GazDRy25ca7zdKiW056FAhOJkNvRPQ4LQcAQHXE5ckbQrK8YTuTg nb5nbwEW6rwk06iQwph1ljpKbUTuBSojnIBBoLv1xqDP/RdeP+3tUeuNQfkuv6e1TJRQLfrj UH5Lr+ntVFuGqbnb0tGdZYsPqqCGzLurLSVq+AODk/Nim6sM8aItxVqm7PJC5AXYmmbVAXCT JamSPSdzjeFJPOA1kDBIIOQE0Gmru2pkrAGmGFpweU3NOc+4YKBQi8akLmHNLAI/pJuLZ5/R gcUyo3FCd4AVjkD419oKrVV5Rp7T066OMOyTHb3IjtDK3nCcIbSP6SlFKR85qvtet7BM01Zr 3IucKBFurKXI4lyENFRKclAyRlSeQQPhXjW2l5GqHbQ0q4+jWyJKTKkx0JcSuQUg7AHW3EKR tJCgRnzJT7hgoiPC29Q7MzaIVxhKtcO8u3OGz1H2nGWltuI6PV3KV3dKs8kkkdjwGpuXy0tS GWHLpBQ+831Wm1SEBTiME7kjOSMAnI44qEzrHTDzS3WdR2ZxpCkoUtM5ogKVnAJ3dzg4/QaR dN+GMm0ejQpyLNd4BRCLz8lopdZXHZ6OGmwCCFJHBKhtKlHCs1W3nRs6xWNroWm3y57uqUXB oRo7i0IjmQXQlwpbJSE7lDdtIHf5qDVlahsqQyVXe3APNF9vMlHnbHdaeeU/OOKPaCzYUfW9 uwlKVqPpKOEq+STz2OeD76yu7+FF2nwgx6Rbkoei3VL7YcWlIcmvJdDaVBGek2pI58pVzwkE ivNx8Lr3IWlaPUykpi2lkMqeWhCnIbu5SlENkkFKlpCe3YnsMBtHlWj3KSofpBFQrLaLdY7e 3Bs0KPBhoJKWY7YQgEnJ4FTUZ2J3AA45AOQK+0BRRRQQbRaIFnafbtkVuM2+8uQ6lHZTijlS j85PJqdRRQFFFFAUUUUBRRRQQbTaLfZ2nm7XDYiNvOqfcS0gJClq5Kj85qdRRQFFFFAUUUUB RRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFBm/jXIbt1usk91MfYbg1DW5ImPxUMpdOOoXG lp2gYBO7I/RSzpu9aSft0eVdbxfLU4qVJiMrb1DPkxZXQGVutOKWQW8HOVAYwfhmtL1rpt3U sa3tM3R63qhzGpqS20hwLW2rcgKCh2CgDxjPxpHu3g0i4suh2+KLsiZMmyCYu1KlyGEsHalC 07QlKcjJOSec9qC/RG047dEWxrVN1VOcA2NovDxJJRvAB3YKtnm299vOMc1DscXT+oZ8hixa 3vsp+MMuss3NSunyU5IIPvB7+8GvK/DuXDjJbhXNEhiPNbuzTTzG1x2W2yEICnEqADZWhKiA nPdIIFTdCaTvOndSTJlxnRJ7U6Ay0+60yWlB9pa1FWCpWeoXnFHtgj56CImHYX789aRr69et kuFC4nrVKVhe3ftCMD+bk4HuHwFR7rdLPDsM65wtbXOeIoSOk1cY4Lil/ISFKRjzYO09jg4r rdfDA3XXMy+zLoRHkuhZYaS4lQQIy45TnqbckLJ3bNw9xFR5fhdPlWgxTfmmZDcW3wI77EUp 2MxHuslRTvILilY57ADgcmgLXeLFMsJuVz1fdorCH3o7jDtxaC21Nk5Cy0MpIQAsjPlB83Y1 PS7pRUxcQasugkIlNwSg3Z8HruAlDYyeSQkkY93NRovhk/CfbehXGEhaH7hhp6CXmixL2FaC lS8lQLafMTg5IIOalRvD2VH1fK1E1eEImPXBmThMc7THTHSwtlSd+3KkoSd4AKSOOOKCRqGL p7TgjKvmpbzCTJUW2i7dHwFqAyRnPfHP7amI0pDuMViTA1JqD0Z1Acbdj3Va0OJIyCCc5BHv FHiPo9zWMa0x0zG4zMKYZawpDhLv4JxsJ3NuIUkYdJ4PuA+NSjp+fE8PmtPWi7mPOZgphNXF xkKUjCAjqbElPmwMjng470CNpiTa7z7Rrd1HqqCzZ3Nri5FxIS7HKdyJKfLwhWFYI/on44q3 jy9PeqDcGfEO4LgJWGy96eysBRRvCclBOdnmx8Oe3NRI/hWu0XT0rTFxj25l60G1yo7rb8lL nHkUkreJQEfzUj3E5Pw52Twpk2dUSUxeGX5sV8ONokxlusKSYgjLCgpwrOUgH5e0bQAkAnIT 0XDTbk70NHiLKdkqTvDKLiwpSk7N+QEozgpGeP1VyauOjHYRlo1hdTHHS8/rWR2dOGyBnJCi CAexII71cxNIqtl5buTJiuMxrSIKYrERLSnHEqCgsYUEpORgDAxnvSbY/DC63HRdpbvFzXbr uzbLfbwG2AFRkRnkPEZS4QpZWhICwcYA4yTQXzcnSLimwnVt1PUmLt6f41fAMhAypvOflAd6 n2i2WO/IcVZtT3mSGiN5Yu7qsBQyk8nsRyD2I7Zqme8KlP2b1Q7cmRbVXiTclttMrQotvNrR 0goOZBAcUd3OTjI75ZtH6Vfslwkz589EyW7DjQE9FjooS0xv2kpycqJcUSe3YACg8+xKd25O o9Tj4D1ioj94ruNKOhQUNS6hyM95DZH7NlM1FAt+zD/5S3/+2a+7o9kmDyu739SvefWbqc/q BAH6hTJRQLfsjG/Gt/8ArR7/ADVVansgtFq9JhytSS5JeaZbabub+CpxxKAVHzYQN2VHacAE 4NPNU2r7dcrtYn4VmuTdtlOlIMhxgvDZnzJwFJPIyMggjPHPNBj03VMSNBiuJu16YualzGzH k39DUfMRzY6UvOIO8KV8jKRnnO0A41GJpx5+Ky8NRagR1EBe0yGVEZGcZCCP2HHwqgf8Opjt vhj1pAbuDMGXa1LZtwbY9GfKTsQ0F+Uo2JwSo91Zzmnqw2xmyWO3WqIVqjwYzcVorOVFKEhI yfecCgqfZh/8pb//AGzX3dHsm2vl+9X91f8AS9YLb/cjaP3UyUUCy5o+OpCkpvGoEEjG5N0e yPn5JFZyqbHHiCdMpvmoi4JYhFPrz/SsmP1usI5b5Yx5epu+V7vfW2Vncrw39J1f63dmRlNi 5t3VDhin0xCkoSnoh/f/ACJ2/J29iR89BdN6OW3nbqbUnP8ASmJV/eiu3sw/+Ut//tmvu6ZK KBb9mH/ylv8A/bNfd18VpYFJMm+6gfAGQBMLZH9mE5/XmmWvD4cUw4GVpQ6UkIUpO4JOOCRk Z/RmgyLTtxjXKTMYu7+orOpm2s3TJvD7hQy6VpSl1KkpKHgUHyYV3GCaYtGQ/aTTMC8RL/qZ iPLQVobffaLiRkgbvIeeO1c7HoG4oiTWNS3li5ekKbf3w47sFxyQhW4POuIe3KIIThIKUgJA AHFXnhxpp3SGkolmkTfTlxys9c7xu3KKuy1qI7/HFB69mH/ylv8A/bNfd0ezD/5S3/8Atmvu 6ZKKBb9l3+P9Zr//AGzX3dIPiJdWtN3Fi2DUF8kzlR/TFR3LtHhJU1vCAA4UAlwnO1IIBwcl PGdipC11oBepLlOlRbg1D9ZWpVnmb4/VUWSvdls5G1XKhzkcg44oLRjSK2WylGpNR4Jz55aV kfrKDXYaYfBB9pL8fmLzX3dX8ZlEaM0w3nptICE5OTgDArpQIHi8yPQbK+mDaJbq7lHhfxhG U6EJeWEFSClSSkjOfnpXsSLNCvmo4eoIkeK1bJce3xzb3ZaTJcdaS4lKWgs84VjCcngntWk6 u001qaPBZeuE6EmJLamIMQt5U42oKRu3oVwCAcDFLN28L49wuVzuCrm6uXKuDFzbL7CFoZea QWgNqdu5BbVtIJz792aCuef8OEyAhVzuSS7Gbl7kXGeGwwtWEuFQXtSncMEkgAgg4watUexh cnNoulzKoDbrjwF0mnCWjh0p8/n2HhW3ODweaXZHh3cJGq5VsZSuFpZ/T7NqkPMsMJbfIedc cShCXApo4dIB2Ecq7kAm3Hhou2x7kiwS4bLsxb6UPPQ97sdqQ8HHhv3ZVgZCQNvu3bsUHlq6 6Cct3pybxdhGDjrRK59wSoKaALmUlWQEAgqURge81Lee0UzcVwV3W6elJkMxSgXKcfwroKm0 5C8eYAkc4qll+FE65M3GNcb1HMd+VPfRsiEgiW2kKO0ucKQrqBOSoYVyCaYp3h81Ifs81mYm PdIb0Z6TIQ2vZK6KChOW+ptBwo8ncRQc7PbtH6lcks2y43SWWMLcSm8TkjBKkhQy4ApJKFgE ZGUn4UpzbczOvOpIek7RKnJsCUofEjUM5tUl9TfU6TW1ZAwCBlWPMcYAGabfDrQDujbjKkes 2piZMZuO4PRS2tSm3HVhwq3nzHrL3AADtgDGKlTdFPJvl6uFkvLtsTe0ITcGgyHCVJTsDrKs jpubeM+YcA4zzQUsKJoZ6UiM0/exKXMXbi36fccpkJb6imyd+AQjKvgRzUaBN8OpsN96Lc7w ptt5plSFTrilanXUlSEJQVBSlKTkgJB457VLiaavZ1Tqq+Q4qLXNdaTDt5kSPSGXVAbfTFIB yF9MNpwecII7E5hN+FElUhZm3WNIDciJOjr9EIAeYYMfa4kuErSprGcKSd3OccUEli8eHzs6 PDYvdzcdkBCmyi4z1IIWEKSSsL2jh1vuRjenOM12ZuOg3tnRvVxX1Hmo7e25zj1Fukhvb5/M FFKsKHBwcGriJodiLOtSmXIqIESA/BdiNww2l4OlsqUClQCcdFsAYPA7+8VafDh9zTttssm8 tuwre5CS3/oIQtxiKoqbQtQWCVHjKgQOOEjJyHh6doNqCZjl7nGKHXmStN1mrAU0cO5AWfKn 3q+SMjnmqSXcdNs6zZtCYchdvcktQzOFzlYDzjTiw2E7sqUfwRBTlO1ZO4YAN+PDl9mJGYi3 vamNFlWxjqRt/SgvFGGR5hlSA2kJWc8dwajL8KWkXqNOiXTptRZsSXHYcjlwMiOyGQhJ3jG5 CUblYz5R7uKBiT4f2BPYXYf/AHiZ97Uk6NtJx57tx2/jeX83/tfmFMVFAv8Asha/6y7fW8v7 2j2Qtf8AWXb63l/e0wUUC/7IWv8ArLt9by/va8q0XZFAhTUw57k3CRn9u/NMVFArjQljBWUi 6J3jCgm7ywP2B2ol209p/T9ofmvqvXQZHDbV1lrW4onCUJHV5USQAPiac6qNTWGLqCAliUkd RpRdjuFSx0ndpSF4SpJOAo8Z99Bm79whN6U0dfW7bdVsX9+Gy4k36WDG9IKQDjf58bvmp/8A ZC1/1l2+t5f3tLbfh1KY0XpnT0a9NJTY5LEpD64ill0sqCkAgu8DjnB/RtrRBnAz3oF46QtZ /wBpdvreX97XhWirMsObzdVlwbVFV2lk4+APVyP1UyUUC0nRNnSnCVXYD/5vL+GP62kth62j xDf0wW5DEVhaWUSXdRTQ464WUu9NDecFQSoH5ecZOK1mscuWm9bTtdszZNuiPWBm7t3NthV1 JcQ4hsMpUklvAQE5X0wMlRPmoND9kLX/AFl2+t5f3tHsha/6y7fW8v72mCigWl6KtK1KJfvi SoBJ2Xyan9mHeK8exdqYbWtC768pKCAhV8mLJ9+BuewCaaK4zY4lwpEZTjrQebU2VtK2rTkY yk+4j3Ggx6xzDdU3iNEtM1+7Q2IrhZZ1FLU2y+8opVHeWFna43tyvaDx7geKZtD2YXqyqmXh iRFcLy0NCHqCZIbcQk7d4UVJ4JCscdsH31N0xodyzy5UuVd3pcx22sWpDobLZDTQVtWvKlFb pKySsn9AFMOl7SmwaZtFnbdU8i3Q2YiXVDBWG0BG4j3ZxmgheyFr/rLt9by/va5uaLtKwoF6 9DcMeW9TE4/Rh3j9VMlFAsJ0RaknIl6hzjHN/nn/ABqQnrtbIlq1VKkwdQofss9u2txl6ilu elOuBvp89UhIJdT8cDnvxWvzHHWoj7kZnrvoQpTbW8I6igOE7j2yeM1hns7rq4RdWxLlpaIE 3+U3NDqbshv0V1tKAgjCFlWC0g9uSD7jQOWj4kG8T75a7ixco10s8hDEgM3uY40sLbS4hSFF YPKVDII4Ipm9kLX/AFl2+tpZ/wASqDwus1/t03UM7VVvgx7ldZCJLr8OUXELIQEBCUFIKAlK U8lSiSo9qf6BM8RNQz7HIsbUWVAtsOY86iTc56NzMfa0paEnzJA3qGMk+4gckVl9j1ldLrqW 2ah1C45EZVcYkJFm9McYMdDsNL3XUgKCVpBUs+cHhKuRtxX6CUlK0lKgFJPcEZFRJNrt8qV6 TJgxXpHSLPVcZSpfTOcoyRnacnI7c0GUv+KF6hXO9MyY9mkxosD0yK5GW4OspU1UVtGecklB PlHJKQO+asI/iHfJwjxoFqgG4pTcHX0yXyyhaIkhLJSkn5Klbtx3HCcYOfc7OaQ004FhenrQ rewmKrMJvllOCls8fJBSnCewwPhXpGk9OoZaZbsNqQ0y6X20JiNhKHDgFYGODwOfmFAj3DX2 pYTusepZbX0tPwTOViYsqWgoccQD5MZKWsHGcFQ9wq88PdXXDU9wujcuAxGiRmYrkd5taiZA db3FQBAwnIITnkjnAyKYpGnbLJXPXJs9ueXPSlExTkVCjJSn5IcyPOB7s5xXS2WS1Wp11212 yDCdeShDi48dDZWlAwgEpAyEjgA9h2oLCiiigK+JJKfMAD8Ac19ooCiiigKKKKAooooCiiig KKKKAooooCiiigKKKKAr4gEJAUrcfj8a+0UBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUH/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAEaAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgIDAQEAAAAAAAAAAAAAAAYFBwIDBAEI/8QAWRAAAQMD AwIDBQMHBwYLAw0AAQIDBAAFEQYSIRMxBxQiFTJBUWEWcZEjUlaBlNLTFyQzQpOVoSY0Q2Kj sSU2U1RyorLBw9HUCFWEREZkZXN1hZKWpMLE8P/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAU EQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwC79bXe6Qb0xEh6hhwRIZU41FasT9wl YSQFOHpucIBUOSgDJxk0Wm13u9WqHcouvbkqLKaS+yuPborYW2oApJS40pQOD9PurK8Wy7W/ xJRqW3W83OLItQtrrLbyG3GVodU4lY3kApO8g4ORtHBpcV4dxU6tN8vOnbO8k2pbsyS0CvMz ck7UNkFWwISUjnkHGOSKBqRpu9kFR1/eilPcpiwOPj/zf5VtVp+4pyFa81Ak7d3LVv7fP/Ne 1VRpfw9vk/RFpch2+1W1Dlqt0Z+GVKSqQpp9Lq3XApohLo24AUlYypWcjFdFy8J7/PsMaA5G tCX41rn29EgSUrUes7vZSSuMSEITkenaRuOMUFop05cyraNd6hKsbsdG35x8/wDNe1B0vdiS ftzqQdv9Db/h/wDC0oMaFviPESHqARLTHjszkOhtiQU7IwhdDpgdHJIUc43hBCE4SCSatmgV V6Xu5SQNdajGe56Fv7fT+a1w361XGzWeZdJGs9VPMw2VPLQxHtyllIGSQDGAJAGaeKiNYRJl w0rd4VtbZcmSorjDaXnC2jK0lOSoJUQBnPY9qBB03LN9kojt651jClCG3OQ1NjW9BXHcOEuZ EYpIJ475B7gUxOaZndZTi/EDUiSkjcnEAJB+AI8tiq2k+FGonbBcYjEaztKfskS2liROdlIk PsuoUl1Slt5QlCQvCE993wwDUw3oO6wWLtbTYbPdo92vDdyedkvJCShttrKVgM4BLiFYSEkB Liu3xB2+y1zeLbide6lIHIKG7fg/hF5oVpG5rShLmudTkI7bUwk5+/EYZrf4ZW6RZtBWS1zo aIcqBGTEdQ2QUrU36C4kgDIXt3jIB9XPNM9AqJ0lNAIOsdSnJPdcbj/YVC6pt07T1rYkHUOt Lh1H2YuIaoG8LcWltBPUbQnBUpIJHbOeByLFpR1im/Tb3Zodot8d63sO+emPSJJZSooz02k4 QrJ37Fk/JGPjQK1gbg3W1P3C4am1XZW0T3YG243VhsqdbWUKA2Ep95KhgH4HHGDUi5ZLSq5e y0+Il7Rc87PLJvDRe3Yz7hSTnHwx2NLU3w61NeLZMgSVW2J/Prq8laH3DvTNSVJIUEA4QXXE qTxu2g5A4LO/oWTJ1E7c3ItkBctCY+VNlxQmpVuDvKRlI7d8kD9VBut+lI1yjly3a71JLbbJ aW6xc23BvAGckIwFDvj69q4vYVrXKEZHiXfvMh7yxaF3YKy6DyjGzO7n3e9SPhjpK46VNxFw ejOolIjBPScWspU0ylo+8BwQkEYxgcY4zUO34fXYa9TflvQDHTeXbg2ylak9NpcXoE4CPU6T tVlRIG0AYySQkLfo9mU++1F8QdUS3Irmx9tFxZUW1fmrCW8pP0ODXQvw+kFRI1xrJIz2Exnj 8Wq59JaDl2m1sQXZbMJcWOzETPtnpkSkNLWU9XekpGd5JABJUpR3dqsKgRP5PZP6d6z/AGxn +DXLc9EvW+3yJbmttdOoZQVltiQ04tQHwSkM5Jqxa5roh923SW4YaVIW2pLYdUUoyR8SATj9 VBXGltMfaXTluvUHW+uW4s5hL7aXpbAWEqGRkBojP66lf5PZP6d6z/bGf4NS3htZJumtD2ey XJcdyRAjpjlyOpRQsJGAeQCPuploEJPh9IUMjXWtByRzLZHY/wD2NZfyeyf071n+2M/wae6K CvLhohVvgSZsvXus0RozSnnVebZO1KQSTgM5PAqG0PFb1G/Kbh6u12w8wxHlbJkiKoLZfSpT TiShCgQoJVxnIxyBVqXHzQgSfZwYM3pq6AfJDfUx6d2OducZxzilnQlmvFskXSTfm7YZU0tL cfiOLccecAUFFalJThIG0JQBhIB+dBknSExOcax1Nz83Ix/8GsHNHXFR9OudUo/6Jhn/AHxz /wD4030UCb9jLn+nuq/wg/8ApqDoy5gf8fdV/hB/9NTlXigSkhJwrHBxnFBUul3ftHc1wImt 9cMPGMJjBktQUCQxvKOojEckDcMYUEq7cYpp+xlz/T3Vf4Qf/TVE6B0ff7TrKXe73JhKXJt6 IstcdalGdIS5uS+UlIDQCSpIQnI9R+QqyKBOGjrmBga91V8+UwT/AP1q6Psxdsk/bnUf9hb/ AP0tNNFApK0xftx268vgHwBiQTj/APb1EtxJ7uo3rE34i3ld0YjJlOsphQTsbUopBJ6GASQe O+OasOq405oy8WXxPkXjzTMq0yIKmXnnVJEl14uqcBUA2AQAQkergJAxgUEx9l9Qfp7e/wBj g/wK8Okrw7jzGvNRnB4DTMFsH78R804UUBRXPLnRISczJTEcfN1wI/31Fv6w01HXsf1FZ2lf Jc1pJ/xVQTlFL/230p+k9j/b2v3qPtvpT9J7H+3tfvUDBRS/9t9KfpPY/wBva/eo+2+lP0ns f7e1+9Qd2pL1E07Ypt2uJWIsRsuLCE7lK+ASkfEkkAfU0pPeIrqJke3N6bnuXdc0wHYYkMAs ueXMhBKt+0pU2FHI7bVDvgGSu+qdEXW2yrdctR2B6JJaUh5pVxaG5B4P9bI++ky6saMel2ty 262tDIZuJuM19y8hUl9XllRxtdDmU4QofTjGOTkJeP4qszUtqt1huMhL8aNJjZcaQXg88GSk Aq4UhwkKz2xnsQThefFyDaL8bRMtMxE0OSW+kX2QtXSSFNlKSvJDu5AT9TzjBrkhL0NB1LZp SNU6WRbLFFW1bI6ZbYeYWtO1wqcLnqBTjgjOSTmvVxPC95aVO6ntrpzKCupfgvqGQkJc3EuZ UdoSB+btGMYoO+5eKHs+8ezX9Oz0yTJhRUJU+yFKXJTkcbuAk+lR+ZFdFs8S4118QVaWg2qT vadkNPyH32UbCyBuUGtxcKSVIwopSCFZGQKiFwfDLza5TmqoKpS/KFT678FOERjlr1FeeFcn 5nk5rus6fDq1XNqdb9QW8y235EkrN46pWt5KUrK8rO7hCAM9tox2oLIpJ17raVpe6W6FFsTl zVMjyJAUmUhnYGEhSwd30IxUsda6XB51Daf2tH/nUFf5Gg79PjzLlfYC347D0ZsouewJQ6na 5wlQGSPj34HyoOez+JiJ09qJKgxoTsm0xblE6s3h5cgL2M52ABWUEZ5+GAa0WzxFvlxFkWxp NJZusJM5ki4epSOm24oJBbG4hLqR3GVBQ+GTqVbfDIhgLmMLQyyxHQk3B4p2M56II34O0kkE 9jz3qRhP6ChLsio1yZQbMyqPBHnXSGm1AApwVYUMAD1ZwAPlQR8rxYQ1C1G+1aOoq0smQlJk Y6raZC2VZOwhKhs3ADcCFDnNbkeJj5eCl2qImAbu5ahKM5QHpYL2/b0s8pTtCe+7gZyDWj2Z 4ZCI9GTJjpYdZMdSEzngOl1OpsGFcJCskAcDJ+ddKmvDpUvzS5zCn/Pi57lTnT/OQkIDnvdw kAD5AUEfL8XXYmjrPfJFgDKri1LeDL0zppbEfugqLeeooBRSnb/VOSMVaUN1b8Nh11AbccbS pSArcEkjJGcDP34qt0QPDNEREYSYvSRHeiJzMdJDTqipxOd2eSVc9+SOxpoi6w0vHjtMNXmJ 02khtO50qOAMDJPJ+80EBqDxHfs2rH7E7aoxe81BjxSufsVJTJWUdQI2E4QUndjNRo8X0ouM liRZ0hiEu5+dcZllwsIhe8duwZK8K2pyDgZNMl8vejL41GbuV0iuojSG5TW2QpG11ByhWUkd jzUQ1G8Nmni6mVEJU7JfWFSnFJcXIGHitJVhW4d85oJpvVV3NkfmPacWzKRJjR22HJQCHkvd MBaXNv8AVLuDx3SrBNQcfxVS5aGLm5ZXW4iIUW4TleYBMZmQ6pDW0Y9ZwhSyBjAHGScVtjJ8 Po6oam7k2VxV72lLnOqOQkJSFEq9QSANoOdpGRg81qbieGzceJHRKiCPGabZS15pexxttZW2 hwZ/KJSokgKyBk/A0FmUga98Rk6QursKRb2nQIaZbC1zEsmQovJaLaQocqG4KP0qdVrfTKUk qvcIAcklztURqTU2hb7aJNsu2oIBiO7eqETOkoYUFJ9SSCOQPjQcrviO41q4afctCPNe0029 RRMCtiSwH+sRt4TsPAOCTkDsTW+369mz9PXC8sablCG3bxc4S1vpCZbJKsDdjCF7UhW054Wn JBziJTJ8MvbCrknUMMTXZqLipz2qr1vIR00k+rkBGU7Txgnis4jnhmlCW49+hdBp5DyWRdld NGCpQQEb8bMqUdmNp4BHAoNw8UFJt7j7tidEiM1NlTI6JKFFiPFeLLi92AFKK0r2pHcJPIqx IkhqXFZkx1b2XkJcQrGMpIyD+BquEw/DdUHy/tmEplXmNxN1O5xD697zalb8lC1clJ4yT86a 0ax0s2hKEX+0JQkYCRKbAA+XegjPEDXrOjJMduXCLzb8OVLS6ZCGh+QSFFv1EZUrcMAfX5VD XfxXbtU5UOVY5AkbYJQgSWsuGUdqAkZ/qqCgonA9P1FMF61Bo682yTAn321LjSG1NLCZqEq2 qBBwQcjIJGR86XZlt8OJkh+Q/e4hkPNRmFui64VsjrC2kg7uMKSFHHc980E9bNauXObORBsU 52E01KVGmBSA3JcjudJxvv6CV5Cd2MhJPAHMRbfFHz6WI7WnpybvKkmNGgKfa3ObWEPrWV7t qUpQ4juckqAA741Sl+HJ82VapiRmpDinlIavpZQhS1hbhSEuAJ3qGVAcHKvmc6VO+GPVckp1 Xa25C5ipqJDd6SlbTpbDSumoL9KS2EpKRxgDjgUFhacvEXUFjhXa3lRiy2w4jeMKT80kfAg5 B+oqP1jqdOmfZBchOykXCciDuQ622GioKIUorIGMJP1zgdyK4bJqrQtrtcW32vUmn24cdsIa bTcWjhI+u7J+8/OuqRrDR8hstv6isDiDztXOZIz+tVAnSfGWNFtbdwkaeuCY67fIuIUmRHUO my6Gldl85UpOMZ4V9Dhmt+txNvzNsTZLmPW3HlSAELbiyFsdcNL2qJ4RjKwCkFSRnJ4VPYPh cYseOvUUBbceHIgtb70klDT5PVAO/uckZ744qRcToEuynGdXx4y5TaEPKj30NlxSG+klwkLz vCABn/VBOSBQboXicl4zUStNXiK9HS100Kcjr8wt19TDSEFLhwVLQsZOAAnJIBGW3S9+Y1Db nZDDTsd5h9yJJju43svNq2rQSkkH5ggkEEGkny3hwFSFI1HbUqeajt5F4R+T6DhcaUn1cKCy pWfiVHOcmp6wXzRtohmLb9RWlze6t5xZnNrcdcWoqUtRB5JJ/wC4UEFrCNHvvihCsDECzNzB aVz5Fwl21uU8Wg6ENsoKuydylqPftxgnNLF2ud/styvzJlwGJUDSTl13QILO3zKVrTwVJJKP yedpOeTzxVpah0pFvN2g3VE2fbrnDbcZRJhOJSpTS8FTagpKkqTlKTyMggEEVDyvC/T8hThK 7m2ly3i1rS3NcSFRhnLZ55ySoknklR5oInTNxug13BhXK+uyIJ063dHmnWY6AHSvYSVJbBCO 5GD3B5I4r3wr10vVF9vUGeqGoLQ3c7YGgAryTmUhCxjIWlSfV/0xUi/4V2CRv60m9KK4Atij 7RdBVGByGjg8jv8AU5PzqaOjrYb/AGm8lyeZ1rjeUjq82vaWyOQtOcLzgE5zkpB+AoGHpo/M T+FHTR+Yn8KyooFXXWrImkW7cqTDL3nXlMoWVoabQUtqX6lrIAJCSAO5NQ73iGhFv03NbsEh xi9sxnWyHmh0eu4222FDPzdQeM/H5Uz3vTFtvN1t9xmpkebgJeTHU2+tAR1Wy2o7QcFW1RAJ GRniltzwttamkNouV4bQwiK3DSmWrbGTG2loAHhWFpKsnOSfoMBGjxctb0WZIt9olTG2iktd JSB1kmSI3OSAg7yCEqOSk5+YHZP8SY0FxDMuzrakJnPW+QlchsIadbjpkD1E+oKbUMYHfg1t 1P4aw5+mbjarPIeh+ceQ7h191bTI8wl9YbQFDZuUnuMYzxUp9gbMFMOJVcEvtSHpZeExzqOO ut9JS1qzlR2YSPkAMUEJB8ULbLhxZvsuQ3ALMJ6a+VIxEEvHQBGcq95BVt90KHfkCR0Jr+3a wmrZt8N5ptUYTGXlbVJW0VlA3Y9xfAO084IPzx0x/D6wR/Z4bZkhuE1GZS15lex1MdW5jqJz hZQeQT8h8hUlp3TFv08pwW0yUtEFLbLkha22ElRVtbSThIyew+AA7AUE1tHyFJvi1crnZNGu 3Kyy0RX2JEcKJZS5vQt5Dak89uFnmnOofVem7fqm1G3XhMhcMrS4pDL62dxSoKTkoIJwoA/e BQVt4k6wu9u1Zcmo78qHZ7LGgSZDsYNqUsvySk5QsesbUbcBScZUeTtFPuutTHStshzjGaeY emsRHVOv9ENB1YQFk7TkAkZHyr28aV0/LXEm3iOHDAbQkPPyF4UhCgtPVyrDgSpIUN+cK571 o1UnSl8scCZfpsVy0pkNyIz4mFtpboPoIUlQCjkZA57UCdN8Y/Z1shXC42JbUaRInxilMgqd QuMopwUlsYKlDHONvc0znWM8xrm03Z2VXi3TI8V+J5whGHkoUlaXNnOAvJGONp+mdadD6MSz DlKaDrDrjy2Vuz3XEPKljDnvLIX1M/XOc15H0togXdiE2WHLxE6ykoVcXFykl1tKVqUSsrJ2 JQAT7oAxigg7l4tOQtOWC6ewwpV3tyri2gyyEAAo/JhQbOV4cBOQEjB5NWojcUjeAFY5AOQD 99Jw8M9JpgGGm2LSx5MW/iU8FCOFhfTCt+QNwHx7ADsMU4oSEpCRnAGOTk/iaD2qt8ZdQXKy dR+zXlTL8SAqUuEyGipsdVA808FHcphICklKElRKuPmLSqB1HpCx6kebdvEIvrQjpna8tsOo 3BWxwJUA4jcAdqsjOeOTQI101PcY2vrUhi8mRbZN4Tb3VtBoxWAYxPllgFTgfU5hQUdqQFAE /CrXpe+xliOoU3ow1Gal0yEpLyyyl4p2F0Nbtgc2jG7bn60w0BRRRQReqrp7C0xeLv0i95CG 9K6Y7r6aCrH68Uh+Eeobvcri9F1JJlLmyrTCurTDqGi2kOdQLU2tsDCc7RsVynaDuVkmrFu0 d+XbpDESSmK+4nal5TQdCfvSeD91KXh9oE6Omynmrn5pqQ0lotmOEbEoJ2JSdx2oSCrCBwNx NA77R8hRtHyFe0UHm0fIUs6/mSoNriGBcBBddlobIbQ2p+QnCiWmA56eqccZB4CvvDPUVqGw wb/GjtXBLuYzwkMOsuKbcZcAICkqScg4UofcTQVfbdX6ikaU8OLm5cIhVdbuLfcECIN7idzw AJOAhaQ1hYSnG/OCAMG5NifzU/hSmrw90/7MstvaZlMxLO95iGhqU4jY7knqEg5UrKlHKs+8 fnTbQY9NH5ifwo6aPzE/hWVFBj00fmJ/Cq7tOvGLt4rr0/DftqrU3AeWlaHUKdektvIQsYBy kJ9YAIycKPYA1Y1Qq9NwV6sa1FmQLi3FVDTh0hvpKUFEbO3KgDnvwKCY6aPzE/hQG0AEBCef pWVFAUUUUBRRRQFFFFAUV4taW0KWtQShIyVE4AHzqFa1Zp16O++1fbW4ywEl1aJaCEZOBkg8 ZPA+tBN0VEq1LY0zWYarxbhKeCFNs+ZRvWF+4QM8hXw+fwrL7Q2bphz2tA2GR5QK8wjHW/5P v7/Pu96CUorkjXKDKlvxY0yO9JY/pWkOBSkc45A5HIIrroCiilrVmqVaeumn4ira/Iau01MI SUuIShlagSNwJ3EkJV2GOOSOMhN3VbKLZKVJaW6wGlFbaGVPKUnHICEglR+gBzVI2G1z4Xhx 4ayvIXdi6WKQpDjKrY66GtzTiFFxnKVkYUMKRnBP31dV5u0CywjMu0tmJFC0tl15W1IUo4SM /UkCo06002GFvG9wQ0h9yMo9UcONjK0/ekEZ+XxoKY+zWrLLp7w7TcIi5vs+5MSjHjNvFUfe 46t0upbQtOEJW2lODgYVjOch4t7F0jeKSnIMG4sNyZzyrkt1CVR3IojAMuJc2ABRdSkBAUpQ G7PHZ1k6rsEa4RoL94gpmSS2GWusCpZc9zGPzsHHzxxSvYPFG23N65SZfkrbYYqEranyLg0V PJUvYlRaSSW0kjusg5IGAcgBYVFQTmrtPNwTMcvMFMYOljeXR/SBO4p+edvOPlz2qUts6Lc4 DE23vtyIkhAcaebOUrSexB+IoOmiikvxD1q/pJtbrNqVMZYhOz5Dq3C0gNoW2koSraUlw7yQ kkZ2/WgdKKQ/5Q2/bamVQQm0C7psXnC96/NKQFY6e33d5S3nOcnOMc0+H4cUBRRRQFFYvOBp pbhClBCSrCRknHyFJuhtav6kukqDMtRt7qIMa4tYdLmWX9+0LBSnY4NnKee/figdKKKKAooq B1zqE6U0rcb2LfIuCITSnlssLQghCQSVErI4AHOMn5A0E9RSDrHxHZ02uEgwUvLegKuLiXJS WT0klIKGgR+Vd9XCBjPHIyKfknckHkZGeRigKKKKAoopLt+v4k3UaremFIRBVPdtLNwUpOx2 W2grW3tzuAwleFEYJQfmMg6UUUUBRRRQFFFFAUUUUGEhluQw4y+gLacSULSeygRgiq1keHUp bapDbsFE+PfVXaKG97SC2UbAytSfUMAk5HAIHFMevdWnSjdpIh+ZNwmCGklS8IUpClJ9LaFr Vkp2jak8nnAqAe8Rbj9mtO3eNZIrvtWMxJcZVOKVMB55lpH+jO7+mBPb3TQQjugLk7enbLEj RoViVZ7fDclpSohJYkvPKQxlRV2WkAqPHfnbiuyX4Wy5Gqk3sSoLajcm5646UK6e5uR1A6Pk 6W/yRV2wBWyR4pzlQL3Mt+m3XY9vTJWhx9TzLa+hIDS0qcLOwKI3KSElfukK2muy4eIs633A 2+TZEKmtXMW57y7jz6RuiGShaA2ypa/SkpICcp7njmgLD4cyITkRiVdHEQ7dEkQoj0NxbUl1 Dz6HSp1f5w6aRx3KlHjOBYkdoMR2mgtaw2kJ3OK3KVgYyT8T9arSB4oSZFpjXFyyoQwmBCuE 0CSoqbRKcUhsNgtjqEBBJ935DJqT0Br93WEwdKyTI1udadeZlONupGEO7AlW9tKdyh6gEKXj BBxxkHylbW2nJuoZWn3IkyPGRa7gi4FLjKll1SEqSE8KGBhZ55+FNNFAu6+067qrTblpamJh 9R9h5TpaUvhp1DuBtWggkoAyDxzStb/DWbbAXYN7YMwP3FSFvw1uJDUxaFrSQXtylpU2khZV yMgjnNWQ+31mHG96296Sneg4UnPxB+dUbYbtf5nhToGWu6SZRkXRTVw2z0sypqOq8lKG3FKT k5CTgKBKU4HyoGWJ4UmHcrbKj3kpRbhbmo7ZYWAWYiFJw4EOJS4tW8+tQO0AACuC9+HVxtum ZDFrcVc1xIBtlrisR20KbaVIQ6VOlx1KXFJ6aB3RnafirhcY1XdHNI2a7XGXNC7XCn3FyCbk 4w7MityUIaUtaEKQ4rYMDKxvKsjIUSHN2RLf8TLeiHqFak+fU5JjrfLaGmjD9MMNbiHHCoF0 qABSM5/q5DKX4bTLpL8/OvQbkSJrlwlIYjrZy4YgjNpQpD29sJAyoJWd+SM4p50ta12TTVqt TshMlcGK1GLyWygObEhIVtKlYzj5mpSigKTtb6avl9uUB62XqDEiRklRiyreZKS9kFLw/KJG 5OPSCCAeeTjDjRQIC/DsLvJcM9sWhV6Tf1RugeqZSUgAdTdjZvSF425zxnFP9FFAUUUUGmcm QqFITCcbalFtQacdQVoSvHpKkggkA4yMjPzFKugtNXiwyLg/errAuLkwNqW7HgGO444N2XHF FxZUSCkADASEgAAU4UUBRRRQFL3iDZZeo9G3aywHo7DtwjrjKdfSVJQlaSkkAfHB4phooKx1 d4cStSsxUznLW+pFrNu2yGVrTDcJ/wA5j8jDnb5H0pwoc5siCwYsKPHU84+Wm0tl105WvAxu UfiT3NbqKAooooCqVt+nr254nt3KbpGfGtbF1enMvx5TAQtTjQa6jjXmSBj1qKko3qynIGCF XVRQFFFFBD3rU9kschqPeLrEhvujc2284EqUM4yB99RK/EfSiFFJuySR+aw6ofiE1x6lmzp3 iPZtNsz5FtguW6RcHXY+0OSFoW22loKUDgAOFRwMnA+GaV7AbrfNQ6lslx1fObaskJlMWdFW hovFzqKVIcwNqigpDePdy2rgE0D21rzTjuenPWrGM4jO8ZGfzazOt9PjvNc/ZXf3arjStxuO qLfq643bVky2u2m4Jix3GFhtlDCG21pdU3j1dXconPwOBjFc9lXrKdq+5s2OVeHWbfqhTD8q VLaVERBDTa1sltSt5XlR2lKeNw9XBFBZLniDplskLuKwQdpHlXic8ce59RQjxB0wskJuSjhW w/zZ3v8AL3fpTVRQJFyvWi7vMgzZ+2RJhbzGeVFe3Nb07VFJ28ZFLkiy+Gr6FpUmQn8i3HY2 Jkp8s23yhLWB6dqsrH+tz8qcde6qc0sxa1MwUylz5iYaStxSUtqUlRTkIQtaslISAlB75OAM 0tP+I14+zem7rEsEBw3aK1KcaXcVILAdeZbQAeid2eukngYwe/xDVqGNoi6W29R4shVvkXZC m5MlqG6skLUC5hKklIK9o3EAZ7nkA11RE+H8WLFZbawYz5loWGJAX1ynYXN2MlW0bck8DgcV yv8AijPMG9zIWm3HYsBElbbrzjzKHOg+GlJU4WNgUr1KSEqX7pBwa6bj4jXK33I29+xMrltX NNue8u+++kbohkoWgNsKWr0pUCnbxwexyAzZT4dspt6WojaUwEpRHSIr+EpSrehJG31BKvUk KyEnkYNdlpuOi7RcJU20x30SpSlKdMeDJc5UdysJCCEblcnAGTycmomB4oy5FnjXJ6xNIjiB DuMwImFSmm5Ty22w2C2N6gEFRB2/IZqX0JruRqycnZZJMe2vsuvR5akugYQ7sCV720gKUPUA lS8AHOOMhL/bS0fm3X+6Jf8ACrw60s4GSm6/3RL/AIVMlFApTNY2KSw7Fl2+/SGHUlDja9OT 3ELSeCCOgQQahfNaC9kqtA0lMTbFOB4xE6QmBkufn7BHxu+veum/a8etuvYtjZjMPxlPxYz6 0qVvaW+HSnJ4SMdNJCeSoKJ9OOVdjxZvCoeoFP2mC0/boT8xkrccSh7pSlsKSMp9QO0HcOxU AR8aBmnXnRc1EBE7TtyfTb8GIl3Sk1Qj4wB0wY/pxgdu2B8hWDN00Oi9+2mdMTkXcqKvPJ0j MD+4jBPU8vuyQSCc9jWu86t1TZbmxb7jb7KH7g24i2qbfdKXpCXGwlpXp9O5C1Kz8Nis8DNb Ymr9Q3NUpy1W20mOmTLjI68wocbMaQGlqWnGTuG9QCfdwkEndwEyNdWjOPLahHfk6fngDHfn o1mNb2gtlfQvuwZGTYpw7fL8jz34+fwrPw+vNx1DpS3Xe6RY0ZU+OzKZRHcKx03GkrGcgYIK iP1Ux0Cu1ruyu+61e0849djmo/3sivTrizdVLfTvRUexFkmkfj0sUz1WvjBqifZfZcW3KlxW 1TIbkqU3EdcStpUltBZStKSAogqJyc4AABKhQMqdb2dW3CLxyM82aYP/AAuK9TrWzqSCE3bB +dolj/wqhJsuYx402aK3PnGBMtEp9yItY6IUhbISQjaCFepWSSe/w5y/0C59tLR+bdf7ol/w qPtpaPzbr/dEv+FTHRQLn20tH5t1/uiX/Co+2lo/Nuv90S/4VMTighClqICUgkk/Cqw8Jr4+ /cl22fMkXB+XbGLsxLM1UhtTK1rSAEltBbOR8lZGOeKBsXrazIbUtYugSkZJNpl8D+yrkV4j abSSC/cQR/8AVMv+FTfRQKH8o+mv+XuP90y/4VZN+Imm3FhIkTwT8VWuUkfiW8U20r+KT0uJ 4c6lmW6a/ClxLdIktPMbdwU22pQHIPGRz8fkRQbPtvYP+eOfsr37te/bewf89c/ZXf3aR9ZX i4x9P6elNXV9ry9jfukxlmcmO/KS0hlSsFTa88FzPu8keoVadtltz7dFmMbujIaQ8jcMHaoA jP1waCBXrrTqMb5yxk4GYzvf/wDLXOrxI0okkG64I/8Aozv7lN1FAoNeI2lykbrsFKJxkRXg P+z91b2df6XeJ23ZpOP+UbWj/tJHzpoqmoerbs/4gLenvTo9sRqZdgYZYcSUKxF3pC2inOFK yrqBWRwMYzQPh8QNLAIPthj1kJGErP48cD6mtbfiLph1QDNwddJ/5OG+rH34Rx+um2igir7p 6133yyrnGLjsVZXHfbcW06ySMHY4ghScjg4PI71xy9FaamIipkWSCtMZnyzQ6QADOc9I495G edpyD8qYaKCEnaUsM+7ouky0w3rgnb+XU2Nytvu7vztp5Gc4+GK32XT1osbktdot8eGuW4XX 1NIwXFnupXzP1qUooCiiigj7jZbZcpcOVPgx5EmGVKjuuIBU0VJ2q2n4ZBpel+Gek5bcht60 M7XWERkBJKfLto9xLWP6PB9Q249XNONFAq37Qllu1tvMVpgW927IKJUmK2jqKCiCv30qT6sD ccc9zyAa7Y+krCwzHQm1xSWHjIQstjcHSnaXM99xSAnPyAHYYqdooIFvR2nWhBDVmgoTBATH SloANhKt6RjsQFHcAeArkYPNdlssNrtcqRJt0FiO9IUpTim04yVHcogdhlXJxjJ5OTUlRQFF FFBDXexaekPOXO8Wq1PPNoSVypMZtSkpQdycrUM4SeR8jzS2geHB0s3NZt+n12O6PBhAagIU iY51CAlLYRlw70kgAHkZHzp6kOKaYccQ0t5SUkhtBAUs/IbiBn7yBVLw9J3w+HOl2JFiuTN6 s16VNSyzKi70JU66reNylNrG1zG0qSc9iMcg/qd08+9ZtR+1P5kS3FgNBzEfqrKm0bW8ZDn5 RSPhgZBHHHiZGi3dS3C3Bi0qvE3MWZ/NU5kEo3llxe3C1bOSgknHOMVV8vw+1dE05pdTaE3O XDuzd0XDUlvfGcVKW+4srLraFHapKMJHfdtwFE0wO6MvMjX7S2GZ0OyNX/2244t5hbTihGCS UAHqgqWSkpIwAFHJyBQWrb4US2wmodujMRIjKdrbDDYbQgfIJHAH3V0UUUBXBebLa75GTGvV thXGOlQWlqWwh5IV8wFAjP1rvooIlWmrEu7tXZVltiro0AluYYjZeQAMABeNwwOO/apaiigK KKKAqOtNitNnckOWm2QoTkggvKjsJbLmM43EDnGTj7zUjRQFFFFAVyXa2QrvAdhXSKzLiOjC 2XkhSVD5EHvXXRQQcrSWn5duiQJNnguwogIYYU0ChCT3SB+acDKexwMjiptICUhKQAkDAA+F e0UBRRRQFJjnh/DXq1vUKrpcTOQ6HQkpYKM42/FrOdvo3Z3beM4pzooCiiigKKKKAooooCii ig8WoIQpSjhKRkn6UlQ/FHSUxpbjE+YUpKEpC7ZKQpxS9m1LaVNguKPUQdqQThQOMc07VXl3 8NWrtCuTE6ZGe614bvEUOQstsLQhCA2tG/8AKIKEYIynuTxxgJVfiPpZDzLZuLp6kdMveIb5 bQ0pZQFrWEbUAKSUncRtIIOKyf8AETS7CpKHbisORrii0ut+VeKxJXnagJCMkHBwoApPwNJ8 vw2nP3dy0x1x4WmH7Im3SlR4raEuEvuOLS2gKBayFkBWFDk9zhVSd08L/P6gXeRdktTTKQ8N sX0FDclEhtKk7+VhSFJ6nfatQwKBvtuqLPcrq7bYUsuS2+oMFpaUL6atrmxZASvaogK2k7Tw cVNUhxPDiMmU2idOckWqMmWmJFbCmFtCS5vcCnUr3Kx2TjaQDzk807QYrUGFHiRwoMMNpabC llZCUjAypRJJwO5JJoNxzg470i2fWF4ummL7OjWVt25wLq9bW4jLxWFdN1LZcKiE5ABKyMAk JwOaejkg4OD86RoehJUPTuoLXG1DKZcu85ycZKI6AtlTiwpxKR2KTyOeQCeaCU0De5t+tMuR cWmQpidIitPsJUlqS22spS6gKJIBwfiRwSCQRXF/KPp8264TUrmrYgpacd2RHFK6bpUltwJA ztJQsdsjHIFTWmrK5ZbSYTtylTiVEpcdQ230k4ACG0oSlKUJA4AHH1pIh+EEKNaLnbheZpYu UViLKV5aPudDTi1pWsls71nqK3KUCVZzQT6/EWwpS0R7Sc6nmMhu3PqLZYWEPBQCcjaogH/C vVeIun0MredcmtMNmSl1xcN0BpTBSHEq9OQcrSAMeokAZNatM+H0HTsy3PQJ0zowlTFIjKS0 GsSVpWtISEDYlJSNqU4A+ua4BoBN4c1c7fECIq9LCG0RZBcDKUbdr6dyQEuL6bJUMEZaTnNB 3yfEqwRg2HkXUOqdUwWk2x9SkODnYrCCAccj6A/KpSDq60Tb/wCx2HnfOELKAtpSUrKAgrAJ HdIcQT9/GcHHPM0o9cI9sTcb5PdkQbii4pebQ03vKQQGyAnARgnOOTk81H23w8Yga2VqVF0l OSlSJDykONNEqS6lI6Zc27yhG1OwZ9IGKB4pM8StRXnTlvVMtMSM5HZivSHXZCSsLcQUBqMl KVJVvdK1JSoBWCkDac8OdK+stKydRvxHI9+nWvyqVltMdplY6iuA560KwpIyARjGc0CrM8TJ UXUTjEiNCjxGLrCtDkN1Z82pchtCuqnnGxJcAxtO4JUcjGDaVJUvw/jTtTR7rcbjJltR3Y77 Ud5polDjKcIPV278bsLKc43DPbIp1oCiiigUvFPVE3RujZV8gQo8wxlthxt54t4StaUZGEnJ yoccfHnjB6L9qCVbNXaatSIjLkS7OPNrfLp3tqbaU4AEbcEHb33fq+NeeImlftppd+xruDsB iQtCnXGm0rUQlQWAN3A9SRz9KLzpmTc79p66Kuy2l2hSl9NLCSl9S0FC855GUqPbtQM1FFFA VE6nnz7fbm12mEZkp2Q0wAfdaStYSp1eOSlAJUcfAVLVAa4sc3UVhXbrfdTa1OLSXXPLpfDj Y95spJHpV2PPbI+NAnt671LN0Xb75a7La1l0yEPGRMWhta0PBlkMkIJV1icpzgduTnNWXFLx jMmUltMgoHUS2SUhWOQCQCRn6UpjR8l7TllttwvTr79uuLc9UhthLQdDbxcS10wcJQAQkAdg kU4UBRRRQFV2jxI/ynVDct6EWz259ng8Xj1vM9DqhfT246Z90HdnscYqxKqJ/RN8l+KadRzr JYXYbc5EhlxK0olp2tBkFbobytAG5YQcHdtBUQkCgt2iiigKKhL7qWHZZCWZUW7vLUgLBhWu TKTjOMFTSFAHjsSDXEjWsJxnqN2vUZHwBs0lCj+pSAaBoopTVrdhKykWLUygP6wtTuD/AIVi dcshIP2f1QcnGBanOO3/AJ/4UDdRSiNdMnvp/VAP1tLv0+n1/wAKGtcsLcCTYNToBOCpVqdw PwFBo8S9WTNNJsjFqRFdnXOcmIlDoLq0pIJK0MhSS5ggZ9QAByTSi94iagXpbStxjzdNol3K ExMlsusOHaHX2Wk7AHuAOqrOSeUH9Ts5qS1zFMPSrDelutbumXbM8pTe4bVYOw4yODjuDUNL jaNltzESNHTXEy2gw7mwvZKAMBI9HpAycYxgnPeggpfiVqVUDU86JbbcxEtwmFhctQG0xnw2 Q4kO7zvTuVnYgIIA9YOa6Z2v9QxrszbGG7XOdF5RbVyI7JCX0LiGQC2lTwAUjG1QKyCCCME4 qYv6tPXq13OE9ZL7HFyQG5T8azvIddSCOFL6eSCBg5zxXXGn6ejw48ZGm7kWmDuQDYXAAsjB VgNgBR+JAFAo2bxSvUrTsC6SI9qKxb4c+Qw2lYMnzMhbIbZ9Z2lGwEk79ylBOE5zTF4c61vG qpwcl2pqLbX0SFtHegOsFp7phtaeoVKURkk7EBJG31ZBqQTdbAnyu3TVxHlCTHxYnfyJPco/ J+n9VbY17tkeTIkW7TV2EqQdz7jdqUytw/NSlBO78TQN1FLn2pX+j9//AGVP71H2pX+j9/8A 2VP71BOzUNORHkSFqbZUgha0uFspGOSFAgp+8EYqg4UgP+EGjHXLmy5b035aJrEqUcTkGQ9h lbhyDn0qw4QlWACeRVvK1FOWkj7I35aD8zEGR9xfz+NajepBZLR0Vei0TkoPksH9XXoKWcuk pnRVjm3V7pPW+NcbhCgSnZGyawJKAwwl1DiAslG1KAoLyFJO3HdnnTWD4vWZ2IJKX3bwtiV1 FnzYPkchtCcD+Zj0qJJP5TJAHerBcv8AJWpAc0XfVFv1IyIh24+X5fg177eldXr/AGMvnVI2 7/5nuxntnr5xQNNFLH2pm7iPshqLI+kX+PWsavllZSNIamyBk5ajgfj1sUDXRSkdYyQATo/U /Izwywf/ABf8KyGsHyspOlNSgD+sY7WPu/pKBropaRqpakgnTuoEk/Axk5H/AF6PtUvbn7O6 gz8vLJz/ANugZaKWvtWvj/JzUHOP/kyeP+vWX2pX+j9//ZU/vUDHRS59qV/o/f8A9lT+9R9q V/o/f/2VP71Ax0UtnVSgMnT1/wD1RUn/APlXO9rVDK9q9O6mJxn0W1Sx+KSRQNlFKH27Z/R3 VP8AdTlA10yTzp7VA++1OUDfRSy1rGKtsKVadQtk59KrS/kfgk1n9r4n/uy//wB0yP3KBjop XXrOMlKD7H1ErceQLS/lP3+n/dmsBriFuSldp1KhRxwbLJVjJPxCCPh86BropaRrGGtO5Ns1 Bjn3rPJSfwKKwd1rBaTuXbNR4/1bLKUfwDZoGiilD+UC2f8AuvVP/wCnp38KvRryE4oCPZdU OnPObJJbx+txCf8ACg4PGC5Sk2Jiw2h6c1d704Y7TkABUhhpIKnHUjcnsAE+8OVikz+VO+P6 X0jIththuUwSotzjvtdRxmRGZWteB1mwAS2e57KBGexuR+1W6RcY9wkQIjs+OkpZkrZSp1oH uEqIyAfoa5U6asSfdstsHJPERvuRg/D5UFaae15qq7XCxtpkaY6UuyR73KbLTiFNoUtIcSFd YgbUkqBI+GCPjUTePFfUcV/UzkKTpiRCgWx66QnAy4eshEpTKQSHsHKUE7k9ypOPkbnj2S1R nepGtkFpzp9Lc3HQk7Pzcgdvp2rV9nLH00t+xrbsS0GUp8qjAbByEAY90EDjtxQVEjxavSLL epLirIuUxc4tvgsdFbbzzbwbV1eiXipZKXAQ2Ck8HJGDixPCvUFw1Ro6Pdbv5MSnXnkFEVtT YbCHFIwoFa/V6cnn4/rM4mw2hBBTaoCSHEujEdA9aRhKu3cAnB+FdUGFFt7HQgRmIzOSrpst hCcnucDigU/EzVczTLVlatbUZ6Zc5yYaUOJLi0gpUd6WgpJXggZ9ScA5zSg/4iagXpTS1zjT dNty7jCZly2nWHCEB19lpOwB4EAdVWck5KD2q3X4kaQ405Ijsuraz01LQFFGRg4J7ZBwfpUH K0RpiW3LbkWG2rTLaDDoMdPKACAkcekDJxjGCc96BAneJOpPI6nmxLfbmYttE3orlEelUZ8N lKwl7ed6dys7EhBx74Oa3zPEG/x7wxbWU2ucsXlFtXIjMna+hcQyAW0qeASpJG1WVkYUDwTt p+1Dpe23y03CA+0Y6Z6A3IejBKHVpyDgqwc5xg5+FdTVitbcZhn2dDUhk7kbo6OFYwVAAYBP xIoKptPilfJVjg3F+Pa/TboVwkMpbWlUrzL62g2xlZ2lG0ZJC9ylAYTnNMvh5rW86nuq/OWp qNbHUyVNKK0JdZLT/SCFJ6ilLKhkk7G9pGMHINOzVptzSY6WrfEQmN/QhLKQGuc+njjnnitr EGJHkOvx4rDT7xy44hsJUs/Ujk0C74lvxmdMBua5KbbkS4zI8uso3qLydqHFhKilpRASs4Pp UapWFcJcmJGj3q4ut2RqHfFMuNTFpZExqQQ2hp3IKkNt/wBESc4BIAxgfSLzTb7Smn20ONq4 UhaQQfvBrU5BiOMNsORWFstkKQ2psFKSOxA7AigSXNQXm0eDdqvElsu3swIPmTIQfybjnSQ6 4tIxwjepZHHunkd6VLh4mX+Hc4EWIiFc0GbOib2WgDMQwwhxLreXABhSlIUAVZKDjngXJLdb YivOvJWttCCpSW21OKIA5ASkEqP0AJNKDeuNOfZuzXiMy8tm4SfJW6OmNtedd3qRtSg42coU SVFIAHOKCEjaov8AIuOm24l807Mh3SMt9DzUVeHuklsuEHq+nJU4AMHbt5+IChdPEjU1ytt+ TBfgBryUx6K9FaOFNtTEsdVtwOlSkhveor2o5BKeBmrORrOyKas7kKFPlOTeshhuLBU4thTS 0ocS5gfktqlbSVEDOea2uatscbUTVpLKw6ZItwkJaT0kSC11QySDkEoOe2DnGc8UFeWK+S7C +i12692xNvdvK4jt6mdWSmTmEHwoLcfPqSpJb94p5HYgivH/ABR1C9HsjjLVtiqfhwHpqSyX OiuRJS0SrLqChJQregYWSArOAMm2Llpy2XGRbXZDB/4OcU9HbbWUNhSklJKkDhXBI5B7mpJc dlZO9ltWcZykHOO34ZNBtHaqr8cnrWGIke4XpiDLeiSkRm5LyW2mVEI/nhJ9W9nGUbfUSrAx kkWpWt2Oy8QXmm3CO25INBWSnWWPGfSqW7y9I8zY5PUYclLIUpJY2OdInakqBV2AJ2nParRr UYzBeDpZa6ox69g3fjW2gKKKKDB9QQy4tRUAlJJKRk9vhVOeD85DmuJbEWZKkQXbJHkslUhT ynMury7LBCdklWR6QPdByTji5q1MRmI5WY7DTRWcq2ICdx+Zx3oNtFFFAUp+LTq2PDLVL7Mt +I+xbJDzLzDxaWlxLalJwoEHuB99NlaZkSPNjqYmMNSGFe826gLSfvB4oKd1xdunpbTMj2ut tDFikXJTKZkhjzqmW2TsLrK099yh6ieVcJNW9aJZn2qFMUythUhlDpaX7ze5IO0/UZxWCrTb lxmI64ERUdghTTRZSUtkfFIxgfqrtoCiiigKo5i+3f8AlOcfuapBQNUGzsRGJzjam2fKb0LU zyhbZGXDkbskHOEgVeNKzWhbO3f/AG0ly6m47t3UVdJChjdu2bSsgIyPdxj6UDTRRRQFFFFA UUUUBRRRQFFeKUEpKj2AzSDF8VbG/GW85Eu0VPVbjtiVF6ReeWEFLacnG4h1Bwojgn5HAP8A RSGfFPT+EOIRPXE8mJ7kpEfLTLPUU2pSznjatCgQASMZ5HNdErxKsMWXMiPiciZFnt24x/LK K1rcUUtrSB3bUoEBXbIx3oHSilu2aztFxuhhMrdRkvBl91G1qQWVbHemr47FcHOM9xkDNMaF JWkKQQpKhkEHIIoPaKKKDB9a22HFtNl1xKSUoBAKj8sngVUEPRd7Hh1p6DJtYF5s93M5stT0 pUhJeWsrbUUlClbXCnasAHn6U5xL5dE651La5So78OFbo02KhlgpWC4p8FKiVHcfyQ5G3v2r l8MtQ3K7eeg6jkIVeozbD7kdEIRw206klCgQ64F5KVZIIwRjaPiCRJ8Nr8zpiJbm4sOdNciz ima6+Uv2+ZJkJdDqXOMhGBkpTuUpA7A8NTtovsnxBgyZWn4K7ZDf6jU3zwSSos7FSFshGVu4 yhOVYSk113/xQstinXeFOjXATLcWgGUNJKpIX/Wa9XqCQQVZxtBGe9drevrSrUsqxuNym5kd p10goBKuklClgJBKuzicHGFc4JxQN1FKWhtd27WbkgWqPKQ2ywzILjpbIKXQooHoWohWEnIO COxwabaAoopF8WNRXfTNncuFpUz0mIkh5aTHW8tTqQgtghPCWvf3uKKQn0nNA9UVWV91le7b qe0MEwTDuE+HGaQhtami04jLilyMBCXN39GjcSsbePVmrNoCiiigKKwkOhiO66oEpbSVED5A Zqt/CzXE/U9wSm6rZYM22NXSLDVFU04lta1AlKtxDiBlA3cHPO0BQoLLooooCsW0lCACpSvq rvWVQmsJ0+32YyLWI/VDzYcW8lS9jRUA4pKE8rWE5IQO5wKCboqrYOvb3K0bpa9stWxbdwvK LdKUQtJLSpRYStCMnYsgZKVH0ng8jAtKgKKKKAoopR+16nfEeLpuNFC4aoch5yYVcdZpbQLa fntDvq+pA7gigbqKKKAooooCiiigKKKKApPneH9tnMXBuVKmOqlXNF3QtfTUY0hASElAKMYw gDCgrIz860eJ+p52nk2GPaCwZlzuCYpbUgOO9PaoqW2gqSk7cAkqUAE5PypJk+JNw+yWnJad R2aPcpUNqXMS4wgpAdkMtDA6vp2hbnxOdh7YNAxXHw4cuWqD5qS/7AXaBb5AQ+lK5X5ZTikL QGsBJ3HlCkkdgADUnc/Da1XK5m5SJc8XAP8AWRIQpAUhIfbfS2Mo9wONJIzz3GeTSdP8QtTC Lq6S0q1xU2lM4pbeSlS2iw+lLeUBzepK29yiohIG5JTkd90vX15j3RuFHuVvmxxe27eJrTTY TIbXDLygnLgTuQsAE7sYWB37g6xPD+ysTi6+hyZFSZJZhSQhbDPmFhb2E7ckKUOyiQMkCmqM wzFjtR4zTbLDSA2222kJShIGAABwAB8KpK1eJ1/kadtc95y3mS5bYk0MdEgz3XpS2lst+rgo SlPbJysE8cFn8ONYX3Ud9ebuDMJmJiVvjbkh+Ktp/poQUhZUcpyVFSUc4wMGgsqiiigXzpK3 rvlzujzkt524xhEktOO5aWyN2EbccAb19ufUa16T0naNJtyHLep1SnG2mFPSHdxQyykpbaHY JSgEgAD4nOTU7cDGEGQZym0ROmrqqcVtSEY5yfgMV89wTFe8HdFutT4ghW7UBMliQpZYcT5h 3ah9aQrppwpCtyxt93PcUFtX3QFgvkiRKuBfW++pToeDoCmwpLaVBBxwkhtvP3fU55leH1ib u0iU1cblGlvuyXcNTSgpXIADpTjkEkJUOeCkbcDiqjkqdi6TsEu7x0puEKNc59phSYhfjvlU pBjx0bilZUUABCQnISsHA24qyVWCzSvGOC+7Y0C6Igqu709xrceoSlhtpKyONo3nHz2mgbNK 6Qtel1uKtKXkByMxFUla9wKWUlKD2971KJPxJyaYaKKApa1Xoy16mfS9PMhp3yzsJxcdYQp2 O7t6jSjgnado5GCOcEZNMtFAnu+HVgXdUzA08hvzEeUqIhYDK3WEBDK1DG47QlOE528ZxnNO FFFAUUUUHJd0S3LXLRbFRkzlNKDBkoK2t+ON4BBKc98Gq68N9C6i03qPz13m2STEbhCAwiOw 8HI7CVbkNNlSyAgE85CidqRnirQooCiiigKh9T6eh6iixGppcQuHKbmxnW9u5p5s5SsBQKTj J4IIqYooEt3w8t5sVstTFwuUdiDO9pBaFoK3pHVLu9ZUg59ZKsDA+GMU6AYAGc/WiigKKKKA pWd0NZ1axhakaZSxNiIdQlDTLSULLhytavTuKifjn5/M5aaKAooooIy63ORBeQhi0T5wUnJX G6WE/Q71pOa4ftDN5/yYvX4x/wCLSV46O3VNvkN7ri3pw2ect9cFoLPmkoSWQ4QCpKMbzlOP UBk4pT0nf9RWXS9iXbpjkXTzrNojpkXiIMJeeKkv9M+hSkgFtW5WRuzg47BcI1DOI50veh+u P/FoOoZ3w0vej+uP/FqrpXizdmXbegG3K2SNj6sBKZDPtDyqXkFS+EqSlaht3nI/Nwa9/lD1 GZ7zAulpQwhV22SlRkKbcEXAQAA/uz3JyB9PnQWgNQziOdL3oH74/wDFoGoZuBnTF6H64/8A FqrZniTfWdOahnNXmzuvW6222YkIhlWFvnDiSA7lWBjGMcqA+/e74j6jQmUz1bamc5fX7exG Sylx9qO3G624o6wSpQykLJWAkZ7nigspV+lqKSrS15JT2J8vx/tajpK40hMoP6FnOiUjpPhb UU9RGCNpy7yMEjH1qU0Bc5V60PYbrPcaclzoTMl0tI2pCloCiAMntnHf4VWx1zqyBAubk2Ta ZjkS8sWZ5UePsEdTiWFKdJU7tKQXHEeop9QTz3FA6X5ab5apdun6UvvlpaQh7oustLUkEHG9 LwOOMd+2R2rrbubjbDTX2Su6kNe7v8uog/PJdzn696r+6+IWpbfH6z8myoktWZdwEJKA6qU6 2+W9iFocI9Y24A3FKjjKqz1D4h6jtt/l2ppVrU2q5MpYnFslDUcyUMOtODf/AEyC60e4BSon AxQWALw8OnjSV2HTyUemN6c/L8rxWSLzMDi1saTugcX76iqMgq+89Xmlay68uki9hp2Iial9 dwT7PiICZMQRnumjeVLweoOedoyRjIqx4TypMRl9bDsdTiAssu43tkj3VYJGR9CaCF9uXX9F rn/bxv4teC+3Q5xpe5HHBxIjfxanJakJiPKddLLYQoqcBxsGOTn4Y7182A2p2wX+VpzUEV1h 2LbIKW0vJUhZ8ygCZP24SguElK0kbunu3cqwAvNF/vDidzelpi0HsoTIxz/tKy9uXv8AROd+ 1xv36XfBRTjWm7w1IZhI6F1kYXbFFUNwEJXmOMDCAVFJTz6kr5OaRGfFW7v6c1BK9r29qUzC jTYRUloblLedQtraVcelLZwo7klXq74oLc9uXv8AROd+1xv36Pbl7/ROd+1xv36rqya01JfL tZ7Yxd4UR+Yu6oStUZDgd8u4jokEKwoKSpWSg4O04xg10XfVWsrUNTtb0yH7Cl2QpXkPyb8d 0N+XWCDklA66lBPctEcZFA+m+Xsf/NKcfulxv4lYrv18SeNIXBX3TIv/AHuUi3jUuoI8S3uw dY2WRGlXVu3MymoYWHA4EkEncE5T6s7cjkA8g112HX06T4nqsUqVFVEU/KihG1LagtlDZGEk 7slRd78KAynsaBtc1DfUEgaMua/qmZE5/F0UJ1DeyoBWjbokc8mXE+XH+l+NNFVR47Xi5W2N ag22+zaW50N599t1tPXWJTf5A7lAgbQpRPb3fhuoHBWo7sl9to6TuQUsZ5lxM9+eOrk/Otwv l2JOdK3MAYwfMRuf9rVbaqd03K8UIcf24w1eRdIMlwPOIU+wUpSERo4T6sObgV5JQElR5J4u qgXhfLrjnS1zH/xEb+LXvty6/otc/wC3jfxaYKKBf9uXX9Frn/bxv4teC+3QkgaXuJI7gSI3 H+1qcllxMV4sDLoQooGM844qlPAlbzWoGm3mWpMuXp+PKuM1pK0LZldVe5mQCogvEqWckJUN ihjGAAtD25df0Wuf9vG/i1pf1HdmlADR95cyM5Q9FIH4vCmaigVPtRd/0Kv39tE/j0DVF3/Q q+/20T+PTXSf4pPw2tPw254kKQ/cYzTYbz0i51AUh84OGCRhefhx8aDsTqO4ltKjpO9hZ7o3 xuP19bFZnUM3P/Fe9fjH/i1QHmLlM0TYY0OVbHHG4F3W6m5vFEMpTK2hcRffqIxhpR4Sg9xX 0fpySJunrXKCZCQ9FacCZP8ASjKAfX/rfP60EONTXTdj7G33Hz6sT+NW1vUdwVjfpO9oyOcr jHH4PUyUUC8NQzfjpi9fjH/i179oZv6MXr8Y/wDFqZnIadhPokuKbYUgha0OqaKU45IWkgp+ 8EEVQl2uAd/9k1c1F1kCQ1HV05Dc5aVqX1lAJUtKgV5SfdOQflQW49qec2MjSWoHOcYR5b8e XhWr7VXJX9HozUP1K1REgf7c00tOIebS40tLjahlKknII+hrKgxdbQ82UOoStCu6VDIP6qi7 1p+3XiJFizGVCPGkIktoaWWwFoOU5A7jPwPFS1FByuW6E4EByHGWEI6adzSTtT+aOOB9K89m wcY8lG+P+iT8e/wrqz6sYPbNe0EYvT9oXPbmqtkMym2lMpc6QyEKKSpP3ZQk/qrrEGIFFQis BRJOQ2O5GD+IroooNaQzFZASG2WU8ADCUiuZbdu6TgWiJ0pGSvIThz55+dKXinp25al+z0a3 MtmPGuKJcl5bifQ2hKspDS0lDhVkpG7hJIP1FZXXSV+Vom1WZzRypL1kgNqLoUwoOOGS266l sZ5JbZUOByXAMDvQXY5YrP8AaBu7uIR52NHTFQFL9DTe7cnCOwOexxn4V3KZtykEqbiFDiyo kpThS/ifqao7WejJVv09rq4XWM6/12p5ZWXUKaeTIkIcZQUJR1CpOEJypWE7fTweJORoq53C 4RbnEtKYtvevTNxbiR1xleVZTDU0taQsFBU4tQJAHZIJINBcTSIaH1PtJjpef4LiQApzH1+O K3pWlSlJSpJUnuAeR99UVaPDrUUfTtsguW+O3KFtiw0Oh9H/AAc+1KW648nGPfStJyjklABw OQ1eGui7jYb47Mu4fclIEttUvrtlEoOvhxKylKAsqwB/SKO3kDINBZvfvWsMNBKkhpASv3ht GD99bKKDU8tMWKtaWlqS0gkNtJySAOyR/wB1KCPEGzO6atF2bjS1Ju8swYUQtJS869vUnaQT hPKFEkkYA5pxkKcSw4phCXHQklCFK2hR+AJwcffiqmY0JfP5ObNaJUK1rudtupmpKJrqSEF5 bhU06lKShzCynkEYznvwDE74j2bykJyHDnzpbrb7nkozSVSGQy50nQUbu4X6QlOSog4zXlkv en7NqSXZ7XBltrl3NbT8gr6iTLWz1ykhSytI2dsJCB2GKSJHg3KZs7SI6IE64ybVLt0lyW8p XlXJD5eS+2pSSVFtS3Bk7VKwk5BzUuPDe4J11EvILJmsT25HtsyVddURLSUGKprGDuwQST2J V73FBbOxGANqcA5Ax2r3anOdoznOcV7RQFeLQlYwtIUPkRmvaKDHYjdu2p3fPFZUUUBRRRQa ZsVmbEeiyU72HkFC05IyDweRyP1VCWPRlisVwXNtcNxmSsEKUZLqwc98hSiM/XFMNFAUUUUB WDzTb7Smn20ONqGFIWkEEfUGs6KDndgxHmmm3orDjbRBbSpsEII7ED4V0UUUBRRRQYvNNvNL aeQlxtY2qQsZCh8iK5PZFt8qI3s+H5YL6nS6Cdm7GM4xjP1rtooMGGWo7KGY7aGmkDCUISEp SPkAO1Z0UUCTr66yrfebBEj3K5wfaj5htGLDYfQXSCoFZc5ThKVHj4JNRej7hP1Zalz7brC6 ssJdLSTMtTDCnMJCt6QpHKCFoINd3ijpiXqiZpVlqGiTbody81NzKLCg30lt4TtwSfymeCPd x8aSZegdZXK16WhXlFufVaEy4Tslh0dR2MpgNoUCtPpWo55HujB5NBY/sq8lacazfwRgJ8pG 5JPH9X9Vctyi3m2wZk9/V099iIhTjjMe3MOLIAJ2pSEkk/TuaULL4YqYk6Fdn2SE45BiBq6O dYEh1tltDSkccgKQVcY5Ue+TUAfDnWJ05fojlvtzku4xWkJBlhTSX25S3SrlG4oIXwVqUvgg kDFBZNgau18hLlwdYz1Mb1tJUu2sI3FKiNyQUcpOOD8RzXf7A1HlP+Wcvgc/zCNz/wBSuPwx 07N08dSC4MBKp9zXNQ+XErU8FIQCVBIG31JUQnkAEAU70Ci5YdRoSVK1vKQkfEwI2P8As1rN mv4QknXb4SckEwYvP/VrV4oabuOp0WGNb0MBmNcES5DzjgOxCAcgNKQpDhUCQN3CSQfurK86 Jv69FWqzK0lHlO2SAhfVD7f5V0yW3XENjaMkoZI+GS6B86C1TZdQJylWt3gpON2YEfIyeM+n 9VeptF+HTX9tnFJ7cwY+FH9Q/wB1VjrTQ82FYdc3C4MuyTIZnllSVpWl4SH0OMoLaW+oVIIC clXp2+ngnEi5oS5XGTHuUGBFi29+7x7i3CjraUIzKIimlKSFoKCpxSkkjb2QCTnsFg+yr8rB Tq84XwnEFn5/CtrdovqlKSrVbpKe4bhMgjPzyDVa2vw3vkWwwIaokTzItseG24Xx/wAHvtyX HVvp2gZKkrScpwSpAB4PDJ4caJuFgv8AIm3RbzkhJlpVKDreyWHnw4lSkpQFlQAx61HbyE5B 4CavzVzslnl3KXqW6OR4yC4tMe3MuuED5JSgk/8AcOe1Qtxv7sK02qcNTXeSq6RjLixY9ujr fcaDYcUrbt7JSRnnuQBkkCnbVkaXN0zc4luaadlyI62W0uultGVDbkqAVjAJPY9qre7eHNwm WXSjj8G2zbhabO7aXYj756RK20IDyF7O6SjPug4UcHKRkHWLbbjIgMzPtVeGmnWg7h2LFbKQ Rn1JUzlJHxB5HxrFMN9fQ262nK8xno4RDPUx32/kef1Vx3LSE6X4UxNLmch2exEiNLkOlWyQ tktqUFnk7V7Ck9zhR4Pak+5eGN6uVzhy826APaEyYsR5BKoiHo6GQ21lkpUCUFavc5UQD/Wo HhbZQ6w0vXkpLkgJUyg+SBcB7FI6XOfhitVyULaxLdl65npEVsuvIS1EUtKR/qBkqJ+GAMkk CoNjw9U7O0xJmWLTjflYzrVwQwpQSlW1CWuiOn2TsB7pxk4yeSsq8HrtLauiZhtKDcYsxKgl e9LDrspMhCU/kgtaPQAorWT6jtAAxQO2npr96ty532l1Bbo/VU0j2jFhsKc2jlQSWsgdxyAe DxUw5bpbQQXNZ3BAWMpKm4Y3D5j8jzVeXbS8+3agtdwd09bX1zb31/Z7Dbr0WM2IKmMqcQwd m5e0klATwnJ4JHI94SX3y1nbWu0yvZcKFFSHHDiQGpSX1tq3NL2ISEqSnZgqChu4G2gtX2Hd CONV3b+wifwaWdZ3V3SiUee1Nf3lrjPzNkeNCJSywEl1fqaGdoWngZJ+ANWKnhIyAOOw7Ckn xMtWob0zGhWaBaZttcQ4JjU2W5HLvbajKG1EtkjKk5G4AA8ZyED7fUu7JjMawv7rHmI0Zb7c OCW0OSEJW0ggt7/UFDnbgbu/Bw2r07fDnbrS7J5z/mkM8fL+hpHufhtc5etRfOlBTcRNivsX VqW40uHHbS2HI4YCdiwQHQCo8h3nG0CrgoFVenb6QkJ1rdU47kQ4fP8Asa3ew73k/wCVs7kY /wA0jcfX+jpkooK/1nPl6Osarrd9T3dcRK0tqMe2sulJUcAqwjCRkgZOByPnXPqK+uWCe5Gn 6puZDDbLsp9uDHLcRDrhbbU6dvAKgrtnASScAZqU8YNP3TVWg51ksrcVUmWtrKpLxaShKHEr JyEqJ9zGMfGoLWuibzfpF7THREbY1JBhQ5qlPEmF0XFqWUjb+Uyh1QHu8pGeDwDf7FvX6US/ 2SP+5QbLeyDjVMsH5+Uj/uUxAYAA7CigU1af1Ic41pLH/wCHxv3Kjr2xebDDblT9ZznErebj ttIt8UKddcUEIQnKQMlRHcin2l/XKb0uwqRpuJGlXBTiMCQ8Gg2kHJWlRQsbxj05SQDg4OME EheqnEWeLNRqa9vuvCV/NG7WwZCfLkpfKkbeNik4+pKQM5FNXsTUEgJeY1jNbaWkKShVujgj I+IKAQfoar66+G11nWW2LTZbW3LYttxtwhKmKcEdb7m5uSHinKlgjKlYCsrKhzxVwWKI9b7J b4cuQqTIjx22nH1d3VJSAVH7yM0EB9ntS/ptL/u+N+7R9ntS/ptL/u+N+7TbRQLDVk1G2kBW rXXD8129nP8AgBUALzNN+9ljU8grMowRIFrbLPmA31C1uz72zJ7Y4xnPFWNXzytl5HjB7QRZ NSN3H271F3hu1yfKOQ+n0uiUBvaVf1erjtlW/HpoLi9kahz/AMZ+P/u9v/zrmVYdUOOAr1ip CEk+lm2Mp3D/AFird/hjvTbRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFYuuIabU46tKG0jKl KOAB8yaAcCy2oNqSleDtKhkA/UZGfxqpZOur+z4cwrotyL5ty/Ltc2c3HPShR0y3GlPlBUcA JSnucDcM/WyL5e7PaWUJvF4hW0SEqDSpElDJVjGSncecZH4ioeJoi0N6cctcOTcEQnpPn0ON TF70ulfV3pWDnlfqwcg5+VBWcvxTvkiB5W3K6j8c3Zb1xjREvJcaiOBDbgQVAFKt6VK2knjC Rzw8RvEBq4a009a7Y7FkW2dHdU7JCgCp0NNuoShJOcbVgnv7wHwNSc3w+sMq3R4am5bSWUSG y61KWl11D6gp9Li85V1FAFRPOeQRWb2gdPuahs15bhpjyrSgojJZSlKMFIT6hjnASkDnjHFA 1UUUUBRRXPOnRLe0lyfKYjNqUEhbzgQCT2GT8aDoorilXa3RJCWJU+Iw+rBS248lKjntgE5r toCiiigKKxdcQ02pbq0oQkZKlHAA++sHpLDK2kPPNNrdVtbSpYBWfkPmaDbRRRQFFFYuuIZb U46tKG0jKlKOAB8yaDKitaX2lNpcS62W1e6oKGD9xrYCCMjkUBRRRQFFFYlxAdDZWnqEZCc8 4+eKDKiiigKKKKAooooCiiigKoeVqXWVtOqj9q41yXaZMaG+0mMwgRkveXKnwQns3vfT6+Bt yr3TV6SZDMVkuyXW2Wk91uKCUj9ZrkXebYhht5dyhJZcyEOF9ISrHfBzzigpa6az1FChQZEj VcRpx603CRFbaZYdRPfYfSGAFbfUpxDgSUtnBKcprTq3xA1PbZN4YbvEWNHddjlMkpYUbOpI bL8dzPpUpRcSE7ucBw/1auKQzYRqL2s/JYRdYcUsqWZZT02FqB9SN23BIByR8BzwK703a3Ka S6m4RC0pzpBYeTgr/Nznv9KCtrdrK9q1qqIHfaCzMnsPWVhDSXY0dlKiw/uJB/K7UcrISesM Y21Z9vfclQmX34r0R1adymHigrbPyJQVJz9xNa0XKC4hlaJsZSXlFDZDqSFqBwQnnk5+Arci SwuQthD7Sn0DKmwsFSR9R3FBtpJ8a24rvhTqluYhte+3vBlCxkqe2HphI/O3Yxj407UUFca2 hW2/WzShNqRc0zJbULzCovVEZg4cdOCk7QropRu4xuBBFSni9crnZtAzpthemM3BlbPSEKOh 51YLiQpKUKQoH0lR7cYzmnF1RQ2tYQpZSCdqe5+gpGT4lW5WlYt4ECah2XczaI0F3Yl1cnrK aCCQopSMpJJzgAfGgRJOpNbsxpC4lxnzLoi9yWGoJhtoZVHEZbjaN/lskBwIb3jAUcgKGdw3 r1Jqkoa9nXu5S4xl2xvzDsFtkqW51BKZUegralAS2onblBUUk/ANU7xVt0eCwWYLztzW7LZc gqkMtKbXGUEOp3KUEqO4pCQCd24HjnErM1hNY1NDtTWmbk7HkOts+dLrKEIUpvqKykr3HYnk 4BHGO9BWVz1ZrJWnYfsy63B65de7qe6cRsktMFzobXDGKCnCW+NgUsupwQOKu7T7jjthtzj7 7kl1cZtS3nUBC3FFIypSQAASe4AGPkK76KAqq/Hjoqt0dvyykz1wpyY09cZUhpnLaQpkoCgC 46DtRwojaSAcValFBVDdhtb120E29pkNSJcZEqQ5JZ6rkURWEdNhThGQQtaT8MltXzNWvRRz n6UBRRRQVx/7QzcV7wkvzUlttx5bQEdCk7lF3cMbR3zjPb60n+J5bmXG9SPTJ9oaaaZ08tKd xXL6qyUs/JzcWFcc4SD2ScXvRQa4wdEZoSCC8EDeR2Ksc/41soooClPxPdtzOlVG8x3H4apU cFQH5NlfVTsde9aPySVbVLyoDaDTZRQfM6FxDoG3pujsRhpi53eVHlu25t+3SnUrUptTSVqw lC95CEpClKwrae6j9CaVlyZ+mbTMnQ/Iy34jTrsXGOitSASjHwwTjFSlFAUUUUBVCXZUoeMz sxoxHGG79FaXBWlKbkcxUN9Vo4yYw3hak/6jhyORV91Bu6SsDs8znLTFVMK+p1ij1bs5zn76 CcooooCiiigKKKKAooooEvxR0rN1dBs8KGqG2zHuTEx914qDjaW1bstYBSVkZThYKcKJ7gVX lz8PtVSNJxNOiy2B9MCG+pMh2crap56QpeEfzfkpQjByEgl0fm1e9FBRt80FcY9o1ZdpcIzV S4k+RFjNLU8+HZTaR0CylsBW1QCQreoYSkhKcZrtVoG93ZLNx8nZret6ZbpBix3XG0MtxkLB WkLj5Diupt2lAwlCRuNXLRQUnG8LL43YhCX7IU69b37csqkLUIgXJW8JDR6I3OYXyMJ5bQc0 w6F8PZVg1ZMuc9bEkeamyI8lMlXUUJDiVkLb6YGQAASVqHpBAHwsuigKKKKDxzdsV08b8Hbu 7Z+tVnH0DdU6Bm2SU7aJMtd0XcmVKQ6lCd0jrFO5KgtCgSoBaTkcGrNooKfe8InmLS2m3yYD lxeZuTMtUtDi2yJqgpSkkkqJRtAG4kqGckE07W3S8iBeNNvJndeDaLU5b9jqcuOOHogO5+e1 pQP/AEuO5pqooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKD//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAEKAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgIDAQEAAAAAAAAAAAAAAAYFBwIDBAEI/8QAWxAAAgED AwEFAggJBwQNDQEAAQIDBAURAAYSIQcTIjFBFFEVFiMyYXGBkUJVVpOUlaHS0xckM1Kx0dQ2 Q1SCCCUmNDVGU2JjZHKSo3N0dYOFlqKytMHDxPDC/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/E ABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/ALw3hue6WO8mniq9uiKSMSxQ1Lzi dUHR3YRq3g5fhYAHqdbaC4b0uFDT1lFFtWelqI1lilSrnKujDKsD3fkQQdc9wp6+ydplXflt lbcqCvtcVIDSBXeCWKSRgpBYeFxJ5+QK9cZ0vxberKbc6PXC7262JZhUydzcHWjpZw2DApDB QqxjiPD5DOQdA6QtvRge/i27GfQJLO/9qjWFUN7lf5tLtuM9B44Z5PXr5Mv0aqPbcG57htO0 11mhvT0FXa7Yla0taZmmn75WlmjHe8ivAEMFZCwfHQqce3jb2/a3b1DFFS3pLnDY6ykmd6rP Ofv1MABWpUBwob5QlwAQDy9AtPue0P8A07af6FUfxdbIhv6Lwyttaryc81Wop+P0ccyZ+vIz 7hpRpLXueLtIobjFbrvHZo67i0b1iuBSmhEa5Bm6gTcSU4FgVZuRyBq3dAt53f7rB982g/HD HQWAH65tMmjQKE8e/mkJgq9rRx+ivTVDn7xIP7Na+57Q/wDTtp/oVR/F056NAmVNdvKgpJam 4LtlKaBC8syyVHQAdTx4nA+04+nXJZd1XW91jUtrrdvVFQsKVBRVqARG/wAxuqjocHHvwdS/ aPdJbbtOsSjo6qtr65WoqSCmQMzTOjBSckAKMEk56AHVeXqO7U163BS2203mI3C126lo5UKx s4ppZDOAwY9RHLkLkFwGAIPXQWJIN5nHdtt5PPPJZm+r1H/97tcXcdoa9PhLab/874PqE/Z3 x/t0kw7VvVdbrKbtT7kEy3WemniiuJiEVCz1DRyeGY5wJYR852AjAGcHMjty07tpO0xKqspq /wCCTUVkckhqxJGYiqCBjmUk/wBGTgRrxLkdfPQMyxdoQILVm1HA/BFJULn6M94cfXg/Vrpi fepY97DtxF9Cs07H7uI0k9sVl3VcL1UT7YhuPdfAVTCHgmIU1JdDHxUTxlXAD+PDYz5N6eU1 HuaXtC7yWivkVkllNI+Z+SrTtRoqvnvBj5UEkBSytyJbxAaB7b44FSF+L4bHQnviAfq1w9z2 h4H8+2nn/wAyqP4ukQbd3fa/hGkkS43FFp7XSpWQVkmJgkrGok4PLyJK93yUFSRyAb11zXq0 bwvHZ5BamtG4YL5bqWpaKs+EEi76QsyRxju5yWxlHy+RhPM56hYnc9of+nbT/Qqj+Lr1E7QY 25PPtSdR/mxBUQ5/1ubY/wC6dJ9Ha90w9p1FcY7feUtMdRDE4eqSRPZvYinXM3pMQWXgxypb kcgauLQLZ+N5yB8AL9Pyxx9nTP3655H3jS0zy1VTtru4kZpJTFNGoA65xyOABnPU6bNYTuYo ZJFjeUqpYImOTY9BkgZ+3QV/YbnvLcFrhuVmvWzqyhmLCOaKjqSrcWKnHyvvBGpVId+8F51+ 1+eeuKKoxjP/AJX3a5OxmguNq2SlDeKCooauOsqpOEzIxZZJ3kUgqzD5rgfWDp50CxEm80/p ajbs30LBNHj7ebZ1jULvZoyKeTbkb5+dJHO4xj3Bl9fp006NAmGLtDAJNftMAf8AUqj+LqFs u4t1Xuraltl92hPULCtTw9gqlLRMSFkXlIOSEg4YZB9+rLmPGJyEMmFJ4DGW+jr0+/VZdllq q6e/VVbX7QqLC/sS0kPKWDuYIVkZkgiWN2J+czs7Yyx6ADA0DDDBv1uQmuO10yPCyW+obB+k GYZ+8a6Y13jCAJJdv1Z9WWOanz9nKT+3+/TLo0Cy0u8sNxpNvZycZqpvLHT/ADfv1oMu+8nj SbYx6Zqp/wCHpt0aCubVuzcN1ub2+gm2nNVIHYolTUeJUfg5UmMBwreE4JwehxqfjbehQmSL bqvnoFlmYEfXxH9mk3Y1ovn8oMFzr7MbfDFR1UFRCe79mp3aoDJ7IVwxMgBeQkHJI6g9NWzo F0SbtHQ01hb6RUTDP2cDrF5d4YXhSWDOeuaqby/N6ZNGgUHbfzrxSLa0Df1zJUSgf6vFc/fr mN13gLottK7T9vMJqBB7XPzMYYKXx3flkgaeNVPYLHfqDtvmulfSrUU9VbZoZrjHG4QkzK8U QycDiigdBjzJJYnINYl3360m2P0qf+HrqEu7sDlR2HPTOKub7f8AN6Y9GgNeMoZSrAFSMEH1 17o0HkaLGipGqqijAVRgAa90aNAaNGjQGjRo0Bo0aNAEA4yAcdR9Glkb528bxLbGrJY6qGq9 ikMlLKkaTleQQyFQmSpyOvX0zpm1WMewqy87s3HPuI93Y6i6wXGmpY2Ru+aOnSIMxxlesYbH /Z6jByDAO0XbbQJKlVVuJHhSNUt9Qzv3wYxMqhMlXCNhgMHB669g7RNsztSd1XystTHBKJBS TcIlmbjF3rcMRcm6AOQdQS9lFDHYqS1w1VMsVPPTSczbYOUyU4YRJLgDvCORJJ+wDJzlH2S2 2no1oKa63IW2WOlirIJSkhqFppOcfi4jh/VPHpxAAC4zoJ+p37YaW71lsnkr1rKSOWWVfg6o K8I1VnYME4sAJEPQn5w9417S7925VTwQw17F5yiR8qeVQ0jxCVY8lcd4YyGCfOI9NRh7Pmap esl3BXzXCSlqqWWokih+U78RqWKhQMqsEIAGB4OvUnXJZ+y2ktcVDS09aFt1LVxXNaZacKDW RwrEJM8uieEOUxnl15Y6aCYi7Rtsy0clUlZUmnjoGubOaGcAUwYqZOqeWQenngE+WvZu0Pbk TVKtU1bNTVUFFKqUFQxWaYAxpgJ5nI+osAepGln+TC5R0It6bijkoZrRLY5+dEFkFOyth0Ib HMMR5jGCfUa31PZSk9trqA3ueOmq6qiqmEcCqwanRR87OSXKKzNnOQcHroHbbm4bbuOmqai0 SyTQ09RJSu7wvGO8Q4YDkBkA5GRkZB1Lagdnbcj2xQ1lJBUmaGesmq0XukjWESNyKKFAHEEn Gp7QLl53pZLNW1dJcJ6lKilSF5FSjmk6TOI48FUIbk54gDPXPu1zp2g7be8RWsVk4rpauahV DSTAGaJQ8g5FMAKpDFs4x1zrHfOx6LdSxS989DcI5IGFZEvJ+MUolVSCeJHMZ8QOMn36h4ey +mj3HLdWuLymW6T3KSOSBSSJYWhaENnonFm8hknBOcDQTVH2gbcraSsqKSrqJkpI4ZpFSimL tHKcRuicOTq3oygj11gvaLtprfFWmsqFp5I5JiXop1McaPweSRSmUQNkcmAHQ+461WvZdXQW 23W1dyXB7dQ91DHTmCEB6eMYSNjwyW6LlwRniOgySY4dltILc1KLxcAZqSa3VUvCLlPTSytI yfNwpBdwGHkGPmcEBYml/ce8LNt2pMF2mqInFJLXMyUksqLDEMuxZFIGOnTOeo941PRosUax xqFRQFVR5AD00ub82fQbxstTQ1paGeSnlp46qPPOJZAA2MEZBwOh6dB7tBx1naTtmirHpKmq rEqVnp6Xu/g+oJMs6F4kGE6lgD09PI410xb829NNXxQVc0r0UM08gjpJm5JE/CQx4X5Ti/hP DPXUFV9mMdXf6u8z3eVq2eagnUmnQrE9LggqD5cyo5euOgONdsewpKe3TWyg3FcqO1NPJIlL FHDhY5ZDJLESUJKnkwU+ag+vnoNy9pO3JKXvqeWvmbvp4RAtvnExaEKZjwZA2E5DJxjPTz6a ardW01yt9LXUMqzUlVEs8Mq+TowBVh9BBB0lJ2bU0Uks0F4uUNTJU10/fRiIFUqypmiAKEYy ilTjIIHUjppxs1tpbNaKG2W+Pu6OigSnhQkniiKFUZPU9AOug4b7ue02Kto6S51EkU9Yk0kC pBJJyWJOcnVVIGF69fP0zqFqu07alJSNU1NfURQLTQ1hdqCoA7qVuMbfM/CboNTO69t0O5KD uKxMTRrIKecMytEzoUJ8LKSMMcjODpFvPZJLd4ESrvqEx2untkeKLwqIX5rLxMhzJksM+QDH Az10DpFvOwy3Oe3xVperhSZ2RYZDnuuPeqp44Zl5rlRlgTjGdclL2hbcqqYz09XUuvfpSqns M4keV4+9VFQpyY8PF0BwOp1xLsi40qXWG0bklt9PW1M1WgSjjkeOWZw0uWfIZCeRVcAjn1LY GPItgNT1r1tNdmSsirlrqORqZSIcUy0xjYZHNTGi56qeQz9GgcbZX0t0t9PXW+ZZ6SoQSRSL 5Mp9dc14vdvs8tDHcJmjkrphT06rE7mSQjPHwg46Anr6A+7Wvalipttbfo7RRPI8NMpHOQjk 7MxZmOOmSzE9OnXW692ekvNPDHWxlmglE8Dh3Ro5ACAwKkHyYjoR0J0CzN2pbRhoErZLjOKV 6WStEnsNRjuY5O7d/mdAHIH2j3jUpS712/VXamtkNfmtqQvdxtDIuWaLvQhJXAfuzy4khsem kWTsdlnttFRVN/R4aa1VdpPGiILpUNyLnMp8S4XGc9Rnzxhgodj3K2y3B7TuM0ntxWolIoUk ZaoU6w94pYkBCFVihBOR0YAkaDtpe0fbFV7WIq6cPS933iSUU6Nl5DGgUMgLFnVgAuScH3aZ LVcqO7UKVlunWemcsodc/OVirAg9QQQQQeoI0jN2aE1b1bXmRqlVo3gdqcHhPTySyh2HLxKz Ty5Xp0IAIIzpq2lYht+1SUxqDUzz1M9ZPNw4B5ZZGkbiuTxXLYAyegGST10FX9tu4NtWSrr5 GsFTe77S0kdbVxR1MtPHHT8uCu7ghc56AAE+fTXliu3ZzFDNHeqGey3enkhp6qiqpZ5GjllT mgUqzBgwzgg9caae07svoN7xVksVZNa7pVUq0M1XEC4kgDh+DR8gG6jofMaXt09mtdQWe2vt oS3DcMl4oa643KdwWkFOCAxR5B0A6BAw8/MeeglGrezFbXS3FqqlFHVJJJFJ3k3zY2CyFhnK hSwB5AYz11sucvZvbblPQ1zxRVcDwxSJ8ueLTf0YyOnix09+NQl07EDX2QW9tzT5mFY9Yz02 UmmqJFdplQOArDiFHIuMe49ddl17G1ud6W6VN8JrA1BIXFIPn0gwpA54AYkkjHuxj1DqePsw muCwyQUstY9a9rAaKZmNQgBaLqPMZB/brXZqzsruEsNPahQxGWKadY44paZSkTMskhGFHQo2 XPnjzOvKvstr1ui3Ghv6GaO+vfkgmo/AZXUIyEhs8QgIHrk5OfLXPt3sXj23eBcLNe+MrUlX TStU0YmdzOeWerBQFYAheJBBYHq2QHZHc+zCWjqqkVUApqOKKeaR2nVUSVgsbZPoxIwR5+em 0bJ26QCLcpB/6aT97Sdtjsordrx3EWLdEtJJV0VDRrMKMSPEafzYc3YYcFxxAAXkMeXW1QMA AnJ9/v0CvPsDa9QvGos8Mq+6RnYftOtH8mmzfydof+6f79N+jQLKbD22jFktgHpgTSYH1Dlg az+JG3fxcPzsn72mPRoFz4kbd/Fqn65X/e1obs82k3T4AoQvoiphR0x0UdBpq0aBV/k72kME WKkBByCAQQfQjr5/Trf8SNu/i4fnZP3tMejQLnxI27+Lh+dk/e14dj7dPnbVP/rZP3tMmjQK Ldm+z3JL2CiYk5JIJyfv1kvZztFP6KxUsTf1ouSN94IOmzRoFz4kbcPzrZGw9Q0jsD9YJwdH xH24Pm2uNB6KjuoH1AHA0x6NAuDZG3R5W1Pzj/vawh2DtOGPgm37dxznxQhjn6zpm0aBc+I2 2R/R2Wkh9/cr3efr44zo+JG3fxcPzsn72mPRoFz4kbd/Fw/Oyfva5puzraU7l57FSSufwn5M fvJ02aNAqwdnez4QwXbdrdW+cstOsgPn6Nkeuty7G23GAKW1RUSjoBRO9MB9XdlcaZNGgXPi VZf6tx/WdV/E1rl2JYJgBNBWyAdQHuNS2Pvk0z6NAofybbV/Fsn6ZP8Av62Q9nu2IWBS2tke WamY/wBr6a9GgXPiVZB82KuRfRUuNSqj6gJMDR8SrL/VuP6zqv4mmPRoFz4lWM/PhrJB/Vlu FQ6/czka527PdtuzM9HUszHLE11QSxznJ8fXTXo0CgezfapJJt0pJ659sn/f10x7Hssb8gbq x/592q2H3GXGmbRoKe7RbvdKXfVRPJPUiyWaG3TtRw1klOagz1LxlhwHjwQvhY8TjGPETrGr 7RN1U9r3K7U1kNw25DVyXGHhMACnFoOOT5SRlmzn0+g6tSss1srq+lrq23UdRW0pzBPLAryR dc+FiMjr7tQU+xqGfb1+tMtdc3F6L+1VbzK1RxYBeCsVI4hRxAIOAT6nOgUajtGvdLcbnQTU 9nlnttfRwsYHkb2yKpjBVIFzlpVZlJycFevhzkRtg7Td17i21W1trobOlzpbZ7atvqElWapY SOC0S8+sfFCoOc8wQcDGbSodq2KioKejhs9u7mBzIg9kiUCQrxZ8KoAYjIJAGQcaxn2raPg8 UtvpI7Vwi7iKa2otPLDHzDlEZR4VLDJA6HQVtuTtPvVFZRcrV8D1cFX7ZXUJ7mXlJQ08atyZ S6gEsSOZYYBXCMempW/9olfR32Slt3wVVUskdWkTgSnup4aUVASR+isSD81fweufTT38XLM1 Bb6Oa10c9Pb0EdKs8KydyAvHw8gcHAxnXk+2rFUStLPZbZLI8Bpmd6SNiYivExkkfNwAOPlj poKpoO1i+T2yummoqCKoFNaWpIngmVpZq0kEBScuF4sQBjljzGtt87V7xSbXttXR0Vva4SQ3 GSqRuUndGld0B7tG5BHMbnnkqvHBJyDqxxsraqwyxDbNjEUqJHIgoIuLqhBRSOPUAgED0xro Ta9gjDCOx2pQysjBaSMZViCwPTyJUEj1wPdoJC2yTS26lkqjE1Q8SNIYgQhYgZ4564z5Z10a wghip4I4YI0ihjUIkaKFVVAwAAPIAems+ufo0Bo0aNAaqTtS7QtwbX3PXW60Q22aKHb013iW enkd2kikwwZhIqhOAZvLOVwMkgatvSvdanak+7aezXSlop77WU7mNJqLvDJEnVgXKlcDI6E+ vloElt+bpXe77bBsTPI8CwVpp5FgUtTNM6v8sSWbjhAMdMk8sY1trO0e81ttsFwsEFoSGuSk FTDVu7yQSVFRHCnzSPCRIXBIyQucddTK3fs+q/bqeWjtopzDNNLJPbuEE8dKeMrK7JxkEZOO hOPTp11qlu3ZtcKGpqKihtkyGppoZYZrQxmkmMf83HctH3jt3Z8GFPhzjpoN+0t++37puthv Qjp61LlPR0HcwSBJ0ijSRiXOV54fy6eWn7S7tWh2vUJ8O7bttsjarZ+VXT0awyuwYq4c8Q3I MpBDdcgg6YtAaNGjQGkDtdkqIBtCelq6mmPxho4pBDUNGskbsQVYAjmPLoc6f9Rl62/Zr73P w3abfce4PKL2umSbuz715A4P1aCmt13G8UfaFdxFJU1Vd8NWqGgkprind0sD8O8ikp+85ZZe 9J8ByDyzhOl8a4TZ7Ybql0Nuozc0Tu1q+4Xvgn9UPjOOp6Z9dd2gNGvAoBJAGT5n3690Fedv sktP2XXSqpqqppZoZKcrJBO0R6zxqQSpGQQSMH36VO1ivuMN53dNHVVMFTa7TQVFmWOd0Bme okVjxDYYswjjOR5ED162luXa9s3IIVuySyxxZ4xiQhM+8r5E/TqFn7MtuztRNKLkWoc+yEXC YezZAHyeG8HQD5uPLQOqFiilxhsdR9OvdYxII4kQFiFAUFiSTj3k+Z1loDRo0aCpezW98t2i GaqmuQvSV9bTVK3GaaOJI6ri0fcyKojA5KAVz8wgdMatrUfQWS1W6tqqygttFS1dUczzwwKj ynJPiYDJ6knr6kn11IaA0aNGgNVLYr40PaiBNUzV8N2r66ig7q4zNFSPTouVNOyhB0TqwJwx +k4trUdDY7VBd5brDbaKO5yrxkq1gUSsOnQvjPoPuHu0Ejo0aNBTXaxDJcN6zWyzw1dVe5tv TGnjpK0QtBN3yCGZwXXopLHlgkDI9dRFx2fu2Wh3ea6K7VlyqIa2KFqd4khqTJMhpzkzBvAo GBxXiA465HJ93fuG523dKW6ivVrp5p4O+gppdvVlbMUUgMecUoBHIj0GMjz89atsXTde57Sl zsm5ds1FC7Miytt6ri5FTg4D1IJ69M4x0Pu0CTbtq7sjpJkuNoudZbDUXA01J7ZGkkbSRwin l4GYqioVmUAOSpflgHqJSu2veq657brLnYKuvuVqe30tTWCphAqBGrNNMA0gyvJl6Ecj18PT Tx7Fv38fbX/UlR/i9bRQ72wOW4NuZ+ixT/4zQVFBsXdSQXoLY6wLUxVQtCNV06G1VD1UjpL4 ZSP6N4vGpZx3TLjGMzcdnr7TvVKyq25coaGTcc9S01NKhjkimhEUbsqS+bTEMQV6Z5HHU6fT bN8Fs/GixD6PgKTH/wBVr0W7fEZ4x7j2/KnnynskpfPu8NUox9n36CsNjbW3LZ1o6mvsV4M8 NnuFMsMFbEhjL1HOHDmU/LFC/i6hfAOmDpq7Ftr3nbtVdWv9E8c9RS0INSXRhJIsOJR0lckh ycsQvI5PXppj9i37+Ptr/qSo/wAXralFvfiOd/22G/5tjnx/9XoGrRpUkt+9mI47k2+mPRbF L1++rOtZte+PypsY/wDYUn+K0Dfo0omi37k4v218f+hKj/F6XId03yWplhG8dpqY4p5jJJYa pI2SFuMzJI1UFcIejcSceugtHSBuigu1V2sbOuNLZ6ua122GsjqatZYAimdYwuFaQOQOBzhf UYz6ebdu24L+1Stu3Tt6V6VlE0bbdqoXQOOSHi9UDhl6g4IPpnXTUT7kS8x2hd17ejr5Ymmi hkskpkdBgFgfagDgkeQ9RoESz7N3RaLjU3K2WgrdTTXP2mOsmilt9XJK3OJIIxJyiVnCcuid AeWT11rptp7lS4fDCWWoMNPf6K5imnmjaplVaV4Z+JLkcFLr3aM+QFYDGRmx/gzfIORuewsR +C1ikwfrxVZ0exb9/H21/wBSVH+L0G3sztVbadsul0g9nq6qvrK1oCysYhNUSSKpKkjIVlzg kZz56atKS0W/OQ5X/bAH0WSc/wD7etgot64Gdwbcz9Fin/xmgadGlOW3b3fHHctgj/7Nil6/ fVnWAtu+kyV3Nt+Q+6SxSgfsqtA36NKK0W+ywD3/AGyF9Slknzj6M1eM6wuA3dbaCprazcm3 Y6SnjaWRzYZ2KooySQKvqcD0H2aBx0arfau4b5uqSsFk3TZZjSFVnWXa9ZAEZhkD5SpXJxg4 GcAg+ozMm174J/ypsY+j4Ck/xWgb9GlD4P32g8G5Nuy5/wCUscwx9WKrW5aLe+Dy3BtvP0WK f/GaBp0aQdzXTcG2LYbhfd17bpKQOqd4bBUv4mIAGFqyTkkemuS/X292i5Q2+4bxsNLUuEY8 NuVLpGsj92hkcVJWMM+VBcqCQfdoLJ0aUPgnez+GTdlpVT5mGxsrfYWqGH3g6yWh3zF5X7bt SB6SWeaNj9oqSP2aBt0aWI4N54HeXHbo6deNBMfd/wBN9euG+1+47LSJUV9829TpJIsEebVU SM8jdFVVWfkxJ9B1OgddGqoqN5XWCjo6uTeu0PZqqJpo5FsVUwEasEZ3xVeBQxCktgA9D100 Ck34wyt+2sQeo/2lnP8A+3oG/RpQ7jfw6fCG1nx+F7DULn7O+OPvOjud/f6btb9DqP4ugb9G lFKffjHD3PbEQ/rC3TyfZjv1+/P2ajqfcN3lvwsfxh22bvhgYFt1QQWRVZ1Dd9gsodSVzkAj I0D/AKNK01LvY57i8bbT3c7VO39lSNahDvzkpat2zgeYFLOM9f8Aynu0Gm7R16dqVqr4rVWz 2+C0VdO9TEY+AkkkgdVwXDeULDy8yvvOKqq7Bvl9mWeitlnvVHU0lPXtiOriRxUPUrJESBMq jwljzPL8JePizq579vOy2GvkornLVR1CU/tXGOimlDR8wnhZEILciBxBz1HTrrW++bCtymoF qKiSoid4vk6SVkeVIzK8SuF4tIEGeAOfMYyCAFYUSVt47QdxpZKe4yTUl+pppZhcVMdPT+zR mogKd6erHvFwBx5MOo4ZXj21tTd9JTvJetv3etBsU1EKFbuiL3vtBKAye0FubISzP5AEKPLB syk7SdqVAt70NXNO1xpZq6EQ0cpYxRcg7MAvhIKsMHBJGBrFO1Ha8oh9mqayoaWgkuXGGhmd kgRmRmYBfCQyMuD1yPLqNAkWHaW7qC+GquUVfcoxc4nJaoijBApVUVQxNkqkyvmNh1WTlxJy BhBtbcNFtSjpY7ZeoL1HUW41dRHXrJBPJHMTPUKizKx5oWL8ipbKDGRkWC3aLYFginLV/s8k lNEs3sMvd8qhVaIFuOBkOmfdyGca1x9pm2vguluFTUVVNTVLzIjS0shA7qVYnYlQQFDsq8ic dfrwFd7gsO9aiw0dDT2y9+3U9PXq9TFcVb2irZ4+7mHKoAjRsOwznhkqFGRmWr7Dum5dolNe HoLqlpjr6JjBJWoSqLBIJGAWcKsYcxlkwxZgx6jA1cWjQGjRo0BqorbaK+S6V1VVbAqUhipa 6CloXmo1pe7lPJkCrKeUk5C82YBVHT3k27o0CL2Y26rpHu1Vc7BU2quqzCZZJ5ID3nFCojjS F2VIowAqgnJySepOqo3jZrp8b4rY9urptxVcN9koatbgi8nkliallTMwKCNQqkED5nQNjX0j pTuV+uFJ2j2SyGkojbrhSVM61HeMZg0Pd5HHAAHyo9Tnr5eoVpPszdiWndMtYt6rb5PTVkcU tPUwJDUu8wandflQ4MYC4yF4gMFzkZ4kguVrve26DcsN5nWpuNyNPRLdTHNNTmKMp4DUHwhg QEMjEYz0zjTjtDtOe6bpr7ddXoqZKaOtlqIe5kjejEE4jUGVmKVHNSzZjAC8cHOda7h2nTJt I32W1pRIl9e1O1VG8hpI1Zl7541HInKgcF8iw69DoIKy2rf9DfbDU3Wgu9a1AtIk7w10TrOn sriTPOZQW711BHHqU556gazqdv7sWXcFbRWS+RVFxs9QkCw3aJGiqZap3RQzTEIyxmPLKMDi QD5A2f2ebhbdezrfenSFTVd5juWJRlWRlDjPUcgobieq5weoOmLQIXZVZLxY2v0V8ikDSVEL QTd5mORBTxK3BTI7KO8WQ+LBPLPrgPujRoDWE0Uc8TRTxpJGwwyOMgj6RrPRoFns6pbrT7YR 9xUwprzU1E9RVRhw4DNKxUBgSCAnADr0AA9NM2jRoDRo0aCqv9kXcYzsOosdPFNPcq6Wnkii jAACR1EcjEsxAHRCB1zkj69I++b3QXS47jFG1RJDuikt0BeSFsW54JHaTvceY4PkFOQLAj1B P0bo0GMMiyxJJGco6hlOMZB1lo0aA0q9oiXB7bb/AIPtq10YrUNUyqGnposNmaAZ/pVPHBGS MnodNWjQfPNZtPdY7OaCxnb7d4LdMkL0zxioadqrmkNU3LiYnTDy9cM3LrnGfoOnDrBGJAgc KAwT5oOOuPo1no0Bo0aNAap3Ze2twWbetLGIrikCXK5VdfUSVBelnp52LQiNSxw/IrnABHF8 kgjNxaNAaNGjQJ269gW/ct8ju1bWVkVVBTdxSmJYc0riQSCaJmjLLJlQM5xjpjrrUvZ1QivN T8J3NgKmWujibuSkdVJCYmnHyeeWGZsEleTE8fLS7vumlqe1C2Wihs2253udBNVPVV1K7Sq0 PFRyKsOQPJAPUAHz6DXHbE7Oe4pqDcW3bRTX3uP57TQ215Yo6hIVmlgVwpV3RTniCToJ2h7J LRQVftNHc7pFM8ckcxUU4EoeERHI7rA8iwC4HJmOOuNdNF2dUm3q6qvO25ZWuzQTAQ1TIIKi R0jUmTinIAmJCeJAzyOOp0o0dz7FXpJ6tLDbFiho1rz3tgkBanZxH3qKYssnI45KCBruirux 6eorIqaw2GoakpIq6YwWESARS8e7wRF1Lc18I69T7jgGC1dnFHHs62WWpnqKdKauW4tHTurr zWTmkRLqeUaYRB0HRF8taKzsms1bRrTPcroYUhqoUHKFghqJhLI6gxkK3IdCMdDjqNRsrdk8 dJR1B2xZWSquLWmNUsKswqlJUxMojyDkHz6dNc1PuHsmntdDcmtdNSUtbT1FTCTZ5Yw0UGe9 bwR8fDj35OVHmQNBb6AqiqWLEDBY4yfp6a91Td5ruxyiEM1ytFvcyUkNcGNlmlKwSvxjd8RH hyYgANgnI6dRp5i7PdktGrLs/b+G8Q5WuIHr9BXI+rQNejSv/J5sr8kNufqyD93R/J5sr8kN ufqyD93QNGjSvJ2fbQkbk+27UxxjrTL5e7y8tVlR2W0S7lFsfs426JZqOsq1pTSJ31KIpOEB mbqpE3UgDGMHzwdBeul+v21Dcd02vcBuNas1vjlighj7ruikvDmGyhY57tfwumOmkXs22db7 gLq+49nbGCU9R3EEltoOStImRKCZF/Bbw9PVW1wXW59nNPuZIJdmWae1mKqeouYsjMI2p5Fj kPSAqyKzYZw2F4nPTBIOdF2a2OE0sdZ39xoqNJ46SjrRG8UCzMGcABAW8hjmWxjp79cdt7Kr XbKURUFyuUEqXVrxDOi04aKZlZGAHdcSnF2GGBxnoRqJnqOySk9tkaw2VEo0klaaGxcgUjkE UjxskZ5BHYKSucH79etVdlslRTx/AyS1U5mjSJbJUvLmEjvVZRFyUrlSQQPMe8aCwts2Km29 bDRUjyS85pamWWUKHllkcu7EKAoyzHoAANSuquorf2UVl2o6WmsVkqKiuCNDIbXzikMkZmQd 4U4cmRSwBOcDXN33ZOr3bv8Aa1qp4rVFJPVzTbd4RoiSGNiGMWGPNWAC5JKnHloLa15yXlxy OXnjPXVf7c292ebh9t9g2ZaUajlEEy1VhWnZXKK+MPGD81lP2jUtL2cbIkzy2ht4E+q26FT9 4XOgayQASSAB1JOgEEAg5B0qwdnOyoCDHtKwhgcgmgiJB+1dI/alaNvbRoPb6TZO0DRrDLI8 1Vbom7ycFRFTqqgMDJlvH1VePUddBcWjVJXu2W+g3JQUY7M9rR0tTWUtJHG9vgklqRIheeRG UYVYQMHkuDjzGRqxf5PNlfkhtz9WQfu6Bo0aVH7ONkv57RsC9CPBb4lyD9S6y/k82YTl9p2G RsY5SUETn7yp0DTo0rHs92UASdobdwOv/BkP7ukrs5tG19yNVx3TZm0qWqijimWkSzNFKsb8 uLsJoU6HiR4eS5VvEdBbc0scMbSTSJHGvmzkAD7dZI6yKGRgynyIORpaj7P9mRPzj2jt5H/r LbYQf/l1ok7NtlM3JNrWeB/69NSrA33oAdA26NKH8mu0fxNH+ek/e1Gbl2pYbHbYHte1aWtl lqY4CZMskCMfFNISSQigZOgsLRr54qt1beprRYaiq2faKSrutLNPTQzhwtZIkwjjihbh0MgK uC2AodScjJFxJsfbDIpawUCsRkr3YOPo0DLo0tSbG2868TQuI8giNamVUGPLChsDH0a1nYG2 mQo1vcqTkqaqbB/+PQNOjVf7q2TtW3WG53VtvUdfLS071BjrJnZX4KWOSeWDgdDgnSZVfADW myzUW0rebnX2SS91MM9VJ3dNTpGhI5AEsxZ1UYHvPpgheejSHs/bu0tw7Ytd7ptv00Mdxpo6 pY3HJo+Sg4zn0+jUyNlWIEEU1Tkf9dn/AH9BruO1GrN+Wzcy3OaJ6GmkpVpREhR0cgvk45ZP Ffqx9Ol6q7L6Cm3DfL/QCKarre9qVglpIGdah4ih4TspdFbocA+eTnBINkaNBTWweyWqprDb ptw3KqjvUNshtYjRIXjghjnWYoPCQ/IqBk9cHHn112x9h1ipLbcKK13S70UFXRJQlY2iIVFn 74eaZOWLKQSQVYg+mrY0aCsYux21LbKe3yXW4yUlPeTe44jDTBO+P4PHuuPDJbwgDz+ga4q/ sOs9XarLbPhSv9gtNPW08EciRNn2kHJbCgHi3FlGPNRq29Ggqe/9i9FfKCnp6691jSU1uprb Ty9xDyhSF1fkvh+czIuc+mQOh1a0alY1VmLsAAWIAJPv6ay0aA0aNGgD5aStpbJrLDepq+o3 LcLiszSSSQywxIJXcjDOyqGfiPCoJwo6DGnXRoIXZu3oNq7fhtNLPPURRSzSiScguxlleU5I A9XI0hXbsyqai+xUlLcauHbU1NcoahFMIaNayWOSSJMx54sVk6k5GVx5HNr6re91SUvbntqJ LpOParZWGaiNWTGGUxd2wizgMQX64ycfRoPJOyKzpZbza6GoakpbhHNCvClgLwJLJ3jqHKcm XPQBicD6hiO/k7udn3HYvi9XVMFDGbjJUzxpAqQGpMJCRwkYEYMZOAPndeuTpU7Pr7dLbfDX GF7ma6hr5KWOlneWoqCtSpRq2PJ7t1UhQVBIDOuM4XXnw/drpsa0U1PdJqu8ybtqaWQ1Tz0U NWqvUN3TuCGjTgFIUZwUVeJ6jQPdN2SUdFcqGrt16uFOaAU4o+UcMrQLFT9wFVnQkKVLMVGB zYtj013T9m8c9DX077hvCPX0HsFVNEIFaQGWSR3HyZ4szSyZx0w3TBAOuvsfrKit7Prc9a87 1UbzwSmWUy4eOZ0IWQk80BXCsSSVAJ6505aBe2dtOg2klxitTMtLWVAqPZ+7jRImEaR4UIq+ axrnOSTk5yTph0aNAaT97bEp91VEk0lyraJp7fLa5xBwYSU8rKzgB1IVvCPEBnH2YcNGgTY9 iiHcUd0p9wXmKOMQxpRqYDEsUWMRBjH3gQkZYB/F6k6ctGjQGjRo0GE8azQyROWCupUlSQcE Y6EeWlfaGy6fbldJWG4VtwqTRwW6KSqKkxU8PLgg4gZOXJLHJJ92mvRoDRo0aA1Ab2sNVuO0 JQ0d1e2gzI8zLAkwmjHnEyt0Kt6+8dDkEjU/o0Fe3Ts3a5Us8VVfJ53raA22vlnpY3aWHm7j u+gETDvGHQEYCdMqDp/p4kggjhjBCRqEUE56AYGs9GgNGjRoFbtMo79ctn11u2xDRyVlajU0 jVUxiWOJkYMwIRst5AAjHXOemqwm2n2hyWOz0iWezw11BbZbO9XHdz8tSSBQV4dxhXHCMhsk ZUnBBxq+NGghNkW+S1bRtVumoYre1JAsApo6k1CxqnhX5QqvIkAEniOpOpvRo0ELctxQ2+se nlt93lZcEPT0MkyMCM9GUEfRjz6a5DvCmAOLVuA/Vap/3dKXbxcrrLYTYNq1dbT3yeJ63vKG N5JUjhwwXwHK85OCcvLHLz8tLO4u2i5/E7aN82zHapmutNVPV086FzFLTwGR1U96mBlSOuTg gjJwCFmneieMpt7crKpxn4OYZ+oEgn7tbl3U7KGG3dwYPXrSqD9xfSBau06+7gvMtNZ4LDSw wU1vlPt80impNVCzh4m8PhVzGgBUlsnqvlqJ/lO3om2r/dZZtqd3a72LKWWnm48hNHGZD8t0 XEnLz6cfpyAtf40yfk7f/wBHT9/R8bEj8NVZb/BKPOP2Bpsf60XJD9jHVST9sG5KUUiNBaap zf66yF4ad8VYhQMk0YMoCAlgrZLAdTn00XLti3HS7Gsd1p4LPNW1lmqLpOVieRUaNlAjMYlD Ivix3hYjIxjPTQWjLviJHKrt/c8gH4S2uTB+/GtsO7zNjht3cfUcvHRBPXHqw+7TBbZJJbdS yTyRSzPEjO8KlUZiBkqCTgE+QyfrOujQLnxpk/J2/wD6On7+j40yfk7f/wBGT9/THo0CzJvG mRGItG4WI/BW1TZP/wAONc53xHyI+Lu6Cc4/4Mfrpu1rqVV6eVHdo1ZCC6txKjHmD6H6dAsw 7y79mWHbe5WYDOHoe7z9RdgP26yO4MzCSXat7WoXpk00TFf9ZZCD9hOq229c4ZeySgW53i4T yPf5qWORqp5PaCKyThFUSYciFlUByfwfr059i9XNVdltBLJViWdWqU75wWjUrPIMJ1y0S4wp zkqB5egScN9p6eeWddr3iB5essqUKlm+vixZvuOuY3Pb5pZaU7YuJppW5yRGxS8Hb3kcME/T pCsfa7eamuttLdIbPSd1FUT3GoIcRSRiB6iJoDzOB3a+Mnng5GOmt9N2o7gqbRAyw2mnrvhe 30MzzRN3aw1cSOH4iXIK8/VvEB1VCcAHxN30lJGkFLt3cQhTwosVpkVVA8sAgYGt8O7WmQOm 3dw4P9ekCH7iwOkebfG8qmO2G3Jt6Jqq6VFmQ1MMpSpmhFSe8QiUcEbuI1A8ZBdup4jMrsXf 9ZuDetZaapaH2No6qakeAcWKwVPc9cuS+R1JKJgggch4tAySbrlRCy7a3C5H4K08eT97jWmP eMzS8H2puaME4DtTREE/6shI+3GmzRoFz4zzN0j23f3c+S9zEuftaQAfaRo+NEo6Nty/q3qO 4jOPtDkH7NMeqq7cJqVIYIpL8tDXzUVTHSU0lYaaNJDwIrHcMCO5CkjoSS2B1OgcvjTJ+Tt/ /R0/f0fGmT8nb/8Ao6fv6p+suN1i37LWR1zV9rpLpbqSSp9peOuQmKEMkUHPi0MhdWYkA4eQ 4bipH0HoFz42Rp/viy3+Eny/mDyZ/wC5yx9uNa5N4wgqI7LuKUkgeG2SrjP/AGgNM+jQLfxp k6/7nb/+jJ+/r340yfk7f/0dP39Ln+yAqJaLsyr6yluNTb6mCanMckFQ0JbM8aspIIyCpYY0 sdqF0q0ve55Y66pjqaK226osKwTsoklknkVyqqfGWIjQ5z4Tg9D1CyvjPO3SLbV/kf0Xuok/ a0gH7daZ96QUw/nVk3HGR5hLXLPj80Gz9mmhc8Ry88dde6BRG/rYWUfBm5wDjr8Xq7A/8LWc W+rfM5WO17lz72sVYg+9oxpr0qdpUiQ7eillvE1rhjq4Wk7hislWob/eyMGUq0nReQPTzPTO g6PjfS/iy/8A6qn/AHdHxvpfxZf/ANVT/u6pC43PcUFjgp6y7yVVLbdv11zkmgvE0TyzJVMD Es6ZMskSKsYLcl5HJDZGvoyim9oo4J+Dp3kavxcYZcjOD9OgXm3valJDUe4gw8wNv15/aIcH 7NefHm0/6JuP/wB3bh/A00aNArne9tOO6t+45CT1HwDWpxHqfFEPuGT7gdaRv+2k4Fr3R/7v 1o//ABabtUltW8Xo9o1HUVcta9jrrpcaKCr9skdalk5lIWpGbjCqd3KBIoy3drkDmSwWLBva gnUsts3GqjzL2SrXH2GPJ+wayXe9qZlApNw5Y4Gdv14//D00zaNBwz2e2VFwNdPbqOWuMJpz UPArSGI5zHyIzx6np5ddaPi3Y+7WP4FtndqSVX2WPAJwCQMeuB92pXRoOKS1W6Ssp6ySgpHq 6deEM7QqXjX3K2MgfQNQu6Nj2bcNke1yw+xUslTHVSexIkZkdGDLy8JB6geY9NM+jQcUNqt8 MVPHHRUqpTkmICFQEJ8yoAwCfo1hUWW1VLs9TbKGZ2j7ktJAjEpy5ceo+bnrjyz11IaNBjFG kMSRRIscaKFVFGAoHkAPQay0aNAaNGjQGvHRZEZHUMjDBUjII9x17o0HBFZrZFRy0kVtokpZ TmSFYFCOfpXGDrjXcNkTci7YSpjF1NOZxRrG3SIYBOccR84dM+upvSFebddp+2Cw3SC1zPaq O31NNLV95FxV5TGRhS/IgcCCceugkrJdtq3yrioLdTwSGKGSSmD0JSN4lbu3aFmUKygsFJXp 4h6EZgr7btg19koikdPDQC6Ikcdro+RqamnZ8RcEjYyBSshIAIwremdLGzuzzcNurudLJUWe eeiqYa+aVkngEklQsn8yRHDQqflDgFcZQkFlzrlotl7gl2VbLXXWeso6Wj3BU1pitUsUFXFC xlaJ4HMxCjlIAfEGCkgZ6khcNlWx3a026rtdNRy0MWXpCsAUQkEg8VIBRgQQRgEEEHXbBbKC Co7+CipY58se8SJQ2W+ccgZ6+vv1A9mNqr7Jsi3266grUU5lVQxUuIu8Yx94VODJwK8iPNs+ fmWnQGjRo0BrhuNottzZGuVvo6tkBCmogWQqD5gZBxru0aDle20L1yVr0VM1Ygws5iUyAdfJ sZ9T9+urRo0Bo0aNAv7p2ja90GH4XNwKQ54pT3CenQn3lY3UE/Seo1Ffya2L5D+c7izAMRH4 frvkxjHh+W6dPdp10aDGKMRRJGpYqihQWYscD3k9SfpOstGjQGuG72i23qmFNeLdR3CnDcxF VQLKob34YEZ6+eu7RoItdu2RaSkpVs9uFLRtzpoRSpwgbOcouMKc9enrqU0aNAaNGjQGo2ms NnpbrNdKa1UENzmyJauOnRZpM+fJwOR8h5nUlo0Bo0aNBXO69z11BvJbLS7jo6SoqYu/p6KT bVXWOyKviIljlVWHQnyyM41u2bebtu+zC62HdVrq6BnMazGwVEAZhjPESTAkdcZHTIIzkHUX v/b98uvartquo6Ksax0tFUwV80EsamRZMHugC6sMlACQOmenvCJZezrcUXZvsi21lmuyXC23 Pu62mhuixx+xGWSR28EoViwdR/W8Pp6hdnsG6/x/af1S/wDH14aDdeP8oLV+qX/j6qgbW33b u0ukuNBRV09qoq5Y1aS5q/tFIKcRguzyE9WHIrw6HJGSdetsvdNVc7hcpbFLTS3K1XEPTrdR KsFZM/yWCSvkoPiA6c9BaDWrd5/40W0DlnpZz5e7+n0U9s3hGWWTc1qmj/BL2Zg/2kTgH7FG qds2wN90O3N1U1ZBWVFwuNooqSjmhuaxNDMiBZQDyOAThmPm4VveBqy+x+w3jb0G5KW9wuiy XV5aJuad2aYogUIiHEY5BzxwPnaCe9g3X+P7T+qX/j6PYN1/j+0/ql/4+mPRoFp7duxhhdxW pT7xaG/j652tG8ixK7rtq9BgfApxn8/pt0aBWht28gfltx2Rhj8CyyL1+2pOish3JRUk9VV7 ls0NNAjSyyvamCoijJYn2joAATpp1HbkDtt65rHbEuztTSKLe7Kq1RKkd0S3hAbyJPTB0CPB uqpqKOpnTdtvxTzR00sJsM8dQJJADGqxPLzJYEFfCQR16jOpayTX2+WmC4Wnc9smo5s8JHs7 hsqxVlYd8MMCCCCBggjA0o26zXtbPcqn4k4vNXW0sqmrqaU9yY1wskSqWRFhUARjqxPU+uXj Y9na17Ghtk9rNCyicNSe1d+zcpHPJpemWfPInpgsR6aDUbTvQHkm67UTjor2Riv24qAf26yS 3b35Lz3NYCufEFsUoJH0fzs41WVt2Zve319FMsNXPR0FNVewUz3FQ8TS07twkYseTCdgqP14 qAfq4LhS32wWG3xX5LskU+4Ld3MLXEQtLG0ASojysxwC6yMVZsMWz6nAXL7Buv8AH9p/VL/x 9eGg3X+UFq/VD/x9IMWx7rVRbdFyivLcrjU+0BboymioCKkwRkiTqymWDqvI/JgZwozIdntn 3XRb5q6+9QVMNvq4KoSo1SkqCX2rlCR4izfJMQCQMDw4AA0DS1r3czL/ALp7cqgknhZzkj3d ZjrNLZulOo3JQuf+ktWR+yUf26ZtGgXPg/dLdH3DbQvqY7Uwb7MzEfs1B7lvdy2yitd9026I GN5iEsM87LEmOUjiOU8UHIZcgKMjrp/1XnarbLhdjBSUO2ZbnBPTTQVVXT1MEEwjbGacNIQy pIQOTLk4GAMnIDFtx1wvC24butbTmVKfklhnaESuoZEMwl7sOVIIUtnxDp1GmA2/dmB/uhtQ /wDZD9f/AB9V1V7CvLb2e6U1LU00wulJVU4gqIxbRTxpGjd7CTyaYKJAGC5zwIIA1dWgWDb9 3jiF3FZ+OPEWszkk59CKgADGB5HWYoN1+u4LT+qH/wARpk0aBG3HcrrtqhWsvm7rJR07Osas 9pkJZiQAFAnJJyfQa03e+XG0XOGguO7bRDUyBDj4EmZYw7cEMjiYrGGbwqXI5HoMnUV/siLp GuxZ7PAlRLc6uWmlhSKMnCx1EcjEtjA6IfpzjppG3vc6C83DcvsdRUdxuamtiGSSmlHsDU8x aQOOPUcGyOOcsCOmc6C55rZuuUKBuW3xAHJMVpOT9HimIx9mucW7fMQPd7ksE3uE1klBP1la kf2abInWSJHQ5VgGBxjIOstAqLR74OOV920OnXFlnOD+la5btNui0UntNx3PtuGIsEX/AGhn ZnY+SqoqyWJ9wBOnXSr2jR1L2ale32GS81sVXHJAIzFypHGcTgSOqsV9FyMkjyGToIulu18q rTQ3On3jtOSgrpEipp1s03GV3biqj+efO5dMeYIOfI6lvYt6/lBtz9Rz/wCM1WNx2Vf0sWzT ZbTNDTWq5QTpbKpo5J6bjUu8tQ7rKEdpFIPEZ48mAIydXsM4GfPQLMkG8uDLHcdvc/wXagmx 9ZXvv2Z1ztS78JJW8bXAz0BtVQen1+06btGgVYqPezf01826mPIR2eZs/Xmp8v8A+yNRMN6v c1/ayRbx2o91Ac+ziyT5yoUsAfa8FgGUlc5AIJGrA1Tmy9p7kse96Mla40i11zqK+qmqlkpp 4Zm5wiKMsSj5IJIVfJskjGgfBRb0BBN+26wHmosky5+jPtZx9eDrJqfeLugW5bfiXPiJt80h I9wHfr1+nOmXRoDRo0aA0aNGgNGvCwHmRoVldQyEMp6gg5B0HujRo0HPQ1XtcLydzNDxlki4 zIVJ4OV5D3qcZB9QQddGjXnIe8aD3Ro0aA0qXG/3Kj7R7LYzBR/Bdxo6mcShmMweHu8gjooH yo956emmsnAyeg0vV+2hXbvtm4HuNQr2+KaGGnVE7srLw55OORz3a+vTGgSdk9p8l43RX2+5 z0MK0UFZPXU/cPFJb+4mEaguzFZwy8iWQALx6/OA17cO02oTY1FuCaijtsM96lt00lXBJMKK JJJUEskakMSTGqkAjBfz6dZi39l9lg9jhuMklzo6BJ46GlqUj4QJK4Zx4VBfqowWJ8vU9dc9 r7K6O2UFHDSXSqWopbvJeI5zFGflHV1ZSpGCuJGx6jpg6Bl7P79JubZ9uvEywhqpWYGHPB1D socA5IDABuJ6jOD1GmHUTtaw023LQKCkd5FM0tQ7vgFpJJGkc4AAA5McADAGpbQGjRo0Bo0E gDJOBo0Bo0aNAaNGjQGjRo0Bo0EgeZ0aA0aNGgNGjRoDRo0aA0aNGgNGjRoKO7Vqi1WjtJpB drXtuWmraCWrElajrPPNFxVYQ3PiS5ZAPCcAHIOpFTszbFrpaftDsG3qC+eyzVckdDbJJ4TD GxBcP3Z9OOQTnLD3jTRu7YEe59zR3KuuBFGLdUW16P2dW5RzDxsHJyG6KR06Y+nSpdew+K9W 6zUd83LXV622gqKFHlgTkwkGFY9fwAEwOvVAfPQbzeeyUXGKhNnoRUy8OCmwygEMIyDy7rAG JY8kkY5DOM611V07LntN5qqSzWhnt1KaomWzMVaLm0YmUBMvFzVgWXOACdN0GxzHfNtXFrrM 3wJb2oUiEKATc1VWdj5gnu4yAPLj9OlC39h9NSQXON9x3CY3C2SWueVoY+8kjeYy82Ygln8T DkfPI8sAaDZ2b0Gzd0PcoKja22fhGieMyLTWkqkavEjAFpIxl8ljgeQx6g6eRsPaQJI2zZhk 5OKKPH9mo7s87PqPY1Tc3ttbUTQV4hLwyquA8cYTnkDJLYyc+ZJOnXQLnxE2n+TNm/Qo/wC7 R8RNp/kzZv0KP+7THo0C02wdoMSW2vZCT0yaGL93Wv8Ak72Z+SdhB94oIgR9vHTTo0CrF2d7 Qi+bty2ny+fCH/tzrf8AETaf5M2b9Cj/ALtMejQVf2i2exbZtkddR7b2zTUsYlkqa+soo3Sn CRllURgqzs7AKApzk+R0m1d6sqUtdcJtlbZgpbNBbJ7rG9IskjNVhSyxMAAO7DZyQ3Ly8Pnq 392bZa/VFDUQ3Ort9RSpPGpiwyMsqcG5IfCzADwkggHPQ50uHsltCRtSUtXVRWqenoaato2C uKpKQjustjKkgBWx5gDy89Bu3Rt7s7sS0L3rb9oplrqpKOKdbeOkr/NDOi+AEjGSQPp1CmDs nWKrZLfTSrTVb0Moho6iQmaNC7ooVSX4qpYlcgDqT5aeN8bWp932uK3V07x0gkLyoqgmQFGT GT1UjnkMOoIB0nx9kix0MdIL7O9OlW9UYpaZZEkLUyQAupOGZQnIMfwmbIOegb6+PsxoJaYS Wi2TNVJDNH7NanqRxmPGInu42CBz0XOMny00fETaf5M2b9Cj/u0qp2Ur3ttmmvs809uit8FK z00YEUdK4fAAxkuygktkjqB0ONWboFs7E2kQQds2Ug/9Sj/u1pl7OtnSEEbZtMZBzmGmWIn6 yoGdNWjQKtL2ebQppe8i29biw/5SIOPubI0m9ptutW2aOeqtmzNvyU1LQzV0s9TQKUkZGRVp lK44yPzPEnPzcYPpbmk7fO0bluStop6Hcc1qjpUbjEtJHMO9PlMOXk6jop9Mkjz0CcItu/H3 4Gn2vteit5mjp1mqaBxJJM0Cy90p7ruSx5DA7zl4W8J0/wDxE2n+TNm/Qo/7tRtw2EtwvkVX VXivloY7hDcxRyNzAmiQKgVj81OnIqAMn1x0066BWl7PdoyOr/F63RkeXdRCP9i41pHZrs4H PxfovtBP/wB9N+jQKkuxNp01LJJHti1ytGjME9lRmY4zjqOp0r7H2zDcq64xbk2hs6COlWNP 5hT94RKy8mRuaDBVSnln53n0OrT1D7asa2KO5KtVNU+2181cTLjKGRs8Bj0HkM+mg5U2PtRD lNt2YHGP95R/3a5p+zvacrchZKeFvQ0xaDH1cCMfZpr0aBQPZxtcnJoakn/z+o/iagt/WCx7 Q2bdb5QWBK+SiiM7Q1FfMoKgdSCS3kOuMdfo1Zml/f23591bRuVjp65KH26IwPO0HfcUPQ4X kvX6c6CtN8Vdn27X1cdLtugngt1pW8VhmrJI3eJpCnCIY6sOLHJ6Z4jpyyLEh2ZtqaGOVLZG UdQw8b+R+3ULu/s3TdjUC3mupZaeKjFJUJ8GxFnHNGZopDloieHHALAA9AD11YCKqIqoAqqM ADyA0C3JsexyKVeKvKEEFfhKpxj3Y7zy1zjs820CSKSrBJz/AMIVPn5/8ppt0aCud2bK27ZN tXO6UthW4TUVO9QIai4zoCEBY8XJfi2AcED7RpQuIskNutL2vb0dRW1Fik3BPFNdalUSFFTM atk5ZjJgEjAxk6s/tGpL1cdpV1v27BRy1VZG9NIaqYxBI3RgzLhW5N1GAcDrnPTBq6q2nv5r Ra6emstpjraS0y2OSqNz6TUjhR8zujxkHBSGyQDnIIOAD9tTbm1b3tu2Xe322WOnrqaOpi51 EveIGUEeLnkEe8Hz1KHY9haRHlp6qYocqJq+okUH6mcjXVsi3yWnaNpt0tElC1JTpTinSo9o CBBxHynFeRwAc8R1OpvQGjS7ed0i1170psd9q+IB76kozLG2R6MDrU266gLlNrbif6BDCP7Z BoGfRpUbd1WCQNn7lI94jp+v/ja8+N9Z+R25vzdN/G0DZo0qDd1Yf+J25fzdN/G1nHu2ZpGj bbG4klUZYGnjIH1MJOJ+wnQNGjSvJuupQZXam4pPoWKAf2yjWB3fV/kfuU/+rp/42ga9GlP4 31n5Hbm/N038bQN31eeuz9zAe/u6fp/42gbNGldN3O/ltrcQ6E9aVB5HHq+sn3VUKQF2vuF8 +ohh6ffLoGbVZXmVKft827FFXzg1Nqq2lp2q3aPkDEEIiLcVOM+QGcHzxpi+N1aThdnblJ9M pTAH75tcj3xXrFrJNhXxq1T0mNPSlxgY6N32f26CrNpT10V0lpJb2tNEbNdGu1+hrhKruKgL FUEE+Bk8QHLB6Oo6IDqRpzT1Fo7mHcPsVFd79TJS0q1c8rUq+zkhGeGQMjSGMylOaheXU56F /lvsHc1SVGw74Kep61ANFTyCX/tqshLfcdYUtytItz0lPsW6R0THvGp/gqONCR68CRk9PdnQ SXZddTetiWusMAg6SQBRK8oYRSNGHDuSzBuHIEknDDqfPTVpYh3I0MaQwbXvsccahVRKeNVU DyA8eMa1tu6rDEDaG5WHvEdP1++bQNejSn8b6z8jtzfm6b+Nrxt5zR9Z9p7njB8iKWOTP2JI xH26Bt0aVIN5NPIscW2ty8mzjnRCMdPeWYAfadbn3TOoyu2NwOc4wsMX/wB5NAy6NK3xsquW PinuPHv7qD+LrD431n5H7m/N0/8AG0DZo0otvWSM4n2ruiNj5AUaSZ+1HYffrOHeRmOE21uX OM+OiCf/ADMNA16NLY3RMR/k3f8A8xH/ABNYybqqFQldr7hkI/BWGEE/fIBoGbRpT+N1cfmb N3KT9K0w/tm1i2+FiOKnbW6ISPPFuMuPzZbP2aBu0aUU33SO6qLJujJOBmy1AH3lcDXQm8IX LBbLuHI8822Qf2jroGbRpabd0aso+A9wHPqLe+B1H9/7DrmbfCg/5NboP1W1v79A3aNKHx9o /Wx7pB93wJUH/wDzo+PtH+JN0/qSp/c0Dfo0px73glIEVi3M3v5WqVMDOM+ID3+nXWw7zgBA Nl3Hknj0tcp65x7vL6dA0aNLMu8IowC1k3CR6lbdI2PsHX7taYN8Us8qxpZdzBm8i9nnQfaW UAaCsO1u1VF27ZKG3WuBJ62t2/UcBJXPTLHKH4pNlcnK5OABk9fdrbR733LtWsjsFfPT3F7L ParZUd6jNUXF6lTzkjYkHw9MeE8uDEkelnXq4bVoN02+O4xUj7hqMCn4UhmqApJAOVUsi+fi OB0PXodTk1rt89xhr5qGlkroRxjqHiUyIOvQNjI8z950FMU3aluJ9hLueV7AkdaI1ipyX7yh dqzuG7wZ8SorKSx4+I4wBrT2hdp+6dotQwLNZbhVzUlykZKOMyKHpzlGZi44gRnk496EDz1d K2S0oasrbKFTWZ9oxTp8tnqefTxfbo+BLUUjT4MoeEaGJB7OmFQ5yo6dAcnp9J0FFbr7Xdy2 1Kc0Utpki+B7fXTTxw94sck8yI/e/KDuxhyVUcicAnpnF1bYuFTcJLwKmutFWlNXvBD8HSFz EgVfk5gSeMoJbIHoV8s66mstoKENbKDgQuQadMEKPD6egJx7s66qWjpqRp2paeGEzyGaUxoF 7xyACzY8zgAZPuGg36NGjQGjRo0Bo0aNAaNRW4twW7bsFLNdZniSpqI6SLjGz8pJGCqOgOMk jqcDWmt3PbaPcMFjlNW9ymRZUjhpJZFCMxXkzqpVQCDksRoJvRo0aA0aNGgNGjRoDRo1A7n3 ZaNsgG7TyJ8k9Q4jheUxwoQHlYKCQgLLk/ToJ7RpfbeFmW7i3+0SNJ360pmWJjCJ2UMsRkA4 8ypBxn1A8yBpg0Bo0aNAaNQ+59y2nbFJBU3uq9minmWCM8Gbk7EADwg+p1qum7LPbLqtvrKr hOO670hGZIO9bhF3jAYTmwKryIydBO6NGjQGjRrhvF2o7PTJNXysiySCKNEjaR5XOcKiKCzH AJwAegJ8gdB3aNLFRv3bMFuoa5roj0tZH30UkcbviPkELuFBKKGYKS2ACcHr00z6A0aNGgNG jUNQ7ntFddPg+lq+dSe8CZidUlMbBZBG5HFypOGCk4Oc+R0Ezo0aNBVG7dn3ep37V3K3U00r Vz21oK9agItCsExadGXkCQ8fQYByWIOBpXo9pPuDaW847HELjTRGot9jZZHiciV1mYs0hH9F IxQHz+TYfXaG7N/W3bFbV01fR3KU0tELhLJBErIIjJ3fmWHXPp7uuvW39a1ubUQp65m9olo1 lWIGOSpjiMrwKeXVwoI/qkggHI0Fa1fZtcKqxbtSexzT1ctXHUWlWngi8JjjQqVV+C8SJDjy 8RI6nVkbl2zUN2b1lh2sz0MzRYgR5iOK8w7RcxkqCvJMjyB6eWs9g7/su+VqTZDUZp44ZZBK q9FlUsnVSQDgHKkhh6ga1UPaHa6ves21zS10FxjqJKcGRY+LMkSylgFcsFKMCGZQCTjOemgV Lr2dw3Gntk3xaKN8IqZqOeuEiw0nJ2cAZ4gsXJ4rkYx1GoSislZc92bho9nMLfVW+8uWuS1S uIYWoQncmPkX6ynl1XGQWB5DGnTtH3bdNpbmsFQslK23JeXwoskeHgj7yOMTB8+StMhYY8lJ 1GbO7Sq2ulvtTfKcCnW6RUFpoqOAmeZZYhNGWLNjkY25H5oUBs+WgjbLs69jbotFfaauSCtm o/a1mrIljp2g4mWWNVJY95xIyWyx6sFBJ1yUm0t22qHbFTYbIlLdbfQ10MjzTQyR97LMjRBz zyUAEmSMsA+APPD6vaZZZHhSmprpUueIqUhpC7URaZoAJl81PeI6kAE+Eny66ytvaParnV1F NQ0dynqKVqpKlEiRjTmnJVhJh/DzYMEz84qfQZ0DLaqe5QTVbXKvhqo5JOUEcdP3Xcr18JPI 8/TrgeXlqQ1WtF2zbZrLXHWwpW/KPFGkTCJSWkhaZRz592CEUkgsCDgEZIBeduXmj3FYaC8W xy9FWwrPEWGDxYZwR6EeRHvGgkdGjRoEztatl1vW1Ft9iozU1b1lNNkypGsYinSUlix9eGBg HqR6aXt8bZ3Fd9xvVWuihp5phQGmuUdQVkojHMWmEg54YFDgBVIbkeRA1amlbtGvNysNjpq6 1NS59vpKeZZ42flHLOkR44YYbx5yc6Dh7VbFcr7bLXHY0kW401aKiGqSRV9mdY34OwJHJOZQ MozlSemq1TZ+8ZLbLTVNqq5JKi7z1lVI1ZG5ctSBF4q0mO774yEZOUwpCnrhx3P2g1lv31U2 uDuaW2WyS3rWVM8DOje0yFTl1Pgwowp4kFj4ioGubb/aRc7nvSssiwUz1KpcO7pXQwgvTyBI xHOWKzchnlxHgIOcYxoIet2nu67V9nq7lbpnShprVHLHJWJI07xyc6hl8YEfQFW+cXynlgjV 46Sez2/3y73K9Ul6hpmioRTqtTToVTv2j5TQZ5MGMbYBZT64PUHTtoDRo0aA1Xfata7tdylJ bttJdKSakliqZlq46eV1YqfZubeJY3KqXK9cAAdeosTRoKbrNiXhu0SW708FRDVG7w1cNTFN EKD2VI0RlkgJ5NNxMihuOclSGAGrk0aNAaNGjQVb2/3dY9qrZIKK4VddWVFNOopqWSRUSKdJ WLMoIGRGQB55I9OukjeFypbtdtwtRrdPZdyJbGaSW11Q9gNLLzkDju8klSOPHPiBBwOuvonR oPEYOgYZwRkZGNe6NGgNKPaUKw2uhNssEl4rVrEaJ41hZ6I4OahBKyqXUZ49fMjPTTdo0FAV 3Z/eaempp7FaLjQzyWf4Ooo0uAWSgqRVPKJ5yrhXDB+bY5dQwxgjV+Qq6wosr85AoDNjHI+p xrPRoDRo0aA1TOxtpXu29okVwlp7hCq1FwesSd0e3rHNIXQ0a8iyOSI+XQZ8ecdAbm0aA0aN GgSd59ndDuyvqqmsu12pRVUPwdNFStCEaHnzI8UbEEtg5B9NZUHZ9RQ1MFXV19bU1SM1Swyi RGseHupKoIF6OylvDkoCxIUHrp00aBX2Zse0bQLta/aXdqaKkDTy8uMMXLggAAHTk3XGTnqd YU+w7RFuttwyNVz3D2l6tO8l8EcrRCEsAAP82AuDkeuM9dNejQLm4NnW7cFzFXdJa2WL2SWh ejE5WCSKUYcMo8yfD1zkcVx5aih2bW1a241aXK7JPV1sdxjYSRn2WoReCvFlPIJ4OLclK9CD p40aBMpezq1UVVFUW+rudHMYzHVvDUANXAytMe+YgnJkeQ5QqfGRnjgDCh7N7VRVIqYK26LV mSskkmWZUaY1XWQOFUBgGPNQR4W6j3adtGgQKHso2/b4IxQzXGCsiMBhrEnHexCGJ4owuV44 4SOpypJ5ZOSAQ726kSgoKekieV44I1jVppC7sAMZZj1J+k66NGgNGjRoDUJu3blNue2x0NbU 1kECTRz/AM1kCFnRgyZOD5MAfrA1N6NAp3rYVovFzWurGq+8f2f2pElCpW9w5eLvlx14sSem M5wcjprkg7NrXBKpjrrosMHtTUMIlQCgkqOXeyRME5FvG2C7Pxz0A076NAsbK2dT7TjmSnut 3uCvHHEouFQJBEicsBAFUD5xycZOmfRo0Bo0aNAaNGjQGjRo0Bo0aNAaNGjQGjRo0Bo0aNAa NGjQGjRo0Bo0aNAaNGjQf//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CACgAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgMAAwEAAAAAAAAAAAAAAAYEBQcBAgMI/8QAUBAAAQME AQICBQgGBQgHCQAAAQIDBAAFBhESEyEHMRQWIkFRFTJWYZSV0tMXI1RxgdQzUlWRliQ0QmJm oaPRJSY1NnbBw0NFRmV1hZKisf/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwD6PueU2S13BcG4XJhiWiOqUppZPJLSRsrP+qPj8dDz NS7Fd4F+tEa6WiSiVAkp5tPI3pQ3r39/MGs08UccveQZm2qytT2CzY5LbMttTaWVSS606005 y2SglrSgB7x7t0uZHDvuSZWuMxal2/JJFiYOmZ+27U96UrTivaCVEI0fYClb7eSt0G+0Vi91 wzKH0XRqPHcElxF2L0z0wcZ6ZHP0VsAq2jp8mzsgBHT9knkaoXvDvNl4w5awyFIdkPutqcmJ 6jKlQUsoJSD0wkOhStjksb5Acu9B9DUVh7uFZbM8QRe2Iy7e04/AdUXZKFcQ2ypL2ylRUTtQ 0B7KiPa7V4J8PcqNpgx0JXEZitwUXOOiQh03dxpay86nmSn2gUkdTRVrioAAGg3eiqPCLW7Z MVt1ukOSFuR2+O5DodcA2SAVAAHQIHYaGtDfnV5QFFFFAVAvl3g2K2O3C6PhiI2UpUspKiSp QSlIABJJUQAANkmp9K/iXZ5F8w6ZDgx1vzAtp9hDcgMLC23UrSpK1ApCgU7AUOJIAOgd0FxY 7zBvkJUq2ulxtDimXErQptbbiTpSFoUApKgfcRVhSV4W43Pxy0Xdy6POO3C63J65OJeWhSkF YSlKVKbSlJPFCSeI0CSBsDdZrD8O8qCrq9cIRfcuFkuTCU+mpWWZL75U0lSyQVlKNDnoa2AP Kg3+ivn5zw5yQ2q6x1W9152RJtDrC1vsAtiOkB88QQk+SkjfzuY3764cwTN467CowxLetzEd SHETEEhSJq3VoJcPsqLJSn2BonYKuKQKD6Cor5+sNguc2+X6Vj1nW16HdbpzlInmMqa042pK Y6N7KTzUlYURwBbBB2Tpt8FMLvGIzLyb200VSY0FCZDakkLW2zxd7bJ+d35H5290GqUUUUBS 9e8ysVkujVvuUwtSVloK4srWhrqrKGy4tIKWwpQIBURsimGs0zmzXq7ZjCDGMxJdlQ5Fcfle mIZW+W3eYDo4lS229lSUbAKvPt2IOFsym03O9S7VBfedmxFKS+BGdCEFJ0R1CngTvt2Pxq7r MLLjmQs55CmGIi3xWJU96bIZlKLU5l1SiygNlajzBKVqKggJIITsGtPoCiiigj3GZHt1vkzZ rgaixmlPOuEE8UJBKj2+ABqqxfKrVk/pYtK5ZVEUlDyZMN6MpJUnkOziUk9tHt8RV262h1tb bqUrbWClSVDYIPmCKX8ChXOHYVm/obTdpEyS++UL5ghTy+n3+poNgfAAD3UDFRRRQFFFFAsY lm1ryqU+xa2LogtMof5y4DsdC0L+apJWkcgdHWvPRpnpbw60z7bKyF+6+jFyZcVOxlMknUYI QhpJ7DRASew7e/3mmSgKKKKApatmbWe55AbNE+UFTNvaUu3voaUGlBLhS6pAQoBRA2DrZHxF MtLVntM9jN77cZaYwtzkeNHt4bJ5ISnmp3knWgStQPbzAHwoGWiiigWb1m9lst/Ys9wXMRMe 6PEphurbHVc6be3AniNr9nz86rR4n4+ptK2/TV9dCXIQSwdz0qdSyCx39oc1oHfXZQPl3rnK sDtd+ymLfrrOdbVDSz020paSE9J3rA9RSStO1Ab4qTsDXluqdWJ4LFbSiRfGkoYbS1B6k9pH oDaXkvJSyRogBaEHauR0kDeu1BZzPE+1w3YrUm2Xlt+TFdktMrjpQ4tTbvSUylBWFKcKynQA IIUCDrvUl/xDtsW7yYM6Bc4jcV2Ow/LeaQGG1vgFsEhZPcqCT27E99VR3K2YLdFoVPy1p8ph uwvbuzRJDjgcU5vzC+aUEFJGuIAGu1QY1rxh7K7lPvGW2uXbXVw3WIpuiSHFR2+KVPgnSzy0 rz0SBsHQoLy1eLWPXWMhyC3OefdXHRHjJQguSOuFlsp0vQ2GnCQopKQg7A7b9mfFKwPXSDbk onJmSukgMutpbcbddaU420tClBQUUp89FIKk7I3VbDtWBRLRHtzGSxgzEcadhLN1bK4Zb5BH TO/cFqHtbJB0dipUZjCot1XcY2VMNynUNpfV8rNq660IKEOL5E7WAf3HQ2DoUEWF4y2OdbZs 6JbLu8xDtvypI6YjqU2zyKdKAd7L9lSuJ0dJJq1yPxPxywQYcqY8txEhhySUsLaWW22+IWVH nxJBWkcUlSifIHRpaj4xgMe2SIDeYgRn7Z8kOJN1Y7x+ala3r53tKG/PRNerGO+HjC1vtZOw mc8p1UiYLs2Hnw6lCVpUd60Q0380AjjsEEkkNXQpK0JUggpUNgj3iuao/W/GvpDZ/trX4qPW /GvpDZ/trX4qC8oqj9b8a+kNn+2tfio9b8a+kNn+2tfioLykheSXuLmOTW16LFmR4NpbucJm KhQfdKlPJ6aiSQVEtaGgPMVd+t+NfSGz/bWvxUusuYk1lsrIfXBhcuTHTFW0q5s9LpAqKUgD uNFaiDveyaBLtHi7cpqIUFmRZ51zuKLYUPRWV9GE5KcWlxp5PUJKmwjfmkkkAgVZS/EHJl25 wQI8X0i3TbhGuMoW9x9vhGUgc0NpdSUlSVg6Kj3SR8Ks2LTgDdrehvZLHkrcDATLkXdK5DQY VyZCF8vZ4KJUPiSd72a8Z9g8O5kSM0rIIbUhgyj6Y1c2g+v0nfX5K35r33IAI8gQO1BpFnnM XS0wp8R9MiNKZQ828hJSHEqSCFAHuNg+RqXS1bchxG2W6LAgXyysxIrSWWW0zmyEISNJHdXu AqT6340PPIbP9ta/FQXlFUfrfjX0hs/21r8VHrhjX0is321r8VBeUVR+uGM/SKzfbmvxVx64 Yz9IrN9ua/FQXtFUYy/Gj5ZDZ/trX4q7tZVjzvLpX60r4pK1cZjZ0B7z38qC5oqmbyrHnP6O /WlfbfszGz2+PnXdOS2JSUKTerYUr7oIlN+1312796C2oqp9ZbFp0/LVs01/SH0tv2P39+1d W8osDvHp3y1L5d08ZbZ33127/HtQXFFUhy7G0qKTkFnCh5gzW9j/APao8jO8RjLCJGVWFpRG wF3FlJ1/FVAx0Ur/AKQ8L+l+O/ebH4qP0h4X9L8d+82PxUDRRSv+kPC/pfjv3mx+Kj9IeF/S /HfvNj8VA0UUr/pDwv6X4795sfio/SHhf0vx37zY/FQNFFK/6RMKHnmGOfebH4q4/SJhP0wx z7zY/FQNNFK/6RMKP/xhjn3mx+KhPiFhalBKcvx0qJ0ALmzsn/8AKgzzxgvMaNOvIsuL4/Pu 1uTDcmzbxHStAEhwNNoSAkqUewJOwAB7z2rqnxExGxpmwMmx+2Rrnbn3Y76YTbKmVhptta3G 1OdPf9Kn9WNr32AV51oGdeHtgzVnjeIxS8eCVSGAlLykIVySgrIJ48va0Ndx8CQfd3CLIpEE R2XYS4aXG0OQXVRlLS5x6gUW9b5FCCT57SCCDQKbWb4kvLJePN4y4bnGUtASliIepxYLwUkB zkEqRrSlBKdqAJB8uB4g4uLa1OkYzLjlyPDkMtvsRUqUxJKkNL5dXghO0KB5qSR27dxTHI8P 7ObpLu0ZD4urry5aFvyXXGkSCyWg50+YB0g8dfDy12qtsXhVZYVitMW4rly7hAbjITNRLfbW CwlaW+HtkoSOq4eIOva+oaDxvXiFYLTjFrvjePz5ltuENU5Jisx9tNgJ3zStxPf20/N5D6/K pas6xeNMyOFco7dufsTfVkMyDHK3EdIOkttoWpSgEEe4eevPevZXhdjBtj1vLNxVEci+hBtd zkLDTPJKihvks8AShG9a2EgGpU7w8x243KTMuUaRMMh0vuMSJTq2S4WegVdMq476RKfLy+vv QUF1z3HrYISckxmdaWpL62OdxYjNttlDSXuRUXSCClXbjyPJKk65DVe8zMMet8+zQrjjcmFI uKWShEiPHQWeo6WkJUOptRCj3DYXxCgTrdXjWCWVEi2vrNwfdt7i3GVSZ7z3dTfSIVzUeQ4e zo9u595JMNPhjjKG4yG2bigR2GY7fC5SEkIZcLrQJC9q4LUSN712+A0Ea05dYLxmkjG4tieV LZ66XnltRwhAaUhKypJc6gBK29bR7QUCNgEhz+TYO0n0KNtPl+qT2/3VS2vCbJaryi6wWZLc 1KpC1OGU4vqF4oLnPko8v6NGt+XEa8qZaCGbdDQglqDF5p2UjppA2fr123WKvZHkFntF5ekw LZc1MRoUbkxEQW2Lg++GnIzZToOpQFIOt+ekk9+25SGkyI7rK1LSlxJQS2soUARrsodwfrHc UoWzw1xy32yTb227g9Efbba4SLi+70koXzR0ypf6shWlAp0QQDQePhpMbutmuQuZjvzbdcH4 UhS4SI62yjRAWElSCoJUk8kniRqluz+I0SRdnXZtgeYxt6Nb5MOSuMylTKJLi2m1OAOklKlI SU8U7G/aA1s6Rj1gt+PxJDFsaWkSH1yX1uOKdW86rXJa1KJJJ0B+4ADsKR7R4cWOJmcjjPD8 BmJESxZjKdUY4YdWtpSgXDybC1K4pKdAp7e/YRm/FzFHrK/dI1rkPx2VxgsNqh7Sh9SkNrUS 8EoHJOiFlKk8gSkDZEpzxJsZiCUzjV2kQxazd3X248fi1HClJUVcnQSRwJ0kHY7jdWEPGsQm Y+uDAurztqt77ThDN4cWiKWTtCN8zwSk9+P+qnfzRqnuWGYlbpcSRcLvBg429blQWY7k5bRk JW6XnOTxdHVSsq2QQfM99E0F/aMpx+65bLsES2n06Oy4+FqbZ4uIQWwSkBXMA9ZBSVJSFAkg kCqpvO7C/Z7rPuOL3CGxBVGS8mWxF2rrlIQdpdUkABSSVKKQAfPsatI/h/i8pZuNvXOR6Qp5 9t+DdZDaf15SpwoKHAAFKSlXbt7I93apS/D7H3C6HGJSmnH40hTJmO9Mqjp4tAp5aKQANpOw dAkEgUHphM+05LZlXOBZkw2VPusadQworLayhRBaWtJHJKgDvvrflom5XZrW4NLtsJQ8u7CT /wCVdLBZYlihuxbf1gy4+7JIddU4ebiyteiSdAqJOvLuasqCv+Q7T3/6Lg9xo/5Ojv8A7qzz PGbhbMjgNWO2Wgsvritx4ohtrXLUp5Qk8u3JCG2QlXPy2dHewK1Oli74PZ7tkSL3LVcRNSGk 6anvNtKS2vmlKm0qCSOQ3ojRNBneI5SqX4hfJD8COzBkTZsYcrchENwM8ggR5A/pXCB7SSO2 nPLiOWtmyWot8DbIPD+r6OjX92qq7fhVmgT48mO3J4xpDkuPHXJcWyw85y5rQ2ToE9Rf1Dkd AbpkoKz1fs39k2/7Mj/lR6v2b+yLd9mR/wAqs6KBAzhqPZbhiyINrs3o1xuzcGSlyElS+Km3 FbSQQAfY94PnSxcb8hnI5K2rPZfkiLkUbH3I6oKeqvqtoJeC/iFuo0Na4pPvPZuz3C7jlU+A 8zfhAjwXEyI7SI6ypLwBHPkl1G+yiNEa8/jVePDy6OZO3epN+hOO+kNynWE25aGnHUJ4JcKe vrmEeyDo+46JSCA0AQYiQAIrAA7ABsV7NNNtJ4tIShPnpI0K7UUBSt4hP3SPa4rtsuKrcwl/ /K32W0uyC3wVxQwhSFpUtTnTGiO43rv3ppqlybGLXkyIqbu3JWIrhdZLEx6OpCikpJ20tJ8i R3+JoM9leIN0tycHtV2kW6Le5L8Ru9hbqAWuo2s8Ep32UVI7nyHYD5w1rZ320Ae/fZpdlYTY ZUCzQ3Yr/o9nWh2EETHkKbWgEJUVJWCsgE/OJ8z8TTHQFFFFB1W2hYAWhKtHfcb7/GsYwfMp 15zqAq6LfjWy8uXFmBDcgx+gsxnAkFDqVdYL4oWpXUSEkkhIGgTtNL1uwyw26+/LESEtE4F4 oKpDq22i6oKdLbSlFDZWRslKQT335nYXzbTbW+k2hG/PikDddVRmFklbDSifMlAO69aKDJPE /I8gteVvRLHeHGnk2xuXBtaIjbnpsjrlBbKikq0U62EkEa5bABpen3vPVW3K5TtwmsKa6qWo 0aOtx5h1MoBoIAiEBBZ3s8nSQQoa2a0W/wAtVnyp25tWOOZbrCIiJ0u6ojodb5cihKCTriT/ AFdk1YPXDL9J6GO2dRJAPUvK0gD49o5oMpVf85+QVKlyMgjrYaunojzNu6i5klC2zDQr9RtT ZQpYCi21zKT7gCWKZc7/AD8ytLzErJYlvXIRFnxmYB6LS0sPF1SSpkq4dQRwF8ik8laPbs5i bmmu9gx3f/1x7+Uo9NzX6P459+v/AMnQZJi17z82yK5eHb8LulMMwoqoKuEvnIUJHpG2E8Cl HbWwEpCVAnezaRb1eGLzEZuF8yxmO7JujJL1sKEqIXxiJSox9ElG1DWyVfHyrR/Tc0+j+O/f j/8AJ11XKzJYAXjuNqAII3fHj3HcH/M6DLbFfs4Zx+7Tbq9kjdw9W2XIkdVpU8W5qlKQtRSG hyXyShQT5JSs8gdHT94Su35xi/IyZy5KfZnBthMwcgGui2fYc6LQX7anASE69ka2O5tvTc0+ j+O/fj/8nR6bmn0fx378f/k6BoopX9NzT6P479+P/wAnXPpuad92DHfvx7+UoGeilf03NPo/ jv34/wDydcibmnvsGO/fj38pQM9Zl8nNP+KmVtRoU+CxcbC1HXOYgutpU+HH+aku8OClhK2y Ds77a3o6tm8nyBy7rtTcLD1XRCeaoackcLwT8Sj0TlruO+qn+m5r9H8d+/H/AOToMkxGz3B2 w3t24211dqaxSNaER02p9CpD6OrrbCkclLTyGykKSCrQJ4mm2TbEzPB/GQ5ZHn7m3Dh2wIkQ ldaIHVMtPr6a07SUgE715J3vVN3puafR/Hfvx/8Ak6PTc0+j+O/fj/8AJ0DJFjsxIzUeM0hp hpAbbbQNJQkDQAHuAFelK/puafR/Hfvx/wDk6PTc0+j+O/fj/wDJ0DRRSv6bmn0fx378f/k6 PTc1+j+O/fj/APJ0DRRSoZ+bjWscx4+1r/t17sPj/mlV0/LMgt0yHDuUDD4c2WoJYjv5KtDj pPYcUmLtXftoboHyikKNl2QSbuq1MwMOXdGwVOw0ZMtTzYGu6kCLyHmPdVoZ2bAdsex0/wD3 17+ToGmilFVyzka1jGPnY2dX53t9X+aVx8p519F7B9/u/wApQN9FJ67rnCEKUvGMeSlI2Sb+ 6AB9kqLbMnyi6tLdtVnxWc0nQK42SLcSCQDokRe3Y7oHqilITM85d7HjHH4fLL+/7/Ra9hIz NYSTa8dYIV3Hyk87sfv6CdH+BoGeilzrZd33AsP2178qoN3vl+s0QSrx6rQIxUEB2Vc3GkFR 8k7U0Bs/CgcaKSrhkl4t05iFcHcTizH9Fph66OIWvZ4jQLWzs9h9fbzqy62X/sFg+2vflUDH RS51sv8A2CwfbXvyqOtl/wCwWD7a9+VQMdFKc65ZRAjuyp0bGY0NlBW6+9cnUJQB7ySzoD6y arJ+W3u3w4c2cvCo0CUgKakvXxxCHNjfsEsaUNd9g+Xegf6KWESsxX7SLfjqmzopULi8eQI8 /wChrsh/MS7pdtx8Nf1hcHif7uj/AOdAm5UYsLxCyCTlkJ2ba5NkaYtqExFPhR5u9ZlACT+s UVNnXmRrzCe1RhNjy+DecZs95yS/NpNkEiShDKVMsuoLKAyXOBBVx6p2Vb2AfLz0a7ZYLfl0 awGCouPwnZqZLj6G2uKClJT3O98loHl5En3GqzH/ABJx+74zAuF6kQ7SLlFclNxZUhCiWE7C lH3a7HdBl9ovmazsSgzLLNvk4TbRFeuT8qO430XlSGgsxyGj/wCyU8SUJXpKUqAJ1u4vrGeQ 8VF0jXa8yuqwmOGoba1us/5ZsOBtUfqLV0NJKikb0o671pEHK8NtUERIV1tEKFEYacS02tLb bTThAbIA0AFFQ18d1bx8hs8m5v26Pcojk5gKLjCXQVp465dvq2N/DY3QZBNmZwqZla0TLu2t tq5BqO3FdWSE/wCZqZ0xwCiAnyWsr5q7Ap0mGmbmbFtuZW9lb0qPMtXozDTDqkvNKCeuOoqK k60VlWx7JCQe/Y63BznF50V6TDvsB5hlbba1IdB0pz5if3q9w8zXpcs1xm2xY0mdfbcyxJZE hlan06caOtLHxTsgb8u4oMack578jQ21T7428tdz5yVR5COMhLyUxdIEdS1NdL20oISFkq2o Ear6DZ59JHW49XiOXHy379fVS94gZI7imHXC/wAeEieiE11lsl/pckDzIVxV38u2v41523I5 0jOJePS7YywI9vZnmS3LLnLqLWgI4lA8i2vvv3Dt37Az0UUUBRRRQZJbWoMvxViqYs9/htQ5 8x5C3LfIDL0lxkpckLecHBLXFPBCUn2lK3oDW7HxPmZLAv8AbJOJquch1qO4XoCIylRXuSkt pKnOBCVp6inNcu4a1rvWlUqqzBDGTX21Tre9GatVvRcjIK0r6zSi4CUoTs9ukrz7/V5bDJW7 vmUO34yhMjKZRjhD0t6RbZCFvbnBK+SA0SdMBXsr4gJUkgqPlZWx7JZuUSYNpveQqWu+XCHJ ceYK40aGG1FKkLKOHJLnAJ9reyQQQKbrR4l+nW2U+5ZXkSkWZq/MRW5CFqeiucte0eISscDs dx3GiaJeTuWfErffcaxRh5q5xDdpaRIRFQ0ChCyVL4Hmsleh22dGgR3ZWWRsNhKRNy+RLmT5 SdPQ3EOMNtJkBrkUs9QBe46htBCikgkAnWzYhMlXDFbPLuLbjc56I0uQhxotKS6UDmCggFPt b7aqba3pMm2xX50X0OU42lbsfqBzpKI2U8gADry3UmgKKKKArJ/EuLCuWWsW1dpvm5foImz4 sCQ+2421J6jbKVJHTQQpRUpwkcU7A2T21iigxa0x5crxWsr7VkkxIkadc1vQ1RnEojLWCPTC /oJWXfc3sjTmx83Y2miigKKKKCozEPHEr0IrMh98wng21GALq1FB0Eb7cvhSb4NCawL3CSxN bx9hbBty5sJMZ0qU0FPJ0ltAUEr7cuPnsbIFaTRQFFFFAVnvj1Een+Gdxhw7fKnzHnGQy1Gj KeWFBxKirSQdeylXf+HvrQqKDD/FywXe9Xi6tY63PS5f7VEiqcct61tIKJBUCHeaeipKVqUo LT8NbOxW4UUUBRRRQK3ihOgwcDvfykpPB+I6y22UFwuOKQQlKUgEqO/gPr91Y9HvVujWrDbh KfEmIzisi0vQg2S63JUhocVtEckhXTUnkRx7DZ0oE/QcyHFmthubGZkNg8gl1AWAfjo1D9X7 N/ZNv+zI/wCVBT+FMV2D4a4zEkSGZDzEBlpbjLqXUckpAICkkhWta2D7qa6847DUZlLMdptp pA0lDaQlI/cBXpQJF/xSVds9i3h+JaJVujW16GhmXtxSnHFoXz4lBA0WwPMkhR8td1J3wiuk jGbJZZF8giPbLbNtx6cNYDwfSAkqHU8kqShWvfx+HarfMF+mZfcIFqav1ynR4KZcqPGvTsFl lCtpQhAQe7quCiB2+JUNioVmk4BPgMzWsnvyW3Go7hQ/kdwSpHXIDQUOt2JPb+B+FBKleG92 fuLVyRe4bNziW6FDhupiOKQhbClqUtSOrpYUHXE6PcbBBBB3JR4f3SJcI8i3XqG2m3yZ023p egqWUuylqUsOkODmkBbgAHE+0kk+z3hx5fh5IlPR2spupdZbW67yyS4JShKASolRe0AAlR8/ IEjyqqyC94dBt4ds0zJLxMVIMVEdrIri1tYb6h2pTvlw0ewUe47aoLRfhfcenJQjIGFpemQZ Sg7DX7YjRwzxWUuhXtFKF7SU90kHYJqFI8Irk7ZbfCN/icrda026KUQ3GklQfQ5zcCXgVji2 AEElIUon6qkwJeEOliPMv12anrbYccQxktyeZR1tdMh7qBJSokAK7Ak6q2i2/D5Nsn3Fq+Xw QYDzkeS8vIbihLTiDpSTyeHcE6/fQXviNj8vKsLudihTGIbk9osLedZLgSg/O0kKHf4d687Z j9zZzyZkE2fCdakW5mB0GoykKHTWtfLkVkdy6vtryA+vay2rA1EIRkF9BEZ6UR8vXIcGmVcX Cr9b7JSexSdHfuqXFh4XLnxoUa/3tyVJQhbSBkVw9oLQXEDfW0FFCVKCT3IBOtCg0Sis5skX Cr3c3LfZ79e5cpDRfKWchuJSUBfEqCutxI5dux86vvUa0/teRf4huH59A0UUr+o1p/a8i/xD cPz6zVm6QkuThcbVk0EM2iTd2W3spuSHihlzp8HW1LT0io90nagQCd9qDcqUWMbuyfEOfkDl xgmDJgIgCKmKrqJShbi0qKysgnbqt+zojXl3qnwuzWrI7SuWt68MuIeUytmPls6T0yNdlkOg JV3+b8NHfevB9WBsJnqdyO9BMFtx18jIbidIbUErUnT3tBKiASnej2NBxjfhi9ZbXeEomWsX Wfb0WxL8e3dFlDSQrai0lzutRWSdFI7JAAAq6Rh0pXh5ZsafuTQdgGEFSGY5Sl1Ed1tfHgVn XJLfE9/eTr3VQXGR4fWxt9yXkl7bDS0Id43+5LKVLaLidhLpPzEk/UB3r1kuYBGYadfya7oQ 60H07yO4b4FZQFEdbYHIFPfXcEeYoNOorFYV3xiTf7pGW/fI1qtzchbs5/Kp4UvoEB3g0l0l QST37ggaJHcUwNpwVyAuYnIryGEuIa2rIrilRUsbQAkvcjyHdOh7Q7jdBpVFJFjx7Gr9bUT7 RdMglQ1qUlLqchuIBKSUkd3vcQRU/wBRrT+15F/iG4fn0DRRSv6jWn9ryL/ENw/PpLzJqHjl xS0mBk0mEkxEuyVZPcW+SpD5aCGR1CHFp1yUnkk6I1vdBrlFYrYLhZb5mq7LC+VjETJkxeuc xnCRzYGlq6BcG0lWwCFE60opAO60D1EtO/8APMk/xFcPz6BqopSOAWrav+kMn7/7Rz+3/Grj 1AtWtfKOUfv9Y5/51A3UUgZFiVpslguN0XKy6SmFHckFljIZ6lucUk8UjreZ1VF4ewrNmDVw WzOvZREcQj0iBl0+VHcKkBekuFaDySCApOuxIoNcopQPh3YCSSu+EnzJv0/v/wAaj9HGMn+l izXz/WkXOU6ofVtThOqBvopQ/Rviv9mufbH/AMdUOX4fZLRHhqttgEgvvKQ8/IuMhpiI2lpx wuuqBUQnaAnetbUNn4hptFfPdxk2iNjVqvTeDyRHlQI0xaHbjJBW486ECMyR893vyAIGwR5d 9aw14eYy0oqagvtqIIJTNfB0fMfPoGyilz1Lsv8AUn/eUn8yuDhVlP8AoT/vKT+ZQMlFLSsJ sit7RcO412ucof8AqUqW6Fi90zy447GavBcgRUSlv/LM0IWpS1IKEjqaVxKdE78+2tg6DUKK VlYFYlOKWflYFWtgXiYB2O+w6uh/ChOBWJJ2PlY+fneJhHf97tBEveKXM5Lcb1jdyjQJVzgt wZReYLnAoKyh5GlDawFkcT2Ok9xrvQteExgXFiZY7ymC9Bjwo1vWqKpwsJYC0q5jqBLnUS64 D7I1sEeXe0znPJmL3G4tps7EqDb7am5vvGb03CjqFCkob4EFQ1sbUAfLtVLO8UroLNfLlAxw rjQ2n3Izrq3UpcLMkMKQr9X85QJUAjkO2iQaC6u+BS5y8tMe6woyL3GZjMINsS6IgQlaCSFL 4r5JcWPJPn+/cS3eGj1oeRJtV1YTJi3I3CGZEd14IBhiKptwl7kvaUpVy2nSh5a7VWNeLE+R bpbsexxhJgR7jKmNOy1o4ohqbBSAWwpLiw6lQStKeI1vexV3Oza5+tlkgW2Fb3rbci031XZC w82tbL7pCkhJSCAwRre9qFAvx/DW4JkO460+pnGBZrfbXpTrSVuS+g664vgQ6C2T1dbKCO51 5DchzwlmvTLk87kqWm5Up6clqNDWhJfW+282p0KeUlwNqbGgAk6J796iY34u3O62Rd0esLDT ERENUxPWcStXpLpQjohTftADidk6J2B5bq4t+dZBNvbcBu1WpKVybnHC1SnBr0UpSlR/V/6S lDfwH91B3yDw3mZDMjyrneIiX2YkpptUWCtotPOuJcS6gh3/AEFNoOlBXLStnv28nvDa6v5a zkD+RRHJjclmTyNsO0luMtkoR+u0lBLi160SDrZUBUDHvFe4XOzz7o5ZooiRbA1d0H0otB51 ZWOkFLSAEgoUkqPvHYKHem3w3ymblUa7PTYbUVMSWI7YQl5BWCy27yKXW0KHZ0Dukb1sdtUE Hw/8P3cRuipZujUtLsMsPITFU1ydL63StA6hS2j9YoBtKfcO9P1FFAVmdu8PskQzekXLNS89 corrPpUO3eiyEOqUkoc6gdUSEAFKUDQAUdEVplFAt4fjj1kk3udPmNS7jd5YlPrZZLLaeLaG 0oSkqUdBKB3J7kny8qUJfhVIk2tVtN7YRCjwJ8CABBPJlMs+0pwhwcylG0p1x89ndanWbuSr wz4r5Jb4VxedQrHW5kVqUsdCO+XXkDSQB2PBJJOz2Peg7L8OZiMYvtih3qOxBuCUmMhUJTgh LUkB4pKneSgs8lAFXs8yNqFGZeHEnI7rKuAvTUV5UZpiOlMRXBopeS6tSgh1BcBUnsFH2eSv PdJmF3u/SoF5hrm3lvhike4Oyn30urTNJd5LZX7SeCwntr2dJ2AN7Nzeky7l4PYrdpN+vUWU bdFQPQpamFypcgMttlxY7lIWokj/AFifdQS8o8N5rtru3okwTEIYurluhJYS256RNSvlzdUv RSC45rsnsobJ49+8bw1uE/0eXebyj0l1yCuU23CDRLcUEoQlSXSW1lSlkrSryUUga71pFqh/ J9siQzIkSSw0lsvyFlbjhA1yUo+ZPmalUFDg1hdxnGo1qflNS1MrdUHW2VNAhbil64qWs9uW tlR3qr6iigKTMmxe+3bKrfc4eRRocCIWymG5bA+oEKJWpK1OAJUpJ4cuJKRvXmdudFAgQPD1 cW/2583JpVottxlXSLETG4uh5/nyCneXdCS6sgBIJ2kE+z3f6KKAooooKjL7L6x4xc7OJkiD 6awpn0iOdLb2PMfH6x7xsVU4ViKseuV1uDq7el2ehlsx7dEMWOgNBQCuHJW1nl3V8Ake7Zba KAooooClXxBxm4ZTAhxbfe/kpDL4edBiJkokAD2ULSogFIPfR2CQPhTVRQZxe8AyC5SLU6jN n2TCipYUo29pxa3ST1H0KJ/VrUk8dp+aN6Pc1o9FFAUUUUBSPZvD9i0eIDmRwZim4xg+hIgb dUlA5lZVsulPzlE646HuGySXiigKKKKDOciiY6rxG+VL649NfYhIjNwRaHJCGyHA6HOaUK77 122AND3gV7yH8GeEwP424+J6uUlJxqS4H1b57WOgeXtAK7+/v51X3SXKvfjTIxuVcZ8C2xLE JrLcSSWFPOrdKFOkpO1BIAAB2Adkg0qY65LyC55nCv2YXOK1Z7XERAnR5bkZHSUwVKmlKVAO FShvatgeQ1QOvpuCLgtw/VWWYcdS1ts+qMvptqOuRSn0fQJ0N6867ruOEF8OrxecXuuqSFnE ZhPWWNKc36P84gDavM6pMxuXMyeX4jSMhya5Weba7gI8XpSnGGobAALS+iFBKup/rAk+Q86r bQ3mV6znJY+O3K5pTbcnb5SZNyUqOzECduM9FSjy3saHHX+sNUGhMScEjqhuR8UmMmIQI/Tx GYno+0VDiBH7e0oq/eSfOocmP4dSJKZCsPlokB4vl5rEZiFqUfnclCPtQV3CgexB7094rcnr vZm5kgwC4px1O4Mn0hohLikjS9DZ0Bse47Huq2oM3LmAFtbZw58trZEdSfU6XpTQUFBsj0fu kEA68tgGrWBkmNW9+S5As14iuy3Oo+tjGZyC8v8ArLIY9o/Wac6KBW9erSUg+iZHo/7O3D8i uTnNpA36JkWv/D1w/Ipn4jly0OWtbrmgWPXe1fsmRf4en/k1x69WnevRMj3/AOHbh+RTRRQL Cs3tSdbiZF3G+2PTz/6NUyLzhUa9KuzeN3Bq7ubKpqMTmh9Wxo7cEfkdjz71oFFBncedgsS1 v2yPis1q3STyeiIxGYGnSPepAj6PkPMe4VJYvuIxra1a49gubVvZWHG4reKzQyhSVhYUlAj8 QQrSgR7+9PdFAsIze1LUUiJkIOt98fnj/wDrNeZz2zjl/kuR+z5/9Xbh2/4FNdFApnxAso84 +Q/4euH5FcHxAsgHePkQ9/8A3duH5FNtFApnxAsgOuhkHuP/AHfuH5NBz+yhIJYyDRGx/wBX 5/5NNlFArpzqzKaLgavYA9xsc0H+4s7r0OaWgEDhd/ueZ+VTJRQLhzS0AE8Lt90S/wAquPXW 0a3wu/nr/seZ+VTJRQLnrnaP6l2+6Jf5VHrpaO/sXbt/8ol/lUx0UCwc4tQJHomRdv8AZ64f k12RmUF0bYt2QOJ95NmlN/7ltpNMtFAuetsf+yr991vfho9bY/8AZV++63vw0x0UC562x/7K v33W9+Gj1tj/ANlX77re/DTHRQLhy6MP/dV/+63vw10czOI2jkq1ZDretJtEhR/uCKZqKBUG d2zaAbfkoCgST6vzvZ/f+qrv682n9kyL/D1w/IpoooFf15tP7JkX+Hrh+RXKc3tSlBIiZDsn XfH54H9/RpnooKm+Y3ZL8thd7tEC4LY30lSo6XCjfmASOwPvHvrm5Y5ZLnNjTLlZ7dLlxRph 5+Mha2h56SojY79+1Z14qY9erzebobdbb3MZVbGEMCLc/R2S8JBK/ZLyBy4a7keXvpdzqxZB b7NnV1us2ey0I09bDqZKUsupWtKo6R+sKgpsAJHsIAIV3UFdw2mZj9mm3Ri5zLTb5FxY10pT sZC3W9dxxWRsfwNc2uwWe0ypMm1Wm3wpMpRU+7GjIbW8Sd7WUgFR2Se9Y1OxPLZsyRLtzU9j GHp6XWbOmU0690zDLZdB64RrrELCep8F62NG1i4xkEPN7PPVbbvMgRxFYmF25Nn0h5LKh6Zr qD5hPFSNDmVcuJKRsNat8GJbYqY1uisRIySpQaYbDaAVEknQ7bJJJ+smpFYazYsutVmlh+Bc pD7lnXbJfCYhxVwnOupCJSP1nspSCslSyggEDWgNO3hJFlW+FfIU21XK2rTcnXmm5rweJZXo t8VhawdJABAV2I/jQPlFFFAUUUUBVXdsgtdon22FcZiGJVxd6EVsgkur0ToaHbsD3ParSkPx Qg3WfcMPVabPKnt2+8tXCStp1lAQ2lt1BH6xxJJ24DoA9ge/kCD5RSr4jW643K0QkWxt2Q21 OZemRGnA2uVHSTzaClKSO54nRUAQkgnvWa3HEcxd+TTHhzuo3bbghwrnJIKVyepHiqUHgpKw zyb6qQoJ5juRsgN0qNcp8S2QH5txkNRojCSt151QSlA+JJrM04tORnsG7NWi7pht2ovFC7ol QTMSprpsnbp37DSkk8Sn2yeR2SFSz4FlabVNYucO4vPLiW90Fc9JU4pqWXnmS51iS6pvikuc UJJSe6Rqg3Gx3iDfba3PtbynojhIQ4W1I5aOj2UAfMHvU+vn+7267R7xAgSYlxenXFm8rg25 N0Q27FbUpkscz1QlXE8yAlSuPLtvh2tUYrmPrhap1wZmzY8aZBS+sTUkOBqOtDr6AXUhDSll tRbKVKKgo+WhQbXRRRQFUl7yuy2OWiNdJoYdV09/q1qSgOL4IK1JBCApW0gqIBNXdZj4iW26 3PKI7cTD3bhbyiOX5zMqOyXyh0rQ06VKDnRQfbKUjajoeW9g8wMhtVwvU+0Qprb1xgpSqSyk HbQUSBs61/onturWka1xroPFu8XJ6yzWbW/bY8NuYt5goUtpx5RISHCsJIcTrafMHYHveaAo oooPKZJZhxH5Ut1DMdhCnHXFnSUJSNlRPuAA3Vbj2S2nIhI+SJYfVH4dVCm1trQFpC0EpUAd KSQQdaI8q75Sie5jdzbs0eFKuK460sMTQSw4ojslYHmk+RFJfhLZLxbrtk066wHYMe4OR1MI lLbW/wAkNBCxtC1hLQI0hBUSBv40GkUUUUBVRlOR2vFrUblfJCo0MLS2XEtLc9pXYDSAT/Hy q3pN8XrZc714f3O2WSEZk6WENpR1UtgAKCiolRA93++gsb9mNjsNwEK5y1tPhtD7nFhxaWW1 L4JW4pKSlCSoEbUR5E+QJDDWSeKWD3bLbi8m2tS4Dd1tzUCbJRMaCUoS8VlLrSkKJ4hS9FtQ 2VEHt3rW6AooooIl2uMW026RPuDvSiR0Fbi+JVxSPfoAk/wqnnZtYIVpt1yemOqi3Bgyo3Si vOrcaCAsr6aEFYSEkEkga2N63XfO7u3ZsalvLjy5LjyVMNNRmVOqUtSTr5oOh2Pc9v4kVi0a 9i22jEJvyfdVzrXYn7LKgqt8jYUptvi4lfDiU8mRvvvS962CKD6CgTI9wgx5kJ5D8WQ2l1p1 s7StChsEH4EV70o+EcZqF4aY7EZfU+mNESwXCw4zyUj2VaQ4lKwNg62Bsd/fTdQUl4yywWV6 SzdrtDhuxmBJeS84ElDRUEhZ+oqIH7zqpd8vVusMIS7vKRFjFxLQcXvXJR0kdvie376VMuwN 6/ZU3fWLmmJKjRG2Yf6pa+k8h4OhagFhK0nXEpI+sEGrDxJt10ueJiJZkF24CXEeSrSNDpPt uKUQpSQeyD22N7128wE+LllilSoMaNcmHZE1TqGG07Klqa/pBrXYp2Ng61uo/rzjXW6QuzJc L70YJSlRJdaHJxA0PNI7n4Ck+5eErktSpDN+Mee9InS35DcdaT1pKENlTfF1JRwQ2kJ2Vdxs 7r1HhbIW1CRKvqJPo06ZO25DUC6qQ0ps8uLo8ualbGtk+6gaPX7Fugt83qKllERM9TithIYU dJc2R80nsPjUpOXWFU0xE3JlUgSkwSgBR0+U8g35a2Ujf7qS2fClxpVvdTfNS7daI1shvpiq BaWwsrQ8R1OKtk6KSNHQ7irq1Y1LX4jTL9PZLLDUZDDengpEt4AgSSgD2FhC1t+Z7K/dQO9F FFAUUUUBRRRQFLuU5FIsVxsbCLW5KjXKaiG5JS6EiOVA6JT5netfDv50xUs5njkzIH7KuLcm YSbbORPCVxS91VoCgEkhadJ9o79/l3FBSO+JLLORuxHoQRa27uLEZRd/WGUWOtvp8f6PXs73 vZ3rXeqyP4vxxZzNm2pTa5FsausFlt8KLzTryWUIWSAEL5rb384AK8zqriX4dR52epyKbJZc baltzmmExEIdDqGekkKdB2pA2VAEb3rvpIFU0LwatzcG5Ny5japsqK3EblRYaI5bCHg+lakA lKllwJJ0Ep0kAAdyQdcTyI3t27xJMcRbjapfoklpK+aCShK0rSrQJSpKwe4BB2PrLBS/ieOm yOXaXKkpl3K6yvS5TyG+mjYQltKUJ2SEhKB5knezvvoMFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFF FAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQf/Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAB4AUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgMBAQEBAAAAAAAAAAAAAAYEBQcDAgEI/8QAWBAAAQMD AwEFBAUJAwUIEwAAAQIDBAAFEQYSIRMHFCIxQRUWUdMyVGFxlSMkQlJVgZGU0pahsTN1o9HU FzQ1Q0RyssMIJSZTVmJkc3SCg4WToqSzwvDx/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQR AQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AP0zfpT8G1vSYyoSC0N61zHS20lI8yVA HFK1p1bNvMtUWz3DR8+QlsOluNc1OK2H9LCUHj7aYtXXxjTenJ11knwx28oQElRccPCEADkl SikAD41iou6rGmTFtCbr30aXtcOGEQnUOOqjvOh5KQUZylDiSraCQlRI5FBsHV1Z9UsX8078 ujq6s+qWL+ad+XWVrf1NOsGnXJN31FEkovS7XMREjupPRLj/AE3sqb3KSEdDxqAGAd3JxV7p i96hPazKiT0XU2ha5cUF6O4G9yOiplf0emhJHWCVJJKv0ucYB36urPqli/mnfl0dXVn1Sxfz Tvy6YaKBe6urPqli/mnfl15KtXK8mrCj7C68v+/aKY6KBczq/wCFg/i9XJxetQklpnTilZ8l OvpH8dppoooFLq68+qaY/mn/AJdRGbtq56e9BZOj3JrKQt2Ome8XG0nyKk9PIBx608Ug2uO3 H7ar5IRDdbblWiKjvCYqktrdQ68VguYwVbVN+p4+6gt2HdZ5V3iJp3H6OyU9/fluuod1bjmJ Ys/+lPfLpiooFwnVxOQiwpHw3vKx+/A/wozq/wCFg/i9THRQJKL/AHld5NpTcNLG5gE92Dzv U4AJGPiAQSPMAg1Z51f8LB/F6kiOzAV2ttJZtN5jIi3B6Qgpgv8AQflORihySt5Q6YbCAG0o SRlRKueK1qgWydX44TYM/e9/qrk6vWwP5JjTa/8AnPvp/wDwP2000UCmHdd+sTTP80/8uq/3 kuiLyi0PXrTSbmVhno93fx1Cjfs3b8btvi25zjnFPlY/qO23ab2h2t5uzSEpi6hbkKabb3RH 4/dikzFr2pw8kkJAKzjaPCeDQP3T1b9asX8s9/XR09W/WrF/LPf10xUUC709W/WrF/LPf11z db1n/wAVJ09/60d7+v7qZqKBOdk6vjSIzcuZpZKpCum0goeQpxYSVEJyo84ST5eQNTUjV54U qwJ/8YB5WP3ZH+NJes7dfv8AdY0ndnITUu3R7gpthxgvLVGYXGUhZcSGylO5xQOd3IS2OAFE axQLvT1b9asX8s9/XR09W/WrF/LPf10xUUCjd5WqLbb3psmfpxmMwne646w8EoSPMnC6obfr K63CZFiQr9pB6VLBVGbQ3Iy6Nucp8XIGQcj0I8vOnPWjbj2j74ywhbjzsF9tCEJUpSlFBAAC eTyfSstai31mH2di1W+Y3dYulpkQKejLCI0tTEcNpdJGEje0oc/D4c0D/cpupbdCclzpOmYk ZoAuPyHHUNoGQOScAfDzots/Ulzgszbc/puVEeG5t5px1SFj4gjgj7azO4226Xe6WhMhi/St IRDDkXFuY26qUmSW5Lbm0KG4gFTBXsJA5KfWudjd14zcLI7d5cyJBYYiqaWpl4hTKXnA8l1t Cdm9TXTOXMFIwRhQVQam576qUQ2dONpA4UoPryfhjjH35Nc+nrzj850x/Lv/ANdY9Mud5nJv 5t0/VijcbNIkWhlRkpJfEpxSNh2jno9Agc+Eqz61bC36mfsGpJc6TqlqexPbkxo0VySAtl1u OekjJJV0z10nyBUcnAxgNK6evPrOmP5d/wDrqS374hADh0+pfqUh5IP7uf8AGs+VE1ZbteJb 9qXVy1xVxHIZUw/IMiLtUHW14Ib6mc5Lg3cII+FVV0VfG7fqaTbndY9WTZlzbe04ZWW3TKcK UAc7V7AyNvwzkAEmg1jOr/hYP4vV8J1gMYRYDzzlTw4/hXrQ92n3a2SFXS3OQnY0hUdCj1Ns hAAKXE9QBeDnB3DzSeSOaYqCBfJlvt1senXhxpmDGw8466PC3tIIUfhg4OarI+qtN3GXbm2b jFfkvPuNRUjJV1kI8aQMcKCFZIPoc+RqRrSzO6i0ld7MzITFXcIrkXrKQVhAWkpJwCMnBPrW fvdk0wJQqJf+g8ibLmpWlD25tT0cMDC+t1DtA3ZUo5PHAGKC81X2pWKyR/zJftSb3h2J3dl1 DYQ40kKdC1rICQkEE+ZGRxjJF7H1fZiptiVcYTc7oB5xht7qhP5PqEBQGFHZ4hjkp8WMUmWr swuVrkLuDN/YkXjv0qWmTJhZSUyGG2lhSAsAqy0hQPl5jHNe7J2Wp063Ajwrg6/abdNburcc t/nDj7cTu4R1NwTsIAVjHnxnFA3Qtc6YmxH5MW+QXGWUIcWoOY8KztQoA8kKV4QRnJ4HPFfH 9c6YjmKH75CbEpsutKW5hKkhewnd5DCvCc+R4PNZ1pPstuj1o05cL7MbiXu1W6FDjRks5ba7 u8l0h3CyHCSkDKSnA5HNTbx2Szbk02n24y0papjshSY7mC5JktvqKU9XBSktJSEL3JPJINBr lFFFAVWX6/W2wtRnLtI6CJL6YzP5NS97qvopASDyccVZ1XX2zw75CTFnpcKEOofQpt1bSkOI UFJUFJIIwQPWgpR2iaVMbvHtdsM9F6QFqacALbStrihlPISeD8Knx9W2GRPhQmLnHXKmNpdY bBOVpUgrT6cEpBUAeSASBgVn0zsjmTLFbrVIvza48OFcIZzHcPWEpxKwVku5UEFCDgnkpyav bboW42p1TkC6QOopLLxXIgdUoktxUxgtB3jakpSkkef0gFDcaC7j670zJTILF4jud3KEuJTu KgpaihKcYyVFQIAHJIOPKry2z4tzhNy7e+iRGcztWg5GQSCD8CCCCDyCCDSAvs6mmaJ3thlc xp+JMaUuKdpkNB3qKWnfylZfcOBjbxgnFNmj7D7vWyRHW/3h+VMkTn1pTtT1HnVOKCU5OEgq wOSeOaCXe73b7IiKu5vllMp9EVnDal73VnCUeEHknyqkT2iaXVHQ+m5ksrQ+6lfdncFLH+WO dvkjyP28Vd3+ywb9ATEuTS3GkuofQUOraWhxCgpCkrQQoEEDyIrOH+yWS9ZLfanL8lcKLHuL KkKjKJf70reN6i4SQhYCsZyraMnzyDxG1lp+TNhRGbm0ZE1KFsIKVDdvSpaASRhKlJSpQScE gEgGo0PtA0xMEss3RP5o2HHt7LiNqS4Wx9JIySsFIAySoEDmqa06AnWha12+7xA46zGK1yIA dKJDEfoJcbyrwgpCcp5PCsEbjXKR2cy5VwfmSLwyX1Mw+mpMUja/HlLkhZG/BSpbiht9BjnI zQPdpucO7wky7c+l9gqUjcAQUqScKSQeQoEEEHBBrnfbzb7Db1TrvJTGiJUlBcUCRuUcJHAJ ySQPvNQ9I2H2DEmhx8SJU6Y7OkLSnYjqLIyEpydqQAB5n1PmanXy1Rb3a3rfPS4qO7tJ6bim 1JKVBSVJUkgghQBBB9KCsOtNOh4NG6M9QvPRwnCslxlJU6ny80gEn4Yrgzr7TT64CWLkHBND SmVpZc2YdUUNFStuE71AhO7GfSlYdl8siC27em3Y0a5zbgtpxhauumQhSS0tRcJI8agT+kDj irHTfZ9KsDENuFfThEKJDkFUNKy73bIbWjcSEHBweFeQIweaC4Vr3TiJc+M7OW05BQtyQXYz qEpCFhCsKKcK8RCQASSeBmrqz3aFeGHXYDpWGnVMupWhTa23BjKVJUApJwQcEeRB8iKSnezd yS2vv19eeeXF6ZdEdKT1+9d662MkY6n6HljimjTFi9jG6PvSO8zblLMyS4lHTTu2IbASnJwA ltI8zzk+tBK1DeoGnrPJul3eLECOAp10NqXtGcZISCcc/Cqw61sXekxhKe7wuZ7PSgw3v98b Avpnwee0hR+Aq4vFsh3m1S7bc2EyIUptTLzSiRuSRgjI5H3jkUiOdmjyiEIvzyI/ts3hSQha nFgtdIslxThUUlOQTnJz6UF5E7QNNPw7e+LuytE3hpxLTgSfyga3HI8COooIClYGTjOa7Sdd aci3KbAlXJLMqG246+lxlxIQhtIUtW4pwQApJ4P6SfiKWtO9mTlgiwmoN1YJbj9zf6kFKkqa Elb7ZQgqISpJcWATuHIOMivVz7NZF7dkOXy9h9yVCkxX1MRunlTpZw4kFZCdvdmfDyCQrPni gd7Le4F5Q+YDqlLYWEPNuNqacbJSFDchQBGQQRxyDVjS/pnTq7Tcbtcpkzvlyuami+6lrpI2 to2IATk49STnzNMFAUUUUBSlL7Q9KR58q3ybqgSWA4Hm+g4rAQHCvkJwcBp3y/UV8DTbSpK0 69H1Pdb+y3GmodtyIzVuLQQVOIU8vd1CSAVddxJ48j9+Q5Pdo+k2FMJVciS4mOtvpxHl+F8f kT4UHG/yHx8qme/GncRc3NA7ySlAKF5SQ6GiF8eDDhCPFjxHHnSQ3ou8Wvs/tdutjEhy4C7R JP5RxpaocZl5BbbUSpIX02m0I4PJyfXNdrl2SOTHEq9vYypb60riBSQ+uZ3pTiBvG3KtqMHd hKRgg80Gq0UDy586KAooooKTWykN6WuL64U+eY7ReRFgOuNvPKSMhCS2QrJPHH8DWTJuyHLi 3Y2LVIXf3Ls5bEk6knCGenGEhaur9LIBCdm3O7PwraL1HmS7TLj2yaIE11pSGZRaDvRURwrY SArHwPFIQ7OJ7lhj26ZebbJEaYiSwlyzIUylIQtKklClklaisqLm4KJ+wkEOmnGdMXnQ0PVS nLvFtz8XvbnUvEs9FIHiyQ5+jg8/ZXwu6CGD7ek4MH2nkXuWQIucdUnq8Jzxn48Ux2rSzFo0 E3pi3OgMtQlREOvI38lJBUpIIzyScAj4UisdjRiJuiYF/XHRcLe/BWBF3dLqBr/J5X4UpU0o hPp1VYIOCAtX3tCR2Yzj13uSEyVuNNBV0nBSlt/TRjfkKTg5SeR8K8iX2fKurdtTqCSqY5sK EJvUwhQWlCkEK6mMEONkHP6afjUI6GvVkmWhNmksvk39y5uPiKAiI05FW0tBSp3csKUoK4Of MnJ87qydnvsV6w9wuSUM2y2PW5e6KkuPlzpEObs4G0sN7UkEADHligkWO06VvrLjtouFwltt qCVlu8y+MgKB/wAr5EEEHyIORVkdFWRX+UbnOn4u3GSsj95cNVfZvod/RipQXdETW5DDDagI xbUVtJ29QkrVkqGMj7BjAGKd6Ba9x7Dz+bSef/Ln/wCuvZ0XYykjoSuRjInPg4+/fTFRQKd1 0tp2HGkT57twYYbRudc9qykgAfYHPux60hOXW1/7mLOsIVnvbjLsotGM9fZTS20d6LO9WXD4 vIlIHmcZ9a03WMNybZw2xbRcnUPNuoZMxUXCkqCgsOJ5BBANZL7maxb7NZukY9ojBEmSqQJL 1zL3SBdDu1KVg4wocHP28q5oNT9zLR+vdvxeX82j3MtH692/F5fzagMXjWiWG0vaThOOhIC1 puyUhSsckDpnHPpmvftrWH/ghE/GE/LoJnuVYz9JiWs/rOTpCif3leaPcmw/VX/5x7+uoftX W6uW9K2VKfg7fVpV/BMZQ/vrybrrsZ/7lLCf/f7nP/0tAt9ojFq0t7PTEtsZ0yeoXHZ93kR2 mEIAytSkhZwCoZ4Ax6inFGi7AtCVJjPFJGQRMeIP/wA9JGtoXaBqNpDDdhgQmyw/Ge6N+U42 408jYoKbLCQpQGCkk4B9DWj6ViuwNNWuG/H7s5GjNslov9co2pCQC5gbjgeeBmgqk6B0+lwL S1cAoK3jF0lcH/4nl9nlXpvQ1kbWtTftRBUcnbdpYH8OrxTPRQLg0ZaAMBd2x/neX82kK62W Uzr6Na4+ntOqtMiQENrlSZC5rrKW0LeeCQCnakr2ZUr6WB6jOwVSv6fZd1jD1F3h5MiNBdgh kY2KS4ttZJ9cgtj/APRQRvcfTX7Ijf3/AOuj3H01+yI39/8ArpjooFv3H03twLUyBnPhUoH+ INC9FWLCimG7nzAEt5Iz+5XFMlcJ65LcJ9cFlt+UlBLTTrpbStWOAVBKtoPxwfuoMZYn246X 73IsAj3Z2/HT7MYXN9xpLvW6W9S8glIwpXAycY4zTRoW12HUtnfek20tzIcyRb5jIlvONh5l woVjcrlJwFDI8iKW2dHa09nXKLKtVleVIu4vcV0XdSVRJIcDgIHdSFJ3AZBHIKvjmnzs1s1x slomtXiJGjzJM56a6qPMVIS646repXLaNgycBODwByTQSvcfTX7Ijf3/AOuq6/aO0lAtMyfM taUMRGVvrLbziDhI3HyUPhTpVBrbTo1TZRa3ZZjxVvNuPo6SXA+hCgrpqB/RJAzj0yPWgRuz GyWHVGnlSrjYHbXd4kl2JNg99fJjuJVwM7+cpKFZ8ju44qf2k2m2aV0TdL7Bt3eHYDXWLL02 QlK0g8jIXwanRdAGz3W+TtM3g2Nq5R22+7xojRbZcQPC8AoEFWCQcjBBGfIGr3WtgVqfSFxs ffBHE5gx3HyyHCEqGCQnIGfgfQ0Gf6d9nXS4T3jaGndNQWFpeu0S6PuhUhtKC4lLYJJT4lAE Z+ganQZ/Z3PQwqG5PdS++qK2Qmd4nUt9RSPLzCMq+4H4VZL0BLZnXOVatRPwF3OKy1LabiNq aceQAlT4QryUpA2kA/A5OBXGZ2bOSnFhd7cEc3kXYNhjB29DoFgqCwSlSCQo+ZyfjQQGF9ml wVbEJlOrFzZclwy5IlpS822Fb1JKiBwEKJHw5xzXWHI7OZbcF2NIdLc0BbKupKSNq3emlSsk bEqc8KSrAUeBmvquyaNI0xaLDOuanYduadbbW3HDbgKnUrSUq3HaEhOzA80kj1rrC7KocWbb ZapqZMiIz3ZRkxG3EraD6n0BKTwhSVLUArB4I4yAaCKLj2dYSVLuCEqD6gVonpBDBw9yR+ge CPQ8ede4U3s7mqjJjOzFKkyhDaB76kqeO7CecY+gvk8eBXwOJNj7MUWvU0O9C5NOPszJ0p3E NKVPplK3FtSt3kk5I/d8K+y+zUy7Bb7bJujTxh3dd2S45CBCypbi+kUhQ8OXljz8jQd5sLRE O7ezJC3kzcgdNMiSrxlBWG8hRG8pSpQRncQMgGuOnLZobVKC7ZJk2VsbQ4Ui5zEHpqztVtUs EpO04OMHBrnp/ssjWe6MTlT03J9Pd3XHrhFDzxfZRsS6hZPgynaDwT4eCMmpXZf2cNaC63Ru TksORWYpT0umkhtThCyNyvEepjjAwBxQPUhtTsdxtt5bC1pKQ62ElSCfUbgRkfaCPsrFbTc9 QTuzrRLkq43GU3Ju8li5OsPBqY+0lUkNpQQUk8oRkIwrCeON1bDepMOLbH3LkhS4hHTcQllT 24K4xsSCSDn4UlpV2fptSLYmwsC3Ie7wmKLC70ku4I3hPSwFYJGfPk0GSzdcavOi7bfZMi5B xFg73DEcpBXKEvYlyQ2CNyVt9PAIKTuXjxYp1sV/vyu05szHJZsMm7TITM4P72JBQ2QmKI// ABZQttz8r+kWlckLFN0m5aLkyYcmTag7IhpSiM6uyPKUwlJBSEEtZSAQCAPIgV9YuejGLsu6 MW1TdxWorVJTZnw4VEYKt3SzkgAE+ZAoHeilz30sv69w/DZPy6PfSy/r3D8Nk/LoGOilz30s v69w/DZPy68L1taEgFDV6dB9WbJNdA+8paOKBmopY9+LTtUTF1CAkEknT88cD/2NfGddWV4Z Sm8IHxcssxvP3bmhmgaKKWG9c2Rz6Jug4z4rTLT/AItV099LL+vcPw2T8ugY6KXPfSy/r3D8 Nk/Lo99LL+vcPw2T8ugY6KWV63tKTgR784P1mrFOWk/cUskGvPvxafqmov7PXD5FA0UUr+/F p+qai/s9cPkV8d13ZWkoLjd6SF5xmyTfQ45/I8efrQNNFLh1pZgraVXEH/Nkr5dHvpZf17h+ Gyfl0DHRS576WX9e4fhsn5dHvhBPKYF+Un0PseUM/wAWwaBjopc974f7Ov34RJ/oryvWUBtQ C4GoMY3ZTZZav8Gzz9lAy0UrDXNpOfzPUY+/Ttw+TX334tP1TUX9nrh8igaKKV/fi0/VNRf2 euHyK+p1va1EJTD1CVHyB0/PT/eWQB++gZ6KVn9b29jb1LbqM54GyxTF/wDRbOK8N69tSyQY GpkY/W07P+TQNlFK/vxafqmov7PXD5FHvxafqmov7PXD5FA0UUrK11aEpKlRdQhIGSTp64cf 6GiPr2xyFFLYu6SP++WaYj/pNCgaaKWxrWzkZQm7OH9Vuzy1n78BonH21z9+LT9U1F/Z64fI oGiilf34tP1TUX9nrh8ivi9dWhtJUuNqFKQMknT8/A/0NA00Use/Nk2k5umAcf8ABMvP/wBq uo1nZiQN8/n422SP+roJuqy6NM3Qx7o3aHRGcKZ7qQpMY7T+UIJAIHnyfSsikyJjejtS3S4a kurFot8tM1iMxPImKZ7sUJbW6SVNBx1SXAlRJSMA+Zxs94YgSbXKavDMZ63KQeu3JQlbRQOT uCuCOPWk6NI7PImj2XIUKyt6evLmxtmNAHTmrGeA0lGVnwH9E8Jz5UFlKlOaE7NX5c1yXeH7 Rb1PPLcdK3JC0JKlEqOSMnPPoPupYvvaLf7PKRAc01HmXIsvy9sKYp5txltLJ8JDeUqJe2+M ADbuzhQpsnaz0whMNmVdYi2rgwl5rzWhbK1BCVqIBCUKUoJBVgEnFVMWB2fSZMfTrFqs6+7S XVMRu4gNB9AHUCFFOwrSMbgCSAOfLgKZvtJvD2ofZTVjjlZvT1pStTzoSdkcvpJX09m4gEbc 8H7Oa+xu0e9s2G6XK62K3p7rdEWlttietXUd65ac46W47eFAISpSuQBkU7o0hptuYiW3YLUm SiQZaXUxGwpL5xl0HH0zgeLz4r61pLTrSEobsdtSlMwXFIEZHEkeT3l9MZ+l50GOXfX+q7w0 qS2gWqFb7TJu8tuHL2LfQzIW0tsF2OVBRDZwAE4JGTyMOqO0Oc1eixKt8JEEXR21hQlnqDbE MkOr3JASkJG1QJ4JznA5ZjobSqo0OOrTlpUzDWpyOhURBDSlK3KKeOMkAn4kD4CuFq0LZod1 vlxlRY9wl3d1annZUVlS0trQEFkKCAS3tSBtUTnn40FT2X63uWsZEzv1sagMNQ4kpvapxRV1 ws4ypKQoDZ9JOQc5HFaBVbbLDaLVIckWy1QIb7jaGluR46G1KQgBKEkpAJCQAAPIAYFWVBV6 mubtos7sqNEfmSNyW2mWWluZUpQSCoISpQSM5UQDgA1kVvv15vHZ/aW1318Xh68T21yFKdtx fDJkL2J3Mr2p2IHBGE7cE7hitwWhLiFIWkKQoYKSMgj4GqE6L0ubSq1jTlnTbVO9YxUwm0tF zGN20DGccZ+HFB70Nd0X7RlkuzTT7KJkNp4IkKKlpykHlR+l/wA718/WryvDDTcdltlhtDTL aQhCEJCUpSBgAAeQFe6AooooMUfvWoovaczHDsqU4/qTugDMxCoqLeYe8tqZC8pdSfGVFAPl 4sKAO11XtWS1M3h27NWyCi6vJ2OTUx0B5aeBgrxuI4HGfQVYUBRRRQQL9cfZFmmT+7SJRjtl YYjoK3HD6JSACeT9lZBF1FcLn2Ka9lybtNau0B64lMpvqRShaCpTaWyoBQAASnHB9POtluMV UyG4wiVIiKVjD0cpC08+mQR/dSWnsq08mA7CS7dEQ3Vb3I7c1bbS1ceItpwjOQPSgbNNvGRp 62PF3qlyK0ouFW7cSkZOfWrGkyP2eW6MwhmNdtSMsoGENtXd9KUj4ABWBXZOhYqVAi+anyCD zeXz/iqgbaKWU6QaTtxe9Q+EYGbi4f8A+1791Eftq/fz6qCB2ouPqtNthw7ou2SptwbYadQ+ tkrO1a9m9KF4yEnzGMA81M7NL0nUOhbRc0MPsB1so2Pvl9eUKUgq6hAKwSnIUQMgg+tQbl2d wLpHVGul2vc2IrG6PJlB1tWPIlKkkGmPT9obsdragMSJL7LXCDIWFKSn0SMAAJA4A9KCxooo oKnVqA5pe7BTrzIEVxQcZeUytJCSQQtJCk8jzBrEtCzrhd7FJc1PerrbRbtNQpsF1N0eBeLr K1uy1qKh1TvAGxW5KMYx4q3yfCi3GG9EuEZmVEeTscZfbC0LT8FJPBH31WOaT065Hgx3LBaF sQCVRG1Q2ymOScktjbhHPPGKCNoK9O3bS1kXdXGkXx62x5cuNkJcQVo5UUeaQVBXn8CPSlTt Fmsz7wWbXfJbUm2wZq5ceDOW3tWllKm+olJGCCsKB+4HI4rRkwoiZ65yYrAmuNhlcgNjqKQC SElXmUgkkDy5NQpGm7HJkzpEmzW15+c2GZbjkVClSEDGEuEjKhwODkcCgy3R2vbwi3adtMS2 PXOS3Z7XOnyZUk73jKwle1ayEgjlQ3K8R8AA8xQad1/fbSzCnXJMq73W+Q47yEiQpUeEtyUG VIW0AEowVceRJSUE/pVtkXSmnYkiE/FsNqYehJKIq2ojaSwCckIwPDzk8fE1792bD0rg17Et fTuKt81HdG8SlZzlwY8Zzz4s0GfX/tD1FAtVsfatlrYmOJPe4st5W5GZbcZC0lGcJUXCrB5A SR5ii4dp94jxtTTWdPIVb7U3OU264+UblRHQhQVxnx+IjA8OADnOQ13Ds30fcRJE7TlrfLzI jhS4yCWW0o2pQ0cfkwByNuME5qye0lp19UxUiw2l5cxITKU5DbUZABBAc8Pi5Sk8/AfCgg9n +p39UQro5LhJhvwJ7kFbYUok7UoUFFKkpKCQseE54wc8001CtFpt1lh90s9viW+LuK+jFZS0 jcfM7UgDJqbQc5DpZjuOhtx0oSVbGwCpWPQZ9axaw6fvEfs80Wp+y3eLfLJOeJTG7uXGUuIe BWEKUULQQtKcAggnPkDnYLyuS1bX3IUiLGeQN3VlNlbaUjlRICknyz60jvauls6Xa1G7qnS6 LG6cNzFQXghRyRgfls+YP8KDOpvZpqFjSNt07EauDc+dYWbbNktLZXFSUyS4Ur3eMFCXXfEn hQ4AzimXTmlrvF7TG7sY1zbfNznOy2n1JVbm4zgWG3Y4ySl5e1rcRz43dwAxWghjV/ObjYPs /MHvnVzdZ1qNvSn6cPx3Qnx/1v30DRRSj0te8/nml/s/NJHzK+Ea5ZSpyRN0sGkDco93fSAB 5kkuccZoG+ikPTN+v2oIjsi03XSl0ZaX0lPRA9sCvMjO4g8EetXPT1cv/lVhZx6d2edz/pE4 /voGOilzoau/aNh/D3vnUdDV37RsP4e986gY6KUbtL1FZ7ZJuFzvWnY0KMguOvOQHglCR5k/ lqpV6ylot5mL1Jp8NB8xij2VJ6odCSsoLXV3ghIKvL6PPlzQaRRSpGVqyZCYlQ7rpt9p5tLj biITxQtJwQQQ9yCDkGvBa156TNL/AL4kj5lA3UUrJj62UAVXLTjZxykW59fPxz1x/hXUR9X5 OblYMen/AGve+fQMlFZ+NS3JV/NlGodPe0eqWOn7Mkbers6nT39Xbv2eLbnOPSr3oau/aNh/ D3vnUDHRS2pjV+DtuNgz6ZgPfOrx0Nab/wDf+ndufPuL2cZ/898KBnopQWrWsaO49MmaXS02 N63Oi+hKUAZJOVnH30tNawui4z8j3ssuWXmmFxxpeaXQt1ILYQ31wtYUMkKCSCM/DgNUopLt D2qbxb2p1v1Jp52M4VAFVgkIIKVFKklKpYKSFAgggEEEGpvctaY/4f07n/Mb3+10DPRSv3LW n7f07+Bvf7XXl2HrcIJRf9N7vPKrI+B9v/K6BqorM4Wqbw/Zpt2Tq3Ski3RHzFdeas8kbXgU jYB3glSsqAAAOSoYq6s0zUl6tyJduvmnnWlFSOoLW/4VpJCgpBfBBBBBScEetA5UUr9y1p+3 9O/gb3+118VC1tjwX/Teftsb/wDtdA00UkXFWtLZCemzb7pvurAK3C3YZS1bR54SmST/AABq na1vMESC87qWwLTMiic0pFklj83KsB1SeqS2g/rKwD50Gn0Usso1W+yh1m66ecacSFIWiC6U qB5BBD/Iqn1BqK66fkMMXe/WCO9IStbSTa5Kt4SCVY2unyAJP2UD9RSRbZWrr1bos+z3nTK4 MlsOtPm2SFb0nyISX08EYIOaiWO+3273OZb4Gp9LTpUJRElMe1SMNkHbtKu8FO4KByM5+yg0 Kilzoau/aNh/D3vnUdDV37RsP4e986gY6KWyxq/BxcbBn7YD3zq4qa1uCjbM02ofpZiPp/h+ VNA0OK2NqXtUraCdqRkn7BWLN2G+D/sc7lp42WZ7akCW03FUEFWXX3HEEndtA2qHOeD/AArZ 5BdTHdMZCFvhJKErUUpUrHAJAOBn1wfurM7d2i3S46T0pMZt8Ni5365vW7DjilR4/TU+CSQA VEhngcZJ+ygd9Sm5ytIXT2ACzeHYTvc+rhJQ8UHZnPAO7HnxWVy4esVyIPsgX1iD7XhFoTnX XVIQI6w+p4JcCi0XOnwVYyFEDb59V9tLrtnZuUS2xegzZjd5gcfOVhMksLbZOMEgoUQo8HKB jxZDBau0Zc7tHc0x0YiXkSnmFxdyxIaaQ0HESFZG0oXlIAHPjHnhWAoVafvku2aPS/I1nEkv SVRrmkXJRLKNkjc6VIVgguuNFJOfAhIwAMVW6js2tb5dr80E3lFvns3ONDadeUkJKoqEtdQJ c6Qb6nUCDt3YwpRyc1vFFBhN0cu0BNtEx/UMC0SL7AjxYypakSXEGOoSEcK3FG4Z2g+aTsHK ajXS0doVwt0JpHt4CNEWpY72W1uBc4FlIUh5BLqY4IWV7gMDgqJJ3t5hl/Z12m3NigtO9IO1 Q8iM+R+2ulB8R9BPBHHr519oooKDXqJjujrq3bbRFvMpbO1NvlEBt8EjclWePLJx6kAcVl1o 09fYWpmdROW65ybdFvj8ra+Ed9kNOQAwFlAIG1CwEJTgEI5x5k7hRQKXZNYpumuzmxWm6Ed9 jsflUAg9MqUVdPI4O3dtyOPDTbRRQFFFFBk95s19m9pFsktWUNMxb0JS3UbBFfi91LfXdOd5 kJUShI9ABkY5rWKKKAooooIF/Qy7Yri3JhOT2Fx3EuRGwCp9JSQWwCQMqHHmPOsZ90rvdNMS Ur0tcrap+Zb3XUiax3pMdgHYiLhwpaLW1ABUoKO5w/SNbrRQKHZVaLjYtIIgXQPAolSFsCQp C5HRW6pSS8pBKVOncSojzzzk5NN9FFAVxnS2IMJ+XLcDUdhBccWfJKQMk/wrtRQfm1jUltk2 zUC+8dB4atYvzLLq0BUqOh1lRSnCiN2GlEBWOdvx407sVfZm2zUVwYfStFwvUmalkKyplC9o QFjyCilIVj03YPOa0SigKKKKCFe1OJs80ssOyHOisJaaxvWccAZIGfvIrHuzqwX/AEdAW/Ls 10ujs+wwoIjrcZKor8dDiFMk7gA0reClWTgA7sHGduooFDs5hXHT2n7Jpm4RX3Tb7Uwly4b0 qZU6PCWk87vDjgkAYxVfqly8T7/JaTY5Ih2yM+4zKQsLEsuR9oQhI5CtyiMH4Z9af6KDDLFZ NbbdIRC5crdbYdmtrQbZRy3IZWnvCXE9ZA5SkDKgsFOQkbvOLD0lrm2WGNb7Y7dWjFjdK4Lc mFxMtQmNq3x0h1JT+RS7kJLZIWE53cjfaKDBNSNamTpwQGPe2TKtsV59yXHW5HP5SQhbbeA+ pThQylfmpasFIJ3EirGdbNZyRqyQ1KvPVcjzhBbjlaUOpWAYhQsv4QtIx9FtJyF7jyCdqooE bskYvsezXMaj74VrnqXFMtaios9JscJWta0jeF8KUT5ngECnmiig8SELcYcQ06WnFJIS4ACU H44PBx9tIjXZtHZ0ZC04m6yHIsWYqYlUiMw6HNylqUhaFI2KTucUoccEJ+HJRQcLj2S2Sbbb Ra1Ou+x7fH7t3NbTTgcSVhalBRRuQtRBClJIyCQMcEWMXQERi+Rpqpr7kWLcH7pHjFtAKJDo WFkuAbijxqwn7skhIAKKB0oxzmiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigK KKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooP//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAEIAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgIDAQEAAAAAAAAAAAAAAAYFBwIDBAEI/8QAXhAAAQMD AwIDAgcJDAQLBAsAAQIDBAAFEQYSIRMxBxRBIlEVFiMyYXHTQlaBkZOVodHSFyQzUlNUVZKU o7HUYqLBwzVDRGNlcnR1pLPCJjRFsiUnNkZzgoPE4fDx/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/APp663Bi1wly5YfLKCAegwt5 fJwMIQCo/gFQQ11ZiR8le+ffY5o/3Vc/i/NvFu8M9RTNN9QXVmKpbSmxlSRkblJHvCdxH1Uu ybrarDcberSd0VI+EhGiOOvSXJUSK2rqFEhZKsb17Sge0NxIz2oHA6ytIxuTdAe+DapX2dYr 1rZkJKiLqQP4tplk/iDVVBL1rebzcDcp77seNa/JKatsWS4wi6dWW5HU62UkKWglCFJB3A5A 9STPDxXlIYkxJD1uavDV4MVBMdXRdipnoiKWMOkhY37+SMjOAQCaCwG9a2hxe1Dd4J/7nlgf jLVbTq62AZLV1AHr8FSvs6QLrrnVtttWtpTy9Ore04yCtlDbn8Ipph1IJLnIKVup9DuQD64r Q94m3/zsyKxFt5WLsiAwpTe3DaoZkpUsKdACl8JAKgR7XcjFBYS9a2ZCckXUj/RtEsn8QaoY 1paXyoNt3c7Tg7rPLT/i1Upp6a/crBbZ0thEeTJjNvOsocDiW1KSCUhSchQBOMjg1IUC/wDG 22/yV2/NUr7OvPjhagrapN0ScZ5tUr7OmGigXEaytKyAhF1JOf8A4TL9Mf8AN/TWz4223+Su 35qlfZ1P0UC/8bbZ6tXX81Svs6wb1naHCQhF2JAz/wAESx/i1THRQQI1Xbj2Yu+P+6pX2deH VltBI6V14/6KlfZ1WHitPtindSyotxDcmG5aozimrgtGxSpQ6oKQsAHplIJxnHc1OxdeXKbr eXYYLlrbaUZjEVx0H2FxyyCVAqClfPcJASB7IwojNA3O6ytTSSpbd3AAzxaJaj+hv6azTq62 KSCGrtgjP/BUof7uqxa8Ub8xoW1XiQqzSJdxizJzaGkFAS2w0DtIU4B/CHBO7spOATVy2uWm fbYkxG3bIaQ6NqtwwoA8H170ESdW23+Suv5qlfZ1rc1jbW0kmPeVAfxbRKP+7pjooF1OsLWv G1q78jPNplD/ABbrP4223+Ru35qlfZ1P1qlIbdjOoeUpDakkKUlwtkDHJCgQR9YIIoIU6tto 7s3b81Svs60q1rakk7496SAdufgaWQT+BuojwPnee8N7epc0zHW3pLa3FSC+viQ5t3KJJJ27 e5p8oID4223+Su35qlfZ0fG22/yV2/NUr7Op+igXVawtoOBHvKjwOLRKOf7usvjdbcAli7jP obTKB/8ALrZrhyO1o69Lm3Ny0xhEc6k5vG5gbT7SfpHpUB4TymZsW+SYNxZkW92dujRWpSZI ho6SBsLiSpOVEFwoSSE78UE38bbZ/JXX81Svs6wOtLOO4unfHFqlfZ0x0UC4vWlmQFFxVxQE 4yVWySBz2xlvnvXida2ZYyg3JQPYptcog/3dMlLniLKZhaLur0idNt7YbCTJhIK3kFSgBtAB OSSBwMjNB6dZ2gdxc/zVK+zrFetbOhOSLqf+raZZP4g1UP4RSpL8C/sTXVqch3d5gNB8yGmE 7UKDbbx9pxICskqAIUVJwAkU+UCudeafSFlUmWnZwoKt8gFJzjBBbyD9FbE61sy0hSDclJPI Itcog/3dMlFAufHOz/8ASf5qlfZ0fHSyj+EcnNJ/jO26Q2n8amwK79SzZUC0uOQI7j8laktI 2NlwNlSgnqKSOSlOdxA5IGKXvBm7PXvw3tE2XKdlyiHW3n3U7VOLS6tJUR6ZxnFB2O6+020o JVOdJP8AEiPK/wAEGu6y6ptF6mKi2595x5KC4QuK62AAQDypIGckcd6m6KDxSglJKiAB6k1w +UtbEV9ry8JuM5y8jYgIVn+MOx/DUb4iWZ/UOhr7aIbcdcqbDcYZ8wcIStSSEqJwcYOD29Kr pjw4vTEK+oMGxSHrnIaeUteAtH7zLKi2eltQUuHKQUqG0q9Tmgtty3QFuRnXIcVS4wwwtTSS Wh/onHs/grQLRZ0hYFvgAKVlQ6KOVDnJ47jml25acnr8J2dOpi22fcm7exELchxaI6nEJSCr IBVgEbh6nAGR3pN094a3a06glzpMW23Rh64SXdst1CV7HGG2+uChkDqq2uBSSCMOd85JC2jH t6usSzEPVwt3KU+3jsVe/wDDWsotWwtlMHY8kLKcIwsdgceoqntJeF98skcKlQdPz5BtVvhu of5bWth8qWAA2MZb24Uc5WkFQIrhuHhFqCTYhECLV1vgq4Qwrqjd1H5fWbBUWTlKRnJSE8k4 AFBfgcaThIWgYwAMjj3Cs6pOb4a3qVrJ26ot1njwRerfcW47ToGUNMdN3f8AJ84wChIwMrWT zjF2UBRRRQFFFFAUUUUENH0vY2IDsJFqhmM6XC4lTSVby4SVkkjnJUc/XXfGt8OM22hiMygI SEpwgZACdo5+riuqig5V26C4hpDkOMpDR3NpU0khB9444NdDLTbLSW2UJbbQMJQkYAHuArKi gKKKKDBTraSQpaQR3ye1YF2O7llTjS92UlBIOcdxj8I/HSDrnw9+F72m8WwRjKfkW9UxiQ2j putxny5ndsKtxSop7jOE54HKzA8LLw3efNqcgxUi43V5hUVe0xWZSCELSAgFTwUU8kgBLaQK C3mnbfEjlTTkRhjftJSpKU7vd7s10NSGXQgtOtrCxlJSoHcPo99VhbNCTY1qi29dh08GP3u5 Lw+tXWdjtpCFBKm9o3FOD6gEk7iajY3hreWbRboobtgliDbYvm0ukKty4qyVrY9jJ3g5xlPt ZzkGguWtLkuO0sockMoWMDapYB57fjrdVea58P8A4WvKLxauj5x2Vb1ymX0thpxuM+XM7ump e4hRTwRn2c8Agg8+cgyPkfMRnd5KNm9KtxHcY9azjmK20VRywltaiSUYAKvU8etUyz4V3pV1 lPrXb4jb0y6uMriuEGI3Ka2pWkBsbnQrucjASAPUmZjaFlC0NW1em9PoiLWmRIa8wpbZeaYS 0gobLe1IVjkjBTjPtEmgtHrNb0I6iN6wSlO4ZUPo99Z1UMDw4u0dmEyU24PBu1DzqXD1YPlC guIaGzlK9qscp5cVnIq3qDwKBJAIJHcZ7V462h5pbbqErbWClSVDII9xFVvq/wAOvPash3u2 NQnS7cokqexIabAUllK07kr2FRPtJ4P8XuKVIvhTfGlS1R0WqA86xeGI7sVQQY3mXErYVw2C VAbkFQI2o2hI4OQu+MxHiRw1GaaYYRnCG0hKR7+BxW3cMgZGTyPpqqrvoeVcbDJtTGlLDFgO qflojOSuolqR0OkjajpFCAVHdlPbGcZUcZxNB3Vu6QJBbhNKbetzyJKHT1ITTDSEuxmgEjKF 7VjggEOqyOAKC06KKrLUfhyp3Vca7Wpm2uMvXmNcpjT8dCVI6bexRQsJJOcBW0j5247uaCzF pStJSsBSVDBBGQRWmFFiw2OlCYZYZznYygJTn34FUVD8I76xHkdFFqiSHLbcobKo69gYL0gO MgEIBPsBaFKBGErwBxywap0FMuWm5Fqh6YsrEUiVKZaEwrLclxlTaQhKmwlCdywvIIA2jAzQ W5RVSW/Q95Zu9pfbiRoq2JMJ8S0vgqhxmo6G3YSABnapSV9jtPUJPIq26DgvrL79rfTElTYr wTvS5CS0p0452pDqVIye3I9e471WOmLs/qC6ohNam13DW9BFyDkuPbEIDBUUg5SySMkHjHpV kaplXKHYpLtjhpm3I7W2Glr2J3KUE7lEA4SnO48dgaqG6+Hmqri6mJIZtsVh+wtWYPxpy39q 2XOsFOBTKPYcKdhxnG7se1BYjdokrjNuNa/vRZLZWHALeoKSO6smMePp7Vmiwz3HC23ry/KW AFFKW7eSAexx5aq91D4TXK5ohliLbGnwxcuupc0r+VlAeyFKjEFOQpRwhGNxwO+ZWyaG1PaN UQbhavgS1RfKQIk1MZ0L6qGN/UTsMcE7gtKQQtBG0E5+bQN6tL3VW7/251IMjHDUDj/wtZta YuDbW06x1Ctf8opMPP4vL7f0Uz0UCx8Wrr9++ovyED/K1g5pa6rB/wDbnUicjHstQB/+1pqo oFtGmpyU4Vq2/rPvIig/oYFeL01cifk9ZagbT7g3CV+lUcmmWigWBpq6g/8A221Cf/0YH+Wr 1nTE9CcL1hqF0+9QiA/6rApmooEC3KVO1VdLA1qXVLU63stPrW6zFS2tLhUElBLPtcoPpj6+ ay0625qFE9y0691C+1ClrhOuBiBtLqANwSfLcgbsZ94NbJGlbrN1pqGe/IZi2y6Wxq3JXEkK EpvpqcIWMo2gnqn1OMDvXvhfpi7aXF/aujsVceZcFyoqY7iSENlKUgKSGWwk4SO2R7sY5DqT Z3xLLDmu704/n+BPkUqBxnsmOD25oRbQsNFGt7qoOqKWyHYh3kdwPkeSKQ77ofUt/wBRzLjI tlogouBmxBKZfK5Udl6IGG1qT0wCUlBWcLzhzHpXWfC6c/DtjRTCt7yJhkSnosxxxaf3p5cF sraxkjBKcJGEAZOdwBxTaXpAY8pru8gPjc10/Ir6g75TujnI49KhLNIN5ny2Iur9WKYicLnO x4TLCjuKQlKjHG7nOCBg479swcjw41K7PtMtSNNhUFNuUhqKFRUNqjPLcWkYaUSFBZA5SE7l eyeDUVqXw3uFp0ddEMQIElEa2u2+KzEZcfcm9SW28lbyAjI2bOw3/OWcjtQWYq2pRDEteuLq IpyOuXYgQSM59ro49D+Kt8axvyo7b8XWF6eZcSFIcbVFUlQPYg9HBFIt28MrrelvSHVWuJ5m ZKuBZaUpXQU5DEdDaCpvBCsBa1FAUD255qydHWx2y6Ts1rkhgPQobUZfQzsJQgJJTkDg4z2o IxOlbmHd6tcalUMk7C3BA5+qMDUVqTOmzaW7hqjVLqrjMbgMraajKAcWcJ3kMgJH6vWrAqtv F5u9z3rBFsVjeneSuUe5OOlwNtkNqJ6YOCcn1OMDI70GmZcZMbVrdhRN1zIK5CIvnmm4Plku Ka6pBUpIVwjk4Se3Gaal6buJx0tYaga9+EQ1Z/rRz+ioN6ZdnteQLyqw3c22PbX4wYLbO9Lz jrSt4PU7bWyP/wDamHNWTEKIVpDUhHoUojnd+J7j8OKD0aYueF7ta6iUokEHpwRtx7gI2Ofp zWxOmpoHOrL+o+8+V/2M1z/HCV96GpvyLH21b2tUSXCR8V9QIwPum2Bn+9oMvi3N++q/f+G+ xpVt8ty63dNujaz1W31nJDTL/Qt2x1bCgl1Kf3uVDaTjKgM44J4y1q1JKA40zfVfUhj7Wqz0 dp64xPE1m8O6fuMSQ7Ilqm3XcMzWnSS2261u2oSjCOU7uW04+ccBZDWmLgjd1NY6hdJOcqTD GPwJjgV58Wrr9+2ovyMD/K0z0UC0jT13byU6yvThPo9HhED+qwn/ABqFva5dtvFmtczWd+al XN1TUcsW+MUKUEKUQpZYKUnCScd/oPo/0pa2td2uV40s9bI0RyPbbj559T0gtqI6LrW1ICFZ Pyu7uPm49c0EbEanS9QzLQzqzWXWiYDr6rfCTH5QlQ2umLtUfaAwCSCDkDFTHxauv376i/IQ P8rS/D0XdkeIrN7c+CmI7EyTIVJioKJEpp1sJQw6NvtBJG4qKjkpTgD0segXBYrykADVtyUB 6rixSo/XhoD9ArBywXtZSRrC5ox3CYkXn68tGmaigSb5AmWO0SLjctdahRHYSCotxoJKiSAl KU+WJKiSAB6kisdOxLndojklvVGqY623lsLYuMKEghSTgnCWBuHuUlRBqR8SNMnVukpFqSWe oXWZCEv56bimnUuBC8AkJVt2kgHAOcHGKw8OtPSNO224tSkRo4mT3ZjcOKsqZioXjDaSQPUF RwAMqOBig3/Ad5++uf8A2WN9nXVaLVcoc1T03UE24MlsoEd5hhCQrI9rKEBWeDxnHJ47VM0U ETq29I05pm53l6O5IagMLkONNkBSkpGTjJAzgGlH90wG7O2RFkknULSllcEvowGktNulfU+b na6gbf4xI7DdTF4hsRJmibzBuM9u3RJsZcRyS4jeG0uDYTjI5weOe9JkP9zZVvEc3Bl95Kuo 7KbkSOspRbDRy7uLm0oATtKiMAD0FB13LxdtFvRbnZEKU2xcfJORHHHWkB5iSOHQN+QEH2VA gH1AI5ruuniGuBZrXcPi7cHBPbU8loPsBSG+o2hCid5GFdZBGDwDzg8VxBjw5DqnESIzClSI 0nYiQ40ErjjDICQQEpT3CQMZJOKiJth8N3WX2jfpLEVbHlmWGro+luMCsrJbSFYGVbDjkDpo AAAxQS9x8V4sVu+PMWeZJj2tuU4pxDiAF+WcDbyT/EOSSnPzglWPTOkeKykhbj1k6cZu7R7W 48ZqAlHVZDpcO5I4SFJBH0nB4r0r8OZsa4sqnCSzPStuUlEh/a5vKS5wkgJKykFW0Dce+c1m 5H8O3pJffkOrdMxmepb0uUcyGkhLbhKlYykJSBn3D3UGErxegxNK22+SbPPYZnJlLbbecabI 8vnckqUoDerCtqO52q7YqyYbqpERh5bZaU4hKy2SCUkjOMjg4qtUwPDVLIbVMZWkMvx8rnvK Ox5RU4M788lSue4ClAdzTLE1rpWOwzGj3hlaG2wlA3LdVtHAyo5JP0k5NA1UUufHbT39JJ/J L/ZrIa10563eMg+5ZKT+IigYaKWxrnTKjhF4jLPIwjKjx9Qr347ae/pJP5Jf7NAx0Uu/HbTv rc0D6S2sD8eK1r17pZCyhV7h7gN2AonjOPdQRjd2ukfxNv1ukTw5a2rMzOYZU2hAZWXHUq9r AJGEDucUjxNaXxmJa7TKutxVeJ062JelPNxFJRGk9Q7mS0CgklpScq3dwRTmmbogX6ReVTHl z32iw6px+SttTfPsFsko28kgbcAkkcmuaInw7iQpMVjYGpHR3qUX1ODo/wADtWcqQGzyjaRt PIxQK141jqBvStzeYvL5m2pV2ZDcZhhUmQY8gttSHEqTjpJSCHNiQckY74FyWWQqZZ4ElbrL y3mG3C6xnprJSDuTnnac5GfSq/uH7m70RiNJkMsNpacjDY88yt1txW9xC1AhTiVKO5QUTkkk 8k5ZIutNLojttxLiwlhtIQhLTStqUgcAAJwBjFA0UUufHbT39JJ/JL/ZoOt9OgZNyTj/APCX +zQMdFLKNeaZWSG7uwvACjsClYB7HgVn8dtPf0kn8kv9mgY6KXPjtp7+kk/kl/s1ivXWmmyk O3dhsqOBvCk59PUUDLRS98dNPFG5NzaUnAOUpUoYPbsKx+O2nv6ST+SX+zQMdFLh1vp0Ak3F PHuacP8A6aw+Puly4GxeopWVbcDJOc4x2oGailwa306QCLkjB9emv9VZfHXTf9Mw/wCvQMNF Lqtb6YSkqcv1ubA9XH0p/wAawXr3SaF7Faite73CSk+uPQ0DLRS98ddN/wBMw/69Hx103/TM P+vQMNFL51tpcY3ahtSSfQykA/izWLuuNLNJCnNQ2pIJwP30jn9P0UDFRS98dtNel6hH6nK9 GtdNZ5vlvR9K3gkfjNAwUVAHWmmAMnUNp/tbf6632rU9ju85cO1XeDMlIR1FNMPpWoJyBng9 skfjoPdYl9Ok7wuHJciyURHVtPIOChaUkg9j6gVVUfUNwsS9I3a4Xa6TIT+mZd5nMOOJIdca ZZXwNox/CK47dvdVx3SBGulukQZ7XViSEFt1vcRvSe4yOcGoZjROnWVwFItjZ8hGXDjBa1rD bKhhTYBJGCOCD6YHpQK8TxAv0xFrbiaXaMqbLMTMiW5HaBMbzCVoUpjctO1LiVEJ4UjjIOa5 rP4tG93CBHtVglPJeSyiSolwmM+6F7Uq2tqT00qRhSyoYCshJximG6aAtspuzx4SlQoMCZ5x TLZWS6oNKaSN+4KQAlRxg+g9BgykbSFhirZVFtrLBaYbjoDRUgdNsEIBAODt3KwTkjPBoE22 +J86Xa7lJdsTDciFNYtKo6Z+8ic6+Gumo9MYQNyFdQZBCsDJBr2/eJdwt2nJs+NZYkiZbJcq LcIq5pQEhhkvKW0rpneCjb3CcFQBpnZ8P9LMocQizR9jkZuGpKipQLTatyE4J+5UMg9wfWtc 3w80zObLUu3dVgx3I3SLy9oS4rc4e+dyjjKjycDmg6tT6jXYbHBlOxEuz5smPCZjh3COu8oJ AK9vCQSSTtzgds8UuteIc1V6iWtzTshuYlMfz7QUtxUcvOraSUlKClSR0yslRR7BBAJBSHGR Y4MuyM2qe0ZcVtLaR1lEqJRgpVu77gUg7hznmuVjSFgYlR5LNsYbfYACFpyCcKKxu59shRKs qycknuaBEsnircLvdbVZmLCwzeJEuRFlIdlnpR9jS3GlhQRlSXEoUR7I+aoeldLHin1NBwL4 IkBM9x2KmVEelrYRGbkO9NDpWpvJTnBJ244VgnHLgxo3Tsd+K8xaIrb0XHRcSnCkY3457/8A GOf1j765kaA0s3FVGbssZDCiyShO4D5JRU2O/ZKiSB2zzQbdB6ik6ntEidKt6YAbmPxUN9VS yoNOKbKjlCSnJSeMdsUx1wWe0QbO0+1bWOih99clwb1K3OLVuWrknkkkmu+gxdSpbS0oWptS gQFpAJSfeM8fjqq492v8zw0jJZvIF+kXqRb2pjrzMZTnTmPJAG5tSdxbaxtCCT6CrUcQlxtS F52qBScHHB+moGNoywRrWbcxbkph9cygjqLO10kkrSScpVknkEdz76BGc1POuNg8OrvaJ9yj sTLu3Amx3+kpToAdS4HFBPJC2sZSQCOcdsbZV8ls+KduaYvT8i2SLo7Cf2qR5dlQh7kw9gJV 1N6ervITgezk5xTu7pGwOxLXFXao3lrWoLhNBOEsKHZSQPXvz35PvNbjpqzG+JvBtzBuSVFa XyOUrKQgqA7BRSAndjOOM4oInVuo7za77Ctlls0O5OSYb8sdacY6j0S2FISA2rJPVTjkDvnH rEK8Rndsl02xpuM4zcHLe45II6hhqKXA6Ag9MHBII3cDnB4pzlWS3yr1Du78fdcYaFtsPb1A oSvG4YBwQcDuPQe6oqfoTTk1MwO21tPnCfMFtRT1ApwOLTweAtSQVAY3euaDHQOoLlqGFcnL tAiQX4c52EW40ovglvAUclCcc9uO3NNFRdksFvsbs9dsaUwma95h5sKJQXCMKWAexVgZ95Ga lKApH8UJ1ytqtLP2y4SIyHr3EiSGUJbKXmnF4UFbklXp9yR35zTxSZrfQTWr5kZ2dfLtHjxl pdaix0xy2hxOcODe0pW7nvnj0xQKj+pLx8a35JmvNhnVjNiTCB+SVFVGQsnb/GJWV7u+EgD2 c1b1Ibfhu0L8zeXdS31+e0tK97iYntFIKRnDA52qUnPfBIBFPlAUUUUGqW0t+K601IdjLWkp S80ElaD7xuBTkfSCPopU8ILrNvfhpYLjdHnH50iPuedcAClKCiCTgAenupskstyY7jDydzTi SlSc4yD3rh09Yrbpy2It1lipiQkEqQyhRKU574yTgfQOKCSooooCljxMuU206JuMu1OBE9PT QyMgLcUpxKem3kEdRWSlGQRuKcjFM9QusbEdSWF62ecchB1SVF5tpDik7TkEBYIBBAIOMggE UEL4WXqZeLVchcjLblxJ7jBizkBMmMjalSEulICVEhW8KTkbVp5JBNOlV7atAXm1IcRC15em w651XleThrW8vAG5S1skk4CRk9gAOwqTGlb7jnX2oSfoi2//AC1A30Uo/FvUY4GubmQOxVBi E/hw0Bn8Ao+Leo/v4uP9gifZ0GfihdZ1m0bKl2pRE7rMNtNoIDj255CS03kEBxSSpKSQQCQa 5/Cu8S7vY53wmuUJkWe9HVGmpCZMZAILaHdoCSrYpKgoZBSpPJ5Na7pou63a1yINy1dPfbdK FJUYUUKaUk7gpOG+FAgEHuCARUpojTLmmIEiM7d5d1U88XlPSm2kr3EcklCElROByrJ4A7AC gY6KKKBa8TEzV+H+oU2kTjcjCdEXyKlpe6207NpQQfnYqK8Ko96j2K6M6g8+tPnXDEdkrc3r YKEEYDi1uoAVuGFrJyMggEAM2ppUmFY5UqFJgRFsJ6qn54UWUITyoq2kHtn1pUsF+v8AeZsi GxeNOKlMNNvqaFukpV0152rwtxOQcHkZ7UCHZhrO22Wci4xtVypRtEpNu6L6yUL6jhw+VqXl 7aWihYzkZAAIOep63X6TYmVPv6sLjF9bZbRHdmMKXCccZU4s/KFwpCUugb1Ep3HscAWP09cJ QpPmtNOLz7K/LPoGPpT1D/jWvp69/nel/wCyyPtKBSjM6otWokuLTf5zkSe6t5XVK2JFtTFI QlCCoNl4uBs9gvcFknaeYG6WzUcOBqF+DD1e6tyPbnorQuckqLhkrW+gHqqKcNKbScdtpwOD m0WGdaEfLztOpP8AoQn1f4uih2PrUNgtXPTilgk4VbnwCPQZ65x9fP1UFZxbBq56xXec1Nva 7hBuk5aI8qfOYRJjLZw2GgCVEJUQUDH3J7E5rbaYGuHZloPnbxEWm2QlRus26+kvdJXmESFK dCQd5GS4lSsbdnIxVghvXnrK0v8A2aR9pWbDWuC58vN00lHvREfJ/EXRQIfwPeF6PRKB1oq6 MGH5iMZziC48VNCSUYWFFO1K/uun7R2jOa0z7Vqm2+Ioa0+/f3bcw5CbQJciS606jYsOq6i1 lrCfkyoFBUog7SD3shcfWBSdlz0+k+8254/78VocZ10lZDc7TK0+9UN9J/F1T/jQQ3hi1qFE /wD+lU3REYWuOJnwi4pZVccq6pa3E4RjHzcI+btHerFpSQ1rvcN8vTATnkiK+T/5ldXQ1ft/ 4RsAOP5g8f8AfUDHRVaOapvCZ0yN8atKIcjNvOrD1pktoCWVYe+UL+07CQFYztPcelddluur LwiQbZddKvmO503k+VkhTaiAoBSVLyMhQIz6EYoLAopaaY1iW09Wfp9K/UJgvEfj6wrW/F1s pQ6F3042n1C7U+s/jEkUDTRSj0NeIGPhLS73+l8HvtY+jHWV+PNcVtvt4n3mVaI2odLP3SKn c/HYiPOFoDAO7D3snJxg8/pwD3RSmuJro/MvWmU8nvaHzx/ahWPlNejn4b0ur6PgeQM/h80c UDdRSn0tdbf/AHzTO7/sr+P/ADKjtSX+86eZSq7X7T8VS21ug/Bcl3ahGNy1BLuQhORlRwBk c0D7RVbOahvxvYtbeq9KiWpxLKUGyyVJ6im+olHUEnZvKPaCc5I5xU35fXqP/iel38+vwdIa x/fqz+igbqKWkMax2jfcNPhXqBBeI/8AOodj6xKCGrpp9C+MFVteUB7+OuPp9aBlopJuHx1t 0CTNmag0u3FjNKedX8CSDtQkEk4ErJ4B7VpsN01XfoLc203bS0uEpRT1m4kjarB525c5/XQP lFLaWNX49q4WDPuEF77atbqdalaS07pxCMchTb6ifw7higaKKUlfHtCU7Tph4+uQ+3+L51R8 q96qiXOJbZMnRrVxl7jHjLlvBx0AEkpTtycAH8VA+0UhQtSX2XfXrS1N0qucyVb2UOvFXs43 Dtgkbk5AJIyM96klo1yU4Q/poKz3LD5GPdjf3+mga6KUSvXgAAZ0wSO6uq+M/Tjbx9WTRv17 /IaX/LSP2aBuopIud61FZxGVeJelYaZDyWGuo88C44ogJSnI5JzWL+ob5Fu6LU7L0su5OAbY xfeaVkglOTtVyQkkJ4JAOO1A80Uo79e/yGl/y0j9ipCxK1OZqvh5uyoidM7fJLdUvfkYzuAG MZ/RQcXirp+Vqnw8vlnt6kiZJY+RSo4StaSFBCj7lFO0/QaWdcw7xq7TF0diWG5W64swf3ri SlmQ5KIUAjchYBbQVBWSrBVgjtVhX66xrHZ5dzndXysVsuu9JsuKCR3ISOTSyjxO0y69Jbjy X3/LsxXlLaYUUqMkpDCAfVa9wwn684waBNuVt1La9YxF2mNqN61RHIbiEuSjI3tqddU+nJdS BtDgSQsOEhCcEAZM1pSDcv3QGrrJgagiRpsWU84zLmKcZjuKW100FAcUhKtqXThIwNw7Zqbl +JGnosCBNccmLjzNyW1NRHF7VJeSypC9oO1QcWlGD6mtg8QbGq8M2tPnTPekvxG2vKrBW4yg LcA45ASQc9jQKPiaZ83UXmoMHUKo1mfheZchuuNtutdQOvhKEuJ6mGynskk5IB4xUVc7DrEW K8NttXc3EW+4tvvtTD+/JK30KiLZw4CnakKJ4TtB28+ju34paedtz89CbiYrFsTd1r8oofvZ SykLGe+dqjj3JJrcnxJsanZCNlwyxNj25w+WJCX3gChHHrykH3FQBxQJt809f5Glbugo1C9e mZLLzDsWc7GalBez2UI66lIDaMoIJGVDd7ROa7Z1g1BB1JsiuXRyK1JgGDMcmqU0xDRjzKHs rG5RT1OSCVbkc+zkN9m15Y7xKtseG5J33ASTHLkdaEq8uvY7yRxtVgfhFSmm7/D1DHlv29Mg NxpTsNZfZU3lxs7V4z3AVlOe2QfdQUnpSBer1YWZmmXbm9bglxmW4q5l0z9lxbVhtZcJz5dD yckp+eBn3Ssyw62ZmwnrT8IMux1z3YbLktRZQ0t9kMtPjeQohoyFJHOPYGRjFXbRQKvhfEkw dGQ485u5tyELdCvhJ4uvqHUVtUpRUrunacZ4zimqiigp5+3XyTfb1Lj6ESlxqNPagCa9HMNw uq3KKm0LKlrfUAVlWAAAPeSxeFlpuNtn6qemMSW4Eya29DXO2+acAYQhe/aeEBScIB5AH1U/ 0UFIS7BrNy13Fltu7JuvkboiTJTN9iW64vMMs/KAJKeD9ztAKT359vekdQTNK3tl6Fd5N3Q7 EkRpDU8tJk5QlCkBsvHYW070nKvaOFZUez/E1LcFeIN6sEqJFEaJbmp8dbK1KcWFrcThQIAB +T7DPfuahrNrG+3Czyw5Hgt3phcRT8csutJhxnsEvr6xQVgAOHAxjYR3FBAau05qYXoosjN1 bscNu3NtNpmOKW4EySXQ2UvJ24aJSsrCyrCce8w9/tF40zpfULrq7nBjQ7fdVPyjcFNtyXnZ KXIha9v2VBO7JwCN23nNTjvild2LawuXGtsR4W2bdC9LC2WprTLxQ2GQTlJcTtXzuwFJ4Oat ayXFq8WWBco6VoZmR25CErGFBK0hQBHvwaCoLjYtT3LqC1RJrVhkXIzGWXpfVxHTCKVpUlL6 SsOPHKEhzGRuJAPNj+GkKZbfD/T8K6MvMXBiE03JQ84Fr6oT7ZKgTnKsnOfWmWigKrfxdhT7 h5eLA0rLu7T8V9iTKiPMNPIaXtywlbigUhzaApQBISOOTkWRRQVRNsF/la5sz7dlYjRYF0bf S40pAjGIIhbKnElZKpCVKKEkIGEpHOKteiigKKKKCD1xCm3HSF3h2tpl6a9GWhpp5xbaFqI+ aVIIUM9sgj6xUZ4dR7qwL6q4oms292eV21ic71Xm2emgKySpRwXA4QCSQD6DApvooCiiigKq TxZ1lYbTrnRMWdcWmpEG4mVKSAVFhpcd1tKlY5AKlp/xq26KD5wsl9syfEmMtF8ai2S2Xi4X LEgDDnXb2jY6PnhS3FqCcZSAQon2auH90rRv3xQP69N1FAoK8TdDJBKtX2AY7gz2wR+DOawd 8UtCNBJXq6x+122zEKz3HofoNOVFBT3i1rrTNw03CYt92jzHxc4MjpsErwhuQ24snHbCUn/D vSpqjUlkl6ouLDF6goau99tV0Yml4NoabYS0l0LUojasdHIB5O8Y9cfRlFB4lQUkKSQUkZBH rXtFFBHaitzV3sky3yJDkdmSjprcbKQoA98bgR9Hakn9zDTEfzykTH2mZTiH1NlxotodRIU+ hwApwSlS1ABWU7Ttxim/V8CRctOTY0GJbJcxSMsNXNsuRysHIK0jkgfRVEr1Ja3LybeLDo7p qgNkPKsKyymUqX5UrLudpYCvbz6jjdnmgsC+eHRukV1LOo3GWkRwiAhLLPTbV1kPlagEYOXW 2z7IHsoAHqakoWgLXHvyL2q5Pm6Cc7cC6C1jqLZLJT835gSpWB7yScmoCEdC22fCs9+03pv4 zDosSzBtTYZTKdb3JbSpSc+0E8f/AJQSMjOiLqnw5lwHJkbSDTzLcJNwVstLCiGVOFsEgHIO 4H2TzgZ7UHenwttbMFcBvUc8W5dpFlkNLUwVGMCooAVsG1QK1cnOQr6Aa6v3PNPusmIze5Bb XMhzOh1GFpKoyQEJ27OQdqSr1JHfvmLk3/w6aj3B/wCJ7LzMKYuDJW1aGVhDqC2CCe2MvNgH 1zx2OOyDI0C9cJ0BejrfBlRoKLgpqVbozanEHcoBKMlRUC2rPHG3v2oNznhVp960xLc9cZSo 0Zuay2kdEYRKdDjoHseycgBJGCkdqbNJ2OFpqJNjxZz0hMua9OWqQ4kkLdVuWBgDjcSfw1We mrxpl+FKmX/S1hj7m4r8WHHtPygZfSsoWpxxKUEHYrn2dpQQeSkVYNn07o68WiDc4GnrM5Dm sIksrNvbSVIWkKScFORwRxQMCrlBQSFzYySOCC6kY/TWxuXHcQFtvtLSexSsEVDNaL0s071G tNWRDnPtJgNA89+dteq0bphSlKVpyylSjkkwWsk/1aCa67P8q3/WFYrlxkJKlyGUpBxkrAFQ /wATNL/e3Zf7C1+zXh0VpY99NWQ85/8AcGu/9WglUXKCtYQiZGUs8BIdSSf01u67P8q3/WFQ 72lbEmK4iPYLOVbTtQuI2EE44Bwnt29KriKw3N8PmrnD0bphy+quT0FTbVq6rCUtSXGlKwMK xtbJzkckcDtQO69M286ouF6k3aS47cIggOx1ONpbLIKiEpwkKBBWo53Z5qE+I+n0QJUYajnI XIRFYU+JbQcDMfPSaHs7SkFRJyCVZ5JpT1RKtMfR1v1DZbDpKXDVFW6t1dlILshLiUBvYcdB vPUCnFqIQQM/Sy253T73iHG0/A0xY24AgyHHJSIzR3PtrZ3NN4HZIeyo45JwMbTQSNy0Ta75 ao8KRqC4SozaZDTylvtOmQl5QUsKJSQkjG0KSAUpUQMZpzQ9CitNsodjtNoSEoQFBICRxgD3 CkzU6NJ2i6MQ5Wj2p0h6M5JSqNbGnQG2ykL74ORvTx654zUcmV4fPKklOlYC0NMyX2HDbGds tMdW1/pZ7lKsDCtue4yOaCwvhW3/AM/iflk/rr1N0gKUEpnRSTwAHk8/ppX0izpvUEOU9F0q xBbjSVxVIlQWUErQcKwEk8A8c47VOK0zYVJKVWS1kHggxG+f0UEkZDIBJebAHqVCtap8NKtq pccK9xcTn/Gok6L0uRg6bshH/YGv2aUtd2WyWKVptULSul1MTrqxBkF63NlaUuE8owAAcj1z 3oLA+Fbf/P4n5ZP662NTYrwJZksOAcEpcBxVY3cs2rXlrtQsem/IXCeIyGxAwrpeWU4pxTuA hLu9OA3yVJ5HvD27pLTjxBe0/aHCOAVQmzj/AFaCWVJYSkqU80EjuSscVrXcITeOpLjpz23O pGf01EnRellAhWmrIQfQwGv2a2N6S040gIa0/aEIBztTCbAz7/m0Hf8ACtv/AJ/E/LJ/XXR1 2f5Vv+sKgbta9NWm2vTJdntiWGgOBEbyokgJSBjkkkAD3kVA+H9psWpNLMXO46PskGU4/IaX GENlXS6b7jYSSAQThAyRxnOKB88wzx8q3z/pCslLQn5ykj6zUEdF6WIwdNWQj6YDX7NaG9Aa NbVub0lp5Cs5ym2sg5/q0DKlaV/NUFfUc17S45oTSDoSHdK2BYT2Crcycf6tKmpdOaZtOqNL QGtE6UXAu0lyM88uA11EKSw44kJSEYwenySfweoCzqxUtCPnqSn6ziq1tWl9My9cX+yzNE6T REgxYkmOtu3NKWsOqfB35QAMFngDP1nOAyteH2jGlhbWkdOoWOyk2xkEf6tAz0Usq8P9GqJK tJaeJPqbaz+zXn7n2jPvR07+bGf2aBnopF1JobTsSzvO2XQunJk/KEttqt0cAblgKWchIISk lWNwztxkZzUX4eab03qCxSJVw0fppBbmPxm34tsQ01MaQspS8lJBISr3FShxkE8Ggs6jPOPW lj9z3RnOdJ2BRJySq3MqJ/CU13WfSunrJKVJs1itVvkqQW1OxIbbSykkEpJSAcZA4+ig6NQw 2LhZpUSXLfhsup2mQw90XGzkEKSv0IOP9uaRxoHSYZXH+F3zDVZRYvLGW0UCOBwR7Od+fa3Z 7/RxU14t3ONZvD27XCZbYVyQylGyPNQFslalpShSwfuQpQJ9cClW5woegWJk276ctV3taWEu KVabQwy80pIcU4txKlhPTwEgHOcnHOc0E9adE2OzzG58K7y0AobLxdeZc8y4hJSl5a1oK9/H 3Kgk7e2ARUMnw00mi1vW9q+y2o71rTaV9ORHSSwHN+chv5xJOVe4n668VO0Cb5At1y0XEh3K c4hvZMtkZKkOLU4EpPJ3nLauW94GUkkAiuu2R9FT9Wv6eToWGzJaQ6513bbF6K0trSgkEEq5 KhjKR39KDoc0ZppyxXi0G9vph3SW3MdDcllBQpsNhKUFKRtThlsY+jjFZXjTWkbzqRVxuN3D 0pSo6lx/PICFFjcWwUjnAK1kjPO4544rg1PeNI6WuEuC9ovrCE3FeW5FgxdgTIcLLZG5aTne lSe3p7qyk3fSi58m3TNEq2tzHLelbsKIpt6QhgyA2kbyfabGQSAM8Eg0GxvQemEiOVX2W47G MdLDi5bRLbTCXEtNAbdpSA6s5IKs4O7IBpr02i0afsMC0RLm27FhMpjsl59BUG0jCQSMZwAB 29Oar6zXbw+vEG4SoOhYzjcG2sXN0fB0PPTeSpSEjC/n4QokemO+a1TtWaCslsTPlaJRDYMi ZF9qHCbIXGKuqOXADylYABJUUnA7ZC1Hb3aWklTtzgoSDjKpCAM/jr1m9Wt9sOM3KE42rspD 6SD+EGkReoNIiU40zpbqth9yG28IUdCHpKGS8WE7lBQXtSoZUAncCN2awssvw/vqDJn6ZtVs cVFjTQbpCioK2X93SVuBUnnYoYzkEdqCwfhS3/z6L+WT+uj4Vt/8/iflk/rqMa0XpZtYW1pq yJUMYUmA0D9HO2un4tWL+hbZ/ZG/1UHi9QWV4dFu+W9LrgKUFElsqz2yASckfUaVo2kNPM2V i3Kv8l0Rriq6xpDklnqsSFKWpSk4QEkEuL4UCPa+qmaXpexvRnWxZLQoqSQA7DQpGfTIxyKq +329mdoKHPhaU0su/OXORCUpiyNuNbWX3kbkoK0kZDQ5K+5oGF3QGjDbY0JmeqOy1Cctrhbm I3yI7jgccbWo5PtrySU7T7R5rtNv0MzqmHqFq42mNOhIcZT0n2EIPU+du9So7e5OeD7zlSud 3ths9kvNogWg2Pyi5dzk/AaFlKEuIQshHVSWyk9TIHUxg8HHMxGVFR4hqt8+12tFmlyDGt2y 1NHqLTFQ8Qp4OEjjqEAtj5uM9sgyPC1XPVdsv0e/tFuFHfjhtmU0Wl9QoJ3DBJ+YOyhjaPpq FuOidNSmJLLN7cjoeS82hCZLZTHafdS5IQ2COA5twSc4BIGK26pb0ra75HhP6Gauk16I7MQq Lbozh2NKSFj21BRILiOAD87iuRi/6LMd51nTDSYqYkqZGdEKOES2o6gl0te1xgqGN+3I5HFB N6edsOmnbmn4zxXWZ0pczpyZbWWnF/wgSRjgq5x6EmppvVFgcWlDd8ta1qOEpTLbJJ9w5qI0 m3YNRQH5LemGYBYkuRXGZcVjeFtq2q/gyoYyD61MuaZsLiFIcslsWhQwpKojZBHuPFB1fClv /n0X8sn9dQOq7dZdTJt6Jl5VH8jKRMZ8tKQg9RB9knIOcc8fTXUjROlW1bm9M2NKvemA0D/8 tLWvYsKwydLC22axCPcLuzb5CXLelStiwo5QRgJPs+oPeg2PWzRHxkN2dvcJLwmi4qjmc0Gj KDXSS6R87cEdhnbznGeacI19tElJVGusB5IOCW5CFAH8BqqGL3Ck6+ciKtNshWVi9Gxjfa21 pfd8v1MdTcFJUVEAewU4HJyoVZcnR+mZKwqTp2zPKAwC5BaUQPwpoJH4Ut/8+iflk/rrF28W xppTrtxhobT85an0gD6zmo9nRumGSCzpyytkdimC0Mf6v0Cuj4tWL+hbZ/ZW/wBVBzz75piY w5EnXWzPNLO1TTshpQJB7FJOMg4qP0NZtP6Lsy7ZabiyqOp9x8lxbKTuWrJ+YlIxk8ccDA7A ATJ03YyCDZraQfTyqP1VX1j0nGe1xMgz7Po123x2i+5GYsSEusha1BhBdKiFEpSpSvZHp7+A soXS3k4E6KSf+eT+uuhbzTaglbqEknABUBmolrSmnWm9jVgtKEfxUw2wPxYrm+ImkfvWsP5u Z/ZoJ9mQy+Vhh5twoOFbFA7T7jioHUmlkX672We7dLhEVaZHmWWo4Z2LXtUgle9tSuUrUnAI 757gEanvD7Rj2OrpLT68ds25k4/1aU9S6S03bNW6VgsaM0kq23SQ7GfK7Y2XUqSw66Nvs4A+ T5zQOcHTIh6uuGoBdbi67NZbYcirDPRCGysoAw2F8FxfJUc7uc4GJ4uICwgrSFkEhOeSB61U 9gg6NuPiFPsULRemk29iCJDcoQWdz60ulte1IT8xJBTk4yQcZGDTv8RNI/erYfzcz+zQMdFK qvDnRKsbtIaeOOBm3M8f6teDw40QDkaP07+bWf2aCV1XZE6jsMq1OTpsFqQAlb0NSUubcglO VJUMHGCMcgkV7pqzfAduMU3GfcVKcLhfmqQVnIAAAQlKQkAAABIpS1bofTNt0++/ZdE6beuA W2hlCrQ26nK3EpyUpAJABJPI7UaDsOkr5p9Mn4v6eVMaedjSwxakR+k8hZStsoOSCk8ck57+ tBYVFLTugdIO56ul7I5nvvgtHP40122XS2n7E+XrJY7XbnigtlyJEbaUUk5wSkA4yAcUHbd7 bDvFrlW65x0SYUptTLzS+y0kYI//AJHNQK9C2h+13GBNXPmNT46Yj7j8xxThZSSQ2FZyByc4 5OTkmt/iLJmwtB6glWl19q5MQXnIqmGw4vrBBKAEkHOVYGMetVYNS6rajvuvTrkp9u721oMp YJbMdbCVO+2I2cbi4VEJO3aBkeoWRcdA2mfc3p7r1xbfdVHcUWpSk/KMAhtee+QFEEZwc5Iz zXRZdGW20XeNcoz09yWxFXE3SJKneolSwtSl7uVKJA5PuqvhqrU95gXx+3yZ9puBdt6YUGZC SUsrcOHEKJbBUg8ndwQCM47Uy+FV6vt8lX+TqDzDG51lyLBdY6YitLaCwjdtG9QJIUcnBGOP UJu/6Is1+mS5NyTKU5KbYadDcpxsFLLhcaGEkY2rJV+E1HQPD9hN6u9zuk1cl6ZMXMjpY3so iqUwGNwQVqSpwIB9vA+ceO2Ee5at1x8IajRaY8x1xMed5RpyEobFtSEJRtBRtKiz1VJG9W/C TgZxUlOf1Cv4HXatUX1cKbdVQw8u1ISW2VNOKC17m8kBzpo3EI9ePWgnmvCyzxYbUS3TrpCj JYYiLQy+B1GGVLWhB4/jLJJ7nJB71ta8MbOWX2Jsq5y465MmS2hctaC2ZCNr6coIJCyVq57F xWMUmz9SavYud9Y0/MmXi4xJ8xkQ3YqA0hhMPqtqCkoGVB5TaQCo53Yx61LRr3eH/hGAzcbw qLIehN264rgEO9QndJSfkglKEoSDuUnGVKAORgA1nQloYdW/bWjHkJ3Ox0rWtxhl8s9HrdLc AVbPZ7j17EknDSOg7bYrRHizEouklEOPCdfkJKkrQwCEBKFqVtAKlKxk8qP0Yr6FqLWTlghu sv3R+euAy5CS7A2iVLMpwOtvewNiQ2lruE8KKsnGal3J2q27fcZ8e6z1sxrw5EfYdhJK24hl NjrN4QFEoZKyD7QIOcHHIWxRVMP6m1k1Mt7tvTMnRh55KWlxdplM9dlqO8v2PZUnqOKPzdyG irHNP/hhLnztB2eTeJMiTcXGcyHZDPRWV5Oco2px9HHagZnUdRpaNykbgRuScEfSPppUj6Bt DNkYtnVnrbjzl3GO8uQS6y+oqKlpV9JccPOfnmm2igTn/DXS70KFD8gtuPFiqghDby09WOpY Wppwg5WlS0hRyck5z3OZGPo6xx798MMxFJmh9coYdX0w8tsNqcCM7dxQAnOO2fecsFFBFyLH Fkajh3txT/nIjDkZoBwhsIcKSvKexJKEf1RUBN8OrNIZkNMOToqHgpvazJWA00t5LrzTfPsJ cUgbsenAwOKc6KCG0xp5jTrc5mHIlOsSpKpW2Q6XShasb8KVlRBVlXJ7k4qZoooCkjXeirhq qdCcTqBcGNCeRKjstxySh5IICyoLST3PB45p3ooK0c8OLq5f03hWpWTKD/mtnwb8l5gN9IPd PqY6gb9nd7vp5qeTaNYo4GrLesf85Zsn9Dw/wptooFRdn1ao5GrIqfoFpT/tcrH4F1d998b8 0J+0ptooFL4F1d990b8NoT9pWjTulLza9Uz7zKvkKQbh0/ONNW5TRdLaClGFF5W3APOBzTpR QFFFFAVBX3TbV5vFnuLs+cw5a3i+w2wWwgrKSglW5BJyhSk9+yjjB5qdooF6JpC1RNWr1FFa 6M9cYxSG0oSjplW48BOc7uc5zz7uKYaKKAooooI3UNliX+2Kgz0qLXUbeSpJGUONrC0KGQQS FJBwQQcYIIyKw01YYWnbeuJADh6r7kp911W5bzziipbijwMkn0AHoAAKlaKAooooI3UM6Rbr S7KhogrdQU8TpRjNAZAJLgQvH4uaVU6p1I++wxFhaNW++N7TY1G4VOJ55SBFyex5HuNTniEg uaD1E0lh6St23vtpZZZU6talNkBIQkEnJI7Cqjgov1nmafmhu7Tno2k5jbCWrC60qM9sZU21 83BWS0oBKscgfxhkLMZueuVFSXNMWJBT90b45tX/ANXEYn8eK3+e1r97+nvz29/lKr223jVc y1RocubqGM4m9ssOSY1rcU75VcbcSS7GHsh3cncUDHYnsTDTb14gp09AXBkancuLtonrdL1q IDb7b3yGUiMCVrRuSE8fcntyoLYVO1zj2dP6b9e97e/B/wAkobma52lTtj03n0Qm8P8APPv8 t9XpSi7c9UNzr4+mRqFS4zbvwfEate9uTH8mlTThUtCQHutuyjO7dhOwJqLiXvWpiwmG13rr JvbTRcXbnkpchqhhSipa4xUE9cKTu2AjOOBggHmA1qe2qkm36U0xH8y6X3i3eHUlxw91KxE5 Jx3rs89rX739Pfnt7/KVWll1RrW3p07LnRdRXbq2lZnRHLc4yoSjISkEFMbAUEFeEqKRhIJI zk2F4ZyrlL0Kh6+vXVVwK3w4uZFLL6QFqCMI6afuNpGEnn30G0TNdqUM2PTKBnv8Mvq4+ryo raqbrRJwmxaeWB918MvJz+Dypx+Oqwt9x1wqzl5mTqV2cu1MuOJmW5TYbcMxKXikdFJ6gZCi EjJ5yEms7retVwn4kX4bvPmXbNcZUZmLbd63XmpCBGDiHGC4MpcCVE7QcJ7bjkLKM7W3pp/T 357e/wApWLk3XJHyVg02Dg/OvTx59P8AktS1hkXp7qC9wIcUJbbLbjEoulxRT7e5BQNmDwMK Vn6PWWoFhUnWSdxTatPLx2T8JvJz+HoHH4q5l3nVqGS8uzaZSyFbSs350JznGM+V754+umuU GjFeEhvqMlB3o2Fe5OORtAOfqxzVH6etDJ8I7JaJ9mu6YbN7kdZlNnJWy0XZC23Og8yrcjCm +yDgqHbBwD+9qLU7SGy5bNJo6qCtor1C4AtIxyP3ryMqTyPePfRGv+p3Lmq2uxdIpuSU71xG 726t1CMHCijy4OM7fQcHvVeXsaik2LTU+XY551LEtinIC27U062mUHkBtt1BbUWCpASVEKbC Ru5BAx3We13xnxSbkpjzUwjfJT7sB2GvoMpXHUjzaJW0BRVj+DJIHUxgFOQFhqma0QcJsenn R/G+GHkfo8sf8ax89rX739Pfnt7/AClR+qkXiXr602+BdL1b7c/bpC3XYkRK2UPpW2Wtziml JBKS9lJUM7U9iRlTlaj1Vb4U524uXhD64Uxt5CLcoojyzIQ1EEYholzcFHtv4AUcdiD4iXrd TgC7LpxtHOSLu8s9uOPLD1z61sMjWSQSLXp5ZH3Pwi8nP4egcfirh8LLjMn2u7JuUy4SZMa5 yGU+fj9B1LIVlnKShB5bKFZxzup0oFUztbY40/p7P/fb3+UrS9ddZMKb8zZtMMpcX00Fd8eB Uoj2UjMUZJOeKcKqLxvu9ii33Q/m5cRNxg31iS77O91mOEL3lRAJQnJQecZwO+KBqavmpV3D 4OXH0oi6BvqqhpvDi3AjOAvb0AcducYzXWuZrRBwmyaedH8b4XeR+jyxqozdLYnxNLMHUNu8 knUgvT8iQtKAGzB6agh/eULRkpQEgBWd2RtTk3WzqvTr6dzN+tLic4yiY2R+g0Ef57Wv3v6e /Pb3+UrBc7XGPk9P6cz/AKV7e/ylSx1LYgMm9WwD/tbf660L1hpltIUvUVmSDwCZzQ/9VBwy 7jq2KgvP2/TTMdIypbt1dSEnIAGSxjnPf9FanLzq1qQ1Hds2mUPu56bar86FLx3wPK5OKT/H fUOl7x4aXGLHudpuU0uMqjNMutyHErDicqSlJJBCd/P1j1pf15PjzNR37y0+M7Luy7M5Z3wo YZSzI3Ogq/4soyVnODhXqeKC1vP61H/3e0+fqvb3+VrUbzrP7nSMD6c3kD/c03pIUAUkEHkE etFAnpvOtMDfpC35P8W9ZA+vLIr03vWAIB0lBBUcDN5HJ/JU31WniC5AZ8UPD6Q4lvzLMqQl 13plRaQuO4lIUQDtBWpI5xzigl06i1Sp8sp0xbS8O6Be07vxdKtpvOssjGkYHfnN5HH9zUJa Iem4PihdpRg26E9FjIeauC0tpXJdlOOqdPUPKtobSkDPshRHYinb4x2TOPhi25/7Uj9dBAs3 3WS1pS5othtJGSo3hBx9HCP/AO5rYbzrD00jC/PA+ypm87EPaSx+UFe+di/zlj8oKBY+GdY/ ejC/PA+yrGNqLUi1upc0q04WztUIl2acKT7lBQRj9NMzs2N0l7X2VqwcJDoBP0ZzVNeBsZ+F qQIcc8yHLK2lSBF6C7aUPKIjPqwOs58or2zz8ko49vJCwzfdULd2s6OKUbc737mynnnjCQr6 Px132Kff5ctaLxY41ujBGUutz+upSsjjbsTgYzzmp2ig5bpcIlpt78+5SG40NhJW684cJQkd yT7qjYertPzZERiJd4bz8txbTLaHAVLWhIUpOPQhJBwfQg1t1haHNQaUu9mZkoiquEVyIXlt FwIC0lJO0KTk4JxyOar2T4SzXIqG2dRtx3RJflFbUV4FC3GEsZbV5jekhKSr2lr9o+gG2ge3 tY6bZjuvu322pZZfXFcUZKfYdQMrQrnhSRyQew5OKnOogt9QLT08bt2eMe/NVQvwidcQ2uTe 2pkpuVNd3SIrmxxqUlAcQ4lLwUpXyYO7cAckFPPFg3XT0O6aUf0/ILrcF6L5RXQWW1BG3HB9 Pq5Hocigirxqx1V4tto0vHg3SfNirnhb0wssIjpUlO/elCyoqUtIAA95zxzjatd20uQrfqJ2 LZdQSVqa+DXZAWrcHNiQlWBu3ZQU8AkLTxzXDC8PlWf4Ck6fuiY9ztcR2EX5cbrokMuKC1JW hKkHhaQpJChjkHOa706PdVd7HPlXISXICZHWLsfKpC3ilRVu3ewElCdowcBIHoMBJI1bp5yP OfavUBxmCjqyVIfSrpIyRuOD2yCM9sg+6tCNcaYXCMxN8geWDy2C51QAFoTuWk/9Ucn3DvSv B8NZ8JuMiLqBtsRLamysK8jlXk92VBXynLpASAsYAwTtOcCNufg9IuLKOtqJCX0XOdOOyEoN Osy1BTsdxHWyoZAwdwGO6TQOr/iDpNiXIiu36Cl+OlanU7/mBG7cSe3G1X9U+41i1fdHTbnJ ugnWlU+2NoaelOKSlyMh3lKSpWCkK4wPXiom7eHr01epkR7lEixLvam7W0yIGTFCQ6CsHqAE kPu8AJ7j6cxTXhPJbg3iH8Ptlq5vQnXnPJKLxLAAUrqF0nqLICgsYKCMjOBQP9t1JZrnFbkw bnEeYdeMZCw4AFug4KBnurPGKlqrh3wtjT9P260Xm5OyGIV0euSFMpW2tYceU6W1LUtaycrI 3bskfTzVjjgUBRRRQFFFFAV4pIUMKAIznmvaKDwJAJIABPc++vaKKArlftsGQ8XZEKM66Rgr W0lSsfWRXVRQcPwPbP6Oh/kE/qrS9pyyPq3PWe2uKxjK4qCf0ipSigh/itp/+grV/Y2/1Vub sNnaHyVqt6PX2YyB/sqSooOA2a2EEG2wiDwQWE/qrmGl7AO1jtf9kb/VUxRQCQEgBIAA4AHp RRRQFQ9x0tp+5y1yrlYrVLlLwFvPw23FqwMDKiCTxxUxRQL6NE6VRjZpmxpx2xAaH/prYjSG mkFRRp6zpKu5EJoZ+v2anKKBd+IukvvWsP5vZ/Zo+IukfvWsP5vZ/ZpiooF34i6R+9aw/m9n 9muu26YsFrlplWyyWuFJSkpDseI22sA9xlIBxxUvRQFFFFBAa+UWtHXeUGlPKiRlyktplOR9 5bSVY3tkKGcelVZZLxYbxd7OwqVEfiOWly7TnY+pZbyoJb2bkkBfH8IME4+ar3VcGpra5edO 3K2NPpjqmxnI/VU3v2BaSknbkZ4PvpQn+HsuYi2D4fUwqDZH7MlTEUAqDqEpLvKzggtoIH0H nngONTehExI0n4YvIYff8q0lF4uIJd27g3sDmQdvIGORzWIuHh8IyJPw5cuguOuUlw3WeUll Cti1539grgn3/XW21eGsy3BoM3tgBu6s3UAQ1fOQx0SjJdJIUADnOe9cNz8I3rnZYltnX5Lj Me2y4AHlCErL7gWHFJDmDs2p2g55AV3oJYjRCZ6obl4uDchDanVJcu81ASEthxQJLmAoIIUU 5yEnJGK5G2NAO+Wfam3NLj8jybSkT56HC7sDnTOFhQyghWDjIOe1STmgpBTfG2b0qM3dluSX SzEQVtyHGEsrUhSyrCCE7tuM543Y4qNY8LVNtNNm6sFpN0buimkxFISVojCPtG10KAKQD3Jz 3zmg6rM3ou7PMsWu6XaS69HMxsC6TyVs7sbwS5ynPA/RXfY7HpjUFtauFql3SXDWT03RdZgC scEjLn1jNLzPhTNZi2ZlrUq2l2yEiE0+1HWhwJQ8HQQQ7jskIwQRjPvp60XZXtPaci2uTMTN cYKz10s9LduWVfNyff76CMPh1pkkkw5RJ5JNwk/aVmNA2RICW3L22gdkN3ualI+oB3AprooF waMtIAHUu/HvvEw/72g6MtB7ru353l/a0x0UCm7oWxsNvOxYs1UnaSki6SUKUr3b+pkZ7ZpC Vcon7nlt1Gm2TkzJstUUQndSTEpTtccSflAo5IDZPCaud0LLSwypKXCk7VKTuAPoSMjI/CKR rLoi42jS9utcS/8ASfgT3Jrb7UYoQ6FlwqbdRv8AaTl1R7jkJ93IJeprzZrc5a4sIKly5NuT dC45qOYiMUFxDaQh0rxypRwpW0DHPettsd0zd/EB20RYaXWm578B11+9SQ+XWWd6ylClYXhR 24B3AAqxip1zwkhIs0W3Q7m+yj4LVZ5jimwpUiOtzqL28gIWVFYBwQAs8cAiYh+H8SJqJqc1 KUmAzcHbs1CDYG2U40W1KK85KcKUrbj5yu+MCg5rzF0ZY7g1BuE2fDkOtdZDLdxmJTsCtpVh C9oAJGT9Iz6Vi21oxwzundbkvyTbjz5TdppAQ2cOKHyntBJ4O3ODwaYZ1hfla0tt8ExtMeJD fhqiqY3FwOqbUo793GC0jjB9ffwqP+Gkhq3iJbrulLLUd+DFS9Hz0Y0h9C3wohXtq2I2JPGO 5yeaDtsth0dqqEuVb13GbHZdXHKnZ81O1aeFJwtYPB4+vIqRR4e6cbWlbcaa2tPZSLlJSR9R DldWi7JOsMa5Rp0tmWh+c9MZcbbLZAeV1FpUCT2WpeMHtj1zTFQLnxMtP8e7/niX9rStrODC sF001FbhXGTFvFwTb3Xl3+WjolSFKGE7zuyEK9R+mrMpZ1ppdzUsiwuJnpiJtNwRckDodTqO ISpIBO4YThas+vbkeoV2lywSvERWmHbe+t5MxUbouXiWZIbEfq+Z2leOkT7GQe5H1VYCNA2J vhj4WYTnOxm8TG05+pLoFcB8PI6tSpuS5aVMouhu6UGOOuHi3s29bOen2O3GeAM4GKeaBcGj LSBjqXf8N4mH/e0fEy0ce3duP+l5f2tMdFAtK0TZlKSpXwopSeQTdpZI/vKr7Qsyz6iuluac i3mKzdIsmXAWrUU1xS22Xw2QtBcG1RCkqA5wMjuKuR0rDSy0lKnADtSpW0E+gJwcfiqqfDzS d/tutFXi+2S0sEtSGUPxZidyEOvF47kJZSFqyEJ3ZTwCcEqNA6jRtpH/ABl3/PEv7Ws/ilbv 5xePztK+0pgooF1zSEFYAE2+ISOcIu0kemP49K11iQrLrPT9kLWo5Dd5U6gTHL9I6bSm21OF IT1dxOE+4Dnv6VZdVhr6Nq2Zr7Ts6zaeRKt9leU6l5UtpHX6jRQsYKspwFH0PI91Byabutq1 BrGRaIPnlw2lyWeuNRSOsFsKQhRUzvyElSlAEEnCQSAFCno6Rtx/5Ree2OLvK+0qtrPpnU9t 1LBuA04lcO3SJ0qGwLi2Fpclq3OBa8e0kZXtGAeRknHL38O6s9dGpx9F1az/APLQdK9HQlk7 rjf+fdeJI/wXWr4jW7+kdR/nyX9pWlepdSgexoS5E/TcIg/3lc3xo1lx/wDV9I/O8b9dBIDR FuTz8IahP13uWf8AeUq6MROvV5mQrlZ7zZ2Y8dt4PDUbz6lFZOxK0bsoUUjdj09e4qdY1JrB xeF6DcaH8Zd2Yx+jNeaHbv0S+Xtd3szrDV0lmYH/ADjToZw002GyBhX/ABeQQD3OceoSx0nD UMLn3xQ93wrIH+CxXbarHEtklb8Z2etxaAg+YnPPpxnPCVrIB+kDNSlFBB66usmxaMvl3g9A ybfCeloS+kqQotoKtpAIPOMZzxn17UjR9bX9F4etMubYVPLuLUFuWiKtDTIVCMlSlpLxyScI SNw7E89haMqOzLjuMSmW3mHBtW24kKSoe4g8Gl2+q07ZG22JNrjOvXN0NtxI8RK3JS0JKvm4 wdqQTlWAB6jNAo6T8SLlqRceUxFtsS3sGI3OTLdLbius2VF1pRONgO0J4JX7XKcVySPEa/xJ V0bdRaJLbaoyIqo7SxkP3B2KlxWXMFISzv4IyVpGQOafbOnTmpWBcotuivKZLkIqkQtjrWwl C2iFpCgB7Qx25Poa7xp6yhCkC0W4IUymMpPlkYLSfmtnj5owMJ7DFBW1719qONbrU42qxwZr i22pceQgvkb5qIyVpKHgACFKXtJJGwgnuRnD1zqN/Vxs5VawybjNhCQYh24ZY6ie0jduzwcp AxnkU6ztEaYmMzW5djtziZjaWXSphOdgTtSlJx7IA7AYwSSOTXedPWQrybRbSsFS8mMgnKht Ue3cjgn1FBU1s8Wb5IsblxcjW1xHwZb5TZbZWgF6VJLKsZcOW2yCCfZ3EHBA5q0NGXW4Xa1v uXeI1GlsSnoxDS0qS4lCyErwlSthIwSgqJScjJ710sacskdpTUezW1ppTXQUhEVCQW852EAf Nz6dq74cSPBjIjwmGo8dAwhppAQlI+gDgUG6iiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKK AooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiig0zWnX4b7Ud9UZ5xtSUPJSFFtRGAoA8Eg84 PFVVbtDalsUTSlxVMav16sb0oOJdeUjzLEhI3gKVnC0lKCM4BAOeTmrF1U89GsMp+M5PbcaT 1MwGUPPEA5IShYIJx6Yz7qS7NdX758HiFqm/oZuFuFxbkqhQwhppRwncS2QlRJ4BHOD7jQcW otEu6jv+m7retMQnnjNdVPCHEEx43SeQ0kqJBUrc4hZKPVPHZJPHD0jqS1PTJMezQ58sMTWJ CnZCG03gvykltbp2nhtoKOFDPO1PHNPLNjvaElL2tJ61D2s+UipO36fk/wBPFbPgi5+yPjjP yoZH73ic/wB1QVcPC6fD6rMazMfBTNzecTCYXHT5llUVtltxQWlSCpKkLVhQBAdJByCDMxfD VEW/SpT9gizmTZA11npKXX35nygWlalJG4KS5t3KwMJHAGMPnwFePvsuX9mi/ZVgqw3rOU6v uY9MGLFI+sfJZz+HH0etBUNp8OtSxbBdogscZu4XCzW6B10yGmkMuMrX1NoTuJQAWiUqyHNi s8EJqZY8OL8nRF6s1lcGn5b2oFzWZTSm0KcjlfsqIZASCkYISR9wAMcEWR8BXj77Ll/Zov2V eGxXgggatuY+kRovH91QT8dC2o7TbrqnnEpCVOKABWQOSQOOforZSm7pm+LcKk66vjYP3KIs HA/HHJ/TXrWndQoX7etbg42PfBihR+shvH6KBropd+Arx99ly/s0X7KvFWG8FJA1bcwSO4jR cj+6oGOilZOm72lxS/jtelZ7IVFhbR+JgH9NQN4u6rTeU22Vq68l8LjNuKbhRVJZVIWptnf8 lkBSkkZwQOM4zQWPRS05ZbskAK1fcUFR2jMeIMn6Pkq0qstycSD8ebsgBOctswRkDuTlg/7K BropYTargWm3G9Z3FTSxlC1Mwzu+nIZAP4K9NouY251jPG75uY8Tn6vkqBmopYd07enCSnWd 4b7cIiw8d/pYP1V6NO3gKCjrO9Ej7ny8Lafr+Qz+mgZqKXfgK8ffZcv7NF+ypX1pdX9LNkT9 VX5xQjOTXBFhQ1KaYbKA46QpsZAK05AyeeBQWVRVUSLpdHdWIsbF91t8o8GUz2bZA8pu6QcP tqazgDucdxim1rTt+bUkHWt0dQM56kOJuP4Q0B+igaqKXfgK8ffZcv7NF+yo+Arx99ly/s0X 7KgYqKXPgK89xqy5Z9AYsXH4fkv9tKumrvJv9wREiazuhK0OusOKtjDaJTba+mtTaig5AWR7 u4I4OaCza5RJeN0VGMJ4RwyHBL3I6ZVkgt43bsgYOduOe+ah/gK8ffZcvwxYv2VHwTqD75v/ AADf66BiopZXatTgENanjYPOXLYlSh27YWBjj1B7nnthbvl7mablJi3rWJLu1tbimrQkpYQ4 500LcIJ2pK+Mn3GgsqikS2S7rcrtMt8XUE4uRCpLjy7IUMFSTghLqgELIORhJPY1M/BOoR21 KnP029GP8aBiopb+DdU4VjUVvyTnm1HjjsPlq0Ls+rVFONVxEYHO20p9r68uf4UDXRSPfhf7 JAeuE7U61xkKSkNRbL1nVKUoJSEpSoqUcnsBXum5V8v1t89bb6UMlxbRTcrItlwKQraobStB GCCOR3FA70Uui36mVkOaggBJ9WrWUqH1EukforttEC5RZDjlwvDk5CkBKWvLttJScn2uBnPY d8cUHZc0y122Wm2uMtzi0sR1vJKm0uYO0qAwSnOMgelVjY/D6bD8O9S26XBgyLhdw4hEFyQR HjoVkhCF7SUpDi3XAAOCvAPGateigob9yzUZTfULMVT0mDGiMyhIBUtuPK3paIUghIUwltBJ BBUCSCDitV20RJXPj2OBZGnJ8qy3FpyTM5TDL8hCmlJebZDe5B6ig2jbtz7Jxyb+ooMWUFtp CFLUspSAVK7q+k1lRRQFFFFAUUUUBRRRQFV/qm2ajuOt4DjNmtEqxRnY7qXn5akOJcSolTim wj2ygKVsSVYCju5OMWBRQJviVp6dqBOnhbY8RxcO6NSXXZBAUy2ErSpTeUqG/wBrj3EA84xV aRPCG9s2vTsZuNaYwtUR5txDckqEomY2+llwlnJbKWyknOcrPBAIVaMO/XP45altcxqJ5SBA jTYvRSsuKDin0kLycE/IjAA9e5pKc8SrzEsjbE5llWppE6DD8o1BW35ZMlJUlZCnCHDhDmMK SAU4VjBNBpuXh7fLjZ5EGXa7MqOp2fco7PX3Bl99p1pEcAt4CB1Q4Vj7sEBPY1hK8OLzK1Na Lq5bbWhmGbW2IqXkLASwHC4vKmiUlO5KUpQUhW3J9wxmeK908hHYt/lVz2LVJuc6Qu3PuNt9 J5bQQttKgpvCm17zlWNp2hWQRc8V9uVFZkMOJcZdQHELSeFJIyCPoxQbaKKKAqufFa16qva2 oFjtFnn2hUdXXE2YpkuuZylCglBJaBSlSkhQ39jgAhVjUUC4LTPX4gt3h1bXwa1a1RW2gTuQ 8t0KcP0gpQ2M/wCjTHRRQFFFFBrkOhiO66UrWG0lRS2kqUcDOAByT9FUh4U2uQnXUR2TZ73b INtjzWIDL8dwR0h5/qZSVJBQAhKeFkkqUQMBIzedFAUUUUBVdeIVsvt11Hb2Yem4Nxsyei4+ +7ODClLS5uSFp2FTjaCAvZuSFK79sGxaKCsrLpa9seIse4qiRYMGO7cHJEmOvHn0PuBTKFJ3 Ekp5USrABGEjFWbRRQFFFFAv65vCrPYJLrEaZImrbWmKmNBelYeCCUFQaQopG4DkjFc/hnJS 9oq0s+XnMPxYzTD6ZkN6MsuhA3kB1KSoE59ocE5poooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooC iiigKKKKBbVo6C5fLpc5MmdIVco3k5Md10FlTI34RtABAHUXjn7o1HRPDSwRojzSRMW6tUZS JKnz1WPLAhgNkcJCAVYGOdxznNFFASvDSwvQG4rRmxR0Hor7rD5Dkpp5ZW6l1RBKtyipRPBB UcEZpwix2okVmNGbS2wygNtoT2SkDAA/BRRQbaKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAoo ooCiiigKKKKAooooP//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAFuAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgMBAQEBAAAAAAAAAAAAAAYEBQcDAgEI/8QAWRAAAQMD AwEFAwYICQcJBwUAAQIDBAAFEQYSIRMHFCIxQRZRYRUycZXS0yNCUlRVgZGxFyQzU5OUocLU JTVWlqLD0TRDYnJ1kqOywSZEY2WChcRFRnN0pP/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAU EQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwDb9erbevltt8aVqBV2ksuLbh2qWlhP SQRudcKsAAFSU58yVAAeeIthYtE+LDEu86ht8+UtxDcG4XdTchRQtSFYQleFDKSQU5BHNXOo NPz16vtupbG5E77HiuwH2JW4IeYWpC+FJBKVJUgHyIIJHHnS7cNA3qddZEqVc4b3yiu3uzHC hQWwqLILwSwPLachPiORyec4oIVjv+nLvKuBgX3UEa1wgOpdpF2QIqyVbUhJccKuTnB2AHHm eM3NwtlkjvkTde3WM4WhI2LvKG/wZ4C8Y+aT6+VLTnZPdGdMqssObAVHi2l+0Q1L3oU4h6Q2 4VukA4UlLeBtByok8ZxVvaND6gGpX7lfpNtuTHc3o0dt1a3Ft5eQ60lSygbwlSPnHnny45Cw ZTpNbLS0a2kOJWotpWNQqIWpIBUBheCQFAkDyyPfXs23TEt2E2NVz3HJYKoqW9QO5eGSMow5 4hkEcZ8qpW+zOcNNaNtpfhMuWlJTcHI5Ugyv4qY2Eq25GUYBPBwOMeY52LsrkwHLQZcmJKRH g26I8kreQlKobilIWgJUM5znCvJQzyCRQNyNDRW3UqZvWpG0eam/lV5QV9JUSR+oipPsjG/S l/8ArR/7VMdFAueyMb9KX/60f+1XMaLgb9y7hfln/pXaR78/l0z0UC57IRB8y5X1A9ybo/j/ AM1fPZCMf/1S/wD1q/8AapkooFdOiYAKSbhflYBACrvIP9+q3VNni2W3tSY6bzNccksxkspv DzZJccCAclXkCoE/AE+lPVK2rId7uN7sbdsbhi3RXTMlOSFKytaRtbbSB8VFRJ8tg99Ar6fl Wa422TNuV0u9njNznre0qTflhD62lFCig7+U7kqA9eM1NVatHs3hVqc1VcE3QnYYi9RP9UEj ONhcznBB/XStJ7MdR3K1yLTJftsaOhy6FDzZX+FTNyrPGFAIKlJKM7V4SSeMU2K0VcV3VM0L tLDy7K5BccSwVnvatmH9quCkbBwefjQWNqslguzK3bXeLhMabVsUti8PLCVYBwSF+eCD9BFT fY+3/nd4+s5H26p+y/Rs/SJuXfpTD6JbcUJS0txWxTTIaPKyeCEpIxjHljgGnugWl6NhLSA5 cb8oD33WQPXPouhvRtvbQEiZeiB6qusgn9u+mWigXPY+3/nd4+s5H26Do+3kEd8vI+Iukj7d MdFBnWlIVqvc++wmhqWOq0SxDdVJurx6i9gXlO1w8YUnz55pi9j7f+d3j6zkfbqLovT9yst6 1PLnuw3GbtO762GN25v8GhvacjB4bByPUmm2gXPY+3/nd4+s5H268q0bbyhaRMvSQrzKbrIB /bv4plooFz2PgEqJmXkknJzdJH26Tokm1yNWxrN0NQoalPS47EhV0kAlcbHUJQVAhGThKwSC ceWRnVKT7HYL9G1lNu90n2qTGfC20BuItMhDW7Lbe8rKQkDkgJG5XJPuCW5ou2up2uSbyU5z j5Vkj9y6G9GW5pATHmXpn3lN1kEn6crNMtFAueyMb9KX/wCtH/tV8OkIxGDdL/8AWr/2qZKK DJrq1arfqmNapA1eUyZiICJPyvJAU6tsu5Qnf4kJHClD5p8xgZp1Gj4aQA3cb6gD8m6P8/7V UM3Q1yma7h3t+5R1sxbh3xl4sgSm2eiW+6BSQPwRUoqOSc+7PNaFQLnsjG/Sl/8ArR/7VfPZ GN+lL/8AWj/2qZKKBXc0VCcBC7nqAgjbxd5A4/Uuqe6RLFZrxZbK5d9QGfc3C1HYbuj6lYSh S1LVlfCcIPPv/XjQKz3Uehp8vXtn1Da7m4lDE5MqUw+6MbAyWtjQDZIGFKJBVjKlYxnIC/8A ZGN+lL/9aP8A2qBpKMCCLpfuPfdHj/epjooCiqq76itNnfQxc5zUZ1ad6UrzkjOM/wBlV6td aaSkk3eOQBngKJ/ZigZaKU2+0XSiyAbyy0T5B5tbefo3JGake3Omv0xG/t/4UDJRS0rXemU5 zd2OBnhKj/6VzY1/pp9SgzPcWU+eIj32KBpopb9uNOj+UuSGj7nWltn9ikij2501+l4/9v8A woGSilJPaLpdSwhNxcKj5ARHj/cqV7bWH86f/qb32KBjopb9uNODhd0aQr1S4hSVD6QRkV4O vNNBwITcw4onADTLi/8AypNAz0Uue21h/On/AOpvfYo9trD+dP8A9Te+xQMdFK72vtMsoSpd zSdxwEpZcUoH4pCcj9dDGvdOvp3MzXlp94hvfYoGiilz22sP50//AFN77FeXNc2BtBUqTJIH 5MF9R/YEUDLRSy1rrTzrYW3MeUk+RER77Fe/baw/nT/9Te+xQU/aVrqVotQdNsZkQfk+VLL7 khTeXGUghkAIUNyt3GSOEq91UV57V5trvsu1LsLLspg2/CUS1eJMkhJWT08JShRCcnzJHvpq u2ptLXW3SIFxW7IhyUFp1pUN/C0ngg4R5e+l99XZ1IVI6sF9S5CGkuudxlhSktYLeV7cjbgE HPBFBd27WMy4G6SGLNttcUTENy3JSU73YzpbUlacZQFEKII3cJOcZAqptnaVJnz49qFmaZvE m4vW9ppcsloFmOl9alL2ZHCwAAkkn3AGvUtXZ7PVLXJi9YSnOo6lUSRsK9yVFQTtwCVISVEA bsDOa7rk6EWiSlTK/wCMSzOcUIsgK65TtLgUE5Sop8ORjjjy4oGjR9+Y1Rpi3XqK0tpqY0HA 2vkoOcEZ9cEHn186i6w1C/p5y0KRCbfizJYivvreLaY2UqUlasJPBKdvpypI9ajRNW6ZgQ2Y sNbrEVhAbbaZgPBKEgcJACMAYHlX0a70+8XGi/PR5pJVbpTfPuCi2OfPyPpQJ0rtgdjact13 VYQtFwtb9yjstyypa+ktAUjAb/JWFlXkADnypts2qp9zv78JFnSmHGkmDJld6Tlt8R0PHCCA VI8YSCOc84A5qlKOz4xkRzFWWERnIaWzHkkBlZBW2Bj5qiBkeuK6Sl6Al9XvUQPB1rouByG+ oLTsCMqBTyraAncfFjjOKCLE7SbkqY9Dm2KOzJXJhxYhbmlbbqpAcIUpWwbUpS0o8AknAHnT rpK+C/2lUosGO+zJfhvtbtwS6y6ppe1WBlO5BwcDjHA8qVC/oBtuQhEDKZKGGloat0hWQyMN AJSjjYB4SMY9KtrVqvStutzEWI4q3Q2htabegvRk4zzt3oTnnzx7+fOgsdZX5enLU1OTETJa VKZjulT3SSylxwI6ijg+FJUCfcMn0pGldrvQgQJibO063OTcegluYVLdXEWUbEJDZ3FZAxjy GSfKnL2401+l4/8Ab/wpWSx2ajo7X2gWe89M96fygyM9Yg7uCvJyf10FnYtdS71Pix4diW4n oxHZq0yk/wAW7w2paSAQN6UgDJGOVcA4NQz2lOM3GfDk2bC2XEMsKalBYfccmriNpOUjZlxt RJOcD3niuXU7OSWG+mXA2wISB0ZK0rbQFBKVcEOBIUraVZ25OCK9IR2cNMra2sMIVFRD2OB5 v8Ehe9GAcYKVkqCx4gok5zQN2lNQN6gizVBhUeTBluQZLRVuCHUYztVgbgQUkHA8/IGvOuL4 /prS827xbeq4LihKlR0rKCUlQClZCT80EqPHkDVXaNSaOtEVUe33GM02pxbq8qWpS1qOVKUo 5KlEnkkk1NOudNAE/K8f/a/4UCyO1D8CiQqBD7mb4uyl5M4qG5LZXvADeVZ2kBI5Jx766ae7 SJV6j2/oaalmY8w3KlRkPJKozS5CmE+YG5WW1qUONoScnyzGkSuzZD6FuvFbibh8qpKVSVgS sY6vGRuxxXuI72bNtRAw+w0mKFJQlTjyDtLnUKVgnKk7/FhWRnkedBMvXaKbJebvGudoW3Ct saVLVJRICy42whhR2o2+Z7y0ACQPnc8csWnb+u53G522bCMK428NKdbDodSUupKkkKAH5KgR jzT6gg0rRVdnMZDKGn4xbajvRAhx51aVMvEFxCgokKCsJzuz81PuGLOy33Rdo6wts+Ohb6kl xalrcW4UpCU5UrJOAAAM8DyoI/aNKnt6k0VAt1zlwRcrg4xIDGzC2ksOOH5yTg5QnGPjUW36 vk2WR8kzg/dm4VzZtMm5urQhwvP4W3+DSkBQSlxlKlDHJOBwaZ9TWaySZMG93xxTJs5VIZkK lrZbYyMKUcKCfLIJPoSPWvNz0hZrlcl3JxlxE5WFh1p5aQHAgoQ7szsLiUnCVlJIwPcMBW6c 1fPu2s7hZX7QxHixm3HkSkzN6nEpfWyMt7BjJaWfM4wPfXHUevHLHe7jEdtJdhQBBU9KEkA4 lPFlOEbfRSVE8+Q/VUzTegbPpu6x59pVPQ83EVDWH5jr4dQVheVb1HBCt54xy4r31zkaGYn6 3m366volR3mYrbUMIcbCCwtTiFLIc2ueNe4BSOClOPI5Ctt3aM/c48d6BZQpNxt0m42vqS0o 66GVNpw6SMNFXVSfNQAzmoekO1Req78bfarOlSOsgdVySpshnotuLc2qbGSkuoSEAknk8DBL E72daXejy47ttK48ltbKmlSHShtC3A4tLY3YbClhJIRgHA91dpehbDI7yoR32X35He+u1JdS tt/p9MOIO7wkIAHHGEp44FArPdqrkJyf8o2ZtphgtBh1EzcHi9LdjM+aBtBLK1k84TjzPFcr n2uiBDbkO2UhCoM6YSuSU7u6u9NQR4CVBeUqSrABB+FMEbsz07GdSWE3EMd1biFhdwfcSUNr C2SncslCm1AlBQU7So++p8zQ1hmoKZjEt7MVyEornP5Wy4rc4lR35O44znzwPdQKl97UpVpu LluVZI7k8PQY6Wkzycqk7QVHDZ2oSVAbj5kgCrKF2hOzdejTTNrQ24iU/HeU/JKXEJabQvqB AQQUqDidviBIOTjyq2c0Dpx16Q65DkKdkGOp1ZmvkrMc5ZJO/wA0nkfHmpEHRlhgT482HBUx IjvvSG1IfcA6joAWop3YVkADBBAAAGMUDDRRRQFI3bHOuNu0kzIs1wfgzFXCIwktBGFhx9DZ SrckkDCjyMGnmqvUOn7bqKK1GvDC32GnUvJQl5bY3pOUqO0jODgjPkQD50CprONOf1rZIsbU t1grmqy3CilpLRZZ8Ty1lTalEnchAwofOHuNVlv1BOVr9UGTdJCxd1XBq2oZksPR46o+xJ3J S3uSrB3YUtWDkEAnA0N6zwHrpBuT0cLnQW3Go76lEqQle3ePPnO1PnnyqHB0rZYF3NziwUom fhShRWpSWy6oKcKEE7UFahlRSBuPnmgoey+PKU1c5rmoLreIKpCokdU9TZOWVKbdWAhCcAuJ WADnhAOecU81EtNth2mH3S3MJYj9Rx3YknG5xalrPPvUpR/XUugKKKKApb1+qQ3YkPR7m5bm mpDbkhTSCp15oHxNNgc71cAYBOePWmSlfXmjIus4sNibPuENMR7vDSoa0IUHMEBWSkkEAnGM eZoMruOotXwLTc2LrdHok6zabeu/4NTS1qeMl1LKHSBtUUoZCVBOAVKV58Gt1guuvQY7shro vLbSpbec7FEZI/Uazb+B2D3SHFGo74I8RJQ2jbF8SCvqFDh6OXElfi2ryM80ynS94Of/AG51 B+piD/h6BropSGk7qT49c6kUPd04Sf3R69eylzTy3rXUaT7yiGr+wx6BrrP+1X5cU22zp+4v MzX4j7cONHVscMrKCh5aydoZQkL3BXByAMkgVa+y94/051B/QQf8PS5qXsgh6nmol37Ul+mS EMmOlahGR+DJyUkJZAIyfUUGkQQ+mFHEtaHJIbSHVoGEqVjkj4ZrtXCAwqLBjx1vOSFNNpbL zgSFOEDG4hIAyfPgAe4Cu9AVwnoW5CkIafcjuKbUEvNhJU2ccKAUCCR8QRXeqrVFrkXqyyIE O6S7U66Md5ihPUSPUDcDjI9Rgj0NBkVm1TqeT2VaHkKflXO/XSY8t1iOttmRLjpLyvCsgIQU pDZOcZxtByoZ0jstuz987PrJcZkhciU8x+GWtGxYWFFKkKGB4kkFJOBkpJ9aWIXZCmNZoVtR q/UTTEJZXFVGLDa45IIPTWWytIIJBAVg5PFXNu0Xd7RAYgWjWNwYhMJ2NtuQYqyB9IbGfiTk k5JNA8UUoezmp/8ATiZ9XRvsV8OnNTn/APfM0fRbov2KBwpM7SrncLaiwCI9JjW+RcQ1cJMV kuuNM9JxQwAlWAVpQknHr8a6N6Xv/i62u70fyenEhJx9OWDn+yqzUPZ9db61Hal62uxRFeEi O4I0dDra9ikZC0ITztWscAcH9dBa9k98m6k7PLLdrmQqVJaUpSwnbvSFqSlZHoVJCSR5ZJpt qr0xal2SyRbcuSJKY6diFhlDICB81ISgAAAYH6qtKDPu1ZMm9LtWlY1uelRbk7vnOOMPiMGE AnpqdbSQlSlbfMjhJzjIrMTd9XK0Npu2Ro+qY10tapUCQ63bZqG5TSI7gjv5De7lQaxnBBzu wOa2nVepVWKVHaK7G2H0ko+UbqIilqHmEp6atwxjnP6qixL7qe5Q2plntGm50R0ZQ+3flqQv 34UmMQeaBBstx1zCvkSZqD5XDLTEZ1yMiIt/rspifhkkNp6aXS9uPKgrISkBQUKhqe1fCiai bgSdXvS5EeIYBfiuOBtbkl1SkkqRtThkMIURko3KOMpONWbm6u/56w2Mf/x3l1X74wr0Z2qs cWK0fruy/wDD0FH2OrvKrTfBqJVyVKRd5KGu+pdADAI6fTLiUlSMeSsc80/Usvz9YADu+n7I s556l5cRx+qMa+iZrD1sWn/rp7/CUDLRS6JuqwPHY7Nn/oXdwj+2MKO/aqzxYrRjH6WX/h6B iopYbm6yUMrsGn0n3C9vH/8AEr33zV/6CsH109/haBkopd77qoDmxWcq/wCjdnCP2mOP3VyT N1kfOwafAz+m3vL+qUDPRS33zV/6CsH109/hag3bUd+s7Lb12haVgtOLDaFyb+42FKPkkFUU ZJ91A5UUkStT6giTo8KXb9JsTX1BKGHdRLStWThO1Ji5JODxj0qYu8anRK7su1aaTI6Ze6Rv roVsBAKsd1zjJAzQNdFKNtvuorpF7zbLdpiZH3KR1Y9+ccTuScKGRFxkEEGpJl6xJTiyafSM 85vDx4/qooGWiloTNYeti0/9dPf4SvvfNX/oKwfXT3+FoGSilvvmr/0FYPrp7/C1Eud61LbI ipdwg6XhxWyS45IvbqEAY48RjADmgb6KVXbrqlllDr1p02hpZSlK1Xx0JJUQEgHuvqSAPfmu 3fNX/oKwfXT3+FoGSilszNYeljsH1y9/ha6Kk6rDQUm02MuerZujoA/+ru/P/doGCilvvmr/ ANBWD66e/wALVdG1RepV0ftsaLpN64sZ6sVvULinW8AE7kiLkfOHn76B1opbMrV5QcWawIVg 4/ys8ofD/wB2Fe+9arQpW61WZ4E+EJuLiNo+OWTn+ygYaKXu/ap/QVp+tV/cV5duOpmm1OO2 WzobSMqUq7rAA95PQoGOikleq7um3JuRi6WFrWdqJZ1ArpqOcHxd3x5hXkT5VPh3bUcyK1Ji 2qxSI7qd7brF5WtC0nyIV3fn9VAz0Uvd+1T+grT9ar+4o79qn9BWn61X9xQMNFLwm6pJObHa AMfpZzz/AKvVfJ1JfYs9qFKtdgZlPEBptd9KVO5OPCksAn9nnxQOORnHrRS6J2qSBmxWkH3f Ky/8PX0TdUZ5sdqA+F1Wf9xQUXaCta9aaCabgzn0MXFyS++zDddbZR3Z5sbloSUpypaRyRjz PHNL9zN6smqJjNvbuUKDHnR3YjceOpUBMDHUluOKCdpWVF4bchYIRtGCcv8ArvUY0ppadd0x FznmUjoxG1YXIWTgITgE5P0HgGuL+uNMMWq1z5t6gxYd0Z60Vcl0Nh1G0KJ59wPOfL1oEbs5 us6d2iPOTHtSsRJ8F+ZHiXNDiGf+VKASkKTgFLamTgHycxzg4srtJvi9e3BuXJv8WAwtpcNu 3wFOsPxgwsu73AkgOFzIxneNiNoO4mnOPqbT8u6sQI15tb1xdaDrLCJKFOLbUneFJAOSCkbu PTB8q4sa10tIYlPR9S2R1mKkKkOIntKSyCraCshXhBVxz68UGQaff7Sx8ktyXbq+qNGkuMLe jqbE1xcTqNCRlI6ex0hsBWMkHPx7pevTDWmzeL5qQx5d0ZZWy3HfYkq2wnlyBt+etCnEoPhT hOFbCRitlsN+tOoI70ix3GLPYadLLjkdwLSlYxlJI9eRUqVBiS3WHJUVh5xhW9pTjYUW1e9J PkfiKDH4lv1c9J0ii7XrUsZ2cl1L6I7BUiKhCXS111pQU9Q7mdxURkoI9TRox/VcvXVtVLd1 E3ZBOuu9Mth1IcbCwIxXuQnYgoyUj3g5PIFbRRgbt2BkDGaAooIBxn0ooCiiigKz7txivXHR bcGJb5U2S9OiqT3eMp4tJQ+ha1nA4wlKvdnyrQaKDD9c2e9z+0OVLtbVxY3ybUtmKIji4lxS y4HC6+8Bhktknw5ST0xwvcALLTtvvsXtrud0vdu3tu2pbLkxhUh5op6u9tpsFoJBShIykHkq JyVEpGvUUCP2PsuR9LSkPQJVvUu6Tn0x5EZTJQhyS4tGAQMjYpJ49+PSniiigKKKKApM7Zoz 07sv1JDiQn50qTDcZZYZaLilLUMJwAPQ+tOdFBkHapDvkn2XetlvcuFviS4TzLae8NuIcQ6C 4460GVeHYNoyQRuUcE4rX6KKAooooCsv061f0doqVx4VxhW9yRPcuglLDrLidyUxlNLKE8qx u2pJ2pyFHOMahRQFFFFAVDvDjDVqmOS2FyI6WlFxlDCnlOJxykISCVZ9wBzUyigwnQ7b9l7G 9IRpOnrw7eIkx5bKBbn0m3uqU8oOLbwkrSlLm3HzVE4yPMah2aW1mz6DssGPHmR22mB+DmpC XgSSolaRwlRJJ2+mcelM1FAUUUUBWOdo8KTddZJjRrFLS7361b5AZW63cWG3i4rKwMMBkqUc 7sqJwRjGdjooCiiigVNX6Uf1Nd7QuVcQ1Z4K1PLiNJeadddKVJCw+26gpwFHjBHJznjCGrsb uqtO22xnVEQW63PSXIraLfISptDyHEFreJYWUJDisZOSAASRkFl7SQpF/wBONtxJ0ldzeXBS WNQSrchtQbW6CpDXCuEKGfPyHPGKTTc7R10t8J2fc75bJkl92OmM7qecvK23iySlYewUFYwl XAJIHnxQSIPZO9arizLt13accZDLzRlsuqSiS1GEdLgabdQ0QUgHBQSPEAeRt7TezO5TI1zY c1BFS3cmozcgotytwU0868paFdbwqLjylJIHg2pxnGSPs6B72phWsLkxIS68wpB1VMSQtkZc Sdz/AAUg5PwOa8us6CjyoEZ7WdzD89DTsVtWqpm59CzhBQOtyFHgYoGvQOmX9K22dDeuAnIf nPTG1FDgUgOK3FClLcWpZBJ8RIz7s8lmrLpEjs9jx50h7VVzSzBWluQv2muGEErKB/z3I3BS cjIyCPQ14S/2euOJ2akvS1iS7CG3UFyJ6yEhTiP5XzAwTQapRWYxW9Bvt2x9rVN3DVy4hhep p6Ot4tmUgvAkbiE58skDzNM3sNafzvUf+sVw+/oGiilf2GtP53qP/WK4ff15XoOzL+fJ1CoZ zhWobgR+zrUDVRSv7DWnjErUIA4ATqCeAP1B6qjVmnbdYdPTLlHb1XcXmQnZFj6guKluFSgk fNdJwM5JAOACcHGKB/orBLreYEDRl4vcm0ajcctN1VaZbTerp5aBC0oLiXC4CpOVpGNmc5GO M1pMjR2m7RDkzpkm7MxWG1OPOyL7NUlCAMlR3PEDAHnQOVFZXPm9ncKHGmS9U3ZqPKccbaUd RXHxLRjenAeyCMjg4PNcvlPs2LMV72suvRktF9pftHcdpbCygrz1uEhSSCTgDHNBrNFZ0i16 JevEq2pvN2euEFClvMe0E9akBISVcdYgkBScjkjcM+YqLCn9nUu2S58e/ShCiltL0hV3mNhs ufyfiLg5OQRjnkGg0+ikiyaf0vfYCZtmvN6nQ1KKA9H1LPWgkcEZD/pU/wBhrT+d6i/1huH3 9A0UUqM6BsbK96V3tR/+JfJyx+xTxFVuqtPwrVBjKttvvU6VJktxkpavM1oN7zjetxClKQge pAPnzxQPtFfnp7WOnvkm1PsJuiLhNjuyjFna2mRUbW3izht1TuHCtSVbMhIIGSU8Vrw0PaQc 961EfgdQzyP2dagZ6KWW9D2VtOAbqrnOV3eWo/tLua+r0TaFDCXLy38Wr1MbJ/Wl0UDLRSv7 DWn871H/AKxXD7+kOwTLJetdPWNCbx1WXpbKkp1VPW+yGFBG95grAQheQUncrdkccnAbJRS0 nRNlSMD5UPJPN2lnzOfVyvvsbbUf8nlXlj3hu7Sef2rNAyUUueyET9J3/wCtpH26qtUacgWy wzrk7J1VMENlb4jxbxLDju0Z2gIcBOcUDxRWLxlx3np8BFt1Ku8Rrg3AU2nVNyXGClx+sFl4 K3JSE8HKMgkA+dM+hbfbNUaRtl7hyNSQ2prXU6Lt7lOlJyQfEpwkjI4PkRg45oNBopc9kIn6 Tv8A9bSPt0DSEMHm434885u8jn/boGOilpeirYtKA5M1AdowCL9OScfHa6M/SaoL6zY7JfrD ZV3DUapd3fUyy2i8SV9MJbUsrWpThOPAQMnJPl5HAaJRS57IRP0nf/raR9ugaRiggi537I99 1fP96gj6w0mvU16sD8p+Eq1WyQqU5Cfhl0vrLa2x4t4AACycbTyBVRf+zdu43GamFJiwbNPg xoEmI1FwpDbLrjmGVBQSjd1CD4TjGRyeKftouV1tmp9J/I4u8oykTg5boEssmUWo6nEDgjnc PTkjgA8CuI1vctKrFjYUnUY2rMa5yn1oy4ZimA2+sNlKAj5u8nxFIAGTQF97JbnerkLhP1A0 5cCzJKn2WnY6A+tsNtqDKXdm1ISNwVuK8kE4wBZSdJapm3aBcZkqzBMKdE2RI8ZaN0dkqBIW VkJJ6il7dpxtSnPrXZztIku6umWK2WhqatK348V5ElWx15tht7apewoTkOEY3FQKeRyKgK7T L5GixEv6aYckzZMiLEEaY4+lwx+uHQrayVg5YGMJIPUBJGDQR4nY4pjSDdl+VYweQ3Hjd86D 6llhp8PFOC/hJUpKc7NuPFjzGJaOy64YhJXf45bYucq5uARHiXlPMqaCCpUgq2gLVnnKgQMp 8z0X2lXRuU+4/YGWIEYWxb6HJShKQJqkoSnpdPG5CyQobuccc8Vxtnabdp18ctqbNAC2kXPq OCW5sDsNzp7AS0M7iUKOPJKh68UHKD2PIjuWRuRPamQoVrYtr7KkvtJcDTqnd4Sh4A5KvJe4 ApSR7q1usgb7VryrTtwuPs7F3w7TEuikrkvtlYfUobUpUxk42K5BIPA9+Gyya2F61gi0wGGF wxEddfeU44h5l5taUKaU0psEY3pOSRkc4oHOisyvb0tfbfCtYuE9u2yLDIkuR25K0I6qXEoC wAeCEqPl64PmM1c9jU165dmOnp0uXJmSpEYOPPyFla1OZIVyfTIIHwoHSqrVEK6XCyvxbHc2 rXNcwkSlxy/sT64TvTzjyOeKtaKDMb52b3W7dn50sq+WxhhyQl51bVqUlG1K0LShCQ9kZUkl SlKUSVHypz1jZpWoNI3Kzxp6YMibHLBkhneEhXCvDuBwRkfOBGcg5FXdI3au/NiRtNPwLjLh g3+3sPNsKCUvtuSEJUlZxuxgngEA55yOKCqtHZ1erZIjOR79ASmPc37qlKoLzhW65HUwkKUq QVEJCz5k7sDkVTRuzm8okxtOmdi0M6bXZ37gqGD3jrO5dCPwuW17UowSFJyTxwBTJqGFKd7T bM03qK8NKkEy+4R30ojojRwjfvTtJUVuOIHmOCfdSrfJOqIky+vWXUSHnmbfct8h98IjuyAr cy2y2tRQlTDYIWsYTnAXkhWAYbP2YPWOe/KtN1jodTKekRHJEZ15ccPKT1AcvbVEpG0KCU+h O7FdHuzaS6xIii9Ntwn5kWQpDUQpcS3HaQhtCHA5lCstpVvTg+YGOCPHZDd5k276ot7nymbb AVDMY3F1TrwU5HStwFaiSRkhQ5ON/GBgDS6Cg0JYXtM6Xi2qTME19pbzi5AStO8uOrcPz1rV +PjJUScZq/oooCl/Wtout7tSYdnuzFs3r/jCnYqn+q3g5R4XEFOfUg5xxTBRQZhd+y165tFK rvEYXIsxscssW4ISWC7v/AoC8NcEpGd/ofTnTGGkssttIzsQkJGTk4AxXuigKKKKArPdPdnP yZqeNeZc+NIkRpMuSh5qH0pD/XKsofd3nqJSFAABKR4En0xWhUUBRRRQFV2oo9zlWaSzYpzE C4rThqQ+wXko952hScnHlzx7j5VY0UGcsaI1A3ptdrZvNmipflKelJatbhRIQQAUKPXCyVnK lrKyTnHA83bT8F22WSFCkPNPusNBtTjTAYQceiWxwlI8gMnAA5NWFFAUUUUBWV6osd3na+t1 zgQLwiNEnpkyCVxlJeKGVNILW5W5KQlxwkHzKlcAnNapRQFFFFAoavRpF27RlalhMvz2GyWH HIi3VNoVkHapKTjODnmqDPZlDYcQizxEtKjmIpDdodUCype8owG+QVndj381Z6gly5/afatO LmSodqXapE9XdnC0uQ8l1tATvHiwlKyrCSMkjOQMVQ3DX8zRraLZKaVqBIiEw7l1wlUyV1HA lhwBGEHDbniGQemeB5UE+JN7N27pGuMeCxFntLLjDnyY8wsK2BBKQUD8XCTgeQGfIVKRI0Ai 2t29MKOITTypCGRb3dqXFAhSx4OCQpWT65Pvqt0/2pTr3PhRoumXnUuMQlyHWnXFhhcpjqoy Q1t6aQUBSyoEbjhJxzGh9qt2l2WLKa03FMqXaflppCbipTaI6c7+ovpZSoeEAAHJVjIwaCRF Gjo2rZd/kvokqUhhEVk2lz+JhkEJ6ZCM/jH044xip0a4aAU4BEtK1uJ6yQGbHJUR1P5Xya/G 9T614R2iTbfItatTWqJb7bLiPzFy48l2UG2m+mQvCWeEkOpyVFOMK+GdISQoAg5B5BoM5cT2 eLadaftDSEOsojONPWp5BLSTlKClTYO0HkDFd7VJ0BaLgJ9shR4s0IU312rc6lZSo5UCQjJy eaf6KDPbjdtBS70LhMgqk3NTSmBIFokOLLZBCkbg2eME8fGrKz6h03abczEs9uucWCkZbaj2 GYlsA88AM4pwooFv22sP40mQk+qVQn0kfAgoyDXl3XWn2mytUqQQPyYT6j+wIzTNRQKqNf2F zd01XRe0ZVttEs4HvP4L4iot4vOlr2y03d7VcprTSw4hMiwTFpSoeShlnAI99I/Z5qi8T9b2 1++LmpTeX7swy0iZvaSIzqUpQtgoAb2pSoBaSVKKjuPIAZu0vXl00jcHWodsjzGEWiRc8kul WWVICknYghKcOA7iccHOOKC3VqfSffmZiiTMjMqaae7g8VobUQVJB2ZwdqePgKXrdJ7MosuV JgWVhuTKQtp5Tdif3upcOFJP4LKgrPI9as2NeSVXsR37W2mALkLMt5EglwSeh1ioIKAC1+KF bgfXbilNfahfr3ZZgtlrYtspRhMtul9alMuSZio2DvZ2HYUKyob05xjdzQOtivul7NATFsls uUOHncG41gmJQT5Z4Z5PA/ZVj7aWkfPbvDafVTlmmISPpJawP10gWXW95tbK7WI6LjKhpuSp cu4zyC4uIpoq2KS0E7VJeSBhI2kKBBKSTYvdps5+/WmHbLOyI01EB4uSnXAoIlbscIbUlBTt IwspJPkMc0Dd7bWH87e/qj32Kjp7QNPrWpLbtxcKTg9O1S1fD0aprooFz2ztX8xfPqOb91Xz 20s45cTdWU/lvWiW2n/vKaApkpT7Q5amI1pZZuEmM/ImhCIsYpQ7Pw2slhK1KSGyeFbsj5mO c4ISDrewAEmW9gc8RHvsVx9v9PE4Q/PWcZwi2SlH19zfwpH0pf73OsXZTcHr7IkG5vrjXBsN NpQ+RHfX4js3bkqbCcggHBOPI1sVAtp1paVJCks3spIyCLJNIP8A4VHtrZh/Km5Me4yLXKaz 9G5sZpkooFs64sA85b/lniG99iuI1/p9TikNu3FxQ5Ibtcpf7mz76aqzbRGsZOoO0m+w3HnE W9EBh6FEXHW2pA6zyFrXuSMKVsQQM+RA8wqgZvbO1fzF8+o5v3VHtvp9HEqcuCr0TPjuxVKH vAdSkkfEUx0UC37daWzj5et/9MKjHtH0kHCgXthSgcYShZ/Zgc021Eu6HnLXLTGkuRXy0rY8 2lKlIOOCAoEH9YNBT+21hx/yt7+qPfYo9udMjhy8xGlfkPKLah9KVAEUgs3++3PQHZzcFSLo Ic5hJu78FsKlLWIyikpABO0uJ3HaPLHpmnXsovU/UXZzYLtdwrv0qMFuqUgIKzkgL2jgbgAr A454oJPtzpf9PW7+mFfPbnS+5KRfYClKISAl0Ekn6KZKKBXRr/TLjq22rol1xB2qS2y4vB59 yfgf2V0GutL+t8gpPkUrc2qB9xB5B+mmNQJSQCUkjzHpWP2zVF/c0lYGpF3cXNuGqH7O9P6L SXEsodkYwAnYFEMpTnb+N78UD97c6X/T1u/phQNc6XJwL7byfcHgTUXsuu068aULt0dU/Kjz ZcMvqSEl5LMhxtKyEgDJSkZwMZB8vKm2gVtYydId7gRdWSbW3LSVPRESnUocHBClN8g+WQce nnXy22HR19tiZdthWqfb5DKWEOsBLjSm0bkhKSOPDuWOPLcr3mk/tqgXW4am0kbOq6xFR0XA uXGDDW/3UuRlIbVhIPJUQMDn1BHBpfubOpZkmVKs9q1JZbY9EccfhRluIdO6cpSlMDdsbfU1 4yCn8YgYJzQa0nR9kYXHegwGIsmKwmPGcQnhpKAQ34c7Tt3HbkHGeKr9J9nlh07poWdENqS2 uIIUh1xGFSGhnwq9MHJJAwCSTjmkdDmrrj2gutuJ1Da7XcH5MZeQpYjMmK0WVgpJaQeqHMFO VZyFKxioXyfqxNmhPQ7hqcRJFwltTES+u4+y2kyBGcSEkO7SFMZ2nGUDPBVQarM0XpyamGmX ZobyIbHdmEuIyG2uPAB+TwOPgKYAMDA8qwxDupDqudBizL9JvbSLK4FKWsRmyonvanGwoto3 IQvKeRnG3nmuMKHq1V1e6zepEW4MXpDCe8yVKJLhMVbhKuDsJSkDyKQSckYDeaK/PiI2sGtO 3Jt1epjcE2C3mP0lTOJnUV1wcrOV42Z2nGM4xzTno2fqC5dopeutvu8K3NQHmEFReEV9aXgE O7F/NUW88K54+g0DzM1LZYVzXbpVzitT0MqkGMpY6nTSCSvb5kAA81Jsl3gX23Nz7RKblwnc 7HmzlKse4+tIV7jzkdt8C6ot0923MWKRGXIaYKkdUrSsJB9SQk/rwKu+yGPKh9mmnYdxiyIk yLEQw8y+japKkjB493xoHCiiigq4mnrREu791i22K1cXwQ5IQ2AtWcFXPxIGffgZqu1VD0ou XGXqdu2d5nD5PY72Uhb4WoDopB5UCSPCPhTLSJ2uMSJNv0+mHAlzXGL3BlrEdkuFtpp9K1qO PLwg/E0Hu6fwfQ9RJgXNywt3qShEYRX3EdZ0OJ6SU7CckqT4PLJHHlXq2wdAPyZ9vt7NkW7G idzlMI2kIjtqyUEeW1Cjz+So84Nd7lCdka+svStxFuU09PlSumPFIQG22UKPmMJW4rHvSPca yB/QWo58KZZ7Q3PjwrXb73Gjd8ZDS3lynQUNl3eQ4FYUrcAABtzyaDTIGnNGarmQZdsehTrf aW3o6YLKUKZSX9i1LVxuyoBJznBCied1NL+lrFIlOyXrTCVIdeakLc6QClONp2tqJ96RwPdS x2WQrnFnahcksTWbQ6uN3ETx/GSUsJS6Vk+IjeMDJxwduE4rQKAooooCol0tsO6x0sXCOh9p Kt6Qr8VWCMg+YOCR9BNS6KChd0fp51u2IVaIgbtmO5JSjaI+PyAPKr6iigKKKKD4tJUhSQop JGNyfMfEUm2XQDFs1WNQuXy8z7j0yytUpTGHEYOEK2NJJSCcgZxnmnOigKKKKArjNiszYjsa UjqMOpKFpyRkH6K7UUC6rROm1WaLafkeKLdFcLrDCUkJbUQQSnB4yFKB94Jq/jstR2G2Y7aG mW0hCEIGEpSBgAD0AFe6KAooooPikhSSlXIIwaoo2j7FFtL1sj29LcF17vJaS4vh3du3pOcp Vu5ykg55q+ooIlptsO0W9mDbWER4jIIQ2nyGSST7ySSSSeSSSal0UUCRrjVU2w3eNGZnadjN yGippFxdeS64oZ3bQhJBAAB9/nXW2TtV3W3szLfL0q/FeTubfjqeebUPgQQCP11V9pbFxk6z 0Mm1d7ZWxLkOOzG4K5DcdKo7jYKscclQAyeM5PApbVpq/aUkJs1hfvDqGRFctj7YPRcdXJWu YZO0BAyFZwoYCcBHizQP7p1ykgNDTTo9VKL7f6seL9ua8b9e/wAzpf8AppH2ayy4L14u8l+3 J1Kxa3F3J1EeSsmSlO1J2+EFsHcXuiCT5JySMVY3O+yXdWWmTCnapRa4b0ODJMhp5tlxwtv7 lPbUBIPUVESrGOSoY4NA9x4WrmJr0pqDpJqQ+B1Xmw8Fr/6x2gnHxNTXW9aFSelI06geoVHe Vn6PGMVlTLOuvY+S6/NvarwswEOsJak5RJ70A+tK846ZaKwQ2NmEpIIJGe/d9ZLRb0FV/Dqr zdEPq6kkNIjFChHXx4igfgykcZOckeI0GkE69ScBOl3QPx90hGf/AKcKx+019SrXZJ3NaYH0 Ovn+7Wc2GProMaXjuSrtES3a4ait9Dry1S+ue9JeB88pwB1DtCVEp5HG50Czt1kQr8Jp5Jzw djx/9RXh1vWxI6UrTiBjndGfV/vBTTRQKO7Xo46Wl1fHqSBn9W04/bVTH1TfXLhIhuXHR7b8 dtx55PWf8LaDhaskAEJOQrB4Iwa0Svz3ftPO6jj3+BY7BfIDjEK4s25iRGU0xuecSt5anVnx KeUkBCR4UpJzjPAadZL1fb9Gdes9x03JQ2rprKW3soVgEBSSoEcEHnzBB9alFrXWBiZpkkeY MV8Z/X1OP7ar9AQpbmr9XX1yLIiQLl3JuO3IaLSyppkpWooPIGVBOT57Pdg0qXuNrIt6jehP X9F6S9JSlDfMVyH12y2WecBwM7gNni3FeecUDxv17/M6X/ppH2akNDWZSeqrTyFegSHlf+or LdSN60ahxxb5t6kEwbs4hTbMtG05QYiSPnKWklwJK+VADcMYq/tVrvXy/p2Q9cdU92ctfepL aluFCJDfdsMqCuMrCJOQrzK/+rQNkx3V8OK7JlT9Lx47TZW466y8lCABkqJLmABz/wAar7Je dTX+GqfYLtpK4wg4Wwtlp/aojzAcCyPXzANZ1FtOr7tDnru6dQFx+NFkpQ4pzKm0z1LdBbJL SH+glshCRx5DnNWMlVwh6gtLE2Tqlq1P3C4IgstPu95MVMZBTuRkrUA8HNu4FQBRnw8UGkMn W6lDrJ02gc5KVPq+j0Fdtur/AOcsH9G99qsxKtdSbxY3Lsq8oQ38lMzkx0rbT1VJWqTtDXhW jhJUs+RO0Y8q3KgVlt62O7ZK04n3ZjPnH/iCq+6T9X2eOmRPn6UDalhtKVsyGtyj5AHcok8H gD3+6nmkztQfTFt9rkt2efc50eal2IuIw473RzYtPWWlBClJCVKG3ncSAeOQFQrWF8S3EcVc tFlqW2l1hxEp9SVIUdqV5CcBJPAJ4zx50yNDWZQC6rTyF+5KXlD9uR+6sVuWkLi1aYcfTkS+ Q2U2NphmPKhqc+VHBJdcLEsJOGRzuyCnh9XOEkV+j052jcAFY5AORQLDretT/JSdOI/60d9X 98VyUNdoPhXph8H3ofax/arP9lNtFAkXK56vtUB6ddntIwoTI3OPvSHkIQM45UQAOSBUabqm 7W63wptyuulY8eY31WF/hlBxGAorHPzQCCVeQzzimPXiFO6JvzLbD8hx6C8yhphBWtalIKQA Bz5ms3ZtlygQ9LXJ61z5LbWk3LQuMhhRcZlFLJCVIxkBWxSd3kNoyeRQPaxrN1CFxZemwlQz uLDywoemMLFeCvXbRwGdMSwfxi8/Hx8MbXM/tFWGgrbIs2hdOWucEiXCtsaM8EnIC0NJSrB9 RkGr2gUhI13nm26YH/3B/wC4r1JnaohQnZU9GnIzDSStxxcp3YhI9SSgelNdL3aA1De0fckX K3TLnG2pJiQ9/WcUFpKduzxDCgDkeWM0FLG1Ff59tkXG3StJOwI+8PPmW9taKAd4Wdvhx5nO MCpvedcK8TMDTDrSuUL7++ncD5cdE/vrMdT2S73vs+1cuHFnyHbi5IkXBD8V6I5JeDCER0R2 thUW0kIB3bSot8nCjW2addcesNuceZLLqo6CpshQKDtHB3AH9oFBQ9415+jNMfWL/wBxXtD+ uDjfb9NJ55xOfOB/QimuigXN+rvzew/0732KgzNQ3qDcI0CYjSzM2T/IMu3dxDjvOPCks5PP uzTjWB6pluW7tTvjpukVciXcrSuHDeDLjKmWgEvFalJKm1NnqrHiSQSCM7sUGn9413z/AJM0 x9Yv/cUCRrvIzbdMAeuLg+f9xTbRQJ+rtTXO06s05ZbbChPm89dKHZD60dNTTZcOQlJyCB+2 q+wdo8VdplzNTGNbltXCXBbbjqcfLgjEhxeAnOAEqUeMBPJNW2otLybvrHTd8auLLCLKp5aI 6opcLpdbLasr3jHhPHHn7/KlF/sifl2h+BO1CHWpEybLeSIICFGUkhfgKzyhRKkE5xnkK4NA 7ua0083fU2Zy5NouCy0EtqQsJV1AS3heNp3YOOecHHka4HX2mky58VdyCHoKFrkJWw4kNpSv Yo5KcHxHHGcnypTd7KJEnUNsu8u/oVIgtQ20Lag7Fgxw5tIJcKRuLhKgUnywNtSrj2bXCe1J D+pAHZMLuzzrcHYpbhkB5SzhwAJVjYUjB2k4UDzQPVkvMC+wVS7VID7KXFsq8JSpDiDhSFJI BSoEYIIzVLoDUkzUjV7XNix4/wAn3SRbUBlxS9/SVtKzkDGT6V67P9KHSMG4xRLaktS5rk4B uP0Q0pzBUkDcfDkHHqBwSfOumidMr0y1dkLnd8+ULg9cVHohvYt1W5SRyfDnyzz8TQMlFFFA UUUUBRRRQFLOudRS9OIsrkaExJZm3ONb3lOPFCmg86lAUlISd2Nx4JH66ZqXNbabe1LGtzTM 9MPuU1meMsdULcaWFoB8QO3cOcEEj1FBCvWoL/D1ZAt0O0W9y3SZCGA+9NUh5Q2Fbq0Nhsgp Skeqhk4HrUXTWvBdL3do08W2FDhiStpfeVl15pl0tqdKS2lISNpyQpWMir9+w941ZbL67KWX YUJ+IGAkbFF1TSiseoP4LGOeD8OV1ns4ZfvDcq+XORdosZEpuIw+CFpEh5Lq+o5uyvBSlKcB ICQBgnmgvtD6kRquyuXJqK9FbEqRGS28MLw06pvKh6E7c49KuHoUV+SzIejMOSGc9J1bYKm8 +e0nkfqpf0DpQaRgT4qZq5iZUx2buWlQKVOKKlJ5UrjJ49ffk80z0BRRRQFFFFAUUUUBRRRQ FFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBVZI0/ZpL63pFotzryzuW4uMhSlH3kkc1Z0UBRRRQIOsVx5mt YVmhRpUm9OwVy1f5VkQ2GmELCckNk5UpS8Dw+QOTxVTFRpDu7x1DKuVmukeKqZMgyNQS98do L27zh0ApyRhQGORTZqDTUqTqeDqKyzmYd0jRXISxIjl5p5lakq2kBSSCFIBBB94IOeFnUfZh I1DJQ9c702662whpLqoZKnMdYrS5+EAU0VOhQb4x00DJ5JDvERoZS4zcbUE0qlMJfZb+XJZK 0KSVJUAXM5IBI9SBxXhN07PlQlzBqZ3uyEoWXPlqTjaokJUPwnIJSoZHuPuqNZOy02W5QZap bVwaix4RW2W3ELW/Ea6ba20l3pgqSEjxA4IVgjd4a7QvZveVaPiDUT0eJd2bCqyx2VR0qEUH cC4oodUFqwQAUlPGfUkAL21DQl6uDMe2X2bKlykqLbbV6lkrCPnYAcwMcZ+ke+uPaLaLbpXT T15jRbnOcQ+w0WnL/NaH4R1DQOQtXkVg4x6V71F2d3O7JtJi3xi2vw4DkRciIw804pxzpBTy Sh5PIDScBW4e/PApl1/pp/VWl12die3DK3WHVPOx+v8AyTqXANoUnzKBznyz9NAoRTFjaqnW W+RXoDEG2ouT01Gopa2w2pa0AYVtxy2onJ91WEiTodiLGkPX6WhmStxtpRu0rxKbGVp+fkFI 5IPkOa+6k0Jd71eL5N+W4cYXK0N2rCIJJQELUsqO5wghRcWCMeRGDkZNQ92U3ByAYgvcRLS7 jJuCx3eRnLzBaKN4kBRACick+L19aC1uiNDRJMOHOvsxt6YhDkZAvcsF5KyEoKSlzkEkAe8k VKs9q0dc50mFbbhOkyY27qNi8S1EYWUKPLnICkqSSM4IxUNzs6nOxraw9fm1otrlu7qTCwQ3 FUF7VAOAFS1gZUAAAAAPWuujOz6Zp7VJvMm8tTlqZksLBiFC3A6+HgSrqFIIORwkA+4HJIRy zD/hJ9lBEuOz5N+Uu9/LkrOzqdPbsz57vjjH7KaFaOtaiCXbtx7rrKH+8qKdLy/4ThqoTo/Q +TPkwxegd23qdTdv3Yzu/wCj5U2UCqjQVkSchd5P03qaf97XZGirMjGPlPjyJuso/wC8pkoo F/2Rtn87dfrST95XNzRdpcBC3bvyMcXeWP3OUyUUCyjQ9lSQc3YkDHivEs/vdr2nRlnScp+U wfeLpK+8pjooF/2Rtn87dfrST95XFeh7Ov5zl4/VeJY9QfR34UzUUCu3oWyNkYVdzjPzrxMV +92uydG2hJyg3NJ94ukr7ymKigX/AGRtn87dfrST95QNI2wHPVuvnn/Okn7ymCigWEaGsqCT uuyifyrxMP73a6p0baUfMXdE588XWV95TFRQL/sjbP526/Wkn7yvK9HWtaSlTt2wfddpQ/c5 TFRQLI0RZuMquxI993ln/e10TpC3NjEeTeGU+ZCLpJOf2rNMVFAv+ykT9IXv60f+1Xw6TiEE G4XzB4/zo/8AaphooFc6HtpOTNv3zdv+eZXl/Sefxob0VCbSUoumogknODeJJx9GV00UUC/7 KRP0he/rR/7VHspE/SF7+tH/ALVMFFAvK0nEUnabhe8Zz/nR8f36jr0VEWcm8ajH0XeQP71N NFAttaPiN7sXO/qyc+O7SDj6PHXT2UifpC9/rub5/vUwUUCRr7Vt103LWi32yFMYbtMu6LW9 KW0rEct7kABtXJDqcHPofhmpV2gXqPd5DMu020RIsi3R3elNWp1XfClKSlJbGdqlcg+YB8sY p2vOmbHe5CX7vaYM15LSmAt9lKyG1fORkjyPuqst+g7FD1HJvPdGX5KwylhLzDRTES03sQGS EBSRjPqfPjFAl2vtSvUm4qtps1ufls/KSX3mpTqGUORFbenlTZypXBIGcJUD64rnbu2CdJsF 1ujtgaaRDtsO4JQt91oud4KuB1GUlQSlC1ZQFbtuE5NaE3onS7QaDOnrSylpLqUJaiIQEhwY cAAA+cOD76+NaI0u0AG9PWoABpIHdUcBs5bHl+KfL3UCVD7SNQzbM7cY+nIHRau3yUsvTXWi FqkMsIJQtkLGVPKJBTwEe8gVYWztAuT1yhNXCzMxmXbmmyvoRJLjrUru3WUQNuC2DlOcgkDd jBxTUdI6dVFeimyW4xnpXfXGjHTtW/59QjHKvjUwWO1C8fKotsMXPGO99FPVxjb87GfLj6OK CwooooCiiigKKKKDPrTIuJ1F2iQXL48huOhlcSRK2FELqMKUVAAJG1J5593Jrx2UOznp1+W/ d13C2kRjDQ7I6rg/BkOPclRQhxYJSgnIAzgZxTYjS9gQ/cHk2S2B64JUiYvuqN0lJGClw48Q I9DkVAxpLQaYzUeJa7GLpKaitNxIqWu8PKUEoThCeTlXmeADk4FAn3ftVn2/Ukqw/IDa7j8p sQ4qjJUGnWHHEtl9Sun4di3GgpPP8oMZrs72nTBdr9FZs7C2YMWe/HeMhe14xFNpWkqCCnnq filRSU4UAcgXNzY0Em8rtNwgWtU5+Sla0rh7h13SlSdzm3alayhBAJBO1PwqK7E7P7vMvEGG 3bI10djyhIlxoqG3Qg5bkKQ6UYVgnC8E4V87mgqLp2mX2DabjITYbe+9BYiTHVJnrDQakA7A D08lYUMEYxjByM4qwGvrrE1XbbHc7bC67jrEaYqK+tYaddDyk4JSAPC2lW0ncQvOBirfSFl0 bdNEMRrNBtdz0+94SVRGy3JU0envUnaEqILeM4/FGOMVdytMWGXORNk2W2uzUBATIXFQXAEH KAFYzgHyHpQW9FFFAUh9uM642rsyvFys9wkwJsRKHEOMBOVeNKSk7knjB9MH40+VX3yyWy/w u53uBGnxNwX0ZDYWjI8jg/TQZV2q6nu1t1Tcw29NYtNltsO4OCFJS06suSlIWoJUhQcG1vbt OByr1IxstVErTVjmLhrl2iA+uGAmOp1hKy0AQQEkjjBAP0gGregKKKKArPdIwXx2h37ffrtN TAH4Zh6RlgOyFKdShDf4qW29gHJzv/6NaFUdiFFjypMliMy3JklJfdQgBbpSMJ3HzOBwM+VB IooooCq/USH12KcIkt6G+GVKQ+ylBWggZ4C0qT6Y5B86sKjXKDGucB+FOb6sV9OxxGSNyfdx zQZHqbXV2tnYdZZ8eSRfp1hRNXOdbJSghlClr4GN6lLASPeScYSa2CG8mREYebXvQ4hK0q94 IzmqxOmbKnT/AMhi3RzZ9oR3NQy2UjySQfMcDjyq0jMNRYzUeO2ltlpIQhCRgJSBgAfqoOlF FFAVmV+1PLt3aQ2l+4PmyJlw7aqLFfjq2SH0qKFPIKC6lJJSMbk+hwRmtNqmlaXssq9tXaRA acntrS6lZJ29RKSlLhRnaVhJICyNwHAOKC5ooooM47QrbdZuq4JSm+rtXcyGDaZHSU1MDyFB S8kDBQCNygUgbx5qFLF10lqG13SbDjtXW4QPkq691kRp7xV1nlhTCF73eFJTvQCM+h4J41G+ jUxlp+QV2ZMXpjImodK9+Tn5pA24x8c5qGy3rc560rTaefxIz6uP1uCgyC26e1eNOXpu5Pas ZuDVhiOw2okyQlPe0NOoW2FJcwpRV0VqPGTkeQObO/WrU0KZYlWdOqZEZiNFmFb0p19fUMoL faIK0kKDQI/CFe5J2JTnJrUT7XoG0GwPH8vDzX+z4v31xf8AbdSvwB022nHksPr5592PhQZz edFXNhzXibWnUq1i2pTa3Tc3iJD60ObwAXOMLLRycfN92c6R2fSL49aX2tQQExDGe6EVeClT 7IQnC1ILjhSclSeVknbn1rkhGvCtO9/TCUZ5IZfJH+2KldHV/wCf2D+pPfe0DHRS3nV6eNlg cx+NueRn44wcfRk14eOs1IIZTp5C/etTyh+zA/fQM9FKiW9clQ3ydNJTxnEd8+nP449a7hnV /GZ1g+OIT33tAyUUtlWr/RuwfT1Huf8AZqKpOvSo7XdLgegLcg/3qBupK7VGpUi1WhuFb5c1 TV3gzHO7oCum2zIbcWojOT4UnAAJJ4rna7xfriue1Hvuk3ZNvVsloZYdWGFcnCj1Rg4Bznyr tY7nfr7bUXGy3nTVwhLUpKHWYz2xZSopICuqfUEZwffzQJGo9NXmV2ouXiCxc2yq4W51hhCA YMphCUh16QCeHkZWE+R8DeATyPOhNJXq1XnSLMuDKS3pdF4MiQdpTL7w8Cz0yFeIqTlRz5EY ODWhue2x/k/ZtPA+d11c+vurm0jXZWA7I0wlHqUsPk/s3igi9jkOdbtENQrpAkwZTcyY4W3w nJS5JdcSRtJHzVp/XmnelsM6vxzPsGf/AOk997XxTWsEpUUS9PuKxwkxXkDP09Q/uoGWillL eslcqlaea5+aIzzmB9PUTn9le+jq/wDP7B/UnvvaBjopc6Or/wA/sH9Se+9qvvd2vmnoJnXq 7aWjxAoI6kkORkgnyG4rVk/DFA50Uj3PUd4tk6PAnzdKxp0oZjsOyXQt3kJ8KcZVyR5VOKNc Kxh7TSOBkdJ9WT6/jCgaqKXOjq/8/sH9Se+9r5jV7fG+wSM+ux5nH6srz/ZQMlFLK06zWrwO aeZTjyLbzpJz/wBZOBiqqFfrvOvL9pi3/TDtxZCithMR7dhJCV4/C4O1RAOM4JAOKB7opc6O r/z+wf1J772jqavY8PdbBOz+P3l6Jj4bem7n6cigY6KW+96v5/yLYPrd7/DVAuVz1jBiuSpU XScSK0kqcdkXN4ISPeVFkACgc6KQrhqm8QLTCuMyXpNmJLQFMvKmOlDoKSvKDs5G0Zz7gTVp GuOqpEZl+NbdOSmHUhbb7d2dCXEkZChiORgj4mgaaKW+96vz/mWwY/7Xe/w1eXZWszt6Vo08 nCgVbrq8rI9QP4sMH48/RQM1FK65GtVOI2WzTjaN3izcX1nHw/ADnzryu6aqafZZetWm0OvE hpJvToU4QMnA7t6DnjNA1UUud71f+hbB9cPf4WvhlavPAs9gT8flZ5WP1d2Gf20CV2vvON6o tseM9qJcmVaJ4Zi2eY+2S+gs9FxSG1AYBWobleHkbuBwrv27tIQm/SJ068vXVER9AjQUrQ0+ FRm0oUy6XemhSXMqGxrqZSoE4INa9qS/6asN0hO3x+KxPUkhl1TJWttBUElRUAS2jcpIKlEJ yoDPNQ2+0nSbgjbLqSuRcVWptvuz3UMoYy2UbNwxkckAcjmgRLC7eFW24WK4t6sK13tL0SU2 zLYCIaUsLX+EK1qCT/GMIK1Enw4BIAq7PI1rZ3dLTIULUNwlIsTTc2JcVS1tvS1PJCwpSl7G 1gFZ3qCgEgD3Y1J3tE0o1DkynLw2mPHKd6+k5ghThbStPh8aCsFIWnKc8ZrlK7TdIRGkOSLw lG5SmyksO70LScFK07dyFD3KAPrQZTbYms4uog/nVT8BF0uxajLclhRZDKu7bnFuqQUFWwJB Rwck55z3tLGs16Xk2lSdVGZKuNuUxKeU8kNtlLQf6jineqEZQ6VBCkZPkEhVbPYNT2nUEq4R 7TIcedgOJakBUdxsIUpO4AFSQFZBByM8Ee+rmgT+yZuc1oiMi7quCpyX5AcM/rB0gPLCOHVK UE7NuMqVx6k5NOFFFAUUUUBRRRQIOki432i64ect09iLI7spl5yItDb3TbKV7SRyc/t9M0di bMiLo12NNgTILyLjMc6UphTRKHJDjiCAfMbVD6PKn6lzWmoJWnW7Q7Ht7ctiZco0B9an+mWA 86lsLA2neQVDjI+mgyfUUTWKNTzkRHtTq07IvTMhZackdVptt1tLrTZB3BlaHVr8OAOiQPMV 9uT2pW7tquVLXqOJb3IN2AK3JCG46myhcZaHAoISChKykoSnAO1Slq8ni79o4t/aE3pjukYu qkRmEockqRIeS6kkvNN7CFNowQo7vxVeWBujWTtDb1JLgQ3bPHctt+anm2bnt5kd1c2KS6go wkLHiByrjg0Ca7A1FcNH3SbbV6uEVDFvct7BuEkSH31Ad4O4L3lvapPmdu4KIHrVzOg6itOv 7amD7Ru2WJIiN9V156UHmVh7qKUd/kFLbSQpK1eBKsgJJp/7Ob77R6Ph3HuDVu3OPsd1aXvS 10nltYB2pyPB7hTLQFFFFAUgdu8ORcuy69QIEKTNnSEoSwzHYU6oqC0n0BxwDycU/wBFBlHa V8uP3oSNNQ7wi4Ow4ot0tkuBku94Jcbfb24SkNnJLhGQcJG4Vq9FFAUUUUHxakoQpS1BKUjJ JOABWCdjMsQ9TWazsX1Mx5hm5IuG+ah1uQ4qQHGVMDcfnIDi1bBwB4ua3yuLcWO2sKbYaSoe RSgAig7UUUUBVVqpbTem7kp9h2Q30FDpNR1vrUSMABCAVK5I8gffVrRQYoVzD2ZaFi/Il3ad YtphyJzVudM22PJiBGG2VNKUd5KkFYATj8byrSOzeNLhdn+nIlxhJgzI9vYadjJOQ0pKANvr 7vefpPnTHRQFFFFAVkOo2r83236WnSYPWhhySwy6y48tDMdTKR+EAaKUrU5k5KucJHAGa16i gKKKKBXv+lFXLUUe8Q7gqFIEYwnwWEPB1neFgAK4SoKHCsEcng8YXl9lyV6hYva7ws3BMpuQ 6ruqAh3Y8p0DaPJWFBBXnO1KfdVf2vQ7W/qzTrM+zWuZIuLT7KJM+5PRENBlBdwdgIxyrnz/ AGVU6JT2aXmx2l+bYI9ulz0pV3dxT0hLe9xTbRU9jADhQdm7bu9BQTp3ZSuw6RnQdKJYfllL ceEpTCG3WWhJS8d7hP4TbjgYGcDOSc0yt6AXtbeXdT31y8i9S3e6pw6sIDYbCcnanYkDzJ4z nmqRP8F7TJDcnuzCUSHChuRKZQlLBIeJSCANpHPvyPPcM85Omuyti7Q7e/HxOmpbUwjryj1E uBRQQQrGCELPn5JVnyNBewuzlEbXj+phdHA47L70WWmEtkgMdFLSlg5U2AArb+UAafqxpNm7 Ig0h9MYrQp5llvBmL6heUUtKSMnc2tQIS4AUEjANe9nZI0hBVbgA4qSBvt8vOY4y+OUcbMHP xHvoNiorLJSOzSLaocx6U6zClxhKYQmXLTlgkAL6YVlKMlIBIA5AFMquz3TMhCC5DlrTgkBc +TxkEeRXxwSKBuopJj9lei2M7LEyrP8AOOuOf+ZRxXYdmejhjFgiDHr4s/tzQOFFKh7PtOEq PdZmVDaf8oyeRzx/KfE1Cd7KNGOrUt20LWpRyoqmPkk/9+geKW9c6clalgwo8S5i3mNMZm7j HD29bTiXEAgkcbkjODzWaXWyabtOroFoRoVp2LIuLdtbddkPdV0KZ6y5CEkELaRnao7uCCOO AZuhrRpTUV1msK05ZoJYBdjBiY8ZLje8pS7tKEbBx5pUrk4yPUGW79nTdz1G9cpE5ssSJsSe 80qIlTodjhASG3c5Qg9NORgnlWCNxr7YuzlizXaNKjz1Kj21ExNqjqYH8TMlYW4SrPjwRhI4 wk4586qNQWzs1iS5MK9qf68NTXUbdlTF7C9w3+MQSrkDHuPuNQJVk7JIz0luRHAfjuraeb3y 1LQpKQtZKQc7UpUlSleSQoEkAigf9A6bc0nYBalzzOQl555LimQ2QXXFOKBAJ/GWf1Ux1kbk LsojT1QDbW1vpkMxsphyXUlx8bmgHAkpIUOQQcY9amwLV2ayNQItNthoFyUp1CVxESEJ3NYD qQ8jCcpyAobuMgHzoNPopOkdmmlJOO82557AIHUnSFYz5+a6EdmWjktoQbGwsJG1JccWsgZz jJUT60DjRSh/Bpo3/R+H+w/8ao9XaU07py3NSrdYYjQW703pK7i5BYjN7VKLjziTnblIGMHl Q8vOg0uivz67f9PrZsyUWF2PMmwI1wfjz7/IYDSH3OmhCVE4KuFHxbRjaPNQFaZ/BZo4hsKt BWlsYQlct9SQMk4wV49TQO1FJ47M9G/6Pw/9r/jXRvs70uyCI1tXGSeSmPKeZBPvISsAmgbK KVD2e6aUVdSFIcCgApLk6QsKA9CCvBHJ86zjRUPR+obvbUeyEFiDd2Jj8FzvLi3NkZ5LZ6rZ ACCrfkYJxgg0G5UUofwaaN/0fh/sP/GuregLAwnZCbuUFvz6cG6y4qPp2tupH9lA1UUr+w1p /O9R/wCsVw+/qr1PpiDaLHKmw29T3CQ2EhEZGpJ6NxUoJyVdY7UjOVHBwATg4xQPlFYRAftd xsvf2bJc5Ljc6TD7wvU9wdgJbjoUtT3eTnDZwUglABVkZ4zT3pbTlov2mbTd0nUUNM+I1JEf 2hnjpBaArZw8BxnHAH0UD5RSv7DWn871H/rFcPv6PYa0/neo/wDWK4ff0DRRSsdCWhWMytRH BzzqG4ef9PSe/Fs7evxpxuTf3HylC1OOavkN43BSiEs9fqKIAB4TjnzGKDWaKVk6FtIz/HNS HPv1FcPvq9J0RakqChL1FkHPOoZ5H7OtQcNW6OVqLVOm7q7LiiNZ1vLMN+H1g+XEbDlRWMYH I4PPv8qi3vs/ZuV6lymp3doM5cFyZFSwCXFRHN7e1eRsBwkEYPCeMEk1Udpj02N2ldnnyf3x 4yHpiHYrU1bCHwiOpaQobgk4PPI5xilHS2rLvp6zNKY2vKuGqJ9sW3Pkvy1tbOoWW2zuOf5P Z7iSD7zQNEnskdmXL5Um6gXIu6m5G+aqMUudVZb6S0hLgQkNhlsbNuFYVnz4kT9D6juN7jXW 43qBIXHlsq6KYSm+owhp1lQ3BzwkiS+scHCiB5CqOD2s31On7JOuNntxduMCXJPQdeKGXGXk tALIQoIRlaNyycDCufLLE72gT414ablW2ImA1co9mllD6lOpkvMtu70DaAWk9QDJwSMq4AwQ iMdkjTVgi2oT4fTYVCR1fk4b3mIzvUS24d+VEnAJGB5+HmuiuydpceBGcuoMOJIuEgR0xQG1 963HYobuUIUrIHkcAGos3tIvdvl3pU63WlEGHCkyI6kSlqW+pEjoNj5oHiPoMkkgDmuNx7UL xH0vBkN2uKbs/PlwFpIdUEmOlxRUGEgunIRyPxM5UcUEu69lEi5Wy3RH9QJJt1rbtsVfciCk pU0S4vDgK8hkYSTgFSj7gNSTkJG4gqxyQMAmlqDMfv3ZxHnzh3eROtiZKxEecb2KU3u8CwQs Yz55BqN2QOvSOy/S8mVIkyZMi3svuvSHlurWtSAVEqUSfMn6PSgb6KKKAooooFH2WuZ1qb4u /hUffgRe5I3JZ2kdFLuchJVhZ4ySB6AY5aX0Ouzagbus28yrm7GhLgReunxoaW71VFaySVqy EJB4ACeBzTnSR2qmQzC09Jiz5kRaL9bm1JjvFtLyHJLaFIWB85JSTx5e+ggaw7N5Go9Sybub 0hjIhmMyqIXEsLjvdUOfygClHKk5wMJUR788nOzF/wBpL1fo97aZudzL7a19yKkpYdaabLe0 uckFlCgr35yCDx11Lae89p1jSu83pL0hRmJiMTnGoyGIyUbgptJAUVOuozkcjPuxWZytVass TMiQ2ufIu3yffnrg/wBfrxdzDg6DjKdykJDYKUkBI8ylQKgcBpLfZYwzcmJLNxRsivQFxt8Q KcaREb2JRv3c7uSTgeflUvTfZ4bPqpGoHbsZdwUuWqSoxg2Hg90sABKsJ2hlHIHiJUTyai9k Up5Nx1NapipqpcNyK4su3FU1nDsdCh01qSFAnBKknjJyOCBWkUBRRRQFL2rrBKvSra7BuZhO wnlOFp1tT0eQFNqRtdbC0bwNwUPF5j1phooMrPY9HTZWbU1eZHc12yLa5vUZClvtMOlxJQrI 6ajuUn8YAEcZGa1SiigKKKKApH0v2fRrNqt+/PvxZEwpfQ0piA3GUEvO9RRcKP5RXCEhRA4B PmomniigKKKKAqo1VaZF6sy4cS4O294uNuB5sEghKwooUAQShQBSoAjIJ5q3ooMvZ7NbxEtD 0CDqOA21LuT9xmMO2krjOb8bWUNB4bGwQSUlStxPPGQdGtMd+Ja4keZJEqS00hDr4bDYcUAA VBIJ25POM8VKooCiiigKRL7om43fVDUx69IFpbuca6Ii92/CNOMt7NiVgjwrOCSQTjKRwae6 KAooooFvUTlkbvEJ+6WeTMnxU9SNIatbsks5JHhWhB2njkZz5e+qRhGjY/TDGlJTYQ6X0bdP Pja4RgrH4L5xBxnzrzqFb937Vbfp2XLmRbOi0OXBKIslyMqU+HUowXGylWEJIO0HkrBPkKUr r2kzdFJXbIyTqCELZ17bcnlrUuS/1HfwbqufJDLit3qEefNAy9XQsYNtjSVwQG2XI6UI0vMK UtOZ3oG1nG1W45HrzUtuRpBcht5OmJ/VZYSwhStOSU7WthSEDLXkEkpx6AkVV2/tEvk6+N2y LYRKLYjtSpDKHemhx6L1wvO0pDaSptJyrcdxIHHNaz2o6iXZESkWa2PPOWJGoMokLDbMcocU pK8pyV7kJSMeZWfySSDPjR3RS17KyekmMIYR7PP4DAO4N46Xzc849/NfGlaPZUOjpOUgpDgB Tp18Y3oCV4/BfjJASfeBzUGV2h3CxXO1o1TEhx7fKiSZjkmF1Xw222ttKVnCcpSQ6kkqHGCD 6VpgORkeVAlt6i061bxZ2bNe0wEt9ER06emhoIxjaPwO3GOMVJtl9strhNQ7baLtEiNDDbLN kkoQge4AN4FNdR2o3TmyJPXfV1koT0lLyhG3PKR6E559+BQU3tbB/Mr59Tyvu6Pa2D6wr4P/ ALPK+7phooFr20thVtEPUBOQP8wzgP2lnFdPa2D+ZXz6nlfd0w0kdrUu5MWO2xbGVruE24sM pjIfMcyUDK3G+sOWsoQo7hzxj1xQW41ZBOf4lfOP/lEr7uqq/XTTd5aaRe7BdJ7TSwtsPWGU 701flAdIkHgcjmuXZteXldnr02498clQXpiJDD6y66ypp5zLHUyS7sA2BeSVYBPJNIMbtMvV nm3DUV5XGk2GUxb3xAjrU4uOHozzgDR4yTsRkHz5UMeVBo/tNYO9sTBaL4ZLDao7T3s7N3oQ raSkEs5CTtTn04rnBl6YgSJj8LTs9h6Zu7wtuwSEl3cSVbvwXOSST7yaV3u03UAtMOWNOFvv UtphkrZkKDqXIy3gUJDe9RSW1JJCccgg+YrmntXujloF5RbIBtrNqt91kNpfUt4pkuKQptGB gqSW1efmcDGScA5We66fssZUe0WO5wmFKK1Ij2KSgFXvIDfnwP2VMXrG3tjK4V+A96bJMV/Y GiaXtN6+lXrUV0twixm2WmJTsWRlXTJYkKYOVnhaSdqsp8vEnkiqeF2kagYsc6bdrbbVvMzY UJLUZToKFSGGnSopAWte0vtpCUJKic+VA8N6ytzpV04V/OPVVjmI/wDM0K9+1sH8yvn1PK+7 r1oO8Tb/AKTgXS5xmYsmSkrLLRWQgbiADuAOcDkEDBq/oF72tg/mV8+p5X3de06qgFBWYt6S ApKObRKySc44DecccnyHGfOr6kztKlKDNpt8WXJTPlyVKZgRpBjOXANtLUpoPAgtAeFZUCD4 Mc5xQWXtdbiz1Uxb4R7vkWYFfsLWaPa2D+ZXz6nlfd1iPtffZOi5Vyavc5+RabDbJcJwHpGX IfeWla3ED+UHgDW1WQcEjlWa/R9Ave1sH8yvn1PK+7r4rWNuScLiX4H4WOar9zRpioGfWgX2 dW250kIjXsY/KssxP72hQdWwQSO5Xz6nlfd0wVkuiby/M7QYRYvEubZ7jEnyI8hx4uNziiQg YS0eGAyFbAQBvByfKgefa2D+ZXz6nlfd15VrOzoOH/lKOr3P2yS3n6NzYz+qmOigW/baw/nU j+pv/Yo9tbOQktpuzoUVAdK0S3PLz+a0feKZKo9b969lLiqDc0Wp5KAszFo3hpsKBWQBznYF AY5BINBHGs7WRkRr8R/2DO+5o9trEPnPykH1SuC+lQ+BBRkGsvud01fFagxY6LlPXLnzJTNm TODU5uEhlGwOPgeFSVuIXsUSrDiEkqwa1fQdwVddFWKcuYZrkiEy4uSW+mXVFA3KKfxSTnj0 oOHttYfzqR/U3/sUe21i9JElR9yYL5P7AimSigXGta2R0gNuzVEkj/N0j0x/8P4ivh1vYA4t AmuKUg4VsivKwcZ9E+4imJ5KltLQhxTalJIC0gEpPvGcj9tZDZtSX+dpLRbEi6viXd75Lgyr gllsOdJpcpSUgBOxKiGUJzjgZ9eaB89trD+dSP6m/wDYoOt7EPJ+Wr4IgSFH+xHlUfssu029 6JiTLm/3iUH5UcvFISXEtSXGkqISAMlKEk4AGc8CmygV9Wu6XkXW0WnUkdqRPkqWqA25FW4V KCfHsUEnBCeTyOOTxUeyRtG6riy3rbboUthtQhPFyEUAFtKkdPC0j5qVrTj03EVTdo9ruF07 RNBOQmLkiLCdluSZ0RKfwAcZKE8qBHKuDweCaSrbpzUse022PGgXltwamnSXnHnSFGG8lza6 4ELAWrKkK2/lJOcCg2E6TsrbyZMO2w4s1pgMMyG2U7mkpSUowPLwhRxnyziq7SWgLHp3Swsa IceUyuMmLJcdZSFSW05wHMcH5x+HJPqayiFZNYRrHYI8dvUgmM2iaid15TxU651QUJCg6UJd Ujq7VYUElSfhhkdb1Si/My40LUBcbnRn2EreBb+TRGT1WHElewvFYcHiydykEKwMgNGlaTsE sxjKs8F4xmUxmeoyFdNoEEIGfxcgcfAe6rusNuFn1Ihd6uNqg6lbdnWdwtsOT1EsuLlZCQC4 oBxLJBKU/k7Qcmvkm2axl2KFbWWb0jpXC4urcdUUtqjdNamEkB4OElS2wgb+CDu8sUG2T5bM CE/LlFSWGEFxwpQpZCRyThIJP6hUexXeDfbVHuVqf7xBkJ3NO7FJC0+8BQBx8apLGiXF7MIT cxma5PbtSUPNObnH1OhrCgckkqKs+teeyeNJg9mumoVwjPRZkSAzHeZeRtUlaEhJH7R5+tA2 UUUUBUO62uDd4vdrnFZlMBQWEOpyAoeSh7iPeKmUUEa3wIlugtw4EZqPFbBCGm0BKRk5PA95 JP66RjpnRukNTm6TVQ4714dZgw4rrLQQlzBQlDQCd2TvUDknhRHArQqSO1diXJtllRBt8yap i8wZjgjICum2zIQtZIyCfCDgDOaDnLtmgY86NYJEC3oeS+ktM9BWxDykEITvA2pWUZ2pJBI8 hzVfboWiJOsZ8yPOgPmyxExlwAwgNW0R3CrOQnKSFFRwT6ZA8Oaob9pq8Se0+RdYce5oC7pb 5DbASDAksobQlx57J8LyPGE4A/k2+FeY+ptGqHJ12jwbbcY7L8C7d9YenrVHkPuukxuipXCV EFRJSkABWCSRigb7DZOz/VcJVxs9qtFwiqcX+HTGBSpRUHFYJHPjwo443fGmBzS9jcn99XaY KpZkpll5TIKy8lO1LmfygOAfdVB2aIvQlX925NT41ocfa+TY9weU6+2A0kOncpSlbC4CUhRz 58AECnighWW0wLJbmoFoiNRITRJQy0nCU5JJwPiSTU2iigKgXezW68ttIukNmUlpRU31E5KC UlJIPpkEj6DU+igp16YsS1wVKtMLMFCW434FI6SUkFKU/AEAgeh5FXFFFAUUUUBVVbdO2e2X B6db7bFjzHklK3m2wFFJVuIz6DJzgetWtFAUUUUBVdqCyW7UNrct15iolwnFJUppZIBKSFA8 HPBANWNFAsM6C0wzAZhs2hlDDLi3W9qlBSVLACzvzu5AAPPIA91MUSMxDisxojSGY7KA2202 nalCQMAADyAFdaKAooooIN8gu3O1SIbE6RAW8nb3iOlBWkeuN6VDkceX0YrPIPZPIg2hFqj6 vugt7b5ktMmNHJZcJJKkL2b0nKlHIV+Mfea1GigqNJ2U6esMW1iUqUiONqFqZbawn0G1AA/X 5n1q3oooEjXOqZthu8SKxP09GRJaKm27it4OuKTkq2hAIIAwff517s1w1ZdobE2HK0pIgvo3 tyIq3nkr59CMAj458+KrO0aHdbjr3RLdsbuMdiI7IffuMaMh1LBW0ppIO/I53Kz4Tjg0up0l ftN3I2ewqvDkVtyI5bJaHh0kAyC5NVIGUpLigpeAU7SCgJAINBoqVavAAU3YFn1IceT/AGbT ++hS9YbTtYsG70y899msknRNdSLomRDa1HEgOIuEhuI6+syGwpTY6SlpUWgs/wAYU1ncE5QC TxU64T583UtplQBqyNGivR4CzMVIS0pYYeAU8EK2qJkORkKI/IUc7STQaK6rXXUPSa0yEZ/G cfJx/wB2ujI1ooHrL06g542IeXkfrIrMotp1k5pJxcmXfzd3l29L7KQ6jpvh/dKcSrq+JPTK hhG1sgJwM+Xz5O1iuJb0IRfu9LuN0XIecfeCG2ShXQIR1SSnGzagnhQySOchqe/V38zYT8eq 8P7tG/V38xYf6Z77NZjYYOulOaajTZd3ist263lDvTceV3gKBmCQVLA3cFIK8p2HwAqxncaB YJ1mVDCNOoT6kreUf3CvYTrDAJdsBPqA08P7d3/pTJRQLm/V38xYf6Z77NG/V38xYf6Z77NM dFAqLOuC4diNNBGTglb5OPT0+iq1WpL01qJFlduWljcVcJjfhkrKtu8JzyArbuVjzwM4weH2 sc0/pXUFv7RHpKkziXb/ACrlIkrdBiKhLYKG0IQf+dB6afIKGxXO0jIaBv1d/MWH+me+zRv1 d/MWH+me+zSx2lI1R7V2eRpNU9JjRneugbjFdC1oQNw+aVoClOAAZOzGeRSO01rdmz2RqMnV a1x2lPuuyVLW886ZqNwUNwAKWEnAVlJCyAknJoNXSdckHcjTSTgYwp85Pr6Cu6Rq9IBUqwOH 1SEvI/tyf3Uk2iJqiX2mpuVwTeWbIu4Sek046tOxtDCEIC0IcLfTLnUKeNx4KjzitaoFzfq7 +YsP9M99mjfq7+YsP9M99mmOigWFK1mUK2N6dSrjGXHiPjnwiodzu+o7LDEm8ydMMNKVsBW4 82CrkgDg7jgE4A9D7qc6zXtl1ParAbGi7S4kFK3XnUTi42ZMNSWVBLjLS0q3klWwnGAFckcE BeIu2oFw40tt3TK40ooDDqZThS6VfN2kJwc+mKl79XfzFh/pnvs1+dm9RW6DbezBmTftNhi1 yIa1Roty3mJtbX1nHSCQSVKSPM48WPMkb9/CZoX/AEx099YtfaoJe/V38xYf6Z77Nc1u60SE BETTrhJO5RlPIwPTA6Zyf1ivg7QtHFQSNU2QqKd+BNbzt9/n5fGvqu0HRqOHNWWBB9y7iyk/ sKqDpv1d/MWH+me+xS/qTW0rTMhpjUF00lbn3UdRtuRMdQpSc4yAU881cL7SNEIxu1jp3n/5 kyf71JmrdcaKm6nsCGtQadehSnv8pSRPZJS2wlbrKFZVwkuq9Bz5eRoHpDmrVhKgzYCgjOQ8 99mvD0nWiMBm06df45Wq6PNf7Pd1fvplacQ80h1paVtrSFJUk5CgfIg16oFpMnWBUd1p0+E8 YIujxJ9//u9eJdy1PDiuyZcHTrEdpJW465dXUpQkeZJLGAKaKWO0ronRs1Mi0zLukqbKYkQL 3qWHEqQrKCFAJUAokc4Hr5UFUnWM9Vq+U0u6QNuDha7yL2vp7xnKd3QxkYOR8KtGLjq19Dbr Vl045HcAUlxF8eUFJPkR/FcHj41mzbbVutYuLOntTvXmdd5U4y1W1zMdxbIbccDCVcIKFFCE rJyRuUTitV0NCYtui7FCiMzGI8eCy221Nx10JCAAHMcbh644zQcDJ1fkYtVgx6/5Te/w9Hed Xfouw/WT33FMdFAud51d+irCfh8pvD/8euC7lq9tbaHLJptK3DtQlV9eBUcE4H8U5OAT9ANN VZNfY1/X23aVlz4SHLeyqYmO5HeeWhlpTSUgujo7UuKJX+NjgDIx4gcjN1njiwadz/249/hK 9plavUPFaLA2fcLo8vH/APnGaZKKBF13rdWk9U6ahTHLXFtF1U+h6bNfLXQLbZX5nw4VwkZI 5PrULRfabFulqEu9uxGRIuUm3wlQUuvtyOjklYUEngpSpQ+Aq81LpWVeNY6avjNzbjIsinlo jqjdTql1BbVlW8YG08cefPPlS412VrVDisT733oM3h69LHdNqXXXQsLQob/5M9RXhzyDgk0F 7G7TNJSYDE1u6kRX4jk9txcZ1KSw2opWvJTwARjnny94zaNausTtxYgt3FoyXyhKBtVtKlo6 iUbsbQso8QSTkjnFJCeyVRh2iI7fElm1Q5EaI43D6brbjjiXEvBQXtCkKQjA24ODxyMWj/Z5 IeldRy+qKFzWrs9/FEhapzbKWkuA5wEeBCi3tPKfnYJFBbN9oOmFvzmRdAlyC2t2QHGXEdNK V9NRyUgHx+HjzPlXSTrrT0aAxLdnL2PuPMttJjuqeUtoEup6QSV5SEqJ44xS1N7Mpcxc1bmp Hg7LtncXXExQlSlmSZC3OFDCVKUpJQMeE4BzzXH+CVDkGPBk3dKoDEuZNTFahJbbLshtSR+M TtQVuFIBGcgKzjJB7cuwmaXVd7Ipt9DsXvMZTyVIQsFO5JIxuAI+FKGm9b3e6zdDoehW9EfU VsduThQ4vcwEJbVsGRgn8MgZ48lfCmmBZH4Oio9iZmNl9iCmEiUpglPhRsCijd7hnG6lvTug p9ol6QWq9x32NOwHbehHcSlT7awgElXVOCA035D3+8YDQKKKKAooooClbXWo52m1WJcWAxKj TrnHt8hxyQW1Mh5xKApKQk7/AJx9RjHrnhppa1zpuTqWNbWo1wbhdynMTwVx+sFrZcStAPiT 4cp5wcn3igX7h2irjdpQ0sI0Xf3llgNOOqTIeQ40XC+2nbtU2ggpPP4qvLABq4Pa05cRepVu gw5UGLBmyorTcg95dMdwNjLZHKVkKVlG7aAnPJAq8uPZ4J+onbg/OYVGeuMW6rQqJufQ8wlA Slt4q8DZ6YJTtJ8SwCAqq13shgvRDBduTwtseNNjW5lDQSqMJTgW4VKyeoAQEgEAbcg7vOgY uzzVydXRrm8wuHIixJKWGpkNZUy/lpCzjIyCkr2n4j9VNtLWktL/ACHPu1xkyGH7hc1NF8xo 3d2QG0bEbUblHOPMlRzx5AAUy0BRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRR QFFFFBm2uodvvGuoFmZtDE28OwFy3HpMx5hpqOhYSAA385RW57uACSfIVSRY+gYkd9jVVvFn vUKAbjOhmVKcDLAWUb0r4C05x83nnyp6v+mJcrVMLUdkuLMK6R4jkFYkxjIZdZWpK8FIWhQU FJBBCveMc0uak7L5F/cadm6gLkiOwlpl5yKVKJ2PBZcw4AsFboWEgJA6aBzzkPsNfZ64qE3F nSkmc2iRHbE2YjclxKlowncNpUlCylPBOOAajNXjs1dgKmou8vuyUpWFGZNBUlW7CkgqypPh UMgEDac+Ve7d2Ymz3Nq4JfZntMNRXBFSytCy/GYDTRay900jCUnxhRB3eIA8QNG9mlzOimG7 5Jbi3lNgFljoVFSpMIEK3rO11QcWd2AoKTwBwMkUFjZE9nV3uzES1PS3Z01DqkBL81JWlvG/ KiQBjcnIJ/GHvFMauzrS6nCtducUsnJUqW8ST8crql1R2cS72/a3I96ZtqocJcVTkWI4h0rc Le95taXhtVhlAG4LA5zu4xo4GABknHqaBaRoiyJGAi4Y+NzlH/eV69irL+RP+spP3lMdFAtn RNjJ5anH05uMk/7yvDug9OurC3IbynAoqCzMf3ZPrnfnNM9FAtjRNkAA2XDj33OSf95X32Ks v5E/6yk/eUx0UGXyLVaP4SY2mJFoeVGdtrlwalm7SVKyhxtBTsKuOVZzk+QqBpnTDc3VMmFc dNxYEZuP3jrRb1LMlsLWQ2lYwnapQSsnCjjHxFOb2l57naUxqj5TjCMzAXb0wjDUVbFKStSu p1MbtyB+LjHGM81Y2Kwm13rUFxXLXIXdZLb4SpOOilDSGwgHPI8JPp84/SQUbq3oOxSZse5T 7iw7BbadkBdxnLDaHFbEEneQdyuB+v40SHNBx3pTT02eh6M70XmzLm70q2dQjbuzgI8RI4A5 NGueziZqm9z5q7vHbjPtQ22ozkVawgx3lO7lEODcSVrT5DAPv5rw92cXE6uuWpo17iM3eU66 ELVCWtDbS2GWsbOsBvAYSQr4qBB4wHS6R9BMyoMGc/MdXP6SoyBKmPIdDhIbIIUU84Pr6Zrj DgdnkzUCLTb3ZhuSy62kxpc1AUWcBxPVSoJO0lII3cHFS4vZ3JipszDV5b7laJMVUVpUQk93 YQtKGlKDgyrLhJXj0T4fPPrSPZ4/YdSs3uRd25stSZYlYjFpLq33G1b0pDhQ2QGUA4T4iVEn JGAukaGsaDkJuZ4x4rrLV+9yunsVZfyJ/wBZSfvKY6KBaOiLGVBRanFQ8ibjJyP/ABPgKXtZ 2K0aft0aQxEldFcjY8+9fJMWPFSUqJddUHPLICfI8qFaNSB2pw9TzHrQdMW5uchhbi32JMpL cV7chSQl5s+JYBIUADjI5HqAW4UvTzlv0e8q131qbqRTQ7s7dpau6oUkq3rJc4HhwngFWR8c aB7FWX8if9ZSfvKyT2C1NHi6XZgWJ0Ks64xedfvalGSlhKw2kJSUpQAXFkYB9PTOdP8Al3V3 +hrX1s39mgmexVl/In/WUn7yvSdHWlIwg3JI9wucn7yq5d91kFJ6ei45HruvCBj/AGDXj2i1 iHA2rQpJz/KIu7JRj6SAr/ZoJzuh7M6sqcVdiSAOLvLH7naT9PWhUrV8m1zLI7HgoaW+HvaK a88lvqqQyVtqwEFwJWoAKPCTnkU42y76lkSQidpdERnYpXUFyQ4QoJJCcBPqcDPpmqjRrGpG NWXubd7IliPdXm3Or35DpjobZSlLYAHI3BR9MbzQXXsVZfyJ/wBZSfvK9eyFuSAGZF3aSPRF 0kAf+emGigWndGW90krm3w5GDi7yR+5dVl803BsdmlTIbF+ub6SgJji8SiSSoJzkuHCRu3KP uSfPFPFU2rrXLvFmVFt85UN7qtuFWMpcSlYKmleu1YBSceh/VQZnDu8S4Wh2VAtVwdWidKh9 b5clKhlLCFLLvWST4FbdoJSPFkenLjpe1W7UOmrTeWJF9ZZuEVqWhpV1kEoC0hQB8fpnFLbP ZvfIGn3LXbLpZhFmT5M6dCkQnDEIcI2MNoQ4gpaTg5ST4ieeCQdMszEiLaIUec82/LaZQh11 psNoWsJAJSkfNBPkPSgo1aHtinS4Zl+3k5/zzKx+zqYr4dDWs4zMv3ByP8sy/vKaaKBcc0fb 3GGGlS7yEsgBJTdZIVwSeSF5UfEfPPGB6Ck1xFsb7QUaYamX5yQGkPLcc1OtOApKjgMl3qKO Eg8JI55IxWq1jd/teqrn2gNKe07cXLAzeY9zRKQ7CStPRa6YSB1QooKiVlR8W0lO3mg0MaSh gAd/vfHvusj7deVaPgLKC5MvSwk7gDdZGM/Eb+foNMdFBmHafJuUbtG7P2rQ4+45LdmJdh/K DkZmQER1LTv25HB5+ac8A8UqaR1nd7HYo5UoTZNx1PNtZRJluzFNbd5abbUSMjwBOTgeIE45 ra5dmtcyezOl22E/NZG1uQ6wlTiB54SojI8z5e+o7Wl7AylIasdrQErLiQmI2MKIwVDjzx60 GWxu1m/I03YrlNs0DNytsmYtTS3SiOtt1LY6mEnY3+EQVLJOMK+Gb9faLKZuqQ9FgG2N3SPZ 33G5BK+q5HS8XkcYLQ3jz5IClcYxTe1pHTbS0La09Z0KQ0tlJTCaBDa870Dw/NVuVkeRyc+d dDpmwmS3INktfXaY7q253RvchnaU9MHGQjaSNvlg4oM3kdqN1hS7z3qPZnYkWCuXFcYecy8e +GM2nkc7in0zkkAeeaJvarc2LLBcRbofyk7cZ8B5neVqT3ZLqtwaQSrnpgHkhGeSa0lWmrEt otKstsU0WBFKDFbILIxhvGPmDA8PlxQ3puxNJKWrLbEAhaSExWxkKSEqHl6pAB94AFBBhz3r 52dM3GWO6PzbYJKxGeUnpFbW7wr4Ixnz4rO9DvSHbj2SuP3a5PKn6fkSpKXJ7q0yHQiOoKWk qwoguuef/pWtfJFt+R/kn5Oh/JXT6Pc+gno9P8jZjbt+GMVBh6R03CkxJMPT1njyIYKYzrUJ pCmAc5CCE5T84+XvPvoLyiiigKKKKApD7WJEmE3paRDuEuIs36DHW2y7sS+24+hKkrH4wx6f TT5VfebHab2223erXBuLbZ3ITLjoeCT7wFA4PA/ZQZJqW/X639pjjTT894OX22xI6GJDaozU V1tPWQ41u3bzhxeSnOAlQO0Gpd3vU62xu15Py1NQqAGe5uLPUVGU5FQoBA4CRvV58Y8yeM1p 6LFaG7qm5otcBNyS2GhLEdAeCAMBO/GcY4xmuUbTViiyZkiLZbYy/MSpElxuI2lT6VeYWQMq B9Qc0Cl2TXC6vzdTQL/HfhTYkllQhqmGYhhC2EEBLx8SsqC1FJ+bkY45Oh1DtVqt9ni92tMC JBjZKulFZS0jJ8zhIAzUygKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooo oP/Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAEmAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQACAwEBAAAAAAAAAAAAAAYFBwEDBAII/8QAWBAAAQMD AwIDAggICAsGBAcAAQIDBAAFEQYSIRMxB0FRFCIVFiMyVmFxkRczUoGUodHTJEKTlbHB0tQm NDZDVWJykqOkw0ZTc4Kis2ODwvAINVR0dYSy/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQR AQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AP0Pr/U3xP0vKva4Tk1qMpAcabcShWFK CQQTx3IrFs66MS9XODqaDHszFuhtTX5bk1K2kodcWhAztHJLas+nHrXv8StNSdX6PmWOJMZh KlKRuedZLoCUrCuEhQ5ykedSviFo2+XCNq6dCdamybtaWbaxCZZS2UKbWpQWVuOBJGXXMg44 2+nIWatY6cRbW7gu929MJbpZS8p9ITvAyU/UQOT6DntXEzWemoVzdt0y+21ic0jqLYdkJSsJ 2b84J7bfez6c1EXPwqcvFzcvs64Nm8SnnHJDSmVpjlpyMiOWyhDuc7W0kneQTuHY13MaP1PC vUS6pes0huG+707ehtbe6OGCy0gOFRG7aAo5TjctQzgCgsHdaaYaa6rmobShvptu7jLQBsc+ YrOeysHB866F6/0mlDSzqG2lDq3G21B4ELU2AVgEdykEE+lStk0FclaEj292R7BLNwYlpakY fMWMxIDrEUKQQDtSlKc5Pc9+K80vROo4d2szdtksOIVNusuTNMZBbjiVlQQWy6Fq95RwpOew yMUGwVapsKZi4pvEH2hDJkKR1k8NhG/d9mwhX2HPavM1rfTDpSG79bVbuhtw+nnrfisf7Xl6 1KWDwsRp2ah60XBBTHbSqGqWyt1bLyYaYoUQFpQUlCQSNoPJGQMY6bP4VybTd03SLfMz0iKr qONLWlbiOr11KbLm35TrubQANhxjzyFl8dtMC4ToKr9bky4KVrlNKfSkspQQFFWewBIz9tZa 1XKFdoSJdslMyoyiQHGlhScg4I48wQQRWrJnhrqC9OKXfbpbT7XFUiQIzLiC097SiSgpJWdy QtAQR7pKRng9rXTWkWbSpuS8657aH3ZC/ZZEhtlxTmASttTigs4A5VnntigqaUpQR/x4bTG1 a67aLghWnlhtxlIS44+S0l0FAQTwUrT5555AwRXu0dqX4wpurT0Mw5lsmKhSWw6HUbwlKsoW ANwwsdwCDkEViGtK6gju6xkRL7CjzL44h1h5uComItLSGgcFw7vcbSfL3iT24rKaAsE7TljV BuM2JLX1VLQqLE9nQkHGcgqUVKKtyiokklVB629V6fcQlaL3bilUv2AH2hHMj/uRz8//AFe9 dL2tNNMxJ0py+24R4LiWpTgfSUsqUdqQojtkggZ8wRUafC186ojX4XSMiW3cDNW2mMemrLri yoDf+MKFpbKvRA4qdu/hfqC06XvjVqkt3ebOixorbbbYbUFNSlPdUlx3YBhxeUJ2jOMAc0Gz ZmvtJw2GXpWoLc028VhBU8BkpIChjyIJH31lYt+tUu6O22LcYrs9pJUthDgKwBjPH1bk59Nw 9ak0aDfcUZcifG+EZN3ausxwQ8JWENoQGUp3naNqE5JUrnNfNl0BKtviAvUhuyH21OS1FhTC grY/0yE7t+0bOkgDCRkZzk80GwKUpQKn7rqVNu1ZY7G5Akq+Fer05YUjpJLbZWUkbt2cD8nH PfyqgrW2s7drSZr+xXSz2uyvWqzqcUgSJ623Xy63sVwGyE4BOO/Iz9VBkLB4jQL7q1Vlt0cu oDkloyEyWipKmCEqKmt29KSokJOOducAEE3Na7svhv7BqK0TVzmzb7RJmy4UZDOHEuSiS4lb ufeSCpeAEjI25ztrYlApSlBjdRXF+02h6XEt8i5SEqQhuLHKQtxS1pQBlRAAG7JJIAAJNePR d+kaitTsyXanrWpEhyOGnXm3SrYdpUFIJTjcFDv/ABa+tZuXlFjfRp63tzpjyVNbVyxHLYUk jeFFKgSDjisV4UxLza9GWyz320s2522RWIiC1KS8H9jYSpzhI25IPHPegsaUpQKnrxqqPatV 2SxPwp63rsXEsyUNp6CFIQVlKlFQOcJOAAaoa1R4ip1pI8QNOzbBpYTrXZHVvF1ctltUguNF tQQC4CkBKzyodx6UF2zqi2Payf0wy6py6sRBNeSkZS2gqCQFH8o5zj058xnOVruwaDmWvxDT qVi5PpgvQ3WnbfJcLq0uOuB1R3+gVxjn6jjitiUClKUHg1BdWLHY591lpcXHhsLfcS3jcQkZ IGSBnjzIrq01eE360M3FuHJhtuk7G5JbKyAcZ9xah+vPqBWM8SmLrK0XcY2n4y5NyeSlDSE9 H8oE56pCduAQfPnjmsT4RwLvAh31y/WVVomXC5LnqZS40tkb0pRtbKFqPAbSVFQTlSzigvaU pQS/iVfLhpzSj1ytKYi5SH2GgiSkqSoOOpbwAFJ973sjnyqBe8TNRNiF/B7Yp+XdLjbWovQX 1d0dCi3uAdKRlSRuJOEhQOa2ZqxyO3bUCXY3720t0AxmWG3SDgkKKXFAYGMZ75Iqa9stwTv/ AAdXPJUo49gi5yoYUfxnmOD60E1pjxTvl5uNojfBMQh2JbZMtaV7EkTDyWypfZseWFFSgQMe dB4v65uOimba5bIkaWZKZSlNu5yOkyp0Ee8MD3cE84yDg9j6W7xFaXFU14f3lCooKY6kwowL IPcI+V9381c3G9R7mptVy0Be5ZbzsMiHGc2Z74y6cdhQezV2qH7V4cPalgJiKdTGakoQ+pRb Vv28ZGD/ABuD9lSMnxDv0SaiM8LQ84dQOWTYwy4VLIjdVGAXMBSl4RycDdk9jVbJvzVwjGNP 0he3YxAJbfhtLQcdhjee1fLcuEkAtaJngby4MQ46fePdWCsHP10EvpfxEvd6as6lIsTKnYcG ZJDjykB0SX1tFDJyeW9uDnOVEJ4yK643ifcZFlucaOm2L1PGfeEdDiVNxJbTc32XKV71EKJx jPmoYBHNViJkVkxi1oi4pMUqLBRFjDolXKij5T3c+eO9eFMy2x0qQ14c3NKHNq1hECKAog5G flOSDz9RoJeN4vT7ot5drt0dMeROhQoXVBLraXkOLU68jcnzaUlKQRkkc+VbO0ddZV70xb7j cIrcSY+3l5hp5LyULBIIC08EZFTbt0hupkh3w8vCxKx1wqDFPVwcjf8AKe9g+te5rVrzLSG2 tG6kQ2gBKUpYYASB2AHVoK+lTTWqJDnbTGoE8c7mmR/1a7PjHJ+jd8/3Gf3tBQ1rbxeUti76 DkM3STDUrUEeOthEkttPoUFKIWkfOPuADPHP11QL1ZJSM/FPUauAeGmP3tY243iNcnG3Lj4f 3qW42MIU/CjOFP2EunFBry7Xy8x/FOdcIbUl+Gi7LtzSxLXv6ggnbHMbftLXUIc6gTngnGOa 7dDzHprb0V+7z12+fpCHdbhK+EHApmctS9xSvd8kVYOUjA9zGBV+m8xvhb4T+IN6FyKdntfs Ubq7e2N/U3Yx5V2sTLeGJUdrQ9xQ1KV1JDXsDCUvK75WN+FHPrQevwokmZ4YaSfU+ZDi7TFL jil71KX0k7sn1znP11VVLwbuIEdMeDpK7RmEkkNssMISM9+A5ijuq5LaQfipqJWfJLTBP/u0 FRSpP44Svohqb+RY/e19t6tfUfe0tqNH+0w0f6HDQVNKnPjQv6PX79GT/brhzU8lH/Ze/q/2 W2D/ANWgpKVJ/HCV9ENTfyLH72uRrCTxnSWpRk/9yzx/xaCrpU58aF/R6/foyf7dcK1UtKST p6/4AzxFSf1bqCkpUn8cn1ct6S1MtB5CvZ2k5/Mp0EfnAp8cZX0Q1N/IsfvaCspU0nVThJB0 5qAfWY6Of/XX18atvLlhv6E+vse79SVE/qoKOlSa9cw0EBVn1NyM8WaSfPHkj6q5RreO5jp2 TUqhzkm0vIx/vAUFXSptGrWlDPwPfxyRg25z1+yuTqxkd7Rfv5ucP9VBR0qSOu4QJBs2p8j0 skk//RX21riE4oD4J1KjnGVWSUB//igqqVODV8RXDdtvylc8fBMhP61IArrf1jHYQFOWfUJB OPctTyz9yUk0FPSpL4+Qv9Dan/mST/Yr2WfVca6z0RGrbfGFrBIcl2t9hsYGeVrSAKDBeNLj remLfvWtu0ru0RF2cSrbthlwdTcfJGdoUfySryqbv9/g6Ml/CGi3Yb9sM1PwrBaG5JbQwtbi oxCsBaEJClIAIORnBPOxta6gjaW03Lu8+JJlw44HWbjpSpW0nGcKUARz9vNeGLfrW1qCRYnr UuAYMNuYp55LKGEIdUpIAIUcEqSsHjHun1GQ1lI8UNVfA0B5pNn9sek3IuY2pZQmKoBDCluP JAKt24rBJABIQqswvW2qValn22LIsjr6rm5aosPoK6jRMIyW33FBw5QFbUKwkAjJBB4rZKn7 E4npqdtiwHkq2lTZ+VPY4/K4OPPivNabTYrRcJs+IpkSrrJU4464/vLjuAkpQVE44QBtTx7v ag1vF19qdOmLTeJU2xuomXs27psxtpU2h51te0rfCd2GgsEnGFduMna2nLzE1DYoN2txWYcx oOtFaSlWD6j/AO/qrqdYsO9EB5q2bkrymMpLeQpXmE+p/XXqZn28RXFsy4gjxz01qS4nY0Rj 3TzgeXFB7KV0x5TEqOXojrchvnCmlhQJHkDnFRlu8R4U9FqW1abslNyuL1raK0Ne681u37vl OB8m5z/qH6shc0pSgUpSg1wlyInx8fYZm/wh/T5LrPtJVtWHkYw2ThJ288AZ7/XXT4RWCyQL 1qiVZI620xJXwQFuPOOLWWkpW6s71HBU44e2MhINbI9mY65f6LXWP+c2Dd2x379qw171Fb9P 3O1QpMeSHLtKEdpxmOS31SCRvX2BISfr4oIDU2vL/bdfSrLDkW1cRNxtrBW7HI9makbgoKV1 RuWVJ90Ads5+vCueKWpNuok9S1tfA65rjLrkYhNyLDxaTHaAdJCjjk8nLiMJxydh/GjTcrU7 lsVB6jipvsJmqjoLK5iGi70t3crSjJzjAORnPFdbesNNosM67sQVtswLkbeULjJYWZJcQ3xv wE5UtI3KKfU9qCfla3uJ8QLY1Fv1nNgkSnYrzCmk72lsxlOupL3U7pUEg+6Mbvq57vCHWV91 VdpovT0RLHwfGmsx2o3TI6q3RlKuoorbw0CFEJJCwcDjNvpy5QNQQ3JTMPpOR5Dsd1t1CCpt 5KsODKSQefMHmss3HZaXvbZbQvaE7kpAOB2H2UHbSlKBWlfGtyMi+tOMKkpubBtxKuoQtLSp hAMJOMKfJCgoZA27e9bqqS1F4d6Z1FdfhK7QX3Z3BDqJz7RTgADAQsAcAdqCP0xqC6SfHq5Q rwibGQ7aiYsFwt7GEIfKQvKVncVgBecZG7b2Tk7drobiR21pcSyjqJASHCMrwBj5x57V30Cl KUGI1dbot007NiXFb6IRSlb/AEVqQtTaFBakgpII3BJScHOCanvBmFEj6CgzoMdUVq7ZuXRU 8t3ph0AoTuWSeEBAPlkE4Gao9SWC36jt4hXZD644WHNrMl1g5AI+c2pJxyeM4rz6U0naNKR3 mLGzIZZd27kOzHnwNowAnqLVtGPIYoM7SlKBWkfHi4GLKnOwblMROgwory0Nulv2FtUnHXZT tw68rapOwrSMJ884rd1SF/8AD2x36+/C9yXdVTU7Q0pm5yGUs4A/FpQsBPYE48+aCQQGXfGB j2PUyXn2rg8qWhUnb7pjJCIKGgrC9pBdKto2/WomtvVjIdgtMOWmXHt0RM0DBldJJeVxglTh G4k+ZJyfOsnQKUpQT3iFKTC0PfH1yvZAmI4OvlY6ZIwDlAKhye4Gaw/hRNDkG9WvC3HLRcFR HJRmuyxIUW0Ob+o4SrOFgFOTgjjvVVfbTHvdtcgzFykMOY3GNJcjrP1b21BWD5jODWN0fpG3 aSZks2p64qYeVu6Uqa7IS3yT7gWo7c5Ocd/OgoaUpQSXitYrjqfQlzsloREVInJS0TKdU2hK dwJOUpUSeMY4796h7z4a3RxOrmLHZ9OW6He7QzBQ0mQspS8lS1FxSejj/OkD/wANJ4zxc+KM 82nRc66l66NNQB7S6ba42h4oAO4ZcBSRg5x344qPYmIF2uMe56l1XbbdCCUG7SZcRMRx4kJU 0F9P56VK24IHzT6chjT4YXvr3FK49rKJt8t9yMpD4DyEstpDqkgslIO9KilOAAFkDHn9SvDX UC7Q1ERFsJc+DpNoSpKi2mMFuJUmahIR+OOCpQG33gk7u9VZh21MKNMV4jXURJCihl4z4oQ4 oEghJ6eCR+rFd7Ea3mY9bUeIFxcnNbi4x7bFLqNuCrKenkYHfjigwE7RN9m6vtl7etdgMyPO cWuWXFKWphMdxlhRyjJVlwLUndwUDB7YnrH4T6nj2J22SnbS21Jdta3XA+txxoRcbygFvZlW 0bcgjB97cea2A49Z2Ybcx7xBkoiOrLSHlzooQpY5KQoowTjyrtVGtpmxYq9a3Ey5aA4w2JzI U6kgkFICeQQDgjvg0Hq8N7FO0zo1u2zW4ntjb0l0Bl3KFdR5bicq2JwffAOE+XA8qkbHozVM KPppp9izn4Ov0u7PlE1w5Q91sJT8lyR7Qrvj5g/K4oLdaYt4VI+Cdd3qT0F7HRHmMOdNXofk zjse/wBde34nysf5X6m/lmP3VBWUqUTpGUFA/G7Up+ousY/9qvT8WpO8q+M1+7YxvZx/7VBR UqdOmnlEFeor6rH/AMZtP9DYr5VpZwpwNR39J9RIR/WigpKivEWzX28TtMqsrFucYttzbuD5 lSVtKUEJUnYkJQruFk5J/i4xzketWkZBHGrNSJ+x9n+tqvn4nysY+N+pv5Zj91QTSvD+4SPE 03d4RmLKxcvhVpLEt3L7vswa99gjYlW4qJcB5AAwMqNeJvQeoJuldUWy4R7c38JX03YRva1q alMqcSpUdxYQFIBCANwB79sZzcDS0kDHxp1CfeCvxjH3fiu1dh00+rIVqS+kenVaH9DYNB4v DHTD+lLHLhvJYjtPTXZLEGO8t5mEhePkm1rCSRkKV2Ays4GKr6m1aWcIwNR39J9RIR/Wiug6 QknONW6lGTx8szx/wqCrpUoNISgf8rtTHnzeY/dV6vi5J+kl8/32f3VBQ0qe+Lkn6SXz/fZ/ dV53tJPrIKNU6jaHoh9o5+9s0FTSpP4nyvpfqb+WY/dV3NaVktn/ACq1CvnPvOMH/pUFNSp0 aakj/tNfj9q2f3Vc/FyT9JL5/vs/uqChpUs9pKS44VDVmpEZ8kOsY/8Aar4Gj5X0v1N/LMfu qCspUyxpaSykg6p1C5z3W4wf+lXcNOy08o1Newr1JYV+otUFBSpl3Td1WslGs762DjCUswiB 98c1y1py5o/GawvruO25qGPT0YHpQUtKnxYLgB/lTejz5txf3NcKsFxIwNV3pJ9Q3E/rZoKG lSvxYvH041B/IQf7vXY1py7oGDrO+L5/jR4X9UcUFNSp1Ngumfe1beFD06EQf0MV8v6dubiA G9X3xo5+clqGT+tg0FJSpX4sXj6cag/kIP8Ad69dqsVyhTm35OqbvcGkg5jyGoqUKyMcltlK uO/BoOrxGsMrVGibtY4L7Ed2eyWC88kqShKu5wCMnHatda00Zd7NpzUTVmSy9ap8mFIi2iFB U4Iz4dYLygkH8X8mte0AcrVWyNf6id0rpeTeGIQnFhbaSyXC3kLcSjIISonBUOAOajmfFxl2 0u3BNocDUGMqZckl/Co7YkuMe4CkFaiWnFbSEEJAzgkCg6XfDK5KcuFwROhKuF0E9uSy8hao 7KJYaBU0O+5IZTnIG/crOOK8Evwkuz14uEpq7RENuIcSwp5K3yc28Q070HCM8BZVgk8p7E5z s3xMlMaeud+Z0649Z4qJC2nxLALnQkdBaVJ2kpUTuUkDdkJ5weK9bevp8piA9b7AHm590ctk ZTs0NbihC1FxQKCpIy04NpAVwDjnACaT4YX1u1LhIlW9SF3SNciTJfC09JhLRQF43c7Ad3GM kYxivTa/CeXDt8K3LukZUQptxmLQwUuhUPGwNHOAFYSCTk/OPJVx6bR4xQrrLjIh2ecuOeii UtKVLWwtxS0nCUpIUhBQdyipPBBAPOOxzxQlot1tlnTjwF36LltAkb+s24y69lYQhSkqCWvm hKuVpweFEBl/DTRKtIMLQ85HfcRFjwG32y6VuNM7ggr3rUEn3vmpAAOe+cC3rVLvizKFzjw0 6cW2uQ7bG0JkyFtrQZicgOANEIKDkEE544r1L8WYUa03p6fCDVygT3YTMJt1SjJ2SER96VFA 43uJyEhRAPYk4oNmUqZ05qK43lUJSrG/EjOCQmQ685sLS2nAhO1CkhS0L95QVgcAZAzVNQKU pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQeC+WeBfYBhXaOJ EUrS4WyopG5Jyk8EdiAfzVjfiVpzZFQLTHCYylKbHPJUvqHdz7+V+8QrPPPeunxCj3STZYyb R7QpKZrC5jUZex56MFfKIQrIwcY8xkAgcmpCLpq5o1Lp95L2rDFMR1x72i4/i3G1MlhtwJVt O4IdCuFfPwSe4Cyl6G03LTORJtLDiJu7roKlbVblha8DOE7lAKVjG4jJzXg1B4eWi7S4z7aE RNtxRc5QbSd0p1LRaBKgoFJ2qPI5zg+udTb9WWnS90XqpV8jNvLtCm1JmdJZeMoJktoX1T7y kLSM+6k7SrAAzWbU3r633SBcLbCukmK0u5rYgyXlLy0ot+ytPZdHvZD2FEqKUqTkHAADYlwt GkdPOW+XNZiW8NhuNHytTaFdJKltpKQdqigBZBUCRziu6FpHS71qbTDt0dUJ4tyGlIUrgAHp lCs5SAFKwAQAFEAYJrVlx0/qq422xx5FvujiVXO5KmtTZK322o6ir2dRTvO8pBb2D8oc4yTV 3b4Ooj4Ix4URcuPqn4HS2VSXSXRK6fv++onBKt2DnAyOwFBmXtB6ZdfU8q0MBxS2HPcKkjcw NrJABwNg4T6UZ0HphpyW4mzRlLlhxLyl7llW9YWvuTglYCiRg5APcVB3LSsqUbS8w1rJEV25 dN2M5dFBUeMppe5WEOAgdQo7qWfdyODivCuzaqY14XxGv71kjXxLyUplqKpLIibckl0JCA8n O3Hvb8nAGKDbMLTdngyYcmNAaRIiIcbZdOVLSlwgr94nJKiASTk1l60Vc7Lqh9eppUSBqWOq fZXFxWTcVKLUpclSkpGHsJUEdP5pAACgD67R0LLvcq3yxqCEIqmJBZiqKSlT7IQnDiklayk7 iocqJO3PGaCkpSlBh7Vqaz3a4vQbfObflNBZKEgjcEL2LKSRhQSv3SUkgHg81mK0/wCHujbt bdaQXHWZMSyWZq4tR23+mSsyJQWNq0nK07U7skJxlI5OTXZ4lWvVN01RIctrN0+CIzcEJSxK U2Xle0pU6Wgh1H+a3hRcB7J24yTQbcpWk49s1b8bi7IRfjZTcbkoNe0LCwyqOkNZV1sFJWDt GAQe+KxFgtHiEixxo1zbvbqFuQQ8VP71p2xnusNqn9ygXellQcQCSCEgJIIfoOlfnlxGo5V2 g2dty6DVjemreFJ+EgBFloeUl191AcwoKSAcgKyO494ZqdOWjU6PFNN1uzF2+C35M4NIVLK0 sJ2thouJDuzYcPBACMgFJVzyA27SlKBWGveqLPY5DbF1mpjLWEnKkKKUBStiStQGEAq4BUQC azNas8UrXKuN+aYY0lNuUSRHaRKmRXGUl8Ie3ojOFawpDQV7yiEkkHAxyaC4jarscrUsjT8a 4su3mONz0RAJW2MJOVcYAwpPJ9cd6zdaqtVs1Qx4iMOMQpkOCbjNeuD6ppcjSYyk/IYQTw5n bwlIwEnJOedq0ClKUHivd1g2O1SrndZCI0GMjqPPLBIQn145rw6T1VZNXQHZum7g3PiNOdFb rYUAF7QrbyBzhQ++slcmQ/CcSWEPqThxDa+xWkhSP/UAawnh1GuMfRttN+bW3eX0e0TkrIJD 6yVLHBIwCcADsAB5UFJSlKBXnuE2NboMibPfbjxI7anXXXDhKEgZJJ9AK9FdMuOzKjqZktJd aJBKFdjggjP5wKDHaa1LZdTxHZWn7lGuMdpfTW5HXuCVYBwfrwRWXqc8PI81nSUJ28RvZbtK BkzWsDKXlnJTxnhPCR6BIHlVHQKUpQdE+XHt8J+ZNeQxFYQp111w4ShIGSSfQCsfpvU1l1PH ef0/c4txZZVscXHWFpSrGcEjzxWTksNSo7jEhtLjLiSlaFDIUD5GpjwyYnI0o3KvMH2C7Tn3 ZUtgpCShalkJHBPAQEJH1JFBV0pSgUoSB3OK4CgexH30HDjaHU7XEJWnvhQyK+qUoFKVwVAd yBQc0rjen8offTcn1H30HNKZHqKZHrQKUJA7kD7a43p/KT99BzUrrvUFx0+5YVwo0R6LNuce BJU84oLQl1wJBQkDBPJ7kfnqp3p/KT99TmstN/GZFtR8KPQkQZbU1IZQhW9xtQUjO4HgEdhj OaCSvHieq1axft8tEJuGzdo9o6Cln2twvMhaX0jONm5QTjHIBOR2roieJF6etq1i2RnZ0+wo vtrZYQ65hK1hAacCcqUR1GiSkDOVDHGTTz9DR7lq9m93K4SJTTDiH2YTjbext1LZQCle3eE8 lWzONxzWJ/BPanLXIgzbjPfj+wtW2Id4QqJGadDqEJIHvHclGSruEAeuQpdC3t6+Wh1yc7GV cYz6o8tphlxoMODB2FLnvZ2qSc8ZCgRxVFWC0rYI+n2Z5Ex+ZLuEpUyVJkKTuccKUpGAkAJA ShKQAOyfXJrOb0/lJ++g5pXAUD2IrnI9RQKUrjen8pP30HNK43p/KT99N6fyh99BzSmR6ilA pXBUkHBUAftpvT+Un76DmlAQexFMj1oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoJvxBlWKBpxc3VMBM62sPN qKFRw9tWpQQlW0+hV38s1GOyfDSQ2v8AwYhyVx3pMctItSVqSI4T1lgAfMTuQMjuVADJNXms 9Osar09Is8uQ9HjvqbUtbISVHYsLA94EYJSM8VNjwxhNNyvYrtcYkiRIlvF9oNBSUSdvWaSN m0JJbQQcZBSOaDDR5XhhIvXwTH0/AdkZbDZRbElDpWyX2whQHOWwSD28u/FeuGPD+darHPi6 ajvRr0stxSi2hRJ2qX74x7uUpURnyFeljwns0bVDd7iy5jLjK2FssoS1ta6McsNpCijftCTk jdgnvkcV06b8I7bp+bbZUK7XHqQOkGklDCUENtOtp3JS2Mq2vLyruTjmgwOgpelNS6ictjml bQ2l2J7dDU3BIK2C64kLcCk/J5AbAB5KtxHGKoLu9oKy3Z22O6djuvMBBfMa2h1LJWlam0qw M5UG1YAB8s4yM+zQ3htC0fPhyYFxlvdCG5DUl5trLwW6XN61BIUVDhI5xhIGKzT+lY6tULvc abOiPP8AR9rYYcCW5XS3dPfxuGN5yAQFAAHIFBCR7/oOS372i5LYM1u34esyUZeccU2E88cL QQfTiuTcvDl3TCL2nSLb9uMl2GC1aUOHLQUVqwnPuANq94ce6az87wzgz7I5a5t1uT0Zy8G8 r3lvlwr6nT+Z+L3ZOO/118ueGcZyKuMu+Xf2dRmLDSeilCFyQsKWAG+6UuuBPoFeeKDxWG1e HN7u0i2xdK2tuYywzJUh+2ttkodSVIxkcnAOR5YOapE+HmjUnKdLWRJ7ZEJsf1VhW/Cy2/GS Hen7ncXpEZUVaUqDICjHQpDeVBsKA99RIBAOeeK2FQTzWiNLNAhvTtpSD6REfsrGao0xaoVp Lto0zZHZHVaQpT0ZsIZaKwHHVAlOQhBUrGRnFWlYPWmnUapsTlrduE6A2txDhdhqSlZ2qCtp 3JUCkkDII5oNSSZm3RLF8Z0npwILc1SH1W4FM1xt4IittNbgsGQnJSRvxxwQQavr5Y9F2rTK 7xf9NWtiMw0lx1swkOKbKsDaAE8nJArzzvDRcuHbGVaw1Q27BEjEhEhrqOqeWVKUolsjcAop SUgbU8DHNUWp9MMag0uuwvzJsaI4hLTi47gStxscKQokHIUnIP1GggC74ZpbbcXo+MgOS34Q 3WhA+WZRvWCcY7BWD5lJx2r6YuXhqmTa0J0uy2qc1GcjqNoGA3IWW2SeOApQI+qs094W2xxp qOLhKTGamy56I3QjqbSt9CkEbS3jCQtW36zzmun8E1qck2t2bcpspFtjw4raFoZB2RVlbY3h AUk7lZUUkZAA7UHgevvh21Gu7w06ysWwBbqG7ahS1o662CpKRzgOIUCCAcc4wRXNyvfh5boL js3TjLb7bzsdyIbaguoW20Hlgj5v4shXfkHjJ4r4u3hL7Lp67R9O3SY7NlRDDbRLeQ2hKTI6 27eloq3gqWQo5JyM5wMZS5eFFruzShc7jdJDjq5L7/UcbWl195kMh1SNmwqbbG1HujHoaDK2 /SGjr1bYs86UtiUSW0upRIgNpWkEZG4Y4OPKu78HWjPorY/0Fv8AZWfs8L4NtUOD13ZHszSW g67jesJGATgAZ48hXroJn4gaRByNM2fOMZ9kR2xj09KivEmI3pxaHLLo6wyWChsNIchoUubI U6E+zoAIKVbMr3bVAAHOADnbdav8RdC6n1Hqpq52jUAgRGowjCOFrSFJKtzmcA43e6CUkEgA eVBire/bZF4hPOaZ08LJOvsmxMtphDrpLKXflivsQpTCxt2jAKeTg52KvROl3Pn6dtCuCOYj fY9/KoaNobVcfUCbm3IsRaRMduLUEl7oNynEbFugYzkgrOCcArUQOaqwNe55Ol8fZIoOz8HW jPorY/0Fv9lfafD7R6SCnTFlSR5iG2P6q6W/j2FgufFhSPMJ66Sfz8/0V3Kc1mB7sXTqz6GS 8nz/APDPlig9CNF6YQkJRp+1BI7D2VH7KhrXDZd18izTtJWERHEy3FJahoLkVptwJYdWsEpI eG4hJCVDB74NVajrtXvJTphrJPuFT68Dy97Cc/cMfXUzoXQ+rbDrB263TUDc6DJW+4/ELqyA pwg7k5SMlO1KRuJwnIFBWL8PtHuK3L0vZVK9TCb/AGVwjw90g2oLY05a2HB2cYjpaWP/ADJw aqKUE2NDacClKFtSFKxk9VznH/mqY1fZ7RZbvpmOjTdrmQ7pcUwXXZS1OLaJbcWNiFAj/N99 w8uD3Gy6nNV6YVqGbZpBukmGm1yhMbbZbbUFuhKkgqKkk42rUMDHf6qDWSzpid4hGzNadszF vj3EWpa3I7rRdd9nLxKHEgN7gcJDZypQ3HIAAOwh4baRCsixxwc54Uv9tfD+gbe7qUXYypQa +EU3YwgEBoy0sdEOZ27vm84zjdzVjQTY0Pp0EkW1Iz/8Vz+1XPxJ09/o4fyzn9qqOlBH3nRN mTbJTkGzNypiGlKYYckOBDi8e6Fe9jGcVN6A0dBuLNydvtksKFNSVRmlWt59SFlJw5krweFg p4HdBralYjSdiY01YmLXFeefaaW6sOPEFaitxThzgDzUaDxJ0Pp1KQlNuAAGAOq5/ar1W/S1 mt8xuVDhBt9vO1XUWcZGOxOKzVKCI8XpElrTMFiOpaGJt2gw5akEpIjuSEJcGR2Cgdp+pRrW Pjeqx3+zayuMOG2qfa4Atxcdi7XEv+0DAQSMk4SrBHkeOM1u3VisWV1tVpVdmnSG3IyXG2/d P8bLikjg4885xisTF1NeHFdNzR1xQSAUgToayoev46gjXdYXxi/32JDctkG228utR45CciOm H1W30JAyrK8eiNoI+d3xEfxF1ELRKlyrjH6rIs6gwzGQ4tQkqSHtuFckAqIHljn1rafw7ds5 Oj7rnt/jETt/LU+Hbt9ELr+kRP31BrWLrzU62bQJMyG3Mfvs+3yGA0gAMspWUkLUQByhI3dj 1BjyrL6MvM646g0FPckNuyr3p+RJugZTtQVJMct5SDwUKdcQD35I+yz+Hbt9ELr+kRP31edq ZckTnZrGjX25LqEtKcclxwsoTkhPCzwConGfM0FZSply+agQhShpKSsjslM5jJ+zKgK8y9Ta hSPe0RcR5/4/E/e0FfSpD4y6j+gty/T4n72vWm/3gk7tH3Yen8JifvqCkpU58OXtZ+T0nOT6 l6XGT921xVPhm/fRZ79OZ/bQUdaw8bJEGNL0Q5IcCJadQQ9h6qk7Gt+XFEA4KcAAkjAzVUu9 X9KcjSj6j6Ccx/Wa63r9qBBwnR0x3jOUTo33crFBq6+tXRPi081ZgzJujl6Zke15Wl9iIIXv skFGC1nnIUUlSgMbqwsFsfFeQiMxKXFc0xCZv6Y7IcWZypADhcSpScuhJeKyo5CcE8AVuoai v20E6Kum49x7ZE4/4tdwvl4PDekbilRPdcqKE/nIdJ/VQYfwcd/wduEViNHatsK4vRoEhhkN JlsDaQ7gcEklQ3DhW3PnV5U58M376LPfpzP7aG837H+Szx//ALzP7aCjpUo5qHUSD7uip7n+ zOi/1uCusak1HnnQ1z/T4n72gr6VMN6gvZJ36NuqR5ESohz/AMavsXm/n/sq+PtnM/toKSlT nwzfvos9+nM/trg3m/Af5KvnnynM/toKSlSq9Q6hQtSfiXPWB2UidFwfsy4K+0agvZxu0bdR 6/wqIcf8agp6VNi9X1XKNKSkp8g5MYCv1KI/XXPwzfvos9+nM/toKOlSz9/1C1jZo6Y9/wCH Ojf/AFLFfDepL8Ml7Q93CfRqZCUo/mLyR+ugrKVLjU12I50PqIf/AD7f/eq+0aiuy840ZfW8 f94/BGfs2yDQUtKnPh67/RG7fpET99Xnc1NekObRoa/uD8pEmBj9ckGgq6VKp1PdykFWhdRg +Y69vOP+ar6+M12+g+ov5e3/AN6oKilTCdSXZRAGidQJz5rfgYH3SSf1V1q1PekuFPxE1ApI ONyZMDB+sZkigq6VLJ1PdyTnQ2owB2+Xt/P/ADVeq3364yprTD+k73CaWcKkPuwyhH1kIkKV 9yTQYLx3Qy74RaoQ82l0qhrDSSjeS4fm4HrnGK1xcbivT2rbvd2BanbnF0hvhOwbaUNoV1Bt SoFZydpR5jCASRgVva93BNptMueuNJlJjtlwsxkb3VgeSRkZP56kZ3iRDj2GxXJi2zJCrtAX c24wcZbW3HbQlbiiVrCSQFp90Ek8nsCQEexqrVs7S71yt81yT8EzZ0acmKmMXHGUtKUw8S4l CThWwkoACgchJrptXiRdmb5p1q63Fsw1sQ0zi6wlvcXYrjq17QNxwsNpBG1IJKcKV22VH1pA kahs9oaiz+pdYSp0eQpnayW0hJIKifnYWngA4zzivNYdfW+86iTamYcxkPe1eySnOn05Pszo aeACVFScKPG9Kcjmggntd3wSL29bryiZGEJM2E2uEnKGVzFsl4hIClpQ0gO44znJ44rYOgbv Mu8G7+1Sky40SauNEuSEpT7U0EIPUwBtJC1LTlICTsyBVA9dbexNRDenxG5ayAlhbyQtWe2E 5zzXW/e7THiypL9zgtRoq+m+6uQhKGVZxtWScJOSODQaL0xr3WMuM8iZPdVGU4yl24GG2ow2 zMdaWvCW0pSemlohK0r+eV52jFYzxDvd2vMRlLzjk5DMO7LhrXHQlLwZUEtPufJ5IcQXElCf dcKE4SEk1+g2NRWSQIRj3i3OiapSIuyUhXXI7hGD7xHnjNe2NLjSlPpiyGXlMOFl4NrCi2sA EpVjscEHB55FBpCRrDUiNTtxY9/cXbPaLQ2XVsMJVtfSS97vS54CTncNmfOumZ4kXaNa5duT dZ6p5uRbZufsrLgSwmW2yoKQGwE5bUpxJIOQk88YrflKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlK BSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDxXtmTItExiB0faXWlIb6xIQCRjnAzWsrr4Zz7np PS1nubVnuke0W9UJyHIcdbYU7sQhEhKkp3bkpSobT+WcEEZq617fpGmdMv3SJEZmOtOst9J1 4tJPUcS3ncEqPG4HtUpb9fagmS40NOn7WmU7dpVpObm5sStlpThXnoZKTsUO3p9eA9zGlb4z qfRsx2ZFmxrJb3ocmQ+4sSJK3EtAuY2kd2s8q/jV9aWsWpmdazLzqJNkWHWnGUPxnXVvJb3g ttJSpIShAAJVgkqVgngACXkeM74VFMWwsOImxbdJioXOUl0iWsoytKWVBKUKSQVZI5R5qwM5 B8R5knW6NOLsbaHDPfhKfTJdKAG2A9uCiwEFRBxs3gg/VzQeu66H+F9dXS6z49vVCkW+NHjv DJksPsuOOB0e7gEFacEK/iDipuJ4faggR4zMduylK41utshpBUlhceKtbinFApyXHCQgDB2h ROTXqsHinc79Gurtt03GcVAjtSFtquKkFIWt5JSsqYABT0F5KSsZwATyR2veJ0+OvT6ZViZa XckMPOIblqeLTTz7TKFZS3x+Nz7+wEoUkEkUE8jwx1S/EgtLcs0f2ANoaQhxxKFlub7SFHan 3kqASnar5hBIBJyNuWCBIhO3ZUlm2tCTNU+17EyWytBQgBT2fnO5ScqHcBPpUnZ/EGVcvEZ7 TPwQ2w0y7JbcfW+veA0lshQHT2Hf1UEJDmQk5ODxXu8StW3HScNmRbbXFuALbjroflKY2JSp tIxhteclwd8UFpStexdfzp+qrnYbdZWnpMdD/QdVKUGnHGVMpWlS+mUj8dnCSpQ24UkEgVgn fF24RNHQ79O040BMQ6+wzHmqdKmmkKU4cBrcCNmM7dgyCpSaDb9K4QdyQrBGRnB7iuaBSotM 24t+MC7cbg8u2O2QykRVoRsadDyUbgQkKOR+UT3OMVjfDhy/L1HPTPu5uNsbhttqdWQEyJgW rquMJ7pZA2o/J3A47E0GxqVrfVfiJOseq3bIxZ4spwvwGmFe1rSSmS4Wt6wGiEJSsAZyc7h5 8Vj/AMK85UjUkdFgZ61hRLkyiuWtCFsMK2+4pTQClqwvge6NvKsnADbFK1nB8RLnL1fGs6LM 0I8m4iI3IUp5IDRie1biS1s6mzA2bu/njmvZ4f6/l6rv823v2huCiMypxSustagoPuNbOW0o VgtnJQpQzxmg2BSlKBSla08Wvh1LqFWK9exv+ylUZtLnSTHcS4lS5T6idpYS2CClaSMkY5Io Nl0qAttwuafG672p64yH7X8CszGoy0oCGVqeWg7dqQTwn+MSeTzjAF/QKUpQKVP6/mot+jbt Jcuws4SztE7ZuLKlEJSQPUkgD6yKwXhRPnSF6phXFctK7fdVMMxpb/tDsdostqSC7k7wrcVD JJG7GeKC9pSlApSoXxLuV0tVz0au3XB2PHmXxiDKYS2gh5taXFHJIJHKB2I8/wAwXVK0ze9W aitfiWxFd+Ey3J1BHt7EdMbMJUFcbcpXV2/jQvcsjduwnGNtbmoFKUoFKiPFW6XS0wdPv2ma YoevcKLISGkrLrTjyUqTk/N4Pcc1L3jU97Y1TKmNXBxMeLqiHYk24JT01sOstFa1cbioqd3A 5GNgHbOQ2/SlKDH36y2+/wBuVAu8ZMqGpSVqaUSASkgpPBHYgH81Td18O7TNm29xlIjRI896 5Px0gn2l91tTalKVuyk4UTx54q0pQTEjQWmJC3VO2hjLrbDSglSkjYyQWkgA4ASQCAPMV9r0 PpxclchdrbU6t96SpRcWcuuo2OKxnGVJ90/VVJSgnoWi9PwYj8WJbW2o78JFucbSteFR0hQS 2eew3K57+8eeTXxK0NpqWIok2eM77Mw3FZKskobbOUJzn+KeQe4PaqSlBg7bpKwWySxIt9pi R32HHnmnEIwULex1SD5bsDP2D0rx6o0HYdUS5Ei9RnZDj0QQ+H1oCEBSle6EkAEqIOf9VPpV RSgnbfouwQJyZ0a3oTOHUzI3K3kuD5Q9+6jyfU89+a6D4faVNrh21VljGFEQ60w0dxCEOfjE 987VeYPHAqppQdcVhuLGajsApaaQEIBJOABgcnk12UpQYlWnLQq+rvSoDJuq2+iqSQSst4A2 Z/J4HHbPPesLa7LovQEpr2Jq3WaTc1tw2Uqe2qkK3YQ2gKOTyvsn1qwqJ8VIsubBsjcC1yZ7 rN3hTFKZSg9JtmQ24skqUOSkHGM5oObtB0RK1S9HuRhG+SnIynEKfUlalt5UwDg4ChgqSnuc Zwe9eZdm8O34VymrTaXolukvOTnjI3oadVtW6l07sHJCVFCsjIBxkVM3zTd8f8UVXOIzcEsK usF/2balUF5hDSUrfcJVlLyffAA822+Fdx6Goz/sfiW27o6bcY86c27Gt7raGUTElhlo4UTg ALbUonvgZHJxQVtktejb+7IudtgQZD6ZanH1qZKXESCjCt6VAKSvYoDBAO0jyNZezaYsllcY ctNsixFsRhEbU0jBSyFFWz7NxJ+0k1hPDCNKat91lXK2XCBcJs5UiQZqm9zyi2hO5KW1rShC QkISNxOEZPJqzoFKUoFT+odFaZ1HMRLv1it1xkoQGkuyWErUEgk7cnyyT99UFKDEtabs7V+c vbdujpuzidipYT8opPoT6fVWWpSgEZ70pSg89whRrjCehz2G5EV5O1xpxO5Kh9Yrz2Wy26yM Os2qG1GQ84Xndg5cWcAqUTyo8Dk+grIUoFKUoFYa/wCmbRqB6G7eIhkriOB1jLq0htYzhYAI G7k896zNKDCJ0rZE6kXfxb2/hZZBU+VKPvBAQFbc7QrYNu7GccZxWbpSgUpSgw+o9NWrUjcV u9RlyW4zofaR1nEJDg7KISoAkeWc48q4e0xZn763eXYDark2UqS6Sr5yUlKVFOdpUEqUAojI BwDWZpQKUpQY++/C3safgH2H2veM+279m3Bz83nPb9dYHOvfTS/3yK83jRIVE8O7k+1KlRX0 LZ6S4swxXCoupG0LCk4yCRyceta+uNg8QJE0CBNvsGzLdkmClb6pMmMSWemXj7QgrSSl4pDi nEgHCk8gANlJOvM+8NMYx5F/v91cZ176aX++RUTbVawtur59ymWrUc23PpntrhNSQoJJkI6B QVPhAHTCiChDZAOCVq5rFCx6vtjS0xRqt19m8QVocfuL0tHQTGBeyj2hG9Be6mU5Gcp8gAA2 ZnXvppf75FdqG9bLa9+RptlzI4Ed90Y8/wCOn/79a1bqKF4gXZ6fOEa9W15+JbFOQosx4pDo ePtAYUh9KW/k9m7KVZ5AOck5MRdbC+6llIg6iMd+PcozOya17qi42Iymgt3aCEBxQIQMbsEr OTQbE6Wr9v8Ajdgzjv7K9+8rpWnXCdoQ9pp33RuUWn28nzwNyuPz/trE+Etov9nbvLWp1TXH 1vMll16Y4+0pAYQFBsOPuqThzq5J27sg4xgJkr25f5WqbhcrdbNWIadNwiQ0/CSm47jyGEoZ Ia6pDYK23yFKbxlSD5igv/8AD300v98imde+ml/vkVrmLYNVfFWamf8AG12XHujLkRuPcVsK ejLEbrE/whSuOnIwlTnHUyAM+7l4ts1ZbvEu3dIX2RYYjzUVTsiYXkPx/ZFpLq/lQM9Ypzls rykq34ITQV3T165x7TpePjz9nkPZ/NvRj7zT2bXv+ldL/wA2SP7xVfSghGLpqNV++BTqDSTt 2bZMl2G3EeDqWsgbinrEpGVI79/6Oy1XXUV3alKs920pcDFeMd5TDbpShwYJQSFnBAIyK+ZE K5q8ZYdzRaZJtTVmegqmhxnZ1FvNOD3d+/ADagTt7kY9a7fD2LcY111e5cbVKt7U26e1xlPL ZUHEFltvjprUQctE844UPrwHbnXvppf75FMa9X7u/S7Wf4+yQ5j/AMuU5+8VFeINm1fJ1nPk WlF+FnWq2qSYlyUgL2PH2hCGw8nYFNEZVgcowPnE1h5Fi1w5J1GjZqRyE85cUWpDdzcacYfJ b9ndW4ZHLWAraMAJIVlJJFBs32bXv+ldL/zZI/vFciNr3IzddLkeeLZI/vFQLGndZt61RMkM Xd6Am8sSHEonAIdaTE2qWn+EjCDIyrplscEf7I9/hbYNV2/WL0/UiLsYsiG8U+1z+sGlmSoo QsB9aVL6WzlDaUgcDzyFgmPrsEbrppgj0FtfH/Xr0Kb1gD7srT5HoYzw/X1KpaUEo8NcJUOi vTSx5laH0f0E1j7tL1jaoZl3G96VjM7koGbbIWSpRwlCcP5USTgADJ9Ku6gvGa+t2LTMZ74J XdJSpjSo6UsB0x1pO4P4JAJRjIBIycDPegw72s7szAiTXNX6NEaUlxbS/gyScpbVtcUR18pS g8KJwEnviqYMa8WNzd20sUHkH4NfPH2+0V+eV6gtceEqVEYuAE3T1zsfsL7a3n2335SnEvvK Cdm1zO5ewnaVYAIFbx034h6Rt+n7fBcvvVchxm463FxnklZQgAq5Rk5xQUAa1fgZl2AnzIiv D/qV8PI1mlOWX9OrV6LZeQPvCjXn/CTpH/TbH+4v+zT8JOkf9Nsf7i/7NB1TF63jRHpcu6aU hR2UFxwrhvuJQkDJUV9VPGOe1Y+w3jVN+9pFq1BpV5cZQQ82bTKQtsqG5O5CnwoAg5BxgjtX 3qbxD0vI07c2mkO3sORnEexNxHSiVlJHT37Noz2OTxmsR4H3mHdp+oHhbJsG5P8AQcfMppLe 5KUbUNtoSSlLSE7Qkbio7lE96Cvjsa2SVe0XDTbg8unAfRj73jXcE6vbG4uWB/8A1Om8z/6s q/oqjpQSj0nXKV4Ytemlo9V3J9B+4MH+msZcr/qu3vw2Lj8Trc9LdDMZDtxfdU+4eAlKekgk /Zmr7BznPHpWp/G3VNntM3TMeSouz411jTnW2UBa2mEqOVH0B8vWgyjuo9StXhNpcuWjE3JS ggRy89v3FO4Jx+UU8gdyOaziF61C8rY04pGOwefBz9uw/X5Vo676psz3im7dY1+cQybxEk9I L3W1+OhhCFvLych9I3AADuhvhXzq3RH8TtEvqIRqe1pIGflHg2PvVig9qXdYADdE0+TjnEp4 c/yddL8jW6VD2e2abcT5ldxfQfuDBp+EXRn0qsn6a3+2n4RdGfSqyfprf7aDq9o18r3fgvS7 Wf4/wlIcx/5egnP3isU3qTUbl8VZkXPRarqkkGKHnupkJCiMeoSQrHfBz2rMq8RtGgEjU9oW fyW5SFqP2AEk/mrTcO7WuX4tRYluu/s9vVqJV5Up5CQHlrihoBtzIJ3LJTsKeAFEn5oIbjQr XISre3plSv4pDj4A+0YOa77cvWPwkyLjH0+YB/GLYfeDqfrSkowfLgkVS0oPlxCHE7XEpUn0 UMivqlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSvlxxDacuLSgdsqOK+qBUrrzUk/ThsS4cGPJjz7pGt77jr5Q pkOupQFJSEnceT5jHHeqqprW2lTqlq2tm6zICYMxqakR0NKC3G1BSCregnAUAcAjPnmgm5vi QqN4pt6R6UUOqkNspZWVh51tTBdMhKsbAlJBRtJ3EgnjgH3s6tvsi06wXGsDci72WYYkeExJ 3+0ZaacSoqUE44dyR9WATXbK8PYUm+uT3J0sx3bkzd3Im1vaqS0lKUK37d4HuJO3OMg9gSK4 Gh3EwdTMvalujXw4+mQ9Ijhpl1khKEHYrYQAUNpTyD5nuc0Ht0Bf51+i3Y3BEVRgz3IbcqIl SWZSUpSStIUSRhSlIPJGUHmqmp/SNoY07b1xEXmZckqWFIVMW1ltIQlAbQltCEpSAkcAdyfW s824hwEtrSoA4JSc0H1SlKBSldKpUdKilT7QIOCCscGg7qV1JksKUEpeaKj2AUOa+0uNq+at J528Hz9KD6pSlApXU5IYaVtdebQrvhSgDXAlRz2faP8A5xQd1KAhQBBBB5BFKBTzpSgYHpTA 9BSlAwPQUwPQUpQMD0pgUpQKUpQSPik7b2NK9S5WWDe1GUwxFiTWkraMh1wNIUdwOAC5yQM4 zjvUo9pTTVkEyRrPRmljDQWG40m2WYuKeWsqBSWUpWoEHbzyDuH2VsTVFii6jsj9snKebacK FpdYVtcaWhQWhaDg4UlSQRwe1T1x0fdZs+E8rU8wJbX1n19BoqWtAwylKduxKRucUeCSrbzg YATsOL4Suv25MfTtpS5OQw6wr4EUkbXlKDJUrp4RvKFbd2M4+yuIUzwoejLdZs8NqP7K7KUp yyutJ6Ta+mskqbA4V7uO5PAFd0LwjCTanZ1/lPSLamKiOeg0pLaYrhLWwKSenuSE9QJxuUkH OODlr74Y224Sri/BmzLX7dCXDcbilOwhbweUrBB7qBBSCAQtXGTmg9Vj0/om+QlSrbZIC2ku uMLDkMtKQ4hRSpKkqSFAgg9xWoNRagscHS2rHl6D0qvUVpmOMxUPwkPNSI6HXUdY5AUABHfG M90jtuAreOidLs6TtsqDEkKeZelOSkgtIbDZcOVJSlAACd2SBjgHHOM1KzvCS3XKBMbuNzmO TpLUuMqa220hYZkyA+4jBSRwreAe4C1fVgOqNb/DdmYzbLlpzTYuKShiQ63ZEpjIkFoOdPqF BSlRT7wSVZwR5kZ80N7wmlmMGtM2jMqQzGYB09jqKeSVNKHyXzFJSohXbAPNUrvh5b5E3qzZ s2TGckNzZMRfTDciShkMh1WEhQO1KTtSQnckHHfPkc8MYMmy2e03G6z7hbbW/HcYjS22HGy2 yhSENKT08KGFHKvnHA54FBhZD/hLGjRJEjTNrbjymVyW3FaaWE9JCwhS1Ho+6kKUnk44Uk9i DXfMt3hY3bLxPkaUtSYtnkezTFDT6gUOEp4CQ1lY95JykEYIOcV6Lt4R2+7QLZDn3q6PMW6M 5EjqcRHW62ha0qylxTRUlaQhCQse8Anvkk103rwct12ud0nvXm4tSp7jq1uMtR0qw4lCSgq6 eVJCUDAUSAfe780FGx4daI6aVI0hYdqhkBdta4/MU8VOa+0zpywRLQ/bdFaSdTJusOE+ZFtb yht55DZKAE8q97zIA789js9AIQkKVuIGCfWsFrDTadTQ4sdy5TYIjSWpaFRQ0SpxpYW2VdRC uApIOBjPY8UGGvek/D+yW9U24aU0+hkLQ2Ai0tLUta1BKEJSlBKlKUQAAOSanWHfCd5qO4nT NmCHSlKyqwABgqfUwkO/J/J5dQtA3Y5ST25rYmorI1fbSIUiRIZUh1qQ1IZKQ4260tK0LGQU nCkg4IIPbFTUjw1t0q/RbzOmPzLg0ltLr0qNGeU703VuJwVNHp4K1J+T2+7t80ggJ8veE+E5 0pb/AH+qED4ruEqLTqWnAAGeSHFJRj1IFfLR8JZMBidG0rbHkyHC3HaTp1QceKW+oShstAlI Qc7sbfrqg034bQrBfheIdwkGcUy0uuGPHSp4yHQ6orUlsKVtUkbcngDHYmviR4YW+XYLBZp9 ymyoFnQ6G2nm2FpeUptSELcQpspKmwpRTxjJyQaCBVO0XcdR26NZNG6VZtC1w/aZU2xFS/4S NzSEpS2EoKxgBSldyOO2aGNJ8JXIciU7pi0RI7LL0gqk6fDW9tpwNuFILeVFKylJA5yRxWfh eGVthfB6Wblc1x4gib461MhElcX/ABdTmGwQU4SPc252JyDg5xds8LnZdhfjaiu0xuU6mWwn 2B9GxhmRI6zqEKLSVHeAlJ3bsAHbjNBkNN6f8P8AUPtwhaKtbSob3QeTLsSGCF7QrAC0DPCk n84rM/g80X9ENO/zYz/Zr06R0rA0qi5NWrKI02WqX0EtNNtsqKUp2oS2hICcIHfJ9Saz9BL/ AIPNF/RDTv8ANjP9mojxUtULT0YzLPo3SjkdqItRclWpt4yHgtCWojaUlKgpe5WFYUBjtW36 ldXaOOpJ0aV8Yb5a1MNLaSi3uMpT7/Cl++2oheONwIIGcYychru52eDD11brerQejkQJk9EV uIbO0uUtj2cLclBxKtqUIcIQQUfnyRWxvweaK+h+nP5sY/s10MaHDOrXb8nUV+K3nUuOQy61 0FBKdqUH5PfsHfbu75J5JqvoJf8AB5ov6Iad/mxn+zT8Hmi/ohp3+bGf7NVFKCXlaU0daoD0 lzTdjYjMIUtWy3tcDzwAnufQd6mdAWDSuqrRMnztB6ehOtz5MUMLtrBWlLbhSN/BG7jJxxn7 62JdLfDusF2FcozMqK7je082FoVggjIIIOCAftFYLQmi4Oi41wYt0mS+ibKXLc66GU7VqOTt 6TaOPqOceWBQcfg80X9ENO/zYx/Zr6RoDRzZy1pWwtK/Kbt7SFfeE5qmpQTnxG0t/oC2/o6f 2VEeJ1ntNht63rfo3Tz7LER+Y7JuEBDzCS2E7GAMghxwq2pIzyPmq7VtqtdeJemdX6gvNtd0 7d41ugw0KXtUob1PngLwplY91OcHOQSaCNcRpo3fa54eaXZtzU+32qU2uA17QmRKQ2rIwnAS guoSQRk4V2wAdotaB0kygIZ05aW0DslEVCQPzAVCq0FqtV1alrXZ3G+vFmSGXJjyvaJMZCUN OqV0sg4QgkDglCfrzZ9TXn/6XTH6S/8Au6D1DQ2lgMDT9sA//bp/ZT4jaW/0Bbf0dP7K8hd1 7g4h6XJ8sypA/wCnXm9p8SM//lej8f8A8lJ/cUGUOhdKKBC9O2laT3SuKhQP2gjBrXF3sNki 69t1rc8P9LC2TJxiNo+DW/aHUCP1FSUlPuhtKsIIKc5I55xV0JGvy4oG2aWSjA2kXGQSPXI6 A/pqZhaR12Nbm+zL1C9nefQt6G08dvSSMBpJLO/aMlW3cAVHJ70Faz4d6NYWVsaXszSyMFTc NCSR6ZAr1w9HabhzWZkWx25qWwdzTyI6QtB9QccVnqUEp4j3iVaLRA9kWyyJtwYhPSXk5RHb cVhSzyPqSOe6hWpdJ63vULSlpjx9QW56Gy3bepcXmuolpL8l1hbbii4cqASlYUTxtOeCK3rf JbkWGOnbZlxDhKFNxVNpUkYJ3ErWgY4xwc5I+2odu0W9FggWJOidTJtcB5Mlhv4QbyFgkjK/ atygCfmqJT244GAlbx4r3G3/AAOn2+1uBS3FSXQ100PMpuCI6XQVqA2FsrJ2FR3AEDZzXbb/ ABEv0nW6rWbjb02/4VuERMlTDRbLbMfqITkPb9ySRk7QCD3FbGXdnVhAXo27qCElCQREO1JG CB8twCOMVz8MP7s/E+8ZyTnETue/+eoNeWDWuq7/AGqW7a7vZJF1TpuJd2YSIu7fIdLqls8O 5wA0lH1dQH7fnU/iPco2kVXyHd4zAmtvzLSwuEG1SGGw0DvLi++5ajtHvLTjYM1YXqPEvKUe 3aHvXUQlSEPMOx2HUBRBIS43ISpOdozg84rIR7vKixWIsXRV99mjIShpIchYSEjAA3SM8Ad6 DWx8Ubmu7apY+F7XHZixrk5FU6EJ6a4zqEoBQVBeVBSwoLxkpynis34a66veotaKtV4dgsCL AWl2O2kbn5DbiUKfQd2ekoKynjt51WO6iuPKVaD1CsK5OHLeQf8AmfqrgamuQWFDQWowoDaD 1LfkD0/xrtQV1Klm9UXRSsK0RqRA/KU5BI/VJNdydRTySDpK/JA8yuJz/wAego6VOq1Dcce5 pK+r+oOQx/TIFfCtSXFJAVo++gk4GX4PJ/SaClrWPja7a472iX50ppiY3qGGWN75RlPUHUO3 IBAA7kHH56qvjHc8/wCRt/8A5aD/AHmvM/qO4rVhzQWoXdvYly3kfmzJoNVz33U+NxnNewOs i/sRVMKITdE5ihG5B84nvBZT54UeK9ECVpgaQ8Vo92vb0ext3s9R2NKDroQW2MJSVbshSwpG CCDlQ9cbMGprkXN50JqMLAxuLkDOPt9prlnUFxShwsaGvrTp7JW5BSFfaRINBhPA1Vrd09d5 FmkwXWJN0dkKYt6cRohUhGGWyAArCdpUoAAqKq2PU38YrmBzo6/D/wCdB/vNc/GK5/Q2/wD8 tB/vNBR0qaVqO6AZGjNQH6g9B/vNdZ1PdQT/AID6jOPR6Bz/AM1QVNKlkaouij72iNSI+suQ f6pNfadR3UfjNG3wEnAxIgnP3yBQU1KmhqW5FW34n33eBkpD8HI/5mvr4xXP6G3/APloP95o KOlTg1Dc8H/A6/DHl1oPP/M18nUl0CSfiXqA/UHoH95oKWlSi9S305LWh7zjy6kuEk/qfNct alvSl7XNF3cEfOCJcJRH5uuKCqpU38Yrp9Db9/LQf7zXI1Fcv42kL8kevVhH+iQaCjpU25qW cgE/FO/qx+SYpz/x6DUsxSMp0pfyrAOzEZJ+8vAfroKSlT/xgnfRa+f70X9/XK7/ADUrUkaX vagDjcFRcH73qDP0qe+MM76K3z/ei/v6HUM4An4q30/YqL+/oKGlSx1VP3EJ0bqNR8v8UGfz l/FfTOprktWF6L1E0PVbkIj/ANMk0FPSp4ahnY/yVvo+rdF/f13wr1Lkym2XdPXaKhZwXnlR 9iPrO10n7gaCV/8AxB+znwh1CmSuOgqaSGi8oJG/cMYPr37c4zWv2dVyNMXi/O2iZa3Y716t yFmCtBhBlxtSVtt71pSh4dMrUd2MKScCt93CVDhxi/cX47EdJGXH1hKQfLk8V1mZbQiMDIh7 ZCsMDenDqv8AV9T9lBp1PiddL1E1LcLBc4DDcZuG5bYMuKOs846FD2ckOEFa1JASRx7wPI5r sk+Jl1VYI02LcLYFm1zLkVrYOHZLTiQLeElQIcSFbVHO5RwUpxWxm9T2t7Uy7KIkkyAsp9oM f5BRShChhzsTle0Ac7kqGOM1lhJtboRtehLAe2owtBw76D/W/XQa0b17cZHilZ7RHutrFsmP vsvROmlTzC2ozS1NlYX87qLUk+7wUkYyKyHipqafp29WxEe/RLVFkW+c/tkR0L6rzIQUJBJB yd590cnHHNWTNmsamWnmoUFTbTxkodSlJ2ubior3eu4qOfrNeWU3pyXqCJd35zCrlb47haUJ 6kpbaWQFqLYXtIJCeVA8pHoKDX8TVWtFXl2JIadEn2Nu+txBDTtMYsL3RCvycD4SjPfbzWOj eIV8et1oW5qWxNMXNtLrlxUxhu3u+ylz2d0k7EkuA8E7wkEHlSTW27PbLNFkz71bA2V3Ha6/ JS+XErCRgEZJSkd+E4GcnvXyi/6ceaVsu1ocaKxuxJbIKzyM89+CfzUGuIWvry5rB22TLlbY 9vTcosUTugNhUuKl4x9pcCkqWSsJWocFO3BUcDHaX8SLxdbt7LNv1phwk/CiDPdjoCFqjOJS gpHV5RsUHCc88gcDNbm9stxdYR7TELknC2U9ROXcc5T+V65FenotYA6aMD/VFBAeD2rJ+qbf PVe5UL4SjrbQuGw2UKbQW0lLpyclLmd6eBgHbyQakvH2TpldzRDut6TDuhtyiA4tJEZnrIWX mUY3KkktlCAkjuongc7sQ02hZWhCEqIAJAwSB2rlSEKOVJST6kUGuLFJtjfjvqaPGkMGU/aI a1oS/uPUS4+FjbnghPTyMdsHz5x/jhrWdpoNNWK/2+3TGIT819h9DbinAFNobACjkZKl49Ql XpW1w2gLKghIUfPHNS+r7vaNPy4RuNqfkqvUlm2KeajhacrXsQHVEjCcrPr3PFBrud4hakSr WDqJdritWpqf0mX1N9VPQSnoO7M7il05JKsDDiNv19z3iFeBCW0/dLbEuLk6NFVHc6aDEbVG U71FPErbPU2FSSRjhSRuNWqtYWWFqb4vtQnd6JDNucdbQjY24pnqtoKd28jZjkJKRnvwcfS9 bWZuzaiur8OYy1YpHQlIdjbXCtKEKTtT5ghxOCcd/Sg1Im+StQ3GxX26Ow5VwESzOQbetO5M hx58tyyhGfnNkKUdoynaN3AFZJfiberfaLjKXerdPcjw7mXgqNgQ32JKWYwcS2d3yu4jBHJG RwDW3dL39nUCbkhMN+HJt0oxJDLxQSlzYheQpBIIKXEnIPma9WnrFb9P2wW+1NOtxQtbgS6+ 48dylFSveWpR5JJxnzNBJ+EuoLnfDqRu9TUvSbfcExgwQyFsJ6DayFdIlJO9a09/4mO4Iq/r gJSkkpSAT3IHeuaBWs/FCZao+vPDsSpMNqeLqogOPJSsNmO8nsT2KykZx3IHc1sysFdtH6bv E5Uy62K2TJagAXn4yFrIHA5IzQaeti5DfizHfS7AfS5qCWk28hKbqwktqR1HFAZVG7rCTjCV te8rgVv7I9alFeHGi1ZJ0tZQSMFQhoBx6ZAzXV+DLRPTUj4sWvCs5PQGefQ9xQWGRSopPhXo hKgpOnISVDsRuBH667R4aaPTnbY2Bnvha/7VBYZrQmiWJifFmHHguw5Ri3C7uXWY2tYkuNKV htD6CgBICygI5IUEZTgZrZ6PDjRqUgK01anP9Z6OlxX3qya9Vv0Ppa3TWplv07aY0tpW9DzM VCVpOMZBAzmgoqUpQK1p4ySoMK4aHkSpKGHk3+OMrkltKW9qypRTkAjgDJHGa2XXwtlpawtb aFKAwCUgnHpQakul/njx707DuDUiNEUzNZis9ZnY6na1h4gL3ZJDgAI7AYGd2NvV8ltBWFlC SsdlEc19UClKUGJ1c/7LpS8vjqgtQnl5abLi+EH5qQRuP1ZGa1/4ETWCi+Wq2ojPWuH7K4zP YSodZbrO5bayVrytsgAgKONwGBjna1fLbaGk7WkJQnOcJGBQfVKUoJTxQ07K1VoyZaIAje0P uMqSqQ4UJSEOJWSCELwcJIHu+da+R4S3ZuzvwQ/blmbGfiFa3FlVvC5a3w60rYOovDnPDeS2 jsO20tYaijaVsL12nsSXozS0IWI4SVDeoIB95QGMqGTniptPija1RhI+DLt0DIlRQ4EMqQVx 21OOYUHCCMIUARkEgigmvwaXp3Ua58j4MbQbxMmNLYfUFRmX46m9yUlr3nd6kLyo4HTATjJN fR8M7iq2WKK3Cs8B6HLjLkSoT56i0sx1s9ZO9pSd535CcAjbysk5Gdd8WbSi3szRaL4uO7bU XZKkMNn5BawhJ/GfOyQcehzWYY1zCevTtqFuuiZjU9FvcSWkYStTRdCzhR9zYCd1B6dH2iVZ 9FxrXJhWtqQwypssQhsjuHn3sbRjeSVK4OCo/O7nVts8J9QRLIYgNoLirVCgEuP5KSxJLywg pjjalQJwSFEEDO7FWviXqq56dv2mIsS4WqBBujr7L8idFW90ihpTiSNriOCUhOPr7159NeJq H7Iw/qGA/GkI6apbrTWxlht19TUd1SXCFpS5t3AYUUg5Vgc0Gd8PbHcNPaXdttxERx4SpT7Y aeWtCkuvLdCVFSQRjftPB7Z88VAT9FybFpPSsdGnrZNvjF1jl4xm1rZLSHHVhS1hrKAOoedp wT51ZMeJdpkJSWIN1cMhbaYADCR7eHFrSlTRKsAfJLV75QQkbuxBry3PxXs9tj9aVbbwhJjs vhKmW0KPUdLQQEqWCVBaVZA4wkqztwSEkjwqv8a8WyWw9a1txXo8oNpeWylrbMekLYSA2reg B7ag5TgDlPbG4LPAft7LyJFzm3ErcKwuUGwpAIHujYhIwMeYJ571MjxFt3xhYsy7dc0THrgu 2t7ktYU6hoOqP4zOwIUDnHnjvVrQKUpQKjvEmyXi/R7MzZm7epMO5xri6qXJW0T0HUrCEhLa /nYIycY9DVjSg1PcvDi5TPEdOov4El8XGPMbuYlOiSxHQ2lK4YaCdikKwsbiocOKJSSOc3As urITWsXoYssW43eYmVDWqQ4+hr5Fpk7x005OGtwxkZVg8DJvaUEt4d2a52SzyWLy3bESHZKn v4ApxYXuCdy3FrAUtxStxJPqB5VU0pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK UpQYnVNijaks67bNdfaYW424SwoBRKFhaRyCMZSOMVPq8N7StyMp2VcHBGuD90aQpbe1Eh0K ClAbMcFSiB5E0pQeGX4TWd+2NQU3O8stNWtNoQW30AiOlQUB8zuCBz9VZOwaVmMaxlX+9yIk qUIjUKO4w2ptTiE5KnHU5KeplSgCkDCVEeZFKUGTvumI15v1juz8uazItDi3Y6GVpCFFaShW 8FJJBSSO4710XnRVpu91dnSg+FSAwmUyhzDcoMrK2g4nHISontjIODkcUpQeRvw+tTUJmKzJ uTbMV5L8FKZHEFSVKI6QxgD3in3t3u+72ry3Xwys90lOSpc26qlLhohF4yApYQl7rZBUk4UV k5PocAAYFKUHe14d2lvUSr2mRO9vVcfhNS96OXekWgk+7nYEEjbnzqzpSgUpSgUpSgUpSgUp SgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg//2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CADkAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQACAwEBAAAAAAAAAAAAAAYFBwIDBAEI/8QAWRAAAQMD AwEEBAgJCAMMCwAAAQIDBAAFEQYSIRMHFDFBFRYiUSMyVmFxlKHSM0JVgZGV0dPUFyRSU5KT scFUYnUlJjQ1NkZjcnOixPBDRGRldIKDpLO0wv/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAU EQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwDf1x1FqGNMeai6JuMxlCiEPNToiQse 8BTgI/OK6vWjUHTJ9Qb3v2ggd8g43Z5Gev4Ywc4/bUV2zqHS1ZMhz5TL9utDBUY81xsNOuPH aSlKgAran6cEe+srJ17dEaxk6eskOBJQHH4ENa3VY7w1ES+A4rOTySlQA4yk7snFBTp1Nd9o 3aH1CD5gPwD/AOJr6dRXtf4DRd3QR494lw0fo2PL+3FRitfami2ZMuXHsjy5NykW+KY4cyeg uSlxRQVc/wDB0q+MAAs5Ps87I0vdDe9NWm6lsNGdEaklsKyEFaArGfPGcUGJ9Pai+R0r6/H+ 9Xw3/UQBPqdLPzCfH+9VVSgjTqjUqVEHQN2UOeUz4XPu8Xh413tajv7rY/3kXZp3jIemQwn8 xS8o/YKq6UEt6e1F8jpX1+P96np7UXyOlfX4/wB6qmvikhSSk5wRjg4P6aCPe1NqVs4ToO5u 8kZRcIf+bo/8iuleqNWqTiP2fTgv/wBoukRCcfSlazn81dHY266uz6gaemSJYjX+4R21yJCn lhtDxCUlSiTwBV9QRsTUOrVlXfNDraHl0rqw5n9O2vT6e1F8jpX1+P8AeqppQS3p7UXyOlfX 4/3q6X9Q6oG1MfRMhS1ebtyjoQn6SCo/oSarycAknA99an7KHUSNWTnoOpG7rA9Httq/nfVX MeS4rdK6e5QaTyEDw3YJxgJJCkj6i1go/wA40MUDjlF2ZV9PiBXr9Pai+R0r6/H+9VTSglvT 2ovkdK+vx/vVxcv2pihXR0c6XMeyHbiwlP5yCoj9BqroTgZoIgai1qFKC9CN4HgUXlog8/Ok V62b/qYtpL2jJCFlIKgm4x1AHzAORn6cVB9l09t3tCR3KXNk2+fan5TLjzqlOvnvXtLkoISG 1AnYjAOUhWTwAN0UEt6e1F8jpX1+P96uK79qTaeno2QV443XCOBn5yFEj9BqrpQRKtQ61Q4U nQzK0g43N3psgj38oFetu/6kKElzRslK8chNwjkD8+4VV1q3Suorncu2KXGuTVwiNLs5dYgP NFCWEiQUhajkpUtYGc+QwkeBJCp9Pai+R0r6/H+9XFzUGo0pJToyWpWOB6QjD/8AqqulBEta i1p1MPaESlGfjIvLKvsKRXt9Pai+R0r6/H+9VTSglvT2ovkdK+vx/vV8Vf8AUQSSNGyyQOAJ 8fn/AL1eXtoJR2V6neQ64y6xBcdacbdU2pC0jKSFJIPjioiVdrrYNbPzLwzb4aLdpWTNYjsX Z99hxba20oU5ubRg4O3O1R5PnQWyNQ6y6qQ7oZAaJ5U3eGlEDPuKR5Z869ab9qMpG7RskKxy BcI5AP8AaqHHaXeym2o6UBMhy+OWh5ro71qPdesgJSl4hKirCDlRAyCduCBMXDVt6vsGLdbv MYS3EsDF7MCFKdjNy3FPuJWyNi9ylAIQnlShuIG32qDcHp7UXyOlfX4/3q6XdSakQsBOhrg4 P6SJ8TH2uCsFB7Q5JuscXMW6FbZcq4REF1RQ5EMZZQFvEq27VEY4xgrQMnNYyB2j6iMFoTIE BydJuMSA2IrTm1ouw0ylKWlSsk4VsAynJGT7qCtZ1Fq1Qy5oZ1sE8D0owTjI8fLOM8An6T41 6fT2ovkdK+vx/vVJWHtD1Fc9RRIT9hYiNNiEichb7ZKVPoUorQvqDcEkAABKt2FcgitrUEt6 e1F8jpX1+P8Aervst7vM24pj3DSs62xygq705LjuICvJJCFlWT78YqipQTfqLpZbst2RYLXJ elvLffdkRUOLWtZycqUM/N9Fei16SsFsTF7paIKXYqEIaeLCC6AhGxJ34zkJ4z7qzlKDE+rd j7imF6Gtvc0udZLHdUdMOYxvCcY3YJGfGshCiRoMVuNBjsxozYwhplAQhI9wA4Fd1KBSlKBS lKBXxaUrSUrAUkjBBGQRWv8AtY0S/qWE5NtJbF4bgSITaHEjDiXdv4xI2lOCQrnGVcc1KXXs /vcrV6JsW3sx7Wi52yWllDqMqbZbCXUq58BggJHxick8Cg27arNa7R1fRNthQepjqd2YQ1ux 4Z2gZ8T+mveSB4mtMWvRV7hWabEesZnXSZGVbZ8566bW5QW4tXegjklQ3AndtVyEp4FY1HZ1 ezaZURuxtIjvOXZDUV2YlKWVyHEGNK9kq/BtpKMD2k44HnQb5pXmtjD0a2xGJT5kPtNIQ48R guKAAKvznmovtU0U/qaC9LtTyW7s1bpcJlC0BSXOsgAZJUNpSoAhXOMng0F4tKVoUlYCkkYI IyCKx9rslptCnF2u2QIJWAFqjR0NbgPDO0DNakvmg73NvT78a1NtW1T9qd7ul1oLd7usdVKl FR2o2ZACeVHGSBkHIRdJX2M1eG1WdudcJiJcN6bJuO1mS0/IUtCy3hWS2hWCFAEBO1JIPAbb 3JxnIx4eNfa0xbezudADqFWSI/axOuTiLaH0pSUv7Og97soShSceKQslOSMVtPSsCXa9MWi3 3KV3ybFiNMPyMk9VaUAKVzzyQTzQZShIAyTgVJ670qb8uBPiuhE+2h5TKFNhaXeo2UFBBUnz wQc8EVqu5dml+kW6HGbtDQbRZbdEkI67fwslh7e4MknCFA5JA3K2geGchveLBhRH5LsSLHYe kK6j62m0pU6r+kojkn5zXpyMZyMVq+Jpi9Wq83W4oscK7zXJMlbEl64qY6kZ9SMMKSEqHwaU 7RkEYR7OCo1ibN2e3GzIdaTamZNuYuTD6oSH0hM9hEFLGCFcZS8C8EqIBz76Dc1KwGgrZcLN o+12+8SBInsNbXFhRUBySEBR5ISCE5PjtzXzWWm29RMW0qc6b9umNzmSUbwpSQRsUMjIIJ8T 44PlQZ8LSfBQ9/jXnEKH33vYjR+9kY63THUIxj43j4VoGf2U6hlaatsBFuhsSWdOS7Y+4243 lby3gtsAkcJykqKgM+2oDBORco01dLbqSXd41ganPtuIk249/EcR2hFDPcyACMBW4jgoO/JI KRkNnUrTcPQF0t70pcW3NoideC+7EafT/PEt9UutckADc4gjdgK6Yzir/s7tVxs2mG4l2c3P 9d9xtrfv6DS3VKba3eexBSn3cYHAFBS0pWiJHZ9qwXbU0y3Ro8dMz0n3dCpYQCh9ptDaQUAK 3bkKVgnanORzzQbuuMCFc4pjXGJHmRlEEtPtpcQSPA4IIrxerNh6pd9CWvqFrolfdG89Pbt2 Zx8XbxjwxxWsImjtRmCiE5AU2lF0emMylymyuOwplI6aWk/BqKz1EKB9lO8kFR9oYON2dalY 0S/b5Vr77cXbVDjtP96bC4y21pLjWwq6ahlJWF+J3EGg3e1ZLO0pBatlvQpBASUx0ApIHGOO MAVz9EWsCN/ufCxFX1GPgE/Aq/pJ49k/OK06vs/v7C2H7fbWm5TGopF2RI3xw4W1RyhGUhOz O8jIA4Ccg55rvOiNTSYzr1zgxe9u3VmbPahuIU3NR3TpK2pc49l4l0JXgHOfGg22/ZbU+5Kc ftsJxyUkIkKWwgl5I8Aske0BgcGuDtgs7yJaXbVb1pmKSqSFR0HrFPgV8e0R5Z8Kwrukxcuz NOlrk/ISXLemIt5TodcQoJACt+BuUkgHOBnFa+naHv6xJQxaGTKOqI89qWVNhsRUNoQVbOpn 8VR2eeRnxOA3Cm3W9MmPJTDiiQwjosuhpO5tH9BJxkD5hXsrSNg7ObnDiW1ibae8Q2hKQmM5 PCFx3Vyuq3JU4jxV0wlCinkbcAEKNZSdpK+ytVp1A3ZokeatM4lIm+ylamGmmCVJAJ5bWrIG U9TjnNBtqla/7IrLebDEuUa8xXWW3VMOslx5tfIjttuDCOAd7ZVnnO7JJOa2BQRtwuV1b1Iq 1tat0rHlvjfGt0iCpUnZzzgSklfgeQkeBr3901d+WbD+qHv4mtaaktd6V2qSJUNu5COu7294 wBBccizEIbQkyTKA2sqQCfYyMlkZB31R9tF01FBjRWtLi6JfVFmPBcOKp4KeQ2Cyg7W1nJUe EkJSoBWVcYIVHdNXflmw/qh7+JrkmJqs56l6snzbLS6P8ZJrXsi7aif1E/IizdUtRHJtrCGU WpZZDbicv43RyQkAcnPsngkE4rFvXrXEuDcVacuF2nzGFXVmQl+EhLaEtSy2wWVBpIW5sSrh JVkhWRkAUG1jD1VhWL3Z8+WbS59v84rp7lrMHi/6fI54Nle/iqgp8/UK9NzIseTqjrb5E2HI j259K0NJYO1lZca3LV1jwFJCiMYyBmvLLumr3rxaksL1Gm1MC0IfWqC42talkqkHAZUpY27d 5UUBBGPE0Gy+6au/LVh/VD38TX1ETVn/AKS9WPH+paXQftkmqKlBP9z1R+WrR+qnP39Y2+zb xYoyJd41bpq3QysILku3KbBUcnAUZIGcD7DVlUB2tiQqLbu626Wtz+cBN0hxlSnrcssqSClh KFFzfuLZ8AAonPhQdV01FOtEhlm69oGhoTj7Qeabkwi0pxCshKxumDKSQeRwcGqBuHq7cerf LCUnw2Wd0H7ZJqLtenFNwuzqJK08W3XYsZq5rKC73VEVhTjTKlHO0dZQ8+cEc5rbFBP9z1R+ WrR+qnP39DD1Rji92jP+ynP4iqClBI3E6ltsJ2XcNU6biRm/aW9ItTiEITg5yTKAH05rz3Cd e7ZJhxLrrHScOVLXsjtu25bS31eAShKpftHJHhmvJ2+Q/SHZTfYbdukXGW+1sisR4i5K+r+K QEJUU459rgD3jNS/ada594naiRAt0152/WeDEtbxiuBLLqJDql9QlOWSkLbX7W3O045GKDZP c9Uflq0fqpz9/TueqPy1aP1U5+/rPoBCEhR3KA5OMZr7QTbsLVxSejfbIk+W+zuq/wAJIrxT jqi1w3Zt11RpqPCZAU665Z3WwkZ95lY58Pz1Y1JdpjzMewR33bVcbo+zNYejMwWXXVIeSvKH FpbIJQkjJB4IGPOg87N3mvRbfJa1jplce4LDcNxMMlMhWcbWz3j2jnyFZUw9UY4vdoz/ALKc /iK1mu1JjaW0N3az3lyQzqHvz7ki3qL6UlxxTzy0oSekFKUCEe4jxwa3YDkA+/30E2qFq3d7 F9sgTkcKs7p8+f8A1n3V9ETV+7m9WDGfK0PeH1mqOlBP9z1R+WrR+qnP39Yti6z3727Z2NYa acuzSdzkNEIl5I88o7xnjI/SPeKtK07a4M97tWtj6dOyoEeNOuLr7XTV3dO9G1MwPbEpU47j b08rwFEnBFBsByHqzb8Fe7IFZHK7S6Rjn3SR81cRE1fjm9WDP+yHv4mqSlBP9z1R+WrR+qnP 39O56o/LVo/VTn7+qClBMqhax3ZRfrDt9yrM6f8ACUK5901dn/jqw/qh7+JqH7Q7nquH2kQm tP8AppdvUxEDiGIa3GCsy0h32+kpsHo7s7lpA4OQaxMK5doLjUl2S/PbcEgNXBhuC4tbDffE hS45LQSoiOVYCOpuGFeOMhtHueqPy1aPzWpz+IoYeqeMXu0fqpz+IrXcq8aosWpbY9b42o79 bzAcbEeTGcb6jipg2Fag2QhaWSrBc25CRuwo1X9qci6R7baDZF3BMhVzjpdENlxwKZ3fCBwt trKU488eOOaDIGHrAOHbfbCUeQVZns/pEr/KvK7Iv7FwjwH9T6XbnyM9GOq2uBx3AydqTKyc AE8eVavev2uGLJa1Mp1KqWlUp98qtjywvExIbRjo7vwAUQFBIIVnlXA4uQdTWzUF1uWnLfLc vz714dfcftiNoYKHFQtjqmwVHcWgE7ifjAjCeA3CIeqcc3qz5+a1OY//AGK6noWrz+Bv1jT/ ANezuq8vmkjzrXV0u95hyoQVcNSiwPXxiK06YixMfbMN1bwDfTDhR1EJIITn4+3gCtkdnrl3 d0hAXqEOi4HfnrJCXC3vV0ysYGF7NmRgc5oOCIesABvven1H3izvD/xVey2R9Qty0qulytUi Lg5RHt7jKyfL2lPLH2VmaUE+9qJbGuImnnre4hqVDelMzC6kpWptTYUjYORw5nJx4cZ8pW09 qJusYOQ7G449MiSpdqYTKSVTBHd6akK4+DUSUkD2uCecgiqO6WC4y9d2e+MzIbcOBHejmOuO pTiw6UFRCwsAY6SceyfE/NWG0j2dos2rnr/MdiOyEpktx0xmC2lKXng4pRBUQFAAJ9gAHK1H JWcB5ldo1wh2pUq+2GJbHPSabWC5dUqjpWWysqW8G8IAICPA+2dvFVWhXLbJ0vCnWa1tWuLO T3ru7bKW/aXyVEJABz47vMYNTC+z2UrSFotMqdEujkK4PzpDc+Pujzuqt5W11GT4F4KB5G5A OPdUaF0/6raWhWcSO8CN1CFBJSlIU4pYQkEkhCd21IycJSKDPUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpS gUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgV8WoISVKICQMknyFfaUEoz2iaSehmW3fIpjCOZfUwoJ 6IWWy54fF3AjNesaz06WpbnpeKERXUMvZURscWMoRjzURzgc1J3HsvUhq9MWC6IhQrhaXbW3 HfacfEfqOKWpaSXQAPbVhO33ZJAxSB2bz4ElyVHu0NUhN3bvDJciKUFO92Md3qDqe0VAlYUC CFHPhgUFlG1VYZU2HEjXeE7JmNIejtodBLqFJKkke/KUkj3gE112XWGn75cnrfabtFlzWQpT jLasqSAraSR8ygR9IqPj9mC4l5FxjS4RcHRkNtKbfbjx5DTPSQW2G3kthAATgEEgbhk5ymg0 tpifadRzbpMnR5Alw22XENtKRtdDz7ylDKj7JVIWAPEBKeTzQUsy3w5rkdc2JHkLjr6jKnWk rLS/DckkcH5xXppSgUpSg1zfbpaRquRbl6i1FHfQ+wzIMZQ7vGcf/AtqUUHBVxjxxuGSMis8 3pWQ0BnVWoVAKz7bzPPlj8F89R+q9BXK79oapkND0S2SZVvmynmpiOk+qKoq+EaKN+/AQkbV BOME8pAPr7bdLXfVUS2xbVBblNIRLDii8hCm3FsKQ0QFgpxlRJUAVpwNuMk0FYNNyPlJff7x n93Xw6ZeUML1HflD/tm0/wCDYrVszQlyuFwbmXHR8aXMJsgekyVxnHF9BRMpRUSSfZCUH+lj zFYmNoebqm3XUaYYasq25N8YVMbWhPe0uyFBplSR7SUY96cAYIzuoNx+riemF+st72HgK72n B/Ptr6dLrWgFGpL+kKHCkyUHx+lBqEf0HPfsc62vWNiZGlrenBE+RHUGZAj9JtKGm2UtoCjz keYJPKjWMf7N7zKkWZx2zwUNW6PZo5aWtl7qCO91H9m5PwQxlJCSN+Rnjig2ejS0hP8Azo1A fpdZ9/8A2Vczpl5XC9R35Q93WaT/AINiqKlBOeqy/lBfvrKfu1h9RRo9iTETIvmp35ExxTUe PHdStbqkoU4oD2QOEIUeSPDjJwKu6k+0SBdblbmItujCZb3S4ifFQ+Y7zqC2oI6boUnbhe3d zynI58CEg7fbE6wxIiav1W5FdjR5i3o+1SY7Lyilpbm5rI3EEYwSMZIA5q1a0q+hO1ep9QuD /WeaB/SGwa1Rcey3UMpFpVObYk3W32qBEt06I6lluE+yoqWXUEfCoztIG0jgjakndW/aCc9V l/KC/fWU/dp6rL+UF++sp+7VHSghNVxoelrDLu931JqVuFHTucWyvqlI+hLZwPnPAzyRXXc4 8a3Xaz26ZqnVPeLm4W4yQE7FqCCvCnAzhJwgnBIPjx41k+1a0XC/9n17s9oYQ9Nnx1R0BbgQ lO78Yk+Qrz6th3i43DRr0K1laIFxEyXvkoHST3d5rH+scug8f0T76DI+qy/lBfvrKfu09Vl/ KC/fWU/dqjpQTS9KuKThOo9QIPvElH+aDWIvdpRYYBlz9WamdQ44iM2yJDAU864oIQhJ6acK KiACVADOSQBmrysFrZF0dsDrVihR5c9a0BAfdDaWvaB6oJSr2k43J48QKCBVqK0ptzUhu76x dd2yVvxELQp6KiMsIfU4MYwhRA9kqKj8UK5qyhWBubDYlRNS3x2O+2l1pxMpOFpUMgj2fAg1 DxdF3+3RY8u2WmCzKXaJloXCVNKw31Hgtt9bpTlxR9pThwCSritmaTtPoDS1ms/V6vo+EzE6 mMb+mgIz+fFBj1aVcIwNRagT84ko/wA0UGlpACB6z6gO0AHLrPtfT8HVLSgnPVZXygv/ANaT 92pZi42l/U6bIjUWpeuqS7CQ/wBdHSVJbbDi2c4yFBB3ZICT4Ak8VsytdxLbqCT2louVysEF u2xnXURZKZgV021NkF3pBIJeWQlJUT7KPZHmSGfXpVxSSE6j1Agn8YSUZH6UGjWl5DaQPWfU C+MZU6yffz+C+eqWlBOeqy/lBfvrKfu09Vl/KC/fWU/dqjpQTPqq+N+3U2oAFf8ATtHH0Zbr sRpqQkY9Zb8fnLjP7qqKlBqhOoLJ/OnJOotUx47TEmS2+6tIRIbjudN4tgJJ9lZAwQknIIBH NZ2xQW713tLV71REkwnwzJjyH0BbaihKwDhJSQUrScpJ8fHxFSdy0Tq+6S73KkJtzc2baJNu kOdYrblb3stpbQsK6KQ1uBPmpYJScZqo7JtKSNKNXllEd2DaZMhD0OA/IEhxg9MJcJcGchRA wMnAHjzgBzhMR3tRzLEzqrUqrjEYRJdQ4lAAbUohJSos4Vkgjgnw99dunW4+oo0mRatU6hca jyFxXOohDRS4jG4bVsg8Z91dse2XJHaxOvC4RFretDMFDwdRnqNuuuHKc5wQ4APnBrh2aQrr B9Y/TFrdgd7uz81je825vbXjHxFHBG3kH3+dBkTpdwnKtQ34n/4hA+wIrq9U5Ad3p1TqMDOd nXaI+jlvNVFKCe9XJHykvn9tn93Xpt1lehy0PrvV1lJSD8FIW2UHI89qAftrMUoJS53q4wu0 ix2hTkT0TcocpxKekrrB5otn427BBSs8bR4eJqI0x2gahvF3btK3LaxeZ8Kc6iG7HUDbpDLy W0Ic9rKgUKKj4ElOQQFADY1z0zCuOpbXfXnZiZtuStLCW3yG8LwFZR4HIA/RXG0aVt9ruzlx ZXLekqDqGzIkLdDKXXOo4lAJ4BUEn/5QPAYoIG46w1HZ9Pd/mT4twZdvZtiX4FrUHQ2hLiXF NsF1RcV1mynAJ9hJVg+V32e3xzUuirRd5CmC/KZCnehwlKwSFJxk7SCCCnJwQRniupOirW1a INviKlxUwZjs+K8078I084pwrIJBBB6zgwQRhVZaw2iJYrY3AgBYZStxwlxZWpa1rUtalE+J KlKJ+mgyFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUo FKUoFKUoNeahjWH+Uu02ybpeM9Ju8d903PclJy0EkoIHtHxTycD6awmlJmlr/drax6tRmIV3 alPW1/rFSnUx3Ahe9GAEbtwUnBVkeODxVtedMSbjrixagRcW2mrU282mKY+4uB0JCyV7hjhI xx+msfpbs9j2G626Smat+LampbNujlvb0EyHUuK3Kz7RG0JTwMJ955oOc2y6HhXKPb5cWE1M fKQ22oq5KiQkE+A3EEDOMkEDNYcvdl6wtJbtkgIbdWpPQW9hLX4RWMHhPgT5eFZHVmhJN91V HvDd2QylhcNxDLkXqbTHeU5gEKHCt2DkEjHBGTXhm6EucSBIeiT0S5LUW7oYYRHDZdcnO9Y5 UpeAErAA8OM5oPkaP2YvRVSo0K1hDQax04ykrUHMlvakDcsK2kpIBztOPA12T1dm8A2wSkQk i5oS5DUlDiw+FKSkbSARyVJGPH2h76x0HsxkXO22mdfZ6hfIjMJDYXHSG2gwlxJQtKF+3u6z mVBQ/FxjBzl3+zySuPBjtXlpqJAehuRI7cFKG2ksuNurRhKhkLcaQefigY58aD61G7PHr6mz MotztzK1tdBsqUd6BlaSRwFJB5Gcis76j6ZPx7JCcHucb3j9ByKwlp7P3bfq9rUCrsHZBlSX 3m+77ErS62hASEpVtSodMKK8EqJOcVfUEw72f6RdGF6btR53cRkjn8wrB6t0/p7T0BmRF05b FJW7sdfkv92jxkBKlFx1zBwMpCRgH2lCth1gdV2F+9dwXFnqiuRHVudNaC6w+FNqRtdb3J3g btwGfEDxoNUK1NpZVtE5rRw6Ea0x7xckuulC47LxICUJweooBKlc7RjHOTgbS9SNNH41lhrH 9FaNwP5jxUi12QQ2LQLbHu0nu79qYtE8uI3rkMtLKgUqyNhIUtHmAkjA4raNBNq0JpRRQTp2 1AoVuSUxkAg/mFE6F0wjOyyxEZJJ2pI5JyfA++qSlBOepGm/yRH+39tRmmU2C8askWOXpGNF cRGclYW71VNpS70wl9GMIUsHekZUCkH3VtaobSOhHLFqJF1lXd6e6zCcgtqcRh11C3Q4VPLJ JcUMBKfAAZ454DLHQulDjOnLTwcj+ao/ZXWnQOlUOrdRYoKHFnKlJRgk/OR9NU9KCc9SNN/k iP8Ab+2sXqXTVgtNpVJj6bbnPFxplDKG1rGXFpQFKAydid25RAOEg8GresPq21zrzZHYNtuf ox11Sd74YDuW8+0jBI+MOM+OCcUGmbhf9IwrbCmzNIadhvLfnNh99XTjOKiLCMNOBslZcySg bRkJV4kAHaNq0fpqXbYsoafZimQ0h0srSUqbKkg7VAHxHh+asTJ7On5LEDvN0hy3o0aRE2yr W2uOGnSjCUMgpSgpCAAecjOc1Z6dtTVi0/bLRGW44xAjNRW1uHKlJQkJBPz4FBjPUjTf5Ij/ AG/tp6kab/JEb7f21R0oIu76C0oxDky2dJW2VJbSXEtIaQ2VkeQJwB9NRtol6eumn9ISLZpK ELlqVLjjEVyQpDTKW0KWtS3AknyAGE8lQ8K29cmX5ECQzFeQy+4gpQ4tvelJI8SnIz+kVB2b s5ftGn9Lw4t4R6R071Uw5aop2qbcbKFJW3v58QcgjlI48ch6dH2fSWqdL2y+QrK03HnMpeS2 5ncjPik4PiDkfmrMepGm/wAkR/t/bXs0hYI2ltL2yxwVLXHgsJZStfxl4HKj85OT+esvQTg0 PpkZ22aIkE5ISnaM/mp6kab/ACRH+39tUdKCc9SNN/kiP9v7a+o0Vp5Cwtq2NtrGQFNrWk8/ ODVFSg1b2iR7Do+CmWnTMSUyGHpDrr8ospy2E4aSohRU85uwhPmUnmvCuXpxNydxpNr0VHuM a0yJCniHWpD6WyB0/ApSXm0qO7IJVwcc2WvNHOaqbcbTc3IrT0F+A6ytBdaUh3blwI3AdRIS dqjnG48V4D2dNJlqbZuDibS7Pi3N6OpG5xx+OlCUnqZ+KotNKUMZJSeRu4Dq1hZLBY4cd1rT sN9Li1JcefkGOxHSltS97jmFFIO3aOD7Sh4V6tLWDT2oNO2y8t2mXEE+OiQGXZLqVoChuwcL +esrrHT8m+iCYs8RxGW4pcd5rqx5IW2pGHW8jdt3bhzjIFe3SNlRpzTFqszch2UiBGRHDzp9 pe0Yyfd9Hl4UHi9SNOfjWtpZ/pLUpRP0knJp6kab/JEf7f21R0oJwaJ08kkt24Nk/wBW64j3 +5XzmvTbtL2m2zESocd1D6M7VKkOrHIx4KURWapQQmoZcmL2u6QYTcJKIc2JOSuJ1Qlpa2w2 pJ24ypWFLPieBnjBqH0pcNR3HUzdkk3GcmVcIl4buE1qUHmW1tyEoZcjhKyG1ISsJwAnlQ3A qBxse+XzRUO9NuX6bZI9zjEIQ9NU2hxo+OAtXh454NeaFqzs6gzJMuFqDSceVJO551qdHStw 5zlRCsnnmggJK7lF0zHfsFwvl0N01CqCzDmXZ1DjzTAeQtsSOCwVLZW5kckBKfM1snssuEi5 6Ctb85192agOR5Bf5cS624ptaVHJ3FKkFO78bGfOvE5qjs3dgmE5f9JKiF1T3RM6Ps6hUVle N3xiok595Jr12/Wmh4sZuJbNQ6fDLYwhiJLaVtHjwlBP+FBW0qWd7Q9HspSXdTWlG5RSAqUg HI8RjPFcl9oGjW3VNuarsCFpAJC7g0nGfpVQU9Kl/wCUPRfyv07+s2fvVyRr/R7h2s6psby/ 6DM9pxR/MlRNBTUqXf7QNJRwDI1DbWgfAuPBOf018R2iaLWgKGrtPgHyVcWUn9BVmgqaVL/y h6L+V+nf1mz96uSe0DRy1bWtV2F1Z8EN3Bpaj9ACsmgpqVLvdoOkWEKU/qK2NJSQCVvhOD+e n8oWjPPVun0+PCriyD4481UFRSpf+UPRfyv07+s2fvV9T2g6NWQlGrLAtR8EouLKlH5gArJP zUFPSpl3X2k2ikPahtrW7w6j4SPn8a4q7Q9FpUoK1bYAUnBHpBr71BUUqX/lD0X8r9O/rNn7 1fR2g6MUQE6t08pR8Am5Mkn6BuoKelSqu0TR6VYXqW1IO7Z7clKcK93J8a5DtD0YQM6tsCfm XcGkn9BVQVFKl/5Q9F/K/Tv6zZ+9Q9oeigMnV+nMf7TY+9QVFKlG+0fRi8bdU2bBGdxloA/S TjyNcz2haLBwdXaeHGf+MmfvUFRSpf8AlD0X8r9O/rNn71fFdomiU/G1hpwfTc2PvUFTSpcd oeiiMjV+nf1mz96n8oei/lfp39Zs/eoKilS57Q9FDx1fpz9Zsfer632haMdWEN6u06tR8Am5 skn/AL1BT0qZX2g6MQopXq7TyVA4INyZBB/tVx/lD0X8r9O/rNn71BUUqaRr7RywSjVmn1AD JxcmTgZx/S99dvrtpXAPrNY8EZB7+14f2qCgpUy5r/RzSyhzVun0LHilVyZBH/erie0TRQBJ 1hpwAf8AvNj71BUUqca11pF4Za1TYVjOPZuLJ58cfGr2QdT2CfKRGgXy1yZK/itMy21rV9AB yaDFXy83KD2iaZtbTkc2y5Myi62WT1AtpKVAhe7GDuHG3y8eeOvS18uc3Xmr7PcHYrkW2d1V G6LJbUkOoUohZKlbjwOePoFZK66et8/U9pu8mTJRcICVpjNokFKCFD28o8FZGAfoFddpsVrt +p7zd4015y4TEoExC5AUlISPYyj8XAyB8xNB1X/WttseorfZpqH+8TFNJQsBIQC6500DkgqO 7xCQcAgnisSntOgLe6SLTdioifsyloBZhna8B8J5KwBnGc/TXrv+k7Ffbuq8vXF9iS2mPvXH lJSkdF0uNFWQfBZJx4HzBwMeRXZxbw2uTb58xUrpzzGU+4FtJXM9p1RSkAqBVhWM8eWKDpc7 V7KxHiqnxZsGTMajPxY0otIW8h8qCDnftTjYoq3EYAr0ye0mCiBY5sS2XGZGu6UFlTRaGxSn 2mNqgpY56jyBkZHJ5rhp/s0tkCxwY89bsi5RW4zaJqHVhTXd89LpblKKEjcr2ckHcQcjisnJ 0NbJOC/JujikrjuIU5NW501MrStJTuJxlaEKUBwopGfCg6W9f2x3WY001Glqnd4VGUo9NKUq S11SraVBe3b4K24J8CasKl4Wh7RDvLV0ZVMM1uU5L6jshTilrW2G8KKskpCBtSnOAPCqigVO a5nXGBboztrfQz8P8PhhT7ymghRKWWkglbmQnjHhuPlmqOsTqCwQ76mGZfVbfhvdeM+yra4y vapJKTz4pUofn94BoIey6wvs61dnE91229K/PdGahpoqOe7vOgpUF4T+CAUnBIORnitnVKt6 EtEeNYI8JUyLHsai5CbaeOErKVJKlZzuJC1gk5+MaqqBSlKATgZPhUTpDWStRa0vtvZEf0XF iRZEJ1DgUqQlxTwU5weE5bGB7sH8YCrap+16Stlr1PcL7CQtuZNZbYdSAkNhCB7ISAOMZPnz nnwGAoKUpQKxOq37hGsUh20dESkqRlbywlLTe9IccyrjKUblAHgkCstWK1RY4+o7K9bJj8xh h0pKlxH1MueyoHAUnkDjmg1c9rfUca325V1mNWyHIVcnGbo9E/4Q0yU92CkHhKnUqUrHBUEe yATxs3Rd4XqHR9jvLzQZduEFmUtsZwgrQFEDPlk8ViFdntoVb2Ii5V5UGlPEvG5PF10OgBaV r3blAhKRyeMcYqrhxmIURiLEaQzGYQlpppAwlCUjASB5AAAUHbSlKDpmJkLiuphutNSSkhtx 1suISryJSFJJHzZH01qxet9QO9gEXWUd2A3d+6CU8HIyltqG4gpSkLG0+HJJ8PDnjakxjvMV 1nqus70lPUaVtWn5wfI1KJ7PLOnQ3qil24CyD2Q2JB3hHj09/jtzzj/LigsKEAjBAI9xrgyg ttJQpxbhSMFa8ZV85wAPsrnQKUpQK4KabUfaQk/SK50oNV3nVWr7VdrsiNb2LgmJBuEpUNhs qDAbI7mCtPip1O4lv43BxgeOW7NNYuahu9/tTk6Jc/RiIjonRUhCF9dtSijAJGUlB8/AgHkH Pvi9n1pYlz5Bl3h5U0Ph1DtxdLYLwwtSU5wlWOARjHlisxpzT0OwtPiMuQ+/IUlT8mS51HXS lISnJ9wSAABgfnJJDFtXu4/ynv2B7uptvooTmihCg6FdXYQokkEfQB41x0Lc5l3d1Izd2oJe tl2XBbVGaKEqbDTS0khRJz8Ic8+Ve/1Yj+uQ1L32d3zu3dOjvT0elkq27dufjHdnOc+eOK5a Z02xp966Ox5k2Su4yTLfMlaVfClKUkjCRj2UpGPD2RQZxICQAkAAeQpSlBwUy0o5U2gk+ZSK JZaSoKS2hJHmEgVzpQa51YmI32yaIkCOO9CPMbdkJjkkJUgBtKnAMAFQXgE+OffUdpnSdxl6 siW6RHWbOlm9NXKatpxl+a3IfwlLuUgZySU4KspRuG0ECtuXC7XOLNcaY07NmMDG19iQwArj nhbiSK8y9QXdKSRo+8LPuTIh5+18UGqp9mjs6QZuFntsLTrs3UqgpabelMeG1HW+22p9pKQF oIbzzjC3gdwCRWxOxpDzXZzampLPTdbU+jIBCHQHl4cQCAUoWMKSnAwlQHlXrd1NeUKwnQ2o HPnTJgY+2SK5NakvDhIVom/NHyK5EHB/RIJ+ygqKVO+nrt8kbt9Yifvqenrt8kbt9YifvqCi pUs5qW8oUQnRF+WPemTBwf0yBXwamvKllI0Pf088KXJgbfH5pJPh81BVUqd9PXb5I3b6xE/f U9PXb5I3b6xE/fUFFSppeobukZGjryrnGEyIX6eXxXFGpbspZSdE6gSPJSn4GPskk/ZQU9Kn fT12+SN2+sRP31PT12x/ySu31iJ++oKKlS7mpLwjGNFXxf8A1JEH/OQK+o1LdleOidQo5x7T 8D/KSaCnpU76eu3yRu31iJ++p6eu3yRu31iJ++oKKlSzupby2ohOh784M+KJMH5vfIH/AJFf UaluygN2iNQpJ8fh4Bx/9zQVFKnfT12+SN2+sRP31PT12+SN2+sRP31BRUqZXqO7p/5l3xft AexIg+Hv5kCnrJdfkTqH++gfxNBTUqd9PXby0jd/zyIn76uKtQXdKSRo+8KIBOBIh8/Ny/QU lKmPWS7A4Oir+eM5S/AI+2SK+nUl1z/yK1Cf/rQP4mgpqVOen7seRpG8D5jIh5//AD1wd1Hd m8Y0XfXPD8G/B4/TIH/k0FNSpn1kuvyJ1D/fQP4mnrJdfkTqH++gfxNBTUqXXqW7pWkDRN/U k+JTIgcfTmT/AIUTqW7FIKtEahSfd14H8TQVFKmfWS6/InUP99A/ia+HUt1AJOidRcf9NAP/ AImgp6VMjUt0PI0VqHGAfw0Afm/4TT1kuvyJ1D/fQP4mgpqVM+sl1+ROof76B/E1ztmpJk24 NRXtK36ClecyJIjdNHGeSh5R/QDQYbWDz0ftP0CGbhLaRJdltPRESClp1KYzigVNg4UQoDBP hWGsa5R7VUCPqZcyIhyamW2uSoodWopU1GbZKyAWUpUVOJSnxCTkk4s7xM04jVdmgXViMu+S wswFOQytXwaStW1zaQnABPJFYS3XTs/i6guEu3xLbGurLclx+c1bS2pxLRHX2vBADhSSNwSp Rz4+FB91lreVY9WW21RIbElh1cQSllSitsSJKWE+AwnklQyfa2kAcEjFxdaaml3dERDFkZbf k3OOypXVUrMRRSkkZHxiATg8Cva/qHs+1M47LnW9qfIjdJjM2xvF49QqKG0BxrcrO1R2pB8M 1mLJZNJXW3pudhtduYL3WSiXGhIZfaWolDpBKQpC9wIVkZyOfCgg4natekwLP3u3wX5V4iW+ Uw5DS4puP3lwoKXE5JURjIAI3HI4xk5Sd2g3xu12Z5q32xqa+lKZ0V94lbCzKYjggJzgHrbw Fc4GPHOK/T+idP2LTYscW2RXbeptLbqX2G1F8J+L1fZAWQMDJHlXsd0vp95pTT1itTjag2FI VEbIIb/BgjH4ufZ93lQRjfaDcZXaQjTsODDXBFwMJcpKluDAil8nekbAvIKemTuHieDWy6xI 03YhKbkiy2wSW31SkOiK3vQ8rG5wHGQs4GVeJwKy1AqT7RXR3G2RG5kpiVLmpbjx47zjBmLD a19FTraSptJCSoqGMbPHmqyvJdLbBu0NUS6wo02KogqZktJcQSPDKVAig0Qq53C59mmnpKdX S27tItrqG23JRjFt9Lw3SnHQsb22glScKCg5xxlVfoFOdo3EE45IGAawc/R2mLi5HXcNOWaU uM0lhlT8FpZabTkpQklPspGTgDgZrO0ClKUCtWaHva/XnoPzJFwbvAuL0V1E9x1pgMSghTfR UhIRjIAVlXKSBwedp14IdmtcKfInQrbCjzZH4aQ0wlDjvOfaUBk8knnzoPfSlKBU12iyG4+k pXUuj9qLrjLKJLCVFe9bqEpQNoKhvJCMgZG7PlVLXROhxp8R2LOjsyYrqdrjLyAtCx7ik8EU GitM3GdcrjFtF3vFyjw25d8S907i78G4wtoNNCQFBbiUIWtQKsZwcp9mtq9l9wn3Xs50zPu6 t8+Tb2HXl+ayUA7jwOT4n5zWUd0/ZnrYzbXrRbnLcyoKaiqjILTZHgUoxgHk+A86ySUhKQlI ASBgAeVB9pSlArUV7vDzXaXa3IF3uDsF2/C3Sz1XA2w53NShEDBAQpKiA4XQSUk4rbteD0Na /THpb0bC9K7On3zoJ623GNu/G7GPLNB76UpQKUpQa87T9c3PR1xhJh2xmdDchSZj2ervSGVN BXKEqShOHQd68JG05I4rFze1eVGbuUpFgfet8Z6RFbdAdSA428GUlxwt9PapRJ9lSikDJB5x sO66dsl3ktSLtZ7bOkNDa27JiodUgZzgFQJHIBrivTdjXKmyV2e3qfmoLclxUZBU+kjCkrOP aBAGQfHAz4UEbcte3Ow3aA1qWDDj28pnOTX4ZdlFlpgIKXMISSkEOJJCh7OPnqg7QdSP6c0g u822O3MWHozaUK3EKS68hvICQST7ecAc16ntGaXfRGQ/pyzOpjApY6kJtXSBOTtynjJ5486y dztkC6xBFukGLNjBSVhmQ0lxG5JyDtUCMg+BoNWXLtYuEGyS5qrOwtyPKuKekFuhSmIeNyyj ZuSVE+JG1OU5POK8t21hdLbqudfLi/OcsNvuptYgRX0jJMRLqVloN7l8q5y4PfjAwdlPaN0w 82UPads62y446UqhNkFbmAtRGOSrAyfPAz4V6GtNWNq4sT2rPb0TmEBtqQI6N6EhOwAKxkez 7P0ceFBEv6+vKUdJNttiJZTbJAKpS1NBma8WUgqCBhaVjPmCnwqu0ZfHr7bJTsuOhiVEmvwX Q2oqbUppZQVIJ5wcefgcjyrz3TQ9jm2Y2piI1AgrksyXmojDSUvltaVpStKkEFOUp4x4ADwr PW+FFt0NuJb4zMWK2MIaZQEITzngDjxoPRSlKCJ1hBucnXeipsK2PyYNukSHJT6HWkhsOMLb T7KlgnBUCcA8eGfCpPT+gbkdexHZzEhvT1qfujjUeWWHW3e9q+K2U+2UkKcUQ4BjISN3Jqz1 XqF2xzwmRf8AS9tZdTllq5ulpxWMZOSsAjOfAe6uy3zNSXGG1Lt83TUuI6NzbzHUcQse8KCs GgkNRaZvd50k43cIElUqTqJcyWIj6EyURm3FBhcdalAIWEIY8wdu/HJxVb2V2ifYdFRbbdEr S4w6/wBIOlBe6JdWpsvFHsl0pIKiPFRJyTknuc9cwnLY08tWfBXWSMfTzX1pWslIIeb08hWe Clx5Qx9GB/jQU1KnNurv6yw/2Hv2026u/rLD/Ye/bQUdKmXPXIAdI6eWc8hQeTx9tcEK1sXM Lb02hHHtBx9R8OeNo8/noKmlTm3V39ZYf7D37a81xm6jtkNyXcp2mYkRvBW9ILjaE5OBlRUA OTQVlKipN9u0SLEkyrzpFmNLx3Z1x5aUP5GRsUVYVn5s1kN2scpBb0/jHtK3vcH5hjny86Cl pU5t1d/WWH+w9+2vihrAY2q0+eecpeGB+mgpKVKOK1yCem3ppQzxucfTx/ZNcItx1O8+qNv0 uuUkHc21KdUpOCASU7c8Ej9NBXUqc26u/rLD/Ye/bTbq7+ssP9h79tBR0qUcVrkLIab00pHk VOPpJ/NtP+NFSdXx2XHpyNNNMNoK1uGQ8lKABkkkpwAOaCrpUOvUVzRakXNd90cm2uKKESy+ rpKUM5AXvwTwfPyNZNJ1atsLbd0+tKhlJCXsH3c5oKWlSqFa3ykra02RkZAcfHHnztr0b9W/ 6PYf7977lBRUqcI1f4hdgHzbXj9ua8Dt21C1dUW3v2k1XBad6Iin3EPKT5kI5OMeeKCypU0y vWO34aPp/dn8R97GP7Fc9+rf9HsP9+99ygoqVNkavIJCrAD5JIeP25/yr40vWIT8Kxp8qz4p eeAx/ZoKWhGQQfOp3fq3/R7D/fvfcr6lzVfO6NY/mxId+5Qawvmh7/BXdYcViZdY6rLc2ocl p8pWmQ+8FspWpx7KlJGQFY4A8eeOmBpfU7SZj0i23IBx+1vyGG5QCXIzbSQ9GZ+FJylQTndt 37Vc+1itooXrHCCtjT+TnckPvez7gDs5+nArnv1b/o9h/v3vuUGuYemtTQtR211K72q3RWoq oQceD76ENqcLrLyuqhAUpJSDlK85ACspzWf0Za5rOunLjIgXuLFmQFPBEuYt1tp5chxRQU9R SUr6Zb4AwMYB4qn36t/0ew/3733K63JGrmlt5h6eU2ThRVNeQfmA+COTmgpqVO9XVque52Fv /V728v7emP8ACm/Vv+j2H+/e+5QUVKmy7q9KkkQrAtOeQZjyD+npGvRb39SqkMpuNvs7TB/C LYnurUOPxUllIPPvIoI7tDuzEm9z4LUe4SVQLLMQ53eC88kSH0thpAUhJBUUBZx7lCpfSF01 PJl6YYhSnY9obt9uS0kMvKDiEoKJQUAyodQKG32lJ27U/wBI52tO1Tp603ly2zbjGiXBwNur bcygkLOxCicYwSkJznxAHurl61abj9/Sb1bGxB3OSsyEAM+1hRVzxhRwfcTg80GlbXc9cG2T lrlak3NWO6uxSuK6XHZCZBEbelTAAUUeABJI54rb3Z5fJt7s7npG3yYr0VSGes8F4lDpoV1E lbbajyopPsAbknGa97Wq9Puy+7NXu2rkddEYNpkoKi6pJUlGM/GKQSB5gV5mNc6Wkd77vqG1 vGJgPpakpWpBKtoBAOclXsgeJPHjQUdKnntbaYYbbcdv1tQ25GMxKzITtLIVtLmc/FCuM++u frlpvvYi+nLd3kvtxg1107uqsZQjGfjEcgUGepWHiaosM27KtcO826Rck7wYzUhC3BtOFApB zweD7vOsxQKj+05ZRaLepMF59aZzakSmmi76PUEqxJKBysJ8NuOdwzVhSg/PD0ZDPZxZrTcb HfmrjKt0yJIlRrbJfKYzr25xXTSkpS88WwpKFYDe7kgAA/oRlCW2W0I3bUpCRuJJwB5k81zp QKUpQK1HohL8btKdMCDNabnekXLsJUBtssrTIT3dQeQgFW9JWQkrX7OD5ZrblKBSlKBUx2mB s6KuCXrXIurZLQMZgEq/CJwvAOSEHCyB4hJFU9KDQOl4Nwt12t92vVvuMu3t3G8ByYbe51JS 30s9J9UcJ3ICgl1vhIHh/TraXZNb59p7M9MwLwlSJ0eA0hxtXi3hPCD86RhJHzVWUoFKUoFa X1I0/J7VbamJZ5iENX5l+SyGl4lgRFIE3qjIQhvKUbOAopweTit0UoFKUoFKUoNR9tt91LZ7 xa06WmTWiq3zXnGmGkrSp1Ab6IwWXNylFSwEZRuwPaT41irhqjXhl6ndhOtIchmYlFvU0pbz TQx0HUNBjk7cr5dUFlRABI2jeNCQASTgCg0rddTajslzs8u2z7nqe1/7oPLbEMtd4bSlssth TbCt6wVOBJ9gKKeSAObXtQuVxi6Adn2d6ZBuBXHLYbQC4NziApKh03MeyVZIScYrKDW+lTkj Ulm2hK1lXfW9oSggLOc4wkkA+6u1GsNNONyFt6is60R2kPvKTNaIabXjYtXtcJVuTgng5GPG g07dNVaxj2GYGLjcVXMTrlhIjpWhIZbBabQ53cFWSQUjp5XhQ3JAJpOEsa8cv8GOm46hXdEC BHdhIWF29UNJLiXCjegBZXyFgZG3GVHO6WtR2N5+Awzeba49PR1YjaZSCqSjn2mxnKxweRnw rhA1Tp+4XVy2QL7apVybKguIxMbW8kpOFAoByMHx44oNTesupDYVTFX24mKlFmVImCG0lbMl +V0pUdKOlghKFJO0hSkqxkknFbJ7O5tznWaY5dlOuhE+S1EfebDbj0ZLhDa1AJSOR54GQAfO s3drVBu8dti5xW5LLbqH0IcGQFpOUq+kHkV7aBSlKDV2tNJXjVeurnDLi4Om5lmZiSHyylzr ESFLWhshYKFbVAbikjk8cCu9PZ3dYjKhbr7FQ5FjTo9uLsHd0u9PIdUp3KyHCnYAOAM8kHwr J66uV2turdFJgXFTUCfcVQ5UXooUHU9B1wHcRuTgoHhipfTWvLrc9eIbnuSoVqdvE60x2O7t LZeLCPZyvd1ULJStWSCnAxx40Hba+y2ZpSe9dtNXJt6U0UdGPMQ46HGURktdJRU6QFEtNkOA Ap5GCngdQ7Nr7JuQN1ucF1S2IUjvLLDiUolRXnHMLR1MqSsyHDkKSQUjgedhrHXcLSV4gRLr Fk91lsOu98QUlDakDIQQTnKiQlPvUpI86xSO1KGU6dLtonsemegUB1bQLYefDKMgKO45KVED wSeeeKDwXbsn75be5xLjFgt+jJFvShiK6ltKnnuqpYSHhkZ/FUT55POK9U3s7uczVi749foq l+k49wZYVBUUM9NnpLCfhfjLAR7R8NuAOTXti9orMrtA9VmrY+l9Ml2Mtx11CVJ2Mpd6nT8S hQUAk+de3XlzulruelDbpjbMWZdm4cplTIWXUKQs8KJ9nGzyHnQYvR3Z5K09qZq7uXdqQSJv WYRHW21mQ8hz4JHVKGgnppHCSVEqJJJGNh1qG964vlq1+IcovIYcvsS2RoAibm3orzQzI623 4wWVHG7ACMEZOa42zWt49EX1u43MJu7tsVcbYVNxWWENqWUJw71FoUUrUhPtlPlxkmg3BSpL s6vL1yh3GFcZMt+72uUY0zvLTSCFFKVp29L2SkpUCPPnmq2gUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg UpSgUpSgUpSgUpSgUpSg13cezdZuE5203Yxokm3z4YjSGlPpaXLdS44tGFpwNyfi48/HwxiY 3ZfdI8udKN3jSZSnbZMadeQ58LJipwpTqdxwheThKT7Hs4+Lg7apQas/kxkDULdzD1vAWmO4 5Ga7wwww8w446hSGm3UpWCpzPt5wQVc7imsppXSV7t+skX66SLWtb9uMeWiMhafh1PKdJRn8 Qbgnnk4yfdV/SgUpSgUpSgwl90taL7cLfOucd12Xb19WK4iQ60Wle8bFD6D7xweOK4R9IWOP qBV7ZghNxUtbu7qrKEuLSErcS2VbErUkAFYSFEZyeTSlBzvmlrRfJbUm6R3X3WkBtH84dQlI DiXAdqVBO4LQhQVjIKRzWKT2b6YSmOlMSYlMdlthGLjJztbdLrWT1MkoWSUkklOeMYFKUHrt uhtPWybGlwITjD0Z92S3slPBPUdSErUpO/CspAA3A4AAGMV6tR6XteonYLl1RLWqE6H4/Rmv sBDg8FYbWkEjnBOcZPvNKUHD1RsvrGq+qiLVcVKS4VKfcLe8I6Yc6ZVs37PZ3bc44zXgh9nW lokWZGbtYWxLYEVbbrzjgQyFFYbb3KPTSFEqARjBwfIYUoMrarNb9NWyUi0RukHFrkOqccW6 t5w+K3FqJUtXAGSScADyrLpOUg+8UpQfaUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQ KUpQKUpQKUpQKUpQKUpQf//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CACyAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAYHAwQFAgEI/8QAUxAAAQMD AwIDBAYGBQYJDQAAAQIDBAAFEQYSIRMxByJBFBUWUTJhcYGRoSNCUlaV0zNikpPUJCWUsbTD FzVTVYKzwcTSNGNkZXJ0daOkssLR4//EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwD9OXtAXaZYVcHbakNqUqY0UBTKQMlQK0qSMDPJ BqAWN832SzGtPiNqJTj0b2tlD1uiIU6yClPUSVxRuTlSeR+0KmGurIvUmi75ZWXUtOz4TsdD iiQEqUggE45xkjP1VDrhG1Ld9O26MmxOW5+GiO1NUHmw682HmS+1HUhfCFIbVySnPlHBzgNv UbjWm+h778SL5FW+SGWlMwFLdxj6KRFKjyQOB6j513hZL0QD8WXDn/0SN/LqrJuidVLXcJHs s152XDlRbShM8INqUt8qYU6rflWxJCsp3keZPPGWprTrxbGrLda7XPfiXSS6tEj2oNuM7UNB C2VGRwlSw4oo2pxnvjigtFen72pJCdY3NBOeREiZHP1tfdRWm7spW461v6c/qoYghP3ZjE/n UJm6Ol/EGqZTEO/OMm2BUALuigl2UsPlaAA75QA4ykZAA6eQeMmOWzSWt2bc/vauQlKh2lDi FSkrQUtrzLaRl4FSlDZuKindhQCgCKC2E6YuKMdLWWoUjOSCiGvP9qOT+BFZDY71+9lw/wBE jfy652hk3Kye79Oy4E1yOIjswznnUKDKi8dsYhPGQlQxgqACcZIGamlBFHNNX1aiRri8Ngns iJC4/Fg17Gmbt6641F/cW/8AwtSilBGBpq7JIPxtqBWPRTEDB+3EYH869fD14G4p1jeSpXou NDKU/wDsgMA/iTUlpQRdOmrxswvW1/3ZJ3JjwBx8uYxp8M3b999Rf3Fv/wALUopQQW/x5GnY bc26a41MGFPNsApgxHhvWoIQCG4hVypSR6ckCvtkTJ1JBXJs+truppl9yO4sQI7fnScKThxj OQcg/WMelZ9by5Ui72azxbPOnRzIbuEt9jphLSGVhbY8605UXUN8DJ2hVVhNturbtpybAtFq u0OazPu7rgD7beyQ+4HmOzqQU7H8hYUcKSobTkUFqnR8pxYckav1M66nO1QdYbA/6KGUpP3g /wCqvfwnL/e3Uf8AeR/5NRO66Iee1hdb5DshdkLtpeivSZuxYnFRIRlKiUJCdqcjjv8Aaep4 PWO6afg3eLdYsphtyS27GL62lZQI7TashC1YWVtrUrk53A5JJoOwNKTEqCkav1GlQ7HdGV+R ZIP3itdOjrmFJV8eaqO05wRBx9/+TVMaUETa0hNQkhestTOHOcqXGGPq4YFfV6Oddx1tVamX jkbZTbeP7DYz9+aldKCv47DDuqZGn4+t9TC8x44lraLbJCWyQkK3Kj7Dye3P5V1/hi67s/HG pPs6Nvx/stajdsuivF5y8rhLRaRZxAS91UeZzrFwnbuztxgA4znPAHNTSgix0rNUSV6w1Go5 JzmKnuc9ksAU+E5f726j/vI/8mpTSgix0lKPfVupOP8AzrA/3VcKfJYtt6YtcrxC1E3JW81H CPZoa0Jccz021ueykJUrHAUrJ++rGqtr/bLnc/EOL1NIhdojy48j3iiWygPrbTlLrqc9RXSK lBCe2eTwBQd1GkZw+nrPUznGOVRR9/DAr38Jy/3t1H/eR/5NSmlBFvhScnlvWGo0L9FZiqx9 ymCPxFYXtH3J5QLmutUY+SBCRn+zGBqX0oK1uKrXar2m0P611O1LUplCkgpdQ2p5RS0FuFlQ RvUkgAkc/bUh+E5f726j/vI/8mo7rKw6ivWr4ZZiMiHGuESTGmJWA2hlvzPCQ2VnquZyGwG8 IyFbwc4sugiw0rOTy3rDUaF+isxVY+5TBH5V6a0xcUtbHNZaid5zuUiEk9iMZTHHzqT0oIur SktSifi3UYyc8Ljj/c1zXbLGh3mLbDrLUbdymocebZMpDhWlGNysKbISBuHbA5qdVWz+lL41 4v2/UKHGZVu6chLrpaSHWkrDYQzkrGUJ2FQIHBUTg7iaCQDSs5PLesNRoV88xV/kpgj8qyo0 5cg2pLmsb+5n1LcJJH9mOKklKDTvFzh2a1S7lc30x4UVtTzzquyUgZJ4qIXDxS0/bWUrnNXV lQW8h1BgOKUyWm0ur34BxhtQV9n2GpdfLVDvlmm2u5tdaFMZUw83uKdyFDBGRyPtFRDUvhpE 1LHjM3i93aUGC7hTyYyyQ42GzgFnCcJBwUgHKic5oN+V4g2Ji+s2nfLdlOyWYYLcZZQl15vq oSVY4y3lX1AHNeV+Idib66Xfb2nmlMpDLkNxC3Orv6ZSCOQemv8As/WM6avDG0Lv8a8uTbm5 Pjy2pTTrriHFJDbZQhrcpBV08LWSM5JUSSTjGmrwogLKlO3i6OvFyMouOhpwuJYS6lCXQpBD pw8rKlgnKUH9Wg37l4oacgNB1xc51lUFm5JcZhuLSWHVhCFDA7lRAx3raX4gWZF591uInJmC ci3FJjKwl5bXVAJ+XT82e2K4M3wes8yExGkXK4uJjwGbcytbccrabad6iCk9LhWeCR3FdJzw 1truqPf7s+cu4G4N3ArLcflSGOh089LdsKO4z354PNBmY8SdPuRESFKlNJfSw5FQtk75bbzg baW0kZKgpRA9CMjIAIqR6fvMG/2pq42p8PRXCpIVgpIUlRSpJB5BCgQR9VRJXhhYVMBgyJji o7bLEDqrQv2BtpwOtobBT5khSUn9JvJCQCcVL7Da2rNa2oTCt6UFSiotoRuKlFRO1ACRyfQU G/SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDj6l1BG083b1zGZTomzGoLfQQFbXHDhJVkjCc8Z+sVFnvFa zM29qa5b7smM5EkzQpTTafJHcS24MFYJVuWkADJOancyJGnRyxNjsyGSQS26gLSSDkHB44IB qGN+F9gTDgRnFTHUQGJUaKVOBJaRI/pcbUgZPoccemKDbia+tcu6xYLEW5LW8pltbiY+UR3H Wuqhtwg5SSjBJwQMjJGRWIeItnDs1pyPdGnIqkNlLkRSeotb6mEIR+0pTiFAfYT25rMzoSDH cWuHcbtFU6w008WJAQXlNI2NuqITkrSnA9Eq2jclWBWEeHluPVLlxujqltRkBTjjZUhxh1Tr b4OzPUDilKOcpO4gpxxQSGwXmJfITkiEXB0nlx3W3U7VtOIOFIUPQg/iCCODWPVF9jactCrj NakOsJdbZKY6AtW5xYQnjI43KFZLBZo9jhusRlvOqefckvPPKBW66tWVKOAAOfQAAAAAACt2 ZFYmxnI0xhp+O4Nq2nUBSVD5EHg0EKleJ1mioUt+LcUNJkTIxWppASFxUkujJV/VUB8yKzwf EayzjbBHZuSjObjOj/JVHoJkKUlku4+iFlJx3wOTgc1ia8MrE05DUlczEObIuEdG9AQ0+9nc oJCccZJSOwJ4rZgaChW8xTBud2jlmKxDcLbqEmQ0wpSmUuEIz5NyhlJSVA4VuFBhc8R7SxNu saVDusdVuSFLU5H4d3PFhAbwSVFTgKRx+FSKw3uLe2JK4odbdjPqjSGHkbXGXAAdqh9ikkEZ BBBFRpPhrait1T866yC7ETGUXX0klSXzIS9uCc9QOqK85xnjGOKkenrJHsjElLLr8iRKeMmT JkEFx9wgJ3K2gJHlSlICQAAkYFB51Xf4mmLFIu1xbkLisFIWI7e9Y3KCQcfaRXDf8RbWy8lp UK6EqnyLduEcBIdZQXF8lQG3alRB9dp+VSydFjzYjsWaw3IjPpLbjTiApK0kcgg8YqFt+GNp aXC6U64tsw7s5eWWG+iltLyxjGA39AAqwP6xyTxgPVm8TbNd4lqkRYt0xcG2Xgn2fcWG3nS0 0p3aSEhS0qxgnABJxWaX4i2mFOucafFucYW9tx1x1yP5HEocS35MElRUpaQkY5zXy0eHVrs4 gptk+7RkRo6Yiw3JAMhlDinEIWrbu8qlrwUlJIUQSRxXpXh3aHWyiZIuMwLhqhOl+RuU6lSw srUoAHfuSkhQIxtFB3bBfI16E1LDT7D8J/2aQxISErbXtSsZAJGClaSCD2NNSXyPp+3tzJjU l1pchmMAwjeQt1YQjIyONykjP1180/Yo9lExTTsiTKmvdeTJkKBceWEpQCcAJACUJAAAHHzJ J6EyLHmx1x5jDUhheNzbqApKsHIyDx3AoIVI8T7PH3F6FdUIDs1neY4AJiDLpHm7cED5kGs1 t8R7TcpNtZiw7ov21qK8Vpj7kxxIClM9UpJ27gnPqBkZIzWoz4WWltyAv3hcliDLlTY6CmOE NuSAQshIaAwCSpPyJz6DHRhaAtsBuOi3zbpES3CZgOFiRsU+2yFBkrUBu3I3HCklJPAVkACg xJ8R7QmRcGpcS6RBCQVrW/GwHMP9AJRgkqUpwbUgDmpDp+9xL5HkORA625GfVGkMvI2OMupA JSofYpJGMghQPrXBe8PbU+hSXpNxWVRURlKU+ColD3XS6TjPUDvnz2z6Y4ru6fsjFlalhp5+ RImSDKkyHykrecKUpyQkBIwlCEgAAYSPXJoMOtp9wtej71Pssb2q5xojrsZjaVb3EpJAwOTz 6Dk9q0dA3B24QZyl36LfmG5ASxMYQlJ2FptRSvaAncFFX0ewKQec13rrMVAgPSURJMwtjPQj JCnF8/qgkA/jXG+KVg7V6ev6Fjun2ZKsfelZB+4mgrXRuuL9dosgTLy2HfYZ5gLTGbUmc408 4EuBSchOxDaMoI83Vz8q12/Em8Jt0TF6hSm5abaoz0NNoS04+0+t5kKJ6aVJDSFDeeAvB5Ka sife4863vwpWn9QCK+2ppwNx1IO1QwcFCgof9HmtWFqG12m3MW+HYNSLixkJQ2DapCzhIAHK xkkYHJ54oK5vfidfDp61XC1XWI69JtUSRMaZabAhurfaQVFbh2kLC3U7e6S0T6Krbu3iBqND TTUecxHluO3BLnXbaQiHIa2BiK4tR2qBypZKfOpPKRirFZ1ew84pCNOaiBIyd9sUgHnPdWB3 NbJ1Pntp6+k5zj2QDJ+9VBU7lymJ8Y2XVymwsXtmE4+tKUp6a4SVhttOBuUHOq2VqG5IITkk 8X5Uc+KHEf8AlOnb8z6n/J0O4Hz/AEa1Z+wc/VWs5reOle1Ni1K4OeU2l3H5gUEs79qVG06q 44sF/wAf+6Af/lX0aoI7WC/f6IP/ABUEjpUc+KgOV2O/IT6q9iKsfckkn7hWJGsUqcCVaf1G gKJ2qMA4Vj14Plz/AFsd/nQSilRtOq92cWDUHBxzDx/rVX34pP8AzDfv9EH/AIqCR0qNnVYS MrsV/SkdyIRVj7kkk/cKxK1owHChFk1Is5wCLU6AfvIFBKaVHfiKcU7k6WvhT9sYE/cXq+fE k79079+MX+fQSOlRpzU8xtBWvSeoNo77UxlH8A8SfurEjV763NjelNSE/MsNJH4qcFBKqVGx qSaQD8J3/wD+l/nV6TqKcoEjSt8GPmqKPw/TUEipUc+JZaeXdL35CPVW2OvH3JdJ/KtZzWTi HCkaW1MsftJiIx+a6CWUqMt6oluDKNKahx/WTHT+ReFe/iSd+6d+/GL/AD6CR0qOfEc791L9 +MX+fWNzVjqO2mdRLIHITHb4PHHLnPf044oJPSo0jU0xaQpOk9QYPPIjA/gXq9fEk79079+M X+fQSOlRtWppSAVO6Wv6Ej1CGF/kl0n8q+K1S9hPS03f3FKVtA6DaefrKlgAfXQSWlR1Wopy Tg6UvpP9VUUj/rq+fEk79079+MX+fQSOlRtWp5SElTulr+hI9Qhhf5JdJ/KvC9WOBRCNNaic wM5EZA/+5YoJPSoy1qiY62Fo0nqHaf2kxkn8C8DWVWoZycZ0rfDn9lUU/wC+oJDSo58TSU8v aYvzaf2tjC/yQ6T+VeV6rUE5GndQKOcYEVOfzVQSRxIW2pCioBQIO0kH7iORVERdSS9Kyo12 lXG8XO3I0zNvPsr0tSw6pMhsNckE42OYyc8c84q59RWeNf7LKtc8ueySUhDobVtKk5BKc/I4 wfqJrh/8HemETYspi1tMrjoWwEIJ6a2FJKVMKQTtLZBzsxjIBoIzI8SbzHk2xh7TpQqRNkQl lTcsb9jCXUrbR7OXCk5KSSjgpJ5HNZ9PeKaZkmz+/LdHtMG5Wlm5ok+1LeS2XXNiG1HopSnu PMVAZIAz3qWo0bp1DMVtNoiYilamVFGVtqWnapQV3BKQBnOcAD0rWb0BpZtcRSbOwREbQywl alKShCF70J2k4ISrzAEcHmglFKE4pQKUpQKUpQKUpQK4mtm5julLki23ZmzSy15J7yQpDAyM kgkemRnPGc+ldutO8WuBerc9b7vDYmwXsdRh9AWheCFDIPBwQD91BS9+1VfNP+Hmplx578WU /JkvW1+cpUlyFFQy0pKXOCQ4skqQlZyA6Cfo7at+53RUfTEi62xDM4txjIaSt4todATu+mEq xkeuDXDuln0Rp7TqrLOhWm22e6SEtGIEBpuQ6opAGE4yThI+4elblwn6ZSoaTnTI+99pMcw3 HlblIWCEoKs5BUAcAnJwcZoILG8VrnIVPdctMGE3brc+uXHlSSFpnMrQlbAWBgoHWa8wByVY ANZJ/ifdmdPxZDFob9tcuMu3L3tPHCmW1uJUI6Ul07gkAjHk5JOK7rbnh3cZsyEqFZ3nWY7y HnZEHyLaaIS8A8tO1wIO0Kwo4OM1saZtmgr0JSrJZLOsxnFIeSbYGlIU60ndwtAPnbUnJ7KB 9aCR6Ymyblpu1zpyWUyZUZt9xLOdgKkhWBnnHPrXTrBBhxrfDZiQI7MaKykIaZZQEIQkdglI 4A+oVnoFRzxEkx4mirs7Musu0MdLYZ0RClOsFSgkKSEgnOSBwM81I65mpLMxf7S7bpT0llh3 G8sL2lQ/ZOQQUn1SQQRwRQUgxeNTKukLTUV2WhTuo5TElt66u5YbbipdajiYUrcUlYJczjcM FHAGatjwsuvvvw9sc8rlrW5HCFqluBx0rQShRUsJSFHKT5gBnv615sGgbLaLO5a1IVPgreD4 amNtFKHP2khKEgKPJJ7nPepPEjMQorUaGw1HjMpCG2mkBCEJHAAA4AHyFBlpSlAqldUX3UVu 8SwhtV0W27frdDjJZWlUQQ3Gh1krQDwvPUVlQ3cJI8oq6qhD3hzAc1W5qJN0ujd0WrJdR0AQ nttB6WcAeXvnbxmgm9KUoFc7UclmFp+5yZUxyDHZjOOOSm07lMJCSSsDByQOcYPbtXRrVukJ Nxt78Nbz7KHk7FOML2rA9cH0oKTsMuc63qSDL1HdY0KE/bJLbYedkPy4y0E4bdKkOIckFJyg Y2EYGQo1Z3hm3cWdFW9u9TRMuCS4HVdfrls9RWGlOfrqQMIKvUpNaFm8MNNWxiTFXCan299w PKhzo7DrIdAwHMdPJXjIySeDUstVtg2iC3CtMKNBht52MRmktNpycnCUgAZJJ++g26UpQKqe ZeXbb4nGW5Olz4Mu8tWVMVqW82iE6qGHAVNFOxzsonBwN6SclOBbFQ57w+t7mqEagE+5IuKX CsL3trwP2QVoKkpxlOEkcEigmNKUoONrSLc52kbzFsEj2a7PRHW4r27bsdKSEnd6c+vp3qsL hYNRhhz3fb9UtW5yNKTHgqvCC9GmKQwGV70vf0Q2u4BWvClFRGCMW9dZ7FrtsqfMLgjRm1PO lttTiglIySEpBJ49AKji/EPTqIipCn53SQYwURb5BIVIALScBH0jlPHcbkg4yKCtZOnvEoas mSIj9xOVYbeVP2xdxt5QpewvEbPafMG+jnsdwHFYfZr5aLbp06hn6jcVMvTDKoaJbkZ0j2Rz qISoyVqcSVoSr6Q5B2DB5tB7xF0yy2wtyc6kOqcSU+yu7mtjqWl9VO3LYStaUkrx3+Ve52sd MouIjzHle0x5K2MrhukNuobLivNswPIhZCs4ISrB4NBWD9k1mi3qRNjaplTFwoiEri3UpCCm WtTiVYfSOp7P0klQ7kK55JOzdLDrOcqSbf7/AIVscur6lMvTFOSAwuK2ltSCJKcJS6HTt38F SVbSBVgSfEnTEVsrkTZLYDEeQQqC+DsfVta42ZypWQE98g8cGpBebzCs8BMue4pDa1oabQEF S3HFnCUJSBkqJOMUFRPaV1gnV6Hwi7u2pN3t7yiLhhTjLcYJdWrEhKcdQZUkN5V357DDpK06 2hXmBMukfUT0Zhy6kRzcisrSfNGU5veKSSMoSkgpSRk98iwmvErTLrXUEmYlIjIlndb5AIbW 4Wx+p33JUMd/Ko9gTW6nW9hVdXraZT6JbUkQ1pciPISHijelG4o2lSk8gA8+maCJ+EFo1PbL jNXqo3JxTtviFC5Exx5tLvn6qSFPLHU5b3KSlKSQdoAq0KhqPEzSi2FPJuDxQm3ruqv8ifyI qVbVO42ZwCD+FZ2vEHTrqZBRIl72JDcVTSoD6XC64nehCUFG5RKfNwD5ee1BK6VEV+IumkAq M2QWxGEvemE+pOwu9IDIR9PqeXZ9LORjipalQUkKHYjI4xQfaUpQQnxdgXG56ZixrTbZFwfT cYclaWVtpKENPocUfOtOeEkADJzj7aimqNIXm469krtceZHgT59ruMp93pKaPsxydp3BaDhC E7dqsqIIITuq4aUFBSPCm8zYc+2xfbIFugwrtFtrEuWy60tUlZ2bShAWEFPJ6hKgSkDOCTYv htabtbp2oX57c6Ja5b7K4ECdM9qeY2tJS6or3r4UvkDce2cDOKnFKBSlKBSlKBSlKBSlKBSl KBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDTvUAXSzzrep5xhMplbBdbAKkBQIJG4EZ59Qare5eG8y0aa XbdITXQhx+A4GFqaZbYXHWgrfQA2RvWGk5TgJJye5NWPe2EybVJaVHdkgpz0Wni0pZHIAVkY /EVWFivmn7t7lU3atWRYdxh+3KlOXN0MQmiFlBeUmQQgKDaiPtSDgkgBvXrwhgXWO4h67TOo 8JC3lrZacSqQ64HC+lKkkIUCAnKcHZxnPNbN48LYV8vSblfJyrg/7UXlF6OjIa6KmksII+ig b1r453EEnIrdETRsi3uykagcXCQsNrkI1FI2IUewKw9gH5c5r09p7S0AdaTermyhKEuEv6lm bQlRwlR3P4wTwD6mg5dw8LVXGb7ZP1HNlTPY4sTrPMNFWWH+slzAATvyVJzjso/M5mOprA1f 7fFYfkvMPxZDUtiSyE7m3WzkKwQQQeQQR2JrkuWjTMdkLdu8tDYd9n3rv0nHUx9DJd+l9Xes 1xsFgtsNyXc586LEbGXHZF6kobSPrKncfjQcq6eGsefeE3hy83BV5ZjNsRZrrbK3I60PF3qJ OwdypSVJ+iUkpwBjGtH0Vc7hrC7zrxJ6dqNxjXCIwnatTrrLCW0rWQBtwpAVtGc+Xkcg9H2H R6ldFu9rbUp0Rwlq/voPVKQoIGHR5ykg474INYxZ9JLZS78RXBTI3uBfxPL24T9I56/IHOfl QcSF4OxolvlRm71IK5Vpk2h54x0b1tvuBalE/MABKR2Arto8Pts6XON6k+2uTY9wYcDLYDDz Uf2cnGPMlbfBB+7B5rJHg6QdlMxWL8+7JdCem0NRSFLWCMggdbJyOfr71nn2rTNvfSzPu0qK 8pBcS2/fZCFFIySoAu9hg8/VQclXhTbd7D7dxlpnxo6240pTTK3GX1vl9UhJKMhZWpWQMJIJ GMVYbSVIaQlay4pKQCtQAKj8zjj8KhzMDSkiVHix77IXKko3sNNagkdRxOCcoAeyRgHkfI1v HRdqJUevewVDCim9TBn/AOb3oJLSqlbvmlk3V+3ezasOwTuk8LlIcTIXDIS+hCUvlzcCeApI 3ema7GlG7LqKTcowi6kgS7epoPMy7q/uAcQFoIKH1D6J5Gcg9x2yFhUqIqsmmzNfh+9ZyZrD fVdZTfpIcaR+0oB3IH1mtWVaNKNIaVK1DcG0PILzZVqaUgLQO6h+m5SPmOKCcUqvYjXh65cG bfHvMR64OhJbR76ccec3YIwS6VHORjnnIrTvFz8PLbAmSBdm5rkUpS5GiXpbj25Sw2Bt6wx5 iBkkAepGKCzqVWlrl6JkWyBNnzvczk4KXHYlagKXVpCinIKH1JPP7KjjODzxXRuFk0ZBuseL cbu9HuD6khmO/qCShbqieAlBe82T6Y5oJ1So4jRdlQMBE88581xkq/1uVz9Raeslnssy5G03 S4qjNlwR4kh519ePRAK+/wB9BM6VT6L3p/2pm3ost/VfHbi9bURIl1WcraaS6tYd6yU7AlaQ SSCFEjbxUr01a9PamsEO72568mJLRvSF3aUFJIJBSoB3hQIIP1g0E1pUU+ALF/63/jMz+bWZ nRFkaSUpRcSD+3dJSz+JcNBJaVGZGkbMzGccTFuDym0FQbRPfK1kDsMuAZPbkj7ahcG66Zu2 jbffGoepg1cJxt0eIu6yEul7qqbAUQ/tSMoPO7/9UFtUqvNH2TTOq9PRbzCavrTL5Wjpv3eX vQptakKScPEcKQRkEg130aKsqM4RPOf2rlJV/rcoJJSo8NH2hPKBcEH5ouUlJ/EOVhnaWtMe G/IWm9SA02pzpN3OUtS8AnalPU5J7AUEnpVLxbvpliBd5Eqx6gjy7cYaXoSrs6c+046YSVvp QlQB8yVFJTg9wQTOrNpuzXO1xZ3sk9gSGw4G1XN1ZSDyMqQ6pJ4x9EkfWaCXUqPDR9oTygXB B+aLlJSfxDlfRpG1/wDK3b+LS/5lBIKVHE6Ls4XvPvNSufp3WUoc9+C5j1qHe16XTrJen02u eh1MxMErbuC0q6hY6wUWg4F9PbxvweQfQZoLUpUeGj7QnlAuCD80XKSk/iHK8uaNtLgwty7E f/Fpf8yg70vr+zO+x9L2jaen1c7M+mcc4qpNNeHN30nbWG4r8BcH3MqDdIbDSlma42FhtxAO AFqCtqs/IDnuLUvKFOWmYlDrrSiyvDjStq0nB5B9DVFaO1tfpjeg5s283JdmXa5Uqe4WWupM eZaStYSOlnYncUZBBUUn5biHQt/htqG4WGxS5CrfCnsR7Yy9CG5s7Irbw5dCSUOFT+MpBwlG MkKNeLh4Q324aSt1pffsrT8C0t25LzJWFvlL6F/pHNmemEtghGPpqPPAJkk3xH1DGsce6/Bi DDeSw8HfeidhbeLKW8ENk79zpBBASOmohShXRR4hupniNLsb0fpS4tulqMhKuhKkISptAAHm R+kbBWP2uAQDQRm/eFl5uNpVbGpFnTHHvBCXdi0PrEhG1Dji0pytaRwocb9qSSe1TfWOnJ+p PDeTp9TsVidLjNsOOkqW2g5TuUnsT2OO3p2qLK8W32rGZ8nTvSdXbTdWWjPRtUyl5DTm5e3C CC4lXYgj1B4rYR4pPLkSf8yNJhR7q3bFy1zSlsBbPVS9/R/0ZBSEn9YrTjuKDzK8OJ+xiLGl wlQo1+avDSnQ57QpACitC3SVFat61YUrJ28HNRlrwevQ09Y7W49adkGJdo0gpdWC+Ja96BuD YKQkgBRHJGQO+Kk9q8VXpyrMg6dkKXMixZkn2QvyRGbkOLS2cpYwSAgqVv2AAEAqIxWWR4ny WtNJv/wzJTanhFdjSHJKQlxp94NpKgkEpWNyFFGDwrvnig2dI6Ift9/M68w7O42m3wI7KmNy nGn46VgrBUgcHqcc5ASPnTxL0RcNWX6zSIz0NqDFizY0lLilBx5L7aU7AQk7U5QNxBBIJAr4 PEZ6REiu22xmQ5MTLkxkKmJQHIscoCnCcHaslaUhsjIOdxTg1FJ/iXcpuqo67Q4+i2qctaEQ kloqeTLIUl1RLalNo/SIQvOecBJBOaDu2rw+vUWbpPrzbYY9kEYlbTSkrUWoymFJKey927cl SjlGVAA5q0aDtzSgrhrTWspGpbxcZc2yRlvx5MeBNYS47IiIUR0UhCxsABAUvHKyBngADo+H Wkpmmpl9lS3YraLk606mHDz0W1obCVu8hPncOCrAA8qe/eptSgqnUHhjMuUO+w23rbtmSXps eY42r2hKnHmnVMqOCA2S1sJ5JTtG3jnm6h8J590jtIjN22IVQrm26kTXlbXpakqBCun5kApJ Iwkec4SPWceJs+6Wy2WiRaJ6oalXeFGfCWkOdVp19Dak+YHbwruOaiOqtXakteukxz7ezF98 QYMWMiBviSozyQFrW/sO1YWpWAFp+gPKcmgkMTRMxu7Wa4OvWvdBtSobjJiqWlyQSyoPbtw4 SY7WBjOAee2OBZ/CmbboHsybjEVsagutFSXVoRIjSVvhKUKWQlnzlAQnsAD3qGva61hZIsu5 TWbgbybPcZM2O9hUNl1p9ttlTKQSNqQpQJH0s5USQcWn4XSphk6ltl1kT3Z9vmoS4iVJTJS2 FsNrTscCEEg5KiCkbScAYxkIzN0NfWLjGjxFRX1z2bwufIdYJjNrmLaIQlO7cANhOec4ION+ RuwvDKdE1FBuKLjHU1DkwilGFpL7UeOtre7yQp47wM9gG08ZJq1KUCo34is3aTpCfH08iUbk 6AhtUVxtDiORkguEJPbkHuCaklKD89N6d1YxAPS0M82574VdGoseYzHZioLJa6bCm5CVtkk7 1EcKJUMYNW14WWf4f0HarSYUuEYiFIU3KLe9SioqUvyOLGCokgbicHmpXSgUpSg8P9ToOdDZ 1tp2b87d2OM49M1W1g0XqWx+HCdOwbnbUyzMdddkbHQlbDjinFoGCFIUd23cDkDkYOCLMpQc XRtsk2bTUK3zTC60cKSEwmS0yhG4lCEJJJwlJSnJOTjJ712qUoFczVCZi9O3Ju1iR7c4wtDJ jqQlxKyMBSSshORnPPyrp0oKCtdh1nbGZ7rWnJqZr0uFK6DQgqivKYThxa9z+UuPZ8y0JBBS nGeTVl+ElqlWXRbMCfDlQ5CH3nFNvhpIBccU4Q2G3HAGwVlIBVnjtUypQKUpQKreb4cOP64F 9RJihw3Fuf7YptXtjbaWwkxUrBwWlbex4AUrgnmrIpQKUpQa9yjxZVvkMXBDa4bjZS8lw4SU 45z9WKi2m7Voi7NwJmnE2mczaCtiK7CfDqI27laElJIGQoZHyIHbFbfibbLhefD7UFus3/GU iG4iONwTuXjhOTwM9ueOaq+dC1D7XHRaGNTsWg3pQjpcflBTUVULDq3cK3qSmRhSUqJKtp2k JOaCfXWyaBs9vbsl1TaIEea42Wor8kNKdUg/ow3lQV5T9FKeB6AV3pGl7O/dk3RcFs3BJSoP Ek5WgEIWpOcKUkHAUQSPQ1R9rserWLVCnBvUz9/etlvbiOvuuhTcluS6ZAkbl4KMKCv0mU7T hPYV33nLzN1nLmt/GMe1zYk8sx1IkpSytLTCWuAMIJWJJSCefKRwU0Ex054ZWG2aW9zXGO1c +o0WZDziSgvI6hc243HaNxyQnAJ5IqUQLFbLe7PciQ221zikyTyertSEDOfkkAfYKpDTzeuV MOru6tRoaWxZzJaCpBW20CUyw2r6RdIS2pRbAUNywnJGT0VWO/3E2k3Gfq5EOVd5EZhEeRJZ WzbyH+k4/gg7tymeXPNtSM/rUFosaM05HdhORbLCjmEAlgMNhtKAF7wMJwCAslQBzgkkc1rH QGmTFdje60pYccQ7sS84kJKF9ROzCvIAvzbU4GcccVVd5tmtYdm1U85cNRu3FLEvpNQxIXvc MlJiraUlZTw3wUtoHBUFjIBO7dH9V9F1KmtSqug1FDWUMKfERUM5wltaUbg2GgOruGd+fUgU FmyNE6dkJeS7a2iHpDspe1SkkuO/0hyD2X+snsr1Br67orTjsiU8u0RupJLCniAQFFn+i4Bw NnpjtXO8JW7kzo1tu+vz5FyTKlBx2ahxK1p66+mQHOQkt7CB/wBuamVApSlApSlBydRadtWo 47DN5iCS2w6l5r9IpBQtJBCgUkEEEDmsXwrZPiA3swEG6HYS8VKOVISUJUU52lQSpSQrGQCR mu3Sg48HS9hge3exWa3se3bhK2R0jrhRJUF8eYEqVweOTWzZrPbrJGXHtMNiIytZcWlpONys Abj8zgAZPoBW/SgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpTnJOePlQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQa9xckMw nXITTLshIylDzpaQftUEqx+Brhe9NTA4VYLbk52Yuxwo/wBzXYvjjDNmnOSw0WEsrKw6kKQR g8EHuPqr84aO6EBzwiXcmtPqjtW6XIbSxFIfacRHzlzJJUrfu4AHnBxyBQXibprIDJ0xaT9Q vSs/7PXn3xrD904P8YH8qqYl+Ik2+aGnM3i8xyy5Ktbbm1tpxbrEpIDyAlA/VO9SceZO3BUS DW7H11PsPhs6Y1+tsS7MXG7f5O6UPqKGUvubSSvzKU4G8qB56oAHaguBm6aqV/SaZhI5x/xr njHf+irKbhqY4CdPwMk91XMgD8GjVeNa6v0i8XNlu5W5piK0MBzpAuMmAHxKQNxUol04wBs2 5H0gTXQ8H9XXjUl0Ui9XBpZNlhTkxkJa5W8V71AoJOAUJG08jdz3FBKlXLWaM7tNWdeP+TvS +f7UcV598aw/dOD/ABgfyqltKCLsXXVi1kPaXhNpx397bv8AdVn946l/d+F/E/8A+VSGlBFX Lpq9OCnTFsWMcgXgg5+r9Bj868m7axT30rbVZ/YvJOPtyyKllKCI++dYbgBpOB9f+eRwP7qt pu56mU2CrTsJKvVPvTOD9vSqkbomxXLUeq5GmdTR2Lixb7sTJSsuSn3VkFwudNO4MMhIS3kF WSSnISMzjwLQtVz1XIgRIcPTi1w24LEJ4OsdRLH6ZaSAEkkqRlQHJBySQaCZu3PViVJKNNW9 aMDd/nYhQP1Do4P4isPvjWH7pwv4wP5VQe9671DCTfZcebAU9ElPxDaltALjNJlstNySSRwW lrcJWoJ8ycYAUa5eqfEjUlptTclE63dZVquMpDSFxVlZYdAZdJDpB3IVyhG45QceoAWd7x1p jd8N2Tb+z76c3f7Nj862UTdVH6VjtCeP+dXD/uKhyLteo+uI7K9V+02k2v3qtXsjRZW2laEk AoTu5TvWMK7/AFCoUnUmpNQ2Es3a6SUQpDVqkS1pbbQEx3pLqXnEbEhQbKUNeVZJCXCVcGgu RyfqoJy1Y7O5jggXZYP+z1hNz1j6aZtH8aV/h6qlq/XLTNgt7VuuTFnt7UG8ORGW4TKW5rka QkRzjbnLqFZO0jcT5cE12/je/Sde2yE/MMCA5cI0N5ptlvYha4bjzjKlLBWXA4hIyjyhK0jO 48BOveesv3YtH8aX/h6yMz9YOKPUsFkaSPneHFE/ZiNUnrkareuTFjkKszXUmEpTkKQC2gqA W4neQkqSnKgFEAkDNBqGdqhJB9x2pac48l1Xn82APzrAu56vCj09NWop+aryoH/qDVPWcW68 eFOmIV9mSIcIXm4OuzJ4S6kLSqU4gvLS4nbneDn9YpwOCDVyeGc6RcvD7T8yZb2ra+9DbUqK 0300N8dkpP0U+oB7A0GL3nrL92LR/Gl/4evi7prTHk0vZifrvax/3apZSgjDc/WC0qJ09ZW1 AjAVeHDkfdHr45c9WgpCNOWpSiOQq8KH4foDUoqhr9CmueLpbhOR5lyVqGDIU+lxaJMWCmPu W1gpA6X08lKiFFZB8xxQWf7z1l+7No/jS/8AD14cumtsfotL2Un+tfFj/VGNS2lBDxddcjJX pWx49Am+rJP4xhWc3LWJ4Rpuzg44K7ysDP14jmpTWhf3p8eyzXbPFTLuKWlGOypQSFrxwCSQ MZ+sUHD956yTkK01ZVEdym9Lx+cYUF01kRxpm0fxpf8Ah6qFNwjyvBPxSYurzypDM24EuypL alOOqJLQHTWcfRSAMBPHGQKvuwuRXLJAVAdQ7E6CA0tCtySkAAYPrQRty7a6RuKdJWVY9Am/ Lz9+Y1e2btrZacu6UtDZz29+KP8A3epfSginvPWX7s2j+NL/AMPXz3prJJKVadsSjnH6O9uc fVzGFSyqZnFljxiYuUKEiZdn7um3PNSYSOoxF9jCi+y4CVBCSMFR4JWtOKCbPXbW6Npb0nZ3 BnnF9UCB8+Y1YffWvN2Pg20BOe/v45x9ns//AG1NqUHlxaGm1OOKShCAVKUo4AA7kmuQvVGn W4bMxd8tKIrxUGnzLbCHCn6W1WcHGecdq+a0sSdT6Su9kW+uOmfGXH6qBkoKhgHHqPmPUcVX d/03e4mpbXdUMxpVwnagZlrYbbdXGjobgPM9RSgklJKlJ82OPJ32k0Fj/EVg9uage+LX7Y6E 9OP7U31F7hlOE5ycggj55ryq4afDi565ls3JUYany8jhWdxaKs9887e/FQ7SPh9Ls21iau2S 4zVsixmFKbUSmSy666le08BCVO+UZzhIqN2rwpv0ayOQHn7V51Wpe5t9zKTEXuWU/oxt3DhO ANo+eMkLQj33TMOO0xHu1nZZQlSG0JktgBKPpADPZPr8q2mb/ZXnojTF2ty3ZaSqMhElBU8k Z5QAfMOD2+VVnI8L7u9bLfBEqA2zHeuyniFqUuQ3LK1JQVFGRgqAURyQng81tW/w6vceBpWI ufbG0WdEIKW0yrKiwhxKsgj9IFbgRuxsJURnNBYLeo7I7GVIbvFuUwlzolwSUFIXjO3OcZwC cVsoutvX7NsnRFe1EpYw8k9UjuEc+Yj1xVSQ/CW4saZ1DbpTtqmyZ1nbgRXF9RIafQ080HcH cEDD6sBI8uMAV0754aSJb833ai1wmbnHityCjduguNSFvLcj4TglRWT+r5kpP1UFjQbxbLhI cYgXGHKfaGVtsvpWpAzjkA5HII+0VvVU+gNL3F3UBuUtlqDEt17u8hlIbW29JEh1QTuBSBt2 kKBBOcIGBtq2KBSlKD4EpByEgH7K+gADAAA+QpSg4eqNRRdOiAqbFlvNzpbUIOMNBSW1uLCE FZJGElSgM8965kzXFpi6hctS4ktaGZTNvfmobQWGZDwBbaV5t2TuQMhJAK05I5xk8RrNdr7a oEayiCXGLhFmr9rdW2CGXkO7QUpVydmO3rUev/h3JvOuPeTvsUe2rmQp7hZffDrjkcK8q289 NWT0wF4BCQRgnBAZ4fivZnYyp77D0eyuQ5c6HNyFe0tRlhDpCByk5UCkHuPkeKk2jdRJ1LCl PphqiiO+WP6dp5K/IlWUrbUpJxu2nngpIqvnfBeNOTdmpr8OMw/FmRYiLeyttDQkOhzcUKWU jbtSNqQAfMT3GJnojTEmy3S/3W4vRjOvDzTjjMNKksNBppLadoPOTgkn7B6ZId5+zwn7zGur jSzPjNrZacDqwEoVjcNoO05wO49B8hW/gfIfOlKBSlKD4oBQwoAj66+0pQKUJxTHb6qBUZc0 Hphy5KuC7PGVMU71i6d2SvOc9/nzUmpQKUpQKUpQfNo+Qr6BgYFKUClKUCoq94daOevAurmm 7X7xDvX9oTHSlfU3bt5I7qzzmpVSgUpSg0b7NcttlnzmWUvrjMLeDSnNgXtSTjdg47fI1XcX xSnyLe5ITpjLgbtriWk3BPmE1W1sZKBgg4z9tWXPiMXCDIhzG+pGfbU06gkjckjBHH1VCr54 ZWeXbXIlrSIAfVDRIK1OvBbMZQU22AXBsxgAKHI5oOO54wMNTXoRskxybBceRcm4+94Mhp1L ZLRS2S5neFDIQMA5IPFdR3xFeXbLlcbdpm5zIEVL6mnwttCXgw6Wnc5PkIKVKAPKkjPB4rut 6J0+0GOlALa2S5hxD7iXF9RYWsLWFbnApQBIUSCRXoaMsITcECEsNzkPNPIEh0J2vK3OhCd2 G96uVbNuTyaCNueJEpiPAck6bfZVcILkuGky2z7QtOwpZTj9dSVpKQe/I7g1ssa6uCr8m2Pa eLZFzRa3HRNSoIcVGEndjbkgNn8ePrrpvaOjuz7CC+TZrKELiW9bYXseQlSEOdVRK+ErIwSe Qk575zP6JsEie/NfgrckPShNcK5DpBeDfSCtu7A8nlxjGOKCKTvFNdpuV3avVj6EODHcfQ/H l9ZT+2T7MlIQUJ2lTnHJwKw3PxgagNMqdsMwb/bEqK3UoTujNhathI86VBSdqsDuc4xUrPh/ pb2ZUcWdlLKoZgbUrWnDBX1NoweDvO7cPNu5zmvcnQtgldAyo8t5bLbzSFuXCQpe15IS4Cou ZVlIAySSMDGMUEWmeK/sklqO5YnC+61b3UITLQoq9rWUI7A+VKgQpXblP7QrUj66uzniGzbM lTDl2ct6oSC2otBMffvWsJylB2rWkHC1EEdhUsX4caXWoqVAeKixHjE+2v56bCgtpOd/6qkg j6xzWyxofT7EwSmoTgke3m5lftTxJklGzqHK+fKcYPGPSgktKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoF KUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoF KUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoP/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAC6AUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgIDAQEAAAAAAAAAAAAAAAYFBwIDBAEI/8QAWBAAAgED AwEEBQYHCwYLCQAAAQIDBAURAAYSIQcTMUEUFRYiUSMyVWGB0VRxkZSVodMkM0JSVpKTlrHS 1CVTYnTBwiY2RGVyoqOys7TDFzdDRldzgoXE/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQR AQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AL03lU0Iv9HQqu4ay7T07TLR2mtMPGFG AaVsyIgGXA8eR8gcaLBarVfLVSV9Jctxxx1UfeJFPc6mOUDODyQvkEHprdebBc4t9U+6LGtH UTNbzbamlq52hVkEgkR1dUfqCXBGOvIdRjStcOzu9199atqp7XLUVNbRVstzDOlVSCEKHggA XHBuLAHkOkr5B8wkbBLt6+tWPR3DdAoKXHKtqq6qhppc/wAR3Ycx9Y6dR16jU3Jt2xpVGFrr cUqIQJWj9czhlGcAkd54ZwOvTVcw9kV0hsXoKQWFTFQ0VAvdyui1JgqO8NTJ8keMhUYAw3Vm 97Gp229n12qrxc63d0NkvBnoVp4HlJaQNHO8sSue6AYAMgLYye7GVOgZo9r2aMZS9XkBh4+v Kg9B+OTXSu1qBioW7Xwll5KBd5+o+I9/w1XNZ2QVcti2/QU1LYoPRbPUUFwKMymomkhijDq3 dZUEwglsA4Zh4kk9ln7LKyj3Zb7nP6F3NM1FKhgnKNTtBT9yYkXuctGffOOag8zldA+jaFCf n117f/pXWoOP+vr32Pt34TeP0pUf39MWjQLjbOtzDHpV5H4rrUj/AH9Y+x1EBgXG/AZzgXeo /v6ZdGgXfZCg/hVd5Y/FrpUZ/wC/o9j7d+E3j9KVH9/TFo0C77H278JvH6UqP7+ueXYtrlcs 1bfhnyW81QH5BJpq1orppKehqJoIGqJo42dIVODIwGQoPlnw0FVi6Wddy0tke0byjlqK6S3R TtdR3TSRx94x6VPLjw97PHPljPTTW1m24kM0zXmsWKB+7lc3uYLG3hxY950P1HSuu2N1rU7S utXT2t6igutRcK6GGeTJFSHQhMp17tZfPGQnlqN252UXOgs90pLnFZK16m1R00YaWQxrUxtM Uk493hU+WPQDpx8850D3HYtu1KU/dXetkWoJEJS9TnvSviFxJ1x5411nZlsYkvUXhgRjButT jwI/j/X/AGfDVfXTsuurvZmtkVjpko6aj7yFHeJTPFULNI2VjJZW4KB83BySG1cugWl2Va1C gVF493w/ytU/tNZ+x9u/Cbx+lKj+/pi0aBcOz7cQR6TeP0pUf39aDsO0M/Nqi9s3xN4qv2mm rRoK82VRWHclDXT28blpFpK2WilirLjUK4kjwG6d6enUY8PxaYfY+3fhN4/SlR/f1y9nm37h t6G+Lc5KSR7hdJ7ippi2FEpB4nIHUY8fPTZoFttm25gM1V5Hn0utSP8Af1l7H27zqrwf/wBp Uf39MWjQLUu07ZFE8klVd1RAWY+tKnoB/wDnpU2lVbe3TXGkopNz0cxo4rlB31zlAqKaQsEl QpM3QlSOLYYeY1ZlSZhTymmEZn4HuxISFLY6ZI64zpK7PbHuK23O41u54bH6VVxRh6mhllkl mdc9CXVQkaggKi9B1PiSSEt7IUX8K4X1h8GutRj/AL+vRs+1/wAOS5ufi1zqT/v6YtGgXjs+ 04xm4jzyLlU/tNYLs22KW4z3dcknAutT5nP8f69MmjQVht+Ww3bcK2f0Dc8BeGomp56u4TBJ VgmEMhAExdfeZSOSjIOdN3sdaP8AnH9JVP7TS7tPZF2tu9RfrrcoaicUktNPPEvGS4cpQ6NM vEKvdqAqhcn6/EGw9AtS7KtEjK3O6oV8OF1qR/6msk2bbUUKtTeMAYH+Vak/7+mPRoF72PtP 8I3Jj5k3Kpyf+00v1Np2vHvGj2/6RevWs9HJWBI7tU8UiRlTLfK9MlunT+CfhqwdV9DsOrou 0ei3BQ3OVqNRVNVRTupkkeYx9Ae7zwAiQAFsgAAEAdQnhs+3D/lN4/SlR/f1hNsq2yhQ1Xex xOfdu1SM/j9/qPq0zaNAaNYtIinDOqnxwTjXnfRf5xP5w0GejWqSpgjRnkniRFGSzOABrVHc aKQZjrKZx1OVlU+Hj56Dq0a1ieI+Esf84a976L/OJ/OGgz0a5qivo6YA1NXTxA+BkkVc/lOt AvdqPhc6E+fSoT79BIaNckVzoJZOEVdSu/8AFWVSfyZ10d9F/nE/nDQZ6Ncc11t8Ehjmr6SO QeKvMoI+wnWHrq1fSdD/AE6ffoO/Rrg9dWrI/wApUXXp+/p9+t6V9JJ8yqgbx8JAfDx0HRo1 weurV9J0P9On36PXVq+k6H+nT79B36NR/rq1fSdD/Tp9+sZL/Z442kku1vWNfFmqUAH250El o1GR7gs0hAju9uYkchxqUOR8fH6xrZ66tX0nQ/06ffoFHtA7R6fZdyamrrc0kPq+SvWc1UUQ co6oYlDkZb31P4j9Wue6dpgotwvZ0s0stUlxprc6ipTkhmRX71gM8Yx3ka8jjLNgDppmvr7d vtqnt11raOajnHGRBV92SPhyVgR9h1By2PYhulRLJV03rCqqYK+Um7Sd5JJCAInPymSFAGB4 dPDQFD2gS123rne6bb9c1tgopK+km7xMVcaFgV/0HPHkFOehGSDkDXT9oVRLTqvs9UtcWauP osdTG2IqSRYpnLkgZ5txVfPpnAyR0nb+yOPDnRiPvxUCMXBgiuHZ+i88BSzMSoHE56g6xk27 smSl7hp4QnezzclukivynOZhzEnLi56lc8SeuNA2WW5U15s9Dc6Fi1JWQJUQswwSjqGGR5dC NKHaD2hxbKrTFXUKNT+rp6+OeSqWEStEV5QoGHWQ8lIAPUZ+Gmq31lpjhhpLfVUQiiQRxwwy LhVA6KAD0AA/INcl9ksF5tdZarrW0klHUo0M8Qq+7LKehUlWBHwPXQKly7TmoNxvZJbHK9cl bR0RSOrjJHpCcu8I8kU8VJOMlhjUhbu0Ba+211ygsV0NtioZLhTVXyfd1UaEgqDy91zx5BW/ gkEkHIGUlg2XJcJ656iFqueanqJZfWkmXkg/eiflOvH4eB886xXa+yp1kp4pI2ilY/IR3OUI OT82RUEmFRm6lAAreYI0GiHtGM8TpFt25mvV6sGkMsGeFMUEz8g5Xo0iqBnJJHgMkOVmuNPe LRRXKhYvSVkCVELEYJR1DDI8uhGluq2XtUU8xqFljjeaeeRzcp1JM+O9Ut3meDkAlM8SQDjO pUbg25bYYab1vaaWKNAkcRqo0CqBgADPgMY0EZv7ekWzntzVlNEaWsMy+kzVKwRxukTSBCWG MsFIH16WLz2vC00C1VRYnfvLXS3SKKOrUvIs7cQgXHiuGLHwAA69dO1RuLbNwpailkvtrkil jZJFSuQHiRg9VbI6eY0uT7P7PapGExpZFahS2dbpJ0pkZWWIHvOgDIp6denXz0EpZ93Vd3vN XSUNinaip5KilNc0yiP0mEqGQjHIIWLKHxklD7uMEr9k7Ta+4oIptuJBXzVlNQU0Ir+aNJNS +lZd+7BRVi8SFY56AeepS42zYPOqevqrahrHMkneXEqGfCguo54VzwXLLgnHU9TrBoOzp2qG FfZVeaaOpZkuIVlkjTgjoQ+UKp7oK46dPDQM+1L5DuSw09zpopIVkaSNopMckeORo3XI6HDI wyPHx1zb13C22bPHcPRFqYjUwwSFp1hWJZHCd4zN04gkZ+o58te2a5bat9upqK1XG1xUcQ4R RxVKEeBPx6k9T8T1Ou4Xu1EZFzoSP9YT79BXNb2uNTW6C4Cz0stHUxXGWmaO5B2n9EcJxULG Qxc5IwTgAk+GpmzdoUt3rqKmorBVTEwUc1c0UqkUnpSlkxkDmFAyzDGBjGeoGl7V2cQcIZqy 1BoTU8RLdCWQ1H794yZHPJz+PXTHatg1jRPT1Fsk7injpB3NwwDEmeCsFfDccnjyyR5aDkbt MeCvucFbYKqFKT3YXWojZql2qzSRqq5GOUinqegGCfHTPtXccd+Nzgallo6+2VJpKunkZW4v xVwVYdGVlZSD0PXqAdQsG2NjJGYYzSMj0q0PA3B2zEr94oAL/OD+8H+dk5zk6lrH7M2Clnit tZRQpNK1RM71nePLIcZd3dizHAAySegHw0Cn2o1VLS7w2vSVFp21Ui6rUxPWXenDmAQxmUDk f4J6j6ic9fDXHs+67AvdjtVXcduWK3VdaB8gaFJEQtK0cZMgjCgSFCU5Y5ZGM6cdy7Qjv+6d vXipqR3dnMzJStArpKZUKNyJ+o9MeeuO/wCwYbvda+f0+SChuTUj11KsYJlNM/JOL59wHCg4 B6DpgnOgjGruzKmdnFts6vF6QxMdoyV7hgsvhH0KkqPr5LjPIZ6Kyp7P/XlHaaqzUL19WI2h RrKzBg6sykt3fEe6khOSMBGzjB1wVfZMlddvWlwvU09yZaktViAJKJJDGYnQhsKYhDGAMYOD nx10zbFvtXdYblcb/TVc8NZ3oikogFeDung7tmUggmOWVugwHc+XTQa0q+zKSkjqYrPaZYpJ YYUMdlLlzMSImAEeSjlSFcDiSMA51qhuXZfLDBKtmtwjmFQyFrA65EHSYnMXTgehz59NbqLs qo6Sx0lrjrIu4p5qNyy0MSvNHTOXRJGAyxJxk9PDoBk5wHZRCYLVA92kamt3pxSnEAWKT0lz IQ6qRyVWwQvgePXQddvruzl56CGht9oVrkkTRFbZwVhKCYg54AKXCsVDY5Y6eWmb2R23gD2f s+Acj9xR9D/N0qWDstpLTcbbVmtSpelp6OFzJRxsztTIUjZS2e7ypGePXp0I1Y2ggn2ftl88 9u2ZsnJzQxH/AHdY+xW1v5NWT8wi/u6n9GgiIds2GCMRw2S1xoPBUpIwB9gGtns9Zfoi3fmy fdqT0aBI33RW+02qmnp7LYFgapVKqqr4IhDRw8WJlYEry6hVwCDlx8NJkFxt01r7P7hNsPbk Ee5amOCcSQL3kLOjuGVe76ghM5LA9QMeYtHcllku/q+WnrpqKqoZzUROhJRm4MmHQEch7+cE +IH1jStH2aRU1p2fbaC7Tw0u25lqYecKu00gDDLHpgEO3QD4fDQS+6m2ntW0NdL5bqGChR1j eVaEOE5HALcVOBnz8Brhlu+x0mucQo6KSW3VCUk6R24se+f5sa4T32PwXOPPTLuO0LfLetHL L3cJljkkBjDiRVYEoQfI4wfq0j0nZPT0VA1FS3mqFN6VS1KxyRJIr9whUJLn98VshjnHvKD9 Wg659w9nyLAZaahMM9ItesvqtmjEBbj3jP3fFQDgHJGM9ca5UvvZpSVtUi26308tKshll9TM iKEV2bEnd8T7sUhGD14HGdcdR2cV7TUNkSvm9QLZJbVU1QWISSo0oPDjj3TwBXkvx8Pgy3TY y3Btzq10np4b1SxUoWnjVGpVRWUFG88h2zn440HbYIts36kkqLfa6MrFK0EiS0QjeN18VZWU EHqD9o1Jez1l+iLd+bJ92o7ZG1k2rTXCCGq7+Osqmq+AgSFYmZVDKqoAOPu5A8evidMmgin2 3Y5F4yWa2MvjhqWM/wCzSxvGhpLDT0QtG37HT0kjyNWVs9Ghgo40iZ+bqCpwSqrnPTPgeg0+ aXd5bdqdxQUcVPequ1rBL3rCCCGUSnGF5LKjAgeI6eOD4gYCrfbeiSv27S3DblkttZdKS31E dFU0R7ypaol4SrG+OKd2MNhgSc+Wrh9nrL9EW782T7tKly7Nae4moSsutXUU9dDSxXBZkRnq TTnKuHwDGx8+PTzHEknT9oISbaW252LTbftEjHxL0UZJ/wCrreu3bIqhVs9tCgYAFKmB+rUp o0CL2ipSba24bnbdvWSpKVEMcq1EQTikkipyUBTyILDoSPPr5FV3pd7LaLluERbU2/Pa9uQ0 k9xMtIhlkE7HIjAGBxQcsnOScdMZ02drFj3JuSyRWvbjWyOGSVJaiSrndG9x1dVUCNxgsoyT jw6eOlDcGyd6Xq43Ceag22lNdoaeG60y3WYrV9y2VIPouUyCVOM5XHgRnQWVFs/bMMgeLbtm Rx4MtDECPt46kae1W+mUrT0FJEpOSEhVQfyDXRTmU08RqVRJyoMixsWUNjqASASM+eB+Ia2a Dhms9sn/AH63Ucnn78Cn+0agt022moLfC9p25bqqolqYoGJpUKwIzANKw6ZVRkkAjTWPPUNu yzTX60mhhuU9uDSKzyQxxyF1HihWRWUqemRjqOngToKxfdNwi2Ml+tVhtFMgp66V6laQNDUv DLwp0RQyvifxU+94jGc51a9tgjqrbST1Vuip6iWJJJIGQExMQCVzjyPT7NKtdsOtq6O1RHd9 4Seg74icQ0zGR5GJ58WiKqVB4qUC8V6DGTp1pIRTUsMCu7iJFQNIcs2BjJPmdByzWa1zsWmt tFIT4l4FP9o1r9nrL9EW782T7tSejQci2ygWHuloqURAY4CJeOPxY0mzXOz1XaPS7chslDUR tRzzT1jU6kLJEYgIlOMEgSgt8MqNPuk5uz+1R71oNx0KpSTUqzgwRxLwlaZgzux8eWQDkfX4 50E97PWX6It35sn3axbblkYYazW0jOcGlT7tSujQIPa1WVFXbYNsWepq4btd+Q50LqJ4IEGX lAZl6cuCeOffOPDUPbu0Ouu2yduT22rtMO5KiXuK+lq/lDGYhIKhgiOpABjZs5xj8YOnK/XC xW2909RcLXWT3KOL5KqprLUVbRoSRxEsUTcfP3cg9fDrqAp7lsKgWSWDb0lKSjQtx2xUxsys MMuO4BII8R4aCLsHaHfrvW2uJLfRhJaS3VFUx+TH7rR25xlpOqoQoxglzyAxqGtXa1e5drzX argtImjs6VqUpJRpnecp3ykM37njUe//AAgQc8RjL0Lts1ZqaaO2Ez00XcwGOyTs8afxEAiz jqeg+OvYdxbYgVVhsl3jVY2hUJteuACMcsoxB80kAkeBOgVN1dpd125CyPNYa+emWeomankI DwpNEiZy4EbESMD7zkEL0IJx1T763BHvQWoeq/QjuIWjvjAcCP0QVGOXfZ7zrw+ZjPXPlqYk umzJKanppNtV709OGWGJtp1hWIN84KPR8DPnjx1oqrhsRkc1G2qtebFi7bUq1JYjGc+j/Ox5 +OgWLx2kbkhXcstFW7eanoaEXCkk9HkYNGaySEcz3vUcIiSRj54+HU3N2p3q1C601N6qqZrc 1Y/pKoQlRHBTxSZUGQKPfl7tsOSCOik5Alq2g7PKu2GCkstwpVem9DL26w1aydzzRyjBYT0J iT5w+OPE5mvXG0WpaWmk2/c5IabJhRtqVmIyfEqPR8KT54A0DvRzrVUkNRGVKSorgqcjBGeh 89bdKdNvKyUtPHBTW+/wwRqFSOPbleqqB4AAQYA1t9uLTjPom4v6vXD9joGfRpW9urT72KPc RAIGRt6vPX+h177c2n8E3H/V24fsNA0aNK/tzafwTcX9Xrh+w0e3Np/BNxf1euH7DQVhVXJI bd2v01vvFQTFWQJTuK1pjCZIYgSWZ8pH3jMGOQFUNjHHAj46q9rRR2aaSgooG3THDXyUsry2 1IWpeaxI3JX4FlXkpK++2PBsG0V3DtykeUpYLvEakMkpi23VnmPMNxh6g58/HQu4drpbWtyW O7Lb2BDUo2vWiI5OTlO4x49fDQUlVXq41G2rfUysYrZbtvLVU1LLWTd5VzrWtGzU8oYEsVSP ixD4EiDB5Z19RqcgEggnyPlpMm3Ntub0XvrPeZPRCGp+e2K49yQMAp8h7v2a7Bve1t0Sj3ET 8Dt+vX9ZhA0DPo0qvvq2IcNb9y+fht+ubwOPKI69Xfdpb/ke5B+Pbtw/YaBp0aV/bm0/gm4v 6vXD9hrNN526QZjodwMPrsdYn6miGgZdGlT28tYk4NQblB+Ps9XkflEOs/bm0/gm4v6vXD9h oGjRpX9ubT+Cbi/q9cP2Gsn3tbUALUW4eJOARYa1v1CIkfaNAzaNK/tzafwTcf8AV24fsNHt zafwTcX9Xrh+w0DRo0sje1qKsRSbh90ZOdv14/J8j10R71t0hPd0G4SB5tYqxP8AvRA6Bm0a XPbCh+j7/wDoaq/Z68O8aAdTQX/H1WWrP9kegZNGleLe9ulZlS37iyvjysVag/K0Qz9mtvth Q/R9/wD0NVfs9Ax6NLnthQ/R9/8A0NVfs9YR71tjgn0LcKgAk8rDWjw8v3rr4+XjoGbRpbXe VvYBkob+VPmbJVr+oxg699sKH6Pv/wChqr9noGPRpUG/LVnDUG5V64/4vV5/sh1sj3xanKgU m4gW6Dlt6vH5SYemgW+1Tc9325ufai2p6ueCrFa09BTxxMajuadpFALLke8BnBHTwGdc0e/W 2jtm31N/uo3MKyJ6+O4U0MVKpp+UeFCcss4EgOABkA5xjq7bgsVkq7lb79eecdRZ+clPUGsk gSDkMMSFYKQR0PIHp08NQy9lez0o/RIbXJBTmOSFkhrJ4+cblSUYq4JXKrgE4XAAwNBhuPtD Sx1l1p57PVSNQ2+puQKzRfKRQFQxxyyoPI8cjJ4N06ai6ntYhgpauq9UM9LTXGltryrVIV5z ojhvDwXvFB+3TG/Z9tuSeokloppPSIZoJUermZWWYKJTxLY5OEXk3icePU59rNgberGnaeGv Lz1EVXI63OqVmmiUJG+RIDkAL1+oE9QNAw26vpLnRRVluqoKuklyUmgkDo2Dg4I6eII+zXTr hsdporHbIrfa4TDSxlmVS7OSWYsxLMSSSzEkkkknXdoDRo0aA0aNGgNGjRoDSd2qX6t2/tun qLWSayeup6ZIowGnmVnHNIFYFWl4BiA3TAJPhpx1wXuz0F7pEp7lB3sccizRsrtG8ci+Do6k MrDr1BB6nQL/AGY3urve0WqK55pLjBVVME0VQixyxFZW4RycVC8whQEqME9RkagNs9rVPfa6 w0K2app6y4vKlSjzIRRFY2lXmf4XONS64HgRpzs3qG122sprZU0kdLRs7VbCp5mNzlnaVyxb kckksc+eoClsWwI6GlulO1sNFTERR1XpxaPPdmIKzc8Oe7PDDZ933fDpoOGi7VqOp25crr6q q1FF6KWjDqw4VGArF/ABcnkRkDBwTpq2RuH2psCXRaX0WN5poVTvRJy7uRoy2R5EqdKVTYez Kyw0MldX2+lhlMFRSmrvUgWQQHMTLzlwwToBjIAPHw6aebDZqGx0clPbBMsEsz1BEtTJP77n kxBdmIBJJwOmSTjqdBJaNGjQGk/tFr6ykitsVsuk1NVyySsKKjWA1leqRMSkPfZUFTxYnB6D Hn1cNR16sluvUca3KmErRcu7kV2jkj5Di3F1IZcjocHqOh0FaU9yv97t2yKmn3jJTTXqlgUR 0NJAyTOqNJUSnvYiyjiAoAx7xHQZ1bmoiPbdniezNFb4I2syslvKDHo6sndkLjyK9Mfi8wNS +gNGjRoE3tauF2tOzZa+xV60NXDU04LtAs3JHlWMrhug+fnP1aUO0De19td13pNQVJp6Xa9J RVMdN3SMtaZWYuHZgWC4HEcSCCCcnw039pWyqje1DTUQvtZbKOOQSywwL0nYHK8iCrdD1wDj ODjIGFq4dlN0uM8E1bvGomlhES8moUzKsTc41l975UK3vAScuuT5nQWvo1qpEkipYY55u/mR ArylQvNgOrYHQZPXGtugNQW9ZK6GxmW3V8FvKTxGeolGSsHMd5w91gZCuQoKnJIGp3Sz2g7S j3nZYbbPX1NCkdSlT3lOqMxKg4Hvg46kHI65UaBMkuu6Yto7Qqq651NLWVN/ipp1eCESy0r1 DBEmAXCPwChguCDkeOrZ1Uj9iyy2iltcu8b96vpKk1kESR0ymOUsXL8u6yW5EkHyyceJ0yJs /cSKFTtDv2AMDlR0J/8AQ0Dvo0k+yW5P/qHfPzGg/YaPZLcuf/eHe/toaH9hoHbSL2p3Svt9 LSLZ7tJS1pjqZloaVIGqq0JCTiPvcjCsVZsAnHT8e07S3Gxye0K+A/6NFQgf+BqLv3ZncL/C kV23xfJwgYI601HE6hhhlDpCrAMOhGcEeOdA3bIuE122dZLhVVMFVUVVFFNJPApWORmQEsoP UAny1N6i9r2k2GwUVrNW9WtKndpK8UcR4AnivGNVUBRhRgDoPjqU0CD2rxT3ymoNq09slrYb nLyrC/fw04gT3ijTxxuEZmCgA+Wfqys7fvu4a3ZtmsdZ7RUO4qOqENVXR2uYRz00MmHlEksP E84uoGORbHTPQ2dd6+6Us6JbrOa+MrlpBUpFxOfDDfl1EtuHcauwOy61gDgMlfTEN1HUZceR J+z8WgQNvXjfVVU7WWoqK1I5aCgmqHqaV072VpG9LR1WnOGVcAZeMKMN7/XXLYLt2gDbNXLK L5Ndja6o25ZqIqryLNJhpw8SFZQojCL4MD59cWct/vp/+T7gDnHWspcf+JrZ633B/Jg/n8Wg rTeN33XQ2ll21U7orW7usqKaWe0ujl1WHuomHdFm94y45qgYcuvurnfdLxu6TeZSgmvyWR7/ AEsat6vkBFI1OGkGGpsBO9JBcvkYx08TYnrfcH8mD+fxa01N93HCgZNoTzn+LFcIMj+cQNBU V73jd54tw11uv1+Sjls1VcbcJKPuUDrUAx92zQqW+S4HBJyH+vUhuC6b0U1MFnO5Xthq5moK pqGQTMq0a4WVe65hfSC3HkoDYILccZsSqrLndaRqS4bEMtORxaKrqaV4mX4Y5NnwHQjy12RX O+wxJFDtURxooVUWuiAUDwAHkNBLbeqZq2w26pq0kSplp43lWSJomDlRyBRgCpznoRqQ0uet 9wfyYP5/FoF33BkZ2w2CcE+nxdPr0DHo0t+t9w82/wCDHuADBNwjyTj4Y8PLx+zQLvuHHXbB z/r8egZNGlz1vuD+TB/P4teG8bhAJ9l2P1Cvi0Fe3S1VtTN2t01FZK1orilO9GvcvAs7rAqS PG2BllYA4yORXp451DJadwGgq5Hqb1VBtwU1dFfzaJIqyLFKY3f0Pjl1UIkXzMYkZsHjnVuL dNxhjz23Fw8uFxUny8io+vz8teC77hx12uc/6/HoK9tm3Jm2TtSiuthFdVSXP0Karkoj3i0Y mll7943BMXecE5KfDvceQGrm0uet9wfyYP5/FoF23Ceg2yAfi9wjA/UCf1aBj0aWWu25llAG 2IGj45LC5rnPwwU/26yF33F57Xx+K4R/doGTRpc9b7g/kwfz+LXjXXchUmPbMWR5SXFFz+RT oGTRpYivG5st321o1+Hd3JGz+VRrZ633B/Jg/n8WgY9Gls3jcIBPsux+oV8WsFvG5uZ5bWQJ jpi5IW+0ccfkJ0DPo0t+t9w5/wCLBx/r8eg3jcIBPsux+oV8WgZNGlT2g3GJ+7OzKzjnHeiv puPn/p5/V566RdNxN83bcS//AHLio/sU6Bi0aXfWW5P5PUv6SH7PXM943apwu06Vh8fWyj/0 9A16NLaXXcj5HszEnXoXuSYI+xT11l6y3J/J6l/SQ/Z6Bi0aXGue5FQkbcpmI8hch1/KmvFu +4uI5bXw3ni4Rkf2aBk0aXRdNxt1XbkCj4PcVB/UhH69eNc9yhSV25SsfIesx1/7PQMejSst 53Tkc9qRAZOSt0Q/k9wa2pd9wnjz2xxPni4RkD9WgV+2Awx3zY7FYXnlujwGKStNN3iNTTHi WHXHMIfA9Qo89QXtLuPYNpqrfcqmkq5rXSpcGSqklnmrEmqZcwQSswYmJAq8mDliR0Axmx91 7iobFV2qGuoKqrmuE5p6XuIlfMvEtx6kYPFWOfDprps90tG47bT3WmCywrJIiNUQmN4pEYo6 4cAqwZSD+LQVluHtOv1t3NJbaWG31tMlXW05qKaDvAO6p1mVcGdWLorZkCq2QML72VG289pN XS7j2zR0G4duVlPWz2+nq+6hLZM4nLSRt33QHukABBx3gJJ6A2x6DR98kvotP3qO0iP3a8gz fOYH4nzOuGez2OenqY5aOhaKocSTe6vvMAACT8fdXH/RHw0FSwdp26Kjak12ljs1A4ekIim4 M6NJUGGWBkNQpBQFTzcpkhxxHiOr/wBo9+VbYslbY1qay61tsNN6EzyRyRlhCh41JUFuILMT xAYdRjJt/uqV+a93A3NveGAeTD4/E6BFShxhIOfInwGeXn9ugp/bfadf7z7NlY7P+7aKjrKg 5ESSmad45UiLzZBiC+ADlm6Hj0zdGuYw0SGCQx06lDwibio4knwU+WT8Nb1kRpGjV1LqAWUH qM+GRoMtGjRoDRo0aCvr/W01F2z7WikubRPV26sRqV6shHYNCYyIiccj8p1AycH4aS+zyvuw 3ftFTNLJcq1LqNyQtMz900cg7oshPulWKopx81sDpq8XgheVZHijaRfByoJH269WGJZnlWNB K4AZwoywHhk+egrnfG/Kiw76oLVHUUMVJwpJKkVBCkpNUGIkEsD0AyOIbBzywMairXve/Ve6 LVbDerEVrq66UJVaM8ompiwi/wDjdSy8XPQdOnnnTnJvOwM25HqhPEm34w1dJUUjpxUqW90M OTDC+QwemM65KneFrW2XCaptF1graSeOllooqdZKtXlVSpTumYHKsGyrEgA5wRjQIND2s3ye 02qWH1VXtX09vmnq6WPjFb3nMoeOQNMASDGqjLr1br5Ayd/7RL3TWy2yw3DbtLWJQrU3WAr6 V6OWqIIgwKTgBSJHYZLfMxk+IkrNvPatg2lQ00NBd0oI6SWoaGqpy80NJDJwaaUMeXAMQAOr kdQpAJFkpDTuvNI4WWRV94KCGUdV6+Y+GgrGk33dqrtKNnE9uWzrdGt3exxBuZFIJ+PMyg95 yyCBGVHQZJOrU1h3UfLPBM5znHn8dZ6A0j9rc1pgsltkvksfcCvTu6Sd0WCtkMcgWKYuCoj6 8ySOnAEdcDTxqNvVjt96WJblC8qxElAszpgn/okZ+3QVAs1Ja7b2RyDdD3BRXeiyVhrHSKqT uZxngWwwDhVDEE+Az163jpOm7NtrzACSkrSFJK/5Sqhx/F8p0H1DWxOz3b8bh4xd0ceDLea0 Efb3ugbdGlr2Ktf4VuD9P1/7bWuXYdimIMq3N2Axya7VZY/jPe5J6eJ0DSx4qSc4HXoM6o/s lrUbtN7mjq65qGpsBqkiqKgySyMKnBkq1OAk/vcQAPm8sscDFj0mwrDSTiaBLmJACAWu1Www QQehlI8CdbLFsexWKvNZa4a2Gdm5uWuNTIsjYIy6tIVY4J6kHQMujRo0BqA3/Gsmyb4Gnlpy KOVlliqGgZWCkqQ6kEdcef49T+vHVXUq6hlPiCMg6D59vtTT1XZ92eVlTU225W8WaWJqSrnZ VeqFKpWQMFYd4nGQYYggt7vvY1cnZ/6y9hdvevXke6+gQGqaX55k4Dly/wBLPj9epxYYlUKs aBQeQAUYz8dZ6A0aNGg1VccctLNHM7JE6MrskhjKgjqQwIKn6wQRqirJUpP2XbVhWr9JtEW5 ZobsZJu9X0X0ipCicsSShbuc8jggjPTOrwudBTXOikpK6MyU8mOShiucHI6gg+I1BjY23wrK KOYK3RlFZNg/jHPQR/Y7JUSbJTv3eSBK6tjpGdixNMtTIsXU+ICgBf8ARA07a4LPaKOzUzU9 vjeOFm5cXleTBwB05E4GAOg6a79AhdqFjud6rtqtbaGSpgt1x9NqDHV+jvxEUiBVYEHJLg9C OgPx0j1vZ1erhsc7euNioqlKUXCrt8ktSkrRPMsyRQuxALODKJWl+KjxYA6tbcz3unJqrfdb Lb7dDHymNwo5JSCCctzWZAq4x4g/j1x0j7orqWKpobztuoppRySWOglZWHxBE/XQV+Nr3myb 0p9xU23GWlt7riKhlg5PSrQNH3a5w5PekfJgqnuhgGY5EBUdnl2e2Xmjp9i2aK5VkNBUQmUQ NTd9FOzzBioBwefHHiy566tswb98rhtf8xqP22vfQt+/T21/0JUf4vQVu3Zld4KOsahtlMLz HuOpvFFcGkjRh8i3dF+AHutJx5IOmPxawouy65R+p0nstBLJDeq2qq6ufupmkgmiKGTi3QuW YMA2QpUZyBjVmJR77DDnfdsMvwFlnB/80ddIp94cRm6bfLeZ9WzAf+PoKOj2FJBHZNrCw0Av zbVqKQyvKn7kkaoUrMGC+8QS7gr7wOfiTqwtnbVv9p7R57xXUcBppxXRSzRTJ7wkmieJ8ceZ 92NshmOC5CgL4s8tNvlpCIbrtmNPJmtk7n8npA/t1j6Fv36e2v8AoSo/xegbtGlJaPfYYc77 tgr5gWWcH8vpeuk0+78jF0sH1/5Nm/b6Bk0aWHpN5t1S97ei+o2eaT9fpS65pKXfUaM8m4dr KijkzNZZwAB4k/uvQOGjVc0163DVUNVW0+9dkyUlKQs8q2qbjESAQGPpnTORj45Gpa0ybquF BHV0t/2xWwSjMc1PbZgjeX4SfMHz0EHctr7hrK3tFMEVDAt9pYYaOSSXvAeERjYOhTAzk/xs fA+GubaeyrrtrbW76fblIlr9LjMlpop6kTtBUiDgZDL1PUhMAk44+QOAxQnd1XLPHQ7o2nM9 O/dzolomcxP48WxV9D+MDW30Lfv09tf9CVH+L0CluvYF0kiljsVPTGOt2u23XjefiKY5ykmS PeUB3z0ycL9erTttKKC3UtIrF1p4kiDHxIUAZ/VpYNFvw4zftr9P+ZJ/8XrpWl3lwAe8beD4 6uLTMRn48fSf9ugZtGlY0W98+7uDbeOnjY5/t/5ZrV6Fv36e2v8AoSo/xegbtGlEUe/MjN+2 wR5gWScf/wBetd2n3NbKT0mv3HtqjhD8eUlomblnwA/dQOfy6By0arme+X2KKjmO9tlCCsUP TyG1TcZEJADA+mYxkgZ8M6mPQt+/T21/0JUf4vQN2jSwlNvMKed2267eWLXMo/8AMHWuWj3y WzFfdtKp/gtZZ2I+30oZ/INA16NJ70u+0RnfcG1lVRkk2WcAD871y0tx3C1re6tuvaE1rXkp qYrdKIwyuVPv+lEdGBXHx0D1o0oU7btrqSOpt152xNTyjlHMtBM6kfEYn6/l16bdvlx725dv Rkf5uxS9fx5qjoG7RpVWg3qvjuPb7dMdbHN/sq9c9xXeNBTSVNTuXa0NNGMtJLZJ1A8vH0vQ OWjVexXDclTZpLqu9NpLbIuReqis8pVSpwQSasgYPQjxzqVjtm90YFtz2Jx/FaxSY/VVDQNc quyYjcI2R1Iz0z1/VrLSuaLevluDbn6Cn/xmtPoW/Pp/a/6En/xegbtGlE27fLjLbl2/GfhH Ypcfrqjrhrbjf6C5U1trN47Thr6jAihks8od8kgdPTPMggfEg40D5o0o+hb9+ntr/oSo/wAX r0Ue/AQWvu2CPMCyzjP2+l6Bf7Y9t3G7xS1tPSpc6GK0VtKaBnbKzyKO7nRMFXZQGXBwRzyD pFtNp3bZtvWa62egqLTa3prXRXG3Q8xMRGZBUT8FUmM9YwSoLFQx+B1d9+3LabDPSQXWr7ia r59wgidzJwHJgAoPUDrj4Z1pj3fYJaqKnhulPLLLGJYxHlw4MZkUAgYLFAWC5yV64xoKnuVf vC33OxdxXXi5SmlheUQ08saTcawKRwaPjzeEnPMpjjy6Z14tbudILt7P1O5ayWBr1T1LyK0q ju3YUzQFxxZwwVeIJPz8+A1alFvjbVbRmqpbxTSQgxgEEgt3hIj4jGW5cWxgHPE/A64RuXZm 17bBPTSUdBQ3APWq1HSNwl6qryN3a+OWQEnrkgHQKVqrL3WWmqtVxbcNPObtzpqqngqQBScY 3Yd66hiBzlA5e8SnQZwNcFk3Buq0xWSvnt9+us0m34TVUM6TDNZ3gDgfJlRIRn5xAAXyznVk z7525BJVJNclR6aZqeZWikBR1QOwxx8FUhifAAjJGRryr31tqkqJYJ7vAskckMTABiA0w5RD IGDzAyPj5aCs7jLuk7duLS3DcLXyKoTv6aCmlEKla4DlG8YJ4PAT7q590ZPvax3NVbvWhgpK T2lFc1ZcBVzpHI0CP3TGAxFFDmLkEKD5uWIZuh1adPvPb9RcoLfBc4nrZ6iWlihCtyeWIZkU dPFR1Pw1nYd3WO/1ZprPXCqlEIqQVicK0RYqHViArAkEAgnODoKtrbju24bjtVbLDuCChT1S 9RGiSwqryZM8YRF+UUAguzYC8eI8dXfo0aA1wbgjpprDcoq+mlq6N6aRZqeJSzyoVIZFA6kk ZAA+Ou/RoPn0WaqvVOl0paDcVHMl6ttbXo9NJCy0sSSRJFEHBaQxAo7tgknJHUDFl9n0F4g7 PJYDEKa4LJWCiaeERl1MshhkkQAYJBUnoCcknqTp30aD5wtMm6JbnW+zJvse6ZI6F6lbgkqx BmoZUk73mOHSVFIPgTgL0zqUq5N1i0WmdKjcGJbpAZafhWBoITSssyu4Xm6iUI+eOMkhSRnD pPvGnstx7QKyssFNA+36eKeSopXDSVqvGzgMeCkEYA65xrN+0GtprNu56i10s9223Tx1VRBT 1fyUsTw96CshXOQA3QjrgfHQJ0FZurvaVRNuI7iaz2qqFLIGMJqO/eOcSqBwQOiAnOMDJ8c6 kds7ivNLe7wL9BuSe21EM4RUo53ljdap0AAVcKxjdCOBxhM5JOmHcF0q7dFT7k2/ta0VNwrK FHqaqom9HlfkUEdOsixMXYsQADgdB1GrAgMhhjM6os3EcwhJUNjrgkDI+zQUpSxbtprcbezb hlrTeqQcpZJiklP6LF3ymYZKIJTM3JfEoF8GGrE7LJK6Xs/srXY1puAh41BrQ4lLhiCW5gN1 I6ZHhjTVo0Bqve2fcdm21ZLbV3d0jrVrOdvlZS4p5hG4MxQEFwqM3TrksB55FhaxkjSWNklR XRhgqwyD9mg+UrlX7dey2xNrblW22+Gxej00U8izSXKRah2FPVKrDuwcZz7p+WbrhSNfRNPv vazwRtNuSwxSlQXj9ZQtxOOozy64+Opr1Vb/AMApP6Ffu156pt34BSf0K/doIr252l/Kixfp CH+9rz282hz4+1Vh5eOPWMP97Uq1otrAhrfRkHyMC/dr0Wq3BVUUFJxXoB3K4HXPw+JJ+3QR L742iUYNuewlSOo9PhOR/O1Slt3NYpNiWYxXe3RRWXdctxnpTUpG8tIaqd1dUJBIUTJJxAz8 ngDPTX0D6pt34BSf0K/dr31Vb/wCk/oV+7QJnYrUwVm2LlUUVRDPRT3iunpu6lVwsTzs69B8 3IblxPX3s+eNP+tNLSU9IrLSU8MCseTCJAoJwBk488AD7NbtAaXe0FqePadZNVWmqvAgaOaO jpkZpHkV1ZCAvXowUkjwAPQ+GmLRoPnfctgvFz7KrklutdfVc6qetqYqinmp6itr3eJxLHAF JEQJlAViMcVYk4yfoC3ztVUME8kZjeRAxQqylc+WGAI+0A66NGgNGjRoDVH3jbV9oO0S+V1N HX1NTcLvbK2iZU7ylaBOKTLLlSqFF5kEkN8wr1yNXho0Bo0aNAm72td6r9y7XqbJxiWjkqGn qXRZFjDwlFyhdS3U56Hpjz8NQ+2eyeg21WwvbKiKSlhME0aVdP3sizxQdyrhuQAGACQFDZLY YA4E5veekhrLfC9belr6vnHTUdrlAeTiCzOQegCjGWJA6geJA1w7fs8N8t8Nyte79ztAxZCH mjBV0Yq6srRZDBgQQfhoIbbnZI1hhoXpb0JK6gamemkelJjLQxzRkyKZCWLLUODxZQMKQOhz 2z9mtSbJPbKfcMgheMqhmo1fg8kwmnf3WUku6ggE4UZA+pkG2asE/wDCq/8AX4tT/sdeR7Yj kQNHf766nzWuyP7NBAr2eVUW5Lvf6a8wxXW4NKpk9BLKkUkUKFOJk6kejxMG6deWQQcCJunZ PVRU8qbevNPCkRt0tLBWUrSYehQCFXkVx7rEDkQuceGnX2WUMF9fX7kRkD00/drS2zpCBjc+ 5VwCCRVp1+vqnloIKn7M3h3RDffXJNZDX1lbG3o2e7E8RTu1y5ACli2ce8cZ6DGpDYWwY9n1 zz01f36S0aU8yGDgXkEjyGQYbCgmRhwCgAcQPDr2jaz08WajdW4GhReveVMSjx8SwjB/Xrf7 Kj6dv/56fu0DHo0ueyo+nb/+en7taajaDy47vcu44MfxKtTn+ch0DTo0rQbPaMfKbl3JMc5B esAx/NUDW72VH07f/wA9P3aBj0aXPZUfTt//AD0/dpOtk1tvW4RbKLde7oZZVnanYzR91UCC Tu5eDFCSVfoQcfEZGgZk2fMLpuqt9alHv8Cwt3dOoNOUQojKWJBwCchgQT8B01E03ZlBR7Q3 FaaGrpKWtvsQgq6qCgEcax933WEiVhj3M9Sx95iTkdNS0e1IIXKNubcDSoDIwe5HOPiRjAHT 4Y1uTbkD93w3Fe27wckxX55D4jp10BU7UestG2qOruB52aqgqi8MPBagxKyqpUlsDqD4nqo0 0aWU2zG5PDcF8bHjiuzj9WtVRs5pCCdz7ljjxgqlaoB+3hkfYRoGvRpYi2ekRPG/biOenvXB m/tGtnsqPp2//np+7QMejSzLtIuhVNw7hiP8ZawE/rUjUBuO0U1ijomuG5N3VUtbVLSUsENa qNJKyswUEBB81GPvHHT4nqFi6NU9Purb0FnpLmbzvBqOWkNbK6yn9zQiQRM0gPmH6ELyPQnG Ounx9p8lIW/7gQ/EVnUflXQMujSouzp1kV13XuYEeRqYmH5DHro9lmbrJuC/u/m3pQXP2KoH 5BoGPRpc9lR9O3/89P3aXLJQRbgqatKDcG96dKd2RpJx3MbEMVIRpIvfHQnK5H16CxtGlmHa 1VEnD2q3Cy568pICT9vdZ1n7JU7fv92v8p8j6zmjx/MZc/boGPRpZk2bRupCXTcMZ/jLd6gn 9bnXNdLDBbKGpr6m+blaGCMu4iqXkbA6nCKpJP4hoG/Rqr6uutKWux1cVdu25teYPSaSip64 xzNEIxI0h99MBVIyOXiwABJ1PWzb1pvVopLjbL1uBqSshWaGVLvU9VYAg4Zz5Hz0Dlo0srtF VdmF+3CS3ka8kfYMaz9lR9O3/wDPT92gY9GlibZ0EyYe9biD5+elzlU4+GAQv6s6VIa6xxx7 nefcG7KeLbePTnqah1wO75gqCMtleo6dcjGcjQWlo0hbcp6S+vWwxXfdFLWUTolTSVVVwliL oHXIGRgqQehPmPEEalZdos+OG5NxRYbPu1anI+HvIemgw3PZLi26LNuKxrTzVdFFPST008pi E8EvBjhwrYZXjQjIwRkZGq/r+yJ6v1fW1tqstddKq/PcbqZXLJHTOZMwRFkyQOYPguWBPTph 67Rdz1W15duPE1KtJcLmlBUNNC8jIrRyPyXiR1+Tx4H52fLURt3tIjnW6z3bD0sd9FlonoqO Ul2aON1Lg5K5MnHOAMj69Anw7HrLzfdyR7eoabb3C8VL+tI4pIJ5Inou64KDGOatM3MsGxlS R72CZzb/AGULBbYJK+CjhulLKs0So8dRCx9H7l1w0ChFcYzhCfcViScjTbSdo23KqCnnhqag wTmqEUno0nF/R+kpBx1APQfE+Gdbm33ZEnjimerhcmmSXvaWRRTvPjuo5cj3GOVGD4chnGRo K/252WXa3VO3Wr1t8woKGhp2anqQndSU7yFipaAsyyLJ1AKZywbIOdctp7K7pRGpEtnsTxS2 m4UCwrMnCIzTmSJVIplbiASMknHI4Hxses39ZqK6XGhq1uEUlBDNUTu1HJ3YjiVGdgwGG6SJ 4ePIazffdkSmhkaSp72Wte3JTimdpjUKpZo+AGc8QT8MaCsbd2UX6IzyPHaYaiX1VUTd06iO eSmR1kj4mEhUwy8cq3WMEjJJ1buzLN7P7Xt9qxgUsfAL3plCDJIUNxXIAOB7o6DwGuiz3SK+ 2KmuVrZ0hq4hLA1RCynB8CUOD9flqvNu7/vlxk7NfSobai7pgnmnVInzD3cRlHAl/MYHXw8d BaujRo0Bo0aNAaQNuWfccW+57pd7XZYqdklhSop6x5HjgL8ljjj7pApZvfdiSWIHgAAH/RoK z7Q9h3Dce6I7lQQ2yOMUiU08ks7JJVxd4TLSyARsO6dD87JIYDC+el6i7N9zUdVt2YU9iL2m mtkIaKpZCxpi3eknuCx5KxAwVHvHIJAOmis31c6Ct7Qo6i3wVCbbpIqqmjpy3OcPE74cnw+a PAeGfHUfSdo1wn2/vSSka0XC4bepIq0VEBYU06PB3pXoWORxYePX3fDroIrZ2xEuNeZZLBbK GyUldc1MLQtE9wjeo5QxyxGMDu1wrA5YYVMDqwEXWdjl2bZNks1LQWCGqioquGtlSZlHpEkS xJMuYipBVFLHgHyq4bxJsPdG4dyQWC2XGww2lTUU8bv6cJGDzSlFiijCHOSzdSegGPr08U4l EEYqCjTcRzKAhS2OuAfAZ0Gug9J9Bp/TljSq4DvVjcuobHXDFVJH14H4tb9GjQGl3fdLfq2y Cn2v6AKt5VErVc7w8YcHl3bojlXPQA46ZJ8QNMWjQU7uLYe67ltmgtFOlgpqano+5gpYJpEi oKhZuUU6OYy0nGMAYPHLdT45FwoCEUM3JgOpxjOvdGgNGjRoDVXbI2RfLRvGmudWlnoaeGlq IKlrdlTcWebnG0kfABeC/wAIlmyT5eNo6NAaNGjQGoXeF2ks9imqYLXU3SVvk1pYI2csTn53 FWIX4nifxamtGg+fhFcX2NtC2nbNyqb5ZYDSPKIq6nUwmFo24TLGhycRkowxjIByA2nrZt7G 2dqWiyR7e3XUrb6WOmEzW8AvxUDOOfTPw8tWPo0Cc++uAy21t1Y+q3Z/sbWcW+6V41Z7HuiI n+C1mnJH5FI03aNAotviMn5Dbu55l82FsdMfY/E/q1Vt3jul1q+0KO6bXu9PbNzU0UMMlNTS zzRSRx8Fd4+AHXoThjjgB1zkfQGjQVd2Sy3Gv3PuO83u019rr6+KljMMtNIkREKFeYd1XkzM zdMdFC+ecWjo0aCA3Nttb/W2WpkuFZSm1VgrYkgEZWSQIye9yUnHF3HQjx+IGl+v7MaOvhr4 au83SSGuu0d4mTEIBlQKoTIjyExGg8c9PHqdP+jQV1Udk1nq6ejp62rq6inpZa+WKNkhAVqs kuRhPdKliUIwV6fDUiez2iepSaoul0mMj0s1arPHiulpyDFJJhMg+6mQhUHiuR8XTRoEOp7N 4KqneOo3Be5JJaGeimnLxCWUTMrM5YRjDfJoBjAwuMHJzhT9ltpRqZaqurqukhuJuho5VgWC SfhxBZEjXoMZAGBn46f9Ggh7FY/U21qOy01dUlaWnFPFUlYxIqqMKcceGQMD5uOnhpftfZvQ W6bajxXW6uNtRvFQpIYcFXTgwfEYJ93p5fl66eNGgNGjRoDRo0aA0aNGgU4tkU6XfcdwN3uz S32AU9SoeJBGFUqjRskYZWUEgHkfHJycEaIuz6gi21ebSldWiS8RCGtrgIhNIgjEYXATgBwG Oi+ZPiSdOejQLk206eotVgoqqtrJfU1TDVQy5RWkaNSqhwqgEYPgAPAaY9GjQGjRo0Bo0aNA aNGjQGjRo0Bo0aNAaNGjQGjRo0Bo0aNAaNGjQGjRo0Bo0aNB/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CACRAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgMBAQEBAAAAAAAAAAAAAAYDBAUHAgEI/8QAURAAAQME AQICBgYGBgYEDwAAAQIDBAAFBhESITEHExQVIkFRYRYyVnGB0iORlJWh00JSVJKisRckM1Ni 0YKTwcIlJjU2Q3J0dYSWs8PE4fD/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A/RGZTV2yCmc5fo1mhtni66/HDqSSdJ6kjX/7rJsU ydf0SF2bM4MxMdzynS1b0ngv3pPt9D8qm8Srq3Fh222BiXIlXCYyUtxY63VJabdbW6s8AdAJ /WVAe+uZInXRb13tsGLfoy3sjmTJCmYz7akx1x1+SSEhKyFrT7OiByR7R1Qdb9V5J9pGP3an 89fPVeS/aSP+7U/npGx233yRfMan3OVkpdes3pc1kuOtsty20xEpaKOiAVcJJIUOpWf+Grvg vJyBxyejIhdf0kOJIR6a26Al4hYeSFLA9oEI2EhKd74gDqQZlWTKHCory4N/1QzbGgPx5FRP 4EV7TZ8mCgTlLahrWjbUaPz6KpnooFz1Xkn2kY/dqfz0eq8k2P8Axkj/ALtT+emOigVXrTlp CfIymEgge1ztAVv7tOjVeU2TKirk7lze+3Fu1tpT/FRO/wAabKKBJDlxj3ZmzPZzAXdnUFxE ZyE156kgbKuAWOnz1Wn6ryT7SMfu1P56XcuakOeMOCymYE12LCYnNyZLcZam2y8loN7WBrqU q+736rotAueq8k+0jH7tT+ej1Xku/wDzkj6/92p/PTHRQKirHlCllZy/j1+oi2NcdfiSf41n 3SRcLVKixblnMSM++pKW0uW9scio8Ugnlocj0HbZ2BT3XK/EpiPOyhqEvGr1LQ8iL6XLhxSp ElLb/mNMFzekJSv21q1vXQHqdA4C1ZIB1yVg/M21P56++q8k+0jH7tT+emOigXPUl7PVWVzA T3CIccJ/DaCdfeTVdOOX4O81ZvdiNk+WIcMJ+7/Y7/jTXRQId5kmxPNsXbPZcdxafM/SRI2k o5BPJRDWkp2oJ2rQ3762fUd6+1k/9kjfy6R/Gu13u7rkRLXZ1yW1wUCO9HQkqkveeCY0gkdI /EJUr2k72fhXW6BcNjvXuyyf+yRv5dVl2DJuaijM3wnfshVuYOh8+g3/AApsooFhuwX1Klqc zC4qKjviIcUJR8k/o96+8k/OorjBuFthuS5+aS48ZvXNxyNGCRsgDr5fvJA+802Vyrx5sV7v FkQq1tJnNMrZUzCQy4pfnB5Ki6eKgCAhJA2Om1dyRoHL1HevtZP/AGSN/Lr4bJfQQUZZLPfY chxyD+pAphYKlMtlzXMpBVoEddfA9RXugWW7RkqOXLKG3NnY5W1HT5DShXv1Hej3yydv5RI2 v/p0x0UCTfDIsTUdy7ZrOjokPJjtEwmFc3FHSUjTR6k9h76ktcedeYfpVoziRJYDim1LRFjK 0pJ0pJHAaUD0IPb4VW8X4subZrKzAYnOuIvMKQtcNrzFsttvJWtzWiOgG+x2fca5vOhZXDtl 1atMK/hMufPlsTVNFMmSv0ZvylPIb48SXeQQTwSEtjkntsOtepMlC/Zy5RQFbAXbmiSPgSNf w1U3qvJPtIx+FtT+eueZQcon3lmRZE3yLGU9a/PMhD3Fai4OZbQhSShCWwrzN/WKwOhTusu+ M5U7YYIt/wBJ2ro1Z7imWXjJWFywpIRwLakg7V5hQSNcePTWqDq/qO9fayf+yRv5deHbFfS2 Q1l01K/cVQoygPw4D/Okh2Hkovazb03dEszoZtzjzjhjNQAy35yXgTrnvzt8trKijXbY2/Ca JeWIxcvki6GSqGwiWzMbUECWCvzVoUpat7JH1QEaCSPeAGuix5QlaVHMFLA7pVbGdK+/Wj+q rHqvJPtIx+7U/nrnsu/uDPGbqlvJl2wXWRGKW0SPR1pbjhtKQnfA8pAWB7idb1VO4DIosbJV WlvLfSJdtYVADinnOEhyU+Sn21EI/RmOFEdUJ32INB071XkZ6HJGQP8Ahtyd/h7dQO2HIysF nMZKU76hdvjq3+ISKg8MGrkxa7s1dzNU8i6SEtKlKeVtnkOHAukq4a7dacaDJyC92qwttS7u +lkq5obIbU4sgJK18UpBUQEoKjoaATs9qzZOc41HU+s3JpRbZU4pxCVFCglovFIc1wKvLPPj vfE71qpsrxxy8TrTcIcpuLcLat0tKeZ85paHWyhaVI5J33BB33T7wSKXJHhgxMU7Fn3Av2h2 Yu4OMBgIdW+uKY6/bB0EkKUvQSNE63oaoLGL+I0a6MF67R27YHZLMaKwlxch5wupKm1LSlsB AUB0IKknR9rpWrd8+xq0PTmrjcVMOQXEtSAYzp8tSm1Ojsk7HBClbHTQ3SxL8MJUxlhU28xZ MptUFJLkEhtbMUOcElCXAeRU6pRVy+AAAFRNeFMpGL5NZ3MiVIN4jMRkyXoxU4wG2vKJJK9q JT07j57oGSb4k4vBjvPy577TTLBkOqXCfAbQHSySraOh8wFOj12K0HcxsjV6btSpDxnLeRH4 JiuqCHVt+YlClBPFKij2tEg660r554Y/TGZIfl3REdLtsMDym4pKErU4Fl7RXoq+sBveuRPU 9atq8Pi5mCMjeuiXJwnolkmIkfokMraSyNKHucUeZ2fqj3UD7RRRQUL7d4NhtT9yurxYhMDk 66G1L4jetkJBOvwrGXnuPIfSyZUkuqmKgcRCfJD6Uc1IPsdCEe18NAmt2726JeLXLt1xa86H LaUy83yKeSFDRGwQR0PcEEe6ucjwn35bK704uE3e13kMuIddWvkz5XlLdW6VqBSVbJPtb1rX SgZY/iJi8hiA83cj5U1DbrSlMOgBDjnltrXtPsJUv2UqVoE9qkez3HWLrMt0ma6xJhodceL0 R5DaUthJWfMKOJA5o7H+knXcbw8e8OpWPogot18SkIgR7fK5wUq85DDi1NLQCrSFgOKT15Dq DrYFF08OZF6Qr1zfPOdXEfYcW1FDe3HHGFhwDkdcTGa9n3+18egOtmvEK8sOu294rDThadQt tTa216B4qQoBSTog6I7EHsa+3y7QrFaZNzujxYgxk83nQhS+Cd62QkE669TroOp6VQxaxOWd y7SZcpMqdc5QlPrQ15aAQ0hpISnZIHFtPcnrutK7W6Jd7XLt1xZD8KW0ph5okgLQoaI2Oo6H 3UGJ9OLD6UiOH5ZeVLTBCRBf/wBuW/MCPqd+HtH4DvVeP4j4rIhQ5bd1Ho8onylqYcA0HA1y VtPsp8whIUrQJ6brDV4XcmjH9dSBE9eC8cFF1x1SQz5JZU6t0rIUnud+8gADpUtg8N3bE9De g3dsONtORntwklK2VSVSAEJ5aQpKlrAPUaI6bAoN9/Ocfj3qVapM1xiZFQ46950Z1DaUNpSt avMKeGglaCTv+kn4itWy3uBekPG3vKWphQS6242tpxskBQ5IWAobBBGx1FJdx8OZV285V2v5 edkw5cSStuIlvzC95QCwORAKAw0Ndd6Px6MuOY85bLveLtNlolXG5+Sl1TbXlNpQ0kpQAkqU d+0ok79/u1Qat3uMa0WuXcZ61NxIrSnnlpQV8UJGydAEnQG+lLzviBY233GSbgVocitKAgPd FSN+V/R95GvkehpnlxmZkR6LKbS7HeQptxtY2FpUNEH5EGucS/CaI764Zj3N6PCuUiE8thKF KKExTtKA4V8uuk7O99OmqDb/ANJGNC3GcqW+IwXISVGK7sJYUEvOa478tCiAV9tnW91ek5nZ ouQiySHZLc8qSlPKK75atoUsEOceOuKFne/6CvhWJB8PF24x3LdeDGfZM5sKTDb4BiU6Hlth H1QUrSClWvkQRU0zBHblcGJN4vLk3g+8txKo6W+bS2XGUtbSRril5w8h1JO/dqg38fya1ZAX E2uQpxSG0PcXGltlTa98HEhQHJCuJ0odDo1rPupYYcdc5cG0lauKSo6A30A6k/IUr4fiH0fl ekyLguc+iBHtjJLQbCGGeRSCATtRKzs9N6HQU10CWvxNxpEN2WX5vo7cVmaV+gPf7J5wttq1 x37SgdD4AntUyvEXG0+lD0x4uRpbkFTYjOFanm083EpHHauKepI6Ad6wbr4SW+TEvsK2z3rZ AusSPELTKORZDLqnUqSpRJ3tahrsBrWtCrLXhm1EuTVxtlzMWZHnuzYx9HC22w6whlbZST7Q KUJO975bJ3ug3lZxYBPt0NEt1124IZcjKajOrbcS6FFs8wniAQhZ6kdEn4VdsmS2m9vLatks PLDYeSChSPMbJKQ4gqA5oJSRyTsfPqKwnMKmvXGDKk35b6oktp5POIhJUy224gNeyQP/AEzh 5a946dKmxTCW7DcYctc5ctUC2i0wwWwjy44WFe1onkr2Gxvp9Xt1NA31TvFziWe3Ozrg75UZ spBVonqpQSkADqSVEAD4mrlYWbY/9J8fdtZlKipcdacUrywtKwhxK+CknW0q46I2OhoKi87s CGI7qpMjT6ZKkpTEeUpJjkh5KgE7SpJBBB0amiZnYpc6BEYmKL01CFshTK0j20KcQlRI0lSk JUQk6JAPSk8+ExXCjxH7vHejMquDiWl25PAKl7JIAXpIQokpA9x186kPhfLTc7fcGcgSJUIR S0t2ClwpLLC2dJ2v2Uq5qVxH9L3kdKBikeIOPR5VxjvvzUO29p16QDb5GkobIC1A8NKAJHUb 77qdnObA87JZalSFPx1ModaEJ/zEqdTzbTx4bJKQToDoO+qxJGAzpbcxcu+oXLm2uRb5DohB IKnlAqcSkL6aCQAnr8SagtnhtJtLk1y3X0pVKMZTwdjcxILbK2nA8eW1hznyPUEEDR0KBgg5 5js+TbmIdw81c9tp1kpaXx06FlsKVrSSoNr0Do+zV++5JbLHJhsXJ15tyX5hZDcdx0K4J5K2 UJIGkgnrrsaRrZ4TG3S7U83kD8gW4QQz6VHS4pIjJUnglWxxQoLUSB1BI6ntTvlmOQsltqo0 xOnUpX5DwUoKZUptSCocSCfZWQRvR3QYknxOxOJEMl+e+iOITVyKzCf16O6oJbc3w7KUdD8f hWu1l1kdvRtLcxSp4Cv0XkudVJQlakA8dFaUqSSjfIAjYpBufg0i4QkR372SlvH2LA2PRAQk NK2l8gr0V6KwPcOWxTRHxC42+Zc3rPeI8cS5Tk5AegB1TbziUhY5FQPAlJVoaOz9YgaoLsDP cbnxVyItwUptLrTICo7qFLccSFoQhKkgrUpJCgEgnid9utblpuMS729mdbnkvxXgShYBG9Eg gg9QQQQQeoIIpGjeHDsWSH2LsjzI9xj3CHzi8ggtQxE4ODl7YKBvY4kHqKbcUsbWO2Nm3Muq e4uOvOOqGitxxxTi1a9wKlqOvd2oMbxLlwbVZ0XS7ZFd7JCYVwUq3oSsuKV2BBbWfd07DrVa 42o2h63onZ3kTLkx9MSMlXoqvNcIKgnXo52dJJ2fcKteLlqn33w6vdqs8ZcmfMYLTKUuJRpX cElRA0CPvpb8RsbyO73nHb9aGkOvQpsd5MJ9pBVFQkOB08/OAJUFp2B38tPWga04vcUp4jM8 j1vfVMMntrv6PXoY1cgkgZnkOjvu3CJ/jHqv4m2+6XOyQo9oacePpzKpKW1pB8gb5eypSUr9 3skge/rrR5pcMNy2fj6EyLZLcuyLAzFDq7iB/rjT3vKXBvmjuruRodOtB1b6NS1f7fKb+8fc dx29fghlIP41E7iche+OU5E3sa9l5np+to1zc2add/EPI4uPFcGVCucN4XASUqMRlURPms+X yJ0olR0BxKlbP1RVnHcKvkawtW27W12WiXIgmch2W15TZYIU46hKeqvM4BJ2QVFWyO+wePob M+2eUf8AWxv5Nehh80BQGZ5Po99rjH/7HSuXXDw+yafg9otTVtVCdh2yc24gy0uBx9Z00ePM DzDpCvMKvZHIa6iu7W9HlwIyPJ8ji0keVsHhoD2dje9dqDCGN3MJ4jMsg1rXVqCT+v0bdUpu NSo0d6ZcM5yQMsIU44smI2lKEjZJCGB2FOVZ2RyGolguL78RU1pEdZVFS0pwvDifY4pSonfb se/ag5mzcLYuDcZS84zRpNvVHEhpbLfmgPkBlQQI5UoKJ6aB7H4UyWvG37nb2ZkbMcvSy8OS A+GWV630JQtgKG+/UA1yu1X1Llpva5mKXCPOkuwHfLXbpxS6ll0nyWw20kIQ0gJDaSRsklW9 mnnw8zOLasd9Gvfr4uekvuR212ee8tiOpxSmmlr8k8lJQQk9T21s6oGdGHzUKCk5nk+x8Vxi P1FirIxy5gaGZX/8WoJ//GqBvxAsTg6C8jrr2rJNT/m1/GpkZvZFoCwq4gHr7VrlJP6i3QRP YnOe0V5jkoWO6kKio3+CWAP4Vi5Jajj8FEqbmGZupcdDLbURtqQ6tRBOkoQwVHoCe3YVrueI ePoWpIN2cKTolqzTHAD8NpaI38qxMxzuBLxe6t2NN5TefRXvQXF2KcPLfLakpUCWeh69/nQW Mesq7/aGLlBzHMExn98BIDDS+hIO0qYBHUHvWwzi1wZTxRmeR6/40w1n9ao5rRxOdBnWOMbW 1IZisJEdLb8Z1gp4gDQS6lKiB8dda16Ba+iz55FWTZApaupV5zQ/gGwB+AqurCeZUpzJsnUo nexP4fhpKQP4U214fdSww46sLKW0lRCEFaiAN9EgEk/IDZoOON3fF1RZkpWWZgiKxEVOQ8qa vhIYS55ZW2oDShzIHXR9odNHdMGOWe35A1MMLJMvbehSFRZLD89SFsugA8SNaPRSSCCQQe9c 7tmQXpTt8lHDJ9ruD0JbEJ5VnmvtNI80KTHQ0hhHFJBWpSirZXo9AAA0eFl6asKcgE225LGg zbiqVDjv2Oe/JQlSRyLzwZJWSoEjkpRA0OR0NA+tYottICcjyAgDXtSUq/iUV4dxOQtQKcqy NsAa4peZ0fn1aNH04tP9kyL/AOXrh/JqJfiDYkEc2r8nY2N2CeNj/qaDz9B99XMnyhaz3V6w 47P3JSAPwAqpdsXjWi1TLjKyTK/IisrecCJ6lqKUpJISnXU/ADrvWquHxAtPdEDJlp1sKTjs 8g/d+hrHzHLYl4xS5wYFsvi5chhSWm5eP3FLSle5KyloHR+RoL9hsibram5UHIMuYZWFJR6Y otO62fa4Ot8h8uQ7a91XXsRkrUSnLclbBGtJeY0P1tGsnwjcdU3fk+jXCDBXO8+FAmRH2fRW lISClJdQkEFaVr4I2EBQG+tdAoFD6GzPtnlH/Wxv5NfRhAB2clygqPcm4nr+AGh+FN1FAh3n H49htjs6VleUtMIWhOkyw6pa1KCEISFIJ2pSkgD4kVgOXO2G3x5CcwzYqXLdgFhiOl59L7e+ aFIQwogjXft1B31pw8ULmLVhsx5NpN3eUUJZiejLfSpzkClSkpQrokjl1HdIGxvdcfbu0c42 w0ccvTb/AKTMdeBhz/Sluuo2JPmIaShK1ObJ6HinQSPgHULnjzlstMm5Tc1ytuLHZU+4eTBU EgbPshjZPyqjiDTeStS3bRmWZgRlhl4S4zTJSspCuOnYwOwCneviPjU2PZxbWMZtkK/rvE24 txGmpjwsE9SHnQgBaurA2CrZ7D7hVrwnuyp1kfamolC7ekvyJRdhPspVzeWUcVONpCtI4DQ7 AAUGojFXEJ0MjyA/fIQf80Vg5TDasYZVLy7LEreC1NsxS06tSUJ5LIT5JOgBs/ePjS+xg97b ztVz9XMG2N5Gqe20HkgrZXHLa1qO+vFwJWlA13UT17a/jXdjCiW6I1ZZ1wdkl1K5EKKtx6K0 U8V+WsNrCFLCuG9ggEke6gznLlZ0uMBHiBlbrLrMZ8yGgypppElXFguKDHscz23+Oq2slt7G LWpdzvWeZRGhpWhsr/QOHkpQSkBKY5J6n3CuZZLdZFyg2yJb7VOt7UVi3KhMM2mepmM6y5yW iTtr9M2hIHAcT169D1rouZZVbbvbIQhRbnKSzMbeeYcts5ha2k9FcPYT7XtAgKISdHv2oGCD Zp8yGxJazDJA06gLSl2NDbVo/FKowUD8jo19exGSt0KRlmSNpHdCXmNH9bRP8ai8KHZi8IhI ub0l2U0txBMkOeYlHMltClLSCtSWyhJV7yD1NN9Aq+KV7umN4FeLzY0Q1zILCn+MsKKClI2e iSCTrt1FK/ij4iTsTudxZirtbDdvtCboETuXKcoulBZbIUNEBPfSuriOmu7xmWPM5Vjc6yyp cqLFmILTy43ALKD3SCpKgN/duszI8Gi5GWk3i53R+N6OI0iMHUpakp5hZK0hOgokaKkcSUkj tQZKsyuiM7tVqcRBEe5SF+jxghfmmII/mCQXCQkK8wcS1rlogjsTU3h5ld0vd9u1ru/oKn4E WK6/6K2pAYfdC+bO1KPmBPFJDidA8iO4q454e2py8OTXX5y2FzXbiYZcHlekOM+Spe9c/qFW hy0Co9O1T4hhEDGJapMaTLkvCEzbmjIKP0UdrkUNpCUp31USSdk/Ggr3jxDs9mvNwgzo9xbR b0pXMmCMTHYCmytJUreyCEkdAeo13qR3PILcGW76uuqpcR9ph+AlgGQgugFtXHlriQd7306g 6IIE8nC7dMm5M9NdkyGsgjtxZUdakhCUIQpA4aAIOlE72evbtWa74eoXPbkC+XQLU558p7bR ekLS2G2QVcNBKE8+gHVStnrQSRfEmyvqsgWzPj+tkMLY89oJ4h9Sks8hy37ZSfq7105cdinW ubWvwpisMWv0683KRJt3o7bLiChO24zy1xwoFJ6hKwlWtBXHZG66TQFFFFAUUUUBRRRQFFFF AUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAq5+/bY0e3G5etXH 5MoQ4jFunuxVPPKSVBJKHG09kKPtHXTp1IBQJWU4YxZo10QrMHozkMz3wi+SwuMwHfKUpaVS QVaXsEI5dvmN9GzyNkEyzNx8WMISHH0iQZMhbB8jR5BtxCVFKz0HLXQE666ISrxi2XybDarT HtOJqt8WKNwjJeajIkJWS3tAaJdbQAg8SUhStkjtoG6TitjithyTcb2y2SEhTmQzUgk9hsvV CMbx15SWkXe8KWtRQlKMkm7Kh3A0/wB/lUnibYrhkOOMwrQmF6WmbGkBcwbQ2G3UrKgOJ2rS dAHp1rnM/wAJbxLx+PamHIMNbU66SEzkSCp4IkodDYJLez1cTz0R0T0PbQPEnE8SERU6bc7i uIFcfPkZFLU2kk9gpT2h16fqqFeOYK1AZlLuS0RHFHynzf5ASsg6Ol+d10fn0rPh4RdjNkLd t9giW2a9CMm3sqWptCYp5pWgcACpaglJBHRCU9SRqsGb4TXiXZbVCPqVg26zmCnyeWnnTIbc PLaCA3psnoAoqV16dw6Izg1jDHFh69BlY3pF8mhKgfue0am+hdr/ALVkH7/nfzqY0DSQNAaH YdhX2gW/oXa/7VkH7/nfzqqXHDMeZivy567utphtS1rcvE1wpSkbOtuk+7sKb6oX+XJg2WdJ gxlypbTKlMsoTyK169ka2Njet9e1ByqG9iUi2T3Yloytx+K3EkCGxdZCnZDck/oVI4yOJ3xU dFQKeJP3suIWS0X6yomtRsrtjfmONJjyr5LQscFFJOkSFDWwddaUMauWUw7RkfrDHLk1eblH Hly4sFSlGRwWnzHFKWDobbCUJ6JCTrvTdjmTOWnHrXblYtkylRIrUclMJOiUICent/Kg3PoX a/7VkH7/AJ386vn0Ltf9qyD9/wA/+dVX6bL+ymU/sSfz15OdaOl4vlSeuv8Aydy/yUf/AO+4 0E5wKyKWFuOXpxY3pa73NUe+9bLtZOS2jHsbiRC6cjeemSkRIsWNfJnN55WyANvhI0ApRJIA APv73Ws8W6VccRywJB1tUBKdn5Ar3+NLmd3mVkNriNxsOyH0mHPZltF+OWiOCupbcbc2hRSV AEgjqQR1oN7GrNYMis7Nyt8vIwy4paFIcvs4LbWhRQtCgHyNpUlQOiR06EjrWp9C7X/asg/f 87+dWf4P2s2XBYkBbE9l5t11bvpqClanFrLiiNqJKdrIBJ2dbPWnSgWnMHsbiClxqcrfdRuM nmfmVeZvfz3UDfh5jKAP9QeWoHfNya+tW/8A1lLJpsqOS6pmM66hpx5SEFQab1yWQN8RsgbP bqQKDjsK54UFyy3j94bS3BenMFh51a5LLL3lLCUJc5A81DSVAdDv3HTJicDG8hVdGUW+fFmW yUYkplye6oJXxSrotLhSoaUPfsdiBSNEX4ivC8SJ2OT4l1nRS2mfDaiuOpUHApCB5kghLSU8 08QD1WVHZ77vh05d8VTeUrwq/sxp81UqPAiCII8JBAHBG5HvIKjoAbJ0KB7+hVi/s8n9tf8A z1CMDsaVcm/WzZ2Ttu8TEe7Xud+FVTm8xCtO4RliBonl5MZY+72XyakObr+ymUn/AOCT+egt pwmxgdWZi1HqVOXCQtSj8SouEn8apX7HMes1juN0kRJrjMKO5JWhua8VKShJUQNuAb0OnWvX 0xnq6t4TlC0HsrjETv8ABUgEfiBWVld+vV4xy42+FhuRR5EhktoceZgPIBP9ZCpBBB7HY99B dxuw2K+2lqem1XKGh0ng3InrK9D3ny3lAe/pvfTrqtH6D2UOFbZuzKiNHybxMbGvuS6BWR4U R7g2cjk3SzzbO9PuHpforwa8tvbaEaQULVyJ8vkpRCdqUenvp9oFr6F2sdpV/wD39O/nV6+h Vj/pMzFH3qXPkKJ+ZJXsn50x0UCNlVgxexWORc7jHn+js8U6ZnvhSlLWlCQD5gA2pSRskAb2 SBulCTKxeNanJkaw5jIeiyn4cmLFur5cjqaG3FKPpITx0R1CjvkK6J4gz7vb8YkOY7DXKuay ltoJbLgRs9VEAg9BvXz1sEVzduTd1YILKvFrrGkOT2nn/R4alodZEhDjoWta+S1uJC+Sj9Yq 6/GgbJdusFuxBzIrs5k9viNRfS32nr5NLrQ474kJfI5e7QJ619xy22S9uTo4OUQp0FaESYkm /TPMb5oC0HaJCkkFJ7gnsR3BqDLshcvmLXe1pxC/uqlxXGUolQdtFSkkDlxcCtb12IPwqDwd tbsS45HcZ9uvEO4XJbBX6eVOANtN8EJDiiSo75knp9YD3bIa/qfC3HzG9OaVI83yC363dK/M /qH9Jvl0PTvWbl1pxiwOQ0uRb7JmzlOJjxYd3ktlfltqWsjk+lA0hJ9+zVKN4eXdGaLvLrtu VHGQquzTKVqHBpUdTKtgI9pw+wrqSBoga2SdPxemXsQ4tvs1kkXWLICzNbb5oDjetBvzE7Kd k9enVOxsboMB68YjHixJbScwVbJEaJNcmIvE1LbKJTnBoqBfClEq7hIURvZpnyi0WPHLOu4y 15VIbS422Gol6nuuqK1hI4p87r1Oz8ga5nkMXJby3bmXLFdmUxmreYq49vS0LW8ysKeUygH2 woDSQSAB010p0znJZ1yt0IQsSvj3o81qQ9Hl2tLqX2072gdVcFbIIVxOtfiAYYmIWy42+PIU 7lUTzUhzynb/ADkuJ37lAPnX3bqyMFsoWFc7zsDiN3qaRr4a83t8u1VPB+G/bcCgQJaJbb0Z bqVIkMqa4bcUoIQFdShIUEpPbSfd2pzoFHxaudzsvhzf7pY5TcSfDirfQ64yHfqjZABIGz8T sD4GlDxWy/IcedflQ3pEO3xbGu4MuNwg+1KlhwDyXTxJQgJ0ehSfaJ5ezXSslsUDJLNItV3b cdgyBxdbQ8trmPgSgg6+W6y7lgmPXNUQ3CE5IMaOIqS5JdPmNBaVhDntfpE8kpOlb7UCi5lt 2bzqzNeskqgXGalhcfym/R4iPQy6WnHNeYJJWnkBvjw7gHVW/DPI7vccknW26XNu4NIt0aYl 7ykIQ644pYUuMUAc42gkAq2re+p3TUrDbEu8quaoO5KnzKKS4vyi+W/LLpb3w58PZ5a3qvuN 4hZcbeW7aIq2nFMojBS3lu8GUElLSORPFAJOkjQ60GLkOfqsd5vMeRZJLlttEVEyZNbeQSlp aHFBSW97PVpaTvXXXuNfTnMlLU2OqxrF6irihUL0pGlIkEhtYcI13SoKGunFWtjRLArGrUu6 XW4Oxi7IukdMWWHHFKQ40kEBHAniB7Suw/pH41jO+HVicdjFInNtsrLpSia8FOLCA2gqXy5E IQClI3ocjQZSfFKMk40JFrkNeukRVpHmpUWkyXS21279QCrtoHpyOxXRqR7X4YY7BiRmFty3 /RVN+Qtct0KQhp5bsdHRQ5eUVlKSdnQ708UBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUVC9KjsEh59p sgAkLWBrfagmorwl5pXLi4g8VcDpQ6K+H317oCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKK KKAooooEnxbcssPGEz79j9vvwZkNNMRpoa1zdWlGwpwEJPXfz1UGLYbhF2scO5s4liqfSW+W 4cdl9vR7gOBACvgenfdMOXWidd4UNNruRt8mLMalhRRzQ6EHZbWAQeKvfoiosOx5/HMUTa0z UPy+ch9UjyeKPNedW6SEb+qFLOhvsO9Arek+FQbkrDWNlqK0HnVpjoKUtlfAL2E6KSo6BHTd e33fC2OFF9jHWgmSYaucZCeLwTyKDtPRQHXXwrGj+EU6LYbxbY16ipFytzUNZLD3FtaX1uEo T5ukI04pKUJ1rQ79dyTPCic9Cdiou7CWl31y9DpJSsFUcshHmJeDnTZVsKG+3bYoN0wPDR+X Ci+rMakuy0JcjgQ2nkrCkqUnioJI9pKFEDe1BJ1vVZ8JnwiuttemMWvE1wmWTKU65bmm0hsK 4lYKkDYCvZJHY9O/SqVo8KrjbLpZJa71Fkt2gQg0PQylaksMLaUgALCRy8xSgogkdAdgVQsX hvfLxhjTd4mMW6aq0v2hthyCCY7Tr4Wsq4uEKWA2jgoEAfWI30AN1ixfw2vapDlnxzG31RXQ 26W7a0ktua3o+wNHRB/GtlGCYmjfDGrMnf8AVhtj/srxg2MOYum8tGUJDE2eqWyD5iltpKEI 4qW4tSln2N72OpPQUz0C99CMW+ztp/ZEf8qjewbEvLUtzFrK8UgkAwGlqPyG00y1XuS5Ldul LgNJemJaWWW1K4hawDxBPuBOutBxZm4YulF3TM8NbE1Jh2pi6oa9GZSP0ylJQw8VtJ8p3YHQ gjWz7urli2J4bfrOxcXMMxhh1wnaGIzD3DR6AqCB7XQbHu+JpFiWfxQi2W5w3rey5JkFp5Eq DIaYcW+HQ4pxxSlkq2EpRocQE9EjtphwJWXY6zdVT8Klvy7nPduMhbFwihAWvQ4oSVjQCUpH Ukk7J70DsMHxUdsctH7Ij/lX36EYt9nbT+yI/wCVURkuR6G8Fue//b4f82j6S5H9hbn+3Q/5 tBbVgeIrO3MXsaz22uA0o/rKayMkwvGrZa3ZtnwGw3G4hbaG46IjLJXzWlBJXwPEAEqJ0egN WHskyziVR8EkqA/ou3SMhR7dtKUNdfeR2PTtvLvd6zW6WS4wG8GlRHZUdxhD6LrGWWipJAVr kN62DqgmwnGcdveOxZ83CbBblLUotMMttPpCAohK0rCANKHtDQ7EUwfQjFvs7af2RH/KvPh+ m4MYrBhXW2OW16C03EShx5twuJQ2keZ7BIGzvpvfSmOgWzgWHqO1YrYFE9ybcySf8NH0DxAD X0VsGvh6uZ/LTJXxZISSkclAdBvW6Dk4ZxRuRm6J2BY+wjGmUv8AIRGVmQgsqd30R7PROtdT V/BbJimSQJL0vDcQjSWHvKcjRWWpCmjxB05tpHFXXetHpo761gs2rxAduGXypNkjxTkDCGkm Fc0hyGUN+WhSVlPtHRJPQde1XcLt2ZWC6327Tscam3O8LYL6kXJCG0pZaDSNAhRJIBJJPUn3 UDt9AcO+yeP/ALtZ/LQcAw5QUDieP+1rf/g5nrr/AKNVFX7Lh2wtCvuuzX5agbyfL+ZDuASQ nfdF1jK/zUKDUcwTEXFlbmLWFaz3Uq3skn8SmsrJsawXHceuV5n4pYPRYMdchwJtzG1BKSdD ae51ofM1YRf8tWkKGFcNj6rl1ZCh/dBH8f1dqy8r+kuTY1c7JOw9KY8+OuOtaLs3yRyGgoez 3B0R91BWwO04jlEWa45huJtGM6hH+qssSEnk2lfX2EqSRy11A3rY2CKZh4fYYFJUnEsfSpPV Kk25kEfcQmsnw0td9iXS/XHJoDMafcVMFS2HkrbUG2/LACR1B0NkknfLQ0BT7QLaMExNvl5e NWZPIlR4w2xsnue3eg4FiCjtWK2BRPcqtzJJ/HjTJRQJOR4liFosU64N4PZ5y47SnExo9raW 46R2SAEEn8AfuNJUmbikW2TFLwLGlTYd1XanWm1R22SQz5ylpcWhOwEkBSSAQQodddek+IK7 +jFJqcQYS9eXAG2eSkgNgn2l+0pIJA3obHXVczgMeJEOzxGmcdQ1Miy3HUtR1x24jjS2i3xc T55WpXJRdJKuqu/xoHuPimLfR5E5jFrG6pUb0hLMRhtxCyU8tIXxAUCeytDe96rIwqz22+PX Ju84BZLSYa0N+wtqTzWU8lJOkDRSCnff63yrxghvuIYharBHw28SW4LIa85ydDBWd7Udeb0G ydD3DQrW8M2r1Bjzol6s8uKXpkqcJLzzCwrzX1LCNIWo7CVAb7dKChIi+FzFwdhyLTjKZbcp ENaF21vfnrG0t74dVEdQPf3qPxAsuH4fjMy+JwSyzUsFJdS1EjtEAqA5FSgOgJFebt4Zybhl km+G7t8l3eHc2WVsKKWfIQlCkjSxtS0pSORHTXQdTu740W++X3EZFisFsVK9PHF5/k0QylKk nXFbiNk6+JHQ7oMnKvopYcnt9kRiOPrVJZDqn5DsaKhoFwISNKHJW+v1QeoA9/TVza3YTidk 9YT8dsxDjzcZlCmGmwt1xQSkFRGkjrsk9gCevalHOrbnWUplseop0eDcba3b5scyIqkJIcK1 OtDzvrkKKRy7dD11qtnO5GSZBboTbOC3VuZAnMXGKtcyGpvzWl7AWA9viRsdO29+6g08PxTE r1YmbknFrRFU8XEajqQ8hQSsp5JcTrklXEEbAPUbAPSt9GC4oj6mOWhJ+IiIB/Xqs3wmt8+3 Y5LRd7dKt86RcJMx1t5bSgVPOFw8PLWrSBy4jZ30J99OtApeLTsuN4bZJLt1wlW+XFgvSG3o xSF8kIKgNqB0CQAdaPwIrnPiRe77Ehx5aZ00RGsUdnsiDMS08mckt6edTySVtAEAghSdqIIJ Ka6pmkjGEWkR80kWhq2vrACLo42hpxQ6ge2dEjW6Wnbx4UPtwmnbrhTiICPLjJVLjKDCdg8U jl0G0pOviBQKszJbizl1invXKeA5cmIVxZa8xTUVZglxUMRxsOKUv2/MCeSdhO/dTN4W5Rcc iyjL0XMym0MORVRoj0R1j0VtbIVwPNKSV7O1fPt7OqtnI/DF69t3U33D13XYKJPp0cu71xBB 5b3r2d99dKs26/8Ah7Eukq4W+84u1cJ2i/IZmMBx/XYqIVtWqCvk+YXez3W/pj2yFJt9lgt3 F/8A1hYfdZUl0kJTx4hQLKumzsEdqps51d3m5sRuHazdmvVy2f8AWF+QtMtRASSElXJASs9u oAPTehrm/wCARrnJuarzjLU+W2GXpKpjAW6gdkqVy6gfCsR9XhI8zGZVcMPEdh/0lLKZkcNl zgUBSk8tEhJ0Ce2hqgpW/wAULm/ExZ520xF+tGoL8oMOrUI6JcgMtbPHSSAd+19YpUB23XWa 5bEPg/FbRGTccNWhCiWW3ZsdZaBWXOKNq2EhZKgOydnWh0pqT4h4UV8E5fjhVvXEXNjf6uVA 0UUvN5vijnLy8nsauJ0eNwaOj/er47nOJM683KLEjfblcGRv/FQMVFLP0/w37W49+8mfzV4V 4i4SlWlZjjgI9xujH5qBpopaZz3D3+XkZXj7nEbVwuLJ0PnpVT/TPF/tJZf25r81BvUUuu51 iLRAdymwoJ6gKuDI/wC9UB8RcJSdHMcbB+BujH5qBpopV/0j4R9ssb/ejH5qtN5tiriAtvJr GtB6hSZ7RB/xUDBRS2rPcPQopVlePpUOhBuLII/xV8+nmKEcm8itbyO3NmQlxO/htJI38qBl opST4k4Urespsw0OXWUgf5nv8qn+n+HfazH/AN5M/moGailn6f4b9rce/eTP5q+/T/DtE/Sz H9DufWTPT/FQMtFLI8QMNUAU5bjxB94uTP5qPp/hv2tx795M/moGailn/SBhv2tx795M/moH iBhpWhAy3HuazpKfWTO1Htoe11oGaisH6Z4v9pLL+3NfmqFee4ehRSvK7AlQ7g3FkEf4qBko pZ+n+G/a3Hv3kz+ahHiBhrilJRluPKUnuBcmSR/ioGaisAZpix3rJbIdd9T2vzV9+meL/aSy /tzX5qDeopaXn+HNkhzLMfSQdEKuTI0f71emM7xCRvyMqsDuu/C4sq1+pVAx0Vg/TPF/tJZf 25r81fFZpiyRtWS2QD4me1+ag36KwW8yxhwEt5HZVgf1ZzR/71fPppixfLIyWyecO7fp7XL9 XLdB58QrncbLhN5ulnahvTIMZclKJhUGylA5K3x6k8QdDp111HekrLvEGda0QEMrtUNTuPvX tcic2S1Icb8vUdGlp0TzJ3tRA10NdCymzIyHHbhaHZT8VmcyqO64xx58FDSgOQI6gkdvfS7e PD2PdrXbrfKvN2EaLEXBcQhbfGSyoJBC0lBAVpOuaQFAE6PWgwF59c3MhxpLcK3t22+uxRFY cBLzjLkcuuOFzYSgoIACCnagOnfozYhkycjv+QRG4CWoEAx/RX1J6ykuIKi4B/VJHs/Edff0 qy/DOyyr4mc45JEMSmJptw4ejqeZa8ps648uIQB7APHY7VbxTALNi+S3e8WhpEddxQ22qO0w 0200lAASEBCQQOnUb6nrQe7vmtnsd4kW6WzNQqO209JfRFUWWW3CpKVrX2CdpVs+7R32r5Hz 20yIMmS21cOTAjrLBjK81bchXFlaU9ylZ2B7xoggEaq3IxSJKvt3uUt+Q8i6QEW1+IopDXlJ KyNaHLf6Vfv/AKVYH+jcNKieiX+5ILa4oddWlpbjjMYKMdobRxCUrVzJ4kk9zQNWMXuFk9jj 3a3od9EkcvLL7RQogEgnR69xWoW2z3Qn9VYGB467iuOt2Zc5U1iM4sRnFtpQsNE7SlXEAEjZ G9DdMNB48lr/AHaP7or6lCUA8EpT9w1Xo76aA79dmigQ7FfMnu9jylDaLZ67gXN23xC2hfkh IDZStYKtnQXtWiOxA91aPhzPu94sLk6/O22SpyQ4mK9BYU2h1hJ4pXpSlH2iFEddaIqfGsUR Y1Xsi6T5ibrIVKdTI8scHFJCVFHBCdbAT0O+1aWNWdjH8ettniOOuR4EduM2t0grKUJCRvQA 3oUF8tNnu2g/9EV88hr/AHSP7oqSig+IQlA0hISPgBquVeL3iM/hl5jRUrgxkLhqktLkx1Oi S6HAjyCpKkhke0D5i/Z6/Ig9WpSyrBYORXCVLfmTIypkD1ZLQz5ZS/H5KVxPJKuJ2tfVOj1+ 6gaghtQBCUEEd9UeS1/u0f3RQy0hlltppPFtCQlKfgB0Ar3QAAAAA0BRRXxWyk8SArXQkbAN AjQMqugyPOYU5EV1ixx2ZEZMVpfNQW24visEnkr2R9WpPDLJJ97Ynxb/ACYpvsItiVDYhOxv RwtAUnYcJKuXU8hoe73UrteHOYm6ZHNmZTZpfr+MIs1hdqcSjgElCePB8KBCSoA79599Wcaw jM8bkTpkO+Y9OuE0NIfky7a+FFtpIS22kJf4pSkcuw6kknZO6DqtCgFDSgCPgaRPJ8Tf7fhv 7FK/m1Iy14kJWC/LxBafeERZKD+suGgdwAkaSAB8BWTl15RjuK3i9ONF5NviOyvKB1z4IKuO /dvWt/OsYR8+WORueLMn+p6ukOa/6Xnp/wAqqXiyZpdrTNt0+54q/DlsrYeaVa5KQtCkkEbE nY2D3HWg9eGOTXDIDdWbu7FMmKWFhpEZyO62l1oL0tC99N8glQJ2B10QRTupKVa5JB18RSH4 bYnfMcuV1lX6fbLg7NQygyY7DjTqg0nghKgVlPEJ32GyVEkmn2g8FlonZbQSf+EV7AAAAGgP cKKKArypCVfWSk/eK9UUEfktf7pH90UqRbzNV4mS8dkwYCLei2JnsPNqUp1ZLnAhQIAT2PQb 93X3BvrlU3GvEMeI0nJYM3HVMGMYLUR5TqR5HMqTyIbKuezskK1+FBreHuWXG9XWVDvq7fHd W0ZcGG1DkMumNzKQ4pTukqP1QQgEDYO9EVnZXnzsHOJFmhJgtxoBgiY/LivLRykulPEuoHFr SNEFfRSlAdNGsrD8AzfHLjHnG549MdjRDBjJfbfV5DBXzUkKChzJUE7UobPEdqnyHAMrvl2k TZEqwNtTBG9OiIQ75Uz0dwuM8ydqGievEjY6Gg615DX+6R/dFfFxmFjS2WlD4FANS0UFVVvh LACocdQHYFpJ/wCyphHZCQkMthIGgOI1UlFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRR QFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQf/Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAEJAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgIDAQEAAAAAAAAAAAAAAAYFBwIDBAEI/8QAXRAAAQME AQEEBQYHCQwHBQkAAQIDBAAFBhESIQcTMUEUFSJRYRYycYGRoSMzQlaUsdMXUlViY5XD0eMk NENTgpKTo7PB0tQlNlRydHWiJjWWpMRFZGVzhLK0wvD/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA /8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A+h89yU4pjb9yagu3GWCER4TJ 9t9Z68R0PgkKUfgk1rfzrHI8Czy5NyQ0zdo5kwtoUS62EBZIAB8EkEisMmxM5FkNsl3CUy5a 4LbmoC2CebywU94XAsa0naQNeCl7J2NKdr7LrtbWrKxHyWKYtnXLVDbXbFEoQ+hSe7JDw2lH I68/Ab6UDQ32jYmsRyLyyEvx0y21KbWkFlSihLhJToJKhrZ0KkW8tsTsubGRcmS9DQ648OoC UtEBwg60rgSArW9E6NVwjsxvJkRbI5cWvk+nG27HKlpjgOPpS6SQhJWe7JQdcvaGyfZHTUzH 7L/V7lxXZruiEt9Ugx3TCS66yH3Q46hSlKIUk64jiEEA9SogGgYI3aFisoNGLeWHw7IaiI7p Kl7dcBLaOg8VAbFNVVjN7Lnpvp7b93imK/d491bZ9XbCO5ZS0ltW3CFDihskgJ6hXkQEvGJW X5O45AtPpsqf6I33fpMpfJxzrvqfr0B5AAUEtRRRQFeLPFClBJVob0PE17XLdvTTa5Ytfc+n lpQY75RCOevZ5EA9N/A0FdJ7S7giFdFSbEhuZFt8OemMX1BSFSHChLD3sbQ4NbIAOwQac8Ov oyGyiYVQ++S6tp5uK8p1LS0nRQoqSk8h02CkVVVrwvtQiQLjDfutqfMlTTqJSJy47iHUuJWV r7uOC4VcQlW1dUjjsbpnw+zZrjMa4hcKx3GZcZq58qSq4uNBTqkpTpKAx7KQlCQBs+HUk0Fl UUp+l5wvomz481/GVc3lfcGBXgkZ34G2Yyfj6xfG/q7igba4b3JlxLVIetsQTJqU6ZYUvgla yQAFK0eKdnqdHQ2agfSM5/gzGf5xf/YVi9LzhTLiUWTH+ZSQFetnR114/wB70HZhF4ud7t0m TdoUGKUSXGGjDlKkNupQeKlBSkIOuQUPDrx34EEsVKXZja73YsVhWe/MwEegsNsMuRZSni6E jRUsqbRo+HgD4ndNtAUUUUC2xkMpXaA/jr8BpthNv9OalJfKlLHeBHEo4jj9pqPwm+5NcrzN hZDbrTGTFYbccVDkrcW264OQZWkp0FBPU6UfFJ8FVJjG1fLb5Rm4v94IhhCMG0cO758+p1y3 v411WCwx7JJvL0d15xV0nKnuh0g8FlttvinQ+bpsePvoJeiiigKXe0DI/kpisq8FpK0MKbSt S9lDSFOJSpxQTtRSkKKiEgk66UxVD5VYGcitrUV6Q/GWzJZlsvM8eTbrSwtB0oFJG0jYI+/R oOHs6yYZdjCLqnuFNqfeZQ9HJ7t9LbikBxAV1APHwPh8fGmaoTFcdZx5meG5L8p+fLXNkPPB AKnFBIOkoASBpI8viSSd1N0BRRRQFFFFAUj9pGX3PFGXZUS1NyIEeIqS6+84UJcX3iEJjo1s 96rkSnY0SAPPYeKrPtHxDL7/AJHFn2G+sQYkRopZYJCSHFdFObU05pWjoKABA8NbJIS5zN1G doscliHFiLUhtt99x1Ljrimu87tI7vuyr4d5vQPSu7Pb1d7FavTLNBgSUtpW5IXNkqZQhKR0 A4oUVLUSABqki5Ybm8/JGLk87Z1w2ZTdwTAcuL60+lNtd2hYUWdpQB7RQANq678qmcms+cZH bUwZIxuIyJEeTtp99auTLyHUjZQBolABGvCge7UuY5bIi7m00zOU0kvtNL5IQ5r2gk+YB31r qrltXp3q9n1t6N6do956Ny7vezrjy6+GvGuqgKKKKBB7XpQgRMcles34BTe4SFBEosodQp5I WlY2OSeO+h6UlZber7b+0t5uLIlS5CrzbmYrca4o7lmKtG3WnYvMKKyA6vlwPTRChxIq0Mmu +NxH0sX70Z19CO8S0qMX1pSTrYSEqI3r7qjU5fhTt09OS9GVcUJ7r0j0JfepT+95cNgdfD40 CnieQ3HK89zCzzpV0tvpFrZMWMY7sdcFPN5BOzr8IQUK5jp10CeNMnY8zHdstwusObcpUaZN ebYE6c9KU20y4ppOi4olJUUqWR/G15CpJGVYqiWqUh1tMpQ4qeENwLI9xVw3XrecYwwO7RML LYV4mI6hAKj4k8NDrsk/bQJcjtAyhpjMbghmxu26w3Fy38Eod70dWuDqyFEcUhwlY0OiFaIo vnaZcbfYropiVYnrjbpUhnvylQjzUNQ/SVFpIcJSQShsjkrR+nQaYWV4VGkSk2ssKelKLsj0 C3uOF0knal92g7PU9T7/AI1rXc8GckJefixu9Q2WkpetrgLaSSVJCVI9nZPXoN6G/AUCzH7U LgcytFseFrVBfdhxZDiBxIdfi98OJU6D4lGgELBCuqwelW/STGv2FwI8duOhlCIzaG2uMBwl CUAcQPY300NfQNV2sZ/jrxITKlI15u2+Q2PtU2KBpopb+W1iP4uRKePuZgvuEfSEoNYuZzYG 07XIlBWwO79Akc9/9zhy+6gZqKWGc5sjzYW0bmtB8CLTL/ZVn8trCPxkmQ0r967CfbV9ikA0 DJRSs/n1ga+a7cHz7otrlPkfUhs16zndkeG0etvDZCrPMSR4+ILWx4GgaKKW/lpZ/ddf5pl/ sq0v5/jrOucuUSfJECQvX06QdUDVRSsjPLI4jkym8PD+Rss1w/Ylo0LzuyobK1NXwa6FPqOd yH+T3O/uoGmilA9otgHVaL62n985YJ6Ej6SWdCs2e0HHn18WnbitXuFql/sqBsopaVm1oSnY avTnwbss1Z+xLRNa3c8szSApxm+jf5PqGcVfWO52KBpopQPaNjyfxhvDPu76yTW9/RyZG6ya 7Q8ddJDb1xUR1OrVL+j/ABVA20UrfLuzEJKWb6vkNgIsM5RH0gM7Hj5158u7PyKfRci5DxHy euG/9hQNVFLIzezHiFIvCFKBIS5ZpiFfYWga0udoFjbWpCmr8SPNNgnqH2hnRoGyilD90Kyq B7qJkbqv3qcen7P2sgUfuhWZIHexMjaV+9Vj0/Y+xkigb6KT09o2PrAKEX1YIB2iwT1D7may /dCsfT8DkH/w/cP2NA3UUrN5za3lBLELIlrI2AbBORsfSpkAfWa2HNLYhXF+JfWVa37VlmEf 5waKfq3QMtFLSs2syU7KbsR8LPLJ+wNVoGf2UqCUsZAonw44/PP6maBsopYTm9sWoJbhZEpZ 8AbBORv61MgD6zWfyytqPx8a9MK8gu0Suv0ENkffQMlFKJ7Q7ECR3OQdPdj1wP8AQUDtDsRI Hc38b8zj88D7e5oIvtFyydjOY4iwJbDNnuK5KZSTHLjpLTKnEhB5eKiAkJCdknp46qKxntKk W7G48/PuEdcm6yrclTLSUIilhTgIeUXCCdNLO0jy0Aem3XI8Xtl5vtiu1zddD9oeLkRHNIb7 xXTZBHUkdB16eXXrS+nszsPFmBMuM+Y2Lg9dTGlOtrDjjqVpc2OGylQWvp5EnWqCRjdoFuk2 6XJZg3IusRGbgmKW0B56M6SG3UAr1o8VdFEKGuoB0DzWrtLts+dZor0CfAVdHJbTS5amEpQq Mvg4FacPXl0Gt7+jrQz2dWWNwK7jdFdwywyrvJetxWefdsL0Byb9tRPLZJHUnVcTnZvjN5gJ iN3SbIYZTLQQ1KbWdSl83gfZOuR8D4jy1QWPRWuOyiPHaYaBDbaQhIJJ0ANDqa2UBRRRQFeO FQQooAK9HQJ0Ca9rjvEeVLtUuPb5SIkt1tSG5Cmy4G1Ea5cQpJOv+8KCp5ec5XbbLepExuO+ uExAS8qOyFdxMde4yIzPtcXlIQpJSAd8iEkk9KcuyvI5GTWGZIluLcXGnPREl5juH+KdEd81 +QvR8OmxxOhvQSbf2O5BCtyoSc57xrkypovQHXVRlNLC0Ka5ySEK5De9dfMEdKZMew3LbAiZ 6HltrkvzX/SZMmbZVuPPOcEo2SmSlIAShIACQABQWJRSgbVm6+i8qsqB72bEsH/1SVfqrAWb N9q3l9r1scdWM7A89/h+v3UDlSXIyG6R+1dmwumIq0O2d6ekIaV3wWh1tGirloj2jrQFbfU2 Z/ndb/5l/tqgXsEy93MI+SKzK2iewwqKhAsi+67pRBUkp9J67KQd73sUGns/zm73m7Y8bl3C oeRwJVwjstt8VQw04gJQVb9vaHBskD2k9Oh0LTqtsL7ObljuStXN6/xZMZtt1puE3bS0hhDi uakskurKElelEdfmgAgDVWTQFGhyJ0NnpuiigThfblG7S5lquEmELKm0m4N8WihbWnAlXNZU QRrZ6BP++uPs5zV7LL9krK/Rm4kNccwm0LCnFMuNBYWv3E8h0/J8PEGmI41DVlPr9bstU70c xeJdPd90Ty48B0PXrs9a8tGL220X+63iCl1Ey58PSQXCUK4DinSfLQ6dKCcooooCoLN5dxhY zKesp1cCpptpXdpXxK3EpKuKlISdBROioeHjU7S/nWPO5PYF2xqY3EC3EOFxccPaKFBSSkFQ 0oKCSD18PA0Gns9vK7zYFGXJdfuUOQ7DnB1hLCm30KIUnglSkga0RpStgg7O6ZqUezXEpOHW eVCl3NFzckSVylyfRi044tfVSnCVq5qJ8+nkNU3UBRRQeg8N0BUHmT12Ys3OxqjNvd82H3pC wkMsch3rg2CCoJ2QD0+nwM2hRUhKikpJG+KvEfA0p9pWJysysbVti3p+0IS+l5brCVFa+PVI 2laSNK0rxPUCgrbI87yy34/AUW7k6++1cpDS4MNBkqaaWPRXn2lJPdtKSdrISDviNDeqt9E5 6fijc+1y4i3n4aX2JJaU4yoqQFBfHkklJ3vWwdGq1/ceuy2mGHM6uKWUJeQ460wUynkuK5KQ t9TilKSSE9Fb8DrW6Z3cQyNu1errdmbseMGQwgKtjBLSdcdI4cNaHh7qBex/Nr3fMV7OkGQ3 GueTF0vzG2EqDIbaccPBB6bPBKeu+m/OmjBMukXzswiZLMjcpYjuqeaZ0kOLaUtCuPI6AUUE jZ6bHWliH2VXqFj1us8TL0MsW1zvILybae+iq0UngvvfApUoEHYIURTzjuN+q8Nax5+SlxpD Co3exWvRyEEEbA5KIV13y3snr40EVhXaHCyy9PW2FBktLZgsTnHFrbUhIdHso9lR2oaO/cRq uPJsmudpzhht+WI2NhcWO8sREOkPOqUlAUvvQpCVHinfdqA2Oo6kTmMYTaMamNybWJKFtwWr clK3lKSGWySgaPTYJV18eppdyfs1l3jKl3mNkPo6VvMPuRHYKHG3FsElnkUlClBBJICievv0 KCyKKBvQ31PnqigrntnFuTGxl+YhhUuPe4TrS1I5LaQHklxQ6EpSE/OPhrxpFymPP/dXmRLQ I0y6vX22y+/KlpkxIyWtuIAKdFrilW1BQG3CkjZAq471kD1tmiMxYLzcfYCy7Dba7sbJGuS3 E9engPeK4EZmtR18l8mSrYSQYaeh+nnoj4g6+NBX+GLfvnafnFryVp4O3K1x0yIxktuIjJCn h3CSknY4LRs68SSQOQpx7Hrfb2cclXO3WeNaPWc1930dmKmPwbQ4ptocQB+QgK8PFRPnUo7l UpABRimRO78ktsDX2uitKswlIHJzD8mSgeJDLC9fUl4k/UKBFOTZVNt+a3O13cSGrPcnYLEV mGhe2T3W3tgEqU2FOkDwVw6g1x5Tndxt9huEWNk3cS4z0lyBNdaZ7yfGahlYJSpISf7oIaCk gcikgDxqy42WvSgssYxkXs+IdjttfZzWN/VWtzJpDUhTicNyFbykhCnENxtkDZA2XhsAk/aa BDtmbXx7MrLH9YekW1T0OM8Q2gJdD0PvC77KDsFwoAWFISCeICvGropRayqUy0hpnCskQ2gB KUpbigJA8AB39dScnlcEqXi9/Ry8ihgkfTp06oGSilZWVTyPwWH5Cs78D6Mn9b1eIyucVBK8 OyNB8zqMQPrD1A1UUv8Ayhmfmze//l/2tczmVzW1cTiGRqPvQmMR/tqBpopWaym4PLCG8OyF PvLpioA/11dByKaAd4veuQ8gY5+/vaBhopUVlN0CiBhd/IB6EOROv+urNrKprhIOI5EjWvnp jftqBoope+UE9X4vGLwT/GVHT/S1zu5PdELKRht9XrzS5E0f9dQNNFKfyruaeq8LyEJ/iqiK P2d/XS1kkxxsK+S19Rv8lYjgj/W0DHRS05kdy8GMSvTivcXIyPvL3/8AtVpGUXcHS8KvwV56 eiEfb39A10UuNZFcFJ27il7b9w5RlH7na9Xkc0A8cWviunkY4/paBiopU+VF4V0bwm+k/wAZ 6Gkfb39bmchuy0bcxG7tK3rip+Kf1PUDLRS6vIp6E9cWvRWPJKo5+/va5vlTdfzKv/8ApIn7 ega6KW0ZBdnEkpxK7JPucfip/pTWQvt1CfaxW6A+4Pxj/S0DFRSwrJriPm4hfVdCfnRfqH47 zrX8qbr+ZV//ANJE/b0DXRS76+uqk7Til037lPxh/S1reyG7tIClYhd1knWmn4qiPtdFAzUU qHKboD0wu/np/jIn7eskZPdVLSn5G31O/NTsTQ+n8NQNNFLvr66kHjil037lPxh/S0DILkgf hsVu4V5BtyMsfb3tAxUUqKym6BRAwu/kb6HvInX/AF9Aym67/wCpd/HxLkTp9j1BHdq065W5 WKPW24yYqH77EiSGmgji82tR2FEpKvLyI8eu6jJefh7tmtWOxblBatqUSI8hkuo756UlCFBP HxCQFaB6clcho8d025jb8auSbczlXoZBkpENEl/u+T/5PAbG1+7XWtd1axeZmVr9PmxvlJDS pUOP6ept1KVA8iGgscgQDvYOwD5Cg15xlbuLv2VIhMSGLjIXFLjkktFtYZW4hKUhCuZX3ZSA NEqKQN7pIjdssgxcefl40Gxe4YkRkNTVOKS6qQhlDa/wQSkEuIJWSAOo0ToF7muYpkd0bafn W2dcLM6qQGm5gK4i0+ypakpVtJHUbPh1ritGI4Rc7VFetEKBLt6I6ocd2M8VtpaDnIpQoK10 cTvY6gpBHhQR8ztDlJsk+TBs0dyfbp70CZGkzi0hKmmVPFTbiW18wUAa2lJ69daqPvXarLtz tgjosDK5V0jQ5GnZ6kNp9IdS0AhQaUVcFLTyKgjoRrZ6U2pwTGQDytLK1KQ+ha3FKWtYe/Gl SiSVKV4FRJOum68TgWMJCwm0MDk3HaOlK+ZHO2R49OJ6j6BvehQM48OvjRRRQFYuBRbUGyEr IPEkbANZVyXiF6ytUuF37scSGlNF1pKFKSCNEgLSpJ+sEUFGyJ+Q2+w3ER71JuCnG7bGbAmr CrlMMjUlUZRJU00tJCApPFIUFFIAG6sLsfuE6bY7oxdkS482FcnmFQ5b6pD0RGkrbbU6dlz2 FpUFbPRQGzqoe29jFttsWTGg325sx5KUIeQIdvPMIO0DrGOtE7GvA9aYLHg79iiLjWzJrmy0 txTy9RYQUtZ1tSiGByPQDZ66A91A50UqPYrdH1Eu5tkQTvYS03CbA+sR9n6zXicVvCSAnO8j 4DoAWIBOvpMbZoGykKTPucftqjQEz5LtsesT8r0IhAbS6l5pIIISFEkE+JPidaqWTjV1A0c2 yI/EswP+WqFk9mqpGRJvq8svguqE8ESBHg8kI/ejcfw6eFAsdlt9u8u8Yk9KuEuYb/a5s24N vOFaGnW3mwngnwbCeZbIToHQ2N9auikrF8Aax++OXRq9XCS84FBxDkaG2lfIlR2WmEK1yUVa BAKjs7NOtAUUUUFUTm7wO0hktZA48W7p3zyG5K0MMQzH4ohrb5d2p5bhCh7PMJBUTrQqM7Eb /c59ztovz01ydd7KbkD6yVIYXp/iollSB3CxzSAlBKdDXimm09l9q+UDt6E6Wme4+qQHURoa FIcV02FpYC966bKj08dnrW2L2eNwpkqVbsivMN+V0dcZahhahsq1zMcq1sk634knzoHiilFO JXVv8RnWSo348kQnN/50c6rcjGbsPnZxkSvpYt//ACtA0V4ohKSSdADZNLXyZnrBTIy/IXkH 8nURv722En765jhktOgzmWUNoHgnvo69fWtkqP1mgQuyC+3l/Kojd6duPotygSH4siRIW81d OL6Sh9tBJEfi0RtA4g94OnsirspLxfAGMdvfrJi83GSooWjun2YvHSjsjkhlKwCrroKAJA3v VOlAUUUUCv2icxY2FC5OQI6JbRkBlS0uyW96LDakKStK1EgApO99PAmqXv8ANzGJYYkRT0+5 3CDY3ZUpUa6rbXbVF9wNvrWkhMpSUoUkoO9llX747uzOcPg5lAYhXR5xMZpwuhCY8d4FWiAd PNL0QCdFOj1NK73Y9aXmI7KrvdUsR0FtpptiE2hCCSooCUxwOJJJKfAnrqgcL083dMLlyYkm Q20/BL7T7DhZcAKOSVJV0KT4VWUaXOuGN9nER+7XGMzJxZ6c88zJW0tyQ2xGKFrWCCrXeOK0 To+YOqc5vZ+bhEdh3PKskmQnU8XI7jsdKFj3HgyDr4brhV2U231YxbWr1eUW6OdsxVejOtt7 BBADjKuhBI14aOvCg7bBklzd7GrfkrzbUm6mzInOJdJaS6sNBaidA631PQefurX2dZrNyq73 aLJhRGY8ONDfafYeWsP982VFSeSE7RySoJV5gA+Bpnj2WP6g9T3BarlEU0WXBKaaAcbPTiUt oSjWumgkdKLRj1ns77j1qtsSG6402wtbLYQVNtp4tpOvJI6AeVBX+SRrl+6E0uNkT43cobpa RIU2zCjBASuO4nnwcU+vXEceW1b3pIqI7Gb3dJV6tr+QPTvS75Alyg2JZeZK25ISrm2R+CWg FCQEEJ1sEbSNslw7ILHPyh7IH5txFycf9IDqEx0KQofN4rDXMcRoD2t9PGuuF2bs226yLjac ivUKXJHF51KIjzjnXfVbrC1a31I3onrqgTO1DILzAzO5PW8XCRarUzBdkyYk1xpNqBdUp5Tj A0mSFNaOjyIA8t7q76Qbh2aM3OZ6Xcsiu8qVxCC65GgbUlJ2kK1G0oA9RveqfGUFtpCFOKcU lIBWrW1H3nQA2fgAKBD7XElxjG0tW6XMdbvUSQpyNEW+WGm3ApazxB0NAD39fPRpJyTH7tM7 TZMOzonNMS79Auct6RblcENsM7K2pQVx4koSjgRyBKvySaty63S4xZfcwrBMnNhIUX0PsIRs +Q5LCtjz6AdRonyijkt/5qAwa8aG9KMyFo/66gTcIN0ZyyS45a7pCtj7U+VeWJcbvEF4ySWU tKSgFw8Cs+zyHEpB2etT3YNGkQ+zG2x5sGTAkoekKXGkMKZU1yfWsJ0oDY0odR0qdF8vhAPy Tmj4GZH/AOOvFX69IBUrEbksD8lqVFKj9AU6kfeKCvBGyqZaszuEWXkjc5m8Ox4UZRWkGCVt BamkqACjw75SCOoJAB8KjcmuV4XY7nbYa8rQtDsuba0x0yhJEdEYoZQ6tKeelyeRSHOvFPXY Aq0EX/IpDpTHw6XHQPy50+O3v6A0pytvrm+JUSrE5JXrRUiYwQfoJUDr6QKCurXOv7+a2aRE VkC7OJEZgKdbkONuRjD2XVHfdkKdUkEqCnAUklQHQXVS2L3ewABicwD/AMZH/wCOsE3vIg44 HcTe4A+wpueyon6QSNffQM9FLfrfIXPxOMFBHj6TcG0A/RwC/v1WLl7yBCCE4m+t0fvZ7HA/ QSd6/wAmgZqKWkXTJ1p5fJqKjf5K7mOQ+nTZH3mvfXN/R7LmLPKUPEszmVJ+oqKT9woGSilw XbIXQe5xnuyBv+6rg2gH4DgF/fqvBdMmKR/7NxQr8rdzGvqIb2frAoGSilv1nk/njkP6rp/Z V4q+X4FPHEpR69dzY40Ph7XWgZaKVEXbL3yoM4tb2daO5l44A/R3bLh2PiAPia3i45SAAvHb cVefd3UlO/gSyDr6QKBkopaXdcmbAUcZjuJ31S1c0lX1BSEj7xWDN3yh0r3irLIB0O+uiNqH v9lCv10DRRS0u4ZYofgMetIV/L3daB9RTHUfur0XHKkgBzHbaV+ZaupUn6iWQfuFAyUUuIu2 RpXxexlBBI0pm4oUB798kpI+rdHrPJj1TjkQD3LuYB+vTZH30DHRS0u4ZYofgMetIV/L3daB 9qY6j91ZN3DKtpS9j9sCvNTd2UpA+ssA/dQMdFLyrlkfAccei896INyAH0g93/u+ysPWWT/m 5C/nT+yoGSilpdwyxSSGMetQX/L3daE/alhR39Veem5jwSTYbBy37Q9dPaA+B9F6/dQM1FLf rLJ/zchfzp/ZUG5ZRrpjkLf/AJp/ZUDJRSubhmK1qDOPWVCAOin7y4CenuTHV5/H4/CsxOy5 Cj3thsq0eRZu7hV9io4H30DLRS36yyf83IX86f2VHrLJ/wA3IX86f2VAyUUttXDKlhIVj1sb UR1K7sriDrw2GCfH4VkqflLegqw2xw68WrorX/qZFAxUUt+ssn/NyF/On9lXouWTbG8dhAee rn/ZUCj23dwqPHZVevQpr8SU3Fjrk+jtpWQj+61uBQIDI66G98tAdaWn7tdGb56Ui6S3rkzl UC0tIU6oIdhLitqO2vm+2FuuE62CPH2aszNlYk3ItScugQJTst9MKGZUH0jbiyNIB4njvp46 HStcm74g3mjLL6IXyhZKIiJPou1MqcQpSGS9x0lSk8tJKgSD4e11Dg7V80m4jFhi1MR5Mt9u U+W3Oqg2wypxSgOSRx2EgkqGuWwFHpS+52j3tvN4sBUeALRJdt7YcLR5NGU04UhS+96q5oAA CNHfinxptuF5w+/G4JujEea3Yy65Icm29amoxRtKyFrRx30PzSdgGteJsYTdZsp2xWW3Mz7e UMvBVrEZ5kKQFIGlISoJKSNEdNUCpEzrL1YDAzKW1Y02g90/NaZjvKdaY77g8pPt9SlHt+Hk fhuTt+Y5HMnIi93ZIzrMaJNeEpS2u9akvrQgIOzxUlCBv521rCRrxLXLw+zvWRu0RY6rdbUO 94Y9vV6OhYOwpCgnQKVBR2POpSXaLbNlRJUy3xJEmIdx3XWUqWyeh2gkbT4Dw9woKzkZhmVu ReVTvk9IMGYxbEtx2XkrXJeTFUgJBWQof3Q4nRKOqU7IBOnXs8vsnJMVYuU5ptmSZElhaG9a /BSHGt9FKHUIB6KUOvQkdakTj1lLU5s2i3FucvvJaDGRqQre+Tg17R35nddNvt8K2tKat0OP EbWrmpDDSWwVe8gDx6eNB1Vg+Qlhwqc7pISSVkgcenj191Z1zXOCxc7dJgywsx5DamnAhakE pI0QFJII+qgpzDYVtucW9A5BImWb1XE5JjzV+kSgytS1y18Ffgi7rhoEKKU7OvAO/Y7ARFwG 3S0l7d1QLkUOSXX+6DqUqSgKcUpWko4Dx8QT51zWfsiw6zMvNWqDNiIe/Ghm5SUd501pWnOo +BqQZ7P7Owy2zGlX5hhtIQhpq9zEIQkDQAAd0AB5UDdRSk52f2Z1PF+Tf3k+5d8mn+lrxPZ7 Y0qJS7fNEa4+u5pA+gd7QN1JnbGZiOzi8rt89MB1CELU6p3utthaeaA5+QVJ2kK8irxHiOj5 A2X/ABt6/nqZ+1rmndmtiuDDjE6RkEhhxBbW25fZpQtJ6FJHe6IO/A0HD2Qypj6sqadjyItt jXUswo8iQH1NJDLZWnmFKB9sqOgohJJTvpVhVBYjilqxKAYVjbktROnFl2W68lsDfRAWo8R1 PQaqdoCiiigpqaLU72oxSzknOexeubqi4nvQTH4iA2kdSjqXFEjSdAb5b1r7JZLKM7aagpnN 2+dYBMYbkvFx8j0hQK5QJIDu1aSQTsBQJ2NU7udmmLOXJ+4KhSRMfcU6t1M+QklSjsnosaoj dmmMxHJDkNi4xlyFc3ixdJSC4r3qIc9o/E0DlRSocBspQlAdvYSk8tC9TBs9fH8L18aPkBZf 8bev56mftaBropTPZ/YlfjDd3B7l3iWR/ta8V2fWJSSkKvCUEa4pvMwAfY7QKPZvc0t5khlo uzEXyNMnl5bkkLjlqVwKVNOrUEJJXoFASCU+GtVbdKuOdn+PY5dn7naI0pmbIO33FTX3O+PX qsKWQs9T1VumqgKKKKAqlcEt9tveR3dm35UJ8V62PQXS1LS5IlqL5K5KwgkI4hYbQTpRHI9A BVzvtpeZcaWVBK0lJ4qKTojXQjqD8RSXD7LcVglSoMWdFUpPFSmLnJbJHuJS4KDR2MwbU3jU q6WRlTMW5zHXG0FxaylttZaQPaJIOkciPeo0kYy/LY7XYsaGoSVO3m7GfLS+oqVHCOTbS21d Qltamkg/N6DjsKNWEnszxcIShcae60klQaeukpxvZJJPFThHiSfCui2dn2N2q5i4WyE9FlBS VFTUx9IXx8ApPPSh8CCKCC7VcyvGL3OFHtBhOKlW6dIQy9HUs94whKgpSw4kJb0ok7H5Oh1I FTrs8XHsrVPu9yRA9Ls/fSJ8YFAY5s7U4gEnXHex1PgKYJdsgTXQ7MhRZDgSUBbrSVkJPiNk eB2elc92sVuullXaZUfVuUkJLLK1MjiPADgQQPhQUjbHrIYd2dN4bkwp92giLAYkB+NCUGzw VKUFBHFwoK3EJOh7I6k9bB7En1fuVW1xxal92qUO8BK0LAfc9pvz7r94PJPEdfE9DXZViLTD zCIEsR3jt1n1jJ7tzpr2k95o/XXTH7Osditpbht3KM0nwQxdZTaR9Qc1QLHY7cOF0kWpC1TW nrVDu4nF19Stvcx3a0vLUUn2eQA4jR8KtalnF8FsGLynZFiivxVvFSnU+lvLQ4pWtqUlSikq 6fOI3TNQJnaXAudybsDVrtzs1Ee7Rpsng42jTTSiogc1Dat8dAe47IpRvmEXW5doTvo0e4RL K/eYl3lPGQwqO93DI+an8clZcQ2kj5uklW/AVZd1evbckC2RLa5H4j25Mpbaiok9NJQrp4ef nXA/My3iO4stmKvPnc3APuYoECHY8ojT7pOOLhxJgzm5NuNwSuNdpD0jm2UpW4rigJKySvif whSE66U2dlltmw4l2lXeyPWq4zJSVOKkSGnnH0paQlJ/BEoQhPVCUA9AkHxJJk2ZOYKSS7ar E2ryAuLqt/6kVs9IypPU22zLHuTPcB+9mgrZjs/usq35ZLdt8iNeX7089FLk0D0iAt1srZSU LUEBbaVp0eOiryqOyLHshlWC52OHjFzKHHJsyCw1KYbRBS5HWzHbJ74J13nJwpQVBOx02dVb DkrLFD8DarI2f5S4unf2M143Iy4gd5bLEk6O9T3T13/+TQV3bbDf3M2s95Zsk9m2svxe7BfZ Bbieh92Uq5OFzklxRKkDinSd/hFaq6KXu/yv+D7J+nO/sq8XKytCDxtVmcVrpq4OJAPx/Amg YqKV25GZr1ztmPs+/wD6QeX/AEIreH8r11gWMn3ia7+yoGGillcrLdLLUHHyEg7Kp7vRXx/A 1kzJytbSFGDYVEje0TnSPq/BUDJRS6p7LT82FYk/TLdP9GKFP5bwPG32Iq8tzXQP9lQMVFLL buZFO3IWPJPuTLeV9/dCtvf5X/B9k/Tnf2VAw0Usvu5itJEaLjzSh+U5JecH2BCf11iy7mug HoeObHQqTKf6/HXd9Po2fpoGiilxLuXA+1DsKh7hKeH9HQ6/l3dq7q32Er8uU50D/Y0DHRSy 2vMVnTrOPMdfyXnndjp/FTr76G38sXyDbWPO8SUlSZDo6jxBHA6Pw3QM1FLqXssA9qFYlH4T HR/RGsVP5eXAEwLCEdNkznt+fl3X0UDJRS3yy9f+DsDPx7x53f1cU14p3LUFKVNY+ok6Ci+8 jkfHw4n3HzNAy0UuGRlelJTBsKnAnf8Afzo+j/BdBQXcuJGodhA4jxlvH2vMfi/CgY6KW+WX r6d3YGv43ePOfVrin7d14teYpSQhjH1qHgovPJB+ridfaaBlopaU9mO08YOPgaHLcx46Pnr8 FQt/LW0KW5Hx9KEjalKlPAAe8/g6BlopQk3TIY8dl+VIxeIw8pKW3nJLikrJ8AnYSCT5aNdD rmaNg91Hx1/w+dIea+k/MV9lAz0UtIdzAj2oePpPuEt5X392K97zL/8Astg/SXv2dAyUUsPS MqbRyfGOxkkhIWt51Q5E6A0Up6kkDxrYHsrbIQuPYXlHwUJLrW/8ngr9dAx0UspezIrVyg48 lHkRNeUfHz/BDyrMu5eArUSwn3D0l79nQIfb67YVNRol4l9zLlQZUdrv2S9HYbXw5vlASSXk 8QGwkgkqPlshk7RbtcMZ7JpdxsclZuMSKz3DklsOLcO0D2k/viCd+4mmDJski48u2JmR5bou EtuE2phrklC1qCUlZ8EjZqNlZ5ao+RLtS25SkNSmoD80IT3DMl1PJtpR5ciogp6hJAKkgkb6 Ai27Nr/InPx5lwbiwvXCoTk3uml+iMCGHkLJA4Hm6Sjkens6HU7rie7SsoUqzOuoYgJMO2uX BLkYhDLsmSlpXLmQTttXNKUnaeJ5EirUsOUR73crnEjwLgyi3uuMOyZDSUNKUhRSeB5bUNhX UDXQ70elb8WyO25VbXp1oWp6G3IdjBxSdBam1cSU+9Ox0NBRsaZeYlyu14MsOZElq9eklbSn lWpLCipko7wlKEr4oGgAFpI11STU/wDL/IVx0x7fMauCX5lsYjzkQ9Kd78FUhtIHsJU2kJVt fRIUQdkVat0eslzizLbPlQnWX2VokMF8AqbA0sK0d8dHR+B61mzcbPb7TEWmfDZt/ENsOrkJ 4KAGgAsn2ug95oIrsvu8u/YLarlcn0vzX0KLykoCAFBZHHQ8Na1TTXG3dLeuSxGbnRVSH2+9 aaS6kqcRrfJI3sjRHUV2UBWqY60xEfdkOd0y2hSlr3rikDZP1CttaJ8ONcIT0Scw1IivoLbr LqQpC0nxBB6EUHzxjrmJu2K8SLWmRNgiJbofoqGihRQ1IPCTLVptK3Co7WkHYQnSj1OrG7Ce XybvWyHGvXMktPMslmK6g8SFRmz81rqR4q2oLPI7qeHZzhASAMOxzQ//AAxj/hrWvs0wdatn EbCPgmA0B9gFAzypkaIAZUhlgHwLiwnf21kJUdQBD7RB6ghYpYa7NsHbO04fj5PvVbmla+1N Zq7OsJUoqVh2NlROyTa2Nn/00DKJDJIAebJP8YUtdqKkHs9yJpaZC23Ia2nUxmw64G1jishJ I3pJUfEdAa8/c4wj8zcb/mtj/hrSOzHBQd/JCw7+MFs/7qCP7GnmvU94gwWIgtcC5OsQ5UZr u0y29JJWRs8iFFSeQ6K47qwKi7HjtksCXk2Gz262Je0XBCioZ563rlxA3rZ8ffUpQFFFFBWj aYLXbtJEcPIel2MtPPICyA6HthPLqlKuOyBSv2HWy4RMlhlqGmLbIlgTDlL7lbLj8kSCUqeQ oaDvELJAKtc/H2hV50UBRRRQFVV2jzbRE7W+zx6S7GRNZdlB5aj7TTS2FJSVH8lJXoAnzNWr UBc8Kxa6znZt0xqyTZjuu8fkQGnHF6AA2pSST0AH1UFT4i06c8shbKF5Am83Vd2fTrm7DUFl kqPm2QY/AeA108DV70u2/BcStsxqXb8XsUWWyrm28xb2kLQfelQTsH6KYqAooooCkztak2eL iiHchVM9FRMjuNtxUqUXnULC0IUAlW0bRtWwegPnqnOo+9WO031ltm92uDcWm1c0Ilx0PJSr WtgKB0aD54vs+wsdnKW405KHZjN37mWY6m4wcdcCnIjbCiFDkSEoUpPQJJHjVq5Bc7fP7JZT AU0rvLall+LEdblrZSpIQsfOAXxBOzvXTfWp6LgWHxHw9FxSwMvD8tu3MpV9oTWUnBsSlACV i9ieA1rvLeyrWunmmgheyV5r0S+wrc3ENnhXFTUGTGZDQkNltClKIHRRC1LRzGgePwpTx3Ks nlZ5EhzLjJFoN8uEE95GaBfbbbCmuPFvYQNaKyRyKwBVp2PG7HYC8bDZrbbC9oOmFFQz3mt6 5cQN62db95qVoKv7f5Nri41Z37m4w26zeYTzSnD1SEvoLih9CAon4bpRyh9i4ZldZUJ+NLuj 92s7tkkNqDhEZJbDwbUN8Ugh8rHuV16EVdV1x2yXeU1Jutnt06S0gobdkxUOrQk+IBUCQPhU a9gGHPvl5/E8fcdPitduZUftKaBmooSAlICQAB0AHlRQKHaJZbtexYfUyISjAujNwd9KeU3y De/ZHFCup34+WvOl289ncu6doLVwUGI1obuke7ksynNvOtNFOlsEcOZVx9sEeygDRPWmPMZF /hy23oGQ45aLcpKUD1nEW4tbmzvSu+QNa1oa341FQ3u0SahS4d4wWQhJ4lTUSSsA+7o9QRMH s2ukm4yTdZMOEwqJIiuyLUhLLs8uSg8FOJ4FKQEpKSDyJ7xw769Wfstx6641ZbhEvLrLjj1x kzGyy4FBKHXCvXRtAB2o70Ne7Q0B4iJ2hqQC5ecUQrzCbTIUB9fpI/VWtcLtGQkqavmKPK/e OWmQgfaJB/VQLkXs0lvWjJWpbFsj3CTfnLrBeRtaVNd824GndJB4q7viodfHfXVR2SYJkl3g Xa1pt9qUxPXNmgPP/gojr0cx2kNfgySRtbqiAn2ldD1pzah9pDn4+9Ymxrw7q1yHN/bIFbhE 7Qik8r1iqT7xaJB8v/E0Cta8KyFeV26/PR7fGQiZGlLj+kqBbbEIMLRxCCC4klXtctEJSNDe xbdJPq/tD/OLGP5le/5msVRO0htSQ3eMSeSfnFy1yEEfQBIO/uoHiikw27tAfa0vJMciL/kL I857vNUn6fKsPV3aGOgyPGlAdApVleBPxP8AdNA7UVXLM/J1sSpCs6woRon98upti1JZP8c+ lgJ+siui2yMuvMQyLHl+G3CKDw9IjWt1xPLQOtplkA6I6b86B+opIVae0F07Vldgj68mrE4r f08pNZC3doQOjkmNFP771I9s/V6TQOtFJjlpzxR2nLbCn4CwOa++VWl+Ln8dlx5/JsVaabSV LWuzvJSkDxJJk9BQPNFIMKNm90jokRMzxlUc/NciWZbqV+/qZJHT4V2qtWdlHFOV2EHWuXqB zf8A/K191A40UkC0doDZKk5dYXj+8csK0j7RJ3WQt/aHvrkWMa/8le/5mgdaKSI7OVuzlwpW Y2BMtKO8DES1FLnHoCpSVvqOtkDwHjXFC+VF2kPIs/aHjUnufnoYs4dUgbIHLUnx6HyHgaCx KKSE2vtCaGk5Tjz4PXk7Y3EkfD2ZNZpt/aD+VkeMj6LI8f8A6qgdKKTXLNm7x/CZhbGQB09F sZST9PN9f3arT6jz0HSM2tRT5FywbVr4kSAN/QBQPFFIzEPPXmUrj5Ri77R+a4LM6eQ9/STr 7K6vVudfnRj38wO/83QN9FJa7JnLqz3mZ2xpGugjWLid/St9dYCyZ8g+xmdocSPAO2E7PwJT IH3AUDvRSem254UDnk+OpV58bC6df/N1i7ac8WkBOW2Jsg72mwObPw6yjQOVFJAsWdrOns3t yU/yFhCVfap5Q19Vck9OV2ZTSZ2fY233yuLKbhaO7Us7A6FMlOz1HgPMUFhUVXkmdkMe5Jts jP8AD2bispSmKu0qDpKiOICDM312NdPMVsvDeXW5pD1wzzGrc0pXBKnbIUJUrx1tcrx6Ggf6 KR0WPOnQkrzi292RsFixBJP1qfUNfVWXqrP2fYYymxSEeIXKsq+8+g8H0p+4UDtRSY3bs/J/ CZJjaR/Fsbx/+qFbPVmckjeUWADfXjYXQfvlmg5s/lJnXS1Y8qyz5ZdkRZwliKVxmw1JQtaV LHRKuKCdHx2B4nVVdbr1erfYG2sV522E9cbw4uQITiR3pkc4wUkR3FFKm1khISOXEJCgQAbj zbKF4yqyJRbXZvrO4s28KS6ltLJcOuSt9T0B0AOutbFRM7tGZi5WLYLY+5bEXFm0PXIOABEx xHNLYQepSAUAq30Kx0PU0ClNfz6Pdrx6LebhLmxrKLg1ETb0CK5JWHwWEKLYUSjcdSQVbOiC PaIDv2ezrpLlXtuW7PlWll1oQJc+N3Dzu2wXAU8EbSlXQHj5kbOq5bZ2honu5GpNubZh2USe chy4MHvSytSOiEqKkAlCuqwny8amMCyVzKrIq4uw2IY70tpbanNS+gA6lbRKQdk9Nk9Out6o GSioBWaYul99k5JZg7HStTyPTmttBHziocumtje/Cs5OX41FtzFwk5DZ2YEhRQzJcmtJacUP EJUVaJHwoJyiohjJ7DIuLEBi9W12c+gONMIkoUtxJTyBSAdnafaGvEdfCpegK5rnKjwbdJlT nA1FZbU46s79lIGyenXwrprB9luQytl9tDrSwUqQtIUlQPkQfGg+fezq/wCEXM3R/e4jVqjR GIE8d22lmOtSmmVLc/GvFW1HQKQClPXWzY3ZLLtEHAbS8uVbY824NCfLSgts/h3QFrHEHpx3 xA8gkDypuNitJ8bXA/R0f1Vyu4jjbrinHcfs61q6lSoTZJ+vjQa5WaYtDWEy8lsjCj4B2e0k nw96viPtFZDMMZI2Mis2v/HNf8VdETHLHD5eiWa2sctcu6ioTvXhvQrYbFaSSTa4BJ/+7o/q oOM5jjCfnZHZh031nNf8VKHbFeLBduze+REX+CHO6S8lLDrb6lltaXOPd8gVpPHRA8QT9FPS rBZ1JIVabeQRogxkdfurmRiWNoUFIx+0JUCCCITY0ff82gT+xaYbmvK7kJUBxidcw+w1D9lK Wwy23z4H2k8lNqO1AFWirXWrLrmhW+HB5+gxI8bnrl3LaUcteG9DrXTQFFFFBW6UFrt4MqLa paWHLGuM/MEBxDS3++StKS9w4n2Qrrsjy8aheymHOTnKpKrBKtcFFkRG9HdjKZbtzgfUoxml lCQ+k7KisAgaGlEKq4qKAooooCoDOW7o7jkhuzce9XoPHvFoWGf8J3ZQhau8KdgaSTs7HUCp +igROw1MlnsusUWdb5FukRWu4VHkNrQtPEnWwtKT1Hw+unuiigKKKKAooooCqY7c7xjiLkLP chKRPmWx5h+SxHXILUVaklTaUJ9nvFlA4qVoJ6q34A3PXLLt0KYoKlw4z5HgXWkq/WKCs5V2 xRztJsi0u2QMNw3pzs9bzKld+kNMtILhOwQhSzrfkCPA1HdsGT4+1Ox28R8gt63IplRghLaZ rJ75kgd4hDgKSSkJSrw9og6B3VreorR/BUD9HR/VQLFaR4WuAP8A9Oj+qghOydox+zTGY6p0 actiAyyt+M6l1sqSkJKUrSSFaI47B66psrXHYajMpajtNtNJ8ENpCQPqFbKAooooFLtAxmfk ybKiDPiQ02+4NXEl+Mp7mtokpToLToEnqd1A3fs0Vdu0Vq+ynoaLezOYuSW2UuodW800UJCx z7tXUhXPjy0OHh1qUz+4JtEqNJmZjLscZ1PFLDMNp8K4na3FFTa1JSApO1HSU9N63XI7PU3e WbG72gqTdXUpKEJhsbJI2kb4FIUoAkJJ2R1A11oOBrs3vC35LsrImg+i3zYESUxCSh4ekvB3 m514q4cUpCQB+UdgmmXCcXk2O5ZDdLlMZkT71JRIdTHaLTTQQ2lCQASSSQNlXmT4dK13iBc4 Nvdlz85dt0RkcnJLkaK2hA8PaUtBAHUUN2DIXGkOR86nOJUApKlQYikqB8COLY/XQRX7nbsm 15BGnSYQenXn1xDebjk+jrCm1AKBPtbLQCtEbBPhUTfez/Jbki8wkT7WiNdjLkyXCysJS69H 9GQltAUdBLYKlKJ9pSvAU8Isd6KR3uWXDkBrbUSMkH6QWzXi7JfVJIGWS0/EQo+/vTqgTYHZ 7fJGQWy/3C4QY8lqXFnORENuLSkoi9w40CHAg+KilwoKvAE6GqtalNeOZCogjN7kjprSYUT/ AHtGuhNjvaAAnLJy/eXIkYn/ANLYoGSil0WO8q/GZXcAf5KLGT+ts1o+T19LiCrM7nwHilMO IOQ+ktGgaaKrSJkNvlxJ8mP2gXVTUJKFu7hMAqSs8UKQkx9uJUrokoBCj0G6mLGmdfIAl2rM ZbrAWptXeQGUOIWk6UhaSgFKgehBAI91A50UrIxu9FRU9m178TpLUWEkfewo/fW/1Ddvztu/ 6PE/Y0DFRS4qw3cpPHLrsD5H0aIf6GoQszF5AbKjtHlm7FpUgwm4sMuIbBSCojuiQPaSBvx8 t6NA/UVXtnltXm7y7TB7Qrw9cIgUpxtqLESCkK4KKSqMQsJV7JKSdHoetMHqG6+WW3fXxjxN /wCxoGKilhzHr0Uq7rMrslR6e3FhqA6+I0yOvl13/vr1jH70hOnsyuzh94ixE/0NAzUVXsqc 01kDFlezu+NznXe4SW4cXug9wKw0p0xigOFAKggkKI666ipNqBLlzJkCNm92MqIEd+EMQypr mNp3+A1sgb1rwIPmKBvopUTjV9QrpnN5Wn+UiQiftDA/VXT6hu3523b9HifsaBiopcVj91V4 5he0a/eMQh+uOaj73a5lqtr1wn57fIcKI2XHnDHgkcR5ncYkn4Dx8hugc6KSMcak363GZbM4 usljvVtEmHGbW2tCuKkLQpgKSoEHYIBqV9Q3b87bt+jxP2NAxUUtu47dHUFKswviAem2mYaT 9pYP3VrRjN2QsH5bZCpI/JUzAI+s+jb++gaKKXfUN2/O27fo8T9jUff4smz2tyZcs3vEWOkp TzRFiLWVKUEpSlIYJUpRIASASSelA5UVVdxvEL1SzcHM7yl2K6HVcIcBjvWgydOlaExuaAg9 FcgNE691MnqqTBthmu57d0wEth0yJKYPdpR48ivuB015k0DhRVfuXFhGOxb4M8urlslkJjuN Q47in1HeghCWCpR6HoB4AnwFS1vt024wY82BmlykRJDaXWnm2YakrSRsEHueoIoGqilZ/GLp IBDmZ39KCQdNNw0a+sMb++oG6K9R3eDaZnaPdWJUwhMdl+NFcWoqPFO1hjptXQctbPQboLHo pd9Q3b87bt+jxP2NeixXUH/rZdT8DHidf9TQKvbHEcmJisxceu092RGkRHrhbW21uxo7gSHG 0ha0jksAAE749T1PQqBxq8jKo0qBb7nCYbn211q0KQpyE802w0gvuu8hxdbHIa8yw3tKt7q0 s2yaTjciwBqCzJj3K5M29x1b5QWS4TpQTxPLwPmPKoOT2jljKnYK4DYtbV4ZsSny/p8yXWwt Kg3x0W/aSN8t+J1odQ4u3tu4Kx9K2hPVZkQ55nJhuKQSv0ZXclfEglAVvY3rfHfSkeFCzV+3 wTapd8hY2pCvRlLL0iQhwxGO7XxCwtTfeh7QUoo2eo4kUyOdsEG5WW8TnLZCmWRMR52Owt78 LJ4vpYSFNqRxKVKUCVJKgkEcup1T5hd9VNm3mxSYcaHNsjjLK0RCSyW3Ggtso2AR0JTrXTj8 aCuGbflp7VH3Xnr6bEmW2H1LfeZYLJhqDyk7d4JQHiCAlJUCPZUAKibBIyy4YvapVpXkjsCV b7d6c8/IdcWt8yElx1k8uZQWgvkGyk6UjRB5EWy92gYruay/ckhMZTjMjvI7gSlaNBbeynRV 7SfZGydjQO6HcuxTHsfEpLyIdradcZKGIbg7laAVrSptKNoIAUo7A6daCuJjWTXbs5j2t+35 ajIYUOatExMl2OFL4vJYSpSHduK5dwfa5dNkk+1W26RspcyS3OtR8nas8ddrZUn0p3kv5xfI S2vak8QkLU7s76Dxq0WMusb9yZgNzf7qeKEoSppaRyW33qUEkaCigcuJO9eVT1AVyXebFttr lzbgtDcSO0px1SyAAkDZ2T0+2uuggKBBAIPQg0Hyl8qcWvFjuyWHG7S53EGGwlc9hCokNmSF hEbi6St1HVzkoj2tADQ0bH7Icxxm02y9NXHMLUtt65uPxpNxuTCZcltSG9rdTz6EKCkDon2U J9kedyNtobGm0JSPHSRqsFR2VKKlMtlR8SUigVJXafgsZKVOZfYVBR0O6nNuH7Ek17+6dgv5 4WA9N9J7R/302ttobBDaEoB8kjVeoQlA0hISPHQGqBRT2m4MpQAy+wbPTrPaH++ku6Z5iqe1 60XFGQWddvRapENyU3OYKEuOOsqTs95vWkK666fXVxkAggjYPlWn0WP/AIhr/MFBQHZDdbZJ ynD7Sxdrc5KscK4xne4fS4JS3XkKSWyknkClsrJ6a3rx2B9C1ihtDY0hCUj4DVZUBRRRQVNO tz9x7Q+LOH3CNFjXATW5yg0Iz8oNFAlO/hAshKdhKEjqTskdNdXZVZL5Y8zzFN4Y5Rpaorrc 8JI9MdS0EOr6k8dqG9aA69Ogqz6KAooooCq97dUx14CtMu4NQmkzIryuckRy8lt5Lim0LJGl lKDx6+IHh41YVFBXPYhdmbrZb05FuTM6H61fXEAkIeeajqIKA6QSrkTyI5kq0Rs1Y1eJQlG+ KQnkdnQ1s17QFFFFAUi9sWQWjHsUbk3uG1OCpTXo7DjiE/hUq5pX7a0748eWgeutee6eUq2V DRGjrqPHpXtB8p3q5YxdbTbe5uU1tzhcluuwZzBnOSn3EEl9CFlAYc0olPUDSQdedvWjtTxG Ph8Zu8ZNZV3SPBbTLYacS3ydCAFhtCuPTlvQ0OmvCrOrFxtDgAcQlQHkoboPmjDswsFuw/s0 kSb1BS9jr7yZ0D0trvSHGHWwtI56UElxPgfAq92qs3ssYR+4m1GjSWpqzHlnVukcyguLcWGk LSrotIWE9D0I6Hzqy0JShIShISkeQGq9oKl7JLdk0W/9/kbd2bbVZozfdyJC3WWpAKu8G1LJ UsjgSojW9gEgbKpnlzh2ntQvzickisXSU/alRUO3FtLEdDKtvJfaKwOidrHIE7WCjR3X0LWt bLTiuS2kKPvKQaDYkhQBSQQeoI86KKKBXzvF5GTt2lDFxRB9XzmrgkmP3vNxs7SD7Q0nqd+f xFRF17OGLtnzGQz5MZxliSzMaaEJCXkuNIKUJLwOyjZ5aIJ2AN66VI5o9bYU63Lul6vEBc55 EKMiGV92p1R0kHikgEk+KulREiZbmMg9Su5tkCZwdbYVptru0OuAqQ2pzuOIWoDYSTs9PeKD g/cbgO29Fsl3F1dqiQ5MO2tNtBC4qXnUuFRXs81JKEBPQdB1B3TjieNKss28XGbLE263Z1ty S+lrukabbDaEpRs6AAJ8T1UfgBzNYa6h0LXlWTOpHihUpsA9P4rYP310fJZaerOQ39pXv9JS v7loUPuoIgdnqX7Xf4dwuAdNxuvraO82wEriOhSFo1yKuWi2n3bGx51E3fs4u9xTd4wvkVuP dhKemOGKpSlvPMejjgnmAlKGh02VbUdnwpt+S7iur2RX9xXkfSEI19SEAH6xUTfrZGsUIzbz mGSIjlxKUpS6lSlqPghKW2uSiQk9ACfE/Ggi4XZtcF5Bbb7crxGNwjvx5TjbcQqSFojhlbaF FQIbI5KHTlsjZOtVZ1KVtsDNwgMTGL3kqWX0BxAekLaWAR02hSQpJ+BG66fkw+k6ZyS/NI14 d+05s/5baj99AyUUoHCOZJeyfKHSfP1h3eh9CEpFdIxRLbe15BkBCRsqVN10+ygZqKqWPkeM PwpUpGS5SG2WWZKApboVIaeX3bS2hx2sLX7I11346qdslrZv7UiTbsvycdy6qK8ypxtCmHEg bQpKmthQBB2fEEHZ3ugfaKWk4hHKR393yB5YGuRujzf3IKR91e/JQfw5f/00/wBVAyUUsLxA KSeOQZEhW+QUJ56H6CNfUQRUNZ49rnSrxBj5VksmVaFBEwOPLQpBIJGtNgK6A9Ug0FgUUj4z As2UWlFztl8yGZDWtbaHFT5EchSFlChxBQeiknxFSa8SStBT69yBIP72eoEfXrdAy0UrMYY0 ySU37JFKPmu5LV9x6Vt+Sg/h2/8A6af6qBkoqspE7HG8hbtEm9ZK88qYLd3yZ7yGm5Sm+8Sy VIUn2ijr4EeWwelc2Nu2PJr25At13zkFLSpCXXnpLDDiAsJ2hagOQ2ehB8N0FrUUspxBtBAa vmQoQPyTcFr39atn76y+Sg/h2/8A6af6qBkopbOIR3P74u2QO9ND/pR5vX+jUnf17+FaWsJi NqUVXjJHE+SV3iRpP1hQJ+smgaqKrjHn7FfpnolryjI3XFJdcaUt9xCHkNucFqbWpIDgSogE gnxHv3TH8lB/Dt//AE0/1UDJRSuvC4rp3Ju+RO+4C7Pta/0ak7+vdeowyK31bu+RA/kk3Z9X H6lKIP17oGeilv5KD+Hb/wDpp/qoOKA//bt//TT/AFUDJRSk3gsMK2/ecmkAdQld5kJAP+Qp O/rqJyQY/i54Tb7kkcpjLlLS1MkyShhspCnFA8+KRyGz08aCw6KrSTNsjF+Zs5v2XOS3XW2U LZRIcZK3EhaR3qWygeyeR9roNk+BrryZu2Y+uIzPv2Trky+fcR4z63XXA2nktQSlO9JHifiB 4kCgsCik63YzbLxbIk1i/ZBNgyGkusOIuzzYWlQBSraCknY9/vrrbxBpoFLN7yFDf5KDcVr4 /wCUraj9ZNAzUUt/JQfw7f8A9NP9VHyUH8O3/wDTT/VQRfatCuc+JYUWm0SrkuNd4s53uHWU d220sKV+MWnZI2ABv46pOyfCrxdc9eZgRJ8WzyrvAvEmQtxlTClMo9sp694lR4Np46OzpWwN inrP8iuWPScbMFmEuJcLqxb5KnyvmhLh1tAHTfQ9Sfd0NLtw7S5EPNnba4zCTAbvUaydypSh KWt9oLS8OuuAJ1rXUBR301QS/aZZpl0l2N1Nueu1qjLkGXAZdShTilNFLStLUlKuKifE9CoK 8tivImFZVEuzMy526XOYTDs7VwEeUlL05xlC0ulLodCgELU2shQAc7vx6dWDF+1C5ZI3Jk2m LBkJkwZcq1QFtPsSH1NOcEALcAacBHVXBQKSQOvjTfgGQXK9yMgj3JMV1Ftm+iszYjam2pHs JKwEqUr2kKJQSFEbH0gAlLwV6FdcrdgWS6SF+r0NQJnp7bTzzqkPJeCHCslCj3wIJSE7SPDV Qtlwe9sONO3vH1y/RbjFkSGY6kpRKa9BW0pLYW+rfB1e1cinlskDrqrKf7SscYclpcduCURX lxnXDbnwnvklILQJR7SyVp0Bvlvpus7n2iWG3WZy5v8ArBUdl5yPIS3BdU5HW22XFhxHHaQE Aq2ehGiCQd0FLrx26KujuPuQDNyg4s0006me3zt7xkvd0tXJYUShBRtaORAR03yG3OJi+Rjt OZu8+A8qCq8l3n3oWsNJhlvmVB0ANF3iUt8CoaJJHhT61ndjcvMK1l2S3MmFCGkuxloHNTXf BBJHRXDr8PA9elNFAVi8pSGlqQ2pxSUkhCSAVH3DZA+01lRQUUnGL7drPfXbjhMu23FbUQxU RrhET3IYf5tsxgkqQgIHJZKwOalEdBrT52VWO6WmPkMy+CQiXdrq5MS3IU0XEN8ENo590Sjk Q3v2SRogeINPNFAUUUUBSDisW6xu0rOLhKtM1q3zURPRHVLa06plC0q4gLJG9p1sD46p+ooE 3sogXC241JjXa2v259VxmSEtPONLJQ7IcdT1bWofNWAeviD9NOVFFAUUUUFGTsnTI7UO9kYl MRb7dOPdTG2FLQtzjwXJW22gqW4EgoRv5oJPXfRhxfMbXFv+TzLkqa0h+U01B1b5BAiNsI4p CQ37OnFPnR11J6a1VpUUCc72mYmyjk9c1tHeuDkN9K/80o39eq8b7S8VcSVNz5K0jXVNvkkd fD/B05UUCmO0LH1fi3Lm57+7tMtWvsarw9oeODYU/PB8wbXK39nd020UHzz2OPw5efWtiLIu LEK0RZ7MWJLbCht58L9haUA8QhIJK9EbSkA6VX0NRRQFFFFAUUUUBVNdueUQ4s9mySrLLmsv RVqkPR+7bUtBIPo3eL1xQspHPiSdDWtnYuWigqM55ZZmeWaSy8v1PFgyFrUxDfV/dai0hIIC Oumw4AfcT8K4e07JrXcZtiuVlF9duEIyWUvQoi21tIeaIO0vNFKklSW9nxToEb6irqooFXsq hsW3s6x+BFfVIREiIYU6ptTfJaRpRCVAKA5A62PDVNVFFAUUUUC1mmJpylNuDl1nwDb5SJrP ooaILyOqFK5oUSB7gRuuKfgUS45o1f7hOkSUMvNyWYTjbfBp5tBSkpXx58Rsq4ctcuvwrT2g eqYtwtTt1l5Gw5PkNwGBbZUhtpK1K0kr4KCE9VeKup+OqiX5uPwsgNncvOTrWmU1Bck+nPFl uS6nk2yVct8lDR6AgFQBIJAoO6L2XW6KlTcW63SOwzHkRbelhTSFW5D6wt3ulcN7JAAKt8R0 Hvpgw7GE4xDcjN3W5XFCuCUemqa00lKeIShLaEJA8/DqaSl3zHGxcnnblliLdBZkPLnmU8WF hhQQ6lJCt7CjobACuvEq1UjjFvtd8fmoYuGWQp8NSUyocu6u9433iOSCQHFJ0UnY0fEEHRBF BItYDGNqyCDMuMuSi7XA3LnpCFRnQUKQWylI+aptBG9+HXz3EXHswcua5bU3IrgIs1D65imW mUuSX3mu4Uo8m1BKUsgISEgHqSTvqWIY/au9LS7xdlPpSVFJvD4UAPE6Cx0H0V45Ybc2wh5y /XdLK/mrVdnAlX0HlQQVs7MW03C33i5Xqe5emXY8p5xlEcNrebYDJCeTRWltSeXsBWgVEjR6 1Y1LAxGFISl1N3v60KTsFF3fAIPmNK++toxKKkAIuV9SAP4UfVv61KNAxUUvDE4f5dwviz7z dZCf1LFan8PiOJBdu2QAJ67Tdn0fbpQoGaiqit+Q4tJgSpKHsuKWbe1c2kG5vrXJjOKKELbC HjslSSOKuKt+I602WOzxLxbW5rMvKYrTm+LcuY+05r3lKjyH10DjRS6cShqB7y4X1Z8N+tpC df5qxQ1iMJtpLZn31YSSQVXeST5efPZ8KBiopfOJwvyZ18SfI+tpJ19q9VG5BZ4Vls8q5SJ+ TPtxkFfdRrg8txw+SUp5DkonQA+NA5UVXeH2+2ZLHlvqazOEqM+Y6m7ldZLKioBJPFKHtEdR 19+6ZPknB/7Ze/53lftKBgopeOJxB+LuF8QfhdZCv/3LNancOiujS7rkP+Tdn0/qUKBmoqqX JuLMX9u0OSsokKNxTaVSfXMrg3KU0XUtkB4L6pT87jx35+OurGJ2O5Ddk2+K5lMd5yKqbHMm 5SUB5lLhbKgO9Kk+0PBYSeo6eOgsyil44nG/IuV9QPcLo+fvKia1PYbEeA53XIegI9m7yEeP /dUKBmopbThlt46cmX5zqTtV7mA/c6K2fJKB5TL2B/5xK/aUDBRVf2Fi3X6dNjRJGYNohuLa W+/KkMtKUlZTpCiocwdEgp2NeJB0KnU4hCB2q4X5R2SSbxJ67+AXqgY6KXVYfbV/PlXtWvD/ AKZmD9Tor35JQgPYm3xB8iLvJOvtWfvoGGilleGxFklV1yE/Rd5Cf1LFJ1rvWMTnH0syMq7t EF+4svKur5TKYZWUOKb08SCFaHFYSeo6UFr0Uj41a7XklqTODWVQ2lLKUIm3SWy4QAOvEPbA 3sddHoemtExMWVbn8uTj7MTOWOTjrSJypjxir7tO1HvFOk6B9nw6k+fiAs6ilKXjdrad4yr9 emnFJ5cVXp5B4jxIHMe7xrTcLFZbVaZt6lXa/mBHjrlOLF5lLSG0JKipIDnXoCelA50VUzd3 x6V6dHaYy525w5MWMuD61k8wqQkKZXzbfKOBB2VcvZ0d6phxSBa8ksMa6W24ZCzGdK2+6Xc3 lKbW2tTa0klat6UhQ3sg62DqgeKKr/GGLdlEZ52FJzBiOj2e8lSpEcLPUEI2oFWtfOHTqNGp peGxF8uV1yH2iCdXaQP/AO3h8KCO7UrVeLtEsibJbmJq4Vzj3BzvZXckBpXLin2SCVDY66A3 ulnIcAul47RvSEx0xLGq5Qrs6+1LOnnGEEFK2SPnlQQOSSE8Rs7UKt2igom39ktwiIlW5uBb vQ2LfcoxkOPEG8KkL5sh/iApIb11JJIPzffTx2X4jNsM6/3m8KcFyvC2AppcsyS22y3wQC4U p2SSs+HgQOpBNP1FBTaOzabcLfnjUq2woUq43Vcy3yApKi6ye75NL4jaUOd0QobPRw9OnWMy PDshukGfa2sVgGPcXZU5pl2Q33NtKogjNoQeJHNSyt48QAPeSd1e9FBDYWh1vD7I3IhGA8iE ylcUgbZUEAFHTp0PTpUzRRQFct1lmBbJUtLLr6mW1LDTSFLUsgdEgJBJ38AforqooPnKLeb7 LgXlV1xCY1c5jbB7w2ibLQ93ToWGOKmEpaaCQUpSArSllRJ6019mOTR7HbrqidaMgjKnXF2a 1b49jnOIgtqShPdA9yE/OSpWkjW1mriooE/5exVdWbDlLqPNXqZ9vX1LSkn6hQe0C2gf+6cp +j5Pzf2VOFFAlDtFhl0pGP5dw5FPeGxSdfTrjy19VbF5/bighNqyjlrpvHput/6KnGigRux2 U8rDIUGdGuLVyjNhUxyXCejh15xSlrUkupSVe0SSQPOnmiigKKKKCkZ2QZHJ7SVSpOKSnrTb pam4shuFJUtCNFKnEIWhKFOL8O82QEHQ8SVRfZ5dLtbMxlXm92TJVOqgeiSnWrPI3cnQ6Vpf KeAS2EpJSEgknkfduvoKigT/AJfQU9HrLlLS/wB76ilL+9CCPvr390C2/wAFZT/8Pzf2VN9F Amu5/G47i49lcnrohNmeaI/0oRv6t1pZ7Ro7rgbGM5glfnzsryQP8ojX308UUFG9mLctXaGw 9Is062BiPLYclIs8iK3clOP94hTm0BKeCB4rUSVKVr3m8qKKAooooMXnA00txQUUoSVEISVH Q9wHUn4Cvn233++3JeQu3vFJ0GdcLa9FbmC0TZmuRPdMhsx0hLQ2oqHUqUQSfIfQlFBSXZzk Eq0TL/New/JmPWklp1Fuh2pbbUfgyhBXtwNp5LKSSEjpoePjTFZb6/I7TJM2faL/ABokiBHh wkvWx4hlzvHFPclICkJB21tRIB4jyTurLooKt7YMNvGVXaCu1RIaoyLbOiSHnHEodUXkDg2k lCilPJABUOvFatUwuu3HGOyplLVtS/doVtbYTDYQt9BeCAnWm0lSk78dJ8PdTjRQfOcG8ZE7 aJqXMNvSJkqWxInNpt7jyrogAh1t919lAQlQKUpCEnilOhodab+zjJWscwqLZLjbcianMd7+ BbsExxEZK3FKQ2ClBCkoCkpBB6gCrdooKR7FES2srdXKsk2yIFqYgllu1Pxo8x5tSlLkq22l CDohKQTyIJ34AVd1FFB//9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CADsAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgIDAQEAAAAAAAAAAAAAAAYFBwIDBAEI/8QAXBAAAQME AQICBAgIBg4HBgcAAQIDBAAFBhESITEHExQiQVEVFjJhcYGRoSNCVZKVsdHTFzNSVpTBJDVT VGJygpOis7TD0tQmQ3N0hbLCJTZ1o6TENEVjZIPi8P/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/ xAAUEQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwC+8yuLdplNvSsrXZ2loKksmO24 gBJHJaiUFQSOSdkkAbHUbrQly4Sbs7aI+bwTdG2fPXGahtKdbbOgFlPI6HrDRI67FQ3jK05I DMVrG7zcUSob8aVNtTLbjzcdZRzYTzWkDzOI2rRIA6Ak7HVFjra8X7a8xa5rMFrH1wi96Ovy kOF1laW/M1o6SlX2a70Ez8A5KXeS8yfCP5CLcwPsJBro+Br8j+Kyh5e+/pEFlWvo4hP37qA8 Tmbw5PiqiIur1s+D5iA3bFqS4maQjyFKKSDx0HAD8kKIKunZTt8LLomVuP3QXt2EqfA9I9CU 4Ct30XS1p5L4ej+eVc0BKe6TvQ1QWX8DX4+ucpfDn8lMJkN/YQVf6X2VC5GbjYYnpt88Qo9q iFegt6HHbST/ACQVb2eh6dTSdNst+tttz120qyyTcG0Jh2tz0lalOhTDALiQ4rXR5tzak6IS tRT3FRasfyBUtMy6Rb/MTClXZhnyHX/MQpaGDGW0VrKvL20oBWyASN9CaC2otnvD0Zp1OXz3 ErSFBSYcYBQI2Dot1t+CchT0RkwUkdi7b2yr6ykgfcKqu2N5Eclmw0ru8nIo0qzrfeRLWqI2 PJbVLBSVcEhQDnTXUrTx7HU14bsZIM1RJvrV8ahPx5zjTcx51fDcoeSHQFFpK/K3pKRoAe09 aBxdx3IXDzGbXFtze+CIMTyu/bRbKtf5W+nevJduuluguy7hmkxphlHNx1USMlKQB1P8X91N tKXivdrTZsDukm/xWZsJSA16I64hAfUogJTtSkjv1770DQQ/wywmH6UnP3ygPrjcVwmSQ6hJ WtCkBsLHFI5Htodeg61NRoV9uEJmTBy5hyO8lLjTzMBtSVpI2CDyIIIqkoec449a1PqubduX LusqTMnrlx/hJpxcVKUux20qcS2kn8DrZ0lOydkmrH8Ls1xe1eHeOwLtkeLwJ0aE207GaujJ DZA1r5Z661vqeu6BsTj13Cy4cxvJUf8AqzHh+WPoHkcte71j9dZfAd6/nZcP6LG/d1wHxRwU Plr43WQqHdQmIKfzt6++s/4TcF/nhYP6e1/xUHZ8DX5H8VlL6ye/nwmVAfRxCf66hLyZmORm X8j8QzCZedDTa3okZoKVoniNpOyQk6+ipJvxJwdzfHMMe6e+4sj9aqQ/FbxCxUptq42RW6S0 hEoly23hKX2XiyQyUpbPrbVsbUoJGwTv2BYLVhuq0h5vM74oLAUErjwuHX5hHCvvrZ8B3r+d lw/osb93W3AZr9xwmxypsyPOluQ2vPkx1hTbjoSAspI6Ecge3Sp6gVnbFkZUfKzB9KPZyt7B V9Z0B91D1pu0WK4/MzKW0y0grcdXGioQkAbKiS30HtpprF5flNLcKVKCUlXFI2Tr2Ae00FfR p0d6ys3uN4j3J+3SHjHYd8iGtt1zmUcGwmOFKPIEAAnevbUpAt9xusBibbc2mvRnkcm3W4sV SVA//wAfs93T56R49nuZwy2uKs12ZuduyZ64MaQgqQ27IdV5hb5eujy3tFIIVvetap28JbJO sODxI12Uv0555+Y6lYAUgvOrc4kDpyHPR103vXSg2t2DJQvbmZyVI12Tb44P28TXT8B3r+dl w/osb93THRQLIx67NlSxmd7UPc9HhFI/NjpP31BRp5l2VV7t3iIX7U0stLfMWM40pQUBoFKA SdkAaPUka3T3cZsW2wX5lwkNRojCCt151QSlCR3JJ7Cvm+JmdjnWSc+b1BY9CzFN7THeltIc kRC6FEpBV6xG1K49/VHtIoLkscG73OE1Ni5y/MiOg8HGYMdIJB0e6D1BBBHcH6KkfgO9fzsu H9Fjfu6g/BmRHmWG8TYdwjTGJt5mTG0sPIc8hDjhUlKuJISoghZT3HPr1p/oFg45d0hXDNb6 SoEDzI8EhPzjUcdfp2PmrW1j2RNqAOaz3Wwe7kGLzP1pbA/0aa6KBbFivWuuW3Df/dI37uoh cnhdxa3M8lpmlSmw2YsYbWlHNSQryuPII9bjveuutU918+SM7xFXiS4y0zGhCHOlPIedlx2o j0ssKbMl5QcK1EgFtKePZRUeugAsPHXjfXHBZc+vUpxttuQUSIUUJU05vy1gejoKkK4nSgdH XesHZMpGSNWR7xGaRd1AagIhRw8ocSrlxIJ1ob32pG8K8yskTJrrcLrdbdaY0m3wWFtzX0Mp TJbC+bcbkr1Y6QoBKSdb2R7Sc7zmtsX4gMuWLILazJevUXm+m9oXHfgBkB7kjnwSd7SkaKuQ BGt0FqixXvrvLbgfd/Ykb93QuyXhKSpeXXFKQNk+ixRof5qoLxPi3Sfd8aZsybgkh54SH2Fv JZZaUysBa/LI5kL4EJ9/uG6kMAfdsfhZZ38lXIjSIcBKpy5yyVpWlP4QqUon279tBGwrg27Y 5N5t/iJKlW5l0sOyJcWKttKwoJ4p8tpslXIgDqdkgAdakIcO93iA1MtubIXFd6odYt7JCtEg jrvsehHca+mqbh5TapFmUt65R4JhZmb55Et9tlUmIt9avU5K9YpC+ZT39UDvrdseC78eTjt1 kRbjFmtSbzOloEd9DvkodeUtCVcSQFFKgrXccutBLM2DIQfw2Yy1/wCLBjp/9BrutdqusWU0 7MyKXOaSCFMrjMISs677SgEe/vU3RQLOaZBNsD1i9GhR5EafcmYD7jjxQtoOK0FJSEkK+0fX 7F6Z4lKi5a5b3YLKbc3eWLEXFPkPl91kOJcDfHXl9Qnvs9T7NUy5njS8kbtqUXF2CYMtuago aQ5ycQdo5ch2B9g1v31GTvD+Jcc1ayC4yjIDEhqWxGMdseU622UJIcA5lPrFXEn5Wj2GqDia yvLEyr6l7Hre/wCgQzJZjQ5i3JC1qUQ02sFtKUqKUqUdE66d91NYLkUq/JvLc1lgLts9cISY xUWZHFKSVI5dRoqKSOvrJPU0PYkOOUqh3WbDk35xDi32gkrj8WUNfg9gj5KO57b6dhXbiVic x+3LiOXF+cnntvzGmmksoCQAhCG0pSE9N9u5NBFMeI+NvOPJRJlANuKY5KhvALdS6hoto2na l83EJ4jZ2fprdcvEDHLdbGbhKmuiI6p1HNEV1fBTauK0rASShQPTStHYPurgh+HkePYpVvcu Dzrzl2VemZBbSCxILweGkjunkOoPcE9R01BXXwolTIVxiMX0MsykSHFbipWXJL7yXnXVbPT1 kISEjsnkOpO6Bxt2QY89kz8CFwTdXCtC1iMpPmKbCStBc46Kkhadjexv5jTLSLafD4QcsRkD l1edliQ/IUgsoO/OSkKb5kcuCeI4DfQdDunqgKKKKAICgQQCD0INafRI397s/mCt1FAAAAAA ADoAKKKKDFxtDoAcQlYHXShusExmEnaWGgfeECttFADoOlFFFAUUUUBRRRQFFFFAVi42hxOn EJWO+lDdZUUGLbaGgQ2hKATvSRqsqKKAooooCiiigD1GjWkRY4I0w10/wBW6igKKKKDFxtDi eLiErHfShuhttDQIbQlAJ2Qka61lRQFFFFAi57cLRbrgVXCdfmXhDcluC3SHAliO2QFvKQDr Q5jegT83SuuRiTam1SXMkyYoCCo+XOI2NexKU9fqFLnjDgczMJzDyITE9hmA+xHbMsxlx5K1 JIdKgk80aSAUHaenyVb6MGY2G63bErTEU41PmRZMSRNbUA23OS2pJdSR2AVokA9NgA9KDnxq 1We92Zq52/IMjkRHOQC3ri+0pJSopUFJPEpIUkggj2VKpxdoKKYt+vrR1tQE8u793ywrX1aq kcQwK/3exRJ8CKLREafWZFtPFCrgEz3XRyC0cQEoUOPJJCtjsOtMK/DS9R8isUqDFbQ3ETAC n3JDbiwGpS3XErXwSsgNqCAEaBAAPqgUFknFIzrit36/Kk8eq03NaSB10eAIQO/8n760tYdG bKXV5HkjjfuXdVhJ+sa/XVR4zh95vONzX7BCjW9THw3GQ4srZXPD7pDSVdAQlKeoOyPVR8+m qDht9VaJNluFkgybY5cn7g2qRJbUW0+WC22ltLYSCVlQOtBPUjlvdA9rxaChAUu73xKT2Juz wH/moXiXIFKMgyFDZ7JTN3r/ACikq++qsufhdf51ssjS4cAG2WWHBLSpIdS+8260pZ0tshoA Ic9ZPrL5jetVfCeiR0107e6gVE4LDBCjecmU6PxzepPU/wCLz4/dque+Wa12CyzLnc7zkIiR kF1xXwm+SB7gAr6qdKiMuj3WXjk1jH347FzWkBpchJUjXIcgQPaU8gD7CQaBGXc8dYtz0127 ZZG9HuCbY8FSJDio8hRRxCx6yAD5iPWPqnkB36UzP4d5525keSA/4E7h/wCVIpLkYXfmMBvV shQGFPTr43cmIqpnIsMpeZdKVuqG1rJaWepOuYG9CrajrW5HbW60WXFJBU2SCUHXUbHQ6+ag XW8Lt6NKTPyHzdaK1XyYrfvPEu8fsH0arP4oxfypfv0q/wD8VMdFAtOYi2UFLN7yBnl0UU3B ayfz+Wvq1UQ9a7RFyKFZpOTX9y6S2lvNRvhNwKLae6iE60N9j7TvXanyq3k4dd2vFW0ZCxJE mEgyjKW4ltLiUupbShtPvQkNj3dyepJoGMYZbkqK252QJcPdRvkxQ/NU6U/dWXxRi/lS/fpV /wD4qY6KBYaxBDThUi+5Dw1oNquClAdPedn7TWLuKxIkRx1265I4lpJWopuMhayB16JSdk/M Bs001wX24m1WqRNTElTFNJ2GIrZccWd6ACR1/Z3oEKIrG3sXORRJGZGMX1RvLE+4uyCtLxaU AwVqUCFA9OOwAegqfg4zFn29qS3cMnjB9sKCXrjIQ4jfbaVK9U/MR9NVjFnXqLg6YUzC7o++ zeXLmYzkEyESGlyVvFsduKwF6BUCAU792p/w6yd7HcUi2+6Y/la3w88vg1an3ERkLcUpLSVE bKUJUEg6/F6Cgb28IbQsFWQ5OsA74qua9H7NV0IxCMlOjdsgUfebo9v7lVxNeIER1JUiwZXo HXrWSQk/YUis/j3G/IOUfod79lB0owu3NklmdkCFH2m+THPuW6R91RuRWy32OKw49e8kbXJf THZaYnLdcfdOyEJCt9dJUT2GgSegrp+PCU9XsayhtPsPwcV/cgk/dSP4l3qLfX8efVimUT02 ueJS4S7I+pElBbW2R8niFArChy0PVI9tA54/YrfeLPEuUS85M5HlNBxBfuD7a9H3p2NH2a17 KkfijF/Kd+/Sr/8AxVweDzMyN4c2ePcjOMppCkrE1pxtxA5qKUELAUQlJCQT3Cd05UC0jC7e 1vyZ+QIJ7k3yY5/53Tr6qwcw5tawU37I0IHZCbivX2nZ+/6KaKKBb+KMb8qX/wDSr/8AxV78 UYvtud+I93wq+P8A1Ux0UCurELfEacdYuGRtlKSokXiXIPT3JWtez8wHX56V1Ks0vF15KjJs xct3m+j/AIFbodKw95OgylAXvn01x3VhXy4i02mTPMWZMDCeXkQ2S66vrrSUDqT1qiLPkUxW EKts3CcjXIRe3LgqJKsch1D7C5apBCToJCwlehyOuSfbsUFn2zGYsyBHn/DWWMsFJWW5c95l WuvVaVaUn36Oj7xXHjSLJkbzrcCflflpaRIQ69NlNtyGVlQS42vkNpPE66g60exBqAwm7uQv D5yy3Wz5Q29I9JAQi1SHBFbdWsoaCikcghKgkHoOnTpXP4HwJtuvSWHbTdLTFj2WNb1IdiON sy32VK5SSSAApQUkAH1tb30AoLERh8VgH0G65BGUflE3Z+Rv6nlLA+oCvVYs4pJScjv+iNdJ CAftCKZKKBXThyApBXf8jXxA0DcFAdNd9Ab7e2u23Y4zAnNym7hd3SgEeXInuOtq2NdUqJBq booFDxBvV0sj+Mqti4ojzbvHgykvNlSy24SNoPIAHp7j39mqVbr4kzbbnptslUNtg3uNZm7e tB9IdbeaCxKCt/J5HWta0k7OyKfMnxmNkS7eqXKms+gSEymRHcCR5qfkqUCCFa2dA9Pb31Wg 4dbl5Mq9vvTZDvnCSiM8+VsNPBHlhxKD2ITsDrobJABO6BatORX63Xu9u5TdbY7bIDSAqNFi FDjch5QLTHMrIWrgUdgNlxNTvhbkcvK8Mj3a5NMszHZEptbLKwpLYbkONpTv26ShPX29/bUl Gxm2R13dYZ8xV1kiXIL34T8IEJQkgK2BoITodhqsMNxeBiFkTarSXjFS4t0F5QUrktRUrqAN 9ST19/u1QQEfxNtrwcWbZdkNCWu3trU03p2Sl5DJZGlnSitwaKtAgKO9A0XfxOtdutDNwFuu kptTj7L7bCG+cZxlYQ4hwKWOoUQPV5A9961uSi4LaY1hVam1yi2Z3wmH1uBTqZPmeb5gURrf Pr1BHs7VCXHwot0yNLji7XVll5lTYShxJ/CLd85x1e0krWtwIUrfcICe3Sgm4GcWyZly8dS1 KanJLiQXUpSFKbShSgBy5a0tOla4nrommqlK0YHbbZe2rs1Jnqloffk8VPfgy49/Gnj7dnRG ySNAAgdKbaAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCijY3rfWigKKKKA oo31ooCiiigKKKKAooooKt8T5GKsZGBd8Xau9yj2p25yZACUOMQ2VAKKVHRUrazpII7HqOm5 p/FsEj2b4WkwoDFs8pLxkuuFCAggEKJJ6DqO9afFDAns0LKWZUSM2Yj8J5TrKy4EOlG1IUha TsBJ9RW0EkEg6qQzOwTZmGsY7YGoiYrvlw3/AEoq4oiAaWAB1JISEezXIn2UEK1a/C+TGZkt GwusPulhtwSQUuLGgUg8upHID5t/PWcbE/DaVMDcNm2eel5yMWmJikcnU+stBQlYClDudgkV ADwuutwdd+F34RAVPjqCVOhp9iW+mUVBKFpIUhwqRxUSlQSCddKlmvDy6sX+Zdo9wtwkSpU1 Z89hb6Wmn0JCS2hSuKXAptOyNBQJBHag58h/gwtFpXPbsljuDgkIiJ9DZYL6nlJKkp81RTol KSdlQ6Dua322H4eSI8P06LZ4E6S0h0Q3JyFrSlZIR1QspOz02CRv2muSxeGFytiI8hU63uTI i4ciO0UOqaS7HacZ0VKUTxUh1RASlIQdaB11ih4a3dM57H0uI+CZll9EmXFUcEc1y3XnEsjn tGg6QkEEfJ6+rog3SMd8NjdW7VJi2RyepzgmI64FqK9cuPAk7OuutdqmP4PcTB2ixQ209ght JQkD5kggD6hUFbsAuELMWL78JR1n4RemPMJQ4hvgtgMp4I5lIcI2payNqJ9g6VY1Arnw+w8j Yxizpc/uyYiEu/T5gHLfvO9n21G5DiGMWeyTLg3jBnLjtlaY0ZKlOOH3Abp6qIy21yr1jsy3 wLg7bpTwTwktjZTpQOiPcoApPzE0FUSleHMDEr7kd1xOIwq1y1xFhlIdW+8gBX4FwaKh16np rivloJNWL/B9iv5Fj/ar9tKFy8Jly8OvdtZnsxJ9xekONCKlTcWKl9LaVtpbB6jTe/ZtSlHp s1Z9taeZt8dqUsOPoQEuLCirkrXU7PWggD4fYfr1MZs7S/a41EQ24fpWkBR+fr1rmc8McKdU pTuN25al/KKm9lX0779hTjRQKw8PMPQhKWcbtbAA1/Y8dLRV9JTon66TZVusrWYN2ZrAHHYb kkRU3Eym0Nk+UHFqDZXzISCQSBrY1Vt0uu4/Ic8Qo2RKnbhsWt2AiGUno4t1tZdB3rs2Enp7 qDnc8O8NcSR8V7MgnupqGhtSvftSQCd+3r1rBPhthQd8xWK2ZxZOyXYiHN9NdeQNNtFArHw+ xPfqWGE2n2IaRwSPoSnQH1CtcnAsXajuuN4+0+tCSoNNq0pZA+SOSgNn5yB89NtcN9kzYlpk v2qCZ85KfwUcOJb5q3rqpRAAHfv7KCpkTMCOFQ73IwqzwHLlPctTcZbMdpRcDrjZDjqRoJ02 pROz26bOqasUxTDr5j0O5/EqxQXJKCrgmLHWps7I2lxsaPbYUk9iO1I8PGsxj4/bo0vGWJE+ 2Xhy8QlsSGQ2FuOOLUhaFL7fhVgFJ2NJOjrrY3hVaJVjw5iFcIjkSX57zzralNkc3HFOKKAh SkpRtZAG9gAboN38H2K/kWN9qv20fwfYr+RYx+Y8j/XTTRQKj3hvhTqeJxOxIG9/goLbZPzH iBsfNSvkFox21X+PboPhxHeYeU02ZsNMaKjzHFK9QgqQpfFKeR4hWhvto1adQV1s0ibldiui ZKExbciRzjqSSVrcSlKVg76FICx7eizQcf8AB9iv5Fjfar9tH8H2K+2yRSPceRB+kE9aaaKB YPh9hhCQcRx4hI4jdtZ6Dvoer85rw+H2J79SwQWk+xDLfloH0JToD6hTRRQKjvh/jAaWWrJE LmjxClKAJ9mzvtQvw6xFevNsEJ1IIVxcSVpJHbYJ0aa6KCqlWPH28zbtDXhjaG4a3FMt3Jtq M10DaVrWEaC9DYSFJ319o9s9PxbA7e+2xPi2yM86lS0Ief4KUEjZIBV1AAJNcy0ZGnxLRd3L E+5bhEVbkeXMZUlALwUX9KUlQ2kDaQCTwT7q7s/xSXk8u0FiU0xGiF8vJJUFvBxpTfAKA9VP rAnXUga6b3QeM4bh0q2idbrREnMLR5jRjucg6PZxUVBJ3796+ek5yXgTGIW++zMaZjmdPNtY hTFp2Xw6tspWeRQEjgok7I0Pb0Bf7HBn4r4fWu2x4wus+2QWIiW2VpbDxQlKOQKyAOg5HZ94 G6qxvHMwOO22E/i3K42i9OXeDI9JYLKlKdcWUuILvLX4VQ2DsaSfYQQd8bxHEsgsEO4N4xAt YcKlFq3OpbSriogErjqCXB6oI3vW+wO6lU+HeKJcWv4HaKlnZ5OLUN/MCrp9VHhja51nxpce 6xPRZrkt+U6kOpWlS3XC4op49Ep5LUAnqQANk02UCt/B9iv5Fjfar9tdVrw/H7VPbm2+1sMS mwQhxO9p2NHufdU/RQJPiVInQ5OKPQLlLi+beo0Z2O1w4SELV6wVtJV0SlR6Ee3e6UL3keQ2 3xGabdXciH8ijW6LGba3DXCcjclkq1rzAoKWdnkOI0OJNPGXOYZLuMSFlFwtKLgwQ/GZkzUs vIPUBaByCgehAUPnrUyvBWcievrU6yJuz3y5HpiCSeIRy1y0FcQE8gN66b1QJT6rjbWs3loz C5SVQYpgcpkppqNHmvaUPLPAcfLC2gCoq6rI0SNU5+F9xdkwLvb5r86TcLVcFxJL8t9D3mL4 pWChSEIHHitPTgnR3vZ6n126YC2xcWHbrjqG7k4X5aFTWh5y9JSVn1u44pG/YQPbW7HL5g9u gKjWG9WFEYLUtYYnNK2tR2pSlciSo9ySdmgXbf4kXeS0JLmOx0wpFyctENbc4qK5CZAZBWC2 NIIDi+Q5EBs9NkbyvPig9BsiJ0ayokOIflxpDJl8OK2JCI54HgeaVOOJAOh3HSpCNN8NmoLl kjXfHEsqfL6oyLi3zDwVy5jS+QXyG9jrvrXBOx7w2mh1L8+2+WphMdDaLmEIaQlRWOICwN8z zJOyVAE9RQSlnztVxzZdi+DShrzJLKZKXCsFTHl8zsJ4625x1y5Ap6gb6PFV9FX4bWa6ouCL rj8e4oUt0PruLaV8nP4xXytDkdlWhonqetMzeW4442lbeQWhaFDaVJmtkEe8HlQTdFLrecYm 5IMdvKLEt8EgtpuDJUCO/Tluuk5VjwGzfrTr/vjf7aCZopcazzEHnUtM5VYHHFdkJuLJJ+rl XV8ase/L1p/pjf7aCZopdZznE33VNMZRYnHEglSEXBkkAd9gKrWrP8NSSFZbjwI9huTP/FQM 1FL8bNcVlBXouTWR7j38ue0rX2Krf8aseHe/Wn+mN/toJmilZPiLhS1qQnL8eKk9SBcmen+l Xv8ACFhf878d/SbP/FQNFFQjeXY262lxrILQtChtKkzWyCPeDyrTIzfFIykiTk9jaKuwcuDS d/aqgYaKWT4gYckAryqxIB7Fc9pIP0bVXrWfYc84ltnLMfccUdJSm5Mkn6ByoGWiob41Y9+X rT/TG/214vLMdQkqXf7QlI6kmY2AP9KgmqKWEeIOGL5cMtx48flauTPT/SrfFzbFZfL0XJrG 9x7+XPaVr6dKoGCiob41Y9+XrT/TG/21g9l+NMtlx7IbO2hPUqXNaAH18qCcopXT4h4WpAUM tx8JPYm4sgH7VV2NZdjbzaXGchs7jahtKkzWiD9B5UE5RUKrLMdSkqVf7SEgbJMxvQH21i5l +NNoUpzIbOlKU8lFU1oAD3n1u1BOUUsR/EHDZLvlx8sx9xzfEJRcWSSfmHKu741Y9+XrT/TG /wBtBM0VDfGrHvy9af6Y3+2sXMtxxtCluZBaEISNlSprYAH51BN0VBwMvxq47+D8hs8rSgk+ RNaXonsOiu9bVZRYEkhV8tYI77lt/toJeiob41Y9+XrT/TG/21nEyWxTJzUKJerY/MdBU2w1 KbU4sAbJCQdnQoFrxLyybjsm3R4ke1riyGnnZb9xW6hphCS2kKUptC9Da/xtDp3FRIzWHJ8R TYYEC1GExNTb5Dj6ShxTpZU6S2rXA60lPDfNR5EABOyx53hq8qbUhu8S7eh6G9b5CGwFodYd 48/VPQL0nQX11s9DUePDSEi+MSmpz6Lc1cGbt6FwB3KaY8lKvM78SkJJTrunuASKDT4e5J8Y 7tOjToFlhltBdjsNFZkONeYpHmqSttICOgG0lY2e46blZ+RYhGyF2zz/AEdu4scVLDsJXBAK FLSoucOAGkr0d90qHcGteKYMLHfUXSTd5lyfjwl2+MZHVSGVu+armoklayQkb6ABOgBW+fhb FxuuTyJ0txyJfrc3bXo6UBJaQlLqdpX7yHnO49o91BkjNcaetsh3z1mKx6OlbZhu8uLyuLJD fDkUrPRJA0T0qSsbtmvlqjXK2MMPQpKebThj8OaffpQB19VKkjAbmXmH2MgSZSnInpLrsNJS tqLzWwgIBGtOL5k72fZoDVMmCWaZj2KwbPPlNS1QUlhp5tBRyZSSG+Q9iuPEHXTYoJdMKKnX GMwNdRpsdKFwIa1lS4sdSlHZJbBJP2V0UUGCmWlM+UptBa0BwKRx0O3So+5w22LdJdgW2C/K Qgqbbe02hSgOxUEqIHz6NSdQ+WJvjlkebxhNvNyX6iVT1rS0hJ7q9VJJI9g7fPQV274lccJw +a3bbe1cMkaW4GnQssNIbbU4vfBKlHWgB09pJIAp9xRcS9Y1bLm7BtyXJcdDy0x1IebSojZC VgaUAfaKrO3YLnlsx/GokFOMfCOOhaYEpyY+RwW2W1pcSGdK6K79OqUn3imXD7XmOKYvbbFb rHji40FkNIW7fXypXtJP9ie0kn66CwnWGnkBDrSFoHUJUkECsEwoqfkxmB9DYpP9I8SQvfwZ h6k6+T8IyUkH6fIO/srciR4gkevbMVSfmuMg/wC4Hz0DY9GYfCQ8y04E9uaAdfbSb4iSp9jt qJNgtVjWEIcdkPXHkhptKQAlI8tClKWpShoa66I76rpErPUd7Pi7v/i0hvX/ANMrdQ2VwM8v 8CNG+CcYjhibGm7+GZCuRZeQ6EkeijoSgA0D3b25D1sh/C7cczg2hTyWk7bS7rrx3s6B3quy uS0Geq2sG8IionkfhUxVKU0Dv8UqAJGtdwK66DnXBiOLK1xWFKJ2SWwSayRFjoTxQw0lPuCA B33W6igrWf4hyE+IjtiiIgNw4k6Lb31yw4hTjjzanPwbgBQCBwCUHqolXbQ3ZK0JcQULSFJI 0QRsGqqyTBMjuOWuXCKuzi1u3Bie/ELzjZfcY0GnFK4K0oBKNgdFcB267tYduveg5fg6F/ec b/NJ/ZXqbfDSoFMSOCOoIbT0+6umigxUhCykrSlRSdjY3o1WmS5+2zn3xcYh2t9uGuG3KXNe LagqQogJb2ko2EgK9ZQKiQkAmrNqp83wnJLtkk9+2Q7Eq0XByI5OafnvNOSTGWFtHYZWEHYC Va3tKQOh60FnfB0L+843+aT+yskQYjawtEVhKgdghsAiugb0N6B9uqKDzQ5BWhyA0DWhcGI4 srXFYUonZJbBJroooOX4Ohf3nG/zSf2UlKyUW285qm62aCxDx2AzcmXIyvMcfbUH1EnaRxV+ A+T10faelP6t8TxAJ9gJ1VNu4x4kSsiyKbcI2Gybde4Sbe/C9Nko0ynzePrhne9PLBPTe+mt UDJ4bZLKzBM9N8atS1MtRn22WWXUONofb5aWh0duhAWOitHoNV65Luzecx7SixY+3aHXFBta 3VelKZQ2krdDYb4hIWoIHrdyKicSxjOMbmTJrgx+7TZLLEYuvzHWCllkKDaBxZV/LUSrWyT9 Gu2LZsyPiMnJpVtsKELtyLY4y3eHl8EB4uFxIMUbV11okA6HWgd7gzbIECTMkxYyWI7anXFe UnolIJJ+wUk+F2VDLJLzrsC0x2lRI8+KljYfbQ7z0laVJBJASn10+qSSATrdMttt15bwx2De ZEe8XZbTyFKdV5LboUVcUKUhHQBJSkqCPZvVV1jPh/mkBucl6ZarfKFnZs1tnwpa3nYrLKtt pUhbCUrJ5K5L6HtoJ70D54l3G0WPF5F4vVuiz0xihtpt9tKtrcWlCRsg6HJQ2QCdAnR1quTw +btl7szkt6zWFmS1JejL9BQlaPVJT12kKSSD1SoAjfXvXd4i2a4XzFHLdamoj8xTrLqFy5Cm EoU2sOJXtLa9kLQn1dAEb6iuXwysV4scK7qyFq3puNxuDk95cGQt1ta1pSnoFNo4ABCRr1t6 2Ts0DOLbBBJEKNs9z5Sev3VsahxmVhbUdltY7KSgA1vooE/MjZ495tAuci+sS7i8mFGVClym 2QvSlDklCg2CdHqobOvm6QTkuwIyb4BXd8oD6pIhef6c95PpBa80M8+Wwoo9YdNdNb30qY8S bTebq7ja7LEYfTbbo1cHg5J8pSkoSpPBIKSCTz9pHaoe5YpkVx8R7bd3zE9Ht9xVIYlh5Q4w ywUFjyOqS4VqJLnQhI6H8UBDx7tiU8TFovOZcWIfpzRRc5OpbCV+VzZCV+t6+k66KJUOnWnC wWGBc7emXDl5bEZWogIm3CUhxWum+DqipI6HuB9HalCPieXT41/fn2LHYdzlxAw0tyUqS2Ql 5K0sJbCEhtrXMnqSpauR2OlOvhtYZ9ht93TcUMMIm3F6ZHgsOc0RGlhOmwdAdwpRAGgVHXvo N6cUtZUpSLnfPOHVSxfJR17zwLnEfm6rJWKxRom830Ajp/7Ud6/f89V9afC5+HjbCzaLW3eW LquUtDLuhLiKlB/yHFcQDoBGgrkNtgbAJqIyLBMjl2NFtFkjTPQfNkRyp9ISyHZjb4jtEp2Q hpot76AlzQ0BQWwjC7eElLk/IXBvfW+TEnfX2pdHv7dulZjEY6RpF1v6UjoB8KPK0PpKiT9J JNMDCuTLaggt7SDwI0U9O1Z0C2MOgJPNE+/pdPdfw1LV9Pqlwp+7p7NVwXDELdDiuzJN2ytb TCCtSWbtMWogdeiUK5E/R1pzrnuPnegyPRWkuvlBCEKXwCjrsVaOvsNBXiji0bF7TkBuOVIg XEMeQ/8ACk90p84pCCtPmKSnZWkesNbNNHxSY/K9+/STv7aT5WK5EPBqyYw3ChOXKCYLbvGW eBTHeaWVJUUDZUGz0IGt9zVoR1rWw2t1vynFJBU3sHiddRsd9UCu7glsWoqRcMkbcPdSb/NO /qLpA+oV6zg1uR8u5ZI7/j36YP8AyuimqigW04dCbGmLjf2t993iU5v89atfVqleRJx9vIGr Q5esm8wzBA89Nwd8kSvL80MqUFfKKDvWteze+lWZVcy7Tkc7xFjTJVjtyrNEl+bHf9P+T+D4 F5TIbBW9raQVLISk9BvqQn04PaUrK/SshKj3JyCf+rzulZfEq1/31kH6fn/vqZaKBbTh8NJ/ tlfykdAk3eT0GiNb57PfuST0rw4XaydmVkG+/wDb+d++plooKzfexZrI12ha8lbLUpqEuYm7 y0sCS4gLQyVB/kVFJSe3HagN7OqZxhltSeTczIEr9h+HZqtfUp0g/WKrjKbDLuPiIH12a5R7 QLrFuLsiL5qvSHI44gKaG0HZCD5m0+onqCQKuygXPikx+V79+knf2158UIxcSpd1yBQH4vwo 8Afp0oUyUUCz8SbVzUr0rIOStb1f5/76luW9i9vyF2zC7ZK1JZWw1IdFzmOtMuPdGULWtagl Sumh0+UnfcVZVUb4gW+Q94gyCxa721b5EqBKmSYUN11EhUVfMckpbVyOghKSlSR3KtlCaCzj iTB73e//AKSd/bWprB7chSSq45I5r2KvszR7d9O//wC3TTRQLasMtSuz98R/2d7mo/U6K9GI xkjTd0v6EDsn4UfVr61KJP1mmOigXPikx+V79+knf21zuYPCdXydu+SKHtSm9SUA/N6qx91N dFBXmQWrHsbXbmnJuUmVNcW1GjxrxNfcdUEFajxU6dhKUk9ens0dgVKWmy2y72mLc7dfr4/B lNJeadTcnQFII2D1PT6D2qH8YWpZVYJVrttxlzob7rqHoCFeawlTK2zxVxWkElaQQpJ9XkQN gV0Ytj/o/gszj8Zl2S6i2Li+XMaUwXHSgg7StIKUlROiR21QTQxWMo6Teb6T36XN39tLEyXj bF9VaJd6yQkSW4Lj3p76WEyHE8kMlxKgQspI7HpsDYJFavCHDLtjN5uUy8R46VS7bb4/NpSd JdZQtLiUpA6I9ZAHcnjs9TSplVmduniW40LXfmLR8Mxbk84xFfUzJdZRx6gt6BJCRzCwjiAd FQoLVXhkRIAiXXIIo1o8bs+5v3fxila9vbW/bvpWYxJnX9t7+f8AxJ39tMlFAufFJj8r379J O/trdb8ZYhXFqYLjeX3GwQG37i6ts7GuqCrifrFTtFBBXtN5TMBt96tMJl0JbaamQVPKLnXe iHkb306a9lcDyMq85LCcmxpt8nXBVndKj0J1r0vfYb+ql3xqEVEvCpTsVbj0S/Rn1voircLL A5cyVpSeKdlO9keyom4pei+MgmWy2yHro/dGI76nre2UCAYg5utv8StISsAb5AFRKeJNA3tv ZHyk88wxVSYoJkBNpWC0P8I+lnj2Peui3u3+4sly25RjUxCTxWtm2LcAPu9WV0+iq9wGz2K8 5XKR8FXYW5NteiNx59uebQtkSkOkvOupAcUtRHFsb0hCtnroPvhNAbi4VElG1otcu5KVNlRk xhHLbizsIKND5KeKBsdkigkTDyrXS92Xl89od19npO/vrU7CzJQHl3/H0fTZHj/93VfW245e uyyrou83hTTd4cgPIct7W0QzLQEym/wST6rIVsnmNLKvxdVE5Jm9/RZeDd3vESZCTMkFca3J cXIiCUluO46ksqCCtoOLHRIIQTrWqC2moWWBAD19syl+0otDiR9hkn9dBh5dvpe7Dr57O9/z VT8ZxDsdpxpzzW1oCkufygR0P11soFpyDl5T+Cv9kSv28rM4pP2ekg/fWtMLMkHk/kWP+WOq uNkdT0+kyjqmmozJnrczYppvSmBAU0pLofTySoaPTj+N9Gjugid38sNPIyWwFt06aWq2rKFn RPQiSN9AT0PsraiNlq0JUi+4+pKhsEWd4gj+lVTNqlWGT4Q+H8C/OpaiRkqTLW9FadTEdSw5 xLjTqVE7UeI0nZUQAevW2vD7ITKwWxSMhXBt1zdiIL0YLS2G1a7cN+r016vs3qg3qt2ZBRLe SWTr7F2RwgfZJBrazBy4JPn36yLVvoW7O4ka+gyTXYzlFgfWUMXy1uLHUpRLbJH2Gt/w7aPy pA/pCP20EcqHlg1wvdk+fnaHT+qSK47inKYcfzpOT4zEZB0XHrO6lPzdTLAphbu9tcSpTdwh qSnuUvJIH31U3jRJjTLzjzz14ZbsDTE5EhTTbUoCQtnTXJtQUCCPMA6dzx2CoUD/ABYOVFAW cktLyVgFJFpVx1ruNP1v9Cyj8uWn9FL/AOYrzw8fekYJYHJSIjcj0FlLrcQpLTawkBSU8SRo EEaB6aphoFtcLLzsIvthT7ibM6T/ALVQIWVpbBdv9l2OqlJtDiRr5tyTr76ZK0zfJ9Df9Kb8 2P5avMR5Zc5J11HEAlXT2aO6BYQ5d/QjMbyyyuRAooLy4ILYUFcSOQeA2CCO/fpXSyxkr7CH o1/sjraxyQsWtakqB9oIkdR9dVxZmkxfDeHH+ALihLGRSXGeUB5n0BKpLzjUnySlJWhKVI9U DXXR7HTp4LRH4HhpZo0uI9FeQHeSHkKQte3VnzChQBRz3z4fi8teyglPQ8u/Ldh/Qz3/ADVY LhZiSON+sCR7f/YrxP8AtVM1FAut2/KEJG7/AG1avaVWpWvqAeH9deORcqQUhN9sYKjoeZaX SSe+hqSPcaY6qbPHLo34rYZIlsuqtrVxKIyGXgWwlUZxK3XU62Fc1hIJ6ADp1WaBzMLMC4D8 P2EI6bSLK7v7fSv6q3ehZQehvlqA+a1L3/r6YKKBeEDJk/Jv1uV/2lrUf1PCsTDy3fq3uxa9 m7O6T/tVMdFAtqh5gR6t8sA6/kZ4/wD3VaVW/NST/wBI8fSD/JsTux9sumqigWmoGWthfLIL Q4SfV52hfT7JA3WKmspS2XFZBjobB0VG0O63vWt+le/pTBPXGbhPqnqaTF4HzS7rhx9u99NV SFifsEnwdctq1J+Ck39xLzTLDaw0wbiXEKU26NeVwKFE6Ok+w0Fotx8sdQFt37H1pPZSbO6R /tVc7ScolqeajZPja3GSEOhq0OKU2r3EelnR79DUVhFzfd8NHEqehw5KUymYKwhEULaC1pYd 8voEckhCtaA670N6pS8BVFm8NxWvKf4Y/DROfUwht1qYhbgcYKgAV65FRJ5HZBKjyFBZDUDM G+QVkFkdB7Fdmc2PskitnoeXfluw/oZ7/mqY6KBc9Dy78t2H9DPf81XTa4uQtyW1XW62uSwA eaI1uWwVHXTSlPr17PYamqKCHud3mQpammMfuk5pKArzoy44SSd+qAt1KtjXu11rgcya5pHq 4ZkKz7g5CH65FR3iXPn2yfhz0CfIYbkXxiFIYQE8Hm3Er2FbST3SOxFKE/I8jgeJDLD7twUJ GSN29qO22FQ/QFRCvfIDo6FgrIJ5ADtxPULAbyW6rI3hd/Rs69Z6F9vSRW1WQ3FOt4lfCf8A BciH/f1A478J3VWd2qRfJyVR7qGGJQ4JdjsqjsOFKNJAGuawDo+/rXf4Uea9hzFxVcrjcWri tUuOue6HFoZUfwadhI7pCVEa6FRoJBWQXFKCr4p3tXuSlyJv/X1yKyK4Bbihgt/UpY4rV5kD 1gO2/wCyevc/bS/F8Q705FYkv43DQxJuLlpYU3cyrUlEnyNObaHFBCXFBSeR9UDW1CtV78UJ sK0MzIVijyHUyZMWUy9OU15a2ZbcUlCg0rmkrdB36vT2b2ADezfbj5KNYleGhrQQXYgKfm6P arw5FcAT/wBEb9+fD/f0xp3xHIAH2gHdFAvKv9xSN/FS9Ee5LkQn/X1wTbtIuraYtxwC8SI5 IVxkmAtAI9pBkH9VOFct1acetsptiQ7GdU2oJeaCStB13HIEb+kGgS3Lbaik+Z4Zcx7hGgHf 2u1xrsePE8j4SJUoHY/sC273/naV1ZLkk3B/Dhy3uXC63O4wlyJkWG83GekBLIJc81XqpCVq RtP43LsdaqzvDa6uXzArDcZEszJD8RBffLRaK3QNL2k9jyCh9VBAGPES2G1+FbpbCvVShq3E fTovDVbk262KGz4ZcevYx4H72n2igr2RabKvo/4WB3pr/wDB29Q19btchsmPtK5M+D4Kh2KY NsH++qzapibkmQ2/PUtSXbip17Jmrc1Hab5Q/QFxwoEq1oODqsjlzGu3Ggf4F2uMeMllrDLj FYQNIabeiAD6AHdAV0/Dty/mrd/89F/fVP0UC4ciuAJHxRvx+hcP9/XnxiuagnjiF82fYp2G NfT+HpkrXIbL0d1tLq2VLSUhxvXJGx3GwRsfODQQYvd2H8Zi1y+bhIjK/W6KFX65JGzil5I9 yXYhP+uqrLfkORnw0xZhmVLlz7pkTttfmPP+W4GUyX/+sCTxJS2E7CegOho6qyPC65KumFxH XHZbrzLr8Z1ctxLrhW28tChzAAWAU6CtAkAb67oOj4x3D+aN+/Ph/v61ryW6DfDC7+o+z8LC AP8A9RTPRQLjN+uykbdxK6tn2JEiKo/X+GrJWQXFGt4ne1f4rkQ/7+mGlLxRechYm/cheJ1p jW/lKkOQQ35zyEtrAaSXEqSCpZR1I9mum6DpVklxCSU4ff1H3BcP+uRXjGRXV4H/AKH3to+w OvQxv8181JYzBlWywQYdxnOz5rTQD8l0gqcX3UegHTZOug6aqToF8Xy6j+Mxa57/AMCRGP63 RWByK4A6+KV+PzhcT9/THRQLgyK4E/8Aulfh/lw/39YLyS6dm8Mvyj7OT0JI/wBopmpC8UZd 0jSbCiIuWi0uuSBO9BdS3IUUsLU0EkkHjySSSD00N6G6CUn3GVOhORrphc+XGcA5sKXEdSob 2NpU6AeoB+qoM2qxk7PhUrf/AHK3fvq67Fk1zjeC0LJ7lHTKuTNmTPfbcX5PmlLXNRJ0eJIB PbufZXZg2YO5TNuzRt6I0eF5HlvpfLiZHmNhfJG0J9TroK/G1sdKCGXZrA4khfhPyB7gwbcd /wDza67SiHZXlO2TwzlQHykp8yMzb2SQe4JS9vXQfdXsq63GH4qToYlvPwE4+ZzcJQSEh1L3 HaSE8jsaHUnvS94N5JdbncozeQSZbky52OPeEo85DrAC3FgkAIBbPVICNkaA68gaB2Rkl0CC X8OviCPYh2Gvp9T9ZfGO4b/90b/+dE/f1DZYxNOd2NiJkt1hrnqBEFjyfJ8lj13VKC0KUSrk hHqlPygeuqfaBc+Mdw/mjf8A8+H+/rptV4nTX20ScdudvQoElyS5HIRr3ht1R6/MDU1RQJuc OYJKmRoeZybKmUxp9lE59Da2+vRSSSCOoPUe6tDN38ORkKr0zdcZN4eHEyky2S4r1QnoeXfi AN99ADtWWZ329Qc0xezWhm2Os3dMnzVSm1lTXkthfIFKuxJA1r29+tcGO542be05kUMIlyrj MgwmrbDeked6OpaVK6JOt+Wo9ddB8x0EpabhgVnfmP2udj0R6WeUhbT7SS6evVR317nvXXCy nDbdb2I0O+WCJCZQENNNy2W0IQB0AGwAK5ouf4tLVC9Elqfbl+SEPNxXC2hTw5NJWrjpClAj QVo9RvWxvigeJuIz2nHEmcjy3m45Dtpkg+Y4pKUJH4M7JK0DQ6+sPeKAYunhq5bnbZGm4wIT znnLZacZShTgIPPp+PvR5d96O91wzbT4XTUupkvY+tC44jJT6S3ppAUVfgxv1TyUVEjqVaPc CpJPibixgqmcpxhJlPxPORbX1pLjKStzQSgkgJSo71r1T7qk8svXoPh9dMisyYzpj25y4MGQ 2rgtKWy4NgaUNgfMetBkjMcVhxW21ZJa+DaQgKXNQonQA6nfU1pt+aY75kpD2XWKUrzVKQlu U0ktI6aSdKOyDvr0+ik+B4jPOXrHmZEqzCA/aX7ndVpiOoVFDSEKVoqV8k8z3B1wPfdM8jxC xONCkSnZDqPRyrzmVQHkvoCW0uqUWijnxDa0KKta0R1oJROZ40o/2+to+cyEgfaTWqbk2JTo j0WZerM/GeSUONrlNlKknuCN1xPeImOIkSGlOyVsx2n3VvoiOLa2ykKdQCBsqSlQJAHvHcEV 243ldmyK4z4NtTJ9JgoaXIS/DcZ8vzE80pPJI9bRBKe4oIVyR4asWuNbzNxqNCjqUphCJLTQ aJHrcCCOOwSDojYJB6VL23KsNhwo8S232wsxGmwhlpiW0EJQOgCQDoAfNTIWmyNFtBH+KKAy 2OzaPzRQQaczxo//AJ7bU/40hKf1msvjjjX84LT/AEtv9tTikpV8oA/SK88pv+Qn7KBcOe4i lZQrKLGlY7pVOaB+9VJjFowdGWuZKzmiTcnHfMWsT4xSroBx+R7UpCNg8uPTdWqWWj3bQfpS KPKbH/Vo+ygg05njR3u/W1Ov5UhKf1msF5xiqCkKyO0DkCR/ZbfUDv7aYVJSr5QB+kV55aP5 CfsoF9rOcTeTtrJrIsb16s5o9fd8quS/X7FrzaJNvfyaAyzITwcUxMa5FPtT12NEdD07Gmry Wv7mj80V6G0DshP2UFPMYt4eR7U/bIGUegW59QW7GamMIbWoEEK4qRrkCAeQ0eg69BW2JBw6 1RmYkLxMnQWmQENIReWEobAHyQgp4AfV9FW6pKVfKSD9IrEtNkaKEEe7VBWKJWNLUlKPFeUt R7BN3iEnXf8AErcRYSNL8TLkpPtSLnGG/sRv7OtWOGGh2ab/ADRWQbQDsITv6KCsw3jf/U+I 11YHtCruhW/84k/dXJdYOISrc9EuniVKchyBweak3eMpLnXfUKT07dhodKthSEq+UkH6RWBZ aPdpB+lIoFey5PjMK3oY+N8G4cST6RInsrWrZ3olOh03odO2q7jmONAf2/tR+YS0E/rqbDTY 7No/NFehtAOwhIP0UECc1xhKSpd/tiAP5clKf1mtbed4i5/F5RY1HW9Ce1vX0cqY1JSr5SQf pFY+S1sny0bP+CKCEGZYyRsZDaCNkdJjfs+ulfNm8KzBMVN2yeL5EclSWGJjPFSiCknqCrfE qHqkdCasPym/5CPsr0NoB2EJB+igTG7lhjmNqsc7IIUy3rbUy4J08KW6gk7ClEgkddfR0ry1 3jw+sUqQ9AvePxX5KG0uqFxb2tLSOKN7V+Knp9FOi20L+WhKvpG6w9HZ/uLf5ooKpkWvCJWU O5E3n627o4VoS81dIx8tBJPlJ2k6SN9B1+2vLbYsLtTsl2BnUhlck7eLFwjoU51J1tCAoDal HQIG1E+01bIZbHZtH5or0NoB2EJB+YUFUyLZij06JNb8Rp8aVFC0tOOXOOtaQvXMAvIUoA8U 70QOlPCs1xZIPLJrINDZ3Pa/4qnVtNuEFxtCiP5QBrH0Zj+4t/migg282xV3flZLZXNdTwnN K19iq6oOT2K4Tm4cC8W+VLcBUlpmQlaiB3OgfZUoGWh2bQP8kVklCUnaUpB+YUC/eMYTcsot F8NymsP2xLiGY7YaLSvMGllW0FWyAOyhrQ6d9qrmBXaCvHY1pvDy48K5yri9MeLSXmy+h7kE IDJQra31K9bWh0Hs1K5w3YY92tbl5l32NJuUhuBHVBmSmmy4d8QfLUEJJ69T1Ovmrr+I1v8A ynkn6cl/vKCLtnhbaLYqOiHOuSIaHokp6MVtlMh+Nx8txZ4cgdoQSEkAlI6AbB23Pw3hz7Rd beq7XJDdyuyLu6sFvml1JQQhBCBpO20e9XTv1qUfw62LbPnTb3wA6k3iUnQ79w5WoYLbNfg7 hkSE+5F8l6/1lBAz/CO2TLcYLl2uK4hnyLiGHWIjjYdeSpKtJLOtJC1lPuJ9uhppumLsz8Gd xf06a1Ecg/B65HJK3lNlvgdqUkgkjudfZXJ8RLWOqJuQIV/KTe5e/wDWV0pxGCnX9nXw6992 kn/10ETO8OIVylx37nd7pJDVqds62T5KG3WXUBLhPFsKCjpJ2FDRA102Dot3hlCt3ob9vnLg 3GKXQiTBhx2NocQhCwpCW+KiQ2hXI7PIfyfVqWcwa1OK2uTfCf8A4zLH6nKx+I1v/KeSD/x2 X+8oOZ3w/Y9GvUaLe7vHh3UPl6MlTSm0uPJ4uODbfIqPU6KinZJ1XRg+ERMQdlOQ50ySZLMd lwPhvRLSOIXtKAStXUqJJ2TW9jDLYwkhqTegSdlRu8pR+0uVwZLZbDZrJLud4uF7ahRkc3Vi 7Sug307OdySBQOlFVE3JxNQCEOZk3cDOdt3oSLlML/nNtectPR0pP4MhWwSCD069KZ7Bj9jv dmhXS13fIZEGYyl1lw3mYOSFdQdFewfp60DtRS65h1rUCEu3ZvY0eF1kjY/zlc3xDtH98339 NTP3tA10UqfEW2D+Ln5E2Pci+SwP9ZUZfLTZcdTGVKk5dLXKc8ltqNcJ0pRPEnZSlZ0OmuR0 BsbIoH6ilQYLZlttkKvTJ4gcReZYP0HTvWj4h2j++b7+mpn72ga6KVPiLb/Zc8kA/wDjkv8A eVjebJZ7NZ5tyuM69JhQmFyH1G6SVaQhJUrpz2egNA20VUouuIvWi+TpCMohpsrSHpbIuElS /KcR5iFjynlJKSnrvfTrvVNjGEWh1lt1mZkCAtIUlQvcwHRH/a0DdRSy1hcBsgi4ZArX8u9S lfrcrd8U4B+VLvKh7QbrJ0f9OgYKKWXcItLhUfOvCOWthF3lJ3r6HKhMjslgx5mIuVPygKmS ExY7Ma8TFKddKVKCQPM78UKPX3UFg0UlY1ZbHe7HDulpu1/kwZbYdacXd5eyD7wpewemtGpF zDba7/Gyb0se0G7ygD017HKBkopU+IVlA027emx7k3mYP97R8Rbd7LlkgHuF8l9P/mUDXRVd 5Izj+JpZTOn5K+++h15thu6yXXFNtJCnVgFzqEggkDr1GgTXBOuGHqkxozk3IZMd5MRxT7dx leU2JSimOVkOA6WQQNAgfja2KC06Kr/IrBjeORGJEl3J20PPBhAg3G4PrKiCfkIWpXZJ66qR jYXbpEdp5NxyhAcQFhLl6mJUNjeiC5sH5jQN9FLLOFwGlchccgV01pd6lKH3uUqX2ZiEK9C0 XCXkLykymIby27lKLbL7w20hZS5sch1B1r3kUFo0VXVhtOOXm53i3W2RlER60vJYkIVdZrQK lJCgpO3NkEHv/VXLfGsXsl5TbJ93yxL/ABYW4tF2nLbaDzpaaK1BfTksFPze3Q60Fn0Urs4T AacChcciUR7F3qWofYXK6rTitvtc9MyM9dFvJBAEi5SHkde/qLWU/dQQ/ibZLzezjirLHhPJ tt2YuTwfkqaUoN8hxSAhQO+XckdvbuuzxNx341Yk9aFQY85t95kuNPvFoeWHElZSsJUQriDo ge3vXN4hXm62e54gm2yGG4twvLcCWhbHNSkKbcX6qt+r/F67Hv3GuqjJ8RLpH8RkWuS82zzv 6LSi0lkc1RFR1LEzl8o7cAA16oAI0T1ARDHhdlLSbmJQs9xmTHYBfuDz5Dr6I7qjrRaUlJ8s MJ0oKSS2SQd9OO8eE+T3PHLRbZMa0qNrtjsVHKX5yH1qkoUlIC2dNgIR8tICuvHoKZLFnt2g 5JcI2Q3CHKaatqZAaaQGkPSHJHltpiuKCfMa6pQpauylDqBunHwov87JsFh3a7GOqc69JS4m MQW08JDiEpSfaAlKRv2637aBsYSEMtoS2ltKUgBCeyenYVnVfQPE+NLhoknH7200/JXCi8hH PpMhLxaU0nTpCVbBPrlIISognVF18U7db7VEn/A16ktvLdZdbZSwFxnG30R1ocCnU9Q4tKfV 5DrveutBYNFKFnz23XTMJGONxZjM1kvp5OlviotFAV6oWVgHzElJUkBQ3qm+gKXs/nXG34rM dsttFyuKgG2Y60KWgknusJBOgNnt30Om90w0UHz4Hb+3jqoM3E7n6JJlSHLnCiNyFquIcaSA tcnilxK/NBJ4pA46SOg0XLBcpkWDDrJZ7lZMmnTocNth15izOIbKkpA0nkE9B0G9Det1aNFA njNngAXcRyloEdNxW1/clw6+uvfjuf5r5T/QP/7U30UCgc6ZQjbuP5Qhe+iPgl1ZI9+0gj79 0heJd2lZU1CahYPdLiy23IbcYudrWgpU4ji242s7CSlXfpvR6Ea63ZRQQeDsvxsOs0aZ6YZL EVtlxUxIS8pSEhJUoAqGzrfc96nKKKAqHy+ZcIGM3KTZofptzSyRGjlJUFuHonkB+Ls7PzA1 MUUFC8smOEZfa5uIzEXW+x1telJSpzznXGihbjq08iANjihKQABoa9lg2nNXWbbFbuWMZFHe Q0lLnlQVvoBA1oEAKI+fiKeaKBLV4gM+aUIxnLVjegoWhwA/na++tvx3UfkYtlKleweghO/r KwPtpvooFD46up/jsSyls+weiNr3+Y4aW87yu4TrXHat2OZC4154E2Cu3vIcksFKgQh5vYQQ opPcEgH6DadFAneD0aXA8NbDAuIdEuHHEZfmR1sfIJA0lSUnQAABIG9b9tONFFAUUUUFYeNc u9KYh220Yw/fIkht0zfKWtpXAgJDQWlCiAvZ5aIPEaBG90nZCcnvNys4+Lt2bjQXIEiGI8Us i3uNHcgJQVcXgsBKU8yAkb7fjfQFFBVOeX6VdItv54PeZbMaQXXocu3pd81JaWgcFIUsJUFK Sd67A1MYpapsnwZYss0OTbgbWuG4me0trzF8CnioOJ5cfZyKeoG9U/UUFW+D+Az8PucqVcY0 AOSLVAiLdjrBIdZStKwlPAaSQUe0klGz36RmWTsok+IbTjOKGXaLfLaXGX5bhUVJ6OPcClKF r4FSWyXAE75dSdVctFBUeJXifaM0y+5XnHL3GjXh5l6MGYbkhYS20G9L8tKkgnjv5R76+cw3 iLcbtkN7jCJaLyqCy/DlQpCrVKR6E406VvKdb4ae5IACBogEk+rrZvWigxbWHG0rAUAoA6UN EfSD2rKiigXsqxa35M/blT5E5p23viUwIspTWnBsBRAPXuR19599e/FK2fGU3x1Ux2V5ofQy 5KWpht3y/K8xLZPEK4ervXbetEkld8Sm7BGvFgXecTiXZd1mtW30xxLe2ConjvfrEfKOgNdO 43UCJmIRcuXakYdb0234TbspnpSjZmKZ80J8rjvhx0nnv5R7a60DnZfD7GbMtSoUJW/RRBbD 0hboZY5cw22FqPEcgD067A69BUniGOWzFrMm2WRC0QkuLcCVuFw8lHajyPU9Saqdy92yAi+y 8j8NrbbLVbIfpiJCpDTi3uThQygt8BwKyCfWPT20zYTj+KZRaX5cjEscZDMhbKVQXmpkd0AA 80OJSPfogpBBSR89AxtYXj7VmFqiNvNR0TDcGymW4txmRz5+YlSlEg8iTrsdnYOzuIn+Flkm sOMLl3NDPlFtpCJawG1l3zlunr6y1OhKyVb2UJHYarVCe8K5AkohrxMiMguPlBZSGkpUEkqP sAUpI6+1Q99dE0eGcGHDlzXsUjxZgUqM88+whD4SQFFCidKA2N67boJS14TZLXd2bqyZfpzb j7oUqc8W+T55PabK+GlK9YjXfWuw00kgdzS4cKxSQ0kqsFpdbI5JJjIUD846VixgeKMcvJx6 1o5a5ajp66+qgY0utqJCVpUR7juveQ94qDVh2NqABsNrGvdFQP1CojKbDjVjx6fchi8OaYzZ WI7MUKU4fYNBJP0nR0NnVA5BaCdBSd+7de8h7xVNR5tnMOaG/D6zpnRLlIt0pSXECIyWmPO8 xcjyhxSoKCQVIHrnR13pyxWy4tkON2u8sY3DYanR0SEtPRkhSApIOj0+f66ByQ42v5C0q+g7 rzzW/wC6I/OFQqsPxtWt2G1jX8mKgfqFcp8P8PJ2cYspPzw2/wBlAzJWlQ2lSSPmNBUANkj7 aX04TjCEhKMftaEgaATGQB9wpU8Qhi+HRbe6cZsj6pcgs/2S+xDbbAQpRWpbugQCACBs6JIB 1ohZIeaI2HEEf4wo85v+6I/OFLqcNxeZFZU9j1lcSpIX6kVtSCSO4PHqOvesR4f4eCCMXsux /wDsm/2UDNyHvFBUkAkqAA9u6gBheMgACw20AdAPR0/srivuOY5aLJcLijGIcxcSO4+IzMVK lvFKSrgka6k60PpoGtLravkrSfoNHNG9ck7+mqakXi0RrRlkyR4f212XjjbchxqIUBK21s+d sqW2gpUkD1k8SodCAd6qwomH4w7GadTj1rR5iQvQjI2NjffVAy7HvFeFSQCSoAD2k1A/EzGv yFbv6On9lAw3GgQfgK2/XHSf6qCcDzRBIcQQP8IVklaVDaVJI+Y0vvYRiryuTuOWdR+eG3+y oXI8fx6xsQzAw63SlypKWFcI6W2mBwUouuqSg8EAI1y0eqkj20D3se8V4VpSCSoAD2k0k4ha MWybF7Xe2MbhR258dD6WnY6eSAob0enX6fbUwnDcaBBFitv1x0n+qgmw+0ezqD/lCtmxruKX HsFxN5XJ3GrMo61swm/2V4zgmKsklrHrWjf8mOkf1UDJse8V4paUjalAD3k1WuesWDGGmTFw +3z3FsSZSitAZaQ2wjmvbnBQCiD6oVoHR6jVRU65WGNOtJj4LCXbp3oATIkIDS1mUogBpstk OlsAKWOQKQQdUFupdbWdIcQo/MoGs9j3iq28QoOJ4rb409eIWeY9JkpjpRxjxjsoUrlzc4p6 BJ7kVNMY7ibdjbuc+y2WEx6OJD61BstNDjyUS50SUjr63bXWgb9j3isVLQkbUpIHvJpMtMDw +vMhUe0Ixue+htLqm4q2XVBB7KISSdHY0fnpXyOfYbJlDFvTgsGRC9Pi25ySpsJX5khJUlTb ZbKXEJA0ohYI69NDZC3EKSsbQoKHvB3XtVvjMLHsgyHJbbKxCBAesslEcKTwUHkLQFpXpIAT sHt1/qEflMXFcbvrEVWCxXorioqFzA0lIK33i0lLYI/CKSQFKAIISQetBbGx7xWIcQV8AtPL 3b60vtYRi7TaUN2C2pQnsBHT0+6u23Y5ZbZIS/b7TAjPp3p1qOlKxvv1A3QQ3iFjNxyT4CVb J0OKbZcmrjxkR1Oeapvek7StPEesfYfZ9cVP8ORcM+bvsmRFTEantXJDTLTiHVutseUkLPmc FaJKuXDl2TvVWHRQIt9wAXu3ZjDm3D1b9IafbWGdmN5TbSUJPX108muWunyiPbupPCsbk2Jy 9S7hMZk3C7zPTH/IZLTKCG0NgISVKPZA2Sep32pnooK3HhvINjRHfukV64xryq8xZIhFCUFU kSFMqHmKJQVgdQodknRKesRP8PMnciS4cS5WoNESZYccjufhJUiUJCwlIc/BoTwSgdSfXUfm q36KDXGLqo7SpCUoeKQVpSdgK11APt61soooCl3P135OLS04k0V3hzihpemz5QJ9ZelrSDob 117kd9UxUUFDt2HOvgKLDlY4xIZYfeUqBqMmHJbW2EhLzRfUVkLBc5lwkqJ37w6YbJyDG8Ut VmXi18uDkGOhgyn5cMFwga2R55IHuHXQ13qxKKBQORZOhJ54RKWr8UNXGMR9ZUpOvq3WhOTZ cVAHAZSd+03SNof6VO1FApoyLIkjT2E3Aq//AEJ0VSdfSpxJ39VLGcKzC/NxxascuEIpakR3 mpK4TrTyHUcNkh7kkp7jXQ9iD7LTooIPB4Ltrw+zW9+KuI5Eitxyyt8PFIQOI2sABR0Ad69t TlFeEnzAN9NHp9lB7URlxugxu4Jx8K+FVtFEZSUoUULPQL0shJ473on2dj2qXooKMTY8+TiO RWB2zIeF4jqY9JSthIbK0KS64tPmhS3V8t8io9QOmhovdnvWXRbdGZuOHuvOtthC1xZkdPIj 3IU50/PNPFFAqfGS+/zIvH9Lhfvq8XkeQFJDWEXPzNer5k2IlO/nIdJA+gGmyigSE5JmIID2 BL2T3au7Ckjr7eXE/dUVl7+XXqFEaZxSS35T/mPRlyIj8aY1xUktuhTiTrZCug/FHv6WZRQK 3hfa5dkwKzWu4Ilokw2fIV6UpBWdE9fUUpIT7hyOhoU00UUBRRRQV14sxcruLluh43BRKt2l LmodaacbdPTglSVPtEgHainqlXQHpsUnZFj+a3m7Q5Ltkmy0tLhvAy34jK4zrB2tUdTbq/KD xA59D0GvaCm9qKCrslmZ7cmIjkXEkRpMV5Tnl/CDEhl9Km1o4rCuB6cgroR217ek3h2PS4Ph RFxxSXosxq3qhBUwIWeXEp5kNrI47OwkK6DQ3TtRQIXhrgb+HSnn3rgzMVIt0KE8oMqSpS46 VpCySsjRC9aAGglPz0s5TC8Q5XiILjbra27aojqBF5lhC0NpILgQsuq4+bripRb5BJ0Ndd3H RQVDi7uZWLKsmutzw2XKF6daeS3b5MZQZ8tAbCSpx5JUeKQSeI6/dw5hbstyi8plDHbvHhoc iOtIeXCL8JbLhWtUdaZHRTg0gk9gD3B0LsooPEEqQklJSSNlJ7j5ule0UUH/2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAFKAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAYHAwQFAgEI/8QAWhAAAQMD AwIEAQcGCAkHCgcAAQIDBAAFEQYSIRMxBxQiQVEVFiMyYXGRUlaBlqHTFyRCVFWUsdEzU2KS laPB0tQlNHKCoqSzJjZkdYSywsPE8ENlZnOT4vH/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QA FBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8AuXWLznzqVBhah1cJqowmLt9oZhqR HZHp3kutE+pSVYTuUonOBgVmt0SRcNOxLtE8Qb+iE/ETMS5IjwAQyUhW5Q8sCODzntW1cLJe IGvZGo7GzCmNzoDcKTHkyFMqQpta1IWlQQrIw4oEYHsR7iobdfDC+3Z+W3Pmwi/OleafvLZK ZCGzD6CoyEbf8GV7jjfjao8Z5oN3Tjib+mS9F11raPCZcDKZc1iFHbeWf5Le+MFE/oFSRWlZ zaiFeIWpkqTjIUYHHwz/ABaoSvwtuy7MiOIlkYcQ1aY3SYcIQfJuqWuQFKbOHFg7AClWE9ye 1ZHvDe/3VnVDupWLHcrjcLYiNFfUrBDyDICFuYaAyEvo9QHJbBwOMBOEWGchCR8/78RjIJRb zkds/wDNq8q0zdX17F6/v+FDehLTUBKsfHPl+R+FV1qfwhnz7Ta4Vqt9nhJasL8GWptwJU5J c6ZGFdI4SFt5KsAkLUABkmpHYPDyVD16i+yWIbbSJCZLAYeAMZHkwx0EpDQJSkg49YTg52A9 wkXzNuf5+6r/AAg/8NT5m3P8/dV/hB/4apjSgiKNI3RIAGvNUHBB5RAPb/2avQ0jcML3a11M VKJJVmIMfcBHwPwqWUoIcdG3Mkka81UB8MQuP+7U+Ztz/P3Vf4Qf+GqY0oId8zbkUKQrXmqi lXcYhA/oIjZH6DWZWkpxQUp1lqVJxgKBikj8WKldfFq2oUoAkgZwPegpW6XSXbb8LXIv3iMV quLVrQ+lNpLS3nEFxGPRu2lAzkgY7HB4qZp0xKWp5KfEXUqlMkB0BUAlBPYK/i3H6aiF0sus LhGhXyRZoaXW78zf3YiZpLyWkMdEMgdMDeEAKPPKsgd686Z8MLxE1NJm3yNaZsB2JLaXHS8r Y66qb5plRQW+EgjB3FRBJ7jigljmmlMPMuSfEXUe51QaaC5ENAWrOdoAYAJ/bW2NF3JOduvN VhJJIBMI4z9pjZqubj4QXhek7RbbYm0QZLVpXGlrYdU11JZ8uOruDZ3JKY442pO7BOeRV7tl RbSXEhKyBuAOQD9/vQQ/5m3P8/dV/hB/4anzNuf5+6r/AAg/8NUxpQQxrRM5oOBvXOrMrOcq cir2/duYOK8SdJ3GPHceXrvVyktpKiG24a1HHwSmKST9gFTaschTqWHFR20uPAEoQte0KPwJ wcfgaCutJW17VWnod6tevNYCHKCi31m4KF+lRScjy3HKTXZGjrltIVrrVKu+P+ZDBxjPEYft 4r74TWC46W0HbrLeBGMqIXElUZwrQsKWpYOSlJH1sYx7VL6CGjRlzAA+fuq/wg/8NX35m3P8 /dV/hB/4apjSghrmm59uivyZGvtSpYaQXHFuNwFBKUjJP/NfhUa0u8rVVwdYia21mw75Rm4N dVq3pTIjO56bqNrBwDtPpVtUPcCrQnmQmDIMJpp6UG1Fpt5ZQhS8cBSgCQM9zg/dUN8OLHfL ZMuUvUMCyxZEtDW5dvfceK1J3Db60J6baU7QhsZx6iSSSSGx8zbn+fuqvwg/8NWVrSl1bBA1 1qZWTn1NQD/9LUspQRN7S15cwka61ClB+thiAFfZg+W4/CsXzNuf5+6r/CD/AMNUxr4rJSdp wccHGaCpdKy/l+9GDC1trZp4suSo6pTEAIksod6S1pHlyQAvAwsJVyCBjmpc5pi/FX0eu72l PwVEgk/+AK4uhtI6gtutJF8vkiEtx6AIst1halKnOhzch3YUgNBKSUhIJzu57VY9BD1aRvDu C9r3Um7t9E1BQPw8uaytaVuraQka61KoD8pq3n9vlc1K6UETd0zfCodHXV9SnHIXFgqP7I4r kRIs+XqGfZI/iJeXLhAaaektJhQvo0ubtgJ6GMkJJx8MH3FWGe3wqudD6MvGnNfXee/NTLtM qE0yl51SPMOupcccKnAlsDu8vnJPHPsAHYTpS8Now1rvUZPxdYgL/wDpgf20TpnUAUCdd3g4 9jChYP8Aqal1KBSuPcdUWC2TDEuV8tUOWAFFmRLbbWAex2kg1r/PXSv5zWT+vtf71BIKVG3d eaRaJDuqbGgj2VPaH9qq+I1/o5ZARquwEk4GLizz/wBr7aCS0qP/AD20r+c1j/r7X+9X0a00 se2pLKfunNH/AOKg79Kja9eaRbTuc1TYkpyRlU9ocjGR9b7R+NYz4haMBwdW6fB/9Ys/71BK KVHEa60itWEapsKjjOBcGTx/nVlGs9MHkahtBHxExsj+2g71Kj6ta6XSCVaitAA7kzGxj9tY D4gaNSopVqywBQ7g3FkEf9qgk9Kj6Nb6UXjZqayKyMjbPaOf+1Xr55aZ/OC0/wBbb/voO9So +vWulkAleo7OkD3Mxsf7awHxB0aDg6ssAP23Fn/eoJPSo83rjSjuelqWyuY77Jzasfgr7a9/ PLTP5wWn+tt/30HepUaXr7R6Pr6qsSeM+q4NDj4/Wr6jXmkFqCUaqsKlEZAFwZPH+dQci/8A iI1Z9Tv2Ry1uuSUOw22v4yygyBJWpCVISpQJ2qSoH7s9q5qPF+2ovLdun2yZEcMmbHWoutOd JMVBW44sJUSEkJXj3O04Brt327aLvjcZE+/W0iPIbkoLVwS2d7atyMlKgSAcHHbIFcBi3eGM CT5s3m2Bfm356y/dApK3Xm+k6pYUrCgUHbg8c/bQSC3a2dnWZ+e3pu8JKVxw0ysNIL6H9uxS FFYQcbxuG7IORXIg+LdrnWOPdI9ruZjmCLnICg2FRopcW2HFYUQoktrISkk4SffAOrEf8NYa YaGtZQtkPaGW1agylKUD6NJT1MEIPKQQcHmscC1eF8eBEhMX23Ox2WfK7PlgL6zIcLobcwv1 pClKICsgbiOxoLWqF618QYWkbguLPgS3cQVzkOIcZQlwIWlKkJ3uJJXlaeMe9db55aZ/OC0/ 1tv++uJq29aB1DZZFsvuobL5WQgtqJuDbatpIyEq3ZGcYOKDDL8TYsTUDVmk2W5tzHbi1bEj fHI6i2g7nhzO0JUnJ+Jx3ratmvUXS2XC5W+y3J63sxFTIkjCUomISpSSElRASr0ZAVg7SD74 qOJZ8MHb4u6/Ou3OXByXHnLcN7QSp1lBQ3n18gJWRjsc1tt27w5bjhhu/wAbyiXeqhlN7V0k DcVFtKQ5gNkqOUfVIwMcCg3Y/iYy/G+jsVzVOQZheiBbO5tEVwNvL3b9pAWdoGcqxnGOam9r nx7pbIdwgr6kSWyh9leCNyFpCknB+wiqzfR4YGOWjqi2slbklanUXsIcUJCtz6SoLztUoAke xHGKlUHWeiosJmLb9SafSww2ltplq4MgJSkYSkDdwMDFB91jrWJpa4wokyI+4ZcaVJQ8HGm2 kBhAUoKK1ggnIAwD3+AJEeuHi1Ct8dp6XZLmjqx4MhCeowVES1qQ2nHU7goVn4Y+0V3btqDR N6gqjXC+WJ1CkkDM5krQSkglJCspVgnkc1F5Vq8MFJ3Sr7B/5oxDC3LxyGGFhxtIJXwAoJP2 45zQS206ybut0lRYlpuamGlSW25mxHRdcjrCHUA7spO8lIKgAraog4Ga5Nq8TGbhhoaevLM1 x9uNHiuKj731KY8wdpDpSAlrCiVEfWAGTkDnOO+Gz6p3S1hCZTMdW6tEbUHSCHHFhS1ICXBt KlDJx3yr8o59uRfD0uSHWtVRGH3JCJSHWrygKYcS0WQW/V6R0ztI7EAfCgnmnbzE1BZIl1ty lqiyUbk707VJOcFJHsQQQftFYNX35rTGmrhepMaRJYhNF5xtjbv2juRuIHA571ybNqLRNitE a326/wBkZhRUbEJE9s4HxJ3cknJJPc5NZjr7Rb4LR1Vp5wLBBSbgyQR7jG6g5B8ToX0qvki4 ltq6t2lbiXoxSl1bYc3FQdxtCVDJz/YawW3xatdwgQ5MazXxwyEOvqZQw2txpht7ol5SUrOU leQAncohJITgZrSkW3wylJdDt/ta2Xrmi7ra+VkdNUhAASdu7G3AHp7cCvTNv8PGTHVH1XGa daDyC6i9JC3W3XOq42tW7JSV8+xGTgjJoOze/EWHY9QO2652q4sxWuqVXDcypkJaj9dZ2hwu cI/yMn2rraX1VHv0qTE8jOt81hhmUWJaUBRZd3dNYKFKGDsUCM5BScjtmFqHhc/KYdk6rtsp aFyFFMm+h0Ol9vpLC9yzvHTwgA9gABiu1pifoOxuOLtupbW9IfaaZLr92Q84WmwQ2gFSydo3 KwPionuaDT13qWVY/EOxQTLCbfPgyV+VRHQt559Cm0tobUr3UXRwePT7DJrm6K15Ja0ha3tS xJF2vkpqVLeatkNH0LLDwaWQncN+FFP1cqOeBgVOrppK3XLU8G/yVSvlGCy4zGUh4hLSVjCy E9skY578CuXB8OLJBiRGIj1zbEUPIQ4Ji+oW3lJU40VdyhSkhWO4PYigwxtfw5epZ1ijWabI uUSWuM400pgnYlCF9YguAhv6RAyecqxjg40onifapUWK+3ZLl/GUtJbb2s7uu4+thLBHU9K9 zayc4SAk854qQfMi0JuSriymS3OM5VyDokuD6ZTYbOQFDKClKQUfVO0cVoWbw+gs2KdEuym5 M6fPF0kyoiDGPmUlJS43hRKCCgHg9yr8oigxo17CVKbjDTt78ykNmU0IiSuIHHlsoKxuyoFT ajlG70jd2riyvFuJDs10uT2lLzHZtzrbD5f8ugBay0NpIcOCOu0SDjgn8k4lqNE2lE9malc8 SkIS264JbmZCUuFxId59eFKURn4kduKxy9BWWZCu8SSJjke6zk3GSjzKxl5JSUkEHIALaOBx 6RQRkeMOnleTSIUpTryXHHUI6Si02iQY5WCFYcBcSrGzdlKSfhnetfiRBuV7+So1jnKmh6Yw pAdi5SqMQF5HVyAVKAH3+1bTmmtH2S4xOpNTb7gorwV3FTb0rqulxQWSrcsKcycfHOO5FbrW gbO1NRLZcuKH0OSnEqTMX9aSQXjjPuQD9hHGKCLR/GGyybNNubNknuRYcFi4PFDsRRQ28spQ FYe9KvSSQeQBz7V0734iw4blyZt0EzURbQ9dfMxX2Fo2tqCVo+v9ZJPI7cYzWyfC7T/ye5CC 7mI7kFi3KSmasfQMq3NpyD7Enn4EisjXhlptoXPazMK7lHdjTFmY5ufS6rc5nnuo9yMccUGj 4TaulaoVe41yDLsi3LjoU8yhAaJWwkqSkhStxCwvJ7c4BOM1YHSb/IR+FcbTelrXpx6S7am3 W1SG2GVhbqljayjY2ACcDCeOO9dygrvXWu49g1RYrPENvC35rDVwdfcSny7bm7YACRlStp+4 Dn6ycyTXsuba9F3u42hcZqbDhuyW1Psl1OUIKsbQpPfHfPHwPavuo9JWrUMy3Srg26JECQmS ythwtK3p+qVFPJAyeDxya6F9tUa+WiVbJ/V8pKbLTqWnFNlSCMFO4c4IyKCrb1rW9qg2tqA6 xHkp0m7qR95TAUH3EJbCWsH6qCpZKserGMEVY1tlvXnSMO4wURosybCRIa67RcQ2paAoBSQU kgE+xFc2b4fWCba4ECQ1KLEOOuG2oSnErVHXjewtQOVNkBI2n2AqSuxG1QDEb3MM9Ppp6B2F CcYG0jtj7KCpmtY3udo3QVxU75CNeW1uXO5xIXU8soNFSEpbIUAFLGNxB+rjgqBrTb8RrzIs Wm9RSimBZFW6PNu5YiNuqb3u7NyQt0KSg7TyErwkn3xVgNeH1jb0/bLN/HzDtiyuIrzjiXGc oUjaFghW3apQxn3r1cfD7Tdwdiqet4QhhhqL0mnFNtuMtK3NtrSDhSEq5APHxzQc5hzUKvEk QXbvBVbg0uW7AbgDc0xuKGgXivJUtQUr6uPQofDM56LX+LR/mitNq0Q2r9JvCGyJ8iO3Fcc3 HBbQpakjHbu4rn7a36D5sT+SPwqAeK1yvtqiB2wutNKMdzyzSG0uuy5m5HSZKFJP0ZT1CpQK SnaDkAGrAqM6q0RaNUTGpV0VcEvNsLjAxZ70cFtZBUkhtQyDgZz3wKDhvuakV4hwYXytAZhP gyl25EFLikRm0IC1F4qByp5eANvbJ9qsANNg5CEg/YK56bHATqH5bSyRcfKCDvCjjohe8J29 u/vXSoPmxP5I/CvhbQe6En9FeqUHPvrjkKyz5UGEJctiO44zHSOXVhJKUj7yAKrXwm1vcNQa iNruTzUpTlljXV3bF6Hk5DilJcjAY5SnCcEknIVknsLWksokx3WHgS26goUASCQRg8jkVw9J aRtelWVotaZClLbbZLsl9Tyw02CG2wVE4SkE4A+J9yaDvdJv8hP4V86Lf+LR/mivdKDwGWgc htAP/RFRvxKm3C0aDv10sjkRmbAhPSkmQwXUkNoUojAUnBOOCcge4PapPXO1DZ4t/s0u13Hr GHKbU08lpwtlaFDCkkjnBBINBW3iVrC7WCQgsrYgwmrE/dUSXIwcTLlN7cRj+SkgknGFHPBG DVkWKQ3dLHbrgY6GjLjtvlGAdu5IVj9Ga5d30TaLumKmcZq0sRVQilMtxIeYUUlTbmD6wdgz nuOPepKhCW0JQ2kJQkYSlIwAPgKD4GmwMBCQPur50m/8Wj8BXulBwNcSJNq0hebjakwkzIcR 2S35lkrbOxJVghKknnGM54+3tUA1Jqu6Ow7fGgN21uV813tQvuSYodQ8psNgM7cjalRWSTyc AYqztQWmPfbNLtc1TyYsttTLvRcKFKQoYUMjkZBIrhXHw/stwtUKBIM3pxYq4AcRJUlxyMvb vZWocqQdqcg/AUHZ01ObvWnbXdPLpa87Fak9Mj6u9AVj9Ga31xmHEKQtlpSVDBBSCCK9stoZ aQ0yhLbSEhKUJGAkDgAD2FeqCutXXW6teIMOA3d3rXAEaK9GSiJ1kTXVSSl9tRwTw0EYCSnH UKjkDiHaXmapu1ziRW9ZXlK5Ue7FtT8WP00OMyEtxifoBwpslZ5ycZGBxVsXTUrMS+/I0WOu XchCXcFtpUEhtoHanco+6lZA/wCionGKi1p1/aNUW6JE1FazAgXq1LuDZlutrZcjgpSsLIOU n6RPcYOeDkUEKkXDWa/D6RqWbfL1a5cTpwnICWWHOrIbUlp5wbUKO0udXABxhIPY181pdtT2 i/TrdG1RdFx47dtHmEoaCsuyFIeIT0FBRDO1R5G088jiraiX/StnskHy1ztUO1kliNteQhvK TgpHPse/381nmau07DXNRLvltZVCwZIckoHRyoJ9XPHqIH3kUFSN33Ua/EDyKtQXZq0J1C9F cdW2zgsCMXEpThnO0OAoKjxykDJyR0/B7UOo7lcrazqW5zVpdgPuMNuRUqEoiQsFxbiUJDak JDYCCOQvOTnAspvVmn3GZbqL3bS1EKBIX5lGGisZQFHPGR2+Na0XWVnmXW1RIctmUxdUOmFL YcS40641y43kHhQTlX2hKvhQVx43tKlOahix4hiTJNnbZTKVEMlVxQFunyjGMlte5RyrBPqS ccA1hiXzVjlyvKZ8x+yR2GJSDD2qdcjNJaQWHGz0ikqznKitQUVEAZGBeFKCiNOav1FHvjPz wuc+PbodrfYcMWEXDMcStlLUwBLaj9Il/ISBgFtRIxmtBy5axh29xC71qGZOav1sYWktoRuY WwlT4yGgkJDinQVe3TTk98/oalBCvCKVdpekVuahlPSbiJ0ptanEbQEpeUlAT6UkpKAkgkZO c1NaUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoIPcrPc2fEW fdoMdDzNwsaYKFuLIQ0+044tIXjJCVB08gYyg+6hng2fwrbg+HNstaYdpj6iiCIXZbKSUyTH eQ6ErXtCihezkYIBOcHFdTXE92NrG1WtgX1yRdGXFMCHObZaBaGVghXIOCk598/ZWhYH4t4s yp83UV/sSBMehIEq5MZW40stqwcEfWSofozQeP4O7oLpMuyl2aTKuS5olw5TSnIzaJAjAbQR 6ykRUkhQAUVq+rWKb4c3k6VvVjhO2TEhMxuJNdaV10pkyA8oKIHG3kYGdxCCcYrrtQbAme9A GubqqcySh5lV5BcSpKdxyn2O3nsOK9MjTqogkNa8mLjpKW+qLwhScq+qCficcZ5NBwE+GV4U mcw5Lg9KbeId1dkqccXJQplLe9SF4AStSmzggYCXFAAYAO3pzR91t900PBlbVosKp06TKSVK Q4p8OobbClYJV9KpROP5Az9YV1b+m12WLcFv6quqpUNjrqifKbaHCP5IwrAG44AJwMmvGlGY Wqocp2Ne9SNhh9bC2XZvTdTjgKUkYUjPJAVg/ZQWFSq7j23TsmYYsfW93ckmQqJ0UXxRV1kg qU3jOdwCSSO+AayxIlg+T5MuPre5Lhx1APPG8BaWznABUc4yePtoJ/SoO0xZXULW1raetLcf zaym6IO1n/GHjhP29q+IjWB2THjDV9wdkykpWylN4IU4FZKSkJIByAcY74NBOaVFndGMuAf8 uajRg59NzcH+2vqNHpQoKTf9RZAI5nkjn7CKCUUqvb8y3aL7YbZIuGqnk3eQqO3IRMSGm1pb W5tUeFAkIOMD9NcufPixdSNWp5eqUx3rim0plfKTgPXUx1gQknlG3I3A8EdvegtalVnriFad H2Q3K56g1UUl1DLTTd0cKnHFqCQBz+kn2GakUjTC40R1xm8akkLQkqSy3NTvcPfaCvAyewyQ PtFBKqVT8a+RZtk0zMhvanfm6hfcYhw3rl0SjphalqWpPpAAbPxOSAPcjnSdbWJyJbTbZWpJ cqbD86qN8s9FxpHV6RSCtYC3N4WAkHnYTntkLxpVbRLawrW0rT3yjq9p5mGmamQ7dNzTqCvb 6RuJGCCPUB2+GCZKnSm0AC/3/A+MzP8A8NBJKVHRpRkAZu9+J+Pyi5z+2obr8xtLthRk6pll MWRPc6V1cbSllkJK/UTjd6hhPGcHmgtSlVWxIsjepLBZI+otUruF6iqmNNrnqV0mQjcFL3Z2 5xgDvkGpj81EkjqXy/rHw88U/wDugGgkdKjitJsKSR8r34Z9xcnc/wBta7uiWXFlXy9qVOfZ N0cAFBK6VFDpRmGw46vUWoENIBWtblwKgkAcnKgcDFQ7QVxg62nykwZ2oxDTHS+zK+WQeoha lJG9tBy2ohO4Aj6pGcHigtylRE6GZJ/84NT/AOlXf762G9JBtAQm/wCodo7bppUfxIJoJNSo 381c8Kv1/I9x5zH7QM1xtW2iPaLcy98o6nedfksxGW2Lk8MuOLCU7lDO1OTyojAoJ7SqUTqB hqxR5kN/VjzqkzlvMLuaSGhDVteHVUCknP1ecEZ5GKnlmszN3tEG5RL9qLy0xhEhrfJ2q2rS FDI28HB7UEvpUaXpFC0kOXzUCj8RcFIx/m4rGxo1DJJbv+pCSMeu4qX/AO8DQSmlRz5qn+n7 /wD1sf7tQaVerc7FuS7XetVy0wrtHs63WJKMKddU2nKCpOCElwAnHtxxg0FuUqIjQzIwfnDq gke5ujn/APlbR0qfa/38f+1//wBaDR1HYLtP8RNMXuImCbfampKXA68pLi1PJCeAEEYG0e/O T8OYWrwwvEuCwm5ptzygu6IcjImvNtqbmPB3O9KNxKcFJTgZBzkVI/EfxJ+ZNycjvWoSmU2t 25B0SCgq6a0pU3tCFc+tJBJA7/DnL/CIfna7p/5KJlIDrYWmQFILqI6XikkJwAdxTkndkZKQ DQR2HpK7XDWN4SmO1FtMS+RLow88lxD0gsQ22wlKikgoK04KskgBfB3A1y7F4QXy16bXb/OQ FuqatrCj5p45EWSp8qS4Ubm92QkISMDlWc8VuQ/GuZO0tOvEPSqliHEbnuoXO6YTHWl0hWVN gk5b2+lJSSrhXBq1IU+cbGZlxti2ZqN++HHcDxO1RA2qO0HIAI7d6CqLr4cavuMHUCZNwtsi ZcbY3BYdfeWsslMx15IUot+sJQ6EhRGVFAJAzxO/DrTMrTPy+iUGVJn3FU1DqX1OuObm0JUp wlKcKJQVYHA3YGAK7Frvbk+WGF2a6wxtKurJbQlHHtkLJz+iqu8adW6j0jqF+VYlSpUdqxvz FRR0+iy4HW2w8sEblJSHFEpBPIBxgGg6TXhvdk6iudyE2G2mfOlqWne44G4z7aU7m0kAIfGw eocEKOc4wdIeFl4V8kS1zICZtlZtceNHSpRYlJhqWd7uU5SpXUO3AVswOVe0htUmfYtc2e0O 32RdoU+0vy5CpewqaW0poB1JSBhK+orjt6ePepPrl19jRt7kQ5DsaSxCeeadaI3JUlBUDyCO 4oK0v/hRcLrMEltuywUoioYEeMVpbcQHJLq46hs/walPNbj/ACi0TtG7A6EXw2unTjR3pcFE Z2TbJ0paNxdZdiNtI6bXABSospIUcFO5XBzXi1ajummtHWG/3O4yr18swIYRFfKEluQWVuuL BQjcUqAHpCVEYz2zjsW3xAn3adHTbLE05CctkC6rddmhtaGJKlA+ko25QELUcqGQKCZ2a2Jt UZbKJU2UFOKc3y3y6sZ9gT2HwFb9V5pPxQgXeJKkXSMq2NMtxHUqPUcSsSEqUgA7BuxsUNyd yD7KNWGCCAR2NBEtZ2a73W+6YlW1EAxbVO847131oWvLTjRSkBBHZ3dkn2x9tcxOnNUu+Iib 1NfsLtuadUmOS06qTHjlOChGTsSpRwVKxkjjsAKsClBAvFfQz+sLWsW2WqPc+mlhtTkhSGUo 6qHFHaEn1EtpGePbnjFTQiS3bsNJbXMS1hKXHDtK8e6gnOM++39FbNKCrI3h/eE6A09ZZKrS 7OtM1T+/e6lDiCHeErSA42odQcpPO0jso45UvwV8vZkWyzzInSkWNNjluyGTlCQ8XS82B/KK lL9JIGdpzxzdFKCJR7FdUeJS74ryXyX8mi3pSHVl7hZXvI247kjGftz7VLaUoFQjxKsOo9QJ hx7I7Zjb0hapMa5JdUh5zjplQQRuSkgkpPBOM5xU3pQVo74f3FOv9P6jZnhwxi67cA5IUkvv OMoaKkJ2EJSAhPpzj2471ZdKUClKUHN1K0l/T1zYXFkTEOxnG1R4xSHXApJBSgqITkg8ZIFV J4M6dv8AbNRwnr1piTbItvs4s8WQHI+HkJcK+o6hLilJWo49IChkqO7ni7aUClKUCuDraJe5 9hci6akQ48xxaQtyVv29LPrAKOQojjI7ZJHOK71KCrJ+j9Xu6ZtFnjr0umHHLvmoJbfRGdTu +hbCUEFTaU/WCj6z3yM5sq2NyGbdFbmrbXKQ0hLqmk7UKWANxSPYZzgVs0oFKUoNa5xE3C3S oa3XmUyGlslxlexxAUCMpV7KGeD8arXTGhb/AGB6+NtSIEqHLucOVGbluKWG2mg2lZIQhGHN radv8nIGRwSbTpQKUpQR3UWirDqOYuVeIjr7y4ioKymU82FMKVuU2UoWAQSATxzgZ7CsB0Bp wzzNEJ5MsrLvVRMfSreWw2peQv6ykABSu6sDJOKh/ixPuUfVTMW03C+tyn7FMdjRbahToVKQ 40GVLSlKtoJWoFSsJ7ZIrit3DW41uwzIN9Tbk3qOJCm4jqmlNKiZdCD0sdJL4I3Z53DHbJCy ovh/paLZ5VrYs0dMGSyiO82VKJW0g5SgqJ3bQc8Zxyfia7sqdBtbLaZktmMgIUU9Z0AlKE5U eTk4HJNVRoJWpTriCLm/qB21FdyIVKafQk/So8t1QpCUgdIqIx798Hiu7cHnIXjJNmTUvqjI 02DDDTKnVFQfUXg2hIJUvBZyEjJG2gmNn1HZL0vZaLvAnL279seQlw7e27APb7axSdMWiVqA XuTGW7cQwqNvW+4UdJQwpHT3bMH3G3vz3ql9KaSvrPhpp6+IcuaL/ZoIhMQvk8x3YzbjrYkE JUNzqw0le32J5AJrquP6qlOOR5D2qGdOuuTkwJMWM554q2seX6oKQpKdxkYKwkEJTvOMZCy4 2idNxok2KzaIyWJkfyj6SCdzGCA0CTlKBk4SMAewrqXG0QbjaV2uXHSuAtAbUwklCSgdk+kj jjtVQ3k6qTaNWuqk6sF7bZnCMzHYKmVDekwy2UJ2le0AKDeT6l78ACtFcvXRgX1mL84FXCTd IDcUGO6Gmo5Sguo6i0ghI9YU6kZ3DsMigtWVpbTcmFbrE/HQWoCOpEYEhaXGkBJb9JCt2zao oIzjBx24rNZtH2GzL32+3pbV5VMHK3FufxdP1WvUT6Rk4HsOBVaWD5Xce8PRNcuDl5Rerip9 U1DqV+TCX0//AIiUq6e0x8ZHJKfftdVBw9PaTsWnHnHbJbmYbjjSGVqbJypCPqJOTyEjgfAc Diu5SlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBX+sr4zZNV NPuRNGJmpj5YlXW7eUlBv1bgkdBZCM7uysd66EW7axlxmpMSyaZfjvIDjbrd9dUlaSMggiLg gj3rlawS454v6HWiDOeYjszRIfbhOuMt9VCUoCnAkoGSlXBPHc4BGYkHbxA17d7BpqXeAxCu Ftjx4qGyqHGhKYSXwVlO1OE5IyrOdmM5IIWOzI1wFqU9bNNFBxtQm4vgp+OVdA5/AUdf1gpx Dh09ptxxsktqVeHspyMHB8rxxmqyQ9qGTpPUkhm+Xy4qtRXBhTLa4X1XBa3g6l0IaSeUNrQ2 SBjhfbFbiH7qbl0VSdaiENSFBWYsrPkREJBB6ednWwM9/wBFBYPntb/m/p3/AE29/wAJXh2X rtxspZs2mo6/Zxd1fdA/6ojpz+NVlHna0TYW1tK1QXzCfVbg5Ec6i53mlhKZO5Hpb6XRwVYT grOciscyZ4hnU+qmdPG+ONLTPEPzTDiW0KCGy0UqdbSgDf1Qjao59ORtGaCxZM/XkFoOzho1 ptS0tpUuVIQCtSgEjJR3JOAPiR91bkK6aulwGZUW2aYltPIS426zeHghaSBgg+WOQe9VvfRq B9DDDMS/z7E7eY6GWp0Z5xZZ6B6qn0qQVdJLwbUNwySFbeMVYHgu3cGvDi1NXlU1U9vqNuec jqYWAHFBA6agNqdgTgAYxQbHmNZdfr/NrTXW27Op8tPbtuc4z5Ttn2rG894guL3MQNKx0Y+o ubIeP+cGk/2VMqUERjva9SR5mDpd0YOenNkI59u7Sv8A7+FbCpesgg7bLp9av/W7yc/92NSa lBCZd+1XHkx4j9t0nGlyiUR23b87ucUAT6UeWBVgAnA+HtXLc1Jq5u8otLk3Qibms7UxVTHw 4o7d2AnbnO3nHw5rZ8R9g1doV5FvmyHYtzU67Ij2918MsmO8j1LQghIK1o4J+3sM1wpUY3Dx SjtfNu+R7dGu3ni+mPhiTKDHTElbhV6UJSNoQkDcSFE+1B3LvqDVtj6Lt6e0TCZcVhPXnvtl eByASj9uDiuq7c9YNMKfNp0ypgAr6hvLyEpRjOSfLEH454qJ+NtouFzudpVCdu0BlECcyq4W uGuY6VOJbSI6mkg4QsAq3kcFAwpJOandj6kbQ1vF7gJYcbt7aZUKO0p9KCGwFNpQkKKwORgZ J+2gi8/Vuo0WqPckr0RDt7y+m3KdvLr7byucJQoMoGfSrsT2PwrXn6r1RbosSVPuegI0aYAq O67OeSl0HGCklOCORz9o+NRWzQJsfw30HMiWy7xbnZbi6DGVZ3XOl1EPAqXHJbUpOFpwtJ4K u+N2I+/oPVdjs8NtbM6XcF6dRAjNx2kPsiYZS3VNPpIUhLe1aQSr0EIPOQmgtRrUWrG76i1S ZGiFXBQJENM95DyvTu4BQT2IPbtXcXM1oPqWLTyvvvLw/wDpah3l0yfExhk6dvTERm6GcXUx leXkS/LlsylOqOEtpQCgJTypRBPYA2zQQtbniIpZKI2kkJJ4SZEhRA+Gdgz9+BXNvV/1lY2E vXmVoaC0rISuRLfbBx35Kasaqx8Z2+smOw1Y73MelQ5MRyfbI5fVHjrCOo2EbgkrcAASVZCc Z5IwQ6DOp9QtXVu1Sjo126OIC0RkXd1txQIJBCSyo4IB/Amug7L1242Us2bTMdfs4u6vugf9 UR0/21WUnS93Xq+Pb7LCmwYTt0tdzd8xBK0stsR0hQRK3bcJ6aW9hG/JOPSSavughW/xG/xG kf8A+aT/ALtbEZ/XaB/Gbfpl7/8AbnPt/D4sq+39lS2lBB51/wBWWiKh28QNIx2yUo6rt8dY QpZOMDdGPckADNYJ181i1dosA/MuFNlhXl4T1xeced2glRT9GkqAAJ4TxivHjqwJegHo7dtl XCUuVGLLUaEuSobX21LOEJO3CArk4+Hc4r5q91UvW/h/cIttuLseO+9IffTBd+hbciutpC8p 3JO5acpIyPcCg30L8RAtJXH0kpGeQH5AJH37DitxUzWqUJxZNOuKwNx+V3kDPvgeWP8AbUop QRQzdcEEJsOnEk9lG9PKA+3HlRn8a5s+467tsVcu4nRkeK3je45JkISMnA5KfcnFT2ot4kKS 3p5p35Gl3h9qWw9HYjJUotuoWFIdUEkHagjcQO+Me9BHndeXG326JNuk3QiI0wHyz676tht4 p4XtKmVA4PsO3Y12ol31fNisyoVm0zIivIDjTzd9eUlaSMhQIi8gj3qHxrM4z4f2wQbJdDcJ tyVElOzGAmS2zKlJMp/YnIbBSncPyRtPsc26w02wy2yyhLbTaQhCEjASAMAAfCgiT8jX7u3y 9s0vFx36lwff3fdhlGP217jva7SlHmYGmHSFEqLc59GRjgDLKsHPvz91S2lBF1TdagnbYdOq +H/LTwz/AN1rnMam1JIuT1vYt+kXZ7P+FjI1C4XEcA8p8rkdx+Iqc1SOn9PXkeJUBmMmWi22 y83K4vvyratlSkvJICQ+VFLyVKcONvO1A3AFIBCdFzxEKiRG0klJzhPmJBI/TsGfwFZ0ytdI SA5aNNvKxytF0fRz8dpjn8M/pqW0oOLe9V2CxSkxr1eIEB9TRfSiS+lslAOCrk9s1r266aUT e1t26XZk3e4pQ8sMLbD0kFO5KjjlXpBIz7c9q4+vdGXDUtwfeh3KJEYessyzqQ7GU4r+MFBK wQtPbpowMfH7Mc2R4d3RcwrZvENtk3Bq88xFKWJjcZLKQDvx0soSrH1u6c85Ad206w0TCRLt 1qulpitW1ClvMMbW22EhewnAAA9Z28e/Hes7/iDpGP0PMajtbPXbLrfUkJTlIUpJPPbBQsc+ 6VfA1F7p4YzrwmYu5XyP1ZcRlpwMw1pSH25hl7x9LnYVKKdvBxjCga6Efw6Q1JsD6Xba2YEu RKmNohKKZnVbdQUkqdJAAfcOVFWSScDJBCZ3a7W+zxBKus2PDjFQQHH3AhJUewBPcn4VxZfi BpGIPp9SWoEpbUEpkpUohwAtkAEkhQII+I5rLq/T795VaJNvlNRZ9ql+bjl9kutKJbW2pK0B SSfS4rBBBBwfsMOl+GVzeflFi8WyM28LVhDVtUlDZgrK0hKEugBKlHG0H0pwPtoJQrxF0ilk Oqv8FLZdeZCisj6RpIU4nt3SFJyPtFeoXiFpKchlUXUFvcDzpZbw7gqWE7ikA++Oa5OnNKSD q3U13uMXy0eS8UxIby0PslYAC5QSDx1A2ydpwQUq/KzWnH8NJbdk0tAdvUZblkkrkLfRDdaV Jy24hIJS+FJIDqudxzxwBkEJMjXuk1xG5SdR2kR3GDJSsykAFoK2lfJ7BXB+B4qQxn2pUZqR GcQ6w6gONuIOUqSRkEH3BFU9L8GZkjTkC0uahjrah2eTakgwVhLnVWFBxY6xzs2pIBz6gCew FWfaLKiBKdmuPynZshptDwMl1TAKUgfRtKUUtgkZ4GeeSaDrUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg UpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgrrxE1/O0lqOJAbt0WRFkwHZKHluuJKXULQgJ XtbUlDeXWyXFEADd77Qr4vxBuKLx5ZdmjJjJuDVlW4JaioTnI6XsBPT5aBWlJXnPJO3A56Oq pGkU31z5etL8q4eUMZbqbPIkhTC8kt70NqSQcnKc+/atVuRodqY1KatLzchpsNIUizyU7QEb BgBvGQglIPcJ4zjig0PB3xJm67W6i4WtmAryTU9rYtzKkOOOIxhxCd2OnnejKfUBnINRjXmo LpN0T4lXZi4XCJItN3atkJEWQtnpoQWMkbSMqWXl5J4+r2xU3sdy0Zpzemw6dn2/ekJWqFpe YjqAZIypDHqHJPc9zXLlzdETHruLhbL3Lh3JxuVJhSNNzVsl5KUpDoBj5CilKAecHaD3zkNS 33LVdh1G9FRDleWvUhqNZ4d7nh0sqQw67IcW631SEkIASnKiVc8DNbWm/FKbqNxl+22FsW6O 2wbmt2ZtcYW6F56SSnDqQUBIOQVlYwBg11pN/wBG3W1M2+ZbZ70Fkp6TL9hmAIKRgEBTPGAc Z+00buOi2ZUObHs8lMiI0lmOWLDK3NtpyEpSlLWcJClYGOATjGTQR0+JOpGrLZrpLtlkYiXV 6ApgmW4tXRlJWoJKUpKuonYBnGFFRx2NeZXipfYulrRcHtPxEz5zs1K44eec6HlysbSltpay pRbXyBtTt5PIrtof0G2lKUaSlBKXkyEgaQl+l1Odqx/F+FDJwe4yaxqf8P2W8DScppHScYAT pKYkBDhytPEfso9/v+2gz6U1HcZWu40GYB5e66fZu/SS4VpjPBYQtKCQDsUFo/SknHJqw6rW yX3R9ouT02FFvqHVR2YTSfm/OCY8dvOxpsdD0pyVE/EnnsMSL582j+THv6x8W7BPWPxDOKCU UqL/AD5tP801H+rtw/cV5c17Zmk7nI2oUp+J09cP3FBKqVFUa+si17EovRUeB/yHNGf9T9n/ AN5r18+bT/NNR/q7cP3FBKKVF/nzaf5pqP8AV24fuK8q17ZkBRVG1EAnuTp64cf6iglVKije vrM6nc1H1AsZwdtgnkjj3HRzivfz5tP801H+rtw/cUEopUX+fNp/mmo/1duH7isZ1/ZRuzH1 CNvf/wAnrhx/qKCWUqJo19aVqwIOpdp5C/m7Pwf9TWT582n+aaj/AFduH7iglFKi511aQCTE 1Fgf/p24fuKwDxDsaiA3H1CtR7JTp+fn/wAGgl9Ki41zacf801H+rtw/cU+fNp/mmo/1duH7 iglFKiCvEOxJUUqav4IOCDp+fx/qa+p8QLQsjpwtSOIP8tOnp+P/AAaCXUqL/Pm0/wA01H+r tw/cVjd1/ZWsdWPqFGe2dPXAZ/1FBLKVFWde2N4EoReh7YVZJqSfuBZ5r18+bT/NNR/q7cP3 FBKKVF/nzaf5pqP9Xbh+4rF/CFYt4SWr8kk49Vgnjn9LNBLaVFxrqzqQFIZvrgyR9HYpyiPv AZ4/T3p8+bT/ADTUf6u3D9xQSilRRzXtmbGXI2oUj4nT1wH/AMis41tZj73P482qUP8A5dBJ KVGDri0gkeV1CftTp+eQfuIZ5rGvX9kQoBxi/oJOPVp+ekfiWftoON4kyTA1Hp+RGvFyM195 EFqyRHkoRKDisuOLGQRtbQ7hRIwQMHPeuPDrUsw2ixTdS3zUEFEC3PXc9WUl4XUJeU24hRJO do6ICOOV5Hxq9p+nbPcLtGuk23Rn7jGbWyzJWgFxtCxhQSruMgkfpPxNaLGhtLsJtyWrDbko t6lqiJ6IIZKxhe0e2eP080FfxvFe+O2SBcnNNttNTZMJLeTJILMlClDaAzucWgp52pKTuGDX pnxQ1E7aIk9NhtgS9bblcVIXLeQpIhuBCk4UyCCoqRwQD3zjHM/Z0RphmIxFbsNuSww+iS0j oDCHUAhCh8CkHA+A4FYV+H2klxmY69PW4sMoW0230RhKVq3LSB8FE5PxoIS/4n36NYZ10lWa 0MsRUWxxRVPcxtllIyfouNhWM/YD91eo/ihe3xbibDGZE25zrekb5DjiRHSSFdJLO8lRQvIw MAD4nEub8N9JtyVut2WIltbbbbjAT9GvpkFtRT2yjGAfYHFb7ejdONutuJssHe289ISS0Dhx 1O11XPuocH40EAtvipdXlaV8zaYhF0jwH5Xl3HFlrzbym0D6uEbfSr1kbsqCSdpNWZY73Bvj cpy3KfUmM+qM51ozjJC04yAFpG4cjkZH21z1aG0qpTJOnLSCwlCGtsRA6YQrckJwOMEkjHbJ +NSKgUpSgUpSggfiZLnwb3oZyBPlR2pN8biSGGyAh5tTTivVxk8oHvjn7qg0nUd5/hJfm3Lz qLWxqdiyR2otzcbKQtgbd8bb03G1Fe8qJ3DIxwnm373pyz3x6K9d7dHmOxVb2FOp3FpXxT8D 9tenNO2Z29ovDlrhKuqMbZZZT1RgYB3YznBIz8OKCv8Axkud8Tf9NWSyhXQmsT5MgIuC4CnO i0koSHkAqTysnA74GTgGppo6cm/aDs01l6YgTre04l51SS+nc2PUTjaV85zjGfat++WO1X6M iPerdEnsIVvSiS0HAk4IyM9uCR9xIraXDjLgqhKYb8oW+j0QnCdmMbcDsMcUFJwrjeJfhnot 6RcbtNadvkhmeuPLLUyUylySEJSpKkqVyhBKUEHangYBqGq1lqi5acgCSu5iFD07Luy3U3Ny FJWETVNpX1EBXVcDKEYSv0KKyTniv0GjRGl0WZFoFgthtaHg+mKqOlTaXBn1BJGAeT+J+JrZ uWlrBc2oTdwstuktwQBGQ7GQpLI44SMcDhPHbgfAUFZXa+uK8SbJJtt5uS4Mq8Nw5RLywzGJ hlaYfQztUpZw4XcZQTjPsLmrkHTNjVfBeTaIJuoVvEosJ6m7bt3Zx9baAnPfHHauvQKq3x0m vx7alNsuU9FzagTJTNvhylRVPBCB9MpxJHDWd2wnCs4wcVaVcu+6es9/Q0m92yHPS1nYJDSV 7c9xz7HAyOxxzQVXJeu1wuWl5dr1RJmOPt2yQXOouKwzGwest9vdsWp8qSEIKdwPbhOauio6 9ofSz95buzun7Yq5NKbUiSY6d6S2AEEHH8kAAfDAqRUClKUCqf8ACi/yH9XvxbhJkzjdobt1 hvi7KmMIaElSS2EBCUt4KgBjdwMbuMVcFcex6YslikSX7Pa4kN6SfpVsthJUMk4+xOSTtHGS Tjmg7FKUoFRvxBkMsacKH7k/bjIksMNrjrKHHVqcThlKhykufU3AjbuzkYqSVrXGBEucRcW4 xmZUZZBLbyApJIOQcH3BAIPsRmgozTN0ul4k2ix3C73SMyXL4X2kTVh6O5HeQlphUgHc700u Z3ZIVxnIGKtXwwus2+eHWm7ndcmdLgMuvKIxvUUj1Y/yu/6a2ndH6cetsa3uWK2qgxlKWyx5 ZGxtSs7iBjgqyc/HJznNdtltDLSGmUJbaQkJShIwEgcAAewoPVKUoFVEu9SR4qWxEO+y5Nvl XWTFfc35jtrbjD+IhoE+sKSXOrge4yc1btcZvS1javxvSLXFFzypQkbOUqUAFKA7BRAAKgMk cE0HZpSlBU/ivH1E9qyKrTxvXQRZ5RfRFXIS06vejahBQoIQ+UdYJWoKwdvGdpGhLY1h8pKV ZxfUXESmU28zHnFRUwBEG7rpJKC71d+4q+k3FODipX4ga1m6W1Hp+3tx7T5S7ddPmp85UZLK 2my4dx2KASQAAfie1SDQ9/8AnTpK13vyionnWQ6GVL37eT2VgZBxkHAyCOBQVGuzamnaRt6o Z1fF1EVRXJTkiUsN+bbZeKyE7/8ABqc2JVgbCCnA4Ne9PwdXAImaoRqcxnro+/PjRpb29KVR klpDIQvcGUOqdThGMkIJ4GRM9c6v1Fp/UMCJDtFvdt86ZEgR5Eh9xBU691Sr6qCMJDY/zh91 dC2a/tymWo97S5BvKWz5qG2y6+lp1LRdU0FpRhSw2CvYPVt5xQVRcbdrctRxPk6mD7cC2CSi KZii455lfWCFtOpQlYY6e87VZOcYVyek83ql2+akMiNqhyJKj3NpqOlcgJDgdQYpQ4HAlOUp VgoSkAHClLPNWVF8RdMSoPm2bg70yhh1tCob6HXkPEhpTTZQFuBRBA2A9j8KwTPFDSMRlbz1 zeLSIzUxSm4MhwBpxfTQr0oPdYKcdwoEEAg0FZ2vTmrE6Pk+fOqVy2bjCMQNXCQytTKvLiT6 OutYASl8ZKyCVqKQnirsTbH2tOs2yJdJrT7LDbKZ6yl587QBvUVghSjjkkHOTXKTr3T5fSyX 5qHDNNvw5bZKAHwjeUklsAejKtx4wM5rwfETS4jRpBuSwxIb6wX5V7Dbe8t73fR9EgqSoBS9 oODg8UHSslquUCStyfqGZdG1I2hp9hhsJP5QLaEn8Tjmu1UUT4haYNwnwnLkph+D1w/5iM6y gdEbncLWkJVtSQo7SeCD2NdqxXqBfYjkm2OrcbbdUy4lxlbS21jGUqQsBSTyDyOxB96Do0pS gUpSgUpSgUpXl0rDai2kKX7AnAP6aD1SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBS lKCJat0i/fdSWG8MXXybtn65ZaMZLqVqdbLairJH8k8CvejdJO6WjwokW7yH4DDT/VjrZbSH X3XeqXcpA24JWAgcYV9lcu63GRP8YoWnHHpLNsZsT1xWGHlNdV1TyWRlSSD6UlZAz3UD3AxV +grrqe26K05rALuTsFuD0pouF2ckInvOuoaaUEKUvpJQVblKG04BGPeguzWOl06mVZiufIhm 2T27i30UpO9xAISFbgePUa4k7QMWLfrtqG3styJskrkiOqOyXFPljpYS+obkJICTgEc5OcEg 8SZ4g31F0m2RpNkauMN6Ukz5JWiI+GY7LwbAKwULPXwSVEJDalYV9UeLl4i3xFj1Jd4ybCyz bmpwZivOKW91Yq0jJwpO9Lg3EYCdoKDlW7FBg094SmfpexnVL6zeYEODHbadZadajiMVHYUj KXEq3qBJOcbexBJ6N28ImJ7L8Zm7eRhPwY8FxiJBaaSEtPqfCkADakla1cbcY+J5rjQfFe8K tl/mSGba4Ia7c1DbDK2nJHmgglYQXFFXCiUoGFKAHat+2auvUmVoy4TFNly4XmbZ5MaKhbaC 02HglRbUpWFpUwFE54BIoOzM8Mo9yQlu8XN24sm7G6vNSIrRQ6os9EtlITjbtzz3zzXh3wzU 9bnIkjUU97zVtRaZ7q2myuTGQpZQM49Ktri0lXJO7PfBqxaUFX3DwlRNvd7uny9KjSrkiSgL jMIbU2l1pDQSVd1JQlCcDg55zUm0BpI6Ri3FgTW5LcuT5oIbipjoaUUJSQlKc8ekHnn4knJM qpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQQvVkywx9R xXrnbb1Imsx1s9SHaJMppxh3G5pam21JUMoSraeQQPjzjh37SkK1qtsOw3WPblAhUVrS01DR z3ygMY5+6uD4tqlnXmg4sN+4lE1c1t+JGuz0FL6URytO5TahjCuc9+Mdq4mh/E6Xa7ZYGdTy BIg+Qluz7gpC3XWHWJQZIUUApU2N6B1B32knGaCdi6aZXBaip03cFQm1dRtk6dkJQlXxCFND B+3FZH7tp+Q5Jcf05cnXJKQh9S7A+oupGMBRLfqHA4PwqF3bxM1Fb9Pw7kpuwrLk+bAfQjqq 6PRW42HzyD0QpALijjalQNSB3Xc5u99EIt7sRi5xLQ60gq67632kOeYa5IDY6n1cKJShZ3DG KDf+VNNNrSoaZuIWFoWFJ06/kKR9Q5DXdOOD7VoC96ZRdIUxiwakS9C6pjstacmNtoccGFrA 6ITuIyNxPYn4mtrR2rLpedYT7bKNqXb2mHH2XI2/qLCZLrKc5JGMNZ4+Nc/UXiFPsviK1Ylx YbtvW/BZLvrStHmS8kZVyAQWuBj1bgMjvQSdvWUNaAo2zUCCR9VVnk5H/YrC9ru2srKV23Uu R+RYJqx+KWiK0vEnVtx0rM08LfFbmMzpDzT7AaUt5QQwt0dPCh/iyCSDjOccYMXc8U7mzBfk lmzSU2+HBlSjGdWUTfNPKbAjKOD6Qn+UDlR24TjNBMf4QLV/RuqP1cn/ALmsw1vb1hRatuo1 gAHJsctHJ9sLbBrg2PxCmShKuE22hVpKpCGI8FLkiehTMjokLYSCo5+sSBhGQCTnNWK2sONp WAoBQBAUCCPvB7UEP/hDtv8ARGq+2f8Azdm/h/gq9/wgWv8Ao3VH6uT/ANzUvpQRD+EC1/0b qj9XZ/7msCvEaAhW1Vh1f940/LI/YiuT4yzZluumgXoV0mRA/qKLEeYZe6aH2l5KgsDlQ9IG M45PHNQK9Xi6p8WpM9p6V8lM6lh21UlMxaHmgpttKo4ilYStlS1g79ueVKAVgEBaqPEW2qOD ZdWo+06dm/7G6ynxBtf9G6p/Vyf+5qPeOMrZFtcVi4zGJ7iJb7EJmW7DbldNgklx9vlIRkLA JAUQAfsknh7Idu/hdYH5NwlOPSrUypc1WEPFSmhlfOQFc5zzz8aDGrxAt20lq0apdIGSBYJi eP8ArNgH7hzWJfiLBQsJXYdXDPuLBKUP2INVp8pT3fCXSS5d0mTmF6kejTt9xDUmayJMlKWw 6pSQT6UHbuTkIwMDiobK1Pqa5aXtfn5k2PCjWG43Zhx64usPv9OUUtYeQfpHUtbdudwO7cc5 FBf7fiJbV/WtGrEf9LTs3/Y0ayfwgWr+jdUfq5P/AHNVt85ZLfiZDnuyp78SRPgW0Wv5QfZX FW9DDgW4yEhteMq3DJ+3sMXxQQxzxDgoClJserFoBxuTYZXPGexRn9leEeI9uUpINj1egE8k 6emYH4N1Nqqfx4nFhm2sxbjNYuIYmyWIjUxyE08EMklxx5A9PTyFJSSAo8ZoJQPEG1nObZqk ffp2f+5r7/CBbTw3a9UrV7J+b01Of0qaAH6TVN3DUch53TFyt+orxKkI+Q481xb62BH63JIj ghD6ntx35KtuOM+36ToIWfEWAnO6x6tBCtpHyBLP6eGzxWQeINrOc2zVI+/Ts/8Ac1MKUEQ/ hAtX9G6o/Vyf+5rE74i21Bwmzasc4zlOnZv4ctCpk6VJbWpCd6wCQnOMn4Zqg/BK/Xq5artc u/yJDsq9W6bJcaFwdWhktSgjauOpOxvGdqdh9lZyTmgs5PiFazjNr1UOPfTs791X3+EC1f0b qj9XJ/7mpfSgiTevrUtYT8n6nTn3Vp2fj/wa2HNZwG0FSrdqApAz6bLLJ/AN5/RUlqMeJEpm LpKR5i4S7eHnWGEvxdwcKluoSlAKQSkLJ2FXsFE96DX/AIQLV/RuqP1cn/uafwgWr+jdUfq5 P/c1Vd4ul1/gU1DMTfLnCuNqvzkcBmao9FPm0IDHXPqdQlC/rcH2I9OK/QdBD1+IVpSpKU27 U61HuE6dnZSMdzlnt7V9/hAtX9G6o/Vyf+5qX0oIh/CBav6N1R+rk/8Ac0PiHZEkB2NqJpR5 w5p+eD/4NSuQ6GI7rykrUltJWUtpKlHAzgAck/YK/Pb+qL5qmL4ixX7pc7HLSLc5DRseifJz alJ3JK1pTtWd3PI3c4ykA0FtHxAtP8iBqZaTyFJ07PIP3fQ0Tr+1qIAtuqMngZ07OH7SzUup Qcy7aest4faeu9ot855pJS2uTGQ6pAPcAqBwDWF3SmnnVR1O2K1LMdsNMlURs9JAO4JTxwM8 4HvUJ8UrJqa4aotE7SXm2JMSM4lchLyQysLWlBQpBWMqCFOrSccKSnmorbtLayi6et0Rti7J mN25LMJ1c1JMSZ5pxS3nsOeoKbLX5YwFJwM4IXEzpmwstdJmyWxDeFjYmI2Bhf1xjH8r3+Pv XuTp+0SWlIct0VJLBjBaGghaGykpKUqHKRgkcfGoro2y3KJqqfNu0SX5pT0wKnGUksvsLeCo 6emCTlDYCRkJ24V33Zrv3mBqORNU5aL7BhRSkANPW0vqB9zuDqe/wxQZLXpOwWmVEk2u0w4b 8VgxmlsNhBDZ25Scdx6R3zWO7DTNtvNvk3Ri2MXSfITHivuso6rroSSlIVjOcA45+zuQK2LF EvcZbvy1dYc9BA2BiCY5SffJLi8/gKrPxT0rqLXEu9NMMPQGLfGaTanFNNOqekB0OKdbV1QW jlDScqH1d/xxQW3JgxJT8d6VFYeejqK2XHGwpTR+KSex+6o1fpOlNOSrQ1cLWhL/AKk28RbQ 5IKCkFZCOk2raQAVY47E+xrc01cr7K8mze7IYSjAQ7IfElC0pk7ilbQSnORgbgrOMKA71yL2 jUE3VqibOj5JtjS34sluQkrlrWwtBbCDjYoKVwScEfCg7WkpFgvEP5f07GaDdwG8yxDVHXIH 5R3JSpQPsTwa71UJaNI6x8npBh5u525uBaYsMJYcaV5WS08C44r6UJKVoCRkBeUhQwM89/Rm m9XRrgHDIftstNvcYnS5rhltTZZeSpLqGg4PSEBzB9BAcCcengLcpWKGh9uIwiW6h6SlCQ64 hGxK1Y5UE5O0E84ycfE1loObd7BZ7y4w5d7VAnrYOWlSo6HS2ePqlQOOw7fCvq7FaF3VN0Xa 4CrkgAJlmOgvDAwMLxntx3ro0oNK7Wm3XiOI93gRJ7AO4NymUupB7ZwoEZ5rO7Fjuw1xHWGl xVtlpTKkAoKCMFJT2xjjFZqUHGZ0pp1m3OW9mw2luA4sOLjJhthpSh2UU4wT9uK2p1ltdwaj NT7bClNRiFMIeYSsNEDAKQRxx8K36UGgqy2tV2TdFW2EbmlO0SywnrAYxjfjPbjvW/SlArSu tpt13ZSzdoEScylW5KJLKXUg/EBQPNbtKDnv2S1SLhHnv2yC7OjgBmQthCnGgM4CVEZGMnt8 TXQpSgUpSgwzGBKiPR1OOth1BQVtLKFpyMZSocg/bUU0x4d2XTl2Xc4D92XNcUVOrfuLyw8S CMuJ3YcPqJysEg89xUxpQKUpQKxyo7MthbEplt5lYwptxIUlQ+0HvWSlBypGm7HJtzVvk2a2 uwGSVNxnIqFNoJzkhJGB3NdJlpthlDTKEttISEpQkYCQOwA9hXulApSvis49IBP2nFB9riyd KaelOzXJNitTzk0ASlORG1F/BChvJHq5Sk855ArtUoFKUoI3qnWln0xLZjXdUxLj0d2Sksw3 Xk9NoZWSUJIGBjv8RWKNr7T8mREYblPhyShtaQqK6AhTidzbaztwhxSeUoVhRGMDkZ5/iH4f t60nRXpM5tlpiFLiJaXEQ9y+gJLgKjwpOBj9PxrBE8OEsPxybu8uOl+HMfZ6CQHZMZpLba85 ykHptEpHco4IyaDu6Y1rY9TynI9mkvuuIaD46sV1kLb3qRuT1Ep3AKSpJx2IqK611/crdYda XOxswSjTb7UdQkoW511FCFufVUnaAHUgdzlKsjkVv+HHhvG0TMdlN3FyVIcYMdWGUMpUC8t3 coDlSsuKAJPA4FYrv4fuXOPrK0mcqLadRvIlrdZSC62stobdbwRjaQ2gg/5ShjsSGOy+IyUX e72+8OwpzcTy/lp1nbW6mWt4LIZS0krPUSEFRAUr0+o4ANdxHiFplyRAZauPUMwNlC0MrUhv qKUltLigMNqUpKkhKiDlJGOK2LrpkzYNoSzM8rcLW+JMeS2wnbv6am1bmxgEKQ4sYGO/HauJ p/w3YsE5T1uukhLUlDfyi240hZlrQtxzfkj0bi6oEAYxgDHegyN+KWn3UJWy3dHUKfYZQpEF whxLy1IaeTx6m1qSQFDvx8RWVjxN04/bGZzTk9aH5D8ZppEF5brimRl0pQEklKcHKu2eO9aL /hwy/pdnT7l/nKtcdyL5dopby2zHXvQ3uABPZIKs5wkfaTgc8KYEiEzDlXR1+GzKmzW4xjs9 IPSN/q27eQguLKU5xyM9hQdzT2smbtqBqAEFMefb0XS2PKbU2XmchK0qSoZCkkoV9qXBxwcy 6oNpjRjtr1HbJb8nqxLLZ0WeDnG93JSVurA4HDbaQPsUeOKnBUE9yB99B9pXwKSexB/TX2gV 8UkkpIURg5wPevtfN6c43DP30H2lAQexpQKUJAGScCvgUk9lD8aD7SgOe1KBSvhUkHBIB++m R8RQfaUpQKUyPiKUClKEgdyBQKUHPalApSlApSlApSlApSlApSlBU/i25Gj610ozIt2mHBdA /HXNvEcqLAabLgAXuHpOSMHsTnntXN0hfvD676eRNuumokCchkPvR2rW8+npl4tIdbUGvpEL UAQUg8Hnsan2qNHqv+rdOXlyeltmzKdWmIqMlxLxcQUKyonj0njjvzWvetMv3bxAs1wXHbYt tsjq+mbf9UklQIZW3t4SlaG3ArceU4xyaCMpk+F0h1DSdOsvLK5OAuxO5SphKVOghTeQUgpG D78ClvleFsph12Np6MhtMaPJybItHUQ+rYztHT9RWrgAZzz8DUgu3hxb5WpBerc+q2yVMym3 g02FB5UhIC1nd/K9KTx8Oa5EPwhiwoCosS6uNtqYt7C0eVb2PCIoqR1EjG/duO7nnj4UCfJ8 MoFnjXJ+0Q1MSG3XUNtWpbjoS0cOlTaUFSAg8KKgAk967M+yaGtun/ludYrdGghtDuXYOxY3 YCU7CndvJUEhOM5IGM1w5/g9Hn2dm2Sr065DjszUR2vKNJQ05JWpSnMADJSFqAT9Uek4yKmu p9NI1Fpf5HlzH2VhTDiZTASlaXGlpcSsAgj6yBxQQJWpfDZMtmMrTxDzm5JSLGtXTWkubm14 QdqwGXVEfBBPas8o+GKLDcby/pmIYNslqhPq+RFFSHEqwoBOzJAUcFQ4zUre0m9InWGZKu7z 0i1ynZSiphsB8rbW3tIA9ICXFgY+OTmolN8HGpLtycRqGZHXOkSJDpZjNAqLzqHFJVx6gChO 3Pbn40Evj6E0j0UqZ01am0LAVjyaUHn4jAwfvrYb0TpdvOzT9qGf/RUf3Vv2uywLZMmy4cdD cucpK5Tqc/SqGcEjOB3Pb410aCNr0JpNx9Ly9NWdTqeyzDbyP04ryjQOkkZ2abtCc/kxED/Z UmpQVrrGy2OxXDTjcXSVieiXK4ogvuuICVtbgogpQE4V9U8lQxxwc8R6bP067r1+wtae04zA iz2ba6qZbl4fW60FkIeCemhfqCUtqyVnPI4zZGsNOPahcs62biqF8mzkTkgMpcDikggA5IwM KPatCdoCFLv7k8zJDcV64MXV6GgJCXJLKUpQvdjcB6EEp9yn7TQRzxD05pvTNtZmw9MaUiw0 lxUufOio6cdCW1FI2ApUsrUAgbSSM9j2rt2HS1gumlIFzOkLRHnS4aJHlHG0hKHFICtilhJ4 ycZwfu9q6+rNMqvsq3yo9ykQJUNLyEFADja0uo2K3tn0qIHKSc4Psc1vWGytWHTMGy211aWY UVEVlxz1qASnaFHtk8ZoKkiS7Q/o3TtyTpXTcK53m8u2gFxgOsRih19O88JK/SxgD05Kh27V wJ2ptNzLRbBH0rpZFwdiS50l2Rb1PxkiO/5bOW0koQtSSeqr0oSnnJNWjbvD16JoxjT6766t LM5U1LwiN4WVOKdUhaFbkqSVrUfbsPhzrS/Ca1fJUWDbJsm3hFukWmQ42hClSIz6w46k5GEq K9xCkgY3HA7YCJIk6Tc1/wDI1t03pZmCzNZgOuuw1J663GS6ek8E9PcPQA2fUv1EYwM2j8xd K/m9a/6sn+6uOvw1t/yy0+zKdZtSZke4qtyUJ2mQw2lttQX3CQEIJT7lIOe4M7oI8dEaWLRa Vp20lsjBSYqDn9lQbxTsen9NWoXONpfSbcVCXnJUy4RWylva2VIQEApUpTi8JGCSM9jVtVF9 aaS+cjkZ5q5SIMhhl+OCkb21IeSEry2TtKsDgnOMng0FbXEw4blpdOgLRFiyU25HlnowLr7s kqDjTKk8bmQncoFJyAfq8E2cnQ2lkkEaeteR/wCjI/uriR/Dx6HcLU5b9SXGPDtsZiHHjdFl expsAKAWpO4FePUoYJHGQABU+oIsPDzRoORpayA9+ITf91ZEaC0kgAI03aEgdgmKgf7KktKC OfMXSv5vWv8Aqyf7qhGjY+m73qW626Xp7TUdLan0xmUxlqekNNvKa6vrbSjbwM7CsZV3HY21 UQ05ooWm9M3GXdZdxXEakMQxI5U0286HF7lEkrV6UJB4wE9qDZRoHSSCdmmrQnP5MRA/2V7+ Yulfzetf9WT/AHVI6UEc+Y2lsYGn7YPujp/urj6p0jYbXYJsy06Usj8xGFBLzTbaACoBTi1H AwlJUs5IztIyM5qd1ydUWYX60mEZciIQ608l1hZSQptYWAcEZSSnBHuKCnbTKtl6VaYFq0rp l2ZPlXBtq4mNmI8xEUlJeQkHPrUtKR6iBhRyrABnGibLpDVek7Xe2dM2xlMxkOFroJPTXyFJ zjnCgRn7KQ/DdMFbU6FeZLd7TLlzFTC0kpUZIT1UdLsE5Q2RzkFAOTk5lumLLF05p632eBvM aEyllClnKlYHKlH3JOSftJoOUvw+0itaVL07bVbRgJUwCn79vbP296yfMXSv5u2r+rI/uqSU oI58xdK/m9a/6sn+6q6u9uscfxEhWN/SNpDE2V5dlDTxTIUyGC4qVsQcBsLBbIIByM5PYXRU Kd0Gl3U7F0duspxhm5m6tx1jcUulgs7ErJ4bwVHYAOT3oN9GgtKIyfm/bVKOMrWwFqVjtlRy T+mvY0NpYEEaftYI5BEZPH7KkdKCsfFrXN20dfbI3bm48iJLjTHX2iyVuN9FsKDhO9PoTnKs AnCTgE1h+f8Adkz3G0OWmSzBftsJ8MhSvOrlbAp5hQVwhJXwMHOxfI9pbqOdbYt6jed07OuM pLR6cti3dcNJVlKkb8cZAOR8CPjWmi5WVt6M6jStxS7GQGmFizkKaQM4Sk44HJ4HxNBWT/ix qhqDqbqC2pft7Lq4zoiEIeLU7y6ikdY5CgUn1FPqPG4Amu9cvEu6s2vcyq3i6PzpTQt6kASI bTDDi8OpLuzdubyTvA2r9O44qTIn2ONFfYjaIuIirwp1DdnSlLmDnlJxuOee3219VfbPJWpT 2jLypXUDxLllJy5t27u31scZ744oOfrbV8/+ACRqq3pVGuEu0MykdE5LCnkoyUn/ACd5Ofsr kfJdpn611pbdTvyGoNtt8JNu3SnGlMRuire40rcCTvCgpXJ4AJxxUwk3W0yrK7aHtNXj5MfZ UwuMm2LSjpqBBTgAYGCe1YjNtDzEJE7Tl4uDsRAbaemWsuucAc7lDucDJ45oKh1S5bceKqkr CG0RLPKY6y9jiHV7lK4JBSVEJ3J98kHvUytd7s+ltYeKN1DkPoxERHmkh0DetbJJbSScArWB wMZKqk0642ZTynpehrm86tRKl/JCHVKPuSQSf01hXcNPt4B0Dc8EZ9NjSf7KCGaFuNwatuq9 I6kXc4dzREF5guT3UCSSsFTi0ltahtRIQpQ57KAIxVtaFuUi86I09dJ23zc23R5L20YG9bSV KwPbkmovdJ1kvkd9mXpO/tKfa8u48m1KQ6WiMKQFgbgkp9JwRweMV3mdSttMttRNP3zpNpCE pTC6YSBwANxH7KCTUqIq1uhJwdOan/RbVH+w0GuGycfNzVA++2LoJdSo2jVrSkg/I1/GfY25 zNfHNWKQkqOntQFPxTEBP4bs/soJLSokjXDalAfN3U4z7m2LwKzNawacHNj1Cj/pW5Y96CT0 qNq1YgJyiyX9Z+AgKH9uBWBzWYbCSrTmpfUMjbAKvxwePuNBK6VFmNZNug5sOo2/+nbVisw1 Y1z/AMj3/j/8ucoJHSoq9rRttRA0/qVYHui2rxWL58t/m5qj/Ri6CX0qNp1Y0Ug/I1/GR2Nu cry9rFhlG5Vm1CrJwAi2OqOf0Dj7zxQSalRFOuG1HHzd1OPvti6zsaxadBJseom8ey7csUEn pUZe1gwy2Vrs+oSkfkWx1Z/AAmsA1zHUohuxanXjufkl5AH+cBn9FBLaVHBqxogH5Gv4z7G3 OVjf1lHYSFOWbURB/ItTyz+CQaCT0qI/PyF/QuqP9CSf9ytpOrWVciz3/HsTbXBn8RmgklKj h1Y0AT8j37/Rzn91azuuYjTikKs2ptw77bNIUPxCSDQSylRROuIqlJSiy6mUpXPNnfSB95KQ K2PnY1/Q9+/0e5/dQSOlRhesY6CQqz6h4GTi1vK/sFfWtZwXEBXybqFGTjCrNKBH+roJNSo4 rVsfGUWm/rT8RbHhn9BAP7Kwr1rGRjdZtR8nHFpfP9if20HI8YbhMXZmNO2R+Yzd7wVoS7CG 56OyhJUt0DI9wlGcjHU45FRKd4r3uPoTS97hwI78iSzJbuUd1hxTrUiO0pTgCUH0jc2oHI9I INW8/ZrY/eGLq9b4jl0ZbLTUtTSS6hBzlIVjIHJ4+2uSnQekgkBOmrPt3KXjybf1lDCj27kd z70EKf8AEDUiZ3nGItnkWcWX5cMdgrW8tnAyEu5CSSckejsPiaw3bxJ1DbYr22HarhJYbhzF COFhLjD7Tzim0eo/SJDCsHsoKTwmrURa7e3NRLRCiploa6CXg0kLS3+QDjO37O1a0bTllitp bjWmAy2l4SUpRHSkB0DAWMD6wHGaCr2PFa6XG1S59siwem9dDCtra23FOuMCL5nrKTuGcoKO Mp2gkknGK6tr1lq27z9NuQoFlbgXmA1cW2nXHC90tsYu+oHAI668ZHPT/wAriaK0jptRWVWG 1netLisxUcqSnYk9u4SSn7uKzxdO2aI/Cfi2qEy9CaLEZbbKUlhs90IwPSk57Cgqiy+I2r7v McjQY9oecbjXNSf4q4Ou/Fd2Jbb+lyQQpslWCOSBk9tmP4mX959cZFvbL7lxi25rqW95lbal xDIdUppxYUeUlKU5T7cn3tCJYbPCfafh2uBHeZCg241HQlSAo5UAQOM55+NfJen7NMElMq1Q XvMrS4/vYSrqqT9VSuOSPYntQQPTmvNQ3W5NtzLZb7c3EMdq5Rnntz5W60te5kpJB5SlKUAK Ksq5G2rBsd0bvNsanMx5sZDmcNTYy47qcEjlCwFDtxxyOa8osdqTNjzUW2GJcdsNMvBlIW2g AgJScZAAJGPtNdGgUpSgr/xZkSYUrRciLPnRgvUEWK6zHf6aH0OEgpcGPUOBx99R6/XVUHxR cnqmLlsNXWBZjbkypDQaW+2lQd2AhpwjqZI2q9OTkECrPu9htN5XHXdrbEmqjq3MmQ0lZbPx TkcHgc17cs1sdujdzct0RdxaG1ElTKS4kYxwrGRxxQQvx3dkRfD92bCnzIMiPMiqQuM+WivL 6ElKsd04UeKsB5HVZW3vWjckp3IOFJz7j7a0r1ZLXfYyI96t0SewhW9LclpLiQr44I71tmMw Yhi9JHlijp9LHp24xjHwxQUlBlXGR4UaXU7OlS2VajeZmh64BuRLYEuSlLYdWpO5W4NencMh JHbionJv1/uOl4qZTsluBFsV4ujYemuIccDMrY1h1B9S0tFISSVJO4KOeK/QjOlNPsWxduZs ltRb1udVUYRkdMr77tuMZ+2tmbY7TOYjMTbZCkMxsdBt1hKktYGPSCMDj4UFKTL5eTq+FMYV NW/JvNqYYCZqSmPEejpW6w8wF5C/8IskoJPCsgJGL8rQFmtgu6rqLfEFzUnYZYZT1SMYxuxn tx91b9AqrvG+WkNW2CxKk/KTjE2RHhJfcjsP9NhRUt11CSU9MHckZTlWBkdxaNaF3s1svLKW bvb4k5pJJSiQ0lwDPfAIoKbRKk3aLpOXE1LMdmvW+1yC7IcLHk2wvLrziUrIcVIB6YQUqyRn dgZq864UnR+m5N0auciwWp24s7OnJXEbLiNn1cKxkYwMfCu7QKUr4obhjt796D7VS+Hd1kfP VSZc126M3s3KVCkJnuOojNsy9haDSkpCRhaAFDPKCBxVtVzrdYrVbZsmXb7dEjSpP+GdaaCV L5KuSPtJP3mg6NKUoFRbxNmRoWi5y5lxlW1txTTIkRc9TctxKQgEAkbidpIGQFEjmpTWGbEj zorkaaw1IjuDC2nUhSVD7QaCiNOXK4XDUFnsF0uE2NAVd7w3JjtT3Po1sIbLLCZAUFrQErUv 25BGAEYqzfCC5zrz4aafn3Zxbsx6P63V/WdAUUpWT7lSQFZ985rsO6XsLtsRbnLNb1QEOF5M cx07ErOcqAx9Y5PPfk11WGm2GW2WG0NtNpCEIQMJSkDAAA7Cg90pSgVT99vSmfE+2OwrrOXF XfUWyUoPL6TCjDKhEDH1VBSgHC7yUnjt2uCuWvT1nXeU3ZdrhquaTuTKLKS4Dt25CsZzt4z8 OKDqUpSgrDxa0letR6gsUiwI6C40aa27LK0gDqNbUIIJ3YJyNyRlOcjmuG3pnVLWrrLcYtid hwYKYDbcZu4Ie6TCG3kuoLi1bioKcTkAYUEZJJwDYd41BJTra1aatiWBIfiP3CS88kqDbKCl CdqQRlRccT78BKvsqutJ+L8yWLTKuq7XJt77UtdyMFh1KrYGc7SslSgd52JCSEqysYzQdHw8 0ffoGtGL5fIhSl1qcVJdkofcjqdfSptKnO7mEJUM9khSQPc11r/pKbcteSZk2K9Ot8hEURXm 5nQ8h0y4HkkA7iFheeAdx4VgAGuhJ8S7FHS82tu4G4MuKQ5bxGIkp2s9YqKDj09PnOeewyeK +yPEuwtKllKLi8zGaddW83EWUEtNpccQD+UlKwSDjsR3BFBAn/DaQxp/UDVssD0eY7eWFQtk lpRMNt1hW71L2g7WnQAefpOfrKxraj0hra/QNUOy7S2LtOhRI0R9mQ23y3KcUpShvISsslsH bkEpIGR3sON4oadfj3J9KpqUW9qK6/mOokeZIDKQBnKlbhx7e+KfP+M7IsrzMd5u2zro5ZnV Smy043JCVFOAe6SpCm/vIx2oIv8AMy9MP5k2wXKC1cnpMhgSkpVc0OMFDalIJCEFolKdoIGE 7gMgZ4LnhzqwXyxuFvruxYlqZkTvMISlxbDqlP5Vnq42FCMgZXt9VX9Sgo2HojU8Nq7ORLUh SpQu4hsuTEx/IF5alNFJaUd+9CkoOeUFsYIHNTfwltF3skC7RbxHeYaXLD0QOLaOGyy2lQ2t khJ3pWSP8rOTzU7pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKEgDJIA+JpQgEYIBH20ClKUClKU ClKUClKUClKUClKUClKUEZvGnH5GsrZqG3yEMyGoj9uk7hyWHClYUjgjelbaSARggqz7VrWz QcCHoN7Sb8ybMt7m/DjxQHUblb+ClIGQv1AkHn4jipfSghH8HUNU43Rd0uCdQKkGQq6thpLx yyGdm3YUbdgHG3g+oc17f8Poi2LxGj3a7RoVzS71oyHUKQHHWw245lSSokgdlEjJJxnBE0pQ V0z4TWtq2uW4XW6+RdixYbrALKQ6yxvwheGwVBfUXuzyd32CsrPh0zGcsUOPICrLbrs9eiyt tCFB47i22gNpSkNpU4pXx4SO3awKUClKUHwqAWEc5IJ7HHGPf9NfaUoFKUoPh3ZTgAj3JPav tKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUH/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAEqAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAYHAwQFAgEI/8QAWRAAAQMD AwIEAgUGBwoKCQUAAQIDBAAFEQYSIRMxBxQiQRVRFiMyYXFSVoGRldMXJDNCodLUQ1NUVWKS k5SxwQg0NnKCpLTCw9ElJjV1haKjs8RXZLLh8P/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAU EQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwD9J6nv8PTls87P6qwpxDDLLKdzr7qz hDaE+6ifwHucAZrkwte2cyJ0W9uCwToSm0vMXN9pv+USVIKVhZQoEJV2ORtOQK2dc6dc1DAg GI8hi4W2c1cYi3E5R1W8jasDnapKlJOORnPtioLqvS1888m+Ox40y8zbvbSGI7a3GIrEZSlA qVgKPK1kqxxlIAOOQmd611abbNt0NgSLnLuCA7GagJS5vQTgL3FQTg84OfY12RfLSVbRdIBV lSceYRnKRlQ7+w7/ACqqHfB+b5W4JRMgLk3hC0THVpUPKbpi5IMfg9i4oYJGSEqyMYrdtfhf Nb1T8Rui7ZKhLuNyfVH9QCY8tG0oA2gFZJO5R9sAYoLFVqWxIivyVXq2JjxwkvOmW2ENhRwn cc4GTwM96XXUtitBZF2vVsgl5HUa8zLba6ifmncRkc9xVfseG9yZtyW2l2pmSNQO3YqZC0FT Ki4pLYcSApBSpz+b3AIyMmvI8O9Qu6ZtVnkz7P07RGhx4a0MOZV0XmHFlzJ/neWQBjGNyu+B QWZAulvuLslq3zosp2KvpPoYeSssr/JWAfSeDwa1bnqWxWqSuPdL1bIUhDYdU1IlNtqCCcBR CiDjPGfnUVs2jb1btdzryi8Iatsue7MeiNFw9ZKmENIQpJOwEFsL3AZPbtXP8VfD256xnzXI UmLHaeszltSVPOtq6i3Ur3LCBhSAE8JOeSaCwI17tUqciFGucF6YtkSEsNyEKcU0cELCQclJ yOe3NeLbqCzXOa9Dtt2t8yWwCXWI8lDi2wDj1JBJHPHNQJzQd+OtPj7c21pcEtUtLZDvTyqF 5baWwQk4PO77ShgZTiuh4Z6Fm6OkkvTmJMdVuYibUheULbW4rCNxO1sdUgJHYJBPJNBYFKUo OdqK7NWKxT7rIZfeYhMqfcQwAVlKRk4BIHYH3qNTPEGM3EszkO1zpUm525V1EcFCFMRkpSpS nCpWAfWlIAJyT7Dmu7rO1yL3pO72mG4y0/PiuxQ48CUoC0lJOBycAk1CL34cT7pp3TtuVKto ft1sdtjrxadClJW2lvchSVpOMJyUKykk89hQT+2XqFcdOxb206G7dIipmJce9G1tSQrKs9sA 81h0lqCJqixM3a3ofRFeW6hsPtlCiEOKRu2nkAlJIzzgisJ0xA+icPT4Dxgw2mWmgHVIUQ1t KNyk4J5SM/OtPw201K0npgWudO888JL8jrernquKcI9RJ4Kj+PfuTQHNaQ4911JEnxJcNmwx ETZEl3YUONKDhyjaons2rggH7q5jHiGqRGnIZ07dFXeOxFkotu5rqOtSFbWzu3bUkEK3BRGM e45rOrSVwd1Nqm4SJcByFeoCIQjqjFXT2BwJKsqwsEOqynjOBXF0x4ZSLNZtTbbgyzfLxAbg Jkxg4URw2yW0KSFrUrOSVd+AEgdskOgz4jqTZbHcJ+nblGF3uSbaygOsubFKVtStRC/snCiN u7hOexBqf1X+qNGXWfYNH2+0zbcwuwyY0pSnmFlDimUbUpSlKhtScn3PtVgDtz3oFczU12Nj sUu4pgy562UgpjREb3HCSAAB+J5PsMmunXC1tZpV/wBPPQIM0w3VrbUVbdyXEpUCptY90LAK T9x/RQRF3xWaNqD8SyyXpfnJkQtl5KWP4q2XHXA/ynZgYB91ZHGCRN9LXpjUenLbeYjTzMef HRIbbeSAtKVDIBAJGf01WZ8L79H04izwLtZ/h71xkXCXbpEJxUQhZBQwhCHEkMpIKtmcKUee OKtKxRZUKywYtwlJlzGWENvPpbDYcWAAVBI4AJ9qDepSlAqHJ13Ec8RXdIsxwqU0lKnHlS2U hOW9+0NlXUUcFJ4SRg5yMVMar256EuNx1hHnP3hs2Zi7N3lEcMYeS8hgtBsLBA2HJJyCewz7 0FhUpSgVr3KWmBbpUxxt51EdpbykMoK3FBIJISkcqUccAdzWxXP1DClXGxT4dvnOW+Y+wttm W2AVMrIwFAfcaCBxfFuI61IadsdyZuqZUSGzBUUFTzslG9CN2cIUlIJWFYKce/FTHR+omNT2 bz7DD0ZaH3Yr7DpBU060soWnKSQeUnBBwRiq1tfhFcIWZrFyhQ57Nyi3KLEjNK8mFstFpZWn j1OpUSpSQMEJ74ObE0Hp5WmdPJhPvpkSnZD8uQ6hJSlTrrinFbQScJBVgfcKCQ0pSgVDL3rx u06ri2d+z3FTT8piEJgSkIU66lSk7Ek5cSkJ9ZT9n37GpnVaXzw8uF28QId9dujIjxbgzOZd 6f8AGmW0NFCoqFAY6SyoqVk+/YnmgsulKUHA1nqBWn4MIx46ZM6fMagRWlrLaC44TytQBISA FE4BPGB3qLxNZ6tf1Jbra9pGPEaks9dZeuH1iUIVHS8pKQgghJkDGVAnYrtxU6vFqhXmCYdy YS/HKkubSSCFJUFJUCMEEEAgg5rUjaYs8aVBksQW0vwmVx469yjsQs5WO/O48nOSTzQV2jxb lq01c7siyMuGLHiy22xIcCVtvPKaxv6ZCikpzlAUlQPBregeI91uMuKxDscIeZvMmzoW7OcS NzTKnd5HRyAQgjGOKkJ8OdKeUciiztpYcaQwpKHXE/VoWFoRkKztSoAgdhzjua2DobTpWpfw /wCsVMXP3h9wKEhadqnAd2QSnjj24oK8leMdyj6Yt16XYoKW51mfuzTAnLU4otrALYAa59Cg sq9sKzwMntXXxGukHWdusHwaNufMJLjq33MEP79y28NkbUlCkjeUkkHiuunQWjbPAQxIhtIi LQuAyiRIWQlt5WTHRlX2VKPCa0LY54bTLwI0Fdt+I+eRgZUha5bCSEjJxuWgE8ZJ57c0El19 qmLo3S8u9TWnXkM7UIaaSSXHFEJQnIHAJI5Pb+iorEujustdKiJuFxgWluxxblFZju9Fx1T6 3PrFlPJ2hCQE525Ucg8YseSw1KjusSW0OsOpKFtrTuSpJGCCD3BrmXjTdovEmPIuEJDklhKk NvJUptaUqxuTuSQdpwMjtxQQuy61kxNSWjTTq0XZnLcN26heVuumM4+FkISUDhoggqCiTkDF TuwXmDf7Y3cLU8p6I4VJStTam8kHB4UAe4+Vc8aL04m4tTkWiK3KZW242ttJTsUhOxCgBwCE +nPy47V2ZUyNEVHTKeQ0ZDgZa3nG9ZBISPvODQZ6UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQE52jc QT7kDFKUoFKUoFKUoFKUoFKUJAxk96BSlKBSlKBSlKCO6/VMOlZsW2MXB2bMQYrDkFQSthxY IS6VbhtSk4JIycexqqL9atart8VOmXb81cW5l2IVLfdUktncI2SpePs7AgqyAckjvVs63vn0 dshuK5cGGwhxKXXpqXC2kHP5HIOccnioxatSaju10ct0C66bVObaD6mHLdLbUlvJTuIUocEg gH7jQRy9W6+OwbnMgJ1bFtceZE8hCbkO+YcBW0JKlDcV7AlKsAnuVkDlNTLyerYevLPHgSUv aTYgBuWuYoKcW4NwyCBuK/5Lk8Y3+9dJtGskj6x/Tzh+SWHkf98/fXvGrvyrD/mvf+dBxPER qQnWfh5MUR8MYujqHwewdcjOoZUf+kSkfesfOotp7Rd1u6tRSpztxgPs36Vd7TEkNtojqdKM MPLISVqAOSU7gO2QanzzWsnEhPU05jIJC2XlDj/pDn769sNaz2/xiXp7dk/YivY9sd3PxoK4 h2vWfw6IksXtMVtqB8YYel7pEp5K1+ZLCgvgYKCdpSFAYT9/WtdsvTOoYjc9zVRhIbiqt6g+ FFKAXOuiSUnaVEbeTlWNoSdwNTbpas/wuxf6q7+8rE4jWXIbf097YUpl75/Lf8vvoKr01B1r GSZN1TqZSzZZ8dppl4rW28X8tOKLi9qnSjdjPCQEjOTWtfrPqKN4a6tt90TMN9nSrc1biZDr qFPlLBPRLi1qBS8HVE8cDd2HFtMta23jrS9N7PfbFfz/APcrMpjVSlJUqTYSUnKSYrvBxjj6 z5E0EjpUGtN+u17lSotmvumpEmL/AC6URHllr1rRhQ6gwdzaxjvx94rpFjWm9GLlp0JGNwNv eJPzx9dx/TQSelRG8T79Zba/cLrddOxITCdzjzsd0JSPv+srnXDVNwt8GJMk3ixeXlRzLZU1 AkulTISFKc2pWSEgKBJIwMign9KijatWTYjEm3XTTimHkJcbc8k8tK0kZBGHhwQRzWGxS9Q3 m3NzoF/05KjLWtCXmLc8UK2qKVYPX5wpJHy4oJjSoMzqC5OT7vDb1Bp9ci0oS5OSu3vNJjpI UQpSi6RjCVH7sVps6wmyra9Mi3ywqQhTbePh0kubnAC2A1vC1bgQU4HPtQWLSqy+ld5Ee1vK 1NpdKLnJMOIFWmUFOPBRSW9vWylQUkgg4wQc1J2I2ssnzF109j26dte/3v0EmpUf8tqr/Gtk /Zrv7+tG8S9R2mEuXNutgaitlIU4qC9kkqAACQ6Tkk4AGckigl1KrF7WdyZt/nnNR6dTHS66 wtCbRKU8lxoKU4kt9XeNiRlWRwBn3FSiH9JJsRiVFvNjdjvoS62tNtdwpKhkEfX+4NBJqVG3 YmrlbelebEj57rU6rP8A1gVhXC1tuJRftO7c5CTZXu3yz5r+nFBKqVFUxtb7hvuum9vvi2P5 /wC0VzU3+6/F/hir9ZjMD/lSUWeQWkvbOp0y51toXsIO0nPNBPKVH/Laq/xrZP2a7+/rWXE1 sFkt3rTqkk8JVaHhgfj5k5/VQSmlRMsa6T2uOmV/jAfRj/6xrFJXrWJGeky7hpZmMyguOOLj PhKEgZJJLnAABoJjSoJZtR3S8NzVQbzp9XktpkhyHIaUylSd6VKStYIBScg9iK2oT2rbpCjz 7Xd9NLhSW0vMr+Hvq3IUAQc9Yd857UExpUU8trn/ABrpr9mP/wBoryWddg4E7TCh8/Jvpz+j qn/bQS2lRdhrWufr5enMf5EV/wD3ufjUZna/cgu3BqVqLTyF29px+SRb5KkhDakoc2qC8KKV KSCEkkE9qCzqVFEI1jIZQ7Huenem4AtJNvfOUkcf3YUEfXIPNz00ofIW58Z/T1zj9VBp+NNs uF68NbzbLNBdnT5SUNttNqQk/bSSSVKAAAB96jWu7VfrnetWyLbZboPO6ZZhQ3mn2mlCUlx5 wDPVBGC6jnt6Vdx3srUF8g2CG1Kua3UMuvtxkltpbh6jiglAwkE8qIGfmRXBe8SNNMI3vSpS EBbqFqVDeAbDTgaWtXp9KAs7dx4zn5GghdpsWoYz9/jz7dfXBen4aW5DM5IbiI25cCPrtyEo KSMgFSsjvWk7YNX/AARbbUe+h0xZbVvSbh640xUlamnnldQ7kBstY5VgJWCMq5suTrezR9TK sDpn/Ex2QmA8pK/QV+lYTtPpB7GteN4i6bkxuu1Kk9JUZiWhS4byeo28rY1syn1FauABkk0E QvujrmvUOqZEUX98LtCjDcTcSht2Y4JAWlKeoNoAdaxkAJLYweOYpOtd5sOn7jP1Kzdm1Oqs obCroEI6iVpQ+02etkegnKlEBR3EkDGLbc8Q9OtrjoXJkhbwk+nybu5sx07nUrG3KFAEcHBO RjORUlt8xufAjy2EupafQHEh5pTSwCM+pCgFJP3EA0FLXaz3iM5BSiTKiXWbdZKLdbpEp1zZ AdbS2sLKFFJW2pRfGVHAykH5deDpvUUHWM5Uk3V+ysuL8umO+CHonlUoSwVrfCgoOAn7AO71 b8Gu7rPXbUXRT9+0tOtstuPOZhvOuJU62ne8htR9BBOOoFDHcdu4NfbPrl1wS7jdm4iLC/JE W1OxS47IlOBa0KQWtuQr6sqAHYHnsaCC2vSus2hDbujV4lsM2mVFj7Z6QtK1tIUgvHqjLgWt 1sKGcBCTnnI6Ok7XrXz2lk6js0vytqZLC3WZaEqcBjBKi6nzKg4epnCs599qfedXfxAsFqss a7SXZi4MhbjaXGITzuxbe7elYSklBGxeQrH2T8qyN64sy5y4afPebRMRBUyYTu4OqaLwBG3t sSVbu330EG8ItO6ptN6t8nUkS4tD4QqM8HJqHWUPB7IJHVUpbik8leMYISMY5uCohbPEbTlz k2aNCkyFyLs483HaMVxCgprPUDgKR08YP2sZ9s1L6Dg6+jSpuiL7Dt8NybLlQno7TDa0IKlL QUj1KUkAc8nPbtmq8vVov6tGaUtrOjnpcpm2GDOfRKityYqOmltbbS1LwOpjlSScJ9sni4aU EakWmZL0JFtjCW7TI8qy24w0OqltKQneyk7k5BAKN24d85rmeDVru1l0O1br7ATAksypCm2E JbCUNLdUtASEOLAAC8YzxjHONxnFKCt5unblctVa587a3V2e82hqC0TJbR1FIS6FAkEqRu6o wdpxgkjsDDRoHU06DPn3Jm4LclKtbC4nXjomJZi5UtTTiCG0r3q9KtwOAs5SVAC+qUFMt6b1 JbNG6dtzVnuFw8lqAXFKPMxg+zFS8pYS8ouJS46dxJKSQSeVZGTc1KUCuDrlMpWmZQt9kavk sKbU1CdUhKVKC0kKJWQn043YyM7eK71KCjDoe7uMW26L09cUyo7lx60UXVtMp92SlvEpbra0 ozuQQUhXpSU4B24q3dJQ7jb9MWqHfJonXRiMhuTJH91cCRuP38+55PeutSgUpSgVUatFXk+J bt6QxIadN4RNElEhAhLihgNFKmMlRfwVDfs+R3gemrcpQKUpQK0NQJK7FcUC3fE90dxPkdyU +Zykjpkq9ICu3PHNb9KClYGkL/cdNXoS7Kq0S5amlyYi1syEzkNslDcZsIdSlplGEAZVlWDu OCc2H4YQ7lbvD6wQL5G8tcYkREd1r0naUDaOUrUDwBznn5DsJPSgUpSg+LUEIUpWcAZOBmvz BZLbNeZl2G2RL6/1LfeGZXmG32o9yMhwrjhrqDa0sAkqUpKOQR6s5r9QUoPDBUplsrb6aykE oyDtOO2RXulKDUu1th3eCuHco6JEZZSpTa+2UqCkn7iCAQfmKr+J4RWplUFb0kyVxTIQPMRG XU9J58vlAC0q2kLJwoc4JHPGOn4vyJrWm4UeDJ8oibco0OTK6imww0tWCoqSUqHO0cKTndjI qrX/ABHv2mNOsR7MmzuJYtU+WlK0OuhxUaYpvrFxb+7puIypOSolXAKsjAWynRchN4h3M6gm vy48h98KkMNKCg4300owhKeEJ7e5Oc1wrJ4RQbTGbYj3FTYaiw2WlsxW21h2M4XGn1HHqVlS grPBB9u9aF48Q7yzrqJZbbLssmF5i3xn5DcdTnqeLgcBIeHTWenlKcL4IJPNS3SWsXr9qzUl ldtUiMm0OpbTKOS27nPGSBhWAFY/JUPxIcmd4S2e5vNPXeVJmPdeVKfUtDeHXn20tlwDb6Ch LaNhTgjaDyeanEG3lqytW+4SHLnhnovPSkp3PjGCVhICefliqt8T5t6cu2tmrS5JTLtumG3o DbKjne648HXEgd17WkpB7jBx3rheKcfQzXh1qGTp1+Gors6VJTHey0sFxPTWTn+VJCgCfURu 74oLCX4Y2aPpRzT9kfmWiE5Obnkxyhag42pKkAdRKgAC237ZISMk5OX8HEZFxnTWbtcEOvXJ N3joVsU3GlBstrWE7eQtJIIPHPGDzVX+KDuky/4ieSkWUk6WipZDTzZ+uS5IACQD9oBLPA54 T91dnxQ1KFhKtDvofjaTjt3dxNuksCPu3HDTvqB2llL3CQeVpPyBCaSPDVh+ySbUu+XTychi QhaAln+WfeU66+PRkKO9SQM7QDwM81v2/TEj6ezdQ3Dy6VJiJhRlMuqUp1IOeq6gpCUuDctI Kc+lRHHauVD1Gxc/EDSk2wyPM2u+2iU46ELykBpTJbWQCQFJLi0H71YParEoIFbPDC1QLzEu vnZzsxpSVvlaWdspSWFsAuJDf97WoEJ254J5FTG0WuBZre3BtEKNBhNZKGI7YbQnJJOEjgZJ J/TW5SgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg519kmPDx8 KlXRDp2LZYDZ4x/ODikgj9dcB+/yW9qW9BX55IRsGwQQAn8n1SBx91bHiVqdvSekJtw68Vqa tPQgpkPIbS5IXwgZWQMZ5OTgAEnAFUxZ9azND6L1Zpozm7de7HIbkW9m6TI77y4zziSULUF7 SsKUvnIwFozgUFvm9Py0pEzQV7SG1haA8IK8KHZQxIOCPY1u/SSb+al+/wCq/vqqu2641bdL JaJib/aLeZl4dsyetDS4HFDqFCwtLmxfCUDLeUkk47Vt3TxJv0aNcViRbBLbauvVhpa9dv8A KhXSdcJVkpcKUcEDPVTg8chN5F2e+MtXIaG1G5NbYVHS8hyIn6tSgSkgyBnlIPI49u5r0xfZ YS4214eX9CFq6ixm3JClH3I8zyfvqtrj4nXS32m7SndT2p1MONaJAU3HbUrElwh4BIX6ilHq A/D8a6tv1zcZ9onx5Wq7bBv6bzIbSw0ll3oRWSOohWeDtQdylnHY+1BN/jEv/wDT29/59u/t NZ/jkklRc0Ze0rcGFgiGSfuJD5B/XVZWbxGvz9lssh26RnZz8C2yWYwZb3XNx95SJCEgc/Vp AGEYKTyrjipvoG5X2ZqrUEC636BcGbQ4mKtpqMltwrWyw4F5CjgAqeRgj2HuDQbLFxeZuKri xoPUHnFt9Df1YQ2Ngg7QDJwkEnPHcjJ7VvfSa7fmPqL/AE9v/tVa2pNSXm36709Z4Vo6tqnB apM9QUoIIzhCcdiOCSfY8dlEUnZplji6lvcy2xbFdLijWRMSHGbzOKCGQXGnEKOG05WSCnac KyQaC9hqW7EgfQjUIz7l+Bgf9ZryvU93SkkaG1Ece3Xt/wDaqjWmrxqxVxvEOSt66S7Ep5l5 jpNR0z1OKSuMtK8YThoncB7/ANNkQXXX4bDsmOqM+tCVLYUoKLaiOUkpJBx2yOKCOI1RdlJB +g2pBn2L1vB/7VX36TXb8x9Rf6e3/wBqqK6wl2yN47aF6syM1NXEnNrbXIAUQpKOmNhPud4H GTg98Vx9F3GNG8WVM2iKzJfuj9y+KdSMG5VvDbg2KUQtWG3CAADt3elQHtQWCrU132nbofUJ V7Av28D/ALTXpGoryvf/AOpt2bwQEhyVDyR8+Hjgd6j/AIprtzOqfD1+S4wiYi9gJK1gKDRj vgnGe2/pjPzIrFbX7Sx/wgbwhp9hM2RZIyVJCslbgeeKhn8oI6ZwPbBxQSdeobw2PXo68Ok/ 3iTDOPx3Pp/ozXj6TXb8x9Rf6e3/ANqrgeOEi0xbJYn7tKixnWr3b3GFPvhvgSmi4QCQCAjc T8hk8VC9ZtEeKsluI/apl3lXS0vRtzjiZ8NhJT1UtJ6e1TJQh1SlBYAC1hQJIyFofSq6KK0t 6J1ApxHdPmLfwfbP8a4r5F1Ne5A3J0ZdEIzgKVMhkH/NeNUZ05CJF/XHbanrm2+9tuw4QDdy ghbu4eaUASvlICcgEbuAsc1Y3gfHfhXbU8dbtunsrMV4XG1NdGE4rpbC2hsDaFp2AqKSc705 24wAm3xy9/mnO/1uN+8rGrUl2SSPoTqBWPdD8DB/DMkH+gVJ6ivie5Bb0bKN1iPy4RdYS4ho 4Ay8jCl+pP1aTgrycbQc8UHr6TXb8x9Rf6e3/wBqr2NQ3ZSCoaOvSTg4SuRCCiQOOz5GD27/ AKPeqEv8q5MeDF5jxIzxtJucxap9tdZZjSPr0ltLKFrBSwrcrhG4koPOFE1+moUgS4bEhKSl LqAsJKkqIyM4yklJ/QSPvoI0rUd+CsDRN2UME5EyHj8OXvevCNTX85K9CXpKQQMCZBKj8zjr 4/pqXUoIt9Jrxu/5Dah2/PzEDP8A2n8K9fSS7KQvbou+oUBlPVkQQFHPbIkHn9FSeq5madsT /jLEfXZo6rj5Rd2cnrYytTienHbSF44CU7jtz32n2oJH8cvXGNJz/wBMuN+8rC5qO9t4J0Xd 3MnGGpUMkd/yngMcfP3FSmlBEPpZeUEB3QWpMnkdN+Ar9f8AGeK9o1ZdFHB0NqZP4rg/2mpZ XI1i6wxpK9Oy25jsZEJ5TrcIkPqTsOQ3gj147cjnFBouakuiFqCdF6gWAcBSXoGD9/MkV4+k 12/MfUX+nt/9qqlrJK0rb7HqpU+WxH0+m4W1yKiI6huJIWGUlMVwHegq9H1xycjnjFW94Otw 2fDy2ots+LPi9SQUvRElLAJkOFSGgf7mgkoT/kpFBtK1Nd9p26H1ETjgF+3j/wDKrwrVd0Sc HQups5wcOQD+n/jNSylBFVapufU2o0TqRYxncFwQPw5kisitSXUdtFahV+D0D+01Jqpe93CN B8aPMR22X7s5Ph20xpEb6wx1sFanmVBwkhBJyooAGFJ780FgfSa7Z/5D6j/09v8A7VXpGpbo VAL0VqFtPuouwSB+gSSf1CpNSg+KUlIyogD5k14L7IDZLreHOEeoer8PnUG8bmEyNCKQbc3c XEzobiI7jC3kq2yGyrIQhRA2BeTtPGe+cGBXnwr1LI3rhs2hAVIky2GEyS2IhckMOhpKuifT hkq9ISd6zztoL0SuPIWQlTTq2lcgEKKFf7jWRHTKlKRtKs7VEd+PY1TTvhpeDrxN9VFtRYVq FN16KHkkJbEbp5OWArfvwvhW0/LIBrzpPw61Hb9NX62rTCguXG1sRkqalbkpfbU4V8JaB2KD gAUorXgerd2oLpqHSPECAkWpcG3XO4s3SS9FiOxkN7XVtpWpWN608ENrIPY7fvGexpG1TbNp eBbbndH7nNYa2OTXAAtZ/wD67DOTwMkmqzsGi72/pHQNpfiR0J07KWJ/UmvRXFlKHWgWShsl SSHN4O5OQMe5wFk6d1Tar/CEmG+W/wCMuwy1IHTcS82SFt7T7jB7ZrtdRG5Sd6cpGVDPYffV W6p8MS4mRG0zGtjEGRa1W5CZDiwqCtTynFSGsJUVLJVk5Ukkto5+WnK8NJ7kK7MJg2pyW4+8 6J78he+4NLmtyeg+AjASUo6ZJ3YAGOCRQWyqZGSAVSGQCneCVjlPz/D76OzIzSUKdkMoCxlB UsDd+HzqoNT+GNxvDHTtdqsFoYdgXKM40h9ZUFyShSMK6RwN6Mqx2C1JA9z7v/hterpeWLgi HYEJjN2xpuMXyUOJjul1wKUqOSgclCQjbkHKu22gsTRzdmZjXBiwseXDM1xEtpRJUl8BOc5J 7p2Ec42lOOK79RHRNrkxr/rC6yG1Ms3S4pXHbUMHY0w2yVke25SFEfdg+9S6gUpSgUpSgUpS gUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgiviXejp7Sr11VOlQWIy0l52NFTI WEk4xtV7ZI5qMWebe5+pF2VzU19jS2IyZboftMVtIaUpSUndgjkoUBx7GpF4tafuWqtB3Kx2 YQ/NTNiN8t5TSEJCwonKULJPpAxgd+/FQ3xR07fpsbWdykW6A/Em6fagMxo7rsl5T7bjjiT0 +iMjc8cEHI2A459ITtq03pSd0bVrzySSCXYbCxkfLYlP++vRtOoiP+U4H/w9v/zqvVeHNzkX dd3XbLE7bZD/AFVabLyhDI8sGkuklkfWZ7gt8D5qArM/4cXiaxp1N2iWK4zrKYDSbhJeUp55 tlSVvEkskgkgpCc85ySOxCbOWPUbjpV9MHm0gYKG7exgf5wJr1Hst4dZStOsp7oP89EWLg+x /uZ981Xlt8IZLdsu7F4Zt92lux5LbL8l8BEl1x0uNuPISxncnP2lKcIJOOKsfTdkkaf0JHtd qi2yFcWYhCG2wTGEgpJKjgJJSVnJwAeTQQibqidEv5tK7nq1b5uKbWlxMG39Nb6mQ8ME4OOm QrOP6amqLVflpQtjVZW13SowWlbx95GAf0AVFVaP1RKlWG43AWQ3Nq8i7XFLD7qWjiKIwS1l sk5SAr1YwRjnvUca8N3L3pbV0WBaoMVt4Pw7G3cIvl1Rm3lJddKsJUcJdKgggdkDGAQaCym7 FqBKcP6xlq9Q5TBjJP4coNZBZbsVqQNYXAqT3AjRcj/6VVi94UXtPnVsQ9PqdcutvuDLi30p W2mO0EqTlMTaCSnj0Ywsk895p4daZv8Aab/ebrqj4Q/NnMR2jLiK+tdLe/lwdJA7KSMjvtzg dgHc+A3g99XXMD7osXP/ANqsT2nr4vlvWd1bVjAAiRCM/M5Zz/SO9SilBG02G9Y9WrrkT90W KP8Awqidv1CZ+o41mY1Zey7KXJbjSDCiFl5cc4eSCGyQUn8oAHHGatCoHYbHqVOu3rxeothE fa8yy9HkOreQwVbkNpbU2lKCT6lq3KKiB7AAB5vsiXZLpZrfM1VfFSLtIMaOWoEZSAsJKjuV 0sDhJ+/7u9bd8t1ytdrl3GZrHUAjRWlOuJiQ4a17Ugk4SY6ieP8AZ+Ocut7HdLxeNLSbamCW bVcfOvGQ+pClDpON7UgIVz9ZnJI7Y98js6qiTLhpu5wramOqXJjrYR5hwoQCpJTkkJUeM57U FfTdQKt9pt01GqtVzVToCroiMmDBW63FSgKU6oJZSABuSMZJJIABrpNTpsi8RoEHUeo5gfZb kJlsW2MqOlC8lO5zpYBwAcd8EYzXMvmgL3P0lp+3MptrdwiWd2zyZKJz7O1C20ICklKPrE5Q FFtQTyBhQ5J+yfDeem721MRNn8jBft649xUgonsNRkpCmgQj179pGSsABZG0+4ZrJenL7dmr fC1df0dcPriylwYaWpQYWlDvTPTJ9KlAcpGeSMgZqRt6WvgVlzXuoFJ+Qi28f/jVwNIeHkm2 axZu87yrEaB51MKPElPOIPmHt5VscGGjt4KUlQKiTkABIsygi/0Zu358ai/0Fv8A7LWlqBqZ p60uXC4axu/lm1IbH8ViFa1rUEITw0BkqUB7Dn2qa1yNVt3h6xvt6bVCRdFFIbXMJDaBuGVc JV6gM44IzjNBW8nWDzVqdmM3nVkpcd+THkxWLdCU7HMfHVUvKQnaNyeQo/aH34ldvs99ulvi TDq3Udv6rYWY70KCl1OfZYLKsKHyBrUj6Sug0QzaOna4T/xJqQ8iO646hxgSUOuBTi07luLS lWSRyVfKp/QRf6M3b8+NRf6C3/2WvqdN3ZKgfptqBWPZTEDB/HEYH+mpPSgjnwK8/nbcv9Vi /uqiSr6td+NqRq2+nE4WszEQoZZTLLZd6OenndtTyduASBnJq0KrKT4eSZmvzc3RDYtDd2bv CAzJe3uvIj9P1sn6sK3YJcSeQkDaCSaCSnTV4Uvcdb39IxjaiPAAz8+YxNekacu7ZynWl8cP bDseCR/8sdJz+mpNSgjnwW/I/ktVSF579eEwr9W1Kf8AfWjdIF8t9vlTpus1R4kZlbzzvw5n CEJSSpR79gCamNal2TKVa5aYDUZ6WppQablKKWlKxwFkAnb88A0FVQdVSJkaS4nVt6DrD0Zs Rxao3UeMlO5jZwU4UCOSRjB3YqU6aTO1FZ2rlA1Zd0sOLcb2uw4qVJW24ptaSOn3CkKHGRxx muPbtMawZtsgFFgizJU5l+f0pDjvxBkIKXG1OKZBaGOmEBKTtSnGec1KfDawytMaLt9onKYL 0Yu+lhSlNtoU6tSG0qUAVBKVJTkgE7c0Hv4FefztuX+qxf3VPhGoE8J1OopHYuQGio/iRgfq AqR0oI58J1F+cyf2ej/zriOP3gakNmGorouQW0rU4xZUFloHPd0goCsJPBP84cVPqre96Jut w8QIt4aTaGIzNzYnedb3JmFlEctrjnCfWlSsHlYAH80kUHeRp/UAcJXrOcUewEGMD+vp1nFj vSSFJ1XOUR/NciRik/jhsH9RFSOlBFfETUT2n7ZbW4PTE+63Fi1xluJ3IbW6TlZHvtQlZA9y AO1QWZqnV6dZalt1oefnvQLpDjxoardlkx3UNrcLjyQNm1K1YJP80cHOanXiQ1Z3bJGN8u8K zliYzJhy5byG0okNq3p+0QDkJUCM5KSquTadQeHNpu1zucLVllTMuS0uSlOX1LiVqSMAhKnC lOAAPSBwAOwoPKfFa0eQiTXLfc249wZ69tyhvdNHVbaAQN/pKlOt4CynhWTjBxvta+aduDMF uwX4zMJVJZLDYVFQqQqOla/X6klSFqyjd6ElXbGeExA8LJaHUxrzaHUdMtJS3eytMcKcS79U nqkNettCvQBykfKtpxfh7HnR5L+qIKZjDYSp1d8wt1HULgDn1nrSFkkZ4GSBwSKDYtXidCuN /ttnTZ7qzLmOTGyHCwro+WUUrKtjiu6kqAAyTgnGOa47niy3ddK3272CBIa+EQWrm4mQtle9 slW5pSW3FFteG3AQcFJwSPavseN4UW6cqQ1qK1sS0yJEhS/pGsK6r6Ql1R+u7qCR+GMjBrBL R4YKscu1W/VtlhxZkRi3PgXxLmYjROGkhTpCchSxuAz61E5JoLYivokxmX287HUBac98EZFZ KirfiBohtCUN6t02lCRgJTcmAAB7farZGt9KFAWNT2MoIBCviDWDnt/OoJDSov8Awh6K/O/T v7TY/rU/hD0X+d+nf2mx/WoJRSowPEHRhxjV2nTnt/6SZ/rV4b8RdFuKIRqywqwcEie0RnBP fdjsDQSqlRf+EPRf536d/abH9an8Iei/zv07+02P61BKKVFleImikjJ1hp3H/vNn+tXkeI2i yfTquxqyraNs5s5PyGDzQSulRlevtIN462qLIznt1ZzSM/hlQrz/AAh6L/O/Tv7TY/rUEopU XPiJood9Yad/abP9avCfEfRK3Q2jV+n1LPZKbi0SfwwqgldKjSdeaUUMp1FaiM4yJKT/AL68 nxC0YkkK1dp5Kh3CrkyCP0bqCT0qL/wh6L/O/Tv7TY/rV4c8R9ENjK9YadH4XJk/96gldKi7 PiHo5/Pl9UWZ3H97mNq/2Gsh13pNIJXqS0ISO6ly0JA/Ek4oJJSov/CHov8AO/Tv7TY/rU/h D0V+d+nP2mx/WoJRSoifEvQwUR9MNPkg44uDR/71Z0+IOjlNB36U2NLSuzipzaUn8CTg0Enp Ueja30pJCjG1PY3gnglu4NKx+pVZvpbpv84LR/rrf9ag7dKjZ15pAFQOqrACkbiPiLPA+f2v vH66xnxC0WDzq/Tv7TZ/rUEopUX/AIQ9F/nfp39psf1q229YaZcQlbeorMpChkKTOaII/wA6 g7tK4n0t03+cFo/11v8ArV5c1jplpBW5qKzIQOSpU5oAf/NQd2lRc+IWix31fp39ps/1qyM6 80g88llnVVgceUcBCbiyVE/huoMniC8/F0Te5cN0My4sN2Qy50kOYWhBUPSvg5xjn51A9Oas uVh1Pqi1agnSLuIMq3wITEaKw0t599gOKxjaO+4+ogBKe5NTzWumk6rtse3PzpcSEJCXZKYq 9ipCEpVhsq7gbihRx324964qfDO1fGp9wclXF4zSy86HJKisSGeGnkr+0lSU5TwcEdxQY4/i LZbtJYix7RdJkoL2SWURUOKgnzBjku+rsHEKB2b+ElX2Rmuc14k2tcG5y/oZqBDFv2h0rixk kqUGiEgF7hW19tWFYOCfcECRx9A2SIthcES4i0BQdWzIUFSQp0uqDqjlSsrKlZyD6iM4JFe7 poWz3O26ggTDMVGvrwfmoElQ3KCUp9OPsjahAIHsBQcqJ4j2Ys3N+NbJyYVuuQtkmUkMJZQs pCi4VdThrlAKjj7Q+8jUgeMNhm2F+8tQ7gLcw0hbj5XGKEOLe6SGVLS8UpcJIVyQkJIKlDtU hToazCY5IIlkrnNXEteZWG+s2hKW/QCE7UhCMJxgbE/KtaP4b6dZiNR+nOWluMmKFLnPFW1D xeQrO77aHCSlXdOcA44oONJ8YrFGhCUuFOUz0pbilpei7QYxSHEpUXgFq9aCnZnIV9xwvHiV aLdcfKTNNXVU9bkRtLITEK3Fyc7AMvc4KSlRzgH3xzUmnaKs9waCLgJ8oiK/DK3Lg/uU09t6 iThYznan8MDGMVpS/DmxSZciUpVwRJfbjNKdRNc3hMdW5oBRJPCgFHnkjJzQfdPeIdkv2qZV hgqX5xjr+ouNKC+itKHPSlZWnClYG9Kd2CU5HNTCuRaNPQrTNkSIK5aQ8txwsKkuKZSpxe9Z SgnAJVk/cSrGMmuvQKUpQcfWMidE0pd5NpfZYnMRXHWnHmuokFKSeU5Ge3z/AF9qgmofEKZa vDixzmFRnb3Mt8Wa+t5aG0NNq6YccIJAJJWQlI9z8gasi725i7W2RAmdXy0hBbcDTqmlFJ7j ckgjI44Ncefoqwz9KtacmQ3HbQ20hhLSpDu8ITjanqBW/AwPf2oMfiTc7nadB3e4aeQXbi0z uZKGusUgkArCB9opSSrHviuf4Z6gkXh/UsKRMeuDdpuPlWZrrSW1vILTa8KCUpTlJUoZCQCN p++pRd7RCu9lkWm4NLdgvt9JxHVUlSk/84EKz9+c18stnhWZh5q3tKQH3lPurW4pxbjisZUp SiSTgAcngADsBQQuXfNSW/VGuY7Trd0EKzs3G1wURwghxXmB0yQSpZJZT7jvwB7xWy65v1yt 16tlquy7ndGIltkszBEZStt2Qva40W1FtCgMcZII3FJORmrP+iVr+N3C6/x3zdwj+Vk5mvFK 2/VhISVYRjcvG3GNxPc1qs6DsTVrdgqalPB1xh1T78pxx/ezjpEOKJUNm0EYOM5PuchW9/8A EC7M6ejyY91mRUxrbcnn5bsFrc7cIqwkRXEgLQhP8ofSrJCRhfcm4dO3BV30/bLkproqmRWp BbznYVoCsfozXCV4e6dVb48Ix5QjspfQoJmvAvpfUFvB0hX1gWoAndn5duKlqQEgBIAA4AHt QK4+rnZrOnpS7XLjw5eUBL7/ANlIK0hWOCCvbkJBBBURxXYrn36zwb7bVwLoz1oy1IXgKKSl SFBSVAjkEKAIP3UFJv6/1ILFHKZV2kEXC4xym3wmHLr02QC11WFI2JwT68JBwprtuNXNpG4r u+lrTcXXor7smK2645EJLKllIKignnbnOM81yY/h/YoyUGImdHkh155cpma8h91TxSXd7gVl QV00cHtsTjGBUhtFth2e2RbdbI6I0KM2GmWkdkJHYUG3SlKDFKS8uM6mK4hp8oIbWtG9KVY4 JTkZGfbI/Gqlk6n1SnwAuOoE3SMnUMITepK8olSV9GQ636UZABwgYJB+8GrcebS80ttRWErB BKFFJ/QRyPxFRz6C2D6Kv6bMeUbM+panWFTnyV71FSwV792CVEkZwSTQSalYorCI0dthtTik Np2guOKcUfxUokk/eTWWgxvMMvY6zTbmO29IOK0LtEQ1apjkGNb0y0MrUyZKQloLCTtKyBkJ zjJHtmunWtdIEa62yXb7g0HoctlbDzZJAWhQKVDI55BNBSI1vdbRDmQZhRPuTlyt9qjPMwEI dS6+0VuqS2dgU3hK+mtQAUc5yATVn+G1zcu2lW3pD5fktSZMd1S44YWlTby0bVoTwFAAA44J BI4Nca4eGrAtzjFkmpjyXnWHFy5rS5LiAwMMBra430+n7YznJznJzINC2CRpqyG3yZceWrrO PdZphTRWpaital7nFlSioqJOR37cUEhrAuHGWoqXHZUo8klAJNZ6UGv5GJ/grH+jFUFdte3d hy5Ro70IXSTFvKmreiE31LauISWFKzkq3tpJ9QwStJHFfoWoqdC2lb891125OqltPsjfNcPl 0PqCnQ0c5RuUAcg8YwMDigkEKKlqOyHm2DICU9RaGwkFQHJH6a2FtoW2ULQlSCMFJGR+qjSA 00htJUQhISCpRUTj5k8k/fXqgh3ipOm2/TcV22z5cF5dxiNLcitJcWWlvJS6MFC8AIK1ZxwU j2yDXX0i1O3aJATer44hn4sGZfw9CnXJTTyUxGVJDONqmsr7DcSeRjaLsusl6HbJUmMwJLzL alpZKwjeQM43HtUGsXibHkuylaghsWKFHhxJa5Mmakj+MglpHYYPpVnnuBjOc0EKmao1/D1l PRGTNfbKwlm3rjbmio29ThCT0QooEgBO8PHHA2nOazRNSakEDT71z1Q+iHNujUV16NFQXUJV CdccQvdGSAUuNg+lOUhSgonAxZ7+udKx5b8WTqK0sSWHVsuNPSkIUlaBlacEjkAgmvBuek9R SoribhbLhIt6BcmS3ISsspIIDwweBgkZ+RNBU72qNXptenZlwud8YU7GBu7ce2o3ssGUENSk JLR+sWnG5AzhKlEJG0AyBy7aqVr1xlmRczaBf+gkmOdvQ8lvCSOhgN9fCepvz7f5VWZHv1qk 2Jd6jXCM/aUNLeMtpwLb2IzuVuHGBg/qqJPa/mqn2RiJYQUXW2O3RrzM1LLiEN7CUrG0pCiH E/zsDnJGM0EKi6k1mu2QnHHbsUORo7l8cMHa5b3TIQl1LCenk4bLnbfgJCu5ye+p7UCdSaXi J1bdvKz1PpUgWptv0NZKSsuNKUkq4TklOcZA5qVaX1/YNQ220SmZYiu3RlLzEWSQl3CiUpBA JAyUqxzzjjNdAat06qNKkIvltWzFKUvLRJQoIKiQkHB7kggD3II70FY6T1Dqafry0x3Z93XZ viN1juqkRG0h8N4LJylobWwgjBJBUoL9gM3TUef1vpdhClvahtSEJZTJKjKRgNKUEpXnP2SS AD86zvaqsLV0btarxA+JuLS2iL109QrUnclO0cglPPbtzQdqlcnS98Y1BaRNYQppSXXY7zKy Cpp1tZQtJx8lJOD7jB9661ApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAp SlApSlBwtZW28XW2NMafu7dqkB4KdccjJfS61tUFNkHGM5ByDn0/Imofe9EPRY+pVJYXdrZc rZFtiLdFAbkIS1lIWHVrCSQHFK9vsiu94qXNqxaQkXiQi5LjwlJW6m3yeg6Uk7c5JAIG4HGa jLTqW9S3Gz32VebWxEt6Z7s1d+UUJbWtaE5OBg5Qv34wPnQbEvw8ucyz6eZfujPnIrch24u/ WoVKkvNFK1hTS0EJ3KJx8sDjFYovh5qCJLs78TUEaO5b7fBgbm2nk9RMdZUrckOhKg4FFJCg cA5HNdF2LYDHjzG9e3FiNMc6DKxeUFDznbagrz6geMJ5z3rK1b7I2Joc1vcnTASVSyu8JHQA JyXMY2YwRzjsaDLZtEOxfCL6FTZyHlG2u24ym2ikbVJUkK2knkAj37iufH0M/d5mkrhqFi3r TarYuBIt8iOH0rcVsClpUTjH1Q28Zwo5x2rJGk6RlraRF184+t1SkIS1fwoqUkblAYVyQOT8 hWxHj6dmPxI0fWM51+a0HY7bd6JU8ggkKQAckEJUQR+SfkaD3c9BiTepT8SY3Ht8yRAkyI/R yoKiLSptLagQEpOxAIwcYJHc1y4XhvLhW6yR48+CHbE7HMF4xDucbZDyUoeO7KvS+rtgBXq9 8V073aLDaCyu96qu8JLhUU9e9ushQA9X84cAEZPtmsZi6ehedYka2nJVCG+Sl69gKjJ4GV5O Ujkcq+YoONqPwwuN6Lg+KW6Mwbe3FRHZhKQyl5EjrB3YHBkJysBPzIUckDHTRoGajWg1Eq6N b/ifn1R2mVobUgRlMBO0ObS4QtRLhBJwkcAYr11tKeWlSBrt4sRUoU+4L8CloL+wVHdxuyMZ 7+1e4n0Zl+S8rrWW/wCe/wCK9O9but6in04PPqBHHuCO9B1fDuxP2O0z1zUhEy53GTcnmwch surJSjPbIQEg44yDipTUGu9islsMVu66nvkUyVdJgO3p5suqAJwnCgScc/orXgMaQeZgmHqu 4PKl8RnhqKQvq+opGAXSg5UCkcckEDmgsGlRz6Jtf45v/wC0HKhlvmMP6vj2KSdWxXZZk+Xc cuCySlhW1S3EZy2hRPoVyFZHYkCgtalVP4ivRtLMOLfe1VLjxoi7hIcbuzrKUtIWhBSlfZTn 1mQglOQDznFSS8aZt9stMichWqZxjtqdMdi+yg44AM4G59I4/EfpoJpSqek3m2MWWwzLenVD ki62xd3MVu9PLLcdDaFrJU6sgqG9KQBjJPOBzWJGqbHL1DCtVoul+muPpiLWTeksrSmQkLbK W1qCnMIIUoAcAjGTkALmpVTaem2zVOoJVpt90vy47PXCn277hxKmXEtq3NJVvQlSirao9wkn ABGZfH0PAaVly6ake4xhy+Sx/wDxcFBKqVHVaOtisZlX75cX2cP/ABq5epbTHsVlkXAz9TSE tbUpZYnurUSpQSByScZIyeTjJ5oJtSqVfvi1WeXKhQtVypFvlyYs5sXoNNseXAK1h1RAUk7k ge59QwNpqc2jS/nYEWZOm6jhyXmAXIq7s6eiSMlJ2kDcM4yKCY0qMI0VbwVFy4ahcJx3vctO P0JcFZPodb08tTb+2v2V8bmLx+hTpB/SKCR0qOfRNr/HN/8A2g5UJeu1ta1Ku2GbqfyqLm3Z lTPiR2+bWz1QkJznbghJV+UcYI9VBbNKjQ0hH6gU5dtQLHun4o8kHv8AkqB969fQ+Cjli4X9 pfur4xKcyPwW4ofqGaCR0qOfRZxHDGob+yn3HmUOZ/StCj+qta42R232+TMf1PqIsx2lPLCC ypW1IJOAGsk4HYUEspVNxtRMSLJfri7c9aINohtXB5lD0VS1R3Wy4lScDbnaCSCQRjjvzMrV pnztviTBqPUxafaS8lC5iQQFAKwSlP8AsNBMqVGxpJsd71fz/wDEF19+jEgcI1Nf0p9h1WTj 9JbJP6TQSOlRz6Myvzov/wDnsfuqiN5uKrTqOPapN01j03pbEITAIwaLryVKQE5b3LA2ncUg 7ffscBaNKjLulZDiClWqNQgH8l1lJ/WGqxs6Qeae6qdVakJPcLkNKSfuwW8D9FBk8SNOytV6 SlWaFKYirkONKW4+0XU7UOJWU7QR32gd+xNcPUGhrnetRTLo7cYLfUZgIabEZasLiyFPjf6/ UlRWsEcdknuKlOsJcaJYJQlXQWtTyFNsvh1La+ptKgEbsgqwknGDwDxVS2jUuo9PL1VPkPTb 6bRa7bIVEmSOmEB1srkOehskqGzOMdt2PlQd+B4Yy4d6nXRcq2Tn7qt9Vwjy46lMDquNK+rT u9gykEE+ogHIxiufF8ONU24yvL3G1Sl3BlUKU66l1O1tchbrriUBW1JUFkbEhIzg5Nb928Ur lbXWVr0/EfgS1zvJSGJ7jheajJz1ClDCsBYHBBI9845rbt/iNc5ci2xzYYbUm5Q4c6E2q5KP WbeVhwD6n7TQwpQ+RByKDlK8Mbzcpbgud0YjtNT7lLbdiBxKnTKQNhICx/JqJSUq3JUkAHji ui14fXteqIN6nXi2uuMPRXlMtQltthLTS0FCEhzb9pxawpQUQSB2GKkGtb5Kgag0hZ4S1Mm7 3BSHXgkEpaaZW6pIyCAVFKU5+RVjnBEAtFw1Wu9XNcCdeH4tr1E8zLdk9FccW9CEqUgJxvU5 zhJSM5PJxQTvxE0pctVRFxId3RBiuxlsONqY3ncVtqCwoEE4CCCgkoVu9QOKjN28LbhPtsm3 pusZmOmPcmIriWVlw+ddC1qd9Xq2pyOPtHBOMYrOz4qPrj2bfZEJkXxiLItqUyipGx9xKAHl bPqyncDgBQPIByK7EHWtzmXdVtZ04oSYoj/EA5MSnoF5S0pKcJO9I2bicg4UMAkEAOTC0Lfb Vc5Hw6dBchzpcSS+qQHVqaRGbQEtpKlkq3LQDyQEjcOeK4Vo8KdQIiWgTbrbkvWtMNlpJacW haIr61pKgFpCi5lKzuBKDkD5139NeJ0y9Xj4emwslxEKZKdMaeXcLjuhospKmkJUslSDyoAB XP3x+f4p3W4aCvep4UFiCLJ5SY2hMhxxMtt1KVKbWFsoIBQ5woZ9QBBIHIWHrnTEnUkmwLZl tsNWyYqYpCg4C4rpLbThSFpKcdQnOfb8agqPCO6tQrKym9wnVWxiAyjdGcSFeVfLpztcwQvI zuCiCDjGauSlAqv7BoObA1nEvs27pkuRmZLJdSzsfmB5wKSH15wpLaUpSkAcYHPtVgUoITrr TWoL/coy7bdrXGt7LeRHmQFSCH8n60YcSkkDG0KSoA5PfGJJqaDKuenrjAgSURZMphbCH1oK w2VAjdgEZIznvXSpQVjqLw1k3XS+n7OmXBSbbbnLYqSWXErShbaW+o2UrBB2pOUKJSSRn7Ir 2PC9uNcHWbbIjMWR+ZAmutKZKn0qiJbCG0rz9k9JGcjIyvH2uLLpQV7pPw5TYr1apKpjTsOz pmpgNIZKHP4y6FqLit2FEAbRwM5yeasKlKBXI1XDutwsciLYZ7NvnO4SJDrSnAhOfVgJUkgk ZAIPHfvXXpQQdvR9xXpKFZ3rhb2FM3FmW4IcItsraQ8lwtbFLUfVjlRUSSSTmpxSlApSlAqB SvD5E3XKb5LeieXbuCLkhtphSHVOoj9FAWrdtUBlas7d32RnA5ntKBSlKBWpdkzV2uUm0uMN 3AtKEdchJU2lePSVAckZ9hW0nOPUAD9xzX2grFrRWpXNEaotEuZZPP3lgsGQy06NxW2UOOuK USpSyCMD7ICQAAKsCwxn4VlgxZfR67DCGllnIQSkAenPtxW9SgUpSgVX960VdLrrSBdXrmwY sK5Nz46i0Ouy2lktqjJIA9C1KKiST3xj3qwKUClKUEe1qxYJMCM1qe3G4ResFtNiC5K2uBJG 7CEqI4Khk/Mj3qJXSXpV925SbexqC13W4JSiRcIen5anlpSoHad7CkkEJxgg8E4re8epEmD4 V3ufBmy4MuIlt1p+K+tpSD1EpPKSMjCjwcj37gVFYmoLjZtX6lu0sT3oXkbcq1W16a+Ep8xI cjIU6FkhKlKQhRO0lKT2Kt2Q7z87QHRtMWZb5yE26MqJCaftUxGxlaAhSQC2MgpAB71mgyNN xL5CuDXxgxrfE8rboXwKQGoaSAFFshjdylKRySAAcd6w3bxFu1kXHYvGnozMh1uWfRPUtO9l xCEchohCF9VtW5ZTtBOew3b7mt7qzqQWORYorNwcEVxltdxOXm3AvqqTho5LXTVke4wcjIyG W+3nT94Vb3H0XpuRAkplxnkWeXubWAUn+5chSVKSQfZR98GvliuukrEuSLNbLnEMtzrPdKyT R1Fn+cr6r7XHf8K5sLxIuEu0WqcmwNtt312O3aVqmgoV1g4oB8hOW1JQ0VEJCxlQSDnNZous dVP6mt1qXpiDG81FMtQeuJLiEoLCXeEtlJwp/A55DajxwCGaMrRnk5bLGnpiY8raHm/gUpIV tVuSMFvgBRJGOAeRXlLmiGpEZ5FlmIdioDbRTZJY2pSoqAP1WDhRKhnOCSRyaj8fxenJjymZ 1jabuQWhqOll15bbi1SzF/nNJUpKVDcSgK4IHBIB2NReK0+0W1yS/pZSm0W1+c43IdeaX9S9 0lp2dBW1KshSVLKcg84oN9EXw+QwllOnpPRDTjIQbHLKdjhytOC12UeT9/NYLs1oeZBcjG13 VmHKXHMthixTAJSGR9U0sBnOwYTwMcJ2ngkVkneIl2h6oNi+Awes1OhQ3FpmvKQA+lStwIj7 RjbjBIz91ay/FKULEtaYFuF9TcTDEJcl5La2xLEQuocLI3YcUnIAOAeTnigl7Ot7U8oJajX0 q+SrJMT/AEloCsx1fbAncpi8JT8zaJX7uq9iarvLnik3FUpSmF3d22uRUTCthgCMHErUOkDl SW1FKM43bjnmrjoI59NLR/e7v+x5n7qvh1raAD9XeP0WaZ+6pr99LNhbbNzXblSJcdlKmlBL j5LqcsIVuTtU4AUBQUMbs54quoV3vUnw5stx+M3GPLj6kbhPx9yVKLZuIZ6DyykqWUIO0qSo bj3Ku9BYK9dWdP8AcL4ff02Oaf8Awa2Ppbb/APBrz+yZX7umvpLUXSFycfu67MgoCPPIAKmi pQSNvI5JO0cjGe471wvCK4zJ0PUbVxclJeiXh5hMSU91nIbexspbU7k7++/O4437c+mg7atY 2tHC2bwk/L4RLP8Asbr59NLR/e7v+x5n7qotLmX5m/eJMa0XF9+ZHtceRbmpKkFDDy0P4CRg ADKE/az95xUGOsb20ZVltHxp2M9Ks0ZLtycWy+2qTu646qgpSQoITyM7Ss7ONtBb69b2hCSo tXk49k2WYT+oNVkRrC2rSFJj3kgjIzZ5Y/2t1TVx1XeJdvMCM9dkRbbbbvNmLFz6cgORpPT9 D4QS6GwpW1KgkKykrORV+Wia3cbVCnMdTpSWEPI6qdq9qkgjcPY88ig5X0tt/wDg14/ZMr93 Xg6ztAP8nd/2PM/dVI64WuRL+i80wLixbHU7FKlPZCUNhaSsZTyCU7gCOQSMc0GAa0tBOOne M/8AueZ+6rwdc2cHHRvf7Dm/uqq+dO1HCgx/ik29N2YO3N5tmM8Vz2EpbSuIh8hW84SVrIUT 9psOcVa3h3c5150JYLld2y3cJUFp58FO31lIJOPbPfHtmg8M6ytjycoj3vH+VZpaf9rde1au tqRlbF4SPn8Ilfu6kNKCOfTS0f3u7/seZ+6p9NLR/e7v+x5n7qu9MaW/FdaakOxnFpIS80El aD8xuBTn8QRVN3C7Xl3/AINcu7ovlxau0eNIdM1pSOq4UOrThRKeBwM7dpGOCKCfnXlmAB6F +ORnixTj/wCDWx9MbXsStTF5SlXYmzy/9nTzUipQRz6a2Mfyj8tk/kvwJDRP6FIBr4db6fAJ M5f+rO/1aklaV7TNXZp6LU8yxcVR3BGdeGUNu7TsUofIHBP3UHF+nmnd5T517I//AGj2P17K 1z4j6YGf47K44/8AZ8n93ULt86+NQpwn6icZgvT4DMDctKnpqtg8w0wpZQoJdWlYbUSOyiMJ xUy8JLpLu+hosi5yHH5qZEll3q46jex9xKW1kAArQkJSSOCUk5OckNhrXthecKGXLi4sAKKU WqUogHscBus302sHvMcSfkqK6CPxBTxUjpQRz6bWDH/Hlf6u7/Vp9NtP/wCHL/1d3+rUjqtL 1qWRbPEUGVOmKs4mRbV5aM9HKG5DzZUhTqNpdAJUB9pP807SBmgkqtdaeTjM1zntiK8ffH5H 31i/hC0z1dirg4g5xuciPIT/AJxRj+mpXSg51/sds1BbzBvcJmdDKgssvJ3JJHbI961HdI2B 6VKkvWmK4/LYEV9a0bi60OyFZ7gYrm+JCbiqBaTBE9UFNxaNyRAKg+qNtWCE7PXjeWydpztC vvBrO5Q70iW9tY1y/wBNuzBt1b74U5h4mUVBtYRuLO0KwO+ffNBbDmidNuKCl2mOfqHoxAyE qbe/lUqGcK3e+c9h8hXy26VZg6k+KeZU4yxF8pBiKaQEw0HZ1NqwNytxbSTuJ98d6gGn7O9d tW3+0x9S3R+zxH1zES4V3dUtBdIR5RRCjgtqZe4zkBaO3OefbIF++F6TfdXq5D0iW/8AEWpD 0xfRaS08AVBKwobldApGe4+80FotaK041EfjNWiKhh5SVqQlJASUqKklP5GFEkbcck1ttacs 7MuLKZt0duRFYVGYcSnBbaV9pA+49zVB3KHrNWkraiAjVzd1OmHBJecflqUJocGEhO7HUUd3 J4CDnngVKpDWoGteXKTGY1O9p5M23KSw248FrT0lhRQXF42JcLZcTgE9yeCCE5nac0ZpmxT5 Eu1W+HbOn/GlqZykI37ueCQN/q/Hn761Lfa9BakU81b2LbcSzGEN5plW8JZWoObFpB7E4Vzz WfxTeuLmnnLNbbNJuKL00/b3XmFgeU6jSglxQx9nJwTxjv8AdUD1A3NjPeJk0PTbO75+LOt8 p91cJmWWmG0FrqBSQoLKFIxn+cCOQCAtBWjdOqkmQqzxC+p1l8uFHJcaBDSs/NIJA+Varnh7 pJxKw5p+3qC1FRy1nkr3k/dlXqP3gGqu1VC1PIgQZdqOpm37ja7nOdaTJluhh51KVRmPQ4kJ UnlIHYEHitmFO1PadRq6Np1FcLdKg25iQ1IEk7PQrzLjbhXhC0goJ4ypQIBzzQWq3pGwNzRM RaookiUZ3UCOeuRtLn/Oxxn5V3Ki3hY3Na8O9PouyJyLkmGgShOWpT3Vx6yoqJPKsn8CKlNB qXS3RLrDVFuDCX2CQrar2UDkEEcggjII5rkvaL04/a4ltds8RUGIsuMslPpQsq3FX/OKuc98 896kNKDXmQYs2CuHLYbeirTtU04nckisNntFvssRUa1Q2YjClqdUhpONy1d1H5k/M1vUoOR9 GbKZ86abZFMqc0WJThRkvtn+av5jk8H51ihaTsMKyuWmNa4yLc4UqUztyCUhIScnnICU4Ptt GO1dylBwndIaeetsSA7Z4S4cXd0WlNApRuOV/wCceTnue+a7oAAAAwBSlArQvlnt1+trtvvM JibBdKSth9O5CiCCMj7iAa36UEYOgNJmHHifALeIzDrjzbYaACVrG1Z/6Q4PzHepOAAAAMAU pQKUpQY5LDclhxl9IW04Nqkn3FcJOitNpsC7ImzQxaFuF1UTZ9WVHuSmpDSgxxmGosdthhIQ 02kJSnPYVkoQCMEZFKBWvcIce4wJEKa2HYshtTTrZJAWhQwRx8wa2KUEWgeH+l7fBdhwrS2y w44h47XF7krRkIUlW7ckjJwUkYya7lmtUGy21mBaozcWG1nY0gcAklRP3kkkknkkk1u0oFKU oFcWTpayyb43d37e0u4NrS6lwlWOolO1LhTnaVhPpCiMgcA12qUClKUHB1bqEWFFrbbY8xNu c5uBGbKtqd6gpRUo+yUoQtR+eAPeoKPFGexqN62yYdqdW3fU2XyrEpQlLSpKFB9LZTylIX6u wwlRzxUy1xYZF4FklwFI87aLi3PbQtWEupCVIWgn2JQ4rB/KA9s180tpVVkmX9+RO898XmKm LSphLfTUpCUFIIOSNqED9BPvQYLdrXSghvyoclthpwpkDEZSFSuovYlxtO3Lu5WEgpBycfMV ma1/pl5yEhq6trVMKA1tbWQCtakICjj0FS0KSArBJSR7VHmvCqOkW7fd5Li7QyzHtKy0kGKh p1DiQrHDhPTQkk44B7E5rsRdGPxr4q6NXt8SJDbLcxPl29r3ScW4gpGMI/lFJOMnbjnPqoMl s8RNMXIseUuCyHY78sKXGdQlLTKtrq1FSQEhKhgk454rUuHiRaG7LLusAvSIdvUw5O6kd1kt sO4w4nekBWApK8fkg/dXI034VK0+W3LffnESkx5jCpBhtrWoSHEuH7RUAEqQMJxjlXGVE1jd 8KGYWk7lpyzySm33ZMSNJKwAWWWkJStaSOVLWlGOexVnsMUFp1gmw405gsTo7MlgkKLbyAtJ IOQcHjg81npQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQ KUpQQvxPehNRLQzIt6rhcJ05EKCz5lbCOqoFRUtSOQhKWyTwTxgDmq1vU7TlokSbLL0yuTqe LIDKYbFzldJ1stF7rJUMr2hOQRsJBB7j1VcGr9Oo1DFg7JK4c63y0ToklKd3TdSCOU9lJKVK SR8lexwajh8OVi8/SBF3/wDWdUpUhU5UUFGwsFkNJa3DCQnBHJO4ZJOcUHNUrQFqhWcXF0Mu 3Bht1nycmW8y7vKUgpWn7QKlAAnBOR88VszJPh3DbluSJi0piq2uESZSuyiglOD6wFJKSU5A IIOMVnY8OXo0C32+Pe1/DrcuF5NpyMCW24623CkqChuK1tJJUewJAHbCz+GUW1QLoxGdh9aS 1JYjSlQ8vMtvLKyFKKvVgnjG0HAzzQdCw2TSd+t6Z1qRJejKJSFGRJQcj/JUoH5e3vUAkQYy NUNW2RpqGIbl3Xa0Opu8tTmExjJLmwDn0Ap25+18xVtw7Q9G0q3aUzlIkphiMJrLYQoKCNgc AOQCMA+/ao3H0JLakaefcvqn5FtmqnyXnYoK5jqmSzk4UAj6s44B5ANBw0TPDJm1JnJYeVCS y/I6qosteG2V7HSolORtUcHPat1x7QDcpcZapyX0Sm4Sm/47lL7idyGz8lEYOKxWzQcy6ae1 ai8D4PK1HvQqK08JSIaFpAd2EgDLi96z8tw7EGssjwxK2ZrLNwhtR5V1YuqmBBUWwtptCNmO rnB6YJ5+dB1Ytm0lKvc20MIlKuMNtDr7RfkjYledp3FW05wexPY/I1rC2aHev3wYLcVcQspD XmpOC4lIcKAvdtKwlQUU5yAc4xW5oTRb+l582S/eXrkJEdqOkPIO5CW1urSNxUokDrFIHsEj uck7Nn0oq1agnzo8/wDiUqau4GKY6SoOraDax1Dk7Tt3YABzxnHFB8Hh/pkbc20rCewXIdUB 9+Crv99Z/oRp0cotqWz+U26tB/WFA1I6UFSal+H2XUkWEdOS1292dFgCQufISt5b4UdzKc7V pQE5V6gRhXAwM71mh6X1Bqy9WRi1TSzbWWVmWqY+EPKWtxJCPVyEqaI3Z7hQ9sntz9KXeXrZ q+fSIIiNFsNwvIoUW2xytKXCrKd5+0rGSOOwrFpPw/jaZ1bMu1vluCG7CbgtQlLdWGkoUpQO 9bis/aVxgAe2MnIcTU2n7BbNWaatZsC3496feaXK+JPpLK0Mrcxs3c52d8jFaJRbGdcW+zSd IsNxJ0uREaKnHOvtabC/MbcYLRPpzngkd+RU61LpuXedR6duTVzTGZs8hUny/l9/WUptTZyr cMelascdzmtO36PuUbWLt8e1JIebddUpcXyjSdzeCENdTG8ITkHaCASMnkk0HL1hbLNp16yJ YsK3mLjcGYDi2pzjKWC4cBe0H1f/AO5rgyp9jj6lkw1WZz4bHu8eyLeNzfDxkPISpKg3nGwF aRndk8kdsGwNaadk6iTakx7g3CTBnNTvVH6pcU2rKR9oYHz71y7p4fRrtrFN7uMhh5puZHnM siG2l1txlG1KesPUU7vXg85wMgcEK2iag01dod4nx7CZVtjw5E5lCLpIEhwMuBrJbPdJ5UVI KggAA+pQFSjw5sml9WW+dKRbGnGY0ny7cuLcJDkeUNiFFTe5QPBUUnjuk8mtxXhLDXAchG5v IisxJEK3obaA8s288l1QVyepgoSnBwCnIIOc1J9JaTasFzvVzU8h2fdnGlyCyz0Wh00bE7UA nB7kkkkk/hQehofTYH/sln/OV/51zdSabtVrtS5US1vynAttBSq4utoQlSwlTi1FfCUglR7n ANTauPqu0PXu1pjRZzkF5uQ1IS4jJCi2sL2LAIKkKxgjIyDQVDcr5a2NGM6iZsDflMzNz7t6 eSw6WFlKEsqzucL2D0/T7djxmzIej7HKgx3nbfLYU62lxTLkx7c2SAdqsL7jtUcc8KgbK9b2 72+lMtE5EtJa+pWZagpakNBQSgpwQn7QGSeTzViWuE1bbZDgx1LUzFZQwguK3KKUpAGT7nAo I+jw/wBNJWlYt6yQrf6pTygT94K8H9NZhojToA2W1LZHZTbq0H9YVmpHSgjn0KsX+DSP9ce/ r1X8G4aduGu3LFDgo8szOctri3bnIQ8XkM9VSkJJ2qSOE43bidxxhOTcdVJC0fqP6ZokyrXb G7GL0q9BDdzUpxMgtFor5YG5O0lWzIO4/awMUE0c0Hp1wEOQ3lAp2czH+3+fXlGgNOIeLqIb 6XD3ImvjP4+vmpTSgjn0Ms4+wLk2PyW7pKQP1BwCtK96btVrs06ehi/TFRWFvCNGusxbrxSk nYgdXlRxgD5mphWle2Jsq0TGLVMTBnONKQzKU0HQyojhWwkBWO+DxQU8q8wBIctr1oufxj4s xaW0I1FNMdS3WA+FFwkKG1OQpPTzuwPckSnSWntOarsDF3Ee7MqeW4242q9S1bXG3FNLAUHe RuQrB4yMHArE34eXVWnWbbLvVrfU1OalgKs6VNLCQdwUlbilFalK3F0LCsjggZqX6L05F0np mFZYJKmI287toTuUtalqIA4AKlK4HbtQc5Hh7p5K9wauRP8AlXaWofqLtbX0NtP5d2/a8v8A e1IqUEB1va7XpfSl0vaYl7niCwuQphu9yUEpSMk5U7gAAE8ZPyB7Vo3lq121els2++Ot3yS3 F6vxySEx1LbUsZHVyo4Sewx9495frqySNSaSulljSmohuEdcZbzjRc2oWkpJCQoc8/OuTetJ 3G4xNJsoucRo2SUzLWryilB9Tbam8AdQbQQs/P2oNDS9rgXqbqBh+FeIabXcFQULN8lq64Da F78dQYyHBxz+Ndleg7IpLad95SEfZ2Xqan9HDvI+411LHbZMCTdnZctuR52YZDaUMBvpI2IQ EEgncQED1HvXVoIvr7UMuwQ7aLayy9MnzUxG0uZVtyhayoJBBVgI5GRgZOeMGI2XxHveoUJc s1stqNsSG4pmXK6anHZMUvI2K7bQvajGCVHd2xU+1SLL8PbXqJiK/GQ+30kPtB3LyjtQEpwc qJVgY55NR9i9aNYusZMSA0HWJJtzEti2qLSHsqy0h0I2gglQ4OMkjvxQcC2a91PJscqe7Cse Gr0mzBaXnEpKvNeXKiCCe5Qoc8jI4OKxveKlwbYvLnwyL/6BYdkTz1VYkhEl1nEfjuekpWVZ wVJT77qyzZuitT2GFbYXnbZCuN2yG2LQpHmpLCt6kKStoj7TeVHGfqyM8Gu/GuGiZOll3xEO Iiz2Uu4ddgFoRy2o79iVJByFg9h9ofOg4THiFefpiLTJjW9uGm7yLe5JKHAkNtRTI3bycBWB gjsO/Nc6P4qXqTp6TNbt0NuS1ItgCVIWoLamEJG1IUCpSScg5AUB2GasBUfSgct00w7WTc3+ tFk+XSQ88tBIUF4+0pIOD3Patr6I6c6Ia+AWnpDb6PKN49OdvGPbJx8s0FfRdfatubFhettu siU3N5+GhEhx1Ky+z5orGOCgYjoGDnBcPJxWdHibOk3G9xYUGCoR4cmZCdccWG3UsSOirKwC CFZBCk9jwc4zViJsdpSIQTbIKRBUVRQGEjoE9yjj0n8K0/ofpvqOufAbXvd3hxXlUZUFnKge OQSMkfOgrWT4u3VcC+SY1oiM/CLW5JeRJcXlUplaEvtDAGUJKikL91D5VN9A6luGoZt/bnNR W2LfJbjsKaSoKdSplt3qEEnCSHBgd8d67cjTdjkrdXIs9udW62WnCuMglaCrcUnjkbucfOtq FbIEB592DCjR3X9vVW00lBc2jCdxA5wOBQbdKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoF KUoMbLPTceX1HFdVe/ClZCPSE4T8hxnHzJPvWSlKBSlKDy64lpG9ZITkDgE9zgdvxr1SlApS lApSlBBfFJp0PaPn7FLhW++svyiBkNoU260HD9yVuIz8s59q0NFQL5py2fRtyyqfQxc3pDU9 S0LZXGXIU9u+0FB0binG37WDnHNWSQCCCMg0oKVtEC/wU6WRJ0zdAbff59yf2KYWAy+JWzBD nKvr0ZH3Gslpt2oX7Ha9OuWSdCYevcubNkSGmXWgwZDz7SVJ6mTuUprOOwBFXNSgoi02q82v w/haOnQZZeh6hiItT7gTukxUSkPleEqUU7EJcBzxgJ5JOKvemBnPvSgUpSgUpSgUpSgUpSgU pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg//9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAEaAaQDASIAAhEBAxEB/8QAGwABAQADAQEBAAAAAAAAAAAAAAYEBQcDAgH/xABfEAABAwQB AgMEBQgEBgsLDQABAgMEAAUGERIHIRMxQRQWIlEVVmFxgSMyQpGUlaHTF1LR0ghXYpKTsSQl JjM0U3KistTwJzZVZGV1haOzweI1N0NHVHN0goSkwsPE/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AO+5hfUwpTcJ/FbxemSlLwdi RkOtpVyOhtSgQoaB/EV4sZtMfKeOGZOnf9dllP8ArcrT5rcpl26m2HC2JT8CA7Dduc15hzg4 +lKuCWUq8wOXdWu+qx7vOuXTSQ48kzb/AG66z40KFGfmALiLWkjXJQ7pKvxFBvXM3uDbSHV4 PlHA+fFEdSk/L4Q7v+HrXl/SBJ+pOXfsbf8AMrUv9U5UTHslu8zF5IYsE0QpaGJaHVbCQpax 2HwpC2/wUf6prNv3UaVapc9trGZ01iGApchh9st68Euk7+xI3+I+dBk/0gSfqTl37G3/ADK8 JWae1lgysCyl7wHA83zgtngsb0ofH5jZ71r3urC49ntVzl44/Ehz5rMVLsmY00lCXUc0OlR7 cdb9fMar4HVl9zGr7e42O+1RbTcG4CzHuLTiXVKCdqQoDRA8Rr/OP9U0FA3m8xzWsMygbTy+ JhoeuvVzz7eVe5y64+GpScMyJRAJCdRwT9nd3/XUzJ6tLadzBLePOvIxlpLkpxEtPFwkbKUd u5GlD70mt7h+dryi5ssQLQtUH2VLsi4NSm3WWXilKvA2n85QChsjtvYoP1zNbq2kKVgeTlOt qKfZVFPc+ge2fLfbfnXl/SBJ+pOXfsbf8yq+7smRa5bQefYKmlAOsK4rR280n0NcMszN3azT AYasjv01E20v3OQl2SE+OpISW0a1oD4tfbQdE/pAk/UnLv2Nv+ZT+kCT9Scu/Y2/5lYFp6mS rnHt/g4xKRMk3hyzvRFykByMtCCta1/5ISlR7fIf1hWtidZPaJcaF9BtJubt4XZlw/pRkutu IJCllPmUbSRvXp9ooKRrPZTiwhOFZWCfVUVtI/WXKyUZfcXEpKMLyLuTsK9mSQBvv3eHy8vO sTHOoUe73y/Wd9iLBudtkqitRnp7fiSlAbBSnzAII76Pn9lbXp9kr2W46m7PWxdtSt5xpDS3 kukhCikqJHYfEFDX2b9aDXLzS7JUvWBZMpKd/EFRO4+YHj7ry/pAk/UnLv2Nv+ZV1Sghf6QJ P1Jy79jb/mU/pAk/UnLv2Nv+ZU91fdv0V26PRJ0xtx+IxGsES3v8XnZxWvmpSNd0gFskk6CU n5mvzqBIyO3X3pq2q+PsOTZzUS4MMJSGnlBsqWd633I7Dy1QU7Gcy3+XDC8pTxG/ykdpG/u2 53rIOXXDmAMNyIjyJ1HAHbf/ABv+qq2uMYtdJ1vzmA/lU6/IYvcyaLWw482qIhXiucGylI5A +FrXIkb35UFic1vAJ10/yc9/68Pv/wCvrz9/5aey8Hy1Kh5gRWla/EOEH8KtZbKpEZxpDzjC ljQcb1yT9o361xK3ZVkkT/BsuWQRZEq5XxKpPhvrSFuISZKkc9AaPBG1fL4flQXH9IEn6k5d +xt/zK/Rn8kkD3Jy39kb/mVzhfUMYtd8sYsV6fyO12/HG7kl994Pal+J4egsDWiFIJHzB1rv S35PfbZBuqmpN9eyZOOe3tW6YEOtyFqOy+3x8inf+9/LXnQdPYzSa8ohOG5MnQ38bTKfXXq5 9leq8suASSnDshUQOwHs/f8AW7XP+mWRc+otss1uvk+8xJWO+3znJCuQEnxEDmNjaCQogpHY bT23XbKCJTml4O94Bkye2+64f6v9/r4OfTUHi9g2WIcHmkR2Vgfil0g/gauaUEL/AEgSfqTl 37G3/Mp/SBJ+pOXfsbf8yorqdOvtpyQuM32Ww5PucSPb3G/hhQm+3iJkK0QVKO9A/MV8dW51 6tV1kuxr/KYlTp0ONa3myUw7d3SHPaT3B5fF2PnseVBcjP5JB/3E5b2/8Ub/AJlfTedynOXH CsrHEb+KM0nf3bcq3pQSgyyeQD7oZB+qP/NryXmshrQfxHJUKKSrSIzbn4bQsjf9lWFKCJXn ryRtOHZWo6HYQk/+9def9IEn6k5d+xt/zKuq451Kye6u9QXcdgs3X6Pt1kcu0k2xxLbrqyvg kFSvRIClBI7qVr0FBVDP5JOvcnLfxiN/zK94uazJIJRhmTI1/wAayyj/AFuVsun09u6YPYpr NwduaHobavbHUcFvHiAVKT6K3vY+dUFBJDMZCdmRiuRtJ3oER0ObP3IWT+PlXk/nzLAJdxzK t70kN2l1zf2/CDr8dVZUoIQdSY/f/cvmQ/8AQj3f+FP6SWPqtmX7ke/sq7qQ6hKuaEWtUWb9 HWVt5x27TEPBtxphLSiniSD5r47+7XrQYf8ASSx9Vsy/cj39lB1IYIP+5bMu3f8A+RXv7K5q 3mGUMWXCIOQXOTaoV7uEgOXWQEtPoipJLKFKI4ocWPUjyrofRXJX8lsV4U9NVPYg3WRCjS16 K3mUkFClEAAnR8wO9BmudQWkEbxnLTvf5todPka9hnbATyesGTtI+f0Q8s/5qAT/AAqvpQRT vUSGhSwjH8tcAGwpNikgKPyG0j+NebnUeMlRCcazBY7d02N8b7fakfdVzXw+la2XEtOeG4Uk JXx5cT89etBD/wBJLH1WzL9yPf2UPUhgAf7lsy7/APkV7+ysPozdLxe8fv7t2urkyW3dZUVp 5bKUBtKDxTpI7a9dVpcZveRTOnHVB+VdXJV0t1wukSDICAgthloJRpI7D4gVevnQU39JLH1W zL9yPf2V9N9SIhWA7jeXso8itdkfIHy7BJPn8hVBhTM9jEbM1eJftlxTEaEiRrXiL4jZrc0E SOpdlJI9iyEEHRC7LKSf1FApVtSgk80w76fn2u7264OWq/2sr9kmpbDqeKxpaHGyQFoOh22C PQitLeum8u7w4hlZG99JIuLNykShEQQ6toabQlBOkIT30Nk9+5NVGUZbZ8Y8AXeUW3H0rW20 2hTi1JQNrVxSCeIGtny71tYE+LPtrE+I+h2G+0Hm3QfhUgjYP6qDn4xx/ELHlr8xM7LI18l+ PJt8eM2hwB0Bp3iNjmOAT8P+T9pNe+L4M/A6RjGRNdj3CXEKJEqQkPuIUtITpQCtKKUBLY0d aQK3dhzvH75LXGgzTzEUzkqdbU2l2ODxLyFKACkAnWxWI31NxJyPIfTd2/CZS0skoUCtDiuK FoGtqST2BHagxLhgEmbYsUtbt8JbsL7L5UqGhXtJaSUpCgToDiSO331qrl0ql3DG8nsz2Sqb j36ama8WYDaPDICAUpG/Ihtvv5/CT5k1tx1Yw5UBM1F1Koqnm2A4lhwgqWPh9PI/Otkzn2OO QJspVwDQhOtsSGXW1IdbccOm0lsjltW/h7d/SgmpHSkux8mYavq2GL3CZglpuG2EsNtjXw+p JBV3J9a3OOYO9Yr5FnxL08mOIbUeZDbjoQ1LcbSUpdPqk6PcJ89DflXvK6iY5GtrU52U8GVy 0wCkR1lbb6vJC062kn03RrqJjq416kKkvtNWd1DExTsdaODiiAlA2O6iSkaH9YfOg/eoGIyM pRbHIN5kWmZb3y8242jxEL2kpKVo2Arse3ftWqV0+ls5zYr7BvSGIFlgfR8a3+xBRLZACtuc x58R+iNVtn+oOPRrM7dJUl9iIxNFvkFyOtKmHyAQlxOtp/OT3P8AWHzrym9TMRhQFTJF5ZSy lxbK/gUVIWkBSgpOtjQIPf50GowSxvzM6vOXz7NOsrslhuOIUp1Cx4o7OPJCFEaUhLKdnR+A +hrFZ6VzW0wycm/Lx7y5ey6m3NBS3FqKlIJ3vjtSv169BqlZ6h46/AblMynnPFkKitsJjr8Z xxKOZCW9cjpHxeXlXo7n+Ntv4+0q4pIvwBt7gQooe3rQ5a0Cdjse9BIyekLku7XCXJyV/wAO ZdE3ZSG4LSVpdRrwwHO5CRxTv56+01Z9P8aexPHU2p+5uXMIeccQ8tlLRAWoqKdJ7HuVHf21 gudSsYQxf3hOcWzYlhE9bbC1JaJOvMDv+FZVpzqx3XIkWOG9IVc1RUTfCVHWni0pIIUokaHm PP1oKilKUHO8owG+XjI510g5rMtiJLKY6GWoLLhYaA+JKFqBUnkraiRontvskayMvwObkF1x +WxkLkFqyOIfjsiGhzk6ElJUpRO+4OtVeUoPxAIQkKVyUB3OtbNc3xvpREss+yg3aXKs9jee kWy3uto0y46VEqW5rk4RzVretdvOuk0oMW6MSZNvfZgyzCkrTpuQltLhbPz4q7H8ahsc6dzr P06uOJ+80hSX0upjTWIyWHY5WpSifhV8XdX2dtjt6dDpQQVs6dMOW+/oyeYi7Tr2wmJKfajC MhLKQeKG0Aq46KlKJKiSo79AB4Wjps6w/OmXbIJU26OW02mLLZZTHVFj+hASTtzeiVeXYaAr olKCPw3ClWK5Lul1urt5u/siLe3KdZS2W46Dy4AJ8ypR5KUSSTryAAqwpSgUpSg5dc+kqZtz nti8lvHbjckXWbb/AGXbrrydHiHyr4W+SQePHfmN6Nft56SM3G43JpF3XHx26zm7lPt6IyS4 +8gpIAeJ+FslKTxCd+eiN11ClApSlApSlArj3UW05bLzGTcMUsMplxcP6MfnCZGKJUY/GeLS 1bQtKlKCVny2dpUNV2GlBOdOoDlqwy121y1LtIhtCOiKuQh9QSnsFKWkAEnzOvU1R0pQKUpQ KjuoeL3rJV2r6HyFm0sRHFuvMPW9MxuSrQCOSStPZPxEDv3IPmkVY0oOfTcOydyx2ttGWNyL vElOSH3ZEH/Y0wK3pLjKV7ATsa0rzHlVJheNsYtYkW9h1T61OOSH31pCS66tRUtWh2GyewHk NCt7SgUpSgV4zUyFRHkwXGWpRSfDW82XEJV6FSQpJI+wEffXtSggunGG3rELbeI715t0xydI emtlNvW2GX3CSd/ljzQDr4fhPn8VY2OYHfbLj2W28ZHDckXuRJnNyGraWzHkP/nHSnVhSN60 nW/PufTo1KDGtbMiPbIjE6T7VLbZQh6RwCPFWEgKXxHYbOzr03WTSlApSlBDZbjFyfzS25LZ UwpLzMF+3PxJilJQttwpUFAgHuFJ7jXcGqSPBls4yILTsdmcIpaQ42yA02vjoEI/qg67fIVh ZRk6LNdLJao8cS7rdnlNsMF3wwG0J5OuKVo6SlP2HZIHrUsnqHfLlZr5esYxePcbRbXXmkKf uSmH5Za3zLbaWVjWwQNqBOvKgkbR0ivjb0cznIKEv2CTYpzjTy1LJdH+/pBHHz/QAGvmatcY x29s21pq8WmyCXAtjcBl9tfNclbeuCyrgPDQCCePfRV59q+k5ze3OpKcSbx+3812z6WTJVc1 jTPieGApHgdl8vTZGu+/StJI6s3drAU5R7rRAz7f9HqjrupCwvxvBJ2GCCOe/wAO/wBlBpso s9xxXoxjVumNxPpiBcoQBaSt5tYbkcwTpOwkAknt2G63146f3q+XedkMl2DHugn26ZDioUpT XGIVni4vQJK/Fc76+H4aouo2de4mHtXe6W32qapaUGFEeK/tcKVFAJSlIUrZSPIb1utlkOVM 2vFWskiMi4WcJRJkOsObKIpTsvIAB58QQojY+HkQSQEkOfZN02vl6Yu8krhIm3i8Q5r7PjLC GGI4ACUqA2pZ13Oh5/ZX3/Rxf2LPlsKE/Cbaut3YuDTanVrK2UlHNpS1AlJIbGlDZFdfZdbf ZQ6ytLjTiQpC0nYUD3BB+VfdBxWX02yFWF5RY2E2pCbtd2rk1p90eGhPgko5HZ5DwE/FvuVE 6HlWU506vasGzO3coap17edcipdeU4YwcSlKubxHJZPH5fZXYKUHNclxO+XNOKOsswEmCXHL hGD6kF53wA02pLqU8uI77HbY0N9qn4PTO/KwKx4nO+jksQWJDJmtPL5trKuTTqE68we/nXaq UHGbV07yODjWZWfdtP01GbYbkF1ZPPwyhxxY15kkq8/Wt1huBXOx5+zf5MmO+lyyIt8xZUou vSA54inflx78QPQAfKumUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK UoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoOZ5rHch9Y8IvEjkLa4xLtinP0W3nAFNg/LlxIB+YFY OHQskwSzXXHIdldnuKlvv22chSfBKXVFSfF2QU8Se/zA7VdZBdLhGk+zxcYl3VkJSsOoeYQj lvy0tYOxod9VrV5NkoPwYNPUNHuZ8Yd/T9Ogk5CL1B67jIJNhuUm2IsCLOqVFbSoLeL4dKwn lsIA2N/OpGdZsje6RnHkYzdTcjelT+PBPENGYXh8XLz4nyrqacsypBBf6e3Io8vyFxirV+pS 0jX417tZZf1jZwK+N99aXKh/r7PGglL/AG29ZxmTvix7vY7TEtzrDDzkZpwSC72eSUqJ1tIS B+PepmyIvGN9EcyxS+2+e0wxHlwrLIkBPOW28FJZb4gk+JyVrXy18q6wMkvpG/cu6D7DKi/z K83b7eHi2XcIuKy2rmjlJinir5j8p2Pc0G3w23v2jELHbZZBkw4LEd0pOxzQ2lJ0fvBrcVIv ZLkCWyWcJuS1+iVTIyQfx8Q14vZPlCUILOBzlrP5wVcYyQPuPI7oLSlQ4yrLAUlzp/O4fpeH coylD7gVAH9YrMTkl9KQfcu6DY3oyoux/wCsoKylSnvJffqZdP2qN/Mp7yX36mXT9qjfzKCr pUockvujrC7nv/8AFxv5lYz+TZSEAsYJMWrQKgu4x0996IGlHfz9KC0pUS3k+WKXpWBykJ33 Jucfy+wbrL95L7vXuXdPv9qi/wAygq6VKe8l9+pl0/ao38ynvJffqZdP2qN/MoKulShyS+7G sLufn3/2XG/mVhKynLf0cAln77nGHz+37qC4pUSzk2XOL4qwN5of1l3RjX8N1kN5Nf1JHPCb ohWu49rikf8AtKCupUp7yX36mXT9qjfzKe8l9+pl0/ao38ygq6VHv5NkiW1ljB7gtYI4hU6M kEeuzzOvWsYZTlx/+r+UDv8A8KR9f66C5pUcchysK4+5SyePLYujPH7vLe/w19teqMjyDiPF wu4hfrwmRlJ/AlY3+oUFZSpQZJfTv/cXdBr/AMai/wAynvJffqZdP2qN/MoKulSnvJffqZdP 2qN/Mp7yX36mXT9qjfzKCrpUi9kuQpSPBwm4rVyAIVNjJ0PU/nn9VYycuyRGw909vRUD2LM2 GtJHp3LqTvz7aoLelRaMtv6ineAX1O/VUqF2/U/WT7yX36mXT9qjfzKCrpUp7yX36mXT9qjf zKe8l9+pl0/ao38ygq6VFryvJG3XAvAbs41r4FMzYilE9vMKdToefqa83M6ubCuMnAMsSSNj wkxHQfxS+dUFxSohjO576wlvAcwBP9dqIgfrVIArIGX3QgEYHlPf5rgD/wD1UFfSpH3uuv1D yj/SQP8ArVPe66/UPKP9JA/61QV1Kkfe66/UPKP9JA/61XyrMrg2U+Pg+VNpJ1yCYjmvvCJC j/CgsKVHu5s82klOI5S4fkmK1vz+1wf9hWPIz6U06UIwbMHgP024rGj+t4H+FBcUqHTnk9Sk pGA5hs+W2ogH6/aO1eqM0uSygJwLK9rRzG/Yh27ee5PY9/I96CzpUj73XX6h5R/pIH/Wqe+F wSQX8IyhpH9fUNzX4IkKP8KCupUqjMFkfFjWRIPyVFR/fpQRXX5ptidhEvlc9v3xiFIahSnk F5hSVqUjghQBJKR31vtrdaDF84lYtbc4mtNTpVuts1kR7Pd5q2pcRlYSnmS6FqCCo7AJ8t+V dQzrDV5XLsj5ur0H6JlpnMJaaSvbyQQkq35jRPatLcOlbFwjXxU29znrneCwJM1SEbDTKgpD aEa0kbGz6mgzb71Dat6bA7AiMXaPdpqLbzhzUK8GQsEhJ2NFOkr77B7Dt3rFY6lPOZc7jK8b mtXhEhCQwuQ0CuOoLJkp+LRbHEA677Vrz7Vgv9IkLujVzav0hFw+lGLq84YrfF1xltTbY4DQ SAlSgdeZOz3rKndNJcq/IvvvPJbvbc72luWmMnaI/EpEXjvXh9yT6kndBkO9TI6JSnk2qUuw ouabQq5pcRxEgr4b4b34YWQnl8z5a718X/qJPteYNWVjGlyo7lwj24TPbm0jxHWlO/maJ+FC Ce+t7HzG/VXTVhUxTZuT30Cu4i6uWvwk8VSAoL/P8+HMBXHXn61oUdO8ok2aJOuGQMKyNFzb vriBFT4JlJZDXh73vgGxwB8+26Do+WXoY9j026mI/M9mRz8BgbWvvr8B8z6CouD1Vjv2G4TH LbynRbkzaW40WUl5uQ+9w8MJd0kAfGNkga0fOqvO8ZZy/GZVnkSXYyHihXiN6OilQUNg9lDY 7g+dTiOmbK413bmXeW+5cJLE4OpbQ2Y8lnjwcbAGgBwT8PlofbQYt06kXm02mbMuWGymzblS DN4Sh4aW2ktqDjTikJ8QK8TQ7DuhXnqshXUK6CZbIXufObmz33o7aH5jKEgtoC+RUCdpKTsE A+RGq2d/w2VfMMu9jmX6SZF0HF+Z4KfhTpKSlDfkkFKf1kmtFndkv8m+4K3a3JXO2rcVIubT CFJRtrgOTZUN7PmB5UHvA6ot3RcO32yyyXMifkSYzlufdS2I6o+vFK3BscfiRogEnkO3nqix bNLRkFrhykSERH5Di2PZJLiUupeQooW3rfxEKGtjYPYjzqfh9MW7ciDMtt4kNZDHkSZK7m4y lZfXI14vNvsCDxTob7cRW9xzBbHZbbBjqgxp0mK44+mZKYQt7xXFlxawrXwkqPp5AAelBUUp SgUpSg4t1ett8RIv8pNyluy57cWLi8S3zHmHmZA5eKShKghQ781LVvSRo9gK114Vcr5cOpTs +6T2J+MwoqIK4kp1ltp72curc8NKglRK/wCsCNADVXeQ4BcLtkdyurOXXOAJjCYqWWGWz4DQ A2lCiCRyVtR15nXyGvu+dOm58+4PwrrJgN3WM3EubSG0r9pQgEAgn8xXElJUN9qDfYFdnr7h VjusoASJkNp5wAa+IpBP8agMXw9iJntvjG63eZc7XFTcLs65dHltLee5pbbDZVx4kpdXrQ0E I3vka6tAiMwIUeJFQG47DaWm0DySkDQH6q1FpxmNbctv9/ZedVIvCIyHm1a4o8BK0pKfvC+/ 3UG0ukMXC3yIin5EcPIKPFjOFtxH2pUO4P21wpi+5Ez/AILUq5QJ9zlXZJdbXNLxckoZEooW sKOzyDfLRHdPmNarvE5p5+G61GkGM8pOkvBIUUH56PY1DY707fs3T2fiYyKath9DqWZbTYZe YLiiokFJ791H5du1BzS554jHpmfQ8Kukmda4dgbuEd52UuWmNKK+B4OOKUSCFoVreuSVeu9/ jdyuVptWRx7N70R8nkY43LjRZs4zEu99LkIVzWUu/Efh7eQ19nVoPT6IuDfG8hluXeTeY6Yk l5baWgGUBQShtCeyACpSu3mo7rxtnTlphya/PvE2XOet30UxKSAy5Gj68kFP6fqVefagjemF +gK6qtWnHLtPn2qTjSJ0puTKckcJSXko5kuKPFZSrSgnQ2E9q7dUrieIfQtxcudxucm73dcV uEJchISUsIJISAPUqJUpXmTr5VVUClKUHAeoibnaMnEkX24mdOvsdEach99uFbow4hUd7SvC 2rvpPEklXetplMxyyZ5NyPITlaMeauEeMkR7mluC2SlCUuLYCgtQ5nv5pPqFareTukcKXOuC fpN9uzXC5pu0qChpPJ15OiAXfPhsA61+Ne156UwbpcrgpdxkNWm5T2rlOgpQD7Q83rQLhOwj aQeIHp50HSKUpQKUpQK4V1pvrlrzCYibFvlzgJsnjxmrLNeaXAfStz8s8htaSEq2gBZ3rgQB 513WpO7YnKcySVe7HeXLXLmR2o0tPs6XkupbKyhQB1xUOahvv2PlQbHB5LkzDLFIkT2bk+5B ZLsxk7Q+vgOSx2HYnZ8h9wrd1q8VsUPGcct1ltiVCHBZSy3yO1HXmT9pOyfvraUClKUCoXqi 3KAtUtydNYsEVTzlyjW5chEuRtGmvCLHx/Cs7I2E68/KrqpPMMScvd7sd7t88QrraA+mOtxr xWyHkBKtp2O4AGjQc3lXK/zP8Gly+IyS4R7ixDfkJkRnGluOoClcEOr4khYToEoKVAjufOu0 WVanLPAW4pSlqYbUpSjsklI7moNfTHw+mT2HQLw4w1LLpmSlxwtbxcUVLIGwE7J7Vd2WI9At caJIk+1OMoDZd8MI5ADQ7DyoM2lKUClKUEl1MyKVYcbkpswQ5fZDLvsTaiNJKUFSnFb/AEUA bP26HrXv0wmP3DpvisyW+uRKftcV151xXJS1qaSVEn1JJNfmdYdAyu3PIeZYTcPAXHYlOIKi ylfZXYEb+7evKv3pxjCsOxGDY1SG5Iip4JdQ14fIAAbI2e/buaCmpSlApSlBM5LmMTH77abT It90kyboVJjKisBaCpI2UlRI0QAT91aiN1QtUq1RJcW13p1+ZKdhxoXsyUvvLaBLnEKUE6To 9yodxobNfHUnD5+VZBi76ItqlWu1yHH5LE15aS7yQUAAJQodt72T5io6B0wyiNj9ntjqcckQ oM2XIXbXX3jEeS6SW+aQ2Ofhkn4VDR+YoLiR1OsjSLE4iNeJDF7YL8JyLBW94hAKlN8UbUFh IKiCPIHv2NY0nq9i6GYjsMXW4olNtuNexW513ZWtxtKD8PZZU04OJ0fhNQ7/AEsyUM4Gy/Gs k+NjDUxlbSJ70cyg8jik7DW0ceKSQCd7I+00MLAMit+DYXaGX7TKuFmmMyJL7rjjaVNtLWpD SCEEkJC+I5a8t+poN/I6o46zHRIHt7sdMZEuW41FUoQWl/mqf9U+R7AEgAkjXevi99VLFZrz NgTIt4LUJhuTImsQlOxm2XBtDhWnZ4nRG9a2D8jWry3A7zMm5U3ZXLemDlEVuPLL61pXEKUl CloASQvaT5Ep7/ZU/nHSK6X68SFRGbKIiLZEtkGW/KeTJjBlSlF4oSjitfxaAJA+FPfzFB2a 5zkQLXJnFp6Q2w2XShgBS1ADfwgkbOvtqOtvU62XC4Y9DbtV8bdvqFOwy7FCQUJ/OUr4vhAG j89EfOqy6x5TthlRoqm3Zi46mkKfUUJUop1tRSDr59hXIMR6T3exZDhtxai47DNniPx5jkVx 1Tj6nElIcSFNgbHY6J9SN0F5iXUS05Rco8W3xbg2zMYdkwZb7SUtTG2nA2tTelFQ0pQ7LSk6 IOtVZ1xzAem+R45k1iukxdhfciR5ESfKQp1Uuf4qwvxnHVJJUocUAIUSB8WlaIA7HQKUpQKU pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKU pQKUpQKUpQT+eXW42PFp10tEaNKkRGy6WX1lAWkeYBHrUpZc/uIyy7WvJWbXAh2u3M3CRKbc WoBLm9DuO2tdzWb1IZy64Sm7PY4EV6xXGG6xJlFSQ5FdJSErIUsbRxKjpKVEka7djWkchP2T qTlWRX+1KYxKRamojkl11pSUpa5cipsKKuBCteRPzFBYK6hYkhMRTt/gNIlRlS2FuueGlxpO 9qBVoHWj9tfbOfYk+42hnJLS4txsupSmUglSBvah38ux/VXP+muNSW8VusxZbvbEaM/aseLI SFLhclEEFxQTyUSlGyQCllB2d7OlwrF77jt1wuff7VdxbbRZH4dwcmSIS2YpKUj4A25yU3pC j5KOin13oOyxMsx+Y5bm4l5gPLuIUYaUPpJkBO+XD560fKvHOMnYxa0sSHG/HlzJTUCFH5cS /IdVpCN+nqSfkDUH0YtHiS5UuNJhTsXtrzzWPvM9yG3VBbmz/knSB9xrY9dLa/JhYhcmt+zW fJIM6X8WghgLKVLP/J5AknsByNBsBld6u+W3WxY5Ft5VZUM+3yZilhCnXE8g22E9/LvyOx3r SXDqHkcK64XBk2aFGfyF52Ott1a+UZbeuR/ygQRryrNTar9ifUPIbzabMu92q/oZccRHkNNP RpDSOA2HVJSW1DXcEkEeRrSZfY80uOQ4HdHbSLg/ZpD0yYGJTLbY8QABpvkUlXEDXIgb+3fY NvLzq/x5vUBsQrYtrFmm3EAKWFSObIe7nyTpPb171v7flrw6as5RdGGUuPQ0ykMRlFYUVgFC AT5qJUE/fUBLtmXOSOpDysPmFOTsNtxktzopU0UxfB+PbgGtgHsT2/j6M2vK5+PYTjUvG77b oVuSz7fOYmQQtLjSAEcE+Krkjl3PbegOxNBa9O80dzfBPpiFEbj3VBcYdhPKIDUhBIKFHzHp 6b0fKt1hWSRMtxqFeYCVttyAQtpwaW04lRStCvtSoEfhuubYzbbxgPUbKJ0iJdHsNntCXLuk 6TF/IyGwSt0IQsK4KT5/AFbA7aqj6G2ebacJcducdyLIuc+TchGc/PaQ64VISoeh46JB7jei AQRQdBpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApS lApSlApSlApSlApSlBP3u8XqFOLNuxmTco/EHx25bDY36jS1A9q1zmQ5MttSTgspQPbiq4xt Efb8VaDNXnb/ANW7Dh8t11qx/Rz1zktNrKPbFhYQhsqGjxT+cQD37bqDyPIL3jGSXjB7A/Md iPzoKIbiXz4kVD/Lm0HCCUgFOx5kDeqDqgyfKmGE+LgMzt8IRHuMZWh6eah2p715I42eXT+6 lJ7FKpsXv+HiVO4lfnsZwvNCIT8y7Y5IWuaiXc1OCQAyhfNLqkniPD8kkeadHW90f6uvQIlx F4tEKDNj3hFlaSq5AsreUgLKluFscEJQoEnR2djQoKODfsgYjNsxen8yMwhPwNpmxEBI+QAX 2r3XkGSOIUhzBpakKGlJVcIpBHyPx1Iz+rVzNjNytOONSmYzvs811cwpZQ4X0spDTgQQ4CVB W+3auk4vNuNwtCX7zARb5weeaWwhwuJ0h1SEqCiASFJSFDt5KFBpE5DkqUhKcGmAAaAFwi9v +fX4cjynkrWDStcfh3co2yft+Ly8qn+oNjizc0S4tyaHFWaW54bUpbaStHEJVxB1scvOtDge TXHGen3Tx8W9E2Be1xo82e/MWXGnnVaCiCDsHQG9juQPXdBbLyfL21qU5gUhTAJ14VzjqWR6 fDsD+NfqMuyVagn+j+7D7VTYoH/tK0l16mXO0WyBc7harUzbpd5etIfeufgoSlClpS8VKb0E ktOH7uJ9awldXpqsTlZAxZrU5Aj3f6LLybvybUnYHihYa0U7I/10Fa5fsiks8X8ClrQdEocn xT3B2O3P5gGvT3jyb6jzf3hF/v1gzuoCXb9icPHEWy8Qb3IdYXMYnhSWFNt+IsfCkgkIB7Eg 70DrzrcdRsik4nh1wvcSG1MXESFllx4thQ2AdEJPfv8AKgxfePJvqPN/eEX+/Xi7keYbV4OC uaGteJdGAT8/In7P41r8P6gTchz24499GREMQIrch2W3KUsFS+3FAKBy0oKBO9dq6LQQoybM 0nk7gThQO5Dd1jqVr7ASNn8ae+GS/wCL68ftkX+ZV1SgjmslyZxsK9xZ6d+irhFBH/Pr6948 m+o8394Rf79fHWKbIt/TK/yoc9FvkNsAofUop0SpI4gpBIUrfAaG9qFR/Ru/OzcxvsCXbp+O rESO63ZJylrX5EKfSpXbidhOh32NnRoLP3jyb6jzf3hF/v18OZHlfBXhYLJK99gq5xgP1hRq U64TpDF+xWMzbpGQR3TJU/Yorq0OvAIHF/ae3FB2NKIBKxrZ8t90Jua7p0ztjkiS89LacfZf Q+VF2OsOr/IL5/FybSUo2fPiD60Hr7yZt64Edf8AnZinvhko8+n1339k2L/MrVZbGfjda8Kk t3CeWZTcptcMvHwBxb2FBHzrnvU3Ip9qu/UGVd590gXe3pjOY6lgL8ItjupSQBxVs7C+XkO3 pQdfZybJnUBXuJcEb9Fz4oP/AE6+/ePJvqPN/eEX+/XHckyO8ZLfM0emW+4G2WO1QnkpiXH2 VyF40fxnFpQUkOOd+3LQARrzNZeZXr2mbcJ9zl3wWkY21Lx+Q229xVJ4KUpai2CPEGkb5dgN ny70HVV5HlPBXDBpRXo6CrlGA+z9L7qxjkma9tYGft/22Yrc9O7nKvOBY7c7gdzJdvYfeOtb WpAJOvvNUNBDIyPNVKAVgvEfM3Zg0978nT8K+n11Kh2PCbFI39h5+VXNKCHGX5LxJ/o/u/b0 9ti7/wDaVkpyPJiAfcecN+huEX+/UZdczmT+rmLswriwzjZfkxeKXk8pTyEEKUe/5iVfCPmo H5Vt5TsmH1/tcc3Cc7DmWWS57KtwlltaXW/iSkdh2Hmf/fQbz3jyb6jzf3hF/v0948m+o839 4Rf79V9KCLdyPLeK/CwV8q7cOdzjgH570o6/jXmrLMoa0l3ALkpfmfCnRlJ8+3crHpr0q4pQ RLWV5M5vWA3ROv606KP/AOyvZGSZKttKvcacOQ3xVcIoI+/46sK5P1ZZu7mRJlwvb1262Wpy TIZhXcQlvJK9qHHior0Gxr80bP51BU+8eTfUeb+8Iv8Afp7x5N9R5v7wi/363mMXOHesctlz tfMQZcZt5gLGlBCkggEfPVbOgkF5LkTbalOYRcN+gRNjKJP+f2rxdzK7MoR4uE34uEbKGyys D8QvVWtKCGOc3T0wbIz/APla/v1+e/N1+o2R/wCa1/fq6qI6lszSbXMduIg4xD8d+7qRIWy8 pIb/ACXApHf4/wBH17edB8e/N1+o2R/5rX9+v334uu/+8bIvLfk1/fqAjjPJvT/DIrpvjVzk S3luOsvIZkojpCi0Hi4CORTrYI3XSOlF7h33DY78J64uqZdcjv8A0gsLfS6hRCwtQ7Hv8u2t UD3su/hlfubedAka5s77fZzr1OVXBv8A4Ril5QD5eGG3P+irtVXSgk/fCR9WL/8As4/vU98J H1Yv/wCzj+9VZSgjXM0mpC+GIZCvX5v5FA5f87tXh783TX/eNke/lxa/v1k9TID82zpcN+mW K1xA5JnS4boQ74aUH4QSCNeZP3CvjpFaplrwiIq5TrhMlTVGaTOd8RxpK9FDZP8AkpCQdduX I+tB4e/N1+o2R/5rX9+nv5Pb7yMIyZCPmhhDh39wVurqlBGNZy+42FjE8lSD6Lh6P6t0qzpQ TmV4lEyGVbp4lS7dd7cpSok+GUB1sKGlJIWlSVJUNbSpJHb0rU/0aWpVsmsvzrm/cZkxu4O3 Vxxv2nx2z+TUnSPDSEjsEhHHRPbvWdmObxMWudsgybbdJj9w5+D7GwFj4ElSgSSO4SCdfKtZ /SpYXocaVbmbjPadhfSLns8fZjx9kc3ASNd0q7efY0Hy50yjKaU2L/e9SpD0i6FS2v8AbMOJ ShSHgGwniEICQEBOgTrud15K6WxnDc3X73clS5V1TeWJKW2UriSUjiFIHAgjiAkhQIIHzO6z b/1Msdkie3SGbk9ahHYkruMeMVx0NvHSCVb+7yB1sV+P9TrJGvsu1zI90jLiTG4Lsh2KQyl1 w/k/i35K7EH7RQZV3wgXfF12W4ZBenQ7ITJelcmC64pKwtKdKaKEpCkpISlI8vtO6xlCm2UI W4t1SUgFa9BSvtOgBv7gKhWeqdjXcZEVyLdmERp6ba/JeiFLLT6lBKUqVv1JGj5dx86zzn9n GRi0cZWzO+i/avC/ICX4Xi+Dy3vlx+zW+26DAsfTK32Rm6ot92uza53jBDpLKlxkuueI4lvk 2QeSh5qCjoDXzrTX3AblEwSNg9mKrxYZTa4r0i5vtodt6AkeEtsNtp8TioctK2SQBvXltLR1 Ysl1vEa3x7fekGQppKH3YfFrTpUG1E77JUUK0delVOV5HCxm2ty54dWXn24sdhlPJx95Z0ht I+Z/9xoNXfcHjXGFjsSDcp1qjWJ1p2IzFDSkEtp4I580KJATyAAI/O2dkDWnc6YcrbMht5Lc 2kSLr9LFSY8XaXdg614WtbAPl6ffXrJ6qWqPFhPLtt4WqTcXrSWmo3NbUpvf5NQB7lQBII2C Aa8mertidgoli331LCrgLXyXBI4yD24nv27nW/nQfsLpVAiZRGyAX69u3Nmauepa/Zgl5xTQ aUFJSyBotgp+HR7k73oinzfGo+X41Msc2XLixJaeDyovh81J9RtaFAb+YG/kRWgvPVC0WeRc mpluvf8AtetaHlohko+BouqUFb0QEDkT9oqhxTI4uSxJL8SPNjGO8GHGpjPhLCi2hwHXyKXE nf20Gnxvp/Fx/IU3aHdrmtYhNQPZnExgyWmx8I0hlKgQSTsEdz8tCrOlKBSlKDU5XYYmTWCV abgt9th/grxGF8XG1oWFoWk6I2lSUkbBHbuCO1a/H8STbb07ebldZt5uy2BFRJloaR4TQVyK UJaQgDZ7kkEnQ8h2qmpQTeT4oLzcoV0hXWdZ7vDbcYblxEtLKm1lJUhaXEKSobSk+WwR51mY tj0PGrYuHBU64XX3JUh94pLkh5xRUtxZSAORJ9AAOwAAAFbilBH5HgyL7k9svjt/vMWRbVKV FZjiN4bZUOKvz2VKOx8yfs1WJkXTeNfrxcZE69Xf6MuRjmda0uI8B/wfzU908kJV25BJHL51 d0oIfJ+nUO93G6yo9yn2v6ZYRGuqIgb1NbQClPIrQopUEkp5J0dH7AR+XvpvBuTraY92vFug ewJtj0GK8nwXow8kfGlRQSOxUgpUR6+tXNKDyiR2YkVmNFbS0wygNttpGglIGgB+FetKUClK UEDf+mNquWUWu+xFptsi3uKdS3GgxSl1Sj8RUVNlRJ2e++xOxo96zJuEvS88iZR7w3Jl6M0Y 6IqGmPD8FSgpbZJbKiCUp772NdiPOrKlApSlApSlAqKy/p7EyG7v3Rm5TrVOlW9VqlPQ0tFT 0VSuRRtaFcDsn4k6P36Tq1pQYVktkWy2eFa7c34UOGyhhlG96QkADv6nQ86zaUoFKUoFRfUP DrjlcqzvW/I3bOLa6qQlAhNSUuO60hZS5sbSOWux0TsaIBq0pQc3ldMnpMCwuSMjlvZBZpDs li6PMJXzW5vfNveiAD2AI1ofdVH0/wAQh4XYPo2G87JcceXJkyXQkLfeWdqWQkAD5ADyAAql pQKUpQKUpQaTNsfbyvE7pYn5DkZuewWVPNgFSN+uj5/dW1hsmNDYYU4p0tISguL81aGtn7TX tSgUpSgUpSg571RwifmNysLjCrQuFbluuuR7gy44HVLQUD81Q7AEn7wK09r6W3awQlNWS/Rl vyrWm1S3JkRSxxSVcVtALGuIWQEqKh2GzV9esrslkusG23Se3HnTQpUdlQJU4E/nEaHpWsh9 ScSmMQHot5YdbnvGPFUlKj4rg80p7elBF5T0ou03H1Y/bLuy7aPZoLET27nztq4w4+M0EdlK UO5B139SO1fl+6UXa8ZvOvqrha4y350WS1KaZd9pZQwAAkfFwJUB3JGu57VZjqbh30a5cFX6 ImEiQIinlbCfFP6Hl59q2nvdj/i3Nv6Yhc7altcz8qPyAWNo5fLdByi04xdctuOXWqWXIdgk 5Am4LTLtshl11tCkK02tYSghSmx5bIG/mDWze6W3tzKF3dd3tjzib8m8NvPxFqfLYHFMcqCw EpSknRA7kDyG66fYr5bb9FckWiY1KZbcUysoP5q0+aSPMGtTdcnU1nFqxe2stvzH2Fzpi1qI EWMkhIVoealrPED7FE+Q2HlasanxM9u17elQV2+XGYjNRW46krbDRWUnkVEb/KK8h8vKvbPc YXksO2qhykRLla5zVwhvON+IgOI2OK0gglKkqUDog99+lc5kdS8qgWrLLpJGMvx8fmqhlgeM wuUUhJPBRUoctq0Bo7PyroUbPsfWuEzKntRZkjwkKYcPdl1wApaWrySok6AOiaDUXfEMhuv0 FIk3W2mVb7x9LONiKoNnSC2ltshWwAlSlEq5EqO+w7VNXfFptiwHIrVdosq7u3u6PS4q7NFU 4uI64eaFrBVsJStKfiHl66866L76497xosYubKrkpwseGnZAdCSrwyr80L4gniTuvFOf4ooz gm+wT7C0p58hzslCTpSt+oB7Ejfeg1SsMnudKp+PqmMvXy5Q3WpU6Sjsp59PF1eknt2J0B27 D0raOYfEu9vsoyVpt+fbilwLiLcZbLgAG9ctkaSOyifKvm3dRMUuU62Q4N6jPSrkkriNJ3yd SCoEjt5bSr9VfjXUXEpF4j2qLfoUifIcLTTTKi5yWN7Gx22NHff0oKylS+FZOq+yr7b5bTbV xs0wxJAaJKFggKQtO+/dJGx6EGqigUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpS gUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg5h1Qxi75DnGIyILExNut6ZRkyYcwR3Ul1vg Antv07/Yai2sFzFWH4JaWILkCVabg85KkompU4hpfNJUlWu6+Lh7/Mbrsd8uORxZpbs+PxZ8 biCHnbj4BKvUcfDV+vdas3vOuBKcNtZVvsDfdDX3+BQc7lYnkMXpXeMfi2CS07IyAS4iY0pt a2mPakP89qPYhKSkefesq6YrlEfFspsMO1NTkuSkSGLo+pv2qW2txLigry262VO6USB2TqrN eRZ2yfyuBxHgd/8ABb6hWj9vNpH8N+v4/IyfODr/ALnhG/8Ay0x2/hQY/SKxXSwycmbukSW2 3MnCWw/KkpfcdSpAHxka0rae48u9eT0R21dfPpR9CvZLtYfZI7muxkNO8y1v0JQeQ358VfKt uzfczcTtWFxWjrel3lG/4Nmvs3fMFEE4hAJB2N3gdj/oqCS6XYKti85FPyvGIbcqXdHbhFfd cS+UpWQQnXkCNb3WLeMIyGRYMgxRqGyqJdrym4C7e0AFDRkNvK5o1srAQUjXn2q5N4zEH/vS gH7ryP5NfhvOZaOsRgE+m7yP5NBK27DrrFcutllWiHKhyb1Ju0W7Ke0WPG5HkUfnF1PNaQfI 9jWPYccvEXBUWZ7GWEXS3WV61ImB9P5UqHEeF8kq7KUTrXlVQ9f87a0oYNAeR6pZvyef4BTK R/GvCZe89n2+THiYei2SnGlJbku3Zlzwl67K4hJ5d/T/AFUEVhWG5dasmxa83GF7RNi2iRCk qXJAbZPFIZbSkb+AeHskd9uE154Pg2R2fIMVuj0WTHtzNwuMpy1GU34FrZf8QNoQAPiI58iQ ddz2ro8e7ZqhhpD2KwHXUpAWsXcJ5HXc68Lt91ff0xmP1Rg/vkfyqDT9K4DrmTZxkXAphXa4 IERR7eK202EFwfYVb0fkK6PUgm75glICcQgADyAvA/lV8uXnN9As4haz8wu+FJ/DTB3+OqCx pUK5fs+bBV7j21xI/Rav4KyPsCmAP1kV5+9Oc/4ul/vqP/ZQX1Kho+R5s6rS8CQwNgbcvTOv Xv8ACk/9jWV9M5l9UYP75H8qgr6VIfTOY/VGD++R/Kr4Xes3AV4eHW0n9HlfNb8vP8gdevz8 h8+wWVKhlXzPwCfcm0HXoMgOz/8Atq8hlOcd99O179NXqP3oL6lQaMmzdWt9PuPcD4r0x+vs PL+NZ30zmX1Rg/vkfyqCupUh9M5j9UYP75H8qv36ZzL6owf3yP5VBXUqP+mc02rWIW/Wu3+3 Xmf9DXy5kuUpa+HBJqnhrt9JRQjfro896/D9VBZUqC96M35f/N25x+f01H3X5705z/i6X++o /wDZQX1KhPeXN+JP9H42ADr6aY2fs/N9K/Dk2bhYSOn2wf0hemND+G6C8pXPlZP1B8VYR07j eGkgBSsgaBUN9yAGz5efcivlGWZ5y4udNVg/1kXyMU+vz0flvt5n1Heg6HSoH3pzn/F0v99R /wCynvTnP+Lpf76j/wBlBfUqB96c5/xdL/fUf+ynvTnP+Lpf76j/ANlBfUqEZyrMQo+1dOpv HXYx7tEcO/tClo/1mshvML34qGnun+SJcVsng/BUkD/le0Ab+w6oLOlSLuU3wBXhYDkKjrty lW9Oz+0mvP3ryLSf+59fd77/AOzYHby8v9kd/X+H4BZUqK97Ml/xeXv9vgfz6e9mS/4vL3+3 wP59Ba0qK97Ml/xeXv8Ab4H8+v33xvbKdy+n+SJ2dJ8B6C7+vUjtQWlKkGMvuj35mB5SP+Wu Aj/XJFevvRd/qJkn+nt3/WqCqpUr70Xf6iZJ/p7d/wBarxeyq/BP5HAMgWrfkqXb09u//jJ+ ygsKVFe9mS/4vL3+3wP59PfC+tAqldPsiSjyHgyILp39wkfxoLWlRRzi4ADeBZcN9/zIZ/1S KUE/nDYyLrJjuLXkFePptr1yVFJIbmPpWEJSsfpBAPLj5bPcVzu+XK7WDKr9gmMuSWbPIuMJ mPwlLbMQPJUVtNuaJbT8IVodwNga3Xdcyw+DlBgvuvyoNygOFyJPiL4PMkjSgD5FJHmD2Oq1 jXTWzJx+VblvTXJUmUme7clO7kmSk7S7z9CNaA1rXaglMOub2JYNnDVts7Krzjslx2Uh2c66 mbppDnPxVAr5FrQAI7FIHYd6+pnVe62yBNN3tNqjTUXtNiZCZrimS74YcU4tXhbCAlQ8gSTv sK36ul0HwoaE3m8AJlOyp58fvci6EhSX+3dOkJSANaHYUc6YxHGLqly73IyJl0TeGpAKAuJI AA5N9vIpASQd9hQTsjqrkCsYTeYONxXI7LwjSnXpLjbZcU+llBaPhkqQeQVsgHRrqGOSblLt KHb3DahTw662tllwuI0lxSUqSogEhSQlQ2B+dU7fsAbveHGwTL3dSFSUynJniJLy1pXzA7jQ AUEnQHpVjHbU1HabW4p1SEhJWrzUQPM/aaDlPUPGrLecseuC4TEt5FjmlSwskc0cUp2Adckk kb1sVosEvlyxDpt04kW+325VkuiozFylOuLDrTjy+PiHQIIPYbJ7Ejeh3q7svTG1Wdq+Nwpt xR9KeKOQd+KOlxfNYbOu2z6n5CtTeun9wiYMxhePFqdYpSHI0py5yVeNEbIAQpnSdEoO1BJ/ qgboMK4dR8ktFpsl1uUKwmBc7w5bUOJkPJAb2vw3t8DtKg0tXYHYUjXmdeDXVy7O4fJyFu02 n2Ri8/RSlGc7x4cgnxf963rZB1ry+3tV3kGEw7qMcSxLlW9qwvJfiNRiPD5JTwTySQd6TyA+ xRrROdK2FWaTb05Dd20yLt9MKdSUBYe3y0Dx/N2AdfZQe8jqF7Xk2M2/Gha7nDukh2NIke1K SqMtpHiLHEIOzw3oHXfW9DvW9z7JVYvY25bEUS5kmSzCjMqXwSp11YSnkrR0kb2Tr0qbt/Si HCymFkCb3dnbkxMcmuqcUgpfWtAbVyHHsOA49qsMtx6HlNjetdwLqGlqQ4lxlfFba0KCkLSf QggGg8cRuN5nx5qMhtaLfKjSVMpU04VtyEADTiCQDo79R6Vvq0+NWT6EjPpcnS7hJfc8V2RK UCtR0ABoaAAA8gK3FAqc6iWqde8PuFvtdyRbJLoRuS5sJSgLBWFEEEApBB0R2PnVHWgzrGW8 uxyRZ350yCy+pJW7EWErIB3x2R5H1oOG5A5cbJiPUKbjplWjHrjKt8W26cUkspU54UiQhsnb aFk6Se29b7Vf4a2mwdZr9jdr8Rqym0R56YynFLS294ikFSeROuQA3rzI351nWjpVbY1ryGDd 7pdb41e47UV9VwdC1IQ0VlAQQBrRcJHyIBrfYliLGPTJ09ydMuV0mJbbemS1BThQ2CEpGgAA Nk/aTQRv+E+wr+h29TWZUyO/EDSkezyFNpVyebSQsJOlDRPY17dRWvpnqvg2P3ILXZH2J0p6 PzIRJcQhIQFAefHlyA+Zqn6j4YxndgXZp1wmRILp/LIjFI8XRCkg7B8ikGvm84S1d7fZkSbp cE3W0uFyNdG1JTIBUkpWCdaIUk6I130PlQTP+DzNlPYzfIMiQ/IYtl6lwoq33C4tLKF/CkqP c6r4zNh6L166dvIuNxLM5Nw8SIZB9nBbjAJIb8t/Gok9zV5h2NW/ErCxabUlzwGypanHVcnH XFHalrV6qJPnWkyXA/p3MbTkSr5cI0m1FZhstBHht80BDnmnZ5Ad6DlnU1xyJfOo8zJG7mZU eEw7jb7HieGwA2SVNlPZKvFG1FXnr1FbPNMehZVjeO3fIlS3b1eYsSBCZakrY4OOJ5OOEJUA rQ5L0RrsB61d5H04i32/zbg7d7oxFuDbTc+A06AzJS2fhB2NpGjoga2PvrdZHikC/S7FIklx pVmliXHS0eI5BJToj5aNBya7WSPcL7ndnkeOiDiuPRWbM2HljwVKaccL6dHfiBTaBy8/h19/ TulN1mXzptjVyuSiubJgNLeWR3WrjoqP2nz/ABrGzLp7b8nuS5y5s+3vvxDb5ZhuBHtUYq2W 17B+0bHcBRqtgxGIEGPDhtJZix20stNpGghCRpKR9gAAoPelKUHEM0x+6uZchMKeqRkMi8sz Y8hl1xAt1vSEhaHfi48TpQCdfEVevpNZBcZqsVyfN1vyU5BbsnRGi/lVI8BhD7bXgcQdFCkk kjXcnZ2a6O90kYdyWbd/ea/pEyWJb8RL6Qy4UkFKCNbKRoADdbKd00tcu/PTjKltwZM5q5yb cggMvyW/zXD235hJIB0SkboLulKUClKUCuMdcrG7Jmyp8x52dHftKoFotMdx0P8A0mpZ4PoS khOglQ5KPkE/Lz7PXOc26X+9GVpvyMpvtqkpi+yIRBcSlKWydqA2CRsgE/PQoK3C2J8bELIx eJQmXJuEymTIC+YdcCByVy/S2fX1863Na/HbUzYsftloiqWuPAitRW1L/OKW0BIJ+3QrYUCl KUCuY/4RXtrHTKfcbbdrlbn4a2lAQ3g0HeTqEFKzrlrSj5Ed/PddOqP6o4fIzjGl2Vq7uWyK 8pJkcGEuFxKVBQGz+bpSQe1BGdbb1eF5jiGKWqLJkxLmXn5bMeUYqn0Njs2XR3QnZ2dEE1Q9 C7gxMwUR2nrm4/AlvxJCLk54jzLiVklvns8kpBAB35arMyHB3r1HsUpd6fZyOzqK2LohlG1l Q0oLb/NKSPT7K2uC4rGxCxfR0Z96U4485JkSXtc33VqKlKVrt6/qAoKGlKUClKUHKusNhfly Y8wZJkNvflKattviWu4KjIU8tR2twAfFxG1fcjXyrPxaxyrX1auoF1uMq3x7BBbQ1KkLd+NT jyeW1Hur8gST57WapMqxVjIrnj016S8wuzTfbW0t604eBTxVv0716xrC6zmk2/fSUlTUmE1E 9hOvCSULUrmPXfxEfifwDe0pSgUpSglsvzWFjUtiGuFPuM52O7L9mgoQpaGG9c3VFa0pCRsD z2SdAGtKrq5jvitllm4PQx7MJMxLSEtRFP68NLgUoL2djfFKtb76raZJikyVlsHJLFPah3Nm I5b3g814iHWFqCh5EaUlSdj0O9Gp89KmveV+6vSLdPcmeCuU9cLY0++HGwAVNKI0gKA8tdvM d6DPa6p2wXqVb59ovkAR56LYuU/HQtkSF8eCSW1rICgtBCiADvz86yUdTLI7dfYmWbi6FyHo ceSlj8jJkNAlbLaie6hpQGwASDompi6dJZU/I5l0cuFuS/KurNyE1EMplRg0EBLbauWiCGwD yGhyUQO9Z2PdN0Y1dpU1Ldskw2pcmfHUIXKYkubV4YWTrsVHRA3rQoNlYeqVovP0aWrbeoyb mHfYVSoobElbYJU2k8jpWknW9A6Oia+LZ1Tt1xbszjNkvyW7tOct0dTjDY/Kt758h4m0gcV9 /wDIV8qlulmJXm42TFJl7dMZFickvRIj0VTTocXzSkObPdKUqOiPPf2VsMe6Tv2mTZJPtdsV Lt11fuLkpEIpdkJd8T8mpXLsB4q/n5J+VBTROo1pkzo7SIlxTDlynIUOeptAjyn0FQLaDy5D ulQClJSkkdiawIvVi0ORhMm2u9262kSNzZUdAaBYSpTgPFalA/AoAa7kaG68LZ02fhItdt+k WVY/aJ67jBjhk+JzKlLQhxW+6UqWTsdyNbrOtWAEdPrvit8nImMXAyNutM+GWw6SrsNnZSo7 B+wUG1x7Mot4uybY9b7la5zsUTo7U5CB7QxsArQULUBolO0q4rHIbT3r8y3M42M3W0W5+2XS bJui1txhDbQoFaRspJUtOjrZ/Csew4pOZyaPfsguiLhPi2829nwmPCTpSgpbihs7UopT28ho 686/Mzxi43vJ8WucGVFZasz7khTbqFKLpUgo0NeQ0TQYdo6o2m625MmNbbwH3Z6rZHhuMoS9 IfSCVpQOetJCVFSlEAa86zTn9uVjMi8xoNzkpiyjClRGmU+0R3goJKFpKgO20nsT2II2DUzj /TO52qNFkfScNV2gXeVdIjgaV4REhCkuNrG960s6I7jQrYWzArtFUgOXtlbU25O3a7oDB/Lu ktFtDZJ+BCQ0E99kg0H2rqtbUWlq5O2PIGoi5/0aVrjtjw3ufD4vynwp5HXLy3VRY8iZu067 RkwpsUW6R7Mt2SlCW3V8eR8MhR5AAjZ0PPXmDqDvuNTrP04u1jk25/JDdpTyiIKUtKYU6StK yFK8kr0dj76prbgltfwy22fJozV0dZPtD7ru9uSVAlxzY13JUr9dBY0r8bQlttKEDSUgAD5C v2gUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgU pSgUpSgn73mNjsd7g2i5zFs3GchTkdlMd1zxAn87RSkjt8ia1dp6nYndpNqYt8+U65dFrbh7 t0lKXij8/SlNgDXqSRWHnViv03O8VvdmiQ5Me0Ny/EQ9KLKlqeb4AD4Fdhre6mMUw3MbW5ib T8G0tt2dc1S3xOUvl4/LRCPDG+JI2N96DoFqz3G7rJkR4Ny8Rxlhcr4mHUB1lJIU40pSQHUg jW0FQ3XjZeo+I3t5LVrvceQtbanUaSsBwJG1cCQAogeYGyPlXOMGwLJ8Xy3HLpPiW0xIUWVG uDzM9ZH5RQX4jbJSltlAKR8DYHmoketYPSa1XXJsVwhQjQmLZYLhJniRGlAl9XJ0Ja4AbQol zaiTojv35aAdSh9S8RmfR/s14S4Lg97PFIYd084DopSePmN9/lXtdeoWLWq4OQZt2QmS28mO tDbTjgS6rXFslKSOZ2Ph3vv5VzLEenOVQrjilxurTLki23WTIWhc0lMeK6FgIbSBxKtuFSie 54gbr7d6d5ZLucq9Sm4rM53IYNxNviXFxuEW44QVvcOOi46UfpDY0k72O4deyy+xsZxq5Xqe FGNBZU8tKfNWvID7SdD8agsyynLbXb8JkR3LVGdvk+PAksriuOhlT21BQVzHkBrRHc1SdXMe k5T05vtoga9sfYJZBOgpaSFBP461+NSGZ2q659jWHptNptsy3Q5cefMZuL5RzU0lSFx1NltQ /SOyfl5UGyxjqE+1keXWXLn7alGPJjqXdIqVNsr8VPZCkKUopc32CQTs9gN9qqk5tjarIu7i 7x/YEO+ApffkHf8Ai+GuXP8Aydb+ytFmODtO47amcUtlvgO2y7RbumDHQiO0+ppQKkEpGgSn ejrzA32qYk4LkL2THMhEYFwTdW5qbOZQ4lpLBZO164+J35DtrtrdBeS+oeKxbPGubl5YVEkr W2z4SFuOOKR+ekNpBXtP6Q4/D66ovqFiyJAY+lkLcVC+kU+G04sKj8eXighJBTojv+HnUicV vkPIrVk8HHrSFNtTI0mzMvJRpD60rDgWRwLhKfj9CFaG9ViX3AsguV1tR9ltbFrjWFdslQ4b paafUopUGUgpJSyFISCfMgEaAJoLw57jAtMC5fSzRiT1FMQhCyuQR58Ea5K19grSzOo8BcKy 36zve2Y3JuAtktxTC2VMrcISh0eIE/ClekqGvJe9/DoyUfp1k7tmwG0ym4EZqxNkyZ0Oa43L 5JSpPhtOJSNIXscvsrxnYneU9MsewWfGKrlKuyXFOMPqkJbjIkeO48txSR5AhPfuVEa3ug7p SlKBSlKBSlKBSlKD8A+InZ7jWt9q/aUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUo FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoJzI599gvqdhIsybelI27NkKbIV677a15VhR7hl8lsOR42POtnyU3 KcUD+IFTmVtpu/XbGLTdW0u2qNapM9hlzu29J5hHdJ7KKUHY+XLdY1+Q7gsxbOASLMiRd7yy zLiTGVuIiqdbPEpS2tJSDw3o+e6CwM3MmxpyzWmRv/i5ika+/kmscTs0aITGxyzoa2dj28j0 +xHzqNk5xnkDD8svDsbHZ7thuCozjbDD7QUy2kF1zutR7BaVa7aCVefatrceoN2ZujsaCxap kedcmLZaZKFr4LWtkPLW4fIpSg9uB7ntvz0G8duWe7T4WP2XX6XK4K/h8FfBuXUHkrWP2PX6 O7gv+PwVobx1AyKwLxw5DbYNvamzH40v4Hn18GtqDjSG+R+NI7A70fM1XdOL5c8lxpu73aLB iplq8WIiJI8cezqSkp5q8uYJUCB27UGNHmZ2vl41qsTWvL/Zbit/82vb2jNf/sNi/aHP7tR3 UDqResay67WqPHhLjxbQbmyv2GVIWo7KeK/C2EJ2D8Z0Bsd6w8l6o362Wy2qZYtZmO2I3l1K GHZJcUBvwUtNr8RpJH/06wUDyNBe+2Zm38S7VZ3h/VblLSf1lNeK75lDaylyy2pCh5hVzAP/ AEaqbfJ9st8aVx4eM0lzjvfHYB1v8a4x1Mx6yS7zmN19jivvKxpboc4hQKwpWnAf6w0BsfKg uUXbN3WQpixWZavIkXElO+/yT8+P8a+DceoWzqwWLXpu4L/uVK43epuHWHppDjxbTHsF4Zbi yZRSpCmpSmStHYHv4ihrZ9fM9xX2eomSxIWHTbmxZ24mQF1W2Y0l1aGwguNqCEbUeSADrXw8 u/kaCwYl5ytoKetliaX6p9qcVr8eNenj5t5+xWHXy8d3Z/h/23UTC6iZQ5idlyWRGsv0VKuQ hzFJbeSqO0XvCDulEHz8wQOOxvyNX+EXO63eHOlXRMMR/bHmoS4yFp8VhCylLiuRP52tgg6I 0fWgxva80R8SrZZXQP0ESlpJ/Ep1X79JZf8AV63/ALw/+CqusC/WmPfLRKts1T6Y8hPFZYeU 0sdweykkEeVBoDdMwW3tmwWwnfYm4bHn38kVhs3jOZDJcj2SwupP5qkXJSkn8QmuUw5suP8A 4Ilp8B11PtKm4r7wUQpLTk0oWd+mweO/8qr7EWW7J1uyKyWtoR7S5Z4s32dA02h0LU3tI8ht IH36oNuu6Z+2jm7Y8fQgDalKuCwEj5/mV+quefNgqfsuPtNJG1OKnr0ka9fhrQ/4TdrjTOlk 6a8XxIhOsFhTT62wCuQ0hRISQFfCTre9b2O9P8Ju1xpvSe6TXvEEiD4bjBS6pABLqAdgHSu3 bvugo2bhnqngF2WxBrz5pnLJP3DjWSbpl4I3j9vG+w/2w8/+ZVLb/wDgEb/7pP8AqFcvy62s Rev/AE/ntLkePNZuKXkqfWpvTbCAnignin8470Bvfegpnb1lbSm23LHakOukhtKrlorPyA49 +1eci85g0kg2SzocJ2kOXLXb/NrlfU1t6FduqEzIbVdZDzkCOqwzI0N55plCGyTxcQkpZKXB yUVFPz8tVtsxxu15Nj+O3PJ44mX6+xYluhoUVJ9nWtHN1z4VDZA5K3rsQBQXYvuXtKV7VZ7I hLySmHq56K3D+aDtPcfd3r8Nx6h9tWCwn/8AXr/uVzu92eHPyHqZBmxUGJjeNRolqbUBppKm HXC6j5LCkgch3+Ed66j0mucu89M8ZuFyUVzJEBpbqyNFZ4gcj9p8/wAaDzYl50tG3rXYmlfL 2pxX/wDGvX6SzD6vW8/+kP8A4Kq6UEgLvlvJCF2C2pdUnfD6S7/9Cvr6Wy0OBs2C28yNhP0j 3189ca5xl+KvuZOYkSW1PyCRfGbt7eGfDVaoaePwOObI0QkpSjtvZOvOpe9uP+5+T5kpCvea HlyBHc3tbSG30NJZ2O5QUEgp8jyoO2vXLNOA8DHrZy2N87gda9fJFeC7lnvi/Bj9l8P/ACrg rf8A0Puq2pQQv0j1D/8AAFh/eC/7lPprPkfCrEbY4R+mi7BIP3Ao3V1SghhfM92N4bbwP/PA /l18LyDOG1ID2J2tlK1BIUu8J9T8uHf7qvK4z1qx5L91nXCSE3d+5WVdmtNkQwFve1qXy9oQ onSUpBBWvtxCQd9gKC0kXLOeY9mx+0cdd/EuCt7/AARWP9I9Q/8AwBYf3gv+5W/waHJt2F2G FOltzZUeCw07JbVzS6pLYBUlXqD6H1863dBC/S3UFruvGLO+D6NXMoI/WihyXM2vhewTxF/1 mbq0U/xANXVKCF96cv8AqA/+9Ga/Rk+X8Cr3Cd7Hy+lGd/6qua5R/hL29b/TKXcGrhcIjkBx tYbjPltD3J1CSlwD84aOx8jQUTOSZe4FE4MpvQ38d1aG/sGga9EX7LlISo4WhJI7g3ZvY+/4 aiOvcl9vI8Tbage8TfJ9bmOILgclDjrxfhSU6R/l9tnts1Qf4Ps1MvprER47in4777TsZ3n4 kJXiEiOrn8W0JKU9/lQbJ6+Zxz/IYbC4a/TvCd/wRXn7x5syPy+DNuk+Xs92bOvv5JFXVKCF 96cv+oD/AO9Ga/VZRl6df7gnjsb7XRn+yrmlBDKyjLwAfcJ47G+10Z7fwr8OU5eCR7gvnXqL ozWh636VecOavaZJw1Up03UspcKeQb/JB3h3COX4b869f8HS9rvOF3NsLfcgW68SoMBx8K8R UZJSpvly77AXx7+XHXpQbg5VmHpgD/70Z/sr1VkuXJZSs4KsqV+gm6Mkj7+1W1KCHRlOVkfl MFkIPy+kWj/qFKuKUGhynFLbkioL00SGZ0BwuxJkV0tPMKI0rioehHYpOwfUVgP4BZ5EGNHk u3F1TMwT/aDMWHnHx2C1LBBOh2A7AfKs3NcutGG2lM+9yQ0hxwNMtgjm8s+SUj1+f2AVp+ob 6b30vnXC0TpsXnGEmLIjLLThPmnWxvR+Xrug9ZGLv2C13hWIMtSptzlIkSmLpJcWy7sgOnfc pJR28tdh2rxtXTe1Run1jxl8uJNrDbrUuMstuNyU/EXUH0JUVdjvsdHdRWNvXG29Xckt7E69 3GPbLRHnR7e5M2l5xSClSVcvMnYI+RFUUDqm5dLTap9qx2VJbnQX56k+0oSWEMrKFpVv12B+ J16UG+9w4BmWeWbhdjJtj7kltwyRt1xf55cGtHY7aGgB5AVn4lidtxVE1u0mUGZT6n/CdfU4 hrkpSiltJOkp5KUrQ9VGomw9ZbfdZ8JowUNRX7W7dnX0zW3TGZbG1eIhPcK7jt9/yra2rqOq dJtTTljkRvpyK9KsvivJ3LDaAvgsAfklKSoKGyRrffY1QbG9dP7Xd73crrJl3NEm4QTbngzI 4J8E99Aa7d9ne/WsF3pTjzqklbt14KgJtkltE5aEy46QQEO8dE6BI2NdtjyJrDw/qc7kMx9l 3H5EBMBt5V1U8+CYC0HshSeI5FQBI120N172DqUm5XjH4syzvwomQtuu2qSXkueMG08yFpA2 2SnuO5oLO02pi2WOLamlvPRo7IjpU+vmtSQNDavU6qQtPSuxWnFZ2PwZFybgy0+E4oPJ8QNb UfCCuP5vxq+077k1iY91Jn3PJ02mXjDsZvw5rpkNTEvaTFfLDmkcQTtwAADudg1m4R1Kt+Tz 5cRbCYLjEVE745KF8WVHQ8TX+9rB80K7ig12U9PJM/FrRhsRbMvFgtCZq7g8oym2m3G1oDSk gb7IWjv3HIHZ0Qau/wCJRL1e7TdHptwjSLXzMZMZ4IQCtPFRI0d7SSPuqW643eUjpJebxi99 MZcVHMPwlIX4nxBJTy768/Md6pr7lMTGMUjXa7+O42pDaSW0clKWoDQ+QJPbv6kUEze8BuEX C/dbGH40i1zXXk3A3la3XA27sqU0UjXIKJUARrddAs9vj2m0w7dCbS3FiMoYaQkaASkAAfqF fNlusK92qNcrVJblQpKA4062dhQP/byrNoFYt0iGfAeipkyYhdHHxoyglxH/ACSQdH8KyqUE bZenNkteFSsTKpk2xPoUj2eY74nhpJJIQdAj4jyHyPcarZ4xisPH3pcluRNnT5YQl6ZOd8V5 aEAhCN6A4jZ9PUk7Nb+lBN55h8HNrMbVd5M5uAsgutRXvDDuiFAK7HeikEVi5TgkLKMYZsV4 uV3dhIO3FJkhDj/fY8RQT3AOvl5Cq6lBg2S3JtNrYgolSpSWU8Q7Kc8Rwj7Va71N5BgMa95h bsjfvd7Yl24KEVmO82llrmkJXoFBJ5ADezVlSgiL700s16yGbdZUm5tpuCGW58JmRwYmBrfA ODXLQB0QlQB9Qa3t8xq3XqXZpMxDgctMj2qL4SygJXxKe+vMaJ7VuqUEpleCWrJZypct6fGe diqgyvZHy0JUckktOdu6dqVojRHI9+5qmhxmYURiLEaQzHYQlpptA0lCUjQAHoABXrSgUpSg 55/RRazfJlyVfMmIly/bXoYuSkx1ubB7oAHIDikaO+wArYSenNkkX9dyWuaGnZabg9b0vD2V 6SnXF5Sdb5DQOgQkkAkGrOlApSlApSlAqAzDphDybJFXteR5Ra5hjiLxtdw8BHhg7464k6J7 kb1ur+lBg2G1x7HYrdaYRWYsCM3FaLh2rghISnZ9ToCs6lKBSlKBUt1Fw9GcWBVnk3SbAhuK Sp4RQ3t0JUFAEqSdaKQe2qqaUEbd8GFxl2e5G+XNi/WxtbLdyaDXN1C/zkrQUFBB0P0R5Vts QxqLjFtdjRXX5L0h9cqTKkEF2Q8s7UtXEAbPyAAAAreUoFKUoFKUoJ7L8aXkH0c5HvFwtMqA +X2noak9yUlJCkqBSoaJ7EVk4lj0LF7I1bLeXVtpUt1x55XJ15xaipbi1eqlKJJ/UNAAVuKU ClKUClKUE7nWIWvNbKm3XhslDbqX2XEgFTTifJQ2CPIkEEdwTU7dOl8eZkNqmsXedHt0KI3C Vb980ONNrC0gEn4e6U77HYHpWzv+SS0dQbDi1rLKHJDDtwmuuJ5FEdBCQlI2O6lq1v0ANclu HUfJLZBzN1WVW5y52S4GLDt70BPKYn4dDilfLZ2RsfKg6RFxK849meUZfFuEe6quTCSbYYXB 0hltYaaae8XijZKdlSSCR6eY1mAYNIRiWSualWeZkTz7rbMwB5yAy7s+HpJAHxKcVoH9Ib7g 1RK6jWaLyRcfaWXI3gonupYUpiE64E6Q455JI5p38t96yHuoOPs5EmzKkPGQZQgl4MqLKZJT y8EueXPj31QTELpIG5UZUu7suRW7CuwOtsQAytxpY0V8+Z0vy9NdvKs60dOpkFy1uv35uQ9Y re5b7Ir2AJEQLQEF1wcz4rnFKU9uCdb+Hvus1vqhjjxk+Aua8Gork1CkRVkSGW1cVra7fGEn z1XzaeqGP3W52CBERcfab4wqVCC4ikhTQKgVqP6I+EnZ9CD60GrsvSx62XVcs39TqJtvMG7J 9k0u4qJWS8tZWSlfx6BA8hry0B8o6b3KA1bZMW+ImT7FCch2NL0RKG4xcAQXXAFflFhAA7cR 28iTW5j9TLDLvUW2Q0XKQqVJciMyWoaywt1G+YDmtfDo7+6srBckkXabf7Rc0oFzssv2dxaB xDzakhbbgTs62k6+8Ggh19LL9HlwUoyFEphyzv4+88mH4LkZlba1+0g+LtbpeS1y/rcie3c1 QYh06k2W6rkXK42qfBctzdtXBatPgN8EHaSNuq8+5UCDs+XHyrotKCGz7p8zkmDyMWs8iLYL bKUC+I0IHYC0r0kBSQnZT37HYrNyrDGstxVmz5BMWooIUt6GnwEqIBGwglQGge296IBGiBVZ Sgw7PbIVmtka3WuM3FhRkBtplsaSlI/7edZlKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCl KUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUHPsissyJ1bsGUxmHJERyC7aJPh pKixyWFtuEDvx5bST6bB8t1+dPcJn2G+ZFcLybRJN0mmagsR1BbRIA48lE9tAH7910KlBy6+ 9Prq/Hyuz2uVCTZcnlGVKdfCi9FUtKEu8AOy9hA47I4k99172LBLpZJ13gw5EBdguVzcuanH UKXJaLiQHG07+HuQdL8wCexrpVKDmNgwrI7Vivu+mZZ1RYcF6BDf8BRcdSvskuHe08RvYSe5 1Wpw/pdfLBNw2S5cbfIkWWNIjyJK0LU46laQ22lGz2ShtCNJ8t8vnuuyUoOO470sudnyCz31 6ZbHbk3Pkzri4hl1KVB1PEIZQFaSANny7k1TdOLLLbv+WZLPYXGN7loMdhxJStLDSOCCsehV 3OvQEVeUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKU oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoP/Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CADWAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAYHAwQFAgEI/8QAVRAAAQMD AwIDAwgDCQsKBwAAAQIDBAAFEQYSIRMxBxRBIlFhFRYjMnGBldNCkaEXM1JTVFajsdIIJCZV YmOUorPD1CU0NTZkcoKSk8JDRXTBxNHj/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/ALy1hqCfZbu0VR9NJYxmM/cLkWHTwN+E9JWA PfnHbNbka4atlx2X41v06tl1O9Libk6pKkkZSQQzyDmo9dQ7ZPFC73O7W2dcrdc7WxFgrjxV PhpaFOdRghIO3fuSrccA9s8VFAm+Q9XtsRWtTwrYzeraw1EYS8qMzF8tl1AITtLYdABP/wBq CyfPa5Hew2An3i6u/kU8/rn/ABDYPxV38ioZBiajlPX+C/fL62xY3HVNTo60uGc2vY60gAJO VITvQrAzkpPOa5Kk6sTatIuN3TUi35dulSLh5iO+Ok50W9qFBtIIUF7ykH9vFBYzL+skPOup 09p5DjoytYubmVkDAz9BW6iRq4n27ZYkj/690/7mqYu0nWptcZMBzVYeVp63Ovu7HipMvrgP ISnb++KTjJ7AAn1qSW57UbWuJnnHtSK0+m+htgNNuFZHRQUb9ycGNu6oJHrtycUEzul41Zao Kplxi6UjxWwC649dXWkJJOPrKZwPTvWnatWaiu7r7dpiaTnOMY6qY98W4UZ7ZwzxW74mTnxb 2bMzZpdwRd0rjF5trqNML429UYOEqyfaIwMc1XbZmwY+ubzA+U7c5B1ELihkMKj/AClFZZbC 2U70jeClt3AT6gehoLJ8/rn/ABDYPxV38ivTc3W6lYXY7ClPv+VHT/uKrHWMXWFsitt2+5ai cmLscyS+lIffCH1vJUy2hTYx1EhTiRnuEgkdq2Jd71RAv2oY8WHqOdbJLMdphRZkB2PmKSt1 pW3bkL25HcqJx7qCzFSNZdMlFu0/vwMBU97GfXno9qwKma5QcfIunnPim5vD+tiuhoQyFaLs apypi5ZhtF9UwKDxc2jdvCgDnOa7tBA7lqbU9rLYucDS0MufU697WjdyBxln3kfrFZEag1Yu 4LgItumFTkI6io4vSy4lHHtFPRyByOaj3jE3Fm3RFudtN9f83B6EqVAhOvhUdTySY6SPYQtZ R7S1cpT25Ixu22Olrx5mSWbZLajmxNxDK8mtLSnQ7uKertwo7dvOfTHpQde6ahv1oYbcu7el reHfZQZN2WgKVjJAJaGfurYem6zSgutwdMiPt3b13F4cY7n6HGKj/jIxLecgri225yXGYctU SRCbD3RmYb6IU2UqyFEK5OAMHPep1Dfks6ajv3trfMRFQuW2w2XMubRvCUgEnnOAKCJuar1G 1bG7i5F0kLe4QlEr5cWGlknACVdHB5FfJerNRQo0eRMi6SYjyBuZdcvikpdHByklnBHI5Hvq A2OPJgeGfhzMXBubMuzSnQ5GdtLzqUOKZeGXGRtXjKhtUkEBSh6ZI4j2k9VWKyWhlTU2TcFa eTFiMNxQ+x5tcovLZeSUqShIQUJJOBhB54FBcLGpdQOXf5LXH0ui4AZVGF3WpwcZ+r0c9sH7 Dmum6/rDYejbrBv9N894D9jNV5Z7Dcf3UGUR2ZyYMS/zbtJdkwi1kOROmnY9kpcSVL2gYCtq Tn6ozdFBE1SdcpSD8labWfVKbk8D9xLFc+6al1PaUNrukDS0JLhIQZF7W2FY5OMs+lTyqk8e WpEuIqJFtEx2S7bJTUWdGjqkKLiy2kxClKTsDoHLhKcBJwaDuOaq1I1cGoDkPSiZzuNjBvaw tWQSMDo55AJHvxXR8/rnH/QNh/FXfyKr6426bK8QbDHRpp2L5a6xn5DCGlOR3mW4pSiUqRtA SppRKEt7jkpGRzmrvoI03J1eoHfa7Eg+n/KDp/3NfHJmr0fVs9ld4PIuLicc8d2fdmpNSgiS 5+ts+xYbHj/Kurn5FaEHUup7hIkMQIGlpT8c4ebZva1qb5I9oBnjkEfaD7qleo+r83rn5d5L D5iuht1SwgIVtOFFR7YOOaqXwFkbbkmGxLbfjR7HCjvB4Nh5EtveHUIKeVNjOScqG5XBOTQW GxL1mtRD1nsTQHYi5Oqz/Q1k85qxCcKs1ocV70XFYA/W1UkpQRJy66yCyG9LWxSfebwRn+hr Wmah1bCYU/M05ZY7CTy47fNiR7sks4qbVDfFKRGi2WA/IhTZb7U5tcVMeO8+lt4JVtW6hoFR bTySMcnA+NBpOaw1C2zGdcs+nUNSf3hatQAB3/uno+191dJF01kQrdpi1pIHA+Vyc9/8z9lU lfdMuRrZChadFzeeuOnXLZGRcLS6MuLkqUtaSCAy4dxUQoABISc8Yr9KQ2lMQ2GVq3KbbSgq 95Axmgjrdy1btKnNOW4EfopupJP62hXhV21dv9nS0DZkcm74OPXjpVK6UEKkag1bGLQkacsr JdUEIDl8271H9EZZ5Pwp84NW+a8r83LL5rZ1Az8ue3tBAKsdHOASOfiK5Pi+uOL1oVSoj0h6 PempC1NQ3Hy2yEOBSspSdoCijP3H0r59E3/dArmNwpQQNPKjLkIhObFO9ZLmzqbdqlbEj19M fCg60HUWrJ8RqVB07ZJMV0bm3mb5vQse8EM4NbKbxq9I+m0nDJyP3m7BWB/4mxWXwuhxLf4d 6di25txuK3CbCQ60ppecZJKVcgk5PPvqUUHMn3+02+5xbdNuMZidJIDLC3AFrySBgfEgge8i l8v9psSG1Xi4R4SXMlJeXtyBjJ+wbhk9hkVw52kHHtZv3uPKjdKW3FRJYkRg8QY61qQppROE H6QjscYBHNaHifoB7XGxsXNESP5GTDUhTBXhTuwhwEKScjZjacg57ZFB2Ys/SWmHZluiybTa 3ApyZIYQpDXtEBS1qHvwQTnnGPSvnz90oUNKTqC2rDqlIb2PhW8pTuIGO5AOa5Fq0LIi3mbJ mO2mbGmSl3BaX4O9xD62ENLSlRVw2dgV23emcVxW9GXmxt6Bh27y0qRapchcmaIwDYQtp1IK klYV3WkcE9s/CgsAamsipENhN1hKdmIS5HSl4HqpVnaU+8HBx78HFasTWum5bqG496hLWpDr gAcx7LRIcVn3JIOT6VDbf4TeRiiG3dt0SQmB50ljC1LivKdBaIVhsKKsFODgDjvWKH4US4yp bqb42iRJh3SKtaYylAGY8HQoJUspGwgDGPa9aCcjWenDFbkm8wksOPeWStTgSC7sC9nPrtIV j3EGtG8X3RN0kwIF2nWOa8XW34rL6m3T1DjprSDnB9oYP+V8ai6/CyZ8nLit3aMhKrw1dwEs OgpUiOlkthXV3YwgHOc8kV1LB4eLtFx0u/5yJIatFtXb3guIEqkElopXkHAKeijGQT8aCRva x06zDmS3b1BRGhqSmQ6XRtbKlFKcn3FQIz2yD7qTtY6dgLnomXmE0qB0vNAuj6Hqfve73bvT 31A7T4VXGCzJQ/eYMzzUFmC+HoStriUSVvFW3qYG7qLG0AAcY9a+xPCaZBs1+tsPUCUpuSIy UynIxW+2plwqSoqK8KOClI44CRQWTab1bbwuYi1zWZSobxjyA0rPScHdB+I91dCoxobSiNKG +pZkB5m53Jy4JTsILe9CElJJJKj7Gd3qSak9ApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBilxmJsZ 2NMYakR3UlLjTqAtCwfQg8EVp26x2m2vF63WuBEeKdpWxHQ2oj3ZA7V0aUClKUClKUClKUCl KUClKUClKUFReKWqr1b7lqlNokOMJslhbltpQnO5191aC6R+kG0Nkgdskk5wK1fExhWndDai n2fVV4XLbtLUlltU9xakqC8dcKz2VuwU/VOOBxU2vT1lj6pVcJMK7uT0xTBeMe2SHmn2Sd4S opQUqAJOOeNyh6muK69opNuet50bc3IT6gXWBpuSUL2HKcjp9gew7UEb8QZFwtSPEgQbzeG0 2uyQ5cP+/XD0XVF8KUDnJz0k9yfX31seJusbpppVqRYlz5DVkZan3FpLTkhUtonaWluYIQQ3 1HMqPO1NdZLXh7IbcQrTNzcS42ltwO6ennegfVSrc1yBk4B7ZroxTo2MzPbj6euKG7ggNywL HLHXSBgBf0fIA459OKDcZvix4iWuNDlmVaL5anZrYzlLamlNALQf4K0vDI7ZSCOSczSq/s7u mbPckS4FtvTIZjeTjMIs0pLUZrduUltIa43KwSfXan3V1163t6UrPydqJW04wLJLyr7Po6CU 0qJo15blKSF2zUrYP6SrFMwP1N1tfO+3fyW9/g8v8ugkVKjvzwt38lvf4PL/AC6+K1jbkpJ8 pfDgZwLNLz/s6CR0qKu65gNubfkzUax/CRZJRHp/m/jWRrWdvWjcqBf2/guzSs/7Ogk1Kjvz vt38lvf4PL/Lp877d/Jb3+Dy/wAugkVKjD2tre1jFv1C5n+Lsks4/o6xN66guLCU2jU2T/Cs kpI/WUYoJZSo2jWVtWkERL4PgbNLB/2devnfbv5Le/weX+XQSKlRp3WdvbQpXkr8vAzhNllk n4fvfesCNdQVqCU2nU2T77JKT+0oxQSylRhGtISlYVbdQITkjcqzycAj7EVl+eFuzjyt7/Bp f5dBIqVHfnhbv5Le/wAHl/l0+eFu/kt7/B5f5dBIqVHF6xtyUKV5O+KwM4Fmlkn+jrX+flpS SHYWomyD2NgnHPx4aNBK6VGWtbWp0kIjX4459qxzU/1tCsnzvt38lvf4PL/LoJFSo788Ld/J b3+Dy/y61/n3aUlQdh6hbIJHNhmnOPUYaPFBKqVDP3TdLZA81P3e75Kl5/V0q2hryyns1fD9 linfk0EppUW+fdm/ib7+AzvyafPuzfxN9/AZ35NBKaVFVa9saBudF4ZR23u2Wa2kfaVNACvq tf6bSpIM57KjgYhvn/2fCglNKhifE3SyidsqerHfbapZ/wB1WVHiHp9wAtm7rBIAKbLNOSew /eqCXUqLfPuzfxN9/AZ35Nem9dWFSglb01hZOAmRbpLJP3LbHHxoIJ4sG5I1zFZs/wAsSHH7 HNf8tDuq4qQ62tkNu4LiU+zvVkeueQa3NIeI7j7Nvhzn2XxItkBcW4uNOpEmS/uQEuAIw3la CBzzkYqeXfSlivM0S7raosuSGyyHHUblBB7p+w+o9axu6O047MRKcslvMhCEISvoJ9lKBhAH u2jtjt6UEGi+KNzehaTkrsURtvUjDaoqjOOG3VOJBQ59HwNishXIKht7kZ7tt129M1HGhm2p Rb5dxl2th/rHq9aOlalFbe3hB6awDk9hnvXRPh7pQw/KGxxDGDCIwbIJAaS51EoHPAC/a+2v d10Np+5CaXbehp6YjpvvMkocUk7dwyO24JAJHJHBNBzPDHWNx1abkbjAhxER0RnGjHkLd3pe ZS8M7kJx7K0/fmuRN8U1wbrqBt61hyBbIk+S24y6VKdMQtBac428l3sCSnaciprZdK2ex3F+ baYiYjr7LbDobUQlaUcIyntlI9kH3cdq+NaS0+1cHpzdnhJlulxS3ekMq6gw5n4K9R6+tBF7 pq3Vdqj75NhtLhE9qDubuJ2LLy2ENKT7BUPaeVncBw3kcEVje8QLtCuDzdzscVqPGmwoMkNT S46hclKCCE9MBW1SwCAeRkipWvSFgVbGrcbVG8k0+mUhoJwA6n6q/tGBj3YHurQiaFtiNYXL Uc1KJs6U80811Wh/exbRsTt95x6nkZOKDiae8T2ZiIz93griRJ1tRdYi4++SoMqcCAlxKE5C 8qQeMjk8+zzYra0uNpWnO1QBGRjiuZZ9O2izSH37Xbo0V1/ham0YJGSdo9ycknAwMmurQKUp QVh4rx707cU/I17djyHYiG4cVp9bAjuh4FyW8oKCVNBvjasHJGByquFAvV4+ccO4idNXIf1j Lsr8UvLLPlEIcCQGidqSA2he4DJyecGrPvWj9O3y5In3izQZs1DaWUvPtBaggKKgnn0ySfvr Zb0/aWr2u7t2+Om5LGFSAj2jwAT9uABnvgYoIp4tR8w4D67tcoZdebt0ZmFLcjByTIdQ2ha1 IIJCAVKx7s1M1QAbT5ASJSU9EM9dLp6vbG7f33euffXufAiXBDKJ0ZqQll1D7YcSFbHEHclY 9xBGQayyWGpMdxh9AW04kpUk9iPdQUnZ7rep+gPDSTNl3aRClqeF0ciPrEt4hh4tYKCFn20g nB9OeM1GDrTUM2xWyfeHbo3HhacYujxizTFfWTLKOrgJKXVKbQk7Fez7Z9SKvMaG0yLKxaRZ YnybHdL7MfadrayCCU88ZBI49CffW9O03ZZ5hGZa4bvkwExwpoYbSMYSB7hgcduB7qCrbTdb 0z4o26NNkXMuy75cWHU9cuQ1Q0xlLZSlIJQlSSG88BWd2ThQzdFcyJYLTDu8i6RbdFauEgku yENgLWSACSfedqcn1wM9q6dAqpfHS4S4keQu13ea1NiWmTLEKJILBbAUgecWoKG9LfI6ftbt 3ararkX3TNlv62V3m2xpimgUpLqc+ySCUn3pJAODkcCgrgX5cXxEh3CRc5lwtsucxaGmo9xK WmnlxA4la4oR+lk5yvjcDtyM1b1clWm7Mq9N3dVtjG5N/UfKPaSdu3I9Arb7Oe+OO1dagUpS g5+opHlLBc5PmRF6MV1zrlJUGsIJ34HJx3x8KrbwYu12eu86Df2bhCkLtkOW1GlzFTA7nqBy QhxRJQFHYOmcbdvbk1a7raHWltuoSttYKVJUMhQPcEe6uZY9O2mxF02iAzFLoSlZQOSlOdqe eyRk4A4GTig6tKUoFRHxIddRbra1HmSWVvTUpMWI4Gn54Dbiug25vRsUcBWdw4QRznFS6ufe rNb73HaZukZL6GnOq37RSpC8FO5KgQQcKUOD2JoKtsV8u8yyeFVxVfpUj5RleVnNISgNvkR5 CjvOwL3JU2AeQklJOOxq4q4C9HafUi1I+S2Et2rHkkIylLGBjKQDjPJ578mu/QKUpQYpchqJ FekPq2ssoLi1YJwkDJOBVe+FWrZGp77qzzUttbbT8dcSMg56DC2EKSDx9bJJV3wcj0qx65Vt 0/bLbdrhc4UbpzrgoKku9RR6hAwCQTjgADgdqDq0pSgpLxjtF8mamuLtkjXZxo2VKR5dL5S4 +JCSEoKHEhC9mcqweO9c+5xdSnUeo5DVqvpiyIlwjtIKXVJWS215UbkrBAJQrG1IKCogq5q2 tX3S721+0Is7EF0TJJjumUtadn0a1hQ2g5+oRj41G9N+KUGRpa3XK/NrjS5Vrdu6mYzDjiER 21bVEKxyRlOR35HFBX1qs2q5Girmq6fO12Qz8nmM2mVKbW64ptsSRtK+phJ6mTuCCTlKRjmU u2XUELVsZiAq8utsz4XkpLr61MptyUDzDbhJwVE7x7YKiSg54yJinxE04qYIvXuCXzKTB2Lt cpOH1N9QNnLfCij2se6t6wawsuoHordpkPPGTHXKbJjOoSW0udMklSQAd2RtPPB4oK68ErZf 7dfpnnmbw1aVRnNqbgp8FLnmF9MEOuL3K6W3KkBIHY5NaGubNe5Wt7k5AiXdUBy62tSg02/h xlP7+ULDoSE4yFAJ5J+8TXVfiM3Zpeo48SF5t2yNQ0ugr2bpEpzYy2OPqjIUpXuIwK1da6t1 XpGwTLhOt1pkJYditocaccSh3rOdNQwclJSSk55yD6UHM8PIt+ieIk1+5wLs1Flomhxx7K2g vzRUyCved30WdqghIAITk44tyqs1L4g3qzK1gpEO2vN2F+AwgEuJLvmdmSe+NvUHAznBrua0 1ydLXayRX4XXjSHW0XKUhRCIKHDsbWfgXOOewzQTelcBnUKRreRpyS0EPGEmfFdB4db3FC0k eikq2n7Fj4136BSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSl KCMT9LPS9VfLBvM0NJZCWoKjuZaeCHEdVI9+11QI9cA+lReH4aux0aUs7zjcmy2FRdbmF0ty V/WywptKdqmzlBJ3DOwDB71r6uYYvGtLxBs1jhTZtthtS57st91AWpYV02UBJ4UUtk7jkDI4 qL2O76M1JfrU1bdPREQXzHQ7LlvSNyHXmuollOElO/GRyoDIPwyE6neGvX1U5f27i15z5URd EBURO4KQx0Q0XM52FIHp35+FdTw500/ZGrnOuDKY065yVyFxG5JfZigkkobUUpwCoqWRjus1 FA14XNzJ8VaJbb0JC1vh0TkhIS50ztKuFe2QkBJJJIxnNY5s7wrtjSC+3J5C8pSxNcUgoCyp KwAShQDTh2qwcJJxgUEhufh5HuWoNXuy1r+T9RxofUU0va7HkRiratPGP4tQPOCg5BBpqDw9 laisj8G86kmPuvOMKU8mO2kJSyrekJRjAJWAVH17DA4rLqLRVig2G4S4FoYXKYYW62h590IU UjOCQrI7VX9sladiP3p7WNmgxLfaWoa1PwzLkELkN7xkDJSkcp3YxyO2aCWXnwul3Vu+pkan fPy05Gdl5hN/WY27NuMY+onPes958L2r/G1CNQzotxl3ZpLKJLluQFxEpGAG+c8cqGTwrn4V zZcHwxjTVR3bZIbk9d6LuYizMqcZQFOJCkDkBJznODg+6tqwWzw7u8tEe1w5jry4aLggOImp CmF8JWCvAOfQd/hQdrTmlbhH1Yi83ueZrsK2ptcVxSQFvAqC3HnMcBSiEgAeic/pYE1qvrFY 9C33TqL5a4Lj1tWla0uESEKUEkgkIVhR5B9OfStDTzXhzqG4swbTGeelOw0z0pU1KbHQUcJW SoAAE9s96C0KVEFeGmjl432GIrGeVbiefvr5+5ppIcN2npJ/gtSXkJ/UlYFBMKVW2tdM6a0p pC5XdmxqleTb6hQZLysDIBUTuJ2pBKjj0BxWt4d2rS2r7RKnM22M6w1KXHbkx33um+E49pIU rcOSQQfUHGRQWlSqK0dJ01qDX0rTzlmgpdZ831I6Xnw/E6LqWx1Nx2q3hW4bew99d3VuktN2 W+aajMaStj0O6zvKPyFvLC2iW1rG1PrnYec8UFsUqgUSNJN6lcjyrElm1Ju79lS4bjI64eaY 6u8t7sbFH2QPikng1pQdQ6ef0/OuytPwOmIUaZGjmbJbdSHnQ2nqbwAUDckqcRlOQR7jQfou lVfoaw6d1DHu7U2zRUy7XPXb31MSHVNOqShCwpOVZxhwcHsQa7/7mWjP5vw/9b/90ExpUP8A 3NNIBO1uyMtc5y0442f1pUDUW1zZdH6URbUCySZkqfLZjJaRNf8Ao0LcShTqjv4SNwGfUkD1 oLZpVYM2GwDxDXplywNIjptgntyfOuqWv6XYUlJPGO+cnvUm/c/0x/isf+s5/aoJTSoqrw90 svG+0oVjtudcP/urCfDXSeAEWnppHZLUh1A/UlQFBMKVD3PD/SsVhTptq9rQK+ZLx7D/AL/N RXw5t2n9UxZBn2WHDmsoaWuG3Jk9RCVglK1BxKCArBxgEcHk0FtUqLfuf6Y/xWP/AFnP7Vff mDpvKCm3rRsOU7JTycH38LoJRSokrw9sCiSUXEk9/wDlKR/brhaq0labPHhGDbLnMdlSRHKl XSWlqOnYpRddUlR2oGzGcd1CgsqlfnqNedOyGNNvC0vxkXWGmW8ubqCSyiMku9MHPIUCc4PG ePfVtsaB0+0cpZmq/wC/cJCv61/GglVKjSdE2RtOGmpjav4SZz4V+vfXr5m2v+Nuf4i//boJ HSow9o21dJRWu6KAG7AuL+Tjn+HUG0hZPl3UVxi3jTsi2x47DbpcTqCS85vcOUoWjKQk7RuI 9Mp99BcFKiH7nWnv4Fx/E5P9uvTfh/ZWlhTL14bA52Jusnb9434NB8v2jVzb3Lutouz9pmTo ghTC00hwPITu2KAV9Vad6gFc8HkHArko8LYURbLdpuMiDBaVHfTGS2hf07DXTacyR6YQojsS nnuc8/xF8QrxpbW8S2xWLe/bFx477vUSrqoDklLKiVBfAwrIwhRJGPjWta/E24zAx5hyyxBP hmVHWsOKERXm22EtPgEkqV1Rgjb7SVA8DIDfuXhQLsl8XW9uSTIheXdV5VCd73mUyetjOPrp T7GMYyPWu01oVKG7MEzGG1QLgu4OBiA0yh9akOIKSlOMDa6v3kk5JNV7P8Yb9CgQJj0C2bFJ miUyULC2lRpQZJV7Z2ApUD2Xgg9/TvM+JNyi32U3dfkY2xm6TLeQwpYeaQzHU+Hl5JG3CcHA 4yCPdQTnWOn3tRQ40di7TLYG3t7nliMPoKVJU2seqSFZ+BAPpUaumiJUUalfhBm8M3phmG7a pJEdsMoHT4dAUQQgq9OTjtUWi+KWo5ukbvc2I9jZk2xuNJfL5Vs6T0ZDqUhKVk7t6inJIyAD gHip9qHUV1034a3C+3KLEk3SFGW6pqKpXRWQSEqBOSE4wo9yBmg5EvwyRPsem4E+4iSbW26Z CpUcSPOPuNFC3VFRzuypSgc9z8K1VeFCnFWpTl8wu3QYkJl5uElLyAwvcFIXuJSVdjj0rVvW udTQJMKJHkaXkPOyJrZdT1ChSGYyX0kAL9lXJChlWMpOfSvEHxA1LITY2nG7IiTf7ZGmWsht 4oceWpPWbPtdkIVu+zPuNBO9KaaOntGsWBucuR0W1tokrbAVhRUQSkccbv2VwdA+GzWjrnHl xro9K6VvTb1h1lIU6lKypKlKznIzgDsAABWCz6t1Im639N5iW+REs60tvsWpp12UVLaacRtT k7hhwg8fok1YcZ3rx2nghxsOJC9jidqk5GcEeh+FBkpSlBxtY2BrU+nZNqfeUwl1TbgcSkK2 qbcS4nKTwobkDIPcZHrWvpLTKLA5dJKn0yJ1zkCRJcQyGUFQQlA2oBIHCRk5JJySakNKCDaf 8PI9ovcCaqap9i2rkOQWuilC2y+Tv3uDlwYUQM/ackA109YaZkahmWZ9m6rgi2S0zEJQwle9 wJUkZJ9MLUMCpNSggj3hxDl6yVfbjKEkB9yQ0z5VtC0qWz0cKdA3KSlO4pHoVZycCtOJ4Xpj xXWvlySXG7SiyQXBHbzGjJWFAKBBDijtSCSBwOwJzVj0oI/orS8XStukx4ykrdlyVy5C0NJa SpxQA9lCeEgJSkAD3epqQUpQKhXiF4fw9YIQ55lyFOStkmQhThCkNLK0oKAtIPtHOe9TWlBF hpiUdfs6mVcwEogmAYnlhygq3Z37sg7sH7Bj41KaUoFKUoMUtgSoj0dS3EJdQpBU2rapIIxk H0PxqLaM0YdO3GTPlXWRc5bkONb0OOoCSllgK25OSVLJWSpRPJ91S6lApSlAqNa+sFx1JaGY NsujNuT10rkB6KZCJDYBy0pIWj2ScZ55AweCaktKCstQeGtyv1ubiXDVLymnoCbfPQiKEtPJ D3U3tthW1pf6GfawmrLabS00htGdqEhIycnA+NeqUClKUCuHpqwqssq+PLlqkm5z1TfaQEls FCEBGfUAI4NdylApSlBov2q2vXBE5+BDcnNgBMhbKS4kA5ACiMjkmhtNsIkgwIZEo/Tgsp+l 9fb49r76qHxb0Nf9RawuE61wVuwl2yHGAS6ynzDiJfUWnKzlHsH6w74xWOJoW+p8QxdXrPi1 o1CZrTSX2gEsKiltS1Ddk4cDZSkdsKPrQWynTNhSGAmyWsBgENDyjf0YKtxCeOPaOePXmtWx aRtdom3SW2jzMi4vuPvOSG21KBXgKSCEg7TgDBJ7VUli0bqi3Wif0rG+tx6BcWbeyuaGVW8r ecUlB2uELLiVN4V3T08cCrB8I7RdrHartEvLDze+et+OXFN+02tKTwlCiE+0Fcf10Hq53rR1 miyWvk1l2OmY1bH24du6ieucFDRCU4JBWn7CrHepDYL7a9QRZSbesqEZ0xZEd5lTS2lgA7FI UARwR8CDVRjTN8l6Ig2WLBlOzoOrXJk5Tb6GFhoSVvBxKlH2ipDjahjP3EV1NYeHchsz0WK2 ruDE61ymh1pn0jc9wjbJWpZ9o4wNwOU7eBzQWd8i2jpNR/kyB02txba6CMI3cKIGOM9j761I ul7dFvrVzY6ySyx5ePFDmI0cdiW2uyVEcEj0qsZ+gtRrRffonZF9dDpiXtM4N721x20dFSfr DKkqAGNoKt2c5rzfNC3CbJsZsun34MNL01UlD8xC1x0OspTltO/AJIOByATu+FBckeDDjSZE qPFjtSJBBeeQ2lKnSO25Q5P31jgXSJPlTo0d3MiE4Gn21ApUgkBQ4PoQQQexqgLn4b6omads UJq0qbct1jjxn2nJTbjb74fQpQQN4DawA8VL5yFJA+Fp6Ogvfuia0uyW1N2+QIcRkkYC1stq CyB7gVhOe2QaCc0pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUp SgrvXGoJVpvTsZnUL7JDHm1xotnMtUZgeyXHCDwkkKxxk4OAcGtBd5uT14g2236581MmNoea TGsPWbShadyVuLSdqEkc8qBx9tbOobRfrTrLUF2sVqF2Yv1uZiqT5hDRjPtdQJKt2PoyHOcZ IKTxzUQsPhrfNKSoLFuhKmrivRJibimWEZDMbY5H2k59tQ2jjbheT9Wgsb5G1z/PC1fdYj/x FbDVn1YE/TariqV70WlKR+ouGquumi9STFXiVa7NLtsm524vrCpaF7XVTQ6uP9fG4tApyMJ9 rGa3ZHh4/Ih6bbkWq7SUOXB9M1LsxtCosNaHwEgIXtAC3UKASVEbBzxQTu8MaitNql3CTqUu Mxmy6tLFnDiyB3wkKyePQVxtL3y66knzIcDUkht6I0068JNi6ISHE7kcqV3KTnFSjXy758jI Y09bWbguUsx5KHHg2W2lIUCtJPBIVt492arLVOlEJa16nVEVUCyTmISYNyC+r032mg0hexGV gbiDyMYBzigsByy6xJzH1lD3Dgh2zpWP9V1J/bQae1WuWxKf1g31WkrQEM20IaUFbeVILhyR t4OeMn31Xt60Re50HTc+NaCxdJfn7hdVRyj6F6RHIDW1agThRSM84KM18tNh1lZZdlkWixPi QixwIUtMh5lxpxxK/p0qJdyk7c+0kHJxQWb8kao/nSz+GI/t0+SNT/zpZ/DEf264+gbHdoXg 6zZ3GXbXe/JvtAOOhxTbqivaveCrPJBzmtnwssz9otkgSbTItbzgZDrTswPhbiWwla0gEhIJ HfOVHkgUG27ZNVqJKNXoRn0+SmyB/rVrqsmt0k9PWduKPe7Y9yv1h5I/ZU0ry6opaWpKCtQB IQCAVH3c0FPQdZTXWJcmRr6CmLGjtzNx08trrMLWUIcbKnTvCl+yMAknAxyKlFgdvV+jPPW/ ViMsPKYeadtAbcZcTjKVJUoEHBB+IIPrVeo0pqO9Wy7FzRibJPEaKYyVzGVM7Y8pDyIjSGzh KDtWSpXdS/cMCzPDy0z4UjUtzucZUN28XIy0RlqSpTTYabbTuKSRk9MnAJxmg4iL5Lde1A0N btNGwIDlxU5ZtgZSUqUD7SuRhJORnt8a+acmXvUbk1q262WiVE2daPJsSWnGwtO5BKVEEgjk H4GuTc9JXq/XrxVju21+HF1BAjsQJTjrZQpxlpaOQlRUAVKB5HbPapF4e2W7p1ZqLUd7gfJq rhHhxWoinUuKAZQrcolJIwVLIHPYZ9aDRZuOoXr9PsqNe2f5QgMCVJQrT60htskjJUX9voex 9K07fqufIgTJi9ZoW2xGRMSlGnVtreYWdqXW0KWS4lR7FI9R7xXXkWu4y/Fm7SpFlkLskuwo thkKcbCFuJddWRgK3BJS4Bnb3rieGOkr5DuqLpdosuMLfY2rPEhzXmXfaQvfkKb7pBQgBSva Pfig9saykvW8S06nmp3SHYyGF6cWh9amkBbhDZO7alJ5OO/HfipZbot/uVvjToOr4z8SS0l5 l1FsThaFAFKh7fYgioknT2pYNq0ddjazcLxEt8uLcogkICy7JSlanApR2n6RsA89lnGcVO/D qxO6Z0JYbLJcS5Igw22XVJOQVhPtY+Gc4+FBgTatWN4KNUQXD6h+07h/qupP7ajGrbvqDTaw q560tjKS0uQpDOnHXumygpC3FbXyQhO9IKj76tCqz8XYV2uMiLEt2knL1CejONTJDEplh3pl ST5fcsghCykFW3nAwKDWF4v6r+i0J15alSVveXStOnVlrrdPq9Lqdfbv2e1tznFSQ2bW3pq+ 2dj/API//wC9Q9GjLz85mIZglu3DU6dR+eS6jYlsRtvR253bup7PbG3BzxirhoIS5Y9dLCNu tbajGd22xDn3Yy+cV8RZNepODrS0qH+VYDn9kjH7Km9KCDyLXraOw48/rS0IabSVrUbCcJAG Sf8AnFcHSt41FqlyQ3aNb29TjDbbxS9ppxkracBLbqQp8bkKAOCPdVm3QqTbJZRF84oNLxGy B1jg+xk8c9ueOarjwbtt4jTrvMv2mXLI+9Hiso3SGnEBDYcSlhlDZIQ02nbjPKitRPwDufIu uv542n8BP/EVlZtmuWhhWqbC7znLlhcz9nsyhUvpQRZuHrYtguX3TaV+oTZX1Aff5sVyNT3T UGlrUq5ag1hpeDCSsJ6rlif5J7JAEvJP2e6rAqCeOEWdcPDC9261W+XPmzWgw21GSCoEkHJy Rgccmg5+pdQ3zTLrLV51hp1l10BYSjTkl0oRuCd6wiUdiNygNysDJxmu/wCQ1x/OPTn4C9/x lVx4m6Xvl11XJvtmtd2VJuNlZiQXGZAZVBkpfK/pk7wNuFA87h7JGMkVeDCVpYbS8oLdCQFK Axk45NBFjC1ylJKb/ppxXok2R9A/X5s/1V6ah63Kfpb5ptB9ybM+r/8AKFSqlBDrqvVNptsm 4XHUunGIcZtTrrqrG/hKQMk8S81GbRruTe3YbVq1pp15cyQqIx/g3LSFupb6hT7Ukdk4P3ir TkNpdZWhbaXARnYrsfdVcaft14Vb9Cyb5an1XYXGRNuCt6FeWccZkDKufq+2lICewCR6UEg8 hrj+cenPwF7/AIyvnlNdIWkfLWmnUepNofQT8P8AnJ/X+ypZSgjF81xZrLefk2YqQXUJaU+6 0yVtxg4VBvqKH1dxQr7hk4HNchHitp92GmRGZuUgKfYZCGY25Z6ySple3P1V7Tj1zxgGuxcd HQpt+l3MSZkczmG485hhwJRKQ2VbNxxuGAtQOCMg4NchPhhaUWOPa2pcpEaO+y+2Okwc9EHp pWOnhYGcnIJOOTQbaPErTLjsBDUt9wTEtKSsRnAlvquKbbDmQNhUtCkgH1FayPFLTyrZJnqR dG2WIjk0h2C4hS2WlhDqkgjnYpQz7gc9qx2XwvtNmm2+VBkSCuKy2ypLqGlB0NurdR3QenhT ih7G32cD0FczT/hctzS70LU099Ux6FLt396uJUhhiQ91FhBKASThAyoHAGBQSQa/tSnpDCY9 yMxqSiGIwjHqOvKZ621A7HDftHnAHesbXiNZH34yIzdxfZfaae8w3EUWm0OOFsFav0cKSoKz 9Xac9q8NeHcCO+5KiTZUeb5xE9p5ptpPRdDHQVtQEBOFN8EEH31t6e0TbdPzA/EflKZ8kIJj vKSptSd6llR9nJUVLWSc49o8UGfTOsbXqKQlmB5lC3IqZzHXZLYkR1HCXUZ7pz78EZBIwRnn 3PxGs9uvci1vxrqqQxLYhLU3DUpHVeALYCvUEHvW5pXRlv07IZfjSJklceEi3RjIcCujGSoq DacAZ9OTkkJTzxXOunh3HuF8l3Nd1nNuyLhEuJQhLe1K4ww2kZTnHHNB0YWt7PNkOsxjJWoM vPsKDJ2ykMq2uFk/p4JA475BGQc1pQvEezy/LkRLu0l+a3b0qehLQEvOJSpAUT2BCk8njJAr CPDaC2lKIt0ucZphpyPDSytA8o066lx1KCU87tgTlWSE8DHesOpNAvSbFcrXaJSA3dZiH5K5 ZO6OlKUgKYKAMLT02ynPqKCWWC+RL5AZlxQ60l4KKGpCOm4UhRTu2nnBIOD6iupXNjWO0x5k eVHt8REuKwIjTwbG9todmwruBz2+NdKgUpSgUpSgUpRJCgCOQaBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBS lKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKCm/FLW93sGqLvBg3yJCZZtcSUw2602o9VcotrGVd/oxnHpnNcD UfidfLbZpz1uv0KatmZclNPFtoJW1HQktN7h7KtxVyBhas+zjBq4rveZsGaWkWNb7ZIS28ZT DYcOOwClA14+WrwB7WlJmzudsqOT9w380FfyvEC7/O+WzAuttkRg9azEtoj/AE0lmXgLUle4 E7ASvIHAHtcc1qaT8SLvKvLSbtdoKLa3GuTjkh2OltDjkeQlpBG1RKW9qwoq9dquwGamcVz5 PvMy6QtF3wzJobS8oyGdoCE7U7Ul7anAJ+qBW784Lk3hDWiLt08Hs5FAHwx1aCN+DOr77qeb NRqBaUFNtgTW2OihtSVPpcUr6qlHb7KcBWDhQyOah3iM8zcvDrxXevymfON3Qw4iJBBKEtob LIbB7EhS1ccncTVrN6kvOQE6IuyCcDJkRRj+lo1JuDNwkzWtHykyZISl5YmM+3tBCSRvxkA4 zjOKCDR4ly0hd1z4kuzWa2anmttjyn00G3IbjOL6oJ6aSt5SUpzhI7fWJFZLB4gahu0mIqQu 121xDcZYgPtqDlzS5vCls87hnaNowQM+0SKnrl5uSmi3L0lPW0eNqHo7n6wVivDt/l9RtxOk bqt1GQklUYFIx6Hq/dQVvG8QL8dMwLs5fbdJdlSLYp6HEhfSxvMOKS9HwVYykDIyd2Uq3DGK 1XfEvUnzYtxTNgLu78y5NyEMNIUtpqP1AlaSpQb2AoTuUo87xtHNWWrUN0bUvpaGuxCllRId ip3H3n6XvWePfby6jd8zp7WMja5KjA/sWaCKaJuk2TrqyOGSmSLtpdudcFNgJQX0uJCHNo4C iFrTn1CAP0RVqVEI8m4R7hKnNaNfTLkpQh14S2CpSUDCU53cAZOAOOSe5NbnzhuSeHdLXff6 7HI6h+vqCgkdKja9R3AJJRpW9KPu3xh/va1hqm8KQlTejLwoK9RIi4x789WgltKiPzpvfI+Z V3yPTzMXP+1r2jUt6U4lPzOum091iVGIHv8A/id6CV0qOHUc/HGlr0f/ABR/za8jU05ROzS9 4UAcKIXG9n7fpaCS0qKjVNyS4nraTuzTXIU4p+LhJ9Bjq9ycD76xjVF84/wIvHP/AGmLx/S0 EupUbTf7skBT+lLmkHsG346z946gp85J2SPmtex9pj8/0tBJKVHPnFO/mtev/NH/ADaxOalu iSrp6QvSwBkHqRhk+799oJRSoidUXvjGibyeOf74i8f0tPndc0cO6J1Jv/zZiLH6+uKCXUqI /PCfg/4E6n/8sT8+siNU3JxlS29H34KBxscXFSf2PEUEqpUROqb3njRF5/0iL+bXz53XNv8A f9E6iB7/AESorgx/6woJfSob8+Hv5n6r/wBEb/Mr6NbvkE/M/VXH/ZWvzKCY0qIo1lIWncNI an7gYMdkH9rtZF6tmBJKdIalWfcG44/reFBKqVD1azmIGXNF6pSPeGoy/wBiXia+DXDxIHzP 1X/ojX5lBMaVDhrd8kj5n6q4/wCytfmU+fD2P+p+q/8ARGvzKCY0qG/Ph/8Amdqv/RGvzKyL 1o8hxKVaS1PzjKhGaIH2kOUES1C3Zl+J2pG9dpimA/ZGG7Z5kAIU3ud8wlsq46u4o4HtY2Vy 2tQXeHqiNboepnYtrZu0G3N29+KwXEMORQ5tUrG7duGzOePtq7HG23NvUQle05TuGcH3ioVq /wAQYWl501mfZbs8zFQw85JYbaU2Q6500Y3LBJ3cHjigiEjWWrbdCvKZUmO5LsTxiz1qg7Wi Hn2gxIBCvqpYcU4pI/g4JHeseoNeaitDrKI11ttzSLfNkOOxY6VJSlp9KEvlJWFL2trKlIR3 KDjirJsEaw2S3yERVNxESXi9JblSuosOrSMpWVKVyAANucAJwOK6MaTaXV7Iz0Ba2Wydra0E oR6njsnn7KCOaz1BJtnhPcr7bLnEfmRreZDU1DYLLy0p+slJJG1R7cnuOTVfHxCvrfmYsq7R mXnLxGgIWOgCy0qJ1lq6hy2FFXbcD2IAJq5F3O0GKx1J0Axn0EtZdRscSnuU84IHw7V9TKtJ djtJfglyUA6ygLRl0AcKSP0uPUUHA0xq5l/wtt+qr6+2lv5OTLmuMtqKUKCMuYSMngg8d+Kq 22WrT7XiBo16Azbo3n5l5kx3CyjcsKI6SgFDPfJSPhxV4M3W0SXZEVmfAecaCusyh5CigA+1 uSDxz3zWeO3BkssPxkRnWgkdJxsJUAn02ken2UFLyNa6uZ0nfblIuMaNKsQRAkhcVAQ9O8wQ oIKlD2SyplQ9PpBzkKA3W9a6gZtk++yLgl22Wu+Lhz4rEZt11EXCQFJKCcrClJzjuM8Aipp4 fOafdt90stigSmItomqiPNzQpSlObUrKsuFSlDCxgq/qxXZu2mrRd3ITk+Glww3/ADLIStSE hzGMqCSAr7FZFBl0w3c2tP29N/fRIuvRSZLjaAhJcIyQAOMDt8cV06UoPzswIjPh54kwbM+H YLOqUKeQ2+p5QhlUTrHOSSnaHMk8YCvdVleEwSHNWiDsNk+WVm3logtbC02V9PHG3qb+3Gc4 qctRY7QUGmGkBQwragDI+NZGm0MtpbaQlDaRgJSMAfdQVPohFlR4leKcLzDHlnjEceQZJIKS wrqnJVxhRVnGMfCt7+50fhOeFkFiBIZdRHlS0FLawooHmXSnPJIykpPPoRVjCLHC1qDDQUsE KIQMqB75r0yw0wCGWkNg9whIGaCqiYLXjVqqPbrg1HnStNtKKusXFIe6r+SE5JBSkIO0emDj moh4YQI18dXAcZiOabGlordycgP9RMuQlzcFLG0FK1pDhIUN+Fc4OK/QKYcVMlUlMZkSFd3Q 2Nx9O/evUeOzGQUR2W2kElRShISCT3PHrQfnyHbLFHs2j5ciBCt+mrpEuNyWwoAR0zHWkdJC geNwa6iR8U8c4q3fCg3A+GelzeQ4J/ycx1ernfnYMbs87sYznnOc1J3GGXGg0402psYwhSQQ MduKyUCqc8eRYHn2od1vMOJcZdufjsInvNoYjIUtBVKAV7RdTtASEnJPwBNXHWF6LHfcSt5h pxaRhKloBI+wmgoaN1vn5HcbcDmpvngElS/342zyPfB56Wzn3bz76v8ArH0Guv1+kjrbdnU2 jdt74z3x8KyUClKUGleywmzTzLkmJH6DnUkBW0tJ2nKwfTA5+6qo8A0WVVzvT2np8N6IIECO hmOtC1qQ2lxKZEgo9lLzhCiUfWASndycC41pStCkrSFJUMEEZBFYYsOLE3eVjMsbsbumgJzj tnFBnpSlAqtv7opplXhFfXXZL0dbCEuNKbkKZ3LyAEnBG4HJ9k8H7qsmtefBiXBjoz4rEpnO 7pvNhac+/BoPz945PPyNbS34LkR5i32iLKeEhwIeaR5hSupBO4ZeIQQcjHCRk5xX6GYcDzDb gSpIWkKwsYIyOxHvrVctFtdMcuW+GsxwAyVMpPSx228cfdW7QKUpQa9wS6uBJTHdSy8WlBDi uyFYOFH7DzVG+ArstGrxGiMp+Tjp5h64ympiZSJU4ukB/clR2lY6pwrCsJGQMCr6rWgwIcBK 0wYkeMlat6wy2EBR95wOTQbNKUoIXrXR8zUGqNMXWLd34jNqfLr0UE9N4cHsPXgp79lH7DE9 T6N1jqHTFyYvPyTLuUuVGaPlnVMJ8o1IL3BKThZGE85x3ya6mstU3Xz2uolol+TTp2yIlhaW krWuQ4HFg+0CNoS0BjHO8+4VydM631DEdiyLsxcZ9suMeExC8zFbiuOznQpS0pPA6YSkqKiO OwzQZY+mzd/Ee/zWrU2mChlp9+NLjFLa7oltxCVJWpO1aOm4MqSDykH7eBafCS9xbethbUH/ AKNtsZSFydyXFR5PWea4bGG1jjnPxBFTyP4lsS7km3QbJcZU9nJnMNbCqIkSDHKjz7ftJUr2 f0Uk/CteT4oFGn3b1G07cHbaVMeWkLdabQ+l14sg7icJIUEkg/oqBoI5f/DW+XS0yWm4trZk ybhLuzausSYTim0objoOzBbc2fS8AEKUADnNb100HeJ1yclOw7Yy0/Itss9FwlcNMQJKmGRs HClJwDkDCzke/pu+LERuzXC4qtMoMx7wqztlTqEpdWEhSXCo8JQoEYJ7lQ99bdi1tJuN90oX I/Qt2pLY9KYZWoKWw43sVypPBCkOZ+BT8aCBzNFaqmzpsh6w2uNKu1vcadU08F7FuTEvPJUs o4JaO1J9obk8gip5oPSNztdqbZmzpltUzcZMvoRJDbzb6HHCtKXCpoHgHGE7fWp/Sgr2xaav iY+u25yIkR2+y3JEZ1t5TobSWG2khQwkgjZnIPr8K7vhzpyRpTSEG0Tbi9cZDIJW852BJzsR 7kDOBn0/VUlpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QRi66Mt1yvNymyC50bpBTAnxkqKUyEIUShW5JBCgFrT8Qcelb72mrW7YotoWwryUXYY46qt7 RR9RSV53Aj0OaUoOe1oPT7TsZ1qI4h1hKklaX1hTwU51VB05+kBXlXtZ5JrXmeG2l5lrl22T b1rgSSCuP5hwISAsr2pG72U7iVYGBmlKDb+Y+n/PKmKhLVIM1dx3KfcOJC0bCsDdgHaAB7sD GMV8tGjLda7rbpcYudG2QlQYEdSioMIUQVncokqUdqBk9gMetKUEmpSlApSlApSlApSlApSl ApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlB//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAE6AUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAUGAwQHAgEI/8QAWBAAAgIB AwIDBQMHCAYDCw0AAQIDBAUABhESIQcTMRQVIkFRFlZhIzJxgZSh0UJSVZGV0tPUFzOSk6Kx JFNiJSY0RUZyhaOywcQ2RGNlc3SEs7TC4ePw/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQR AQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AP0hm9zYvC5LHY/ISzrcyJdasUVWWYyl FLMB0KfRQT3+Wvu2tyY3ckNuXEyTutSw9Sbzq0kJWVDwy8Oo54/DVe3licre8RNjZChQaahi prUtufzUUIJYGiUAE9RPLc9h6a5zd29bpTYeLcW3aluS5u+7ejpzTJIkkE8E54ZuCo4Yx9m7 FukfPQd/01w+Hw53PHjKcE7xWr4pVYal1rPxYaSOxJI/lkjlh5bonI7sIgp4UjjZzuxs9ldw W8vSxVTE5G7j8lC1mG0C0c0kMUcDFgASQY3PIHwiT686Ds+tHO5angsRayeTeSOlVjMszxwv KUQdy3SgLcAdz27DvrkreG9g7XSP3bds2Uv1ZkpW7kCxxxq8Bn6FiVUQMkTLx3J6mJ7sdXze eFnHhfmcFgaktmeXGTUasJlUHl4yi8s5A4HPzPy0G9gN24fPW2q46ef2oQLa8mzUmrO0THgO FlVSV57cjnU9rgU+wt2WVuSY6peoK+Iq0pVvZFJ5rDRTxO0cLBmESFFlUgsAxccr89YN0eFW YyFNUo46RpDicjXWS1PVd43nmDxRd4yFRfjI6DyvmEK3roP0JprjUXh/ai3pazWVrGPGcpNG sM0PRBWWp5TVGTyi5QHq+BGCN1BuAw71fC+HeTzHhvT9jw1Sis+KxUT1UaNXsTwzLJLYcMnS snQGT4gSSzBuQByH6N01zXZe2M9Bvn39uOpjmnGPkpC3Eyeay+eWiDhUUdQj4DEcDn0GulaC I3TuPGbWxD5PNzSQUlYIXSF5eCfTkICQPx9Nam4t5Ybb132XJTyrIsS2JjHCzrXhLFBLIQOF UsCOT9CfQEjQ8XcVk874f5TFYSotq7cVYlVpliCjkEsSf0ccfjqteJmx8tu/JyLUSWjVyeNi o3p0vKvSizFyjR9DdXAd+CrDksQ3bQdJzWTrYbGTX7vm+zxcdQhiaVzywUBUUFmPJHYAnXvF 3o8lRitwxWYopOSq2IHhk459SjgMv6CAdRW+8XYzG25adSrQuO08EjVry9UUyJMjsp/EhTxy COeORxrU8NsHf2/t+erkjChku2LEFWFy8dOF5CyQIeB8Kg8dgAPQDgDQZ03rgjjs9fa28dTB yPFeklgkTy2VA5ABHLdmHHSDzyOOeRrD9u8H7HLM0ltZorKU2ptVkFnznXrRBFx1ElD1c8cc ckkcHitzbUy2QxviLVyWMpSR56QzVI/bDwxFeOJQ5CgqeqINyOeOfw1Af6M8tZnOZysZyNts vBefHXLauXhiqtAFLqqp19TdfpxwOOe5Og6Od8YNa+DmknsxjMyrBTWSpKrM7c8KwK/Aex/O 49NWXXIH2numntHYuLSuuQs4nKpkbbtbHCRq0pEKs/dukSIoP0T5a6/oGo7cGZo7fxM2Sykp iqRMiswQsSzuEUAAEklmUfr1I6ht4QZaxgJ4tvyRR3y8fBkPAaMSKZFB/ksU6gD8iQe3qAi3 8QsAteJxNaaeS1NTWotaQzmaFS0q9HHPwqCefTjjgnkasOFydTNYilk8bMJqVyFZ4ZOCOpGH IPB7jsfQ99cpp7P3TjNqjGUcdjZVsZK3ZIe+UsU60p/1aTmNy0jdT9UnqASAT2YdP2vSbG7a xNKSrXpvXqRRNXrMWiiZUAKoT3Kg9gT3I0EnpppoGoi7uKhTzkGIkFx70yLIqw05ZUVWYqC7 qpVO6t+cR6HUvrmu/wDauczW4zNi69KNZFoCHJiQpYpmGy8kv15DI3SAOOSxDdhoOlaaaaBp ppoKrW37gZ8m9I2JIgFsstiaMpDJ7M3TOFc9vgPrzx27jka2tsbtxm45pIqHtEcqwRW0SxEY zLXl58uZQfVW6WHfggg8gaoF7w/3Dns/cmzVmvCtnHZHG2bkcrOZop2AgWOI9ouhQpYggsR3 5551ZNhbby9HMHLZ9asNlMRUxCxVpTIr+S0jNKSVXjqMnAX5AevfsF70000DUTuPP09v1q0t wTSSWp1rV4YE65JpWBIVR6c8Kx7kDtqW1W990svextWHDqksRnHttczGF54OhgUSQd0bqKHk Edgf1hJbbzdHceFrZXFSPJTsAlC6FGBVirAqe4IYEEfhqS1V/DDA3dsbExOHyckL2qqMp8n8 xFLsVQHgc9KlV6uAT08/PVo0FVym4JZN+0tq0ZFhmkx02SsTcBmRAyxIFB7cl3J5PyTj59uZ bL8S8+uLwmUzc02RxstexJlpfdjwLVkV/LhWGThUkLv0p0dz3J5AGup5LbRn3nS3FUnENhKM 2Nn+H4midldWQ9wGV0+YIIY6xY7Y+Kp7JbarPas4rghfPkBkTlusEMAO4b4gfUHQR9jxHpwW JKDYnKNm4pXjfGoiNKFSIStICG6WXoZeOCSSQvHOvtjxIx0cOQnhxuXsVaMdhpZ464Ch4I1k kjPUQVYBuPi4BKsATxrL/o9xwsNeW/k1zLWGsNkxIntBLRCIp+b0hOhVHAXtwD699e59g4+S tl6sd/KQ0spHKtiuk46C8kYjeTuCSxA57kjqJbjnvoI2LxXw71s7YNHJCHC1689plWN+DMPh QdLkdQPIbngL0nkjjXlvEQzwYbJVqM0OOs5r3JYjsmMsHJZBIjRuwIWVekj5gkj0HOZfC7Er jbGOTIZRMfPUrUpK8ciIjQwk/CeEBPX1v18n4us69nw9rxHF0qtgrh6uXfNyQuq8+byWSJAq gLH1uX59R0ADsSQF70000DTTTQNNNNBXN828hSxkE9G3FQqrMTeuMod4YQjkGNCCHYuI16eC SCeBzxxzbI7/AN1VMDat30ho5HCYGpl71Qwj/pE0ruGibnkoOmP5dwzf9ng9O3btmDc0FSKx kMpSFabz0ahZMLFuCByQO/HPP6e+oyz4eYa2tdbcl+ZUrxVZxLYL+2RxyGRBMT3bh2Y/LnqI PIPGglN8W8jT21ZkwrBci0kMMLGNX6WeVE56WZQeAxPBYfp1i2FmffWAMktmSxdq2JadwyQr EyTxuVdelSygAjtwzcjg8nUhuLC1NwYtqF8P5RkjmVkIDJJG4dGHII5DKD3BH11523gqW3sc 1PHiToeaSxLJK5d5ZZGLO7E+pJJOgok26Nz1dveI0sYr5PKYS0YqKQVTGvSa8Ug+DqYsV8wn jnluntxzwIFfErKS3ZcFibL5ew2WgowZGvBH5jxPUNhyEYrH1KVZRzwODyQSO/Q6myaddNwo cjlJRnSzWy04UhigTqRlUFSFVQOD/JGn2GxnsnT597272sX/AHiZQbPniPyw3URx2j5Tjjjp PpoKpHvLMzbb2FlKF+tZr5PKRY7IGSiYpSeqRX4+PhCGjKkdJ5PcEDXVdU6x4eYmTHYShWsX 6dPD2BbrRwSr3nBY+Y5ZSWYl3J78Ese2rjoGondcmRiwFqTDyVori9B82w4RI4+seY5JBAIT rI5BHIHPbUtqK3Tgq25cFZxN6a1DWsdPW9WUxSfCwbgMPTkjg/UcjQcwyfiHmsB4d5S3ZMFj Nlr0+Ja50wGejC3w2JFAHcqV4UAFyy8Ackjr1GZbNKvOrpIskauHQ8q3I55H4aqN7w3wuQ2t Pg8lLdvRzGQtbtyLPaHWR1ASOpKg8AduOABxq14ulHjcbUowEmGtCkKEgAlVAA5AAHy+QA0G zpppoGuV7x3zfobyyFOKaShiMOMe1q0KyTIxszdJEnLBgvSAB0AkFiT2HB6prm28PD3Lbg3D PfhzeLq05zAJqj4uSQWFgfzIhMwsL1dLknkBeR2PI7aDpOmg54HPBPz400DTTTQcnzG7N0YH K5ixP5N6rjsdkL1yrGoMVfoPVUUSBQ3W6AllPVwOW7DjUvsDNZibckmLzF4XxLhaWWEnlqnl yStKjovSByn5MEc8kcnknUnQ8P8AEU8lZttNk7S2PPMlW3ceWBjN/rCYyeCSCV/AHjW/tbae M20JDjxYkleKOv5tmZpXEMYIjjBPoq8twPqSTyToJ/TTTQNUTxPyO4sbW8zATLGTWkFWKKNZ ZrN3qXyoijD/AFZHWWYEFQOeQBq96rG7NmUtzW4bNrIZinNFC9dTQuvAOhyCwIH14Hf17DQN m28zayW5o81JEyVr8cVZI06QiGrBIQD/ACvikYc/gfT01Z9RuHw9fEy3Xqy2mFqRZWSaZpFj IRUAQE/COEHb686ktA01E5jLW6Eyx1cDk8mCvV11Grqo78cHzZU7/P8AXqO+0uV+5O4v9/Q/ zWgs+mqx9pcr9ydxf76h/mtfG3NlVUn7EbjPHyE1D/NaC0aaqq7oyx4/7xtyDn6zY/8AzWvo 3PliOfsNuP8AR5+P/wA1oLTpqqvunKqnV9htyHvxwJqBP/6rWP7TZ9mPRsTMhOOR5lykCfw4 E5/56C3aap/2n3F9w8v+3Uv8bWRNy57rIk2NmAv85LlI/wDOcaC2aaqkW5s2S3nbGzqj+T0W qLc/p5sDj9+sn2lyv3J3F/vqH+a0Fn01WPtLlfuTuL/fUP8ANa+ruLLyHpTZmbRvrNYpBf61 sMf3aCzaaq77iy6SpE+2bCyP+YhvVwW/QOvvr22dzaqWbatsKBySbtft/wAegsumqnPuXOQh SdnX26iQOL1QcnngAcyj19Rrwu6s2JVjm2RmEdwSii5RJYj17Gcdvx0Fv01VY90ZUkq2ys95 g/OVbFA8fT/5yNe/tLlfuTuL/fUP81oLPpqtjO5th1LtLIKp9BJbrBh+kCQj+onXxs7m1Us2 1bQUDkk3a/A/49BZdNVb7R5b2fz/ALMz+Rxz5nt1bp4+vPXxr0c9nPL6l2jef6Bbtbv/AFyD QWfTVWTcmZCjzdkZzq+kdmiw/rNgf8tevtLlfuTuL/fUP81oLPpqsfaPMMCI9l5xWA5Hm2KS g/hythjz+rWvJunNxMkb7KypmcfAou0vi7ckd5geR+A0Fv01WBuXK8d9k7h5/wDt6H+Z19G5 cqT/APIncI/EzUP8zoLNpqt++8591Ln7ZX/v6e+8591Lf7ZX/v6CyaarC7hy7StEu2ZzMvdo xer9QH1I6/TX1cvuOVnEO3ag6TwVkyih17c/EFRgP6zoLNpqqSZrdUcnT9kYpF54LR5VPT6j qUazJm8/0/HtO0D/ANm7Af8A9w0Fl01W/fec+6lv9sr/AN/XibcOYhTqm2xYjXnjl71cDn6f n6Cz6arK5/NMzqu1rLMh4YC7XJU8c8H4/oRr778z3mKo2lb4Pqxu1+F/T8fP7tBBeKFrbVjL 7Xw24fd00kl32sw2VWQxxRxSMX6T/JLKqfj1fhrmWwtyWMH4b46HBTVsfElfJTMY6qsZ8gk/ 5Kq68diyMO3AYjp4I413zIWMPirbZDI2KNOw8SwmeeRYyUDEheSR25Y/rOvlfKYVbKJBkMf7 ReX2lFWdOqdQoHWo5+IBUHcfJdBzvF7g3Vmc9kKFrJ18BkBM8MWOel5/EPs6uthX+fxlhyfg +Hp451Fwbo3VHgNsXffct2xlclPXMK0YouEVJQvWxHwIGjQluOeGPAPbXWau4MNbgsz1cvjp 4ay9c8kdlGWJe/diDwo7HufppLuDDQmuJcvjkNhFkh6rKDzVY8Ky9+4J9CPXQcQyXiFuqDYG Kv0cvHZzMmFs3bkT0lQRMhPEobjjkP0xCPp5bqJ7HuJS/vjdEdZYzchr2Gyfs1t3jRUoRezM 8JEpUq4lPQ3WV4BYpwDxx11c7iWstWXKUDYWXyDELCdYk7/Bxzz1dj29ex14pbhwt6dIKWXx 1iZwSkcNlHZgPXgA8nj56Di+f39uaplBA2dpViIMQ9sIkYWrLYlZZlUSJ1OOgBxzwV576yVt 37uk3pFXq5W1bx65vIUyj1YUScR1zJDGpEfIQOFQuWBYtwPTnXaPfWK92jI+86Pu8ngWvaE8 rnnjjr549e3rrWm3Vt6HIyY+bOYuO/Hz112tIJF4XqPK88jgAn9Ggp/g1mtx5unJY3Bdhso9 WvI0RUrNWskEyxkCCNVUfD8JLspB5YgjXSdRON3Lg8paStjczjrll4vOWKCykjFP5wAPPH46 ltA0000DXNfB8VIc3v8Ar0x0RnOGaMfFwyGCIdQ59R1Kw5/DXStNBxDxZrQ3N1TR1sPKMoLO K/KGFpJchEtgP015ASIBH8ZdunuPXj11d/G6GtY8Ktyw2YjM70ZlgQIXJm6G6OAPnzxxq8aa DhHjBTjvTY7JVRFkktbcuU6VOxWldFmYIUkiKo3ExJVQD0kgdiODrW915etv+pPkq/tuXTIY mOGOer5h9nFZFnmSYd1CSGZj345B5B6hr9AaaDgfg9UyNLeuJN2lHbystC6Mzaeo0UtOU2Op VMnpJ1kdg3J4XlSF7HvmmmgarPiSMedk5MZmO9LQ6U8yOijPM/5ReFAUEkE8A9uOCee3OrNp oPzfPjlWPAWjcNPbs+cyF3LGTHlIIZngHlBYJk+KMN8IZl7ueeASOOyeE7Wm8NtuG/ThpWBT QGvCvSqKBwoA5PHw8EjnseRqWzO28FnJY5c1hcZkZYlKxvbqxzFAe5ALA8DW3i8ZQxFNamKp VaNVSSsNaJYkBPqQqgDQbemmmga4L4vwXZfEC1YrRQsYKePMdSeAvLfKWncirKATE4/Nb156 l5A4Da71poGmmmgaaaaDi2MqY5/Es3MHVyPt1F8k8Ec9WaIWrEw5cyzsnSIAV6UHLHlgQOAN S/gu+RXNb3iy1edLD5JJ2mmJ/KuYI0fo7dPQGRgOGPA4Hy5PUtNA0000DXE/HaOc7hhluPC2 LTA3lqwSVRYWe8SnTEVIPBdewI4bjrAI512zUNl9qbezNsWsxgcTftBQgmtU45X6R8upgTxo K/4bVYYshuK0YlgyNuSpJcgSNlSF/Y4R0KxHDDse6k+vc86vOsNOrXo1IatKCKvWhQJFDEgR EUdgFUdgB9BrNoOe+Jm0Lm5crSnp0sdMsONv1TLZbhleaMKnHwnsCO5/HUPjfDvK1ZKKt7Bw JsXZksBj5lb2SNFaGP4e6uUPfkcCaTkH5zXiXmMri9wbTrY65eirZKxPXsQ0q8UszBYHkVk6 1PBBQc/hz89QO2vF6vHjMPV3AGmzMqBrYiURvEDZauoMRPUZAynrRQenpY+nHIV3GeDufixz JLLQhkREHlpNyJum/wC0+X1CIdKdPK/EH78dgAed3NbIttfp4GnjK7y28Fla8s9gvJHWazYj dCJRF0ll5dgnC+hA47c2Sv4wYxsrLRs0JoHrz34bX/SIWaBaidTyFA3V0nggED5a2Md4pQ5R KYxeFt2p7NpKojjsQkKXgaZSXDdPHSjggElSpB+XIaNXYuWp+INXcENHEPBHIkEsbyHqmRYy vtpPT/4SOWXjuOhiOrnvqvxeE2alqzwuaVNp8ZkqfMUwKwtYtLNGFAjU9HSrI3fn4zx+N2xn ilhr2TxVZwKdfI03sxWbdiKJQ6S+U0PBbkuH7duQflqc21uqHNbRfPy1J6UEfn9cMrKzr5Lu j/mkj1RtBQbfhzkptwvmDQxZoPb8w7eExWuy+yGAylgnHm8n5Lx0/j31YKOxvYtwJbixuIWp HiFrKilufagxJbupPTweOoktx66gLG785Jt7w+y0uRsVotwTO1pMfQFpo43gkmjRFCO5K9Cq SFPPxE8a3sJ4iZDH4YjdOOsvbpwrbvTLEtcw1pbEkUDtEzEhykZdkH5o/HtoHhh4fZTauXxl zJTVLL18GmKlmSVixKOCgRekAIFB+fJJJOupaoEviVAtN78WFyM+LkkaCnci6ClmUWUrhPX4 Op3HSW45VWPbjvh3B4nLgIBJlNv5Gu5q27Aid4w7mvKsbqi88tz1qykdip59AdB0XTXPsz4m V8XmqGJkxNo5C0KhEbzRRgmw3SBGWYeb0N2YqDxyNTm0c1YvZXcuJuuJbGHurCJgoXzI5Ikm TkDt1ASdJ49enn58aCy6aaaBpppoGmmmgaaaaBpppoGmmmgaaaaBpppoGmmmgaaaaBpppoGm mmgaaaaBpppoKnvWjt23exljcOYOPmoM01fjImpwzKULdmBPYsvr8yPnqEp1vDeia7Us1jK0 sRcmWLNFZJut+tvNcSdUvLEn4yfU/U63fEJ7se4toQ0LgpjIXnpzyLWikk6BBLKOlnVunvHx 6ejHUDt/c+Rx8+Yhvw29wuNxthqgWOtA0SiBJAW4CAjktye/YDgfUN6Kn4bxXUs+/cc0i257 wWTNdSGWZemUlTJwQVJHSRx3PbudRe4KG0bFTB08RvHEVKtHIQ2mWxl3lcxxqyrHE/nho+A5 44PH1B78yp8TMO1WezFhbki0K8lnJr0RBqCRyvE/V8XxENFKeF55VCR6gHYbfeMXPZTG38FZ hOKilu2Z3WJkjrIgdJ+zckP8QUDlgUbkDjQRt7GeFlmtVrT5zGJVhrPUWGPOmNHidw7hgso6 upgCxPJJ9Tqw7YyWysFi2x+Hz+LNTzpJOh8ms3DyMWYcs5PdmJ4+rfjqMk3vixTmmv7asxNW rQX5I3SBjHUlLDz+Q/HC9DdSj4u3YHX3ae8tv7ttSw4fAtOsXnmZwtZhGUcovV0yHjrKv0n5 heTwCDoNbD4jaC4zD05tx0rVfBWWfFvBkvLMK8EKr9L8OVVmTk+q+o7nUruCXYOYvLPlsxiG sIixOBlBF5iBusJIquA6hu/SwI7n6nmvJ4kbZapJNJtmatKtmvVSOyKcfW80BsL8fmlFAiHU SxHqAOT216n8VcNUkhgr4GYCaCjPWjcxQvItp+hR0E9irAhh8vX076CTli8N5Wu+bl8Q8dwu 0sLZbmIMzBmdE8zpjYsAepQDyOfXk6xXKfhtdMDW85j5pYYLFdJZM4zOFnULKSxk5LMABye4 AAHAA0g8SKT7mTCSYGWKycjNj2YyRMEEURlaVuCSFKAkA9zwR8jqT2BvbFb1ax7BjpoFjghs o8qoRJFL1dPdSelvg5KnuOofqCLkpeG8kjytnqJndK0Zm9+t5gWuwaIBvN5HDAE8epAJ5OpH buU2pibuYvSbqwk9/K2vaLEouRIOFRY40C9R4CoijnnueT8+BdfZ4f8AqY/9kaezw/8AUx/7 I0EL9s9r/eTC/t0X97Xibe+1IELzbnwcaD1Z8hEAP+LUU129F4uQYZ5az4ifDT3VrisAySJN AnJf59nbt29fn21WPCXeeTz+4xVyiTRLLj3toZqqRxTsJunrqSKPykPSV5Lcn4kPodBdR4h7 LPpu/bp/9JwfXj+d9deo/EHZkpYR7u285XuQuShPH6fi1H7ryeUoeI2yKlW+qYzJTWYLNXyF Jk6K0sgPWe4+JV7Dj09fUarm3905ezuvEPYsA0Mrmcni/YWgjUQJWWUo4IHX1nyT1csR8fYD jQXdd87SZFZd0YJlYgAjIQkHn04+LXpd67Vbnp3NhDweDxfi9f8Aa1FeJdy/iosBZxdiGBJs zSqWkaushmimnRGAJ/NPBPfg+vy9dVbdu68vht7SwSRzRUlymNpVKy47riuQz9KyuZuns6sz ADqABQAg9Wg6B9s9r/eTC/t0X97T7Z7X+8mF/bov72uXbO3pltwZiik08tF83WyXu6vNQgav 1wSlUKyK3mAqoBYOvDEnjjsNXXwyr5OavlLGYzvvyr7U9apK9GGv2iJSRuIwOeZA4HPyUH56 CUk3/s2Nykm7dvow9Q2ShBH/ABa8nxE2UPXeG3B+nJwf3tWhQFACgAD0A1Cb1ty0dr356+Tq 4qcIFjuWuny4mZgo56uxJJAAPzI9dBpx+IWy5G6Y937dduCeFycJPA9T+drNHvjackayR7nw Txt6MuQiIP6+rXP8duTM28Pciny9iC5XzM9RazV6wyliBIQ4iRCBCZOWD9lI8vj0POrp4X5C TcHh9gcpkXq2rtmqrzyxRgAv6MCAOAwIIYDsGB47aDf+2e1/vJhf26L+9p9s9r/eTC/t0X97 U17PD/1Mf+yNfPZ4f+pj/wBkaCHXeO2GDldx4YhOOvi9F8PP1+Ltr59s9r/eTC/t0X97Ur7B T83zfZK/m/z/ACxz/XxrlviXuzIYjct2pS8+ljcXjq+QtWq9KGx2ksMjdayMpKBI2/1fxckn +TwQvv2z2v8AeTC/t0X97T7Z7X4J+0mF4Hqfbov72pn2eH/qY/8AZGvorwg8iKPn/wA0aCuf 6Qtl/e/bv9pw/wB7T/SFsv737d/tOH+9qz6aCrnxD2UB33htwf8ApOD+9r0+/wDZ6KjPurBK j/mub8XS3r6N1cH0/wD9zqp0tzZX/ShjqBzsVzE3Zr0ZVIovZgYgOiCN1Bfz1+Iv1N08BuBz wBNeFuUy2SO7Y81d9sejnZ6cD+UsfTCscRC8L+LN3PJ76CQ/0h7L+9+3f7Sh/va+/wCkLZf3 v27/AGnD/e1Z9NBVj4i7JHPO8NuDj1/7pwf3tbMe9tqSL1R7mwbr6crfiI/9rU+wDDhgCPod c88Vd5V9rRU6tSTHw35p67ytZZFEVZrEcbsAfUkMQPoAxPp3CzfbPa/3kwv7dF/e15feu1UA L7mwigkDvfi9T6D87WttwX5t0bnF54ZsSstf3aiwqAiGBS/xADq5fk9yeP3asyQxoeUjRT9Q oGgiM5tnHZvJ4m/fFoz4uUzVvKsyRKrkdPJCsOrsSO/yJHoSNVnNeGOMsrXXGST1VOXTL2vM uWpGllCMvKN5oaNvi9VP8kdjwNR3jNvHJ7bmrV8NaME7UbFwL5SnzXjaPpQFlbq5DPyiL1Ed +pQpOtbK3twR7oz6x7ytQ46pixko0SlWZAJDaCopMRblOms3ctzyeeQw4C3TeHe15atas2Nc QQRGAIlqZPNjL+YVl4ceaC/LHzOrksxP5x5yHYW3Wyr5J6dh7jtOzu92dhIJgokRlL8MhCKO ggqOBwBrl1be29vaZYnlke3jsRdT2Y0lC5K1AqlLQIHPQ6SKwRSvLK4+Wt+bd+b9p9kr7jb3 C1gxruSStESJPZvMWIgIIyPM7E9PPHwc9XfQX2Hw927Gqhq1ubpkgdTNencgQEmJOS/eNSSe g8qSeSCdY73h1hJ6pjqvkaUpE6+fBfn8zpnkDzAkueeo9R789JYkcHXKNx5+3a3dQt57PriL +LyE0NMCjGOIDjXk9oAkUsRJIOOnn6LwGHOpXGb33pkPeM954MPPDVlLY+QIZI1FFJkmROgs T5xIJZujp5XjqHJC+w+GuDguWZ4pMkvnSw2B/wBOlLxTxRtEsqSFiwPlsUI54I7ca3Lvh/t6 9LNJagvSSTLXWRjk7QLiu3VDz+U7lW+IH15JJ5OuWS7+zkeAezT3Kl2H2XFT+3vDBGBYnmKT V/zOkAR/H3BZOO5I1cthbwtbo35kOixcixQxscsdKWOIoswnmjdlkVeWUrHGw+IjiTnjuAAs VbYO3a2SN+CraW2bxyTSe32D1WChQuQX4I6CV6T8PBI44OpLbu3cbt2F4cTHPFCyqgjktSzL Gq89KIHYhFHJ4VeAPp2GpfTQNNNNBBvtbFPupdxsls5dYjAsnts/QIzxygi6+gAlVJHT3IBP fvrxgdoYXA2YZ8ZWmjeCA1oRJammWGIsGKRq7EIvKr2UDsoHoANT+mghsrtnF5XNY/LXYp3v 48k1ZFtSoIiQQSFVgvJDEHkdx2PbXyttbDVs42Xgphb5Z3DeY5RWfjrdYyehWbgcsACfmdTW mgidw7dxu4UqLloppVqzLYhEdmWELIrBlb4GHJBAI554+WsMm08NLnxmparvkAUbqaxIULIC qOY+roLgMQGK9Xf11OaaCBxu0MHjcwcpTo9FziQIzSu6w+Y3VJ5aMxWPqbuegDk+upHDYqlh aC0sZAIKokklCBi3xSO0jnkknuzMf163dNA1qZfG08xjpqOSrpYqS8dcbeh4IIPI7gggEEdw QDrb00FZ+wu3hWSFaMislh7S2FtTCwJnXoZ/PD+Z1FfhJ6u47empvEY2nh8ZWx+Mrx1qVZBH FDGOAqjW3poGmmmgaoG9PD6bc+aa9Jlo4Y+hIhAafWGRWDBJOHAlXrBbpcEAk9tX/TQeIFdI I1mcSSKoDOF6eo8dzx8v0a96aaBpppoIOptPCVMyuVr0FS6jSujeY5SN5e8jIhPSrNx3YAE8 nv3Osm39tYrb7XGxNZ4XuSmewzTSSGWQ+rkux5PYd/wGpjTQNNNNA1GbiwWP3FjTQy8Lz1DI kpRZni5ZGDKeUIPYgH19QNSemg0MfiKePvX7lWORbF5o2sM8zv1lECKeGJA+EAduOfU8nvrf 000Fb3TupcBk8Pjxir9+zlZHir+zNCF60QuVYu68fCrHngjtxz6ay4Dd2IzWMpXI7C1Dblkr xQW2WOUyxuUeMDkhiGUj4SR9CdQPiVtnIbize1ZauPoXqWNtS2bMVycxq/MLIq8BG57tz6fL VNoeEeUhloe3TV7NVoGrS04rckcVFBcNiJYT09TqvIXglT+TTvx2Adch3Bhp7EcEOXx0k8kj RJGllCzOvHKgc8kjkcj8dHz+Gjre0yZbHrX62j81rKBOpRyy888cgeo+WuSVPDHPLnLNqdq0 UVrLZW2XitsTXS1CY0dF8v8A1gLHnuOw/HtjO0L22q21fMxcV3I+9KKSKZJbEJ8mrLF5hIjI hHLDpPHyXk9uwdZuQYbKZbFTTzwy3qfNqmqWSCA6lesKDwwKlhyQRwT+OtuZaGdxdmt5sVql OjQS+TLyCCOGXqU9ux+uuQr4d7vxU2IsYGzj4shVxlit7SZyqwyzW1n6QpjbqiQAoB2JHHpq /wCwcBcxOzJMVk4alWw89pz7I3UnEsruCPhHcB+OOPloI6vvnF47D7dTDYnLX8fkZmoY14Gi Il6FYqeZZVPSVjYqx9QPxHM9gN34fNUYbMVkVXknkqivcIilE0b9Dx9JPchu3wkj8dc7o7Oz d/Z/hxi5aSRjb86jIh7cleQGOJ4T5TIOSD19YYMAQB9dSm5vDaWSWxV23Fj6mMu46LGv1lg9 MJYeYzRdj1OfMY9yPiVSSdB0I5fGixagOQp+dVQyTx+cvVCo9Wcc/CPxOtdty4JY4nbNYwJL GZo2NpAHQEgsO/cAg9/wOud3fDnJ2MXlMaIsQf8ApVi3UvyM7Tzebbjs+VKOnspMfQx5bqUL wB3GvG7PDvL7gNcxwYvHQtSykdmvXsSKJJbZRgC/RyR1IGZh089RHHHPIdLs5/D1Y60lrLY+ GOyoeBpLKKJVPoVJPxA8juNfcPmK2VkvxQh47NGwa1mGQANG/SGHoSCGRlYH6MPQ8gcxyXh5 nr+chyLDGQ+zJiVWKKdws/s0yyyeZyh9OCqdPHIblvQDVv2Vi7MW6N5ZqeKSGDK3YfZklUqx jhgSIuVPpyyvxz3IAPzGguGmmmgaaaaBpppoGmmmgaaaaBpppoGmmmgaaaaBpppoGmmmgaaa aBpppoGmmmgaaaaCl79yb4/LYGubmbgXKWRSiGPWv0eYQW5cyAsPhVj2/m6g9o5Wvn6WXnj3 Tn61LGXnx73LU9MJLIvBJVgnHHxLwTxzzqU8UdrZXdNnbEeNaCKtQyS3LUrWmhk8sRuhROEb uRIe/I9PlzyIOtsHNJatWZ6uEkjTOyZSvj/aX8iWJ6ns3lufJ+AqOHBCsOe3b87QW73aPaYq /wBscn7RMvXHF5tbqdfqo8vkjse41qwJSsGwIN+W5TXBabotVW8sc8ctxH2HPbvqEo7DyWIy jW8fSwFpvLrS1msNKnsMsFUwLFEoUkxH5EtyvW/ZjxqJl8Ms3JZydgDD13svj7nTXmZRLPBa lsyow8rsjNMQG+I/ApKn0AXSzXrVIYJrW+bsMU4LRPJYqqsgHqVJj7juPTWb3cvnSQ/bLJeb GnmunnVupE9eojy+w/HXOtz+Heft7ejwuNxGIkrVYZpUa1fZj58tlZisRMJPZYyvPwAmUngA cam4dh5d8ibLR44RizfyIeSRhNYa1E6itNwhARDJx1AtyIk4UegCzR1a8lNrce9771V4DTLY qlBz9W8vjWG3Wx9aR1t76vwuqLKwe7XThGPAbjoHAJI4Pz51zzb/AISbgxGPgiDYliJqDTRe 1uxcVopI+tJfIATnqT4fLbsG+Lkjjc/0WZ6bE1a88mLWathaOJBW1KUlNacSdbjyxyGA46fl 9Tz2C7+y48TmE75yHnLIITGb1fqDn0Tjo/O/D11sV8GlmaeKtvDMzSRHpkSOzAxjPccECPse QfX6ap1rwyy0+95s4Z8f5DZ6vl44PMcdCpD5TggJwztwpBPYd/rzqb8Mdh2NpWXe9LFZkhge pDaWw7vNE0xlBeMqFQgk88FySSeoemgsEm2bDxhF3LnoyP5SyQ8n+uM6xR7VuIwP2t3E3HyZ 65B/9Tq0aaCi7ujl2tt2/mree3NZrVIjNJHWWu7hVHJIBjHYAck86it25aPAyV63vzct+9PW e4tWvJVSTyVKgkdSLySWUBQSST2HY6tXiRicjn9j5nD4dKZtZCtJU6rczRpGHUqW5VGJI59O Bz9Rqp7z8PL25HW20OJW7ZwkmFsrOzSrWDsGE0TdALsvxdiE55B5HHBCd3DjGwmDvZOfcO4p YqkTStHHPCGbgeg6kA5/SRrHtvHT5zERXxm9yVFlJ6YpbNZ2AB47mNWUH8OeR89TO4cLaubO lxGNuKloQxxxz241nDdJX88MCD1BSCSDxzzweNa+w9vWcDBmJLpqpPk8hJfavV5MNfqRF6FJ ALfmdRbpXksew0FWiydQ2d2xWs7uyou2YhNdeZoeGjKO/WgVCSOlCfke47a0DuKklKybuc3X RuxmoiVZZq3W5tciDpbpKDkqwPJHT0nntqwwbSybbk3zctrjJaW4a0VeOJ3eToEcTxjzF6QG DdfJAPbuOT66rFXwktGq9y21NsmtvHWoqb257FcimGCoZZAXAfzH/kkL8PZuCSGSfNFFx6Jl d7nIWobVr2EGoHjhgYo8jFo+npJAK8E9XUCNXLCYlsni6mRobuz89S5Ck8LsYO6MoIPHk9uQ dUqz4WZRcPjoapxbW1fImYizZrCqtti3lwvFwWjQnvGwAfjnlOddS21iINv7exmHqFmr0K0d ZGb1IRQvJ/E8aCOO2bDHk7lz3P4SxD/lHqO3Bi5MLhbuSkzu6LK1ozIYazRySPx8lUR9zq6a it1Uchktv3amGyHu7ISIBDZ6FfoIIPBBBHBAK+h4550HOo8rNNRstVsbvtZCtkWxstKC1ULC RYvNLeYQI+kKRySw4Pb17ase2cbYzmBp5NsxueiLSeYsFieAuqk/CT0oR3HB7E9jqPp7Hy1b ZG7sXVnoY63m5ppa9eqzmtREiKhVT0gnkhmJCr3c8D5nokMawwxxooVEUKAo4AA+mgrbbVsk grurcSd+e0sB/wCcR0i2tcjct9rdwv8A9l2rkf8A5OrPpoK6duWmHDbmznH4NAP3iLVLTMVj g89k581u+mmIvjHSxStX82SYiLpCjoI4YzIASR6/LXVtcuTZG4MhhN3UsscVVmy2Uiy1Z6ti SZUePyCsbho17E115Ycn4z27dwl9sxy5yK8I8/uKtZoWmqWYJzWLRyAK3qsZBBV0IIPofrzq Z+ztv7zZv+uD/C1i2VgbWJlzl/JmuMhmL3tksdd2eOECNI1QMQpbgR889K92PbtqzaCt/Zef 7y5//fRf4en2Xn+8uf8A99F/h6smmg5ZXyPmbujwcuS3dB51mapBYkkhVZJIoxI5ClOry+Dw H46Se3Pca2tmmDdRutFkNywpXfp65snH1SdyA3lxMSgPHI6gpP01kq7LzR3/AF83eyFV4atm xMluMdNqavIvCU3UKFESH4uSzklQeF1l2HsrJ4bORZTNXaUs9fGLio1pQCJZlEnWZnUBVDE+ iAcKOe7c6CbfaKMvAzm4F/EZBtYJdlLJJ1jcW5kH81ci3H/LVs00FVr7OauWMe5tyfF69dxZ P6upDxqL3XCm28fBat7j3C/tFmKpEosQKDJI3CgsyAAc/M6v2qx4hben3Jhq9SAVZ44rUdia lcJEF1F5/JSEAkDkhuelhyo5BHI0EVtmkdy4JMhU3JuSurySwkGaBirxyNG3BEZVh1IeGHII 1IrtCz1Dzd3blkUHnpM0Cg/rWIH9+snhztyXa22xjpnjA9olmjrxSNJFUjdyVhjZgGKqO3JA +fYDgCz6Crb83tj9lVIrGSr25kdHk/IKvAVOnq7swHPDdlB5bg8DtqPveIkVPO5HFvtzPNJR rPbkmCQCMwqJulxzKGAYwOqkgdyvPAYHW9vPaeB3FZrz52WWNkrTVeEtGEPDL09angg9+le4 IPy54JGs0m0MVbs3bkktyWW/jVxksntTHrrjq44PP53xser15Y6Cv1vF3A2OgpUyYjXHWMla dokHsawFhJHKOvnzAVI6VB9QfQ862ZPEyjHaNA4bMtm+Rxi0SFp2QxNKHBEnQV6Ub+VzzwOO SNbkfhvttLk1kVZy9iKaKyrWZClkSxpHIZF54JZY05P1HPr317OwML1idDeS+siSreFp/aFK xmMAOT+b0Mw49PiJ9e+grmW8TbLZ7FwYLC5GzWF72K9HJDHHIZGptZEadcqlZFCjqDADuRzy ODmpeMu28jbWvjI7dx5I+qERvAGlf2f2joCNIHB6O3UVCdXw9XOs+e8M69vN469iL1nGxx2x auIk8hM7Cu1cMp6vhfobgt354/Eky1fY2PxVe2m3mmoCWDy0rCVzWEghEKu0YI6iEVQRzwek H87voIaz4s4urh/eFvEZeurVat1IpfZ1Z4LEgjSTnzulQGKhgzAjkHjjvqy43dNbJ7nkxNCI 2IFpLdW/FNG8DhpGQKvDEk8o3fjjtqs4jw8wmN29Vx+byU9m5HBUrvZa2yECsVeNY+TyihwH 49eSOSQBqx7Z2VhNuX7F7FQ2Ft2VYTSSW5ZA/VI0hPSzFQS7seQB+cdBZNNNNA0018VldeVI YfUHnQVbxUymSwfh7nsrhLEFe9RqvYR5ovMX4RyRxyO5+R79/kfTUdv+bcJoY18JnY8QbPl1 1K1UmkmsSMoUAOCAqjqY+p4B+mrPufB1NyYO1ickZ/YrSeXMsMpjLqfVeR34Pz1jt7cx92DD xXVmse6rCWqrvM3UJURkVmII6uzt2PY899Bj3dZu47aOQmoSs1+KDiGQiPkyegPDlU55PoSB +jWrsDMS5bF3EuTWpcjRtvUuLYgjhaOQBW6QsbMvHS6EEM3IPrz21MZvE0s5i58dlYBYpzcd cZJHPBDAgjggggEEehGsO3sDQ2/Wnhxsci+0TNZnkllaWSaVgAXZ2JJPAA/AAAcAaCkx7l3F HmvE6pE0eQmwtSKxi66Vukl3gkkWM8ElySqj5c/IDVQj8Tc0iS4ypbmytuezia8VpKiRzRta WUyqEYKnKiFuOrsC3DE9J11mLZ+GiyOavJBZ9pzCeXeZrsxEqhSoAUvwvAYgdIHHPbjWrDsH Ax42SmYbUpeWKf2mW3K9hZIuPKYSluoFOO3B49fXk8hze1v/ADnsGJBy01SqIcl7XkZcchk9 rruQlV0XqRG49ePz+n4SOddZ2Zl33BtHC5iaHyJb9OKy8X8wugYj9HfUXL4e7fkx9KkIrscF XzwPLvTK0onPM3mMG5frJ5Jbk/QjVqghjrwRwwRrHDGoREQcBVA4AA+Q40HvURu2xZq7byE1 G9Sx9pYj5Vq7/qYmJ4Bbn9P9fGpfWhncRRz2JsY3KwCxSsACSMkjnggggjuCCAQR6EaDkdjf eer0ZFM2QsFdwy4/2eCpEcq1da4kHTCV6C3Uesnj/VEH110bw2zUu4dj4nJ2pkmszRflmVOg rIrFWVl/kuCCGHoGB47axJsHBJGvRHcW0LT3RcF2X2jzmQRs3mdXV3QBen83gAcdtTmExVPC Y2OhjYjFWjLMAXZ2LMxZmZmJLEsSSSSSToN7TTTQNUbZ+Tzl+tvSC7kK81zHZWWrUnFUKkaC vDIoKBuTwZG9W5P9QF51XcTs/G4mLMJRlyEfvWVp7LG5IzGRlCl1JJ6TwFHI+g0Gv4V5m5uH w62/l8pIsl25USaZkUKCx9eAPTVq1E7WwFLbGDrYnF+eKNYdMSTStIUX5KCe/A+mpbQNNNNB y1t0Zqp4k1aM+Ur2cZZs3AY4I0MKRRRArCH46vagwZmUnp6efTjWPwk3llNxZWv77sXI5clh 0ysFKSCAQIhlKlonQ9fA6kHEnJPr25IFs+w2JrZSXK4qEV8p5k1mBpHkkghsSr0vMIesL1MO xI4+fHHJ5jdi7Cm2vlnutkq86tX9mEMdRkWOMNyqRl5XKICSeheByfwGgvmmmmga5x4rbkyu BvUVqW5cdjmoXbL246onL2IkVooTypCggufq3TwCNdH1A7o2lidzyVny8VhzXSWJfJtSw9Uc oAkRuhh1KwVeQfp+nQQXhjms5n5shkcw6rQt1Mfao1hGF8jzKytKOrjlvjLepPGr3qOxuGp4 29dtU1lR7fliRDKxjURoEUIhPSg4A/NA5+epHQct8aJKMec2IbE+OgtDKuRJcrCcLF7NMG5T kEqWKD1HcqflqjbUy27MdRoYzDGHG0Ue3LBYniMVfITG938tBE7LEY2JWNekjnsxA512vdGd v4d4hTxAuxsvLTPdhrpH39D1nn+oH11G0905y6GNPbcE4X84xZaF+nkHjnj9Gg51W3Xuz7YP XTLWrVRM3fqRQlIAZkirGSOMqK4IUyBV6xJyeSPU8j5U3XuhsJi7uS3QlWCxex0U0tdIpJIT Kj+0RSddcKgVgvA+Jl79Tca6k2Z3EB8O1WJ7f+MIv160sqcnlXptf2jJK1OdbMHGTReiRfRu xHPqfX66Dn8HiFn8Z9nr+Vlu3aklG/NYrRQRRvZWOysdeUAx8l3jYt0KyhiAQAORrofhjkru U2rPbu358jY9vuRo1iNIWEaTyJEOEReOUVG5IJ+In04A3PfG4Puu37fFp743B912/b4tBxox e2eG/hTYEGPs5m1l1tWXvx9Su7xWPOaXgE/nlef+10/TUo1PcHh5TtYrHXDERVlyVKGjS/6P bvy2HJqqpDlI1Xy1Cgg8Ozc9u3SaVvMUUkSptIxJJI0rKt+LjqY8kgfLk9+3zJPz1se89zN3 TblRV+kmTAb9YEZH79BzvKbl3TBBnrNbK2PedezaibE+7xIIKy2USOxGQvPwwdUnxFg5bgDt xrS3juXceKjqw4jcd/ISWamVaGdakUcaCMBoXlLREt0guOU462UDj111E5LdA/8AJyif0ZT/ APq1hOZ3UHAO04CvHdlyif8AvQaDmGb3luZRiBQzV5a8eOxkt2ZKkKssk88ayGTrhYMTG7MB H09PQxPPbV92I8yeIHiHUXkUIrtWSJAOFWSSrG0vHy5J6WPHzYn1J1K++tyfdQ+v9Ixen19N YqdzM0hIlXaPlpJI0zkX4uWdjySfqT9dBbNNVv3xuD7rt+3xae9txN2TbCq31kyEYX9ZAJ/d oLJpqt+8d0fd2h/ap/wdPeO6Pu7Q/tU/4Ogsmmq37x3R93aH9qn/AAdGye51C/8Ae5Sbk8Hp ynoPr3iGgsmmqp763SACdpIeTxwMpHyB9fzdZRmdxdbA7VYKOOk+8Iu+gs2mq37z3M3dNuVF X6SZMBv1gRkfv0947o+7tD+1T/g6CyaarfvHdH3dof2qf8HT3juj7u0P7VP+DoLJpqrS5jdM Z4G1IZex7x5ROPTt+cgP7tYPf27vuYv9rRf3dBcNNVlcvuRz0jayoePzpMjGF/cCf3a+Llt0 9i216wBHJ4yikj8P9X6/x0Fn01V4c1uVo+Zdp9D/AM1cjE37+Br5NmtzKVEW0uvkHktkolA+ nyOgtOmqfNmd6Rgldo46Xj5JmvX+uEazVstu6ReZdrUIe/AU5fk8fU8RcaC1aarfvHdH3dof 2qf8HXsXtzkc+4sav4HJt/g6Cw6arEuR3cvPlbdxL9+O+Xde3Hr/AKg6x+895/djD/20/wDl 9Ba9NVZMnvDv5m2sSPp05lj/APDjWX3juj7u0P7VP+DoLJpqsTZXdUcZZds05T/NTKjk/wBc QH79YEze7pGCjZ8EZP8AKlyydI/2UJ/doIbxROLO8PDxMilN5my0gAmRWboNWYfMfm9Zj/Dn p1T9tZcUMrm48VOuNxNvdVhbt6vCgaGEUwYiOpSoVpUKhiCD3A7nnXcp5oISrTyRxnvwXYD9 PHOvKXK0jRKliFmmBaMBwesD1I+ug5JtndO7L93G/aCdsTKKtGwlVKRl94B2k8/4QOpX6Vj7 Ajy+SWBGofB+ImVsYHJxZfcCUb1mLHewWGjjDRy2HYSDpKdPCdPLKeooA3LcjXXd4blg2vQr W7VS5aWxaipolVVLeZIwVOepgACxA5/HXjD57E55ZpHiNexjbpryRXUVHgsdHoDyQSUk5BUn kN66DkUW9dyNjcLNhs/JmLk3vVbMLJX+Ew8+Tyqxg9QXpYJypf6gHUnJ4g5BN4YCpUzHtWLd aCTSzVlh9pEyy9UoXp5IJEQ5BVVbseeeNddi93VbNl4jVinnkBnIKhnfpCjq+p4UD9A1nM9d ermWIdBCn4h8J+QOgzaaxe0wcIfPi4cEqesfEB6kfXWRHWRA8bBlI5BU8g6D7pppoGmmmgaa aaBpppoGmmmgaaaaBpppoGmmmgaaaaBpppoGmmmgaaaaBpppoGmmmgaaaaBpppoKB4m7Uu7k zO2J6MMZjoS2XnlLRhlV67xgL1o4PLMCfhPAHPrxqn0vDfcsFna7GHFJ7oq4mEvDYK8mtIxm H+rJJYOeCOgEMwbntrqm7904faOJ945+4lWsXWJSe7Ox+Sj1J45Pb5An5a5z4kbrz2G3flIs ZksiKsO3/ecFWHGpYXzhIy/GejrCEKOeWHHc89uNBbvFTb2Q3Ng8fSxsVaXyslVtzLPO0QMc UgdlBVSeTxx8uOedUSfwty72Gm8uuuOa5ckXERXS4jWxBHGZPOljbl+pHb834fNPSe3BtGN8 V8NYyVHEMfa8tNHGrexSxNHJM1bz+mMM4dlK+j9PRyQCwOsNLxo21bxk99Y7aV4atey7GWs3 R58hSONispCScg8hiOkd2I0Fdv8AhnmZN2Wb8Veu9N8ribIVpo2MsdZQJHcmPqLng8AEc899 RWd2Ffwe08nLloGyljzIYhy5ljudWQWbqaOOLrHClgWYsQCwHI10GLxXw9mtBPj8fk70UkNu dmqmBxEKrKswJ83gkdakdJYMGBUnW/U8R8Fa3JXw8ZnV7EYlhsSBFidTAJ+oct19PQfzunp5 BHPI0FBzOz79LypqtWOrm7uce5jIIajWq1KJ4lgmSRgvSoZC8vB4XqUcc8HnrGBoWMQ64urV pwbfp1YYaXluxl5XkMGXjgAALwQSTyedV7fW6LVKLalzbt6jNQyOZr0Z3VRMJI5CQehw3AI6 SPQ/q41AZHeuYi3HYtQ2QMZX3RW297CYl4dHhQvIW46urrlBHB44Xjg886DrOmoDAbuxGdy2 TxlCZ/bse5WaKWMoSAzIWXn85epWXkfNTqf0DTTTQNNVnxMyWQw2wM/lMPPFBeo0pbMbyxeY vKIW445Hrx6/uOonxBsbgGNx82FzseI88RwKRVjneexK6qgAfsAOST2Pbn6aC+aaqviJlL23 tg5G/QnV79aOMJJIF6pGLqp6V46TI3JCrxwXKjjvrT8LNw2dwY/Lm7LbaWnfausV+BYLcSdC MBMigKGJZiCBwVK/joLtprnS7h3DBm/EiqjRZKTEUobWLrJX6CXeKZhGeCS5JRRz2/ADUFtr dWZz8eYxtbcvQalGjkJMu9FFNYSCQzJ0Fent5Y46hyOWBJK6DsWmuN1NwbrJwOHbOO9q5irm blyMlSFXaNSogiCBegcB1LfPseCNdI2LmpNx7LwWZnjWKa/Shsui+isyAkD8OToJzTTUTuyx Zq7ayc1C7So3FgbybN1uIYn44VnP0540Etprk2K3LnbmOycSZho5KWdFQ+2140yEtYQK5RIl XoMrMWKfB3Tv66t3hXmru4dg4jKZSWKW7Oj+Y0YC+jsoDAdlcAAMB2DdQ+Wgtemmmgaaa5P4 ob1y2I3TYxuOmt0qNDDjLWrdanFZ6QZmQeYrsp6FEbkhPiPPb00HWNNeIZEmhjljYMjqGVh6 EH0Ovegaa8CaJp3hEiGZFDtGGHUqkkAkfQlW4P4H6a96Bprl32kzMHidQx8mZhs467kLFfyo o4zWhjjg5WEycdYtdYLFCxHTz2HA1OeHOWymRym8q2XuLaGOy5q1ysKxhIvIicLwPXu57kn9 XpoLrpppoGmmuceNm+32ftyVcZbqQ5mRBKpndfyMIkRHlCMfiI6wAvzPPqAdB0fTVX2/Zy0+ 9tyrbuLNhljqPjoljUCPqRvMPWBy3LAHuTx8uNWjQRe5MLiM7jvZs/Ur2qaSLKFnHZXB7MD8 j/Ej56rNjbO1N0Zmzdgyk1izJTWlNHQyrqprg89BWNuykk+nHqdYt3Su3ipsqva5ONWvetAH npNhEQIePmwVpCP1n5aoGFwGQuYG5uPCx11uYHI5m7jKq494555JHn8tWZiCYyrqwVR3HSOe 2g6zjdk4XFTF8THaoRmNYzBVtSxxHpiESsUDcFggUc+vwqfUA606/hxgIK6wAX2jSpXpxhrs hMaQSeZCVPPIZG7hh31Sm3Fn2vitVzWSl201mss2bainnwl4Z2dFHlBSvmJXBbpPT5pHP83Y x2b3BLdsRZTcN6tLBAnlLHigq24TR62shSjFH87q7ElR0Bej4u4WTcGwUzWaxUlm7YfFVaVy nPE1iXz7AslC4Mgb834OOPkD244XjaqbB27QzkV6uk8U4na1FXFlvKD+SIGIj54I8sKvB5A+ XHJ55diN3byiw1u/lcjkoJV2qlqvDLj1lJuFmUs6pEOGLdPSnPZSC3zGtizkNx2NtXnzFi5N msfubGx49LCxgp1NAGCvHFEH58ydG7ccAj6kh1ncG0cVm6mPrWEmrwULK3K6U5DAElXkq3w/ Qk9vTvpPs7CTZ5cxJVb2sTLZKiZxE0yp0LK0YPSXC9gxHPp9BxYNNBG4vBYzE2r1nHUoa9i7 J5tiRF+KVvqT+snj07n6nUlppoGmmmgjNy4SpuLCW8TkTOKdpDHMIZTGzIfVeR34I7H8DrBa 2zjrlTEV7qz2VxVmO3WeWZi4lQMFZjz8XZj2PI1NaaDQzmIpZ3FzY7KQmapKVZlDsh5VgykM pDKQygggggga8YTCUcKtr2FJeu1L588s0zzSSv0hQWdySeFVQBzwAO2pLTQQUG08RBk8tkI4 rPteVQR3Ga5MwkUAgAKX6VADNx0gcc9ta9HZGDp4TJ4pYLEtbJV/ZbbT2ZJZZYugxhOtmLAB SQACOOSfUk6sumgruW2ZhcpXx8ViGZDQhatXlgsPFIkTKFZOtSCVIA5B+gPqAdTlGpBQpV6l OJYa1eNYoo0HARVHAA/AAazaaBrRzmJo53FWMblq62aNhemSJiQGHII7jggggEEdwRre00FT Hh/t8RMPIsmybft/tjW5TYE/R5fWJS3UPg+HjngD5anNv4aht/EV8ZiIPIpQc9CdbOeSxZiW Ykkkkkkkkk6kNNA0000DXPd9+H93dOZa371pQVmr+ytXelIxliJDNHIyTp1oWHPSR8yPmddC 00GKoksdWFLDpJMqKHeNOhWbjuQvJ4HPy5PH1OsummgaaaaCt1Nj7fqZ33vBRZbgsSWwDPIY lnkXpeURFugOR26gOe5+p1tbe2xi9v2MhPi47KTX5fPstNbmnMj8AdX5Rm4PAA7cdgB8tTWm gaaaaBqJ3Pt3F7oxMuMzddrFKUqXRJniJ6WDD4kIbjkA8c/LUtpoI7HYWnjr9u5W9p9otJEk plsyygiNeleA7EA8HuRwT6nk6kdNNBAbkMrW6Xlbenyj13FiGdJoo1gk4K+rOG56SQeAQQxH zOtY5/NiToO2yH9On3hDz/VzrH4nZ3Nbe2s13bWIfK5AzRxiMdxGpPd2HqR6Dt6dQJ7A65J4 rQU7++sgbE2DqT3dpgSnI1SzxyCViPL7hklIc9JIJHSOx440HY/fG4PutJ+3xa8Nm9wheRtK dj9Bfg/jrnm3d37ryGbq1LCe5KjRVuivfkTzjBJULNL3Qs8iSg8k8LwhDKp76gsR4kbtmxLz ta9omODp3OOmE9Dvb8qxL8KDp6Y+WCtyF45bq0HWDuPcg5/7x754PyyFXv8A+s1q2svnbU9W axsDISSVXMsPOQq8I5Ur1ceZxzwzD9Z1SshvDclaXGpez9SklirlHimhjjnSw1ZozCSSgHUR IVZU7Ep8JBPbcxG/89JvehUyCpFFZlirT45kVGgd6AscAkdXIlBTqJ6T1gccqToLym480Onz tnZOPq7f+GVD3+n+t1kGbz7gFdqWEB+Ut6AMP9liP365d4xR5HN2cc8sNbCTyYe8s0WZaN4w vXGOmKROpUsEcEMOeAfQkcC84jcm5LW68FU+z8seDvYuO1YmmYiSlKVJMbE/nsCEU8cE9fP8 ltBM++NwfdaT9vi098bg+60n7fFqyaaCt++NwfdaT9vi098bg+60n7fFqyaaCqWNw5+BJHfa Njy0XqLe8K4HH6Sw/T31jm3Pnol5baFlFIAR5MjVVCxHYc9fP4eh158VJ8LU25XtbjneOpBd hljiDAJYlBJSOTkEFCe55Hbjn1A1yPLxbWr+G+Eo3s6JZbdG9Thk8h3rRo84aaWGPpLcpx0Q 8dyCO3HJAdkbPZ+OBpbG1zEqgli2Rh6QPqTr5V3HmbaF623VmAPDGPJQsAeOeOQfx1L2sdSz W3/YLkTTULMKpJHN6uhA+Fv0jsf16rfg5RpVtj17ePxcWKXJTS3XqxwCHyy7kKpUAcEIEX9W gkhms+WKja79QHJHt8PI1jTcGaeMyJtzqjBKlhkYSAR24551RqVCrLvfxbxOOtJjpMnj65jn hB6lmaGdZJFAPLMpKk9Pfkj0OoPY1Shk8duWzkMLRn21BicdZ9mqBngmnhilZ1MbIvL8eX1K RyOEB5PoHVX3BmkiMrbb4j546veMPHP0550fPbhWTp+x9p1/nJfr8fvYHXL9yUtr4bw82kl4 VKNu3SnFWrLF00hLZiDSyyx9J4CE/Dxw3cKPU67Fs+OCHaeGiqWZrVaOnCkc8wIeVQgAdge4 JHfv9dBEtnt0F/yezZOj6vk4Qf6hyP36zJm9xcEy7UZAP/rCI/Lvqz6gN/iudlZv2ynavVvZ ZPMrVSRLIvHcKQR/zGg0xuTLmr7SNvL7Nxz5vvKHo49PXnjWYZrPkAja7kHuCL8WuO4xJEyq z2461zbEG6TNeswQiOhMstPoRhH3CpFIIwxJYdZ6i3PPHUfBqO1D4f04rQk8pJ7K1GkBDNV8 +TyTwe4Hl9PSP5vToJCTN7hRGYbTmcgchVvwcn8ByQNav2l3L9xcj/aFT/E1cNNBTxuPczHh djXVJ+cmRqhR+nhyf3ayncOcj8pbO2hDLKelEbJQ8sfoPrq164r4+xwO9kLWZbxxRZJ5Iy4s Ks6t7NXPV8FhjwQ4RiBx+HAdIfL59enp2y7cgE8Xoux+mtefP7ji/M2bam/8y/XH/tMNWau7 S14pHjaJmUMUb1Ukeh/EayaCn+/t2/csf2rF/DT39u37lj+1Yv4auGmgqMO5M89o1n2wizqo YxrlIWYDj149eOe2vcWfztizNBWwVFpYePMibLL5kfPp1KqNxz8u+qEsm35fF+vXpWrS3qmT ntTNJWkeSaxJAI/LSTpAWuigk8t3YADsNafgWtipnaFe5JDYyZw8q5ZngRZ61pbAIjZxwXLh pWPV1E9AbnhhoOmT5fdUShk2tVm/7MeVXn/ijA/frXOe3b8tlg/+lYv7urhpoKf7+3b9yx/a sX8NY7G5tyVo+u1tOKBSwVTJl4VBJ+XJHrq6a5N444+xfyWAStcq48mtfja5kK4nqKGSP8my kHiRuOVbkcBJBw3PGgth3FuBjJHBtZZLEfHmRDKQ8pz6c/TnXxs7uwmNU2aOWbgs2UiCoOfU 8An+oagPCKvVXJZG2Ks9PKW8ZjHt1pxIzxdMTogLsoDHpUenfnnkA66boNDK5eni5aMVqQie 9OK1eJFLNI/BY8AfIKrMT6AAk6quN8ScTbtQxWqGToLLkmxCTWYUKG2pI8rlGYgkg8EgA/XW XeWMtyb42TmYYpZqlCxZhsLGpYxiaEqsnA+QYBSfkH59AdV3bvhjIIdxy52GrHk7mQuXsfZr 3Zp1qtOGAcRsqoroG/OA5PryNB05blRopJlswGOMlXkDjhfqCflr6LFbmNRNDzIvUg6h8S+v I+o1yIeG+caSraWLE1kpR4+M4uKdvZ75rvIXeQ+WOkkSDp5Vu6Dnt6SGI8PJsbnIbHufDy1A K8kKtbmLY8xK4MUfK8yIes9yVHLMSvYDQXt6OHv5yhlhKJchWhkirtFbcKI2I6x0K3SwJVee QfzR9BrJk89jMdFFPasRiB50rtMpDLE7nhOsj80FuF5+rDXH9ueF24MTSreZVw9i0mAt4h0N p4ol8yVWRUCRgj4Q/U/5xaQ/IDX2x4c5jG7J3NgVjgntZ2ShWguV0AK9EcaySSBI1CKvluwP cnkDnqPcO5sqtx1KDweRyPnr7ppoGmmmgaaaaAQD6jnTgduw7aaaBpppoGnA4447aaaAQD6g aaaaBpppoHA444HH00000DTTTQNONNNA0000DTTTQY7MENqtLXsxRzQSoY5I5FDK6kcFSD2I I7caiMTtLbeGspYxG38RQsJz0y1aUcTLyODwVUHuO2pvTQNNNNA0000DTTTQUnxLyVnF+6Gg yuZorcsrSRcbVrTGSV/zATMCF9CAfT66g8BLkcteytSXeO7sbNjZo683t1bFKDI6BwqlYWB+ FlP69Tvibisnl024mJoi2aeYrX5i06xBY4iSe57k9xwAPl8tUrfeByCVN1TZLB1r0OTz+MtU oQxnLrHJXjcOvQegGOKQk9wFYg8/MLv9n8p5ccn+kTO+XKQqN5GO4cn0APs3fnXxsFkksrXf xGzazt6RGHHBj+r2bnXP5PDDMilc5x+NsQXDkvZcW8oEWLey0ZikQ9JHKdDlugcqXPRzqbs7 FyOR3LiMvksPi3vULccRumVXlkhihmRLBJTnrLyo/Tz28pe/IGgs3uTIoGlbxDzPlxN0SdUO P6Qw9Qx9n7H+rW1PhcxFXeZN2ZqfpXkJHXpFn/Acwgc/r1zGj4RT/YHMY69jorGYfGpVg8+W D2d7SxSoLKrHEp5HmsQ8hZz257qCev4fGQ7e2ylPC4yGBYI3kiowsEQSMS5UH0ALMe/HA59N BzZd70m2hhdxR7w3FJTy1paNaJaNMzecSR0svlfD3X1547j6jVzlxNzznjk35mIZo4/NkiWP Hgqn84g1yQPx9O2uXQeGO4aGEhaCmkzuMZN7vFhB7PZheA2nDHgEOtSLjvzyx7DvqSyGzc7H ufObgyNCl7tmTIrNEkpmeWGWGMJ8HlszH8koK9fTz+avHchehh7ckMssXiJmzHH2dwmNKofx Ps3b/wDnX1cBkjJEg8Q88XlXrjUQ47l1+o/6N3H465xgvD7K36eGylbG4qlQhp41JsOJHWPI mEuzNMDGOllLgqGDElfi4HGt4+G2Zi3Rhr9DG4qpTxrY8QxpceR4oYWlMkfXJGzEgS8DpKKw 56uewAX37LZv7/bi/Zsf/ltffstm/v8Abi/Zsf8A5bVt00FDz2OyW38Ncy1/fW5XqUomnmEd Ki7dCgknha3Pp/y1D5DMyVcbi513Xuu22Qotko4atKiZlrLGrM7cwhQB1r+JZgBzq778oW8t srO4zHRpJbvUpqsQd+hQ0iFQSe/AHPPprn+4NkZ25tjbFSjAa+UrYaXEWbMN4R+UHiRO4KMJ IyyAnjhxwvHz0FgtxNV2w+4ZfEHcHuhavtnnivQIMRXqDAey8nkccDWPbVbK5+CzINzbzxxg m8opcq41S/wq3UpWuysvxccg9iCDwQRrd3Dsdb3hJNsqlZ6QuMShDPL9URQpbj6lRzxr54cb Ys7etZ+xJVpY2pkbMc0GMpN1RVgsSozA9KjqcryeB8h8+dBCQT2ZdwZzEtvvdlebD10tWZJq OPWMxv18FD7NywHQeSBxqLpbh9px0tuTfW76vFavchhno40S2Yp2KQmNRXPJdh0gHggkcgc6 s9fb2UfxG3JlLlCo2LyWOioRk2iSQhkJ6k6PRvMA7HtwfXntR6nhNlbOMMmRSMzVq2NqV6E9 3zYpIqs/myR9YQFUb81OepgBy3c8AJt8hko6lORtzb79rt25qcVFsbjVmZ4g5c94AnTwhIbq 4PbjVj27RvZvC0Mtjt852elchWeFpKlJSVbuOR7OCDx21WKWzNxY7b0mPhqVHwd69dnt4KKw YmiglXiGGKZSAihgXYL2+IheQOG6FsbG3sNs3CY3LTRT36lOKCaSEcIWVQD09h27fQaDVfbm Wc8/bTPJ+EcFHj99Yn9+tHM4nIYrE3Mha3xuf2epC88nlVqDsVUEnhRV7nt6aumo/cUWSnwO QiwNiGtlngdak0y9SRy8HpLDg9gePkf0HQcwizNuWjlZhujfaWsbLXhmoewYySwTP0mMqEgK sCHBI55AB5A41aMXgc5fx8Fpt6bqqGVerybNTHLIn4MBWPB/DnVXqbEzsFHOmTH4ezXyGUqX mxVqVrKSLGqCcl3AAdyoKg8qvSP1XXwxwV7bm0YMfkjCswmmlSvA5eOrG8jMkKMQOVRSF9AO 3btxoPA2vmx/5ebgP6a2P/y2s0O3czGvDb0zUp+r1qXP7oBqz6aCtnb+WIIO78wOfmtenyP6 4DqqbtuWdtT+TY3du61KtSW/KtaDF/kq8RUPIeuBeQOodl5b8NdP1zLxY2BNvPIwTS1K16vB RlhqI9p6z1bTsCJwyqeocKo4Ppx6NyeAnYttZmaJJI9/biKOAwJq48cg+nb2XXv7LZv7/bi/ Zsf/AJbVkxkViDG1Ibs/tNqOFElm6enzHCgM3Hy5PJ41s6CortDIqwYb43RyPr7GR/V7PxrM NsZUc8b33H3/APoaB/8AhtWjTQcttZKeruaPDTbq3mvXcXHrcNTGiA2Gh85Yx+Q6zygPxBSv I4J14wl1s/nPdKbl3pBNJDNZr2pkoxCaOGYRScIsXIAdhwXQEgnjkDW7ldq7kyHiBjMtLPSN fH5Iz17SyFXjpNAUet5XSVLNIxPWTz0jsQew+7O2ruSrvUZ7PzUBP7FLUtS1ZXY3iZg0TGNl 6Y1ROQACSSzc/UhL/Y2/9+N0/wC1U/y+n2Nv/fjdP+1U/wAvq4aaCpJtHIpz0743P3HSeRSb /nX/AH6iN0m1t1aS2N5bps27spirVa8OM8yQhSzEdddVACgkkkD0+ZA10TXLfGfGwW8ptq7N hJc4KDWS1E0pZopFli6OSyRuFZT0kAjuOeO4Gg2Nvy3M7k56EG7d51LMNKtekW3Sx8RVZ+vp Ug1uQ48tgwI7H5nU6u1cz1flN+bidPmor0F5H05Fbkfq41F+EGKv47B0vbkLomMq0/aJ1kjs SPE0oYPHIoKqOoBTz3HftroOgrW59wy47cO28LSjja3mJ5AXl5KxQxRl5G4BBLH4VA+rc/LX N8T4kbhiyUqW56d+vUzluhfSPGyxmvTgD9Vkyhyi8dIJUglueF766PurCx283t7NpZhr28RP IwEzcJJFKhSRSfkQCGB+qgHsdR+BxG18Ni8vjkzCW6uVlmntJauo/U0vPmccccdXJ0HxfEnF gpDNQykGSmFdquPkjjE9pZywjZOH6QD0Pz1spXpPUB259UPEbGZG1Wgo4/MTGURCRhU4FeSR GdIpASCGIQ9wCo5XlgGBMfHtLaa9Mr5x5b0QrrWuyXYjNVSAsY0jPHHA6356gerqPVzrfp4f AVcoLtbcdlJpFjWwBkFItOgIV5PmW+L0BCngAggAaDBjvFPCXZ1iFXJQk4h823XEpKVV4+Iq rFuo8qQoHJBGtS34oVZcDezGMrTLUxViqL4sIp64Zgp/JlHI6gsiP3+nTxye3zHeG+1cXSWv jMncp8UZqCywXESQRyyiR26gOS3Ui/EfkOPTXu9sLCPhreMxlyOHGZGxVe7GZQVENdVASPjj gsIkUkk9ix9dB0bTWEW6xHIsQ/7Y1gmy2OgcJPfqRuRyFeZQeP1nQbumo737iP6UoftCfx09 +4j+lKH7Qn8dBI6ajxm8SRyMnR/aE/jrNFkaMyF4blaRB6ssqkf89Btaawe2VeSPaYeR6jzB o92qilnswKoHJJkAA0GfTUd79xH9KUP2hP46e/cR/SlD9oT+OgkdNR3v3E/0pQ/aE/jr6M3i j6ZOj+0J/HQSGmtNMpj3ICXqjEjkATKeR/XrKtysw5WxCR6dnGgz6a0p8tjq7hJ8hUiYjnh5 lU8frOsfv3Ef0pQ/aE/joJHTUeM5iSeBlKJP/wB4T+OvSZjGSMFjyNNmPoFnUn/noN7TWqmS ouvUlysy/USqf/fr2LlUgEWYSD6ESDvoM+msD3aqKWezAqgckmQADWr79xH9KUP2hP46CR01 He/cR/SlD9oT+OvceYxkjhI8jSdj6BZ1JP79BvaajRnsQfTK0P2hP46++/cR/SlD9oT+Ogkd NR3v3Ef0pQ/aE/jrBPujAV2Cz5zFRMRyA9uNT+86CY01CDd22z6bhw5//Gx/3teI907dR5WO 5MW4duoK12LhOwHA4Pp25789ydBPaajVz+HYArlseQRyCLKdx/Xr779xH9KUP2hP46CR01He /cR/SlD9oT+OhzuICljlKAUepNhP46Cr+I1mBsztfDJjsbZyWWsyxQWb9YTpVSOJpZHC+pbh QAOQOTyfTgwN67jdohqu6NqUr9jpsWoZsRi4VQ1oegs7q8hKsOscgE8/L6ave59u1c8cdLLY sU72Pse01LdZlWSJ+kqQOQQVZWIKkEEHUJktg4y/OBYymRE71rdeXiWPqmWyoWRm5T14ROOO AOgdvXQV1cpsd55In2CFsCCrZEbYuqWljsuEjZeG7/EeD9ODzrSk3JsGKjduTeHs0VemoeVp MNXXgERH+d2PTPGeDx2J+hAt8OzJfthg79k1pMfgqRr0ZOpvaZGZQreaOAjAdIII9CT2Hrra yWxqeQqbgrWL98w5qxHYsLzH8BQKAqcp2HCIDzz6fp0FTq5nYllyItkxMi5P3S0gx1VkWbo8 wksGI6Avct6a16W6fDe3RxluPakC18jDZnrM2Kh5kED9DKFHcsXKqqgEksNWc+GWIcMktq9J C+YXNSQsYwjzqoXggIPgIA5X5/PWu/hRgZKNSpZnuzxVILkMXmtGSntMnmPID0dnDgFWHBXg aCeo7V2vcpV7K7XxcImjWQRzY6NHTkc8MpXkEfMa3YNs4GuhWDCYuJSeeEqRqOf1DW7jYxXx 1eJrclvoQKbErKWkI/lEgAcn8ANZpLEMR/KTRpx/OYDQaPuDDf0Tj/2ZP4ae4MN/ROP/AGZP 4akepeV+IfF6d/XX0EHngg8eugh5NrbfkJMmCxTk8clqcZ549Pl+J1jk2htqR2eTb2Hd29Wa lESf+HU5poOY7hxuLxviHtTDxbY2ycXl/aVlZqCmYNFCzjjt0gen1PrqOx0dWPxOr4G5tzaw jmW1MI4caFeCKNl8pxM3wyMwb4kVeV+Z7d+gZfa9fKbnwucmtWks4jzfZo0KdH5Rel+rlSTy vb17fLUfi/D/ABWOz9XKRSWnNOa1Zq13ZTHDLZJMzg8dRJ5IHJIAJ40ER4itFt65tUY7E4L2 bJZiDHWRPTDP0ycnmMjsDwpHcH11stFDH4nRYKTEYM4ubFyXYytMecJEljQhj6ccP24Gpzd2 1a253xTXLdyv7tuJfgFdkA85Oekt1KeeOT29O+vUu2YpN419xm/eFmGs1Ra4KeSY2IJBHTz+ cqnnn1H07aCueKsVfbmy7uYxGEwMk9Vo2ZbdMMpQuFPHTx8Q6uR8tU7xWzeJ2xlsikm39rrV xdKC6kN7Hq0mR8yUo6Qt2ClFUd+G7svIAGusby25BuvAz4i7ZtV6s5XzTWKhmAIIHLKeByB6 a0M7smnnblebKX8jPAkUcU9RpF8iz5biRS6dPAPUByV6eR2PbtoKXHt6RvEWDHe4tmJinEll 6ww4axFVU9CM0nIUM79wOnsOr+adSXh3jMXnDuWPMbY2yk2MzEtCP2WgnSY1jicE9Q5LflDz q8V8LWg3JdzaPL7Xbqw1HUkdASJpGUgcevMrc/q1q7V2xW23Ll3qWbMxyl1784mKkecwUMV6 VHA4Ve34aDPBtnA10KQYTFxKTzwlSNRz+oaxZTCUYcZbkx2Cxli6kLtBC8KKskgB6VJ47Ang c6nNauVp+8cZapGxYrCxE0XnV36JI+Rx1I3yYfI6DlOGysYr7h9/7dw1taLQQUmhpxx+122i LS115LKTG44Lg8Ac8/mMdWvZGHwOd2Zgsva25hEsZGjXuTLHSjCh3jDHjkfIseOdfcf4dYqt jLVK7Zu5ZJkWOJ8l5c5rBVZVMQKdKkB278fPU5tHb9Xa23aWGx7yPVqRiOMyBQ3SOw56QAT+ PHJ+fOgw/Yza/wB28L+wxf3dPsbtj7t4X9hi/u6ntNBBps/bSMGTbuGVgeQRRiBH/DqheJ2V rYLKV8Th8NQWw2Os5Kax7sFgRRxFAOVBHwksSxHJ4XgAlhrrOqB4hbNzO5ckk+MyeNoRipJT Z5KsrzNFLx5sZZZVHS3Sh/N5BXsdBYsTi8FksTTuwY7FTw2YEmSWKsnRIrKCGXkehB5GvTbS 245Bfb+Ibg8jmlGeD9fzdbmApPjcHQoyisrVoUh6asZjiUKOAEUsxAAAHBJ1v6CMG38MPTEY /wDZk/hr77gw39E4/wDZk/hqS00HKs+1+jvvHUK23sNJj7WQirpAKsbSSVPJLTWiwPKdEnCc EcHt82HG5tqbLfbkY21isbDRNezLZgr1lAqEThaxMgJDNJH1MV7Eduw+c7JsmGTdcmdObzge SaOZqYtAVz0Lwq9PTz0j16eeOST89NrbHq7ezFjIxZbNXZZ/N6o7lrrjBkdWZukADq5UAE8k Dt6aCwT4rH2FKz0KkqkcEPCrD15+Y+oGtb7N4P8AobG/sqfw1K6aCM+z+GH/AIpx/wCzJ/DV T8TbmK2ltS/do4LGWsotWeatXeBAG8qMu7t6fCoHJ47nsB3I1f8AUFvHa2N3bhrGNysSlJon h85Y0aSNXHDdBdW6SeB3HfsD6gaCAwNVLu67EFjE4b3SMVUtRFKi9ZmkaTr7/wA3hB/XqyNt bb7zCZsFimlBBDmnGWBHp3415we3ocPYSSvcuyRpShpLBJIPJVY+rhwgAVWPVwSAOeB27amt BzzxswtXPbfx9NrkFHLPdUYy07hGjs9LFOk/PkqOR89cvxe6QN7bg3raiiq5SbaiXa9a4hZq riaSMJwPiAIRSeOOzcnga/R09aCw0ZsQRSmM9SF0DdJ+o59Dr69eF+rrijbqBU8qDyD24Og4 1jfELL5CvXSXMYzHeXuGTD2LE0cbjy/ZWmRj0yFA3WpTsSCf1jWXaniHnsxNUkyE2KxkcMda SSGeN+rIRSPMrTQ8cngiNWUAH1JJ441JeLCLDujw+hhVY4Zct0yRoOFcCFlAI+fZiP0Ej566 ca8JljlMMZkjBCP0jlQfUA/LQc48It73912r0OSnoyFaNO9F5DJ1flhJ1DpViQo6V46grfF3 A7aqe9L1uza3rPfkkShVz2Mx9wFiBFjOIXl9PRGMjMx/mk89hruMFSvAQYK8MRAKgogXgE8k dvx76rVFFHiTmkCqFlx1dpBx2c9Ug5P1PHb9Gg514mYbZNfFZA4yDHK738QJ44+kV05tKD0g fCrNEz9QHqnBPY8mH3PJtTyd9Ryy4UytujFyRq7xE+XzS8wryeen4pur5Dlvx1304yga6wGl VMCnqWPyl6QfqBxxzr1Dj6cCdMFSvGvPPCRqBz+oaDhniTu42NxJuTb/AF28XsuxF5s9azX8 h/NHFlGBfqP5JkVCqn4+seo1esJmBP4w3K2LmSfDX8BBky8TdcbS+c8aurA8fEgAPHr0D6av wghClRFGFPqOkd9VnayJ9q91ydK+YJoIurjv0LECq8/QFmIHy6j9dBatNNNA0000DTTTQNNN NA0000DTTTQNNNNA0000DTTTQNNNNA0000DTTTQNNNNA0000DTTTQf/Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CACSAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAMBAQEBAQAAAAAAAAAAAAUGBwMEAgEI/8QATRAAAQMD AwICBAkLAQUFCQAAAQIDBAAFEQYSIRMxBxQWIkFRFSMyYYGRlKHRM0JSU1RVVnGV0tMkF0Ny dLFidcHD4iU0ZYWSorLC1P/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwDZdQaputtvEqIu/wCmIiW1IGx2HIeU0FnDfVUlwJQVZGM4 znipxljWqVfHXDTi0+5EB9P/AJxquWKJcbDdNXWyTZZNzN1uxuMZ8pBjONuIaThxRJ2lBbII I5ATgHNVyzWW4N3WM5ek6hi2orvRnyH5zyENslzdGUT1PVAa3YI7HvzQaSiPqtK1qEjT+5Xc iK6Cf5/Gc199PVn7VYvsz3+Ssrh2O83bwym3NE27yLlHY8jb/g65OrE7ohxpMnhQ5cK955xh CD76eImn9Stybk1pj4dchiBCDavMyFOrc80pTqUHeACGSkEkcgYzkUGqdPVn7VYvsz3+Sga1 YBgSbCB7hGd/yVnfwXqBWuustu9osqdR9QJS8+Q5GMLaCRu9VtL6c49pX2AHPp8KYmoIl2gK vrN8WwuNJQwXXHdjJ8w4o+YS4o5UUdHYoewEYHJoL309WftdiHz+WeP/AJlfvltWc4uli+b/ ANmu/wCerDSgrLsfWO0hu5aeKvYVW57Hf3df3V+ts6xH5Sbp9XA+TDeTz7f96astKCu9PVn7 VYvsz3+SuE5/UkCG9Lm3DTzEZlBW464w6EpSO5J6lWmoPXCGHNJ3NuVZnr4ytraq3NAFUjJA 28kDvyTngDNBVJmt3YVtcnzNR6YYiNyfJrW5HfSUvbd3TKSvIVt5xjtzUxa7hfLrZ2rtBven lW51suofEF5SFIH52S8njj3VUoMe7p0Jqy5W2zXVvU82apxJlNIZdK1obb3spCjtQ22SlOTk 9MknJrVWm24MBDTDaujHbCUNoGTtSMAAfRQUg6lmnTz99RqrTHwOwpaHJZt73TBSraRnr8+s McfRUpB9LpDDchN0068w6gLbU3AeTuBGQc9Y8YxVRhR7ofCrW8I2a5Nz5sm6KjR1NJ3uiS66 psjnHZwZyeOa0LSSXEaWtDb7LrDzcRptbbqdqkKSkAgj+YoKo3qS6rtN0mp1HpNTFscU1Lkp ivdNlaQCUn43k4UOx7n6K4StbPwrM3c52o9MsQ1vGN1HYr6D1QMlBSV7gcDOCO1RF2scu9WL xMiPWm6N+entzoW1CUqeLTMcJUjJwT1GCdpxkY99fsW06lj6S1ldEx3371eLkHIgQ10HmmFo ZjqcSjcemoIStQBVnCU554AT0LVkuc7amomodLOvXVCnILQad3yEJBJUlPUzgBKue3FT4a1Y eDMsSP8AteUdVj6OoP8ArUFq2MuLqzw/agW+a5Bt0p1Tio7CltsNmI6yjJA/SWkfMMntV+oK 09G1jg9G6afzxjfbXvp7P1Cyb9fYl5jWuVfdNImvLS0Gzb5ACnCNwQFdXaFFIJCSc+3mr/WX 36CZniLHHolcTGauEaUuYyhpLMp5KAlLzqyvdtaSo4SE5KgOwHISll1FdbxOkQ7de9NypLO8 qSiK+MhKyhRSSvCwlXqkpJAPBx2qa6erP2qxfZnv8lZ74caTu0HVVlC2JcWyafYuMdhEtpKV nryElCQtKiHRtRu3BKQBtHJJxslBXenqz9qsX2Z7/JTp6s/arF9me/yVYqUFKuV0vkO6QLY9 qDTLFznFXl4rkF5S3NqSTjD4JwATnA7Vwh3TUsy7zLTF1BpN65wkoXJYRAfKmkqzt3Dr8E49 /wD1rvrpEtzVGilxbfNksQ7kuTIdZQFIaQYzzQJ5H5zie2eMmuVsZnDxjvU12BNTbnbVGitS VIHTU4246tQBznGHE845OfdQS/T1dn/3uw4/5V7/ACV9BjVauTcbGj5vIOq+/rD/AKVYaUFf 8tqv96WP+mu/56gtR3nUGn2UuXK/abjpUhxzKrXJVhCOVLIS8SEpBGVHAGeTzV9rOfF2O5Mb ixmNNXO5rfjvxnZ1vbZU7GYcAS42guLTtU4BjdzgDOM4oOy9RXZm7QrVI1Hpj4QmNJeYZZt7 7qnUKOAsAPfI4PrZwKnxG1XgZutjJ/7sd/8A6KpF1tN7+FLazZLVOtakfBZYcYnLMdlhtRMh txAIT6qPUA9Yr3DGMEjWKCv+W1X+9LH/AE13/PX4Y2q8HF0sef8Au13/AD1YaUFbcj6vDRKL rYN4H51tex8/+/qq6a1hctWS5DGmNU6VnqZbS6sItkn1EqyASS8ByQfqrTu/eqroSJPZdv79 1imKty4rait5G1MRtKUM7QOySApWPepVB3DWrs8y7CR/yr3+SvsR9Ve26WTHuFud/wCvX/8A CrBSgzuXr+dB1pfbDJtjKgxGL1teQ6R5p0Br4lQI4Vl5vtnjJ9lfOlfEyFI0XYrtqlxmHKuk fzPTjsuLbabLiWwVHB2jctAJPGVVKXLQca6agdulymuulMtifDbS2lHlXmkFAUFYyrIPIV3w PcKrr3gxbndP26zrvd0XEgRXYjJWhlSkJW4lwKTlGErSU4CgM7SRkd6C1DXenGJ0iC7LXFMW QuG449GcaZQ6hrqlHUKQjPT9Yc8gcVy/2jaa8qp4S38pc6ZZ8q71s9Hr56e3djpevnHaoSR4 cOX2+XdzVUkSLM/cG5zMFlwFLqkxUsbnPiwpJOFK2pURyn3HPquHhsm5263wrpfp81iErCES GWXELR0lNDehSClSwFk7yO4HGOKCxap1RC0/o6XqNYVJiMsJebS13eKsBCU5/SKkj6ao+s/E m4aVvk633BWnWFRbO3dAJMxTJkKKloUy2SMk5bODjnckYqz3XRaJ/hivSDs5xwCEiI1LWkbw psDpuEDjIKUn6K+oOl5Stbs6smTQ1NVbUW9+E0gKawlSl5SsgK+WokHjjjFAtmv7JJiRnJry oD7jHUeafQoJYcDIecZU5jbvQjJKc5GDxxXE+JemhFce8xMy2Vb2fIvdVCUtJdUst7dwQEOI VuIx6wHc4rhdPDW13SZJE599y1SZjlxcgcBJfcYUws7x6wSUqUdv6RJzjivUjRKkuW2QdQXZ dwtyVNRpa+kpQZUgJU2obNqgdqVEkbipIOcDFB+K8SdNCa3FEmUp1yWzBb2wnilbrrfUQEnb ggowrPYAgnvXdvWlvucx622Bxci6bJBZ6sZ5LC1Mr2ODq7duAshJIJ5PtqJe8MITl9kXc3a5 Ga9IhyN6+mspVGCQMEo/P2J3nucAZArpafD5qwXl6+2mW7IvC/NLdMkNoTLU8UkB1aG8gJ6a ANo9hOCSaCy6Qv8AF1Tpe2XyAFJjTmEvJSrujI5SfnByD/Kpeq/oDTidJaOtdjQ91zDa2qd2 7QtZJUogewblHA9gxVgoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUo FKUoMd1U403ftaNizW19dmtguwckvPL6u8OnbtzhP5I5I944r3WpeiTEtaLxAhsXGTHjOvpZ bdUzHW/+TStfZBUeBuIJ+kVOXTQj1xvGqZrl4LaL7bk2xTTcZPxLadwCgSTuVhxfuHI44rgn w0iKbQy/c5TkVxMITWQhAEtUQpLSicZSTsQFBOMhIxjmgiUK8MnXJPTiNrcQts7UtPEvFbim kFofngrSpIKcjIrldk+F9vtcG7S4JMKa31WX2mJCxtCkI52g7TuWhODg5NTX+zZtGno1kZvc 1FrhvtuRYym0KbShCyoNOAj41PIGCfzU9+cwkzwlnuadNkjalU3b40ZLEJKobZUgpfD+5ZGB 8tDY9UAbU9gTQeuNb/Dl2eu2s29wP+eMBTXSkpBfSgLwfZgJUk7uw3J55Fe3TVq0FqVt34Gj qfQ2hDpyt9AU2vcELTuI3JVtUARx6pr0QfD/AMtfpN7RdXo9zlzFSn3YzSElSFMobUxlQOUf FoUM8ggnPNdfD/QSdHzpMlu4qmKkRWYrm6OhtSy0pwpcUocqWeorcTkk+4AABGTFaFh3Z+2y GLgJTMhiK4nbMUgOPfk07h6p3Z75xXqscHQt8nyYdugNLfjgqUFtOICkhxTZUknAUAtCk5Ht FdLv4dsXPVTt8cltJkqlxJaCYqVLb8vnagLznCsnd92K6aK8PY2lb07cmLlKlvusLjuF9tve 4C6XAtawkKUsFSgSScjHAxyEp6Eab/dEf7/xr4VoTTKlZNoj5/mr8as1KCpq8O9KFW74HZCv eHFj2Y/SrsNC6dCkqEFe5OQD5l3Iz3x61WalBlXiTCg6WtrkyDZS+wxEkS3n5E19LSS2E7Ws heQtwqwng8iuzNrt6ta2m0ytPREwbhbHpqHXZTrshC2yyFIUlXCR8cOxOcHtVm1ppebqJ6Eu JfpNrTGCiENR2nQXDja5hxJwpODg+zJPevSvTinNU229uXF8rgRHIbbGxO1aXCgrUokFRUS0 g5yO3bkkhRbJCgytbJstw0tCYbcYlSNqSvqxkNv9NpTh3FJDqcqTjB9U8HvUjfrRaLZrLTNq Rp23uQLu4+0uQXlhxtbbK3QAjGCCEd930VP6c0pLs95kTn9R3K4NvFxao77TCElayDuKkNpU raAQAokAHA7V2v8App67alsN2Tc1x02lxbrcdLKVBxS0KbVuUefkLI47Hmgy9h7Ts/UiIbum beYr11nWeOhMhYf60dCllShnG1RSoAdxuQfbx1g2Hy9o1RMnaV071bSzlKIlylbVuBPUWhSy jgpSUngEEnGRzjQI2hYiNanUkqSuVKbdcejhbLaVNFbfTILgTuUkJ3BIJwNx78Y6p0ehnTF+ s8S4PNC7SZUhx9TaVqb8wsqWlI7EAKIGc4491BHaO0/Y7/pGx3hy3uMruEFiWppMx4hBcbSr aDu5Azipj0JsH50Jax+iuS6oH+YKsGvbpOznT+mrZZxIMluBHbitulG0qQhISnIHGcAZqWoK 56Eab/dEf7/xqialjQrRqu3wG9JRFwJU+NBQpSldR8OpUpx1vB7NBOVAjtzkVr1U+bpCdJ1m L6jU09ljLQMFLDJQEIIUW0rKd6UqUMqwRnscgCgp1pg2i4+IRsNw07bkutsSZC0syFqdiIQ8 EsqcIVg9VKtwAwU4wavqND6fQ2htEJxKEDCUplPAAe4etXjsehY9rvUGeu4S5SbciUiE06cl sSXA44VLOVLPCUp7AAdieauFBXPQmw/sj32t7++noTYf2R77W9/fVjpQUjVOmbDaNNXW4sWZ mTJixXHmkOlxwuLSklKSRlRycDjJqO0bp7TuorW87PtFrE6PIUxIZirfwytOCEq6iULzgg8p HBHcc1dtS2hu/WGda3ZEiMiU2W+tHWUOI9xSR7c15tMafTZFXJ9yW7Nn3KT5qVIcSlG5QQlt ISlIwEhCEj2njJJzQR48PNKpdDqLQ2hwHIUl1xJH1Kr0DQ+nMeta21n3uLWs/WTmrHSgrnoR pv8AdEf7/wAareuLNZtPsWl6Jp+3vty7nEgPF11aS2l55Le5IAO4jd2JH09q0eq/rPTzuo4k KO3cFwkxpjM3KWUub1tOJcQDnsNyRnHegzDW0jTVmvdzjP6ZtbkG0m3mR5pRK3xKdKPik9iU BOee5BHGM1ozPh5pJhQUxp+A0ocAob2n7q537RES/X+NcbpIL7bPQPl1MNkbmllwbVkbkhSi kqSDzsSO2QbbQVz0I03+6I/3/jT0I03+6I/3/jVjpQZl4m2yzaR0jIvMHTtvlqYdaS4286tA CFrCMjAOSCocce3n2GD1nJsdkuV6DGm4Ttt0+3DkT1qWsOKD61DDQBxlKQFc984471o3iBpg 6w027ZlT3ILLziFuuNtpWpQQoKCRu4HrBJz83z1G33w/h3uZLemy3elcWY7FzYShIRMDCytH zpzkpOO6TjjGaD1I8O9KoVuRaG0qyDlLrgOR2Pyu9ehGh9NoxttEcYOc5V39/erHSgxnVzty s/iRNetk+SYl6S3ZFx23lLESU6jc3K259QBKVgkd+Krdi8QZOjPCrTa7Wliefgt24ylSHVOL UEvoa5UVAJB3kZyo5SAEH2azIudpg3G4KjaUuTsp5W2U9HtWOvjPJWQA4O/tPf56jjdLNhpB 0BdtrW/pj4HbwjdwrHPGQOffQRl88RLvZrvdw5FgzokG7C2phxkrEpaVQxISvlRHHbG3kBR4 xVp8Pr5dL3Cdeu67SorajyWPIOKJDbrSV4Wkk4IUVAHPrAA4FV+yy7TarxOucTRupfOy19RT q7cklvCEo2oOcpTtbQNo49UVLW/U8OA0tEHR9/iIcdLi0M2sIClK7rISeTxye9Bneppku5aD evD7kp2e9q5MdDHm1MANImeXDAIUAkFCOfZlSjU3bZ2pNHuzrW75NCpKJ16jomS3ZTcWMylh Ijhw4OSpSlnuEgnGam1HTbwlql6PuslEqQZS2JVnU8kOqSApaQoEJKgBnHc8+0kylzvFnurT bd001dJrbawtCZFmW4EqHYgKScH56CpK8Uro7ZbpfmLXDZtkFBC4sp4olBfkUSknHYjK9pSB kJSpWeMV6LzrbUltu1ngNGx3F6dKlxkCEhay5sjJeazlYDZyfWyVAJwc84FmVebQq4m4HTV0 VcC30fMGzr6pR+jvKc4+bOK5Jm2xLLLKNFXBLLIUGkC3NBLYV8raN3GfbjvQUWV4q39Fg0+/ Has7k2dambjILaFOJZU460japAcCm07XRhRKskEY4q8aQnyE+IGs7Kt1TsSKYkxok56S30K6 iBk8DLe8D2bz7MV8vXS2pY2K0TdVNKQlooFsbI2BRUEkbuwJJx7CSa6Wq9wLe5NfYsOom3pz 5fkLXb3FKWrCUjPfgJCQB7AmgulKrY1ax+6L+P8A5Y7+Ffvpax+6b/8A0x38KCx0quelrH7p v/8ATHfwp6VBXLViv7iff5Io+5ZBoLHSqw7q1TaVKOnNQkJx8mIknk44wquKta7SB6NanPvI gdv/ALqC20qst6vZUMqsuoWz7lW1w+z5ga+/S1j903/+mO/hQWOlVz0tY/dN/wD6Y7+FcntZ MNpymy6icV7EotbuT9JAA+kigtFKqHpwf4X1T9g/9VPTg/wvqn7B/wCqgt9KradXMEZNov4P uNtd/Cv30tY/dN//AKY7+FBY6VWzq6OBk2m//RbHj/4V8nWMUKCTadQ5P/wl8j/8aCzUqqq1 mgPbE6e1IpHscFuUEn6CQfurqjV7Kk5VZtQIPPBtrufuFBZaVXPS1j903/8Apjv4U9Kt3Ldi vy0/peT2/cog/dQWOlVY6x2rQlendSJChnd5HcE/zwo10Tq5k97PqBPGeba7+FBZaVXPSxtX DVlv7ivd5BaPvVgffT0pX/D1/wDsyf76Cx0qtL1UtIz6O6gP8oqT/wDvXJGs0le1endSN/Ob eSPuJoLVSq2rVzACj8D38kZ4Ftd5+6v30tY/dN//AKY7+FBY6VXPS1j903/+mO/hQ6oVziwX 4jPB8qOfn+VQURtq33e46+kavlSUSbZdG2YyWpC0uR44aZWz0kJPBWtSu3yiSOe1cZ2tNaWi BqqTPk6cfXaHGISWGYr6SZLyYykAELUVJ+OWjGE5ISSQCcatIs9skXNm4yLdDduDKdrUpbCV OtjnhKyMgcnsfaa+XbJanUzEu2yCtM0gygqOg9fHbfx62PnzQZjG13qGYxbP9ZZbe678Kof8 3HKvWiOYTjY8UglPKgFKAwSCakdKao1ZetQWxuR8Dxosy2MXVUMsOddppxW0p378bhyfkY9n z1ZJugtPy7zb7guAwjyQcCYqGWwwsrCAVLQU8qHTRg8EbRVgECGLgZ4iR/PFvpGR009Qoznb uxnGfZQUvxK1hctIT7XJjxmJtqUhxU2OhCjJxuQ2hTeDjHUdQCCO2TVNjeJurnG4cdu2W2Zc EwlTZKmQG46sS1xyhK3HU7QA2o7vWyVJ9Ue3ZJFtgyZaJUiFGdkoQWkvONJUtKD3SFEZAPtF eZvTtkabittWe3IRFWXI6UxUAMqJyVIGPVJIByPbQZRfvFO9269yIsdmDMgtOzU+fjRy4yEN ttrQonqgnp9X43akghJ2kHIE+rV93Op7Nb410s0yJMedhPSI8VRS28iAJAIPV5yo7gkAp2cF YVjN6+AbP1EOfBVv6iOptV5ZGU9TPUwcfnZO735Oa+k2S1JkB9Nsgh8M+WDgjo3BrGOnnGdu ONvagxfTXixqi7RrbHcgRfPz1wQhaYwTsQ+y84VBJf2KSejtTlxCjk5R2BtNt1xeXb9peLN+ DEie95W4MRx1fKueSVI/LBzB3EApASpO3OVA1flWO0qgvQlWuAYb2C6wY6Om5jtuTjB7DvXG 4aaslwDvnLVCcW7HMRTnRSF9EgpLYWPWCcEjAPtoKPp/Xl2L91cuUYXeLHjRJMdFlhLU8tEh 18IUQXDkdNpC+P0/mrT0nKQcEZ9hqItWmLHaJxmWm0QYEgtFlS4rCWtyCQcEJAB5A79vpqXo Kb4kqS61aILa1mdJlL8rHW641HfWllxRS+tCVKSgJBVwPlJT/MRmhr0074EW+7XCXdFtIs6l vycf6r1EEKUjvk8EpPt4NXu5W6FdIpjXOHGmRyclqQ0lxOffgjFehlpthlDTKEttISEoQgYC QOAAPYKDJfBRQZ1FqCI25JVGEC2vx0OOFXxS2l7Vug42yFYy4AMcJ71OhKkeOL7TUl9Ie071 S2p5S0JX5gJCkoJwOB7AM4q62+3Qraypq3Q40Rpay4pDDSWwVHuogDuffXIWW1i6/CYtsIXL GPN9BPW7Y+XjPbjvQYZ4dx7lcL4mxzJTzkeVZJfwrcotwDyJjplbUvoKVZRkdQAkJV8oY9QV K25uys+HNqupmvNQ7rNcmR7bJuSlCWFIWlllTrqypASkIcUQfVUlRweBWxQbZAt65C4EKLFV IWXHiy0lBdWe6lYHJ5PJrhMsFnmxGIsy02+RGj/kWXYyFob9nqpIwPooInwvacj6AsjEi7Iv DzTHTcmtuFxDqkkg7VnlSQQUhR7gA+2rRXKJGYhxm40NhqPHaTtQ00gISge4AcAV1oFYvqtM GR4txmo2o0tXBq4QH5AdkJQYyAFJTEaQDuWp4nKkkYSnKj3AO0VGOafszlz+EnLTb1XHcF+a VGQXdwGAd+M5AAGc+ygzTw/uLTOvUiO4ue3fhc5IdL0ndG6MzG0tOrKUoO8JBQlHKPbWvV44 lqt0OZJmQ4ESPLlHL77TKULdPvUoDKvpr2UClKUHgv0Bm6WeVClOOtxnkbXi0soUUfnJCkkE ZGRkEEZ4qseD0OI1omLcIHXDF1JnttvSnJBabX+TRucUo8ICQeflbjxnFXYjIweRXOMwzGYb YjNNsstpCUNtpCUpA7AAcAUHSlKUCqH4ubm4mmZDUiQw6nUFubHSkLbStK5KApKkggLBHsIN XyvBdbNbLuGhdrbCnBoktiSwl3YT3I3A47Cgx7xLVeI2tpzkJ0S5jsi0JtYbmBPkMvkOJWzu CiHMLOQlQKQrJARW4V5fg6EZrczycbzjaOmh/pJ6iU8+qFYyByePnr1UClKUFF8aRs0QXw+8 w4zOhlKmn1NZzJbSQdpG4FKlcHIqkeI865s6h1jKakPpn2wWY2ZpLqgPjXyF4QCAorVuQQc5 AArZLrabdd2EMXaBEnMoVvS3JZS6lKsEZAUCM4JGfnoq0W1T0R1Vvhl2GNsZZZTlke5Bx6o/ lQe2lKUGI6o0TfLh4jz7oxan3babtapSAVsbXEMhXWWNy9ye4GABk++o+7eH2qHNIXi3t29y RcF2x+G895psfCkpcpDjUjJXxsSlZO/aRu2gECrpqbxDlRJ9yiWmLHWWbnDsbLr+cGW/ha1K AI9RCFJ47qVkcDk/GtdQax0yICS/ZXkzbtDt7L/lHBlD24LKkdXhSVJ45wQR89BHaq0JPU/I 9Hre62xMgBEJPmUp+CJqnCtb5G/GMFH5Pcfi8AYUauXiNbZF0tkJpi1fCaESFKcbCkb2wWnE haUOKS24QpQ9VZxznBIFVWdrHUyFXUMP2lPltUM2RvdEcPxLqWSFH4wZUOt/I7fnqavWvPg3 xKtNgLcdVtknykiR1BvamLQXGW9uc4KEK9ndxHPegqFi0VqeELU3PiqentpthTckTApMJphC RIj4UrcoubXBwClXW5I2ivFprT2odMuouEjTE+aWrZKisxQuMcOuyiW0KIeyobVcqPCUk898 avZ767I1Ze7DNbQl+EhmUy43kBxh3eE5B7KSptYPsI2n2kCw0H88I0bqBFuuFlt2n7iw0ZyZ AW++yVKYVALDfZ0oUQ8halAqJTvSoAk8blpNuYzpe0s3Ntxqc1EabfS4sLV1EpAVlQJB5BOc 1K0oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoM+uO jbeu4ajZuctlq1XqSxPaUmR0pEaa2Ep3NkjH+7bUDnvuBBBr7umg4N8Yiuy9TXZ+S1LZmpmJ XGKlLaz0hjpFASklRwlIyVHOaqWvEsWXWtxjy7FpZ1d1tzj1nkPWlCnH5wWlPQcWVeufWSoY AyCo/m8y5d0ZA1JF0xcdIRH72stI6jVlZQ2+FJUVPIBJPTSUkKPO0lI5yKCRPhvFUt9S9V31 XXuTd2cB8nhUlsICVcMdsNo4HHHzmv2Z4Y2SbbprMu5THbhKmCaq6qRFExtYKSAhwM4SAUjG BkdgccVHtT/Dl1uY63piAppiLImtOC0N7ZbTBw6pk49bBIGOCcgjI5qW0hbdGaotr0yLo6DD DMhyK4zNtTLbiVoOFDABHfjv7DQStgsRg6lvF6nTEyJcxtiI2dycpYZBwVYCRvUtbijgYGQB 2qydVv8AWI+sVmDk7w7akyYz2k4rUtoshthyyoS5I6q1ob6YKedym198cJz25rjPuvhlFjrc kaZglpMR+Y7iyJPTbZc6bwV6nCkK4Ke/IoNVLrYGS4jH/EK4MXGC+CWJkZwA4JQ6k4P0Gs/l N+H8e/W+0SdHw0TZwZ6QVY07RvDikpUrZhJAadJB7bTXbRw0Fq9U1Nt0zbUuRdilpkW1lKih zdsXgA4B2q4OFDHIHFBoPVb/AFiPrFOq3+sR9YrKb3dfD+z3x21S9FxzJRNjW9JRao5S46+C pGznKhgcnHFTVohaIumoJ1mb0lAYmxGw8oSLS0gLbLi2wtPHYqQrGcZGCMg5oL51W/1iPrFO q3+sR9dQXoTpX+GbH9ga/tr8VojSaklKtMWIpPsNva/toJ8OIPZafrr8LrYOC4jP/EKy12Dp F3xLg6ci6MsDkYxJC3phtzXqutlr4pB29wl0FX/EB3Brr4j2GyaXsEWbZdMaWSDPix3kP2tC tyHX0NnbtxhXrZyeOKDTeq3+sR9Yp1W/1iPrFZBri2s2a/stW7R2mlw3HIbMVpVsaccnOOOq D6QRgt9NsBzcUkYByalvFSy2bTOgLzerNpjTBmQWC8lMq2tqQQO4wkA593NBpPVb/WI+sU6r f6afrrDPEWfZdN3FxpnTWk4zEWxKvKly7a3ia4FhPlmzxtV8/rH108e+aGnGXtdwoo0/o1u1 ygt5MdVkQqSIqG0ZWXQvaMuOBIBR7++KDW96T2Un66+VvNtoUtbiEpT3JUABWOaFgQZms5di vGkdLsOx4IlPtxbchBiqLyktthR/KhSQVbkgBJGD3rRUaI0qhSinTVmBVyr/AETfrfz9Xmgm kTIzgy3IZUM4ylYPPurr1W/00/XUCdE6UV30zYz/ADgNf21mWrrYxbtdwoTGhtLLtsubEiMp Xa2lvS2lhZkupIOUBkBJOU45HPIoNr6rf6afrp1EHstP11kuntLMSNbyoNx07os29lDshyOz ZUJfjoU6UxgpzeUqUpCFKOEjG0e8VePQLSG7d6K2EKzuyLeyDn3/ACaCx70n84fXTcn3j66r 6NEaVR8jTdnT/wAMJsf+FfXoZpn+HrT9kb/CgnS4gHBWnP8AOnUR+mn66zbxVtWndL6AvF6i aQsMyTEbSpCHre2pIJWlO9XGSlO7cfmSeR3rw+H1i0lfpGoIcrTekJy7TMTGE2DbGUtPpU0h zIT62CkrKT6x5T9FBq/UR+mn66F1sd1p+uqz/s80X/COn/6cz/bXdOh9JpThOmLGB/yDX9tB PdVv9Yj6xTqt/rEfWKgvQnSv8M2P7A1/bVY17YrNY4lokW3TGmSh+6w4UkP25BPSefQ2SjAG Fet7eKDQnZLDSCt19pCB3UpYAFG5LDgJbeaWAcEpWDzWH65uNj05qW5sJ01pViFahb1ll62t l6cJLym19I8AbQn3K574FaqdE6VPfTNj+wNf20E71W/1iPrFOq3+sR9YqC9CdK/wzY/sDX9t PQnSv8M2P7A1/bQTvVb/AFiPrFfvUR+mn66y/wAWbRZ9L6MkXe0aU0s64y60l1Eu3IILa1hB xtA5yod+O9VvXC9N2S56mXD0ZpZVv05HhyJqXbW2XH+u4dwQQAE7WxkZByTj2UG67k/pD66+ S62M5cQMf9oVBI0TpZAARpyzpA7BMNsY+6v0aL0sFBQ01ZAoHIPkGs5/+mg4XDSFvnati32X IluOsKbcaiLcBYDqEuJS4EkZCgHV9iAeCQSBXluuhI9y1Ozf13i7s3FhxKmFtKZAZQAoFpOW z8WrcSoHOSEnPqjFFnI05J1BrWL4hlpV0fnNt2tpxQD64vSb6PlAcHPULmSj87O7tXttHiJM auSzqO5QYkVTU0zGi0EqtCm5CGmeoc5IWF59YDPBHq0E7O8MYS4ao1vuk+G103IzKQlpYixn nUuPtNAo/P2hOV7sDgcVYNH6dc041cmVXKRcG5cxcxKpDbaVoU5grBKEpByvcrsMZx7KyWP4 gakiQo6J9+t71xTfbfAfj9FlpQaeiturGCoYO9a0An9WfbmvNafE7V0q12pxmVZnnXI7rynn 1NNNvvJlKQY+4LxuDQCsIySVpPbuGjR/C+1syXJSbjdFTB0PLyFuIU5H6Li1oIJR65+NWnK9 x2nFea7eEllukUsSps1aVRZUdSltx1krkO9V57KmjtcUr2pwB7AKiJmqtVWm9OWy9z4MJws3 SUw89GQESENFHQSj43JO1ZWrgH1SOwJqHsvidf5jO2RLtraVs2xbklSGimKiQF9WQrY8sbEl CUjcRguAq47hdpHh/Mk3lm6ytTXB+UxLafbCmmUp6aELb2EpQFcoee5BGFOEjFSeitDQNIPL ct02c8FxWYakP9LBQ0VlB9VCTuG9QJzznJyeax/XmsJd1iwWZTsGT8TefLOIU4wiSqN6iXNy HU/FKbUsketktnb3GN50vNFy05bJoltTOvHQ4X2sbHCUjJGOO+aCs3Lw1t0/Uk69rud0bmS5 ESQsI6BSgxlBTaU7miUp3AEjPOOTXu0voeDp6+y7qxNuEqQ+z5dIkuJUG2uopwJyEhSsKWcF ZUQMDNWulApSlBUXtA2lWt4Gpo4MWXFDxLLLTQQ8t3G9ayUlRUcJ5BHb5zn3a10u1qy2swZN xnwmW325P+k6WVrbWFoz1EK4Ckg8YzjnI4qwUoKZdNAt3LUDV3e1FqFt9LLUdbTMhtttxCFB RBAbyN5GVbSM9uAAKmNaacY1bpyXZZkuXFiS07HlRdgWpHtTlaVAA+8DPz1N0oKbf9ARL8zB Zul1uj8diOYr7RU0ES2yUk7wG8JJ2gFTYQSCR2qXOmoZ1S7fS4/5h23ptqmQvDXSC1LBAAyF ZURnPapulBTNIeHls0xdGZsWXOkqiwzb4jchSCmOwXN5SnakFRJx6yiTx371c6UoFUy66Aj3 HWKdQqvl8Yd3R1LiMvoDCwysLQggoKgkqGVAKGfbVzpQRFssMa36gvN3ZdfVIuvR6yFryhPS QUJ2j2ZB5qXpSgUpSgj9RWpu+WOda3pEmM3LZUyp6MvY4gEYyk88/wAwR768ek9NQ9NRZTcV x19+W+ZMmQ8EhbrhSE5IQlKQAlKQAkAAD+dTlKBSlKBUDrDTg1LDiR13KZBTGlMzEmMGyVON LS4jO9CuApIPGM+3ip6lBWLxoyFeL4xcLhLmPNthndDWUFlamllaFYKcpO4gkJICtqcggYqz 0pQKUpQV7XemGtYaecs8mdKhRnVoW4qMGypQSoKA9dKgBuCTwM8e7NeG+aCt17mOPzpMsiS1 HZntp2BM5LKytsOerxhRVnZtyDg8Yq30oFKUoPwoSVJUUgqT2OORX7gZzjmsuuun7xK1HqF6 ZEuk1a1OLt7rM7pR/LKidMMKRuHrdUrV2HJSrdxiqnZ9EauixP8AURJynTAtLcppualAeDTh 80y2rqZClIDRKyRuIWMgEUG+0IBIyAccj5qyNehHV6s0pLbhXpMFpySqUHroT5dGSphGErAw FKPACsDAJOKirbonUq7HKj35y+Pz5S2mpDsOUhoFzzKlKkoV1geGyeMJ9UpTtOOA3BSEqIKk gkdsjtXyGm0klKEAkYJA7j3Vhrml9bybXfnLu1OevUtducStiWOiFtvK6/SR1U7UdLaMEpyS f51cdCxNTL1rcLpqaAuMHre2yhSHx0StL73IaDi9qlNGPnvykgGg0EstKxltBwMDKRwPdX3S lApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApS lApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApS lB//2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CAB0AUADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAMBAQEBAQAAAAAAAAAAAAQFBgMCAQcI/8QAORAAAgED AwIEBAYBBAEEAwAAAQIDAAQRBRIhBhMUMUGTIlFUVRUyYXHR0iMHUoGRQhYkM2I0Y5L/xAAU AQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A /qO5D43ifsooJYkAj9+ajWknjIhLaalHPEfJ4grA/wDIrx1BayXmnhIUEpSWOUxEgCVVcMV5 45A9ePnVdd2slxdpdLpk6wSM3iYFdEkmcKojkJD4IUBlwT6g4+EUFhc3UVtcxW9xqsMdxLgR xNtDvk44XzPNSuzcfVH2xWUj0jVomnkPinvp4YlhnFz8EDKWx3BuG/GQTw27kV8tNP1iaS1t Lu2uY7INN3JROqyKHWQDkSHcPiXnAIOOPkGs7Nx9UfbFOzcfVH2xWVh0rUUhhkgtrqO5N+5Z ZrkFEi3ylHIDnIAdfh9doHpmuK6VrPZCyi9aLNxtXuK8qs0zFJCe4oPwFAOfhweOaDYdm4+q PtinZuPqj7YrrbB1t4lkZmcIAxbGScc5xxXSgjdm4+qPtinZuPqj7YqTSgjdm4+qPtinZuPq j7YqTSgjdm4+qPtio95OlkFN5qkNuG4Uy7Ez+2asaoOojczXlrFa6fcXIiDyO6FAo3RugALM MnJyceQ/cUFpCsk0SSw3okjcbldFUhh8wa9dm4+qPtislHb6zINOmhspou14UBSyqyxjb3Q2 ZMZ/OMBcEY5zUqPSry2Opm0gu+9Gm21ee53LN/jCnID5znJ528+ooNH2bj6o+2Kdm4+qPtiq vpaC+tjfx3sMkcJlVrfey/l2KCMBmx8QY+fr++L2gjdm4+qPtinZuPqj7YqTSgjdm4+qPtin ZuPqj/8AwKk0Pl5ZoIFpJ4yATWmoxzwklQ8QVlJBIIyPkQR/xXbs3H1R9sVD6eFwlvcJdWc1 qTPLIvcZDlWdmGNrH0Iq1oI3ZuPqj7Yp2bj6o+2Kk0oIxinAJN2QB/8AQVGsbhL9Gey1OK4V TgmIKwHy8qsJv/if4O58J+Dj4v054/7qm6fjvGu7u71Gye1nljiQZdCoVS5EahSfy7idxwSW 8gABQWXZuPqj7Yp2bj6o+2Kk0oI3ZuPqj7Yp2bj6o+2Kk18b8pyMjHl86CLGssi7o70OuSMq qnmvXZuPqj7Yqr6dt2iv9SlS3eG2mMZjV4RFtwpG0KPMDjk/PHkBV7QRuzcfVH2xTs3H1R9s VJpQRuzcfVH2xXwRzMWAvMlTggIvFSjnHHnWa6Rt7+3vdXGo2iRSyypK0ySF1mcoAxGVXAGA B58AfvQXnZuPqj7Yr72bj6o+2KkUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoK69 1i2s5p4pVmLwrGxCpncHbauPnzxUd+pNOj2955Y9zyp8UZ47YbeT8h8DY+eDjNSdY0m21WJV uBtdGV1lRV3qVYMMEg45AqC/S1i6FZJLlg08s7kuMu0gcEZxkACRsAYwTnz5oJL63CkUjyW1 6hR40KtAQSZDtXHocnj9PXFeF6hs2gEwS5KCPuyYiOYkyRuYeg+E/rgZxXf8L3hBcXl3OEkW XDlcEryoOFHGQD+4qNH07bx2/ZS6vFVo+zKQ4zKmSQCccY3EZGDg+flQXKsGUMpBUjII8iKr 9Q1i2sJJ0nEuYYPENtTOUzjj5n9KsI0WNFRFCooAAHkBUHWtJtdXs3t7tfzAqJFVd6A+e0kH HlQRpOorCKRY52liczPDteM+aJvZj8lCjOa9trtukE8slveoIlRyGgILK5IBHz8uR5j1AyK4 P0xZSSSvLJcu0s7TylnHx5jaPaeOFCs2AMcknzqV+EhohFPe3c8e5DtkZeQpyAcKODxn1OKD kOoLQoWEV0WUOzoISWRVYqWIHpkEfM4OAcVaxSJLGkkTK8bgMrKcgg+RBqoTQIYw5ivL1JHD q8iuAzqzs+CcehZsEYI3HmraCGO3gjhgRUijUIiKMBQBgAUELUdXttPeZbkSDtWz3bFUyNiY 3Y/UZ8q4nqCyWVIpO9HK8xgCNGcghdzE/JQCMt5cgV31rSrXWbCa0vYwySI0e4KpZQwwdpIO DioY6btDNJLJNcySSz9+Quynf8G3YRjG3BPAx50HQ6/ai2uLhobtYYYfEbjAwDx/7l+flnHn j0r6mvWzqNkN00mZAY1hJYBG2s2PkDx+uOM19XRU8IbWS8vJbfCpsd1IKD/xJ25II4OeSPWv KaDFGzPDd3cUrNITIrLkh2Llfy4wGJI9Rk4PJoLS3mjuII5oHDxSKHRh5EEZBrhd39taSpHc SFHdGkUbScqoy3IHoK62sEdrbRW8C7IokCIvyAGBUbV9Mt9UtHhnBDFWVJF4aMsCCQf2P7Gg 5Lr2mlC/iQq744huRlJeTBRQCOScjgfOn49puJT4n4Y42lLbG2si/mZTjDAZGSuar16WTO57 +5dxJbyKSqYTtdvyGMfF21yfP5YqRFoTx6SdNF/L4MQeGjXtpuWPAGM45O0Yz/z50Ehdd09k LLNISH7ewQvvLYBICbdxwCCcDgGrCCaK4hSaCRJYnAZXQ5DD5g1U/gjpey3cN/Mk7SM6kohC qyopXGOR/jU586sNOs0sLKO2iZmVMks3mxJJJP7kk0ETqFYY7LxEljbXcqsiKJwMfE4Xzwce efKqc3GnWyXh1DR9PjaC5W2Ai7eHJiWTOXCAcN8/StHqNlFqFo1vOZFRmVsxuUYFWDDkfqBU KTQLR7ya6D3KXErs7OkxB+JUUgfIERp5fKgrrm60OFbR49JjnjuohNE8VtHgqWRR54PnIn/f 6Gubal02LqS3WytHdGeMbYojukTduQDOcja3JAGRjOalN0palNgur5VSNIoQJ2/xKhBX15O4 ZyfPgeQqamiQqsirPdKkm9nRJSqlnzuYAeRJJP7mgp7fUunrkr4bTYJlKwMWjhiYL3SQmcHj kHPyxXx9V6aWNGFjbkyNII1aCNC6xlQ7ruxlQWX9TkYBqzm6Z0+YKshuWQRwRbe+2GWIkoCM 88k5+eea6jQrVZO5HJcxy75HEizHI7hBZRn/AMSVXj0xxQerOx0e8tILq1srKS3nRZI3EC4Z WGQRx8jXX8I037fZ+wv8VMiQRRJGCxCqFBY5Jx8zXqgg/hGm/b7P2F/in4Rpv2+z9hf4qdSg g/hGm/b7P2F/ivkmkaf227enWJfB2hoVAz+vFT68yp3I3Qsy7gRlTgj9j86DJRSWskEyDStN N0l6tmp7OEJKhi2CM4GSP12+eDVnplvpt1pnip9Mso2QyJKBCpCtGzK2DjkZU1JOiWxidXe4 eV5FlMzSHuBl/Lg/p8vLk/OpdnZw2lklrEpMKgjDHcWz5kk+ZJJJ/egounhpurxNMLDTgjIk iRrb/EqtkgkkDOceYGODyakNZ2i65FZtpWneHkt5JVkEY3ZVoxjG3GPj+fpU7TNKt9OZ2gMr MyJHmRy21EztUZ9Bub/uvs2mQy6nFftLcCaJSiqspCYJUkbfLnaP+qDKR6nYDxCy6Pp3dW1k uViWMbo9jBe3JlcBssPL5H0AJ6393Z2MTLdaZpUc0c7QSSmHdHxEJBgBS3Kkft+vAOjbR7aR Lpbgyzm4Qxu0jkkJ/tX/AGjn0/T5V4XQ7ZUG2W5EwdpDOJT3CWAByflgAY/QUHzT9P066sLa 4bS7ONpolkKdpG2kgHGQMHHzrv8AhGm/b7P2F/ipNrbxWlrDb26BIYUEaKP/ABUDAH/VdaCD +Eab9vs/YX+Krdc0y0hgE0aadZ28as0kjWiuxPG0AfInOfU8AYJzWgqv1TSYNSltpJ5LhWty zR9qZkGSMZIHBI9D6ZOPOgzt9YyrY2lyLXTbaa4EEa2xslbbK5G7cT6DOcD0U1pPwjTft9n7 C/xXsafBtsVbuP4M7oi7ljnYUySfzHDHzqXQQfwjTft9n7C/xT8I037fZ+wv8VOpQQTpGm44 06z9lf4rLdMyQXmoQ2l7YWbTS2fiZU8EI/DSBlDRZI5xu/cbTnORjbnyqHY6fFaSyTdyaaeQ BWlmfc20ZwB6Acny+dB5/CNN+32fsL/FPwjTft9n7C/xU6lBB/CNN+32fsL/ABUDWdKs47US RRadZxId00z2yMQgB/LngHO3zzxn1wRe1B1XS4NT8P4h517EndTtSsnxAEAnHnjORn1wfSgo ILfc+hSXOn6bEl4Sk0PgwGDdqR8gk8D4R8OM8+dX/wCEab9vs/YX+KjyaDbyGyLXF9m05j/9 y/nhly3PxHDEc1bUEH8I037fZ+wv8U/CNN+32fsL/FTqUEH8I037fZ+wv8VT2kVoeoZtNuLD S3IhM47VvgxjcAoYnhsg5yMYxjHka01VtvpbJqCXlxe3F08aukSyBFCBiCfyqM+QHPp+vNB0 /CNN+32fsL/FfRpGmg5Gn2YI/wD0r/FTaUETVbdbi0KySSpGjLI/a3bmCnOPh55x6VkrGW/s NO06W1lun/EbRLZIZkbdDd7Se428bguA27PlsHBzW0uJ4baPuXEscUeQNzsFGScAZP61BvJd IjvPE3ktklzbEDuSuoaIsDjzPGQT+9BnvxDWYr+SCSS4e0j1BLfxAt23unZRm+AQ427yw3bs cYzXq21DUoNOstWuL26mtUwt3ayWYjkLNwNgKqeCRx61pH1bTo5xC9/aLMcYjMyhjnGOM+uR /wBiuVy+k3xcXEtnObRt7hnVuyQc5P8At5A8/lQU5uNVjIt76/ltbjtK8bx2glV3YnKnCnIX gYG0nzzzxHvdS1IabeXMd3dR30cUrGyWyLhHB+BVYISecDPxBuSAPTSHWNMEaOdRswjjKsZ1 w3OODnnmvb6lYIshe9tVEb9tyZVG1sZ2nng/pQZuDU9QZlivbi7tsSS9+RbMkRuCuyNCUwyE Fjvxk4x8JOB8hv8AWrmWUK1xFdpYwXCW7Wu2J5TvLoWK8ZCpxuypb1rRJrGmPHI6ajZMkYy7 CdSEHlknPHmKlwyxzxJLBIkkTjKuhBBHzBFBSaHeXU96Eaea5haDuSNLbGLtSZHwDgcEZ4OS Mck5q+pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgruo dObVtJlsleFBIybu9EZUIDAkFQy5yBjz9aoR0fLHfm6j1AswGF3d1HbPmzukgLNwADgADIxz kXfUl2+m6PfakJJhHZ28k7xRBMuEUsQCw8+KyVp1jdzN0sZrS+hh6iZRayd2BtmYWmy4C8fC p8s80F/b9NLBLaqj2otUtpLeeLsOWm3CMbg7SEjAiUc7j+tRIOkXiS3HjFZrUKIWk70nk6t8 StKVwdgyAByAQR5VZNfWqLIX6hhURsEcl4RtYgkA8cHAP/VeU1GydIXTqO3ZJl3xMJISJFzt yvHIzxkevFBXSaPqKdSwXkYtnaSG4E0ptwYkL9gAY3hvKE5Prn09Fv0e8ZtxNewXEVvMrxpL bEgIIe0wPx8uwA+M+XkF5ObY3MIadTrse6Abphui/wAYyRluOOQRz8q62h8YjPaax30RijNF 22AYeYOB5/pQV0vT93IsrG+gWZrkzBoYXizGVAMZZZN3mqNkEZ2gEYzVl09p0ulab4We4W4Y SyybwrL+eRnwdzMTjdjJPNRmvrVbk27dQwi4EgiMReHdvPkuMZzyOPOvaXUD9/Zr0bdjHdw0 R7fOPi445BHPyoLilUyXcDtAqa9GzT//ABANETJ5/l458j5fI16tLiK9leKz11LiRBuZIjEx UZIyQBxyCP8Aigt6VD8Lc/cJvbT+tPC3P3Cb20/rQTKVS6w2o2Ni81n4zUJwcLBF2Yyf1LOA AKodR6nu7bpG26htbLWLu1ktPHTRKsEckEW0MchsZYDPwrnOD+mQ3FKzF3rIt5en1W6vZY9a m7UEixxAIey8oLAjPKofIHmoN31VFa6ubN7m8MCahFpUt0Fi2x3MkauilcZwd6DPzYfvQbWl ZrSdVbV9Tv7bT7yaSCxma3nuCIwO6v5kUbcttJAJ4Gcjkg06b1R+oYZLvT7yZtODtHFcER/5 trFSyrt/JkHBPn5gYINBpaVD8Lc/cJvbT+tPC3P3Cb20/rQTKVD8Lc/cJvbT+tUPV+rX3Tul zX8cGpalDbxvPceHECmKJRlm+PG44ydo5OP2yGqpWHuOpNRj1bTreDTdVn02/lijh1IParGd 6b87Ce5gLnPw+hrWeFufuE3tp/WgmUqH4W5+4Te2n9aeFufuE3tp/WgmUqq1Jm07Trq+u9Sm S2tommlYRocKoJJ/L8hVP09rzaxqMtg013aXa2kF+iSCJt8Eu4KwKjg5RgR6YHmDQa2lQ/C3 P3Cb20/rTwtz9wm9tP60EylQ/C3P3Cb20/rVZr02p6dadywhv9Vn5Igg7EZwBydz4X5ADOTn 5ZIC/pWOsep4r5Ol5La51BoOoUMltI0US9vEJlw4xkHCkcA81pfC3P3Cb20/rQTKVD8Lc/cJ vbT+tPC3P3Cb20/rQTKVD8Lc/cJvbT+tUWj6re3+u3+l3MOpWMttFHcJJKsLpNG7OoIKg7Tl D8J5oNTSofhbn7hN7af1p4W5+4Te2n9aCN1XZT6n0vrFhZiM3N1ZzQR9xtq7mQqMnBwMn5Vk B0lrBsv9OISLVW0AAXrLMeMWjwZj+H4uXzzjyrWdZa3/AOm+lNW1o2/iRp9tJcmHfs3hASRn BxwPlVWOrmnsYL6xtbeewubjw9tceKAEmEcs2NucbkKAAFiecAc0H57ddL6houi9PDUtIspN Sh1LTLR54bmW48UkLtiRt6/4wAWOOcFjz8+9/wD6ZaxK2peFWxijvrXUVEQnISCS4uIZETGz 4owIiWAxkswGM5rbXfXEcP8ApenWcVi7wvZR3nhWk2sA2Ph3YPIz8vSvh627ms6np9tYBzZS 2sXdkm7YYzBjyrLnjbjChiSRgeeAxt90F1NqEqvcW+kRyNaz2zGGdkiika9iuI5kjCchdhba TywwTyTW+6C0W90Oy1aHUGjd7jVLq7jdX3F45JCylsKoDYPIAwKl9Ja5F1R0tZ6tHFJbJdxs TGW+JCCVPPHqDg8f8V+caXq+r6d1PY9ifUNUB6RbVjYS3RxcXIdBwSDgkMQB5ZIoLjVejNXv LnUmiFpELnqO31NJFmIdYEgjjLfl/OChIH6+dU0/QHUgh6OuLZdOS96YtI7ZofEMI9U2NFw7 BMoAIy65DYdh8iTqT/qFC0ei3VtZibTNUuLe3juVlOQZYGmzsCEnCqo/dvTBrha/6kJJcReI 00w2c1zqFpHcd4nMtqW+ErsBBdUdh8thHnigqda6W6hkna6s9E0aBEuLC9S2spxGXeK6aWVH YxjcfjYhuBlm4ycmz0bpfV16huZrwvp0dzpdrA1zp86swmilndx8ScKxuOOD+Q5xW+spJpbO CS5hEE7orSRBtwRiOVzgZwfXFdqDnbRGG3iiaWSUooUySEFmx6nAAz/xXSlKCs6hjnuNP8NF p1vqMNwe1cQzzdte0Qcn8pzzgY48zzxWTu+n9csOidJ6csLe31W1SEwXpub54GaIDiJW7bkq QdpJwdo+ZyN/SgzGu6Tf3950jPBBaxjTr3xNyglICKbaWLCfD8WDIPlwKrdb6Ki1bq2zvUha 0tIr2HUbxhO3/vJ4VxD/AIwdowQpLEAntqMeo3NKD810ToK7s+ooLmRbWKO31DUrtryBsTXM V0XYROMf+LSA5JPMSkfp2/066Ju+nLzSpJobK2Gn6QNKla1b/wDOKupSZxgYICsecnMrc/P9 EpQKUpQKzHXdrrGoWEdhpen2l7ZXG5b5J71rcvHj/wCMERvw3k3lxkeuRp6UFIunXVzrum3l 2kEdvZWrbIY3LAXD4DEcDhUBUH1EjcCrulKBSlKDldxRz2s0M8QmikRkeIgEOCMFeeOfLmsj 0R0gND1e/wBTdWiEttBYWdq07TeGtYtxVSzE8lnY4HAAUDPJOzpQKUpQKoesl1qbShb6BbwT STP25zJdm3ZIiDkowR/iPAHHGc+lX1KDHSaFfve9EzQWNjZ2+kPIZ7eK4LLCpt3iVIzsG7G4 ee3yrY0pQKUpQKymg6Jdr1VddQXdrDp09zaLbXFtbzmVJ3V8rKx2qMqCQDjOGOfIVq6UClKU EHXNKs9c0e80vU42lsbuJoZo1kZCyEYI3KQR/wAGs7qvS3Sum3LazqEjacRdi7adtSlt4xOY zFvxvChmViD/ALs85Na2YusMjQoHkCkqpbaGPoM+n71+a2/UeqX4i0rqK3Sw1i4ubWa1tFUl nVJo2mIPqEwRn1C7s4bAC+0rS+kdb6OfpjSbu31DQ4EFs8NrqLSmNQchDIrlx6cZ8uPKpt90 bot7qr6lPDci+eaGcyx3kyEPErIhADAD4XcHHmGOc1+Z6fql9pV71xrOmTyvbaf1Qs+oW0KL IZ7M28KSEDBPwcv8OM9siu2vdR9UaVadbpFqXcuNO0SC9jMzxq9rPJ32IRREQ+Nsa7WPoP8A dmg/SIukNIh6di0O3S8h02OQyokV7Mjgly5G8Pu25J+HOMcVD1zTtG0vU4tWhurHTdf8EdOs Zby5cQ7NwITtb1DDdt8ufLmshp3WOpXHWlhb6bqPj7WeTU7dra4aOItLCV7KHahMfAfaSSXU ltuMY8f6jafrdxa6rfG3sxqWsaPJoi6QsjXDMxZzHJGwVeP8jb8gABQxPw0G40vozSrPTdLt pIF32F2+oR9hnhRbhy5Zgob8v+RwFbIAIHOKj3fRdrJLbWsMdsNH8e2q3EUwklma67olDo7P hBuzlcEEEgYya49J3nUqaydM1KxEmmW0Zi8c2YyxTaFYA/m3/Hn5bQ2fjCjaUFdp2l+D1TU7 wXFw4vWRjC8rOkZVduVDE7c8ZC4HA4zkmxpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpS gUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSggappFlqklm99HJIbWXvRKJnRd3/ANlUgOP0YEfpU+lK BXzYu/ftG/GN2OcfKlKD7SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlK BSlKBSlKBSlKBSlKD//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR CADOAUADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgIDAQEAAAAAAAAAAAAAAAYFBwIDBAEI/8QAXhAAAQMD AwIDAggJBgcMBwkAAQIDBAAFEQYSIRMxBxRBIlEVFiMyYXGV0xckU1WBkaHS1DNCUlaTsSU1 YmVzpNEmNENydZKUlqKjtMEIREWChbPhNlRjdIPCw8Tw/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/APoe+O3mPLBYvtht8ZxQSyib BW4tRxyNwkIBP1CsBD1gQCL9p8g/5le/i6StQybTA8SdSfHllL1snWmO3bkux1OocbBd67KM DHUKik7R7RBT7uIG4X7ViIcuyWNbzN7SZEJmylKfxaIiEpTT4cA3FfU6Y37tpUopAyMgLSEX VxWUC/6e3gAlPwM9kA5wf99/Qf1V75PWOf8AHun8f8ivfxdUja78NKW9v4pz4se1PXW3IdmL jMxuut1papDTq+kr5gS2d20qT1CknI4lZfiDdbtp/Vl+tupploZt0ePLRCfix1LZ6jKvk+Wy Tl0o5OTjjjNBayoWtcezf9O5+mxv/wAXWKYWt8J3X7TZOecWR8cf9LqrPEfV+o9MyrrBt2rn pMmPZhPDrrEUIZ/GEpSSA1lS1IUhIHYlSlccCmnSmpNRzvEeVb5M+Gu3MyH2TEWfliwlptTT 6UpaHzyrJUXNpCsJSCKBtaiazAV1b1p1ZzxttDycf6ya2GLq4jAvFhSfebU8r9nmRTHRQLIg 6xCSPh+wk+82V3P/AIqvRC1gB/j6wH/4K9/F0y0UC15PWH590/8AYr38XR5PWH590/8AYr38 XTLRQLXk9Yfn3T/2K9/F0eT1h+fdP/Yr38XTLRQK0lrVEZhTs3UmnmI6fnuG0OI2j/jKlED9 INaIButxKxb9ZWuUUfODEJC9v14c4rHxaulut+jJUa5La3XIpgx2loLnUccOBhIBJwCVHHok 1XB1WxBuWqWbHJcivTdQxyVNxlIKYphtJ3n2CUpK2lpCglXtDHrmgtQ2vU+RjUsXHrm2D7yt CrTrHPsaqtwGPWzZ5/tqr+13rUVzGhlS9VT4cu9R9jsduA2lLbrTHyhXubJyp4YIynjgY71J eFWsrpe9WzYlykPrjPxVyGW345bU0tMlxJR8wBJDZayjcsjg55NA3JteswsKVqi0qAGNvwKr BPvP4xn9oreIWseP8PWA/wDwV7n/AFqmWigWvJ6w/Pun/sV7+Lr3yesPz7p/7Fe/i6ZKhdaN wndJ3Zu6NtuQ1RlhxDidyTxxx684oONmDqJ9lt5nU8NxpxIWhbduBSoHkEHqcisja9TY41JG z/yYPvK5vCRwK8MNKNlLiHGLXGYdQ4hSFIWhpKVJIIB4IIptoFVy1auzlrVFvA9y7Ru9eOzw 9KzbgayQnB1DYlnJOVWV3P1cShTPRQLXk9Yfn3T/ANivfxdaYidUTGi5E1Jpp9sEp3tWh1Qy O4yJfepPWRhfFG9C6rkIt5hPJkKjgl0NlBCtmOd2M4x60l+C6rbKe1FcbY6tXmno4W0mMppt lKGQhCAVJBW5tAK1YxlWBwKBn8nrD8+6f+xXv4usVWjVDoKndUMNuZGBGtiUoHv4WtZ/7VM9 eKJGMDPPPPagV49l1O1nfqxLxP5S2N8f81Qrd8F6l/rJG+zR95THWqWSmK8UtF5QQohoEArO Pm5Pv7UCpbjdbmXxbdZ2uWWF9N4R4SHOmr+irDhwfoNdvwZqXH/2jjfX8Gj7ykHwc+V1bOfj wHWYSLLCjIQppbYtpQXPxLKv5ZSdxJX3HY44q4aBZcteqgUlnUsEEdw5atwP6nQf214mBrFK lH4w2NQJyAqyu+z9WJQpnooFsW3VK+XdRW9Ku2GbUUp/Up5Rz+mvPg7Ue8o+M0TeBnb8GjOP f/KUy1UuhlXeP4zahF8ZBlTLZHUt1t1xxhCkOOkNNktJHCFoyM98q5KjgHf4L1L/AFkjfZo+ 8rSi2awQ8FfGa1Lb/oLsyuR9YfHP/wDsU00UBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQaXY rD0hh91pK3WCS0ojlBIwSP0cVkWGjJTILaeulBbC8chJIJH1ZArZRQFFFFAUUUUEK5qzTzUx yI7fLYiU28Iy2lSkBSXSCQggnIUQDx34rGBq7TlxeaagX61SXXUrU2hmW2srCPnEAHkD191Q t40W4rVtuvlmkBlSbiJ85h5xRQ8oRlRwUgdlbFD6PZHHOaToXhFdPIKizrrEV1IN0hKdbSvL aJawtIQngYSrJOeVbiM4AFBZvxrsHwb8IG828Qep0euqQkI34ztyT3xzj3c1m3qWxuvRGm7v AW5LSlUdKX0kuhWdpTzznBx78HFLr+mL5LbQJD9iZCy68+mPDWne90Q00rcVcgck5GeEgHio dvw1niGqAu4xfJyxbTNWltQdCoezHSOeErDSOD80lR5zQWjURP1PYrfIkR514t8Z+OEF5t2Q hKmws4TuBPGSQB76l6R9eaGN+f8AP2qUYtyW7CU9vcV0Xm4z/WQlaR3OSoA/5XrgUE+jVWn1 ykxkXu2KkKkeUS0JSNxe/JgZzu57d69XqiwIhSpi73bExIqwh94ykbGlE4AUrOAc++kZHh1d Dq1y8PzYa0Lu7k8N+38i05G6Cko9N5GFbjn5oAxzXZY9GXq2Wq225LtiSwwiHDkuojL60mNG ztyrcAFHgYIITuVgnNA3NansLseG+1e7YtiYvpxnEykFLysgbUHPtHJAwPU1L1TjPhVd2LMq Km4QHH5dnl2WUpSVhDbb763eq2P6QDhBScAlKeRirfjNBiO00FKUG0hG5Xc4GMmgjLvqWy2e Qpi6XOLEeSwqUUOrCSGknCl/8Ueprkd1tplpakO3yAhaVMoUC6AQp0bmh9ahyPfXJ4h6NZ1Z apTbbqo1xXBkQGnw44lKW3wkLC0pUN49hJwfd9dKtw8MbjNvpujlyhlxD9skMtFpexK4hBUo jdypWNoP81JPckmgflapsKVXFJu8HNuSVzB1k/IJHCir3AEEH3HitMbWempVuM+Pfra7DDvQ LyZCSkOYztznvjnHu5pZt+hbrbLdIgW6daW0fjDDMt2CVyfLvvl1aSsKThSdysY9knBIrng+ Hlxt13kXaLOguTTc5s1lt5pZaDUltCFIUAclSemkhXqCoYGcgLLacQ62hxpaVtrAUlSTkKB7 EH3VxXO9Wy1OxWrncIkNyUvpsJfeSguq9ycnk8jtWjSNlRpvS9psrTy327fFbjB1fBXsSBn6 O3asdTWGPfY8QPLeakQn/NxXWXS2pt0IWgHI9NrigRg96Djc11pVtrqK1BbOl5cy94kJKeiF 7C5kHG3dxn31It6gtDlwRBRcohmrbDqWOqN5SU7s4/4vP1c9qqeT4PXOdp+Fbpl1hHy+n12X CW3Chay4FJeV7QzgJBCT/O59BTg1pG7QLlc5dslWkrlzVXRtU2Ip5TElTCWVJSQpOEEJzkYU ASOc5oJ2JrLTMyPIfiX+1PMxwFOrblIUEAnaM4PGTwPeamIUuPPityYT7UiO4ModaUFJUPoI qu/wdTGni6zcIynGDb3I3UaOFORlOKPUGeyy6vkcp9nvim3RljcsFncjSH0PSH5cia8ptJSg LedU4UoByQkbsDPuz60Bd1X1EtZiT7LEhnAQZUdxxZOOQcOIHfNczCdUSGw5HvOnnWz2Ui3u qB/SJFLt8XZfw3WlM1EJUn4AmdUuNpUr+WjqRuOP6KXiM+gV76rrR2oU2TRujI7V/f0/bpMe 6OPdCGyMvtvJU2CFtEpyFnjAz7IAyRQXX5bVv50sP2a99/R5bVv50sP2a99/Va2rXmpUyYDm oHDBuRei9azCNlCoaoqHJEnO0rylXV7KwOmEEFRyeeXrHUMc3SRA1BJnRFRo0tkvRWWxHjvT loU6ClnPsxw2r2grG4qIIwKC0vLat/Olh+zXvv61uo1SyAXbxp5APAKrc6M/6xSDIuerZLml yjV7Udu6vvREKixG3EKCEyloeUpxoZ3bYqDtCUk7in5wxOePi4SdER0zfJdRd0ghky2eqgES W1LJHu2BW7kZTkZ5oGMsauU3uZuun1ZGQTbXsHjj/h60uRtcFZDd200hGeFKtj6iB9XmB/fV N2nUV0syZ0exS4MCxTr/ACCu+R2gzEz5RCkIZStDgQnekBRIUFK3bVAq4kpmttTo1OxFkahZ bR5y0NSmI6W09Lro3PpQhbBcKcjOVKBSDyOKC1FQ9bbVbb7pzP8ANJsr/wBHf8b+uskRNZhC Qu86dUv+cRaHgDz6DzJ9KqVOsdYfFW73C53pcGTEXHEppiKFuQ3VTQ2tCQpjaUdMnAKlqO0K BwTnfc9e3u1T7ZKRc5k60i5Tks9VlLRuEVuK2tO5SWSc9crbSUpTu4HPegtcRtX5ObtYDzxi 2PDH+sV75bVv50sP2a99/SnoPXTDjcpd6uFxcVOvZgQm5UTaqOVNJWllWxsYwd6cqzyO9WdQ LvltW/nSw/Zr339HltW/nSw/Zr339MVeLxsVuxtxzn3UC0tvVKW3FKvWnkJbB3rNtdIRxnn8 YHpz3rVFa1ZLjtvxdSaafYcG5DjdmdUlQ94Il4NVWhNvV4d+IUe3veWjsal80EojrcQpvrMK xsSMltRSoEjOBuPYYp+8H405qxX6ZP2Mx7jd5U2GlpKkpQwrABSlQBAJClcgZ3ZwM4oJowtZ +l+099iPfxdeGFrT2cX7Tp59r/Aj3b6PxuqtsmstULv9hhTrpKXZ13PIniGErnsOJc6bJHTw kocaUlRABIUjkZzWi2eIepHNOXxRnyV3N6LFetyDbypaX1vupcawGtqDtS2MK3hCl8qVyKC2 GoetgpPVvem1JHzgmzPpJ+r8aOP21uEbV+Tm7WAj0HwY9x/rFRvhTcp1ys91N1nvzZUa6yox LoR7CULwhIKW0BQ24O7HOadaBd8tq31ulh+zXvv60vHUzLzTTt706268SGkLt7oUsjuAPMc/ opoqk/HBtuRd3WG7a4qctiElCigrXPQJe4x4x3YbcTgqUvYogKGcDBoHxLupF3JdvRqvSpnI T1FRhaXC6lJ7Ep85nH04rq8lrP8AP2nvsR7+LqvbdM09N8XmGIjlwaet9ymPbFxXT1ZLjOx1 ZeWnahgBBASFHcoggYSM3RQLHktZ/n/T3p/7De/i6z8rrAE/4XsBGTj/AAU8OPT/ANZpkooF wx9WgEm62EAf5te+/rFDeqnM7Lvp9WADxbnTwe3/AKxUpqRxxrTt0cZbdddRFdUhtlAWtRCD gJSeFE+g9TVf+B4ajN3i3WqM2LFHTFXGlCE3HW48ts9ZtZbSlDikEJyoD+dgkkE0Df5bVv50 sP2a99/Wty36udyfjDaGT6Bq0LP690g5/RimaigVmrfrNCSFaisLhznK7I7n9koVouStTWyK ZVy1VpeHGSQFOv2hxtAzwASqXinCkPxbmRYUC0vTAGEtylrbuSkdVNvX0HUh1TQPymdxQE8j Kx9FB1vPakYVES9qvSrapZ2xwu0uAvHGcIzM9rj3V1+S1l+ftPfYj38XVBuQ32NDIhP21+Nd LnpeDb7OyVFakSUPuKWncf5NRKmXfaxgD/IOPppEpgNpK5LJPYneME+tBAmFrPHF/wBPfYj3 8XWJh60Csi/adKcdvgR8H9fm/rpoooFgQ9Zkc33TwPu+BXj/AP265WXtSP3B+CxqvSrk5gBT sdFpcLjYPYqSJmR3Hf3041SWn3WpfjDa0w4JZbhu3Rb8TJzFccUPxlTnIX1sey2CAArODjIC x/Jay/P2nvsR7+Lo8lrPKf8AD2niM8j4EeBI+j8bpmooA8d6rK662s0bVUuZeLBdWHLA+i3u 3Le2ptgSdmwlCXSooXub/mkg4yBjie13o9/U9y09LZvEmEm0zBKMdAy2+R/SAwcgZA5xhSuO chL1b4X3a/XnU81n4Giy7pKivxLkFuGTB6CEpCk4SMq9kn5wHtetBaci92qMZQkXOC0Yu3zA ckIT0dxwnfk+zkkAZ71h8YbL0XXvhe3dFpSUOL8yjahSvmgnPBPp76rGX4VTl2nU0VDsWRJu DU5mPJkyXT7Ml9Lp3tgbUlOO4ByQD7PIra54Y3BU96Up5h1Hwq9OEZcxz5Vt2EmMUrc2bgpJ SVA4PCiOO9BZ3wxbPhAQPhGH54nAj9dPUJxn5uc9hmt0SdEmOSG4kph9cdfSeS04FFtf9FQH Y/Qapm1aKuL2rrzb40FqJbmXLKRPeacStYhhKj0VlJK8lARlS8gEnJqX0T4d3y0vyhPuqYqX 4DcUyLa98qhaJDruW0rb2oQQ6RtwSMHk5yAeWdUw3NaO6Z8vNROREM0OuNbWXEBYSQlWckgq GeMc96nqTjp66jxMh38ORV29i1Ktquos9dZU4hZcwEbR8zGAec+navdEaQk6cveo5792kSm7 rMVIbik/JMgnOcHnfztJzjalPuoGG+WeDfYBhXRkvRitLhQHFI9pJyk5SQeCAfrArvHAoooN brDTq2lutoWplW9sqGdisFOR7jgkfUTWyiigKKKKCO1HdU2Oxzbm5GkykRWi6WYyNziwPQAk D9Zpbu3iFAgxbW+xClzROtrl42s7AW4raUKUs7lDJ+UThI780yakiSZ9guMOEWRJkMLZQXiQ gFQxk454zmq9vnhzcrlpPTdpS/bkyLda3LW/Iy8hWxbSG9yChQJGEZKFcE4545CZb8TLPK1N Es9qQ7cC8I6lvMKQAhL6CtpQSohS07AFKKQQkEE+uJ3TupWL5cr3BbhzYki0yEx3hJQlO/ck KStGFHKSDwTikBfhAmPc3EWyUwi1vu2p1anUkyGPIJCUJbI4O5KUjJ+blXBzw36Z0/crbrTV N4mOQ1RrupgtNtbt7fSQUDcSOcjB+g5oG2iiigKXLzobSl7muTLxpy0TZbgAW+/EQtasDAyo jPamOigVFeHGiVn2tIaePb/2cz6f+7Wv8GWhf6nae+z2v3ab6KBQ/BjoX+p2n/s9r92j8GOh f6naf+z2v3ab6KBZi6B0hEjSo8XTFlZYloCJDbcJtKXUghQCgByAQDz6iuyw6T09p591+w2S 22151Oxa4kZDRUnOcEpAyM1NUUBRRRQFRd609Zb6Wje7PbriWc9MzIyHtmcZxuBxnA7e6pSi gWPwfaM/qjp37MZ/drFfh1olaSlWj9OkH/NjP7tNNFAofgy0L/U7T/2e1+7R+DHQv9TtP/Z7 X7tN9FBxWe0W6y29EGzwY0GEgkpYjtBtAJOThI45JqNhaM0vAmtzIOm7LGmNK3tvswGkOIV7 woJyDyan6KAooooIO7m+pkqVBm2eLD4CVSo7jiyccg4cQK4mW9XuICkXbTixuIJRb3iMenPX 79qWNaxrC7406ORdY9qdkSLfObIkNoU4vBaLYORnH8rtz6lWO5pC0NqX4v6FgR7dc7fZoH+G HVykttFDk1qSSzHVnjCmiVYGFKCQEqGKC3+hrzH+MdME4/8AuD/31bENa3DhLk3Tam8cJER8 H9fVP91JcvXU9262N8Xhi3tqct8a6W1xpGWH30LWpvcoBQV/JjucZqEb13q2Toq73n4ZtEZ+ BBM2VFCEuPxpAU6lUdQICUJBDeAoqWSFcnIwFpIb1mEYXK06V47iM8Bn6up9XrXqG9ZBaiuT p5ST80CO8CPrO85/ZXY22lzSbiL5Mh3FhbCy7JUhCWXmjkhRBynG3GfT17VQHgpeLRaJ+kZS JFpUhWm5CZxtqcOR+kUrLkwDO7hBSk8HJV33DAXts1f+WsH9i9+9R09Xq48zYG/8ryzy8fo3 jP66yv0u2XjQU2aXIz9pmW9T6HHwA0ttTe5Kjv4AwQeapDwdu9nsM6yzUybb5M6SS/OTZ2z8 gprplbktCMlTpyQFYzlKxg54C63GtWNpKnLvp9CR6qtzoH/iKxaRql3PSvOnl477bc6cf6xX ZerfaNTWKMq5JS9bNzM4B0bUqCCHElYUO3AJB/TVDeH64tm8NbDedMKiQ5q5rloulwbLbXl2 VPuLQpalNqSDu6SQpSVAJc7diAvHy2rvzpYfs177+jy2rvzpYfs177+teibreLjbYPwvEYcK oiHF3KI6DHfcPfppOFgeuSAD6cYpnoFtUbV+07bpYN3pm2vff1rWxrRKsi5acKcDvAeBJz/p jTRVa+MaoEe46EmzXmWXI9/Zw444E7WyhYUeT2zsyfTignQ3rgOoSu46YAPceRfyQO+Plq6E xtY87rtp88+lreHH/SKqm/PPRfFzzM/yku4r1BBagQ3mj1fJLY2F5pwHOxCi8SACAQrcPaSQ 6+LV+udmuOmo9oua4TlwdkR9nyIQtQZKkKWpxCilKVAZ29wSMEkUDH5bV350sP2a99/R5bV3 50sP2a99/VQ/H7UYt2j5ES+qli6WREy4KUiOPLKDzKX3kIS1uUW0rewnOPk8kK2qB91BrzUj PS+D78gslN2RGfUqO2mWmOhCmXsllQJ9pwEJ2pV0x25yFu+W1d+dLD9mvff0eW1f+dLB9mvf f1VV58QbqJFvEPUZFtaYs7sia20ykkSXtjpWFtkKUUe0A2EhOFZBxir4SQUgg5Hv99AuGNq/ 0ulg+zXvv60PtazRtCbtpoKUQEhdveGff/w9NVUf/wCkIYZfdDkbZcE2ze0++Mh9AkIKmIpK vYkk4IUEKOCPowFgtJ1h5oR3dQ6WVI27yym0vBYTnvjzROPpxXYI2r8c3WwZ/wCTHv4iq8XJ 0+54wwIzT0pq4tXFUtba461vOvuQ9m0LKQER0tjJ5OV+4J5uagXPLau/Olh+zXvv6PLau/Ol h+zXvv6Y6KBc8tq786WH7Ne+/rwMauDiP8JWBaP5wFveScemD1zU1dlKTapim0OuLDKylDSQ pajtPCQSAT7hkVWHgO5Cj/CdqtDcRVujw4EgSGoqWXS642ve08UEpK0bE8d078HPegdQ3rDC sybATnjEd4Y/7dYqi6ycAKbvp5g+qTannf2+YT/dTNRQLHktafn/AE79hvfxdapLWrorKnpW pdMssp+ctyyvJSPrJmU2UmeKJjptdsckxwoNz0KRMdbLjMFexYD7qAtO5AztxnGVA+lBsdTq 1pTHU1RpZAfO1rdZnh1FHsE/jnP6K3Nw9bJX8pfNOOJ9ybM+g/8AijVBs22QjQTJnWyYnzGl HIVobdbUpXnvMuElsYBQpeWFoGB7IATnbX09BS8mFHTKO6QG0hw+9WOf20EH5bV350sP2a99 /R5bV350sP2a99/THRQLK4eslHKL3p5se42Z5f7fNCudCdVrlrio1RpdUpCdy2RZnStI45Kf OZA5H66bqpOKUq8ZbSI9teYDdyuKnY5SrrIWplP42tzcoFlYwlKMIGSDyRigsZMTWIGFXrT6 z/SFoeTj9HmT/fWwRtWgjN0sKh64trwz/wB+cftpiooOWZcYMFbaZsyNHW4QlAddSgqJ7AZP Jrx25QGnX2nZsVDrCQt1CnUgtpPYqGeAfearXxMscq+62ag2+3xXXJ2np0B2XJZc2MBxbQSd 6UEZGHCEkj6xnnkZ8K5zEe9sKktzXJEee1HmSZTm9ZlISD1GwnbwUjnJyEp4B5oLQF7tJUEi 5wSokADzCOSe3r6+lbYtxgy9vlZkZ/eSE9N1KtxGM4wecZGfrFVNA8PtRM3Rp1yLZAwJVqdJ TIUVJTETtUQOkPaV6DPFYx/DC8qZuKXV2tldwZuTJUVFwwvMLWttTBCElOd+1wZ5CRg0Fri9 WoxEyRcoJjKUUJd66NhUO4BzjP0V0eci9VlvzDPVfTvaRvGXABnKR6jHuqpb34cXq4zHpzTN piqfuVvlmEw+pLbaIyFpKkqLRG9e4J+ZgJQkc1r074W3e1QYcJyRbnP8VqcloKkuRfKObiho beQsA85Ty44cYOKCwLPrS1Xa/SLRG6yZDIV7awkNuYVj2FZ9rPJGPQHOKZaqXRHh/e7NrOFe J7drMdo3IBpl44jokPpdbDaemASMKClE5O7GcACraoCiiigKKKKAo796KKDjvE9u1WuVPeZk Pojtlwtx2i44rHolI5JpXkeIMJFp09Mi224zHL3AVcmIzQbC0MJbQ4tSypQSCA4gYBOSePfT NfGpT9nmMwENLlONKQ2HVlKMkYySATgZz2qu5nh/dZGi9L2k/BXn7Rbl25UnrPpISphLW5Ck bTg7QVIIwcAZGM0E4jxIs8qdEjWlqVci+zEkLMcJBZbkkdJRSpQUcpyshIJSlJJxxntt2tIk zUyLKuBcIzzxlCO882kIe8u4EOkAKKgMqGCQAodjSQ94PeXkOMWyUx5OQ1aWlyXh+MxhAKcF ogYytKEg8jByec4qdsejbzH16xfrhNiqLKJjTz7Iw7ObdcCmW3EhIADSQAOVEn3UFh0UUUBU Be9G6evk7zl3tUeXJ2hHUcBzgdh3qfooFBXhlodaSF6Ssas91KhNlR+s4zn6aD4Z6KxhOmLU hOMYQwEgdvQfUP1U30UCh+DTRuAPi/C447H/AG0fg00b/V+F+o/7ab6KBZhaD0vBTJTEssVp MlosPBIPtoOCUnntwK6bFpCwWCWqVZ7XHiPqQUFbYOSkkHHf6BU7RQFFFFAVFX/Tll1E2y3f rTBuSGSVNplsJdCCeCRuBxUrRQKP4M9Df1QsH/QGv3a8/BloXGPifp/H/wCQa/dpvooFF3w2 0StrpL0vZw2o/MEZKQf0AViPDPRgAA09CAHoEn/bTcttCygrQlRQdySRnB7ZH6zWVBHWKyW2 wQjDs0NqHGKy4W2+24gAn9gqLZ0FpJm5JuLOmbMiel3riQmG2HA5nO7djOc85plooCiiigh7 qb+ZW20i1pjbQd8kuFe71G1IAx25z+iuFSdZYTtc09n1y29/t+ulHxHj2Ob4u6AiXli2yOq1 OK2ZaEL34bSW8hXfB37eO+7HrSLYdTOWHS0WLo6VY7fFlTr08ZXUYbZU83JPl2VKV7ISpC0n A9ooQNpAFBcahrnJ2r019GUv/T9P1ftrH/d30++mN+e+H8YpGd1ve2dXOwHb3CEgXWLDNrQ2 2VIjvREPOPBR9ohsqUQojbhBBBJ4WrF4tXyRZk+du0AuSV29DcpKGQlsvLfDoLgUW2yEs5Ac GRnscigt8nXOV4TpnGBt9p/g5Gc8c+vura4vWZI6bGnUjPO555XH/NFVLevFi8uaZsUq3Xa1 NSXLKq4Ty2lCi0sOttBSuooJSgqWobRlZUMY4NWlr6+y7HYLW/BkMpRKnRoj9wdAKI7TisF4 j5vJwBngFYJ4GKDrDmr/AFi2D/pL33dAXq8jBYsCD/S6zysfo2DP66SGL3qp7UunoStW2At3 Fl51CWYo2vhgtJO0qVuJWVOfN4wnIzUA34qS3IC7c9qCI1dVXpTLM1lMdSVxEz24ygUbjsXs c6gKk4IBIyBQWvt1f+VsH9m9+9Rt1f8AlbB/ZvfvVWLGu9Qxbnc2l3REtMeTdfItLZZUbgth ADUUdPaUEEhecErAPYV7cNfXWNapLkHUkOfHSm1Oi4YYSkOyZBbejZwEDagBwbhuSPnEjmgs 3bq/8rYP7N796jbq/wDK2D+ze/eqpvwlagdhQVqusSMXrS7IkvdBtXldswM+ZKN2XEhBKvZI ScbhxxU9D8QpUnxQh21m7QHLQ/cHLeWSUJUUiGHkLSn5+S4CNxO1QICU55oHV0a23fIr02U4 /nIfBzg/T78Viv484w38Ws5PtK6/I9OP/rTS5t6at5wnByc4wPr9KoG0yrK/4Y6qgJnJegHV imHC2fMhtpU5G3ed4OxSRjeVdjnJ7UFsMq1qAkPNacUeclDj6fq42n+/n6K2JTrAD2nrAeT2 aeHH/OqH8Ibi2/pGYG48NmFb7hKhsOwkKDUlppwpDyQSonOOTk5INVyzr7U0lnUMt6/IjttW m4zYXRajhpamZJbaWgKSVhKgMYWSTnI9KC3gnV+Bl2wZ/wBE9+9Xu3V/5Wwf2b371VI9rXUz ce+lepW0yIdwtUZhpKoq0qafDfUUXOkkc71HOMJ2+ozWcPxRvK37EJdygsuAwxMbcShlLwdn OR1qG4EuJDaQoLbKUgjcSQoJAWxt1f8AlbB/ZvfvUbdX/lbB/ZvfvVXNv1/c4twmJk3+FLEe ZdY8tp5lOIDMdSwy8vpAKAJCEqz3CxgAgkzng3qm76keuab5MbceZiwXxGCW0rb6zPUUSE8g EngK5AHOTQNRGrwDhdgJ9PYeH/nWgfHcIORptS8jBy+kAevv+j/601VS3j87b3FvMuNpTdY9 nefYelD5Ppl1sKRGOeJZKUbFAHGR7xQP+NZFSEmVptLnzlI6LxOMentj19a3JTrDA3O2An1I aeH/AO6q63afuPi5BYZnqaurFxTLfQ9hUpbwg7AwjABSyEAqWSSCvgdzi6aBc26v/K2D+ze/ eo26v/K2D+ze/epjooFsp1fg4dsGf9G9+9WgjXPt4Vpr/Iyl/wDbzTJOcLMGQ4AslDalYQnc o4HoPU/RVS+AsiK1KuFvtTcR6Eq3wrguW0x0ng86F7mXsLWNydoO3OU7iOe9A7snW4z1m9Nr 7fNW+n6/Q1uDer3eTJsEX/J8u8/+3ej+6mSigXPL6v8AzpYPs177+tbzerWmy45d9PIQnlSl 254AD3569M9JvikYvwTa0zYvWCrkz03nBliK4ApSXnxvRuaBGCM8kig3OJ1mksFNy0yUKICt 0J4b/oT8sfT666Eo1gBhT1gUfeGXh+zca+fYsRadFsG5RXAwdJXNi2B5GQqeZSsFhJA2qWOm ptIGQjG3ISTX0zZEyU2WAm4EqmCO2HyfVzaN37c0ETt1f+VsH9m9+9Rt1f8AlbB/ZvfvUx0U C50dXr589YGfo8m85n9PVTXM6jWfULbN10yXQN2xUB4HHvx16bKpRRjP+L1qdiQ3WXU3uWJD KgfNKWIu3zJXuV+KlISkIwj2tpye1BYoRrPJzI09j0+Qe/f+uswnV2Rl2w49cNvfvUx0UGss NF8PlpBeCdgc2jcB7s98Uo3LXtrhPXEIt9ylwbbITFmzYzKFMx3jt9ggqC1EBaclKVAZ5Iwa y8QNJzdUPWNcO8PQG7dNTKcZSnKX8dskYORzjnHJ7HBEfbNPaksFw1DHsi7eqDd7kbiiY+4r qxS4EB1PS2EL+aSk7h87ntyDTbrZbbZcbvNjuFMia6l6WXHyoBYQEJOCcJ9lKRxjsKkUvRyp baXGipKQtSQoZAPYke7jv9FU1P8ACy8SbJcoG22LeVa5sBMtThC57j76XEOv+wdpRtJ43Hco 4wO+9jw3vcZ0eWj2NSo657welZc+EBIQQhiQhKE+wnKQcHHySMJHYBcDS2X2g4ypt1tXZSSF A8+/66jLbfbXerjd7ZDdTJdtriWJiduUJWpO7ZnsSB393bvmk/RGiLzaYs8PXdy1eZusmcWL eGXAtDiUJSlaltYBSUkjYlIxjOTk1xaU0Be7Q/rSMu4BMK6sNNQ5CVjqpUhkNl1YShPtkjdn cc+uSTQWntTxwOO3HagJSOwA/RUDoOyStOaUt9qn3B24SI6CFPOegJJCB67UghIzzgCp+gMD 3D315tTjG0Y79q9ooPNqfcO2O3pRtGc4Ga9ooCsS2gpKShJSRgjHBrKig4rpNj2a0vzHmnjG it7i3GYU6vaPRKEAk/oFLUvxBtjFnsVwahXGV8MwTcY8dltBdRHS2hxa15UEjaHEZAJJJwkG mLULUmRYp7EFlp+S6yptDbrhbQoqGOVAEgc+6q1uGgb7K0RpO1patiLlarYu2OyEzX21ICmE tbm1oCcpJQFKQpPOBggjNA1J8QLPIuEOLamZl08w3FecdhtpUmO3IPyK3AVBWFDJ9kKISCVA Dmttk1xarzd24MdmUgPqkNxJLiE9KWY69jwbIUT7Kv6QTnkpyAaQnPBtyJNKbY/FW263aW03 F7KZcIQdqSWsJIJcShI4KcEnORip3Tnh9Jh66YvUroR4cB64OxI8aQ4tCjJcznprGGyEglQS cFSjgJAxQPdls8OzR32YKXA2++5JWHHVOEuLVuWcqJxkknHbk1IAAEkAZPc0UUBS7ftFWG/z 0zbtDcfkoACVeZdQE47YCVAA/SBTFRQKP4NtIHlVjjKV3KlKWok+8knJP015+DTR35gif9r/ AG030UCavwx0cspJsbIUk5CkuOJPbHcKoPhnpMoUj4Nd6as5QJr4TycnjfinKigWYWhtPwky UxokhAktFh3M19WUHGQMr47DkYNbtP6Osen5a5NoiOMPLBSomS6sHJBPClEZ4HPemCigKKKK AqK1Bp206haZbvUFqYhklSEuZwknv2qVooFD8Guj+M2CJx2+dx+2j8GmjvzBE/7X+2m+igT1 eGejlAZsMXg54Kh/51qR4W6OQoFu0FCgcgolPJOfrC/rp1ooI+x2aDYoXlLW0pqPuK9qnVuH JAHdRJ9BUUzoTTDNzTcWrPGTNS71g8M7t+c57++mWigKKKKBM134gwNGOuJuUCc62iE5O6rJ a2qShSUqQApYUV5WjjGMHOeDhmRcWBZhcpZEWOGPMOF1Sfkk7dx3EEjgeoOKitSaOtGo57Ey 6ofcdZjPxEBLykpDbydrnA9SnjPepq3w2YFvjwo4V5eO0llAWoqO1IwASe/AoK8e18jU72kY 2kZq48O/vSUqnqYHUbQw2VkNpWCneo4wVBQACuMjjtlazc0qiRCvynbvMhsvT5b8NtCfLwg4 Qla0lQyoJxlKQSdqiB2BmX9D6fctTNvZgJiR2JQmsGItTKmXgMb0KScpOMjjjBx2rTL0FY5c bovolqK0OtPuiSsOSG3CC4hxQOVJVtHB9BgYoIj8KVuXeLrao9ruMi42559DkdtTO9TbSULW 6nLg9nDiMZwVE4A4ViSj6/tj13tkXovtxLlGVLiTnVNoacaS0l0uYKt4RtWBuKRyCKHfDuxL nzZqBOZly31SFvMy1oUlSmw2oJwfZSUBIwOPZT6gVsgeHunYFzjTIcNbQjK3tRg6roIX0BH3 dPOM9JITz9ffmggNa6zn226xp1vlJOkmYzUibOjR2pQ2qdUgkK6yVADaMlKHMA5xxTdF1bZp OrJWm25YF4jtB1TC0lJUk8nbn52AUk49FCuO/aC0/e5HVmRFIKowhOojuFpLzAXv6SwnGUbi Tj6TUsxYLWxfX7yzBYTc3mgyuQE+0UD0z+hIPvCU+4UEnRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUU BRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQFFFFAUUUUBRRRQJGtplmY1BaoFwbvr9yuSVoiMW +U8yhzppK1cpcQgEJyeTk/TXFpeHpvU0GXLjDUcVmLKchueavEtsh1s7Vjh89jxmpHVlhuVy 19oy7Q2oyoVnclOSFOPFKz1WS2AlISQeTk5I7UpWzQV9iFiRNg2m4pbulymqtz0gllxMo5Qo qLZG9HtJ5SeFqx7qB2VoqydbYZV7DiwSE/D00Ej6B1q1/EqxbA556+bM43fGCbjP9tSNbfDK +W6Mpp02y7TkxGEx7nMedSuO43EUwW8JGVNkqUoe0P5RRIJArktmhb/brO5p+TYLVcoM6YxO Wl+UlTbSWGGUFJHRCdy1tjkJ5SVZ57hZHxPsq9wE69HcAo4vszsOM/yvatydI2tKihMu87sZ wbzLJxk//ifXVTRPDC9yrbaEqtlsjqgWFFrfZccSEzXmpCVKQ5hsq6TiUE7gQfb5HfLJbdFa iY8UWtSPsW1uMZbq3Ex5Jz0FxW2gnlvcopU3nBUE8AhIOaB3Vpa2JJCpl3BA3YN3k9vf/KUf FS2LABlXdQUMgfC8rkfocpP8WNBzdWXpqVChQVbLRLhCQ6poOdR0DYDvZc9kYVyCCOoceuY+ 2aDv8PWlmuyINtjRoTkVPTjSQNrCYi2VoGWt3C1lW0KSggD2d2TQM+qbTZNOWsTpDOpJTReb Y2xbtKWsKcWEJ4Lw43KA/TXPpaLp7USZ5jt6ji+TlrhOCVd5KSXkfPSnD5zjjntzxnmprVtv vt0udsiwTbxYuo29MU6VB9K2nm3UbMcEEIUkg4wVA84xVeXvTN0t9nkdWHF+MMnUjlzszzbK 5bbKnFbih7CRsSUBSSc4yQcjAoLD+KthxnzdzxjP+PJf3tYL0bYnD/vy9AlW32b/ADR7Xu4e 7/RSDrHwmkSeoxp2FbEQ2rfCiNId2IL6mZIdWXPklEZT6g8nvxUpprTkV7X9+kwbcwizwZfn m234KmlJuZbLThQSn2m9iULCk/znMjtwDX8RLOn2vM6g4/z9OP7OtS7GmaQcsl1u7c7UqYlv meQe6s+elwv7kAIS2pe4kqcSkcdz7qdtJzbncdNQJl7gogXN5oLejIWSEE9hkgEcYOCMjOPS q8b0Rf5Vj1E1KYgRpz2oW7/BCZSloWULaV03DsGMhrGQD84H05Bm0/b7JfWJK4ki/IcivqjS WHrnKQ4y6ACUqHU9yknIJBCgQa6W9Mafdc6bc25Lc5G1N8lk8d+OrW3RFnm2xd+mXNLLcm7X FU3oNL3hlPSaaSndgZOGsnj1xzjNVsnwnui3JxSmBEXLavDaXG3Ary3m3d7WwBpKsBOUK9rs o4oLHRpOxrZ6yJV0U123i9yynvjv1ffxUJemNL2qdFgqVqWXOkgKbYhT5752klIUpSXNqBkH lRA4PuNQMvw4vE6dJd6FqgQplyhSlQ2l70RUR2yla0JLexa3MhOFJwAEnkgY4WfCq6tWiFGR HtDcpdqi252QheFQnGX1uddrDY3KUF5/m+0kc4oLH+KFldJbTJu5UMKITfJmRz9Dv0Gtbeib ItSg3MviinggX+ccf99VcaS01MuVyudxtFrtbDMS6Xgpc6i2HJvVCkNtL2oBS2SoK3An5iSB 7mfwh0JO0ZMuHnW4akPQYLCX2SgKU402Q4NqW0YTuVwSVKOMk5oGROhrQn5si/dsc32afQj1 d+moHVXxZ0oppFwkakWox3pigzdJbhbYYCeo4r5X5qQtPvJzwDirGqm/HiVPl9Syx4Fymw5F vdTsjQZKktyVFPRdU40hQUhOFEt854yD6BIyZ+kWtQs2xS9ROdWSzDMxF3kllEh5vqtNqHX3 gqTgg7NvIBINOHxMtP5W8fbMz72qnf1TfZOtLdKnaPvFwtEBbao8v4LkNubukEuP9DZguE7g klQ2JPAzmn8+JLII/wByms+f8yu0Ez8TLT+VvH2zM+9oOjLSUFPVvIB9ReZgP6+rUGvxOjIG V6V1oBnGfgR01tZ8TLc5nfYtXNY/pWGUf7kGgl16Ntami2ZF6Cee15mA8/T1c1DaVhWO/R3H Ld8a2mG8YcmTZzIWTn5hcXlYGO4ynkYJ5x3RdcwLg1MSxbtQNKZjrfJkWWU2CEjsnKBuV7kj k+lIXgoX29UyC5Z5VmbNrYjLYbtb8aPKfbUorkErQlKSQsJAJKiBz2FBZh0nbySTJvHP+dpX 3lYK0ZZnDmQidIPoX7hIcx9W5Zx+imKigWVaG0+pSVCI+hSc4KJj6DyMHsselR+pLPY7HARL fbvshTjzcdlmNdJRWtxxQQlIy8EpBJHJISPUinaknxYuFxg2KJ8FRLjMLktHmI8KIX1PMDJW 0SOW9w4344/TQLTt50cm2RpjadUPdRiTKdYbukrqRmYy+m+44C+BhC/ZwkqKj80KpzjaTskq O0/HkXdxl1AWhabzMwpJGQR8r7qoaNHulvsrCImm9SrmLstwsi2lWp4Nxm5D3UbKVYyvpj2S CAVd8irYsWt41nslvtjWl9aONwo7cdK1WVzKghISCf1UDN8TLT+VvH2zM+9rxeirSoYLt5H1 XqYP7nahleJsVJIXpjWaeCRmxvHOPqFbR4lW3dtXZNWI49bBK7+7hFBKHRVoVnc5eFZJPN5m Hv8A/q0sOfFljUabO4zqVtKpgt6JhusoMKklnrBofL789Pndt29xuzxTvp2+R79CXJix7hHQ hZbKZsNyMskAHIS4kEjnv2qoZkq6zfFe3SJFkvykQrsosXT4NcCURVtFox9oG3ZvVuLpOdo/ RQWf8TLT+VvH2zM+9oGjbSCD1Luce+8TCP8A5tMdFBBas1ZZ9KMQ3L3KDPm30x2EJSVrcWfc kckAcn/aQCq+K13v1lZuMyzXYRmYtkmT+kYzbmXWS3t5PYELOR9AxinS+WC1X5thF5t8eYGF 9RrqoBLasYyD3HHB99Qz/h9p98agC47+L6VGaBIWN24JCwnn2dwQkHHfFBHQNcqjGPbJdvuE 25CJCkF1PQQJIkK2bkDeOErCtw4wBnkYJ4W/GGzeamsSYE1gwGZkiZ8ow4WExlhC9yUOE5Ut SQkY5zntkieh6MaY1PbLk6+29FtEMxbaypol1jcAlZU6VErylIAGBjJ714nw80/tKHmpUhpT Uplbb8pxaVokq3PBQJ53KAP0EDGKCMuXihAtbNxVcbTc2XLXJZYuSB0leTS6kKbdUoL2lBzj IJIIOQO9dU3xEh29kLn2q5xyzDanz0qDRMBlxakIU7hfJ9hZIRuICTkdgehfh3YHm5CZKJcl Ul9MiUt6StapKko2IDuT7aUjsk8A84zzWKfDqwCDFiLTNdYYjoiKDkpai+whZWhp0k+2hJUr APoSO3FBtb1q0rVsiyOWqcyhgOqXPccYDAS2ltS1fym/A6zY5T6n3HHLe9TzGda6Ki2qTb5N jvbklt1aEFayW47jgKHArbtykcbSeO9Y23w9bgXS3XEXq5yJbC3zK8y51G5SHh8ogoPCQVBt Qx22AdqmLlpK2T7tZ7goPsPWgqVERHcLbbZUkpV7I4OUkj6jQZQtW2eZq2dppmSReIbQecZW gpyk45ST3xuST9Ckn1qeqOiWS2RLvLukaEw3cZSUoekJT7a0g5Az+n9PHuFSNAUUUUBRRRQc l3VKRa5Sre7HZlpbUptyQgrbSQO6kgpJH1EVVMrW19VonQlxel+RZu0Bcq4XNuKHA06mOFto 24KUhaifTnbgEEg1bNwiJnQX4ri3W0PIKFKaXtUAfcfSls+H9j+BLVakiciJbApMXZMdStCF IKCjcFZKSkkYP6KBRRfdW3+Foy4W+8w7Sm+xIivKJgh9S3ChTshYUpQ2IDYG352TgcZrZpnW 94m6osRlOoXbr7cLpCbilkIMVMVSw2oH5xUoNK3AkjKhjbjmwXNPW1UyzSRHDbloStEINqKU tJUjYRtHBG3jB7Yrjt+j7PAvq7tHYcEoredQlTqlNtLeILqkIJwkrIySPp95oGGiiigKKKKA ooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKBO1mu2C6RI7zV7nXSQ0pTUG13BxhRaQ facIDraAAVgZJySQBk1pslr0xerXEuEC43hUeUMt773NQrOSnaUl0EKCgUkHnIIrbfLJdGNe RdT2ZmPNV8Grtr8V+QWcAuJcQtCtqvUKBGBkFJ9MVWF00M+Lozp1VutNyvU6w3AyJT6Chth2 TK6m5C9is7FLc2jIVhOeMmge4iNLzNRyrNDc1M89ESoypAuc9MdjbwQXVOhJOeMJzznPY4nB piwlG8T7qUcHd8PTMc9v+G9aREeFtxjuuNIEGQhCri+qY6v5a4GU0pIaeG35oUoEnJHsI493 BH8IpqrFf41wt9mkTpdojR4ru7CGpbcd1kqCdnsoAdG3ufYyeTmgsz4qWTc2nzl33OkhA+HZ nt474+W5rB3R9jUShU69pUO4GoJoI/76kvVHh5dHr3Ak6dgWyHDjNxnEMIkdLpupmdd1I+TP BHCSnZyTnIwKze0LdJepJV8mWCxecnMTkvpD+/prcZYaaAWWgVDDCiTgY6quDzkHNnR9oZCF In3zCj7JVfpitxPHq6c1uGlrYtI/HbwpCuBi8yuf0hyqqR4a6uk6b0xZ7km1OxLNOgOtpJaK 2mmmil/aSztIUspICkk+ydyjnjlPhbqVuy2WCxbrUgwA64lTchCflVTUPAqPSwPk0JAKEpVk Yzt4oLaVpSyJeS0qZdw6rsg32ZuP6OtW34mWr8ve/tub97STbtAXZPiU1qebHtyUfC8mUptD gcKGTFSy2oKU1vKyoFRTuCE+gq2aBc+Jlq/L3v7bm/e1grRNpVj8Yvwx7r7OH/8ANTNRQLDe iLW3nbL1B+m+zVe/3u/TS557SSrLdrsbjqVMS1ShCf3zZ6HOsenhCWyoKUSXUAcck+7mrKqq pekr9O01ruHLtsQvXe4puMNCLgpOClLATlYQChQLAUDgjJAORmgYNPW+zX1mUqNI1C07EfMa THkXSUhxlwJSraodTHKVJUCCQQoc11/Fiw/K/j91+SIS5/h6Z7BPYH5bg1zeGumplibvcy7O uuXC7TjLcDr4eUhIbQ2hJUEpBOEZOBgZwMgZquXPDDUzts1HHfjWhx26Q1sn8YPT6vm1vheC 1nbhw43FSgR39aCz1aYsKUFap91CBwVG/TMD/vvoP6qz+Kdly0POXfLoy2Ph2Z7fGePlueKr C/6Rcs85Lrun7Mpudq2PMjMIGWwymMW/bIb9jBSVDggFfPrnpt3hXeI9xhvy3GnmgG3G2mZK W/g5SJjkgNtKLKlbMLQj2dhIRg8EYCwviZZHFlCZt8KwMFKdQTsjB/01DWirNuWG51/UocKH xgnKx/33FKDGiLqi/wA+9DT9jamT7dNS+hqUUnzDym8J6oaCsbW1ZXjOVnj1qS8ItETdGv3N M5mCQ9GhNIkRwhKnFNshLgKUtowkLzjOSRyTmgZkaPtyAkJl3zgYGbzLP97lL+rHNOaXLabl L1Epao70xSWLlLWW2GdvVdV8p81O9PAyTngHBxYVVD44yJkxL1mZamvxH7c6jpMW+asJkqKe k6txlpaVtpwoqbOc8ZB4wHbKnaSZ1AxbFPakc6slmGZaLxKLSJDzfVabUOvvBUnBBCNvIBIP FN3xMtX5e9/bc372qvf1Hc5OsbVJuOmp860wFtKZmfBU5Ct/SCVv+XEfBczlKCVYSk8DJNPp 8SbSDg2rVP8A1fm/dUHcrQ1pKceZ1APpF/nD1/01eJ0Lak9pmof03+cf73q4vwlWn816p/6v zfuqPwlWn816p/6vzfuqCW+KcAD/AH3esD/O8r7yoPSrNk1PGckW5eqm46MYclTJrCXM5+Zv WN447jI5HNd8PXFtuTMxLMO/MKZYU6TIskxAIA5xlv2j/kjk+gNIHgoHGtUOlVukWdK7UzGc iotcmMzKkNrUVySVtpQkkKAGVFRHftQWWrSMApI85exn1F3lZ/8AmVyOeH9jfwZi7xLUBgKf vEtePq+UwKbKKBYa0LZGUhLJuzaR2CLxMSB+p2o7UlosdggNyZB1E+p19uMyzHvMwrddcUEo SMvBIyT3UQB6mnikzxTnTodliJtzUx/qykiSxGhvPqfYAO9vc0klrdx7dArPXrRzdrjTUnVT ocYkynmW7rLLkVmO5033HB18YQv2TtKif5oVTpG0nZZUdqRHlXpxl5CXELTfJuFJIyCPlfca omPGk2yyx241svJnqss+xOMmzTg3FakPdVpSV9DLnTHskEAq7599tWHXFms1jt1sat2q3G4U duMlatPTAVBCQkE/J/RQTQ0JaQT+N6i/6wT/AL6tzOjLaznZLv3Pfde5iv73TUcPEm0HvbNU j69Pzfuq2N+ItmV86DqVH/G09P8A/Jmg71aPtq8b5F6UR/nmYP7naVlr00jUYtK06nTmZ8HJ mG8SuiqV0et0h8vvz0+d23bwRuzxT3Y7vFvcNUmEiYhpKy2RKhvRV5AB+Y6lKsc98Y/VVRy3 7lL8U7dJlQrqRCuy+hcE2uWEpiLaLfl9vT6eCtW4vFQ9ke6gsn4mWr8ve/tub97Wj4iWnOfN 6h/Tf5xH6i9imqigXdS6siWKazCVEnTprjC5RYhtBa0MIUhKnCCRkAuJGE5Uc8A4OIN7xLjx V3kztPX2NHtSCuQ8ptpQ96eEuEjcOQSAMDkimG+6WgXq4x50hctmUyy5G6kZ9TRWyspUptRH OCUJPGDx3riu2hLPdhfROM1xN5LBlJElSQCyQW9gHzcYGcd8c5oIZ7xWtLUKHK8jMLUiRKiq PWjJS06wCVpKlOhJyEkgpJB+vihfijFTAblpsN3U25Bhz0e1HG5EpzptDl3vu71IJ8ObMlxL iZF0C0vyJIPnFH5R9Gx0nPvBPHpk4xXLO8LbJKhNxkyrsyhuHHgtluWobW46t7P1lKvaBPr3 oPXPEyAjUC7P8GXBUtN1TaeFM4Lhb6m/HUzsCSDnHcgd+K6NOeIdv1Bqp6x2+BO6jIfK33FM hKek4G1bkBwuJyogAKQCe+Mc14x4bWVu5O3FTs9VwfmMz330yVJLrzSChJOP5uFH2e3Ndtg0 PabFco86Aud12WXWcvSlu9TqudRallRJWoqx7ROeAKDqvurbNY7vbLXcZYRcLisIjsJSVKOS E7jjsncQnJ7kgClyzXnU2oV3W4WuVbI8WHd3Lc3DfYKt7TLwbdWtwKyHDhZSAMAbcg5JpqvW m7Rep1vmXOC0/KgOdWM6rhSD9Y7jIBx2ykHuBUerRNq+E5cttctpqZJTMkw23ilh99O3Dik+ /wBhOcEA7RkGgj7N4jW68Q729ChTVrtcfzSmSWwt1vc6kY9vCVZZc9lZSRgH1qOf8XLXDiiT c7VcoEdM+Tb3XHlMENOMNKcWTtdORhKgMZJIwByMyEHwwsEFtDcV67ttJaaY6abi8EqabUtS G1AK5QOov2Twdxzms1eGmn3NwkCa+0uZInLadkKUhbj7am3cj3FClDHpuOKDkufidFtseQZV gvaZUZbAkRtrO5lDxCWlqV1NmFKO3AUSCDkADNTSNbWdu52i13F1duu1zaDjMOUnasHn2CRl O7KVDAJyR9IzzSPD6yybVPgyFz3fPLYXIkLlKL6+ioKaTv74SRkD6T7zUzL05aZl+iXmVBZe ucROxl9YypA57fVuVj3bj76CWooooNFwMgQJBhKZTKDai0XkkoCscbgCCRnviqmh65v03Qmh bk9IZhC8hxVxuaY29Eba04tACTwNykpTz9I7kVbcpkSIzrJWtsOIKN7ZwpORjIPoaVo/h/Zo 2n7dZoztyZiW5a1xS3NcS40FJUkpCgclO1ahg9s8UChF1PqzUlg0jdrXcoFp+GGY6BGVC65e fUVqeKSVjYhDbZWM7s9u/dztF4ubviLfrLNcirgxoMWXG6TRSsdRbyVBZKiFH5IcgAc9qkjp u1hyxKbj9IWQnyKEKIS0C0prGPUbFEc1hF03Ejapl39D8wzpTKGHEqeJaKEElICOwwVKP/vG gm6KKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooCiiigKKKKAooooP/Z