<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>psy_personal</genre>
   <genre>marketing</genre>
   <author>
    <first-name>Йона</first-name>
    <last-name>Бергер</last-name>
    <id>6e1e5e51-6cc8-11e3-80a9-0025905a06ea</id>
   </author>
   <book-title>Как люди убеждают. Влияние слова в переговорах, беседах и спорах</book-title>
   <annotation>
    <p><strong>Под обложкой – шесть типов слов от профессора Уортонской школы бизнеса и автора бестселлера МИФа «Психология сарафанного радио» Йоны Бергера, которые помогут вам использовать свою речь по максимуму и достигать наилучших результатов.</strong></p>
    <p>Почти все, что мы делаем, связано со словами. Слова – это то, как мы убеждаем, общаемся и устанавливаем связи. Именно так лидеры ведут за собой, продавцы продают, а родители воспитывают детей. Так учителя учат, политики управляют, а врачи объясняют. Даже наши мысли зависят от языка. Слова – наш самый главный инструмент влияния, но все ли они помогают нам достичь своих целей?</p>
    <p>Профессор Уортонской школы бизнеса Йона Бергер изучил множество различных текстов и выделил шесть типов слов, которые работают лучше всего. Его рекомендации помогут вам:</p>
    <p>• убеждать клиентов,</p>
    <p>• завоевывать внимание аудитории,</p>
    <p>• правильно мотивировать к действию,</p>
    <p>• оставлять приятное впечатление в любой ситуации и многое другое.</p>
    <p>Йона Бергер дает мощный инструментарий и действенные методы, которые могут привести к выдающимся результатам. Пытаетесь ли вы убедить клиента, мотивировать команду или заставить всю организацию взглянуть на вещи по-другому, эта книга покажет вам, как использовать силу слов.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Для кого эта книга</strong></p>
    <p>Книга предназначена для широкой аудитории, которая хочет развивать свои навыки и увеличить влияние на других с помощью слов. Она будет полезна для людей любой профессии, включая инфлюенсеров, блогеров, маркетологов, копирайтеров и лидеров.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>От автора</strong></p>
    <p>Первые шесть глав этой книги посвящены влиянию с помощью речи. Как с помощью языка стать более счастливым, здоровым, успешным. А последней же главе я покажу вам, какая тайная сила кроется в словах.</p>
    <p><emphasis>На русском языке публикуется впервые.</emphasis></p>
   </annotation>
   <keywords>стратегия переговоров,успешные продажи</keywords>
   <date value="2023-01-01">2023</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Кира</first-name>
    <middle-name>В.</middle-name>
    <last-name>Бугаева</last-name>
   </translator>
   <sequence name="МИФ Бизнес"/>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>On84ly</nickname>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6.7</program-used>
   <date value="2023-08-25">2023-08-25</date>
   <src-ocr>Текст предоставлен правообладателем</src-ocr>
   <id>18092dc0-42ff-11ee-8496-0cc47af30fe4</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>v 1.0 – создание fb2 – (On84ly)</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Йона Бергер. Как люди убеждают. Влияние слова в переговорах, беседах и спорах</book-name>
   <publisher>Манн, Иванов и Фербер</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2023</year>
   <isbn>9785002141807</isbn>
   <sequence name="Наука общения"/>
  </publish-info>
  <custom-info info-type="copyright">© Jonah Berger, 2023 Published by arrangement with Harper Business, an imprint of HarperCollins Publishers</custom-info>
  <custom-info info-type="copyright">© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2023</custom-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Йона Бергер</p>
   <p>Как люди убеждают. Влияние слова в переговорах, беседах и спорах</p>
  </title>
  <section>
   <p><emphasis>Все права защищены.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>В тексте неоднократно упоминаются названия социальных сетей, принадлежащих Meta Platforms Inc., признанной экстремистской организацией на территории РФ.</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>© Jonah Berger, 2023 Published by arrangement with Harper Business, an imprint of HarperCollins Publishers</p>
   <p>© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2023</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
  </section>
  <section>
   <epigraph>
    <p>Посвящается каждому, кто когда-либо удивлялся силе слов</p>
   </epigraph>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Введение</p>
   </title>
   <p>В возрасте чуть более года мой сын Джаспер стал говорить слово «пожалуйста». Или, по крайней мере, пытался. Он еще с трудом произносил некоторые звуки, поэтому результат больше походил на «паста», но все же был довольно близким по звучанию, чтобы мы уловили основную мысль, которую ребенок старательно пытался выразить.</p>
   <p>Употребление слова как такового не стало для нас открытием. В конце концов, к шести месяцам дети уже распознают большинство звуков, а к году выговаривают от одного до трех слов. Интересным было то, как он это слово использовал.</p>
   <p>Сначала Джаспер называл то, что хотел сделать или получить – например, «встать», или «йо» (йогурт), или «кич мед» (любимый плюшевый мишка коричневого цвета), – затем делал паузу, чтобы оценить результат. Если он мгновенно получал желаемое, на этом все и заканчивалось, больше он ничего не добавлял. Но в случае отказа – более того, если взрослый делал все, чтобы желаемого не произошло, – ребенок упрямо смотрел в глаза, кивал и говорил «паста».</p>
   <p>По мере взросления Джаспера увеличивался и его словарный запас. Он начал называть другие игрушки и любимых героев («дидо» – динозавры), говорить о том, что хотел бы сделать («би» – скатиться с горки), и считать (до двух). В его лексиконе появилось даже слово «ага». Оно обычно и шло за «паста» – вероятно, для усиления эффекта, чтобы показать, что Джаспер имел в виду именно это. Получалось: «Йо, паста, ага». Или, если перевести на язык взрослых: «Да, я хочу йогурт… Я говорю серьезно».</p>
   <p>Слово «паста» было особенным – первым, которое позволило Джасперу понять, что слова имеют силу. Что ими можно ускорить выполнение действия. Если хочешь что-то получить, но не получаешь, добавление этого слова способно все изменить в твою пользу. Или, по крайней мере, повысить шансы на успех.</p>
   <p>Так Джаспер открыл для себя первое волшебное слово.</p>
   <empty-line/>
   <p>Почти все наши действия связаны со словами. Мы используем их для выражения идей и мыслей, для общения с близкими. С их помощью руководители руководят, продавцы продают, воспитатели воспитывают, учителя учат, политики управляют, доктора объясняют. Даже наши личные размышления связаны с языком.</p>
   <p>По некоторым оценкам, мы используем около шестнадцати тысяч слов в день<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a>. Мы пишем электронные письма, проводим презентации и общаемся с друзьями, коллегами, клиентами. Заполняем профиль на сайте знакомств, ведем разговоры с соседями и супругами, спрашиваем, как прошел их день. Мы все время используем язык, хотя редко рассуждаем о его специфике. Конечно, мы обдумываем мысли, которые хотим донести до собеседника, но гораздо меньше размышляем о том, с помощью каких именно слов это делаем. Впрочем, зачем нам это нужно? Многие слова часто кажутся взаимозаменяемыми.</p>
   <p>Вернитесь к третьему с конца предложению из прочитанных ранее. В нем использовано выражение «каких именно слов», которое с легкостью можно заменить на «каких точно слов», «каких конкретно слов» или подобрать к нему другие синонимы. Разумеется, донести свою мысль чрезвычайно важно, и вроде бы несущественно, какие выражения будут для этого подобраны. Подойдут даже случайные обороты речи – все, что пришло в голову.</p>
   <p>Но, оказывается, внутренний голос может ошибаться. И очень существенно.</p>
   <subtitle>СЛОВО, ИЗМЕНИВШЕЕ МИР</subtitle>
   <p>В 1940-е годы прошлого века одно слово изменило мир. Как мы знаем, каждый раз, когда случалась беда или миру угрожали злодеи, герой комиксов Билли Бэтсон произносил: «Шазам!» – и с невероятной скоростью превращался в супергероя.</p>
   <p>Подобных заклинаний существует немало: от «Абракадабра!» и «Фокус-покус!» до «Сезам, откройся!» и «Экспекто Патронум!». Колдуны и волшебники всех уровней использовали вербальный способ пробуждения магии. Подобно этим заклинаниям простые слова, подобранные правильно и предметно, способны помочь многого добиться или многое изменить. Услышавший не сможет противиться их воздействию.</p>
   <p>Похоже на фантастику, верно? Но это совсем не фантастика.</p>
   <p>В конце 1970-х годов ученые из Гарварда установили копировальный аппарат в библиотеке Городского университета Нью-Йорка, чтобы посетители помогли им провести научное исследование<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>. Нью-Йорк славится самобытной культурой, вкусной едой и социальным разнообразием. А как насчет доброжелательности? Ее встретишь нечасто. Жители этого мегаполиса, как известно, быстро говорят, много работают и вечно спешат. Так что заставить их помочь незнакомому человеку, пожертвовав своими интересами, мягко говоря, непросто.</p>
   <p>Ученых интересовало, что движет людьми, оказавшимися в определенных условиях. Один из членов исследовательской группы ждал поблизости от аппарата, когда появится желающий сделать копию. Когда такой человек подходил и помещал листок под крышку, ученый начинал действовать. Он быстро приближался и просил пропустить его вперед.</p>
   <p>Обращение при этом было в каждом случае разным. Иногда прямым: «Извините, мне надо снять копии с пяти страниц. Вы не пропустите меня?» Иногда ученый добавлял объяснение: «Извините, мне надо снять копии с пяти страниц. Вы не пропустите меня? Я очень спешу». Оба варианта были почти идентичны: везде ученый использовал вежливое «извините», произносил просьбу воспользоваться аппаратом вне очереди и упоминал, сколько страниц нужно скопировать. Условия были одинаковыми. Предполагалось, что человеку предстоит прервать начатый процесс копирования, убрать листок и подождать, пока другой закончит копировать свои пять листов. Но эти обращения при всей своей схожести давали разный результат.</p>
   <p>Наличие объяснения на пятьдесят процентов увеличило число согласившихся пропустить просящего. Фраза звучала на целых пятьдесят процентов убедительнее всего из-за трех слов – это невероятно ощутимый эффект. Архиважный.</p>
   <p>Впрочем, кто-то может отметить, что два упомянутых подхода отличались не только этим. Скорее всего, на людей оказало воздействие не само по себе объяснение, а уважительная причина. Человек, подошедший вторым, спешил, а тот, кто стоял первым, – возможно, нет, потому и решил оказать услугу, проявив любезность.</p>
   <p>Однако это совсем не так. У исследователей был и третий вариант. Звучал он следующим образом: «Извините, у меня пять страниц. Могу я воспользоваться аппаратом, потому что мне надо сделать копии?» Немного коряво, верно? В этом случае просящий не предоставлял никакой дополнительной информации. Просьба воспользоваться аппаратом сама предполагала, что ему надо сделать копии. Попытка объяснения, по идее, не должна была ничего изменить. Если просящему уступали из-за уважительной причины, подталкивающей людей сделать доброе дело, то в этом случае ему не должны были уступать. К такому поведению даже могли отнестись более враждебно. Но все происходило совсем не так. То, что должно было, на первый взгляд, сделать повод обращения ничтожным, увеличило его значимость, и люди соглашались. Следовательно, на их решение повлияло не наличие уважительной причины, а сила объяснения как такового.</p>
   <p>Исследование под названием «Копировальный аппарат» – это лишь один из примеров силы волшебных слов. Употребление словосочетания «я рекомендую» вместо «мне нравится» дает гарантию, что ваше предложение примут на тридцать два процента людей больше. Если в профиле на сайте онлайн-знакомств написать «с кем», то можно на тридцать один процент повысить вероятность отправиться на свидание с мужчиной. Использование большого количества предлогов в сопроводительном письме на двадцать четыре процента повышает вероятность получения должности. «Не имеет…» заставляет людей платить за покупку на три доллара больше по сравнению с просто «не…» в перечислении характеристик товара. Слова, используемые в отчетах о доходах и убытках компании, влияют на цену акций, а то, как говорит генеральный директор с подчиненными, связано с доходностью инвестиций.</p>
   <p>Спросите, как все это стало известно? Благодаря новой науке о языке.</p>
   <p>Научно-технические достижения в машинном обучении, компьютерная лингвистика, новые возможности обработки текстов в сочетании с глобальной оцифровкой всего – от сопроводительных писем до разговоров – произвели революцию в инструментах языкового анализа и дали бесценные результаты.</p>
   <p>Я начал использовать автоматический анализ текста случайно. Будучи профессором, в середине 2000-х я читал лекции студентам первого курса в Уортонской школе бизнеса при Университете Пенсильвании и занимался исследованиями, целью которых было понять, почему одни явления приживаются в обществе, а другие – нет. Нас интересовало, по какой причине об одних вещах люди говорят и делятся информацией о них, а с другими вещами этого не происходит.</p>
   <p>Я собрал архив из тысяч текстовых материалов, опубликованных в The New York Times, начиная от передовиц и мировых новостей и заканчивая спортивными событиями и светской хроникой. Многие из этих статей люди с интересом читали, но лишь часть из них попала в число самых пересылаемых по электронной почте (соответствующий учет велся на сайте). Мы решили выяснить причину.</p>
   <p>Для этого предстояло установить, почему тот или иной контент способен стать вирусным. Быть может, дело в том, что статья расположена на первой полосе газеты и потому привлекает больше внимания? Мы изучили, какие разделы интересны большему количеству читателей и у каких авторов больше аудитория. Мы также задались вопросом, может ли определенный стиль изложения вызывать интерес и подталкивать читателей делиться статьями чаще. Чтобы понять это, необходимо было составить список критериев: например, какие эмоции вызывает статья или сколько полезной информации она содержит.</p>
   <p>Все началось с набора научных сотрудников. Студенты, заинтересовавшиеся исследованием, обращались ко мне по электронной почте с вопросом, могут ли они помочь. Каждому предлагалось оценить статью и отметить, какие эмоции она вызвала прежде всего – сильные или слабые.</p>
   <p>Этот метод работал довольно неплохо, по крайней мере в самом начале. Число оцененных статей возросло до нескольких десятков, однако для тысяч материалов тактика оказалась нерабочей. Чтение статьи занимает какое-то время, а чтение многих статей – много времени. Мы привлекли больше сотрудников, но процесс все равно оставался трудоемким и медленным. К тому же людей стало так много, что возникали сомнения в достоверности результатов. Одному статья могла показаться интересной и вызвать у него сильные эмоции, а другому – нет. Меня тревожило, что это помешает сделать объективные выводы.</p>
   <p>Нужен был другой способ, подходящий для более масштабных исследований и дающий результат, которому можно доверять. Этот способ должен был добывать данные без привлечения большого количества людей, которые со временем уставали и теряли интерес.</p>
   <p>Я поговорил с коллегами, и кто-то из них предложил компьютерную программу Linguistic Inquiry and Word Count («Лингвистический разбор и подсчет слов»), или LIWC. Программа была гениальна и проста. Пользователь вводил текст (скажем, статью из газеты или что-то иное), и программа оценивала его по многим параметрам, например подсчитывала количество слов, связанных с эмоциями, и определяла, вызывает ли их этот текст.</p>
   <p>В отличие от сотрудников программа не уставала. Она была объективна и последовательна. Ничто не могло повлиять на ее оценку. Поэтому LIWC стала моим любимым помощником в исследованиях<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a>.</p>
   <subtitle>МУДРОСТЬ, ДОБЫТАЯ ИЗ СЛОВ</subtitle>
   <p>За прошедшие с той поры два десятилетия возникло множество новых инструментов для работы с естественным языком. Изменился подход, появились методы подсчета определенных терминов и способы выявления основных тем в тексте. Так же как изобретение микроскопа произвело революцию в биологии, а телескопа – в астрономии, инструменты обработки языка изменили общественные науки. Они помогли ученым лучше разобраться во всех типах человеческого поведения.</p>
   <p>Мы проанализировали звонки в службу поддержки для выявления слов, позволяющих клиентам ощущать себя более удовлетворенными результатом. Детально разбирали разговоры, чтобы выяснить, почему одни более эффективны, а другие менее. Внимательно изучали статьи в онлайн-изданиях, чтобы определить, что поддерживает интерес читателей. Мы также изучили тысячу сценариев фильмов, чтобы понять, по какой причине часть из них становится блокбастерами. Просмотрели десятки тысяч научных публикаций, чтобы узнать, как надо писать, чтобы воздействовать на читателя. Проанализировали миллионы комментариев в интернете, пытаясь выяснить, как слова влияют на работу сарафанного радио. Мы разбирали диалоги между врачами и пациентами, чтобы выявить, что увеличивает доверие, и погружались в слушания дел об условно-досрочном освобождении, чтобы разобраться, какой эффект имеют слова о раскаянии и какие аргументы помогают юристам выигрывать дела. Мы проанализировали сценарии десятков тысяч телевизионных шоу, чтобы дать определение тому, что делает происходящее интересным для зрителей, и изучили более миллиона текстов лирических песен, чтобы обнаружить то, что сделало их хитами.</p>
   <p>На этом долгом пути я все больше убеждался в силе волшебных слов. То, что мы говорим, в любом случае оказывает влияние на окружающих, но одни слова воздействуют сильнее других. Правильные, использованные в нужное время, они могут заставить людей изменить мнение, привлечь на сторону оратора широкую аудиторию и побудить к действию. Что же это за волшебные слова и как можно использовать их силу?</p>
   <p>Эта книга раскроет тайны неведомой многим науки о том, как работает язык, и, что более важно, о том, как пользоваться им эффективно: убеждать, налаживать отношения, добиваться большего успеха в личных отношениях и в работе.</p>
   <p>Мы рассмотрим шесть типов волшебных слов. Это слова, которые помогают:</p>
   <p>1) активировать личность и агентивность<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a>;</p>
   <p>2) демонстрировать уверенность;</p>
   <p>3) правильно ставить вопрос;</p>
   <p>4) эффективно использовать предметность;</p>
   <p>5) подключать эмоции;</p>
   <p>6) использовать сходства (и различия).</p>
   <empty-line/>
   <p><strong><a l:href="#g1">1. Активация личности и агентивности</a></strong></p>
   <p>Слова подсказывают нам, кто несет ответственность, на ком лежит вина и что значит принимать участие в чем-либо. Соответственно, небольшие изменения в формулировке могут иметь значимые последствия. Вы узнаете, почему использование существительных вместо глаголов способно помочь вам говорить более убедительно, как сказанное в нужное время «нет» помогает добиться желаемого и как вернуть себе возможность творить в момент застоя, изменив всего одно слово в заданном себе вопросе. Вы прочтете о том, почему мы меньше тревожимся и лучше взаимодействуем с окружающими, говоря о себе в третьем лице, и почему использование местоимений «ты» или «вы» в одних случаях помогает, а в других – вредит. Мы изучим, как слова влияют на агентивность и эмпатию, как они позволяют этично менять поведение людей и как заставляют супругов быть единодушными или расходиться во мнениях.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong><a l:href="#g2">2. Демонстрация уверенности</a></strong></p>
   <p>Слова не только помогают транслировать факты и мнения, но и показывают, насколько мы уверены в этих фактах и мнениях. Именно от этого зависит то, как люди нас воспринимают, и именно это помогает влиять на них. Вы узнаете, как терпящий бедствие руководитель отдела может превратиться в первоклассного лидера, всего лишь выкинув из лексикона неправильные слова; почему манера речи юриста не менее важна, чем излагаемые им факты; какое речевое поведение позволяет людям казаться более надежными и заслуживающими доверия; почему клиенты выбирают тех финансовых консультантов, которые выглядят уверенными в себе, даже если они, скорее всего, ошибаются в прогнозах, и почему отзыв о том, что в ресторане «кормят», а не «накормили» вкусно, – почти гарантия того, что люди отправятся именно туда.</p>
   <p>Уверенность часто весьма полезна, однако я покажу вам, что и сомнения могут дать нужный эффект. Мы узнаем, как, демонстрируя колебание, можно заставить оппонента в споре вас выслушать и почему признание недостатков помогает человеку проникнуться к вам доверием.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong><a l:href="#g3">3. Правильная постановка вопроса</a></strong></p>
   <p>Эта глава познакомит вас с наукой правильно задавать вопросы. Почему люди считают, что, прося совета, они невольно подчеркивают высокие умственные способности собеседника и почему большое количество вопросов на первом свидании может стать гарантией того, что будет и второе. Я расскажу вам, вопросы какого типа наиболее эффективны и в какой момент их следует задавать, как уклониться от вопросов, на которые трудно ответить, и как заставить человека выдать секретную информацию. А еще мы поговорим о том, как одна семейная пара открыла для себя надежный способ сделать социальные связи прочнее и почему правильный вопрос дает понять людям, что они вам небезразличны.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong><a l:href="#g4">4. Эффективное использование предметности</a></strong></p>
   <p>В этой главе мы разберем, как выразить предметность языковыми средствами, какие слова указывают на то, что вы внимательно слушаете, и почему формулировка «исправление ошибки», а не «решение проблемы» повышает удовлетворенность клиента. Я расскажу вам о том, почему знание может быть проклятием и почему определение «серая футболка», а не «топ» увеличивает продажи. А еще я продемонстрирую вам, что в некоторых ситуациях, при всей ценности умения быть предметным и конкретным, полезнее прибегнуть к абстрактным выражениям. Вы узнаете, что образный язык говорит о силе и задатках лидера и как он способствует лучшему финансированию стартапов.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong><a l:href="#g5">5. Подключение эмоций</a></strong></p>
   <p>В главе 5 мы разберемся в том, почему эмоционально окрашенные слова повышают вовлеченность и как использовать это знание во всех аспектах жизни. Вы узнаете, как двадцатидвухлетний стажер построил империю подкастов благодаря изучению науки о том, как все делать правильно, по какой причине несколько негативных фактов в совокупности могут дать позитивный эффект, а также почему эмоциональность в речи повышает продажи одной категории товаров, но не влияет на продажи другой. Я расскажу о том, как удержать внимание аудитории даже в том случае, если тема кажется не самой интересной, и почему, позволив людям чувствовать себя счастливыми и уверенными в себе, вы снизите их восприимчивость к тому, что говорите. Дочитав главу до конца, вы поймете, как слова заставляют людей выражать эмоции, как и когда лучше использовать эмоциональную речь и как создать успешную презентацию или написать статью, которые заинтересуют любую аудиторию.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong><a l:href="#g6">6. Использование сходств (и различий)</a></strong></p>
   <p>Эта глава научит вас методу подобия в языке. Вы поймете, что означает лингвистическое сходство и почему оно помогает объяснить все что угодно: начиная с того, почему человек получает повышение или становится вам другом, и заканчивая тем, почему одного увольняют, а другого опять приглашают на свидание.</p>
   <p>Но сходство – это не всегда хорошо. Иногда лучше различия. Вы узнаете, почему песни, сочиненные не по шаблону, приобретают б<emphasis>о</emphasis>льшую популярность и как искусственный интеллект голосовых помощников «Сири» и «Алиса» используется для получения количественной оценки о том, как быстро распространяется информация и насколько обширна аудитория. К концу главы вы научитесь понимать незнакомый языковой стиль и узнаете, как построить свою речь так, чтобы слушателям было проще понять вас, чтобы они с большей вероятностью приняли сказанное и, соответственно, чтобы ваш шанс на позитивный отклик повысился.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong><a l:href="#g7">7. Что демонстрирует язык</a></strong></p>
   <p>Первые шесть глав книги посвящены тому, как оказывать влияние при помощи речи и как благодаря языку стать более счастливым, здоровым и успешным. В последней же главе я покажу вам, какая тайная сила кроется в словах. Я объясню, как исследователи определяют авторство Шекспира без прочтения пьесы и как по употребляемым в заявлении словам выявить человека, который с большей вероятностью не выплатит кредит (подсказка: не доверяйте экстравертам). Вы также узнаете, какие черты общества в целом раскрывает язык, как анализ четверти миллиона песенных текстов ответил на давний вопрос о том, агрессивна ли музыка по отношению к женщинам (и стала ли она со временем лучше), и как съемки нагрудным видеорегистратором позволили зафиксировать едва заметные отличия в речи полицейских при разговоре с белыми и темнокожими членами общества.</p>
   <p>Дочитав книгу до конца, вы научитесь лучше использовать язык, чтобы понимать мир и быть понятым. Вы увидите, как слова помогают раскрыть смысл сказанного другими людьми и их мотивы, и узнаете, как речь отражает социальные стереотипы и предубеждения.</p>
   <p>Каждая глава посвящена одному типу волшебных слов. В ней показано, как их использовать. Некоторые факты понятны и будто бы говорят сами за себя. Другие – более сложные, их смысл становится ясен из контекста. А еще книга посвящена теме более эффективного использования языка. Если вас заинтересуют инструменты, позволяющие добиваться этого, ознакомьтесь с текстом <a l:href="#PRIL">приложения</a>. Там перечислены некоторые из основных методов и способов их применения различными компаниями, организациями и целыми отраслями.</p>
   <empty-line/>
   <p>Осознаём мы это или нет, но все мы писатели. Пусть и не создаем книги или статьи, не называемся авторами или журналистами, но все равно мы пишем – электронные письма коллегам и друзьям, отчеты начальству и тексты к презентациям для клиентов.</p>
   <p>И еще мы все ораторы, выступающие на публике, хотя при этом не выходим на сцену. Мы выступаем с презентацией в офисе или общаемся на первом свидании, убеждаем незнакомого человека сделать пожертвование или побуждаем своего ребенка убрать в комнате.</p>
   <p>Чтобы повысить свое писательское и ораторское мастерство, надо выглядеть в глазах других внимательным и заинтересованным, а для этого нужно использовать правильные слова. Очень сложно заставить людей слушать, концентрировать внимание и делать то, что мы хотим. Трудно мотивировать других, побуждать к творчеству и создавать крепкие социальные связи. В этом вам помогут верные слова.</p>
   <p>Часто можно услышать, что некоторые люди умеют подбирать нужные слова. Они убедительны и харизматичны, кажется, они всегда знают, что сказать. Неужели остальным – тем, кому не посчастливилось родиться с таким качеством, – никогда не стать похожими на них? Не совсем так. Великими писателями и ораторами не только рождаются, но и становятся благодаря обучению. Слова порой оказывают неожиданное воздействие. Понимая, когда, почему и как они работают, можно использовать это в свою пользу.</p>
   <p>Книга, которая сейчас перед вами, поможет понять, как использовать слова более эффективно, и объяснит, какую службу они могут вам сослужить.</p>
  </section>
  <section id="g1">
   <title>
    <p>Глава 1. Активация личности и агентивности</p>
   </title>
   <p>По соседству с венчурными компаниями Кремниевой долины, на тихой улочке, расположилось одно из лучших дошкольных учреждений Соединенных Штатов.</p>
   <p>Детский сад «Бинг» – мечта любого ребенка. Для каждой группы тут выделили пол-акра открытого пространства c горками и мостиками, бассейнами с песком, курятником и домиком для кроликов. В просторных и светлых внутренних помещениях есть все, что только может понадобиться для рисования, кубики, конструкторы и многое другое для развития и творчества. Даже само здание спроектировано так, чтобы в нем было комфортно детям: подоконники, например, низкие, подходящие им по росту.</p>
   <p>Неудивительно, что конкуренция на места в детском саду весьма серьезная. Их всего сто, а встревоженных родителей, мечтающих устроить сюда своего ребенка, тысячи. Многие пытаются убедить приемную комиссию в гениальности своего дитя, указывая на рано открывшиеся музыкальные способности или умение считать на нескольких языках. Однако «Бинг» не рассчитан на уникальных детей – как раз наоборот. В группы набирают самых разных ребят, чтобы они представляли срез общества. Ведь «Бинг» – место не только для обучения, но и для исследований.</p>
   <p>В начале 1960-х Стэнфордский университет решил создать новую школу-лабораторию. Преподаватели и сотрудники должны были присматривать за детьми, а выпускники и аспиранты, изучавшие педагогику и психологию, получали возможность применять полученные знания на практике. Так, благодаря гранту от Национального научного фонда возник современный исследовательский центр.</p>
   <p>Наряду с большими и прекрасно оборудованными открытыми и закрытыми площадками, которые и сделали «Бинг» экспериментальным детским садом, в учреждении есть помещения, где проходят обучающие занятия. Залы снабжены стеной, зеркальной с одной стороны и прозрачной с другой, что позволяет ученым наблюдать за развитием детей. С момента основания в «Бинге» провели сотни исследований. Например, так называемый тест маршмеллоу. С его помощью изучали способность детей откладывать удовольствия на потом (то есть ждать и не съедать сразу угощение, чтобы позже получить обещанную добавку). А работа над изучением внутренней мотивации показала, что поощрение детей в том случае, если они уже сделали то, чем им нравится заниматься (например, раскрашивать), снижает вероятность того, что они займутся тем же в ближайшем будущем.</p>
   <p>Совсем недавно группа ученых отправилась в «Бинг» с целью выяснить, как развить в детях желание помогать<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a>. То, что помощь – вещь ценная, неоспоримо. Родители просят детей помочь убрать со стола посуду, воспитатели – разложить по местам игрушки, одногруппники – покачать их на качелях. Любому, кто когда-либо пытался заставить ребенка что-нибудь сделать, известно, что это удается далеко не всегда. Так же как клиенты, заказчики и коллеги, дети не всегда заинтересованы в выполнении того, что мы хотим от них получить. Скорее всего, им гораздо интереснее поиграть в магнитный конструктор, или хочется попрыгать на диване, или вытащить шнурки из всех ботинок в шкафу в прихожей.</p>
   <p>Чтобы найти способ убедить в чем-либо детей и людей в целом, ученые собрали воспитанников в возрасте четырех-пяти лет и попросили их сделать то, что дети не любят больше всего, – помочь прибраться. Испытуемым надо было собрать разбросанные на полу части конструктора в контейнер, аккуратно разложить беспорядочно валяющиеся игрушки и поставить мелки в стаканчик. Чтобы усложнить задание, ученые дождались момента, когда дети были заняты – играли или рисовали. В этом случае они были особенно не заинтересованы в том, чтобы прерываться и помогать.</p>
   <p>Одну группу детей просто попросили помочь. Им также напомнили, что помогать другим (начиная от уборки игрушек и заканчивая оказанием услуги тем, кто в ней нуждается) – это хорошо. Для другой группы ученые придумали кое-что поинтереснее. В целом детям сказали все то же, что и в первом случае, – о том, что людям нужно помогать. Изменили лишь одну деталь: вместо слова «помогать» использовали словосочетание «стать помощниками».</p>
   <p>Разница на первый взгляд кажется незначительной, настолько ничтожной, что ею можно пренебречь. Во многом это верно. В обоих случаях требование было одинаковым (собрать игрушки), так или иначе прозвучало слово «помочь». Но во втором случае к этому слову добавили всего несколько букв, и это оказалось весьма существенным. Обращение к детям с предложением не <emphasis>помочь</emphasis>, а <emphasis>стать помощниками</emphasis> увеличило их продуктивность на треть.</p>
   <p>В чем же причина? Почему всего несколько букв привели к таким большим изменениям? Дело в том, что глаголы и существительные воздействуют на людей по-разному.</p>
   <subtitle>ЗАМЕНА ДЕЙСТВИЯ НА КАЧЕСТВО ЛИЧНОСТИ</subtitle>
   <p>Представим, что я рассказал вам о двух людях: Ребекке и Фреде. Ребекка <emphasis>бегает по утрам</emphasis>, а Фред – <emphasis>бегун</emphasis>. Как думаете, кто из них больше любит бегать?</p>
   <p>Человека можно описать по-разному. Питер старый, а Скотт молодой. Сьюзен женщина, а Том мужчина. Чарли любит бейсбол, Кристин либералка, а Майк ест много конфет. Джессика жаворонок, Дэнни любит собак, а Джилл – кофе.</p>
   <p>Демографические данные – такие как возраст, пол, черты характера, предпочтения – дают некоторое представление о человеке. При этом существует несколько способов обозначения одного и того же качества. Например, о защитнике демократических прав и свобод можно сказать: «Он <emphasis>поддерживает либералов</emphasis>» или «Он <emphasis>либерал</emphasis>». Человек <emphasis>любит собак</emphasis>, или он <emphasis>собачник</emphasis>. В каждом случае разница может показаться несущественной, но второй вариант всегда говорит о принадлежности человека к определенной категории или типу людей.</p>
   <p>Принадлежность к группе часто указывает на постоянство и стабильность взглядов или характеристик. Она свидетельствует о более глубокой приверженности человека тому или иному занятию, в отличие от характеристики в духе «делает – не делает», «любит – не любит». На качество личности не повлияют ни время, ни ситуация. Человек всегда будет таким. Если кто-то <emphasis>поддерживает либералов</emphasis>, предполагается, что он разделяет их взгляды в настоящий момент, в то время как выражение «<emphasis>он либерал</emphasis>» предполагает нечто более постоянное и основательное. <emphasis>Любит собак</emphasis> человек, как предполагается, в настоящий момент, а «<emphasis>собачник</emphasis>» – это знак принадлежности к категории, к определенному типу людей.</p>
   <p>Временные явления («Салли не убрала посуду») часто воспринимаются как нечто более постоянное, если их приписать к категории («Салли – неряха»). «Проиграть» плохо, но «быть неудачником» в игре – еще хуже. Если сказать не «Роуз не ест мяса», а «Роуз – вегетарианка», то это сделает ее человеком более постоянным в своих пристрастиях, следовательно, более основательным. Люди с большей вероятностью подумают, что она была вегетарианкой с детства, что она будет придерживаться своих предпочтений и дальше, даже если кто-то попытается сбить ее с пути. Черты характера и качества личности человека сохраняются вне зависимости от хода времени или влияния извне<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a>.</p>
   <p>Ярлыки могут настолько сильно влиять на восприятие, что люди предпочитают вообще избегать их употребления при описании человека. Например, адвокат, настаивая на снисхождении к клиенту, может сказать следующее: «Он не преступник – он просто принял неверное решение». К этому же относятся слова спортивного болельщика: «Я смотрю некоторые матчи, но я не фанат».</p>
   <p>Во всех этих случаях использование одной части речи – существительного – воспринимается как навешивание ярлыка: прилагательное «либеральный» может означать временное качество, а существительное «либерал» – это уже включение в категорию. Когда говорят, что человек «много бегает» (глагол), это означает занятие человека в определенный период, в то время как слово «бегун» (существительное) меняет действие на характеристику личности.</p>
   <p>Исследования в самых разных областях показали, что от выбора слова зависит восприятие окружающих<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a>. Например, если вы услышите о ком-то, что он «кофеман» (а не просто «пьет много кофе») или «айти-специалист» (а не просто «много работает за компьютером»), то непременно сделаете вывод, что эти люди с большой вероятностью сохранят данные качества в будущем, даже если окружающие станут в дальнейшем придерживаться о них иного мнения. Замена словосочетания с глаголом («пьет много кофе») на существительное («кофеман») создает у окружающих впечатление о человеке как о более основательном, сильном, надежном. Характеристика становится чертой его личности, а не просто упоминанием предпочтений.</p>
   <p>Замена действия качеством личности может принести определенную пользу. Например, более благоприятное впечатление произведет указание в резюме, что вы человек «трудолюбивый», а не тот, который «любит работать». Описание коллег как «новаторов», а не просто как «прогрессивных» поможет составить о них лучшее мнение.</p>
   <p>Последствия этого могут распространиться еще дальше, поскольку слова способны не только влиять на восприятие, но и менять поведение. Указывая на свои качества из желания заявить о себе и о своей исключительности, мы можем повлиять на действия и поступки других. Каждый хочет, чтобы окружающие видели его лучшие стороны: высокий интеллект, компетентность, привлекательность и успешность. Некоторым важно, чтобы их считали спортивными, эрудированными или способными приготовить вкусный ужин при почти пустом холодильнике. В целом все мы хотим выглядеть в лучшем свете. Следовательно, все мы стараемся действовать так, чтобы сформировать и поддержать в окружающих это мнение. Хотите чувствовать себя спортивным человеком? Тогда надо хотя бы время от времени выходить на пробежку. Желаете производить впечатление состоятельного человека, обладающего высоким статусом? Купите модную машину и съездите в отпуск на экзотические острова. Предпринимая ряд последовательных действий и уклоняясь от тех, что выбиваются из нужного списка, мы способны сформировать о себе желаемое мнение.</p>
   <p>Именно здесь начинается самое интересное. Люди, которые стремятся выглядеть определенным образом, совершают конкретные действия, которые, по их мнению, дадут нужный эффект. В этот момент приходят на помощь исследования в детском саду «Бинг».</p>
   <p>Обращаясь к людям за помощью, мы чаще используем в речи глаголы: «Поможешь мне убрать конструктор?» или «Поможешь вымыть посуду?» В обоих случаях используется глагол «поможешь». Но ведь просьбу можно сформулировать иначе, используя существительное. Вместо «Поможешь мне убрать конструктор?» можно попробовать: «Будешь мне помощником в уборке?» Очень просто, разовое действие меняется на нечто более серьезное. Теперь уборка конструктора превращается из обыденной помощи в возможность получить новое качество личности.</p>
   <p>Некоторым родителям трудно это осознать, но большинство детей очень хотят быть их помощниками. Пожалуй, в определенном возрасте ребенок едва ли сможет вынести мусор или приготовить ужин, но он способен совершить действие, которое сделает его частью коллектива, – а это именно то, чего он желает. Итак, замена глагола существительным дает возможность вместо выполнения простого действия обрести положительную черту – стать помощником.</p>
   <p>Собирая части конструктора, я могу показать себе, а возможно, и окружающим, что я хороший. И что являюсь частью сообщества людей. Конечно, помогать – это прекрасно. Но куда важнее возможность стать помощником, приобрести черту, которая воспринимается ценной. Что ж, пожалуй, можно и мелки сложить в стаканчик, и помочь прибраться в комнате. Именно это и сделали ребята из «Бинга».</p>
   <p>Эффект от замены глагола существительным позволяет не только стимулировать детей к уборке игрушек. Он может иметь более широкое применение. Например, в 2008 году исследователи использовали тот же принцип для повышения явки избирателей. Голосование – это основа работающей демократической системы, оно дает возможность людям решать, как управлять страной, однако многие этого попросту не понимают. Как и уборка, голосование – обязанность гражданина. Все это знают, но не всегда делают – по причине занятости, забывчивости или из-за недоверия к кандидатам, участвующим в выборах.</p>
   <p>Ученые задались вопросом, может ли язык помочь и в этом случае. Вместо традиционного призыва людей <emphasis>голосовать</emphasis> они предложили иную формулировку – <emphasis>стать избирателем</emphasis>. Опять же, разница кажется незначительной. Но этот шаг оказался действенным: явка на выборах повысилась на пятнадцать процентов<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a>. Призыв к действию («голосовать») изменили, дав людям шанс «стать избирателем», то есть проявить лучшие качества личности, и у них появилось желание участвовать. Замена участия в голосовании на возможность продемонстрировать то лучшее, что есть в человеке, побудила к действию.</p>
   <p>Хотите, чтобы люди вас слушали? Предложите им стать слушателями. Хотите, чтобы кто-то руководил некой группой? Предложите ему стать руководителем. Хотите, чтобы человек усерднее трудился? Похвалите его как лучшего работника<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a>.</p>
   <p>Этот же метод подходит для того, чтобы заставить людей не совершать противоправные поступки. Нечистые на руку сотрудники обходятся дорого. Например, преступления, совершенные на рабочем месте, стоят бизнесу в США более пятидесяти миллиардов долларов в год. Людей часто призывают поступать этично и честно, но и в этом случае замена понятий может оказаться эффективной. Исследования показали, что фраза «не становись мошенником» вместо «не обманывай» уменьшила количество случаев мошенничества более чем вдвое<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>. Люди с меньшей вероятностью рискнут пойти на обман, если осознают, что получат нежелательную отрицательную характеристику личности. Вместо «не мусорить» попросите человека не становиться «нарушителем санитарных правил». Пытаетесь приучить ребенка всегда говорить правду? Вместо призыва «не лгать» лучше убедите его «не становиться лжецом».</p>
   <p>Этот метод мы можем применить и к самим себе. Если вы пытаетесь выработать привычку чаще заниматься спортом, например бегать, лучше говорить, что вы стали «любителем бега», а не «бегаете». В этом случае возникнет впечатление основательности и последовательности своих действий. Это повысит вероятность того, что вы начнете бегать по утрам, и привычка останется с вами надолго.</p>
   <p>Замена действия на качество личности стимулирует агентивность. Это лишь один из способов обращения к расширенной языковой категории. Помимо него существуют еще четыре способа:</p>
   <p>1) заменить «не могу» на «не буду»;</p>
   <p>2) заменить «должен» на «могу»;</p>
   <p>3) говорить с собой;</p>
   <p>4) понять, как использовать местоимения «ты» или «вы».</p>
   <subtitle>ЗАМЕНИТЕ «НЕ МОГУ» НА «НЕ БУДУ»</subtitle>
   <p>Интересно, что язык способен побуждать к желаемым действиям. Но, помимо желаемого, вы можете получить и другой результат. Язык также может указывать на степень владения собой.</p>
   <p>У каждого человека есть цель, которой он хотел бы достичь. Больше времени посвящать спорту или сбросить вес. Рассчитаться с долгами или упорядочить расходы. Стать более организованным, узнать что-то новое или проводить больше времени с друзьями и семьей. Несмотря на наличие целей и искреннее стремление их достичь, нам это редко удается. Мы хотим чаще посещать тренировки и разобраться со своими финансами, но время идет, а ничего не происходит.</p>
   <p>Важная причина этого – искушение. Мы хотим, чтобы еда была более здоровой, но купленная коллегами пицца выглядит так аппетитно, что мы не в силах отказаться от кусочка. Мы хотим стать людьми более организованными, но зависаем в социальных сетях на два часа, а потом удивляемся, как быстро пролетело время. От всей души надеемся, что после Нового года воплотим в реальность принятые решения и начнем новую жизнь, но нам опять мешают искушения.</p>
   <p>Могут ли в этом случае помочь слова?</p>
   <p>Столкнувшись с искушением, мы часто используем слова «не могу»: «Эта пицца по-чикагски выглядит так восхитительно, что я не могу ее не попробовать только потому, что решил питаться исключительно полезными для здоровья продуктами». «Я бы с удовольствием поехал в отпуск, но не могу, потому что решил подкопить денег». Мы используем формулировку «не могу», поскольку это простейший способ объяснить, почему мы что-то не делаем.</p>
   <p>В 2010 году два психолога, специализирующихся на изучении потребительского поведения, предложили людям, заинтересованным в том, чтобы изменить систему питания на более здоровую, принять участие в эксперименте, направленном на выявление способов сделать это наиболее эффективно<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a>. Участникам предложили, каждый раз сталкиваясь с искушением, следовать определенной стратегии поведения, чтобы не поддаться ему.</p>
   <p>Одну группу попросили придерживаться традиционного способа и говорить «не могу». Например, когда их соблазняли шоколадным тортом, они, отказываясь, отвечали что-то вроде: «Я не могу съесть торт, мне запрещено сладкое». Этой фразой они объясняли отказ и себе, и другим.</p>
   <p>Участники из второй группы использовали несколько иной подход. Пытаясь побороть искушение, вместо «не могу» они говорили «не буду». Например: «Я не буду есть шоколадный торт».</p>
   <p>Это похоже на различие между «помочь» и «помощник». Разница между «не могу» и «не буду» может показаться незначительной – так и есть. В обоих выражениях одинаковое количество букв, оба являются наиболее простыми способами выразить отказ, поэтому мы и используем их чаще всего. Но, как показали исследования, одно из них значительно эффективнее другого.</p>
   <p>Ответив на несколько вопросов, завершивших эксперимент, участники стали подниматься, чтобы покинуть комнату. Когда они заполняли анкету-опрос, за участие им предлагали на выбор два угощения: шоколадный батончик или полезный злаковый. Первый вариант выглядел аппетитно, и семьдесят пять процентов участников из первой группы выбрали именно шоколадку. Однако среди тех, кому предлагалось сказать «не буду», выбравших шоколадный батончик оказалось в два раза меньше. Ответ «не буду» вместо «не могу» вдвое повысил способность людей противостоять искушению.</p>
   <p>Копнув глубже, ученые выяснили, что фраза «не буду» оказалась более эффективной по причине вызываемых у людей ощущений. Фраза «не могу» предполагает, что мы не в состоянии что-то сделать, и сама собой уже предоставляет причину отказа. Чтобы лучше понять смысл только что сказанного, предлагаю вам выполнить следующее упражнение и заполнить пробелы.</p>
   <empty-line/>
   <p>Я не могу съесть __________, потому что __________.</p>
   <p>Я не могу купить __________, потому что __________.</p>
   <p>Я не могу сделать __________, потому что __________.</p>
   <empty-line/>
   <p>Вне зависимости от того, какое блюдо, действие или вещь вы указали, написанное после «потому что» является неким запретом, поступившим извне. «Я не смогу съесть пиццу по-чикагски, <emphasis>потому что</emphasis> врач велел мне следить за здоровьем». «Я не могу купить новый телевизор, <emphasis>потому что</emphasis> муж просил меня экономить». «Не могу» всегда подразумевает, что мы хотим что-то сделать, но кто-то или что-то нам мешает, как будто есть некий запрет извне (от врача, от мужа или тому подобное).</p>
   <p>У «не буду» смысл совсем иной. В этом случае причины, не позволившие совершить действие, совсем другие. Попробуйте понять это сами, заполнив пропуски в следующих предложениях.</p>
   <empty-line/>
   <p>Я не буду есть __________, потому что __________.</p>
   <p>Я не буду покупать __________, потому что __________.</p>
   <p>Я не буду делать __________, потому что __________.</p>
   <empty-line/>
   <p>Теперь повод для отказа – это не что-то сиюминутное. Он более серьезный и неизменный, как укоренившееся отношение или привычка. Вместо внешнего запрета или иного обстоятельства, мешающего совершить желаемое, локус контроля меняется на внутренний: «Я не буду есть пиццу по-чикагски, потому что я ее не люблю», «Я не буду проверять почту каждые пять минут, потому что мне важно работать сосредоточенно».</p>
   <p>Фраза «не могу» помогала людям преодолеть искушение по той причине, что у них не было сил выполнить то или иное действие. Создавалось впечатление, будто ими кто-то управляет. Во втором же случае, соглашаясь или отказываясь что-то делать, люди все равно ощущали, что сами принимают решение. Все зависело от них.</p>
   <p>Конечно, <emphasis>я</emphasis> мог бы не отрываться от телевизора, тратить время попусту, убить день, но <emphasis>я</emphasis> не буду это делать. <emphasis>Я</emphasis> выберу что-то другое. Чувство собственной власти над выбором помогло победить искушение. Ведь это, собственно, изначально и было их целью.</p>
   <p>Принятое решение изменить что-то с Нового года дается с трудом? Придерживаться намеченного непросто? Попытайтесь в разговоре с собой поменять «не могу» на «не буду».</p>
   <p>Запишите, почему вы не делаете то, чего стараетесь не делать, фокусируясь на причинах, помогающих ощущать себя хозяином ситуации. Если боитесь забыть, запишите все «не буду» на стикерах и повесьте на видном месте, например на холодильнике или на мониторе компьютера, чтобы они сразу бросались в глаза при возникновении искушения. Или поставьте напоминание в календаре, которое будет появляться время от времени, чтобы вы не забыли о том, чего решили не делать.</p>
   <p>Этот способ применим и к другим ситуациям, когда надо от чего-то отказаться. Иногда люди просят нас сделать то, чего мы не хотим, но нам трудно найти способ не согласиться, тем более сделать это вежливо и тактично. Быть полезным и помогать людям хорошо, но мы не в состоянии помочь всем. Например, коллега просит вас войти в проектную группу, задача которой совершенно не связана с вашей работой, или начальник говорит сделать то, что выходит за рамки ваших служебных обязанностей, – из таких положений трудно выбраться.</p>
   <p>Специалисты часто советуют найти того, на кого можно сослаться как на внешнее условие для отказа. Но правильные слова позволят сделать то же самое немного иначе.</p>
   <p>В подобных случаях может пригодиться «не могу». Несмотря на то что «не могу» не очень эффективно помогает противостоять искушению, поскольку связано с внешними условиями, именно по этой самой причине здесь оно будет к месту для отклонения нежелательных просьб. Отказываясь, скажите, что вы не можете войти в проектную группу, потому что начальник попросил вас стать на время наставником молодому коллеге, или что вы не можете выйти за рамки указанных в договоре должностных обязанностей, поскольку это нанесет ущерб выполнению вашей непосредственной работы.</p>
   <p>То, что эти внешние обстоятельства созданы не вами, а кем-то другим, сыграет вам на руку. Вы не сможете выполнить и то и другое сразу и предоставите просящему о помощи самому решить, что важнее. Он может обойтись без вас или постараться убрать помеху в виде запрета извне.</p>
   <subtitle>ЗАМЕНИТЕ «ДОЛЖЕН» НА «МОГУ»</subtitle>
   <p>Быть творческой личностью непросто. В ходе одного исследования было установлено, что шестьдесят процентов руководителей назвали именно креативность важнейшим качеством лидера, при этом семьдесят пять процентов людей считают, что не реализуют свой творческий потенциал.</p>
   <p>Одна из главных ситуаций, когда креативность особенно важна, – это решение проблем. Представьте, что у вашего домашнего питомца редкое онкологическое заболевание. Вы обращаетесь к разным специалистам, но в итоге выясняется, что помочь ему может только одно лекарство. К счастью, компания, производящая препарат, расположена рядом с вашим домом. Но не все так радужно – препарат этот чрезвычайно дорогой. Вы пытаетесь взять кредит, получаете еще несколько кредитных карт, просите родных и друзей дать вам в долг, но все равно собираете лишь половину нужной суммы. Впав в отчаяние, решаете ограбить фабрику.</p>
   <p>Моральную дилемму – например, допустимо ли преступать закон ради больного питомца – часто можно характеризовать как выбор между добром и злом. Можно ли обманывать ради того, чтобы продвинуться вверх по карьерной лестнице, если это останется для всех тайной, или солгать, чтобы сэкономить деньги, если вас не поймают за руку, – в подобных ситуациях существует однозначный ответ. Пусть вас и не поймают, но обманывать – всегда плохо. Врать нехорошо, даже если вас не разоблачат. Да, просматривается конфликт между личными интересами и чем-то сторонним, но какой поступок назвать правильным, совершенно очевидно.</p>
   <p>Впрочем, встречаются в жизни ситуации, когда «правильный» выбор не столь очевиден, если он вообще существует. Например, в случае с больным домашним животным в обоих вариантах есть недостатки. Воровать – однозначно неправильно, но ведь и позволить несчастному животному медленно угасать тоже кажется неверным.</p>
   <p>Подобные ситуации часто называют дилеммой между «правильно» и «правильно», поскольку предлагается выбрать между двумя вещами, неблаговидными с какой-либо точки зрения: нравственной или правовой. В этом случае наблюдается конфликт, который требует от человека пренебречь одним из принципов (действовать верно с этической точки зрения) ради другого (выполнить долг перед дорогим существом). Выбор одного из вариантов кажется предательством, хотя на самом деле ситуация такова, что оба проигрышные.</p>
   <p>Размышляя над подобными непростыми дилеммами, мы часто задаемся вечным вопросом: что делать? Должен ли я спасти питомца, но нарушить закон или действовать в рамках закона, но не спасти любимца? В каждом из этих случаев в наших мыслях так или иначе присутствует слово «должен».</p>
   <p>Инструкция по эксплуатации прибора подсказывает нам, как мы должны его использовать. Перечень должностных обязанностей предписывает, как мы должны вести себя на рабочем месте. Корпоративные кодексы этики разъясняют, как руководители должны относиться к работникам и действовать в различных ситуациях. Неудивительно, что, столкнувшись с трудностями морального или правового характера, мы задумываемся, что <emphasis>должны</emphasis> делать. Действительно, опросы показывают, что на просьбу указать слово или фразу, лучше всего передающую внутреннее состояние в момент принятия решения, две трети от общего числа респондентов построили фразу с использованием слова «должен».</p>
   <p>Слово «должен» употребляется довольно часто, хотя именно мышление в таком ключе может завести нас в тупик. Подобная установка отлично подходит при поиске решения и выборе между правильным и неправильным: например, стоит ли врать, обманывать и воровать, даже если это не кажется чем-то ужасным и об этом никто не узнает. Размышления о том, как поступить в такой ситуации, напоминают нам о моральных принципах и о том, что мы <emphasis>должны</emphasis> делать. Тем самым они помогают найти правильный путь.</p>
   <p>Однако существуют ситуации, в которых слово «должен» не так полезно. Когда человек пытается принять решение, стоит ли пойти на воровство, чтобы добыть лекарство для умирающего питомца, это слово не помогает найти правильный ответ, поскольку в таких ситуациях его не существует. Мысли человека крутятся около разных «должен» – вариантов действий, далеких от идеально верных, тем самым затягивая его все глубже. Такой способ заставляет колебаться и метаться между разными ценностями и принимать неверные решения, которые потом надолго дают человеку ощущение потерянности.</p>
   <p>Однако существует вариант получше. Независимо от того, пытаемся ли мы справиться с дилеммой или ищем более креативный способ избавления от проблем в более широком смысле, мы часто ждем озарения – того момента, когда решение или даже вся ситуация внезапно становятся ясными и понятными. Это обычно происходит внезапно, будто вспышка молнии, в момент, когда мы меньше всего ожидаем. Нужный ответ как будто не становится результатом долгих размышлений и кропотливого анализа.</p>
   <p>Такое творческое озарение наступает, если сместить угол обзора. Попробуйте придумать, как прикрепить зажженную свечу к стене, используя только коробок спичек и канцелярские кнопки. Дайте себе время подумать. Какое решение пришло в голову? В попытке найти его люди часто хватаются за кнопки и пытаются ими прикрепить свечу к стене. К сожалению, из этого ничего не получится. Кнопки недостаточно большие, они не могут удержать свечу, но люди пробуют снова и снова, терпят неудачу и начинают сначала, предпринимая новые попытки и пробуя разные варианты.</p>
   <p>Однако кнопки все же могут быть очень полезны. Вместо того чтобы пытаться прикрепить ими непосредственно свечу, стоит попробовать сделать это с коробком. Надо пришпилить его к стене, чтобы он служил подставкой для свечи. Задача решена.</p>
   <p>Для того чтобы найти подобное решение, следует мыслить шире. Не стоит рассматривать функцию предметов лишь в привычном русле (например, кнопки нужны для того, чтобы закрепить предмет) – надо подумать, как еще их <emphasis>можно</emphasis> использовать.</p>
   <p>Для более точного и полного понимания этой проблемы ученые из Гарварда провели эксперимент<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a>. Они подобрали несколько ситуаций, в которых человек сталкивается с этическими дилеммами, похожими на вышеприведенный пример с домашним животным, и проанализировали решения, которые принимались людьми.</p>
   <p>Чтобы выяснить, можно ли в подобных случаях сделать подход более креативным, они попросили часть людей найти нестандартные на первый взгляд решения. Не использовать то, что кажется наиболее очевидным, а попробовать пофантазировать на тему того, что еще они <emphasis>могут</emphasis> предпринять.</p>
   <p>Это небольшое изменение в условии значительно повлияло на результат. Люди находили более оптимальные решения, которые были в разы интереснее и разумнее. Они не выбирали между двумя совершенно неподходящими вариантами, а пытались посмотреть на ситуацию под другим углом, что и давало потрясающий результат. А ведь надо было всего лишь отступить на шаг и взглянуть на ситуацию, расширив границы сознания, подобрать несколько альтернативных путей и конечных целей и, главное, признать, что все они имеют право на существование.</p>
   <p>Людям предлагалось увидеть не только очевидное, но и поискать альтернативные пути. Вместо бессмысленного выбора между нарушением закона и отказом спасти питомца участникам предлагали найти продуктивные решения. Например, человек <emphasis>может</emphasis> предложить себя ветеринару или руководству фармацевтического предприятия в качестве работника, чтобы получить оплату лекарствами. Или же <emphasis>можно</emphasis> открыть сбор средств на лечение в соцсетях.</p>
   <p>Размышления в стиле «могу», а не «должен» помогли найти рациональный способ выхода из ситуации. Этому также способствовало то, что креативный путь мышления без границ поощрялся. Взгляд на ситуацию под разным углом снижает вероятность получения очевидных ответов. Вместо того чтобы замечать только то, что лежит на поверхности, позвольте себе использовать «могу» или «мог бы». Это даст вам возможность увидеть иные варианты. Надо лишь отбросить очевидное и пытаться разглядеть новое<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a>. Например, если вам нужно стереть что-то, но у вас нет ластика, поразмыслив, вы придумаете необычные способы использовать обычные вещи. Так, вместо ластика вы можете воспользоваться клейкой лентой. Или, например, нам известно, что для защиты от ядовитых микрочастиц в воздухе надо надеть маску, но, поразмыслив, что <emphasis>можно</emphasis> еще предпринять в такой ситуации, мы приходим к выводу, что ее с легкостью заменит обычный носок.</p>
   <p>Работа застопорилась оттого, что вы не можете справиться со сложной проблемой? Хотите найти более изобретательный способ решения или подтолкнуть к этому других? Тренируйте фантазию. Вместо того чтобы спрашивать себя: «Что я должен сделать?» – задайте вопрос: «Что я могу сделать?» Это вдохновит и вас, и окружающих на проявление инициативы, поиск новых путей и превращение трудностей в новые возможности.</p>
   <p>Аналогичный подход применим и в том случае, когда вы просите совета у людей. Мы делаем это почти всегда одинаково – спрашиваем у человека, что, по его мнению, нам следует предпринять. В какой-то мере этот вариант тоже продуктивен, но он не всегда оптимален. Спросите у собеседника, что, по его мнению, вы могли бы сделать, – подтолкните его таким образом к размышлениям, к более широкому и креативному взгляду на ситуацию.</p>
   <subtitle>РАЗГОВАРИВАЙТЕ С СОБОЙ</subtitle>
   <p>Существует несколько способов использования языка для активации личности и агентивности. Мы используем языковые средства, чтобы добиться от человека желаемого поведения и избежать нежелательного, чтобы устоять перед искушением и тем самым почувствовать себя хозяином положения, чтобы стать более изобретательным, сосредоточившись на том, что мы можем сделать, а не на варианте, предложенном извне. Впрочем, бывают ситуации, когда изменение формулировок уводит от решения, которое могло бы стать оптимальным.</p>
   <p>Представим, что ночью накануне важной презентации вы не можете уснуть. Вы понимаете, что в полной мере владеете материалом, но от того, как все пройдет, зависит многое, потому вы снова и снова хотите удостовериться, что подготовились идеально. Не менее полдюжины раз вы просмотрели слайды, выделяя маркером новые тезисы и меняя формулировки, но все равно на душе неспокойно.</p>
   <p>Как в такой ситуации снизить градус тревожности и эффективно помочь себе? В моменты, когда мы готовимся к презентации, собираемся на первое свидание или ведем трудный разговор, мы часто нервничаем и нередко плохо владеем собой. Мы беспокоимся о том, что сделаем что-то не так, скажем что-то не то или вообще будем выглядеть жалко. Мы прокручиваем варианты неудач и так сильно зацикливаемся на негативе, что сами же мешаем собственному успеху.</p>
   <p>К счастью, в ситуацию часто вмешиваются другие люди. Друзья, супруги или коллеги чувствуют нашу тревогу и пытаются нас успокоить. «У тебя все получится», – говорят они. Или: «Не волнуйся, ты всегда выступаешь прекрасно, к тому же ты отлично подготовился». Они предлагают нам увидеть хорошее, убеждают, что все пройдет благополучно, ведь в прошлый раз все было именно так. Предлагают сосредоточиться на положительных сторонах и тех моментах, которые мы способны держать под контролем. Возникает вопрос: почему же мы не можем сделать этого сами?</p>
   <p>Одно из объяснений – собственные проблемы всегда представляются нам более значительными, чем у окружающих. Нам кажется, что презентации, первые свидания и трудные разговоры заставляют нас больше нервничать и затрачивать больше сил по сравнению с другими людьми, когда они попадают в похожую ситуацию. Вероятность этого существует. Но, скорее всего, ваши проблемы не сложнее, чем у остальных, если только вам не предстоит выступать в Белом доме или участвовать в обсуждении договора о ядерном оружии.</p>
   <p>Объяснение этому искажению восприятия скрыто глубже, его трудно уловить. При прочих равных условиях мы считаем, что нам сложнее, чем другим. Человеку всегда проще дать совет тому, кто нервничает или расстроен, и намного сложнее самому отстраниться и взглянуть на проблему шире, быть рациональным и более объективным. Должна ли презентация в принципе вызывать такое беспокойство? Скорее всего, нет. Это же не конец света. В большинстве случаев все не так страшно, как нам кажется.</p>
   <p>В случае, когда проблемы возникают у нас, нам сложно от них отстраниться. Мы поглощены ситуацией настолько, что теряем способность мыслить здраво. Эмоции выходят из-под контроля и больше нам не подчиняются. Фокус внимания сужается, мы зацикливаемся на отрицательных моментах и не можем отделаться от навязчивых мыслей.</p>
   <p>Ученые из Университета Мичигана провели исследование, в ходе которого изучили способы успокоить людей, испытывающих стресс<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a>. Участников эксперимента попросили подумать о работе своей мечты, о должности, которую они всегда хотели получить, в компании, в которой надеялись когда-нибудь работать. Затем их попросили произнести речь, объясняющую, почему они подходят для этого места, – выступить перед комиссией и убедить выбрать себя из сотен, если не тысяч претендентов. Испытуемым дали всего пять минут на подготовку, будто желая подчеркнуть тем самым, что задание чрезвычайно простое.</p>
   <p>Ситуация кажется стрессовой, верно? Так и было. У людей отмечались учащение сердцебиения, повышение давления и уровня кортизола – главного гормона стресса. Публичное выступление перед аудиторией, которая будет вас оценивать, ученые считают самым действенным способом заставить человека испытывать стресс.</p>
   <p>В этом случае целью погружения людей в стрессовую ситуацию было узнать, как влияет на них разговор с самими собой. Ведь мы используем язык не только для общения с другими людьми. Мы убеждаем себя при помощи речи сделать последний рывок во время забега или сетуем вслух, когда видим в зеркале очередной седой волос. Внутренний диалог – вполне естественный процесс. Внутренний голос доносит до нас осознанные мысли, бессознательные убеждения и предостережения. Слова могут быть жизнеутверждающими и поддерживающими («Попробуй еще разок!») или обидными и непродуктивными («Еще один седой волос! Ты стареешь»).</p>
   <p>Ученые решили выяснить, способно ли изменение структуры фраз во внутреннем диалоге помочь лучше справляться со стрессом. Поэтому они дали участникам эксперимента лишь пять минут на подготовку, а также инструкции, как и что говорить себе.</p>
   <p>Обычно человек общается с собой от первого лица. Пытаясь понять собственные чувства и разобраться, почему нас охватило чувство тревоги, мы задаем себе следующие вопросы: «Почему я расстроен?» или «Почему я так себя чувствую?» Как правило, мы используем такие слова, как «я», «мне», «мой», – местоимения первого лица. Таков наш способ обращения к себе.</p>
   <p>Первой группе испытуемых поручили действовать стандартно: использовать в обращении к себе местоимения первого лица единственного числа и для описания ощущений задавать себе следующие вопросы: «Почему я так себя чувствую?» или «По какой причине я испытываю подобное ощущение?»</p>
   <p>Членам второй группы предложили взглянуть на происходящее немного под другим углом. Их попросили посмотреть на ситуацию со стороны, будто все происходит не с ними. Вместо слов «я», «мой» и «мне» им предложили использовать «ты», обращение по имени или же «он» и «она». Допустим, девушка по имени Джейн формулировала вопросы следующим образом: «Почему Джейн так себя чувствует?», «Почему перспектива произнести речь перед аудиторией ее пугает?», «Каковы истоки и причины такого поведения Джейн?»</p>
   <p>Участники эксперимента читали инструкцию, прислушивались к своим чувствам, затем удалялись в отдельное помещение для сочинения речи. После исследователи прослушивали выступления, оценивая их по ряду параметров.</p>
   <p>Отмечу, что результаты были поразительными.</p>
   <p>Для обеих групп задание оказалось трудным. Ситуации были похожи по уровню сложности (публичное выступление перед аудиторией), время на подготовку было минимальным – всего по пять минут, чтобы понять свои ощущения перед тем, как начать говорить. Единственная разница заключалась в том, что участники одной группы обращались к себе не в первом, а во втором или третьем лице, например: «Почему ты так расстроен?», а не «Почему я так расстроен?»</p>
   <p>Замена одних слов другими оказала заметное влияние на процесс. Использование местоимения «ты» вместо «я» во время подготовки облегчило людям задачу. Их уверенность в себе окрепла, тревожность, напротив, снизилась, они в целом чувствовали себя лучше. Люди дистанцировались от трудностей с помощью изменений в языке и получили возможность взглянуть на ситуацию с позиции стороннего наблюдателя.</p>
   <p>Те, кто входил в группу людей, использовавших местоимение «я», произносили фразы, похожие на «Боже, как же я справлюсь? Я не смогу подготовить речь за пять минут, на это мне нужно несколько дней!» В то время как использование имен или местоимений «ты», «он» или «она» позволяло посмотреть на происходящее будто бы со стороны, в оценках этих участников прослеживался позитивный настрой. Место сильного напряжения и жалоб занимало стремление поддержать себя: «Давай, Джейн, у тебя получится! Ты ведь уже столько раз выступала перед аудиторией».</p>
   <p>Обращаясь к себе с позиции стороннего наблюдателя, люди смотрели на вещи объективно и меньше нервничали. По их собственным оценкам, ситуация пугала их меньше, вызывала меньше негативных эмоций. Многие воспринимали ее как вызов, а вовсе не как угрозу, которая заставляла испытывать страх и растерянность, и старались справиться с задачей наилучшим образом.</p>
   <p>Аналогичный эффект прослеживался в испытаниях, проведенных в других областях. Неважно, выбирали люди еду или обсуждали свое здоровье, отказ от обращения к себе в первом лице и дистанцирование от проблемы давали лучшие результаты<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a>. Это позволяло выбрать блюдо или более полезные для здоровья продукты либо сфокусироваться на конкретных фактах.</p>
   <p>Заставив людей с помощью изменения формулировок посмотреть на ситуацию со стороны, ученые очень им помогли. Этот принцип применим в самых разных ситуациях. Например, внутренний позитивный диалог помогает спортсменам лучше выступить<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a>. Профессиональные атлеты, составляя план занятий, часто представляют, что добились высших баллов, даже мысленно повторяют определенные слова во время тренировок, будто мантру, нацеленную на успех. Пытаясь зарядить себя, создать правильный настрой перед соревнованиями, спортсмены часто говорят себе: «Ты сможешь!» Фраза «Я смогу!» кажется немного неестественной. Обращаться к себе со стороны гораздо проще и продуктивнее.</p>
   <subtitle>УЗНАЙТЕ, КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ МЕСТОИМЕНИЯ «ТЫ» ИЛИ «ВЫ»</subtitle>
   <p>Более детальные исследования показали, когда употребление местоимений «ты» или «вы» полезно, а когда нет. Несколько лет назад международная технологическая компания обратилась ко мне с просьбой проанализировать тексты на ее страничках в социальных сетях, чтобы выяснить, какие приемы работают, а какие – нет. Прочитав тысячи постов, мы обнаружили, что использование «ты» или «вы» увеличивает вовлеченность читателей. Употребление «ты» или «вы» и прочих местоимений второго лица («твой/ваш», «тебе/вам» и других) принесло больше лайков и комментариев. В результате компания скорректировала стратегию и начала чаще использовать эти слова, результатом чего стало увеличение числа людей, оставляющих комментарии, что для заказчиков было самым важным.</p>
   <p>В другой раз меня попросили провести похожий анализ материалов службы поддержки клиентов. В них говорилось о том, что необходимо сделать перед тем, как начать пользоваться новым ноутбуком, как устранить неполадки и так далее. В конце каждой статьи содержался вопрос, была ли информация полезной. В отличие от публикаций в социальных сетях использование «ты» или «вы» дало противоположный результат: в социальных сетях такое обращение увеличивало активную аудиторию, тогда как страницы поддержки клиентов стали менее посещаемыми.</p>
   <p>Заинтересовавшись этим эффектом, мы начали исследование.</p>
   <p>Посты в социальных сетях по многим параметрам отличаются от текстов службы поддержки. Они короче, лишены подробностей и с большей вероятностью будут прочитаны теми, кто случайно зашел на страничку. Но для лучшего понимания того, как использование «ты» или «вы» меняет восприятие, нам предстояло полностью осознать важность того, как местоимения второго лица единственного и множественного числа работают в каждом конкретном случае.</p>
   <p>Социальные сети переполнены контентом. Очень сложно заставить пользователей углубиться в смысл сообщения. В этом помогают картинки и фотографии – но не больше, чем верно подобранные слова. В некоторых ситуациях «ты» или «вы» действует как сигнал «стоп» – в том смысле, что текст кажется пользователю заслуживающим внимания. Когда человек видит пост с названием «Пять советов, как сэкономить», он не сразу понимает, полезен тот или нет. Однако, изменив заголовок совсем немного – «Пять советов, которые ты можешь использовать для экономии», – мы делаем обращение более личным, и пост уже может показаться пользователю гораздо интереснее. Это уже не просто информация, а то, что способно оказаться полезным именно для него. А ведь смысл заголовка остался прежним. Личное обращение привлекает внимание, повышает релевантность и создает у пользователя впечатление, что информация подготовлена непосредственно для него<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a>.</p>
   <p>В то же время на страницах раздела поддержки завоевывать внимание пользователя нет необходимости, оно уже и так приковано к предоставляемой информации. Человек оказался в этом разделе, потому что у него возникла проблема, которую он пытается решить самостоятельно, следовательно, он уже сосредоточен на смысле текста.</p>
   <p>В этой ситуации использование местоимений «ты» или «вы» может указывать на личное обращение к читателю, а также на его частичную ответственность или вину. Сравните: «Если принтер не работает…» и «Если вы не можете подключить принтер…» Второй вариант предполагает, что принтер не работает по вине пользователя. Именно пользователь виноват в том, что у него не получается подключить устройство так, чтобы оно заработало<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a>.</p>
   <p>Кроме того, по сравнению с безличной конструкцией («Память можно очистить путем…») использование действительного залога («Вы можете очистить память, предприняв…») предполагает, что пользователь должен проделать эту работу. Чем больше раз используются местоимения «ты» или «вы», тем больший объем работы, как видится человеку, предстоит выполнить. Неудивительно, что в социальных сетях личное обращение приносит пользу, а на странице поддержки клиентов только вредит, создавая у пользователей впечатление их собственной вины и причастности к проблеме.</p>
   <p>Суммируя сказанное в этой главе, можно отметить, что слова способны указывать, кто управляет ситуацией, кто подчиняется, кто несет ответственность, а кто нет, что может быть как достоинством, так и недостатком.</p>
   <p>Вопрос «Ты покормил собаку?» или «Ты уточнил, когда будут готовы документы?» может содержать скрытое обвинение. Возможно, такого намерения и не было, однако это предполагает сама постановка вопроса. Кто сказал, что это моя обязанность, или разве это должен был сделать я? Достаточно небольшого изменения («Собака накормлена?») – и фраза уже не вызовет негативной реакции. Сделав акцент на действии, а не на личности, вы сможете избежать подозрения в скрытом упреке: «Я не настаиваю, что это должен был сделать ты, – меня лишь интересует результат».</p>
   <p>То же относится и к утверждениям следующего типа: «Я хотел бы поговорить, но ты, как я вижу, занят». Возможно, это правда. В момент, когда вы собирались что-то обсудить, коллега был занят. Но такая формулировка предполагает, что по причине занятости разговор не состоялся, и в этом виноваты не вы, а коллега. Постарайтесь отбросить «ты» и постройте предложение следующим образом: «Я хотел бы поговорить, но вижу, что выбрал неподходящее время». Таким образом вы не выдвигаете обвинений. Сразу ясно, что в этом никто не виноват, а вы кажетесь тактичным человеком, не выдвигающим претензий. Опустив местоимение, можно избежать непреднамеренного обвинения.</p>
   <p>Особую роль в построении высказываний играют слова «я», «мой» и другие от первого лица. Трехлетний ребенок, едва проглотив первый кусок, начинает жаловаться: «Ужин невкусный». Родители, которые потратили несколько часов на покупку продуктов и готовку, разумеется, расстроены. Они хотели порадовать сына. Сложившуюся ситуацию взрослые решили использовать, чтобы преподать ребенку важный урок. Они сказали малышу, что существует значительная разница между «нехорошо» и «не нравится»: если кому-то что-то не нравится, это совсем не означает, что это плохо.</p>
   <p>Если опустить местоимение первого лица, сказанное воспринимается как констатация факта: «это неправильно» или «ужин невкусный». Предполагается, что это нечто объективно плохое. Но добавление местоимения «я» проясняет ситуацию: это уже частное мнение, а не факт. Предложение «Я не думаю, что это правильно» демонстрирует, что сказанное является личным мнением, с которым вы вправе не согласиться.</p>
   <p>В личных местоимениях заключена ответственность. Использовать нам их или нет, зависит от того, какую степень ответственности мы готовы принять и о чем говорим. Например, презентуя результаты исследования, человек может сказать: «Я установил следующее…» – а может: «Исследование указало на следующее…» «Я установил» подчеркивает, кто именно проделал работу. Человек приложил усилия, и получившийся результат – его заслуга. Но и выводы автоматически становятся субъективными. Да, вы могли что-то обнаружить, но удалось ли это сделать кому-то еще? Или вы основываетесь только на личном опыте?</p>
   <p>Использовать местоимения или нет, решать вам. Все зависит от того, хотите ли вы казаться победителем или проигравшим, сделать утверждение субъективным или объективным и что с его помощью собираетесь доказать.</p>
   <subtitle>В ЧЕМ ЗАКЛЮЧАЕТСЯ ВОЛШЕБСТВО</subtitle>
   <p>Слова умеют гораздо больше, чем просто передавать информацию. Они показывают, кто главный, на ком лежит вина и что означает участие в том или ином действии. Следовательно, меняя формулировки, мы можем побуждать себя и других к определенным действиям. Для этого нужно следующее.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>1. Заменить действие на постоянный признак.</strong> Хотите убедить человека помочь? Употребите вместо глагола («Ты можешь <emphasis>помочь</emphasis>?») существительное («Будешь моим <emphasis>помощником</emphasis>?»). Вы скорее добьетесь желаемого, указав на то, что действие даст человеку возможность продемонстрировать важные для него самого качества.</p>
   <p><strong>2. Заменить «<emphasis>не могу</emphasis>» на «<emphasis>не буду</emphasis>».</strong> Вам трудно придерживаться цели или устоять перед искушением? Вместо «<emphasis>не могу</emphasis>» попробуйте «<emphasis>не буду</emphasis>» («Я не буду торт: я сейчас не ем сладкое»). Такая формулировка поможет вам обрести силу и сделает достижение цели более вероятным.</p>
   <p><strong>3. Заменить «<emphasis>должен</emphasis>» на «<emphasis>могу</emphasis>».</strong> Хотите стать находчивым человеком, чтобы отыскивать нестандартные решения? Вместо того чтобы спрашивать себя, что <emphasis>надо</emphasis> сделать, подумайте, что вы <emphasis>можете</emphasis> сделать. В этом суть дивергентного мышления. Такой подход поможет вам смотреть на мир шире.</p>
   <p><strong>4. Говорить с собой.</strong> Нервничаете перед важной презентацией или собеседованием? Попробуйте обратиться к себе во втором лице («У тебя все получится!»). Этот способ помогает отстраниться от сложной ситуации, уменьшить тревожность и повысить продуктивность.</p>
   <p><strong>5. Выбрать правильное обращение.</strong> Пытаетесь привлечь чье-то внимание или избежать ссоры с партнером? Хорошо подумайте, прежде чем использовать такие местоимения, как «я», «ты» или «вы». С их помощью вы можете переключить внимание на себя и получить право распоряжаться. Эти слова также предполагают ответственность и причастность.</p>
   <empty-line/>
   <p>Понимая, какие слова и в какое время лучше использовать, мы способны сделать их волшебными и заставить работать на нас. Однако, помимо активации личности и агентивности, существуют и другие заслуживающие внимания способы сделать это, а также слова, которые помогут вам выглядеть более уверенным в себе.</p>
  </section>
  <section id="g2">
   <title>
    <p>Глава 2. Демонстрация уверенности</p>
   </title>
   <p>Вспоминая об известных ораторах, люди, как правило, в первую очередь называют вовсе не Дональда Трампа. Одним из величайших ораторов всех времен и народов считают римского государственного деятеля Цицерона. Публичное выступление он полагал наивысшей формой интеллектуальной работы. Цицерон утверждал, что хорошие ораторы должны красноречиво излагать мудрые мысли и при этом вести себя достойно и сдержанно. Помимо него четкостью мысли, логикой и мудрыми, хорошо аргументированными высказываниями славились Авраам Линкольн и Уинстон Черчилль.</p>
   <p>Трампа едва ли можно поставить в один ряд с ними. Его предложения обычно неуклюжие с точки зрения грамматики и порядка слов, в них присутствует тавтология, а образы и слова подобраны самые примитивные. Обратим внимание на его заявления, сделанные во время президентской кампании. «Я бы построил стену больше, никто лучше меня не строит стены, и, поверьте, я построю ее очень недорого», – сказал на тот момент кандидат в президенты. И продолжил: «Наша страна в большой беде. У нас нет побед. У нас были победы, но теперь их нет. Когда в последний раз кто-нибудь видел, как мы заключаем выгодный для нас торговый договор, например с Китаем? Я буду побеждать Китай. Всегда».</p>
   <p>Неудивительно, что его речь повсеместно высмеивали. Журнал Time назвал ее пустой, люди критиковали лидера за намеренно упрощенные фразы, а некоторые и вовсе сочли слова политика обычной болтовней. Однако менее чем через год Трамп стал президентом Соединенных Штатов.</p>
   <p>Стиль его публичных выступлений далек от того, который принято называть выразительным и красноречивым. Его непоследовательная, часто бессвязная речь не содержит мудрых мыслей, она почти всегда излишне эмоциональна, изобилует долгими паузами, а также рядом неточностей. Трампа можно любить или ненавидеть, но нельзя не признать, что он отлично умеет донести до аудитории желаемую мысль. Он убеждает, навязывает, предоставляя удивительно понятную мотивацию, которая и побуждает людей к действию.</p>
   <p>Но как же ему это удается? Для понимания того, по какой причине речь Трампа оказывает желаемый эффект, надо перенестись в одно место. Это небольшой зал судебных заседаний в округе Дарем, штат Северная Каролина.</p>
   <subtitle>УВЕРЕННОСТЬ В РЕЧИ</subtitle>
   <p>Даже если вы никогда не бывали в зале суда, наверняка видели его по телевизору. Защитники и обвиняемые занимают места за длинными столами. Свидетели приносят присягу, обязуясь говорить правду, только правду и ничего, кроме правды. Судья в черной мантии за столом на кафедре руководит процессом.</p>
   <p>Зал суда – одно из мест, где формулировки имеют чрезвычайно большое значение. Вернуться в прошлое невозможно, поэтому случившееся передается словами. С их помощью рассказывают о том, что и как происходило, кто и что совершил, где в определенное время находился обвиняемый или свидетель. Слова определяют степень вины и невиновности. От них зависит, кто отправится за решетку, а кто получит свободу прямо в зале суда. Кто будет нести ответственность, кто нет.</p>
   <p>В начале 1980-х антрополог Уильям О’Барр задался вопросом, может ли стиль речи повлиять на юридические выводы<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a>. Интонации, то, как произносится предложение, оказывают не меньшее влияние, чем сами слова. Распространено мнение, что самое главное – это смысл сказанного. Разумеется, показания свидетелей или доводы адвоката влияют на решение присяжных, но лишь потому, что это значимые факты. В конце концов, правовая система должна быть объективной и беспристрастной.</p>
   <p>О’Барр задался вопросом, может ли утверждение быть ошибочным. Его интересовало, способны ли вариации стиля повлиять на восприятие людей и на принимаемые ими решения. Способны ли разные слова, которые употребляют свидетели, повлиять на оценку их показаний или на общее решение присяжных по делу.</p>
   <p>Итак, летом одного года на протяжении десяти недель ученый и его помощники наблюдали и записывали на пленку судебные заседания. Процессы по мелким и серьезным преступлениям, а также по всевозможным правонарушениям – всего более ста пятидесяти часов выступлений. Затем исследователи прослушали записи и обработали сказанное.</p>
   <p>О’Барр провел анализ, и некоторые вещи сразу же бросились ему в глаза. Судьи, юристы и эксперты говорили не так, как обычные люди, например свидетели или подсудимые. Конечно, прежде всего это происходило потому, что профессионалы использовали в речи юридические термины и выражения, такие как «хабеас корпус»<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a> и «ин пари деликто»<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a>, но основная разница состояла в другом.</p>
   <p>Судьи, юристы и эксперты не использовали официальный стиль языка, реже употребляли слова «пожалуйста», «да, сэр» и тому подобное, также в их речи было меньше междометий и слов-паразитов («э-э-э», «хм» и «мм» и так далее), но больше высказываний, выражающих уверенность («это точно», «как известно»). Они не старались быть осторожными в речи, избегали слов, указывающих на неуверенность или колебания («может» или «кажется»), реже заканчивали предложения вопросом («Вот так все было, верно?» или «Он был в комнате, так ведь?»).</p>
   <p>Частично причиной такого поведения могла быть сама ситуация. Например, подсудимый, который ожидает приговора, может надеяться, что вежливое и примерное поведение повлияет на судей и смягчит вердикт. Заседание для участников процесса – судей, адвокатов и экспертов – дело привычное, поэтому неудивительно, что они нервничают меньше свидетелей. Некоторые особенности языка были обусловлены ролью человека в процессе и его опытом, однако О’Барр задался вопросом: может, все куда серьезнее? Способны ли эти различия, кажущиеся неважными, все же <emphasis>влиять</emphasis> на судей и выносимое ими решение?</p>
   <p>Чтобы установить истину, исследователь провел эксперимент с участием нескольких коллег<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a>. Они взяли показания одной свидетельницы по некоторому уголовному делу и попросили нескольких добровольцев зафиксировать разницу в двух версиях показаний этого человека. Факты использовались одинаковые, отличались только формулировки – слова, используемые для изложения фактов. В одной версии свидетельница говорила так, как говорят профессионалы (судьи, юристы, эксперты), в другой – как обычные люди.</p>
   <p>Например, на вопрос адвоката «Как долго вы находились там до приезда скорой?» свидетельница дала следующие ответы. Как профессионал: «Двадцать минут. Достаточно долго для оказания помощи миссис Дэвис». Как обычный человек: «О, кажется, около двадцати минут. Довольно долго, моя подруга миссис Дэвис уже успела с моей помощью прийти в себя».</p>
   <p>Затем в том же ключе женщина ответила на следующий вопрос: «Вы понимаете, как выйти из сложной ситуации?» «Профессионал» ответил: «Да». Свидетельница, говорившая как обычный человек, сказала: «Да, полагаю, что да».</p>
   <p>Для того чтобы понять, оказывает ли выбранный способ донесения информации влияние на выводы слушателей, исследователи дали прослушать записи разным людям и просили их вынести вердикт, подобно суду присяжных. Кроме того, этих людей попросили высказать свои суждения о свидетельнице и указать, следует ли ответчику возместить убытки истцу – и если да, то в каком размере.</p>
   <p>Как и предполагал О’Барр, разница в формулировках изменила восприятие информации и личности свидетельницы. Когда женщина говорила как профессионал, она казалась более заслуживающей доверия. Слушавшие ее показания люди сочли ее более убедительной и компетентной и решили, что сказанному ей можно верить.</p>
   <p>Это также повлияло и на вердикт. Несмотря на то что факты оставались неизменными, после прослушивания показаний свидетельницы, говорившей как профессионал, участники эксперимента пришли к выводу, что истец заслужил повышение компенсации на несколько тысяч.</p>
   <p>О’Барр наглядно показал, как уверенность в речи влияет на результат.</p>
   <p>С тех пор ученые помогли в значительной степени увеличить силу воздействия речи, хотя суть этой идеи не изменилась. Люди, которые говорят уверенно, кажутся сильными, компетентными и разбирающимися в предмете, о котором идет речь. Это повышает их шансы быть услышанными аудиторией и повлиять на ее мнение<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a>.</p>
   <p>Трамп всегда говорит уверенно, все лидеры движений и партий говорят уверенно, основатели стартапов – по крайней мере, те, кто обладает харизмой, – тоже говорят уверенно. Они излагают свое видение или идею, предлагают необычный взгляд на вещи или новую идеологию и кажутся людям настолько убедительными, что их поддерживают, с ними соглашаются. Разве может быть иначе, если они так уверены в правильности того, о чем рассказывают?</p>
   <p>У людей нет врожденных ораторских навыков. Этому можно научиться. Вот четыре способа сделать речь более уверенной:</p>
   <p>1) не осторожничать в высказываниях;</p>
   <p>2) не сомневаться;</p>
   <p>3) говорить о прошлом в настоящем времени;</p>
   <p>4) знать, когда можно выразить сомнение.</p>
   <subtitle>НЕ ОСТОРОЖНИЧАЙТЕ В ВЫСКАЗЫВАНИЯХ</subtitle>
   <p>В 2004 году исследователи провели эксперимент, целью которого было выбрать финансового консультанта<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a>. Участникам предлагали представить, будто они унаследовали крупную сумму денег и теперь им нужен специалист, который поможет их инвестировать. Часть друзей рекомендовала им консультанта А, другая – Б, поэтому было решено провести конкурс, чтобы помочь людям сделать выбор.</p>
   <p>Каждому консультанту предлагалось оценить вероятность того, что через три месяца приобретенные акции вырастут в цене. Предполагалось, что участники сверят оценки с фактическим положением дел на бирже и наймут консультанта, чьи прогнозы устроят их больше. Так, претендент А заявил, что существует вероятность в семьдесят шесть процентов, что акции определенной компании вырастут в цене, и в итоге они выросли. Претендент Б прогнозировал рост акций на девяносто три процента и тоже оказался прав.</p>
   <p>Прежде чем принять решение о найме на работу, участники эксперимента проанализировали десятки прогнозов по каждой компании. Оба консультанта оказались точны в своих оценках, каждый был прав в пятидесяти процентах случаев и в пятидесяти ошибся.</p>
   <p>Однако участникам не было известно, что между претендентами есть существенная разница. Правы были оба, но второй был более радикальным в своих оценках. В то время как коллега давал не более семидесяти шести процентов на то, что акции подорожают, он уверял, что процент выше – девяносто три. Более сдержанный консультант оценивал вероятность падения котировок в восемнадцать процентов, а другой – в три процента.</p>
   <p>Можно было предположить, что участники выберут консультанта более осторожного в прогнозах, сочтя их более обдуманными. Учитывая неопределенность положения, более осторожные оценки выглядели предпочтительнее.</p>
   <p>Но результат оказался иным. Три четверти участников эксперимента предпочли человека более смелого в оценках. Им хотелось слушать советы того, кто транслировал б<emphasis>о</emphasis>льшую уверенность, пусть порой и ни на чем не основанную, ведь цифры были завышены, учитывая реальное положение дел на рынке акций. Причина вновь заключалась в присутствующей в речи уверенности.</p>
   <p>Неважно, выбираете ли вы финансового консультанта, слушаете свидетеля или предвыборную речь президента, вы будете испытывать симпатию к тому, кто говорит уверенно. Такие люди, кажется, совершенно не сомневаются в собственной правоте вне зависимости от того, что говорят.</p>
   <p>Человеку свойственно считать, что прав тот, кто говорит уверенно. Кто же из двух консультантов справится с работой лучше? Заранее это сложно определить, ведь ошибиться может каждый, даже самый уверенный в себе. В конце концов, это лишь видимость.</p>
   <p>Прогноз финансовых консультантов был дан в процентном выражении. Они сходились во мнении, что акции вырастут, однако в манере их речи присутствовала разная степень уверенности. Утверждение, что прогноз сбудется с вероятностью девяносто три процента, выглядит в глазах людей более правдоподобным, чем прогноз вероятности в семьдесят шесть процентов.</p>
   <p>Иногда функцию цифр могут выполнять слова. Если человек скажет, что сегодня <emphasis>точно</emphasis> будет дождь, мы оценим вероятность этого если не в сто процентов, то выше девяноста пяти. Заявление о том, что дождь <emphasis>вполне вероятен</emphasis>, позволяет немного скорректировать цифры – близко к девяноста пяти процентам, но не выше. Слова «может быть» и «вероятно» предполагают возможность не выше семидесяти процентов. «Возможно» снижает ее до пятидесяти, а «маловероятно» делает еще меньше. Если вы услышите, что <emphasis>вероятность дождя небольшая</emphasis>, то, скорее всего, сочтете ее равной нулю.</p>
   <p>Можно сделать вывод, что такие слова используются не только для предсказания, но и для того, чтобы оказать влияние на действия. Если кто-то скажет, что дождь <emphasis>обязательно</emphasis> будет, вы, скорее всего, возьмете с собой зонт и поступите так же, услышав, что дождь будет <emphasis>точно</emphasis> или <emphasis>вполне вероятно</emphasis>. Узнав, что дождь <emphasis>возможен</emphasis> или <emphasis>маловероятен</emphasis>, мы едва ли примем те же меры, чтобы не промокнуть. Мы сочтем, что вероятность осадков крайне низкая и, скорее всего, оставим зонт дома.</p>
   <p>Как и в случае с финансовыми консультантами, при описании погоды вышеуказанные слова влияют на то, насколько надежным нам кажется прогноз. Использование слов «несомненно», «точно», «безусловно» свидетельствует о высокой степени уверенности. Оратор транслирует полную уверенность в том, что событие произойдет. Дождь пойдет обязательно, иначе и быть не может. В то же время слова «может быть» и «вероятно» указывают на склонность говорящего быть осторожным в высказываниях, на его колебания и нерешительность, на его стремление использовать двусмысленные фразы. То же самое относится к таким словам, как «полагать», «строить догадки», «допускать».</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_001.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Присущая человеку нерешительность может сказываться не только на том, как он оценивает вероятность чего-либо. То же касается и выражения количества («У меня было <emphasis>около</emphasis> трех месяцев») и осторожности по поводу того, как его мнение будет воспринято («<emphasis>Как мне кажется</emphasis>, это не стоит таких денег»). Признаком нерешительности и осторожности в высказываниях служит частое использование таких слов, как «примерно», «возможно», «полагаю», «в целом», «отчасти», «может быть», «предположительно», «редко» или «обычно». Тем или иным способом, но они транслируют неуверенность.</p>
   <p>Все мы время от времени проявляем это качество. Обращаем внимание на то, что, <emphasis>возможно,</emphasis> сработает, на решение, которое, <emphasis>может быть,</emphasis> станет эффективным, на альтернативный путь, который, <emphasis>как мы допускаем</emphasis>, будет продуктивнее. Мы <emphasis>предполагаем</emphasis>, что именно этот вариант или способ действия окажется лучше, или же говорим, что, <emphasis>по нашему мнению,</emphasis> стоит попробовать что-то еще. Мы не осознаем, что такой стиль речи может подорвать доверие к нам, снизить наше влияние, хотя сами делаем все, чтобы это случилось. Мы высказываем свое мнение, не будучи уверенными в том, что нашим идеям и рекомендациям стоит следовать.</p>
   <p>Мы с коллегами задавали людям вопрос, как велика вероятность того, что они последуют совету осторожного в высказываниях и нерешительного человека. Оказалось, что они с меньшей вероятностью купят рекомендуемую им вещь или поступят так, как он советовал. Нерешительная манера речи может указывать на сомнения в собственной правоте. Кажется, что говорящий сам не уверен в том, что его совет будет правильным и уместным, ресторан – лучшим, а машину действительно пора чинить.</p>
   <p>Конечно, осторожность в высказываниях иногда может оказаться полезной – например, она дает понять, что этому человеку лучше не доверять. Если коллега не уверен в том, что его решения верные, зачем вы будете помогать ему убеждать руководство? Если ресторан может оказаться вовсе не лучшим, не поесть ли вам в другом месте? Если механик не уверен, что двигатель надо ремонтировать, может, стоит обратиться к его коллеге или вообще найти другой сервис?</p>
   <p>Вышесказанное совсем не означает, что нужно пресекать все уклончивые утверждения, но нам определенно стоит следить за тем, когда мы так говорим. Подобный стиль речи применим в тех случаях, когда мы хотим обратить внимание на то, что не уверены в правильности собственного утверждения или что результат видится нам неясным. Если вы действуете намеренно для достижения этой цели, тактика верна.</p>
   <p>Однако нередко мы ведем себя нерешительно, не осознавая этого. Мы настолько привыкли к нечетким формулировкам, что говорим таким образом все чаще, а это большая ошибка. Мы не замечаем, как часто начинаем речь с «я думаю», «по моему мнению» или «мне кажется». Подобные вводные конструкции порой бывают полезны, но нередко делают наши сомнения в сказанном излишне явными. Например, вы произносите: «Она отличный работник» или «Мы должны это сделать», и слушателям ясно, что это ваше глубокое убеждение. Вы его высказали прямо и четко. Но стоит начать предложение со слов «мне кажется» или «я думаю», и степень вашего влияния на аудиторию снизится<a l:href="#n_25" type="note">[25]</a>.</p>
   <p>Для того чтобы всегда казаться уверенным в себе, избегайте осторожных высказываний. Таков стиль Дональда Трампа. Он говорит так, будто сказанное однозначно и верно. Этот эффект достигается словами «безусловно», «разумеется», «бесспорно» – они устраняют любые сомнения. Сказанное <emphasis>недвусмысленно</emphasis>, доказательства <emphasis>неопровержимы</emphasis>, ответ <emphasis>бесспорен</emphasis> – это всем известно, это даст гарантированный результат, и это именно то, что необходимо прямо сейчас. Такой стиль не просто сигнализирует об уверенности оратора. Он доказывает, что это на сто десять процентов так и есть, и повышает вероятность того, что люди пойдут за человеком и будут делать то, что он предлагает<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_002.jpg"/>
   <subtitle>НЕ СОМНЕВАЙТЕСЬ</subtitle>
   <p>Осторожность и нерешительность делают людей менее уверенными в себе, снижают их влияние на аудиторию и сводят на нет эффект убеждения. Однако существует нечто приносящее еще больше вреда – сомнения и колебания.</p>
   <p>Линдси Сэмюэлс – менеджер сорока лет – задалась целью разобраться в том, как улучшить собственную презентацию. Она проводила почти дюжину презентаций в неделю – для клиентов, реальных и потенциальных, а также для сотрудников компании и руководства. Удивительно, но порой ей не удавалось произвести желаемое впечатление на аудиторию. Часто люди прислушивались к рекомендациям, но еще чаще не обращали на них внимания и продолжали действовать как привыкли, хотя Линдси была уверена в том, что предлагаемый ею способ значительно лучше.</p>
   <p>Она хотела стать более убедительной и привлечь больше клиентов, поэтому мы решили разобрать ее случай и проанализировать, что она делала правильно, а что ей следовало изменить и улучшить.</p>
   <p>Для начала я попросил Линдси показать набор используемых в презентациях слайдов. Никаких проблем не нашел. Формулировки на слайдах были четкими, не лишенными конкретики и по-деловому краткими. Девушка верно использовала аналогии, чтобы сделать сложные идеи более понятными. В целом слайды отлично работали.</p>
   <p>Затем я попросил разрешения послушать, как Линдси излагает материал. Пандемия ковида была в самом разгаре, поэтому наши встречи проходили в онлайн-формате. Из ее выступления мне сразу стало понятно, что существуют проблемы и что их надо найти. Предлагаемая моей собеседницей идея сама по себе была хороша и продуманна, но что-то в манере речи девушки шло во вред эффективности. Однако я не сразу понял, что именно.</p>
   <p>Я записал речь Линдси и потом прослушивал ее снова и снова. Я отмечал, как менялись интонации вместе со слайдами, но никак не мог понять, почему результат далек от задуманного.</p>
   <p>В этот момент вышло обновление программы, которую мы использовали для онлайн-встреч, и появились новые функции. Среди них были дополнительные способы проводить опросы и рисовать на экране, а также возможность включить субтитры. Клиент мог получить не только аудиозапись каждого разговора, но и его расшифровку в текстовом формате.</p>
   <p>Я решил поделиться этими материалами с клиентами, рассудив, что они могут быть полезны. Большинству людей легче воспринимать информацию зрительно, нежели на слух, но самое большое впечатление чтение расшифровки произвело на Линдси. «Неужели я так говорю?» – спрашивала она с удивлением. Я ответил, что не совсем понимаю ее удивление, и через десять минут она прислала мне текстовую версию, из которой стало понятно, как часто моя клиентка употребляет междометия и слова-паразиты «ах», «хм» или «э-э-э». Так новая функция в программе помогла решить проблему.</p>
   <p>Несколько последующих недель Линдси работала над изменением манеры речи и пыталась избавиться от слов – индикаторов неуверенности и сомнений. Она отрабатывала фразы заранее, готовила ответы на предполагаемые вопросы и делала паузы, когда это было необходимо, чтобы повернуть разговор в нужное русло.</p>
   <p>Надо сказать, у Линдси все получилось. Она убрала из речи все «хм» и «э-э-э», отчего та стала более четкой, а сама выступающая выглядела более уверенной в себе. В следующем месяце ей удалось привлечь на треть больше клиентов. Сокращение числа ненужных слов помогло Линдси стать отличным оратором.</p>
   <p>В повседневной речи многие из нас довольно часто употребляют «э-э-э», «эм-м-м», «мм» и тому подобное. Это называется вербальным тиком. Мы так поступаем, когда собираемся с мыслями или размышляем, что сказать дальше. Это своего рода костыль, на который можно опереться. Если междометия и слова-паразиты встречаются в речи нечасто, в этом нет ничего страшного, однако при постоянном использовании они могут помешать вам выглядеть человеком, уверенным в своих словах<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a>.</p>
   <p>Представьте, что некто начинает презентацию следующим образом: «Я… хм… вот что… эм… хотел сказать, и это очень важно». Сочли бы вы значимым то, что сейчас прозвучит? Покажется ли вам такой оратор уверенным в себе и уравновешенным или же встревоженным и неподготовленным? Станете ли вы следовать его рекомендациям? Скорее всего, нет.</p>
   <p>Действительно, исследования показали, что сомнения и колебания вредят сильнее, чем осторожность в высказываниях. Люди кажутся не заслуживающими доверия и некомпетентными, у них меньше шансов донести до аудитории свои мысли<a l:href="#n_28" type="note">[28]</a>. Употребление «э-э-э», «хм» и тому подобного создает у слушателей впечатление, будто оратор не знает, что сказать, не разбирается в предмете и не может считаться специалистом в своей области.</p>
   <p>Стиль речи имеет даже большее значение, чем должность или ученая степень. Студенты, принимающие участие в одном эксперименте, прослушивали запись вступительных комментариев перед началом лекции<a l:href="#n_29" type="note">[29]</a>. Исследователи задались целью выяснить, как язык способствует формированию общего впечатления. Поэтому одной группе студентов предложили прослушать запись, где в речи лектора присутствовали неуверенность и сомнения, к тому же он пять-семь раз произносил междометия «э-э-э», «хм», «мм». Другой группе, напротив, поставили запись лектора, говорившего четко и уверенно. Текст в обоих случаях был одинаковым.</p>
   <p>Кроме того, ученые хотели выяснить, что, помимо стиля изложения информации, может повлиять на то, как студенты оценивают лектора. По этой причине одной группе участников назвали должность лектора – профессор, – а другой сообщили, что он всего лишь ассистент преподавателя.</p>
   <p>Мы склонны считать, что статус человека, выступающего перед аудиторией, имеет большое значение. Например, мы уверены, что коллектив будет внимательнее слушать начальника, нежели подчиненного. Одна и та же идея будет принята лучше, если ее представит человек с более высоким статусом или ученой степенью. Отчасти это верно. Положение человека играет важную роль. Но не всегда. Студенты, например, считали, что слушают лектора с высокой ученой степенью, потому что он уверенно и динамично представляет материал. Информация виделась им более важной.</p>
   <p>Сложно слушать человека, который не уверен в том, что говорит, постоянно колеблется и сомневается. Его интеллект и квалификацию подвергают сомнению. Слушатели делают вывод, что его статус ниже, вне зависимости от его реальной ученой степени. Можно сказать, что человек с низким статусом, который говорит уверенно, воспринимается более позитивно, чем человек, занимающий высокое положение, но постоянно сомневающийся в себе. Стиль речи важнее ученой степени.</p>
   <p>Итак, не стоит сомневаться и вести себя нерешительно. Один или два «э-э-э» или «хм» – это еще не провал. Слушатель может решить, что вы тщательно обдумываете следующую фразу. Однако слишком большое число таких слов снижает доверие к говорящему. Кажется, что он сомневается в собственных заключениях, а потому и люди не склонны ему доверять<a l:href="#n_30" type="note">[30]</a>.</p>
   <p>Мы часто используем слова-паразиты, чтобы заполнить вынужденные паузы, и продолжаем говорить только тогда, когда понимаем, что хотим донести до слушателя. Вот поэтому мы вставляем в речь «э-э-э», «хм», «мм». По этой причине подобные междометия часто называют <emphasis>заполнителями</emphasis>.</p>
   <p>Тем не менее паузы, сделанные перед началом предложения, помогают повысить степень доверия. Мы получаем время на раздумья и выглядим более компетентными. У пауз есть и другие преимущества. Исследования, которые мы проводили вместе с моими коллегами, продемонстрировали, что пауза в речи меняет восприятие оратора на более позитивное. Она дает аудитории возможность не только обдумать услышанное, но и коротко ответить, например согласием («да», «угу», «окей»). Как следствие, о выступающем создается хорошее впечатление.</p>
   <p>Вместо использования слов-паразитов возьмите секундную паузу. Вашу речь воспримут лучше и с большей вероятностью последуют вашим советам.</p>
   <p>Итак, исследования на тему сомнений, неуверенности и колебаний в речи позволили сделать четкие выводы. Если вам предстоит провести большую презентацию или выступить с коммерческим предложением, замените фразы и слова, свидетельствующие о вашей неуверенности, теми, что транслируют убежденность и компетентность. Когда человек говорит, что решение <emphasis>очевидно</emphasis>, а результаты <emphasis>несомненны</emphasis>, он создает о себе благоприятное впечатление. Это предполагает, что он не просто высказывает свое мнение, а доносит до аудитории важную истину, и ему с большей вероятностью поверят.</p>
   <subtitle>ГОВОРИТЕ О ПРОШЛОМ В НАСТОЯЩЕМ ВРЕМЕНИ</subtitle>
   <p>Избегать сомнений и не колебаться – один из способов выглядеть уверенно. Однако существует и другой подход. Люди постоянно делятся своим мнением. Говорят о том, какую еду любят, какие фильмы им не понравились, об отдыхе, который провели замечательно. Кто-то то и дело отмечает, что новый пылесос работает без сбоев, фильм оказался скучным, а встреченный на пляже закат был самым красивым в его жизни.</p>
   <p>Слушая подобные высказывания, мы обычно фокусируем внимание на существительных, прилагательных и наречиях. Нам интересно, хорошо ли убирает пылесос, был ли фильм интересным и не пожалели люди о том, что отправились в отпуск. Но помимо существительных, прилагательных и наречий наше внимание привлекает еще и время глагола.</p>
   <p>Глагол – это неотъемлемая часть предложения. Существительное указывает нам, о ком или о чем идет речь. Глаголы же сообщают о состоянии существительного или о совершаемом им действии: люди ходят, электронные письма отправляются, идеи передаются. Без глаголов фразы превратились бы в бессмысленное указывание пальцем на людей, места или предметы.</p>
   <p>У глагола есть несколько времен. Например, форма прошедшего времени («готовился к экзамену») означает, что действие имело место в прошлом, до момента речи. То же действие может происходить в настоящем («готовлюсь к экзамену») – в этом случае используется форма настоящего времени. Таким образом, время глагола указывает нам, готовится ли человек к экзамену сейчас или будет готовиться потом. Кроме того, мы можем узнать, завершено ли это действие, происходит оно сейчас или окончится позже.</p>
   <p>Действительно, в большинстве случаев время определяется ситуацией. Если некто еще не начал ходить в школу, он не может сказать, что уже ходит (если только не врет). По аналогии с этим, если проект уже сдан, человек, говоря о нем, не станет употреблять глагол в будущем времени («будет сдан»).</p>
   <p>Однако бывают ситуации, когда мы вольны выбирать, в какое время поставить глагол. Например, обсуждая кандидата на должность, можно сказать, что он «кажется» подходящим или «показался» таковым. При описании нового пылесоса равноупотребимы два варианта: «чистит хорошо» или «почистил хорошо». Можно выбрать глагольную форму и при рассказе о месте отдыха: «пляжи красивые» или «пляжи были красивыми».</p>
   <p>Мы с коллегой Грантом Паккаром задались вопросом, способно ли изменение времени глагола влиять на степень доверия людей к получаемой информации. Верно ли утверждение, что глагол в форме настоящего времени звучит более убедительно, чем он же в форме прошедшего времени?<a l:href="#n_31" type="note">[31]</a></p>
   <p>Для того чтобы сделать вывод, мы проанализировали более миллиона отзывов в интернете – люди высказывали свое мнение об услугах или товарах. В каждом конкретном отзыве мы считали, сколько раз глагол употребили в форме настоящего времени, сколько – в форме прошедшего. Мы хотели выяснить, влияет ли это на оценку, отзывы с какими глагольными формами показались пользователям полезными, а с какими – нет и какие отзывы повышают вероятность того, что другие люди воспользуются той же услугой или купят тот же товар.</p>
   <p>Мы начали с книг. Анализ около четверти миллиона отзывов на книги с Amazon показал, что влияние глагола в настоящем времени несомненно. Если книга «является», а не «была» интересной, а сюжет – захватывающим, это делает отзыв более полезным для людей.</p>
   <p>Нам это показалось очень любопытным, и мы решили проверить, не свойственно ли такое явление исключительно конкретному типу продукта. Большинство людей читают книгу один раз, поэтому в рецензиях логично более частое употребление глаголов прошедшего времени, настоящее время все же редкость.</p>
   <p>Для проверки гипотезы мы провели анализ продукта из области того, что с людьми постоянно. Это музыка. Большинство людей слушают новую песню или альбом более одного раза, поэтому настоящее время в их отзывах должно употребляться чаще. И действительно, в этой сфере результат оказался таким же. Музыкальные обзоры, в которых автор предпочитал настоящее время, становились более популярными у читателей и казались им более убедительными.</p>
   <p>Надо сказать, это было верно и для других продуктов (например, бытовой техники) и услуг (например, ресторанов). Вне зависимости от того, когда произошло событие, описание опыта в настоящем времени казалось пользователям более полезным: музыка «отличная», а не «звучала отлично», принтер «работает хорошо», а не «поработал хорошо», в ресторане «готовят», а не «приготовили» вкусный тако – все это подталкивало людей принимать рекомендации и положительно оценивать отзывы.</p>
   <p>К примеру, сообщение о том, что на пляже не «царила», а «царит» прекрасная атмосфера, повышало вероятность того, что люди именно его выберут для отдыха. Причина этого явления некоторым образом сродни тому, почему речь, в которой слышится много сомнений и колебаний, кажется неубедительной. Прошедшее время предполагает, что хорошее уже было раньше. Если, характеризуя кандидата на должность, сказать: «Он показался сообразительным» – или, оценивая новую стратегию, сообщить: «Решение было эффективным», то это означает, что соискатель выглядел умным вчера, а решение дало результат, когда им воспользовались на прошлой неделе.</p>
   <p>Кроме того, личный опыт по своей природе субъективен, поэтому использование прошедшего времени при выражении мнения подчеркивает, что оценки тоже субъективны. Слова «читал с удовольствием» в рецензии на книгу могут, например, вызвать у человека мысли, что это мнение основано на личном опыте: автор рекомендации читал книгу в прошлом и в тот момент получил удовольствие. Следовательно, прошедшее время усиливает впечатление о субъективности точки зрения и ее непостоянности. Она сформировалась у человека в определенный период времени.</p>
   <p>Использование же настоящего времени предполагает более общее и постоянное. Утверждение «работает хорошо» предполагает, что предмет работал хорошо в прошлом, продолжает делать это в настоящем и, по всей вероятности, станет так же вести себя и в будущем. «Выполняет задания хорошо» значит, что человек не только выполнил некое задание хорошо в прошлом, но и поступит так же в будущем. Мы имеем дело не с субъективным опытом одного человека, а с общим мнением, следовательно, ему можно доверять в большей степени. Оно останется таким вне зависимости от влияния людей и времени. Это опыт не только одного человека – его разделят многие, в том числе в будущем<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a>.</p>
   <p>Можно сделать вывод, что настоящее время воспринимается лучше, оно меняет мнение читателя об обсуждаемом предмете. Оно воспринимается не как нечто единичное и личное, а как нечто коллективное и достаточно объективное. Это не просто то, что случилось в прошлом, – это было, есть и будет. Не просто моя короткая уверенность – а константа, непреложная истина. Все, что видится в таком свете, будет влиять на решения и поступки людей. Если в ресторане «была хорошая кухня», а в отеле «было хорошее обслуживание», туда можно зайти. Но «всегда хорошая еда» и «обслуживание, как всегда, на высоте» привлекут значительно больше людей. Иными словами, употребление настоящего времени свидетельствует о том, что перед вами не просто чье-то суждение, а общеизвестный факт.</p>
   <p>Сообщение о том, что лечение эффективно в девяноста процентах случаев, скорее привлечет внимание, нежели указание, что холестерин <emphasis>был</emphasis> значительно снижен. Указание на то, что диета <emphasis>помогает</emphasis>, а не <emphasis>помогла</emphasis> людям, скорее заставит желающих сбросить вес ей воспользоваться. Если автомобиль признается лучшим по версии журнала «Мотор тренд», то потенциальные покупатели непременно будут рассматривать его в качестве возможного варианта.</p>
   <p>Хотите, чтобы сказанное вами сильнее влияло на мнение людей? Представьте результаты глобального исследования, а не только факты, которые удалось найти вам лично. Говорите о том, что люди <emphasis>делают</emphasis> сейчас, а не <emphasis>делали</emphasis> когда-то. Отметив, что в ресторане отлично <emphasis>кормят</emphasis>, а не <emphasis>покормили</emphasis>, вы привлечете больше посетителей. Употребление глагола в настоящем, а не в прошедшем времени повысит вероятность того, что люди прислушаются к вашему совету.</p>
   <subtitle>ЗНАЙТЕ, КОГДА МОЖНО ВЫРАЗИТЬ СОМНЕНИЕ</subtitle>
   <p>Мы уже упомянули несколько способов выражения уверенности: отказ от сомнений и колебаний, использование слов, свидетельствующих об уверенности, замена прошедшего времени настоящим. Благодаря транслируемой нами уверенности и силе речи повышается вероятность того, что люди примут наше предложение, однако есть ситуации, в которых не все так просто.</p>
   <p>День благодарения – особое время для американцев. Люди со всей страны приезжают домой, чтобы провести время с родными и друзьями, вкусно поесть и поблагодарить за все хорошее, случившееся в прошедшем году. Но, помимо традиционных шествий и застолий с индейкой, День благодарения иногда запоминается и неприятными моментами. Американцы более, чем прежде, несвободны в выражении политической воли. Большую часть времени рядом с нами находятся те, с кем мы сходимся во взглядах, но оказаться среди большого количества людей означает выйти за пределы своего мира и, возможно, столкнуться с теми, кто с нами категорически не согласен.</p>
   <p>Во многих семьях заявляют с самого начала, что политику обсуждать запрещено, однако случается, что запрет кто-то нарушает. Допустим, человек потерял работу, не может получать пособие, недоволен экономическим положением и тому подобное. В этой ситуации он обвиняет того, кто, с вашей точки зрения, может быть совсем к этому не причастным. Спокойный разговор способен мгновенно перерасти в жаркий спор. Может, лучше не вступать в перепалку с сидящим в гостиной дядей Луи, а увести дискуссию в более цивилизованное русло? Или все же попытаться изменить хоть немного мнение оппонента?</p>
   <p>Несколько лет назад ученые из Университета Карнеги – Меллона собрали группу для обсуждения весьма спорных тем<a l:href="#n_33" type="note">[33]</a>. Среди них были легализация абортов, введение «позитивной дискриминации» в колледжах и предоставление иммигрантам без документов, которые соблюдают необходимые требования, права остаться в стране на законных основаниях. Взгляды людей на эти вещи могут различаться кардинально.</p>
   <p>Некоторых участников попросили написать небольшой текст, направленный на то, чтобы побудить остальных изменить мнение. По поводу необходимости легализации абортов, например, одна из участниц эксперимента отметила, что сделать аборт женщину могут заставить «различные факторы и обстоятельства» и что «аборт, возможно, является самым важным решением, которое принимает человек, поскольку это связано с лишением жизни». Остальных просто попросили выслушать. Все участники высказывали свое мнение на предложенную тему (например, считают ли они возможным предоставить женщине выбор или уверены, что жизнь нельзя отнимать) и потом читали текст, написанный желающим их переубедить.</p>
   <p>Важно отметить, что перед прочтением текста некоторым участникам предлагалось дополнительно прочитать короткую записку, написанную тем же человеком. В ней автор призывал, несмотря на сложившееся у читателя мнение, все же еще раз и более тщательно его обдумать.</p>
   <p>Уверенность всегда убеждает, выражение сомнения – не столь убедительно. Трудно переубедить того, кто не совсем уверен в том, что он прав. В данном случае произошло все с точностью до наоборот. Выражение сомнения по поводу довольно спорного утверждения усилило убежденность людей. Особенно тех, кто твердо стоял на своем. Узнав, что кто-то не вполне уверен в своем мнении, они стали менять собственные мнение и ход мыслей.</p>
   <p>В попытке изменить точку зрения людей, которая отличается от нашего, мы решаем, что лучше вести себя прямолинейно. Мы полагаем, что достаточно будет просто изложить факты и предоставить объективную информацию, – и человек перейдет на нашу сторону.</p>
   <p>Однако не все воспринимают «факты» одинаково. Например, если человек твердо уверен в чем-то, дополнительная мотивация изменить мнение приведет к тому, что он лишь сильнее станет отвергать приводимые доводы, которые угрожают нарушить его уверенность и пошатнуть убеждения. Следовательно, излишняя прямолинейность в попытке перетянуть оппонента на свою сторону может привести к нежелательным последствиям и заставит другого человека утвердиться в своей точке зрения еще больше. В действительности лучший результат в попытке заставить человека изменить мнение давала дополнительная мотивация, а не прямое убеждение.</p>
   <p>Можно сказать, что процесс убеждения происходит в два этапа. Люди рассматривают противоположную точку зрения и решают, стоит ли менять свою. Но прежде им предстоит решить, стоит ли вообще слушать то, что им говорят, и на что сначала обратить внимание. У каждого человека имеется система защиты от внешней информации, которая включается всякий раз, когда его пытаются в чем-то убедить. Чем больше наше мнение отличается от мнения того, кого мы желаем переубедить, тем меньше вероятность, что нас будут слушать. Следовательно, одна из причин, по которой людей не так непросто убедить в чем-то, состоит в нежелании даже рассматривать факты, противоречащие их убеждениям. Таким образом, если точки зрения двух сторон кардинально различаются, лучший результат даст не прямая, а образная подача информации. Вместо того чтобы сразу приводить факты, стоит начать с подготовки аудитории. Это подтолкнет ее к открытости и восприимчивости.</p>
   <p>В таких ситуациях на помощь приходят сомнения. Давая понять, что нам свойственны неуверенность и колебания, мы показываем, что не несем угрозу. Кроме того, сомнения в собственной точке зрения указывают на то, что в противоречащих убеждениях нет ничего страшного: это предоставление противоположной стороне обоснованного повода вас выслушать. Вы показываете, что ситуация непростая, что существует множество нюансов, и это также повышает восприимчивость слушающих.</p>
   <p>Неуверенность демонстрирует вашу открытость к другим мнениям<a l:href="#n_34" type="note">[34]</a>. В ситуациях, когда дискуссия ведется на непростую тему и люди путаются в разных точках зрения, колебания и образный стиль изложения могут помочь убедить оппонента.</p>
   <p>Например, в публикуемых научно-популярных статьях часто ссылаются на различные исследования. Статьи на первых полосах изданий сообщают о том, что употребление кофе повышает риск рака поджелудочной железы или что короткие периоды физических нагрузок полезнее долгих тренировок. Часто случается, что через несколько месяцев или лет следом за этим публикуется информация, совершенно противоположная по смыслу. Это не только сбивает людей с толку, но и подрывает доверие к научным исследованиям.</p>
   <p>Некоторым кажется, что эти противоречия снижают доверие к ученым и к журналистам, но это не так. Сообщения о результатах исследований заставляют людей больше доверять и публикациям, и ученым<a l:href="#n_35" type="note">[35]</a>. Если люди читают о чем-то, что пока не изучено доподлинно, у них создается впечатление, что их действия не могут иметь для них неприятных последствий. Это выглядит самонадеянно и неправдоподобно и кажется нам неспособностью авторов убедить читателей в своей правоте.</p>
   <p>Лучшим выходом из подобных ситуаций является выражение сомнения. Например, превращение утверждений в вопросы – это прекрасный способ установить обратную связь. Тем самым мы демонстрируем, что не привержены догмам, а открыты для других мнений и готовы к дискуссии. Да, у нас сформировалась своя точка зрения, но мы способны выслушать и другие.</p>
   <p>То же относится к замене одних формулировок другими. Например, слова «может», «могло бы» или «вероятно» довольно расплывчаты и неоднозначны. Специалистам по аналитической работе, например, настоятельно рекомендуют избегать их на брифингах, поскольку в этом случае докладчика могут понять превратно. И все же неопределенность и расплывчатость таких слов может быть полезна. Особенно в ситуациях, когда надо вести себя осторожно и не выходить за рамки того, что мы знаем наверняка.</p>
   <p>Утверждение, что результаты исследования предлагают рассмотреть вероятность (а не однозначно доказывают), что Y стал следствием X, дает понять, что связь между двумя явлениями может существовать, но на сто процентов это не доказано. Такой способ может быть весьма эффективен, если целью является именно выражение сомнения и употребление нечетких формулировок.</p>
   <subtitle>В ЧЕМ ЗАКЛЮЧАЕТСЯ ВОЛШЕБСТВО</subtitle>
   <p>Слова способны на гораздо большее, чем просто на передачу фактов и мнений. Они показывают, насколько оратор уверен в излагаемой информации. Следовательно, слова влияют на то, как нас воспринимают окружающие и насколько высоко будет влияние сказанного нами. Хотите, чтобы вас воспринимали позитивно? Хотите усилить свое влияние на людей? В этом случае делайте следующее.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>1. Отбросьте неуверенность.</strong> Если ваша цель – казаться уверенным в том, что вы говорите, откажитесь от выражений вроде «может быть», «возможно», «по моему мнению». Их употребление указывает на неуверенность.</p>
   <p><strong>2. Используйте нужные слова.</strong> Вместо выражений, которые свидетельствуют о неуверенности, используйте те, что помогут вам добиться ясности. Слова «определенно», «точно», «разумеется» подчеркнут, что сказанное вами является не только вашим мнением, но и неопровержимой истиной.</p>
   <p><strong>3. Убирайте из речи слова-паразиты.</strong> «Хм» и «мм» естественны в речи, но слишком частое их употребление способно подорвать доверие к оратору и к тому, что он говорит. Можно спланировать, где стоит сделать паузу, чтобы собраться с мыслями и не пользоваться словами-паразитами.</p>
   <p><strong>4. Используйте настоящее время вместо прошедшего.</strong> Поставив глаголы в форму настоящего времени, вы придадите убедительности своим словам. Поэтому вместо «Мне понравилась эта книга» скажите: «Мне нравится эта книга».</p>
   <p><strong>5. Обращайтесь к сомнениям, когда это к месту.</strong> Выглядеть уверенным в себе чаще всего бывает полезно, но сомнения помогут вам продемонстрировать готовность прислушаться к противоположной точке зрения или уточнить нюансы. Так что в некоторых ситуациях и выражение неуверенности способно вам помочь. Говоря образно, нечетко, мы можем создать впечатление о себе как о человеке с большим опытом. Мы можем продемонстрировать открытость к противоположным точкам зрения и подтолкнуть собеседника к тому, чтобы он согласился с нами.</p>
   <empty-line/>
   <p>Выше мы обсудили два типа волшебных слов: слова, побуждающие к действию, и слова, помогающие выразить уверенность. Далее мы поговорим о третьем типе волшебных слов – словах, которые помогут нам задавать правильные вопросы.</p>
  </section>
  <section id="g3">
   <title>
    <p>Глава 3. Правильная постановка вопроса</p>
   </title>
   <p>Если в работе перед вами возникла сложная задача или выполнить проект самостоятельно оказалось сложнее, чем представлялось изначально, существует немало способов выйти из затруднительного положения. Мы можем найти необходимую информацию в интернете, предпринять мозговой штурм или применить метод проб и ошибок, надеясь вывернуть на правильный путь.</p>
   <p>Однако существует решение, которого мы чаще всего стараемся избегать, – это обращение за советом. Мы можем спросить о чем-то коллегу или друга, но, как правило, не делаем этого. Не хотим их беспокоить, тем более что не знаем, смогут ли они помочь. А если и смогут, мы тревожимся, что будем плохо выглядеть в их глазах, – как будто просьба дать совет выдает нашу некомпетентность. Поэтому такой вариант даже не рассматриваем. Но может ли наша интуиция ошибаться?</p>
   <p>В 2015 году мои коллеги из Уортона и специалист из Гарварда, изучающий проблемы поведения, провели эксперимент<a l:href="#n_36" type="note">[36]</a>, в ходе которого попросили участников ответить на вопросы, например такие: «Кто был первым президентом Соединенных Штатов?» (ответ: Джордж Вашингтон) или «Что значит многосложный?» (ответ: состоящий из нескольких слогов). Участникам эксперимента сказали, что ученые хотят выяснить, как коммуникация помогает людям решать проблемы, поэтому у каждого будет виртуальный партнер для общения во время исследования. Кроме того, каждому участнику сообщили, что и ему, и его партнеру предстоит пройти тест.</p>
   <p>После ответов на вопросы участникам сказали, что они справились довольно хорошо (ответили на семь вопросов из десяти), а вот их партнер выступил хуже (только шесть из десяти). Затем каждому передали записку от партнера. В некоторых случаях это было лишь приветствие («Здравствуй!») или пара слов поддержки («Привет, мы в одной команде!»), в других случаях к этому добавляли вопрос: «Привет, можешь что-то посоветовать?»</p>
   <p>На самом деле никакого партнера не существовало. Ученых интересовало, как ведут себя люди, когда у них просят совета. Будет ли в этом случае восприятие более позитивным или негативным по сравнению с теми ситуациями, когда в записке общие фразы?</p>
   <p>Для каждого участника был создан виртуальный партнер, чтобы выяснить, как будет воспринято сказанное им. Получив сообщение, участники оценивали «партнера» по ряду параметров: насколько он представляется им эрудированным, квалифицированным и опытным. Если человеку кажется, что его просьба о помощи снижает эти показатели у него самого, то предположительно подобное должно быть верно и для другого. Обращение должно поставить «партнера» в зависимое положение, а мнение о нем – стать хуже.</p>
   <p>Но все вышло наоборот.</p>
   <p>Проанализировав результаты, ученые пришли к выводу, что просьба дать совет заставила людей думать, что их «партнер» обладает большей, а не меньшей компетенцией. Это оказалось напрямую связано с тем, как меняются собственные ощущения человека, когда к нему обращаются за помощью. Люди предпочитают считать себя умными. Им нравится ощущать, что окружающие так думают и ожидают от них ценного совета. Таким образом, просьба поднимает людей в их собственных глазах и тешит их самолюбие. Они не предполагают, что просящий поступает неразумно, что он не способен сказать ничего полезного. Вместо этого обычный ход их мыслей таков: «Конечно, я человек умный, поэтому мое мнение важно, им ведь не просто так интересуются»<a l:href="#n_37" type="note">[37]</a>.</p>
   <p>В некотором смысле просьба дать совет сродни лести. Желая понравиться, мы часто прибегаем к этому способу. Да, людям нравится, когда им льстят, но при этом они едва ли будут доверять человеку, который занимается подобными вещами. Им известно о существовании скрытых мотивов лести, что означает возможность неприятных последствий.</p>
   <p>В таких ситуациях просьба дать совет более эффективна: цель оказывается завуалированной. Не надо говорить прямо, что вы считаете кого-то замечательным. Попросите у него помощи или совета – так вы покажете, что высоко его цените и дорожите его мнением.</p>
   <p>Следовательно, обращение за советом позволяет не только получить нужную информацию, но и казаться более компетентным. Те, кто дает советы, чувствуют себя умнее и увереннее. Они сохраняют позитивное отношение к тем, кто к ним обращается.</p>
   <subtitle>ПРЕИМУЩЕСТВА ПРОСЬБЫ О СОВЕТЕ</subtitle>
   <p>Обращение за советом – это лишь один из примеров более широкой темы «Как задавать вопросы». Мы делаем это постоянно – и дома, и на работе (и отвечаем на них). «Какой вариант решения задачи лучше?», «Сколько придется потратить?», «Ты сможешь забрать детей после тренировки?» По некоторым данным, люди задают несколько сотен вопросов в день (и отвечают на них).</p>
   <p>Вопросы выполняют множество функций. Разумеется, их главная цель – в получении информации и удовлетворении любопытства. Но, помимо этого, они еще создают впечатление о том, кто спрашивает, демонстрируют общее отношение к разговору и межличностные отношения собеседников.</p>
   <p>В ситуации бытового общения вопросов, казалось бы, может существовать бесконечное количество: о работе, о хобби, даже о том, кто что ел на завтрак. Одни вопросы способствуют налаживанию контакта и улучшают восприятие того, кто спрашивает. Другие ведут к противоположному итогу. Например, если спросить о чем-то, что заведомо может смутить человека, он не пожелает продолжать общение.</p>
   <p>Получается, одни вопросы эффективнее других? И как же узнать, какие следует задавать?</p>
   <p>Вот четыре аспекта правильного задавания вопросов:</p>
   <p>1) последовательность;</p>
   <p>2) эффективное взаимодействие с неудобными вопросами;</p>
   <p>3) избегание ошибочных предположений;</p>
   <p>4) сначала безопасные вопросы, затем – более сложные.</p>
   <subtitle>БУДЬТЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫМИ</subtitle>
   <p>Если говорить о причинах успешного межличностного взаимодействия, то они стары как мир: личные качества и внешность. Одни люди, в отличие от других, хорошо выглядят, с ними приятно общаться, они наделены харизмой. Эти качества делают их более привлекательными.</p>
   <p>Довольно популярно мнение о том, что одинаковый социальный уровень – ключ к успешному общению. Всем знакома поговорка: «Рыбак рыбака видит издалека». Иными словами, люди одного уровня и схожих интересов всегда найдут тему для разговора.</p>
   <p>Отчасти это верно. Впрочем, иногда в таких случаях результаты общения могут оказаться неожиданными. Причина в том, что такое равенство оставляет мало шансов переубедить собеседника. При достижении определенного уровня изменить человека становится сложно. Разумеется, мы можем узнать что-то новое, например, о блокчейне или стоицизме, и попытаться вступить в разговор, чтобы вписаться в определенную группу людей. Но, надо отметить, это не самая простая задача.</p>
   <p>Означает ли, что люди менее привлекательные, лишенные обаяния, обречены на неудачу? Может, все же существует иной способ понравиться?</p>
   <p>Чтобы определить, от чего зависит первое впечатление, исследователи из Стэнфордского университета и Калифорнийского университета в Санта-Барбаре проанализировали тысячи первых свиданий<a l:href="#n_38" type="note">[38]</a>. Они учитывали демографические данные, например возраст, и физические показатели (рост и вес), а также хобби, предпочтения и другие сведения. Кроме того, они записывали сам процесс общения. Микрофон улавливал сказанное на протяжении всего свидания.</p>
   <p>Неудивительно, что внешняя привлекательность сыграла свою роль. Женщинам особенно нравились мужчины ростом выше среднего. Личностное сходство также имело значение. Люди скорее склонялись ко второму свиданию при наличии общих интересов и увлечений.</p>
   <p>Однако значительное влияние оказывали и произнесенные слова. Когда люди задавали вопросы, они производили на собеседника лучшее впечатление. Тому казалось, что они совпали по многим параметрам, и вероятность второго свидания возрастала<a l:href="#n_39" type="note">[39]</a>.</p>
   <p>Похожие результаты отмечались и по другим пунктам. При рядовом знакомстве и последующем разговоре люди, задававшие больше вопросов, вызывали симпатию, и с ними с радостью продолжали общение. Так, пациенты оставались более удовлетворенными услугами врача, который задавал много вопросов о жизни в целом, течении болезни и прочем<a l:href="#n_40" type="note">[40]</a>.</p>
   <p>Ученые пошли дальше в своих исследованиях и выяснили, что наибольшую пользу приносит определенный тип вопросов. Они могут служить сигналом, что нам интересна точка зрения собеседника, что он нам небезразличен и что мы хотим узнать о нем что-то еще. Не только на первом свидании, но и при обычной встрече с новым человеком наши вопросы говорят о том, что мы не только собираемся рассказывать о себе, но и заинтересованы в диалоге, в получении новой информации о собеседнике. Следовательно, от вашего интереса и степени, в которой вы хотите его продемонстрировать, зависит польза различных вопросов.</p>
   <p>Неотъемлемой частью обыденного разговора являются этикетные вопросы, например «Как дела?». Однако в этом случае трудно понять, действительно ли спрашивающего интересует ответ, или это лишь проявление вежливости.</p>
   <p>Тот же эффект дают и так называемые зеркальные вопросы, в которых повторяется часть утверждения собеседника, поставленная в вопросительную форму. Услышав: «Что ты ел на обед?» – мы часто отвечаем: «Сэндвич “Рубен”, а ты [что ел на обед]?» По сравнению с возможным ответом «Сэндвич “Рубен”» зеркальный предполагает заинтересованность и указывает на то, что вы не полностью сосредоточены на себе, а готовы проявить ответный интерес.</p>
   <p>Однако, поскольку подобные вопросы не требуют усилий, они принесут мало пользы в отношениях. Как и в случае с этикетным вопросом, собеседнику будет сложно понять, проявляем ли мы искренний интерес или только демонстрируем вежливость.</p>
   <p>Существуют вопросы, которые могут нанести вред. Допустим, вы слышите: «Я беру отпуск на неделю и уезжаю в горы», а в ответ произносите: «Мм, а какой твой любимый фильм?» Такой вопрос будет непоследовательным – он не имеет отношения к первой фразе и не соответствует теме разговора. Для демонстрации интереса и участия следует сказать нечто совсем иное, а заданный вопрос показывает либо вашу скуку, либо столь высокую незаинтересованность, что она подтолкнула вас сменить тему. Неудивительно, что собеседнику будет неприятно. Пожалуй, такой вопрос даже хуже, чем вообще отсутствие реакции.</p>
   <p>Гораздо уместнее задать вопрос, связанный по смыслу с услышанным утверждением. Если человек сообщает, что он гурман, можно спросить, какие блюда ему нравятся. Услышав, как собеседник сетует на то, что два его проекта не принесли желаемого результата, спросите, есть ли у него предположения относительно причин. Когда коллега говорит, что не может дождаться выходных, поинтересуйтесь, отчего он проявляет такое нетерпение.</p>
   <p>Последовательные вопросы связаны с уточнением и выяснением деталей, они дают больше информации и придают непринужденный характер разговору. Людей, задающих такие вопросы, позитивно воспринимают и друзья, и незнакомые люди, и клиенты, и коллеги.</p>
   <p>Проанализировав разговоры на первом свидании, ученые обнаружили, что дополнительные вопросы очень полезны для создания общего хорошего впечатления. Люди, избравшие эту стратегию, скорее получали приглашение встретиться вновь.</p>
   <p>Последовательно задаваемые уточняющие вопросы дают результат, поскольку становятся знаком заинтересованности собеседника в общении. Он не просто проявляет вежливость или спрашивает о чем-то, что позволяет сменить тему, а готов выслушать и узнать больше.</p>
   <p>Хотите понравиться? Хотите продемонстрировать внимание и заинтересованность? Задавайте вопросы, причем делайте это правильно.</p>
   <p>Последовательные вопросы показывают, что мы не потеряли нить разговора, что нам он интересен. Мы готовы его продолжать, дорожим собеседником, будем его слушать дальше и побуждать вопросами рассказать больше.</p>
   <subtitle>ПРАВИЛЬНО ВЗАИМОДЕЙСТВУЙТЕ С НЕУДОБНЫМИ ВОПРОСАМИ</subtitle>
   <p>Уточняющие вопросы полезны, но существуют такие, которые в зависимости от ситуации способны принести не меньшую пользу. Представьте, что вы устраиваетесь на работу, о которой мечтали, и проходите собеседование. Вы хотели получить новые перспективы для развития, и это ваш шанс. Серьезная компания, отличная должность и возможности для карьерного роста.</p>
   <p>Собеседование началось хорошо. Вам кажется, что вы понравились специалисту по подбору персонала, но потом внезапно все меняется к худшему. Сначала вас спросили о том, чем вы занимались ранее и каков ваш опыт, а затем прозвучал вопрос о заработной плате на предыдущем месте.</p>
   <p>Мы сталкиваемся с неудобными вопросами постоянно. Если человек рассматривает варианты, собираясь что-то приобрести, консультанты и продавцы часто спрашивают, какую сумму он готов потратить. Желающего продать автомобиль просят перечислить, что и когда ремонтировали. Прием на работу редко обходится без вопросов к соискателю о причине ухода с предыдущего места, о существовании других вариантов трудоустройства и о планах заводить детей. Такие ситуации кажутся крайне сложными. Они не просто неудобны – часто они представляются безвыходными.</p>
   <p>Первое, что подсказывает нам внутренний голос, – ответить честно. Быть откровенным и сказать чистую правду. Однако это не всегда возможно и к тому же требует определенных душевных сил. В некоторых случаях существует опасность, например при покупке или продаже имущества, что личная информация будет использована против нас. Так же и на собеседовании тому, кто честно ответит, почему уволился с прежнего места и собирается ли заводить детей, могут предложить оклад ниже или вовсе отказать. Правдой мы ставим себя в невыгодное положение, но прочие варианты едва ли лучше.</p>
   <p>Отказ от ответа неприемлем: кандидаты, придерживающиеся такой тактики, вызывают антипатию. Кроме того, мы часто не понимаем, что своим отказом от ответа вызываем подозрение, что пытаемся что-то скрыть. Если на вопрос, почему человек уволился из компании, он просит разрешения не отвечать, у собеседника возникает подозрение, что это попытка утаить негативную информацию.</p>
   <p>Солгать – это также вариант, далекий от идеального. Любой обман – полное или частичное сокрытие или искажение информации – может иметь весьма неприятные последствия в случае, если правда выйдет наружу. В целом кажется, что хороших вариантов ответа на неудобные вопросы попросту не существует.</p>
   <p>Двое моих коллег из Уортона задались целью выяснить, можно ли все же найти хороший способ справляться с такими вопросами<a l:href="#n_41" type="note">[41]</a>. В 2019 году они предложили нескольким сотням взрослых людей принять участие в эксперименте – поучаствовать в ролевой игре, связанной с куплей-продажей.</p>
   <p>Каждого участника попросили представить себя владельцем художественной галереи, которому предстоит продать картину «Сердца весной». Ему сообщили, что она может быть продана за семь тысяч долларов и является частью серии «Сердца», состоящей из четырех работ одного художника. Также им сказали, что сумма, которую покупатель будет готов заплатить за картину, будет зависеть от того, приобрел ли он уже другие работы из той же серии. Те покупатели, для кого эта картина окажется первой, не станут платить более семи тысяч, а те, для кого это будет продолжением серии, согласятся, возможно, на сумму и вдвое больше.</p>
   <p>Затем участников разбили на пары и предложили приступить к обсуждению сделки. Процесс шел разными путями, но, учитывая важность этого аспекта, «продавец» неизбежно интересовался у «покупателя», есть ли у него другие картины из этой серии. Это и был ключевой момент эксперимента. Для изучения влияния разных ответов на неудобные вопросы исследователи меняли реакцию «покупателя» (роль которого исполнял их помощник) на неудобный прямой вопрос.</p>
   <p>Некоторым «продавцам» «покупатель» отвечал честно – признавался, что владеет другими работами из серии «Сердца», и это автоматически сигнализировало о готовности заплатить больше. В некоторых случаях «покупатель» уклонялся от ответа, заявляя, что в данный момент не готов обсуждать свою коллекцию.</p>
   <p>Честность с точки зрения отношений между людьми давала «покупателю» позитивный результат, но в товарно-денежном выражении выгоды не приносила. На участников эксперимента лучшее впечатление производили те, кто отвечал честно: они говорили, что верят им, но все же старались продать им картину по максимально высокой цене. Отказ от ответа, напротив, давал «покупателю» выгоду в денежном выражении, но наносил ущерб его имиджу. «Продавцы» уступали ему картину по заниженной цене, однако говорили, что не доверяют этому человеку, поскольку тот определенно что-то скрывает.</p>
   <p>Исследователи испробовали и третий вариант, оказавшийся самым эффективным. Представители третьей группы не стали отвечать честно и не отказывались отвечать, но постарались уклониться от прямого ответа. Вместо того чтобы заявить, что владеют еще как минимум одной картиной из серии или отказаться давать ответ, они задали наводящий вопрос: «Когда были написаны другие картины?» или «Их тоже можно у вас приобрести?» На неудобный вопрос они ответили собственным вопросом.</p>
   <p>Трудно доверять людям, которые, очевидно, что-то утаивают. Следовательно, прямой отказ отвечать даже на неудобный вопрос – гарантированный способ произвести плохое впечатление. Попытка скрыть информацию вызывает негативное отношение, а желание узнать что-то новое – нет. Скорее даже наоборот. Например, вопросы соискателя на должность будут восприниматься как проявленный им интерес к компании и к кругу его обязанностей.</p>
   <p>Исследования просьб дать совет показали, что люди любят, когда интересуются их мнением. Использование вместо ответа релевантного вопроса в корне меняет ситуацию: «покупатель» уже не кажется неискренним человеком, желающим что-то утаить, а, скорее, выглядит заинтересованным. Такая стратегия помогает ему не вызывать подозрение у «продавца», а представать любознательным и заслуживающим доверия. А еще подобные вопросы переключают внимание, в то время как отказ «покупателя» давать прямой ответ не меняет фокус беседы. «Продавец» по-прежнему ждет ответа, и возможный отказ лишь усугубит ситуацию и заострит внимание на ответе.</p>
   <p>Попытка сослаться на статью, дающую право не свидетельствовать против себя, укрепляет подозрение в виновности. Вопросы подобны направленному свету прожектора: они способны подчеркнуть определенную тему или заставить обратить внимание на определенные факты. Предлагая собственный вопрос в качестве ответа, мы получаем шанс повернуть прожектор и осветить иной объект – то, что выгодно нам.</p>
   <p>Допустим, на собеседовании женщину спрашивают, планирует ли она иметь детей. Заданный в ответ вопрос «А у вас есть дети?» сместит фокус разговора с ее личной жизни на личную жизнь того, кто проводит собеседование. В том случае, если у этого человека есть дети, разговор может пойти о них (что, вероятно, вызовет у него приятные чувства). Если же нет – можно поговорить о том, как сложно растить детей. И позволить себе не отвечать на изначальный – слишком откровенный – вопрос.</p>
   <p>Исследования в этой области показали, что уклонение от ответа – лучший способ реагировать на сложные прямые вопросы. Такая тактика позволила заключить сделку о покупке картины на более выгодных условиях по сравнению с теми, кто был честен с «продавцом»: «покупатели» производили впечатление людей приятных и заслуживающих доверия. Уклонение от ответа применимо во многих ситуациях. Например, в процессе ведения торга ответ на вопрос о сумме, которую вы готовы заплатить, может звучать следующим образом: «Назовите приблизительную сумму, о которой идет речь?» Или, например, если вас спрашивают на собеседовании, какова была ваша зарплата на последнем месте работы, вариант ответа может быть таков: «Вы можете назвать диапазон сумм для этой должности?»</p>
   <p>Уклонение от ответа применяется не только при нежелании делиться информацией, но и из желания поберечь чувства собеседника. Допустим, если человек спрашивает, понравилась ли нам его презентация, или хорошо ли сидит на нем одежда, а ответ может быть только отрицательным, нам поможет уклонение. Уместны вопросы: «А ты как считаешь, хорошо ли все прошло?» или «Скажи, а где ты купила это платье?» Они позволяют избежать необходимости говорить заведомо неприятное человеку и при этом не выбирать между иными возможными вариантами, которые тоже могут оказаться не лучшим выходом из ситуации.</p>
   <p>Однако и уклонением от вопроса надо уметь пользоваться правильно. Это не просто ответ вопросом на вопрос. Для того чтобы стратегия сработала, надо придерживаться изначальной темы. Например, если вас спрашивают о зарплате, то ответный вопрос о том, что собеседник ел на завтрак, укажет, что вы будто игнорируете вопрос и хотите обойти неприятную тему. Лучше спросить о том, что вызовет интерес собеседника, покажет ваш интерес и ваше стремление узнать больше, а не что-то скрыть.</p>
   <subtitle>ИЗБЕГАЙТЕ ОШИБОЧНЫХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ</subtitle>
   <p>Уклонение помогает, когда вам задали неудобный вопрос, но вопросы также демонстрируют наше стремление раскрыть или утаить правду. Мы часто пытаемся получить подробную информацию о том, что нас окружает. Хотим знать о плюсах и минусах места, где собираемся жить, иметь представление о положительных и отрицательных характеристиках подержанного автомобиля или о сильных и слабых чертах кандидата на должность.</p>
   <p>К сожалению, мотивы людей не всегда совпадают с нашими. Риелторы, например, с удовольствием сообщают о прекрасных школах в районе и о сети пешеходных улиц, но умалчивают о высоких налогах на недвижимость и строгом законе о функциональном зонировании городской территории. Продавец подержанного автомобиля охотно укажет на то, что было заменено недавно, но не на детали, требующие ремонта. Кандидат на должность упомянет о недавнем повышении (ведь это увеличит его шансы быть принятым), а не о том, что его уволили за привычку тратить слишком много рабочего времени на социальные сети (в этом случае ему гарантированно откажут).</p>
   <p>Как же подтолкнуть людей к тому, чтобы они сообщили о себе в том числе и нечто негативное, то, что выставит их в не лучшем свете?</p>
   <p>Задать вопрос – самой простой вариант. Спросить у кандидата на должность, увольняли его когда-нибудь или нет, а риелтора попросить перечислить недостатки района. Но формулировки в этих деликатных случаях имеют решающее значение для получения правдивого ответа. Для того чтобы выяснить, как задавать деликатные вопросы, исследователи провели эксперимент с участием двух сотен человек. Он заключался в продаже подержанного mp3-плеера<a l:href="#n_42" type="note">[42]</a>.</p>
   <p>Легенда была такова: человек получил плеер в подарок на день рождения, он ему очень понравился, но потом именинник решил купить айфон, и плеер, ввиду наличия в телефоне тех же функций, оказался не нужен. Устройство было в отличном состоянии, хранилось в пластиковом футляре, защищавшем от ударов и царапин, и выглядело совершенно новым. К тому же владелец уже закачал на него много музыки, которая могла понравиться покупателю, если же нет – он мог ее стереть.</p>
   <p>Единственной проблемой было то, что пару раз плеер зависал. Для исправления ситуации владелец проводил сброс до заводских настроек, в результате чего из памяти плеера исчезала и вся музыка. Каждый раз на ее восстановление приходилось тратить около двух часов. И нельзя было предугадать, произойдет ли это снова.</p>
   <p>Каждому из участников предложили провести короткий разговор онлайн с потенциальным покупателем. «Продавец» давал общую характеристику товара, а «покупатель» задавал вопросы. Некоторые участники задавали абстрактный вопрос: «Можете рассказать о плеере подробнее?» Другие спрашивали прямо, например: «С плеером не возникало проблем?»</p>
   <p>Разумеется, каждый продавец склонен нахваливать свой товар. И в этом случае человек говорил об объеме памяти, отличном состоянии корпуса, упоминал защитный чехол. Как и в большинстве подобных ситуаций, «продавец» подчеркивал то, что ему выгодно.</p>
   <p>После общей просьбы «покупателя» рассказать об устройстве подробнее лишь восемь процентов «продавцов» признались, что раньше он зависал. Люди стремились скрыть правду, несмотря на то что подобное могло повториться в будущем. Ведь они понимали, что правда пойдет им во вред, поскольку они не смогут получить желаемую сумму.</p>
   <p>Итак, общего вопроса по теме было явно недостаточно. Помог бы в этом случае прямой вопрос? Возможно. Когда «покупатели» прямо спрашивали о наличии недостатков («С плеером не возникало проблем?»), некоторые «продавцы» становились более откровенными. Около шестидесяти процентов признавались, что в работе устройства случались сбои. Несмотря на то что прямой вопрос о недостатках заставлял признаться, все же четверо «продавцов» из десяти о проблемах умолчали. Таким образом, в сорока процентах случаев им удавалось создать более благоприятное впечатление о товаре и получить б<emphasis>о</emphasis>льшую сумму при продаже.</p>
   <p>Этот факт немного обескураживает. Получается, даже спросив прямо, мы все равно не получаем гарантированно правдивый ответ от продавца. Может, это связано с тем, что некоторые люди просто нечестные? Какой вопрос им ни задай, они найдут способ обмануть. Лжецы существуют, и тут ничего не поделаешь. Это, разумеется, стоит учитывать, но проблема может заключаться и в речи – в том, что сама постановка вопроса («С плеером не возникало проблем?») предполагает ответ, что с ним все в порядке.</p>
   <p>Как свидетельствуют результаты исследований о первом свидании и обращении за советом, заданный вопрос показывает, какими нас видят со стороны. Он не только раскрывает, насколько мы умны или приветливы, но и позволяет сделать предположения о наших намерениях и той информации, которой мы владеем.</p>
   <p>Вопрос «Можете рассказать о плеере подробно?» позволяет сосредоточиться лишь на преимуществах. Ведь вопрос о недостатках напрямую не задан, поэтому нет необходимости о них упоминать. Но даже прямой вопрос («С плеером не возникало проблем?») указывает на то, что у «покупателя» нет доподлинной информации о возможных проблемах, как и оснований полагать, что они существуют. Таким образом, «продавец» считает отрицание выходом вполне безопасным. Конечно, это нечестно, но, если стимул велик, а шанс быть пойманным ничтожен, почему не рискнуть?</p>
   <p>Получается, надо остановиться на тех вопросах, отвечая на которые люди солгали в сорока процентах случаев? Иных вариантов быть не может? Не совсем так. Существует и третий вариант вопроса, который значительно увеличивает шанс получить нужный ответ.</p>
   <p>Мы порой даже не осознаем, что вопрос «С плеером не возникало проблем?» предполагает отрицательный ответ. Он прямой, но все же в нем есть допущение, что проблем нет. Если сравнивать его с общим вопросом («Можете рассказать о плеере подробно?»), такой вариант говорит не только о том, что задавший его не догадывается о существовании недостатков, но и о том, что он не очень хочет о них знать. Причина может крыться в том, что человек просто не допускает наличие проблем или не желает идти на конфликт, выясняя правду, поэтому вряд ли станет проявлять дотошность.</p>
   <p>Существует еще один способ спросить, все ли с товаром в порядке, – изменить несколько слов в предложении, поставить вопрос так, чтобы он указывал скорее на наличие недостатков, нежели на их отсутствие. Вопрос может быть сформулирован следующим образом: «А какие у плеера недостатки?» Вместо небольшого подозрения можно дать понять, что вы знаете о проблемах.</p>
   <p>Помимо всего прочего, вопрос с предположением о наличии скрытых изъянов в ином свете представляет того, кто такой вопрос задает. Вместо того чтобы выглядеть человеком, не желающим знать о недостатках товара, «покупатель» дает понять, что об их наличии ему известно и что он достаточно решительно настроен их вскрыть. В этом случае дать уклончивый ответ будет затруднительно.</p>
   <p>И тому есть подтверждения. В процессе эксперимента третья группа «покупателей» задавала вопрос прямо: «Какие у плеера недостатки?» – и в этом случае «продавцы» давали более честные ответы. Несмотря на то что вопросы с предположением о наличии или отсутствии недостатков напрямую касались проблем с товаром, вопросы с допущением их наличия заставляли «продавцов» чаще признаваться в них – в пятидесяти процентах случаев<a l:href="#n_43" type="note">[43]</a>.</p>
   <p>Вопросы не только позволяют получить информацию, но и выдают ее. Они характеризуют нас, указывают на то, что нам известно, на то, какие у нас предположения, и даже на то, насколько настойчивыми мы можем быть. Следовательно, вопросы, которые мы задаем, не только формируют мнение о нас, но и влияют на правдивость ответов, которые мы получаем. Конечно, люди могут солгать или сделать все, чтобы уйти от ответа, но они поступят так с меньшей вероятностью, если поймут, что их могут уличить в обмане.</p>
   <p>Подробные вопросы не только преследуют цель поймать человека на лжи. Врачи принимают немало пациентов в течение рабочего дня. У них мало времени на каждого, поэтому задаваемые вопросы должны им по максимуму помогать. «Вы ведь не курите? – могут спросить они человека перед ежегодным обследованием. – И спортом занимаетесь?» Подобные формулировки помогают ускорить работу с пациентами.</p>
   <p>Вопрос, предполагающий отсутствие проблем, вызывает определенную реакцию. Пусть пациент и курит, и почти не занимается спортом, но разве он решится возразить врачу? В конце концов, ведь так легко сказать «нет» или «да» и пойти по пути наименьшего сопротивления – сделать вид, что проблемы не существует.</p>
   <p>Задавать подобные вопросы не стоит, если для вас важно получить правдивую информацию. Не стоит заранее делать предположение, что проблемы не существует. Пациенты понимают, что доктор не одобрит курение или малоподвижный образ жизни, поэтому будут использовать такие удобные способы для сокрытия информации. Если же они употребляют алкоголь или наркотики, то будут скрывать это еще более старательно.</p>
   <p>Нечто похожее случается при попытке разговорить аудиторию. Во время презентации или на занятии с учениками при разборе сложной темы часто звучит фраза: «Вопросов нет?» Попробуйте поставить вопрос иначе: «Какие будут вопросы?» Этим вы дадите возможность большему количеству слушателей уточнить информацию в случае недопонимания.</p>
   <p>Подводя итог, можно сказать, что в любой ситуации найдутся варианты передать информацию или поставить верный вопрос, позволяющий легко добраться до сути вещей, а также выявить недостатки или негативные моменты, которые помогут в принятии решения. Недостаточно быть честным и прямолинейным. Помимо этого, надо уметь продемонстрировать собеседнику, что вы осознаете все положительные стороны и недостатки, предполагаете их наличие и готовы проявить настойчивость, чтобы найти желаемое.</p>
   <p>Конечно, риелторы не заинтересованы в том, чтобы рассказывать вам о том, что соседи часто устраивают шумные вечеринки, или о том, что у них активные дети и собака, которая постоянно лает. Ваш вопрос «Что вы скажете о соседях?» не заставит их в этом признаться. Вам следует выбрать правильную формулировку (например, «Жильцы раньше жаловались на соседей?»), ведь наличие у вас предположений на этот счет вынудит риелтора говорить правду и позволит вам получить честный ответ.</p>
   <subtitle>НАЧНИТЕ С БЕЗОПАСНЫХ ВОПРОСОВ</subtitle>
   <p>Умение правильно задавать вопросы – очень ценный навык. Не все они одинаково хороши: одни приносят больше пользы, другие причиняют вред. Стоит задуматься не только о том, какие вопросы следует задавать, но и о моменте в разговоре, подходящем для каждого типа вопросов.</p>
   <p>В конце 1960-х годов выпускник Калифорнийского университета в Беркли Артур Арон выбирал для себя область научных изысканий. Он только что окончил магистратуру по социальной психологии и искал малоизученную область, в которой можно было открыть что-то новое. Его интересовала тема, которую, по мнению ученых, нельзя разобрать с научной точки зрения.</p>
   <p>В тот период он встречался со своей однокурсницей Элейн Сполдинг. Они были влюблены и часто целовались. В один из таких моментов молодой человек понял две важные для себя вещи. Во-первых, с этой девушкой он хотел бы провести всю жизнь, а во-вторых – любовь может стать подходящей темой для изучения.</p>
   <p>Прошло пятьдесят лет, Элейн и Артур по-прежнему вместе, и они добились невероятных результатов в исследованиях. Пара много путешествовала по миру, жила в разных городах: Париже, Торонто, Ванкувере и Нью-Йорке. Все это время Ароны трудились над тем, чтобы изменить наше представление о личных отношениях в паре. Они изучали партнеров, связанных дружбой и романтическими отношениями, и людей, которые встречались впервые. Исследования ученых посвящены тому, как люди устанавливают и поддерживают связь, а также той роли, которую эта связь играет в их личностном росте и развитии.</p>
   <p>Ароны изучали, как нечто новое и захватывающее может сделать отношения с партнером лучше, как дружба представителей разных социальных групп способствует искоренению предрассудков, как нейронные связи работают в период влюбленности (подобные механизмы задействуются также при употреблении кокаина). Однако исследования, которые принесли им известность, посвящены теме установления контакта между людьми.</p>
   <p>Крепкие отношения чрезвычайно важны для полноценной жизни. Полный порядок в личной сфере не только дает нам человека, который всегда рядом и с которым можно поговорить, но и делает нас в целом более здоровыми и счастливыми. Качество отношений влияет на качество жизни сильнее, чем богатство или успех в работе. От него же зависит и самочувствие человека. Десятки исследований показали, что люди, имеющие сильную поддержку со стороны семьи, друзей и сообщества, реже сталкиваются с тревожностью и депрессией, у них выше самооценка и продолжительность жизни.</p>
   <p>Преимущества счастливой личной жизни очевидны, но отношениям необходимо время, чтобы расцвести. Требуется соблюсти определенные условия, чтобы коллеги стали друзьями. Нужны многочисленные встречи в течение недель или даже месяцев, чтобы отношения окрепли и переросли в романтические.</p>
   <p>Развитие более прочных связей может оказаться сложным процессом. Допустим, вы хотите подружиться с кем-то на работе или перевести отношения на другой уровень. Можно организовать случайную встречу с человеком или найти предлог пригласить выпить кофе, но часто нам трудно подыскать для этого нужные слова.</p>
   <p>Ароны задались целью найти более эффективный способ для этого, выяснить, как шаг за шагом пройти путь, который сделает двух людей ближе. Они попытались найти такую технику, которая позволит друзьям, будущим романтическим партнерам и даже незнакомцам при первой же встрече менее чем за час получить результат.</p>
   <p>Подобное кажется очень сложным, даже невероятным. В конце концов, доверие и по-настоящему близкие отношения не создаются за один день. Но такое случается, отношения формируются, длятся и укрепляются. Два незнакомых человека, сидящие на соседних креслах в самолете, выходят в пункте назначения лучшими друзьями. Коллеги, недолюбливавшие друг друга и потому общавшиеся крайне редко, после работы в паре на тимбилдинге не расстаются.</p>
   <p>В конце 1990-х Ароны разработали метод формирования и укрепления связей между людьми. Их техника позволяет завязать отношения с любым человеком, в любом месте и при любых обстоятельствах. По сути, она построена на верном формулировании вопросов.</p>
   <p>В рамках эксперимента двух человек попросили прочитать и проанализировать три группы вопросов. Первая начиналась с довольно простого вопроса: «Представь, что можешь пригласить на ужин любого человека в мире. Кого бы ты выбрал?» Оба участника отвечали по очереди. Затем переходили к следующему вопросу: «Хочешь ли ты прославиться и в какой области?» Люди опять отвечали по очереди и переходили к третьему вопросу: «Случается ли, что ты репетируешь речь перед тем, как сделать телефонный звонок, и почему?» Участники читали вопросы по очереди и отвечали на них. Им предоставили пятнадцать минут, чтобы ответить на столько вопросов из первой группы, на сколько успеют.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Первая группа вопросов</strong></p>
   <p>1. Представь, что можешь пригласить на ужин любого человека в мире. Кого бы ты выбрал?</p>
   <p>2. Хочешь ли ты прославиться и в какой области?</p>
   <p>3. Случается ли, что ты репетируешь речь перед тем, как сделать телефонный звонок, и почему?</p>
   <p>4. Какой день ты можешь назвать идеальным?</p>
   <p>5. Когда ты в последний раз пел про себя или вслух?</p>
   <p>6. Ты знаешь, что доживешь до девяноста лет. Что бы ты предпочел сохранить в течение оставшихся шестидесяти лет жизни: разум или тело тридцатилетнего человека?</p>
   <p>7. Бывает ли у тебя предчувствие по поводу того, как ты умрешь?</p>
   <p>8. Назови три качества, которые должны быть и у тебя, и у твоего партнера.</p>
   <p>9. За что в своей жизни ты испытываешь наибольшую благодарность?</p>
   <p>10. Если бы ты мог изменить что-то в том, как тебя воспитывали родители, что бы это было?</p>
   <p>11. Расскажи своему партнеру максимально подробно о своей жизни за четыре минуты.</p>
   <p>12. Если бы тебе предложили со следующего дня приобрести какую-то способность или черту характера, что бы это было?</p>
   <empty-line/>
   <p>По истечении пятнадцати минут участники эксперимента переходили к следующей группе вопросов. Как и прежде, они по очереди на них отвечали. Количество было произвольным – главное, уложиться в отведенные пятнадцать минут.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Вторая группа вопросов</strong></p>
   <p>1. Если бы у тебя появился шанс заглянуть в хрустальный шар и спросить о жизни, о будущем или о чем-то еще, какой бы вопрос ты задал?</p>
   <p>2. Существует ли нечто, чем ты давно хотел заняться? Почему ты этого еще не сделал?</p>
   <p>3. Каково самое большое достижение в твоей жизни?</p>
   <p>4. Что ты больше всего ценишь в дружбе?</p>
   <p>5. Какое воспоминание для тебя самое дорогое?</p>
   <p>6. О чем тебе страшно вспоминать?</p>
   <p>7. Если бы ты узнал, что через год умрешь, изменил бы ты свою жизнь? Почему?</p>
   <p>8. Что для тебя значит дружба?</p>
   <p>9. Какую роль в твоей жизни играют любовь и отношения?</p>
   <p>10. Перечисли пять положительных качеств своего партнера.</p>
   <p>11. Насколько теплые и близкие отношения в твоей семье? Считаешь ли ты свое детство более счастливым, чем у других детей?</p>
   <p>12. Какое у тебя мнение об отношениях с мамой?</p>
   <empty-line/>
   <p>По истечении пятнадцати минут участники переходили к следующей группе вопросов.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Последняя группа вопросов</strong></p>
   <p>1. Придумай три верных утверждения, употребляя местоимение «мы». Например, «Мы оба сейчас чувствуем…»</p>
   <p>2. Закончи предложение: «Я бы хотел(-а), чтобы в моей жизни был человек, с которым можно было поделиться…»</p>
   <p>3. Если ты хочешь подружиться с партнером по эксперименту, назови факты, которые ему (ей) надо знать.</p>
   <p>4. Расскажи своему партнеру, что тебе в нем нравится. Будь максимально откровенен, постарайся сказать даже о том, о чем обычно не говорят при первой встрече.</p>
   <p>5. Расскажи своему партнеру о пережитом тобой неловком моменте.</p>
   <p>6. Когда в последний раз ты плакал в присутствии другого человека? А наедине с самим собой?</p>
   <p>7. Расскажи своему партнеру, что тебя уже в нем привлекает.</p>
   <p>8. Что, по твоему мнению, является слишком серьезным, чтобы над этим шутить?</p>
   <p>9. Если бы ты умер сегодня, не имея возможности ни с кем поговорить напоследок, о чем невысказанном ты сожалел бы больше всего? Почему ты не признался в этом раньше?</p>
   <p>10. Представь, что в твоем доме пожар. После спасения людей и домашних животных у тебя есть шанс вернуться и взять одну вещь. Что это будет? И почему?</p>
   <p>11. Смерть кого из членов твоей семьи стала бы самым большим горем? Почему?</p>
   <p>12. Расскажи партнеру о своей проблеме, попроси у него (нее) совета и узнай, как бы он(-а) ее решил(-а). Потом попроси партнера рассказать, как, по его (ее) мнению, к проблеме относишься ты.</p>
   <empty-line/>
   <p>Ароны провели немало экспериментов, чтобы выяснить, работает ли их метод<a l:href="#n_44" type="note">[44]</a>. Они предлагали сотням незнакомых людей разбиться на пары и провести короткую беседу. Некоторые выбирали тему произвольно, другие основывались на приведенных выше тридцати шести вопросах. По окончании участников просили ответить, насколько ближе они стали с партнером по эксперименту.</p>
   <p>Два незнакомых человека общались всего сорок пять минут. Для формирования межличностных отношений требуются недели или месяцы. Выяснилось, что разговор на основе тридцати шести вопросов давал потрясающие результаты. Участники пар, отвечавшие на них, чувствовали себя гораздо ближе друг другу, чем те, кто то же самое время вел обычную светскую беседу. Респонденты говорили, что после разговора о родственниках и друзьях близкими людьми с партнером они, конечно, не стали, но и совсем чужими их тоже уже нельзя было назвать. Стоит отметить, что метод одинаково успешно работал вне зависимости от того, были изначально люди в паре похожи или совершенно разными. Стать ближе удавалось даже тем, у кого были разные ценности, жизненные установки или политические взгляды.</p>
   <p>С тех пор техника, позволяющая быстро завести друзей, помогла тысячам незнакомых людей установить контакт. Ее часто используют на занятиях или лекциях, например для студентов первых курсов, чтобы помочь им завязать хорошие отношения. Эту технику также применяют для налаживания контакта между людьми, принадлежащими к разным социальным группам, для искоренения предрассудков<a l:href="#n_45" type="note">[45]</a>. Ее даже использовали для укрепления доверия и улучшения взаимопонимания между полицейскими в городах, где криминогенная обстановка была крайне напряженной.</p>
   <p>Не менее интересна и причина, по которой вопросы дают такой результат. Помогут ли в этом деле любые вопросы? Или важны именно эти и порядок их расположения?</p>
   <p>Первый ответ прост: нет, не все вопросы дадут желаемый результат. Пары, которым предлагали просто вести светскую беседу, тоже задавали друг другу вопросы (например, «Как ты провел Хеллоуин?» или «Что ты делал летом?»), однако это никак не изменило отношения людей, не сделало их ближе. Для установления контакта необходимо быть в определенной степени откровенным и открытым.</p>
   <p>Романтические или дружеские отношения не могут завязаться сразу. Для начала необходимы вступительные фразы, разговор на общие темы или заполнение времени пустой болтовней. Социальную связь, способную перерасти в нечто большее, отличает способность быстро пройти эту стадию и шагнуть на следующую ступень. В таких парах люди могут выйти за рамки ничего не значащего разговора, дать толчок к возникновению чего-то более серьезного, раскрыть что-то в себе, узнать больше о другом человеке и тем самым установить прочную связь. И вопросы очень в этом помогают. Но не любые, а целенаправленные, позволяющие глубоко проникнуть в суть разговора и понять собеседника.</p>
   <p>«Если бы ты умер сегодня, не имея возможности ни с кем поговорить напоследок, о чем невысказанном ты сожалел бы больше всего? Почему ты не признался в этом раньше?» – это не просто заурядное «Как дела?» или вежливая попытка узнать, что человек делал в выходные. Этот вопрос сложнее, он подталкивает к размышлениям, к тому, чтобы дать хорошо обдуманный ответ.</p>
   <p>Подобные вопросы вызывают на откровенность, заставляют заглянуть себе в душу – у них нет ничего общего с поверхностными суждениями о погоде или тому подобном. Их цель – открыться, показать свой внутренний мир и подтолкнуть собеседника к тому же.</p>
   <p>Светская беседа не позволяет установить близкий контакт с человеком. Пропустите этот этап и сразу переходите к нужным вопросам. Однако при таком сценарии могут возникнуть проблемы. Представьте, как бы вы отреагировали, если бы человек, которого вы видите впервые в жизни, попросил вас через две минуты после знакомства представить, что вы умерли, и спросил, о чем вы при этом сожалеете. Ответили бы вы ему откровенно? Выложили бы сразу все о себе? Скорее всего, нет. Вероятно, любой в такой ситуации попытался бы быстрее закончить разговор. Или ответить весьма пространно. С человеком незнакомым сложно откровенничать. Едва ли у нас возникнет желание поделиться сокровенным с тем, кого совсем не знаешь. Для этого нужно находиться в определенных отношениях.</p>
   <p>В этом и состоит суть метода Аронов. Для того чтобы раскрыться перед другим человеком, требуется установить межличностные связи. Мы должны что-то знать о человеке, прежде чем рассказывать ему о себе. Вопросы, помогающие быстро обзаводиться друзьями, ставят человека в безвыходное положение: он вынужден отвечать на них и тем самым раскрываться, потому эта тактика так эффективна.</p>
   <p>Вопросы составлены так, что процесс идет постепенно. Первый список довольно прост для восприятия. Вопросы из него похожи на мячи для игры, задача которых – сломать преграду. «Кого бы вы хотели пригласить на ужин?» – забавный вопрос, на который с готовностью ответит каждый. На первый взгляд, в этом случае не придется говорить о чем-то очень личном, и потому такой вопрос не заставляет нервничать. Люди охотно поддержат разговор на эту тему даже с незнакомцем.</p>
   <p>Безопасные вопросы следуют один за другим, человек успокаивается и начинает постепенно делиться сокровенным. Допустим, собеседник выбрал в качестве гостя Леброна Джеймса, папу римского, Альберта Эйнштейна или Мартина Лютера Кинга – младшего. Это дает некоторое представление о том, кто перед вами и что ему интересно: спорт, религия, наука или социальная справедливость. Человек ничего о себе не рассказал, но у вас уже есть фундамент для отношений. Этот маленький шаг, маленькая щель, в которую можно заглянуть, чтобы попытаться узнать человека, заставляет и вашего собеседника делать аналогичные шаги. Обе стороны одновременно раскрываются, между ними возникает прочный контакт.</p>
   <p>Взаимная демонстрация болевых точек также способствует сближению, но добиться такой степени доверия непросто. Никто не желает выставлять себя напоказ, тем более не видя взаимности. Есть люди, готовые сделать ответный шаг, но немногие хотят становиться первыми. И тут помогают вопросы техники Аронов. Стоит начать с малого, но это малое нельзя назвать чем-то незначительным. Первые вопросы не кажутся опасными, но каждый следующий подталкивает вас ко все большей степени откровенности. Тот факт, что шаги совершают оба собеседника одновременно, гарантирует, что никто не захочет внезапно прекратить разговор, и связь будет становиться прочнее. Растущее доверие друг к другу подтолкнет двух людей к сближению.</p>
   <subtitle>В ЧЕМ ЗАКЛЮЧАЕТСЯ ВОЛШЕБСТВО</subtitle>
   <p>Часто говорят, что глупых вопросов не бывает. Конечно, это так, но все же одни лучше, а другие хуже. Вопросы помогают нам собрать информацию, а еще рассказывают людям о нас, направляют ход диалога и способствуют возникновению межличностных отношений. Следовательно, надо знать, какие вопросы уместно задавать и когда это стоит делать.</p>
   <p>Ниже приведены рекомендации на этот счет.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>1. Попросите совета.</strong> Это не только даст возможность узнать что-то полезное, но и сделает вас умнее в глазах собеседника.</p>
   <p><strong>2. Задавайте наводящие вопросы.</strong> Вопросы выставляют нас в более выгодном свете и способствуют лучшему взаимодействию с собеседником, но наводящие и уточняющие вопросы принесут больше пользы, поскольку покажут нашу заинтересованность в общении.</p>
   <p><strong>3. Избегайте неудобных вопросов.</strong> Если вам задают неудобный вопрос, то разумнее задать в ответ свой, который способен перевести разговор в другое, более выгодное вам русло. Вы сможете продемонстрировать интерес к теме, не выдавая личной информации.</p>
   <p><strong>4. Избегайте неверных предположений.</strong> Будьте осторожны с вопросами, которые предполагают определенный ответ, когда пытаетесь заставить человека выдать скрываемую информацию.</p>
   <p><strong>5. Начинайте с простых и безопасных вопросов, а затем усложняйте задачу.</strong> Откровенность возможна при уже сформировавшейся связи на определенном уровне. Для ее установления люди прежде всего должны чувствовать себя в безопасности. Для того чтобы установить более доверительные отношения и подружиться с незнакомым человеком, начинайте с простых вопросов и усложняйте их постепенно, подталкивая человека к раскрытию своего внутреннего мира.</p>
   <empty-line/>
   <p>Понимание того, какие и когда вопросы лучше задавать, поможет вам произвести лучшее впечатление, собрать более полную информацию и установить крепкие, благожелательные отношения с окружающими. Однако, помимо вопросов, существуют другие волшебные слова, заслуживающие внимания, и это слова, отвечающие за выражение конкретики.</p>
  </section>
  <section id="g4">
   <title>
    <p>Глава 4. Сила конкретики</p>
   </title>
   <p>Несколько лет назад по пути в аэропорт я получил сообщение, способное повергнуть в уныние каждого, кто собирается в дорогу: рейс отменен. Я добирался домой уже пару дней и с нетерпением ждал возвращения, поэтому мне было чрезвычайно неприятно. Я выбрал именно этот рейс, чтобы быть дома к тому моменту, когда надо укладывать детей спать. Я хотел побыть с ними. Теперь же вместо этого мне предстояло провести несколько часов даже не с клиентом, к которому я летал, а совершенно бесполезно – сидя в аэропорту.</p>
   <p>Еще хуже было то, что авиакомпания перебронировала мой билет, но вместо прямого рейса в тот же день меня почему-то отправили на рейс с пересадкой на следующий день. Я разозлился и решил позвонить в службу поддержки, надеясь все исправить.</p>
   <p>Оператор на том конце провода оказался не очень услужливым. Вместо того чтобы выслушать меня и попытаться помочь, человек, насколько я понял, просто следовал инструкции: одна шаблонная фраза следовала за другой, цель была – показать стремление помочь, хотя никаких действий для этого предпринято не было. После двадцати минут перебрасывания фразами мне все же удалось попасть в лист ожидания на прямой рейс поздно вечером. Стоит ли говорить, что к тому моменту я был уже в ярости.</p>
   <p>Невольным свидетелем произошедшего стал добродушный водитель такси Uber. По окончании звонка он мне посочувствовал, и мы разговорились. Я, разумеется, сказал, как разочарован работой службы поддержки, чья задача как раз и заключается в том, чтобы решать проблемы. Возможно, это тяжелая работа, ведь оператор не виноват в том, что рейс отменен и что ему приходится весь день выслушивать разъяренных клиентов вроде меня.</p>
   <p>Неожиданно для меня водитель сказал, что все совсем не так. Его дочь работала в службе поддержки одной авиакомпании и была очень довольна своим местом. Девушке так хорошо удавалось решать вопросы клиентов, что ей предложили учить других операторов тому, как упростить задачу себе и сделать так, чтобы клиент был счастлив.</p>
   <p>Сначала, честно признаться, я был удивлен: сложно представить счастливого клиента в подобных обстоятельствах. Большинство звонит в авиакомпанию по причине отмены рейса, задержки вылета или потерянного багажа. Едва ли оператор может взмахнуть волшебной палочкой и все поставить на свои места.</p>
   <p>Я стал размышлять, что же, интересно, говорила людям дочь водителя, если ей удавалось коренным образом изменить ситуацию. В то, что оператор может предложить клиенту, изменений внести невозможно – это возврат средств или другой рейс. Значит, дело было в том, как она преподносила информацию, чтобы клиент остался доволен?</p>
   <p>Для изучения этого вопроса мы с Грантом Паккаром собрали для рассмотрения сотни звонков в службу поддержки крупного интернет-магазина<a l:href="#n_46" type="note">[46]</a>. У звонившего из Арканзаса не открывался чемодан, клиентке из Сент-Луиса доставили туфли с браком, мужчине из Сакраменто нужно было помочь вернуть рубашку, которая ему не подошла.</p>
   <p>С помощью группы сотрудников и программы, переводящей голосовые сообщения в текстовые, мы получили расшифровки разговоров. Мы проанализировали каждый, разделили сказанное клиентом и оператором, даже измерили такие характеристики, как высота голоса и тональность.</p>
   <p>Клиенты звонили по разным причинам, но разговор происходил по одному сценарию: оператор называл себя – клиент обрисовывал проблему (например, почему чемодан не открывается или что не так с парой туфель) – оператор пытался найти решение (объяснял, как оформить возврат). По ходу диалога оператор сверял данные в программе, консультировался с менеджером, задавал вопросы для получения детальной информации. Затем, желательно после того, как вопрос был решен, оператор объяснял, что ему удалось выяснить и предпринять, убеждался, что вопросов больше нет, и прощался.</p>
   <p>Несмотря на одинаковый сценарий, результаты диалогов значительно отличались. Некоторые клиенты были довольны и благодарили оператора за помощь, другие нет. Разумеется, отчасти это зависело от того, с каким вопросом они обращались. Проблемы возникали с оплатой и с доставкой. Случались серьезные сбои и не очень.</p>
   <p>Вне зависимости от того, по какому поводу обращались клиенты, их демографических данных и различий по десяткам других рассматриваемых факторов ключевую роль играло прежде всего поведение оператора. От его манеры разговора зависела степень удовлетворенности тех, кто обратился за помощью.</p>
   <p>Для того чтобы разобраться с влиянием такого фактора, как манера разговора, нам предстоит рассмотреть четвертый тип волшебных слов, отвечающий за выражение конкретики в речи.</p>
   <p>Существуют три способа ее использования:</p>
   <p>1) показать человеку, что его слушают;</p>
   <p>2) сделать абстрактное конкретным;</p>
   <p>3) отказаться от конкретики, когда это необходимо.</p>
   <subtitle>ПОКАЖИТЕ ЧЕЛОВЕКУ, ЧТО ВЫ ЕГО СЛУШАЕТЕ</subtitle>
   <p>Некоторые вещи вполне конкретны и материальны. Это физические объекты: двери, столы, стулья, автомобили. Их можно увидеть и потрогать. У каждого из нас есть четкое представление о том, как выглядят эти предметы, мы даже способны нарисовать их в своем воображении. Например, представить стол может даже пятилетний ребенок.</p>
   <p>С другими вещами все не так однозначно – например, с такими понятиями, как любовь, свобода, мышление. Это явления нематериальные, их представить сложнее. Это не физические объекты, поэтому их нельзя увидеть или потрогать, их трудно вообразить. Попросите кого-то нарисовать демократию – скорее всего, вы увидите непонимание во взгляде. Непонятно, на что похожа демократия, если она вообще на что-то похожа.</p>
   <p>И все же, несмотря на то что одни вещи материальнее других, одному и тому же предмету или явлению можно дать более или менее конкретное определение. Куски джинсовой ткани, закрывающие ноги, можно назвать брюками, а можно джинсами. Про пирог сказать, что он хороший или аппетитный. Вместо «клиенты осуществляют переход на цифровые технологии» можно сказать, что «у клиентов есть выбор, покупать товар в интернете или офлайн-магазинах». Во всех приведенных примерах во втором варианте больше конкретики, описание более яркое и подробное, слушателю легче представить предмет или понять суть.</p>
   <p>То же относится и к рассмотренным нами обращениям в службу поддержки. Например, на просьбу помочь с парой обуви оператор может уточнить, что надо искать – обувь или кроссовки Nike цвета лайма? Говоря о доставке, можно ответить, что «товар вам привезут», а можно сказать, что «товар доставят до двери». Сообщая о возврате, можно сказать, что «средства будут возмещены», а можно – «вам вернут ваши деньги». Опять же, во всех трех случаях второй вариант – лаймовые кроссовки, доставка до двери и возврат денег – кажется более конкретным. Эти слова осязаемы и реальны.</p>
   <p>Можно сказать, что это более простые обороты речи, но они в большей степени вызывали положительную реакцию со стороны клиентов. Когда операторы использовали простой язык и конкретные выражения, это делало их взаимодействие с клиентами более успешным, а их самих – более полезными с точки зрения обращавшихся.</p>
   <p>Схожий эффект мы обнаружили, проанализировав тысячи обращений в интернет-магазин по электронной почте. Если консультанты использовали более простой и конкретный язык, продажи возрастали на тридцать процентов в неделю.</p>
   <p>Такой подход может характеризовать консультанта не с лучшей стороны, но это с лихвой окупается. Независимо от того, решает человек проблемы или продает товары, ему приходится иметь дело с десятками клиентов в день. Сотрудники кол-центра обрабатывают один звонок за другим, помогая открыть чемодан или зайти на сайт. Работники розничной торговли переходят от одного покупателя к другому, подбирая нужный размер куртки или принимая назад брюки. Менеджеры по продажам проводят одну презентацию за другой, рассказывая о преимуществах товара разным клиентам. В подобных ситуациях легко ограничиться серией клише: «Был рад помочь», «Извините за задержку». И неважно, относится ли сказанное к проблеме с курткой, брюками или чем-то еще. Подобные общие фразы помогают сэкономить время и силы, поэтому они употребляются в любой ситуации.</p>
   <p>Однако есть и обратная сторона медали. Представьте, что вы покупаете одежду. Находите понравившуюся футболку, но она не того цвета (серого), который вам нужен, поэтому вы обращаетесь к сотрудникам. Один говорит: «Я поищу», а второй: «Я поищу такую же футболку, но серого цвета». Если бы вам предстояло выбрать, помощью кого из них воспользоваться, на кого бы пал выбор?</p>
   <p>Мы задали этот вопрос сотням людей, и предпочтительным оказался второй вариант («Я поищу такую же футболку, но серого цвета»). Общие фразы имеют более широкое употребление, но они лишены конкретики и индивидуального подхода. Это значит, что людей в меньшей степени притягивает человек, предпочитающий такой стиль. Причина в том, что люди, будь то клиенты или просто собеседники, хотят чувствовать себя услышанными. Случается, что человек, звонящий в службу поддержки или обращающийся в офис лично, требует вызвать менеджера – именно потому, что хочет общаться с тем, кто выслушает его проблемы и поможет.</p>
   <p>Для того чтобы у человека сложилось четкое впечатление, что его услышали, необходимы три условия. Во-первых, этот самый человек должен видеть, что собеседник готов его выслушать и придать должное значение сказанному. Во-вторых – что собеседник понял сказанное. И в-третьих, собеседник должен показать, что он слушал, причем внимательно.</p>
   <p>Последнее условие является ключевым. Представьте, что вы разговариваете с кем-то и не замечаете никакой реакции на свои слова. Возможно, вас услышали и поняли, но без обратной связи собеседника понять, так ли это, нельзя. Следовательно, недостаточно просто слушать – надо показать это, причем так, чтобы у человека не осталось сомнений, что его внимательно слушали и поняли верно.</p>
   <p>Именно поэтому конкретика в речи так важна. Использование конкретных выражений демонстрирует, что вы не просто выполнили действие – выслушали, – а приложили усилия к тому, чтобы разобраться и вникнуть в суть.</p>
   <p>Конкретные высказывания повысили удовлетворенность покупателей и увеличили продажи, поскольку благодаря этому клиентам казалось, что сотрудники магазина прислушиваются к их потребностям. Для того чтобы продемонстрировать это, необходимо прежде всего понять потребности клиента. Поскольку внимание к клиенту и понимание его потребностей является главным условием для того, чтобы произвести впечатление, что клиента слушают, конкретика в речи – первый шаг на пути к цели. Именно это указывает на то, что человеку уделяется должное внимание<a l:href="#n_47" type="note">[47]</a>.</p>
   <p>Умение слушать – в целом хорошее и важное качество, но если иметь в виду удовлетворение нужд клиента, то демонстрация заинтересованности в его проблемах – одно из ключевых условий успеха. Надо не просто слушать, а показывать человеку, что его услышали и поняли. Конкретные выражения – один из способов это сделать.</p>
   <p>Например, если супруг или супруга рассказывает вам о трудном рабочем дне, самая простая реакция: «Да, тебе пришлось непросто» или «Как жаль!» Но это довольно общие ответы. Едва ли человек ожидает услышать именно их. Подобные реплики не позволяют продемонстрировать, что ситуация нас действительно интересует. Конкретные высказывания чрезвычайно полезны. Если вы в ответ на жалобы скажете: «Не могу поверить, что вице-президент опоздал на сорок пять минут» или «Как обидно, что проектор не работает!» – это покажет, что вы слушали, что уловили нюансы и учли это в ответном действии или фразе.</p>
   <p>Конкретика в речи демонстрирует ваше умение слушать и позволяет правильно реагировать – вот чем она полезна. Но не только этим. Использование конкретных выражений при рассказе о чем-то новом также упрощает понимание<a l:href="#n_48" type="note">[48]</a>.</p>
   <p>Анализ тысяч страниц информации, полученной от службы поддержки, показал, что четко сформулированные фразы приносили больше пользы клиентам. По сравнению с расплывчатыми формулировками («Список разрешений в информационной безопасности») более конкретные («Как отсоединить клавиатуру» или «Как проверить аккумулятор и зарядить часы») были понятнее простому человеку и тем самым помогали ему найти способ решить проблему самостоятельно.</p>
   <p>Кроме того, конкретные фразы легче запомнить. У читателя с большей вероятностью отложатся в памяти фраза «ржавый двигатель» или предложение «Когда лайнер движется по взлетно-посадочной полосе, чтобы взлететь, пассажиры откидываются на спинки сидений», чем абстрактные выражения вроде «имеющиеся знания» или «Поток воздуха будет давить на поверхность, расположенную под углом к воздушному потоку»<a l:href="#n_49" type="note">[49]</a>.</p>
   <p>Использование конкретных выражений в речи приносит немало пользы. Они помогают удерживать внимание людей, подталкивают их к нужной реакции и желаемым действиям<a l:href="#n_50" type="note">[50]</a>.</p>
   <p>Конкретные формулировки даже влияют на решения комиссии по условно-досрочному освобождению. Более высокие шансы на освобождение имеют те заключенные, которые, говоря о раскаянии, в своих объяснениях оперируют фактами и готовы детально разобрать собственные проступки.</p>
   <subtitle>СДЕЛАЙТЕ АБСТРАКТНОЕ КОНКРЕТНЫМ</subtitle>
   <p>Учитывая многообразие преимуществ конкретных высказываний, можно невольно задаться вопросом: почему не использовать конкретные выражения чаще? В конце концов, если четкие, предметные формулировки способствуют лучшему запоминанию и уяснению, если они воспринимаются положительно, зачем вообще нужны абстрактные фразы?</p>
   <p>Как правило, мы готовы рассуждать на ту или иную тему, если хорошо ею владеем. Продавцы знают все преимущества товара, преподавателей можно считать экспертами в учебном материале, а менеджеры не один месяц разрабатывали новую стратегию, обдумывая каждую деталь. Можно сказать, от знаний – сплошная польза. Зная достоинства и недостатки предлагаемого продукта, продавец может осветить одну его сторону и скрыть другую, исходя из интересов конкретного клиента. Благодаря тому, что учитель в совершенстве владеет предметом, он способен с успехом объяснить все студенту. Потратив время на обдумывание, специалист в некоей области точно будет знать, что необходимо для успешного внедрения проекта.</p>
   <p>Однако поверьте: знание может быть не только благословением, но и проклятием. Человеку, который знает о предмете много, сложно представить, каково это – не знать ничего. Как представить и понять глубину знаний в некоторой области, например, у стоящего перед вами человека?</p>
   <p>Оценивая уровень осведомленности других, мы отталкиваемся от собственного и предполагаем, что другие знают столько же. Например, обсуждая с коллегами новую стратегию, менеджеры, как правило, опираются на собственный опыт и знания. Мне легко рассуждать о переходе на цифровые технологии, поэтому я считаю, что информированность других людей об этой теме находится на том же уровне. Как результат – я часто употребляю сокращения, аббревиатуры и профессиональный сленг. С моей точки зрения, эти слова, фразы и выражения понятны всем, кто работает в той же области.</p>
   <p>Мы забываем, что легкое и понятное для нас другими может восприниматься иным. Это мы потратили много времени, размышляя над нюансами, – другие же не изучали предмет так глубоко, их знания совсем на другом уровне. В результате нас не понимают.</p>
   <p>Вспомните, когда вы в последний раз общались с финансовым консультантом или автомобильным конструктором? Вы могли услышать от них, что «инвестиция не является основным капиталом» или что «карданный вал рассчитан на определенную мощность и крутящий момент, а для движения автомобиля нужно больше вырабатывать энергии, нежели сохранять». Вещи, для этих людей совершенно простые, скорее всего, вызывают у вас ощущение, что с вами говорят на незнакомом языке.</p>
   <p>У этого явления есть название – проклятие знания. Это проклятие по той причине, что, чем выше уровень знаний человека, тем больше, как он считает, знают и другие<a l:href="#n_51" type="note">[51]</a>. В итоге ему сложнее общаться и добиваться понимания.</p>
   <p>Этот эффект связан с абстрактными выражениями в речи. Чем лучше человек владеет предметом, тем чаще он размышляет о чем-то из этой области в абстрактных категориях. Поиск решения проблем становится для него размышлением. Ответ на вопрос, почему надо покупать у его компании, превращается в «определение ценностного предложения». Тайлер, Мария, Дерек и сотни других новых сотрудников становятся «трудовым капиталом». К подобным выражениям относятся и понятия вроде «миссия компании», «маркетинговые планы», «рекомендации по культуре».</p>
   <p>Но это не только проблема делового мира. То же относится практически к любой сфере деятельности. Механики употребляют профессиональный язык механиков, учителя – учителей, а финансовые консультанты – финансовых консультантов. Даже с гениальными врачами порой трудно разговаривать. Они отлично понимают суть проблемы, но используют такой язык для объяснения, что бывает очень сложно уяснить, что речь идет о необходимости изменить образ жизни или включить в режим дня физические нагрузки.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_003.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>В таких случаях нужно заменять формулировки, которые кажутся абстрактными, более конкретными. Разговаривая с коллегами, клиентами, студентами, торговыми агентами, пациентами или руководителями проектов, нужно использовать конкретные и простые фразы, помогать людям понять вас и подбирать языковые средства, исходя из этой цели. Всегда, например, легче воспринять речь, если человек говорит не о «гаджете», а о «смартфоне». Проще представить автомобиль, если в описании есть определения: «спортивный», «красный», «двухместный». Продавцу лучше сказать, что он не просто поищет нужный размер, а пойдет и принесет вещь нужного размера. Это поможет покупателю ощутить, что ему действительно хотят помочь.</p>
   <p>Ниже вы еще увидите примеры того, как работают конкретные выражения. Посетите сайт <a l:href="http://textanalyzer.org/">http://textanalyzer.org/</a>, если хотите проверить сильные и слабые стороны того или иного текста.</p>
   <subtitle>КОГДА ЛУЧШЕ ГОВОРИТЬ АБСТРАКТНО</subtitle>
   <p>Выше мы говорили о том, почему лучше выражать свои мысли конкретно. Таким образом вы показываете собеседнику, что слушаете его, так вас легче понять, а если вы приносите извинения, они будут лучше восприняты. Но всегда ли следует выражаться конкретно? Могут ли встречаться в жизни ситуации, когда лучше этого избегать?</p>
   <p>Куда ни посмотри – везде стартапы, и их стоимость просто огромна. В 2007 году Брайан Чески и Джо Геббиа поняли, что больше не могут позволить себе снимать квартиру в Сан-Франциско, поэтому стали сдавать спальные места на надувных матрасах в своей гостиной людям, которые приехали на большой дизайнерский конгресс. Сейчас их компания Airbnb стоит сто миллионов долларов.</p>
   <p>Двое друзей были недовольны тем, что в городе трудно найти такси. Так появилась компания Uber. Сейчас ее оценивают приблизительно в ту же сумму, что и Dropbox, DoorDash, Stitch Fix, ClassPass, Robinhood, Warby Parker, Grammarly, Instacart и Allbirds. Я перечислил лишь немногие из компаний-единорогов – то есть тех компаний, стоимость которых превышает миллиард долларов.</p>
   <p>Но чтобы стартап стал компанией-единорогом, надо привлечь инвестиции. Мало иметь хорошую идею – надо еще убедить инвесторов вложить средства, чтобы начать развивать бизнес. Сделать это непросто. Известный венчурный фонд Y Combinator из более чем двадцати тысяч стартапов, от которых получает заявки, финансирует менее пары сотен. Остальные венчурные фонды поддерживают еще меньше проектов.</p>
   <p>Все начинающие предприниматели поступают одинаково: готовят презентацию и отправляют заявку на финансирование. Но почему одни добиваются успеха, а другие остаются ни с чем? Почему кто-то получает поддержку, но большая часть стартапов – нет?</p>
   <p>В 2020 году профессор Гарвардской бизнес-школы и его коллеги проанализировали годовой объем запросов на финансирование<a l:href="#n_52" type="note">[52]</a>. Одна венчурная компания хотела приобрести доли в нескольких компаниях на стадии запуска – в тех, у которых, по мнению инвесторов, имелись перспективы роста. Изначально инвесторы были готовы вложить до двух миллионов долларов в каждый стартап с возможным увеличением суммы до пяти-десяти миллионов на следующем этапе роста. Неудивительно, что заявок поступило немало – более тысячи. Их подавали компании, работающие в самых разных областях: технологий, финансов, медицины, сервисного обслуживания предприятий.</p>
   <p>Помимо информации о компании и людях, ее основавших, в заявке требовалось дать краткое описание проекта. Например, презентация компании, разработавшей устройство для определения уровня содержания алкоголя в крови, содержала такую информацию:</p>
   <cite>
    <p>Большинство людей, просыпаясь после вечеринки с друзьями, жалеют, что не выпили на рюмку меньше… Они мучатся от похмелья, или сорвались с диеты, [или] не помнят часть вечера. Но у них нет зависимости. Эти люди не планируют отказываться от употребления алкоголя, но хотят иметь инструмент, способный помочь им не переступить черту, за которой, помимо удовольствия, последует расплата в недалеком будущем – плохое самочувствие наутро.</p>
    <p>[Мы предоставляем] тот самый необходимый инструмент.</p>
   </cite>
   <p>В презентации финансовой компании, занимающейся лизингом оборудования, говорилось следующее:</p>
   <cite>
    <p>[Наша цель – ] найти решение для малых и средних предприятий, которое бы позволило им учитывать изменения в цене аренды, прогнозируемые на ближайшие четыре-пять лет…</p>
    <p>Существующие правила аренды оборудования были разработаны более тридцати лет назад и позволили снять часть нагрузки с баланса. Эти правила подвергались критике на протяжении многих лет… по той причине, что они не отражают истинного финансового положения компаний. Представленный недавно предварительный вариант бухгалтерского стартапа показал, что эту проблему можно решить, если потребовать от арендаторов капитализировать договоры аренды. Иными словами – вернуть их на баланс.</p>
   </cite>
   <p>Инвесторы изучали заявки и принимали решение. Они выясняли, каков потенциал каждого стартапа (перспектива роста), и определяли, стоит ли рассматривать его как вариант для финансирования.</p>
   <p>С целью понять, что повлияло на решение инвестора, было проведено немало исследований. Учитывались разные факторы: область, для которой разрабатывали проект, предназначение для бизнеса или для потребителя, предложение товара или услуги, а также количество человек в команде основателей.</p>
   <p>Разумеется, аспекты самого бизнеса сыграли немаловажную роль. Одни отрасли имели перспективу роста, в то время как у других потенциал был ниже. Имело значение и то, что предлагали стартапы: товар по сравнению с услугой считается более перспективным для вложений. Однако, помимо самих компаний и области их работы, ученые проанализировали и тексты презентаций – какую мысль и каким образом выражали соискатели.</p>
   <p>Казалось бы, в такой ситуации формулировки не должны иметь большого значения, ведь выгода от инвестирования в большей степени зависит не от манеры подачи информации, а от того, чем занимается компания и есть ли у нее сильная команда. Но даже с учетом этого языковой фактор сыграл заметную роль и в определенной степени повлиял на решения об инвестировании.</p>
   <p>Презентации, в которых формулировки содержали меньше конкретики, виделись инвесторам более перспективными с точки зрения роста и возможностей. Такой подход повышал вероятность привлечения инвестиций и шансы стартапа пройти первый этап<a l:href="#n_53" type="note">[53]</a>.</p>
   <p>Надо признать, это удивительный факт. Ведь инвесторы – люди опытные, вложившие десятки миллионов долларов в десятки стартапов. На их глазах капитал компаний вырастал до миллиардов долларов, за несколько месяцев они увеличивались в разы. Поразительно, что такой простой фактор, как способ подачи информации, мог повлиять на решение. Но еще больше удивляет именно то, какой это был способ.</p>
   <p>Конкретные высказывания в речи способствуют лучшему пониманию, запоминанию и имеют множество других полезных черт. С учетом сказанного, почему же отсутствие конкретных формулировок способствовало привлечению инвестиций?</p>
   <p>Ответ кроется в том, что конкретные выражения свидетельствуют о потенциале. Как было сказано выше, четкость в выражениях часто касается определенных вещей, о которых идет речь, существующих здесь и сейчас. Их можно увидеть, потрогать, почувствовать. Конкретные формулировки часто бывают полезны, они помогают людям визуализировать обсуждаемый предмет, лучше понять сложные идеи. Во время презентаций конкретные выражения помогают потенциальным инвесторам понять, чем занимается компания и каковы ее насущные проблемы, требующие решения.</p>
   <p>Однако для принятия решения о финансировании стартапа доскональное понимание не главное. Инвесторам важно не столько понять суть проекта, сколько дать верный прогноз: выживет ли он и станет ли успешным. Насколько велик шанс, что бизнес будет развиваться в дальнейшем, сможет значительно вырасти и при этом сделать это достаточно легко и быстро?</p>
   <p>Конкретность формулировок облегчает понимание и позволяет выразить сложные вещи простым языком, но, когда дело доходит до описания потенциала бизнеса, абстрактные фразы подходят лучше, поскольку, в отличие от конкретных, не заставляют фокусироваться на настоящем, а позволяют представить более масштабно общую картину.</p>
   <p>Рассмотрим это утверждение на примере Uber – компании, известной всем, кто вызывает такси через приложение. В 2009 году, когда она только создавалась, было бы логичнее дать ей следующее описание: «Приложение для смартфона, которое упрощает процесс вызова такси, сокращает время ожидания и позволяет пассажиру связаться с водителем». Точное описание, которое дает полное представление о том, чем будет заниматься компания. Оно в высшей степени конкретно. В нем используются такие выражения, которые объясняют людям суть Uber.</p>
   <p>Однако подобная формулировка была не единственно возможной. Один из учредителей позиционировал компанию иначе. Он сказал, что это «удобный, надежный и доступный всем способ транспортировки».</p>
   <p>Разница может показаться несущественной. Оба описания позволяют представить, что предлагает Uber и что с его помощью можно получить. Но если первый вариант довольно конкретный, то второй – более абстрактный. Он говорит не о вызове такси и конкретных преимуществах приложения, а о способе транспортировки в целом, что является более широкой формулировкой.</p>
   <p>Именно второй подход увеличил инвестиции, поскольку потенциал компании виделся более высоким. Если мне предложат использовать приложение для заказа такси, я сумею назвать несколько человек, которым оно может быть полезно, и не так много ситуаций, когда оно способно пригодиться. Но если предложить решение вопросов с транспортировкой, то спектр возможных задач для решения оказывается гораздо шире. Таким продуктом могут воспользоваться не только люди, но и компании. Выглядит так, что приложение можно использовать в самых разных ситуациях<a l:href="#n_54" type="note">[54]</a>.</p>
   <p>Мы не просто финансово-технологический стартап – мы предоставляем решения. Мы не просто создаем устройства – мы делаем жизнь лучше.</p>
   <p>По сравнению с довольно однобоким и узконаправленным освещением отказ от конкретных формулировок позволяет раздвинуть границы применения товара или услуги. Это увеличивает потенциал компании, что, в свою очередь, привлекает инвесторов.</p>
   <p>Какой стиль подачи выбрать, зависит от того, какие перед нами цели. Используйте четкие формулировки, если хотите помочь людям понять сложную идею, запомнить сказанное и почувствовать себя услышанным. В этом случае конкретные выражения принесут больше пользы, равно как и употребление глаголов («ходить», «говорить», «помочь», «улучшить»), а не прилагательных («честный», «активный», «полезный»). Говорите о физических объектах или старайтесь использовать формулировки, побуждающие к воспоминаниям. Так вы поможете людям лучше понять, что хотите сказать.</p>
   <p>Для того чтобы у людей о вас сложилось мнение как о человеке дальновидном, предлагающем идеи с высоким потенциалом, используйте абстрактную лексику. Это также демонстрирует силу вашей личности: такие люди становятся лучшими менеджерами и руководителями более высокого уровня<a l:href="#n_55" type="note">[55]</a>. Если человек в бытовых разговорах использует абстрактные фразы для описания повседневных событий (например, пренебрежение в чей-то адрес он скорее назовет выражением неприязни, а не просто укажет на то, что человек не здоровается), то у окружающих создается впечатление, что он видит картину в целом. Таким образом, он выглядит более серьезным, деловым и ответственным человеком, у которого все под контролем. Люди, избегающие конкретики при описании товара (например, те, которые скорее скажут «питательный», чем «с высоким содержанием нутриентов»), воспринимаются более подходящими кандидатами на руководящие должности.</p>
   <p>Поможет ли абстрактная лексика разобраться в сложном предмете? Едва ли. Но она отлично подходит кандидатам на ответственные посты при собеседовании. Такая манера речи подтолкнет руководителя к верному решению.</p>
   <p>В более широком смысле, чтобы выбрать, что использовать – конкретную или абстрактную лексику, – следует поразмыслить и понять, что важнее: «как» или «почему».</p>
   <p>Хотите научиться говорить более предметно? Сосредоточьтесь на вопросе «как?». Как сделать продукт отвечающим всем потребностям клиентов? Как новая инициатива поможет решить важную проблему? Если вы подумаете о том, как что-то сделать, вы сможете добавить в речь конкретики. Это поможет вам дать решению детальное описание и сфокусироваться на процессе его внедрения в жизнь.</p>
   <p>Хотите использовать абстрактную лексику? Сосредоточьтесь на вопросе «почему?». Почему продукт удовлетворяет потребности клиентов? Почему новая инициатива решает важную проблему? Размышления о том, почему то или иное действие полезно или верно, помогает подобрать абстрактные обороты, заставляет сосредоточиться на желаниях. Это способствует нужному результату.</p>
   <subtitle>В ЧЕМ ЗАКЛЮЧАЕТСЯ ВОЛШЕБСТВО</subtitle>
   <p>Рассуждать в абстрактных выражениях легко. Если уровень знаний человека о предмете высок, он говорит с окружающими как с равными, полагая, что и они знают столько же. Чтобы избежать этой ошибки, необходимо использовать силу конкретики.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>1. Сделайте так, чтобы люди почувствовали себя услышанными.</strong> Если вы хотите дать понять, что вы внимательно слушали собеседника, говорите предметно. Приводите конкретные примеры, отмечайте детали, которые укажут, что вы на самом деле слушали и все поняли.</p>
   <p><strong>2. Используйте конкретные выражения.</strong> Не увлекайтесь звучными словами и выражениями – используйте те, которые помогут аудитории создать наглядную картину в своем воображении. Гораздо проще представить красный спортивный автомобиль, услышав его описание, чем просто его придумать.</p>
   <p><strong>3. Иногда лучше использовать абстрактную лексику.</strong> Надо понимать, в каких ситуациях это более уместно. Рассуждение о ключевых компонентах бизнеса, рассказ о том, как все будет работать, и сосредоточенность на конкретных действиях делают картину более детальной. Конкретная лексика часто бывает полезна, но случаются ситуации, когда говорящий хочет продемонстрировать свою силу и потенциал для профессионального роста. В такие моменты как нельзя лучше подойдет абстрактная лексика. В подобных случаях следует делать упор на причину, отвечая на вопрос «почему?». Высказывание в таком ключе даст возможность показать высокий уровень осведомленности и продемонстрировать видение картины в целом.</p>
   <empty-line/>
   <p>Делая вывод о вышесказанном, можно отметить, что конкретные выражения помогают в ситуациях, когда мы хотим донести до аудитории свою, даже непростую, идею или дать понять, что мы внимательно слушали собеседника и желаем продолжить взаимодействие на более серьезном уровне.</p>
   <p>Итак, мы поговорили о том, как слова помогают активизировать личность и развивать способность делать самостоятельный выбор, выражать уверенность, задавать правильные вопросы и делать высказывания более конкретными. Далее рассмотрим пятый тип волшебных слов – те, которые выражают эмоции.</p>
  </section>
  <section id="g5">
   <title>
    <p>Глава 5. Используйте эмоции</p>
   </title>
   <p>Гай Раз вырос в Уэст-Ковине, штат Калифорния, и с детства мечтал стать журналистом. А лучше – репортером. Многие из тех, кто позже стал знаменитым, начинали в Chicago Tribune, поэтому он направился именно туда. Но ему отказали. Как и в Dallas Morning News, и в The Baltimore Sun, и в других изданиях, куда он обращался. Никто не хотел давать ему работу.</p>
   <p>Поэтому Гаю, в отличие от сокурсников, получивших высокооплачиваемую должность в сфере консалтинга или финансов, пришлось начинать с самых низов – стажером. И не в печатном издании, как он мечтал, а на радио. И все же Гай не терял надежды. В свободное время он подрабатывал – писал статьи и отдавал их тем, кто готов был их печатать. Чаще всего это было бесплатное издание в Вашингтоне, округ Колумбия.</p>
   <p>Гай не сдавался и упорно трудился. Он стал помощником продюсера, директором студии и, в конце концов, корреспондентом за рубежом. Он освещал события на Балканах и в других частях Восточной Европы, был корреспондентом CNN в Иерусалиме, а затем вернулся в Соединенные Штаты, чтобы писать о работе Пентагона и военно-промышленном комплексе страны.</p>
   <p>Перенесемся в день сегодняшний. Даже если какой-либо американец не знает Гая в лицо, он наверняка слышал его голос. В 2013 году этот человек стал ведущим и шеф-редактором TED Radio Hour. В 2016-м запустил подкаст «Как я этого добился» и стал основателем и ведущим еще многих популярных подкастов, например «Мудрость. Взгляд сверху» (Wisdom from the Top), «Как прекрасен этот мир» (Wow in the World) и «Перемотка» (The Rewind). Гай – единственный ведущий, чьи подкасты преодолели отметку в двадцать миллионов прослушиваний в месяц. Его передачи считаются самыми популярными в истории.</p>
   <p>Достаточно послушать одну программу Гая, чтобы понять, почему он так популярен. Гай – прекрасный рассказчик. Начав его слушать, трудно остановиться. Некоторые выпуски интересны, потому что затрагивают важные темы, но Гай способен сделать увлекательный рассказ, кажется, обо всем на свете: поведать захватывающую историю создания пылесоса или рождения мыловаренной компании, рассказать о немецком астрономе и о том, как работает обоняние.</p>
   <p>За годы работы зарубежным корреспондентом Гай отточил свое мастерство. За главными новостями он мог разглядеть личную драму или невероятные человеческие истории. Он также понял, что у лучших историй немало общего – обязательные компоненты сюжета или принцип подачи материала. Это и делает их привлекательными для аудитории.</p>
   <p>Исследование темы мы начнем с одного необычного интервью Гая. Несколько лет назад он беседовал с Дэйвом Андерсоном, известным предпринимателем из числа коренных американцев. Помимо прочего, Дэйв основал легендарную сеть барбекю-ресторанов Famous Dave’s и участвовал в создании сети семейных ресторанов Rainforest Café. Как и остальные серии подкаста «Как я этого добился», этот выпуск был об успехе, в данном случае – об успехе Дэйва.</p>
   <p>Гость рассказывал о том, как его империя с почти двумя сотнями барбекю-ресторанов выросла из одного-единственного заведения с соломенной крышей в городке с населением две тысячи триста человек. Однако Гай намеренно снова и снова возвращался к неудачам и неприятным моментам в жизни Дэйва. Он упомянул о том, как у Андерсона не получилось торговать нефтью, как совет директоров Famous Dave’s не позволял ему вернуться после ухода из компании.</p>
   <p>Дэйв стал заметно нервничать и вскоре совсем сник. В середине интервью он встал и воскликнул: «Почему ты все время спрашиваешь о том, что у меня не получилось?» Подобного Дэйв не ожидал. Он надеялся, что интервью покажет его с лучшей стороны, тогда как Гай, напротив, пытался выставить гостя не в лучшем свете. Разумеется, Дэйв не желал вспоминать перед миллионной аудиторией свои провалы. Стоит ли говорить, что интервью ему не понравилось и он ушел раздосадованным.</p>
   <p>На подобные ситуации так реагирует не только Дэйв. В глазах общества, особенно в социальных сетях, мы все хотим выглядеть хорошо и предпочитаем акцентировать внимание на своих успехах. Счета увеличиваются, продажи растут – люди охотно верят. Странички в социальных сетях пестрят новостями и освещают только ключевые моменты и достоинства: один человек получил повышение, другой улетел на Барбадос, третий купил новую машину, получил награду, добился признания.</p>
   <p>Мы полагаем, что такие публикации меняют нашу жизнь. Например, люди будут думать о нас лучше, раз у нас такие знакомые, или нас скорее возьмут на работу. Но верна ли подобная теория?</p>
   <subtitle>КОГДА НЕСОВЕРШЕНСТВА ЯВЛЯЮТСЯ ПРЕИМУЩЕСТВОМ</subtitle>
   <p>В 1966 году несколько ученых, занимающихся проблемами поведения, провели эксперимент, предметом которого была ошибка<a l:href="#n_56" type="note">[56]</a>. Они попросили студентов Университета Миннесоты прослушать магнитофонную запись «претендента» (на самом деле актера) на участие в командной викторине среди студентов колледжа. К сожалению, он не подошел по уровню знаний, поскольку ответил верно только на тридцать процентов вопросов викторины.</p>
   <p>Кроме того, он совершил оплошность, которая не меньше повлияла на его оценку, чем недостаточный уровень знаний, – пролил кофе на свой новый костюм. Участникам эксперимента предложили прослушать две записи – на одной он проливал кофе, на второй этого не было. И оценки «кандидата» были значительно ниже в первом случае.</p>
   <p>Но, как оказалось, промахи и ошибки – это не всегда плохо. В случае с другим кандидатом, обладавшим более высокими интеллектуальными способностями (он ответил верно на девяносто два процента вопросов), допущенная им неловкость с пролитым кофе повысила симпатию студентов. Кофе был одним и тем же, а восприятие – разным.</p>
   <p>Исследования показали, что сами по себе ошибки не воспринимаются как что-то хорошее или плохое. Их эффект зависит от множества факторов. Некомпетентный человек, допустивший ошибку, будет выглядеть в глазах общества хуже, однако, если то же случится с человеком успешным, – наоборот.</p>
   <p>Людям сложно идентифицировать себя с успешными людьми. Они кажутся идеальными, с ними трудно сравниться. Поэтому ошибки тех, кто добился успеха, помогают остальным приблизиться к ним. Ошибки очеловечивают знаменитых и успешных. Последние становятся ближе и реальнее – их проще любить.</p>
   <p>Именно так называемый эффект падения заставил Гая расспрашивать Дэйва о неудачах. Он вовсе не хотел расстраивать гостя или копаться в его грязном белье, а лишь стремился сделать Дэйва похожим на обычных людей. Приблизить его к аудитории, чтобы та поняла его.</p>
   <p>Часто о знаменитостях публике известно лишь то, как они добились успеха. В такой ситуации им трудно сочувствовать. Они сами и их жизнь кажутся настолько непохожими на жизнь большинства, что бывает трудно поверить в то, что мы ходим по одной планете. Если же мы узнаём, что и у таких людей бывают трудности, что они тоже совершают ошибки, они становятся нам ближе.</p>
   <p>В течение нескольких недель после выхода интервью в эфир коллеги, друзья и клиенты обращались к Дэйву и благодарили его за откровенность. Большинству были известны его успехи, но мало кто догадывался, через какие трудности ему довелось пройти на пути к ним. Рассказ Дэйва о сложных жизненных моментах дал другим надежду на то, что каждый в силах добиться того же.</p>
   <p>Эффект падения демонстрирует, что несовершенство может принести пользу. Это всего лишь короткое описание гораздо более масштабного явления, которое показывает ценность использования эмоций.</p>
   <p>Вот четыре способа применить этот эффект:</p>
   <p>1) создать «американские горки»;</p>
   <p>2) использовать непредсказуемость;</p>
   <p>3) учитывать контекст;</p>
   <p>4) задействовать ощущение неопределенности.</p>
   <subtitle>СОЗДАЙТЕ АМЕРИКАНСКИЕ ГОРКИ</subtitle>
   <p>Всевозможные истории – это часть современной жизни. Мы рассказываем о том, как прошла встреча, чем занимались в выходные или почему уверены, что идеально подходим для определенной должности. Мы создаем истории, передавая свою точку зрения, формулируя идею или просто общаясь с друзьями. Бывает, что мы ничего не рассказываем сами, а читаем, смотрим или слушаем – книги, фильмы, шоу, подкасты.</p>
   <p>Одни истории нравятся нам больше и кажутся интересными, увлекательными, захватывающими. Они не расслабляют, не успокаивают аудиторию, не подталкивают к действию – слушатель просто внимает, навострив уши, с нетерпением ожидая, что же произойдет дальше.</p>
   <p>Неудивительно, что некоторые исследователи стали задумываться, какие качества делают повествование захватывающим. Курт Воннегут, автор книг «Бойня номер пять» и «Колыбель для кошки», предположил, что «у историй есть формы, которые можно нарисовать на миллиметровой бумаге»<a l:href="#n_57" type="note">[57]</a>. В своей диссертации некоторые истории он «признал негодными, поскольку [они] казались слишком примитивными и веселыми». Воннегут предположил, что судьбу героев можно изобразить в виде графика и таким образом продемонстрировать структуру повествования.</p>
   <p>Рассмотрим для примера сказку о Золушке. У доброй девочки все в жизни рушится на глазах, когда умирает мать. Отец ее женится на женщине, у которой две злые дочери. Они плохо обращаются с Золушкой. Словно судьбе показалось мало этих испытаний, отец тоже вскоре уходит в мир иной, оставив девочку на попечение злой мачехи, которая использует ее на черной работе. Все меняется, когда кажется, что перемен к лучшему уже не будет никогда. Появляется прекрасная фея, которая отправляет Золушку на бал, где та влюбляется в красавца-принца. К сожалению, условия таковы, что бал приходится покинуть до полуночи. Мачеха пытается расстроить планы принца найти незнакомку, однако в конце концов Золушка и принц воссоединяются. У сказки счастливый конец.</p>
   <p>В теории Воннегута сказка выглядела бы примерно так:</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_004.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Повествование начинается с негатива. Родители Золушки умерли, для жестокой мачехи она становится служанкой на черной работе. Потом жизнь меняется к лучшему (она приглашена на бал, где встречает принца), но затем опять происходит падение (приходится бежать из дворца в полночь). Сказка заканчивается на подъеме.</p>
   <p>Наличие у произведения подобной структуры показалось удивительным. В последующие десятилетия концепция Воннегута захватила мысли людей. Видеозаписи с авторским описанием различных сегментов повествования стали вирусными, крупные средства массовой информации с восторгом сообщали, что все произведения в мире, оказывается, имеют общие структуры.</p>
   <p>Теория о наличии определенных сегментов в произведении интересна, однако найти их не всегда просто. Люди по-разному выделяли сегменты в сказке о Золушке. К тому же возникал вопрос: если сегменты повествования все же прослеживаются в каждом произведении, так ли они важны? Есть разница между способностью обнаружить сегменты в повествовании и пониманием того, что действительно существуют способы сделать любое произведение интересным и захватывающим.</p>
   <p>Для ответа на возникшие вопросы мы с коллегами изучили историю создания художественных произведений. Начали с анализа фильмов – сначала таких блокбастеров, как «Форрест Гамп» и «Матрица», далее перешли к не столь заметным – «Болоту» и «Тайному знаку». Мы просмотрели как новые фильмы («Голодные игры», «Операция “Арго”»), так и старые («Челюсти», «Звездные войны»).</p>
   <p>Для комплексной оценки проанализировали, какие слова были использованы в сценарии<a l:href="#n_58" type="note">[58]</a>. Одни из них отличались более позитивным воздействием, например «смех», «счастье», «любовь», «радуга»<a l:href="#n_59" type="note">[59]</a>. Они часто использовались в благоприятные моменты повествования, и зрители испытывали от этого положительные эмоции. Такие же слова, как «пандемия», «похороны», «жестокий» и «плач», оказывали негативное воздействие. У большинства зрителей они вызывали неприятные мысли и чувства. Слова «в любом случае», «повторить» и «Питтсбург» вполне нейтральны. Их использовали в благоприятных ситуациях и не очень, и они не меняли настроение людей ни в лучшую, ни в худшую сторону (реакция возможна только в том случае, если вы не любите или, напротив, обожаете Питтсбург).</p>
   <p>Мы разбили сценарий каждого фильма на множество частей, в каждой из которых насчитывалось несколько сотен слов, и проследили приблизительное количество слов, имеющих позитивную эмоциональную окраску<a l:href="#n_60" type="note">[60]</a>. Части, в которых демонстрировалось, как герой нашел свою любовь, воссоединился с друзьями или обрел потерянное сокровище, были оценены как относительно позитивные, в то время как те, где рассказывалось о драматическом разрыве, ссоре или близости героя к гибели, оценивались крайне негативно.</p>
   <p>Далее мы использовали шкалу эмоциональных оценок для каждого фильма. Как и в сказке о Золушке, факторы, которые вызывали положительные и отрицательные эмоции, наблюдались в каждой части. Для лучшего понимания приведем график эмоционального воздействия одного из эпизодов «Звездных войн».</p>
   <p>Главный герой Люк Скайуокер отправляется спасать принцессу Лею и собирается вступить в схватку с Галактической империей. В повествовании присутствуют позитивные моменты, например когда Люк находит союзника в лице Хана Соло, спасает Лею и совершает побег со «Звезды смерти». Но есть и негативные – например, момент убийства дяди и тети Люка или когда наставник Люка ценой собственной жизни дает другим возможность спастись. История заканчивается на позитивной ноте: Люку помогает дух его наставника, герой уничтожает вражеский корабль и празднует победу вместе с друзьями.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_005.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Изучение нескольких слов или фрагментов фильма, разумеется, не позволит сделать полноценные выводы, однако изучение сотен слов дает хорошее представление о картине в целом. Многие слова, обладающие негативным воздействием, используются в эпизодах, когда убивают наставника Люка или уничтожают поселение, где жил его дядя. Персонажи огорчаются, плачут, их переполняют ненависть или страх. Когда же убит злодей или уничтожен вражеский корабль, употребляются слова с более позитивной эмоциональной окраской. Герои веселятся и празднуют победу, танцуют и обнимаются. Употребляемые ими выражения в такой ситуации вызывают положительные эмоции. Слова помогают раскрыть характер действия. Понять, каково будет их влияние, можно даже без просмотра фильма<a l:href="#n_61" type="note">[61]</a>.</p>
   <p>Сопоставив данные, мы смогли выяснить, есть ли нечто общее во всех кассовых фильмах.</p>
   <p>Большинство людей предпочитают позитивный опыт негативному. Повышение по службе для нас приятнее, чем увольнение; вкусный ланч предпочтительнее посредственного; а вечеринка с друзьями доставляет больше удовольствия, чем посещение дантиста. Если попросить людей описать идеальный для них день, большинство наполнили бы его положительными эмоциями и не упомянули бы об отрицательных.</p>
   <p>Однако, следуя такому принципу, хорошего произведения не написать. Представьте повествование, в котором все замечательно. Главных героев все любят, их поступки всем нравятся, они резвятся на лугу, где светит солнце и поют птицы. График их эмоций в такой ситуации может выглядеть примерно так:</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_006.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Из этого могла бы получиться отличная реклама страховой компании, но фильм? Зрители, скорее всего, выбрали бы что-то более захватывающее. Притом что в реальной жизни люди стараются чаще заниматься тем, что позволяет испытывать положительные эмоции, в литературе и кинематографе неизменно позитивный фон кажется им скучным. В произведении главное для них – это напряжение.</p>
   <p>Окажутся ли Золушка и принц вместе, или она до конца дней будет мыть полы в хижине? Смогут ли Люк и Альянс повстанцев уничтожить «Звезду смерти», или их победят темные силы? Будь ответы очевидны, можно было бы не смотреть фильм и не читать сказку до конца. Но как будут развиваться события – неясно, поэтому внимание людей приковано к экрану до последнего кадра.</p>
   <p>Структуры всех успешных фильмов похожи. Героям предстоит преодолеть немало испытаний и невзгод, прежде чем они придут к счастливому концу. Например, и в «Звездных войнах», и в «Гарри Поттере» главный герой переживает смерть близких. Он заводит друзей, дела его постепенно начинают налаживаться, потом вновь судьба подбрасывает трудности и так далее. Прежде чем достигнуть пункта назначения в самом конце, герою предстоит справиться с рядом испытаний.</p>
   <p>В этом и подобных случаях график эмоций представляет собой синусоиду. Он похож на горную цепь с высокими пиками и глубокими впадинами.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_007.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Анализируя фильмы, мы отметили, что наиболее успешными были те, в которых сцены, вызывающие положительную и отрицательную эмоциональную реакцию, резко сменяли друг друга. Если эмоции при этом достигали максимальной и минимальной точек, фильмы нравились людям сильнее.</p>
   <p>Наиболее интересные выпуски подкаста «Как я этого добился» построены по тому же принципу. У предпринимателя есть перспективная идея, которая, по его мнению, позволит значительно изменить мир, но в последнюю минуту основной поставщик сообщает об отказе участвовать в проекте. Предпринимателю удается преодолеть трудности, продажи растут, у него получается выйти на прибыль – но тут крупный ретейлер отменяет заказ.</p>
   <p>Положительное и отрицательное в жизни всегда уравновешиваются, как на весах с гирями. Это одно из правил, следуя которому Гай стал таким замечательным рассказчиком. Разумеется, он говорит с гостями не только об их неудачах, но и о достижениях, о клиентах, которых они смогли убедить и привлечь, об открытых магазинах и прочем. Но он позволяет себе остановиться и на неприятных жизненных моментах, просит вспомнить о несостоявшихся проектах, о падениях, о потерянных деньгах, о тупике, из которого пришлось искать выход, об отказах и срывах, которые удалось пережить.</p>
   <p>Демонстрируя, что и успешные люди сталкиваются с трудностями, Гай помогает им стать ближе и понятнее аудитории. К тому же так его рассказ становится интереснее. Что может привлечь внимание людей к программе, в которой говорится о человеке, основавшем компанию, развившем и продавшем ее за сто миллионов долларов? Голые факты не вызовут сильных эмоций, более того, большинству людей это не близко. У них никогда в жизни не было подобного опыта.</p>
   <p>Однако узнать о бизнесмене, который на протяжении семи лет создавал один проект за другим и каждый раз получал отказ, было бы интересно, верно? Или выяснить что-то о жизни человека, которому отказали двести семьдесят девять ретейлеров и лишь двести восьмидесятый наконец сказал «да»? Звучит увлекательно, не так ли?</p>
   <p>Моменты максимального падения делают пики взлетов еще более значимыми. Приятно осознавать, что Золушка и принц будут жить долго и счастливо, а чей-то бизнес – процветать. Но это радует гораздо больше, когда понимаешь, что все могло закончиться не так хорошо<a l:href="#n_62" type="note">[62]</a>. Победа имеет б<emphasis>о</emphasis>льшую ценность, когда ее удалось вырвать у судьбы после серьезного поражения.</p>
   <subtitle>ИСПОЛЬЗУЙТЕ НЕПРЕДСКАЗУЕМОСТЬ</subtitle>
   <p>Намеренное усложнение, как и резкий переход от хорошего к плохому и обратно, делает повествование более увлекательным. Но мы обнаружили кое-что еще. Рассмотрим траектории развития сюжета.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_008.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>В обоих произведениях сюжет неоднороден, но графики эмоций выглядят по-разному. В первом случае все идет довольно гладко. Позитив достигает апогея, затем накал снижается. Он присутствует, но резкой и частой смены эмоций не наблюдается.</p>
   <p>Во втором случае быстрота смены эмоций очевидна. Пик находится на том же уровне, что и в первом варианте, но спад – не постепенный и ровный, а ухабистый, с частыми и резкими колебаниями от плюса к минусу. Так что же лучше – плавный ход или скачкообразное движение?</p>
   <p>Люди отлично приспосабливаются к любой ситуации и легко примеряют ее на себя. Неприятно, когда тебя увольняют с работы или бросает партнер, но в таких случаях мы все же довольно быстро находим точку опоры, приходим в норму и даже смотрим в будущее с оптимизмом. Похожий процесс наблюдается и при благоприятном развитии событий. Получить работу или купить дом, о которых мечтал, прекрасно, но эмоции скоро улягутся.</p>
   <p>Рассмотрим для примера выигрыш в лотерею. Представьте, что это не пять-десять долларов, а более существенная сумма – сотни тысяч или даже несколько миллионов. Как бы вы себя чувствовали? Полагаете, стали бы счастливее?</p>
   <p>На подобные вопросы люди, как правило, отвечают нечто в таком роде: «Вы серьезно? Конечно, это сделало бы меня счастливее! Выиграть миллионы долларов – это же мечта. Я мог бы оплатить счета, купить спортивную машину, может, даже бросить работу. Выигрыш в лотерею сделал бы меня намного счастливее».</p>
   <p>Преимущества выигрыша кажутся очевидными, однако в реальности все намного сложнее. Многочисленные исследования показали, что даже очень крупная сумма выигрыша не делает людей более счастливыми<a l:href="#n_63" type="note">[63]</a>. Это звучит невероятно. Выиграть огромную сумму и не ощутить счастья?!</p>
   <p>Сотни миллионов людей покупают лотерейные билеты, надеясь, что им улыбнется удача. Неужели сбывшаяся мечта не делает их счастливыми? Десятилетия изысканий в области так называемой гедонистической адаптации показали, что люди приспосабливаются к любой жизненной ситуации<a l:href="#n_64" type="note">[64]</a>. Как после трагических событий (таких как травмы и серьезные аварии), так и после приятных (например, выигрыш в лотерею) люди спустя определенное время приспосабливаются и возвращаются к привычному уровню счастья.</p>
   <p>Именно потому, что люди умеют приспосабливаться, чередование приятных событий с неприятными увеличивает положительный эффект от происходящего. Посмотрите на рекламные ролики: большинство их ненавидит, если не прерывать ими фильмы или программы, положительные эмоции от просмотра последних усилятся. Но верно также и обратное: сериалы доставляют больше удовольствия, когда прерываются, казалось бы, надоедливой рекламой<a l:href="#n_65" type="note">[65]</a>. Причина как раз в том, что неприятные моменты мешают привыкнуть к позитивному восприятию сюжета.</p>
   <p>Представьте, например, шоколадку. Первый кусочек очень вкусный, он тает во рту и разливается сладостью. Второй тоже неплох. Но к четвертому, пятому или десятому кусочку острота удовольствия снижается. Мы привыкаем, адаптируемся. Замедлить этот процесс можно, чередуя приятные моменты с неприятными. Можно перемежать шоколадку и брокколи. Или разбить сериал рекламными блоками.</p>
   <p>Неприятные впечатления позволяют повысить градус эмоций от последующего радостного события. Этому принципу следуют авторы произведений. В науке о финансах есть понятие волатильности – это показатель изменчивости цены на что-либо. Более волатильные активы имеют большую амплитуду колебаний в цене. Она растет и падает, и трудно предсказать, когда это случится. Тот же термин употребим для художественных произведений: события в них не должны быть предсказуемы и ожидаемы.</p>
   <p>Развитие сюжета может идти в позитивном ключе, но зритель должен ожидать изменений в любой момент. Если говорить о графиках эмоционального накала в двух приведенных выше произведениях, неровную линию во втором из них как раз предопределяют резкие перемены направления в повествовании.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_009.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Именно непредсказуемость повышает интерес, и произведение больше нравится людям. После анализа множества фильмов мы можем с уверенностью сказать, что так называемая волатильность делает их более кассовыми. Сюжет постоянно держит зрителя в напряжении. Мы ждем, что же будет дальше, и в результате получаем большее удовольствие от просмотра.</p>
   <p>Можно сделать вывод о том, что лучшие фильмы похожи на американские горки. Причина эта заключается в том, что, как мы говорили ранее, монотонный ритм не увлекает. Взлеты и падения делают процесс интереснее. Также имеет значение и внезапность: допустим, неожиданные крах или падение, когда до вершины оставался шаг. Такие моменты делают действо особенно впечатляющим<a l:href="#n_66" type="note">[66]</a>.</p>
   <p>Если изучить все факторы эмоционального воздействия, можно сделать очевидные выводы.</p>
   <p>Во-первых, стоит отметить, что недостатки способны иногда оказаться преимуществом – при собеседовании, во время публичного выступления и в других случаях, когда люди стремятся выглядеть идеально и скрывать свои мельчайшие недочеты (как выяснилось, последнее не лучший вариант). Если вы обладаете репутацией компетентного специалиста, допущенные и признанные вами ошибки могут только пойти на пользу.</p>
   <p>Среди кандидатов на должность, с успехом прошедших первое собеседование и допущенных ко второму, более привлекательно выглядели те, кто признавал свои ошибки. В глазах окружающих такие люди предстают не только более ответственными, но и более надежными.</p>
   <p>По той же причине успешный менеджер может стать еще популярнее в коллективе, если признается в допущенных промахах и исправит ситуацию. Однако проступок должен быть незначительным. Людей можно расположить к себе, пролив на себя что-то или допустив пустяковую ошибку. Но серьезный промах, отразившийся на работе коллектива, все же вызовет негативную реакцию.</p>
   <p>Во-вторых, надо эффективно использовать неудачи. Когда человека просят рассказать о себе, он, как правило, упоминает самые яркие моменты. Неудачи видятся чем-то постыдным. Следовательно, чтобы создать о себе хорошее впечатление, надо сфокусироваться на успехе. Подобный подход не всегда верен. Трудности присутствуют в жизни каждого человека. Все мы время от времени сталкиваемся с неудачами. Признавая их, мы становимся ближе и понятнее окружающим.</p>
   <p>В-третьих, зная обо всем сказанном выше, понимая, как сделать повествование интереснее, мы можем стать хорошими рассказчиками. Большинство людей не владеют этим качеством. Почти все мы не похожи на того парня у стойки в ирландском пабе, которого слушают, открыв рот. Однако обучение и практика помогут развить необходимый навык. Уяснив принцип создания успешных рассказов, сценариев и других произведений, можно любую историю сделать увлекательной. Переход от ярких положительных моментов к негативным, развитие сюжета по синусоиде (вверх, вниз и обратно) позволяет испытывать частую смену эмоций, что добавляет очков любому произведению.</p>
   <subtitle>УЧИТЫВАЙТЕ КОНТЕКСТ</subtitle>
   <p>До сих пор мы оценивали эмоции как положительные или отрицательные. Они отличаются друг от друга в зависимости от ситуации. Слова «смех» и «счастье» воспринимаются позитивно, а «ненависть» и «плач» – негативно.</p>
   <p>Но существует еще одна значимая деталь, которую часто упускают из виду. Представим, что в пятницу вечером вы подыскиваете ресторан, где можно поужинать. Допустим, вы находитесь в деловой поездке в другом городе, который совсем не знаете, поэтому ищете нужное место в интернете. Один ресторан показался вам удачным выбором, но выяснилось, что он закрыт на ремонт. В другом, по оценкам, хорошая кухня, но он слишком далеко от вашего отеля. Наконец вам удается найти два варианта, которые вас устраивают. Оба располагаются в нескольких минутах ходьбы, у обоих разумные цены и кухня, которую вы любите. Требуется сделать окончательный выбор, поэтому вы обращаетесь к отзывам.</p>
   <p>У обоих ресторанов рейтинг 4,7 из 5. В одном отзыве вы читаете: «Превосходное место, было очень приятно там поужинать». Похожий отзыв получил и второй ресторан: «Хорошее место, достойный выбор для ужина». Какой же ресторан предпочтете вы? Если первый, знайте: вы не одиноки. Когда нескольким сотням людей предложили сделать выбор, шестьдесят пять процентов выбрали первый ресторан. Разница кроется в отличии позитивной реакции от эмоциональной.</p>
   <p>Выбирая ресторан, приобретая некий продукт или делая выбор в широком смысле, мы часто учитываем впечатления других людей. Понравился посетителям ресторан или нет? Они оставили положительные или отрицательные отзывы? Это вполне разумно. Нам приятнее посещать хорошие рестораны и не попадать в плохие заведения. Мы предпочитаем получать тот продукт, которым люди остались довольны, и избегаем связываться с тем, который не понравился. Следовательно, чем выше мнение других, чем выше процент людей, которые оценили что-либо позитивно, тем больше у нас надежда испытать те же самые эмоции.</p>
   <p>Однако недостаточно разделить отношение на позитивное или негативное. Например, почти половина ресторанов с отзывами на Yelp имеют оценку 5, а на Amazon средний рейтинг продукта – 4,2 из 5. Многие товары и услуги пользователи оценивают на 4 и 5, что не позволяет человеку, изучающему рейтинг, получить полное видение.</p>
   <p>К тому же высокий рейтинг не всегда показателен. Например, исследователи изучили более ста категорий товаров и обнаружили лишь незначительную связь между качеством продукта и рейтингом на Amazon<a l:href="#n_67" type="note">[67]</a>. Так же и в книжной индустрии высокий рейтинг оказался не связан с высокими продажами<a l:href="#n_68" type="note">[68]</a>.</p>
   <p>Итак, нечто позитивное само по себе не всегда является показателем качества и успеха. А что же тогда является?</p>
   <p>Ниже приведены пары слов, обозначающих похожую оценку (порой позитивную).</p>
   <cite>
    <p>Красивый и лучший</p>
    <p>Приемлемый и достойный внимания</p>
    <p>Инфантильный и непонятный</p>
    <p>Отталкивающий и глупый</p>
   </cite>
   <p>Например, слова «красивый» и «лучший» говорят о чем-то по-настоящему прекрасном, а пара «приемлемый» и «достойный внимания» описывает нечто очень хорошее, но все же не такое, как «красивый» и «лучший». Несколько сотен людей по просьбе исследователей оценили слова, выражающие восхищение, и на первом месте оказались «красивый» и «лучший», которые набрали 8,4 балла из 9.</p>
   <p>Такая закономерность прослеживается и в словах, имеющих негативную окраску. «Отталкивающий» и «глупый» дают отрицательную оценку, причем эта оценка значительно ниже, чем у слов «инфантильный» и «непонятный». Если рассматривать слова только с точки зрения выражения позитивной и негативной оценки, они похожи по направлению воздействия, но отличаются по другим критериям: степени экспрессивности, уровню и силе выражения эмоции<a l:href="#n_69" type="note">[69]</a>.</p>
   <p>Выразить отношение можно разными словами. Можно сказать, что фильм был «прекрасным» или «отвратительным», а ресторан – «замечательным», «потрясающим», «посредственным» или «ужасным». Еда была «вкусной» или «так себе», обслуживание – «безупречным» или «не на должном уровне», а можно вообще сказать «огонь» или «выше всяких похвал». Эти слова не только дают оценку, но и подсказывают, каким образом она выражалась при помощи эмоций.</p>
   <p>Рассмотрим ситуацию с рестораном. Человек говорит, что ему понравилась еда или атмосфера. Это означает, что оценку он выносил, опираясь на собственные чувства. Он брал во внимание свою эмоциональную реакцию на это место. Однако упоминание о том, что в заведении можно заказать «здоровую еду по разумной цене», подсказывает, что это мнение согласовано с разумом.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_010.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>То же самое можно сказать и об автомобиле. Например, мнение о том, что он выглядит классно и что ездить на нем – одно удовольствие, основано на эмоциях, а упоминание о том, что у него качественная сборка и низкий расход топлива, указывает на минимальное вовлечение чувств.</p>
   <p>Итак, высказывания могут не только содержать положительную и отрицательную оценку, но и сама эта оценка может быть более или менее эмоциональной. В ресторанах, отзывы на которые основаны на чувствах, столики бронируют чаще. Фильмы с эмоциональными отзывами собирают больше зрителей, а книги с такими отзывами лучше продаются<a l:href="#n_70" type="note">[70]</a>. Эмоциональное выражение мнения свидетельствует об уверенности, о более сильной позиции. Такой подход позволяет оказывать на окружающих более сильное воздействие<a l:href="#n_71" type="note">[71]</a>.</p>
   <p>Это совсем не значит, что нужно всегда стремиться к убедительности. Все зависит от конкретной ситуации и от того, в чем мы бы хотели убедить собеседника или аудиторию. Одни товары и услуги создаются для настроения, другие имеют практическое применение. Музыкальные диски, цветы и тому подобное люди приобретают для создания настроения или для получения удовольствия. Мы слушаем музыку, чтобы взбодриться, покупаем цветы, потому что они нас радуют. Утилитарные предметы, такие как клей, бензин, тостер и тому подобное, нужны для практических целей. При помощи клея можно отремонтировать стул, бензином мы заправляем машину, чтобы она ехала, а в тостере поджариваем хлеб. Утилитарные вещи устроены сложнее, и они играют более важную роль для удовлетворения потребностей<a l:href="#n_72" type="note">[72]</a>.</p>
   <p>Исследователи изучили влияние эмоционально окрашенной речи в десятках тысячах отзывов на Amazon и обнаружили, что в разных ситуациях ее влияние различно<a l:href="#n_73" type="note">[73]</a>.</p>
   <p>Как уже говорилось выше, эмоциональные отзывы полезны при выборе товаров и услуг, используемых для удовольствия. Такие отзывы повышают заинтересованность потребителя, например при выборе ресторана.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_011.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Оба ресторана получили высокую оценку, оба отзыва хвалебные. Но для описания первого использовался более эмоциональный стиль. Слово «превосходный» имеет более яркую эмоциональную окраску, чем слово «хороший», а «приятный» – более эмоционально, чем «достойный». Именно поэтому люди чаще выбирали первое заведение.</p>
   <p>Однако с утилитарными товарами дело обстоит с точностью до наоборот. Например, в отзывах на бритвы эмоциональность дает обратный эффект. Потенциальным покупателям такие отзывы кажутся менее полезными, и роста продаж не происходит.</p>
   <p>Эмоциональность хороша, когда человек выбирает вещи, приносящие удовольствие; при покупке утилитарных товаров она мешает. Дело в том, что удовольствие связано с эмоциями, и обращение к ним становится решающим фактором. Люди хотят, чтобы их спортивные машины выглядели потрясающе, фильмы захватывали, а отдых приносил радость. Следовательно, если при описании продукта, созданного для удовольствия, использовать яркие, эмоциональные слова, у людей создается впечатление, что такие вещи понравились больше.</p>
   <p>При выборе же вещей практических подключение эмоций совсем не обязательно. Людям нужны клей, который быстро высыхает и хорошо фиксирует поверхности, недорогой бензин и тостер, выполняющий свою функцию – поджаривать хлеб. Утилитарные вещи покупают для выполнения определенной задачи и при их выборе руководствуются разумом, а не эмоциями. Именно разум подсказывает, какой предмет лучше справится с работой. А значит, упоминание о том, что блендер «замечательный» или «восхитительный», едва ли станет фактором, влияющим на выбор. Гораздо чаще такой эмоциональный стиль приводит к негативным последствиям, поскольку сбивает людей с толку и мешает им найти то, что они ищут. И влияние неуместного отзыва может быть настолько велико, что в целом снижает доверие к сказанному и к самому человеку.</p>
   <p>Необходимо учитывать не только позитивный или негативный стиль, но и эмоциональную окраску фраз. Продвигая продукт или идею, даже описывая себя, мы часто используем положительные характеристики. Стиль нашей речи наполнен позитивом: продукт «великолепен», идея «прогрессивна», а мы – «трудолюбивы». Еда – «фантастическая», технология – «передовая», а наши навыки письма – «отличные». (Правда. Так и есть. Даю слово.)</p>
   <p>Но позитивного стиля не всегда достаточно. Необходимо учитывать контекст. «Великолепно», «потрясающе», «отлично» – все эти слова говорят о чем-то, что находится на очень высоком уровне. Они различны по степени эмоциональности и могут быть более или менее полезны в зависимости от контекста.</p>
   <p>Например, продвигаемый товар или услугу можно отнести к утилитарному или приобретаемому для удовольствия? Люди покупают его ради получения эмоций или с практической целью? В первом случае отлично подойдут слова «восхитительный» и «красивый». Люди характеризуют фильм как «душевный», поездку в отпуск – как «увлекательную», приложение для медитации называют «фантастическим» и тем самым не только указывают, что эти продукты хороши, но и поощряют читателя к их приобретению.</p>
   <p>В случае если продукт предполагается использовать с практической целью, те же самые положительные отзывы с высокой степенью эмоциональности могут привести к неожиданному обратному результату. В таких ситуациях более убедительными будут менее эмоционально окрашенные слова: «надежный», «безупречный», «качественный». Например, если приложение для преобразования голосового сообщения в текстовое назвать «эффективным», а не «восхитительным», то это может стимулировать его приобретение.</p>
   <p>То же относится к ситуациям, когда мы даем характеристику самим себе. Мы стараемся представить себя в лучшем свете и при составлении резюме, и при заполнении анкеты при приеме на работу, и при создании профиля на сайте знакомств. Конечно, нет ничего предосудительного в том, что мы освещаем наши достоинства, умалчивая о недостатках. Мы часто используем такие слова, как «приятно» на сайте знакомств, но избегаем их в анкете для работодателя. И это неспроста. В большинстве случаев к таким ситуациям мы относимся как к вещам утилитарным и решаем поставленную задачу так же, как при покупке товара с практической целью. Это правильно, ведь сотрудник, принимающий вас на работу, ищет того, кто сможет качественно выполнять определенную деятельность.</p>
   <p>Дело не только в использовании большого количества прилагательных, но и в том, чтобы выбирать из них правильные. То есть полезнее будет снизить градус эмоций, так как излишняя эмоциональность способна иметь неприятные последствия. Впрочем, возможны исключения, когда, например, компания гордится корпоративной политикой и тем, что все сотрудники – одна большая семья.</p>
   <p>На профилях сайта знакомств допускается эмоциональность, она даже может быть очень полезной, ведь люди здесь ищут тех, кто сможет сделать их счастливыми. Итак, надо не только употреблять слова с позитивной окраской, но и выбирать из них правильные в зависимости от ситуации.</p>
   <p>Преимущества проявления эмоций могут варьироваться в зависимости от взаимоотношений внутри различных социальных и культурных групп. В большинстве случаев общение имеет конкретную, вполне определенную цель. Совещание нужно для того, чтобы принять решение; звонки в службу поддержки – чтобы решить проблему; коммерческие предложения – чтобы заключить сделку. Люди полагают, что при коммуникации правильнее сразу переходить к сути, однако это не совсем так. Проанализировав сотни разговоров с операторами кол-центра, мы выяснили, что ключевое значение имеет установление контакта<a l:href="#n_74" type="note">[74]</a>. Лучше начать вежливо и эмоционально и только потом переходить к сухим деталям и обсуждать проблему.</p>
   <p>Правильное установление (или поддержание) отношений закладывает базу для их дальнейшего развития. Оно помогает заложить социальные связи и укрепляет взаимопонимание. Следовательно, в начале разговора будут уместны благожелательность и эмоциональность. Например, если мы говорим о сфере обслуживания, лучше начать разговор с фразы «Чем могу помочь?» (эмоционально окрашенной), нежели с «Как я могу решить вашу проблему?», которая выглядит более конкретной.</p>
   <p>Однако использования эмоций и позитивного настроя мало, ведь в итоге придется искать решение проблемы. Потому эмоциональный стиль общения после установления контакта лучше сменить на деловой. Исследования показали, что сотруднику интернет-магазина, следовавшему этому принципу, удавалось завоевать доверие клиентов, обратившихся за помощью, вследствие чего люди покупали больше.</p>
   <p>Решение проблемы, потом взаимодействие – неверный порядок. Сначала взаимодействие, затем – решение проблемы.</p>
   <subtitle>ЗАДЕЙСТВУЙТЕ ОЩУЩЕНИЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ</subtitle>
   <p>Позитивный настрой и эмоции – это два способа передать ваши чувства и повлиять на действия и отношение собеседника. Однако стоит отметить еще один аспект.</p>
   <p>Каждый, кто хоть раз в жизни готовил презентацию или выступление, согласится, что вовлечение аудитории в процесс – сложная задача. Если встреча проходит онлайн, она еще более усложняется. Презентация – это лишь еще одно окно на экране; электронная почта у слушателя тоже открыта, и ему легко сделать вид, что он слушает, занимаясь другими делами.</p>
   <p>С такой же проблемой сталкиваются создатели контента. Все издания и их сотрудники – от маркетологов до инфлюенсеров – озабочены тем, как привлечь внимание пользователей и удержать его. Информации становится все больше, потому сделать это все труднее. Помимо полноразмерных новостных статей, появляются короткие публикации, которые лишь тезисно передают основной смысл, и люди предпочитают бегло просматривать их и переключаться на что-то другое.</p>
   <p>Такое частое переключение внимания создает впечатление, что удержать его способно только нечто интересное. Остальная информация с этой задачей не справляется. Статьи о новых технологиях или гаджетах, сплетни о знаменитостях и результаты спортивных состязаний привлекают много внимания, в то время как темы более важные, например изменение климата или доклад об информационной безопасности, вызывают зевоту.</p>
   <p>Получается, что люди, которые занимаются вещами, не интересными публике, обречены на провал во время выступлений? Или все же существуют способы увлечь аудиторию даже в том случае, когда тема ей не так близка?</p>
   <p>Один из распространенных способов привлечь внимание – кликбейт, своего рода наживка для читателя. Сенсационные заголовки, например «Прежде чем продлить подписку Amazon Prime, прочтите это» или «Шесть распространенных причин, по которым мы набираем вес», – это тизеры, побуждающие людей щелкнуть мышкой.</p>
   <p>При низком качестве контента такая тактика используется по умолчанию. В этом случае характерно использование для привлечения внимания чрезмерного количества рисованных персонажей, изображений знаменитостей и прочих уловок. Подобные методы могут на первый взгляд казаться эффективными, но, как выяснилось, лишь до определенной степени.</p>
   <p>Кликбейт подходит для привлечения внимания, но не способствует его удержанию. «Известный врач назвал самые опасные углеводы, которые вы потребляете», – читают пользователи, щелкают мышью, чтобы узнать, о чем идет речь, но, открыв статью и просмотрев начало, часто разочаровываются. Возможно, в статье и говорится об углеводах, но нет ничего сенсационного, как могло показаться после прочтения заголовка. Поэтому люди открывают страничку, пробегают глазами пару первых предложений и уходят. До конца материал они не прочитывают.</p>
   <p>Те же ухищрения используются в презентациях, докладах и разного рода выступлениях. Иногда ораторам удается рассмешить людей и даже заставить их оторваться от ноутбуков, но глубоко погрузить в материал не получается. Выступающие могут привлечь внимание, но не удержать его. А в подобных ситуациях важно как раз второе.</p>
   <p>Отправителям рекламных писем нужно, чтобы получатели их не только открывали, но и прочитывали. Руководители желают, чтобы сотрудники не только присутствовали на совещаниях, но и слушали их выступления и усваивали сказанное. Все – от авторов материалов до маркетологов и руководителей – задаются целью заставить аудиторию просматривать статьи, ролики на YouTube и документы до конца. Они хотят, чтобы публикации не откладывали или закрывали сразу, а внимательно изучали.</p>
   <p>Чтобы понять, как удержать внимание аудитории, мы с коллегами провели анализ того, как почти миллион человек взаимодействует с десятками тысяч онлайн-публикаций: открывает и прочитывает несколько строк, прочитывает заголовок и пару абзацев, просматривает введение и закрывает или прочитывает статью до конца.</p>
   <p>Надо сказать, на одних темах люди чаще задерживают внимание, чем на других. Статьи о спорте читают дольше, чем публикации о происходящих в мире событиях, а обзоры ресторанов, как правило, привлекают больше читателей, чем информация об образовании.</p>
   <p>Помимо темы, большое значение имеет стиль написания. Эмоциональные выражения захватывают внимание публики. Чем сильнее эмоции, тем гарантированно больше внимания привлекает публикация.</p>
   <p>Однако более глубокое изучение показало, что не все эмоции дают одинаковый эффект. Одни способствуют удержанию внимания, другие – наоборот. Например, люди в тридцати процентах случаев чаще дочитывают до конца статьи, держащие их в напряжении, чем те, что вызывают грусть. Для понимания причин необходимо рассмотреть, как эмоциональная речь формирует видение мира у людей.</p>
   <p>Возьмем для примера гнев и волнение. Оба состояния не позитивны. Ни злость, ни нервное состояние не доставляют удовольствия. Но, несмотря на кажущееся сходство, в одном из этих случаев мы будем чувствовать себя гораздо увереннее.</p>
   <p>Вспомните, когда вы в последний раз злились. Допустим, авиакомпания потеряла ваш багаж, свисток судьи прервал игру во время атаки вашей команды, вы звонили в службу поддержки, и после долгого ожидания связь оборвалась. Скорее всего, вы пребывали в уверенности, что виноваты другие: авиакомпания, судья, сотрудник кол-центра.</p>
   <p>В моменты гнева мы чувствуем себя увереннее. А в состоянии волнения, тревоги – нет. Злясь, мы готовы отстаивать свою позицию. Мы не испытываем сомнений, а негодуем, убежденные, что правы мы, а другие ошибаются. Тревога не дает нам такой уверенности.</p>
   <p>Вспомните свое состояние в момент волнения и тревоги. Возможно, вы беспокоились, что ваш багаж не найдется, любимая команда проиграет или придется еще минут тридцать ждать ответа оператора. Тревога предполагает неопределенность, что обычно связано с сомнениями, неустойчивым положением или неуверенностью в благоприятном исходе. Мы не знаем, что произойдет в будущем, и очень боимся чего-то плохого<a l:href="#n_75" type="note">[75]</a>.</p>
   <p>Положительные эмоции дают разную степень определенности. Гордость за себя связана с уверенностью в том, что все будет хорошо, а надежда часто следует рука об руку с колебаниями.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_012.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Оказалось, что разница в степени определенности или уверенности влияет на удержание внимания. Просмотрев тысячи образцов печатных материалов, мы обнаружили, что неопределенность помогает поддерживать интерес.</p>
   <p>Язык текста, вызывающий неопределенные эмоции (например, тревогу, волнение и удивление), заставляет человека продолжать чтение, а в случае с предсказуемыми эмоциями (например, с отвращением) – нет. Неопределенность побуждает людей оставаться на сайте, чтобы узнать то, что им неизвестно. По той же причине человек досматривает прогноз погоды, когда не знает, будет ли дождь. Непонимание того, что произойдет дальше, заставляет людей идти до конца.</p>
   <p>Эти факты позволяют сделать важные выводы.</p>
   <p>Во-первых, в этом случае, как и во многих рассмотренных нами выше, важен не только смысл сказанного или написанного, но и стиль. Неудивительно, что одни темы, идеи, выступления или материалы могут быть увлекательнее других. Людям интереснее узнать, как заработать вдвое больше, чем как сэкономить на билетах на самолет. Поэтому статьи о том, как сбросить вес, вызывают больший отклик, чем публикации об изменении климата или фискальной политике.</p>
   <p>Дело не только в том, что одни темы могут привлечь внимание, а другие нет. Используя правильные волшебные слова, мы получаем возможность привлечь внимание к любой теме или предмету, даже если на первый взгляд все видится не таким уж интересным. Возможно, это и так, но правильные фразы помогают изменить первоначальное впечатление. Сделать текст более привлекательным с помощью верно подобранных слов можно во время подготовки доклада или презентации, написания электронных писем или любого другого текста. Стиль компенсирует низкий интерес к теме.</p>
   <p>Во-вторых, инструментом, оказывающим значительное влияние на внимание, является эмоциональность речи и текста. Нам кажется, что с помощью неопровержимых фактов можно убедить человека в чем угодно. Достаточно перечислить преимущества товара, чтобы сподвигнуть клиента его купить. Стоит лишь привести доводы, чтобы коллега изменил мнение, или использовать в докладе подходящую статистику, чтобы сделать акцент на важной информации.</p>
   <p>Факты, безусловно, играют важную роль. Иногда. Но чаще от них аудиторию клонит в сон. Люди используют время презентации или доклада для того, чтобы проверить соцсети или ответить на письма.</p>
   <p>Если не знать способов удержать внимание, убедить аудиторию будет трудно. Здесь вам придет на помощь эмоционально окрашенная речь. Хотите изменить мнение людей? Используйте эмоции для того, чтобы убедить их в том, что кажется вам важным. Это заставит аудиторию прислушаться к вам.</p>
   <p>В-третьих, важно не просто использовать эмоции, а правильно выбирать нужные из них. Одни эмоции дают положительный эффект, другие – отрицательный, но дело отнюдь не в том, что вам надо чаще использовать первые и отказаться от вторых. Ведь предсказуемость, хоть и со знаком «плюс», как раз может снизить внимание людей к вашему выступлению. Потому поддержание внимания в меньшей степени связано с тем, насколько высоким будет уровень положительных эмоций аудитории; необходимо пробудить в людях любопытство, которое и заставит их слушать. И, как следствие, узнать что-то новое.</p>
   <p>Неопределенность как в эмоциях, так и в речи в целом помогает удерживать внимание людей. Неинтересно смотреть матч, если знаешь результат и каждую минуту игры оцениваешь ее с этой точки зрения. Люди смотрят спортивные состязания, чтобы узнать, чем они закончатся.</p>
   <subtitle>В ЧЕМ ЗАКЛЮЧАЕТСЯ ВОЛШЕБСТВО</subtitle>
   <p>Большинство людей мечтают быть блестящими рассказчиками, уметь непринужденно вести беседу, делать качественные презентации и доклады, создавать лучший контент. Все это и многое другое им может дать понимание того, как использовать эмоциональность в речи.</p>
   <p>Для использования силы эмоций надо:</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>1. Обращать внимание на недостатки.</strong> Если вас считают сильным профессионалом, признание ошибок заставит людей относиться к вам еще лучше.</p>
   <p><strong>2. Следовать принципу американских горок.</strong> Лучшие произведения сочетают в себе взлеты и падения. Для повышения интереса необходимо событие, которое вызовет самые негативные эмоции, максимально расстроит. Упоминание неудач сделает рассказ более увлекательным.</p>
   <p><strong>3. Не сглаживать острые углы.</strong> Этот принцип похож на упомянутый выше. Плавный ритм усыпляет, добавьте повествованию остроты, и вы сможете привлечь внимание людей.</p>
   <p><strong>4. Учитывать контекст.</strong> Чтобы убедить человека в чем-либо, недостаточно просто придать фразе положительную эмоциональную окраску. Все зависит от того, говорим ли мы о предметах для практического применения (резюме или программное обеспечение) или о тех, что используются для удовольствия (фильмы или отпуск).</p>
   <p><strong>5. Установить контакт, а затем решать проблему.</strong> Для решения проблемы необходимо понять человека. Начните с фраз, выражающих заинтересованность и участие. Это поможет в последующем решении проблемы.</p>
   <p><strong>6. Задействовать ощущение неопределенности.</strong> Правильные слова помогут сделать любую речь увлекательной. Вызывая определенные эмоции (например, удивление), вы сможете удерживать интерес аудитории.</p>
   <empty-line/>
   <p>Владея языком эмоций, мы сумеем менять то, как нас воспринимают другие, стать отличными рассказчиками, увлекать аудиторию и создавать привлекательный для пользователей контент.</p>
   <p>Далее мы разберем последний тип волшебных слов, а именно те из них, которые говорят о сходстве.</p>
  </section>
  <section id="g6">
   <title>
    <p>Глава 6. Использование языковых сходств и различий</p>
   </title>
   <p>Почему некоторые люди получают повышение по службе, а другие нет? Почему одни песни становятся хитами, а другие никто не слушает? И почему некоторые книги, фильмы и сериалы обречены на успех, а другие остаются незамеченными? Для того чтобы разобраться в этом, надо начать издалека – с бутылки пива.</p>
   <p>Рано утром первого января Тим Руни выпил первую бутылку 400 Pound Monkey компании Left Hand. Это пиво нельзя назвать его любимым. Хорошее, но не отличное, немного сладости и маслянистого привкуса, но слишком много раздражающей горечи. В лучшем случае три из пяти звездочек.</p>
   <p>С тех пор Тим перепробовал множество сортов пива – трудно сказать, сколько он выпил, но не менее четырех тысяч двухсот бутылок. По его словам, он оставил отзывы на огромное количество сортов пива на <a l:href="http://ratebeer.com/">RateBeer.com</a>: лагеры и эли, пильзнеры и портеры, сауэры и стауты. Он попробовал все сорта, представленные в супермаркетах (такие как Michelob Light) и произведенные в частных пивоварнях, о которых большинство потребителей никогда не слышали (например, Cascade Brewing Bourbonic Plague или Avery Brewing Company Rumpkin).</p>
   <p>Любимым для Тима стало пиво из пивоварни Avery Brewing Company Rumpkin (пять звездочек: «Структура плотная, густая, маслянистая, карбонизация мягкая, долгое горьковатое послевкусие. Великолепно!»). Меньше всего эмоций вызвало пиво Cave Creek Chili Beer от компании Black Mountain Brewing (половинка звездочки: «Я люблю перец чили, люблю пиво, но это нечто <emphasis>ужасное</emphasis>. Очень неудачное сочетание. Больше двух глотков не сделать»). Стоит сказать, что тысячам сортов пива дают безликие описания вроде «сладковатое» или «чистый, освежающий вкус с золотистым оттенком».</p>
   <p>Тим – один из сотен тысяч биргиков (любителей пива), которые пользуются сайтом <a l:href="http://ratebeer.com/">RateBeer.com</a>. Он появился в 2000 году как площадка для любителей пива, на которой они могут обмениваться информацией и делиться впечатлениями. За прошедшие годы пользователи оставили более одиннадцати миллионов отзывов. Сегодня сайт считается одним из самых популярных, полных и объективных сервисов для любителей пива.</p>
   <p>В 2013 году сайтом заинтересовались ученые Стэнфордского университета – но по особенной причине. Они хотели изучить языковые изменения.</p>
   <p>Социальные группы постоянно трансформируются: одни люди приходят, другие уходят. Например, в одной фирме все сотрудники раньше собирались на ланч в конференц-зале, но с течением времени кто-то уходил на пенсию, появлялись новые люди, и в конечном счете традиция исчезла.</p>
   <p>Исследователей заинтересовали подобные изменения, происходящие в лексике. Как со временем меняются слова, используемые определенными группами людей? Меняется ли язык новых членов группы, пока они осваиваются? И могут ли эти изменения показать, кто из вновь вошедших останется в группе, а кто с большей долей вероятности из нее выйдет?</p>
   <p><a l:href="http://ratebeer.com/">RateBeer.com</a> представлял идеальную площадку для исследования. Ежемесячные обзоры давали представление о том, какие слова использовали люди в определенный период. Часто некоторые посетители оставляли несколько отзывов за месяц, что позволяло проследить, как менялся их язык с момента регистрации до последнего отзыва.</p>
   <p>Рассмотрим в качестве примера запахи пива. В первые годы существования сайта пользователи чаще использовали слово «аромат» (например, «присутствует слабый аромат хмеля»). Со временем слово «аромат» сократилось до буквы «А» («слабый А хмеля»).</p>
   <p>Слова, обозначающие фрукты («персик», «ананас»), стали употребляться иначе. Для оценки одного и того же пива пользователи с течением времени начали использовать названия групп фруктов (например, «легкие цитрусовые нотки» или «ноты тропических фруктов»). Само по себе пиво не изменилось – поменялось только его описание, хотя люди не получали служебных записок, указывающих, что нужно писать именно так, не было и общего собрания, на котором принималось решение употреблять именно такие словосочетания. Тем не менее со временем терминология преобразилась. Язык – живой организм, ему свойственно меняться.</p>
   <p>Прослеживались изменения не только в группе, но и в языке отдельных пользователей. По мере того как посещения сайта становились более частыми, а время пребывания увеличивалось, пользователи начинали перенимать язык сообщества. Для наглядности достаточно было прочитать первые и более поздние отзывы. Люди начинали чаще использовать сленговые выражения и профессиональные термины, связанные с пивом, например «карбонизация» или «лейс» (следы пены на стенке бокала), тогда как местоимения «я» и «мое» стали появляться реже. Все реже встречались и обороты вроде «я думаю…» или «по моему мнению…». Люди подстраивались под общий стиль отзывов, где просто перечислялись впечатления от того или иного сорта пива.</p>
   <p>Для получения более полной картины ученые выяснили, насколько использование определенных слов характерно для всего сообщества. Иными словами, как часто отдельные люди использовали выражения, употребляемые в большинстве обзоров <a l:href="http://ratebeer.com/">RateBeer.com</a> в определенное время.</p>
   <p>Выяснилось, что посетителей сайта можно разбить на две категории в зависимости от стиля поведения. Новички были вполне восприимчивы и охотно приспосабливались к правилам сообщества. Они быстро усваивали принятый язык и начинали им пользоваться, употребляя именно те выражения и слова, которые были в ходу.</p>
   <p>По окончании периода адаптации некоторые пользователи становились более консервативными. Они переставали использовать в отзывах новые слова, их язык словно замирал. У большей части трансформации в языке продолжались – лишь небольшая группа оставалась на месте, не двигаясь вместе со всеми.</p>
   <p>Язык помог выявить, как долго каждый пользователь постоянно посещал сайт. Некоторые из них на протяжении ряда лет заходили на сайт, чтобы оставить отзыв и пообщаться. Другие уходили через несколько месяцев. Стиль речи и лексика пользователей всегда позволяли безошибочно определить заранее, как именно они поступят.</p>
   <p>Те пользователи, которые в меньшей степени адаптировались к языку сообщества, с большей долей вероятности вскоре уходили. Предсказать это помогали первые оставленные ими отзывы. Скорее всего, эти люди сами еще не осознавали того, что позволял прогнозировать их язык.</p>
   <p>В первых пяти главах этой книги мы говорили о разных типах волшебных слов: слова, помогающие активировать идентичность и свободу выбора; слова, передающие уверенность и помогающие верно формулировать вопрос; слова, позволяющие выражаться конкретно; слова, которые подключают эмоции. Но для полного понимания сказанного и для оценки влияния слов нужно рассматривать употребляемые фразы в контексте. То есть учитывать, как произнесенное одним человеком соотносится со сказанным другими. И вот тут нам помогут исследователи, изучавшие речь любителей пива. Их изыскания не просто показывают, что одни слова более, а другие менее уместны в той или иной ситуации. Они демонстрируют важность языкового сходства. Подтверждением этому был тот факт, что на сайте оставались те люди, чьи языковые особенности совпадали с преобладающими в сообществе.</p>
   <p>Понять, какова будет активность людей на сайте в дальнейшем, помогает языковая дистанция. Для использования ее силы необходимо определить:</p>
   <p>1) когда следует использовать языковое сходство;</p>
   <p>2) когда следует использовать языковые различия;</p>
   <p>3) как создать правильное чередование.</p>
   <subtitle>ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКОВОГО СХОДСТВА</subtitle>
   <p>Корпоративная культура обсуждается довольно часто. Ее целью является построение сплоченного коллектива, в который впишутся новые сотрудники, и поддержание этой сплоченности на должном уровне.</p>
   <p>Что же такое корпоративная культура? Как измерять ее уровни, если не отталкиваться от весьма приблизительно определяемых убеждений и ценностей? Существует ли взаимосвязь между тем, чтобы сотрудник вписался в коллектив и отвечал требованиям корпоративной культуры, и тем, чтобы он оказался таким же хорошим работником?</p>
   <p>Профессиональный сленг и терминология есть как у любителей пива, так и у представителей профессий и групп, разделенных по интересам. Основатель стартапа обсудит «проброс», ретейлеры – «омниканальность», а трейдеры с Уолл-стрит расскажут про «мамкиных трейдеров» и как «быковать». Но, помимо этих специальных слов и выражений, существует другая лексика, которую используют организации и даже целые отрасли. В некоторых случаях применяются сокращения слов и урезание предложений. Или же, напротив, их удлиняют. Одни употребляют конкретные выражения, другие – абстрактную лексику.</p>
   <p>Для изучения связи между особенностями речи и успехом в работе команда ученых провела анализ источника лингвистической информации, которому мы придаем мало значения, – электронной почты<a l:href="#n_76" type="note">[76]</a>. В отличие от посетителей сайта <a l:href="http://ratebeer.com/">RateBeer.com</a>, сотрудники не пишут отзывы – но пишут электронные письма. Почти все. Обращения к коллегам с запросами информации, отчеты о работе, письма с планом презентации и расписанием встреч с клиентами. И тысячи пометок на всевозможные темы.</p>
   <p>Ради интереса выделите минутку времени, откройте электронную почту и просмотрите папку «Отправленные». Может показаться на первый взгляд, что здесь только деловые и личные письма. Все тривиально. Часто так и есть. Но это не просто письма – это <emphasis>ваши</emphasis> письма.</p>
   <p>Первые строчки, тема, скрин страницы 23 из презентации в PowerPoint – все это говорит о том, чем наполнена ваша жизнь. По письмам можно судить не только о вашей работе и деловых проектах, но и о том, какой вы коллега, руководитель и, возможно, даже друг. Для исследователей эти послания – черепки, кусочки артефактов вселенной, носящей ваше имя. Как найденные при раскопках предметы могут поведать археологам о древней цивилизации, так и ваши письма способны рассказать современным ученым о вас и о том, как вы менялись с течением времени.</p>
   <p>За пять лет ученые провели анализ более десяти миллионов электронных писем, которые сотнями отправляли друг другу сотрудники средней по размеру компании. Все, что Сьюзен из бухгалтерии написала Тиму из отдела кадров, а Люсинда из отдела продаж – Джеймсу из отдела исследований. Однако ученые обращали внимание не на то, кому предназначались письма, а какие слова использовались при их написании. И это гораздо интереснее. Исследователи изучали не содержание писем и темы (например, «Презентация PowerPoint») – они сосредоточились совсем на другом: на стиле письменной речи сотрудников.</p>
   <p>Читая письмо, полученное по электронной почте, разговаривая по телефону или взаимодействуя любым иным способом, мы склонны фокусироваться на содержании. Возьмем для примера эту главу. Если вас попросят поразмышлять о стиле ее написания, вы станете обдумывать суть, предложенную тему. В начале главы мы говорили о сайте любителей пива, затем перешли к электронной почте.</p>
   <p>То же можно сказать и о письмах. Если попросить вас просмотреть их и задуматься о их стиле и языке, вы, вероятно, первым делом вспомните о темах и содержании. Большая часть касается совещания, некоторые посвящены новому проекту, а еще в нескольких обсуждается организация вечеринки для коллеги, выходящей на пенсию. Это примерное содержание папки «Входящие». Вы стараетесь кратко перечислить темы или более подробно останавливаетесь на содержании. Это, несомненно, важно при переписке, однако есть то, что остается неизменным, – стиль изложения.</p>
   <p>Рассмотрим фразу: «Они сообщили, что дадут ответ через пару недель». Ее смысл (ответ через пару недель) дает нам информацию о происходящем. В предложении содержатся и такие слова, как «они», «что», «через». Местоимения, союзы и предлоги часто имеют для читающего второстепенное значение, а некоторые из них мы даже не всегда замечаем. Вероятно, даже сейчас, когда на них акцентировано внимание, вам приходится еще раз просмотреть предложение, чтобы выявить их. Люди пропускают местоимения, союзы и предлоги, перескакивая с существительных на глаголы и прилагательные, которые несут основной смысл текста.</p>
   <p>Слова, формирующие стиль изложения, часто игнорируются, при этом они дают возможность сделать значимые выводы. Взаимодействующие при общении стороны часто не обладают необходимой гибкостью. Если спросить, когда будет получен ответ, то можно услышать: «Через пару недель». Но ведь выразиться можно по-разному. Какой вариант выбрать, зависит только от нас: «Они сказали, что через две недели», «Скорее всего, через две недели» и так далее. При сохранении прежнего смысла и незначительных видимых отличиях такие ответы позволяют узнать много важного о сторонах, задействованных в общении. О чертах их личности, предпочтениях, умственных способностях и степени откровенности<a l:href="#n_77" type="note">[77]</a>.</p>
   <p>Исследователи проанализировали языковой стиль сотрудников. В частности, их интересовало языковое сходство тех, кто работает в одном подразделении. Иными словами, сходство их культурного уровня или то, насколько похож стиль речи нескольких человек, работающих вместе. Ученые обратили внимание на то, какие местоимения использовались чаще («я» или «мы»), какие употреблялись предлоги и было ли их число сходным для разных людей.</p>
   <p>Результаты оказались ошеломляющими. Языковое сходство – залог успеха в карьере. Сотрудники, чей стиль изложения был схож со стилем коллег, в три раза чаще получали продвижение по службе, а оценки их эффективности оказались выше, как и бонусы.</p>
   <p>В некотором смысле это хорошая новость. Значит, если вписаться в коллектив, можно быстро подняться по карьерной лестнице. А что же с остальными? Как быть сотрудникам, которые не вписались? Действительно, людям, чей языковой стиль отличался от окружающих, повезло меньше. У них оказалось в четыре раза больше шансов быть уволенными. Получается, они изначально были обречены на провал?</p>
   <p>Не совсем. Исследователи держали в уме не только первоначальные выводы, но и следили, как ситуация меняется с течением времени. Адаптировались ли одни сотрудники лучше других? Как и в случае с сайтом любителей пива, большинство новых сотрудников влились достаточно быстро: за год работы их языковой стиль стал соответствовать принятым в компании нормам. Однако стоит отметить, что это удалось не всем в одинаковой степени: у одних процесс шел быстрее, у других медленнее.</p>
   <p>Успех одних и неудачи других объяснялись адаптивностью. Те сотрудники, которых в будущем ждал самый большой успех, адаптировались быстрее всех. Те же, кого впоследствии уволили, не сделали даже первого шага. Их культурное соответствие было низким, а в дальнейшем разница лишь увеличивалась.</p>
   <p>Языковое сходство помогало сделать прогноз относительно того, кто останется в фирме, а кто уволится и устроится на лучшее для себя место. Нет, этих сотрудников не увольняли, им предлагали то, что показалось им более привлекательным вариантом. Некоторые из таких людей довольно быстро ассимилировались, но в какой-то временной точке их стиль общения стал меняться и отходить от стандартов, принятых в коллективе. Несмотря на хорошую адаптивность, человек в какой-то момент оставлял попытки освоиться и в будущем увольнялся.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_013.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>В процессе адаптации важен конечный результат, а не первоначальный. Люди, которые на старте соответствовали нормам, принятым в коллективе, значительно преуспевали, но те, кто изначально подходил меньше и смог адаптироваться, добивались гораздо большего карьерного роста. Соответствие большинству может не быть вашей сильной стороной – важна готовность адаптироваться со временем.</p>
   <p>Исследования электронной переписки показали все преимущества умения приспосабливаться. Использование формулировок, принятых в коллективе, приведет к повышению оценки вашей производительности, высоким бонусам и большой вероятности продвижения по службе.</p>
   <p>Преимущества адаптивности выходят за рамки отношений в коллективе. Если у двух людей похожий стиль речи, то после первого свидания, скорее всего, последует второе. Студенты, которые пишут в одном стиле, могут подружиться, а пары, говорящие на одном языке, очень скоро узаконят отношения<a l:href="#n_78" type="note">[78]</a>. Использование схожего языкового стиля облегчает общение, помогает собеседникам установить контакт и усиливает ощущение принадлежности к одной социальной группе.</p>
   <p>Все вышесказанное ведет к скорому возникновению симпатии, установлению доверия и проявлению множества других положительных черт. Но всегда ли хорошо уметь приспосабливаться? Или существуют ситуации, когда различия полезнее? Чтобы выяснить это, мне пришлось обратиться к музыке.</p>
   <subtitle>ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКОВЫХ РАЗЛИЧИЙ</subtitle>
   <p>Одним холодным днем Монтеро Хилл сочинял музыку там, где делал это всегда, – в своей комнате. Точнее, в шкафу в своей комнате. Или в шкафу в доме бабушки. В те моменты, когда там было тихо.</p>
   <p>Как и многие начинающие музыканты, девятнадцатилетний безработный парень старался создать настоящий хит. Он продвигал написанные композиции в интернете, размещал песни на SoundCloud и ждал, когда его заметят.</p>
   <p>На Хеллоуин Монтеро смотрел ролики на YouTube, и один из них привлек его внимание. Это был трек Nine Inch Nails в новой аранжировке, сделанной начинающим композитором из Нидерландов, который, как оказалось впоследствии, тоже писал музыку в шкафу.</p>
   <p>Монтеро купил мелодию за тридцать долларов, написал текст и через несколько недель опубликовал песню на сайте.</p>
   <p>Вероятность того, что трек станет хитом, очень мала. Для начинающих исполнителей, у которых нет контракта со звукозаписывающей компанией, занимающейся раскруткой на музыкальных каналах, вероятность еще ниже. На SoundCloud можно найти миллионы песен, и каждый день добавляются сотни тысяч новых. Некоторые из них прослушивают несколько раз. В основном это хиты исполнителей, которые уже популярны.</p>
   <p>Но с этой песней все вышло иначе. Она взорвала интернет. Этот хит Монтеро (сейчас он известен как Лил Нас Икс) Old Town Road звучал миллиарды раз. Было продано более десяти миллионов копий. Песня вошла в историю Billboard, продержавшись на первых строчках чарта девятнадцать недель подряд. Она принесла известность Лил Нас Иксу и сделала его самым влиятельным человеком в интернете по версии журнала Time. Неплохо для парня, сочинявшего музыку в шкафу своей комнаты.</p>
   <p>Почему же песня Old Town Road стала такой популярной? И можно ли на ее примере понять, из-за чего продукт становится востребованным?</p>
   <p>Влиятельные люди в мире шоу-бизнеса, музыкальные критики и слушатели давно задаются вопросом, отчего одни песни оказываются на первых местах хит-парадов, а другие никогда не становятся популярными. Некоторые композиции набирают миллионы прослушиваний, а другие почти никто не слушает. На каждый хит приходятся тысячи, если не десятки тысяч никому не нужных произведений.</p>
   <p>Одно из возможных объяснений – случайный успех. Удача, которую нельзя спрогнозировать. Действительно, даже признанным экспертам не всегда удается увидеть ту самую жемчужину. Элвису советовали вернуться к работе водителем грузовика. The Beatles убеждали, что группы гитаристов уже не популярны. Леди Гаге сказали, что ее музыка излишне «танцевально ориентированная», чтобы стать востребованной на рынке. Даже если и существует логика, по которой определенные произведения вмиг становятся хитами, эксперты пока что в ней не разобрались.</p>
   <p>Для выявления хоть какой-то закономерности в этом вопросе несколько лет назад мы с Грантом Паккаром начали изучать музыкальные хиты<a l:href="#n_79" type="note">[79]</a>. Каждая песня уникальна, но мы решили выяснить, есть ли у самых популярных треков нечто общее, чем они похожи, а чем отличаются от остальных.</p>
   <p>Мы начали с анализа текстов и тематики произведений. В некоторых композициях она легко просматривается. Endless Love Дайаны Росс и Лайонела Ричи – это, как следует из названия, песня о любви. Слово «любовь» есть в заглавии, а также в первой строчке. И еще повторяется двенадцать раз на протяжении текста.</p>
   <p>Похожее соответствие прослеживается и в таких песнях, как We Found Love Рианны, I’ll Make Love to You группы Boyz II Men и Because You Loved Me Селин Дион. По названиям и текстам их легко отнести к песням о любви – теме вневременной.</p>
   <p>Однако многие песни классифицировать труднее. Возьмем, например, Torn Натали Имбрулья. В песне идет речь о любви, переживаниях и тяжелом расставании. Однако слова «любовь» в тексте не найти, нет его и в названии. То же самое мы наблюдаем и в песнях Leaving on a Jet Plane трио Peter, Paul and Mary или Don’t Speak группы No Doubt.</p>
   <p>Все это произведения о любви, но это совсем не значит, что все лирические песни похожи. Can’t Help Falling in Love Элвиса Пресли и Before He Cheats Кэрри Андервуд – это песни о любви, но они значительно отличаются. Некоторые лирические композиции (например, Walking on Sunshine группы Katrina &amp; and the Waves) посвящены любви счастливой, другие (например, Jessie’s Girl Рика Спрингфилда) – безответной, а в каких-то (например, You Oughta Know Аланис Мориссетт) поется об обиде и гневе на бывших.</p>
   <p>Назвать эти песни похожими – все равно что счесть одинаковыми шоколадный и печеночный торты. Да, в названиях обоих блюд присутствует слово «торт», но они совсем разные.</p>
   <p>В песнях на другие темы все еще сложнее. Допустим, о чем песня Hey Jude группы The Beatles? Или When Doves Cry Принса? Люди дают весьма разные ответы на подобные вопросы. Некоторые считают, что песня Брюса Спрингстина Born in the U.S.A. – о патриотизме и чувстве гордости от права называться американцем, хотя на самом деле речь в ней идет о том, как ужасно власти страны обошлись с ветеранами войны во Вьетнаме.</p>
   <p>Это говорит о том, что восприятие людей не может быть надежным основанием для классификации. По этой причине вместо людей мы обратились к компьютеру.</p>
   <p>Представьте, что вы старшеклассник и только переехали в новый город. Вы никого не знаете в новой школе, не знаете, кто с кем дружит, поэтому вам предстоит понаблюдать, чтобы выяснить это. Например, вы часто видите Дэнни и Эрика вместе, из чего делаете вывод, что они друзья. Если один из них проводит часть времени с Люси, можно предположить, что они из одной компании. По этому принципу можно разделить класс на группы друзей и предположить, что у представителей каждой группы схожие интересы: спорт, компьютерные игры, театральная студия.</p>
   <p>Это неформальные группы, но их наличие позволяет понять, как люди объединяются между собой. Однако не все представители одной группы постоянно проводят время вместе. Например, можно увидеть двух геймеров, разговаривающих у входа в школу, а позже двух других геймеров в столовой. Наблюдая пары в разных местах в разное время, можно сделать вывод о том, какие люди объединены в общую группу геймеров.</p>
   <p>К тому же у одних людей желание постоянно быть в коллективе сильнее, чем у других. Например, Люси часто общается с теми, кто увлекается спортом, а Эрик – очень редко, проводя с ними не больше двадцати процентов времени.</p>
   <p>Тот же подход можно применить и к словам. Мы можем сделать выводы о принадлежности песен к тематической группе, о «контактах» между ее «представителями» и получить статистические данные по так называемому тематическому моделированию. Этот термин означает концепцию объединения текстов по принципу языковых совпадений<a l:href="#n_80" type="note">[80]</a>.</p>
   <p>Если песни, в которых употребляется слово «любовь», содержат, например, такие слова, как «чувство» и «сердце», то их объединяют в одну группу. Как и те произведения, в которых есть слова «покачивание», «прыжок» и «хлопки».</p>
   <p>Просматривая песни (а также любой другой текст или его фрагменты) и отмечая в них часто встречающиеся слова, можно создать основную модель текста. Обратите внимание, что при этом методе не требуется задавать определенные условия заранее. Тематическое моделирование позволяет сгруппировать песни, не рассматривая каждую в отдельности и не пытаясь дать определение каждой.</p>
   <p>Шаблоны дают возможность рассортировать песни по группам и определить количество слов в зависимости от специфики. Например, слово «любовь» применимо и к семье, и к гаджетам, о чем слушатели могут даже не подозревать. Анализ песни позволяет выделить основные ее темы.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_014.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>В нашем случае мы использовали этот метод для анализа тысяч песен и выделили в них основные темы. Разумеется, ключевой темой была любовь. Помимо страстной любви (ее маркировали слова «любовь», «гореть», «сгорать»), присутствовала любовь безответная (слова «любовь», «желать», «никогда»). Просматривались и другие темы: движения тела («покачивание», «прыжок», «вращение»), танцевальные движения («тверк», «мэш», «браш»), девушки и машины («девушка», «дорога», «поцелуй» и «машина») и многие другие.</p>
   <p>В большинстве песен прослеживается несколько тем. Песня Уитни Хьюстон I Wanna Dance with Somebody (Who Loves Me) однозначно относится к теме танцев, но в ней присутствует и тема любви. Некоторые песни были посвящены любви и семье, в них были и положительные эмоции в целом. Как ученики старших классов могут быть одновременно и спортсменами, и геймерами, и актерами, а кто-то даже местным клоуном, песни могут иметь несколько тем. Одни более значимы и выражены сильнее, другие лишь упомянуты вскользь.</p>
   <p>Определив, насколько часто употребляются слова, относящиеся к каждой теме, мы сделали вывод о том, как сильно проявлена в песне каждая из них. Затем, систематизировав данные, смогли получить представление о том, какие слова характерны для песен в каждом жанре.</p>
   <p>В песнях в стиле кантри, например, часто поется о девушках и машинах (примерно в сорока процентах текстов), но слов из группы «движения тела» все же больше. В рэпе много говорится о дворовом авторитете и мало о любви. Танцевальные песни и рок-музыка в большей степени поднимают темы страстной любви, а поп-музыка – безответной.</p>
   <p>Конечно же, мы изучили связь и между нетипичностью и успехом. Мы задались вопросом: песни, ставшие хитами, рассказывают о похожих или о разных вещах по сравнению с другими произведениями в определенном жанре?</p>
   <p>Допустим, в песнях, нетипичных для стиля кантри, меньше говорилось о девушках и машинах. В рок-песнях говорилось больше не о страстной, а о безответной любви или употреблялись названия танцевальных движений. Сравнивая хиты с обычными песнями в этом жанре, мы делали выводы о том, насколько они типичны или нет и как это влияет на популярность.</p>
   <p>Оказалось, больший успех имели песни, нетипичные для жанра. Композиции в стиле кантри, в которых употреблялись слова «машина» и «девушка», тоже становились популярными, но наибольший успех имели те, где было больше слов из группы «танцевальные движения» или «дворовый авторитет». Чем больше отличается текст от типичного представителя этого жанра, тем больше у песни шансов стать хитом.</p>
   <p>Возможно, причина не только в том, что авторы хитов используют больше нетипичных слов, но и в том, что такие песни чаще звучат в эфире. Учитывая вышеперечисленные и многие другие аспекты, можно прийти к заключению, что песни, не подходящие под стандарты жанра, продаются лучше и привлекают внимание вещателей.</p>
   <p>Если обратить внимание на песни, находящиеся в топ-листах разных жанров, то можно отметить, что более высокие строчки они занимают в том жанре, для которого их текст менее типичен. Исполнитель и темы могут оставаться неизменными, но необычные для жанра слова говорят о том, что шансов на успех у песни больше<a l:href="#n_81" type="note">[81]</a>. Появились они благодаря отличию.</p>
   <p>Возвращаясь к популярности Лил Нас Икса, хочу сказать, что именно нетипичность песни Old Town Road принесла ей успех. В ней много элементов, присущих музыке кантри, в ней звучит банджо, четко прослеживается тема деревенской жизни, упоминается езда верхом («Я выеду на лошади на старую дорогу в город // И буду скакать, пока не кончатся силы»). В тексте также встречается множество предметов и явлений, характерных для жизни в сельской местности: ковбойские сапоги, шляпы, джинсы Wrangler и родео. Сам Лил Нас Икс обозначил в релизе стиль песни как кантри, в ремиксе на композицию появляется легенда кантри Билли Рэй Сайрус, и впервые песня попала в чарты Billboard именно в разделе «Лучшие песни в стиле кантри».</p>
   <p>И все же, если прослушать ее внимательно, станет ясно, что Old Town Road далека от типичной композиции в стиле кантри. Помимо лошади и ковбойских сапог, там упоминается автомобиль Porsche, а в ремиксе встречаются спортивные бра Fendi и автомобиль Maserati. Даже на голове у лирического героя ковбойская шляпа от Gucci, а не обычный стетсон.</p>
   <p>То же можно сказать и о мелодии. Да, там используется банджо, но звучат и 808-е семплы с басами, что присуще скорее хип-хопу, нежели кантри. И действительно, впервые появившись в чарте как песня в стиле кантри, на следующей неделе Old Town Road уж переместилась в «Лучшие рэп-композиции».</p>
   <p>Можно назвать ее стиль кантри-рэп, хип-хоп или как-то иначе, но Old Town Road нетипична для всех этих стилей. Автор нарушает каноны жанра, нарушает границы, создает произведение, которое нельзя классифицировать. В мелодии слишком много рэпа, чтобы отнести ее к кантри, и слишком много кантри, чтобы однозначно назвать рэпом. В ней прослеживается смешение стилей, что и помогло создать новый, уникальный продукт.</p>
   <p>И все же причина популярности песни совсем не в ее нестандартности. На самом деле успех ее был предсказуем. Песня очень необычна, потому и стала хитом<a l:href="#n_82" type="note">[82]</a>.</p>
   <subtitle>КОГДА СХОДСТВА ХОРОШИ, А ОТЛИЧИЯ ЛУЧШЕ</subtitle>
   <p>Исследования музыкальных произведений чрезвычайно интересны, поскольку освещают несколько важных моментов и позволяют сделать выводы, невозможные при анализе писем электронной почты. Использование сходного языка на рабочем месте приносит очевидную пользу, в то время как оригинальность творческого выражения делает произведение более успешным. Итак, когда же более полезным оказывается сходство, а когда – отличие?</p>
   <p>Обратим внимания на основные моменты. Язык писем более формальный, в то время как музыка выразительна и эмоциональна. Электронные письма, как правило, предназначены для небольшой аудитории, а музыкальные произведения – для неограниченной. Но, по сути, разница заключается в том, к каким последствиям приводят сходства и различия и что лучше в каждой конкретной ситуации.</p>
   <p>Языковое сходство дает ряд преимуществ. Часто оно используется в ситуациях, когда необходимо выслушать и понять. Соответственно, нет ничего удивительного в том, что одинаковые слова и выражения способствуют лучшему взаимопониманию – и более успешному проведению переговоров и свиданий<a l:href="#n_83" type="note">[83]</a>. Как уже отмечалось, это дает людям ощущение принадлежности к одной группе, к одной команде, повышает взаимную симпатию и доверие, помогает поддерживать связь с коллективом или сообществом.</p>
   <p>Действительно, ведь друзья, как правило, говорят на одном языке, и, следовательно, люди с похожим стилем речи с большей вероятностью станут друзьями. Один стиль речи и использование одинаковых выражений, подобно дню рождения в один день или учебе в одной школе, служат сигналом о наличии чего-то общего и помогают находиться на одной волне.</p>
   <p>Однако у отличий тоже есть преимущества. Разговор на одну и ту же тему рано или поздно наскучит, так же как людям надоедает слушать одну и ту же песню. В человеке живет стремление к новому, новые вещи притягательны отчасти потому, что удовлетворяют именно эту потребность. В отличие от привычного и повторяющегося, новое дает необходимое разнообразие и позволяет поддерживать интерес.</p>
   <p>Различия, помимо прочего, связаны с креативностью и запоминаемостью. Мысли творческих людей нередко скачут между разными идеями, и их труднее запомнить, чем крылатые выражения из фильмов или короткие фразы, сфокусированные на чем-то одном (например, «Да пребудет с тобой сила!» или «Честно, Скарлетт, мне плевать»)<a l:href="#n_84" type="note">[84]</a>.</p>
   <p>В целом можно сделать вывод, что как языковые сходства, так и языковые различия могут быть полезны. Сходства знакомы и не вызывают тревоги, но могут наскучить. Различия способны захватить внимание, они подталкивают к действию, но в них заключен риск. Что из этого использовать – зависит от контекста и ситуации.</p>
   <p>В коллектив надо влиться. Руководители часто говорят о пользе инноваций, о том, как важны креативные идеи, но главное, что их интересует, – качественно выполненная работа. Им нужны сотрудники, которые быстро впишутся в команду и смогут приносить пользу. Анализ речевых особенностей в этом случае – хороший способ понять, как обстоят дела. Разумеется, существуют моменты, когда отличия более ценны, но в целом чаще предпочтение отдается сходству.</p>
   <p>При выборе музыки люди предпочитают новизну, что-то вызывающее эмоции, поэтому в такой ситуации отличия от стандартов выглядят предпочтительнее. Неординарные фильмы также становятся более кассовыми. Это верно и для таких произведений, как мюзиклы. Одна из причин популярности мюзикла «Гамильтон» состоит в том, что стиль постановки отличен от привычного публике.</p>
   <p>Удивительно, что, хотя нетипичные песни в целом популярнее, это не относится к поп-музыке. Здесь все наоборот, и в этом есть смысл. Уже само понятие «поп-музыка» предполагает, что следование стандартам будет иметь приоритет. Часто песни в этом жанре считаются посредственными и шаблонными. Их задача – не формировать вкусы и не быть в авангарде, а отвечать запросам аудитории и быть понятными каждому. Неудивительно, что ценятся среди них те, которые звучат знакомо.</p>
   <p>Вы работаете в сфере, где в цене креативность, инновационный подход или работа с эмоциями? Обратите внимание на языковые различия. Трудитесь в области, где важны контакт с людьми, умение адаптироваться и стабильность? Для вас больше подойдет метод языкового сходства.</p>
   <subtitle>ЧТО БОЛЬШЕ ПОХОЖЕ НА ГРЕЙПФРУТ?</subtitle>
   <p>Исследователи любителей пива, электронной почты и музыки занимались темой сходства – сообществом в целом и отдельных пользователей, коллектива и отдельных сотрудников, законов жанра и конкретных песен.</p>
   <p>Оказалось, сходство бывает не только глобальным. Оно может наблюдаться и между отдельными частями или составляющими (например, между главами книги).</p>
   <p>Даже если вы ничего не слышали о «Девушке с татуировкой дракона», наверняка вы знакомы с тем, кто читал эту книгу. Этот психологический триллер стал первой книгой шведского писателя Стига Ларссона из серии «Миллениум». Так мир узнал о главной героине Лисбет Саландер – талантливом хакере с глубокими внутренними травмами. Первоначально роман был опубликован в Швеции, где стал очень популярен, а затем его перевели на все языки мира. Всего было продано более ста миллионов экземпляров книг этой серии. Она вошла в список ста лучших литературных произведений XXI века.</p>
   <p>Очевидно, что для такой популярности текста необходим ряд факторов. У книги должны быть интересная тема и симпатичные персонажи, сюжет должен увлекать. Но что делает сюжет захватывающим? Эмоциональные взлеты и падения, о которых мы говорили в <a l:href="#g5">главе 5</a>, дают определенное представление об этом, но данного фактора недостаточно.</p>
   <p>В рецензиях и отзывах на книги, подобные «Девушке с татуировкой дракона», часто используют однотипные фразы: «быстрое развитие сюжета», «захватывающее, незатянутое повествование», «динамичное развитие сюжета, удерживающее в напряжении». Действительно, люди часто отмечают динамичность как одну из причин, по которой книга понравилась. Значит ли это, что события в книге должны развиваться быстро? И всегда ли это хорошо?</p>
   <p>Для ответа на этот вопрос надо прежде рассмотреть сходства и отличия слов. Что больше всего похоже на грейпфрут: киви, апельсин или тигр? Кажется, ответить просто. Для человека старше трех лет, по крайней мере, ответ очевиден. (Это апельсин.)</p>
   <p>Но вот понять сходство у тысяч слов и сделать это быстро можно только с помощью компьютера. Однако оказалось, что программе не всегда просто дать правильный ответ на приведенный выше вопрос. Машины способны работать с предоставленными данными, они умеют использовать любую доступную информацию, выявлять закономерности и даже принимать решения с минимальным вмешательством человека или без него. Примером могут служить рекомендации на Amazon или Netflix, где анализ информации проводят не люди и не эльфы. Это делают алгоритмы. Они учитывают, что смотрели или покупали вы и все остальные пользователи. На основании этого программа указывает на те товары, которые могут понравиться вам.</p>
   <p>Если недавно вы купили классическую рубашку или кофеварку, Amazon может предложить похожие вещи или мелкую бытовую технику из того, что купили или просматривали другие люди. Или, допустим, недавно вы посмотрели «Идентификацию Борна», тогда Netflix предложит вам фильмы о Джеймсе Бонде или другие боевики. Для большей точности прогнозов алгоритм должен учитывать многие факторы, в том числе взаимосвязь. Людям, купившим предмет А, обычно нравится предмет Б, следовательно, для купивших А лучшим предложением станет Б.</p>
   <p>Автозаполнение и предиктивный набор текста в телефоне работают аналогичным образом. Введите букву «Д», и телефон предложит слово «делать». Принимая это предложение, вы получите следом ряд таких слов, как «будем», «надо», «еще» и «ноги». Алгоритм находит подходящие слова или словосочетания, которые ранее использовали вы или другие пользователи.</p>
   <p>Однако программе будет сложно определить, на что больше похож грейпфрут – на киви или на апельсин, – ведь в этом случае для нее не прослеживается никакой взаимосвязи. Люди покупают грейпфруты не на Amazon, а в супермаркете, но и это знание не помогло бы программе. Одни люди покупают грейпфруты, другие – киви или апельсины, но эта схема покупок не дает должного понимания связи между отдельными товарами. Помимо грейпфрутов, люди могут купить хлеб, рыбу и многое другое. Создание алгоритма невозможно, поскольку взаимосвязь проследить нельзя. Грейпфрут покупают с творогом, хотя у них нет ничего общего.</p>
   <p>Как мы видим, информация о покупках не помогла бы при определении сходства продуктов, однако данные о словах, напротив, могут быть весьма полезны. Ежедневно миллиарды людей пишут триллионы слов в интернете. Это и новостные статьи, и обзоры покупок, и посты в соцсетях. Отдельно взятая статья, рецензия или отзыв могут быть не так полезны, однако вместе они дают всестороннюю информацию о взаимосвязи различных идей и концепций.</p>
   <p>Рассмотрим предложение: «Врач вошел в операционную и надел перчатки». На первый взгляд это предложение очень простое, но для программы, устанавливающей взаимосвязь между словами, оно весьма информативно. Оно говорит, что объект «врач» входит в помещение, которое называется «операционной», и надевает предмет под названием «перчатки».</p>
   <p>Используя метод, который применялся для анализа песен (просмотр множества предложений, в которых употребляются одинаковые слова), мы получаем представление о том, как связаны разные слова, идеи и концепции. «Доктора» с некоей периодичностью входят и выходят из «операционной», используют «перчатки» или, например, «ведут прием пациентов». Это дает приблизительное представление о том, чем занимается «врач».</p>
   <p>Так учат детей. Если вы посмотрите на малыша пяти месяцев, ткнете куда-то в середину своего лица и произнесете: «Нос», ребенок не поймет, что вы хотите сказать. Для него слово «нос» ничем не отличается от слова «демократия» или «истеблишмент». Однако если постоянно произносить это слово, указывая на свой нос или на нос малыша, рано или поздно ребенок его усвоит.</p>
   <p>По тому же принципу учатся машины. Загрузив в себя все статьи из «Википедии» или сообщения из Google News, компьютер может начать понимать значения разных слов и улавливать связь между ними. Если со словом «собака» часто употребляется прилагательное, например «дружелюбный», то читатели (и машины тоже) смогут связать эти два слова и в будущем легче их находить. О «кошке» чаще говорят как о животном «независимом», что тоже позволяет связать два этих слова.</p>
   <p>Для образования смысловых связей совсем необязательно, чтобы слова употреблялись вместе. Фразы «собаки – животные» и «животные дружелюбны» уже позволят программе соединить понятия «собака» и «дружелюбие», даже при отсутствии точного указания, что собаки дружелюбны.</p>
   <p>Британский лингвист Дж. Р. Ферт сказал: «Смысл слова можно понять из его окружения». Иными словами, можно больше узнать о понятии, изучив контекст – слова, которые стоят рядом.</p>
   <p>По тому же принципу логично предположить, что люди, которые много времени проводят вместе, вероятно, станут друзьями. Слова, употребляемые в одном предложении, несомненно, так или иначе связаны между собой. На этом основывается метод, который называется векторным представлением слов – сопоставлением слов и представлением их в определенном окружении.</p>
   <p>Когда люди переезжают в новый дом или квартиру и раскладывают вещи, то, как правило, при выборе места для них основываются на том, как пользуются этими вещами. Например, ложки кладут в ящик с приборами, овощи – в холодильник, чистящие средства ставят под раковину. Векторное представление слов поступает так же со словами. Чем сильнее слова связаны друг с другом, тем ближе они расположены. Слова «собака» и «кошка» расположены довольно близко друг к другу, потому что означают животных, причем домашних. Основываясь на ассоциациях, «собака» ближе к понятию «дружелюбный», а «кошка» – к «независимый».</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_015.jpg"/>
   <p><emphasis>Этот метод использует не два и не три измерения, а сотни.</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Родственные слова находятся близко друг к другу, и расстояние между ними можно измерить. «Грейпфрут», например, ближе к «апельсин», чем к «киви», следовательно, у них больше сходства. Неудивительно, что фрукты будут далеки от слова «тигр».</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_016.jpg"/>
   <subtitle>ПРАВИЛЬНОЕ УСКОРЕНИЕ</subtitle>
   <p>Выстраивание слов – увлекательное занятие. Как мы говорили ранее, при помощи преобразования текста в векторную форму можно изучить любую тему – от гендерных предубеждений и расизма до эволюции мышления.</p>
   <p>Чтобы выяснить, способствует ли повышению популярности книги или фильма быстрое развитие сюжета, мы с коллегами применили тот же метод уже не к словам, а к предложениям и даже абзацам. Две части любой книги или фильма могут обладать схожими чертами так же, как два слова.</p>
   <p>Чтобы понять, как это работает, вспомним уроки географии, которую вы наверняка изучали в старших классах школы. В учебнике есть параграфы, рассказывающие о земной коре, землетрясениях, погоде и даже Солнечной системе.</p>
   <p>Возьмем для рассмотрения первый абзац любого параграфа – скажем, о землетрясениях. Мы обнаружим, что он тесно связан со следующим абзацем. Параграф может начинаться с того, что дается определение землетрясению, а затем говорится о том, какие процессы его вызывают. В обоих случаях используются одинаковые слова, фразы и понятия (например, «землетрясение», «разлом» и «тектоника плит»). Каждый последующий абзац связан по смыслу с предыдущим, но чем дальше расположены друг от друга абзацы или параграфы, тем меньше они похожи. Например, в параграфе, рассказывающем о землетрясениях, используются понятия, отличные от тех, что встречаются в параграфе о Солнечной системе.</p>
   <p>Этот метод применим к книгам, фильмам и любому тексту в целом. Сцена, где показана свадьба, вероятно, будет очень похожа на любую другую сцену со свадьбой: те же действующие лица, похожая обстановка, аналогичные действия людей. При этом сцена со свадьбой будет меньше похожа на сцену вторжения инопланетян или на сцену, где показаны погружение с аквалангом или ремонт автомобиля в сервисе. Действующие лица могут оставаться прежними, однако обстановка, предметы и занятия людей будут иными.</p>
   <p>Важно отметить, что каждая последующая глава книги или сцена фильма, как правило, связана с предыдущей, однако степень близости между ними может значительно отличаться. Измеряя расстояние, указывающее на связь объектов в произведении, мы можем определить, насколько быстро развивается сюжет<a l:href="#n_85" type="note">[85]</a>. Если в начальной главе говорилось о свадьбе, а в следующей уже о вторжении инопланетян, значит, действие происходит быстро по сравнению с повествованием, где и в первой, и во второй частях ведется рассказ о свадьбе.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_017.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Первый автомобиль, несомненно, движется быстрее второго, если преодолевает равное для обоих расстояние за меньший отрезок времени. Если в определенном произведении части или сцены меньше связаны между собой, значит, сюжет развивается быстро, если не стремительно.</p>
   <p>Для изучения взаимосвязи между скоростью развития сюжета и успехом у аудитории мы провели анализ тысяч книг, фильмов и сериалов – от классики вроде Чарльза Диккенса и Джека Керуака до более современных книг, таких как Hi-Fi Ника Хорнби и «В тихой гавани» Даниэлы Стил, а также фильмов «Звездные войны», «Криминальное чтиво» и «В лучах славы», ситкома «Я люблю Люси» и мультипликационного сериала «Южный Парк».</p>
   <p>Мы выяснили, что в целом скорость развития сюжета в этих произведениях довольно высока. Такие книги, фильмы и сериалы нравятся публике больше, чем те, в которых действие развивается более размеренно. Стремительное развитие сюжета делает произведение увлекательным по тому же принципу, по которому песни с нестандартными текстами становятся хитами. Вместо медленного шествия рука об руку с героями люди предпочитают молниеносно перемещаться между разными по смыслу темами, сценами и главами: это вызывает интерес.</p>
   <p>Мы обратили внимание на то, что в некоторых моментах произведения сюжет развивается быстро, в других же словно замирает<a l:href="#n_86" type="note">[86]</a>. В самом начале книги или фильма холст, на котором будет развиваться действо, пуст. Зритель или читатель не знает, какие ему встретятся персонажи, какие это будут временной период и место действия. Начало произведения закладывает основу, являет собой отправную точку для последующего повествования. И важно, чтобы в начале события развивались медленно. Аудитории нужно время на то, чтобы привыкнуть к персонажам и прочему, поэтому большая скорость может сбивать с толку. Например, если в парной эстафетной гонке участник под номером два бежит слишком быстро, то его напарник может его не догнать и потерять шанс вовремя передать эстафетную палочку. То же самое происходит и с сюжетом: если он с самого начала берет быстрый темп, аудитория может значительно отстать. Таковы были наши выводы: на начальном этапе быстрое развитие сюжета вредно.</p>
   <p>Зрители более благосклонно принимают те произведения, события в которых поначалу развиваются медленно. Вспомним известные народные и детские сказки: в них используется принцип повторения. Например, в сказке «Три поросенка» первый поросенок строит себе дом из соломы, а волк дует и разрушает его. Затем все повторяется со вторым поросенком.</p>
   <p>По схожему принципу создаются комедии, комиксы и все остальные смешные истории. В них соблюдается «правило трех»: что-то смешное происходит трижды с разными людьми. Священник заходит в бар, и там случается что-то забавное. Следом за ним входит монахиня, и действие повторяется и так далее.</p>
   <p>Однако как только сходство помогает заложить основу, сюжет должен развиваться. Случись то же самое, что в первые два раза, с третьим поросенком или с посетителем бара, шутка уже не вызвала бы смех и показалась бы зрителю скучной. Повторение помогает подготовить почву, сформировать ожидания. Как только зрителю или читателю становится ясен контекст, самое время сделать резкий поворот.</p>
   <p>Можно найти немало примеров того, как настает нужный момент, и затишье сменяется быстротой. Хотя людям больше нравятся фильмы, в которых завязка сюжета происходит медленно, большая часть зрителей отдает предпочтение тем кинокартинам, где по мере продвижения к концу развитие сюжета ускоряется. Таким образом, скорость развития сюжета имеет большое значение в любом произведении, и только от того, в какой точке сюжета мы находимся, зависит, лучше ускорить его или замедлить. Лучший вариант – медленное начало, а затем ускорение, это вызывает волнение у тех, кто движется по сюжетному пути вместе с героями.</p>
   <p>Все сказанное выше важно для любого повествования и общения в целом. Если вы хотите развлечь собеседника, то выбирайте быстрый темп рассказа: он поможет увлечь и удержать внимание. Но начало должно быть более медленным, чтобы всем стало ясно и понятно, о чем пойдет речь. Затем, по мере развития действия, можно менять тактику.</p>
   <p>Если же ваша цель состоит в передаче информации, лучше будет применить другой подход. Мы просмотрели немало научных работ и пришли к выводу, что в них высокий темп является недостатком. Резкая смена темы, перескакивание с одного на другое усложняют восприятие и удержание нити рассуждения. Используйте медленное повествование, если хотите, чтобы передаваемая вами информация была хорошо усвоена<a l:href="#n_87" type="note">[87]</a>.</p>
   <subtitle>В ЧЕМ ЗАКЛЮЧАЕТСЯ ВОЛШЕБСТВО</subtitle>
   <p>Мы часто настолько сосредоточены на том, <emphasis>что</emphasis> хотим сообщить собеседнику, что не задумываемся над тем, <emphasis>как</emphasis> это делаем. Сложность восприятия имеет место и при языковом сходстве. Но это совсем не значит, что стиль речи не так важен, поскольку сходство применимо в разных ситуациях. Оно встречается в сообщении об увольнении или повышении, но от него же зависит, станет ли песня, книга или фильм хитом.</p>
   <p>Чтобы добиться лучшего результата:</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>1. Используйте языковое сходство.</strong> Если необходимо влиться в коллектив, подобный стиль общения будет очень полезен. Вы непременно добьетесь большего на рабочем месте, если будете обращать внимание на то, какие слова и выражения используют коллеги, и сможете перенять некоторые их манеры.</p>
   <p><strong>2. Не забывайте о пользе различий.</strong> Сходство не всегда приносит пользу. Свои преимущества есть и в уходе от стандартов, особенно если ваша работа предполагает творческий подход, инновации или поиск новых тенденций.</p>
   <p><strong>3. Ускоряйтесь правильно.</strong> Составляя план презентации, рассказа или любого другого контента, подумайте о том, как вы будете преподносить тему или раскрывать идею. Начните с медленного повествования, затем постепенно ускоряйтесь. Это особенно важно в том случае, если ваша цель – развлечь. Если же вы преследуете иную цель, например донести информацию, лучше избрать в целом более медленный темп повествования, но охватить больший объем тем и вопросов.</p>
   <empty-line/>
   <p>Когда вы научитесь замечать и распознавать примеры использования языкового сходства, вам будет легче общаться, создавать качественный контент и понимать, почему один продукт популярнее другого.</p>
  </section>
  <section id="g7">
   <title>
    <p>Глава 7. Что открывает язык</p>
   </title>
   <p>В Королевском театре в Лондоне 13 декабря 1727 года состоялась премьера спектакля «Двойная ложь». Автор пьесы – Льюис Теобальд, смешавший в одном произведении элементы трагедии и комедии. Главными героинями были две дамы – знатная и простушка. Помимо них, в действии принимали участие двое мужчин – благородный и подлый. На протяжении пьесы зритель наблюдал развитие запутанных личных и семейных отношений, следил за чередой конфликтов и примирений.</p>
   <p>Однако самым интересным в пьесе был вопрос о ее авторстве. На титульном листе указывалось, что изначально она была написана не кем иным, как Уильямом Шекспиром. Теобальд признал, что нашел неизвестную ранее шекспировскую рукопись, которую кропотливо восстановил, и представил на суд зрителей обновленное произведение.</p>
   <p>Действительно ли это было так? Как дать ответ на этот вопрос, если к тому моменту Шекспира более ста лет не было в живых?</p>
   <subtitle>СУДЕБНАЯ ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ ЭКСПЕРТИЗА</subtitle>
   <p>Попросите нескольких человек перечислить величайших мастеров слова в истории, и, скорее всего, вы услышите одни и те же имена. Оскара Уайльда, создавшего «Как важно быть серьезным» и «Портрет Дориана Грея», называют самым популярным писателем всех времен. Вам также назовут Теннесси Уильямса, известного по пьесам «Трамвай “Желание”» и «Кошка на раскаленной крыше», и Артура Миллера, написавшего такие классические произведения американской литературы, как «Смерть коммивояжера» и «Суровое испытание».</p>
   <p>Однако надо всеми ними, на недосягаемой высоте, выведено имя «Шекспир». Его часто называют национальным достоянием Англии, эйвонским бардом, он по праву считается величайшим англоязычным поэтом. Он создал гениальные комедии («Сон в летнюю ночь» и «Венецианский купец») и трагедии («Ромео и Джульетта» и «Макбет»). Его пьесы переведены на все языки мира, их ставят чаще произведений любого другого драматурга, они украшение репертуара любого театра.</p>
   <p>Учитывая подобную популярность автора, мы можем подумать, что список произведений Шекспира найти несложно. Вбейте в поисковую строку имена Оскара Уайльда, Теннесси Уильямса или Артура Миллера, и вы получите полный перечень созданных ими текстов. С Шекспиром все немного сложнее.</p>
   <p>Написанное в шекспировские времена не защищалось авторским правом, поэтому драматург старался, чтобы работы не попали в чужие руки, из страха, что их присвоят. Это приводило к появлению множества вариантов произведений, созданных другими поэтами, которые брали за основу созданное Шекспиром.</p>
   <p>Кроме того, перед смертью Шекспир не успел опубликовать официальный перечень своих работ, что лишь еще больше все запутало. Таким образом, перечисляя пьесы, принадлежащие перу Шекспира, источники указывают, что их «приблизительно тридцать девять», однако точное число по-прежнему неизвестно.</p>
   <p>Одной из спорных работ оставалась «Двойная ложь». Утверждение Теобальда о взятой за основу пьесе под авторством Шекспира вполне правдоподобно. Ведь он был заядлым коллекционером рукописей, публиковал труды Шекспира, так что вполне мог обнаружить неизвестный ранее шедевр. Впрочем, достоверность этой версии уже не проверить, поскольку оригиналы всех рукописей сгорели во время пожара в библиотеке Теобальда. Кроме того, к его утверждениям многие в обществе относились скептически. Учитывая известность Шекспира, они называли Теобальда мошенником, обвиняли его в желании выдать работу неизвестного драматурга за работу гения, привлечь внимание публики и нажиться на продаже билетов на постановку.</p>
   <p>В последующие века споры об авторстве этой пьесы не стихали. Некоторые ученые представили доказательства, что пьеса написана Шекспиром, в то время как находилось немало людей, утверждавших, что автором был сам Теобальд.</p>
   <p>Само мироздание словно бы пыталось еще больше усложнить ситуацию: за сто пятьдесят лет до постановки Теобальда на сцене появилась пьеса с похожим сюжетом, принадлежащая перу Шекспира и его соавтора Джона Флетчера.</p>
   <p>Так кто же был автором – Шекспир, Теобальд или Флетчер? Или к окончательной версии приложили руку все авторы? Казалось, дать ответ невозможно, ведь все эти люди давно умерли.</p>
   <p>В 2015 году ученые, занимавшиеся поведенческими проблемами, придумали, как решить эту загадку<a l:href="#n_88" type="note">[88]</a>. Они не искали ответ в исторических документах и не работали в архивах. Они не вели разговоры с шекспироведами, не разбирали каждое слово или употребляемые обороты. Признаться, они даже не читали «Двойную ложь». Они попросту загрузили произведение в компьютерную программу.</p>
   <p>Допустим, вы хотите выучить с ребенком названия разных живых существ – коровы, курицы, козы и прочие домашние животные, которых можно увидеть на ферме. Для начала вы показываете корову на картинке и несколько раз повторяете слово «корова». Затем показываете изображение курицы и говорите: «Это курица». И наконец, проделываете все то же самое с картинкой козы. Одного раза, вероятно, будет недостаточно, ведь малыш, которому едва исполнился год, никогда не видел коровы и поэтому вряд ли сможет узнать ее в книжке. Так что вам придется повторить этот процесс еще не раз.</p>
   <p>Допустим, вы проделали все это с книгой, где много изображений домашних животных, и затем переключились на другую. Вы показываете малышу разных коров и каждый раз произносите: «Это корова», чтобы он уловил связь. Так и происходит: ребенок усваивает, что четвероногое существо в разных положениях, с рогами и черно-белыми пятнами – это корова и что это не просто одна картинка в одной книжке: бывает много разных коров и картинок. Вскоре ребенок уже узнает коров во всех книгах, которые ему дают, даже в тех, которые он видит впервые. Проще говоря, он понял, что такое корова. В компьютерной программе процесс классификации проходит на основании признаков, позволяющих определить, что является коровой, а что нет. Таким образом задается алгоритм, который различает заданные картинки («это корова, а это – нет»). Если программе впервые попадается какое-то изображение коровы, она способна классифицировать ее на основании увиденного ранее.</p>
   <p>Так же работают с текстом. Обучившись на соответствующих примерах, программа способна распознавать воинственную риторику в социальных сетях или определять, в каком разделе издания должна быть опубликована определенная статья.</p>
   <p>Исследователи применили аналогичный метод для определения авторства пьесы «Двойная ложь». Сначала они загрузили произведения всех трех авторов, где принадлежность перу была неоспорима. Затем программа провела анализ текста, чтобы определить количество слов в разных категориях, в том числе по частям речи: сколько в каждой пьесе местоимений (например, «я» или «ты»); много ли слов, выражающих эмоции; чаще встречаются одно– и двухсложные или многосложные слова.</p>
   <p>Пьесы одного драматурга не всегда идентичны по сотням заданных параметров, но ученые провели анализ дюжины показателей, позволяющих в дальнейшем точно определить авторство. Затем они сравнили лингвистические параметры этих пьес и «Двойной лжи», что дало возможность определить, кто ее написал.</p>
   <p>Исследование показало происхождение текста. По крайней мере три первых акта однозначно были написаны Шекспиром. Последующие два, вероятнее всего, создал его соавтор Флетчер. Также обнаружилось вмешательство Теобальда, известного страстью к серьезной редактуре.</p>
   <p>Таким образом двое ученых положили конец спорам, которые велись на протяжении нескольких веков, даже не прочитав пьесу.</p>
   <subtitle>ЧТО ОТКРЫВАЕТ ЯЗЫК</subtitle>
   <p>Первые шесть глав этой книги посвящены тому, как оказывать влияние при помощи языковых средств. Мы говорили о том, как использовать волшебные слова, фразы и языковые стили для достижения счастья и успеха, о том, как наша речь воздействует на коллег, друзей, покупателей и клиентов. Однако, как следует из описанного случая с «Двойной ложью», у языка есть и другая функция. Слова не только оказывают воздействие на людей, которые их слышат или читают, – они также многое говорят о людях, которые их используют.</p>
   <p>Шекспир, например, употреблял относительно мало слов, связанных с эмоциями, тогда как Теобальд, напротив, довольно часто прибегал к ним, а еще он использовал много предлогов («из», «в», «от») и артиклей. В тексте Флетчера много вспомогательных глаголов и наречий. У каждого писателя свой неповторимый стиль. В этом есть сходство с отпечатками пальцев. Все люди оставляют следы, по которым их можно найти.</p>
   <p>Кроме того, люди, принадлежащие к одной социальной группе, часто используют одинаковый стиль речи, что дает возможность составить характеристику на каждую из этих групп. Молодежь и люди старшего возраста говорят по-разному. Отличается также речь демократов и республиканцев, интровертов и экстравертов<a l:href="#n_89" type="note">[89]</a>. Все они используют разные комбинации слов. Совпадения, безусловно, присутствуют, однако даже небольшой отрывок текста дает возможность довольно точно определить возраст и политические взгляды автора, а также дать в целом описание его личности.</p>
   <p>Прогностическая ценность текста заключается не только в этом. Слова, используемые человеком на письме или в устной речи, позволяют понять, лжет он или нет, а сочинения абитуриентов колледжа указывают на то, станут ли они хорошими студентами<a l:href="#n_90" type="note">[90]</a>. Основываясь на постах женщины в фейсбуке, можно предсказать, будет ли у нее послеродовая депрессия<a l:href="#n_91" type="note">[91]</a>. А публикации влюбленной пары в соцсетях показывают, распадется ли она в ближайшее время (полезны даже те посты, в которых ничего не говорится об отношениях)<a l:href="#n_92" type="note">[92]</a>.</p>
   <p>Люди используют язык для самовыражения, коммуникации и достижения личных целей. Их языковые особенности могут многое рассказать о них – о том, какие чувства они испытывают, и даже о том, чем они станут заниматься в будущем.</p>
   <p>Даже если общение людей не имеет конкретных целей и они не стараются намеренно придерживаться определенного стиля, как Шекспир и Теобальд, все же слова, которые они употребляют, скажут о них много важного. Например, насколько высока вероятность того, что они выплатят банковский кредит.</p>
   <subtitle>ПРЕДСКАЗАНИЕ БУДУЩЕГО</subtitle>
   <p>Представьте, что вам надо решить, кто из двух людей получит ссуду. Каждому из них необходимо по две тысячи долларов для ремонта крыши. Финансовое положение и прочие личные данные просителей практически идентичны: это люди одного возраста, расы и пола, они живут в одном регионе страны, имеют одинаковый доход и кредитную историю. Разница состоит лишь в формулировках, которые они использовали, чтобы попросить о помощи.</p>
   <p>Как думаете, кто из этих людей точно отдаст деньги?</p>
   <p>Принимая решение о том, кому одобрить запрос на заем, работники банков и прочих кредитных организаций часто сосредоточены на способности потенциального заемщика выплатить кредит. Но ответ на, казалось бы, столь простой вопрос дать непросто. Погашение кредита растягивается на довольно продолжительный период, во время которого возможны разные непредвиденные события. Банки используют тысячи показателей для выявления добросовестных и недобросовестных заемщиков.</p>
   <cite>
    <p><strong>Человек 1:</strong> Я человек трудолюбивый, двадцать пять лет в браке, отец двух замечательных сыновей. Пожалуйста, позвольте объяснить, почему мне нужна помощь. Кредит на две тысячи долларов мне необходим для починки крыши. Спасибо вам, благослови вас бог. Я обещаю, что непременно выплачу кредит</p>
    <p><strong>Человек 2:</strong> Мы год прожили в новом доме. Все было замечательно, вот только крыша стала протекать. Поэтому мне необходимы две тысячи долларов, чтобы оплатить ремонт. Я все счета оплачиваю вовремя (например, кредит на машину, кабельное телевидение и коммунальные услуги)</p>
   </cite>
   <p>Основной критерий – финансовая стабильность. Кредитная история учитывает количество кредитов (например, ипотеку, потребительские займы, число открытых кредитных карт), оформленных человеком, своевременность выплат и наличие исполнительных производств. Также используется оценка FICO, которая формируется на основании той же кредитной истории, уровня дохода и существующего долга. Например, человек, который уже имеет внушительных размеров долг или в прошлом подавал заявление о банкротстве, может по умолчанию попасть в группу недобросовестных плательщиков, неспособных погасить кредит.</p>
   <p>Помимо финансовой стабильности, свою роль могут сыграть и демографические данные. Хотя принятые в США законы о равном доступе к кредитам (Equal Credit Opportunity Act) и о справедливом решении жилищных вопросов (Fair Housing Act) запрещают дискриминацию по демографическим признакам, например по расе или полу, при выносе решений по кредиту банки способны опереться на коррелирующие факторы. Наконец, имеют значение и детали самого кредита: чем больше сумма, тем выше процентная ставка, а значит, выше вероятность непогашения.</p>
   <p>Несмотря на множество факторов, с помощью которых можно предсказать вероятность выплаты и учесть риски, идеального метода не существует. Кредитная история дает представление о прошлом, но часто не учитывает такие важные факторы, как состояние здоровья и стаж работы, которые являются значимыми показателями для прогнозов. Характеристика личности и эмоциональное состояние также влияют на финансовую стабильность. Могут ли слова, которые используют люди, дать дополнительную важную информацию?</p>
   <p>Значимую роль при ответе на этот вопрос играют краудфандинговые платформы и соглашения о займе между физическими лицами. Вместо подачи заявления в банк на получение кредита пользователи могут опубликовать в интернете просьбу о помощи и получить ее от инвесторов или кредиторов. В этом случае инвесторы получают доходы выше, чем могли бы от другого рода вложений, а заемщик получает процентную ставку ниже, чем в крупном банке. Например, компания Prosper Marketplace, предоставляющая финансовые услуги, дала людям возможность получить кредиты на общую сумму более восемнадцати миллиардов долларов. Займы предоставлялись на разные цели – от выплат на обучение в колледже до улучшения жилищных условий.</p>
   <p>В расчет принимается не только финансовая информация (сумма займа, кредитная история). Заемщики также часто предоставляют краткую информацию о себе. Например, с какой целью они берут кредит и почему кредиторы должны выбрать их. Возможно, кто-то решил расширить бизнес и ему нужны деньги на закупку товара; другому требуются средства на ремонт крыши или на обучение. Помимо предоставляемых данных, отличается и язык запроса.</p>
   <p>Рассмотренные выше примеры показывают, что два человека используют совершенно разные стили. Они обращаются с одной просьбой, используя при этом разные слова. Один отметил свое трудолюбие, другой – что оплачивает все счета вовремя. Первый рассказал о своей семье, о том, что состоит двадцать пять лет в браке и что он отец двух замечательных сыновей. Второй же не упомянул о семье вовсе.</p>
   <p>Подобное можно счесть пустой болтовней, ведь обещание непременно выплатить кредит совсем не означает, что так и будет. Любой человек может заявить, что ему можно доверять, на него можно положиться, хотя иногда это не так. Исследователи задались целью выяснить, способна ли эта так называемая пустая болтовня помочь понять, кто из заемщиков добросовестный, а кто нет. Поэтому они проанализировали более ста двадцати тысяч заявок на получение кредита<a l:href="#n_93" type="note">[93]</a>. Помимо изучения информации о финансовом положении и демографических данных (например, места жительства, пола и возраста), они провели анализ текста обращений, в которых содержалось все – от важных данных, таких как цель использования средств (например, на ремонт крыши или для закупки товаров для бизнеса), до, казалось бы, незначительных деталей, например упоминания семьи и употребления выражений, так или иначе связанных с религией.</p>
   <p>Тот факт, что демографическая информация была полезна, совсем неудивителен. Основываясь лишь на этих данных, уже можно с высокой точностью определить, кто из заявителей выплатит кредит. Однако анализ сопроводительного текста позволил дополнительно повысить точность прогноза. Использование характеристики, данной человеком самому себе, очень помогает в этом. Включение в анализ текстовой информации, наряду с данными о финансовом положении и демографических показателях, увеличило рентабельность инвестиций на шесть процентов.</p>
   <p>Впрочем, даже основываясь на одном только сопроводительном тексте можно сделать прогноз не менее точный, чем основанный на финансовых и демографических данных, которые используют банки. Заемщики желают получить средства и поэтому, сами того не осознавая, используют слова, позволяющие понять, насколько велика вероятность того, что они в будущем погасят кредит.</p>
   <p>Исследователи также дифференцировали слова, чаще употребляемые одной или другой группой. Те, кто возвращал кредит, чаще использовали слова и фразы, связанные с текущим финансовым положением (например, «проценты» и «налоги») или его улучшением («получение диплома» и «продвижение продукта»). Эти люди употребляли выражения, указывающие на их финансовую грамотность (например, «реинвестировать» и «минимальный платеж»), они с готовностью обсуждали такие темы, как трудоустройство и учеба, снижение процентных ставок и ежемесячные платежи.</p>
   <p>Люди, в итоге нарушившие условия выплат, использовали совершенно другой язык. В их сопроводительном тексте и речи чаще встречались фразы, указывающие на финансовые трудности (например, «занять до зарплаты» или «перекредитование») и трудности более общего характера («стресс», «развод»), а также присутствовали попытки дать объяснение ситуации и оправдать себя (например, «я трудолюбивый человек» или «хороший работник»). Такие заемщики часто почти умоляли о помощи («срочно нужна помощь», «пожалуйста, помогите») или обращались к фразам, связанным с религией.</p>
   <p>Люди, использовавшие слово «перекредитоваться», демонстрировали почти в пять раз больше шансов погасить кредит. У тех же, кто употреблял в тексте слово «бог», вероятность невыплаты была почти в два раза выше.</p>
   <p>Представители обеих групп по-разному высказывались на одни и те же темы. И добросовестные, и недобросовестные плательщики использовали слова, указывающие на временные рамки, но первые говорили о более долгосрочной перспективе («в следующем году»), вторые же – о более краткосрочной («в следующем месяце»).</p>
   <p>Также отмечалось, что добросовестные плательщики чаще говорили о себе (например, «я буду», «я сделаю», «я могу»). Недобросовестные же говорили о ком-то другом («бог», «он», «мать»), а в начале фраз чаще употребляли местоимение «мы», а не «я». Любопытно, что стиль письма и устной речи у недобросовестных заемщиков схож с тем, что встречается у лгунов и экстравертов. Пока не существует доказательств того, что неплательщики осознанно вводили кредиторов в заблуждение при подаче заявления на кредит, но стиль их речи всегда вызывал сомнение в их способности погасить заем.</p>
   <p>Возвращаясь к двум людям, просившим помочь с ремонтом крыши, надо отметить, что заявления обоих просителей показались кредиторам убедительными. Оба производили впечатление хороших людей, способных потратить деньги на благое дело.</p>
   <cite>
    <p><strong>Человек 1:</strong> Я человек трудолюбивый, двадцать пять лет в браке, отец двух замечательных сыновей. Пожалуйста, позвольте объяснить, почему мне нужна помощь. Кредит на две тысячи долларов мне необходим для починки крыши. Спасибо вам, благослови вас бог. Я обещаю, что непременно выплачу кредит</p>
    <p><strong>Человек 2:</strong> Мы год прожили в новом доме. Все было замечательно, вот только крыша стала протекать. Поэтому мне необходимы две тысячи долларов, чтобы оплатить ремонт. Я все счета оплачиваю вовремя (например, кредит на машину, кабельное телевидение и коммунальные услуги)</p>
   </cite>
   <p>Тем не менее человек под номером два с большей вероятностью выплатит кредит в срок. Такие просители, как человек под номером один, кажутся более убедительными, однако они примерно в восемь раз чаще нарушают обязательства<a l:href="#n_94" type="note">[94]</a>.</p>
   <p>Слова людей помогают спрогнозировать их действия. Даже если они сами этого не осознают или намеренно хотят скрыть свои планы, язык не позволяет им сделать это.</p>
   <subtitle>ЧТО ЯЗЫК РАССКАЗЫВАЕТ ОБ ОБЩЕСТВЕ</subtitle>
   <p>Сам факт того, что язык способен продемонстрировать, кто написал пьесу или кто не отдаст деньги кредиторам, безусловно, впечатляет, однако слова способны на большее. Помимо информации об отдельных людях, они дают нам сведения об обществе в целом, об убеждениях и предубеждениях, которые формируют нашу картину мира.</p>
   <p>Сексизм присутствует повсеместно – от ситуаций приема на работу и составлении личностных характеристик до признания заслуг и наград за них. Женщины часто оказываются в менее выигрышной позиции. С ними часто поступают несправедливо. За одну и ту же работу им часто платят меньше, чем мужчинам. Если в резюме стоит женское имя, то зарплату такому соискателю предложат ниже.</p>
   <p>Откуда берутся такие предубеждения? Можно ли как-то изменить это?</p>
   <p>Критикуя проявления сексизма, преступления против личности и другие болезни общества, люди часто ссылаются на культуру. Бытует мнение, что люди ожесточаются из-за жестокости в видеоиграх и становятся сексистами из-за унижения женщин в музыкальных произведениях. И в этом есть доля правды. В песнях женщины часто показаны с негативной стороны, что неминуемо вызывает пренебрежительное отношение к ним. Тем не менее существуют и тексты, в которых пропагандируется равенство полов.</p>
   <p>Одна из причин устойчивости стереотипов заключается в том, что их постоянно подкрепляют песнями, книгами, фильмами и другими способами, с которыми мы сталкиваемся ежедневно. Влияние массовой культуры велико, однако всегда ли в ней сокрыто то, что мы предполагаем?</p>
   <p>Возьмем, к примеру, песни. Действительно ли в их текстах много того, что настраивает слушателей против женщин, и как ситуация менялась с годами?</p>
   <p>Для ответа на этот вопрос мы с Рейхан Бограти изучили более четверти миллиона сочинений, созданных с 1965 по 2018 год<a l:href="#n_95" type="note">[95]</a>. От современных хитов, например Джона Майера и Ашера, до некогда популярных песен, таких как Midnight Train to Georgia Глэдис Найт. Мы также рассматривали песни в жанрах поп, рок, хип-хоп, кантри, дэнс и ритм-н-блюз, о которых большинство людей никогда не слышали.</p>
   <p>Мы не стали заставлять людей слушать каждую песню, что было бы долго и утомительно, а вместо этого использовали компьютерную программу анализа текста. Подобно тому как ученые работали с пьесами Шекспира, мы, повторяя алгоритм, пытались определить, прослеживается ли в текстах песен разное отношение к полам – не только негативное или позитивное, а, в частности, то предвзятое отношение, часто наблюдаемое при приеме на работу.</p>
   <p>Представим, что на одно место есть два кандидата – Майк и Сьюзен. Они прекрасно подходят по всем критериям. Майк – компетентный сотрудник с опытом работы, а Сьюзен – дружелюбная коллега, всегда готовая помочь. О них можно сказать еще немало хвалебных слов.</p>
   <p>Понимаете, что произойдет дальше? Полагаю, что нет. Нам свойственно в первую очередь думать, что специалист, принимающий решение, будет относиться к выбору кандидата предвзято. Или что работник кадрового агентства будет по-разному относиться к мужчинам и женщинам. Будь в резюме указаны имена, например Дилан (распространенное имя для белого) и Деандре (распространенное имя для афроамериканца), то последствия могли бы быть весьма серьезными – обвинение в расизме.</p>
   <p>Обратите внимание, как мы изначально охарактеризовали Майка и Сьюзен. На первый взгляд, у обоих претендентов положительная характеристика, но, описывая мужчин, в частности Майка, люди часто используют слова, указывающие на деловые качества («компетентный и с опытом работы»). Также отмечают, что такие сотрудники умны, хорошо образованны, успешны, хорошо мыслят стратегически и решают проблемы. Действительно, на картинках, где изображены успешные люди, чаще всего мы видим мужчин<a l:href="#n_96" type="note">[96]</a>.</p>
   <p>Давая характеристику женщине, люди часто сосредоточиваются на другом. Слова, описывающие Сьюзен, это подтверждают. Чаще на первый план выходят положительные черты личности: насколько они заботливы, готовы прийти на помощь и приятны в общении, умеют ли находить контакт с людьми и помогать другим усваивать что-то новое. На картинках, изображающих людей сострадательных, всегда показаны женщины. На первый взгляд, не так важно, какое качество указывать, – компетентность или умение сострадать, но у этого выбора могут быть важные последствия. К примеру, для развития карьеры или возможности стать руководителем важна профессиональная компетентность. Такое качество в женщинах отмечают редко, что и представляет их в невыгодном свете.</p>
   <p>Мы попытались разобраться, наблюдается ли похожее языковое отличие в песнях. Существуют ли примеры того, что акцент делается на интеллекте или способностях женщин? И как ситуация менялась со временем?</p>
   <p>Данные были получены явно неоднозначные. В некотором смысле положение улучшилось. В 1970-х и начале 1980-х прослеживалось негативное отношение к женщинам. Если в тексте и говорилось о ком-то умном, сообразительном, честолюбивом и смелом, то это был мужчина. Однако с конца 1980-х и в начале 1990-х ситуация стала меняться: женщин начали оценивать объективнее. Отношение стало выравниваться во всех музыкальных направлениях: поп, дэнс, кантри, ритм-н-блюз, даже рок. Женщин стали упоминать чаще мужчин.</p>
   <p>В конце 1990-х все опять изменилось не в лучшую сторону. Песни необъективно представляют женщин, и ситуация остается прежней по сей день. Все не так плохо, как в 1970-е, но точно хуже, чем в 1990-е<a l:href="#n_97" type="note">[97]</a>. По всей видимости, причина этого состоит в лексике, используемой мужчинами.</p>
   <p>Стиль написания текстов женщинами-поэтами изменился незначительно. Сейчас они используют те же слова и выражения при создании образов мужчин и женщин, что и в 1970-е. Лексика мужчин, пишущих тексты к песням, напротив, изменилась значительно. Авторы даже в последнее время отталкиваются от предубеждений 1970-х годов, хотя в 1990-е и отмечались определенные позитивные тенденции.</p>
   <p>Песни – это не единственная область, где очевидны гендерные различия. В детских книгах большинство героев – мужского пола, а животных мужского пола там в три раза больше, чем женского<a l:href="#n_98" type="note">[98]</a>. Три четверти людей, упоминаемых в учебниках, – мужчины<a l:href="#n_99" type="note">[99]</a>. В фильмах только тридцать процентов персонажей, у которых есть реплики, – женщины. Среди учащихся в школах бизнеса женщин всего одиннадцать процентов.</p>
   <p>К тому же дело не только в том, что женщин упоминают реже, а еще и в том, какую им дают характеристику<a l:href="#n_100" type="note">[100]</a>. В книгах о мужчинах чаще пишут как о начальниках и руководителях разных уровней, а о женщинах – как о секретаршах и домохозяйках. В фильмах героини реже затрагивают в разговорах темы, в которых важны достижения. Теннисисткам в два раза чаще задают вопросы, не связанные со спортом (например, где они делают маникюр).</p>
   <p>Можно легко списать это на случайности. В конце концов, журналисты сами выбирают, какие вопросы задавать, и теннисистов спрашивают о разном. Однако эти отдельные моменты помогают составить более полное видение тенденций в обществе в целом. Ведь будь сексистами всего пара журналистов или музыкантов, это едва ли было бы заметно. Такие люди резко бы выделялись на фоне общего благожелательного отношения к женщинам.</p>
   <p>Существуют миллионы примеров унижения женщин, поэтому насаждение сексизма – это более глубокий и серьезный процесс. Лингвистические исследования подтверждают, что это не единичные случаи, проблема гораздо шире. Отношение к разным людям и группам людей отличается, и изменить это будет очень непросто. И самый наглядный пример – это расовый вопрос.</p>
   <subtitle>РАСИЗМ И ПОЛИЦИЯ</subtitle>
   <p>13 марта 2020 года была убита Бреонна Тейлор. После полуночи в квартиру двадцатишестилетней девушки и ее друга ворвались полицейские. Тейлор в тот момент была в постели. Возникла потасовка, и полицейские произвели тридцать два выстрела, шесть из которых попали в Тейлор и оказались смертельными.</p>
   <p>25 мая 2020 года был убит Джордж Флойд. Флойд расплатился купюрой в двадцать долларов за пачку сигарет в магазине, продавец решил, что она фальшивая, и вызвал полицию. Через семнадцать минут мужчина находился в окружении трех полицейских, сдавленный, словно в тисках, и потерял сознание. Менее чем через час врачи констатировали его смерть.</p>
   <p>Это лишь два примера силового воздействия полиции на афроамериканцев. Подобные случаи вызвали волну возмущения в США, привели к возрождению движения «Жизни черных важны» (Black Lives Matter) и оживлению общенациональных дебатов о действиях полиции и расизме. Однако даже в этой ситуации осталось незамеченным то, что теряется при обсуждении отношений между полицейскими и обычными людьми<a l:href="#n_101" type="note">[101]</a>.</p>
   <p>По некоторым данным, более двадцати пяти процентов жителей США время от времени вступают в контакт с полицейскими. Чаще всего это происходит, когда полиция останавливает их автомобиль на дороге. Контакты с полицией важны не только из-за того, что они случаются регулярно. Каждый такой случай – это возможность укрепить доверие общества к правоохранительным органам или подорвать его. Как же происходит это ежедневное взаимодействие? Относятся ли к темнокожим и белым по-разному?</p>
   <p>Ответ, похоже, зависит от того, к кому обращен вопрос. Темнокожие члены общества заявляют о негативном отношении со стороны полиции и негативном опыте взаимодействия в целом. Они отмечают, что к ним относятся несправедливо, с большей жестокостью и меньшим уважением.</p>
   <p>При этом, по словам представителей закона, более трех четвертей афроамериканцев сами относятся к темнокожим совсем не так, как к белым<a l:href="#n_102" type="note">[102]</a>.</p>
   <p>Полицейские, что неудивительно, видят вещи под другим углом. Большинство из них категорически отвергают обвинение в предвзятости<a l:href="#n_103" type="note">[103]</a>. Они считают смерти темнокожих досадными происшествиями, причина которых заключается в неправильном поведении жертв или неудачном стечении обстоятельств. Многие утверждают, что целью полиции является искоренение преступности и разговоры о предвзятости обусловлены лишь расовыми различиями тех, кто совершает преступления.</p>
   <p>Так ли это? Поиском ответа на этот вопрос в 2017 году занялись ученые Стэнфордского университета<a l:href="#n_104" type="note">[104]</a>.</p>
   <p>Взаимодействие полиции и общества основано на множестве факторов. Для понимания происходящего исследователи сосредоточились на языковых вопросах. А точнее – на том, как офицеры разговаривают с белыми и темнокожими членами общества.</p>
   <p>Ученые работали в городе Окленде, штат Калифорния. Они изучали видео, снятые нательными камерами во время рядовых остановок автомобиля полицией. Исследователи проанализировали сотни случаев, когда водитель был белым или темнокожим.</p>
   <p>Все происходит по одной схеме. Водителя останавливают за превышение скорости или за просроченную регистрацию. После короткой проверки, осмотрев номерной знак, полицейский подходит к окну со стороны водителя и начинает разговор. Офицер объясняет, почему остановил машину, просит предъявить документы на автомобиль и водительское удостоверение. Некоторое время занимает проверка данных. Водитель предоставляет все, что просят, и терпеливо ждет, когда закончится процедура. В конце концов все разрешается благополучно, стороны расходятся. Водитель может получить штраф или предупреждение, но, как правило, все заканчивается мирно.</p>
   <p>Однако так происходит не всегда. Существует немало ситуаций, когда все может обернуться по-другому. Например, офицер заподозрит, что водитель вооружен или находится в состоянии алкогольного или наркотического опьянения. Водитель также может находиться в стрессе в связи с возникшей обстановкой, отчего он накричит на полицейского или выразит гнев иным образом. Ситуация угрожает быстро выйти из-под контроля.</p>
   <p>В этом случае взаимодействуют две стороны, однако слова полицейских играют ведущую роль. Стражи порядка могут продемонстрировать уважение и понимание или презрение и равнодушие. Они могут успокоить встревоженного водителя или разозлить его еще сильнее.</p>
   <p>Исследователи провели анализ разговоров полицейских с водителями, чтобы понять, относятся ли правоохранители к белым и темнокожим с равной степенью уважения. Рассмотрение каждого случая заняло бы много времени, к тому же на объективность могло повлиять личное отношение, поэтому решено было сосредоточиться на лексике и стиле. Выводы оказались поразительными. Сотни часов разговоров продемонстрировали, что с темнокожими водителями полицейские говорили с меньшей степенью вежливости, дружелюбия и уважения.</p>
   <p>Например, в разговоре с белыми водителями офицеры чаще использовали более формальное обращение (например, «сэр» или «мэм»), старались подбодрить их («всё в порядке», «не волнуйтесь» или «нет проблем»), подсказывали нужные действия («можете…» или «могли бы…»). Кроме того, они чаще обращались к водителю по фамилии, напоминали о безопасности, произносили слова с положительной эмоциональной окраской.</p>
   <p>В разговоре с темнокожими водителями полицейские чаще прибегали к неформальному стилю общения («мужик», «парень», «чувак»), задавали вопросы или просили держать руки на руле. Вывод оказался следующим: при разговоре с темнокожими членами общества офицеры полиции использовали менее уважительный стиль общения, чем в разговоре с белыми.</p>
   <p>Справедливости ради можно задаться вопросом, существуют ли некие иные причины для этого, не имеющие расовой подоплеки. Возможно, офицеры вели себя вежливо с белыми, потому что это были люди преклонного возраста или, например, женщины. Или допустим, что разница в отношении была обусловлена тяжестью правонарушения: одни автомобили останавливали из-за мелких нарушений (например, из-за разбитой задней фары), другие – по более серьезным поводам, оттого используемый стиль речи и слова были разными. В конце концов, причина могла быть в расовой принадлежности самого офицера.</p>
   <p>Однако даже если взять в расчет эти условия, то результат оставался неизменным. Офицеры в основном относились к темнокожим гражданам без должного уважения. Ученые приняли во внимание и возраст, и пол, и даже место остановки автомобиля в городе – и все же с белыми водителями полицейские вели себя более уважительно и вежливо. И это было справедливо не только в случае двух отдельно взятых полицейских. Закономерность сохранялась при анализе работы сотен полицейских разного происхождения: белых, афроамериканцев, латиноамериканцев, азиатов и прочих – абсолютно все относились к темнокожим водителям с меньшим уважением.</p>
   <p>Один из исследователей заметил по этому поводу: «Даже просто проанализировав слова, которые использует полицейский, в двух третях случаев мы можем точно определить расовую принадлежность водителя, к которому он обращается».</p>
   <p>Белые автомобилисты слышали, например, такое: «Поезжайте, мэм! Впредь ведите машину осторожно» или «Нет проблем! Благодарю вас, сэр». На долю темнокожих выпадало следующее: «Покажи еще раз права» или «Ладно, дружище, сделай мне одолжение. Держи руки все время на руле»<a l:href="#n_105" type="note">[105]</a>. Разница между обращениями к разным водителям кажется не такой уж огромной, но подобных случаев много, и они формируют дискриминацию по расовому признаку.</p>
   <p>Ученые из Стэнфорда подняли массу важных вопросов. Полицейских легко назвать расистами или предъявить доказательства того, что правоохранители только и ищут повод доставить неприятности афроамериканцам. Исследования – один из способов понять, верно ли это.</p>
   <p>Правда же, как всегда, гораздо сложнее, ее не так просто уловить.</p>
   <p>Некоторые офицеры действительно могут быть расистами. Учитывая их действия, о которых известно по громким делам, так оно и есть. Однако гораздо важнее то, что пусть и непреднамеренно, но большая часть офицеров полиции по-разному относится к представителям разных рас. Вероятно, у них нет злого умысла, а имеются лишь добрые намерения. Полицейские просто делают все, что могут, при возникновении нештатных ситуаций. Осознают они это или нет, хотят этого или нет, но слова их очень отличаются в ситуациях общения с представителями разных рас. И это усложняет поиск решения и без того непростой проблемы.</p>
   <p>Довольно просто уволить двух офицеров – удалить червоточины и закрыть вопрос. Изменить укоренившиеся стереотипы, ассоциации, привычки и манеры сотен тысяч полицейских потребует гораздо больших усилий<a l:href="#n_106" type="note">[106]</a>.</p>
   <p>Хорошая новость состоит в том, что и в этом случае язык может помочь. Даже при условии, что ни у кого из офицеров не было плохих намерений и все старались поступать правильно, изучение их лексикона и стиля речи позволит выявить и внести необходимые изменения для улучшения общего впечатления. Возможно, это особенно необходимо в тех случаях, когда полицейские даже не осознают, как их слова и действия воспринимают другие люди. Изменить положение к лучшему можно и в случае преднамеренной предвзятости.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Эпилог</p>
   </title>
   <p>В этой книге мы говорили о силе волшебных слов. Лексика, которую мы используем, и способы, которыми мы это делаем, значительно влияют на нашу жизнь, на достижение счастья и успеха. Правильно выбранные слова помогают нам убеждать людей, налаживать с ними контакт и в целом облегчают общение.</p>
   <p>Во-первых, мы поговорили об идентичности и агентивности. Слова способны не просто передавать запрос или информацию – они могут указать, кто несет ответственность, на ком лежит вина и как следует выходить из сложившейся ситуации. Мы научились усиливать свое влияние, заменяя действие свойством личности (помогать → помощник, голосовать → избиратель), добиваться целей, используя «не буду» вместо «не могу», и находить креативные решения для проблем, употребляя слово «могу» вместо «должен». Мы выяснили, почему разговор с самим собой помогает снизить тревожность и повысить производительность и почему использование местоимения «ты» или «вы» приносит пользу, а не вред.</p>
   <p>Во-вторых, мы обсудили, какая речь вызывает доверие. Узнали, что не только высказанное мнение и приведенные факты свидетельствуют об уверенности, но и слова, которые мы при этом употребляем. Мы также узнали, как транслировать уверенность и почему лучше говорить в настоящем времени, а не в прошедшем (то есть почему «в ресторане вкусно кормят» лучше, чем «в ресторане вкусно накормили»), – это гарантированно привлечет в заведение больше людей. Попутно мы выучили слова, помогающие завоевать доверие аудитории или собеседника и выглядеть более компетентными. Наконец, мы поняли, когда разумнее выразить сомнение и неуверенность (например, сказав «может быть» или «я думаю») и когда такая тактика приносит не вред, а пользу.</p>
   <p>В-третьих, мы разобрались с вопросами. Ведь они не только помогают получить информацию – их роль значительно важнее. Мы выяснили, почему просьба о помощи или совете помогает стать в глазах окружающих более компетентными и почему у тех, кто задает собеседнику вопросы, повышаются шансы на второе свидание. Помимо преимуществ вопросов в целом, мы также узнали о том, какие из них эффективнее и в какое время их следует задавать; почему нельзя отрываться от контекста; как задавать встречные вопросы, чтобы сменить тему и избежать поворота беседы в нежелательное русло; как построить дружеские отношения с любым человеком, задавая правильные вопросы в правильном порядке (сначала – легкие и безопасные, потом – всё более сложные).</p>
   <p>В-четвертых, мы поговорили о важности конкретных выражений. Неважно, с кем мы общаемся – с клиентами, коллегами, родными или друзьями, – часто знания становятся нашим проклятием. Мы ведем разговор на том высоком уровне владения темой, который, по нашему мнению, свойственен и окружающим, но дела обстоят с точностью до наоборот, отчего нашу речь никто не воспринимает. В таких ситуациях на помощь приходит конкретика. Мы обсудили, как дать понять, что вы слушали собеседника, почему лучше «помочь» покупателю, а не «решить его проблему»; как при помощи слов повысить качество обслуживания; почему продажи вырастут, если сказать не просто «футболка», а «серая футболка».</p>
   <p>Мы выяснили, почему конкретные формулировки показывают, что мы уделяем внимание собеседнику и что мы вовлечены в разговор, а также как эти формулировки облегчают понимание сложных мыслей, высказанных нами. Мы также рассмотрели случаи, когда лучше использовать абстрактную лексику, как это помогает привлечь инвесторов для стартапа или продемонстрировать задатки лидера.</p>
   <p>В-пятых, мы обсудили выражение эмоций. Люди часто ошибочно полагают, что увлечь идеей можно только с помощью фактов. Эмоциональные выражения могут стать действенным способом завладеть вниманием, заинтересовать аудиторию и подтолкнуть людей к действию. Мы изучили, как создаются увлекательные произведения, обсудили значение взлетов и падений в развитии сюжета, важность глубины падений и возможности подчеркнуть взлет. Мы также упомянули, почему важно учитывать контекст и не мыслить лишь категориями «позитив» и «негатив». Почему «великолепный» и «удобный» – слова с позитивной интонацией – по-разному действуют в зависимости от контекста (одно лучше подходит, когда задействованы эмоции, другое – в разговоре о вещах более практических). Мы обсудили, какие доклады и презентации окажутся наиболее успешными, а какие рассказы – самыми увлекательными, даже если тема выбрана не самая популярная.</p>
   <p>В-шестых, мы изучили языковые сходства и различия. Люди, использующие такую же лексику, как окружающие, с большей вероятностью продвинутся по карьерной лестнице (или им назначат второе свидание). Однако это совсем не значит, что сходство – всегда хорошо. Мы отметили, чем полезны отличия, ведь самые популярные песни значительно отличаются от остальных представителей своего жанра, а оригинально сформулированные фразы лучше запоминаются. Язык помогает определить скорость развития сюжета в произведении, понять, когда лучше подходит медленный темп, а когда – быстрый, как накал и повороты сюжета фильмов и сериалов способны предсказать успех или неуспех у публики.</p>
   <p>Перечисленные типы волшебных слов отличаются друг от друга, но они способны помочь нам во всех сферах жизни.</p>
   <p>В первых шести главах мы сосредоточились на влиянии слов и фраз, на том, как с их помощью воздействовать на людей. В последней же рассмотрели волшебные качества слов с другой точки зрения: как и что они могут сказать о людях, которые их использовали. Исследователям удалось установить авторство Шекспира, что подвергалось сомнению на протяжении нескольких веков, хотя они даже не читали пьесу. Слова, которые люди использовали в заявке на кредит, позволяли с высокой долей точности определить, будет ли он выплачен и насколько велика вероятность обмана. Анализ сотен тысяч песен ответил на давний вопрос, подвергаются ли женщины унижению (и что изменилось с течением времени), а прослушивание разговоров полицейских поведало о расовой дискриминации, которую невозможно скрыть.</p>
   <p>Волшебные слова используются в речи и оказывают невероятное воздействие на людей. Такие фразы, как «Абракадабра!», «Фокус-покус» или «Сезам, откройся!» напоминают о сказках и магии. Они помогают сделать то, что казалось невозможным. Как мы продемонстрировали в этой книге, правильно подобранные слова, использованные в нужное время, имеют столь же огромную силу. Они могут помочь убедить коллег и клиентов, увлечь аудиторию или друзей, наладить хорошие отношения с партнерами или знакомыми.</p>
   <p>Воздействие слов поистине волшебно, однако нам не нужно владеть магией для их использования. Они не являются заклинанием или хитроумным изобретением. Их действие открыто благодаря изучению поведения человека. Волшебную силу слов может использовать каждый – нужно лишь понять принцип их работы.</p>
   <p>Мы начали книгу с истории о Джаспере и о том, как он открыл для себя действие волшебного слова «пожалуйста». Сын рос, и было забавно наблюдать, как он узнаёт новые слова и их значения. Он впитывал их как губка. В один прекрасный день он ни с того ни с сего начал постоянно употреблять слово «в основном». Вероятно, он услышал, как кто-то из окружающих все время использовал его. Бывало, он внезапно заявлял, что ему «немедленно» нужна какая-нибудь вещь. Вероятно, по тем же причинам.</p>
   <p>Он также начал указывать мне, что я неверно использую слова. Однажды я сказал, что ему <emphasis>надо</emphasis> надеть куртку, на что сын ответил, что куртку надевать не надо – я просто <emphasis>хочу</emphasis>, чтобы он это сделал. Посмотрим, что он придумает дальше.</p>
   <p>Я много думаю об одном эксперименте.</p>
   <p>Быть родителем порой означает быть пастушьей собакой. Родители должны направлять ребенка, который в большинстве случаев заинтересован совершенно другим, поэтому приходится его уговаривать, подталкивать, убеждать. Объяснять, что надо обуться. В очередной раз повторять, что толкать сестру нельзя. Еще раз сказать, что надо обуться, уже более суровым тоном.</p>
   <p>Хвалить, кажется, намного проще. Возможностей для этого дети подбрасывают немало: ребенок что-то сделал самостоятельно, принес показать рисунок, получил в школе хорошую оценку.</p>
   <p>В конце 1990-х двое ученых из Колумбийского университета, которые занимались анализом поведенческих особенностей людей, задались вопросом, имеет ли значение то, как следует хвалить ребенка<a l:href="#n_107" type="note">[107]</a>, и может ли использование определенных слов одобрения влиять на мотивацию. Исследователи пригласили группу пятиклассников и предложили им решить несколько задач на логику, например продолжить логическую цепочку – посмотреть на ряд фигур и предположить, какими должны быть несколько следующих.</p>
   <p>Ученикам дали несколько минут, а затем к делу подключились исследователи, которые попутно давали оценку тому, как дети справляются. Каждому ребенку сказали, что у него хорошо получается («О, вы молодцы, у вас отлично получается»), но некоторых особенно похвалили за высокие интеллектуальные способности («Ты очень умный, раз так хорошо справляешься»). Ученые выбрали именно эти фразы, поскольку они вполне обычны при оценке хорошо выполненного задания. Ведь мы часто отмечаем умственные способности ребенка, когда он решает сложную задачу. Мы говорим, что он умен и сообразителен, полагая, что это станет стимулом для дальнейшего проявления усердия.</p>
   <p>Исследователи решили проверить, что произойдет, когда после такой похвалы ученики столкнутся с трудностями, когда условия задачи станут сложнее или они запутаются. После первой похвалы ученикам давали задания сложнее и говорили, что они справились плохо («намного хуже») и выполнили только половину того, что от них требовали. Затем каждый получал третье задание, равное по сложности первому, и ученые принимались наблюдать, как дети с ними справляются.</p>
   <p>Те ученики, которым просто сказали, что у них хорошо получилось, выполнили последнее задание так же, как все предыдущие, не лучше и не хуже – их уровень успешности сохранился. Те же, которых хвалили особенно усердно, отмечая умственные способности, показали результат значительно хуже предыдущих. Получается, похвала не стимулировала учеников, а, напротив, вредила им. Те дети, чей уровень интеллекта особенно отметили, решили меньше задач, чем на первых этапах. Они справились хуже учеников, которых вообще не хвалили. Прослеживались и другие негативные последствия: похвала высоких умственных способностей не просто снижала успеваемость детей – в итоге они вообще охладели к логическим задачам и перестали проявлять упорство в их решении.</p>
   <p>Похвала изменила видение учеников. Их стало интересовать не само решение задач. Задачи оказались для детей способом продемонстрировать, насколько они умны. Наличие высокого интеллекта стало для них качеством, которым они владеют или не владеют. Если успех означал наличие интеллекта, то неудача – отсутствие, поэтому ученики не считали нужным прилагать усилия, если их требовалось больше обычного.</p>
   <p>И все же результаты этой части исследования совсем не означают, что всякая похвала вредна. Для другой группы учеников исследователи выбрали иные формулировки. Вместо того чтобы сосредоточиваться на человеке и его качествах, они отмечали сложность процесса («Тебе пришлось немало потрудиться, чтобы справиться с задачами»).</p>
   <p>В книге мы рассмотрели немало примеров, когда разница между двумя подходами кажется минимальной. Так же и в данном случае, ведь всем ученикам сказали, что они хорошо справились, разница в формулировках была незначительна, отличались всего два-три слова. Но это сыграло важную роль. Слова не подрывали мотивацию, не снижали интерес и не сводили на нет стремление усердно трудиться дальше. Напротив, мотивация повышалась, ученики лучше решали задачи и получали больше удовольствия от процесса. Они делали это потому, что им было просто интересно учиться, а не из желания получить высокую оценку за работу. В результате это изменение в мышлении привело к впечатляющим результатам.</p>
   <p>Если вы говорите кому-то, что он умный, что он, например, хорошо <emphasis>знает</emphasis> математику или отлично <emphasis>проводит</emphasis> презентации, подразумевается, что успех человека зависит от черт его характера, то есть от неизменной величины. Если он справился – это хорошо, если нет, что ж, ему просто не повезло. В любом случае он не обладает качеством, которое позволило бы ему изменить ситуацию. Но, перефразировав похвалу и отметив важность процесса, мы можем добиться желаемого результата.</p>
   <p>Когда мы говорим человеку, что он <emphasis>проделал</emphasis> хорошую работу и <emphasis>справился</emphasis> с задачей или <emphasis>сделал</emphasis> отличную презентацию, мы фокусируем внимание не на присущих ему неизменных чертах, а на конкретной выполненной задаче<a l:href="#n_108" type="note">[108]</a>. Это означает, что иногда все получается не так хорошо, как хотелось бы, но это не говорит об отсутствии удачи или способностей, а лишь является промахом или напоминанием о том, что в следующий раз стоит трудиться усерднее.</p>
   <p>Несколько (волшебных) слов способны все изменить.</p>
  </section>
  <section id="PRIL">
   <title>
    <p>Приложение</p>
   </title>
   <subtitle>Руководство по использованию и применению метода обработки языковой информации</subtitle>
   <p>По большей части эта книга сосредоточена на понимании того, как наука о языке помогает усиливать влияние и добиваться успеха в личной и профессиональной сферах. Описанные методы могут быть в равной степени полезны как коммерческим компаниям, так и любым коллективам. Приведем лишь несколько примеров их использования.</p>
   <subtitle>АНАЛИЗ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ</subtitle>
   <p>Многие компании используют обработку языковой информации в аналитике потребительского поведения. Сказанное и написанное клиентами помогает предсказать их поступки и реакции или подтолкнуть к желаемым действиям.</p>
   <p>Возьмем для примера сегментацию. У некоторых клиентов могут появиться замечания или жалобы – но как узнать, куда их направить? Анализ используемых клиентами слов позволяет лучше понять, что им нужно и с кем их лучше связать. Технология машинного обучения дает возможность получить прогноз того, кто с большей вероятностью откажется от услуги, что позволяет вовремя вмешаться и предотвратить отмену сделки.</p>
   <p>Подходит этот метод и для работы с потенциальными клиентами. Социальные сети предоставляют массу информации о человеке, его качествах, интересах, устремлениях. Компании используют эту информацию для создания таргетированной рекламы. Исходя из запросов, они рассчитывают, какое объявление кому показывать. Например, нацеленность на похожую аудиторию позволяет найти людей, похожих на существующих клиентов. Это можно использовать для поиска потенциальных клиентов, с большой долей вероятности заинтересованных в продукте или услуге.</p>
   <p>Компании используют язык, чтобы выяснить, что запустить на рынок и какие проблемы необходимо решить. Метод анализа общественного мнения позволяет изучить данные из социальных сетей, чтобы понять, как люди оценивают товар или услугу. Так, например, руководство отеля может узнать, что гости жаловались на качество матрасов, и заменить их. Производители лекарств могут выяснить, каковы были побочные действия препаратов и реакция пациентов.</p>
   <p>Те же данные помогают в создании нового продукта. Понимая, какова реакция потребителя на уже существующие товары и каковы жалобы со стороны клиентов, компании могут улучшать имеющиеся товары и услуги и внедрять новые, которые могут пользоваться большим спросом. Запросы в интернете позволяют понять, где больше спрос и выше интерес на определенные группы товаров и услуг.</p>
   <subtitle>СУДЕБНЫЙ ПРОЦЕСС</subtitle>
   <p>Верное использование языка приносит пользу в судебных разбирательствах. Допустим, фирму, производящую моющие средства, обвиняют в «зеленом пиаре». Обвинение настаивает на том, что марка безосновательно представляла свою продукцию как экологически чистую.</p>
   <p>Стандартный подход заключается в запросе экспертного мнения. Например, эксперт со стороны истца может указать на рекламу, где изображены зеленое дерево или планета Земля, что должно означать, что товары не вредят окружающей среде.</p>
   <p>Это вполне разумная версия, возможно, даже верная, но в этом и кроется проблема. Это всего лишь мнение, и довольно субъективное. Эксперт противоположной стороны может дать совершенно иную характеристику той же рекламе. В ней, например, говорится о том, что средство хорошо очищает, это производитель и подчеркивал, а вовсе не говорил об экологичности продукта.</p>
   <p>Кто же прав?</p>
   <p>Вместо взаимных попыток убедить противоположную сторону в своей правоте лучше обратиться к анализу текста, поскольку он способен дать наиболее объективную оценку. Оценивая формулировки в рекламных роликах (или в постах бренда в социальных сетях), можно получить более четкую картину происходящего.</p>
   <p>Для начала применим самый простой метод подсчета слов. Рассмотрим список слов и сочетаний, свидетельствующих о дружественном отношении к природе (например, «Земля», «окружающая среда», «экологически чистый»), и подсчитаем, сколько раз они употреблялись в тексте. Какой процент рекламы содержит хотя бы одно из этих слов? Поддерживается ли эта направленность в большинстве рекламной продукции или примеров тому всего несколько, причем только в определенных регионах?</p>
   <p>Более сложные методы лингвистического анализа помогут еще лучше прояснить ситуацию. Можно, например, провести сравнение языка рекламной продукции этой марки с другими брендами, известными своей экологичностью (например, Seventh Generation или Tide purclean), или, напротив, этим не отмеченными (например, Gain или обычный Tide). Таким образом, можно получить объективное заключение.</p>
   <p>Используя данные тысяч рекламных объявлений и постов от десятков производителей, позиционирующих свою продукцию как экологически чистую или нет, можно применить программу обработки языковой информации и выяснить, в какой степени верно каждое утверждение. Затем, подвергнув анализу с помощью той же программы всю рекламную продукцию рассматриваемой марки, можно с уверенностью сказать, действительно ли этот бренд позиционирует себя как производитель продукции, дружественной природе.</p>
   <p>Этот метод можно использовать для того, чтобы определить, ориентирована ли реклама алкогольного бренда на молодежь и придерживается ли политик взглядов республиканцев или демократов.</p>
   <p>Принцип обработки языковой информации дает особенно хорошие результаты в подобных ситуациях, поскольку позволяет вернуться во времени. Допустим, технологическую компанию обвиняют в ложной рекламе. В их рекламной продукции утверждалось, что ноутбук «легкий как перышко», и в судебном иске потребители выдвигали жалобу на то, что приобрели его, положившись на этот ложный факт.</p>
   <p>Одним из стандартных действий в этом случае стал бы опрос общественного мнения. Можно собрать группу, показать им рекламу и выяснить, будут ли они заинтересованы в покупке больше тех, кто ее не видел.</p>
   <p>К сожалению, спор таким образом не разрешить. Причина в том, что опрос показывает состояние общественного мнения в настоящий момент, но не дает представления о том, какой была реакция людей два года назад, когда была выпущена реклама. Эффект воздействия со временем меняется и может быть совершенно разным.</p>
   <p>Ввиду отсутствия машины времени провести анализ общественного мнения в те годы невозможно. Но это позволяет сделать анализ текста. С его помощью мы можем изучить посты и отзывы и тем самым понять, основывались ли покупатели на спорном утверждении и повлияло ли оно на их выбор. Изучив отзывы покупателей до выхода рекламы и после него, мы получаем возможность установить, что она изменила и в какую сторону, повысилось ли, например, доверие к компании и ее продукту. Детально вникнув в содержание отзывов, можно увидеть, какое мнение преобладает – позитивное или негативное, – и пишут ли люди что-нибудь о весе ноутбука.</p>
   <p>Лексика, преобладающая в массмедиа, тоже может оказаться полезной. Обзор статей о продукте позволяет определить, поддержали ли средства массовой информации заявление компании или нет.</p>
   <p>Путешествие во времени по-прежнему невозможно, но анализ текста позволяет работать с данными из прошлого. Программы анализа языковой информации помогают извлечь данные из текстов, написанных в прошлом. Они подобны окаменелостям и кусочкам янтаря, в которых сохранились насекомые. Анализ текста позволяет нам выпустить на свет скрытые внутри тайны.</p>
   <subtitle>НЕСКОЛЬКО ЛЕГКОДОСТУПНЫХ МЕТОДОВ</subtitle>
   <p>В этой книге содержатся выводы, полученные благодаря анализу слов. Возможно, кого-то из читателей заинтересует информация о применяемых методах.</p>
   <empty-line/>
   <p>• <a l:href="https://liwc.app/">https://liwc.app/</a> – отличный ресурс для оценки текстов по разным психологическим аспектам.</p>
   <p>• <a l:href="http://textanalyzer.org/">http://textanalyzer.org/</a> – удобный способ оценки текста по различным параметрам, позволяющий извлекать главную мысль.</p>
   <empty-line/>
   <p>Если вас интересуют более серьезные методы и способы их применения в различных условиях, ниже приведены две недавно опубликованные статьи на эту тему.</p>
   <empty-line/>
   <p>• Jonah Berger and Grant Packard. Using natural language processing to understand people and culture // American Psychologist. № 77 (4). Р. 525–537.</p>
   <p>• Jonah Berger, Ashlee Humphreys, Stephen Ludwig, Wendy Moe, Oded Netzer and David Schweidel. Uniting the Tribes: Using Text for Marketing Insight // Journal of Marketing. 2020. 84, № 1. Р. 1–25.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Благодарности</p>
   </title>
   <p>Эта книга не могла бы появиться на свет без Гранта Паккара, моего соавтора, коллеги и друга, научившего меня практически всему, что я знаю в области лингвистики. Надеюсь, у нас впереди еще много лет успешного сотрудничества.</p>
   <p>Хочу выразить благодарность Холлису Хеймбушу и Джеймсу Нейдхардту за дельные замечания, Джиму Левину – за поддержку и консультации, а также Ною Катцу – за помощь с цифрами и ссылками.</p>
   <p>Благодарю Марию и Джейми за то, что познакомили меня с миром новых лингвистических задач, Джейми Пеннебейкера – за прекрасно проделанную работу в этой области, а также Лилли и Кэролайн – за любовь к книгам.</p>
   <p>И конечно, большое спасибо Джордану, Джасперу, Джесси и Зои за то, что они делают каждый день волшебным.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Об авторе</p>
   </title>
   <p>Йона Бергер – профессор маркетинга в Уортонской школе при Пенсильванском университете и автор международных бестселлеров «Заразительный», «Скрытое влияние» и «Катализатор». Он является всемирно известным экспертом по обработке естественного языка, изменениям в нем, социальному влиянию, сарафанному радио и причинам, по которым продукты, услуги и идеи завоевывают популярность.</p>
   <p>Бергер опубликовал более семидесяти статей в ведущих академических журналах, популярные отчеты о его работе часто появляются в таких изданиях, как The New York Times, Wall Street Journal и Harvard Business Review. Он часто консультирует такие компании, как Google, Apple, Nike и Фонд Гейтса, помогая им использовать язык для стимулирования изменений и внедрения своих разработок. Бергер был назван одним из самых креативных людей в Fast Company, миллионы экземпляров его книг изданы на десятках языков по всему миру.</p>
  </section>
  <section>
   <p><strong><a l:href="http://litres.ru/pages/biblio_book/?art=6539036">Психология сарафанного радио</a></strong></p>
   <p>Как сделать продукты и идеи популярными</p>
   <p><emphasis>Йона Бергер</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_018.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Почему мы говорим о некоторых продуктах и идеях больше, чем о других? Почему некоторые истории и слухи распространяются словно пожар? И что делает контент в Сети вирусным?</p>
   <p>В этой книге вы узнаете, как использовать принципы создания заразительного контента, а также получите набор конкретных методик, чтобы придумывать сообщения или рекламу, которыми люди будут охотно делиться друг с другом.</p>
   <p>Чем бы вы ни занимались, книга поможет сделать так, чтобы о вашем продукте или идее заговорили.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong><a l:href="http://litres.ru/pages/biblio_book/?art=68306984">Взломай код общения</a></strong></p>
   <p>Как говорить убедительно, заключать выгодные сделки и влиять на людей</p>
   <p><emphasis>Ванесса ван Эдвардс</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_019.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Книга рассказывает, как с помощью языка тела, мимики, жестов и вербальной коммуникации достигать успехов в бизнесе, карьере, заключать выгодные сделки и влиять на людей.</p>
   <p>Вы узнаете, что делать, если вас перебивают на совещаниях, если вы испытываете неловкость во время публичных выступлений, если вам кажется, что к вашему мнению не прислушиваются. Если корпоративная среда – слабое место вашей компании, эту книгу должны прочитать все: от руководителя до рядового сотрудника.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Над книгой работали</p>
   </title>
   <image l:href="#i_020.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Руководитель редакционной группы <emphasis>Светлана Мотылькова</emphasis></p>
   <p>Шеф-редактор <emphasis>Ксения Свешникова</emphasis></p>
   <p>Ответственный редактор <emphasis>Ксения Борисова</emphasis></p>
   <p>Литературный редактор <emphasis>Антон Меснянко</emphasis></p>
   <p>Арт-директор <emphasis>Алексей Богомолов</emphasis></p>
   <p>Дизайн обложки <emphasis>Антон Героев</emphasis></p>
   <p>Корректоры <emphasis>Наталья Воробьева, Анна Быкова</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p><strong>ООО «Манн, Иванов и Фербер»</strong></p>
   <p>mann-ivanov-ferber.ru</p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Сноски</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Matthias R. Mehl et al. Are Women Really More Talkative than Men? // Science. 2007. 317, № 5834. Р. 82. URL: <a l:href="http://doi.org/10.1126/science.1139940">doi.org/10.1126/science.1139940</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Ellen J. Langer, Arthur Blank and Benzion Chanowitz. The Mindlessness of Ostensibly Thoughtful Action: The Role of “Placebic’ Information in Interpersonal Interaction” // Journal of Personality and Social Psychology. 1978. 36, № 6. Р. 635.</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Если вы заинтересовались LIWC, рекомендую ознакомиться с прекрасной книгой Джеймса У. Пеннебейкера «Тайная жизнь местоимений». <emphasis>Здесь и далее примечания автора, если не указано иное.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Свойство или отношение, связывающее лицо и производимое им действие. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Christopher J. Bryan, Allison Master, Gregory M. Walton. “Helping” Versus “Being a Helper”: Invoking the Self to Increase Helping in Young Children” // Child Development. 2014. 85, № 5. Р. 1836–1842. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1111/cdev.12244">https://doi.org/10.1111/cdev.12244</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Susan A. Gelman, Gail D. Heyman. Carrot-Eaters and Creature-Believers: The Effects of Lexicalization on Children’s Inferences About Social Categories // Psychological Science. 1999. 10, № 6. Р. 489–493. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1111/1467-9280.00194">https://doi.org/10.1111/1467-9280.00194</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Gregory M. Walton, Mahzarin R. Banaji. Being What You Say: The Effect of Essentialist Linguistic Labels on Preferences // Social Cognition. 2004. 22, № 2. Р. 193–213. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1521/soco.22.2.193.35463">https://doi.org/10.1521/soco.22.2.193.35463</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Christopher J. Bryan et al. Motivating Voter Turnout by Invoking the Self // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2011. 108, № 31. Р. 12653–12656. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1073/pnas.1103343108">https://doi.org/10.1073/pnas.1103343108</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Как и в других подобных случаях, этот метод может не только привлечь людей к чему-то, но и отбить у них интерес к тому или иному занятию. Если, например, предложить детям игру, связанную с наукой, то число девочек, желающих играть в ученых, будет значительно меньше. Авторы предположили, что «подобные формулировки могут привести к нежелательным последствиям, если у ребенка есть основания сомневаться, что он подходит для этой категории (например, после сообщений о неудачах ученых, ставших поводом для формирования стереотипов); в этом случае ребенок может перестать рассматривать науку как сферу, где он проявит свои лучшие качества личности». Подробнее см. в: Marjorie Rhodes et al. Subtle Linguistic Cues Increase Girls’ Engagement in Science // Psychological Science. 2019. 30, № 3. Р. 455–466. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/0956797618823670">https://doi.org/10.1177/0956797618823670</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Christopher J. Bryan, Gabrielle S. Adams, Benoit Monin. When Cheating Would Make You a Cheater: Implicating the Self Prevents Unethical Behavio // Journal of Experimental Psychology. 2013. General 142, № 4. P. 1001. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1037/a0030655">https://doi.org/10.1037/a0030655</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Vanessa M. Patrick, Henrik Hagtvedt. “I don’t” Versus “I can’t”: When Empowered Refusal Motivates Goal-Directed Behavior // Journal of Consumer Research. 2012. 39, № 2. Р. 371–81. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1086/663212">https://doi.org/10.1086/663212</a>. Также см. книгу: Vanessa Patrick. The Power of Saying No: The New Science of How to Say No that Puts You in Charge of Your Life.</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Ting Zhang, Francesca Gino, Joshua D. Margolis. Does “Could” Lead to Good? On the Road to Moral Insight // Academy of Management Journal. 2018. 61, № 3. Р. 857–895. URL: <a l:href="https://doi.org/10.5465/amj.2014.0839">https://doi.org/10.5465/amj.2014.0839</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Ellen J. Langer, Alison I. Piper. The Prevention of Mindlessness // Journal of Personality and Social Psychology. 1857. 53, № 2. Р. 280. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1037/0022-3514.53.2.280">https://doi.org/10.1037/0022-3514.53.2.280</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Отличные результаты работы представлены в книге: Ethan Kross. Chatter: The Voice in Our Head, Why it Matters, and How to Harness It. New York: Crown, 2021.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Ethan Kross et al. Third-Person Self-Talk Reduces Ebola Worry and Risk Perception by Enhancing Rational Thinking // Applied Psychology: Health and Well-Being. 2017. 9, № 3. Р. 387–409. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1111/aphw.12103">https://doi.org/10.1111/aphw.12103</a>; Celina R. Furman, Ethan Kross, Ashley N. Gearhardt. Distanced Self-Talk Enhances Goal Pursuit to Eat Healthier // Clinical Psychological Science. 2020. 8, № 2. Р. 366–373. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/2167702619896366">https://doi.org/10.1177/2167702619896366</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Antonis Hatzigeorgiadis et al. Self-Talk and Sports Performance: A Meta-analysis // Perspectives on Psychological Science. 2011. 6, № 4. Р. 348–356. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/1745691611413136">https://doi.org/10.1177/1745691611413136</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Ryan E. Cruz, James M. Leonhardt, Todd Pezzuti. Second Person Pronouns Enhance Consumer Involvement and Brand Attitude // Journal of Interactive Marketing. 2017. 39. Р. 104–116. URL: <a l:href="https://doi.org/10.0.3.248/j.intmar.2017.05.001">https://doi.org/10.1016/j.intmar.2017.05.001</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Grant Packard, Sarah G. Moore, Brent McFerran. (I’m) Happy to Help (You): The Impact of Personal Pronoun Use in Customer-Firm Interactions // Journal of Marketing Research. 2018. 55, № 5. Р. 541–55. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1509/jmr.16.0118">https://doi.org/10.1509/jmr.16.0118</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>William M. O’Barr. Linguistic Evidence: Language, Power, and Strategy in the Courtroom. New York: Academic Press, 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>Институт уголовно-процессуального права. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Иначе «доктрина чистых рук»: человек не может подать иск против другого, если сам совершил подобное правонарушение. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>Bonnie E. Erickson et al. Speech Style and Impression Formation in a Court Setting: The Effects of “Powerful” and “Powerless” Speech // Journal of Experimental Social Psychology. 1978. 14, № 3. Р. 266–279. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1016/0022-1031%2878%2990015-X">https://doi.org/10.1016/0022-1031(78)90015-X</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>В книге использованы данные из работ: Mark Adkins, Dale E. Brashers. The Power of Language in Computer-Mediated Groups // Management Communication Quarterly. 1995. 8, № 3. Р. 289–322. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/0893318995008003002">https://doi.org/10.1177/0893318995008003002</a>; Lawrence A. Hosman. The Evaluative Consequences of Hedges, Hesitations, and Intensifies: Powerful and Powerless Speech Styles // Human Communication Research. 1989. 15, № 3. Р. 383–406. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1111/j.1468%E2%80%932958.1989.tb00190.x">https://doi.org/10.1111/j.1468–2958.1989.tb00190.x</a>; Nancy A. Burell, Randal J. Koper. The Efficacy of Powerful/Powerless Language on Attitudes and Source Credibility in Persuasion: Advances Through Meta-analysis // ed. by Michael Allen, Raymond W Preiss. Cresskill, New Jersey: Hamapton Press, 1988. Р. 203–215; Charles S. Areni, John R. Sparks. Language Power and Persuasion // Psychology &amp; Marketing. 2005. 22, № 6. Р. 507–525. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1002/mar.20071">https://doi.org/10.1002/mar.20071</a>; John R. Sparks, Charles S. Areni, K. Chris Cox. An Investigation of the Effects of Language Style and Communication Modality on Persuasion // Communications Monographs. 1998. 65, № 2. Р. 108–125. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1080/03637759809376440">https://doi.org/10.1080/03637759809376440</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>Paul C. Price, Eric R. Stone. Intuitive Evaluation of Likelihood Judgment Producers: Evidence for a Confidence Heuristic // Journal of Behavioral Decision Making. 2004. 17, № 1. Р. 39–57. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1002/bdm.460">https://doi.org/10.1002/bdm.460</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>В тех случаях, когда вы используете расплывчатые формулировки и неуверенность намеренно, делайте это правильно. В предложение «Кажется, это должно сработать» добавьте личной причастности, скажите: «Мне кажется, это должно сработать». Эта фраза звучит более выигрышно. Она говорит о том, что вы видите неопределенность и не скрываете ее. Важное значение также имеет то, где расположены вводные слова или слова – индикаторы неуверенности и сомнений. Например, для большего эффекта лучше поставить их в начало предложения («Я думаю, так будет лучше»), а не в конец («Так будет лучше, я думаю»). Расположение этих слов в начале фразы свидетельствует о том, что вы готовы высказать свое мнение, хотя не очень уверены в своей правоте, что и не скрываете. Если же вы поставите слова, которые указывают на вашу неуверенность, в конец, то сделаете и себя, и свое мнение еще менее достойными доверия.</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>Подтверждено, что финансирование от Национального научного фонда чаще получают те заявки на гранты, в которых реже используется «дипломатичный язык» и больше четких формулировок. См.: David M. Markowitz. What Words Are Worth: National Science Foundation Grant Abstracts Indicate Award Funding // Journal of Language and Social Psychology. 2019. 38, № 3. Р. 264–282. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/0261927X18824859">https://doi.org/10.1177/0261927X18824859</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>Такие слова и выражения, как «например», «знаете ли, «я хотел сказать», «окей», «итак», часто действуют на слушателя похожим образом.</p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Lawrence A. Hosman. The Evaluative Consequences of Hedges, Hesitations, and Intensifiers: Powerful and Powerless Speech Styles // Human Communication Research. 1989. 15, № 3. P. 383–406; James J. Bradac and Anthony Mulac. A Molecular View of Powerful and Powerless Speech Styles: Attributional Consequences of Specific Language Features and Communicator Intentions // Communications Monographs. 1984. 51, № 4. Р. 307–319. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1080/03637758409390204">https://doi.org/10.1080/03637758409390204</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Laurie L. Haleta. Student Perceptions of Teachers’ Use of Language: The Effects of Powerful and Powerless Language on Impression Formation and Uncertainty // Communication Education. 1996. 45, № 1. Р. 16–28. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1080/03634529609379029">https://doi.org/10.1080/03634529609379029</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Тот же эффект дают и так называемые подтверждающие вопросы («Холодно, не правда ли?»). Превращение утверждения в вопрос показывает, что человек не уверен в правильности своего мнения, поэтому он звучит не так убедительно, как ему хотелось бы.</p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>В английском языке глагол не имеет формы будущего времени. Для образования этой формы используется вспомогательный глагол, который ставится перед основным. Для легкости восприятия мы берем для примера настоящее и прошедшее время.</p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>Это продолжение темы употребления существительного вместо глагола в главе 1. Лучше назвать человека <emphasis>бегуном</emphasis>, чем указать, что он <emphasis>любит бегать</emphasis>: так он будет выглядеть основательным и стабильным в своих предпочтениях. То же и с настоящим временем: «всегда хорошо» в отличие от «было хорошо» предполагает, что предмет наделен этим качеством постоянно.</p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>David Hagmann, George Loewenstein. Persuasion with Motivated Beliefs // Opinion Dynamics &amp; Collective Decisions Workshop. 2017.</p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>Mohamed A. Hussein, Zakary L. Tormala. Undermining Your Case to Enhance Your Impact: A Framework for Understanding the Effects of Acts of Receptiveness in Persuasion // Personality and Social Psychology Review. 2021. 25, № 3. Р. 229–250. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/10888683211001269">https://doi.org/10.1177/10888683211001269</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Jakob D. Jensen. Scientific Uncertainty in News Coverage of Cancer Research: Effects of Hedging on Scientists’ and Journalists’ Credibility // Human Communication Research. 2008. 34, № 3. Р. 347–369. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1111/j.1468%E2%80%932958.2008.00324.x">https://doi.org/10.1111/j.1468–2958.2008.00324.x</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>Alison Wood Brooks, Francesca Gino, Maurice E. Schweitzer. Smart People Ask for (My) Advice: Seeking Advice Boosts Perceptions of Competence // Management Science. 2015. 61, № 6. Р. 1421–1435. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1287/mnsc.2014.2054">https://doi.org/10.1287/mnsc.2014.2054</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>Как и в использовании многих методов, в этом существуют условия успеха: если обратиться за советом по теме, в которой человек не разбирается, или по тем поводам, когда легко разобраться самостоятельно, то можно столкнуться с неприятными последствиями.</p>
  </section>
  <section id="n_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>Daniel A. McFarland, Dan Jurafsky, Craig Rawlings. Making the Connection: Social Bonding in Courtship Situations // American Journal of Sociology. 2013. 118, № 6. Р. 1596–1649.</p>
  </section>
  <section id="n_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>Karen Huang et al. It Doesn’t Hurt to Ask: Question-Asking Increases Liking // Journal of Personality and Social Psychology. 2017. 113, № 3. Р. 430. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1037/pspi0000097">https://doi.org/10.1037/pspi0000097</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>Klea D. Bertakis, Debra Roter, Samuel M. Putnam. The Relationship of Physician Medical Interview Style to Patient Satisfaction // Journal of Family Practice. 1991. 32, № 2. Р. 175–181.</p>
  </section>
  <section id="n_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Bradford T. Bitterly, Maurice E. Schweitzer. The Economic and Interpersonal Consequences of Deflecting Direct Questions // Journal of Personality and Social Psychology. 2020. 118, № 5. Р. 945. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1037/pspi0000200">https://doi.org/10.1037/pspi0000200</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Julia A. Minson et al. Eliciting the Truth, the Whole Truth, and Nothing but the Truth: The Effect of Question Phrasing on Deception // Organizational Behavior and Human Decision Processes. 2018. № 147. Р. 76–93. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2018.05.006">https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2018.05.006</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>Возникает вопрос, не станет ли подобная напористость причиной формирования негативного мнения о человеке. Он узнает все интересующие его факты, но будет выглядеть в глазах собеседника не лучшим образом: напористым, надоедливым или даже агрессивным. Однако исследования показывают, что это не так. Людей, которые задают много уточняющих вопросов, окружающие воспринимают не менее позитивно, чем всех остальных.</p>
  </section>
  <section id="n_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Arthur Aron et al. The Experimental Generation of Interpersonal Closeness: A Procedure and Some Preliminary Findings // Personality and Social Psychology Bulletin. 1997. 23, № 4. Р. 363–377.</p>
  </section>
  <section id="n_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>Elizabeth Page-Gould, Rodolfo Mendoza-Denton, Linda R. Tropp. With a Little Help from My Cross-Group Friend: Reducing Anxiety in Intergroup Contexts Through Cross-Group Friendship // Journal of Personality and Social Psychology. 2008. 95, № 5. Р. 1080. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1037/0022-3514.95.5.1080">https://doi.org/10.1037/0022-3514.95.5.1080</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>Grant Packard, Jonah Berger. How Concrete Language Shapes Customer Satisfaction // Journal of Consumer Research. 2021. 47, № 5. Р. 787–806. URL: <a l:href="https://doi.org/10.0.4.69/jcr/ucaa038">https://doi.org/10.1093/jcr/ucaa038</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>Обратите внимание на то, что конкретные понятия тоже должны соответствовать ситуации. Если покупатель жалуется на некачественную обувь, сотрудник должен говорить предметно, по теме. Нельзя сказать: «Буду рад помочь вам подобрать куртку» – это не повысит степень удовлетворенности клиента, а, скорее, понизит. Должный эффект произведут только конкретные фразы, применимые в сложившейся ситуации.</p>
  </section>
  <section id="n_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>Nooshin L. Warren et al. Marketing Ideas: How to Write Research Articles That Readers Understand and Cite // Journal of Marketing. 2021. 85, № 5. Р. 42–57. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/00222429211003560">https://doi.org/10.1177/00222429211003560</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>Ian Begg. Recall of Meaningful Phrases // Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. 1972. 11, № 4. Р. 431–439. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1016/S0022-5371%2872%2980024-0">https://doi.org/10.1016/S0022-5371(72)80024-0</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Jonah Berger, Wendy Moe, David Schweidel. Linguistic Drivers of Content Consumption. 2022; Yoon Koh et al. Successful Restaurant Crowdfunding: The Role of Linguistic Style // International Journal of Contemporary Hospitality Management. 2020. 32, № 10. Р. 3051–3066. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1108/IJCHM-02-2020-0159">https://doi.org/10.1108/IJCHM-02-2020-0159</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>Colin Camerer, George Loewenstein, Martin Weber. The Curse of Knowledge in Economic Settings: An Experimental Analysis // Journal of Political Economy. 1989. 97, № 5. Р. 1232–1254. См. также: Chip Heath and Dan Heath. Made to Stick: Why Some Ideas Survive and Others Die. New York: Random House, 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>Laura Huang et al. Sizing Up Entrepreneurial Potential: Gender Differences in Communication and Investor Perceptions of Long-Term Growth and Scalability // Academy of Management Journal. 2021. 64, № 3. Р. 716–740. URL: <a l:href="https://doi.org/10.5465/amj.2018.1417">https://doi.org/10.5465/amj.2018.1417</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>Это также одна из причин того, что женщинам, стоящим во главе стартапов, труднее привлечь инвестиции. Женщины, как правило, склонны изъясняться более предметно, говоря о созданном ими бизнесе, в то время как мужчины предпочитают абстрактную лексику и описывают свое видение в более широком смысле, рассказывая о том, как их фирма будет выглядеть в перспективе. Как сказал один представитель венчурной компании, «в моем понимании мужчины создают компании-единороги, а женщины – бизнес».</p>
  </section>
  <section id="n_54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>Абстрактная лексика позволяет основателям стартапов выглядеть более дальновидными и показать, что они мыслят на перспективу, а не только заботятся о том, что происходит в данный момент. Они не довольствуются нынешним состоянием продукта, а думают о том, каким его можно сделать, как развивать бизнес. Тем самым люди показывают, что имеют широкое видение того, как компания может расти и развиваться.</p>
  </section>
  <section id="n_55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>Cheryl J. Wakslak, Pamela K. Smith, Albert Han. Using Abstract Language Signals Power // Journal of Personality and Social Psychology. 2014. 107, № 1. Р. 41. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1037/a0036626">https://doi.org/10.1037/a0036626</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>Elliot Aronson et al. The Effect of a Pratfall on Increasing Interpersonal Attractiveness // Psychonomic Science. 1966. 4, № 6. Р. 227–228. URL: <a l:href="https://doi.org/10.3758/BF03342263">https://doi.org/10.3758/BF03342263</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>Возможно, Воннегут был первым, кто убедительно и четко сформулировал подобную идею, однако она совсем не нова. В четвертом веке до нашей эры Аристотель утверждал, что все произведения имеют общие черты, что существуют некие траектории развития сюжета и что все они состоят из трех сегментов. В 1863 году немецкий писатель Густав Фрейтаг, опираясь на модель Аристотеля, предложил делить повествование на пять сегментов: экспозиция, нарастающее действие, кульминация, нисходящее действие и развязка. В последнее время многие ученые – нарратологи, лингвисты, литературоведы, – а также консультанты сценаристов высказывались на тему структуры сюжета и произведения.</p>
  </section>
  <section id="n_58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p>См. также: Andrew J. Reagan et al. The Emotional Arcs of Stories Dominated by Six Basic Shapes // EPJ Data Science. 2016. 5, № 1. Р. 1–12. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-016-0093-1">https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-016-0093-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p>Peter Sheridan Dodds et al. Temporal Patterns of Happiness and Information in a Global Social Network: Hedonometrics and Twitter // PLOS ONE., December 7, 2011. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1371/journal.pone.0026752">https://doi.org/10.1371/journal.pone.0026752</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>Может возникнуть справедливый вопрос, точны ли такие изменения и соответствуют ли они суждениям людей. Выяснилось, что негативно или позитивно окрашенные части текста люди воспринимали соответствующим образом.</p>
  </section>
  <section id="n_61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>Здесь не все идеально с лингвистической точки зрения. Слово «убить» используется как в сцене, где герой убивает злодея (положительный момент), так и в сцене убийства дорогого для Люка человека (отрицательный момент). Также и слово «уничтожить» употребляется как для описания уничтожения вражеского корабля, так и в сцене уничтожения поселения дяди героя. Отдельные слова не всегда позволяют определить, какую окраску имеет событие, однако это легко сделать при помощи группы слов.</p>
  </section>
  <section id="n_62">
   <title>
    <p>62</p>
   </title>
   <p>Рассказ не просто увлекает слушателей, а дает понять, что они тоже смогут преодолеть трудности в собственной жизни. В конце концов, если у кого-то получилось, значит, и я смогу.</p>
  </section>
  <section id="n_63">
   <title>
    <p>63</p>
   </title>
   <p>Erik Lindqvist, Robert Ostling, David Cesarini. Long-Run Effects of Lottery Wealth on Psychological Well-Being // Review of Economic Studies. 2020. 87, № 6 (2020). Р. 2703–2726. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1093/restud/rdaa006">https://doi.org/10.1093/restud/rdaa006</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_64">
   <title>
    <p>64</p>
   </title>
   <p>Shane Fredrick, George Loewenstein. Well-Being: The Foundations of Hedonic Psychology / ed. by D. Kahneman, E. Diener, N. Schwarz. New York: Russell Sage, 1999. Р. 302–329.</p>
  </section>
  <section id="n_65">
   <title>
    <p>65</p>
   </title>
   <p>Leif D. Nelson, Tom Meyvis, Jeff Galak. Enhancing the Television-Viewing Experience Through Commercial Interruption // Journal of Consumer Research. 2009. 36, № 2. Р. 160–172. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1086/597030">https://doi.org/10.1086/597030</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_66">
   <title>
    <p>66</p>
   </title>
   <p>Сценаристы утверждают, что столь сложное, комплексное творение, как фильм, нельзя измерить несколькими показателями. И они правы. Успех фильма зависит от множества факторов: мастерства актеров и операторов, музыки, работы режиссера и сценаристов – это лишь немногое из того, что стоит учитывать. При отличном сценарии все могут испортить неверный подбор актеров или плохая режиссура. Да, фильмы – вещь сложная, но это не значит, что не существует действенных способов сделать их лучше.</p>
  </section>
  <section id="n_67">
   <title>
    <p>67</p>
   </title>
   <p>Bart De Langhe, Philip M. Fernbach, Donald R. Lichtenstein. Navigating by the Stars: Investigating the Actual and Perceived Validity of Online User Ratings // Journal of Consumer Research. 2016. 42, № 6. Р. 817–833. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1093/jcr/ucv047">https://doi.org/10.1093/jcr/ucv047</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_68">
   <title>
    <p>68</p>
   </title>
   <p>Matthew D. Rocklage, Derek D. Rucker, Loran F. Nordgren. Mass-Scale Emotionality Reveals Human Behaviour and Marketplace Success // Nature Human Behavior. 2021. № 5. Р. 1323–1329. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1038/s41562-021-01098-5">https://doi.org/10.1038/s41562-021-01098-5</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_69">
   <title>
    <p>69</p>
   </title>
   <p>Дополнительные примеры того, как слова различаются по критериям, см.: The Evaluative Lexicon. URL: <a l:href="http://www.evaluativelexicon.com/">http://www.evaluativelexicon.com/</a>; Matthew D. Rocklage, Derek D. Rucker, Loren F. Nordgren. The Evaluative Lexicon 2.0: The Measurement of Emotionality, Extremity, and Valence in Language // Behavior Research Methods. 2018. 50, № 4. Р. 1327–1344. URL: <a l:href="https://doi.org/10.3758/s13428-017-0975-6">https://doi.org/10.3758/s13428-017-0975-6</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_70">
   <title>
    <p>70</p>
   </title>
   <p>Rocklage et al. Mass-Scale Emotionality Reveals Human Behaviour and Marketplace Success.</p>
  </section>
  <section id="n_71">
   <title>
    <p>71</p>
   </title>
   <p>Jonah Berger, Matthew D. Rocklage, Grant Packard. Expression Modalities: How Speaking Versus Writing Shapes Word of Mouth // Journal of Consumer Research. December 25, 2021. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1093/jcr/ucab076">https://doi.org/10.1093/jcr/ucab076</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_72">
   <title>
    <p>72</p>
   </title>
   <p>Существуют определенные качества, которые в применении к разным товарам будут относиться к создающим настроение или утилитарным. Например, амортизация кроссовок и расход топлива у автомобиля – утилитарные, в то время как цвет или дизайн в обоих случаях можно отнести к доставляющим удовольствие.</p>
  </section>
  <section id="n_73">
   <title>
    <p>73</p>
   </title>
   <p>Matthew D. Rocklage, Russell H. Fazio. The Enhancing Versus Backfiring Effects of Positive Emotion in Consumer Reviews // Journal of Marketing Research. 2020. 57, № 2. Р. 332–352. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/0022243719892594">https://doi.org/10.1177/0022243719892594</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_74">
   <title>
    <p>74</p>
   </title>
   <p>Li Yang, Grant Packard, Jonah Berger. When Employee Language Matters?</p>
  </section>
  <section id="n_75">
   <title>
    <p>75</p>
   </title>
   <p>Грусть, в зависимости от ситуации, может быть связана как с определенностью, так и с неопределенностью. Она может быть спутником определенности, например когда умирает собака или уезжает друг, или сочетаться с неопределенностью, например когда собака болеет или друг собирается переехать.</p>
  </section>
  <section id="n_76">
   <title>
    <p>76</p>
   </title>
   <p>Amir Goldberg et al. Enculturation Trajectories and Individual Attainment: An Interactional Language Use Model of Cultural Dynamics in Organizations // Wharton People Analytics. Philadelphia, 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_77">
   <title>
    <p>77</p>
   </title>
   <p>James W. Pennebaker et al. When Small Words Foretell Academic Success: The Case of College Admissions Essays // PLOS ONE. December 31, 2014. URL: e115844, <a l:href="https://doi.org/10.1371/journal.pone.0115844">https://doi.org/10.1371/journal.pone.0115844</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_78">
   <title>
    <p>78</p>
   </title>
   <p>См. также: Molly E. Ireland et al. Language Style Matching Predicts Relationship Initiation and Stability // Psychological Science. 2011. 22, № 1. Р. 39–44. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/0956797610392928">https://doi.org/10.1177/0956797610392928</a>; Balazs Kovacs, Adam M. Kleinbaum. Language-Style Similarity and Social Networks // Psychological Science. 2020. 31, № 2. Р. 202–213. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/0956797619894557">https://doi.org/10.1177/0956797619894557</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_79">
   <title>
    <p>79</p>
   </title>
   <p>Jonah Berger, Grant Packard. Are Atypical Things More Popular? // Psychological Science. 2018. 29, № 7. Р. 1178–1184. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/0956797618759465">https://doi.org/10.1177/0956797618759465</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_80">
   <title>
    <p>80</p>
   </title>
   <p>David M. Blei, Andrew Y. Ng, Michael I. Jordan. Latent Dirichlet Allocation // Journal of Machine Learning Research. 2003. № 3. Р. 993–1022. URL: <a l:href="https://www.jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf">https://www.jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_81">
   <title>
    <p>81</p>
   </title>
   <p>У читателя может возникнуть вопрос, не пришли ли мы к выводу, что нетипичные для того или иного жанра песни имеют больше шансов на популярность, оттого что рассматривали лишь произведения, в той или иной степени успешные. Может, среди непопулярных песен тоже есть немало сочинений, отличных от стандартов? Для этого мы провели анализ самых непопулярных у слушателей песен. Мы выбрали композицию, попавшую в чарт, и еще одно произведение того же исполнителя из того же альбома, которое никогда не попадало в чарт. По сравнению с хитами непопулярные песни больше соответствовали законам жанра, что подтвердило сделанные ранее выводы: отклонение от них ведет к успеху.</p>
  </section>
  <section id="n_82">
   <title>
    <p>82</p>
   </title>
   <p>Читатель может подумать, что, несмотря на несомненное преимущество хитов, песни попроще тоже полезны, поскольку помогают сформировать определенный жанровый канон и продемонстрировать присущие ему типичные черты. Например, звуки щипкового инструмента, звучащие в начале песни Old Town Road, сразу относят мелодию к стилю кантри. В сочетании с текстом они и создают столь привлекательное сочетание старого и нового, достаточно приятное воспоминание о чем-то знакомом, но при этом в мелодии присутствует и новизна, вызывающая интерес и желание слушать дальше.</p>
  </section>
  <section id="n_83">
   <title>
    <p>83</p>
   </title>
   <p>Ireland et al. Language Style Matching Predicts Relationship Initiation and Stability; Paul J. Taylor, Sally Thomas. Linguistic Style Matching and Negotiation Outcome // Negotiation and Conflict Management Research. 2008. 1, № 3. Р. 263–281. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1111/j.1750%E2%80%934716.2008.00016.x">https://doi.org/10.1111/j.1750–4716.2008.00016.x</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_84">
   <title>
    <p>84</p>
   </title>
   <p>Kurt Gray et al. “Forward Flow”: A New Measure to Quantify Free Thought and Predict Creativity // American Psychologist. 2019. 74, № 5. Р. 539. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1037/amp0000391">https://doi.org/10.1037/amp0000391</a>; Cristian Danescu-Niulescu-Mizil et al. You Had Me at Hello: How Phrasing Affects Memorability // ACL. 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_85">
   <title>
    <p>85</p>
   </title>
   <p>Olivier Toubia, Jonah Berger, Jehoshua Eliashberg. How Quantifying the Shape of Stories Predicts Their Success // National Academy of Sciences of the United States of America. 2021. 118, № 26. URL: e2011695118, <a l:href="https://doi.org/10.1073/pnas.2011695118">https://doi.org/10.1073/pnas.2011695118</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_86">
   <title>
    <p>86</p>
   </title>
   <p>Henrique L. Dos Santos, Jonah Berger. The Speed of Stories: Semantic Progression and Narrative Success // Journal of Experimental Psychology: General. 2022. № 151 (8). Р. 1833–1842. URL: <a l:href="https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35786955/">https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35786955/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_87">
   <title>
    <p>87</p>
   </title>
   <p>Мы также провели расширенный анализ произведений. Давая им характеристику, люди часто используют фразы «большой охват» или «хождение по кругу», что в первом случае означает значительный объем, а во втором – повторы. Говоря об объеме, отметим, что, например, забег на четыре мили за сорок минут может означать как преодоление четырех кругов по одной миле, так и покрытие этого расстояния по прямой. Во втором случае охват больше, поскольку задействуется б<emphasis>о</emphasis>льшая территория. То же применимо и к крупным произведениям, которые охватывают большой пласт информации, широкий круг тем, часто далеких друг от друга. Иные произведения меньше по объему, круг поднимаемых в них вопросов уже.</p>
   <p>Для анализа мы как бы завернули точки, обозначающие поднимаемые темы, в трубу и потом измерили внутренний объем. И это еще раз подтвердило причину успеха. Охват большего пространства, больший объем, хорош для фильмов, но не для сериалов. Это может быть обусловлено разным интересом зрительской аудитории в каждом отдельном случае. Людей, выбирающих фильмы, интересует познание. Они хотят рассмотреть другую точку зрения или перенестись в незнакомую реальность. В случае с сериалами цель зрителя – отвлечься, переключить внимание. Поэтому в случае с крупными формами слишком большое количество поднимаемых тем может запутать зрителя и снизить удовольствие от просмотра.</p>
   <p>Мы также изучили «хождение по кругу» и прямой путь. Может показаться, что первый подход не годится для построения сюжета, но это верно не для всех произведений. В научной литературе такой метод крайне полезен, поскольку позволяет рассмотреть понятия или идеи не единожды, а повторить несколько раз. Разный контекст или постепенное погружение в тему могут помочь людям лучше понять материал и наработать качества, необходимые для усвоения информации.</p>
  </section>
  <section id="n_88">
   <title>
    <p>88</p>
   </title>
   <p>Ryan L. Boyd, James W. Pennebaker. Did Shakespeare Write Double Falsehood? Identifying Individuals by Creating Psychological Signatures with Text Analysis // Psychological Science. 2015. 26, № 5. Р. 570–582. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/0956797614566658">https://doi.org/10.1177/0956797614566658</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_89">
   <title>
    <p>89</p>
   </title>
   <p>Использование языка отличается в зависимости от пола. (Mehl &amp; Pennebaker, 2003; Welch, Perez-Rosas, Kummerfeld, &amp; Mihalcea, 2019), возраста (Pennebaker &amp; Stone, 2002; Morgan-Lopez et al., 2017; Sap et al., 2014), расы (Preotiuc-Pietro &amp; Ungar, 2018), политических взглядов (Preotiuc-Pietro et al., 2017; Sterling, Jost, &amp; Bonneau, 2020).</p>
  </section>
  <section id="n_90">
   <title>
    <p>90</p>
   </title>
   <p>James W. Pennebaker et al. When Small Words Foretell Academic Success: The Case of College Admissions Essays // PLOS ONE. December 31, 2014. Р. e115844, URL: <a l:href="https://doi.org/10.1371/journal.pone.0115844">https://doi.org/10.1371/journal.pone.0115844</a>; Matthew L. Newman et al. Lying Words: Predicting Deception from Linguistic Styles // Personality and Social Psychology Bulletin. 2003. 29, № 5. Р. 665–675. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/0146167203251529">https://doi.org/10.1177/0146167203251529</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_91">
   <title>
    <p>91</p>
   </title>
   <p>Использование определенного языка также может много рассказать о здоровье (для ознакомления см.: Sinnenberg et al., 2017), в том числе о психическом (для ознакомления см.: de Choudhury, Gamin, Counts, and Horvitz, 2013; Eichstaedt et al., 2018; Guntuku et al., 2017; Chancellor and De Choudhury, 2020), при СДВГ (Guntuku et al., 2019) и заболеваниях сердечно-сосудистой системы (Eichstaedt et al., 2015). Часто эти результаты оказываются более полезными, чем тестов или анализа социально-экономического положения.</p>
  </section>
  <section id="n_92">
   <title>
    <p>92</p>
   </title>
   <p>Sarah Seraj, Kate G. Blackburn, James W. Pennebaker. Language Left Behind on Social Media Exposes the Emotional and Cognitive Costs of a Romantic Breakup // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2021. 118, № 7. Р. e2017154118. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1073/pnas.2017154118">https://doi.org/10.1073/pnas.2017154118</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_93">
   <title>
    <p>93</p>
   </title>
   <p>Oded Netzer, Alain Lemaire, Michal Herzenstein. When Words Sweat: Identifying Signals for Loan Default in the Text of Loan Applications // Journal of Marketing Research. 2019. 56, № 6. Р. 960–980. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/0022243719852959">https://doi.org/10.1177/0022243719852959</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_94">
   <title>
    <p>94</p>
   </title>
   <p>Подобные закономерности наблюдаются в разных областях. Например, покупатели в интернет-магазинах, использующие только строчные буквы при вводе имени и адреса доставки, в два раза чаще отказываются от заказанных вещей. Те же покупатели, чей адрес электронной почты содержит их имя и/или фамилию, меньше склонны к этому.</p>
  </section>
  <section id="n_95">
   <title>
    <p>95</p>
   </title>
   <p>Reihane Boghrati. Quantifying 50 Years of Misogyny in Music // Risk Management and Decision Processes Center. April 27, 2021. URL: <a l:href="https://riskcenter.wharton.upenn.edu/lab-notes/quantifying-50-years-of-misogyny-in-music/">https://riskcenter.wharton.upenn.edu/lab-notes/quantifying-50-years-of-misogyny-in-music/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_96">
   <title>
    <p>96</p>
   </title>
   <p>Jahna Otterbacher, Jo Bates, Paul Clough. Competent Men and Warm Women: Gender Stereotypes and Backlash in Image Search Results // CHI 17: Proceedings of the 2017 year CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. May, 2017. Р. 6620–6631. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1145/3025453.3025727">https://doi.org/10.1145/3025453.3025727</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_97">
   <title>
    <p>97</p>
   </title>
   <p>В особенно негативном отношении к женщинам часто обвиняют хип-хоп, а популярность этого жанра выросла в 1990-е, что, возможно, и усугубило общее положение в музыкальной индустрии. Но обвинять только хип-хоп было бы слишком несправедливо и однобоко, ведь в песенных текстах многих жанров наблюдалась похожая ситуация. Например, в музыке стиля кантри в 1990-х прослеживалось негативное отношение к женщинам, равно как и в ритм-н-блюзе и дэнсе.</p>
  </section>
  <section id="n_98">
   <title>
    <p>98</p>
   </title>
   <p>Janice McCabe et al. Gender in Twentieth-Century Children’s Books: Patterns of Disparityin Titles and Central Characters // Gender &amp; Society. 2011. 25, № 2. Р. 197–226. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1177/0891243211398358">https://doi.org/10.1177/0891243211398358</a>; Mykol C. Hamilton et al. Gender Stereotyping and Under-representation of Female Characters in 200 Popular Children’s Picture Books: A Twenty-First Century Update // Sex Roles. 2006. 55, № 11. Р. 757–765. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1007/s11199-006-9128-6">https://doi.org/10.1007/s11199-006-9128-6</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_99">
   <title>
    <p>99</p>
   </title>
   <p>Rae Lesser Blumberg. The Invisible Obstacle to Educational Equality: Gender Bias in Textbooks // Prospects. 2008. 38, № 3. Р. 345–361. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1007/s11125-009-9086-1">https://doi.org/10.1007/s11125-009-9086-1</a>; Betsey Stevenson, Hanna Zlotnik. Representations of Men and Women in Introductory Economics Textbooks // AEA Papers and Proceedings. 108. May, 2018. Р. 180–185. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1257/pandp.20181102">https://doi.org/10.1257/pandp.20181102</a>; Lesley Symons. Only 11 Percent of Top Business School Case Studies Have a Female Protagonists // Harvard Business Review. March 9, 2016. URL: <a l:href="https://hbr.org/2016/03/only-11-of-top-business-schoolcase-studies-have-a-female-protagonist">https://hbr.org/2016/03/only-11-of-top-business-schoolcase-studies-have-a-female-protagonist</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_100">
   <title>
    <p>100</p>
   </title>
   <p>Nikhil Garg et al. Word Embeddings Quantify 100 Years of Gender and Ethnic Stereotypes // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2018. 115, № 16. Р. E3635–44. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1073/pnas.1720347115">https://doi.org/10.1073/pnas.1720347115</a>; Anil Ramakrishna et al. Linguistic analysis of differences in portrayal of movie Characters // Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2017. № 1. Р. 1669–1678. URL: <a l:href="https://doi.org/10.18653/v1/P17-1153">https://doi.org/10.18653/v1/P17-1153</a>; Liye Fu, Cristian Danescu-Niculescu-Mizil, Lillian Lee. Tie-Breaker: Using Language Models to Quantify Gender Bias in Sports Journalism. July 13, 2016. arXiv. URL: <a l:href="https://doi.org/10.48550/arXiv.1607.03895">https://doi.org/10.48550/arXiv.1607.03895</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_101">
   <title>
    <p>101</p>
   </title>
   <p>Излишне говорить, что эта тема крайне важна. Полицейские – мужчины и женщины – ежедневно рискуют жизнью, чтобы защитить общество, которому служат. При этом все граждане государства, вне зависимости от расовой и этнической принадлежности, имеют право на защиту и равное отношение.</p>
  </section>
  <section id="n_102">
   <title>
    <p>102</p>
   </title>
   <p>Racial Divide in Attitudes Towards the Police // The Opportunity Agenda. URL: <a l:href="https://www.opportunityagenda.org/explore/resources-publications/new-sensibility/part-iv">https://www.opportunityagenda.org/explore/resources-publications/new-sensibility/part-iv</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_103">
   <title>
    <p>103</p>
   </title>
   <p>Perry Bacon, Jr. How the Police See Issues of Race and Policing // FiveThirtyEight. URL: <a l:href="https://fivethirtyeight.com/features/how-thepolice-see-issues-of-race-and-policing/">https://fivethirtyeight.com/features/how-thepolice-see-issues-of-race-and-policing/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_104">
   <title>
    <p>104</p>
   </title>
   <p>Rob Voigt et al. Language from Police Body Camera Footage Shows Racial Cisparities in Officer Respect // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2017. 114, № 25. Р. 6521–6526. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1073/pnas.1702413114">https://doi.org/10.1073/pnas.1702413114</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_105">
   <title>
    <p>105</p>
   </title>
   <p>Расовая принадлежность влияет на такие неуловимые вещи, как тон в разговоре. Общаясь с темнокожими, офицеры говорили менее любезно, были больше напряжены, не столь дружелюбны и менее уважительны. Чаще тон их речи был высокомерным – в отличие от их же манеры разговора с белыми водителями. Разумеется, эти языковые отличия имели последствия. Поведение полицейских при общении с афроамериканцами снизило уровень доверия к правоохранительным органам в целом. У людей создавалось впечатление, что о безопасности в обществе те заботятся недостаточно.</p>
  </section>
  <section id="n_106">
   <title>
    <p>106</p>
   </title>
   <p>Похожим образом обстоят дела и с предвзятым отношением к американцам азиатского происхождения (их часто воспринимают как слабаков или представителей сексуальных меньшинств). Заметно и негативное отношение к людям исламской культуры (их ассоциируют с террористами). Существует еще немало стереотипов, дающих пищу для дискриминации. Осознав эти тонкости, мы, надеюсь, сможем эффективно с ними бороться.</p>
  </section>
  <section id="n_107">
   <title>
    <p>107</p>
   </title>
   <p>Claudia M. Mueller, Carol S. Dweck. Praise for Intelligence Can Undermine Children’s Motivation and Performance // Journal of Personality and Social Psychology. 1998. 75, № 1. Р. 33. URL: <a l:href="https://doi.org/10.1037/0022-3514.75.1.33">https://doi.org/10.1037/0022-3514.75.1.33</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_108">
   <title>
    <p>108</p>
   </title>
   <p>Сюда можно отнести такие фразы, как: «Ты отлично поработал, должно быть, тебе было непросто!» или «Ты действительно все выучил – хорошие оценки тому подтверждение».</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="i_001.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0
cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS94YXAvMS4wLwA8P3hwYWNrZXQgYmVnaW49Iu+7vyIgaWQ9Ilc1
TTBNcENlaGlIenJlU3pOVGN6a2M5ZCI/PiA8eDp4bXBtZXRhIHhtbG5zOng9ImFkb2JlOm5z
Om1ldGEvIiB4OnhtcHRrPSJBZG9iZSBYTVAgQ29yZSA1LjYtYzEzOCA3OS4xNTk4MjQsIDIw
MTYvMDkvMTQtMDE6MDk6MDEgICAgICAgICI+IDxyZGY6UkRGIHhtbG5zOnJkZj0iaHR0cDov
L3d3dy53My5vcmcvMTk5OS8wMi8yMi1yZGYtc3ludGF4LW5zIyI+IDxyZGY6RGVzY3JpcHRp
b24gcmRmOmFib3V0PSIiIHhtbG5zOnhtcD0iaHR0cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS94YXAvMS4w
LyIgeG1sbnM6eG1wTU09Imh0dHA6Ly9ucy5hZG9iZS5jb20veGFwLzEuMC9tbS8iIHhtbG5z
OnN0UmVmPSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3hhcC8xLjAvc1R5cGUvUmVzb3VyY2VSZWYj
IiB4bXA6Q3JlYXRvclRvb2w9IkFkb2JlIFBob3Rvc2hvcCBDQyAyMDE3IChXaW5kb3dzKSIg
eG1wTU06SW5zdGFuY2VJRD0ieG1wLmlpZDozQUM1NUEyNTQwMjgxMUVFQjI3NUYzNUU3MjA1
MUYwRiIgeG1wTU06RG9jdW1lbnRJRD0ieG1wLmRpZDozQUM1NUEyNjQwMjgxMUVFQjI3NUYz
NUU3MjA1MUYwRiI+IDx4bXBNTTpEZXJpdmVkRnJvbSBzdFJlZjppbnN0YW5jZUlEPSJ4bXAu
aWlkOjNBQzU1QTIzNDAyODExRUVCMjc1RjM1RTcyMDUxRjBGIiBzdFJlZjpkb2N1bWVudElE
PSJ4bXAuZGlkOjNBQzU1QTI0NDAyODExRUVCMjc1RjM1RTcyMDUxRjBGIi8+IDwvcmRmOkRl
c2NyaXB0aW9uPiA8L3JkZjpSREY+IDwveDp4bXBtZXRhPiA8P3hwYWNrZXQgZW5kPSJyIj8+
/+4ADkFkb2JlAGTAAAAAAf/bAIQAAwICAgICAwICAwUDAwMFBQQDAwQFBgUFBQUFBggGBwcH
BwYICAkKCgoJCAwMDAwMDA4ODg4OEBAQEBAQEBAQEAEDBAQGBgYMCAgMEg4MDhIUEBAQEBQR
EBAQEBARERAQEBAQEBEQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQ/8AAEQgBFgJ3AwER
AAIRAQMRAf/EAJsAAQABBQEBAQAAAAAAAAAAAAAHAgMEBQYBCAkBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAQAAAFAgQCBAUSAQoBCQcFAAECAwQFAAYREhMHIRQxIhUIQTJClRhR0VLSIzNDU9MklKRV
ZRYXJ1dhYqI0RMV2hrY3SDaBsXKzVHQlNXVxgmNztLU4kaGDk3cRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AP0uv/cCB22gi3FcRVzNTLEbADVEV1M6gGMHVDDhgUeNBHHpdbUf
Eyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8
TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1Hx
Mr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfE
yvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8T
K+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxM
r5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEy
vm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK
+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr
5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyv
m4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+
bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5
uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm
4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+b
j+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5u
P7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4/tqB6XW1HxMr5uP7agel1tR8TK+bj+2oHpdbUfEyvm4
/tqB6XW1HxMr5uP7agk1C9YZxY47gJgt2WDE8oJRSEF9BNIVRDT6c2UPF9Wg1O7n/Cgf94S/
5jUELUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgU
CgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUE4tv9Lh/9KU/6gaDH3c/4UD/
ALwl/wAxqCFqBQKBQKBQRJvdvhcG1lx2ZaFqWh+L5i9DyCTBn2mlGAQzAiJxDUWSUIOYFfCJ
QDD+NBzkd3jN0GG5Vn7ebl7VfhL8ZLOkI6Q/ETSS/oaQKKjpNUPBnIHWMXxuGOA0E/UCgUCg
UCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCg
UCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUE4tv9Lh/wDSlP8AqBoMfdz/AIUD/vCX/MaghagUCgUCgUHz
t3gP/wAk+71/3y4//pWtA7wH/wCSfd6/75cf/wBK1oIJkY/auTt/vAXHfNwHbXdb1zXKpZqR
phduu1WTUEzUzVqVYoCKi4ZBMBB4BhwwoO13N3Cva1JLuz3nNxy8rdSsTOkNElxBV5LPoho2
bkVDhlE66xdT2OJvUoONFG59vLZ70kddUqaWnnDS1UZJ4HAFXs6gqVYiQewKZyJCB7AocKDU
biS96ymyq/dqVUUCV2uUln9zOwzBqQ8KUho0Q8GRXmiZfUBIBoO83iuO4dxNz9v4ueUiRtSY
tRvNRbS5pN7FQ72ScYGVMZZiURMuRMwZCH6oBxDiYAENfdcdLwWze2UHed6MJOIHcNo0Cagp
tdZszhDAqB25pFTRUDQwUDMI9QoF63DgGTIoWzat47wWlsg/F3Yv5dSz+dbtn6r9i0mjprgm
ZNU6iuCp0uIgBuOJvY8A6vu371XfFqbVbUS5oKai7ihP/DzwKqxpGJJHsiKl7TTOdQgCcOri
XJ183DhxDt+4sIm7strnMOJjqyhjGHpERkXHERoI62IZbU3o4d3lvvKpF3VZ3Gsgs2kpdZm5
ZLpOiFatWrbWSDRHApQKBBKfiUcQDAA0d9WXY+7cp3k91JNklNt7fZIMrSlAOcU27uNiD80K
RkzAU+CoEHjj/wDvQZ6ikTPv9g7K3cecrtw+shk6Ik5dnZMX82RkkXScqFMmBsiQlMQpjcTG
w8rAQ4y+3rj0dt87dgHqkpYEFPRDex3yq53aZSmeomdN266gmE6SRsgEHMYOsI48cRDv+71I
W/thvLeUS9dxMZFEtxOcVaWnJOJO3miDNYSrruDuB1COcBxwyAGQfCJqD6NlEbM362nfNIp8
SRt+7GK6DaQSA2GCgGTBQCnApgOmoGOBgAQMXAaD5q2PlLk3jv2xLFu9BQptjmzs10AoA5F5
tFc8dHgIjxMYiKWtn8Js1BwKshMtZ2+E7zxDaF3uhNNr5WZqHI8FQVCcsR0OXgyzgTPlHMPE
OHUxDrO9JOWBclw3PDw7BgV9Z9uoOmUzK3C8jmyYLtzOGoQbFqIpLrZTFwMGBBNgQf4h2F2x
9pbid33b+QvB7CSF4qW60dsguqecxhDgdqmK7oAQUAVFQUAuBzB0iOJgoI2Jd8+7ie63cEJM
IpSaaF1JJy15CcrTVQRSbmMuKShTCTABKiOfHDJiPTQdRfO7Uvu7Ym38hONGyDuG3XiIJy8i
1DqxkhygLjzLQ6nWMkfNwxEejpoOS3htZjc/eM3oUeJ20ZZgzhDMnN0yjqMVbHNDpmA7AWwg
BzgYoCIGEAAcvHiNBmOrtsvcOzds7QmGZJV+S1zSSsvfNxvYOMTSRdHZmNkamMK64qImyGAM
2llERN5IWGFz31Ld2PYCQjZEHdwGvdmyYLSKy2ioZJ48TbJOjpYqCiGUhTYYjkDh4KDcpJWr
c0zu0671Mo2Y3vbpsYBNKTcs0GLQGgmbrRCaiiRjZlBxAcomMIgBg6wgIZlsXRPkvDutXPuo
+BnIKxl1GkZCQUBDMiZiJWp1lFRL1jpimIiYeJh9UaCzbt42iXZ/vONHE4xBzKXBeKkaid2j
qOklW4AiZEomxOUw8CCXEB8FBbuncFezmPdSuyDbHn3aVvSrRlGtD6gu5JaEZMUUDCUfA5OB
T+EvW8IUFFhWfExcx3joPvAS3aJCsbakLmmAHAyTxyxWeYtcMMBRWUAiAB05SlwwHCg7DudP
5SXumed7vLOzbmNo6NRYISZASOS2TIJmQUQKBjYmVVxM4HxgPlA2Bs1BuO82a8fz32KLYQMT
TupdBmBJgy5WAnKxbZtYW4CpwJmy5Q8bDwUHBRN2TVm3h3lLm3mbJuJBnHWwlLNbTcu0UxBw
zFFErVdTIuniVQgqHHxRzDxKFBqNnTNbW7zG3TOz+xolhdLKWNNQ1u3C+nhMknHncodoHcjp
gqBylEok6cB/hiEp94BWJmd/LIsfdl4LHbR/GPXAJrO1GLB9NEMYui6VIZMBAiWUSFMfATGw
8OAhot+o+2YSxdm2Oxq7J20b37GkgDmfKvWPNiq59zUcFOqppAt1TAUwiUoYB0AFBpLYvi3I
HYbeSZvZ6LXdpYkrG3kD9VMHYv101GzBNoX/ALNgYoIlIGXgPgABoLVtbTwO028Pd0/DMMSP
n5WEnD3DiZQou5BGBAw6oHMIF91ObgGGGNBwqT+BHYcm6iU44HvBjOC3FPtBftUz8ZYUeSFl
qYaPKj73ky+D+FBMl2q7r+mMBts0YYJ1Sw0DSKM8o7KyBHtX3TIZmU5xUBTKBcQwy5v4UESS
ppgvc+3yGdFEsoluA65zkxPyxHIPY0VdDU64EziOXHjh08aCUJ1Xe4nek2dU3PRt8HfL3UEM
lbqr4xFBCJMY5XJnhSCAZsmXL/HHwUEXtVtvpHu9zG6l23Gs23ybOnuLg0oujMtpNJ+JW7RF
pqgIJimUgZATEAAR9jwDu4PsHcTeG4ozvbO0mK8VCW65tuEkH6kYwIdwyBWRXRyqIFMqRxwE
2OJRxAPEDKGd3mtodo3b7aS44uJQefia6rZhnskDhZfnoc6GiRMTiobMUyKZOsHEenHEcaCx
ezR1tZ3qIKD2sdW/bDaPsTRaEudRwWNTRPMuFDkTMRYh9QxuIYmHq5uFBO/d93Yf7xWM4uST
ZoNXTCReRKy7BQyzB4LQxQ5loc4AYyRwN1cfCA0Hx1sDIuE4XZ9lvLpk2xdOZVS3lE1cGqlx
JP1jJjL6hcBAOtolxydAjj1wAPpbvhzMxE2TbDcjxeMtmTuKLY3xJtFFEVUIZY5gXxUTwMQh
ugxg/gXyqCNkTRlgb1/h/upOSSMe6teZfT8KwfHk45J+ggqeOWHMouUqyjjIQQx4lN0dYcQ2
ndwtju/XbbFs3RcUqjK7jzaTtCb5+ZXGTcu1k103TdVqZcBEpSCfKXJwAAOHHrUHO2lstY0P
vnvgSzLXQUk7EZQUjYDMDLGBrKHizOyCQM45s7gpREDZg8GGHCg41wrt6y7vsFunZdxKr75O
HbEQcElF15l5KLPipuGq7UyphFPTE3UEgFEAL7Icwd2vDbV3j3l93YrfeWSZtGrS3FmMU7ml
o5oCp4lLmFCFIuiBzJCIYDxy5hHpGg4S0LimpuB2wtXc6Ydl2kkbhuNmWXeO1m4P2DVIoxaT
xwAkMCRlxOUoGNgIB6hAyh1qC+0MDcu7Fli/B7siwhGjpwmi9M7bsZ4wlBJCMWUOpgscoGMU
pT+OUAwwDAAj5GZ7zyl4NJZuRI13k22OuxOsdQZQYTtU5iqiGTL2gKYepxDAR916tBIV+r2i
rsvsS62FFucFL0hTMBkVTGEZZQqpjhJKIgKmcVhDWEAxy+KGXLQZD+S3xiu8BfclcCMUN5t9
sXy8Ojbgu1Ww6ciQUTADspTmWA2YQDDAeqHq0HKOTbfwe0u3m420c8d5vNKuofmwSlV3UjJP
nA4Pmz1sZU4ikBzGAcxMADDwG4h3bJntffe7m6ZO8zKJtZGAkipWqyk5ZaMRaQoJiLdwzKVZ
AMxy9Y5y4iAj/K4hVu3sZtE67z+1MeNvIKsrzG53lxp6qxiv1UWPMpHOOpjwUHMGUQD/AJKD
VrXHeNu94zdrZ7Z9qZGeuNO0mUTIGATtIOMYQ4EcvD5hHimVUgJgPjHEOkeAhIfcihRtmz9x
LZ5tV8WHvecYEeOBzKrA2RaJ6hx9kbDMb+I0H0ZQKBQKBQKCcW3+lw/+lKf9QNBj7uf8KB/3
hL/mNQQtQKBQKBQKDAf29ASkjHy8nGtnj+JMoeKeroJqrtDLFAqgoKHKJkxMUAA2UQxDpoD+
3oCUkY+Xk41s8fxJlDxT1dBNVdoZYoFUFBQ5RMmJigAGyiGIdNBFO1Hd/j7Tnb1nr3i4iZeT
d0ydyW++FuVy4ZtnxiHIQTuESmTUKJRxyCIfxoJXeQUHIyLCYkI5s6fxYqjGPlkE1F2orlAi
ooqGATEzlDA2UQxDpoMF5YtkSKsgvIW9HOlJZRsvKqLMm6hnarPAG51xMQRUMlh7mJsRJ5OF
BcXs20HTqUfOoNis5nEAZzThRoiZR82AmmCLkwlEVSAXq5T4hhwoKJCx7KloJva8rb8e9hmZ
CJNIhwyQVZokSLkIVNE5BIUCl4AABwCgj7eDZH8cNNv4W02sbGxFq3LHTslHKJ6LdRi11NZF
JFFIxDGOB8MpspR44jQSFGWRZcLEOrfhoCPYRb8FCvo1szQRbLlVLkUBRIhAIYDFHA2IcQoL
Vs7e2DZaqq9nW1GQKi4ZF1Ixg2ZmULiA4GFAhBEMQDpoNhB2/A2xHEh7bjW0SwSE50mLFBNs
gUyhhOcQTSKUoCYwiI8OI0GE+sSx5OcSueSt6OdzKGXQll2TdR2nlwy5VjkE4YYBhgNBlpW1
bqESvAoRTROMcgqDmOK3SK2VBbHUA6QFyGz4jmxDj4aC1JWjak1CJ21MQrJ9EIlImlFOWqKz
QhEi5CFKicokACl4AABwCgoeWVZshbwWi/gWDmCKBQLCrM0FGQAQ2coA3MQU+BgxDq8B40GE
y24smCg5ODtK34uDRlEVUHCTSObpIKahDE92SRKmChetxKI8Q4UGitrb6d2p2ajtvtq1GTmW
hWySDBzNAsmzWWOsCjlVYrYTKFzidQxSlEcDCAY4caC3sntZIbbxk3I3O/SlrpuuQWmLjkWy
YpICsrwIggUwiYEki8CZuPER8OFB15LNtBNpKME4NiVtOKqOZpsDREE3y62Goo5KBcFTmwDM
Y+Ij4aC04sGxXjho7d25Grrx6HJMFlGLc527UC5NFIxiCJE8o4ZS4BhQW5Tbrb6catGM1bEX
INo8AKwbuo9ssm3KA4gCRVCCBAAfY4UHs9t3t/dTVkxui2IuYbRoGJHN37Bs6TbFMBQMCJVS
GAgCBSgOXDoD1KC+pZdnLRrCGWgmB4+KWTdxbEzNAUGjhIRMmqimJMqZyiYRKYoAIYjQa+Z2
q2uuOXUuC4bPhpSUVyask9jGjhyfTKBCZlVUzHHKUAAOPAAoM+TsmzJo8epMQMe/PE4DFGcs
0FhaZQAA0BOQdPAADxcKC6naVqot2zRGGZEQZLg8ZolaogRByA5gWTKBcCqYjjmDjQWpuybM
uZ61krjgY+VdsuLJ0+ZoOVUOIj7mdUhjF4j4BoLdz7f2Hex26l523Gz5mgHK0NKMG7wUQUwE
4JiuQ+XNlDHDpwoNH+Quxn7dW55jj/kaC1tZs3bW2tmW1aqqTeYdWqL0YmYXZplXQF+uosqK
GYVDJZgUymym6wBx9Sg6KQsKxpZd86lbdjXq0mZspJLOGLdU7o7Lg2MsY5BE4pY+5ibHJ5OF
BmLW3bricb3Q4i2qsy0SM2ayx26RnaSBxETJkWEucpRxHEoDhQVPrfgZORj5iSjWzt/EioeL
fLoJqLtDLFAigoKGKJkxOUMDZRDEOmgtfhW2Odk5Psdnzk0mmhMOuWS1XqSRBTIRwfLmUKUo
5QA4iABwoMaIsKxoAWowNuxsaLEyh2QtGLdDQMsUCqGT0yFyiYAwMIdIdNBmz1uW9dMeaIue
Lay7E4gY7J+3TcoGMGIAIpqlMURDH1KDELY9lFZxseW348GsMuR5DtgZIAkycp45Vm5MmCZw
xHAxcBCgqeWXZ0hJKTL+CYOZBbRFV8szQUXPy44o5lDEEw6Y8SYj1fBQZriGh3kk0mXbFBd/
HgoVg+URIdduCxcqgJKGATEzhwNlEMQ6aDCCy7OCf/FYQTAJvo7Y5NDnOIZff8mp0cOmgyi2
/AknD3OSNbFmFEAZKSwIJg7M1A+oCIrZc4pgbrZccMeNBgKWBYi0U9glrbjTxsi5M/kI8zFu
Ldy7MYpxXVSEmQ6gmKAicwCbEAHGgz3VvwL6WZT72NbOJSMBUkbJKoJnctirlyqgiqYonIBy
8DZRDEOmgwlrFshxPkutxb0crNp4acydk3M9LlwwwXEmoGGAeGguXDZln3cCAXXBMJoGps7Y
JFmg60jYgOJNYhso4h4KC89ti25MkcnIxLR0SHVScxJV2ySgM10QypqIAYo6ZyBwKYuAh4KD
X3Htvt3eL5KUu61oqcetyAig7ko9s7WTTKYTgQp1kzGAoGMI4APSNBuo+PYRLJGOi2yTNo3L
kQat0ypJJlDwFIQAKAf+wKDVEsKxU4AtqEtyNLCEU1iQ4MW4MyqicVM4IZNMDZxzY4Y48aDc
O2jR+2VZPkSOW65RTWQVIB0zkMGAlMUwCAgPqDQa63bQtO0EFWtpwrGERWNnWRjmiLQhzcRx
MVEpQEeI9NBZRsSx21wHuxvb0clOKiIqzJGTcr0wmxxxXAmoOOPq0Ga1t+BYyz2fZRrZvKSY
JEkpJJBMjlyVAuVIFlSlA5wIXgXMI4B0UGEjYljtrgPdje3o5KcVERVmSMm5XphNjjiuBNQc
cfVoI3idgWLjencTcK+YyIn4a6wgzQzN43K7XbKxjPl1THI4REhcxgASiQwj6uFBKj23bfko
j8PyMY1dRYkKkMau3TUbZCeKXSMUSYBhwDCgwU9v7DShUrbStuNJEIKkcoRZWDcGqayeGRQq
IEyAYuHAwBiFBnmt+BPOEuc8a2NMJoCyTlhQTF2VqJ9QUQWy5wTE3Wy44Y8aDBLYVikKgQlu
RpStnvazYoMW4AlI/wDaydTqrf8AxA638aDOLb8CScPc5I1sWYUQBkpLAgmDszUD6gIitlzi
mButlxwx40GExsWyIubWuaNt6OaTDjEV5VBk3TdqZsccyxCAcccR6RoPZ6xrJup02fXPb8fM
OWf9EcP2SDlRHiI+5mVIYS8R8FBluLdt93KsJx1GNVpKLKqnGSCjdMzhqRcuRQqKolExAOXg
YCiGIdNB61t+BZSz2fZxrZCUkgTJIySSCZHLkqJcqYKqlKBzgQvAuYRwDooPYqBg4ErosHHN
o4r5wq+eg0QTQBd0vgKi6mmAZlD4BmOPWHwjQZ1AoFAoFAoJxbf6XD/6Up/1A0GHvDEXjN2k
VlYzZs7keZSOZJ4oKSekBT5hzB4cRCghL8u+8f8AYUP9NN69A/LvvH/YUP8ATTevQPy77x/2
FD/TTevQPy77x/2FD/TTevQPy77x/wBhQ/003r0D8u+8f9hQ/wBNN69A/LvvH/YUP9NN69A/
LvvH/YUP9NN69A/LvvH/AGFD/TTevQPy77x/2FD/AE03r0D8u+8f9hQ/003r0D8u+8f9hQ/0
03r0D8u+8f8AYUP9NN69A/LvvH/YUP8ATTevQPy77x/2FD/TTevQPy77x/2FD/TTevQPy77x
/wBhQ/003r0D8u+8f9hQ/wBNN69A/LvvH/YUP9NN69A/LvvH/YUP9NN69A/LvvH/AGFD/TTe
vQPy77x/2FD/AE03r0D8u+8f9hQ/003r0D8u+8f9hQ/003r0D8u+8f8AYUP9NN69Bpuyd8/x
j+A+yIjtnkO1+X5pTLymvy+bP4uOfhhjjQbn8u+8f9hQ/wBNN69A/LvvH/YUP9NN69A/LvvH
/YUP9NN69A/LvvH/AGFD/TTevQPy77x/2FD/AE03r0D8u+8f9hQ/003r0D8u+8f9hQ/003r0
D8u+8f8AYUP9NN69A/LvvH/YUP8ATTevQPy77x/2FD/TTevQPy77x/2FD/TTevQPy77x/wBh
Q/003r0D8u+8f9hQ/wBNN69A/LvvH/YUP9NN69A/LvvH/YUP9NN69A/LvvH/AGFD/TTevQPy
77x/2FD/AE03r0D8u+8f9hQ/003r0D8u+8f9hQ/003r0D8u+8f8AYUP9NN69A/LvvH/YUP8A
TTevQPy77x/2FD/TTevQPy77x/2FD/TTevQPy77x/wBhQ/003r0D8u+8f9hQ/wBNN69BqIWG
31uCWn4SMiIhR3bLtKOlyGdKFBNwuybyBClE2AGAUXSY4hwxHDpAaDb/AJd94/7Ch/ppvXoH
5d94/wCwof6ab16B+XfeP+wof6ab16B+XfeP+wof6ab16B+XfeP+wof6ab16B+XfeP8AsKH+
mm9egfl33j/sKH+mm9egfl33j/sKH+mm9egfl33j/sKH+mm9egfl33j/ALCh/ppvXoH5d94/
7Ch/ppvXoH5d94/7Ch/ppvXoH5d94/7Ch/ppvXoH5d94/wCwof6ab16B+XfeP+wof6ab16B+
XfeP+wof6ab16B+XfeP+wof6ab16B+XfeP8AsKH+mm9egfl33j/sKH+mm9egfl33j/sKH+mm
9egfl33j/sKH+mm9egfl33j/ALCh/ppvXoH5d94/7Ch/ppvXoH5d94/7Ch/ppvXoH5d94/7C
h/ppvXoJ3axl0k2pNDrN0AuHspVAGpVB5bnBQMUpM/Tkz4AI+pQdfQKBQKBQKBQKBQKBQKBQ
KBQKBQKBQKBQKBQKBQKCJv8Add/gr+2KCWaBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKC
K9pP9T97v7zRn+UYSglSgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUHy7utuheln9
8C0xayC4WFGRkVFXoxBU4NEnV4PnzSNdKEEwJ5yOmCRM4hmAipsBwEcQt94fdK94/vEbX21Z
0iszt63JWGNuARuscpHSl2uzxEW0WAggAlLprKmKbMGIpmwDqjQSreO/sXbV0SVn29adwXvI
wKSC9xktpm2cEjAdE1USLGduWwHVMngoCKOorkEo5OsXEMu3t+rAuectmJilFzM7zjzSVpzx
0yFjpE6WYV2SZ8+oR2iQuc6KpCGy5suYU1AIGBZveOsm/wBvYZ7TYSL51fzDttrHESbg4i4r
AQF5JYr5EktQNIuUxzHU4JlPlMJQwGnegtB7JMzoW9O/heRkCwkbuAZo2LAuX6jnkkkyHFzz
ORVxgkmsZAETmEMFMogNBctnvCyVzbgP9t0trLpYysMEWtPKOlrX5eOay51it3CpkJxUxyYN
1TGKiVRQAJ4mIlAQmCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgib/dd/gr+2KCWaD5l2728T3evneGU
u+67rTNCXk4hoppFXbORLNsxRhotwRNNswdopB7oucwiBcREeNA2d3Bj9ooLdpK7JibuFnCX
+pb1rM3z17PS7gzmJiTt49qZ6qqsoYyyxzFKJ8pcTGESlzDQSxYG80Xe9xPbLk4CXs+5WTYk
l2BcKLZNwuwOppcy3UZOHbdVMqmBD5FRMQwlA5S5i4hduneqybO3WszZ2bOsnO32jJLwZylJ
ywdmJkVUTVOY4GKdQph0wApgNlMAiA5cQpgt7bJuPeO5tjooy6lxWkxZSUwoJE+VKR9gYiRT
goJxUKQxDGASAAFOXrCOIAHKN+9bZDgzaY/D88lZLx2WPa7lqM25beOodflk1BU5nmioHWwI
RwZuCI4gOfKIGoM24+8jBQsxNsIS0biuuPtdU7a5rhgWTZxHx66JCqrpGFZ0isuoiQwCoVsk
sJR6o9cBLQbO3e8Jtpde6iO0UC9O7lndutLyj3hAJyTuLeqimmKKmfOY+GU4lEgBkOUQEetg
GgT72e17hxdZGiMg4a2VcsdZtxSSaTflmzyRXI1K4Ewrgblklz6Sp8uYpgHAolDNQSAO4kIb
c4NqEUXC0uSIG4Ha6ZCC1atTOgaIlWOJwOCixwUFMoEEBKkcREMAxDV3TvVZNnbrWZs7NnWT
nb7Rkl4M5Sk5YOzEyKqJqnMcDFOoUw6YAUwGymARAcuIUwW9tk3HvHc2x0UZdS4rSYspKYUE
ifKlI+wMRIpwUE4qFIYhjAJAACnL1hHEADXI94ex19kYTfwrV+Fuz3Y3KthRR55Ptt+3jkdR
MFtMMirgoqZVDYFARLmHABCi9u8FCWhcMrb0fa89dZ7cSScXW9gGjZdvDkXS5ghXAuHLc51B
REFdJuVVQCCURL1i4hvbb3es27rzCyreVVeKq2/F3e0kyFLyTmLl13CDcyR82cTCLYTCAkAM
pi4CI4gAapHf6zF7cXucjV9yze7QsBRIUkdXtUZwsBqAGrl0Nc4HzZs2nxyZupQZbTe+xpDe
11sDHqLubmYQ6lwSKiaZRZtkCLt0NBRXPmBcwOk1AIBRwTEDGEMSgYNQTvI2O928s7cCBj5S
aPf6ZVLStlg2SPLvR0hXUDTUWTRTBJMomUOoqVMvs8RLiHQba7sQe5R5iOQjn8BO28qihPWz
NIpoSDIXKeqgcwIKronTVIAiRRJQ5DYGDNiUwAHb0CgUCgUEV7Sf6n73f3mjP8owlBKlB8pd
2PvebJE7v1hJ7l7sRA3SSKbFnBmJlE0hzJQwNzArqCoKnqibiPhoN7sPvmzju7XB7hXQ+f3a
8uCfuSPt9JmYZCQl1VLjkys27XVOUogVuj1cxyppop4iYpCcA7tl3jrHC2rpn7sYydpOrMBq
Nw29MNkxk0QkByshTTYquk1uaP7mjoqHzqYk8YMKDFX7x7KHtyRue9LCui1GkevDNihLM2AC
57bkUYxEyJmr5dP3NVcplSHMVQpOOQRwAQ3Dzfyw4896u3YuSQdgEAtw3QCZDxoPg98j25iK
Css6TxKByETEAOcqebUxIAY9ob8xlxXYwsu4rUn7JlJlJdxbydyNWqKcmRsUFFioKM3TopVS
JjnFFUU1cuJsmBTYBoZ7vTwcA5nF1bJuJ1b9uTra1Ze7G4QvZ6Ui6ctmZcElZNN6dMqrtMpj
FbD4enAaCRbY3Dg7suy8bNjkl039kO2cfLHWIQqSij6PbySZkDFOYTF0nBSjmAo5gHhhgIho
bh37sC1Ji9IafUcNDWIxh5GWXFEFCL9undJM27QiZjKrLnO1EgJgTExjkKXMIiABqZPvEtWj
5ODibDuaenUGLSTuGBi20cq6g0npTHRSfHVfpoa5gIYQRRVVUwDHLgICId/Y97W5uNacbetp
uRdxUomKjZUxDpKFEhhTUTUTUApyKJqFMQ5DABimKJR4hQb2gUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUE
BXBsfO7iTu/TK5W/Z8ffDKDibUlNVI5gCMjzrJOyFTMY6Yt37g4lA5SjmJmABAQEQ4j8nt77
i7td0zN3wpPziu6ciLpew6Dtn82WgpJjyTZF0VUEAArRgU2IHAM5z8cRoO6LH7tbObh3/J2d
Yqt/Qd+SDe4GazKUj2LqPkAj20cu3d9pLI4oCDQiiZ0tQxcxi6fABEOVge7zf8xbdobJ3mn2
dZ9vOlbtue4o54CTuTnXkkvLJsYpVE4O2qDVwubO59yWOUpCJ4AY5gDA7rWxW6PdvhbMUbwx
pFO6Y6Nj9zodV+3WewsiyTFNB62crKmKs1ImYU1WxFBBPgduUcTlENXs/wB2WF2yWgLDm+73
EXC7gX5Ukt1RUhAQXYJuRUQfKpqmF/zREsuZMEBKZQvBQCjiATtZtk3LEd4Xc2+n7QE4S44m
0mkQ8BVM2svFjK80QUymE5cnMJjiYoAbN1RHA2ASjQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQRN/uu/
wV/bFBLNBF2ydk3LZ09uw7uFoDZG5rxczcIoCqanMMFYeMbFVwTMYSe6t1C5TgU3VxwyiAiE
XSGyW6CK93XXERiK8rGboJ7hWxEru0kk5mOLANIpVLWKYwIHMU64J6oBgomXMGQc1B3Nowu4
u4G8sbuzfFqq2NHWtDSMNCw7t8zeSL1zMOGizldcYxZduVFIrIhUiCoYxjGMYQJlLiHK767K
bgbhbjXDfFuNCkd21bcItt07VXRKVa5Y+acSyiOGpmTIoRu3QUOoBSiRUwBjgbAMba7Y+/YH
cG279ueNMm+vOAuwN0VUHaAjHys1IMJBo3IcqmZTQSKo1TOkBilKkAiPWARDVfl1vlJ7DM+6
NKWYVBgiwbWs63LRk2ARYwrQSIg7TZgrz3NHbJ+9CiBAVHEVRLxoNbId3CJtK871Wme79G7t
kuebkbiiLpKpBouEglleZVaPwllkVS6K5z5DogqApiHVAwYCFdxbH7wQ8ncW8G2dotI+7bak
rc/Lq0yvWibNaFZ26jFPo8qoGIkmgB3TjTA4J4mbkNlABLQdJY/ddNbKl9bbTqIvLNvGyoGL
lbiOoiJl55seUSkXGmJ9QFD8wm41BIBcw9UcSjQbfuWMLrnNuV959xF03t0X9yZlXyInEikX
Dtix7E5M4AORfIq8D+LkaDB312U3A3C3GuG+LcaFI7tq24Rbbp2quiUq1yx804llEcNTMmRQ
jdugodQClEipgDHA2AebPbObh2fuhaW51wRgFk7phLoW3NUI5bqFYS8tJx8kybAIKZlioJkU
akMmBiARIBEesAiEdw/cwk4vutWZBpRkoG5Eapaq8lFKXXJLRyJ2k2zcvvmh5A0YIJNyKGAp
ExDEvuYCfLQdNe/d6jo3du9rtltj4/eBhejlrKxskqrDkfRTkjNFk4auBl1UTcuIoAsmKIqC
UTnLphwzB0SvdrZ3fvcjc9zQLmAtaPsW3oCKZ2/cD6ISaPmb+QVWZECGcs1DpIIqpAQTkBPA
QyccwAHMn2J3btbu+zNm2JDprXEz3INdNrsZSRByVSMbXenJtV3TpZc6hwFsmCimdQVzBiA4
qjhQdtt3sJMbbb323crQDSkclac+zum6ljolcyFxysxGPlF1kgNnEVgQUEuUBImQhU8QACBQ
RrtR3Y772JtXaLcS3YJ1PXhacW8ir0s5S4VlSrJyaSWc8cMg6OwQVQUQL7mmKKShTGxNiUlB
Nm1Vr3xJ7n3bvTfcL+FVZ2OiICHtkztB26SZxSrxyZw9OzOo3FZRV4YpCkOpkTIHXxMJShL1
AoFAoFBFe0n+p+9395oz/KMJQSpQRd3XrJuXbfu9WBYt4tAYzcLEtmkmzBVNbRXIHWJqImOQ
2GOGJTCHqDQQq67s90yOxVlRFyWkyuSYsi7rkuJzZEmu2UaS8bKS0t7kBziduCpmz1NdEVMM
pygU4kHNlDck2MGZ21nmm3W0EftFNNpS3rghmCq8YHbLu3ZAsiii/wCxjOEiJCJBTKIqKZdQ
T5Qy4CG03gY7xb+7RTtiuttX1prKv7XWR5udjBXcEa3AydvTIKRrpTTKi3ROcFBVIqIhgQmb
Cg1zvYjclltRdHdvg2qClvRpmc3tpdi6yRCGUZSqEsnFSiSYguKoOERAzopDAqkbOcdbEDh0
bpvu9uxe1lTt17fOLLidvnbu4lkV5aMePZaT7NdRzdoyFi4OQqGDs5znXMlmwIUSYCYShz8n
sluPI92uWtpWOT/Gd23czvGXiSOkTJtAcXe1l1ENcxipn5VkkBREBHOZMcmbEuIcduNs3vGr
vHu5dFj2ncCUxdTmIWsK/Iu7EIqIYqtYNkyFaQjgkSmXTScImzkOyWFQgZQ6pgGg6i+u7juB
dO992bvRSpWc5EMrRf7fvHDjNDv5aKJKpvm75gBz9QybkpCLGJqI6udA+IKAIbqDHe2wr5ur
cVjtg6nEdyk4mSewTeZiEX0FLR8eSMVbuDuHRG6rc5EEzkVQOY4CJsU+igkfYawZzbvbxOKu
lRE07KSEvcE2kzOc7Ru9nJFeSVbtxOBR00jL6ZRylzZc2ACagkSgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUC
gUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUETf7rv8Ff2xQSzQKBQKBQKBQKBQc1f+3dq
bnQZbavNBw6jAVKuo0bP3rAqwlKYmmsLJZEyqRinEDJKCZM3lFHAKDfMWLKMZN42NbptGjRM
iDVqgQqaSSSZQKQhCFAClKUoAAAAYAFBfoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBFe0n+p+9395oz/ACjC
UEqUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgxnjRV2ZsZN2q15dUqxyo6eCxQKYNJT
UIfqDjiOXKbEA40GtNbr4Wot+35ADC3UbcwHKagHOpnBcPm+XUKHVLwy5ekojxoMkIhyD0HY
yrsSA6M75UdDSEgtuXBv71m0gN7qHWz6nlZOpQYyVuvkmybc1wSChk0GLcVz8pqHOzUFQ6xs
G4F1HADkWwAC5Q6hSDxoLowjsTibtp6ACZ2bL82wAHPiF94xwR+D8Ps89B4WCeBlxm3w4clj
jy3HlDZj44IfD9Cv8PEyUFCtvPVEFEQn5BMyiMgiCpeUzkM+VBRNUuLcQztgDIhiAlyj7oVQ
3WoL4xDoXYuu1nYFFwRzywcvpgQiGiKHvObTMb3QeObP0GAvVoMf8OvuV5f8QSGblxbcx801
M4qZ9f8Ao+XUw6vRly+TjxoMkIh0DsHQyrsSA5O65YeX0hIZvoA395zaRTe6h1s+fpMJerQY
6VvPU26aBp+QUMmjHoCsblM5zMlRUUVNg3AM7kByLYABcoe5lTHjQVjBPBERCbehiLwQAOW4
c0OJAD3DoQ6Ev5+eg9CDdgYB7aejgZoYQ+bYCDUcTh7x0L/C/wAzJQWlbdfKtlUCz8gmZRB+
gVcnKZyGeqAomsXFuJc7YAyI4gJco+6FUHjQZIxDkXguwlXYEFyV1yocvpAQrbQFuHuObSE3
uo9bPqdBgJ1KDGC3XwNQb9vyGYG5W3MfNNTOVTPr/wBHy6gh1R4Zcvk48aDICHdA6Bz2s7Eo
OFHPLjy+mJDoaIIe85tMg+6F45s/SYS9WgsJW89TRTSGefqCmlHoiqblMxzMVRVUVNg3AM7o
ByL4Blyh7mCZutQVmgnhgMATb4M3O4CHK8ObPmJhih/V+hH+Hj5+mgq7Ed6gH7Ze4Z2p8nzb
DBuGBie8Y5VvhPD7ASUFlW3XyjZRuE/IJmUQetwXLymoQ7tQFCLFxbiXUbgGVLEBLl8cpx40
GSMS5F6LvtV2BBdA75X3DSAgNeX5b3rNpCb3bxs+p5eTqUGMW3XxWpW43BICYG6TcXA8pqCd
JTOK4/N8uocOqbhly9BQHjQZAQ7oHIL9ru8oLqr6HzfJlVS0wR95zZCD1y8c2bxjCXq0FlO3
3pEk0xnn5xInHpioblcxhYqiqoc2DcAzOgHIvgGGX3sEzdag9NAPDFOUJx8XMV+UDByuJedU
zkEMUOlsHVR/k++ag8aCLOyHXpYiftZ3/wAF45fm+H/mOjh7z7L3T/p/yerQSmWAeFIUgzj4
wlLHlEw8riIsldRQw4IYYuQ6i/8AJ970x40HowLwQEO3HwYg+DEOVxDnFM6Yh7h/Vg6qP8n3
zUHjQVdiO8+btl7hnaHy/NsMGw4nL7xjgt8J4fYCSgtKW89UQOiE8/IY6MgiCpeUzlM9VBRN
UMW4hnbAGRDEMuUR1CqDxoL5od0LkzgJZ2BRXScaAcvpgVNIExRD3HNpnEM5uObN4pgDhQY5
7dfHanbBPyBDGbOWwOC8pqFO4OByrhi3EuokAZU8QyYeMUw8aDJGIci9F32q7Agugdg19w0g
TBqDflg9yzaQmDW8bPqeXk6lBjBbr4GgNvxBICYGxWvMfNNTOU+fX/o+XUEOqPDLh5OPGgyS
xDkHhXQyrsSA6M7FsOhpCQzcUAbjglm0gMOqHWz6nScS9WgxkrdfJtU25rgkFDEbs2wuDcpq
HO1OJzrmwbgXUXAcquAZMPEKQeNBfLDOgXBbtd4JQWXW0R5fIJViCQqQ+445ExHMTjmx8YTB
woLRLfekSImM6/MJE49IVDcrmMLFUVVFBwbgGZyA5F+GGX3sEzdagr7DeYiPbT3peDh82/rZ
sxA946EOhL+Hj56B2G84f+NPeAsh/q3HlD5jh7x/WOhX+HiZKCg9vvTpHTCdflE6cgmCgcrm
KL5UFUzhi3wzNQDIhwwy++AobrUF0YZ0K4rdrvAAVUFtIOXyAVEgFMl7zjkUEMx+OOPiiUOF
BYVt18o1UbFuCQTMdu9bA4LymoQ7tQDkXLi3EuogAZUsQEuXxynHjQZJohyLwzoJV2BDOSOg
bBoaQEK3BAW4YpZtIxg1R62fP0GAvVoMYbdfC1Ft+IJADC2O15j5pqAcx8wL/wBHy6hQ6ocM
mHk48aDJCIc86DvtV3kB2Lvlfm+kKYtRbct7zm0gN7t42fU8vJ1KDGJbr4jUrYZ+QMYrZu2F
wPKahjoHE5lxwbgXUUAcp+GTDxSlHjQZBYh0V0VwMs7EpXCrgW48vpiRRIUgRH3HNpkEc5eO
bN0mEvVoLCdvPU0CIjPvzmIiwQFY3KZzGZKioosODcAzuQHItgGXKAaZUx40F0IR2B8/bLzD
O6Pk+bYYOfFJ7xjlR+D8PsxPQUBAvAKUozj4coMCiYeVxHklNRQR9w6XIdRb+T73pjxoIr2l
gHn5m75lCcfAKt0xRymxa4pgW3oh3lLih0CRQEBxx9yIX4TMoYJWGEd5xN2y9ABO6Pl+bYAD
nxS+8Y4I/B+H2YnoPCwTwuXGbfDhyWOPK8eUNmPjgh/WOhX+HiZKChW3nyiCiIT8gmZRGQRB
UvKZyGfKgomqXFuIZ2oBkQxAS5R90BQ3WoL4w7oXYue1nYFFwm55cOX0wIRDRFD3nNpmH3Q3
HNn6DAXq0GP+HX3K8v2/IZuXFtzHzTUzipn1/wCj5dQA6vRly+TjxoMksQ5B4DoZV2JAcndc
sPL6QkM30Abjgjm0im91DrZ8/SYS9WgxkrdfJN00DT8goZNBggK5+UznMyVFRRY2DcC53IDk
WwAC5Q9zKmPGgujBvBERCaehiLwQAOW4A6HEgB7h0IfBfz89ACDdgICM09HAWY4Dy3EGo4nD
3joX+F/mZKC0rbr5RuqgWfkEzKIP0Crk5TOQ71UFE1i4txLnbAGRHEBLlH3Qqg8aDJNEOReC
6CVdgQXJHXLBy+kBCt9AW4e45tIxvdR62fU6DAXq0GN+HX3Kg27fkMwNytuY+aamcqmfX/o+
XUEOqPDLl8nHjQZARDoHQOe1nYlBwo55ceX0xIdDRBD3nNplH3QvHNn6TCXq0FhK3nqaKaRp
+QUFNGPRFU3KZzmYqiqoqbBuAZ3QDkXwAC5Q9zBM3WoKzQLwc2E2+DNzuGHK8ObNmJhih/V+
hL+Hj56CrsR3nA/bL3DO1Pk+bYCDYOsX3jHBb4Tw+wElBZVt18o2UbluCQTMog9bg4JymoQ7
xQFCLFxbiXUbgGVHEBLl8cpx40GSMQ5F6LsJV2BBdA75X3DSAgNQb8t71m0hN7sPWz6nl5Op
QYxbdfA2K37fkBMDdJvrjymoJ01M4rj83y6hw6puGXL0FAeNBkBDugcg47XdiUF1XGh830xK
olpAj7zm0yD1y8c2bxjCXq0FlO33qaSaQzz84kTjkhUNymY4sVRVUObBuAZnQDkXwDDL72CZ
utQengXhimKE4+LmB8UDByuJecUzkEMUOlsHVR/k++ag8aCvsV3q6vbLzDUbq6fzbLggXKZP
3nHKqPFTjjj4olDhQWVLdfHanbhPyBDHbu24OC8pqFO5UA5VgxbiXURAMqWIZcvjlOPGgyey
HPOi77Vd5OaB3yvuGlp8py3Le85tLN7t42fV8vJ1KCokU4LA9ijJujL8uLbtgdDnM4kya/BI
EtQB63veXHycOFBsKBQYCk/BJTiNsKyTYkw5QUet4ky6YO1WqJypqLERE2cyZDHKUxgDABMA
D0hQJGfgod3HsJeSbMXUusLWKbOV00lHjgqZlhSQKcwCocCEMbKXEcoCPQFBn0CgUCgUHMX/
ALnbe7WRBJ7ca4mNusVT6SC0g4IiKyuGOmiUw5lD4ccpAE38KDZWtc8LelvMLqt1Y7iMk0gc
Ml1UFmxzpm6DCk4ImoXHDoMUKDa0CgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUETf7rv8Ff2xQSzQclee7m1G
3Dpux3DvSEtdy8IKrRvNSrOPUWTKOUTplcqpiYoDwxCg21rXdad8wyVx2VNMrgiVzHIhKRbp
F61UMmYSHAqyBjkESmAQHAeA0G3oFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBFe0n+p+9395o
z/KMJQSpQcndu7e1Ngv28Vfd5wtuPXYAZqzlpVmxWWKI5QEhHCpDGDHhwCg6dq6bPWyTxmqR
duuQqqC6RgOmomcMxTFMXEBAQHEBCgu0CgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUHxxv
s/fwvelHfJkuYsfs5GWs2uJuGYSqRd1P5RrJmEoCAfN0QQcjj0adBb7xjx/c+/1t38i4Mlb2
yVw2jEuT5sqIyV3SDdKQMcS9IN2SzXxujWNQS+/3A3pv69rwt/ZX8PR8ZYrpCIkJK5G756Mj
LHZov1W6JWThvoJpJOUimVNqiJxNgngXEwcy07wW4+5MltPFbbdk2wtfLG7V5807HOZvkn1q
u2jBdsgDOQjgMXmFVi6gmHMUpRAocQoOtvm8d4Yu9tu9qraloIk7cjGckZ+edwT1yzKnDAzL
i3YpS6B0wUUeFL13KmH8aDjLN7w26t7WbYEHFN4Ut/3u+u9upIrNnacIzYWlKrsF3XJg6O4O
c4AgBUQcB1jmNnApcKCSNr9wr0fXpcm0+6SMeW6LebR8u2kYYqyLGTiZM7hFJdNu5UWVROms
1VTUIKigeKYDjmwAIi7L3gvbvTbo3DZJbaItYxYSBg5C6Gj6RUQRcxKMqqizSarNQbayzodZ
xnUMYCkLkwIFBs2ffNg2q+08rfi0XZsFfDK7SXEvKOsgMpm2HjRgZu3cnOmmZMyx1wATExOU
CGDLxAQkSf3raKXptLF2C+jbgt/cOSlmTqZaLleJ6EdCvZAotVmyumJhWblKYRzhlzBhjxAJ
WoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBE3+67/AAV/bFBLNBBEOxY3X3yL0fuEU3KNp2bbsSJFSlUKVzKy
Mi+PgBgHARTQTx/5PVoOC2nv+a2vhnMi3bNjWnI7t3pA3UqdNTWYpyU27bR7hI5TlTImD0Uk
lc5TdVTEMuWg2u7veh3GtGF3DuKwIFjNtrbuCEs+02ipVteVlByLzRcxV0wEEklNFHKAYLJq
Zs4dWg3W4Xel7KvjZuC2/bN5eG3FUYvZuVWAxuSh5YSN45RMCKEAFHLhUAIIgcMEz9XwgFnv
L7/XpsMWQu09wWYzhItFJ20tGWXcFuKdTLgLgjQ/MoESU8YqRQQcAbDEwlxEChl7u97izdjt
zritHcR6xj42MtBrdUMRVcEZCTfKPJBBRk3KobKcwlap5AAMcxhx4YYBe/MzfqwH9oTm8TS3
jW9eEkwgl4yERfJyUE/mD6TIqrhwuok8ICwlRVMVJAQE2cpRKAhQT1QKBQKBQKBQKBQKBQKB
QKBQKBQRXtJ/qfvd/eaM/wAowlBI80+XjId/JNW5nizRBZdFoTx1jpkExUy/xMIYBQQt3VLJ
tSV2PtvcOZZtJy5Nw45tcN3zzlBNdw+eSaJV1ElDnAw6aAH0E08cpCEAoAFBx1qlvXbq897N
ttmpGMhLfs0Ia5oiNlYtxKMGQS8e8WexzRFs/YCgQVmpFygBzET1jAVPAwDQbS1t7d4m1jbL
37ez23nzXduRt5us0j4h7GdlNpiDeyRy67iVeFVU100E0zCRMPGDIJlC5A6+O3luC69y92tv
rJVhHZrCjbfWjnLlyoCKclKdoC5TkFUDK5SpFapjkKQpwxHMPWAShHUP3vF7Vn7th7+ua075
bW3akleaz+wzqJmaDFLoN1Y9yks9fBqrGck0T5ydBsxOgaCS7eS710m05ufkrOhjSDUqyDVK
JlnysU5FRM+isIyTcrwNLOQTlFtgfA4FMXEghwdvbz77F2g3d3XuSRtt6G3hb3YxkUxgZBnz
D61VHCSLhZZWZc+5Ki3ETolIBgzYArwxENru33nJi0rtsuybDikJZ5ITNqsb7kHGoLSGZ3G+
RaJIlFM5BF4sVUyiRBEQImTOcBAxAOH0LQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQRsnsnEvJ3dO
QuV2EpH7opM2L2M0AS5Vg2iwjjoagnOCmcTKKZspcufLgOGIhw8R3UVI3u1vtiXN3KPpuUdk
lZS+V2ACs5kkpBF8k4O1Bx5BW6SRQ1fFIHGg6K4NmL9Z3rcN5bQX2naA3eLZe5Y19CkmW53r
ZuRoV60AXTXRWMgkmQ+bVTNkKIkxxxC7bPd4grPuPbiYgZJYrTb2NuGOBq4TBVeScXEszcOH
iy4GKBVBVbHUOAEwMZXhlAuAh0bXbZQd4He7cvJ84qnFBA27Fkb6JI9ossm5emOoKhxWUXWR
THNgQCEIBcojiYQj9j3YnlvWpa7SzrvNFXXZknccnBXKpHlcoGQuaRcPnTJ0xMuUFUhBYhRy
qkNnSIcol8Wg7XbHa6Us6Zn72vO4PxTd1zAzQkpYjMsc0RZR4Kcq0aNAVXFJIhl1TjmVUOY5
zCJugADUXZs9ew39KbhbTXqlaD25GzRpdDV9DkmWzozADkbOkCi5aii4ImoJBMInTOUCZkxy
0HPSPdmnINztu+2gu9C3HW3rKeYa01DnnO0jXCq1cOnCwJPo/KqZZuZQwgIgJlBwAoBhQXbO
7r4WxcVr3e8uXnZeHuSavCaFGOTZtHzuZhVIU6TZumsYGqZCGIcMTKiYxTZhExxMATrQKBQK
BQKBQKBQKBQKBQKCJv8Add/gr+2KCVV9bRU5YSgtlNpCfESZ8OGbDjhj00Hy3sftV3oexXW7
ElfkNCXPuYSOn7miZSynarmOV5BFFKP/APO2wlI1IXJlMmB8wnE3WEaDk5BirtntDvXszvJI
JTkneE3OKbft2EctFyFyyc2xazKgxbU7h2Y4N5F+CRFCGMVIyeJzdU2UJptTu8rR9ibT27Ly
4meWLKluq41hSBU8xNLs3wOjioByAQDvX53GbKcRygXhjmAOcgu5vHW7bM9BR1zqGcvLhgpu
2H67ID9hxNuy5JdhEIkKuUVE0jGcEKoJi4Atjk6mAh7un3TZ/cF3uO2hr6Sg4fc8iX4gSVgk
ZCUSOi0RZgk2kFHKeRsJUCiKJkjCUTHEhyZuASBdGxFuXret13PdK5nrC77UbWTJwoJ5C8qk
5fOFFiqgYTAc/O4FwAMmXMAiI8A5+J2F3AfSFsNd0NxfxbbdnO2slDRScMnHPHT2P/oS0m8K
5WBwKJsFMEkkCmUKUxgHDLQTbQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQRXtJ/qfvd/eaM/yjCUEqUE
KMtjNxLCUeReyW4KFsWu8XcPErZl4Es2jGrO1BWXCOVI8ZHSSMoYxwSU1iEMYcgATq0HT2Xs
zFWdZ9wQIybmXmruFw4uq7H4JmeyD1ygDcVjlSKmmQiaZSkRSIAETIUCh4REL1r7OWrHbL2z
spejNnd8RAQ8VCuSSTFJRs9GLbJIFWM2WFYpREyQHAMTZR6DDhjQcDcPdGtSRZ7hQ9svUbYh
73jbajGkNGRqKTSNG3Hjt6HuJDkTWRcnc5VkcpAMTOUTDqdUDDuwSc3cTyb3ZulrcbN/a0vY
6tvxEGSCjko2WXarnMgUrp0qRQOXEBEVDBxASgTL1g7Lbiw937Tftm94bjJXTAx7YWjJj2Ck
xfrCGUqar16V0sVU5Shx0kUAMYcRDwUGsS2AIls9ubtQWdHHcdzeLo0qLT+gjdizlXKCOt7p
y4OMPHJqZcepjgAYpO7LAMduLYsCIllk1oO44S8JWedpg6eTEjFyCL9wo5HOn13IpZMwDgkX
KBSiUgFoJnoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoKFFUkhICpykFQ2QgGEAzGEBHAMekeFBaGQjwJ
qC5SyAUVBNqFwyFHATY49ADwxoKuba6mlrEzifSyZgzagE1MmGPjZOth6nGgpLIx5iFUK5SE
pipKFMChRASLDlTMA49Bx4FHw+Cg951njhrp44nDDOXpT8cOnyfD6lA55kPQ4T46eHXL8MOC
fh8ofF9XwUHhpBgQonM5SApSqnMYVCgAFQNlVEePQQRwN6g9NBULtoB9IViZwOCQkzhjqCXO
BcMekS8cPU40FPaEfk1OZSyZNXNqFwyY4ZscejHhjQVA7aippAsTPnFLJnDHUAmcS4Y9OXjh
6nGgpLIMDlA5XKQlMVI5TAoUQEq5sqRgHHoOIYFHwj0UHvPMv+0J8NTHrl+CHA/h8nyvUoHP
MscOYT8gPHL0q+J4fK8Hq0HhpGPIQVDuUilKVVQxhUKAARAcqhhHHoIPAw+Dw0FXNtQU0hWJ
nz6WTMGOoJNTJhj42XrYepxoKe0I/JqcylkyApm1C4ZBHADY49GPDGgq5toJwSBYmcTimBM4
Y5wLnEuGPSBeOHqUFJZBgYoGK5SEpipHKIKFwEq5sqQhx6DiGBfVHooPRfMQxEXCYYamPXL8
COCnh8keBvU8NA51njl108cSFwzl6VPEDp8rwerQeDIx5SCoZykBClUUMYVC4AREcqhhHHoK
PAw+Dw0FXNtdTR1iZ8+lkzBm1Mmpkwx8bJ1sPU40FISMeJAUBykJBKVQDahcMhhylNjj0CPA
BoKucaZ9PXJmzCnlzlxzlLmEuGPSAcRD1KCkJBgYoGBykIGBIxRBQuAlXNlSEOPQc3Avqj0U
Hov2IAIi4TAABURHOXgCI5VB6fIHgb1PDQRRzbT0r8usTH8FdGcMf/Ns/q+x4/8AsoJXB+xE
AMDhMQEEhAc5eILmypj0+WPAvqj0UDn2OGPMJ4BqCI5y/AjlU8PkDwN6nhoHOs8cNdPHEgYZ
y9KviB0+V4PVoPDSDApROZykBSlVOYwqFAAKgbKqI8eggjgb1B6aCoXbQDimKxAMBgTEucMc
5i5gLhj0iHEA9SgpGRjwIKguUgIBDqCcVC4ARMcDmxx6CjwEfBQVc211NHWJnz6OTOGbUyam
TDHxsnWw9TjQU9ox+TV5lLJkBXPqFw0xHADY49GPhoKuba6gJaxM4nFICZgx1AJqZMMfGy9b
D1ONBSWQjzEBQrlISGImoUwKFEBIqOCZgHHoMPAo+GgqB40EwEBcgmExiAXOXHOQMTF6ekA4
iFBSEgwEAMDlIQMCRijqFwEq5sqQhx6Dm4F9Ueig951l/wBoT+E8svwQ4KeHyR8b1KBzzL/t
Cfwfll+FHBPw+UPi+r4KDwZBgACYXKYAUFTCOoXAAQNkVHp6CG4G9QemgqF4zAwkFdMDAYpB
LnLjmOGJS9PSIdAUFJpGPKQVDOUgIUqihjCoUAAiI5VDCOPQUeBh8HhoKubagcUhWJnA4JCT
MGOoJNQC4Y9OXjh6nGgp7Rj8mrzKWTIKufULhpgOAmxx6AHw0FXNtdTR1iZ8+jkzhm1Mmpkw
x8bJ1sPU40FISEeJAUBykJBIRUDahcBIoOBTY49Bh6B8NBUDtoJwTBYgnEwpgXOGOcpcwlwx
6QLxw9SgpLIMDFA5XKQlMVI5TAoUQEq45UjAOPQcQwKPh8FBVzrMRygunjicuGcvSn44dPSX
w+pQU8+xEAEHCeAgkIDnL0LGyp+Hyx4F9UeigizaSQYDufvhg5SHJdEWU/uheqI2rCpAA8eA
5yiX/pBh00Eqc6zxw108cThhnL0p+OHT5Ph9SgA+ZD0OE+Onh1y/DDgn4fKHxfV8FB4aQjyl
MczlIClKqcxhUKAAVA2VURHHoIPA3qD00FXNtAPpCsTPnBLJnDHOJc4Fwx6RLxw9Sgp7QYZN
TmUsmTUzahcMgDhmxx6MeGNBVzbUVNIFiZxOKQEzBjqATUEuGPTl62HqcaCksjHnKByuUhKY
qRymBQogJFxypGAceg4hgUfD4KD3nmXRzCfwnll+C4H8Pk+V6lA55l0cwn8GHjl6VeBPD5Xk
+rQeGkI8hROZykBSlVOYwqFAAIgOVUwjj0EEcDD4PDQVc21BTSFYmcDgkJMwZtQSagFwx6cv
Ww9TjQU9ox+TU5lLJkBTNqFwyCOAGxx6MeGNBUDtoJ9MFiZ84pZM4Y5wLnEuGPSBeOHqUFJZ
BgYoHK5SEpipHKIKFEBKubKkIceg4hgX1R6KD0XzEMRFwnw1MeuX4EcFPD5I+N6nhoHOs8cN
dPHEgYZy9KniB0+V4PVoPDSEeUgqGcpAQpVFDGFQoABERyqGEcegg8DD4PDQVc211NLWJnz6
WTOGbUyamTDHxsnWw9TjQUhIR4k1AcpZRKVTNqFwyGHApscegR4ANBVzjTPp65M4mFMC5y45
ylzCXDHpAvEQ9SgpCQYGADFcpCBgSMUQULgJVzZUhDj0HNwL6o9FB6L9iACIuEwAAUERzl4A
iOVTw+QPA3qeGg951nmy66ebEhcM5ccygYlDp6TeD1aCkZBgUgqGcpAQpVFBMKhcAIkOU5sc
ego8DD4KCrm2upo6xNTPo5MwZtTJq5MMcc2TrYepx6KD0HTUW3OgsTl8mpr5g08mGObNjhhh
xxoKXLJm8FEztBNcW6gLtxUIU4pqlASgcmYBwMACIYhx40GGNsW0KAthiWgoiidqKXLJZBQU
PqGSy5cMhjdYS9AjxoLwQsOVyDwGCAOAXF4C4Ik1AcmR5YVs2GOcUh083Tk6vRQWSWxbSaJG
ycS0Ikmk1bJpFbJAUqDI4qNkwAC4ARE45ky9BB4lwoKxt+BEwnGNbZhMucTaCeOZ17+Pi9Kn
l+y8NAC3oAuGWMahl5bLggnw5MczfDq/BDxT9j4MKCg9s22okdBSKaGTUTdoKJmbJCUyUgoC
roggJcBKucAMqHQc3E2I0F4YSGFwLsWDcVxWI6FbRTzi4TS0Cq5sMc5U+oBukC8Oigs/hi2h
Q5YYlpo6ItdLlksmgJ9QUsuXDJm62Xox40F4IWGBwDsGDcFwWM7BbRJnBwdLlzK5sMc4pDkE
3Tl6vRQWSWxbaSJG6cS0Ikmk0bpplbJAUqLA4qtUwAC4AVE4iZIvQQeJcBoKxt6AMIiaNbCI
i4ERFBPiLwcXA+L8KPj+y8ONAC34EBAwRrYBAW5gHQTxAzTigPi9KXkex8GFBQe2bbVRO3Ui
Wh0lEnTdRIzZISmRfHBR0mICXASrHADKF6DjxNjQXhhYYXAvBYNxXFcrsV9EmcXJUeXKtmwx
zgkGQDdOTq9FBZC2LaBDlgiWmjpA20uWSyaBT6gJZcuGQDdYC9GPGgvBCQoLg6Bg3BYFTuQV
0U8+uononVzYY5zJ9QTdIl4dFBaJbVuJJkRTimhE002iKaZW6QFKlHqCq0IAAXACoHETJB0E
NxLgNB6Nu2+YDAaMajm5nNi3T486bM5x6vwo8VPZj42NBV2BBZwU7NbZgMgoBtBPHO1DBE2O
XpTDxB8nwUFtS2LaVRO2ViWh0VEnLZRIzZISGQeHBRwmICXASKnADKF6DDxNjQXhhYcXIvRY
NxcCuDwV9EmoLkEOWBbNhjqAj7nm6cnV6OFBZC2LbKiDYIloCIJJtgSBslkBBI+oRLDLhkKb
rAXoAeNBd7DhQW5gI9vqgqo4BXRTzayyekopjhjmMTqmN0iXgPCgtktu3U0ypEimhSEI0SIQ
G6QAUkepqtCgGXgCBxzJB5BuJcBoPTW5bximKaLaiBgdFMAt0xAQfH1HQD1fhjdZT2Y8TY0E
VdiQwd7DODBvm/BWObRJjj2nodOHxfU/6PDooJVLblvFKBSxbUClBoUoA3SwArA+q1AOr0In
6yXsB4lwGgDbtvmAQGMaiAg6AQFunxB8fUc+T8MbrKezHibGgq7Ags2fs1tmzNz5tBPHM194
N4vSn5A+T4KCg9tW4okZBSKaGTOm7QOmLdISmSfnBV0mIZcBKscAMqHQceJsRoLgwcKZYXJo
9uKwqpuRVFFPOK6RNJNTHDHOUgZSm6QDh0UFo1sW0dAzU8S0MidFZqZEWyQkFu4NnWSEuXDI
cwYmL0GHiNBeGFhxci8FggLgVweivokzi6BDlgWzYY6gIhp5unJ1ejhQWQti2wQ5UIloCIIg
0BHlksnLlNnBLLlwyAbjl6MaC8ELDlcA8KwQBcFzPAXBEmcHJkeXMtmwxzikOQTdOXq9FBZJ
bFtJoEapxLQqKaLdqRIGyQEK3aGE6CQFAuAESMOJC9BR4hhQXQgoQFQXCPbgoCiq4KaKeYFV
y5FT44Y5jlHAw9Ih00Fstt26QhUiRTQpCEaJFIDdIABOPUFVoUAy9CBxEyQeQbiXAaCr8PwI
jiMa2xEXIiOgn0vBzOB8X4UeKnsvDjQPw9ABhhGNuAthD3BPpZmzN/J+CHin7AfFwoKTW3bp
yGSPFtTEOR2mYgt0hASSCmq6KIZehc4ZlQ8s3E2I0FwYKEFUVhj24qCokuKmgnm1UC5Ej44Y
5iFDAo9IB0UFo9sW0ogdqpEtDIqIuWp0hbJCQyDw4KOEhKJcBIqYMyhegw8RxoLwwsOZwLwz
BAVzLldmXFEmcXJEuXKqJsMc4JBkA3Tl6vRQWRti2hQFqMS0FEUTNBR5ZLJy5zZzJZcuGQTc
RL0Y0F4IWGByDwGDfmAXF6C+iTU5oUOVFbNhjqaI6ebpydXo4UFktsW0RArUsS0BEqKTUqIN
kgIDdA2dJIC5cMhDcSl6CjxCgvBCQpVwclYNwWKqo5KqCKecF1U9I6oGwxzmIOUTdIl4dFBa
JbNuJpFQTimhUyJNG5EwbJAUqLA4qtUwAC4AVE4iZMOggjiXAaCvsCCzZ+zm2bMupm0E8c7r
382OXpU8sfK8NBSFu2+UoFLGNQAoNQKAN08ABifUagHV+BP1k/YDxLhQRXtJbdvfmbvkXstr
gtdEWdUOXSwOYttQzwDG6vEQcKHVxH4Qwn8YRGglbsCCEwnGNbZhMucTaCeOZ1wXNjl6VPLH
yvDQeBbtvlwyxjUMvLZcG6fDkhzN8Or8EPFP2Hk4UFJ7ZtxRM6KkU0Mmom7QOQzZISmSkFAV
dEEBLgJVzgBlQ6Dm4mxGgujCQwri6Fg3FYViOhW0SZ+YTS0CK5sMc5U+oBukC8Oigs/hi2tD
luyWmjoi10uWSyaAn1BSy5cMmbrZejHjQXghYYrgHZWDcFwWM7BYESZwcHR5cyubDHOKXUE3
Tl6vRQWSWxbaSJG6cS0Ikmk0bpplbJAUqLA4qtUwAC4AVE4iZMvQQeJcBoKxt6AEREY1sIiL
gwjoJ8Rdji4HxfhR8f2XhxoAW/AgIGCNbAIC3MA6CfAWg4oD4vSl5HsfBhQUHti21UTt1Ilo
dJRJ23UTM2SEpkX5wVdJiAlwEqxwAyheg48TYjQXhhIYXAvBYNxXFYrsV9EmcXBEeXKrmwxz
gl1AN05er0UFn8MW3ocr2S00dIGulyyWTQKfUBLLlwyAbrZejHjQXghIUFwdAwbgsCx3QLaK
efXUS0Tq5sMc5k+oJukS8OigtEtm3EkiIpxTQiaabRAiZWyQFKlHqCq0IAAXACoHETJB0ENx
LgNBUa3rfNjmjGo5uZzYt0+POmzOcer8KPFT2Y+NjQe9gQQGzhGtswGQOBtBPHO14IGxy9Kf
kD5PgoLZ7YtpRA7ZSJaGRUSctlEjNkhIZB6cFHKYgJcBIqcMyheg48TY0F4YWGFyL0WDcXAr
g8FfRJqC5KhywLZsMdQEQ083Tk6vRwoLIWxbRUAbFiWgIgkRsCQNksgIJn1CJZcuGQpusBeg
B40F0IOFBbmAj2+rqqONXRTzayqekopjhjmMTqmN0iXh0UFsltW4mmRFOKaFTTIzSIQG6QFK
nHqCq0KAAXgCBxzJB5BuJcBoPTW5bxgMU0W1EDA6AwC3SEBB8bO5Aer8Mbip7MeJsaCrsGDz
6vZzbPnRVz6CeOo3DKibHDpTDgQfJ8FBbPbFtqImbKRLQyJ0l2x0hbJCQyDo+oumIZcBIoYM
xy9Bh4jQXuxYfmed5BDmBX50V9EmpzQIcrrZsMdTR9zzdOTq9HCg9LDxJIrsIjJAsbpC27PB
IgN9AS5BS0sMmQS8MuGGFBmUCg5QNyrdDciT2wWBZCTiYVncrp2qCZWYMXjp00LgoJ8wHIdo
cT4lAoFEogYeIAHu224kVulbQXhb7J42iHC66US8fJERCRapGyketyFUOfl1uIpCoBDmL1sg
FEoiHVUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgib/dd/gr+2KCWaCHFu8co6ua5rbtDbS67
rLaciaFlZWKJBkZ88Rsg7Omnz8s1VHKm4JiIpgGI8MaDp9o93Y7d1hcDlpBSltu7Yllbfl4m
cIzI6TeItWzwcORcu0hIKbomAgpjjjw9UO8oFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBFe0n
+p+9395oz/KMJQSpQRJI94uKPMyUTYlmXJfqMKuozl5e3WjM0e3dI8FUCryDxmVdRMeByt9X
Kbqj1wy0Habd7jWpujboXLaThRRFNZVm/ZuUVGr1i9biALNXbdYCqIrJiPWIYA8AhiUQEQ6e
gUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCg+K+8vbd53D3jrkNbyYy0FG2LbD697NQIJXl
xQre4ZZRyxQcAcMgmTKYTJ5R1wDRzEA44hLm6F77a3jaViJ2/N3G8a3WmaQtOC29dHj3suzb
oEMcTLpGbHQQQKqTPiugUpjFKYccC0EbWZctzL7K7nyU/ds3ZC+1F3Oy22+uWQCSeNkG0awe
JsJczJy6LIJKqPVEsgqrKCU5MhtYhBAOStjfPdvcTcq5tv7xaze18ReU3b7OSkn70orW+Ze2
GDgYWPO2VOLVzILZjJrGBLIBxECg7NpkDp7qa7+7obq7jwFmEdJs7EcMIO20079krcUZieKb
PSPnDZrHPSvxWOviBnShyiUmTIAgcxw6C/7Gnz7j7Dsb1uGcbTd5rvGe4raAu2446KdO2Fqu
nRwaN2r1umgmDtuBy6SaQmw63jGxDbW5Zbrd2/8AcO3py77mgY/bp7HWxbENEXDIMXCbcsOz
fBJPFyLGWeKuDuRApnR1QEqfWKJhOJghDveXPfljSO5sfJS14vZoIjtzb2TtC4zx0dCQ7Rq3
bKKy7Js9ZmKcXmqOqci2vmypAXIYgB+gFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoIm/3Xf4K/tiglmgh
Hu1/8Tb6/wD+hPf/ALBDUERJ3DPxkhf9rQcovBJ3vvUlbcrOMzlSdtGTi2o9ypy6psQTVWM3
KgU+GJRVxL18tBKdsN3+0m/sbtpF3HLT9tXJbsrOPWM/KOJdxDOYl2yQI4K7fqKOARcldnIJ
DHMAHSASAUM9BEVjfiFrZ3d23XUuS4zze4d2JjOEe3JNuWTqKlY6YkEUBjnDs7MpAImgJciJ
cMgYeHEL27t+KRMm73T2vf35LmibqiY99cakoRKyikVn0Il7Glj13Tcq6RdRRAFUGapiqlAx
luBj0EkWTayW4HeE3mVuabuA6VrzNvIwMeyuedjmDZJS3Y92cgMmL1BsYp1jmOcDpmAwmHNj
iNBGE3e52U/Ze5W1slf8zHT95wMUteMxLpjar+PmJUjFwkhFLuksyRk1DAgqgxAAECnBTDiI
XpLd/dR5fd3bXFPLsYS4N0ULVDcBB2zBOJj1INk6NGMynWM4RWVFMQIqCGmUVxEp9bAKCWLV
aSu1HeEitroe4Za4rbum3pSZXjp2SczLqIeRDxkgVcjt8oo4BFyV4JBTMcwAdMBIBetQTxQK
BQKBQKBQKBQKBQKBQKBQRXtJ/qfvd/eaM/yjCUEjzSUkvDv0YZUqEgogsViscMSEXEggmYwe
oBsBGgiXucO4dbu0WFHxZdFzDxycVcLQ/BdvOMhFGTTXKPWBXmyqGNjxHHN4aCDN0ronIGR7
xO4O3Dh0mySntsI1J1ELAgZ1NtZVo3lkUVROmmJjNlm7ZbMcCjgZNTAANQb5zuZfMjtFcm76
twuoO6LjuCIsyRiAWPye37RzNIRqpTtV8EjPUknAqqOTJjnOcmTFApMQ7tODlNld7durctu5
52eiL+GYYz8Tccs6mtE0bHHfpP2yjxQ6iAgomCKhSDom1S9QpgLQRS4VnH1uxO86Nz3CV7N7
wNomOBO5Jskca3wvHskrbs4HYMhSURREBLo8QNQd3AwMvvOjuXfk/f8APWrI21cM/BQJImXX
YRsK2glNFBZdimbl3IqlKDlTmiKAYqgAUCkwoJk2OvOa3G2ase/bja8lKXDCxslINwLlKC7p
sRU4kLiOBDCbMUBHECiGPGg7igUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUGlSs22kLzdbhJMgC4H
se2hnMjqKCJmDNddyilpibTDKo5UNmAoGHHiIgBcA4Z/3Ydk36Oh2GuzAr55LNTx0vLRyjN1
IAUHfJqMnSJ2ya4lAVUURIkc3WMQTcaC/Dd23ZO30mbaJtkiLdjLBcqLQXTxRueYBuk2B6si
osZNZUCIkEDKgbBQNQPdMTUG5ltndtJ1teDOZgkniN/KN1rsTWUWOD1Vq1RZoH4n9yMmk3Ty
ClkEpigcOv1qDT3P3ctobvdtJGcinZnrRmhFi/azMsxdOmTX3pF6s0dpKOylxH+kGU6TeyHE
OnX27sxw7tR8pGF1rHMoe1jFUVIDIVWSkcbKUpwA4C3VMTA4GDjj4wAIBoL72B2p3InPxLdU
SsaUOgRm5ex8nJRSjpqmYTERdDGuG/MJlExspFs5QxHAOI0Fa2wu0riAu62XEAVWPvsBJdRF
HLs6zxLT0iJa5lRWTSTJwSTTOUiQCOmBcRoJAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBE3+67/BX9sU
Es0GltyzbatJ3OvbeZA0WuWQNMzZwUUPzD87ZBoZXBQxgLik2TLlIBS9XHDMIiIaR/sztjKQ
90W/JQKTqPvN/wBs3I2VOscrmQBFugVwURPikcpWqWUUhJlMTOGB8TCGrh+7rtDBQc9AMIhw
dG6ECMp946lpR5Iu2qeIEbnkHLpR2CRQMYATBUC4GNw6w4h08ht7ZkohbLV3FJaFmukZC2W6
QnRSYuW7VZkkZMiRilECILnIUpgEoY44YgAgHFv+61sTKTTidkLaMss5flmTszSMl2eSSBcH
Iu0mAOeVSWMqGY500imOImzCOY2Id5C2bbVvTtwXLDsgbyV0uG7yedaihxcrtWiTFI2U5jFJ
lQQIXAgFDhiIZhERCPmPdR2FjpJlJtraUzRb1CVhmispKLMY162cFdpKsWarozZsJVSgOCKZ
AEMSiGURCg6mS2e20mIa5belIBBzH3g9CWuJsoKgg6fgkgiVwA5sU1ClapZTJiUSmIBgwNxo
KNvtnNu9r13r2z41VJ9IlSSfSr9++lX6ySOIpJGdyS7hfTIJhEqefIUREQDjQdrQKBQKBQKB
QKBQKBQKBQKBQRXtJ/qfvd/eaM/yjCUEqUEaXV3cdnrxuB5dUrDLtZSSy9qu4eWlIUX+QoEK
LwsW6bFcCBQAuKoGHLw6KDdK7QbaKWE02uTt9s2tViqycNYRoB2qBFY94nIIG9wMQwiDhEqh
sR644582Y2IeSmz22k3Nz9wy0Ci6d3XHkh7lIoZUW0kzT4EK5bZ9BQ5C9UqpiCoUnVAwF4UG
qtPu9bT2QpJOLdjHSTqVZHinEi5mJV69SYqB1m7V07dKrNk8cBAqB08BAohxKUQDdG2n28G1
ICxywqScHa7mNfwMekdVMjVzELkctFAMQ4GMJFUwMOYRzjjnzYjiGgu/u3bMX3cTu6Lnt8zh
7JAkEwmi/kGjOTBEoEID9m1cJNneBSgX3dM/VAC9HCgklJJJukRBAhU00ygRNMgAUpSlDAAA
A4AABQV0CgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgxnj4GRmxRQVW5lUqACimJwTzFMbOph4pAy4Cb1
RCg1o3QQGouuy5AQBuo60gaG1BBNTT08uPvhukpfCXjQZITZRegy5J2Ai6My1hQNpYlbczq5
vih97A/xnVoMZK6CKtk3PZcgTUQYudI7QwKFB8oKYJmLjwUSwzLF8gvGgujcJQOJOz3vAzsm
PLGw+adI449CnwY+XQeFuMpsv/hz4M3JdLYwYc6bKGPH4LpV9gFBQrc5EkFF+y5A+mjIL5Ct
DCc3Z6oJCQoY8TrY5kC/CF4hQXxnCg7FpyLsRBym01gQNp4qIa+qBviw8QTeA/VoMf8AFBOV
5rsuQw5cXWlyh9TAFNPTy4++eHL7HjQZITZReAz5F2Ai5O01hQNpAJG/Maub4ofEA/hP1aDG
SugirdNx2XIE1EI9xpnaGA5QkFRSBMwY8Do4Zly/Bl4jQXBuIgCIdnPRwF4HBsbjyY4Dh/8A
N6UvZ+Cg9C4SCYC9nPeJmhcRbGwDnBwAR/gn8L7CgtK3QRJso57LkD6aD9zpkaGE5uQVBIUy
lx4nWxzIl+ELxCgyRmyg8FnyTsRB0VnrAgbSETNgc6oG+KDHIJ/jOrQYwXSQWoOuy5Di3K60
uUPqYGU09PLj74HSJfY8aDICcKLoGvIuwxcKNdUW5tPFNDX1M3xY+IU3hP1aCwlc5FUU1uzH
5dRKOXyGamAxe0VRSAhgx4HRwzLh8GXiNBUa4yFAw9nPhy890NjDjyJ8g4f/ADelH2YdFBV+
ICamn2e98dqnm5Y2HzoMQNj7FP4QfJoLSt0ESbKOey5A2mg9c6RWhhUMDJQExTKXHiorjmSL
5ZeNBkjNlB6LLkneIOgZa2gbSERag61gN0aXHTz/ABnVoMYt0EM1K67LkAzN0nWkLQ2oAKqa
emJcffC9Ji+AvGgvhOlFyDbkHnFdZtqcubJ7ilq6mb2BvFKbwm4UFlO5iKJJq9mPy6iccrkM
1MBi9oqikBTBjwMjhmXD4MvEaCo9yEIQ5+zXxshX5sAamER5BTTEA48RW6UfjC8QoIrCdKPe
y0uRd8LKwzcubL/5jr9P8z/p9WglQtyEMQp+zXwZix58otTAIdoK6QAIY9KPjL/Fl4jQBuMg
FMbs18OUHw4A2NiPIKaYgHH4XxkfZl4hQVDcBQPk7Pe+O0Jm5Y2HzscAHH1E/hB8igtqXORN
A6/Zj82RGQcZCtTCc3Z6oJCQAx4nWxzIF+ELiIUF804UrkzbkXY5V0m2qDcwpiKqQK6gG+LL
jlMbwG4UGOe6CEaHd9lyBgI2cu9IrQ4qCDY4E0gLjxUPjimXyg40GSM2UHosuSd4g6BlraBt
IRFqDrWA3xXHTz/GdWgxguggtOb7LkMOWK70uUNqYGPk0suPvgdIl9TjQZJZspnhWfJOwEzo
zPWFAwJAJWwudUTfFDhkA/xnVoMZO6CKNU3XZcgUFG7N1pGaGBQoPFBTBMxceCiWGKpfILxo
L5Z0plwQ5B4GKy7fUFubIGgQT5xH2B8MCG8oeFBaJcxDpEV7Mflzpx6uUzUwGDtBUUgKIeAy
OGZcPgy8RoK/xETEQ7Oe8BeB/Rjf1I2UR/8A5elL2YdFB5+IicP/AA57xFkH9GN/XT5A/wD6
ulX2AdNBSe5iESOr2Y/NkTkFcpWphMPZ6oJCUAx4mWxzIB8IXiFBdGeKC4ocg8HBZBDODc2Q
eYIB84D7AmOBx8keFBYVugiTVR12XIHBNu9daRWhhUMDJQExTKXHiorjikXyy8aDJNNlK8Mz
5J2IldEZ6wIG0hE7cHGqBujSDHIJ/Afq0GMN0EBoLvsuQHBsd3pcobUwIfJpZcffB6QL4Q40
GSE2UXoMuSd4i7FlraBtLEGvNa2bo0vg8/RqdSgxiXQQ7UrrsuQDM2bu9IWhgUAHBxJpCXH3
wmGJy+SHGgyCzhTOiteRdhmcKtdUUDaYCkiK2oJvizYZSm8JuFBYTuciiBF+y5AudBg40zNT
AcoP1RSAghjwOjhmWL8GXARoLoXAUT5Oz3vjuk83Lmw+a9JsfYqfBj5VBQW5CGKU3Zr4MwMD
YC2NiHPqaYAPHpR8Zb4svEaCKto7nIO52+o9mPw5e6opMcWpuvmt2HZ5icesUBT1BH4oxT9A
0Er/AIhLnEnZ73gd0TNyxsPmvSOPqKfBj5VB4W4yGy/+HPgzcl0tjBhzpsoY8fgulX2AdNBQ
rc5EkFF+y5A2mjIL5CtTCc3Z6oJCQoY8TrY5kC/CFxEKC+M4UHYtORdiIOE2mqDc2niohr6u
b4sPEMbwH6tBj/ignK812XIYcuLrS5Q2pwU09PLj74PTl9jxoMkJsovAZ8i7ARcnZ6woG0gE
jfmNUTfFD4gH8KnVoMZK6CKt03HZcgTUQYONM7QwHKEgqKQJmLjwOjhmWL8GXiNBcG4igIh2
c9HAXgYg2Nx5McBEOPQp8F7Og9C4SiYC9nPeIsy4i2Nh88HAB6ehP4X2FBaVugiTdRx2XIH0
0H7nTI0MJzAwVBIUylx4nWxzIl+ELxCgyRmyg8FnyLsRByVnrAgbSETt+Y1QN8UHiCfwKdWg
xvxQTlQddlyHFuV1pcobUwMpp6eXH3wOkS+x40GQE4UXQNeRdhi4Ua6ooG0wFNDX1M3xY+IU
3hP1aCwlc5FUE1+y5AuojHL5DNTAcvaKopAQwY8Do4Zly/Bl4jQVmuMhQMPZz4cvO9DYw48k
bKOH/wA3pR9mHRQe/iAucCdnveJ2qebljYfOuIGx9RP4QfJoLSt0ESbKOey5A+mg+c6RWhhU
MDFQExTKXHiorjmRL5ZeNBkjNlB6LLknYiDoGWsCBtLEzUHWsBujSDHTE/RqdWgxi3QQzUrr
suQDM3SdaQtD6gAqpp6Ylx98L0mL4C8aDICdKLkG3Iu+K6rbV5c2n7klq6mb2BvFKbwm4UFh
O5iKJJq9mPy6iccrkM1MBi9orCiBTBjwMjhmXD4MvEaCo1yEKUxuzXw5QfmwBqYRHkFNMQD+
K3Sj7MvEKCvt8urpdnvPfGyWflzZfnJc2bH2JOhQfJGgsqXQRNso57LkDabd250itDCoYGig
JimUuPFRTHMkXyy8aDJ7bLzosuSd4g7Blr6BtLEWvN62fo0vg8/RqdSg9JMlPAdv8m6AOXF1
yAoCDzACZ9PR6dTwZfV4UGxoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBE3+67/AAV/
bFBLNAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBFe0n+p+9395oz/ACjCUEqUCgUCgUCg
UCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgjtluLMOO8JMbSKN0AimFrxNxoOgKcHQun0lIMlS
GMJxIKYEakEoAUBAc2IiAgAAfbjy7XvBRG0xUG4RL61pa43DswH5kHLGSj2aZCmzgQE8jo4m
ASiIjlwEAAQENza+7G1l8S7q37LvKGn5RiUTvY2LlGj1ygQpgIJlEkFDnKAGHAREOmgx4fen
Z24bmPZUBfcDJXCmdVFSBZzDFd+VVARBUgtk1TKgYggOYMuJcONBmSe6G2cJdLWxpm7Yhhcj
7IDK33Uk1RkF9TxNNsdQFTZvBgXjQUXVuvtbYrnk73vGGt5x7l7hKyjRkf3fPpdVwoQevpmy
+rlHDoGg3Zp+CLIMYk0k2B9KIrOoxkK6YLOm7fT1lUU82Y5E9ZPOYoCBc5cfGCg8RuGAcLyb
ZvJNlVoQxU5lIi6ZjsTnQI5KVwUDYpCKKhVAA+HUMBugQGg1dn7l7c7hC8LYN1RNyjHmAj8I
eRav+XObHAqvLKHyCOA8DYUFqH3W2uuK5XNl2/eENJ3Czzg8gmcm0cP0dPx9RumoZQuXw4l4
UHU0CgUCgUCgUCgUCgUCgUCgib/dd/gr+2KCWaCENjO8G+3S3R3U24mmSDE9lSh0LeWRA5TP
4tNZVgqqbOofMdN41WIcSgUAASBl8Jgo297wz+++8zf+zCLFEkBajFupFy5SqAs9fIKETki5
hPlFNBRdNLgQMDlP1jcMAko26O2RLvDb493Q5bpN0W0Mk0CTHEub+iamt0cfF6KDPVvSzkEp
1ZadYJp2uUT3KoZ4gUsWUqAOhF4InwQAERBT3TL1Ot0caCtzdtqs5BlEO5lkg+kUFnseyUdI
kXctWwFMsskmYwGOmmByicxQEC4hj00Hn4utPsaNuPtpl2TMmZkiJTmkeVemkTEIzButmyKC
uZQoJZRHOJgy44hQa6e3R2ytafZ2pc93Q8RNyOXs+GfyTRs9cZxyl0kFVCqHxHgGUBoOooOM
ab1bNyF2msFhfkA5ucq6rM1uIzDFSSBy3zaqItSqirqEyGzFy4lwHHooMue3R2ytafZ2pc93
Q8RNyOXs+GfyTRs9cZxyl0kFVCqHxHgGUBoKb03X2t23VaobiXjDWso+Kc7FOalGkeZcqYgB
xTByomJgKJgxw6MaCwfeTaBN9DRal8wRXlxJIuLfaDLsgWkUXAAKSjQgq5linx6piAIG8FBm
3puXtztui1c7iXVE2si+McjJWakWseRc6YAJypi5UTAwlAQxAOjGguRW4dgT0VET0Hc0ZIxl
wLnZQMi0ftl20g6TBUTotVUziRVQoN1REpBEQ0z+xHANnKTUPBoouJt+hHpOV27Juq6WIiVR
07VKigiQVBABUVUMUhChxMYQAMRGg5xbePaJvd4ber3xBJ3SKpGwW0eWZFkxXUKByJ8oKutn
MUQEC5cRAaDIn909sbUn2dqXRd8PDzcjkCPh38m0avHIqGyk0kFlCqHzG4BlAcRoNFKd4/u8
wcm8hJvdG1o+Rj1lWr9g6uCMRcN3CJxTUSVTUXAxDkMAlMUwAICGA0HbsJ2ElXb5hFyDd45i
1E0ZJu3WTVUaqrIkcJkWKQREhjJKEUKBsBEhimDgIUGou/czbfb07RO/rribaM/MJGBZiRas
BcGDpBIHKhM48fJxoLN3bsbWbfps1b8vKGtskiUTx55eUaMSuCAADmSFwoTOHHpLjQdDFykZ
ORjObhHiMhHSCKTpg/aqkWbuG6xAUTVSUTESnIcogYpiiICA4hQZVAoIr2k/1P3u/vNGf5Rh
KCVKD5s2XvDvZ7w7VWvughcVkRadyskpAkce2JlcyAK49QVAniAbDDpyhQdxs9vtE3TsLZG7
e6MpE2w5ueNSeuhWckYsgX0jLKgiLtURylIQx8BOYQKAiI8MaDuY3cfb2atNxfsPdEW+tloR
ZV1cTaQbLRySbcBFU53RFBSKUgBiYRN1fDQbN9PwUZJRsNJSTZpITJ1Uohiuummu8UQSMuqV
umYwGUEiZROYCgOBQER4UHz283ouHdDdF7Ytnbk29t1FxkkvDNGzoGb+6bhdsFRQeGZNXa5U
kW5FynQKcUVznOkccChhQTLee7+0u3L1CN3CvaEtd26T12rWZlmceqqkBhLnIRyqQxi5gEMQ
DDGg3LC67WlRigjJlk8GdaHk4QEHSKvPsSAiJnLbIYdVIAcJYqExKGoTj1gxDFe7gWHGMpqS
krkjWjS21Co3E6XfN00oxUxCKAR2cxwKiYSqEMAKCUcDAPhCgtRG5O3U/bxLugbpipKCUcJM
U5ppItV2RnThYjdJAF01DJiodVUiZSZsxjmKUAxEKDKuK9bNs/Q/Fs8whOZTdLNu0XiDTVSY
oGdOjk1jlzFRRIZRQQ4EIUTGwKGNBztub+7E3jNNrbtHce25yXeiYGcXGzke7dLCQgqGBNFF
YxzYEKJhwDgACNBs4fdba64rlc2Xb94Q0ncLPODyCZybRw/R0/H1G6ahlC5fDiXhQYF0757J
WLMKW7e24NvW9KolIdaMlZpgydEIoXMQxkl1iHADAOICIcQoOrQmod1Ku4Fs/QWk49NBd/HJ
rEM5bouhUBBRVIBzkKoKRwIJgADZDYeKNAJNQ6kwtbqb9A0q3QSerxgLEF0m1XOokksZIBzg
mc6RylMIYCJDAHEBoMQ142iWHf3CacYhFRarlvJyYu0QatVmapkXCayubIQyShRIoUwgJTAI
DgNBbtC+rI3BjDTVhXDHXLHkUFE7+Iet37cqpQARIKjc5ygYAHiGONBvKBQKBQKBQKBQKBQf
NF1bX2vuZ3y5tC6e0gRYWDAHRNFTMrDGA6s5MAIKHinTYxwEC8AOIgHgoNDJ2NamyfeScS9t
REtcDYm192vnMI9lpSeXkTM5SKPyqHa7l2IGVDqZC4AYTBiA0HGWPuGxvzfjYV1AytpLNWzu
bBzAWVEui9iEcW0/MRo9kzLaIjnKAaAt0DCcmbL1eAcNt9czB1GWFa/4ot+akILcl68HbONj
lUrxIcbsfACyr4HbgASR1eaUAzRApm5dMygY5jBvnFp2QH5j7eb8buP7OnZ+4ZtaStzseBOv
LtXjw6se8i1XEU5frALYUgTFFY50DkyEyZAAAk5xe+yW3Hep3TNvNKxrdRe2rNaRbucSSUWd
kKErzSSQ6Y5zq+5iZIgYqCAYEHLwDjrKs/ddjM92+AgJBO0ptGG3Jcsu3YpaUFnCryUatHtV
WhXbM5Dps1EE8DK4p5cghjQezlt7gqx3eJYXSuW7l2122M6vUsJGLMglYBrGwrmSbN2XMOz4
8iAlOTVOKpQMAB1wJQdBuNLWxvVdsSbujyDRzPxdu3aynJ2AKDdJo2fQizeMZuXBATICvaQo
KpInHOnpHPgUAHEOX2hhdlZX8rrWd7yyBZ+3HsQ6Zbb9jW+wlWEmyyajR0RlDpP0SY5klzmU
AqhDGzKCU2YQ+7aBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQRN/uu/wAFf2xQSzQfCUZdKm0ex+2/e/ZslH6a
Tq6xupq1ARVfRl6yrp+0ERIAiYSyPKAXEOAHNQSFY1kPdm93NhY+WOVWduS3byjbvdj1uZmH
izG43SgG9UXJHAgIiPV4UEbIzm3RO6u/2Ll25Ft+TFeohbpW4hcKl6KO1DoSxDZRUEnMiVyD
wDaYJcc4AGABve9WpL3i13EdbUroISVoWRcMfvHdYoqHjX7cYlwdOFKiUxNR6Q5hXIrqfMym
wNqaopGDebVGeWcW7LX3eEHO4V126ZxaVx6R0mkpb7WOExIyOSMJ+XOxHMK7fOY5xNriY4G6
gcTH2/vEh3cu7bKTt3xUjaoy20520C1t1dq9RRUeRwNyqPzSaxDimAlAxuXLnHoAmOFB2LK7
tk7HJvHZHeFbt1bouO4J12EK9aGcSNxQ7sQCJJHBkOdyBWopoEIliKShBAQKPEQnfaVzM7ed
3u0ne8siRlJW/bzA92yT1UClbqNWZBcGXVMYwCYmUdQ+PWMAj4aD5Ftfe/Z2dt3YtuwvKIXn
ZTdOSuiVjU3qHNN0p49wOETOEgMBkx+eoJiBgDAxgKOA0Ehsru2Tscm8dkd4Vu3Vui47gnXY
Qr1oZxI3FDuxAIkkcGQ53IFaimgQiWIpKEEBAo8RDc7ORF6we9Wz0VuIc6tyM9o37abUUETH
5xKUgiqlUOJjZ1CjwObHrG63hoIz76G6DV5C7y2EzSt62JVm1bkTaP4hw+um5hBkgum+Yi3U
QBJJETaRHAg40xROJgTAtBKG5m+my0T3u7Sj7uveJgy2Fbs8vIi9foIECQnVo5Js3NqGANQG
6Cqgh0gUxRHgYKCC2m5Fsqd2/Zybty94eFGG3anTPLifAR8xjBdLXO7RO6RK4bYlUQXIcoCq
TEpymAcKCUrj3QuLdXba3X0wswmm8JurY0dGXjBN3DWJnWhZaOW5tqk5VXMUCKrGQOIKqJio
mIkOIDgARRubc7VpNb3WepckEd6vuAykkdtTx6h7unCoNYVcpIx4V2OiC2jkTEGZxKYpzagY
9QO472u50bINd6tvARti13yEQ4blaS0M6lLoupQ0QRZB0wI1VbAmkmYwIpOTC50TomOchSkw
oJefqPHfeA7vTp5nUcGtO8FXRzgObOZKBzCb1BEw/wD60ER3DvBIbXd4rfxSK3Ita2XnPwLp
raFyRrh47mFCWtHgUGyjWQbKlzCGQoEQVHP4B8Wg621NyrDtnc+7747y7ZrZz6+oi13tsN7j
IBipxwxCfOxKCqpcplUJAy4qoFADmE5TZRAQwDB3fZPpfdh847vakc9k39pIM77azUOo8joG
BaoOXUcKAkXaLNnbjmhBNoXqnKGqchNPEwTp3XP/AMZdo/7oW1/9qb0En0CgivaT/U/e7+80
Z/lGEoJUoIS7k5Dk7pu1YHKJR7CZjgIYcBKIgP8AygNB84WhMWTbOz/cym9y1GjW3mZny75x
KEKZoiP4bfi3VU1CiUoFVEhgOPAo4GxDDGg324y1u3VY/ei3G2qKQbBl7KRaDINEcjCXn2Ta
RM7eNDABSqFI2VbpKKkASqGLhmHT4BujRlx3Z3i9jN9byQXZOblmJ9ra8Cv1Rh7fLa0mq3Iq
QMQK6dj84cYjiXqJfBYiHJSTbbi0tmd1O70+jEibtyE7cZ7TZEb5ZqafSkiq9gpdBQpAMYqI
Lo51imyogibMYuUaCYmQu7w3T3fuxNXn2tt2gwsoZFuUQbuJlAZF9JkSwxDMkK6BDlARym6o
9YBCgi2Lnr0hITunR23jEXV0zu2clEQq6qYnaR667K2DnfPP/gtk0zqCXpUMUqQdY4UHU7QQ
u3+x0p3g4y5pBJKAi5y3Du5+4UjPklJJzb8a5O+fcSgYx3quuobMQAMbHMQMBAI0fXS3Q253
pvkz1reLE12bay/4rtBgq3h5IqE9GpmZx7LUcZnCBG5dUSrrCoZUhRNiXKASK5s671+8VsZv
FucQ7e6blmJ5BvA6mo3t2JLa0oo3jiGL1TLGH3R0qHvivVDqJkoOmYRN1TVzd7eJslU7W4JE
7Fpb7tM+kZORVshiRuYqgiAFMVQxRxx4UEVbQwuysr+V1rO95ZAs/bj2IdMtt+xrfYSrCTZZ
NRo6Iyh0n6JMcyS5zKAVQhjZlBKbMIbfdA/4v7vHes3TjQM4irrVWQtx0QBMk7joOIZxwuEB
w6yRnKTjKYOAgGICIUF/cTcp7tp3qtznTPce2bCXewFoqNmF2Ry74JkzcZYCptuXfs1S5DGy
n0yLGMJy4FxDAwbO3Xu8u5veHaXhazxnt3MSu19pv5+Km4VeaFuq7lpZTlgKR9HGTMQ2bibE
RDpKUQGg5C32UhGbexU5uQBZy1Le3gvB7uQo1YKFaqlI9lEG787TO4EGiMkZJU6YmV08CmEw
6YmoJi2umbNv3vKSm4Gyy7Z9ZxbY7MuuaiS5Y1/OBIJqsClUIAJOFm7YFwOcuYSFUIUxuIAA
fRNAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBxNvbakgN2Lz3RLICuN3sIGPNGijl5YYQXw6gK5xz6oPPFyh
lydJs3VDtqBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQRN/uu/wV/bFBLNAoFAoFAoFAoNBf9lxO49iX
Ft7PHVSjbmjnsQ/VbCQq6aD5A7c50jKEUKBylOIlExTAA4cBoLd6WHB31bre15cVEWDZ9Dya
ZGwkKIqQkk2lG6Y5ynDTMq1IU4YYiQRABKOBgDo6BQKDnbZsaFtScuu4IwVBdXjIoy8qCgkE
hF0Y1pGFKkBCFECabMphAwmHOY444CBQCm1rCg7PmrsnokVRc3jJJzMqCpimKRwnHtI0CpZS
lECabQpsDCYc5jjjgIFKHSUCgUCgUCgUCgUCgivaT/U/e7+80Z/lGEoJUoFBxN6bakvC/Nvb
4GQFoaw38jIAz0dQHgSES6jBTz5y6eXmAUzYGxy5cOOYA7agUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCg
UCgUCgUCgxngSQmbdnikBdUvOawGERQymzaeUQ6+OGGPDDGg1olvXlRynj+Z5dTKIkX0+a1P
cx8bHTyeN5Wbo4UGSAXHzoZjNOU5o2IAVXV5LluqGOOXV5jpHxdP+VQYyRb05ZPXPH8xoMdY
SEX0+a1B50S4mx0xTw0ceIG8bEKC6IXXnHAzLLmd4dVbHJ/VfK6Q+E/m0HhQu3q5jMf6lmwK
t7L55h1vCX3r1B8bGgoVLeegponj9bRkNITEXycwKochmwNjkBPHXw4ibxMAoL4hcnNjlM05
XmSZQEqupymh1wEccNTW6PJyfxoMfLenK8Dx/M8uPHIvp83qcBwzY6eT/wB7N/CgyQC4+cDM
ZpyvMnxACq6vJ8v1A6cNXX6fJyfyqDGSLenLp654/X0I/WEhF8nMgqPPiXE2OQU8NDHiBvHx
CguCF2YjlOywxeZcSrdGPzTHreAPffV8nCg9ALrzBiZlhmaZsCrY5cfneHW6RD3r+djQWlS3
pyymgeP19B/oici+TmRVDkRNgbHICeOthxE3iYBQZIhcfODlM05Tmi5QEquryfLBmARxw1df
oHxdP+VQYwFvXlQxPH8zy5cRyL6fN6nWHxsdPJ0eVm/hQZABcnNBmM05bmFMQAqupyuh7mHT
hqa3jeTk6ONBYSLeWinrHYa2lH6uUi+TXBUefy4mxyClhoY8QN4+IUFRgu7A2Q7HH59kxKt4
T/Mset4C+/eqPi4UFWF1anjMsmdrj1VsdPD5z5XjCPvf86gtKlvTllNE8fzGg90RMRfT5rUD
kxNgbHTBPHVw4ibxcAoMkQuPnREDNOU5oMoZVdXkuVDEBHHLq8z4fF0/5VBjFLenKlzHj+Y5
dLNgRfT5rU91EOtjp5PF8rN08KC+AXNzIYmZ8vrq4hlV1OW0vcvDhn1fG8GXo40FlMLx0k9U
7DV047VylXy6oKj2hlxNjlFLDQ8IG8fEKCo4XflPpnY5sr/JiVbDMKnzHHrdAE9+9U3iYBQR
WAXL6WXEzTT/AAVwDKrmw7R/6WHv38z+NBKhQu/IXOdjnyx+fAq2GcFfn+HW6BT949Q3j4hQ
BC7sDZTsccH+XEq2GIqfMcet0AT371TeLgFBUIXVn4GZZM7TyVscmPzryukfg/51BbULeegf
ROw1tGQ08xF8nMCqHIY4GxyAnjr+ETYZMAoL5guXmTZDNOX10soCVXU5XSDVAeOGpqeL4MvT
xoMc5b05Q+meP5nlnOmJiL6fN5w5cRADY6eTHUDxsfFoMkQuPnRwM05TmgyhlV1eR5UMQEcc
urzOPHxdP+VQYwFvTlOJ4/meWLiORfT5zP1hwzY6eTo8rGgyShcfOFzGacpzRswAVXV5Llhy
gA44auvhiPi6f8qgxky3pyqeseP5nl2eqJSL6fN6g82JcTY6Ykw0vKzeNwoL4Bc2uGYzPR1l
8wAVXPy+QdDDrYZ8+GfwYdHGgtELeOkTUOw1NOP1MpF8usCo8/hibHKKWGh4QN4+IUFWF2Yj
1mWGLzDqrdGb5n5XgL776o+LhQMLs4dZl0sseqt0Z/nnleEvvXqD42NBScLx0j6Z2GppyGnm
Kvl1RVDkMcDY5QSx1/CJvEwCguiFza45TM9HWQy4lVz6GQNfw4Z83ieDDpoLCpb05VTRPH8z
y73SExF9Pm9QOTEwAbHTAmOr5Qm8XAKDJMFx84bKZpyvNEygJVdXkuXDMAjjhq6+OA+Lk/lU
GMJb05QcDx/M8sfAci+nzmfqD42Olk6Q8bGgyQC4+dDEzTlObERDKrq8jyvAMccurzPh8XT/
AJVBjELenKl1Dx/M8s3ziBF9Pm8464h1sdPJ4geNj08KDIKFyc0XMZpy/MK5gAqupyuiOmAc
cNTVwzeTl6ONBYTC89AmseP1tFhq5Sr5OYBUeeEMTY5BTw0fCBsc+IUF0AunPxMyyZ3WPVWx
0/6r5XjB8J/NoKChd2UuY7HNgwzYFWwzAp8+w63QKfvPqG8fEKCKtoy3l+Z2+uY7DH8VRXK4
EX4Jfh2HzZ+t43K5ADDhq5h8XAKCV8LqzjgZlkzusOqtjk/qvldIfCfzaDwoXb1cx2P9SzYF
W9l88w63hL716g+NjQUKlvPQU0Tx+toyGlmIvk5gVQ5ATYGxyAljr4cRN4mAUF8QuTmxymac
tzCeACVXU5TQ64dOGpreL5OT+NBjiW9OV4Hj+Z5ccByL6fNanAcM2Onk/wDezfwoMkAuPnAz
GacpzJ8wAVXV5Pl+qGOOGrr9I+Lp/wAqgxki3py6eueP19BhrCQi+TmQVHnhLibHIKeGjjxA
3j4hQXBC7MRwMywxeZcSreLj80x63SAe++r5OFB6AXXiGJmWGLPNgVbHLj87w63SIe9ep5WN
BaVLenLqaB4/X0H+iJyL5OZFUORE2BscgJ462HETeJgFBkiFx84OUzTlOZLlASq6vJ8uGYBH
HDV1+gfF0/5VBjZb05UMTx/M8uXEci+nzep1hwzY6eTo8rN/CgyAC5ebDEzTluYUxACq6nKa
HuYdOGpreN5OTo40FhIt56KeseP1tGO1cpF8muCo8/lxNjkFLDQx4gbx8QoKzBduBsh2OPz3
LiVbwm+Z49bwF9+9UfFwoPcLqzhiZlkztceqtjp4fOfK6R+D/nUFpUt6csponj+Y0HuiJiL6
fNagckJsDY6YJ462HETeLgFBkiFx86OBmnKc0GUBKrq8lyoYhjjl1eY6B8XT/lUGMUt6cqXM
eP5nl0swgRfT5rU91EOtjp5PF8rN08KDIALl5kMTNOX11cQyq6nLaXuXhwz6vjeDL0caCwmW
8tJPVOw1dOO1RKRfLqgsPaGXE2OUUsNDwgbx8QoKjBd+U2Q7HNg/yYlWwzCp8xx63QBPfvVN
4uAUFeF06vjM9PUbeStm0cvzjysM2b3vwYdNBZULenLKaR4/mOXd6QmIvp81qByomwNjpgnj
q+HN4vCgycLj50RzNOT5sBAMquryPK8Qxxy6vM+HxdP+VxoPSBcHYGBzNe2+XHAwFU5Pm8nA
cMdTTz/xzYUGxoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBE3+67/BX9sUEs0CgUCgU
CgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUEV7Sf6n73f3mjP8owlBKlAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoF
AoFAoFAoFAoFAoFAoFAoPkffC79uI/vSvYDePcySsa3kbJiX8Q0Z3XI263VfqS8omuqVNk5Q
KqppJkAcQMOAAFB02zm+r239nIGRus0ve7y5ZeZZ7ZpNkElZ64YFs5WUYPFSLGapl+ZlKc6y
wpFy5THEDH4hIkLvxFT0BcT5ha09+IrVUbITNhHaNizqZ3ol5cSE5kWp01CiJirFcClgU+Jw
yGwDmp7vfbcWfYlzXxfETM24pZz6MjLkt1+3a9ptDy50gbK4N3Src6RiK6mZNY3VKbhmDKId
jfu+dibdXbYVlTaqq8luO8UYW6VoCSifuKQKHXVMZQmCQCchcxcwiY5eGGIgGBeO/sXbV0SV
n29adwXvIwKSC9xktpm2cEjAdE1USLGduWwHVMngoCKOorkEo5OsXEMu3t+rAuectmJilFzM
7zjzSVpzx0yFjpE6WYV2SZ8+oR2iQuc6KpCGy5suYU1AIGBZveOsm/29hntNhIvnV/MO22sc
RJuDiLisBAXklivkSS1A0i5THMdTgmU+UwlC6t3h7HQ2Rm9/DNX427A9s802BFHnlOxH7iOW
00xW0xzqtzCnmULiUQE2UcQAM2/96IuyLja2XGW9MXjcrloaUNA26g2VXbsAUFEHK6j1w0QT
IdQBKQDK5jiU2Qo5TYBu9utxbc3Ptoty24KyRCLLspCOepC3fMHzU4prtHSBsRTVTMGBij/A
wCJRARDqKBQKBQKBQKBQKBQKBQKCJv8Add/gr+2KCWaD54u63nW6venkLKf3FPR1u2xZ8a/W
Y2/PykIQ0nKyjwhDq9muEBOYEGg4ZseA0GJsnue0222kul9espLT5Ii+rnte3UXDhzMzL3Sn
F2bBiidyodZZTKUClzn4FATGMBSiIBI1rb8QU8+mYOft+Ys+ehI802vATyDYjpeNIIlM5bHZ
OXTdUhThkNkVExDCUDgXMXEOetrvRsJ9OwZF9t/csFCblrNG1qXBImgDtVjv2Csk21E2Mu5d
JgogiY3WR4DwNgNBuz94myUdp5fdxdnIJNIR86hn0CZJDtYJVrIjFgyKiC4pCsq4ylTDVwMB
yjiADQePt/40LpkLati0LhutCEdkjbgnYRo0Wj494JSHOgcyzpFZY6RVCiqDdJXJ0G62IUFV
wd4ixbccXlHu279eRs6SjYIYtsiko6l5OXYISDRtGp6oapzkcAHXFPKJTmNgmUT0FV9b4ObH
dKNw26uueSaMySEq9iWLI7ZkmYonMQyrl6gVZQhQETFba2HRxGg2LHfHbyTmIWKZPjKIz9tO
L4YSpiabLsRudqQVjqKCUxREHhDAAl8UDY4YcQ5y3+83a01JwKT+2bggIO7F0mlp3dLsUEIu
TXclE7YhMjhRyiLgoe48ygjn4AHWMACEw0CgUCgUCgUCgUCgUCgUCgivaT/U/e7+80Z/lGEo
JUoPzo2k3RgHO021cpt9u7N3HvhNOoNJ3Z7q6ZGbRfCq9TCTSfR7xZwigkRlrKGUypiTLiU2
PAQ+790Nw4PaXb24NyrlSXXi7caKyD1FkQijk6aQYiVIqh0yiYegMxih6ohQLn3Dg7TuyzrN
kUl1H97u3kfEnRIQySajGPcSShlzGOUSl0m5ihlAw5hDhhiIBHq/ers1Aq86W259ayGrkzRz
uSmzbDAEFNcWyi2YXQOzNyKAIGXK3FLAM2fJ1qDd7gb7NrGu9eyWFnzd1yLOH/EkiMKaHTSa
x+uq3A6hpSRYiJhMibApAMOAUGEp3k7YdQdmyNq27N3RKXxDNroirXiW7M0khEuUklAXdi5d
oNUQAVik6y/WPiUmfAaDEed7LaiOjLTkZTn2Cl13IWyez3bYiDuKmhIYxkZFNRQukBRAoCYg
nAdQhi4pmz0HUSm9tkxO9UJsKuZdS6JyLczjcEyJi3RaNjiQNYwqAcDKCU+QCkNjkNiIcMQ7
+gUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCggC82m59o95ST3ItzbqQveBlrPioHWjJCFaik9Zykk6U
TUTlHzQwl03JBzFKYOOHgGg4m19l94bAmIjeaNths6kGs7dMiba9hIN0hYQ9ztmKZkWjpbRa
C4TcR4LnKIkSMKyoFPjgYwdzDxG6prgvvfGbsdwnKTkdD25C2A0mWaEn2ZHLullXCzxJcrQr
o53ygpgVfqEIUAVAxhyhF8B3d9w5acK1fWo8iLHnrxiJ+Zg7jmm03Lpt4+IkCPFnr0HTpRdN
dxyaSKWuuYgFMYcpR4Bah+7pvaWEby10MAkrg23mbQgtuSA9bGO+ta3Z1J0vIKHOqUiarpmp
gqQ5gUHlgAAxMGISuWP3a2c3Dv8Ak7OsVW/oO/JBvcDNZlKR7F1HyAR7aOXbu+0lkcUBBoRR
M6WoYuYxdPgAiHKwPd5v+Ytu0Nk7zT7Os+3nSt23PcUc8BJ3JzrySXlk2MUqicHbVBq4XNnc
+5LHKUhE8AMcwBgd1rYrdHu3wtmKN4Y0indMdGx+50Oq/brPYWRZJimg9bOVlTFWakTMKarY
iggnwO3KOJyiHNTHcwk5TutXnBqxkoO5EkpdS8bFJ3XJIxyx3c28csfmhJAsYAKtzpmEp0wD
E3ugAfNQTZdkJuRt7vVK7tWPail8xl1w0bDzUQzfMmciydQzh2q2WQGSWboGRVI9OVQuoUxT
EAwAbMOAb/Yex7ltOJui4LyQTYTd8zzy538MgsDlON5hu3ZotdcAAqhiotSCoYoZdQTZcS4C
ISbQKBQKBQKBQKBQKBQKBQRN/uu/wV/bFBKq6oooqLAQymmUxtMgYnNgGOBQHDiPgoPknZHc
fdmauW8t/wBrszPyUbucWEXtczaVtggEgI5jgzFQrqWRUKoqo4WVMTJgXOAYjxoNTt9bG5F1
WxchWNrqxl57a7rSN7Daso8ZAR8lNEWkiswdsl3KJVeQmAMBhESFVAoCOGYQCUfwrufuvfLj
cS67TUsltB2zOW7bsI9kGTqQfPZ0zY66zg0asu3IgmDNMqZRVMJjGMYQJlDEMJjtHuATarux
WyrGASR28e224vBuLhuPIpx1rvY9wOYFBKrlcKkT9yE+OOYOqAmANJIbeSEj3x1bRj1kj2Uc
sXunccaXEoo3AzIvDtCiUoZcrg6SToMcBFRoI/8AtDq7QZbubNTt12pC2CteEPcVxSdyRNyN
ZWOZoNiTjkXbhF8k8WI4KKCpzgUyCSwHTy8ANiFByM1sBuQx333A7xdpMSrXEyl413Z8U9ep
ixm4r8OsI6SbgQxzkZuDnRORJwJSHzEAp8UDUF3dS2N+b4ui4EpC17gkYGYj2adnx0PdrW3G
ESquxArsk0Zg8SdrKldGNiKPMoimBSlL42YNAt3Qrjv+B24tW+iOIlrB7TuLKkXsfKrN1GVw
KJxiJAOVi4T5pECpLGFM+dA+UM5R6tB1zu3t8dzrTtHZ+7bEC1mkHIW+8uS8O1mLpmujbrtu
+DspNuoZ4CjhRsUoCskjpEMYREwhgYPpagUCgUCgUCgUCgUCgUCgUEV7Sf6n73f3mjP8owlB
KlB8UW9ttvzPd1y1+7RJ7Vr2/NRzFkwG+pSWg1WUS4arFU59qWPeO3Zlk8uZIATJibDE5Q40
H0N3obJuXcju9X/YtnNAfTc1EuWkYzFVNHWXOHVJqLGIQuOGGJjAHqjQQ7u3uRuKXcvZzcG6
tpp23IC2LjO1knzqQt10OpcjFeAaARJjJuFBwcPSCbq8C40HN2R3X4PbeGabdTPdqhr+dRSx
2zS/xVgUmj9kK5jILvSvVBekWKiJSqlKgqAnDEphAeATgz2/vKbv7dm/pqPBgM3EM7QtBoqu
goqqyjSvljOjiiY5SEcOH5shTGzgUgCcCiOUA4Owtu93tmEttr1jbQPdbprt7bti3fbDKQYN
n7B5DF1yLIKvF0mixM66yaoaxR6pDEEwYhQc7J917cLda9H09uLHlhGl6EuuVlm7V6k4JBvn
MVEwMImXIcNR0RFsq4UVTJpgoGXOOBBMG0sDaDe5xdO32+W5EMmnfy9yLjezBs8aqIx8AS3X
cKjkUBUCnIK5U3WmnmOB3BsQ6psA+saBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQ
KBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKCJv913+Cv7YoJZoMWLi4yDjGcJCM0Y+Oj0UmrBg1SIi3bt0SAm
mkkmmAFIQhQApSlAAAAwCgM4uMj3D52wZotl5NYrqSWRSImd04Kim2KqsYoAJzgiimmBjYjk
IUvQUAoMqgUHKWDtbY+2SD9KzmCiCsqsDmUfvHjuSfO1CFyEFZ4/VXcKAQvAhTHEpA8UAxoO
roFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoIr2k/1P3u/vNGf5RhKCVKBQKDFkYuMmG5GkuzRfIJrN
3SaLlIipCuGixHLdUCnAQA6SyZFCG6SnKBgwEAGgyqBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQK
BQYzxiR6ZsY6qqXLKlXKCKpkwOJSmLlUyiGYnWxEo8McPUoNaNqthai17QkAAW6jTUB8vqZV
FNTUA2bHUAeBT9IF4dFBkhBoleg95t3mB0Z7pC5VFLMZsLXTyY4aWA5wT8XU6/jUGMlarZJs
m2CQkDAkgxagod8uZQxWCgqlOYwmxFRQRwWP0qF4GxCgujbqAnE/OveJnZ8OcWwxd+MGGboJ
8GHkeTQeFttAuX58+HLyXS8WHHkTZi49b4ToV+MDxsaChW1m6qCiAyEgUFEZBuJyvlynKEiq
CpjlMBsQOkIZUDdKReqTAKC+MEiLsXnNuwEXKbvSB0rp5k0OXBPJjhpiHWEnQJ+sPGgxxtVs
LXle0JDDlxaanPL6mUVNTUzZsdTHhn6cvDooMkIJEHYPObdiYHJ3mkLpXSzHbi3FPJjhpAA5
wJ4oH6/TQYyVqtkW6bcJCQMCSEe2A53y5jmLHKiqU5jCbETqiOVc/SqXqmxCguDbaBhEeee8
ReDweLBhzo4mw63wfwXxfk4UHoW4gBgNzr3gZobDnFsPmY4lDxuhT4UPhPKxoLStqtlWyrYZ
CQKCqD9sKhHy5TlLIKgqY5TAbEDpCGCJ+lIvAuAUGSMEiLwXvNuwMLor3SB0rpZituWBPJjh
pCHXEniip1/GoMYLVbA15XtCQwBuVpqc8vqZSqampmzY6gjwE/Tl4dFBkBAog6B3zbvEHCjv
T5pXTEyiAoCmJc2GmADmKToA/WDjQWErWbpIpoBIPzAmlHIAYz5cxzBHKisUxjCbETqiOVc3
SqXqnxCgqNbTcwGDnnwZudxweLBhzx85sOtw0+hH4sOBcKCr8Ooampzr3HO1Uy82thi1DAoY
ZvFP8IHl+VQWlbVbKtlGoyEgUFUHrUVCPlyqFK+UBQxymA2IKJiGCRw4pl4F4UGSMGiL0X3N
u8wuge6XNK6WYGvK6eTHLpYBn0/F1Ov41BjFtVsVqVr2hICBW6TXUF8uKglRU1AOJs2OoYeB
j9Ji8B4UGQEAiDkHPOPMQXVc6fNK5MVktISZc2GQodYpegpusHGgsp2u3TSTSB+/MCacckBj
PVxMIRyorFMYRNiJlRHKuPSqXqnxCg9NbLc5TFF8+DOV+URB6sAh2gpqGEBzcBS6Efii8C4U
EWdhI+ljqc27/wCCscvNK4f+Y6HRj6nW/wCn1umglMtstykKTn3w5Sx5MRerCI9nq6pREc3S
qPVWH4UvVNiFAG2m4lEvPPusD4MQeLAIc+pqGw63wfQj8UXgXCgr/DqGfPzr3x2h8ObWwxaD
iUMM3Qf4QPL8qgtKWs3UROgMg/KCiMg3E5Xy4HAJFUFTHAwGxA6QlyoG6Ui4lLgFBfNAomcm
dc27ATLpOtMHSoJgKKQJAQC44aZgDMYnQY3WHjQY57VbKNTtBkJAAO2ctBUK+XBQCuTgoKgH
zYgoQQwTP4xA4BwoMkYNEXovebd5hdA+0uZV0swNQa6QExw0sAz6fi6nX8agxgtVsDUGnaEh
gDYrPU55fUylPn1M+bHVHoE/jYcOigySwaJXhXoO3YmK6M90hdKikJjNhbaYkxw0gAc4J+KC
nX6aDGTtVsk1TaBISBgTbs2gKGfLioJWZxUKoY4mxFRQRwVP4ygcDcKC+WAQKuDjnHgiCy7j
ILtUSCK5BIJBLmwyFxxIXoKPEKC0S125EiJA/fiBE49HMZ6uJhCOWFYphHNiJlRHKubpVL1T
4hQV/hxDHHnXvEXg/wBMW/rpsxvK6E+hL4sPFwoPPw4gGHz17wFkP9MW/qJs5fK+E6FfjA4G
xoKT2w3OkdIX78AOnIJZgerAYAkVQWMYBA2IGSEMqA9KReqTAKC6MAgK4r848ARWQXyA7VyA
LcgEAgFzYZDYYnL0GHiNBYUtVsq1UajISBQUbvWgqFfLgoUr1QFDKFOBsQUTEMEj+MmXgXhQ
ZJoNEzwz3m3YGM6I90gdKgkBiNwbgmBMcASEAziTxRP1+mgxhtVsLQWnaEhgLY7PUB8vqZTn
z6mfNjqgPAD+MAcOigyQg0Qeg95t3mB2L7S5pXSzC1FppZMcNLAc+n4up18M1BjEtVsRqVoE
hICUjZu01BfLioJW5xOCgnzYiocRwOfxjBwHhQZBYFErorrm3YiVwq60xdKimJlURRFMS5sN
MAHMUnQU3WDjQWE7WbpoEbhISBgTRYNgOZ8uJxCPVFUpxNmxE6omwWN0qlwKbEKC6FvIApqc
69HrulMvNrYYu/GDDN4pPgw8jyaCgttNylKXnnw5QYFxF6sIj2epqlEet0qjwW+NLwNiFBFe
0lsN/wAzd9A59+OtdMUoPz1bEmW3oh7gTrdUBMoKYgHwQFT8QoBQSsNuoCcT869xE7o+HNrY
Yu/GDDN0E+DDyPJoPC223Ll+fPhy8l0vFhx5E2YuPW46nQr8YHjY0FCtrN1UFEBkJAoKIyDc
TlfLlOUJFUFjGKYDYgdIQyoG6Ui9UmAUF80EiZ2Lvm3YCLhN3pg6VBPMmhoAnkxw0xDrGJ0C
frDxoMf8KtuV5XtCQw5cWmpzy+plFTU1M2bHUx4Z+nLw6KDJLBIleA95t2JgcneaQulRSEx2
/LCmJMcNIAHOBPFA/X6aDGStVsk3TbhISBgSQj2wHO+XMcxY9UVSnMYTYidURwWP0ql6psQo
Lg24gIiPOveIvDcHi2Hz0cTYdboT+C+L8nCg9C3EAEB517wFmbi8Ww+ZjiUPG6FPhfjPKxoL
StqtlW6jYZCQKCqD9sJyPlynKWQVBUxymA2IHSEMET9KReqXAKDJGCRM8F7zbsDC5I80gdKg
lmI35YEwJjhpCHXEniip1+mgxvwq25Xle0JDDlytNTnl9TKVTU1M2bHUEeAn6cvDooMgIJEH
QO+bdiIOFHemLpXTzKIaAp5M2GmAdYpOgD9YONBYStZukimgEhIGBNGPQA5ny5jmCOVFYpjG
E2InVEcq5ulUvVPiFBWa2m5gMHPPgzc70PFgw542c2HW+D6Efiw4FwoPfw6hnBTnXuIHaqYc
2thi0DAoYZug/wAIHl+VQWlbVbKtlGoyEgUFUHrUVCvlyqFK+UBQxymA2IKJiGCJ+lMvAvCg
yRgkRei+5t3mF0D7SB0rpZitQa6eTHLpYBnFPxdTr+NQYxbVbFag17QkBAG6TXUF8uKmVJTU
BQTZsdQw8DH6RLw6KDICBRByDnnHeILqudPmldPFZLREmXHDTKHWKXoKbrBxoLCdrt00k0Qf
vzAmnHIgYz1cTCEaqKxTGETYiZURyrm6VS9U+IUFRrZbnKcovnwZwflEQerAIc+pqGEOtwFP
oR+KLwLhQV/h5DV1eceY6jZbLza2XFsXKBcM3in6VC9Bx4jQWVLVbKNVGoyEgUFG7tqKhXy4
KAV4oCgnKYDYgomIYJH6SF4F4UGT2Gjzovubd5hdg+0eZV0swNOU0smOGlh19PxdXr+NxoPS
QqRIH8Pg6dCny4tOcFyoLzKJMmpzAjn1PDnxxx40GxoFBx147zbP7dyaUJuBfUFbEiuiV0iw
mZdkwcHbnOZMqpU3KpDCQTEMUDAGGJRDwDQX7L3X2t3IVdIbd3jDXSoxKQ75OFlGkgZAqgiB
BUBsooJQMJRwx6cKDqqBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQRN/uu/wAFf2xQSzQcDcPe
A2HtGZdW5de5FtQssyMBHkXIzsc1dIGMUDgCiKyxTlESmAeIdA0HQWdfti7iRis3t/ccbc8c
gsZqs/hnzd+3I4IQqhkjKNjnKBwKcphKI44GAfCFBvqBQKBQKC06dNmTZV48VIg3QIZVddUw
ETTTIGYxjGNgAAABiIjQYDC6bZlHDNpGS7N4vIswlI9FBykqdywESADpIpDCJ0RFQoahcS9Y
OPEKDaUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUEV7Sf6n73f3mjP8AKMJQSpQYUNNQ9xxTSet5+hKRj9Mq
7GRZLEcNnCJwxKokqkJiHKIcQEBwGgRc1DziKziEfoSCTZdwycKtViLFTdNFTIronFMRAFEl
CmIco8SmAQHAQoM2gUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCggpswYvu+tcZXzdNwBNv
reEgKkKcAEZ6Y6MwDQc1eF427s/3kNytwpFsCcbbe18RKumzYpEzLctMTR8hA4FznEoELj4R
Cg3y+5PeAsBzak1u02t0YK75BhAqMIVB8V/BSMwYEWWqs5cmTepAuYqSokTbmDNnKAgAhQe7
db4bk3vf6W0LuHZR90WYqobdp6KTg0eRqco9mmigFYDiMiAgsnqGPoJpqEUAx8uIaJPfvex7
tav3mI2Pgltt0UXEyFsaTz8QHt5qc4neA+5jlgX5cgrg35fDyNXNxoPe8F3orl2AgLpmZ1OK
WayUatJ7STYkXKxfOkUCqHjJAuvm5jjqomIZMi6eJC5VCdYMm6e9W7ZWheG9Vosmkztla5Cx
UPIogs4dXJPrvko8gsjtzGKRki4VBIyoJKnWNmFIMpAFUMfaPvE7kXLuVCWXczNOcYT6bzVk
oqzbttxOGWbNzOSc0tPpiiskoBBTKcpkj6gk9zEDdUPpagUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUETf7
rv8ABX9sUEs0ED93WLjH11b6KvWaLg4bgvSgdVIhzAUIGGHDEwDw40HCWduBI7auN1o6zo9s
5n7s3ZNbVtN3YmRYJO3VuxbgyzjS6+mkg3VUEpOscSgUBDNiASVFX3vNEXsrtDfq9vnuKehZ
CYsS6I5i9QjVV446KLls8j13qq2KRnSKmKbn3RMTeIJeIRxL9+qFtC8rdsy/EGkTNotJ5tfl
qInM6lkJ5h2cEY3jQA5NZKQ5s5m5jE90LgIimKaoAEj3LeG91t7dRdyXbOWRYj9wqstOvrgF
0eOi0VBztWRcHrYrhcpMSqra6RBMXEiYlHgHLsu8zc853Y3u68CWIdXQ0myWoiu01n8E8fGu
FKCI6a6a6SijdYFSrJgCvQYOuOGIhgT2+++O38vuSwuY8DcTbbRKz5yWdRULIRyikFMOHpZY
SIqyj73Vs3a6yZs2XApgMQcQwDqNz9+LmhXe6Q2Q1j5CI22sd3cj566IquReccNlnke0AUlk
yiiDZsZRcA6wlVSynL4QjuNuiz9lt5bLsjZi1U1GlxSMdbV9Tr56/epwxXca8lmENFg5cHBA
CFTMuZFMARSIdPqYqlEgfXlAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBFe0n+p+9395oz/KMJQSpQfIfdF3
S3OiO7PtxGROzc/OM20O2Tby7SUthJB0QAHBRMjuWRWKA+ochR/hQaaxN+ZPavaOVeN4g7O6
L13NvWOYxbxo6lxjFDSj167UctoIHKrjlk0jAYjcwgc+GCgJ4qAGzm+9/uzBbY3TLMrYTn7k
h5SAYW89NATtux86SWWOK6CDKaFJyVwgi3VxyqqExMmbjiJKDvdwu9L2VfGzcFt+2by8NuKo
xezcqsBjclDywkbxyiYEUIAKOXCoAQRA4YJn6vhANlLd6WxLG3vvHbTdW5IW1IyHjbffW+4k
nRWjl6tIi+5wBMsoBDlSBBHAClAS5hzCOYMA5qze8vfW51m2AlYqEMF0biPrvGOk3JHK0M0h
bXlV2YuhSSXKsuodMW4AQqpAMdQx8xChloLt7d4jc3bGxN2WV4sodxfe3cG3uWIdMk3ScRLR
78V0UFhaqLmXSFNdsomqnrG6CiVTrdUOlu+9t7dvOw7Zfylu3VdV9SaUNaKLWFfwjRkKLVy/
fO3upKyR1k0m7cRKRPSMJ8C5sDZiBtLA3C3GZboOdm93CxTyXXiT3JATtvIOWbRyxQdJs3KK
zV24dKJKpKLJCAgqcqhT+SJRCglqgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUHEtdtSNt6ZPeEZATGk
bfjraCK0cATBg+evRX1s45s/NgXJkDLkxzDmwKGnufYmBvS/Ltuq5nQu4u8LTbWRIwQJZMGy
Tp+4VWBwBxHMcHuUoAQMgkzZhx6oc4x2F3JfLQDLcHcgl0wlorISFux6kERo4WkmJRBi5lXK
Tsea0D4KZEiNgOoUpjdFBkWx3bW9nTFs3rA3Acl5sVnKl73Ks0A5rpQkjAq+RdJFVJkDVKQz
QQMblQIVMoGTzFMGl9F25iWwvtA33AMltK4UVIe0giSdqFjF1jLKRZJbmeDU2YU+LcVQS6gK
eGgzdye66Tddhfw3fcnMStzxrm3rUeFjwBtbMSv1hTbttcdVZQwALhYTkMqBSlKCZS4UGfdv
dnhLjlbrTj5dWHti+0APddttUQApppAxDtZhisU5eWdEOmQyo5DlWEhDGKBgExg31lWbvhEz
zV5fe5LO4YhomoTs1lbSUWs6MYolIdy4F66ARLwN7imiAm8GXq0Ek0CgUCgUCgUCgUCgUCgU
CgUCgib/AHXf4K/tiglmg4nbfbUm3spfUkSQF8F63ArcukKOlygrR7JiKGbOfUwFnnz4F8bL
l6uIhxUj3aW71ndp21yLMZeavBPcC25lBqTUhpNGPaMCEFNQ5iOExI3OCgGAgHTVMTABDPQX
43ZncvtaTvy5NwG0lfZopaBtiYRgQbRUK2crJruFE44z1Yyqqp0UxOY7jD3MgAUC5gMGtQ7o
e3ibu1k3hu1IuGjblj7jaSKIOHNxO7nMyO6fvXQGKbWzNBMIgURxMXIJATKFBiOu7Vfor2hL
t9xUZGasUJJhb8jcUASXL2U+FsKYLp843zP0AbFKD0hkxOQTAdMREREMu3e7E6ioaEtyavBW
Zj2V2vr9nhUj0UHErJrPjSbUpjIqAmkmi6NqHKVMdQSlANMoCAhsr0jds9pbmv3d/dK4W7aF
3AYQluLxD1PAFFIxORHQRymMdwo5TdGAqJSZuoOGbHgHG7F93iTa90CW2tuRy6i7g3Eh5FGZ
fSJAcvWHacf2YzTXJikJzs2JEEjEEwYmTHrBjQdmz7tsJFW7ttb0VKqkGwrgJdcjIuEgXdzs
gLB61cKuVM5cqiyj0VTHwMAAXTKUC4ZQmOgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgivaT/U/e7+80Z/lG
EoJUoOJ2U21Js7tPau1xJAZYLZYIR/aQo8vzApBgKmlnUyYj5OY2HqjQcOfu0FTtV1GRtzqs
bgRvGY3Aty4kmZDdnP5V45X0DtzqGBZIEHR0FAE5NQoiYNMcMoZo7NbjXJJWrJ7n362nhtef
QuNFnHwJYtsYW0e9ZpoEAXjlQvujsqpjnOpxSApSlxEaDkoLubx1u2zPQUdc6hnLy4YKbth+
uyA/YcTbsuSXYRCJCrlFRNIxnBCqCYuALY5OpgISxb22pIDdi890SyArjd7CBjzRoo5eWGEF
8OoCucc+qDzxcoZcnSbN1Qj1h3Yntu2na7Sz7vNF3ZZkncknBXMeOK4QM3uaRcvnTJ0xMuUF
UhKsQoiVUhs6RVCiTxaBO92SSvGwNyoS9rxGTu3cyPSiJK6Eo0rdqxZtCqA0QaR4ODiVJI6y
hxAy5jnOcwifxcod/uztgG5cXEjHy6tvXBbUglNWzcDdIi5mb1NJRubOioIFVSVRWUSVTEQz
FNwEDAAgGt2+2puOFvJ7uVuVcyV2XUuyCGYOWcaEQxYRusDhRFBtzDs+ZVUpTKqHWMJshAAC
gXiEl0CgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCg1Ny3batlxvbN4zLKCYCcqIPpN0izQ1DgIlJqLmIXMOA
4BjQcr6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6Q
uwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5
+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6Q
uwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5
+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6Q
uwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6CMfzv2W9Jnt38f2/wBm/hDlO0O2
WPL8x2rqaWrrZc+XrZcccONBJ3pC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+X
oHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7Bfu
XbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+X
oHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7Bfu
XbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+X
oHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoHpC7BfuXbPn6O+XoI12v3w2
VYbi7wvX24Fvtm8lcUc4jl1ZlgRNyiS14duZRExlgA5QVSOQRLiGYpi9IDQSV6QuwX7l2z5+
jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6Qu
wX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+
jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6Qu
wX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+
jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6B6Qu
wX7l2z5+jvl6B6QuwX7l2z5+jvl6Drk7ltxW3hu5KVaHggbmfjNFcJCy5QpBUMvrgbT0wIGY
T5suHHGguS/YvKf+Pcvy2YP6Xp6efjh75wxoNL+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9Uo
H6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+m
X3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z
/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1S
gfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6
Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3
P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/V
KB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgf
pl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zf
c/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sgfpl9z/VKB+mX3P9UoH6Zfc/1Sg3peyey+podm6Q9G
Tl9DLx/k5Mv/ACYUH//Z</binary>
 <binary id="i_002.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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</binary>
 <binary id="i_005.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0
cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS94YXAvMS4wLwA8P3hwYWNrZXQgYmVnaW49Iu+7vyIgaWQ9Ilc1
TTBNcENlaGlIenJlU3pOVGN6a2M5ZCI/PiA8eDp4bXBtZXRhIHhtbG5zOng9ImFkb2JlOm5z
Om1ldGEvIiB4OnhtcHRrPSJBZG9iZSBYTVAgQ29yZSA1LjYtYzEzOCA3OS4xNTk4MjQsIDIw
MTYvMDkvMTQtMDE6MDk6MDEgICAgICAgICI+IDxyZGY6UkRGIHhtbG5zOnJkZj0iaHR0cDov
L3d3dy53My5vcmcvMTk5OS8wMi8yMi1yZGYtc3ludGF4LW5zIyI+IDxyZGY6RGVzY3JpcHRp
b24gcmRmOmFib3V0PSIiIHhtbG5zOnhtcE1NPSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3hhcC8x
LjAvbW0vIiB4bWxuczpzdFJlZj0iaHR0cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS94YXAvMS4wL3NUeXBl
L1Jlc291cmNlUmVmIyIgeG1sbnM6eG1wPSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3hhcC8xLjAv
IiB4bXBNTTpEb2N1bWVudElEPSJ4bXAuZGlkOjBDQjZBMzJDNDAxMTExRUVBMjNEOTkwRkE0
NTQ3MDhDIiB4bXBNTTpJbnN0YW5jZUlEPSJ4bXAuaWlkOjBDQjZBMzJCNDAxMTExRUVBMjNE
OTkwRkE0NTQ3MDhDIiB4bXA6Q3JlYXRvclRvb2w9IkFkb2JlIFBob3Rvc2hvcCBDQyAyMDE3
IFdpbmRvd3MiPiA8eG1wTU06RGVyaXZlZEZyb20gc3RSZWY6aW5zdGFuY2VJRD0iNDVFQjM0
RUMxNzMyQzE1OEI4N0ExQzAyQTdDRDc3MDUiIHN0UmVmOmRvY3VtZW50SUQ9IjQ1RUIzNEVD
MTczMkMxNThCODdBMUMwMkE3Q0Q3NzA1Ii8+IDwvcmRmOkRlc2NyaXB0aW9uPiA8L3JkZjpS
REY+IDwveDp4bXBtZXRhPiA8P3hwYWNrZXQgZW5kPSJyIj8+/+4ADkFkb2JlAGTAAAAAAf/b
AIQAAwICAgICAwICAwUDAwMFBQQDAwQFBgUFBQUFBggGBwcHBwYICAkKCgoJCAwMDAwMDA4O
Dg4OEBAQEBAQEBAQEAEDBAQGBgYMCAgMEg4MDhIUEBAQEBQREBAQEBARERAQEBAQEBEQEBAQ
EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQ/8AAEQgBkwJnAwERAAIRAQMRAf/EAJIAAQACAwEB
AQEAAAAAAAAAAAAHCAQFBgMBAgkBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQAAAGAQMCAgUIBwUHAgMG
BwECAwQFBgAREgchCDETQSIUFpZRFbXVdlc4CWEyQiNU1BlxsjMkdYGhUlXWFxiRsWJyQ9GC
Y7NEJnOTNJQltjcRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AP6p4DAYDAYDAYDA
YDAYDAYDAYDAYDAj20c+8T0q1EptpmzR0gY7dFRZVi+9gQVdmIRBNw/KgLRE6plSAQqipTGE
wbQHXAkLAYDAYDAYDAYDAYHFSXMfHkRciceSEqCVmWWbItYIU1BeOSOQIIOEEQLvUbp7wBVc
gCmkICBzFEBwO1wGAwOPv/LFJ4xK0G3LvEzPhN7MlHxUlKqiBTFKYxk41u4MUpROGpjABQ16
jgbepXCr32vtLVTZRvMRD4BM1ftFAUSPtESmDUPAxTAIGKPUo9B64G5wGAwGAwOCnec+K61a
HVNnZwGksxcwTJ43O1dimkvZVF0Ysp1ipCkALqNlCgbftKYAA4lExNwb+ZvFYgLNX6fKvBSm
LSZ2SDZERWVMv7AgLhwYxkiGKmQhNNTqCUu4xSgO4xSiC73mrcc11S13N783xSThizUdeUsv
ovJPEmDYuxAhz+uuuQmumga6m0KAiAfJ281atWKt1Sae+zStucOWdea+Usf2pdmzVfrF3pkM
Qm1BE59VBKA6aBqYQAQ3+AwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwG
AwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGBWXvWeSLnjGyOm1uhT1iuMzO7nx28RIL6fBqBXpY0j4HAmbC
6KBEwJ7MoY+8NBDdgQfyxfeYi8hc68jwks9i4qgjXXqXm3J/HqwzEa5HSr1FrXDIKRj5Y4qK
aAuqmJ1DbNfAcDprdde4Hk7kPktGmO2kA6qzhsjRlJO6vayRg2cxDZ2g/dwqUa6RkElFVziY
XCu0dgpFKmZPzBDsue7Rc+NuQ6fyMEsohFtZOvsLqRhanTlTzJRwkyUj29XVTK1UIc6yJxce
b7QQhznIQdoAYIz5asjmceczcwQXIVgZDXL/AE6uVJnH2mUZxQNkV6/HS6ZI5FyRqomK6zoi
hvLEBPv16gOB+eYOWO42H4y7qlai39qhIGwSaDO4q2t6wlYEhISKVFGOZpslvUTFTzCbHKIb
1D9C9TGCReQOduSOJOe+a7E2QZz9Kp1Zqc1MQ8rYHEcszR2y6jg0O1Fo5bquFypeuQyiG8xE
i7h11KHETvMfLbhxZIuuvXCkXYeWHME4cS846ggjooaewkW0enJEQenjyrOh0Dy0v8QwkKJD
qbwCx/bUx5TjIOwsOR3rN0ySkSBVm7WwuLQ6YsvY0N7Z3KO2rRZc4Lb1CmUIJ9igFMY2gGEK
v8GXTlYlz43sk/YX4MLndrXBuXhrXIzq0khHOJsrdmrXnqRGscgmVmUPaWqqhv3ZN5Q80wkD
pYzkW2uONK7zozusm65RlrXHwUpxyaR3x6fm2EI99C/NBTGSIdo0MoYy5S+dql5plBJ0wI55
Q5j5ZtXBvPFZotxlot3x3ZbzLWa1Nnjsj5k0aTzokNDMnYHAyW/yt5ykN+7bJgntKVcogEhc
wcn9wkK97u2tFZFk4OvsSHazjm0O4x5W9aQ0dKKRbRNk4ATFOYzgNiyG5X0gI78DdTPMnLFH
5sNIQpmU7AxvFdasE7E2CxuopMFPnCU8900L7K8RUdKkSApjKeVu2kAymngHc8EcysrDyTyx
M2WdXjoaUmKcjUImfcGbGanmqjGPSMUW7k4eUsooqYxkSABhUEw6CbXAlblV3ZvmtrH0q7w1
IlxVFyq7nY4JVNZkmQxVCkbg/jxKO8xBFTeYAANNvragFKolW7uqHbZdrdFXUDf+YqcwY3Cn
e11hvLM3q0XGSy8f7K8XUIisqVRMVU3BgVOQ6gD62Bs+VZab4MV56ioe9WROGrX/AGdftXsz
ZZaSWj05OzrpSQpuXrhVRNNZBPYsUpgKcgaG1DA7rji93+5863yRuU2+hYGy0eFsFWra8ktG
Ixbd7MybFiOqhC+zOXSLdI6xhIKhDqinqbYXA5eK5e5NqlH5NrLqecsn0Jb6hGST4JU9nbVa
uWNRki6ct5x2QFHByEFZY/tKRDNt5dSCl5Zzh3Lm/ocJ27keJj7tIWOgwFGcWeUdysqrLuoS
YK4VKgki+V8xcwvEhOYqJlRFMUS+WUCn0wNR24RM/SedOParJXiesrmX4udytwaTNlkptqaw
ISEKkquRB65XTROArKgAEANCmEPDAy75xy55X5a7naRGnBCWd1SgOK+7Eu4W0syPOO2C5Q+V
NykmYNPkwM7t35Jhufb1Nd1EwqMZXqfWmFZYC/ErdFi/dN0ZuyKnMYQKHlGM2bKGMPqGbqB0
DUTB0/e87+fe1mRfVeQQH5wlaSrESpCg7bfv7VFGRXApDlBUnUDaAcNwftBrrgcha61zZB9y
/b0vyjeoq2M1JqykZtYutKQZ0VvdOTETnVPJvt4bem3aX5dcDl4zkW2uONK7zozusm65RlrX
HwUpxyaR3x6fm2EI99C/NBTGSIdo0MoYy5S+dql5plBJ0wOVhL9y1X7nNcpSk49GvNOWJOtP
3AXCQfOlYsbIpDto5vVnaHsBEwFRMplEVvOKkBlClEwaYHYrcwy7vnfjq4ceS0kFbt9zlqjM
tZeyqOAdpMEZRJUiFeMkZNqik5a6kcAomtoUgHIYqmoBzUJeOUFuWaFKSD+zPyv+TZisP7u3
nxLTpeMQLMqpRzaGB0mJToeQmkoqLMSio3UAHBwEu4Jx59uXLNc7i+HYni1knOGk4m7KyNaf
Ti8JHO/ZRhvKWWOk1elOoj5pvLAyI6bzaGLqOoRrTOUJ2Z4sc1nkl7Lktlu5Iu8FFsIyzuWC
bQ8c7kHBmPz6JUlUmbZFAxUhTIQ5tpAImHUoBqILlC3XvgCo0a03F3Hz83yc6qRJeJnXBXqs
HBzbh07IWXaFZrKkLHNTpe1bUxUDaYwAc+ghqS3zkyoM5/j2lz76cgnXLL2sKTdit0iiq2ii
VNlIN2RZ9cki4alXd6gU5SiImMJCCQym8odk5mubOP6tGnezB5C2+9KSHE9IhrK5tB5ZqEWV
eQh5d+/TjirE8lFdcjpyG9tuTNvUEAKoGo7SuW7tbpmtrc3SM9XI9ke7OagMhJEVZWB02npA
r4r502drCYYtqBUUGq+ie0iiyfmFTTMmGLw5KSSl27euRAv9hk1+TZ65PJaJfWaUcxykQ5jJ
mQiERjF3Jm6Xlo+z7QBMuhih0AcDdUPmmRk+5Pi+Rp0pIGqfKjm1sVo6btIyS7hGIaOniLpG
F8s5GBSKNgKUSKlPsU2Lp7wLsC6+AwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAw
GAwGAwGAwGAwGBzUhxlxvL2dvdZaqRL2xMw0aTziOaqyCIdOibk6Yql/VDwN6MDDd8OcRSFx
U5Ef0eCc2pYUxVsy0SyUkzikmVJMTOzJCsO0hClLqboUoB4BgZdo4x42u8gylrpU4mffRg6x
z2UjWr1ZsPyoqLpnMTx/ZEMD9L8bcdOrWjfHNWilbK2L5bexKRzY0imTp6pHQp+aUOgdANgQ
h/T97af+yv8A2h9zof2z5p+Z/fr5jivn/f5Xle2+1ez7vaf2t/8AxdcCdXVBor2Mm4V5XI1x
HWZU7myMFWLc7eTXVTTROo8TMQSrHMmkQgmUAwiUpQ8ADAxJPivjCatiN9mKfDv7M2IRFvYn
MY0WkU00xExCEdHTFUClEREAA3TAzFaLSV2MxFr16OUZ2FczufaHZIGRkXJ000TLOiCTascS
JEKJjgIiUpQ8ADA9KnS6dQoksBRoJhXYwhhOSNiWaDFsUwgACIJNyEIA6AHowNXWOIuKKRNv
bLS6XCQEvJCY0jKxcUzZu3JjmE5hWWQSIc4iYwiO4R1EcDOSoFEb2tW9oVyNTsq6QN1rERi3
LInRDUQTM6AnmiXqPqibTA8x4347GGmq6NWihirKu5eWOM+b23ssm5eG3OFnaXl7FlFR6qGU
AwmHxEcDJcUqmu059F1AsFk7UTy7QRRmgYsqT2YGe16AkHzw9nKCWim792AE/V6YGul+J+Lb
BMRdhnqdDSUrBpFbwkm7i2i7piiXXam2VUTMdIoajoUggGBsD0elqSDmXUgI87547bSbt6Zk
gKyz5mkVBu5UUEm4yqSRCkTUEdxCgBSiABgeFt464+v5WxL3WIuxlZHBVmWXj2z4EVCiBgMn
7QQ+0QEAHUMDPf1itSrNlGykS0eNI1ds8jmrhskqk2cslAVbLIkOUQIdE5QMmYugkMACXQcD
XzfHPHtl+dQsdXi5UJ0rJOcB7HtnHt5I1UV2ZXPmpm80G6hhOkB9fLMIiXQcDIkaRTJh28fy
0BHvXMg0Ti37hyzQVUcMEVDrJtVTHIInRIooc5UzalAxhEA1EcD816iUipV8anVa9HQ0GIHK
MNHsm7VkJVA0MHkIkKnoYPHp1wOLufbfxPbqG34zb16PhKySYjJ57CRsazRYvVI1+lIGRcNg
S8o6bgyWxYBKO4pjfLgeNe7YuGqTyZC8n8dVeLpz6Jj5WKXaQEWxjUX6Uoo0U3OfZUkzHMiL
T91qOgeYf5cCSG0BBMph9Ymcc2QlZRNuhJyaSCZHTpJp5ns5FlSlA5ypeafYBhEC7jaaajgY
0dTqjEQrquRMIxZRL4zpR9Ft2iKTVc70xjuTKIkKBDCsY5hUEQ9cRETa64H7kKrV5aDTrMrD
s3sOiLYUYlw2SVaEFkoRZttROUSB5KiRDp6B6hilEuggGB7PoCClJGNl5OObO38MoqvDvV0E
1F2Sq6Jm6h26hyiZMx0jmIYSiAiUwlHoOBr0qBRG9rVvaFcjU7KukDdaxEYtyyJ0Q1EEzOgJ
5ol6j6om0wNbE8N8RQFod3iCo8FHWOQWVdP59pEskJBw4WOKiiqrlNIqpznOYTGMJhERERHA
y0eMeNm066tDepxKUy+cpP3suSNaleLu0CiRJdRcE/MMoQoiBTiO4A8BwMpKjUlBlERqNfj0
2dfcA+gWpWTcqUe6AiiYLtSATakptWULvIAG0OYNfWHAzXMBBPZhjYnkc2XlYtNwhGSaqCZ3
TVJ35ftBEVTFE5Cq+UTeBRADbS666BgaeR4w41mIR1WpepRD2IfPVJZ7FOY1qq0XkVVhcqO1
ETpiQyxlRFQyghuE/rCOvXA4u09rfCl1vUVcrXU4mWbRLCTYIVx9EsHUaZxKuWjlV6ZFZEwe
0B7IBCnDrtOcB11wMyh9unFfHZLtFV6BYJVy7vW8i9qRI5mlENzIx7ZgZNJokkVLYp7MCpwE
o6qGMPpwOnrvFnGNPNHnqVQh4Q0QVynFGjoxo0FoR4CQOCoeSmXywVBFPzALpv2F3a7QwOf5
K4D455I4uleKlYlpDxr9GTSZrx7JqmpGry6bhJ26aAKe1NZUrpbecA1P5h92u82oc7Odnnbs
+Wg5Cs0GAqUnATMPPspiCgoxk9BWHfpPyogskgU5U1RRAimg6iQRDAkJhxdxnFTZrLF1GIZy
53akmeVbxrRJ2L9VA7Y7kViJgfzjIqGTMpruEhhLroIhgdRgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBg
MBgMBgMBgMCAOfbV3EE5c49424Pdx8MysbKddz1gmIdxKNWykcDYzdIRRWQAhlQUU03G67en
gOBh+4/fh96dM+EXv1ngPcfvw+9OmfCL36zwHuP34fenTPhF79Z4D3H78PvTpnwi9+s8B7j9
+H3p0z4Re/WeA9x+/D706Z8IvfrPAe4/fh96dM+EXv1ngPcfvw+9OmfCL36zwHuP34fenTPh
F79Z4D3H78PvTpnwi9+s8B7j9+H3p0z4Re/WeA9x+/D706Z8IvfrPAe4/fh96dM+EXv1ngPc
fvw+9OmfCL36zwHuP34fenTPhF79Z4D3H78PvTpnwi9+s8B7j9+H3p0z4Re/WeA9x+/D706Z
8IvfrPAe4/fh96dM+EXv1ngPcfvw+9OmfCL36zwHuP34fenTPhF79Z4D3H78PvTpnwi9+s8B
7j9+H3p0z4Re/WeA9x+/D706Z8IvfrPAe4/fh96dM+EXv1ngPcfvw+9OmfCL36zwHuP34fen
TPhF79Z4D3H78PvTpnwi9+s8B7j9+H3p0z4Re/WeA9x+/D706Z8IvfrPAe4/fh96dM+EXv1n
gPcfvw+9OmfCL36zwHuP34fenTPhF79Z4D3I78PvTpnwi9+s8B7j9+H3p0z4Re/WeA9x+/D7
06Z8IvfrPAe4/fh96dM+EXv1ngPcfvw+9OmfCL36zwHuP34fenTPhF79Z4D3H78PvTpnwi9+
s8B7kd+H3p0z4Re/WeA9x+/D706Z8IvfrPAe4/fh96dM+EXv1ngPcfvw+9OmfCL36zwHuR34
fenTPhF79Z4D3H78PvTpnwi9+s8B7j9+H3p0z4Re/WeA9x+/D706Z8IvfrPAe4/fh96dM+EX
v1ngPcfvw+9OmfCL36zwHuP34fenTPhF79Z4D3H78PvTpnwi9+s8B7j9+H3p0z4Re/WeA9x+
/D706Z8IvfrPAe4/fh96dM+EXv1ngPcjvw+9OmfCL36zwHuR34fenTPhF79Z4D3H78PvTpnw
i9+s8B7j9+H3p0z4Re/WeA9x+/D706Z8IvfrPAe4/fh96dM+EXv1ngPcfvw+9OmfCL36zwHu
P34fenTPhF79Z4D3H78PvTpnwi9+s8B7kd+H3p0z4Re/WeA9x+/D706Z8IvfrPAe4/fh96dM
+EXv1ngcxyiPfVxjxlbuSnPJFOfo1OHkpxViSqPEzuCRrRR0ZIpxkTAUTgnoAiA6a4E88FXK
Y5F4R495AsIJhKWeuwkzJA3IKaPtMgwRcq+WQRMJS7zjoGo6BgdzgMBgMBgMDjuR+WqPxSlE
Hubh4RSedHj4ZnGRUlMu3TlNuq7ORNtFNnSw7UUTnMOzQClHUcDN495CqfKdTa3ekOlXkQ8V
dt0VnDR0wWBZg6VZOE1G71JFdMya6JyCByFHUvyYHSYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDA
YDAYDAYDAYDAYDAYDAYEC0Xu4ibwWgSI8d2mCguTF02lTskmEALNdVZg4kkgUTZS7l0mB0Gq
ghqj0ENB01wJ6wGAwGAwGBzN2v0PQRg1p9FYGU3JNoX5zJ5INmTh7uI2M6MooQxSKrgRAgkK
cfNVIAgACJgD0ot3ieQoRSxwSLgkd7U8Zs3LpMEgeFZrnbi5QDcImQUOQRSOIB5hNDl9QxTC
HRYDAj5DmFtLW5SsVOrzNiZsn54ibs7BNinExzxLZ5pFFHrtussCYn2qC1SXAhymIbQ5DFAJ
BwGAwGAwGBW6+U8eYO651QbPYZ1hW6xS4yZZw8BOSEGmvITEvINlV3J41ZBVQSJMCFTAT7S7
j9B16B0f/iDxZ/zq5/H9s+ssB/4g8Wf86ufx/bPrLAf+IPFn/Orn8f2z6ywI15D4s4qot2hu
O4mG5Puc9NRz+aSZwPIEsQEWMc4atllFVJaxx5P8R4mBSkEwjqPTpgSQTtD4tOQpzTF0IIgA
iQ1/tepf0DtkxDp+gcD9f+IPFn/Orn8f2z6ywH/iDxZ/zq5/H9s+ssB/4g8Wf86ufx/bPrLA
f+IPFn/Orn8f2z6ywH/iDxZ/zq5/H9s+ssB/4g8Wf86ufx/bPrLAf+IPFn/Orn8f2z6ywNDa
e3DiSqey+0LciyPtnmEQ+a7hcn2ixduxNTyZE3lb9w6KKbUg2jvOXpqG+/8AEHiz/nVz+P7Z
9ZYD/wAQeLP+dXP4/tn1lgRCJJeH7T+7agP5yRn2FKNd4evu5t4pIP0o9WqNpQrdR0uIqqgk
q9UKQTiYwE2lER0wJ37TvwscN/Yyr/RDbAlXAYDAYDAYEV8gV6QtXNnFyjVi69lpi8tYn8oC
e1kUXMU7hkW4qm6HUOLw59hNRKUmptAEu4KrcfwPcPWrM6buW9jiuNmxpN1bohgxliSK6Tu9
3FwKsQZqcpyrGSUZqrg3TM4WamSFMwepvDqJhr3TEm62249CwKVdVtditvnVy+SlkIAikADP
z1HpVwUllNj35u9uEihSKaqDuIoUwSZyc55WkOROJonilGebQNirtkj5iWXB2RKGFY8Io2ey
ZXo6+2ptyOStirlMqK5jAIbfOEA5Wy3670jsRpUZaT2YnJN0gYqrtDM2so7s6c8+jTKOXJyI
JqPAWaooruVTCHmB5RtNTiBRCJqTyS6f2us0exzXIZ4KPe8ss5mHQG2FsgMUpSFfQPtSYgEw
cU41+idI5dVSFV0EQKKgYEuvScxKwME35M97gbhDODV41WM8LJjOFkXAswmDRggG/wBhBrqC
4+xir5/nahtwOT2d2b6UeIWFWejk4G/0CRlHMcDkW0qzdNq41lWjMS6mCKbmK/XdeWBUhMb1
jaAuUQjUOSLnPGkJ2gTV/XkuTK9zEtWjuk7kjFuXr3fMU5KH+cU02RFyxaCx0BaAXTboAiOz
UJ/4puHcDa+baGW3NJBSps67Yvb55ODmayxfSCp4cUE3sXLLLqproACoJKqm/e7lRSAABQMC
02AwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGB5qLoJHSTVUKQyxhTRKYwAJzgUTiUoD4jtKI6B6A
HAgvvm5CsfF3a1d7lTVVkbC3JHtoBRoQqrgr97JNmiApkMBgMYp1QHboOungOB0/bbzW2554
pjbqq1+a5xudWKt8CbUFIycYG8l61OA9Q2qAIl16iQSjgSjgVcp/CvJ8Xwr2w1BxGgzmuPH8
c5tpPaGqgRpEKtLRxz6gqJFtrlykTRIT67tf1QEQDkGnb7zAWtJRzSvrRE0lCJQl5lUH7AE7
vYF30Scs44Ejjeo1QK2cGclcAm5VQVOgmQdS6hzcx2m8ota57nO6u3dwqPJTqxFZUmNrUewJ
CrU1OPRcM4ayunzFJMkn/iJKioqBgOumUDimYA3TvtKu05WmNktNTYP77X2vFEJCvTOEHizY
tWnE3809YvXyh1001UXChTAdQFVQR02juKBg1y/apyqSrchRz33lmLpJVO0Q57CKtHbQtpeS
MY6aNUnCzVo1mD6qLFUTK7OBED//AFDFARMG4u3bt3CsLFJTsG8d8gvSs+LVIl7PuIRgAOqx
bnMs9Zj82t2QAi3QMVTeZI6h/MMUhlDABChqZXtO5Wj5CzC/+e7HW3Vok5tzExh6q8kZt3Iw
1eInLeVbCOY8pUXjJ4BUjeSqjuKKGhAApgsDduLLHYOCq5wQwNIO2Ms2j4K1WCadNncoziEE
AM7VXWIYgKvVSpeQRZIptiygLaCUnUIb5h4Z7hLXwrAcTR9dRcOa3FT0NFWKMPBpPSSTBNJG
vSSZnwFTZoLoEN7T7KmV0isJSoCmmHm4HtdO3XnOxTXIliaysi3Qm7fx1MtKokrBDHyzaFSr
hZB4ussgd4mdAzFcQIRwlvFEu0hwNooHScE8WcuVjuDe36xV8a7DzsJLpWxu0NBpxjmwFkmB
2ThsSPKD1Yp23tAFWeGOr0EDFS1KUwdzxdFch8OqrcZnqDqxwb+wTsswuMc8jU27NnPSziWM
WQQeu0XXmImdnT/cJrgoBAN6om2gEK23t55bl6NN12FqRW9xk4Ow1643k8gyKW3nnWTiPbLL
CCxl/JbquQeHBchTIFTFFsRTfpgZcx2qPqbynPyXH/Hsctxm6b1M9gokSlEsULT83M7G3dNx
brKIICdJw+ZLiDgU01doBvESaAFieCqjZ6Tx2hBWtT/M+3SztiwFQFvm2OeyC7ljHeYAmA3s
jZQiOpREvqaFESgGBIOAwGBAKkO1sPeBfoB8dZNtJ8aVxm4UaOFmjgqa83YEzCku3MRVI4Ab
1TkMUxR6lEBDA2H/AIg8Wf8AOrn8f2z6ywH/AIg8Wf8AOrn8f2z6ywPZn2mcYsXiD1GYuBlG
5yKplVvdpVTExBAwAZNSRMUxdQ6lMAgPgOBuZSmWRx3NVnkNFpur8fULFCvH/mpB5b59Kwzl
ul5Ym8wd6bRUdwFEobdBEBEuoVr4So18sbOPufH9USYTcTY+Q1pS8yDtsDewMSytiYs4RYEV
TvfKTeKIKGKdIqSZU96ZhObbgcpYeHuQK6V/WJHjqVe1zlOSpSJqGQlRTSPJ12XfWSaN7Kxc
tY8iLpjHgUFHCyiyoqFKocwgVMgZVOqlkia8FLpkArx5a3Vxu1DUrKjhi3WYVe4GCxpOmKcc
q8aKDGN3DZQNB2JiCyZR1EAOFh6txKas80u5Ow0FOys03LY3HV0IMYclSiG0Q1YjHETdLpuk
BMsksfVqkcqgK/vBDTTA4blLg/kuX5esvInGsZKRKosJUZJMRqjePsoHg3TFmwbqtU05RQ5n
aiawjJOCoJGAdgfqCmGurfbrzfAS9dZsjAyQo8fN0jj+bTeJKjGQshDuHDeQXSOoBjGI6Bky
2gB1P8qCugEUMIBjWzgnkg9QfuuP+OVK6qgNTVmKq2kow7izS0PaYmUcSRVjuiICdNozWKVZ
yqmuvv0UKXYTUNLH13nS4cxS7eGpchTpdvfUbw4eTDuHU+b69ZKQ8qRHaZmDx6mq4QcsFTAg
UTD6yO7QhjCQNjUe13leFJTaO0j1oyst47lGAscmaWTO/RiZ+4IS8emksVY651nrRuBTK7t6
RTmMY5FilKIWZ7eqtO0bgLjSlWlr7FNV+swMXLs/MTV8h4yjkEF0/MRMdM21QghuKYSj6BEM
CQMCnU9//wAI74f9QuH/APoUVgTh2nfhY4b+xlX+iG2BKuAwGAwGAwGAwGAwMdzHsHqzVw8b
JLqsVRcMlFUynMgsKZ0RUTEwCJTeWocmoddpjB4COBpVuPaYvdGXIZopItij0XzZvJpidM4p
yRWZHPmFIYCKGOSPbl3nKYxSpgUogGoCHRYHwQAQEB6gPiGBgowEE2QjGreNbJIQu0IZEiCZ
SMtiBmxfZygXRPRE5kw2aeoIl8B0wM/AYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYFWO5TmhWn
92fbRxkguKaE5KTj6VIVQwbgNFLRjMhyF/WKZV4cQ16AYgD/AGBsO/F6mtQ+OKSconG6ciUu
E8oCiYDF+cQfH3AA6bQK1EREQEP/AHwNY5bNuDu/SEawbkW0L3CxUsrLQolOZEbHVUEVgeJa
DtTOqzUEqnQAOJdR1MIYFqsBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMCCuQqPzhBc8BzLw/HwVhbS
1cbVmehZ+SdxKiR41+5fNHDZdszegYDe2qlUIYgeBBKPjge/vb3k/drTPjWS/wCn8B7295P3
a0z41kv+n8B7295P3a0z41kv+n8B7295P3a0z41kv+n8DCiJLuwr7IY6B4moka0FVw5Fqzt7
9BLz3ax3K6mxOulLvVWUOoc2mpjmEw6iIjgZvvb3k/drTPjWS/6fwPA0/wB3h3hJE/FtIM7S
IdFN0NykRVKmoJTGIB/d7UCmEpREPToGB7+9veT92tM+NZL/AKfwHvb3k/drTPjWS/6fwHvb
3k/drTPjWS/6fwHvb3k/drTPjWS/6fwHvZ3k/drTPjWS/wCn8B7295P3a0z41kv+n8B7295P
3a0z41kv+n8B7295P3a0z41kv+n8CPbNx5yDR+0PuXnOUTxxbLe2F1s79hCKLrsGKatdLHt2
6azhNJRUSoMiGOcSE1OY2hQDTAlvtO/Cxw39jKv9ENsCVcBgMBgMBgMCv3Jc/Os+8zhOvNJJ
yhFSUHdFpCMTXUI1cqNiR/knVSKIEOZPebYJgES6jp44FgcBgMBgMBgMBgMDTS1mYRE5BQC4
h7VPLOEWpd2nRs2O4OYA666AQA0/TgbnAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDA/mT3WIx9k5w5
N7lJRuUGfAc5xfCw8ooYdSHRlk5CS27eoAQZAhTfL44Fn+5x81ku4jthoChtVn9mmp9NHQ3U
sBBOVDG1AAD1RcF6Cbrr4CGugfe8ZdSsWvt/5JIkJ04TkGNi3ypRABRaWJo5izqDqICJQOoT
UA1H9A4FlsBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMCKu7H8LHMn2
MtH0Q5wHad+Fjhv7GVf6IbYEq4DAYDAYDAYFcOVPxycD/wCgXv8AuRuBY/AYDAYDAYDAYDAp
b3D8qmYfmMdtPHDR8omDVnY38oyIZQqKpZpi4ZNhUABAhxA7Q4lAdRL4+nqF0sDheb+WYDg3
iqx8pWQd7aCanWQaAYAUduzeo2apaiGp1lTFIUPlHA4nso5UsHNfbLTeTLYYwzcz85jLAYuz
a6byjpsoUpNREpAFPQhRHUC6BgThgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgYsnJMYaNdzEosVszYoqOXb
hQdCJoolE5zmEfAAKAiOBRGh0V5yB+XBzDdnTBYJrl4tzvx2i5hMuc66qqseUNDGAAFu0Q2F
AdvX9I4HW0e6MuXu5/t3nkh1VbcVSNwM3MJRVQCdNGswE5S7hDUQOXXXTUB0EfSEgfmDRsq5
7TLpNwAlLK1U0ZZ486gCJCqQkk3fmEQKID/hpGDoIYFgIiSQmYplLtB1QfIJOUR8dSLEA5f9
w4GXgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMCKu7H8LHMn2MtH0Q5w
Had+Fjhv7GVf6IbYEq4DAYDAYDAYFcOVPxycD/6Be/7kbgWPwGAwGAwGAwK/9wnebxh273un
UKziZ08sLhJSeWROAJV+GWVBoSTfG0EE0RdKJphu2gPrDr6oAYJ/AQMAGKOoD1AQ8BDA/mZz
ZHyNl7sJzuFIdEiPG/JnGNMi3RUgOoWO8hQJhAxzbgL5i8mTUQDptD9oANgf00wKs8oMF+fe
8Cq8OvjbqVxKxa36ztAHUr+ddLKt4duqAB+ogCZ3GgjoboAhgbfsM2tOGJyul1//AG/crpGC
A6CIeXOuldBEOhv8TxwLH4DAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYFY+9uZmLlGVHtUpzg7eb5lfjHTLxu
YAVj6qyAHEy6DUhw1MiAIlAwABhUENdcCwaNUg2dRJR45qRrDosQimzNMuiaTQqPkFTKAadA
J0wP54/ldyju38ozoTzYE5zielxXHL8wk6JmQnpRYSJmN620xEUxN0L6wdQ6aiF9OaacjyHw
9eKGuJgJYoOVixMmIAcou2aiIGKJgENwCbUNQ8cDiuy+1e+nahxPPnci7VNXY1o5cnOKh1HD
BAGawnMOoibzETbhHrrgTRgMBgMBgQ33bupVvwsq2hJJ7FO5OfpsWDuKeuI575MhaYxo4TSc
tFElkxURUOQRIcB2mHrgQgbuHie023ckwlnNP2aqNLWRgxO9lJWxSEW1Q4+b2RXyhemeOFCK
OEzgIGUImkChlTnKmQ2BJVz7tVeLPnVnyvWG0C9hl6mvIrITIO41GEtc0tEEfHdmaImKo29m
VVWRFLboBQKqYDCYodfLc7qwfFcBypKQabdnYpmAjGjU0gXVGOsMw2jUHq6gIiUpyIuQXOiG
oAIeX5n7QBq6X3RQtj465S5Sn4B3AQnGb6QRUKocF3chGs4dnNJPSogUnlCug7KJETCJihpv
EphEpQ44vd7f3zmHgYjil0lNz82zg4k8+pPVyIVI9YSshuB3K19FwZdFOM0WSTanTKKxNqx/
W0DsZPuPdw0w+B9XEjQVbmIWo3KYQkTnWZT8583Agk0bHaEFy2IaTRBRcTom6iJUjaDoHpe+
5WPp3NqPAreKSfWWVjIaSrSKkgRr7ceSeyLZwU4HSMKaTRKPFVRUN4m3lTKTeJAOGUfnx6Wx
EUTrZTUobANMUswv9HpZr2wI4NI72cQFt7VqiKvngfd63lCn6+BxUP3ox0rHVpZWsAzey869
iZxovJpkTh4pACGbSqqxkAA6bgjpkYpNC7faB9YfKNqGEr3vt4gZppZaa5ReQz6pp6R/zs6R
dxVrmDxSTxmDiIauXR0vLOfym7dUiptE0ljn3bAzXPeFIzLByvxzSRk3YXRejR7SwO39bOqR
pVTWhZ6uk6ilXSGhCGRKiZAd3qqbwKbTA+H7y0m8DxvbXNWBSHu7OquJn2F2+eu4JxbPZStU
1wRjBaAmUzouqjh02McNPLTOYxSCEhcp80yPF15p0A8rvtkBanaEa4sQLPEysHLpwm2SBUfY
TsSFE6pQDz3qCigjsRTWP6uBHEb3y1J89g4t3AOopaSmLhESj+TTkGUKwbVNGXXF2Eu4j02K
/mliw3ppqiKHmG3CbyjAIa1538VyquTMuSK6NfUZS8fGTLoVpEjRJlLRcxIsnbU0pFxyzkyp
4cyAJkSApjnDYqfTQQ7OydzUvW42TkXFPIcahXm115DahLlFSKhnoPToA0MRsdJ658tgqY6Y
HSTLpoVY+pdwaic7y2MQhbU0asdzI1+dZxEQw9vKmMrEr7xcSoHFAfKI3K0e7khAwiLfbuAV
S6B6SPdnIBzS24Vgq9ELzMk9mYeMjJCyiymgdxUa7kU3LuMTjnBkY50Vrok6KooYQUIbyvRg
fqg9zHJl6h44EePYtvY7A9sLKuxJbO4VZnSqr9SMk3Dx4aHTMgUHBCAiVNFYygKAIgTQ2gZD
3utPF85wnCMrX2TN/KSaEIsitOASW81aFPMi/aRwswFxGFFMzb2vzU/8wUSeX0HAkIvJFkme
SJCkU2vt5CPra7Nrb5p9JHYnaqPWxHhCM25Gjj2kxUVUzH3qIl9bQDGMAgAQT3nhaHMtYHET
YZyFZVXi2+WduMDOyUMVOdZHYDGrrljnCHnbCgvtKpvJ+tqGB2sf3SJk5BacbMqrMTTaNVjI
iy2RnGTbsjSRfsWj0pzqtoxZiCBEnZDLqLPUlE9dfKMT1sDm2Xeg3t9PdT6NImmMDLDXywU8
q3m4purH2SYj4Uqxn7+KatiOUyyAOE02yrkihCCJVg6iUJB7beUB5IQvDUoyTpKtzabBpNTL
hsq4lGrmKYyTZ4RFo2bIt0lEXRBTTKXUS+uf1zmAAmXAYDAirux/CxzJ9jLR9EOcB2nfhY4b
+xlX+iG2BKuAwGAwIj7lbrdqpUYGE46A6Vgus7H1lnJJgluYJuyquHDgDOCKIkOCLc5UzqEO
UqhiD5av+GcOcqHKczAcTcrp/M70bnxWm/GWjHUutPkdyAQqUy3Bo+cJoHUSVTXTACiijsNu
L5ZQ01DC48kbPT+WuNKua0yFpa3+ny85ZVZRyZ0UZKKPEAk9bE1BNsRb5wVKZFEpEf1dpAEO
ocNI8ptORe/TieNbVqwQBq9EXlqqvYYZzFoPRMDIvmMVFwArhMPK1E5Omhij+0GBcXAYDAYD
AYGjvNoa0ilWC5vzEI2gI97KODKmAiYJs0DrmExjCUADQnUREP7cCtHbHwFAcm9vMvf+ZDe8
1p7hYtKWu0mcgoimxkG/mMmDMNTGSRaInL5eg/rhv/4QANv2h8qTUKyke1vml6JOSeLUPJ9s
clMmFgraRvLYy7YyhjCqUUtpFx3GMVQPXHcbArhIRzx3+WbyHzfBNCtpi2W57ymgV3qGokti
KyRzCXQ3rNWxdNBAR18Q1wP6StHKT1qi8QHVNchVEx+Upw3B4foHArV2fp++HIHPvOKzcyY2
i4q1+KcqGA3nxVSbEi0Tk2iOhBW87QOg6+OB97LmJ6/ZO4mqmVOoVrydOySCagCApJTDRk+A
hQ8AIBjm26ePj6cCzWAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwNFd7tVuOKlK3q6yKcVBwjdR5JP1hHYmkmG
o9A1Exh8ClABEw6AACI4FfO1yuXHlTkOxd4vJ0OMGva2LeF4zrboAF7FVVFQzgFXOgiUi71Q
wKnKAjtKABu66AFoMCoHYzxQjxzzF3RSAFAVJS8iQigAYgA2MgaXQT2icwfuyymm4ADd4/IA
Bb7ArJ+X8dlD8SW3i9kTyS8cXi31kGu3aCSacoo+SApQKUu0U3RRDb6vyfIAWcwGAwGAwNRO
VOvWV3FPZ1mDxWEcg/jAUOfy0nRSiUiopgYCGMTXUgmAdo+sXQ3XA5p/wbxVKWdxcZKATdSr
uQPMul1lnB01XqkINcOc6JlBSEpo4RQFMS7B/X27/WwPBhwDxRHxgRKUMosiElFzfnO5CQdu
fbYR2R7HiLly4UWFJssQBSQ3+SUNSATYIlEMib4O4rslMdcdzcAm7rTySLNuIY6zgG5nxXxZ
PeBSqBtILkvmCkGiZh1ASiUwgIbIlOotXa2h0Memk2t7wHtnIsY66Txyu0bRWp01TGKBTN26
SYkIAFHbrt3GMIhpYfgTjGDXjXLVm+cnhpMk7DhITcxIkZPk2blgQW5HrtYqaZUHapCokAEg
3agTUpRANi/4g47k7kS+vYkTzBVEnChgcuiNF3KBSFRcuGRFQarLpFTKCSyiRlEwKGwwaYH2
x8Q8d22WlZ6wRAOpCZYR8S/dg4cpKC1ina75mCQpKF8pRFw5UUIqltVAwgO71S6B+U+H+Ok7
gN7JEiEuK4vREXLoWntop+V7X7EKvsvtOz1fP8rzdOm7A583bBwQeKGFWqiSzU7OFjFyrOXi
qi7OvLHcMEVlTrCoqUhzm37zG84o7Vd5emB+2HbTwzHqpuCQq7lyktEOCPX0tKvnO+AkTSsa
Aru3SqgkbuTCchBNs09TTy/VwNVb+1bje53glufryjFsurKyMvExM3MRRX0zJNo2PB+otHPW
5ymSZR/kAmH7sSqnES7hETBg0Ts64dplfZwDts9mUo5x5jIHUrK+SVuzkvbohJVuLsySx45J
NBs3WVAypUUCE3AT1cCRLTxTRrrYY2zWlmvIOYkyCjNopIPixwqtVwcoKqx5Fys1lElQA6Z1
UjGIYAEogIYGpfdvPDcpAR9Wk6yi8iIt5OSbKPcLOVUSurGR8STMcp1R3lXLIuAEh9xC7/UK
XaTaGLD9tfDUJPNLS1hXDiYZKx7lGTkJaVkXBlotrIMmh1VHrpYyopoSjkn7wTagcNddie0P
dXt34eWSjWxoESt4ogt2zZN8/TRUaeaouVm5TIuBHLRM6xxSbLgdBLXQhCgABgJHt04al/bj
SNdKsrIt51k6dC7eA49nsrsH0kQixVgUT81coGLsMUUv1UthemBt23EXHrWTi5pKKEX8LLSN
jjnajp0oqSUlkHDV0uYx1TCcDIulEykPuImQSlTKUCE2hgOeB+LXNZb1EsSs0YMnslKsFWMj
IMnrV7Lul3j1VB81cJukhVVcqCYCKlDQ20AAoAUAyycNcbpyDCW+aBUfRsqlYmrxV07VW+dE
Yw8Omuoc6omU2s1DJAU4mIGu7bu0NgZMlxdS5S5Nb+s1cITjXytXTKRfMU3IIAYEivEGq6SL
opNw7CrkUAvoAMD5P8UUC0J2tKfiQee+8caCsyhllyqOYw6CjcWxVCqAZFPYqfokJPWMJ/1x
3YH5DiijJ2xrdmrNwzlWpCJidnIv2rZwCSRUEzO2iC5G7kxEygQh10zmKUNCiAYHPynbTwvN
1uapcxAqva5YFGasjXF5OTUiw9gdJvUCN2ZnIoNkwWSKYyaBEyH00OUxREBDtICl1mryc9Mw
LEGjuzOkH80oU6hiruGzFvHJGAhzCUgFbtUibSAUvq66bhERDd4DAYEVd2P4WOZPsZaPohzg
O078LHDf2Mq/0Q2wJVwGAwGBp7XUa3eIU9ftbAkiwOog4BFTcUU12ypV0FkzkEp01E1CFOQ5
BAxDAAlEBDA5OP4JoUO/rriKbqJtq65eyZUHC671V9JPGfzf7W9dO1FV3CpW5jk3KnOYdQ6+
qGBsqLw/xzxquq5pUOWOOoiRmlqu4cFbM0h3EatSuFFCt25R6lRRAiYeguBEXKn45OB/9Avf
9yNwLH4DAYDAYDAgrvpsTerdn/Lck5WKgRavvo4DnMBAE8mUGBC6iYvUxlwKAa9RHTQfAQlH
jeut6jx3Vqm0SBuhCxUfHIoEKBSpkaNk0SlACgAAAAXTQAwIj7ve2yR5zp6Vg43kxrPKVWSc
npdmSHYIg4SMm4YODaDqg5IIlHUB2G0PoIAYpg1V84jfVH8vCd4dKQXUlBcduY05Ew0FZ8yh
xE20oGHqdYg6BqPj4jgdNW+ZEYTsvieeXyYh7FRWtlWbFMU5hWThyuhRATAQpjCoGwOhQEfk
wHZNQ1+Oe1XjavviKEkHEUjLy3nmMdcX0wY0k480xxEwn8xwIDqP6MDle3V8dl3Z90VPMkdI
iElUJtA49E1SykAQhxIUfHQ7UQMYOmvT0YFmcBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgVc7y0I2/X/gDgSR
OB29vuHz3KxpilUI9i6oxWkl0FSHAQFI6gpAcPSGBaICgUoFKGgB0AA6AAYH3A5yr0mMqs3b
ZxgGi1vlEpl/4/46UWyiw0+T92yKPT0iI+nA6PArd2vqJx/N/ctVyCGre4MJUxAEBAPnWCZK
a9fW6imP6PkwLI4DAYDAYDAYDAYEKd6F6U407YL9eUTJlWiGiCrcFzbCHWM8QTTJr/xGOYCl
8fWEOg+GBMjJ2g/ZoPmxt6LlMiqRg0EBIcoGKPTUPAcD3wGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGA
wGAwGAwIq7sfwscyfYy0fRDnAdp34WOG/sZV/ohtgSrgMBgMBgMBgVw5U/HJwP8A6Be/7kbg
WPwGAwGAwGBWn8wNFnNcFxVBfgU6V3t1Or4tz6aLA4m2yxiCURDdqVER00HAsrgfcDXWKKJO
16ThFSgYkg1cNTlMACAgsmZMQEBAQ9PpwP5wU2+uee+zbhPs5oSg+89+jCNbi4KbYpAVauyZ
mb92sUwKCBljNfZ0SmAAOYw/q9MD+lbZsgzbJNGpATRQIVNJMPApCBtKAf2AGBXWjiEX378p
MAAdZul1OTEeglEWj2QaePiA9fD/AG4Fj8BgMBgMBgMBgMBgMBgMDUOrZWmVoj6W7kUUp2Ub
On8dFmOALrtmJ0U11CF9IEMumA/2/oHQIAEHF2/MIDQSnjeMKJ19JySlokf9weysv9+BZbAY
DAYFaOJI1GB76+4EqYCBrNB0SYV1HcAmaIPo7p/w+qmHT/bgWXwGAwGAwGAwGAwKk/mqPAa9
jl9Q3AX2teCR0HxNpMtFdA//AJeuBMfava3N47auLrW+UBZ3IVuHUfKh+05KzTIsP+1QpsCU
8BgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMCKu7H8LHMn2MtH0Q5wHad+Fjhv7GVf6IbYEq4D
AYDAYDAYFcOVPxycD/6Be/7kbgWPwGAwGAwPFy7asyFUdrEQIc6aRDKGAgGUVMBCEATCGpjG
EAKHpEdMCt/dii2sHLfbVSHJSqe0Xk0+RIwAIbq/DvHRT6CIdSGOUQH0DgWWwGAwK9dpHabX
+2tC6Tg7Hdmu81ISci+L1BFgZ2qdizTEeu0iZtx9RERUMbqIAXQLC4FZZmMSivzIK1ZNTAew
cYy0PobQSD83T7V4G3QNQN+/HcI9NNNOuBZrAYDAYDAYDAYDAYDAYH4VVSQSOuucE00wEyih
xApSlKGoiIj0AADA/nVYK1yjzo4sv5hfGzhyaXo8oQvDteBQybeWp8CdZCVIcglPqMp5i5iC
Bd3qEKUfW1AJi7DrHEcyT/Nnc9ENFm7PkOytWMOs6KBFVoyuxjdmgfaAiIBvOpoA6D8oBgW2
wGAwGBWRI7+G/MkXRFEgR1m4tTVK5HQVDPImwiUSF2m1AoJOgERMXqOm0eghgWbwGAwGAwGA
wGAwKzd+rlirQeN6q+NuLa+R6TDlbbRH2gTyQOTJ7gAQLqRAw6iIeGmvXTA9vy9k14ntoj6I
6cHdLUaas1XOqqOqm2NmnREimHQv6qQkDwDp6MCyeAwGAwGAwGAwPJFy3cCqVuoVQUTikrtE
B2HAAESjp4CACHTA9cDnOPrkyv1Ua2iPMUyK6rxuIk/VBRk7VaKB4j1A6QgPXA6PAYDAYDAY
DAYDAYDAYEVd2P4WeZPsZaPohzgO078LPDf2Mq/0Q2wJVwGAwGAwGAwK4cqfjk4H/wBAvf8A
cjcCx+AwGAwGBWH8w9mvPcDRVGav1otxcLdUYNvINTARduo4l0FCqpG8QOTy9xRL1AQ/twIn
40R57ke9fjHjnuKj05CT4or1uf1zkJsAka2VpI+wRxXYJ+CTkiZ9jhPcbQxtdNpimMF9sBgM
BgMCsfNj5xA98Pbc9TRMLewMb5Bu3ICYhExJHtZBEpzAAgYTmQECkHT0mDwwLOYDAYDAYDAY
DAYDAYDArz+YBaJ6qdo3IC1W3/PEugygI4qKgIqGUm37eNMBTj0Adi5vk/tDxwJsp1ShKLUo
ak1xsRpFQTNvHR7VMu0hEGyZUiAADr6C+kcDW8ZcYVDiOsqVGjtPYYs76SlCtg/VItKPFXqp
S6AGhCmVEpA/ZIAB6MDrMBgMBgVq5PdtYPvw4OcrGKmpZa3dodERDQyhmfsEhsAQ8dClMbQe
gdfTgWVwGAwGAwGAwGAwK094bBCdu/bhX3KQrlNyTGyoI7hIG+JjH7oim4BKPqGADaa+t4aD
4YHh2it46q8t9y/G7QxSKM717zqtdwCchbRFNXgHEomMYCnOmfb6Og6eGgBZ3AYDAYDAYDAY
FeO3flQLNz33EcYuVjGXqthi3zRE/wCw0kYVqjoQdA6ec0UOIegT/pwLAu3KTJqs9X6JoEOq
ppprtIUTD4iAeAYFMPyleTHPIna46byJgF/AWKZbutAAoGGQULLCcoB4FE7w4B/8o4F1cBgM
BgcDwvyox5fq0lZGBATJHzthgRAo7gMEPKuGKagD/wDiJJEU/wDvYHfYEQcrcyXqocgxPHPH
1Rj7G/fwUxZ3biXnV4VFBpDuWTU5CChGyJlFDmfFEAECAAFHrgZ9E7huN7PxFA8tWaeiaq2k
oyHkppq+l2pU4hxMRqEom0crqiiAHBFwQxd5SCcglOBQAwYHZr3yjNQXFzYo5EGrRtJuhUfN
y+UweKHSbuT6n9VFU6RypqD6pzFMBREQHAyHtrq0aEkMjMMmoQqaa0wKzpFP2JJYBFM7jcYP
LKcCiJRNoA6dMDxLeKUYjdQtgjxI7fOYZqYHqAgrJsvOFyzIO/1l0vZlvMSD1yeWfcAbDaBh
LcpcZN2aUg4t0Ok1WijWVFyeTaFSPBk2bpIpxU0FoHmk1XD936xfW6hga+5cy8J00HMdyDea
9B7VRj3jWZl2DTRczdNyLdQjlUvrigumoJB67DlNptMGoZ0XyRxc5cQsFC2mGVXmmRZCuR7W
QaGO9jilASuGiSamqiIFENDpgJNPTgZCXI/Hq6ZFkbRFqJqIMXiZyyDYxTNpRczVksAgpoJH
CxDJom8FDlEpdRAQwPzGck8dTT2YjYe0xT93XdRsDVtItVlY7QNw+1EIoJkdA6+uAYGpl+d+
D6/CMLLPch12NiJU6qUXKvJuPQaO1EdPMKisosUigk1DcBRHTXrgdGS4VJSqe/ic2xNWgZjK
DYgdojHewFS88XXtQG8ryQTDf5m7bt666YGt5L5Bi+L6c6uMu0cyCSCzJm3jo8ERdu3ci8SY
NUEQcKoJb1F1yEDeoUvXqIYHyu3wZKnurnbYCQo6DArhZ8xsBmPtCDdsXzDrnGOdPUdm0BHo
oI9OoBgaak81126z7WtDFycC9lGCk1XyTLdJv86xiJ0SKOWwJqqmACC4S3prAmqXeXUga4EZ
8qfjk4H/ANAvf9yNwLH4DAYDAYFaO8Ni2sN67b6s59YD8kR0yUm7b60LGv3ZR1Dr0Np08B8B
wLKCmmKgKiUBOUBKU+gbgKYQEQAfkEQD/wBMD94DAYDAYFcO6cxI3l7tssQ9DI3daMKYB9YA
k4N+kIaD6ogO0NfT8mBY/AYDAYDAYDAYDAYDAYFZ++ZZ0/g+IKKzQFwa28lVFi6LuAmxo0XU
k11B1DQwFK1/V1KI+jXTQQsxgMBgMBgMCtfc00bMe4XtjuKhQBVnZ5qHTcDqUSlmIB0QSAf0
AcUC+r+1pgWUwGAwGAwGAwGAwKz9x8ggv3T9rdROJhUezNrlSJafuxLFV5bUwj/xFFwG0PT1
wOMsfMHGXbV3r8szvIUgSGZWqi1myKmKmJ1nriLfu4cqaSaZRMquYFCEIXqYQD/hKOgT9238
2M+4jh+G5bZRa0IlMLSSIRLowGcNvYJFwxAqu3oBxBEDCHo1wJNwGAwGAwGAwP5rdvlikax+
ZTyFaVHx3Fe5KnrXRSbSCZAkvV2cdJEKor1ADgmdVMhR0/VMHX0Be7nmylpnB3IduNqIQldm
pDQu3cItWCyoAXf6uoiXQNfTgU+/LZgP+09xmeMxMDVC30Pj3kBlEeWCYouXEcZhJqaCUptx
1yEMpr4GH+3UL+YDAYHMcnXRnxxxvauQJA4EbVqKfyyxhATeqybnXH1Q1Ef1PAPHApd+UevZ
q5x9f+KLw5OrPxclEWtZFZRRRZNrb4RrIob/ADQAwHECiKhfQoJvEeohfjAjmS44mJvk6Wvk
iq0IilX16zWk0wUM4KSQVTcvVXBzFACgZRBEpSE3dCbhNqO0oV+4Z7QOU+GZRlfWriHnrHHx
0BCJwTyVk0YVRsyqkJBO3Af5NYEXJXEaqZJQrcxlUDgmoYmuiYbOM7PL3XrvGXiLsTN2aAiI
grKBc7yxUhNNJ2ZmFyOUjoLqpNUAlNrAU1TCgcpTikfyUwwOz5R4/NeO4SrM4c21iqybOeTE
it1yguyg5EknBEF2QSE3e3AqXyTbvMROrroBdDBysd2eT8fZIe4lmTnk2vINruUg0UnZlWJC
JnCzYNiN4xQRZJuyjIIeYcqJPBXRU2v7wNdxl2Pvo2MrsZyu9YzIqccyXG12dRyrhJZRJUYd
FgiyMokAg3bt2Cw7jCQfOUMoCf7w4FDon3a9fl4LkeIdWdOwurfb6TZo+amRSTeHZVw0CLor
ssexboFWMEYqVIqSWwweXvMAicQDc2ngC6TNusCTJ6xNXbPZYG5uJhZwuSZjF68EZ5Uc0SK3
USMgsMd1UFYgpFWUAE1NdcDkqz2n8mQPMI8yq2Vms4UbQa56kO0INKSTkZNxJpIJlZFWIikl
InOyUFQx/aVFDqk27ClDU2Ps95W5DsJZy72Fug7RjJOJcybCenRNJ+dJxcq2UBoQGyUamY7A
yS6TQ+7YcB85QSl2h2Ydts674alaihGMYGyz1ordmmTrWietaTgIWWinKih5KbQB2ZU7OO8s
hPLAgCBC7tNTAFj9hNvl7Q2aabdOmnyaYHH8tw8XPUd5EzdFJyRHrnSF1UjljlCugSOCpB2S
yqDUwkOQpgA5y6DoOuoYEYUipzlUrA8RWmqhIwPIMjYP/wBrC7BZtXKuow2+xqKaHIoB1BBM
EiGAhBcbSG2J6iGNwzwrdm3IkHyTdXMy2j6pCv4Op1+xyMbIyTcsss0UXBdSJRIgBUU2SaaY
is4VU1MZRUdpdQj91xlK8f8AftxVISV4nbeSfiby5bM55dusjFFKDI3ksgRRSMVMfMABA4mH
QhevjqFysBgMBgMCs3OwP5fvP7ZoFuYgM44t5npEh+hjChEJMm+wQAR1A7odQHQNPT00wLM4
DAYDAYDArP8AmDxK6fATbk9g0O+f8TWOvX1i2SPtMPzO+IVwPUSlHa2WVNoPyfLpgWRZPG0i
zQkGZwVbuUyLIKl8DpqFAxTB/aA4HvgMBgMBgMBgMBgMBgVn7hnLqY7su2SkN2/mtyv7ZZZB
bcAAgWJhRQREQ01Hco806G6ekB11ALMYDAYDAYDArL3yoPGrDhK3MVvZzVzlCoOXZ/SZo7WW
j10wEfVDcDkNRH0fpwLNYDAYDAYDAYDAYFbeUGiUt318GJqJlUNB128SSRlA18szgI9mJkug
6HEpxAR6eqI4Ej3Ht44vv/LlY5ouMYEpPU5sq2rpFx3Nm6iqvm+eKQ9DKEEP3Yj+oPrB62gg
EZ9hz1NKh8j0kgCmNL5EukJ5QlEgFL84i+JtAR02iV0AgIAAf+4hZfAYDAYDAYDA/mO7iF6n
wbyH3DtVlhc0PuBmb2uk0S3HIwCVShX7cQ9cTpmbnMocQAugfoKIiFuu++xtYLs15XljrFIi
5gV2SapjAUphkhIzTABN6TGWAAD0iOgdcDirFEIcXd33bxMpNBIlaKlOcevXpAD1BjkG8uzS
VE479BMirt8fW8fTgWzwGAwK1/mDyTs/bc949iXpGEtyZLwVHillAA+qk1IJJrFKQRKJh9mK
qOgDroAj6MDEhGQ8dd/qsGySKjCXzjtqLYC9DA+qskLcCCUAABAGrwNB116aaaYFn8DRSV4q
kRPtKs/kk05d95XsseAGOsfzzHKn6pAHTd5Shg1/ZTUN+qmcShEDbuHdVK72iJ5El4iYr1eb
oKScvVmT1daElHj5tHs4V23RWfLOXjo7jckCSaZ/V0MkG4gmDt0u4DixxDJzTaQeLgo4VZGi
0oWXUl0l24JGWKtFkaC+S8oq6ZlRURKCZTlMcSgYBwMxrzZxk9n69XWcwK69tQI6rL5Nm8NG
SRFGxnhCt5IEfYzqGQKZUqQLeYJCmMBdoCIBooXuj4Nn5mUgY6xKA7hn7WIf+0xcm0RB29lF
4RAqa7lqmkqQ79sq3BVMxk/NKJRNrgdkXkSlDDzthPKppRlacOWU0/WKdJBBdmAeeTeoUoH2
CbaIk3Bv1J+sUQANIx504zeua0zO/dx7q4P3URXGkrESkYu7eM2x3apASfNkTkL5SYmKc4FI
foBDGEQAQwCdyfDThk4kI6bXk0Wb19Fvfm2JlH52y8a5MzdHWI0aqnTQTVKJRcHAEemoHEvX
A/a/cdwyhYXVZGwCo7YumTB+ugxfrsmq0kzQfMxcPUkDNUk10XKYpqnUKmcxtgG3gJQDXxfd
PwtLzj+ut5CUbPot/HQ0iV/WbDHpISMs6as2TY6zxgkkCiyj1ASF3aimfzf8IDHANvG9wnDU
unMLx9obqoQEs9rss62LlboSsaik5dt/OMmCZhRSVA5zFESgUpx10TU2hIe4u3dr08dfRpgf
cD5gfcCuHKn45OB/9Avf9yNwLH4DAYDAYFZZuUTlvzHatWgA++vcZy8yYdCgTSSnWrIAAdRM
I/uB1AQDToICPXAs1gMBgMBgMDmuS6THck8d2fj2WLuZ2WMfRLkNRDQj1udARAQ6gIbtQEOo
YEV9jFzkbp2r0JWcIqlMwDQ9ZnEHBgOum9gFjxavmGATamN5AG1167vlwJ5wGAwGAwGAwGAw
GAwK0Say1g/MVg40qImbU/jd/IKOfV2EdTU2k2In/wAW4U2hh+TT/eFl8BgMBgMBgVl/MYk0
652rzN1V3iWrTNVmDeUBTKaNrAxAdhT6FMbQ3QDCAYFmQEBDUOoD4DgfcBgMBgMBgMBgVklZ
BKR/Mlr8DsHzIbi2TlBOfQSaPrE2agBPSBg8kdw/IOBZvArR2xvWkb3Fdz1CRNosws0JPqo6
G6Fn4FuoU2o6h6xm5vA3o8ADTAsvgMBgMBgMBgUj4tqR+ROwbmaGjiFVXs77kxaPVOBv37g0
m/8AIOfQBPr5iZQ6gJunh6MBzpZEuWvy9eMySZCqG5FU43jnzfqJTrO5KPUXTAodTBuTMGmo
dMCRO+gF6/WuL+WWzgrUOP79WpKQVOXXdHP1zRDpPXUNu4rwB16+GBZjAYDArR3BFcXLuq7d
+NSJFUYxjufvUscwj6gwrAGjLaXaIGEXD35Q2gGB5d0ot6j3AdtHKqzg7YiNnkaY4EqmxNYt
pi1U0k1A1ADB57UglAf2uoddMCzmBxsvxfCyd1a8gN3juPl2oJAAtlCAgsKRVEwFZI5DAbcm
qdM2ghuLtH9dNIxAibkvtWsvLsVLmvlujH008SjWLJUtbOWHMxjp5lO+VJRp5M4vRVMxKkYw
rpFKQ6mwpd5gENCv2H1UzJs9J7supho4euGURKU9F/S2CcmgwSdJR9eO9L7MBzx5VgMR0JwV
UVETGKoYuB0Fz7drTHyzDknjsa83sNAg3LagRMbXUohRw9SiXTRtGvH5HggMSZwv5oMyppgm
faPm+rgRoh2x8yccoTyEvMJchtLLTV62d7Bw4Q0s2nm0wpJxjzc6knqJlFXcs7cLLeWRNIUS
G2gHqmCwLTg1krwc24kk3wkeGBGQkZxqimQys8D4sus/8oQ2CKkgArGIIaG1Eo9MDQ33gK+c
nx8Wa33pqhNwqEn80zUNBnZC1kV3LFzGvUknEg6ADNDMx3kMYxV/M0/dlASmDiHvYXSyTruw
xhK3Jrq+zsmLa4VFvZWzWIatkE00CFWdoKAuCxFlPPIcgGBbaokcSAcQ865wDb5u7czUlN0l
VOOZmUgGC8OjAiiSRimdRh2hyRDgq6STZLckZubaksUgEEhPLOXcAdvfO2Nxc0eQAZW5WFc3
i0Va3IPmzIii0YesoxKRUkxOttOdQYvcChgACCf9Q+z1gyYTtZqsS1skMWVdt4SbmizjKJjQ
IzK0KSCjoEqBlB806glSYnMVQBIICtqAeYmmqATH82sPm75o9nJ7F5Xs3su0PL8nbs2bfDbt
6aYGTgMBgVw5U/HJwP8A6Be/7kbgWPwGAwGAwK30USS3ftyq+KOpoKm1KLN4AAC7eSD3TT09
ADrgWQwGAwGAwGAwKydriXuDzx3DcLCmqi1SsDO9wgKH3Jna2xoCjjyNTCJSkdtlQEugAAj0
8cCzeAwPzvIBwTEwbxDcBdeugdNdP9uB+sBgMBgMBgMBgVo4cdLWTve7g5kUDFb1qMpVaauj
abVDnaOZRcpen7IuCAbXAsvgMBgMBgMCDO+WM+d+0Dlxr1/d15+69UQAf8oT2j0+j931wJWo
skWZpFemCjuB9HMnIDpt1BZuQ/h6PHA3uAwGAwGAwGAwK4VVMr78wLkB+OgGi6DW2Iekwg5l
JBwIgP7Ier1D0+OBY/ArTTFmcD+YNyXBalTc2qjVmeKn4GVLGyD2OOcNQ1EC+YQoiH6MCy2A
wGAwGAwGBVr8tpyaz9llQmpMhfMsLmzvHyKYCCQGc2CQ3lIBhEQL8moiP6cCvFJZykl2/wDb
Hww6kFTu6rzGpDyZhDQy7WovpZ0CKqZBIG3y00g9bwEANoYQwLad9lcb2js95bjHKQLERgHk
iBDFAwAeMAH5DaCA9SmQAwD6BDXpgSxx7Ym9woNatrRYrhCbjGEiiuQwHKoR22IsUwGAxgEB
A2uoGHX5RwOgwGBWaPburH+YxMSYr6saXxuyYFa7S6FeTk0q4Mpu1A2vktADboIenp+0GR+Y
MykE+2KbukMgDiSoUhB29gkJhJqaGk0HCnrFKYS/uQP1AMCxTB4hIsm8g1NuQdJkWRN8pFCg
Yo/+g4HvgMBgQH3o2ex1ri6vo1WVdw0jOXCoQ5Hscudsv5TuZbgqn5pDFECqJlMQweBijtEB
ARwJ8wGBFPdj+FjmT7GWj6Ic4DtO/Cxw39jKv9ENsCVsBgMBgMBgMCuHKn45OB/9Avf9yNwL
H4DAYDAYFZe22KSc903dJdwEwqP5qrQpiiJdoFhq+loIFANQERcjqIj10DoHXULNYDAYDAYD
AYFYeRS/9uu/Liy8ETVKy5Ors3RpNUh9G5XkUYs0wMqQTAG8xQWTIYAEfR4YFnsBgQrJ8okZ
940Fw/5pRB/SZKcUSAxd5VU5ZsgiIl03aGIVbQddPV/t0CasBgMBgMBgMCv3c9zDyfUrbxnw
rwsMW2ufKjuVbsZedTcLNY5lCtCvXrkEUAAFFCpm0IQxgATCGuobhAOl7eOA1uD42wu561vb
vbLk+Tl7dZn6DZr7U9I2Tah5DdsQpUkikTDaQTH2/wDFgS5gMBgMBgMDhOeq4W4cG8iVI24A
mq7Nx+pNu8BdMFkgEu7pqG7pr6cDnOz+TGX7VOIXxjiocapApKHHXUx0GCSJhETdRHUg6jgS
9gMBgMBgMBgMCsXB79aX75O5k5kvLShWXH0WkoGogsKkY7emNr4AJRW2iH9g4FncCtN5Izr/
AOYDxbNCQibi2Uq0wHnaFA6oRr1lJFT3dDGAu85gD1tNREADqOBZbAYDAYDAYGusbkjKvSjx
TUCoNXCptvjoRMxh0/T0wIR7BGR4/s34nQOQqYmhUl9pdNNF1FFgHp6RA+o/pwKkURQYz8xl
vwHGpmUbw3INz5Hk0z7trZGbqTVRuYoHHaIHcLqaAUREnQdCgOB/RPkauN7hx7aKk7SKuhNx
chHLIHKByqEdtjomKJRAQEBA2mmg4EW9i1ib2ns/4kk2yxViI19jHCcpgOAHjCiwOXUDG6lM
gJRDXoIaaB4AE64DArR24oKTndD3M35RcyyYy9bq7Mg6bESQcMRRUpPHxVeGE3Xx9AYEy8y0
lLkriO68er7wJZYWTityWnmFM8aqIlMTUBDcAmAQ1DxwOH7LLr/3C7UOK7OZx7WspAsWTtzu
A4ncxxPYFxMIfteagbd+nAmrAYDArN3osT2Cxdu9VKqdMHPJ8FJLET6iqlDs3r4SGL4CQTEL
u18PH0YFmcBgRV3Y/hY5k+xlo+iHOA7TvwscN/Yyr/RDbAlXAYDAYDAYDArhyp+OTgf/AEC9
/wByNwLH4DAYDAYFZeyEX8mfni2yBCk+eeUbSVl5fQBZxwNo5ITBqIgfVA27r+kNNcCzWAwG
AwGAwGBWfv8AWSsVw1DcwsiKme8S2av3JP2cwlUFs0ekbvSdBDcQWzhTeUehgD04FkkHbVyg
g5QVKdJyBTNzgPRQDF3gJfl1L1wPbA/nZyra5iL/ADeOPZZrvCIaQzGpS63QSebMtJh21RED
dQ3KF3gJenqdR9Ah/RPAYDAYDAYDArXymxSme+3gkiyZTjX69eJRAxxH1DuSMGImIAftbTiA
6/sjgWUwGAwGAwGAwMaRZJyUe6jldNjpJRE+obg2qFEo6h016DgV3/LplXsp2accJyaBmr2K
QkId21OcTnTUipN0x0NqAaDoiA6fs66ejAsjgMBgMBgMBgMCuPbIBXvOncvOFMBgVtsaw9Tq
TVhAMiCGvX1gE3rB6BwLHYFZ+6RNjC8/dsd/dGIkdlapWvpuD9NAsMG5Q2AOv7Z0Sh4eOnUP
SFmMBgMBgMBgctyo8UjuMLfIIiBVG0PJrEMb9UDJtFDAI/o6YHA9mDZNr2l8QJpa6Gq0KoOv
/EqzTUN/vNgQk1oKUf8Am1u7Oi0BMJTjYZhVyVMpQVXSkEYgRE3pOVMhCj+0BdoeGBdTArR+
X77BFcIznH8fsInRLlca4LVMSgDfyJpw5KntKPqaEcFEC6F6CHTTqIWXwGBWfsNZe1UPkbkA
6x3B71yFcZsFVTb9EiPxjkkyCJQECFI0AClHXT0aB0ALMYFZ+xfzq/XOUeJl24NQoF+ssdHp
FPu3Rz9Yks0U00DbqV4IafowLMYDAYFY+5CTI47r+1ilmKYRfS1umNddEw+aK+pprp13auPV
9HQdcCzmAwIq7sfwscyfYy0fRDnAdp34WOG/sZV/ohtgSrgMBgMCPueK3yFbuMJKu8YOSM55
2vHbVlJN3DbmaT9BV6kR+wSWcNzqtSKJEVTIJiGMA+jA5jhy41yv8UWt1JLyEGFDdyra2q2O
ce2Q0e4YNyO11AkX6h1lm5UTlUKI7dCjpsIbUoBHPbLaORY/kGDrPKC800kbPVPnY5puQGTa
WSUZrtk3kjGJgocI1JNNZMxmYpodHBdEtUjmENI85irPKPfrxTF15jKtFazEXlm/PLRTuOSV
UMDIgGaqOSEKuTVIfWTEQ0EPlDAuTgMBgMBgVo/LvkG9g7Y2FzaDuRtE7bJhI+m3cRxYHoFE
Cj1L0J4D1wLL4DAYDAYDAYHNck0OG5R4+snG9hE5YyzxzyJfHSEAVIk8RMiY6YiAgBi7tSiP
pDAprL9stV7d+5ftns0LYrHZXZ5SwQLuTtEutKnMm5rrkqJCEOBSJAXYIFBIhQ0/W10LoF78
D+ZPPLOJZXDuF7jJJQxy0Dkzip2RQ2pytSVtFo2UMmRMpja6SSgGAB6/8IG8Q/pqBimADFHU
B6gIeAhgfcBgMBgMBgVlcLu5X8yVkyKhqzr3Fjhwo7LqOjmUsSaZUj69A/dtRMXT9OBZrAYD
AYDAYDAYFbOwxw2R4ruNWbnKI1a+XaHVRKfcKJiTCzgCGL1Eg7VwHabroID6cCyeAwGAwGAw
GB8EQANR6AHiOBWP8vwWtg4ltvLjVc7ovJ12tlnScKCIiZA0iePQKXUR0IVNoUCh4B4BgWdw
I9554WrPP3GUrxvZjqNSuwI4i5ZqYU3cbItjAq1eNzlEBKdJQoD0H1g1KPQRwOQ7TeVLrf6Z
NU/lVsDe/wDGsmpVbe4SEpm8gu3RTWQfoGKI+q5QVIcQHQQNu9UA0wJxwGAwGAwIk7uXBW3a
pzGocBEBp9kT0D5VItdMB/8AUcDadtsM6rvbtxZX3piHcRlVrzNc6QiKZlG8YgmYSiYCiICJ
emoBgb1amIG5SachFIHnJwzqGUV9UBAijtByQPDcOokN6dA/24HVYFZ+1IY+A5p7mOPmexJR
ndG1jWak2lEvvJDNHPmCUNP8Q6Jx12+sID1N6Asxgaa4zidXqM5ZljgmnEMXb46hvApWyJlR
EdQHw24ELdgNWb07s24oim6fllcw6cqcNRERPLKqSJjaiI+IriP6PDp4YFgsCsnFYpUzvu5r
ppnGgXiAq12YsTCQNoswWhHaiYAAGEomTS3a6+sP6cCzeAwGBXC9gWU79OJ2QCImhKdbpIwF
0DQHbqOaAJhHxDp4B1AevhgWPwGBFXdj+FjmT7GWj6Ic4DtO/Cxw39jKv9ENsCVcBgMBgaW2
1GGu8MpAz3tRWqhgP5ke/eRjkhgAQAyblgsguQdBHqU4YHMqcH0Hza43bx5EomtqyTxGHEoq
ounso3UaquHRlRMZY4prrAYVNwnMpuEdQwMil8LcbcfyozlYijpvyonZtXLx69kDs2aopmO1
Ze3LLeytzCiQRRQ2J6lKO3UMCJ+VPxycDf6Be/8A8uNwLIYDAYDA0d6kywtJsEyfoVhHPXQ9
N3RFA5/APHwwIl7FogsJ2f8AEjIgbQUr7J2IdPF6UXQj6vTqKn/24E7YDAYDAYDAYDArJ3ru
3EFNdvVsbtzLAy5QrzF0cu4oINpds8YHVOoADtIAqF116GEQLqGuBZvAoXU6dKch9pPdy/OA
v3lztPIj6HTAAJqSMTK0ZIgI6FHQzIAA2ga+kdeuBbjga5F5F4RoF7ANDT8DEyCpBHUSKuGa
aihRH5SnEQHA7zAYDAYDAYFcKGJZPv05Ye7RE0LTqjGgcw6aA6dSLsQKAD1AdA6j11/RgWPw
GAwGAwGAwGBWjs/j21dv3chWGwbCk5GfzJkwMJg3zUYwdnNqb1tTGEREPAPAvTAsvgMBgMBg
MBgR73C3U/HHBHId8RLuWgYCWfNSbtm9dFooZIu4AEQ1U0DXTpgantQpa/HnbRxhT3iXkO4+
vRft6P8AwO1mxFnBfR4KnNgSxgMCtHbc/Qb90HdFUynEFmc5V5VRsIagUkrXkRKfdpoO8UDd
NfV08A1wLL4DAYDAYEId7zz2HtE5dW80qW6tyaO4wgAD56IpbfW9Jt2gfpHp1wJP4+Zpx9Cr
TBEokTbRjBEhB11KVNuQoAOvXppgdBgMCs1C9grX5gnK8InsSc3KmVWxnTDaU6/zW6eRRlBD
oJtoGIXd106BqHQMCzOBBXfPY21W7P8AluTdKlRItX30aU5jFIAnlCewELqYShqYy4FAPERH
QAEemBJ/GVZb0rjaqU1ol5KEDEx0YiiH7BGbVNApevyATTA6bArXckG0H+YHxrOAQpHFno1n
gzqgAAdQkdIMZAhDCHUQKKhhAB6BqOmBZTAYDArIwZOJf8ySXlxXEzWu8XMmBWvU5COJSwrO
BUAddCHEjYCiGmpi6ddAwLN4DAirux/CxzJ9jLR9EOcB2nfhY4b+xlX+iG2BKuAwGAwGAwGB
XDlT8cnA/wDoF7/uRuBY/AYDAYEP94UoeH7U+XnyZhIcKrOokOXXUpl2CqICAgICAgJ/HA6b
gmtkp3CHHtRT3bYSvQseAqCUTj7KwRR1MJNCiI7eoh01wO6wGAwGAwGAwGBXDv3Mmy4RibGf
oNft9MkyGAdDFFOeap6l/ZEdFB/W6YFi3C6bZBRyr0IkUxz6dehQ1H/2wK0/l8x7iW7O6vJW
FEpXFvVn5qQSIbeUSy8u8XANw6iOqRy+PX0DgZP5ezySL2s1ypTaxV5OkvZuqPjl/wCKGlHD
VMBDU20QRKTpr/uwLI4DAYDAYDArJ27MVXnd13S2464qpLP6ZCt0hATFRCMgQUUAh9RD1jud
TEAA2iGvXXAs3gMBgMBgMBgMCsvAwSER3ndzcE5MUWb8KNOxxQ0Ewe0RCrNcTj009dqG0Pk/
twLNYDAYDAYDAYFZvzDVvnLt4Lxqk7Mzdcl2Ks01oomYpVjjJSqJlSJ7gEBMKCSnTTw1wLKt
0EWqCbZuQCJJFKmmQPApShoAB/YGB6YDArXxUyQh++rnkiSYJGn4CjSawk6gqZsnIMd5/kMB
SAUP0BgWUwGAwGAwK1fmQTScB2S8pPlUxVBVkyZAUogAgZ9JNWhTdfQUVdw/2YFjWDcWjJu0
MO4UUyJiYOgCJCgXX/dgZGAwKzX32CtfmCcUTamxJzcqZaq4RQdpTr/NbpnKlTAegm2gY5tN
R06joHUcCzOBWX8wI0dKcNVrjqTAqiXIF2ptZBucNwL+fLoujp7RAwDqm2MOggIdMCzWAwKz
9zEc2Ydyna/fVA2qsLDYIIiuogABOwK5RKOvq6mM3DTXr8mBZjAYDArNw/Jpz/fX3DiUDbqx
DUKHMJwKUNXbV7I+ptEdxdFQ6m0HdqHhpgWZwGBFXdj+FjmT7GWj6Ic4DtO/Cxw39jKv9ENs
CVcBgMBgMBgMCuHKn45OB/8AQL3/AHI3AsfgMBgMCtX5jb2Vbdm3IDGCSK4kZkImGZoKDoU5
5SXaMzF3CYgAOxU20TDtAdNenTAsczapsWiDJH/DbkIkTw/VIUCh4f2YHvgMBgMBgMBgMCuX
5iddJaOyvlWNPv0RjUZEPLMUptYx63fhqJwENNUPWDxENQDrgSNzBdUq/wBu905DN6xY+ryk
uAFAAE4pRqjgAKB+mphDQAHA1HaDDLQHatxHFuUjILEq0GougcolORRdikscpimABAwGOICA
+A4HBdootazyp3I8WIqjuiLwaxkaGPuFBC1Rzd+XaURESkMqRQSgHq666enAs3gMBgMBgMCt
HZ1Io2G7dx9jQMJym5Kk4kVBDb60PGsGhi7fH1TAIa/teOBZfAYDAYDAYDAYFaK8/QivzFLj
XzG2rz/HEJMJEEoiJiR808ZHMBg6AACsUNB6jr06BgWXwGAwGAwGAwKw9za5bB3N9r/Gq7b2
hq6nbDa3B9BMVFStQxztzGAPDVV0G0w/tBgWewGAwKyw8kjGfmQWSu7TlUnOMIqWKJNPKMEf
PumgifUdd/78NugeGvUPSFmsBgMBgMCtX5hrNCV7YpKvOk/aEZqcqUeqzHUfaCrWJjuS0Dr6
wBgWVwGAwKzd13sEBzZ2y8gO9iSjO5uq4i5PtAS+8cO6beWBh0/xDpEDTX1hAOg9MCdJ7kGr
1u4Viiy7wjeWuAvywLY5ilM4NGoA5XKQBHURKmO7p6MCCu6F6yl+4bth45XHcs/tEvY00tNQ
212DcK7h6aBoZwXTqH6AH0BZrAYFZ++todCscTXNFZRupUuSqbJnVSNsEyCzw0esmcQEDCQ5
HQgYA8fAemuBZjAYDArf2wlK/wCce5exEEBBe3R8buKGhdY2BZJiHXrqAn6+j5MCyGAwIq7s
fwscyfYy0fRDnAdp34WOG/sZV/ohtgSrgMBgMBgMBgVw5U/HJwP/AKBe/wC5G4Fj8BgMBgVo
78n7f/t/xzVFhDdbuRqRCpJiUTeYY0mV2Jf+EPVbCPrer008dMCy+AwGAwGAwGAwGBE3drEr
Tna5y5FtkTOF1qpPi3bppiqdRUkesdMpCBqImExQAunXXAhTnbkZBT8rV7fXxvI+fqDCpHKB
zqiVebatWYJicpRE37xxtERAP06BrgWuqcQWAq0NBJl2ljmTVoUummgIIlT001H/AIflwK91
hwSp/mH3eABsdMl/oULYAdgnoiq4gZJeMOQT69VCpuSDoHgXx09XULNYDAYDAYDArZ2INUB4
4vlhRIUprHyDd5RdQvUyhzS6jcDHP+2baiAbvkAPkwLJ4DAYDAYDAYDArdcUk4r8wDjeVEAI
eeotnit23QT+xSLB4BdweOm8R0HoH9o4FkcBgMBgMBgMCuF42ynftxYwHURhKXbJIA6AAe1v
Y5prr6fDwwLH4DAYFbLK1Tj/AMwqjS5UiApL8e2COOsQABUxWcuxclKoOmokKKgiUNegiI/2
hZPAYDAYHm4cINEFHTlQqSKJTKKqnEClIQoamMIj0AAAOuBWzvWlmE7xBQVIdwm7Y2G8UQjR
+iYFEzIrzDdcipBL0MAgUNOvUBwLL4DAYFaPzAvYIrhKD5AkdhE6JcqdYgdKbQBv5E03bGV3
GD1NCODAJtS9BHr10EK+d91mvCfc/BcnUsxjx/bRCxlvsLduUqrh0SwTJGjxoUpxKQgDHoGU
McR126gAB+sAT5KTLG6/mA0RjHm9pbVfjqYsRHJAEUg+fZRoyR9cB03HIgYQAf2ev9gWewGB
W/8AMRjpF52fX6QhjASQgixk8zOYgqFKaIlGr42pQ8Q2JGDr0+XpgWIj3qMkwbSDcdUnSaay
Y66+qoUDB1D9A4GRgMCsvYw3dOIzmq1vF/aDWPlG4u25x6iRq2XRj0U93gYClbdBD0dPRgWa
wGBFXdj+FjmT7GWj6Ic4DtO/Cxw39jKv9ENsCVcBgMBgctyXyDF8X051cZdo5kEkFmTNvHR4
Ii7du5F4kwaoIg4VQS3qLrkIG9QpevUQwPtYuExYaovZH1Ol4B4j5+ytShoz5xWFEupQILR8
4a/vPAm5cA1/W24HLcf85LXfkGQ41k6DYKlKxkYjNOlJpSBVQK3cuDNm5RGJlX5ynVMmqJAM
QoCVI/XoACHA8qfjk4H/ANAvf9yNwLH4DAYDArd3WJpS/LfbZV1SgfzryeXKQS7usRCvlwN1
9X1RMA/L8mBZHAYDAYDAYDAYDA0l2jSTNMn4dUAMR9HvGximESgILIHIICJeoB19GBQhvMjy
N2R9rPB7IhHK/JUlWop6RQ4fu4msq/OD9UCgU4G2FYlLtHp63UemB/RLArRziL2r943bxc25
CexTidsp8uoO7eAumCckzAugaCHmsza66f7fQFl8BgMBgMDzWWTboqOFh2ppFMc5tBHQpQ1E
dA6+GBWr8t750cdnNHmppHyH06tPTDhIvQge3zj1wQSBqIgUxDlMACIj1wLM4DAYDAYDAYDA
rJ3Ds3LDu77XbeguZFAj65QT1Mu4pFyycEKqRVDgOggU7XcUggOpuofq4Fm8BgMBgMBgMCss
PFoy35kFlsmoiev8YxMRoXQCAMjPung7tQ1E2iAaCXpoI69cCzWAwGBWPmmRJC99PbaAkE5r
BGcgRYGKO3b7OwZPtT/8Rf3QgAfKOuBZzAYDAYFYO8SwTXIsjWuzmhOlG0zygCqtzk2wkFSI
prUwFkVh3gYAO519nS1DQwmMHjpgVc5Djrnw3yRw92SyHtknBR/KNTtvGcsqdQ5XFPSXdHeR
zlZQdpzx64l0JrqKYkECh6gYH9QsBgMCCu+mut7R2f8ALca5RKuRGvvpECHKBwA8YUH5DaCU
3UpkAMA6dBDXUPEAiDsuZQfcvVedOYrCyOpFcuyBa0kZyX13MJDwyUYBilMY20plFV9AHQdd
dQwOR/LV9/JTlPlFpyM1EknxVFV7i9J8YxxB0SEcyWpygoGoakBIRDXQdQN13dA/oFgMCK+6
uvubV2y8rV9kl5zp5V5wjNHUpd64MFTJF1OJShqcADUR0DAzu3CyrXLt74ztjro4l61BvHIa
mNosswROoGpuo6GEeo+OBI2BhTUq2god/NvRAraPQWduDCIFAE0CCoYREegdAwIC/L8ipRl2
nUqanTAeUtYyVokTkAQIKk5IuJAu0BMYQDy1Sh1EcCxWAwIq7sfwscyfYy0fRDnAdp34WOG/
sZV/ohtgSrgMBgMDjeW4eLnqO8iZuik5Ij1zpC6qRyxyhXQJHBUg7JZVBqYSHIUwAc5dB0HX
UMDgeJWNz4qRjaS5gTC1tM3MP42FSeAolVIBFqCiSAqaHIp+/KUpUiGAhBX2kMJE9RDqOE6l
Y4iJmLnfGws7bdn6kvNMDKlW+b0QKDdhHgZNVZL/ACzVNMigpHFMy3mKF6HwIEk6Na6h36cT
PLLeZK4JS8ReV45nJN2KKcUmAMjCi3FmgiYxBA5Q1VE5tCB18dQuHgMBgMCs3MjD3g74+3dm
Kh/LrcXep1RuX9Qx1mbOOTMoBug7fONt09YB/QOBZnAYDAYDAYDAYDA+YH8zPy3YRezctNKy
chjQnbhF2WvMvaEwMqE1ZbM+VOp5xdCGEGLcCjtL4mH0dMD+mmBWvvkaqM6zxXemqhkXNQ5F
qEgQSbdVEXTwYxdIQMHUDpuh10Eo/pwLKYDAYDAYHP8AIUj8z0Gyy4bv8jGP3IbNN37lsc/T
Xpr0wIw7Io4sX2icRNiAUoHrcY40KIiGrlEFxHr6RE/X9OBN+AwGAwGAwGAwKy96D89esnbt
ayJGUBtydBxi5yah5SUyzesROYdBACAJy7tf7A8cCzWAwGAwGAwGBWThN46nu+DuRfqIGK2g
GNEgmbodx01TGj3UgsUhhAAKJDOAAxAEfQYf1sCzeAwGBW/uXSI37gO2WbMBTGRtEwyAo6AP
+er7wuoG6+AkDp6cCyGAwGAwKz9tEczne4juO5Idgd1JEsTCqNHqxzH8iPiYlqt7MiQwj5ZP
OcGObaAAcwgPXTAmHkbiOqcmSdQnZxLbKUeXbz1ffk/XRWTAU1Ux0ENSKpGEpgHprtNpqUMD
t8BgMDn+Qq43uFBstSdolcITcY/jlkDlA5VCO2x0TFEpimAQEDaaCA/2DgRL2JcfF4z7RuMK
2Zudq4XiEZZ8iqUxVSuZcTSKgHA3UDFMvt0Hw009GBIlH4thqLc77cIsAKtfJFpKv0wDQCKt
o5uwEA/+byN4/wDxGHA7bAYGFNRxJiHfRKn6r1BZubXw0VIJB/8AfAgD8vGeVsPZpxks4RO3
cRzJzDumyxdiqasS+cMDFMXxAf3Oug9fl64FjMCCO+q7Jcf9ofKthVcGamUhHMW3WT3bwXlx
LGo7RJ1AfMcB19Hj6MCT+Lae2494zqVBZE8tCtxMdEpEARHQrJqmgHU2oj+p4j1wOowGBFXd
j+FjmT7GWj6Ic4DtO/Cxw39jKv8ARDbAlXAYDAYDA+YH3Arhyp+OTgf/AEC9/wByNwLH4DAY
DArM5WfTf5j7FmCIGj6txg4cmcCOokeTFgIkBNph6apNBHcUPlAfRgWZwGAwGAwGAwGAwGBX
vs54ZPxPD8myz5AyD66322zIlUIBDAyTlFmTMAAPAh0kPNL/APxMCwmBWf8AMeLKIdnl2nIV
Erh9ALwUy3RU08sfm+bZODif1iiJQTIYRABAR06dcCyiKybhFNwiO5NUoHIbQQ1KYNQHQevh
gemAwGAwIf7wnpWHahzCucQAD1KwIet4arxyyIf7dT9MDo+AoAtU4K45q5N4lh63BsAFYu1Q
fZo9FLU4aBob1ev6cDvcBgMBgMBgMBgVv79zFY8JQ9lN4164UyTKYBDUopTrVPUAHoPRTwHp
gWQwGAwGAwGBx9XvzKw367UVNUpndSUjBXSDTcVKSZgumJtBHxEp9NdMCH+1ZRKV5d7k7ImI
GMtd0osx92pv/wDFQjFHQQD1dAEw6en5cCyGAwGBWLvckFYOW7dp5NPzSpcrVpisUdQKROSb
PmhlDGDw2b9Q18R6YFncBgMBgVj7FGSxofmm0OFxcGsnKV0fJGNqYU0EXKTFJIDiI7ylBv6o
hoAAO0A6YFnMBgchNcv8V1u6RvHNgtsXHWiYIdWMgXT1FJ4uUm3XYmcwDqO71Q8TaDt12m0D
r8BgeTZs3Zt0mjRMqKCBCpoopgBSEIQNpSlAOgAABoAYHrgMBgMCtHYU+ak455ApzYetM5Du
0EqlobRMxJQ7wChr002uSj6oiHX5dcCy+BWnviO8m4Xifi5iiDgbzyDWWT9MTabY6OWPLulN
ug7tpWYdBwLLYDAYEVd2P4WOZPsZaPohzgO078LHDf2Mq/0Q2wJVwGAwGAwGAwK4cqfjk4H/
ANAvf9yNwLH4DAYDArTxc/a2Dvx5zXREFFarXKTCLjtNqmd6V9JbAMYA8SnKb1dSj6eoDgWW
wGAwGAwGAwGAwGB8wPuBCnevGlle0fl5qYoGAlZlnOgl3dWrYzgB0/QKeuvo8cCQeKptGzcX
0+yNlSrpSsNGPklkz+YQ5HDRNUpin/aAQNqA+nA6rAYDAYFdPzD59KtdlvKsiscxCrRiceAl
KBx3SLxBiUNB9AisACPoDrgT9CsQi4dhGAG0GiCKAF1108sgE019PhgZuAwGAwGAwGAwK6fm
HV9Kzdl3KscsUTFRjE5AAKbaO6NeIPijr8gCiAiHp8MCfYN/87QsfKfxjdFx1DT/ABUwP4f7
cDOwGAwGAwKGduHI4n/M77jamqUwI2FlGHbuP/pHcVlqyZmSAdA1OBHYjoHgAdfRqEudiEci
lTOUrKkA62nku8S6hhHoYwyXsgCBf2Q2tw6f7fTgWXwGAwK499wFb8UVSbObYWGvNJfmMbom
AEm26epx6aF9fxwLHYHGcv3RDj2hu7W4cFakbOoxDzjnImXc9kW7QpdVBAupjKgUAHx106+G
B2eAwK0fl3SKE/2wRlwbGFRKzTlsl0lRDaJyuLC+ADbf2dQL4YFl8BgUTlq7N13khKl3mkSl
sk5CM5iB0m3jlXrSfTs03EvIkntpyg1IHsZCtzAuomCHkgU20nlCYMgsR3ZRgzVNcvbEujVL
Hxgq4srYHIEnUhZ1lhKoMCkExgZFOV+5fimBUwMOhjGAVwANrr3bRj+KnDryEzAIclXk6VUQ
YSjWaVhk07EaOK6k1n5m4xyglblbFM1TSKJmwlP6pdwa6osOdrUvY+N3Lq2ta/NylDkoeVMj
a4dy0aKSbtzZGfzpJvVXxCg1ZAluBVAuqpPKSIVQm4PKvyXchx1doRpHObGeIarcmR7Uthhb
TcEHiKNsbfMiS6qDpNRJRRgmb2V86UOmVHfpuBTXA3Co93kpJzE6qu7hoVfkukKOqp7DKO5R
GJUTrppIrKTRfEbhFpmM4K4KVqdI21wJj+sbaGqGb7jFbhZTwzW0xcdZIZysaHUYWFyMdYkJ
+KaosU5F85cIETcNXKxTuGKSDdFLzFyeZ5JjFCcO1SL5Ng4zkOD5LaPmJmNqWTrjZ/NStkTJ
FHhotUAaSs0ki6dIe0nX9cxdCqb0w/UwOc7XXDaM527mqSmYoLs7bGzaqAGATFJOQbRQpxDQ
DABhRNp6Og6eGBZXArNywmW499HB9T88RSpcHa7m8ZlEPXO5I3hmp1AEBHQpllNugh1+XwwL
M4DAYEVd2P4WOZPsZaPohzgO078LHDf2Mq/0Q2wJVwGAwGAwGAwK4cqfjk4H/wBAvf8AcjcC
x+AwGAwK2dsTVs/597mrimQorPLVEwyjgC+sYsNAtCFIJx6iBBWNoHgGo6eOBZPAYDAYDAYD
AYDAYDAYHGczwDe18PXqrOyAohMQMvHrJiYxAMR0yVRMAmL1DUDeIdcDjezKQ+cu0zh9xqI7
KtCN9R0//TMk0PR/8mBMuAwGAwK3d/ySMhwC3ra4lElgtNOjRIcAMBgVn2ZxDyx/X6EH1fkw
LI4DAYDAYDAYDAYEWd1EG5snbLyxBskhWdPKrPptEQEoCdf5uWFIup9ADU4AGojgZPbRYF7Z
26cXWV2BQcSdXgXTkqYGAgLKxyJlAKBxMbQDCOmoj/bgSVgMCLO3rmqP5urVllGxkwd1qz2O
sv0UjAYE/muRVTaiOmnU7QUTj+kw4Ep4DA/mRxiilSuZKP3HPH4po2/mTkquSa6wlEqraeSF
kwb7janAqa0UUUi69BHTwEAwLQflyDIvO0Sn2KXQ9me2N1Pzi6IddPnCberkHdqIiBkzFEBH
roPXAsvgMBgVi/MnWkmHZvd56HRFw9g3FflW6IEMoURZzzFUwnKXrsKUBMbQQ0KGuoYFm01C
KplVSMBiHADEMHUBAQ1AQwKk/mnWl3Vezexuo9YW7xxJwBGaoBuEqzeUQekHQQMXoLfXr06f
7MC2DB4lIMW79AQFNymRZMQEBASqFAwdQ6D0HAwLdIkh6pNS6hgKVkydOTGMbaAAiiY4iJvR
4eOBDfYZEkhuzriZmQoFBSDbOxACeX1eGM5EdP0iprr+14+nAnvAYHzA+4HM1C+xl4UdLQLN
4aMQ6Npxdv5DJ6IHMQwtRUMCihAEuoKATyzlEDEMYB1wOmwGAwGAwK18ctW1f79OZmSJATUt
VVps4sJQ08wzFR/G7zaa6iBSlL166B8mBZTArJxaKVy78Oa7cLYRCjV+q0to+UIX1jPQXm3S
aRwER2gKiW8OmptPkAcCzeAwGBFXdj+FjmT7GWj6Ic4DtO/Cxw39jKv9ENsCVcBgMBgMBgMC
uHKn45OB/wDQL3/cjcCx+AwGAwKydibNwrA8xW904O6NauTrlIIKKAbUjZBynHpJFMcRExCA
29Xw2h6unq4Fm8BgMBgMBgMBgMBgMBgeTpuR22WaqCIEWIZMwl8QAwaDprr8uBW78uF3KL9m
vH7CcSKhIw3zvDPECaCCZ42YeNALqBjAI7Uy6iA6COumBPE7cIuBsNbrLowC9s7hy2Yp7gAd
GjNV4qfQfEABICjp/wAQYG+wGAwKyd8Z5F6nwTV4xMFTTXKlRK9IOhTAyYmcSC5imMIAAlBu
A+kRDUAARwLN4DAYDAYDAYDAYGrtEYWarMvDnJvK+ZuWxiCUDgYFkjE02j0HXXwwIS7AZ5Cy
dmvE8i3VBUqMMmwExREQA8csoyOXr6SmREB/swLA4Hk5XTat1XSw6JokMooPyFKGo/7gwP5t
flmzNnoN3atbmsZNp3ExEjfIVE6hTppS8XLu0XTdMQETCKjFRFcRERHQNB0EMD+lWBjyDxKO
YOZBwOiTVNRZQddNCplEw9R/QGB/NOWplsX/ACgYa2t3BjWuHXJyI1kCEBM6bg9iVkTOCF2g
UBI3XMboG3p06YFyOyWNLFdo3ETUhQKB61FOdAAQ6um5XAj1+UVNcCbMBgMCC++aOCT7QOXG
wgY2yvP3Gheg/wCWJ5+v9gbNR/RgSzSJAstTICVKcFCvY9m4BQoaAYFUCH1AB+XXApX+bzDy
dy4Sp1DhjmB4+nHsuVAhTHMunBV6TfHTAhB3GE20AKGg+sIYFse3+yhcuCeOraUBD55rkI/M
UxgMYpnDBFQxTCHQRATaD+nA1vdLNu6520crzrBQUnbKq2BZoqBSnEi5Y5byzbTgJR0NoOgg
OB6dscEvWO3DiuvOwKDiOq0A3c7DCYvnJxyIKbRHTUN+umBJmAwGB4PWwu2a7QDikKyZ0wVL
+sTeUQ1D9Ia4FGku2rmKrcTtKzx9SEGMvV2NIjn7M8gxbNbjL1qxQz353FRJVUUkk2jFUu5c
pXG0/lgkIJpgYNzZ+0CfsFR5GibXW2dzmJe91Cxw0vKAyWO4a7K4WwuEPaVDC3SMDV4mKAiU
TIl8shTEEgGD6HbFbo7uglLpVKkrEQ8fNV1xVZFIlZawJK9GQcczWZEVbANgQMVwirsbJCRm
faAqEMU594dt2qcYcv0q/Wm0cgRAwDOyQ8N84RKBohOOCyNXL/5wWYoRYib2dUiqRk1XRjul
C6AsfUpUyBZzAYFZrFGtoT8xam2YR2K2jjmbg+ohof5rmWj8AABAOoAsIjoIjp6NAwLM4FaO
yEjudjuXeU3yhVhu/INkcxyiYdAjYtQkQ1Lu1HdoDQ3Xw6+GBZfAYDAirux/CxzJ9jLR9EOc
B2nfhY4b+xlX+iG2BKuAwGAwI+54d8mM+MJJTiFq6d2c68ck2LHfNovU2qj9Aj5VuEuYrMVk
2gqmTKsOwTgADgc9x5ydHwfC9nvNoscvYBpQSy1oVsTONYSzFSMb+1LtF0YpBu11TT0MUxAE
DFMBgOYBAcDQcDcx3C1WKPiuWgkIOwWuKVnq9XFo1o2iDsUTNzL+xuCKrvFFGwO0klRdCgZQ
R8wjchR0KEXG5/4j5p7/ADjGv8aTozEhSIu9RtobiyetBZuzexpgmIu0ESqesgoGqYmDp49Q
1C6WAwGB+FVE0UzrKmApEwExzD4AABqI4Fa/y51H0j2lVW0ybczV3Z31hnVkDiJzh84Tj1Yg
icdBPqmJRAwgGoDgWXwGAwGAwGAwGAwGAwGAwK2dh7luTjS8VlAxNaxf7tEKpE0DyjEl1XIE
FMP8Mdq4Dt+QQH04EG8j8my12/Nb4ngo9uorWOOSS0Cq92bUfn2Zrr145TIoI6HErcENwAHq
CX1v1i4H9BcBgMCt/c4ok9537Z66oID7RbJSRAhh1ARjYB4cB2ekQFQNB9A/24FkMBgMBgMB
gMBgMBgVd7TAHi3ljmftlcgdJnBzAXOkpqFTIn8w2gBXOi3AmgiRs9KqQdweJg6j6AtFgcJz
zZ06VwfyFcFAEQhK9MyG0um4wtmKqoFDd01ES6BrgVDloJ7x726dlN3K08h7V5yks5UVgFJZ
sys0aZi9KO4AMAgdcm4gh6OummBffAjruMsqlM7fuS7YiAmViK1NvECgYxBMqiwWOQNxdRLq
YADX0YEf8c8TmsPYTXuHJVIyC8xx81iHiaQkMdFy9hikOJBLvKJiKnEQENQEQwJT4YgEKpw9
Ras0ICaEPAxEeimBjHApGrJJEoAY3UdAL4j1wOywGAwOO5joQcpcS3PjYVhbjaYeSiCuA8Uj
PWp0Cn66/qiYBwOD7M+RXPJXbfTZGXbmZTkI2Gt2VgoBSqN5WCOMc5KYpDGANxkd4Br+qYPD
wwI97mINzfe6/g6lkUEWTCE5CmZBoBBOCwrxSMShroJRASmdmENB6+GnUBwOy7CZ5Gx9nPE0
ggoVUqUGgwExDgcANHHOyMXUNOpTIiAh6BDT0YHl3/TSMB2a8sPnChEiKwyjIDKDoUTv1k2h
Ch+kxlQAv6RDAm+sx/zTXIqK02+xtG7fQS7dPKSKTw9Hh4YGzwGAwGAwGAwGAwGBV3vK+cuM
bbxX3ZtSKuYfix7IsbvHtyHOoav2VJJk4dAVMpjG9kUTTV2gHhqP7OBO3IF9iKfxXY+Tvak1
IuGhns4V6kPmpnbtmh3QHIJN24DFLqG3XX0YEZ9idPLR+0PiyH2GTVdwyEw68wTCoK8yY0mq
JxP62oncD4+HhgTxgMBgRV3Y/hY5k+xlo+iHOA7TvwscN/Yyr/RDbAlXAYDAYGlttee2aGUi
46ef1pwYwHSloj2T2pIQAQ9UHzd0gYOvgdIwYHFNuDo2OPFxkfIujQpnctLXJBwuc69jeyTQ
WX+fMUClUS2KCYU9AIAppFKUCkAAD3ovBdbo06wsHztKz7mDYKQlX+enKTn5njFgb+a2bnIi
mofzBapCdVwdZY23QVNOmBHHKn44+B/9Avf9yNwLH4DAYEOXHuM4lVjuU6jF2doFo49i5FzY
IVVUWzpuRGOF55pQOACdMCGATKJ7ilHoIgbpgY/ZTFFh+0jiFoQu0FKzEOtNNvV22I5EdNR8
RU119OBNeAwGAwGAwGAwGAwGAwGBUPgu51LgcvdfZLKsVlCVq9Stmfm3mMAjJxLB4YpN+phU
VVHaUoftmApfRgRdQ6NPUuO7ZeRr63MzuHI/IktbLUoomdNdF5aIZ+dFqYpv3hQKgVJMSCAb
duggGB/Q3AYDArLzFGJzvfX266mNurURfZcpU9P/ANUzZR/7zUB9XRUdNOu7T0YFmsBgMBgM
BgMBgMBgVU7p3rbg3nTiruvcgDavtQe0Tkp8RsdU6ULLB7UycqmSAxwSbPEdxvVN/iejXqFk
qncanfINvZqTMs56JdlAzaRjnCbpA4CGvQ6RjBr16h6MCEvzBbKjU+zPlaUXOJCrxIxhRDcI
ieUcJR5Q9Xr1FcAH0fL0wNF3012UheyWcNW0yFkqMjX5mPIfdsIMBIM3B9fJ66Akkb9UQ/tA
OuBZuPeoSTBtIth1RdJJrpD8pFCgYP8AcOBXr8xKyEqvZZypJqFMcF41GNApQAR1lHqDAB0E
Q6AK+o/owJ/g4wkLCR8OnpsYt0GxdPDRFMCBp0D5PkwM0ClKAFKGgB0AA8ADA+4DAYDAq5xG
n/2Z7yeT+IzEI3geUmyHJNUImh5SYSRAJHzaW8oiUyhzkSXHoUdDenxwMrV7P/mOafuxjqhx
lqAdfNB9Nz3+0Nvks/8A4Ta/KA9A9fy+2reF7e1aY2IVJKqWe4QxECBtKkVCednAgE/ZAAUD
pgfj8w2PbWDtrcUt4UFErVYalDHQExiAqVxPszGIIkEDgAlIP6vrfJgWXwGAwGAwGAwGAwGA
wNfYICGtcDI1ixs05CKl2yzGSYLlA6Ths4TFJVM5R6CUxTCAhgUp487R+dbQUvAHN88UeBuN
3/lViMbCISNwYlN7SxQkliKeq0ZkORLywKUVDkEB6FKYAvA0aNY9oixYokbtmxCJN26RQImm
mmXaUhSl6AAAGgAGB7YDAYEVd2P4WOZPsZaPohzgO078LHDf2Mq/0Q2wJVwGAwGAwGAwK4cq
fjk4H/0C9/3I3AsfgMBgUL4o7VOLu62q8z2zlKP2ylj5Bt6dctMYPssqwjWvlw6aZF9BExBK
3PvTOBkzbh1JgXXolTZUKkV6jRggLOuxzKJaCUgJlFJi3I3JoQBHb6pA6a9MDe4DAYDAYDAY
DAYDAYDAYH8+nHCF+5e7+eUqLYG5ScONJKrXiypKE3fPL9rCIN2DA5inAPJBwmoqomYvUEg3
frkHAmXvheuYWR7dZpkQBOjyzVWSu8BFMjeRQetFTDppoIFP6o66APy4FoMBgMCssxJJyn5k
FarggYTwPGErL6m0BMPnGfbMw2aDqJv3A7tQ000wLNYDAYDAYDAYDAYDA810EXKJ27hMqqSp
RIokcAMUxTBoICA9BAcCrnbzBRPEvdvznxFAtGsXBzzWu3uvRDJArZND2pFWNkdpCeptM4bl
N6pS6CbA2Xfus2dcTVOnuDgBrheqXBopCIarGUmEXIkKGgiI7UDDoXroHya4EodxdTPe+AOS
KaiIAtM1yZZtjmDUCrLMVSpG01DXQ+g+OBg9q9ocXTtq4ttD04Ku5CtQyjxQOgGcFZJkWHTQ
NNTlHA4Pv0AHnC8JXBEQ94LlS4wNugGHzJ1qr0EdQAf3fiOBY/AYDAYDAYFYO+Ru5osZx/3R
Q6QmecPzzd5N+UkoqqrWZgSxsukUqQgbomoRXUdQL5YiIYH74OkD2zvS7hrIknvjoWPo0BGP
iqbyON8e4lFhIAAGgFF0QPTr4gPXTA/XZWxcV2e7hae4cHXBjydPSLQh9wAg2mWrOQTSIUTG
ACgKhvAfWERNoGuB+e58CXfuD7cuHhQM5QNYJC9Su0Q8tFGrMDGbGVAR1EDOnRAL0ENQ64Fn
MBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMCKu7H8LHMn2MtH0Q5wHad+Fjhv7GVf6IbYEq4DAYDAYDAYF
cOVPxycD/wCgXv8AuRuBY/AYGJKP0oqMdyi/+GzRVcKB1/VSIJx8AEfAPkwK9/l4RMnGdn3H
72cW9pkp5OQsD9ztKTzFJiScvwMJSeqA7Fih06foDwwLH4DAYDAYDAYDAYDAYDAYDAxm8exa
OHTtq3TRXfHKq8WIQpTrKETKkUyggGphAhClAR9AAGBXrvqKdPjOlSZdBLGX6kO1CCOgnKWa
RT2gOg9dThgWOwGAwK3U9Ikj3/8AJEkGhjQ9FrEcYSl12i7kX7rQxvQIgQB09IdfRgWRwGAw
GAwGAwGAwGAwKycrpe5XfPwpfSNgBC7QlloknIF2BsOgVObYpn1EDCBzoq7dNdB18Neoe/dg
g1nuWu2unOiFVKveTThUjgBi74KGeuSH0N01IYwCA+ID4YFkFkU3CKjdYNyapRIcuohqUwaD
1DrgVv8Ay8gcxva9DUp65F26pUrY6yusbaBhCNmnaSQGAvgIJCQP7MDx70WJrBY+3eqkVOmD
rk6CkliJ6j5qUOzevjEMXwEgmIXdr4ePowLNYDAYDAYDA0d4p8NyDTJ2iWNEF4uwsXUZIJCA
Dqg7SMifT9IAbp+nAqD+VtT7tUaPytHcirKup+JuS9ZdvFybTrJV6LYsUDAIgAmICYABTaju
DrqI6iISB2+ruoru+7nakugKTdV1TbBHqa9FiyMILdcwFDUA2qtNNfEw/wBmB+Kb5XIH5gfI
NkIsqq24sqENVEkRKPs5JCwuFJhwcoiXqoCCSJTbR6AOg9fALO4DAYDAYDAYDAYDAYDAYDAY
DAYEVd2P4WOZPsZaPohzgO078LHDf2Mq/wBENsCVcBgMBgMBgMCuHKn45OB/9Avf9yNwLH4D
Aifuysi9S7YeVrC0V8hy1rE17ItoA7HCjJRJI2hgEBEDmDoIaYG37eqoai8C8c0xQ/mKQldh
mKymgF3qIMUiHNoBjgG4wCOm4dPlwJBwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwOU5K40qnLFbJVbiioux
SeMZNIEFjoKEdxrkjtucp0xAQ2qJlHT0+A4HV4DAYHKQvGdTgOQrLyjHoKFsFsbxrOYcHVMZ
MyEUVUrYpE9dpdPOOIiAajr/AGYHV4DAYDAYDAYDAYDAYFZO/wATJAcYU7mIVlG//a26Vizu
VkdP/wCi9tCOdkPqAjsFJ2Im008PHTXA01ReH7pO7mO5dgkNvHvAxJuDrs/rqE7Y5lAjWRFv
oOhm7VEgE3iGhlB9XXrtC2mBWbs6ZhV7z3FcfgqooWP5DfzbdJQwm8lGxMGkiBCeqUCk3mOJ
SgHp8R8RD53EvzPe7TtdpxEjKlWkrfOLmL1IkWLgTkIZQoeGp3IAUw9NenpwLNYDAYDAYDAY
Gvi4GKhV5JxGIAgeWdC/f7REQUcikmgJ9BEQDUiRddPT18RHArvXZJlBfmG3mBVUKirYeOoG
cEogJQOSMl3jE6gmD1fV84oesO75OgDgfjsTV97qvyVzcZym9T5Lu8/JxTlEPU+aY5UsOyIB
txgOAEZiYDB09bAs3gMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgRV3Y/hY5k+xlo+iHOA7TvwscN/Yyr/
AEQ2wJVwGAwGBo7rdK5x5WXlwtrk7SLYeUDhZJuu7VE66pEEiJoNU1VlDnUUKQhCEMYxhAAD
A86ReIDkKDLYq2V6RmZQ6IFlIuQh3G9PTdq2k0Gy4B16GEmg+gRwNHxzzbx7yu5ct6MvIOyN
kwX9tdQcxHMl0jG2Ads7ftEG7goj1AUTn1D1g9XrgRZyp+OTgf8A0C9/3I3AsfgMCtf5h4OZ
Dtbm6axcC1c3KUrlbSWJtEwBJTTRJUAA/QdUt4YFkEUU26KbdENqaRQIQuojoUoaB1HrgemA
wGAwGAwGAwGAwInnb1ybZLjZ6xxH8zF9xvY05osyk5cHfv3bP24rBIzZdEGuiCqBvaDlX/xN
PJ9XUQ4aB7w4C+uK4vVBRhomUZQchKSku0fuwZqTjZN8kzWGPTFs2MCKhQ89y4TTFQwFICg6
4Epo878TuJiDr6VgTGSsstNVyDZCg5Kq5k68dwlJJFKKQaFQM1UAVDaJmEA2mHcTcEbdxHcJ
OcU8kVulsrHWaoxlISZnVJC2IrK+3uYt0xbpRbLynzLRdwV2YxRAFjep0SPgSFD821oxqxEX
Jo+rFhsbSPWNFvY98LVo+fJJnCPUkyICx9oA59gJ+dvMIeqA4GxrPMnG9x90PdyYB57+Rbqw
VP8AyzlP22NZ+y+ct+9SL5e32xH1FNhx3dCjtNoGuhu4HiWwWUKnEzSir8ZGRg9546QSZhKx
ThRq5ZC8VblbAuVRI+1IVN6hQ3pgYnrYGQy5y4xdrzTZaVVjVIBBR7JFl49/Ff5RIxSHcIDI
IIeeiBjFL5iO8m4QLrqOmBjO+f8AjRjANbC6VlSJPll2zGM93J0ZdyZtt846MWDEXyiZAOUT
KlRFMAEB3aDrgZkJzdxjY1yNIOYF44OrNIC1TZvPOIavOTM5EVExRA5Corl8veYAKc4lKQTC
Yuoa153HcQx9bd219KO0YyMcmYzSh4WXBaLVIim4OMi39k85mmVFUiplXBE0wTMBxNsHXA6u
Kv8AUZx9ZI6LkAXXqKyLawkBNUoNVV2KEmmG4xAKcBbOEz6piYPW013AIAHF17ug4StclGxs
DOOHPzsWKMyfjDyyUcKk40Qfx6Cj9VoVqm4XbukTkQUUKrocvqajpgbdrzpxi6cyrNWTXYOI
YgLOm8nGSMcoqkZYjcqjUr1uiLohlVSJlM3BQpjmKQBEwgGBoJzur4UrkY0lpZ/KkRdvCRIo
o1exOHTWSW9n8lm8bIR512rhb2pHyUXBE1FQUKJCm1wJVj3qEmwbSTYqhUXaaa6RV0VW6oEU
KBgA6SxSKENoPUpygYo9BABwMjAYDAYDA4zmXjON5l4qtXFcuuZo1tEe5jVHhCAoZAViCBFS
lNoAiQ2hgAfSGBn8c8eVLiejQvHNFYljoKAbEZx7UvUQITxOcw9THOYRMc49TGETD1HA6TAr
Pxi1Qq3fpzZEkOJTXOtU+zCiJtQMdgLuIOcpeunQhAHTTX9PjgZN2MnKd/PF8cPU0HSrXJgA
6ABfbH0ez1DTqIjtENB6fJgWPwGAwGAwGAwGBWzuB7NI7uG5kgr5YrM9h64ygnNdskHEKqNH
M60Xdld+xuHKRimK1ExdTkDUTeAbfHAnypVKs0Otx9PpsYhDwsSkVtHRrRME0UEi9dpSh+kR
ER8RHqPUcDb4DAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYEVd2P4WOZPsZaPohzgO078LHDf2Mq/0Q2wJV
wGAwGBwHOMNSbBx66i+Qo2WlIQXLJ0shXE5VSSTXYOSPWyyIQn+dAyS6JDgKPrAYAwOM4vuF
lqEK3rV7bTcgFjmZhGjpvCi4mUa+zZC6IpJGUOCoG3JnIQT7lh8xEqgeYY2ga7t6rSlUtx4H
jFnYozieNhSM20XbvnUqjaWQcgkknHJzgi9I3I2IYDh/gf4fk6huwIv9yuXal39cYPOTuSff
1jLRd5XrEf8AMTKH+ZGoexmFv5rQ5jOdSnIXepoP7vX9ocC6eAwK0d47dSx2zt7oCSxkwleR
YqVdpEENVm1fZu5I5DAPUSb0yCbp6PEMCy+AwGAwGAwGAwGAwGBGdo4rtbizS9j48tpasNoS
QQs6SsaWQOcWyJ26TpicV0QbuQTMUonUKumIJk/dagIiHJue1WMj4l7RqLLpV+i2BnGxltr4
x3tLp22i2Kcal7K9BwkKBztkEklDHSW9UgbNhvWwNRGdmFfTmhl7LOhYiLXGftrqOkI5JRoa
JnUJtI8GVIVBL5QKTiqiqp94rCG0SATYCYbi09rrL3kgJLiV1C0aEioOdq7yskrabtkqyn3b
R64O2TRdM0kFQUaa7jJqlNvNqTA5yT7Kmr2xwkiFqK9YVuWqM3AqTcX87TbAKsLEhmbaUWdF
FJu6TZanAiQH85VRQ51AMJMDY8I9l9C4MmePLFVQj28rTq7I1ywyTCGQYOLGu+GPMV66VSUM
YDJCyOIFOKoj5w+uGg7g0/D/AArf55vNo3KXUiKu35Dt1nZVtSIM3kll0bS7exzgj9VbT2U4
gRwUvs4ip6ogr5Q7RDHgexdoxlU5mbtSD2QRgFa6My1hE2ss+VSloyXYSUm8VdODPHSKsaXz
RUACLCcwgRINxTBJUhxHyc/moHkE11jCXqCbycQnKBXVxiV4iVcM3CqB48ZXzQWAzFMSrFdA
GuupNo7QDk4LtDWrLe7KV2+SEVKchr2k9olmZFSqeTPu3j5n7CVR0oDRZgq7MJFEtCqblDGT
BQ4HTDBjuzf5tqFpqyUhWFiXKXazkwzcUtNSJbuEI1CPOowYfOIeQuYyArlXMqoYqpzGMBxH
XA+sOy5oz5Gk72rZUXS0iaFVNMrQ5BtW6Gh2kSKCk0Dn12rkGZVHCPs5d5jnDd1AQDQUXsGa
VCajZBzZIt2aNLUDN7C2rIM7YgpVIiLifKazQyCwotHZY0RWQBAR2LqJ+YOu4Q+ofl/QEg6T
c3SfYzqqUGaAXdmryRXcsdCYjJhk9ml13TgZBYh4wCuCqgCa4KH0KkAiUwSDF9sTNlx1GUlE
1dr7hlaYG3ul6dVU69HOTQUm0flRMxI8cD5ipWoJisZYwhqA7RAu3AnXAYDAYDAYDAYDArLe
ix1Y/MI4tn1RKk6u1Js9ZTOI6Ct80vGkuVMNRDXaU6htA1HxH9OAhYtKW/Mes9l1MJ6/xlEQ
4aCUEw+cp508HcAhuE37gNBAdADUB66YFmsBgMBgMDT2q41GixClgu84xr0WiIFVkpV2iybE
EfADKuDEIGv6RwM6LlYucjW0zCPEZBg9TIuzfNVSLILpKBuKdNRMRKYpgHUBAdBwMrAYDAxZ
OTjYWPcS0w7RYMWhDKunjlQiKKKZQ1Mc6hxApSgHiIjgYVduFSt8GnZ6lNsZuGVATpS0c7Rd
tDlKGoiVZExiCAB49cDKiZqGn2fzhBP28i13HT9paLEXS3pmEpy70xMGpRDQQ9A4H6lZaLgo
1zMzjxGOj2SZl3j52qRBBBIgamOoooIFKUA8REdMDXU+80nkKHCw0GwR9lizHMkWSh3qD9sK
hB0MUFWxzk1AfENemBvMBgMBgMBgMBgMBgMBgRV3Y/hY5k+xlo+iHOA7TvwscN/Yyr/RDbAl
XAYDAYDA8jN251yOjJFMskU5ElhKAnKVQSiYoG8QAwlDX5dAwPXAjS2cPrWXnegczFlCt06T
Hz0ceJFATmdDNFbABwV3hs8v2fw2m3bvENOoSXgMDQzdGqdksNftU5GpvJWrKuXFfeKCbczV
doi2WOQoCBdxkhEuogOgCOmBvsBgMBgMBgMBgMBgMCH77z49qErZVI2tllK5QRa+/swd/wCy
uWZXTYjz/JNPZ1fahSQVTUUAyqPqm0TFQ4CTA39s5HsjO9I8c0Gvt56YSZITMwaRkjxTVpHO
HKjVMxFE2jwyqxzIq7U9hS+p6yhNS6hGdl7w21cNcmBqodxK1mwNYSMjgflJ86Rihjg6lQOK
A+URuDR7uTEDCItwDcAql0Dn1+/BFOtzN8b8czriqtYh/OQ0wMXYWhF02DZR3o8XfwrZg3Ks
RPRE6TtxuOIF0ARDA6289yN8o8ByIq8ojFSx8dQpLk/hjWFUrV1XFSyAlVTeEjFBB3rHKFM3
FLYBtNFjF9bA52+d5s9xlWLa7ttBScWasV6Is6VehpwzxF2lKKS6ihfa3Ee1FNNs0ihXVUFI
fWP5RSmMBBVCaOReQ5isS0JT6dCoz9psSb9zGMHr40YxK2jSpC4VXdkbuzkADLplKBETmMY/
gBQMYAjWI7lOQLPyDSKpWaHHHi7k3mXQyb+xrtnbEKy+ax0wko0RiXCZ1El3OiG1xsWAgiJk
9QwP1U+7JtZoOjzK0AjFFulHeX4BeSgggzO2dRjQjEyhWomP5h5INFAJu1IAAkYT9A67gnnH
/vFHWYJWCVrUxT5EImcYLA9BLzDsm78iqBpFlHOTJmScF0Mo2S103FAxBIcwVM4q5HsfClOp
HMUrL2K2qvOF5y82KEnLTLv28jJs3UEokqQsgu8SbnEjhQoGSS6FOPq+jAnKa7zEoymSvJTW
nrOKsZpbj1Rys5cM5F9IU1s/cPW79guyKePTP83KlTUOZQ+ugKJJmEpRDaH7q/nqlHvnHsE0
sEa6dmZ14oSL1VzMFZkAX6zRrDxko5ORI47E9Eh83TeOxMyZjhK/FfIUVyzxtWOTYNBVqwtM
c0lmrVyBQWSI7SKqCamwRLuLroOgiHyYHVYDAYDAYDAYDAYDArN3ZnYVzmHtn5DdFIRVpeFK
0i6MAbyhZoh218sDaCIAodImoa6CIBr+gPnCC7mb72+5OUVQ2tYVpRIFk6/WBU3za4frlAR/
VEhnBQEofoHAs1gMBgMBgQffp6vUbnxpduWHTWMp6VbFtXJ6TKCbCOlvblDSALOlf3KB124t
gTE4lEwJqAAj1DAjS889clDernV+K5hJ5EWBsyrnHb9iybO28HYBjEZhZ4cxUzAqQ8e8O6KR
URTH2QCh/jAAhroHuB5wt3IlSbM7HWYCNly1haCi5yZRaL2mLk46PfP3bNiSGcKuVQFZdJAz
d+gRM5Q81IxQAThlcbc08kciTkNBx/IKj2anZ+31+yVtgyiQXrMJFvJtuxm0wO0VOCgKM2yO
5x5jdUx9oJ7wMIhoYjnTmehVLja3WS/JWIbRerdWpdK3qw1ejfYYIZ9i0QB7HRG5JRVRigoH
7sxlXAFSKKZFBDAl7k21OLdV+FOUJmFeRVNPMsp29Q0o22uI1q4hH3sRpBHrtK1klWxlOggm
YpVDaFIJgCKeSDoXa+T16oUu2Q4cnHFMa3OzNyEcxLhZoEyo6fJAcijRchfNjElljAZHQgAr
uKiYmBnQ3OXKLO30fjukyRbDG2lC5RtNsCca0BpMljxr52U249hRRRIi2I8e7hR8lFxsAChu
OlgYVzv3M3Iv5fdks97jIxzGTXGXzota0pM4Sb2RcxCSy/mxSUYg2QIKh1OqbkwaFKOwNwgQ
McnLExBrW21x1oYyEnc5CvQ0XynWfZ4mlqiiwkHCLc6kgSeTQOQ5PJVWKVydZRw3SJoPqphr
5Luh7nn/AB1O22ts4wV2vDMTeJUXbn5uPCzbgJsHD1o3NGvvaT/5Igg1XUTTAUwLr65xwO2Y
dw1+ec/1CAh5wjyFk5ca3bKm/UZFfR4hEvXST9Nk3jiOUUV12oeWuu9MRUmgJoaH3kC3OAwG
AwGAwGAwGAwIq7sfwscyfYy0fRDnAdp34WOG/sZV/ohtgSrgMBgMBgQzzTy1aeMrnUWMXKQD
lKyP42LZ0d0VUlilBeSCLV45Yqg6KQE2SCorqALdQBAogJ09QEQ7b/u3x8SySVTeSgx8lEtX
Ui7JINXTFEzJiJAdOEHDpJNFdJAVCAqdI5yp7i7hDUMDUl5/42NXVrWAzPzWg5BmZx7r2HcY
wlA/nJp+weYdttHX2khRQ0/+pgY9g7lOGqza4KmSk2saSsiUK4iTs4qUfMTpWJ4dhFnVfNGq
rREHLhMxExVVJrpr4dcDfwXK9GsVvd0Ng7cIzrRNZf2F/HP48XKDc6aayzRR6gim6TTMsmU5
0DKFKJygYQ1DA5qL7nOG5m6I0FhJSAyjmXf1lssrX5xCNWmIz2j2ponJLMiMTqJ+yLfqrDrs
Nt1wMwncRw4ZhPSp7CCTKtsnMvIu1mb1FFSNZlAy7xmdREpXjcm4AMq2FUm4QLrqOmB6Ic/8
VOK29tASblNCPdki3ccvEyiEwSQUbldptPmpVsV+K50DlUKkCAnMQdwAIdcDWl7nOJTW5jRT
KTqU5JNAkmjJWo2ZLcz2InOsZRSNKmQiftCZVRMYPKUMCam0/q4GziefeK5l7HxbeUcNZCUk
iQbSMkYuTjnov1Wjp8kRRs9bIqpkUQZLnTVOUqZwJ6phEQAQyoTm3jCxTitbh5oHEkiSfUVb
ezOibSVeRTipQRMdIpf3DpUqfj6+u5PeXU2Bix/P/Eko3r75hOiqzs7eKdxMh7E9K08ucBM0
cVw4MgCTZR15xARScGTUOYwFKXUdMD3qHOPGN7szmoVmVVXlGxpEhUl49+zScjEOgYvxaLuk
EkXJW7gwJKmQOcpDjtMIDgd5gMBgMDjbBxBx3aLKnbZyJ9okSez+cJXLpJu69kPvb+1tUlSo
OfKN6yfnEPsHqXTA9rfxdS7zJsJqfauCyMZ6rSRjpB/FufK8wqooqLR66B1ETGKAmSOJkzek
o4Gjku3XhuYF8eSrpV1pJvOs3TsXbwHIoWV2D+SIRcFgUT81coGKJDFFL9VLYXpgcpzD2xV+
2cY8i1vjsp4iduUNKRbNFzLypYJFzIEPqp83FVVaI7lDbjnSb7+oj1HA7VvwXxe2rNpqIxKr
iOurVeNs3tcg/duXbFwkqiZt7W4XUcJokIsoVJNNQpUtw+WBMDzsPb/xBa309Jz9dTdu7NAF
psy5Fw6IotAlFU3shTJqlFIoisYRMntObpqYdpdA31048qfIDdohaGqqp2ChlmDxo7dR7xsc
5RTOKLpiqiuTcURKYCnADF6DqGB5MeMKHFytcmoyHSaO6kxexFdMgZRNNoykjNjuUypFMCZv
MMzSHcYomDb0ENxtQiH/AMF+C2MnVXVfRlmLKtEXYjEr2OwSDVeJWanTKwTTeSKhW6aborZ2
mZECmIs2SMXaJQMASdCcKcb12Cnq5Fxq5Wlo8sbEovIyDl2/Mk1TZgdd24cKODHFFIhDHFTc
YA9YRHA/Ns4N4qvDYzOywCbhuaBfU/2dFZw1TLBSRmx3LQhWyiYFKYWiWhi6HJt0IYoCOoeE
vwDxJOuLIvLQPn+9jF/FTaIvHhUDNpYhk3/kIlWBNso5Aw+csgVNVQdBOcRABAPzL9v3E03N
lsjqHVbyZTIH9tj5KRj1DezplRADCycI7iqJpkIsUdSrkTTKqBwTIBQ6yo1Ku0OsRlMqLIsd
CwzdNnFsEzHMRBukG0iZRUMY2hQDQNRHA3GAwGAwGAwGAwGAwK0fmFuEoPt0/wC4CxREtGsl
TshhKUTmKVnNtSHMBS9R0IoYR6D0wPTtQWbzPKncjaEDFVBxegi/NKfzAEIqFYI6bg6eqJh6
ejwHAsngMBgMBgfMBgMDmOOOPYXi+r+6VfWcLs/b5eV3vDkOqC01JuZVcuqZEw2FVdHKQNNQ
IAAImHUwh0+AwGAwGAwGAwPuAwGAwGAwGAwGAwIq7sfwscyfYy0fRDnAdp34WOG/sZV/ohtg
SrgMBgMBgRpy3xZZuVklKw4sbWOqEgiVGXjiRZ1JYTFUA/mMpIrxMGx9A0A3kKGKIAYhimDA
jB92SQ1httlsNwsoyiNjjrdBOF044qE0pG2xdJwKLqTFdQVwYimKbMvlETSRECAToYxw6m78
B33k6CYQnIdxiZlFmo8SXYq1jfGPGbpIiZTOGK8isQ7xHbuSXEfKKYxh9n8NAhWT7Su4WMrj
pCpWOCUXocfQoujs3sI4UWsJOOGyMrHiu4JNJJsyOZVZymqQUjGKltHePQ2BL/G3a0ejcrRv
K8pYGkvKRTKYiQfJQpGcpJNZRVouU8q/9pWO6XRO2HacCpp6KGAqROuoZzXtnQSbQDRxPisl
C3yx8hqlBns9oCwBMALDUFx2eUEt/jdd3l/qF3+qHNSPZyaX49dcdyduBVpGU+V47oLokZsV
iYiWbtW6h3oA6EHq5QZI6HL7OXQoht3GE2BnVztO90YVorVp1hCWKKn1LZAhFwQNKvGvloU0
Gsi3gyPNSNlUTqKHIDoDiscygKBrpgdNc+CZu9zaVllbitGSxqbP0pzIwbUzFYi084YOBkGh
zuFjIGRFl6hBE4+uA+YAl9YIva9g1Wf25Ky3RzAyjFxIV+Vn6wyqiLKJkV4KOnWGqiCrx1qZ
YZkihjqiqYDIaam3l8sNjD9nlk4/kGkhxBcYmuEapXWPTjXlYUesUYy3zaMyVs2RaSrDyhaA
3IiQ2olMXrsJ0KAa/h/swY1lnxzabHEVc9hi4WrNrijNVlrOyRJGvxTSPIaLlhcJGaiUGpAE
dixdxQOQCCIiIdlwr2qtOIuRpbkX53ZuHUgtZFBCLhixTh8lYpgJcPnhx7S4F8qzEPJaqbUg
TSMYNvXAnzAYDAYDAYDAYDA8HqSyzNdFufYqomcqR9RDaYSiADqHUNBwID7Ab3Ncl9oHG9xs
Ug8lZR00eN38lJuFHTtwsxkXLM6iiypjnPuFHUBMOummBPRpBgSQTijuEweqpKOEmgnL5pkU
jEIdQCa6iUpjlAR+UQwK/Xi02Kyd73G3F8DOP2EVVK1OXK3RTNVVJnIe3KpxEck82aEUAinm
qkTMP6xQNp4YFisBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMCHe8Wuq2rtU5ZhW6BnKylZl12zdMonOos1an
cJlIUoCImE6YaAAdRwIZ/KpWezfbNJ8hy20ZS92uwWOWOQTbTu3CqaCggUwjtD9x0DUf/XAu
RgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgRV3Y/hY5k+xlo+iHOA7TvwscN/Yyr/R
DbAlXAYDAYDAYDA5iX5IqEHfq9xlJPDJWG0t5B7CsgRVMVZCLBMXJhVKUUybPOJ0MICbXpro
OB0+AwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwKvdhj2Eo/aYROSVTiomoy1ySdiqO1Ji2ZT79U4G
EfApCdR8cCv0hIc0zSq/5obEz4sdCOjIwvHYCUoOuLkhMR0ucipSbXKo6vS+tsApQH1vV0Cd
u0mzwvNfOnOvcLXJEktAO3kHTqs8RAPL9kho0jxwJTeI71324f7MC1mAwGAwGAwGAwGAwGAw
GAwGBgzcYjNwr+GcgApP26zVUDBqAlWTEg6/7BwK4flr1KYpXZlQoOwNxaSJTzSrpsJ01Ngq
TLwSesmJijqTaPjgWdwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwIq7sfwscyfYy0f
RDnAdp34WOG/sZV/ohtgSrgMBgMCPueHfJjPjCSU4haundnOvHJNix3zaL1Nqo/QI+VbhLmK
zFZNoKpkyrDsE4AA4Gr4hvsYnxjL2K2W6Skgq68gW1ydsbRkY/iTsUwXcIvCRaDdoUqKYgfe
QBKYggYDmKIDgRh29d0yPNHcBaK+0uUJI1x3XYmap9bjXjBy7bCZ/It3PtCiBzqGcmRRQWWR
EdG5VUyCUDanOHPSPNPFvLHfpxPE8d2JvOPKrEXllYm7cFAMycGBkQE1N5S9dyJw6a/q4Fxc
BgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgfzZnHxHfaHY+Hjujtvfzmp/QmxkDmSWXQf20XC6YmII
D66JFCm00AS9PSOof0aQiYxrFJwTdqmnHIoFaJMgIHklblJ5YJgTw2gXpp8mBwXAHBdT7duP
h44pW75qLIykk3KcPWTJIPFHCaOvUTAikYiQGHqIEARwJJwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGBpK
bWkKhX0a+12+S3VdKJ7C7Q2uHKi4ah16+v1H0j1wN3gMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMB
gMBgMBgMBgRV3Y/hY5k+xlo+iHOA7TvwscN/Yyr/AEQ2wJVwGAwGBpbbXntmhlIuOnn9acGM
B0paI9k9qSEAEPVB83dIGDr4HSMGByMNw6jWZKCGvS7xCPayElO2gVXBzOp+SethakM+OQCl
UTKBxNs0AhRTSApQKQAAN6x43r8fyZJ8qtzLBLSkRHV9dvqmDUjWMdPXaRyEAgHBQx3xwOIn
EBKUugBoIiEN8qfjk4H/ANAvf/5cbgWPwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGAwGB/MXt/jZe19
79o4V2B830Tk6+ctWByRM5kjhItWkfDokUHaBVCnXUMoUSj+r6o6AI4H9OsBgMBgMBgMBgaW
222HpUMabmjmBHzEkEkki7lFVljgQhCgIgHiOomMIFKUBMYSlKIgEMcqcm2hhJ8f2Sk2CTYe
9snEs42rv4VIkG6YOX6CbtWQkFGplGi5mhznaJmdInUUEiYIqH1Jge1X71eFbNZLfXDOF4s1
KQnns08dKR6yabWtuvZH6qiTF25ctwBTqkV0iidYgCdIpy9cDEbd8nCr+iWC/Ra/tzWruWbe
daNpitKGbJSBlAauDugl/YdqoJG2p+0edqGzy/M9TA3Vp7q6lVrnXqcpV7A9CfRqjlSYQbMU
WsaW5Sa0TGFepPXjd2U4roH8wqaCgph49emBuap3F0S08uSXCRU14+0MG7h+k1XcRrgHLRoq
kiqqUrB46VR0OsUAK6Iic/rCQpgKYQDCunctXqcwtE8lVZ6fgaiDpGXn4hBgq2F+zMVNRggm
u8QcLL+Yby/USFPzAEgqAYBDA/E53X8PVx/PIS8go3jq7CRlje2JTyE4s6EusRFs3TcKKlDz
xFZAwlMBSgVdIRP63QNXBd5HFttjI9zSmj+zSMnLuq20hYVWKfqnlGsSabMiV2g/NHmAzUuo
KEcmTKb1DmIYp9oes73Wwka2qrqDotksxLdJO66yCLCETO2nmAvPao1yWRlGgkWS+b19xgAy
XqdFBES6hlMe67jmTstVp8awlXUvb39nio5ok2QN5C1VVkkVzOVPP8tMrk8UuDXUwmV26iUo
FU2B0TnnijIcZ27lRIrxeMpce8l5dkVv5b4zZmzM/HyklzJgJlEi+oBjF0PqQ+w5DlKGE07g
oJYkqWQrsxEOo+O+fY9lJlj2qkrF7k0zOmp1HvkkKQ6pSqFcnQOnuATlKUxREObX7yeJS0Cr
clsk3chB2uScQjRVqvFHVTfNXB2iiRUzPimeGFUggmVh7UZUPWSA5BA2BtY3ubrEo+WSRrM6
nGozkrUveBVuyKwPORcgrGg0KPtYq6uVkhBBQU/KETFIc5FB2YH4c91fGiMLHTrZvIu2z9hW
pRUiTdEqzJK2S6UJHpuk1lkzEUFwc4nJoO0qKv7QFKcM+C7jqTYrG3q0cwkfbXSt0QR8xJuU
gqUWSQi5AN3njp5qq5RQ6esTUT+WPqiHEOe/XgFpALSriSIjIISDuHGAcS1ebLndsEG7lwVN
65lE4w4ETdJbhK7HQxtg/vCmKAbeA7uarcLLToGjVGdsrG9N3b6Bs0apAnizNoxwg0klDnVl
U1gBms4KRUCpGEw6+T5oBrgaPug7kEuG75SoZO3RFdaoCWdtrCWeMWq0lEGfN40WzYHeqgnA
i7h0Hk6GEWoE1ADjgdPZO6SCrd/f0hWmWF60i7BAU+StjUsOMUhK2RNgozKJVZJN6YgBIo7z
EbG09bTdpge1W7s+F7twnLc51OXJLRkDBOLNNwDNyxcTTFu1aGeKN3DZFyYiTgCFEuw6gBu6
btOuBzL3vl4og4V89uMc+qkwylXUEWq2B/XI184csmDGSWOk4cS5Y8SFRkUOpnRTbjbduuBt
ozvA47tAkPx/CzNyQ+ZWlnXeQSLFwgjHOX7+NVMKijxMDnbrRywKJp7zG0DyQVHUADeue5jj
Rrfqrx+ZZQ7q8NQe1N8msxOjIkMyO/KCaAOvbAKKKYj5p0Co7tCeZvMUohyqfe/wqihPKTai
8QrV5GDjJ9Fw6h1yMk7BIDHNXjhyykHDVJApwMosCipVkkg3HSDcQDBJHFHNFA5rQskhxzIJ
zEbWpY0CvMNVm7li8ckYtHxlGi7ZVUqiQFdlIJh2jvKcNNAARDusBgMBgMBgMBgMBgMCKu7H
8LHMn2MtH0Q5wHad+Fjhv7GVf6IbYEq4DAYDAYDAYFcOVPxycD/6Be/7kbgWPwGAwGAwGAwG
AwGAwGAwGAwGAwGAwGBAHbvwmSjcwc68sPGvkO77YkSsTCJh3R0cySADgA/qid0svrp4gBf9
gT/gMBgMBgMBgMDW2Guw1qilYSfbA6ZqmSUMnuOmYqiChVUzkOmJTkOQ5QMUxRAxTAAgOBwU
nwBXJZaNj3U3LhU4pePeM6EVdt8zlcxTpF8zPuFuL0CoroEOREHII9AL5ewAKAaSN7UOP0UX
0VY5SUtEE6cWR00rsqdgDNiNsUdKSZETMmbZwcintqwFBdVUSAb1RAQKIB0DvhuXfVdaqu+S
rOqi4WMZV4cYQzkzI5BTMxEwxYlFESjpvEvn+nzteuBEN27M7PPlsz2sciyNdctQrqfGUY2S
ilo9klTmqDiDLJKPYx08WBCV9oXOAL6HIpoIa7sCUKJ241WhWiGtDOcmJI9bbSsfXGEgu0O2
j2Mwdqo4QJ5LVJVT12hDAosooqPXcobpoH7mO3uGk5B8dlaJuIhpSSQnZGrMlI8Y1aRSfoSJ
1v8AMslnBPOVQ/elTWKQ285gKBxA4BrIftN4sgmho6PPIEZnQkW4thckEAF9ItJJuqQ/leYQ
7AzFFJntMBUkiFKJT7SiUNNyFwbyDLzXErVhcZ2XCuT8vJTV2cKQiMvHN3VbkmKB0k02KDQ4
A4WTT2+yqagcROBi7hAO4acB0llH0yObrPShSp51bmrgVUzKv5h+hIIulnphTEDecaTWVMCY
J/vNu3QgbBDR1ztU41rDxk/j3UoZwzsc7b/PO8Aqqj2wNZFouh5iSZDpoJElFjIlSFMxD6HE
xjCcThk8scQMw7c+T+NuKoVNOQs1dnWEZHJqlT9ofO4pRk2T81ycCkDQE0ibjFImQpS+qQvQ
NUbtZr9grvst0sk7KS/kRiUXLOXDE7mDCLdtpJBJkBGgIHKR21SUMLlNwKokKConKUCgGYp2
wVlSqK0X3pny16RfysrY4sF2G2ZXmHp5ByDpUWQrEAV1DGKLY6Jg103aYHOcQ9vExGqzMzyA
/lPKLdbXaoili6YqRKh3Vgdv4x+bykjLgfyjkUKkLgEynHcdIFS6gHvX+19hMcYWur2py8rb
+7WBO1rjDvEnbiGUaS6UyyatVn6DhESJLpbzEFIyQHUVAgAQS6BixHZDRGxpYlnuVmtbSYZW
yOcMJVaIQSIF2cpO5lYhouNZKgosqkUwanEhOoFIAdMDo43tcrkQ4fz8bbZ9vbZBwR4rdiKx
gSZVAjmsWcpUvYPYfLUQZI70jNhT3JlMUpRKGgdmnxbGHt9SvcpKv5Oap8ZLQ7N25M2D2tOZ
OyUcLOSoIJFFUBYJ7PLBMgam9Uem0P284nqMnKXCWl0TP1ruybxMwVwCRilj2yCyJGyQgmBg
T1cLH0OJvXUNp00AA5OL7Z6Ywqxa49mJeWcqWGCuEjYHzhsaQfSdcOxFl54pNk0ATBONQSMV
NImpCj1A5hPgcHL9k8ajxq14/rVzl1xYx6NRin8wEUqeLqL18wPMR7YjeNTRVM4Zs/LIo7TX
MU2nraCbUNlVO06VrdytVhNyRPOFJpVrLRNjEsKScYy67cWEsP7mKTZHbOWrSPKCKiChSnb7
wApvWEP1Jdv9xn+dZefe2qej4BamV6vK2Ji6i0ncu4aykw4etnJPZT7NUnKQiqikiYu8fJUK
IG0DZP8As64pfSqjlN1Ksoo7lB+WtNHSSLBN2hAHrILJnBH2oo/NxwSAoL7CbQMmUhtwmD0Q
7SqSd42lJuxTk0/anrHlPHiscQQQqMypNxzfy2jFBEEyrKGIfQgGOmP62/18CR6Vx3BUSSt0
pCqLnUucuNhk01zJmIk6GPZxokQAhCCVPy2RDaGEw7hN100AA6nAYDAYDAYDAYDAYDAirux/
CxzJ9jLR9EOcB2nfhY4b+xlX+iG2BKuAwGAwGAwGBXDlT8cnA/8AoF7/ALkbgWPwGAwGAwGA
wGAwGAwGAwGAwGAwGAwGB8AADoAaYH3AYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAY
DAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYEVd2P4WeZPsZaPohzgO078LHDf2Mq/wBENsCVcBgMBgMB
gMCpfc7f4Hifus4T5FuCT4IBhD3Jq9ex0a9kxSVdljyolMmxSWOG4Sjp09GB0v8AUD7a/wCN
n/hCx/yGA/qB9tf8bP8AwhY/5DAxH/5jPatFi3CTmZloLxYjVoC9VsCXnLqfqJJ72Ibjm06F
DqOBl/1A+2v+Nn/hCx/yGA/qB9tf8bP/AAhY/wCQwH9QPtr/AI2f+ELH/IYD+oH21/xs/wDC
Fj/kMB/UD7a/42f+ELH/ACGA/qB9tf8AGz/whY/5DAf1A+2v+Nn/AIQsf8hgP6gfbX/Gz/wh
Y/5DAf1A+2v+Nn/hCx/yGA/qB9tf8bP/AAhY/wCQwH9QPtr/AI2f+ELH/IYD+oH21/xs/wDC
Fj/kMDHb/mJ9rjxdw2aS00uszOCTtJOp2E50TmKBwKoBWIiURKIDoPoHAyP6gfbX/Gz/AMIW
P+QwH9QPtr/jZ/4Qsf8AIYD+oH21/wAbP/CFj/kMB/UD7a/42f8AhCx/yGA/qB9tf8bP/CFj
/kMB/UD7a/42f+ELH/IYD+oH21/xs/8ACFj/AJDAf1A+2v8AjZ/4Qsf8hgP6gfbX/Gz/AMIW
P+QwH9QPtr/jZ/4Qsf8AIYD+oH21/wAbP/CFj/kMDHkPzFO1uJZqyMpLTTNqgG5dy4qlhSST
LrpqY52IAAa/KOB7l/MF7aTFAxX0+ID1AQqFjEBD/wDsMD7/AFA+2v8AjZ/4Qsf8hgP6gfbX
/Gz/AMIWP+QwH9QPtr/jZ/4Qsf8AIYD+oH21/wAbP/CFj/kMB/UD7a/42f8AhCx/yGA/qB9t
f8bP/CFj/kMB/UD7a/42f+ELH/IYD+oH21/xs/8ACFj/AJDAf1A+2v8AjZ/4Qsf8hgP6gfbX
/Gz/AMIWP+QwH9QTtq/jZ/4Qsf8AIYGOH5ina2Z+aKLLzQvSJlXOzCqWHziomMJQUEnsO4Ci
YBAB001DAyP6gnbV/Gz/AMIWP+QwH9QPtr/jZ/4Qsf8AIYD+oH21/wAbP/CFj/kMB/UD7a/4
2f8AhCx/yGA/qB9tf8bP/CFj/kMB/UD7a/42f+ELH/IYD+oH21/xs/8ACFj/AJDAf1A+2v8A
jZ/4Qsf8hgP6gfbX/Gz/AMIWP+QwH9QPtr/jZ/4Qsf8AIYD+oH21/wAbP/CFj/kMD8qfmEds
6KZlVX88QhAExzmqNjApSgGoiIiw6AGB5MvzEe16SaJP46Vm3TVcoHQcoVOwqJqEHwMUxWIg
ID8oYHv/AFA+2v8AjZ/4Qsf8hgP6gfbX/Gz/AMIWP+QwH9QPtr/jZ/4Qsf8AIYD+oH21/wAb
P/CFj/kMB/UD7a/42f8AhCx/yGA/qB9tf8bP/CFj/kMB/UD7a/42f+ELH/IYD+oH21/xs/8A
CFj/AJDAf1A+2v8AjZ/4Qsf8hgP6gfbX/Gz/AMIWP+QwH9QPtr/jZ/4Qsf8AIYGI4/MZ7Vmj
5rFupmZRevvM9haKVWwFWX8ku5TyyCxAxtpeptA6B44GX/UD7a/42f8AhCx/yGBwHcD3s8D3
vgXkmj1haedTNhrU7FRLUanYEgVdvY5ZuiQTqMSkLuOcA1MIAHpHAn7tYaumPbFxCyeonbuG
9PrKThuqUSKJqEiW5TFMUwAICAhoID4YEoYDAYDAYDAYHzA+4DAgLuSlOF5WXrUfyW3knx+M
5KK5IcuokSAlBEYKLptX8luOUwthMRXUhCnOIJmNt2lMOBPZDkVIVRMwHIcAMUxR1AQHqAgI
YH6wGAwGAwGAwGAwGByHIHIZqA3I9GszE+3Kmq5fLQyDdUrNugACdRX2hwgJtA6gRLeobT1S
DgRZH8l8HcVzFn5Arjh/NN743jeQLbKsvKcMoqHcMk2TSSW3GSOm2USaCYAICp/UOfbsKIgF
gCHIqQqiZgOQ4AYpijqAgPUBAQwP1gMBgMBgMBgMBgMCv3OPI3BPJKt47YORHj5swLWJCwXC
dagVFiwj4xdmLhEXh9wA5IV0iqZMqZ9qZgE+3cQDBIXHfKsJb5JWokiJSvSjFi1km8dON00F
XMY4MdFJ0iZFVYghuTEDkExVUxEvmEJuLqHf4DAYDAYDAYDAYDA5q8X+v0BoxWmhWXdSzksf
CRLJIV3sg8MmdXyW6RephBNM6hhEQKQhTHOYpSiIBGk/OUSn8rNuUjVuffX+fqqbd/XGCbdw
uygo14Lk6jkvng3Komu8Euiaxzq9QSKpsEQCXKxZYK51yLt1YeEkIiabIP4t8iIimu2cpgqm
oXXQdDFMA9cDaYDAYDAYDAYDAYDAh8ee6DcJMlKWj5VGEsz6WqUVbjoIJxb+WjyPiPmaJvOM
5KdIGDj94ogREwp+oobpqGH263biuMrFW4c49LIoxLGFK4o7+WBHSdhGJkkDPWiqRhFQhTLJ
67yJmEDkMBdhgNgTZgMBgMBgMBgMBgMDiH/LUBH8tw/DbhhIBLTbCRlWUiLXZHClFi0Bcnnq
GKJz/wCcT/wynKHUDGKIaYEZvbHwlyfzbxvfZRjKtpSsOrLG8cWtwANYeSeKtVmco2SAVBUO
IJNlDJmUSIU4JidI5y+Id7Qed6TyLNNoaFTdtvnZirM1h68STTbzkUiokko8YGIocxkimWT1
8wpD6HIYC7DAbAkbA+YH3AYDAYDAYDAYDAYFcObeHeQp6f5TJTo9OTacyU9nSl3x3CKJYJw1
CUQM7XIqcp1ETJSm4Cogc+9PTbobcAWFi2JIuMaRqZhORoimgU5v1jAmQCAI/pHTAysBgMBg
MBgMBgMBgQv3GveVZFkyoNHpUxPV+fTXSt87X38MzftmQhsM0afOkiwMRVcBEBXKI+UTUSfv
BASBwXIHDV/mWt7b0mrCxY8wUSKoyke7dMU1KmqySk2+90CLhQiqREZPwanWHeloGpTbwCzc
WxJFxjSNTMJyNEU0CnN+sYEyAQBH9I6YGVgMBgMBgMBgMBgeThI6zdVFNUyB1CmKVYm0TEEQ
0AxdwCGoePUBDApjdeyK/wAnYnVah7/Mydbk6LdYBaVmEq+AElZ52wWSScgwj2rpUq6pTulV
dRUFRAoGVApzEVCc6TXb9ZuX0OWbtX/dUkRXFK2zjDvkHarly+fIu3iwg0MdIESeyIggYxvM
NvPuInp6wTBgMBgMBgMBgMBgMCE+4Lihe92ej21zWC3uGrgTTScpCi7ZIj1GWbJpkXBJ6ZNs
uZE6AF8pZQhNipz9TkIUQ5Kj8a8zcRSMLcUYf3ykndZNW5OPSlUiHi1G0s6kYwgKvzJlWQRR
fHbrKlHzRBFMxUz66FCXuCuOXHEXDNJ4weOyv3NXiGEW5epgJSLLNkCpqHIBuoFEwDtAfRgd
3gMBgMBgMBgMBgMCo9W7fOTGnKTSWdRRo96NhtUpa7iSSSUhZOBniPk27VhEgoYW70hRZecr
7OiOqapvPWFVTeHU8I8O8hwM5xYlco5OMacN1B9S0HybhFYk64dhFIg7QIkc500QSi9wgsBD
71NNuhdwhY/AYDAYDAYDAYDAYEWXClWaU7jONL4wZ+bBV+EuDGXfeakXyHEorDGaE8sxwUN5
gNFepSiBdvrCGpdQi6scF8huIbi/iKfjBjIDieSevgtQPUHJZhqSMkoiPKgmU/tBFjJPyqOP
OIUpTEMUhlNd2BteEeHeQ4Gc4sSuUcnGNOG6g+paD5NwisSdcOwikQdoESOc6aIJRe4QWAh9
6mm3Qu4QsfgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgM
BgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgMBgf/2Q==</binary>
 <binary id="i_006.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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</binary>
 <binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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</binary>
 <binary id="i_009.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0
cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS94YXAvMS4wLwA8P3hwYWNrZXQgYmVnaW49Iu+7vyIgaWQ9Ilc1
TTBNcENlaGlIenJlU3pOVGN6a2M5ZCI/PiA8eDp4bXBtZXRhIHhtbG5zOng9ImFkb2JlOm5z
Om1ldGEvIiB4OnhtcHRrPSJBZG9iZSBYTVAgQ29yZSA1LjYtYzEzOCA3OS4xNTk4MjQsIDIw
MTYvMDkvMTQtMDE6MDk6MDEgICAgICAgICI+IDxyZGY6UkRGIHhtbG5zOnJkZj0iaHR0cDov
L3d3dy53My5vcmcvMTk5OS8wMi8yMi1yZGYtc3ludGF4LW5zIyI+IDxyZGY6RGVzY3JpcHRp
b24gcmRmOmFib3V0PSIiIHhtbG5zOnhtcE1NPSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3hhcC8x
LjAvbW0vIiB4bWxuczpzdFJlZj0iaHR0cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS94YXAvMS4wL3NUeXBl
L1Jlc291cmNlUmVmIyIgeG1sbnM6eG1wPSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3hhcC8xLjAv
IiB4bXBNTTpEb2N1bWVudElEPSJ4bXAuZGlkOjA4Nzk1RUM4NDAxMTExRUU4RENDQjE4N0JD
Q0E5NjA3IiB4bXBNTTpJbnN0YW5jZUlEPSJ4bXAuaWlkOjA4Nzk1RUM3NDAxMTExRUU4REND
QjE4N0JDQ0E5NjA3IiB4bXA6Q3JlYXRvclRvb2w9IkFkb2JlIFBob3Rvc2hvcCBDQyAyMDE3
IFdpbmRvd3MiPiA8eG1wTU06RGVyaXZlZEZyb20gc3RSZWY6aW5zdGFuY2VJRD0iNEQ3MTI2
RjNERUE5MEUwREQ3NDc1RUYyQTkxM0QxODYiIHN0UmVmOmRvY3VtZW50SUQ9IjRENzEyNkYz
REVBOTBFMERENzQ3NUVGMkE5MTNEMTg2Ii8+IDwvcmRmOkRlc2NyaXB0aW9uPiA8L3JkZjpS
REY+IDwveDp4bXBtZXRhPiA8P3hwYWNrZXQgZW5kPSJyIj8+/+4ADkFkb2JlAGTAAAAAAf/b
AIQAAwICAgICAwICAwUDAwMFBQQDAwQFBgUFBQUFBggGBwcHBwYICAkKCgoJCAwMDAwMDA4O
Dg4OEBAQEBAQEBAQEAEDBAQGBgYMCAgMEg4MDhIUEBAQEBQREBAQEBARERAQEBAQEBEQEBAQ
EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQ/8AAEQgBdAIIAwERAAIRAQMRAf/EAH4AAQACAgMB
AQAAAAAAAAAAAAAHCAUGAQQJAwIBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQAAEEAgICAgEDAwIDBgIL
AAIAAQMEBQYHCBESIRMiMRQJMiMVQRZRQjNhUiW1Fzhic3GhQyTUJnaWVxgZEQEAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwD1TQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEB
AQEBAQEBBwgjEOy/B8nM58ABttEt2jqfvjxbTxuLF9/0ftXkYvRrbP4L9s7/AG+j+/r6/KCT
kHKAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICA
gICAgICAgICAgpRzt2b5L513rN9TulZnFtOOkaDe+U5HD/D4Go4N9kVaxF95PaI/aJ39GOMh
No/Js8kQZm7/ABedY7PDZcbQ4yWLZG83Y+SCmnkzTZooBje6RPM3kCIWMq3lofPyzMf5oMFw
z2n5N4E5AxXV3u8devl7kcEGg8o1nlLGZ+EG+r1u2LDj4ssTCxH4Hy5t9gi7scgXbQEBAQEB
AQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEGI2rb9T0TB2No3fNUtew1R42tZbK24aVSF5TGIGOawQAP
sZMI+X+Xdm/VBoH/APbHqz//ADJpn/7oxH/4lBJ1C/RytGvk8ZYjuU7kYT1LcBjLDNDKLGEk
Zg7iQkLs7Oz+HZB2EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEHCDlAQEBAQEBAQEBAQEBAQdbI5HH4jH2ctl
rUVKjSiksXLliQYoYIYhc5JJJDdhERFncid/DMgoxyFy9yh3q3a9wD1vlu6xxPRsPHu/ONQZ
PrvPRJjkoYiaNwAvc3jZyGT2MPLu30/9ULX8E8F8fddeN8ZxdxtUODF40Sc7dlwku3Z5DKSS
e1KAAxyERP8A8rCLeBFhARFgkFBovNHC3HvPWg5TjzkbGRX6GSglghslHGVmlLIPgbFWQxL6
5QJmISb/AFb5Z28sgqLo3LfKPQXbsJwT2TyM+18QXWINW5xs1LYlQtWBknHHZJxO58NIJhF7
H5EHYvP1C7RBevGZPG5rG1Mzh7cV+hfijs0b1aQZoLEEwsccsUgO4kBC7OJM7s7fLIOygICA
gICAgICAgICAgICAgICAgICAgICCp/8AKd/7GORP/mYH/wA9ooNo7X8R8UY3rBy3kcdpeEq2
6up7BPVtQ4qnHLFLHjpjAwMYmcSEmZ2dn8s6DR+Ouyg8OcS9XuMo9UubPkOQtDpyYSDGTRjb
ku4fC46QawxTiEPiUZyIpZJ4wiGN3fyglbQ+w+ayXKg8L8taPY0DaMjVs5TVnLIVstjszSqG
LT/t7Ndo3GaITF5ITjZ2+XFyHwThhavaLc95sZrI8G8V3961bXrlrG29nLK0cTHkbFFyjsDi
YbLkdn65R+tykeCMnZ/Qy8fIfDI909Mk0LibkXVMLbyOP5Q3HG6DNSul/jr+EvXjsQTfuoCC
XzJWmruBxsTM7P7Cbt49g7+xdsKGK7Tap1pw2uSZUM49uvm9ta4EVbF5Cvi5suFJoPqMppXr
xgcjewNGMsb+ScvVB8eSez268RHBsXIPFV7HaPNlq2EPYYsxjbV+M7lv9pXsljoSJ3hkJxLw
EpSsxfMTP5Zg73IHYzasJz5D13460Udq2J9bj3K1ZuZmPEVY8c+RLGmAE9ayRysbM7C7CL+f
6h8eUHw1zuDpGX4l2fk3L4XJYq3qOdtabldVcYbF6fY604VRoUTjk+mwU00oBGYmwu7/AJOL
M/gO1iew+3YnfNd0vmXjuxosG6TnR1HNBlamXrT3wrlZalbauIFXnMI5HBm+yMvXx9ns/hBr
2Y7Pct5Pm/kfhriLiuntT8ZBhDzmXyO0jhWkLO0HvwtDD/jrXlhESF3c/wBW/RB++P8Aufht
769aDzTX1S2+d5IuWMTrGg0rUFm5Zv1blmtKI2ZmrRtFGFU5pJTYWCNv09vAuG06Xz9sFvkJ
uJ+V9Jl0baL9C3mNaAclBlsflqdExGw0VqAIyCaJpI3kjONvHt5EjZvKDGcZ9qqXInT+ftm+
uSY+vWwufzs2tfvBnk/8AO3HJCNn6o2f7HqP6k8beGJvLIOthu2UOWzHXTCnrBQzdgMXkMzG
bX2MMKGPw0WXKN/7AvYcnmGNn8Rf6l/8KD85DuBg4+1WudZsLrs+UhzJZOjkN0jsgNOjl8Xj
Xy0uP+poyeSQa7xvI/uPo8gt4LwXqHXz3brJ1sPsPJGo8d3tk4v1GfIV9g3eHI1K8pDiZPqv
WKGPl/OzXrkErGbnG5PG/wBQyN4dBP2DzWM2TC4/YcJYG3jspXhu0LUfyEtexG0sZi//AAIS
Z2QU25o0WPWP5BetWxnm8plrOz2t+msV8jdOanTiqYQXrwU6zMMUIB95/LD7n5/Mi8N4C66A
gICAgICAgICAgICDGbLs2vabgb207Zkq+Hw+MiKxkMndlCCvBEP6kchuwsyCimX2Hk7+SbdL
up8fZG9p/WTFENPY9gaD9rkdymAxmKOn+4haWKFvVh+fDejuUrERNCAXa45481DifR8NxzoW
PHF4DA1xq42kDuXoDO5ERETuRGZO5GRP5Incn+XQbIgICDB7vpGp8kalldE3rGQ5nA5uA6mT
xtlneOWI/wDtF2ISF2YhMXYgJmIXYmZ0FEom5d/jI2UK/nK8j9ZcpI5FI4Fayejyyy/Plx9v
aq7Ozv8AARkbv4YJX/vhe/S9z1bkTVMXvGk5OHMYLNQBbxmSrF7RzRH+j/LM7Oz+WISZiEmc
SZnZ2QZpAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQVo/ke0zbuQunm76fouGt5/OZGXCBRxWNry
WbMrhmqchuMcTE/gQFyJ/wBBFnd/DMgkbtLiMtsHWnlbBYGlPksnkdWz1TH46nCdizZsT4+a
OOKKKJiMzMnZhEWd3dBUHYQ2zjbkfoNXn1y3kM/rmoZ6rkNWj+uHIPLBqlCvbhBpyCP7oR+w
vQzH2cPXz7OyCZhwe3djO0PHPLM+n5rS9Q4hp7F+1u7HBHj7mYymw1oqLxwU/eSVoYYo3J5J
GD2PwwsQ/KDAdd8nyF094uHrrsfGGzbYer3cmGm7FrNSC/QzlK/dsZCEppnlianKH3OEv7hg
Bnb8CPyzOEXck8E80ce8H8aZmPUrmxb3f5lh5Rz+r4JpcjBjbNsbtmOvJMDPHHWiNoY5pvAx
i5EX+vkgkObr1t3H/YTqtkYKNrYpcXZ5CynJ+5V60pwHnM9hoiOzaNvZogmmEooPd/DCIRt+
jMgwvYjXsryRsL7VwrxVvOM5ygyGPmwew5wph1rFHFIFeWyf7y5axP1vViMXarGUr+3nwLm7
oP1zzodW93sxe4coaTtux6kXHFXEhlNNo7EVf/Pf56WZoJbGDKN2D6fcijmk+vw4ubf0ugw2
W6w8tbvwZteoYfW79DTta27B7RxLx1mMl+xzFrGYsW/yNOxdq2Ckj/dEchVnmm+0D9SMwLwQ
hv3FPEnXvN8haveq8J8g4jNYO8OQgyW2X87LjMNfqwHNHMRZDMT1539vEYFAM7exfPhmJxDB
8F9l9PsbFyrzRjtC37KVOUMtWt4S3jdJy92tNi8Ri6+JrSDYrxHGX2HBJJ4YvxYmZ/BeUEI8
HcOZnkrqVwvKWo5nOZXgTaNoxHIfHMdu5rmXljy8stuVqpffSP8AcV4rlaURKSNyb7I/b5cT
C0nBXFfAx8h19003ibd9ezeEoZFqGy7nYzhQ1SnYa01WGHL5OwZSSiT+DjheNxB3aT5D2CCO
FukOJs/x5W7O26dsFPlWXXNtOrgpcxsFGV75S5B8dGWJC5FWZzH6f7RQeD8/mLuReQ7+8aLz
/h8F0nzHGmnZGxs2patlsJeexQmaDAZPL67j8ZDNlWNgeCOA/skNjZnf6nDx7EyCS7nXbJca
djOqWO07GX8zhtRj5Ct7rtxQSSMeRy+IiE7l+wLeoy3LRk4s7+Xf4H4H4CLOPOrXHXEmpZHh
vmHhredwtYubI18VntVzGalw2xYy1PNLB7Q1MvVrVZniNgnjljijc/L+z+zoPQXStXwGkafg
9N1WkWNw2Co1cdiccchylWq1YRihic5TkMnABZvJETv/AKu/6oIC5/0zbc13D6v7hh8NbvYP
XJd6DYMrWryS1se9/Cwx1nsyAztG0pgQiReGcvj9XZBZdAQEBAQEBAQEBAQEGqcm8p8e8Oal
a3nk3PVdewtT8TuXJGD7JXEjGGEP6pJSYX9YwZyLx8MgpXr2scp/yW5V9w5M/eaT1tp3Wm1j
SY/7GU20arkMdq7Yj9Tjhc/B+ou4t/TG7kLWEF8sLhsTrmHoa9gKcWOxmLghpY3H1oxigrVq
4NFFFGAszCAALCLN8MzIO6gICAgIOpl8Tis/iruCztKHI43Iwy1Mhj7cQT17NecHjlilikZx
MDAnEhJnZ2fw6Chm5cJcofx9bPkeYupODsbdxlnSKfkbi+WQp5cYEDD9V3Fk5/eXqxGxt+bi
Pj2Yg/KELh8M838Y8/6VW37irOQ5rFz+AnGMmGzTn8M5V7UL/nFKLP59Sb5bwQ+RcScN7QEB
AQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBBFO/cEQ73z1xVzfNmiplxfHsQQYYazSNfPP0gpORTvI3
1tEIuXhgL2d/1Hx8hKqDlAQEBAQEBBrHGnHGqcR6Jh+N9GrHUwWBietjK0sxznHE5lJ4eSVy
Ivkn+XdA0njnVOPZ9ltavWOvJtuXsbHnCOU5ftyNqGGvJIPu7+jOFcG9R8M3j/tdBs6AgICA
gICAgICAgICAgICAgINB5s5y406+aJe5D5Ry8eMxtQX+iuzidy9N8MNepD5YpZSd2bw3wLfk
biDETBU/QOG+UO9e1Yvm/thiww/FeOM7/GHFAEUUlkZJBkr5DMCzn9jnXf1cHMWL58RhGTtI
F7kBAQEBAQEBBwgo3y91Y5Q607Xa5/6B0quPexB55A4oL7Cx2bhqmU0UlKt+gzixyC0cZA7M
/iHwREMgWK649neLO0GnHtPHN0mtUHii2HX7Y/VkMTZlYvEViP8A7XAvQxdwL1fw/liZgltA
QEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEEQ9nuz
vHPVPjkuQeQSlsFYlanhMJT9St5C2QubRxsbswgLD7SSE/gW/wCJOIkEEcK9XeUOcN/bsV3s
p0crkK8YFx1xm3ifFa9XtA5T/uqsgOEk/wD02b3KTwQ+xO5NH9YXVQEBAQEBAQEBAQcIKjdm
Ope/f71rdkOnuTg0zlHHxSR5vFgwwY3aqjC5DXuR/EJSuTMLFK3h/wAXIhKMDEN16rdw9T7G
hkNMy2Pn1DlDVov/AM6aHkYzhsVZI5Ggllr/AGeHkhaR2Z3/AKo/YWNm9hcgsKgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAggPtN2z13rpUw2s4jG
luHJW4TRU9L0KnKwWLks0rQjNOfgvqgY38MTt5MvxH4YyANC6ydR9oDerXabtccWw8wZvweP
xZPHYx+p1hIvqq0vQiieQAdmeQfLC/n0InI5JAtygICAgICAgICAgICAgrZ2s6fU+b56XKHG
WZk0Hl/WQkl1zc8b/ZktOMbsFO+UfgjhJ2YfZ/ZwFy/EhcgIMR1Z7fZfc9ofrd2Hw82n824K
A2u0p4xGnnYqoM5XqMkbNG/2CxSOAfj6s5Ru4s7AFqkBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEB
AQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBBV7tX3Cs8VbRjOv/AA7g59w5i3OsYa7jqv1HVxUk
5NFDayLk7uMYs5S+HH19I3KQgB/ZB2+q/Tmjw1PLyly5k25B5oy5THmt8uHNYevHKLRtUoNP
4+uIAZ292ATL2IfiP1jELKoOUBAQEBAQEBAQEBAQEBBB3aTqTxv2i1MqOcjDCbfRGItW3+nA
z5TEzwS/dH6GJRHJD7OXtC5sP5OQuEjCYhEPBnanfuJORMf1O7lRR43Zwrk2ocolP4w+z1qw
u4lLLOwfXY9B8O5P+cn4kwSOH2Bc9AQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEFPuyHbrccrvM3VnqDj/908qWiGvn9h9Hlwup1zd45p7k8fswzQ+W+HZx
AnYX95fEJBJ/VnqZo/V7AZQcPeubFtW0SR3dx2/LSDNdyN1mcpH9/ViGJ5TMxEiMvJO5GZfk
gnJAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQR7zpwPxr2K4/u8c8n4wb2OtfnWtgMY3aFhv6bFOYwN4pW/T
2ZvkXcSZxIhcKmaJznyZ0N2fC8D9tbsWW4xtxNjuMuVqcMplGNaZxCrmGInKMhgMPkRdo2H4
KQfY4wvlDNFYiCeAxkjkFjjkB2ISEm8s7O3w7OyD9oCAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICA
gICAgICAgICAgICAgICAgICDhBSXnLszyPz/AL2fV/pLkf8AxSKYoeSOU4Y/ajrtESaKaOrM
bMElh/Z2Yoycm9XaL8vMkQT/ANaesvG/VzQ/9maFCdm3dNrWxbHc9TyGVufP92c2b+kfLtHG
34gzv+pEZEEuICAgICAgICAgICAgICAgICAgINc5A480vlPVL+k7/iK+bw2RikhsU7cQyM32
RlF7xuTO4SCJv6mPghf5Z2dBRnBbJy3/ABm7HS0rki9leSuvOVZmxW5nXllu6dIBPEFSYYnn
coGjaNmHxGBO7lCIuJxEF+Ne2LAbbhKeyavka+WxWQjaajkqUwT1543+GIJI3cXby3j4dBkU
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQdbI5HH4jH2ctlrUVKjSik
sXblmQYoYIYhc5JJJDdhERFncid/DN+qCie+8vcpd9d2zPBHWPItguHaQS47kTl9qjzvanIH
IqGMaU4WNib1EjB/Pqfv7DH6faFv+GOH9J4F41wvFPHleSvhMHGYV3nP7bE0kshTSzTSMwsU
kkhkReGZvnwLCLMzBuyAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIOpl8Vjc9iruDzNYLmPyMEtS9Um
FijmgnB45IzF/wBRIXdnZBQXO8d8pfxr5wt24JoXd14AumWQ5D1O3LFYyOAIXcZLlGXwErxB
G4k7Ex/AP9hN7NKAXZ4s5S0bmjRMVyTxxkwy2BzEbyVLQMQEzgThJHIBsxAYGziQu3lnZBti
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICDEbZtusaJrt7btzytbCYXGR/
dkMpfmCCvAHlhZzM3Zm8k7Czfq7uzN8ugo1ncjyj/JTsNjVtTM9Z6s1rgDktpaOSlmtuloP7
FFUCwxu1ZrIj4coo/Hq7k5SN9QBd3RNF1PjPUcVouj42LE4TDQR1KFKAfURjiFhZyf8AUjLx
5Iy8kReXJ3d0GfQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEH5kjCUCilFjA2cTAm8s7P8Ozs/8A
ogonyp1p5O6kcgXux/RrAtlKWX+wN/4dDw1CxXYCl/cY2AHAgMDHyEUXkhIvWIHjcokFl+vn
ZriXsrq45/jjLDJerxRHnNbsu0eUxMsjkDxW67v7C7GBCxN5AvHkXdkErIOUBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEGsclclaTxDpWU5C5DysWHwWIiKe3cmf5f1Z3aOMG
/KSQ3bwACzkRfDN5QUu1rUeXv5FtixHJPKkFnS+utSZrOvcdHKdfI7WMJtLBbyTReReuZiLi
3v49R/tf1fcQXh1PUtX0TXaOo6Ziq2EwuMj+nH4ujCEFeAHJydgAGZm8k7k7/q7u7v8ALoMu
gICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg4dBT3sN083LAbHN2B6P2q+h8qGUzbDQD6o8VsdS
y/2TBPXsRyVmneRmMTcREidyJ2P1MQkbqt2+0Psvi7mDjCTXuQ9ZBod20bIRvXuUbUR/RYKI
Dd3khGdnDyz+weRGRgIhZwn1AQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEEf848
6cbdduPrfJXKeRLHYisY14RiiOexbtyCRRVoIwbyUkno/jy7CzM5GQizkwVP4x4H5N7qb5Bz
73L14cXo+LAZuKeKjnjmheC64WWvZD6D/MnjYI3jlESN2f2jARYTC9sMUUEQQQAMccYsEcYM
wiIi3hmZm+GZmQftAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEHCCsvbDqJf5eyeN5l4Tz7
8f8AMurhI+G2msLiORhGIxGhd9XZnjInYfsIZPUHIXAxf1QfLqV3Dfl/I2uEuYMRNpnNGp12
DZcBcaMIMidd3imt484ycTB3FjIG+BYvwKQG90FoEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQ
EBAQEBAQcIId7O9odB6s6VT2ncYLWVv5i0GO1zW8YDS38lbLw7hEJOzMIM/kif8A7BbyRCLh
B/C3VbkHmne7HY/u3BHlb1oyn0Pia4b2sbq1YpSKL74hca80/wBfqLsUb/8Aek8yfEYXSQco
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAggntH1K0fsliKuUOWTXN/16OQ9M3rHkcN7
H2GYiiYzhIDkhGR/f09vh/Li4u5eQjHrp2s3vUt7x3U/uJD/AIzlX6ZZ8NtoHVLEbJV9ppYz
jOuEIRSNGHowuDe7g/n1kf0cLhoOUBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEFfO13br
XeuuOp6pgqEu18obTG8WjaRSjKxPasSk8UMs4RkxjB9jOz+PyP1cR+fLiGn9Y+pWdp7oPavs
xfk2PmTOxTHHjpCGTE6tWsm5xU8fHIxmBxRk4ObH4FiIR8/lJIFs0BAQEBAQEBAQEBAQEBAQ
EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQRX2K618WdntEl0fk3GtP6NIWHzMLCF/F2JGZvuqyuz+rv6j7
A/kD8MxC6Cs3FnY/kvqBvGC6xdzLsF3BXIih0DmhpCiqWa0Upxww5c7DsMcoxizEfu7x+Q+x
zYnmQXqhmisRBPAYyRyCxxyA7EJCTeWdnb4dnZB+0BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQ
EBBo/NuS5YxHFWx5Hg3EVM7vUNdn1zFZKYYKs05SgJe5mcY+RjciFiMRImYXIWfygifq108o
8G3slyXyNn5eROWNkYTzu7ZIGkkr+Q9TrUCkZ5I4f+X9W9hYfxAWYGCyCAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg1PlLi7R+ZdGyvHfIeMiyuGy0MkM0UoCRxEYEAzQGT
O8c0fs7hIP5C/wAsgpZr298lfxt7TiOMOYLlja+ueQd6mpciyQnLkNcnN5ZQo3o6/wBhmIs3
qPqDC4eCi8epwiF8MBn8JtOFo7JrV+DKYrJwx2sdkakozV7EEo+wSRyA7iQkz+WdnQd9AQEB
AQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEB
AQEBAQEHQzuDw2zYe7r2w0ocjjMjEda9QsxjLDPDI3qQGBM7Ozs6Dz522hyL/FflG3TT58hv
/XnOWpK13TLFhv3WpWrU32wnUlmeT2jNykb9AEydmlf7HCQgv1pO561yLqOH3rTrwZLCZ2rD
fxl2L+mSCcWIXdn+RJvPghf5EvLOzOyDNoCAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICA
gICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg6+Qx+Py1KXHZStFcqWB9J6tiMZY
pB/4EBs4u3/0sg/VSpVoVYaNGEK1asAw168IsEccYMwiACLMzCzN4Zm/RB9kBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBBR3+QnvXu3XbM4Di/gqjUzm73a9nObDHPVmyD43
EUYiskTw15AcXOKKWSQi+I4IyN/HkTELT8Gcv63z3xLrPL2pgcWN2Sr+4jrTeHkrzRyFBYgN
2+HKKaMwd2+H9fLIN7QEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEEC9z+1OC6lcOzb7cqtlM3kpxxesYb7Wi/cXZAI3kMvU3
aKEAczf1fy/qHw5s6CMOlvTezqeo7byf2PhbYuS+Yq9kNyG6xe1XEZWOM5sVILE4+SJn+318
M3gIxZmj8uGF/jvH/wBEeRua+leQmlmfQ80+e1WWxNFPLLgcvFCcH2HEEY/Y0ZQySeAZveUm
Zm/RBeJBygICDhBygICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICA
gICAgICAgICAgICAgIOjnM3iNawt/Y9guRY/F4qvNdyV+wbRw161eN5ZZZDL4EQAXInf9GZB
599aGsfyB9nL3b7csPPjuOuNo48Dxlrdwo5Rs5IgKazasj7mH2Rfaxl6gzO5wCxl9BeweiKC
hPcvOQ9Y+5fDfbGUC/27sVS1om8DFHBEMcfsU1ac5ZJYvYy+9ydzfwIVW+f0ZBfdAQcIPO7u
Nz9uPbHO5Xo51Nxo7FYuy04uQN8Cw7YjG1I5mmliezD7MwiQC0xfm5sxwBHJI/hBK/8AGFzb
leW+tdbXNnhOrn+N7X+0r8M5G9g4aVeJ68soyMxCXqTxOL/PmN0Fu0BAQEBAQEBAQEBAQEBA
QEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBB569neU9v7nc5h0c6
/wCXOpquM/cPzpskUccZwwUshFBNThe2AG5Qygwl9Ll9xSML/wBoJfIXj4z410rh/RcRxtx3
jRxGvYOMocdQA5JPRpJCmkJzlIjIjkMjIid3cnd0GzoIF7v9fW7Kdc9j49pQxy52u0eW1c5S
cGjydL2cPBNHK7fZGUkT+B8uxu3lvPlgwH8d3P4dgusmv5a4bFm9W9Na2BvUY3OzQrxOErAL
CLNJEYF+Levny3x4dmCy00sVeI55zGOOMXOSQ3YRERby7u7/AAzMyDzw23sTzh363nO8MdN8
mOq8aYqvJj985KyFcRmsfvDkjYaIO7zMMkURfV6tHI/s7m8X4ugt/wBdutfFnV7Rf9hcWUZY
q80v7nJ5O7I09+/Z9WD7bEoiAu7CzMIgIgP/ACi3l/IVGwEOM6W/yRlpeBquGjdjajXDjeeM
Ax+fG1akBooxDy8bSkUYx/izNZb1J/r9EHoWg5QEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBBVL+QHtXmev3H2O07ip48hyrvVmPH6viAZ5
7Nesbu0176AZ/bw4/VH7OPmQ/ZvZozFBsvR/qlj+qXEr4C1ZfJbVsksWW27JyCLG9woRH9sJ
CZ+0cDubCXs/s5EX/N4QWIQEBB5xcV7LguinfHkXirfL44vQOYq82569l7NiGHHYuaA7togm
KYwGMfUJofLeTchgFxJiY2Dp7rt23fyqcgycRcbFf1Lr/q07Xs/vUlSwE+xWqsv1hXrgZDEw
n7fZFHKLlGw/dKLGwQoL/cY8Wcf8OajV0bjXB1cDhqv5NVpxBH9sriIFNMQszySmwt7GXkn8
fqg2tBTX+UTh3LbpwZS5l04zDa+GbobRiwirhMUtQJInus5uQHGMQRjZImd2doHFxd3EgCwX
XHmKlz/wdp3MFKEar7JRCa5UB/IQXYTKvbiB3d3cQsRSCLv8uzN58P8ACCSEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQRN2n54frRwZsXNDYP/cn+AKgL4f8Ad/sfu/e3oKXn7/psevr93t/Q/nx4+P1Q
RpvPZDtpx3ped37ZevWNjxGuUbWVykkXINaSQKtOIp5SEGxPknYBd/DfLoJ84t3iHk7jLUeS
q1QqEO2YjG5yKiZtIdcMlUjtDERswsTg0nh3Zm8oNoQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQV/wA/3V4x
1i5JYzeubbU1WtYOne5Bn1i/Dr9WUJBi8yzygEzROT+GmaJ4fj+v9PIT5XnhtQR2a0gyxTCM
kUoOxCYE3liZ2/VnZB9EBAQEBAQEBAQEBAQEBBqPLXJ2s8M8a7FyjuEhR4jW6kl216M7nI4+
BjiBmZ/ykkIQH/TyTefhBTvo5oez9keSbn8hnNFSOrk8qE2K4twFc3eLF4uu0tGaf2Z2Iykc
pox+wW/U5PHg4/UL4oOUBAQQF2Z6TcL9sMvrOa5RfJRWNXGzFW/xVqOs1mCy4EUNhzhlJxEg
8j6OBM7v8/KCXNA0HUOLdNxPH2g40MPr+Dhari8dEUhjFEzuT+TlIzInJ3IiInIid3d3d0Gw
oCDHbFgsbtGAyes5mP7sfl609C9D/wB+CzGUUg/Pn9RJ2QUj/jut3+EOTeX+jWcP90+g5KTY
NXyBPG8suFyY1ziaZ4mFnNwmhkL8fxKQh8+GFmC9iCOOeewfFnWzR35A5ZyhY3GyS/s6MUME
tmzcuPDJMFeGOIX/ADMYi8EbiDf8xC3ygirpV3q1DuRS2OCjgpdVz2uSgU+FmtfvWloT/jDZ
CdoYG8uQkJh6/g/j8nYkFnEHKAgICAgICAgICAgICAgqf/Kd/wCxjkT/AOZgf/PaKCVe3f8A
7VOYv/0hsf8A5ZOgqxi9h5H9+jfGGj7de1Slvmg3qecsUTY/EVHWsZeGaOvMx1nsA0ZhDJLF
J9f2E7CglQMtt3XDtRx1xWW5Zvc9P5gqbIQY/ZLQ5K3hsngK0eQeatbIQl+iYJCF4icmF/6P
UWYWDEdecdvvcLjBuxGx8m7NqrbPdypaZrus24MbSwdGjdsY6Bpomika5MX0ucj2HkDy/wCA
j4ZBHmS7EcwZ3jThUM3sU8O0YLnXG8abrnMWJ42rsNSjPbrzGcMbtGcNiJweQG8x/aL+rD6s
whnLHNHIG/d3eF89iNgyeP422e/ueE1nX61k4cZm6et4WUrOVtRC4/d9t2dhq+7ELRwNIPhz
8uH27E7Xs/Gm+0INN3zfMZsbZ/Hte2raoSrccQ465OE8taeeSnDRIPrlaCJ4PM/2+olJ8GSD
79g+RcwHd+lxjm8vu76d/wCn8GerYLjtsodt8z/npK4WZxxIvJ9P0s4G8j/T59GP9W8hr1Pt
HyjpXVvL5K/sN7MbPlt7DTNWeTG/vdt1/FZeZnpjlcfHAzHk46omYRlH6ySFGH5u/hwz2nci
b7r3MOhBxnV5a2DFbDkxxnIFLkHXsqOMgoz1yZslDZuVYQqHDMAewRkMRARfh7fLhnMdx1tH
NnaTsHFtG/bdidZ1CXVMfqWL1vaMnha1eafAR3b/AJhpyABexyxl5f58uSCHuMe0HJVfp/1z
wmVzmy5PYuUMjslXO7Xh6VjYdl/xeAyF05QqiUVgjnkjCKJjJiIIveRm8h7CEucK7/v9HnWh
qGpUuSsnx5n8XlZs9b5JwuTr/wCFylVhmrSVcjkIYpHCwxSA8LmTCTB9bCPwgiThbuRtkf8A
Hlbkz1Pfc1vMWt7a0HIkeAy+QpBajlyDU7J5pozi8VhaNjlI/wC28b+z+RdBveB5X3insfRE
cttl+PGbXq2w5TeTs35vryklLUatoZ8gZn/e+uSQ5fMjv4L8v1byg6mJ5r5V5B7m8G7vWz2S
xHGvIsm60dW04ZDjp5LC4HCvPBlrcLO3tLasyPJCxCTjCMbs4u5M4aTjex3JHMfGGZ5w19+V
a+73Sy9zjrC6zrORs6hDBWnOPH052gqzVrn3NALWZjIyAzkaMo2bwg9B+NNjzW38davtex4q
bBZbM4uhfymEtxHDYo2rNcJZq8scjMYlGZOLiTeWdvlBDXcjcZM1olzrTotcc3yDyrTsYbHY
kX8hjsXab9vdy90mYvqrVozJ2J28nJ6gHkn+Am/R9XraPpeA0qnNJZr6/j6WLgsTmUk0kdKA
IBOQzciIiYPLu7u7ugzaAgICAgIMJrO76Xun+R/2dn8fnf8AEWpMdlv8Zdgufs7kP/Urz/QZ
/XKPn8gLwTf6sgzaAgICAgIOEHmnuljIfyZdsKOg4D1/9DOFbzWdsvHKR189eaYhaKEYxiN3
nGMoRf38RwtLKJ+xABh6T1KlWhVho0YQrVqwBFXrwiwRxxgLCIAIszMLM3hmb9EH2QEBAQEB
AQEHDoKF9ycrJ1d7e8SdvoHP/b2xAWgb/TjnjrBJWm+yWGeQ5Rdv7flpvV3YS/agLlH5ckFj
O0Ha3jPqvpT7FucpZDN3hINY1CmY/wCRy1hjCP1iEv6YwKRnkkdn9R/pYz9QIKz9cuufJXa7
eafbvuVGUlAink4+4iu15P8AH46t7A1e1NDMTM7Owk7AcXmX8JTLx6gg+/fng3Y+K9x13vhw
RXCrneOvoLcsHUjeEcpiY5GGQpCA2ZgaAjim8A5PEXt5b60FveCuZ9P7AcV4DlbSJ2koZuuE
k1X29paVtmZrFSb4bxJDJ5AvjwXj2HyLs7hvqAgICAgICAgICAgICAgintDwTD2V4TzvDFnN
Fr8Oekx5zZUKzWzjCjfguuIxPJEzubQ+jO5fj58+H8eHDZ+X9BflXinceMWv/wCL/wB24jI4
T/JfT+4/bf5Csdb7fq94vf09/Pr7j5/4sgp9zHxTNq/YXpXwzg9ht4+fW8JtuFx201AiC2B4
bXaYR2GilaWJ/s/b+JIzYhcCIf8Ag7BYvQ+vuVxfJocycq7ra37a6FOfF64clGti8dh6dohK
w1WpW9vMs3oLSSySGTs3gfUfhBrlPqxuWiz5nE8Gcq5DQ9Rz9yxkbWrtiqGVHHTXHKSy+IsW
mYqrSyl7uJjMAu7+gj5Z2DGcj9G9Y2nh3ROGtE2a3qNLTNhh2ifNFC2SyeRn+m3FaOSeSWL1
szlbI/3HgvQm/EP08Buuw9aNdyHJvCW+65dHAY/hSHN08TrdeoJwWqmYxgY0Ymk+wPp+loxJ
n9T9vlvDefZg1jkjqzyJzLhrPHvKXL97LcfXp682S1+phcdj8jehr2GsDXsZGD/7JyAPP1QR
G/r8k/lB2t360b3f7E0uwfF+/wBTUrVfVYdHsYe5rz5gDox5IsiUkcr5Cr6G7+gj5A/X18/l
58MHLdNNHyuq71jN2zuTzux8h5Chm85uYvXo36+RxDA2NmoBWiGKD9p9Y/Wzifn5aRzZ3ZBt
eh8a8369naNrdOX5tpxGPI/XFtr2Mx812MoCiFrtmL3ciEy+z2gCDyQizs7ezEFf+tXGXb3a
OMX5Pt8pY7Us3yNZnz+y4XJaC012vbNhpjFIZ5SsXiKCvGEbPELsAt+r+XcOp1m6s5mxwbc4
Q27N5HEZThPecrHxbyBjqA4y8MP0xXHtxw2v3MM0M0t+zGYn9kZB+P8AUDOwWY0DQuYMHkJ7
vI3Jr7fAVaepBjIMDRxNZjkkAgsSPEc0xSgAuP4yhG/sT/X/AE+oahxn1Vpcd9P5+pj7HJkK
9nDZ/BTbN+0GCT/x87ckkw1vtkZvre2/qLyP59W8ug0vfOhWK5D1fgrUs3uU0VHhzFza/kxr
Y8AfYcdbo1KFuF3KciqtPHU9DcXkf65DHz8+yCU9y6/Y3auauIeXKuTbFV+JINgr0NfgqC8V
sc5Qix4t9rSC0QwBG7sLAXt5b5Fm+Q1rF9Zt40G1msfwpypd0zVM3btZJtXkw+Oy0eLtXpDn
sljJrQsUInKbn9cgzRiTv6izOgnlo52qtC03tMwev3kLP5Px49nFvDfr8+G8IKkaL1C7M8e5
/ZNtwvYGhZ2DbLDWs9nshoUNu7OwN4igaWXLu4V4m+IoQ9Yw8v4Hy7ugtRq1HPYzW8Zjtpyo
ZzMVq8UWUzEVUaQXLIizSTDWE5GiYy8uwMRev6eXQZVAQEBAQQ92253h63cBbRyuIRz38dFH
XwtSXz6z37cgwwi/hn+Gcvd//hF0FDuv3RjsPxLxBpXaDrXtrhynnsO+U2XT80UJ4zMU8iY3
K1MHkCL65HgcPs+6T/rfLSRN8sFsun3eHW+yh5DQNsxpabypgHtPntMmGbx9FaUI3nrymLMQ
+ZBEgJ2kEvP4uHg3C0CAghvtt2Jw3V/g3Pco5B4pclGP7HV8fYYyju5iwBvWhJgIScG9Ckk8
EL/WBeH8oIo6hd8KvNOWfhrmzFNo/MdEZJb2vvXlrUbcL+s0JVfvlmMTeGUHeIzcn+SHyPwI
W6QUt75848lZHZtc6Zdc5Wj5I5FgOzlMjILNBjcH6zNI5TOJsBStBIxOwkQxs/jwRggsB1t6
6aB1e4wq8Y8fBKVdpXvZbI2TI58hkZYo4pbMjO7iDkMQMwB4ERFm/wCLuEpoCAgICAgICAgI
IQ7mddx7P9f9h4vq2AqZgvryWt2pf+kGTp+ThGR/DuIS+SiMmZ3ETcmZ/Hhwg7qr/Hb/ALK2
fDc8dlc7NufKOPcJsbWGx7YnEfWHiAIwaMPeSF3L18eIgL5APLMaC76D8zRRTxHBOAyRyC4S
RmzEJCTeHZ2f4dnZB50a/iMf/GL2cKj7FBwHzPLHWx5FPLbk1/M1Wd4xMZPeV4/7rg5+SIo3
FzIii+Q9GkBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEGMuavrWRzuO2jIYmpazOHCxFiMvNWikuU47YiM4wTk
LnG0rCzGwu3szN58+EGTQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEFCf5AaGX7C9gOF+ltCR4MT
mppNy2ywIPJ6UqAWYg+xo5IzECGOYGf2BnMh8O5M3gL4VKlWhUho0YQrVq4BFXrwgwRxxgzC
IAI+GYWZvDM36IKy9wujep9l4Ku56pe/2Tynhzrnhd7pvNHK8UDl/YsNAYOQ+C8hI39yMhH1
L09gIIn4P767vxbvNbrT3mw8ut7dDKNLDciOP04nOg9h68dg3OOGMIy8N4sB5jL8vcYiF2cL
7oPODa6f/wDoJ30DUWb6uLeukwyZgvb9wGZyz2Wc4SH1eIAllrPF6v7OUMEhMTPIwxhaHtl0
z4x7Y69Xh2Lzgtqxbx/4LdqMIFfqAEjn9JP5B5YXcido3JvUn9hdn8+QqPF3K7P9CRzXF3bL
Xr3JOOhGYOO+SoD9I70sVISr1bE8sQvMJH6vNIZFZid5PP3t6eAmj+OfgPe9ewmc7O892bWT
5V5TGJ7suVg+m7j8VX8BDXcTjjOMpvrAjBvAMEcAiLenyFz0BAQEBAQEBAQEBAQEBAQRp2I4
D0bspxVl+Ld7qhJBcA5cRkCAjlxeTGGSOtehYDjdzheR39fZhMXIC8gRM4Vf/jx7DbVjb+Z6
Yc/2Th5E48mlx2uz2B+sMpiKAvCI1nKKI5WhCFzCQm8ywkJ+X8OgvUg5QEBAQEBAQEBAQEBA
QEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQcIKJ9HslU7M9lOXe69Yijwz/VoWm4+WFhMKlWCn
ZnnIvh2I/UCZnZyZpCHyzMwoL2IOUEb899fOLuymiScfcq40r2PaUbVKzBI8FulaESAZ68re
fUmYnb5ZxJn8ELsg8/eQct3N/jZ4wv8AFmqtFyPx1kxjx3Hm7BXaC/r+TyM5SFWlqRlOZ+xf
Z9TO7g5mDjIL+YEFxOjfV+Hq3wnU1jKk1jb87J/lt1vNM84yZCUWb6oyfx5CEPAM/wDzF7F/
zILDIOvfx+PytYqWTrRXK5EBlBPGMsblGbSA7ibO3kSFib/g7eUHYQEBAQEBAQEBAQEBAQEB
AQEFPu+XVzbeQZsF2Y4LnOny7xfC9jDRgH3tladWQrTVfpIJWOUCKX6QYWaR5SA/PkfUJL6e
9rdR7Z8U190xH00NgoelbbNaCcZZsdaf2YT9fPv9M7ARQmTfkzEP9QF4CdkBB8bdurQqzXr0
wVq1YDmsWJiYI4442ciMyJ2YRZm8u7/og6uv7DgNsw1TY9WydXM4m+DTUcpj547VWxG7+GOK
aEiAx+P1F3QZBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEFX/5HOeoOBurux2Y
hMstugT6lhShNwkgnydOx72WcSEm+qIDISZ/g/RBtXSPgm31z616nxtmI4RzgBPkdilrs/iS
9fmKcmJyEHIo43CHy7fpGyCdkBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEHndzhUo/wAd3aOP
tNr2KObirlOP/Bb5rmLrtE2KyICE0dytHH9UHmR4nNmkfy5FYZv6x9Q9CMdkaGXx9bLYmzFd
o3Yo7FO5XkGWGeGUWOOSOQHcSEhdnEmfw7INO5m5s434C0W9yFyfmIcVjagSft4Tkja1esDG
Ug1acRkLyzmwP6gz/wDF38CzuwUKs3u0H8od6arhHu8L8C1vqhutZ+w8hsscshSNJH6xRDIL
wsHmP7Hgjd/6pn/QN26DbVtfXPlfa/49eUrQ3ZNb/c57jXYfqerHksVbIbUkUUZN8u7yHO7M
cnpJ+4j9yaNkF+UBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQee3PgF3G776PwN
gSkm0/hFh2bfrDOUMR5B54TaoxsPl39WiBvUvb85vHr6OaD0JQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEB
AQEBAQEBAQEGn8ucUaVzfx3muL+QaX73CZyF4LIi7DLCbP7RzwmTEwyxGzGBeH8E3yzt8IPO
7jXs5zb0LyGa6fcnankuTNgievNwZHinike/ip5Ja0cU5gRShCP7dyjFoTkEvsAvAMBCEl8f
9IuV+xvIgc6/yDyVb09eEItc4rxFghxeOYJJX9bT1pJBNmd2MRCeRz9vEpkLfWgvnDFFBEEE
ADHHGLBHGDMIiIt4ZmZvhmZkFXe/PWbcuetM1fdOI7keP5L4uyL7Bp1mcnYTIPrmlgBvrlH7
SkrQlF7j6+4MJOwk7sGf6Udr8d2q4wny1+l/hN11eZsVu+uGXmStbZnYJxB2Axin9CcWIWcD
GSPyX1+5BYZAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBBhN23HAcfajl932m0FPE4
OrNdvWJZI4hGOEXJ2YpiAGIv6R8kzO7s3lBS3+Kzj3Ysjqe/dr97cTz3NOYsXqwOIO8VGpas
+xCTCxA0tmWVvT4H0iiJv9PAXtQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBBhMppGl5zYM
TtubwGPyGcwP2/4PM2qcE12h94+sv7aeQHki92+C9Hby36oM2gICDzy7Ycd7T0353x/efhbH
i+mTFHV5d0vHe1SK0NknrvbeGsIRE5PL9nvK/wCNkRMvb3JkF5+M+Q9Y5a4/1/kvTbH7nC7J
SgyNA3cHkAJgYnilaMjEZYy8hIHs/oYkL/LINmQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
Gh8183cd9fNDsckcoXpMfhK80FUpoK81qR5rJ+gC0cIk/wDxfy/x8INp1jZMJuetYncNZtDe
w+dqVsliroCQjPUtxDPDIwmwkzEBs/h2Z/8AigyaAgo9/KhvGay3Ges9XuPfe1unLeWqVYcY
EZM0mLpSfuJieb1cR/8AvAwM7M/s4e3/AC+WcLd8ZaLjuMOOdX43xB/ZS1fGUcPWmcfR5Qo1
wgaQh8v4I/T2f5f5f9XQbMgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgxO16vg921
jK6fs1QL2JzVaahkakoiYSwWAeMxdiZ2/R/9WQUK66z5j+PvnrM9b+UMlLW4e364d3h/Yr5R
zV4cgTg0tSe0LRvEcgEAmJj6fYDGHr9hkQehaAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgo
H2iw49uu72jdTb0p2+PtBo/7w5KxschgEtmSMhrQGddwlAyiniFn+wHYLBkPyzeQx3TXett6
gc15Xolzpk5J8Rbl/e8NbFY9QrW6tmc2asHlvYSmIvP1+xDHMMgM7s4uQehqAgorqFWLsD/K
Dse+C45DWODcBBh8PfhYpKpZvIxuUjNIDfW5ANqwJMRezFGLs3x7CF6kBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQQZ3E6wYTtXxBZ0exOOM2HGytlNOzzuQvSycQEIe5Rs5fT
IxOEjMz/AB4NmcwHwEX/AMeHaTZuW9PyXDXNgWMbyxxw8VDOVsszV72QrOxtDYeKUmmOYBj9
bBev6uBu/wDc+AuGgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICDRubeYNQ4H4xz3KO7Wo6+Pwta
SaKCSRojuWmB3gqQu7P5kmNmAWZn/Xz+jOgq/wDxX6DtUXD2wc+cjSld2nlrKzZg8hYMpbB4
+D+zB7GZETMUjSkLf9xw/wCxBI/enqbF2n4wqwYG0WM3rTpZ8rpGVjNoia08X5VTl/WOOYwj
dzHwQnGBefDOzg6S9oMvz/pF7XOUKY6/yxpcx4/eNZlhKnOJCX9m0NaUnkEJAdmL/RpPbx4F
xQSX2J5kw/AXC+2cqZaWuMmEoWZcTUuStFHdyX1F+0qs/lid5ZfUfA/l48v/AKIK9fxQ8Y5D
R+q9bc89YO1l+R8lc2W1LNI8sjQm41IGM/YmIjGB5nJ/y/ueC+W+AuYgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICDhBRnvrwTu+n7vh++vBDwhtvGtMptvwht9UWYxFPyUkshx
FERPHWOUZmInc4REQ8PGwkFlutfP+ndl+IsNylp04E1sBr5rHi7vJjspHGBWakjP4fyDmzi7
/wBQEJt8EyCUUBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBB53907s3cHtLofSXSbJzYbUZw2jlyQ
ftCCOBvoYIfcRF3OOvO/yJenvYAfZpAJmD0KqVKtCrDRowhWrVgCKvXiFgjjjBmEQARZmYWZ
vDM36IPsgoR3RwGzdVOb8H3543p/fgRargOXtdov9EuRqWTeGK5KRMUb+C+mPy7MX2DF/oRO
waj3y5BxXbXM9cuv3Glk7mH5MtU9yyc4GAvDiDZ60RzBH7ygQCdn3Z3EROP1/Im/APR+pUq0
KsNGjCFatWAYa9eEWCOOMGYRABFmZhZm8MzfoyD7ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgIPxNFFYiOCcBkjkFwkjNmISEm8Ozs/w7OyDzzz0dX+OLtpLvk0o1eCOcrRVb
WKo+ww61nm+k3tSxSOMQwORym31F+MLmLR/2Y2MPQyGaKxEE8BjJHILHHIDsQkJN5Z2dvh2d
kH7QEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBBG3YrnLWuuPDmycvbQDWIcJB5oY37fpO/fmdo6tQDY
JHF5ZSZiNgL0H2N2cRdBXz+NnhLa9c0/Z+yvKjge9c32m2K5C0TB+zx80ktmAB8+XD7nneVw
Z/DB9Qu3kEFzEBBh9x1HXd/1PMaPt9IcjhM/UsY3LUSM42mq2o3ilD3iITF3En8EBMQv8i7P
8oKpdQP48sN1a5b2rkmfZD2SGWCbEaDRnj/PD4mzaK3KEpn5Ypnf1H3iaMfmV/X+74ELiIOU
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBBGPYzr9o/ZnivJcV740sdS2Q2aF
+uXrPRvQsTQ2I28+CcfZ2cS+CF3b/XygrD0V5t3LiHYC6K9nZZKO+YEjLj3J2Z5Lg53CSDNY
jAbDFMDfSERfUxGP9r1hYBOF2cL2ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgoV3fx9rs92d4o6V0
5HbX6/rvPIliGf1cMfXeaEa5MD+RkMBIQfx5Epoz8evygvfUqVaFSGjRhCtWrAEVevELBHHG
DMIgAizMwszeGZv0QfZAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBA
QVP799YbXL2kQcwcZOeO5c42Bsnp+YrSPHPLHUla0dXz7CDk7i5RObP4Py3wxkg2fo32lxva
Phalm70wx7trgw4nfMWbxBYjyMcbN+7+mNgcIbTiRx/gwsTSRt5eIkFiUBAQEBAQEBAQEBAQ
EBAQEBAQEGq8o8larxBoGc5H3S5HSxOCqzW7ByF6vI8QOQxRt8uUhu3qAszu7v4ZkFTP4ztE
3TYMNvXbTl/Hzwbny5lJLeMnvDI8w68wRyVWgeZ3kGsZP6wj/T9MULh+Hqgu6gICAgICAgIC
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg8+uyOD2Do72Vi7l8fUiyWj8izx
YblzBhUlKLGsRQyFkwOuZExSfUReSi9Wk9hd3ecWEL36ptWubxrmO2/UMjDlsLl4QtY3JVTa
SGeGRvIkJN/9bP8ALP8AD/KDLICAgICAgICAgICAgICAgICAg0/lfiLjrnDTbPH3KeGDPYC2
cc01CSWeD+5C/sBjJWkjkEhf9HEmQbLicVjcDiqWDw1YKePx0MVSjThFhjhggBo44wFv0ERZ
mZv+CDtoCAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIMTtmq6/v
OsZXTdspBksLm6s9DK0JfZgnrWAeOQHcXYm8i7/LOzt+rOzoPP3qvs+x9EuxU/RvlHIy5jUd
yliynEmwv9bBD+7OwJwSgAkYlPMDRuPswhKLmw+s3sg9F0HKAgICAgICAgICAgICAgICAgIC
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIK5d5+qGI7U8MZ
LBY+nUDecVE9jS81ZBveGcZAlkrPL5ZxjsjH9ZeX9RdxN2f18IP10C1/mvUesmu6lz1Vs09k
ws12hWgvzBPZHHQTkNUTOOSTyIj+Mfl/+mw+Px8ILFoCAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIC
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICD//Z</binary>
 <binary id="i_010.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_012.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_013.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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</binary>
 <binary id="i_014.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_015.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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</binary>
 <binary id="i_016.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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</binary>
 <binary id="i_017.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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</binary>
 <binary id="i_018.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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</binary>
 <binary id="i_019.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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</binary>
 <binary id="i_020.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAQDAwQDAwQEBAQFBQQFBwsHBwYGBw4KCggLEA4R
ERAOEA8SFBoWEhMYEw8QFh8XGBsbHR0dERYgIh8cIhocHRz/2wBDAQUFBQcGBw0HBw0cEhAS
HBwcHBwcHBwcHBwcHBwcHBwcHBwcHBwcHBwcHBwcHBwcHBwcHBwcHBwcHBwcHBwcHBz/wgAR
CAiDBdwDAREAAhEBAxEB/8QAHAABAAICAwEAAAAAAAAAAAAAAAYHBQgBAwQC/8QAGwEBAAMB
AQEBAAAAAAAAAAAAAAQFBgMCAQf/2gAMAwEAAhADEAAAAb/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABwVqWWAAAAAAAAAAAAD5KeJOTwAAAAA
AAAAAAAFbmEMUWwSAAAAAAAAAAAAAAAAgJMj2AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAArUxZ7iMnrJiRYkhFiIFpkfPgkpgDMGGM2YEz5gDyFtmVI8ViSgw5ISAEyI+ZU+Tw
k5POQAlByR0n5ASUEGJ8Q4mhEDIGTIcXSUsS4wR3HuMeS0j5lywCsjrOkssiJ9kHJ4Y8i5ND
EmSIcZQyxCywCGmaMaZ47yEk9K8LlMcVyT0iJnyCn0WaVqToqIzZahXJIyYkSPkyx1kIMweU
yZGjIFvFWHhJOYQyB4TBkuMyRsxB4yfkPLJMuAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACpi1inTJ
mMPkt4ps9Z2niImTo8hcBThcRURbJUx6SUHlJ2VSRYyRlCQGCMqZ8r09RZZXRnjvIQYQlZ5y
fGaKvJkYMkJSxOTHGUMydRFSJE5Pks4o49p6y5CjT3nuLLIiR8khLTXUzBbprsW4SAgZ2meI
sWwVaews41vJaTAqM2DIIT0wRBT2HYfZ4DBnvJAd5Fz6OTuPkx51meLKK1PaS08JEy5ioy0y
jzuO07j3nnO05PKZ49pXZPywAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYAzxFCoC0yTFbFjEVKpL
7I4dZKSvSckGJyQcnpT5LDMGRPQRkz5GyfGMM2VgSkrkzJZx3lYkjPUQws4rMlh6TPFaGZMU
ZI9h7jwEoMGRw7yHmULGIUSMkZ4j5PAZox52lfEhOw955TNmHIgSU+jKHeVwTQ7DNEeO46z1
GRPoq8lhhCSFKFlkhI2TAoomZPiJmdM8Yo4PUd5XBLz0GeKzM0TMpUyRYxCzqI4es9xZ5hTE
GMJ4cHvAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPg8JkQADGGTAAAABjDJnByAAAADGGTAAAAAA
AAAAAMYZMAAAAAAAAAAAAAAAAAAxhkwAY89p9gAAAAAAGMMmAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAcHJwcgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAHD4OX0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD5+faXpNhl+8SPxp9y3WQ93TiAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOj14jMyqic+nk0K1mdfdgA
AAAAAAAAAAAAAAAAAADghcG49/SP8fPXT89/Hz1MptQMZykRCHbdHn3IpNfJpVdyRuNYdPn3
KpdZheEzC8Zczm1HJwQqDcZnvEzveEAPDz7Q6Hbj7eZ3YUnHxBIF58vomc2n7fvmDwboZPrG
lMqs+vvyEQLno+dBMptPiuMrBcJwy3WJKZdbF4tliOEvu9eJRKrMj14AAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAY7rGiNhTxebUdHvmO3z7tug2Xu59wAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
OCj6LaTudRyuZV0nR7P2++N1XmOw3GXTNJsM13he33xisS0sGxobBsaGs6vR+Lx2tm3y0HgX
MKg3N2XuN5MTxlUhRbSQSIFyXeQ5AMHwm0rR7GTSq3t++bauMr8/PtAZ7d5rvD9PrnZtpm+z
75oeg3EikV+G4zJtPprGss9RVBt/T65e7pxsy0zcLg3MMhXGb7wpDJr59YUdVVGnj0ef6/fL
HcpF53+K9PrmAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABw+YSTBh9hSx6XW8ffgAEi
h2dl02p5AAAAAAAAAAAAAAAAAAABwUfRbSdzqSOR7CNxbHJ9Y103mOq2p02N5Sbjush9fUEg
Xde1t/fWgw1bVmijsawl0ypwXCdj+Xe7L3G8lY1ek8HLvGo1jdN3jsz3iAYPhNpaj2M3n0kg
kQJbMq/n59oDPbucz6TK9YsznVHi59qHoNxdd5ja9rr7j59t25ylFUG3seyz0vm1Iris0MYi
2M4n0uekQcx2i1VUad9TKbT05S6+8L3F5btFAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AA+HyOzK2G2NHiJEIAAACzKXVSKJZAAAAAAAAAAAAAAAAAAADgo+i2ns98vFz7TCbUReJZ3T
eY6oqfV+j74tW3y/JFYlnU1Pqr90OErmt0MTh2ubkQsdykcvl2XuN8/n3RNBt5hMqY3GsZHJ
r7Qtc0Bg+E2laPYzGbURCFbXReY7M9olAZ7d5PrH9fvjcVzkfH47UPQbger3ytm3y0ik19FU
G3seyz0vm1Iris0MJg3OV6xp1YUcumVVVVGnh0O35JdMqbVtsv8AX0AAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAB8PMYm1cMsqPHdooAAAAHu5SLaoNj3fPYAAAAAAAAAAAAAAAAAAHBR
9FtMbyk3LdY/BR50Qh211XmOhEC5rWs0dn2uayPSNW1Zo/V75XBc5Os6vR+Lx2tm3y0HgXMK
g3N2XuNhEC6r2uvsr2jdfz7iOEu9r/Eer3zGD4TaWo9ja1vlqtqdPb1zk5BIgUBnt3YllQZb
rEzsiF8fPtD0G4um7x2Y7w+3784KKoNvY9lnpfNqRXFZoY5GsLCsaD1e+eekQaqqNO+rLs85
6ffPkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHw+RibUwqyo/B2jAAAAAACZ1t5O6zQA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAcFP0utkUmvn9jRQyFbxaJZ25cZX5+K9rr+Fwrno8+5LJrbOtc37PfK
va6/8njpZtpnIfCtojDtrducnUVNq5bMqpjNqfj4pul183n00wmVIw/GXUtPquXyTSq2ybPO
8PtJUez6/PoWrb5fJ9Y1L0exuS7yGQ6cBwU1Sa+e2FHKZdYIFX3kIgXQz0mBattmK3rNF2ff
Ni2WfAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHy+RqZVwmzocd2jAAAAAAAD7+erXodf
lOMsAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADj44Pr6AAA4OQADg5ABwcgA4AOQcHIAAABwAcgAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHBgZVfBrPP4mRDAAAAAAAAAzcafaNHrPp9AAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAx
naLBLTPx+VWvoAAAAAAAAACxKjTSqDbAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAef1zg9nQxOfTfP34AAAAAAAAAAB6efW26
HZerx1AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAHD5FptVBbTPeXpyAAAAAAAAAAAAkESysCp0fu59wAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMZ2i1/a5zCSoAAA
AAAAAAAAAGWjzJ3V6HORp/IAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKU0mF+PvkAAAAAAAAAAAezn2nFZoJRBtfp9AAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAF
I6XBgAAAAAAAAAAdnz1L667mlded/n2AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKR0uDAAAAAAAAAAGfiWU+qtDkeUkAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAUjpcGAAAAAAAAAPZy7z2r0Ukh2XL6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABSOlwYAAAAAAAA5+fZdAuZxWX3f56A
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAUjpcGAAAAAAABk+EuwanSZqPNAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAApHS4MAAAAAAD6+fZlXXk2rb3s
+egAOCInyCWnYAAeYi4BmDMgAAAHwV0fJ7CfAAAAA4IgcHJLT7AAPIRkAzRlwAAAAADCGJAA
AABnjJgA8xFwd5KgAAAYUgRHDoPcSsnR7gAAAAARg8oAAAB2EsOQACPmOBnjJgAAAwJjASk9
AAAAAAAAABSOlwYAAAAAAyPGVYtRpcxHmgAAfBoaeUG9ZlAAfJq2VMDPG4hnQAAACvDUMHab
tmfAAAAOk0KOs+jfE9gAOs1TKwBJDcMzAAAAAABrQUuAAAADZ0uIAERNLgSE3eAABFzXkrM6
gAD2lul/GXAAAABpSRYAAAAyRvaAADVcqgGzZcgAABgDTIxgN2STAAAAAAAAAFI6XBgAAAAD
n4lkC5ndXoO757AAAHwaGnlBvWZQAFAmvwMibgktAAAABqgVeAX0bCgAAAHSaFHWfRviewA4
NeCiAZY3DJMAAAAAADVQqsAAAAGzpcQAIiaXAkJu8AAVSawnkAAAAMubWE8AAABwaPGCAAAA
Mkb2gAA1XKoBs2XIAADpNQyBAG7JJgAAAAAAAACkdLgwAAAAPT462HUaWRRLIAAAAfBoaeUG
9ZlACqTVg+T0G2xYIAAAAI+aSnUAZc3fPSAAADpNCjrPo3xPYAU+awnB6zbsnIAAAAAABqCV
8CeGZABCTAA2dLiABETS4EhN3gAVsanHUD7LKLFMoYUrQr84B7jcIl4AABwaJGOBZJ7ADzlZ
AyRvaAADVcqgGzZcgABwa9lCgA3ZJMAAAAAAAAAUjpcGAAAAM1Gn2NT6b3c+4AAAAHwaGnlB
vWZQEKNQDyH2bSFsAAAAAGvJQwPaeIG0JbwAAAOk0KOs+jfE9gIEainnOw2sLPAAAAAAABpe
RAG4pOgAauFRg2dLiABETS4EhN3gDHmlJhgZk2rJ0cgHBWZq2eEEvNyztAAB0miB5Tk3nMuA
Yc0ZODJG9oAANVyqAbNlyAAFdGpB8AA3ZJMAAAAAAAAAUjpcGAAAOfiYV93Oqy/+/noAAAAA
fBoaeUG9ZlDBmnJggbGl5AAAAAHlNIDEnvNkTV8E3NxzkAAA6TQo6z6N8T2EeNODEHJssXQA
AAAAAADg0dMGDd8kAANXCowbOlxAAiJpcCQm7wBQxryDvNxSZgAAFYmp5wDaktYAAHgNET5O
83xO8Aw5owDJG9oAANVyqAbNlyAAwxpkYY5OT5BuySYAAAAAAAAApHS4MAADt8+7DqNLJYdp
yAAAAAAfBoaeUG9Z6TUEhILxNjTkAAAAAqA1fBdRseaSGBOTccm4AAB0mhR1n0b4nyaeERBf
hsEcgAAAAAAA6DRA8x2m+J6QAauFRg2dLiABETS4EhN3gcGlRFgXWbKAAAA4NRiugWebYAAA
jRpKDNG8hyAYc0YBkje0AAGq5VANmy5AD4NSiuAXIVqYUG7JJgAAAAAAAACkdLgwAB7uUiy6
XU5XjLAAAAAAA+DQ08oN6TW0qgFrm0p9gAAAAHBpuQk+jc8lxQJr8C3jaEAAA6TQo6z6N7TV
4rEFwmzh9AAAAAAAAGFNGgZg3mOQAauFRg2dLiABETS4GcNvQY405PkG45OAAAACnTWIGVN6
D6AAK9NQgS83QABhzRgGSN7QAAarlUA2bLkAKGNeQS03GNJjCg3ZJMAAAAAAAAAUjpcGABmY
06yqbU+vx1AAAAAAAHwaGnlBdhSYJ2bdnpAAAAABBzTk4J8bgHJhDSE6T0m75lwAAdJoUdZ9
FzlLAsM22O4AAAAAAAAEFNOgTc3IAANXCowbOlxAAiJpcAAADuN7T2AAAAEMNMwfRvYZEAAp
Y1pBZptkADDmjAMkb2gAA1XKoBs2XICCGoJ0nrNxyWmjRhQbskmAAAAAAAAAKR0uDAEkhWti
1Gl7fnoAAAAAAAD4NDTygsMrwGeNyDMgAAAAA1dKiBtOWwAaplWA2GL5AAB0mhR1nJPyvwSQ
3HMoAAAAAAAACnjWEFsG04ABq4VGDZ0uIAERNLgAAAew3wPsAAAAjBpOAbzGZAANaSlgXobF
gAw5owDJG9oAANVyqAbNlyGMNMyPg2aLlBo0YUG7JJgAAAAAAAACkdLgwJdX3U+qtD9PoAAA
AAAAA+DQ08oN3TU0igJ2beHoAAAABhzSE8x7jbs7wCAGtwJAbsncAAdJoUdZ9G7xqIRoFhm2
x3AAAAAAAAGuBR4NgS/gADVwqMGzpcQAIiaXA9JPzg8ZBAdhvWZAAAAAhRpqD7N7j3AAGmRD
QbSFtgAw5owDJG9oAANVyqAbNlxGqhVoLZNpTkGjRhQbskmAAAAAAAAAKR0uDE2rL6b1t7y+
gAAAAAAAAfBoaeUG9ZizTkxwLhNnTkAAAAoU16AAAAANrS0gADpNCjrPo3xI4adnjBdhskcg
AAAAAAA04IODa8tAAA1cKjBs6XEACImlwJCbvAxRoufINuixQAAACmzWQGcN4T6ABijRo6jk
3bJGADDmjAMkb2gAA1XKoBs0dBrYCSm5RkADRowoN2STAAAAAAAAAFI6XBzqr0EzrrzkAAAA
AAAAAHwaGnlBvWZQrE1RPgGxpeJyAAAdJpIYEAAAAAsI28OQAdJoUdZ9G+J7CpzVk4OTZcuc
AAAAAAAxJo2dR9G8hmQADVwqMGzpcQAIiaXAkJu8Dg0wIgC1Tak5AAAODUYroFuG0YABURq6
CSG7J9AAw5owDJG9oAANVyqAXSU+eY9BuGTQAGjRhQbskmAAAAAAAAAIZY0kyrrvkAAAAAAA
AAA+DQ08oN6zKA1/KAB2G2ZZAAABVpqkCSEvAAAK1PMfRukSsAHSaFHWfRview4NdSiwd5ty
T8AAAAAAFGGuYJabonIABq4VGDZ0uIAERNLgSE3eAKNNcgfRtcWeAAAVkanHBybeFhAA4NRS
uwXqbFAAGHNGAZI3tAABquVQDk4BseXgAAaNGFBuySYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHwaGnlBvW
ZQHwaolYgyJuMSgAA4NQivgbaFlgAAGr5UALqNlQAdJoUdZ9G+J7AdRqUV0DLG45IgAAAADg
iJqCY0GwBf4AANXCowbOlxAAiJpcCQm7wB4zSwj4PWbMFtH0AcFXmr54QWQbbHIAIWabHydh
uoScAAw5oycGSN7DkAA1XKoABaBtafQABo0YUG7JJgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAfBoaeUG9Zl
ADHGnBGASg3FMkACJGl58khN2TtAAAIMacg9xvCZAA6TQo6z6N8T2AGJNNyPAmBuEe0AAAAG
shT51g9JuyZ0AAGrhUYNnS4gARE0uBITd4AEDNRTzAEyLKMoYkrshRwDPG4pnACnSoSOGDB7
CZgAA6SDA7Cdg2HJyAarlUAGeNzTKAAA0aMKDdkkwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPg0NPKDesyg
AImadHhBZJtkdgBrSUsDYUvoAAAHyaZkOBskXaAdJoUdZ9G+J7AAQw09PKC0zak+wAAADU0r
IA2DL8AAANXCowbOlxAAiJpcCQm7wABXZqwYsAAAAlhteSQAGvhQYAAAAAAABtoWWAarlUA7
Tb4ngAABo0YUG7JJgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAfBoaeUG9ZlAACqzVY+QXmbFnJjjR88J3m75
mQAAACmDWcEpN0z7B0mhR1n0b4nsAAKiNXjgF/GwByAAADUYrk9Rehfx9gAAGrhUYNnS4gAR
E0uBITd4AAGFKCKkPEAAZ4uou49IABr4UGAAAAAAAAbaFlgGq5VANhS+gAAAaNGFBuySYAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAHBhjgGYPsAAGHPgHJmTk6DFg7DLgAAAA6jEgGZPoHBhjgGZPoAA4MOf
IPozByAAADBGOJEewAAAAxx5QZA9YAOoxIOwy4AAAPIQkjZ5jJErJadgAABr4UGDZItAAAAA
A1/KdBtoWWAY08wMwfYAAAMOfAMudgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANfCgwbSltAAAAAGtxSINtCywAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADXwoM
G0pbQAAAABrcUiDbQssAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAxZjTgzJ7gAAAADEmPODNnsAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAOAAcgAAAHAAOQDgAAAAA5AAOAAAAAcgA4AByAADgA5AABwADkAAA4A
AAAAByAAAAADxg+z0gAAAA4AByAAADgxZHDymRJGe05AAAOAAAAAAADkAAAAAAAAAAAAAAFJ
FAgyRuQZEAAAGr5WgNjC3wDXMqAAAAAug2DAANPiKgAAAG2xNQCmTXoHuNvjPgA6jR06zsN3
T1AAj5qEeEGwBdYAABWZrAAAAADYUuYAAAAAiBpkfJkzd89gAAABHzTQGUN1wAAdBT5TBET4
AO4nJdBap9gAFYGsYAAAAAB6zd0+wAAAAAAAAAAAAADzGmBGAXibHAAAGCNJDoMmbvntANZy
mAAAAC8TY4AA0uIiAAAAbjE5APk1WKrBOTb87wDqNCjqO03vPWAdBqCQUFoG1h9gAAFQmrwA
AAANkS7gAAAADWcpgA2bLkAAAAI4aRgyxvSAARw1WIYAAAAT82lM2ACqjVUAAAAAA9hvedgA
AAAAAAAAAAAAAK4NSDg7jc4lYAANeyhAXwbDgA1nKYB6j0AAAuk2EAANLiIg9x2AAA24JqAD
wmnJFAXebHnIOo0KOo7Te89YODXEo8EoNxzIAAAApM1sB3HsAB5DoBsiXcAAAADGmj54gCYm
5h9AAAAjhpGDLG9IAMCadmCAMiT0yhiCBngAJKbhmXAKwNYjgAHiOoHsO4AHsN3j7AAAAAAA
AAAAAAABwarFVAsU24PoAHlNITEHebtmdABrOUwDYovMAAHJyAAaXERBuKTgAAHJyAARY04P
Acm1JaoOo0KOo7Te89YKrNVTg9xuMSsAAAAoY15BchsyADWopcGyJdwAAAAKPNcAcnANwyeA
AAAjhpGDLG9IB8GoJAQfZfZep7ADwlDFEnyCyzbM5BwcAAGphWoNqC1QAD6AAAAAAAAAAAAA
AABgTSw8INrC0wAU+awAtw2jAANZymAbFl6AAAAAA0uIiDcYnIAAAAABVpqofJ7zckk51GhR
1Hab3nrIyabGPPo2pLUAAAABruUQC+zYQAGtJSwNkS7gAAAD4NKSMncXaUYC2DacAAAEcNIw
ZY3pAKuNUQDZUuoAAAok12ANvSwgAAAalFag2pLWAAAAAAAAAAAAAAAAAABRZroCQm6Z6wfJ
pqQw5NyiaAAGs5TANiy9AAAAAAaXERBuMTkAAAAAA4NeihgTA3EO40KOo7Te85NPCGgvc2HO
QAAAAawlPA2SLtABrSUsDZEu4AAAArY1JBahsuaPnkO83dM2AAARw0jBljekA1IK3BYJt4fQ
AAB8GmpDQWybTAAAA1KK1BtSWsAAAAAAAAAAAAAAAAAADoNNCJA2AL/BAzTwFgG3xyAAazlM
At8nx5TuJKTg9IAABpcREG4xOQADg5AAAB1mpZXALiNlzQs6jtN7zXEpkFjG2h2gAAAAGopX
QNqS1gAa0lLA2RLuAAAANSytAbelhGsBT4NgC/wAACOGkYMsb0A85omeUG1JawAAABShrWDM
G8p9AAAGpRWoNqS1gAAAAAAAAAAAAAAAAAACvzUI+T1m6ZITVYqkG2JZwAANZymAAADKF+F2
n0AAaXERBnDvAALxLrAAAAMUabEeOTZc1sOo7TZI1pOCQm5JlQAAAADg0kI4DcQnYANaSlgb
Il3AAAAjZpOfBKjdI+yDmnJwZs3dO8AAEcNIwfRmwfBhQcm8hmgAAACGmmQPo3qMmAAAalFa
g2pLWAAAAAAAAAAAAAAAAAAABq6VEC0zY40kOkk5uodgAANZymAAAAC+DYcAA0uIiAAADYMv
wAAAAFBGvoJORw6zsJERkF+GwYAAAAAPCaJHWfRvKZgAGtJSwNkS7gAAAa5lGA2SLtBwaaEM
BtQWuAACOGkYAAAOw30O8AAAAwRo6AbuEjAAANSitQbUlrAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAwxpUY4
5LAK+BsqXUAAAazlMAnxY56zClUkfB2G6RKQAaXERB3H0AAX+XwAAAAQ806PKdxt0aiHUdpt
yakHQd5uCTcAAAAAgBp+DMm8h9AA1pKWBsiXcAAAeM0fMYe03gMiAU2aygnhuEcgAEcNIwcn
pBweYH0b2mQAAAAI2aSA5N4jOAAAGpRWoNqS1gAAAAAAAAAAAAAAAAAAACkzWwAGUN3j2gAA
Gs5TANiy9ADwGnJFQbDF8gA0uIiDcEm4AB9nYAAADwGm5FwbDl5mhR1Hab3lKmuoJGblGSAA
AABQRr6CzTbIAA1pKWBsiXcAAAU2ayA7DJAA6zGg5NzSYgAEcNIwZY3nBiTRo+Qbhk8AAAAK
0NSwes3uO4AAA1KK1BtSWsAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAdRpwQwAvk2GAAABrOUwDYsvQAFDmvA
LkNmwAaXERBuMTkAAAAAA4NWypQWMbanBoUdR2m956DUsrcFpG1Z9AAAA4NOSDg2PLwAANaS
lgbIl3AAA+TTMhwAAAABchs2AARw0jBljekHBpMRoF1GyoAAABrUUqCfm4AAAANSitQbUlrA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAr01CB3m7hnAAAAazlMA2LL0ABRZroC6jZUAGlxEQbjE5AAAAAAKX
NaAZg3NM0dRoUdR2m956zDmmJhgbIF3gAAAjZpOfB9G7RIwADWkpYGyJdwAAIEaeg7z1AAAG
POD1m8JkwARw0jBljekA17KEB6DcklwAABHjS08YNly6AAAAalFag2pLWAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAODkFFmugLeNoQAAADWcpgGxZegB5TTwhoNly6AAaXERBuMTkAAAAAENNOzzH0baFkg6j
Qo6jtN7z1grg1KPg7zcAnAAABrgUeCwDb45AANaSlgbIl3AAA1XKoBs8W+AAAagEBBsWXoAC
OGkYMsb0gGHNJzwAkBtqSoAAwpqUQ8EgN1D1gAAA1KK1BtSWsAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUgYA
8pTx0nebpEmAAAANZymAWYWUdxhCpiLg9pu4ZYAGlxEQXMZ4AAFgk6ABjzTYjIL2NiQDqNCj
qO03vPWDg13KJBITcsyYB8FEHQUUeYFpEyAABWJCQWWTkzJcQBgzSM6DJm8J6wAACpjVkEkN
1zsAI4aRgyxvSACnzWE4B6i5SzTMGIK9KXMYDuNtiwwAAADUorUG1JawAAAAAAAAOt56/Xnq
9efl85O3577fPr7+euQAAAAAdJpGYIAGxBe4AAAANZymAAAAfZs6W+AAaXERAAAANhy+AD5N
WCqQTc3BO8A6jQo6jtN7z1gHQafkHBaJtYfQOk0JPgAAAAAAAE0NywDX8oAF4Gx4AAAPOaPm
IBtmWYARw0jBljekAHBRZrwfAAAAB6TZ8tcAAAAGpRWoNqS1gAAAAAAAAUto8L1/fPAByfT1
6fHX38pGT4S8vHmZuNP9vPvyAAAQU09PgHcXwX+fQAAAANZymAAACWmxRZAAANLiIgAAAGw5
fABSZrYDIG5ZJAAdRoUdR2m956wARs00MeDY4vEHSaEnwAAAAAAACaG5YOg0hMKfRuoSkAAA
A13KIBZJtqcgjhpGDLG9IAAK7NcSJAAA5LBNjiXgAAAAGpRWoNqS1gAAAAAAAAUjpcGAAAAB
z8ZLjLkkOzk8K2yHKQAAMAQgE6M4AAAAACCETPOdJ8H2ZYmZKj6AAAKwMcAAAATMloPkqo84
JQTcAA+SpD5Potk7AACEEXB3lqn2dJoSfBmDYcAAAAA8ZracE0NywYsrQHsLSOQAAADDFcg+
y2DsB4irQegtcAAA+CCFdkZPOe4lpZBLDkAAAAAFeGDBPyQAAAAAAAAApHS4MAAAAAAc/Gfi
2U0rbzMx53IAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOk0JPgk5uwAAAAAY00UPkmhuW
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUjpcGAAAAAAAHxIYtlO6rQ5LlJAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA6TQk+CTm7AAAAABjTRQ+SaG5YAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAABSOlwYAAAAAAAA7PPqbVt9Mq67+n0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAD4KYODIFtgAAAAHnKdODLFqgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFI
6XBgAAAAAAAADOxbCx6fT+rx1AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFI6XBgAAAAAAAAAe/lIs2l1eS4yQAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
KR0uDAAAAAAAAAAHq59rQpNZlOMoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUjpcGAAAAAAAAAAB6+fa06PXZDlIAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AApHS4MAAAAAAAAAAAZLjKtWi13f56AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACkdLgwAAAAAAAAAAAJJCtLJp9Py+gAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAUjpcGAAAAAAAAAAAALEqNLKoNuAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABSOlwYAAAAAAAAAAAA9HjpblBs/V46gAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
CkdLgwAAAAAAAAAAAAJZAuLCqdIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKR0uDAAAAAAAAAAAAA+vn226DZZHlJAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAp
HS4MAAAAAAAAAAAAASuBcWHU6QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACkdLgwAAAAAAAAAAAAB2efVwZ/a+rx1Arytv8fz7
5rvDnE+l5IDX3mJ4yxL5lTJJVdWVVpLAsaH0++Vb1minc+kyPWPEodrHI1j9Plm2mawMedg+
E2eWFJEIdr9PksmVddVugmEypynWLXNboZdMqcn1jVnV6XgynWLYFjRAYCPOg0C76/n2e2FH
npEGvq6+xvKSJlNp5FJgYvlJgNde+Lx2kkqunE6k+/qt6zQ+Tx1z0iDNJ1PyeTx0res0Vk2e
d9XvmBi+MmA1979ffk1nU2b7wxwVjVaTq+ex6/fKyLPOxWJZxaJaCcT6T3++FcVui+vvyUSq
yVS6yLxLKJxLUTadS+v3zr6uvhK5dXJpVbB4F1G41j7ffGfWNFlOsaNxrCIQrb0euc8sKP39
OOK5SYFX3vi59pLJrZxPpefqtavR+fz0zHaHOJ9L9/fkZi2OE4TbAsaHkgkC79frlLZlTW9Z
o5dNqc73hAAAAAAAAAAAAAACkdLgwAAAAAAAAAAAAAJ7U6KYwLoCj6LaSGRXw2FcXZeY3K9o
tKUeyz8iBgI86YTKmdWFJQee3Vz3ePhkK3gVfe3Td43p+e6lp9XOrCkr+uvdgNDhIdCtonEt
bgucnWlZovt8sezz1I0W0sy0zeG4S61rNHblxlM/IgULn9zZlpnff0jyqXWDH8+9H0W0n9hR
ZDpHzkiFlOsaj6HaSiXWxqLYzifSTCZU0dRbWVS6vPSINdVuhmk2mn9jRUTn9vK5lXCINzet
9ifd04wKvvK4rdDZFlnZ5YUgEdjT6nqNTJJVf4+fW4rrJDgoHPbqe2FJ0efcTh2l6X+Jrytv
47GsJfMqZLKrvj59pOj2dh2VBXVboLzvsTD4VtGItnMJlRI5Vf5PHWo6fV2JY5/OSIUZi2UO
hW1iWVBHI1hGotleN7ioRBuohDte375zsiDYVjQUfQ7WVTKvPSINc1mhm06mn1jRURn9xMZt
PD4dvY9nnpfMqaWo9jh+Mu8b3FZHrwwfCZT1LrptOpo3GsLou8f9/fgAAAAAAAAAAAAAApHS
4MAAAAAAAAAAAAADLx5trUWv5BR9FtPR654/n3vK9xXZ680Rn9xcN1koBXXuc7wp1YUlB57d
WJZZ+EQbryeOtvXGS8fjtVlTp57YUdd1ug2A0WDh0K2ras0eW7RcbykTGbUWPZ56kKLaTWbT
QWBd8llWmcz8iBQmf3WekQZhMqJxPphDoVtA4F7dl5jOQfPxQmf3V13mNrSr0cnl1mW7Raip
tZfegwv19QmDcwyDb3ReY+ic/t8h1j+Lx3vC9xX0+UfRbWazqaFQbm8L3FfX0I7Gn1FTazJd
Y0mlVtj2efHBQOe3V2XmO8njrVFTqL0vsTXlbfwmDc5PrHty4ynl8dKSo9nPbCigVfe3rfYi
GQriCwLzJ9Y1sW+Vx/ORVdRp7zv8UKTo9lOZ1JM51R8fPtB5/dXFc5HAR58EgXfL5ZVnnfV7
51NUam+b/DfX1B4FzEIdvc13j6Iz+4lkyqiUO1s60zfu6cKsqtPnpEH1+uNj2ef4KxqtJCIN
1c93js/IhAAAAAAAAAAAAAAAUjpcGAAAAAAAAAAAAABz8W/n9r7ufcUfRbSZzaeDwLq0LXM5
HrwpKi2d96DC1dVabOd4U6sKSg89uuC4LnJVNUaq2rfKZrvDpCi2vp9csLwm7AaLBw6FbQmD
dWRZ56DwLnJdY9j2eepCi2mP5d7Xt8tX1df2BY0OfkQKFz+5t+5yeT6x8n1jCMxbGqqnUXje
4r0++fHz7h+Mqm6XYX1oMLU1PqpPLrJBIg0nR7K773F5LrHras0WM4ybcucpROf28+saKvq6
+ty4ynn89Kgptbk+sbF8pNw3OSksquEdjT6rqdPOp9JCIN1eV9iuTgoHPbq7LzHeTx1qip1F
6X2Jrytv8LwmTywpM9IgY7lIpKj2c1nU0ql1kjk19f117gI8+eWFHnu8HC8ZlV1GnvO/xQp6
l1uX7RLJtM7juUijqLaXhe4uLRLSMRbLJ9Y3n8+7AsaGlaPZXhe4rI9eFa1eix3ORbdxlaIz
+4z8mBJJNdNJ1PVtTpopEte3744L1v8AE8fFJUez+Pn2XzKmx7PP/HxyfX0AAAAAAAAAAAAA
KR0uDAAAAAAAAAAAAAAFh1GllcG3FH0W08vjpyXReY6q6jT+/pwtW3zFUVGozveFOrCkoPPb
qd2FHYNjQ0TQbe2rfK47nIryuv7euMnR9FtdgNDg4dCtonEtbgucnWlXovr78sizz1IUWzkM
iBZ1pm6WpNjYFjQ5+RAoTP7rI9Y+X6xbeucmPj59qOn1eF4zPb74yyXVRSJaZvvDtC1zVRU2
rk0usm02nrCr0sTh2mR6x/Bz73Bc5PNd4dEUG3+Pn37+/LqvMbV1Vps93gyaVXRCHa4zlJtu
4yvJHY0+naXXen3zlEqstK2zPJwUDnt1dl5jvJ461RUai9L/ABNeVt/BIF56/fKyLLO5ftEp
ek2N+aHC8gr+uva/r772e+Vi2WfyPSPVVTp7zvsUMBHm1FT63I9I2P5yJjNqLJs87BK+7ruu
0H0+WJZZ+czqWrqvSxWHaZHrH8PPvcFzksx3iURn9xbtzk833h+Tx0o6i2tt2+U7/XmrKnTz
6wocJxm4njKsy0zdK0eyuO6yMHgXXo987Ls86AAAAAAAAAAAAAKR0uDAAAAAAAAAAAAAAEng
21j1GmGP59+rz69/Th3evOM5SMh04ff354efbs++fT754zlJyXSNz9Y3lI93Tj5fHXs++fR6
543lIynaN5/Pvp89Pf04ePx1Hr98sdyke7pw7PvzHcpHq98e375xnKUOz75yPWOB8/GG4zOr
56zneFj+ffI9OH39+eDn27vvn0++fBiuMrxeO2b7wvR68DHcpHx8++/rw7PvnGcpOQ6R+z78
6fPrw+O+U6xh1efWP59+z75yHXhyAYvlJyPSP8/Pvh8dsn1j+Tx18vjqPb04dn3zj+cjKdYw
Hk8dPL47D2dOPZ98+Hn2yfWOB5vPTC8Jnu98Mp2jcnn8+/Fz7+j1z9nTjycGJ4yvH47ZzvC7
/XgYzlJ93SP2/fnT59ePx2yXWOPF46vjp+dPX74+j14x/Pv2ffMbi2Hi8d57YUYAAAAAAAAA
AAAApHS4MAAAAAAAAAAAAAAZDjJt2g2fIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOr567PvnkAAAAAAAAAAAAAFI6XBgAAAAAAAAAAAAAD6+fblzu
37/PQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAUjpcGAAAAAAAAAAAAAABa9DsMvwmAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACkdLgwAAAAAAAAAAAAAALJptRJYdo
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAKR0uDAAAAAAAAAAAAAAAntVopjX3QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAApHS4MAAAAAAAAAAAAAACa1l7Oa2/AAAAA
AAAAAAAA+fjy+Oo+vvz1e+fR59dXn2PR759n358fPuL5SfR65+7px6/nro8ex3evHd689fz7
5/HQfX356vfMfHz75/Pv1++Y83n3yej148/n3wen14HT59fHz76ffjr+fenz79XvmBweDn36
PPvK9Yr68vPqB9+vPp9eB0efWM5Ssh0j+r3zHn8++v567fvju9eeTg8njr6/fLk6PPr5+ffT
78dPn11/PXq98wAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKR0uDAAAAAAAAAAAAAAAl9fdT+q0QAAA
AAAAAAAAAHk8dKEz+69Xrnmu8K4rrJV3W38Br73u9ebUtcvme8OnaXXdPz38/Pt13mNjcaxq
6q03f98WHZZ+cz6WIQ7Wq6jUdnrzlusW6bzHCFQbisqvSXrfYn29OMQh2tc1mhue7x1M0uxs
Wyz0vmVQhEG5jUWxtu4ytV1On8XPtcV1khwVjVaSIQ7b0+uc6sKSWS6qiKDcer1z6/nqRyq6
3bjKRuNYVRUan0eufj8drKs83NZ1RWNVpIZCuPr78suzzk0nU8cjWFOUuuuq8xuc7w8BHnVD
Tay67zGVVU6mTyqywLGiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAApHS4MAAAAAAAAAAAAAACWQLiw
qnSAAAAAAAAAAAAAeTx0oXP7m1LbMSCTAyPThXdbf4bjMnU+kz0iBXVbocTxlW9cZP5fez78
hsK3g0C6sizz2a7wvT68QeBcxuNYzKbUQCuvbpvMfx8UpSbL5+fZbMqrBsaHgqKm1eI4y8z3
h23cZXkEIg3MZi2MvmVVV1OnkEiBcV1khhuEul6TY3he4r39OHD74/HWjaHbX9ocJC4VxGYl
lblzlKRotnNJtPOrCki0Szqqp1F96DDVrV6L0++XZ9+R2NYXFdZGpafVYzlJzciFadrmeCs6
vRxeJZ+n3zui7x3Z9+AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUjpcGAAAAAAAAAAAAAABK4FxYdT
pAAAAAAAAAAAAAPJ46UJn91IpNfi+Um9L7E1/XX0Jg3WQ6R7fuclWdXpPf04WRZ54CGwres6
vR5TrGtG1zOZ7xKvqtL3+ucgkQa/rr26bzH4GPNqCm1s2n00QhWt532K+/vyDwLmsKvS2haZ
qbz6YCEQbmFwbjyeO0xm0+CjzriuskI1FsasqdPe+gw/IPBz7UbQ7a/9Dg4XCuYxEsrbuMpQ
ef3dv3OSz8iD4+fWhqDc31oMNXlbfwuFcfX35Z9pmpFJr6NodtYNjQV9XX173+I9XvnGItjU
FLrZ7Y0Vk2eeAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFI6XBgAAAAAAAAAAAAAAS6vubAqtGAAAA
AAAAAAAAB5PHShc/ubNtM3W1Zo770GGgNfeYKPOmk6nzneFHI1hXVboLPtc11fPUmk10Wi2c
Dr7ywbGhyvaJ8fPVQU2smM2o5IpEtLeucnX9dfYnjK9nvlhOE20LXM5zvCpKj2c5n0kGgXV3
XmM9vTkIRBuawqtLaNrmez75h0K3uK6yQ8njrRlDtZ3YUkgkQPt5yPWPRtDtr/0ODhcK5jES
yt25ylSU+q8/npYFjQQ+Fb4bjLuu8x1ZVWk+/vyw7LP+j14rutv4lDtcj1j4njKnU+km06mp
Oj2ctmVMGgXdzXePzHaKAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABSOlwYAAAAAAAAAAAAAAEzrbyd
1mgAAAAAAAAAAAAA8/n3VdTp+SYTaiVy6yHwraIw7UTuwpJDIr4JAvIpEtPT652ZaZvHc5EF
r7sS6ZVYPhMjUWyyfWMMPxmTadS4fjMs20zfr98ohCtcf47+n148fjrYNjQ17W3/ALunCazq
cRiLYxyLY2TZ52Ox58djWFi2VABgI86v66+83npNp1LJ5VbV9Vprat8rGo1jg+E2wrGh8vjp
XNboMLwm5XtFsWyz+Q6cIRAue/14mE2p4KwqtLOZ9Jl+0WORrCLxbKQyK+NxrGzLPOQqFc+X
x1sCxoeQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUjpcGAAAAAAAAAAAAAABO6vQzOuuwAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAABwR2NYd33xnZEIRqLY+n3yzneGAAAODkAAA4OQAAAcHIABwcgAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFI6XBgAAAAAAAAAAAAAAWPTaiTw7QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUjpcGAAAAAAAAAA
AAAAHxa9FsMvwmAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAACkdLgwAAAAAAAAAAAAAB9fPtzZ3cd3n2AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKR0uDAAAAAAAAAAA
AAAGT4S7aodjyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAACkdLgwAAAAAAAAAAAAABLq+5n9Vo+QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUjpcGAAAAAAAAAAAAAA
LNpdXIYliAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAABSOlwYAAAAAAAAAAAAAHf46XFntt2/PQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFI6XBgAAAAAAAAAAAAASu
BcWHU6QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAUjpcGAAAAAAAAAAAAABbFDsMtwmAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACkdLgwAAAAAAAAAAAABnotjZ9J
q+QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAcAAHIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAOAADkAAAFI6XBgAAAAAAAAAAAAc/Fp0evzUeaAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB0
+fWO5yMbyk4/n38fjt5PHTp+dPjz9+X36fO3159Hrn7unHIdI+U6xcp1jd3ryAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAB8fPvh59sXzk+DlI8Pjt5PHXo89Or56+fn3k7Pvnv98/Z75ZDpHyf
WNlusX0++fIKR0uDAAAAAAAAAAAAAk0G1sio04AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHB4OfeO
RrDARp+D4TcXyk9fz0AAAAAAOz75y/aJIZMCSya6QSa/s+/OQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AADg6PPuPRp8fjz8FHnYfjL8/noAAAAAAOXzJdY+fkQM73hQjaflQAAAAAAAAAAAA9PjrbVB
sfX47AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADgxfGTEYdtFIlpiOMvgAAAAAAAAAAHp9c5VLq5lNp
5BIg8/QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHk8dIpEtInDtY/Hn9fz0AAAAAAAAAAMx+kfgoAAAAA
AAAAAAD4smn1Mlh2YAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHx8+xSJaQeBdYCPP4AAAAAAAAAAAAA
BmO0SeWFHLplT2ffgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA4MFHmwaBdxWJadXz0AAAAAAAAAAABmP0j8
FAAAAAAAAAAAAmNddzyr0PIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB8fPsOhW1f199jeUkAAAAAAAA
AAAAAAADJ9Y1i2Wflkyq+gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAcEfjT68rr+OxrAAAAAAAAAAAAAAZj9I
/BQAAAAAAAAAABIodnZVNqPp9AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAjcawrSr0eI4ywAAAAAAAAA
AAAAAAAAJDJgWdaZrL9ooAAAAAAAAAAAAAAAAAAxvKRWtZootEtOAAAAAAAAAAAAAADMfpH4
KAAAAAAAAAABnotjZdLqe356AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHm8+61q9HDYVxwAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAdn3zYlln55Po/r6AAAAAAAAAAAAAAAAHz8QiDdVxW6Hp8+wAAAAAAAAAAAAAAMx
+kfgoAAAAAAAAAAkcO0san03b89AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADCcJlT1GpxnGS+gAAAAAA
A+H0AAAAAAAAAAABJZVdattl/Z75AAAAAAAAAAAAAAADyeOlWVOni8WzAAAAAAAAAAAAAAAA
zH6R+CgAAAAAAAADn4mFfeTurv8A6fQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOCJw7Sq6nT9Xz2AAAA
AAAB9/fMwmVMtmVWX7Rez758PPtHI1hCYN1i+UkAAAAAAAAAZLpHty5yeY7RQAAAAAAAAAAA
AABiuMmoafWYzlJAAAAAAAAAAAAAAAAGY/SPwUAAAAAAAAD0eOtg1OjkkO05AAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAOCEQLmsqvScPoAAAAAAAGY7RLYt8tlu0UAAdfz7X1df1/XX3AAAAAAAAAB6f
XO3LnKSGRAAAAAAAAAAAAAAGE4TKfptb5PHUAAAAAAAAAAAAAAAADMfpH4KAAAAAAAAJHDtJ
9VaL28+wAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEJg3FYVWm4AAAAAAAAMt2iXNdZD1e+YAAA4IJX3l
a1miAAAAAAAAAfHd68W5cZSSSq8AAAAAAAAAAAAYbjLpyk13l89QAAAAAAAAAAAAAAAABmP0
j8FAAAAAAAGU4S51V6DPxbHkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAisSzqWn1Xy+gAAAAAAAfT5d
V5jc13iAAAADgqCm1kZiWT6AAAAAAAAA7vvi4brJZ+RBAAAAAAAAAAAGP596XpNh4efcAAAA
AAAAAAAAAAAAADMfpH4KAAAAAAMtHmzKuu5JDs/p9AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGJ4yqW
pNj0efYAAAAAAAAlcurtu4yoAAAAAwMebS9JsQAAAAAAAAAPV65XNd4/LdowAAAAAAAAAA6v
nqmqTX4PhNAAAAAAAAAAAAAAAAAAGY/SPwUAAAADv8dJFDs5XBuMzHmcvoAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAHV8+0vSbHDcJgAAAAAAAAFrW2XmE2pAAAAAHz8UTQ7fw8+4AAAAAAAAAGT6xr
pu8d6vfMAAAAAAAAAcFa1miglfeAAAAAAAAAAAAAAAAAAAZj9I/BQAAHx7+UnOxp8giWWdiz
+357AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFd1t/XtdfgAAAAAAAAC7LzG5rvDAAAAAApyl10cjW
AAAAAAAAAAAlEusty3yn19AAAAAAAAAYCPOpmk1/D6AAAAAAAAAAAAAAAAAABmP0j8F5+fe7
z79nPv7+UjJ8ZWV4TMvHmezn25fQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABjOUikKLadfz0AAAA
AAAAALuvcZmO0QAAAAACnqbWxqLYgAAAAAAAAAAWXaZydz6QAAAAAAAAfPz7StHscLxmAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAC+NP+dd/np3efXL6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKoqNREIdsA
AAAAAAAABbtxk5TLrQAAAABx8UfRbTFcpQAAAAAAAAAAHb983XeY3LdooAAAAAAAEOhW1VVO
oAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA2G0eBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGK4yaPotpw+gAA
AAAAAAATifS2daZsAAAAAY3lIoyh23AAAAAAAAAAAAJBIgXJdZD6+gAAAAAAPn4pCi2mK5Sg
AAAAAAAAAAAAAAAAAAANhtHgQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABWVXpINAugAAAAAA
AAAB6PXO8r7Fez3yAAAAArKr0cGgXYAAAAAAAAAAAAtO2zEzm1AAAAAAAEYi2VQU2sAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAGw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHT59URQbjzeegAAAAAAAA
AAErl1Vs2+X+vvwAAACORp9PUuu+X0AAAAAAAAAAAAe7pwvG9xXf68gAAAAACo6fVRWJaAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAADYbR4EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACKRLOpKfVgAAAAAAAA
AAATKbUWfaZrt9eQAAI1FsKmqNV5/PQAAAAAAAAAAAAAWNZZ6wLGiAAAAAA83jpQ1BuOv56A
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAGw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFV1OmhsK4AAAAAAA
AAAAAGW7RLtvMb9/fgA4IBXXtdVug4fQAAAAAAAAAAAAAPX65Xnf4n0evAAAAAAiUO0qao1Q
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA4KKoNvj+fcAAAAA
AAAAAAASKTX3JdZEAAQeBdVjV6QAAAAAAAAAAAAAACyrPOTywpAAAAAOCr6rSwqDcgAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAbDaPAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADHcu9FUO3AAAAAAAAAAAAA
tC1zM2nU4AA8HPtRVBt/l9AAAAAAAAAAAAAAGR6R7yvsV9/fgAAAA4KRotniOMsAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAADYbR4EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAARaJZ1FT6sAAAAAAAAAAAAdn3
ze9/h/X75gAAU1Sa+PR54AAAAAAAAAAAAAAFvXGTlEutAAAAHR590Hntz8PQAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAGw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAgFfe1xWaEAAAAAAAAAAAASiVW29
c5MAAAQaBdVlV6QAAAAAAAAAAAAAACVS6u3LjKgAAADDcZdJUWzAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
Gw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAArCq0kIg3QAAAAAAAAAAAAta2y8wm1IAAA8H
PtRVBt/l9AAAAAAAAAAAAAAH3983xf4f1++YAAAEViWdR0+rAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGw2
jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAqKn1cWiWYAAAAAAAAAAAHd98XxoMP6PXgAAAcF
NUmvj8eeAAAAAAAAAAAAAABadrmJnOqAAAAIRBuawqtKAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANhtHgQA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABTVJr49HngAAAAAAAAAAAS2ZVWxb5bkAAAAgsC6rOr0
gAAAAAAAAAAAAAAEpl1luXGU5AAABAK69rit0IAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA2G0eBAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFK0exwfCaAAAAAAAAAAABbdxlJXLrAAAAB4OfaiaDb8PoAAAA
AAAAAAAAAA7/AF4vrQYbt++QAABXlbf15XX4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA2G0eBAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFKUexwnCaAAAAAAAAAAAPT653voMP3ffIAAAA4KZpNfgI88AAAA
AAAAAAAAAAC5LrISKTAAAAFd1t/XtdfgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADYbR4EAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAUtR7HBcJoAAAAAAAAAAAmU2otS2zAAAAAAgsC6rOq0j6AAAAAAAAAAA
AAAFh2NBYdlQAAACva2/ruuvwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABsNo8CAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAKbpddHY1gAAAAAAAAAAALguclJpVcAAAAAMfz70VQbbh9AAAAAAAAAAAAAAElk
11w3WSAAAEBr7yt6zRAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADYbR4EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAADgqWn1UUiWgAAAAAAAAAAHs98b2v8R2ffgAAAAA4KZpNhgI84AAAAAAAAAAAAAAev3yvm
/wAN9fQAAEKg3FXVWmAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAArCq0kIg3QAAAAAAAAAAE4nUtnWubAAAAAAEEr7utKzRgAAAAAAAAAAAAAAXrf4jI9OAA
AEWiWdRU+rAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAgFde
1xW6EAAAAAAAAAAC5rvHyCRBAAAAAAGP596KoNtw+gAAAAAAAAAAAAAC4LnJSaVXAAAYbjLp
Kh2b6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA2G0eBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAETh2lS1GqA
AAAAAAAAAGQ6cL0vsR9fQAAAAAA4KYpNhgY84AAAAAAAAAAAAAAWZaZydT6QAADz+fdB57df
L6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAABsNo8CAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMTxk0fRbUAAAA
AAAAAB8T2xorJs88AAAAAAAIJX3daVmjAAAAAAAAAAAAAAE7n0ll2mcAAA4KMoNtjecgAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAADYbR4EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAfHz7Quf3Pm89AAAAAAA
AAALrvMbm+8MAAAAAAAY7n3oug2/AAAAAAAAAAAAAABK5dXbVxleQAAcFTU+picS1AAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAA2G0eBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAp6m1sai2IAAAAAAAAAyvW
Ld97i/r6AAAAAAAHBTFJsMDHnAAAAAAAAAAAAAAZ+RBue7x4AAAglfd1pWaMAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAADYbR4EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACA195W9ZogAAAAAAAABYVjQWJZU
AAAAAAAAAgVfd1tWaMAAAAAAAAAAAAADK9Yt4X2L5AAAMPxlUjRbQAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
ADYbR4EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADE8ZVH0W0AAAAAAAAAF4XuLy3aKAAAAAAA
AMdy70XQ7bh9AAAAAAAAAAAAAHs98b50GH5AAAPn4o2i22N5SAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABsN
o8CAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABwUjRbPEcZYAAAAAAAAzPaHdl7jeQAAAAAAAAc
FL0ewwXCcAAAAAAAAAAAAAO/74v3Q4T6+gAABW1ZoYFX3oAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA2G0eBA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAECr7ytqzRAAAAAAAACx7PPT+wogAAAAAAAABAq+8r
as0QAAAAAAAAAAAAA7Pvm/8AQ4T7+/AAABh+MqkqLacAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGw2jwIAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA8fjrRVBt+r56AAAAAAAHL5ed9isl1jgAAAAAAAADG8u
9GUO34AAAAAAAAAAAAAPv75v/Q4Xs++QAABx8U1S6+Px54AAAAAAAAAAAAAAAAAAAGw2jwIA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFYVWkhEG6AAAAAAAGekQbnu8fyAAAAAAAAADgpej2
OC4TQAAAAAAAAAAAAOz75v7Q4Xs++QAAAItEsqip9YAAAAAAAAAAAAAAAAAAABsNo8CAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABjuXejqLa9fz0AAAAAABZlpm51PpQAAAAAAAAABAa+8re
r0T6AAAAAAAAAAAAHb9839ocJ9/fgAAAHHxStJscJwmgAAAAAAAAAAAAAAAAAADYbR4EAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAVvWaGA196AAAAAAPt8vW/xHu6cQAAAAAAAAABjeUijK
HbcAAAAAAAAAAAAA7/Xi/dBhPr6AAAAEcjT6cpdeAAAAAAAAAAAAAAAAAAANhtHgQAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB5/PukaLZ4/nIAAAAAA9PrnLZlTyAAAAAAAAAADh9h8K26f
nsAAAAAAAAAAAAez3xvnQYfkAAAAHBVNRqIhCtn0AAAAAAAAAAAAAAAAAANhtHgQAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAI1FsafptZw+gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADKdY1
432K5AAAAAPJ460lR7Pw8+wAAAAAAAAAAAAAAAAAA2G0eBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAA4K5rNDAK+9AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGd7wbpvMeAAAAABG4thT9Nr
fl9AAAAAAAAAAAAAAAAAA2G0eBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHx8+1JT6uLxb
IAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACUSq23bnJ8gAAAAAEFgXdZ1ejAAAAAAAAAAAAAAAA
AA2G0eBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA6PPunqbW4GPOAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAE2nU1oWuaAAAAAAHBXFZoYDX3oAAAAAAAAAAAAAAAAA2G0eBAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHn8+6hptZH4099AAAAAAAAAAAAAAAAAD2++Pi8dgAAAAAAAAA
ALFss/YNjQgAAAAAAcFcVmhgNfegAAAAAAAAAAAAAAAAbDaPAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAdPn1VlVp4lDtQAAAAAAAAAAAAAAAAJFJr7OtM3SFFtOAAAAAAAAAAAWrbZe
YzakAAAAAAAcEGgXVa1ej+X0AAAAAAAAAAAAAAADYbR4EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAfPxBIF3XVboev56AAAAAAAAAAAAAAA+3ywLGgsCxounz7oPP7rgAAAAAAAAAAF0
XeOz0iEAAAAAAAAI5GsKrqdP4OfcAAAAAAAAAAAAAAAbDaPAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAADDcJdX1elwUecAAAAAAAAAAAAAHxIZMCzLTN5nvEHk8daEz+5AAAAAAAAAA
HL5fWgw3r98wAAAAAAAAPL46VtWaKGwrjgAAAAAAAAAAAAAGQ6cJ1PpJ5YUYAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHz8RCHbV7XX+M5SQAAAAAAAAAAAM33h2DY0EplVnP0B4Ofe
iM/t30AAAAAAAAAB7vfG99Bh+QAAAAAAAAAcGCjza6rdDHI1gAAAAAAAAAAAB7ffGd2FHOJ1
L2+vPIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB8fPsUiWkIgXUfjz+AAAAAAAAADt
++ZRLrJtOpZDIgfX0ABiOMqj6LacgAAAAAAAAAEnlVtv3OTAAAAAAAAAAA4MHHmwaBdxSJad
Xz0AAAAAAAAByZ+RAmc6nlsuq7vXkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAcG
O5SIrEs4zFssFwm9HnoAAAAAOTI9Y8gkQJNKrZLKrfT68AAACPx51M0mwAAAAAAAAAAFg2ND
YtlnwAAAAAAAAAAAB5vPSMRLKMRbKPRp/h8d3w+gAAAAPV75Z7vBkkqulEqsyPXhyAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAcHx8+4zlJxHGXjeUjxeO3m8der564Oz787v
vP1++eQ6R8p2jZbrE9nTlyAAAAARKHaVNUaoAAAAAAAAAAW7cZSUy6wAAAAAAAAAAAAAD5+P
D474fhLxnKT4Offy+enT59/L79Pnd68+r1y93Thk+sfLdomQ6cPv78AAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEEr7utKzRgAAAAAAAAAcvl86DD+z3yA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAFZVejg0C7AAAAAAAAAAy3aLd97i+QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADgqCm1kZi2QAAAAAAAAAE4n0tnW
mbAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAHBRGf2/h8dwAAAAAAAAALcuMpKpdYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPFz7UPQbjgAAAAAAAAAHZ98
31oMN6PXgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAARaJZVFT6wAAAAAAAAACTSq24LnJgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAVtWaGBV96AAAAAAAA
ABaFrmptOpgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAABwUrR7LCcJgAAAAAAAAA+/vy977D+zpyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHh59qIoNvw+g
AAAAAAAACTSq637nJcgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAhUG4q6q0wAAAAAAAAAFrW2WmE2qAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHBT9LrY1
GsQAAAAAAAAB6vXK9r/Ed3ryAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPDz7UVQbf4fQAAAAAAAABOZ9JZtpnAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
IDX3lb1miAAAAAAAAAHL5d17jMv2igAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD5+KOotrjOUkAAAAAAAAASWVXXBc5LkAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEQhWsvm1QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAEWiWVRU2sfQAAAAAAAAAuG5yMllV4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA8vj
pRVDtr/0OFAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHBTdJr49Hn
gAAAAAAAADN94V1XeO5+gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABX9de1zW6HYbR4EAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAR6NPpql14AAAAAAAAAFt3GUlcusAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHR59UZQ7bx+O2w2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHBTdLr49GngAAAAAAAAPjNyId03eN+voAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAV/XXtc1uhGw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAEXiWVQ0+sAAAAAAAAAAuC5yUmlVwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA8njrRtDtfN56DYb
R4EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAdfz7SdHs8TxlAAAAAA
AAACRya64rrJcgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHBWVXpIPAugNhtHgQAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAa+8res0QAAAAAAAAA+ny6rzHZrvDAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGE4S6Wo9l8voGw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAGM5SKSotn0/PYAAAAAAAAAm06ms+1zXIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAB8fPtMUmwwfCaANhtHgQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB
8/FPU2ujkawAAAAAAAAAHs98bvvcX6/fMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQGvvK3rNEABs
No8CAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIJX3daVmjAAAAAAAAA
AtS2zEym1AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAw3CXS1Jsev56AA2G0eBAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAwvCXS9Jsev56AAAAAAAAAEmlVtv3OT5AAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOnz6pak2OI4ywABsNo8CAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAPN590tR7HF8pQAAAAAAAAA9Hrnd17jMh04AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAcFW1OmhkK4AAA2G0eBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
A+fipajVRWJaAAAAAAAAAAWpbZiZTagAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADghMG5rCq0oAAA2
G0eBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHBXlbf17XX4AAAAAAAAA
EvmVNrW+X5AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAI7Gn09Ta74+fQAABsNo8CAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIdCtqrqdRwAAAAAAAAADJ9Y11XmN9PrwAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAABiuMmmaXYeTx1AAAA2G0eBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAjcWwqGn1nX89AAAAAAAAADt++bmu8fm+8MAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAADxc+tM0uwxnKSAAAANhtHgQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAABgo82nabXdHn2AAAAAAAAABadtmJnNqAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPL56U5S67Dc
JgAAAAGw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGF4S6dpdd5fPUA
AAAAAAAACdz6SyrTOcgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA8/n3UFNrcBHnAAAAADYbR4EAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYXhLp6m13k8dQAAAAAAAAAJPKrbcuM
p9/fgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA8/n3UNNrI/HngAAAAAbDaPAgAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYPhMqCl1vk89QAAAAAAAAAM12h3Jd5D0evAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAA8vj3UVPrcBHnAAAAAADYbR4EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAR2NPqOn1fn89AAAAAAAAAAMj0j3Pd4/wB3TiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAPF461BTa3C8JgAAAAAAGw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AEUiWdU1Gp6vnoAAAAAAAAAD2e+NzXeQynWMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMXykVBTa3G
cpIAAAAAAA2G0eBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA4INAu61q9F8vo
AAAAAAAAAHq9crju8jme0QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYGPNqOn1fj8dgAAAAAAANhtH
gQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB8fPta1mig0C7AAAAAAAAAAHq9c7
husjm+8MAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADgiMO1q2p0/V89AAAAAAAADYbR4EAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADyeOlUVOpjcWxAAAAAAAAAAHr98rguclm+8MAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD5+K8rtBX9dfcAAAAAAAAAGw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAwvCZUtRqcbykgAAAAAAAAAD2++NwXWSzPaIAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAB5fPSq6jTxeLZgAAAAAAAAAbDaPAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAADghkG3rKr0vV89AAAAAAAAAADJdI1wXWTynWMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABhOEypq
jU43lJAAAAAAAAAAGw2jwIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHR591lV6SG
wrcAAAAAAAAAADN94du3GT93TiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOPiDwbqtqzRdfz0AAAAAA
AAAAHxsNpMCAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMHwmVVUajFcpQAAAAAAAA
AAEolVlrW+X9HrwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPJ461dVaWKxLQAAAAAAAAAADI9I9p2+Y
kUiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPj59gVfeV5XX/AMfPQAAAAAAAAAAE
7n0dkWee+/vwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADgjUWxq2q03h59wAAAAAAAAAAM/IgW1cZX2e
+XIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABiuUmranTYCNPfQAAAAAAAAAA7Pvmzr
TNTOdUcgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHR591vWaGEwbrgAAAAAAAAAAAmk6ms20zfb9+AAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAfHz7BoN1XVZoOr57AAAAAAAAAAD4yHXhbFvl
c9IhAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAcEdjWFXVWmxvKQAAAAAAAAAAB2ffNl2mcm06m5AAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMPwl1fV6XAx5wAAAAAAAAAAAk0qttW2zHr98gA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPL46VxW6GFwbngAAAAAAAAAAAyPWPbFtls7IhAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAdPn1X9ffQKvvPj56AAAAAAAAAAA+/vyxLHPz2wovr6AAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHBEodrWlXo/F47AAAAAAAAAAACWS6q0LXNer3zAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHBGItlWlXo8ZykgAAAAAAAAAADKdY1q22XzkiFyAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAADF8pNZVejjUWyAAAAAAAAAAAfHd68WVaZyazqfkAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGM5SK2rNFFYloAAAAAAAAAAAOSazqWyLPPej14AAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAHR59wCvvYHX3nX89AAAAAAAAAAADPyIFp22ZynWMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAOjz7gFfewSvvOr56AAAAAAAAAAAGR6R7QtczJJVfyAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAfPxEolrXFZosfz7gAAAAAAAAAADt++bEss/Op9J9/fgAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAHz8Q+Hb1zWaDw+O4AAAAAAAAAAA5fJxPpbFss/6PXgAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAADgwUebW1Zo8BHnAAAAAAAAAAAASKTX2faZrK9owAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAHBHIthW9bosLwmAAAAAAAAAAAB8ZqRDs60zWekQgAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAABjOUiuq3QxKHacPoAAAAAAAAAAA9fvlY9lnZlNqPr6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAEMhW9WVOnAAAAAAAAAAAA9PrnYdln5vOpvv78AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAGN5SKQotp1fPQAAAAAAAAAAA+nyZzqexrLPer3z5AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAOnz6pCi2mO5yAAAAAAAAAAB9PkznU9iWOf9vTkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AOCrKnTw2FbgAAAAAAAAAASCRAsq0zmc7wwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAItEsqip9YAAAAAAAAABJJNdZFnnc13iAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAePx1o+h2nl8
9QAAAAAAAABk+saxrLPSyXV8/QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA4Klp9
VFIloAAAAAAAA+M3IhWNZZ+SSq7kAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAhUG4q6q0wAAAAAAA
A9nvjYFjQzadT9n3yAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABjufekaHadHz2
AAAAAABl+0WwrHPyuXV/X0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB8/FM0uwwMecAAAAAAB6vX
Od2FFOZ9L6PXgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQKvvK2rNEAAAAAB
l+0SwLGhlkur+/vwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYXhLpWj2Xy+gAAAAD1euU6sKSc
z6X0+uYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA6/n2lqPY4bjMAAAAGb7w
p9YUUql1n39+AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAVrWaKB114+gAAA+Pb04zqwpJvOpf
R68AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAR+POpqk1/D6AAOXySSq+ez
6KRSq/6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOjz7pCi2mP59wAAMr1izuwpJjMqO315A
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFXVOlhUK5AHb98y6ZUzqfSZjv
E5AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABE4lpUtPqgBySKTXTqfSSeVW/X0AAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPJ46UfRbXyeOuR6R5tPppnNp/Z75AAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAcfFRU+si8Wy7/XOYTKmbz6XL9ovIAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABGItjw+yWTXff34AAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAMbykRqLYy6ZU+n34AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAHQU4XAeoihgiekMJ8QQyhniliXlhlcEULpPSAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACOHwRQs0
7AAAARYr0nJMgAAAAADGFcFoHqAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
APAaUmwhcBq+dZsaUMXsajF8kdJQV2S0jpMyPl9gAAAAAAAAAAAAj5Wpkz7McSUwJnzAgy5h
SwStjOn0R8ukh5UpeBHzPkSMKeQmRKyLE2ISQQn5jSQEOOwy5iD1GAJoRgmpX56CSmSMUT0A
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA8BroYo2IKhMEbFFCHkJ0ekrY2e
PGaUG7Z2mtRs8AAAAAAAAAAAACHHaRAhpKz6LbKZIwTI6zznrLGK0Ps95aZECIntPIec9RwS
AgR1AvkhR7SAkiIOSgtMpkxp0EnODtOD2GNOk7T0FsgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAHgNejMlfmzJr+bFGmZsofZ4SLkwIAZUxhNjCl6AAAAAAAAAAAAAxJ9m
KMOeEx5wT4ix3GRMGWAVidxGD3k5JADCHWScwpUhLCaEJJYSsxJXZOTJFXE8JIV0dh7SPE2I
eTogp6TKEsMAScAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA6CAkwK5LXK3
LBKrLeI4dJnylSYFilZEcLpO8AAAAAAAAAAAAAAAwhmjkAAA4AByAADBmcAAABFCSncAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD//EADwQAAEDAwEDCwQDAAEDAwUAAAQC
AwUAAQYQBxE1EhMUFRYgMDRAUGAXMjM2ITFwIiMkJSZBsDdCgJCg/9oACAEBAAEFAv8A4PfG
jiC5H1V72TZ3JpKUJggpZoj1WamkARLUDPONy0dORUfBvLIifX5gW+DCiKusX4tl0kbHo6Hl
m7GZU02Nh3J/Iw2T5THZXJZtUQNaFyNTWNTq5Nnp8pkpsJFyjpeMzr0hSzZPI5BBsnjklk04
7GJTBZDzcxNlQ0U3CZE62fMFQcG3D5EUzjU0QasuRmSsikGJ6AbjTUSINS7BpA8kzM4+zkUy
+LAkWyQIMY86bx8wvJgj2SZWFEDFn51mFlzhpTIJSTYnDIrIRGscl+uY3LCVCQMOXJJjIbJH
3z8gly+mmjT0Cy7PMtQQYc/ONMCzyI4wvJgjo7raPQIqbyi8SxKRyh3ZjKVRclIRkxl0mZHt
SpGTQ4tnb9DiiMmmBcSlDDmUEy2TlCSEjBS+SykkJKlRGRMtY7Mrm4xcHOOWxSVIkRalpggm
RTLFy0ztA4IL5XMf1yLLQDjISJ3JEwg0qKqBlCTZPKcrfEIm3JFEYrL2OoxTS46DDYnsgah5
Y8KWy+TJjI+SeyiLBMm+rYAaNyGTZx6ZLUbLny7mRxzU4NWKyT8jEOZaSVkOSTV4UOSJyiPB
j3VPgzkqmHjhI7IZVqKalGwXIOcujFpZ6Uj44udnniCJjFSZRo0waSbmMcbmJ9MbEz4UwqGW
5M40OUsiRjJECbiRpKbe7KRjyyI8GUJeygOUJdyrJjno6HfmegY+KDkEwzAzBiJGdkJbtAHe
ZjaDtOZLaOk5GJl6yiVkATyIbIkt41MrmY9yDm3qxSVIObyWSkWZNwvIIyQyWTJj35yYbhws
OljJYcqSkp2VKcmsXvLOGERT0+WZHxsizKCe8Zr+T/7cS4bgKrdQZi6gw7Lv+1k7Pt3ax3/v
5jAyENC4mqyZSCVY7KcbjXSSHcR553JV2CybnUcjLXUJPbebcbzRxLjLJDT7EKux2Yx97Wzj
KDWRIXGd0bjqVWWnLTn7GZJDDxcVkX6VIQbrsViB3T4XIP2jNmFv4/BGMlxJ7iT82lr2Tmpp
TQYuBtKtHZcMsqAxgtgqFmVJMzCbGX2yfxZ1TORRPQsQgzWTYtt9t1eRfs2RMrIhMNNZIhJV
SSAsVjHJEAfFrIk8gfTI5FnnAZeQbj8fxAW4sBiSbrHxaNcNa7J8oyeva2WEktCjwRLwUDFR
DcjG4F917b7WY7NyWPP3x87aBwQXyuY/rhLCyMFxU1kqES+2t1qVdBk56GRD4u+czHRiAiBV
5M5aVxXHTGTIeVcSfmWWvpNkc2/XMnZWvFo8posJlxMhnd/34vykMUQfGSwLUbL5eEwVEyBc
8bjsTwvPWVriI0tkwGfluiQ4MM0TGYB5bB725WektqjZ4ghp7J4ceLi8jTdEPmJDZWMZIWyP
isiYVF49MQY0fEkf/TmPxmSeBxkV0LKiI8iRzLIcfPCisiZW5h0QWyZHLcTIZ0X++ZMysiCx
ExkmDyVxJuRVk17JyN59sdnHyHB46IikS0fg90pO6S3J5tlLzapHN30NKhxnMgkMH/rDnUiH
5qW0zBsmogccGdVEtYpDORYnvElEMSl//ZiJYiQcXxm0lFRGLixLpwLEiN2EbqPjmIwaUxMW
RIgsb6xNjIsaJGlcUFkyI3FGgSpGMHlRrYK3arwoao3sK2mmYUNmNvgrVqi4oaIGeiES+Yj4
SOl/KRx3ofHhXQ4eVhhZhlOFRdmC4IU2MthEfQwrQbJcQwYatFnEu4QxzsNACwqclBRI5VbB
2lqYYbGavayrEYUPd+Hx4WGqXhBZplGEN7+YRzLmDsWdhoIeFQXEMGm0XhYzpEPjbEQ6dhwx
JMRjbMU9H4+HGlSkWzLiyGPCSakpslMZEMRVSWIinExWLtRpWWBokMh7DtrUgFhsRGExaHYu
FGiL0SIyWh0Nh9UtEMTAyEWbRIANSYYojYgpGEjqfhseHh7iY8GHIysWzLjSMGPJoWO24xGQ
zEUw9hDHOw2PCwthMfDDPko5qVDsG10RWDM2VEQgsKz1Qx1q4iziIeCEhEGw455kpCsS9SEW
xIgsMpHZeZQQ0rBmULj8fDjw2cJi2XYuGHh0QEAmWejcRFBJlYUSZathUXZhUcw4Dk+LNxMZ
F4cNUjFjSgzWFRbaFQIq4cZhIrDMQwxJNQ47MnIx7UoIgRtAjmDs2XDwQsK0uIYclN2+xWFj
uEQ+NCw6qzEVJsz2GbXdgFgcS2ERVnjsfYjoqJwcIgA/BQGw43H2pTH22kstxkQxFVL4wLLO
hYaMwSQIyWh0Nh9fvak2WkMEePZ7o0eMG54SI8ZsvxHI8Z0v070eM+T7KJHjAd0wJg9lCbIT
478eMS//APp0/v2y9t9jFlivs5E62wkkp5wNtTQ3+EOOoaSRONooiRfIqFN5VvayMhSO+M6x
NMXgA73IWHCJEn0lEaFHMh2dyb+U5OuhJwcm+klLWj1x81Y9+pGQtHti5AkkjUjIm2Ho2STI
J7hZHRR+06K7TopOTJUqr33WVkyUq7TortOihX+kjuuc012nRXadFMT4r103sq1PZEll3tOi
u06KEf6UPJSlo6/adFdp0VHzNj36kJmwD3adFIyZm9xTmTLfE3zWRrEzq1U48t6+jTl2nBCL
Es+1Sfn8a8oQ+kZkwpRj8PxGpI2wI7zy33BYYkpLuOkoStCm1QMndd6yb8+O+frJfLRPEdJI
rogl777wxXRje5McOq0CZeyIExK7Ur7XPyMQ5JLXUBlR7SmAzPK03CFutvsODOY6arl0d5wW
LIMb6gMqPZUwHk/3DDLLd6gMqGiyAyqyTzogbpqyIkoVA76xnR3eeZ+IEyjA9EzD71Xve9+7
EmdHe9qk/P435Obkeku3YXZiH4jWRvcoqGFsUZa261ZEIm7I7l2n035Scm/PGm9AI7TpqTl7
SDUTxHTIy+W9ER3TLKTdtcYV0oPWY4db+KtkrtqBnWiVUr7XPyR84yIJbIx1XtRnlaAIasFO
lNklQCLqkKO85jnkNMn+6MLSEV2lHoCQRIJrJPO444lsqTOYbEqMTdAHw26rJsTMss0TJPk+
FEmdIZ9pk/PjyHRo4ANRxGQNJZDh+I1kCOTIY45ZBmk+uyY9FuUpq25vJvziiOGOdnzKLjHw
kxPEafdsy0+7d92OmWARj32yScdK5t/WY4dV8dI5u9roVEkXJBV9rn5GYwp9tEOZZdv6M8ro
yM6QqJjegNUd5zHPIaZP9zDDhLnUxtQIjojVZJ52t171Fwzj7lrbrfC1KsmxU001RBzxN/DE
IuK+25Z1HtEn59KbrVFAWBHyb8EPxGsiDu6024ppwOfYdS5NBtpk5JR7kIFckqsm/Pjvn6yX
y0TxGsjL5DIwrpa+pDaXDltoZcuy6O7Z9nSY4db++0AiW3V865CNXaj1fa5+SNmBRgu0AVDE
IKaM8rQIrKg0oSjU7zmOeQ0yf7oglsQztAFQ8uMU7WSedx1tDpKRmkfDLqsmxU021RBjxN/G
hDd1/aJAEhZsHFKbvWQsOPsxQRDZ9XtZVpDH73u4G+zSWHF3DgSHrjDNitVkIzz70CI+ybWQ
MOPjxgRDZ9STJRZcACoZmr232LiyGyYHnm2NJRtToN40u1JjS1XAx9d1JtZNlfauPKuvq4qu
ryqhm1NAFWuobq8qgU3QJqYCSouBaWyFpkI7r6uryq6uKqHDfaPqfFeeLx8V5gn4Ve+6i5lp
miDXir+gSq6FAFWLY9v3Vu+bFyrI1FSDxXpIwzor9v5t/kZJzIti5Z0j08Mbzrf+QuvIZSZN
KXSlXVf047yh3WHkvtf49v3UZMoap8hwhXqRIl4ihRkiN/46Uc0KkyTdK9ULHvFUJFsjf5Ap
al39QwM4SoSGbaq1rWt/m6EKcUHCXvTbSGk/5wHFOk0ME0Lb/OBxXCVBxDbH+c2tdVwoVS6a
aQyn/OBQXS7hxzQn+cpTdVwYXfSUJQnvXyiITftVD12qh6QtLiO6++2M12qh67VQ9dqoegpU
OR8JV+TZWcwyVdu4ahcyijCPCvfdbtTD2rtVD12qh6Sqy090kloRntVD12qh67VQ9AyYklbx
TpcKNV2qh67VQ9dqoeu1UPXaqHrtVD12qh67VQ9dqoeu1UPQUgNIt9x99sVntVD12qh6ayWK
fd8AyXCAoraBGMUvaUivqXemtpI96FziIJocxgtPiP5FFivdqoeu1UPXaqHrtVD12qh67VQ9
dqoeu1UPXaqHpGTxDiu8ZOR8e72qh67VQ9BSA0i34Bs0BHudqoeu1UPTLyCGvYRQnS1BxzQl
u+r7SfM6RvDu5e9k2zHJ7yb2kREvzBkTFMRAfg5lKdWw2jTimnIWQTJxvgu/ic++k/2J5XuL
VZCcuyW8uRpCQz00ZGRrMUJ4u0de+T8LZxwfuZR+v6QPGu9Lz4cM3L5wefS3FOq7o5b4i4fa
AQxePkxZRnwskVyp3wY/z/e2hce02ccJ78xKtQ4Mge7JF6Y7wP1/90DDqcpttLSfAV9pPmdI
3h3czbKN2oIL0iTAQTMGH4WdSnTpfXZ1Kclfgu/ic++k/wBieV7mbZRzl9I6OelCoOFYhA/G
2gOcqd8LZxwfuZR+v6QPGu7lOXIibEEulveDHSZMWRjmTMTrPgzSuXLeDH+f720Lj2mzjhPe
ccSy3lM+qbO1x3gfrmWFkLBikDeGr7SfM6RvDtcwya0UwpV1Xphhwl3F8cbhBfCmpC0XGOLu
6vWLOVHHjvJIZ8B38Tn30n+xPK65nk/V7V7770MM6Y/jWPNQYvj5svl5FpF4ifLCfT6Vr6fS
tfT6Vr6fStS0QRDE6bOOD9zKP1/SB413MtyO0KK44p1eiUXWqMwaSPsPs4ETb6exe4nZuxe0
nhsnG2vbdqIW6CRjs43OA+BIK5R+guDyZg30+la+n0rX0+lafwSTHZ0j/P8Ae2hce02ccJ72
dZHyr9zHeB+tCjXC7jCtio8NX2k+Z0jeHaZHPtwYZJLhb9JTdasQxe0W14e0WU5TmjojrLWm
ASnSo3wHfxOffSf7E8rpk+QogxH31ku022p1eJ4wmHY9BlK+cyDTD2+ax7ubRONabOOD9zKP
1/SB41qaW2ALKSLsqbpGRhEsVA4sJCo7uQ4eNLILEeBI0xuZVDSTa0uI7zt9zZN+URVv7i0c
3G6y3DNI/wA/3toXHtNnHCe7luQ2hglKutXcx3gfq/7qPh+VSU2RbxFfaT5nSN4dUrKMxAct
KPS5mmGYrzFvDIeSMxJmqkT6CFUaXlkCi+O6YpKdVzHgO/ic++k/2J5WpmXZhgpKRelC6tbf
fDcV6Ej0My5zsrpBtczEdzaJxrTZxwfuZR+v6QPGtdokryUaMMrIdxyCbhAe/mGPJlQ723X0
wOU6bFd41XIDVfeqmU8t5lPJa1luGaR/n+9tC49ps44T3JOSZig5SSelTKtbfSk3TfTHeB+q
bbU6oCKSP46vtJ8zpG8OJIbEYyTIHJwzTDMV6RfxM/lOixumzyL58xxtLrc0AqMk6t/FYpJ9
aQ/fd/E599J/sTypZbQI+QTrs4bpheK8r0TyuQyQvnH6aTy3GEchjubRONabOOD9zKP1/SB4
1rkZ3WEzps9ibEFeDmcV1bL6YId0Sb72Qu8zCaRCOdlbf1rLcM0j/P8Ae2hce02ccJ1UqyE5
dkN5kzTCMc6a9L8V0x3gfqRRHClhgtiI8dX2k+Z0j72TG5jk15R7TEMXvKupTZCfEyuT60mK
tblXxqM6qiK2ixf8aYBKdFku+7+Jz76T/Y67NhZdkt5gjTDsWvIOWtZNvQy7vMxekS3zsnbu
7RONabOOD9zKP1/SFcSzLdoYuu0MXR+RxyAr3330xEPoUD4O0MLnovSMf6LIpvvt3c1e5rHt
MWb52f7ktwzSP8/3toXHtNnHCdc6yPkJ0x6EcmzxhmxGJjiumO8D9QDHrMUwOgdHoFfaT5nT
JMo/8fpi8BecNYYbGZ8TLJPqyG/vTD4vrKZ0lwEyUc60pl2h3lDvxZqZEDvO/ic++rf3leUc
6PpiePddltNIYb9FmD/MY/piLPPZB3donGtNnHB+5lH6/wCA0nluio5obwcsa53HtE33KAXz
gXd2jEciO0wNjnZ/uS3DNI/z/e2hce02ccJ0yifTCAuuqecoYZwt/HoRuEAqY4rpjvA/Tx0W
om6EJbT6FX2k+Z0yDHVRrOkRKvQ5sXJMyofiZ/KdLktMCi+hxWudxfQpbTZ1KcpvvO/ic++r
f3kmOqiL6Qkw9Cmx57MkJ6LaI/zcRps9Z5yb7u0TjWmzjg/cyj9f8ATzSPt8HIuB6xPC+7tH
J5chps2H3k9yW4ZpH+f720Lj2mzjhNHnNRwkzKuzB2mEY50FnSY4rpjvA/TRsVzlWta1vRK+
0nzOjIjR0NPwjsIbpjGQrgzGH0EteFKHJjgH3lEPUG2h4pnJIVhrtTD12ph67Uw9ZfIxMtE6
QkheMk2nLOt9138Tn30n+3AWZGKm4d6FN0xTI1wpbTqXm/Q7SCuUXps1G/ju7RONabOOD9zK
P1/QdhZT/YWarsLNUXh8qEPo2rkLBds+H4OWu81j2iLb1BI5oTu5UX0ye02ei8zDdyW4ZpH+
f720Lj2mzjhN78m2ZZF1qVpheOdZE2tu1mOK6Y7wP0sZFelV9pPmdI3h07DNTQJwTseVpheT
9Adtff4W0WU3I8PBZTp0T3XfxOffSf7E8rkMG1OBFCuhkaYVk/RV+hy4zps9pgQ3MQXd2ica
02ccH7mUfr+kDxrSSY6SAq3JVphJ1jILwdohnMxmkMN0uVt/Fu5JE2DAcXd1yrfzUCJ0GI7k
twzSP8/3toXHtNnHCM4yTorekHDuzR4QbQA2sxxXTHeB+ki4vk+mV9pPmdI3h1ZfjdpcVSbo
VphOT8+nwHHEtNzMheUkvDw2U6tme67+Jz76T/YnlazLGutGL23X0wrJ+mt+PJmJAAccu65S
bcq8SN0ON7u0TjWmzjg/cyj9f0geNa5OD1fNaYLMWj5Lwc0lespjTZ8B0iV7u0GQ6PFaQAV5
CXtbdbuS3DNI/wA/3toXHtMcnEQeMvvrJephlZLuNQSIQDuTHFdMd4H6OLi+T6dX2k+Z0jeH
aZxjOrbiml4nkiZkXv51KdBidIiDKm3Pp/LV9P5avp/LV9P5avp/LV9P5avp/LU+wsZ6k3um
+OSdpWJ7jv4nPvpP9ieV0zfGeZVoy6thzFsiRNieNtDluQxpjIXTpvvbRONabOOD9zKP1/SB
41rtDiudH0te6b4hkiZYXv5hkKYkK9999MOiurIju5pJ9YzOmzmO5T3dluGaR/n+9tC49pv/
AI0wbHOjt92Y4rpjvA/alfaT5nSN4dopNlpy/G7xBOgJrscVBTTU2F3sxlOspnTCIzoEP39o
EZ0WS02eSnMGdx38Tn30n+xPK6ONpdRleOKhS9I2Qeiy4aXZmQvEm8hFhRzzXZEvTZzHd/aJ
xrTZxwfuZR+v6QPGtShkFjzUU5Dn6DEuCPY9mw8gm17XtrvrIMyGi0llvHEaYdBXlpC38d3J
5hMPFqVdV6bbU6uAjbRMX3ZXhmkf5/vbQuPdzDsdvLF2tZNu7McV0x3gftSvtJ8zpG8O1NCZ
kBp2FdhDtIGaehDQTWZAXuZJJ9VRF73VeoOPvJyjaLNo7+WRnWcNoGUsIoEpBomrv4nPvpP9
ieV1kY9mTEmYh6GN0x6ddgzRCmjR/CzmQKHmluKcVoOwsl+Hj0xcd3tonGtNnHB+5lH6/pA8
a7mT48icDIHcFe1jcokouh9pKt31JF3P7SV3tI5XJyXciYl+YLioxmJD1zibNiL9tZqpKYMl
laClOBv9tZmu2s1XbWartrNV21mq7azVO5hLvNaNru0vtrM121maxI9+Sh9doXHtYeKdmDo8
BmNE70xxXTHeB+1K+0nzOkbw7uT8I1NgmCOgkaYlkioYlC0uI12hSnPm6bOozko8C9t9snjO
q5jTZ5Kc8Jq7+Jz76T/Ynle5kcC3OBEjuCP6Yfkt4ohKrLT4OeX/APUGuCY7dHgbRONabOOD
9zKP1/SB413ckxZmbbPjyI1/wYTHy5t6GhRoUbubS/u9Dgf69rtC49o22p5eLQCYQHvzHFdM
d4H7Ur7SfM6RvDu7mONWlR72um+mE5PzCtDikghmErMKplpT70UCmNj/AAdoUZz4OmPSV4qW
Sqyk6O/ic++rf2J5Xu5njXWLN7btcIyfd4Wc335FTAzxK8cwRVlpTZNu/tE41ps44P3Mo/X9
IHjXekYoWUZl9nxLFyBHxF90CGOklQ2z1Dd2B2hm+7tL+70OB/r2u0Lj2mC45yLeBMcV0x3g
ftd4gC9+p4+up4+kpsm3eVFArV1PH11PH1aIAtq60h9HU8fXU8fSIsJtXhONodR1PH11PH11
PH0lNk216nArqePrqePq1t1u9eJAVfqePrqePq0SAm/glQwJq04xEouwIwNbwXwBSVdTx9dT
x9MDMip7jjaHUdTx9dTx9IigW1eA+KySknCocmnNnICqts2EpnZ5GIoTFooO6UJRbv7S/u0w
SPFKh+po+upo+upo+upo+upo+upo+upo+upo+upo+upo+upo+toAjAhmmB/r2r0eKSvqePrq
ePpKbIt4CooFaup4+up4+kIS0j/Ftpf3abPeCeHtJ87pgf69/lO0v7tNnvBPD2k+d0wP9e/y
kuOFPrs7FV2diqFDYCb8MuMDOV2diq7OxVDCshtf/wA4fSmK6WxSSGV39O/JhjU5l8O1XbaF
pnKYh6mTByPds7AJQ31kZXWRlR86aEYCY2eL4GbTrrsr1kZXWRlYEMR0LXaEU+xJdZGV1kZX
WRldZGV1kZXWRldZGV1kZXWRlbOyn3yu7kp5Tc71kZXWRldZGV1kZXWRldZGV1kZXWRldZGV
ibinYDXNYkq7fWRldZGUHOHBkw8qzMBdxz8bkkZznWRlNyRnODfyP3JiVZhwjJs4wnrIyusj
KwmJK5Pfzp9Y8F1kZXWRldZGV1kZXWRldZGV1kZXWRldZGV1kZWzsh0gLw8lk+q4i673vvvU
easA0UhJQ/gziroh+sjK6yMqMkC1SPeddQwiX2gDDXPyiUkLqVdV9W3XGlR+YyoN4jOwjqSq
y093O3nGITrIyusjK6yMrrIyusjK6yMrrIyusjK6yMrrIyusjK6yMrrIyhZEy5Kft9a+yglm
eiVw0jpgE5zL3fmD7Rka86p92o8NZ5ogyAxtdpHFPB2beb7uUfsHg4f+va3tZVsxxu8URpjE
+uDNZdQ+1q5+Nz8lN/kG8tq88hhrJ59c2bph+N3liUpshPf2iK3Q3hbNfIeHtClOkHa7PpTp
Mf4M/wAE0i+Jd2YmRoUacyQubc8GBysuGXGSg8sN3NoHAvFE80j7fXZjB9bR17br006plzHp
dMzG97aJKb1abO4nlOdzaRxTRoZ5+uri66uLrq4uuri66uLrq4utnYzzBfdyj9g0QES4nq4u
uri66uLrq4uuri66uLrE21NwHcLEaOHn4R2EO0wfJejr1c/G5+Sm/wAg3ltc4yTpC9IGFdmz
gg2gBvA2kK3R+jbLjyuri66uLrq4uuri6dYcYvps18h4R5aQQyyVmE64vJ9VzFr77eBP8E0i
+JdyXlWYcKWlX5cvUQAk5bGBS71vpzI7iMEl2LEhEBr1hZp+FLjZFmUE1ztpx6E6uLrq4uur
i66uLrq4unGlsq0bEfeT1cXXVxddXF11cXQseXYlP2+vzeC6tO0w+b6pkrX390h5IzEocqRP
plpT7sPHpi47ubSOKabNfK7rVutW61brVutW61bu9lH7Bph9v/Tm61brVutW61brVut356Fa
mwTQ3QCatfdfDcj61G0c/G5+Sm/yDeW0zLI+qhr333oMR04iAhGoQHwdpSv+jps5a5UputW6
1brVutW0fiWmzXyHhbRJTmhtN2uISnWcN4E/wTSL4lqpVk2yudVMSGiE3WrHsDspI4rIjepI
jBjeQ4JzSb2um+mGz14o/wDvubrVutW61brVutWd/sWmz63/AIHdat1q3Wrdat1vYZiMblgD
BXAidMJnOso/uZ/KdFjtMBiulyXd2kcU02aeV8TKP2DTD/1zxcwxu0sMpN03oIx0AmCmWpoG
nPxufkpv8g3lqnJhqFBNMdkCata6r4djdoofwtpS/wDr6bNG/wDn3NpHEtNmvkPBWqyE5BJX
lJWmmlPO5ZjiQYXTApTocp4E/wAE0i+Ja5zLdXxeuF4ukVrv5tjFnEa4bLdZxHgZ5+xabPuA
+zZ9Bc63pCSi4iRGIQUxpe+62UynWsxVrb74vF9VRHd2kcU02aeV8TKP2DTD/wBc8bOMZ5F9
MdnHIQ4Ylsthz8bn5Kb/ACDeWIIbFZyOdcmztMHxnnL+HtFd5Utps3b3AdzaRxLTZr5Dwc1l
erofTA4vpstIBoPCJYUKRTLqmHYg9MlHd+f4JpF8S1zeQ6bN6YfD9aytrbrd9SbLTk8T1RLa
bPz+jy/gZ5+xabPuA+zOtJebyKHVDSWmz+c1y6U6shtMPius5jvbSOKaYbkQcGOvaLHJr6kB
0jaOBehc0iCqZIaIR38o/YNMP/XPGWhLiMsxxUMXphOSdBeX+Nz8lN/kG8tm2SdNd0xPHVTJ
bbaWkeHnDvO5Dps+b5EF3NpHEtNmvkPBzeU6wmNMNi+rYatoEZ0aR02dSngT/BNIviWj7nNM
ku3fJ0wEDo0N4O0UGzgOkURcSStffbv55+xabPuA+z5bB9cRt7XTehiFiPwkoiXjqzyU6bK6
YPFdXxPe2kcU74ciVHuY/niCVWvZVu7lH7BozMyAzXaCUrtBKV2glK7QSldoJStn55JyfBkA
GZISZiXoY3TDsk6eI5+Sm/yZXknV0dpDRL0ybHAMxgniT7/SJnTDmuax7ubSOJabNfIeBPSN
ouLWq61Vjkb1pLptZKayuM60htIg9UZIsupfa70/wTRKroV11I111I0qYPWnS383iGejxfg5
Ux0iA0T/ABeOd54Hv55+xabPuA+0ZzBdAM0wic6tPmJBMZGuuKecrH428rKoRZtHe2kcU8HC
MnVZfdyj9g8DZr9nhbRDxVI0gQijZFf30j750IkI7TZ5JDN+KY90cRxXLXVrb7xTHRo3ubSO
JabNfIeBtElOcf02eRfMiaf3bKYzquZ0wOU6ZFd6f4J4Df3s23M+DM23xOsBffC9/PP2LTZ9
wH2iUj25QE4NyPKq1915fJ3JSJ02exPMB9/aRxTTHcXcyBDezVFfTYXcVs2dtaThDYheiF3b
Vj0n1tFdzKP2DSzTircw7XMO1zDtcw7XMO1s3QpCPByKcbhASCHCn6aaU85jcCmEjXPyU3+S
dgkTcO80th2mXlju41PImwfDzIvosBpEj9Kk023W7m0jiWmzXyHfKIQKPIGKPNoMZRZIAqAQ
9doMZ0gDTEJTqyZ70/wTS1t9dFfror1XHdTbRN9ygXOdD8Gfc5uF0tUOjmorv55+xabPuA+0
57BdJY7kcEuQNEGQIN39pHFNNmnldSw2TmMhh1Qslps2K3tdzKP2DTEGkXx3mW65luuZbrmW
65lukoSjwTC2gR56ZdmjtMFxzkJc/G5+Sm/yDeWzrHOdRpCS7sMcAa1IC+FtIN/46YGJ0id7
u0jiWmzXyHf2gynRwNEOKaV1obXWhtdaG11obS5AtxOlr7r4xJ9axHdn+CaRfEuTauTapMax
Mcq3JVph5vTIHwc6K6PA6Ctc8S0jkN9/PP2LTZ9wH2lxCXUZNCqhpLXZ3FcpfgbSOKabNPK9
zaSNbmNNnCv/AC3cyj9g0w/9c8W/8VmmSdZEaYjj95k1CLNpc/G5+Sm/yDeWUmy05dj14czT
DsjvFFWvZVvBy0/p85ps4C5And2kcS02a+Q7177rZPJ3lZfw9n0p0Y/uz/BNIviWl6nwrgTG
mz2V5gvwdoclz5umGhdNnvAzz9i02fcB9qzGMaPh9GWlPuxEemMjvA2kcU02aeV7m0l+1htN
m7W+R7mUfsGmH/rni5vknQ2tIyOdlDIuNaigqc/G5+Sm/wAg3lqk45qUDlI12KM0wbJOkN+B
PSFoyKUq61Um11KgQeronu7SOJabNfId7L5TqyG0aZcev1eVXV5VdXlV1eVXV5VdXlV0Aqv6
0FIUITHmJPC7k/wTSL4lrtFjNy9GHljvY9NtzYHfmpVqHAKJWWRps9i+YB8DPP2LTZ9wH2rP
5xKGNMBielyPg7SOKabNPK6kENis5NM9dSWmzoPmo7uZR+waYf8ArniZHOtwgJD6ynqSm61Y
jj1ocPRz8bn5Kb/IN5bTLsetMhKTdCqZeWO7jM8ibB7+0KX54jTDovrKY720jiWmzXyHez2U
6ZKabP4vo8butW61brVutW61brVutWXxnVkzps7lOcY7k/wTSL4lrKR6JME0RwErSHmCIYuF
nxZpjuyUoNFD5BPvTpWkNFuS8gMwgVjwM8/YtNn3AfZ84yF6PfE2jvoQftELfQ66t5ymWVkO
wMUmHjfB2kcU0xbKW8fbTtICvX1Gj6K2k23SuQHTCtAxXDSYwFMcD3Mo/YNIbOkxUb9S0V9S
0V9S0V9S0V9S0V9S0VjmR2yBHcNMaAGnJh2aO0wXHOdVq5+Nz8lN/kG8trnWOc2rSFlnYY4A
5qRF1VfkpvtKRa7m0ne2++sl7THcrYgBfqWivqWivqWivqWivqWivqWisln7T5OmM5VbH2Pq
WiorO0ychrLnpjI551T7tR4azzRmEij9/PovpkXpAyN4uVQuziNZ/gmkXxLuZrjfWLN7btRy
XRHYvaI8zYbNogi3aWK3EZrDsWkto11WNkCZF7RppbzmJ49aFD8HPP2LTZ9wH0XKtarvt2rp
bNdNHrpbFWIavXLTfxnXEstzB6pOS7mDY3drw9pHFPASm61Ybi/ViO7lH7B4OzX8Ot77rZnk
fWhOmMQK5s5lpDDern43PyU3+Qby2rrSH2sngVwh2mHZHeJKteyraO/iX9/oMS/Yddosprs7
i+dJ8B9lJDMoEqOP0wiU6wh9Z/gmkXxLu5ZhvP3Um6FeCwO4U7iuJIik+Fnn7Fps+4D6K7ir
96y1WpJTyKRLFIpuectTU4wqmjGHvBy2xa4VSVIVo00t5eM4OqyrWsm3hbSOKd+LxuQlVQGH
iw/fyj9g8HZr+HXOMk6K3oCG6eVCRDUMD3HPxufkpv8AIN5buTcQ1MgmhugFaYNknSEaO/iX
9/oMS/YdHnUsNS56pKRpNrqvjsbaLifB2iRnJd0wmU6vmNZ/gmkXxLvT2IiTNSuOHxCu9/dQ
+HyEpeFxwOEb8PPP2LTZ9wH1zJ5DFMT1MGskd82FAkKd2fxTl2tn0U3cGHCjreJOYsLOv32c
A1fZsLV9mrNfTRqk7NWaZ2dxqKDxqLBq1rJt3z8GAkDPpzG19OY2vpzG19OY2vpzG19OY2vp
zG19OY2vpzG1B4+PAp0v/Nn8BAId+nUZX06jKhcWCg3e7e2+19ncYq/06jKts7jE3QnkI7s1
iwU279Ooyvp1GUzgEew6m261O/iX99RQqTpH6dRtfTmNr6cxtfTmNr6cxtfTmNr6cxtfTmNr
6cxtfTmNr6cxtFbP45ka/wDdYl+w6SASZET6dRlfTqMoXAo0QjwpSNZlg/p1GV9Ooyk7PI1C
kJ5KNCxkmC/TqMr6dRlMYBHDv99SbKtIYdFyFFbNr05s9lU12BmKa2dySqE2bs2qPxqNjfGl
sOCmDPp1GV9OoyoeIZhRPYLX3UNLvsULJsE/DHfxL++sd454ch5C/wDdYl+w/HhJZ0ehTWir
fCXfxL++sd454ch5C/8AdYl+w/H0LU2oGZ31a9lW+Dqtyk32bhXv9NgqBwEQEvw32rPs/TcK
vpsFUZgosYd8hBk3BLsPoIR/nYpbgixDEFt/52O+sZwI1Bjf+djkLGcEKQW1/nYRahHWXUvN
/wCdxR/R3P8APIc7nm/87YeUw6O8khr/ADuFL5tz/O0qum4RHSR/87hCebe/zttd21ju2eZ1
Mn3hye0pNB5El1dv50kpt4QvtKTXaUmoeQckG6dyIlDob1yBVrs2h3JHucAfUSJRs8yMq+Sk
b0ZIRe9v5tLHLAYjJp8wupiUdj3IeUdkFUZPEDlRpKixL33WKyNxL0WWs0R1V0NdpSa7Sk1H
zj5ZeshKtA07kRS7t5CWm8ZJWkEUfOvjF9pSa7Sk1EHuHsUYe0Eh/I31XTPm2oPIkuXTeyrU
TkL7T3aUmgsgQ+vQl6w7HaUmhnrEMayBNxBO0pFIyV/eBJNHp1cyIlDnaUmu0pNDZAQ8RUxJ
Ox9dpSa7Sk1FGLNFLduwN2lJq2SkbwJtotVTEi5H27Sk12lJqJNWcNIEKFE7Sk12lJqHknJC
172TYzIkt3vPm3uxkb6bhntGoqXkFx6O0pNNZM5vELbMaow9oFD+SPqumfNtcPIkuXtflWoj
ISGn+0pNC5Ghakqsq1S8ncBIE+4QTpJSxYBETMXNXe/Js/kjtnYwh8pj3uCf5TespxAGDbMC
cRzTkbe6gal1cqRjoNssSUCSCTjH4KJ8xGcPn5HlXqH4bNE3GBYZUS85jzbQ6PvT/WSeSgOJ
Vk/5sY++pTiEHw2ekubTWP8ADifL/wDunG2LpEg2hH9DSOijOOKfcBx5N0PY6MpIAaQh6klc
o8CCaKFkxEhFY15R1yzTZhSjH42B59tzHRVJNCcBex066tDvOCwSCQlW5Cw73ULWRlbm+Tfk
44Vym9ZvhojNiCZSGSEzBKvaR1f/ADi4+y+OfBNCiR/nayeokBB73Zpigg0gsyXkGk8tx3G2
+b/lCgnefFyf7IkBB73ZpigQkgMzXDBWrPk9mmKj41EfWQnXTQAKz3m8eFSmSgujICKUG+2u
ziMn/DFBJOIlY3q9zGVX5x1yzTZZSzH42B59t3HRVJNDWC9jp112ozzYcC0SIaLcMjHX7uB1
LE9KN/5NLBIsULUoDY0ZC1ivyUzZ4GLBucSlNkJ97jHuZL1lOIMTBIw4yUPktWSlujF84VFI
5Efkfn8Y/BRPmFyFgocERZ5JSLNEw/DZ5i7wIz9xn3chZdHR96f6yTyTD7gznXZ1EmPF3xj7
6lOICnJBhGWnJAo9hIxeP8OJ8vVpo21oI58temRq3BRKLOSGt/4sQrnH49HICyHiONeUmlcm
OGTy3023WrJW7XFh1cmRo7zjcwS0OC228Um1rJvfdY8i5Zb0ZuhY4nopdr8q2k3w1l1TDpko
QanHGmeVq/8AnjvIzPDY/wA7WT0MW6Irro6hlXWPJeQbVyHHcltdtKVOrEZ6OPk/2DFOiK67
OoJanRZrhkd5/SWVy5DG27WDpVrKS+nkPQyuVHZP+EQxwJws101cC0y2LNq5McKizhNrbrVk
rdrjQquTI0Z5sOfQMKWSot+AGuwHLFdFDjR7lmZELzT2Nlbr6ZEKht2okVAwnvlr7qEd54fS
U4hFRQxIJzKBy4Jy7kfIE2FFbTd1xpPIbyPz+MfgonzG9whUWBYEc7zkPw2+69pHmelsxL7w
yPvT/WSeSiB0Em9RhVOhtBuYx99SnELuLcTDR3Q2JjiWP8OJ8v8A+6IQO6RgGA76TrN3QBnr
jvsPoIbq17KqTJsMGwi7ryLclOQ8Rxrykkzd8FKrtrCLQYxWRGpcvAMXcOo7zkfEivgltJYJ
h3Lux84V0cO38V1iVe1QhXSQtJvhoLaXi5OIFZEjnVNG6v8A547yMzw2P87WT1BiNFv9RhUh
NkIkvIITy12xp2gIdkK9ZP8AZBiNFkdRhU22lpE1wyO8/pOs3aPx45LehpaBGL3u4uPZ5gPJ
/wAMKM2UXNxw4jeOuXSdKM3fBQq7awi0FsVkRqXFY+zdw6jPNjQLhLAmPNMqtbdWRFc4S0+4
wp0t99Ij9xiG12cQ64lps8tRpJATozePyG69XVa1Wvv97gneUPpKcQQW+2hgd0twIawg00tV
z4EC7xFZH5/GPwUR5iAjdDvOQ/DZyQ6MxHB3NJJRZsFH3p/rJPJQHEqyf82MffUpxCBjedXU
xxLH+HE+XrrAmow0hw7RSbKtKRLgjjBbw13Jct1OOOu3tKrUo7HwLrerIOI415SpiHU24yQ6
MpcuY4lgZ0tyNASAxR3nElvoQKI6Y4KxYVidK6QZCRbTovVIdTsa2w1AlcwZpN8NSq6FOEvP
VCRi3H9X/wA8d5GZ4bH+drJ6afcYv1gTUA8t4WS8gP8An1yf7GnnGL9YFVj7zjw8zw2O89pK
R1j2XmHBlty5baXiHilQ8Oq66yf8Lbq2VLddIVAxq2NJeHU04yQ6MpcuY4kcZ0tyNASAxRnm
4nh1EvWHZvdZRDUOIlvqkOpQToZmPlc8JkEhylQoHSyDg0mDKSsZ6MOsaNkTrnS8cKXz3vUG
5yStFgjOX6tEpDSG7UuPGccSmyLU6Gw+pkdoe1Xjhb3taybUqPFVdttLSXAh3lMisj0pNlW6
tE0dYbfS2EOyqnhWSLsisj6LAGcUhCW00sAZxTTKGE3tZVurRK6tEpAAzatb2307EiPXbhQ2
7pQlFlRwy1pTZNqdCHeU0w2xbR6NFfpMGEm7TLbNtFADLv1aJakNpbtV44VV0IS2mnG0OptH
CpvottLierRKQCM33bxol7oTZCXG0uoTHioVTwzJFdWiV1aJTTDbCVos4m0cJa+rwzRFdWiV
1aJTLDY9nG0uoTHioVq6w29ZUGEq7EcMPq6w29XVolNiMNdx6NFfpMGEm7bLbNtFRwqrobS0
mnGkPJQAM2rR4Rl+7QjDF7xwqrtMNsJpwEd5TIrLFTryGmceBW172C5zRfz9baXPfE33XZVy
2v8AO4xfLC/zuEVvD/zuAv8A9L/O8fv/AD6u991dLYrpbFJIaXeluoarpbFdLYpC0uWpSrJs
qUERdoxh/RbiW7dLYrpbFIdQ5opaUW6WxXS2KSQ0u+ilWTaxLKr6Lfabuh5ty9Lebbul9py+
i3EN2S+05elLSiySGl37jpo7NIkxHL2vZVXvut0tiulsV0tikkNLvot1DVutg7XaIae1W823
fpbFJdQvX+q6Uxqt5tukkNLvS3UN1YlpV/i0B+X1ZPl66O9USw4mQrJ6QhTldGeqARdEeWUg
RgyQeNW2CQ9a477Kw0LbHyTySU3Xfoz1Y22ptqsivuBSm67qZcRaG4lpkRXNjoXdtYj9iR6n
I/pLIRSgyLFN3HOLUaTBx/RmdMl8rj3EanJLpDsFxLWXmVrW204QpYBLVscbe5s3yldGepTS
0Vj3EqlZOwDbr7pS7RxV02u4OuGl7laZN5lDa3K3uMKhJRRWk0V0YKoorpQdSoPTRmnFiviF
oKGljumk4/H7rfFoHzHqyfL2/tM+HawxbBSayeoMtkR7roGkKstOSv35yECsWTZNk2uhKtMk
8lEvtjG9dA0w6h9uslV/22Po5R8/b/x0NxLSVJ6UaWAoRrGyt9tJoDoj9jXbCwkf0p/XJfK4
9xGbkeitchV0wXEtJR644LaLuuBiIEZ3b6SmybG+Ub/Ja1t2S+Ux7iVSZFyDYABNmqmY9BA7
Dt2XW1ctGTeZxisl5vkQW/rGp8rny3AFIAx0rmyNJ+P5tbBrrDMWDc4lCbIT8WgfMerJ8vS4
QttoMlQr6FctOT0OK6Urqc2hU3QPkdtx2Mrty9ck8kyyshfU5tRTS2AayR7lEYy1/wA8g4bD
cSqXK6KEPyOfk5IMwQEi4pSb8pNZEWhLNY8WhbGuS+ViiUiEqU7IFSgaQomC4lpPW3xwSrIL
tqb5Rv8AJb+sl8pj3Er/ANP23PQy7KjqKVZA393FtyRsm8yhxbdf9R9cJF3ESYRYYblc46/J
gugtOXZcHes+zU2WgcSscLQm/wAXgPz+rJ8vb+15CPZhCbuuNJ5DWT1DHNgvdohKDMbNbyAO
7zIhKxHmJ8V1JGQDNWHeSQzknkoslAhnaESg5Fo6jZNkG5T9ySIqUFBFlZccwOOfSMYEe0cn
ISudJGiSi2uoDaJFcEcgSufDKJSKw+8st+8H/wCMHfWI+KQkpjTJfK1BRvMN5H5GC4loSzYh
h5lQ7sbPpS2ucDQmOlESFzfKN/kt/WS+Ux7iVToV2CoqUuAq02HdMtNWKRFh3MKtWTeZxxlt
2kMNt6ZIVQkaQanqA2iwXglY4VymnHEtNnmKNIBhLOR//MZ6ONsaN8Wx+3/L1bybravjxlJx
4u946FbDVU3HvHV2fNrs+bUMI4GNe2+x2PWcUqGNTdmBLduAJYIeZEcNG7Pm12fNqEj3gayb
8wkc+bbs+bXZ82iwnQlY3v6MuDOdcGZsOxU1GLNqIjiwSZgMw5cXCOMEVJwbjxEOGYCvSaCd
NYAgHUkf1UyI4YNFxBIpushFNH2egS27phjVXiYdQThKLuDogTLKtU0G6axERJIZlPjoJbKx
x1F+pzd42OvuXFDaDbqbjXzXoOPeB1MiDiiY0ToYlTAFzh4+KNDKmByi0BQD1iN26piHUU5F
x5oL/wAWx+3/AA9tkYm0guNjbR9tJGITIORsdaOR/hEGncJ/ncYjkBf50m3KU0nkNf51Ht86
Z/ncC1ynv87hmeaE/wA6Zb551tHNo/zqDH5b3+dxw/Rxf86ihekE/wCdf3UaL0Uf31TiU05J
iN0vIA00rJmbUrJ71fJXq7Rk12iLrtCXXaIurZITScmcpOTopGRCqpuVEdpLqF/ALqtalnDt
0udCRSskHtSsntV8mdq+SE12iLrtCXXaIurZGVVsmetScnpGSDXpuaDcpBLTnr4cPnnfenjR
x6eyMdFO5I+qnZUt2lOKX46XFopqXLZpnJV2picEepLiV293cfbZs9PCNU7ky707NGO0t91z
x7XvampEpmmcjIRSclY3eqYZUQ6Mwkdr3ciRHFojJaflCiK37/TtEOsXGyJ9uhZkYmv79yeI
aYsRkbKKInC36UtTl/cIkHozfuqlWTYufHYoqZKJr+/WiyZIlB5Ay9SV2Xb20uWGEorIH3aW
4t2/uURHcq/uilWTYzIGmaKPfLv7CLIPh3BnmSKtff7UbLjh0ZMkFe6xkfclaU2Tb3M6YZDo
ySfNv7KDMPh3DkWTU+zFHMhoOnHia/v3WOjlFrQizafcnnkMIkJ5b9f37QhxTSo2fsurXte3
sV77qkZ5LVOureX7rHRiiboQltPuR8k0Cgw501ftcbMOBXHJbKb9gfIbGbkplwy/uv8AdR8R
yqtaybe5SkwkSzrqnl+hQhTihcdedpmCEapIQ6K6MzenIoR2iMbbvRUe+Hf0gZroTgEg2c36
449sFs0505z3Vlhb6wIlA3ukvM8xV73Vf0IEc6esOPZCT3lIsu0nA7rXtuv6Nh9wZyNlEHI9
ZIyLYDZJLhTvuocS4RQ4zYyPc5mX5i1777+hjwVHPjjoGb8GbieXb0jTqmVxcok5HqpCQQCy
QQsl33QUB4qhIlob3WXk7BtqVdV/QpTdSowKwQ3hzQPRCfSNOqZci5JJ7XqDCkBsllLMe9zG
jXyaFhmWata1re6SBqQWHnlEO+igBefL8SXF6UF6UchYzoByDmfTLXZtEnIKOf8AcW2Vu3Hg
3V0PGDj+7rXZtEkdc4j0eOs8gPxL/wA2Ma5kr0oBqwXx30ENeln5Hlq9vaCfdpqCdVTMMO1S
G0t294yCQ9LEp5Md4s6nkyXpoaS6G7a++3o5Y6wQ173Vf2jderMuKpMeSukQpKqbgL03CjJp
sRlqt3vZ5VgxnF3dX6SKvvj/ABZ6++R9PAyXOJ9Fe9k2lDbmle0WDYtVmkJrd8BnzefI9LAO
85H+LJO88d6dtxTS48yxo/oZ83mB/lcgV0QW97qv6XGyeQ94h5HRhb3339REHdCJtffbx733
WkSrll/K8jK5bvpmHlDvCkJJZ8PITucX6qAP59nx5wro4Xytxdm2yHbvvenhZLojlr2vbwZW
SSC0pV1q9UGSoQhl2zzfjT5PPGfK58jmQfUxMzcam3Eup78lLthJffWQ56zHDd6fFfcsyy4u
7i/leRv8sr1QJz4q0b7p7s3JEDuXvdV/WjP3GfZds814mQP80F8r/qjnefL9VCD8+d3skH5T
Hr8cL5TfiZI9yiflZznMierxwbkDd4xnpAyrclXrgCbiFJvyreHJu88d8rn3ORH+qQm61jNW
YY780PzB/r4IrpAXhOq5DS78pXyvJl/8PVQI/PneBkg/KY9fAE8yZ4Uovm4/5Zkqt5PqseH5
oTwDGekDXtyb+uQu7axnrPseDPr5Mf8ALMgVvkPUtN3ddZbsy14MyP0c71+OEc4L4OSq3C/L
Ju++S9Tj4/OmeFkg/KZ9fAEcyd4OT3/6fyyY4j6mAH5kLwjGOkDXtyb+uZc5p1tfON+Bk/y2
X4j6gdq777aLNo8OZH6Od6+Ff56P8DJ/lszxH1GOj84V4mSD8pn1+Mu+Dk/9fLJy26S9RBjc
wD4hrHSBb25N/XQTvNyHgZNb/pfLMhTuP9OIzcghCbIT4syP0c71wrnNE2vvt38kTvE+WZKn
cR6fGx+W/wCNkg/KZ9eC5zonfn08qP8AlmTo/wCHp4Yfo4PjGsdIFvbdf10C5y47vyqOXH/L
Mhb5YHpgWOklWtut48wP0c712Mr3sd99HOMqtuV8rkm+dB9NjY+9foMkH5TXrsZXud8A9vmj
flarcpJDfNP+liR+jA+gOY6QLe26/rceXyT/AAMha5B3yydZ5qQ9JGj9JMt/Hopgfo53rYW/
JkvAyVnez8syVje36TGh/R5IPymvWxl+Sf4Emxz4XyySY6QF6SNH6MH6I5jpIl7br+sEvySv
AvbfY9jo5nyyTH6Mb6KKH6Sd6SXH6Od6xn81v68DJB9y/lmSC8pHosaG3I9Jko/Kb9Y3+RH2
+BJjdKD/AK+WEsWIYcbu056C1t9wGOjCekOY6SLe26/q0fe39ngzInRTflmRB8296CGH6Qd6
aXH6Od6tH3o+zwZ0PpInyw0axYziLtL8fGxuSz6bJB97fq2/yI+3wb232lQ+hl/LMhB5KvGS
nlqEZsON6Y9jpIl7br+qZ/Nb+vCmAemC/LHmkvNmiqDI8Ud3mHu0r9dpn67TP12mfrtM/XaZ
+u0z9dpn67TP12mfrtM/XaZ+u0z9dpn67TP12mfrtM/XaZ+u0z9dpn67TP12mfrtM/XaV+nV
8656oS3KK8Sdj+jvfLJiP6axe26/wCNtvP8AEJHSSyWMoR/5ZOxm6/wCGtvkfFl46xrKk3Qr
5WpNlWl4u4bnv8AnfIeNNxXO2+WOtJebk41YDnv2NI3k+PNRHJ+WvMoIbk4tYK/ZRxXCr+nx
hH8egl4Xk/LXG0uolIZYt/Y46JdOvYVsQP0+ON8kL0MrCWdpSbov8rvbfUlA2cpaFNq9ehCn
FR0BSU2RYj8Hp4dHIjvRSMS0bYoN0Nfyw2NZOSdEvhX9aDDvmUFGshJ0J8v6a1t9xkc2x6N8
dshB8A4zV7bvWihPFqaxpvkfDb2texsA0/RQD4l/UiRRBdBQbA1bt3cNvuE9ME3zpfpjYpgy
jIUgX1Q4jxSgsdSmm2kNJ+IKTZdi4Bh+iYYoar2vb0jbS3bjY+Q9QkKMNVrbu9J35IPpoFvn
JD1BcSMXRWPPtUtpbV/R2te9DQxRNC48w1SG0t2+KvgDk0/jTaqegi2qWw41fxLW301Hkv0x
jhC6Hx4ZqmmG2beBNK5Md6bGWv59U6w2/YjHh3Kfx0lunQiGfGbGeepmALdpjG2k0wCOP8cu
hKqcixHaXjoiqXjKaVjLtXxwmuzxddnjKtjpVWxoik4xekY0xam4MNumxGGq3eJkKt0f6aAZ
5sD1u7fTgI7tOQAa6XjLV6VjK6vjZNdni67PGV2eLq2Nk0nGXKRjLdN4+Gmm48ZqrJtb5zky
/wDoeltbfcVvmR/8kyZe9/0sYzzx3+SzznLkPS40zyn/APJTXOdL9LAMc0D/AJIW5zQ1777+
kbRzi2W7NNf5JPPc2B6WCY54/wDyXJXt6/S44PyBv8llnufP9IhN1qFZ6OP/AJIW9zA178q/
pIIbnzv8lyMjkDelx8bmhP8AJZwjnzvSDs3IfaRZpv8AyQt+w4ylXWr0mOC8t3/JckJ3I9Ja
2+8aN0UT/JL33WkCell+kgxOkme8nzVhCPlc4X0cP0sKH0UP3h96zDLzt3nflcyX0oz0kSJ0
sy38e85GZuT8rmDOiCelgg+jC+8OuWZbKIuU/wDK5k3pZfpIoPphdrbre8ZEbuT8rmzuii+l
hAuii+8EvpGZIeUQ98qWuzaZEy5pPpIYLpZXvOQH8458ryA/kp9Im11XjA7BC+8SZtghlKup
Xyo4tIY7rqnnPSY+BzrnvClWTaUOucT8qvfdaYkOmkekFHUU+MwkZn3ifkeSn5XPSXNp9LBR
/R2feJI5II61qdX8qkj0gsOOKdX6SGj+mEW/j3h1xLLcico5/wCVPPIYaPNUc/6RhhRDoYqQ
2PeJyT59fyq991pmT6W56WDjujte8TkpzKflc5K+mg43pLvvErJWBZWu7ivlUzK9GRv3+lAD
Ua+wylhr3c41ATJBCynflUrJpBaWu7ivSNtqdXGgJBY93KJQI0cas575VJSKAGnnlvuelhIv
o6Pd330DtSMgs935VISCAGiCFlO+lg4vnL+7vPIYbk5JR7nyqQkGwWiSVlO+liIy5riU2Tb3
Z55DDcnJrOc+VSMi2A2QS4U76WNj1nvMsoYb92ffQO3JSaz1/KpOUQCh99ZDnpQg1mvCCtiM
+7ElNitSEi4e58qlJdIdnHFOr9KKK4W8CCgFn3Y05oJo05w535VKzdmqve6r+lHHWU7Hx6AW
vdpGTbAQSS4W78pUqyLSs5d30446yXY6OQA17tKTKRaccU8v5S+Q2M3JS7ht/TDjOFOx0cgB
v3W97WtKTtXvv+VHyTQKDDnTXPTCiuFux8e2C17q+QgduSmHDL/KpOcSPTji3l+mCCcNdCBb
Ba91PkmgUGHOmufKXXkMIkpxZHqI6NcPWKK2I17p/VSU6lqluKdV8pPk2QUmyDxy/TxkQsy7
TKGEe6EEtjIkZpwv1AYTprg8OMy18QUqybSM/wAmlrU4r08VB3cpKbJt7pITDQdFGOmL9PHR
ThyhhWxW/iBh7ISD5Z42/p221Ori4RI/urryGUSM8p2r3339PFwin6QhLafh91WTaQn0t046
t5fpxA3TXI+LaBR7ofMMh0Wc8av06EKcVFwaWfiJsiyEk6WeNv6iNh3DLjjNjN+5vvtjokJ9
b1Xvvv6cMJ01yPi2gU/D3HUtJPyClrU4r06EKcVGwNk1a263uW+j5xoaiS3S1+ojYRwqmGGx
2/h580yJRZ7xivUBgPGrAi2QU+5lnshpPmni/UtNLfXGwSWPiBRzIaTpx4r1Nv5qOgVO00yh
lHuTjqGUH5DvpbinVeoAiXjrhgMhI+HOPIZSdkNOOLdV6gQJ4xcfDtB+53vuo6eZHoo14xXq
G21Oqjsfsikpsm3w297WsdPtMUSY8Wr1FrXVePgFOU0yhhHuRsswHY2XfM9UBDvGUHHshJ+H
GzI4lGSj5t/UhRj5twYpkK3uRR7AaTZ54ir33+pHGdJXHwLbFWtut8OyC5CGPUsjuELAx9Ld
JTZNvcjrO3GcUta/UWtdVwMfcdpgZsZHxB1tLrZwigyPTWTdVwcfcdocVoVHus8BzD3pwYh8
ygotgK3xObA6WP6UKFfLoOMYCt7uSOklghhQz3pBAHzFAwTI1Wtu+LTgHRX/AEQcUQZQUKwJ
73Pgc816IcV0pQWPIbpCEtp+LmipLHeaUw544kaQZcKCZHq1t3vl7b7SwPQifHYHdJUFjtrU
0yhlPxrIAOWnxRI0gy4cAyxSU2Tb36TCsaMpN0K8RgZ0lQeOUyw2wn44pNlpkwrhE+EJFEF0
HAsD1ZNk2+A5AByFeEOI8UoPHEppphthPx+WB6aNe26/etbfQkISTQkKMLVrbvgjzSXmjRVB
kd8WOILuHjrTdIbS2n5FPgcy73G21uqEx15yhYwcT4ROAdKH7lrb6EhCSaEghh6ta1rfJCGE
kskjqFfocAgqhMbTamRWh0/CpsDopFNMOPqFxx1dDRg4nymUibH3Fghh6SmybfDDREmDi440
3TTDbKf/AMfHXOaa+o4e8d9BLFTs8xAjwmYDzZhL1hh4DKWZ56p7KRYJcHMtzgj77YzJm0dh
t2By4SbVU7mIkM4HtGYcdYfbJa9sninQYmAMcNhiJouUlEWvZPgZEY7Hw4Xao4SFZmG1+LIL
IaDvl7igxru3H+Pm+TGAUY1s/lOkx1ZM+vIMjwJPIyGV4Xs289LSTUSCWkuXRs84JtEklWrH
MSDFj8rx5UIS5nDfZ/EsY60Vk+KCPx+zqSWq3qps1yOihZTKTB4ablXZySmjzJPraYgCspmn
4cRacqIbxqeXLNvzEpMHizMnEyWSTJscUZNT0M2TKsjRYxGSzTcDPEum5JNHR5ipyfCMrKeA
Nyjy4uLjGIoXJJd+JtJSTUWFic8ROJdnZgmZLkMgx+85NqCgxCUvsZRLvw4af5tl/wCvRGQS
Y0XCZGPM3cnCQ8kn5TqiLkp2RAgRSsoU/JNTpBcVLSI0zNzhSTiJCex+87MqAhLyGStCwswi
WjEzExkBA05JRMjMy74EnNyrMMHiky/NgfHzfJ7P2kvnRy14xlU9J2i4nBI27icG/ZJXhezi
9kmzpz2VzeUR7UXiWzzgmbfszX45BDDgSbDJkA+Z6KRu5jAeP+qyv9exngLf79FDnuzx2MS0
i1miOaBT9kH/ANzlGLCyT9EYvJnO5gla5jJQJFsHJnem4hEOtPRh17P52S5aRzfLfO1lPAAo
RqaxPHJx3nc7VZDYqF5ZJ4d/B0D+25e801ASrS2sAPxgePh54pw3FEfbl/69jarWgGbtkZ3m
UZcyNfkO1ZGc2skBH2MPSGSyiR3xcydaMXmhmOzJo+TiXAw52LliIiBJSbiuCOtqg87WhSMr
eSLKRg7mRHYBw34+b5PZzxPaJF/8ZKcenA48BMZE4N+ySvCwZF4JrDMf6qDzz9f2ecE2ixyu
cxvKwy4/K8lVLuv4JZEBh+UWj6yjKxB4/Z3GKba9VJApkgY4NMeFaFRaamMXRIki4yb0nP0c
4F2Vk1oh4ceGFksU582Ox0pgybx9E0vsal69w2bidkCxLqx9EJDQuHdMCkMJ5sXEluLgJIJM
kFGApjQZnHmJdcxjyJoQQVsIeKhkRbzcY/I5S1h7pBExENzEe3grO+VgGZMK1t1pOPRKBIwR
CLRMIJDNFFjjN4PGJRUzDomWbW3WMw9gg0XERQ5CcxtmYUjFpB1UvFIlwOxyrojo0eLFLxFS
S4vFejGTmOMTrjbKGmYSGRCD/H3m+dax/FEQJMiC3JBRGCsRZ6k8pEJiCIaRKY6SNGYCMAZU
5E2mgICFTBBkjNFsF7N2luwOICQqqnMLElnAdnLDTrLKGG/XyMUPKpt/HohokcU3wJHHAJV9
ppDLf/wrn//EADoRAAEDAgMECAUFAQEBAAIDAAIBAwQABRESIRATMUAVIjIzQVBRYDA0UnBx
FCAjQmGBkUMksFNiwP/aAAgBAwEBPwH/APd6JotRhYebQhFKcs7ZHmxpWWGx6yJUg0NxSHh9
iTcEExJafu7Y6N609Ped4rVql5k3ReWM2hXQQ83Gn23IB4CVJdpHrTIyLguBFpUi0qy2rmbh
tYiuvrgCUFk+sqWyD4FUi2PM6pqm2Hb1lCqouFS7asYM6ljshxFkkoouFP2lWm1czcP2M2cn
AQ81TIRRVTFcf2x2d84jfrXQhfXXQhfXRWUkTHNsTWkspKmOauhC+uuhC+un2t04rfpTY5yQ
a6EL666EL66dtL4aprSphouxqzk4CFm410IX110IX10+1uXFb9KhQVlY4LhhXQhfXXQhfXUu
2rGDPmx2Q7cskM6FhXQhfXRWVxOyVPxXGFwcT2o9KaZ7S0/d1XRpKceNxcTXa24rZIY1HfR5
tDTyuF3A1eu9T8U00TpoA1HYFhtAGrh8uWyFGWQ5l8KbbFsco0/cmWVwXWgvDBLgulCSEmKV
dYKD/MGyyd2VXj5f/uyy94VT/lj2wmN88g0iYVcmN8yvqn7bd8yOzpWP60V1jqKpjsHjQdlK
duLLRqBca6Wj+tSnEceIx8ajd6Ow7mwBKKrTToujmBavEZMN8myL3I/in5zTBZTrpaP61LcR
x4jGrJwKnnxZHOddLR/WrjOafayhss3cr+akSQjpidMz2HiyitPNC6CgVOhuzUPT2i/cGWdM
cVp+6OuaDolKqrqv7rZK3R5C4L5XC7gavXfJ+KtkPchnLitI6Knu041cPly2WZvBpT9auT6s
sqqcVrjss8hUNWl4U8CGCitKmC4VZO7Kpkb9S3kxwroRfqqDb/0xKWONT/lj22ZjKCur41cJ
m4yolIqEONTmNy8o/st3zI7OhQ+qpNqcZTMOqbB40HZSpdrcedVxF40tmdRMcU2Ru9HZKaNX
iwHxq1MG011/GrsSJHVNkXuR/FXjv/8Am2ycCqdHKQ1kGuhXvVKlRDjKiFss3cr+avAETSZU
8ahRXSdRcNk0kJ81T2cq4cakXRpvQdVp+e89xXT4Vtlb5vKvFPKoXcDTsTeyEcLglS5KR28y
1aDVx4yKrh8uWy0FjHwq8Aqs4+m20gqyMfSiXBMaNcSWrJ3ZU/IBgc510tGqPNakLlbqf8se
xttXCQUpptGwQU8Kl212Q5nzVEaNppANavDGYEcTw/ZbvmR2JeWlLKqUmCpU9lGn1RKHjQdl
KcnMNlkItaO4x8q9bZG70drjwNJia1Pm/qS04Jsi9yP4q8d//wA22TgVOug0OY1rpKN9VXWQ
28Yq2uOyzdyv52Y1OuQNjlbXFaxx9mKqJqtSLq23oGq0/Mde7S/EjPqw4hpQGhjmTymF3A0q
oKYrU6WshzHwqydsquHy5bLPIQDVsvGjBDFRKpFpcBcW9UoLbIJcMtQoQxh/2rnJRlrKnFdl
k7sqvHy//dll7wqn/LHsszGY1dXwp58GRzGtdJxvqobjHJcqFTgIYqK062rZqC+G23fMjS10
Q+pa0A5RQaubmeQuFDxoOylTbc868RjwromR6U8yTJZDqN3o7JT7iPGiF40pKXHbF7kfxV47
/wD5tsnAquDBPs5AromR6U9b3mRzlss3cr+avBkDY5V8aV5wuJezFVE1WpF1bDRvVafluvdp
fj2mVh/CXlMSUyLIopVdJ6Em6bXZaHQbMs64VOkskwSCWxFw1qJd0RMj3/tBIac7JUroDxWp
F1abTANVp54niznstD7bYFnXCrrIacYwAsdlocBtxVNcKmyWSYJBLZCcYYZQMyVdpKOmggui
bEXBcajzmibRSLWrruyNHG1x2wTQHxIq/WMfWlLNYT+6VLu4omVmlXHVaHjQS2MqddK/VsfW
lfq2PrSriYm+qitMLg4KrX6xj60qSqK8Sp6/sjSmUaFFJOFXVwXHsRXHTbZ3m20LOuFfq2Pr
Sv1bH1pVxkNGwqCWy0vtttKhlhV3fbcbRAXH2Wq4VJujbegarT8x19esvIiSiuZKhyEfbzfa
eTcW2dOK1InOv8V05S3ytw5rwX7Svy2mO0tSbm47oOicva5W8DdlxT7ROOg2mJrUq7KXVZoi
UlxXmGHlZNDSmXUdBDH7QSroDfVb1WnnzeXE15qNbHHdS0So8cWByD9npEtthOstSrg4/omi
c1Hguv8ADRKjW9pnXiv2gIlJcS5lmO48uAJUW1A3q5qtImH24EFNcBSotp/s9QNi2mAp9uYt
tce1LRKYitsJ1E+3LEZx9cASottbZ1LVftyiKq4JUS1KXWdptsW0wFPtzGhuPr1eFRYLbCac
ftyIqS4JUO1f2e/8oRQUwH7cxojj69WosFuOmnH7comNQ7Wpdd2gAQTKP25ZZN0soJUO3Az1
i1X7dRIByFx4JTEcGByh9uoVrx673/lCKCmCfbltsnCyjUK3Cz1j4/bqPGN8sBqLECOOnH7d
Q4JSFx8KZZFocofbqDble658KAEBMo/bqBbs/wDI7wpEw0T7dW+3f/R37d2+3Zf5Xft3b7fl
/kd//wA8BmSt6CeNfqGvqr9Sz9VfqWvqpHQXxpCRfttvCXitY/sxrOScFoZLo8CobnIHxoLy
adoabu7JdrSm5LTnZL7etTn2uytM3nwdSmpTTvYX7eIuGqUxdHW9C1So89p7RF1+3sa5uNaF
qlR5Tb6dRft4BkC4jUO6ovVepFRdU+3kO4GxouqU08Lo5g+3kaSccsw1GkhIHEft4w8TJZgq
LKGQOKfbxh8mDzjUaQL4Zh+3kSSUc8U4U24jg5h+3ltmbot2XBft7a5e9HdlxT7eMuq0aGNM
uo6CGn28tMnKW6Xx+3gqorilRX982h/by0SMp7tfH7eASgSElMuI4CGn7I1pbdbE1XjXQrPq
tSLOQJmbXHbCtjbzSGS10Kz6rXQrPqtXGIEYkQfHY3Z2SFFxWpDaNukCeFCKkuVKbszeXrrr
UppGXSbHw2RrU46mYtEpLK14qtFZmsOK7LfGGS4olU62tsNK4K7LdBCSKqa8KuMEIyIoeOyN
amnWhNVXWpjKMPK2NJrTFmFQRXF1qdHFh3INNjmJEroVn1WuhWfVamWxpllXBX9kSA5I18KC
zsInW1orRHXhpU2F+mXjjsiWpt1pDJa6FZ9VroVn1WrhFGMaCOyNFckFgFNWZpE6640tpjr4
VIs5CmLS40qYLguxm0NG2hKvGuhWfVak2kmxzNrjtZaV00BK6FZ9Vp5tWjUF8P2RGUedRta6
FZ9VorK1hoVS4Rxl14fsCzskKLitdCs+q10Kz6rT9pabbIkVdNluhBJzZ/CuhWfVa6FZ9Vqd
HGO7kGo7aOOiC+NdCs+q0tla8FWpdrcYTMOqbLdDCSpZ/CuhWfVa6FZ9VqfGGO5kGojKPPI2
VdCs+q10Kz6rVxhhGy5PGkTHRKjWciTM6uFJaY6eFOWZpewuFSIrkdcD2W+IMklQvCuhWfVa
Oyhh1Cp+ObBZT2RorkhcApqzNJ21xpbTHXwqTZyFMzS40qYaLsZtDRghKq610Kz6rT9mIUxa
XGlRUXBdlvhJJVc3BKlWoG2lMF4bYUBiS3mxXGp9u/TjnDhSJiuCU1Zm1FM661OZaZPI2vnl
nexBW18P2Qflw/FSroTDyhhpQFnFCqaiI+WGy3phHGplzNh1WxSoElZLecqvfbHYz3Y1O+YP
81aYeH8x/wDNlw+YKrayjr6Y+FOuI0CmvhQXgzcQUHRaLhS8asvfL+Ku3yy7LJ2Cq99kNkH5
cPxV0+ZKrVDzLvj2Xb5laZ7wfzXhS3lxFwwqRdDebVtU2xmd84gUAC2OCVJu6oWVmm7w8i9f
WpUlZDmddkJMGB/FSrobLqgKcKgyFkNZ1q9d6P4oAUyQUqMwLAIA1Nuu7LI1QXh9F61RpIyA
zDV4ion8w7Ivch+KfuhNPK3hpSLmTGpCIjpImyzMYkrq1mTHCryxgSOp+y2fMjT7m6aI08Kg
3JZB5CSroiLHXH9jXdpT92cbcIEThUS6G86japxqX3B/jZY/71PlFGBCGumnPSpMhZB51qF8
wH5oyyiq03ejzdZK0JKkt7t0hSrHxOp8oowIQ10056VKkrIPOVW35kafc3bZGnhXTTnpUuYU
nDMnCrPFRf5iqVKGOGYqK8PqumlQrpvSyOcaksC+2oLRCoKorVk7Z1OkrHbzjUCZ+pFcU4Ve
0TKK0AKZIKVHYFgEAamXXdlkaoLw+i9ao0kJAZhq8RkT+Ydkbuh/FSbqbTpAicKjPo+2jiVe
GkB7Mnjst7G5ZRFrQ0qSzuXVDZBlLHcx8KIReDDwWoVtUH1I+CcKnSv07ePjSqqrivnlvd3b
6f7+yD8uH4p23MuubwqeIm213aY0aqpKpcdkccrQpU4s0glqzdx/2r32x2M92NDE/UTDx4It
SZAxms1MEptiS1cPmCq1Oo2/r4080joKC+NN2hwHELHhRcFpeNWXvl/FOtA6OU+FdGRvppmO
2xo2mFXvshsg/Lh+KfirImqPhTjgRmsfBKiOq60hr41dvmVpnvB/Ozo2Mv8AWrrFaYQd2m2z
Ji9jU8lCOSp+xKaHKCJUsszxLVo+Wq9d6P4q2jjIGnVytqtcdllNUdUauI4xi2Re5D8UduZN
zeFUkjbaVW01peOtImOlRGdyyg03N/8AzcfBdKmM75kgpUw022z5kacbRwFAvGo0FqOuIVeX
HMEDDq/sa7tKmd+f5q2/MjUvuD/Gyx/3p5ht5MHExro2N9NPCguEiVC+YD80Y5hVKbsqoWJl
pSqgDitPubxxTqx8Tp5gHkwcTGujI301IFAdIRq2/MjUzuD/ABtt44Rxq8mqvIOxFwXFKaLM
CLVxTCSSVZO2dSIwSByHUeM3HHBurq44TuBJglWwcZKU+WVsiT0rHHZZSVHFGrkmMYtkbuh/
FSLSTrquZuNR2UYBG0q6vI49gnhVvY3zyJUx7csqVWeRnBW18KvLGiOpts75GCtr4bJ75PPL
m8PPUXDWozm8aQtsH5cPxU6e80+oitRHCdaQy41dAQZC4VEZV51BSiXIKrRlmJSqzdx/2r32
x2M92NYC0ilU6WshzHwqL3Ifirh8wVJjjpUPeblN7xpy4NA7ul40XBaXjVl75fxVweJllSDj
XSkn6qtclx8SVxavfZDZB+XD8UgiKqVXKZvzyjwSrd8sNXb5laZ7wfzXhRXORj2qfluv94u2
1uZH0x8aeb3oKHrTrRNFlLYqYcagsq68iU4SAClSriuNWj5ar13o/ioTm7fElpUQkwqTHJg1
FdlnjKOLpVdnUBjL67Ivch+Kl3B9t8hFaYNXG0IquIIEgkSrWxvXteCbP0bCa5dlzY3TyqnB
dts+ZGpRqDJENQbg+48gFrjUwENkkX9jXdpUzvz/ADVt+ZGpfcH+Nlj/AL1c5BsNora10nJ+
qiJSXMtQvmA/NEWVFWlvYeA1LuLkjq8E2WPidXOQbLaEFdKSfqoyUyzLVt+ZGpncH+NtrcQ4
6J6Vd4qlg6OyMwT7iClIiClSnN48RJVk7Z1cnzZazBVsmOvkonV4BFYzelQXUafElohzDhUm
OTBqJbLPGUUV0quzqCxl9dkbuh/FPXUGjVtU4VIu5mmVtMNlnYyN7xfGnGxcTA0xpuO22uIJ
hUhpHW1BaIVFVFaAFMkEaiR0jtoCU1JB0lEfCrvDx/mH/uxEx4eeWdzM0o+m2D8uP4oo7ZLm
IadebZHEqkvb5xTq2iiRxXCrrKRtvdpxXZZu4/7V77Y7Ge7GrtM/+If92Re5D8VcPmTq1xN6
ecuCVMkJHaUvGmSUnxJfWi4UvGrL3y/irt8suyydgqvfZDZB+XD8VdZmRNyHHZbvlhq7fMrT
PeD+dn6Rn6amxmhYJUHaiqi4pUGeL45S7VOx23u2mNBb44Lig1eWwTAk41bxRGBXCrtKQQ3Q
8V2Wj5ar13qfjZbriJDu3F1pxpt1MDTGht0cVxQadebZHElwqbLWSebw2Re5D8UsdpSzKOtP
yAYHEqfdV1xTWrUxumcy8Vq5zjB3I0uGFdISPrq1TTcJW3Fxq6sbxnMnFNts+ZGlFCTBaBlt
vsphVznCIK2K6r+xrsJUzvz/ADVt+ZGpfcH+Nlj/AL0bYOJgaY1+kZ+mrs2LbqIKVD+YD809
3ZfssfE6NsHNDSv0jH01dmhbcRBTCrb8yNTO4P8AG2DLWMf+U26Do4itFb45Lio02y2ymAJh
VxuIoO6a2WTtnRtiaYGmNCANp1Uwq6zRc/iDZb7iJju3ONOMtupgaY0NvjiuKDTrwMDiS1Ml
LJczeGyN3Q/irh8yexltXTQEpMGW/wDEo7i+pKqFX6+R9dQX9+yhLV2Y3budPGrRDwTfFVyl
7hvBOK1FkKw5nSkUXgx8FqbG/Tu5fCrO2G5zeNXlgciOJx87s7mV1R9doyngTASr9bI+taIy
PUl2DLeAcolpSkpLiuxuQ62mAFhTjpuamuOxJj6JghrSrjquwZb4pghrREprmKm5LraYAWFO
PuO9tcaRcFxSv1sj612Num2uILhRyXXEymWOxt9xrsLhTj7jvbXHYMt4UyiS0RKS4rsCU8CZ
RKjMnFzEuNJpX62R9a1+tkfWtFLeNMpF+zhTc+QGiFRXKSX9qIlJcVoZbwjlQtKVVXVdjcl1
tMALCnHTcXE1x2tzX2+yVLdJK/2o3CNcSXaMt4UwQq/Wv/WtERFqS7EmPpohrREpLiWwDIFz
DSzH1TBTXaJqC4jX61/61opTxcSX9qTH0/utESkuK0JqC5hopb5Jgprsbeca7C4V+tkfWtfr
ZH1rTjpuLia40JKK4pSzH10U1/Y28bXYXCv1sj61r9bI+tacdNxcTXGgMgXMNFLeJMFL9jbp
t6guFJdJKeNOzHne0W1t02+wuFfrZH1rRyHT7Rfsbmvt9kqW5yV/tRuEa4ku1Jj6JghrREpL
mLYBkC5hWilvEmUiXa2+43oC4U4+44mBljSTH00Qlpxw3FxNcdgSXgTKJU4+4521xq1NEZ4o
WCJV3lCeDQ+HncM8jwr9gBMh4eeIuC402WYEX7eQCzMCv28tJYsfbyyr1CT7eWVe0nO7h36V
rcO/StK0Ypio7BAi7KVuHfpWtw79K0QqOhJsRFXRKGDILgNOR3W+2OwRItBStw79K1uHfpWi
Ah7SbBFS0Gtw79K1uHfpWlZcRMVHaiKuiUrLiaqK7RaMtRSibMe0mwWzLspRNGOpJtECLspR
NGKYkmxBUlwSiaMUxVP2hGdc7I0UJ8dVGlTDjXHhW4d+la3Dv0rW4d+laJoxTFU2gBHoKV+g
kfRRtG320w2i2ZdlK3Dv0rRNkPaT9m4c+ldotkXZSiaMUxVNggRdlKVlxNVH2vZV65c4z3g/
nZvg+qrg6CxyRF2WP+9ESDxWt839VXUkKRpUdgnzQBqNEbjjgKUcloFwIqR5pwcUXFKkEJOK
oJglWXv1/FKSJqtb5v6qvJoRDguyz9//AMpSQdVpHBLRFq4/LFts7GZzeL4UQ5hUVp9rdOKC
7LXL3J5C4LUlhH21Ba3B7zdeNRWEYbQEq6S96e7Hgm2yd6X4q7/LbLXD3Q7wuK1dfli/Zb7a
IpvHeNE4DaYkuFBKZNcBKrwbeZBFNajd8P52b5v6qFwS4LV3+W2QISySxXhTbTbKYCmFLMYx
wzVgDieqVcbfuf5G+Gyyd2X5ojEeK1gDietXOCjP8jfDZbGN68mPBNk9jcvKmyBKWO5/i0YC
6GVeC1Ijky4ra1b4u4a14rV3l4/wD/32vZu8LnGe8H814UtpkcaeYcZXBxNlj/vV0juPAiNp
XRsr6aJFFcFqytJlVyrnJVlrAeK0q48aQlThssvfr+KuDROsKAca6NlfTTjZNllPjsso/wAh
LV3LCPVp+ZSrl8sW2AxuWUSo8oXjIU8KvLGqOpttkvfN5S4pX6YN7vvGrnL3LeQeK/ssnel+
Ku/y1WyHvj3hcErMiLlq6fLFtgtbx8RWiLIKlUiQT5qRbFVV1Wo3fD+aPsrssvel+Ku/y2yC
1umRGrtLJT3I8Nltlk04gLwWnAQxUVohykqVZO7L81e/6VZc+JelXTD9Muy0sbtnMvjQSxJ9
WfSrwxnb3ieG20y8ybkqcjA4aGXFKnSkjt4+NKqkuK+17N3i84z3g/nYNzYIsuNSGRebUFok
yrhVj/vTr4Mpia4V0jH+qnlQnCVKsy/wYf7V7FcBX9ll79fxTjgtjmPhXSMf6qnOC4+RDw2W
VvBtT9avZ9UQq0fMpVx+WLZb2N88ielO5sioHGoMKQw9nWpLO+aUKVMFwXZZ45Ke98Nl3jkJ
73wX9lk70vxU9hX2sg0KBGa/xKgSVkS1NfSrp8sW21LhJSpKZmiRPT9kbvh/NH2V2WXvV/FX
f5akprUEq5CqSCx2MJi4KJsfXFwlqyd2X5ogEu0ldRtPSrnOR5d2HCozW9cQKRMo4DTUGUD+
+owQxUVp1tWzUF8Nlsjk69mTw2XmOSojqe2LN2y5xnvB/OwLQ9nxXhREgDitOFmJVqx/3q4x
TkAghXQ79SIxxyynVoko2atl40+wL4KBU7aXwXq60zaHjXr6U62rZqC1Ze/X8VOYJ9lQGuh5
FSYbkfDPUaE5JRVCmGkabQEqdBfkO5k4VAtzrD2cqltK6yoD41JinGVEOrQxka3i+NPT2GSy
GutdLRvWmXweHOFXVjdvZk4LTDJPGgDTTYst5U8KS6f/AJP/APWnWheDKvjT7KsmoFtsnel+
Nl1mbwt0HBKs3fr+KunyxbWXN0aGnhTbguBmGplpJSzs0NrkKuGFTIJRsFWo3fD+aPsrssve
r+Ku/wAtstUlHGsi8UqdBSSmKcaW2SEXDCrfbdyu8c41Okow0q+Oyyd2X5q8OGGTKuFE6Z9p
dlmY4urUiY1HXBxa6WjetR5TchMW1q8sYEjqeNACmWVKiR0jt5alXPLIRB4JSZXQ/wAWpkZY
7mX2vZU1JecbLKaKtJd49Ld46cKmXMn0yDomy2S24+beV0tG9a6WjetXGQD7mYK4VFu6imV6
huUZf7U5dWATRcalSP1DmfCrbIBh1SOulo3rXS0b1q5y25GG7qydgqkTG4/eV0tG9a6WjetR
5ISExbq84bwMaG6RgHKlPOK64prsts4Y+IucKuEyPIbwHjVukx444nxqdcwcbyNeOyDdABvI
94VcZEeQmYO1ttskI5qTlS7sCt4M8dlukAw7mOp1xZeZUA4/siTzjaJqlN3WOXHSiuUZP7VP
uKSB3YJpTJIDiEtFdo6ouuy2yQjuKTlXCey+zkDjsadJoswUxeAJMHdK6RjfVT14aHu9afkG
+WY9ltmtRwVHKuctuRl3fhtjXCMy2gVMkb91T2W6WkdzrcFqXPjPtKGNW55hlc7vGpN2bVtU
a47LdcRZHI7wqdLjSG8E4+17KnVJfLoU9YqKiJjjUyaspUxTDDbDuCxhUUTGpkxZSoqphh9i
bQODGP28gDlYFPt2KYrhTY5RQft3Bbzvin28szeJqfp9vLW1kY/P27Zb3hoFAOUUFPt3Z2cx
q4vh9vILG5ZQft3bY++dxXgn27RMagR9w1h4+fIBFwSghPnwGhtMhfChsrniVJZE8SpLK34l
XQzHqtdDx/8Aa6Ij10PH/wBroZn1pbIHgVFZC8CorO+nCjgSA4jSgQ8U9gIirwoIrx8BobXJ
XwobM74rQ2T1KksjfiVJZmfWuh2P9roiPXQ8elszH+0tlb8CorJ9JUVmeTgtHbZA/wBaJlwe
0nP2uLvD3hcE87bjOu9gabszxdtcKbszSdpcaCCwHAaQRTgnxyAS4pTlvjnxGnLKK9gqdtb7
fhjRCo6L5wDZnoKU3anz46U3ZB/uVBbY4f1oWgHsp8fDGjhsHxGnLM0XYXClsrvgXNstK6aA
NMMo0CAPnDMN57spTNl//lWmoLDXAeYNoHEwNKes7Zat6U/bn2fDHzNtk3NATGmbM4XeLhTV
rYb8MaEUHQfMbdD3IZy4r5siKWiVHtLrmp6JTFtYa8MVrDDnX4LL3aSpFocDVvVKVFFcF8uj
2957gmCUxaGg1PWgAQTAU8ztkLH+Y/NURV0So1oM9XNEpiI0x2E8ifiNPp10qVanGtQ1TyuN
bnX9eCVHtrLOvFfNbfBV5c5cKRMNE80i251/XglRoTTCdVPJpVuaf14LUmG5HXrJ5OxGcfXA
EqLa22dT1XzaDBV9cxcKAUBMo+Zttk4WUEqHahb6zuq1w8oIENMpVMtOXrs0qYaeSQ7Up9d7
hTbYtplFPNoNvJ7rnwoRQUwTzOJCOQunCo0VuOOAeWTLcD/WTQqeZNksp+QtNG6WUKhW0GOs
WpebwbZj13aRMNE8zg24nuufCgAWxyjyREgpitP3hsNG9acukg+C4Usl0uJVv3PqoJz4cCpm
9EneJTExp/sLysiMEgcDqVEOOWBcOfixTkFgNRooRxwHzZpk3SyglQ7cLPWPVfNLdbd5/I7w
pEw0TkpUwIw9bjUmW5IXrL+8SUVxSoN1x6j3/tJryjrQujlOpsEo6/5zsOGUkv8AKZZFkcoe
bRbYbvWPRKZYBlMATzS22/eLvXOFcOSlyhjhmXjTrpOlmP4Vsn5V3TnKm2Lg5SqdBWOWKdnm
4cQpJ4JwploWhyB5rHhOv8E0qNbm2dV1XzW3Qd+WYuzSIiJgnJKuCYrU2SshxV8PiWyVvm8F
4pypgjg5SqdCKMX+czHjk+eQajsCwGQfNGIDz3BKj2tpvUtVpEw4eaxIxSHMqU02LQoA8ndn
92zlTx+Lb39y8i+vLPNC6CgVSopRzyry4ipLlSoMRI4YePmTbRuaClM2hwtXNKYgMs8E83EV
JcEqFFSO3h48peHMz2X0+LwqMe8aEuWlRhkBlWnWiaJQLlrTDypvj8wbiPOdkaas7i9tcKat
bAcdaEEHRPObRE/+xf8AOVnrjIP41rXGMnL3GFvwzDxSsMOUgRf1DmvBKRMOHlOC0jLi8EoY
L5cBobS+vGgsv1lQWpgeOtBHaDsj55Fjq+4gUAoA5U5WcmEg/jWpP/xk5i6w8q74OHJomOiV
BjbhrL4+UpGZT+qUjYpwT2FaY27b3i8V5a6hlkKvr8aEGRgR5gwQxUVqXGWO4o8laY28c3i8
E92RGFfdQKRMEwTlryzmBHE8PixWt66gUmnM3CLv29OKVw05BEx0qGxuGkH3ZZmMoK6vjy7r
aOAoLT7SsmoF8Szxsqb5fHm7tF3Z7weC8ha2N69j4J7sAcxIKUy2jYICcxcoW+HOPFKVMNPh
QIayD14UiIKYJzchlHm1BaMFAlFfj2lnds5vX3ZaWc7+ZfDmp9tR3rt8aIFBcC+BDt5yFxXR
KaaFoco87eI2C75PjNBnNBTxoBQRQU92WZrK0p+vNyYrTw9dKLDHT91rhNOjvS1pEw0Tnnmk
dBQXxpwFbJQX4toazv5vT3bFb3bIjzdze3bC/wC/vsz2VxW/XyC8R8pI6nxbK3g2p+vuyKGd
4R5y8PZnEb9P3x3N06h0i4pjz8plHmlClTBcF+JBDIwKe7LSGaRj6c2RZUxWnnFcNTX4Ftd3
jCf55BdGN09inj8NscxINCmCYe7LIPWIubur27Yw9fg2Z7A1bXx8guzO8Zzenw4A5pAp7tso
/wARLzd3ezvZE8Pgx3N06h0i4pinPkOZFFaeb3ZqC+HwrSOMj3baEwj804aAKkvhTh5zUl8f
hW17eMJ/nkF4Zyu5/X4VlT+Ul922xMIw81d3sjOX1+HZXsDVv18gurWdjFPD4VkTrGvu23fL
DzV2ezv5U8Phxnd06h0i4pjz7gZwUfWjHKSj8Gyf3922/wCXHmXXEbBTXwoyzEpL8S2vb1hP
88guTe7kL/vwbH/f3bbvlh5m8PZWsiePxbK9gat+vkF7b7J/Bsn9/dtrXGMPM3R7ePqnp8WM
7unUOkXHXn7oGaOv+fBsi9Yk922gsY/MPubptTolzLivxra9vWE/zn3wztkNLp8Cyr/Kqe7b
Kv8AGScxeXsraN+vx7K9gatr5BKDI8Q/AtJYSPdtkLUh5i4vb19f8+PGd3TqHSLjrz90HLIX
4EAssgV922g8H8PXl5Tu6aI6VcdeQtz29YT/ADn72PXEvgNFlNCpFxT3ZCPI+K8vensBRpOR
sr2Bq2vP3seoJfBiHnZEvdiLguNMlnBC5ae9vXyLkYru6dE6TXXnruOMf4NoczMYenu21OZ4
6J6crMe3TJFydue3rCf5z1yTGMXwbK5gZB7tsjvWJvlb09wa5OyvYErfrz01MY5/j4MJ3dvi
vu2E7unhLlZr29eIuTiu7p0TpFx1519MWi+FEd3rIl7tgvb1lC5Oe9umFXlbc9vWEX051zsL
S/Bsr2Iq0vu2yv4ErS8nensSRrlbK9gStc6fZWi4/BhPbl5CpPdjDqtGhpQEhjmTkVXDWpTu
9dI+Viu7p1CrjzhcFou0vwrc/vmUx4p7ts8jMG6Xw5G4vbphf95e3vb1hF5wuC0XFfhWuTun
cq8F92xn1YcQ0oCQxzJyF5ezGjaeHL2V7Ala5w+ytFx+HAk79pF8fdtnlYpuS+Oq4JitSHd6
4p8vFd3TonXHm3OwvxLdK3DuvBfdrZq2SGNRpCPtoafGdb3gKHrXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQj
X1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQj
X1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQjX1LXQrX1LTYZBQebkLg0XxbVL3obsu
Ke7bdM/TuYLwWkXHX2DMXBg1/wA+Ky6TRoY1HfF8EMfdtqnY/wAJ/wDPYNxXCMXxrfM/Tngv
BaRUJMU92IqouKVbpySByl2k9gXZcI6p8e2T8n8LnD3a2atlmGoM0ZI/75/ei/iROQttxx/i
d92tuE0WcKhThkDgvHyZ58Gu0vMXstRTkbdcsf4nfdoGoLmGoNyF7qOcfJJlwCOmCarW/N55
CNeYvBYv4enJQLnk/je4UJISYp7thXVR6j1CSEmI+QESCmK1Mu39Gf8A2lVVXFaZ7xOYuJZp
BcnDuBx1w4pTEgHxzAvu2NNcjr1eFRZ7Uj889KuLTGnFakzXZC9bhtY7weXWnizOEvKNPG0u
YFqJdhc6rui0mvDnX5LbCYmtHezx6iaezkXCot2cb0c1SmJbT6dReakT2WOK61Jujrug6J+2
MmLo8vJLI0RcvGnuscOFRrky9pwXmnZDbKYmtSbwq9VmjMjXEl9ooSjqlR7s63oeqUxcmXfH
CkXHhyhGIaktPXdkNA1p+5PO6Y4J++CmL48vdTyx1T15mPcHmeC4pTF3aPQ9KExPUV5THDjT
1xYa8cafu7h6N6URKS4l7WalOtdgqavRJ3iU3dI58VwoHQPsr8ZyWy32ip28tD2Exp27vH2d
KN03O2vwbamMkeXvbnZDmwdNvUFwpm7vB29aavDJdrSm5LTnZL4xvth2ipy7MBw1p29Gvdph
Tsp13tl7cQlTgtBOfDgVDeH040N7X+w0l7b8RpLwzXS8eul49dMMUt6a8EWlvaeA0V6d/qNH
dJBeNG+4faL4tnTGRjy92czSFT058JTwdkqC7SB8caG9n/YaS9j4jSXln0rpePXS8eumGKW8
s+lLew8Bor2f9RorvIL/ACjlvH2ipVVePvmyD1yXllXDWnzzuEX2lso/xkXLTXN2wS/aa1Bl
jpy16cwBA+00YMjQjy12dzv4en2ljhndEaTTlTLKKlTh5zUvtLaW88jH05a6O7thU9ftNZG+
qR8teXsziB6faa3tbtgU5UiypitPub1xT+0sdveOINImCYcrdHt2xh6/aazM5nVP05a7v53c
ieH2mtbO7Yx9eVec3QKa+FGWclJftLHa3riBQplTBOVvL+AI0nj9prMxiquryqrhUx/fPKX2
lRMdKhs7lpA5W5v7pnBOK+dRLar7edfdlrj717FeCctcpG+e04J5y02rhoCU22jYoKe7LdH3
LKY8V5WfI3DKr4+dWaPiqvL7st0ffPa8E5a6SN67lTgnnLYKZIKUw0jLaAnuy3Rtw1rxXlZ0
jcNKvj51Z42K75fdlsi753MvBOWucnfO4JwTzllpXTQEplpGgQE8PdYipLglQ46R2kHlblJ3
DWnFfOrRFyDvi8fdloi4rvi/5yqrgmK1Nk/qHVLw85gxlkOYeFIiImCe64sdX3EBKbBGxQB5
W7Ssg7oeK+coiquCVAi/p28PH3WiY6Vbom4bxXivKvvIyCmVPOq6amXnNph4rvj92WqHmXfH
w5a6y96e7HgnnMOKshzL4UAoCZU91woqyHMvhQAgJlHlblL3DeVOK+cgCmWUahxUjt5U4+62
21cLINRIwx28qcq66LQqZVIfJ9xTXzm1wt2m9PivuvjVthbgc5cV5a6TN6W7HgnnNrg7xd6f
D3Za4H/2c/5y1zm7kd2HFfOYENZB68EoRQUwT3XbYO9XeHwpEw5WVJGO3mWnHCcJSLziLGKQ
eUaZZFkMg+64EFZBYrwoRQUypypmgCpFU2Wsk8fDzhhknjyDUWMMcMo+64UMpJf5TbYtjlHl
rnO3pbsOCecNNE6WQKhwxjBh4+64kQpJYJwplkWRyBy10nZf4W/OG2ycLKNQYQxh/wB91xIh
SSwThTLIshkDlrhORgco8VpVVVxXzdtsnCyjUGEMccfH3XDhlJL/ACmWQZHIHLTJYxgx8acc
JwsxebtNE6WQKhQhjD/vuuFBKQuPhTTQtDlDlpMkY4Zip98nzzl5uywbxZAqHDCMOnH3XAtx
PrmPs0AICZR5Z98WAznUqUUg8xebxoxyCyjUWKEcco+64FsU/wCR3hSIiJgnLPPCyOc6lyyk
nivDzeHCOSv+UywDI5Q91IikuCVAtmT+R3jy7rwtDmKpkwpJY+Hm8G2q913OFAAgmUfdTTJu
llBKhW8I6YrqXLvPCyOcqmTCkl/nmyJjolQLX/8AR7/ykTD3VEhHJXThUaK3HHAOXffBgc51
LlnJLFeHmzTROllBKhW4WOsWq+64VsJ3ru6JQAIJlHl5MoI45iqTJOQWYvNokJySunCo0UI4
4B7qbbJxcopUK1i113dV5iXNCMOvGn3zfLMfm0K1KfXd4UAICZR91RYTkhdOFRojcdMB5idc
RY6o6lTjhOFmLzVpk3iyglQraDHWPVeYkyQjjmKnri84WZFw9ooirolQ7Tj13v8AyhFBTAeY
n3PL/GzxpVxXFfNYduN/VdEpiODA5QTmJk4I6YeNPPm8WY/aMaK5IXAEqJAbjpjxXmDNATMV
TrmrvUa4eag2Ti5RqHakDru8aRMOHMTrmjfUa40RKS5i9oImOiVDtKl13qABBMo8xIkgwOY6
lzjkL/nmsS3OP68EqPFbYTAE5giQExKpt0VzqNcPaMaG5IXq1EgNx09V5mZcQY6o6rTzxvFm
NfNGmjdXKCVEtIh1ndVpEw5iRKbjjidS5pyF14e0AAjXKKVEtH9nv/KEUFMB5giQUxKpt1x6
jP8A7WOPmkS1uO9Y9EpiO2wmAJzMy5gz1Q1WnXSdLMa+0Iltce1LRKjxG2E6iczJltx0xOpc
5yQuvDzSPEcfXAEqLbW2dS1XmTcFtMxLUy6k51GuHtCPFcfXAEqJbG2dS1Xmpl1EOq1xozJx
cxL5mDZGuUUqLaMOs9QggJgPMy57cdMOK1IlOSFxNfZ4Nk4uApUWz/2eoAEEwHmX5LbCYmtS
7i4/omieaRbU471nNEpiM2wmAJzJmIJmJal3ZS6rP/tKqrqvs5EVeFRbSbnWc0SmIzbCYAnM
qqJxqXdkHqs6044Ti5iXzONAdf4aJUa3tMf6vNS7i2xpxWpEtyQuJ+z41tde1XRKjQWmOCa8
1JnNx+PGpU92Rx4eZsRXX1wBKi2ptrU9VpEw5l14GkzGtS7qbnVa0T2had0R4GmvhzTjoNJm
Nal3ci6rOlKqlqvmcVW96m84UAiKdXmVVE1WpV2EOq1qtOvG6uY19ogagSENRX0fbQ05dVRE
xWpV2EOq1qtOvm8uJr5tape8DdFxTmJNwaY04rUmc7IXXh7UtkvcuZV4Ly0m5NM6JqtSJrr/
AGl084ZdJk0MaZdR0EMeVfltMJ11qVdHHdA0T2va5e+byFxTk5E9pjiutSbk69omied2mXkL
dFwXk3n22UxNak3ci6rWlESkuK+2Iz6sOIaU24jgoY8hImtMdpak3Vx3QNEpVx4+eIuGqVb5
X6hrXinIOvA0mJrUm8Y6M0bhOLiS+27RLyruS+M/NaY7S1JuzjmgaJSqq8fP4UlY7mbwoVQk
xT4rjwNJia1JvPgylOOm4uJrj7dRVFcUqFJSQ1m8fhyJ7LHFdakXV13QNEpVx4+wrRLxTcl8
N6Q2ymJrUi8KujKUbhuLia+4LfK/Tuf4tIuOv78cKkXNlrRNVqRcnntOCexWzVskIajPo+2h
p8B+Y0x21qReDLRrSiMiXEl9x2mXnHdFxT9pGIJiS0/d2w0b1p+a892l9kWuXuXMhcF/bjhT
9zZa0xxWn7o87omiUuuq+5WXVaNDGmHkeBDHY9LaZ7a0/eVXRpKdfcdXE19l2yVvm8q8U2OO
g2mJrhT95AdGkxp+a892l90wZ6xsUXVKfujzvDSlVV1X2bGfVhxDSn7w4WjaYUbpuLia4/8A
7hj/xAAzEQACAQMBBAoCAwADAQEBAAABAgMABBESECExQBMUIjAyM0FQUWAgcCNCYQVScbBD
wP/aAAgBAgEBPwH/AO3rIZEbBNLesFwaEjsdxqMEKAf0SqltwqOxY+Ko7aNOAq9gx/IPbHvA
rFcVGy3C5IrqcVOY7fgKjvA7acbZJVj8VNf/AAKF+fUVHdo+2e5ERxiobrpW042TTdEM1HeB
204/B70KcYqCcSj8ZH0Lqrr4+K6+PihfAnhtN8Piuvj4rr4+KjfWuqmOBmuvj4rr4+KS8RqB
zsa9CnGK6+Piuvj4qN9a6qnuOirr4+K6+PioboStpxsmueiOMV18fFC+X1FRyrJ4fqkcDycB
UVgB46VFXcNrKGGDUsZjbSfa5/MNWPgNOwQZNSyGRtRq28wbJ5ejXNMxY5NR2rvvprJxwogj
cas589htl/4hVj5my+8Iq280bZ5NCE7LWTRJ+Nz5R2dTkpbOTOw0eNJbO41Cupy1CpVADUng
OxbWQjNOhQ4NWUpzoOyXxmo7d5Bla6nLUKlUCmr/AIio4y50iupy1a27xvltl946jiaQ4Wnt
pEGTSOUORSNqGfqMVrI9RWaJx31jG78ruHWuocR7XP5hqx8Bq7n1nSOFaCF1VbeYNl82X01a
x6337b2MY10jaWBoVf8AiFQS9E2quvj4qe56UYxVt5o23smToq2h6TJNHsmreTWgP4XPlHZ1
4/FRXavuOw0eNQ3aogU0L5D6bJPAdkTroG+ryQO+6rMZk2S+M1Y+Xtv+Iq3kEb6jXXk+KhmE
oyNl946sSA5zU8yhDsgGIx9O41FZO+87qjtkj7q7h6Nsjh7VP5hpJtERUVDEZGxV6oVABVt5
g2Xg/kqxOHxtvDiOhxpeFX/iFRxmQ4WupS1JA8Yy1W3mjYzaRmmbU2agukiXTipnDtqFWMmG
0/hc+UdnUXxnNcKtn1xg0aPGlgkYZApbaXPDZJ4DtSNm3KKtoOiH+7JfGasfL23/ABFIhc4W
uqy/FWcbIDq2X3j229qzHLfTQM8Kismbe26o4Ej4d5NGJF00ylTg+0z+YaAzwq3h6Nav/CKt
vMGy9iyNQpW0nIqK8UjtUbqMetTzmU/5VpFrfOy/8Qqx8zZfeEVbeaNl7JhdFJG0hwtdUl+K
NrIN+KVtJzSNqXO258o7OuRgUxyc1aLpjFGm41BcoiAGuuR0jhxkVJ4DsijXQN1AAcNsvjNW
Pl7b/iKtnCPk11yOkuUc4Gy+8dWQBY5oIo4D6YBnhUVkzb2qOFI/CO/voc/yD2maJy5IFWlu
R222XqMwGKt4nEgJG2az9UponXiKCMeFR2bt4t1IgQYGy9jZmGBVnGyyZI2XillGKgicSAkb
J0kkcnFWcRQZbbJbuGOBVnqC6WG24BMZAroJPihBJ8VDZnOX2GjDJnhXQyfFdDJ8VaqVjANS
eE10MnxUQwgH4SROXO6rNSseDtvUZsYFdDJ/1roZP+tWsTrICRsvI2Z8gVZRsrHI+mQ2TPvb
dUUCR8ORIyMGp4ujbH6nhtXkqK2SPlLqHpE/39SxQPJwqG0WPeeXvYdLax+okQucLUNkBveg
ANw5iRA66TToUbSf1BDZM296SNUGF5qW8RNwqWUyNk/p6KB5eFQ2qx/+81LcJHUt08m70/UA
AAwOZklWPe1TXrNuX9ckgbzU196R0zFjlv1zNdrHuHGpJnk4/rmSVYxlqmvGfcOH66mvQNyU
zFjk/rmWdYuNTXLS/rkkDjU97/WOiSd5/XMs6xDfU1w0v66nvAvZSmYscn9cvIqDLVPdtJuH
D9dT3Kxf+1JK0hy366uLzHZSic7z+uWYKMmri7Mm5eH66llWIZNTTtKd/wCup7hYh/tPIznL
frq5uhH2V40SWOT+urm7x2U/Xd1d/wBE/Xd1dZ7Cfru6us9hP/54DBrQx9K6J/iuhk+K6F/i
ujb4rB/W2kflgUYkPEUbSI+lNYL6GmsXHCmhdeI/Xr28b8RUlh/0NPC6eIfrzjUlmj8N1S2z
x/r2a0R943VJC8fH9eEBhg1PZY7SVjH68ntVl3jjToUOG/XksSyjBqaFojg/rySNZBg1NCYj
j9eSRiQaTUsRjbB/Xk8IlXBplKnB/Xl3BrGocf17eQaDqH68dA66TUiFG0n9eX0Ooax+vMZ3
VNH0blf15fRZXX+vGGoYp10MV/CW8ZGK1156ivQxw22e7aN9Irrz1156tpjKDnY164OKibUg
Y0TgZNNfNns1C5dAx2S3ipuG+jfP8UL5/jZcymJcire6aR9J2XNw0RGKtZ2lznZLeOrlRUDm
RAx2SXpDYWreQyJqNMcDNdeeuvPUF20j6T+E1wsVNeyelC9kqCfpRsmu2Ryorrz1156tpTKu
TslmWMZNPfP/AFoXklRXoO59r3rKxArrz1FeBjhtrtoXVXXnpG1Lq/CZ9CahXXnoX7eoqGdZ
eH4NeuDiuvPXXnqO8dmA2XM7RYxXXnrrz1byGRNRqRtKk1156689Q3aybjsuZjFjFdeeuvPV
tKZVyamcohYV156689Ws7S5zslvQNyV1yWkvmHiqKZZBldlzMYgMV156W/PqKjkEgyuySZYx
lqa+c+GuuS1Fehtz1x2PeuGIrrz1HfA7moHOy5n6IbqhvGZsNtnuJImxVvc9IcNWcU182d1W
7u66m98v48HUPwuPMaobQOmqmGk4qDyxnZc75TUForpqNXEQjbSKsPCdj+I1b+WKvJ/6Lstv
KFXT6E3Uil20ijZKFzmhxoVfeCrPzdl/xFWHE7LjzDVp5Qq8nwNC7LPyqfwnYLFPmo7RUbUN
sr6FLUSWOTUNkMZemsUI3VDF0a42Tn+Q1DaK6ajU8YjfSKsPAaY4GalkMjZNQWeoano2UZ4V
LEY2waspc9g7JfGajtA8erNcDUXgGdl9Ju0Vj1qxkyNB/C68o1GupgtXFr0Y1CrTzfwfiajs
lZQaltFRC1Q+YNl/6VbQiU4NdRT5qKIRrpFT+W1KMnFGxGNxrgaibUgNX/AVbwiVsGuor81D
EIhpFXXlGo11MBXUE+ahgEXCr2XHYFQxGU4FCyjFT2mkakqKQo2RSnIzV/4RVvEJGwauIOiN
WHE0x0jNSSF2yags9Q1PRsozwqWIxtg1ZS57B2SeM1FZq6Bs1LH0baasmymNlxJret4NRPrX
OyeLpFoEo1T3WqPC+tW8XSNQGPfLlNcZ/CfzDSXLoukVGAzdo0oAG7ZKcuTVuMRir7zKsPCd
j+I0ZujgHzUMZlbFSDSxFW3lCrxNUe6o30Nqpr1WXGKHGhV94KRyhytdbl+aeVpPEasOJ2XH
mGo5ejgBpVMrYqZdDlRVn5VP4Ts61L81aTPITq23p/jq3GZR+LnLE1CMIKvPNqw8Bq6OIjSD
LAUNl8vYzVqcSjZL4zS3LqukVEoZ+1QrNTPrcmmg/gxUD6HB/C68o0jaTqFSXDyDBqxVfF6/
g3iNQ+WKuvKNQ+YNl/6VHIyb1rrUvzUZyoJqfy2pTg5pr7I3CgCTUa6VAq/4CkkZDla63L81
EcoCauvKNQ+YNtycyGrEdjOwjO6mGGIq2OYhV/4RUUhjOVqSVpN7VZqoTdV2cRGoxlgNt8Oz
mrU4lGyTxmorwIunFSOXbVVmmlMmriTRGTUCa3xV7HhtQqxk/ptvYwDqGy2jCJu9+lXS5G24
8xqt7eN4wSKmQI5UVaHMdTOEQmlGTSjAxV95lWHhOx/EayX3Vbw9GtS+M1beUNk2nWdNLbOy
66FCr7wVbIHfDV1SL4q7iWMjTVhxOy48w1kndVtD0a5PGrnzTVn5VP4TQoWkWOFRwrH4dt2u
qOo30NqpHDjI2zvoQ0o1NihV55tWHgNTrqjIoHBqKQSLkbL2UHsCrNcyZ2S+M1DbxtGCakUK
xAq2OYxmruTQmzp5PnZaSa023XlGoRqcA1PbxqhYVAxVxj8G8RqHyxV15RqHzBsv/SrSNZGI
auqRfFAY3VP5bUBk4oWDfNQ2yx79l/wFWkau2GrqkXxSjSMCrryjUPmDbdpiSrKUDsHZLIEX
JriahXSgFX/hFWsau+Gq6gRBlasj28VOuqMigcHNRSCRcjZeyg9kVZLmTOyTxmksy6hs1HZK
py2y9ky2n4pXK8KaRm4mo30NqoHIzTEKMmppTI2aeJkAJqym/offr9MPnbP5jUJHG4GkRpDu
qKPQumrpj0hFWcJZtR2X3mVYeE7H8Rqzg/8A0OyXxmrbyhV3NoXSONQRdI+KcYjIoUKvvBVn
5uy/4irDidlx5hqzg1ds7LnzTVn5VP4Ts6aT5qCVzIATtxmri2MZyOFJIyeE0biQ+tWLNvBq
5P8AIas4ctrOy882rHwHZc2xB1LSuyHs0bmQ7s0iNIcCoIREuNkvjNCVwMZqONpDgVGmhdNX
kmp8VawKyamFdWi/61dwBRqUVZyaXx87bryjQ3U0jNxNWkBLaj+DeI1D5Yq68o1D5g2X/pSs
V4V00nzVmxZN9T+W1J4h+F/wFKxXhXTSfNWbFlOqrryjUPmDbcQ9KtMhQ4NC5kG7NM7Pxq1t
jnU2y/8ACKVivCizPxqzgK9ttlzbEHUtI7Id1G5kPrSRtId1QQ9EuNknjNW3ljY7aVzW92/9
pbaPG8V1aL/rVxH0b4qyk1JirybPYFWsPSNk8KliEi6aIKNVvL0i5q9ZteKsXOdPvd8uUztM
SHiK6CP4oKBw2GFCckUBjhsaNW4ilRV8I2dDH8UN2wwod5FAADApokbeRSoq+EVxroI/jYyB
txpYkXeBsaNW8QpY1XwjYYUO8igANw2GJCckUqhRgbOgj+K6CP4oQoN4H4tbxtxFC1iHpQAH
CjChOcUBjY0SNvIpUVfDtaCNuIoWkQ9KCheG0woeIroI/igAOGzoI/igMbhsIB3GuhjHptIB
3Gugj+KEKDgPx6CP4oDG4UQCMGhCgOQNjIreIV0EfxXQR/FKgXhRGdxroI/j8GRX8QroI/iu
gj+KVFXw0QCMGhDGN+PwZA3GjaRfFLCi8BtZQ3Gugj+KEajgPwaCNuIoWsQ9KVQvDaYYz6UA
BuGwqGGDQhQbwNrRq3iFLGq8BXQxn0pVC8NjRI28iljVfCKu2CrwqyiI7Z97nXVGR+gCAePv
mM7qcYYj9eXIxKf15fD+T9ef8gO0D+vP+Q9Od6RPmukT5oOp4HYWA410ifNdInzQIPDZmjPG
PWllRuB2Egca6RPmukT5oMDw2Egca6RPmukT5oOp4Hbmg6n12l1HE0GB4HYWA40GU8DtLAca
DqeB2E440HU8D+LSovE0LiM+tZ2dInzXSJ810ifNB1PA7SwHGusR/NK6twO0sBxrpE+aDA8P
w6RfnaWA4mg6ngdhYDjQdTwP1f8A5DwjnJPCdmhvirZGEgyNn/IelAE8K0N8VZjEe+pJBGuo
1LM0h30sTtwFaHU1ECFAar7y6AJ4Vob4qxBAOdl75dAE8KKsONWvmjbeyYXTQODmo31qDsu4
da6hUUhjbVXSDTrqWTpGzVpDoXUeO2+8Aqy8zZdz6jpFWfmj8Lm6JOlaVWbhRhcbyKsQ2CTU
vgOzQ3xRUjjVl5uy4uOiH+0zs5310MnxQyhq1udfZbjsv/EKAJ4V2lq0uC/ZbZdSaE2W8mtM
7LiLpFpWKNmo5A66quZekarOHHbP1e/8A5yTwnYLyOkkVxldl/6VaSKjEtXWofmhvFXzbwtW
kWtt+zGy+8urZwj5autQ/NKwYZXZfHsgVZD+SrzyqtfNG24k1vUkJQA/NWMnFNt1DobIoSto
0VaQ62yeH4X/AIBVl5lXU+hdI41g4zVn5o23DaYyaA1HFRRiMYGwDFS+A0vGhV94BVl5uyd9
chNWcI06zsuoQ65pG0nIoHIzV/4hVh61facD5q080bLyTU+PijCRHrqykw2k+u28hwdYpJWV
Soq3i6VqAx9Xv/AOck8J2G1kAzUblGyKByM1f+lJGz+GurS/FRjCgVfD+SrA8R+F95dKhY4F
dWl+Kt1KxgHZfN2gtWC7yavPKq180bLmTQlJjV2qnnjkTAqJ9DhqG/ZeyALo2WUgK6Pwv/AK
t5BG2o1lpXq4iEcIUVZ+aNt35RqI4cfhL4DS8RsvvAKsvN2P4jVqcxDZIcKdkfhFX/iFBiOF
dpqtYCg1HjUj6FJrOTk008Rj0UraTmkbUudl1IETHzssZAOx9Yv/AADnJPCdhvU07qAyaUYG
Kv8A0q1lERJauux1FKJBkVeRal1Co5DG2oUl5GeNPeoOFI2oZq+8ureQRvqNddjqKZZPDUs6
x+KpH1tqq3uI40wauLlJE0ioXCOGNRTLL4avZNTaajt5HGRXU5finjMZw1WcmpMVI4RdRp2L
tk11T+L/AGkco2ajcOuobb/wDZaQaRrNX3l1Z+aNrrqUinUocGoLwAYejdxD1qC4Eual8Bpe
I2X3gFWXm7LuLS+oVbXHRHHpXW4vmri61jStW8XSPsv/ABCrFQ2c0EUcBsvpP6VHA8gytdTl
qSJo/FVjJkaKYgDJqaUyNmorXMe/ia3o1QS9Iufq/wDyB3DnGGQRXUpKFlJUFqI952XcLSY0
11OWupy1axNGuG2TWWTlKNrKPSks5DxqGPo101dRtImFrqUtdSlq1haPOqr/AIio4Hk8NdSl
rqUtSRNGcNVj4WxRtJScmkXQuNl1bmTetW0Ekbb6uYpJDgcKt7Qq2X2T2hZspVrFJGcNw23U
TSLhahs2DZfZcxtImFq3tnR9R/Ca3WWms5BQtZT6Vb2vRnUacZUils5c7LqJpFwtW1s8b6m2
OgcYNSWTDw11aX4qOyc+Ko4ljGF2XUDyEFatIWjzq2y20rtqqCPo0xsuYekXdUNvLG+qrlJH
Glais21dvZc2xc6lq3hlib6v/wAgd49unthKeNQQdFtmthKc5qCDogR+ib4/yY/Xlycyn9dk
4GaY5JP67uG0xk/ry/bshf15ePqk/XbtpUmmOTn9d30mF0/ry4k6Ryf13dy6E3fry5l6R/ft
QHGjPGPWjeRijfr8Ub/4Fdfb4rrz112SuuyV12SuvPQv29RQvx6ihexmluIz60GB4fQM0ZUH
E0buMetG+T0o3/8Aldfb4rrz112SuuyV12SuvPXX2+KF/wDIoXyetC6iPrQdTwPP3k2hdI97
aVF4mmvkHCmvnPCmuJD60WJ78EjhS3Mi+tLfn+wpLuNqBB4e8FgvGmvI1pr8+gprqQ+tF2PE
9/mlmdeBpb5xxoX6+o5t3CLqNSOXbUfeHmROJp77/qKe4kbieYV2XgajvWHiqO6jf3NnVeJp
75R4ae7kaiSePuN3P0h0jh7tnFSXiLw31JdSPz0dw6cDUV4reLdQOeHt0lwiVJeu3h3USTx9
zvLjHYX3UnFS3qruWpJnk4n2KOZo+FQ3avuO72uS5SOpLp391urnoxpHGic+6S3Kx1LO8nH2
aK5aP/yoplk4ezySrGN9TXbPuXd7tc3IiGBxokscn3NmCjJqa8Lbk9pBK7xUF5nc/ss94F3J
TMW3n3a4uhH2V40SScn3OadYhvqWZpDv9sguTHuPCkcOMj2F3CDJqe6Mm4cPd7i8x2UrOfc7
i6Ee5eNMxY5PJAE8KjsmPipLSNaESD0rQvxRt4z6U9iP6mpIXj48rFK0ZyKimWQbuflmWIZN
SytId/uzuqDLVPdtJuXh7pc3WnspWc8lDA0p3VFCsY3fmRncans/7JyqOUORUE4lH+87NMIh
TyFzk+7TXipuXjTytIct7pdXOnsrycMJlbFIgQYHdXVvntryqsVORVvcCUf7zc0wiGady5yf
dZbhI+NTXbybhu91ubjoxgcaJzyQGagi6Ncd5dQ9G2Rw5VWKnIqCcSD/AHmZJBGuTUkhkOT7
pJcxpUt477hu92mlEa5pmLHJ5Ozj1Pn4725j1xnlkcocioZRIMjlycDJq4mMjf57kzqvE1Jf
KPDvqS6kf193JwMmp5ukbPKWS4TPfSrpcjloZTE2RSOHGRy15Pk6B7g08a8TT36jwinvJG4U
WJ4+83s39BytsMRjvrsYlPL2s/RnB4crcTdGvtZdRxNG4jHrRvYxTf8AIf8AUU19IaaV24n3
yaTo11UTk5PK2/ljvrzzTzFnPkaDyk8vSPn2nppPmtTH1+hXkuptI5azbMffTtqkJ5hWKnIq
GUSLnkryXSukev2yaTQhNE55axfDFe9lfQhPNW0vRtyU8mtyftl7Jk6eXRipyKjcOuod5ey5
Ogc3Zzal0nkLuTSmPthOBmnbUxPMWs/RnB4d3cTiMf7ROd55uJyjZpSGGR394+p8fH2y8fTH
j55q3utHZbhQIO8dxPciP/2ncucnnbKX+h7520qTROTn7ZfNltPNxTOh7ND8rud1Okc/G+ht
VK2oZ729bEePtsranJ5u0TVJ+d8mV1ewWMmRoPe3zZbH2yVtKE85ZJhdX5yLqUiiMc/DJocG
h3lw2qQn7ZeNiPmwMnFRrpUDuLpNMnsFpJqT/wA7tjgZonJz9svzuA5uzTU+e5vkyur2Czk0
vj57u4OIz9tvj2gObskwme5lXUhFYxz6nBzSNqUHurw/x/bb0/yc0q6jilXSMd1dJpk9gsny
mnur49gfbbrzTzVkmXz3d8mV1ewWb6ZMd1f8B9tufNPNWaaY8/PdyrrUisY59DpOaByM9zf+
n225808yi6mAoDAx3l0mmQ+wWraox3N/6fbbrzTzNimW1d7fJlQ3sFg3Fe5v/T7bd+aeZtE0
x97KutCPYLNsSdzf8B9tvR/JzEa6mxQGN3fXSaZDz8ZwwPc33gH22/HaB5ixTLau/vk7Or2C
I5QHuLwfx/bb8bgeYtU0R9/KupCPYLM5j7i4GYz9tvRmPl4U1uByNymmQ8/YHskdwwypFH7Z
OuYyOXsU3l+RvkyA3P2B3kdzMulyPthpxhiOWt00RgcjKutCK4c9ZH+Tub1cSZ+23a4k5WBN
bgcncpokPPWpxKO5vl7Ib7bfJuDcrYpxbk75MjVz0HmDuZ01RkfbZ01oRysCaEA5OVNaEc9H
4h3UyaHI+23CaHI5O3TXIBytymiQ86vEd1fJv1/bb6Pdr5OxTcW5W+TcG51eNDh3M6a0I+2u
utdJphpOOShTQgHKyprQjnRxocO6uo9D/bb2LDaxyNqmuTl7lNEh5wcaHDuruLWmfj7bKmtd
NEYODyFimF1cvfJuD84vGhw7u4i6N/tt7D/cd+Bmo10qBy8qa0I5xOPeXMXSJ9tZQwwaljMb
aT3yNpOa6+/xXX3+K6+/xXX3+K6+/wAV19/iuvv8V19/iuvv8V19/iuvv8V19/iuvv8AFdff
4rr7/Fdff4rr7/Fdff4rr7/Fdff4rr7/ABXX3+K6+/xXX3+KY5Oebj8Q727h0tqH225h6Rd3
0KDzB3roHXSakjKNg/bbu3/uv0G1H8o765g6Rf8AaIx9s41c2/RnI4fQLMfy9/d2+e2v21lD
DBqeAxH/AD3+xHaJ5C6tv7r9tZQwwantzGf89mSNn4cxYDieRubX+6fbSoYYNT2pTevD2SC2
aTf6V0YRCF5ixGE5K4tNXaSiMbj9tns89pKII3H2ADO4VBZ+r0Bin8J5i2GIxyc1usn/ALUk
TRnDfbZYFk41LbtHz0Vs8lRQLHw2v4Ty4pBhQOUZA4w1TWZXenPRxNJwpbAY3n6fLZq29akh
ePjzUdu8nCorRE3n8ZfAeXiGXA5eW3SSpbV05pI2fwiorIDe9KoXcPqJGeNSWaNw3VJaunKh
SeFR2bnjuqO1RPzn8s8vZrmTmZLZHp7J18NFSvHlUtZHqOyVfFQUDh9WeFH4insR/U01pIPS
ijDiO+WF24ClsXPGkskXjSqF4dzdH+I8vYLxbm2RW409kh4bqeyccKaJ14jvljZuApbOQ8aS
xUeI0kSJwH1wgHjTW8bcRRsozRsB6GjYN811F66lJXUpK6lJXUX+aFh8mhYr6mhaRD0oRqOA
729P8fL2a4j58xIeIo2cZo2C+ho2B9DXUX+a6lJXUpK6lJXUXoWB9TQsB6mhZxilhReArH3m
/PZA5eMaVA/Ut+e0By1uuqQD9TXhzJy1ivaLfqaU5cnlrNNMef1LIdKk8soycUq6Rj9S3jYj
5azTVJ+pr5t4XlrFMLq/U1y2qQ8qBndUa6VA/UsjaVJo7+VtE1P+pr18Jp5ayTSmf1Ndvqk5
WNdTAUowMfqWR9Ck0TnfytjHk6/1NfSbtHLQR6EA/U0z63J5W0j1v71NdaG0/bLuTSmOWtY9
Ce8u2kZNM2o5P2y6k1vytvHrf3q+l3aPtlzL0actaRaEz8+8s2kZNSPrYt9suZdb8rbxdI/v
V7Lu0D7ZdS6Exy1rFoTf7y7hF1GnYs2T9rJxvqeTpGzytrFrf3q8mydA+2Xs2OwOVAzuq3i6
NMe8zy9Guazn7XLII1zTMWOTytlDk6z7yTjfVxL0jfbLmbpG3cOVjQu2BSIEXSPebyfHYH2y
8nx2F5azh0LqPvM8vRrmmOTk/a55hEuaJ1HJ5W1h6Rsnh7yzBRk1PKZGz9rZgoyamlMjZ5VE
LnSKijEa6R7zdz6joXh9sup9ZwOHLWkGgaj7zd3GkaF+2Xdx/ReWtINZ1H3m4nEQ/wBokk5P
2u6uNA0rx5aGIyNgUqhRge8SyiNcmncucn7XcTiMbuNEknJ5VVLHAqCHolx7xJIEGTUspkbJ
+1zziIf7TMWOTy1rb6BqPH3hmCjJqaYyn7XNMIhmncucnlrS3z2294ZgoyannMp/z7XNMIhT
uXOTy1tb9IcnhQGPd2YKMmp5zKf8+1zTiIU7lzk8tBCZTSqFGB7uzhRk1POZT/n2ue4EQ/2n
cucnloojIcCo4wgwPd3kCDJqacyn7XcXIj3DjTMWOTy0aFzgVFEIxge7yyrGMmpZmkOT9ruL
rT2UrjyyIXOBUMIiHu806xD/AGpJC5y32rOKuLvPZTl0QucCoIBEPd57oJuXjTMWOT9qdwgy
anuTJuHDl40LnAqCARD3e4u/6p9rmnWIb6lmaQ5PLxxmQ4WoYRGPdmcIMmp7kybhw+1z3YTs
rRYscnl4ojIcCoohGMD3aadY6llaQ5P2pmCjJqe7L7k5iGAymo4wgwPdp7wLuSiSd5+1S3Cx
1LM0h38xb2xk3nhSqFGB7q7hBk1PdF9w4cxFE0hwKS2RBjH1HhU95jclEk7zzFvaZ7T0Bj3W
a5WPd61JK0hy3MQW7S/+UkYQYH1GWZYxk1NcNJzCgscCre0CdpuPurMFGTU14TuTmbe0Ldp6
AwMD6jNeY3JTMWOTzEcTSHAqGBYvdZrlY6klaQ7+YAzuFQWmntP9RlnWPjU1y0nMwWrSbzwp
ECDC+6M4QZNTXhbcnMxRNId1QwLEPqBIG81Ne+iUSTvPMAE8Kgs8dp/dZrtU3Lxp5Gc5PMwW
pfe3CkQIMD6hNdLHu9akmaTjzMULSHdUNusfukkyxjfUt0z7hu5lVLHAqC0C72+oSSrH4qmu
2fcOagsy296VQowPc2YKMmpr30SixY5PMw27SVFCsY3fT2YKMmpr30SmYtvPMxxNIcLUNsse
/wBfdJbxV3LvqSVpPFzIUtuFQ2eN70Bj6fLeKu5aeVn8XMjfUNkTvelUKMD3OW4SOpbl5P8A
zmobZpN/pUUKx8Pp8t0kdSXDyceait3k4VFbrH7nJMsfiqW8Zty80kZc4WobMLvb6heawuV5
pUZjgVDZAb3oDHD3OXVpOmiSTv5nGahsy296RAm4fUWUMMGpYzG2nlwM1DZFt70kaoML7teQ
6TqHMRWzyVFbpHw+qXUWtcjjy0Vq71FAkfD3iRA66TToUbSeVjhaThUNoqbz9Xu4dDZHDk4r
d5KitUj97vIdQ1jk0jZ9y1FZAb3oADh9YljEi6TTKVODyEcDycKitFTxb6x77cxdG3IIjP4a
isfV6VQu4fW7yHI1jvo4Hk4VFZqu9t9AY9/ni6RMURjd3qoz7lqKx9XpUC7h9dIzU8XRtju4
7Z5OFRWaLx3/AEO8hx2x3aRM/hqKxHF6VAvD7BcRdIvcx2jvUdqifRWUMMGpY+jbT3EcDycK
islG96AA4fY7yHSdY/EKW4VHZMfFUcCR8B9Iu4da5HH8o7V3qO0RPszoHXSakQo2k7Ehd/CK
jsf+9LGq8B9LuodDZHDYqFuFR2JPiqOBE4D7TcW/S76jtET/AGgMfTZYxIuk1HZKPFSoF4f/
AGGP/8QAUBAAAQIDAgURBgUDAwQABQUAAQIDAAQREiEQIjFBUQUTICMwMjM0QEJSYXFyc5Kx
FFBggZHBJDVicKFDk9EVU4NjdIKiBoCwsuGEkKCj8f/aAAgBAQAGPwL/AOh76sIedUtDTtEA
5svKyTkELZ1FlQptBoXl5IdmNU5pK7YoG05BysOSzqm12wKphC/9cXjCuSHptWrS1hvm0iUc
cUVLUipJ9wOOy7hbcChjCGFE1JQCfp8LySZJ0NuPuWKkVjj8t5f/AMRqguadC3mFqSCBoEa5
7cmXaBpbSnGVDErqi/7TKTJspcOYw2lhNuafNlsRr/8Aq1JjLrWaHmpoWJuWNHP8w+3qc97L
JMGyXc6jGqnsmqBQ8yvGr/UMPys4kJnZY0X1xMM6nzHssnLmyXc6jEuxPzHtUnMmyHDlSYZl
5RNqdmTRHVGvf6xt+XW+bEsFhK9Un8UAZKxry9Vyh4363mhtybsuT68QBOQmPaF6q608q8NA
XCJiRnk0nZbfHpRN6myTyENJAxlDeXR7cNUDNtI36FDNDMyjeuJrgSiRmEsLrjKIrdAnhqoq
abQRriFiGZ2TUELdKKEiuWFThn5d1KE2ygopCJiTKWJtfSyZYlJNc6zrkyaJIQKekTc3qvMN
vNoTiBApfHtitUPZG13ttpGaFakaqELdpVt0c6JSSkFJ25vIofzCppvVUuuIxi1S6EvqFl0Y
qx1xNrSaKIs/WGWdRpJBaSMZ5260rPSDqdqlL+zzeVNMioY1K1NoJp69SzzBHt3+oe1IRe42
oZo/1SmIUVCevRHti9UDKIcvQ2kZomGVTTRmgoa07TNEpKLnWS5NGiaIH+ImX9V5lpxlCKiw
IXNNTfsUnWiAMph//UJtL8qlNUrzw7MS837FJJNlFMqoTqVqk5r4dFWnok0yTgQ887YvFY9p
fnWSi0E0Sgf4jXSb7FqPaWJ1lLdojGQP8RO+3Oha2HLNQKQ+ZKZ9kkWVWAoZVQzIaov+0MTH
Bu5wYkJWQUmr4OKoQqZRqqXHU42tUuguHFmUYiu2FOK1aKXcyEpxYfbm+Myy7CjpwN6mamK2
0G087mQIRLSC6SsqdvepcvqhPiCGe4InewesMTDm9bZrBnBO+xSyuDSmHm5+YS+2ODXnjVZl
5dpuXcsoFMgj2fU83tka65SoHVCJmQc21sWlJs1tiBOIvmVYgaz24XPaqOW3aW7IFKdUe2Gf
9jaXwaEjNH+kaqKDi1CrTw50NLlHLDy3QmtKwqbenWS2mlwSK+kInncZ0oFBpUYE25qn7MV4
yWkjJD2pWqVPa2rwsc8R/p2p8whsa0F4yYmF6oTTTiA2bNgZ49om3Apdo1VSkSzEqbMipdit
nfwlbaLb7qrCAdMKnXZphKBzAkXRLOLNVrbBP0h2ZUKkXJTpMCbd1SMtrl6W0jNDrc68hcwK
htYhTp1aOvi+wlOLCvaOMMqsL64nGW5tLLDTpTrlm/shlyamvbJFw2VE5obEhMpYKjUrIrdC
J3/U1TbIUNcQsQibQm048BraeswZzVCdxVEfhwLhEvOKmva5IhNpBF6YSvU55LbjoBStWiFz
yNV1PlrGU2oXUj/Upc2HVJSdNL4lnXDVa0AkxPSS11l2mwUppE7IqX+GaQClNOyH5iXVZdTk
NIbn3sZetJPaowJxeqPsocvQ2kZoc1J1ToZlIqhwc4QzqfqdMIbttW8ZMPzOq0005KtoJogX
wqbROexSpO1pSMsN6maqLDyH+CewansSCk1fqLKhlgzCdVrTwv1oC6FlwWZpo2F9sKWvVooc
zIQm6JmWnDWZlV2VK0xISWp7yW1zFa2hWJBudm2ltTDoRRCRGpiWF2Q+9YXdlEF04zqrm0dI
xNLnFVWhyyLqUh6R1Md9nl5e5x7rhEy9N+2yRNF1yiEzGpjlF3OAdMaIZ1QkcssfxMtS+ETD
CqpV/HvnUf8A7mPlGrXjL9ISK321RqXItG1Ma9aNMwjUacc4BpVFRrttOt0rarGrk0zwLmIk
6TEzJLITMtOGqTlMavEmg17/ADGq80xwFmzaGQmJ2V/1N+Ufbc4NB33XDImdV33bKqpSsxqT
OPcX3tdBi3aFjLWsajaoVC5RC71DJAcQsFBFaxqbOtkOS7T2MU5IS6hYLahWsapTTF7CU2bQ
yExqnU/00+kTWuEVWiykaTEr7UsNXVxzSApJBBziNT5BuYMs1MHHdELUjVJ8rV/TW5W3Gp//
ABekEr1XdsBFbK97DStaS3YxKJyRqD3jD1jmEKPZEqtpQpYAI0RIoYxvZk7YoRqXU02ow686
oBCU1viYfIol50qT2RNJQKqAtUiV1qgsIsqToMamNy+M6ze4RmEJtTTkqh9ACXUwoPauzJaI
vtG6BKsqLiWCFV0isS7jKhSwBTRC0IWlSkb4A5I1B78Trbe/Ld0MNoIts4qk6InJVtY9oLRx
Qb4Ib1WmJdbaiCyg5Il5h7VR6YeYxkpXGpUi0bWtL1xdM0f8qIWtSgFFqiRpNIlgoUUuq/rG
raRlLywImGRqrMSrrSzVpB/mJZcxqs88tpVtKFxqJU5jC3XVAISKmsasapNJpbWVNwjVCa1W
f15YtFQcoERqtRzXRrwx+l14JiWmKnU/VG4P50nthWpE1Sw4bTD3TgeIIZ7gid7B6wEN77WQ
YlQ0oVbTZUnQYU0FpLibymuSNWpeVSVTsy/Zb6uuEo30wt5CnV6THtD5ohCPrDf/AMQKlR7K
Xres9FOmHnZY2kqAXdoiVU0oYqAkjQY1NaYNpUuKuEZo1L1NbNpeu21gZhEz2p9Y1PcSKpZs
KUOqkMutKBQUiC4xe3LtWVqGSsf/AKaH+4fSGdRZKoU4sl5zopj/AOHZdhNEIJhS3XdZLBto
X1wXZkN+xGl+RRiT8JPpDbiRVLLoUrshl1lQKCkZM0Tj8qtKnWsW6+yYRPzGrD+urTaKw5QJ
jVHHt7dvtMarCt/tJhuTTRUw84LKRljUnUoTJlm3UjXHRCi3qk8Vq/pLXW3GoMyRVpmwV/QQ
XWlBSFFJBEWFkW3WkpSnrjUiVQ4WFP0StzoiHXhqq/rhRznKhz5Q33B/98S7iNW30JUgEJGa
J9l59T7iWr3FZ41Qbl5tcqoIBtIz3CHnntV3n205W1ZDEmpIqGw2pXZSJd1pQsWB8oZMuapl
2qLUIlP+3/zE6hvfWIlg2RabFlSdBjUeVYNp1tdpVM2DUIk0FowpxxYShIqSY1d1TaTiqUVN
wNUJvVV/XlXmy5QIjVjbtdSFDbTzst8JUFjWZNvfVzxqJRaTSY0xqO8TtaH7VRB1Xm0kS6Lp
Zs+saqf9yqNVJF42ZjXbQrnEPNKI1x7FQmJdyaOMhoYucnRExqvMo/G6oXMyw/xC1vHb5g21
JzJ98y5etbQu2myc+CeSxao7aWbRz0hMyidmJdwqIOtmC/aW/Mn+o5lhTEwi22qLA1RmvZ/9
qt0Jl5ZFlsfzHtKHHJaYzrazxqmyudfSllyybP8AU7YDEsiynOc5j2lK3JeZ/wBxvPCJl2af
mXkb0uHJBYmUWkH+Isf6lN+z/wC1WBqeWqywFKRYRqjNJY/26x7AG6y+cKzwUtaoTTbB/pA3
QGJZFBnOcxqi2p1xooQlQU2b8kJdm5p+bsZEuG6FNvIWQN4lvLazRKsv8KlN/VAbmkVpkIyi
FtlLirV1tSqkQ3qe5b1hulKG+6BbcmVp6KnLoSywgIbTkAiVm3LWuyxqihugpUKpOUQtUrOT
EqheVCDdCtZqpxe+cVlMany7ilJSpo3pywPaZ+afaH9NRhLTSQltAoAIochhbkpNvylvKls3
QpTdpby986vKYCJhN6d6sZRAD2qM06yP6ZN0azZq3SzQ6IUqUnZiVSrKhBuhYaKlrc3y1m8x
KzblrXZY1RQ4FPysw9KLXl1rJC3tccfmFihccMKmZd92UdVvi1nhT+vvPvqFLbhh6ZbSS86a
lSs0ezv2rFoKxTEsZgKUJfImtxgJAoBD+sWtuXbVaOeDNNOuSswcqms8e1LmX5h8CgU4ckak
y6ypKVpIqnLAExqhNPMj+mox7KlpPs9LNjqi3ZcKa11u3ixMGWBGvqtEHBYfbS4kGtFQ0pxp
KlNGqCRkjWJi1YrXFMJQMiRSHJV6utuZaQiWRe2gWb4U7KTT8payhvJDi0rcdfc3zizfD08h
KjMOmpKjk7I9nftWLQVimGEPlzW2bwgG49sFhSBrRFmz1QthkrUys1srNQIWuVm5iVC8qGzd
Ci1Vbq984vKYdnkpKphw5VHJ2QuVfta2vLZgSqk2mbNiitEK9nnplhpX9NJugty6bzvlnKqP
9SxvaLFjLdSFIORQpCxLJNV5VKyxKzTtrXJa9FDDQmFOWGzWwDce2DJuVDJ6N0NtJ3qBZEKa
cSFIUKEGFeyz8zLtq5iDdDkqElxDvCFd9qLdlxSegpeLDyZa1R1Vs1jVJ0TT0u4h9Qq2YEy6
65NPjIp3NARMorZyKGUQtopcUVc9SqqECTWi2wE2KKhx5iae1q0NpJxYl5qafdmlWQUpcyCN
YmW7SM3VC0lLi7QpVaq07IGpZt+zAUy35aw2yjetiyKw9Ppta+8myq+6HtUE2tfeFlV90Lln
rWtry2YTK0tNBNih0Qoy07MyzasraDdBSwCVq3y1ZTDeqJta+hFgX3UwLelZl6UK98GskKdS
VOzCsrrmXBqPLrJCXLQqIAe1RmnWf9smBKttgMUpZgrsuWSa63bxY1VMiheuTKN4PtDD0x7S
h9aarFqkPuNGZU6hBKBbrfGprU+l0KYqbOTPnhLaBZQkUAEP6xa25dtVo54D9pbEyP6jeWEz
EzMPTbiN7ruQQEPNpWkGoBENLcaSpTV6CRk9+FKrwbo1mWbDbegbJ5xloIW8arIz7m5NpaAm
HBRS9O6tzS2gZhsUSvRyhqZcaCnmt4rR7mc9naDeuKtKpnOxLMw2HGzmMBKbki4cgZfdaCnW
d4rR/wDtQkQtCnXMt18BBbClAb6sUS44VKOQGG0LNVAX/sTVagBFGhbOmMZdBoEawo3je+7F
tayTZNMsKUtm4Gl8b1X1gFDQK1fWENBki1nrhq6unVG1s/UxjMJ+RiyTYXoOFKS2VWhXLGtB
opurWuBKyi1U0hDQZItmla7BbYaKrJpWsKITZKc2xW7StnNHAH6xwB+sAawb+vCRrBu644A/
WOAV9YQ7SlsVpCl9EVjgD9Y4BX1iiqoPXFQajAtvWSbJpljgD9Y4A/WEO0pbFaQirZVajgD9
Y4A/WNaDRTdXLgDZbKqiuWOAV9YxmlJirS69XwpjrFdEUZTZGkxVaiThStOUQlY+fut/vQ53
4U4vImFOKz5OqGe3AV843JEFbhqoxaAsp0qiqSlXUIKVAhQj2Z016JwM92D3Dga70S/ewuLz
5BFYTXeruOxf7MG9T9YSbIuOnAYV2wlxCRZV1xvU/WGm175Ivh7unAlaUiihUXxYcTZVCpdR
qMqcD/fMa40BZrTLG9T9YabXvki+GPnGtt76N6n6wXHQLNmmXAnuwUtC8XxbWjF6oS4g0IhD
g5wr8I0tWlaBFE4ieqKnZWFHEX7rf70Od+NaQdqR/MB4jFJoIZ7cCW8yBAtb1N5wiYAxk3GG
1jKDAOmGe7Gu2bV1I4A/WEo1uzQ1yxL97ClgZEXmHlKyBNB2wUnKkwhWcXHYP9mAbSmkBCxr
az9MBhXbDbSkLJTogDW3L8D3dOBmriLkDPA1s1CRSsJI5oOB/vmD3zhY+cB1YJFM0cG5ClIS
RZuvwJ7sOWlAYueHBbSoqFAAcDAOWz8HVOSKIx1dUXqonQNysK36PdT/AHocZRwjivoICBkz
mJdCBRKTDPbgUekBCknnJwqHSMAaTCR1Qz3Y1tqlqlb4yJ80BToFDdcYl+9gW4rIkVhbisqj
Ab1pZVnMKdbSUhWYwpg5F5O3YP8AZgtBaCdEUyEQ2o74XGDCu2A423VJzwk6ycuB7unDZbQV
QbV7qsuB/vmD3zhY+cWG02lRwJh0OpsknAnu4UuPJstjMc/wbUmgghrHV/EY6rtA3RLg+cBa
ch90v96AlIqTAH9RW+MM96Ge3Al5IvRl7IStJopMAPbWv+IrrteoRobTkEBZG1t3nAz3YPcO
BrvRL97AlgG9eXsiw0m0Y4L+YKlNXDrhLicqTWEOJyKGF/swXWiaZKQtfSNYbrlVfBhXbDba
1G0nqjfK+kBxvemHu6cDBLSCbAzRipA7ML/fMHvnCx84Djm9oY3yvpAbbJtHqwJ7sOhaQoWc
8YraB8vgypNBFGsdX8Rjqu0bv7Oo3He+6XlJZWQTlpGvvJormg4Gg2hSqKzQypbKwkHKRgoc
kFyW8kY7Sh8oolCj8oq6NbR/MBtsUAwNFttSgBmEFTjSkizlIwNhtBUbWaGFKZWEhWWmBxes
OWcguhTjiSlatOAgw4lDK1IrcQIUy62pNnJUYXkIFVEZI4Bf0jgF/SAuZuSObFBkgwraHMui
OLufSOLufSEJWkpVoMOgXkpji7n0hlKhQhI2DxDCyCo5oKXElJtZDhZ1ttSqVyCOAc+kcXc+
kIUtlaU6SMCS20pQs5hDhcbUkWc4+C74KW8dX8Rjqu0DkIUMogK52f8AaegNtegRjKonQOSX
7xVx/aXGVjaIITiI0Dk+sqOOj9orS1ACCljFHSipNTyhLicohK05D+0BS1jq05otOKryqqsR
EWEVp+z2Ob9EU3qNA5VcKJ0mK0tL0n9oKqNTymjaaxadx1aM0UH7cWUipgKf8sWUJoP25qrE
RpjETfp/bmjaaxaXjr/bmgywFv3J6MWUCg/bnFGLpMVpaX0j+3NAKmAuY8sWUig2ZBn2aiPz
BmPzBmErSapUKg7JTrqwhtOVRj8wZj8wZj8wZhXsr6XbOWzuRJyCCNeXd+gxwznkMNsNvK1x
w0FU03OscfZj8wZj8wZgKGQ7JTr7gbbTlUY/MGY/MGY/MGYUZV9LoTls7slM1MoaKslqPzBm
PzBmPzBmPzBmPzBmPzBmPzBmPzBmPzBmPzBmC5KvJdQDSqdit51QQ2gVKjmj8wZj8wZhLbc8
0pazQAZ9x/ETLbfUTfFGw493RSMSRJ7Vx+X/AP8AZG2Sbg7qoop4tH9Yi0w8hwfpO6qaenWk
OJuKTmj8wZj8wZj8wZj8wZj8wZj8wZj8wZj8wZj8wZgJTPtFSrgNnrUzNNtOUrZVH5gzH5gz
BclXkuoBoSncQ3NTTbSzfQx+YMx+YMwh1pQU2sVBGf3FRAu0xdevpHcDD3fOGV8JPpsam4CD
KSyvwrZvI55wpl2R2q6IhMuwLhlOk7k4EnbX8ROFK0mikmoiXmRlUm/t3JfZCu3AIY7g9NiV
KNEjKYMuwaSjZ8504UsNDF56uiIRLsJolOfTu0snQ399zf8AG+w2OqHh4ZDxk+uztTDmPmbG
UwpDB9mZ/Tl+sWlqKlaTsrTDq21fpMJbn06830xvoDss6Fp/kbnPn/qncpbxE+uzHgp++GY8
b7DcHJl05N6NJhyZeNVrP0wyHhJ9whb1ydEWUig3Ew93zhlfCT6bFWp0ovxVj0wol2E2nFwG
kXuq369J3MsoVVqXxfnn2D2p6zvsdH33JfZCu3AIY7g9NirU6UXiDhVjP1YUS7CarV/EJZaF
V89fSO72eigbm/432Gx1Q8PDIeMn12Rlpai5s5dCIU68srcVlJ3IPSzhSofQxTeTKd8jcp0/
9VW5S3iJ9dmPBT98Mx432GzUtZolIqTBsn8M3cgffYSHhJ5fZQmpi0vGc3Mw93zhlfCT6bAy
0ur8W4PIIJJqTgQ00kqcWaACLSwFTbm/Vo6tzmJk5Ui7thS1XqUanYMTKMraoQ6g1SsVG4r7
IV24BDHcHpsDJSyvxKxjEcwRU5cCGWUlTizQARmVMr36+QTPVQfxhEyxretk0xjH9HzR/R80
f0fNH9HzQGJizbItYpwv+N9hsdUPDwyHjJ9djrbR/Fu739PXClrJUpV5JwhKQSTmEBbgEu3+
vL9I2+ZdWf03Rle80fh5taT+sVgq1vXmhzm9gh9hVlxGQwHRc8m5xOg7jMn/AKivXC2+jWrD
gqKqj+j5o/o+aP6Pmhx1Ws2UC0cbDLeIn12Y8FP3wzHjfYbM6myyrhwqh6bGQ8JPLq71vTFl
A3Qw93zhlfCT6YSrLMLubRC3nlWnFmpOAJSKk5BAmplNZtYydDdGZBBuTjr+2Fp1aKIeFUnT
hVKKO2S5u7u4r7IV24BDHcHphxaGZc3ifvC3XFFS1mpJwJQgFSlXACNfeFZxwX/p6uQzx/XT
DJ9YrsUeEML/AI32Gx1Q8PDIeMn12Dsw6aIbFYdmXTes3dQwpl5dFVHKcwgGyHJnO4dkp1gB
ma0jIrthbD6ChxGUYUO12pWKsdUJWk1SoVB2azoEOnSo4ZRGhtPpsJzwlemGW8RPrsx4Kfvh
mPG+w2Vhs/inbkjR1wVKNSc+xkPCTy0OP5OjFAKDdTD3fOGV8JPpgXMPG4ZB0jC5h45cg6Iw
pn5xG2Hg0HN17o46s0SgVMPzK8riq4GWEDGcUBDaWU40kKjsz4WVk0acxF7ivshXbgEMdwem
BUw6b+anpGFzD6qqV/GCghM9Np/EK3iTzeRTitLpwySNDSdijwhhf8b7DY6oeHhkPGT67BnU
9B32OvChpsWlrNAISilX13uK3AvtJ/FMio/UNEUOH2dZq5L3fLZvq0IME4G06VCEDQNhOeEr
0wy3iJ9dmPBT98Mx432GxcmXjipzaYcmXjerINAwkEUIwyHhJ5WEoFSYC3MZz03cw93zhlfC
T6Qt51VltAqTBVeJdG8RhTqhOJ2ocGg5+vdUyiDtkxl7uF2dWMVkWU9sKQoVSoUMTEseaq7s
wsrJ2xGIvcF9kK7cAhjuD0hb7yrLaBUmC4q5lNyEaBhTqjOIuytIPryJxWhJMOr6SicCE6TD
aRmSBsUeEML/AI32Gx1Q8PDIeMn12E09WqbVlPYMLk84MVm5HbuSygUafx04Utnevizs55eh
s4ZNGl1PrsZzwlemGW8RPrsx4KfvhmPG+w2BUo0AzxrbZ/CtXJ/V14fbphO0NnEB5xid8ZXr
hkPCTyqygfOLr1Z1cgMPd84ZUk0AaT6QZWXV+EbOXpnCJqZTSUQcnTMBKRRIyDdXlg7W3iIw
UGWGGaY5FpXbgYn0D9C/thVKrO1zAu724L7IV24BDSlGiQ2Kn5RrDKqSjZu/WdOFM7NJ/CoO
Kk88wALgORTbnRaVhlEaXE7JHhDC/wCN9hsdUPDwyS1qCUJdSSTmvjjzPmjjzPmh8tzjRXYN
AFZ4J04ZUUxli2fnuTcwBeyv+Dhlnug4DAOymdK6J/nDIj9ddjOeEr0wy3iJ9dmPBT98Mx43
2GwOpssrGPCqGbqwpaTc0m9xWgQhlpNltAoBE74yvXDIeEnlOhvTAQgUHITD3fOGX1OlFf0k
66sdmTDRRow3euENNJCW0CgA3V5QNHXMRGFqoq0zjqwzEsrnpu7YW2sUUg0OBt1BopBtCGJl
GRxNdmvshXbgEN6nSi8QIGuqGfqwkuGks1err6oS22kJQm4Acjmz0hZwyYzA12SPCGF/xvsN
jqh4e4oTpNIZR0UAblPDQiuEGJdfSQDspdnprr9MKD/toKtjOeEr0wy3iJ9dmPBT98Mx432G
E2T+JcuQPvCnFm0tRqTgQy0m04s0AhLKb3TetWk4J3xleuGQ8JPKLblzfrASkUA5EYe75wy8
20CZZ5CT3TTCiYZOTfDpCETLBxVZRoO6iUSdrl8vew+0KG2TBr8thr6RtcyLXzwvSCzvcdGz
X2QrtwtPt1Mq8kEHonRhS+0cXItPSENzDCqoX/HI2mv9xzCV/wC22dkjwhhf8b7DY6oeHuLP
fHrA3Kf8I7CT8JPpspZgf00VPzwzj3RSE7Gc8JXphlvET67MeCn74ZjxvsMDkw8qiECHJh3P
vU6Bh9umE7e4MQHmjDO+Mr1wyHhJ5OHXhi5k6YoMnIzD3fOFhh5NptbKQR8oUyqpbN6F6Rhv
JMsvfp+8JdaUFIUKgjc35lfMT/MOOrNVrNTgaQ6sNtlWMo5hCG0T7ASgUF8fmDH1j8wY+sfm
DH1hQanWVTDZtIFcMvMjIlWN2QlaTVKhUbJfZCu3AITLvpqhbY9IUw4MXKhXSGGw4SZRw4w0
dcJcQoKQoVBHIpWX6CbWGdmOxGyR4Qwv+N9hsdUPDwtstirjhsiOAR/cEcAj+4IcfdZSG2xU
0WMKVaDWGHBzkA7lOnSmzhA64YR0UAbKbWDcFWR8sKns7y9jOeEr0wy3iJ9dmPBT98Mx432E
VOSPZ2FfhWT5jh9rfT+FaN1ecdhO+Mr1wyHhJ5MHXh2J5KYe75wyvhJ9IUy5cvKhWgw5LvJs
uINMIkplX4ZZxSeYdzZ1PQcuOv7bprKzV2Wxflm2S+yFduAQx3B6QptVzyb0L0GFsPJsuINC
MKdT5pW0q4NR5p5FNKBxUGwPlhSvO6sq2SPCGF/xvsNjqh4eGQ8ZPrhmWumgiCNGFlNcdjEO
5NS4N7y/4GGUZ6Tg2Uw+f6aCYUs5VGuGUYzpRf27Gc8JXphlvET67MeCn74ZjxvsIOp8urbl
jbFDmjRhQwje5Vq0CG5dlNltApsJ3xleuGQ8JPJQ88L8yeTGHu+cMr4SfTBr7KfxbQu/UNEF
KhRQyjCnU6bXtqeDUc/VuKlqNEpFTD8ycizd2bo2FHan8RWyX2QrtwCGO4PTB7VLp/FNjziK
HLhEhNK/EIGIo84cgmJhWRtJMKWrKo1wADKYlWeg2BskeEML/jfYbHVDw8Mh4yfXYTTdMUqt
J7Dh9ncO1TN3YdyWEGrTGInCqYIxWE/zskywOO+r+BhlWMxVU9mynPCV6YZbxE+uzHgp++Ga
cyvLeo2nroIW66q0tZqTgQ02m0tZoBARTb13uK2M74yvXDIeEnkgeeGNmHJzD3fOGV8JPphV
qlKp8VI9cKVoNFJvBjW3TSbbGN+rr3DWEHbJjF+WfCtEsBiCpKo/o+aP6Pmj+j5o/o+aP6Pm
j+j5o/o+aFtOCi0GhwAjKIYerVdLK+3Yr7IV24BDHcHphVqjKpxDwqRm68KXG1FK0moIiiyB
NN79Onr3dvU9tWMvGX2YZRqlUhVo9g2aPCGF/wAb7DY6oeHhkPGT67BqfQL28VfZhqMogMPK
pNtDzDTuBYaV+KeFB+kaYqcKLYo89jq2TgSdrYxBhmJ5QuQLCdlOeEr0wy3iJ9dmPBT98NM2
EaozKdtXwYOYadlO+Mr1wyHhJ91mHu+cMr4SfTCUqFQc0a+yn8I6bv0nRhbmGVUcQYS+3csX
LToOzcsmrTOInClxQ2yYxz2ZtwTNoGJMC/twuSKzivYye3Yr7IV24BDHcHphUhYqlVxEW2xW
Ud3p6PVhRMsKotP8wmYaPeT0TuqlLWFPc1sG8w5MvGq1muGYnlD9CPvs0eEML/jfYbHVDw8M
h4yfXYOMOCqHBQw5LOZt6dIwpeZWUOJyEQlicIZmdJ3qoqNipqXIemurImFvvrK3F5ThDjif
wzF6us6Nk45Xbl4rY64JOU4EoSKqUaAQxL84Cqu3ZTnhK9MMt4ifXZjwU/fY6+8n8KyfMdEU
GQbKd8ZXrhkPCT7rMPd84ZXwk+mwcl302m1iFMLvRlQvSMKXkXtnfo0iG5hhVptY2L79cell
HbBJynBLy2ZSsbshKE71IoNweSBtjeOn5YWn2zRTaqw1MNmqXE12C+yFduAQx3B6bByWfTVC
x9IXLui7mq6QwhwXsqucRpEIfZVabWKg7mW2phxCLAuSqLS1FR0nC2y2KrWaAQxLJ5ib+s7N
HhDC/wCN9hsdUPDwyHjJ9dji3TLd6FfaFtOpKXEGhB2AS0+VNjmLvEbfJAnShUcTd+ojaJIA
6VqgpW+UNnmIu2CWGE9quiIRLMi5OU6TsJP2R2xrlq1dHGv/AFEJVNvFyzkwoeaIDiLwaRxr
/wBRHGv/AFEca/8AURxr/wBRHGv/AFEca/8AUQttczVCxQ4owpWnfJNRHGv/AFEca/8AUQh+
ZXbdKjfsB4KfvsESzQy746BDcswmiEDZzvjK9cMh4SfdZh7vnDK+En02KmVXOC9C9Bhxh5Nl
xBoRh1p01lHDf+nrgLSapN4OwbkkHFZFVduF+fWN9iI++40h9oDa1G0jswuyKzjNYyezYL7I
V24BDHcHpsSjI+i9tULZdTZcQaEYfZn1fhHD5DAUk1B3JzuJ2H+pTKb/AOkD67gjwhhf8b7D
Y6oeHhkPGT67LXEUbm05Fae2FMzLZQsfzuVlpNGuc4cggNMJv5yzlVsdT/8Ay+3Imu8rYDwU
/fClCBaUo0AEC0KzLl6z9twnfGV64ZDwk+6zD3fOGV8JPpsvaWE/i2h5hBBuIwp1Oml7WeDU
c3VhemF71tNYdfXvnFWsCG075ZoIYlk/007k3OIGMwaK7MLD9cStlfZAIyHCvshXbgEMdwem
yM5LJ/Eti8DnjYJ1Nm1+Eo+m5THYn0wBDLalqOZIhMzqkMl4Z/zAAFANwR4Qwv8AjfYbHVDw
8Mh4yfXZ61MtBYzHOIK5BWvN9A3KgofaW2odIbKzLy61deaEu6ortH/aRkgNsoShAyAbLU//
AMvtyJrvK2A8FP3wjVKZTeeCSfXcZ3xleuGQ8JPuypk2P7YjiUv/AGxHEpf+2IAAoBm2ZUqU
YKjlJQI4lL/2xHEpf+2Iuk2P7YwlDiErQcoUI4lL/wBsRxKX/tiApEowlQyEIG5lC0hSDlBj
iUv/AGxHEpf+2I4lL/2xAAFANhxKX/tiOJS/9sRxKX/tiKDJsyTJsEn9AjiUv/bEcSl/7YgE
SbAI/QNyK35ZtaznIviokmooyyhsfpFNytPS7TitKk1jiUv/AGxHEpf+2IsstIbScyRTYlC0
hSDlBjiUv/bEcSl/7YgKTKMJUMhCBuNl5pDg/UKxX2ctn9CqRiTDyf5jjj30EY63l/OkVblE
FWld8USAB1bhqf8A+X2wqW9LtOK1w3qTWOJS/kEcSl/II4lL+QRxKX8gjiUv5BHEpfyCOJS/
kEcSl/II4lL+QRxKX8gjiUv5BEqGGkNgovsimFrvK2Ft6XacVpUmscSl/wC2I4lL/wBsQABQ
DNuJUqUYKjeSUCOJS/8AbEcSl/7YgIQAlIyAfsvqf/5fbCrxDukp3MLXeV+1Wp//AJfbCrxD
ukp3MLXeV+1SfaZdt2zktitI/L5fyR+Xy/kjW5dpDSMtEim6BUzLNukZLaax+Xy/kj8vl/JG
tMNpbb6KR/8AxxOGb80cM35hFEuoJ0BXKNummkdqovnEnu3xxr/0MXTrY710bU+2vuq97J1Q
lXnUhOK4lKj9Y40/5zHGn/OYaf8AaHVWDelSjfDUw0aocFdx1iXeWhDAsmwqlTHGn/OY40/5
zDk5MOOLLpoi0qt2wlg084gFrmqpnjjT/nMcaf8AOY40/wCcxxp/zmONP+cxxp/zmONP+cxx
p/zmONP+cxOB15xdEDfKrsp5KJh1KQ5cAsxxp/zmONP+cxxp/wA5jjT/AJzHGn/OY40/5zHG
n/OY40/5zHGn/OYlFLUVKIynYe3yTzwKeEQlRyaY40/5zHGn/OYbeTMuqsGtFKJBhEw0cu+T
0TsVdkK/FP5emY40/wCcwn8U/l6ZhrujYrmHTk3qekYceVMui2a0So0Ecaf85jjT/nMf6hOP
PG1waFKP13AqbWpCi4kVSaRxp/zmONP+cxxp/wA5jjT/AJzHGn/OY40/5zHGn/OY40/5zHGn
/OY40/5zE2XXFrIcG+Nc26PvVo4RZR2wSTeYywxMJN7aqw28g1Q4mo3KeUkkKDKqEdkcaf8A
OY40/wCcxKAzLxBdTzzp2ZW4oJQMpMFuRRr6+md7B1yaUlHRRcIqSSevYWkLUk6QYG368gc1
y+A3M/hnevemApJBBzjZWm1qQrXBek0jjT/nMcaf85jjT/nMcaf85jjT/nMcaf8AOY40/wCc
xxp/zmONP+cxxp/zmONP+cxxp/zmONP+cwz+Ke3w55gcuW04KoWKEQ5LneZUHSMJ1OeViOXt
9R0bhMTJ5ibu2FuLNVLNTgZlkb5xVIaYb3jYoNhK+F99yne4Nlqh4m5SfZsKG8GPaWE/hHT5
ThBNTLOXLT94S42q0hQqDsFdkK7cCe2Ge4Ngpxw2UJFSYJBpLN3IT98PtDw/CNHzHRASBQDc
G06XRuc54g9N0bkkHEYvV27Bcms47GTs3Kf8FXphk/FT67Iuvqv5qc6oOuKsMZm05NyCSS7L
Z21HJ2QH5ddRnGcbH/kG7M98QOzl5W2PxLGMnr6opgS4g0Wk1Bht8cIMVY69mzqeg5Mdf2wu
6oLFycRGxlfC++E600tdOiKxxV7yGOKveQxxV7yGOKveQxxV7yGOKveQxOa60tFUDfCmy1Q8
TCFIYdUk5wmOKveQxxV7yGOKveQxxV7yGOKveQxxV7yGJRK0lKgMh2LjDybTaxQwpld7ZvQr
SMI1OmVbWrg1HMdGwV2QrtwJ7YZ7g2B1OllbWnhCM50YUsIuQL1q0CG5dlNltApuMonS59sN
ltClnQkVjir3kMcVe8hjir3kMcVe8hijrakH9QphnPEHpub0wvetprDr6zVTirR2DDpO1qNh
fYYruM/4KvTDJ+Kn12K5h45Mg0mFTD6rzkTmSNhZl2VuH9IiqkNt95UcMxFQ2hwfpVFl9lbZ
/UNgHmji89GZQhuZYNUq/jYWW0KWrXBckVjir3kMcVe8hjir3kMcVe8hjir3kMWXEKSrQRht
NsuLTpSmscVe8hjir3kMcVe8hjir3kMM/hnt8OYYHuD2lpP4eY/g4QlZ/Dv4qurr2TjqzRKB
Uw/MryuKrgQ2gVUo0EMSyeYL+3YyvhffDP8AfTuuqHiYZLun13VTK7nBehWgw5LvJsuINMFR
Hsz6vxTQ8wwq7IV24E9sM9wYfZmFfinR5RFTlwNsMptOLNAISym9w3rVpO5SSf1E4ZhXRb2M
t4f3wzniD03NqQQcZ3GX2bJok1daxFbjP+Cr0wyfip9dgSbgIVZP4ZrFQPvhCUiqjkAhMxqn
nvDI+8BtltKEDMkbAtvtJcQcyhCpjU2pSLyyftBBFCMIZcV+GfND1HTuT3cTh/5Ve5nZZznC
46DDsu6KLbNDh9ndV+Il7u0bFMog7ZMG/u4TNLG1y/8A92ylfC++Gf76d11Q8TDJd0+u7e0M
J/FtDzDRBBFCMDcwyqy4g1hD6Ll5Fp0HArshXbgT2wz3BgW+5vsiE6TDkw8q04s1wUF5Me0v
p/FOjyDc5FH6ScM8vQEjYyvhffDOeIPTcio5BfExMVxa0T2YENoFVKNBEk60L5cWHOvD7Mo7
XM3fPcZ/wVemGT8VPrsNZQaOzGL8s+wTPzSavrvQk80bgrVGVRRaeFSM/XsEWztrOIrcXu4n
D/yq9zjVJlOMi5ymjThamUZAaKGkQ280aoWKg4aw84DtaMRHZgoMsMtkUdXjr7dlK+F98M/3
07rqh4mGS7p9d3VqjKoxf6qR64UuCpZVc4nSIQ80oKbWKgiFdkK7cCe2Ge4IW66oJbQKkmC5
eGE3Npwp1SmkYo4JJz9e6Mo6LWGbc0uU2Mr4X3wzniD03JaEnbZjEH3w6+tO1y4r84el171x
NIcZWKLbNDgQ4g0Ug1EMTKTv039u4T/gq9MMn4qfXYOJBxGMQYU2xtLOOqKDcClQqDDrQG1K
xkdmEy5OI+mnz3F7uJw/8qvc6m1iqFChEOM/0jjNnqwnU15XW1/jC6UnbXcROFu0NqZx1bOV
8L74ZsTRVacUCAkVjFZfVHFHvqIxpd5MU9o1s/rFIttOJWnSk7hqh4mGS7p9d3KVCqTcRGuN
D8I6cU9HqwiRmFfh3Dik80wrshXbgT2w13BBkJZW0NnHI5xw646PwjRxj0uqEoQKJTcBuj/6
AE4bXTcJ2Mr4X3wzniD03JTaDVqXxR258Ldoba9tisCZtIxJgX9uF7U9Z/Wj77hP+Cr0wyfi
p9cLjh5qSYddOVaicOvkY8wa/LcmJsDGaVZPYcMq8Oa4IB3B7uJw/wDKr3QqwPxDWMj/ABBB
yjA282aLbNRDUyjKRjDQcHs6FbVLinzwh1Y22Yxvlm2cr4X33C3LvrbPUYTL6o0Q4bg6Mh7Y
qMmy1Q8TCGmpx5DaciUqujj8x5zHH5jzmOPzHnMcfmPOY4/MecxOe0vuO2aUtmu5OSzyaoWP
pC5d0d1WkYTIzCvxDacUnnCFduBPbDUnLq/EutipHNGFEu0O8rQIblmE0QgfXdZ1zS4cMp+o
WtjK+F98M54g9NxmJjnAUT2wVKym/BLsUxK2ldkADIMDyANsbx0YWJlPMVf2QhxBqlYqNnP+
Cr0whSTQjIY46/5446/54KVTjxScot7CUbHNbG5TqdCLX0wiJdzpIB3B7uJw/wDKr3T7Yyna
H8vUrD7M6r8PMXdhh+aPMTd2wtxRqpRqcDEvTErVfZASnIkUGzlfC++5J1Om1VSeCUfTZaoe
JuM92jc2pSyFTQNq10RhbTKkoWnGK+iIV24E9sETRK1LAUF9IYXZNSQmYXjBfS6t1edPMQTC
laTXABEq10WxsZXwvvhnPEHpuLUgg3Ix19uF2eWMZ3FT2bB9sDa1m2jsw+zrO2S5p8tnP+Cr
03FPbCOzcp0f9JXpsJHwk7g93E4f+VXul2WdFyx9DDsu6KLbNMFYk5RVbTfCHpaMLk8sYz1y
ezcJXwvvheWh9LQaIBqKxtk6fkmOOO/QRWXnEq6lpizMslIzKzHCFJNFC8GGJjn0ort2OqHi
YahCiOyODX9I4Nf0jg1/SODX9I4Nf0idtJIvGUbkp03vKubTpMLedVacWak4EtoTaWo0AEEG
+YcFVn7QrtwJ7YbSOMIQC2qFtuJsrQaEYEOtqsrQagwFVpMIucTukzpcogYZVkc9wQBsZXwv
vhnPEHpuDjyzRLYqYemV75xVcDTCN84oJhmXRvW002Dc4gY7BoezC0VGjTuIrZz/AIKvTDdH
AueWOBc8sVLSwO7hEML6SAdynj/0lbCTRobTuD3cTh/5Ve6hqgynbGrnKZxsWZZGVxVIaYbF
ENpoNwlfC++Gf76dgpl9AW2rMYcl8reVB0jDNyxO9IWNjqh4mGSJQkmyc3XG8T9I3ifpG8T9
I3ifpG8T9IxQBuLj7yrLaBUmFPr3mRCdAwjVKZRjHgkn1hXZCu3AnthnuCDqjLIx08KkZ+vC
iYbyc5PSENzDKqoWNzlZMZ8c4ULpcykq2Ur4X3wzniD03BEmg47957uEKQopUM4jjb/9wxxt
/wDuGONv/wBwxxt/+4YKVzLyknKCs4aww6TticVfaNlP+Cr0wynip9YyRkiaapv2yII0YZa/
GbxDuTqc7xCcLTY56gISnQKbg93E4f8AlV7qUhQqlQoRC2wNpXjNnq2DuqCxvcRG4yvhffDP
99Oxk5jnAlOGYTmLP32OqHiYZLun13cyjCvwzRv/AFHDbcH4Vo1V19UBKRRIuAhXZCu3Anth
nuCCkioMa40Pwru9/SdGH2d5X4V0+UwCMh3KYUDiN7Wn5YZmaI4RVkfLZSvhffDOeIPTZ1h9
2u1pNhHYN0XJrOI+MXvbKf8ABV6YZPxU+uwm2c1skdmFyRWcV69PbuTUmk4rIqrtOFi7Faxz
uL3cTh/5Ve63VrolbAtpVhQ0gVUs0EMSyeYL+3cZXwvvhn++nYybPOKirDNOZg3T+djqh4mG
S7p9d2MhLK29wY5HNGFuWZGMrPoENyzIuTlOk4FdkK7cCe2Ge4MDks8MVWfRDks8MZOfSMI1
OmVbang1HONG4zMxXGCaJ7YKjlN+AAZTEtL0xkpv7dlK+F98M54g9Nm7Q0ddxE4aNtqWf0is
cWe8hjiz3kMcWe8hjiz3kMcWe8hjiz3kMcWe8hwtPoOM2q0IZmUZHE12M/4KvTDJ+Kn12DM+
gXHEX9sKHWzRaDUGEug7am5xOg7g5MOG8b0aTDj7hqtw1OFydWMZ40T2bi93E4f+VXusanMq
x13uUzDCZtadql8ne3KV8L74Z/vp2CnXlhDabyTC3hwScVA6sL8yRwq6DsGx1Q8TDJd0+u6q
cyvrubT1wt51VpxZqTgCQKkxrjo/FO77qGjCrshXbgT2wz3Bh1xsfimr09fVBSoUIzYEuNqs
rSagwFGgmEXOJ++4NyDZxWsZfbhbqNqZx1bOV8L74ZzxB6bP2ZJ2uWu+eFU2sY8wbuzZ5IdC
Rtb22JwvSCze3jI7NjP+Cr0wyfip9dg9LOZFj6Q5Luii2zTCH2D3k5lCAtlVHOc2co2RemXA
kZhnMW1YrKd4jRhalkZzjHQIbZbFEIFBuL3cTh/5Ve6JaXlHbDgx1ERSYlUuHSk0golmUs15
2UwpxxRUtV5JwIabTaWs0AhqXG+yqOk7lK+F98Mwhcup3XSDcaUjGlnhHAPx+GkzXStUfiHc
TMgXDC2w0KrcNBDMsjI2mmx1Q8TCxKGUK9bG+tRxFXnjiKvPHEVeeOIq88cRV544irzw8oMl
rW+uuxcmHlWUIFYW+u5GRCeiMI1SmU4ieCSc/XsFdkK7cCe2Ge4NgdUpZOKrhQM3XhRMN5Oc
npCG5hlVULGwJ0QR7CrzwoIkiF0uJXC3XDVazUnCpsSZW6s1Uu1HEVeeOIq88cRV544irzxx
FXnjiKvPDTwZ1qwmzStcLzZly7rirW+pHEVeeGZT2Qo100tWthMTKuYm7thbizVSzU4GZdG+
cVSG2UCiUCg3ATKBtkua/LDLzA3oVRXZCVJNQoVGwn/BV6YZPxU+ux9tl0/iWxjDpDYB1lxS
FjOICJ5nXR00XGL3y2dCxFfbmfNHGLZ0IEFMjL2f1uf4guzLqnF9eFLaElS1XACLTgBmnb1n
R1bk93E4f+VXI8oi9afrHCo+scMj6xwqPrFzifrGUbstxRolIqYmJk89V3ZsRqjNIxjwST67
nK+F99xCUiqjmEe2TSfxSxcnoDZaoeJuU72jYVMeysK/CtHzHCEmol273FfaEttpCUJFABsF
dkK7cCe2Ge4NgptxNpChQgwQB+HcvbV9sPs7yvwjp8p0xUXg4V9kK7eQyXe2DOp6D+tf2wuz
yxit4qe3cVtLFUrFDD8sr+mqmFLajV2XxD2ZthP+Cr0wyfip9dkud1PRj5VtDP2QUqFCMx3J
LTKCtxWQCBMzQCps5P0bm93E4f8AlVyO9R+uyuUYudV9Y4SvbGO2k9kYwUmMRxJ3F5Eo2VrX
caaIKVAgjMcIQ2kqWcgEImtUhSl6Wf8AMUGTc5XwvvuA1lghvpquEB1zbpnpHIOzZ6oeJuU7
2jYHU+WVtyxthHNGFuXZTVxZpCJdvLlUrSdirshXbgT2wz3BsVy7m+5qtBhyXeTRaDTCNTpl
W2J4NRzjRhX2Qrt5DJd7CtxZolAqYfmVc9V3ZgAGUxLsUx6Wldu5Mz6BcrEXhQhR2qYxD9th
P+Cr0wyfip9dmXE7TM9NOftg68yS3/uJvG4BRRrDHTXG1JtOnK4rLuj3cTh/5VcvxXDTQYo8
j5pjEWOzZ/iJZtZ00viqdeR3VRVWvL7yo/DS6EddL91Q8+44lSE2cWLpl/8AiLpt36Rx5fkj
j6/JF88s/wDhG2OvL+dI2qURa0qvMUAoNwemXHXwt01NDHDTH1EcNMfURw0x9RHDTH1EcNMf
URw0x9RHDTH1EcNMfURw0x9RDqZdbitcy29gt1x+ZUtZqSVD/EcLMeYf4jhZjzD/ABC3WLan
FXVXm2RGmCddmL/1D/EcLMeYf4gHXZi79Q/xCUjIkU2SHX7aXEilUZ44WY8w/wARwsx5h/iE
uNvzKVpNQQof4gCtcC+yFduCWl1khDi7JpHDTH1EcNMfURw0x9RHDTH1EcNMfURw0x9RHDTH
1EcNMfURw0x9RHDTH1EcNMfUQ64HX6oSTlGGS72FyWWtaUOChKcscLMeYf4jhZjzD/ENvBby
i2a0URTc1yr9bCtGURwsx5h/iOFmPMP8QFB6ZqL98P8AEBNa0znC7LrrYdSUmkcLMeYf4jhZ
jzD/ABDbqXZi02oKFSNwooAjQYJLGtLPObuj8NOfJwRillX/AJRvGv7kY7jCPnWAZmbUrqQK
RtMsm30lXndlTTy3gtQAxTdHCzHmH+I4WY8w/wAR7MwVlFq1je4boorHT1xStlWg/Bi+yFdu
CR8QbpM+GYOCS73w/RWOjrjEVfo+Cl9kK7cEj4g3SZ8MwcEl3viC0k0MBD+XpRUZPggjTBPt
b/0Ecbf+ghmZTMvKU0q1Qgbots3BYpHG3/oI42/9BDU0iZdUps1oafEVDjN6ItINR+3lpB+U
Wk5c4/bwLQb4qN9nH7eBaDAWn5j9vLQ3ucQFpNx/bzW1na1fx+3utLOOnJ+3iXE5RCXE5D+3
msqOKrJ+3gIyiErz5/28LRyLyft4lQyiErGcbB1pKEUSaXxvG4CHkWK5xhW0hKCkaY3jcbxu
HFOBIsml2BaQhu40hp1WVQrBUo0AhWtoRYzVht1VLShmwFCBrix9IubbgAtowJcbAJKqXwlp
aUBJGbA2ltKTaGeHA4EizowOtJQiiTS+EOrpaOiKwoMpSWxnMB1YAJJyQtQzCsbxuN43DbS0
oCVaNhQ4znREYllA7IxilXyg4pSpOXA40hKLKdMbxuN43C1uAAhVLsFpw9gjakpSI3yT8oCZ
hNk9IRUZMDjaW0YqqRvG4CHU2FHPmwrdORIjeNwhwc4bBbqQCU6Y4NuMZtBHVGLcsZUnYLTY
buNI3jcbxuGmyhuilUwNa2Em1XLG8bjeNxrqwAa0uh1xOVKaxvG4vbbiwoWHMDRbCTa0xvG4
3jcFxwAG1S6HHU0tJ0xvG43jcO64EizTJFTkgpYTaPSOSN+kfKNtSlQi02e0YG1ISDaNL43j
cbY0kjqjXGzdgtOG/MNMbUlKBF6kn5QEvpsHpDJFRkwOICG6JVSN43Fl5FjrEVF4OBFgArVp
hDbqUBKs4wlFhBQd6YU26EpXmpngk5BCg0hFgZKxrryUprkp78U0ebeNhMd6Eu2yFqhSDzTS
GCrLZwP9sJdWtQJ0RraCSKVvh/vYHe8Yl+4I9mbNw32BjshRTvlYsJbTvlGFrLiipKawntwI
78I7DgY7sTHYMEx3oa+frHszZxjvsCe8Yd7pwA64uEupWolOFx3oiCpV6lGAuYJqeaI2sqQq
A2Muc6cD/ehDqlqBVBaSSRSt8O9+FLORIrCnFfKA6+SEnIkRi2knTFhfyOmFS6zkvTgf75hD
2uELUKwRnENFWWyMCJcc68xapdC2Cb03jYPQ00cizSNdQskZwYbpn2DveMNuFxVVJrDjqVqJ
TEv3xgl/nC0LJFBW6OEXGtJJIrW+JjuGEJ0mkGw4q11x1iGl5yIl+0wtCyQAK3Rwi41tBJFa
3w/2Q22cilUjhFwuwom1pgSyDlvVFhNwzmMa0o6awXWCVIGUGEuJ+cJWMhvhjvQW1EgUrdCa
KtJVDw5tIUs5EisKcVnyQHXyQDkSIxbSTprGtr+R0wqXWcl6cD/fMNulagpYrCmia0gpPMOB
Z5qbhGhQhtzSL8BTzxemAoXLQYQls47gxuqAnmC9UBIyD34g5jcdhMd6Ay3ZCR1QnXl2Uk3m
EhO9AuwOq0qhgfpgdyH+9gd7xiXA4VaLos/NRh1AyJURDHZBsipQawh1OVJhaNbWFKTSE9uB
HfjXG1WVaY4f+IBeXaIyRMdgwTHehtfPNbIimVazeYcaTkTCe8Yd7pwcN/EOh5dqyLsIGlUM
pOSuxcVpVDI/SIV3RDvfh3ruhpJyFQimBC84VDPWaYH++YDCCkJApkhIeXZTWABkgmHHM1aC
Amm2Jx4bczZDFRhehLid8k1EBLhFkZhCnLdXujo2DveMS/cEP9kS/fGCX+cFTKrJMcN/ENKV
lKQYmO4YSrQawQ2yQo5yYAF6lQ230REv2mCplVkm6OG/iGVqNVKSCYf7Il++ML/bCl51KwEH
IYcToMM9kMd6NcbpapS+LTpyRVtYUpW+h3ruhpJyFQEUwNrzhUNdd2B/vmG2tZJKBStYU6rK
YtKyuGsLVzjcIbRmrUwh1IuWKQuXPaMKXUkVXlGBFkglV5Pv5tekYZjvQhxxFVHPDjaDVKTC
LWa6HFk30uhKc6jCU6BA7kP97A73jCE5TvQIA/qKvUYf75hjsg1yQ5rAxIMwKBAvvhPbgR34
S24KpoY4L+YaDSaAiJjsGCY70IRWoTcBFtQ21f8AEP8AbCe8Yd7pwDa/5hRaTS1lwrplTfCH
BzTAWg1BwXGHDXGIoIQjpGANEK7oh3vw8gZaQDnSYStJ7RowIYQa2b1QF5kX4H++YaWtGMoZ
YcbQapSbjDRVlyQoA4y7sFNfXTAkHfIuOF6GUK3qlUMLcQLCkwyU9Kmwd7xiX7gh/siX74wS
/wA4cS6moCY4L+YCRkF0THcMJTpNIveTTsi1v3NJwS/aYWl1NQE1jgv5hKE71Nwh/siX74wr
OZd4hUus0renApaj2QTnUYaQcoEMd6Ch0VTZrCFtYpJpSLGZQh1Ay0gKGVJhK0ntGjAhhBrZ
vMW8yBgf75hDocSAoVgKdVrhGbNgDIyN+sWm1FJ6osuOKUOuEOjmmAoZDClqNEiFOHJmENrW
LnBWPZlnu4Lz78UjonDMd6LCXVBOgGLKElROeENaIdTaNAckB5Q2tHrgHch/vYHe8Y9pcHdw
P98wx2RrSDti/wCBCUc3Kow6lOQIMJ7cCO/COw4GO7Ex2DBMd6PaHBip3vXgf7YT3jDvdODh
1/WGUqdUQTkrhIOQwVoFpk/xG1OFMULxp1Q4gglvLWHgVEgKj2hQxE5MCu6Id7+BTzKaoN5A
zRVtZSYsl406ostpKjFnKs744H++YsB1QTorFlCSeuENDmiLI3rd0a6+2FWjdWOLohDrKAkC
5VIsHeuXYXoCkmhEUW4pXaYS+4mjaclc+wd7xiX7gh/siX74wS/zirayknRHDr+sKLiio2s8
THcMN94bCX7TFW1lJ6o4df1hwuKKjazw/wBkS/fGGgucTkMWXElKhFkPGnXFXFlRgPviiRkT
gY70Wm1FJ6ox1KWYL7ooo3AYFPMpq2coGaKtrKTFC8adUWW0lRixlUd8cD/fMS/dwLcVkSI0
rcMJCmUk0yxxdELQN7lEa2d836R7M2bhvotKG1oywpo/LqgjItBgK54uVARU63S6FskkppUe
+ynpDCStlBJ6o4u39IohISOrBbUykqOeKJFBgtONJUrSRBDSAiujBUsIr2RQZMBJYQSeqAlA
okZotONJUrSYOtNpRXRBBvBji7f0wWXEBQ64tNsoSrSBgBdbSsjTB1ptKK6MBUphBUc9ICUi
iRmwFS2UKUc5EWW0hKdAgg5DHF2/pHF2/pAUhlAUM4GxqpoV6roqGq9sUSABBWplJUYoBQYL
TjSVK0kRRtASOrDjtJrpiutfUxRCAkdWGqmEE9kcXb+kUSkAdWCpYRU9UBKRRIzYClaQpJzG
AQwgEdWGysAp0GOLt/SMVhA+WxqWEV7ICUiiRmgoWApJzGApLCARnpgGutpXTTHF2/pHF2/p
FltASOqClQqk5oqGEV7NgNdbSummOLt/SOLt/SKNICR1QULAUk5jAUlhAIz02FHEBQ64rrX8
xiNJrpw7YgKppji7f0jEaQn5bDHaTXSIrrX1MUQgJHVhJLCCT1QEoFEjNgsrSFJ0GApLCAoZ
6YautpURpirbSUk6IJLCCT1RZbQEjqwWlsoUrSRB1ptKK6IALIWpWRRGSFPrFLVw99tK6/2A
xkg00+/AYQrSP28a7P28poP7eOjr/bx4ct4ZvzRwzfmiiXEE9RwY60p7THDN+aOGb80VSoEd
WCpNBFC+iNrdSfngqtQSOuOGb80cM35oxFBXYcFVKAHXHDN+aOGb80US4gnqOGpNBFA6gnvY
aKcSk9ZiiFpV2HBRa0p7TFEuJJ6jhqtQT2mKJcST1HBVRAHXFEuIJ6jscd1I+cUS+iLoqckc
M35o4ZvzRwzfmiiXEk9Rw1WoJHXFNfTG1rSrsOHHWlPaY4ZvzRirSew7DhW/Nhx1pT2mKJcQ
T1HBjqCe0xQOoJ7fhdzs5Y73Tg4Nf0hklCgK6MEv84xUk9kcEv6QAoEG0csKcXmglajZzJiq
GVkdkAFC0qOSG0uKtLAvMJ78USCTHBL+kP2kkXjLg/8AKKJBJiqkKA6xDHbhDIyuekJUMoht
wc4YNdQNsR/IhLgzZRGv2trpWsKcPyjXVjbF/wADC13oHdODWWztacvWYb+ewUywaIGU6YxE
qWeqKqZWB2QtalHWzcEw/wBw4OCX9IxkKHaIHdOCib3VZBFVqKlGK6wunZF1pChGsvcJmOnA
z3YxUk9kc5CoLLpq4Mh04FU3y8UYEK5wuOAgcIm9MBQuWgwl0Ht6oNODTcI9pWLzvfhdfZyx
3unABjfSKtKBwS/zhxTyrIKY4UfSApOQ3w2zmF8VXehF8UGSLwDgT34S46aIAMcKPpAcbNUH
A2nSqK6EwrtEMduFaq4ouEMLP9QQuXPaMNtI2pf8QZau11rGuKG1I/nYNd6B3TGtIO2r/iCu
l2mG/nhdWMtKQlIyqNIShA7TpwUAoIf7hhPbgb78DunA6rQaCPaFiqlb3qwKcA21F9YQtOVJ
hKtIhnuxMfKGsmuV/iG6YNbBxW7obmekYLJOKvJ24faUDFVvocaQcVyAnmC9UBIyD4XX3eWO
904NcsgjLcYS4k5MsBWmJf5wQ0i0RHAmGknKEiAdKYfTnNNgnvxYbTVWiOBMNIWKKGbAhvoi
HnOqkK7RDHbgWecq4Qgu7yt8FtJNob26G3BmN8AjIcAYuK1X9mDWLgtP87BrvQXVZkmNK1mE
NjLbFTDfzwr6oZUcgUNg/wBwwjtwN9+B3TgcH6jDNM12B0nJZwNDQkQz3YxFlPYY5y1QXXeE
Vm0Q44cwi0s5TfBlwTvaC6ErTlSawhwZFDApBoVOXAYFMGgUq8HT8MOdnLHe6cFEhRVSAkZV
GEJ0CkS/zhxTtaKFLo5/0grbrTJfAeSMZvL2Ql1GURjqKFaDG11cVCXE5FCE9+EuuVsjRHP+
kK1quLphIcrVWSkLdPOMBCrVs3m6C03atVziG3V71MKU1WidMBoHFb9Y1xtAs9ZjeJ80a26K
Kiwd83dCnFZoUtV6lGMn4jff/iEuJuUkwl1OQ4Wu9g19wbYrJ1CE9+G/nhW2ecIU2sUUmA3M
Vu50V1yvYIcAFkph/uGEduBvvwO6cBcA2tz1gpVe0rKIrrv8RrLNdbznTCRTETerAz3YftoC
qUyxiISOwYES4P6jBU0moHXG8T5oAeTSsLYOVN4hS1GiRCnDkzCFFfCuXp6o6K0GAvnc4fC7
x5YtIykUjIj6xfYHzjXFm256YGdaAxa1qY3qPNG9R5oKHaWq1uikFcubJ6JjgSeyMZIQOuA0
FFXXCUNUtWq3xvUeaN6jzQ7roGNoMMd2FFoDF0mN6jzRvUeaAl0Cp0RMWctYK1BOMelCGhzR
gQtqltN0VWE62oUN8BLYTrSevLGuTAFE5Bg1yXAorKKwUuAa0rryYUJapUKrfAVMAWE5gcuA
NtUtWq3wh1wJsjr2FTiudKMVIWOqOBI7Y11xePoEOoTlUkiEmynL0sCENUqFVvgOOBNmhyHA
UOCqTBLCgpOgxwCo20hCf5iw2MDamgKAUvMPa6BjUpQ4VulKbz0oQ3zs+ABFNcSboQ7ZTTPj
QGmALGe+El8J1sX3HAHWKW88VKU62d8LXwu6ev3chRcKbIpkhYC7VrClZcKaCmSFpC7Vo1/Y
muk/t412V/bsCEJ0D9u2h11/bxbnRFP28Bzrv/btCBzjCUjIB+3anTkR+3iU843n9uwTvUX/
ALeAHfqvPv7GUBF76flG+UrsEYrSjGKx9TFzSI3qI5n0jmfSOZ9IvQiL2U/WMZk/IxfaT8ou
eT87oxVA9nwBeRGM8gfOOEr2CMVCzGKx9TFzKfrG8RHM+kcz6RzPpG9RF7SDGMx9DGMlaY4W
nbGI4k9h5frqhiI9ffe2OpEbWlS42tCUxe8r5RjKJ7d3xVEdkXOk96NtaB6xF67B/VFUkEdX
viq1hI64uUVnqjamQO2OFs92MdxR7Tu9xjFeV9Y2xKVxjNrB5WltOUwltOb3xtjgroEUYb+a
oxnSBoF3KKtrUnsijqQsfzFLdlWhXvOriwntijSSs6Y31gfpiqlEnr94218Ir+Pe1SaCCG9s
V1ZIItWE6E8uxV1T0TFl4a2r+Iqk1Hu6hVaVoTFGtrT/ADFVqKj1+89fcF3NHvWpNBBSztit
OaNsWaaPcW1ru0HJAS7ta/4910tW19EQRasI0D3rbXwQ/mKDJ70s79zQIx1UT0R7mpW230TG
IrG6J9z1dV8oKW9rb/n3taVc0P5gJSKAe8ytxVlIgoYxEac590hSCQoaIDczcenFRk9x3wW5
fGV0tEFTiipR0+9ra7mvWAlIoB7zxjVeZMWnDdmHuwJVjNaNEBbaqj3CVuKokQUIxGvX3uHH
xdmTFBk95ltvGe9IK1mqjyKykEnqirytbGjPF6bZ/VFzSPpHBo+kXsp+UVZWUnQY2xF2kZOS
2mz2jTFU77Onl9pZvzDTFpZuzJ0e9rKE1MW3MZz096Flg7ZnOiKnLyKibkZ1RRCcbpbMhQqI
Lst80RQ8kDjaqKEUyOjKnltTes5EwXHDU+9rS8REWW0096Flk7Ycp0RU8isDejfGA22KAbkZ
hkYw3w08lC0GihFDc6Mo5XaN6zvUwXHDUn3ripxdJipx16T71sI4ZX8QSbyeRADKYCeeb1Hd
LSeDXeOShaDRQjQ6Mo5Spxf/APsFxfyGj3pcmidJiq8dUXe9Ss77MIU4s1UeR2zvW791WOcm
8cmDiDQiAtOXONHJypRoBH/TTvR7yohJPZFXCECN7aVpPvcqUaAQVcwb0ckK86zuzqNCuTBa
cmcaYS4g1SeTezNm4b73hitKjbFBMYwtnriiUgdnvn2ZB73JWO7uznXyfW1nalfxFeSEjhFX
Jipy+6ckXIUflFzSovsj5xju/QRfVXbGK2kfL34pw5c0KWo1J5LL93dl9g5R7M4cYb3kZJyC
FK5guT7p4FH0i5Cfp8Bayk4jfryZIzpNN2eV18oStJooQlwZc45FrSTjuenxYtzPmgk5TyZb
J5943VxzQLorykV4NdxivIKmFrzZB8WJYBuTeeTocTlSYS4nIrdBLpNyb1cr1lZx0enICkb5
y74sUs5EisLcPOPKNbcO1K/iKjcqDhVZBBUTUnlaHU5oStO9UK7vYG9bu+LCkZXLuVBp69rM
dEWkEFJ3ApGM7oguOGqjy1Uso5L07stZ5orClnKo1+LEt5kDlYDSrjzYFcuy1lGKkjfRU3nl
yHU5UmErTkUK7rYzuGnxa6vSrlaOijG2aHhlQaH3AqXVlTeN1Q30R8WPL0J5Yp05VnZuN9IQ
Qc3L0OZhlgEZDujyuunxYR0jTlaUjKYQ2OaNwX0V4w9wBJ3zd25rVoEKOn4sYR115WFHet37
ih4cy4+4LB3rl25vn9Pxa0nQnlZcOVw7i430hBByjl6VDKDWEODnDcldZp8WkaAOVJQMqjSE
IHNFNyXoXje4C1nbO5NjSr4td5VrmZvc0PDKm73BZzOCm5MDr+LX+3lVo75y/c3G9Igg5uXo
WOaawlQziu4sfP4tf7eUobHONISgZAKbovQrGHuBvSm7cWPn8WvdvKVOnI2N1Q8OaaH3A818
9xY+fxa78uUpPOXjbq43pEEaOXpHSu3Fg9fxbXSOUNt9IwEjIN2X0VYw5e0vQobig6FfFrSt
KeULeORIoN3Q8MqTQ+4GVaU7grqNfi1hfXTlCOkrGO7ut6RBB5ej9N24Pj9PxbXomvJ229Ji
nIHOirGHL3k6Fbg4nSKQR8WPp/Tydx85rhyFt4c248veTpG4vJ/V8WEaYcRoPJm05zeeQut6
RBGjl1OkncbXTHxao5l38lbRmrU8jcGZWMOXM7i270TT4tad0XclcfPdHI23hzbjy5g/q3F1
OelR8Wuoz0qOStIz0qeRut6RBHLWj+rcnUaDd8WuJzVqORtpzC88lcGZWMOWo7RuTb4z3H4t
Q+ObceRuPnPcOStvDm3Hlqe2BuLiM+UfFq21ZFCFIVlSachpDTegcldb0iKcsT2wns3JVN6v
GHxaH05F3Ht5CjopxjydwZlYw5YnthPZuVoDHbv+LVtHPkhSFZRyBbx59w5O28ObceWJ7YG5
qTzFXp+LRMoFxuVu4SMphtvojk7rekRTlaO0boacIi8fFqkK3qoU2r5HdkuWQqzfQxwSI4JE
cEiOCRHBIjgkRwSI4JEcEiOCRHBIjgkRwSI4JEcEiOCRHBIjgkRwSI4JEcEiOCRHBIjgkQpd
KWjWnK2h+obrryBta/4PxbVI21GSKHL8AsD9W6qbXkMKbXm+LTMtC7nD4BZ7d2qnhU5IKSKE
fFhByGLaOBV/HwAk6Ad3Mw0Mcb4afi1SFiqTGlo5D7/cVoTyAzDAu5yfi0trFUmKjGaOQ+5j
YTkvJ5Q+rsHIS/Li7On4tKFiqTBcaxmvT3JaOK10oWhtNBZ5QVdJXIi9Lii86dMFKhQj4tLs
tcroQUqFCPcASkVJgOTPkigFBDndPKGesV5HXeu9KLLifn8W44orpCKkWm+kOXA0sN9IxiCq
ukcLvdPJwIbToSOSWHEhQgrYx0aM8UPLaNIr1wNccVb6vg6hgqZ2tf8AEbYi7Tm5VioojpGA
pe2L69i93TydlOlQ5PUpsr6QioFtGkcqo0gqi1MG0eiIsoSEjq+EaEVEEt7Wr+I3ttOlMX8k
ohJUeqKuUbT/ADFbNtWlWzfP6eTpPRFeU3psq6SYJaIcT/MUWkpPXyS4VjeWE6VRV064r+Io
gADq+FtsaSeuKsuFPUYuRbH6Yx0KT2jdsRlR+UbYpKB9Yx6uHriiEJT2bi918nec+XK6OICu
2NrJbMYhSsRjtLHy3bEbUr5RjAIHXFXXCrqEbW0kdfw5eAYxmU/KLrafnGK+fmIueTG+QY5v
1jIn6xzPrF7iBGM/9BGM4sxwde0xiNIHy3WmlQ5Ok9M15fjsoPyi5JT2GMR5Q7YxXx8xFy0G
Ob9YyJ+sc36xetAjGeT8hGO8o9gi8KV2mMVlH0i4U+OWk6TyakNo0D9pWkaE8mZT11/aZf6R
TkzjvRFP2meVpUeTBWdZr+0rq9CYryVKRlJpCEDmin7SqGdZpyZJzIv/AGmaa0X8mU6cqz+0
zpzA05KEjKYbbHNH7SuuaBBOnkoJ3rd/7TJazrPJtcO+c/aZQGRu7kqGxzjCUDIkU/aVxw80
QVHKeSrfORNw/aZDAym88loIbbz0qf2lrDjmbNyUEjEbv99FoCtB8WFIOO5dyYE79d598rcV
kSIW4rKo1+LFUOIi4clSnmJvPvpMuk5b1fFiqHHXcOTW1DHcv98qWrIm+FunOfiw03iLhyVK
eYLz76Esk5b1fFhSDtjlw5NaUNscvPvlbisiRC3FZVH4rKlZBCl83IOSgng0Xn317Og4qd98
WezIN533JQBlMJTzjer3ypXPNyYJOU/FanFfKFOKOMrkvtCxioydvvkk5BBI4NNyfiupiieC
Rk5KlpOUwltORPvn2Zs3nffFnszZxjvurk2vLG2L/ge+SrnneiCtRqo/FZVzzvRBWo1UeS2l
DakZev3ypajRKYKzvRvR8VqcWaJTBWcmYclS2gYyoS2nN751hs7WnL1/FdTGtoO1J/nk2vOD
bF/wPfOsNHbDlOj4sMsye8eTa84NqR/Pvm7hVZBBUo1J+Kyy0dtP8RU8lDacmc6IS2gUSPfB
WrLmGmC44ak/FdE3vKyCCpRqTyUISKqMBPPO+PvguOG4QVqyZho+K9LhyCFOLNVHk2vODbVZ
Or3wXFmiRFcjYyD4rqb1nImC44ak8mEw6MUb0e+CtZokRoaGQfFdTes5EwXHDeeTW1jaU/zA
AyD3uVrNEiKC5oZB8V33uHImC44ak8mpkbGUwG0CiR73LjiqJEaGhkHxXTK6cgguOGqjyYNo
+Z0QG2x/+fe5W4aCL7mxkT8V2G8Z70grWaqPJg22LzAQnLnOn3vbWb8w0xaWbsw0fFZZlzVe
dWiKk1J5MG2xUmLIvWcqve+lw5EwXHDU/FRJNAILMuaIzq08nDbYqTFBes5Ve9y21jO+kFaz
VR+KitxVAIspxWtGnk4bbFSYoL1nKr3tUwWpY9q4v+Ksa9eZMWnDdmGjk4bbEUTerOr3sVuK
okQUIxWvX4rLbGM5pzCCtaqqPJ7CBdnOiLCBfnOn3tjGq8yYtOG7MNHxUVrUAkQW2MVvTp5R
dc2MqoDbYoPexbl8ZfS0QVLNVH4qxjVfREVWcXMnlFteKz6wEIFEj3qVuKoIKG8Rr15RYbHa
dEBJQFnOT8I1JoILcteenBUokk5zygOzAxcydMUAoPepSnHd0RadVXq5RXetZ1QENpoPhGri
r8wim9b6I5QEoFVGA6/jOaNHvUrWoBIgty+KjpZzFTygOv3N5k6YCUiiR8IVNwgolsZXSgqW
oqUdPKLLY+eiLr3M6vetnfuaBFpxV2jNygJSKqMB2Yvc6Oj4Rx1Y3REUrZb6I5TbXiNadMBD
aaD3oVuKCRBRL4iOlnMV5RZbHadEXXuZ1fCBUtQSkaYKJbzxaUak8oCUipMByZvPQig96FDW
2OfwItOqrykLdxGvWAhtNEj4QKU47mgRVxV3Rzcpo2m7OqLhac6R96VcVfozxZTiN6BykIbS
VKMBx/GXozD4Qq4r5QUt7W3/ADyoOTGKjo6YCEJCUj3mVLUEpEFEt5zFpaiVHTymu9b6Rija
b85z/B5UtQSOuCiWH/kYtLUVHr5TZbT880Wjju6T70KWtsc/iLTqq9XKQlCSVGA5M3noxQCg
+Dqk3QUs7YvTmi06uvVymgFTAXM4qejAS2kJT7zoVWl9ERStlHRHKrW8b0mKNpv6XweQDbXo
EYyqI6I5ViiiOkYqBac6R951cXfozwUtbWj+Yv5TZaQVGAt/HXozD4QCmlkN86nKrLaSowFz
GMro5ooBQe83NYNHKXQS4SVdfKaAVMBcxiJ6OeLLaAkfCKkK3qoU2cmbk9AKmAuYxE6M8WWk
BI97a+gYi8vUeUA0sN9IxipqvpH4UtpG2oycmtEWG9JjETVXSPvhbSsioU2vKnktG0XaTkgK
c2xz+PhfXEDa3P4PI8VNlHSMVItuaT7719Ax0ZezkdlpBMBUwbaujmiykUHV8MKbVnyQptQv
TyDERi9IwFObYvryRd78ockGnBqvTyCy2gqMBUyqv6RFlCQkdXw37SgXjfbtiIxekYtO7Yv+
IoBQe/1I5wvTBSbiN1stIKjFqZV/4iLLaAkdXw6UnIYUnmG9O51SmiOkYq5ti+vJFBcPgL2l
AuO+3OjSCYCphVT0RFltISOr4gNOETemKHKNndFSNbRpVFaW16VfAqm1b1ULbVmybhiINNJi
0+batGaLKEgDq+I/aEDEXl7djRCSo9UVeNhOjPGIjG0n4I1xI2xv+djdFSmwjSqKqGuK64oP
iVTasioU0rKMG1tkjTFZhdf0iKNoCfgu2kbW5/GCjaCo9UAvqsDQMsYjYtaT8UoUDZWM/VFV
DXFfqigFPg1TRz5DoiryrZ0ZoohASOr/AOX1bhyJFYp7K7DbzZqhYqMCHXklRWaBKY9mbYcQ
qzaqqHXiKhtJVDrbTK0FsVxsDbbiVOOLvspzQZhtCkJCrNFQt11QS2kVJMFMtKqcSOco0rGt
ULMx0FZ8GsgF6YzpTmgJmZZTaTzkmtIS60oKbUKgj3bNPsmjiE1BiVmX1VcWmqjAktSVBLbX
DTBFR2QATU6dxmJhhVl1AuNIZmW5yXsOptCqR/iHf9TfacTTFsDdnlyqQt9KapSrPCUNSbx1
TN2tFs2QYbLwAds4wGSvxBMdxXpE44jLLptkdVYVJqO2S+Tu4EybJqhrEH3MKToQoROeEr0i
d8MesOTLpuTkGkxN6qvbwKAr9oX4phiQQblY6+vRDa5phLsw4KqtZoRqjIVSzWt3MMa8kj28
4ljr0wdUdUAVtqOKlXPOmHHpVlLT7ItYvOiYkVm5GOjlc1MtU1xpNRWG32paVLbgqIOp+qLb
KCG7eJCtTdSEptt8K8rImGRqqUPyjxs64gUsmJZ2VSlanXLNDnj2hDjDOcMUh5qZRrc5Lmix
D0rqPYbZYNlb6tMMyWrFhxt+5DyRniRl5JLRcmSRtkCYnpaXcl60OtG8R7evgrFuke1S62pV
hW8SoZRDmpmqTYROoFQRkWIkZWQQ2p2YrcsRJtzzEuhuYcCMXBPdyNStR2FawqYRjPK0dUJY
YTcMp6RiS1kIOvPBCrWiFzLxuAuGkxNmYQlGtqoABE7qdItNbUbnDzRCJidW3NShNFWRSkJ1
QlLKrVmlrQYbVaTaUkE0hp1gJKluBONAic7IlUN6jOOsobADgOWFthCmZlvfNLywiQmg37K+
NqWBD0yKWxcgHOYkpqy17XMLAIpdfDWvS0sGSRaI0QpMm+wxLDIpQqTH+l6qFDilptNupurC
NTNTEBU4oVUo5ECETE+tuZlCaLsilmPb5WyomzZtZL49qUxKLaCbdE5aQmcs630gc0OjUmwx
KNmmurG+hqT1ZCFtv3IfRpjUuXbCLE0ohdYU+oAum5Cc6jDj8wEhaV2cX4gmO4r0ifbWKpW1
Q/WNaXc3bsHumH5nnUontic1TdF5qlJ9Yc7qonPCV6RPEmgDY9YbkZTgEGg0dao9mZGKgp+Z
hfimEW97REJ7IeTM01gpxqxQlRlA587MNez01myLNNEOWslkw9Te2Fcrn/DiR8MQv/t41VZl
p4SruuEmqa2hWA1N6rpW3WtNbjUpFa2ZhArA7I1afY4Glmo0xOtSuqIllocx0FFSeuJczmqq
XA0u0BYpGoiWl2HCs0VTJkj2ianETEsyQpTFLNqGn2UWWzYUU6BEqtmmt62MkSQZ3zTe2EfO
JZtF6JNFVHrjUX/ucE93IkUHFeSirbmgwrUrVLEnWbgTzxGpilGiRMgmPaXAf9LlTtaf9w6Y
1b/7kxq58omw5THFlPbEshzfYnrHt8tNvtPoQF3rjUt97hFuJrA7InOyNT7xwQgrlKFCGttK
clY9oaH4mVNtJEajyad7wr/yiQAyCZTCeyJ1tE8qUl5ZVkJbymNTWnp32ogGhOUXGJxtibEq
64nFUU1qNEKZmNWEqaVlBbhMsV2y1YTa03wEjVNIQWt7YpdTJWJhqXZ1pTaVN0Gc0ywltNNc
Qs2xGp7CeMKfBSM8ahOvGiWySo/SFarTSSJVq6WbPrEz45+IJjuK9Im/D+8M6oNi8Yi/tGps
gmpWjFV+pWaESyeY3f2w53VROeEr0iZaZuMyLBPVHtDyfxT4r3Roh3vJ9YX4phifQLqWFdWi
G0TL6GphoUVbNKwnU3U4lTRNFFPPMCxfqgnHPX1QdT59VloHEUrm9UOMyryXX3RZxDWkPzyx
wmKjlb0qpRSl0UqIZlkqKktJs1MHVTXFWyixYzQJyXfXKzg56M8NOz2qzr4aNoIFwiQRWlqY
ArGtf6277Oc1L6RrDFdKlHKowZ2RmlykyrfWchhuandU3Zhbe9TkES7hmHGFsb1SIHteqM3M
tjmLVdHstgaxZs2eqFJ1P1VdYYVzDfSNUXkOLdnVtmrxyw1OnVCZaeeFVWYcfOqU24tlJWkK
0xKF0qK6GpVlyw9KqUUpdFKiGZVKipLQpUw07bUzMNGqXUZYl2JiYXtJraA30NsMpstoFBE4
6hxSzNOa4a5o1X9nnFyrjZraTnhDuqmqC5sN3hGQQZNSy2ioNU9UJD8/NPtD+mo3QzK2iy2y
oFNjqikOyq1FKXM4ix/qU3rXQrdBRLIvVvlHKYWX3EpSE1NTmia1RCLKX1kNjQmsMtrcUgNO
BzFgCFzTE0/KuOb/AFo0rEvONuu641Wtq+32wh0OKYmm966iEic1YecZSa2U3VhUo4tSEmmM
Msa2vVedU1ksVgS8uiygfzC5nUydXJrc3yRkj22emlzkyN6VZExLKecUkMc0c6A0gWUJFAIc
ZbcU4Frt1V8QLbyWxSHXkzCnNcTShEPSzm9cFOyG5ozCndbyJIgp0wqbTMKWSCLJEOs1priS
msNzC31PWLwkjPgVKqcLYJBqIMsl0uAqtVMLZeQFtruIMEy82UIPNUK0jXa69MdNWbAXkK1h
85SkXGAqamS6kc1IpWEttpCUJuAHuBpMwCQ0u2mhpfyOYnGwdemN/fuKXplsqWm7fQltCQlC
bgB/9Fd//8QAMBABAAIABAMHBQEBAQADAQAAAQARITFBURBh8CAwQHGBobFQYJHB8dFw4YCQ
sKD/2gAIAQEAAT8h/wDw9nKEdEzgdB4tygC1ZUe5eb4i6M9DdfFuVesqgsIGvOQIFiil41Aj
vzZfoBlaTNzlxJ46v2uuNBBHLOZrnZYFsYUDyOcPpkALPSb1kGgcK3++8tNIZX4wvNNZDCeu
CC+QhGfxDDGxYDhyjAO8LNT4vkJhf4SAzlRJfmgcRhxDNtKg7E+a1DJTwjDyh2tUnmYUcD8Q
mGSfQYA3iMx6OBCpvL8yH4xMldU2dTguR/FmZaZpaWV0TgoGUwGhsVe0yA1os1iiQ6qQecAA
ijL2kGM9qJcduaZlh59zUq7c3KD2TIVWYSmlKfQyk0IfNUOqO5SQd4SyIDAWhbsxH18GeSCE
qGsV/qFvaspLveBm13hLt8OgecKiroRKz0I8G2Lg7zE+3DPrcamrTytYBPBlS8mYhNQQ/nnB
9viwxgx1WedR9UhLmEWsKqQBnlLVOBY5Mq90PUTFLGAi3ncFuVhR8iEYXRrA0sxmJaLySlJp
/wB3AY4bM7OY4lMQmzhPqu069smT9nz5RMKmnikrd9QY97hd8BQxGDMO1dDlJUADxgMY+u/R
ZW0qVGFeThl8mK9GXNFIUU2gcAFDA3v6TGWyzY1GcS+RUi8B5IGly80dJRB9g+CTnjUCW/Ii
EzygkgGgKHlMYethuZ0w7AmTRUrJVG3pLqwfdY9TJwZSlitPaLiqqB5lYL6wuMKVE7dEdSW2
NRrFpyqql4CPNBBx/wAw3QNEOkCIE0RlQim+EtiK4Cxwmna1QkA6jFgs5qMsS1VME5q0BIHP
1mAAXqtSBlpEYOGsP20UYNavWYVm2BrHnM6fRMKn+x+YMvGi40+SskgI5aS7bxrlDqXLSx6E
TqgYkJko0Srdnhj3HARYVjGfDyh8iHCaD2NTE9C1HLBkV0Muj7MIc1gi9MyNpQZFrpBV4qBy
N5oGq5xMjVFaaywg4kYHF5I3okzm6w2glJerD8a/xd5VcGJq9R+s+wfqOfgywKUsLyxhjqhY
3nQpxb/oNmMDC5slbwodLgZdHzErFYQN4G4AqsEheB5A/UeSFdD3JcXjfrTHDGAhgLvK7P3g
+ntlUsfAYnEmMpceFwSatFc6YSkPyXCo2lG9gH6hsAtV64JjH1dxTCFMJtaBbhnDgNYljE6H
GVhtcKe4YDj2gs7rfAj4WhbDJrSOjdtGlWpwVXNUcahxjJpKOcMSK6JXEhnnFIhRj5sen5Wz
5R+B9fdHXBUa04xSdQRyM7jympXEun0mM9R6rCqvzm54pxzxiOWauNhfmJIlAc4YkWCdWD5p
7v8AJAOVVD8wPct+opPT6wVdSuLojz1cR0F3bX5ygXHqL1/idVzly8ucUoROgEHmnvr4IwYx
1Z8pUy4ra03hjHQAzXzjjfooznF09/eAn4hY2lcZwB+aLA3mZONX9GAGOHNFtF34X6rtOvbI
VC4GbDbKsGkcSgyxBYgxhSyDc36IhG7HPHhEIrTyZS25yrmOFJRH35DaSkFAnKMSHOUxPyPW
sDE5QvzPeCi6axgjhvIlNf5HLDKIOdSZv7TN8k6nulaHu3/3DuG/NwxYRfkk2esqjXEKV4NT
oeyIwI56JnrcmzKJjExeK3mfEyq2rlKtVPx84KoxNXEKzN2BzgwGkU4YVcr0aYP6I0FYNKf8
I0P8L1jh/Vc0JpWohaXrawsG3m4JXAPSoplnBNp1GIjmzWcMiVWMxGZ5xGQeNkKaoKHNWUIw
1ipeOHvU9/8AmDOVtA1rGAVbvBByLLjrZn+IZQwGYvmS+dYMKjVwdrzx95jHy3k2oz61mS4Y
zVGh1uMBgLQwhx1CxMCotI9HrhoNhEWFk1lRYxW85UYAFo8Ir8I4PY6sK3w/1tA+spyXKz1S
skXB5vMUZVBTGnaFfUHY8oazMDpzI01P4DaBg/NW7Hjjmq9UoN9axzYxqoFM3dZvQpafNNmr
I+iFMxhutyEYz0FbQYVAeZzveFlf04K2lariYrzec1VSgaoDXFd1lCFhgaS6arlHlYVG2hhE
8cifZKMt26l5Mdan2FbTCFJwmBRjLoBatULj1DwIvV1gHqgXy0mSS+eLjKeZ87ljvJuhiy91
bMHNJ6hgjgBwEdYKSV48m/8AY3Jo2Ymn5RSbMKMGLDcq9kZZNwiEqu8i0ulAXziWU5RvrWVi
9IEcdANTP4WMPRFLZvQ+UcNxO22hL9jSBsgVKoqeZBxCoDQmLTuxjFtM5hOrzVAiGZBPKMfN
JQxg8MXkIWIGUwh+XMQvZBoQKYDy4BwkIXSazXLaB5QMxJyzZMogC+UwhNVtOdwTGlGOznG+
Lt8A3CrZR9irAWz5IPUHIjZEzmKCp7o9jbUw5I92GbDQ5RrdrkNS2lcnNScZjh4Aw2U4NynQ
jmrpUNH62YhC28S3NmvdSiWu3HWzLZ1tlrlcYC+4EY7xJpX035NYCooU7FS5uvZnQVKJTmwS
ISZbIz3Qm3nmbGWMR6QJBXXdPKGgu1rLmc1vX+Ecelba8thmRrAjk6QKwOawCpR/s7YmCoYs
ae0TEzaYL3Je002V4cSoHJ1JbRV1FEf+osyPL0jPVtmQVp6R78BiUx4VfM3SsYts7gMVeOOm
9OXG409YhBLGLB61YvSZ3rRfo4P6pVpMSUS12cHDMvgkJOuB7JzFGuJkA85WQzI75VFSszEJ
hhUx1bZtatUKHoABBwndjGLaPbCI9LziuEuzE8ocv1yBMotW8wPl9cOynY3ITCVTKvtb5KWe
7JlDUA4IOZ3diTAzHiMxVbn9G/8AuasdleRC5UH6iBsHgHZZbZ//AE6VCCCxs+mYyVZnBLax
L4kozCFmmTuBMXDjhbx/4SgItVl+vcYEXRF5ZLnXCdeX0xpKxmqEDyXGy2V8jDMkSQaPOMk3
VsnGvhOQxWCIvN5XchzIGQ3q+sG+Gb8QUqJENrLcGQZYNRFniGTsAQ8BzRfTsW32QZZN0143
vVtsEjZLh2mZHVx3qZbOIaTCO7KcLkqZZ23CCQJknB7Oa2vje4h14hpBnGeTVcb3fIR2bcGw
uIKcK4SrcblFFM8ifajzyhiywF6hGvPp4phT2Re8zBs/Sng3TciLNRX5xb82DZOu5cFvj5wY
q1mbDxXywLiar6mMzOaDmTEhVjfHD375nWOXDreXYQNl+qxGTa4rMeqlGXZULaghKmWJWCzk
nt5718xq3Kvg6LwV6TpW3BikkKhwaMYmpxNOXDrG8cpainDofBXpPZweMWLi1w6DElgtjw6P
nBGJ2tqMcPzVdR2S784GWA+0CgYst8DjYry835ipFXV7XLxeTDE+kvBnXSyJf44x5pQo8/Tr
uXB7/M1zYdmzq3gABQcK0TWbkdOhs5YLnv3zARMLpdcAkJZ5i7CWD+YhFMd5iYXlSFd4XrnZ
VWHaUApc4vfAFuLh7ee9fMGPWLSs4ZbFWR/syTpW3ANE2BOGEqmux1ZlFKeHWN51jlx9nB9a
is+M/jn+wrWrcPR84kltS1axdstku+GS2H2cwQBqy6+LSyPRuX3BhMfNJ5m/0l4MrCkW8iWz
a9omEsEPSddymkRXJR+ItmNRxdLiQSl8wJZWhJ798yri1CuHi+VpicUTjGKLRdiat4KsWY7l
ncl6dfsihaENgqutxArX+GMfYXb1Pbz3L5iqcvaPygDnwOlbcMYWXOxDUjM9uXDrG86xy4+z
gReS6n9iJHDS/Lh0fPgJoFYsB90YyQAUH2YuEGrKBc6G1vpjvMuEybkayzsfpDwZ8CqAiQDM
/RPfviddy4W9sGV6YWMcmnN1RpQ9mB2upsxHBZu7cPfvmdY5cOt5cE0mZlXBBSS2dQSqYduC
LJVRFwwD2FVB2iDYuCFqFKUlZKs/Oe3nvfzDHSbrm4FWpcqydK24JmGInaG0DyVx6xvOscuP
s4V9CWBfArReVfB0fOaYCResStTkfsxkINWXxc6FS7sZd/Z6oT8fSbvPQYWM3lgLE58GlqKG
6wmJkxgTDg4C1gjFJMcVfqPJXxdicoF+Yc3pPlQrgpvIt1YyxB5gNuBQtZDektj4VhJpD6ts
3kRBJ1QxA4GYscGawIAKjJWrdWHFKOEDWZh6cUg9ekrsxlW184JChgBMfkRjKla5/Uz+5h/g
thTnDDUADWf3MSwKR0w7DpqhM+Mvw+006ccOZWxqn97P6mFsF6DgOz0u6MP1Rq1+yxKoA1Z+
BHkl4b0R4FgaSxmidgdn6ghlTQ+9blhICyfgbwiHbrLiLBsf+SOqnQc5dq3zHw/kaL1P+RPx
LeUy5rNidyaviFIxfzGSwb/4+gKtBMLf4SWMP2PEhcpD5rmzn2Fdf+PJm3Sc2It+mx8U6P4+
lK4gw/4+zaur4m+3m0JW0/hIKAA0P+cAFvkEsHRt/cNgPQ/5zSE7rNlXLc83/nNnm50JV083
IgBl/wA4MAq0JjI2mbBIT0P+c12vVlQQG4/5yA3JkETIDT/cNAPIO0tFw+5KS3Cf3Gf3GGiE
BqPaHVNpoCf3Gf3Gf3GeuvmHdCqoLWKllVZVwyzu0eL8+7BFgGMWI3HNn9xgv+jEBsrHc7Wb
ko0E/uM/uM/uMwS3rId8Mr7KzJ/cZ/cZ/cZ/cZ/cZ/cZ/cZ/cZ/cZ/cZf49yh27OmDIgn9xn
9xhbqPNp07kNXj+FFlUcl7wzh3lfqGsOnlFPxoysR9HD8zn+c3vWGHaYqf3Gf3Gf3Gf3Gf3G
f3Gf3Gf3Gf3GKegAuL28J8LmNbz+4z+4zT1eodu5HAFHxqf3Gf3GHhRlw3+hYRGt5EBo3u4P
YzqO/HouzsuXAWrpEYHUBlxzleOluMoW4j57z3WGBkWZeb+ONC5mNEiMlKppq7r3H4nu3D3X
aWH4W0yCPBpivyOKUC16MAmCx1Pd77GvX93d+5dk997rKrixrZL2BkPGc4aJma29owUaqQcO
Rlj/AGIW2Ye4d35fPv3XVtnb65vxe/dxFAs1q6RGl2XIbHHp230AFUFsx16etgUZ5B3PsZ1H
fj0XZ2dVmSfbxYyijlzYRBUasf8ALu8AQ0rLsXmEvfR3XuPxPduHuu0tscCM2zi19mLoN2AU
TGjHvyz2f9937l2T33ucltCpfJzj58tdvdZg1C8HZJcNH8/mcu50nMX5O66ts7fWN+L37txz
XkZBLYh3d/8ArsdO28ecc3tCirf0O79jOo78ei7OwIZzB+TziNlWrrw1mqGWGgAPwHdvDkzu
so91gjqvYTLALzNT8QPg7Gz3PuPxPduHuuysB3hukXFZLWKvHCoAWIBf6jl4DyH/ABcVGtQw
XD0nN/P/AJOb+f8Ayc38/wDk5v5/8mGnIxCuPuXZPfe4ypGQobITqWoLxwsLAWsSjNc6DG6Q
Ajhg3eXXKoD2lQXONeZnESJSaPF4LLCUW9AmncOAzmX8zjUPDhDT6Tm/n/yc38/+Tm/n/wAj
V29GKj049W2dvrG/F7927n+0z7Pp23jidKM3+oAr7ur3nsZ1Hfj0XZxu6ExGbu8o326HB9C6
DNYPTAlp28+8yDys30cU9OK0DXHEz/IMu59x+J7tw912Fnthksy5uU3KRGeCQSoLVhQeMNuz
wO2R8XGtVi79Xs9O3ePuXZPfe3leUV/5Ly2EfgOLgvLDuwLpGH+Nu0YmlhVyB+44AKTjdsvz
a19IKIAGp2+Zi+05rr34Cwbzl5uw6Tujm8OrbO31jfi9+7UmOnyXWH8LtWr2enbeMBVBbEqa
zm/zg0wZB3vsZ1Hfj0XZwK+Dn46AR76vl6AcAtomX9WfLu595fGduRFkxANjQ4NGQNc2YRB0
mfRfFrTHpOv5g2WZdx7j8T3bh7risEqmF+OxH/PwNDoHBCBVyCFhGWbLv5+C6HN8DGYCU2PO
uz07d4+5dk997eTVm4c20OKERDarDwAFHFdvI7g3wxAx1IRgpME4q1l5815ds2sl+05hN8GA
zJ7wCchOx0ndHN4dW2dvrG/F792YiYOGp6BHYr8jSDgiALWI2VSOZx6dt4t+uWCH0PZg772M
6jvx6Lsgy7gS6Cycrd58c/ksWfdygUUZd5gwrk2Z8cRXGG//AMhvki3GCLQ3nWXtwSrMyYvx
+sf+dx7j8T3bh7rgsd+4EaZziw3PPjoqYHnzQw8D0BBP64DwQTMT3hZS9o7PTt3j7l2T33tZ
LQsbNh/AHG0zm2/X0O5SyoWWrjIdT88XRY9+eZ29wKfHllPZBQOx0ndHN4dW2dvrG/F792I7
A7VoRa8dDdxV/Xw9iYehxcenbeK9RrQStG3MzfAexnUd+JtkSumGK3MQPyeXFaGDL8HlDwFo
Mg7xQFciLbjeka8HALWAQE6es3CzIn/s44cuYaDLuPcfie7cPdQI7VMghaqmp+RxdGWOpVDL
AUBp4LErMe0eGDF1veCgNuz07d4+5dk9945NYRhH8HP4OCN+ZDTCM5mr4jgL1/3TScy+h81x
cJr5KczC+1V7yL14vJH+GPZ6Tujm8OrbO31jfi9+7FzbWZOIBnoU1hfgiTpu7j07bxNsys5q
5nv4H2M6jvx5V1PJh45b/W8U2IaVGjHejVp9Z/8AIqlcV4Ub4x5H54kwYwttEZIqTonCnI6c
yLVgFydTt+4/E924e+mRxKs1GDji7EpcZEQHQg8HidiA9WuOFlrfoPa6du8fcuye+9zyg/dD
Ey/BHdAgX8VvjyCbljf+N2qmcfxh/wC8dq/0X77PSd0c3h1bZ2+sb8Xv3GagRdvCa0lZrwZ8
ECBodFmnDpu/j07bxAAk/wAwbDBAeC9jOo78X1PHO3EPFomKtHUIOlDmaw97itDXMs+NhXzz
bl2Lul6Br45t+ZdNTt+4/E924Cwc4EPJAGbi5x8h2IaQ181s+DrJpH8A8cF8EfnDtdO3ePuX
ZPfe6O0ex3VMbLsPU9naFhd4bK/843aYCPNez0ndHN4dW2dvrG/F79winX3nyItTSrQ0jhVy
lr9ZObx6bv49O28O7os6QaChkHg/YzqO/EC6QeSGzkaw/wBuIS56/W5wLDlsE7tPAGTnoI/Z
Nnd4DJkZPUYVUpbDsc5w9mgYnc4rhgqbvOUbibce17j8T3bh7qAMM+W4jnnQcN3iCAI3+yBi
FkCeCo1wVnN/nHEhjZPv2unbvH3LsnvvE+wIrVrxoosrkUIeXHkNQhll96d0DTXzmuPM4EtX
/wALtFZHprBxtIpL5hh2ek7o5vDq2zt9Y34vfpGiAMVYr6WJlv8AFi06DDb8iAKMA49N38en
beFC5f5s3ywKK8J7GdR349F2QdgMjjJIVkN+fFPX9Y/UACNj3WbA8PbR3lfdF7ze1e4/E924
e64LCUZRY/4RlNkOL44tK9Dyg2X4ELEBxFvHsnL9drp27x9y7J772ssHbpvOoqOariqLYH5Z
e3darkTo1ri1FYV8rxgoNuyqtHssce3N5vAWozZh5QEc2L2ek7o5vDq2zt9Y34vepby6H9Dx
INPKZASCAfPY6bv49O28IFzzRG0mXhfYzqO/HouzgmEXKSPoTSaPDKZWBTsu7n3Ny4k5Ee9f
Qxl3mEB7lk/mHZ9x+J7tw91xWBSZ4Pw+cRgQYI8BpszmhyNJaefgEK/JHSNNbk83goq0oIYp
Sl512unbvH3LsnvvaycSLgr30cUNGq7lo/53N1A0Fdkur+eOL9fHnwP32gy6Ses/riKDA+Sx
YABkYdnpO6Obw6ts7fWN+J5opvM15EbIorV4LWENqsbYTN47eR2em7+PTtvCedA+nh/YzqO/
Houzj+UzcaEXUNGEiUw2bO4uaL+jjXy9yUE6H/mdD/zOh/5nQ/8AM6H/AJnQ/wDM6H/mXPHP
mcFKpLGVHD5Q59n3H4nu3D3XYWzx/BZuLVeCIYDAVfAd+OPGGaaDin7gOQwO107d4+5dk997
eS2Pl27J/PEyyJYmkJZSI/idwQi4B6kIyWuK8AuO/wCUuR+O1iqfm9ffjq4D5ufa6Tujm8Or
bO31jfitmOquOXCYbqPa6bv49O2+l+xnUd+PRdnE4A6VqRepsU4x410c+Uag5o9u9o5sM388
cPtu4DBRyjQ58cljxNv/AJ2fcfie7cPddhYCJrGSRo5C7zdxUwnLQbMqlLhqbHeWR40NeP8A
JiiWcuXF9Pcbp5dvp27x9y7J7728gxul5wLMHejpvFNA3oplKZdX+LDSCOp2EBa0R/8Aigd+
c/qOgK04qcuG00IAAMjsgYgustr6RG7S1deCEjAasrqYz3efa6zujm8OrbO31jfsjWEi2SGS
AKA7XTd/Hp230v2M6jvx6Ls7BEaJHTnAlVyGHGUtwF2EhQ2AmnLsgFR+oxyrS14EosjyHODx
QA5HcY/x+vo/ESmuFQxDBUCGux7j8T3bh7rsrAAqOa0SMQo3paDxcVr+4POC/rh3eKa2wNY2
Rc1t4uhPJuw68i/5Ht9O3ePuXZPfe4yZUDO65uU1I6GOI1DoJMYGsKPszQWycGhLPsQ7lYOK
uLnxa43jVhuMr9lzdZewRYdkG6quBkMBo1QenFmwWrU9txjGMa7KB5g8VvoSbJxc6m4FrWT2
Osb9g0rFejrMABWebv2+m7+PTtvpfsZ1Hfj0XZ2SRObX+UUtZDiDXg3dshqy0Mk7G3bvf/5x
z0cS7au5BkWODGpj1k45ori7/wD3se4/E924e67SzXDyxdvKLKSVo8Rymlb+TygwBWJqd1ce
3wdh4qow3cenbvH3Lsnvvc5PKQwzDlhasa5cw90IWbg/6MtKPHMHZ9t4K6Fv2Osb8T19UBZT
EPk+4dN38enbfS/YzqO/HouztIxFjD8XnDLUUjpxzwmtd/Ti8NKcVe3L14GPZS5syzwF3dXu
vn9h/wDeN4x6o84idlYnH3H4nu3D33bWPrHZ3iJEpOOijJ3v7qpbcJlsesQPQOk3fTSA2FQG
ncdO3ePuXZPfe6yT7On4WBtzraP9mnhBTtC7btoesoA+NnuYD16HQdr23groW/Y65vxctWmR
3Ppu/j07b6YsTXFf/CdAfqdAfqA2FQMg7bo1tEvtOgP1OgP1FBGmSf4QKKMjhq1hQfSdAfqd
AfqP8OxSP47sVe0OxnQH6nQH6nQH6gNhUBpxSxHJlvQe06A/U6A/UAgoYAadty1Wrje06A/U
6A/UctViYXtDDuc7PmNesx4XMuchyH3QWQlU1XrOgP1OgP1HLgtGL9OyL7aHYk6g/U6A/UQ+
dikfx3KVB0GEGwatDjR7YQJxYkp195QcUcz7wkdZAruPbcauGSuqnXX6nXX6nXX6nXX6nXX6
nXX6nXX6nXX6nXX6nXX6nXX6jBdoO2PHoW/YwoTVdV6zoD9ToD9QKwqAUHcuJWwlfxOgP1Og
P1DEnQqA/wCL+27+l7v88ehb/wDKvbd/S93+ePQt/wDlSyxnKfwc/g4gSHJl94Cj6QUJ/Bz+
DgAebKR//K5cslkvurlksl9i5ZLJZLJZLJZLJZL7Vkslkslkslkslks7NyyWS+3ZvLJZv27l
ksl9zZLJZLJZLJZLJZLO+Sab/LweEs+QF7yyWSzubCewnkYTy4/CDNX6eUVDz5+0HEl2HurJ
ZLJZLJZLJZLJZLJZLJZ4+qBQMVpHTX7nTX7lCiKiBqQO4p5cu5a48wbnKdNfudNfuYa8hqHX
Hn2L+rEYOLadNfudNfudNfudNfudNfudNfudNfudNfudNfuAyaA1MefaQ7ACBhOmv3Omv3Om
v3Omv3Omv3Omv3Omv3Omv3Omv3En9t7XHsLiLg4dgnTX7nTX7jFD0FBIJ7BWpqHZ9ygN2dVz
pr9xGzOq4lK2vxdkT2CtTQIoxwFcgJ01+501+4siRj4rcX3GPbIBrOmv3Omv3Omv3Omv3Omv
3Omv3Omv3Omv3Omv3Omv3ANoC9PV3hHHzKUbipa3Ocj1q+fM1JR+BvPumsoopG06a/c6a/cE
PSjU4OfbG7troJWosLKH+y0Ca/xRcsZqvsChvVDDZXSznHy2YW79TSY+FhLHtYR4bC1nTX7n
TX7nTX7nTX7nTX7nTX7nTX7nTX7nTX7nTX7nTX7nTX7nTX7hkqOE73nPbnjjGuM1GGatrurx
zTC9fM9XcPmWlXXQRAirO7wJGxeU1YZVB7F0PN3XWd+17r8d17v89hyZgEdY7doD8XlxclDp
NoKwIGp2Pcp7388Pa/mdR27ALUlZBGZId1/p4g1lhuQAQqA07jpKU+HMyQDA1f8A52MUlbvv
7ro+7j1vb2sUsyczYltIOOwee73TLW7A+EO8/mOz2ev8++6rvPZvHjfoPIawiIpNOCeygaMa
g9Bnt+XjfZx5n876vZ6Hm4nofMrSdKfqdKfqdKfqdKfqdKfqdKfqLg9BW2Pa91+OOW1BaM6U
/U6U/U6U/U6U/U6U/U6U/UbZGxpMeyRWiGAg9N2vHOz+pMOx7lPe/nh7X8zqO3Yz2/rTDiEL
yTkFKiB89zzwuLWTNhTpT9TpT9TpT9TpT9QKzFgtu+Mf+lzceRPPsJUEQAQbHHuej7uPW9vZ
w4mA89Ii6n9EDsDG/mH5hAK+f+CZjG2t/wAiwe27/DHxjpR2G9raRgrYvE1Wo9jHaDiGs6U/
U6U/U6U/U6U/U6U/UakWyeOPmKsCdKfqdKfqdKfqdKfqOSQY3Mntzx7lMhiLhlrnF6vq2VpA
ARsdeyMZdnYidYgcjQ4LEGI1WHXk331PZ6Hm4kbD+DOUTlE5ROUTlE5RAGR2vdfjiDgn/onK
JyiconKJyicogV2imAbuSErIPzwQkpMRIYG1z+fz4+5T3v54e1/M6jtxFwYbD88dkVYq8FLU
QhInTdp3XS1hxB0w+dnKJyiconKIa6ebvjMxgwtmR+eKirM8uA02TALPrmXt3PR93Hre3sI2
CtXSEz2uid+JeDaBastE1BX5fqZQPKHYzyUWI+Z0C2HLYBHTjgYoLlpQIBMnilzlE5ROUTlE
5RMPQ4cQcZ0E5ROUTlE5ROUfQQeP8qYrFUuBhM6AWtx03s4duQaDPji6HZeqy7XQ83HoGz3v
uvxx6pu75wQsFSI2VSOnBCVETXlE5AzOPC9ynvfzw9r+Z1HbgsQ6zjJ6VkXTlwMmooDWGzNz
H8Pn3fQFjxs64PZ6Dm70xX6OzymIw/LnA4VIGLdYRmqgasb/ADxtawZtDl3PR93Hre3sK990
rM1uIXlCegpPW8+4z7wFk4jCUazz5rJ/Hc9J249Z5fR8vLpGejiXR+Y8hdTybcQZNBmxLNb0
HBiC1gEOsRzLadroebj0DZ733X449U3d/mTMvk8btJnuTzIS8W2T3Ke9/PD2v5nUdpsFEMRn
PkJN/N45qVY80nd8hZ/K8cMMr8D/AN7PQc3emYS3mYauOZTPcr5Qh7R5XRjzkSeXB+grG5A1
NHk1H57jo+7j1vb2MX46uevEsf17LsQCCgwruDsDpHUiUcvrtPTitVupy4nc9J249Z5fRy9t
M1GPkc068dvnk+/Fh2e55v4457Pb8j8wwO10PNxKrRTYBnwiB+46UBmufYMeLF0f3Qkp7g7j
3X449U3d+a8tjJIyY2NxxLrnt1jHbm/4nvfzw9r+Zg63Cb+M2Tp5HE2gA7zZAAmoZB3lLv8A
zr/fG06EHZ6Dm70zDNWFlucCWWj3TI/HDD/qU28cLzj9ncdH3cet7eI5Y/EkdVcS83iJUE35
MDus9lDo14uDS2+V4wjMkvuOk7ces8vpAVFx3feDKRKR04PXNfmRJDBfmThmkwUyXnxwXcfu
aHb6Hm7gwY+U+kASs/iSGEFYia9r3X445wrBB2nnnnnlpVYjTusNFHNbkwyhjpaTwGmyZ5f2
2fJPe/nh7X8z8QoT+WKqq2vDDJOOlrsEBUc1u944ExMsGPIa41+sz8ns9Bzd4YvXJm7yi/W6
l1eCMJx3Y4sFKgoOB2SXrGkSmngozhUNdUoCI3J7fR93F4C7DMZ/bT+2hdNpFScRQbwyVUfW
u6FA0Hu/XFWtmdHMdx0nbj1nl9JrajZfW/PHJQhiy02KqaHdZS8kzbrwvcVe2OcKaiBsdvoe
buslq15Pae6/HhIiO6g/F68cNGJ0M2FAW22PDGA00iyRHkhhxul61p/x3oZE/AkVRtbgYzNa
hD6f27PQc3eGZLPQbsjjnEtvLn78UEHEYlEesHG+u1vPT2+j7u59mhBMg/HdEtk/O7CLc34u
46Ttx6zy+k3xMI/gZj1lc+fBCDSZM97pow4uZJ+h/wBe46Hm424aDtcoYtnzzJEo0qX6kuKm
Tj63FriaGjCWcXo+D2fdfjiYXNRT+ln9LP6Wf0s/pZiyeid0nB+wTyjKLJa8G9akCwfT8P8A
4T3v54e1/MFIOaSsvWKkQVo8GICG0SN8BOY38nvLsNfmDxYpiH3gmZBXZ6Dm7syx8reUbW1e
U04B5ZD1YK4DMuXLmPjgnf8A+8f2QnyfzBs7XR93FGAVdCf0E/qI0FM1WHG47MA/L27uif2v
yVxxMdDM3t3HSduPWeX0rLWqB6vp2QFUnkNWAgAI5dx0PNx6Bs9g/wDNIRAWmP1eK4UAPPB7
PuvxxTAMR5k/np/PT+en89P56WGKbFdyJeyEVxDm8ONy4mZE+5T3v54e1/M6jtMmawOTiS1S
1dhqkHtfFacu7rU1fGcbMsx88j57XQc3dmYOr4OzjlVqeknXn7nXn7nXn7nXn7mG1NYPvxQg
0mJMVQO1HR93Hr+2ch+JyH4lWWxcoiBSqeIMxA+m/wCd0N7RX82/HFM7flWAfkXcOk7ces8v
pQkkEakR5d+i9Oxl/wCZ31e56Hm49A2eykBiV5VfFDUB9nZ91+OPVN3fICrQRMtoh9fy4jH1
l3wFwNDQnuU97+eHtfzOo7QAQqR1jdt9riCTsMq+tHIsLE17rHoT0P8A1xzdifl/67XQc3dG
AyaDFgkt3iDDZtB2f+dro+7j1vbxFiOTGAUPM2JxGuzx9un47o7PwV1Zccc2u9PLuek7ces8
vpauJnacvXjXwUubCyNdvqe56Hm49A2ezbXInIK4t/6L/wDjs+6/HHqm7vv/AAVGfNmfC/iu
OjWWVRD5msvD3Ke9/PD2v5nUduF/0cNT0SUcVw0aTxyIXqTHuVZRXMeBGNt7PPgKVpQQcOBf
Oxe10HN3RgJrfrub+I4vBcKYolO4QQQQQQwRSJScKoRE8o1lm8u/Z6Pu49b29h8DDC31cXWn
m0SFKCOiYdwIyivx5LPStxSqcdbf/e56Ttx6zy+lgFW9kHHHODG5K/zuuh5uPQNnsDsGyoIt
5Mfe714tQDcb/wDp2fdfjj1Td3tzADud3kRbCTtXggJVAasJlrtfi4vcp7388Pa/mdR24pBh
qbYeAulZjwYYMDRjsB+Y/R7gLFyHfkcVfd5PhkfmHa6Dm7oyjtBl1efEt7YNM5R+Jyj8TlH4
nKPxOUfico/E5SYbHvGZ+eOejVO7Ps9H3cet7ewHWXHdoxdaqOOAdyX0DC4iYzH/AM7R6DqY
uwR9bg9tv58SBau/LspaOXI7npO3HrPL6Q0P4eAwYa8+9JU7VXaoiFLK1eDkBCasqvSc8591
0PNxBlXh4Az2p0YiYI7Uf7L0NpwX4Jjrps304odNIlH1Cxq6vZ91+OKBdilbxvafwn+T+E/y
fwn+T+E/yfwn+T+E/wAl0khTjX2QJWxdeUct8g8TNRMBm7D3Ke9/PD2v5nUduxm62CzcS3qM
NLUIFa8OXLsctyzKZNZP8htSRYA/iMPfdqvHKLYW9jKfwn+T+E/yfwn+T+E/yfwn+T+E/wAi
IM2Y2PGm4VjAwqfwn+Q1OxC9e3YYjO82g/MsKK3N4EvYPKasrlOXl3GIjaefPi+GAHd4MKII
hqdjo+7j1vb2VxVgnrsiJEpMx45Ep3plUrw+RIWterOGBFTLUsWst24ZCN2B5HFAQUVqynAD
YO6dJ249Z5eDc8HmzIVCPAAGykzEwZBvJ74SSTOgRwWkq6aOybSFgMju/Q83cvgZQFrE3ULo
vte6/HddP27AMlBmsVNXkfX8uIuJdBvBOCyAOx7lPe/nh7X8zqO3YNYlkiRHizyn+OJFWCby
kMsYgTXj7j8T3DwPX8nsfhvPZxyHXH3Z+3c2SFLkwX8UHM0fxx3xyZup2Oj7uPW9vZq5UBpD
8uaPgdSFJ3TQIodrDWNY0/8Afd9J249Z5eDzJ+cW79i2ZCfJmX2P0yuZMPomC++zME2uX3FR
6tWa5ho2QpOK/dodrKiqiOn4hgAGAGnd9DzdxbBs8NmE7b/wu37r8d10/bsbmqXoebxVJVDb
nCcGu613s+5T3v54e1/M6jt2QcCl629GEXw358chXxn9nH3H4nuHgev5PG04rciIs4yHTQcB
LtKCUNHqrz7rLpbjfR44Kuc5Dqhx6Pu49b29sYhohh5ErseWK/52wVRnFdpmNX5Erlaw2P8A
zvOk7ces8vHCjY0z5xAmV0TaB453YPbNbRyvymHR2/1JdQ9v8SUdfb8ne0uNBlVd7ReQ8/8A
xE5L0zRn6P8AZ/A/7BuFcgfuOjR6UHxK1psj+aGBBkHcUJixVf4nS36nS36nS36nS36nS36n
S36nS36nS36nS36g0BjYOXpxNhaWZmkXnTFB4rFiiBMWKOWHauzIVGJer4CwRL1cB3KgL5dr
NwQwRzw42LArbYIMW4kFW68Pcfie4cDrCTPU62/U6W/U6W/U6W/U6W/U6W/U6W/U6W/U6W/U
6W/U6W/UVfK3VgeUFI4dfyeN95C1TiYsEe6Wkm+Hd5JDbzhqcbFglR6OQxiUpDUeLahKzU8b
Fh5wApWN7dwva8wsY10idZS4pO37JE/xdfmH/nouUnn+BOalVn5ZVqR1zADLvUpsAzB6cbHj
G7aztt+go7SPKUicvN+YKCXMfsv3H4nuHfW6jtPfcOv5P28NZSvfk5iWfmHmfZXuPxPcO+t1
Hae+4dfyfuAQs8kh4WaP9wwgrU+yLT0VMxA3wCCZgFA94gyi00uLK53AIoneHR+4gDOqtPKD
Tp7f88yjNdDL80M3M/55SCHvCD0PR/55U0TM3jkY/gf+eD8ZesS1cd/88bPD+UGyz/nmgRza
n/PERp45GD+P+eXvxE/88RuksYZeivN/zy8et5v+eIHS2TJWu7DUVM2h/wCO/wCy7EVGVEAT
J4U9xxDc/jv+z+O/7EIgj08KkhxY/wCwoAOgyhTB2sMVa5LdfmCuLSZJdRQWAawHrHYIc7mK
QtYXHQ8KhBVKBsN8BkTLWAZiJXg4DXIb+YPwtsyZwGTQRH8UC2wB1FZMJnpOPxP47/s/jv8A
suqxaG8uwPnGX7IoppKtAyHs0iv+IOCoaUIbn8d/2fx3/Z7ASTwzu3JzYr2XeLFbeUTDqNho
QWwrEThQ4MFvRhZj+N/2ZeeAYu+GrqpiaXk/7Fjws7FOwqPNG3D8D/sF+XBHWPnB2DJQ4wd/
Ofx3/Z/Hf9hchkg/7w3wlXafx3/Z/Hf9gK1dMsGIXAcp/Hf9h8UOVwdcshyfXhfRLfln8d/2
fx3/AGBkqplgPobDJnP47/s/jv8AsaLTTzxwgDFWHWKC8ANgwduuimZ3Zm5nBaGyhsw/G/7A
neOWALWo1HhnVsnOExomy2WoXZMLsmEBggrJOCTCBY6PnCzH8b/sNYpziA3MQJwLm7LZMKsl
DnxzgKUcT8zNYCY1VYixvBqRbZXkPCdN/rl7sV6HY99jBvnlnHWYpGnQcPKlJdsfDzQs1G0e
y/EZ0Lfhy139NXbh1fOJJS0fOaZ6xj8SYDCwntEyfKe0/DOhbcPdPnij3eddzTzhI0NuHXd5
0baBdOcz1RekybtDxBTPA5sS5vJTTV5FRXsBuyVrubecLrzkM9V0Q25FuadRymYLFHvcXBsT
MjXMVGJttrjDGMxyEAtKYnxw6bvBpgq0io5tTPk3cL44/hzDWXavnP17L2PjfMYFApIatOoN
jpHy4uU61vBPRIIGWrB850jfh1fSEhffJ1xMetrR0DaC7kcCWtLNEG2NPmR1cnfnOqcpjNVv
NOuI8asSPYvmOOgmk64g5wPfkmHRTA+JkxcX0JTd1VI2KAZoi15ODcjM2YJ7p8QO6doANbsv
MnKsfWIPiFGDzYNiZpT5iohHp8SLBvUMhLAicTbbh1jeYW2I0mw+Xcib3hnlHAldttPANLRg
hz/I4UKM85y6CdROyX2RgGucoYNFQfXMXsf83Y91jBWFOaCGKTykeoU2jhOYxNCGjPYvlnsv
xGdC3jI4EO3OA7tLyJMkWH5nV841UBXlAwu1W8byByXU9omT5T2n4YIpOBHMfjKHlrAHFHu8
YGNDcbZXa2CaTSJz2nXd50baZMCA6OSP5IOAK4ro5XB11fxDi7VyJzSn3nIvhI6jlHr6D3Qc
kI/mAYyMOFGstfJj1+A6bvK2BDmgb3srrymUDMITDQFzPYvQyn8Dfz1i3mf0GGCWJZx+N8yt
fNEsTi6al7CijY34uU6hvOkbT2z5nSN+HV9JR5VLV4Tnfxj9W4edToG0w7uqkJ5VGAIbajAJ
yWRnVOUpqqzV4TmfxlpIRuz2L5nUN+LqdKQOGMH04GFYUwBMnPeI95Pee6fEZ4tkLhYqigCg
jhjWjTlHrbIzhmfmEAyMOFEMtfKNT1MaTrG8VuDhgYb1aJoRqNYS7Sjmh9dikx/AkGlLjzJa
3P8A9+IPH93hU0oXX66iEzIVpk358ff5iWXducw16DLcKtN7QKBYDdgExCQT8iJ7F8s9l+Iz
oW8cYyCJqnQCdN3nV84Qq4MbmBVFrlcoopxMUJ7RMnyntPwyz3ok6Clta1x58Ue7xgr8hMDc
Q8m09q+J13edG2hiPOJbjQi8HFYuKtjUnfeoT82nAywTLCP8FB3WCzFEgg5CuCOo5QgbdyEH
CxDrXXmOBRbMDeVIw7PDpu8v7420wBMweZQYnlMHLD/uJQmZFxIsKvheC/8AzuPxvmGXYA5S
r87Mc+UZJtGDZhwcp1DedI2ntnzOkb8Or6TGbcF8+ACvR0J0DaV60lDnAQzt2LLy4dQ5TAfY
x1vgAE0FHKexfM6hvxUphjRgO2x32hAfCGDdmcC5+YmVjfnPdPiV6ZU54TPTRfPnHgW/Z5TE
Vxj0mu9CAmtPMcAy22m+0FUxyvOaTrG8w54iZTSbilQAoKJbXCx80ZLZVwaG26UVzc8og9iJ
KURtZahjraJQPqOU07OLfjgTYBzYBsROX1u+3HC8nj7vwCuD6ix2ecEzacXdiuTCWwJRHxRd
eD2L5Z7D8RnUt5QGPcr88Om7zq+c0odQDt08gQYqOD0nsEyfKe0/DOhbcPdPngjSe7zWpYHV
vMie1fE67vOhbS8YCUUxik+LNxBqwpIitFie1l+5EOESGryTLXw945wlC4EwO9Xq8cdRyjiR
M2/JTfe9McALyS7g5u3nKxrE7jw6ZvKTrhSBtocdJMm2q95ePh/nrEiHysn8yPnaj5THr9rS
HD43zHwYoTSGg7aDQMbuOLlOobzpG09s+Z0jeE6vpGJMpVw1Z1ItToG065vDLj1DlFLIUq4S
NqqCp7d8zrG/HAJiP1RPAgdUeaCdFrmfZLa84T3T4mHiatQhsm25gOW3mG8S40LGwd/7Uxxc
PJLMDm7QCNVuvDrG/HEqxDED/osN7xaM2fzJQKn+GWj4tRzaTNXaaju+Z2gQA1j3R+375OUl
OctkAUaMSnNRcvre3fHZq1q5oG2Q8pGCuD7Hcozh8gZAcMOPViIIGVoavguTTawZMBgBwVvV
q5oFXKDInKdxc5gRWrgNgqR1geUAVDwu3RuGyDmOGDBATdRBKZq1fBa22rEwUeEBkcM5qGIZ
RasaMIYFhSce9yuqZDsAESx3jINayqxXOsJlWgVEqVapmwMYMg4WO7DER+/toa4VHbtNGDKk
T5jOSdBXF8iNqwIssnkRIVweJ4isATwgNOGa2DImNXgTibpWeRFG2FS2uUgBRl2ESaxWB6Bo
GkzMIZDHAVYMnDkgNbrj3rZXboVApBpWsFBjETsORA1uuPerWZtDUzMJZDHQVYMnY8nzLlgI
8mRazbhbxDAPIC64dVtzlxVHVtOQypLeYzlHQVxTvVq5oRXCAyODFwzyJi1sBiOIbAoJuOhJ
SmpjV4VzTWi9CuDVwzxEXSmatXL1ZFwSI/VS51v9b8gJDL7/AAgJVlMmBR9b5GM5O7/zyx6l
P+eedP8A555ZL/zz8IfGAFWg1n8BP4CDWvIFeFdiGWFc/gJ/ATm3JWcFwg1WVZHzuYcnsYuG
hBLVT+An8BLmmM8bhz1kqn8BP4CDWvIFeKMwZqwwqZAOPJOgkWJjQ3hbjOhE5Y2F4igzrVOW
dxXgyKtVRCbHoK9m1HzSLQD51DLQjqQ2QBms/gJ/AT+AnKe4rx58MVRtF/nBb4oGhR2ifwE9
vkeKgtyJjV7SGJwRCwyqJynULwqcWywoXcMgL9rrD3HjOjbcLv8AbC5xYq24Z+vSLIybLn9D
MjCgVGSwyG7DKNA4E5xzIe61YKi9sQJ7N8M5NiCf0MCG2qlacKk3M5EgC5zAVRPdPjjb3Gx8
kcOnsilaj58NPncMv9VuEwCRkGaWjsTSR8TpeTwZdTWp4iHt/hxWorPCDnFM5JXOceIBZ9a3
3nSdoYz+hhdkutHEmED0Rzl9+ZSiYmOXoTFLsJwfvPzLDD86XA2kHmMFojey4VlV/wC5LxvW
Xc4PrnAyGofqWT5RCTAnqR7XRf3OX4Ltv9530baKg8448pV5Z5C/qcM/XpCM0w1es/rf8j2W
dHlECcK/nHpU7G7CAANCVGGYlmXD2b4ZjmYNXpP63/Jo+i1V8K72r+CVO6YRWf2nvnxwWhWK
VZfTl1ee8mXtxP8A34JYjL3HNnNtBpjfwmtJt5toFFHHreTwZpqNNExGJaeae3+HHbEnrMgK
QfWw5iiBTiSnLYJ0nae1/MrMCAMHoPAjhGa4eRBK/VZtEqE7AoDM2idURgiZEz3n5gFv1xmS
eSzj0I35TSZqvfaxc3VabGky+nicsQDR3lD0seUQG+coIIFQH3mnRtpVtRgiCxiVE9FsG5AG
yAzP16RMwbQn9Mgk0cnpFQyCoROUjsezfDDrHyE/tkpL9vZjwrdwvfNitXABnRt5758cKDf2
UZUQlrtMIl205KX4ENlYWcAaYq5ODCq94ad+x1vJmTzWN2WHHDjaY/tjeaZ7f4cVr6hZmiE/
mKzj0nae2/PA6Lk8CY1GczA95tc2874ZY5T3IqeYvae8/MtWyzwpkMT6sKKio2JyErzjzAlD
GTyFIl2QTK7DwAAax88AfQ/QfbAxNvGejbRUHnEmH8Ewgm3UAnLnjP16TKyFS9eC4Ja5FS/1
oIVjcNyEXUQRweQFEUa7k9m+GYKiRpy4b63VKmC3Lom+qHlMWKYOqY4gGFul1teUxFJTSpl7
GMCHG0NE/mInohedynTX+WkbfA4G7tLCsi/UEwYGeLCMSP1Flwfw8et5PDSI4WHtnwz2/wAO
OSMhGgIqUfk0Eu/OfgjxJYTGA5pvOk7T2354HRcniTWTF7aoPD5wOZMvXJxREIWfgxedZZyg
oA0nvPzNp0Uus+JqdFO0AWulaT+YgDEbKbl88X0ZUiNrGYdO0QF6Cx/GI/P8MkLaVw2H7X9C
B4zPMY/EJkk1arvjhqi5OnA1a7Q4gAOwWcuAyLGFHTFyvSVrzCuENxrlIgxtBiQGJWGPEAMC
XBWJPfPmMimBwOIAE+DZa4i4uujnUvMbFjLdI4VNzS2rIsyoN4J1jF1tDGcpN28GuazUpiD+
Nhe3EH1eWrSZx7Yi0ClGUHhAYlYYwsIm6vp2MojkP3FXMbla8wqmKLStOZWEPOovKQMZILKv
LVpALiWbwK7J5RJCRCnqQK6y1gnXNXV4Li22BrEqXeGV8HKaajcksmtVd+AQ4haYJG1XRLJH
i2t8of4tiy+UAAMiBpdgVq+cv8YIe77X9Hj6dpYmWuJxuvEquOQDYWiytcKr/hNvv/8AnlK1
f+dnPBqVzpH/ADvbHE9If87tIwoev/PLEMT/AJ2fNQEDISP+d0YwMPP/AJ2FtGbL6PkP+d1Q
1kP+dAoDFZWz68I9+ZM+Vq/iZDA+8G1NAxXkvVi+Q+kdnh+FpMGZ9IPP+SjMvD5rRr26M4TY
/Nf2BkI82afmkZAvOT/OWagi/J+qIyH0jtcPwZizX0nzSMKT8ClzAgrYpwtwb8d5Wjn9aXBM
R2vGXYj5US7B93FlnWHTBErT5r79m191Uy5NsUrTnrUrhNkVLv1qvrDUU3S8OUsuDmDuWWRs
Knvpnfq2g8ppP2bTDBPwxh5AMfFmDa/iCxgPy/WCmn5hmf0faX9w5KKVqrz8PYCc0pd08oox
6KggsbPqVLtzS/3eYEtAO2KnPiyv6gFtGcwS/S+rLhBqsxxn0XMxLyoqrW118aoX+YkpuYYC
kTUfpq1LSm85luRvGMOWHVX9TqsFzNef1VeYM1lc/ZIvXaDgH0K6tvxlOQrxcUACNj9JuCPm
LKdt9dxbbcX6oaBFgGFDAD6och9m84tt0cj6MSfMOXlLtVqzD6OyKbDNj9vkZvWKq1t+qggc
wwfTBAfUx4ZhZjTjFVa2uv0jKqoqWDMk0PnBSWsk+hgVVBMEuS6I1cgL6sLFL8wZLJB9Tz0e
RmxfyJyPpiVu+z8kIM/t9BIJIgLs6+b6sCqMWPhTPuecMBQyD6m+In4lLecXwQpbyBKgi+aD
y3cUIoxDnPxYU451wQ182EmPDbjeFG8Jq5Rb+jnZnj0t55OcZIXIy+rAzm9pQUe39UADHIPX
GOEVYq+CrLRm5EPidSze2XVcxlBef+ERApNPCOS95LuT1hzPGqUPVURGv4PqoXK63m5spg3O
r9UC5cp64xES1zfBHrTG2SBZ913QVjjD7vCr/bgkw/n8zmeLZU+oImn2X1VfK9FKo/wh9VvW
IYcu8RtRavggTtKCVbPUD3aWI5TDuvTHbwrb22JMS1/T+JUrAyN20e/PyB9USt/KyUOH75Q0
AA0Pqq32sN5l0I2+Dwnsfy070AzC/H4a78/zGIo4b7w57B2rGSKYX7PqVmPySj2ZzZWJ6xgU
UfVimDtWX6cvYPCc3X+O9Fg5M531eGQK3htpQiN+GtN3TV2+n0szOG9USvR9jFlUr+DKIHYf
WfezPjwtR3t33kEPt4ds0ePNvCINj4RQDIP3FCWsV+kjap7ZkfPLCZIHnGi5Y6X5p+WyAGX1
vJmFHdltB2vhbNyd95LDxGlrxOpt4NyKC1gAdE5fSci/DmXDygBp9g+Yg5+GDY4pd6yg3DCe
niLmxsZh8Zdp8FUbw5fdgr7AV5mO1aWvhgTYD1DvQecfyIjLNx8S9j7TzhEGx8AbpQYsvXn9
H7syWv1fDsFViI/YX5d5+xbPF2Nw8OfgF5Kwvlr92Z6IUzX0fEavPPfvDSCOSd0xUSra5xAS
rV8WhGfE3NYmd0Hf2bYP5a/dloqb8dfFWjfWZC5VE7hIR8jp5xPLPG5oX4Gp3znYLCu2hfdl
Hv7b4teClWxGJMgzEO1hnuKZscKpmvjtaARtrIO9wk/Afdi0XaLb5leXi7cl4r9dunHsB+gW
0+F72i3C9837s5qEW1d/F0WyR5HbFPVDzi5iVPjwG4leSG6sLO8xmswvT7sx7xLxY0rWiZaw
HcYNK9w+gXA1Plp3Zs5OxXc0v3ZXvF4tSCwv56dzTTFeg/QKdMD8tO788h+fu3zwPfxdKM56
dyb5mh5x81FPj2LoQmQoD3VU2/u1yK3ispcCZZQd0w2aT1+gWE6Dye66DcPu3yjR7eKvkYd+
sO6r9i28n6BQN+R07r1Bfu1X4qUhYn46d2T3L84+aFXj2z8MFkIu5LL/AMGDniDGWwh3mAyv
fPoGMHV9zm+7YV1svE1y0nm97S7H0h+gYKOx7kYnP7teY7e3ibuKxXeg3r15xlM1Xj8eqC9z
9YT2+7bPZviBaZI+UAiho76nhXunj+YE95UJk/esT5bHv4iknuh7+omYOT48abnKV7i/bf3a
s2i8QpqV7p34Ma9ecUhSNPj6LeKe4epT8fdtht/Dl0fE8oRDIK8BUgr3Tx/LUfbuLF145ENf
dlM52Tw9eMvgatWL9J8fylX8dw5TlGvuw08hURLNz38NaZRes+BBwxevOM5mqfHecA7nIuAv
3bQRQHhf/j4EFK8FQhTfk8d5oU9u5q4xsev3bQJnv6+FyZ0Y+DqFivS8d5LYdxhff5Q+7cOr
/IESmnPwYW0QaT5B8GFBjh+cRjMa8byyEMu4BhycJhXgvo+7Esj1dP0T4O4i29Ihl4SvDG/J
410vVcxjua8YG/np920Px/D8HQjF+FqVYr0nxvtfzPZnc0OXX1CIpHM+7C2yELarjwLGM1og
gZ4vn4U6THA84iLM8Z7ZPZO5ZgFX3bFBvAyp6X7J4erim/J4z2ye2d1YXsB5a/dunCxbMGin
pPAUexXoHh69Yr0vGe3/ADMHlndAgljEKNS5fdvLEDffv2zYUQ06J4cdQwPOIyzMPFmx6rmA
d2VD0NREUcz7sF+wpgrYD5h31NoVMif22f02f02f02f02f02f02f02f02f02f02f02f02f02
f02f02f02f02f02f02f02f02f02f22YbcoZHi+eUDLvNZjiH3aGuEL5+URgoYI/YPk1h3gfW
deUPLFYO59258rK05/YNP2t3ysKG3vyiAlUj92A2OAjGZKmHPt9gc/N3+WuYPumX3YectIxS
gr/8/r/lMd+ly1vINOZ92mbLiRfYryeT9GO7g7A8R53fACWI5Rlc5j+SZfdh6S0jBTc1Nfok
yCea18oE4le7hHN8PzunwNXKWMwcvJFoYJHT7sAIljKiGY6Hyio88P0BAeWCVavM/wBQaYMg
nTNo5vh67r7jwaM0WQM/ONXG2h+7apsuYRBsb9njkukGU8/LmPF0/VXh95Fqcp57eERrO8xk
5u1EaCJo+Ns83aCFu2rT9nKgEdGXa5GqLxjQcV4psUbkkrxTrkPSAFBR2LB1V4fAG/2oFHhh
38pZd1f0/SVWfifNFqwJS/jnCYDoPtFYJNEls19v0l44bmxGgjs+E5AMFyqTmsYo8J50AUZe
NWbbN4naPpozkaDKGJZoK8IjSLYlQ/gMrHbGUHyvQfaxDYclMYeQGyXdG4o0FDvRFQK8plFb
4CUL+RJiX4wSns5O58hA9/D4jNj4uum5JbvImJLB5SwYj67CVn3rleXRjHNWVqvyCZ6PJj9u
G0ZzJc4t1FT4mwrKcrYHO+YweXqI7PDGnNEM/bRuSR9q2iasfnQH8CJQy7y68Olm5p46kUgn
PhYLK2lcehrg8z6EBCSyvwDGzrDISslAPwBwFDL87wDQDkffNHNvhqoZrU5b5/yXmtP5fDYU
WY3kQ/5LRtA8MtIwoeb/AMlcCdAq/DWcU70/8l52zLBZrfhUyUoy2A/5K2tHht8lnf8A5NU7
kX4as2SPI/5NWbdD6eFAy1ohaCT/AJKTDnsdXNX4Wi1hf9f8mqx1XkeGuwxL9NP+TXivC/vw
ucPVBFoA/wCSstmp5zGMW3wtY/lX/k1v8X0/CoQWrRBrPmf+SmyaAtjaoa8h4XEGxPnp9aJD
UV5/dmHNgfLXw1RK/wDG+sthVyNxaPus5TNl4U1aL/BwUoyPrOdZ+Np92W6V5+FraGO5Gn1l
7qK0zrcLkfda0XMS/f8An4VEj4eAAYB9ZzusptofdnwDAavhqf2AGh9ZUurHnFbzH3WllHaz
QOwdjwtcfddiBRX1mq1jTV+7KzVNdDbwot2lBKw6xz+s3pMk5xE7S1+61WxMDuy5klr4Wx5i
6wfWEaoLWOFoH7+6wZKDWIiaB35+FCXF/BvB3oq8/rPOpM0Nvuy5wfiNG3htIzhf1kQaOBuM
vFG1futG04G4xDSbV8KwY5vmbQAoy+sUhhaywgwtg+660QtmFecNo8Ld0SodeTF3frC1LPHG
M1fdYMlBEfHf57+G06WA/WSzwrhaPuz8Qn8eG1IGA6oFH1hMMQra5xLi7V+6yuA8U0xSUtdf
Cj469pBwBo+sP3t30+O4vutwwDyOcX8u1fC3vjQQmY4+4/WKbGlvErrJpj7rULUOjNNr4ULa
JV4YwOn6ySy5V/dZ3rnqKfBJXhueuWrvD6uA8tqyulp/937rVP6iZZ89rw14AmPNtAbAKA+r
gLLisx0P83m/dalUEwn2XhhBGHJ2Gg+rl41jK6Wz/wBX7rXivTPNied54Y8MPTEpUBm7vq5L
x95eFpL7resJpp54unGK+GsUZjoEKO/Vr6ui5I5w8w3Jy+61bGQOXkjt2IV8M8n2Uq7+RfV1
Fplj9y0GaaH3UNbFKywjI/S8Omn2Uw4eqvq46Td0l5eMV+6jDe+jO88v2eHYX7KU0/KvqzpA
DNZd5Z/hESq11+6kSrMjNjbCsnLw69iuboEFFbnZv1YMm8l6O2Z+b7qWpZYy2VwWcXw47mjl
BT3RX1Z5ieRnG3InL7qaxJGXqct1+I00OcpTBM3V+qqBVwJe4yHRDVc4v3Uo5G2MwBxkZHiD
Zoa6+WEbygfVQ5nvrGrfueIG8Bq5Rpzy837RQiDNYdroOzymYDbw4F5Zyw4zr8oDMGAH1U9R
sXA84lZs0HiMLkHE/ULsH5ftFQTa5sZX20+fEJFwgErAZppkw+qZiJFmLnIZEZFXV8RSVztS
TbEoD7QYIBmswzZC8jymcGBXiBF/dZRhJdmfr6qWh2dLzjhWw5PEO3wgEoQZxogKK+0Lddoz
GNls/wBniR1n5XkgZj9/qgszvMSWRAiJtdfEZM+rlGB12b9oZnQFR2vWlv1EC88viEB4YCVq
1TZ5wyAA0PqaAtmHDkMFjXoaHiURPMzkUW0+z7JZE3zA82L17Rk8TepvMiXiwzLH0+qV87Tm
iarvmL5+J04AEpiZ5IAFBh9n17joc2YwuQ4pm2+ICgC10Ji5zjVGUiAD6nnhgWLQ0dFRrnEV
4khTf/RM9Rm5vs8qx1Ud8iq+IoQc1eJtSTV5IOCehHl9TAKtBMoZtkiFOzQeJy+yATADnhyP
OAhBkH2c6ADVmCP8BLWNug8SYUmQTHlmBzfOHEGh9TTbJzY2rxXUxDs2flPOorN+zlqCc0/L
zjQ2LBPFG7dbKh3dH1OYCNBzT1xuqIlVrq+JFcoMiWgM+AKgoPs/IkE5pdtufiSzztLY8rkg
8wZB9TwKayl4k4qx8SaUmQSxDss0KGO2v2iKdhSQH8Db3PDknJkEuRq1zQRygzfq2uD8QF+k
GUO8yz/tSw1TzG0y8JnK78qXyJ58HEfrBY4H4hzU1efhbUt+EJ+WZk9IAoKPtWpksxvBjI+g
JKqten5ECvrWiSya+DX0O9YE8uYZIIGeR9sNBZi2ZSSanwBi48oTLz+h6QTQAND64LBa0iAO
qfrwHklQymKI68YHOdB9t1uiwam/fCLjyBKv1LJ6QAINA+v0cM45wwbVI975BAMoRVx68YLB
dB9umLZUkobqnLu6+zcklF8UekIABofYVbosmjv3fnquhPYDn8wiG6D7gIQ1T9RGCkpO2ioK
7ErbZ5n4lY63VUAUFH2ICthTNQJi3O4FfjYlHyMwgsB6D7j1QGXTshDboLlCfaYwUUvm2V9j
6Iq/Jt2UVBXYlHcuipQ885fxBQAGh9ylfZVClxc9zfgz58FEobnyT8yre5H2Ul5yz10c23Dl
CYSpXzaCj8xP3SSPCtM4ouZcn4gYQNA+zcJ19QlE7aYR5S0f/H0ilrZ5EzrNrMlTA25PDWAZ
xmM0FgrCKSVA1ouBs21GNvAEBZGxuxz4NRhNPOpgiACr4hMowwT2vBkVZqjzscOVfFJedU2C
fTRL36LpgaMPtY3EzVdDcmkRmRite5OVYNapVDIN6mG5uKkU66HfKTpki2lfQnuBb2iKqHKt
VfcHSt0x6AbjAZi1pn1XDTToysxkA0jq+7glgjHmaRFGbQt1wHlOtbEefAoPQIQTbGy+hBxp
0deookehV9suOA/lDlG+lFaAZiRmqQDpjieLIp0c2XL09Nws/MTKChx5Y3DnTsN8iOaflEBy
xq3RFwmMOGELWysMPoXvnMNyQ2PJNCgXHIy4apDQlf7KEVqhZFd5QNTeRM2fjV/FwcSiDANG
6wrWWXKgt568drPnlgS4c0H8YmvuMccIkv0Qa5zRpBKclqhDnHawQPrO8DlWn+GY9FwVkLFx
AtUirotbKYrTqT2n5mXWsDNQqctZAQUKzQN7LcxZD0Bco+3QrqBTC/KbyUUNWsG8hjq1l2xg
cjhX9WB1fY1eNg56ApiTdMmBe8wEWIjMZyyzWOWjbApKPNHbGo2gVl+ZgvgfoY0HIDRVH3B0
rdAKKk6jCpHNeuQ/EukU86spdAB7VcVOu7zq+6GGQK6QqS38zbkw6LN5mLOtbEd6R+K5TDyr
8TF1zbCBc0jVb/JZ+Fnsnq6eVQt+Rd+SvF+7fPGx03WRq5WcrKaEDGXvZzlRGCLhSV/BEOT5
JbgukRBVHVqw2qDYAta14ql4aWrx7kvwrD+GO4kJswyiwjyI5ouAmTI6JEOKZIN5cNy3/Gdz
7T/2AmvODcSDoVCAlNsj1QAwoPkZ7iXRtSOrygCJoOZcU0nMlcMJfhct1zxns09p+ZdQVrxQ
UBm1P5LRt1lGZM1JANnAj1rDIoEPRntkrFvjXcfaYKa6A8hqGPAhYIwXMld6lzROKaIC1rJt
AxtXzZukSmi6l3KnEkaOqlynY5Rb6LInnnSeX3B0rdwZbixsPdKzYB9D2Q7dBb0xZ13edX3R
JUUGeLI84A4AKzHQ4FOtbEG5cbPVAhklQrqM9tBso5QiGaj8pdQY3XdyibfjAFzVj7wrdqGb
4u5+vnEFMgZzNr1YwbwvI1+5KDK4rJvMYGBGZYxFdJS15V3AQK38mGHnWj8mpdQyjV5RyFrR
vGv8iPY7ziXZtnhyQd8rq/BH87/Ezbw2n85wEldLwFxG/sK5m8tJp5xKX6eexXnlD6YLzizW
qrGD0CAi8QCTG6EraqMi2jGs1g8XnHB6glkLRCQqN6IHkJUbCoRKqc0mRXwpWm0ok5jvz2MY
kMmJQRRHnQIG00nKwqNmy8EcY6HE2SVa9ZzFkD1hGU0sjdi9TWbglNWdsETaZo5N5rdiXcst
t8oI/sGQIhalpM1YP4gK6GaEeCBAFLp9wWc0W+1kYc4ElY3N8Pt2jEGGIML3mlVElEVQQxgN
U0rSyoBMdHB0SqlEwRXkxzCaVZwURblETZfyyXO9AMPKcF7azPNIr2LwrzQOz0VAfQDpw0sg
oG3cJecCsDgAFGHbDzqs3H07km9GBAmyQEQUWAf/AIrv/9oADAMBAAIAAwAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACQAAAAAAAAAAAAA
SAAAAAAAAAAAAACQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAACQAQCCCSSSQACSCAAACACAQQAACASCSQCCCCCQAAAQCAQCQSQSACQSQSSQAQCSQQCSAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAASQAQSCCAQACACAQSQSCSSQCCSCAACCCAACASQSASQAQA
AAAQSSQQQSSSASASSCAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACCAQQSSQQQQAQSASSQCASAC
QQAQQQQSAASCSSSAAAAQQSSSCCSQAASQAQQQSACSSAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQ
AAAAAAACCAAAAAAAAAAAAAAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAQQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAFgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABeXAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAT/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAT9kAY2wHBWCWAAYBj4
AaSScC8BgIsAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAeMCoAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAS/miS0gGDuABQACzAyZctiT74ajksAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AlYAAeAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASqKzriYEsOCJMAAEwycciuVAb0jynAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADSQAAARAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAShSyaDJlEOX4gACD0wH8yiXA
ZIjnbgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB6AAAAAAcAAAAAAAAAAAAAAAAAAASj
6jgfEGDuIg/AAHQwMcuiXAbPDkwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADPAAAAAAA
MAAAAAAAAAAAAAAAAAAARIWhsTkChocj+ASPsRI3QCXAFKwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAABdgAAAAAAADgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABsAAAQAAQACAASQCAAAACSAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACRgAAAAAAAAA0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABYAAAAAAAAACAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAKcAAAAAAAAAAAegAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFMAAAAAAAAAAAC0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACsAAAAAAAAAAAAPQAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAAA
AAAAAAAAAGYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASMAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
DwgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADGgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAXgAASSAA
ACSAAAAASAAAAAACQQAACSQAAAAAACSSSSQAACQAAAACASAAAAAAASSSSQQAACQAAAACSAAA
AAAAAAAAAAAAACEAAASAQAAQCAAAAASCQAAAASAAACQCQAAAAAAAAAAAAAAQCAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAB/gAAASAQACAQAAAAAQAAAAAAQAAAQQQAAAAAA
AQAAAAAAAQCAAAAAAAASAAAAQAAAAAAAAAAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAFAAAAASAQASCQAAA
AAAASAAAAQAAASCQAAAAAAAQCSSAAAAQCAAQAASAQAAAAACASSSAAAAAAAACSAAAAAAAAAAA
AAAAACQAAAAASAQCAAAAAAAAAACAAAAQAACASAAAAAAAAQCAAQAAAQCAAACCACCASAAAQAQA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB0gAAAAASAQQCAAAAAASAQAQAAAQAAACQAAAAAAACASAAQ
AAAQCACAQAAAAQAAAACAQACAAAAAAAASAQAAAAAAAAAAAAAAXQAAAAAASASAAQAAAAAAASAQ
AAAQAAQQQAAAAAAACASAAQAAAQCASAAAAACQCAAACAAACAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA8A
AAAAAASACAAAAAAAAACAAQAAAQAQCAAAAAAAAACQQAAQAAAQCSQAAAAAAACAAAQCAACAAAAA
AACQCQAAAAAAAAAAAAAOAAAAAAAASAQAAAAAAACACAASAAAQAQCAAAAAAAAAAAAAAQAAAQAA
AAQAAAAACQAAQCAACAAAAAAAAAQQAAAAAAAAAAAADQAAAAAAAASAAAAAAAAAAAAAQAAAAQCA
CAAAAAAAAACQQAAQAAAQAAAAAAAAAQAQAAQAAACAAAAAACASAQAAAAAAAAAAAARgAAAAAAAA
SAAAAAAAAAQAAAAAQAAQAQAQAAAAAAAAAAQAAQAAAQCCSCQAAAAQAAAAQAAACAAAAAAQAQAQ
AAAAAAAAAAAT0AAAAAAAAASASACAAAAAAAAAAAQAAQACQAQAAAAAAAAAQAAQAAAQCASAAAAA
AACQACQAAACAAAAACAAQAQAAAAAAAAAACWAAAAAAAAAASAQCCSAAACQAAAAASAAQAACAQAAA
AAAAAAAAAQAAAQCAQACAAACACAAAASAACAAAAACAAAAQAAAAAAAAAACwAAAAAAAAAASAQCAQ
AAAAASSSSAQAAQAASAAAAAAAAAACQAAQAAAQCACAAAAAAQAAASAQAACAAAAACAQAAQAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAASAQAQCQAAQAAAAAACAAQAACAAQAAAAAQAAAAAQAAAQCACQASAAQAAAAC
CQAAAAQAAAAAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASAQASASAAQCQAAACCAAQAAAQAAAAAAASAQ
AAAQAAAQCAACAQAQAAQACQCSSSQCSQAAASAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASAQACACAAACA
AAAQAAAQAAAAQAQAAAAAAAAAAQAAAQCAAAAAAAAQAAQAAAAAAAAAAACAAAAQAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAASAAAAQCCCAQAAAAAACASAAAACCCAAAAQQQAAAQAAAQCAAASQAACAAAQAAAAAAA
AAAASAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASSQAACSSCSAAAAAASQAQSQAASSCAAAASAAAAACSA
ACQAAAAAAAQAAAQCSSSSSSAAASSAAAACQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQAAAAAACAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQAAAAAACAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAQAAAAACCQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASSAAAACSQASSSSSQA
ASSSSSAASSAAASQAACSQAAASSSSSSAAAAAASAAAAACSQAAACCCCAAACSSSSSSSAAAAAAAAAA
AAAAAQAQAAACAAAAAAAAAAAAAAAAQAACAACQQAAQAQAAAQAAAACAAAAACSSAAAAAAQAACAAC
QQAACAAAAAACAAAAAAAAAAAAAAAQAQAAAAAAAQAAAAAAAAAAAAAACAQACACAAACQAAAAAAAA
AAAAAAAACAAAACAAAAQAAAASQAAAAAAAACQAAAAAAAAAAAAAACQCAAAAAAAQASSSQAAACSSS
QAAACQCACASASAAAAACSSQAAAAAASACQAAACAAAAAASCQAAAACSSASSSAAAAAAAAAAAAAAAC
AAQACAAAAQCSSSAAAAQSSSQAACCACACACAAAAAAQCSSQAAAAAAAACAAAACAAASAAQAQACACS
SSASSSAAAAAAAAAAAAAAAAQCQAAAAAAQCAAAAAAASAAAAAAAQCCACCQAAAAAAQCAAAAAAAAA
QCAQAAACAAACCQAAASCAAAACAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASASCQAAQCAAAAAAASAAAAAACQC
CACAASAAAAAQAAAAAAAAACQSAAAAACAAAQCQAAAAAQAAACAQAAAAAAAAAAAAAAAAAACAAACA
QAAQCQQAAAAASAACAAAAAACAAAAQAAAAAQAAAAAAAAACCQQAAAACASSQCAAAACACAAACAQAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQAAAAAAAQAACAAAAAASSQAAAACQCAAASAAAAACQAAAAAAAAACAQQAAA
ACASSAAAAAACACAAACAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQAQAAAQAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAACQAAAAAAAAAAAACAAAACAAAAQAAAACQSAAACAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQSAAAAAQCC
SAAAAAAAAAAAAACQCACASAAAAACAAAAAAAAACAQSSASAACACQASAAAAAACAAACAQAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAQAAAQCACQCAAAQAACAAAASACACSAQAAAACAQAAAAAAAAAQAAASAACAAAQ
CAAAACACAAACAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQAAAAAAQCAAQCAAASAAAAAAAAASACSAQAAAASA
QAAAAAAAQAAAAACAACAAAAAAAAAAAAAAACAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACASAAAAQCAAACAAA
SAAAAAACQCCACAAQAAAAACAAAAAAAACCSSSACAACAAAACAAAAAAQAAACAQAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAQCAQAAAAQCAAACAAASAAAAAACCQCACAACQAAAACQAAAAAAAQASSSAAQACAAACAQAAAQ
AQAAACAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAACACQAAAAQAQSAQAAACAAAQACAAACACASASAASACAAAQAA
ACACAAAAAQACAAACQCQCQAAAAAACAQAAAAAAAADgagwAAAAAAAAQAAAAAQAAACQAAAAAAAQA
SASACACACAAACQAAAAAAACACAAAAAAACACAAACAAAAACAAAAACAQAAAAAAAABvbOSoqAAACQ
ASAAAAAQAACQAAAAAAAAQASAQACACAAQCACQAAAAAAACACCAAAAAQAQCAAAAAAAAAAAAAAAC
AQAAAAAAAAAAAAAANMAAASQAAAAAAAQQAAAAAAAAAAACSSAAACQAAASSCQQAAAAAQCACQQAA
AASSQASQAAASSCCQAAAAAASAAAAAAAAAAAAAAAAD1wAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAACQAAAAAAACAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADnAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACQAAAAAAACAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAABlAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACSQAAAAAAQAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAABIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAcgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
MAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAegAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD0AJsi
yKZWyELvimVflicAAWSyETccYmD9gBKQCeSSyVyEOQiRbbAWsiBNzB4GQRdQAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAcATrBHAY0+6XcCmAIzsECVGRiHw0OYFgxgDWMC0TTfrYCUeUcDyBb79
w5ROWaMXpgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAWAaXzBAaE/wDW3Sxkb08DAIgDaxOYDm8z
WzAyfAvAk3W02dCdYEYEWnQjHkSywnEZoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHoErY3QG+n
6e3wZk/k/oA50VUxR0mml4BGAx/AvAk3FxoFUVYG0V2Wtvj0UxYfj3Y/AAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAQEbD8zGsmE03A8l22+uAyARQ1wd6E2lYrg2OgvAUUjSgDshIFFAjPuvqcUG
PCcN+8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAwB/DIekccA3lANnIXaSAHxpweESwCcko0A34A
AK4CR5AHSg4AgcBSgkiAFDwFYIBeAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAARAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
ACAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADAAAAAAAAAAAAAHSw6RCNgSYKSA3AsEoG4uAElZSVA+wGPgAg
LDQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFAAAAAAAAAAAAABq4hGPuKKgqKA
xQr4oBMLAmLhqQENnCcwFIm44AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAA
AAAAAAAAAF+gMlkdCsI57CgAGZABobA6fVIKhYECIkwgkcoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAHAAAAAAAAAAAAAFhtI52ACPY1zD06DvABerASAFPCYAYC0J27FdAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADAAAAAAAAAAAAAF7yKCTNSws99oKE0N4B
KLADA9PCCV1KxG3/AHv6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABwAAAAAAAA
AAAABLiN/PprP1f/ADAB0WJAVqkACS3IwPqQbAYAV3gwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACBgagAAAQAAAQAAACAACAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABIAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAACgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABwAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAdAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACkAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACSSAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAASSQAAAAAAAAAAAAAAAAAOAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADVY
ePcQXsAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAJ12qfKylwAAAAAAAAAAAAAAcAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQRKkkkkkkk3xWAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACHl2kkkkkknykAAA
AAAAAAAAAAMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACLYEkkkkkkkkkkp9gAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAADtkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAeAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABBAkkkkkkkkkkk
kknKAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAT4kkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAGAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAOkkkkkkkkkkkkkkkkmigAAAAAAAAAAAAAAAAAAATaEkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAA
AACIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAATkkkkkkkkkkkkkkkkkkkYAAAAAAAAAAAAAAAAAADcEk
kkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAATAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAVAkkkkkkkkkkkkkkkkkkk2
sAAAAAAAAAAAAAAAADqkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
lkkkkkkkkskkkkkkkkkkkkyAAAAAAAAAAAAAAAAdkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAABxAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAACPkkkkkkkkm4xP4kkkkkkkkklUAAAAAAAAAAAAAABwkkkkkkkkkk
kkkkkkkAAAAAAAAASwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAT8kkkkkkkkoAAAUAkkkkkkkkkuAAAA
AAAAAAAAAAGEkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAQQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEEkkkkkk
kmsAAACIkkkkkkkkkt4AAAAAAAAAAAAAMkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAA+AAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAADMkkkkkkkk8gAAAAQskkkkkkkkktgAAAAAAAAAAASkkkkkkkkkkkkkkkkkk
kAAAAAASVgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASEkkkkkkkk4AAAAACkkkkkkkkkkl8AAAAAAAA
AACYkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAALagAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAC0kkkkkkkkkoAAAA
ADEkkkkkkkkkkxAAAAAAAAAASkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAdMcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAADEkkkkkkkkkgAAAAAAIkkkkkkkkkkmcAAAAAAAAADkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkb6kEg
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGkkkkkkkkkkwAAAAAAQkkkkkkkkkkkwAAAAAAAABIkkk
kkkkkkkkkkkkkkkklRgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIkkkkkkkkkk8AAAAADMkkk
kkkkkkkkpAAAAAAAABkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD
ckkkkkkkkkkwAAAAABAkkkkkkkkkkkn8AAAAAAAPkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEkkkkkkkkkk0gAAAABkkkkkkkkkkkkkwAAAAAAAAkkkkkkkkkk
kkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAfEkkkkkkkkkkkoAAAAfEkkkkkkkkk
kkk1gAAAAAAUkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUkkkkkk
kkkkkkpAAAD0kkkkkkkkkkkkkngAAAAABQkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAckkkkkkkkkkkkmkACbkkkkkkkkkkkkkklwAAAAABkkkkkkkkkkkkkkkkk
kkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAgkkkkkkkkkkkkmAAAIkkkkkkkkkkkkkkksA
AAAAQkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADwkkkkkkkkkkkk
ngAARkkkkkkkkkkkkkkk5AAAAAQkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAABEkkkkkkkkkkkkkgAABEkkkkkkkkkkkkkklgAAAAbkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACEkkkkkkkkkkkkoAAAAkkkkkkkkkkkkkkkmgAAAAUk
kkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABkkkkkkkkkkkkkoAAACs
kkkkkkkkkkkkkkm8AAAAQkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AACEkkkkkkkkkkkl0AAACQkkkkkkkkkkkkkkksAAAAQkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABkkkkkkkkkkkkkQAAAAUkkkkkkkkkkkkkkkyAAAAYkkkkkkk
kkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADEkkkkkkkkkkkmgAAAAHkkkkkk
kkkkkkkkkgAAAAAkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkkk
kkkkkkkkk6AAAAATkkkkkkkkkkkkkkkngAAAEkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAADEkkkkkkkkkkkoAAAAAAskkkkkkkkkkkkkklAAAAIkkkkkkkkkkkkk
kkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkkkkkkkkkkkk4AAAAACckkkkkkkkkkk
kkknAAAAUkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQkkkkkkkkk
kkl0AAAAACIkkkkkkkkkkkkkkkcAAAEkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAADkkkkkkkkkkklgAAAAAAIkkkkkkkkkkkkkkmUAAAIkkkkkkkkkkkkkkkkkkk
kkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABkkkkkkkkkkkkgAAAAAAXkkkkkkkkkkkkkkkwA
AAVkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABkkkkkkkkkkkzgAA
AAAASEkkkkkkkkkkkkkkgAAAFkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAADkkkkkkkkkklkAAAAAAABkkkkkkkkkkkkkkkoAAAREkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMkkkkkkkkkk0AAAAAAAC4kkkkkkkkkkkkkk+AAARkkk
kkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkkkkkkkkkl4AAAAAAACA
kkkkkkkkkkkkkkgAAADEkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AEkkkkkkkkklAAAAAAAAAckkkkkkkkkkkkkkuAAAAkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKkkkkkkkkkxAAAAAAAAAPkkkkkkkkkkkkkk2AAADgkkkkkkkk
kkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACEkkkkkkkk+AAAAAAAAATkkkkkk
kkkkkkkkrgAAAEkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkkkk
kkkkkwAAAAAAAAACEkkkkkkkkkkkkk8gAAAEEkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAQkkkkkkkmoAAAAAAAAADgkkkkkkkkkkkkk0AAAAZEkkkkkkkkkkkkk
kkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMkkkkkkkmQAAAAAAAAACIkkkkkkkkkkk
kkkAAAABkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOkkkkkkkmg
AAAAAAAAAARkkkkkkkkkkkkkogAAAB0kkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAABkkkkkkkrAAAAAAAAAAAIEkkkkkkkkkkkkjgAAAAWEkkkkkkkkkkkkkkkkkk
kAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACckkkkkknkkkkkkkkkkkxkkkkkkkkkkkkk2AAA
AATMkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKkkkkkkkkkkkkkk
kkkkkkkkkkkkkkkkkkyAAAAAAAkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAREkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkksAAAAAAbkkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADIkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkqAAAAAAAQk
kkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAaEkkkkkkkkkkkkkkkkkk
kkkkkkkkkkkkgAAAAAACYkkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAA5kkkkkkkkkkkkkkkkkkqEkkkkkkkkkkkAAAAAAADQkkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAaEkkkkkkkkkkkkkkkkkpEkkkkkkkkkk8AAAAAAACXEkkkkk
kkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD8kkkkkkkkkkkkkkkldNEkkkk
kkkkkk8AAAAAAAACEkkkkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABU
kkkkkkkkkkkkklrAYkkkkkkkkkknsAAAAAAAAAPAkkkkkkkkkkkkklQAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAdkkkkkkkkkkkkkgMAJkkkkkkkkkknQAAAAAAAAACcQkkkkkkkkk
kklxwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMLEkkkkkkkknS8AASkkkkkkkkkkk
AAAAAAAAAAACNYkkkkkkkkkx3AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAARfUkk
kkkkACgAAAEkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAABHxkkkkkm++AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAACAwnaj5ngAAAAAckkkkkkkkkknAAAAAAAAAAAAAADnvX3hN3AAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAckkkkkkkkkk2gAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAUkkkkkkkkkkyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACEkkkkkkkkkkwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAckkkkkkkkkk4AAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAk
kkkkkkkkmwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAADkkkkkkkkkkkgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACkkkkkkkkkkmAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQEkkkkkkk
kkhgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAbkkkkkkkkkkiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYkkkkkkkkkk8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACIkkkkkkkkkl8AAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAADIkkkkkkkkkmAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkkkkkkkkkknAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPEkkkkkkkkkyAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
dkkkkkkkkkk8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACIkkkkkkkkkmsAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADEAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEkkkkkkkkkmgAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAEkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACEkkkkk
kkkljgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAMkkkkkkkkkkEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIkAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAgkkkkkkkkkkwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAQEkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkkkkkkkkkksAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAfkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAARkkkkkkkkkkiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD4kkkkkkkkkk0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkk
kAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABEkkkkkkkkkmAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAIkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AeEkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAC8kkkkkkkkkmAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAREkkkAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAeEkkkkkkkkknAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAACEkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACMkkkkk
kkkkkuAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADQkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAABAkkkkkkkkkk0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYkkkkkAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMkkkkkkkkkk6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAABkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABQkkkkkkkkkmQA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASEkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAdkkkkkkkkkkkQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAgkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADwkkkkkkkkkkpAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADEk
kkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAVEkkkkkkkkklAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAADgkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
Dckkkkkkkkkk5gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEEkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFEkkkkkkkkknkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAC0kkkkkkkkA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQMkkkkkkkkkksgAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAMkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABEEkkkkk
kkkklEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASokkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAeEkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABgEkkkkkkkkkAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADUkkkkkkkkkknQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAABkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACeEkkkkkkkkkk+AA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAEkkkkkkkkkkkYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB6EkkkkkkkkkksAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACskkkkkkkkkkkuAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkkkk
kkkkkkknQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADekkkkkkkkkkk1gAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAR0kkkkkkkkkkkkwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAATs
kkkkkkkkkkmOAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABcEkkkkkkkkkkk0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAackkkkkkkkkkljAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAEkkkkkkkkkkk
gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADQkkkkkkkkkkkngAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAYAkkkkkkkkkkkzAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADykkkkkkkkk
kkkbgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYkkkkkkkkkkkl4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAACQkkkkkkkkkkkkpQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUkkkkkkkkkkkv0gAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYgkkkkkkkkkkkjwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB
SkkkkkkkkkkkkkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADIkkkkkkkkkkkluAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAADkEkkkkkkkkkkkgYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAMckkkkkkkkkkknmgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACMEkkkkkkkkkkkkoAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAARgkkkkkkkkkkkljgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEEkkkkkkk
kkkkkvgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASEkkkkkkkkkkkogAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAADAkkkkkkkkkkkl4wAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPkkkk
kkkkkkks8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACIkkkkkkkkkkk+gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAADgkkkkkkkkkncAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADkkkkkkkkkkjsAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAkkkkkkkktqAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAABkkkkkkkkk+gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAREkkkkkkkN
gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABwkkkkkkkrwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAADEkkkkkknAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAfEkkkkksgAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACMkkkkm7AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAMkkkl6EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAXkkkkOgAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkkk+IAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAABkkzaAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQEkfsAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADw4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAJGu
wAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAWYAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAADbgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQQASC
QSAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACCAAAAAAAAAAAASAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAASCSQCQQQSAAAAAAAAAAAAASCCSQSQQQCCAQQSQQSACACSQAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQCSSCQQAQAAAAAAAAAAAAACQCQASACSCQ
ACASQSSSQCCAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASASQCQSCQAA
AAAAAAAAAAAQACSQSACSQCSACCQQCAQQACQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAACSSAQACAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAASSAAAAAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD//EAC4RAQACAAMFCAMBAQEBAQAAAAEAESExQRBRYXGhQFBg
gZGxwdEwcPDxIOGwwP/aAAgBAwEBPxD/AOxzWyv0YtZwRLO7FQ7pkBGOBnHZYLdVLQIDNCB5
ScP0TUsHGWIW6S5KTcS4fEy7sKpKXlAufLw+oMqnpFlAel8okA7lbcdLjpGTJ5Er498SCJcY
+plnswoprKVWYqy2YaAXF0Wl5f8ACUBZdVCKg6/8oA1HCek4T0iunA3bBYIYpx4ThPScJ6RG
m7VMVatqcJ6ThPSGtJ4REhSbBCSl5ThPScJ6R0m7VcEfkk4T0nCekKvMrLYsBRrKcJ6QSwek
wIOOnhQSzvdrL6hxZZiu1uMSa2OfPuvpz5n83FhIYsMLLPizp/nYL0sXlDx0EvlbcSojxMv/
AGPpAK6NT52dR8T2nzs6b5nSbUq8M3kQBRlMFGof89T9xaxYm0r0hwWI6bMnnOkI2bThOO9J
l4LCdUbEjWNZQZeJTjTdOzoXtL5o1eU4r0mTguE9vG6UTivSHXVscue1Ar0LUzx3fhBQsSKl
qrwhYZy8XAEv/Js4rZb/ANPefAwx7q6c+YLE/lswz+IinIFs6f52C5mvaYJOARVW7GixFnOC
9gjLjcnUfEejmDP7kRzGKnSbdUGA5EZ59beRDQySJpzicn/jqfuJZUXttcYPR67MnnOkIHoN
642yXP62dUbL7G1oxnSrXUQmqbOle0y+T52+3ilgbHGf1P1HbGzTahKjwHCE5gN2lbMoq/Bw
m1RLHybL1mG0bh+HLEg2P1d1dOfMM7g+rbEzY6Eea1PmdP8AOwAGYsJnVjtJDQwFWksG9fed
R8S5uF1hOM+kUo2Y5TpNmcWtTITFR3QGmctSJK9Y5uT/AMdT9xaLl0Ib4rRiMylnE85k850R
EQgRIAyY5zqjZhK5QjU4cr72dK9pl8nzt9vFVYnAyhAD5/4RAW5RBcd2kUlc/BhttEvPjo/k
G4/J58HKEnse6enPmOHoIyGXAJ057zp/nYoWGXn/AOwsrGPfliZeOcZl2s2KU0z72dR8T2nz
s6b5nSbKcYZOcwMif0GG8UzJbcJmIKtvU/cFiQyYC53DI0Ahbio9Jk850RA7LVrwnDesS5hO
qNiYAtrxj1tdvSvaZfJ87fbxIFtk4b1ikSjjtRSQdzlDqZ83wYapRL34KIrhbtPz2lM8vruk
i4hlcxFjVPbYyAE1htVTIdiIGZCGj/Lhlg+cIsw5xwvtR+lrsIhs6tSoRWZPPYIkJrDeqmQ7
Fldm4mctybjfsQBmQPRTEXWV42waeu1IKBg+XqQu+pEuIusRKWswBYIHINZ/uTdepCPJhico
TigSf6hHXsV7/wDA+SDXhCphTLz2iJ2rNn+5P9yHeXDAdg0FerAsodHh4LAWuEs/ipcMLcZd
hJrSQWc9efeA1FXXxrcsw8A+Y4lG4TLsbCbgwRLP1IZrbtZ0uvuOLfZsePkP1FgOEtgo36xI
tvaNCuZED+n1Atlp8ATEs7SF4Eq/npoV/T1mxt2rEFOD99qcwcRgODiMMP0++a17Tjoe0o/i
IAo/XGNI8I7SeX3CtY/XGeBKD5iVzE36/rnEI46E/wDMyVWH64rRbKbDN2vnMG4/XOClbzlL
EL3v1zQG2W1/bjDxUH65pYw1dJgBe9+uUVGcp8E3asFhQfrkVYYCfAkP1zcHN+pQDz/XIK0R
qlhp9oAOg/XIAbWCmN0n66r3hq6Eph4n9dWRgc36gYKP100YPvgUKD9ckeg8BvgCjD9c55Sm
i5H3ArA/XIW0TChjobv13WCx0HSH/wCd/QzSOYPqRLMes4X1guQ9Zkx9ZkSfrZzQ+bLS9ly0
MwHnM/fWb485hxPKYAGMgmX+uxRsmYKbnGE9SQm7f14isqVac7OZONxh+uxTElX89LZibtf1
5YKmUuE7/uC2WfrxE5bu5Qsln68tDzNGWjx1P14Papr/ADM/XhxYObmbv14ZzmZC7WP68e9+
Jg2X+u+UxX+Q/Xi4YkfnB/Xl++GTn+vBGcQjM9ef68s2wyc/15ngDNVg/wCEr4L0j/hfUY4J
o5xEadi9hby/yf6x9T/WPqK+tLx2IWxB0+plJqofG1ijZvVX1HosWuw093rKtdF9QaTpfUSl
IsaAXhzi8lEzrXy2PsLVhG8XFnstjBen1HkUKz5QKoichbv8iN1AM4CuqHWH/rH1P9Y+oqhS
t2//AIRphv8A1M5F6Qmi+aMZgOW/Yny3d/k/1j6n+sfUetRLx57KRYauhMVS9CBUI82OMM0c
/KI2YbHW2B01mD9X1HlQaa7dYpjRreX1M05f8P7Qw1Ol9RWKPSBM6ydpHLjA6a+U/wBY+p/r
H1LagLpp5bMbEwZcbn+sfU/1j6l51KHGZCCCf6x9Sj8L6iBqvXYaJMGXGf6x9T/WPqF1UocY
0lDuh/jfU/1j6j4S4s4iotYCxTQzgVKfOEti9SVmwcnR2PulNIavS+o5WDxjEsffZS7AzdCA
iy9CBUI84ipDRziJCk2W3AHTXyjRh0vqIOVMRBSbHdpuN8dEu9/m0bSGZh9QwVdV6RCzGMTC
MaqWXNZ3v78tlvHJ/wCOkSitFe0MDJBgvlt2eX4JBCLSpusJ0777OkPadQlOvF/js6/4hhjM
XpMvkQmggeszeUzJ/NxJ1B77OtPadY7OmT2XtDqcDL72dIe06R7xaUeU4QMYO1N7uPKAjoCP
AKNWWoA9I2wDQ3Gyn8EM4kBTptJ/ZxZnBLUEjLPiywIUzWWKicoeztTdKEM8HZ0T2i8KGuMA
dDMtm3ZWLAwIZjjnKZZ4PP8A4997McFaLjCu6VNyaq2mc6E9oJFEkH2EdQ9tnwfMNAbax5Th
5XemqnQIwOgsQA6lUUsSBkoZ0R8wyrVqcPKcA1WE699mIYtF+k4ePoDgliGWB9zOwuRvlkqN
1QyMFk6QQeXOZ5BhOkPeHytusY7KGN6d9JnBOEMjL3l4YpmssVE3VPWWboqBng/ezo3tA6oq
hMVcCaCEDPDixuhiMZLRw5bAN8WDGqxCAri+aA4zYEdNa9+X1ywev/HSIgNV44RCsBgTMwOM
DdOFoQyt8z+adO++zpD2jo35x4RsuQTNJQek6/4hEdAqO1gJTCiHrOimZP5uJKV2p/NfuHOK
ZzrHZ0yF7JVvCpdpWAEzP/tOkPadI95VmMVW9b9xKptbz2iq0JuxPd/4FoE4Xh7Tm+zK5s/s
4sK9pHD0H2iqV12aAkhXdDZ0T2i0lXHPCXkwYcI1TmiIGsLWwt5y9t/hXWDrFWc4iVpt997M
ysBTExYurKA3l73aZzoT2nVPedf8M6h7bPg+YKqDn8T+6/cIPAUPWdAnEESCQI0CPkoCcfmd
EfMP1BjP5r9w7KBQnXvszqm0Dm6IHIDrsYswiJ6hBK3/ABOkPeYxKu8IoLnvZgJGXHjCu6Wx
M8CekUldmmZIaXSvfZ0b2hOALKotOBL12GvPWWfkYsDh1HOIpxXRl+hYO04bMr8bKwUYA79R
AzgB6m3pEqnhXtBNpE3vQfWHZhePKGrkHtEY1bmfzTp332dAe0MsjFYyGTA+50T2nX/EYDmm
Kq6QNcqjDjOmmZP5uJEqqxP4EuIUzrHZ0yCvBcViWnzO+dL8zpD2nSPeMDYat0ACytpmyYIa
2iITpNiYBBcYDbyI6MgjMtZlc2f2cWDkC47WSQu8NOJsKBV4EQWxw7Oie0wk44Q7qUxmSTn6
ylRqPxEEpgihvZXjUNvvvZibUgpFkp0TJtpfTaZzoT2nVPedf8M6h7bPg+ZVMV+NkR5rjOgQ
ldC4ExL5wL0Js6I+Y2NK10n8CKM1xZ177M6ptNGeBhY7rB+9hh648CEzQIWUlnSHvCb02HvM
eUDP4liZrCZAF16wGeSQCuXE2BhV4EZ6ls6N7R/KqovoXXWKrbLXM9pMHRxlGK4TVe95nMGE
LK1mbRrxY2uLlCvE/jsTALiI0992rmujt6dKPF3stcAaR39faHHE6xQ/wGzN5p0777OkPaW4
3802dE9p1nxMLvnZ5MXOZqKHrM3lMyfzcSdQe+zrT2nWOzpke8xZ8DY/R+Z0h7TpnvMyoq2n
0gbhDdtNJSQYtDTfxhVHFANyyoZE4QfUUl9rzOBsyubP7uLsBVhk75WwJULKVgSysBkbOie0
ZEVrUTuFZE1FmcwHy0nElK3zipYzJZMONX72+69mMDsY4oxZ2zOG0zmPlntOqe86/wCGdQ9t
nw/MMABvnB+kGkFaTpE6B9v+OiPmGYg4zhfSFKFaTr32Z1TbeXF5nzKlkY+JcroEYJa5u7Z0
h7yrQcY+oHpKlbDFYYQgtHJ3ypAQ4G5h3BHiwGRs6N7TqNmaSsFTR9o2MFwJx0fMRg85hph7
5gPi5ct8xn0jgasG+dxIdGIR01MSXxBtjAlVauffdi6PbaQSBximfqRywvHZfKCXRt47LVBu
GPi0b9gygOMZqWuwQYHGPUtdZbYODKi+m9jElJFCn1Nliy4S+kbl2EI9t0KB6b9h8IMi4me1
2D1gaXLylvYlCZk/2J/sRqlHS/8AgVWQW1XHGG005YSyNsGPBxjtluyywcGCnI37cJSuOMJp
pyAl+S8doRYHGKlPqRWwvHYOABxiZrXXYBWk1IuQHjtKtSakBwPUg1O84q5/8DUUc4ge1hVK
TWKHB47Ly+26f7E/2JYouMAPSQZoHj/w0r23T/Yn+xBS0b4BWk1Ikejx/wCELPIwmj1hMGav
Tagqp3QL7JgrPntMITSV6w2n0AS3JeO0kQHGP0tddmG07yN0h0vaOpDuYOQDfCQIOMtUXHZa
2G64CC03xFmQg5ywd5nvvm7Dx/Y3q+/KjclU6h+vOS368wN0X9eW8f8AH68x+V2wFaJ/lM/y
mXxBydl/Y1uLn+Uz/KYtYHjsdotgFrM1Dy2K2F4Yz/KZ/lMVpDmVsXoV4T/KZ/lMuSA4O1Gi
2DUBydoNlOAwG1OZWwG1eRcCshxHazSLwLlmIcR2VRV4S2MOI/8AJ1s+UPtxFQpgKoWz/CZ/
lM/ymWRhxHataXgQcu0epeY2m2qcBZ/lMzIOZtBWiavQdt2q8i5ZGHEdl/Y1uLhNoOT4XoDg
ds6R7wynBepAUrz2fB8wayOcaMnqRouyiahHQgzEasr2HnEAQzlvwcCfwcSE20TgPUjWTg5c
9htvFCLaI9TXnP68zbdlhl5sPKDhG0s7MdviZr9Zc9IhYZqmbxrzmPnzO3+DjM7mbMN91wJ7
L3/4BjayN3/sqQHHCUgrzjAmtfidK94s4T1IlRPJgxczYowTnx4SkoH9nAWm+caNBPOH6qbt
n8nCZDHONA0PWV4Uszdstw1GJhUQ/JxPPYJXcP3GeIEBjlx3QiN4fqWrcD+Hhd4XDtnSPeIq
CNUJ6y+A9tnwfMsUI/E/on3FOeYQz81qX5rBiK1bLu1Xs/g4kHG7HvP6J9xuVDZdup8yyN6R
rZufadD8mwFwJZ5i4s11tc+PrKxuD8bDDKDdfMRfDyVBuPiJz2/wcZncyYY/MygtjuntvfaW
ULv0hoZBfpGq5G4go2R222dC950DFbziW7+XMzmbBE1LebLg0M+exWLwqmW+lRkdGp/JwjQp
xjx14esznhswSxx+WkA+Y66kpSx9rtx9xMuW6HtcUetgfccNa+F+j7Z0j3l0XKvxcoaN3lFV
6T4PmFKRnBzJCV94K9xRmnL/AOP4OJHzUJwcZO1Xtst/VXpKd4bnQPtOn+TZcmWJ8oWbkahQ
SnPGEnrlz0jtmGxHehhzhDNrwOX/AB/BxgTWT0lOyCZElqOFk9t77Rs6jFzYr2lVht6F7zoG
Oc/u4zM5kzRCzUIj6sdj54shgQBN77z+ThKWh5lzM4D0gJMObvYp2r0mC2RhCCDO3HfCbwSZ
7i2EEoxr8bERsME3cfDBxuHbOke8Syoq6Ft/GMWwCALqrPg+ZU7Y3jOT6whVaXhEAoyc4RWD
GAKb5YKHrM3EZ/BxJmVte85HrLFXHdKwqHWab0fV0wMYEroHJmftk9ZTHjul0OPtI6wDhc4r
0Zc2yW28fPWZ7TBWGD+Yt293/wBjPHB/jMzo2/wcZdTFDecWdY+J7b32vq5CTWMZamZMrPNh
rLH3nQvedAxzn93GZnM2Ak+vSGcE5cZ8sYme6DdLkYsCLbbP5OEvTWvKZwvN2Ze4EGVF4XOL
9GJLlYbpRjDA84WG1g05684jHHx474sPiEWvLM5eF/S3bCyMIxOanlDMz5RMHuuzHhLqsLnG
ek4z0gt8KgqszhorDUz84LeHnHmM4REdIudCV1nGek4z0gxS1wnXntEgSXwnGek4z0jxrCFF
lrH1h1XAwwmuI7LrNsfOXsatmEbM34ZEcO7zVYbCSN5MNIfRpwzNrWUJXWJGbcMot4sfPglR
qlVacf8AhryH6huNXEgt4+U14WbnMsQR6wqFlui2xpKErrFKrY02HmpIcC28ygxdYTQV0l+b
9jYwyK3lMeFxXZW0frgbtdZV2WnLYiXhY/EvKvTDWM23DDrGgVYZRVbYiZplL9NcsPC9PHHd
2LVLjB5ptxeJvOYZUr9E8yL+vOT367rzrhOFgH675kX6fry09FesP13RLni/XaHasDKAV+u9
FGTm/rsLaJvCzfP9d1oav67RUSkRixe/mKZ8pm36VM3BzYvKJ9bIPMfSAZwA/wDX/k53rH/R
FzBE1L0mg/SaVfOZw+WMepjy8AZIuZp+kz2vNi8s6xPrITN6Qeahrvq/8nO9Ypv9ZoH1ReZ0
i/aTLJ6TN7cpnKeUy7dh5uOffefDMYDqZirdEy988YbRH5wKJmShywl8scHGWSUcItTT3wra
ZlwHFgMWeBMutzxmXp5fnRgS5lPM6OqGcKvPtefgzI4O+EMet+RNbySGYV8cYAYHZ64XmS/R
XSWi0bzGIjT3knZjGgHqyqWzjB6KOHeAK0TCj4jvZym2f+iXpKl5hgBR20lwXeZy7b3pWGnu
7E+MOE1l9JQEHDvO+DgZHz3q7TbKt+FrAKxN+svuGtYm/WWXz0RGk7qwIcRlQjiP1ArLvQmO
HrDJgB3o6M4r8TMQ73PuYGhxT5lEwt5l3Pj/AHHSV3neR5QAKO9crh13waFB3mesLKLlGhAB
R3Q1CxjWxTd9RErPuMFaJXYG5qwLSO9lQK98PnQd50c0M2UCx1dXuwl+05xQVJ3CaK2AHwhy
72BWiJQ8ND7hkCg7zdBr3wwdB2J89BvjVF+k0wcJny+cByXqxa188ZgV5vMGE6u7XsrwsdHd
K8Wsnf2+n+GrpK946ur3tjIMPPiTvRGFWk3wiBR2K6YtBFrhaGn/AHZOmLT+3GIFjh2RcVjL
OYvJ+HttNMBmw6VHeoW0T/20Zh/d6UQ4cjf/AOQAUdid5jI4xu1r+JQfByd3DsrALGZ2lk7u
D2vIEM2DwoO9XMrecpXhxHvVKvB1hoKDsRtlE0ysDl+MaxJifpP32V4VjMA4vJ+O0lx58CDh
58XvTGKDeyt8+y9IAod6msrV3EEig7HiFjh8vy3I4YHz7MKNjG+Xo7+zmxtZb2fN+O8lLb5S
tSnWDXY72AGB3sTO1h6uLN7JwUPf8oqsnFEOzOzx0dzCJpOzYJYuX33eCtEzY9pio9UxkW4/
UDpA750v+a9lv3H83KN+/ZyovmN0UkeyMJvD9QBWTukfSZyvkzPn2mmif+STLjzTLQ8oFZd9
kzLXlBA0HZahx/NVxV7Rgxiz57+xojMYBIxYvdOSekTKw8oAeAcHfp7M+6A/m5Me/aCjsYxc
tHh2IqH7fFhEy15EAMg7M/BR5P5XO1ceUAKO0m9NY+oilZnYEQM2HqubzfFlIMcBy7Pk4pUG
rE/Jbjjk5drwe3vB7BWs1frxYucFqaLBXaMHfmIiUYn4rdk5/UMHQdr18/eZ/Y1+fFWePy08
WUQYY+1WuHrN/wD7GpUn4Ch8X6gQ6DttYOeD8fmfXwJkoBXiyxc17drfOMamDAEZP+syoctI
Roo7dlNiZpI1+XEGRvxYFtTgCdrpw44P+7hyF+Z3BWPBwef5bO1e3iziwkCiu115kOr/ANuF
owiGvb3VnpzitmH5B4ffr4sqNxfayXKCarj+DH7jge3kvcrH9/jozVCVe4eLL9zo7XYFxw/f
4buZLOZ3Bagxx+X4+bXt4tq3l7XUJgev4XC0YJZD28ssIkTXj8VUug+LaR3r79qyGhcfWxfx
YmzwencFUcvefiv3A8W+oPftWDc8Pl+Oz3AWczuC+zsf4vKB4tFcntVlkYfPX8aBaMIBr282
9CRGNGvwnNy8W9P2nSMXFzgt/ksbnge4OGcXr+HJ5PFrvk/Paa5sX0Py2XxHM7eTJeJ+F4jl
4t9Qe/aaAywff5UK0YABr2+/G4/h8rHi2gNy9oNbQYqZz+axrjg9O3gpqMCkfwU78eLb91e0
VG44nl+ey2CWc+3pZU4BL+CrN4+LfKw9ouJlgPL87BaMAg17fe99P4OYXi3lc9n4OHWIla9g
ueuB8u30k1K9PwcCklQ+LObfv2ewmeL8dh0LOJ2+3dFPX8GU5PHixiGkEbUOzUQ4GB5dhQzR
6RABr264dyfhxvmvFtoZ4OylrtUc2Krb2K5rjgfLt383f+G8dS/TxbQxzxOy5E8X47Hc7vHb
qhxfh3U3Xr4t3CXT5wbx7GoCs3G3R5djQTRgAGT22ocH8I02TiCY+LMoF9iFPM7HvLcDz7KC
2eB8u2mx4MzP4bSZYnLxbYTPE7HSTli9lsbXE7bi5DM3n+G/3C6eTEJZ4s0CGGMlx7CAVpF3
49Oyqfo9IIBO2dNOsfxY6aD4ttmxycuw3MccB59nuZxMHy7Z0065/Fibo+eni3SKz5QQuD2D
nEPN7PYWuJ5dsVJwZm8/xCjZAdyYPi20bExPr85tkER/V7O5mjBBZ2t1yX2i2v46rgGDZZ4s
ejEZrd58/wA10NUq5/AT+An8BP4CfwE/gJ/AT+An8BP4CfwE/gJ/AT+An8BP4CfwE/gJ/AT+
An8BP4CfwE/oJiJdYdrsHB9vyhY/MeLUsd99wADJ8A87H5XQxJqEdPFtAfHV8eAfKP5m57cO
MMNY+LDSUksF8nHwBxUT3h+a4Jiyd3CHiwY9JAI4HM7/AKN7fz5TCtjo/D4tOpSTLwcz67mH
Gq2iHZ/Wb2AUxIAFx0fhg3l4sCpSQgSvf3Iw5Tu5xssbPLGGXZ67ddiWqXod0APY+LBRshpj
Gju5w81j3Akeglw/y4R0lrOtPeGXZ7Xua9Ox3Zyd3KY8XueLbsr3HKCUNbj8duBbcAmMFbhl
tF8494buzKhWLvlffsgOkyi5xoxAvEdtwDuGsu6+bPwciscZ/wCjRLAN7te1WBduGcsfKs4t
tv8AxU+J2fgsMW8ezPgr3GA2eE/EGyztOFH7y3CjexRcfCLFtMovkpgeJuYAtdkOpBxlziek
LeQEVW3/AKofHs9cZoO04HwBlOV+kMoJw7IgWql6N24l+FfVl+LfCy+IG7SYVbxJ74IBYvn+
VQxWZNeswJF6Ewqp4Zxi0ef4eXOz0BcXtbFhcJggD6MwMr9ZkU+cEcvyg2R5wpurhLMHicZm
Y+HG7Ymd/njMLo+U+usZmepF5ieUON6TjPpHRv0hc1P/AH8dkHWbi8iZsPnHH8nJA9nojRXb
hTEZnKeczIcxCZLya+5rf1j80QbO/ScR9JzfSCyTNZ+sRknNv6mVJyEz9fOYgr8c2cLXZqCt
Im/V/Ute8Pt2blHXr+prg629mpdzb9P1LnhOAgdmsTkK+/1KxOqQUo7KDGhcZHNV/UqhoF/H
Zq0zwfqZROtHp2ahdGPN/U1m5pb59lBcoipav6lQ/VIQDTstsHHB9/qawTAdXs1GmB6/qarW
eP67KOjlxcwLf6lQbVghlHZbYY4nkZfqatmBgdlAK5Ea7wyOR+pUQIOva83st6mifPfRlqtf
FlUWr56dmuBaB3znorMosK8WYcaj2Wgc2Bzi22980hywPFldTUfqVXZcf9Hz175FvFammEeK
6vKVNNR+uyma4sDziq2983h4GB4swh1fqVWXZbd9E+++c7tZkQjxWBO1hhzzefZbQegfc1vv
l0DHJy8WXxYH8eyg2QRtAYHLvkTpYvKGsg8V5GGvAg0UHZcd95wP/e+TQWsAVmxfFaKhjBqd
99dlarAi5YvfOHWBl9+LMOMGXF39mxT3nF75LDJmwSNB4rHDJmwKVB2UbHdcDfFXF74PFawt
mM3xWfC1hrP1d72ViKCa4eXLvmnDdcDxWCqINL8XZsV/me+aA8GXFhh4ryg5PnsxWnxEvvi3
YM5+ICOg8VrW4ev/AJAFHZWGfocY7Vr3weytXcQsOB4ryvnPjwh8aDsrZUESvJkd8DhxekHZ
2rv8V03I5sNHQdl0iI/zd8FwtZVGKzf7TxXl0GbAoUHZqamLm7uHfBI7WYpxeb4ry6DNh4KD
szNb6XGKkte9yR2stTF5vweK6aYHNgkKDszhYrIiJ7XvcKFrLZm8368V39gc34IEKg7M0fHQ
3x4uL073JhbKRiWb4ryFDrA4UHZkiUHXhE2Vobu9624auhKO46ur4rrBrQb+cNBR2ZKlBHmE
Mjve0mBzfqEyoOviowNrBoN6DdzgBl2Zu9BLKwGR/a97vGB74bGg8VErizzRm7l2datBLK4D
I/te9kVFspoeX2gCjxVRTQzZQLHV1ezqUy03zJOMjvYJcWHn1vius5Dqw2NB2dKuOhvjlcND
Q72wToZsoljq6vioDaWUHIdCGHZ9YHkRC1vt3qCtEo8HQasChQeKsNK3mVFx1dXtAb8Yc4ge
171xhmUnxJ2havI1Ytotx4RZotjVyf5jDxUHZ7otg3S9Tu5RGS171XOe/UwIuO/tFbYvI+4x
a328I5JGroQQDivx2hKlBrGlq1ur3qRG1ldi7mhAFDtB6163Qj9LXwgzotlPgG7XzhsaDtCZ
ORvlXWjkffeqYjivxM9zfr2h61BLjD3tXwjXDRvcoMQ4r8dpNfqecQXHvQTYZV8s0IAoO0XC
5GrF+TQeEMRp4Sqn/m+DioO0JmoIt8M1+kUlc+8wXKUvy7MA737Tc/GkSWF8H5xc5y5+Uq+J
v1e02Ex0NWKhVpPvvQPgN+kPq47kcu0taQS5wd7Viq2+D8jLfpKbz/ImWHaFAVlrj72hHNpe
8ydpYaF8j5hQqDd2lYngnzMsjQ0PB5W8yql8j5lIqO0+m9qxlfgnz3mCtErPkmYF3HXtKGgE
vMM/mEVUtfByFC2UXykwAuOvaQLVEv8AGb9PKL7S95u2OIwkQ4j2oNLwfuXUw0NPB+FnEfiC
jdvPaiqd7hnEEVbh8955aG/SUnx0AUZdpw+CWgcTViq2+Dy29voFZdpc0CWJU36xxW3vMFO7
4wCEDh2kBSgl/wAw0IjsPhF8sTGebxwezqkolvzTQl1y97Y0bjidoMbcA+ZiDW4eFMSfu39l
cJetwD7juRuHfGeUTIweysnE3ay3+aiq2+FsQPnOxl1duEveVHz33ibuOf8A72PBO95fjTe5
xc9r4YWPLPlG4sewBam4zll5VnEVq+/EWpBBWk/fYKLgihOuL8EauXw3iHg5c935itbcZyz+
eiNq3v8AM6mDygjKfy1ShEx84/BLFFx8OmGpIY0MHn+O0Ltwzl95Fn6xFat8BW64mXL8dEZL
ypxfqXiLx8QIK7hgAGT/ANoFrhLVOVLQPCPuKrb4EWqkmrXnz/AM5m4zlmVN+suQXj4jx/3H
E/5wgjjLwb+hFXBNxgeCMQPjZd/8IFrLscES8XlZ+sSrLfEq5YkyKnYHYju1hzS4v1LE3wUY
Ykx/0+ZsoAHGZyG/SWJh7jLxSaazTjLYdeH3FbLfBunjnxJa0m/NlwC4/wD2GP/EAC0RAQAC
AQIEBgMBAQEBAQEBAAEAESExQRBAUWFQYHBxkaEgMLGBwfDR4bDA/9oACAECAQE/EP8A+2OZ
iJh8MSyoyZ8ytVvWUdLe8djNehK9Nsz7omZserLtOHXwzOjUTaOKN0we8jCeG+I1qZP78C4p
w9+IJWuFQpjgZou4Itz+C02qKkKT8bJF1wve/MEG/vwWi4JT+53vzO9+YAA1lu9p/wCLDqfm
LU4gCx4Oc9Tvfmd78wABrAYJdzvfmd78yoKY4HbtO9+Y9yEGtX5USqWSV9obTXF3pMY+Fn3Z
9yKdqIOJhfftHz2sGwo7wa0MVopi5Xtw+jP4vD70+zxBiKuWVF6OIfiQuD5ogQpCaJr+8Gjh
namq0E+rwFkwyidMYkxtw+/KDYnaJrsBwu52do+ZQLFcNH2jLUJULEIvAE7+UAvSZWqOrMtm
gBTT8j8Lw+7PvRNlRsGjx1J0QK9BADTg4jUlQ7MVgz6MO0Xif+rCEUqfZ41I0IJ0lY94FDcg
b5+JGmB7Y7TTw0TX94GCpEAt9Qn1eBjRp1gTXRGF6cPvz+v4WlNk776iwUrho+0tBWIGXd8G
K9PJwKomxKacW9X9NTqs8K+7N8Cyh9N5oHDx1TetQVW5xNTrDdIKBPozftOwfMNbk+zwJXoR
me8A2XvE41csno/iQtqIVBiLpwkVDWaJr+8N4zBBYJ9XhmI5DAy6teH35r+/4WiVvAiwq3ho
+0ICwAdB9wAKPJiKhc25fcOxz1/YrUR6x4T92OqgDN3WfZ45D2ogNklOxYfeU6SEQEYOH0Z/
F4fen2eFQN5UC3gAlaIwnaCR3/Ak3jMt1vEtbzRNT3j1ZJ34f059Xg1UaEwgrj9+a/v+FH6d
TuvxLv54aPtDYXiaIeTEVC2bakM/eUvl8Jeyl9IrTTtwBjeYqEOCCUx1fjmAaIUJmcH3x/pj
MtiCuB0bzHUhCXF1tHJUvBBKYTOly2YVxFS2IauLwOLGE6QAKJoY5I/id7DrfiATTApHSd78
Rkta/B4HVyuNN8VbzO8+J3nxEBBwGKcROYx5LBWibEIDjnryINoMd9u3iFdZR511mUcHWE4L
evKC1aNJSYfSR3HHWbss7cthjD6RUwtm+70gFFcwq0GMtj0fBcEqcBKkVzVzlYm9HtijjrA7
S+aCttvSa4r0gVoo5kKyWOEiq2+nBtlEAv5pfi305sskO2/89ObITa2O/pwoFrUvc71l+bfT
k63npEs4OnpyBaogl/JHbLfTm6PPSPUtHSHpxYDcvMr1lgbfTm5FSww+nQCteiXE9ObDLBtr
9Yist9Obl0RLS/r06tD/AJLho6enVKM9EZtn05qCOT+I4W19Oiu2esVW3061F9307y0xu+ne
cmN3/wDzwAmhDQKD6OdzEd8R1UQ29NgdCUfhRFtQmjs6a9ovWJr4ZrcendxzhgH8Ju/NG69P
BAUzNZJlks6+nlbS1yo7Rx19PKw2RbfDFKn08I0Ir9T6e59kvX08QnL+02fTx7Ft6eaLU2js
8np4O3vuVWPTsnQd/vp4w3Iq2PTzqMa+niArRjIenlGNT+engq946G34BQMTtkoDUM6cGglT
tk7ZHgmOnBaAwxdYJAbQJa0KmoA8EEbTZCMaRBsuDTzcCAVngSEb6xUExwBAoZqkMUC2LBKI
K1YijadknbIEAp/ASnL0inQEK5phNik4DAUTtk7ZFm28RKHACD1R/wAitFQRLOBRGGHTPuV7
p4mi2nbIZDf8HbYjthNiQDq6fgtAYZ2ydsilClhCadbnbJ2yb+YhuxO2QLUIhpPA5HWdsnbJ
QfNzXYJ2ydsgKJiKBbHaLijdh/kSwGWI4LBu49Ml3FLbcLkRjCiBOUf8jlFQQWcASGGHTIzT
UAWcFA1sBkU8cIFbR2KmIFsIwlSlIXp45Q734fage1LFRbRKvRwUIJEuXM2n2eH3mfTljdjf
h9WKrqcQxqMZNWE0Jomn7zS9nh9efy8Pt8BkrLrw0vdn1mBbUUDaEkbOIubTXYspE12lUxYB
nhcveCkbY6h9iCy2iBpVYDpCKwZ92o9n9oT7LB2oxMHSJU1VwoI31lq6JY7H4f8Ah7w3N4Fr
ZGgr8BfvP9iVXJCQuJ904f8AeIX0J3kuRPoMqeqX+tC+8RWdyf2xg2hO+lpLOBBXRancS/vr
Hp/twaEU2zdghNoJDefZZc7aVVNjE07QUW0bSyJV7QzUPAW4W004fdYgFbGVbRXW3BnTQnsk
hnwm5uaQs6JBBM6otexrAFHjla3M/h9+bN4LKh1gA0Tae6UpfafwJ9nh9xhlNRifbUEXQZ9W
JZsYgDaJLLSaU0TT95damf8AmEaGyp/Lw+3B3zNSqtWDsCaXuz6zCBFfyQgd1xY/1DI/gtFz
3IlP7TW9ifYi0YXcCACjgSN4zAIT7LBtVEIDogAxEArH+MlJGpmL8jBss4/+HvEPUJcnEtKf
Z+H3H+z6pPo/9n3Th/3iqlM/9Qia4Qn0GUXRBUqZQjVnb3hbkUz/AMwi6wTgfunFLcEe5eAB
W8IDZlxZ9lm76M2S3O11iIICm6QAK4GncMuBw+6warJHS3j74zrQxD+UMtyZ1e5xL6jCANV7
+OpZTH6S8ftTIGmSEincVMQzrKDon8CfZ4feZaNToQKt3Wfff7PqxqszTOJUWk1k0TT94VKz
gCAVc/l4fbic6Ye4OF0vdn1maowMWSKviq1tKAbMCvh4COkNS52jh1w0VNb2J9iU3EB6Q43B
kTTWP0hCfZYaeWaDRHdFiGriDWkUKXwoR1Mcf/D3g6GWGxSRC6vw+4/2fVJ9H/s+6cP+8EC8
cAABoT6DKrqm4M6ueH9sVhZXACGkcD904s7sxVXXTgiaKs9ZbPSfZYyKyoSwMcq0Y5EYhtBD
cER9NYvSHD7rChgy5FwKwSrOkN26g9XEYRtCIbxRpERv/IIeGU5/bgoawR08bozuca/7QS5U
pAtZRwy5iACwcP4E+zw+8yrD7cPvv9n1Z1xRCOm8EjYmsmiafvNL2eH14fp4fblrZNON0vdn
1nhRi8ZCnFARiQLhe6IfTCKGOsVFdGNQYNOGt7E+5wdHhl4VMKjWG2dYHXgPnZQCqUguAA2m
DaGJniudhD9KtZl+kHD/AMPeJVmpMGjBx0EOP3GfVOB+6cP+8ft1O9j5dtz6DPuEPwq9umd7
HpXngfunEaDCaSqNQukO27YqnQbcPsxK3TEMrZYhnaMVHiWh0wKmaAbgdRvw+6z6fAWe0Xu4
GQVnYS1Gm0yHUl6/G86QIhUojhIJ7jWa5xUt24rxutO3F2wYBt+IXQrhVosAUKOC9ksNSjgs
2mAFHBZDcNBQRCksvcEQFM7HgHTZEKQ8NLGXbRwTQ2w2ijg+CrKc0RBKZ2/xO3+I3RH8EHDF
rhmSBKFS2DcAUcEKSwmhX4SZAg6jXFOxYBt+ILQrgo2mCaKOBtFkGWHibRZOx+Jmx+Jp+Cja
fiAQMErRZKIR4VuSdv8AE7f4gdGoAdBgDYfwrKGp2/xO3+ITQqVosilDf4BUbiG/6mn3Eajc
7f4mnn4M3JyyBqNcVFTDaKOFQbInRHi/YMfsiLFTB6NHBamsbWiZ5ddGWu7p437BegGiL8ca
HqnZh9OyV308ov1PTz/Benhw/fnFrM7X5na/MUoHhqap2vzO1+YLavggLZqxmgzwNtVO1+Z2
vzM2r4C2qJ2vzO1+YhQP+8UBbFqB88UaAmnjwXpBHaB4k26jNA8AFqiIUD+OgRG6DAJZFDLO
1+Z2vzO1+YjQPEu3Uz1WbhcdfVO1+ZqS/wADovnjp4RCgeGp6i1Avv5XGXvzn0nh33xEJOH/
AFmFFw674jUissYQXKxBLSokCIsXi2aHvEKynffEpdWeDr/UQqBLCT/z9uNGNWOQ2hC78OqB
DI/2GrYjI51xcfuT+bw6Xk/o/BBjCI4LC7EtljpPrsJ33xNDJND2eAUGqWBWwYscWJhicO+l
/wBmjrgruQHcOFiGrBzcq9xjhbhqaQMdSEzLetDSVuvp5X+5zn0mGsGA3LsXw/7xsas4RgJp
HowL9BAAoiHU4aHv/wDYFajhT7YeFXWMsv0Jgq7T/wAfbg6RndjBGfslgnucKvE6dMFQ4nRt
DHH7E/mzrAli2T+jjTUYRvBskHWAKJ9dmn7wFT700PZ4Oh7QlHLpwUnUiDtSq6p9L/s1/wCe
EL4ITB9IIPeXelxY7w6xUMMenY1gCjyv9znPpPDG8NNKCP8AvGaF8KimoRAPaFftfhoe/wD9
lW7eFJOk4XdJMhmt7k/8/bgCu7iYzoj1smkeAgCcOqDw64H3+H2Ix6DHJas6jGZ/RxNwBL1I
acfrs+8Q0n3JoezHRgoHrAocAU9JqwUT0J9L/s1FUy7rN9KErtPdmsfB2jCdoZHfg4WuHBRW
r5YeDvzn0mDTcBQNxjDeVfRP+80aGe7wPsWofyEIi5UwvewTO80Pf/7AujPdlv0RUN0RlvMi
L3iDVxNIkgC7JgWhKX4nYfM0rsybUirYi7WY/wBf/wCQEdSCtzj9jh1tZoe//wBn9HE2d4p1
idEe8AuKEFVPrs+8Q0n3JoezwTaGJYyoIXB7XGA2NYT6X/Zhu9JpIcNIe7EQTsfceo6yxW0V
aBEb02hu9pPbJAM67+V8TzjmbkdmvmPc0Ra63h2cudo+Z2j5iPWuJeGBd09IhWURwqCQbgjW
udg+Z2D5h/Un04So0nYPmdg+Ya3JY3l/8i8DPeGB24VOsS7nDCw4Sq2mnDHLOsTBl34ktQYB
pogVgm+q4fHH4EW4es0kuIVLXeY5uqQQUPmGkBbDAoFVwpvZMo7OFUvAlRuHTYndyuG2Ivof
MpHrvwarUQxTHvDWjDhGCBWkNasvCYdc+V8H28Cr8a/CpXAEtKglBu5UqElSoBDdyuZrzfeO
g9PL76d2HRO/j6d+33p5X1np5dhtj07FnaKy39O6s6vp3dZnTQ09O7M1Pp2oFst00NPHnUJr
pmnNwOiixdkR2Qntz2/ie1Dok2DwDrlk0czIK/ICDWaaTqSC0LB2l2BHoke1PZntw3Qhujgr
dCcJaaPP9d3+eObYg3NAhNRc1Bv96lqadb3hMWTWWveCWvGDrVTSm4jEujvaayP7xGk1ZmkR
lHJzbrRI63PGWtv5p/wSKuvLq3VMOLmAunvBvTxI26pihcwI0dopavxCw1mVcPvxZAtZeGaY
C6O0u9ed6GdGYbJAFq/DsetswGD7jtq/E6a+d/FQFssMrP4F4E9njpN2UEdPCsYtvSY0aO3i
oKuX1EVuvimO1ekUyo6eDY5zA9vPTwe+OW2BFvXxXUFDhLXxO/NE2qIt6+EOWUwNn3giWeBq
GssMz1i9tvixjkh0lvidoyeksTx08Ma1Ivn4DZOibE+LLrWEF89YpW+J7hQgW15J2hbMuqJq
xb3mgCL7Jr8vLq945jjrytqZetXP3FzLU/8APFlTVLjF/XihX1opW8lQMDrK8c9fzAUYhF/D
Epp5SydMrmnOr65diN38Wu8kXQ8Uo35/kW23kqg03gE8fqrU5NTlQSZJUHRzbVa7RK+fFQc8
9JYYHivWZ9RFbySICGe51/Z1kcqafJO02vMsJvX8UJy29CWmFFVt8VdPXaO3y8nm+n7VA3M8
sf15u835c20CdlNPEhbImHNpiWh0PFyTQIj7NuUtet/al4nZF5bZFvALYeWynpr4e41mk8wV
k1xR2jNq/Gd39+VofgsOs6COTlCdNXSKrb4TZNEPma+Zp1sD/wCs0Nqasxz42KqO2o8qr9v9
yv8Aw5jJOduTUC2M2w08JU1fzHWKW+QcnYOWAzp4MEATJCZ135LqZ/Hm2mwry147/tJGLbfM
vn0YIlnILRbE2nzZUnQ15cXrEBbn7KRNNeb6lH85CzGr5sNltHZ35jrmgiWfqoZqiLcebFmG
dJ/fjenmxaDXmjbmDbLP0B0ZhBr87eO1p+4EdiOy382UvRzZIWOkShf5aC73iq2vPIA2hCd/
2+7PNvvhzdNehn86Q7eAWuxp+2l6TzZ7RS75u/W/5m7uREjz6ExCWfs9wvNlmdebchvBJ2P0
X1aOfAMW6/rWK2lh1ebKebVKtD9NINvAMi0/Wtvbzbf0hzeX7/p7sxsR59AEMnf9VT7+bbGd
K5phO8ITt+q2758Auuj9VQdXza75oy3Q/XSHbwDMNH9Tx+g9zjX9a1d42U8/S9DCIb/pXoNr
k7sMht+zDNHPgHtrHnZFcy262/bSO3gGH/b9Ix5tiv8ADmaZdXP7e6MSmnn6M6/pOfzbQ+4c
w5mAAbfuwzR5+vNmDZf6Dad/NtHWHMWj2/fcDtz41Pbj9FjenoKqkvVz+/uzEpR5+l7fop/b
zblOjy/uDAorkK4aOeft6B/R3oIKU82exXL3/wCDka125+n9O95vNgsSXxs8t1w5E0ekRSPP
UV6kP0e5DzbdvXllTGOSrBo58HheDbzbcTbldd9uTqTtzzp+/wCnrR5uErky9uUFKClNPOum
7kP0JePQEFTthmHKUjrnnfvENP01gebbANscnWnflby7c7gPcmh+nr7HHmw03IqLbkQtogA7
ctDVYec0ppfqs60c+baIMOvI0l6GeXpGznnNKaX6sA182jdR21DkLx78veDbnNH3ml+pLKYy
Gzp5tofm/eiAle7cxClNc2Mfchg/WaVqREw+bEG9FP7inrdTsJ2E7CdhOwnYTsJ2E7CdhOwn
YTsJ2E7CdhOwnYTsJ2E7CdhOwnYS2pV82bLvD9mOcPm07NREpp8gmx7/ALWG5GXm2qUvfyDZ
+5C40RFT5sQFMTc315AuD0v94lDO/m1AWGKPH13SHIU2PuebXx2S7GfBjDXSduXxe1yCXiV2
HuTTzYwCyXubwRkWIB1WI68vavV5ILYHpEVFPmxLwwr4XpHaKfAHdFsor44Aon1I8vX+TNvT
qlAPNpeGesz6WdeezjgheGevH6zy4tqe3HKVSsltkPuJTTzq1GdSvJyCUzaRiFHms8KO83kY
FYPwVL2hy3v1DlhLSnrMqZOafqyZxvtAKKPKIChczOaZKrO0RGnlH6FzK4pkqtgVj8nS9uXo
XpzObSntLhyI9RrlAXBMxVHeZJW/UJoV5WAqS80TTbTEoftBdJr5NY1MllBqNfpq5cyf5c2B
RuZeXVs1AiVr+zWakM01Uylk2S8uaAuaAzTrJ/8AgZsBEdEnsT2IdqG8Iv8A+MPqM6ymnkr9
lFe/LEr3rzyXrNNJmgqM1DgV2hPansz2oPucC7lmvFzRmANPQ9AW1PZT0lt7Dlvdj0mt+3LX
9B6S6T3Y5b3B6S9tCLeeVQBCE7ektuG/LUC6GfSa/oOWt1v6TW7blXYIZu3pKfTSK18rXroZ
9JqgbvLZSZfSa6DQ5VSd4JDb0lJXaIlb8rarb0moA3zyoW16TGqArH5WaVdDxrBvNmGavLV9
6vjIvpEvS182W9aGOVczYywKK8ZoBddfNlxWrg5bMNfGQLtRFN/Nl9WhpyrAOhrAox4zXa9/
NmOasu+Vz2p8ZYbEVb3msArQivt25VCXQ8a6VGvmyh19eVRU3gFu38ZN9zpFK3V81uHEOs8r
0NNPGQFtIruxp5rUC2YnQ5UVvQhoHjNTf382Ud515UnVJ8ZF920Vky+a0K12jo1ryvTBAoo8
YQNgitabea3ekS1dOVA7kAeMmWMPNahlnRtyoXMT5fGepDr282ar+/LYBweM1E1R0lr5r6kJ
a68qC/2hs8HjD7Wj/f8ANdb1I6TLyoDWYXUOvjCd420vNf0FHb2vKk6xvGHT4JeXTbzXfWux
G+vy12rG3jDt8ExjzWvrrsR+/LNs6AKNPF3T4lYNHmu6uWPnzy1Z2NYa0zxdu+JjmPNaqGYS
vnycfP3fl0dOnmsDXhAlryx+fz+8YU2Jx081nbW6xVW68sfOVU13fF84z0RP5qkC3SNfS68u
VOUU138X3m/iIFt81WzjWhy7d/KKa9fFlAtmr8sVcvmrqB0licdOXptKea9fFmj0RbT81rjK
xglvL7X+vi/0XOWWp81LlolhiOYxzB1lH/FbCWGZjtlvmovLb0lieOnMKacV5o8VtjUt8fMK
Wwi7eUVBbB/riqlvLhekbDx0gCjTxXGMxYDmEL0ir/lGzMVq6OYpBbNwfFVkaJe4jrFVt5ih
wHSHUY8oKBbCvmestjbzFQYZjL18VHTV6S+P/OYd6jC3D/JXlAPLPSJ1odOZQ0YrxXil0aJt
EdYttvMUgzGMvXygbZRNT54rZbzClC2F1PSABR4pYZIvTzFTZr+pRGjyhgjcNW/85mjHHWA4
y9fFLo5t45mkNs33YFeTxrU2NJfMGcE2TOkpDR4nYGiW4/8AZcG3mV7qjrKMf98n2xomqf8A
sQst5muEyjPiawyy5yIta5lii4fV9IAo8nKBbN9WN2r5kKom050lcaPE8KtsYq66OaWtiA6P
k/EavSMZUdOaYwo6zPhb18TCtTaQi3l5mrFze9gAUeT3YKN455mtNsyLb0gCvExV2mXB28yJ
UTZA+4NTXlFBoMcr/OXRUTYg6SpFeLdDnmM5VHWAYW9fKnT5y2dcEFwz18YRbkQbHKvUf9m7
LAryt1Kcmpgo6zMOXxvq6a8m7RczZb0gtCjywgg61jkHMMdZlskAaeOJZTLetHTkFKFwjL/k
Hpo8t4zya/ucwx1m7j6gCjx8m3bRErb9rlFwNX/IXTXl0AjGfZt+vNCjvMjmgAUeQrleuv62
6FwGW+0Lo15gN61NIlKP5grRM04JnktmnkRjpMZV+jQOOs3UYbQrzHiTD+LVG5m8Sdeuvkjo
c/EFaJnEo7zNOWABR5lYaDFWxwdgRlX2ITVXkpJirLgnRuZt1Or3mkUBpJmnLvAFB5Ncwyru
BUa//sMf/8QALxABAAECAwYGAwEBAQEBAQAAAREAITFBURBhcYGR8CAwQKGxwVBg0fFw4YCw
oP/aAAgBAQABPxD/APA7n/neJU9bdi3kLHT1bs2OQAYtN7ddUZkoDjK0UgLbimFgM8PVpK4t
EmJQBVSVoGPen27SUxieNIWJKVYr+AUFnMASJ0pa2LSQKvN/V1gXdSQugxdypFWgUd7slnHA
A4m9GWNOG6AAMMqguSFDEMcZlJGbNH9cBIKCZniRvoPp0m45YnLCKbP05BJLMrj0ppLSRbVE
8hLRWK1e7Y4sYOTjVpUKwCluTJelOnhTrPs1LU1wGONYu42taWzVq+PgzEzNlI50EuWKcy+I
3YRQlMx8Y3gJ5rUI5ia7ecEbrFW4LTImEGIBLGbVu72klyIg6NHv0CScWmeGFmSpLkF1wUSl
UhmsFiZQmFNG8RKNKLhTlchE2FjPdRdIIb4VEoiQsjF2191A8CAFFsyaVI5swOQEN43lK7wJ
SRMEbIMWpRrgqm98JpafjRKAUxpK3qebcUMnfLTM6xQG8NibCzE2anVwvGJJEkCYNKU7+2MS
GIcMIKXCQ4IEoZDI86UMO2UC9lpp30mJMEkgsTupSMUUEvBK3i5CzFPC6TPVLxLhSUP8wi9x
hfKGm1T45EfByovZTYh4kIsmqtDhaLSQWWExJhO+kZlTXEMW9S+kOlkyiaS1EK1l4dGO9nGj
awbpEosMAznGiIFs8iFOPG9RdggQZyCZhL3GgnDjISAYMXFTzHiTcGI0qxuQZvZjjT8yeDXD
gqZ4osh0CSRb05qdNWuz0cQBoBZ2CAtC4wQzjQq9/M4EiQC9tKdGeyaShEPMKUvxdjMDRsxR
o+jEk2UR8U6DgmLcEGdmpijZbsD2VZTr0oKRMCCQ5euHHKu4b67Fp2C0bQ7MYDA3rasE1lPY
ljE3rRNmcTLOQbsZxplBTNiIkJcDGhXggSiXBB1oy7fKEkkUc7VhQDWQyNSDfhUpk0TLhQJb
kzSx/t+OdDJ1VmmCugQ1FiZh32ory8xKRATEoqOJWshiDFphRa7BEWMCWWMqsLrgbcELW4tC
0zjgxeLXhGYqGU/L15STpSDmKiEUGS1RpC4VtIAsVJ2E8YygoEmDWLzWapu8NKJO03tgL5Z1
qy0LQhFYMLtQ5MSonQOGbuKVfhajXgIi0atW3uZcB4J5MqRrUQJKZKE8n/BgIZMY0G9RGRAw
0BlvfGr4a528brMvDQM2Gpcsje5RhtpgNeLsGUkYlT3WpzgncTTvlWECuiCSd9Q9uWp0A4gT
AzlehLLVvayG8NCyAHhHAl+qKI9KgXEhMFC9LQQVWCxegIBcl2bAlxcWoL6fl0WBLixaDsOO
MgNrMKFTYiITBBgKyyqZrqgi8BqRjLT9tlAMndNrjGs0AhEIsFSTgKQAOx6i5pJjnVpi4yKS
uKWxXlQ7QxhciwTKRe40YUPRGaNEkSBK2pSbXJxfCh0uUfWbkER3KcymITChJYOGUZNL+WSM
QQM5oKnGjQklRCzhU9GQhkQWKW0otyh0V2MYtyhSM3j8AMYM6cgcNiFiCYZxvUqogmZRFfPA
NJqA6WclgXDOGeNIrpJQEjop/KDeRNwG9BdP/KN4ff3FZI/mv+83V2vXThvDAnelSGptgRgw
zeVKwY0lSC5E8qcligMObsIii9GWwySPKaN9B0Sta3YSOlRkbTADfNQKgYQgkOcqaUZjaeUY
QlkpxsCivkHFBllSZyN+M3OUAeVQHp6w5mcIihMlEjlEi1gXlQNIH1hIzU+A6M4LpayyiHRG
yhMzQBbvARYcGVPKhkaBArJq463iFhBnEzyp8FQRWQqMSHnQITQgOCJjU7DYkCEMmOuZT2QR
p4mMus3pBEmEMrr0cqSMycaFWFC4xorcQZTnvrvepQKeHy/01GglFIgpkiUkstcyhHEOdX5l
DglhKVdKiFjZquFELuKJlg3TblRFnYSgn2S8qiXxFJwgyVJ50nuhuxkQ4utQyZRdBxQQi986
e1YNy70YpHXksaEGXxKAU36RBTJEoLcAyUkAYW2FM0xOWEQchpjjZQFVlN8zS7dyEiiC+NQ1
Sur7WGPDGotySw2+KSSUxvwuEIQhggupWN3XUQTRghwGd2aKeh0JIntFTW2wxgT3afM1ApuQ
mUR4VANgmBKCmLExRJmSkBdRL9CggLHOieZK2EpbmD7KUpcnfpY6cqw/AYoxe440TKgEUxoE
DAljUzUE679aXe0xCp1F31XdN9di07B5ovnFEHQaKxEZcBEynGjh9GZiFMphqSmJ7NnA0TG5
idNu3gwKdjyS7jB1XCrlal8gW8dYqSMtvUKAzCZN1JcHkkIQyuUoSOIGVkMwgoXW8yJIgYWl
wrcIFAdZQmYLt0pTjZgotStEwpCSbghNpN4NpdRYBFmHwzr/AOM6txEReaesrejTnWTDIAxX
Baoj+E4QNyXPZSLPQWN126UqGXZAyAK0RtFRg4ISASDMGaPAirRJWtVokwpJOjh4nP4486eZ
3gJiW8VIBTABIwxhw51P2uBIzVsIxxSkAYwb2VMsRM0Gz5EiAXq60c0xQROlOwCSLrobomt5
dNwJOUDLuKc0hBrGHMc2zCxl66BDpC1XikZvuTK4VIhz6wJwlrzyrUTJNBeVRJ9rmSDO65SF
1wrAFaIkU1xRYRjJnbsGDqSTKEIOQ1CsvEFGZN+POmA1ZJ0iGEDedCAaUQISJAUOMgHACcaV
reLGF8QQ6UbOIUiW/JHKhuypggRO/WlAr1Ad2DMN48qQpYuBa7e1PhCaETYjHCljjDsOY1z4
8KEd1eloFxcnCcYkedKm+MMUwN0e9N8S9CJCa3iidEBgmwscRufNA2SBhbjCCTeOGX5kR0sQ
CNDJakqeCRRghuzImLEFqDW6WdAxGVHxmG8GMMpoR9xilkmSa1Jtbg6xP1V7ysF8wma1eoNI
HqNd9C/lsALnMbb8aMODIT1KaAQDHEwM3fUgfJmVEkC5LnTHykwy6ZJNSBIQiL30/VGZ27KY
xxErzUxM36+T9Uya0E03U715ppy24wcSZw5VdQMr7umrE+Vl/MpDXgCuUks1JqT8MQANr52p
o0Q+WSpPcMUkhKfdi5FCkvJDmb0jBkVKqRIW8sMY3VLB5MQskAq3PEz+jvorUgmFxhF8KSpc
mVEIlCYJnTXIuQbr0J+2VOcjdWP1UJHEeJUFq4g4yWW1CawXAsCgPsgSBxErFSKxOMEkVFXJ
Q2g5FSv+yos19UPrzZgwFltyqCFy7CCJTjalLMmV2Rcg60Emk85hOhRsCSmVEwi+FAwCrI4N
OwxGVcUkRNXowPMxgMsDWntLMGzi3ELxpb/G6jSQ5CotRoYldEvWPVTe1S8Nr1b5AySIjnhR
PnnwAQAUuuZRJgIL1f8AN3V1WX3zSSlPJiIl91ihxykiOslCpQIrjJZfinvJz1EImc1n+SEz
MRy3LQcOOppgIEF8NgLoihUnFUfWEliidFA+A7iLw2qZXWNAgnpTAkT20AhhzCi9TVngxZel
uui7XQkgo0yoWRmAyJoswNmuYIxUNao43xeG16yVK40QjIe9LkbFXiLNIpdBAucBFlpTc33h
XQkg3UeWXNNJyKWyJhcwGVPoBLuAhhzKM5MYCsOtimenlN+IXLUxbO3eH0UulZIZDgx51iFG
UMCMcmrIUbxsLBY030IiEXWEwi+BR4gReGcDg51BLpYCECzGFOW5dzBCXWCnF2kSsRKZYSW3
OAyWqW2rIJImiQXLQJnjOM00RgUQxAAgjKruhrhbckm++r6Lrs6l199XJSmzOgAEmwBmGIwZ
FYw5sEgV1sX1qEBkhFmccuFJTO10ShcyE2qQpyRAECmDSKVhyiJCQOjFTJSAbIGDXdSjubUw
IJc21Q1IU0aJELNmdOWhE8QEQs2Z0aZfMHZIYaDzk7+xqtS+xzG/IuQdaaQsnL3um6punHBM
q8Mbs6IMCEbiVbzai7jEiKKkMTGZmiaLFRUFFJuDk0ltJxkMpl+KfL6OScZ1mWaJukAHDC8c
6R6uEiIwaTFa9MWHBJcRUjnUvn6hFJcZQsVfps7DICYQLUV2R0CIAKPVcXEwEFAkggkMIZxR
9wXMDZuZii5riTSjSmNdCKiJ0UEH5skqq8EITpU4764JlbvhSSKBe1pk5hZd718s3bnWMAG8
ZGzBRi9yo8pzopyfMheM31AsTRrA4xePwsSRTTUa5v4qXHwzN6LkjI230LkMcAQHQ9A2E0jK
4xDu8EVEf/cMmpsk1P8AhgirAZtGBJgjj+Mi5JiGJUjVpIJrJepxHJDvJrRnW2QuROFACuPJ
xN3/AITlp+RUAh3D9tZkjj/SktkyFxnyfi1imZqRIb0RRl6whJAyJhjVixqPpSBShxLMywKS
IgBSxcI3UYbIai+MioQG2hTyKxWbsfem0KBgrdgoBIia7EdrAVhjMo+UigWS0RvowozVEHCy
z7VBtICljeI3UYbGw040UCCMYIoNEgJQ4M+Gc8kkN0Y1/h/5X+X/AJQVdOwtLGlXirHzBYpZ
KrKF4Y0r/L/yv8L/AConwCS3a0TTLAYmCYqD+f8AlJSQM2H8pw2QPyShXDKJEpYKdjFICDE4
V/l/5X+H/lIcgCS3RjyqEo0J2K/y/wDK/wAv/KjtQYIEIiN+wN8YwF0jDdX+F/lACe4D+abv
xe6o/U8CngQweXlSOGiOXwMCno7OY6bYY5tRdJi6gfi3v/1XutRQ3Ve6yDe00TAltkhXu3yo
wqJi4Gb9GNTdZKYbjdRmNlLBqGNL4xMgXCSlaPA4Shr7p90MU57toXcNdjuN6va/how2JZhP
eWj+04pajNaQkr3d8HrSmR4Oy30hDFYKTIASyinbUMBmsE3V7z8V2fVRZkViLDGHKv8AGUOo
BKQZc67Bq2SL6ICiSUc+5cw1HMpIocyZmPBnTg13zVQYepApIm3Ov8ZUS4EpBlzrsWpRU0JA
gxvX+Mo7GdJSSPjZ7H8qj7ZDETGdHYcH+ZFCFDZgMx3VY2jmkn6gqQAza4xBjfe5Uqa1sVG+
mMhZJXxKERxThltIBGR/FPf/AKolrAJVyqSYVCMDxeBToHkcwSpur3b5VlQaxRLeT0iieT1L
QwHdNEGBABgVFB4BEY+E8GoOJzum9EPgI5mwKOkh5iX9q/wn8pkdfLlkjDfXtfw0YbLxYRmb
wOR803uY0ymHl90bC48kRq8sToT/AHwdlvrMSQ0LCEIXLzpdBYoug60Ilq95+K7PqpKhgEkp
tLvo7MBXNYopDrXYNWwbDJBQJEmifH0pJNndQcMxhkkfdODXfNVdm02uxalNafgXCM02QhnX
AEqk2hdnsfyqSWoMLDWhwWSaCTbSjdU80kyaq/f6cSNJUgKlbFa6C72lHnwsI35tKVW6+QlS
MJUPJMmb5X4o97pK0CdALxcKI+B9/tHsQJur7t8qaezAAQ+qJIOnzRmjDYP6L94z9UmDARqs
U+PmuQbAmJSoQoIm/Ov8dUhKoCmva/howqFByQKZos542KUYCtwZ41CumAnW2q3WV5sDLmeD
st9MRisUrszgFthLaglgiYINPDYRilE17z8V3/VQEaUhDePqiFHjCwPGrRwrsGrYA1pyFRKw
cXKoIAI4DIU4Nd81V2bTa7FqU6ZAFCxjX+M/tFbSUMhDLZ7H8qBymhD0wATRBqWqDKMigTCg
DI/TLhYFYCrYja6A8c6UDpskPLzFwVYls2JRQyAfiXvfwUZwxkqtKWERLz9DZJ7t8qMKR8dA
Lqz5PzTIgTZJUYMAgq6iYUQCiRKtSLzCT3b2l9wGFgwphsC7hrsdxvV7X8NFAh6FmIP60hGH
hADi12/7UuxJxIDHOlUBIbmjqJndOJt7LfRNYIWnY2AsljCaYETRlKsUSMiB0Vvavefiuy6q
JdgVS6cedf6OkXqigbMYV2DVWtOYNXFYZxW7mg/DY4Nd81V2bTa7FqUoPSyJS1q/0dTm1QoM
b6L17H8qEqCgwMda32rI/FBAGn6WdQJUgKEji2Uc86nJyzQeXn2Ikcoc6D+HaSOdUhuaQvdn
aiNdKiKXgwFDNalIoWAJYtFAfKgSJpS2g1GId76rW6RSdamz+TLSrppZyG7Jzoj2ezWauuxk
CQAsjFITs5iVgS8Nkh3QUEr2oMQlQEN1qYboUNUdBXXGopR0b+lUUWQaDmONCoDW0TJcqSHP
wViE76NkDD5ZVNQpd6rUO5c3HVqQsAcEVgFCvKAQBQRhKoDlTwKQl4l2DFTWIEpHBQqSSlUN
isemEwv0KBIm1wafdAxAqEp75nGBLo5bV48zS4kTG34Y5UzSC2tFBmimgZbVNBcQLC1/0sqh
SpAVFGG0q5vc+VObltYeXoXgDAySgikO6n9/ER4AjwYgDxKMEHLwxtjZHgigjwRUeCKio2x4
Y8EVFRUbIot+koBliKs1JZ5B3tOwbC3za+kmGkB005KNEBImZ/yRyjF3L5ZUmlaSWN7Sqqsr
m+lLVIyAvV//AD/5DNZv9ljwM6lQWz7EZUqP5XlfUKqAKTYZjRnkMNHM/wCPkUBKrYqHIbOZ
450sTcBeQHqUQAq4BU7rXjsbihqKUjKtf+PEAUu55WVDZz2SJN7P1S08w05NaKiHE5B3GVCE
GH/H7x7V5X1JxnMMY4jRjh31H3RIWgCAP+cKImBytZa+y3eKsDdgxWH/ADcFwptw3hsbijNo
WM87/nJ55N2wb2jzivbf3FCAADI/5wgNIAlakCqEscbShXzAH/OSKibaD/aOkpYX5GVR/wA4
TUcDlWriluOLxfVErmBwFYeEETAEtPcc6ZDCYV299V299VhM0MNInETxMXbGCzWu3vqu3vqu
3vqmyNCcxPCVI8oeTjMALrTj5NRIxZzNlUUMRWrAVYow8pFQalyCjokhG09K7e+qWAVbH+VG
JLPghI9PEGyZinhXb31Xb31Xb31SCAJdVwJTzk5EbCTCkFdvfVdvfVdvfVdvfVdvfVdvfVdv
fVdvfVdvfVdvfVIHCqsEcWcJ18LU7O2GbXb31Xb31UwxpooBbFaL+PKgpBMKXJerVLp9wZTz
Qib9lTWxNzqIBs2D6xTuMMAcklFFEm0eMNvNnXLHuDau3vqu3vqu3vqu3vqu3vqu3vqu3vqu
3vqu3vqpnnQTMAW1oZ8QVVAglULDCzXb31Xb31UtUYrBGU5wnXyZHPxylEwFdvfVdvfVYlQB
jcG78EKSLl/6UYFywvy0o8fvvxXcNew8Vp1JEoAYq1EJMqI5u7mXXao6XKN8T6zo5IYInYt5
QSfr6ADFwlzSnF2O2QFCiR6lKwHMwyD1nyu76q7Vq7PZvmuw6PCuODMALq0/GkhIF5Ghz2lu
YaY2679CgrLtb62a+dGFjo0X+B6Ad2/U29m0UeJOhObL4ZG9qVuk+SwcqeUsotzfEmzZHM8m
hDmEMXVMPY0ZMiZC6JcfKyq5kkTgI8vBr6GAolMDLu8HnSOWsncNIC34N0whLAYtRhskff0K
EfcBg8n334ruGvYeG0sFRLtMmYyh79NpV8gYDNMgLzRaqXwDA0GR5a2oWVyuvg5bcKNSiwVo
AByh5eV3fVXatXZ7N812HR4FAlYClZpWJQONoRfpTi7DpKNR3bIKEoA2GcXcZHnZUEnPJJH7
egHdv1NvZtFHgypjuMQKY6tB1phskaPPLd5OFNg4jXQJKAoVlf8A1r28lxVdWZ3v8vBr6Cgo
YPx8CJV5VMbp22VZrDkfg3dK8RbeXKi81E6J90EeV778V3DXsPDavNTMMkit7LrSdhLSpuq7
BJAIlDaoRgRmPshnq0W8o+ktW7Hq0tPE1IVer4H9AUObHMSUpousQE+fJ7vqrtWrs9m+a7Do
8C8ilJXPZmGlNoSoSq57CNsGlV+DfRtHQM/aHv6CWzPsZtQKSVZxMSt4fHjx4ZVTxTFC8F7P
kDu36m3s2ijwTW5kzjyz4305Mq0qxV2tiKUI0AqAXqTxagv1ileAXJu6RaTwGnxFJeSvZkNX
3wWZjWGHvS9lQhCO0hNWfZ1HSnCjSt4MQ1YnkOVkE0yDKzYFMCGbZBJ4Hjx4uczuwFYM0FJC
mm3Br59BQsVihhmXIO7PpSz+BdimykWmO4Z0NM5uLqvme+/Fdw17DwWnksQE6FopdlH7qvxu
2HV4TKGACjUUSTLk3s3l5mbLAxcicCXnsKI5T1mFHM2FHZJgt250MlHkd31V2rV2ezfNdh0b
RmFrptwtHu01djErZ7AbhkhMAFG+goSP7mr6DKrjykO4BtnWHORT2jzSo7t+pt7Noo2nbTKx
MFhvW1MYU0SsO4NqqBlB1L5FC2AySOYXB71G7wIJCSUkQkgeg10U70pMczUcnbBZQbZx1YqR
iwEiEieO/wDHsSq4U+7t2ORigq0ELpvB4XXvtuDXz6ChZFQIqyKbst9NH67KjKr+BdMKRgAu
tBq2lWfoN1EKOAQB5vvvxXcNew22njiLDKLVpWpCfE7ExAq2AzoxVNwhFqyMqCPLF4v+AC0+
RXjN/wBgg2BEehMWF5EtFrAC8JA7ZbbDwhbTkLhBoiQUSJn5Hd9Vdq1dns3zXYdGxtYG0R7D
7cqxdpGxwWQGx4DACVdKMq5s2YjWdKw9A2Gr2zieDPrYJAYtqm+wzeK+/mtR3b9Tb2bRRts2
QhiVG4svLaPeI5WQFZWainheQeOJq1JKgxU1bSU4hajETE2FqdHdzm5Plc5HjV+JRz0jGLrm
uw25ImqgoH4FnADwuvdbcGvnUFGMsfQnqlrEPNJB0QbEbKgDFaT8I+EMRNfXOqUqATRVqJBJ
4e/fQgjzvffiu4a9hstKGk/AB90DJqaxotXtsKZV0WrAHJkZ0BAAIAy8zDpEq4o9TBtxhGRZ
x04fKmXFG4BE6NKjXNzUvqNglESRMRoRSOFlwxeMHyO76q7Vq7PZvmuw6KZVZHoGq4FOi1u0
rFvYrsCcKn3iORBuWhzoAAIDT0N8IuHBNTazfeI7DJk2aqCi0gwbgHmtR3b9Tb2bRRsBDAJa
BEVCZDCOMTz22OvgWSv2MaLHkAiBGyNGcEgQhYuF3Pah0GptG77Jzo8UHscyJB80sq7JwJH+
DRuII8Lr3W3Br5tBQyRjsAF1aA1c2AVFm/LdtRcRJrA4pn7jRBhACHrZ0M1DHwd7UW4rDkbi
sPP99+K7hr2FKAJaAEitQkhNSPNuZddtpQAQlk3M3lR34EwCwB5jsAEq5FIiRCbTojiy7GuJ
AYq5UFCZYu32eFjls30tDKZT3Oe3AvAq32BJ0o8fd9Vdq1dns3zS3LJgAlWknUBJAtjTQ2BQ
EAEYDmaU50aEgUAMAPRYDLzwdKVddjH3EN0V9igMwAea1Hdv1NqVAogIVXQo7k+a7k+6jPf8
yEA4xTpShcV2BNPE4U3bl+BHlAWJoWFxtFEStNAz7UAjIQ5niCyUBrBPtO1o2Q6E/Si3hde6
24NfNoKMMWwByCmbn0puuxMlAC09w3sCjO5PAB9+t3OkYqbxjuNWjZAu5rVfQ++/Fdw17Cob
96zIPfptSAhpBzYt8Y5UQICIAIPNFMiE3jRThJpyFEq5uxpKF4sjOpD3oIAMDYlUqWVd9QoJ
CDQoRPbY74eHBJPihUJ1uY5DPj7vqrtWrst4D5pdFktXrQi/Sll2RyhWBpsDEHNoRjTIFYA9
HGkDqcYl7Ttl/kHq+Y85qO7fqeT/AL3wPujDASGUJ9eVgYjN5D42sQ3PoadxKs6yXxDGr2ao
n3G2TSZRo2FC3hde624NfMoKJp3DlUXRoT1pKcFyplXYW3L5VX4oAFhi7/TA9bsddYQgkbk3
b6MO0FY9F778V3DXsKvvgEjFGi3HltlOiS7y0Fld00iyR8zKrjZwNgz0EHXYUVngohLR53ef
gCZUmFgYPOzzdhasQnixEwXBh5vj7vqrtWrsJbBA1HZ8qyFU4tnaigJIxN1v0daCKEEmoDJH
0ZSSxNVH3SnY6cn9sFg85qO7fqeSgdwJeikKYGLp5TCRxE8KzdhjQQ3Ek8VD1SJ2gNtw+B2E
h9jxOvdbcGvl0FCpAuW7y1FbUSVdazwOWO/YJAErWW4wu+aZewUer2OhOFMJw0h3ndQsCQCA
PR++/Fdw17Cj4dhrEmiY0nplX+EwTZhTaRiNjI3D3KmumQQeWUE/XKeYsU3dPpVFdjxTRidc
5UHyHuAIMt1f6H+V/of5X+h/lKWU0vgNsz42pzDgcRB6UPQUcASPv4u76q7Vq7PZvmlUvRLu
EaCN6ZxVskhgb8k2YUglzMmEFuz1Ka0B0qJEfRINs6sFg9toLVsFiXX15zUd2/U2mOHYFQEu
F2uxfuuxfulfZ14gDLUbHExE5M0YcxGclfKt2mOJD52qPd6w0piF00gnhwq8M/ND7DtK5aUY
MD1nxOvdbcGvlUFAX1UIAMWm4LBNhZeoYG1kSFsiw6BelAzAQAQB6vY6iAJdK4Dwun8KAgAB
AHpPffiu4a9hstHtNGGGwzo5lIPArAZDUS5tRIxlTKw3P2aAsCRGRPKwO0CySJxZeR5lhkZE
ouuRJyov4e76q7Vq7PZvmuw6KNJDdNEurBKZV03MzNR12sXb8U2d1OGjRAERJEz9DOYhmgh9
52FLCUqS8EPbXzmo7t+pt7Noo2HfUlqlHvFGrDHxFNoFUMy4XT5jyjgQU7G58toGRkxlCug0
YOAA5eEYgkrEooOsU9pWs0VffY4lKAcaFTd2vtF8Tr3W3Br5VARY+A3JZxH+FLKuuyYcwBI8
V3uBvoJMWRMF1quL6vY6iAFWwGdCSVwBbed9AWFj0vvvxXcNew22nHSgAldTrpTlUEwgwjsF
UjeruGQd5jky1KGfINsquQS/FNJCF3Y9A8x7GiZgHFcIdaQgjJ4e76q7Vq7PZvmuw6Kyob6c
YEJlbmXSn+qgQiZOxiRBcRwoQu6C5sS5TqegJMDRYsMObBTOXWxUV+diUAAYqsRQHII5wS9Z
85qO7fqbezaKNgEHBIaBs4jIGwjgyctopr5IDM+fyKGTyEBVAL3qB5FFYL9TltSWSVhL8FDw
wARgb/YPy2znJ+JBbnIjnRLwADQPE691twa+TQaDSccYHMae59cqMuwzFxyogKFxw7sOF5Hr
NjonSxdaa0EEem99+K7hr2G21FfbotwPfrtLJleEGRGi7yszJC+d/kPYj4Nwuudjntb9AhMs
BMN63fWpu+tTd9am761N31qbvrURG3Wo89hckh2OyMA3EZGkKREYhCXGzz8Pd9Vdq1dns3zX
YdGxJIqYG65Fwyc9o0mOQJkaEMszEMi0fZ88ekhFxmbi35bXYgNzc/BQAAALAec1Hdv1NvZt
FG2aERxdZU4Wc9pK2IQowShrQchIg1HXyFh3sFYhNLNt9PIWobq57HYBK2Azqd2rxcMVw+Xh
WBXKhh/22yMfuOW1sVZDSWcCDnR4nXutuDXyaE5tiiVhc45bAlgqypm2fFDnk3flNjvvvxXc
New8FpHLDZEsjTHHQFGVU6abTpoYwOaMxLNBZAWlncjRxGsfCoDNEZBW25TFxl02BNNEHTlz
AOl+fkZtDRYcdRD122iblWBuc/h4e76q7Vq7PZvmuw6NqTJiyohHlRPRsLmLbstTachay3ss
xKN8Ke2uKPhzPMQxQpsaABysmWpaeG+mRyG4LbRkBEw5o9nWjzmo7t+pt7Noo2t6K+YI60kt
tfcYHKzv2hau7Cv5RAiBIjUXE0aBC0iSJx8CIAEqsBSQABU6liminHhZ9gyDTamYlyyRDXV3
UJQBAGRtmpqYQFLicGgvSHXsYSyuwp4kyowBQkIojWrlhyqampqamnVXvtuCcanyqCBrhkCy
DUMWjFoAgAwD8psd99+K7hr2HhtMU4ZdZByRvNNDlsi1h4mCbVVwcYfMxGiDaYus0ZJmeEFU
NLdskcLvKnRIIxVZXYvNcBiJbyI50G8hMAID28iCVhwliVHGRSMiEsjsagtxxhucy3OkeDym
FLnEZOXg7vqrtWrs9m+a7Do8DeCBTeVkjemXERYk2PsydrZokLSYDRiUUiC82cnRMI8uVkJJ
LcwNYuNxbm7Qxa7KpFAsmImLduLPntR3b9Tb2bRR4CqCQ3tu2r2aZvwGENqKRvSy83RoTc5N
Z/4MHkfdOOGlg+azxqA9A+asd3Rs6KXebSqirFc9rhBit6J9Z0RCQiuuqfBEwozWzje12f4U
uoTAVxgWnfthyNEYsYbTQPc+K7P8K7P8K7P8K7P8K7P8KsIxWhQkxo0ss7LfHHmRI9Sge58U
L3PirDkkyICxbyKFiQotm3e8aJwIWvnJzVv+V2O++/Fdw17DxWhhIxMDa+rBKTiz2BNRL7TD
SHVnsB8lEqujKCRHwBKcQVnDHh8thUJ8kRkZDnByfJI0NBwRpF81ODfg4MnLYU0oPJXVJDh8
vB3fVXatXZ7N812HR4RIQwSdc6sGhP5XCD8bCicPkrIwHez60QgT0iXE8rdxPltCaVbEXYGy
jLQ6+gaju36m3s2ijwZVO82E3OtucqVg4I2J3BPJCaNwoiD3fAUTYYIWt1dNDLw9z19CMfIF
oFdsNKmACiQIRSdJdD3fy2x3334o9hn2HitRSOBQARir1GXSnQkChRiJsJqTYnPMudWyy0aG
QZnYM13LjBY4rBzp37tcpLHAw2NnKwxSD5orjUtjpvVfKUmZCF18eUOrta0CAwsZcLPKi2lY
YiSO3u+qu1auz275ruOjxG0vCAhd4jLXCkbKhEuOwkwqTciTaN4+3Si55O4T+1+9iJchFvSh
F8GSFxeEblBUQPADAD0Dcd2/UqNnZtFHhimVQRYJrjDV0iAIOg4eynKlD0jOPhhcqM1qFvjn
ahRvM46Ry8CjemDk4Hi7nr6EY+MWAFYIdGJGKHNyoI/LbHUERuNIo9Qqrm7Vq8HaRsAsAZHi
iSKW7hrLiq3O21aTpwgUdaEQAEAZbLcohM/dWdtq0PcRI2CJIaLHlRthHPojZ22rUWFKCsAe
AGAGm0CAhCOZSpVFurd2LQTJIUj0FAIAYB4kERuNMhAvqcVdq1aNCAfUYI0AACAwPJPmgDQB
BIu2onHWbo6LQwV/wh5Q18E20SG221akkdssEoC9jwxKxd05GybTVoWwyQriJIaCPIxEpGPc
p7M5bo4XKXm2CYupUo0oB9UGYvJIelMLQk3Ske1CR6BQHA8jueu0FHjgVFpTDzMmTJkyZMmT
JkyHTJOqd0C+wx8IsSXFrrAkLF3ZaiwlpGW1CgYAZHkr3ilEyqty7bVo4djQ2ABYP+L9z12u
+7vM7Xr2GP8AysXueu133d5na9ew/wCVitI4INyJicJgrvH6rvH6pcRUdViwZ+ZKCtwmmBSu
8fqu8fqkkiAGuLB//K5DUreHWt4dahqeVAzK3h1reHWgOCPggZlbw61vDrW8Otbw61vDrW8O
tbw61vDrW8OtAcEfFciSt4da3h1reHWt4da3h1reHWt4da3h1reHWhHDwQ1K3h1reHWoOZWP
i3St4da3DrQz4oGZW8Otbw61DU8hQxa3h1reHWt4da3h1reHWt4da3h1reHWt4da3h1oRwZ8
xQJcKSABhGUetdvfdYwMCnAHy1Ct4da3h1reHkoFUAzaKWCxHuk03ANH9jXvYlRUW4f+dWGU
i79GpHPyFDFreHWt4da3h1reHWt4da3h1reHWt4da3h1reHWt4da3h1reHWt4dfXZUO3Q53W
Rg0eW2tWAOf6LwVLk05hZHMXW8beTMksgLeciYsddtasqEitJuBZ/DblUqrNYx0Rfyq1atWr
Vq1asrB0jU7kmKPCXmwjwsAweVWrVq1atWrVmyAN33Fbu3KjELDQTaMSZxleknZasGyqKOaG
ESmN0p0hLveHhSIKJEnBoJAAgNd2KxQoJo69ELK1WVY38LHC0qE4PeFLQ6ArkBAAtsrDNWxP
cZDFmbIePkFgSthZJIzl5datWrVq1atWrJVUajIKY8xNRRWGzI4EvKkyQQpVZWv9CrSeKVh9
wk50X4DNBPlP2EoFAiYO2tWXiE6CSJiPGwPRMhmrQVZCQ7dn7TfR6msRInDAvNpcSSgl4tTs
msFFw1zGoVtDYJoYHWpSNBJG77utHCIEA1E8WTFpxkkR86tWrVq1atWrVq1asSetREjajVFl
b3L1w01kkBDVvdTWwjxMHhsKZRkWFDY3Ak3nkHAPZjt1opbAPSqK/Ox1EhBiPsEtAhLwRYIn
njty8ufvWujDw9w0eV2PX4DUkhSBxEpBBDBZ7r3sTptOGw7YMga+4pAlnyMSPg7/AKNdt1bW
u4afAm+y4ESr0qY1JmBN0dhsCaPeaBY2QbtelHC0fADADyL+Yjp6dACXYerZPl8nwLE7irrq
dGTn6MgtOPCj+FPvApaTU6Bk/IfJGKGqAYXMU4t2FF5cHtmzyfDg9tqZ+b2jTXbNPXijQIQm
Lzi5vKRUuFEI7Gi4fCDIjyo3gDMEJ5OJx8WVG15dWVsnu9NhTAKKwzwlwIOb4MvBOh4wLE4T
Ax48mTJkyZCCElinYkJo8PcNG0EbTwzkIfHkyZMmTICNt2+4jc8L0slTEmJomI01nmHaX4YJ
sKRdL82SLnJZb6ESRk29/wBGu26trXcNO1YF0rIVbrFkcxnvqdjGIItm35uAUKOAkTqtVbvk
uU4uOC/u1kCmAjWA8OTJkyTaLGBqCHnAB5Y1zQYObBTkl4Zuljlh4HcDFNpgl4MPKilDAjZH
0JBbYX89flg7ik8pALoAy8CJwi6HHAc2srdQx5DSEC93NLg/AcuQU6fokh4ODy2zFHOYk1Am
ujRUzZODWSPgxzZLBF0B4smTJkyAAYVxjhZvtvWRdYZSHhyZMmRkxaiAjuooCQnxevAobjan
W21Or3A4nPa5ZAluX2mzuaBsKQNk8LnC4gAX6pNScb2A4AbARvNKiAoBAwjPJ60+DLwTwoOq
V/4RX+EV/hFf4RX+EV/hFSEBwPF3DRsKaFHMK/8ACK/wiv8ACK/wiv8ACK/wigEEBuPErcEH
BsPBwSl0xGiYwGolx2PgcIQiZ1GRQkhKwdRg9aL7O/6Ndt1bWu4adrXrJKVpF6LgdaT+qhKr
iuwOPAJjVdALrQRsI94b8mAeVj69h0bSXNipmJ8TX+EV/hFf4RX+EURwC/A84AshwRXHucbu
W0FIAlJibGJIRkTKgjZJ28JJ4w9AQWpZEtAC6tRpgFwVE3r7bR3wYJWACiAiBYgy/koTCwIT
p4BebAA5aUbBDCExV58G9OgKDhRiJtcwMZd2DTR3U5QhIjibQEIJvr/Cr/CK/wAIr/CK/wAI
oAAAyNkpoguIlP8ACK/wiv8ACK/wioP5fgbh0rko4PBp8TwImHE3Jc2KUzCYUYEE/wAh+DWP
gPBAqvmHFg67WLbMrA+BL08OXoZ8/cNGw89mjwYC53VvMqT8I+FDCJsCTNS0G61HBow9F2zY
7nE3bO/6Ndt1bWu4adkTdNgXgG7NdKU+BSwyGgFthqSDSpwAoTBAC6EnGz6eWcBwadG2QjA3
iv68PvnmgAW31YAJX2pPN8Vt8kieexogZ4ogPescq2wmnzvXbarUyglL53OdGHnkFs9NmVlf
oQc6WdiIAq2goAZ8VRZDn9igg8UFFWFhI8oZmepenYlCKJSTzyVsD3/cPlilY/4cXmQX5NCc
MHdSX2NCCA2VJuV+VJx8SRRO0AQlTACklRrNizJxZeexfiQGKuFGODs4MZcCDw5ehnz9w0bD
z2aSQ1jrM4gOA0c+u0sIFbSf0FJQaKRRXf8ARrtura13DTTLxMQBS6XWtjW45jt+yBIA5GXW
hBB5d75tGn/m27618N8L3zzQC8DWBhIvQtzpu7BDEdF0weV3lQvb3EyHsMNDoDjBSbEHMNCJ
J8UIpeRwyG3kvOILVikZSTMgVX1fbayWO0ujf4p0GjgCACADyESNPkQhEpAEpRbG6km1eoY2
2KcYk5+WKVj/AIcA80WQEJFI5qgYywTqYPDYUoPtLuOf3nPaEQ22wiWDhJpVVWVxdjMt6Qsy
vcYdKAAEBYPDl4J4KtSQDKWLpSjDahvehlmm8PuiYJxEZ0ZrCLSGzyRWBggnWPI7ho2Hj5z5
KDrgyiyJTAfYqWVf1u2o0gFobLd7DQOBFBM7q7bq2tMSsB8GpmGBYGdjN2uh0hmycbPdQdMh
wIgA8yNZHA42izUXzWD6PD755gBMVmAhrsXUty2CWo04qJcATcIc12LGSKIA4epDy2y4Hkly
D2evmENk1NN4DhcLj9UwAWq9x+9hQc0WN1kfZfKCjJGXStyB77Z6NOiA9i1ghIcHyhSsf8QG
gzcAxzNE94p0bAIUMI7C/kVwSelQZULiVm5+2xxVOEzJ8rHLbEA0dMD8F+fiy8E8+CWmlbMI
bhwJxpwKAYXCzM64cKAuolIHMfF3DRswoxdIbqzYG12u6Puu6Puu6Puu6Puu6PugoDu6S8S2
ow8kDSyY3Bskb07paKXeBv1NdjEiJcTKjKkBl80c/grtura0JNEsuxvOVwN1OwRKt1dj/Bhm
Cbn0ZtCYNKIzDZq38xCLgE1HW/hIHsbXfg8fnfD755gADcS7Uh635Url80qKrsGYAItiTjEc
6MccTAAgNkoq4i8ao4knSmYISybChpGc7HotHQNPBCTyiAPeswJkR1Gu8/uu8/umVQZUYiTt
UHFAUcUvBqK+6+VM8WbRRPaUFhB96RxlnNZPlClY/wCIDg1ehtBtdeAxddqHIkVod0ODypqR
RR0hOKlI2THFCr77IwCAwTMuOHOgWmBgBAeLLypy1I9xBHXq4OXSjDw9w0eT2jSjDyg5aauw
3b9G7bOvqRglziWjOaiMAOpnHYWUAB0ZxoMtWMEkcC0ZRtVmshctTniAxov5jzAqXeNIuWFx
VV2GjIgaq0bEEXoxXw++eYAXzjKWZhuBfmbWgobi4txx+FFthhgIRzKvxYAtixyZNhTmEULd
bvlc5HoCAku6awFjI4PKwmCaEhdhWIsb0+UKVj/iQKxMcuWDvGlLoW4BkNyQ7GBLEMRM6izy
LNiydJXftSG3sLrunZbx5eCeR09IypEJpRxqyM+VpkRx8VDohcmuIx0qS8oHy5tyx2gXWhCD
I0RVgc4fKRPPw9w0bcEADw8wrub6rub6rub6rub6rvb6rBbRNK2+jyTZ+tboNxoxadflu6dg
RoHSpgApa9RlxwB0+Vdt1bWle/IwjlukIoYlVwkwmx8URwokanRWe5lJzPMxtchvN72HbLIT
2m0V9igagQDIPD755YAK5XGLCafwjDmNnIg2I3LITeCfuoyDNmhd5stQ1qGtQ1oLqIi68Tyh
1ds7yopsDJOEKAEZEsnkkEqNAEq6Fdj/AFXa/wBUN05Gg1VNsm5b0ad+SLrJfKZOCC71Hu7R
CGbFGBC04HyhSsf8ULiOMBfh7/g1Hgbm/TMfYJaDu7EWEePLyJ87PWziN45JrTY2GMQxzMHh
tkuIp0PwHXw9w0bCpnQAFd9FdlfVdlfVdlfVdlfVdlfVb+Oil08lOHEY4BqrYKT2rehrHNxd
uCJZlnQc3LrVvf2a7bq2tGe4topEAXHdzMz3UkbCSktyG58m+gU9ZXWa0Rt5eJmjjkWE5ry2
rOzpLEOpMuXi988sAJ7jVXFvPFg2t1WWX6iXPCyZMmQ/sgL6IwdrwliGSUZvG0ylqXiQ8/JI
XC3Gs/xVf4qmKkBvSilHKA5IxsMaau94Fg+HlEWI+bp9D3bSwUuG5PugUgcG4j68oUrH/FAR
7kyIQjypEFyCynNqrdPAMkExsVCfAg5vkZeTPnLTFwzj5G0/LITeR/L4e4aNh57MSwpVwCkD
zrOJTiGXXaLRkjnkPHPdQQ0gwAQAV3/Rrtura13DTTyhHSBsiU4Y8xZJV/Ju2uWHsJ7B0Gw0
QchCQOCeSsFa+lkkiKcZPPakcsMxmmOaOXi988oAK0NRwApzCRDaZJ5svPzAT5QLGScZdKL+
WQWgYkISmTzYzVTo7C1HbMlWMbm+Hk5UI5IlkEHIe+1QY0RJGdzSjDyhSsf8WLX085Bdugtx
ja6ox80goF6ELPvzlfIy8mfOFjO80SXV2hoYSd5Ph9w0bDz2Zx7dK7ZEw9gpVKsrsb8eRYjk
go/I5DHUJXZ3/Rrtura13DTsDk+RfBSNPe3zDB3JsGKlvb8YJiXJlu4eSVQAzexDmzSgGVZp
lffY4442asBTCBD1xjfL4vfPKAJTpQ4/QSaSisrddgvlkINUCu2vqu2vqu2vqu2vqu2vqu2v
qkyWI7sKcsqESEdiwjo1U/VFqFocSWcmTzCC3FGjGAlTjKcjaqBCIUSfFEf+1mO7GrEfIkLy
1uwwc8d1M9Zdm6zHAw2FXlfIuZ/B+B5YpWP+IE7T2MmTHdd63jQ2q3WAaN0X5nk5eRPnaRMU
AoKB9EK3b1fpte0EwwMfJ8PcNGw85mzFhm8WI5jTwIjlRl2HCEdKlgCnwjvL4w/e/b3/AEa7
bq2tdw07SFDMuYq+OW+kecNgDCJsWdJ8IMjRTxFYbMB5BmjgbIXeBfntny8ZLpHW9g0II08X
vnlACyiqFJdPlY5bYdMB3h4OrLX+Er/CV/hK/wAJX+Er/CUsJ7JU4OWbA2DhLaEjTIutacGH
n5hBaWZUkwbhwQpjiGImGybkh2sqgim8B8OVAj1DGYtN94oZ8IlNbLQYpanKRC21mqzdsS/h
FgumlrcWjhlPkEeWKVj/AIgNc+dGC4ziN2OFCrOFj31CHKpu3K7WlgHfToLyosVdhYonlRgo
SoGzULlhy8nLwTlGT24kIjONFEp2+FOXXgfeicOEd4oPupsxpD0bF3s7RSABMS48AvQSywG+
5jPh7ho2FPwEgM3gwY+MoUKFChSZueKyXIIw8KyaqRYWGq4BUj6KmQ4HFxXXYU9zQYE5xyMt
9BG3v+jXbdW1ruGnalmvqpGBNHPftYOJNhLc+t9FKdEyvNaI28FqZtusE1IAmljQ0MiIhIsp
ihpuqESol2pRTFOOAYAPGUKFChQoRKsErjMwa7XrohrNiEZ2FItbYRasxiwo2jGJRWJyC4wp
5iH5or87GC2OJkfYJeVDkHzQR5CXB4C7aPKzyqNjRTVIYejPKlTEFIhI9PLILcqfWZDuUttc
jdSflwCEdrgGlsP7QFAEo4mA+1N+alTmSe9Q4XpCelMua3XnY96QSBAiN4LdWnDDZtOmAHDa
CJcoKwBULxhvnB4Z6vmClY/ox7ZgV7kw/tWdLlpBhl4axcctewAP7XtnLQjmeaxI4oAKvtSt
k0MNQ9I8ASxnS9M65y6NXKgjycvKnOXJQhwAMaEhIRRWj356YeLuGjyu9avAcAcogDWmvWFm
KzvDA67QRgKWjIOvwmgYGdAiAPB3/Rrtura13DT4DEWVKiEaY94C1106yjascKZdsA0HB60a
shKQOCO3u+qu+avofc6DDamQ4pyT3em0kxW4sxKOHyow8g3yy5gjSwh4SLs8yGwYoJMROmB8
FuXmEFqAjcaUkORwRGS9xnT37KEGIjh4JqfCd3b1DQgdpJJLhrqelFvMFKx/Rj3cx+6WxXWp
dWpdal1aCzete7ClZde+/NRBYMjlUWawSvukhTmpD2oAkG4ejQHyIT+N4+WGLYiDJacwcoRo
jhtAEhCjcFCFRDlXEe7fQH1AIAYAeVl5E8TUlkkOJrLjyqWBSYMuYmHFvQR4u4aPK71q8Fnj
MIs2ph7BSyq7AtLEW1LQC9DXIhwoubsjd4e/6Ndt1bWu4afC97KPZ4Ddk7qXE9Ra6w1EubBh
mrpUO8FmXJlu2931V3zV9D7nQYbC6Je2AV+KT0nJhW6QbFYmAxVYCrTAKF7mXCxy8q3qQTLK
3Ek5G1omhKj+ktzq4th5hBakkUpZEiz5anHGpQrY0DVS/N4zAKmAC7TJIGUDrvsUAGYHK7rW
bjzhSsf1wFIDBGKUJozfaaySMP8A2URdZEHJqTwxW43r6O9Pkc4RDqUWAmYgPQaPFpEBfF39
/Nhl10UkkVeWiLjxKTnPnpbat60046kv059kpCnibHSXvSz27CzrM6GpEDgDceQ5RZ+URYWx
bygoUKFChQoUKsBrUEIRA12qe1AxN4pe/VSjLtKFEQmxn1ERE5+IZlIUbyhCEKMRZ2FDhABO
IM0fpIWJBB8eK5xrlVElMZbVCgl01STIzRjyax4Zu/Z3fVXfNXY9KVgKzJm/mQQoUKFChQoU
KFP3DsSiTy0BWAps9zoMNkLh0ri4KOOFT7EKENRaAkgFSaCCDyglLowISIiDyz2qFBF2ikBk
aZ1NSYCJd7tUbooE0UUbw7VChMhESEB0yFHjDYMAA3jWJeisl1YS6UcdORx1J6UgA8m56KWw
ma/+Fa2SWBQmhmA+4PtQmWr3dZwcqEAAFgPNi/1Uhgst99iiCkKLVL2SbgEW/AnSu4qGnjwt
kjdQgT5gM7nOkCTD9L7vqrvmr52+y669++XZ7nQYfrqMUiZlJOlaa1uaEntu45VY/pPd9Vd8
1fO32XXXv3y7Pc6DD9fbVMrhKuxUAYPBlxo0aSJIn6QThB2mUkUxDWhqvCu5fqgZ0OKZMExR
h5eIfPoBFOtMyVT2ldy/VQKJ5PCXgnOjD9hYsm6vvqsfe0YrRMv+eCVSb7Z3lFgwjEP8/wCe
LVbcyGjQkDwzdfz/AJ4xpe4OY0IIwq30v+eM6oCW39qDEYEy3P8AzwgyISvM4UQoIkiZ/wDO
xisal0xf3P8AnlwABvMyhZIFNWZ/zxY6aZtv/WjD/nbNBAZJS+EoJkcf+eYTtccD/Shn8tP/
AAVeALG5pP5NwOZ18DblDJQ1hqQSxnFQZQyUzdZwpShCRMzYECYqSSXB2pEhznAIIyvK0tKp
ukpBSgWrtsUypUBHYAU4ikcjqYpGiREBlLdKQFWxTPyuJHypo6LCfmmxw5ARLxpUMUGjo8YF
IRck0pmUISQSYrsmBNUojFoSppq7EyuMrpWVK4/KANaWEqyghFp4Ucoaq4BUtTWimLZLU6gq
KQUGK0agmjgon6plTYRI6QAEEJtK6UYbZMpZZhvWVJGTEk5tSUBccjlFFOLhbtdGmiXqRFa8
w7UiSJD6BBIOa67OZrF9xR7J7j18qAjTIh6UzVQXZ7zEoRbiEia1lT8IMpRC991R0ozCgZ5N
2J36UACIjpsVEkRc3I5tG8/fRQFie3JzOvgKeuRMg+6fZTRSg50RI+WnOAmQbzU2rAtLnujM
gj4bUiSdMLsCwxQuVvX9mLIiE12pEicjCEgYYrRsJduQm+zJMNFgPWWnXY9y+7VxowpueWNY
swhNdsRITmCCQAc11oa6AJUgv12pEkELkaTdMyulG/VQgCkbqjZluMWmSlnQdaM5Pda/iuUh
l95sF0kTgAnKlqEZDUJXjCag3StS+SyW0SbJ4LuJbcVI4t3/AJdQAjIj2p64wuy3mJRVVFEi
U4NLzNpCIE8lQUozqXXbA8PExKJyQhIjsV1ZjUDi2Sk62kRMmK0MmwQY4i0HUUOYlogMy63o
4IFGAFJc6sAZsNP7imC6kr+cXOxDmx9/nwsA70QBKIPij2LxM0U+qVxWaugQe1TQoP8AzhS7
JsiIEZ8KtiapMqn1sCyV23VXcNKuwJLuzrs7HeqLHEq5dKciopkRcBqtLftwCQxwtXYNa9q+
PDTaK73q1lsm441CZgnLr/cdrHY9VAazhSUFNBqOFKmFYMMifdFjZDncFzLB1qbjJmquFP5m
lwnq5tCgwuTneNLwOxIkzpog8DomPqkdqRkBKfVDqXYkiu43KTuEDcE0mEMZc9gowjMEepXC
mzh2MbeNCvL7oKxu+VeM/tQyV3rXTMtBAlFt7Uul601GKlOlJawbLcbQDkmDrSDQYY2ReKa6
xEuLxOT8+D2Px1jkWoBaB+CSSTgkUSJgKbn+bcThXYNdRWPYgUnSh0DgYZB912vRRhWKoa24
YStn3X+T/FETAGJLXZ9VICipMQUKljwIFOlSRTImCP8A5SrisjPA+9dx0pAzjhlYGfGrXe9q
Ybe0mUD6rsGmsRS6ALFd3/FATWrNrtONTKR3V0vH2ohGGKt/ajltag3BRjRxY9RMSksgRl54
0MJMGibFs13dJEPumTJKYQxGinWStCVRcmDcFMbWCW2UFABwWJZFcqgzGxBO8ajkGzcQUsSY
1fVyY04Nd311OLQAhS0VxoRMS41N/wA24jJD5pCLgUtkwtxaebQNhBEhHEp1RECcDZOuwfgK
vLRwayAQtkRuNHEshXJjzPtSyByDbc4tFpKEWA/OK9Dkiz5oRw8HAAkFmZVbzvom8WczLL1r
U7ACBamBVgLrWf4s6xSLkiDRb7YgWSu26qFGgZvbdcKPyTvqSvFoY0G3IEFdjvUnxNGMJF6N
HcEKwGZUMB3ZCRjpXYNa9q+NlNnQ0AMDjZrtX6ptKSMQWXArverWWyaKlxt8S4FFnKw4TKu6
p1pBXFsl67GOx6qm4NxoU8IDDOlFrJGYVnAow2FxYLkvQulSjmhT3ChG000Aq1/opqpZIUJv
Sa7XpXcblLs5QTRoHXQpBQCgYAyDYoxbc0DJ7FXp3FGiNGFd610+gR7IznON6FyDN85spqLW
CRwgwoeSyXIKnIwRobHe+gxAAF1XHT4qZwBHW00FwZDMdvsfjq0YESSTUo2HCCXVqEWJ5Dm7
07cThXe9ez7smmu16KMKxVEixeEpTFypu99q3rnyQVrs+qpYg34hn6qFg0amtqgLvBKq1rLx
BF/eu46UVzGgSlMXHSuzfqnIKCRIXa7Bprs+jZlU1eDnQIoQEkZxCNguEAcxqFGL8BVLnIr9
BH1sWv3g7SFHDlVk0hx3FCxcJC4tDdTVOZSaL/5QHjwQQUTIAAMjYpRad4MntV194jRHY7vr
qwmiIl6C0m2UYFLhiQQkYP7zoZba9fU5FAcwm5z1w51glESxge1FYe3XPJ8OxwalzIHipQJQ
wmhrAUdp8H51moQRMkoXyeULPv4AJ6hyZgg+Kc1OJlLYcsKX0GMww+anjizdSAKls15VX/2j
QjoE2xAsldt1VKU/2QWAKEEgQLz9Cu/a67HeoyE0DBGc0jZGoZWZN00OpmGAJUI3V2DWvavj
ZTvRGGJQk2Iit1ZMpDOu96tZbJgItHgSLBqrRoSYqXyP6rvWjYx2PVRBOCD3qX6kssYqKliS
ZDDGsNgsMGhNhvV45FmpmdKPvZFYbnRpYFacCSpU3MqeOOZewtQOuCurjQuQEHAiu16V3G5T
JEBM0v8AVSHCGckf/KYaYJr5g0sE0jRdnIQgPdoHSfolIKMK71rpEiyTGZSfapDDTMQpPxcw
iQfarmjttwzdKVqGkdGiLBJWppWc51rBuboYum32Px1fv/ESm9OZkWaOcjQBDAWKQ/NLZicK
73r2fdk012vRRhWKpDqicIYFdpVHqPRAQV2fVTBAQuUsUb1oiX5qFEOHtjKsK7rpS3E8kRAT
712lUSWZEwMCuwaa7Po2ZUuTQA2hOpReGeYHNRSTTHak98sKjuoQLqr/ANoIohuiu/OxaHPJ
JLH+qMxkjMELi0+63GZdIkaEySPq3fVWZATZIzT/AOAmvmDSwTUwBHZDAfKp72KlhWDY7vro
PDgmaPEdOLN5nQMwEAYBVyWZFs/wKmggNCmlRgQJwOtNKIEDjmOlE4VRmN6Jom7IKeT6Gyl0
Tj8HfnWo/Uwc/wCaK3iGgKnuGCpPzdxKaHwGDRhIMAnGr4KVcliqjTWPOK0DPkjUjIwKfIiE
tlRwoIKdCKp5K75qrd6GwO9qbDT77PXY71TEVSTHMeeFHBKAZLfrhQJTGyB13DWvbvjw0uil
3ebsOjgMnlb6RQWKfdZNjHZ9VWJG40aABADtUSWqSCGjDYTZxGCONOokHLLI+6ZTvG8cSrUQ
nFeZU0qX+B4kuM40SCR14I4UEdJIMcxNwbH3eVdpu0JBuNJCZEusUMykodaUTxKOlEMBJxKI
M/c7yomkAU5HArJq7u76ED6DgDSkeN6wZurV4gj1M3rRS7AQ2c765UomyBg2k4s1/rqgJROB
nD6c6jIZznAN19Vg2ex+OmEvLwrUouzbMSeFLMmIQ5UGlBE7MThQnu79n3ZNNdr0Vg2JYFAE
ppX+9oquBOQjCuzaq7forC2910paNOEppR/7WrjO4kILV3jTXb9GzKmrSSzPVuaXrVptO8aP
AMEJBxawwnCkOBTP2Bt3kjIoRsWco9yDGlK+Bwz5FTB5mgxWk0ARuOVNkJKus7aUgwfsh4lE
+hDCTzoeg5fDUrTQi7TkG4pwa7jrr2v5dgmC7c2LHWryMBzU/wDaKk5PMV2v9dRSW4zAc25Y
VfliZxVh/KzMohwOSnJiaYtlUQ0JQ4OCVYRXJZA40kkIg5DPg40sLpVEZl30zV0ymJMdfzau
twcy9GGyFpg6rVoEEmDCtxwH8Ki1IOC61atDT+IYOWwOTACUaVaw2QWrSDTXdIMrrR6XAIAM
qSSKX9I6qbq0D/4LAbinC4Qy0Uk0ojGxSdxDSBxKRESMjG1AQCAtUQNGIHX3oqjICAOOw3kt
kmhQ3JB2QwmkkioZAFqarRVphYDhsb9cmKb2irqRCC42oS7CMEcSv8lX+apQPyQK3eAe1ggk
ax4ISJ6UFCGbL0aIEUEYcqv0cd3jQuvgcAcNi89CEkMCrf7RC67EMyTNM2sYZuZQ9DoJ0WoH
vk6RsZ84OquLRQIYMKhv2QHtSCQ4Ul/kCquLRpJhYBobMMoQlcqfBQFETOggjZgLVErlS5Jc
WFHSe4hQoAGAZeBBMqDKuLQ60GQAwChlnBpDeUGlxkUYJQRSmNGtMY6V/mq/zVTg0IxdaSag
2QOI06nQCImDQQQbTyBJOIYxX+ar/NVZk+IXWhljBpzLlAfcbFGCPgZ4GQcKUoHIjoNEivD3
Q0AYGx39SGFur/NUWAMExKANiERJGlKsYJuZRNLMhOi0bM8nQI2IWkNVOK0Vz4WA0NmH/MSq
fQMLE1GsNgfcuEGlXn2Ak0p0BQVVq0qS2UYutJNYFNwVzoGgQ+qVHwdpHzOlIuDGi5LzW/N3
jgGO5s/NKQ/v4iAEDBnRRAAafm0EYSZ50ZWHUz/nissyPK3/ADxZ7KLgWf8AnkrnAOZ/zzEu
XzesHsKVMAV2/wDddv8A3WPBlRyGi9PHSZ5Utdv/AHXb/wB1fS8R5OJsBHkogObTgZyPqpGT
8AS5Y0M0OSGBzOktdv8A3Xb/AN0O32EBOMbG4OxHHVrtv7rt/wC6tnZVHAHaOr5hgN60lUYW
q7iaGTZZCsziOC0aEpUIcnYYCUiVObVovzOI4DtcBUACuktGF4m2HAdmKSIgc2sGGjxyHwKB
LTuJ0gpyKy4Rf7qE37CSNBgWUQBrNdt/ddv/AHXb/wB0SbiSMOA7XJ5k/lTGBsRKoKfQF6UX
2BkqQVTm12n913g5o0M7HCAEq4BQgDKxH/vSARkcE2OD8KV4S0MUcGjyHYOj1CCfWrUr1x4A
0Yfq0evXR9YTu8VXVjGggjD2YVNPIOC7OKMK9pQJbJRUHKu1Pqpoxpii2TVlZwOOUFTQTgx8
M6m8GDIeC0L5sjSzaGgItMYunLZcKJODleRXan1Tw0g8rtdgSkReNn+UdS7jk8qfmrCwdWn2
2faWN8i4f0absG+iNFWQQMsx12SEtSDHMOJjSMroFnlAjiCWBGHHKmJHaXwKyfJhL5BxcaMN
ltE7npSBKwVMT7oW/kVf2d+0AqwGdIldfhcwcimrq3kXNp8b3ZkOlX3gCwjEThpRnvr6CgBV
sBQnYe1H2NAgLzq7t7bB5CszY6t1J7LSV5BUq6EzKY4Y1LFfKSaADvMIBlxo2A5JndwnWKQL
slxVpRHieu8rKg1xBe+LpQiBsZmjmQRcieZfYMglzCx7GlCmarIjcfipQhSuBiNNays6zDfm
pGthCwzc1H6soLX7+s73qoHMALRZhFbtxqNdMRbiDcowr2lBcgOcm7IdmYuwoiJRIxTOBJ6p
g9ij9hLwmsO6ghpAEAU60HITLUoI2XAMkFUFgWNmYYs1NWGMG+WwWxMQ4n9oHiferfdMYDjx
Ts2vYTiAJXSnFRjlC3u05yIZN/HRKuCrGuWQ+dhCBEhHOnjZURbN+1IRwabx9JvSnKFIWyft
RkEBaPAp2PQoUiwlV894tEEDrLSmCeTXc9e1SUupk2T71feGO9Yo+ElneFacCJZEkaBn2AwH
Ku/a9nW4FpSiA3Cru+lKE5UiJaE2sP8A2jq+EMwMSb2olOn3AEsVrakqEqMYNYCweZNdg1UU
Ad6gIG+yYGfOKLuYOnbE9AOBsvsVJgZA4rmzVh6UFtD+mxwqKhtCWyeal0BF99ScS1DIikGx
o4tBzUBAB+rmW7X9Z3vVQoGKwVEcuRGKYpeQJJBNcawTe8EmvaUTjOYEGt67o+6TGx2SASmk
ZLkkptCCtQUfnw3BfKqAUMca7I+6UcYbGSdhHzCjJP4FM+5LVWX4Nh3Ztew4iPHvIb8inIgQ
lQy2o15pQAmU8KYBAG87J0oYgCGY7FKkSExZ8WinswEESfIw8Kl1YsM8sU2ZB8gZG4KA8shv
fGu569q3KIdpNIyDw6QoAS44be/a9kWFw2cd30oIzFGpX1xOsqNWKseQWx+Al54NZARK3Wpm
ZhOoK7Bqp5ixEnxhoDStpKtQafu772m/CdOuQ61MI3/bsrQT6HnYWepUZAicGmdkbuczY5Md
/wCPJstsxeFBdPxQz+ry6MOr6zveqpMwA+9YQsqyiLulPlAAzWlYZZrgRXtKLcm3BN1dj/1W
Nn64kpzbEAurPlV3lwuGcNFIJe4ncmNOTlSJ4rUCoju1NlzOqODKgtXc/wDVPDJ76q83pSkD
F6n+lgcsh0pOE1ZyWBPClFj+wQMt6uH3DlujDnVvg8/JNXBLQYKx9qYQYC2MbNY9cRYyIAjm
NFNbXHHM+qH+MczKHGnysYXiWAUcLNLMsfT3psLgLSYKokaNSb5g8PApE1BwbIXTPi7Bnc9e
3Ob7o5PWk8NQ2nRKh/NGgyhjNMCkYOVThAl93/Vd+17IsLhs47vpUUn2WIwyH3SAWEMWgzjS
VgOVMgQQ2GQaVLgJFsBw50BiAAFdg1VGy8F3Mk09K+oDWFHmUwjxBQCoAr907PkyOUwnEq+D
Elz4nJ+aMIm7IKumH231opY+IAv1UAYF0UUUgJnBx5OP6vLEwnc31kC93G0qCkS88Me1Qk1P
6CjAGwI4Rrv2ddJAiPiv8h/K/wAh/Kf2kEKEM6AUOESyU7ndQ72VOrTkhR1vghyKkalWq6GR
T11hCgDHnX+Q/lf5D+VzCJEbFnQsLiGv8h/K/wAh/KwaHZRMUSE0ZgcG9Tq9jHF4UUAWrm5v
XZL3mGMu/c1JlQDRmMUXIoDS4qVHWnMdeFRaozt4iqcaOZEo1qhvow2QRcEKJH3RKtiDQDuo
wAAQBlSe0pCgDHnQqjUSugt4J5RYPd3DMoPMYXryaM8NQqFBmWtHVzoSBK1gkgqdtxAwHhRQ
jjFQ2c0KJGPOkHAUFKQW2F3G44jqOTSREyPC00auibiRUyP2DMbjCiBY73XVaKQ69RU3V8ia
AfOycou5Vi7kUWFg6VGEEnUi8dj5BncCNkml1Y0DLxoXKx5PKGlXFxgmYcFGUAQBkVFlFvBl
LWg5viDbIGpRgfq0MTGbyn1sFQaVEbYNKg08EFQVEVFQaVBpUWbUuVQBXGc2hbZJOxzqDSoN
KdwMBSvM40QWBJ2CMmoNNsVBpUFQbIKg02wVBsgqDTwwVBpUGyDTZFRtgqKgPBhtjbFQaVBU
bYP1eaiF3SD/AJ2UzZEpzv8A87QMlIHFo8IdFI/53YmQeBd9UIP+drioDf8A+CjD/nax8h2v
GB3v/wCd+3BWWhoACG4/53lJxpZf/n/O2IJSA1oY8Dfyy/528txPFlGxQgj9CkqSpKkqSpKx
/SZKk1qSpKkqT8IZaiAMVohEuWcuByPzy4KYplSN6Zf1qSTjF9xTTuZCl/wsn0VP8zaivfr9
0rAeH/qt72caWu/N/a9sVFYMmomog3oL9VBhZ3odKTA6yb9FAFTBH9AHqKZgUeyWKFehU5Lm
TvmKneZBS+7xuKQYvJUr5zT90vA+b+1vezjWTPj/AOq+c+fde0IVW0u//wBioie3AnSnRP8A
/SRFAyHuX7oBIieuW+HmRbKOWNGH5lBjTiPZprkXqCS4JK5t/ajMgUn8qgGdDE6Vvvyvy8/f
nEr2qLD+6+9DCWal0bUCitM64USCUgEaGfy0xWKHxEqCKZPHVqIDwHroVCFJkKqKq6r7pVZW
Xf5xoCwVEUoRRmj0agc30H2qXs3iA5z6uxCSchmtQMr56jWH5aQzpAEZ0/IoAmnA/gpQZtfw
U2Wrqpaj0x0rZuh0wpgjwJPewauR+Ti3ODRkSXEZH8kuH72R6VAcbAf+7QD41SOONOErMr39
NHqmIFTAGdDg2GEvocfywv8A5TAc2oBWK6A7/wCKUyK0W9xacuulMr6zCjI63uPXDlTLDWmy
3jlzogPSGR5n40AqgGdHF4JiTfkVO3LYgcXDlV4vCxfk0v7yDH9KCD8oTv5XAHGmIOtfDcc6
kCuU9EVH4DCiYcvpCrEEiV53OXOj5gkRkfxMDPClmA1SO9yp9K2HhTfiaRkUxXP8oOdCyRPQ
3UA8oBAH5NsUesiz2W9lVwI3cH+8/wALhSSTSZEN7KjJhMtys6PwzRWM1wylEXaHZ35OVOEJ
dVlfyrgF360KKmcBAH5Mb9Sn41pq+sM4D6KcOulMq/iGBpMIlLWhiOgy40SMkokT8GNQUqsA
U/C8pxt2rTpQlmflkWjN7bk3b6NakAgPyb5AN/c36FPXisuD3H3+MQN2FJDVfVBQObN1omT+
BEXGK3dwZtS6jAWD3vr8sYBSwBdptq2mz9Buo25IBAH5JYow0QwzvHfupMvyuV9E0t4UVoi/
VAk5YFLB/FKPItQIeyDRkKOzKhQuQT6lZbs/O4nvT8v9lJz/AL6V0s2+tbyggygi79m/140A
Q65w0309eJeWv7v/ACzIqyLby5UATGCnQM+NABh+SWKeiyWk3DtFIfeQlX0UiD7TkGrTkQWs
vxyqPEVbYHIlGywantupMCoUQj6RVETI2GiZlHhPef8ABWPrBBNAt1q6FLpWxk6BkflUUAro
U6dd5FvcUaABg3NV/JtE2FDMGh2ik0LlGVfRFosQLf2aAw4EF1q6vkpJFFfBD4Mwa+lm50VH
ZRF8beH1Y2gSSXf8pkjTdsMg3flQMk8Nsf2gTivASbigAgw/KO7ET3H1SVSJSq5+iZYMTNWC
hPAkC6ZcsPLAQKIRzoUuSBhnfb0suAhd2oZIENbc3PqR5gxn5IpdKuJNwD8mEoYrQBQxDoa0
xPuLYLuP7QBWgCA/Ki0Bq/50s1JHLcbvRiudYWn/AKeVBHmERZVF5kpzKSFHE9KquU3DMd1F
0ESr/wAPTtPI9YCnWA7jq3v5I695K0kkro+HChRg37kYFGQAGAfllVEcsBUVRl/U4vpCUIRL
dYeaYKQRKeJgANyyeyemXUolW/pQtQgjg6O/0qxSXU5Vb+TOj8bFCIBXdSpJs3vGicxYVAAf
NfCiJrYAVB+XWKvGlY6ff0okEQLir5woCJvn/wCPTjVJiTbK4NaAEIRGyekZmnmXFx5KY81R
ir+JwBOA17+w1Gx50/ao9z1eTkVYIN0nzULmJZHkUGTxoL1aBgAGRQR+aX8ZBz8ClhLuzX0o
iM2vd84jDMxxj08U4SZTrn8ii56I0zCMAKQpPpAZ8/xOGjep9V7JIVgQOB+gZUhSLcG2Z0w9
NcEEtLyez5qgXKjnBPhWfXqHZBmcEp8ATXHj6JI2swbhi88KP2tdi19bR/aU0gjFV9NAHAbz
Dp8eaPQSDV2DrSCy6nf6keugeV1uShBCkTBPQFsGo5BSNSWWhWP7+2XvoUOfA5Hz6eEkx3w4
UH8FGazHn5eTRS2kg2cpy9WkYkNb5XTD0F29225mdPn9sbwGB0CaeyeHSbHT1DsyFc2+k50D
l5RInlQGUFuNe6nlCxZX1bqCGLPwdKC6Qpo+dNLJEDGEr/thYoMa5vhR6nJ7CK7jeUalJXI+
QDar6z1WXCpAIlWxuND1u8y9xyHDGi55prBw8BpuCg3rP7YsiSE5nwHqx9DU61jChpBcIMX8
Lg07EWZo3GHKkOjKpV9cvkChqZnSp7hDiebhiLyLv1+2GowCWlUkDwGD2PV25xuZP6ow8V6y
UHdie/4C9i19xeJyfnzHCnlCNdmR+2HNwx+KIfNI4yqV9Xb0nKd0tFvEfs8EQt70O0OLeMev
UwBHV2aGgAhmPluDT2YPcFn1+2RFAfvJl+PVqyFLVWKEkLdzYu+OBrdTBhq95/AXT3vYuZ0t
y8t3YU8haUmUjrL+2Xkxs4Effq75Io4ZPdQR5CTm1Dle/wA/gLG72LaN1Rh5V4YUPs+6P2yM
Wz8yv56t4nhWMtj78mUw/AHvR+Qot4x6+YAQ3jNJPPDrF/fymFb8uu/X7ZlV1p94J+/VHtPP
BozwORuI8lJKi0XC8U+8/gLvzLuMe8+VEj/5L9tl/wDiHqr8WJmex91YeUEgS87MT8BaKcvd
9qGZ8mCfb4X7ZlTIciex6o49lGL5f65+WOczHAue9BEjEOSPr2og08GaaSTDuSfJ4RK/bMqM
d7A9SK62xot/aiNAQNAjy3BqN23oavefwGNSabc29o8n237Yyri8Ps9TfJgJN0e0+ZlTTRMj
eR70evnw4jXiP15PJZ+2ZVwo6h9RlQSOd7Dh7eaWopJZC570IcMQ5J6+bpOcyT3PJm0n7Zjh
Vkou2sW+vUIabAyld6UYoQjICDzUkirj4Pke8+vYJh6bQG0gI6+RaffcR/bXhbL0r++ovjzh
ON7fNFvOu2qIcL3Pf16ELIyUEnNy6oR9eRCRN66n3R+2WQxp4k/XqLewdTR7R551C3HIEnvT
dFgck9fIMkZoDbyLISi+b6/bYXJTt0yPz6c3CnmZC77UJoGAZB57g1d4GBaMXv69GWYk0H/x
5AApHuYlKkQtDn+2MAl8YL/VbvTTlxJpm3faKMPQY4VToe57+vuvaL4k+6MPGBQ4NO2QODcs
nz+2XUWs3JFATHR69KCsGLWhA7vPiPQhkeARc96FOGBonroGfucX+qMPG4NWdCc6pZ+v204o
N4tn3PSpFyxY3z8RzoxBAAB6FByrT7YtGL39dOZ+5RRh5GLUX3YPc/bcbZ1NMHuelNcERU5/
T0d1Nahmw9/mj1t0oCWrjyIvgLrB8UkKOX7YAsl2N4fFIwQGE9GhAqsAVaSj3l59G4ZI5Vz3
KNuHI0T1vYTmsLyDGkFcKW0mOJc+f2wkEkbUR2lot4+z0a/Jjp/KIACAw9GklWrOSEz7z62C
sm9lKXqD5OOWCaP4+P21pVWQ1YPX0aW6TpkXXrHSi3pMxThyPf1qh9PhUpfX4vJjwH3sUZSJ
COT+2G4VXZOT1piLAOo+hFdTAZqxRZAJtxV339KoZLeFc9ygVhYRyfWKF7pq7tLeSJEpCLds
WusnJ/bMmkgUyAsDPmehuvnAtGD3igDD0qSJXJVQj/1PrDPbXrumnlaBzy7kdL/tpKEupk4N
PDfdknoEjEqPO9/j074mnNUp7+sMjr8KhD0L28oFwoRzKjgM5CThyf2yKxAEEYZObDzzhkZb
1ihHCQ3ufvUmtSa1JrUmtSa1JrUmtSa1JrUmtSa1JrUmtSa1JrUmtSa1JrUmtSa1JrUmtI0F
7ui57lAKiqHU9XBWKXsow9A8tQNnbNjHmoEESEcv2wO7JJrnT1GVFZ8E85Tg8hJMMKD733rt
37rt37rt37rt37rt37rt37rt37rt37rt37rt37rt37rt37rt37rt37rt37rt37rt37rt37rt
37rt37rt37rt37pbGPszq7qRYos29XYKYXvVo4eWgkNI2Sktmcn9tCFOYxOdH+NQIRP0G1Uz
8tYPMCelKLrJN5S/DAdspP2xJrFCJPi73/Qd7x0i0YeaEVaDhzXGnlCChEy/bAIsgSI029Sg
xM27Ssfz9rp+Ij7ow87MKBcJk30ikSEtD+2mAxYZLBhvb/z8jknvk/lGHnAEcGll92fFmGmp
Wv7ZHKIh7m+gSsLP/I0fhVjPpsYTdpIU09PAwwB4S/foDICrImNMOWT5TXcbqRSIiYj+2Q88
PIlOL1gTxdTf+EUwFhfcGdTiywXZXXNr376eQzNOAH16FARBHJrHDdk3uhpmOQcK/bB7ChEk
SmkHOCX4O6mrVA4R/AIEqByrRssiB4HF9UQr4HAHCnD90q98+nmkiTOKfRRR7jfFBnV1u27n
qNFz9schAtg/sUiiSzkjcy9bjYxpGNW4wpuYtBgULcf5G3dYvuqZV19MhGCHNoBCJQ3g9IOg
4gXN45NMOFKWH9lJRaEIR9aKJZtuM1PVL2w7iT9OJC0ISNPAPLG7cMuVElrA+o9SXYMaXclz
YN2tKYlo727+qKACwFo8G4r5Hp2s4RN0JoADIj0qDU+ILHEt5nSLV9DKN+SlJAiZPqS7ybnq
HAqxWQyQeLi0A84IhUH6gZa4ZQ1jyFbKfhyqP99Vm8xKdneIInpA74wLXtUp4xLw4H3XsNyd
xgUCABYAgPFcSIZ1tRn6acSV3GIPn1CSI4NCnrxDeYNQAq4LBwzq3jBX8vSG3HAJWlhaa3SY
tRN6+o4Z0DVICAfqqDlUubye5KYTuHvLGl0S1C8m9YweBDy52BljIS00STOg5tSxjEmDkW96
gInk/YKIGZECVB5GMI9xHp8sgOjiv16qKWM+QtS6PJ+y0mM8Be00yDDMk6lI4CJk28wFwKGt
nCeOtLCZnf6FKALEP/agSObzqb0AER+tJNbqPGnvUwBjTfUqaWmROe40su7x7hKmOV6va+R8
0OYfkoTEeSvt1UzaOb6qC31d+WoWaN1fZp4UrNJcsKMEZvXxQCBBu8yEmEXRn07CY44Jg+PW
pJTRQxBNSsm5pGpUmzX4ZrgQIf5qe5m/BanbJop9U98KVc+pT3wte6or8Fe8IvzUfveD5zUG
vnfaKgklmK9Wo8pkQUEfvEMt1ZqA/wB9Mp6RDnQjET/GL+//ACW8WInZp6ZHYJ6p9UAIMv8A
kixRmsi+kvu+mv8Aw33l/Yot/wAkYi4FPPyMOEo9NebAYvdB8f8AJReYJrfDFI0lSeL6Ur5E
G9YoB4KHAj/kpjsCN5MvsUYeluBrMWnA92jD/kp4Rb3tj4fTWO5Lyvmen/JVgob6M7rPSqmB
IzVijoszvYu9f+SxUgzewx70xssbqrPpb9IWrTh7qCP+ShH04HG+Y9Nbvh1Lxt9n/krg1Z5R
pTj7vSn9JeEm70oaggNAj/koIA3gyHWlFlW1Vn0uEizOld6fNFj/AJKeEqhyWDr6V/gwGa1E
4QJGLu/8lJ8sjkFPNmL6Wj++lwPDKWcjr8UAfmMqXtzFgpt0j9ryopocJiZnS3P0sTaise7V
wcHT8ye5JznoU6BYlwlw/a0CXArcMdgw3eb6WRSR8oOHNoxIAgDL8xMVkJQDgMDzv+2EEFgz
JxeRSqVVW8+lkExAXyX3z/MlTdR0KSlVI6B0/awZIBdWoJLIU2g35n0rNpZcoOHNokwQAZH5
neSWwlQftZRMTA3oJVVZXF9IEsBK0EEQTF+wfzJJFoLiyDjTjFzHIyOX7WYVl2QU1VGVuC26
4+lVXUGiy/pQELBYPzCwVeoWRWyTl+2FZSGXA5vSqVMBirhUZ0ZnFmHLD8zYoTqUN+VNteZi
rf8Aay4ROZyyklM796Vp8SCLa3KsH5gm7iMAM6YRc3PPif2s8A1VgFMnlZlnn6U7pGLlmLgU
J4HiZrx/MzliifZf2vJrNwT7/afShLBjTvBEkXyObj+ZupArfU4FOYTxxX9rZwG9vqcCkXqz
5fSsEgTFsigkAFgMvzBU2H5FN4kzbSY8X9rJagj8G+lzVOXntz9K2okaBmu4ot0SZ7Yr+YAK
sBelabZWH9H7WcgcqsAU5YcSZHw09KEsGdCEGYS7ZcWjD8u4NGeWTMfLi0qquL+1LAulT8cX
2/fplBFySx4HAoogALAfmHiOldTdT8iPXV/apoUMEzGz40zBcqZV9KOAGGWzWg9iAMd7v/MG
5UXF8jlTKV4ZDIN37VlUAQGl1VNVY0q+lb2WbNaOIAR76HAot+XE6S2Z5BvpZQ2DwHH9reoa
M9dXdU6JwfY0PSoQKrAGdAT3QsX7fzBqjSrnuN9J2gk9g1d7+1gGJCbvV3U9xc7hkG702PdS
LCzGlCCD8vKtIFLFh2p9lYftRFgITd13FPjZYyOQGnpg85zTlPuj4sAgD8vKuIqKZPjC/wBH
7WYQqA3XV0KZOFhwOgZHpkAAMdg0N7QiHAPf8uIAZUx3GrS1rO3H5H9qypARbb/4ClQjKrA0
ND0y0SYwcQ0Bwc5+Yv5cMg2M3oFL3IurBq6v7VMUe64zbze3UxKZOVfTMFRc4paLkoKHEcPy
942NZaBSZBIda4a7/wBqUBVANaIdM3zc6mnkEpSr6ZKiQoWGa6FHxCFi704flpo6Br6866Cn
krtkdAyKw/aTLJJwBrTN6BsdzQUqqqq3v6Z8z5YDV3UGEcWLrQ0PyywU3zkIZ4+rupKPycr+
1Fx7FxWgZtKY1ZYd7+PTslbEwGq5FFxHFi60ND8sCt5RAFKV4uP3P6pOipUyr+1HzPfcx0KU
FJdWtx6dNTvlS0GYYgu/Ru/LBqyVV3cGbThHYkje/wAftQBWwZ0HvCBPtpTGyuV9O/ICRrG/
fQGFAucQv5XClQAXcp1dClCRb61uPv8AaglpK8UxeJgC+ilVVZXFfTg0FZWDQ1aB2PeOq6/l
TAASq2KNu1xfC1aZ7srlX9qhpctEuOhTFSLm39u/1DyslRG43N9EX+B/lRZZaV1oGbTqT4Qb
e9yN1Zysvp0Ixba1qtDzt5RzOB+ohsOVwBxqCS6vDgZ8aVuUolX06MAqsAY05Z1ZnQ6DdR6D
AoA4flFCoWTtdO9lwpDtONb0D1Bd2GGO7U0DRrsXdVzag/T8qkRA4p+FS+z3S5vZ+oRZIHKt
BWgqJb7aAAMD8oSJpXFZ5EiwbtCkgtKkq+nu2CWnbL0W4mhRo5DwB+oBfGUQBWdMgf8Aufam
TBMo+oeKJyxarQRM9vfhoPyihRO4bq3EypOIN/HBPUNiiDlWhd85cfVoogAWA/UFwHL4f5Uz
6S7gTez9SChWVEbgPzRsbvGK1XOgj8mME5l3eBnUTm3LA3aFJiVKmVfUDkpbK1vfqiSZ7G7u
NCoj9PKEEwgVbSXR3eD7p/1SuVfUIUqDlWojrGS+x3UGAoAgD8miQAxWjYpkm8b3PhWtxjA6
BRb0+NgvUg6iAgtxkb6MLkALu9c39PSFUAoUVYXz2WpsiV7HBPUnwC2MHxzd1AhA1h8CoD8l
JT45F/PJpZithHeq7Ksr6hSIQDPPdQR3jEr9tCgAsAWP09ivmc4ZT012i073+UqiKuK+oVsq
AJWsrgDhb9CgpBEMfkzThK4K0DxC/J9tMISZRfUhVi2WPBm0FNFZiu9oI/TiZnLEqwUXV9yf
2kfXKi+pNjGk4rUdx3CV3MqCCPyQ9gSqwFWnWE4ve58qGjTZYPcepXokSy0nEMJdZnQVDgEA
cP04USSpAHGotBs5vjnTS4pwOGVh6h+gwOVeFCuXGAfwoiowHFRH5GbUSgi6HmcqkueCQJvc
X1Uzt3cI3M6BlkRevx/lBH6aAVwKNKdoyLeypZc91Ab9fVKE7sUPDVoMMVjLyMvycJPSieAU
yFayGT45cqToqVJX1KNDiixquVLCSAcThnRw1kAQH6eJzOF3YK4xSkRU3Vn1OUHw2N65VFoN
z3BzonfwOA5fk71KAJWMQ30vDKaZc/UvUuAyrwqZx3MB36UfaMl95c6AP1AnLLsxpm1wTHbP
p2tHA5VqYF4F4d+lFAGKOYudFvyiTWBawhb/ANPUSgriMSbmdIBR2Ap3aUW/UxnAWLHP+1Ip
ERLI+kBUArTDTMpWKAMcObeGnL8xMiizmsk50z1GUYMk4+lGISgXUfyiQBXk3d39UDMFgCA/
VUIiTNNcIRBbMPv0aMZLi8jWs/yQSLoFAACA/MxRnLhEX/8AKjP0Q9ObjqnApgEIcFN7i0Ei
YFAfrAfmIpc8Gk9Ok/PoJGM3OHnnyoaFdSLm7NzoraMBAfnC0BhRZKfzfiWCb8noBD1jhcTl
T+ATNAbnNyo1VwRP1qJq8qYZweTzpKfiMPPPlU9oLwYTdm50HSIIAcqj89CAwzcOXOk9pY4J
5k0EbrOFxOBWUTMtuf8AFaEZBPFzqP1wqTTCyNmpcpFeby5YeVjSbLL4Juzai8hDJubv6oAY
QBAfoMTWKIhFsjm8sYrzJHEW1PZpNobnNWAHQB+wDtidYmPNT/EEGCeMOxsAStQWbgI3Yq3b
aJB3YCgQgIAID9EPG2To0NTEnR3yDgzxOHm/VAsHfCftq2gwIH7FFREOEBbW5+FUwQJXtUj6
u3D6Kfj2N5eeHKgH6OSSkGC+bRIUbJ4A7HYCVrMIkSKbsVTEnDlndgo8bQBAfspj0VbBySnV
CwRwBx2GRA3iPNqQ/GwTjmokZ8Z4uLRb9JEoBEhGliBGMtm/bYGfc2xUymuhIaTgU0MBr/Nw
5UEcP2hW9TpbrjUihXxg7sFCVqCEFRH6YeICYJRwagJ9++Whx/kJUH/wBP741AqMURT2pBAx
I7/jRrB+zCTZKI0QRErfI+6QXiUQhJZ31jDBODIOlJ+S0AhBDu2LCQm0ORtOVNjSsKQM2406
HSMApgzIMgzLmONJITIVBnrcMayoIaSD8Pd1GhRDG7FgMcKD3qTK/GudcZMhk2aixXBLITBY
woe5xtzDKKfugEGDAvNgt5IzBgCpjBs0jvpEcCQxUWNRlmuYyvOM7QzHvKEb1GTfvIBObF6n
XOjJCErwM/sNiaMACZJHKZo71CFdKnRkpYKe4ta4SWGkRO6leUGXOEPrZK75qoLRje4wd609
wcLDD3MOwrN5RUQlRumXlUGw6cEhOEDd1qdDonGtG/8A+UNCcY1kNy/G1X1QsxL68pgzq2u6
+SiWWCzSqmAwqC3TD6tA6WShMQTWgpJGUmDDbSvc6cEZgi7QEhAEaDCaNzONSbTAcYSkGZ1A
UIJCoX30jDxvOwE3TfUVxDsuSJlcRKnJQPJUgImWjTvKgqYxYAx3WkoAx5BAGCUEfZcIgxWr
vyxlxHeqFIGE5ccqpvramd8toMw1i9sSpoTsIhEEEYtBygvUUsi1h2e6fJV//J31tmoj2omj
SDfGzWk/k64IuwSGioGRboss1aki28AWJrKcqYJh8IibsJm1qWpAsFdQJuWSp657d1vYS8b6
Z4yuwBbTq0AHnUJpiEvanxUCxvNniPVAkbnFGki1gJhTUHmVP2ZyfgiCyJhmURA5e0IEZmfK
hsh3CIXBtdNC8vhZrca4pZW8pBYkODuoQQjIIVEAxhytFHXybOvTXBvQS8xEsbB909xlAoIl
BMmo3cPHjCVeKdCx7DKnMqDg6Ni5SOOgWouYTM5CIARKTYSaUO1FRCYkN2tDF2IJWAi6ZtKH
zqQQkVvf9hsHHY6SATo078pbB/tyuTQQaCzp49Z5UqI8txI+oddv0pXBbQAUrS/WprC4DIC3
/tOymI7xZd632FY3gq+F6fush4WNIVYHG1EFlndUKIqSB4+NGlccKizlWQs9wuTSzXAmHq52
DRXbdK94+qbTcCmBDAE60Xw2LuYRIZvSz3ItST7UPwCK4BFO7IgyvgcG40yvWhuzJJiRKvgM
dKFlBuFQYASbAs1P4riYWEkuOFBF+awmHgGKOCG4IkeIbU6REywhQjchzplrACu+PIqGUjBe
FAJQm6vfPkp4SG2DwXxlnV9N0sB4BwYRxKVwIUAJV5VHY9aZEZgn1rQjhIBAFCIFJ/hV5i7X
RgN2NCIw22EgdEpO0XkeKAQmNqluABCxHVE8675ps8SDJcgi1Q0YEZIRSy4OJQY0mK2kuV+V
QrRzbfGC1SLkwQAQlKG0+KnS9KsQDlHeyvTI3b4OJs71eN/cdAG5eVRt2CKDJcBL1JCK2pAT
FPyJcJV0pLWmidqjZgwV1Vo9KyWLlKbylbusoNl1CXoo4KbsASfakdCTsk2nHJ48K7fp+wrH
s/xpkUibgYrwZKBO9Sbw2/NxWgvAws+bcWdv0qV8H8Ql3kooaeYM7houLXftGwqN/wAGmQqO
5lKMSUMAgZZkLmM0BBRDMlt196ig3ImhDuAtvoIuErFh05TwqE6dg5BLTDYxouSwt3KG6YPV
ueyeJriDbKgOyKAmaFqPjz7i7zGbUdgWQJhEhnnTwF2qK1yzXIz2qk3kzTWRWBI9lWCTZGBd
PqpZno5ZxQhlzo0yiUaIVkzZaH2SsCrpcEhhQz8xAxqFLHnw7izhT82z4nkhI40iSYWbEwy5
e+M0MEdkSTgq7DOjPiQisQ4ioXL1JMNAYct2EU5yA4jMyDbKos/mA5WULZ0cIYoAZlOJN6ZM
CVzihgTOVHAi6LGbvcWh0QFCFsYl86WTNVRAQjctQDuyqBtBX2xohFpqVIA2ikNeAhxgIZUU
UTFAIgcqA5kKXCgDtjopm00FMJAxbgypwzhlJ8G6gO2UFgzZxnCh3CP3FInFjpT8s+BUFOTN
EAyFJzimKEIUMXUmpRzkW5NvIZKtTztCEoaiXWjdq3OSQRvhVq7FAXJjjhQecKSKRgyipvDZ
EqxTNYpZAmizKgTpQ3Dgd7UTcy0qd32QCSjcNzWhXUNgIgApZF8SBZGVv2A3lHOMgn3qbg6J
OJJVhtLILkE5jDT4fbdGCzTGiSYTplJFQXfQE5xNKQ+vBKWlG6ajrfqTExjDeKAILFQ1RtRe
iGoGUFsQEQcKbJEWQP3TD0CxtAJ71ZO8EmrpccaCCKvzrAXrq7yiCOwSZJVjhQPYwosAPwBT
vRETQsYl8KEXAAeQAQCOI0BAAMgpBESRqBADII8aQoT0LCMnklcyJKVAWS9ACHCBEAH/AOK7
/9k=</binary>
</FictionBook>
