antique ВилейанурС.РамачандранСандраБлейксли Фантомы мозга ru Прочая образовательная литература, Биология, Психотерапия и консультирование, Зарубежная психология

В. С. Рамачандран – всемирно известный невролог, психолог, доктор медицины, доктор философии, директор Исследовательского центра высшей нервной деятельности, профессор психологии и нейрофизиологии Калифорнийского университета в Сан-Диего. В своей книге «Фантомы мозга» автор рассказывает, как работа с пациентами, страдающими неврологическими нарушениями причудливого характера, позволила ему увидеть в новом свете архитектуру нашего мозга и ответить на многие вопросы: кто мы такие, как конструируем образ своего тела, почему смеемся и огорчаемся, как мы обманываем сами себя и мечтаем, что толкает нас философствовать, учиться, творить…

 ВилейанурС.РамачандранСандраБлейксли calibre 4.99.4 1.2.2021 87468c9d-925c-468d-9864-9dd39f4b27c7 1.0 ООО «ЛитРес», www.litres.ru 1998

Вы смогли скачать эту книгу бесплатно и легально благодаря проекту «Дигитека». Дигитека — это цифровая коллекция лучших научно-популярных книг по самым важным темам — о том, как устроены мы сами и окружающий нас мир. Дигитека создается командой научно-просветительской программы «Всенаука». Чтобы сделать умные книги бесплатными, достойно вознаградив авторов и издателей, Всенаука организовала всенародный сбор средств.

Мы от всего сердца благодарим всех, кто помог освободить лучшие научно-популярные книги из оков рынка! Наша особая благодарность — тем, кто сделал самые значительные пожертвования (имена указаны в порядке поступления вкладов):

Дмитрий Зимин

Екатерина Васильева

Зинаида Стаина

Григорий Сапунов

Иван Пономарев

Анастасия Азбель

Николай Кочкин

Алексей Чмутов

Роман Кишаев

Сергей Вязьмин

Сергей Попов

Алина Федосова

Алексей Озоль

Роберт Имангулов

Алексей Волков

Александр Мусаев

Денис Бесков

Руслан Кундельский

Иван Брушлинский

Роман Гольд

Евгений Шевелев

Руслан Додыханов

Максим Кузьмич

Мы также от имени всех читателей благодарим за финансовую помощь негосударственный институт развития «Иннопрактика» и Фонд поддержки культурных и образовательных проектов «Русский глобус».

Этот экземпляр книги предназначен только для личного использования. Его распространение, в том числе для извлечения коммерческой выгоды, не допускается.

В. С. Рамачандран, Сандра Блейксли

Фантомы мозга

Посвящается моей матери Минакши, моему отцу Субраманьяну, моему брату Рави, Диане, Мани и Джаякришне, всем моим бывшим учителям в Индии и Англии, а также Сарасвати – богине знаний, музыки и мудрости

Изучая нарушения, мы можем познать суть таланта, изучая исключения – сформулировать основные законы, изучая патологию – построить модель здоровья. И – что самое важное – из этой модели затем могут возникнуть знания и инструменты, которые позволят нам влиять на нашу жизнь, управлять нашей судьбой, изменять себя и общество таким образом, о котором пока мы только мечтаем.

– Лоуренс Миллер

Мир погибнет не из-за недостатка чудес, а из-за отсутствия чуда.

– Дж. Б. С. Холдейн

V.S. Ramachandran, M.D., Ph.D., and Sandra Blakeslee

PHANTOMS IN THE BRAIN

© V.S. Ramachandran and Sandra Blakeslee, 1998

© Foreword by Oliver Sacks, 1998

© Перевод. А. Чечина, 2019

Школа перевода Баканова, 2019

© Издание на русском языке AST Publishers, 2019Предисловие

Великие неврологи и психиатры девятнадцатого и начала двадцатого веков по праву могут считаться настоящими мастерами описания. Клинический материал в их изложении пестрит удивительными подробностями, абсолютно несвойственными науке на рубеже веков. Так, Сайлас Уэйр Митчелл, который оказался не только выдающимся ученым, но и талантливым романистом, оставил незабываемые описания фантомных конечностей (или «сенсорных призраков», как он их называл), которые ему довелось наблюдать у солдат, раненных во время Гражданской войны. Жозеф Бабинский, знаменитый французский невролог, описал еще более загадочный синдром – анозогнозию, неспособность осознать паралич собственных рук и ног, а иногда даже приписывание парализованной конечности другому человеку. (Говоря о левой половине своего тела, такой больной запросто может сказать: «Эта рука моего брата» или «Это ваша нога».)

Доктор В. С. Рамачандран, один из самых интересных нейроученых нашего времени, проделал грандиозную работу в сфере изучения природы и лечения фантомных конечностей – устойчивых и иногда в высшей степени мучительных ощущений призрачных рук и ног, утраченных много лет назад, но так и не забытых мозгом. Поначалу фантом может «вести себя» как нормальная конечность, часть нормальной схемы тела; однако впоследствии, лишенный обычной чувствительности и подвижности, он нередко приобретает патологический характер. У одних больных фантом оказывается «парализованным», у других деформируется, третьим причиняет невыносимую боль. Некоторые пациенты жалуются, что их несуществующие ногти впиваются в несуществующую ладонь с непередаваемой, неудержимой силой. Уверения, что боль и фантом «нереальны», бесполезны и в действительности могут лишь осложнить лечение – зачастую больной просто не в силах разжать «парализованный» кулак. В попытке избавиться от фантомных конечностей врачи и их пациенты часто вынуждены идти на крайние меры: от укорочения культи и рассечения сенсорных путей в спинном мозге до уничтожения высших центров болевой чувствительности в головном мозге. К несчастью, в большинстве случаев это не помогает; фантом и фантомные боли почти всегда возвращаются вновь.

К этим, казалось бы, неразрешимым проблемам Рамачандран подходит с совершенно новой точки зрения, основанной на его исследованиях самой сути фантомов, а также механизмов их возникновения в нервной системе человека. Ранее считалось, что репрезентации в мозге, в том числе репрезентации схемы тела и фантомов, фиксированы и стабильны. Но Рамачандран, а вслед за ним и другие ученые показали, что реорганизация схемы тела в сенсорной коре происходит очень быстро – в течение сорока восьми часов после ампутации конечности, а то и меньше.

Согласно Рамачандрану, именно эта перестройка схемы тела и порождает фантомы, которые затем могут сохраняться за счет так называемого выученного паралича. Но если в основе генезиса фантомной конечности лежат столь быстрые изменения, если коре свойственна такая пластичность, нельзя ли обратить этот процесс вспять? Другими словами, можно ли заставить мозг отучиться от фантома?

Используя хитроумное устройство «виртуальной реальности» – простую коробку с зеркалом, Рамачандран обнаружил, что помочь некоторым больным не так уж и сложно: достаточно показать им в зеркале нормальную конечность – например, их собственную правую руку, которую они теперь видят на левой стороне тела, вместо фантома. Это настоящее волшебство! Вид нормальной руки соперничает с ощущениями фантома; в результате деформированный фантом выпрямляется, а парализованный – обретает подвижность. В конце концов он может вообще исчезнуть. С присущим ему чувством юмора Рамачандран говорит о «первой успешной ампутации фантомной конечности» и о том, что вместе с «призраком» должна исчезнуть и боль – лишившись своего воплощения, она не может выжить и затихает навсегда. (На вопрос, мучают ли ее боли, миссис Грэдграйнд – героиня романа «Тяжелые времена» – отвечает: «Мне кажется, какая-то боль бродит по комнате, но я не могу утверждать с уверенностью, что это моя боль». Впрочем, это либо следствие спутанности сознания, либо шутка Диккенса, ибо человек в принципе не в состоянии ощущать боль кроме как в самом себе.)

Возникает вопрос: способны ли такие простые «уловки» помочь пациентам с анозогнозией – людям, которые не признают одну из сторон собственного тела? И здесь, утверждает Рамачандран, пригодятся зеркала, хотя в ряде случаев деление тела и мира на две половины настолько глубоко, что этот прием может лишь усугубить ситуацию: некоторые больные пытаются сунуть руку в зазеркалье, думая, что предмет находится «позади» зеркала или в нем самом. (Рамачандран первым описал так называемую зеркальную агнозию.) Что же позволило Рамачандрану проникнуть в самый корень этих причудливых, редких синдромов? Думаю, залогом успеха стали две вещи: необычайная цепкость его ума в сочетании с деликатным и заботливым отношением к пациентам.

Большинство врачей отмахиваются от зеркальной агнозии, а также склонности приписывать собственные конечности другим людям, как от чего-то иррационального или непостижимого. Рамачандран, напротив, считает эти проблемы отнюдь не беспочвенными; для него они не проявления безумия, но защитные меры, направленные на совладание с внезапно изменившимися функциями тела и пространством вокруг него. Рамачандран видит в них вполне нормальные защитные механизмы (отрицание, вытеснение, проекцию, конфабуляцию и т. д.) – намеченные Фрейдом универсальные стратегии, к которым прибегает бессознательное, дабы приспособиться к чему-то невыносимому или непонятному. Подобная точка зрения возвращает таких пациентов из царства безумцев и чудаков обратно в царство дискурса и разума (пусть и бессознательного).

Еще один синдром ошибочной идентификации – синдром Капгра, при котором больной считает знакомых и близких ему людей самозванцами. И здесь Рамачандрану удается выявить четкую неврологическую основу – отсутствие обычных аффективных сигналов в сочетании с вполне естественной интерпретацией безэмоционального восприятия («Он не может быть моим отцом, потому что я ничего не чувствую – значит, этот человек просто похож на моего папу»).

Доктор Рамачандран проявляет интерес и к бесчисленному множеству других тем: к природе религиозного опыта и удивительным «мистическим» синдромам, связанным с дисфункцией височных долей, неврологии смеха и щекотки, внушения и плацебо. Как и психолог Ричард Грегори (в соавторстве с которым он опубликовал увлекательную работу по целому ряду вопросов – от заполнения слепого пятна до зрительных иллюзий и защитной окраски), Рамачандран обладает редчайшим даром видеть принципиально важное и готов приложить свой ум, свой свежий взгляд и свою изобретательность практически к любой сфере исследований. Всякое нарушение становится для него окном в устройство нашей нервной системы, нашего мира и нашего «Я». В этом смысле его изыскания, как любит говорить он сам, превращаются в некую разновидность «экспериментальной эпистемологии». Он – подлинный натурфилософ из восемнадцатого века, только обладающий всеми знаниями и ноу-хау конца двадцатого столетия.

Во введении к настоящей работе Рамачандран рассказывает о научных книгах, которые особенно нравились ему в детстве: это «Химическая история свечи» Майкла Фарадея, труды Чарльза Дарвина, Гемфри Дэви и Томаса Хаксли. В то время не делали различий между сугубо академической и научно-популярной литературой, даже самый глубокий и серьезный научный труд мог вместе с тем быть абсолютно доступным широкому кругу читателей. В более старшем возрасте, продолжает Рамачандран, он наслаждался исследованиями Джорджа Гамова, Льюиса Томаса, Питера Медавара, Карла Сагана и Стивена Джея Гулда. Сегодня Рамачандран присоединяется к этим великим ученым-писателям с очень серьезной, но одновременно понятной и увлекательной книгой «Фантомы мозга». На мой взгляд, это одна из самых оригинальных и доступных работ по неврологии нашего поколения.

Оливер Сакс

Введение

В любой области найдите самое странное и исследуйте это.

Джон Арчибальд Уилер

Эта книга зрела в моей голове много лет, но, боюсь, я бы никогда ее не написал, если бы около трех лет назад меня не попросили прочесть лекцию на ежегодном собрании Общества нейронаук. В зале присутствовало более четырех тысяч ученых. Я рассказал о своих открытиях, в том числе об исследованиях, посвященных фантомным конечностям, схеме тела и иллюзорной природе «Я». После лекции меня буквально засыпали вопросами. Как разум влияет на здоровье и болезнь? Каким образом можно стимулировать правое полушарие, чтобы стать более креативным? Может ли психологическая установка в самом деле помочь в лечении астмы и рака? Гипноз действительно работает или это выдумки? Готовы ли мы предложить новые способы лечения паралича после инсультов? Кроме того, я получил несколько писем от студентов, коллег и даже нескольких издателей с просьбой взяться за написание учебника по неврологии. Учебники не мое призвание, но я подумал, что популярную книгу о мозге – о моем личном опыте работы с неврологическими пациентами – я бы смог написать. В течение последних лет десяти я многое узнал о том, как работает человеческий мозг, и стремление донести эти выводы до других ученых не давало мне покоя. Когда вы участвуете в столь увлекательном предприятии, желание поделиться своими мыслями с окружающими вполне естественно. Так уж устроен человек. Более того, я чувствую, что обязан это сделать хотя бы ради налогоплательщиков, которые поддерживают мои исследования через гранты Национальных институтов здоровья.

Научно-популярная литература имеет богатую историю и восходит к семнадцатому веку – в частности, Галилею, для которого это был основной метод распространения его идей. Так, в своих сочинениях он часто обращается к воображаемому протагонисту по имени Симпличио – своеобразному сплаву учивших и критиковавших его профессоров. Почти все знаменитые труды Чарльза Дарвина, включая «Происхождение видов», «Происхождение человека», «Выражение эмоций у человека и животных», «Насекомоядные растения» (но не двухтомная монография об усоногих раках!), были написаны для широкого круга читателей по требованию его издателя Джона Мюррея. То же можно сказать и о многих работах Томаса Хаксли, Майкла Фарадея, Гемфри Дэви и других ученых Викторианской эпохи. «Химическая история свечи» Фарадея, основанная на рождественских лекциях, которые он читал детям, остается классикой и по сей день.

Должен признаться, я не читал всех этих книг, но я в большом интеллектуальном долгу перед научно-популярной литературой. Это чувство разделяют и многие мои коллеги. Так, доктор Фрэнсис Крик из Института Солка однажды поведал мне, что в популярной книге Эрвина Шрёдингера «Что такое жизнь?» содержится несколько весьма умозрительных замечаний о химической основе наследственности. Именно эти замечания оказали глубочайшее влияние на его интеллектуальное развитие, кульминацией которого стала расшифровка генетического кода совместно с Джеймсом Уотсоном. Многие лауреаты Нобелевской премии начали исследовательскую карьеру, прочитав книгу Поля де Крюи «Охотники за микробами», изданную в 1926 году. Мой собственный интерес к научным исследованиям зародился в раннем подростковом возрасте, когда я взахлеб читал Джорджа Гамова, Льюиса Томаса и Питера Медавара. Сегодня это пламя активно поддерживает новое поколение писателей – Оливер Сакс, Стивен Джей Гулд, Карл Саган, Дэн Деннетт, Ричард Грегори, Ричард Докинз, Пол Дэвис, Колин Блейкмор и Стивен Пинкер.

Около шести лет назад мне позвонил Фрэнсис Крик, первооткрыватель структуры дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК), и сообщил, что пишет популярную книгу о мозге под названием «Удивительная гипотеза». Как выяснилось, он уже закончил черновик и отправил его редактору. Редактор нашла рукопись чудесной, но указала на обилие мудреных терминов, понять которые мог разве что специалист. В итоге Крику посоветовали показать рукопись двум-трем непрофессионалам. «Я ей говорю, Рама, – проворчал Крик со своим чеканным британским акцентом, – я бы рад, но проблема в том, что я не знаю ни одного непрофессионала. Ты знаешь каких-нибудь непрофессионалов, которым я мог бы показать книгу?» Сначала я подумал, что он шутит, но нет – Крик говорил абсолютно серьезно. Сам я не могу утверждать, что не знаю ни одного непрофессионала, но тем не менее отлично понимаю, в какую переделку угодил мой друг. Сочиняя популярную книгу, ученый вынужден искусно лавировать между двумя крайностями: с одной стороны, он должен сделать книгу максимально понятной для широкого круга читателей, а с другой – избежать чрезмерного упрощения, дабы не раздражать специалистов. Для себя я нашел оптимальное решение – я вовсю использую примечания. Всякий раз, когда необходимо написать просто о сложном, мы с моим соавтором Сандрой Блейксли добавляем примечание, дабы внести соответствующие уточнения, указать на исключения или подчеркнуть, что результаты носят предварительный или противоречивый характер. Во-вторых, мы используем примечания, чтобы развить мысль, которая в основном тексте изложена вкратце – на случай, если читателю захочется поподробнее узнать о заинтересовавшем его вопросе. И наконец, в-третьих, примечания содержат ссылки на первоисточники, а также позволяют отдать дань тем, кто работал над смежными темами. Я заранее прошу прощения у всех, чьи работы не цитируются; мое единственное оправдание в том, что подобные упущения неизбежны в такой книге, как эта (какое-то время примечания грозили превысить объем основного текста). Тем не менее я постарался включить как можно больше ссылок в раздел библиографии, хотя не все из них удалось упомянуть в тексте непосредственно.

Настоящая книга основана на реальных историях целого ряда пациентов с неврологическими нарушениями. Из соображений конфиденциальности я, как водится, изменил их имена, обстоятельства жизни и характерные особенности. Некоторые из приведенных мною «историй болезни» на самом деле представляют собой некий «сплав» из историй нескольких больных, в том числе описанных в классической медицинской литературе, ибо моя главная цель – проиллюстрировать ключевые аспекты расстройств, таких как синдром неглекта или височная эпилепсия. Описывая классические случаи (например, знаменитого пациента с амнезией, который вошел в историю как Г. М.), я вынужден отослать читателя к первоисточникам, где он сможет найти более подробную информацию по тому или иному вопросу. Другие истории основаны на исследованиях единичных случаев – людей, страдающих редким или необычным синдромом.

В современной неврологии наблюдается своеобразное противостояние между теми, кто считает, что наиболее ценные уроки о мозге можно извлечь из статистического анализа больших объемов данных, и теми, кто считает, что правильные эксперименты с правильными больными – даже с одним больным – могут дать гораздо больше важной информации, чем вся статистика вместе взятая. На самом деле это глупая дискуссия, ибо ответ очевиден: лучше всего начать с изучения отдельных пациентов, а затем подтвердить результаты в ходе исследований с привлечением большого числа субъектов. В качестве аналогии представьте, что я привожу свинью в вашу гостиную и заявляю, что она умеет говорить. Вы можете сказать: «Ой, правда? Покажите мне». Я взмахиваю волшебной палочкой, и свинья начинает говорить. Скорее всего, вы воскликнете: «Боже мой! Это потрясающе!» Вы вряд ли скажете: «Ах, но это всего лишь одна свинья. Вот когда вы покажете мне еще несколько, тогда я поверю». И все же именно так думают многие специалисты в моей области.

Полагаю, будет справедливо сказать, что большинство крупных открытий в неврологии, выдержавших испытание временем, изначально базировались на изучении единичных случаев. Всего за несколько дней, проведенных с пациентом по имени Г. М., ученые узнали о памяти больше, чем за десятилетия анализа усредненных данных целого множества испытуемых. То же самое верно и в отношении специализации полушарий (деления мозга на левую и правую половины, выполняющие разные функции), а также экспериментов, проведенных на двух пациентах с так называемым расщепленным мозгом (разъединение левого и правого полушарий путем рассечения соединяющих их волокон). Эти два человека позволили нам узнать больше, чем пятьдесят лет исследований нормальных людей.

В науке, которая до сих пор пребывает в стадии младенчества (например, в нейробиологии и психологии), демонстрационные эксперименты играют особенно важную роль. Классический пример – использование Галилеем первых телескопов. Многие люди полагают, будто именно Галилей изобрел телескоп, но он этого не делал. Примерно в 1607 году голландский мастер очков Иоганн Липперсгей поместил две линзы в картонную трубку и обнаружил, что это устройство заставляет удаленные объекты казаться ближе. Его изобретение быстро стало популярной детской игрушкой; вскоре его уже продавали на всех крупных сельских ярмарках в Европе, включая Францию. В 1609 году об этом гаджете услышал Галилей. Вместо того чтобы шпионить за людьми или разглядывать другие земные объекты, он поднял трубку к небу. Как ни странно, до него подобная мысль не приходила в голову никому. Сначала Галилей нацелил трубку на Луну и обнаружил, что она покрыта кратерами, оврагами и горами. Это навело его на мысль, что так называемые небесные тела, вопреки общепринятому мнению, в конце концов, не так уж совершенны: они не только полны недостатков и несовершенств, но и поддаются наблюдению глазами смертных, как любые предметы на Земле. Затем он направил телескоп на Млечный Путь и заметил, что он вовсе не похож на однородное облако (как считали раньше), но состоит из миллионов звезд. Впрочем, свое самое поразительное открытие Галилей совершил, посмотрев на Юпитер. Вообразите его удивление, когда возле Юпитера он увидел три крошечные точки. Изначально великий астроном принял их за новые звезды, но через несколько дней одна из них исчезла. Галилей выждал несколько дней и снова посмотрел на Юпитер. Его ждали два сюрприза: во-первых, пропавшая точка появилась снова, а во-вторых, теперь точек стало четыре, а не три! Галилей догадался, что четыре точки – это спутники Юпитера; луны, подобные нашей, которые вращаются вокруг своей планеты. Последствия этого открытия были воистину революционными. Одним махом Галилей доказал, что не все небесные тела вращаются вокруг Земли, ибо вот четыре тела, которые вращались вокруг другой планеты, Юпитера. В результате геоцентрическая теория уступила место коперниковской модели, постулировавшей, что Солнце, а не Земля, находится в центре известной Вселенной. Доказательства не заставили себя ждать: направив свой телескоп на Венеру, Галилей обнаружил, что она похожа на наш лунный серп, только для прохождения всех фаз ей требуется год, а не месяц. На основании этих наблюдений Галилей заключил, что планеты вращаются вокруг Солнца, и что Венера находится между Землей и Солнцем. Все это он узнал благодаря простой картонной трубке с двумя линзами. Никаких вам уравнений, графиков и количественных измерений: «просто» демонстрация.

Когда я привожу этот пример студентам-медикам, типичная реакция такова: «Ну, это ж было во времена Галилея, а сейчас, в двадцатом веке, все эпохальные открытия уже сделаны… Никаких новых исследований без дорогостоящего оборудования и сложных количественных методов мы провести не можем». Ерунда! Даже сегодня удивительные открытия находятся прямо у вас под носом. Самое сложное – понять это. Например, последние несколько десятков лет всех студентов-медиков учили, что язвы вызывает стресс; он приводит к чрезмерному образованию кислоты, которая разрушает слизистую оболочку желудка и двенадцатиперстной кишки, создавая характерные кратеры или раны, которые мы называем язвами. На протяжении десятилетий их лечили антацидами, блокаторами гистаминовых рецепторов, ваготомией (пересечением блуждающего нерва, стимулирующего секрецию соляной кислоты в желудке) и даже гастрэктомией (удалением части желудка). Но однажды молодой врач из Австралии, доктор Билл Маршалл, посмотрел на окрашенный срез человеческой язвы под микроскопом и заметил, что он кишит Helicobacter pylori – распространенной бактерией, встречающейся у многих здоровых людей. Поскольку он регулярно видел эти бактерии в язвах, он подумал: а не они ли на самом деле вызывают эти язвы? Когда он изложил эту идею профессорам, ему сказали: «Да ладно! Этого просто не может быть. Все мы знаем, что язвы вызывает стресс. То, что вы видите, просто вторичная инфекция».

Но доктор Маршалл не поверил и продолжал оспаривать традиционное представление. Первым делом он провел эпидемиологическое исследование, которое показало выраженную корреляцию между инфицированием Helicobacter и заболеваемостью язвой двенадцатиперстной кишки. Однако это открытие не убедило его коллег; из чистого отчаяния Маршалл проглотил бактерии сам, через несколько недель сделал себе эндоскопию и продемонстрировал, что его желудочно-кишечный тракт усеян язвами! Затем он провел официальное клиническое испытание и показал, что пациенты, которых лечили комбинацией антибиотиков, висмута и метронидазола, выздоравливали гораздо быстрее и имели меньше рецидивов, чем контрольная группа, получавшая только блокаторы гистаминовых рецепторов.

Я упоминаю этот эпизод, дабы подчеркнуть, что один единственный медик, чей ум открыт для новых идей и который работает без сложного оборудования, может произвести революцию в медицинской практике. Именно в этом духе мы все должны подходить к нашей работе, ибо никто не знает, какие еще тайны скрывает природа.

Кроме того, я хотел бы сказать несколько слов о «предположении» – термине, который в научных кругах приобрел уничижительный оттенок. Словосочетание «простое предположение» часто считают оскорбительным. Это печально. Как заметил английский биолог Питер Медавар, «воображаемая концепция того, что может быть правдой, есть отправная точка всех великих открытий». По иронии судьбы иногда это верно, даже если само предположение оказывается ошибочным. Прислушайтесь к Чарльзу Дарвину: «Ложные факты в высшей степени вредны для прогресса науки, так как они часто долго признаются истинными; но ложные взгляды, если они поддержаны некоторыми доказательствами, приносят мало вреда, потому что каждому доставляет спасительное удовольствие доказывать, в свою очередь, их ошибочность; а когда это сделано, то один из путей к заблуждению закрывается и часто в то же время открывается путь к истине».

Каждый ученый знает, что лучшие исследования построены на диалектике между предположениями и здоровым скептицизмом. В идеале они должны сосуществовать в одном мозге, но это не обязательно. Поскольку всегда найдутся люди, которые представляют обе крайности, все идеи в конечном итоге безжалостно проверяют. Многие забраковываются (например, холодный синтез), другие обещают перевернуть наши взгляды на мир (например, мнение, что язвы вызывают бактерии).

Некоторые из открытий, о которых вы прочитаете на страницах этой книги, были подсказаны интуицией и позже подтверждены другими группами ученых (главы о фантомных конечностях, синдроме неглекта, слепозрении и синдроме Капгра). В других главах описывается работа на более ранней стадии, а значит, бо́льшая ее часть носит откровенно умозрительный характер (глава об отрицании и височной эпилепсии).

Я твердо верю, что автор обязан четко разграничивать голословные размышления и выводы, подтвержденные наблюдениями. Я приложил все усилия, дабы сохранить это различие на протяжении всей книги, а потому щедро снабжал текст соответствующими примечаниями и оговорками. Придерживаясь равновесия между фактами и фантазиями, я стремлюсь стимулировать ваше интеллектуальное любопытство и расширить ваш кругозор, а не дать однозначные универсальные ответы на поставленные вопросы.

Знаменитое пожелание «Чтоб ты жил в эпоху перемен» несет особый смысл для всех, кто изучает мозг и поведение человека. С одной стороны, несмотря на двести лет исследований, основные вопросы о человеческой психике – как мы узнаем лица? почему мы плачем? почему смеемся? почему мечтаем? почему восхищаемся музыкой и искусством? – до сих пор остаются без ответа, равно как и самый главный вопрос: что такое сознание? С другой стороны, развитие новых экспериментальных подходов и методов визуализации несомненно должно в корне изменить наше понимание человеческого мозга. Нашему поколению и поколению наших детей дарована уникальная возможность стать свидетелями величайшей революции в истории человечества – понимания себя. Однако подобная перспектива и будоражит, и тревожит одновременно.

Есть что-то определенно странное в лысом современном примате, который эволюционировал в биологический вид, способный оглядываться назад и задаваться вопросами о собственном происхождении. Впрочем, самое странное в другом: мозгу недостаточно знать, как работает другой мозг – он живо интересуется самим собой. Кто я? Что происходит после смерти? Возникает ли разум исключительно из составляющих меня нейронов? И если да, то каковы пределы свободной воли? Именно специфическое рекурсивное качество таких вопросов – когда мозг пытается понять самого себя – и делает неврологию такой захватывающей.

Глава 1

Фантом внутри

Все обсудив без страха, мы истину найдем, —

Небесный свод представим волшебным фонарем.

Источник света – солнце, наш мир – сквозной экран,

А мы – смешные тени и пляшем пред огнем.

Рубаи Омара Хайяма

Я знаю, мой дорогой Уотсон, что вы разделяете мою любовь ко всему необычному, ко всему, что нарушает однообразие нашей будничной жизни.

Шерлок Холмс

В моем кабинете сидит человек с огромным, усыпанным драгоценными камнями крестом на золотой цепи и рассуждает о своих беседах с Богом, «подлинном значении» космоса и скрытой истине, лежащей в основе всего сущего. Вселенная кишит откровениями, говорит он, если только вы дадите себе труд настроиться на нужную волну. Я смотрю в его медицинскую карту и про себя отмечаю, что он страдает височной эпилепсией с раннего подросткового возраста. Именно тогда с ним и «начал разговаривать Бог». Может, думаю я, его религиозные переживания как-то связаны с приступами?

Упав с мотоцикла, спортсмен-любитель потерял руку, но продолжает ощущать ее «фантом» – хуже того, он определенно чувствует, как этот фантом двигается! Он может помахать отсутствующей конечностью в воздухе, «прикоснуться» к предмету и даже «взять» чашку кофе. Когда я внезапно отодвигаю от него чашку, он вскрикивает от боли. «Ой! Я прямо чувствую, как ее вырывают из моих пальцев», – морщась, жалуется он.

У одной медсестры возникло большое слепое пятно в зрительном поле, что само по себе причиняет определенный дискомфорт. К сожалению, на этом ее беды не закончились: к своему ужасу, она часто видит в нем мультяшных персонажей. Когда я сажусь напротив, у меня на коленях появляются Баггс Банни, Элмер Фадд или Дорожный Бегун. Иногда она видит рисованные версии реальных людей, которых знает много лет.

Другая женщина – школьная учительница – перенесла инсульт, в результате которого вся левая половина ее тела оказалась парализованной. Впрочем, сама больная настаивает на том, что левая рука не парализована. Однажды, когда я спросил ее, чья это рука неподвижно лежит на одеяле рядом с ней, она заявила, что конечность принадлежит ее брату.

Библиотекарь из Филадельфии, пережившая другой тип инсульта, начала неудержимо смеяться. Это продолжалось целый день, пока она буквально не умерла от смеха.

И, наконец, есть Артур, который получил ужасную травму головы в автомобильной аварии и вскоре после этого стал утверждать, будто его отца и мать заменили двойники. Их лица казались ему странными, незнакомыми. В итоге молодой человек пришел к единственному логичному выводу, возможному в такой ситуации, – он предположил, что «новые» родители самозванцы. По большому счету, ничего другого ему и не оставалось.

Ни один из этих людей отнюдь не «сумасшедший»; визит к психиатру был бы пустой тратой времени. Скорее, у каждого из них повреждена определенная часть мозга, что привело к причудливым, но весьма характерным изменениям в поведении. Они слышат голоса, ощущают недостающие конечности, видят вещи, которые не видит никто, отрицают очевидное и высказывают дикие, невероятные суждения о других людях и мире, в котором мы все живем. И все же, по большей части, они находятся в здравом уме, рассудительны и не более безумны, чем вы или я.

Хотя эти и другие загадочные расстройства интриговали и озадачивали врачей на протяжении всей истории медицины, обычно их относят к необъяснимым курьезам – случаям, которые преимущественно запихивают в самый дальний ящик с надписью: «Убери и забудь». Большинство неврологов не особенно заинтересованы в объяснении такого странного поведения. Их цель – облегчить симптомы и улучшить самочувствие; при этом, разумеется, вовсе не обязательно копать глубже или выяснять, как работает мозг. Психиатры, напротив, часто изобретают мудреные теории для любопытных синдромов, как будто причудливые симптомы требуют столь же причудливого объяснения. Ответственность за непонятные поступки списывают на условия воспитания (плохие мысли с детства) или на мать (плохие родители). В книге «Фантомы мозга» мы будем придерживаться противоположной точки зрения. Пациенты, чьи истории болезни мы разберем подробно, суть наши проводники во внутреннее устройство и механизмы человеческого мозга – вашего и моего. Описанные здесь синдромы отнюдь не досадные курьезы; напротив, они иллюстрируют фундаментальные принципы работы нормальной психики и мозга, проливая свет на природу схемы тела, речь, смех, мечты, депрессию и другие отличительные признаки человеческой природы. Вы когда-нибудь задумывались, почему одни шутки смешные, а другие нет, почему смех звучит именно так, а не как-нибудь иначе, отчего человек склонен верить либо не верить в Бога, или с какой стати сосание пальцев ног вызывает эротические ощущения? Удивительно, но теперь нам под силу дать научные ответы хотя бы на некоторые из этих вопросов. Более того, изучая неврологических больных, мы можем обратиться к высоким «философским» проблемам касательно самой природы «Я»: например, какой механизм позволяет личности оставаться неизменной в пространстве и времени или что обеспечивает монолитное единство субъективных переживаний? Что значит выбор или волевой акт? А главное, как активность крошечных пучков протоплазмы в мозге рождает сознательный опыт?

Философы обожают разглагольствовать на такие темы, но только недавно стало ясно, что к подобным проблемам можно подойти с эмпирической точки зрения. Обследуя больных в клинике и лаборатории, мы можем провести эксперименты, которые помогут выявить глубинную архитектуру нашего мозга. Мы можем начать с того самого места, где остановился Фрейд, и провозгласить новую эпоху – эпоху экспериментальной эпистемологии (изучение того, как мозг представляет знания и убеждения) и когнитивной нейропсихиатрии (интерфейс между психическими и физическими нарушениями в мозге). Сегодня мы можем экспериментально исследовать убеждения, сознание, связь между разумом и телом, а также все другие отличительные черты человеческого поведения.

На мой взгляд, работа ученого-медика не так уж сильно отличается от работы сыщика. В этой книге я прежде всего стремился поделиться ощущением тайны, лежащим в основе всех научных изысканий и особенно характерным для наших неутомимых попыток познать собственный разум. Каждая глава начинается либо историей больного, который страдает якобы необъяснимыми симптомами, либо общим вопросом о человеческой природе, например, почему мы смеемся или почему мы так склонны к самообману. Затем, шаг за шагом, мы пройдем через ту же цепочку рассуждений, которой следовал я, когда пытался разобраться в этих загадочных нарушениях. В некоторых случаях – как в случае с фантомными конечностями, например, – я могу утверждать, что раскрыл тайну. В других – как в главе о Боге – окончательный ответ по-прежнему остается за пределами нашего разумения, хотя мы и подошли к нему максимально близко. Впрочем, независимо от того, разгадана загадка или нет, я надеюсь передать читателю тот дух интеллектуального приключения, который и делает неврологию самой захватывающей дисциплиной из всех. Как говорил Шерлок Холмс доктору Уотсону: «Зверь поднят!»

Возьмем хотя бы Артура, который считал своих родителей самозванцами. Большинство врачей наверняка сочли бы его просто сумасшедшим; во всяком случае, таково наиболее распространенное объяснение данного расстройства, предлагаемое во многих учебниках. Однако, показывая ему фотографии разных людей и измеряя активность потовых желез (с помощью устройства, похожего на пресловутый детектор лжи), я смог точно установить, что́ именно сломалось в его мозге (см. главу 9). Аналогичным образом построена вся книга: мы начинаем с набора симптомов, которые кажутся странными и непонятными, а заканчиваем – по крайней мере, в некоторых случаях – интеллектуально удовлетворительным объяснением сквозь призму нейронных сетей. При этом нам часто удается не только узнать что-то новое о работе мозга, но и распахнуть двери для совершенно нового направления исследований.

* * *

Прежде чем мы начнем, вы, однако, должны понимать, в чем суть моего личного подхода к науке и почему вообще меня привлекают всякие неординарные случаи. Когда я читаю лекции для непрофессиональной аудитории (а я читаю их по всей стране), мне снова и снова задают один и тот же вопрос: «Когда вы, неврологи, наконец придумаете единую теорию о том, как работает ум? В физике, например, существует общая теория относительности Эйнштейна и закон всемирного тяготения Ньютона. Почему такой универсальной теории не может быть и для мозга?»

Проблема заключается в том, что мы еще не готовы формулировать общие теории разума и мозга. Всякая наука должна пройти через две стадии: начальную «экспериментальную» стадию, движимую наблюдаемыми явлениями, когда ученые открывают базовые законы, и более сложную стадию, движимую теорией. Возьмем эволюцию знаний об электричестве и магнетизме. Хотя люди имели смутные представления о магнетитах и магнитах на протяжении веков и даже придумали компас, первым ученым, который предпринял систематические исследования магнитов, стал викторианский физик Майкл Фарадей. Он провел два очень простых эксперимента и получил невероятные результаты. В рамках одного эксперимента, который может повторить любой школьник, Фарадей просто насыпал железные опилки на лист картона, а снизу подносил магнит. В результате он обнаружил, что опилки самопроизвольно выстраивались вдоль магнитных силовых линий. Во втором эксперименте ученый перемещал магнит в центре катушки проволоки, и – о чудо! – в проволоке появлялся электрический ток. Эти неофициальные опыты – а эта книга полна примеров такого рода – оказали глубочайшее влияние на научную мысль того времени: благодаря им Фарадей не только впервые продемонстрировал существование невидимых полей, но и доказал связь магнетизма и электричества[1]. Хотя собственные интерпретации Фарадея носили качественный характер, его эксперименты подготовили почву для знаменитых уравнений электромагнитных волн Джеймса Клерка Максвелла, появившихся несколько десятилетий спустя – математических формализмов, которые составляют основу всей современной физики.

По моему глубочайшему убеждению, нынешняя нейронаука находится в стадии Фарадея, а не в стадии Максвелла, и забегать вперед едва ли разумно. Конечно, я бы хотел ошибаться, да и попытки сформулировать формальные теории о мозге, даже если при этом многие потерпят неудачу (к счастью, недостатка в таких энтузиастах пока не наблюдается), едва ли могут принести вред. Тем не менее лично я считаю, что оптимальная исследовательская стратегия может быть охарактеризована как «подновление». Всякий раз, когда я произношу это слово, люди в шоке смотрят на меня, как будто я сказал несусветную глупость: можно подумать, заниматься сложной наукой без всеобъемлющей теории, задающей идеям и догадкам правильное направление, заведомо невозможно. Но именно это я и имею в виду (хотя догадки отнюдь не случайны; их всегда подсказывает интуиция).

Я интересовался наукой с самого детства. Когда мне было восемь или девять лет, я начал собирать окаменелости и ракушки и всерьез увлекся таксономией и эволюцией. Чуть позже родители разрешили мне оборудовать небольшую химическую лабораторию дома, под лестницей; я подолгу наблюдал за тем, как железные опилки «шипят» в соляной кислоте и периодически поджигал водород, с удовольствием слушая, как он «хлопает». (Железо вытесняет водород из соляной кислоты с образованием хлорида железа и водорода). Мысль, что простой эксперимент может так много рассказать об устройстве мира и что все во Вселенной основано на взаимодействии, приводила меня в восторг. Помню, как-то раз, когда учитель рассказал мне об экспериментах Фарадея, я был ошеломлен: оказывается, человек может узнать так много, сделав так мало! Эти переживания вселили в меня, с одной стороны, пожизненное отвращение к мудреному оборудованию, а с другой – уверенность в том, что научную революцию можно совершить и без сложных приспособлений; все, что нужно, – пара-тройка хороших гипотез[2].

Другая моя странность заключается в том, что меня всегда привлекали скорее исключения, нежели правила. Так было в каждой науке, которую мне доводилось изучать. В старших классах меня мучил вопрос, почему йод – единственный элемент, который при нагревании превращается из твердого вещества сразу в пар, минуя плавление и жидкую фазу. Почему кольца есть у только Сатурна, но не у других планет? Почему вода, превращаясь в лед, расширяется, тогда как все прочие жидкости при затвердении сжимаются? Почему некоторые животные бесполые? Почему головастики регенерируют утраченные конечности, а взрослой лягушке это недоступно? Это потому, что головастик моложе, или потому, что он – головастик? Что произойдет, если задержать метаморфозу, заблокировав действие гормонов щитовидной железы (для этого в аквариум можно добавить несколько капель тиоурацила), и вырастить очень старого головастика? Он сможет восстановить недостающую конечность? (Будучи школьником, я предпринял несколько слабых попыток разобраться в этом вопросе, но, насколько мне известно, ответа мы не знаем и по сей день.)[3]

Конечно, изучать всякие странности отнюдь не единственный – и, тем более, не самый лучший (хотя и весьма увлекательный) – способ заниматься наукой. Скорее, это просто чудачество, которое свойственно мне с детства и которое, к счастью, я сумел превратить в преимущество. Наука – особенно клиническая неврология – изобилует примерами, которые «истеблишмент» упрямо игнорирует: они, видите ли, не согласуются с общепринятым мнением. Я же, к своему великому удовольствию, обнаружил, что многие из них – неограненные алмазы.

Тем, кто с подозрением относится к теории тесной связи разума и тела, например, стоит присмотреться к расстройству множественной личности. Некоторые клиницисты утверждают, что их пациенты могут фактически «менять» структуру своих глаз (близорукий человек становится дальнозорким, а синеглазый[4] – кареглазым) и формулу крови (высокий или низкий уровень глюкозы) в зависимости от личности, активной в данный конкретный момент. Кроме того, в литературе описаны случаи, когда после психологического шока люди седели буквально за одну ночь, а у благочестивых монахинь, переживших экстатическое единство с Иисусом, появлялись на ладонях стигматы. Как ни странно, несмотря на три десятилетия исследований, мы даже не уверены, что именно представляют из себя эти феномены: реальность или фальшивку. Ясно одно: происходит нечто интересное. Так почему бы не изучить такие случаи более подробно? Они сродни заявлениям о похищении инопланетянами и способности гнуть ложки, или же это подлинные аномалии, такие как рентгеновское излучение или трансформация бактерий[5], которые однажды могут привести к смене парадигмы и научной революции?

Медицина полна двусмысленностей; это-то меня всегда в ней и привлекало – стиль Шерлока Холмса импонировал мне с юных лет. Диагностика проблемы пациента – и наука и искусство в равной степени, а значит, требует не только развитых способностей к наблюдению и рассуждению, но и участия всех органов чувств. Я вспоминаю одного профессора, доктора К. В. Тирувенгадама, который учил нас определять болезнь по запаху. Так, безошибочный запах диабетического кетоза похож на сладковатый запах лака для ногтей; брюшной тиф пахнет как свежий хлеб; для скрофулеза характерен застоявшийся пивной дух; запах краснухи напоминает куриные перья; абсцесс легкого источает зловоние; а печеночной недостаточности свойственен запах аммиака. (Современный педиатр смело может добавить к этому перечню аромат виноградного сока, который возникает при инфицировании Pseudomonas у детей, и запах потных ног изовалериановой ацидемии.) Тщательно осмотрите пальцы, говорил нам доктор Тирувенгадам, ибо небольшое изменение угла между ногтевым ложем и подушечкой может указывать на развитие рака легких задолго до появления более зловещих клинических симптомов. Примечательно, что данный признак – утолщение концевых фаланг пальцев – мгновенно исчезает на операционном столе, стоит только хирургу удалить опухоль, но даже сегодня мы понятия не имеем, почему это происходит. Другой мой учитель, профессор неврологии, настаивал на том, чтобы мы диагностировали болезнь Паркинсона с закрытыми глазами – слушая шаги больных (пациенты с этим расстройством характерно шаркают). В наш век высокотехнологичной медицины этот «детективный» аспект клинической практики – умирающее искусство, но оно успело посеять семя в моем сознании. Внимательно наблюдая за поведением пациента, слушая его шаги, прикасаясь к нему и даже нюхая его, врач может прийти к разумному диагнозу и использовать лабораторные тесты, дабы подтвердить то, что и так уже известно.

Наконец, при обследовании и лечении больного долг всякого врача – задать себе вопрос: «Каково быть на месте этого пациента? Что, если бы я был им?» Лично я никогда не переставал восхищаться мужеством и стойкостью многих моих пациентов, не говоря уж о том, что иногда трагедия, как ни парадоксально, не только обогащает их жизнь, но и придает ей новый смысл. По этой причине клинические истории, которые изложены далее, суть истории о триумфе человеческого духа над бедами и невзгодами. Хотя многие из них окрашены печалью, все они проникнуты неиссякаемым оптимизмом. Например, один невролог из Нью-Йорка, которого я наблюдал, в возрасте шестидесяти лет вдруг начал страдать эпилептическими припадками, возникающими в правой височной доле. Разумеется, приступы вызывали беспокойство, но, к его изумлению и восторгу, он – впервые за всю свою жизнь – пристрастился к поэзии и сам начал думать в стихах, выдавая бесконечный поток рифм. Поэзия, признался он, позволила ему будто заново родиться, начать жизнь с чистого листа. Следует ли из этого примера, что все мы – тайные поэты в душе, как утверждают многие гуру и мистики Нового века? Обладает ли каждый из нас нереализованным потенциалом сочинять прекрасные стихотворения и поэмы, запрятанным в дальних уголках нашего правого полушария? Если да, можно ли каким-то образом высвободить такую латентную способность, только без эпилептических припадков?

* * *

Прежде чем мы познакомимся с моими пациентами и попытаемся разгадать кое-какие тайны нервной системы, я хотел бы пригласить вас на небольшую экскурсию по человеческому мозгу. Эти анатомические подробности (обещаю, я постараюсь объяснить их как можно проще) помогут вам лучше понять, почему неврологические пациенты ведут себя именно так, а не иначе.

Говорят, человеческий мозг – самая сложно организованная форма материи во Вселенной. Сегодня это почти клише, однако в нем есть определенная доля истины. Если вы отделите кусочек мозга, скажем, от извилистого наружного слоя – новой коры, или неокортекса, – и взглянете на него под микроскопом, вы увидите, что он состоит из нейронов (нервных клеток) – основных функциональных единиц нервной системы. При рождении типичный мозг, вероятно, содержит более ста миллиардов нейронов, однако с возрастом их число постепенно уменьшается.

Каждый нейрон состоит из тела (сомы) и десятков тысяч крошечных отростков, дендритов, которые получают информацию от других нейронов. Кроме того, у каждого нейрона имеется аксон – длинный отросток, который передает информацию от нервной клетки органам и другим нервным клеткам. Концевые участки аксона называются терминалями и служат для связи с другими нейронами.

Рис. 1.1

Если вы посмотрите на рисунок 1.1, вы заметите, что изображенный на нем нейрон связан с другими нейронами. Место контакта между двумя нейронами называется синапсом. Каждый нейрон образует от тысячи до десяти тысяч синапсов. Синапсы могут быть активными или неактивными, возбуждающими или тормозящими. Кусочек вашего мозга размером с песчинку содержит сто тысяч нейронов, два миллиона аксонов и один миллиард синапсов; и все они «разговаривают» друг с другом. На основании этих цифр было подсчитано, что количество возможных состояний мозга – теоретически возможных комбинаций активности – превышает количество элементарных частиц во Вселенной. Но если все так сложно, как нам разобраться в функциях мозга? Поскольку очевидно, что понимание функций нервной системы невозможно без понимания ее структуры[6], я начну с краткого обзора анатомии головного мозга.

Головной мозг начинается с продолговатого мозга – образования, которое соединяет спинной мозг с головным мозгом и содержит кластеры клеток (так называемые ядра), контролирующие жизненно важные функции, например кровяное давление, сердечный ритм и дыхание. Продолговатый мозг соединяется с варолиевым мостом, волокна которого идут в мозжечок – структуру размером с кулак в задней части мозга, помогающую нам выполнять скоординированные движения. Чуть выше располагаются два огромных полушария – похожие на орех половины мозга. Каждая половина делится на четыре доли – лобную, височную, теменную и затылочную, о которых мы подробнее поговорим в следующих главах (рис. 1.2).

Рис. 1.2

Макроскопическая анатомия человеческого мозга.

(а) Левая часть левого полушария. Обратите внимание на четыре доли: лобную, теменную, височную и затылочную. Лобная часть отделена от теменной центральной (роландовой) бороздой, а височная от теменной – латеральной (сильвиевой) бороздой.

(б) Внутренняя поверхность левого полушария. Мозолистое тело выделено черным цветом, таламус – белым. Мозолистое тело соединяет два полушария.

(в) Большие полушария, вид сверху.[7]

Каждое полушарие контролирует мышцы (например, в руке или ноге) на противоположной стороне тела. Правое полушарие заставляет вашу левую руку махать на прощание, а левое – вашу правую ногу бить по мячу. Две половины мозга связаны пучком нервных волокон под названием мозолистое тело. Если этот пучок перерезать, связь между двумя сторонами будет потеряна; результат – синдром, позволяющий получить кое-какое представление о роли, которую каждая сторона играет в познании. Внешняя часть каждого полушария представлена корой – шестью слоями клеток, образующими извилины и борозды и напоминающими кочан цветной капусты.

В самой середине мозга находятся два таламуса. Считается, что таламус эволюционно более примитивен, чем кора больших полушарий, и выполняет функции «ретранслятора»: вся сенсорная информация, за исключением запаха, проходит через него по пути к внешней мантии. Между таламусом и корой расположены базальные ядра или ганглии (структуры с весьма забавными названиями – например, скорлупа и хвостатое ядро). Наконец, ниже таламуса находится гипоталамус, который, по-видимому, отвечает за регулирование метаболических функций, выработку гормонов и различные базовые импульсы, такие как агрессия, страх и сексуальность.

Хотя эти анатомические факты известны давно, мы до сих пор не имеем четкого представления о том, как именно работает мозг[8]. Многие более старые теории можно отнести к одному из двух воюющих лагерей – модульной теории или холизму. Последние триста лет маятник в основном качался между двумя этими крайностями. Один конец спектра оккупировали сторонники модульного подхода: они полагают, что различные части мозга высокоспециализированы. Так, существует отдельный модуль для языка и речи, отдельный модуль для памяти, отдельный модуль для математических способностей, отдельный модуль для распознавания лиц и, возможно, даже отдельный модуль для выявления лжи. Более того, эти модули, или области, характеризуются существенной автономией. Каждый из них выполняет свою собственную работу, последовательность вычислений или что-то еще, а затем, подобно ведерной бригаде, передает данные в следующий модуль, почти не «разговаривая» с другими участками.

На другом конце спектра мы имеем холизм – теоретический подход, который в значительной степени пересекается с тем, что в наши дни принято называть «коннекционизмом». Представители данной научной школы утверждают, что мозг функционирует как единое целое и что все его части одинаково хороши. В пользу принципа целостности говорит тот факт, что многие участки мозга, особенно коры, могут выполнять самые разные задачи. Все связано со всем остальным, считают холисты, а потому поиск отдельных модулей – пустая трата времени.

Мой собственный опыт наблюдения за больными подсказывает, что эти две точки зрения отнюдь не исключают друг друга. Судя по всему, мозг – это динамическая структура, которая использует оба «режима». Величие человеческого потенциала проявляется только тогда, когда мы принимаем во внимание все возможности, не примыкая к поляризованным лагерям и не спрашивая, локализована данная конкретная функция или не локализована[9]. Как мы увидим далее, гораздо целесообразнее решать каждую проблему по мере ее возникновения, а не зацикливаться на определенной, заранее сформулированной четкой позиции.

На самом деле оба подхода в их крайних формах довольно абсурдны. В качестве аналогии предположим, что вы смотрите сериал «Спасатели Малибу». Где он локализован? В люминофоре на экране телевизора или в танцующих электронах внутри кинескопа? Или в электромагнитных волнах, передаваемых по воздуху? А может, на целлулоидной ленте или на видеопленке в студии, из которой транслируется шоу, или в камере, которая смотрит на актеров?

Большинство людей сразу понимают – вопрос бессмысленный. Тогда, возможно, у вас возникнет соблазн заключить, что сериал вообще не локализован (то есть модуль «Спасатели Малибу» не существует) в некоем конкретном месте, а пронизывает всю Вселенную, но это тоже абсурдно. Мы знаем, что он не локализован на Луне, или в моей кошке, или в стуле, на котором я сижу (хотя некоторые электромагнитные волны могут проникать в эти места). Очевидно, что люминофор, кинескоп, электромагнитные волны и видеопленка играют гораздо большую роль в этом действе, которое мы называем «Спасатели Малибу», чем Луна, стул или чужой кот.

Как только вы понимаете, что такое телевизионная программа на самом деле, вопрос «локализована или не локализована?» отступает на задний план, и вас начинает мучить другая проблема: «Как это работает?» Разумеется, изучение электронно-лучевой трубки и электронной пушки в конечном итоге даст вам кое-какие подсказки относительно того, как работает телевизор и почему время от времени на экране появляются спасатели из Малибу. Со стулом, на котором вы сидите, такой номер не пройдет: сколько бы вы на него ни смотрели, принципы телевизионной трансляции останутся тайной за семью печатями. Выходит, локализация не такая уж плохая площадка для старта – если, конечно, мы не ждем, что она содержит все ответы.

То же справедливо и в отношении многих обсуждаемых в последнее время вопросов о функционировании мозга. Речь локализована? А цветное зрение? А смех? Стоит нам лучше понять эти функции, как вопрос «где?» становится менее важным, чем вопрос «как?». На сегодняшний день собрано множество эмпирических данных, которые подтверждают существование специализированных участков или модулей мозга, опосредующих различные умственные способности. Тем не менее, чтобы разгадать главный секрет мозга, нужно не только выявить структуры и функции каждого модуля, но и установить, как они взаимодействуют друг с другом, генерируя весь спектр способностей, которые мы называем человеческой природой.

Вот тут-то в игру и вступают пациенты с необычными неврологическими нарушениями. Подобно аномальному поведению собаки, которая не лаяла во время убийства и тем самым навела Шерлока Холмса на след истинного преступника, любопытное поведение таких больных может подсказать нам, как различные части мозга создают внутреннюю репрезентацию внешнего мира и генерируют иллюзию «Я», сохраняющуюся в пространстве и времени.

* * *

Дабы в полной мере прочувствовать суть такого подхода к науке, рассмотрим несколько колоритных случаев – и соответствующие выводы, – которые описаны в старой неврологической литературе.

Более пятидесяти лет назад в клинику всемирно известного невролога Курта Гольдштейна вошла женщина среднего возраста. Она казалась совершенно нормальной и не испытывала проблем с речью. На самом деле с ней все было в порядке, за исключением одной-единственной странной жалобы – время от времени ее левая рука хватала ее за горло и пыталась задушить. В таких случаях женщина брала левую руку правой и, опустив ее, прижимала к боку – нечто подобное проделывал актер Питер Селлерс в образе доктора Стрейнджлава. Иногда ей даже приходилось садиться на мятежную конечность, так настойчиво та пыталась лишить ее жизни.[10]

Неудивительно, что лечащий врач женщины решил, что она психически нездорова, и направил ее сразу к нескольким психиатрам. Те ничем не смогли ей помочь и посоветовали обратиться к доктору Гольдштейну – великолепному диагносту, который брался за самые сложные случаи. Осмотрев больную, Гольдштейн констатировал: его новая пациентка не страдает ни психозом, ни истерией, ни каким-либо иным психическим расстройством. Отсутствовали и признаки выраженных неврологических дефицитов, таких как паралич или гиперрефлексия. Впрочем, скоро он нашел объяснение ее странному поведению. Как у вас и у меня, у этой женщины было два больших полушария, каждое из которых специализировалось на разных умственных способностях и контролировало движения на противоположной стороне тела. Как известно, полушария соединены сплетением нервных волокон под названием мозолистое тело, которое позволяет двум сторонам «переговариваться» и действовать «в согласии друг с другом». Однако в отличие от большинства из нас, правое полушарие этой женщины (которое управляло ее левой рукой) явно питало латентные склонности к суициду – другими словами, оно испытывало непреодолимое желание себя убить. Вероятно, раньше эти побуждения сдерживались «тормозами» – ингибирующими сигналами, поступающими через мозолистое тело из более рационального левого полушария. Если в результате инсульта, предположил Гольдштейн, мозолистое тело оказалось повреждено, эти «тормоза» исчезли. В итоге правая сторона мозга и кровожадная левая рука обрели свободу и периодически пытались задушить свою хозяйку.

Это объяснение не так надуманно, как кажется: некоторое время назад ученые установили, что правое полушарие более склонно к эмоциональной неустойчивости, чем левое. Больные, перенесшие инсульт на левой стороне мозга, часто тревожны, подвержены депрессии и в целом пессимистически смотрят на перспективы реабилитации. Причина, по-видимому, заключается в том, что при поражении левого мозга правый берет управление на себя и начинает паниковать по любому поводу. Люди с поражениями правого полушария, напротив, блаженно равнодушны к своему состоянию и прочим невзгодам. Левое полушарие просто не умеет сильно расстраиваться. (Подробнее об этом см. в главе 7.)

Когда Гольдштейн озвучил свой диагноз, последний, должно быть, казался научной фантастикой. Но вскоре женщина внезапно умерла – возможно, от второго инсульта (во всяком случае, точно не от удушения). Вскрытие подтвердило подозрения знаменитого невролога: некоторое время назад больная перенесла обширный инсульт в мозолистом теле, в результате которого левая сторона ее мозга утратила обычный контроль над правой стороной. Таким образом, Гольдштейн вскрыл двойственную природу функции мозга, показав, что два полушария в самом деле специализированы и предназначены для выполнения разных задач.

Следующим рассмотрим простой акт улыбки – нечто, что все мы делаем в социальных ситуациях. Вы видите друга и улыбаетесь. Что же происходит, когда друг достает фотоаппарат и просит вас улыбнуться по команде? Вместо естественного выражения радости у вас получается отвратительная гримаса. Как ни парадоксально, вы запросто улыбаетесь десятки раз в день, но стоит кому-то попросить вас улыбнуться, как действие, которое раньше совершалось без всяких усилий, становится чрезвычайно трудным. Думаете, из-за смущения? Ничего подобного: если вы подойдете к зеркалу и попробуете улыбнуться, уверяю вас, получится такая же гримаса.

Причина, по которой эти два вида улыбок различаются, состоит в том, что за них отвечают разные участки мозга, но только один из них содержит специальную «нейронную цепь улыбки». Спонтанную улыбку порождают базальные ганглии – скопления клеток между корой головного мозга (где происходит мышление и планирование) и эволюционно более старым таламусом. Когда вы видите дружелюбное лицо, зрительная информация в конечном итоге достигает эмоционального центра – лимбической системы, а затем передается базальным ганглиям, которые дирижируют последовательными сокращениями лицевых мышц, необходимыми для естественной улыбки. Когда эта нейронная цепь активна, ваша улыбка выглядит искренней. Весь каскад событий происходит в долю секунды без участия «мыслящих» участков коры.

Что происходит, когда кто-то просит вас улыбнуться на камеру? Устная инструкция фотографа поступает в высшие центры мозга, включая слуховую кору и речевые центры. Оттуда она передается в моторную кору, которая расположена в передней части мозга и отвечает за выполнение сложных произвольных движений, таких как игра на фортепиано или расчесывание волос. Несмотря на кажущуюся простоту, улыбка невозможна без тщательной «оркестровки» сокращений десятков крошечных мышц в нужной последовательности. Для моторной коры (которая не предназначена для генерирования естественных улыбок) это так же сложно, как сыграть Рахманинова без подготовки, и она терпит фиаско. Ваша улыбка получается вынужденной, напряженной, неестественной.

Лучшее доказательство существования двух разных «нейронных цепей улыбки» – пациенты с повреждением мозга. При инсульте в правой моторной коре – специализированной области, которая управляет сложными движениями на левой стороне тела, – проблемы возникают слева. Если вы попросите такого человека улыбнуться, то увидите ту же деланую, неестественную усмешку. Впрочем, зрелище будет даже отвратительней: фактически только половина улыбки на правой стороне лица. Однако, когда тот же самый пациент видит, как в палату входит любимый друг или родственник, его губы мгновенно растягиваются в широкую, естественную улыбку, затрагивающую обе стороны рта. Дело в том, что инсульт пощадил его базальные ганглии, а потому специальная нейронная цепь для создания симметричных улыбок осталась неповрежденной[11].

Изредка больной и не подозревает, что перенес инсульт, пока не попытается улыбнуться. Внезапно его близкие замечают, что улыбается только одна половина его лица. И все же, когда его просит улыбнуться невролог, у него получается симметричная, хотя и неестественная, усмешка – прямая противоположность предыдущему пациенту. Оказывается, в результате инсульта у этого парня оказались избирательно повреждены базальные ганглии на одной стороне мозга.

Еще одно доказательство наличия специализированных нейронных сетей – зевота. Как мы уже отмечали, многие пациенты с инсультом парализованы на правой или левой стороне тела, в зависимости от того, где находится очаг поражения. Произвольные движения на противоположной стороне исчезают навсегда. И все же, когда такой больной зевает, он вытягивает обе руки. К его изумлению, парализованная конечность внезапно оживает! Это происходит потому, что движение рук во время зевоты контролирует другой путь, тесно связанный с дыхательными центрами в стволе мозга.

Иногда микроскопическое поражение мозга, содержащего миллиарды здоровых клеток, может вызвать серьезные проблемы, которые кажутся абсолютно несоразмерными масштабам повреждения. Например, вы можете полагать, что в памяти участвует весь мозг. Когда я говорю слово «роза», оно вызывает всевозможные ассоциации: образы розового сада или первого свидания, на котором вам подарили этот цветок, его аромата, бархатных лепестков, женщины по имени Роза и так далее. Если такое простое понятие, как «роза», порождает столь многочисленные ассоциации, значит, для фиксации каждого следа памяти (энграммы) определенно нужен весь мозг.

Однако печальная история пациента, известного как Г. M., говорит совсем другое[12]. Поскольку Г. M. страдал фармакорезистентной формой эпилепсии, врачи решили удалить «больную» ткань с обеих сторон мозга, в том числе и две крошечные структуры (по одной с каждой стороны), по форме напоминающие морского конька, – гиппокамп, который отвечает за новые воспоминания. После операции Г. М. полностью утратил способность сохранять новую информацию, хотя прекрасно помнил все, что произошло до вмешательства. Сегодня врачи относятся к гиппокампу с бо́льшим уважением и никогда не станут сознательно удалять его с обеих сторон (рис. 1.3).

Рис. 1.3

Изображение мозга с частично прозрачной корой, под которой видны внутренние структуры. Посередине находится таламус (выделен темным); между ним и корой расположены базальные ганглии (не показаны). В височной доле находится миндалевидное тело («ворота» в лимбическую систему) и гиппокамп (отвечающий за память). Помимо миндалевидного тела, на рисунке можно видеть и другие части лимбической системы, например гипоталамус (расположен ниже таламуса). Пути лимбической системы опосредуют эмоциональное возбуждение. Полушария соединены со спинным мозгом мозговым стволом (состоящим из продолговатого мозга, моста и среднего мозга). Под затылочными долями находится мозжечок, отвечающий главным образом за координацию и синхронизацию движений.[13]

Хотя я никогда не работал с Г. M. лично, я часто видел пациентов с аналогичными формами амнезии, вызванной хроническим алкоголизмом или гипоксией (кислородным голоданием мозга после хирургического вмешательства). Разговаривать с ними – жуткий опыт. Когда я вхожу в палату к такому больному, он кажется вполне разумным и внятно говорит. Он может рассуждать на философские темы и с легкостью справляется с примерами на сложение или вычитание. Он эмоционально и психологически устойчив и охотно обсуждает свою семью.

Затем я приношу извинения и выхожу якобы в уборную. По возвращении я не вижу ни малейшего признака узнавания, ни малейшего намека на то, что этот человек видел меня раньше.

– Вы помните, кто я?

– Нет.

Я показываю больному авторучку.

– Что это?

– Ручка.

– Какого она цвета?

– Красная.

Я кладу ручку под подушку, которая лежит на соседнем стуле, и спрашиваю:

– Что я только что сделал?

Он отвечает быстро:

– Вы положили ручку вон под ту подушку.

Тогда я спрашиваю его о семье или о чем-нибудь еще. Проходит одна минута, и я задаю главный вопрос:

– Недавно я вам кое-что показал. Вы помните, что это было?

Больной явно озадачен.

– Нет.

– Вы помните, что я показал вам некий предмет? Вы помните, куда я его положил?

– Нет.

Он напрочь забыл, как я спрятал ручку, а ведь с тех пор прошло всего шестьдесят секунд!

Такие пациенты буквально застыли во времени: они помнят только те события, которые произошли до повреждения мозга, – свой первый бейсбольный матч, первое свидание, окончание колледжа и так далее. После травмы в их памяти не откладывается ничего. Они снова и снова перечитывают старую газету или детективный роман, каждый раз наслаждаясь сюжетом и неожиданной развязкой. Я могу рассказывать им одну и ту же шутку полдюжины раз, и каждый раз, стоит мне подойти к концовке, они смеются от души (кстати, мои аспиранты тоже так делают).

Эти больные говорят нам нечто очень важное – что крошечный отдел мозга, гиппокамп, абсолютно необходим для фиксации новых следов памяти (хотя фактические следы памяти в гиппокампе не хранятся). Кроме того, их амнезия наглядно иллюстрирует мощь модульного подхода и помогает существенно сузить область исследования: если вы хотите понять память, посмотрите на гиппокамп. И все же, как мы увидим далее, изучение одного гиппокампа никогда не объяснит всех аспектов памяти. Чтобы разобраться, как воспоминания извлекаются по нашему желанию, редактируются, подавляются (иногда даже подвергаются цензуре!), нужно установить, как гиппокамп взаимодействует с другими участками мозга, такими как лобные доли, лимбическая система (которая отвечает за эмоции) и структуры в мозговом стволе (которые позволяют выборочно обращать внимание на конкретные воспоминания).

Роль гиппокампа в формировании воспоминаний четко установлена, но существуют ли участки мозга, которые специализируются на более «продвинутых» способностях – например, «арифметическом мышлении», свойственном исключительно человеку? Недавно я познакомился с одним джентльменом, Биллом Маршаллом, неделей ранее перенесшим инсульт. Веселый и беззаботный, он находился на пути к выздоровлению и охотно согласился обсудить со мной свою жизнь и здоровье. Когда я попросил его рассказать о семье, он назвал имена всех своих детей, перечислил их профессии и подробно рассказал о внуках. Говорил он грамотно и бегло – большая редкость у больных сразу после инсульта.

– Кем вы работали? – спросил я Билла.

– Раньше я был пилотом ВВС, – ответил он.

– На каком самолете вы летали?

Билл назвал модель и добавил:

– В то время это была самая быстрая штуковина на планете.

Затем он рассказал, как быстро летал самолет, и сообщил, что его построили еще до изобретения реактивных двигателей.

В какой-то момент я сказал:

– Билл, вы можете вычесть семь из ста? Чему равно сто минус семь?

– О. Сто минус семь?

– Да.

– Х-м-м, сто минус семь… – протянул Билл.

– Да, сто минус семь.

– Вы хотите, чтобы я вычел семь из ста? Сто минус семь, да?

– Да.

– Девяносто шесть?

– Нет.

– О.

– Давайте попробуем другой пример. Чему равно семнадцать минус три?

– Семнадцать минус три? Знаете, я не очень хорош в математике, – пробормотал Билл.

– Скажите, – не унимался я, – это число будет меньше или больше семнадцати?

– Конечно, меньше, – просиял он.

– Отлично. Так сколько будет семнадцать минус три?

– Двенадцать? – наконец предположил Билл.

У меня возникли подозрения, что Билл плохо понимает числа и их природу. Это и неудивительно: проблема чисел – старый и глубокий философский вопрос, восходящий к самому Пифагору.

– Что такое бесконечность? – спросил я.

– О, это самое большое число, которое только есть на свете.

– Какое число больше: сто один или девяносто семь?

Билл ответил сразу:

– Сто один больше.

– Почему?

– Потому что в нем больше цифр.

Это означало, что Билл понимал сложные числовые понятия, такие как разряды и их значение. Кроме того, хотя он не смог вычесть три из семнадцати, его ответ не был вопиюще абсурдным. Он сказал «двенадцать», а не семьдесят пять или двести. Следовательно, он мог давать приблизительные оценки.

Подумав, я решил рассказать ему одну забавную историю:

– На днях один человек зашел в Американский музей естественной истории в Нью-Йорке и увидел огромный скелет динозавра. Он захотел узнать, сколько ему лет, поэтому он подошел к старому куратору, сидящему в углу, и спросил: «Скажите, пожалуйста, сколько лет этим костям?» – «О, им шестьдесят миллионов и три года, сэр», – ответил куратор. «Шестьдесят миллионов и три года? Я и не знал, что ученые могут так точно измерить возраст костей. Но подождите… Что вы имеете в виду – шестьдесят миллионов и три года?» – «Понимаете, – объяснил куратор, – когда меня взяли на эту работу три года назад, то сказали, что костям шестьдесят миллионов лет. Значит, сейчас им шестьдесят миллионов лет плюс три года».

Услышав концовку, Билл громко расхохотался. Очевидно, он разбирался в числах гораздо лучше, чем казалось на первый взгляд. Чтобы понять эту шутку, требуется весьма изощренный ум, особенно если учесть, что она содержит то, что философы называют «ошибкой неуместной конкретности».

Я повернулся к Биллу и спросил:

– Почему это смешно, как вы думаете?

– Ну, – протянул он, – уровень точности неуместен.

Итак, Билл понимает шутку и идею бесконечности, но не может вычесть три из семнадцати. Означает ли это, что у каждого из нас в районе левой угловой извилины (именно эта область была поражена у Билла в результате инсульта) имеется особый числовой центр, который отвечает за сложение, вычитание, умножение и деление? Думаю, что нет. Ясно одно: данная область – угловая извилина – каким-то образом необходима для вычислительных задач, но не нужна для других способностей, например для кратковременной памяти, речи или юмора. Как ни парадоксально, не нужна она и для понимания числовых понятий, лежащих в основе таких вычислений. Мы еще не установили, как работает «арифметическая» нейронная цепь в угловой извилине, но зато мы хотя бы знаем, куда смотреть[14].

У многих пациентов с дискалькулией наблюдается сопутствующее расстройство под названием пальцевая агнозия: они не могут сказать, на какой палец указывает невролог или к какому прикасается. Выходит, арифметические операции и способность различать пальцы занимают в мозге смежные области. Это простое совпадение или как-то связано с тем, что в детстве все мы учимся считать именно на пальцах? Тот факт, что у некоторых таких пациентов одна функция может оставаться сохранной (способность называть пальцы), в то время как другая (сложение и вычитание) исчезает навсегда, отнюдь не исключает того, что обе могут быть связаны и занимать в мозге одну и ту же анатомическую нишу. Вполне возможно, что обе функции лежат в непосредственной близости друг от друга и взаимозависят на этапе обучения, однако по мере взросления каждая обретает самостоятельность и может жить без своей соседки. Другими словами, ребенок не может не шевелить пальцами при счете, тогда как вам и мне этого делать не обязательно.

Исторические примеры и клинический материал из моих заметок говорят нам, что специализированные нейронные цепи, или модули, действительно существуют. Но есть и другие, одинаково интересные вопросы. Как именно работают эти модули? Как они «разговаривают» друг с другом, порождая сознательный опыт? В какой степени все эти сложные нейронные сети заданы нашими генами? Какие из них формируются под воздействием раннего опыта, по мере того как младенец взаимодействует с миром? (Довольно древняя дискуссия о роли воспитания и природы, которая продолжается уже сотни лет, но даже сегодня мы можем с уверенностью утверждать, что затронули лишь верхушку айсберга.) Даже если определенные нейронные цепи запрограммированы с рождения, значит ли это, что их нельзя изменить? Какая доля взрослого мозга поддается модификации? Чтобы узнать ответы на указанные вопросы, давайте познакомимся с Томом – одним из первых людей, которые оказали мне существенную помощь в исследовании этих более общих проблем.

Глава 2

О картах и гомункулусах

Ныне хочу рассказать про тела, превращенные в формы.

Новые…

…Небеса изменяют и все, что под ними,

Форму свою, и земля, и все, что под ней существует.

Так – часть мира – и мы…

Овидий

Том Соренсон живо помнит ужасающие обстоятельства, которые привели к потере руки. Он ехал домой с футбольной тренировки усталый и голодный, когда прямо перед ним выскочил встречный автомобиль. Взвизгнули тормоза, машина Тома вышла из-под контроля, и его выбросило на обочину, поросшую ледяником. Летя по воздуху, Том оглянулся и увидел, что его рука по-прежнему «сжимает» подушку сиденья – оторванная от его тела, точно реквизит в фильме ужасов про Фредди Крюгера.

В результате той ужасной аварии Том потерял левую руку выше локтя. Ему было семнадцать лет; беда случилась всего за три месяца до окончания школы.

Хотя после аварии прошло несколько недель и Том прекрасно понимал, что руки больше нет, он до сих пор чувствовал ее призрачное присутствие ниже локтя. Он мог шевелить каждым «пальцем» и «хватать» предметы, которые находились в зоне его досягаемости. Одним словом, фантомная рука могла делать все, что автоматически делает настоящая рука, например, блокировать удары, предотвращать падения или похлопывать младшего брата на спине. Поскольку Том был левшой, именно фантом тянулся к трубке всякий раз, когда звонил телефон.

Том не был сумасшедшим. Ощущение, что недостающая рука по-прежнему на месте, – классический пример фантомной конечности: руки или ноги, которая остается в умах пациентов еще долго после того, как она была утрачена в результате несчастного случая или хирургической операции. Некоторые просыпаются от анестезии и не верят, когда врачи говорят им, что рукой пришлось пожертвовать: как и раньше, они живо ощущают ее присутствие[15]. Только заглянув под простыни, эти люди приходят к шокирующему осознанию того, что конечность действительно исчезла. Многие испытывают мучительную боль в фантомной руке, кисти или пальцах – настолько сильную, что подумывают о самоубийстве. Боль не только невыносима, но и не поддается контролю с помощью лекарственных препаратов; никто не имеет даже смутного представления о том, как она возникает и как с ней бороться.

Как врач, я знал, что боль при фантомной конечности – серьезная клиническая проблема. Хронические боли в реальной части тела, такие как боли в суставах при артрите или боли в пояснице, достаточно сложно поддаются лечению, но как лечить боль в призраке? Как ученый, я живо интересовался вопросом, почему это вообще происходит: почему рука сохраняется в сознании пациента еще долгое время после ампутации? Почему разум просто не смирится с утратой и не «скорректирует» схему тела? Конечно, у некоторых – весьма немногочисленных – пациентов так и происходит, хотя обычно это занимает годы или десятилетия. Почему десятилетия? Почему не неделю или день? Изучение этого феномена, надеялся я, не только поможет нам понять, как мозг справляется с внезапной и обширной потерей, но и позволит решить более фундаментальный спор о роли воспитания и природных факторов – другими словами, в какой степени схема тела, а также другие аспекты нашего разума определяются генами, а в какой модифицируются опытом.

Сохранение ощущений в конечностях длительное время после ампутации было замечено еще в шестнадцатом веке французским хирургом Амбруазом Паре. Неудивительно, что вокруг этого явления возник богатый фольклор. После того как лорд Нельсон потерял правую руку во время неудачного нападения на Санта-Крус-де-Тенерифе, его мучили сильные боли в фантомной конечности, в том числе безошибочное ощущение ногтей, впивающихся в несуществующую ладонь. Появление этих призрачных ощущений в отсутствующей конечности побудило морского лорда провозгласить, что его фантом – «прямое доказательство существования души». Ибо, если рука может существовать после ампутации, почему весь человек не может выжить после физического уничтожения тела? Вот доказательство, утверждал лорд Нельсон, существования духа после того, как он сбросит свою оболочку.

* * *

Термин «фантомная конечность» предложил выдающийся врач из Филадельфии Сайлас Уэйр Митчелл[16]. Случилось это сразу после Гражданской войны. В то время антибиотики еще не имели широкого распространения, а потому типичным следствием травм и ранений была гангрена. Хирурги отпиливали зараженные конечности тысячами. Поскольку большинство выживших солдат возвращались домой с фантомами, дискуссии о механизмах их возникновения разгорелись с новой силой. Сам Уэйр Митчелл настолько заинтересовался этим феноменом, что опубликовал первую статью на данную тему. Статья вышла под псевдонимом и не в научном, а в популярном издании Lippincott’s Journal. Очевидно, Митчелл не рискнул подвергнуться нападкам со стороны коллег, которые, разумеется, подняли бы его на смех, опубликуй он ее в профессиональном медицинском журнале. В конце концов, фантомы, если задуматься, весьма жутковатое явление.

Со времен Уэйра Митчелла были предложены самые разные гипотезы о происхождении фантомов, от возвышенных до нелепых. Еще пятнадцать лет назад в статье, опубликованной канадским журналом психиатрии, утверждалось, будто фантомные конечности всего лишь результат принятия желаемого за действительное. По мнению авторов, пациент отчаянно хочет вернуть свою руку и, следовательно, выдумывает себе фантом, в этом отношении мало чем отличаясь от здорового человека, который видит повторяющиеся сновидения или даже «призраки» недавно умерших родителей. Данный аргумент, как мы увидим далее, несусветная чепуха.

Второе, более популярное объяснение фантомов заключается в том, что поврежденные нервные окончания в культе (невромы), которые раньше обслуживали руку, часто воспаляются, тем самым заставляя высшие мозговые центры думать, будто утраченная конечность по-прежнему на месте. Хотя в этой теории раздражения нервов слишком много пробелов, это простое и удобное объяснение, а потому большинство врачей до сих пор придерживаются именно его.

На сегодняшний день проведены сотни крайне любопытных клинических исследований. Впрочем, основная масса опубликована в более старых выпусках медицинских журналов. Некоторые из описанных явлений получили неоднократное подтверждение и до сих пор требуют объяснения, тогда как другие кажутся надуманными продуктами собственного воображения автора. Одна из моих любимых – история о пациенте, который начал ощущать фантомную руку вскоре после ампутации (пока вроде бы ничего особенного), но через несколько недель стал жаловаться, что его фантом как будто кто-то грызет. Естественно, он был весьма озадачен внезапным появлением этих новых ощущений и спросил своего лечащего врача, почему это происходит. Доктор не знал ответа и ничем не смог ему помочь. Наконец, из чистого любопытства, парень спросил: «Что случилось с моей рукой после того, как вы ее отрезали?» – «Хороший вопрос, – ответил доктор. – Нужно спросить хирурга». Парень спросил хирурга. «О, – сказал хирург, – обычно мы отправляем ампутированные конечности в морг». Парень позвонил в морг и спросил: «Что вы делаете с ампутированными руками?» – «Мы отправляем их либо в крематорий, либо в патологию. Но обычно мы их сжигаем». – «А что вы сделали с этой конкретной рукой? С моей рукой?» Сотрудник морга проверил записи и сказал: «Знаете, это забавно. Мы не сожгли ее, мы отправили ее в патологию». Тогда парень позвонил в лабораторию патологической анатомии. «Где моя рука?» – спросил он. «Ну, у нас было слишком много рук, – ответили ему, – поэтому мы просто закопали ее в саду, за больницей». Они отвели его в сад и показали место, где была закопана рука. Выкопав останки, парень обнаружил, что они кишат личинками и воскликнул: «Так вот откуда берутся эти странные ощущения!» Поэтому он взял конечность и сжег ее. И с того дня фантомные боли больше его не беспокоили.

Такие истории забавно рассказывать – особенно ночью, сидя у костра, – но, к сожалению, они никак не помогают нам в наших попытках разгадать истинную тайну фантомных конечностей. Хотя пациентов с этим синдромом интенсивно изучали с начала века, врачи склонны рассматривать их как загадочные клинические курьезы, а потому экспериментальной работы с ними практически не проводилось. Одна из причин состоит в том, что по традиции клиническая неврология скорее описательная, нежели экспериментальная наука. Неврологи девятнадцатого и начала двадцатого веков были проницательными клиническими наблюдателями; много ценных уроков можно извлечь из описанных ими историй болезни. Однако они почему-то не сделали следующий очевидный шаг – проведение экспериментов, которые позволили бы узнать, что конкретно происходит в мозгу пациентов; их наука была скорее аристотелевской, чем галилеевой[17]. Учитывая, насколько успешным оказался экспериментальный метод практически в любой другой дисциплине, не пора ли нам импортировать его и в неврологию?

Как и большинство врачей, я был заинтригован фантомами с момента первого «знакомства» с ними и с тех пор не перестаю ломать голову над этим феноменом. В дополнение к пациентам с фантомными руками и ногами, я знаю женщин с фантомными грудями после радикальной мастэктомии и даже одного мужчину с фантомным аппендиксом: поскольку характерная спазматическая боль после хирургического вмешательства не уменьшилась, больной отказывался верить, что хирург его вырезал! Честно говоря, будучи студентом-медиком, я был озадачен не меньше самих пациентов. Что же касается учебников, с которыми я консультировался, то они лишь добавляли загадочности. Я читал о мужчине, который испытывал фантомные эрекции после ампутации пениса, о женщине с фантомными менструальными спазмами после гистерэктомии, и даже о пожилом джентльмене, у которого появился фантомный нос и лицо после повреждения тройничного нерва.

Все эти клинические случаи дремали в моем мозгу, пока, лет шесть тому назад, я не прочел одну научную статью, опубликованную в 1991 году неким Тимом Понсом из Национальных институтов здоровья (США). Эта статья не только вновь разожгла мой интерес к фантомам, но и направила меня по совершенно новому исследовательскому пути. На самом деле именно она в конечном итоге и привела Тома в мою лабораторию. Однако прежде чем вернуться к Тому и его фантому, давайте внимательно посмотрим на анатомию мозга – в частности, на то, как различные части тела, включая конечности, представлены в коре больших полушарий – извилистом слое серого вещества на поверхности мозга. Это поможет вам понять, что обнаружил доктор Понс и, в свою очередь, как возникают фантомные конечности.

Из многих странных образов, которые сохранились в моей памяти со студенческой скамьи, ни один, пожалуй, не может соперничать в яркости с образом деформированного человечка, лежащего на поверхности коры головного мозга – так называемого гомункулуса Пенфилда (рис. 2.1). Гомункулус – это своеобразное представление художника о том, как различные точки на поверхности тела связаны с поверхностью мозга; гротескно деформированные черты – попытка показать, что некоторые части тела, такие как губы и язык, связаны с бо́льшим количеством клеток в коре.

Карта была составлена на основе информации, полученной в ходе изучения настоящего человеческого мозга. В течение 1940-х и 1950-х годов блестящий канадский нейрохирург Уайлдер Пенфилд выполнил сотни операций на мозге под местной анестезией (в мозге нет болевых рецепторов, хотя это огромное скопление нервной ткани). Поскольку во время многих операций значительная часть мозга была открыта, Пенфилд воспользовался возможностью и провел эксперименты, которые раньше никогда не проводили. Он стимулировал определенные области мозга с помощью электрода, а затем просто спрашивал пациентов, что они чувствуют. Электрод вызывал всевозможные ощущения, образы и даже воспоминания, что позволило Пенфилду составить подробную карту задействованных областей.

Среди прочего, Пенфилд обнаружил узкую полосу коры, электрическая стимуляция которой вызывала ощущения в самых разных частях тела. В верхней части мозга, в щели, разделяющей два полушария, стимуляция вызывала ощущения в половых органах. Стимуляция соседней области сопровождалась ощущениями в ступнях. Двигаясь по этой полосе сверху вниз, Пенфилд обнаружил зоны, которые получают ощущения от ног и туловища, от кисти (большая область с обширным представительством большого пальца), лица, губ и, наконец, грудной клетки и гортани. Этот «сенсорный гомункулус», как его теперь называют, представляет собой сильно искаженную репрезентацию тела на поверхности мозга, причем самые важные части занимают непропорционально большие зоны коры. Так, область, связанная с губами или пальцами, занимает столько же места, сколько область, связанная со всем туловищем. Предположительно это объясняется тем, что губы и пальцы крайне чувствительны к прикосновению и обладают удивительной способностью к различению, тогда как туловище значительно менее чувствительно, а потому требует меньше коркового пространства. Карта ориентирована вверх ногами: нога представлена сверху, а вытянутые руки находятся внизу. Однако приглядевшись, вы увидите еще одну странную особенность: лицо расположено не рядом с шеей, где ему самое место, а ниже руки. Гениталии, вместо того чтобы быть между бедрами, расположены ниже стопы[18].

Рис. 2.1

(a) Репрезентация поверхности тела на поверхности головного мозга (согласно Уайлдеру Пенфилду) кзади от центральной борозды. Существует много таких карт, однако для ясности я приведу только одну. Гомункулус («маленький человечек») расположен вниз головой; его ноги находятся на медиальной (внутренней) поверхности теменной доли у самого верха, тогда как лицо расположено внизу, ближе к нижней части внешней поверхности. Лицо и руки непропорционально крупные. Также обратите внимание, что область лица расположена ниже области руки, вместо того чтобы находится там, где ей положено – возле шеи – и что гениталии представлены ниже ноги. Может ли это быть анатомическим объяснением так называемого фут-фетишизма (сексуального влечения к ступням)?

(б) Трехмерная модель гомункулуса Пенфилда – маленького человечка в мозгу – отражающая степень репрезентации частей тела в коре больших полушарий. Обратите внимание на непропорционально крупные рот и руки.

С еще большей точностью эти области могут быть картированы у других животных, особенно у обезьян. Исследователь вставляет длинную тонкую иглу из стали или вольфрама в соматосенсорную кору мозга обезьяны – полоску мозговой ткани, описанную ранее. Если наконечник иглы оказывается рядом с телом нейрона и если этот нейрон активен, он генерирует крошечные электрические токи, которые улавливаются игольчатым электродом и многократно усиливаются. Сигнал отображается на осциллографе, что позволяет отслеживать активность этого нейрона.

Например, если вы поместите электрод в соматосенсорную кору мозга обезьяны и коснетесь определенной части ее тела, он зарегистрирует нервный импульс. Каждая клетка имеет собственную территорию на поверхности тела – свой собственный небольшой участок кожи, так сказать, – на который она реагирует. Мы называем это рецептивным полем клетки. В мозге существует карта всей поверхности тела, причем каждая половина тела представлена на противоположной стороне мозга.

Хотя животные являются чудесными подопытными в изучении детальной структуры и функции сенсорных областей мозга, у них есть один существенный недостаток: обезьяны не умеют говорить. Следовательно, в отличие от пациентов Пенфилда, они не могут сказать экспериментатору, что они чувствуют. Таким образом, при использовании в таких экспериментах животных теряется большой и важный объем информации.

Однако, несмотря на это очевидное ограничение, правильные эксперименты позволят нам узнать много нового. Например, как мы уже отмечали, один важный вопрос касается социогенетизма и биогенетизма (роли воспитания и природных факторов в развитии человека): другими словами, карты тела на поверхности мозга фиксированы или могут меняться под влиянием опыта, по мере того как мы превращаемся из новорожденных в младенцев, потом в подростков и, наконец, в стариков? Даже если эти карты существуют при рождении, в какой степени они могут быть модифицированы у взрослого?[19]

Именно эти вопросы побудили Тима Понса и его коллег приступить к необычным исследованиям. Стратегия заключалась в том, чтобы зарегистрировать и проанализировать активность мозга обезьян, перенесших дорзальную ризотомию – процедуру, в ходе которой пересекаются все нервные волокна, передающие сенсорную информацию от одной руки в спинной мозг[20]. Через 11 лет после операции ученые обезболили животных, вскрыли их черепа и записали активность соматосенсорной коры. Поскольку парализованная рука обезьяны больше не посылала сигналов в мозг, логично предположить, что при прикосновении к ней «зона руки» должна «молчать».

И действительно, когда исследователи гладили бесполезную руку, активность в этой области отсутствовала. Однако, к своему изумлению, они обнаружили, что стоило им прикоснуться к мордочке обезьяны, как клетки в мозгу, соответствующие «мертвой» руке, мгновенно «просыпались». (То же делали и клетки, соответствующие морде, но они и должны были сработать.) Казалось, что сенсорная информация с мордочки обезьяны не только поступала в область морды, как у нормального животного, но и отвоевала себе территорию парализованной руки!

Последствия этого открытия трудно переоценить: судя по всему, мы можем изменить карту мозга; мы можем модифицировать систему межнейронных связей взрослого животного на участках в один сантиметр, а то и больше.

Прочитав статью Понса, я подумал: «Боже мой, а вдруг это и есть объяснение фантомных конечностей?» Что на самом деле «чувствовала» обезьяна, когда к ее морде прикасались? Поскольку возбуждение регистрировалось и в зоне руки, воспринимала ли она ощущения как возникающие и на поверхности мордочки и на поверхности бесполезной руки? Или высшие центры мозга правильно реинтерпретировали ощущения как возникающие только на мордочке? Обезьяна, конечно, молчала по этому вопросу.

Требуются годы, чтобы обучить обезьяну выполнению даже очень простых задач, не говоря уже о том, чтобы сигнализировать, к какой части ее тела прикасается экспериментатор. И тут мне пришло в голову, что не обязательно использовать обезьяну. Почему бы не ответить на тот же вопрос, прикасаясь к лицу пациента, который потерял руку? Я позвонил своим коллегам, д-ру Марку Джонсону и доктору Рите Финкельштейн, в отделение ортопедической хирургии и спросил: «У вас есть больные, которые недавно потеряли руку?»

Так я познакомился с Томом. Я немедленно позвонил ему и спросил, не хочет ли он поучаствовать в исследовании. Изначально застенчивый и сдержанный, Том вскоре проникся нашей идеей и охотно участвовал в экспериментах. Я не говорил ему, что́ именно мы надеялись найти, чтобы случайно не исказить его ответы. Несмотря на то что его мучил «зуд» и боль в фантомных пальцах, он не унывал и, по-видимому, был рад, что вообще выжил.

Как только Том удобно устроился в моей лаборатории, я надел ему на глаза повязку, взял обычную ватную палочку и начал поглаживать различные части его тела, спрашивая, что он чувствует. (Мой аспирант, который наблюдал за всем этим действом, должно быть, подумал, что я сошел с ума).

Я погладил Тома по щеке.

– Что вы чувствуете?

– Вы трогаете мою щеку.

– Что-нибудь еще?

– Знаете, это забавно, – сказал Том. – Вы трогаете мой отсутствующий большой палец, мой фантомный большой палец.

Я коснулся ватной палочкой его верхней губы.

– А здесь?

– Вы прикасаетесь к моему указательному пальцу. И к моей верхней губе.

– Правда? Вы уверены?

– Да, я чувствую это в обоих местах.

– А тут?

Я погладил его нижнюю челюсть марлевым тампоном.

– Это мой недостающий мизинец.

Вскоре я составил полную карту фантомной руки Тома – она оказалась на его лице! То, что я наблюдал, возможно, является прямым перцептивным коррелятом реорганизации (переделки) карты мозга, которую Тим Понс отмечал у своих обезьян. А иначе как объяснить, почему прикосновение к области, расположенной так далеко от культи – а именно, к лицу – вызывает ощущения в фантомной руке? Секрет заключается в особенностях представления частей тела на поверхности мозга: на карте мозга лицо находится рядом с рукой[21].

Я продолжал эту процедуру, пока не изучил всю поверхность тела Тома. Когда я касался его груди, правого плеча, правой ноги или поясницы, он сообщал об ощущениях только в этих местах, но не в фантоме. Постепенно я отыскал вторую, прекрасно вычерченную «карту» отсутствующей руки – она была наложена на его левое плечо в нескольких сантиметрах выше линии ампутации (рис. 2.2). Поглаживание поверхности кожи на этой второй карте так же вызывало точно локализованные ощущения на отдельных пальцах: прикосновение – и Том говорит: «Ой, это мой большой палец», и так далее.

Рис. 2.2

Точки на поверхности тела, прикосновение к которым, по словам пациента, вызывало ощущения в фантомной руке (левая рука была ампутирована за десять лет до обследования). Обратите внимание на полную карту всех пальцев (цифры 1–5) на лице и на вторую карту на плече. Сенсорный вход от этих двух участков кожи теперь, по-видимому, активирует область руки в мозге (либо в таламусе, либо в коре). Таким образом, когда к этим точкам прикасаются, кажется, что ощущения одновременно возникают и в ампутированной руке.

Но почему две карты, а не одна? Если вы снова посмотрите на карту Пенфилда, вы увидите, что зона кисти ограничена снизу зоной лица, а сверху – зоной верхней части руки и плеча. После ампутации сигналы от кисти прекратились и сенсорные волокна из области лица вторглись на освобожденную территорию руки. Именно поэтому, когда я касался лица Тома, ощущения возникали как на лице, так и в фантомной руке. Но если в зону кисти прорастают и те сенсорные волокна, которые обычно иннервируют область над ней (то есть волокна, которые идут от верхней части руки и плеча), то ощущения в фантомной руке должно вызывать и прикосновение к точкам в верхней части руки. И действительно, я смог отыскать такие точки чуть выше культи. Этого и следовало ожидать: ощущения в фантоме вызывает один кластер точек на лице и один кластер на верхней части руки, соответствующие двум частям тела, которые представлены с обеих сторон (выше и ниже) зоны кисти[22].

В науке (особенно неврологии) редко бывает так, что вы можете сделать такой простой прогноз и подтвердить его уже через несколько минут с помощью обыкновенной ватной палочки. Существование двух кластеров точек убедительно свидетельствует о том, что реорганизация карты мозга, которая наблюдалась у обезьян Понса, происходит и в мозге человека. Однако меня по-прежнему мучили сомнения: как мы можем быть уверены, что такие изменения действительно возможны – что карта в самом деле меняется у таких людей, как Том? Чтобы получить прямое доказательство, мы прибегли к магнитоэнцефалографии (МЭГ) – современной методике нейровизуализации, которая позволяет регистрировать изменения в магнитном поле, обусловленные электрической активностью коры в ответ на прикосновение к различным частям тела. Главное преимущество этого метода заключается в его неинвазивности: вам не нужно вскрывать череп пациента, чтобы заглянуть в его мозг.

С помощью МЭГ всего за два часа можно составить карту мозга любого человека, изъявившего желание сесть под магнит. Неудивительно, что полученная карта очень похожа на гомункулуса Пенфилда (индивидуальные вариации в общем расположении карты крайне малы). Однако, обследовав четырех пациентов с ампутацией верхних конечностей, мы обнаружили, что карты сильно изменились – точь-в-точь как мы и предсказывали. Например, взглянув на рисунок 2.3, вы увидите, что зона кисти в правом полушарии (заштрихована) захвачена сенсорными сигналами от лица (показаны белым) и верхней части руки (показаны серым). Эти наблюдения, которые мне удалось сделать в сотрудничестве с аспирантом Тони Янгом и неврологами Крисом Галленом и Флойдом Блумом, стали первой в истории непосредственной демонстрацией крупномасштабных изменений в организации мозга у взрослых людей.

Рис. 2.3

Магнитоэнцефалограмма, наложенная на изображение, полученное методом магнитного резонанса (вид сверху). Правая рука пациента ампутирована ниже локтя. В правом полушарии наблюдается нормальная активация областей коры, связанных с кистью (заштрихована), лицом (показана черным) и верхней части руки (показана белым). В левом полушарии активность в области, соответствующей ампутированной правой кисти, отсутствует. Активность, вызванная прикосновениями к лицу и верхней части руки, теперь «распространяется» и на эту зону.

Последствия такого открытия поистине ошеломляющие. Прежде всего, оно предполагает, что карты мозга могут меняться, причем с поразительной быстротой. Это находка категорически противоречит одной из наиболее общепринятых догм в неврологии, согласно которой связи во взрослом мозге носят фиксированный характер. До сих пор считалось, что эта схема, включая карту Пенфилда, закладывается в ходе внутриутробного развития или в раннем младенчестве и во взрослом возрасте практически не поддается модификации. Более того, предполагаемое отсутствие пластичности во взрослом мозге часто приводят в качестве основной причины столь незначительного восстановления функции после повреждения мозга и общих сложностей в борьбе с неврологическими заболеваниями (последние, как известно, с трудом поддаются лечению). И тем не менее данные, полученные в ходе обследования Тома, показывают – вопреки всему, что написано в учебниках, – что новые, высокоточные и функционально эффективные пути могут возникать во взрослом мозге уже через четыре недели после травмы. Разумеется, отсюда не следует, что новые революционные методы лечения неврологических синдромов появятся мгновенно, но наше открытие дает некоторые основания для оптимизма.

Во-вторых, наши наблюдения могут объяснить само существование фантомных конечностей. Наиболее популярное медицинское объяснение заключается в том, что нервы, которые когда-то обеспечивали кисть, начинают иннервировать культю. Более того, поврежденные нервные окончания образуют небольшие скопления рубцовой ткани – невромы, – которые бывают очень болезненными. При раздражении, гласит теория, невромы посылают импульсы в первоначальную зону кисти в мозгу, заставляя мозг думать, будто рука все еще существует: отсюда фантомная конечность и боли. На самом деле многие врачи до сих пор верят в то, что основная причина фантомных болей – неврома.

Руководствуясь такого рода рассуждениями, хирурги разработали различные методы лечения болей в фантомных конечностях. В основном эти методы заключаются в удалении невром. Некоторые пациенты испытывают временное облегчение, но, как ни странно, и фантом, и боли обычно возвращаются с удвоенной силой. Чтобы облегчить страдания больного, хирурги иногда выполняют вторую или даже третью ампутацию (делая культю короче и короче), однако, если задуматься, это логический абсурд. Чем поможет вторая ампутация? Скорее всего, появится второй фантом (кстати, именно так обычно и происходит); а значит, здесь мы сталкиваемся с явной проблемой бесконечного регресса.

Нередко для лечения болей в фантомных конечностях хирурги прибегают к дорзальной ризотомии – а именно перерезают сенсорные волокна, идущие в спинной мозг. Иногда это работает, иногда нет. Другие пробуют еще более кардинальные меры, например, хордотомию – пересечение латерального спиноталамического пути, который проходит в боковом канатике спинного мозга. Такая операция предотвращает проникновение болевых импульсов в мозг, но и она зачастую оказывается неэффективной. Третьи добираются аж до таламуса, ретрансляционной станции мозга, которая обрабатывает сигналы до их отправки в кору, но обнаруживают, что и это не помогло. Одним словом, врачи могут сколько угодно гоняться за фантомом, но, конечно, никогда его не поймают.

Почему? Одна из причин заключается в том, что фантом не существует ни в одной из этих областей; он существует в более центральных частях мозга, там, где произошла реорганизация коры. Грубо говоря, фантом берет свое начало не от культи, а от лица и челюсти, потому что каждый раз, когда Том улыбается или двигает губами, импульсы активируют «ручную» зону коры, создавая иллюзию, что рука по-прежнему на месте. Обманутый ложными сигналами, мозг Тома буквально галлюцинирует руку – вероятно, в этом и заключается суть фантомной конечности.

Если это действительно так, единственный способ избавиться от фантома – удалить Тому челюсть. (Впрочем, если подумать, это тоже не поможет. Скорее всего, у него появится фантомная челюсть. Та же проблема бесконечного регресса!)

Тем не менее на реорганизации коры история не заканчивается. Во-первых, переделка карты мозга не объясняет, почему Том или другие пациенты чувствуют, будто могут произвольно двигать своими фантомами, или почему фантом иногда меняет свое положение. Где возникают эти ощущения движения? А во-вторых, теория реорганизации не помогает однозначно решить вопрос, который больше всего волнует и больных, и врачей – вопрос генезиса фантомной боли. Обе проблемы мы рассмотрим в следующей главе.

Когда мы думаем о кожных ощущениях, то обычно имеем в виду только осязание. В действительности же на поверхности кожи берут начало различные нейронные пути, которые опосредуют ощущения тепла, холода и боли. Эти ощущения имеют свои собственные зоны или карты в мозге, хотя используемые ими пути могут переплетаться друг с другом самым сложным образом. Если так, возможна ли в этих эволюционно более старых путях такая же реорганизация, какую мы наблюдали для осязания? Другими словами, переделка карт мозга, наблюдаемая у Тома и обезьян Понса, характерна только для осязания или указывает на более общий принцип: возможна ли она для таких ощущений, как тепло, холод, боль или вибрация? Если да, будет ли при этом возникать случайное «перекрещивание», в результате которого прикосновение начнет вызывать ощущения тепла или боли? Механизм, обеспечивающий невероятную точность, с которой образуются миллионы нейронных связей во время развития, а также степень, в которой эта точность сохраняется в процессе реорганизации после травмы, представляет большой интерес для всех ученых, стремящихся понять развитие проводящих путей в мозге.

Чтобы это исследовать, я капнул на лицо Тома теплой водой. Он сразу это почувствовал, но сказал, что ощущает тепло не только на щеке, но и в фантомной руке. Однажды, когда капля случайно потекла по его лицу, он с большим удивлением воскликнул, что чувствует, как теплая вода стекает по всей длине его фантомной конечности (на всякий случай он наглядно продемонстрировал мне свои ощущения с помощью здоровой руки). За все годы работы в неврологических клиниках я никогда не видел ничего столь поразительного – человека, который систематически переносил такое сложное ощущение, как движение капли, с лица на фантомную руку.

Эти эксперименты свидетельствуют о том, что во взрослом мозге высокоточные и организованные новые связи могут формироваться в течение нескольких дней. К сожалению, они ничего не говорят нам о механизмах возникновения новых путей на клеточном уровне.

Я вижу две возможности. Во-первых, изменение карты мозга может включать так называемый спраутинг – процесс прорастания новых ветвей от аксонов, которые обычно иннервируют зону лица, к клеткам в зоне руки. Если гипотеза окажется верной, это будет весьма любопытно, ибо я с трудом могу представить, как такое высокоорганизованное прорастание может происходить на относительно больших участках (в мозге несколько миллиметров вполне могут обернуться милей) и за такой короткий промежуток времени. Более того, даже если прорастание действительно имеет место, откуда новые волокна «знают», куда двигаться? В крайнем случае можно вообразить беспорядочную путаницу связей, но только не точно организованные пути.

Вторая возможность заключается в том, что на самом деле для нормального взрослого мозга характерен выраженный избыток связей, однако большинство из них нефункциональны или не имеют очевидной функции. Подобно резервным войскам, они задействуются только в случае необходимости. Если так, даже в здоровом взрослом мозге сенсорные сигналы от лица могут поступать как в зону лица, так и в зону кисти. Если это действительно так, напрашивается вывод, что этот тайный или скрытый вход обычно тормозится сенсорными волокнами, идущими от реальной кисти. В отсутствие кисти сигналы, возникающие в коже на лице, напротив, обретают полную свободу и обнаруживают себя, так что прикосновение к лицу теперь активирует область кисти и приводит к ощущениям в несуществующей конечности. Таким образом, каждый раз, когда Том свистит, он может почувствовать покалывание в фантомной руке.

В настоящее время мы не можем сделать окончательный выбор в пользу одной из этих двух теорий, хотя я подозреваю, что работают оба механизма. В конце концов, мы наблюдали такой эффект у Тома менее чем через четыре недели после ампутации, а это слишком мало для спраутинга. Мой коллега из Массачусетса, д-р Дэвид Борсук[23], обнаружил подобные эффекты у пациента всего через двадцать четыре часа после ампутации, хотя в течение такого короткого периода времени о прорастании не может быть и речи. Окончательный ответ на этот вопрос, я полагаю, может подсказать одновременное отслеживание изменений в восприятии и изменений в коре (с использованием методик нейровизуалиции) в течение нескольких дней. Если мы с д-ром Борсуком правы, статическое представление о коре, которое вы получаете в результате штудирования рисунков в учебниках, ошибочно, а потому нам необходимо полностью переосмыслить смысл карт мозга. Вместо того чтобы быть прочно связанным с некой определенной точкой на коже, каждый нейрон на карте находится в состоянии динамического равновесия с другими соседними нейронами; его активность сильно зависит от того, что делают другие нейроны поблизости (или не делают).

Возникает очевидный вопрос: что будет, если утрачена какая-то еще часть тела кроме руки? Произойдет ли аналогичная реорганизация коры? Когда я опубликовал первую статью про Тома, то получил целое море писем и множество телефонных звонков от людей, переживших ампутацию. Все они желали знать больше. Некоторым из них сказали, что фантомные ощущения – плод воображения, и они с облегчением узнали, что это неправда. (Пациенты всегда находят особое утешение в логическом объяснении их иначе необъяснимых симптомов; нет ничего более оскорбительного для больного, чем услышать, что боль у него «в голове»).

Однажды мне позвонила молодая женщина из Бостона.

– Доктор Рамачандран, – сказала она, – я аспирантка и работаю в больнице Бет-Изрейел. Вот уже несколько лет изучаю болезнь Паркинсона. Но недавно я решила переключиться на изучение фантомных конечностей.

– Замечательно, – сказал я, – эту тему слишком долго игнорировали. Расскажите мне о своих исследованиях.

– Дело в том, что в прошлом году со мной произошел ужасный случай на ферме моего дяди. Я потеряла левую ногу ниже колена, и с тех пор у меня появилась фантомная конечность. Но на самом деле я хочу вас поблагодарить: прочитав вашу статью, я наконец поняла, что со мной происходит… – Она откашлялась и продолжала: – Понимаете, после ампутации со мной случилось кое-что очень, очень странное. Каждый раз, когда я занимаюсь сексом, я испытываю необычные ощущения в своей фантомной ноге. Я никому не осмеливалась сказать об этом, потому что это так странно. Но когда я увидела ваши рисунки – что в мозге нога находится рядом с гениталиями – все сразу встало на свои места.

Эта женщина не только испытала на себе, но и отлично поняла суть феномена реорганизации. Вспомним, что на карте Пенфилда нога расположена рядом с гениталиями. Посему если человек теряет ногу, то при стимуляции половых органов он должен испытывать соответствующие ощущения в фантомной ноге. Во всяком случае именно этого следует ожидать, если сигналы из области гениталий будут поступать в зону, которую раньше занимала нога.

На следующий день телефон зазвонил снова. На этот раз это был инженер из Арканзаса.

– Это доктор Рамачандран?

– Да.

– Я читал о ваших исследованиях в газете, это так захватывающе! Видите ли, я потерял ногу ниже колена около двух месяцев назад, но есть кое-что, чего я до сих пор не понимаю. Я бы хотел, чтобы вы дали мне совет.

– В чем дело?

– Понимаете, я немного смущаюсь говорить об этом.

Я знал, что он собирается сказать, но, в отличие от аспирантки, этот человек ничего не знал о карте Пенфилда.

– Доктор, каждый раз, когда я занимаюсь сексом, у меня возникают ощущения в моей фантомной ноге. Как вы это объясните? Мой врач сказал, что это не имеет смысла.

– Напротив, – сказал я. – Одна из возможностей заключается в том, что на карте мозга гениталии находятся прямо рядом с ногой. Не беспокойтесь об этом.

Он нервно рассмеялся.

– Доктор, вы не поняли. Видите ли, я ощущаю в ноге оргазм. И поэтому он намного сильнее, чем раньше, ведь он больше не ограничивается моими гениталиями.

Пациенты не выдумывают такие истории. В 99 процентах случаев они говорят правду, и если это кажется странным, то только потому, что мы плохо понимаем, что происходит в их мозгах. Этот джентльмен сказал мне, что после ампутации секс приносит ему бо́льшее наслаждение. Любопытно, что в данном случае речь шла не просто о тактильных ощущениях, которые передавались его фантому, а об эротических ощущениях и сексуальном удовольствии. (Один из моих коллег даже предложил, чтобы я назвал эту книгу «Человек, который принял свою ногу за пенис»).

Это заставляет меня задуматься о механизме, лежащем в основе фут-фетишизма – предмете, который хоть и не играет ключевой роли в нашей психической жизни, у всех вызывает интерес. (В книге Мадонны «Секс» стопе посвящена целая глава.) Традиционное объяснение фут-фетишизма, что неудивительно, восходит к старине Фрейду. Пенис напоминает ногу, утверждает он, отсюда и сексуальное влечение к стопе. Но если в этом дело, то как быть с другими вытянутыми частями тела? Почему не существует фетиша руки или, например, носа? Полагаю, основная причина кроется в том, что в мозге нога находится рядом с гениталиями. Не исключено, что многим из нас – так называемым нормальным людям – свойственно некое перекрещивание, которое и объясняет, почему нам так нравится, когда кто-то сосет пальцы наших ног. Путь науки часто извилист и непредсказуем, однако я и не подозревал, что когда-нибудь заинтересуюсь фантомными конечностями и заодно объясню фут-фетишизм.

Подобные предположения влекут за собой другие прогнозы[24]. Что произойдет при ампутации пениса? Карцинома полового члена иногда лечится ампутацией; многие из таких пациентов испытывают фантомный пенис – иногда даже фантомные эрекции! В таких случаях следует ожидать, что стимуляция стоп будет ощущаться и в фантомном пенисе. Может, такой пациент найдет особое удовольствие в чечетке?

А что насчет мастэктомии? Недавно итальянский невролог, доктор Сальваторе Аглиоти, обнаружил, что определенному проценту женщин с радикальной мастэктомией свойственны фантомные груди. Итак, спросил он себя, какие части тела представлены в мозге рядом с грудью? Стимулируя прилегающие области, он установил, что прикосновение к некоторым участкам грудины и ключицы вызывают ощущения в фантомном соске. Более того, подобная реорганизация (переделка карты мозга) наблюдалась всего через два дня после операции.

Кроме того, Аглиоти обнаружил, что одна треть обследованных женщин с радикальной мастэктомией сообщали о покалывающих, эротических ощущениях в фантомных сосках при стимулировании мочки уха. Ощущения возникали только в фантомной груди, но не в реальной, с другой стороны. Ученый предположил, что на одной из карт тела (а есть и другие, кроме карты Пенфилда) сосок и ухо находятся рядом друг с другом. В таком случае возникает вопрос: почему многие женщины испытывают эротические ощущения, когда их уши покусывают во время сексуальной прелюдии? Простое совпадение или это имеет какое-то отношение к анатомии мозга? (Даже на оригинальной карте Пенфилда генитальная зона женщин расположена в непосредственной близости от сосков.)

С другим – менее пикантным, но также связанным с ухом – примером реорганизации коры столкнулся д-р A. T. Каккас, невролог, который рассказал мне об удивительном явлении под названием тиннитус.

Когда такие люди смотрят влево (или вправо), они слышат звенящий звук. Когда они смотрят прямо, ничего не происходит. Врачи знают об этом синдроме уже давно, но до сих пор так и не сумели его объяснить. Почему в ушах возникает шум, когда взгляд отклоняется в сторону?

Прочитав о Томе, доктор Каккас был поражен сходством между призрачными конечностями и тиннитусом: он знал, что у всех его пациентов поражен слуховой нерв – основной канал, соединяющий внутреннее ухо со стволом мозга. В стволе мозга слуховой нерв соединяется со слуховым ядром, которое находится рядом с другой структурой, ядром глазодвигательного нерва. Эта вторая, смежная структура посылает команды в глаза, заставляя их двигаться. Эврика! Тайна раскрыта[25]. Из-за повреждения слуховое ядро больше не получает сигналы от одного уха. Аксоны из центра движения глаз в коре захватывают слуховое ядро, так что каждый раз, когда мозг человека посылает двигательную команду в глаза, она поступает и в ядро слухового нерва, где трансформируются в звенящий шум.

Изучение фантомных конечностей позволяет заглянуть в архитектуру мозга, исследовать его удивительную способность к росту и обновлению[26] и даже объяснить, почему касаться друг друга ногами под столом так приятно. К несчастью, около половины людей с фантомными конечностями испытывают на себе самые ужасные проявления этого феномена – боли в ампутированной части тела. Реальная боль, такая как боль от рака, достаточно трудно поддается лечению; представьте себе, как трудно унять боль в конечности, которой вообще не существует! Хотя на сегодняшний день мы практически ничего не можем сделать, чтобы облегчить такую боль, изменение карты мозга, которое мы наблюдали с Томом, помогает объяснить, почему она возникает. Мы знаем, например, что стойкая фантомная боль иногда развивается спустя несколько недель или месяцев после ампутации конечности. Возможно, по мере того как мозг адаптируется к утрате, а нервные клетки медленно создают новые связи, в реорганизации возникает небольшой сбой, в результате чего часть сенсорных сигналов от осязательных рецепторов начинает поступать в болевые центры. Если это действительно так, то каждый раз, когда пациент улыбнется или случайно коснется щеки, он будет испытывать мучительную боль. Наверняка объяснение фантомной боли гораздо сложнее (как мы увидим в следующей главе), но это хорошее начало.

Однажды, когда Том уже выходил из моего кабинета, я не смог удержаться и задал ему очевидный вопрос.

– В течение последних четырех недель, – спросил я, – не замечали ли вы каких-либо особых ощущений в своей фантомной руке при прикосновениях к лицу – например, во время бритья?

– Нет, не замечал, – ответил Том. – Но знаете, моя фантомная рука иногда зудит как сумасшедшая. Раньше я понятия не имел, что с этим делать, но теперь, – он похлопал себя по щеке и подмигнул, – я точно знаю, где надо почесать!

Глава 3

В погоне за призраком

Как ты не отождествляешь с собой тень, отбрасываемую телом твоим, или его отражение, или тело, каковое ты видишь во сне или в воображении своем, так и не до́лжно отождествлять себя с телом живым, из плоти и крови.

Шанкара (788–820), (Вивекачудамани)

Когда журналист спросил известного биолога Дж. Б. С. Холдейна, что говорят его биологические исследования о Боге, Холдейн ответил: «Создатель, если он существует, должно быть, испытывает необычайную симпатию к жукам», ибо на свете существует больше видов жуков, чем любой другой группы живых существ. Рассуждая в таком духе, невролог может сделать вывод, что Бог – картограф, который питает необычайную симпатию к картам, ибо везде, куда бы вы ни посмотрели в мозге, вы увидите карты. Так, на сегодняшний день известно более тридцати разных карт, связанных с одним только зрением. Для осязательных или соматических ощущений (тактильное, суставное и мышечное чувство) тоже существует несколько карт, в том числе знаменитый гомункулус Пенфилда. Хотя на протяжении всей жизни человека эти карты в значительной степени стабильны, что гарантирует точность и надежность восприятия, они постоянно обновляются и корректируются в ответ на изменения сенсорного входа. Так, у Тома большой участок коры, соответствующий его ампутированной руке, был «завоеван» сенсорными сигналами от лица. Когда я касаюсь лица Тома, сенсорные сигналы идут сразу в две области – зону лица (как и должно быть) и первоначальную зону руки. Вероятно, подобные изменения карты мозга и объясняют появление фантомной конечности у Тома вскоре после ампутации. Каждый раз, когда он улыбается, лицевые нервы посылают сигналы в зону руки и заставляют его мозг думать, будто рука по-прежнему на месте.

Но на этом история не заканчивается. Во-первых, это не объясняет, почему так много людей с фантомами утверждают, будто могут произвольно шевелить своими «воображаемыми» конечностями. Каков источник этой иллюзии движения? Во-вторых, это ничего не говорит нам о том, почему такие пациенты иногда испытывают сильные боли в утраченной конечности – явление, называемое фантомными болями. В-третьих, как насчет людей, которые вообще родились без рук? Происходит ли в их мозге аналогичная реорганизация коры, или зона руки просто не развивается, потому что у них никогда не было рук? Возникают у таких людей фантомы или нет? Может ли человек родиться с фантомными конечностями?

Идея кажется нелепой, а то и откровенно дикой, но если я чему-то и научился за эти годы, так это тому, что неврология полна сюрпризов. Через несколько месяцев после публикации нашего первого доклада о фантомах я познакомился с Мирабель Кумар – 25-летней индийской аспиранткой, которую направил ко мне доктор Сатхьяджит Сен, знавший о моем интересе к фантомам. Мирабель родилась без рук. Все, что у нее было, – это два коротких обрубка, свисающих с плеч. Рентген показал, что в каждой культе содержится головка плечевой кости, а также намек на рудиментарные ногти. Локтевая и лучевая кости, равно как и кости кисти, отсутствовали напрочь.

Мирабель вошла в мой кабинет одним жарким летним днем – привлекательная, веселая молодая леди с розовыми щечками (оно и понятно: ей пришлось взбираться на третий этаж пешком). Впрочем, несмотря на всю ее очаровательность, она оказалась в высшей степени прямолинейной особой. «Не смейте меня жалеть!» было написано у нее на лбу большими буквами.

Как только Мирабель уселась, я начал задавать обычные вопросы: откуда она, где ходила в школу, чем интересуется и так далее. Она быстро потеряла терпение и фыркнула:

– Послушайте, что вы хотите знать? Вы хотите знать, есть ли у меня фантомные руки, так? Не морочьте мне голову.

Я сказал:

– Ну да, мы проводим эксперименты по фантомным конечностям. Нас интересует…

Она перебила:

– У меня никогда не было рук. У меня есть только это.

С помощью подбородка она ловко отстегнула протезы, бросила их на мой стол и подняла культи вверх.

– И все же я чувствую фантомные конечности с самого детства – столько, сколько себя помню.

Я был настроен скептически. Может, Мирабель просто выдавала желаемое за действительное? Возможно, в глубине души она мечтала быть как все – нормальной. Кажется, я начинал рассуждать как Фрейд. Но как я мог убедиться, что она не выдумывает?

Я спросил ее:

– Откуда вы знаете, что у вас есть фантомные конечности?

– Ну, когда я говорю с вами, они жестикулируют. Они указывают на предметы, как ваши руки.

Я насторожился.

– Кроме того, доктор, мои фантомы не такие длинные, как нормальные руки. Они примерно на 15–20 сантиметров короче.

– Откуда вы это знаете?

– Я убеждаюсь в этом каждый раз, когда надеваю протезы. Фантомы намного короче, чем следует, – сказала Мирабель, глядя мне прямо в глаза. – Искусственные пальцы должны надеваться на мои фантомные пальцы как перчатка, но моя рука примерно на 15 сантиметров короче. Меня это очень беспокоит, потому что это так неестественно! Однажды я даже попросила протезиста уменьшить длину искусственных рук, но он сказал, что тогда они будут выглядеть смешно. В итоге мы пришли к компромиссу. Он дал мне конечности, которые немного короче нормальной руки, но не настолько короткие, чтобы казаться странными. – Она указала на один из своих протезов, лежащих на столе. – Они чуточку короче нормальных рук, но большинство людей этого не замечают.

Значит, заключил я, фантомы Мирабель не имели отношения к стремлению соответствовать норме. Если она хотела быть похожей на других, зачем ей руки короче, чем у окружающих? Должно быть, яркие ощущения фантома рождались где-то внутри ее мозга.

– Когда я иду, доктор, – тем временем продолжала Мирабель, – мои фантомные руки не качаются, как обычные руки, как ваши руки. Они остаются неподвижными, вот так. – Культи беспомощно повисли с обеих сторон ее тела. – Но когда я говорю, мои фантомы жестикулируют. Вообще-то, они двигаются прямо сейчас.

На самом деле это не так загадочно, как кажется. Область мозга, которая отвечает за планомерное, скоординированное размахивание руками при ходьбе, не имеет ничего общего с областью, которая контролирует жестикуляцию. Возможно, нейронная сеть для размахивания руками не может долго существовать без непрерывной обратной связи от самих конечностей. Когда руки отсутствуют, она просто исчезает или не развивается. Нейронная сеть для жестикуляции, активируемая во время речи, напротив, может быть задана генами. (Соответствующая сеть, вероятно, предвосхищает устную речь.) Примечательно, что нейронная сеть, которая генерирует эти команды в мозге Мирабель, кажется, сохранилась без изменений, хотя никогда не получала зрительных или кинестетических откликов от «рук». Ее тело продолжает говорить ей: «Нет рук, нет рук», но она все равно чувствует, как ее фантомы жестикулируют.

Это говорит о том, что нейронная сеть для схемы тела определяется (по крайней мере, частично) генами и в целом не зависит от моторного и тактильного опыта. В некоторых более ранних медицинских источниках утверждается, что пациенты, лишенные конечностей от рождения, не испытывают фантомов. Однако случай Мирабель подразумевает, что каждый из нас уже рождается с внутренне запрограммированной схемой тела и конечностей – схемой, которая может сохраняться бесконечно долго, вопреки противоречивой информации, поступающей от органов чувств[27].

Помимо спонтанных жестов, Мирабель способна вызывать и произвольные движения в своих фантомах; то же наблюдается и у пациентов, которые теряют руки во взрослом возрасте. Большинство могут «протягивать» руку и «хватать» предметы, указывать, махать на прощание, пожимать руку окружающим, а также осуществлять другие сложные маневры. Хотя такие люди прекрасно осознают, что руки больше нет, подобные сенсорные переживания для них в высшей степени реальны.

Я не понимал, насколько убедительными могут быть ощущения движения, пока не познакомился с Джоном Макгратом, спортсменом-любителем с ампутацией руки. Он позвонил мне вскоре после того, как увидел сюжет о фантомных конечностях по телевизору. Джон потерял левую руку чуть ниже локтя три года назад. «Когда я играю в теннис, – сказал он со смехом, – мой фантом делает то, что должен делать. Он подбрасывает мяч, когда я подаю, или пытается уравновесить мое тело, когда я отбиваю. Он вечно хватает телефон и даже машет официанту в ресторанах».

У Джона была так называемая телескопическая фантомная кисть. Судя по всему, она крепилась прямо к культе, минуя кости предплечья. Однако, если предмет, например чашка, находился в 30–60 сантиметрах от культи, Джон запросто мог до него дотянуться. В этом случае фантом больше не был прикреплен к культе и вытягивался вперед, точно резиновый.

Ни с того ни с сего я подумал: а что будет, если попросить Джона взять чашку, но забрать ее прежде, чем он «коснется» ее фантомом? Этот фантом будет вытягиваться бесконечно, подобно руке мультяшного персонажа, или сохранит естественную длину? Как далеко я могу отодвинуть чашку, прежде чем Джон скажет, что не может до нее дотянуться? Может ли он схватить Луну? Или физические ограничения, применимые к реальной руке, применимы и к фантому?

Я поставил перед Джоном кофейную чашку и попросил взять ее. Как только он сообщил, что протянул руку, я резко дернул чашку к себе.

– Ай! – вскрикнул он. – Больше никогда так не делайте!

– Что случилось?

– Не делайте так, – повторил он. – Я только обхватил пальцами ручку, и вдруг вы потянули чашку к себе. Это больно!

Подождите минуточку. Я вырываю настоящую чашку из фантомных пальцев, и человек восклицает: «Ай!» Несмотря на всю иллюзорность пальцев, боль была реальной – хуже того, она была настолько сильной, что я не осмелился повторить эксперимент.

Мой опыт с Джоном заставил меня задуматься о роли зрения в поддержании фантомной конечности. Почему один «вид» выдергиваемой чашки вызывает боль? Однако прежде чем мы ответим на этот вопрос, давайте разберемся, почему человек вообще ощущает движение в фантомной конечности. Если вы закроете глаза и пошевелите рукой, вы, разумеется, почувствуете ее положение и движение благодаря суставным и мышечным рецепторам. Но ни у Джона, ни у Мирабель таких рецепторов не было. В самом деле – у них ведь нет руки. Тогда откуда берутся эти ощущения?

Как ни странно, я заметил, что многие пациенты – возможно, одна треть из них – не могут двигать своими фантомами. Они говорят: «Моя рука как будто залита цементом, доктор», или: «Она точно вмерзла в кусок льда». «Я пытаюсь двигать фантомом, но ничего не получается, – пожаловалась Ирен, одна из наших пациенток. – Он не подчиняется моему разуму, он не подчиняется моим командам». Используя свою неповрежденную руку, Ирен продемонстрировала мне, в каком именно положении застыла ее фантомная рука. Хотя это положение было весьма странным и неестественным, так продолжалось уже целый год. Она всегда боялась, что «ударит» ее об дверь и та станет болеть еще сильнее.

Как фантом – несуществующая конечность – может быть парализован? Это похоже на оксюморон.

Я просмотрел карты больных и обнаружил, что у многих пациентов имелась предшествующая патология нервов, идущих от спинного мозга. Несколько месяцев их руки неподвижно лежали в поддерживающей повязке или в гипсе, а затем были ампутированы просто потому, что мешали. Возможно, некоторым пациентам рекомендовали избавиться от парализованной руки или ноги в попытке устранить боль или скорректировать постуральные нарушения. Естественно, после операций такие больные часто испытывают яркую фантомную конечность, но, к их ужасу, фантом остается зафиксированным в том же положении, что и больная рука до ампутации.

Итак, налицо любопытный парадокс. У Мирабель никогда не было рук, и все же она может двигать своими фантомами. Ирен потеряла руку год назад, но не способна пошевелить и мизинцем. Что происходит?

Чтобы ответить на этот вопрос, взглянем повнимательнее на анатомию и физиологию моторных и сенсорных систем в человеческом мозге. Что произойдет, если вы или я закроем глаза и начнем жестикулировать? Разумеется, мы не только ощутим движение, но и в любой момент сможем сказать, в каком именно положении находятся наши руки. Два выдающихся английских невролога, лорд Рассел Брейн и Генри Хед (да, это их настоящие имена), предложили для этого яркого комплекса переживаний термин «схема тела». Схема тела[28] – внутреннее представление, модель тела в пространстве и времени. Чтобы создать и поддерживать эту схему, теменные доли объединяют информацию от многочисленных источников: мышц, суставов, глаз и двигательных центров.

Допустим, вы решаете пошевелить рукой. Первое звено в цепочке событий, которые в итоге приведут к фактическому движению, находится в лобных долях, а именно в вертикальной полоске ткани под названием моторная (или двигательная) кора. Эта полоска лежит непосредственно перед бороздой, которая отделяет лобную долю от теменной. Подобно сенсорному гомункулусу, который занимает область за этой бороздой, моторная кора содержит перевернутую «карту» всего тела, но отвечает за передачу сигналов в мышцы, а не за получение сигналов от кожи.

Эксперименты показывают, что первичная моторная кора в основном связана с простыми движениями, такими как шевеление пальцами или чмоканье губами. Зона, расположенная непосредственно перед ней, – так называемая дополнительная моторная область, – отвечает за более сложные навыки, например махание рукой на прощание и захват перил. Дополнительная моторная область служит своего рода церемониймейстером и передает точные инструкции о правильной последовательности движений в моторную кору. Нервные импульсы, которые управляют этими движениями, поступают из моторной коры в спинной мозг, а оттуда – в мышцы на противоположной стороне тела, позволяя вам махать рукой или красить губы помадой.

Каждый раз, когда дополнительная моторная область посылает «команду» в моторную кору, она отправляется в мышцы и они сокращаются[29]. Одновременно копии командного сигнала поступают в два других крупных «обрабатывающих» центра – мозжечок и теменные доли – и информируют их о намеченном действии.

Как только кора посылает командные сигналы в мышцы, активируется петля обратной связи. Получив команду двигаться, мышцы выполняют движение. В свою очередь сигналы от мышечных веретен и суставов направляются обратно в мозг, сообщая мозжечку и теменным долям, что «да, команда выполняется правильно». Эти две структуры помогают сравнить изначальное намерение с фактическим выполнением – другими словами, они подобны термостату в сервоконтуре – и соответствующим образом корректируют двигательные команды (тормозят их, если они слишком быстрые или наращивают скорость, если они подаются слишком медленно). Так намерения трансформируются в точные, скоординированные движения.

Теперь вернемся к нашим пациентам и постараемся понять, как все это связано с ощущениями фантома. Когда Джон решает пошевелить фантомной рукой, передняя часть его мозга посылает соответствующую команду: эта часть Джона «не знает», что руки нет, хотя весь Джон – Джон как личность, – несомненно, осознает сей факт. Команды отслеживаются теменной долей и ощущаются как движение. Но это фантомные движения, выполняемые фантомной рукой.

Итак, ощущения фантомной конечности, по-видимому, зависят от сигналов двоякого происхождения. Во-первых, мы знаем, что сенсорный вход от лица и верхней части руки активирует области мозга, которые соответствуют «руке». Во-вторых, каждый раз, когда моторный командный центр посылает сигналы в отсутствующую руку, информация о командах передается в теменную долю, содержащую схему тела. Конвергенция информации из этих двух источников приводит к динамичному образу фантомной руки, доступному в любой момент времени – образу, который по мере «движения» руки постоянно обновляется и корректируется.

В случае реальной руки имеется третий источник информации, а именно импульсы от суставов, связок и мышечных веретен. Фантомная рука, конечно, лишена этих тканей, а значит, и не посылает таких сигналов, однако данный факт, по-видимому, отнюдь не мешает мозгу думать, что конечность шевелится – по крайней мере, в течение первых нескольких месяцев или лет после ампутации.

Это возвращает нас к предыдущему вопросу: чем объясняется паралич фантомной конечности? Почему после ампутации она остается будто «скованной льдом»? Вероятно, когда настоящая конечность парализована и находится в поддерживающей повязке или гипсе, мозг продолжает посылать обычные команды – «подвигай этой рукой», «дерни той ногой». Теменная доля отслеживает их, однако надлежащей обратной связи не получает. Зрительная система говорит: «Нет, эта рука не движется». Команда отправляется снова: «Рука, двигайся». Зрительная обратная связь опять информирует мозг о том, что рука не двигается. В конце концов мозг понимает, что рука не двигается, и в нейронных сетях отпечатывается некая разновидность «усвоенного (выученного) паралича». Где точно это происходит, неизвестно: предполагается, что частично в моторных центрах и частично в теменных областях, отвечающих за схему тела. Каким бы ни было физиологическое объяснение, когда позже руку ампутируют, человек так и остается с измененной схемой тела – парализованным фантомом.

Если параличу можно научиться, значит, ему можно и разучиться. Во всяком случае, в теории. Что, если каждый раз, когда Ирен будет отправлять фантому команду «двигайся сейчас», она будет получать зрительный сигнал о том, что рука шевелится? Но как получить зрительную обратную связь, если самой руки нет? Как увидеть фантом глазами?

В первую очередь я подумал о виртуальной реальности. Возможно, мы могли бы создать зрительную иллюзию, что рука восстановлена и подчиняется командам мозга. Однако подобная технология, стоимостью более полумиллиона долларов, разом исчерпала бы весь мой исследовательский бюджет. К счастью, я придумал способ, как провести эксперимент с обычным зеркалом, купленным в обычном магазине.

Чтобы позволить таким пациентам, как Ирен, увидеть движение в их несуществующих руках, мы построили «ящик виртуальной реальности». Это картонная коробка без крышки, внутрь которой помещено вертикальное зеркало. В передней части коробки имеется два отверстия, в которые пациент вставляет «хорошую руку» (скажем, правую) и фантомную руку (левую). Поскольку зеркало находится в середине коробки, правая рука оказывается с правой стороны зеркала, а фантом – с левой. Затем пациента просят внимательно смотреть на отражение нормальной руки и вращать ею по кругу, пока отражение не наложится на ощущаемое положение фантома. В результате возникает иллюзия наблюдения двух рук, хотя на самом деле пациент видит только отражение неповрежденной руки. Если теперь мозг отправит обеим рукам команды произвести симметричные движения – как при дирижировании оркестром или хлопании в ладоши, – то пациент, конечно, «увидит», как фантомная рука тоже двигается. Мозг получит подтверждающую обратную связь, что фантомная рука подчинилась команде и двигается правильно. Поможет ли это восстановить произвольный контроль над парализованным фантомом?

Первым человеком, который исследовал этот новый мир, стал Филипп Мартинез. В 1984 году Филипп упал с мотоцикла, двигаясь по автостраде в Сан-Диего со скоростью семьдесят километров в час. Он пересек разделительную полосу и приземлился у подножия бетонного моста. Хотя мужчина чувствовал себя как в тумане, он сумел самостоятельно подняться на ноги и ощупать свое тело на предмет травм и ушибов. Шлем и кожаная куртка помешали случиться худшему. Больше всего пострадала левая рука, ближе к плечу. Как и у обезьян доктора Понса, у него была плечевая авульсия – в результате падения нервы, обслуживающие левую руку, оторвало от спинного мозга. Левая рука оказалась полностью парализована и беспомощно лежала в поддерживающей повязке целый год. Наконец врачи посоветовали ампутировать ее. Она никогда не восстановит свои функции, сказали они, и только мешает.

Десять лет спустя Филипп вошел в мой кабинет. Сейчас, в 35 лет, он получает пособие по инвалидности и пользуется репутацией неплохого бильярдиста. В шутку друзья называют его «одноруким бандитом».

Филипп знал о моих экспериментах с фантомными конечностями из сообщений в местной прессе. Он был в отчаянии:

– Доктор Рамачандран, я очень надеюсь, что хоть вы мне поможете! – Он взглянул на свою отсутствующую руку. – Я потерял ее десять лет назад, но с тех пор у меня жуткие боли в фантомном локте, запястье и пальцах.

Расспросив его, я обнаружил, что в течение десяти лет Филипп не мог двигать фантомной рукой, которая застыла в неудобном положении. Может, Филипп страдал усвоенным параличом? Если да, не поможет ли наш зеркальный ящик воскресить фантом визуально и восстановить подвижность?

Я попросил Филиппа поместить правую руку в ящик, справа от зеркала, и представить, что его левая рука (фантом) находится слева.

– Я хочу, чтобы вы двигали правой и левой рукой одновременно, – сказал я.

– О, я не могу этого сделать, – возразил Филипп. – Я могу шевелить правой рукой, но моя левая рука не двигается. Каждое утро, когда встаю, я пытаюсь пошевелить фантомом. Во-первых, он все время находится в этом смешном положении, а во-вторых, я чувствую, что движение может облегчить боль. Но, – он беспомощно взглянул вниз на свою невидимую руку, – мне никогда не удавалось ощутить и намека на движение.

– Хорошо, Филипп, все равно попробуйте.

Филипп повернулся и «вставил» свой безжизненный фантом в коробку. Затем он поместил правую руку с другой стороны зеркала и попытался пошевелить обеими руками. Увидев отражение в зеркале, он охнул, а затем воскликнул:

– Боже мой, боже мой, доктор! Невероятно! Уму непостижимо! – Он подпрыгивал на стуле, как ребенок. – Моя левая рука снова подключена! Я будто очутился в прошлом! Все воспоминания вернулись! Я могу шевелить рукой! Я чувствую, как шевелится локоть, запястье… Все снова движется!

После того, как он немного успокоился, я сказал:

– Хорошо, Филипп, а теперь закройте глаза.

– О, нет, – вздохнул он, явно разочарованный. – Фантом опять застыл. Моя правая рука двигается по-прежнему, а он нет.

– Откройте глаза.

– О, фантом снова шевелится!

Судя по всему, паралич был вызван временным торможением или блокировкой нейронных цепей, которые отвечали за движение фантома, и зрительная обратная связь помогла преодолеть этот блок. Но самое удивительное – телесные ощущения движения возникли мгновенно[30], хотя до этого отсутствовали целых десять лет!

Хотя реакция Филиппа была весьма обнадеживающей и на первый взгляд подтверждала мою гипотезу об усвоенном параличе, в тот вечер по дороге домой я подумал: «И что дальше? Парень снова двигает своей фантомной конечностью, но, если задуматься, это совершенно бесполезная способность – по большому счету, я занимаюсь теми самыми заумными и никому не нужными изысканиями, в которых часто обвиняют медиков-исследователей». Едва ли мне дадут медаль за, что я научил кого-то двигать фантомной конечностью.

Однако не исключено, что усвоенный паралич – более распространенное явление[31]. Например, он может возникнуть у человека, чьи конечности парализованы в результате инсульта. Чем объясняется паралич после инсульта? Когда кровеносный сосуд, снабжающий мозг, закупоривается, волокна, идущие от передней части мозга вниз, к спинному мозгу, перестают получать кислород; в результате происходит их повреждение и рука теряет подвижность. На ранних стадиях инсульта мозг набухает; при этом одни нервы отмирают, а другие просто оказываются «офлайн». В это время мозг получает зрительную обратную связь: «Не-а, рука не движется». Потом опухоль спадает, но воспоминания о параличе остаются. Я подумал: а можно ли использовать наш зеркальный ящик для борьбы хотя бы с тем компонентом паралича, который вызван научением? (Что касается паралича, вызванного фактической деструкцией волокон, тут зеркала бессильны).

Однако, прежде чем опробовать эту новую терапию на пациентах с инсультом, нам нужно было убедиться, что ее эффект – не просто временная иллюзия. (Напомним, что, когда Филип закрыл глаза, чувство движения в фантоме исчезло.)

Что если пациент будет заниматься с ящиком и получать обратную связь в течение, скажем, нескольких дней? Может, тогда мозг «забудет» о полученных повреждениях и способность к движению восстановится?

Я вернулся на следующий день и спросил Филиппа:

– Вы готовы взять это устройство домой и потренироваться?

– Конечно, – охотно согласился Филипп. – Я с удовольствием буду пользоваться им дома. Мне очень нравится снова двигать рукой.

Филипп взял ящик домой. Через неделю я позвонил ему.

– Как успехи?

– О, это забавно, доктор. Я использую его по десять минут каждый день. Я вставляю руку внутрь, двигаю ей по кругу и смотрю, какие ощущения это вызывает. Это здорово! Но когда я закрываю глаза, фантом по-прежнему не работает. И когда я не использую зеркало, он тоже не работает. Я знаю, вы хотите, чтобы мой фантом снова начал двигаться, но без зеркала ничего не получается.

Прошло еще три недели. А потом мне позвонил Филипп. Он был очень возбужден и взволнован.

– Доктор, – воскликнул он, – он исчез!

– Кто исчез? – Я было подумал, что он потерял зеркальный ящик.

– Мой фантом исчез.

– О чем вы говорите?

– Да о фантомной руке, конечно! Она была у меня десять лет, а теперь ее больше не существует! Все, что у меня осталось – это фантомные пальцы и ладонь, которые крепятся прямо к плечу!

Моя первая реакция была: о нет! кажется, я случайно изменил схему тела человека. Интересно, как это повлияет на его психическое состояние и самочувствие?

– Филипп, это вас беспокоит?

– Нет, нет, нет, нет, нет, – воскликнул он. – Напротив! Помните, я вам рассказывал о мучительной боли, которую я испытывал в локте? Боли, которая мучила меня несколько раз в неделю? Что ж, теперь у меня нет локтя и боль исчезла. Правда, у меня остались пальцы. Они свисают с плеча и болят, как раньше. – Он умолк, а потом добавил: – К сожалению, ваш зеркальный ящик больше не работает, потому что мои пальцы слишком высоко. Не могли бы вы чуточку изменить дизайн, чтобы я мог избавиться и от пальцев?

Филипп, казалось, думал, будто я волшебник.

Я не был уверен, что смогу помочь Филиппу с его просьбой, и все же я обрадовался: сами того не подозревая, мы провели первую в истории успешную «ампутацию» фантомной конечности! Очевидно, когда правая теменная доля Филиппа стала получать противоречивые сигналы (зрительная обратная связь говорила ему, что рука снова двигается, а мышцы – что никакой руки нет), его разум прибегнул к одной из разновидностей психологического отрицания. В результате мозгу ничего не оставалось, как разрешить этот сенсорный конфликт единственным доступным ему способом – он сказал: «К черту все это, нет у меня никакой руки!» В качестве приятного бонуса Филипп перестал испытывать боль в фантомном локте, ибо чувствовать бесплотную боль в несуществующем фантоме, скорее всего, просто невозможно. Непонятно, правда, почему не исчезли пальцы; вероятно, самое правдоподобное объяснение заключается в том, что их представительство в соматосенсорной коре гораздо обширнее (вспомните огромные губы на карте Пенфилда), а потому отрицать их труднее.

* * *

Движения и паралич фантомных конечностей достаточно сложно объяснить, но еще сложнее объяснить мучительную боль, которую многие пациенты испытывают в фантоме вскоре после ампутации. Филипп столкнул меня с данной проблемой лицом к лицу. Какое сочетание биологических факторов может вызывать боль в несуществующей конечности? Есть несколько возможностей.

Не исключено, что боль вызывает рубцовая ткань или невромы – небольшие кластеры или скопления нервных клеток в культе. Раздражение этих скоплений и поврежденных нервных окончаний может быть истолковано мозгом как боль в отсутствующей конечности. Однако, если неврому удалить хирургическим путем, фантомная боль иногда исчезает, но затем коварно возвращается вновь.

Отчасти боль может быть следствием изменения карты мозга. Помните, что реорганизация коры обычно носит модально-специфический характер: проще говоря, тактильные ощущения передаются по «тактильному» пути, чувство тепла – по «тепловому» и так далее. (Как мы уже видели, когда я поглаживал лицо Тома ватной палочкой, он чувствовал, как я прикасаюсь к его фантому. Когда я капал ледяной водой на его щеку, он чувствовал холод на своей фантомной руке, а когда я капал теплой водой, он чувствовал тепло и в фантоме, и на лице.) Вероятно, это означает, что переделка карты мозга происходит отнюдь не хаотично. Волокна, связанные с органами чувств, должны «знать», куда расти, иначе они никогда не достигнут цели. Благодаря этому у большинства людей, включая вас, меня и людей с ампутированными конечностями, не происходит «перекрещивания».

Но представьте, что произойдет, если во время такого процесса реорганизации возникнет небольшая ошибка – крошечный сбой в программе, – в результате чего информация от осязательных рецепторов станет поступать в болевые центры. Такой человек начнет испытывать сильную боль даже при легком прикосновении к области лица и плеча (а не невромы) – а все потому, что какие-то нервные волокна оказались в неправильном месте и делают неправильные вещи.

Аномальное изменение карты мозга может вызывать боль и по двум другим причинам. Когда мы испытываем боль, активируются специальные пути, позволяющие передавать ощущение, усиливать его или ослаблять. Такая «регулировка громкости» (иначе – «воротный контроль») позволяет нам эффективно модулировать наши реакции на боль в ответ на меняющиеся требования (вот почему работает акупунктура или почему женщины в некоторых культурах не мучаются во время родов). У пациентов с ампутированными конечностями, возможно, эти механизмы работают ненадлежащим образом, что приводит к усилению боли. Во-вторых, реорганизация коры (переделка карты мозга) в сущности представляет собой патологический (ненормальный) процесс, по крайней мере в тех случаях, когда она происходит в бо́льших масштабах, как после потери конечности. Не исключено, что при создании новых связей нейроны «ошибаются»; некорректные связи в таком случае порождают хаотичную активность. Высшие мозговые центры интерпретируют анормальный паттерн импульсов как спам, который воспринимается как боль. По правде говоря, на сегодняшний день мы не знаем, как именно мозг переводит паттерны нервной активности в сознательный опыт, будь то боль, удовольствие или цвет.

Наконец, некоторые пациенты жалуются, что боль, которую они ощущают в конечностях непосредственно перед ампутацией, сохраняется как своего рода воспоминание о боли. Например, солдаты, у которых в руках взорвалась граната, часто сообщают, что их фантомная рука застыла в фиксированном положении – она как будто готовится бросить гранату. Боль в руке мучительна – то же самое они почувствовали в момент, когда граната взорвалась. Очевидно, эти ощущения перманентно отпечатались в их мозге. Однажды в Лондоне я обследовал женщину, которая в детстве отморозила большой палец и несколько месяцев мучилась нестерпимыми болями. Позже в пальце развилась гангрена и его ампутировали. Теперь у нее есть фантомный большой палец; каждый раз, когда на улице становится холодно, она испытывает в нем боли, похожие на боли от обморожения. Другая женщина описала артритные боли в фантомных суставах. Она страдала артритом до ампутации руки, однако боль не только сохранилась, но и усиливалась в сырую и холодную погоду.

Один из профессоров, преподававших в медицинском институте, где я учился, однажды рассказал мне историю о другом враче, выдающемся кардиологе, павшем жертвой болезни Бюргера – заболевания, для которого характерно сужение артерий и интенсивная пульсирующая боль в мышцах голени.

Он перепробовал все возможные средства, но боль не отступала. Из чистого отчаяния врач решил ампутировать ногу. Он посоветовался со своим коллегой-хирургом и назначил операцию. «После того как вы ампутируете мою ногу, – сказал он, – не могли бы вы ее поместить в банку с формальдегидом и отдать мне?» Просьба, мягко говоря, эксцентричная, однако хирург согласился. Он ампутировал ногу, положил ее в банку с консервантом и отдал кардиологу. Тот поставил ее в своем кабинете и воскликнул: «Ха, наконец-то я могу посмотреть на эту ногу, посмеяться над ней и сказать: “Вот я и отделался от тебя!”»

Однако, как известно, хорошо смеется тот, кто смеется последним. В данном случае этим последним оказалась нога. Пульсирующие боли вернулись с удвоенной силой в фантомной конечности. Доктор в недоумении уставился на свою плавающую в формальдегиде ногу, а она молча смотрела на него, словно насмехаясь над всеми его попытками от нее избавиться.

Существует много подобных историй, и все они иллюстрируют поразительную специфичность болевых воспоминаний и их тенденцию всплывать на поверхность вскоре после ампутации. Если это так, вероятность возникновения фантомных болей можно снизить с помощью одного-единственного укола: достаточно ввести анестетик в ампутируемую руку непосредственно перед операцией. (Это было испробовано с некоторым успехом.)

* * *

Боль является одним из самых малоизученных чувственных переживаний. Она – источник великой фрустрации как для пациента, так и для врача и может принимать самые разные формы. Одна особенно загадочная жалоба, которую врачи часто слышат от больных, состоит в том, что время от времени фантомная рука сжимается в кулак, причем ногти впиваются в ладонь со всей яростью профессионального боксера, готового нанести сокрушительный удар.

Роберт Таунсенд, умный пятидесятипятилетний инженер, потерял левую руку на 15 сантиметров выше локтя из-за рака. Когда я увидел его через семь месяцев после ампутации, у него была яркая фантомная конечность, которая часто непроизвольно сжималась в кулак. «Мои фантомные ногти как будто впиваются в мою фантомную ладонь, – пожаловался Роберт. – Боль невыносимая». Даже при всем желании он не мог разжать невидимые пальцы, чтобы облегчить спазм.

Мы подумали: а не поможет ли Роберту наш зеркальный ящик? Как и Филипп, Роберт засунул в ящик руку, чтобы ее отражение наложилось на фантом, и, сжав настоящий кулак, попытался разжать обе руки одновременно. В первый раз он воскликнул, что фантомный кулак разжимается вместе с настоящим – и все благодаря зрительной обратной связи. Боль исчезла. В течение нескольких часов все шло хорошо, пока не возник новый спазм. Без зеркала фантом пульсировал от боли минут сорок, если не больше. Роберт отнес ящик домой и каждый раз, когда в фантоме возникал спазм, пробовал один и тот же трюк. Если он не использовал коробку, он не мог разжать кулак, несмотря на все усилия. Если он использовал зеркало, рука разжималась мгновенно.

Мы опробовали эту методику более чем на дюжине пациентов, и в половине случаев она сработала. Обычно пациенты брали зеркальную коробку домой: всякий раз, когда возникал спазм, они засовывали в нее здоровую руку, и спазм проходил. Но лекарство ли это? Трудно сказать. Боль, как известно, восприимчива к эффекту плацебо (силе внушения). Возможно, лабораторная обстановка или харизматичный эксперт по фантомным конечностям – все, что нужно для устранения боли, и зеркала тут ни при чем. Решив проверить эту возможность, мы дали одному пациенту безобидный аккумулятор, который генерировал электрический ток. При возникновении спазмов наш испытуемый должен был крутить регулятор до появления покалываний в левой руке (настоящей). Мы сказали ему, что это поможет ему восстановить произвольные движения в фантоме и избавит от спазмов. Кроме того, мы заверили его, что прибор уже помог многим больным с аналогичной проблемой.

Он сказал:

– Правда? Ух ты, как только приду домой, сразу попробую.

Через два дня наш пациент вернулся, явно раздраженный.

– Бесполезно, – воскликнул он. – Я пробовал пять раз, но этот ваш «чрезкожный электрический стимулятор» не работает. Я включил его на полную мощность, хотя вы просили этого не делать.

Я дал ему зеркало, и он смог мгновенно разжать фантомную руку. Спазмы были устранены, а вместе с ними и ощущение ногтей, впивающихся в ладонь. Если задуматься, уму непостижимо. Вот человек без руки и ногтей. Как могут несуществующие ногти, впивающиеся в несуществующую ладонь, вызывать сильную боль? А главное, почему фантомный спазм устраняет обыкновенное зеркало?

Давайте посмотрим, что происходит, когда премоторная и моторная кора отправляют команду сжать кулак. Как только ваши пальцы сгибаются, через спинной мозг начинают поступать сигналы от мышц и суставов: «Хватит, достаточно. Еще чуть-чуть, и будет больно». Эта проприоцептивная обратная связь активирует тормоза автоматически, с удивительной скоростью и точностью.

Однако если конечность отсутствует, такая амортизирующая связь невозможна. Как следствие, мозг продолжает слать сообщения «сжимай, сжимай». В результате моторный выход усиливается еще больше (ничего подобного вы и я никогда не испытывали). Перегрузка или «ощущение усилий» сами по себе могут переживаться как боль. Зеркало работает, потому что обеспечивает зрительную обратную связь, требующую разжать кисть, и спазм проходит.

Но почему ощущение впивающихся ногтей? Только представьте, сколько раз вы на самом деле сжимали кулак и чувствовали, как ваши ногти впиваются в ладонь. Эти случаи, должно быть, создали в вашем мозге так называемую хеббовскую связь между моторной командой сжать кулак и безошибочным ощущением «впивающихся ногтей», так что вы легко можете вызвать этот образ в своем уме. Но даже если вы можете довольно живо представить, как ногти впиваются в ладонь, на самом деле вы не испытываете никаких ощущений и не говорите: «Ой, это больно». Почему нет? Причина, я полагаю, кроется в том, что у вас настоящая ладонь, а кожа на ладони говорит, что боли нет. Вы можете представить ее, но вы ее не чувствуете, ибо у вас реальная рука, отправляющая реальную обратную связь, а в столкновении между реальностью и иллюзией реальность обычно выигрывает.

Однако у таких людей, как Роберт, нет ладони. В мозг не поступает никаких аннулирующих сигналов, которые могли бы подавить сохраненные воспоминания о боли. Когда Роберт воображает, что его ногти впиваются в руку, он не получает противоречивых сигналов с поверхности кожи, говорящих: «Роберт, тупица, нет здесь никакой боли». В самом деле, если сами двигательные команды связаны с ощущением впивающихся ногтей, вполне возможно, что усиление этих команд приводит к соответствующему усилению сопутствующих болевых сигналов. По всей вероятности, именно поэтому боль настолько сильная.

Какой же вывод можно сделать из подобных рассуждений? Даже мимолетные сенсорные ассоциации, например ассоциации между сжиманием кулака и впиванием ногтей в ладонь, представляют собой перманентные следы в мозге, которые обнаруживаются только при определенных обстоятельствах – в данном случае переживаются как боль в фантомной конечности. Более того, предполагается, что боль – это мнение о состоянии здоровья организма, а не просто рефлексивный ответ на травму. Не существует прямой горячей линии от болевых рецепторов к «центрам боли» в мозге. Зато различные мозговые центры (особенно те, которые связаны со зрением и осязанием) постоянно взаимодействуют между собой; в результате один вид разжатого кулака, передаваясь по каналам обратной связи, может заставить человека почувствовать, как кулак разжимается, и устранить иллюзорную боль в несуществующей руке.

Если боль – иллюзия, возникает вопрос: насколько сильное влияние оказывает зрение на наши субъективные переживания? Чтобы это выяснить, я провел весьма дьявольский эксперимент на двух моих пациентках. Едва Мэри вошла в лабораторию, я попросил ее поместить фантомную правую руку в зеркальный ящик. Затем я попросил ее надеть серую перчатку на левую руку и вставить ее в ящик с другой стороны. Убедившись, что ей удобно, я поручил одному из аспирантов спрятаться под занавешенным столом и засунуть в коробку левую руку (тоже в перчатке). Ящик был устроен таким образом, что, когда Мэри смотрела внутрь, она видела не свою левую руку, а левую руку аспиранта (которая в перчатке выглядела точь-в-точь, как и ее собственная), а также ее отражение в зеркале. Когда аспирант сжимал кулак или касался указательным пальцем подушечки большого пальца, Мэри чувствовала, что ее фантом движется. Как и в случае с нашими предыдущими пациентами, зрительной информации было достаточно, чтобы обмануть мозг и заставить его ощутить движение в фантомной конечности.

Но что произойдет, если Мэри увидит, как ее пальцы принимают анатомически невозможные положения? Мэри снова поместила свою фантомную руку в коробку – ладонью вниз. Однако на сей раз аспирант вставил в ящик не левую, а правую руку – ладонью вверх. Так как рука была в перчатке, она выглядела точно так же, как правая рука, лежащая ладонью вниз. Затем аспирант согнул указательный палец и коснулся ладони. Мэри, которая смотрела в ящик, показалось, что ее фантомный указательный палец сгибается в обратную сторону и пытается коснуться запястья – но так не бывает![32]

Когда Мэри увидела, что ее палец неестественным образом выворачивается назад, она пробормотала: «По идее, такое должно вызывать какие-то особенные ощущения, доктор, но это не так. Никаких особенных ощущений, или боли, или чего-то подобного».

Другая испытуемая, Карен, вздрогнула и сказала, что вывернутый фантомный палец болит: «Как будто кто-то схватил меня и потянул за палец. Я почувствовала острую боль».

Эти эксперименты крайне важны, ибо решительно противоречат теории о том, что мозг состоит из нескольких автономных модулей, действующих наподобие ведерной бригады. Популяризованное исследователями искусственного интеллекта мнение, будто мозг ведет себя как компьютер, в котором каждый модуль выполняет свою собственную задачу и отправляет свой выход в следующий модуль, широко распространено. С этой точки зрения сенсорная обработка предполагает односторонний каскад информации от сенсорных рецепторов на коже и других органов чувств в высшие центры головного мозга.

Однако мои эксперименты подсказывают мне, что мозг работает иначе. Его связи необычайно лабильные и динамичные. Восприятие возникает как результат обмена сигналами между различными уровнями сенсорной иерархии, даже между разными сенсорными модальностями. Тот факт, что зрительный вход может устранить спазм несуществующей руки, а затем стереть ассоциированное с ним воспоминание о боли, наглядно иллюстрирует, насколько обширными и сложными могут быть такие взаимодействия.

* * *

Изучение пациентов с фантомными конечностями позволило мне не только заглянуть во внутреннюю работу мозга, но и разгадать многие загадки, выходящие далеко за рамки простых вопросов, с которых я начал четыре года назад, когда Том впервые вошел в мой кабинет. Мы стали свидетелями (прямо и косвенно), как появляются новые связи во взрослом мозге, как обрабатываются сигналы от разных органов чувств, как активность сенсорных карт связана с сенсорным опытом и, в целом, как мозг обновляет свою модель реальности в ответ на новую сенсорную информацию.

Наши исследования позволяют по-новому взглянуть на так называемую дискуссию о роли воспитания и природных факторов (социогенетизм против биогенетизма) и задать важный вопрос: фантомные конечности возникают главным образом под влиянием негенетических факторов, таких как реорганизация коры или неврома культи, или представляют собой призрачную персистенцию врожденной, генетически определенной схемы тела? Ответ, судя по всему, заключается в том, что фантом возникает в результате и того, и другого. В качестве иллюстрации я приведу пять примеров.

В случае ампутации ниже локтевого сустава хирурги иногда расщепляют культю в клешнеподобный придаток (в качестве альтернативы стандартному металлическому крюку). После операции такие люди могут хватать предметы, поворачивать их и иначе манипулировать материальным миром. Что примечательно, их фантомная рука (в нескольких сантиметрах от настоящей плоти) тоже расщеплена на две части – с одним или несколькими фантомными пальцами на каждой половине. Я знаю случай, когда пациент решился на ампутацию «клешни», однако в итоге остался с перманентно расщепленным фантомом (чем не доказательство, что скальпель хирурга способен рассечь даже призрачную плоть?) После первоначальной операции, в ходе которой культя была расщеплена, мозг этого пациента, должно быть, скорректировал схему тела, включив в него щипцы, – иначе с какой стати у него вдруг появилась фантомная клешня?

Две другие истории не только забавны, но и весьма информативны. Первая девочка, которая родилась без предплечий, часто использовала фантомные пальцы для счета и решения арифметических задач. Вторая родилась с правой ногой на 5 сантиметров короче левой; в возрасте шести лет она перенесла ампутацию ниже колена и обрела сразу четыре ноги! В дополнение к одной хорошей ноге и ожидаемому фантому у нее появились две внештатные фантомные ноги – одна заканчивалась на уровне ампутации, а вторая, в комплекте с голенью, тянулась до самого пола[33]. Хотя исследователи привели этот пример, дабы проиллюстрировать роль генетических факторов в определении схемы тела, с равным успехом его можно использовать, чтобы подчеркнуть негенетические влияния, ибо с какой стати вашим генам задавать три отдельных образа одной ноги?

Четвертый пример, иллюстрирующий сложную взаимосвязь между генами и окружающей средой, помогает объяснить, почему у столь многих пациентов фантомы совершают как произвольные, так и непроизвольные движения, хотя в большинстве случаев эти ощущения со временем исчезают. Первоначально ощущения движения возникают потому, что мозг продолжает посылать в ампутированную конечность моторные команды (и отслеживает их). Но рано или поздно отсутствие зрительного подтверждения (эй, руки-то нет) заставляет мозг игнорировать эти сигналы, и движение больше не ощущается. Однако если это так, то как мы можем объяснить стойкие ощущения движения у людей, подобных Мирабель, которая родилась без рук? Я могу лишь догадываться, что поскольку у обычного взрослого за плечами целая жизнь зрительной и кинестетической обратной связи, мозг ожидает ее даже после ампутации. Спустя некоторое время он окончательно «разочаровывается», что и приводит к утрате произвольных движений или самого фантома. Однако сенсорные области мозга Мирабель никогда не получали такой обратной связи. Следовательно, никакой усвоенной зависимости от сенсорного подтверждения нет. Вероятно, именно поэтому ощущения движений сохранялись у нее в течение двадцати пяти лет.

Последний пример исходит из Индии, которую я посещаю каждый год. Страшная болезнь – проказа – все еще довольно распространена в моей родной стране и часто приводит к потере конечностей. В лепрозории в Веллоре мне сказали, что пациенты, которые теряют руки, не испытывают фантомов; я лично обследовал несколько таких людей и проверил эти утверждения. Стандартное объяснение состоит в том, что пациент постепенно «научается» ассимилировать культю в свою схему тела с помощью зрительной обратной связи. Но если данное утверждение верно, то как объяснить устойчивое присутствие фантомов у пациентов с ампутацией? Возможно, ключевую роль здесь играет постепенная потеря конечности или одновременное наличие прогрессирующего нервного повреждения, вызванного возбудителем проказы. В результате мозг успевает скорректировать схему тела так, чтобы она максимально соответствовала реальности. Впрочем, самое странное в другом: когда в культе начинается гангрена и больную ткань ампутируют, фантом все-таки появляется. Но это не фантом старой культи; это фантом всей руки! Можно подумать, в мозге имеется две репрезентации схемы тела – первоначальная (заложенная генетически) и текущая, которая может инкорпорировать последующие изменения. По какой-то странной причине ампутация нарушает равновесие и воскрешает исходную схему тела, которая всегда конкурировала за внимание[34].

Я упоминаю эти диковинные примеры с одной целью: показать, что фантомные конечности возникают из сложного взаимодействия как генетических, так и эмпирических переменных, относительные вклады которых можно оценить только путем систематических эмпирических исследований. Как и в большинстве дебатов о роли природы и воспитания, спрашивать, какая переменная важнее, бессмысленно (путь даже в литературе, посвященной IQ, утверждается прямо противоположное). С равным успехом можно спросить, обусловлена ли влажность воды главным образом молекулами водорода или молекулами кислорода, которые составляют Н2О! К счастью, проведя правильные эксперименты, вы можете изучить эти факторы по отдельности, исследовать механизмы их взаимодействия и в конечном итоге выработать новые методы лечения фантомной боли. Хотя сама возможность использовать зрительную иллюзию для устранения боли на первый взгляд кажется немыслимой, не забывайте: боль – это иллюзия, существующая только в вашем мозгу, как и любой другой сенсорный опыт. А использование одной иллюзии для устранения другой, в конце концов, не такая уж вопиющая идея, правда?

* * *

Эксперименты, которые я описал до сих пор, помогли нам понять, что происходит в мозгу пациентов с фантомами, и подсказали новые способы, как облегчить их боль. Но это не все. Ключевой вывод гласит: ваше тело – фантом, который мозг временно создал исключительно для удобства. Я знаю, это звучит в высшей степени непривычно, поэтому ниже я продемонстрирую пластичность вашей схемы тела и научу, как в корне изменить ее всего за несколько секунд. Два опыта вы можете проделать на себе прямо сейчас, а для третьего потребуется кое-какой особый реквизит.

Чтобы испытать первую иллюзию, вам понадобятся два помощника. (Назовем их Джули и Мина.) Сядьте на стул, завяжите себе глаза и попросите Джули сесть перед вами. Затем попросите Мину встать справа от вас и дайте ей следующие инструкции: «Возьми мою правую руку и прижми мой указательный палец к носу Джули. Ритмично поглаживай моим указательным пальцем ее нос. Одновременно левой рукой поглаживай мой нос».

Через тридцать или сорок секунд, если вам повезет, у вас возникнет жуткое ощущение, что ваш нос растянулся чуть ли не на метр. Чем случайнее и непредсказуемее последовательность поглаживаний, тем ярче иллюзия. Но почему это происходит? Ваш мозг «замечает», что ощущения на указательном пальце синхронизированы с ощущениями на носу, и думает: «Ощущения на моем носу идентичны ощущениям на моем правом указательном пальце, почему две последовательности идентичны? Вероятность того, что это совпадение, равна нулю, а значит, наиболее вероятным объяснением является то, что мой палец похлопывает мой нос. Но я знаю, что моя рука находится на расстоянии 60 сантиметров от моего лица. Из этого следует, что мой нос должен быть длиной 60 сантиметров»[35].

Я пробовал данный эксперимент на двадцати испытуемых, и он работает примерно с половиной из них (надеюсь, он сработает и с вами). Однако самое удивительное, на мой взгляд, заключается в том, что он работает вообще – что ваши представления о собственном носе и вашу схему тела, которую вы строили на протяжении всей жизни, могут свести на нет всего несколько секунд правильной сенсорной стимуляции. Этот простой опыт не только показывает, насколько пластична схема тела, но и иллюстрирует самый важный принцип, лежащий в основе всего восприятия, – извлечение статистических корреляций из окружающего мира для создания временно приемлемой модели.

Вторая иллюзия требует одного помощника и вызывает еще более невероятные ощущения[36]. Предварительно вам нужно сходить в магазин и купить резиновую руку. Затем соорудите квадратную картонную «перегородку» со стороной 50 сантиметров и поставьте ее на стол перед собой. Правую руку спрячьте за картонку, а искусственную руку положите перед ней. Попросите вашего друга синхронно поглаживать одинаковые места на вашей руке и игрушечной. Внимательно смотрите на игрушечную руку. Через несколько секунд вы почувствуете, что она стала частью вашего тела! Опыт жуткий, ибо вы прекрасно знаете, что смотрите на резиновую руку, однако это не мешает вашему мозгу приписывать ощущения именно ей. Как и предыдущая, данная иллюзия – наглядное доказательство того, насколько эфемерна схема тела и как легко ею можно манипулировать.

Проецирование ощущений на резиновую руку само по себе достаточно удивительно, но мой аспирант Рик Стоддард и я обнаружили нечто еще более потрясающее: оказывается, вы можете почувствовать, как кто-то прикасается даже к столам и стульям, которые не имеют никакого физического сходства с частями человеческого тела. Сядьте за письменный стол и спрячьте свою левую руку под столом. Попросите вашего друга одновременно похлопывать и поглаживать правой рукой поверхность стола (которую вы видите), а левой – поглаживать и похлопывать вашу левую руку (которая скрыта от глаз). Совершенно необходимо, чтобы вы не видели движений его левой руки (при необходимости используйте картонную перегородку или занавес). Через минуту или около того вы начнете «чувствовать» поверхность стола, хотя ваш сознательный ум прекрасно знает, что это абсурд. Опять же, явная статистическая невероятность совпадения двух цепочек похлопываний и поглаживаний – одну из них вы видите на столе, а другую ощущаете на руке – приводит мозг к выводу, что стол теперь является частью вашего тела. Иллюзия настолько убедительна, что несколько раз, когда я слишком долго вел пальцем по столу, Рик восклицал, что его рука «удлинилась» или «растянулась» до абсурдных пропорций.

Обе иллюзии не просто забавные трюки, которые весело опробовать на друзьях или родственниках. Идея, что вы можете спроецировать свои ощущения на внешние объекты, весьма оригинальна и напоминает мне о таких явлениях, как внетелесные переживания, или вуду («ощущение» боли, когда кто-то колет куклу). Но как мы можем быть уверены, что студент-доброволец не прибегает к метафоре, когда говорит: «Я чувствую свой нос там» или «стол ощущается как моя собственная рука»? В конце концов, у меня часто возникает «ощущение», что мой автомобиль является частью моей расширенной схемы тела – достаточно небольшой вмятины, чтобы я пришел в ярость. Но осмелюсь ли я утверждать, что машина стала частью моего тела?

Ответить на эти вопросы не так-то просто, но, чтобы выяснить, действительно ли студенты идентифицируют себя с поверхностью стола, мы разработали простой эксперимент, в основу которого была положена так называемая кожно-гальваническая реакция (КГР). Если я ударю вас молотком или занесу над вашей ступней тяжелый камень, зрительные области вашего мозга отправят соответствующее сообщение в лимбическую систему (эмоциональный центр), чтобы подготовить ваше тело к принятию экстренных мер (в данном случае – бежать от меня подальше). Ваше сердцебиение убыстряется, и вы начинаете потеть, чтобы рассеять излишек тепла. Эту реакцию тревоги можно отследить, измеряя вызванные потоотделением колебания в сопротивлении кожи – КГР. Если вы посмотрите на свинью, газету или карандаш, то датчики не зафиксируют никаких изменений, но если вы посмотрите на что-то вызывающее – фотографии Мэпплторпа, разворот в журнале «Playboy» или тяжелый камень, зависший над вашей ногой, – эти изменения будут огромны.

Короче говоря, я подключал студентов-добровольцев к устройству регистрации КГР и просил их смотреть на стол. В течение нескольких секунд я одновременно гладил скрытую руку и поверхность стола, пока студент не начинал ощущать стол как продолжение собственной руки. Затем на глазах у испытуемого я стукал по столешнице молотком. В КГР мгновенно происходили резкие изменения, как будто я ударял по настоящим пальцам. (В ходе контрольного эксперимента, когда я поглаживал стол и руку не синхронно, никаких колебаний в КГР не наблюдалось.) Казалось, стол каким-то образом соединился с лимбической системой студента и был ассимилирован в его схему тела, причем настолько, что угроза столу стала восприниматься как угроза собственному телу. Если этот аргумент верен, то, возможно, вопрос: «Не отождествляете ли вы себя с вашим автомобилем?» – не такой уж глупый. Просто стукните по капоту кулаком и посмотрите, изменится ли ваша КГР. В самом деле эта технология может дать нам кое-какие подсказки относительно таких неуловимых психологических явлений, как эмпатия и любовь, которые вы испытываете к своему ребенку или супругу. Если вы искренне кого-то любите, может, вы в самом деле стали частью этого человека? Не исключено, что переплелись не только ваши души – но и ваши тела.

А теперь задумайтесь, что все это значит. В течение всей своей жизни вы полагали, что ваше «Я» привязано к одному единственному организму, который остается относительно стабильным и постоянным, по крайней мере, до момента физической смерти. Фактически «лояльность» вашего «Я» к вашему телу – аксиома, которая не подлежит сомнению. И тем не менее наши эксперименты свидетельствуют о прямо противоположном – что ваша схема тела, несмотря на всю видимость долговечности, представляет собой транзиторный внутренний конструкт, который поддается кардинальному изменению с помощью нескольких простых трюков. По большому счету, это всего лишь временная оболочка, которую вы создали, чтобы передать свои гены потомству.

Глава 4

Зомби в мозге

Его всегда привлекали только такие дела, в которых есть что-нибудь необычайное, а порою даже фантастическое.

Д-р Джеймс Уотсон

Дэвид Милнер, нейропсихолог из Сент-Эндрюсского университета в Файфе, Шотландия, так торопился добраться до больницы, чтобы обследовать свою новую пациентку, что чуть не забыл взять с собой заметки с описанием ее состояния. Вернувшись домой, он схватил папку с историей болезни Дайен Флетчер и снова выскочил под проливной дождь. История Дайен была простой, но трагической. Недавно она переехала в Северную Италию, где работала коммерческим переводчиком. Вместе с мужем они сняли прекрасную квартиру недалеко от средневекового центра города, не менее роскошную, чем их постоянный дом в Канаде, – со свежевыкрашенными стенами, новой кухонной техникой и отремонтированной ванной комнатой. Увы, их счастье длилось недолго. Однажды утром, когда Дайен пошла в душ, у нее не возникло и тени подозрений, что бойлер смонтирован неправильно. Когда пропан вспыхнул и две конфорки накалились докрасна, нагревая воду, в маленькой ванной стал скапливаться угарный газ. Не домыв волосы, Дайен потеряла сознание и рухнула на кафельный пол. Ее лицо стало ярко-розовым от необратимого связывания монооксида углерода с гемоглобином в крови. Она пролежала на полу минут двадцать, пока в ванную не зашел ее муж. Если бы не он, Дайен бы умерла в течение часа. Хотя она выжила и быстро пошла на поправку, близкие вскоре поняли, что часть ее исчезла навсегда, вместе с атрофированной тканью головного мозга.

Когда Дайен вышла из комы, оказалось, что она ослепла. Через пару дней она могла распознавать цвета и текстуры, но не формы предметов и лица – включая лицо мужа или собственное отражение в карманном зеркальце. В то же время она не испытывала сложностей с распознаванием людей по голосам и с легкостью могла назвать предмет, который клали ей в руки.

Доктор Милнер, питавший давний интерес к проблемам со зрением после инсультов и других повреждений головного мозга, охотно согласился осмотреть больную. Ему сказали, что Дайен приехала в Шотландию, где живут ее родители, в надежде найти врача, который мог бы ей помочь. Едва доктор Милнер приступил к своим обычным тестам, стало очевидно, что Дайен была слепа во всех традиционных смыслах этого слова. Она не могла прочесть самые большие буквы на оптометрической таблице и даже определить, сколько пальцев – два или три – он ей показывал.

В какой-то момент доктор Милнер взял карандаш.

– Что это? – спросил он.

Дайен, как обычно, немного подумала, а потом сделала нечто неожиданное.

– Позвольте мне взглянуть, – сказала она и, протянув руку, выдернула карандаш из его пальцев.

Доктор Милнер был ошеломлен – не столько ее способностью идентифицировать предмет на ощупь, сколько ловкостью, с которой она его схватила. Когда Дайен потянулась за карандашом, ее пальцы устремились в нужном направлении, проворно схватили его и положили на колени. Вы бы никогда не подумали, что эта женщина слепая. Казалось, кто-то другой – бессознательный зомби внутри – руководил ее действиями. (Когда я говорю «зомби», я имею в виду совершенно несознательное существо, которое тем не менее никогда не спит. Оно всегда настороже и способно выполнять сложные движения, подобно жутким созданиям в культовом фильме «Ночь живых мертвецов».)

Заинтригованный, доктор Милнер решил провести ряд экспериментов.

Он показал Дайен прямую линию и спросил:

– Эта линия вертикальная, горизонтальная или наклонная?

– Я не знаю, – ответила она.

Тогда он показал ей вертикальную щель (на самом деле это был почтовый ящик с прорезью для писем) и попросил описать ее ориентацию. Дайен снова сказала:

– Я не знаю.

Доктор вручил ей конверт и велел просунуть его в щель.

– О, я не могу этого сделать, – покачала головой женщина.

– И все-таки попробуйте! Притворитесь, что вы отправляете письмо.

Дайен колебалась.

– Ну же, попробуйте, – настаивал доктор Милнер.

Дайен взяла письмо и поднесла его к щели, повернув руку таким образом, чтобы ориентация письма совпала с ориентацией прорези. Еще одно уверенное движение – и Дайен просунула письмо в щель. А ведь она даже не могла сказать, вертикальная она, горизонтальная или наклонная! Дайен выполнила инструкцию без какого-либо сознательного понимания, как будто тот самый зомби снова взял дело в свои руки и без труда отправил письмо за нее[37].

Действия Дайен вызывают изумление, потому что обычно мы думаем о зрении как об одиночном процессе. Когда абсолютно слепой человек протягивает руку, берет письмо, поворачивает его и просовывает в отверстие, которое он не «видит», это кажется нам проявлением почти паранормальных способностей. Но все совсем не так.

Чтобы понять, что переживает Дайен, мы должны отказаться от всех общепринятых представлений о том, что такое зрение. Прочитав следующие несколько страниц, вы обнаружите, что восприятие гораздо сложнее, чем кажется на первый взгляд.

Как и большинство людей, вы, вероятно, принимаете зрение как нечто само собой разумеющееся. Вы просыпаетесь утром, открываете глаза и – вуаля! – оно здесь, в полном вашем распоряжении. Мы видим без всяких усилий, автоматически, а потому не понимаем, что зрение – невероятно сложный и вместе с тем в высшей степени загадочный процесс. Подумайте о том, что происходит каждый раз, когда вы куда-нибудь смотрите. Как отметил мой коллега Ричард Грегори, все, что у вас есть, – два крошечных перевернутых двумерных изображения внутри ваших глазных яблок, однако воспринимаете вы единый панорамный трехмерный мир. Как же происходит эта чудесная трансформация?[38]

Многие люди ошибочно полагают, будто зрение – сканирование некой внутренней картинки. Например, недавно я был на вечеринке, и один молодой человек спросил меня, чем я зарабатываю на жизнь. Когда я сказал ему, что интересуюсь тем, как люди видят вещи – и какую роль играет в восприятии наш мозг, – он нахмурился.

– А что там изучать?

– Ну, – сказал я, – что, по-вашему, происходит в мозге, когда вы смотрите на предмет?

Он посмотрел на бокал шампанского, который держал в руке.

– Э-э-э… в моем глазном яблоке находится перевернутое изображение этого бокала. Игра света и тени активирует фоторецепторы на моей сетчатке. Потом этот узор, пиксель за пикселем, передается по специальному кабелю – зрительному нерву – и отображается на экране в моем мозгу. Разве это не так, как я вижу бокал шампанского? Ах да, забыл: мозгу еще нужно перевернуть изображение обратно.

Хотя его знания о фоторецепторах и глазной оптике были впечатляющими, объяснение – что где-то внутри мозга находится некий экран, на котором отображаются бокалы, – представляет собой серьезную логическую ошибку. Допустим, бокал шампанского действительно отображается на неком внутреннем экране. Тогда в мозге должен жить маленький человечек, который этот образ увидит. Впрочем, это тоже не решение проблемы, если, конечно, в голове этого маленького человечка не живет человечек еще меньше, который видит образы на внутреннем экране первого маленького человечка, и так далее, до бесконечности. В итоге вы получите бесконечный регресс глаз, образов и маленьких человечков, но так и не решите проблему восприятия.

Посему первый шаг в понимании восприятия – избавиться от идеи образов в мозге и начать думать о символических описаниях предметов и событий во внешнем мире. Хорошим примером символического описания является письменный абзац, подобный абзацам на этой странице. Если вашему другу из Китая вдруг захочется узнать, как выглядит ваша квартира, вам вовсе не нужно телепортировать в Китай весь дом. Достаточно написать письмо с описанием нескольких комнат. Разумеется, чернильные закорючки – слова и абзацы – не имеют никакого физического сходства с вашей спальней. Письмо – ее символическое описание.

Что же подразумевается под символическим описанием в мозге? Нет, не чернильные закорючки, а язык нервных импульсов. Человеческий мозг содержит многочисленные области для обработки изображений, каждая из которых состоит из сложной сети нейронов, специализирующихся на извлечении определенных типов информации. Любой объект вызывает уникальный паттерн активности целого подмножества таких областей, который и «информирует» высшие центры мозга о том, на что именно вы смотрите – на карандаш, книгу или лицо. Эти паттерны активности символизируют (или репрезентируют) видимые объекты почти так же, как чернильные закорючки на бумаге символизируют (или репрезентируют) вашу спальню. В этом смысле ученый, изучающий зрение, подобен криптографу, который пытается взломать сложный шифр: его главная задача – расшифровать код, используемый мозгом для создания таких символических описаний.

Рис. 4.1

Куб Неккера. Обратите внимание, что мозг может интерпретировать этот рисунок двумя способами: куб либо ориентирован вверх и влево, либо вниз и вправо. Восприятие меняется, хотя изображение на сетчатке остается постоянным.

Таким образом, восприятие – нечто большее, нежели простое воспроизведение изображения в вашем мозге. Если бы зрение было точной копией реальности (как фотография), то при постоянстве изображения на сетчатке восприятие должно оставаться неизменным. Но это не так. Ваше восприятие может радикально измениться, даже если изображение на сетчатке останется прежним. Яркий пример тому был обнаружен в 1832 году швейцарским кристаллографом Л. А. Неккером. Однажды он рассматривал в микроскоп кубовидный кристалл и тот внезапно перевернулся. Каждый раз, когда он смотрел, кристалл, казалось, менял свою ориентацию – но это физически невозможно! Подумав, Неккер решил, что, должно быть, переворачивается не сам кристалл, а что-то внутри его собственной головы. Чтобы проверить свою догадку, он нарисовал кристалл карандашом, и – о чудо! – нарисованный кристалл тоже переворачивался (рис. 4.1). Вы можете увидеть его ориентированным вверх или вниз, в зависимости от того, как ваш мозг интерпретирует изображение, хотя на сетчатке оно остается постоянным, то есть не меняется вообще. Таким образом, каждый акт восприятия, даже такой простой, как смотрение на нарисованный куб, включает некий акт суждения, выполняемый мозгом.

При вынесении этих суждений мозг исходит из того, что мир, в котором мы живем, не хаотичен и не аморфен; он обладает устойчивыми физическими свойствами. В ходе эволюции – и частично в детстве как результат обучения – эти устойчивые свойства инкорпорируются в зрительные области как определенные «допущения» или скрытые знания о мире, которые впоследствии можно использовать для устранения двусмысленностей в восприятии. Например, когда некоторое количество точек перемещаются одновременно – как пятна на леопарде, – они, скорее всего, принадлежат одному объекту. Поэтому стоит вам увидеть множество точек, движущихся вместе, ваша зрительная система делает разумный вывод, что их одновременное движение едва ли является простым совпадением, – а если это не совпадение, значит, это один объект. Его вы и видите. Неудивительно, что немецкий физик Герман фон Гельмгольц (основоположник науки о зрении) называл восприятие «бессознательным умозаключением»[39].

Взгляните на затененные круги на рисунке 4.2. Это просто плоские диски, но примерно половина из них кажутся выпуклыми и напоминают яйца, а другая половина выглядят вдавленными и напоминают углубления. Присмотревшись, вы заметите, что диски, которые сверху светлые, кажутся выпуклыми, а темные – вдавленными. Если вы перевернете страницу вверх ногами, то увидите, что «яйца» и «углубления» поменялись местами. Причина в том, что при интерпретации формы затененных изображений ваша зрительная система исходит из «встроенного» допущения о том, что солнце светит сверху. Следовательно, в реальном мире выпуклый предмет, обращенный к вам, будет получать свет сверху, а впадины – снизу. Поскольку все мы эволюционировали на планете с одним солнцем, которое обычно светит сверху, такое предположение[40] разумно. Конечно, иногда оно висит у линии горизонта, но, по статистике, солнечный свет обычно исходит сверху и, конечно, никогда снизу.

Не так давно я был приятно удивлен, обнаружив, что Чарльз Дарвин знал об этом принципе. На хвостовых перьях фазана аргус имеются серые дискообразные отметины, которые очень похожи на те, что вы видите на рисунке 4.3; однако все они затенены либо слева, либо справа, а не внизу или наверху. Дарвин предположил, что птица может использовать их как сексуальный «призыв» во время ритуала ухаживания; в самом деле, «металлические» диски на перьях можно рассматривать как птичий эквивалент ювелирных изделий. Но если так, то почему они затенены слева и справа, а не вверху и внизу? По мнению Дарвина, все дело в том, что во время ухаживания перья торчат. Он не ошибся: так оно и есть, иллюстрируя поразительную гармонию между ритуалом ухаживания и направлением солнечного света в зрительной системе птиц.

Рис. 4.2

Смесь яиц и углублений. Затененные диски идентичны, за исключением того, что половина из них сверху светлые, а половина – темные. Те, которые сверху светлые, всегда воспринимаются как выпуклые яйца, а те, которые сверху темные, – как углубления. Это связано с тем, что зрительные области в вашем мозге имеют встроенное чувство, что солнце светит сверху. В этом случае выпуклости (яйца) должны быть светлыми сверху, а углубления – светлыми внизу.

Если вы перевернете страницу вверх ногами, яйца превратятся в углубления, а углубления – в яйца.[41]

Еще более убедительные доказательства существования всех этих необычайно сложных процессов можно почерпнуть из неврологии – от пациентов с высоко селективными дефицитами зрения. Если зрение заключается в простом отображении образа на нейронном экране, то в случае нейронального повреждения логично ожидать, что человек перестанет видеть отдельные фрагменты «картинки» или всю «картинку» целиком, в зависимости от степени поражения. Однако в реальности все иначе. Чтобы понять, что на самом деле происходит в мозге таких больных и почему они вообще столкнулись с этими специфическими проблемами, давайте взглянем на анатомические пути, связанные со зрением.

Рис. 4.3

На хвостовых перьях фазана аргус имеются яркие дискообразные отметины, обычно затененные слева направо, а не сверху вниз. Чарльз Дарвин заметил, что во время ритуала ухаживания птица поднимает хвост. В этом случае диски становятся светлыми сверху, что делает их заметно выпуклыми, как яйца на рисунке 4.2. Вероятно, это является ближайшим эквивалентом птичьих ювелирных украшений.[42]

Когда я был студентом, нас учили, что информация из глазных яблок поступает по зрительному нерву в зрительную кору в задней части головного мозга (так называемую первичную зрительную кору) и что именно здесь происходит то, что мы подразумеваем под словом «видеть». В этой части мозга находится поточечная карта сетчатки – иными словами, каждая точка в пространстве, видимая глазом, соответствует определенной точке на этой карте. Как мы об этом узнали? Дело в том, что при повреждении первичной зрительной коры – скажем, пулей – в зрительном поле возникает соответствующая дыра, или слепое пятно. Более того, из-за некоего поворота в нашей эволюционной истории каждая сторона вашего мозга видит противоположную сторону мира (рис. 4.4). Если вы посмотрите прямо, весь мир слева от вас будет отображаться на вашу правую зрительную кору, а мир справа – на вашу левую зрительную кору[43].

Однако само по себе существование этой карты не объясняет способность видеть, поскольку, как я уже говорил, в нашем мозге нет никакого маленького человечка, который смотрит на то, что отображается на первичной зрительной коре. Карта служит своего рода сортировочным или редакционным отделом, в котором избыточная или бесполезная информация отбрасывается, а определенные характерные атрибуты зрительного образа – такие, как края, – наоборот, выделяются. (Вот почему карикатурист может создать живую картинку всего несколькими штрихами пера, наметив только контуры или края; фактически он делает то, на чем специализируется ваша зрительная система). Отредактированная информация затем передается примерно тридцати различным зрительным областям в мозге, каждая из которых получает полную или частичную карту видимого мира. (Сравнения с «сортировочным отделом» и «ретранслятором» не совсем уместны, поскольку эти первичные области выполняют довольно сложные анализы образов и содержат проекции из высших зрительных центров. Позже мы еще вернемся к данной теме).

Возникает интересный вопрос: зачем нам тридцать областей?[44] Мы не знаем точного ответа, но они, похоже, предназначены для извлечения разных атрибутов зрительной сцены – цвета, глубины, движения и т. п. При выборочном повреждении одной или нескольких областей вы сталкиваетесь с парадоксальными психическими нарушениями, которые наблюдаются у ряда неврологических больных. Один из самых известных примеров в неврологии – случай со швейцаркой (я буду называть ее Ингрид), которая страдала «слепотой к движению». У Ингрид было двустороннее повреждение так называемой зоны MT. В большинстве отношений ее зрение оставалось нормальным; она могла определять форму предметов, узнавать людей и читать книги. Но если она смотрела на бегущего человека или едущую по шоссе машину, она видела череду статических, стробоскопических изображений вместо непрерывного движения. Она боялась переходить улицу, ибо не могла оценить скорость приближающихся автомобилей, хотя запросто могла назвать марку, цвет и даже номерной знак любой машины. Она жаловалась, что беседа с кем-то тет-а-тет ничем не отличалась от разговора по телефону, поскольку она не видела изменений в выражении лица, сопровождающих обычный разговор. Даже такое простое предприятие, как налить чашку кофе, превратилось для нее в подлинное испытание: жидкость неизбежно переливалась и растекалась по полу. Она никогда не знала, когда нужно изменить угол наклона кофейника, ибо не могла оценить, как быстро наполняется чашка. Вам и мне все это кажется таким легким, что мы воспринимаем эти способности как должное. И лишь когда что-то идет не так, мы начинаем понимать, насколько сложно устроена наша зрительная система на самом деле.

Рис. 4.4

Нижняя часть человеческого мозга, вид снизу. Обратите внимание на любопытное расположение волокон, идущих от сетчатки к зрительной коре. Изображение в левом зрительном поле (показано темно-серым) попадает на правую сторону сетчатки правого и левого глаз. Внешние (височные) волокна из правого глаза (показаны светло-серым) идут в правую (зрительную) кору, не пересекаясь в хиазме. Внутренние (назальные) волокна левого глаза (показаны темно-серым) пересекаются в хиазме и также идут в правую зрительную кору. Таким образом, правая зрительная кора «видит» левую сторону мира.

Поскольку существует систематическая карта сетчатки в зрительной коре, «дыра» в зрительной коре приведет к соответствующему слепому пятну (или скотоме) в зрительном поле. При полном удалении правой зрительной коры человек перестанет видеть левую половину мира.[45]

Другой пример включает цветовое зрение. Пациенты с двусторонним поражением зоны V4 полностью слепы к цвету (эта слепота отличается от более распространенной формы врожденной цветовой слепоты, возникающей из-за недостатка чувствительных к цвету пигментов в глазу). В своей книге «Антрополог на Марсе» Оливер Сакс описывает художника, который не заметил, что перенес инсульт. Впрочем, когда он вечером вернулся домой, то с ужасом обнаружил, что все его цветные картины внезапно стали черно-белыми. На самом деле весь мир был черно-белым! Вскоре он понял, что изменились не картины, а он сам. Когда он посмотрел на жену, ее лицо показалось ему грязно-серого цвета, как у крысы.

Итак, мы разобрались с двумя из тридцати областей – MT и V4, – но как насчет всех остальных? Несомненно, они делают что-то не менее важное, но мы пока толком не знаем, каковы их функции. Тем не менее, несмотря на невероятную сложность и огромное количество структур, задействованных в зрении, вся система, похоже, обладает относительно простой общей организацией. Информация из глазных яблок устремляется в мозг по двум путям: один из них филогенетически старый, а второй более новый – именно он наиболее развит у приматов, включая людей. Кроме того, между этими двумя системами, по-видимому, существует четкое разделение труда.

Старый путь идет от глаза прямо к так называемому верхнему двухолмию в стволе мозга, а оттуда – в кору, прежде всего в теменные доли. Новый путь идет к латеральному коленчатому ядру – кластеру клеток, который является ретрансляционной станцией на пути к первичной зрительной коре (рис. 4.5 на стр. 108). Оттуда зрительная информация передается тридцати (или около того) зрительным областям для дальнейшей обработки.

Почему у нас есть старый путь и новый путь?

Возможно, старый путь сохранился как своего рода «система раннего оповещения» и связан с тем, что иногда называют «ориентировочным поведением». Например, если слева от меня возникает некий крупный объект, этот более старый путь говорит мне, где именно он находится. Чтобы посмотреть на него, я поворачиваю глазные яблоки, голову и тело. Благодаря этому примитивному рефлексу потенциально важные события попадают в центральную ямку – небольшое углубление в сетчатке, обладающее максимальной остротой зрения.

На данном этапе я подключаю филогенетически более новую систему, которая позволяет мне определить, что представляет собой объект, ибо только тогда я могу решить, как на него реагировать. Должен ли я схватить его, уклониться, убежать, съесть его, сразиться с ним или заняться с ним любовью?

Повреждение второго пути, особенно в первичной зрительной коре, приводит к слепоте в обычном смысле слова. Чаще всего она вызвана инсультом – закупоркой или разрывом одного из крупных сосудов, снабжающих мозг. Если таким сосудом оказывается артерия в задней части мозга, повреждения могут наблюдаться как на левой, так и на правой стороне первичной зрительной коры. При поражении правой первичной коры человек слеп в левом поле зрения, а при поражении левой первичной коры – в правом. Такого рода слепота – гемианопия – известна давно.

Рис. 4.5

Анатомическая организация зрительных путей. Схематическое изображение левого полушария, вид слева.

Волокна из глазного яблока разветвляются на два параллельных «потока»: новый путь, идущий к латеральному коленчатому ядру (здесь показан на поверхности, хотя на самом деле он находится внутри таламуса, а не височной доли), и старый путь, идущий к верхнему двухолмию в стволе мозга.

Новый путь затем идет в зрительную кору и снова разделяется на два пути (белые стрелки) – путь «как» в теменных долях, который связан с хватанием, ориентированием и другими пространственными функциями, и путь «что» в височных долях, связанный с распознаванием объектов. Эти два пути были открыты Лесли Унгерлидером и Мортимером Мишкиным из Национальных институтов здоровья (США).

Впрочем, и здесь не обходится без сюрпризов. Доктор Ларри Вайскранц, ученый из Оксфордского университета, провел очень простой эксперимент, который озадачил многих специалистов по зрению[46]. Некоторое время назад его пациент (известный как Д. Б., я буду называть его Дрю) перенес операцию по удалению аномального пучка кровеносных сосудов в мозге. Сосуды были удалены вместе с небольшим количеством нормальной мозговой ткани. Поскольку деформированный пучок располагался в правой первичной зрительной коре, в результате процедуры Дрю перестал видеть левую половину мира. Не важно, использовал он свой левый глаз или правый – если он смотрел прямо, он не видел ничего, что находилось слева. Другими словами, хотя он мог видеть обоими глазами, ни один глаз не видел собственное левое поле зрения.

После операции врач-офтальмолог, доктор Майк Сандерс, попросил Дрю посмотреть прямо вперед, на точку фиксации, расположенную в центре устройства, похожего на огромный полупрозрачный шар для пинг-понга. Все зрительное поле Дрю было заполнено однородным фоном. Затем на разных частях изогнутого экрана, установленного на внутренней стороне «шара», стали появляться пятна света. Каждый раз, когда такое пятно попадало в интактное зрительное поле, Дрю говорил: «Да, да, я вижу его», но когда пятно попадало в слепую область, он ничего не говорил. Он просто его не видел.

Пока все шло нормально. А затем доктор Сандерс и доктор Вайскранц заметили кое-что очень-очень странное. Дрю был явно слеп в левом поле зрения, однако если в этой области оказывалась рука экспериментатора, Дрю тянулся прямо к ней! Исследователи снова попросили Дрю смотреть вперед. Слева от точки фиксации они установили подвижные маркеры. Опять же он смог указать на них, хотя настаивал, что на самом деле их «не видел». В ходе следующего эксперимента ученые поднимали палку вертикально или горизонтально и просили его угадать, как именно расположена палка. Дрю с легкостью справился с этой задачей, но повторил, что не видит палку. В одной такой серии «догадок» Дрю не сделал ни единой ошибки.

– Знаете ли вы, как хорошо справились с заданием? – спросили его.

– Нет, – ответил Дрю, – я же ничего не видел.

– Тогда как вы угадывали? Что подсказывало вам, держим мы палку вертикально или горизонтально?

– Понятия не имею, я же ничего не видел.

Наконец, его спросили:

– Значит, вы не знали, что отвечали правильно?

– Нет, – ответил Дрю с недоверием.

Доктор Вайскранц и его коллеги дали этому феномену оксюморонное название – «слепозрение» – и продолжили изучать его у других пациентов. Их находки оказались настолько удивительными, что многие люди до сих пор не признают, что такое вообще возможно.

Доктор Вайскранц неоднократно спрашивал Дрю о «зрении» в слепом левом поле, и бо́льшую часть времени Дрю говорил, что ничего не видит. Под давлением он иногда сообщал о «чувстве», что стимул приближался или удалялся или был «гладким» или «зазубренным». Тем не менее Дрю всегда подчеркивал, что ничего не видит в смысле «зрения»; что, как правило, он просто угадывает, и что ему трудно описать словами, как это получается: все происходит само собой, без намека на сознательное восприятие. Исследователи не сомневались, что Дрю давал надежные и честные ответы и всегда сообщал, когда тестовые объекты оказывались в непосредственной близости от границ его нормального зрительного поля.

Если оставить в стороне экстрасенсорное восприятие, как вы объясните слепозрение – человек указывает или правильно угадывает наличие объекта, который он не может воспринимать сознательно? Согласно доктору Вайскранцу, парадокс разрешается, если принять во внимание разделение труда между двумя зрительными путями, которые мы рассмотрели ранее. В частности, несмотря на то что первичная зрительная кора Дрю была повреждена – и он ослеп – его филогенетически примитивный «ориентировочный» путь остался интактным. Возможно, именно он и опосредует слепозрение. Другими словами, «невидимое» пятно света в слепой области – даже если оно не способно активировать новый, поврежденный путь – передается через верхнее двухолмие в высшие центры мозга, такие как теменные доли, которые и направляют к нему руку Дрю. Эта смелая интерпретация приводит нас к весьма экстравагантному выводу: только новый путь способен к сознательному восприятию («я вижу это»), тогда как старый путь может использовать зрительный вход для всех типов поведения, даже если человек абсолютно не осознает, что происходит. Значит ли это, что сознание – особое свойство эволюционно более нового пути? Если да, то почему этот путь имеет привилегированный доступ к разуму? Эти вопросы мы обсудим в последней главе.

* * *

До сих пор мы рассматривали самую простую теорию восприятия, однако в действительности картина гораздо сложнее. Оказывается, информация в новом пути – пути, содержащем первичную зрительную кору, которая предположительно ведет к сознательному опыту (и повреждена у Дрю) – разветвляется на два отдельных потока. Один – это путь «где», который заканчивается в теменной доле (по бокам вашего мозга над ушами); другой – путь «что», который идет к височной доле (под висками). Похоже, каждая из этих двух систем предназначена для выполнения отдельного подмножества зрительных функций.

Вообще-то, путь «где» – термин не совсем корректный: данная система специализируется не только на «где» – пространственном расположении объектов, – но и на всех других аспектах пространственного зрения: способности организмов перемещаться, двигаться по пересеченной местности, не врезаться в предметы и не падать в ямы. Вероятно, именно она позволяет животному определять направление движущейся цели, оценивать расстояние до приближающихся или удаляющихся объектов и уклоняться от брошенного предмета. Если вы примат, она помогает вам хватать объект пальцами. Канадский психолог Мел Гудэйл даже предложил называть эту систему путем «как», ибо она, по-видимому, в основном отвечает за зрительно управляемые движения. (Так буду называть ее и я.)

Теперь вы можете почесать макушку и сказать: итак, что осталось? Осталась ваша способность идентифицировать объект; поэтому второй путь называется путь «что». Тот факт, что большинство из ваших тридцати зрительных областей на самом деле включены именно в эту систему, дает некоторое представление о ее важности. Штука, на которую вы смотрите, – это лиса, груша или роза? Лицо врага, друга или супруга? Дрю или Дайен? Каковы семантические и эмоциональные атрибуты этой штуки? Мне это важно? Я боюсь этого? Три исследователя, Эд Роллс, Чарли Гросс и Дэвид Перретт, обнаружили, что если поместить электрод в мозг обезьяны и отслеживать активность клеток в этой системе, вы заметите, что некоторые нейроны срабатывают только в ответ на фотографию определенного лица. Одна клетка может реагировать на доминирующего самца, другая – на полового партнера, третья – на суррогатного альфа-самца, то есть на экспериментатора. Это не означает, что одна-единственная клетка отвечает за весь процесс распознавания лиц; распознавание, вероятно, опирается на сеть из тысяч синапсов. Тем не менее эти так называемые лицевые нейроны являются важнейшей частью совокупности клеток, участвующих в распознавании лиц и других объектов. Информация из этих клеток каким-то образом передается в высшие центры в височных долях, отвечающие за «семантику» – все ваши воспоминания и знания о данном конкретном человеке. Где мы встречались раньше? Как его зовут? Когда в последний раз я его видел? Что он делал? Какие эмоции у меня вызывает его лицо?

Дабы лучше понять, что именно эти два потока – «что» и «как» – делают в мозге, я предлагаю провести мысленный эксперимент. В реальной жизни человек может перенести инсульт, травму головы или другие повреждения мозга, в результате чего может утратить разные звенья потоков «что» и «как». Но природа непостижима и неаккуратна, а потому такие потери редко ограничиваются только одним потоком, оставив другой в целости и сохранности. Итак, давайте предположим, что в один прекрасный день вы просыпаетесь и обнаруживаете, что ваш путь «что» выборочно уничтожен (возможно, злой врач ночью прокрался в ваш дом, ввел вас в бессознательное состояние и удалил обе ваши височные доли). Мой прогноз таков: когда вы проснетесь, весь мир будет похож на галерею абстрактных скульптур – возможно, выставку марсианского искусства. Ни один предмет, на который вы посмотрите, не вызовет у вас никаких эмоций или ассоциаций. Вы будете «видеть» эти предметы, их границы и формы, сможете протянуть руку и схватить их, потрогать пальцем и даже поймать, если я брошу один в вашу сторону. Другими словами, ваш путь «как» будет функционировать, как прежде. Однако вы не будете иметь ни малейшего представления, что это за предметы. Вопрос о том, будете ли вы «осознавать» хотя бы некоторые из них, весьма спорный: можно утверждать, что термин «сознание» не значит ничего, если вы не осознаете эмоциональное значение и семантические ассоциации того, на что смотрите.

Двое ученых, Гейнрих Клювер и Пол Бюси из Чикагского университета, провели такой эксперимент на обезьянах, хирургически удалив их височные доли, содержащие путь «что». Животные могли ходить и не натыкаться на прутья клетки – их путь «как» остался сохранным – но если им предлагали зажженную сигарету или лезвие бритвы, в большинстве случаев они тут же засовывали их в рот и принимались жевать. Самцы пытались совокупиться с другими животными, включая цыплят, кошек и даже самих экспериментаторов. Они были не гиперсексуальные – просто неразборчивые. С большим трудом они понимали, что такое добыча, что такое половой партнер, что такое пища и, в общем и целом, каково значение того или иного объекта.

Существуют ли люди с похожими нарушениями? В редких случаях при обширном повреждении обеих височных долей развивается кластер симптомов, схожих с тем, что сегодня мы называем синдромом Клювера–Бюси. Подобно обезьянам, они все тащат в рот (как дети) и демонстрируют неизбирательное сексуальное поведение, например делают непристойные предложения врачам или пациентам в соседних инвалидных колясках.

Такие крайности поведения известны уже давно и придают достоверности идее о том, что между этими двумя системами существует четкое разделение труда, – что возвращает нас опять к Дайен. Хотя ее нарушения далеки от подобных крайностей, у Дайен также наблюдалась диссоциация между системами «что» и «как». Поскольку путь «что» был выборочно уничтожен, она не могла установить разницу между горизонтально и вертикально ориентированной щелью или карандашом. Однако путь «как» не пострадал (как и эволюционно более старый путь «ориентировочного поведения»), а потому она могла не только схватить карандаш, но и, повернув письмо под правильным углом, просунуть его в невидимую для нее щель.

Чтобы наглядно продемонстрировать данное различие, д-р Милнер провел еще один гениальный эксперимент. В конце концов, отправка писем – относительно простой, привычный акт, а он хотел выяснить, насколько сложные манипуляции способен выполнять зомби. Положив перед Дайен два деревянных бруска, большой и маленький, доктор Милнер спросил ее, какой больше, и обнаружил, что она просто гадает. Но когда он попросил ее взять один из брусков, Дайен не только безошибочно потянулась к нему, но и раздвинула большой и указательный пальцы на расстояние, точно соответствующее размеру бруска. Все это подтверждено видеозаписью движения руки и последующим покадровым анализом. Складывалось впечатление, будто в Дайен жил бессознательный «зомби» – именно он выполнял сложные вычисления, которые позволяли ей правильно двигать рукой и пальцами, отправляла ли она письмо или хватала предметы разных размеров. «Зомби» соответствовал пути «как», который в основном остался неповрежденным, а «человек» – пути «что», который был практически уничтожен. Дайен может взаимодействовать с миром на пространственном уровне, но не осознает формы, местоположение и размеры большинства окружающих ее предметов. Сейчас она живет в загородном доме с большим травяным садом, принимает гостей и ведет активную, хотя и защищенную жизнь.

Однако в этой истории есть еще один неожиданный поворот: путь «что» в мозге Дайен не был полностью уничтожен. Хотя она не могла распознавать формы предметов – для нее рисунок банана ничем не отличался от рисунка тыквы – как я уже отмечал в начале этой главы, она не испытывала проблем с различением цветов или текстур. Иначе говоря, она лучше разбиралась в «веществах», чем в «вещах», и могла отличить желтый банан от желтого цуккини по его видимой текстуре. Вероятно, причина кроется в том, что даже внутри областей, составляющих путь «что», имеются свои подразделения, связанные с цветом, текстурой и формой, и что клетки, отвечающие за распознавание цветов и текстур, более устойчивы к отравлению угарным газом, нежели клетки, отвечающие за распознавание форм. Хотя физиологи до сих пор оспаривают существование таких клеток в мозге приматов, избирательные нарушения и сохранившиеся способности Дайен подсказывают нам, что в человеческом мозге действительно имеются высоко специализированные области такого рода. Одним словом, если вы ищете доказательства модульного устройства мозга (и аргументы против холистического подхода), начните со зрительного восприятия – уверен, это то, что вам нужно.

Но вернемся к мысленному эксперименту, о котором я упоминал ранее, и рассмотрим противоположную ситуацию. Итак, что случится, если злой врач удалит путь «как» (тот, который управляет вашими действиями), а систему «что» оставит интактной? Скорее всего, такой человек утратит способность к ориентации в пространстве, а также с трудом сможет смотреть на интересующие его объекты, хватать или указывать на них. Нечто подобное наблюдается при любопытном расстройстве под названием синдром Балинта, при котором имеет место двустороннее повреждение теменных долей. Глаза пациента остаются сфокусированными на любом маленьком объекте, который оказывается в зоне его фовеального зрения, однако при этом он полностью игнорирует все другие объекты поблизости. Если вы попросите такого человека указать на маленький предмет, находящийся в его поле зрения, он, скорее всего, промахнется – иногда на 30 сантиметров и больше. Впрочем, как только изображение того же самого предмета попадет на обе центральные ямки, он с легкостью распознает его: в таком случае неповрежденный путь «что» включится на полную мощность.

* * *

Открытие множественных зрительных областей и разделение труда между двумя путями «что» и «как» – знаковое достижение в нейронауке, но это лишь верхушка айсберга. Мы по-прежнему крайне далеки от полного понимания механизмов зрения. Если я брошу вам красный мяч, несколько отдаленных друг от друга зрительных зон в вашем мозге активируются одновременно, и вы увидите единое унифицированное изображение мяча. Но как происходит эта унификация? Может, в мозге есть еще какое-то место, где собирается вся информация, – структура, которую философ Дэн Деннет уничижительно называет «картезианским театром»?[47] Или между этими областями существуют особые связи, благодаря которым их одновременная активация порождает своего рода синхронизированный паттерн импульсов, а тот в свою очередь обеспечивает целостность восприятия? Этот вопрос – так называемая проблема связывания – представляет собой одну из многих нерешенных загадок в нейробиологии. Некоторые философы даже полагают, будто она вообще не относится к сфере науки. Все дело в особенностях использования языка, утверждают они, или в логически ошибочных предположениях о процессе зрительного восприятия.

Несмотря на данную оговорку, открытие путей «как» и «что», а также множественных областей, участвующих в зрительном восприятии, вызвало большой ажиотаж, особенно среди молодых исследователей[48]. Теперь можно не только регистрировать активность отдельных клеток, но и увидеть, как эти области вспыхивают в живом мозге, когда человек на что-нибудь смотрит – будь то простой белый квадрат на черном фоне или нечто посложнее, например улыбающееся лицо. Кроме того, существование областей, предназначенных для выполнения специфических задач, дает нам экспериментальный рычаг в попытках ответить на вопрос, поставленный в начале главы: каким образом активность нейронов порождает перцептивный опыт? Сегодня мы знаем, что колбочки в сетчатке глаза отправляют свой выход в кластеры чувствительных к цвету клеток в первичной зрительной коре – пятнам и полоскам (в примыкающей зоне 18), а оттуда в зону V4 (вспомните человека, который перепутал свою жену со шляпой) и что на протяжении всего этого пути обработка цвета постепенно усложняется. Приняв во внимание эту последовательность, а также другие анатомические знания, мы можем спросить: как данная конкретная цепочка событий приводит к нашему переживанию цвета? Или, вспомнив Ингрид, которая не видела движение, мы можем переформулировать этот вопрос так: как нейронные сети в зоне MT позволяют нам видеть движение?

Как отметил британский иммунолог Питер Медавар, наука – это «искусство разрешимого». Следовательно, можно утверждать, что открытие множественных специализированных областей, задействованных в зрении, делает проблему зрения разрешимой, по крайней мере в обозримом будущем. К его знаменитому изречению я бы добавил, что в науке часто приходится выбирать между точными ответами на пустяковые вопросы (сколько колбочек в человеческом глазу) и смутными, неопределенными ответами на более общие вопросы (что такое «Я»), хотя время от времени вы получаете точный ответ на общий вопрос (взять хотя бы связь между дезоксирибонуклеиновой кислотой [ДНК] и наследственностью) и срываете джек-пот. Похоже, зрение является одним из тех разделов нейронауки, в рамках которого мы можем надеяться рано или поздно получить точные ответы на общие вопросы, впрочем, это покажет только время.

Рис. 4.6

Иллюзия контраста. Два центральных диска физически идентичны по размеру. И все же диск, окруженный большими дисками, выглядит меньше, чем окруженный маленькими. Когда нормальный человек тянется к любому из центральных дисков, его пальцы движутся на одном и том же расстоянии друг от друга, хотя диски кажутся разного размера. Зомби – или путь «как» в теменных долях – по-видимому, не обманывается этой иллюзией.

Мы многое узнали о структуре и функции зрительных путей от таких пациентов, как Дайен, Дрю и Ингрид. Хотя симптомы Дайен изначально казались странными, теперь мы можем объяснить их с точки зрения двух зрительных путей – пути «что» и пути «как». Однако нельзя забывать, что зомби существует не только в Дайен, но и во всех нас. Таким образом, цель наших изысканий – не просто объяснить дефицит Дайен, а понять, как работает ваш мозг и мой. Поскольку эти два пути обычно действуют в унисон, дружно и слаженно, оценить вклад каждого достаточно трудно. Тем не менее можно разработать эксперименты, которые покажут, что они существуют и функционируют относительно независимо. Чтобы проиллюстрировать это, я опишу еще один, последний эксперимент.

Эксперимент провел доктор Сальваторе Аглиоти[49], который воспользовался хорошо известной зрительной иллюзией (рис. 4.6), включающей два диска одинакового размера, расположенных рядом друг с другом. Один из них окружен шестью маленькими дисками, а другой – шестью гигантскими дисками. Большинству глаз два центральных диска кажутся разного размера. Тот, который окружен большими дисками, выглядит примерно на 30 % меньше, чем диск, окруженный маленькими дисками. Это одна из многих иллюзий контраста, используемых гештальтпсихологами: она показывает, что восприятие относительно и всегда зависит от окружающего контекста.

Вместо рисунка д-р Аглиоти положил на стол две костяшки домино среднего размера. Одна была окружена более крупными костяшками, а вторая – костяшками поменьше. Как и в случае с дисками, одна центральная костяшка казалась явно меньше другой. Но удивительное в другом: когда испытуемого просили протянуть руку и взять одну из двух центральных костяшек, его пальцы оказывались на правильном расстоянии друг от друга. Покадровый анализ движения руки показал, что пальцы раздвигались на одинаковое расстояние при захвате обеих центральных костяшек, хотя для его глаз (и ваших) одна выглядела на 30 процентов больше другой. Очевидно, его руки знали нечто такое, чего не знали глаза, а это означает, что иллюзия «видна» только пути «что». Путь «как» – зомби – не обманывается ни на секунду, а потому может протянуть руку и правильно взять домино.

Из этого небольшого эксперимента следуют кое-какие интересные выводы относительно нашей повседневной деятельности и спорта. Стрелки говорят, что если вы слишком сильно сосредоточитесь на прицеле винтовки, вы ни за что не попадете в яблочко; сначала нужно «расслабиться» и только потом стрелять. Большинство видов спорта в значительной степени зависят от пространственной ориентации. Квотербек бросает мяч в пустое пространство на поле, оценив, где окажется ресивер, если ему не помешают игроки другой команды. Аутфилдер начинает бежать, как только слышит удар мяча о биту; на основании данного слухового входа путь «как» в его теменной доле мгновенно вычисляет ожидаемое место приземления мяча. Баскетболисты могут забросить мяч в корзину даже с закрытыми глазами, если каждый раз будут стоять на одном и том же месте. В самом деле, в спорте, как и во многих аспектах нашей жизни, нередко стоит «освободить своего зомби» и позволить ему делать свое дело. Хотя прямые доказательства того, что все это связано с зомби – путем «как», – отсутствуют, данную идею можно проверить с помощью методов нейровизуализации.

Мой восьмилетний сын Мани однажды спросил меня, может ли зомби оказаться умнее, чем мы думаем. С той же идеей мы сталкиваемся как в древних боевых искусствах, так и в современных фильмах, например в «Звездных войнах». Когда молодой Люк Скайуокер борется со своим сознанием, Йода советует: «Используй силу. Почувствуй ее. Да или нет. Не пробуй! Делай или не делай. Тут нет попыток». Может, он имел в виду зомби?

Я ответил «нет», однако позже задумался. Ибо, по правде говоря, мы так мало знаем о мозге, что даже детские вопросы требуют детального рассмотрения.

Самым очевидным фактом, связанным с нашим существованием, безусловно является наша уверенность в том, что мы – единое, цельное «Я» и сами «управляем» своей судьбой; это настолько очевидно, что мы редко вообще задумываемся о подобных вопросах. И все же, эксперименты и наблюдения доктора Аглиоти предполагают, что на самом деле внутри нас живет другое существо, которое занимается своими делами без нашего ведома или осознания. Более того, оказывается, что таких зомби не один и не два, а целое множество. Если это так, концепция одиночного «Я», обитающего в нашем с вами мозге, может оказаться просто иллюзией[50] – пусть и такой, которая позволяет нам эффективно организовывать нашу жизнь, придает осмысленности нашим действиям и помогает взаимодействовать с окружающими. К этой идее мы еще неоднократно вернемся в следующих главах.

Глава 5

Тайная жизнь джеймса тербера

Что вижу я перед собой? Кинжал,

И рукоять ко мне? Схвачу тебя!

Нет, не схватил, и все ж тебя я вижу.

Иль ты неосязаем, грозный призрак,

Хотя и видим? Или ты всего лишь

Кинжал воображенья, лживый облик,

Создание горячечного мозга?

Уильям Шекспир

Когда Джеймсу Терберу[51] было шесть лет, брат выстрелил в него из игрушечного лука и попал в лицо. С тех пор Джеймс навсегда утратил способность видеть правым глазом. Это было грустно, но не катастрофично; как и большинство людей с одним глазом, Джеймс мог успешно ориентироваться и перемещаться в пространстве. К несчастью, спустя годы после травмы зрение в его левом глазу начало постепенно ухудшаться и к 35 годам он практически ослеп. Однако, по иронии судьбы, слепота Тербера каким-то образом стимулировала воображение; вместо того чтобы стать темным и мрачным, его поле зрения наполнилось галлюцинациями – фантастическим миром сюрреалистических образов. Фанаты Тербера обожают «Тайную жизнь Уолтера Митти», в которой робкий главный герой – Митти – мечется между фантазиями и реальностью, подобно своему создателю. Даже причудливые карикатуры, благодаря которым Тербер и стал знаменит, вероятно, были порождены его зрительным дефектом (рис. 5.1)[52].

Выходит, Джеймс Тербер не был слеп в том смысле, в каком вы или я обычно понимаем слово «слепота». Для нас слепота – кромешная тьма, черное-пречерное ночное небо без лунного света и звезд, невыносимая пустота. Слепота Тербера была усеяна звездами и усыпана пыльцой фей. Однажды он написал своему офтальмологу:

«Несколько лет назад вы рассказывали мне об одной средневековой монахине, которая из-за проблем с сетчаткой видела явление самого Господа Бога, но она видела лишь одну десятую тех священных символов, которые вижу я. Мои включают синий «Hoover», золотые искры, тающие пурпурные шарики, танцующее коричневое пятно, снежинки, шафранные и голубые волны и два бильярдных шара, не говоря уже о световом ореоле, который раньше окружал уличные фонари, а теперь виден всякий раз, когда луч света касается хрустального бокала или краев металлического предмета. Этот ореол, обычно тройной, похож на хризантему из тысяч лучистых лепестков, каждый из которых на порядок тоньше и изящнее. Каждый содержит цвета призмы в правильном порядке. Человек не в состоянии придумать световое зрелище, хоть отдаленно напоминающее эту величественную игру цветов или божественное посещение».

– Минуту назад вы сказали, что все, на кого вы смотрите, похожи на кроликов.

– Что конкретно вы имеете в виду, миссис Спрег?

Рис. 5.1

Одна из знаменитых карикатур Джеймса Тербера, которая появилась в американском еженедельнике «The New Yorker». Может, источником его вдохновения были зрительные галлюцинации?[53]

Однажды, когда у Тербера разбились очки, он сказал: «Я видел, как кубинский флаг развевался над национальным банком, я видел веселую старушку с серым зонтиком, которая прошла прямо сквозь грузовик, я видел, как кошка катится по улице в маленьком полосатом бочонке. Я видел, как мосты лениво поднимаются в воздух, словно воздушные шары».

Тербер знал, как творчески использовать свои виде́ния. «Мечтатель, – говорил он, – должен визуализировать мечту так ярко и настойчиво, чтобы она фактически стала реальностью».

Посмотрев его причудливые карикатуры и почитав его прозу, я понял, что Тербер, вероятно, страдал необычным неврологическим расстройством под названием синдром Шарля Бонне. Для большинства пациентов с этим синдромом характерно повреждение некоего участка зрительного пути (в глазу или в мозге), что вызывает полную или частичную слепоту. И все же, как ни парадоксально, всем им свойственны чрезвычайно яркие зрительные галлюцинации: они как будто стремятся «восполнить» ту реальность, которая отсутствует в их жизни. В отличие от многих других расстройств, с которыми вы столкнетесь в этой книге, синдром Шарля Бонне чрезвычайно распространен во всем мире и поражает миллионы людей с нарушениями зрения, вызванными глаукомой, катарактой, дегенерацией желтого пятна или диабетической ретинопатией. Многие такие больные видят галлюцинации наподобие тех, что видел Тербер, однако большинство врачей, как ни странно, никогда не слышали об этом расстройстве[54]. Одна из причин может заключаться в том, что люди с такими симптомами не говорят о них никому из страха прослыть сумасшедшими. Кто поверит, что слепой человек видит клоунов и цирковых животных, скачущих в его спальне? Если бабушка, сидя в своем инвалидном кресле в доме престарелых, вдруг поинтересуется: «Что все эти водяные лилии делают на полу?», ее семья, скорее всего, решит, что она потеряла рассудок.

Если диагноз, который я поставил Терберу, верен, его утверждение, будто он черпает вдохновение из своих фантазий и галлюцинаций, отнюдь не метафора; он действительно переживал навязчивые виде́ния – кошка в полосатом бочонке в самом деле попала в его поле зрения, снежинки танцевали, а пожилая леди прошла сквозь грузовик.

Однако образы, которые видит Тербер и другие пациенты с Шарлем Бонне, весьма отличаются от тех, которые можем увидеть вы или я. Если я попрошу вас описать американский флаг или сказать, сколько граней у куба, вы можете закрыть глаза, чтобы не отвлекаться, и вызвать в уме соответствующую картинку. (Эта способность крайне индивидуальна; многие студенты говорят, что могут визуализировать только четыре грани куба.) Галлюцинации же при синдроме Шарля Бонне гораздо ярче и не подчиняются сознательному контролю – они появляются самопроизвольно, хотя, как и реальные предметы, могут исчезнуть, если больной закроет глаза.

Главным образом эти галлюцинации заинтересовали меня из-за внутреннего противоречия, которое они представляют. Хотя пациенту его виде́ния кажутся в высшей степени реальными – некоторые даже говорили мне, что образы более «реальны, чем реальность» или что цвета «суперяркие», – мы знаем, что это просто плоды воображения. Как следствие, изучение данного синдрома может пролить свет на таинственную территорию между виде́нием и знанием. Благодаря ему мы можем понять, как светильник нашего воображения освещает прозаические образы мира, а также исследовать более фундаментальный вопрос о том, как и где в мозге мы на самом деле «видим» вещи – другими словами, как сложный каскад событий в тридцати зрительных областях моей коры позволяет мне воспринимать и осмысливать мир.

* * *

Что такое зрительное воображение? А главное, когда вы воображаете объект (скажем, кошку) и смотрите на него, активны одинаковые части мозга или разные? Хотя еще десять лет назад мы бы отнесли этот вопрос к области философии, в последнее время когнитивные ученые начали исследовать эти процессы на нейронном уровне и предложили некоторые, весьма неожиданные гипотезы. Оказывается, человеческая зрительная система обладает поразительной способностью делать обоснованные предположения на основе фрагментарных и мимолетных образов, танцующих в глазных яблоках. В предыдущей главе я привел несколько примеров, свидетельствующих о том, что зрение – это гораздо больше, нежели простое проецирование изображения на некий внутренний экран и что этот процесс носит активный и конструктивный характер. Взять хотя бы удивительную способность мозга справляться с необъяснимыми пробелами в зрительном образе – процесс, который иногда называют «заполнением». Например, глядя на кролика за забором, мы видим его не как серию отдельных кусочков, а как одного целого кролика, сидящего за вертикальными штакетинами забора; наш ум автоматически восполняет отсутствующие сегменты кролика. Даже мимолетный взгляд на хвост кошки, торчащий из-под дивана, вызывает образ всей кошки; вы определенно не видите бесплотный хвост, не ахаете и не впадаете в панику или, подобно Алисе Льюиса Кэрролла, не задаетесь вопросом, где находится остальная кошка. Фактически «заполнение» происходит на разных этапах зрительного процесса, и объединять их в один термин не совсем корректно. Тем не менее ясно, что разум, как и природа, питает отвращение к вакууму и, по всей видимости, будет предоставлять любую информацию, лишь бы завершить «картинку».

Страдающие мигренью хорошо знают о таком необычном явлении: при спазме кровеносного сосуда участок зрительной коры «отключается» и в их поле зрения возникает слепая зона – скотома. (Напомним, что в зрительном поле имеется поточечная карта видимого мира.) Если человек с приступом мигрени оглядит комнату и в зону его скотомы попадут большие часы или картина на стене, то эти предметы полностью исчезнут. Однако он вовсе не увидит зияющую пустоту на их месте – он увидит нормальную стену с краской или обоями. Зона, соответствующая «выпавшему» предмету, автоматически закрашивается тем же цветом, что и остальная стена.

Что же на самом деле испытывают люди со скотомой? При большинстве нарушений мозговой деятельности вам приходится довольствоваться клиническим описанием, но вы можете получить четкое представление о том, что чувствуют страдающие мигренью, исследовав свое собственное слепое пятно. Существование естественного слепого пятна в глазу было предсказано французским ученым семнадцатого века Эдмом Мариоттом. Препарируя человеческий глаз, Мариотт обратил внимание на диск зрительного нерва – область сетчатки, где зрительный нерв выходит из глазного яблока. Оказалось, что, в отличие от других участков сетчатки, диск зрительного нерва не чувствителен к свету. Полагаясь на свои знания в области оптики и анатомии глаза, Мариотт сделал вывод, что каждый глаз должен быть слеп в небольшой области своего зрительного поля.

Вы можете легко подтвердить вывод Мариотта, посмотрев на заштрихованный диск на светло-сером фоне (рис. 5.2). Закройте правый глаз и, держа книгу примерно в тридцати сантиметрах от лица, зафиксируйте взгляд на маленькой черной точке справа. Продолжая смотреть на точку, начните медленно приближать книгу к левому глазу. На некотором критическом расстоянии заштрихованный диск должен попасть на ваше естественное слепое пятно и полностью исчезнуть![55] Обратите внимание, что когда диск исчезает, вы не видите большую черную дыру или пустоту на его месте. Эта область «закрашена» тем же светло-серым цветом, что и остальная страница, – еще один яркий пример заполнения[56].

Возможно, вам интересно, почему вы до сих пор не замечали своего слепого пятна. Одна из причин связана с бинокулярным зрением, которое вы можете проверить самостоятельно. После того как заштрихованный диск исчезнет, попробуйте открыть другой глаз: диск мгновенно появится. Это происходит потому, что, когда открыты оба глаза, их слепые пятна не пересекаются; нормальное зрение вашего левого глаза компенсирует слепое пятно правого глаза и наоборот. Удивительная вещь в том, что даже если вы закроете один глаз и оглядите комнату, вы все равно не заметите слепое пятно, если не станете намеренно его искать: ваша зрительная система любезно восполнит недостающую информацию[57].

Насколько развит процесс заполнения? Существуют ли четкие границы того, что можно заполнить, а что нет? А главное, если мы найдем ответ на этот вопрос, подскажет ли он, какие типы нейронных механизмов могут лежать в его основе?

Рис. 5.2

Демонстрация слепого пятна. Закройте правый глаз и смотрите на черную точку справа левым глазом. Расположите книгу примерно в 45 сантиметрах от себя и медленно приближайте ее к себе. На некотором критическом расстоянии круглый заштрихованный диск слева целиком попадет на ваше слепое пятно и исчезнет. Если вы приблизите книгу еще больше, диск снова появится. Возможно, «охота» на слепое пятно займет некоторое время и вам придется подвигать книгу туда-сюда несколько раз, пока диск не исчезнет.

Обратите внимание, что, когда диск исчезает, вы не видите темной пустоты или дыры на его месте. Вы видите тот же светло-серый фон. Это явление часто называют «заполнением».

Помните, что заполнение – не просто странная причуда зрительной системы, которая развилась с единственной целью компенсировать слепое пятно. Скорее, это проявление более общей способности устранять пробелы, которые в противном случае могли бы сильно отвлекать – той самой способности, по сути, которая позволяет вам видеть кролика за забором как целого кролика, а не нарезанного. Наше естественное слепое пятно – ярчайший пример заполнения, ценная экспериментальная возможность изучить «законы», которые управляют этим процессом. И действительно, вы можете открыть эти законы и изучить пределы заполнения, играя с собственным слепым пятном. (Для меня это одна из причин, почему изучение зрения настолько захватывающее. Оно позволяет любому, кто вооружен листом бумаги, карандашом и некоторым любопытством, заглянуть во внутреннюю работу собственного мозга.)

Во-первых, с помощью естественного слепого пятна вы можете обезглавливать своих друзей и врагов. Встаньте на расстоянии примерно 3 метров от человека, закройте правый глаз и посмотрите на его голову левым глазом. Теперь медленно начинайте смещать взгляд вправо, пока голова человека не попадет на слепое пятно. На некотором критическом расстоянии его голова должна исчезнуть. Когда король Карл II, «научный король», основавший Королевское общество, прослышал о слепом пятне, он с огромным удовольствием обезглавливал фрейлин и преступников еще до того, как последние отправлялись на гильотину. Должен признаться, иногда я сижу на собраниях в университете и наслаждаюсь обезглавливанием нашего завкафедрой.

Далее мы можем спросить: что произойдет, если на слепое пятно попадет середина вертикальной черной линии? Снова закройте правый глаз и посмотрите на черное пятнышко справа (рис. 5.3) левым глазом. Затем медленно перемещайте страницу взад и вперед, пока маленький заштрихованный квадрат в центре вертикальной линии не попадет на слепое пятно левого глаза. (Заштрихованный квадрат должен исчезнуть.) Учитывая, что информация о центральной части линии, попадающей на слепое пятно, недоступна глазу, а значит, и мозгу, что вы увидите: две короткие вертикальные линии с разрывом посередине или одну сплошную линию? Ответ очевиден. Вы увидите непрерывную вертикальную линию. Вероятно, нейроны в вашей зрительной системе производят некую статистическую оценку и «понимают»: едва ли это случайность, что две отдельные линии оказались по обе стороны от слепого пятна без всякого смещения. Посему они «сигнализируют» в высшие центры мозга, что, по всей вероятности, это одна непрерывная линия. Фактически все, что делает зрительная система, основано на подобных допущениях.

Но что, если вы попытаетесь сбить с толку зрительную систему внутренне противоречивыми фактами – например, сделаете две половины линии разными? Что, если одна линия будет черная, а другая белая? Ваша зрительная система по-прежнему будет видеть эти два непохожих сегмента как составные части одной линии? Удивительно, но ответ снова – «да». Вы увидите сплошную прямую линию: сверху черную, внизу белую, а посередине смазанную в металлический серый (рис. 5.4). Таково компромиссное решение, которое, судя по всему, предпочитает зрительная система.

Рис. 5.3

Вертикальная черная линия, проходящая через слепое пятно. Повторите процедуру, описанную для иллюстрации 5.2. Закройте правый глаз, смотрите на маленькую черную точку справа левым глазом и перемещайте страницу взад и вперед, пока заштрихованный квадрат слева не попадет на слепое пятно. Как только это произойдет, он исчезнет. Вертикальная линия выглядит непрерывной, или у нее есть разрыв посередине? Большинство людей «заполняют» линию. Если в вашем случае иллюзия не работает, попробуйте нацелить слепое пятно на черно-белый край (например, край черной книги на белом фоне).

Рис. 5.4

Верхняя половина линии белая, а нижняя половина черная. Несмотря на этот внутренне противоречивый факт, ваш мозг все равно «дорисовывает» середину.

Люди часто полагают, что наука – серьезное занятие, которое «управляется теорией»; вы генерируете красивые догадки на основе того, что уже известно, а затем приступаете к разработке экспериментов специально для проверки своих предположений. На самом деле настоящая наука похожа на увеселительную прогулку больше, чем согласились бы признать большинство моих коллег. (Конечно, я бы никогда не написал ничего подобного в заявке на грант, ибо огромная доля финансирующих агентств по-прежнему наивно верят в то, что наука – это тестирование гипотез, а затем тщательное уточнение деталей. Не дай бог, чтобы ты попытался сделать что-то совершенно новое, основанное исключительно на интуиции!)

Итак, продолжим наши эксперименты на слепом пятне просто ради забавы. Что, если вы преднамеренно сместите две половинки линии – верхний сегмент влево, а нижний вправо? Вы увидите сплошную линию с изломом посередине? Или вы соедините две линии диагональной линией, проходящей через слепое пятно? Или вы увидите большой разрыв (рис. 5.5)[58]?

Большинство людей восполняют недостающий сегмент линии, но удивительная вещь в том, что два сегмента теперь кажутся коллинеарными – они становятся идеально выровненными, образуя вертикальную прямую линию! Впрочем, если вы попробуете проделать тот же фокус с двумя горизонтальными линиями – по обе стороны от слепого пятна – эффекта «выравнивания» вы не получите. Вы либо увидите разрыв, либо излом – две линии не сливаются, образуя горизонтальную прямую линию. Причина такого различия – выравнивание вертикальных линий, но не горизонтальных – неясна, хотя я подозреваю, что она имеет какое-то отношение к стереоскопическому зрению – нашей способности подмечать крошечные различия между изображениями, получаемыми от двух глаз, и тем самым видеть глубину[59].

Рис. 5.5

Повторите эксперимент, «нацелив» свое слепое пятно на узор, напоминающий свастику – древний индоевропейский символ мира. Линии намеренно смещены, по одной с обеих сторон слепого пятна.

Многие люди находят, что, когда центральный заштрихованный диск исчезает, две вертикальные линии «выравниваются» и становятся коллинеарными, тогда как две горизонтальные линии остаются смещенными – в середине наблюдается небольшой изгиб или излом.

Насколько «умен» механизм заполнения слепого пятна? Мы уже видели, что если вы нацелите слепое пятно на чью-то голову, она исчезнет, но ваш мозг не станет ее «дорисовывать»; голова останется отрубленной ровно до тех пор, пока снова не попадет на нормальную сетчатку. А что если использовать более простые формы? Например, вы можете «нацелить» слепое пятно на угол квадрата (рис. 5.6). Заметив три других угла, ваша зрительная система восполнит недостающий угол или нет? Если вы проведете этот эксперимент, вы обнаружите, что на самом деле угол исчезает или выглядит «откушенным» (смазанным). Очевидно, что нейронный механизм, который обеспечивает восстановление вертикальной линии, не может справиться с углами; выходит, существуют определенные ограничения касательно того, что может, а что не может быть заполнено[60].

Рис. 5.6

Медленно приближайте страницу к себе, пока заштрихованный диск не попадет на слепое пятно. Вы видите угол квадрата? Большинство людей видят угол «отсутствующим» или «смазанным» – он не заполняется. Этот простой опыт показывает, что заполнение не основано на догадках – это не высокоуровневый когнитивный процесс.

Завершение угла, очевидно, слишком сложная задача для зрительной системы; по всей вероятности, она может справиться только с очень простыми паттернами, такими как однородные цвета и прямые линии. Но вас ждет сюрприз. Попробуйте нацелить слепое пятно в центр велосипедного колеса с расходящимися спицами (рис. 5.7). Обратите внимание: в отличие от того, что вы наблюдали с углом квадрата, вы не видите разрыва или размытого пятна. Вы «заполняете» пробел и таки видите спицы, которые сходятся в центре слепого пятна.

Таким образом, есть вещи, которые можно заполнить, а есть вещи, которые заполнить нельзя. Обнаружить эти принципы относительно легко – достаточно немного поэкспериментировать со своим собственным слепым пятном или слепым пятном друга.

Несколько лет назад Джонатан Пиел, бывший редактор научного журнала Scientific American, попросил меня написать статью о слепом пятне. После ее публикации я получил сотни писем от читателей, которые попробовали различные эксперименты со слепым пятном – не только мои, но и свои собственные. Эти письма заставили меня осознать, с каким любопытством люди относятся к внутренней работе зрительных путей. Один парень даже увлекся совершенно новым стилем искусства и выставил свои картины в галерее. Он создавал сложные геометрические узоры, на которые нужно было смотреть одним глазом – так, чтобы его слепое пятно попадало на определенный участок картины. Подобно Джеймсу Терберу, он использовал слепое пятно творчески, как неиссякаемый источник вдохновения.

Рис. 5.7

Удивительно, но, когда слепое пятно нацелено на центр велосипедного колеса, никакого пробела в середине не видно. Обычно люди сообщают, что спицы сходятся в центре.

* * *

Надеюсь, вышеперечисленные примеры помогли вам понять, что значит «заполнять» недостающие фрагменты зрительного поля. Однако вы должны иметь в виду, что слепое пятно у вас было всю жизнь и вы достаточно поднаторели в этом процессе. Но что, если вы утратите участок зрительной коры в результате болезни или несчастного случая? Что, если в вашем зрительном поле вдруг появится гораздо большая дыра – скотома? Такие люди действительно существуют и представляют собой ценную возможность изучить, насколько далеко может зайти мозг в восполнении «недостающей информации». У пациентов, страдающих мигренями, возникают временные скотомы, однако я решил, что будет лучше обследовать кого-то с перманентным слепым пятном. Так я познакомился с Джошем[61].

Джош – крупный мужчина с брежневскими бровями, бочкообразной грудью и мясистыми руками. Тем не менее он буквально излучал свет и чувство юмора, а потому вовсе не выглядел угрожающе; скорее, он походил на добродушного плюшевого медведя. Всякий раз, когда Джош смеялся, все в лаборатории хихикали вместе с ним. Сейчас ему немногим за тридцать; несколько лет назад с ним произошел несчастный случай на производстве – стальной стержень вонзился в заднюю часть его черепа, пробив дыру в правом затылочном полюсе (первичная зрительная кора). Когда Джош смотрит прямо перед собой, слева от того места, куда он смотрит, возникает слепое пятно размером с мою ладонь. Другие отделы мозга не пострадали. Когда Джош пришел ко мне, он сказал, что хорошо знает, что у него есть большое слепое пятно.

– Откуда вы это знаете? – спросил я.

– Что ж, одна проблема состоит в том, что я часто захожу в женский туалет.

– Это почему?

– Потому что, когда я смотрю на знак «Women», я не вижу «W» и «О» слева. Я просто вижу «men».

Впрочем, за исключением таких случайных конфузов, настаивал Джош, с его зрением все в порядке. Во всех других отношениях оно казалось совершенно нормальным.

– Когда я смотрю на вас, – сообщил он, – я не вижу ничего недостающего. Все вроде бы на месте. – Он сделал паузу, нахмурил брови, изучил мое лицо, а затем расплылся в широченной улыбке. – Хотя… если присмотреться, доктор Рамачандран, я замечаю, что одного глаза и одного уха у вас не хватает! Вы хорошо себя чувствуете?

Если Джон не всматривался в свое зрительное поле, он с легкостью восполнял недостающую информацию. Хотя исследователи давно знают, что такие пациенты, как Джош, существуют (и живут вполне нормальной жизнью, за исключением случаев, когда пугают дам в женском туалете), многие психологи и терапевты по-прежнему скептически относятся к феномену заполнения. Так, канадский психолог Жюстин Сержан утверждает, что «нормальное» зрение таких людей, как Джош, – откровенная конфабуляция или результат бессознательных догадок. (Он догадывается, что в зоне его скотомы есть обои, потому что вокруг везде обои.) Данный тип догадок, по ее словам, сильно отличается от истинного перцептивного завершения (вспомните опыт с линией, середина которой попадала на ваше слепое пятно)[62]. Однако для меня Джош стал настоящим кладом. С его помощью я надеялся узнать, что действительно происходит внутри скотомы. Зачем ломать голову над механизмами зрения и изобретать велосипед, когда можно спросить Джоша?

Одним дождливым, промозглым вечером Джош ворвался в лабораторию, поставил зонт в угол и буквально осветил все помещение своей жизнерадостностью. Он был одет в клетчатую рубашку, свободные джинсы и старые изношенные кроссовки. В тот день мы собирались немного поразвлечься. Другими словами, мы вознамерились повторить на Джоше все опыты, которые вы только что проделали на собственном слепом пятне. Первым делом мы решили выяснить, как его мозг поступит с линией, часть которой попадала на скотому. Он увидит линию с разрывом или «дорисует» ее?

Еще до начала эксперимента мы столкнулись с небольшой технической проблемой. Если мы покажем Джошу одну линию и попросим его сказать, видит он сплошную линию или линию с «дырой» посередине, он может непреднамеренно «смошенничать» – например, чуть-чуть сместить взгляд. В результате линия окажется в его нормальном поле зрения и он увидит, что она сплошная. Чтобы этого избежать, мы просто показали Джошу две линии по обе стороны его скотомы и спросили, что он видит: одну непрерывную линию или две половинчатые? (Когда вы проводили этот эксперимент на себе, вы видели линии без разрыва посередине.)

Джош немного подумал и сказал:

– Ну, я вижу две линии, одну сверху, одну внизу, а в середине большой разрыв.

– Хорошо, – сказал я.

Это никуда не вело.

– Подождите! – воскликнул Джош, прищурившись. – Подождите минутку! Знаете что? Они растут друг к другу!

– Это как?

– Вот так.

Правым указательным пальцем Джош изобразил нижнюю линию, а левым – верхнюю. Сначала кончики двух пальцев находились на расстоянии 5 сантиметров друг от друга, а затем начали медленно сближаться.

– Смотрите, – сказал он взволнованно. – Они растут, растут, растут, растут, и – оп-па – теперь это одна сплошная линия.

Его указательные пальцы соприкоснулись.

Мало того, что Джош заполнял – заполнение происходило в реальном времени! Он мог наблюдать за ним и описать его – вопреки всяческим утверждениям, будто у людей со скотомами ничего подобного не происходит.

Очевидно, некоторые нейронные цепи в мозге Джоша приняли две половинки линии, расположенные по обе стороны от его скотомы, за одну сплошную линию и отправили соответствующее сообщение в высшие центры. В результате его мозг заполнил огромную, зияющую дыру прямо возле центра взгляда, примерно так же, как ваш мозг заполнял естественное слепое пятно.

Затем нам стало интересно, что произойдет, если мы намеренно сместим две линии относительно друг друга. Джош заполнит разрыв диагональной линией? Или его зрительная система просто сдастся? Посмотрев на линии, Джош сказал:

– Бесполезно. Они не сплошные. Я вижу разрыв. Извините.

– Я знаю. Но давайте немного подождем.

Через пару секунд Джош воскликнул:

– Боже мой, вы только посмотрите!

– Что?

– Они движутся друг к другу, вот так! – Он снова поднял пальцы, чтобы показать две линии, движущиеся в бок. – Они выровнялись и теперь заполняются… Готово! Они стали одной сплошной линией.

Весь процесс длился пять секунд – для зрительной системы это целая вечность. Мы повторили эксперимент несколько раз и получили тот же результат.

Я не сомневался: в данном случае мы имели дело с подлинным перцептивным завершением. А иначе почему это занимает столько секунд? Если Джош просто догадывался, он должен был догадаться мгновенно. Но как далеко мы могли зайти? Насколько развита способность зрительной системы «вставлять» недостающую информацию? Что, если вместо простой линии мы используем вертикальный столбец из «Х»? Он галлюцинирует недостающие «иксы» или нет? А если мы покажем ему столбец улыбающихся лиц? Он заполнит скотому улыбающимися лицами?

Мы вывели вертикальный столбец «иксов» на экран компьютера и попросили Джоша смотреть чуть правее, чтобы средние три «икса» попали на скотому.

– Что вы видите? – спросил я.

– Я вижу «иксы» сверху, «иксы» снизу и большой разрыв посередине.

Я попросил его не отводить взгляд – как мы уже убедились, заполнение требует времени.

– Послушайте, доктор, я знаю – вы хотите, чтобы я увидел «иксы», но я их не вижу. Никаких «иксов». Сожалею.

Он смотрел три минуты, четыре, пять, а потом мы оба сдались.

Затем я попробовал длинный вертикальный ряд крошечных «иксов» – одни выше, а другие ниже его скотомы.

– А теперь что вы видите?

– Я вижу столбец «иксов», маленьких «иксов». Вы меня обманываете, да? На самом деле нет там никаких «иксов», верно?

– Не скажу. Кстати, «иксы» слева от того места, куда вы смотрите (которые, как я знал, находились в области его скотомы), выглядят иначе, чем те, что расположены выше и ниже?

– Сплошная колонка «иксов», – ответил Джош. – Я не вижу никакой разницы.

Итак, Джош заполнял маленькие «иксы», но не большие. Это важно по двум причинам. Во-первых, это исключает возможность конфабуляции. Во время неврологического обследования пациенты часто сочиняют истории и устраивают для врача спектакль. Зная, что «иксы» находились выше и ниже, Джош мог догадаться, что он «видит» их и посередине. Но почему это работало только для маленьких «иксов», а не для больших? Поскольку он не заполнил недостающие большие «иксы», мы можем предположить, что в случае маленьких «иксов» мы имеем дело с истинным перцептивным завершением, а не с догадками или конфабуляцией.

Почему же перцептивное завершение произошло только для маленьких «иксов», но не для больших? Возможно, мозг Джоша воспринял крошечные «иксы» как формирующие непрерывную текстуру и автоматически завершил ее. Однако, столкнувшись с большими «иксами», он переключился на другой режим работы и «увидел», что некоторые из «иксов» отсутствуют. Возможно, крошечные буквы активировали другую часть зрительного пути Джоша – часть, которая имеет дело с непрерывностью текстур и поверхностей, тогда как большие буквы обрабатываются в височных долях, отвечающих за объекты, а не поверхности. Логично предположить, что мозг отлично умеет заполнять пробелы в непрерывных поверхностных текстурах и цветах, но не в объектах. Причина в том, что в реальном мире поверхности обычно состоят из однородных «веществ» – например, из куска шероховатого дерева или песчаника, а не из больших букв или лиц. (Конечно, искусственные поверхности, такие как обои, могут быть сделаны из улыбающихся лиц, однако мозг изначально не эволюционировал в искусственном мире).

Чтобы проверить данную гипотезу – заполнение пробелов в текстуре и «веществе» происходит намного легче, чем завершение объектов или букв, – я решил попробовать кое-что весьма экстравагантное. Я разместил цифры 1, 2 и 3 выше, а 7, 8 и 9 ниже скотомы. Сможет ли Джош заполнить последовательность? Что он увидит посередине? Разумеется, я использовал крошечные цифры, чтобы мозг воспринимал их как «текстуру».

– Х-м-м, – протянул Джош, – я вижу сплошную колонку цифр, вертикально расположенных цифр.

– Вы видите пробел посередине?

– Нет.

– Вы можете прочесть их вслух?

– Один, два, три… семь, восемь, девять. Ой, это очень странно. Я вижу цифры посередине, но не могу их прочитать. Они похожи на цифры, но я не знаю, что это такое.

– Они кажутся размытыми?

– Нет, но они какие-то странные. Я не могу сказать, что это такое – типа иероглифов или что-то в этом роде.

Итак, мы вызвали у Джоша любопытную форму временной дислексии. Средние цифры не существовали, но его мозг восстановил текстурные атрибуты числовой строки и закончил ее. Вот вам еще одна яркая демонстрация разделения труда в зрительных путях. Система, которая отвечает за поверхности и края, говорит: «Здесь есть что-то цифроподобное – значит, ты должен видеть это и в середине», однако поскольку объектный путь молчит (на самом-то деле никаких цифр нет), результатом становятся неразборчивые «иероглифы»!

Более двадцати лет назад было установлено, что так называемая зрительная система в действительности состоит из нескольких систем и что разные области коры специализируются на обработке разных атрибутов видимых объектов (движения, цвета и так далее). Как же происходит заполнение: отдельно в каждой из этих областей или сразу, в какой-то одной области? Чтобы это выяснить, мы попросили Джоша посмотреть в центр пустого экрана, выведенного на компьютерный монитор, а затем включили узор из мерцающих черных точек на красном фоне.

Джош присвистнул: видимо, он наслаждался действом не меньше нашего.

– Боже мой, доктор! – воскликнул он. – Я впервые вижу свою скотому!

Он выдернул из моей руки фломастер и, к моему ужасу, нарисовал на мониторе контур скотомы (офтальмолог Джоша, доктор Лилиан Левинсон, очертила границы его скотомы, используя сложную технику под названием периметрия, а потому я мог сравнить его рисунок с ее; они были идентичны).

– Джош, что вы видите внутри скотомы? – спросил я.

– Вообще-то, это очень странно, доктор. В течение первых нескольких секунд я видел только красный цвет, но мерцающие черные точки не заполнились. Затем через несколько секунд точки заполнились, но они не мерцали. Наконец, мерцание – ощущение движения – тоже заполнилось. – Он обернулся, потер глаз, посмотрел на меня и сказал: – Что все это значит?[63]

Ответ заключается в том, что заполнение, судя по всему, происходит с разной скоростью для разных перцептивных атрибутов, таких как цвет, движение (мерцание) и текстура. Заполнение движения занимает больше времени, чем цвета, и так далее. На самом деле такое дифференциальное заполнение – дополнительное свидетельство того, что в мозге человека действительно существуют высокоспециализированные области. Если бы восприятие представляло собой единый процесс, происходящий в каком-то одном месте, оно должно было происходить сразу, а не поэтапно.

Наконец, мы проверили способность Джоша заполнять более сложные фигуры, например углы квадратов. Когда вы попытались направить свое слепое пятно на угол, он оказался срезан – ваш мозг, по-видимому, не смог его заполнить. Когда мы попробовали тот же эксперимент на Джоше, мы получили противоположный результат. Он без труда видел недостающий угол; это доказывало, что в его мозгу происходят очень сложные типы завершения.

К тому времени Джош уже устал, однако процесс заполнения теперь интересовал его не меньше, чем нас. Услышав историю короля Карла, он решил направить свою скотому на голову моей аспирантки. Неужели его мозг предпочтет «дорисовать» и ее (в противоположность тому, что происходило в вашем слепом пятне), дабы предотвратить столь ужасное зрелище? Ответ – нет. Джош неизменно видел аспирантку без головы. Выходит, он мог заполнять части простых геометрических фигур, но не сложные объекты, такие как лица или головы. Эксперимент показывает, что заполнение строится не просто на догадках: нет никаких причин, почему Джош не мог «догадаться» о том, что голова моей аспирантки по-прежнему на месте.

На данном этапе необходимо провести важное различие между перцептивным и концептуальным завершением. Чтобы понять разницу, подумайте о том, что творится у вас за головой, когда вы сидите на стуле и читаете эту книгу. Дайте волю фантазии. Там окно? Марсианин? Стая гусей? Благодаря воображению вы можете «заполнить» недостающее пространство практически чем угодно, но, поскольку вы в любой момент можете изменить свое мнение, я называю этот процесс концептуальным заполнением.

Перцептивное заполнение совсем иное. Когда вы заполняете слепое пятно узором ковра, у вас нет выбора. Перцептивное заполнение осуществляется зрительными нейронами. Их решения необратимы: как только они сигнализируют в высшие центры: «Да, это повторяющаяся текстура» или «да, это прямая линия», ваше восприятие не подлежит изменению. Мы еще вернемся к различию между перцептивным и концептуальным заполнением, которым очень интересуются философы, когда будем говорить о сознании и о том, видят ли марсиане красный цвет (см. главу 12). Пока достаточно подчеркнуть, что при скотомах мы имеем дело с истинным перцептивным завершением, а не только с догадками или дедукцией.

Это явление гораздо важнее, чем может показаться на первый взгляд. Обезглавливание завкафедрой забавно, но почему вообще мозг занимается перцептивным завершением? Ответ кроется в дарвиновском объяснении того, как развилась зрительная система. Один из важнейших принципов зрения гласит: зрительная система старается обойтись минимальными усилиями, необходимыми для выполнения своей задачи. Чтобы сэкономить на обработке, мозг использует статистические закономерности – например, он «знает», что обычно контуры непрерывны, а поверхности стола однородны. Эти закономерности встроены в механизмы зрительных путей уже на ранних стадиях обработки. Когда вы смотрите на свой стол, зрительная система извлекает информацию о его краях и создает их ментальную репрезентацию, напоминающую карандашный эскиз (опять же, это происходит потому, что ваш мозг главным образом интересуют области изменения или разрыва, а они преимущественно находятся на краю стола, где содержится основная информация). Затем зрительная система может применить поверхностную интерполяцию и «заполнить» цвет и текстуру; по сути, она говорит: «Ну, здесь зернистое вещество; значит, то же зернистое вещество должно быть везде». Данный акт интерполяции экономит огромное количество вычислений; в итоге ваш мозг может не утруждать себя тщательным изучением каждого миллиметра, а положиться на такого рода допущения или догадки (помня, однако, о различии между концептуальными и перцептивными догадками).

* * *

Какое все это имеет отношение к Джеймсу Терберу и другим пациентам с синдромом Шарля Бонне? Поможет ли способность мозга «заполнять» слепые пятна и скотомы понять удивительные зрительные галлюцинации таких пациентов?

Медицинские синдромы обычно называют в честь их первооткрывателей, а не пациентов, которые ими страдают, и синдром Шарля Бонне не исключение. Шарль Бонне – швейцарский натуралист, живший в восемнадцатом веке (1720–1773). Несмотря на то что Бонне мучился плохим здоровьем и постоянно находился на грани потери зрения и слуха, он был весьма проницательным наблюдателем. В частности, именно Бонне стал первым человеком, который наблюдал партеногенез – производство потомства неоплодотворенной особью женского пола. Это заставило его предложить абсурдную теорию преформизма (идея, что каждая яйцеклетка должна содержать целую преформированную особь с собственными миниатюрными яйцеклетками, каждая из которых, в свою очередь, содержит еще более мелкие особи с яйцеклетками и так далее до бесконечности). К сожалению, многие врачи запомнили Шарля Бонне как наивного чудака, который галлюцинировал маленьких человечков в яйцеклетках, а не как проницательного биолога, который открыл партеногенез.

К счастью, Бонне заметил и описал не только партеногенез, но и весьма необычную медицинскую ситуацию в своей собственной семье. В возрасте 77 лет его дедушка по материнской линии, Шарль Луллин, перенес крайне опасную и травматичную в то время хирургическую операцию – удаление катаракты. Операция прошла успешно, однако через 11 лет после вмешательства дедушка начал страдать яркими галлюцинациями. Люди и предметы появлялись и исчезали, увеличивались и уменьшались. Глядя на гобелены в своей квартире, Шарль Луллин видел причудливых мужчин, женщин и животных, которые явно были плодом его фантазии, а не мастерства ткачихи.

Данный феномен, как я уже упоминал выше, довольно распространен у пожилых людей с дефектами зрения, такими как дегенерация желтого пятна, диабетическая ретинопатия, повреждение роговицы и катаракта. В исследовании, недавно опубликованном в британском медицинском журнале Lancet, сообщалось, что многие пожилые мужчины и женщины с плохим зрением скрывают способность «видеть то, чего на самом деле нет». Из пяти сотен опрошенных с нарушениями зрения шестьдесят признались, что галлюцинировали; одни переживали зрительные фантазии только один или два раза в год, другие – не реже двух раз в день. По большей части содержание их воображаемого мира носило весьма заурядный характер – иными словами, они видели обычные вещи: людей (знакомых и незнакомых), бутылки, шляпы и т. п., хотя иногда галлюцинации бывали довольно забавными. Так, одна женщина видела двух миниатюрных полицейских, которые вели крошечного преступника к маленькому тюремному фургончику. Другие видели призрачные полупрозрачные фигуры, парящие в коридоре, драконов, людей с цветами на голове и даже прекрасных сияющих ангелов, маленьких цирковых животных, клоунов и эльфов. Как ни странно, многие видят детей. Питер Халлиган, Джон Маршалл и я как-то раз обследовали пациентку в Оксфорде, которая не только «видела» детей в левом поле зрения, но и слышала их смех. Лишь повернув голову, она понимала, что там никого нет. Образы могут быть черно-белыми или цветными, подвижными и неподвижными, менее четкими, такими же четкими и более четкими, чем сама реальность. Иногда объекты сливаются с окружающей обстановкой: например, воображаемый человек сидит на настоящем стуле. Угрожающими видения бывают редко – никаких вам слюнявых чудовищ или сцен кровавой бойни.

Обычно такие люди охотно признают, что галлюцинируют. Одна женщина рассказывала, как однажды сидела у окна и наблюдала за коровами на лугу. На улице было очень холодно (была середина зимы), и она пожаловалась горничной на жестокость фермера. Удивленная горничная тоже выглянула в окно, не увидела никаких коров и сказала: «О чем вы говорите? Какие коровы?» Женщина покраснела от смущения: «Мои глаза обманывают меня, я больше не могу им доверять».

Другая женщина поделилась: «В моих грезах я вижу вещи, которые трогают мое сердце, которые связаны с моей жизнью. Однако эти галлюцинации не имеют никакого отношения ко мне». Другие не так уверены. Пожилой бездетный мужчина был весьма заинтригован повторяющимися галлюцинациями маленькой девочки и мальчика и задавался вопросом, не отражали ли эти видения его нереализованное желание стать отцом. Другая женщина три раза в неделю видела своего недавно умершего мужа.

Учитывая, насколько распространен этот синдром, я периодически ловлю себя на мысли, а не могут ли сообщения о привидениях, НЛО и ангелах, которые мы иногда слышим от совершенно разумных людей, быть просто примерами галлюцинаций Шарля Бонне? Стоит ли удивляться, что примерно одна треть американцев настаивают, что видели ангелов? Я не утверждаю, что ангелов не существует (понятия не имею, есть они или нет) – просто хочу подчеркнуть, что многие из таких видений могут быть обусловлены патологией зрительной системы.

Плохое освещение и сумерки благоприятствуют галлюцинациям. Если пациенты моргают, кивают головой или включают свет, видения исчезают. Тем не менее они не имеют никакого произвольного контроля над призраками, которые обычно появляются без предупреждения. Большинство из нас могут представить себе сцены, которые описывают эти люди – миниатюрный полицейский фургон с миниатюрными преступниками, бегающими вокруг, – однако мы сознательно контролируем такие фантазии. При синдроме Шарля Бонне образы, напротив, возникают самопроизвольно, как если бы они были реальны.

* * *

Внезапные навязчивые видения были свойственны и Ларри Макдональду, агроному двадцати семи лет, который попал в ужасную автомобильную катастрофу. Он ударился головой о лобовое стекло, в результате чего кости над глазами и глазничные пластинки, которые защищали его зрительные нервы, оказались сломаны. Пролежав в коме две недели, он не мог ни ходить, ни говорить. Но это было не самое страшное. Как вспоминает Ларри, «мой мир наполнился зрительными и слуховыми галлюцинациями. Я не мог отличить реальность от фантазий. Врачей и медсестер, стоявших рядом с моей кроватью, окружали футболисты и гавайские танцовщицы. Голоса раздавались отовсюду, и я не мог понять, кто говорит».

Постепенно состояние Ларри улучшилось – его мозг изо всех сил пытался устранить последствия травмы. Ларри восстановил контроль над физическими функциями и снова начал ходить. Он мог говорить, хотя и с трудом, и научился отличать настоящие голоса от воображаемых – подвиг, который помог ему избавиться от слуховых галлюцинаций.

Я встретил Ларри через пять лет после аварии (он слышал о моем интересе к зрительным галлюцинациям и сам пришел в нашу лабораторию). Он говорил медленно, с усилием, но в остальном производил впечатление умного, проницательного и чуткого человека. Он вел абсолютно нормальную жизнь, за исключением одной удивительной особенности. Зрительные галлюцинации, которые раньше возникали в любом сегменте его зрительного поля (в большинстве случаев они включали блестящие цвета и вращение), отступили в нижнюю половину, где он был абсолютно слеп. То есть ниже центральной линии (от носа наружу) Ларри мог видеть только воображаемые объекты. Все, что находилось выше этой линии, было совершенно нормальным.

– В больнице цвета были намного, намного ярче, – сообщил Ларри.

– Что вы видели? – спросил я.

– Ну, я видел животных, и машины, и лодки. Я видел собак, слонов и самые разные вещи.

– Вы видите их по-прежнему?

– О да, я вижу их прямо здесь, в комнате.

– Вы видите их сейчас, когда мы говорим?

– О да! – кивнул Ларри.

Я был заинтригован.

– Ларри, вы говорили, что обычно они заслоняют собой другие предметы. Но сейчас вы смотрите прямо на меня. Разве меня что-то заслоняет?

– Нет, если не считать обезьяну, которая сидит на ваших коленях, – объявил Ларри.

– Обезьяна?

– Да, прямо у вас на коленях.

Я решил, что он шутит.

– Откуда вы знаете, что это галлюцинация?

– Я не знаю, я просто подумал: вряд ли здесь будет профессор, у которого на коленях сидит обезьяна, а значит, она, наверное, не настоящая. – Он весело улыбнулся. – Но она выглядит очень живо и реально.

А я, должно быть, выглядел потрясенным, потому что Ларри продолжал:

– Во-первых, они исчезают через несколько секунд или минут, поэтому я знаю, что они ненастоящие. И хотя изображение иногда хорошо вписывается в окружающую обстановку, как, например, обезьяна у вас на коленях, я понимаю, что это крайне маловероятно и обычно помалкиваю.

Я невольно взглянул на свои колени, а Ларри улыбнулся.

– Кроме того, в этих образах есть кое-что странное: они часто выглядят слишком хорошими, чтобы быть правдой. Цвета яркие – необычайно яркие… На самом деле иногда мои фантазии кажутся более реальными, чем реальные вещи, если вы понимаете, что я имею в виду.

Что он имел в виду под «более реальными, чем реальные»? В искусстве существует особое направление, суперреализм, в рамках которого жестяным банкам с супом и тому подобным штуковинам придают излишнюю детализацию. В обычной жизни такие подробности вы можете увидеть, разве что разглядывая их под увеличительным стеклом. На эти картины странно смотреть, однако, возможно, именно так Ларри видел образы в своей скотоме.

– Это вас беспокоит, Ларри?

– Вообще-то да, потому что мне интересно, откуда берутся галлюцинации, хотя на самом деле они мне не мешают. Гораздо больше меня беспокоит слепота, а не галлюцинации. Честно говоря, я нахожу их даже забавными: никогда не знаешь, что увидишь следующим.

– Образы, которые вы видите – например, обезьяна у меня на коленях, – это вещи, которые вы видели раньше, или галлюцинации не всегда связаны с прошлым опытом?

Ларри подумал немного и сказал:

– Иногда это совершенно новые образы, но как такое возможно? Я всегда думал, что галлюцинации ограничены вещами, которые вы уже когда-то видели. Но тогда изображения должны быть обычными. Иногда, когда утром я ищу свои ботинки, весь пол внезапно покрывается ботинками. И скажу я вам, в этой куче не так-то просто найти собственную обувь! Чаще всего видения приходят и уходят, как будто у них своя жизнь; обычно они не связаны с тем, что я делаю или думаю в тот момент.

Вскоре после моих бесед с Ларри я встретил еще одного пациента с Шарлем Бонне, чей мир был еще страннее. Эту женщину мучили рисунки! Нэнси – медсестра из Колорадо – страдала артериовенозной мальформацией: в задней части ее мозга имелся клубок переплетенных артерий и вен. В случае его разрыва она могла умереть от кровоизлияния в мозг, поэтому врачи применили лазер, чтобы уменьшить клубок в размерах и «запечатать». В результате на участках зрительной коры образовалась рубцовая ткань. Как и у Джоша, у Нэнси имелась небольшая скотома. Она располагалась левее того места, куда Нэнси смотрела, и охватывала зону радиусом около десяти градусов. (Если бы она вытянула руку перед собой и посмотрела на кисть, скотома оказалась бы в два раза больше ее ладони.)

– Самое удивительное, что я вижу образы внутри скотомы, – сообщила Нэнси, сидя в том же кресле, которое раньше занимал Ларри. – Я вижу их десятки раз в день – не постоянно, в разное время, по нескольку секунд каждый.

– Что вы видите?

– Рисунки.

– Что?

– Рисунки. Как в мультфильмах.

– Что вы имеете в виду? Вроде Микки Мауса?

– В некоторых случаях я вижу рисунки Диснея, но чаще всего нет. В основном я вижу просто людей, животных или предметы. Но это всегда карандашные рисунки, закрашенные одним цветом, как в комиксах. Это самое забавное. Они напоминают мне рисунки Роя Лихтенштейна.

– Что еще вы можете сказать? Они двигаются?

– Нет, они абсолютно неподвижны. А еще у моих рисунков нет глубины, нет тени, нет кривизны.

Так вот что она имела в виду, когда сказала, что они похожи на комиксы!

– Это знакомые вам люди или люди, которых вы никогда раньше не видели? – спросил я.

– И те, и другие, – ответила Нэнси. – Я никогда не знаю, что будет дальше.

Вот женщина, чей мозг воспроизводит персонажей Уолта Диснея в нарушение всех авторских прав. Что здесь происходит? И как может любой психически здоровый человек увидеть обезьяну на моих коленях и принять ее как норму?

Чтобы понять эти странные симптомы, нам придется пересмотреть наши модели зрительной системы и восприятия. В недалеком прошлом физиологи рисовали диаграммы зрительных областей со стрелками, направленными вверх. Изображение обрабатывается на одном уровне, отправляется на следующий уровень и так далее, пока каким-то таинственным образом не возникнет «гештальт». Это так называемый подход «снизу вверх», отстаиваемый исследователями искусственного интеллекта уже лет 30, хотя многие анатомы давно говорят о существовании мощных путей обратной связи, проецирующих из так называемых высших центров в низшие зрительные области. Чтобы умиротворить этих анатомов, на схемах в учебниках обычно рисуют стрелки, указывающие назад, но в общем и целом понятие обратного проецирования больше одобряют на словах, чем наделяют функциональным значением.

Более современный взгляд на восприятие – пропагандируемый доктором Джеральдом Эдельманом из Института нейробиологии в Ла-Холье (Калифорния), – предполагает, что поток информации больше напоминает изображения в комнате смеха, отражающиеся в бесконечной череде зеркал и постоянно меняющиеся в процессе этого отражения[64]. Подобно отдельным световым лучам в такой комнате, зрительная информация может разделяться на несколько потоков, усиливаться или двигаться в противоположных направлениях.

Если это звучит запутанно, давайте вернемся к различию между видимой кошкой и воображаемой кошкой, о котором мы говорили ранее. Когда мы смотрим на кошку, ее форма, цвет, текстура и другие видимые атрибуты попадают на сетчатку нашего глаза. Из сетчатки информация поступает в таламус (ретрансляционную станцию в середине мозга), а оттуда – в первичную зрительную кору для дальнейшей обработки. В первичной зрительной коре информация разделяется на два потока; как мы видели в предыдущей главе, один путь ведет в зоны, которые распознают глубину и движение, позволяя вам хватать предметы, уклоняться от них и перемещаться в пространстве, а другой – в зоны, отвечающие за распознавание форм, цветов и объектов (пути «что» и «как»). В конце концов, вся информация объединяется: мы понимаем, что это кот, – скажем, Феликс, – и вспоминаем все, что когда-либо знали или чувствовали о котах вообще и Феликсе в частности. По крайней мере, это то, что написано по данному поводу в учебниках.

Теперь представьте, что происходит в вашем мозгу, когда вы представляете себе кошку[65]. Есть веские основания полагать, что при этом мы запускаем нашу зрительную машину в обратную сторону! Наши воспоминания обо всех кошках в целом и об этой конкретной кошке в частности движутся сверху вниз – от высших центров к первичной зрительной коре; совокупная активность всех этих зон приводит к восприятию воображаемой кошки внутренним взором. На самом деле активность в первичной зрительной коре может быть почти такой же сильной, как при виде настоящей кошки, но на самом деле никакой кошки нет. Это означает, что первичная зрительная кора не просто сортирует информацию, поступающую из сетчатки, – она больше похожа на боевой командный пункт, где непрерывно анализируются данные от разведчиков и разыгрываются всевозможные сценарии. Затем информация отправляется снова наверх, в те же самые высшие области, где работают разведчики. Кульминацией динамического взаимодействия между так называемыми низшими зрительными областями мозга и высшими зрительными центрами становится виртуальная имитация кошки. (Все это было обнаружено главным образом в ходе экспериментов на животных и исследований человеческого мозга методами нейровизуализации).

Пока не ясно, как именно осуществляется это «взаимодействие» и какова его функция. Однако оно может объяснить, что происходит в голове пациентов с синдромом Шарля Бонне (например, Ларри и Нэнси) или пожилых леди и джентльменов, сидящих в затемненной комнате в доме престарелых. Я предполагаю, что они заполняют недостающую информацию точно так же, как это делал Джош, только в данном случае в ход идут воспоминания, сохраненные на более высоком уровне[66]. Так, при синдроме Бонне образы преимущественно основаны на «концептуальном», а не на перцептивном завершении; «заполняемые» образы поступают из памяти (сверху вниз), а не извне (снизу вверх). Слепую область населяют клоуны, водяные лилии, обезьяны и рисунки, а не только объекты, непосредственно окружающие скотому, такие как линии и маленькие «иксы». Разумеется, когда Ларри видит обезьяну на моих коленях, он не обманывается ни на секунду; он прекрасно знает, что она не настоящая, ибо крайне маловероятно, чтобы в моем кабинете вдруг оказалась живая обезьяна.

Но если этот аргумент верен – если низшие зрительные области активируются всякий раз, когда вы что-то воображаете, – то почему вы и я не галлюцинируем все время или не путаем наши внутренние образы с реальными предметами? Почему при одной мысли об обезьяне она не появляется в соседнем кресле? Причина в том, что даже при закрытых глазах клетки в сетчатке и в низших сенсорных путях остаются активными и генерируют плоский фоновый сигнал. Этот фоновый сигнал информирует высшие зрительные центры о том, что на сетчатке нет никакого объекта (обезьяны), и тем самым накладывает вето на активность, вызванную нисходящими образами. Однако если низшие зрительные пути повреждены, фоновый сигнал исчезает и вы галлюцинируете[67].

Это имеет эволюционный смысл: хотя ваши внутренние образы могут быть очень реалистичными, они никогда не заменят реальную вещь. Вы не можете, как сказал Шекспир, «утолить жгучий голод, воображая пиршественный стол». Кстати, оно и хорошо, ибо, будь вы способны утолить голод одной мыслью о пире, вы бы не стали есть и быстро умерли. Аналогичным образом, любое существо, которое может вообразить себе оргазмы, вряд ли передаст свои гены следующему поколению. (Конечно, в ограниченной степени мы можем делать это – например, когда с волнением воображаем романтическую встречу.)

Дополнительные доказательства взаимодействия между нисходящими образами и восходящими сенсорными сигналами в восприятии исходят от пациентов с фантомными конечностями. Некоторые из них периодически ощущают, как их призрачная кисть сжимается в кулак и мнимые ногти впиваются в несуществующую ладонь, что вызывает нестерпимую боль. Почему эти люди на самом деле чувствуют спазм, «впивающиеся ногти» и боль, тогда как вы или я можем представить себе точно такое же положение пальцев, но ничего не почувствуем? Дело в том, что реальный вход из наших рук говорит нам, что никакой боли нет, хотя в нашем мозге есть следы памяти, связывающие акт сжимания кулака с впиванием ногтей (особенно, если вы не часто их стрижете). Однако при потере конечности эти мимолетные ассоциации и ранее существовавшие воспоминания о боли больше не вступают в противоречие с реальным сенсорным входом. То же самое может наблюдаться и при синдроме Шарля Бонне.

Но почему Нэнси видит в своей скотоме именно рисунки? Одна из возможностей заключается в том, что в ее мозге обратная связь главным образом исходит от пути «что» в височной доле, клетки которого, как вы помните, специализируются на цветах и формах, но не на движении и глубине, за которые отвечает путь «как». Как следствие, ее скотома заполнена плоскими, неподвижными образами, имеющими только контуры и формы, как в комиксах.

Если я прав, все эти причудливые зрительные галлюцинации не более чем преувеличенная версия процессов, которые происходят в мозге каждый раз, когда мы даем волю воображению. Где-то в путанице взаимосвязанных путей есть интерфейс между зрением и воображением. У нас пока нет четких представлений о том, где именно находится этот интерфейс и как он работает (мы даже не знаем, один это интерфейс или несколько), но пациенты с Шарлем Бонне дают нам кое-какие важные подсказки. Их рассказы свидетельствуют о том, что наше восприятие на самом деле есть конечный результат динамического взаимодействия между сенсорными сигналами и информацией о зрительных образах из прошлого, сохраненной на высших уровнях. Каждый раз, когда мы сталкиваемся с неким объектом, зрительная система начинает задавать вопросы. Проанализировав фрагментарные данные, высшие центры говорят: «Хм, может быть, это животное». Затем наш мозг задает серию дополнительных вопросов: это млекопитающее? кошка? какая кошка? домашняя? дикая? большая? маленькая? черная, белая, полосатая? «Наилучшие» ответы проецируются обратно в низшие зрительные области, включая первичную зрительную кору. Таким образом обедневшее изображение прогрессивно обрабатывается и уточняется (с «заполнением» фрагментов при необходимости). На мой взгляд, последовательные итерации, которыми занимаются эти обширные проекции прямой и обратной связи, позволяют нам сосредоточиться на максимальном приближении к правде[68]. Сознательно утрируя данный аргумент, можно сказать, что мы, возможно, галлюцинируем постоянно. В этом случае наше восприятие сводится к одному: определить, какая галлюцинация лучше всего отвечает текущему сенсорному входу. Но если (например, при синдроме Шарля Бонне) мозг не получает подтверждающих зрительных стимулов, он волен создать свою собственную реальность. И, как хорошо было известно Джеймсу Терберу, креативность его воистину безгранична.

Глава 6

В зазеркалье

Мир не только страннее, чем мы себе представляем; он страннее, чем мы можем себе представить.

Дж. Б. С. Холдейн

Кто это выезжает из спальни в инвалидном кресле? Сэм глазам не верил. Накануне его мать вернулась домой из больницы, где провела две недели, восстанавливаясь после инсульта. Обычно Эллен очень щепетильно относилась к своему внешнему виду. Ее одежда всегда была идеальна, макияж – безупречен, волосы – красиво уложены, а ногти – накрашены (обычно она предпочитала вкусные оттенки розового или красного). Но сегодня что-то явно пошло не так. Вьющиеся от природы волосы на левой стороне ее головы так и остались взъерошенными после сна и напоминали гнездо, тогда как остальные были тщательно причесаны. Наброшенная на правое плечо зеленая шаль волочилась по полу. Для губ Эллен выбрала довольно яркую красную помаду, но почему-то накрасила только правую половину рта. Точно так же она поступила и с глазами: на правом виднелись следы и туши и подводки, а левый остался без косметики. В качестве последнего штриха женщина чуть-чуть подрумянила правую щеку – не столько, чтобы скрыть румянами пошатнувшееся здоровье, сколько продемонстрировать, что она по-прежнему заботится о своей внешности. Сэм пришел в ужас. Можно подумать, кто-то взял влажную салфетку и, подкравшись к маме, стер всю краску с левой стороны ее лица!

– Боже мой! – воскликнул Сэм. – Что ты сделала с косметикой?

Эллен удивленно вскинула бровь. О чем это толкует ее сын? Она потратила на макияж целых полчаса и знала, что выглядит не так уж плохо, учитывая обстоятельства.

Десять минут спустя, во время завтрака, Эллен проигнорировала всю еду на левой стороне тарелки и даже не притронулась к стакану с любимым апельсиновым соком, который стоял слева от нее.

Сэм кинулся к телефону и позвонил мне – одному из врачей, которые наблюдали его мать в больнице. Мы познакомились с Сэмом, когда я пришел навестить пациентку, лежавшую с ней в одной палате.

– Все в порядке, – сказал я, – не волнуйтесь. Ваша мама страдает от распространенного неврологического синдрома под названием одностороннее пространственное игнорирование. Оно нередко возникает после инсульта в правой части мозга, но чаще всего наблюдается при поражениях правой теменной доли. Больным с этим синдромом свойственно глубокое безразличие к предметам и событиям в левой половине мира, а иногда и к левой стороне собственного тела.[69]

– Вы хотите сказать, что моя мама ослепла с левой стороны?

– Нет, она не ослепла. Она просто не обращает внимания на то, что находится слева от нее. Вот почему мы называем этот синдром игнорированием или неглектом.

На следующий день я продемонстрировал этот синдром Сэму с помощью простого клинического теста. Я сел перед Эллен и сказал:

– Смотрите вот сюда, на мой нос, и постарайтесь не отводить глаза.

Дождавшись, чтобы ее взгляд сфокусировался, я поднял указательный палец и, когда он оказался чуть-чуть левее ее носа, энергично пошевелил им.

– Эллен, что вы видите?

– Я вижу палец, который шевелится, – ответила она.

– Отлично, – кивнул я. – Продолжайте смотреть на мой нос.

Очень медленно я снова поднес палец к ее левой щеке, но на сей раз не стал им шевелить.

– Что вы видите?

Эллен явно растерялась. Когда я не двигал пальцем и тем самым нарочно не привлекал ее внимание – будь то посредством движения или каким-то иным образом, – она его не замечала. Постепенно Сэм начал понимать истинную природу проблемы своей матери и, кажется, в полной мере осознал важное различие между слепотой и неглектом. Эллен упрямо игнорировала его, если он стоял слева от нее и ничего не делал. Но если он подпрыгивал или размахивал руками, она иногда поворачивалась и с удивлением смотрела, что происходит.

По той же самой причине Эллен не «видит» левую половину своего лица в зеркале и забывает нанести на нее макияж. Она не расчесывает волосы и не чистит зубы слева и, что неудивительно, не ест еду, которая лежит на левой стороне тарелки. Но когда ее сын указывает на те или иные предметы в игнорируемой области, заставляя ее обратить на них внимание, Эллен может сказать: «Ах, как мило! Свежевыжатый апельсиновый сок!» Или: «Какая я неловкая! Криво накрасила губы и причесалась плохо…»

Сэм был в растерянности. Неужели всю оставшуюся жизнь ему придется помогать Эллен с такими простыми повседневными делами, как нанесение макияжа? Останется ли его мать такой навсегда или я сумею ей помочь?

Я заверил Сэма, что попытаюсь. Одностороннее пространственное игнорирование – довольно распространенный феномен[70], интересовавший меня уже давно. Этот синдром не только играет огромную роль в способности пациента к самообслуживанию, но и помогает понять, как мозг создает пространственную репрезентацию мира, справляется с левым и правым, мгновенно обращает внимание на различные сегменты зрительной сцены. Великий немецкий философ Иммануил Кант был настолько одержим нашими «врожденными» концепциями пространства и времени, что тридцать лет расхаживал по своей веранде, размышляя об этой проблеме. (Некоторые из его идей позже вдохновили Маха и Эйнштейна.) Если бы Эллен могла каким-то образом переместиться в прошлое и навестить его, уверен, он был бы так же заинтригован ее симптомами, как вы или я, и немедленно задался бы вопросом, что знаем о причинах этого странного расстройства мы, современные ученые.

Когда вы смотрите на некую совокупность предметов, изображение возбуждает рецепторы в сетчатке вашего глаза и запускает сложный каскад событий, кульминацией которых становится ваше восприятие мира. Как мы отмечали в предыдущих главах, информация из глаза сначала поступает в первичную зрительную кору, расположенную в задней части мозга. Оттуда она передается по двум путям: по пути «как» к теменной доле и по пути «что» к височной доле (см. рис. 4.5 в главе 4). Височные доли отвечают за распознавание и называние отдельных объектов, а также реагирование на них соответствующими эмоциями. Теменные доли, напротив, занимаются аспектами пространственного расположения внешнего мира, позволяя вам перемещаться, хватать предметы и знать, где вы находитесь. Подобное разделение труда между височными и теменными долями может объяснить почти всю своеобразную констелляцию симптомов, которые наблюдаются у пациентов с неглектом, вызванным повреждением одной теменной доли – особенно правой (как у Эллен). Самостоятельно перемещаясь в пространстве, она не будет обращать внимания на левую сторону и все, что в ней находится или происходит. Она будет постоянно натыкаться на предметы слева и врезаться левой ногой в бордюр тротуара. (Позже я объясню, почему этого не происходит при поражении левой теменной доли.) Однако, поскольку височные доли Эллен интактны, она не испытывает трудностей с распознаванием предметов и событий – при условии, разумеется, что ее внимание привлечено к ним тем или иным образом.

К сожалению, мы знаем о внимании даже меньше, чем о неглекте. Таким образом, утверждение, что неглект возникает из-за «неспособности обратить внимание», на самом деле говорит нам не так уж много, если у нас нет четкого представления о том, какими могут быть лежащие в основе нейронные механизмы. (По большому счету, это все равно что сказать, что болезнь вызвана неспособностью быть здоровым.) В частности, хотелось бы знать, как нормальный человек – вы или я – может избирательно обращать внимание на один тип сенсорных сигналов (например, когда мы пытаемся услышать один голос среди фонового шума голосов на вечеринке или разглядеть знакомое лицо на бейсбольном стадионе). Почему нам кажется, что у нас в голове есть мощный внутренний прожектор, который можно направить на разные объекты и события вокруг нас?[71]

Теперь мы знаем, что даже такой базовый навык, как внимание, требует участия многих, иногда весьма отдаленных друг от друга, участков мозга. Мы уже говорили о функциях зрительной, слуховой и соматосенсорной систем, однако другие области выполняют не менее важные задачи. Ретикулярная активирующая система – скопление нейронов с сильно разветвленными аксонами и дендритами – либо активирует всю кору головного мозга, либо – если нужно – небольшой участок коры, что приводит к избирательному вниманию. Лимбическая система отвечает за эмоциональное поведение, а также оценку эмоционального значения и потенциальной ценности событий во внешнем мире. Лобные доли отвечают за более абстрактные процессы, такие как суждение, прогнозирование и планирование. Все эти области взаимосвязаны в петлю положительной обратной связи – рекурсивную эхоподобную реверберацию, – которая извлекает стимул из внешнего мира, определяет его характерные особенности, а затем перебрасывает его туда-сюда, пока в конечном счете не выяснит, что это такое и как на это реагировать[72]. Иными словами, что мне делать: драться, бежать, есть или целоваться? Кульминацией одновременного задействования всех этих механизмов и является восприятие.

Когда большой угрожающий стимул – скажем, грозный силуэт грабителя, приближающегося ко мне на улице в Бостоне, – впервые попадает в мой мозг, я не имею ни малейшего представления о том, что это такое. Прежде чем я смогу это определить – о, возможно, этот человек опасен! – зрительная информация анализируется как лобными долями, так и лимбической системой и отправляется в небольшой участок теменной коры, которая, в сочетании с соответствующими нейронными связями в ретикулярной формации, позволяет мне направить «прожектор» внимания на приближающуюся фигуру. В результате мой мозг поворачивает глазные яблоки в сторону важного в данный конкретный момент объекта, уделяет ему избирательное внимание и восклицает: «Ага!»

Но представьте, что произойдет, если петля обратной связи где-то разомкнется. Весь процесс будет нарушен. Вы больше не будете замечать, что происходит на одной стороне мира, и врачи, естественно, диагностируют у вас типичный синдром неглекта.

Остается объяснить, почему неглект наблюдается главным образом после повреждения именно правой, а не левой теменной доли. Откуда такая асимметрия? Хотя реальная причина по-прежнему ускользает от нас, Марсель Месулам из Гарвардского университета предложил гениальную теорию. Мы знаем, что левое полушарие отвечает за многие аспекты языка, а правое – за эмоции и «глобальные» (или целостные) аспекты сенсорной информации. Но Месулам полагает, что существует еще одно фундаментальное различие. Учитывая его роль в «глобальных» аспектах зрения, правое полушарие обладает бо́льшим «прожектором» внимания, который охватывает как все левое, так и все правое зрительные поля. Левое полушарие, напротив, наделено гораздо меньшим прожектором, ограниченным правой стороной мира (возможно, потому, что оно специализируется на других вещах, таких как речь). Столь странное устройство позволяет правому полушарию – структуре с бо́льшим «глобальным» прожектором – возместить потерю маленького прожектора, которая происходит при повреждении левого полушария. Когда же повреждено правое полушарие, левое полушарие не в состоянии полностью компенсировать утрату, ибо его прожектор ограничен только правой стороной. Это объясняет, почему неглект наблюдается только у пациентов с поражениями правого полушария.

Следовательно, неглект – не слепота, а скорее общее безразличие к предметам и событиям, находящимся слева. Насколько выражено это безразличие? В конце концов, даже мы с вами, когда едем домой с работы, обычно игнорируем знакомый ландшафт, однако сразу насторожимся, если увидим аварию. Это говорит о том, что на каком-то уровне зрительная информация, оставшаяся без внимания, все-таки просачивается в сознание. Является ли равнодушие Эллен крайней версией того же явления? Возможно ли, что, несмотря на отсутствие сознательного восприятия, часть информации все-таки «попадает внутрь»? Другими словами, могут ли такие пациенты каким-то образом «видеть» то, чего они не видят? Ответить на этот вопрос непросто, но в 1988 году два исследователя из Оксфорда, Питер Хелиган и Джон Маршалл[73], взялись решить эту задачку. Они придумали хитроумный способ показать, что пациенты с неглектом подсознательно замечают некоторые события, которые происходят слева от них. Они показывали больным изображения двух домов: дома располагались один под другим и были полностью идентичны, за исключением одной характерной детали – из левых окон верхнего дома вырывались языки пламени и дым. Затем ученые спрашивали испытуемого, одинаковые дома или разные. Первый же пациент с неглектом, разумеется, сказал, что дома выглядят одинаково (больные с синдромом неглекта не обращают внимания на левую сторону рисунка). Но когда его вынудили выбирать – «в каком доме вы бы предпочли жить?» – он выбрал нижний дом, тот, который не горел. Возможно, это разновидность слепозрения? Может ли быть так, что некоторая информация о пламени и дыме слева все-таки просочилась в правое полушарие по какому-то альтернативному нервному пути и больной почувствовал опасность? Данный эксперимент – еще одно доказательство того, что в левом зрительном поле нет слепоты, ибо в противном случае мозг просто бы не сумел обработать детали на левой стороне дома.

Истории о синдроме одностороннего неглекта очень популярны среди студентов-медиков. Оливер Сакс[74] рассказывает историю о пациентке, которая, как и многие люди, игнорирующие левую сторону, ела только с правой стороны тарелки. Впрочем, эта женщина знала, что происходит, и быстро сообразила: если она хочет съесть весь свой обед, ей нужно сдвинуть голову так, чтобы увидеть еду слева. Учитывая ее общее безразличие ко всему левому и нежелание даже смотреть влево, она приняла комично гениальное решение. Она делала в своем инвалидном кресле огромный круг (340 градусов или около того) вокруг стола, пока ее взгляд наконец не падал на оставшуюся пищу. Съев ее, она делала еще один круг, чтобы съесть оставшуюся половину, и так далее, круг за кругом, пока весь обед не оказывался у нее в животе. Ей никогда не приходило в голову, что она может просто повернуться влево: для нее лево не существовало в принципе.

* * *

Однажды утром, когда я чинил дождевальную систему во дворе своего дома, моя жена принесла мне интересное письмо. Я получаю много писем каждую неделю, но это отправили из Панамы: на конверте была экзотическая марка и необычное тиснение. Я вытер руки о полотенце и начал читать. Оказалось, что это довольно красноречивое описание синдрома пространственного игнорирования.

«Когда я пришел в себя, то не ощущал абсолютно никаких негативных последствий, за исключением разве что сильной головной боли, – писал Стив, бывший капитан ВМФ, который слышал о моем интересе к неглекту и выражал желание проконсультироваться со мной в Сан-Диего. – Вообще-то, кроме головной боли, я чувствовал себя хорошо. Не желая беспокоить жену – я знал, что у меня случился сердечный приступ, но боль в голове постепенно проходила, – я заверил ее, что волноваться не о чем, я в порядке. Она ответила: “Нет, ты не в порядке, Стив. У тебя был инсульт!”

Инсульт? Не может быть! Я видел жертв инсульта по телевизору и в реальной жизни – эти люди либо смотрели в пустоту, либо страдали параличом. У одних не двигались конечности, у других – лицо. Поскольку я не чувствовал ни одного из этих симптомов, я не мог поверить, что моя жена говорит правду.

На самом деле всю левую половину моего тела парализовало. У меня были поражены левая рука, левая нога и лицо. Так началась моя одиссея в странный искривленный мир.

Я прекрасно осознавал все части своего тела с правой стороны. Левой стороны просто не существовало! Возможно, вы подумаете, что я преувеличиваю. Сторонний наблюдатель, должно быть, увидит во мне человека с конечностями, которые, пусть и парализованы, безусловно существуют и так же безусловно соединены с туловищем.

Бреясь, я просто игнорировал левую сторону лица. Когда я одевался, то никогда не засовывал левую руку в рукав. Я вечно застегивал рубашку не на те пуговицы – пуговицы-то находились справа, а петли слева – хотя выполнял эту операцию правой рукой.

Одним словом, вы не можете иметь ни малейшего представления о том, что происходит в Стране чудес, если только вам не расскажет об этом один из ее жителей».

Синдром одностороннего пространственного игнорирования клинически важен по двум причинам. Во-первых, хотя большинство пациентов полностью восстанавливаются через несколько недель, у некоторых это расстройство может сохраняться бесконечно. Для них неглект остается досадной помехой, хотя едва ли представляет опасность для жизни. Во-вторых, даже в тех случаях, когда синдром одностороннего пространственного игнорирования исчезает достаточно быстро, он может нанести больному существенный вред: безразличие к левой стороне в течение первых нескольких дней значимо препятствует реабилитации. Когда физиотерапевт призывает пациента активно тренировать левую руку, он не видит в этом смысла, ибо не замечает, что она работает плохо. Это серьезная проблема: в реабилитации инсульта бо́льшая часть восстановления от паралича происходит в первые несколько недель; если упустить это «окно пластичности», функциональность левой руки едва ли восстановится. Поэтому врачи делают все возможное, чтобы уговорить больных упражнять левые руки и ноги в первые несколько недель – задача, которая при синдроме неглекта становится практически невыполнимой.

Есть ли какой-нибудь способ заставить пациента принять левую сторону мира и осознать, что его рука не двигается? Что произойдет, если поместить зеркало справа от пациента, под прямым углом к его плечу? (Если он сидит в телефонной будке, это будет соответствовать правой стене кабинки.) Когда он посмотрит в зеркало, то увидит отражение левой стороны, в том числе людей, события, предметы и свою собственную левую руку. Поскольку отражение теперь находится справа – в неигнорируемом поле – не начнет ли он больше обращать внимание на эти вещи? Поймет ли он, что эти люди, события и предметы находятся слева, хотя само отражение справа? Если такое сработает, это станет настоящим чудом. Все усилия по лечению неглекта обычно заканчивались разочарованием как для пациентов, так и для врачей с тех самых пор, как данный синдром был впервые клинически описан более шестидесяти лет назад.

Я позвонил Сэму и спросил, не хочет ли его мама, Эллен, попробовать мою идею с зеркалом. Это может ускорить ее восстановление, сказал я, и вместе с тем не потребует много времени и сил.

Механизм, позволяющий мозгу анализировать зеркальные отражения, давно завораживал психологов, философов и магов. Многие дети задавали вопрос: «Почему зеркало переворачивает вещи слева вправо, но не переворачивает их вверх дном? Откуда зеркало знает, как нужно переворачивать?» На эти вопросы большинство родителей затрудняются дать вразумительный ответ. Правильный ответ предложил физик Ричард Фейнман (точную цитату приводит Ричард Грегори, написавший восхитительную книгу по данной теме)[75].

Нормальные взрослые редко путают зеркальное отражение с реальным предметом. Когда вы замечаете другой автомобиль в зеркале заднего вида, вы не ударяете по тормозам. Наоборот, вы жмете на педаль газа и мчитесь вперед, хотя кажется, что автомобиль несется прямо на вас. Аналогичным образом, если грабитель откроет дверь в ванную как раз в тот момент, когда вы бреетесь, вы обернетесь, а не станете нападать на отражение в зеркале. Некая часть вашего мозга мгновенно осуществляет необходимую коррекцию: реальный объект позади меня, хотя изображение передо мной[76].

Подобно Алисе в Стране чудес, такие пациенты, как Эллен и Стив, похоже, обитают в странной непознанной стране, застрявшей между иллюзией и реальностью – в «искривленном мире», как его назвал Стив, и предсказать, как они будут реагировать на зеркало, отнюдь не легко. Во всяком случае, некоего простого способа это сделать пока не существует. Хотя все мы – и пациенты с неглектом, и нормальные люди – знакомы с зеркалами и воспринимаем их как должное, в зеркальных изображениях есть нечто по природе своей сюрреалистичное. Оптика достаточно проста, но никто понятия не имеет, какие механизмы мы задействуем, когда смотрим на зеркальное отражение, какие мозговые процессы опосредуют нашу уникальную способность понимать парадоксальное совмещение реального предмета и его оптического «двойника». Учитывая важную роль теменной доли в пространственных отношениях и «целостных» аспектах зрения, возникнут ли у пациента с неглектом особые проблемы с зеркальными отражениями?

Когда Эллен пришла в мою лабораторию, я первым делом провел серию простых клинических тестов, чтобы подтвердить диагноз. В каждом из них она потерпела крах. Сначала я попросил ее сесть на стул напротив меня и посмотреть на мой нос. Затем я поднес шариковую ручку к ее правому уху и начал медленно перемещать ее к левому уху. Я попросил Эллен следить за ручкой глазами, и она делала это без проблем, пока я не добрался до носа. В этот момент она отвлеклась и вскоре смотрела на меня, окончательно потеряв ручку из виду, хотя та находилась буквально у нее под носом. Как ни парадоксально, человеку, который действительно слеп в левом зрительном поле, такое поведение несвойственно. Скорее, он переведет взгляд вперед, в попытке компенсировать слепоту.

Затем я показал Эллен горизонтальную линию, нарисованную на бумаге, и попросил разделить ее вертикальной чертой. Эллен поджала губы, взяла ручку и уверенно поставила отметку ближе к правому концу: поскольку для нее существовала только одна половина линии – правая, – она, по-видимому, отметила середину этой половины[77].

Когда я попросил ее нарисовать часы, Эллен нарисовала полный круг, а не полукруг. Это довольно распространенная реакция: рисование круга – моторный автоматизм, и инсульт не повлиял на него. Когда же пришло время заполнить цифры, Эллен остановилась, пристально посмотрела на круг, а затем написала все цифры – с 1 до 12 – на правой стороне круга!

Тогда я взял чистый лист бумаги, положил его перед Эллен и попросил ее нарисовать цветок.

– Какой цветок? – спросила она.

– Любой. Просто обыкновенный цветок.

Эллен опять немного подумала и наконец нарисовала еще один круг. Пока все шло хорошо. Затем она кропотливо нарисовала несколько маленьких лепестков (это была маргаритка). Все лепестки располагались справа от сердцевины (рис. 6.1).

– Отлично, Эллен, – похвалил я. – Теперь снова нарисуйте цветок, на сей раз с закрытыми глазами.

Неспособность Эллен рисовать левую половину предметов была вполне ожидаема. Но что произойдет, если она закроет глаза? Какой окажется ментальная репрезентация цветка – маргаритка в ее голове: целым цветком или только его половиной? Другими словами, насколько глубоко пространственный неглект проник в ее мозг?

Рис. 6.1

Рисунок пациентки с синдромом неглекта. Обратите внимание, что левая половина цветка отсутствует.

Многие больные, страдающие синдромом одностороннего пространственного игнорирования, рисуют только половину цветка даже с закрытыми глазами, по памяти. Это означает, что пациент утратил способность «сканировать» левую часть даже внутренней (ментальной) репрезентации объекта.

Эллен закрыла глаза и нарисовала еще один круг. Затем, нахмурив брови, она старательно нарисовала пять лепестков – все на правой стороне! Казалось, внутренний шаблон, который она использовала во время рисования, сохранился только наполовину. В результате левая сторона воображаемого цветка просто выпала из ее памяти.

Спустя полтора часа мы вернулись в лабораторию, чтобы опробовать зеркало. Эллен сидела в своем инвалидном кресле, расчесывала волосы здоровой рукой и улыбалась. Я стоял справа и держал зеркало на уровне груди таким образом, что оно располагалось параллельно правому подлокотнику кресла (и ее профилю) и находилось примерно в 60 сантиметрах от ее носа. Затем я попросил Эллен повернуть голову на 60 градусов и посмотреть в зеркало.

Сидя в своем кресле, Эллен видит левую – игнорируемую – сторону мира, отраженную в зеркале. При этом она смотрит вправо. Она прекрасно знает, что такое зеркало, а значит, понимает, что оно отражает предметы на левой стороне. Поскольку информация о левой стороне мира теперь поступает с правой – неигнорируемой – стороны, поможет ли зеркало «преодолеть» неглект? Сможет ли она схватить предмет слева, как сделал бы любой нормальный человек? Или она скажет себе: «Ой, этот предмет на самом деле находится слева, поэтому позвольте мне проигнорировать его». На самом деле, как часто бывает в науке, она не сделала ни того, ни другого. Вместо этого она совершила кое-что совершенно необычное.

Эллен посмотрела в зеркало и моргнула, гадая, что мы задумали на сей раз. Должно быть, она понимала, что перед ней зеркало – оно было в деревянной раме, а на его поверхности виднелись частички пыли – однако на всякий случай я спросил:

– Что я держу?

(Помните, что я держал зеркало перед собой.)

– Зеркало, – без колебаний ответила она.

Я попросил больную описать ее очки, помаду и одежду, глядя на свое отражение. Эллен без проблем справилась с этой задачей. По сигналу один из моих помощников, стоявший слева от Эллен, поднял шариковую ручку, так, что та оказалась в зоне досягаемости ее правой (здоровой) руки, но полностью в пределах игнорируемого левого поля зрения (примерно в 20 сантиметрах ниже и левее ее носа.) Эллен могла видеть в зеркале моего помощника так же хорошо, как и саму ручку – у нас не было намерения скрыть наличие зеркала.

– Вы видите ручку?

– Да.

– Чудесно. Теперь протяните руку, возьмите ее и напишите свое имя на бумажке, которую я положил вам на колени.

Вообразите мое удивление, когда Эллен подняла правую руку и решительно потянулась к зеркалу. Около двадцати секунд она стучала в него и царапала его поверхность, а затем с разочарованием сообщила:

– Я не могу ее достать.

Когда десять минут спустя я повторил тот же эксперимент, она сказала: «Ручка за зеркалом», – и, протянув руку за зеркало, принялась ощупывать пряжку моего ремня.

Чуть позже она даже попыталась заглянуть за край зеркала в надежде, что ручка действительно окажется там.

Очевидно, Эллен считала отражение настоящим предметом, который можно схватить. За всю свою пятнадцатилетнюю карьеру я не видел ничего подобного: на моих глазах умный, рассудительный взрослый совершал абсурдную ошибку, полагая, что предмет находится внутри зеркала.

Мы решили убедиться, что поведение Эллен не было следствием ее неуклюжести или неспособности понять, что такое зеркало. Для этого мы разместили зеркало на расстоянии вытянутой руки перед ней, как зеркало в ванной. На сей раз ручка появилась сзади, над ее правым плечом (но вне ее поля зрения). Она увидела ее в зеркале и мгновенно потянулась назад, чтобы ее схватить. Значит, провал в предыдущей задаче не был связан с дезориентацией, неуклюжестью или спутанностью сознания, вызванными инсультом.

Нарушения Эллен мы назвали «зеркальной агнозией» или «синдромом зеркала», в честь Льюиса Кэрролла. Льюис Кэрролл, как известно, страдал приступами мигрени, связанными с артериальными спазмами. Если они затрагивали его правую теменную долю, он, возможно, испытывал похожие трудности с зеркалами, которые могли не только вдохновить его написать «Зазеркалье», но и объяснить его общую одержимость зеркалами, зеркальным письмом и инверсией левого-правого. Интересно, может, страсть к зеркальному письму Леонардо да Винчи имеет то же происхождение?

Мне было одновременно и интересно, и грустно наблюдать синдром зеркала: вообще-то я надеялся на противоположную реакцию – что зеркало заставит Эллен осознать левую сторону мира и поможет в реабилитации.

Следующим шагом было выяснить, насколько распространен этот синдром. Все ли пациенты с неглектом ведут себя так же, как Эллен? Обследовав еще 20 больных, я обнаружил, что у многих наблюдалась аналогичная разновидность зеркальной агнозии. Стоило поместить зеркало в игнорируемую зону и попросить их взять ручку или конфету, которые мой помощник держал слева, как они тянулись к зеркалу. Они прекрасно знали, что смотрят в зеркало, и тем не менее совершали ту же ошибку, что и Эллен.

Однако ошибались не все. Некоторые сперва выглядели озадаченными, но, увидев отражение ручки или конфеты, усмехались и с заговорщическим видом тянулись к реальному предмету слева, как поступили бы вы или я. Один пациент даже повернул голову влево – обычно он этого не делал, – и с победоносным видом схватил награду. Такие больные – хотя их было очень мало – явно замечали предметы, которые раньше игнорировали. Если это действительно так, возникает вопрос: не поможет ли многократное повторение этого упражнения преодолеть неглект, постепенно заставляя пациента больше обращать внимания на левую сторону мира?[78] Такую терапевтическую возможность безусловно нельзя исключать. Когда-нибудь мы обязательно попробуем этот подход в нашей клинике.

Помимо терапии, зеркальная агнозия – неспособность пациента определить местонахождение реального предмета и схватить его – интересует меня и с научной точки зрения. Даже мой двухлетний сын, если ему показать в зеркале конфету, хихикнет, обернется и тут же сунет сладкое в рот. А вот старая и мудрая Эллен не могла этого сделать.

Я могу предложить, по крайней мере, два объяснения сему загадочному явлению. Во-первых, не исключено, что синдром вызван игнорированием (неглектом). Как будто пациент бессознательно говорит себе: «Поскольку это отражение, объект должен находиться слева от меня. Но левой стороны на моей планете не существует, значит, объект внутри зеркала». Какой бы абсурдной ни казалась нам, обладателям интактного мозга, эта интерпретация, это единственное, что имеет смысл для Эллен, учитывая ее «реальность».

Во-вторых, синдром зеркала может не быть прямым следствием неглекта, хотя обычно они наблюдаются вместе. Мы знаем, что при поражении правой теменной доли пациенты испытывают выраженные трудности с пространственными задачами; следовательно, синдром зеркала может оказаться просто одним из проявлений таких дефицитов. Правильное реагирование на зеркальное изображение предполагает одновременное удержание в памяти и отражения и самого предмета, а также соответствующую умственную гимнастику, позволяющую корректно определить местоположение предмета, которому это отражение принадлежит. Данная весьма изощренная способность может быть нарушена в результате поражения правой теменной доли, учитывая важную роль этой структуры в обработке пространственных атрибутов окружающего мира. Если это так, зеркальная агнозия может стать новым экспресс-тестом на повреждения правой теменной доли[79]. В эпоху растущей стоимости визуализации головного мозга любой простой анализ будет полезным дополнением к диагностическому инструментарию невролога.

Однако самый странный аспект синдрома зеркала – реакции самих пациентов: «Доктор, почему я не могу взять ручку?»; «чертово зеркало мешает»; «ручка внутри зеркала, я не могу дотянуться до нее!» «Эллен, я хочу, чтобы вы взяли реальный предмет, а не отражение, – говорю я. – Где настоящая ручка?» И она отвечает: «Настоящая ручка вон там, за зеркалом, доктор».

Только представьте: такая простая вещь, как зеркало, отбрасывает этих пациентов в сумеречную зону, в которой они не могут – или не хотят – сделать простой логический вывод: поскольку отражение находится справа, предмет, создающий это отражение, должен быть слева. Можно подумать, для таких больных изменились сами законы оптики – по крайней мере, в крошечном уголке их вселенной. Обычно мы считаем наш интеллект и «высокоуровневые» знания – такие как законы геометрической оптики – невосприимчивыми к искажениям сенсорных сигналов. Но эти пациенты учат нас, что это не всегда так. Для них все как раз наоборот. Искажен не только их сенсорный мир – перекручивается вся база знаний, дабы приспособиться к странной новой реальности, в которой они обитают[80]. Дефициты внимания, похоже, пронизывают все их мировоззрение: они не способны отличить зеркальное отражение от реального объекта, хотя могут вести нормальную беседу по другим темам – политике, спорту или шахматам – так же хорошо, как вы или я. Спрашивать у таких пациентов, каково «истинное местоположение» предмета, который они видят в зеркале, все равно, что спрашивать у нормального человека, что находится севернее Северного полюса. Или действительно ли существуют иррациональные числа (например, квадратный корень из 2 или π с бесконечной цепочкой десятичных знаков). Это влечет за собой глубокие философские вопросы: например, насколько мы можем быть уверенными в том, что наше собственное восприятие реальности так уж надежно? Инопланетное четырехмерное существо, наблюдающее за нами из четырехмерной вселенной, вероятно, сочтет наше поведение столь же извращенным, неуклюжим и до абсурдного комичным, каковым мы считаем нелепые поступки больных с неглектом, застрявших в своем странном зеркальном мире.

Глава 7

Хлопок одной ладони

Человек образуется верой; он таков, какова его вера.

Бхагавадгита, 500 г. до н. э.

Социологам еще предстоит пройти долгий путь, чтобы наверстать упущенное, но их исследования обещают стать важнейшими в науке, если и когда они, наконец, доберутся до правильных вопросов. Наше поведение по отношению друг к другу – самое странное, самое непредсказуемое и практически необъяснимое явление из всех, с которыми мы вынуждены жить.

Льюис Томас

Миссис Доддс уже начинала терять терпение. Почему все вокруг – врачи, терапевты, даже ее сын – настаивают, что ее левая рука парализована, хотя она-то прекрасно знает, что рука работает нормально? Ну да, всего десять минут назад она использовала ее, чтобы умыться.

Разумеется, миссис Доддс знала, что две недели назад у нее случился инсульт – именно поэтому она и находилась здесь, в Медицинском центре Калифорнийского университета в Хиллкресте. Если не считать легкой головной боли, она чувствовала себя гораздо лучше и хотела поскорее вернуться домой. Лечащему врачу миссис Доддс заявила, что ей не терпится заняться подрезкой роз и возобновить ежедневные утренние прогулки по пляжу. Вчера она видела свою внучку Бекки и подумала, как хорошо будет показать ей сад сейчас, когда он в полном цвету.

На самом деле в результате инсульта в правом полушарии вся левая половина тела миссис Доддс была полностью парализована. Я вижу много таких пациентов каждый месяц. Обычно они буквально засыпают меня вопросами о своем параличе. Когда я опять смогу ходить, доктор? Смогу ли я снова шевелить пальцами? Когда я зевнул этим утром, моя левая рука шевельнулась – значит ли это, что я начинаю выздоравливать?

Однако есть небольшое подмножество пациентов с повреждением правого полушария, которые, как и миссис Доддс, кажутся блаженно равнодушными к своему состоянию, – очевидно, они вообще не осознают, что вся их левая сторона парализована – хотя во всех остальных отношениях они психически здоровы. Французский невролог Жозеф-Франсуа Бабинский, в 1908 году клинически наблюдавший это любопытное расстройство – склонность игнорировать, а иногда даже отрицать паралич левой руки или ноги – назвал его анозогнозией («не осознающий болезнь»).

– Миссис Доддс, как вы себя чувствуете сегодня?

– У меня болит голова, доктор. Вы знаете, они отвезли меня в больницу.

– Почему вы приехали в больницу, миссис Доддс?

– Ну, у меня был инсульт.

– Откуда вы знаете?

– Две недели назад я упала в ванной, и моя дочь привезла меня сюда. Мне сделали МРТ и рентген и сказали, что у меня инсульт.

Очевидно, миссис Доддс знала, что произошло, и понимала, где находится.

– Все ясно, – сказал я. – И как вы себя чувствуете сейчас?

– Прекрасно.

– Вы можете ходить?

– Конечно, я могу ходить.

В течение последних двух недель миссис Доддс лежала в постели или сидела в инвалидной коляске. После падения в ванной она не сделала ни единого шага.

– А как насчет ваших рук? Вытяните руки. Вы можете ими пошевелить?

Миссис Доддс, казалось, слегка раздражали мои вопросы.

– Разумеется, я могу пошевелить руками, – проворчала она.

– Вы можете пользоваться своей правой рукой?

– Да.

– Вы можете пользоваться своей левой рукой?

– Да, могу.

– Обе руки одинаково сильны?

– Да.

Но как далеко вы можете зайти в подобных расспросах? Как правило, врачи стараются не давить на больного из страха вызвать то, что невролог Курт Гольдштейн называл «катастрофической реакцией». По большому счету, этот термин – медицинский жаргон для «рыданий»: другими словами, защита больного рушится и он начинает плакать. Однако, подумал я, если сперва хорошенько его подготовить и только потом столкнуть лицом к лицу с собственным параличом, возможно, такой реакции удастся избежать[81].

– Миссис Доддс, вы можете коснуться моего носа правой рукой?

Она сделала это без проблем.

– Можете ли вы коснуться моего носа левой рукой?

Ее парализованная рука неподвижно лежала перед ней.

– Миссис Доддс, вы касаетесь моего носа?

– Да, конечно, я касаюсь вашего носа.

– Вы в самом деле видите, как прикасаетесь к моему носу?

– Вижу. Моя рука в двух сантиметрах от вашего лица.

Это была откровенная конфабуляция, почти галлюцинация. Ее зрение было в порядке. Она прекрасно видела свою руку и все же настаивала на том, что она движется.

Я решил задать последний вопрос.

– Миссис Доддс, вы можете хлопнуть в ладоши?

– Разумеется, могу, – терпеливо ответила она.

– Хлопните, пожалуйста, один разочек. Для меня.

Миссис Доддс взглянула на меня и принялась делать хлопающие движения правой рукой.

– Вы хлопаете?

– Да, я хлопаю, – ответила она.

У меня не хватило мужества спросить ее, действительно ли она слышит хлопки, но, если бы я это сделал, мы, пожалуй, нашли бы ответ на вечный коан (загадку) дзен-буддизма – как звучит хлопок одной ладони?

Впрочем, не обязательно ссылаться на коаны, чтобы понять: миссис Доддс представляет нам загадку, разгадать которую не проще, чем осознать недвойственную природу реальности. Почему эта женщина – милая старушка, которая по всем признакам находится в здравом уме и способна четко излагать свои мысли, – отрицает, что парализована? В конце концов, почти две недели она была прикована к инвалидному креслу. Должно быть, ей множество раз хотелось что-то схватить или просто протянуть левую руку, но все это время та безжизненно лежала у нее на коленях. А главное, как она может «видеть», что касается моего носа?

На самом деле конфабуляция миссис Доддс находится на крайнем конце шкалы. Чаще всего пациенты с отрицанием придумывают нелепые оправдания своей неспособности задействовать левую руку. Во всяком случае, большинство не утверждает, что действительно видит, как парализованная конечность шевелится.

Например, когда я спросил женщину по имени Сесилия, почему она не трогает мой нос, она раздраженно фыркнула:

– Но, доктор, эти студенты-медики приставали ко мне весь день! Мне это надоело. Я больше не хочу двигать рукой.

Другая пациентка, Эсмерельда, выбрала иную тактику.

– Эсмерельда, как дела?

– Отлично.

– Вы можете ходить?

– Да.

– Вы можете двигать руками?

– Да.

– Вы можете пользоваться правой рукой?

– Да.

– Вы можете пользоваться левой рукой?

– Да.

– Можете ли вы указать на меня правой рукой?

Она указала на меня правой рукой.

– Можете ли вы указать на меня левой рукой?

Левая рука неподвижно лежала перед ней.

– Эсмерельда, вы указываете?

– У меня тяжелый артрит; вы же знаете, доктор. Это больно. Я не могу сейчас пошевелить рукой.

Иногда она прибегала к другого рода оправданиям:

– Вообще-то, я никогда не владела левой рукой так же хорошо, как и правой, доктор.

Наблюдение за такими пациентами подобно наблюдению за природой человека через увеличительное стекло; это напоминает мне обо всех аспектах человеческой глупости и о том, насколько все мы склонны к самообману. Ибо здесь, в одной пожилой женщине в инвалидном кресле, я вижу комически преувеличенную версию всех тех механизмов психологической защиты, о которых говорили Зигмунд и Анна Фрейд в начале двадцатого века – механизмов, используемых вами, мной и всеми остальными, когда мы сталкиваемся с тревожными фактами о себе. Фрейд утверждал, что наш разум применяет эти психологические трюки для «защиты эго». Его идеи обладают такой интуитивной притягательностью, что многие из предложенных им терминов проникли в повседневный язык, хотя никто не думает об этих явлениях как о подлинной науке, ибо сам Фрейд никогда не проводил экспериментов. (Мы еще вернемся к Фрейду позже, когда будем обсуждать роль анозогнозии в экспериментальном изучении неуловимых аспектов психики.)

В самых крайних случаях пациент не только отрицает, что рука (или нога) парализована, но и настаивает, что рука, лежащая на постели рядом с ним, его собственная парализованная рука, принадлежит не ему!

Недавно в реабилитационном центре Ривермид в Оксфорде (Англия) я схватил безжизненную левую руку одной женщины и поднял ее с одеяла.

– Чья это рука?

Она посмотрела сначала на руку, потом мне в глаза и воскликнула:

– Что эта рука делает в моей постели?

– Чья это рука?

– Это рука моего брата, – заявила она.

Но ее брата не было в больнице. Более того, он жил где-то в Техасе. Выходит, я стал свидетелем одного из характерных симптомов так называемой соматопарафрении (отрицания владения собственными частями тела), которая иногда наблюдается в сочетании с анозогнозией. Излишне говорить, что оба расстройства довольно редки.

– Почему вы думаете, что это рука вашего брата?

– Потому что она большая и волосатая, доктор, а у меня руки не такие волосатые.

* * *

Анозогнозия – уникальный синдром, о котором почти ничего не известно. Пациент явно находится в здравом уме, но «видит», как его безжизненная конечность действует – хлопает или касается моего носа, и не понимает всей абсурдности своих утверждений. Что же вызывает это любопытное расстройство? Неудивительно, что для объяснения анозогнозии были предложены десятки теорий[82]. Большинство из них можно разделить на две основные категории. Одна из них – фрейдистский взгляд, согласно которому больной просто-напросто не желает признавать факт паралича. Вторая – неврологическая точка зрения, предполагающая, что отрицание является прямым следствием синдрома неглекта, который мы обсудили в предыдущей главе, – общего безразличия ко всему, что находится на левой стороне мира. У обеих категорий есть много недостатков, но каждая из них содержит самородки инсайта, которые мы можем использовать для построения новой теории отрицания.

Одна из проблем с фрейдистским подходом заключается в том, что он не объясняет разницу в интенсивности механизмов психологической защиты у пациентов с анозогнозией и у нормальных людей. Другими словами, почему эти механизмы, как правило, незаметны у вас и у меня и дико преувеличены у больных с отрицанием? Допустим, я сломал левую руку и повредил нервы. Вы спрашиваете, могу ли я обыграть вас в теннис. Наверное, я немного приуменьшу последствия травмы и скажу: «О, да, я могу вас обыграть. Знаете, моя рука стала гораздо лучше». Тем не менее я точно не стал бы заключать пари, что смогу победить вас в армрестлинге. Или, если бы моя рука была парализована и беспомощно висела сбоку, я бы точно не сказал: «О, я вижу, как она касается вашего носа» или «она принадлежит моему брату».

Вторая проблема с фрейдистской точкой зрения заключается в том, что она не объясняет асимметрию данного синдрома. Разновидность отрицания, наблюдаемая у миссис Доддс и других пациентов, почти всегда связана с повреждением правого полушария, что приводит к параличу левой части тела. При повреждении левого полушария (в этом случае парализована правая сторона тела) синдром отрицания наблюдается крайне редко. Почему? Эти люди так же обездвижены и разочарованы, как и люди с повреждением правого полушария. Однако, несмотря на аналогичную «потребность» в психологической защите, они не только осознают паралич, но и постоянно говорят о нем. Такая асимметрия подразумевает, что мы должны искать ответ не в психологии, а в неврологии, а именно в специализации двух полушарий. В этом смысле синдром отрицания – своеобразный мостик между двумя упомянутыми дисциплинами (кстати, это одна из причин, почему его изучение так увлекательно).

Неврологические теории отрицания отвергают фрейдистское толкование. Вместо этого они утверждают, что отрицание является прямым следствием неглекта (одностороннего пространственного игнорирования), который также наблюдается после повреждения правого полушария и делает человека глубоко безразличным ко всему, что происходит в левой части мира, включая левую сторону его собственного тела. Возможно, больной с анозогнозией просто не замечает, что его левая рука не двигается в ответ на команды мозга.

Я нахожу две ключевые проблемы с этим подходом. Во-первых, неглект и отрицание могут наблюдаться независимо друг от друга – некоторые пациенты с неглектом не отрицают паралич и наоборот. Во-вторых, неглект не объясняет, почему отрицание обычно сохраняется даже тогда, когда врач намеренно привлекает внимание больного к парализованной конечности. Например, если я попрошу пациента повернуть голову и посмотреть на левую руку, дабы продемонстрировать, что она не подчиняется его командам, он, скорее всего, продолжит отрицать, что она парализована – или что она вообще принадлежит ему, а не кому-то другому. Именно интенсивность отрицания – а не просто безразличие к параличу – требует объяснения. На самом деле, анозогнозия настолько загадочна потому, что мы привыкли рассматривать «интеллект» как преимущественно пропозициональный по своему характеру (т. е. определенные выводы неопровержимо следуют из определенных предпосылок), а человек обычно ожидает, что пропозициональная логика внутренне непротиворечива. Пациент, который отрицает, что рука принадлежит ему, и тут же признает, что она прикреплена к его плечу, – одно из самых озадачивающих явлений, с которыми только может столкнуться невролог.

Таким образом, ни теория Фрейда, ни теория неглекта не дают адекватного объяснения всего спектра дефицитов, который наблюдается при анозогнозии. На мой взгляд, оптимальный подход к проблеме – задать два вопроса: во-первых, почему обычные люди прибегают ко всем этим механизмам психологической защиты, а во-вторых, почему эти механизмы настолько преувеличены у пациентов с анозогнозией? Механизмы психологической защиты у нормальных людей особенно загадочны: на первый взгляд они только мешают[83]. С какой стати приверженность ложным убеждениям о себе и мире должна увеличивать мои шансы на выживание? Если бы я был хилым мямлей, но мнил себя таким же сильным, как Геркулес, я скоро бы нажил серьезные проблемы с «альфа-самцом» в моей социальной группе – завкафедрой, президентом компании, в которой я работаю, или даже соседом. Однако, как отметил Чарльз Дарвин, если вы видите в биологии что-то явно неадаптивное, смотрите глубже. Скорее всего, это неспроста.

Полагаю, ключ к разгадке кроется в разделении труда между двумя полушариями головного мозга, а также в нашей потребности придавать согласованность и целостность повседневному опыту. Большинство людей в курсе, что человеческий мозг состоит из двух зеркальных половин, напоминающих две половинки грецкого ореха. Каждая половина, или полушарие, контролирует движения на противоположной стороне тела. Столетие клинических исследований в неврологии ясно показало, что два полушария опосредуют разные умственные способности и что наиболее поразительная асимметрия наблюдается в сфере речи. Левое полушарие отвечает не только за сами речевые звуки, но и за синтаксическую структуру и частично семантику – понимание смысла. Правое полушарие, напротив, не задействовано в генерации произносимых слов, но, похоже, связано с более тонкими аспектами языка, такими как метафоры, аллегории и двусмысленности, – навыки, которые недостаточно акцентированы в наших начальных школах, но которые имеют жизненно важное значение для развития цивилизации через поэзию, миф и драму. Мы склонны называть левое полушарие главным или «доминирующим», потому что оно, подобно шовинисту, ведет все разговоры (и, вероятно, осуществляет бо́льшую часть внутреннего мышления), а также служит хранилищем самого главного человеческого атрибута – речи. К сожалению, немое правое полушарие ничего не может на это возразить.

Другие примеры специализации включают зрение и эмоции. Правое полушарие отвечает за целостные аспекты зрения, такие как «ви́дение леса за деревьями», чтение выражений лица и эмоциональное реагирование на значимые ситуации. Как следствие, после инсультов правого полушария больные склонны пребывать в блаженном равнодушии относительно своего состояния, ибо без «эмоционального правого полушария» они просто не осознают масштабы бедствия. (Это верно даже по отношению к тем пациентам, которые знают о своем параличе.)

Помимо данного, весьма очевидного, разделения труда, я хочу указать на еще более фундаментальное различие между когнитивными стилями двух полушарий[84] – различие, которое помогает объяснить не только усиленные защитные механизмы при анозогнозии, но и более заурядные формы отрицания, которые все мы используем в повседневной жизни (например, когда вы отказываетесь признавать собственный алкоголизм или отрицаете влечение к замужней коллеге).

* * *

В любой заданный момент времени наш мозг атакует бесчисленное множество сенсорных стимулов. Все они должны быть инкорпорированы в связную перспективу, основанную на хранящихся в памяти представлениях о себе и окружающем мире. Чтобы генерировать слаженную программу действий, мозг должен каким-то образом отфильтровывать избыточные детали и упорядочивать оставшееся в стабильную и внутренне согласованную «систему убеждений» – историю, придающую смысл имеющимся фактам. Каждый раз, когда в мозг поступает новая информация, мы незаметно вставляем ее в уже существующее мировоззрение. Я полагаю, что в основном это делает левое полушарие.

Но предположим, что однажды вы сталкиваетесь с явлением, которое не вполне соответствует сюжету. Как вы поступите? Один из вариантов – разорвать сценарий и начать с нуля: полностью пересмотреть всю «историю» и создать новую модель себя и мира. Проблема в том, что если вы будете делать так каждый раз, ваше поведение скоро станет хаотичным и нестабильным, и вы сойдете с ума.

Ваше левое полушарие поступает иначе – оно либо полностью игнорирует аномалию, либо искажает ее, дабы хоть как-то втиснуть в общую систему. И то, и другое позволяет сохранить стабильность. Данный ключевой принцип, я подозреваю, лежит в основе всех так называемых фрейдовских защит – отрицаний, подавлений (вытеснений), конфабуляций и других форм самообмана, которые управляют нашей повседневной жизнью. Подобные защитные механизмы отнюдь не являются неадаптивными; напротив, они не дают мозгу погрязнуть в бесцельной нерешительности, вызванной «комбинаторным взрывом» потенциально возможных историй. Только представьте, сколько таких историй можно составить из материала, который поставляют нам органы чувств! При этом, разумеется, вы себе «лжете», но согласитесь: это небольшая плата за согласованность и стабильность, присущие системе в целом.

Вообразите, например, генерала, который решил начать войну. Поздний вечер, генерал сидит в командном пункте и планирует завтрашние боевые действия. То и дело в помещение вбегают разведчики, они сообщают важную информацию о характере и рельефе местности, уровне освещенности и так далее. Один из них докладывает, что у противника пятьсот танков. Генерал размещает все свои войска в стратегических местах и решает начать бой ровно в 6.00 утра с восходом солнца.

Теперь представьте, что в 5.55 в командный пункт врывается другой разведчик и сообщает: «Генерал, у меня плохие новости». До начала битвы остаются считаные минуты, но генерал спрашивает: «Что случилось?» Разведчик отвечает: «Я только что посмотрел в бинокль и увидел, что у врага не пятьсот, а семьсот танков!»

Что делает генерал – левое полушарие? Поскольку время имеет ключевое значение, генерал не может позволить себе роскошь пересмотреть весь план сражения. Поэтому он приказывает разведчику заткнуться и никому не говорить о том, что он видел. Отрицание! На самом деле генерал может даже пристрелить разведчика и спрятать его отчет в ящик с надписью «Совершенно секретно» (вытеснение). При этом он полагается на высокую вероятность того, что сведения большинства разведчиков – правильные, тогда как новое донесение, поступившее из одного-единственного источника, скорее всего, ошибочно. В итоге генерал придерживается первоначального решения. Более того, он может приказать разведчику солгать другим генералам и сказать, что он видел только пятьсот танков (конфабуляция). Иначе говоря, как бы ни поступил генерал, он преследует одну цель – обеспечить стабильность в поведении и предотвратить колебания, ибо нерешительность никуда не ведет. Любое решение (до тех пор, пока оно кажется правильным) лучше, чем вообще никакого решения. Генерал, который постоянно сомневается и бесконечно меняет свои планы, никогда не выиграет войну!

В этой аналогии генерал – левое полушарие[85] («эго» Фрейда, может быть?); его поведение аналогично типам отрицания и подавления (вытеснения), которые наблюдаются как у здоровых людей, так и у пациентов с анозогнозией. Но почему при анозогнозии эти защитные механизмы настолько гипертрофированы? Введем в уравнение правое полушарие, которое мне нравится называть адвокатом дьявола. Чтобы понять, как оно работает, продолжим нашу аналогию. Предположим, в 5.55 в командный пункт вбегает разведчик и сообщает: «Генерал, я только что посмотрел в свою подзорную трубу и обнаружил, что у врага есть ядерное оружие». В этом случае со стороны генерала было бы крайне глупо придерживаться первоначального плана. Он должен быстро составить новый, ибо, если разведчик прав, последствия нападения будут катастрофическими.

Таким образом, копинговые стратегии двух полушарий в корне отличаются друг от друга. Задача левого полушария состоит в том, чтобы создать систему (модель) убеждений и втиснуть в нее текущий опыт. При столкновении с новой информацией, которая не соответствует модели, оно полагается на фрейдистские механизмы защиты и будет отрицать, подавлять или конфабулировать – что угодно, лишь бы сохранить статус-кво. Стратегия правого полушария, напротив, заключается в том, чтобы играть «адвоката дьявола», ставить под сомнение статус-кво и выискивать глобальные несоответствия. Когда аномальная информация достигает определенного порога, правое полушарие решает, что настало время полностью пересмотреть всю модель и начать с нуля. Таким образом, в ответ на аномалии правое полушарие приводит к «куновской смене парадигмы», а левое стремится придерживаться того, как было.

Теперь посмотрим, что происходит при повреждении правого полушария[86]. В этом случае левое полушарие получает относительную свободу и вольно прибегнуть к отрицанию, конфабуляции и другим стратегиям, как оно обычно и поступает. Левое полушарие говорит: «Я миссис Доддс, женщина с двумя нормальными руками, которым я приказала двигаться». Но ее мозг нечувствителен к зрительной обратной связи, иначе она бы знала, что ее рука парализована, а сама она сидит в инвалидном кресле. Таким образом миссис Доддс попадает в бредовый тупик. Она не может пересмотреть свою модель реальности, ибо ее правое полушарие с его механизмами обнаружения расхождений, не работает. В отсутствие противовеса – своеобразной «проверки на соответствие действительности», обеспечиваемой правым полушарием, – буквально нет предела тому, как далеко может зайти этот бред. Пациенты говорят: «Да, я прикасаюсь к вашему носу, доктор Рамачандран» или «Студенты-медики приставали ко мне весь день, и я больше не хочу двигать рукой». Или даже: «Что рука моего брата делает в моей постели, доктор?»

Идея о том, что правое полушарие – левый революционер, который порождает смену парадигмы, а левое – убежденный консерватор, который цепляется за статус-кво, почти наверняка представляет собой грубое упрощение, но даже окажись она ошибочной, благодаря ей мы можем провести новые эксперименты и сформулировать новые вопросы. Насколько глубоко отрицание? Действительно ли пациенты верят, что они не парализованы? Что, если вы каким-то образом заставите их взглянуть правде в глаза: тогда они признают паралич? Они будут отрицать только паралич или другие аспекты своей болезни тоже? Учитывая, что люди часто думают о своем автомобиле как о части расширенной «схемы тела» (особенно здесь, в Калифорнии), что произойдет, если будет повреждено переднее левое крыло их машины? Они и это будут отрицать? Анозогнозия известна почти столетие, но до сих пор было предпринято очень мало попыток ответить на эти вопросы. Любой свет, который мы могли бы пролить на этот странный синдром, безусловно, будет иметь огромное клиническое значение: безразличие больных к своему состоянию не только препятствует восстановлению слабой руки или ноги, но и часто приводит к постановке нереалистичных целей. (Например, когда я спросил одного человека, может ли он вернуться к своему прежнему занятию по ремонту телефонных линий – работе, требующей обеих рук, – он заявил: «О да, не вижу никаких проблем».) Впрочем, начиная свои эксперименты, я и не подозревал, что однажды они приведут меня в самое сердце человеческой природы. Ибо отрицание – это нечто, что мы делаем всю нашу жизнь, будь то временное игнорирование неоплаченных счетов или рьяное отрицание бесповоротности смерти.

* * *

Говорить с анозогнозиками – жуткий опыт. Они сталкивают нас лицом к лицу с некоторыми из наиболее фундаментальных вопросов, которые мы можем задать как сознательные существа: например, что такое «Я»? Что приводит к единству моего сознательного опыта? Что значит воля к действию? Хотя нейроученые предпочитают уклоняться от таких вопросов, пациенты с анозогнозией дают нам уникальную возможность экспериментально подойти к этим, казалось бы, неразрешимым философским загадкам.

Родственники часто бывают совершенно сбиты с толку поведением своих близких. «Мама действительно считает, что она не парализована? – спросил один молодой человек. – Несомненно, должен быть какой-то уголок в ее разуме, который знает, что произошло. Или она совсем помешалась?»

Поэтому наш первый и наиболее очевидный вопрос звучит так: насколько сильно больной верит в собственные отрицания и конфабуляции? Может, это какая-то разновидность поверхностного фасада или даже попытка симуляции? В итоге я разработал простой эксперимент. Вместо того чтобы требовать от пациента вербального ответа (можете ли вы коснуться моего носа левой рукой?), я решил «обмануть» его и попросить выполнить моторную задачу, требующую обеих рук. Как он отреагирует?

Чтобы это выяснить, я приготовил большой поднос и расставил на нем шесть пластиковых стаканчиков с водой. Если я попрошу вас взять такой поднос, вы просунете руки под каждую из сторон и легко поднимете его со стола. Но если одна рука у вас будет привязана за спиной, вы, естественно, потянетесь к середине подноса – центру тяжести. Именно так поступали и инсультники, которые были парализованы на одной стороне тела, но не страдали синдромом отрицания.

Когда я попробовал тот же эксперимент на пациентах с анозогнозией, они неизменно тянулись правой рукой к правой стороне подноса, в то время как левая часть оставалась без поддержки. Естественно, стаканы опрокидывались, но испытуемые часто приписывали это мимолетной неуклюжести, а не неспособности поднять левую сторону («Ой! Как неловко с моей стороны!»). Одна женщина вообще отрицала, что перевернула поднос. Когда я спросил, удалось ли ей поднять поднос, эта дама уверенно кивнула. «Конечно, я его подняла», – заявила она, не обращая ни малейшего внимания на мокрые коленки.

Логика второго эксперимента была несколько иной. Что будет, подумал я, если больному давать небольшое вознаграждение за честность? В итоге я предоставил нашим испытуемым выбор между простой задачей, которую можно выполнить одной рукой, и одинаково простой задачей, требующей использования двух рук. В частности, пациентам сообщили, что они могут заработать пять долларов, если вкрутят лампочку в тяжелую настольную лампу, или десять долларов, если завяжут шнурки на ботинке. Вы или я, естественно, выберем шнурки. Большинство парализованных больных с инсультом, которые не страдают отрицанием, выбирают лампочку: они знают свои ограничения и понимают, что пять долларов лучше, чем ничего. Примечательно, что пациенты с отрицанием (у нас их было четверо) каждый раз выбирали задачу со шнурками и подолгу сражались с ними, не проявляя никаких признаков разочарования. Даже когда им предлагали тот же выбор спустя десять минут, они без колебаний выбирали бимануальную задачу. Одна женщина пыталась завязать шнурки пять раз подряд, как будто вообще не помнила о предыдущих попытках. Фрейдистское подавление, быть может?

Однажды миссис Доддс так долго возилась со шнурками, пытаясь завязать их одной рукой, что я наконец был вынужден отобрать у нее ботинок. На следующий день мой аспирант спросил ее:

– Вы помните доктора Рамачандрана?

Она была очень мила.

– О, да, я помню. Это индийский врач.

– Что он сделал?

– Он дал мне детский ботинок и попросил завязать шнурки.

– Вы сделали это?

– О да, я завязала их обеими руками.

Стоп. Какой нормальный человек скажет: «Я завязал шнурки обеими руками»? Можно подумать, внутри миссис Доддс скрывался другой человек – фантом, который прекрасно знал, что она парализована, и пытался всеми средствами замаскировать это знание. Другой пациент во время обследования заявил: «Не могу дождаться, когда снова смогу пить пиво. По кружке в каждой руке!» Эти своеобразные замечания – яркие примеры того, что Фрейд называл «реактивным образованием» – подсознательной попыткой замаскировать нечто, угрожающее вашей самооценке, посредством утверждения обратного. Классическую иллюстрацию реактивного образования, конечно же, можно найти в «Гамлете»: «Эта женщина слишком щедра на уверения, по-моему». Разве сама горячность ее протеста не признак вины?

* * *

Но вернемся к общепринятому неврологическому объяснению отрицания – а именно его связи с неглектом или общим безразличием к событиям и объектам в левой половине мира. Возможно, в ответ на просьбу пошевелить левой рукой миссис Доддс отправляет руке моторные команды; копии этих команд одновременно поступают в центры, отвечающие за схему тела (в теменных долях). Выходит, теменные доли знают о предполагаемом действии, но поскольку миссис Доддс игнорирует события на левой стороне тела, она не замечает, что рука не подчинилась. Хотя, как я утверждал ранее, этот механизм маловероятен, мы провели два простых эксперимента, чтобы проверить неглектную теорию отрицания[87].

В рамках первого эксперимента я решил выяснить, действительно ли больной отслеживает моторные сигналы, которые отправляются в руку. Ларри Купер – умный 55-летний пациент с отрицанием – перенес инсульт за неделю до того, как я пришел к нему в палату. Помню, он был накрыт сине-фиолетовым лоскутным одеялом, которое принесла в больницу его жена. Обе руки лежали поверх покрывала – одна парализованная, одна нормальная. Побеседовав с ним минут десять, я вышел из палаты, но через пять минут вернулся.

– Мистер Купер! – воскликнул я, подходя к кровати. – Почему вы только что пошевелили левой рукой?

Обе руки лежали совершенно неподвижно, в том же положении. Я пробовал это на обычных людях, и типичный ответ – полное недоумение: «Что вы имеете в виду? Я ничего не делал левой рукой» или «Я не понимаю: я двигал левой рукой?»

Мистер Купер спокойно посмотрел на меня и сказал:

– Я жестикулировал, для наглядности!

Когда я повторил эксперимент на следующий день, он заявил:

– Она болит. Я поменял положение, чтобы облегчить боль.

Поскольку в то время мистер Купер никоим образом не мог послать моторную команду в левую руку, напрашивается вывод, что отрицание проистекает не только из сенсорно-моторного дефицита. В данном случае была нарушена вся система убеждений о себе. В итоге, вместо того чтобы поступить как обычный человек, Ларри охотно согласился со мной, ибо моя ложь отлично согласовывалась с его мировоззрением.

Второй эксперимент был почти дьявольским. Что случится, подумал я, если временно «парализовать» правую руку больного с отрицанием? Отрицание распространится и на нее? Теория неглекта дает конкретный прогноз – поскольку больной игнорирует только левую сторону своего тела, но не правую, он должен заметить, что правая рука не двигается, и сказать: «Это очень странно, доктор, моя рука не двигается». (Моя теория предполагает обратное: он будет нечувствителен к этой «аномалии», поскольку детектор несоответствий в его правом полушарии поврежден.)

Чтобы «парализовать» правую руку пациента с отрицанием, я разработал новую версию ящика виртуальной реальности, который мы использовали в наших экспериментах с фантомными конечностями. Это была та же самая картонная коробка с зеркалами, но расположили мы их по-другому. Нашей первой испытуемой стала Бетти Уорд, 70-летняя школьная учительница на пенсии, которая сохранила живой ум и охотно согласилась поучаствовать в эксперименте.

– Будьте добры, наденьте серую перчатку на правую руку, – сказал я, – и вставьте ее вот в это отверстие.

Затем я попросил Бетти наклониться вперед и, глядя в ящик через дырку в верхней части, внимательно смотреть на руку в перчатке.

– Подвигайте рукой вверх-вниз.

Я запустил метроном.

– Вы видите, как ваша рука двигается, Бетти?

– Да, конечно, – сказала она. – Она двигается в такт тиканью, как вы просили.

– Теперь закройте глаза, пожалуйста.

Без ее ведома зеркало в коробке перевернулось, и мой помощник, который прятался под столом, засунул в коробку свою руку (тоже в серой перчатке). Тогда я разрешил Бетти открыть глаза и предложил снова посмотреть в ящик. Ей казалось, что она смотрит на свою правую руку, но на самом деле она видела руку аспиранта.

– Отлично, Бетти, продолжайте смотреть. Сейчас я снова запущу метроном, а вы двигайте рукой, как и раньше.

Тик-так, тик-так. Бетти пошевелила рукой, но рука в коробке осталась неподвижной. Когда вы проводите этот эксперимент с нормальными людьми, они подпрыгивают на стуле: «Эй, что здесь происходит?» Никогда, даже в самых диких своих фантазиях, они не могли вообразить, что под столом прячется студент.

– Бетти, что вы видите?

– Я вижу, что моя правая рука движется вверх и вниз, – невозмутимо ответила она[88].

Это говорит о том, что отрицание Бетти перекинулось на правую сторону ее тела – нормальную сторону без неглекта – а иначе она бы ни за что не «увидела», как неподвижная рука двигается. Этот простой эксперимент не только опровергает неглектную теорию анозогнозии, но и дает нам ключ к пониманию того, что́ на самом деле вызывает синдром. В действительности у таких пациентов поврежден механизм, который позволяет мозгу обнаруживать и анализировать расхождения между сенсорным входом и схемой тела; при этом не имеет значения, возникает такое несоответствие на левой или на правой стороне тела.

Наблюдения за Бетти и другими пациентами подтверждают гипотезу о том, что левое полушарие – конформист, в значительной степени равнодушный к расхождениям, а правое, наоборот, крайне чувствительно к отклонениям. Однако наши эксперименты обеспечивают лишь косвенные доказательства данной теории. А нам нужны факты.

Еще десять лет назад проверить такого рода идеи было невозможно. К счастью, появление современных методов визуализации, таких как фМРТ и ПЭТ, значительно ускорило темпы исследований, позволив нам наблюдать за живым мозгом в действии. Не так давно Рэй Долан, Крис Фрит и их коллеги из Лондона провели блестящий эксперимент с ящиком виртуальной реальности, аналогичным тому, который мы использовали в исследованиях фантомных конечностей. (Как вы, наверное, помните, это просто коробка с вертикальным зеркалом, установленным перпендикулярно грудной клетке человека). Когда испытуемый вставлял в ящик левую руку, ее отражение (на левой стороне зеркала) оптически накладывалось на ощущаемое положение правой руки. Затем его просили синхронно подвигать обеими руками вверх-вниз – так, чтобы вид движущейся правой руки (на самом деле отражения левой) в точности совпадал с ощущениями движения, возникающими в суставах и мышцах. Однако если испытуемый двигал руками несинхронно – как будто плыл по-собачьи – между зрительным образом и ощущениями возникало выраженное несоответствие. Проведя ПЭТ-сканирование, д-р Фрит обнаружил в мозге особый центр, который следит за расхождениями; это небольшая область в правом полушарии, которая получает информацию от правой теменной доли. Затем доктор Фрит провел повторное ПЭТ-сканирование; на этот раз испытуемый видел в правой стороне зеркала отражение правой руки, а потому несоответствие в его схеме тела теперь казалось исходящим слева, а не справа. Представьте себе мой восторг, когда на сканере вновь «вспыхнуло» правое полушарие. Судя по всему, сторона, на которой возникало несоответствие, не имела значения: и в том, и в другом случае оно активировало правую половину мозга. По-моему, это убедительное доказательство того, что мои «умозрительные» идеи о специализации полушарий находятся на правильном пути.

* * *

Когда на практических занятиях я обсуждаю анозогнозию со студентами, чаще всего мне задают вопросы, которые звучат примерно так: эти пациенты отрицают только паралич частей тела или другие ограничения тоже? Они в курсе, что серьезно больны? Если такой человек ударит палец ноги, он будет отрицать боль и припухлость? А если у него случится приступ мигрени? Многие неврологи изучали это у своих пациентов; типичный ответ заключается в том, что такие больные не отрицают другие проблемы со здоровьем. Точно так же повела себя и моя пациентка Грейс, которой я пообещал конфету, если она сможет завязать шнурки. Выслушав мое предложение, она сердито посмотрела на меня и процедила: «Вы же знаете, что у меня диабет, доктор! Мне нельзя конфеты!»[89]

Почти все пациенты, которых я обследовал, прекрасно понимают, что у них был инсульт, и не страдают «глобальным отрицанием». Тем не менее в их системах убеждений имеются определенные градации – и сопутствующие отрицания, – которые коррелируют с локализацией очага поражения в мозге. Так, при повреждении правой теменной доли конфабуляции и отрицания, как правило, ограничены схемой тела. Но если зона поражения расположена ближе к передней части лобной доли правого полушария (так называемой вентромедиальной префронтальной коре), отрицание принимает более обширные и разнообразные формы. Более того, в этом случае оно носит явно защитный характер. Один из ярчайших примеров такого отрицания – пациент по имени Билл, который пришел ко мне через шесть месяцев после того, как у него диагностировали злокачественную опухоль головного мозга. Опухоль быстро росла и давила на правую лобную долю, пока не была в конечном счете вырезана нейрохирургом. К сожалению, к тому времени она уже распространилась, и Биллу сказали, что ему осталось жить меньше года. Несмотря на всю серьезность ситуации, он казался странно безразличным к своему диагнозу и упорно привлекал мое внимание к маленькому волдырю на щеке.

– Другие доктора ничего не сделали, но хоть вы-то поможете мне от него избавиться? – однажды спросил он.

Стоило мне затронуть тему опухоли, как Билл равнодушно пожимал плечами.

– Вы же знаете, врачи иногда ошибаются, – говорил он.

Итак, вот умный, образованный человек, упорно не желающий признавать доказательства, предоставленные его врачами, и бойко отвергающий тот факт, что у него терминальный рак мозга. Чтобы избежать беспричинной тревоги, он приписал ее чему-то ощутимому – волдырю. Фрейд назвал бы его одержимость волдырем смещением – замаскированной попыткой отвлечь собственное внимание от скорой смерти. Любопытно, но иногда легче изменить направление, чем отрицать[90].

Самый чудовищный бред, который я когда-либо слышал, описан Оливером Саксом. Некий пожилой человек постоянно падал с кровати. Каждый раз, когда он скатывался на пол, санитары поднимали его и укладывали обратно в постель, но несколько мгновений спустя снова слышали громкий стук. Наутро доктор Сакс спросил его, почему он все время падал с кровати. «Доктор, – взволнованно объяснил старичок, – эти студенты-медики подложили мне в кровать мертвую руку, и я пытался избавиться от нее всю ночь!» Не признавая, что парализованная конечность принадлежит ему самому, мужчина скатывался на пол всякий раз, когда пытался ее оттолкнуть.

* * *

Как показывают эксперименты, которые мы обсудили выше, пациент с отрицанием не просто пытается сохранить свое реноме, отрицание коренится в самой его психике[91]. Но означает ли это, что информация о параличе где-то заперта – подавлена? Или это подразумевает, что она вообще отсутствует в его мозге? Последнее предположение кажется маловероятным. Если знания не существует, почему больной говорит такие вещи, как «я завязала шнурки обеими руками» или «я же не левша, я владею левой рукой хуже, чем правой»? Подобные замечания предполагают, что «кто-то» там знает, что парализован, но эта информация недоступна сознательному разуму. Если данное предположение верно, есть ли способ получить доступ к этому запрещенному знанию?

Чтобы это выяснить, мы повторили хитроумный эксперимент, проведенный в 1987 году итальянским неврологом Эдуардо Бизиаком. Бизиак взял шприц, наполненный ледяной водой, и оросил левый слуховой канал пациентки с неглектом и отрицанием – процедура, с помощью которой врачи обычно проверяют функцию вестибулярного нерва. Через несколько секунд глаза больной начали энергично двигаться. Дело в том, что холодная вода создает в ушных каналах конвекционный ток, тем самым заставляя мозг думать, что голова движется. Возникающие при этом непроизвольные движения глаз мы называем нистагмом. Когда Бизиак спросил женщину, может ли она использовать обе руки, она спокойно ответила, что не способна пошевелить левой рукой! Удивительно, но орошение холодной водой левого уха вызвало полное (хотя и временное) исчезновение симптомов анозогнозии.

Когда я узнал об этом эксперименте, я буквально выпрыгнул из своего кресла. Вот неврологический синдром, проявления которого обусловлены поражением правой теменной доли и нейтрализованы ледяной водой в ухе. Что может быть проще? Почему этот удивительный опыт не попал в заголовки газет? И правда, я обнаружил, что большинство моих профессиональных коллег даже не слышали о таком эксперименте. Поэтому твердо решил опробовать эту процедуру на следующем же пациенте с анозогнозией, которого я увижу.

Им оказалась миссис Маккен, пожилая женщина, которая тремя неделями ранее перенесла инсульт в правой теменной доле, что привело к параличу левой стороны тела. Моя цель состояла не только в том, чтобы подтвердить наблюдение Бизиака, но и проверить ее память. Если пациентка вдруг признает, что была парализована, что́ она скажет о более ранних отрицаниях? Она будет отрицать свои отрицания? А если она их признает, то как объяснит? Сможет ли она рассказать нам, почему это делала, или это абсурдный вопрос?

Я наблюдал миссис Маккен каждые три-четыре дня в течение двух недель, и каждый раз мы проходили через одну и ту же процедуру.

– Миссис Маккен, вы можете ходить?

– Да, я могу ходить.

– Вы можете пользоваться обеими руками?

– Да.

– Они одинаково сильны?

– Да.

– Вы можете пошевелить левой рукой?

– Да.

– Вы можете пошевелить правой рукой?

– Да.

– Они одинаково сильны?

– Да.

Однажды, покончив с вопросами, я наполнил шприц ледяной водой и брызнул ею в ушной канал миссис Маккен. Как и ожидалось, ее глаза начали двигаться характерным образом. Примерно через минуту я возобновил «атаку»:

– Как вы себя чувствуете, миссис Маккен?

– Ну, у меня болит ухо. Холодно.

– Что-нибудь еще? Как насчет ваших рук? Вы можете пошевелить руками?

– Конечно.

– Вы можете ходить?

– Да, я могу ходить.

– Вы можете пользоваться обеими руками? Они одинаково сильны?

– Да, они одинаково сильны.

«О чем болтают эти итальянские ученые?» – подумал я. Однако по дороге домой я догадался, в чем дело. Кажется, я прыснул водой не в то ухо! (Холодная вода в левом ухе и теплая вода в правом ухе заставляют глаза медленно дрейфовать влево и резко прыгать вправо. И наоборот. Такие вещи путают многие врачи – по крайней мере, я. Выходит, я случайно провел контрольный эксперимент первым!)

На следующий день мы повторили эксперимент на другом ухе.

– Миссис Маккен, как дела?

– Хорошо.

– Вы можете ходить?

– Конечно.

– Вы можете пользоваться правой рукой?

– Да.

– Вы можете пользоваться левой рукой?

– Да.

– Они одинаково сильны?

– Да.

После нистагма я снова спросил:

– Как вы себя чувствуете?

– Мне холодно в ухе.

– Как насчет ваших рук? Вы можете использовать свои руки?

– Нет, – ответила она, – моя левая рука парализована.

Хотя после инсульта прошло уже три недели, она произнесла это слово впервые.

– Миссис Маккен, как долго вы были парализованы?

– О, все эти дни, – сказала она.

Это было невероятно: хотя миссис Маккен упорно отрицала свой паралич каждый раз, когда я к ней приходил, воспоминания о неудачных попытках пошевелить рукой отложились где-то в мозге. Холодная вода подействовала как «сыворотка правды»: она разблокировала доступ к подавленным воспоминаниям и помогла им проникнуть в сознание.

Через полчаса я вернулся в палату и спросил:

– Вы можете пользоваться руками?

– Нет, моя левая рука парализована.

Хотя нистагм давно прекратился, миссис Маккен по-прежнему осознавала, что парализована.

Двенадцать часов спустя к ней заглянул мой аспирант:

– Вы помните доктора Рамачандрана?

– О да! Это индийский доктор.

– И что он сделал?

– Он набрал в шприц ледяную воду и прыснул ее в мое левое ухо, и это было больно.

– Что-нибудь еще?

– Ну, на нем был галстук со снимком мозга.

И правда, в тот день на мне был галстук с томограммой. Очевидно, ее память на детали не пострадала.

– О чем он вас спрашивал?

– Он спросил меня, могу ли я пользоваться обеими руками.

– И что вы ему ответили?

– Я ответила, что у меня все в порядке.

Итак, теперь она отрицала, что признала паралич. Мы как будто создали две отдельные личности с взаимной амнезией: миссис Маккен с холодной водой, которая признавала паралич, и миссис Маккен без холодной воды, которая категорически его отрицала!

Наблюдая за двумя миссис Маккен, я вспомнил противоречивый клинический синдром, известный под названием «расстройство множественной личности» и увековеченный в художественной литературе в образах доктора Джекила и мистер Хайда. Я говорю «противоречивый», ибо большинство моих более прагматичных коллег отказываются верить, что синдром вообще существует, и, вероятно, считают его просто сложной формой «притворства». Однако поведение миссис Маккен не оставляло сомнений, что такая частичная изоляция одной личности от другой действительно возможна, хотя они и занимают одно тело.

Вернемся к нашему генералу в командном пункте. С помощью этой аналогии я показал, что в левом полушарии существует некий механизм обеспечения когерентности – генерал, – который отвергает аномалии, позволяет создавать единую систему убеждений и в значительной степени отвечает за целостность и стабильность «Я». Но что, если человек столкнется с несколькими аномалиями, которые не соответствуют его первоначальной системе убеждений, но тем не менее согласуются друг с другом? Подобно мыльным пузырям, они могут слиться в новую систему убеждений, изолированную от предыдущей сюжетной линии, и тем самым привести к возникновению множественных личностей. Вероятно, балканизация лучше гражданской войны. Честно говоря, мне абсолютно непонятно нежелание когнитивных психологов признавать реальность сего феномена, особенно учитывая тот факт, что даже обычные люди время от времени испытывают нечто подобное. Мне вспоминается сон, в котором кто-то рассказал мне очень забавную шутку и я смеялся от души, – выходит, во время сна во мне должны были существовать как минимум два взаимно амнезических Рамачандрана. На мой взгляд, это отличное доказательство правдоподобия множественных личностей[92].

Остается вопрос: почему холодная вода оказала такое чудодейственное воздействие на миссис Маккен? По-видимому, она «возбуждает» правое полушарие. Известно, что вестибулярный нерв связан с вестибулярной корой в правой теменной доле, а также с другими отделами правого полушария. При активации этих цепей пациент начинает обращать внимание на левую сторону и замечает, что левая рука не двигается. Итог: больной признает, что парализован.

Данная интерпретация, по всей вероятности, правильная (по крайней мере частично), но я хотел бы рассмотреть альтернативную гипотезу, согласно которой это явление каким-то образом связано с фазой быстрого сна. Люди проводят треть своей жизни во сне, и 25 процентов этого времени их глаза быстро двигаются. Именно в фазе быстрого сна человек видит яркие, эмоциональные сновидения, в которых часто сталкивается с неприятными, тревожащими фактами о себе. Выходит, и при орошении уха холодной водой, и в фазе быстрого сна не только наблюдаются заметные движения глаз, но и проникновение в сознание неприятных, запрещенных воспоминаний. Совпадение? Едва ли. Фрейд считал, что во сне мы получаем доступ к материалу, который обычно подвергается цензуре. Возникает вопрос: не происходит ли нечто подобное при стимуляции ледяной водой? Вернемся к нашему генералу, который сейчас сидит в своей спальне и потягивает коньяк. Теперь у него есть время неторопливо обдумать донесение, которое ему подал один разведчик в 5.55 утра. Пожалуй, эти размышления соответствуют тому, что мы называем сновидением. Если материал имеет смысл, он может включить его в свой план сражений на следующий день. Если он не имеет смысла или слишком тревожный, он запихнет его в ящик стола и попытается забыть о нем. Вероятно, именно поэтому мы не можем вспомнить бо́льшую часть наших снов. Лично я полагаю, что вестибулярная стимуляция, вызванная холодной водой, частично активирует ту же нейронную сеть, которая отвечает за фазу быстрого сна. Это позволяет больному вскрыть неприятные, тревожные факты о себе, – включая паралич, – которые в бодрствующем состоянии обычно подавляются.

Это, безусловно, очень умозрительная гипотеза; на мой взгляд, вероятность того, что она окажется верной, не превышает 10 процентов. (Мои коллеги, вероятно, дадут ей 1 процент!) Но она позволяет сделать простой, проверяемый прогноз. Пациентам с отрицанием должны сниться сны о том, что они парализованы. В самом деле, если их разбудить во время фазы быстрого сна, несколько минут они будут признавать свой паралич, а затем снова вернутся к отрицанию. Как вы помните, у миссис Маккен эффекты калорического нистагма – признание паралича – сохранялись не менее тридцати минут после его прекращения[93].

Ты можешь исцелить болящий разум,

Из памяти с корнями вырвать скорбь,

Стереть в мозгу начертанную смуту

И сладостным каким-нибудь дурманом

Очистить грудь от пагубного груза,

Давящего на сердце?

Уильям Шекспир

Память по праву считается Святым Граалем нейронауки. Хотя на данную тему написано множество весьма увесистых томов, по правде говоря, мы практически ничего о ней не знаем. Большинство исследований, проведенных в последние десятилетия, можно разделить на две категории. Первые посвящены следам памяти, механизмы формирования которых искали в природе физических изменений между синапсами и в химических каскадах внутри нервных клеток. Вторые основаны на изучении таких пациентов, как Г. M. (Как мы знаем, после удаления гиппокампа Г. М. утратил способность создавать новые воспоминания, хотя мог припомнить большинство вещей, которые произошли до вмешательства).

Эксперименты на клетках и на таких больных, как Г. M., дали нам некоторое представление о том, как формируются новые следы памяти, но они ничего не могут сказать о нарративных или конструктивных аспектах памяти. Как редактируется и (при необходимости) подвергается цензуре каждое новое событие перед тем, как отправится на хранение в зависимости от того, когда и где оно произошло? Как эти воспоминания ассимилируются в наше «автобиографическое Я» и становятся неотъемлемой частью того, кто мы есть на самом деле? Эти неуловимые функции памяти крайне трудно изучать у нормальных людей, но их можно исследовать у таких пациентов, как миссис Маккен, – больных, которые успешно «подавляют» воспоминания, сохраненные всего несколько минут назад.

Вам даже не нужна ледяная вода, чтобы наметить грубую карту этой новой территории. Я обнаружил, что некоторых пациентов можно мягко подтолкнуть к тому, что левая рука «не работает» или «слаба», а иногда даже «парализована» (хотя это признание, по всей видимости, не вызывает у них особых беспокойств). Если мне удавалось вызвать такое признание и я, выйдя из палаты, возвращался через десять минут, у больного не оставалось ровным счетом никаких воспоминаний о «признании»: другими словами, он демонстрировал все признаки своего рода избирательной амнезии по вопросам, касающимся его левой руки. Одна женщина, осознав, что парализована, десять минут плакала («катастрофическая реакция»), но уже через несколько часов напрочь забыла об этом событии. На мой взгляд, типичный пример фрейдистского подавления.

Естественный ход синдрома отрицания подсказывает нам еще один способ изучения функций памяти. По непонятным причинам большинство пациентов склонны полностью восстанавливаться после синдрома отрицания через две или три недели, хотя их конечности почти всегда остаются парализованными или крайне слабыми. (Как было бы чудесно, если бы алкоголики и анорексики, которые отвергают ужасную правду о своей зависимости и схеме тела, могли так же быстро оправиться от отрицания! Интересно, а им поможет ледяная вода в левом ухе?) Что будет, если я подойду к больному после того, как он перестал отрицать свой паралич, и спрошу: «Когда я видел вас на прошлой неделе, что вы мне сказали о левой руке?» Он признает, что отрицал паралич?

Первой, кого я об этом спросил, стала Мумтаз Шах – пациентка, которая почти месяц отрицала свой паралич после инсульта, а затем полностью избавилась от отрицания (но не от паралича). Я начал с очевидного:

– Миссис Шах, вы меня помните?

– Да, вы приходили ко мне в больницу. Вы всегда приходили с двумя студентками-медсестрами, Бекки и Сьюзан.

(Все так и было, до сих пор она ни разу не ошиблась).

– Помните, я спрашивал о ваших руках? Что вы сказали?

– Я сказала, что моя левая рука парализована.

– Вы помните, что мы виделись несколько раз? Что вы говорили каждый раз?

– Несколько раз, несколько раз… Да, я говорила то же самое, что я парализована.

(На самом деле каждый раз она говорила мне, что ее рука в полном порядке.)

– Мумтаз, подумайте хорошенько. Вы говорили мне, что ваша левая рука в порядке, что она не парализована.

– Ну, доктор, если я говорила, значит, я лгала, а я не лгунья.

Очевидно, Мумтаз подавила десятки эпизодов отрицания, хотя я сам был им свидетелем во время многочисленных визитов в больницу.

То же самое произошло с другой пациенткой, Джин, которую я посетил в реабилитационном центре Сан-Диего. Я начал с обычных вопросов:

– Вы можете пользоваться правой рукой?

– О да.

– Вы можете пользоваться левой рукой?

– Да.

Но когда я подошел к вопросу «Они одинаково сильны?» Джин сказала:

– Нет, моя левая рука сильнее.

Стараясь скрыть удивление, я указал на стол из красного дерева в конце вестибюля и спросил, может ли она поднять его правой рукой.

– Полагаю, что могу, – кивнула она.

– Как высоко вы могли бы его поднять?

Она оглядела стол, который, должно быть, весил килограмм 40, поджала губы и сказала:

– Думаю, я могу поднять его примерно на два с половиной сантиметра.

– Вы можете поднять стол левой рукой?

– О, конечно, – ответила Джин. – Левой рукой я могу поднять его на четыре сантиметра!

Большим и указательным пальцами правой руки она показала мне, как высоко могла поднять стол парализованной левой рукой – классический пример «реактивного образования».

Правда, на следующий день Джин отказалась от своих слов.

– Джин, вы помните, о чем я спрашивал вас вчера?

– Да, – сказала она, снимая очки правой рукой. – Вы спрашивали меня, могу ли я поднять стол правой рукой, и я сказала, что могу поднять его на два с половиной сантиметра.

– А что вы сказали о вашей левой руке?

Она озадаченно посмотрела на меня[94].

– Я сказала, что не могу пользоваться левой рукой.

* * *

«Модель» отрицания, которую мы рассмотрели выше, частично объясняет как тонкие формы отрицания, к которым прибегаем все мы, так и яростные протесты пациентов с анозогнозией. Она основана на гипотезе о том, что левое полушарие во что бы то ни стало пытается сохранить целостное мировоззрение, а для этого ему иногда приходится игнорировать информацию, потенциально «угрожающую» стабильности «Я».

Но что, если бы мы могли каким-то образом сделать этот «неприятный» факт более приемлемым – более безопасным для системы убеждений пациента? Может, тогда он признает, что его левая рука парализована? Другими словами, можно ли «вылечить» отрицание, манипулируя самой структурой убеждений?

Я начал с неформального неврологического обследования. В данном случае моей пациенткой была женщина по имени Нэнси. Затем я показал ей шприц с солевым раствором и сказал:

– В рамках неврологического обследования я хотел бы ввести в вашу левую руку этот местный анестетик, и как только я это сделаю, она будет временно парализована.

Убедившись, что Нэнси поняла, о чем я толкую, я «уколол» ее руку соленой водой. Ключевой вопрос звучал так: признает ли она свой паралич теперь, когда он стал более приемлемым, или скажет: «Ваша инъекция не работает; я по-прежнему могу двигать левой рукой»? Между прочим, это чудесный пример эксперимента на системе убеждений человека – области исследований, которую я, исключительно ради того, чтобы досадить философам, окрестил экспериментальной эпистемологией.

Несколько секунд Нэнси сидела спокойно, ожидая, когда «инъекция» «подействует», и разглядывала старинные микроскопы в моем кабинете. Наконец я спросил ее:

– Ну, вы можете пошевелить левой рукой?

– Нет, – ответила она, – похоже, она не движется.

По-видимому, моя фальшивая инъекция сработала, ибо теперь Нэнси охотно признавала тот факт, что ее левая рука парализована.

Но как я мог быть уверен, что это не результат моего убедительного шарма? Возможно, я просто «загипнотизировал» Нэнси. Поэтому я решил провести контрольный эксперимент: я повторил ту же процедуру с правой рукой. Через десять минут я вернулся в кабинет и, побеседовав несколько минут на отвлеченные темы, сказал:

– В рамках неврологического обследования я собираюсь ввести в вашу правую руку этот местный анестетик. После того, как я сделаю укол, ваша правая рука будет парализована на несколько минут.

Затем я сделал ей инъекцию того же физиологического раствора, немного подождал и спросил:

– Можете ли вы пошевелить правой рукой?

Нэнси опустила глаза, подняла правую руку к подбородку и сказала:

– Да, она шевелится. Посмотрите сами.

Я притворился удивленным.

– Как это возможно? Я ввел вам тот же анестетик, который мы использовали на левой руке!

Она покачала головой и вздохнула:

– Ну, не знаю, доктор. Думаю, это тот случай, когда разум оказывается сильнее материи. Лично я всегда в это верила[95].

То, что мы называем рациональными основаниями наших убеждений, часто представляет собой чрезвычайно иррациональные попытки оправдать наши инстинкты.

Томас Генри Гексли

Когда около пяти лет назад я только приступил к этим исследованиям, Зигмунд Фрейд меня совершенно не интересовал. (Возможно, он бы сказал, что я отрицаю.) И, как и большинство моих коллег, я очень скептически относился к его идеям. Мир нейронауки вообще глубоко подозрительно относится к Фрейду, ибо он говорил о неуловимых аспектах человеческой природы – его теории звучат правдоподобно, но их нельзя проверить эмпирически. Однако, поработав с анозогнозиками, я пересмотрел свое мнение: хотя Фрейд написал много глупостей, он был гений, особенно если учесть социальный и интеллектуальный климат Вены на рубеже веков. Фрейд одним из первых подчеркнул, что человеческая природа может быть подвергнута систематическим научным исследованиям, что законы психической жизни можно изучать так же, как кардиолог изучает сердце или астроном – движение планет. Сегодня мы принимаем такое утверждение как должное, но в то время это был воистину революционный прорыв. Неудивительно, что имя Фрейда стало притчей во языцех.

Пожалуй, самый ценный вклад Фрейда в науку – открытие, что сознательный разум всего лишь фасад; 90 процентов того, что происходит в вашем мозге, вы не осознаете. (Яркий пример тому – зомби из главы 4.) И что касается психологических защит, Фрейд попал в точку. Кто усомнится в реальности «нервного смеха» или «рационализаций»? Вы пользуетесь подобными трюками постоянно, но, как ни странно, даже не подозреваете об этом. Укажи вам на них кто-нибудь другой, вы, вероятно, станете все отрицать. Но когда к тем же самым стратегиям прибегают окружающие, это бросается в глаза и выглядит комично. Разумеется, все это хорошо известно любому уважающему себя драматургу или романисту (почитайте Шекспира или Джейн Остин); главная заслуга Фрейда в том, что он указал на ключевую роль психологических защит в организации нашей психической жизни. К сожалению, теоретические схемы, которые он предложил для их объяснения, оказались весьма туманны и непроверяемы. Слишком уж часто он полагался на мудреную терминологию и одержимость сексом, но главное – Фрейд никогда не проводил экспериментов, чтобы подтвердить (или опровергнуть) свои гипотезы.

К счастью, у нас есть пациенты с отрицанием, которые используют механизмы психологической защиты прямо на ваших глазах. В этом отношении они подобны преступнику, застигнутому на месте преступления. Вы можете составить длинный список стратегий самообмана, описанных Зигмундом и Анной Фрейд, и наблюдать четкие, гипертрофированные примеры каждого из них. Увидев один такой перечень на практике, я убедился не только в реальности психологических защит, но и в центральной роли, которую они играют в человеческой природе.

Отрицание. Наиболее вопиющим, конечно, является прямое отрицание: «Моя рука работает нормально», «я могу двигать левой рукой – она не парализована».

Подавление. Как мы видели, иногда больной признает свой паралич, однако через некоторое время возвращается к отрицанию. При этом он «подавляет» все воспоминания о признании, сделанном всего несколько минут назад. Многие когнитивные психологи утверждают, что подавленные воспоминания (например, внезапные воспоминания о жестоком обращении в детстве), по сути, являются подделкой; по большому счету, таков урожай психологических семян, посеянных терапевтом и выращенных больным. Однако здесь мы имеем дело с истинным подавлением, хотя и в меньшем временном масштабе; что же касается влияния экспериментатора, то эта возможность заведомо исключена.

Реактивное образование. Реактивное образование – склонность заменять истинные эмоции и побуждения на прямо противоположные. Так, в бессознательной попытке утвердить свою предполагаемую маскулинность латентный гомосексуалист может пить пиво, расхаживать в ковбойских сапогах и вести себя как мачо. Кстати, в рамках одного исследования было установлено, что при просмотре мужской порнографии у откровенных гей-ненавистников наблюдается более сильная эрекция, чем у мужчин, которые лишены подобных предрассудков. (Если вам интересно, как измерялась эрекция, то исследователи использовали специальное устройство под названием плетизмограф).

Мне вспоминается Джин – женщина, которая заявила, что правой рукой может поднять стол на два с половиной сантиметра, а затем добавила, что ее парализованная левая рука сильнее, чем правая; ею она может поднять стол на четыре сантиметра. Не забывайте и про миссис Доддс, которая «завязала шнурки обеими руками». И то, и другое – яркие примеры реактивного образования.

Рационализация. В этой главе много примеров рационализации. «О, доктор, я не могу пошевелить рукой, потому что у меня артрит и это больно». Или: «Студенты-медики приставали ко мне весь день, и мне больше не хочется двигать рукой».

На просьбу поднять обе руки, один человек высоко поднял правую руку и, заметив, что я пристально смотрю на неподвижную левую, пояснил: «Как видите, чтобы поднять правую руку, левую нужно опустить. Если я одновременно подниму обе руки, я же потеряю равновесие!»

Реже мы видим откровенную конфабуляцию: «Я касаюсь вашего носа левой рукой» или «да, я хлопаю».

Юмор. Даже юмор может прийти на помощь – не только этим пациентам, но и всем нам, – о чем хорошо знал Фрейд. Только подумайте о так называемом нервном смехе или обо всех тех случаях, когда вы использовали юмор, чтобы разрядить обстановку. Совпадение ли, что так много шуток касаются потенциально угрожающих тем – например, смерти или секса? Не думаю. Наблюдая за больными, я убедился, что самое эффективное средство от абсурдности человеческого бытия – скорее юмор, нежели искусство.

Помню, как однажды я попросил пациента – преподавателя английской литературы – пошевелить парализованной левой рукой.

– Мистер Синклер, вы можете коснуться моего носа левой рукой?

– Да.

– Чудесно. Пожалуйста, прикоснитесь к нему.

– Я не привык исполнять приказы, доктор.

Смутившись, я поинтересовался, юмор это или сарказм.

– Нет, я совершенно серьезно. Я не шучу. А почему вы спрашиваете?

Итак, хотя замечания таких пациентов часто окрашены извращенным чувством юмора, они абсолютно не осознают, что при этом сами выглядят смешно.

Другой пример:

– Миссис Франко, вы можете коснуться моего носа левой рукой?

– Да, но будьте осторожны, я могу случайно ткнуть вам в глаз.

Проекция. Проекция – приписывание собственной болезни или ограничений другим людям. «Эта парализованная рука принадлежит моему брату, потому что моя-то рука в порядке». Можно ли считать это истинным случаем проекции? Пусть решают психоаналитики. По-моему, очень похоже.

* * *

Итак, у нас есть пациенты, прибегающие к тем же видам защитных механизмов – отрицанию, рационализации, конфабуляции, подавлению, реактивному образованию и т. д., – которые все мы используем каждый день. На мой взгляд, они предоставляют нам фантастическую возможность научно проверить теории Фрейда. Пациенты – это микрокосм вас и меня, только «лучше», ибо их защитные стратегии реализуются в ограниченном временно́м масштабе и усилены в десятки раз. Таким образом, мы можем провести эксперименты, о которых фрейдистские аналитики только мечтали. Например, что определяет выбор защиты в данной конкретной ситуации? Почему вы используете прямое отрицание в одном случае и рационализацию или реактивное образование в другом? Что определяет предпочтение конкретного защитного механизма: тип личности или социальный контекст? С людьми, занимающими более высокое и низкое положение в обществе, вы используете одну стратегию или разные? Другими словами, каковы «законы» механизмов психологической защиты? Нам предстоит еще пройти долгий путь, прежде чем мы сможем ответить на эти вопросы[96], но лично я нахожу захватывающей уже одну только мысль о том, что мы, ученые, можем вторгнуться на территорию, которая до сих пор всецело принадлежала романистам и философам.

Между тем возможно ли, что некоторые из этих открытий найдут практическое применение в клинике? Использование холодной воды для устранения бреда относительно схемы тела – увлекательное зрелище, но принесет ли оно пользу самим пациентам? Сможет ли многократное орошение «вылечить» миссис Маккен от отрицания и заставить ее принять участие в реабилитационной программе? Размышляя над данной проблемой, я заинтересовался нервной анорексией. Анорексикам свойственны не только нарушения аппетита, но и бред в отношении собственного тела – глядя в зеркало, они «видят», что они жирные, хотя на самом деле их худоба очевидна. Является ли нарушение аппетита (связанное с центрами насыщения в гипоталамусе) первичным, или проблему аппетита вызывает искажение схемы тела? Как мы видели в предыдущей главе, некоторые больные с неглектом полагают, что объект в зеркале «реален» – другими словами, сенсорные нарушения вызывают кардинальные изменения в их системе убеждений. Подобная деформация убеждений, позволяющая адаптировать их под искаженную схему тела, наблюдается и у пациентов с отрицанием (анозогнозией). Что, если аналогичные механизмы задействованы и в анорексии? Мы знаем, что некоторые части лимбической системы (например, островковая кора) связаны с центрами «аппетита» в гипоталамусе, а также с частями теменных долей, отвечающими за схему тела. Может быть, количество пищи, которое вы съели за определенный период времени, ваши представления о собственной худобе или ожирении, ваше восприятие схемы тела и аппетита гораздо теснее связаны в вашем мозге, чем вы это осознаете? Если так, нарушение в одной из этих систем должно приводить к первазивным нарушениям в других. У пациентов с анорексией эту идею можно проверить непосредственно – с помощью нескольких капель холодной воды (и посмотреть, помогут ли они скорректировать схему тела хотя бы временно). Весьма надуманная возможность, однако ее стоит попробовать – особенно если учесть легкость процедуры и отсутствие эффективных методов лечения анорексии. Как известно, примерно в 10 процентах случаев расстройство приводит к летальному исходу.

* * *

В наши дни критика Фрейда – весьма популярное времяпрепровождение (хотя у него до сих пор есть поклонники в Нью-Йорке и Лондоне). Тем не менее, когда он говорил о психологических защитах, он попал в яблочко, хотя понятия не имел, почему они развились или какие нейронные механизмы могут их опосредовать. Кроме того, Фрейд утверждал, что выделил единый общий знаменатель всех великих научных революций: довольно удивительно, но все они принижают или развенчивают «человека» как центральную фигуру Вселенной.

Первой из них, говорил Фрейд, стала коперниковская революция, в рамках которой геоцентрический взгляд уступил место идее о том, что Земля лишь пылинка в бескрайнем космосе.

Второй была дарвиновская революция. Ее основной постулат звучал так: мы – жалкие, слабые, бесшерстные неотенические обезьяны, случайно развившие определенные характеристики, которые сделали нас успешными (по крайней мере, временно).

Третьей великой научной революцией, утверждал он (скромно), было его собственное открытие бессознательного. Человеческое «я – главный» иллюзорно, говорил Фрейд. Вся наша жизнь управляется котлом бессознательных эмоций, побуждений и мотивов, а то, что мы называем сознанием, есть лишь верхушка айсберга, искусная апостериорная рационализация всех наших действий.

Я считаю, что Фрейд правильно определил общий знаменатель великих научных революций. Но он не объясняет, почему это так – почему людям нравится быть «приниженными» или «свергнутыми с трона». В чем притягательность нового мировоззрения, которое умаляет человечество?

Полагаю, здесь мы вправе прибегнуть к не менее фрейдистской интерпретации того, почему космология, эволюция и науки о мозге так привлекательны не только для специалистов, но и для обычных людей. В отличие от других животных, человек остро осознает собственную смертность и страшится смерти. Но изучение космологии дает нам ощущение безвременья, бытности частью чего-то гораздо, гораздо большего. Конечность вашей личной жизни пугает меньше, если вы – часть вечно эволюционирующей Вселенной. Вероятно, это самый близкий аналог религиозных переживаний, на которые только способен ученый.

То же самое относится и к изучению эволюции: оно дает вам ощущение времени и места, позволяя увидеть себя частью великого процесса превращений. И к наукам о мозге. Хотя мы отказались от идеи души как отделенной от разума и тела, эта мысль нас не пугает – напротив, она дарует человеку свободу. Если вы мните себя особенным, ибо наблюдаете космос с уникальной точки зрения, ваша «аннигиляция» неприемлема. Но если вы являетесь частью великого космического танца Шивы, а не просто зрителем, тогда ваша неизбежная смерть скорее радостное воссоединение с природой, нежели чудовищная трагедия.

Брахман – это все. Из Брахмана происходят ощущения, желания, поступки.

Но все это просто названия и формы. Чтобы познать Брахмана, человеку надлежит осознать тождество между собой и Я, или Брахманом, обитающим в лотосе сердца.

Только так человек может избежать скорби и смерти и стать единым с тонкой сущностью, лежащей за пределами всякого познания.

– Упанишады, 500 г. до н. э.

Глава 8

«Невыносимое сходство бытия»[97]

– Я не могу поверить в невозможную вещь.

– Вероятно, у тебя было мало практики, – сказала Королева. – Когда я была в твоем возрасте, я практиковалась каждый день по получасу. Мне иногда удавалось поверить в шесть невозможных вещей утром до завтрака…

Льюис Кэрролл, «Алиса в Зазеркалье»

«Как правило, – сказал Холмс, – чем необычнее случай, тем меньше в нем оказывается загадочного. Банально, но заурядные, бесцветные преступления действительно загадочные, подобно тому, как трудно разыскать в толпе человека с заурядными чертами лица».

Шерлок Холмс

Я никогда не забуду безграничное разочарование и отчаяние, которые однажды мне довелось услышать в телефонной трубке. Звонок раздался днем, как раз в тот момент, когда я, склонившись над столом, рылся в своих бумагах, пытаясь отыскать одно очень важное письмо. Мне потребовалось несколько секунд, чтобы сообразить, о чем говорит этот человек. Он представился бывшим дипломатом из Венесуэлы и, сообщив, что его сын страдает чудовищным бредом, спросил, не могу ли я ему помочь.

– Каким именно бредом? – поинтересовался я.

Его ответ и эмоциональное напряжение в голосе застали меня врасплох.

– Мой тридцатилетний сын думает, что я не его отец, что я самозванец. То же самое он говорит и о своей матери – мол, мы не его настоящие родители. – Он сделал паузу, а затем продолжил: – Мы просто не знаем, что делать, куда обратиться за помощью. Психиатр в Бостоне рассказал нам о вас. Пока никто не смог нам помочь. – Он почти плакал. – Доктор Рамачандран, мы любим нашего сына и сделаем все, чтобы помочь ему. Вы не могли бы его осмотреть?

– Конечно, я осмотрю его, – немедленно согласился я. – Когда вы можете привести его?

Два дня спустя Артур впервые вошел в нашу лабораторию: тогда и мы представить не могли, что работа с ним растянется на целый год. Это был симпатичный молодой человек в джинсах, белой майке и мокасинах. В его поведении проскальзывало что-то застенчивое, почти детское; он часто шептал ответы на вопросы и смотрел на нас широко раскрытыми глазами. Иногда я едва мог расслышать его голос на фоне мерного жужжания кондиционеров и компьютеров.

Родители объяснили, что Артур попал в страшную автомобильную аварию в Санта-Барбаре, где он учился. От удара юноша врезался головой в лобовое стекло с такой силой, что три недели пролежал в коме, на волосок от смерти. Когда он наконец очнулся и начал интенсивную реабилитационную терапию, родственники преисполнились надежды. Артур постепенно снова научился ходить и говорить, вспомнил прошлое и, казалось, вернулся к нормальной жизни. Осталась только бредовая идея относительно родителей, – что они самозванцы, – и ничто на свете не могло убедить его в обратном.

Я немного побеседовал с Артуром на отвлеченные темы и, дождавшись, когда он привыкнет к новой обстановке, спросил:

– Артур, кто привез вас в больницу?

– Этот мужчина в приемной, – ответил Артур. – Старый джентльмен, который заботится обо мне.

– Вы имеете в виду своего отца?

– Нет, нет, доктор. Этот человек не мой отец, он просто похож на него. Он – как это называется? – самозванец, я полагаю. Но я не думаю, что у него дурные намерения.

– Артур, почему вы решили, что этот человек – самозванец? Что вас заставляет так думать?

Артур посмотрел на меня терпеливым взглядом – мол, это же очевидно! – и сказал:

– Да, он выглядит в точности как мой отец, но на самом деле это не он. Он хороший человек, доктор, но он определенно не мой папа!

– И все же, Артур, зачем этому человеку притворяться вашим отцом?

Артур заметно погрустнел:

– Это-то и удивляет меня больше всего, доктор. Зачем кому-то притворяться моим отцом? – Смутившись, он пытался найти правдоподобное объяснение. – Может, мой настоящий отец нанял его, чтобы заботиться обо мне, дал ему денег, чтобы он мог оплачивать мои счета…

Позже родители Артура, которых я пригласил в свой кабинет, только усугубили тайну. Дело в том, что, когда они разговаривали по телефону, Артур не считал их самозванцами. Он утверждал, что они самозванцы только тогда, когда сталкивался с ними лицом к лицу. Это свидетельствовало о том, что у Артура не было амнезии в отношении его родителей и что он не просто «сумасшедший». Являйся это правдой, почему он казался нормальным, слушая их голоса в телефонной трубке, и «сумасшедшим», когда смотрел на них?

– Это так печально, – вздохнул отец Артура. – Он вспомнил всех людей, которых знал в прошлом, – и приятелей из колледжа, и соседей по общежитию, и лучшего друга детства, и бывших подружек. Он не говорит, что они самозванцы. Только мы с матерью, похоже, ему чем-то не угодили.

Мне было искренне жаль родителей Артура. Мы могли исследовать мозг их сына и попытаться пролить свет на его состояние – и, возможно, даже найти логичное объяснение его поведению, – но надежд на эффективное лечение практически не было. Такое неврологическое состояние обычно носит перманентный характер. Однако в субботу утром я был приятно удивлен: мне позвонил отец Артура и поделился идеей, которая пришла ему в голову после просмотра телевизионной передачи о фантомных конечностях. В ней я демонстрировал, что мозг можно обмануть с помощью обычного зеркала.

– Доктор Рамачандран, – сказал он, – если вы можете заставить человека думать, будто парализованный фантом снова может двигаться, почему нельзя использовать аналогичный трюк, чтобы помочь Артуру избавиться от его заблуждений?

Действительно, почему нет? На следующий день отец вошел в спальню своего сына и весело объявил:

– Артур, угадай что! Этот человек, с которым ты жил все это время, самозванец! На самом деле он не твой отец. Ты был прав. Поэтому я отослал его в Китай. Я твой настоящий отец. – Он подошел к Артуру и похлопал его по плечу. – Рад тебя видеть, сынок!

Артур моргнул, но, похоже, принял это сообщение за чистую монету. Когда он пришел в нашу лабораторию на следующий день, я спросил:

– Кто привел вас сегодня?

– Мой настоящий папа.

– А кто заботился о вас на прошлой неделе?

– О, – сказал Артур, – этот человек вернулся в Китай. Он похож на моего отца, но теперь он уехал.

Когда ближе к вечеру я позвонил отцу, он подтвердил, что Артур теперь называет его папой.

– К сожалению, он принимает меня интеллектуально, а не эмоционально, – пожаловался он. – Когда я обнимаю его, я не чувствую тепла.

Увы, даже интеллектуальное принятие длилось недолго. Неделю спустя Артур вернулся к своему первоначальному бреду.

* * *

Артур страдал бредом Капгра – одним из редчайших и самых красочных синдромов в неврологии[98], при котором больной считает близких людей (обычно родителей, детей, супругов, братьев или сестер) самозванцами. Как снова и снова повторял Артур, «этот человек похож на моего отца, но на самом деле это не мой папа. Эта женщина, которая утверждает, что она моя мать? Она лжет. Она похожа на мою маму, но это не она». Хотя бред такого типа может возникать в психотических состояниях, более трети зарегистрированных случаев синдрома Капгра наблюдаются в сочетании с травматическими поражениями головного мозга. На мой взгляд, это говорит о том, что синдром имеет органическое происхождение. Однако поскольку большинство пациентов с синдромом Капгра, по-видимому, развивают этот бред «спонтанно», обычно их направляют к психиатрам, которые склоняются к фрейдистскому объяснению расстройства.

С этой точки зрения, все мы, так называемые нормальные люди, в детстве испытываем сексуальное притяжение к нашим родителям. Другими словами, каждый мальчик хочет заняться любовью с матерью и в итоге начинает рассматривать своего отца как сексуального соперника (первым был Эдип), тогда как в каждой девочке кроется пожизненное сексуальное влечение к отцу (комплекс Электры). Даже в зрелом возрасте эти запрещенные чувства никогда не исчезают полностью: они остаются спящими, точно тлеющие угольки, хотя сам огонь давно погас. Затем, утверждают психиатры, человек ударяется головой (или срабатывает какой-то другой механизм высвобождения), и подавленное сексуальное влечение к матери или отцу вновь поднимается на поверхность. Человек чувствует внезапное и необъяснимое сексуальное притяжение к своим родителям и ужасается: «Боже мой! Если это моя мать, почему меня влечет к ней?» Вероятно, единственный способ сохранить некое подобие здравомыслия – сказать себе: «Должно быть, это какая-то другая, незнакомая женщина». Или: «Я бы никогда не почувствовал такой сексуальной ревности к моему настоящему папе. Значит, этот человек просто похож на него».

Объяснение гениально, как, впрочем, и большинство фрейдистских объяснений, но затем я познакомился с больным синдромом Капгра, который питал соответствующие заблуждения относительно своего любимого пуделя: Фифи, который жил с ним, был дубликатом; настоящий Фифи остался в Бруклине. На мой взгляд, данный случай доказывает несостоятельность фрейдистской теории синдрома Капгра. Во всех нас, конечно, может таиться некая латентная склонность к зоофилии, однако я подозреваю, что проблема Артура кроется совсем в другом.

Более целесообразный подход к синдрому Капгра предполагает пристальное изучение нейроанатомии, особенно структур, связанных со зрительными образами и эмоциями. Как мы помним, в височных долях имеются области, которые специализируются на распознавании лиц и предметов (путь «что», описанный в главе 4). Мы знаем это потому, что при повреждении определенных частей пути «что» человек теряет способность распознавать лица[99] (даже лица близких друзей и родственников) – явление, увековеченное Оливером Саксом в его книге The Man Who Mistook His Wife for a Hat («Человек, который принял свою жену за шляпу»). В нормальном мозге области распознавания лиц (обнаруженные с обеих сторон мозга) передают информацию в лимбическую систему, а та в свою очередь генерирует соответствующую эмоциональную реакцию (рисунок 8.1). Я чувствую любовь, когда вижу лицо матери, гнев – когда вижу лицо начальника или сексуального соперника, нарочитое безразличие – когда вижу лицо друга, который предал меня и еще не заслужил прощения. В каждом из этих случаев моя височная кора распознает образ – матери, начальника, друга – и посылает сигналы в миндалевидное тело (ворота в лимбическую систему), которое определяет его эмоциональное значение. Затем информация передается в остальную часть лимбической системы, и я начинаю испытывать нюансы эмоций – любовь, гнев, разочарование – подобающие данному конкретному лицу. Фактическая последовательность событий, разумеется, гораздо сложнее, но таковы основные этапы процесса.

Размышляя о симптомах Артура, я вдруг подумал: а не могло ли его странное поведение возникнуть в результате обрыва связи между этими двумя областями (одной, отвечающей за узнавание, а другой – за эмоции). Возможно, путь распознавания лиц у Артура функционировал нормально; поэтому он мог идентифицировать всех, включая мать и отца, однако связи между «зоной лица» и миндалевидным телом оказались выборочно повреждены. В этом случае Артур должен узнавать родителей, но не испытывать никаких эмоций. Глядя на свою любимую маму, он не ощущает «приятного тепла», а потому, увидев ее, думает: «Если это моя мама, почему я не чувствую себя так, будто это она?» Возможно, единственный выход из этой ситуации – единственная разумная интерпретация, которую может измыслить Артур, учитывая разобщенность двух участков его мозга – предположить, что женщина, на которую он смотрит, просто напоминает маму. Она – ее двойник[100].

Весьма интересная идея, но как ее проверить? Хотя на первый взгляд задача не из легких, психологи нашли относительно простой способ измерить эмоциональные реакции на лица, предметы и события, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни. Чтобы понять, как это работает, вам нужно кое-что знать о вегетативной (автономной) нервной системе – части мозга, которая контролирует непроизвольную, на первый взгляд автоматическую деятельность органов, кровеносных сосудов, желез и других тканей вашего организма. Когда вы эмоционально возбуждены – скажем, угрожающим или сексуально притягательным лицом, – эта информация поступает из области распознавания лиц в лимбическую систему, а затем в крошечную группу клеток в гипоталамусе, своего рода командный центр вегетативной нервной системы. От гипоталамуса нервные волокна идут в сердце, мышцы и другие отделы мозга, помогая подготовить ваше тело к действиям в ответ на данное конкретное лицо. Будете ли вы драться, бежать или спариваться, ваше кровяное давление поднимается, а сердце начинает биться быстрее, доставляя больше кислорода к тканям. В то же время вы начинаете потеть – не только для того, чтобы рассеять тепло, нарастающее в мышцах, но и чтобы крепче обхватить потными ладонями ветку дерева, оружие или горло врага.

Рис. 8.1

Лимбическая система отвечает за эмоции. Она состоит из нескольких ядер (скоплений нервных клеток), связанных между собой длинными С-образными проводящими путями. Миндалевидное тело – расположенное в переднем полюсе височной доли – получает информацию от сенсорных зон и отправляет сообщения в остальную часть лимбической системы, которая вызывает эмоциональное возбуждение. В итоге эта активность каскадируется в гипоталамус, а оттуда – в вегетативную нервную систему, которая готовит животное (или человека) к действию.

С точки зрения экспериментатора, потные ладони – наиболее важный аспект вашего эмоционального ответа на угрожающее лицо. Влажность рук – надежный показатель того, что вы чувствуете по отношению к тому или иному человеку. Более того, мы легко можем измерить эту реакцию – достаточно прикрепить к ладони электроды и записать изменения в электрическом сопротивлении кожи. (Так называемая кожно-гальваническая реакция, или КГР, составляет основу знаменитого детектора лжи. Когда вы говорите неправду, ваши ладони слегка потеют. Поскольку влажная кожа имеет более низкое электрическое сопротивление, чем сухая, электроды фиксируют эти изменения и вас ловят на вранье.) Каждый раз, когда вы смотрите на свою мать или отца, верьте или нет, ваше тело начинает незаметно потеть, и кривая КГР устремляется вверх.

Итак, что же происходит, когда Артур смотрит на мать или отца? Согласно моей гипотезе, хотя он считает их похожими на своих родителей (помните, что область распознавания лиц в его мозге работает нормально), мы не должны зарегистрировать изменения в проводимости кожи. Из-за обрыва связей в мозге его ладони не вспотеют.

С разрешения семьи мы приступили к обследованию Артура одним дождливым зимним днем. Он пришел в нашу скромную лабораторию на территории университета и, усевшись в удобное кресло, шутил о погоде и о том, что машину его отца смоет прежде, чем мы закончим утренние эксперименты. Пока он потягивал горячий чай, чтобы согреться, мы прикрепили два электрода к его левому указательному пальцу. Пот на его пальце изменит сопротивление кожи и отобразится как характерный всплеск на кривой КГР.

Затем я показал Артуру серию фотографий его матери, отца и дедушки вперемежку с фотографиями незнакомцев и сравнил его КГР с КГР шести студентов, которым была предъявлена идентичная последовательность снимков (в данном случае они служили контрольной группой). Перед экспериментом испытуемым сообщили, что сейчас они увидят фотографии знакомых и незнакомых им людей. Каждую фотографию показывали в течение двух секунд с задержкой от пятнадцати до двадцати пяти секунд (чтобы проводимость кожи могла вернуться к исходному уровню).

Как и ожидалось, у студентов мы обнаружили выраженные изменения в КГР в ответ на снимки родителей, но не на снимки незнакомцев. У Артура, напротив, КГР оставалась однообразно низкой. Скачки в ответ на фотографии родителей отсутствовали, хотя иногда, после долгой задержки, на мониторе компьютера появлялся крошечный всплеск – как будто он решал присмотреться получше. Мы истолковали результаты эксперимента как прямое доказательство того, что наша теория верна. Артур не выказывал эмоциональной реакции на своих родителей; именно это, должно быть, и объясняло отсутствие изменений в КГР.

Но как мы могли убедиться, что Артур вообще видел лица? Что, если в результате травмы головы были повреждены сами клетки, отвечающие за их распознавание? Впрочем, такое казалось маловероятным: Артур охотно признал, что люди, которые привезли его в больницу, – его мать и отец – похожи на его родителей. Кроме того, он не испытывал затруднений в распознавании лиц таких известных личностей, как Билл Клинтон и Альберт Эйнштейн. Тем не менее мы решили более тщательно проверить его способность к распознаванию.

Я показал Артуру шестнадцать пар фотографий незнакомцев (одни пары состояли из снимков одного и того же человека, другие – из снимков разных людей). Вопрос звучал следующим образом: на фотографиях изображен один человек или нет? Уткнувшись в снимки носом и пристально вглядываясь в детали, Артур дал правильный ответ в четырнадцати испытаниях из шестнадцати.

Теперь мы были уверены, что проблем в распознавании лиц у Артура не имелось. Может, отсутствие выраженной КГР на родителей – следствие более глобальных нарушений в эмоциональной сфере? Как мы могли быть уверены, что его лимбическая система не повреждена? Возможно, он вообще не испытывал эмоций.

Это казалось неправдоподобным, ибо в течение нескольких месяцев, которые я провел с Артуром, он проявлял весь спектр человеческих эмоций. Он смеялся над моими шутками и рассказывал собственные анекдоты. Он выражал разочарование, страх и гнев; несколько раз я видел, как он плачет. Более того, его эмоции всегда соответствовали ситуации. Значит, проблема Артура не крылась ни в способности распознавать лица, ни в способности испытывать эмоции; чего не хватало, так это способности их связывать.

Пока все логично, но почему это явление ограничено близкими родственниками? Почему Артур не называет самозванцем почтальона, например?

Возможно, когда любой нормальный человек (включая Артура до аварии) встречает кого-то, кто эмоционально очень близок к нему – родителя, супруга или брата – он ожидает ощутить выраженное или смутное эмоциональное тепло. Отсутствие тепла весьма неожиданно, а потому единственным прибежищем Артура становится абсурдный бред. Только он способен хоть как-то рационализировать или объяснить отсутствие эмоций при виде близких родственников. С другой стороны, когда человек видит почтальона, он не ожидает почувствовать тепло, и, следовательно, нет никаких оснований прибегать к бреду. Почтальон – это просто почтальон (если только отношения не приняли любовный оборот).

Хотя наиболее распространенным бредом среди пациентов с синдромом Капгра является уверенность в том, будто их настоящих родителей заменили двойники, в старой медицинской литературе можно отыскать еще более удивительные примеры. Так, один пациент верил, что его отчим – робот; в конце концов он обезглавил его и вскрыл череп, чтобы вытащить микрочипы. Вероятно, у этого больного эмоциональные нарушения достигли такого размаха, что он генерировал бред еще чудовищнее, чем Артур: для него отчим являлся даже не человеком, а безмозглым андроидом![101]

Примерно год назад, когда я прочитал лекцию об Артуре в больнице Ла-Хольи, один невролог выдвинул против моей теории весьма любопытный аргумент. Как быть с людьми, спросил он, у которых миндалевидные тела (ворота в лимбическую систему) кальцифицируются и атрофируются из-за врожденной болезни? Я не сразу нашелся, что ответить. А с людьми, продолжал он, которые лишаются миндалевидных тел (у каждого из нас их два) в результате хирургического вмешательства или несчастного случая? Такие люди существуют, но они не страдают синдромом Капгра, хотя при предъявлении любых эмоционально значимых стимулов их КГР остается плоской. Аналогичным образом, у многих больных с повреждением лобных долей (которые обрабатывают информацию из лимбической системы и строят подробные планы на будущее) тоже отсутствует КГР. Тем не менее и они не страдают синдромом Капгра.

Почему нет? По всей видимости, для таких больных характерно общее притупление всех эмоциональных реакций, а значит, и отсутствие контрольной линии для сравнения. Подобно чистокровному вулканцу из «Звездного пути», они вообще не знают, что такое эмоция, тогда как пациенты с синдромом Капгра наслаждаются вполне нормальной эмоциональной жизнью.

Здесь мы вплотную подходим к основополагающему принципу функционирования мозга, а именно, что все наше восприятие – и, возможно, все аспекты нашего разума – управляются сравнениями, а не абсолютными значениями. При этом не важно, судите ли вы о чем-то очевидном, например о яркости газетного шрифта, или о чем-то более неуловимом, допустим, о горах и долинах эмоционального ландшафта. Это важный вывод, который помогает проиллюстрировать всю мощь нашего подхода – точнее всей дисциплины, которая теперь называется когнитивной нейронаукой. Другими словами, вы можете выявить общие принципы работы мозга и изучать глубокие философские вопросы с помощью относительно простых экспериментов с правильными пациентами. Мы начали со странного состояния, предложили диковинную теорию, протестировали ее в лаборатории и, столкнувшись с возражениями, приумножили наши знания о том, как на самом деле работает здоровый мозг.

Рассмотрим любопытное расстройство под названием синдром Котара, при котором больной утверждает, что он мертв, чувствует запах гнилой плоти и даже ощущает, как по его коже ползают черви. Опять же, большинство врачей, даже неврологов, тут же сочтут, что такой человек сумасшедший. Однако это не объясняет, почему бред принимает именно такую, а не какую-нибудь другую форму. Я бы сказал, что синдром Котара – преувеличенная разновидность синдрома Капгра и, вероятно, имеет аналогичное происхождение. При синдроме Капгра от миндалевидного тела отключена только область распознавания лиц, тогда как при синдроме Котара от лимбической системы отключены все сенсорные области, что приводит к полной потере эмоционального контакта с миром. Вот вам еще один случай, когда диковинное нарушение мозговой деятельности из области психиатрии можно объяснить с точки зрения известных нейронных сетей. Повторю: все эти гипотезы можно проверить в лаборатории. Рискну предположить, что у больных синдромом Котара будет отсутствовать КГР на все внешние раздражители – а не только на лица. Такие люди как будто живут на необитаемом острове, где нет никаких эмоций вообще; вероятно, это состояние – самый близкий аналог смерти при жизни, который только может испытать человек.

Артур, казалось, наслаждался визитами в нашу лабораторию, а его родители были искренне рады, что его состоянию нашлось логическое объяснение, не имеющее никакого отношения к «безумию». С самим Артуром я никогда не говорил на эти темы, ибо не знал, как он отреагирует.

Отец Артура был человеком рассудительным, и, улучив момент, когда сын отсутствовал, он спросил меня:

– Если ваша теория правильная, доктор, если информация не доходит до его миндалевидного тела, как вы объясните тот факт, что он без проблем узнает нас по телефону?

– Ну, – ответил я, – от слуховой коры – зоны слуха в височных долях – к миндалевидному телу ведет отдельный путь. Не исключено, что он остался неповрежденным. Скорее всего, в результате аварии от миндалевидного тела отсоединились только зрительные центры.

Этот разговор заставил меня задуматься о других хорошо известных функциях миндалевидного тела и зрительных центров, которые с ним связаны. В частности, ученые обнаружили, что, помимо выражения лица и эмоций, нейроны миндалевидного тела реагируют на направление взгляда. Например, если другой человек будет смотреть прямо на вас, сработает одна клетка; если его взгляд сместится на несколько миллиметров – другая; а если он вообще отведет взгляд – третья.

В свете важной роли, которую играет направление взгляда в социальных коммуникациях приматов, это неудивительно. Когда мы чувствуем вину, стыд или смущение, мы предпочитаем смотреть в сторону. Любовники обычно смотрят прямо, враги – пристально и угрожающе. Мы склонны забывать, что эмоции, хотя они и возникают у нас внутри, часто связаны с взаимодействием с другими людьми и что один из способов такого взаимодействия – зрительный контакт. Неожиданно мне в голову пришла интересная мысль: может, у Артура нарушена способность судить о направлении взгляда?

Чтобы это выяснить, я подготовил серию фотографий одной и той же модели, которая смотрела либо в объектив, либо в точку, расположенную правее или левее камеры. Задача Артура состояла в том, чтобы определить, куда смотрит модель: прямо на него или нет. Хотя вы и я можем обнаружить даже малейшие сдвиги во взгляде, Артур был безнадежен. Только когда глаза были явно смещены в сторону, он понимал, что модель смотрит не на него.

Само по себе это интересное наблюдение, но не такое уж неожиданное, учитывая известную роль миндалевидного тела и височных долей в определении направления взгляда[102]. Однако на восьмом испытании Артур сделал кое-что невероятное. Своим мягким, почти извиняющимся голосом он сообщил, что модель изменилась. Теперь это был совсем другой человек!

Получается, бред Капгра вызвало простое изменение в направлении взгляда. Для Артура «вторая» модель была просто похожа на «первую».

– Раньше была дама среднего возраста, – заявил Артур, пристально глядя на оба изображения. – А это девушка.

Позже Артур произвел еще одно дублирование: одна модель была старой, другая молодой, а третья еще моложе. В конце сеанса он продолжал настаивать на том, что видел трех разных людей. Через две недели мы повторили эксперимент с новым набором фотографий, но получили те же результаты.

Как Артур мог видеть лицо одной и той же женщины и утверждать, что на самом деле это три разных человека? Почему изменение направления взгляда порождало неспособность связывать последовательные образы?

Ответ кроется в механике формирования воспоминаний, а именно в нашей способности генерировать устойчивые репрезентации лиц. Предположим, что однажды вы идете в продуктовый магазин, и друг знакомит вас с неким Джо. Вы создаете воспоминание об этом эпизоде и прячете его в дальний уголок своего сознания. Проходят две недели, и вы сталкиваетесь с Джо в библиотеке. Он рассказывает вам забавную историю о вашем общем друге, вы вместе смеетесь, и ваш мозг записывает воспоминание о второй встрече. Проходят еще несколько недель, и вы снова встречаетесь с Джо в своем кабинете – он исследователь и носит белый лабораторный халат, – но вы сразу узнаете его, потому что видели раньше. Во время этой встречи создаются новые воспоминания, так что теперь у вас в голове есть целая «категория» под названием «Джо». Эта ментальная картинка постепенно становится более четкой и обрастает новыми подробностями всякий раз, когда вы сталкиваетесь с Джо. В конце концов у вас складывается точная и надежная концепция Джо – он рассказывает чудесные истории, работает в лаборатории, заставляет вас смеяться, много знает о садоводстве и так далее.

Теперь посмотрим, что происходит с человеком с редкой формой амнезии, вызванной повреждением гиппокампа (другой важной структуры в височных долях). Такие люди абсолютно неспособны к формированию новых воспоминаний, хотя прекрасно помнят все события, которые произошли до травмы. Логический вывод, который подсказывает нам данный синдром, заключается не в том, что воспоминания фактически хранятся в гиппокампе (отсюда сохранность старых воспоминаний), но что гиппокамп жизненно необходим для формирования новых следов памяти. Если такой человек встретится с незнакомцем (Джо) три раза подряд – в супермаркете, в библиотеке и в своем кабинете – он не вспомнит, что видел Джо раньше. Он просто не узнает его. Каждый раз он будет уверен, что видит его впервые, независимо от того, сколько раз они уже встречались, беседовали, обменивались историями и так далее.

Но действительно ли он не помнит о Джо совсем-совсем ничего? Как ни странно, эксперименты показывают, что пациенты с амнезией могут формировать новые категории, выходящие за рамки последовательных встреч с Джо. Если наш пациент столкнется с Джо десять раз и каждый раз Джо будет его смешить, при следующей встрече он почувствует смутное ощущение веселья, но все равно не будет знать, кто такой Джо. Хотя у него не останется никаких четких воспоминаний о предыдущих встречах, он признает, что Джо делает его счастливым. Это означает, что пациент с амнезией, в отличие от Артура, может связывать последовательные эпизоды для создания новых концепций (бессознательное ожидание веселья), хотя и забывает каждый эпизод, тогда как Артур помнит все эпизоды, но не может их связать.

Таким образом, Артур в некотором смысле является зеркальным отражением пациента с амнезией. При встрече с совершенно незнакомым человеком, например с Джо, его мозг создает файл для Джо и сопряженных с ним переживаний. Но если Джо выйдет из комнаты на тридцать минут, а потом вернется, мозг Артура – вместо того, чтобы восстановить старый файл и добавить к нему новую информацию – просто создаст новый.

Почему это происходит при синдроме Капгра? Возможно, связывая последовательные эпизоды, мозг опирается на сигналы лимбической системы – например, «приятное тепло», ассоциированное со знакомым лицом и определенным набором воспоминаний. В отсутствие таких сигналов мозг не может сформировать категорию, устойчивую во времени, и каждый раз генерирует новые; вот почему Артур утверждает, что человек, которого он видит сейчас, просто похож на человека, которого он видел тридцать минут назад. Когнитивные психологи и философы часто проводят различие между типами (все наши переживания можно классифицировать по общим категориям, допустим, люди или автомобили) и их конкретными представителями (Джо или мой автомобиль). Наши эксперименты с Артуром показывают, что это различие не просто академическое; оно обусловлено самой архитектурой мозга.

В ходе дальнейшего обследования мы заметили, что у Артура имелись и другие причуды и странности. В частности, иногда у него возникали сложности со зрительными категориями. Все мы мысленно группируем события и объекты: утки и гуси – это птицы, но не кролики. Наш мозг определяет категории даже в отсутствие особых познаний в зоологии, что, судя по всему, существенно облегчает хранение и извлечение воспоминаний.

Артур, напротив, часто испытывал трудности с классификацией объектов. Например, мы заметили у него почти навязчивую озабоченность евреями и католиками: так, большинство недавно встреченных им людей он неизменно относил к евреям. Эта его особенность напомнила мне еще один редкий синдром, синдром Фреголи, при котором больной повсюду видит одного и того же человека. Когда он идет по улице, все женщины кажутся ему похожими на мать, а все молодые люди – на брата. Я предполагаю, что причина здесь не в отсутствии связей между зоной распознавания лиц и миндалевидным телом, как при синдроме Капгра, а наоборот, в их избытке. (В результате лица всех людей вызывают «приятное тепло», а потому кажутся знакомыми.)

Может ли нечто подобное возникать в иначе нормальном мозге? А главное, не лежат ли подобные нарушения в основе расистских стереотипов? Слишком уж часто расизм направлен против конкретного физического типа (чернокожих, азиатов, белых и так далее). Возможно, один-единственный неприятный эпизод с одним-единственным представителем зрительной категории ведет к формированию стойкой связи в лимбической системе, которая затем распространяется на всех членов этого класса и не поддается «интеллектуальной коррекции» в свете информации, поступающей из высших центров мозга. Если взгляды и убеждения действительно могут быть окрашены подобными рефлекторными эмоциями, пресловутая живучесть расизма вполне понятна.

* * *

Мы начали наше путешествие с Артура, нашли физиологическое объяснение его странному бреду о самозванцах и заодно кое-что узнали о том, как мозг хранит воспоминания. История Артура позволяет нам лучше понять то, как каждый из нас пишет хронику своей жизни. В некотором смысле наша жизнь – наша автобиография – длинная череда очень личных эпизодических воспоминаний о первом поцелуе, выпускном вечере, свадьбе, рождении ребенка, рыбалках и так далее. Но это не все. Чувство единого «Я» красной нитью проходит через всю ткань нашего существования. Шотландский философ Дэвид Юм однажды сравнил личность человека с рекой – вода в реке постоянно меняется, но сама река остается неизменной. Если человек окунет в реку свою ногу, спрашивал он, а через полчаса повторит эту процедуру, это будет та же река или уже другая? Если вы считаете, что это глупая семантическая загадка, вы правы, потому что ответ зависит от вашего определения «того же» и «реки».

Глупо или нет, ясно одно: для Артура, учитывая его трудности с объединением последовательных воспоминаний, рек в самом деле могло быть две! Разумеется, склонность дублировать события и предметы ярче всего проявлялась в отношении лиц. Предметы он дублировал нечасто. И все же бывали случаи, когда он проводил рукой по волосам и называл их «париком» (из-за шрамов от нейрохирургических операций кожа на голове казалась ему незнакомой). В редких случаях Артур даже дублировал страны: однажды он заявил, что было две Панамы (недавно он посетил эту страну со своей семьей).

Самое примечательное, что Артур иногда дублировал самого себя! В первый раз это случилось, когда я показывал Артуру его фотографии из семейного фотоальбома и указал на снимок, сделанный за два года до аварии.

– Чья это фотография? – спросил я.

– Это еще один Артур, – ответил он. – Он выглядит точь-в-точь как я, но это не я.

Я не мог поверить своим ушам. Артур, вероятно, заметил мое удивление и поспешил добавить:

– Видите? У него есть усы, а у меня нет.

Однако когда Артур смотрел на себя в зеркало, ничего подобного не происходило. Вероятно, ему хватало здравого смысла понять, что лицо в зеркале не может принадлежать никому другому кроме как ему самому. Тем не менее склонность Артура «дублировать» себя – считать себя нынешнего и «прежнего» двумя разными личностями – иногда спонтанно возникала во время разговора. К моему удивлению, однажды он заявил:

– Да, мои родители выписали чек, но отправили его другому Артуру.

Однако самая серьезная проблема Артура заключалась в его неспособности установить эмоциональный контакт с самыми важными для него людьми – родителями, и это причиняло ему сильные душевные страдания. Я буквально слышу, как голос в его голове говорит: «Я не питаю теплых чувств к этим людям потому, что я ненастоящий Артур. Другой причины быть не может». Однажды Артур повернулся к матери и сказал: «Мама, если реальный Артур когда-нибудь вернется, обещай, что ты по-прежнему будешь относиться ко мне как к другу и любить меня!» Как может любой здравомыслящий человек, вдумчивый и рассудительный во всех других отношениях, считать себя двумя разными людьми? Есть что-то внутренне противоречивое в расщеплении «Я», которое по самой своей природе унитарно. Если бы я начал относиться к себе как к нескольким разным людям, на кого бы из них я ориентировался, принимая важное решение? Какой из них «настоящий» я? Но для Артура это вполне реальная и мучительная дилемма.

На протяжении веков философы утверждали, что если есть на свете нечто, абсолютно не подлежащее сомнению, так это тот факт, что «Я» – единое целое, которое сохраняется в пространстве и времени. Но даже эту базовую аксиому человеческого бытия Артур ставил под вопрос.

Глава 9

Бог и лимбическая система

Тому, кому чуждо это [космическое религиозное] чувство, очень трудно объяснить, в чем оно состоит… Религиозные гении всех времен были отмечены этим космическим религиозным чувством, не ведающим догм…

Мне кажется, что в пробуждении и поддержании этого чувства у тех, кто способен его переживать, и состоит важнейшая функция искусства и науки.

Альберт Эйнштейн

Бог – величайший демократ, которого когда-либо знал мир, ибо он оставляет нам «свободу» в выборе между злом и добром.

Он величайший тиран, ибо он часто отрывает чашу от наших губ и под предлогом свободы воли оставляет нам слишком мало возможностей, с тем, чтобы забавляться за наш счет.

Это то, что индуизм называет Его забавой (Лилой) или иллюзией (Майей)…

Давайте же танцевать под звуки его флейты, и все будет хорошо.

Мохандас К. Ганди

Представьте, что у вас есть приспособление, шлем, который можно просто надеть на голову и стимулировать любой небольшой участок мозга. Для чего вы бы использовали такое устройство?

Это не научная фантастика. Такое приспособление – транскраниальный магнитный стимулятор – уже существует и относительно просто устроено. Оно испускает короткие, но очень мощные магнитные импульсы, тем самым позволяя активировать небольшой участок мозговой ткани и получить кое-какое представление о его функции. Например, при стимулировании определенных частей моторной коры наблюдается сокращение разных мышц. У вас может дернуться палец, или вы вдруг начнете пожимать одним плечом, точно марионетка.

Итак, если бы у вас появился доступ к такому устройству, какую часть своего мозга вы бы стимулировали? Если вы знакомы с первыми трудами по нейрохирургии и читали о так называемом септуме – кластере клеток, расположенном вблизи передней части таламуса в середине мозга, – у вас может возникнуть соблазн применить магнит там[103]. При стимулировании этой области испытуемые утверждают, что испытывают сильное удовольствие, «как тысяча оргазмов, слитых воедино». Если вы слепы от рождения и зрительные области в вашем мозгу не дегенерировали, вы можете стимулировать зрительную кору, чтобы узнать, что люди подразумевают под словами «цвет» или «видеть». Или, учитывая хорошо известное клиническое наблюдение, что левая лобная доля, по-видимому, как-то связана с приятными ощущениями, возможно, вы захотите стимулировать область над вашим левым глазом и насладиться естественным кайфом.

Когда несколько лет назад подобное устройство приобрел канадский психолог д-р Майкл Персингер, он предпочел стимулировать участки височных долей. И впервые в жизни ощутил присутствие Бога.

Я услышал о странном эксперименте д-ра Персингера от моей коллеги, Патрисии Черчленд, которая прочла о нем в популярном канадском научном журнале. Она позвонила мне сразу же.

– Рама, ты не поверишь! В Канаде есть человек, который стимулировал свою височную долю и ощутил присутствие Бога. Что ты об этом скажешь?

– У него височные припадки? – спросил я.

– Нет, совсем нет. Он нормальный парень.

– Но он стимулировал свои собственные височные доли?

– Так написано в статье.

«Х-м-м, интересно, что будет, если стимулировать мозг атеиста. Он ощутит присутствие Бога?» – с улыбкой подумал я, а вслух сказал:

– Может, нам стоит попробовать это устройство на Фрэнсисе Крике?

Наблюдение доктора Персингера не стало для меня полной неожиданностью: я всегда подозревал, что височные доли – особенно левая – каким-то образом связаны с религиозными переживаниями. Каждого студента-медика учат, что многим пациентам с эпилептическими припадками, возникающими в этой части мозга, свойственны сильные духовные переживания во время приступов, а иногда озабоченность религиозными и нравственными проблемами даже в межприпадочный период.

Но означает ли этот синдром, что в нашем мозгу есть «модуль Бога»? Другими словами, содержит ли наш мозг специальную нейронную сеть для религиозного опыта? И если да, то откуда она взялась? Может ли такой модуль быть продуктом естественного отбора, человеческим признаком, столь же естественным в биологическом смысле, как язык или стереоскопическое зрение? Или это непостижимая тайна, как скажет вам любой философ, эпистемолог или теолог?

Многие черты свойственны исключительно человеку (собственно, именно они делают человека человеком), но самая загадочная из них, безусловно, религия – наша склонность верить в Бога или иную высшую силу, которая лежит в основе всего сущего. Маловероятно, чтобы любое другое существо, кроме человека, могло размышлять о бесконечности или о «смысле всего этого». Послушайте, что говорит по этому поводу Джон Милтон в «Потерянном раю»:

Кто согласился бы средь горших мук,

Терпя стократ несноснейшую боль,

Мышление утратить, променять

Сознание, способное постичь,

Измерить вечность, – на небытие;

Не двигаться, не чувствовать, уйти

В несозданную Ночь и сгинуть в ней,

В ее безмерном чреве?

Но откуда берутся такие чувства? Возможно, любое разумное существо, которое способно заглянуть в собственное будущее и осознать свою смертность, рано или поздно начнет задаваться подобными вопросами. Имеет ли моя маленькая жизнь реальное значение в масштабе мироздания? Если бы сперматозоид моего отца не оплодотворил конкретную яйцеклетку в ту судьбоносную ночь, я бы не существовал? И если нет, то в каком смысле существовала бы тогда Вселенная? Не превратится ли она, как сказал Эрвин Шрёдингер, в «спектакль перед пустыми скамьями»? Что, если бы мой папа кашлянул в критический момент, и яйцеклетку оплодотворил бы другой сперматозоид? У нас голова идет кругом, когда мы задумываемся над такими возможностями. Нас терзает парадокс: с одной стороны, наши жизни кажутся чрезвычайно важными – со всеми дорогими сердцу личными воспоминаниями, – и все же мы знаем, что в космических масштабах наше кратковременное существование ничего не значит. Как же разрешить эту дилемму? Для многих ответ прост: они ищут утешения в религии.

Но, конечно, дело не только в этом. Если религиозные убеждения – всего лишь совокупный результат принятия желаемого за действительное и стремления к бессмертию, как вы объясните интенсивный религиозный экстаз, который испытывают пациенты с височной эпилепсией, или их заявления, что Бог говорит с ними напрямую? Многие пациенты рассказывали мне о «божественном свете, который освещает все вещи», и о «конечной истине, которая недосягаема для обычных людей, ибо они слишком погружены в суету повседневной жизни, чтобы заметить красоту и величие всего сущего». Конечно, такие люди могут страдать от галлюцинаций и бреда, аналогичных тем, которые наблюдаются при шизофрении, но если так, то почему подобные галлюцинации имеют место главным образом при поражении височных долей? А главное, почему они принимают данную конкретную форму? Почему эти больные не галлюцинируют, например, свиней или ослов?

* * *

В 1935 году анатом Джеймс Папез заметил, что многие пациенты, умершие от бешенства, испытывали приступы крайней ярости и ужаса за несколько часов до смерти. Он знал, что болезнь развивается после укуса больной собаки, и заключил, что нечто в ее слюне – вирус бешенства – попадало по периферическим нервам, расположенным рядом с местом укуса, в спинной, а затем и в головной мозг. Препарируя головной мозг жертв этой страшной болезни, Папез обнаружил место назначения вирусов – кластеры нервных клеток или ядер, связанных С-образными проводящими путями (рис. 9.1). Столетием ранее известный французский невролог Пьер-Поль Брока назвал эту структуру лимбической системой. Поскольку больные бешенством страдали сильными эмоциональными припадками, Папез рассудил, что эти лимбические структуры должны быть тесно связаны с эмоциональным поведением человека[104].

Рис. 9.1

Лимбическая система

Лимбическая система состоит из ряда взаимосвязанных структур, окружающих наполненный жидкостью центральный желудочек переднего мозга и образующих внутреннюю границу коры больших полушарий. Лимбическая система включает гиппокамп, миндалевидное тело, перемычку, передние таламические ядра, сосцевидные тела и поясную кору. Вилка – длинный пучок волокон, соединяющий гиппокамп с сосцевидными телами. На рисунке также изображено мозолистое тело – сплетение нервных волокон, соединяющих правую и левую половины неокортекса, мозжечок (структуру, участвующую в модулировании движений) и ствол мозга. Лимбическая система не является ни непосредственно сенсорной, ни моторной, но представляет собой центральное звено в системе обработки информации, извлекаемой из событий, воспоминаний о событиях и эмоциональных ассоциаций с этими событиями. Эта обработка имеет важное значение, если будущее поведение должно опираться на уже имеющийся опыт (Winson, 1985).[105]

Лимбическая система получает сигналы от всех сенсорных систем – зрения, осязания, слуха, вкуса и обоняния. Последнее чувство на самом деле непосредственно подключено к лимбической системе через миндалевидное тело (область мозга, имеющая форму миндалины и служащая «воротами» в лимбическую систему). Это едва ли удивительно, учитывая, что у нижних млекопитающих обоняние тесно связано с эмоциями, территориальным поведением, агрессивностью и сексуальностью.

Выход лимбической системы, как обнаружил Папез, главным образом обеспечивает переживание и выражение эмоций. Переживание эмоций опосредуется связями с лобными долями; именно от этих взаимодействий, вероятно, и зависит богатство вашей внутренней эмоциональной жизни. Внешнее выражение эмоций, с другой стороны, требует участия маленького кластера плотно упакованных клеток под названием гипоталамус, который передает сигналы трех типов. Во-первых, гипоталамические ядра отправляют гормональные и нервные сигналы в гипофиз, который часто называют «дирижером» эндокринного оркестра. Гормоны, высвобождаемые через эту систему, воздействуют почти на все части человеческого тела (эту биологическую tour de force мы рассмотрим в главе 11, в рамках анализа взаимосвязи разума и тела). Во-вторых, гипоталамус посылает команды вегетативной нервной системе, которая контролирует различные вегетативные или физические функции, включая производство слез, слюны и пота, а также кровяное давление, частоту сердечных сокращений, температуру тела, дыхание, функции мочевого пузыря, дефекацию и прочее. Таким образом, гипоталамус можно рассматривать как «мозг» этой архаичной, вспомогательной нервной системы. Третий тип выходных сигналов связан с реальным поведением, которое удобно запомнить как «четыре П» – подраться, пуститься наутек, поесть и… совокупиться. Короче говоря, гипоталамус[106] – это «центр выживания» тела, который готовит организм к чрезвычайным ситуациям или, иногда, к передаче генов потомству.

Значительная часть наших знаний о функциях лимбической системы получена в результате наблюдения за пациентами с эпилептическими припадками, возникающими в этой части мозга. Когда вы слышите слово «эпилепсия», вам наверняка представляется человек, который вдруг падает на землю и начинает корчиться в судорогах. На самом деле, эти симптомы – непроизвольные сокращения всех мышц тела – характеризуют только одну – самую известную – форму эпилепсии: так называемый большой эпилептический (судорожный) припадок. Такие приступы обычно возникают из-за того, что крошечный кластер нейронов где-то в мозге дает сбой и начинает генерировать хаотичные разряды; постепенно возбуждение, точно лесной пожар, распространяется на весь мозг. Однако приступы могут быть и «фокальными», то есть ограниченными одним небольшим участком мозга. Если эпилептический очаг располагается в моторной коре, результатом являются судорожные пароксизмы в мышцах, которые распространяются по телу в определенной последовательности, – так называемая джексоновская эпилепсия. Но если приступ берет начало в лимбической системе, то самые яркие симптомы носят эмоциональный характер. Больные сообщают, что их «чувства накалены до предела», варьируя от интенсивного экстаза до глубокого отчаяния, ощущения надвигающейся гибели или даже вспышек крайней ярости и ужаса. Женщины иногда испытывают оргазмы, хотя по какой-то неясной причине мужчины никогда этого не делают. Однако наиболее примечательны пациенты, которым свойственны волнующие духовные переживания, в том числе чувство божественного присутствия и ощущение, будто с ними говорит сам Бог. Все вокруг них пронизано космическим значением. Они могут говорить: «Я наконец понимаю, к чему это все. Вот момент, которого я ждал всю жизнь. Внезапно все обрело смысл». Или: «Наконец я постиг истинную природу космоса». Мне кажется ироничным, что это чувство просветления, эта абсолютная убежденность в том, что Истина наконец раскрыта, имеют своим источником лимбические структуры, связанные с эмоциями, а вовсе не мыслящие, рациональные части мозга, которые так гордятся своей способностью отличать правду от лжи.

Бог удостоил нас, «нормальных» людей, лишь случайными проблесками более глубокой истины (у меня они могут возникать, когда я слушаю какое-то особенно трогательное музыкальное произведение или когда я смотрю на луну Юпитера через телескоп), но эти пациенты пользуются уникальной привилегией смотреть прямо в глаза Бога каждый раз, когда у них случается приступ. Кто может сказать, «подлинные» это переживания (что бы сие ни значило) или «патологические»? Неужели вы, врач, действительно захотите пичкать такого пациента лекарствами, отрицая право Всемогущего на посещение своих чад?

Припадки – и беседы с Богом – обычно длятся всего несколько секунд. Но даже такое короткое буйство височной доли иногда может полностью изменить личность пациента – так, что даже между приступами он будет отличаться от других людей[107]. Никто не знает, почему это происходит, но повторяющиеся электрические всплески внутри мозга (частые и мощные залпы нервных импульсов в лимбической системе), судя по всему, «стимулируют» определенные пути или даже открывают новые каналы, подобно тому, как вода из дождевого облака, струясь по склону горы, каждый раз отыскивает в нем новые трещины и борозды. Данный процесс – так называемый киндлинг – может перманентно изменить, а иногда и обогатить внутреннюю эмоциональную жизнь больного.

В частности, эти изменения приводят к развитию того, что некоторые неврологи именуют «височной личностью». Для таких людей характерны сильные эмоции и завышенное самомнение. Утверждается, что большинство из них лишены чувства юмора, склонны приписывать космическое значение тривиальным событиям и ведут подробные дневники, в которых в деталях излагают мелочи повседневной жизни (так называемая гиперграфия). Некоторые приносили мне сотни страниц, исписанных мистическими символами и условными обозначениями. Многим таким пациентам свойственна вязкая речь, любовь к спорам, педантичность и эгоцентризм (хотя и в меньшей степени, чем многим моим научным коллегам), а также навязчивая озабоченность философскими и теологическими проблемами.

Каждого студента-медика учат, что в реальной больнице он никогда не увидит «случай из учебника», ибо это просто композиты, составленные авторами медицинских фолиантов. Но когда Пол, тридцатидвухлетний младший менеджер из местного магазина «Goodwill», вошел в нашу лабораторию, мне показалось, будто он буквально сошел со страниц «Учебника по неврологии» Брейна – библии всех практикующих неврологов. Царственный и невозмутимый, он был одет в зеленую рубашку и белые парусиновые брюки, а на шее носил великолепный крест, украшенный драгоценными камнями.

Хотя в лаборатории есть мягкое удобное кресло, в котором наши посетители могут расслабиться и собраться с мыслями, Полу оно не понадобилось. Многие пациенты, с которыми я беседую, поначалу ощущают определенный дискомфорт, однако Пол не нервничал – скорее, он мнил себя свидетелем-экспертом, призванным поведать о себе и своих отношениях с Богом. Он был напряжен и погружен в себя; я заметил в нем налет высокомерия верующего, но ни капли смирения глубоко религиозного человека. Без всяких наводящих вопросов он начал свой рассказ.

– Первый приступ у меня случился, когда мне было восемь лет, – сообщил он. – Помню, перед тем как упасть, я увидел яркий свет и подумал, откуда он взялся.

Несколько лет спустя у Пола случилось еще несколько припадков, которые изменили всю его жизнь.

– Внезапно мне все стало ясно, доктор, – продолжал он. – Все сомнения исчезли.

Он испытал экстаз, на фоне которого все остальное казалось блеклым и несущественным. Экстаз принес с собой невероятную ясность, осознание божественного – никаких категорий, никаких границ, только Единство с Творцом.

Все это он излагал в высшей степени подробно, с увлечением и пылом, явно вознамерившись не упустить ни единой детали.

Заинтригованный, я попросил его продолжать.

– Не могли бы вы быть более конкретным?

– Честно говоря, это нелегко, доктор. Все равно что пытаться объяснить сексуальный экстаз ребенку, который еще не достиг полового созревания. Надеюсь, вы понимаете, о чем я?

Я кивнул.

– И что вы думаете о сексуальном экстазе?

– Что ж, если честно, – сказал Пол, – меня он больше не интересует. По сравнению с божественным светом, который я видел, восторг от секса слишком блеклый.

Впрочем, чуть позже я заметил, как Пол бесстыдно флиртует с двумя моими аспирантками и пытается разузнать их домашние телефоны. Эта парадоксальная комбинация утраты либидо и озабоченности сексуальными ритуалами довольно распространена у больных височной эпилепсией.

На следующий день Пол вернулся в мой кабинет с огромной рукописью в красивой зеленой обложке – трактатом, над которым он трудился несколько месяцев. В нем он излагал свои взгляды на философию, мистику, религию, природу Троицы и иконографию звезды Давида. Страницы пестрели детальными рисунками на духовные темы, странными мистическими символами и картами. Я был впечатлен и озадачен одновременно. Это не тот материал, на который я обычно пишу рецензии.

Когда я наконец оторвался от рукописи и посмотрел на Пола, в его глазах был странный свет. Он скрестил руки и задумчиво поглаживал подбородок указательными пальцами.

– Есть еще одна вещь, которую я должен упомянуть, – сказал он. – Иногда у меня бывают очень яркие воспоминания.

– Какого рода воспоминания?

– Ну, на днях, во время припадка, я мог припомнить каждую мелочь из книги, которую я прочитал много лет назад. Строка за строкой, страница за страницей, слово в слово.

– Вы уверены? Вы нашли книгу и сравнили свои воспоминания с оригиналом?

– Нет, я потерял ее. Но такое часто со мной бывает. Дело не только в одной книге.

Признание Пола заинтриговало меня. Оно согласовывалось с аналогичными утверждениями, которые я слышал много раз от других пациентов и врачей. На днях я планирую провести «объективный тест» его поразительных мнемонических способностей. Он просто воображает, будто заново переживает каждую мельчайшую деталь? Или во время приступа цензурирование или редактирование, которые происходят в нормальной памяти, прекращаются, и он вынужден «записывать» все подробности, что приводит к парадоксальному улучшению его способности к запоминанию? Единственный способ ответить на эти вопросы – взять книгу или отрывок, о которых он говорит, и сличить его воспоминания с печатным текстом. Результаты такого эксперимента могут пролить свет на то, как в мозге формируются следы памяти.

Однажды, когда Пол рассуждал о своих воспоминаниях, я вставил:

– Пол, вы верите в Бога?

Он выглядел явно озадаченным.

– А что еще там может быть?

* * *

Но почему таким пациентам, как Пол, вообще свойственны религиозные переживания? Я вижу четыре возможности. Во-первых, Бог действительно посещает этих людей. Если это правда, пусть будет так. Кто мы такие, чтобы подвергать сомнению бесконечную мудрость Всевышнего? К сожалению, данная гипотеза не может быть ни доказана, ни опровергнута на эмпирических основаниях.

Вторая возможность состоит в следующем: поскольку такие больные переживают всевозможные странные, необъяснимые эмоции и в целом подобны кипящему котлу, их единственным спасением может быть погружение в безмятежные воды религиозного умиротворения. В противном случае мешанина из эмоций может быть неверно истолкована как мистические послания из другого мира.

Последнее объяснение я считаю маловероятным по двум причинам. Во-первых, существуют другие неврологические и психические расстройства, такие как синдром лобной доли, шизофрения, маниакально-депрессивный психоз или просто депрессия, для которых характерно нарушение эмоций, однако у таких пациентов выраженная поглощенность религиозными темами наблюдается редко. Хотя шизофреники иногда рассуждают о Боге, эти чувства, как правило, мимолетны; обычно они лишены такого интенсивного, навязчивого и стереотипного качества, которое мы видим при височной эпилепсии. Следовательно, сами по себе эмоциональные изменения не могут полностью объяснить религиозную озабоченность[108].

В основе третьего объяснения лежат связи между сенсорными центрами (зрение и слух) и миндалевидным телом – той частью лимбической системы, которая специализируется на распознавании эмоциональной составляющей событий во внешнем мире. Разумеется, не каждый человек или событие, с которым вы сталкиваетесь в течение типичного дня, запускает сигнал тревоги; это было бы неадаптивно, и вы бы скоро сошли с ума. Чтобы справиться с неопределенностью мира, целесообразно сперва оценить значимость того или иного события и только потом передавать сообщение остальной части лимбической системы и гипоталамусу, чтобы они помогли вам в борьбе или бегстве.

Но вообразите, что произойдет, если по этим путям начнут передаваться фиктивные сигналы, берущие начало в аномальной активности лимбической системы. Вы получите некую разновидность киндлинга, о котором я упоминал ранее. Пути «значимости» будут укреплены, в результате чего коммуникация между структурами мозга усилится. Сенсорные области мозга, которые видят людей и события, слышат голоса и шум, окажутся более тесно связанными с эмоциональными центрами. Итог? Каждый объект и событие, – а не только значимые, – будут наделены глубоким значением: пациент увидит «вселенную в песчинке» и будет «держать бесконечность на ладони». Образно говоря, он будет плыть по океану религиозного экстаза, влекомый вселенским приливом к берегам Нирваны.

Четвертая гипотеза еще более умозрительная. Может ли быть так, что люди действительно развили специализированные нейронные сети с единственной целью опосредовать религиозный опыт? Человеческая вера в сверхъестественное настолько распространена во всех обществах во всем мире, что возникает соблазн спросить, а не имеет ли склонность к таким убеждениям биологическую основу[109]. Если да, возникает следующий ключевой вопрос: каким образом дарвиновский естественный отбор мог привести к такому механизму? А если такой механизм существует, существует ли ген или набор генов, отвечающий за религиозность и духовные наклонности – ген, который, возможно, отсутствует у атеистов или который они научились обходить (просто шутка!)?

Эти аргументы пользуются большой популярностью в рамках относительно новой дисциплины, называемой эволюционной психологией. (Раньше ее называли социобиологией, но затем это название впало в немилость по политическим соображениям.) Согласно ее ключевым принципам, многие человеческие признаки и склонности, даже те, которые мы обычно склонны приписывать «культуре», на самом деле могут быть специально отобраны направляющей рукой естественного отбора из-за их адаптивной ценности.

Хороший пример – склонность мужчин к полигамности и беспорядочным половым связям, тогда как женщины, как правило, более моногамны. Из сотен человеческих культур во всем мире только одна, культура племени тода в Южной Индии, официально одобряет полиандрию (форма полигамии, при которой женщина может иметь несколько мужей или половых партнеров). С точки зрения эволюции, это, безусловно, имеет смысл, поскольку женщина вкладывает гораздо больше времени и сил – а именно девять месяцев рискованной и трудной беременности – в каждого своего отпрыска, а потому должна быть весьма щепетильна при выборе половых партнеров. Для мужчины оптимальной эволюционной стратегией является максимально широкое распространение своих генов, учитывая те несколько минут (или, увы, секунд), которыми ограничивается его роль в произведении потомства. Данные поведенческие особенности едва ли можно считать культурными по происхождению. Если уж на то пошло, культура, как все мы знаем, скорее склонна запрещать или минимизировать их, а не поощрять.

С другой стороны, делать общие выводы из подобных аргументов «эволюционной психологии» едва ли корректно. Не стоит заходить слишком далеко. Из общности признака – его присутствия во всех культурах, включая культуры, которые никогда не контактировали друг с другом, – вовсе не следует, что данный признак генетически определен. Например, почти всем известным нам культурам свойственна собственная кухня, пусть даже самая примитивная. (Да, даже англичанам.) Тем не менее никому и в голову не придет заявить, что в мозге есть кулинарный модуль, заданный кулинарными генами, которые были отточены естественным отбором. Способность готовить почти наверняка является ответвлением ряда других несвязанных навыков – например, хорошего обоняния и чувства вкуса, умения шаг за шагом следовать рецепту, а также щедрой дозы терпения.

Так на что же похожа религия (по крайней мере, вера в Бога и духовность): на традиционную кухню – в которой культура пока играет доминирующую роль, или на полигамию, которая, по всей видимости, имеет сильную генетическую основу? Как эволюционный психолог объяснит происхождение религии? Одна из возможностей заключается в том, что всеобщая человеческая склонность полагаться на некие авторитетные фигуры – порождающая организованное священство, ритуалы, пение и танцы, жертвенные обряды и приверженность моральному кодексу – поощряет конформистское поведение и способствует стабильности социальной группы (или «родни»), несущей одинаковые гены. Гены, которые содействуют культивации таких конформистских наклонностей, таким образом, будут процветать и распространяться, а люди, у которых они отсутствуют, – подвергаться остракизму и наказанию за социально девиантное поведение. Возможно, самым простым способом обеспечения такой стабильности и конформности является вера в некую трансцендентную высшую силу, которая управляет нашей судьбой. Неудивительно, что у пациентов с височной эпилепсией возникает чувство всемогущества и величия; они как бы говорят: «Я избранный. Мой долг и моя привилегия – передавать волю Божью вам, низшим существам».

Это, безусловно, умозрительный аргумент даже по весьма гибким стандартам эволюционной психологии. Однако независимо от того, верит человек в существование «генов» религиозного конформизма или нет, ясно, что некоторые части височной доли играют более непосредственную роль в генезисе таких переживаний, нежели любая другая часть мозга. Кроме того, если положиться на личный опыт доктора Персингера, то это должно быть справедливо не только в отношении эпилептиков, но и в отношении вас и меня.

Спешу добавить, что, с точки зрения больного, какие бы изменения ни произошли, они являются аутентичными – иногда даже желательными, – и врач не имеет права приписывать ценностный ярлык такому эзотерическому совершенствованию личности. На каком основании можно решить, является ли мистический опыт нормальным или ненормальным? Существует общая тенденция приравнивать «необычное» или «редкое» к ненормальному, но это логическая ошибка. Гениальность – редкая, но крайне ценная черта, тогда как разрушение зубов – явление распространенное, но явно нежелательное. В какую из этих категорий попадает мистический опыт? Почему истина, открывающаяся человеку в ходе трансцендентных переживаний, «уступает» более мирским истинам, которые мы, ученые, пытаемся понять? Если у вас когда-либо возникнет соблазн сделать подобный скоропалительный вывод, вспомните, что те же самые аргументы – роль височных долей в религии – можно использовать в защиту, а не в опровержение существования Бога. В качестве аналогии рассмотрим тот факт, что большинство животных не имеют рецепторов или нейронных механизмов для цветового зрения. Цвет видят только привилегированные единицы, но разве на этом основании вы будете утверждать, что цвет нереален? Очевидно, нет, но если нет, тогда почему тот же аргумент неприменим к Богу? Возможно, только «избранные» обладают необходимыми нейронными связями. (В конце концов, «пути Господни неисповедимы».) Другими словами, моя цель как ученого – выяснить, как и почему религиозные чувства возникают в мозге, но это не имеет никакого отношения к тому, действительно Бог существует или нет.

Итак, у нас есть несколько конкурирующих гипотез о том, почему больным височной эпилепсией свойственны религиозные переживания. Несмотря на то что все эти теории ссылаются на одни и те же нейронные структуры, они постулируют разные механизмы, и было бы неплохо найти способ разобраться в них получше. Одна из идей – предположение о том, что киндлинг приводит к укреплению всех связей от височной коры к миндалевидному телу, – можно непосредственно проверить путем анализа кожно-гальванической реакции (КГР) больного эпилепсией. Обычно объект распознается зрительными областями височных долей. Миндалевидное тело определяет его эмоциональную значимость – это дружелюбное лицо или свирепый лев? – и передает информацию в лимбическую систему, в результате чего вы эмоционально возбуждаетесь и начинаете потеть. Но если киндлинг усилил все связи внутри этих путей, тогда значимым становится все. Независимо от того, на что именно вы смотрите – неприметного незнакомца, стул или стол – оно активирует лимбическую систему и заставит вас потеть. Поэтому если у вас и меня повышенная КГР регистрируется только при виде наших мам, пап, супругов, свирепых львов или при громком стуке или ударе, то у пациента с височной эпилепсией скачки в КГР вызывает все подряд.

Чтобы проверить эту возможность, я обратился к двум моим коллегам, которые специализируются на диагностике и лечении эпилепсии – доктору Винсенту Ирагуи и доктору Эвелин Текоме. Учитывая крайне противоречивый характер всей концепции «височной личности» (не все согласны с тем, что эти личностные черты чаще встречаются у эпилептиков), они были весьма заинтригованы моими идеями. Через несколько дней они выбрали двух пациентов, которые демонстрировали очевидные «симптомы» данного синдрома – гиперграфию, навязчивую потребность говорить о своих чувствах, а также озабоченность религиозными и метафизическими темами. Но захотят ли они участвовать в исследовании?

Оба охотно согласились. В итоге мы провели первый в истории научный эксперимент по религии. Я усадил испытуемых в удобные кресла и прикрепил к их рукам безвредные электроды. Глядя на монитор компьютера, они видели слова и изображения нескольких типов, предъявляемые в случайном порядке – например, названия неодушевленных предметов (туфля, ваза, стол и т. п.), знакомые лица (родителей, братьев и сестер), незнакомые лица, сексуально возбуждающие слова и изображения (фотографии из эротических журналов), сцены насилия (аллигатор, поедающий живого человека, человек, поджигающий себя) и религиозные слова и образы (например, слово «Бог»).

Если бы этот тест проходили вы или я, датчики зафиксировали бы выраженные изменения в КГР при демонстрации сцен насилия, а также сексуально эксплицитных слов и картинок, умеренные скачки – при демонстрации знакомых лиц, и отсутствие реакции – при демонстрации слов и изображений из других категорий (если, конечно, вы не страдаете фут-фешизмом; в таком случае вы бы соответствующим образом отреагировали на изображение ступни).

Но вернемся к нашим испытуемым. Гипотеза киндлинга предполагает одинаково выраженную реакцию на все категории. Однако, к нашему изумлению, мы обнаружили заметные скачки в КГР главным образом в ответ на религиозные слова и образы. Реакция на другие категории, в том числе сексуальные слова и изображения, которые обычно вызывают мощный ответ, оказалась на удивление слабой (по сравнению с таковой у нормальных людей)[110].

Таким образом, результаты нашего эксперимента не подтвердили идею об общем усилении всех связей – если уж на то пошло, в данном случае корректнее говорить о декременте. Однако, как ни странно, у обоих испытуемых наблюдалось избирательное усиление реакции на религиозные слова. Интересно, а нельзя ли применять эту технологию как своего рода «индекс набожности», чтобы отличать «скрытых атеистов» от истинно верующих? Абсолютный ноль на шкале можно установить, измерив КГР Фрэнсиса Крика.

Необходимо подчеркнуть, что не каждый больной с височной эпилепсией становится религиозным. Существует много параллельных нейронных связей между височной корой и миндалевидным телом. В зависимости от того, какие из них задействованы в данном конкретном случае, личность пациента может искажаться и в других направлениях: одни становятся одержимыми письмом, другие – рисованием, третьи – философскими спорами, четвертые – сексом (последнее встречается относительно редко). Вероятно, у таких людей выраженные изменения в КГР будут наблюдаться в ответ именно на эти стимулы, а не на религиозные слова и картинки (в настоящее время эта возможность изучается в нескольких лабораториях, в том числе и в нашей).

Выходит, Бог говорил с нами напрямую через устройство для регистрации КГР? Неужели теперь у нас есть прямая горячая линия на небеса? Независимо от того, как понимать избирательное усиление реакции на религиозные слова и образы, наш эксперимент позволяет исключить одно из потенциальных объяснений таких переживаний – что эти люди озабочены религиозными темами просто потому, что все вокруг них становится глубоко значимым. Полученные нами результаты, напротив, свидетельствуют о выборочном усилении ответа на некоторые категории стимулов (религиозные слова и образы) и фактическом снижении реакции на другие категории (например, сексуальные слова и картинки, что согласуется со снижением либидо, о котором сообщают некоторые из таких пациентов).

Получается, в височных долях существуют нейронные структуры, которые специализируются на религии (духовности) и избирательно усиливаются эпилептическим процессом? Соблазнительная гипотеза, но возможны и другие толкования. Насколько нам известно, изменения, обусловившие религиозный пыл таких пациентов, могут происходить где угодно, а не обязательно в височных долях. Такая активность в конечном итоге доберется до лимбической системы и приведет к точно такому же результату – скачку в КГР в ответ на религиозные образы. Таким образом, сама по себе выраженная КГР не является гарантией того, что височные доли непосредственно задействованы в религии[111].

Существует, однако, еще один эксперимент, который мог бы решить эту проблему раз и навсегда. Дело в том, что, когда приступы существенно ухудшают качество жизни, представляют опасность и не поддаются медикаментозному лечению, части височной доли нередко удаляют хирургическим путем. Поэтому мы можем спросить: что будет с личностью пациента – особенно с его духовными склонностями, – если мы удалим кусок височной доли? Произойдет ли «инверсия» некоторых из его приобретенных личностных изменений? Прекратятся ли мистические переживания, станет ли он атеистом или агностиком? Другими словами, выполним ли мы «богэктомию»?

Такое исследование еще только предстоит провести. Тем временем мы уже кое-что узнали из наших исследований КГР – например, что приступы перманентно изменяют внутреннюю психическую жизнь больных, часто приводя к интересным и очень избирательным искажениям их личности. В конце концов, при других неврологических расстройствах такие глубокие эмоциональные потрясения или религиозная озабоченность наблюдаются редко. Простейшее объяснение того, что происходит при эпилепсии, состоит в том, что в нейронах височной доли произошли перманентные изменения, вызванные селективным усилением одних связей и сглаживанием других, что, в свою очередь, привело к новым вершинам и долинам в эмоциональном ландшафте пациентов. Вывод? В человеческом мозге есть специальные нейронные цепи, которые задействованы в религиозном опыте и гиперактивны у некоторых эпилептиков. Мы до сих пор не знаем, развились ли эти цепи специально для религиозных верований (как могут утверждать эволюционные психологи) или генерируют другие эмоции, которые только располагают к ним (хотя это не может объяснить рвение, с которым многие больные отстаивают свои убеждения). Таким образом, нам еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем ученые смогут доказать, что в мозге существует генетически определенный «модуль Бога». Впрочем, то, что мы вообще начали подходить к вопросам о Боге и духовности с научной точки зрения, уже большой шаг вперед.

И я воскликнул в небеса:

«Каким светильником Судьба

В потемках нам дарует свет?»

– «Слепою верой», – был ответ.

Рубаи Омара Хайяма

Благодаря экспериментам, сегодня мы можем предложить разумные объяснения многим явлениям, о которых я рассказывал в предыдущих главах. Однако пытаясь отыскать мозговые центры, посвященные религиозному опыту и Богу, я попал в «сумеречную зону» неврологии. Некоторые вопросы настолько таинственны и загадочны, что самые серьезные ученые сторонятся их, как бы говоря: «Это изучать преждевременно» или «я был бы дураком, если бы ввязался в такое предприятие». Тем не менее именно такие вопросы и завораживают нас больше всего. Самым очевидным, конечно же, является религия, исключительно человеческая черта, но это лишь одна неразгаданная тайна человеческой природы. Как насчет других качеств, присущих только человеку – например, способности к музыке, математике, юмору и поэзии? Что позволило Моцарту сочинять в голове целые симфонии, а гениальным математикам вроде Ферма или Рамануджана – «открыть» безупречные гипотезы и теоремы без всяких поэтапных доказательств? Что происходит в мозгу такого человека, как Дилан Томас, когда он сочиняет свои необыкновенные стихотворения? Является ли творческая искра просто выражением божественной искры, которая существует во всех нас? По иронии судьбы, кое-какие подсказки мы можем найти в так называемом синдроме саванта (первоначально это состояние называлось «синдромом ученого идиота», однако по этическим соображениям от этого термина пришлось отказаться). Такие люди (отсталые, но очень одаренные) могут дать нам ценную информацию об эволюции человеческой природы, занимавшей многие величайшие умы прошлого века.

Викторианская эпоха стала свидетельницей бурных интеллектуальных дебатов между двумя блестящими биологами – Чарльзом Дарвином и Альфредом Расселом Уоллесом. Имя Дарвина, конечно, знают все. В основном его ассоциируют с открытием естественного отбора как главной движущей силы органической эволюции. Жаль, что Уоллес остался практически неизвестен за пределами узкого круга биологов и специалистов по истории науки, ибо он был столь же выдающимся ученым и независимо пришел к тем же выводам. На самом деле, самая первая научная статья об эволюции путем естественного отбора была написана Дарвином совместно с Уоллесом и передана Линнеевскому обществу Джозефом Хукером в 1850 году. Вместо того чтобы бесконечно препираться по поводу приоритета, как это делают многие современные ученые, Дарвин и Уоллес охотно признали вклады друг друга, а Уоллес даже написал книгу под названием «Дарвинизм», в которой отстаивал «дарвиновскую» теорию естественного отбора. Услышав об этой книге, Дарвин заметил: «Вы не должны говорить о дарвинизме, ибо с равным успехом его можно назвать уолессизмом».

Так что же утверждает теория? Ее основные положения таковы[112]:

1. Поскольку численность потомства значительно превосходит количество доступных ресурсов, в мире природы должна идти постоянная борьба за существование.

2. Двух абсолютно идентичных представителей одного вида не существует (за исключением редких случаев однояйцовых близнецов). В конституции организма всегда будут случайные вариации, возникающие из-за случайной перетасовки генов во время деления клеток, – процесса, который гарантирует, что потомки будут отличаться друг от друга и от родителей.

3. Случайные комбинации генов, обеспечивающие лучшую адаптацию к местной среде, имеют тенденцию приумножаться и распространяться в популяции, ибо увеличивают шансы на выживание и размножение.

Дарвин полагал, что его принцип естественного отбора может объяснить не только появление таких морфологических признаков, как пальцы или носы, но и структуру мозга и, следовательно, наши умственные способности. Другими словами, естественный отбор может объяснить музыкальный, художественный, поэтический и писательский таланты, а также все прочие интеллектуальные достижения человека. Уоллес с этим не согласился. Хотя он признавал, что естественный отбор может объяснить пальцы рук и ног и, не исключено, даже простые умственные операции, некоторые исключительно человеческие способности, такие как математический и музыкальный талант, на его взгляд, никоим образом не могли возникнуть в результате слепой случайности.

Почему нет? Согласно Уоллесу, в ходе своей эволюции человеческий мозг столкнулся с новой, но не менее мощной силой – культурой. Как только появились культура, язык и письмо, утверждал он, человеческая эволюция стала ламаркистской – другими словами, отныне вы могли передавать накопленную мудрость своим потомкам. Потомки были намного мудрее не потому, что ваши гены изменились, а потому, что знание – в форме культуры – было перенесено из вашего мозга в мозг вашего ребенка. В этом смысле мозг и культура находятся в симбиозе; оба столь же взаимозависимы, как голый рак-отшельник и его раковина или ядросодержащая клетка и ее митохондрии. Для Уоллеса культура стимулирует эволюцию человека, делая нас абсолютно уникальными в животном царстве. Разве это не потрясающе, говорил он, что мы – единственное животное, в котором ум гораздо важнее любого другого органа, причем это значение он приобрел из-за того, что мы называем «культурой». Более того, наш мозг фактически помогает нам избежать необходимости в дальнейшей специализации[113]. Большинство организмов развиваются в направлении все большей и большей специализации, что позволяет им занимать новые экологические ниши – будь то длинная шея у жирафа или сонар у летучей мыши. Люди развили мозг – орган, который позволяет избежать специализации. Мы можем колонизировать Арктику, но для этого нам вовсе не обязательно выращивать мех в течение миллионов лет, как белому медведю: мы можем убить одного, взять его шкуру и надеть ее на себя. А потом мы можем передать ее нашим детям и внукам.

Второй аргумент Уоллеса против «слепой случайности, порождающей талант Моцарта», включает то, что можно назвать потенциальным интеллектом (термин, предложенный Ричардом Грегори). Допустим, вы берете неграмотного молодого аборигена или даже кроманьонца (правда, для этого вам придется воспользоваться машиной времени) и даете ему современное школьное образование в Рио, Нью-Йорке или Токио. Разумеется, он не будет отличаться от других детей, воспитанных в этих городах. Согласно Уоллесу, это означает, что абориген (или кроманьонец) обладает потенциальным интеллектом, который значительно превосходит все то, что ему может понадобиться для совладания с его естественной средой обитания. Такого рода потенциальный интеллект можно противопоставить кинетическому интеллекту, который реализуется через формальное образование. Но с какой стати этот потенциальный интеллект вообще развился? Он не мог возникнуть для изучения латинского языка в английских школах. Он не мог появиться для обучения счету, хотя почти любой, кто достаточно упорен, может овладеть этим искусством. Как появились такие латентные способности? Естественный отбор может объяснить только появление фактических способностей, которые выражены организмом – но не потенциальных. Если они полезны и способствуют выживанию, они передаются следующему поколению. Но как быть с геном латентной способности к математике? Какая польза от нее неграмотному человеку? Это явно лишнее, разве нет?

Уоллес писал: «Самые неразвитые дикари с минимальным словарным запасом обладают способностью произносить большое количество разнообразных членораздельных звуков и применять их к почти бесчисленному количеству модуляций и интонаций, которая ничуть не уступает таковой у высших [европейских] рас. Инструмент развился задолго до потребностей его обладателя». Особенно этот аргумент справедлив в отношении других сугубо человеческих способностей, таких как математика или музыкальный талант.

Вот в чем загвоздка! Инструмент развился задолго до потребностей его обладателя, но мы знаем, что эволюция не наделена даром предвидения! И все же вот пример, в котором эволюция явно обладает способностями к прогнозированию. Как такое возможно?

Уоллес отчаянно пытался разрешить этот парадокс. Как может улучшение математических навыков – в латентной форме – повлиять на выживание одной расы, которая обладает этой латентной способностью, и вымирание другой, которая ею не обладает? «Примечательно, – писал он, – что хотя все современные авторы признают великую древность человека, большинство из них настаивают на недавнем развитии интеллекта и едва ли всерьез станут рассматривать возможность того, что в доисторические времена существовали люди, не уступающие в умственных способностях нам».

Однако мы знаем, что они существовали. Емкость черепа как неандертальца, так и кроманьонца была больше нашей; не исключено, что их латентный потенциальный интеллект мог быть равен или даже превосходить таковой у Homo sapiens.

Так как же возможно, что эти удивительные, латентные способности появились в доисторическом мозгу, но были реализованы только в последнюю тысячу лет? Ответ Уоллеса: это сделал Бог! «Некий высший интеллект, должно быть, руководил процессом развития человеческой природы». Таким образом, человеческая благодать – земное выражение «божественной благодати».

Здесь Уоллес расходится во взглядах с Дарвином, который решительно утверждал, что естественный отбор является главной движущей силой в эволюции и может объяснить появление даже самых поразительных умственных способностей без всякого содействия со стороны Высшего Существа.

Как современный биолог разрешит парадокс Уоллеса? Вероятно, он скажет, что сложные и «продвинутые» человеческие черты, такие как музыкальные и математические способности, суть специфические проявления того, что обычно называют «общим интеллектом» – кульминацией «неуправляемого» мозга, который заметно увеличился в размере и усложнился за последние три миллиона лет[114]. Как гласит теория, общий интеллект развился с тем, чтобы мы могли общаться, охотиться, накапливать еду в зернохранилищах, участвовать в мудреных социальных ритуалах и делать множество других вещей, которые приносят нам удовольствие и помогают выживать. Но как только этот интеллект появился, его можно было использовать для любых других целей, таких как математические вычисления, музыка и разработка научных инструментов, позволяющих расширить охват наших органов чувств. В качестве аналогии рассмотрим человеческую руку: несмотря на то, что ее удивительная подвижность главным образом развилась для лазания по деревьям, теперь ее можно использовать, чтобы считать, писать стихи, качать детскую колыбельку, размахивать царским скипетром и мастерить марионеток.

Впрочем, в приложении к разуму сей аргумент не имеет особого смысла. Я не говорю, что он ошибочен, но идея о том, что способность швырять копья в антилопу затем стала использоваться для математических расчетов, мягко говоря, сомнительна. Я хотел бы предложить другое объяснение, – объяснение, которое возвращает нас не только к синдрому саванта, о котором я упоминал ранее, но и к более глобальному вопросу о спорадическом появлении талантливых и гениальных людей в нормальной популяции.

Саванты – люди с невероятно низкими умственными способностями или общим интеллектом, обладающие тем не менее островками поразительного таланта. Например, известны саванты с рекордными показателями IQ менее 50, которые с трудом функционируют в нормальном обществе, однако с легкостью могут генерировать восьмизначное простое число – подвиг, который не в состоянии повторить большинство преподавателей математики. Один савант мог за несколько секунд извлечь кубический корень из шестизначного числа и удвоить 8 388 628 двадцать четыре раза (ответ: 140 737 488 355 328). Такие люди – живое опровержение гипотезы, что специализированные таланты суть просто умное использование общего интеллекта[115].

Изобразительное искусство и музыка изобилуют савантами, чьи таланты поражали и восхищали зрителей на протяжении веков. Оливер Сакс описывает Тома, тринадцатилетнего слепого мальчика, который не мог завязать шнурки на ботинках. Хотя он никогда не учился музыке и вообще школьным предметам, он освоил игру на пианино, слушая, как играют другие. Он впитывал услышанные арии и мелодии точно губка и мог сыграть любое музыкальное произведение с первой попытки не хуже любого прославленного исполнителя. Одним из самых замечательных его достижений было исполнение сразу трех музыкальных произведений. Одной рукой он играл «Fisher’s Horn Pipe», другой – «Yankee Doodle Dandy» и одновременно пел «Dixie». Он мог играть на пианино, сидя спиной к клавиатуре, и сочинял собственную музыку. И все же, как отметил современный наблюдатель, этот мальчик «кажется бессознательным агентом, а его разум – пустое вместилище, в котором природа хранит свои драгоценности, чтобы вспоминать их в свое удовольствие».

Надия, чей IQ колебался между 60 и 70, была художественным гением. В возрасте шести лет она демонстрировала все признаки сильного аутизма – ритуалистическое поведение, неспособность устанавливать контакт с другими людьми, ограниченный словарный запас и так далее. Фактически она едва могла связать два слова. Однако начиная с самого раннего возраста Надия рисовала окружающих ее людей, лошадей и даже сложные композиции, которые не имели ничего общего с «головастиковыми» рисунками ее сверстников. Ее эскизы были настолько живыми и реалистичными, что, казалось, вот-вот спрыгнут с холста. Воистину они были достойны висеть в любой галерее Мэдисон-авеню (рис. 9.2).

Другие саванты обладают невероятно специфичными талантами. Один мальчик может сообщить вам время с точностью до секунды, не глядя на часы. Он может это делать даже во сне, иногда бормоча точное время, пока ему снятся сны. «Часы» внутри его головы так же точны, как любой «Rolex». Другая девочка может определить точную ширину предмета с расстояния в шесть метров. Вы или я назвали бы приблизительную цифру. Она скажет: «Ширина этого камня ровно 2 фута и 11 3/4 дюйма». И будет права.[116]

Данные примеры показывают, что специфичные таланты не возникают спонтанно из общего интеллекта: будь это так, как они могут наблюдаться у «идиота»?

На самом деле нам вовсе не обязательно приводить экстремальный патологический пример савантов, ибо элемент этого синдрома есть у каждого талантливого человека и, безусловно, у каждого гения. «Гений», вопреки распространенному заблуждению, не является синонимом сверхчеловеческого интеллекта. Большинство гениев, которых я имел честь знать, больше похожи на идиотов-савантов, чем им хотелось бы – необычайно одаренные в нескольких областях, но вполне заурядные в других отношениях.

Рис. 9.2

(а) Лошадь, нарисованная Надией, аутичным савантом, в возрасте пяти лет.

(б) Лошадь, нарисованная Леонардо да Винчи.

(в) Лошадь, нарисованная нормальным восьмилетним ребенком.

Обратите внимание, что рисунок Надии значительно превосходит рисунок типичного ребенка и отнюдь не хуже (а, может быть, даже лучше!) рисунка да Винчи.[117]

Возьмем хотя бы знаменитого Рамануджана – гениального математика из Индии, который на рубеже веков работал клерком в морском порту Мадраса, в нескольких километрах от того места, где родился я. В старших классах школы он плохо успевал по всем предметам и не получил никакого специального образования. Тем не менее он был поразительно одарен в математике, буквально одержим ею. Поскольку его семья была очень бедной, он не мог позволить себе бумагу, а потому писал свои уравнения на выброшенных конвертах. Впрочем, это отнюдь не помешало ему открыть несколько новых теорем еще до того, как ему исполнилось двадцать два. Не будучи знаком ни с одним видным математиком в Индии, он решил сообщить о своих открытиях нескольким математикам в других частях света, включая Кембридж. Один из ведущих математиков того времени, знаток теории чисел Г. Х. Харди, получил его каракули и поначалу решил, что Рамануджан сумасшедший. Едва взглянув на исписанные конверты, он отправился играть в теннис. Всю игру уравнения Рамануджана не выходили у него из головы. «Я никогда не видел ничего подобного, – позже писал Харди. – В них в принципе не могло быть ошибки, ибо ни у кого не хватит воображения, чтобы придумать такое». Поэтому он быстренько вернулся в свой кабинет, проверил уравнения, убедился, что большинство из них правильные, и немедленно отправил записку своему коллеге Дж. Э. Литтлвуду, который тоже просмотрел рукописи. Оба светила быстро поняли, что Рамануджан, вероятно, гений самого высокого калибра. Они пригласили его в Кембридж, где он и проработал много лет, в конечном итоге затмив обоих оригинальностью и важностью своего вклада в науку.

Я упоминаю об этом потому, что, если бы вы позвали Рамануджана на ужин, вы бы не заметили в нем ничего необычного. Он не отличался от других людей, за исключением того факта, что его математические способности выходили за всякие рамки – фактически они казались почти сверхъестественными, как говорили некоторые. Опять же, если способность к математике – просто функция общего интеллекта, результат увеличения и совершенствования мозга в целом, тогда более умные люди должны лучше справляться с математическими задачками и наоборот. Однако если бы вы встретили Рамануджана, вы бы поняли, что это неправда.

В чем же секрет? Собственное «объяснение» Рамануджана – что уравнения прошептало ему во сне главное деревенское божество, богиня Намагири, – не очень-то помогает. Но я могу предложить две другие гипотезы.

Первая, более простая, состоит в том, что общий интеллект на самом деле представляет собой совокупность нескольких умственных способностей, которые, наряду с генами, оказывают влияние на выражение друг друга. Поскольку в популяции гены объединяются случайным образом, время от времени вы получаете случайную комбинацию признаков, – таких как яркие зрительные образы в сочетании с превосходными численными навыками; такая комбинация может привести к всевозможным неожиданным последствиям. Так рождается необычайный талант, который мы называем гением, – дар Альберта Эйнштейна, который мог «визуализировать» свои уравнения, или Моцарта, который видел, а не просто слышал, свои музыкальные композиции в голове. Такой гений редок только потому, что удачные генетические комбинации встречаются редко.

Впрочем, с этим аргументом есть одна проблема. Если гениальность является результатом случайных генетических комбинаций, как объяснить таланты Надии и Тома, общий интеллект которых чудовищно низкий? (Реальность такова, что уровень развития социальных навыков аутичного саванта может быть ниже, чем у обезьяны бонобо). Кроме того, непонятно, почему такой уникальный талант более распространен среди савантов, чем среди общей популяции, которая, если уж на то пошло, обладает бо́льшим количеством здоровых черт для перетасовки в каждом поколении. (До 10 процентов детей с аутизмом имеют идеальный слух, по сравнению с только 1 или 2 процентами в общей популяции.) Кроме того, способности такого человека должны «соединиться» и взаимодействовать таким образом, чтобы результатом стало нечто изящное, а не бессмысленно-нелепое – сценарий, столь же маловероятный, как группа болванов, создающих произведение художественного или научного гения.

Это подводит меня ко второму объяснению синдрома саванта в частности и гениальности в целом. Как может человек, который не способен завязать собственные шнурки и поддерживать нормальную беседу, оперировать простыми числами? Возможно, ответ кроется в левом полушарии – в так называемой угловой извилине. Люди с повреждениями угловой извилины не способны выполнять простые вычисления, например вычесть 7 из 100 (вспомним Билла, пилота ВВС из главы 1). Это не означает, что левая угловая извилина является математическим модулем мозга, но эта структура определенно делает нечто важное для математических вычислений и не имеет существенного значения для речи, кратковременной памяти или зрения. Однако для математики, похоже, левая угловая извилина нужна.

Предположим, что для всех савантов характерно некое повреждение головного мозга, возникающее до или вскоре после рождения. Возможно ли, что в их мозге происходит некая разновидность реорганизации, как это наблюдается у пациентов с фантомными конечностями? Ведет ли пренатальное или неонатальное повреждение к формированию необычных нейронных связей? По какой-то неясной причине (например, более интенсивный вход, чем обычно) одна часть мозга саванта может стать более плотной и крупной. Допустим, это огромная угловая извилина. Что произойдет с математическими способностями? Сможет ли такой ребенок генерировать восьмизначные простые числа? По правде говоря, мы так мало знаем о том, как нейроны выполняют такие абстрактные операции, что предсказать эффект подобных изменений практически невозможно. Не исключено, что увеличение угловой извилины в два раза приведет не к двукратному, а к логарифмическому, а то и стократному увеличению математических способностей. Можете представить себе буйство таланта в результате этого простого, но «аномального» увеличения объема мозга. Тот же самый аргумент может быть справедлив для рисования, музыки, языка – по большому счету, для любой человеческой черты[118].

Подобные рассуждения вопиюще умозрительны, но, по крайней мере, их можно проверить. У саванта со склонностью к математике должна быть большая или гипертрофированная левая угловая извилина, тогда как у саванта с даром художника – гипертрофированная правая угловая извилина. Насколько мне известно, такие исследования не проводились, хотя мы знаем, что повреждение правой теменной доли может приводить к утрате художественных навыков (а повреждение левой – к утрате способности к математическим вычислениям).

С помощью аналогичной аргументации можно не только объяснить случайное появление гения или необыкновенного таланта в нормальной популяции, но и ответить на прежде неразрешимый вопрос о том, как эти способности вообще возникли в ходе эволюции. Возможно, когда мозг достигает некой критической массы, появляются новые и непредвиденные черты, свойства, которые не являются прямым следствием естественного отбора. Возможно, мозг должен был расти по некоторой другой, явно адаптивной причине – бросание копья, говорение или ориентировка в пространстве – и самым простым способом добиться этого было увеличение уровня одного или двух связанных с ростом гормонов или морфогенов (гены, которые изменяют размер и форму в развивающихся организмах). Однако поскольку такие гормоны или морфогены не могут выборочно увеличить размер одних частей и никак не повлиять на другие, бонусом стал еще больший мозг, включая огромную угловую извилину, а также сопутствующее десятикратное или стократное усиление математических способностей. Обратите внимание, что этот аргумент сильно отличается от широко распространенного мнения, будто вы развиваете некую очень «общую» способность, которая затем применяется для специализированных навыков.

Я могу пойти еще дальше и спросить: возможно ли, что люди находят такие необычные таланты – будь то музыка, поэзия, рисунок или математика – сексуально привлекательными главным образом потому, что они служат внешне видимым признаком гигантского мозга? Подобно тому, как большой, переливающийся хвост павлина или размер величественных бивней слона представляют собой «правдивую рекламу» здоровья животного, так и способность человека напеть мелодию или сочинить сонет может быть маркером незаурядного мозга. («Правдивость в рекламе» может играть важную роль при выборе партнера для спаривания. На самом деле, Ричард Докинз предположил, полушутя-полусерьезно, что размер и сила эрекции у мужчины могут быть показателями общего состояния здоровья.)

Данная цепочка рассуждений открывает перед человечеством захватывающие возможности. Например, можно ввести гормоны или морфогены в мозг человеческого плода или младенца и тем самым искусственно увеличить размер мозга. Это приведет к появлению гениев со сверхчеловеческими талантами? Излишне говорить, что эксперимент был бы неэтичным, но у некоего безумного ученого может возникнуть соблазн попробовать его на человекообразных обезьянах. Если так, увидим ли мы внезапный расцвет экстраординарных умственных способностей? Можно ли ускорить темпы обезьяньей эволюции путем сочетания генной инженерии, гормонального вмешательства и искусственного отбора?

Мое основное объяснение савантизма – увеличение некоторых специализированных участков за счет других – не обязательно соответствует истине. Но даже если я прав, имейте в виду, что никакой савант не станет Пикассо или Эйнштейном. Чтобы быть истинным гением, нужны другие способности, а не только изолированные островки таланта. Большинство савантов не являются истинно креативными. Если вы посмотрите на рисунок Надии, вы увидите руку гениального художника[119], но среди математических и музыкальных савантов нет таких примеров. У них отсутствует главное – невыразимое качество, которое называется творчеством и которое сталкивает нас лицом к лицу с самой сущностью того, что значит быть человеком. Некоторые утверждают, будто креативность – всего-навсего способность случайным образом связать, казалось бы, несвязанные идеи, но, конечно же, этого недостаточно. Пресловутая обезьяна с пишущей машинкой в конечном итоге сочинит пьесу Шекспира, но чтобы выдать одно-единственное вразумительное предложение, ей понадобится миллиард жизней, не говоря уже о сонете или пьесе.

Не так давно, когда я рассказал одному коллеге о моем интересе к креативности, он повторил заезженный аргумент, будто мы просто перетасовываем идеи в голове, составляя случайные комбинации, пока не наткнемся на эстетически приятные. Тогда я попросил его «перетасовать» кое-какие такие идеи и слова и придумать хотя бы одну выразительную метафору для выражения «доводить до нелепых крайностей». Он почесал макушку и через полчаса признался, что не может придумать ничего оригинального (несмотря на его очень высокий словесный IQ, я должен заметить). Я указал ему, что Шекспир втиснул в одно предложение сразу пять таких метафор:

Расписывать цвет лилии прелестной,

И золото скрывать под позолотой,

И ароматом окроплять фиалку,

И лед лощить, и к радуги цветам

Цвет добавлять, и яркий неба свод

Огнем свечи надеяться украсить —

Пустая роскошь, труд достойный смеха.

Звучит достаточно просто, верно? Но как так получилось, что нечто подобное пришло в голову только Шекспиру и больше никому? Те же самые слова есть в распоряжении каждого из нас. Нет ничего сложного или мистического в идее, которая этими словами выражена. Стоит нам услышать объяснение, как она становится кристально ясной и обретает это универсальное «почему я не подумал об этом?» качество, которое характеризует самые прекрасные и креативные прозрения. Но мы с вами никогда не придумаем столь же изящный набор метафор, беспорядочно перетасовывая слова в наших умах. Чего же нам не хватает? Творческой искры гения – черты, которая до сих пор остается такой же загадочной для нас, какой она была для Уоллеса. Неудивительно, что он был вынужден сослаться на божественное вмешательство.

Глава 10

Женщина, которая умерла от смеха

Всевышний – это комедиант, выступающий перед публикой, которая боится смеяться.

Фридрих Ницше

Бог – хакер.

Фрэнсис Крик

В 1931 году, в день похорон своей матери, Уилли Андерсон, двадцатипятилетний сантехник из Лондона, надел новый черный костюм, чистую белую рубашку и дорогие ботинки, которые позаимствовал у брата. Он очень любил свою мать, и его горе было неподдельно. Плачущие родственники собрались в церкви и молча высидели часовую заупокойную службу. В помещении было так жарко и душно, что Уилли был рад вновь оказаться на улице. На кладбище он стоял вместе с семьей и друзьями, низко склонив голову. Но как только могильщики опустили гроб в землю, Уилли начал смеяться. Постепенно приглушенный фыркающий звук превратился в безудержное хихиканье. Уилли втянул голову в плечи, зарылся подбородком в воротник рубашки и прижал правую руку к губам, изо всех сил пытаясь заглушить непроизвольное веселье. Но все было тщетно. Вопреки его воле и к его глубокому стыду он начал смеяться вслух. Присутствующие смотрели на него, разинув рты. Молодой человек попятился, отчаянно ища пути отступления. Согнувшись пополам, он словно просил прощения за хохот, но тот становился только громче. Скорбящие слышали его даже в дальнем конце кладбища – жуткий, непрекращающийся смех, который эхом носился среди надгробий.

Вечером двоюродный брат отвез Уилли в больницу. Смех утих через несколько часов, но он казался настолько необъяснимым, настолько ошеломляющим в своей неуместности, что родственники не сомневались: Уилли нуждается в медицинской помощи. Доктор Астли Кларк, дежурный врач, осмотрел зрачки Уилли и проверил основные функции организма. Через два дня медсестра обнаружила его лежащим на своей койке без признаков жизни. Врач установил, что Уилли перенес тяжелое субарахноидальное кровоизлияние. Он умер, не приходя в сознание. Вскрытие показало разорванную аневризму артерии у основания мозга, что привело к сдавливанию части гипоталамуса, сосцевидных тел и других структур в нижней части мозга.

И была Рут Гринаф, пятидесятивосьмилетняя библиотекарша из Филадельфии. Хотя некоторое время назад у нее уже был инсульт, она продолжала ходить на работу. Но однажды утром в 1936 году у Рут внезапно возникла сильная головная боль. Через несколько секунд глаза у нее закатились, и ее охватил приступ смеха. Она буквально тряслась от хохота, но никак не могла остановиться. Короткие выдохи следовали друг за другом с такой скоростью, что мозг начал испытывать кислородное голодание; Рут стала обильно потеть и время от времени подносила руку к горлу, как будто задыхалась. Смех не прекращался – даже инъекция морфина, сделанная врачом, оказалась безрезультатной. Смех продолжался полтора часа. Все это время глаза Рут оставались широко открытыми. Она находилась в сознании и старательно выполняла указания врача, но не могла произнести ни единого слова. Через полтора часа Рут так измучилась, что была вынуждена прилечь. Смех продолжался, но стал практически бесшумным. Вскоре Рут впала в кому; через двадцать четыре часа ее сердце остановилось. Можно сказать, она буквально умерла от смеха. Вскрытие показало, что полость в середине ее мозга (так называемый третий желудочек) была заполнена кровью. В результате кровоизлияния была поражена нижняя часть таламуса и сдавлены несколько смежных структур. Английский невролог, д-р Пердон Мартин, описавший случай Рут, так отозвался о данной разновидности смеха: «Смех – это насмешка, а смех Рут – насмешка над самим смехом. Величайшее же издевательство из всех – когда смех становится предвестником собственной гибели»[120].

Недавно в британском журнале «Nature» появилось сообщение о современном случае неконтролируемого смеха, вызванного прямой электрической стимуляцией мозга во время хирургической операции. Пациенткой была пятнадцатилетняя девочка по имени Сьюзан, страдающая фармакорезистентной эпилепсией. Врачи решили удалить пораженную ткань, вызывающую приступы, и исследовали близлежащие области, чтобы случайно не нарушить жизненно важные функции. Когда хирург стимулировал дополнительную моторную кору (близкую к области в лобных долях, которая получает вход от эмоциональных центров мозга), то получил весьма неожиданный ответ. Прямо на операционном столе Сьюзан начала неудержимо смеяться (она не спала во время процедуры). Как ни странно, ее смешило все, что она видела вокруг, включая рисунок лошади на стене. Даже люди, стоявшие рядом с ней, выглядели невероятно забавными. Врачам она сказала: «Вы, ребята, так смешно стоите тут!»[121]

* * *

Разновидность патологического смеха, жертвами которой стали Уилли и Рут, встречается редко; в медицинской литературе описано лишь несколько десятков таких случаев. Но если собрать их вместе, становится очевиден поразительный факт. Аномальная активность или повреждение, из-за которых люди начинают хихикать, почти всегда локализованы в лимбической системе – совокупности структур, включающей гипоталамус, сосцевидные тела и поясную извилину и участвующей в формировании эмоций (см. рис. 8.1). Учитывая сложность смеха и его бесконечные культурные обертоны, я нахожу интригующим, что за этим феноменом стоит относительно небольшой кластер структур мозга – своего рода «нейронная цепь смеха».

Однако местонахождение такой цепи ничего не говорит нам о том, почему существует смех или какова его биологическая функция. (Вы не можете сказать, что смех развился потому, что смеяться приятно. Это все равно что сказать: «Секс существует потому, что заниматься сексом приятно», хотя на самом деле следует сказать: «Заниматься сексом приятно потому, что это должно мотивировать нас распространять наши гены».) Знание о том, почему данный конкретный признак появился в процессе эволюции (будь то зевота, смех, плач или танцы), абсолютно необходимо для понимания его биологической функции, и все же этот вопрос редко задают неврологи, которые изучают пациентов с поражениями мозга. Это поистине удивительно, учитывая, что мозг сформировался в процессе естественного отбора подобно любому другому органу в нашем организме, такому как почки, печень или поджелудочная железа.

К счастью, сегодня ситуация начинает меняться, отчасти благодаря «эволюционной психологии» – новой дисциплине, о которой я упоминал в предыдущей главе[122]. Основной принцип этой противоречивой науки гласит, что многие характерные аспекты человеческого поведения опосредуются специализированными модулями (психическими органами), которые были сформированы в результате естественного отбора. Пока наши плейстоценовые предки бродили по древним саваннам, их мозг придумывал эффективные решения для их повседневных проблем, включая распознавание родни, поиск здоровых половых партнеров и отвращение к дурно пахнущей пище.

Например, эволюционные психологи утверждают, что отвращению к фекалиям вас научили отнюдь не родители; по всей вероятности, оно изначально «запрограммировано» в вашем мозге. Так как фекалии могут содержать бактерии и паразитов, древние гоминиды, у которых наличествовали гены «отвращения к фекалиям», выжили и передали эти гены потомкам, тогда как те, у кого таких генов не было, исчезли с лица земли (в отличие от навозных жуков, которые, вероятно, находят аромат фекалий в высшей степени притягательным). Кстати, данная идея объясняет, почему фекалии, инфицированные холерным вибрионом, сальмонеллой или шигеллами, пахнут особенно неприятно[123].

Эволюционная психология – одна из тех дисциплин, которые вызывают к себе двоякое отношение. Вы либо за нее, либо яростно против (включая энергичное размахивание руками и презрительное фырканье за спиной ее представителей). Аналогичным образом мир делится на сторонников нативизма (гены решают все) и сторонников эмпиризма (мозг – чистый лист; все остальное впоследствии определяется окружающей средой, включая культуру). Однако, как оказалось, настоящий мозг намного сложнее, чем подразумевается вышеупомянутыми простыми дихотомиями. Для некоторых признаков – и я рискну утверждать, что смех один из них – эволюционная перспектива является ключевой и помогает объяснить, почему специализированная цепь смеха вообще существует. Для других признаков данный подход – пустая трата времени (как мы отмечали в главе 9, полагать, будто существуют гены или психические органы для приготовления пищи, просто глупо, хотя приготовление пищи характерно для всего человечества как вида).

Различие между фактом и вымыслом в эволюционной психологии более размыто, чем в любой другой дисциплине – проблема, которая усугубляется тем фактом, что большинство ее теорий совершенно не подлежат проверке: вы не можете провести эксперименты, чтобы доказать или опровергнуть их. Некоторые из предложенных теорий – в частности, о генетически определенных механизмах, которые помогают нам выявлять плодовитых матерей, или о том, что утренняя тошнота беременных помогает защитить плод от ядов в продуктах питания, – весьма оригинальны и остроумны. Другие откровенно притянуты за уши. Однажды днем, пребывая в довольно-таки озорном настроении, я сел и написал пародию на эволюционную психологию – просто так, без всякой очевидной цели, кроме как подразнить коллег, которые посвятили этой науке всю свою жизнь. Мне было интересно, как далеко можно зайти в придумывании совершенно произвольных, «одноразовых», непроверяемых эволюционных объяснений для тех аспектов человеческого поведения, которые большинство людей считают «культурными» по происхождению. Результатом стала сатира под названием «Почему джентльмены предпочитают блондинок?» К моему удивлению, когда я подал свое ироничное эссе в медицинский журнал, оно было незамедлительно принято. И, к моему еще большему удивлению, многие из моих коллег не посчитали его забавным; для них это была совершенно правдоподобная аргументация, а вовсе никакой не розыгрыш[124].

* * *

Так что насчет смеха? Можем ли мы предложить ему разумное эволюционное объяснение, или истинный смысл смеха останется навсегда неуловимым?

Если однажды на Землю прилетит инопланетянин-этолог, то он, безусловно, окажется весьма озадачен многими аспектами нашего поведения, причем смех, я уверен, будет занимать первые строчки его списка. Наблюдая за взаимодействием людей друг с другом, он заметит, что время от времени мы внезапно перестаем делать то, что делали, корчим гримасы и издаем громкий повторяющийся звук в ответ на самые разные ситуации. Какую функцию может выполнять сие загадочное поведение? Культурные факторы, несомненно, играют важную роль не только в развитии чувства юмора, но и в том, что люди находят забавным, – считается, что у англичан развитое чувство юмора, тогда как немцы или швейцарцы, как говорят, смеются редко. Даже если это и так, есть ли в нас некая «глубинная структура», отвечающая за чувство юмора? Детали данного феномена варьируют от культуры к культуре и зависят от воспитания, но это вовсе не означает, что генетически определенного механизма смеха – общего знаменателя, лежащего в основе всех типов юмора, – не существует. Многие полагают, что такой механизм у нас есть: теории о биологическом происхождении юмора и смеха имеют долгую историю, восходя к Шопенгауэру и Канту – двум абсолютно лишенным чувства юмора немецким философам.

Рассмотрим следующие две шутки. (Оказывается, найти примеры без расистского, сексистского или этнического подтекста чрезвычайно трудно! После тщательных поисков я нашел такой только один.)

Итак, лето, парень сидит в закусочной, мирно обедает, и тут в заведение неожиданно врывается гигантская панда, съедает все деньги из кассы и убегает. Официант совершенно спокойно продолжает заниматься своими делами. «Что, черт возьми, здесь происходит?» – спрашивает парень. «О, все нормально, – говорит официант. – Когда будет время, почитайте про панд в зоологическом справочнике». Парень идет в библиотеку, берет зоологический справочник и находит статью про панд. В справочнике написано: «Панда – большое пушистое, черно-белое животное, которое живет в тропических лесах Китая. Питается зеленью, линяет летом».

Однажды в бар заходит мужчина с коричневым бумажным пакетом и заказывает выпить. Бармен улыбается, достает бутылку, а затем, не в силах сдержать любопытство, спрашивает: «Что в пакете?» Мужчина запускает руку в пакет и достает крошечное пианино. «Что это такое?» – спрашивает бармен. Мужчина молча достает из пакета маленького человечка, не выше сантиметров тридцати, и сажает его за пианино. «Ого, – восклицает бармен. – В жизни не видел ничего подобного!» Маленький человечек начинает играть Шопена. «С ума сойти! – ахает бармен. – Где вы его взяли?» Мужчина вздыхает и говорит: «Понимаешь, я нашел волшебную лампу, и в ней был джинн. Он может исполнить любое желание, но только одно». «Да ладно! – хмурится бармен. – Так я и поверил!» «Напрасно, – обиженно бормочет мужчина и достает из кармана куртки древнюю серебряную лампу. – Вот она. Вот лампа с джинном. Давай, потри ее». Бармен пододвигает лампу к себе и трет одну из сторон. Пуфф! – над прилавком появляется джинн и кланяется бармену: «Господин, я исполню любое твое желание, но только одно». Бармен охает, но быстро берет себя в руки: «Ладно, ладно, хочу сто миллионов!» Джинн взмахивает волшебной палочкой, и весь бар оказывается засыпан лимонами. Бармен поворачивается к мужчине: «Эй, да что не так с этим джинном? Я попросил сто миллионов, а получил сто лимонов. Он что, глухой?» Мужчина печально смотрит на него: «А ты сам как думаешь? По-твоему, я просил тридцатисантиметрового пианиста?»

Почему эти истории смешные? И что у них общего с другими шутками? Несмотря на все их поверхностное многообразие, большинство шуток и анекдотов имеют следующую логическую структуру. Как правило, вы некоторое время водите слушателя за нос, медленно наращивая напряжение. В самом конце вы вводите неожиданный поворот, который влечет за собой полное переосмысление всех предыдущих данных. При этом крайне важно, чтобы новая интерпретация, хотя и совершенно неожиданная, учитывала весь набор ранее изложенных фактов. В этом отношении шутки имеют много общего с научным творчеством, с тем, что Томас Кун называет «сменой парадигмы» в ответ на одну-единственную «аномалию». (Едва ли можно считать совпадением, что многие из самых креативных ученых обладают изумительным чувством юмора.) Разумеется, аномалия в шутке – традиционная концовка; при этом шутка будет «смешной» только в том случае, если заключительная реплика сопровождается вспышкой озарения – слушатель внезапно понимает, как абсолютно новая трактовка того же самого набора фактов может привести к аномальной развязке. Чем длиннее и извилистее путь, по которому вы «ведете за нос» слушателя, нагнетая обстановку, тем «смешнее» концовка. Хорошие комики никогда не забывают об этом, а потому тратят много времени на то, чтобы нарастить напряжение в сюжетной линии, ибо ничто не убивает юмор более уверенно, нежели преждевременная развязка.

Хотя для генезиса юмора внезапный поворот в конце жизненно необходим, этого, конечно, недостаточно. Предположим, мой самолет собирается приземлиться в Сан-Диего. Я застегиваю ремень безопасности и готовлюсь к посадке. Внезапно пилот объявляет, что «ухабы», которые он (и я) раньше списывали на турбулентность, на самом деле вызваны поломкой двигателя и что перед посадкой нам нужно слить все топливо. В моем сознании происходит смена парадигмы, но я, разумеется, не нахожу в этом ничего смешного. Напротив, я готовлюсь предпринять все необходимые меры, чтобы справиться с аномалией. Или рассмотрим другой случай, который однажды произошел со мной в доме моих друзей в Айова-сити. Мои друзья были в отъезде, и я оказался один в незнакомой обстановке. Был поздний вечер. Я уже засыпал, когда неожиданно услышал внизу глухой стук. «Наверное, ветер», – подумал я. Через несколько минут шум повторился – уже громче, чем раньше. И снова я «рационализировал» его и попытался заснуть. Через двадцать минут я услышал оглушительный грохот и выскочил из постели. Что происходит? Может, в дом ломится грабитель? Естественно, когда моя лимбическая система активировалась, я «сориентировался», схватил фонарик и побежал вниз по лестнице. Пока ничего смешного. На полу в гостиной валялись осколки громадной вазы с цветами, а рядом сидела большая полосатая кошка. Так вот кто настоящий преступник! В отличие от инцидента с самолетом, на сей раз я расхохотался: «аномалия», которую я обнаружил, и последующая смена парадигмы оказались тривиального значения. Все факты можно было объяснить сквозь призму теории кошек, а не зловещей теории ограбления.

На основании данного примера мы можем уточнить наше определение юмора и смеха. Смех возникает при двух условиях: а) когда после долгого ожидания происходит неожиданный поворот, который влечет за собой полное переосмысление всех изложенных фактов, и б) когда новая интерпретация предполагает скорее тривиальные, нежели пугающие последствия.

Но почему смех? Почему этот взрывной, повторяющийся звук? Теория Фрейда, что смех снимает внутреннее напряжение, не имеет особого смысла в отрыве от сложной и, надо сказать, весьма надуманной гидравлической метафоры. Известно, что вода, скапливающаяся в системе труб, всегда будет течь по пути наименьшего сопротивления – именно на этом принципе построена система предохранительных клапанов (при слишком большом давлении клапан открывается). Смех, утверждал Фрейд, представляет собой аналогичный предохранительный клапан, позволяющий выпустить излишек психической энергии (что бы это ни значило). Лично для меня такое «объяснение» не работает; оно относится к классу объяснений, которые Питер Медавар называл «анальгетиками»: они «притупляют боль от непонимания, но не устраняют причину».

С другой стороны, для этолога любая стереотипная вокализация почти всегда подразумевает, что организм пытается что-то сообщить другим организмам в своей социальной группе. Что же это может быть в случае смеха? На мой взгляд, основной целью смеха может быть предупреждение других членов в социальной группе (обычно родственников), что обнаруженная аномалия тривиальна – мол, беспокоиться не о чем, все в порядке. Смеющийся человек, по сути, объявляет о том, что тревога ложная; что остальным не нужно тратить драгоценную энергию и ресурсы, реагируя на несуществующую угрозу[125]. Кроме того, это объясняет, почему смех известен свой невероятной заразительностью: ценность любого такого сигнала будет усиливаться по мере распространения внутри социальной группы.

Данная «теория ложной тревоги» может объяснить даже грубые шутки. Предположим, вы наблюдаете за мужчиной – желательно тучным и важным – который идет по улице и внезапно поскальзывается на банановой кожуре. Если при падении он ударится о край тротуара и разобьет себе голову, вы не станете смеяться, поскольку увидите кровь; вы броситесь к нему на подмогу или к ближайшему телефону-автомату, чтобы вызвать «скорую». Но если он встанет сам, невозмутимо смахнет остатки мякоти с лица и продолжит путь, вы, вероятно, рассмеетесь, тем самым дав понять окружающим, что их помощь не требуется. Конечно, когда мы наблюдаем за злоключениями Лорела и Харди или мистера Бина, мы более терпимо относимся к «настоящим» травмам: и вы, и я прекрасно понимаем, что это кино.

Хотя вышеописанная модель объясняет эволюционное происхождение смеха, она отнюдь не проливает свет на все функции юмора в современном мире. Однако как только некий механизм установился, его можно легко использовать для других целей. (Это распространенное явление в эволюции. Перья птиц изначально возникли для обеспечения теплоизоляции, но позже были приспособлены для полетов.) Возможность переосмысливать события в свете новой информации, вероятно, совершенствовалась из поколения в поколение, пока не позволила людям играючи сопоставлять более глобальные идеи или концепции – иначе говоря, быть креативными. Данная способность рассматривать знакомые идеи с новых точек зрения (важный элемент юмора) – своеобразное противоядие от консервативного мышления и катализатор креативности. Таким образом, смех и юмор могут быть генеральной репетицией творческого подхода. Если так оно и есть, то, возможно, шутки, каламбуры и другие формы юмора следует изучать уже в начальной школе как часть официальной учебной программы[126].

Хотя эти предположения помогают объяснить логическую структуру юмора, они ничего не говорят нам о том, почему юмор иногда используется как механизм психологической защиты. Совпадение ли, что непропорциональное количество шуток связаны с потенциально тревожными темами, такими как смерть или секс? Одна из возможностей заключается в том, что шутки – это попытка тривиализовать волнующие аномалии, притворившись, будто они не имеют значения; другими словами, вы пытаетесь унять беспокойство, запустив собственный механизм ложной тревоги. Выходит, черта, которая изначально развилась для успокоения других членов социальной группы, теперь интернализируется для совладания с истинно стрессовыми ситуациями и может проявляться в виде так называемого нервного смеха. Следовательно, даже такое таинственное явление, как «нервный смех», начинает иметь смысл в свете некоторых эволюционных идей, которые мы обсуждаем в данной главе.

Улыбка, вероятно, имеет схожее эволюционное происхождение как «более слабая» форма смеха. Предположим, к вашему предку-примату приближается другой примат. Как поступит ваш предок? Скорее всего, он обнажит клыки в угрожающей гримасе, справедливо полагая, что большинство незнакомцев – потенциальные враги. Однако, как только он узнает в надвигающейся фигуре «друга» или «родственника», гримаса трансформируется в улыбку. Очевидно, эта улыбка со временем превратилась в ритуализированное приветствие: «Я знаю, что ты не представляешь угрозы, и я отвечаю взаимностью». Таким образом, в моей схеме улыбка – это прерванная ориентировочная реакция, такая же как смех[127].

* * *

Идеи, которые мы обсуждали до сих пор, помогают объяснить биологические функции и возможное эволюционное происхождение юмора, смеха и улыбки, но они по-прежнему оставляют открытым вопрос о том, какими могут быть лежащие в их основе нейронные механизмы. Как насчет Уилли, который начал хихикать на похоронах матери, и Рут, которая умерла от смеха? Их странное поведение предполагает существование специализированной «нейронной цепи смеха», обнаруживаемой главным образом в частях лимбической системы и ее мишенях в лобных долях. Учитывая хорошо известную роль лимбической системы в продуцировании ориентировочной реакции на потенциальную угрозу или тревогу, неудивительно, что она также задействована и в прерванной ориентировочной реакции на ложную тревогу – смехе. Некоторые части этой цепи управляют эмоциями (например, чувством веселья, которое сопровождает смех), тогда как другие участвуют в самом физическом акте смеха, хотя в настоящее время мы не знаем, какие части что делают.

Впрочем, существует одно любопытное неврологическое расстройство – болевая асимболия, – которое дает кое-какое представление о неврологических структурах, лежащих в основе смеха. Пациенты с болевой асимболией не регистрируют боль, когда их палец колют острой иглой. Вместо того чтобы сказать: «Ой!», они говорят: «Доктор, я чувствую боль, но мне не больно». По-видимому, такие люди не чувствительны к аверсивному эмоциональному воздействию боли. И, как ни странно, я заметил, что многие из них в самом деле начинают хихикать, как будто их щекочут, а не колют. Например, в больнице в Мадрасе, Индия, я недавно обследовал школьную учительницу, которая призналась, что мои уколы, которые я был вынужден сделать в рамках обычного неврологического обследования, показались ей невероятно смешными – хотя она и не могла объяснить почему.

Болевая асимболия заинтересовала меня главным образом потому, что она обеспечивает дополнительную поддержку эволюционной теории смеха, которую я предложил в этой главе. Данный синдром чаще всего наблюдается при повреждении так называемой островковой доли – структуры, спрятанной в углублении между теменной и височной долями (и тесно связанной со структурами, которые были поражены у Уилли и Рут). Островковая доля получает сенсорные сигналы, в том числе болевые, от кожи и внутренних органов, и сообщается с частями лимбической системы (например, поясной извилиной), в результате чего человек начинает испытывать сильную аверсивную реакцию – агонию – боли. Теперь представьте, что произойдет, если в результате некоего повреждения островковая доля утратит связь с поясной извилиной. Одна часть мозга человека (островковая доля) говорит ему: «Здесь есть что-то болезненное, потенциальная угроза». Долю секунды спустя другая часть (поясная извилина лимбической системы) возражает: «О, не беспокойся, никакая это не угроза». Таким образом, два ключевых компонента – угроза, сопровождаемая дефляцией, – присутствуют одновременно, а потому единственный способ, каким пациент может разрешить данный парадокс – это засмеяться, как и предсказывает моя теория.

Та же цепочка рассуждений может объяснить, почему люди смеются, когда их щекочут[128]. Вы подходите к ребенку и угрожающе протягиваете к нему руку. Ребенок думает: «Он хочет ударить меня или толкнуть?» Но нет, ваши пальцы легонько касаются его живота. Опять же, в данном случае присутствуют оба главных ингредиента – угроза, за которой следует дефляция, – и ребенок смеется, как бы сообщая другим детям: «Он не хочет никого обидеть, он только играет!» Это, кстати, может быть хорошей тренировкой внутренней игры ума, необходимой для взрослого юмора. Другими словами, то, что мы называем «изощренным когнитивным» юмором, имеет такую же логическую форму, как щекотка и, следовательно, эксплуатирует те же нейронные цепи – детектор «угрожающего, но безвредного», который задействует островковую долю, поясную извилину и другие части лимбической системы. В эволюции психических и физических свойств подобное кооптирование механизмов является скорее правилом, а не исключением (хотя в данном случае кооптирование происходит для близкой функции более высокого уровня, а не для совершенно иной функции).

Эти идеи имеют некоторое отношение к ожесточенным дискуссиям, которые вот уже десять лет не утихают среди эволюционных биологов в целом и эволюционных психологов в частности. У меня складывается впечатление, что существует два воюющих лагеря. Один лагерь (с некоторыми оговорками) подразумевает, что все наши умственные возможности – по крайней мере, 99 процентов из них – являются результатом естественного отбора. Представители другого лагеря – в частности, Стивен Джей Гулд и другие – называют членов первого лагеря «ультрадарвинистами» и утверждают, что необходимо учитывать и другие факторы. (Некоторые из этих факторов относятся к самому процессу отбора, другие – к исходному материалу, который подвергается естественному отбору. Они скорее дополняют, нежели противоречат идее естественного отбора.) Все биологи, которых я знаю, имеют твердое мнение относительно того, какими могут быть эти факторы. Вот несколько моих излюбленных примеров:

• то, что вы наблюдаете сейчас, может быть бонусом или полезным побочным продуктом чего-то еще, что было отобрано для совершенно другой цели. Например, нос развился для нюхания, согревания и увлажнения воздуха, но может использоваться и для ношения очков. Кисти рук развились для хватания веток, но теперь их можно использовать и для счета;

• свойство может представлять собой усовершенствование (посредством естественного отбора) другого свойства, которое изначально было отобрано абсолютно для другой цели. Перья развились из рептильных чешуек, чтобы птица не мерзла, но впоследствии были приспособлены для полета; это называется преадаптацией;

• естественный отбор может выбирать только из того, что доступно, а доступное часто представляет собой весьма небольшой репертуар, ограниченный предыдущей эволюционной историей организма, а также определенными возможностями развития, которые либо перманентно закрыты, либо перманентно открыты.

Я буду очень удивлен, если эти три утверждения не окажутся в какой-то мере верны в отношении многих умственных способностей, которые составляют человеческую природу. На самом деле, существует много других принципов такого рода (включая старую добрую леди Удачу или случайность), которые не входят в перечень того, что мы подразумеваем под словосочетанием «естественный отбор»[129]. Однако ультра-дарвинисты упрямо стоят на своем: почти все характерные признаки, за исключением явно приобретенных, суть специфические продукты естественного отбора. Для них преадаптация, случайность и тому подобное играют лишь незначительную роль в эволюции; они «исключения, которые подтверждают правило». Более того, ультрадарвинисты убеждены, что различные умственные способности человека поддаются обратной разработке путем анализа экологических и социальных ограничений. (В основе обратной разработки, или обратного инжиниринга, лежит следующий принцип: чтобы лучше понять, как нечто работает, нужно выяснить, для решения какой экологической проблемы оно развилось, а затем, двигаясь назад, изучить самые правдоподобные решения этой проблемы. Естественно, данный подход особенно популярен у инженеров и программистов.) Как биолог, я склонен согласиться с Гулдом; на мой взгляд, естественный отбор действительно является самой важной движущей силой эволюции, однако каждый случай необходимо рассматривать индивидуально. Другими словами, вопрос – был ли какой-то умственный или физический признак, который вы наблюдаете у животного или у человека, сформирован путем естественного отбора – вопрос эмпирический. Кроме того, существуют десятки способов решения экологической проблемы; если вы не знаете эволюционную историю, таксономию и палеонтологию исследуемого животного, вы не сможете определить точный путь, который прошел некий признак (например, перья, смех или слух) в процессе его эволюционирования в нынешнюю форму. По-научному это называется «траекторией» признака на «адаптивном ландшафте».

Мой любимый пример данного феномена включает в себя три маленькие косточки в среднем ухе – молоточек, наковальню и стремя. Две из этих косточек (молоточек и наковальня) первоначально были частью нижней челюсти наших предков-рептилий, которые, разумеется, использовали их вовсе не для слуха, как делаем это мы, а для жевания. Рептилиям были нужны гибкие, многоэлементные, многошарнирные челюсти, которые позволяли глотать гигантскую добычу, тогда как млекопитающие предпочли одну сильную кость (зубную) для раскалывания орехов и пережевывания твердой пищи (например, зерен). Когда рептилии развились в млекопитающих, две из челюстных костей были кооптированы в среднее ухо и стали использоваться для усиления звуков (отчасти потому, что древние млекопитающие вели ночной образ жизни и в основном полагались на слух). Это настолько необычное решение, что, если вы не знаете сравнительную анатомию или не нашли останки промежуточных видов, вы никогда не сможете вывести его из простого анализа функциональных потребностей организма. Вопреки ультрадарвинистской точке зрения, обратный инжиниринг не всегда работает в биологии по той простой причине, что Бог не инженер; он – хакер.

Но что общего это имеет с такими человеческими признаками, как улыбка? Все. Если мои аргументы в отношении улыбки верны, то, несмотря на ее эволюцию посредством естественного отбора, не каждое свойство улыбки адаптивно с точки зрения текущих требований. То есть улыбка принимает ту форму, которую она принимает, не из-за одного только естественного отбора, а потому, что она эволюционировала из прямо противоположного – гримасы угрозы! Вы ни за что не выведете это путем обратной разработки (и не установите ее точную траекторию на адаптивном ландшафте), если вы понятия не имеете о существовании клыков, не знаете, что нечеловекоподобные приматы обнажают их в притворной угрозе, или не догадываетесь, что притворные угрозы, в свою очередь, эволюционировали из реальных демонстраций угрозы. (Большие клыки воистину опасны.)

Я нахожу особую иронию в том, что каждый раз, когда кто-то вам улыбается, он фактически демонстрирует половинчатую угрозу, показывая клыки. В последней главе своего эпохального труда «О происхождении видов» Дарвин тонко намекнул, что мы, возможно, эволюционировали от обезьяноподобных предков. Английский государственный деятель Бенджамин Дизраэли был крайне возмущен столь чудовищным предположением и на собрании в Оксфорде задал известный риторический вопрос: «Так человек – зверь или ангел?» Чтобы узнать ответ, ему достаточно было взглянуть на клыки собственной жены: увидев ее улыбку, он бы сразу понял, что в этом простом универсальном человеческом жесте дружелюбия скрыто мрачное напоминание о нашем диком прошлом.

Как заключает сам Дарвин в «Происхождении человека», «мы не занимаемся здесь надеждами или опасениями, а ищем только правды, насколько она доступна нашему уму. Я старался по мере сил доказать мою теорию, и, сколько мне кажется, мы должны признать, что человек со всеми его благородными качествами, сочувствием, которое он распространяет и на самых отверженных, доброжелательством, которое простирает не только на других людей, но и на последних из живущих существ, с его божественным умом, который постиг движение и устройство Солнечной системы, – словом, со всеми его высокими способностями, – все-таки носит в своем физическом строении неизгладимую печать низкого происхождения».

Глава 11

Забытый близнец

Мой старый принцип расследования состоит в том, чтобы исключить все явно невозможные предположения. Тогда то, что остается, является истиной, какой бы неправдоподобной она ни казалась.

Шерлок Холмс

Мэри Найт – тридцатидвухлетняя женщина с ярко-рыжими волосами, собранными в аккуратный пучок, – вошла в кабинет доктора Монро, села и улыбнулась. Она находилась на девятом месяце беременности. Хотя малыш был желанным, Мэри обратилась к доктору Монро впервые. Шел 1932 год, и с деньгами было напряженно. Муж Мэри потерял работу, и она не могла позволить себе регулярные визиты к врачу. Зато она много разговаривала с акушеркой, жившей по соседству.

Последнее время Мэри чувствовала, что ребенок сильно пинается, и решила, что роды начнутся со дня на день. Она хотела, чтобы доктор Монро проверил, все ли в порядке, и помог малышу появиться на свет.

Доктор Монро осмотрел женщину. Ее живот сильно увеличился. Судя по его форме, плод уже опустился. Грудь набухла, соски покрылись пигментными пятнами.

Однако стетоскоп не слышал четкого сердцебиения. Может, ребенок как-то странно лежит или с ним что-то случилось? Но нет, дело было не в этом. Дело было в пупке Мэри Найт. Верный признак беременности – вывернутый наружу или выпирающий пупок. Пупок Мэри был обращен внутрь, как обычно.

Доктор Монро тихонько присвистнул. Он слышал о ложной беременности еще в медицинском институте. Некоторые женщины, которые отчаянно хотят забеременеть, – а иногда и те, которые в глубине души боятся беременности, – развивают все признаки и симптомы истинной беременности. Их живот раздувается до невероятных размеров (отчасти этому способствует специфическая осанка и таинственное отложение брюшного жира), усиливается пигментация сосков, как это происходит у всех беременных, менструации прекращаются, а молочные железы начинают вырабатывать молоко. Женщина испытывает утреннюю тошноту и чувствует движения плода. Все кажется нормальным, за исключением одного: никакого ребенка нет.

Доктор Монро понимал, что беременность Мэри Найт ложная, но как сказать ей об этом? Как объяснить, что физические изменения вызваны иллюзией?

– Мэри, – тихо сказал он, – ребенок выходит, он родится сегодня. Сейчас я дам вам эфир, чтобы вам было не больно. Роды начались, и мы уже не можем их остановить.

Мэри пришла в восторг и охотно подчинилась. В то время эфир часто давали во время родов, и действия врача не вызвали у нее подозрений. Чуть позже, когда Мэри очнулась, доктор Монро взял ее за руку и ласково погладил. Выждав несколько минут, он сказал:

– Мэри, я вынужден сообщить вам ужасную новость. Малыш родился мертвым. Я сделал все, что мог, но ничего не помогло. Мне очень, очень жаль.

Мэри разрыдалась, однако приняла известие доктора Монро. Прямо там, на столе, ее живот начал спадать. Ребенок умер, и она была внутренне опустошена. Теперь ей предстоит вернуться домой и рассказать обо всем мужу и матери. Каким чудовищным разочарованием это станет для всей семьи!

Прошло семь дней. На восьмой день, к ужасу доктору Монро, двери в его кабинет распахнулись, и он снова увидел Мэри. Ее живот оказался таким же огромным, как раньше.

– Доктор! – закричала она с порога. – Я вернулась! Вы забыли достать близнеца! Я чувствую, как он там шевелится![130]

* * *

Я наткнулся на рассказ о Мэри Найт около трех лет назад в ветхой медицинской монографии 1930-х годов. Автором был доктор Сайлас Уэйр Митчелл, тот же врач из Филадельфии, который предложил термин «фантомная конечность». Неудивительно, что состояние Мэри он называл фантомной беременностью, или pseudocyesis (псевдобеременностью). Если бы эту историю рассказал мне любой другой человек, я бы не поверил, но Уэйр Митчелл был выдающимся клиницистом и проницательным наблюдателем. Годы, которые я посвятил неврологии, научили меня внимательно относиться ко всем его трудам. Особенно меня поразила актуальность этого случая в свете современных дискуссий о том, как разум влияет на тело, а тело на разум.

Поскольку я родился и вырос в Индии, люди часто спрашивают меня, верю ли я, что между разумом и телом существуют связи, которые западные культуры не осознают. Как йоги контролируют свое кровяное давление, сердцебиение, дыхание? Правда ли, что самые опытные из них могут запустить кишечную перистальтику в обратную сторону (не задумываясь при этом, зачем вообще это может понадобиться)? Вызывает ли хронический стресс всякие болезни? Может ли медитация продлить жизнь?

Если бы вы задали мне эти вопросы лет пять назад, я бы нехотя согласился: «Конечно, разум может влиять на тело. Это же очевидно! Бодрость и оптимизм помогают ускорить выздоровление, усиливая иммунный ответ. Еще есть так называемый эффект плацебо, который пока изучен не до конца. Как бы там ни было, простая вера в терапию, похоже, улучшает самочувствие, если не само физическое здоровье».

Что же касается разума, исцеляющего неисцелимое, то к этой идее я склонен относиться крайне скептически. Дело не только в том, что я учился медицине на Западе; просто нахожу многие из эмпирических утверждений неубедительными. Да, по статистике, позитивно настроенные женщины с раком молочной железы в среднем живут на два месяца дольше, чем женщины, которые отрицают свою болезнь. Ну и что с того? Безусловно, два месяца лучше, чем ничего, но что такое два месяца по сравнению с эффектами антибиотика в лечении пневмонии? Да уж, гордится тут явно нечем. (Я знаю, что в наши дни не модно хвалить антибиотики, но стоит вам увидеть одного-единственного ребенка, спасенного от пневмонии или дифтерии несколькими уколами пенициллина, как вы поймете, что антибиотики в самом деле чудодейственное лекарство.)

Когда я был студентом, нас учили, что определенная доля неизлечимых раков – очень крошечная фракция, конечно, – таинственным образом исчезает без какого-либо лечения и что «немало пациентов с опухолью, объявленной злокачественной, переживали своего врача». Я до сих пор помню свой скептицизм, когда мой профессор объяснил мне, что такие случаи известны под общим названием «спонтанная ремиссия». Как может любое явление в науке, которое, по сути, состоит из причины и следствия, происходить спонтанно – особенно нечто столь впечатляющее, как рассасывание злокачественной опухоли?

Когда я высказал свои сомнения, мне напомнили о «биологической изменчивости»: мол, кумулятивные эффекты небольших индивидуальных различий могут обеспечивать бесчисленное множество неожиданных реакций. Отлично. Пусть так. Но сказать, что регрессия опухоли возникает из-за изменчивости, не значит сказать чертовски много; это не объяснение. Даже если регрессия действительно вызвана изменчивостью, мы обязаны задать вопрос: какова ключевая переменная, которая вызывает регрессию у данного конкретного пациента? Если мы сможем разгадать эту тайну, тогда мы ipso facto откроем лекарство от рака! Конечно, может статься, что ремиссия – результат случайной комбинации нескольких переменных, но это не делает проблему неразрешимой; это просто усложняет ее. Так почему же раковый истеблишмент, вместо того чтобы уделить таким случаям максимум внимания, относится к ним как к курьезам? Разве не стоит тщательно изучить этих редких выживших в надежде выявить факторы, которые обеспечивают устойчивость к вирулентным агентам или тормозят активность мутантных опухолевых супрессоров? Между прочим, данная стратегия была успешно применена в исследованиях синдрома приобретенного иммунодефицита (СПИД). Гипотеза, согласно которой некоторые долгожители являются носителями генной мутации, предотвращающей проникновение вируса в иммунные клетки, в настоящее время проверяется клинически.

Но вернемся к проблеме разум–тело и ее связи с медициной. Сам факт спонтанной регрессии некоторых видов рака отнюдь не означает, что такие ремиссии можно вызвать гипнозом или позитивной установкой. Не стоит сваливать все таинственные явления в одну кучу только потому, что они таинственны – возможно, это единственное, что у них есть общего. Мне нужен доказанный пример того, как разум напрямую влияет на физические процессы, – пример однозначный, убедительный и поддающийся воспроизведению. Вот тогда я поверю.

Когда я прочитал о Мэри Найт, мне пришло в голову, что ложная (или фантомная) беременность – тот самый пример, который я искал. Если человеческий разум способен измыслить нечто столь сложное, как беременность, что еще может сделать мозг с телом? Каковы пределы взаимодействия разум–тело и какие пути опосредуют эти странные явления?

Примечательно, что бред фантомной беременности сопряжен с целой гаммой физиологических изменений, сопровождающих истинную беременность. В первую очередь – прекращение менструации, увеличение груди, пигментация сосков, пика (странные пищевые пристрастия), утренняя тошнота и, самое главное, прогрессирующее увеличение живота и «шевеление плода», достигающие кульминации в реальных родовых болях! Иногда, но не всегда, наблюдается увеличение тела и шейки матки, однако радиологические признаки остаются отрицательными. Будучи студентом-медиком, я узнал, что подобная клиническая картина может одурачить[131] даже опытных акушеров (если, конечно, они не будут достаточно внимательны) и что в прошлом не одна женщина с ложной беременностью подверглась кесареву сечению. Как заметил доктор Монро у Мэри, контрольный диагностический признак – пупок.

Современные врачи, знакомые с ложной беременностью, полагают, что она возникает из-за опухоли гипофиза или яичников, которая провоцирует высвобождение определенных гормонов. Крошечные, клинически необнаруживаемые пролактин-продуцирующие опухоли (аденомы) гипофиза могут подавлять овуляцию и менструацию и вызывать другие симптомы. Но если так, то почему данный феномен обратим? Какой вид опухоли может объяснить, что случилось с Мэри Найт? Начинаются «роды», и живот спадает. Затем живот снова увеличивается из-за «близнеца». Если такое сотворила опухоль, это еще бо́льшая тайна, чем ложная беременность.

Так что же вызывает ложную беременность? Культурные факторы, несомненно, играют важную роль[132] и могут объяснить выраженное снижение частотности этого расстройства в последнее время (в конце 1700-х годов ложной оказывалась одна беременность из двухсот; сегодня – одна из десяти тысяч). В прошлом многие бездетные женщины испытывали на себе сильное социальное давление, но ультразвук еще не изобрели, а потому опровергнуть беременность не было никакой возможности. Никто не мог с уверенностью сказать: «Смотрите, никакого плода нет!» Сегодня беременные женщины проходят множество обследований, которые исключают неопределенность на корню; как правило, результатов ультразвукового исследования достаточно, чтобы устранить бред, а вместе с ним и сопутствующие физические изменения.

Влияние культуры на распространенность ложной беременности нельзя отрицать, но что вызывает физические изменения? Согласно нескольким исследованиям, посвященным сей любопытной болезни разума и тела, само по себе вздутие живота обычно вызвано сочетанием пяти факторов: скоплением кишечных газов, опусканием диафрагмы, выпячиванием тазовой части позвоночника, активным ростом большого сальника (жирового фартука, висящего перед кишечником) и в редких случаях фактическим увеличением матки. Сбой в работе гипоталамуса – структуре мозга, регулирующей эндокринную секрецию, – может вызвать выраженные гормональные сдвиги, которые имитируют почти все признаки беременности. Более того, это улица с двусторонним движением: влияние тела на разум столь же глубоко, как и разума на тело, в результате чего образуются сложные петли обратной связи, обеспечивающие не только возникновение, но и поддержание ложной беременности. Так, вздутие живота, вызванное газами, и «беременную осанку» отчасти можно объяснить классическим оперантным обусловливанием. Когда Мэри, которая отчаянно хочет быть беременной, видит, как ее живот увеличивается, и чувствует, что диафрагма опускается, она бессознательно делает вывод, что чем ниже опустится диафрагма, тем «беременнее» она будет выглядеть. Аналогичным образом может быть усвоено и сочетание аэрофагии (проглатывания воздуха) и вегетативного сужения желудочно-кишечных сфинктеров, способствующего задержке газов в кишечнике. Таким образом, «малыш» Мэри и его «забытый близнец» буквально создаются из воздуха посредством бессознательного научения.

С раздуванием живота мы кое-как разобрались. Но как насчет груди, сосков и других изменений? Самое простое объяснение всего спектра клинических признаков, которые наблюдаются при ложной беременности, состоит в следующем. Страстное желание иметь ребенка и связанная с ним депрессия могут снизить уровень дофамина и норадреналина – «передатчиков радости» в мозге. В результате снижается выработка как фолликулостимулирующего гормона (ФСГ), отвечающего за овуляцию, так и пролактин-ингибирующего фактора[133]. Низкий уровень данных гормонов ведет, с одной стороны, к прекращению овуляции и менструации, а с другой – к повышению уровня пролактина (материнского гормона), который вызывает увеличение груди, лактацию, покалывание в сосках и материнское поведение (хотя у людей это еще не доказано), наряду с усиленной выработкой эстрогена и прогестерона яичниками. Данная концепция согласуется с известным клиническим наблюдением: при тяжелой депрессии менструация часто прекращается. Эта эволюционная стратегия имеет смысл – зачем тратить драгоценные ресурсы на овуляцию и беременность, когда женщина временно «выбыла из строя» и угнетена?

Однако прекращение менструаций во время депрессии весьма распространенное явление, тогда как ложная беременность случается крайне редко. Возможно, есть что-то особенное в депрессии, вызванной отсутствием ребенка в одержимой детьми культуре. Если синдром ложной беременности наблюдается только в тех случаях, когда депрессия сопряжена с фантазиями о беременности, возникает любопытный вопрос: каким образом желание или бред, зародившиеся в новой коре, заставляют гипоталамус снижать уровень ФСГ и повышать уровень пролактина (если причина действительно кроется в этом)? А главное, как объяснить тот факт, что у некоторых женщин не наблюдается повышенный уровень пролактина или что родовые боли начинаются ровно через девять месяцев? Что запускает родовые схватки, если растущего плода нет?

Каким бы ни был окончательный ответ, ложная беременность, несомненно, представляет собой редкую возможность исследовать таинственную связь между разумом и телом.

Ложная беременность у женщин весьма удивительный феномен, однако на сегодняшний день зафиксировано несколько случаев мнимой беременности и у мужчин! Вся гамма изменений – включая увеличение живота, лактацию, необычные пищевые пристрастия, тошноту, даже родовые боли, – может возникать как изолированный синдром у лиц мужского пола. Чаще всего он наблюдается у мужчин, которые глубоко сочувствуют своей беременной жене, что приводит к развитию так называемой симпатической беременности или синдрома кувад. Не исключено, что эмоциональная эмпатия по отношению к беременной женщине (или ее феромоны) повышает в мозге супруга уровень пролактина – основного гормона беременности. (На самом деле, эта гипотеза не так чудовищна, как кажется. У самцов тамарина, например, которые находятся в непосредственной близости от кормящих самок, уровень пролактина необычно высок; вероятно, это способствует отцовской привязанности, а также уменьшает склонность к инфантициду.) Честно говоря, меня так и подмывает провести опрос среди мужчин, посещающих школы для беременных, и измерить у них уровень пролактина.

* * *

Ложная беременность – явление редкое и, безусловно, впечатляющее. Но что это: единичный, уникальный пример связи разум–тело? Думаю, что нет. Есть и другие похожие истории, включая ту, которую я впервые услышал в медицинском институте. Одна моя знакомая сказала:

– Ты знал, что, согласно Льюису Томасу, можно загипнотизировать человека и таким образом избавить его от бородавок?

– Глупости, – фыркнул я.

– Нет, – возразила она. – Такие случаи описаны[134]. Тебя гипнотизируют, и бородавки отваливаются через несколько дней, а иногда даже на следующее утро.

Пусть данное утверждение звучит глупо, но если оно правдиво, это может произвести настоящий переворот в современной науке. По существу, бородавка представляет собой опухоль (доброкачественный рак), вызванную вирусом папилломы. Если ее можно устранить гипнотическим внушением, почему таким же образом нельзя победить рак шейки матки, который тоже вызывает вирус папилломы (хотя и другой его штамм)? Я не утверждаю, что это сработает – возможно, нервные пути, на которые влияет гипноз, достигают кожи, но не выстилку шейки матки, – но если мы не проведем соответствующий эксперимент, мы никогда этого не узнаем.

Допустив, чисто теоретически, что бородавки можно устранить с помощью гипноза, я вынужден задать очевидный вопрос: как человек может избавиться от опухоли просто «силой мысли»? Есть как минимум две возможности. Одна включает вегетативную нервную систему – совокупность нервных путей, которые помогают контролировать кровяное давление, потоотделение, сердцебиение, диурез, эрекцию и другие физиологические явления, не находящиеся под непосредственным контролем сознательной мысли. Эти нервы образуют специализированные цепи, которые отвечают за различные функции нашего организма. Так, одни заставляют волосы вставать дыбом, другие вызывают потоотделение, третьи обеспечивают локальное сужение кровеносных сосудов. Возможно ли, чтобы разум, действуя через вегетативную нервную систему, мог буквально удушить бородавку, сжав ближайшие к ней кровеносные сосуды? Теоретически да, но в таком случае мы должны допустить, что вегетативная нервная система не только умеет регулировать физиологические функции с невероятной точностью, но и «понимает» гипнотическое внушение.

Вторая возможность заключается в том, что гипноз каким-то образом активирует иммунную систему, которая затем устраняет вирус. Впрочем, это не объясняет случай с загипнотизированным мужчиной, у которого бородавки исчезли только на одной стороне тела. Почему или как иммунная система выборочно устранила бородавки на одной стороне, но не на другой, – загадка, разгадать которую не так-то просто.

* * *

Более распространенный пример взаимодействия между разумом и телом включает связь между иммунной системой и перцептивной информацией из окружающего мира. Более тридцати лет назад студентам-медикам часто говорили, что астматический приступ может быть спровоцирован не только вдыханием пыльцы розы, но и одним видом цветка, даже пластикового, который вызывает условный аллергический ответ. Другими словами, в результате контакта с настоящей розой и пыльцой в мозге формируется стойкая «усвоенная» ассоциация между видом розы и бронхиальной обструкцией. Но как именно работает механизм обусловливания? Как информация из зрительных областей попадает в тучные клетки, выстилающие бронхи легких? Каковы реальные пути, задействованные в данном процессе? Несмотря на три десятилетия исследований, у нас по-прежнему нет четких ответов ни на один из этих вопросов.

В 1960-х годах я, тогда еще студент, спросил профессора физиологии из Оксфорда, как использовать условные ассоциации в клинической практике. «Если астматический приступ можно вызвать через обусловливание, просто показав больному пластмассовую розу, – предположил я, – тогда – чисто гипотетически – обусловливание может его и купировать. Допустим, вы страдаете астмой. Что случится, если каждый раз, когда я буду давать вам бронходилататор, например, норадреналин (или, возможно, антигистамин или стероид), я буду показывать вам пластиковый подсолнух? В теории вы постепенно начнете ассоциировать подсолнух с облегчением от астмы. Выходит, через некоторое время вместо ингалятора вы сможете носить в кармане подсолнух. Почувствовали приближение приступа – взглянули на подсолнух, и приступ как рукой сняло. Так?»

Профессор (позже он стал моим куратором) счел мою идею гениальной, но глупой, и мы оба от души посмеялись. В то время мои рассуждения казались надуманными и фантастическими. Разочарованный, я впредь держал свои мысли при себе, хотя в глубине души меня по-прежнему мучил вопрос: можно ли обусловить иммунный ответ, и если да, то насколько избирательным он будет. Например, мы знаем, что если ввести человеку денатурированные столбнячные бациллы, он быстро выработает иммунитет к столбняку, однако для поддержания иммунитета ему нужны поддерживающие уколы каждые несколько лет. Но что произойдет, если при каждом уколе вы будете звонить в колокольчик или мигать зеленым светом? Усвоит ли мозг эту связь? Сможете ли вы в конечном итоге отказаться от уколов и для возрождения иммунитета просто звонить в колокольчик (или зажигать зеленую лампочку)? Ответ на этот вопрос, несомненно, имел бы огромное значение для клинической медицины.

По сей день я проклинаю себя за то, что не провел такой эксперимент. Я запихнул эти идеи в самый дальний уголок сознания и бережно хранил их там, пока несколько лет назад, как это часто случается в науке, другой ученый не сделал случайное открытие. Доктор Ральф Адер из университета Макмастера изучал пищевую аверсию у мышей. Чтобы вызвать тошноту, он давал животным специальное лекарство, циклофосфамид, вместе с сахарином. Вопрос состоял в следующем: когда через некоторое время мыши получат один сахарин, их будет тошнить или нет? Как и ожидалось, у животных действительно развилась пищевая аверсия, в данном случае отвращение к сахарину. При этом, как ни странно, все мыши серьезно заболели. Известно, что циклофосфамид не только вызывает тошноту, но и подавляет иммунную систему. Но почему подавлять иммунную систему стал один сахарин? Адер правильно заключил, что все дело в сочетании безвредного сахарина с иммунодепрессантом. Спустя некоторое время иммунная система «усвоила» эту связь: отныне стоило мыши съесть заменитель сахара, как ее иммунитет уходил в штопор, и она становилась беззащитной перед самыми разными инфекциями. Здесь мы видим в высшей степени убедительный пример воздействия разума на тело – пример, который считается важной вехой в истории медицины и иммунологии[135].

Я упомянул данные случаи по трем причинам. Во-первых, не слушайте профессоров, даже если они из Оксфорда (или, как сказал бы мой коллега Семир Зеки, особенно если они из Оксфорда). Во-вторых, эти примеры иллюстрируют наше невежество и подчеркивают необходимость экспериментального изучения явлений, которые большинство ученых игнорируют без всяких видимых на то причин (взять хотя бы пациентов со странными клиническими симптомами). В-третьих, настало время признать, что разделение разума и тела может быть не более чем удобным педагогическим приемом, а вовсе не полезным конструктом для понимания человеческого здоровья, болезней и поведения. Вопреки мнению моих коллег, взгляды, проповедуемые такими врачами, как Дипак Чопра и Эндрю Уэйл, не просто эзотерическая психоболтовня нового века. Они содержат ценные знания о человеческом организме, многие из которых заслуживают самого тщательного научного исследования.

Последнее время люди стали более нетерпимыми к бессилию и «бессердечию» западной медицины, что повлекло за собой возрождение «альтернативных практик». К сожалению, несмотря на то что эффективность методов и лекарств, рекламируемых гуру нового века, кажется весьма правдоподобной, они редко подвергаются тщательным испытаниям[136]. Мы не знаем, какие из них работают, а какие нет, хотя даже закоренелый скептик согласится, что происходит нечто интересное. Если мы хотим двигаться вперед, а не беспомощно топтаться на месте, необходимо подробно изучить мозговые механизмы, лежащие в основе всех действенных методик. Общий принцип обусловливания иммунного ответа хорошо изучен, но можно ли сочетать разные сенсорные стимулы с разными типами иммунного ответа (например, звон колокольчика с иммунной реакцией на тиф, а свист – на холеру), или это явление носит более диффузный характер и предполагает только общее усиление всех иммунных функций? Влияет ли обусловливание на сам иммунитет или только на последующую воспалительную реакцию на провоцирующий агент? Активирует ли гипнотическое внушение те же нервные структуры, что и плацебо?[137] До тех пор пока у нас не будет четких ответов на эти вопросы, западная медицина и альтернативные практики так и останутся параллельными дисциплинами, не имеющими ни единой точки соприкосновения.

* * *

Учитывая все эти факты, мы должны спросить: почему представители западной медицины продолжают игнорировать убедительные примеры существования прямой связи между разумом и телом?

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте посмотрим, как развивается любое знание. Бо́льшая часть повседневного прогресса предполагает методичное добавление новых кирпичиков к великому зданию под названием Наука – довольно скучное занятие, которое покойный историк Томас Кун называл «нормальной наукой». Этот комплекс знаний, включающий множество общепринятых убеждений, именуется «парадигмой». Новые наблюдения и открытия, которые появляются каждый год, ассимилируются в существующую стандартную модель. Таким образом, большинство ученых не архитекторы, а каменщики, мечтающие добавить свой камешек в грандиозный собор, который их коллеги строят веками.

Но иногда новое наблюдение просто не вписывается в систему. Некая «аномалия», не совместимая с существующей структурой. В таком случае ученые могут сделать одно из трех. Во-первых, они могут проигнорировать аномалию, прибегнув к разновидности психологического «отрицания», которая удивительно распространена даже среди видных исследователей.

Во-вторых, ученые могут внести незначительные коррективы в парадигму и втиснуть аномалию в принятое мировоззрение, и это все равно будет формой нормальной науки. Или они могут предложить некие вспомогательные гипотезы, которые прорастают, подобно ветвям, из одного ствола. К сожалению, скоро эти ветви становятся настолько толстыми и многочисленными, что угрожают повалить все дерево.

Наконец, они могут разрушить все здание и заложить новое, которое очень мало напоминает оригинал. Именно такое явление Кун называл «сменой парадигмы» или научной революцией.

История науки изобилует примерами аномалий, которые первоначально были отнесены к категории пустяков или даже фальсификаций, но позже оказались фундаментальной важности. Дело в том, что подавляющее большинство ученых весьма консервативны по своему темпераменту; столкнувшись с новым фактом, который угрожает обрушить все здание, они попросту закрывают на него глаза. Это не так глупо, как кажется. Поскольку большинство аномалий оказываются ложными тревогами, перестраховаться и проигнорировать их – стратегия неплохая. Если бы мы пытались вписать каждое сообщение о похищении инопланетянами или способность гнуть ложки в общую систему, наука ни за что не превратилась бы в чрезвычайно стройный и внутренне согласованный комплекс убеждений, которым она является сегодня. Скептицизм – такая же важная часть научных изысканий, как и революционные открытия, попадающие в газетные заголовки.

Возьмем Периодическую таблицу химических элементов, например. Расположив элементы в соответствии с их атомными весами, Менделеев обнаружил, что некоторые должны находиться совсем в другом месте. К счастью, вместо того чтобы отказаться от всей модели, он предпочел проигнорировать аномальные веса, списав их на ошибку в измерениях. Позже выяснилось, что так оно и было. Есть большая доля истины в парадоксальном замечании сэра Артура Эддингтона: «Не верьте результатам экспериментов, пока они не подтвердятся теорией».

Впрочем, мы отнюдь не должны игнорировать все аномалии, ибо некоторые из них могут привести к смене парадигмы. Главный секрет состоит в том, чтобы верно определить, какая аномалия несущественна, а какая – потенциальная золотая жила. К сожалению, простой формулы, как отличить фальшивку от золота, не существует, но обычно работает следующее правило: если странный, нелогичный факт известен целую вечность, но, несмотря на неоднократные попытки, так и не был подтвержден эмпирически, значит, его смело можно проигнорировать. (Я отношу телепатию и встречи с Элвисом именно к такой категории.) С другой стороны, если некое наблюдение, вопреки всяческим стараниям его опровергнуть, устояло и рассматривается как странность исключительно потому, что не подлежит объяснению с точки зрения нынешней концептуальной схемы, то вы, вероятно, столкнулись с подлинной аномалией.

Один из самых известных примеров – это, конечно, континентальный дрейф. Примерно в начале двадцатого века, а точнее в 1912 году, немецкий метеоролог Альфред Вегенер обратил внимание, что восточное побережье Южной Америки и западное побережье Африки «подходят» друг другу, как куски гигантской мозаики. Кроме того, он заметил, что окаменелые останки небольшой пресноводной рептилии мезозавра обнаружены только в двух уголках нашей планеты – в Бразилии и в Западной Африке. «Как могла пресноводная ящерица переплыть Атлантику?» – подумал он. Можно ли предположить, что в далеком прошлом эти два континента были частью одной крупной суши, которая впоследствии раскололась на две части? Одержимый этой идеей, Вегенер принялся искать подтверждения своей гипотезе и нашел их в виде окаменелых костей динозавров, сохранившихся в идентичных каменных пластах, опять-таки на западном побережье Африки и восточном побережье Бразилии. Это было убедительное доказательство, однако, как ни странно, геологическое сообщество его отвергло: должно быть, решили академики, динозавры прошли по древнему и теперь погруженному под воду сухопутному мосту, соединяющему два континента. Еще совсем недавно, в 1974 году, в колледже Св. Иоанна в Кембридже (Англия), профессор геологии скорбно покачал головой, когда я упомянул имя Вегенера. «Чепуха!» – буркнул он с раздражением в голосе.

И все же теперь мы знаем, что Вегенер был прав. Его гипотеза не нашла отклика только потому, что люди в принципе не могли представить механизм, который бы заставлял дрейфовать целые континенты. Если мы что-то и считаем аксиомой, так это незыблемость terra firma. Но как только ученые открыли, что литосферные плиты плавают по горячей мантии и находятся в постоянном движении, идея Вегенера перестала казаться вопиющей и получила всеобщее признание.

Мораль сей истории заключается в том, что не стоит отвергать некую идею как нелепую просто потому, что вы не можете придумать механизм, который ее объясняет. Этот аргумент применим ко всему на свете: континентам, наследственности, бородавкам или ложной беременности. В конце концов, теория эволюции Дарвина была предложена и принята задолго до того, как мы более или менее разобрались в механизмах наследственности.

Вторым примером подлинной аномалии является расстройство множественной личности (или диссоциативное расстройство идентичности), которое, на мой взгляд, может оказаться столь же важным для медицины, как континентальный дрейф для геологии. Даже сегодня расстройство множественной личности по-прежнему игнорируется медицинским сообществом, хотя представляет собой ценный испытательный полигон для исследования связей между разумом и телом. При данном синдроме, увековеченном Робертом Льюисом Стивенсоном в образах доктора Джекила и мистера Хайда, человек может совмещать в себе две или более отдельные личности, каждая из которых совершенно не осознает или только смутно осознает наличие других. Опять же, в клинической литературе периодически появлялись сообщения о том, что одна личность может быть диабетической, а другая – нет, или что две разные личности могут обладать разными физиологическими показателями и гормональными профилями. Кое-кто даже утверждает, что у одной личности может иметься аллергия на некое вещество, а у другой – нет, и что одна может страдать миопией (близорукостью), тогда как другая – иметь нормальное зрение[138].

Диссоциативное расстройство идентичности бросает вызов здравому смыслу. Как две личности могут сосуществовать в одном теле? В главе 7 мы узнали, что разум всегда стремится создать единую, стройную систему убеждений из множества разрозненных фрагментов жизненного опыта. При возникновении незначительных расхождений вы просто корректируете свои убеждения или прибегаете к отрицанию и рационализациям, о которых говорил Зигмунд Фрейд. Но что если у вас два набора убеждений – каждый внутренне последовательный и рациональный, – и эти два набора находятся в непримиримом конфликте друг с другом? Вероятно, лучшее решение – разъединить убеждения, отгородить их друг от друга, создав две отдельные личности.

Конечно, элемент этого «синдрома» есть у всех нас. Мы говорим о фантазиях шлюхи/мадонны и употребляем такие выражения, как «я сегодня сам не свой», «в меня как будто кто-то вселился» или «когда вы рядом, он другой человек». Однако в редких случаях возможно, что этот раскол становится буквальным, так что в итоге у вас получаются два «разных человека». Предположим, что один набор убеждений гласит: «Я Сью, сексуальная женщина, которая живет в доме 123 на улице Вязов в Бостоне, ходит по вечерам в бары, спит с малознакомыми мужчинами, хлещет виски и ни разу не удосужилась сдать кровь на ВИЧ». Другой гласит: «Я Пегги, скучающая домохозяйка, которая живет в доме 123 на улице Вязов в Бостоне, вечером смотрит телевизор, не пьет ничего крепче травяного чая и, чуть что не так, несется к врачу». Эти две истории настолько не похожи, что они, очевидно, относятся к двум разным людям. Но у Пегги Сью есть проблема: она – оба этих человека одновременно. Она занимает одно тело, один мозг! Возможно, единственный способ избежать внутренней гражданской войны, – «расщепить» убеждения на два кластера, что и приводит к странному феномену множественных личностей.

По мнению многих психиатров, некоторые случаи диссоциативного расстройства идентичности являются следствием сексуального или физического насилия в детстве. Взрослея, ребенок находит жестокое обращение настолько эмоционально невыносимым, что постепенно вытесняет его в мир Сью, а не Пегги. Впрочем, самое примечательное в другом: чтобы сохранить иллюзию, он наделяет каждую личность разными голосами, интонациями, мотивами, манерами и даже различными иммунными системами – фактически двумя отдельными телами. Вероятно, только это и позволяет минимизировать опасность, что однажды отмежевавшиеся личности сольются и развяжут чудовищную внутреннюю борьбу.

Хотя я бы с удовольствием провел кое-какие эксперименты с такими людьми, как Пегги Сью, сделать это мне мешает одна немаловажная деталь – отсутствие четкого, однозначного случая диссоциативного расстройства идентичности. Время от времени я звоню своим друзьям-психиатрам; обычно они говорят, что такие пациенты есть, но большинство из них совмещают в себе несколько личностей, а не две. У одного, кажется, их было девятнадцать. Заявления такого рода всегда вызывали у меня подозрения. Учитывая ограниченное время и ресурсы, всякий ученый должен стремиться к равновесию между изучением смутных и неповторимых «эффектов» (таких как холодный синтез, поливода или кирлианова фотография) и открытостью новым идеям (во всяком случае, он должен помнить о том, чему нас учат континентальный дрейф и упавшие астероиды). Возможно, лучшей стратегией будет сосредоточиться только на тех гипотезах, которые доказать или опровергнуть относительно легко.

Если когда-нибудь мне доведется встретить пациента всего с двумя личностями, я намерен раз и навсегда избавиться от сомнений, отправив ему два счета. Если он оплатит оба, я буду знать, что он настоящий. Если он этого не сделает, я пойму, что он подделка. В любом случае я не проиграю.

Если же говорить серьезно, то было бы интересно провести систематические исследования иммунной функции, свойственной каждой из множественных личностей. Например, мы могли бы изучить выработку цитокинов лимфоцитами и моноцитами или выработку интерлейкина Т-клетками и так далее. Такие эксперименты могут показаться утомительными и заумными, однако лишь с их помощью мы можем достичь правильного сочетания Востока и Запада. Большинство учивших меня профессоров посмеивались над древними «душещипательными» индуистскими практиками, такими как аюрведа, тантра и медитация. И все же, по иронии судьбы, многие из наиболее мощных лекарств, которыми мы пользуемся сегодня, можно проследить к древним народным средствам вроде ивовой коры (аспирин), наперстянки и резерпина. Подсчитано, что более 30 процентов препаратов, применяемых в западной медицине, получены из растительных продуктов. (Если рассматривать плесень – антибиотики – как «траву», эта цифра будет еще выше. В древней китайской медицине плесень часто втирали в раны.)

Мораль заключается не в том, что мы должны слепо верить в «мудрость Востока», а в том, что древние практики содержат много ценных знаний и догадок. Однако без систематических экспериментов «в западном стиле» мы никогда не узнаем, какие из них действительно работают (гипноз и медитация), а какие нет (кристаллотерапия). Многие лаборатории по всему миру готовы приступить к таким экспериментам, а посему первую половину следующего столетия, на мой взгляд, запомнят именно как золотой век неврологии и медицины, построенной на взаимосвязи разума и тела. Уверен, это будет время великих надежд и великих открытий, время новых идей и молодых исследователей.

Глава 12

Видят ли марсиане красный цвет

Вся современная философия состоит в откапывании и опровержении того, что было сказано ранее.

В. С. Рамачандран

Почему мысль, будучи секрецией мозга, более прекрасна, чем сила тяготения, свойство материи?

Чарльз Дарвин

В первой половине следующего столетия ученые попытаются ответить на самый важный вопрос в истории науки – вопрос, который был пропитан мистицизмом и метафизикой на протяжении тысячелетий: какова природа «Я»? Я родился в Индии и был воспитан в индуистской традиции; с детства меня учили, что «Я» внутри меня, обособленное от остальной Вселенной и свысока наблюдающее за окружающим меня миром, – это иллюзия, завеса, называемая майей. Стремление к просветлению, говорили мне, состоит в том, чтобы приподнять эту завесу и осознать, что ты и космос «едины». По иронии судьбы, получив медицинское образование на Западе и посвятив более пятнадцати лет исследованиям неврологических нарушений и зрительных иллюзий, я понял, что в этом есть изрядная доля истины – понятие единого цельного «Я», «обитающего» в мозге, в самом деле может быть иллюзией. Все, что я узнал, изучая нормальных людей и больных с повреждениями мозга, заставляет меня сделать следующие выводы:

а) мы создаем свою собственную «реальность» из разрозненных фрагментов информации;

б) то, что мы видим, есть надежная – хотя и не всегда точная – репрезентация окружающего мира;

в) мы совершенно не осознаем подавляющее большинство процессов, протекающих в нашем мозге.

В действительности больше половины наших действий осуществляются множеством бессознательных зомби, которые сосуществуют в мирной гармонии внутри нашего тела! Надеюсь, что истории, которые я рассказал в предыдущих главах, убедили вас, что проблема «Я» отнюдь не метафизическая головоломка – напротив, это загадка, требующая самого тщательного научного исследования.

Как ни странно, многие люди находят тревожной саму мысль о том, что все богатство нашей ментальной жизни – все наши мысли, чувства, эмоции, даже наши интимные «Я», – порождаются активностью крошечных скоплений протоплазмы в мозге. Как такое возможно? Как могло нечто столь таинственное и нематериальное, как сознание, возникнуть из куска мяса, спрятанного внутри нашего черепа? Тысячелетиями восточные и западные философы ломали голову над проблемой разума и материи, субстанции и духа, иллюзии и реальности, однако их изыскания едва ли приумножили наши знания по этому вопросу. Как сказал британский психолог Стюарт Сазерленд, «сознание – это увлекательное, но неуловимое явление: невозможно определить, что это такое, что оно делает или почему оно развилось. О нем не написано ничего, что стоило бы почитать».

Я не буду притворяться, что разгадал эти тайны[139], но думаю, что изучать сознание следует не как философскую, логическую или концептуальную проблему, а как эмпирическую.

За исключением немногочисленных эксцентриков (так называемых панпсихистов), которые считают, будто все во Вселенной сознательно, в том числе такие вещи, как муравейники, термостаты и столешницы, большинство людей согласятся, что сознание возникает в мозге, а не в селезенке, печени, поджелудочной железе или любом другом органе. Чудесное начало. Однако позвольте мне еще больше сузить сферу исследования и предположить, что сознание возникает не из всего мозга, а из определенных специализированных нейронных цепей, которые выполняют разные виды вычислений. Чтобы проиллюстрировать природу этих цепей и их особых функций, я буду опираться на многочисленные примеры из психологии восприятия и неврологии, которые мы рассмотрели в предыдущих главах. Эти примеры показывают, что нейронные сети, воплощающие субъективное качество сознания, главным образом расположены в структурах височных долей (таких, как миндалевидное тело, перегородка, гипоталамус и островковая кора) и одной проекционной зоне в лобных долях – поясной извилине. Активность этих структур должна отвечать трем важным критериям, которые я называю (надеюсь, Исаак Ньютон, описавший три основных закона физики, не уличит меня в плагиате) «тремя законами квалиа» (квалиа – это просто «сырые ощущения», такие, как субъективные качества «боли», «красноты» или «ньокков с трюфелями»). Стремясь сформулировать эти три закона и определить воплощающие их специализированные структуры, я преследовал одну цель: стимулировать дальнейшее исследование биологического происхождения сознания.

Главная тайна космоса, в моем понимании, заключается в следующем: почему всегда есть два параллельных описания Вселенной – отчет от первого лица («Я вижу красный») и отчет от третьего лица («Он говорит, что видит красный, когда определенные нейроны в его мозге сталкиваются с длиной волны шестьсот нанометров»)? Как эти два отчета могут быть такими разными и все же дополнять друг друга? Почему недостаточно только отчета от третьего лица, ибо, согласно объективному мировоззрению физика или нейроученого, это единственное описание, которое реально существует? (Ученые, которые придерживаются данной точки зрения, называются бихевиористами.) В их схеме «объективной науки» потребности в отчете от первого лица даже не возникает – нет на свете такой вещи, как сознание, и точка. Но мы-то прекрасно знаем, что это не так. Мне вспоминается старый анекдот о бихевиористе, который после страстной любви смотрит на свою возлюбленную и говорит: «Очевидно, тебе было хорошо, дорогая, но было ли хорошо мне?» Примирение отчетов от первого и третьего лица является самой важной нерешенной проблемой в науке. Устраните этот барьер, говорят индийские мистики и мудрецы, и вы увидите, что разделение между «Я» и «не-Я» – иллюзия; на самом деле вы и космос суть едины.

Философы называют эту головоломку загадкой квалиа, или субъективных ощущений. Как поток ионов и электрических токов в крошечных капельках желе – нейронах в моем мозге – генерирует весь субъективный мир ощущений, таких как краснота, тепло, холод или боль? Какое волшебство превращает материю в невидимую ткань моих чувств? Сия проблема настолько загадочна, что не все согласны, что это вообще проблема. Я проиллюстрирую эту так называемую загадку квалиа двумя простыми мысленными экспериментами, которые обожают придумывать философы. Такие воображаемые опыты практически невозможно осуществить в реальной жизни. Мой коллега доктор Фрэнсис Крик глубоко подозрительно относится к мысленным экспериментам, и в одном отношении я с ним согласен – мысленные эксперименты бывают крайне обманчивы, ибо часто содержат спорные допущения. С другой стороны, они позволяют прояснить основную логику, а это уже кое-что. Как бы там ни было, я рискну прибегнуть к ним здесь, дабы весьма красочным и нетривиальным образом познакомить вас с проблемой квалиа.

Во-первых, представьте, что вы суперученый из будущего, который все-все знает о работе человеческого мозга. К сожалению, вы не видите цвета. У вас нет колбочек (структур в сетчатке, которые позволяют глазам различать цвет), зато у вас есть палочки (обеспечивающие черно-белое зрение) и механизмы для обработки цветов в мозге. Одним словом, если бы ваши глаза могли различать цвета, то мог бы и мозг.

Теперь предположим, что вы, суперученый, изучаете мой мозг. Я, как всякий нормальный человек, воспринимаю цвет – я вижу, что небо голубое, трава зеленая, а банан желтый, – и вы хотите знать, что я подразумеваю под этими цветовыми определениями. Когда я смотрю на предметы и описываю их как бирюзовые, фисташковые или пунцовые, вы не понимаете, о чем я говорю. Для вас все они выглядят как разные оттенки серого.

Но вас очень интересует это явление, поэтому вы направляете спектрометр на поверхность зрелого красного яблока. Спектрометр показывает, что от плода исходит свет с длиной волны шестьсот нанометров. Однако вы по-прежнему понятия не имеете, какого он цвета, ибо не можете увидеть его глазами. Сгорая от любопытства, вы изучаете светочувствительные пигменты моего глаза и цветовые пути в моем мозге, пока не получаете полный набор принципов, лежащих в основе обработки длин волн. Ваша теория позволяет отследить всю последовательность восприятия цвета, начиная с рецепторов в моем глазу и заканчивая активностью нейронов, которая генерирует слово «красный». Короче говоря, вы отлично понимаете законы цветового зрения (точнее, законы обработки длин волн) и можете заранее сказать, какое слово я выберу, чтобы охарактеризовать цвет яблока, апельсина или лимона. Будучи суперученым, вы не видите причин сомневаться в полноте своего описания.

Довольный, вы показываете мне подробную схему и говорите:

– Рамачандран, вот что происходит в твоем мозге!

– Конечно, это происходит, – соглашаюсь я. – Но еще я вижу красный. Где красный на этом рисунке?

– А что это? – спрашиваете вы.

– Это часть фактического, непередаваемого переживания цвета, которое я никогда не смогу вам описать, ибо вы не воспринимаете цвет от природы.

Данный пример подводит нас к определению «квалиа»: квалиа – это особенности состояния моего мозга, которые делают научное описание неполным – с моей точки зрения.

В качестве второго примера представьте себе разумных электрических рыб – таких же умных и развитых, как вы или я. Однако у них есть кое-что, чего нет у нас: они могут ощущать электрические поля с помощью специальных органов в коже. Подобно суперученому из предыдущего примера, вы можете изучить нейрофизиологию этой рыбы и выяснить, как органы по бокам ее тела преобразуют электрический ток, как эта информация передается в мозг, какая часть мозга ее анализирует и как рыба использует эти данные, чтобы спасаться от хищников, находить добычу и так далее. К сожалению, если бы рыба могла говорить, она бы сказала: «Неплохо, но вы никогда не узнаете, каково на самом деле ощущать электричество».

Эти примеры показывают, почему квалиа считаются по сути индивидуальными и почему проблема квалиа не обязательно носит научный характер. Вспомните, что ваше научное описание полное. Все дело в том, что ваш отчет неполон эпистемологически, ибо реальное переживание электрических полей или красноты вам недоступно. Для вас он навсегда останется отчетом от «третьего лица».

На протяжении веков философы полагали, что данный разрыв между мозгом и разумом представляет собой серьезную эпистемологическую проблему – препятствие, которое невозможно преодолеть. Так ли оно на самом деле? Препятствие еще не преодолено, но значит ли это, что его нельзя преодолеть никогда? На мой взгляд, в действительности нет никакого препятствия, нет великого вертикального разрыва между разумом и материей, субстанцией и духом. Я считаю, что этот барьер только видимый и что возникает он из-за языка. По большому счету, нечто подобное происходит при любом переводе с одного языка на другой[140].

Как данная идея применима к мозгу и изучению сознания? Я полагаю, что здесь мы имеем дело с двумя разными языками. Один из них – это язык нервных импульсов: пространственные и временны́е паттерны активности, которые позволяют нам видеть красный цвет, например. Второй язык позволяет нам сообщать об увиденном другим; это наш естественный устный язык, такой как английский, немецкий или японский – разреженные, сжатые волны воздуха, путешествующие между вами и слушателем. Оба – языки в строгом научном смысле этого слова: богатые информацией сообщения, предназначенные для передачи смысла. В первом случае смысл передается через синапсы между различными частями мозга, а во втором – по воздуху между двумя разными людьми.

Проблема в том, что я могу рассказать вам, слепому к цветам суперученому, о моих квалиа (моем опыте ви́дения красного) только устным языком. Однако при переводе потеряется самое главное – непередаваемый «опыт», который привычен мне, но неизвестен вам. Как бы я ни старался, фактическая «краснота» красного навсегда останется за гранью вашего разумения.

Но что, если я мог бы пропустить устный язык как среду общения и непосредственно соединить – например, нейронным кабелем – области обработки цвета в моем мозге и области обработки цвета в вашем мозге? (Как вы помните, у вашего мозга есть механизм для обработки цвета, но ваши глаза не могут различать длины волн, потому что в них нет цветовых рецепторов.) По кабелю цветовая информация попадает прямо из моего мозга в ваши нейроны, минуя стадию промежуточного перевода. Это надуманный сценарий, но в нем нет ничего логически невозможного.

Раньше, когда я говорил «красный», это не имело для вас никакого смысла, ибо само по себе употребление слова «красный» уже подразумевает перевод. Но если вы пропустите перевод и используете кабель, чтобы мои нервные импульсы поступали напрямую в вашу область цвета, тогда, возможно, вы воскликнете: «Боже мой, наконец-то я понимаю, что́ вы имеете в виду. Какие чудесные новые переживания!»[141]

Этот сценарий – наглядное опровержение идеи о непреодолимом логическом барьере в понимании квалиа. В принципе вы можете испытать квалиа другого существа, даже электрической рыбы. Если вы сможете узнать, что делает электроцептивная часть мозга рыбы, и каким-то образом перенесете это знание на соответствующие части вашего мозга со всеми сопутствующими связями, то да – вы испытаете электрические квалиа рыбы. Не будем вступать в философские дебаты о том, нужно ли для этого быть рыбой – они не имеют отношения к моим аргументам. В данном случае речь идет только об электрических квалиа – не о всей рыбе в целом.

Ключевая идея здесь заключается в том, что проблема квалиа мало чем отличается от трудностей, вытекающих из любого перевода, а потому нет необходимости приплетать сюда великое разделение между миром квалиа и миром материи. Существует только один мир с множеством переводческих барьеров. Если вы их преодолеете, проблемы исчезнут.

Все вышеизложенное может показаться заумными теоретическими рассуждениями, но позвольте мне привести более реалистичный пример – эксперимент, который мы на самом деле планируем осуществить. В семнадцатом веке английский астроном Уильям Молинью задался следующим вопросом: что произойдет, спросил он, если ребенка растить в полной темноте до двадцати одного года, а затем показать ему куб? Он поймет, что это куб? И вообще, что произойдет, если такой ребенок внезапно увидит обычный дневной свет? Он скажет: «Ага! Теперь я вижу, что́ люди подразумевают под светом!» Или придет в замешательство и останется слепым? (Чисто теоретически философ полагает, что зрительные пути ребенка не дегенерировали из-за депривации и что у него имеется интеллектуальная концепция зрения, аналогичная концепции цвета у нашего суперученого.)

На этот мысленный эксперимент можно ответить эмпирически. Некоторые несчастные рождаются с таким серьезным повреждением глаз, что никогда не видели мир: для них «зрение» не менее загадочно, чем электроцепция рыбы для вас. К счастью, сегодня мы можем непосредственно стимулировать небольшие участки их мозга с помощью так называемого транскраниального магнитного стимулятора – мощного генератора пульсирующего магнитного поля, который с определенной степенью точности позволяет активировать нервную ткань. Что, если стимулировать зрительную кору такого человека магнитными импульсами, тем самым минуя нефункциональную оптику глаза? Я могу представить два возможных результата. Испытуемый либо скажет: «Эй, я чувствую, как что-то щекочет мой затылок», либо воскликнет: «О боже, это потрясающе! Теперь я понимаю, о чем все вы говорите! Так вот что такое свет, цвет, вот что значит видеть!»

Этот эксперимент логически эквивалентен эксперименту с нейронным кабелем, который мы провели на суперученом – мы минуем разговорный язык и непосредственно воздействуем на мозг слепого. Но, спросите вы, если он испытывает совершенно новые ощущения (что вы и я называем зрением), как мы можем быть уверены, что это истинное зрение? Доказательства кроются в самой топографии его мозга. Я могу стимулировать различные части зрительной коры и попросить его указать на те области внешнего мира, где он испытывает странные новые ощущения. Например, если я ударю вас по голове молотком, вы увидите звезды «там», во внешнем мире, но точно не внутри своего черепа. Таким образом мы сможем убедиться, что наш испытуемый действительно переживает нечто очень близкое к «ви́дению», хотя его «зрение» может оказаться не таким изощренным, как зрение нормального человека[142].

* * *

Почему квалиа – субъективные ощущения – возникли в ходе эволюции? Существует ли особый стиль обработки информации, который продуцирует квалиа, или с ними ассоциированы определенные типы нейронов? (Испанский невролог Рамон-и-Кахаль называл такие нейроны «психическими».) Как известно, только крошечная часть клетки, а именно молекула дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК), непосредственно участвует в наследственности, тогда как другие вещества, например белки, не играют в ней никакой роли. Если так, возможно ли, что только некоторые нейронные цепи задействованы в квалиа, а другие нет? Согласно гениальной идее Фрэнсиса Крика и Кристофа Коха, квалиа возникают из нейронов в нижних слоях первичных сенсорных областей: именно они проецируются на лобные доли, которые осуществляют многие так называемые высшие функции. Их теория вызвала большой ажиотаж в научном сообществе и послужила своеобразным катализатором для изысканий всех тех, кто ищет биологические объяснения квалиа. Другие ученые предположили, что, когда вы обращаете на что-то внимание, фактические паттерны нервных импульсов (пики) из разных областей мозга «синхронизируются»[143]. Иными словами, именно синхронизация ведет к сознательному восприятию. Прямых доказательств этому пока не найдено, но тот факт, что ученые вообще пытаются исследовать данный вопрос экспериментально, весьма обнадеживает.

Оба подхода привлекательны главным образом потому, что редукционизм до сих пор остается наиболее успешной стратегией в науке. Как определяет его английский биолог Питер Медавар, «редукционизм – это точка зрения, согласно которой целое может быть представлено как функция (в математическом смысле) его составных частей, их пространственно-временных характеристик и точного способа взаимодействия». К сожалению, как я уже говорил в начале этой книги, не всегда можно заранее определить, каков надлежащий уровень редукционизма для данной конкретной научной проблемы. В попытках постичь сознание и квалиа едва ли стоит изучать ионные каналы, проводящие нервные импульсы, рефлекс ствола мозга, который опосредует чихание, или рефлекторную дугу спинного мозга, которая контролирует функции мочевого пузыря, хотя все это – весьма и весьма интересные вопросы (по крайней мере, для некоторых исследователей). К сожалению, они не более полезны для понимания квалиа и других высших функций мозга, чем изучение силиконовых вставок в микроскопе для понимания логики компьютерной программы. И все же именно эту стратегию используют большинство нейроученых, стремясь понять высшие функции мозга. Они либо заявляют, что проблемы не существует, либо утверждают, что она будет решена в один прекрасный день, по мере изучения активности отдельных нейронов[144].

Философы предлагают другое решение этой дилеммы: в основном они склоняются к тому, что сознание и квалиа суть «эпифеномены». Согласно такой точке зрения, сознание подобно свисту проносящегося мимо поезда или тени бегущей лошади: оно не играет никакой каузальной роли в реальной работе, выполняемой мозгом. В конце концов, вы можете вообразить «зомби», бессознательно делающего все так, как это делает сознательное существо. Удар молоточком по сухожилию рядом с коленным суставом запускает каскад нервных и химических событий, вызывающий коленный рефлекс (рецепторы растяжения в колене соединяются с нервами в спинном мозге, которые, в свою очередь, посылают сообщения в мышцы). Сознание не участвует в этом действе; у параплегиков наблюдается отличный коленный рефлекс, хотя они не могут ощутить сам удар. Теперь представьте гораздо более сложный каскад событий, начинающийся с попадания на вашу сетчатку длинноволнового света и заканчивающийся словом «красный». Поскольку вы с легкостью можете представить, что все это происходит без участия осознания, не значит ли это, что сознание здесь ни при чем? В конце концов, Бог (или естественный отбор) вполне мог сотворить бессознательное существо, которое делает и говорит все то, что делаете и говорите вы, хотя «оно» и несознательно.

Данный аргумент звучит вполне разумно, однако на самом деле он основан на ложном тождестве логической и реальной возможности. Рассмотрим тот же аргумент, но в сфере физики. Мы все можем вообразить нечто, движущееся быстрее скорости света. Но, как говорит нам Эйнштейн, этот «разумный» взгляд ошибочен. Способность представить, что нечто логически возможно, отнюдь не гарантирует того, что это возможно в реальном мире даже в принципе. Хотя вы можете вообразить, что бессознательный зомби делает все то, что можете делать вы, наверняка имеется некая естественная причина, которая исключает существование такого организма! Обратите внимание, что данный аргумент не доказывает каузальную роль сознания; зато он доказывает, что вы не можете прибегать к утверждениям типа «в конце концов, я могу себе представить…», чтобы делать выводы о том или ином естественном явлении.

Я хотел бы предложить несколько иной подход к пониманию квалиа. Но прежде я предлагаю вам сыграть в одну игру. Вспомните, что мы говорили в главе 5 относительно так называемого слепого пятна – места, где зрительный нерв выходит из задней части глазного яблока. Закройте правый глаз, зафиксируйте взгляд на черном пятнышке на рисунке 5.2 и медленно приближайте страницу к себе. В какой-то момент вы заметите, что заштрихованный диск исчез. Он попал в ваше естественное слепое пятно. Теперь снова закройте правый глаз, поднимите указательный палец правой руки и нацельте слепое пятно левого глаза на середину вытянутого пальца. Середина пальца должна исчезнуть, как и заштрихованный диск, но это не так; палец остается целым и невредимым. Другими словами, квалиа таковы, что вы не просто заключаете интеллектуально, что палец непрерывный – «в конце концов, здесь мое слепое пятно», – вы буквально видите его «недостающую часть». Психологи называют такие явления «заполнением». Этот удобный, хотя и не совсем корректный термин означает, что вы видите нечто там, где нет ничего.

Еще отчетливее данный феномен можно наблюдать, если взглянуть на рисунок 12.1. Закройте правый глаз, посмотрите на маленькую белую точку справа левым глазом и постепенно придвигайте книгу к себе, пока один из «пончиков» не попадет на ваше слепое пятно. Поскольку внутренний диаметр пончика – маленький черный диск – немного меньше вашего слепого пятна, он должен исчезнуть, а белое кольцо – охватить слепое пятно. Скажем, пончик (кольцо) желтый. Если ваше зрение нормальное, вы увидите однородный желтый диск – другими словами, ваш мозг «заполнит» слепое пятно желтыми квалиа (или белыми на рис. 12.1). Некоторые ученые утверждают, что все мы просто игнорируем слепое пятно и не замечаем, что происходит, а это означает, что на самом деле никакого заполнения не существует. Но это не так. Если вы покажете кому-нибудь несколько колец, одно из которых совпадает со слепым пятном, то это кольцо будет выглядеть как однородный диск и «бросаться в глаза». Как может игнорируемое бросаться в глаза? Вывод: а) у слепого пятна есть квалиа и б) квалиа могут обеспечивать реальную «сенсорную поддержку». Иначе говоря, вы не просто делаете логический вывод, что центр пончика желтый; вы видите его желтым[145].

Рис. 12.1

Поле желтых пончиков (показаны здесь белым). Закройте правый глаз и посмотрите на маленькую белую точку в середине левым глазом. Когда страница окажется на расстоянии 16–22 сантиметров от вашего лица, один из пончиков попадет на слепое пятно левого глаза. Поскольку черная дырка в центре пончика немного меньше слепого пятна, она исчезнет, а слепое пятно «заполнится» желтыми (белыми) квалиа из кольца, в результате чего вы увидите сплошной желтый (белый) диск, а не кольцо. Обратите внимание, что диск заметно «выделяется» на фоне колец. Если иллюзия не работает, попробуйте использовать увеличенную ксерокопию и перемещать белую точку горизонтально.

Рассмотрим другой пример. Предположим, я скрестил указательные пальцы (чтобы получился знак плюса). Конечно, палец сзади я вижу как непрерывный. Я знаю, что он непрерывный. Я почти вижу, что он непрерывный. Но если вы спросите меня, буквально ли я вижу отсутствующий кусок, я скажу, что нет, – не исключено, что кто-то разрезал один мой палец на две половинки и приставил по бокам другого. Короче говоря, я не могу быть уверен, что действительно вижу недостающую часть.

Сравните оба случая. И в том, и в другом мозг восполняет недостающую информацию. В чем же отличие? Какая разница вам, сознательному человеку, что у желтого пончика есть квалиа посередине, а у скрытой части пальца нет? Разница в том, что вы не можете изменить свое мнение о желтом цвете посередине пончика. Вы не можете сказать: «Может, он желтый, а может, розовый или синий». Нет, пончик кричит вам: «Я желтый!» Иначе говоря, заполненный желтый цвет не подлежит изменению с вашей стороны.

В случае с пальцем, однако, вы можете подумать: «Скорее всего, второй палец целый, хотя какой-то злобный ученый мог приклеить две его половинки по обе стороны от первого». Этот сценарий очень маловероятен, но отнюдь не немыслим.

То есть в этом случае я могу выбирать (например, предположить, что за передним пальцем скрывается что-то еще). С заполненным желтым цветом слепого пятна такой номер не пройдет. Выходит, ключевое различие между восприятием, содержащим квалиа, и восприятием, не содержащим квалиа, заключается в том, что первое непреложно и, следовательно, «антивандально», тогда как второе достаточно гибко; вы можете выбрать любой из «воображаемых» входов, который подсказывает вам ваша фантазия. Как только представление с квалиа создано, оно остается с вами навсегда. (Хороший пример – далматин на рис. 12.2. Изначально вы видите только черные пятна, но затем что-то щелкает, и вы видите собаку. Грубо говоря, теперь у вас есть квалиа собаки. В следующий раз, когда вы посмотрите на эту картинку, вы не сможете не увидеть собаку. Кстати, недавно мы доказали, что нейроны в мозге перманентно меняют свои связи после того, как вы увидели собаку[146].)

Все эти примеры иллюстрируют важную особенность квалиа – они неизменны. Однако этого свойства недостаточно, чтобы объяснить наличие квалиа. Почему? Что ж, представьте, что вы в коме и я свечу фонариком в ваш глаз. Если кома не слишком глубокая, ваш зрачок сожмется, хотя ни о каком субъективном восприятии квалиа, вызванных светом, не может быть и речи. Рефлекторная дуга неизменна, но никакие квалиа с ней не связаны. Вы ничего не можете с ней поделать, равно как и с заполненным желтым цветом в примере с пончиками. Так почему же квалиа есть только у последнего? Ключевое различие состоит в том, что в случае сужения зрачка доступен только один выход – один конечный результат – и, следовательно, нет никаких квалиа. В случае с желтым диском созданная репрезентация необратима, однако здесь у вас есть роскошь выбора; с этой репрезентацией вы можете делать что угодно. Возьмем, например, желтые квалиа: вы можете сказать «желтый», подумать о желтых бананах, желтых зубах, желтой коже и так далее. Когда вы наконец увидите далматина, ваш разум может вызвать любую из бесконечного множества ассоциаций, связанных с собаками, – слово «собака», лай собаки, собачий корм или даже пожарные машины. По-видимому, варианты безграничны. Это вторая важная особенность квалиа: такие ощущения позволяют роскошь выбора. Итак, теперь мы определили две функциональные особенности квалиа: непреложность на входе и гибкость на выходе.

Существует третья важная черта квалиа. Чтобы принимать решения на основе содержащей квалиа репрезентации, последняя должна существовать достаточно долго. Здоровый мозг удерживает репрезентацию в промежуточном буфере или в так называемой непосредственной памяти. (Например, вы помните номер телефона, который вам продиктовали, ровно столько, сколько нужно, чтобы набрать его пальцами.) Впрочем, и этого условия недостаточно для генерирования квалиа. Помимо выбора, у биологической системы могут быть другие причины для хранения информации в буфере. Например, венерина мухоловка захлопывается только при двукратной стимуляции специальных триггерных волосков внутри ловчего аппарата. По всей видимости, она сохраняет память о первом стимуле и сравнивает его со вторым, после чего «приходит к выводу», что внутри что-то шевелится. (Дарвин предположил, что данный механизм помогает растению избежать случайного закрытия ловушки при попадании внутрь частичек пыли, а не жучков). Обычно в таких случаях возможен только один выход: венерина мухоловка неизменно захлопывается. Ничего больше она сделать не может. Вторая важная особенность квалиа – выбор – отсутствует. Следовательно, мы можем смело заключить, что у растения нет квалиа, связанных с обнаружением жуков (хотя панпсихисты едва ли с нами согласятся).

Рис. 12.2

Хаотичное нагромождение пятен. Посмотрите на эту картинку несколько секунд (или минут), и в конце концов вы увидите, как далматин нюхает землю (подсказка: морда собаки находится слева, ближе к центру; вы видите ее ошейник и левое ухо). Как только вы увидели собаку, от нее невозможно избавиться.

Используя аналогичные картинки, мы показали, что как только вы «увидели» собаку, нейроны в ваших височных долях перманентно изменяются.[147]

В главе 4 мы рассмотрели удивительный пример связи квалиа и памяти в истории Дайен – молодой женщины, которая пережила отравление угарным газом и развила необычный вид «слепозрения». Напомним, что она была неспособна отличить вертикальную щель от горизонтальной, тем не менее ловко просовывала конверт и в ту, и в другую. Однако, если кто-то просил Дайен сначала взглянуть на щель, а затем выключал свет, «отправить» письмо не удавалось: пациентка мгновенно забывала ориентацию прорези и не могла повернуть конверт правильно. Это говорит о том, что часть зрительной системы Дайен, которая контролировала движения рук – то, что мы назвали зомби или путем «как», – лишена не только квалиа, но и кратковременной памяти. Другая часть зрительной системы – путь «что» – которая позволяет распознавать щель и определять ее ориентацию, не только сознательна, но и наделена памятью. (Впрочем, зрительная система не может использовать путь «что», ибо он поврежден; все, что доступно, – бессознательный зомби, а у «него» нет памяти.) Я не думаю, что связь между кратковременной памятью и сознательным восприятием простое совпадение.

Почему же одна часть зрительной системы имеет память, а другая – нет? Возможно, секрет в том, что первая – система «что» – задействована в выборе вариантов, основанных на перцептивных репрезентациях, а выбор требует времени. Система «как», с другой стороны, занята обработкой информации в режиме реального времени; это замкнутый контур, подобный термостату в вашем доме. Она не нуждается в памяти, ибо не участвует в принятии реальных решений. Таким образом, сама по себе отправка письма не требует памяти, тогда как выбор того, какое письмо отправить и куда, без памяти невозможен.

Эту идею можно экспериментально проверить на Дайен и других пациентах с аналогичными нарушениями. Если смоделировать ситуацию, в которой они будут вынуждены сделать выбор, система зомби (все еще интактная) выйдет из строя. Например, если вы попросите Дайен отправить письмо и покажете ей две щели (одну вертикальную, одну горизонтальную), она потерпит фиаско: зомби просто не сможет выбрать, куда просунуть конверт. В самом деле, идея бессознательного зомби, делающего выбор, кажется оксюморонной, ибо разве само существование свободной воли не подразумевает сознание?

Подведем итоги: чтобы квалиа существовали, вам нужны, с одной стороны, потенциально бесконечные импликации (бананы, желтуха, зубы), а с другой – стабильная, конечная и неизменная репрезентация в краткосрочной памяти, которая будет служить своеобразной отправной точкой (желтый). Но если отправную точку можно изменить, репрезентация лишится ярких квалиа. Хороший пример – способность «видеть» кошку под диваном или воображать, будто на стуле сидит обезьяна. И кошка, и обезьяна не имеют сильных квалиа, и к лучшему, ибо в противном случае вы бы путали их с реальными объектами и едва ли смогли бы выжить, учитывая, как структурирована ваша когнитивная система. Я повторю то, что сказал Шекспир: нельзя «утолить жгучий голод, воображая пиршественный стол». Очень повезло, иначе бы вы не ели; вы бы просто генерировали квалиа, связанные с насыщением, в голове. В том же духе любое существо, которое просто воображает оргазмы, вряд ли передаст свои гены следующему поколению.

Почему эти слабые, внутренне сгенерированные образы (кошка под кроватью, обезьяна на стуле) или убеждения, если уж на то пошло, не имеют выраженных квалиа? Представьте, каким запутанным был бы мир, если бы они их имели. Реальные факты обладают яркими, субъективными квалиа, ибо они управляют вашими решениями, а колебания – непозволительная роскошь. Убеждения и внутренние образы, напротив, не должны содержать квалиа, поскольку вы по определению можете их изменить и отозвать. Увидев торчащий из-под стола кошачий хвост, вы полагаете – и можете вообразить, – что там сидит кошка. С другой стороны, под столом вполне может оказаться свинья с трансплантированным кошачьим хвостом. Не стоит сбрасывать со счетов эту гипотезу, какой бы дикой она ни была, ибо время от времени именно такие, абсолютно невероятные предположения и оказываются истинными.

Каково же функциональное или вычислительное преимущество непреложности квалиа? Один из ответов – стабильность. Если вы постоянно будете менять свое мнение о квалиа, количество потенциальных результатов (или «выходов») приблизится к бесконечности, а значит, все ограничения, которые раньше сдерживали ваше поведение, исчезнут. В какой-то момент вам нужно сказать «вот оно!» и установить на нем флажок; именно такой флажок мы и называем квалиа. Система восприятия рассуждает примерно так: учитывая имеющуюся информацию, 90 процентов, что это желтый (или собака, или боль, или что-то еще), поэтому, чисто теоретически, я буду считать, что это и есть желтый и действовать соответственно. Если я буду продолжать сомневаться («а может, оно не желтое?»), я не смогу сделать следующий шаг – выбрать оптимальную программу действий или направление мыслей. Другими словами, если я буду относиться к результатам восприятия как к мнениям, я ничего не увижу (и погрязну в нерешительности). Выходит, квалиа неизменны, дабы исключить колебания и придать твердость нашим решениям[148]. А это, в свою очередь, зависит от того, какие конкретно нейроны активны и на какие структуры они проецируют свои сигналы.

* * *

Когда я вижу кошачий хвост, который торчит из-под стола, я «догадываюсь» или «знаю», что под столом находится кошка, предположительно прикрепленная к хвосту. Однако буквально я вижу только хвост, а не целую кошку. Возникает вопрос: видеть и знать – качественное различие между перцепцией и концепцией – совершенно разные действия, опосредованные разными типами нейронных цепей, или между ними существует некая серая область? Вернемся к слепому пятну в моем глазу – зоне, в которой я ничего не вижу. Как мы убедились в главе 5, обсуждая синдром Шарля Бонне, есть еще один вид слепого пятна – огромная область за моей головой, – где я тоже ничего не вижу (хотя ученые обычно не используют термин «слепое пятно» для этой зоны). Разумеется, обычно вы не ощущаете этот гигантский провал, а потому у вас может возникнуть соблазн заключить, что в каком-то смысле вы заполняете пробел сзади точно так же, как и слепое пятно впереди. Но вы этого не делаете. Вы не можете. Никакой зрительной репрезентации, соответствующей области за вашей головой, в мозге нет. Вы заполняете ее только в тривиальном смысле: если вы стоите в ванной с обоями перед вами, логично предположить, что обои поклеены и на противоположной стене. Впрочем, даже если вы полагаете, что за вашей спиной есть обои, вы не видите их. Другими словами, такой тип «заполнения» является чисто метафорическим и не отвечает нашему критерию непреложности. В случае «настоящего» слепого пятна, как мы видели ранее, вы не можете изменить свое мнение о заполненном участке. В отношении области за вашей головой, напротив, вы можете сказать: «По всей вероятности, там обои, но кто знает, может, там слон».

Получается, заполнение слепого пятна принципиально отличается от неспособности заметить пробел за головой. Но вопрос остается: различие между тем, что происходит сзади, и слепым пятном спереди качественное или количественное? Грань между «заполнением» (например, в слепом пятне) и простой догадкой (касательно вещей, которые могут оказаться за вашей головой) абсолютно произвольная или нет? Чтобы ответить на этот вопрос, проведем еще один мысленный эксперимент. Представьте, что в ходе дальнейшей эволюции наши глаза мигрируют к вискам, сохраняя бинокулярное зрение. Допустим, что в результате такой миграции размеры двух слепых пятен (сзади и спереди) оказались идентичны. В этом случае завершение объектов, попадающих на слепое пятно за вашей головой, будет истинным или концептуальным? Иными словами, на что оно больше похоже: на заполнение естественного слепого пятна в глазу или на догадки касательно обоев за спиной? Лично я думаю, что существует некая определенная точка, в которой образы становятся неизменны, а мозг начинает создавать (или даже воссоздавать) устойчивые перцептивные репрезентации, которые отправляются обратно в низшие зрительные центры. В этой точке слепая область сзади функционально эквивалентна нормальному слепому пятну спереди. Затем мозг внезапно переключается на другой способ представления информации и вместо нейронов в мыслящих областях, которые позволяют генерировать обоснованные, но поддающиеся изменению догадки, начинает использовать нейроны в сенсорных областях, сигналы которых сомнению не подлежат.

Таким образом, даже если завершение естественного слепого пятна и завершение области за вашей головой можно логически рассматривать как две крайности одного континуума, эволюция сочла нужным их разделить. В случае естественного слепого пятна в глазу вероятность того, что там скрывается нечто значительное, достаточно мала; фактически мы можем сказать, что она равна нулю. Однако в случае слепой области за головой шансы на то, что там находится нечто важное (например, грабитель с пистолетом) достаточно высоки, а значит, безоговорочно заполнять эту область обоями или любым другим узором, который находится у вас перед глазами, не только не разумно, но и крайне опасно.

* * *

До сих пор мы говорили о трех законах квалиа – трех логических критериях, позволяющих определить степень сознательности системы, – и рассмотрели их на примерах слепого пятна и неврологических нарушений. Но насколько этот принцип универсален? Можно ли его применить к другим ситуациям, в которых участие сознания не столь очевидно?

Обратимся к биологии. Известно, что пчелам свойственны очень сложные формы коммуникации, включая так называемый виляющий танец. Пчела-разведчик, нашедшая источник пыльцы, отправляется обратно в улей и исполняет сложный танец, чтобы сообщить о находке остальным пчелам. Возникает вопрос: пчела сознательна, когда это делает, или нет?[149] Поскольку поведение пчелы необратимо, а сама пчела, очевидно, действует на основании некой репрезентации о местонахождении пыльцы, хранящейся в кратковременной памяти, по крайней мере два из трех критериев сознания выполнены. В итоге вы можете прийти к выводу, что во время этого сложного ритуала общения пчела сознательна. Однако поскольку третий критерий – гибкий выход – отсутствует, я бы сказал, что это зомби. Другими словами, хотя информация крайне подробна, неизменна и удерживается в кратковременной памяти, пчела может сделать с этой информацией только одну вещь; иначе говоря, возможен только один выход – виляющий танец. Данный аргумент крайне важен: он подразумевает, что сама по себе сложность или точность обработки информации не гарантирует участие сознания.

Одно из преимуществ моей схемы перед другими теориями сознания состоит в том, что она позволяет нам однозначно ответить на такие вопросы, как: является ли пчела сознательной, когда исполняет виляющий танец? А лунатик? А спинной мозг параплегика? Имеются ли у него свои собственные сексуальные квалиа, когда у него эрекция? Сознателен ли муравей, когда обнаруживает феромоны? В каждом из этих случаев вместо неопределенных рассуждений о различной степени сознательности (таков стандартный ответ), достаточно применить три указанных критерия. Например, может ли лунатик (во время хождения во сне) пройти «тест Pepsi» (то есть выбрать между Pepsi Cola и Coca Cola)? Есть ли у него кратковременная память? Если вы покажете ему бутылку Pepsi, положите ее в коробку, выключите свет на тридцать секунд, а затем включите его снова, потянется ли он к Pepsi или потерпит фиаско, как зомби Дайен? Имеет ли кратковременную память частично коматозный пациент с акинетическим мутизмом (способный следовать за вами взглядом, но неспособный двигаться и разговаривать)? Теперь мы можем не только дать конкретные ответы на все эти вопросы, но и избежать бесконечных семантических препирательств касательно точного значения слова «сознание».

* * *

И где же в мозге находятся эти самые квалиа, спросите вы. Удивительно, но многие люди полагают, будто хранилище сознания – лобные доли. Почему? Хотя бы потому, что при повреждении лобных долей ни с квалиа, ни с сознанием как таковым ничего страшного не происходит (меняется личность и возникают трудности с переключением внимания, но к сознанию это не имеет отношения). Я бы предположил, чтобы бо́льшая часть сознания локализована в височных долях: поражения и гиперактивность именно этих структур чаще всего вызывают в нем выраженные нарушения. Например, чтобы понимать значение окружающих вас предметов и событий, вам нужны миндалевидное тело и другие части височных долей, а это, безусловно, важная составляющая сознательного опыта. Без этой структуры вы – зомби (как, например, человек в знаменитом эксперименте китайской комнаты, предложенном философом Джоном Сирлом[150]). Такой зомби способен только на то, чтобы дать один правильный выход, но не способен ощущать смысл того, что он делает или говорит.

Все согласятся, что квалиа и сознание не связаны с ранними стадиями перцепции (например, на уровне сетчатки). Не связаны они и с заключительными этапами планирования моторных действий. Зато они связаны с промежуточными этапами обработки информации[151] – стадией создания стабильных перцептивных репрезентаций (желтый, собака, обезьяна), имеющих определенный смысл (бесконечное множество импликаций и возможных вариантов реагирования, из которых вы можете выбрать наилучшие). Главным образом это происходит в височных долях и соответствующих лимбических структурах. В этом отношении височные доли являются интерфейсом между восприятием и действием.

Доказательства этому мы находим в неврологии: поражения височной доли влекут за собой глубочайшие нарушения сознания, тогда как поражения в других частях мозга могут вызвать лишь незначительные пертурбации. Так, при электрической стимуляции височных долей у эпилептиков возникают яркие сознательные переживания. Стимулирование миндалевидного тела – самый верный способ «воспроизвести» полный опыт, например автобиографические воспоминания или яркую галлюцинацию. Височные припадки часто сопряжены не только с изменениями в сознании относительно личной идентичности, личной судьбы и личности, но и с яркими квалиа – галлюцинациями (например, слуховыми или обонятельными). Если это всего лишь воспоминания, как утверждают некоторые, почему человек говорит: «Я буквально чувствую, как заново переживаю все это»? Дело в том, что такие приступы характеризуются особой яркостью продуцируемых ими квалиа. Запахи, боль, вкусы и эмоции – все, что генерируется в височных долях, – свидетельствуют о том, что данная область мозга тесно связана с квалиа и сознательным восприятием.

Еще одна причина выбора височных долей – особенно левой – заключается в том, что именно там представлена бо́льшая часть речи. Если я вижу яблоко, активность височной доли позволяет мне воспринять все его импликации почти одновременно. Распознавание яблока как плода определенного типа происходит в нижневисочной коре, миндалевидное тело оценивает важность яблока для моего благополучия, а зона Вернике и другие области предупреждают меня обо всех нюансах значения, которые вызывает ментальный образ, включая слово «яблоко». Я могу съесть яблоко, понюхать его, испечь пирог; я могу удалить сердцевину, посадить его семена или соблазнить им Еву. Если перечислить все атрибуты, которые мы обычно ассоциируем со словами «сознание» и «осознание», каждый из них, как вы заметите, будет иметь коррелят в височных припадках, включая яркие зрительные и слуховые галлюцинации, «внетелесные» переживания и абсолютное чувство всемогущества или всеведения[152]. Любой пункт из этого длинного списка нарушений в сознательном опыте может возникать индивидуально, при повреждении других частей мозга (например, нарушения схемы тела и внимания при синдроме теменной доли), но только при поражении височных долей они наблюдаются одновременно или в разных комбинациях. Это говорит о том, что данные структуры играют ключевую роль в сознании человека.

* * *

До сих пор мы обсуждали так называемую проблему «квалиа» – исключительную интимность и непередаваемость ментальных состояний. Я попытался перенести ее из сферы философии в сферу науки. Однако помимо квалиа («сырых ощущений»), мы также должны учитывать «Я», которое переживает эти квалиа. В действительности квалиа и «Я» суть две стороны одной медали: нет такой вещи, как квалиа, не переживаемые никем, и сложно представить себе «Я», лишенное всех квалиа.

Но что именно есть «Я»? К сожалению, слово «Я» похоже на слово «счастье» или «любовь»; мы все знаем, что это такое, и знаем, что оно существует, но его очень трудно определить или даже сформулировать основные характеристики. В этом отношении оно подобно ртути: чем больше вы пытаетесь схватить ее, тем больше она ускользает. Когда вы думаете о слове «Я», что первым приходит вам на ум? Для меня «Я» – нечто, что объединяет все мои сенсорные впечатления и воспоминания (единство), «управляет» моей жизнью, делает выбор (свободная воля) и, кажется, сохраняется как единое целое в пространстве и времени. Оно также видит себя встроенным в социальный контекст, подсчитывает свои доходы и расходы и, возможно, даже планирует собственные похороны. На самом деле мы можем составить список всех характеристик «Я» – как мы можем сделать это для счастья, – а затем попытаться выявить структуры мозга, которые задействованы в каждой из них. Когда-нибудь это позволит нам получить более четкое представление о «Я» и сознании – хотя лично я сомневаюсь, что удастся найти одно-единственное кульминационное «решение» этой проблемы (аналогичное открытию ДНК, которое одним махом решило загадку наследственности).

Каковы же характеристики, которые определяют «Я»? Уильям Хирштейн, постдок из моей лаборатории, и я составили следующий перечень:

Воплощенное «Я». Мое «Я» закреплено внутри одного цельного организма. Если я закрою глаза, я могу почувствовать разные части своего тела, занимающие определенное положение в пространстве (некоторые части ощущаются более явственно, чем другие). Это так называемая схема тела. Если вы ущипнете палец моей ноги, это «Я» испытает боль, а не «он». И все же схема тела, как мы видели, чрезвычайно пластична несмотря на всю ее кажущуюся стабильность. Всего за несколько секунд правильной сенсорной стимуляции вы можете сделать свой нос 90 сантиметров длиной или спроецировать руку на стол (глава 3)! Кроме того, мы знаем, что нейронные цепи в теменных долях и участки лобных долей, на которые они проецируются, играют ключевую роль в построение этой схемы. Частичное повреждение данных структур может вызвать существенные искажения в схеме тела. Так, пациент может заявлять, что его левая рука принадлежит матери или (как в случае с женщиной из Хельсинки, которую я наблюдал с доктором Риитой Хари) что левая половина тела остается сидеть на стуле, тогда как правая встает и уходит! Если уж эти примеры не убедят вас, что ваше «владение» собственным телом – иллюзия, тогда ничего не убедит.

Страстное «Я». Трудно представить себе «Я» без эмоций. Если вы не понимаете смысла или значения той или иной вещи – если вы не можете постичь всех ее импликаций, – в каком смысле вы действительно ее осознаете? Получается, эмоции, опосредуемые лимбической системой и миндалевидным телом, – важный аспект «Я», а не просто «бонус». (Действительно ли чистокровный вулканец, например отец Спока в «Звездном пути», сознателен или он просто зомби, спорный вопрос.) Напомним, зомби в пути «как» бессознателен, тогда как путь «что» сознателен; полагаю, секрет в том, что только последний связан с миндалевидным телом и другими лимбическими структурами (глава 5).

Миндалевидное тело и остальная часть лимбической системы (в височных долях) гарантируют, что кора – да и весь мозг – служит базовым эволюционным целям организма. Миндалевидное тело отслеживает перцептивные репрезентации высшего уровня и «держит пальцы на клавиатуре вегетативной нервной системы»; столкнувшись с тем или иным объектом, оно определяет степень эмоционального реагирования и соответствующие эмоции (страх в ответ на змею, гнев на босса, привязанность к ребенку и т. д.). Кроме того, оно получает информацию от островковой доли, которая, в свою очередь, частично управляется сенсорным входом не только от кожи, но и от внутренних органов – легких, печени, желудка. Таким образом, можно говорить о «висцеральном, вегетативном Я» или «рефлекторной реакции» на что-либо. (Разумеется, именно такую «рефлекторную реакцию» и улавливают датчики КГР. Посему висцеральное «Я» не является, строго говоря, частью сознательного «Я». Тем не менее оно способно глубоко вторгаться в ваше сознательное «Я» – просто вспомните, когда вы в последний раз чувствовали тошноту и вас вырвало.)

Патологии эмоционального «Я» включают височную эпилепсию, синдром Капгра и синдром Клювера–Бюси. При первом может возникнуть гипертрофированное чувство «Я», которое частично обусловлено так называемой гиперсвязностью – усилением связей между сенсорными областями височной коры и миндалевидным телом. Такая гиперсвязность может быть следствием повторяющихся приступов, вызывающих перманентное усиление (киндлинг) этих путей; в результате пациент придает глубокое значение всему, что его окружает (включая самого себя!). И наоборот, у людей с синдромом Капгра наблюдается снижение эмоционального отклика на определенные категории объектов (лица), а людям с синдромом Клювера–Бюси или Котара свойственны более первазивные нарушения эмоциональной сферы (глава 8). Больной синдромом Котара настолько эмоционально отрешен от мира и себя самого, что не только полагает, будто он мертв, но и буквально чувствует запах собственной гниющей плоти.

Примечательно, что так называемая личность – жизненно важный аспект вашего «Я», который сохраняется всю жизнь и, как известно, не поддается «коррекции» со стороны других людей или даже здравого смысла, – вероятно, опирается на те же лимбические структуры и их связи с вентромедиальной областью лобных долей. Повреждение лобных долей не вызывает явного и мгновенного нарушения сознания, но оно может кардинально изменить вашу личность. Когда в лобные доли железнодорожного работника по имени Финеас Гейдж вонзился металлический стержень, его близкие друзья и родственники заметили: «Гейдж больше не Гейдж». Из стабильного, вежливого, трудолюбивого молодого человека Гейдж превратился в лжеца, мошенника и бродягу, который терял одну работу за другой[153].

Пациенты с височной эпилепсией, например Пол из главы 9, также демонстрируют личностные изменения, причем настолько выраженные, что многие неврологи говорят о существовании особой «височной личности». Некоторые из них (больные, а не неврологи) склонны к педантизму, сварливости, эгоцентризму и болтливости, а также к одержимости «абстрактными мыслями». Если эти качества являются результатом гиперфункции определенных частей височной доли, то какова их нормальная функция? Если лимбическая система в основном связана с эмоциями, почему приступы в этих зонах вызывают абстрактные мысли? Есть ли в нашем мозге особые структуры, роль которых заключается в создании и манипулировании абстрактными мыслями? К сожалению, эти тайны височной эпилепсии пока не разгаданы.

Исполнительное «Я». Классическая физика и современная нейронаука говорят нам, что мы (включая наш разум и мозг) обитаем в детерминированной вселенной бильярдного шара. Но обычно вы не ощущаете себя марионеткой; вы чувствуете, что вы главный. Тем не менее вам очевидно, что одни вещи вы можете сделать, а другие – нет: так уж получилось, что у вашего тела и внешнего мира есть свои ограничения. (Например, вы знаете, что не можете поднять грузовик и не можете дать своему боссу в глаз – даже если вам этого очень-очень хочется.) Где-то в вашем мозгу хранятся репрезентации всех этих возможностей, и системы, которые планируют команды (поясные и дополнительные моторные области в лобных долях), должны знать о различии между вещами, которые они могут и не могут велеть вам сделать. На самом деле «Я», считающее себя пассивным, беспомощным зрителем, вовсе не «Я». Равно никчемно и «Я», влекомое мимолетными импульсами и побуждениями. Само существование «Я» требует наличия свободной воли – того самого «универсального поля бесконечных возможностей», о котором говорит Дипак Чопра. Говоря научным языком, сознательное восприятие – это «условная готовность действовать».

Для этого мне нужно иметь в моем мозге не только репрезентацию окружающего мира и различных объектов в нем, но и репрезентацию самого себя, включая репрезентацию собственного тела. Именно этот рекурсивный аспект и делает проблему «Я» такой загадочной. Кроме того, репрезентация внешних объектов должна быть связана с репрезентацией меня (включая моторные командные системы), иначе я не смогу делать выбор. (Он мой начальник, не надо его бить. Это печенье, оно в пределах моей досягаемости, я могу его взять.) Сбои в этом механизме могут привести к развитию таких синдромов, как анозогнозия или соматопарафрения (глава 7), при которых больной с самым что ни на есть невозмутимым видом утверждает, будто его левая рука принадлежит брату или врачу.

Какая нейронная структура отвечает за репрезентацию этих «воплощенных» и «исполнительных» аспектов «Я»? Повреждение передней части поясной извилины приводит к странному расстройству под названием «акинетический мутизм» – пациент просто лежит в постели и ничего не делает, хотя явно осознает свое окружение. Если есть на свете такая вещь, как отсутствие свободной воли, то это она.

Иногда, при частичном повреждении передней части поясной извилины, происходит прямо противоположное: рука пациента оказывается отсоединенной от сознательных мыслей и намерений и пытается схватить вещи или даже выполнить относительно сложные действия без разрешения. Например, д-р Питер Халлиган и я обследовали одну такую пациентку в больнице Ривермид в Оксфорде: когда она спускалась по ступенькам, ее левая рука неизменно вцеплялась в перила и мешала идти. Что же контролирует мятежную левую руку: бессознательный зомби или отделы мозга, обладающие квалиа и сознанием? Теперь мы можем ответить на этот вопрос, применив наши три критерия. Создает ли система, которая движет рукой, непреложную репрезентацию? Имеет ли она кратковременную память? Может ли она делать выбор?

И исполнительное «Я», и воплощенное «Я» предстают во всей красе, когда вы играете в шахматы и отождествляете себя с королевой. Раздумывая над следующим ходом, вы буквально чувствуете, что населяете ферзя. Кто-то может возразить, что это просто фигура речи, что на самом деле вы не ассимилируете шахматную фигуру в свою схему тела. Но как вы можете быть уверены, что лояльность вашего разума к собственному организму тоже не «фигура речи»? Что произойдет с вашей КГР, если я вдруг ударю королеву? Она устремится вверх, как будто я бью вас? Если да, то в чем различие между ее телом и вашим? Может, ваша тенденция отождествлять себя с «собственным» телом, а не с шахматной фигурой, тоже дело традиции, пусть и весьма живучей? Может ли такой механизм лежать в основе эмпатии и любви, которые вы испытываете к близкому другу, супругу или ребенку, который буквально сделан из вашего организма?

Мнемоническое «Я». Ваше чувство личной идентичности – восприятие себя как цельной личности, которая сохраняется в пространстве и времени, – зависит от длинной последовательности очень личных воспоминаний: вашей автобиографии. Организация этих воспоминаний в последовательную историю, очевидно, жизненно важна для конструирования «Я».

Мы знаем, что гиппокамп необходим для приобретения и консолидации новых следов памяти. Если вы утратили свой гиппокамп десять лет назад, у вас не будет никаких воспоминаний о событиях, произошедших после этой даты. Конечно, вы полностью сознательны, потому что у вас сохранились все воспоминания о событиях, предшествующих утрате, однако в некотором смысле ваше существование остановилось.

Выраженная дисфункция мнемонического «Я» может привести к расстройству множественной личности. Лучше всего рассматривать это расстройство как сбой механизма обеспечения когерентности, о котором я говорил в главе 7. Как мы видели, если у вас есть два набора взаимно несовместимых убеждений и воспоминаний о себе, единственный способ предотвратить анархию и бесконечную борьбу – создать две личности внутри одного тела. Учитывая очевидную значимость этого синдрома для понимания природы «Я», просто удивительно, как мало внимания он получил в официальной неврологии.

Даже таинственная гиперграфия – склонность пациентов с височной эпилепсией вести подробные дневники – может оказаться преувеличением той же общей тенденции: потребности создавать и поддерживать целостное мировоззрение или автобиографию. Возможно, киндлинг в миндалевидном теле заставляет каждое внешнее событие и внутреннее убеждение приобретать особое значение для пациента, в результате чего в его мозге происходит быстрая пролиферация убеждений и воспоминаний, иллюзорно связанных с «Я». Добавьте к этому присущую всем нам настоятельную потребность в подведении итогов своей жизни и периодическому пересмотру ее значимых эпизодов, и вы получите гиперграфию – крайнюю форму этой естественной тенденции. У всех нас порой возникают странные мысли, но если иногда они сопровождаются мини-приступами, вызывающими эйфорию, тогда такие размышления могут превратиться в одержимость и прочно укоренившиеся представления, к которым мы снова и снова будем возвращаться как в устной, так и в письменной речи. Может, именно такие явления и обеспечивают нейронную основу для фанатизма?

Единое «Я», придающее когерентность сознанию, заполнению и конфабуляциям. Еще одним важным свойством «Я» является единство – внутренняя когерентность (связность) его различных атрибутов. Один из способов подойти к вопросу о связи квалиа с проблемой «Я» – спросить, почему вообще происходят такие явления, как заполнение слепого пятна. Причина, по которой многие философы утверждают, что слепое пятно не заполняется, состоит в том, что в мозге нет никаких маленьких гомункулусов, ради которых стоит стараться.

Поскольку в мозге маленьких человечков нет, рассуждают они, антецедент тоже ложный: квалиа не заполняются, и думать обратное – логическая ошибка. Выходит, если я утверждаю, что квалиа заполняются, значит, я верю, что они заполняются ради гомункулуса? Конечно, нет. Аргумент философов в действительности не более чем подмена тезиса. Правильная цепочка рассуждений такова: если квалиа заполняются, они заполняются ради чего-то, а что такое это «что-то»? В некоторых областях психологии существует понятие исполнительной (контролирующей) системы, которая, как считается, локализована в префронтальных и фронтальных отделах мозга. Рискну предположить, что это «что-то» представляет собой не «вещь», а просто совокупность других мозговых механизмов, а именно исполнительных процессов, зависящих от лимбической системы, включая переднюю часть поясной извилины. Исполнительная система связывает перцептивные квалиа с определенными эмоциями и целями и позволяет вам делать выбор – почти то же самое, чем традиционно занимается «Я». (Например, я выпил много чая и чувствую позыв – квалиа – к мочеиспусканию, но я читаю лекцию, а потому вынужден отложить сие действо до тех пор, пока она не закончится; в конце я предпочитаю извиниться и быстренько ретироваться в уборную, а не отвечать на вопросы, как я поступаю обычно). Исполнительная система, разумеется, не обладает всеми свойствами полноценного человека. Это не гомункулус. Скорее, это процесс, в рамках которого некоторые участки мозга (например, связанные с восприятием и мотивацией) влияют на деятельность других участков мозга (например, отвечающих за планирование моторного выхода).

С этой точки зрения, заполнение – своего рода «подготовка» квалиа, позволяющая им правильно взаимодействовать с исполнительными структурами. В некоторых случаях заполнение квалиа необходимо, ибо пробелы препятствуют надлежащей работе лимбической системы, снижая ее эффективность и способность выбирать оптимальную реакцию. Подобно нашему генералу, который стремится избежать неправильных решений, игнорируя донесения разведчиков, контролирующая система находит способ избежать пробелов – она их заполняет[154].

Но где именно в лимбической системе она локализована? Учитывая центральную роль миндалевидного тела в эмоциях и очевидную исполнительную роль передней части поясной извилины, это может быть система, включающая оба образования. Известно, что при повреждении связей между этими структурами возникают расстройства «свободной воли», такие как акинетический мутизм[155] и синдром чужой руки. Нетрудно представить, что такие процессы вполне могли положить начало мифологии «Я» как активной сущности в мозге – «призрака в машине».

Бодрствующее «Я». Ключ к нейронной сети, лежащей в основе квалиа и сознания, кроется в двух других неврологических расстройствах – педункулярном галлюцинозе и акинетическом мутизме.

Передняя часть поясной извилины и другие лимбические структуры также получают сигналы из интраламинарных ядер таламуса, которые, в свою очередь, управляются кластерами клеток в стволе мозга (включая клетки холинергических латеральных тегментальных ядер и клетки педункулопонтинного ядра). Гиперактивность этих клеток может приводить к зрительным галлюцинациям (педункулярный галлюциноз); кроме того, мы знаем, что у шизофреников в этих ядрах в два раза больше клеток, что тоже может способствовать галлюцинациям.

И наоборот, повреждение интраламинарного ядра или передней части поясной извилины приводит к так называемой бодрствующей коме – акинетическому мутизму. Пациенты с этим любопытным расстройством не двигаются, не разговаривают и практически не реагируют на болезненные раздражители. Тем не менее они явно пребывают в состоянии бодрствования и способны следить за движущимся объектом глазами. Когда больной выходит из этого состояния, он может сказать: «Никаких слов или мыслей не приходило мне в голову. Я просто не хотел ничего делать, или думать, или говорить». (Это вызывает любопытный вопрос: может ли мозг, лишенный всякой мотивации, вообще сохранять воспоминания? Если да, то сколько деталей помнит пациент? Помнит ли он булавочный укол невролога? А музыку, которую включала его девушка?) Ясно, что эти стволовые и таламические нейронные цепи играют важную роль в сознании и квалиа. Но каковы именно их функции? Они только «поддерживают» квалиа (как это делают печень и сердце) или являются неотъемлемой частью сети, которая воплощает квалиа и сознание? Другими словами, на что они похожи: на источник питания видеомагнитофона и телевизора или же на магнитную записывающую головку и электронную пушку в электронно-лучевой трубке? Ответы на эти и другие вопросы нам еще предстоит выяснить.

Концептуальное «Я» и социальное «Я». В некотором смысле наше понятие «Я» принципиально не отличается от любого другого абстрактного понятия – например, «счастья» или «любви». Посему тщательное изучение способов употребления слова «Я» в обычном социальном дискурсе может дать кое-какие ценные подсказки относительно того, что такое «Я» и какова его функция.

Например, ясно, что абстрактная Я-концепция должна иметь доступ к «низшим» уровням системы, дабы человек мог осознавать и нести ответственность за различные связанные с «Я» факты: состояние тела, движения и так далее. (Например, вы определенно «управляете» большим пальцем, когда ловите попутку, но не коленом, когда я стукаю по вашему сухожилию резиновым молоточком). Информация в автобиографической памяти, а также сведения о схеме тела, безусловно, доступны «Я»-концепции, иначе мысли и разговоры о себе были бы невозможны. В нормальном мозге существуют специализированные пути, обеспечивающие такой доступ, но, когда один или несколько таких путей повреждены, результатом становится конфабуляция. Так, при синдроме отрицания, обсуждаемом в главе 7, «Я»-концепция лишена доступа к информации о левой стороне тела, но автоматически, в силу самого своего устройства, пытается эти данные заполучить. Итог: анозогнозия или синдром отрицания; «Я» «считает», что рука в порядке, и «заполняет» ее движения.

Одним из неотъемлемых свойств системы репрезентации «Я» является конфабулирование, в основе которого лежит стремление скрыть имеющиеся дефициты. Как мы видели в главе 7, основная задача таких конфабуляций – предотвратить постоянную нерешительность и придать стабильность поведению. Другая важная функция может заключаться в поддержке особого нарративного «Я», о котором говорит философ Дэн Деннетт, – своеобразного единства, необходимого нам для достижения социальных целей. Кроме того, мы явно осознаем нашу прошлую и будущую идентичность, что позволяет другим рассматривать нас как часть общества. Осознание и ответственность за наши прошлые поступки помогает обществу (обычно родственникам, которые разделяют наши гены) эффективно инкорпорировать нас в свои планы, а это существенно повышает наши шансы на выживание и увековечение наших генов[156].

Если вы сомневаетесь в реальности социального «Я», представьте, что некогда вы совершили некий поступок, которого вы стесняетесь (например, хранили любовные письма и фотографии, свидетельствующие о ваших любовных похождениях). Предположим далее, что у вас диагностировали смертельную болезнь и вы умрете через два месяца. Понимая, что после вашей смерти посторонние люди будут рыться в ваших вещах и раскроют ваши секреты, сделаете ли вы все возможное, чтобы «замести следы»? Если ответ «да», возникает другой вопрос: какая вам разница? В конце концов, вас уже не будет; какое имеет значение, что о вас подумают тогда? Этот простой мысленный эксперимент свидетельствует о том, что идея социального «Я» и его репутации – не просто абстрактная байка. Напротив, оно настолько глубоко укоренилось в нас, что мы стремимся защитить его даже после смерти. Многие ученые всю жизнь мечтают о посмертной славе и жертвуют всем остальным, лишь бы только оставить крошечную царапинку на величественном здании под названием Наука.

На мой взгляд, в этом кроется самая большая ирония из всех: «Я», которое по определению носит частный характер, в значительной степени является социальным конструктом – историей, которую вы придумываете для других. В нашей дискуссии об отрицании я предположил, что конфабуляция и самообман эволюционировали главным образом как побочные продукты необходимости придавать стабильность, внутреннюю согласованность и связность поведению. Пожалуй, к ним стоит добавить еще одну важную функцию – а именно: скрывать правду от окружающих.

По мнению эволюционного биолога Роберта Триверса[157], самообман развился для того, чтобы вы могли убедительно лгать, как это умеет любой продавец автомобилей. В конце концов, во многих социальных ситуациях лгать полезно – на собеседовании при приеме на работу или во время ухаживаний («Я не женат»). Проблема в том, что ваша лимбическая система периодически об этом забывает, и лицевые мышцы сдают вас с потрохами. Один из способов не выдать секрет, говорит Триверс, состоит в том, чтобы сначала обмануть себя. Если вы искренне поверите в свою ложь, нет никакой опасности, что ваше лицо вас разоблачит. Именно эта необходимость эффективно лгать и подготовила почву для развития самообмана.

Я не считаю идею Триверса убедительной с точки зрения общей теории самообмана, но в отношении одной разновидности лжи его аргументы имеют смысл: я говорю о хвастовстве – лжи касательно собственных способностей. Человек, который превозносит свои достоинства, получает больше шансов пойти на свидание, а значит, более эффективно распространить свои гены. Цена самообмана, естественно, заключается в опасности утратить всякую связь с реальностью. Например, рассказывать своей девушке, что вы миллионер, это одно, но верить в это – совсем другое: в результате вы можете начать тратить деньги, которых у вас нет! С другой стороны, плюсы успешного хвастовства (особенно в ухаживаниях) зачастую перевешивают его минусы – по крайней мере, до определенного момента. В конце концов, все эволюционные стратегии построены на компромиссе.

Итак, можем ли мы экспериментально доказать, что самообман развился в социальном контексте? К сожалению, эту идею проверить не так-то просто (как, впрочем, и все остальные эволюционные гипотезы), однако здесь нам на помощь приходят пациенты с синдромом отрицания и гипертрофированными механизмами психологической защиты. Отвечая на вопрос врача, больной отрицает, что парализован, но будет ли он отрицать паралич наедине с собой? Будет ли он отрицать, когда никто не смотрит? Мои эксперименты показывают, что, вероятно, будет, но мне интересно другое: усиливается ли бред в присутствии других людей? Что происходит с кривой КГР, когда больной настаивает, будто его рука сильнее моей: мы увидим всплеск или ровную линию? А если мы покажем ему слово «паралич»? Хотя он отрицает паралич, вызовет ли это слово эмоциональный ответ и скачок в КГР? Будет ли нормальный ребенок выказывать изменения в КГР при конфабуляции (дети, как известно, весьма склонны к такому поведению)? Что, если в результате инсульта синдром отрицания разовьется у невролога? Он будет по-прежнему читать лекции по анозогнозии, блаженно не осознавая, что сам ею страдает? В самом деле, откуда мне знать, что я сам не такой? Только задавая такие вопросы, мы можем приблизиться к величайшей научной и философской загадке из всех – природе нашего «Я».

Окончен праздник. В этом представленье

Актерами, сказал я, были духи.

И в воздухе, и в воздухе прозрачном,

Свершив свой труд, растаяли они. —

Вот так, подобно призракам без плоти,

Когда-нибудь растают, словно дым,

И тучами увенчанные горы,

И горделивые дворцы и храмы,

И даже весь – о да, весь шар земной.

И как от этих бестелесных масок,

От них не сохранится и следа.

Мы созданы из вещества того же,

Что наши сны. И сном окружена

Вся наша маленькая жизнь.

Уильям Шекспир

В течение последних трех десятилетий нейроученые во всем мире тщательно изучали нервную систему и многое узнали о законах психической жизни и о том, как эти законы порождает мозг. Научный прогресс развил головокружительную скорость, однако у многих людей новейшие открытия вызывают смутный дискомфорт. Грустно осознавать, что наша жизнь, все наши надежды, триумфы и стремления возникают из-за активности каких-то там нейронов. Впрочем, на мой взгляд, эта идея носит вовсе не уничижительный, а, напротив, облагораживающий характер. Космология, эволюция и особенно науки о мозге говорят нам, что мы не занимаем привилегированного положения во Вселенной и что наше обладание уникальной нематериальной душой, «наблюдающей мир», на самом деле лишь иллюзия (что издавна подчеркивали восточные мистические традиции, такие как индуизм и дзен-буддизм). Однако стоит вам осознать, что вы не пассивный зритель, но часть вечного космического пульса, как вы обретаете свободу. Кроме того, эта идея позволяет вам развить определенное смирение – сущность подлинного религиозного опыта. Такие взгляды нелегко облечь в слова, но по духу они очень близки к взглядам космолога Пола Дэвиса, который однажды сказал:

«Благодаря науке мы, люди, способны разгадать хотя бы малую толику секретов природы. Мы взломали часть космического кода. Почему это так, почему именно Homo sapiens несут искру рациональности, которая дает ключ к Вселенной, – непостижимая загадка. Тем не менее мы, дети Вселенной – одушевленной Звездной Пыли, – можем размышлять над природой этой самой Вселенной и даже сформулировать простейшие из правил, которые ею управляют. Как мы оказались так тесно связаны с этим космическим измерением – великая тайна. Но такую связь нельзя отрицать.

Что это значит? Что такое Человек, раз он удостоен подобной привилегии? Я не могу поверить, что наше появление в этой Вселенной – просто каприз судьбы, историческая случайность, ничтожный сбой в великой космической драме. Мы – ее неотъемлемая часть. Физический вид Homo может не значить ничего, но существование разума в каком-то организме на какой-то планете во Вселенной несомненно является фактом фундаментального значения. Породив сознательное существо, Вселенная породила самосознание. Это не пустяк, не побочный продукт бездумных, бесцельных сил. Воистину нам было суждено оказаться здесь».

В самом деле? Я не думаю, что наука о мозге, несмотря на все ее триумфы, когда-нибудь ответит на этот вопрос. Но то, что мы вообще задумываемся о таких вещах, по-моему, и есть самое загадочное и потрясающее свойство человеческого бытия.

Благодарности

Последние десять лет я посвятил путешествиям в страну неврологии – захватывающим и полным неожиданных поворотов. Спутниками в этом путешествии были мои многочисленные ученики и коллеги; книги, из которых я черпал вдохновение. Образы моих учителей в Кембридже и Индии по-прежнему свежи в моей памяти.

Прежде всего я хотел бы поблагодарить моих родителей – Вилейанура Субраманяна и Вилейанур Минакши – которые активно поддерживали мой детский интерес к науке (когда мне было десять лет, папа купил мне микроскоп Zeiss, а мама дала учебник по неорганической химии и помогла оборудовать небольшую лабораторию под лестницей). Мой брат, Вилейанур Рави, привил мне любовь к поэзии и литературе, которые имеют больше общего с наукой, чем думают многие. Дайен – моя жена и коллега – вместе со мной исследовала мозг и помогала писать многие главы. Два моих дяди, Парамесвара Харихаран и Аллади Рамакришнан, усердно подогревали мой интерес к зрению (когда я был подростком, доктор Рамакришнан убедил меня отправить в журнал Nature статью, которую приняли и опубликовали).

Большое спасибо моим бывшим учителям: прежде всего Джону Петтигрю, Оливеру Брэддику, Колину Блейкмору, Дэвиду Уиттриджу, Хорасу Барлоу, Фергусу Кэмпбеллу, Ричарду Грегори, Дональду Маккею, К. В. Тирувенгадаму и П. К. Кришнану Кутти.

Не могу не выразить горячую признательность коллегам, друзьям и студентам. Рейд Абрахам, Том Олбрайт, Кришнасвами Аллади, Джон Оллман, Стюарт Энстис, Кэрри Армел, Ричард Аттие, Элизабет Бейтс, Флойд Блум, Марк Бод, Патрик Кавана, Стив Кобб, Дайена Дойч, Пол Дрейк, Салли Дунсинг, Розетта Эллис, Марта Фара, Дэвид Голлин, сэр Алан Гилкрайст, Крис Гиллин, Рик Граш, Ишвар Харихаран, Лаксми Харихаран, Стив Хиллиер, Дэвид Хубей, Мумтаз Джахан, Джонатан Кази, Джули Кинди, Ранжит Кумар, Маргарет Ливингстон, Дональд Маклеод, Джонатан Миллер, Кен Накаяма, Кумпати Наренда, Дэвид Перлматтер, Дэн Пламмер, Майк Познер, Аллади Прабхакар, Дэвид Прести, Марк Рейчел, Чандрамани Рамачандран, Уильям Розар, Вивьен Роум, Криш Сатиан, Ник Шифф, Терри Сейновски, Маргарет Серено, Марти Серено, Алан Снайдер, Субраманьян Шрирам, Арни Старр, Джин Стонер, Р. Сударшан, Кристофер Тайлер, Клод Валенти, Т. Р. Видьясагар, Бен Уильямс, Тони Янг – спасибо вам за все.

Особая благодарность Мириам Алабуди, Эрику Альтшулеру, Джеральду Арсилле, Роджеру Бингему, Джо Богену, Пэт Черчленд, Полу Черчленду, Фрэнсису Крику, Одилю Крику, Ханне Дамасио, Тони Дамасио, Арту Флиппину, Гарольду Форни, Уильяму Хирштейну, Белле Юлез, Лие Леви, Чарли Роббинсу, Ирвину Рокку, Оливеру Саксу, Элси Шварц, Нитии Шиве, Джону Смайтису, Кристоферу Уиллсу.

Отдельно хочу поблагодарить Калифорнийский университет в Сан-Диего, а также Центр мозга – за превосходную академическую среду; в недавнем обзоре Национального исследовательского совета наше неврологическое отделение заняло первое место в стране. Кроме того, университет состоит в симбиотических отношениях со многими соседями, включая Институт Солка, Клинику Скриппса и Институт нейронаук, что делает Ла-Холья меккой для неврологов со всего мира.

Одни исследования, которые я описываю в этой книге, проведены в Ла-Холья, другие – в Индии, куда я езжу каждый год. Большое спасибо Институту неврологии, Мадрасской больнице и Институту фундаментальных исследований Тата в Бангалоре за их гостеприимство и содействие в научной работе.

Некоторые мысли, изложенные в этой книге, возникли у меня во время дискуссий со студентами и коллегами – Эриком Альтшулером (плацебо и соматопарафрения), Роджером Бингемом (эволюционная психология), Фрэнсисом Криком (сознание и квалиа; термин «зомби» для пути «как» в теменной доле), Энтони Дойчем (аналогия с говорящей свиньей), Илией Фарбером (ощущения движения у пациента с отрицанием), Стивеном Джеем Гулдом (который обратил мое внимание на теорию Фрейда о научных революциях), Ричардом Грегори (квалиа, заполнение и зеркала), Лаксми Харихаран (диагностика в педиатрии), Марком Хаузером (сознание у пчел), Уильямом Хирштейном (в соавторстве с которым был написан черновик главы 12), Ардоном Лайоном (слепые пятна), Джоном Петтигрю (талант как показатель размера мозга), Бобом Рафаэлем (соматопарафрения), Дайен Роджерс-Рамачандран (эксперимент с инъекцией солевого раствора), Аланом Снайдером (сходства между лошадьми Надии и да Винчи в разделе о синдроме саванта) и Кристофером Уиллсом (который помог мне с черновиком главы 5).

Я также благодарен своему агенту, Джону Брокману, президенту фонда EDGE, который не только сподвиг меня написать эту книгу, но и помог объединить «две культуры». Подобно графу Бриджуотеру, который заказал много научно-популярных книг в викторианской Англии, Брокман делает все возможное для популяризации науки во второй половине этого столетия. Спасибо Сандре Блейксли и Тони Скиарре, которые всячески поддерживали меня и помогли сделать книгу доступной для широкого круга читателей.

Наконец, я в неоплатном долгу перед своими пациентами, которые не только терпеливо выполняли все мои указания и безропотно проходили многочасовые обследования, но и интересовались своим состоянием не меньше моего. Разговаривая с ними и читая их письма, я нередко узнавал больше, чем от коллег-медиков на конференциях. Библиография

Adamec, R.E. 1989. “Kindling, Anxiety, and Personality”. В: T. G. Bowlig and M. R. Trimble (eds.), The Clinical Relevance of Kindling. Chichester: Wiley, 117–135.

Ader, R., ed. 1981. sychoneuroimmunology. New York: Academic Press.

Aglioti, S.A., A. Bonazzi, F. Cortese. 1994. “Phantom Lower Limb as a Perceptual Marker for Neural Plasticity in the Mature Human Brain”. Proceedings of the Royal Society (London) [Biol], 255:273–278.

Aglioti, S.A., J. DeSouza, and M. Goodale. “Size Contrast Illusions Deceive the Eye but Not the Hand”. Curr Biol, 5:679–685.

Aglioti, S.A., N. Smania, A. Atzei, and G. Berlucchi. 1997. “Spatio-Temporal Properties of the Pattern of Evoked Phantom Sensations in a Left Index Amputee Patient”. Behav Neuro, 111(5):867–872.

Albright, T.D. 1995. “Visual Motion Perception”. Proc Natl Acad Sci USA, 92(7): 2433–2440.

Alley, T.R., and K. A. Hildebrandt. 1988. В: T. R. Alley (ed.), Social and Applied Aspects of Perceiving Faces. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.

Allman, J.M., and J. H. Kass. 1971. “Representation of the Visual Field in Striate and Adjoining Cortex of the Owl Monkey”. Brain Res, 35:89–106.

Avery, O.T., C. M. Macleod, and M. McCarty. 1944. “Studies on the Chemical Nature of the Substance Inducing Transformation of the Pneumococcal Types”. J Exp Med, 79:137–158

Baars, B. 1988. A Cognitive Theory of Consciousness. New York: Cambridge University Press.

Baars, B. 1997. In the Theater of Consciousness. Oxford: Oxford University Press.

Babinski, M.J. 1914. “Contribution a l’etude des troubles mentaux dans 1’hemiplegie organique cerebrale”. Rev Neurol 1:845–848.

Bach-y-Rita, P. 1995. Non-Synaptic Diffusion Neurotransmission and Late Brain Reorganization. New York: Demos.

Baddeley, A.D. 1986. Working Memory. Oxford: Churchill Livingtone.

Baddeley, A.D. 1994. “When Implicit Learning Fails: Amnesia and the Problem of Error Elimination”. Neuropsychologia, 32:53–69.

Baddeley, A.D. 1995. “The Psychology of Memory Disorders”. В: A. D. Baddeley, B. A. Wilson, and F. N. Watts (eds.). Handbook of Memory Disorders. Chichester: Wiley, 3–25.

Bancaud, J., F. Brunet-Bourgin, P. Chavel, and E. Halgren. 1994. “Anatomical Origin of Deja Vu and Vivid ‘Memories’ in Human Temporal Lobe Epilepsy”. Brain, 127:71–90.

Barkow, J.H., L. Cosmides, and J. Tooby. 1992. The Adapted Mind. New York: Oxford University Press.

Barlow, H.B. 1987. “The Biological Role of Consciousness”. Mindwaves, 361–381. Oxford: Basil Blackwell.

Baron-Cohen, S. 1995. Mindblindness. Cambridge, MA: MIT Press.

Bartlett, F.C. 1932. Remembering. Cambridge: Cambridge University Press.

Basbaum, A.I. 1996. “Memories of Pain”. Sci Am Med, 22–31.

Bates, E., and J. Elman. 1996. “Learning Rediscovered”. Science, 274 (5294): 1849–1850.

Bauer, R.M. 1984. “Autonomic Recognition of Names and Faces in Prosopagnosia”. В: H. D. Ellis, M. A. Jeeves, F. Newcombe, and A. W. Young (eds.), Aspects of Face Processing. Dordrecht: Nijhoff.

Bear, D.M., and P. Fedio. 1977. “Quantitative Analysis of Interictal Behavior in Temporal Lobe Epilepsy”. Arch Neuro, 34:454–467.

Benson, F. 1997. В: T. Feinberg and M. Farah (eds.), Behavioral Neurology and Neuropsychology. New York: McGraw-Hill.

Bever, T.G., and R. S. Chiarello. 1994. “Cerebral Dominance in Musicians and Nonmusicians”. Science, 185:537–539.

Birnbaum, M.H., and K. Thompson. 1996. “Visual Function in Multiple Personality Disorder”. J Am Optom Assoc, 67:327–334.

Bisiach, E., and C. Luzatti. 1978. “Unilateral Neglect of Representational Space”. Cortex, 14:129–133.

Bisiach, E., M. L. Rusconi, and G. Vallar. 1992. “Remission of Somatophrenic Delusion Through Vestibular Stimulation”. Neuropsychologia, 29:1029–1031.

Bivin, G.D., and M. P. Klinger. 1937. Pseudocyesis. Bloomington, В: Principia Press.

Blakemore, C. 1977. Mechanics of the Mind. Cambridge: Cambridge University Press.

Block, N. 1995. “On a Confusion about a Function of Consciousness”. Behav Brain Sci, 18:227–247.

Block, N. 1997. The Nature of Consciousness: Philosophical Debates. Cambridge, MA: MIT Press.

Bogen, J.E. 1975. “The Other Side of the Brain”. UCLA Educ, 17:24–32.

Bogen, J.E. 1995. “On Neurophysiology of Consciousness. Part II. Constraining the Semantic Problem”. Consciousness Cognition, 4:53–62.

Bonnet, C. 1760. Essai Analyttique sur les facultes de I’ame. Geneve: Philbert.

Borsook, B., S. Fishman, L. Becerra, A. Edwards, M. Stojanovic, H. Breiter, V. S. Ramachandran, et al. 1997. “Acute Plasticity in Human Somatosensory Cortex Following Amputation”. Soc Neurosci Abstr, 1(173.1):438.

Botvinik, М., and J. Cohen. 1988. “Rubber Hands Feel Touch That Eyes See”. Nature, 391:756.

Brain, W.R. 1941. “Visual Distortion with Special Reference to the Regions of the Right Hemisphere”. Brain, 64:244–272

Brothers, L. 1997. Friday’s Footprint. New York: Oxford University Press.

Brown, E., and P. Barglow. 1971. “Pseudocyesis”. Arch Gen Psych, 24:221–229.

Bruens, J.H. 1971. “Psychosis in Epilepsy”. Psychiatr Neurol Neurochir, 74:175–192.

Caccace, A.Т., T. J. Lovely, D. R. Winetr, S. M. Parnes, and D. J. McFarland. 1994. “Auditory Perceptual and Visual-Spatial Characteristics of Gaze Evoked Tinni tus”. Audiology, 33:291–303.

Calford, M. 1991. “Curious Cortical Change”. Nature, 352:759–760.

Capgras, J., and J. Reboul-Lachaux. “L’illusion des ‘sosies’ dans un delire systematise chronique”. Bull Soc Clin Med Men talc, 2:6–16.

Cappa, S., R. Sterzi, G. Vallar, and E. Bisiach. 1987, “Remission of Hcmincglcct and Anosognosia after Vestibular Stimulation”. Nturopxychologia, 25:755–782.

Chafe, W. 1987. “Humor as a Disabling Mechanism”. Am Behav Sci, 30:16–26.

Churchland, P.S. 1986. Neurophilosophy. Cambridge, MA: MIT Press.

Churchland, P.M. 1993. Matter and Consciousness. Cambridge, MA: MIT Press.

Churchland, P.M. 1996. The Engine of Reason, the Seat of the Soul. Cambridge, MA: MIT Press.

Churchland, P.S., V. S. Ramachandran, and T. Sejnowski. 1994. В: C. Koch and J. L. Davis (eds.), A Critique of Pure Vision in Large Scale Neuronal Theories of the Brain. Cambridge, MA: MIT Press.

Clarke, S., L. Regli, R. C. Janzer, G. Assal, and N. de Tribolet. 1996. “Phantom Face: Conscious Correlate of Neural Reorganization after Removal of Primary Sensory Neurons”. Neuroreport, 7:2853–2857.

Cohen, L., S. Bandinell, T. Findlay, M. Hallet. 1991. “Motor Reorganization after Upper Limb Amputation in Man”. Brain, 114:615–627.

Cohen, M.S., S. M. Kosslyn, and H. C. Breiter. 1996. “Changes in Cortical Activity during Mental Rotation: A Mapping Study Using Functional MR1”. Brain, 119: 89–100.

Corballis, M. 1991. The Lopsided Ape. New York: Oxford University Press.

Corkin, S. 1968. “Acquisition of Motor Skill after Bilateral Medial Temporal Lobe Excision”. Neuropsychologia, 6:255–265.

Cowey, A., and P. Stoerig. 1991. “The Neurobiology of Blindsight”. Trends Neurosci, 29:65–80.

Cowey, A., and P. Stoerig. 1992. В: D. Milner and M. D. Rugg (eds.), Reflections on Blindsight: The Neuropsychology of Consciousness. London: Academic Press, 11–37.

Crick, F.H.C. 1993. The Astonishing Hypothesis. New York: Charles Scribner.

Crick, F., and C. Koch. 1995. “Are We Aware of Neural Activity in Primary Visual Cortex?” Nature, 375:121–123.

Critchley, M. 1962. “Clinical Investigation of Disease of the Parietal Lobes of the Brain”. Med Clin North Am 46:837–857.

Critchley, M. 1966. The Parietal Lobes. New York: Hafner.

Cronholm, B. 1951. “Phantom Limbs in Amputees: A Study of Changes in the Integration of Centripetal Impulses with Special Reference to Referred Sensations”. Acta Psychiatr Neurol Scand, Suppl 72:1–310.

Cutting, J. 1978. “Study of Anosognosia”. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 41:548–555.

Cytowic, R. 1989. Synaesthesia. Heidelberg: Springer Verlag.

Cytowic, R. 1995. The Neurological Side of Neuropsychology. Cambridge, MA: Bradford Books.

Daly, М., and M. Wilson. 1983. Sex, Evolution, and Behavior. Boston: Willard Grant.

Damasio, A. 1994. Descartes Error. New York: G. P. Putnam.

Damasio, A.R., H. Damasio, and G. W. Van Hoesen. 1982. “Prosopagnosia: Anatomic Basis and Behavioral Mechanisms”. Neurology, 32:331–341.

Damasio, A.R. 1985. “Prosopagnosia”. Trends Neurosci, 8:132–135.

Darwin, C. 1871. The Descent of Man. London: John Murray.

Dawkins, R. 1976. The Selfish Gene. New’ York: Oxford University Press.

Dehaene, S. 1997. The Number Sense. New York: Oxford University Press.

Dennett, D. 1991. Consciousness Explained. Boston: Little, Brown.

Dennett, D. 1995. Darwin’s Dangerous Idea. New York: Simon & Schuster

DeWeerd, P., R. Gattass, R. Desimone, and L. G. Ungerleider. 1995. “Responses of Cells in Monkey Visual Cortex During Perceptual Filling-in of an Artificial Scotoma”. Nature, 377:731–734.

Dewhurst, K., and A. W. Beard. 1970. “Sudden Religious Conversion in Temporal Lobe Epilepsy”. Br J Psychiatry, 117:497–507.

DeYoe, E.A., and D. C. Van Essen. 1985. “Segregation of Efferent Connections and Receptive Fields in Visual Area V2 of the Macaque”. Nature, 317:58–61.

Edelman, G.M. 1989. The Remembered Present. New York: Basic Books.

Eisley, L. 1958. Darwin’s Century. New York: Doubleday.

Ekman, P. 1975. Unmasking the Face: Guide to Recognizing Emotions from Facial Clues. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.

Ekman, P. 1992. “Are There Basic Emotions?” Psychol Rev, 99:550–553.

Erdelyi, M. 1985. Psychoanalysis. New York: W. H. Freeman.

Farah, M.J. 1989. “The Neural Basis of Visual Imagery”. Trends Neurosci, 10: 395–399.

Farah, M. 1991. Visual Agnosia. Cambridge, MA: MIT Press.

Feinberg, Т., and M. Farah. 1997. Behavioral Neurology and Neuropsychology. New York: McGraw-Hill.

Flanagan, O. 1991. The Science of the Mind. Cambridge, MA: Bradford Books.

Flor, H., T. Elbert, S. Knetch, C. Wienbruch, C. Pantev, N. Birbaumer, W. Larbig, and E. Taub. 1995. “Phantom Limb as a Perceptual Correlate of Cortical Reorganization Following Arm Amputation”. Nature, 375:482–484.

Florence, S.L., and J. H. Kaas. 1995. “Large-Scale Reorganization at Multiple Levels of the Somatosensory Pathway Follows Therapeutic Amputation of the Hand in Monkeys”. J Neurosci, 15:8083–8095.

Flor-Henry, P., L. T. Yeudall, Z. J. Koles, and B. G. Howarth. 1979. “Neuropsychological and Power Spectral EEG Investigations of the Obsessive-Compulsive Syndrome”. Biol Psychiatry, 14:99–130.

Fodor, J. 1983. Modularity of Mind. Cambridge, MA: MIT Press.

Frackowiak, R.S.J., K. J. Friston, and C. Frith. 1997. Fluman Brain Function. New York: Academic Press.

Freud, A. 1946. The Ego and the Mechanisms of Defense. New York: International Universities Press.

Freud, S. 1996. The Standard Edition of the Complete Works of Sigmund Freud, Vol. 1–23. London: Hogarth Press.

Fried, I., C. Wilson, K. MacDonald, and E. Behnke. 1998. “Electric Current Stimulates Laughter”. Nature, 391:850.

Friedman, H., T. Klein, and A. Friedman. 1996. Psychoneuroimmunology, Stress and Infection. Boca Raton, FL: CRC Press.

Frith, C.D., and R. J. Dolan. 1997. “Abnormal Beliefs: Delusions and Memory”. Paper presented at the May 1997 Harvard Conference on Memory and Belief.

Fuster, J.M. 1980. The Prefrontal Cortex: Anatomy, Physiology, and Neurophysiology of the Frontal Lobe. New York: Raven Press.

Gabrieli, J.D.E., W. Milberg, M. M. Keane, and S. Corkin. 1990. “Intact Priming of Patterns Despite Impaired Memory”. Neuropsychologia, 28:417–428.

Gainotti, G. 1972. “Emotional Behavior and I lemisphcric Side of Tension”. Cortex, 8:41–55.

Galin, D. 1974. “Implications for Psychiatry of Left and Right Cerebral Specialization”. Arch Gen Psychiatry, 31:572–583.

Galin, D. 1976. “Two Modes of Consciousness in the Two Halves of the Brain”. В: P R. Lee, R. E. Ornstein, and D. Galin (eds.), Symposium on Consciousness. New York: Viking Press.

Galin, D. 1992. “Theoretical Reflections of Awareness, Monitoring and Self in Relation to Anosognosia”. Consciousness Cognition, 1:152–162.

Gallen, C.C., D. F. Sobel, T. Waltz, M. Aung, B. Copeland, B. J. Schwartz, E. C. Hirschkoff, and F. E. Bloom. 1993. “Noninvasive Neuromagnetic Mapping of Somatosensory Cortex”. Neurosurgery, 33:260–268.

Gardner, H. 1993. In E. Perecman (ed.), Cognitive Processing in the Right Hemisphere. New York: Academic Press.

Gastaut, H. 1956. “Etude electroclinique des episodes psychotiques survenant en dehors de crises cliniques: chez les epileptiques”. Rev Neurol, 94:587–594.

Gazzaniga, M. 1992. Nature’s Mind. New York: Basic Books.

Gazzaniga, М., J. E. Bogen, and R. W. Sperry. 1962. “Some Functional Effects of Sectioning the Cerebral Commisures in Man”. Proc Natl Acad of Sci USA, U8: 1765–1769.

Gibbs, F.A. 1951. “Ictal and Non-Ictal Psychiatric Disorders in Temporal Lobe Epilepsy”. J Nerv Ment Dis, 133:522–528.

Girgis, M. 1971. “The Orbital Surface of the Frontal Lobe of the Brain”. Acta Psychiatry Scand, 222:1–58.

Gleick, J.L. 1987. Chaos. New York: Penguin.

Gloor, P. 1992. “Amygdala and Temporal Lobe Epilepsy”. In J. P. Aggleton (ed.), The Amygdala: Neurobiological Aspects of Emotion, Memory, Mental Dysfunction. New York: Wiley-Liss.

Golberg, G. 1987. “From Intent to Action”. In E. Perecman (ed.), The Frontal Lobes Revised. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.

Goldberg, E., and R. M. Bilder, Jr. 1987. “The Frontal Lobes and Hierarchical Organization of Cognitive Control”. В: E. Perecman (ed.), The Frontal Lobes Revisited. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.

Goldman-Rakic, P.S. 1987. “Circuitry of Primate Prefrontal Cortex and Regulation of Behavior by Representational Memory”. Handbook of Physiology: The Nervous System, vol. 5., Bethesda, MD: American Psychological Society, 373–417.

Goldman-Rakic, P.S. 1988. “Topography of Cognition: Parallel Distributed Networks in Primate Association Cortex”. Annu Rev Neurosci, 11:137–156.

Gould, S.J. 1981. The Mismeasure of Man. New York: W. W. Norton.

Gould, S.J. 1983. Panda’s Thumb. New York: Penguin.

Gould, S.J. 1989. Wonderful Life. New York: W. W. Norton.

Gray, C.M., A. K. Engel, P. Konig, and W. Singer. 1992. “Synchronization of Oscillatory Neural Responses in Cat Striate Cortex: Temporal Properties”. Vis Neurosci, 8(4):337–347.

Gray, C.M., and W. Singer. 1989. “Stimulus Specific Neural Oscillations”. Proc Natl Acad Sci USA, 86:1689–1702.

Graziano, M.S.A., G. S. Yap, and C. Gross. 1994. “Coding of Visual Space by Pre motor Neurons”. Science, 266:1051–1054.

Gregory, R.L. 1966. Eye and Brain. London: Wiedenfeld and Nicolson.

Gregory, R.L. 1981. Mind in Science. Cambridge: Cambridge University Press

Gregory, R.L. 1997. Mirrors in Mind. New York: Oxford University Press.

Gregory, R.L. 1991. Odd Perceptions. New York: Routiedge, Chapman Hall.

Gross, C.G. 1992. “Representatives of Visual Stimuli in the Inferior Temporal Cortex”. Pro Roy Soc London [Biol], 135:3–10.

Halligan, P.W., and J. C. Marshall, eds. 1994. Spatial Nejjlect. Hillsdale, NJ: Lawrence Eribaum.

Halligan, P.W., J. C. Marshall, and V. S. Ramachandran. “Ghosts in the Machine: A Case Description of Visual and Haptic Hallucinations after Right Hemisphere Stroke”. Cog Neuropsychol, 11:459–477.

Halligan, P.W., J. C. Marshall, D. T. Wade, J. Davey, and D. Morrison. 1993. “Thumb in Cheek? Sensory Reorganization and Perceptual Plasticity after Limb Amputation”. Neuroreport, 4:233–236.

Hameroff, S., and R. Penrose. 1995. “Orchestrated Reduction of Quantum Coherence in Brain Molecules: A Model for Consciousness”. В: J. King and K. H. Pribram (eds.), Conscious Experience: Is the Brain Too Important to Be Left to Specialists to Study? Hillsdale, NJ: Lawrence Eribaum, 241–274.

Hamilton, W.D. 1964. “The Genetical Evolution of Social Behavior”. J Theor Biol, 7:1–52.

Hamilton, W.D., and M. Zuk. 1982. “Heritable True Fitness and Bright Birds: A Role for Parasites?” Science, 218:384–387.

Harrington, A. 1989. Medicine, Mind, and the Double Brain. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Head, H. 1918. “Sensation and the Cerebral Cortex”. Brain, 41:57–253.

Heilman, J. 1991. В: G. Prigatano and D. Schacter (eds.), Awareness of Deficits after Brain Injury. New York: Oxford University Press.

Hermelin, B., and N. O’Connor. 1990. “Factors and Primes: A Specific Numerical Ability”. Psychol Med, 20:163–189.

Hill, A.L. 1978. В: N. R. Eller (ed.), Mentally Retarded Individuals with Special Skills, Vol. 9. New York: Academic Press.

Hirstein, W., and V. S. Ramachandran. 1997. “Capgras’ Syndrome: A Novel Probe for Understanding the Neural Representation of Identity and Familiarity of Persons”. Proc R Soc London [Biol], 264:437–44.

Hobson, J.A. 1988. The Dreaming Brain. New York: Basic Books.

Hochberg, J.E. 1964. Perception. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.

Hoffman, J. 1955. “Facial Phantom Phenomena”. J Nerv Ment Dis, 122:143.

Horgan, J. 1994. “Can Science Explain Consciusness?” Sci Am, 271:88–94.

Hubei, D.H., and T. N. Wiesel. 1979. “Brain Mechanisms of Vision”. Sci Am, 241:150–162.

Hubei, D.H., and M. S. Livingstone. 1985. “Complex Unoriented Cells in a Subregion of Primate Area 18”. Nature, 315:325–327.

Humphrey, N. 1992. A History of the Mind. New York: Simon & Schuster.

Humphrey, N. 1993. History of the Mind: Evolution and the Birth of Consciousness. New York: HarperCollins.

Ironside, R. 1955. “Disorder of Laughter Due to Brain Lesions”. Presidential Address, Neurological Section, Royal Society of Medicine, London.

Jackendorf, R. 1987. Conciousness and the Computational Mind. Cambridge, МЛ: MIT Press.

Jacobs, B. 1994. “Serotonin, Motor Activity and Depression-Related Disorders”. American Scientist, 82:456–463.

James, W. 1887. “The Consciousness of Lost Limbs”. Proc Am Soc Psychic Res, 1: 249–258.

James, W. 1890. The Principles of Psychology. New York: Henry Holt, 288–289.

Johanson, D., and B. Edward. 1996. From Lucy to Language. New York: Simon & Schuster.

Johnson, G. 1995. Fire in the Mind. New York: Random House.

Jones, E. 1982. “Thalamic Basis of Place and Modality-Specific Columns in Monkey Somatosensory Cortex: A Correlative Anatomical and Physiological Study”. J Neurophysiol, 48:546–568.

Joseph, R. 1990. Neuropsychology, Neuropsychiatry, and Behavioral Neurology. New York: Plenum Press.

Joseph, R. 1992. The Rifiht Brain in the Unconscious. New York: Plenum Press.

Joseph, R. 1993. The Naked Neuron. New York: Plenum Press.

Juba, A. 1949. “Beitrag zur Strukdur der ein und doppelsietgen Korshemastorungen”. Monatsschr Psychiatr Neurol, 118:11–29.

Kaas, J.H., R. J. Nelson, M. Sur, and M. M. Merzenich. 1981. The Organization of the Cerebral Cortex. Cambridge, MA: MIT Press, 237–261.

Kaas, J.H., and S. L. Florence. 1996. “Brain Reorganization and Experience”. Peabody J Educ, 71:152–167.

Kallio, K.E. 1950. “Phantom Limb of Forearm Stump Cleft by Kineplastic Surgery”. Acta Chir Scand, 99:121–132.

Kandel, E.R., J. H. Schwartz, and T. M. Jcssell. 1991. Principles of Neural Science. New York: Elsevier.

Kaufmann, S. 1993. The Origins of Order. New York: Oxford University Press.

Kaufmann, S. 1995. At Home in the Universe. New York: Oxford University Press.

Kew, J.J.M., P. W. Halligan, J. C. Marshall, R. E. Passingham, J. C. Rothwell, M. C. Ridding, et al. 1997. “Abnormal Access of Axial Vibrotactile Input to Deafferented Somatosensory Cortex in Human Upper Limb Amputees”. J Neurophysiol, 77:2753–2764.

Kinney, H. 1995. fames Thurber, His Life and Times. New York: Henry Holt.

Kinsbourne, M. 1989. “A Model of Adaptive Behavior As It Relates to Cerebral Participation in Emotional Control”. В: G. Gainnotti and C. Caltagrione (eds.), Emotions and the Dual Brain. Heidelberg: Springer Verlag.

Kinsbourne, M. 1995. “The Intralaminar Thalamic Nuclei”. Consciousness Cognition, 4:167–171.

Kleffner, D.A., and V. S. Ramachandran, 1992. “On the Perception of Shape from Shading”. Perception Psychophysics, 52:18–36.

Kosslyn, S. 1996. Image and Brain. Cambridge, MA: MIT Press.

Lackner, J R. 1988. “Some Proprioceptive Influences on Perceptual Representation”. Brain, 111:281–297.

LaCroix, R., R. Melzack, D. Smith, and N. Mitchell. 1992. “Multiple Phantom Limbs in a Child”. Cortex, 28:503–507.

Leakey, R. 1993. The Origin of Humankind. New York: Basic Books.

LeDoux, J. 1996. The Emotional Brain. New York: Simon & Schuster.

Lettvin, J. 1976. “A Sidelong Glance at Seeing”. Sciences, 16:1–20.

Levine, D.N. 1990. “Unawareness of Visual and Sensorimoter Defects: A Hypothesis”. Brain Cognition, 13:233–281.

Livingstone, M.S., and D. H. Hubei. 1987. “Psychophysical Evidence for Separate Channels for the Perception of Form, Colour, Movement, and Depth”. J Neurosci, 7:3416–3468.

Luria, A. 1968. The Mind of a Mnemonist. New York: Basic Books.

Luria, A. 1976. Working Brain: An Introduction to Neuropsychology. New York: Basic Books.

Maclean, P. 1973. A Triune Concept of the Brain and Behavior. Toronto, Can.: University of Toronto Press.

Marcel, A.J. 1983. “Conscious and Unconscious Perception: Experiments on Visual Masking and Word Recognition”. Cognit Psychol, 15:197–237.

Marcel, A.J. 1993. “Slippage in the Unity of Consciousness in Experimental and Theoretical Studies on Consciousness”. CIBA Foundation Symposium, no. 174. Chichester: Wiley.

Marcel, A.J., and E. Bisiach. 1988. Consciousness in Contemporary Science. Oxford: Clarendon Press.

Marr, D. 1981. Vision. San Francisco: W. H. Freeman.

Marshall, J., and P. W. Halligan. 1988. “Blindsight and Insight in the Visuospatial Neglect”. Nature, 336:766–767.

Martin, J.P. 1950.“Fits of Laughter in Organic Cerebral Disease”. Brain, 73:453–464.

Maynard-Smith, J. 1978. The Evolution of Sex. Cambridge: Cambridge University Press.

McGlynn, S.М., and D. L. Schacter. 1989. “Unawareness of Deficits in Neuropsychological Syndromes”. J Clin Exp Neuropsychol, 11:143–295.

McNaughton, B., J. McClelland, and R. O’Reilly. (1995). “Why There Are Complementary Learning Systems in the Hippocampus and Neocortex? Insights from the Successes and Failures of Connectionist Models of Learning and Memory”. Psychol Rev, 102(3):419–457.

Melzack, R. 1990. “Phantom Limbs and the Concept of a Neuromatrix”. Trends Neurosci, 13:88–92.

Melzack, R. 1992. “Phantom Limbs”. Sci Am, 266:90–96.

Melzack, R., R. Israel, R. Lacroix, and G. Schultz. 1997. “Phantom Limbs in People with Congenital Limb Deficiency or Amputation in Early Childhood,” part 9. Brain, 120:1603–1620.

Merzenich, M.M., and J. H. Kaas. 1980. “Reorganization of Mammalian Somatosensory Cortex Following Peripheral Nerve Injury”. Trends Neurosci, 5:434–36.

Merzenich, M.M., R. J. Nelson, M. S. Stryker, M. S. Cyander, A. Schoppmann, and J. M. Zook. 1984. “Somatosensory Cortical Map Changes Following Digit Amputation in Adult Monkeys”. J Comp Neurol, 224:591–605.

Miller, S.O. 1989. “Optical Differences in Cases of Multiple Personality Disorders”. J Nerv Ment Disord, 177:480–486.

Milner, B. 1966. “Amnesia Following Operation on Temporal Lobes”. В: C. W.M. Whitty and O. L. Zangwill (eds.), Amnesia. London: Huiterworihs.

Milner, B., S. Corkin, and H. L. Teuber. 1968. “Further Analysis of the Hippocampal Amnesic Syndrome: Fourteen Year Follow-up Study of HM”. Neuropsychologia, 6:215–234.

Milner, D., and M. Goodale. 1995. The Visual Brain in Action. New York: Oxford University Press.

Mishkin, M. 1978. “Memory in Monkeys Severely Impaired by Combined but Not Separate Removal of the Amygdala and Hippocampus”. Nature, 273:297–298.

Mitchell, S.W. 1871. “Phantom Limbs”. Lippincott’s Magazine for Popular Literature and Science, 8:563–569.

Morsier, G. 1967. “Le syndrome de Charles Bonnet, hallucinations visuale sans deficience mentale”. Ann Medico-Psychol, 2(5):677–702.

Moscovitch, M. 1992. “Memory and Working-with-Memory: A Component Process Model Based on Modules and Central Systems”. Journal of Cognitive Neuroscience, vol. 4, no. 3:257–267.

Mountcastle, V.B. 1957. “Modality and Topographic Properties of Single Neurons of Cat’s Somatic Sensory Cortex”. J Neurophysiol, 5:377–390.

Mountcastle, V. 1995. “The Evolution of Ideas Concerning the Function of the Neocortex”. Cerebral Cortex, 5:289–295; 1047–3211.

Mountcastle, V. 1995. “The Parietal System and Some Higher Brain Functions”. Cerebral Cortex, 5:377–390; 1047–3211.

Nadel, I,, and M. Moscovitch. 1997. “Memory Consolidation: Retrograde Amnesia and the Hippocampal Complex”. Cur Opin Neurobiol, 7:217–227.

Nakamura, R.K., and M. Mishkin. 1980. “Blindness in Monkeys Following Non-Visual Cortical Lesions”. Brain Res, 188:572–577.

Nathanson, М., P. Bergman, and G. Gordon. 1952. “Denial of Illness”. A.M.A. Archives of Neurology and Psychiatry, 68:380–387.

Newsome, W.T., A. Mikami, and R. H. Wurtz. 1986. “Motion Selectivity in Macaque Visual Cortex. III: Psychophysics and Physiology of Apparent Motion”. J Neurophysiol, 55:1340–1351.

Nielsen, H., and O. Kristensen. 1981. “Personality Correlates of Sphenoidal FLEG Foci in Temporal Lobe Epilepsy”. Acta Neurol Scand, 64:289–300.

Nudo, R.J., B. M. Wise, F. SiFuentes, and G. Milliken. 1996. “Neural Substrates for the Effects of Rehabilitative Training on Motor Recovery after Ischemic Infarct”. Science, 272:1791–1794.

Ornstein, R. 1997. The Right Mind. New York: Harcourt Brace.

Papez, J.W. 1937. “A Proposed Mechanism of Emotion”. Arch Neurol Psychiatry, 38:725–739.

Pascual-Leone, A., M. Peris, J. M. Tormos, A. P. Pascual, and M. D. Catala. 1995. “Reorganization of Human Cortical Motor Output Maps Following Traumatic Forearm Amputation”. Neuroreport, 7:2068–2070.

Penfield, W., and T. Rasmussen. 1950. The Cerebral Cortex of Man: A Clinical Study of Localization of Function. New York: MacMillan.

Penrose, R. 1989. The Emperor’s New Mind. Oxford: Oxford University Press.

Phelps, M.E., D. E. Kuhl, and J. C. Mazziota. 1981. “Metabolic Mapping of the Brain’s Response to Visual Stimulation: Studies in Humans”. Science, 211(4489):1445–1448.

Pinker, S. 1997. How the Mind Works. New York: W. W. Norton.

Plum, F. 1982. The Diagnosis of Stupor and Coma. Philadelphia: F. A. Davis.

Poeck, K. 1969. “Phantom Limbs After Amputation and in Congenital Missing Limbs”. Deutsch Med Woch, 94:2367–2374.

Pons, T.P., E. Preston, and A. K. Garraghty. 1991. “Massive Cortical Reorganization after Sensory Deafferentation in Adult Macaques:” Science, 252:1857–1860.

Poppel, E., R. Held, and D. Frost. 1973. “Residual Vision Function after Brain Wounds Involving the Central Visual Pathways in Man”. Nature, 243:295–296.

Posner, М., and M. Raichle. 1997. Images of Mind. New York: W. H. Freeman.

Pribram, K. “The Role of Analogy in Transcending Limits in the Brain Sciences”. Daedalus, 109(2):19–38.

Profet, M. 1997. Pregnancy Sickness. Reading, MA: Addison-Wesley.

Ramachandran, V.S. 1988a. “Perception of Depth from Shading”. Sci Am, 269: 76–83.

Ramachandran, V.S. 1988b. “Perception of Shape from Shading”. Nature, 331: 163–166.

Ramachandran, V.S. 1988c. “Interactions Between Motion, Depth, Color and Form: The Utilitarian Theory of Perception”. В: C. Blakemore (ed.), Vision: Coding and Efficiency (Essays in Honour of H. B. Barlow). Cambridge: Cambridge University Press.

Ramachandran, V.S. 1989a. Vision: A Biological Perspective. Presidential Lecture Given at the Annual Meeting of the Society for Neuroscience, Phoenix, AZ.

Ramachandran, V.S. 1989b. “The Neurobiology of Perception”. Presidential Lecture at the Annual Meeting of the Society for Neuroscience, Phoenix, AZ.

Ramachandran, V.S. 1990. “Visual Perception in People and Machines”. В: A. Blake and T. Troscianko (eds.), AI and the Eye. Sussex, Eng.: John Wiley and Sons, 21–77.

Ramachandran, V.S. 1991. “Form, Motion, and Binocular Rivalry”. Science, 251: 950–951.

Ramachandran, V.S. 1992. “Blind Spots”. Sci Am, 266:85–91.

Ramachandran, V.S. 1993a. “Behavioral and MEG Correlates of Neural Plasticity in the Adult Human Brain”. Proc Natl Acad Sci USA, 90:10413–10420.

Ramachandran, V.S. 1993b. “Filling in Gaps in Perception: Part II. Scotomas and Phantom Limbs”. Curr Directions Psychol Sci, 2:56–65.

Ramachandran, V.S. 1994. “Phantom Limbs, Neglect Syndromes, Repressed Memories and Freudian Psychology”. Int Rev Neurobiol, 37:291–333.

Ramachandran, V.S. 1995a. “Anosognosia in Parietal Lobe Syndrome”. Consciousness Cognition, 4:22–51.

Ramachandran, V.S. 1995b. “2-D or Not 2-D: That Is the Question”. В: R. L. Gregory, J. Harris, P. Heard, and D. Rose (eds.), The Artful Eye. Oxford: Oxford University Press, 249–267.

Ramachandran, V.S. 1995c. Editor-in-Chief, Encyclopedia of Human Behavior, Vol. 1 to 4. New York: Academic Press.

Ramachandran, V.S. 1995d. “Plasticity in the Adult Human Brain: Is There Reason for Optimism?” В: B. Julesz and I. Kovacs (eds.), Santa Fe Institute for Studies in the Sciences on Complexity, Vol. XXIII. Reading, MA: Addison-Wesley, 179–197.

Ramachandran, V.S. 1996. “What Neurological Syndromes Can Tell Us about Human Nature: Some Lessons from Phantom Limbs, Capgras’ Syndrome, and Anosognosia”. Cold Spring Harbor Symposia, LXI:115–134.

Ramachandran, V.S. 1997. “Why Do Gentleman Prefer Blondes?” Med Hypotheses, 48:19–20.

Ramachandran, V.S. 1998. “Evolution and Neurology of Laughter and Humor”. Med Hypotheses. In press.

Ramachandran, V.S., E. L. Altschuler, and S. Hillyer. 1997. “Mirror Agnosia”. Proc R Soc London, 264:645–647.

Ramachandran, V.S., S. Cobb, and L. Levi. 1994a. “Monocular Double Vision in Strabismus”. Neuroreport, 5:1418.

Ramachandran, V.S., S. Cobb, and L. Levi. 1994b. “The Neural Locus of Binocular Rivalry and Monocular Diplopia in Intermittent Exotropes”. Neuroreport, 5: 1141–1144.

Ramachandran, V.S., and R. L. Gregory. 1991. “Perceptual Filling In of Artificially Induced Scotomas in Human Vision”. Nature, 350:699–702.

Ramachandran, V.S., R. L. Gregory, and W. Aiken. 1993. “Perceptual Fading of Visual Texture Borders”. Vision Res, 33:717–721.

Ramachandran, V.S., and W. Hirstein. 1997. “Three Laws of Qualia”. J Consciousness Studies, 4(5–6):429–457.

Ramachandran, V.S., W. Hirstein, K. C. Armel, F, Tecoma, and V. Iragui. 1998. “The Neural Basis of Religious Experience”. Soc Neurosci Abst, 23:519.1.

Ramachandran, V.S., W. Hirstein, and D. Rogers-Ramachandran. 1998. “Phantom Limbs, Body Image, and Neural Plasticity”. IBRO News, 26(1): 10–11.

Ramachandran, V.S., L. Levi, L. Stone, D. Rogers-Ramachandran, R. McKinney, M. Stalcup, G. Arcilla, R. Zweifler, A. Schatz, and A. Flippin. 1996. “Illusions of Body Image: What They Reveal about Human Nature”. В: R. Llinas and P. S. Churchland (eds.), The Mind-Brain Continuum. Cambridge, MA: MIT Press, 29–60.

Ramachandran, V.S. and D. Rogers-Ramachandran. 1996a. “Denial of Disabilities in Anosognosia”. Nature, 382:501.

Ramachandran, V.S., and D. Rogers-Ramachandran. 1996b. “Synaesthesia in Phantom Limbs Induced with Mirrors”. Proc R Soc London, 263:377–386.

Ramachandran, V.S., D. Rogers-Ramachandran, and S. Cobb. 1995. “Touching the Phantom Limb”. Nature, 377:489–490.

Ramachandran, V.S., D. Rtigers-Ramachandran, and M. Stewart. 1992. “Perceptual Correlates of Massive Cortical Reorganization”. Science, 258:1159–1160.

Ramachandran, V.S., M. Stewart, and D. Rogers-Ramachandran. 1992. “Perceptual Correlates of Massive Cortical Reorganization”. Neuroreport, 3:583–586.

Riddoch, G. 1941. “Phantom Limbs and Body Shape”. Brain, 64:197.

Ridley, M. 1997. The Origins of Virtue. New York: Viking Penguin.

Robinson, R.G., K. L. Kubos, L. B. Starr, K. Rao, and T. R. Price. 1983. “Mood Changes in Stroke Patients”. Comp Psychiatry, 24:555–566.

Robinson, R.G., K. L. Kubos, and L. B. Starr. 1984. “Mood Disorders in Stroke Patients”. Brain, 107:81–93.

Rock, I. 1985. The Logic of Perception. Cambridge, MA: MIT Press.

Rodin, E., and S. Schmaltz. 1984. “The Bear-Fedio Personality Inventory”. Neurology, 34:591–596.

Rolls, E.T. 1995. “A Theory of Emotion and Consciousness, and Its Application to Understanding the Neural Basis of Emotion”. В: M. S. Gazzinga (ed.), The Cognitive Neurosciences. Cambridge, MA: MIT Press.

Rossetti, Y. 1996. “Implicit Perception in Action: Short-Lived Motor Representations of Space Evidenced by Brain-Damaged and Healthy Subjects”. В: P. G. Grossenbacher (ed.), Consciousness and Brain Circuitry: Neurocognitive Systems Which Mediate Subjective Experience. Advances in Consciousness Research. Philadelphia: J. Benjamins Publ.

Saadeh, E.S., and R. Melzack. 1994. “Phantom Limb Experiences in Congenital Limb-Deficient Adults”. Cortex, 30:479–485.

Sacks, O. 1984. A Leg to Stand On. New York: Harper and Row.

Sacks, O. 1985. The Man Who Mistook His Wife for a Hat. New York: Harper-Collins.

Sacks, O. 1990. Awakenings. New York: HarperPerennial Library.

Sacks, O. 1990. Seeing Voices. New York: HarperCollins.

Sacks, O. 1995. An Anthropologist on Mars. New York: Alfred A. Knopf.

Schacter, D.L. 1992. “Consciousness and Awareness in Memory and Amnesia: Critical Issues”. В: A. D. Milner and M. D. Rugg (eds.), Neuropsychology of Consciousness. London: Academic Press, 179–200.

Schacter, D.L. 1996. Searching for Memory. New York: Basic Books.

Schopenhauer, A. 1819. Die welt als wille und virstellung. Leipzig.

Searle, J. 1992. “Minds, Brains, and Programs”. Behav Brain Sci, 3:417–458.

Searle, J. 1994. The Rediscovery of the Mind. Cambridge, MA: MIT Press.

Sereno, M.I., A. M. Dale, J. B. Reppas, K. K. Kwong, J. W. Bclliveau, T. J. Brady, B. R. Rosen, R. B. Tootell, et al. 1995. “Borders of Multiple Visual Areas in Humans Revealed by Functional Magnetic Resonance Imaging”. Science, 268: 889–893.

Sergent, J. 1988. “An Investigation into Perceptual Completion in Blind Areas of the Visual Field”. Brain, 111:347–373.

Shallice, T. 1988 From Neuropsychology to Mental Structure. Cambridge: Cambridge University Press.

Simmel, M. 1962. “The Reality of Phantom Sensations”. Soc Res, 29:337–356.

Sinclair-Gieben, A.H.C., and D. Chalmers. 1959. “Evaluation of Treatment of Warts by Hypnosis”. Lancet, 2: 480–482.

Singer, W. 1993. “Synchronization of Cortical Activity and Its Putative Role in Information Processing and Learning”. Ann Rev Physiol, 55:349–374.

Slater, E., and A. W. Beard. 1963. “The Schizophrenia-like Psychoses of Epilepsy. V. Discussion and Conclusions”. Br J Psychiatry, 109:95–150.

Snyder, A., and M. Thomas. 1997 “Autistic Savants Give Clues to Cognition”. Perception, 26:93–96.

Spanos, N.P., R. S. Stenstrom, and M. A. Johnston. 1988. “Hypnosis, Placebo, and Suggestion in the Treatment of Warts”. Psychosom Med, 50:245–260.

Springer, S., and G. Deutsch. 1998. Left Brain, Right Brain. San Francisco: W. H. Freeman.

Squire, L. 1987. Memory and the Brain. New York: Oxford Press.

Squire, L.R., and S. Zola-Morgan. 1983. “The Neurology of Memory: The Case for Correspondence Between the Findings lor Human and Nonhuman Primates”. В: J. A. Deutsch (ed.) The Physiological Basis of Memory, 2nd ed. New York: Academic Press.

Starkman, М., J. Marshall, J. La Ferla, and R. P. Kelch. 1985. “Pseudocyesis”. Psychosom Med, 47:46–57.

Starr, A., and L. Phillips. 1970. “Verbal and Motor Memory in the Amnesic Syndrome”. Neuropsychologia, 8:75–88.

Stoerig, P., and A. Cowey. 1989. “Wavelength Sensitivity in Blindsight”. Nature, 342:916–918.

Sunderland, S. 1972. Nerves and Nerve Injuries. Edinburgh: Churchill Livingstone.

Sur. М., P. E. Garraghty, and C. J. Bruce. 1985. “Somatosensory Cortex in Macaque Monkeys: Laminar Differences in Receptive Field Size”. Brain Res, 342: 391–395.

Surman. O.S., K. Sheldon, and T. P. Hackett. 1973. “Hypnosis in the Treatment of Warts”. Arch Gen Psychiatry, 28:438–441.

Symons, D. 1979. The Evolution of Human Sexuality. New York: Oxford University Press.

Symons, D. 1995. В: P. Abramson and S. D. Pinkerton (eds.), Sexual Nature and Sexual Culture. Chicago and London: University of Chicago Press.

Taub, E., N. E. Miller, T. A. Novack, E. W. Cook, W. C. Fleming, C. S. Neomuceno, J. S. Connell, and J. E. Crago. 1993. “Technique to Improve Chronic Motor Deficit After Stroke”. Arch Phys Med Rehabil, 74:347–354.

Toga, A.W., and J. C. Mazziotta. 1996. Brain Mapping: The Methods. New York: Academic Press.

Tovee, M.J., E. Rolls, and V. S. Ramachandran. 1996. “Rapid Visual Learning in Neurons in the Primate Visual Cortex”. Neuroreport, 7:2757–2760.

Tranel, D., and A. R. Damsio. 1985. “Knowledge Without Awareness: An Automatic Index of Facial Recognition by Prosopagnosics”. Science, 228:235–249.

Treisman, A. 1986. “Features and Objects in Visual Processing”. Sci Am, 225:114–126.

Trevarthen, C.B. 1968. “Two Mechanisms of Vision in Primates”. Psychol Forsch, 31:299–337.

Trimble, M R. 1992. “The Gastaut-Geschwind Syndrome”. В: M R. Trimble and T. G. Bolwig (eds.), The Temporal Lobes and the Limbic System. Petersfield, Eng.: Wrightson Biomedical.

Trivers, R. 1985. Social Evolution. Menlo Park, CA: Benjamin-Cummings.

Tucker, D.M. 1981. “Lateral Brain, Function, Mood, and Conceptualization”. Psychological Bulletin, 89:19–46.

Turnbull, O.H. 1997. “Mirror, Mirror on the Wall – Is the Left Side There at All?” Current Biology, 7R:709–711.

Turnbull, O.H., D. Carey, and R. McCarthy. 1997. “The Neuropsychology of Object Constancy”. Journal of the International Neuropsychological Society, 3:288–298.

Van der Berghe, L., and P. Frost. 1986. “Skin Color Preference, Sexual Dimorphism and Sexual Selection: A Case of Gene Co-evolution”. Ethnic Racial Studies, 9:87–113.

Van Essen, D C. 1979. “Visual Cortical Areas”. В: W. M. Cowan (ed.), Annual Reviews in Neuroscience, Vol. 2. Palo Alto, CA: Palo Alto Annual Reviews, 227–263.

Wall, P.D. 1977. “The Presence of Ineffective Synapses and the Circumstances Which Unmask Them”. Philos Trans R Soc Land [Biol], 278:361–372.

Wall, P.D. 1984. “The Painful Consequences of Peripheral Injury”.] Hand Surg Br, 9:37–39.

Walker, R., and J. B. Mattingley. 1997. “Ghosts in the Machine? Pathological Visual Completion-Phenomena in the Damaged Brain”. Neurocase, 3:313–335.

Warrington, E.K., and L. Weiskrantz. 1970. “Amnesic Syndrome: Consolidation or Retrieval?” Nature, 228:628–630.

Warrington, E.K., and L. Weiskrantz. 1971. “Organizational Aspects of Memory in Amnesic Patients”. Neuropsychologia, 9:67–73.

Warrington, E.K., and L. W. Duchen. 1992. “A Reappraisal of a Case of Persistent Global Amnesia Following Right Temporal Lobectomy – A Clinicopathological Study”. Neuropsychologia, 30:437–450.

Waxman, S.G., and N. Geschwind. 1975. “The Interictal Behavior Syndrome of Temporal Lobe Epilepsy”. Arch Gen Psychiatry, 32:1580–1586.

Weinberger, N.M., J. L. McGaugh, and G. Lynch. 1985. Memory Systems of the Brain. New York: Guilford Press.

Weinstein, E.A., and R. L. Kahn. 1950. “The Syndrome of Anosognosia”. Arch Neurol Psychiatry, 64:772–791.

Weir Mitchell, S. 1872. Injuries of Nerves and Their Consequences. Philadelphia: Lippincott.

Weir Mitchell, S. 1871. “Phantom Limbs”. Lippincott’s Magazine, 8:563–569.

Weiskrantz, L. 1985. “Issues and Theories in the Study of the Amnesic Syndrome”. В: N. M. Weinberger, J. L. McGaugh, and G. Lynch (eds.), Memory Systems of the Brain: Animal and Human Cognitive Processes. New York: Guilford Press, 380–415.

Weiskrantz, L. 1986. Blindsight. Oxford: Oxford University Press.

Weiskrantz, L. 1987. “Neuroanatomy of Memory and Amnesia: A Case for Multiple Memory Systems”. Hum Neurobiol, 6:93–105.

Weiskrantz, L. 1997. Consciousness Lost and Regained. New York: Oxford University Press.

Wieser, H.G. 1983. “Depth Recorded Limbic Seizures and Psychopathy”. Neurosci Behav Rev, 7:427–440.

Williams, G. 1966. Adaptation and Natural Selection. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Wills, C. 1993. The Runaway Brain. New York: Basic Books.

Wilson, E.O. 1978. On Human Nature. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Winson, J. 1986. Brain and Psyche. New York: Vintage Books, Random House.

Wright, R. 1994. The Moral Animal. New York: Random House.

Yang, Т., С. Gallen, В. Schwartz, F. Bloom, V. S. Ramachandran, and S. Cobb. 1994. “Sensory Maps in the Human Brain”. Nature, 368:592–593.

Yang, Т., С. Gallen, V. S. Ramachandran, B. J. Schwartz, and F. E. Bloom. 1994b. “Noninvasive Detection of Cerebral Plasticity in Adult Human Somatosensory Cortex”. Neuroreport, 5:701–704.

Young, A.W., and E.H.F. De Haan. 1992. “Face Recognition and Awareness after Brain Injury”. В: A. D. Milner and M. D. Rugg (eds.), The Neuropsychology of Consciousness. London: Academic Press, 69–90.

Young, A.W, H. D. Ellis, A. H. Quayle, and К. W. De Pauw. 1993. “Face Processing Impairments and the Capgras Delusion”. Br J Psychiatry, 162: 695–698.

Zaidel, E. 1985. “Academic Implications of Dual Brain Theory”. В: D. Benson and E. Zaidel (eds.), The Dual Brain. New York: Guilford Press.

Zeki, S. 1980. “The Representation of Colours in the Cerebral Cortex”. Nature, 284:412–418.

Zeki, S.M. 1978. “Functional Specialisation in the Visual Cortex of the Rhesus Mon key”. Nature 274:423–428.

Zeki, S.M. 1993 A Vision of the Brain. Oxford: Oxford University Press.

Zihl, J., D. von Cramon, and N. Mai. 1983. “Selective Disturbance of Movement Vision after Bilateral Brain Damage”. Brain, 106:313–340.

Zuk, М., К. Johnson, R. Thornhill, and D. J. Ligon. 1990. “Mechanisms of Female Choice in Red Jungle Fowl”. Evolution, 44:477–485.

Примечания

1

Разумеется, я говорю о стиле, а не о содержании. Отбросив ложную скромность, скажу честно: я сомневаюсь, что наблюдения, изложенные в этой книге, не уступают в важности открытиям Фарадея. Тем не менее я убежден: всем ученым-исследователям следует взять его стиль на вооружение.

Вернуться

2

Конечно, едва ли кому-нибудь придет в голову идеализировать нетехнологичную науку. Я просто хочу сказать, что бедность и грубое оборудование иногда могут, как это ни парадоксально, послужить скорее катализатором, нежели помехой: именно они делают из ученого гения изобретательности. Впрочем, нельзя отрицать, что инновационные технологии способствуют развитию науки не меньше, чем сами идеи. В следующем тысячелетии новые методы визуализации, такие как ПЭТ, фМРТ и МЭГ, по всей вероятности, произведут настоящую революцию, позволив нам увидеть живой мозг в действии, во время выполнения разного рода умственных задач (См. Posner & Raichle, 1997; Phelps & Mazziotta, 1981). К сожалению, в последнее время в научных кругах наблюдается неоправданный ажиотаж (как в девятнадцатом веке вокруг френологии). Правда, если использовать их разумно, эти игрушки могут оказаться невероятно полезными. Лучшие эксперименты – это эксперименты, в которых картинка сочетается с четкими, поддающимися проверке гипотезами о том, как на самом деле работает мозг. Во многих случаях, чтобы понять, что происходит внутри нашей головы, необходимо проследить всю цепочку событий от начала и до конца; с некоторыми такими случаями мы столкнемся в этой книге.

Вернуться

3

Полагаю, легче всего ответить на этот вопрос, изучая насекомых. Как известно, развитие насекомых включает несколько специфических стадий, каждая из которых длится строго определенный период времени. (Например, вид цикад Magicicada septendecim 17 лет пребывает в виде незрелой нимфы и всего несколько недель в виде взрослой особи!) Манипулируя гормоном экдизоном или антителами к нему, теоретически можно изменять длительность каждой стадии и оценить, как это влияет на общую продолжительность жизни. Например, подарит ли блокировка экдизона вечную жизнь гусенице? И наоборот, если гусеницу побыстрее превратить в бабочку, эта бабочка будет жить дольше или нет?

Вернуться

4

В DSM-IV, DSM-V и МКБ-11 – диссоциативное расстройство идентичности. (Примеч. пер.)

Вернуться

5

В 1928 году, задолго до того, как Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик установили роль, которую играет в наследственности дезоксирибонуклеиновая кислота (ДНК), Фред Гриффитс заметил странную вещь: если ввести мышам убитые нагреванием пневмококки определенного вида – так называемый штамм S – вместе с другим штаммом (штаммом R), последний «трансформируется» в штамм S! Очевидно, в бактериях S присутствовало нечто такое, что заставляло R-форму превращаться в S-форму. Позже, уже в 1940-х годах, Освальд Эвери, Колин Маклеод и Маклин Маккарти показали, что все дело в одном химическом веществе, ДНК. Вывод – что ДНК содержит генетический код – должен был вызвать цунами в мире биологии, но в реальности спровоцировал лишь незначительное волнение.

Вернуться

6

Существует множество разных подходов к изучению мозга. Один метод, особенно популярный у психологов, – так называемый подход «черного ящика»: вы систематически изменяете вход, смотрите, как при этом меняется выход, а затем строите модель того, что происходит в промежутке. Если вам кажется, что это звучит скучно, так и есть. Тем не менее именно этому подходу мы обязаны некоторыми ошеломительными открытиями – например, открытием трихромазии как основного механизма цветового зрения. Ученые обнаружили, что все цвета, которые способен видеть человек, представляют собой простые комбинации трех основных цветов в разных пропорциях – красного, зеленого и синего. Следовательно, заключили они, в нашем глазу есть только три типа рецепторов, каждый из которых максимально реагирует на одну длину волны и в меньшей степени – на другие длины волн. Главная проблема с подходом «черного ящика» состоит в том, что рано или поздно у исследователя накапливается множество конкурирующих моделей. Как же определить, какая из них верная? Единственный способ это сделать – открыть «черный ящик», то есть провести физиологические эксперименты на людях и животных. Лично я очень сомневаюсь, что кто-то мог сообразить, как работает пищеварительная система, просто глядя на… результаты ее деятельности. Изучая только вход и выход, никто бы не догадался, что существует жевание, перистальтика, слюна, желудочные соки, ферменты поджелудочной железы и желчь. Кто бы заподозрил, что одна печень выполняет в пищеварительном процессе дюжину функций? И все же большинство психологов – так называемые функционалисты – упрямо придерживаются мнения, что понять умственные процессы можно сквозь призму вычислительного, бихевиористского подхода – не утруждая себя непосредственным изучением этой морщинистой штуки, которая находится у нас в голове.

В биологических системах понимание функции невозможно без понимания структуры. Эта точка зрения прямо противоречит функционалистскому подходу к работе мозга, но я убежден, что только она и есть правильная. Взять хотя бы ДНК. Понимание ее анатомии в корне изменило наше представление о наследственности и генетике, которая до тех пор оставалась тем самым «черным ящиком». Как только была открыта двойная спираль, стало очевидно, что структурная логика этой молекулы диктует функциональную логику наследственности.

Вернуться

7

Источник: (а) – Ramachandran; (б) и (в) – Zeki, 1993.

Вернуться

8

Последние лет пятьдесят нейронаука тяготеет к редукционизму. Ученые отчаянно пытаются разложить сложные явления на простейшие составляющие в надежде, что изучение маленьких частей в итоге поможет понять целое. В некоторых случаях такой подход, и правда, дает впечатляющие результаты. К несчастью, многие люди искренне верят, будто для понимания мозга одного редукционизма вполне достаточно. Целые поколения исследователей были воспитаны на этой догме. Однако не так давно, на одной научной конференции, видный психолог из Кембриджа, Хорас Барлоу, заметил, что мы потратили пятьдесят лет на подробнейшее изучение коры головного мозга, но по-прежнему не имеем даже смутного представления о том, как она работает и что делает. К ужасу всех присутствующих, он сравнил нас с бесполыми марсианами, которые прилетели на Землю и угробили полвека на изучение клеточного строения и биохимии семенников, но так ничего и не узнали о сексе.

Вернуться

9

Франц Галль – психолог восемнадцатого века, основатель модной псевдонауки френологии – довел доктрину модулярности до абсурда. Однажды, читая лекцию, Галль заметил, что у одного – очень сообразительного – студента необычно выпуклые глазные яблоки. «Почему у него такие выпуклые глазные яблоки? – задумался Галль. – Может, лобные доли имеют какое-то отношение к интеллекту? Может, у этого юноши они особенно большие и давят на глаза?» В итоге Галль провел целую серию экспериментов, в рамках которых измерял шишки и впадины на черепах своих испытуемых. Найдя отличия, он попытался сопоставить формы с различными психическими функциями. Скоро френологи «обнаружили» шишки для таких экзотических черт как благоговение, осторожность, величественность, жажда наживы и скрытность. В антикварном магазине в Бостоне один мой коллега недавно видел френологический бюст с шишкой для «республиканского духа»! Френология была по-прежнему популярна в конце девятнадцатого и начале двадцатого века.

Особый интерес у френологов вызывала связь размера мозга и умственных способностей. Они утверждали, что более тяжелый мозг умнее более легкого, что мозг чернокожих людей меньше, чем мозг белых, а мозг женщины меньше мозга мужчины. По их мнению, именно эта разница в размерах и «объясняла» различия в средних показателях интеллекта между этими группами. По иронии судьбы, когда Галль умер, коллеги взвесили его мозг и обнаружили, что он был на несколько граммов легче среднестатистического женского мозга. (Красноречивое описание френологии, ее постулатов и заблуждений, см. Stephen Jay Gould, The Mismeasure of Man).

Вернуться

10

Главный герой кинофильма режиссера Стэнли Кубрика «Доктор Стрейнджлав, или Как я перестал бояться и полюбил бомбу», вышедшего в 1964 году. (Примеч. пер.)

Вернуться

11

Эти два примера – излюбленные примеры гарвардского невролога Нормана Гешвинда, которые он неизменно приводил в каждой своей лекции для неспециалистов.

Вернуться

12

Представления о роли структур медиальной височной доли, включая гиппокамп, в формировании воспоминаний восходят к русскому психиатру Сергею Корсакову. Г. М., а также других пациентов с амнезией изучали Бренда Милнер, Ларри Вайскранц, Элизабет Уоррингтон и Ларри Сквайр. Фактические изменения на клеточном уровне, способствующие укреплению связей между нейронами, подробно исследовали многие ученые, в частности Эрик Кэндел, Дэн Алкон, Гэри Линч и Терри Сейновски.

Вернуться

13

Источник: Bloom & Laserson, Brain, Mind and Behavior. Educational Broadcasting Corporation, 1988.

Вернуться

14

Поскольку наша способность осуществлять числовые вычисления (складывать, вычитать, умножать и делить) практически не требует усилий, можно подумать, будто она «запрограммирована» изначально. Это не так. На самом деле она перестала требовать усилий только в третьем веке н. э., после введения в Индии двух базовых понятий – разрядного значения и нуля. Вкупе с идеей отрицательных чисел и десятичных дробей они заложили фундамент современной математики.

Некоторые ученые утверждают, что мозг содержит графическую скалярную репрезентацию чисел – своеобразный «числовой ряд». При этом каждая точка представляет собой кластер нейронов, сигнализирующих определенную числовую величину. Абстрактное математическое понятие числового ряда восходит к персидскому поэту и математику Омару Хайяму, жившему в девятом веке, но есть ли доказательства существования такого ряда в мозге? Нормальные люди, когда их спрашивают, какое из двух чисел больше, думают дольше, если заданные числа расположены близко друг к другу на числовой оси. У Билла числовой ряд кажется сохранным, поскольку он с легкостью дает приблизительные количественные оценки – какое число больше или меньше или почему шестьдесят миллионов и три года – неуместный возраст для костей динозавров. Но сами числовые вычисления – жонглирование числами в голове – опосредует отдельный механизм, и для него нужна угловая извилина в левом полушарии. Исключительно простое и занимательное описание дискалькулии см. Dehaene, 1997.

С помощью фМРТ мой коллега, доктор Тим Риккард из Калифорнийского университета в Сан-Диего, показал, что «область числовых вычислений» в действительности расположена не совсем в классической левой угловой извилине, а смещена чуть вперед. Впрочем, это открытие не опровергает мой главный аргумент: благодаря новейшим методикам нейровизуализации рано или поздно кто-нибудь обязательно продемонстрирует «числовой ряд» – это всего лишь вопрос времени.

Вернуться

15

Все пациенты, упомянутые в этой книге, носят вымышленные имена. Место, время и обстоятельства работы с ними также изменены, однако клинические подробности изложены максимально точно. Для получения более подробной клинической информации читатель может ознакомиться с оригиналами соответствующих научных статей. В одном или двух случаях – в основном при описании классических синдромов (например, синдрома одностороннего пространственного игнорирования в главе 6) – я использую совокупные портреты сразу нескольких пациентов, которые часто приводятся в учебниках по неврологии и позволяют подчеркнуть все существенные характеристики расстройства.

Вернуться

16

Silas Weir Mitchell, 1872; Sunderland, 1972.

Вернуться

17

Аристотель был проницательным наблюдателем, но ему никогда не приходило в голову, что можно провести эксперимент; что можно сформулировать гипотезу и заняться ее систематической проверкой. Например, он полагал, что у женщин меньше зубов, чем у мужчин; все, что ему нужно было сделать, чтобы подтвердить или опровергнуть свою догадку, – это попросить нескольких мужчин и женщин пошире открыть рты и сосчитать их зубы. Современная экспериментальная наука началась с Галилея. Меня поражает, когда я слышу, как специалисты по психологии развития утверждают, будто дети – «прирожденные ученые»: для меня совершенно очевидно, что ими не являются даже взрослые. Если экспериментальный метод совершенно естественен для человеческого разума – как они заявляют – почему мы столько тысячелетий ждали рождения Галилея, а вместе с ним и экспериментальной науки? Раньше считалось, что большие, тяжелые предметы падают намного быстрее легких; чтобы это опровергнуть потребовался всего-навсего один маленький, пятиминутный эксперимент. (На самом деле, экспериментальный метод настолько чужд человеческому разуму, что многие коллеги Галилея отказывались верить в его опыты с падающими телами, даже когда видели их собственными глазами!) Даже сегодня, спустя триста лет после научной революции, люди с трудом понимают необходимость «контрольного эксперимента» или «двойного слепого» исследования. (Наиболее распространенной логической ошибкой является следующая: мне стало лучше после того, как принял таблетку А, значит мне стало лучше потому, что я принял таблетку А.)

Вернуться

18

Penfield & Rasmussen, 1950. Причина такого своеобразного устройства неясна и, вероятно, уходит своими корнями в наше филогенетическое прошлое. Марта Фара из Университета Пенсильвании выдвинула гипотезу, которая отлично согласуется с моим мнением (и мнением Мерзенича) о чрезвычайной пластичности карт мозга. Она отмечает, что у свернутого калачиком плода руки обычно согнуты в локте и касаются щек, а ступни – гениталий. Многократная коактивация этих частей тела и синхронное срабатывание соответствующих нейронов у плода могли привести к тому, что в мозге они расположены близко друг к другу. Идея Марты весьма оригинальна, но она не объясняет, почему в других зонах (S2) рядом с лицом находится не только кисть, но и ступня. Лично я полагаю, что хотя карты в самом деле могут меняться под воздействием опыта, их базовый вид задан генетически.

Вернуться

19

Первыми «пластичность» в центральной нервной системе продемонстрировали Патрик Уолл из Университетского колледжа в Лондоне (1977), и Майк Мерзенич, выдающийся нейробиолог из Университета Калифорнии в Сан-Франциско (1984). В 1991 году Тим Понс и его коллеги показали, что сенсорный ввод от руки может активировать «зону лица» в мозге взрослой обезьяны.

Вернуться

20

Во многих случаях, когда люди падают с мотоцикла на высокой скорости, одна рука частично отрывается от плеча, что приводит к некой разновидности естественной ризотомии. При этом как сенсорные (дорсальные), так и моторные (вентральные) нервные корешки, идущие из руки к позвоночнику, отрываются от спинного мозга, в результате чего рука полностью теряет подвижность и чувствительность, хотя и остается прикрепленной к телу. Главный вопрос звучит так: в какой степени функции руки могут быть восстановлены во время реабилитации? Чтобы это выяснить, физиологи перерезали сенсорные нервы, идущие от руки в спинной мозг, у группы обезьян, а затем попытались вновь научить их пользоваться этой рукой. Благодаря изучению этих животных ученым удалось получить много ценной информации (Taub et al., 1993). Спустя одиннадцать лет после окончания исследования обезьяны Тауба стали фигурантами громкого дела: активисты по защите прав животных заявили, что эксперимент был излишне жестоким. В итоге так называемых обезьян из Сильвер-Спринг отправили в «дом престарелых» для приматов. Поскольку они якобы страдали, всех их решено было убить. Доктор Понс и его сотрудники согласились на эвтаназию, но сначала решили записать активность их мозга: возможно, в нем произошли какие-то изменения? Во время процедуры обезьяны находились под действием анестезии и не чувствовали боли.

Вернуться

21

Ramachandran et al., 1992a, b; 1993; 1994; 1996. Ramachandran, Hirstein & Rogers-Ramachandran, 1998.

Вернуться

22

Многие исследователи замечали (Weir Mitchell, 1871), что стимуляция определенных триггерных точек на культе часто вызывает ощущения в отсутствующих пальцах. Уильям Джеймс (1887) писал: «Ветерок на культе ощущается как ветерок на фантоме» (см. также Cronholm, 1951). К сожалению, ни карта Пенфилда, ни результаты исследований Понса в то время еще не были известны, а потому эти наблюдения допускали несколько интерпретаций. Например, предполагалось, что поврежденные нервы могут повторно иннервировать культю, в результате чего любые ощущения в этой области автоматически переносятся на пальцы. Даже в тех случаях, когда ощущения со смещенной локализацией вызывали точки, значительно удаленные от культи, это списывали на диффузные связи в «нейроматрице» (Melzack, 1990). Мы, напротив, не только смогли обнаружить топографически организованную карту на лице, но и установили, что такие относительно сложные ощущения, как «капание», «прикосновение металла» и «трение» (а также тепло, холод и вибрация), передавались от лица к фантомной руке модально-специфическим образом. Очевидно, это нельзя объяснить ни случайной стимуляцией нервных окончаний на культе, ни «диффузными» связями. Согласно нашим наблюдениям, в мозге взрослого человека могут быстро формироваться очень точные и организованные новые соединения (по крайней мере у некоторых пациентов).

Кроме того, мы попытались соотнести наши данные с результатами физиологических исследований, в частности экспериментов Понса и его коллег (Pons et al., 1991). Например, мы предположили, что причина, по которой мы часто находим две группы точек – одну в нижней части лица, а вторую около или вокруг линии ампутации – заключается в том, что кисть на сенсорном гомункулусе в коре и таламусе с одной стороны граничит с лицом, а с другой – с верхней частью руки, плечом и подмышечной впадиной. При «вторжении» сенсорного входа от лица и верхней части руки над культей в зону кисти следует ожидать именно такого расположения триггерных точек. В итоге мы сформулировали так называемую реорганизационную гипотезу ощущений со смещенной локализацией. Если она верна, после ампутации ноги можно ожидать передачи ощущений от гениталий к стопе, поскольку на карте Пенфилда эти две части тела смежны (См. Ramachandran, 1993b; Aglioti et al., 1994.), но не от лица к фантомной ноге или от половых органов к фантомной руке. Также см. примечание 10.

Вернуться

23

Недавно Дэвид Борсук, Ханс Брайтер и их коллеги установили, что у некоторых пациентов ощущения, возникающие, когда их лицо трогают, трут или колют булавкой, передаются в фантом уже через несколько часов после ампутации (Borsook et al., 1998). Это свидетельствует о важной роли растормаживания или «маскировки» ранее существовавших связей (по всей вероятности, данному эффекту также способствует спраутинг, хотя и в меньшей степени).

Вернуться

24

Если гипотеза о реорганизации коры верна, тогда перерезание тройничного нерва (иннервирующего половину лица) должно привести к результатам, противоположным тем, что мы наблюдали у Тома. У такого пациента прикосновение к руке должно вызывать ощущения на лице (Ramachandran, 1994). Стефани Кларк и ее коллеги недавно проверили это предположение в рамках целой серии элегантных и тщательных экспериментов. Во время операции по удалению опухоли у некой пациентки был вырезан находившийся поблизости ганглий тройничного нерва. Через две недели обнаружилось, что прикосновение к руке вызывало у нее ощущения на лице – сенсорный вход от кожи руки завоевал территорию, освобожденную сенсорным входом от лица. Интересно, что при прикосновении к руке ощущения возникали только на лице, а не на руке. Одна из возможностей состоит в том, что во время первоначальной реорганизации коры происходит своего рода «перехлест» – новый сенсорный вход от кожи рук в зону лица усиливается, в результате чего ощущения кажутся возникающими преимущественно на лице, маскируя слабые ощущения на руках.

Вернуться

25

Caccace et al., 1994.

Вернуться

26

Ощущения со смещенной локализацией – отличная возможность исследовать изменяющиеся карты взрослого мозга, однако главный вопрос остается: какова функция такой реорганизации коры? Она представляет собой эпифеномен – остаточную пластичность, сохранившуюся с младенчества, – или продолжает играть важную роль даже в зрелом мозге? Например, приведет ли расширение зоны лица после ампутации руки к повышению дискриминационной чувствительности на лице? Если да, результаты таких изменений проявятся сразу или только после исчезновения аномальных ощущений со смещенной локализацией? Эти и подобные им эксперименты позволят раз и навсегда ответить на вопрос, полезна реорганизация коры для организма или нет.

Вернуться

27

Мэри Энн Зиммель (Mary Ann Simmel, 1962) первоначально утверждала, что очень маленькие дети не испытывают фантомов после ампутации; не свойственны фантомы и детям, родившимся без обеих конечностей. Однако другие ученые не подтвердили это наблюдение. (Недавно замечательную серию исследований провели Рон Мелзак и его коллеги из Университета Макгилла; Melzack et al., 1997.)

Вернуться

28

Brain – букв. мозг; Head – голова. (Примеч. пер.)

Вернуться

29

Роль лобной доли в планировании и выполнении движений подробно описана Fuster, 1980; G. Goldberg, 1987; Pribram et al., 1967; Shallice, 1988; E. Goldberg et al., 1987; Benson, 1997; Goldman-Rakic, 1987.

Вернуться

30

Затем я попросил Филиппа пошевелить указательным и большим пальцами обеих рук и одновременно посмотреть в зеркало, но на этот раз фантом остался неподвижным. Это важное наблюдение: оно свидетельствует о том, что предыдущий результат не был простой конфабуляцией в ответ на особые обстоятельства, окружающие наш эксперимент. Если так, то почему он мог двигать всей рукой и локтем, но не отдельными пальцами? Результаты наших экспериментов с зеркалом для восстановления подвижности фантома были опубликованы в журнале Nature, а также в издании «Proceedings of the Royal Society of London В» (Ramachandran, Rogers-Ramachandran & Cobb, 1995; Ramachandran & Rogers-Ramachandran, 1996 a и b).

Вернуться

31

Понятие усвоенного паралича весьма провокационно и может пригодиться не только в лечении парализованных фантомов. В качестве примера рассмотрим писчий спазм (очаговую дистонию). Пациент без проблем шевелит пальцами, чешет нос или завязывает галстук, но вдруг теряет способность писать. Теории о причинах такого состояния варьируют от мышечных спазмов до «истерического паралича». Но что, если это разновидность усвоенного паралича? Если да, поможет ли такому пациенту трюк с зеркалом? Вероятно, тот же аргумент применим и к другим синдромам, которые балансируют на грани между явным параличом и нежеланием двигать конечностью – своего рода психическим блоком. Идеомоторная апраксия – неспособность выполнять движения по команде (пациент может написать письмо по своему желанию, но не способен помахать рукой или размешать сахар в чае, когда его об этом просят) – определенно «не усвоена», подобно параличу фантома. Но не лежит ли в ее основе аналогичное нейронное торможение или блок? Если да, поможет ли его преодолеть зрительная обратная связь? И наконец, есть болезнь Паркинсона, которая вызывает ригидность, тремор и бедность движений (акинезию), затрагивающие все тело, включая лицо (маскоподобное выражение). В начальной стадии ригидность и тремор поражают только одну руку, поэтому в принципе метод зеркала может сработать и здесь (источником обратной связи в данном случае будет служить отражение здоровой руки). Поскольку известно, что зрительная обратная связь действительно влияет на течение болезни Паркинсона (например, больные, которые не могут ходить, способны перемещаться по чередующимся черным и белым плиткам), не исключено, что метод зеркала окажется небесполезным в борьбе и с этой напастью.

Вернуться

32

Особого внимания заслуживает и другая особенность Мэри. За все предыдущие десять лет она ни разу не почувствовала фантомного локтя или запястья; ее фантомные пальцы крепились прямо к культе над локтем. Однако, взглянув в зеркало, она ахнула и воскликнула, что теперь действительно ощущает – а не просто видит – локоть и запястье. Таким образом, не исключено, что призрак давно утраченной руки все это время дремлет где-то в мозге и может быть мгновенно воскрешен притоком зрительных сигналов. Если это так, данная методика может найти применение и в лечении пациентов, использующих протезы: эти люди часто испытывают потребность «оживить» протез фантомом и жалуются, что после его исчезновения протез кажется «неестественным». Возможно, транссексуальные женщины, подумывающие о том, чтобы стать мужчинами, могут устроить себе генеральную репетицию и возродить дремлющий в мозге образ полового члена (если, конечно, нечто подобное существует) с помощью подобия зеркального ящика, который мы использовали с Мэри.

Вернуться

33

Расщепленные фантомы описаны Kallio, 1950. Множественные фантомы у ребенка описаны La Croix et al., 1992.

Вернуться

34

Это весьма умозрительные объяснения, хотя некоторые из них можно проверить с помощью методов визуализации, таких как МЭГ и фМРТ. Эти устройства позволяют нам видеть активность разных участков живого мозга во время выполнения тех или иных задач. (Например, в мозге ребенка с тремя фантомными ступнями будут визуализироваться три отдельные репрезентации или одна?)

Вернуться

35

Наши эксперименты с фантомным носом (Ramachandran & Hirstein, 1997) тесно перекликаются с исследованиями Лакнера (Lackner, 1988), хотя сам принцип отличается. В опытах Лакнера испытуемый сидит за столом с завязанными глазами и, согнув руку в локте, касается кончика собственного носа. Когда экспериментатор прикасается вибратором к сухожилию бицепса, испытуемый чувствует не только то, что его рука распрямляется (из-за ложных сигналов от рецепторов растяжения мышц), но и то, что его нос удлинился. В качестве объяснения такого эффекта Лакнер ссылается на «бессознательное умозаключение» Гельмгольца (я держу свой нос; моя рука вытянута, значит, мой нос длинный). Иллюзия, описанная нами, не требует вибратора и, по-видимому, целиком зависит от байесовского принципа – крайне низкой статистической вероятности того, что две тактильные последовательности могут быть абсолютно идентичными. (Наша иллюзия не работает, если субъект просто держит нос помощника.) Не все испытуемые переживают эту иллюзию, но то, что она вообще существует – что все ваши многолетние представления о собственном носе можно аннулировать всего за несколько секунд прерывистых тактильных сигналов – поражает воображение.

Наши эксперименты с КГР см. Ramachandran & Hirstein, 1997, а также Ramachandran, Hirstein & Rogers-Ramachandran, 1998.

Вернуться

36

Botvinik & Cohen, 1998.

Вернуться

37

Milner & Goodale, 1995.

Вернуться

38

Занимательное введение в исследования зрения см. Gregory, 1966; Hochberg, 1964; Crick, 1993; Marr, 1981; Rock, 1985.

Вернуться

39

Верное и противоположное: ваше восприятие может оставаться постоянным, даже если само изображение меняется. Например, каждый раз, когда вы поворачиваете глазные яблоки, изображение устремляется по фоторецепторам с огромной скоростью. Если вы возьмете камеру и начнете водить ей по комнате, вы увидите размытые пятна. Однако когда вы двигаете глазами, окружающие объекты не скачут туда-сюда и не проносятся мимо вас с быстротой молнии. Мир кажется абсолютно стабильным – он остается на месте, хотя изображение на сетчатке движется. Причина в том, что зрительные центры вашего мозга были заранее «отключены» моторными центрами, контролирующими движения глаз. Каждый раз, когда моторная область посылает двигательную команду мышцам глазного яблока, она посылает команду и зрительным центрам: «Игнорируйте это движение; оно не реально». Разумеется, все это происходит без участия сознания. Данный вычислительный процесс встроен в зрительные модули вашего мозга и позволяет вам не отвлекаться на ложные сигналы движения всякий раз, когда вы оглядываете комнату.

Вернуться

40

Ramachandran, 1988 a & b, 1989 a & b; Kleffner & Ramachandran, 1992. Попросите друга некоторое время подержать рисунок вертикально. Наклонитесь вперед и, опустив голову, посмотрите на страницу через ноги. Поскольку относительно сетчатки страница окажется в перевернутом положении, вы снова обнаружите, что яйца и углубления поменялись местами (Ramachandran, 1988a). Удивительно, правда? Как и раньше мозг судит о форме на основании тени, однако теперь он явно исходит из того, что солнце светит снизу: то есть ваш мозг полагает, что, когда вы опускаете голову, солнце прилипает к вашей макушке! Хотя окружающий мир по-прежнему выглядит правильно (а не вверх ногами) благодаря органу равновесия в вашем ухе, зрительная система не в состоянии использовать эти знания для интерпретации формы затененных объектов (Ramachandran, 1988 b). Почему зрительная система принимает такое глупое допущение? Почему она не учитывает наклон головы при обработке затененных изображений? Ответ заключается в том, что, разгуливая по миру, бо́льшую часть времени мы держим головы в вертикальном, а не в наклонном или перевернутом положении. Зрительная система этим пользуется и избегает дополнительной вычислительной нагрузки, связанной с отправкой вестибулярной информации обратно в модуль, который занимается определением формы по тени. По большому счету, вы вполне можете обойтись и без этого, ибо по статистике ваша голова обычно пребывает в вертикальном положении. Эволюция не стремится к совершенству; ваши гены не будут переданы потомству только в том случае, если вы не сможете выжить достаточно долго, чтобы сделать детей.

Вернуться

41

Источник: Ramachandran, (1988a).

Вернуться

42

Источник: Ч. Дарвин, Происхождение человека (1871).

Вернуться

43

Архитектура этой области мозга была детально изучена Дэвидом Хьюблом и Торстеном Вайзелом из Гарвардского университета, в итоге получившими Нобелевскую премию. Благодаря их исследованиям за два десятилетия, с 1960 по 1980 год, мы узнали о зрительных путях больше, чем за предыдущие двести лет, а потому по праву можем считать этих ученых основателями современной офтальмологии.

Вернуться

44

Доказательства того, что экстрастриарные участки коры выполняют разные функции, главным образом получены шестью физиологами – Семиром Зеки, Джоном Аллманом, Джоном Каасом, Дэвидом ван Эссеном, Маргарет Ливингстон и Дэвидом Хьюблом. Изучая эти зоны и активность отдельных нейронов у обезьян, упомянутые исследователи быстро обнаружили, что разным клеткам присущи разные свойства. Например, любая клетка в так называемой зоне MT (V5) лучше всего реагирует на объекты, движущиеся в одном конкретном направлении, но не в других направлениях, и почти не «обращает внимания» на их цвет и форму. Клетки в зоне V4, напротив, чувствительны к цвету, но не сильно интересуются направлением движения. Данные эксперименты свидетельствуют о том, что эти две зоны предназначены для извлечения разных аспектов зрительной информации – движения и цвета. Впрочем, физиологические данные до сих пор неоднозначны, а потому источником наиболее убедительных доказательств такого разделения труда по-прежнему остаются пациенты с избирательным повреждением одной из зон.

Описание одного известного случая слепоты к движению см. Zihl, von Cramon & Mai, 1983.

Вернуться

45

Источник: S. Zeki, A Vision of the Brain (1993). Воспроизведено с разрешения Blackwell (Оксфорд).

Вернуться

46

Первое описание синдрома слепозрения см. Weiskrantz, 1986. Современное обсуждение этого феномена см. Weiskrantz, 1997.

Вернуться

47

Увлекательный материал по многим аспектам когнитивной науки см. Dennett, 1991. В книге также содержится краткое описание феномена «заполнения».

Вернуться

48

Также см. William Newsome, Nikos Logotethis, John Maunsell, Ted DeYoe, Margaret Livingstone & David Hubel.

Вернуться

49

Aglioti, DeSouza & Goodale, 1995.

Вернуться

50

Здесь и в других местах, когда я говорю, что «Я» – это «иллюзия», я имею в виду, что «Я» не представлено в мозге ни одной известной нам структурой. Впрочем, мы так мало знаем о мозге, что пока лучше воздержаться от каких бы то ни было выводов по этому вопросу. Лично я вижу как минимум две возможности (см. главу 12). Во-первых, когда мы достигнем более зрелого понимания различных аспектов нашей психической жизни и нейронных процессов, которые их опосредуют, слово «Я» может вообще исчезнуть из нашего словаря. (Например, с открытием структуры ДНК, цикла Кребса и других биохимических механизмов, характеризующих живых существ, люди больше не мучаются вопросом «Что такое жизнь?».) Во-вторых, «Я» может оказаться полезным биологическим конструктом, основанным на мозговых механизмах, – своего рода организационным принципом, который придает нашей личности связность, континуальность и стабильность. И действительно, многие авторы, в том числе Оливер Сакс, отмечали удивительную стойкость и живучесть «Я» – будь то в болезни или во здравии – на фоне бесчисленных превратностей судьбы.

Вернуться

51

Джеймс Тёрбер (1894–1961) – американский художник газетных комиксов, писатель и юморист. Один из наиболее известных сатирических художников США своего времени. (Примеч. пер.)

Вернуться

52

Чудесную биографию Тербера см. Kinney, 1995. Также в книге приведена полна библиография работ Тербера.

Вернуться

53

Источник: Джеймс Тербер, 1937, The New Yorker Collection.

Вернуться

54

Bonnet, 1760.

Вернуться

55

Мои эксперименты со слепым пятном описаны в Scientific American (1992). Утверждение, что подлинного завершения в скотомах не происходит, см. Sergent, 1988. Демонстрации обратного см. Ramachandran, 1993 b; Ramachandran & Gregory, 1991.

Вернуться

56

Знаменитый викторианский физик сэр Дэвид Брюстер был настолько впечатлен феноменом заполнения, что счел его прямым доказательством существования Бога. В 1832 году он писал: «Вне зависимости от того, используем мы один глаз или оба, мы должны видеть черное или темное пятно в пределах пятнадцати градусов от точки, которая привлекла наше внимание. Божественный Мастер, однако, не оставил свою работу настолько несовершенной… пятно, вместо того чтобы быть черным, всегда имеет тот же цвет, что и земля». Примечательно, что сэра Дэвида, по-видимому, нисколько не беспокоил вопрос, почему Божественный Мастер изначально создал несовершенный глаз.

Вернуться

57

В современной терминологии «заполнение» – удобное слово, которое некоторые ученые используют для обозначения феномена завершения – тенденции видеть в слепой области тот же цвет, что и на заднем плане. При этом, однако, мы не должны полагать, что мозг воссоздает каждый пиксель, ибо это противоречит самой сути зрения. В конце концов, в мозге нет никакого гомункулуса, который смотрит на внутренний ментальный экран и может извлечь пользу из такого заполнения. (Например, вы же не говорите, что мозг «заполняет» крошечные промежутки между рецепторами сетчатки.) Лично я предпочитаю употреблять этот термин как простой способ подчеркнуть, что человек видит нечто в той области пространства, из которой в глаз не поступает ни свет, ни любая другая информация. Преимущество данного «теоретико-нейтрального» определения заключается в том, что оно позволяет проводить любые эксперименты в поисках нейронных механизмов зрения и восприятия.

Вернуться

58

Этот хитроумный эксперимент провел Джером Леттвин из Ратгерского университета (Lettvin, 1976). Объяснение данного эффекта как имеющего отношение к стереоскопическому зрению принадлежит мне (см. примечание 7). Аналогичный эффект – выравнивание горизонтально смещенных вертикальных линий – я наблюдал и у пациентов со скотомами кортикального происхождения (Ramachandran, 1993b).

Вернуться

59

Поскольку вы смотрите на мир с двух немного разных точек зрения, соответствующих двум глазам, изображения на сетчатке слегка отличаются друг от друга. Различия пропорциональны относительным расстояниям между видимыми объектами. Мозг сравнивает два изображения и «объединяет» их, благодаря чему вы видите одну «картинку», а не две. Другими словами, в вашем зрительном пути уже есть встроенный нейронный механизм для «выравнивания» вертикальных линий, смещенных по горизонтали. Однако поскольку ваши глаза разделены по горизонтали, а не по вертикали, механизм выравнивания горизонтальных линий, которые смещены по вертикали, у вас отсутствует. На мой взгляд, именно поэтому вертикальные линии, попадающие на слепое пятно, «сливаются» в одну непрерывную линию, а горизонтальные – нет. Тот факт, что вы используете только один глаз в эксперименте со слепым пятном, не имеет значения: вы можете неосознанно задействовать те же нейронные цепи, даже закрыв один глаз.

Вернуться

60

Те из нас, у кого нормальное зрение и естественные слепые пятна, безусловно сочтут эти упражнения весьма забавными. Но представьте, что в результате некоего повреждения сетчатки у вас появилось искусственное слепое пятно. Мозг будет по-прежнему «заполнять» слепые области в вашем поле зрения? Или произойдет реорганизация, в результате которой смежные сегменты зрительного поля начнут отображаться на область, которая больше не получает сигналов? Каковы будут последствия такой реорганизации? Возникнет у такого человека двойное зрение или нет? Допустим, я подношу карандаш к его скотоме. За счет стимуляции участка коры, соответствующего скотоме, он должен увидеть два карандаша – один настоящий и один «призрачный» (точно так же Том ощущал прикосновения и на лице, и на руке). Чтобы проверить эту гипотезу, мы обследовали нескольких пациентов с повреждениями сетчатки, но ни один не сообщил о двоении. Мое непосредственное заключение звучало примерно так: о, отлично, кто знает, возможно зрение отличается от фантомных конечностей. А потом я догадался, в чем дело. Пусть в одном глазу образовалась скотома, но ведь у человека два глаза! Соответствующий участок в другом глазу по-прежнему посылает информацию в первичную зрительную кору, а потому никакой реорганизации не происходит. Чтобы получить эффект двойного зрения, нужно удалить здоровый глаз.

Несколько месяцев спустя я познакомился с одной женщиной. В левом нижнем квадранте левого глаза у нее была скотома, а правый глаз был полностью утрачен. При попадании световых пятен в нормальное поле зрения она не испытывала двоения, однако, к моему изумлению, если пятна мерцали с частотой около десяти герц (десять циклов в секунду), она видела два пятна – одно там, где оно было на самом деле, а второе внутри скотомы.

Я пока не могу объяснить, почему Джоан видит два объекта только тогда, когда стимул мерцает. Не исключено, что мерцающий стимул преимущественно активирует крупноклеточный путь – зрительную систему, участвующую в восприятии движения, – и что этот путь более подвержен реорганизации, чем другие.

Вернуться

61

Ramachandran, 1992.

Вернуться

62

Sergent, 1988.

Вернуться

63

Впоследствии я убедился, что это происходило каждый раз, когда я тестировал Джоша. Кроме того, аналогичный феномен я наблюдал у одного из пациентов д-ра Ханны Дамасио (Ramachandran, 1993b).

Вернуться

64

Черновик этой главы, основанной на моих клинических заметках, я набросал в сотрудничестве с Кристофером Уиллсом, однако в дальнейшем текст пришлось переписать. Впрочем, я сохранил парочку его наиболее красочных метафор, в том числе и метафору с комнатой смеха.

Вернуться

65

Kosslyn, 1996; Farah, 1991.

Вернуться

66

Хотя большинство пациентов с синдромом Шарля Бонне не помнят, что сталкивались с этими образами раньше (возможно, это произошло в далеком прошлом), некоторые галлюцинируют объекты, увиденные только что или логически связанные с вещами в непосредственной близости от скотомы. Например, Ларри часто галлюцинировал несколько копий своих ботинок (которые он видел несколько секунд назад). Другие пациенты жаловались, что во время управления автомобилем в их скотомах нередко возникают сцены, которые они миновали несколько минут назад.

Таким образом, синдром Шарля Бонне сливается с другим хорошо известным синдромом, так называемой палинопсией (с которой часто сталкиваются неврологи после травмы головы или иного повреждения зрительных путей). Как известно, при палинопсии движущийся объект оставляет за собой многочисленные копии. Хотя палинопсия обычно рассматривается как проблема распознавания движения, она может иметь больше общего с синдромом Шарля Бонне, чем думают офтальмологи. Суть обоих синдромов состоит в том, что все мы можем подсознательно воспроизводить недавно увиденные зрительные образы в течение нескольких минут или даже часов после их исчезновения из поля зрения и что в основном это происходит при отсутствии текущей информации от сетчатки (как это может случиться после травмы зрительного пути).

Хамфри (Humphrey, 1992) выдвинул предположение, что деафферентация каким-то образом играет ключевую роль в зрительных галлюцинациях и что такие галлюцинации могут быть основаны на обратных проекциях. Любые претензии на новизну с моей стороны вытекают из наблюдения, что у обоих моих пациентов галлюцинации ограничивались внутренним пространством скотомы и никогда не выходили за ее пределы. Данное наблюдение подсказывает мне, что это явление можно объяснить только обратными проекциями (поскольку обратные проекции организованы топографически).

Вернуться

67

Если эта теория верна, почему мы не галлюцинируем, когда закрываем глаза или заходим в темную комнату? В конце концов, и в том, и в другом случае зрительный вход отсутствует. Во-первых, при полном отсутствии сенсорного входа (например, в камере сенсорной депривации), люди таки галлюцинируют. Во-вторых, даже когда вы закрываете глаза, нейроны вашей сетчатки постоянно посылают базовые сигналы (мы называем это спонтанной активностью) в высшие центры; этого может быть вполне достаточно, чтобы наложить вето на нисходящую активность. Однако при повреждениях сетчатки, первичной зрительной коры или зрительного нерва, которые приводят к скотоме, исчезает даже эта спонтанная активность, в результате чего появляются внутренние образы – галлюцинации. Фактически можно утверждать, что спонтанная активность в начале зрительных путей, которая до сих пор оставалась загадкой, главным образом развилась для обеспечения такого «нулевого» сигнала. Наиболее убедительные доказательства данной теории исходят от двух наших пациентов, у которых галлюцинации были ограничены пределами скотомы.

Вернуться

68

Это несколько радикальное представление о восприятии, я полагаю, главным образом справедливо в отношении распознавания определенных объектов в вентральном потоке – ботинка, чайника, лица друга, – в рамках которого использование высокоуровневых семантических знаний имеет вычислительный смысл, так как помогает устранить неопределенность. В рамках других, более «примитивных» зрительных процессов (таких как движение, стереоданные и цвет) подобные взаимодействия могут происходить в более ограниченном масштабе: здесь вы вполне можете обойтись только общими знаниями о поверхностях, контурах, текстурах и так далее, встроенными в саму нейронную архитектуру «первичных модулей» (как подчеркивал Дэвид Марр, хотя Марр не проводил различий, которые провожу я). Тем не менее данные свидетельствуют о том, что взаимодействие между модулями низкого уровня и знаниями «высокого уровня» носит гораздо более интенсивный характер, чем принято считать (см. Churchland, Ramachandran & Sejnowski, 1994). Общее правило, по-видимому, заключается в том, что взаимодействие происходит всякий раз, когда это необходимо, и не происходит (и не может происходить), когда это не нужно. Выявление сильных и слабых взаимосвязей является одной из ключевых задач психофизики зрения и нейробиологии.

Вернуться

69

Другие названия этого феномена: односторонняя зрительно-пространственная агнозия, односторонний пространственный неглект, гемипространственный неглект, гемипространственное сенсорное невнимание. (Примеч. пер.)

Вернуться

70

Описание синдрома одностороннего пространственного игнорирования (неглекта) см. Critchley, 1966; Brain, 1941; Halligan & Marshall, 1994.

Вернуться

71

Никто не описывал избирательную функцию сознания более красноречиво, чем выдающийся психолог Уильям Джеймс (1890) в своем знаменитом эссе «Stream of Thought». Он писал: «Мы видим, что разум в любом его проявлении есть театр одновременных возможностей. Роль сознания заключается в сопоставлении этих возможностей, в отборе одной или нескольких из них и в подавлении остальных путем наращивания или подавления силы внимания… Работу мозга над полученной информацией можно в определенной степени сравнить с работой скульптора над каменной глыбой. В том смысле, что статуя всегда находилась внутри камня. Однако кроме нее в камне хранились еще тысячи других, и только благодаря скульптору из него была извлечена именно эта… Если захотим, мы можем мысленно повернуть время вспять к той черной и единой бесконечности пространства и движущихся облаков роящихся атомов, какую наука называет единственным реальным миром. Но все-таки мир, который мы воспринимаем и в котором живем, будет такой, какой наши предки и мы сами постепенно высекали из этого первозданного пространства, просто отбрасывая определенные фрагменты. Другой скульптор – другая статуя из того же камня! Другой разум – другой мир из того же самого монотонного и невыразительного хаоса! Мой мир – лишь один из миллиона миров, столь же реальных для тех, кто может их выделить. Сколь различны должны миры в сознании муравья, каракатицы или краба!»

Вернуться

72

Описание этой петли положительной обратной связи см. Heilman, 1991.

Вернуться

73

Marshall & Halligan, 1988.

Вернуться

74

Sacks, 1985.

Вернуться

75

Gregory, 1997.

Вернуться

76

Что произойдет, если я брошу в вас кирпич с заднего сиденья автомобиля и вы увидите его в зеркале? Наклонитесь ли вы вперед (как и следует), или вас одурачит увеличивающееся изображение в зеркале и вы отклонитесь назад? Возможно, за интеллектуальную коррекцию зеркального отражения, позволяющую точно определить, где находится реальный объект, отвечает сознательный путь «что» в височных долях, а за уклонение – путь «как» в теменной доле. Если это верно, вы можете запутаться и метнуться в неверном направлении – и в этом будет виноват ваш зомби!

Вернуться

77

Эта интерпретация – неплохое предварительное объяснение, однако на нем история не заканчивается. Эдуардо Бизиак слегка модифицировал тест: вместо того чтобы попросить испытуемого разделить уже нарисованную горизонтальную линию, он просто дал ему лист бумаги с крошечной вертикальной линией посередине и сказал: «Представьте, что эта вертикальная линия делит пополам невидимую горизонтальную линию и нарисуйте ее». Испытуемый уверенно нарисовал линию, но правая часть оказалась примерно вдвое меньше левой. Это говорит о том, что дело тут не только в простом невнимании. Согласно Бизиаку, вся репрезентация пространства сплющивается, чтобы увеличить здоровое правое поле зрения и уменьшить левое. В итоге пациент вынужден делать левую половину линии длиннее правой: лишь в таком случае они будут казаться ему одинаковыми.

Вернуться

78

Хорошие новости в том, что многие пациенты с синдромом неглекта, обусловленным повреждением правой теменной доли, спонтанно восстанавливаются через несколько недель. Это подразумевает, что некоторые из неврологических синдромов, которые мы считаем перманентными – то есть вызванными деструкцией нервной ткани, – на самом деле могут представлять собой «функциональные дефициты», включающие временный дисбаланс трансмиттеров. Популярная аналогия между мозгом и цифровыми компьютерами крайне обманчива, однако в данном конкретном случае я испытываю сильный соблазн прибегнуть именно к ней. Функциональный дефицит больше похож на сбой в программном обеспечении, ошибку в программе, нежели на проблему с аппаратной частью. Если я прав, то у миллионов людей, страдающих расстройствами, которые традиционно считались «неизлечимыми», еще есть надежда: просто раньше мы понятия не имели, как починить программное обеспечение их мозга. В качестве примера позвольте мне привести пациента, у которого в результате повреждения левого полушария развилась дискалькулия. Как и многие другие жертвы этого синдрома, он казался весьма рассудительным и сообразительным, однако в арифметике был просто безнадежен. Он мог обсуждать погоду, последние события в больнице и людей, которые его посещали в тот день. И все же, стоило его попросить вычесть 7 из 100, как он впадал в ступор. Как ни странно, он не просто не мог решить арифметический пример. Мой ученик Эрик Альтшулер и я заметили, что каждый раз, когда он пытался произвести вычисления, он нес невероятную тарабарщину – Льюис Кэрролл назвал бы ее бармаглотом, – но при этом абсолютно не осознавал, что говорит ерунду. «Слова» были полностью оформлены, но лишены какого-либо смысла – нечто подобное можно наблюдать при речевых расстройствах, например афазии Вернике (даже слова в основном представляли собой неологизмы). Можно подумать, один вид математической задачки включал в его мозгу «языковую дискету» с ошибкой. Но почему он произносил тарабарщину вместо того, чтобы просто молчать? Мы настолько привыкли думать о мозге как о совокупности автономных модулей – один для математики, один для речи, один для лиц, – что совершенно забываем о сложности и масштабах взаимодействия между ними. В частности, состояние нашего пациента имело смысл только в том случае, если допустить, что развертывание того или иного модуля зависит от текущих требований, предъявляемых организму. Способность быстро упорядочивать биты информации является важной частью как математических операций, так и речи. Возможно, в его мозгу возникла некая «ошибка упорядочения». Что, если для математики и ненормальной речи требуется определенный тип упорядочения? Наш пациент мог вести обычную беседу потому, что опирался на множество подсказок (множество резервных копий) и не включал механизм упорядочения на полную мощность. Решая математическую задачу, он, напротив, был вынужден полагаться на него в гораздо большей степени, а потому неизменно терпел фиаско. Само собой разумеется, все это чистые домыслы, но они дают пищу для размышлений.

Вернуться

79

Судя по всему, у нормальных людей система «что» в височной доле и путь «как» в теменной доле способны «переговариваться» между собой, однако у пациентов с синдромом зеркала эта коммуникация нарушена. Вырвавшись из-под контроля пути «что», зомби тянется прямо в зеркало.

Вернуться

80

Некоторые пациенты с поражением правой теменной доли отрицают, что их левая рука принадлежит им – заболевание, известное как соматопарафрения; мы рассмотрим таких пациентов в главе 7. Если вы возьмете безжизненную левую руку такого человека, поднимите ее и перенесете в правое поле зрения, он заявит, что эта рука принадлежит вам, врачу, его матери, брату или супругу. Помню, когда я впервые столкнулся с этим расстройством, сказал себе: «Наверное, это самое странное явление во всей неврологии, если не во всей науке!» Как может психически здоровый, рассудительный человек утверждать, что его рука принадлежит матери? Роберт Рафаэль, Эрик Альтшулер и я недавно обследовали двух пациентов с этим расстройством и обнаружили, что когда они смотрели на свою левую руку в зеркале (расположенном справа, чтобы вызвать синдром зеркала), они соглашались, что рука принадлежит им! Получается, зеркало их «вылечило»?

Вернуться

81

Это может показаться грубым, но физиотерапевты не любят работать с пациентами с отрицанием, а потому его преодоление имеет большое практическое значение.

Вернуться

82

Описание анозогнозии см. Critchley, 1966; Cutting, 1978; Damasio, 1994; Edelman, 1989; Galin, 1992; Levine, 1990; McGlynn & Schacter, 1989; Feinberg & Farah, 1997.

Вернуться

83

Выдающийся психолог-эволюционист Роберт Триверс из Калифорнийского университета в Санта-Крузе предложил весьма хитроумное объяснение эволюции самообмана (Trivers, 1985). Согласно Триверсу, в повседневной жизни нам часто приходится лгать – скажем, во время налоговой проверки, из-за романа «на стороне» или в попытке защитить чьи-то чувства. Другие исследования показали, что лжец (если, конечно, вы не практикуетесь во вранье постоянно) неизменно выдает себя неестественной улыбкой, выражением лица или тоном голоса (Ekman, 1992). Дело в том, что лимбическая система (непроизвольная любительница правды) контролирует спонтанное проявление эмоций, в то время как кора (центр произвольного контроля, а также место, где фабрикуется ложь) контролирует выражение лица, когда мы обманываем. Как следствие, когда мы лжем с улыбкой, это фальшивая улыбка; даже если мы попытаемся придать своему лицу каменное выражение, коварная лимбическая система выдаст нас с головой. Но есть решение этой проблемы, утверждает Триверс. Чтобы эффективно лгать другому человеку, все, что нужно, – это сперва солгать себе. Если вы верите в собственную ложь, ваша улыбка и выражение лица будут подлинными, без следа лукавства, а сама ложь – в высшей степени убедительной. Стратегия неплохая, но, на мой взгляд, в этом сценарии есть внутреннее противоречие. Предположим, вы шимпанзе, который спрятал несколько бананов под веткой дерева. Альфа-самец, который знает, что у вас есть бананы, требует, чтобы вы отдали их ему. Как вы поступите? Скорее всего, вы солжете и скажете, что бананы на другой стороне реки. Правда, при этом есть опасность, что он обнаружит обман по выражению вашей мордочки. Как же быть? По Триверсу, сначала вы убеждаете себя, что бананы действительно находятся на другом берегу реки, а потом говорите это альфа-самцу. Он, разумеется, вам верит, и бананы остаются у вас. Но есть одна проблема. Что, если через некоторое время вы проголодаетесь и отправитесь на поиски бананов? Так как теперь вы верите, что еда находится на другом берегу реки, вы ищете ее там. Другими словами, стратегия, предложенная Триверсом, противоречит самой цели лжи: по определению, тот, кто лжет, должен по-прежнему иметь доступ к истине – иначе бы в этой эволюционной стратегии не было никакого смысла.

Один из способов разрешить эту дилемму – предположить, что «вера» не унитарна. Возможно, самообман – это функция левого полушария, которое стремится передать свои знания другим, тогда как правое полушарие продолжает «знать» правду. Чтобы проверить эту гипотезу экспериментально, можно измерить кожно-гальваническую реакцию у анозогнозиков и нормальных людей (например, детей), когда они конфабулируют. При генерировании ложного воспоминания нормальным человеком – или ребенком – датчики зафиксируют скачок в КГР (аналогичный тому, что наблюдается при откровенной лжи) или нет?

Впрочем, в отношении одного типа лжи Триверс безусловно прав. Это ложь о собственных способностях, то есть хвастовство. Конечно, ложное представление о собственных способностях может привести к неприятностям («я большой сильный человек, а не хилый и слабый») и постановке нереалистичных целей. Тем не менее во многих случаях этот недостаток с лихвой окупается тем, что у убедительного хвастуна больше шансов пойти на свидание в субботу, а значит, гораздо больше шансов распространить свои гены. В результате гены «успешного хвастовства посредством самообмана» быстро станут частью генофонда. Можно предположить, что мужчины должны быть более склонными к хвастовству и самообману, чем женщины. Насколько мне известно, данный прогноз никогда не проверялся систематически, хотя коллеги уверяют меня, что так оно и есть. Женщины, напротив, должны уметь выявлять ложь, ибо в их случае на карту поставлено гораздо больше – тяжелая девятимесячная беременность, рискованные роды и длительный период ухода за ребенком (само-то материнство не подлежит сомнению!).

Вернуться

84

Кинсбурн (Kinsbourne, 1989), Боген (Bogen, 1975) и Галин (Galin, 1976) неоднократно предупреждали об опасностях «дихотомании», приписывании когнитивных функций исключительно одному полушарию в ущерб другому. Необходимо помнить, что в большинстве случаев специализация носит скорее относительный, нежели абсолютный характер, и что мозг имеет переднюю, заднюю, верхнюю и нижнюю части, а не только левую и правую. Сложная поп-культура и бесчисленные самоучители основаны именно на специализации полушарий. Как отметил Роберт Орнштейн (1997): «Это клише в общих рекомендациях менеджерам, банкирам и артистам. Это есть в мультфильмах и в рекламе. Так, компания United Airlines, призывая летать их самолетами, апеллирует к обеим вашим половинам: музыка для одной и хорошая цена для другой. Автомобильная компания Saab позиционирует свой новый седан как “автомобиль для обеих сторон мозга”. Одна моя знакомая, запамятовав чье-то имя, сваливала свою забывчивость на “правополушарность”». Однако существование такой поп-культуры не должно маскировать главное – представление о том, что два полушария действительно могут быть специализированы для выполнения разных функций. Тенденция приписывать таинственные силы правому полушарию не нова – она восходит к французскому неврологу девятнадцатого века Шарлю Браун-Секварду, основоположнику такого модного нынче движения, как аэробика правого полушария».

Актуальный обзор представлений о специализации полушарий см. Springer & Deutsch, 1998.

Вернуться

85

Большей частью наших знаний о специализации полушарий мы обязаны Газзаниге, Богену и Сперри (Gazzaniga, Bogen & Sperry, 1962) – трем ученым, изучавшим пациентов с расщепленным мозгом. Если перерезать мозолистое тело, соединяющее две половинки мозга, когнитивные возможности каждого полушария можно исследовать по отдельности. Мой «генерал» мало чем отличается от того, что Газзанига называл «переводчиком» в левом полушарии (1992). Тем не менее Газзанига не рассматривает эволюционное происхождение или биологическое обоснование его существования (как это пытаюсь сделать я), а также не постулирует наличие антагонистического механизма в правом полушарии. Гипотезу о специализации полушарий, аналогичную моей, предложил и Кинсбурн (Kinsbourne, 1989), но не для объяснения анозогнозии, а для объяснения эффектов латеральности, наблюдаемых при депрессии после инсульта. Хотя Кинсбурн не затрагивает тему фрейдовских защитных механизмов или «сдвигов парадигмы», он высказывает любопытное предположение, согласно которому левое полушарие может быть необходимо для поддержания текущего поведения, тогда как активация правого полушария позволяет прервать текущее поведение и генерировать ориентировочную реакцию.

Вернуться

86

Я хотел бы подчеркнуть, что предложенная мной теория специализации полушарий, безусловно, не объясняет все формы анозогнозии. Например, анозогнозия при афазии Вернике, вероятно, возникает из-за повреждения той самой части мозга, которая обычно репрезентирует представления о языке. Синдром Антона (отрицание слепоты кортикального происхождения), с другой стороны, может наблюдаться только при одновременном поражении правого полушария. (Я видел один случай «двух поражений», подобный этому, однако необходимы дополнительные исследования.) Интересно, осознает ли пациент с афазией Вернике свой дефицит, если его ухо оросить холодной водой?

Вернуться

87

Ramachandran, 1994, 1995a, 1996.

Вернуться

88

Мы по-прежнему далеки от понимания нейронной основы такого бреда, однако в ходе последних исследований Грациано, Яп и Гросс (Graziano, Yap & Gross, 1994) обнаружили кое-что интересное. Оказывается, в дополнительной моторной коре обезьян имеются одиночные нейроны, которые реагируют на зрительные стимулы. Рецептивные поля этих нейронов «наложены» на соматосенсорные поля руки и двигаются всякий раз, когда обезьяна двигает рукой, но не глазами. Такие поля могут служить нейронным субстратом для тех разновидностей бреда, которые я наблюдаю у своих пациентов.

Вернуться

89

Гипотеза, согласно которой в правом полушарии имеется особый механизм обнаружения не только несоответствий схемы тела (как это показывает наш ящик виртуальной реальности, а также эксперименты Рэя Долана и Криса Фрита), но и прочих видов аномалий, подтверждается результатами трех других исследований, описанных в научной литературе. Например, известно, что пациенты с повреждением левого полушария, как правило, более склонны к депрессии и пессимизму, нежели пациенты с инсультами в правом полушарии (Gainotti, 1972; Robinson et al., 1983). Обычно это различие объясняется большей «эмоциональностью» правого полушария. Я позволю себе не согласиться и предположу, что из-за повреждения левого полушария у пациента нет даже минимальных «защитных механизмов», в результате чего каждая пустяковая аномалия становится потенциально дестабилизирующей. На мой взгляд (Ramachandran, 1996), даже идиопатическая депрессия может возникнуть из-за неспособности левого полушария задействовать защитные механизмы, о которых говорил Фрейд – возможно, в результате дисбаланса трансмиттеров или клинически неопределяемого повреждения левой лобной области. В пользу этой идеи говорят результаты многочисленных исследований: как показывают эксперименты, депрессивные люди более чувствительны к тонким несоответствиям (таким, как красный пиковый туз), чем нормальные люди. В настоящее время я провожу аналогичные тесты с пациентами, страдающими анозогнозией.

Вторая серия экспериментов, подтверждающих мою гипотезу, связана с интересным наблюдением Гарднера (Gardner, 1993): оказывается, повреждения правого (но не левого) полушария часто вызывают проблемы с распознаванием абсурдности предложений «с подвохом» (в таких предложениях концовка противоречит началу). Я интерпретирую это наблюдение как сбой детектора аномалий.

Вернуться

90

Отрицание Билла показалось бы комичным, если бы не крайняя трагичность ситуации, в которой он оказался. В действительности его поведение имеет определенный смысл: он делает все возможное, чтобы защитить свое эго или «Я». Когда человеку объявляют смертный приговор, что плохого в отрицании? Но даже несмотря на то, что отрицание Билла может быть здоровой реакцией на безнадежное положение, его масштабы удивляют, и возникает еще один интересный вопрос: конфабулируют ли пациенты с патологией вентромедиальной коры, такие как Билл, главным образом для защиты целостности своего «Я», или эта склонность распространяется и на другие абстрактные вопросы? Если вы спросите такого человека: «Сколько волос у Клинтона на голове?», он назовет цифру или признает свое невежество? Иными словами, заставит ли его конфабулировать сам акт расспросов со стороны авторитетной фигуры? До сих пор систематических исследований по этой теме не проводилось, однако если больной не страдает слабоумием (грубо говоря, умственной отсталостью вследствие диффузного повреждения коры), он, как правило, довольно «честен» и охотно признает незнание вещей, не представляющих непосредственной угрозы для его благополучия.

Вернуться

91

Очевидно, отрицание имеет очень глубокие корни. Хотя смотреть на его проявления весьма увлекательно, оно является источником большого разочарования и беспокойств для родственников (хотя по определению не для самого пациента!). Как правило, больные отрицают непосредственные последствия паралича (что поднос обязательно опрокинется или что они не могут завязать собственные шнурки), но будут ли они отрицать и его отдаленные последствия – что произойдет на следующей неделе, в следующем месяце, в следующем году? Или они все-таки смутно осознают, что чего-то не хватает, что они инвалиды? Другими словами, не помешает ли отрицание написать завещание? Я не изучал эту проблему на систематической основе, но в тех немногих случаях, когда я поднимал этот вопрос, пациенты реагировали так, будто абсолютно не осознавали, насколько сильно паралич повлияет на их будущую жизнь. Так, больной может с уверенностью утверждать, что собирается вернуться из больницы домой на собственной машине или что с удовольствием возобновит занятия гольфом или теннисом. Получается, дело не только в сенсорном/моторном искажении – неспособности обновлять текущую схему тела (хотя это, безусловно, основной компонент данного расстройства). Скорее, радикально меняется весь спектр представлений о себе и способах выживания. К счастью, подобный бред часто служит существенным облегчением и утешением для пациентов, пусть даже их установка вступает в прямой конфликт с одной из ключевых целей реабилитации – помочь больному осознать свое положение.

Другой подход к изучению глубин отрицания – вывести слово «паралич» на монитор компьютера и измерить кожно-гальваническую реакцию. Хотя пациент не осознает свой паралич, найдет ли он это слово угрожающим (в этом случае датчики зафиксируют мощный скачок в КГР) или нет? Как он оценит «неприятность» этого слова по шкале от 1 до 10? Будет ли его рейтинг выше (или ниже), чем у нормального человека?

Вернуться

92

Даже у некоторых пациентов с инсультом правой лобной доли наблюдаются симптомы, напоминающие нечто среднее между анозогнозией и расстройством множественной личности. Доктор Риита Хари и я недавно обследовали одну такую больную в Хельсинки. В результате двух инсультов – одного в правой лобной доле, а другого в поясной извилине – ее мозг утратил способность «обновлять» схему тела. Стоило ей посидеть одну минутку, а затем куда-нибудь пойти, как ее тело расщеплялось на две половины – левая продолжала сидеть, а правая шла. Каждый раз она с ужасом оглядывалась назад, дабы убедиться, что левая половина в самом деле не отстала от правой.

Вернуться

93

Когда мы бодрствуем, левое полушарие обрабатывает сенсорные данные, придавая последовательность, согласованность и временну́ю упорядоченность нашему повседневному опыту. При этом оно рационализирует, отрицает, подавляет и иным образом подвергает цензуре бо́льшую часть поступающей информации. Теперь рассмотрим, что происходит во время сновидений и фазы быстрого сна. Есть как минимум две возможности, которые отнюдь не являются взаимоисключающими. Во-первых, фаза быстрого сна может выполнять важную «вегетативную» функцию, связанную с биологическими факторами (например, поддержание и «загрузка» нейротрансмиттеров), а сновидения могут быть просто эпифеноменом – нерелевантными побочными продуктами. Во-вторых, сами сновидения могут иметь важную когнитивную/эмоциональную функцию, а фаза быстрого сна быть просто средством достижения этой цели. В частности, не исключено, что сновидения позволяют отрепетировать различные, потенциально дестабилизирующие гипотетические сценарии. Фактически это своего рода симуляция «виртуальной реальности» с использованием запрещенных мыслей, которые обычно вытесняются сознанием. Возможно, такие мысли появляются в сновидении не случайно. Это своеобразная проверка: если они могут быть ассимилированы в сюжетную линию – отлично; если нет, они подавляются и снова забываются.

Почему мы не можем проводить такие репетиции в воображении, неясно, но я могу предложить две гипотезы. Во-первых, чтобы репетиции были эффективными, они должны выглядеть и ощущаться как настоящие, а это в состоянии бодрствования невозможно: мы знаем, что образы генерируются внутри. Как сказал Шекспир, нельзя «утолить жгучий голод, воображая пиршественный стол». Другими словами, образы никогда не смогут заменить реальную вещь, что имеет глубокий эволюционный смысл.

Во-вторых, демаскировка тревожных воспоминаний в состоянии бодрствования противоречит самой цели их подавления и может оказать выраженное дестабилизирующее влияние на мозг. Демаскировка таких воспоминаний во время сновидений, напротив, позволяет реалистичное и эмоционально заряженное моделирование без всякого риска.

Существует много мнений о функциях снов. Анализ этого предмета см. Hobson, 1988; Winson, 1986.

Вернуться

94

Разумеется, это не относится ко всем людям без исключения. Один пациент, Джордж, хорошо помнил, что отрицал свой паралич. «Я видел, что рука не двигается, – сказал он, – но мой разум не желал это признавать. Это было самое странное. Полагаю, я стал жертвой синдрома отрицания». Почему один человек помнит, а другой забывает, неясно, однако это может иметь какое-то отношение к остаточному повреждению правого полушария. Возможно, Джордж, в отличие от Мумтаз или Джин, полностью восстановился, а потому мог смотреть правде в глаза. Тем не менее мои эксперименты показывают, что по крайней мере некоторые больные в дальнейшем склонны «отрицать отрицание», даже если они психически здоровы и не испытывают проблем с памятью.

Наши эксперименты с памятью поднимают и другой интересный вопрос: что, если в результате автомобильной аварии у человека окажутся повреждены периферические нервы и парализована левая рука? Предположим также, что через несколько месяцев у него случится инсульт, который приведет к параличу левой половины тела и синдрому отрицания. Скажет ли он тогда: «О боже, доктор, моя парализованная рука снова движется!» Другими словами, уцепится ли он за свое устоявшееся мировоззрение (как предполагает моя теория) и, следовательно, скажет, что левая рука парализована – или вернется к более ранней схеме тела и начнет утверждать, что рука снова движется?

Вернуться

95

Я подчеркиваю, что это исследование единичного случая, и мы должны повторить эксперимент на других пациентах. На самом деле, не каждый больной был таким сговорчивым, как Нэнси. Я очень хорошо помню одну пациентку, Сьюзан, которая решительно отрицала паралич левой руки и согласилась принять участие в наших экспериментах. Когда я сказал ей, что собираюсь сделать укол с местным анестетиком, она наклонилась вперед в своем инвалидном кресле, посмотрела мне прямо в глаза и сказала: «Но, доктор, разве это честно?» Сьюзан как будто играла со мной в какую-то игру: я изменил правила, а это было запрещено. Я не стал продолжать эксперимент. И все-таки, не исключено, что фальшивые инъекции могут положить начало совершенно новой форме психотерапии.

Вернуться

96

Другая фундаментальная проблема возникает в тех случаях, когда левое полушарие пытается интерпретировать сообщения из правого полушария. В главе 4 мы узнали, что зрительные центры мозга разделены на два потока – путь «как» и путь «что» (теменные и височные доли). Грубо говоря, правое полушарие склонно использовать аналоговую, а не цифровую среду представления, акцентирующую схему тела, пространственное зрение и другие функции пути «как». Левое полушарие, напротив, предпочитает более логичный стиль, связанный с речью; оно распознает и классифицирует объекты, помечает их словесными ярлыками и представляет в логических последовательностях (путь «что»). Разумеется, это создает большие сложности при переводе. Каждый раз, когда левое полушарие пытается интерпретировать информацию, поступающую справа, – например, выразить словами невыразимые качества музыки или искусства – могут возникнуть конфабуляции: в отсутствие ожидаемой информации от правого полушария (поскольку последнее повреждено или отключено) левое начинает сочинять «отсебятину». Может ли такой сбой при переводе объяснить хотя бы некоторые из наиболее ярких конфабуляций, которые мы наблюдаем у пациентов с анозогнозией? (См. Ramachandran & Hirstein, 1997.)

Вернуться

97

Измененное название романа Милана Кундеры «Невыносимая легкость бытия», впервые опубликованного в 1984 году. (Примеч. пер.)

Вернуться

98

J. Capgras & J. Reboul-Lachaux, 1923; H. D. Ellis & A. W. Young, 1990; Hirstein & Ramachandran, 1997.

Вернуться

99

Это расстройство называется прозопагнозией. См. Farah, 1990; Damasio, Damasio & Van Hoesen, 1982. Клетки зрительной коры (поле 17) реагируют на простые объекты, такие как световые полосы, а клетки височных долей – на сложные объекты, например лица. Последние могут быть частью сложной сети, отвечающей за распознавание лиц. См. Gross, 1992; Rolls, 1995; Tovee, Rolls & Ramachandran, 1996. Функции миндалевидного тела подробно описаны LeDoux, 1996, а также Damasio, 1994.

Вернуться

100

Идея, что бред Капгра может быть зеркальным отражением прозопагнозии, впервые была высказана Юнгом и Эллисом (Young & Ellis, 1990), однако эти ученые постулируют отсутствие связей между лимбическими структурами и дорсальным зрительным трактом. Также см. Hirstein & Ramachandran, 1997.

Вернуться

101

Другой вопрос: почему отсутствие эмоционального возбуждения приводит к такому странному бреду? Почему пациент не думает: «Я знаю, что это мой отец, но по какой-то причине больше не чувствую тепла»? Возможно, для возникновения подобных форм бреда необходимо поражение других участков мозга – например, правой лобной доли. Как мы видели на примере пациентов с отрицанием, описанных в предыдущей главе, правое полушарие отслеживает разного рода несоответствия. Непременным условием полномасштабного синдрома Капгра, возможно, является сочетание двух нарушений: способности мозга придавать эмоциональное значение знакомым лицам и глобального механизма «контроля согласованности» в правом полушарии.

Вернуться

102

Baron-Cohen, 1995.

Вернуться

103

В настоящее время устройство в основном используется для стимуляции поверхности мозга, но со временем мы сможем стимулировать и более глубинные структуры.

Вернуться

104

Первоначальное описание см. Papez, 1937; исчерпывающий обзор с множеством интересных размышлений см. Maclean, 1973. Не случайно вирус бешенства «поселяется» главным образом в лимбических структурах. Когда собака A кусает собаку Б, вирус попадает из периферических нервов, расположенных рядом с местом укуса, в спинной мозг, а оттуда в лимбическую систему. Некогда спокойный и добрый песик с рычанием кусает другую жертву, и вирус распространяется дальше, поражая те самые структуры, которые отвечают за агрессивное поведение. Что примечательно, остальные части мозга остаются нетронутыми, благодаря чему собака погибает не сразу и успевает покусать других собак (и не только собак). Но как, черт возьми, вирус проникает из периферических нервов возле места укуса в клетки, расположенные глубоко внутри мозга, но при этом щадит все другие структуры, которые попадаются ему по дороге? Будучи студентом, я часто думал, можно ли окрасить вирус флуоресцентным красителем, чтобы «подсветить» эти области мозга и тем самым выявить пути, связанные с кусанием и агрессией. Так или иначе, очевидно, что в случае вируса бешенства собака – просто временный носитель, необходимый для распространения его генома.

Вернуться

105

Источник: Bloom & Laserson, Brain, Mind and Behavior (1988), Educational Broadcasting Corporation. Используется с разрешения W. H. Freeman & Company.

Вернуться

106

Англ. «четыре F»: fighting, fleeing, feeding, fucking. (Примеч. пер.)

Вернуться

107

Описания височной эпилепсии см. Trimble, 1992; Bear & Fedio, 1977. Согласно Ваксману и Гешвинду (Waxman & Geschwind, 1975), определенная констелляция личностных черт встречается у больных височной эпилепсии чаще, чем у их здоровых ровесников. Хотя это наблюдение нередко подвергается критике, такую связь подтвердили уже несколько исследований (Gibbs, 1951; Gastaut, 1956; Bear & Fedio, 1977; Nielsen & Kristensen, 1981; Rodin & Schmaltz, 1984: Adamec, 1989; Wieser, 1983). Предполагаемая связь между «психическими расстройствами» и эпилепсией, конечно, восходит к античности. Хотя в прошлом к этой болезни относились крайне предвзято, нет никаких оснований полагать, будто какая-либо из этих черт является «нежелательной» или усугубляет положение больного. Разумеется, лучший способ устранить данный предрассудок – изучить синдром во всех подробностях и дать ему разумное научное объяснение. Слейтер и Бирд (Slater & Beard, 1963) отмечали «мистические переживания» в 38 процентах случаев; к аналогичному выводу пришел и Бруенс (Bruens, 1971). Некоторые больные обращаются к религии только во время болезни (Dewhurst & Beard, 1970).

Важно понимать, что лишь небольшое число пациентов демонстрируют такие эзотерические черты, как религиозный фанатизм или гиперграфия, но это не делает связь менее реальной. Так, изменения в почках или глазах (осложнения диабета) наблюдаются не у всех диабетиков, однако никто не станет отрицать, что такая связь существует. Как отмечает Тримбл (Trimble, 1992), «по всей видимости, в основе таких черт личности, как религиозность и гиперграфия, наблюдаемых у меньшинства больных, лежит принцип “все или ничего”. Поскольку это не градуированные характеристики, они не поддаются выявлению в качестве важной особенности в анкетных исследованиях с небольшим количеством респондентов».

Вернуться

108

Вполне возможно, что в основе шизофрении и маниакально-депрессивных расстройств лежат клинически неопределяемые повреждения височных долей, а посему тот факт, что психические больные иногда испытывают религиозные чувства, не опровергает мою теорию.

Вернуться

109

Аналогичные взгляды высказывали такие ученые, как Crick, 1993; Ridley, 1997; и Wright, 1994, хотя они не ссылаются на специализированные структуры в височной доле. На первый взгляд данный аргумент попахивает групповым отбором – табу в эволюционной психологии, – но это не совсем так. В конце концов, большинство религий хоть и разглагольствуют о всеобщем «братстве», в основном акцентируют верность собственному клану или племени (то есть людям с большим количеством одинаковых генов).

Вернуться

110

По мнению Бира и Федио (Bear & Fedio, 1977), лимбической системе таких пациентов свойственна гиперсвязность, в результате чего они придают космическое значение всему на свете. Данная гипотеза предполагает повышение КГР на все видимые объекты, что подтвердилось в ходе нескольких предварительных исследований. Тем не менее другие ученые не выявили изменений или, наоборот, выявили снижение КГР на большинство категорий. Кроме того, важную роль играют препараты, которые больной принимает во время измерения КГР. Наши собственные эксперименты показывают выборочное повышение КГР на одни категории, но не на другие, что приводит к перманентному изменению эмоционального ландшафта (Ramachandran, Hirstein, Armel, Tecoma & Iragui, 1997). Впрочем, этот вывод еще предстоит подтвердить в ходе более крупных исследований.

Вернуться

111

Более того, даже если изменения в мозге пациента первоначально были опосредованы височными долями, «религиозное мировоззрение», вероятно, задействует множество различных структур.

Вернуться

112

Увлекательное и динамичное изложение идей Дарвина см. Dawkins, 1976; Maynard Smith, 1978; Dennett, 1995. В настоящее время ученые ведут ожесточенные дебаты о том, является ли естественный отбор единственной движущей силой эволюции или существуют другие законы и принципы, управляющие развитием вида. Мы обсудим этот вопрос в главе 10, посвященной эволюции юмора и смеха.

Вернуться

113

См. Eisley, 1958.

Вернуться

114

Эта идея четко изложена в замечательной книге Кристофера Уиллса (Christopher Wills, 1993). Также см. Leakey, 1993; Johanson & Edward, 1996.

Вернуться

115

Савант, который мог извлекать кубические корни в уме, описан Хиллом (Hill, 1978). Многие считают, что саванты знают простые способы или особые уловки для генерирования простых чисел или разложения на множители. Но это не работает. Когда профессиональный математик выучил соответствующий алгоритм, ему потребовалась почти минута, чтобы определить все простые числа между 10 037 и 10 133, тогда как невербальный аутист справился с этой задачей всего за десять секунд (Hermelin & O’Connor, 1990), Существуют специальные алгоритмы генерации простых чисел, предполагающие лишь очень небольшое число ошибок. Было бы интересно узнать, совершают ли саванты те же редкие ошибки; это подскажет нам, используют они тот же алгоритм или нет.

Вернуться

116

74,6 см. (Примеч. пер.)

Вернуться

117

Источник: (а) и (с) – Lorna Selfe, Nadia. Перепечатано с разрешения Academic Press (Нью-Йорк).

Вернуться

118

Другое возможное объяснение савантизма основано на предположении, согласно которому отсутствие определенных способностей облегчает развитие того, что осталось, и позволяет сосредоточить внимание на более эзотерических навыках. Например, сталкиваясь с событиями во внешнем мире, вы не регистрируете каждую мелочь; это было бы неадаптивно. Прежде чем сохранить информацию, мозг оценивает значимость событий и подвергает их сложной цензуре и редактированию. Но что произойдет, если этот механизм вдруг сломается? Очевидно, в этом случае ваш мозг начнет сохранять события в ненужных деталях, например слова в книге, которую вы прочитали десять лет назад. Вам или мне это может показаться удивительным даром, однако на самом деле он возникает в поврежденном мозге, который больше не способен цензурировать повседневный опыт. Аналогичным образом, аутичный ребенок заперт в мире, где другие не приветствуются, за исключением одного или двух каналов, вызывающих у него особый интерес. Способность ребенка сосредотачивать все свое внимание на одном предмете, исключая все остальное, может привести к развитию поразительных способностей, но, опять же, его мозг ненормален, и он остается глубоко отсталым.

Похожее, но более хитроумное объяснение предложили Снайдер и Томас (Snyder & Thomas, 1997). Эти ученые полагают, что саванты по какой-то причине менее ориентированы на общие концепции, что, в свою очередь, обеспечивает доступ к низшим уровням иерархии обработки информации, которые недоступны большинству из нас (отсюда навязчиво подробные рисунки Стивена Уилтшира, которые резко контрастируют с «головастиковыми» или концептуальными рисунками нормальных детей).

Данная идея отнюдь не противоречит моей. Не исключено, что смещение акцента с концептуального восприятия для обеспечения доступа к процессам первичной обработки может зависеть от гипертрофии «первичных» модулей, как предполагаю я. Таким образом, идею Снайдера можно рассматривать как нечто среднее между традиционной теорией внимания и теорией, предложенной в этой главе.

Одна из проблем заключается в том, что, хотя рисунки некоторых савантов кажутся излишне подробными (например, рисунки Стивена Уилтшира, описанные Саксом), рисунки других по-настоящему красивы (например, рисунки лошадей, сделанные Надией). Ее чувство перспективы, тени и так далее кажутся гипернормальными именно в том смысле, в каком и предполагает моя гипотеза.

Как бы там ни было, все эти идеи подразумевают смещение акцента с одного набора модулей на другой. Однако мы пока не знаем, почему именно это происходит: из-за неиспользования одного набора (и большего внимания к другому) или из-за фактической гипертрофии того, что осталось.

Идея сдвига внимания не импонирует мне и по двум другим причинам. Во-первых, утверждение о том, что вы можете автоматически и в совершенстве овладеть тем или иным навыком исключительно благодаря вниманию, на самом деле абсолютно неинформативно, если вы не знаете, что такое внимание, а мы не знаем. Во-вторых, если данный аргумент верен, то почему взрослые пациенты с обширными повреждениями мозга внезапно не открывают в себе другие способности – путем переключения внимания? Лично я пока не видел ни одного пациента с дискалькулией, который внезапно стал музыкальным савантом, и ни одного пациента с неглектом, который стал «ходячим калькулятором». Другими словами, эта теория не объясняет, почему савантами рождаются, а не становятся.

Теорию гипертрофии, конечно, может легко проверить с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ).

Вернуться

119

Такие пациенты, как Надия, сталкивают нас лицом к лицу с глубоким философским вопросом: что такое искусство? Почему одни вещи красивы, а другие нет? Существует ли универсальная грамматика, лежащая в основе всей визуальной эстетики? Художник обладает даром схватывать ключевые черты образа (то, что индусы называют rasa) и исключать лишние детали; при этом он, по сути, делает то, чем обычно занимается наш мозг. Но главный вопрос остается: почему это непременно должно быть красиво с эстетической точки зрения? На мой взгляд, все искусство – это «карикатура» и гипербола; если вы понимаете, почему эффективны карикатуры, вы понимаете искусство. Если вы научите крысу отличать квадрат, скажем, от прямоугольника и будете вознаграждать ее только за прямоугольник, то вскоре она не только начнет распознавать прямоугольник, но и станет выказывать к нему явное предпочтение. Однако, как это ни парадоксально, на более узкий «карикатурный» прямоугольник (например, с соотношением сторон 3:1 вместо 2:1) она будет реагировать гораздо энергичнее, чем на оригинальный прототип! Парадокс разрешается, когда вы понимаете, что крыса усваивает правило – «прямоугольность» – а не конкретный пример этого правила. В силу особого устройства зрительной области, которая отвечает за форму, амплификация правила (более узкий прямоугольник) носит ярко выраженный подкрепляющий характер, стимулирующий зрительную систему крысы «открывать» правила. Аналогичным образом, если вы вычлените общие, ничем не примечательные черты из лица Никсона, а затем усилите различия, вы получите карикатуру, которая больше похожа на Никсона, чем оригинал. На самом деле зрительная система постоянно стремится к «обнаружению правил». По моему мнению, уже на ранних этапах эволюции многие из экстрастриарных зрительных областей, которые специализируются на извлечении корреляций и правил, а также на связывании различного рода признаков (формы, движения, тени, цвета и т. д.), были напрямую подключены к лимбическим структурам с целью генерации приятных ощущений, что повышало выживаемость животного. Как следствие, амплификация определенного правила и устранение ненужных деталей делают изображение еще более привлекательным. Также я бы предположил, что эти механизмы и связи с лимбическими структурами более выражены в правом полушарии. В литературе описано множество пациентов с инсультом в левом полушарии, чьи рисунки после инсульта действительно улучшились – возможно потому, что после инсульта правое полушарие получило возможность беспрепятственно усиливать правило. Великие картины более выразительны, чем фотографии, ибо детали на фотографии могут маскировать основное правило, тогда как на картине они намеренно устранены художником (или инсультом в левом полушарии!).

Разумеется, это отнюдь не исчерпывающее объяснение искусства, но начало неплохое. Нам еще предстоит объяснить, почему художники часто сознательно (как в юморе) прибегают к абсурдным наложениям или почему обнаженная фигура за душевой занавеской или полупрозрачной тканью более привлекательна, чем фотография неприкрытой наготы. Складывается впечатление, что правило, обнаруженное после борьбы, воспринимается мозгом как более подкрепляющее, нежели то, которое очевидно сразу (аналогичное соображение высказывал историк искусства Эрнест Гомбрих). Возможно, благодаря естественному отбору зрительные области устроены таким образом, что подкрепление на самом деле сильнее, если оно получено после «работы» – это гарантирует, что приятно само усилие, а не только результат. Отсюда вечная притягательность картинок-головоломок, таких как далматин на странице 303, или «абстрактных», сильно затененных изображений лиц. Приятное ощущение возникает в тот момент, когда в голове что-то щелкает и прежде хаотичные пятна образуют значимую фигуру.

Вернуться

120

Истории Рут и Уилли (псевдонимы) – реконструкция двух случаев, первоначально описанных в статье Ironside (1955). Клинические подробности и результаты вскрытия не изменены.

Вернуться

121

Fried, Wilson, MacDonald & Behnke, 1998.

Вернуться

122

Зачатки эволюционной психологии можно найти в ранних трудах Гамильтона (1964), Уилсона (1978) и Уильямса (1966). Подлинными основателями данной дисциплины считаются Баркоу, Космидес и Туби (1992). Также см. Daly & Wilson, 1983; Symons, 1979.

Наиболее ясное изложение этих идей см. Pinker, How the Mind Works. Мое несогласие с ним по поводу конкретных деталей эволюционной теории отнюдь не умаляет ценность его вклада.

Вернуться

123

Данная гипотеза весьма интригующая, однако, как и все гипотезы эволюционной психологии, практически не поддается проверке. Более того, я упомяну еще одну непроверяемую идею. По мнению Марджи Профет, утренняя тошнота в первые три месяца беременности позволяет женщине снизить аппетит и, таким образом, избежать попадания в организм естественных ядов, которые содержатся во многих продуктах и могут привести к выкидышу (Profet, 1997). Мой коллега д-р Энтони Дойч предложил еще более гениальное объяснение. Он полагает (в шутку, разумеется), что запах рвоты отбивает у мужчины всякое желание заняться сексом с беременной женщиной, а значит, снижает вероятность полового акта, который, как известно, повышает риск прерывания беременности. Очевидно, что это глупый аргумент, но чем лучше аргумент о токсинах?

Вернуться

124

V. S. Ramachandran, 1997. Вот на что они клюнули: Спросите себя: почему джентльмены предпочитают блондинок? В западных культурах считается, что мужчины питают явную сексуальную и эстетическую симпатию к блондинкам, предпочитая их брюнеткам (Alley & Hildebrandt, 1988). Аналогичное предпочтение женщин со светлой кожей отмечается и во многих незападных культурах. (Это было официально подтверждено «научными» исследованиями; Van der Berghe & Frost, 1986). В самом деле, во многих странах наблюдается почти навязчивая озабоченность «улучшением цвета лица» – мания, которой косметическая индустрия охотно потворствует, выпуская бесчисленное множество бесполезных продуктов для ухода за кожей. (Интересно, что мужчины со светлой кожей таким успехом не пользуются; судя по всему, женщины больше благоволят «высоким, темным и красивым».) Пятьдесят лет назад известный американский психолог Хэвлок Эллис высказал догадку, что мужчины предпочитают округлые формы (которые указывают на плодовитость), а светлые волосы подчеркивают округлость, сливаясь с очертаниями тела. Согласно другой точке зрения, предпочтение блондинок – это предпочтение неотенических, детских черт, которые у женщин рассматриваются как вторичный половой признак (кожа и волосы младенцев обычно светлее, чем у взрослых).

Я бы хотел предложить третью теорию, которая отнюдь не исключает эти две, но имеет дополнительное преимущество: а именно она согласуется с более общими биологическими теориями выбора полового партнера. Однако прежде чем приступить к ее обсуждению, давайте разберемся, зачем нам вообще нужен секс. Почему не размножаться бесполым путем? В этом случае вы могли бы передать все свои гены потомству, а не только половину. Ответ весьма неожиданный: секс возник для того, чтобы мы могли избавиться от паразитов (Hamilton & Zuk, 1982)! Паразитическое заражение чрезвычайно распространено в природе, причем паразиты всегда пытаются обмануть иммунную систему хозяина. Секс позволяет виду-хозяину перетасовывать свои гены и всегда оставаться на шаг впереди паразитов. (Это так называемая стратегия Красной Королевы – термин, навеянный Королевой из «Алисы в Стране чудес», которой приходилось бежать, чтобы оставаться на месте.) Аналогичным образом, мы можем спросить, почему развились вторичные половые признаки, например хвост у павлина или бородка у петуха. Ответ будет тот же: паразиты. Эти демонстрации – большой переливающийся хвост или кроваво-красная бородка – «информируют» самку о том, что жених здоров и не мучается кожными паразитами.

Может, светлые волосы или светлая кожа служат той же цели? Каждый студент-медик знает, что анемию, вызванную кишечными паразитами и кровепаразитами, цианоз (признак болезни сердца), желтуху (больная печень) и кожные инфекции гораздо легче обнаружить у светловолосых людей, чем у темноволосых. То же верно в отношении кожи и глаз. Кишечные паразиты, вероятно, были очень распространены в ранних сельскохозяйственных поселениях и могли вызывать тяжелую анемию у хозяина. Следовательно, раннее выявление анемии у созревших девушек имело важнейшее биологическое значение: известно, что анемия может влиять на фертильность, беременность и рождение здорового ребенка. Получается, блондинка говорит вашим глазам: «Я розовая, здоровая, и нет у меня никаких паразитов. А этой брюнетке не доверяй. Не исключено, что у нее слабое здоровье и куча всяких гадов».

Вторая причина предпочтения блондинок может заключаться в том, что из-за отсутствия защиты от ультрафиолетового излучения (меланина) кожные признаки старения – пигментные пятна и морщины – у блондинок появляются быстрее и более заметны, чем у брюнеток. Поскольку фертильность у женщин быстро снижается с возрастом, стареющие мужчины стараются выбирать самых юных (Стюарт Энстис, личное общение). Таким образом, блондинки могут быть предпочтительнее не только потому, что признаки старения у них появляются раньше, но и потому, что их легче обнаружить.

В-третьих, некоторые внешние признаки сексуального интереса, такие как социальное смущение и румянец, а также сексуальное возбуждение («прилив» оргазма) у темнокожих женщин менее очевидны, чем у светлокожих. Следовательно, оценить вероятность того, что ухаживания окажутся взаимными и закончатся половым актом, легче при ухаживании за блондинками, чем за брюнетками.

Причина отсутствия ярко выраженного предпочтения мужчин со светлой кожей, вероятно, заключается в том, что анемия и паразиты в основном представляют опасность во время беременности, а мужчины не беременеют. Кроме того, блондинке гораздо сложнее лгать о сексе на стороне, чем брюнетке: румянец тут же выдаст ее с головой. Для мужчины такой румянец особенно важен, ибо он смертельно боится, как бы ему не наставили рога, тогда как женщине не нужно об этом беспокоиться: ее главная цель – найти и удержать хорошего кормильца. (Эта паранойя у мужчины не лишена оснований; недавние опросы показывают, что от 5 до 10 процентов отцов не являются генетическими отцами своих детей. По всей видимости, в нашей популяции гораздо больше генов молочника, чем мы это осознаем.)

Последняя причина предпочтения блондинок касается зрачков. Расширение зрачков – еще один очевидный признак сексуального интереса – более заметно на голубой радужке блондинки, чем на темной радужке брюнетки. Кроме того, это объясняет, почему брюнеток часто считают «знойными» и таинственными (или почему женщины пользуются белладонной для расширения зрачков, а мужчины пытаются соблазнить женщин при свечах; белладонна и тусклый свет расширяют зрачки, подчеркивая сексуальный интерес).

Конечно, все эти аргументы в равной степени применимы к любой женщине со светлой кожей. Почему же светлые волосы имеют особое значение? Предпочтение более светлой кожи было установлено в ходе социологических опросов, а вот вопрос о светлых волосах пока не изучен. (Существование на свете крашеных блондинок не опровергает нашу гипотезу: эволюция, разумеется, не могла предвидеть, что однажды человек изобретет перекись водорода. Сам факт, что на свете существуют только «искусственные блондинки», но не «искусственные брюнетки», свидетельствует о том, что мужчины действительно предпочитают светлые волосы; во всяком случае большинство блондинок не красят волосы в черный цвет.) Я полагаю, что светлые волосы служат своеобразным «флагом», благодаря которому мужчина может заметить светлокожую женщину даже издалека.

Мораль: джентльмены предпочитают блондинок потому, что могут легко обнаружить у них ранние признаки паразитарной инфекции и старения, которые снижают фертильность и жизнеспособность потомства, а также румянец и расширение зрачков, которые являются показателями сексуального интереса и супружеской верности. (Идея, что светлая кожа сама по себе может быть показателем молодости и гормонального статуса, была высказана в 1995 году Доном Саймонсом, выдающимся психологом-эволюционистом из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре, однако он не выдвигал аргументов, которые мы обсудили выше.)

Как я уже говорил, я придумал всю эту нелепую гипотезу в качестве сатиры на социобиологические теории выбора полового партнера – краеугольный камень эволюционной психологии. На мой взгляд, вероятность, что она окажется верной, меньше 10 процентов, но даже в этом случае она так же жизнеспособна, как многие другие теории ухаживаний, которые сейчас в моде. Если вы думаете, что моя теория глупая, вам определенно стоит почитать другие.

Вернуться

125

Ramachandran, 1998.

Вернуться

126

Важную связь между чувством юмора и креативностью подчеркивал английский врач, драматург и эрудит Джонатан Миллер.

Вернуться

127

Представление о том, что улыбка связана с гримасой угрозы, восходит к Дарвину и часто всплывает в литературе. Однако, насколько мне известно, прежде никто не акцентировал, что она имеет ту же логическую форму, что и смех: прерванный ответ на потенциальную угрозу, когда приближающийся незнакомец вдруг оказывается другом.

Вернуться

128

Любая теория, которая претендует на объяснение юмора и смеха, должна учитывать все следующие факторы, а не только один или два: во-первых, логическую структуру шуток и событий, которые вызывают смех, то есть вход; во-вторых, эволюционную причину, по которой вход принимает данную конкретную форму, построение модели, за которым следует внезапный сдвиг парадигмы тривиального значения; в-третьих, громкий взрывной звук; в-четвертых, связь юмора со щекоткой и возможные причины развития щекотки (я полагаю, что она имеет ту же логическую форму, что и юмор, но может представлять собой своеобразную репетицию юмора взрослых); в-пятых, нервные структуры и связь функциональной логики юмора со «структурной логикой» этих участков мозга; в-шестых, другие функции юмора, кроме тех, для которых он изначально развился (например, мы предполагаем, что когнитивный юмор взрослых может служить репетицией для творчества, а также содействует «дефляции» потенциально тревожных мыслей, с которыми вы ничего не можете поделать); в-седьмых, причины, по которым улыбка представляет собой «полусмех» и часто предшествует смеху (я полагаю, что она имеет ту же логическую форму – дефляция потенциальной угрозы – как юмор и смех, ибо развилась в ответ на приближающихся незнакомцев).

Кроме того, смех может облегчать социальные связи или «груминг», так как часто возникает в ответ на случайное нарушение социальных контрактов или табу (например, когда кто-то читает лекции на кафедре с расстегнутой ширинкой). Шутки или смех над другим человеком способствуют частому пересмотру социальных нравов, принятых в соответствующей группе, и помогают укрепить общее чувство ценностей. (Отсюда популярность этнических анекдотов.)

Психолог Уоллес Чейф (1987) предложил любопытную теорию смеха, которая в некотором смысле противоположна моей. Главная функция смеха, говорит он, это на время «вывести вас из строя» – сам физический акт смеха настолько утомителен, что буквально обездвиживает вас, позволяя расслабиться после того, как вы убедились, что угроза ложная. Я нахожу эту идею привлекательной по двум причинам. Во-первых, при стимуляции левой дополнительной моторной коры испытуемый не только начинает хохотать, но и теряет всякую подвижность; фактически он не может делать ничего кроме как смеяться (Fried et al., 1998). Во-вторых, при таком странном расстройстве, как каталепсия, шутка вызывает паралич, и больной падает на землю, хотя и остается при этом в полном сознании. Не исключено, что это может быть патологическим проявлением «иммобилизационного рефлекса», на который ссылается Чейф. Однако теория Чейфа не объясняет, как смех связан с улыбкой или со щекоткой; ничего не говорит она и о том, почему смех принимает данную конкретную форму – ритмичные, громкие, взрывные звуки.

Почему, например, просто не замереть на месте, как опоссум? Это, конечно, общая проблема в эволюционной психологии; вы можете придумать несколько весьма правдоподобных сценариев того, как могло эволюционировать то-то или то-то, но проследить конкретный эволюционный путь той или иной черты крайне затруднительно.

Даже если я прав и смех действительно развился как сигнал «все в порядке» или «все хорошо», остается объяснить ритмичные движения головы и тела, которые сопровождают смех. Почему многие другие приятные занятия, такие как танцы, секс и музыка, тоже включают ритмичные движения? Это совпадение или нет? Может ли быть так, что все они частично опосредованы одними и теми же нейронными цепями? Джейкобс (Jacobs, 1994) предположил, что и аутичные дети, и нормальные люди склонны к ритмичным движениям потому, что они способствуют активации серотонисинергической системы в ядрах шва, что способствует усиленной выработке «передатчика вознаграждения» – серотонина. Интересно, задействует ли смех тот же механизм? Я знаю по крайней мере одного аутичного ребенка, который часто прибегал к неконтролируемому, социально неуместному смеху для борьбы с тревогой.

Вернуться

129

Это отнюдь не довод в пользу креационизма. Упомянутые мной «другие принципы» следует рассматривать как механизмы, которые дополняют, а не опровергают законы естественного отбора. Вот некоторые примеры:

а. Случайность – старая добрая удача, – должно быть, сыграла огромную роль в эволюции. Представьте себе два вида, которые немного отличаются генетически – назовем их бегемотом А и бегемотом Б – и живут на разных островах, острове А и острове Б. Вообразим, что на оба острова свалился гигантский астероид. Возможно, бегемот Б лучше приспособлен к ударам астероидов; он выживет и передаст свои гены потомству за счет естественного отбора. Но в равной степени возможно и то, что астероид не поразил остров Б и его бегемотов. Скажем, он поразил только остров А и уничтожил всех бегемотов А. Выходит, бегемоты Б выжили и сохранили свои гены не потому, что у них был «ген устойчивости к астероидам», а потому, что им просто повезло и астероид их не задел.

Эта идея настолько очевидна, что я решительно не понимаю, о чем тут спорить. На мой взгляд, она воплощает в себе всю суть дебатов касательно организмов из сланцев Берджес. Прав Гулд или нет в отношении конкретных существ, раскопанных там, его аргумент о роли случайности безусловно верен. В качестве единственного разумного контраргумента можно было бы привести множество случаев конвергентной эволюции. Мой любимый пример – эволюция интеллекта и сложных типов научения (например, имитация) у осьминогов и высших позвоночных. Как объяснить независимое возникновение таких сложных признаков и у позвоночных, и у беспозвоночных, если главную роль играла случайность, а не естественный отбор? Что произойдет, если эволюцию перемотать назад и воспроизвести снова: интеллект разовьется снова? А если он возник дважды, то почему не трижды?

И все же такие случаи удивительной конвергенции отнюдь не исключают случайности как одного из ключевых факторов эволюции; в конце концов, они крайне редки. Интеллект развился два раза, а не десятки раз. Даже на первый взгляд конвергентная эволюция глаз у позвоночных и беспозвоночных, таких как кальмары, вероятно, не является истинным случаем конвергенции, ибо недавно было показано, что речь идет об одних и тех же генах.

б. Когда определенные нейронные системы достигают критического уровня сложности, они могут внезапно приобрести непредвиденные свойства, которые опять-таки не являются прямым результатом отбора. В этих свойствах нет ничего мистического; как показывают математические выкладки, в их основе вполне могут лежать совершенно случайные взаимодействия. По мнению Стюарта Кауфмана, специалиста по теоретической биологии из Института Санта-Фе, именно такими случайными взаимодействиями и объясняется прерывистый характер органической эволюции, то есть внезапное появление новых видов в новых филогенетических линиях.

в. Эволюция морфологических признаков может быть в значительной степени обусловлена механизмами восприятия. Если вы научите крысу отличать квадрат (с соотношением сторон 1:1) от прямоугольника (с соотношением сторон 1:2) и будете давать ей вознаграждение только за прямоугольник, она гораздо энергичнее будет реагировать на узкий вариант (с соотношением сторон 1:4), чем на первоначальный прототип. Этот парадоксальный результат – так называемый «эффект преувеличения» – предполагает, что животное усваивает правило (прямоугольность), а не реакцию на один-единственный стимул. Я полагаю, что именно эта базовая склонность, встроенная в зрительные пути всех животных, и есть истинная причина появления новых видов и новых филогенетических трендов. Рассмотрим классическую проблему длинной шеи у жирафа. Как она появилась? Предположим, что у некой группы жирафов развилась чуть более длинная шея в результате конкуренции за еду, то есть благодаря традиционному дарвиновскому отбору. Естественно, жирафы с длинной шеей должны были спариваться исключительно друг с другом, дабы обеспечить жизнеспособность и плодовитость потомства. Чтобы жираф мог находить оптимальных партнеров, «длинношеесть» (как отличительная характеристика нового вида) была «запрограммирована» в зрительные центры его мозга. Как только правило «жираф = длинная шея» установилось, все жирафы в свободно скрещивающейся группе стали стремиться к спариванию с наиболее «жирафоподобной» особью – то есть с жирафом с самой длинной шеей в стаде. Результат – постепенное увеличение в популяции количества аллелей с «длинной шеей» и, наконец, раса жирафов с комично гипертрофированными шеями, которые мы наблюдаем сегодня.

Данный процесс ведет к усилению любых ранее существовавших эволюционных тенденций, а также к усилению морфологических и поведенческих различий между данным конкретным видом и его непосредственным предком. При этом такое усиление есть прямое следствие психологического закона, а не результат давления отбора со стороны окружающей среды (которое в случае жирафов вообще отсутствует). Вывод: в эволюции должно быть много примеров прогрессивной карикатуризации видов. На самом деле, такие тенденции действительно имеют место и четко прослеживаются в эволюции слонов, лошадей и носорогов. С течением времени они становятся все более и более «мамонтоподобными», «лошадиноподобными» и «носорогоподобными».

Наша гипотеза тесно перекликается с объяснением вторичных половых признаков, предложенным самим Дарвиным – его так называемой теорией полового отбора. Например, считается, что постепенное увеличение хвоста у самцов павлина связано с тем, что самки предпочитали особей с более крупными хвостами. Ключевое различие между нашей идеей и дарвиновским половым отбором состоит в том, что последний объясняет различия между полами, тогда как наша теория позволяет объяснить не только их, но и морфологические различия между видами. Половой отбор предполагает выбор партнеров, которые имеют более выраженные «сексуальные маркеры» (вторичные половые признаки) и видовые «маркеры» (метки, которые помогают отличить один вид от другого). Наша теория, напротив, может объяснить эволюцию внешних морфологических признаков в целом и прогрессирующую карикатуризацию видов, а не только появление сексуальных маркеров и этологических «пусковых механизмов».

Может, взрывное увеличение размеров мозга (и головы) в эволюции гоминидов следствие того же принципа? Не исключено, что наши предки находили инфантильные, неотенические признаки, такие как непропорционально большие головы, особенно привлекательными, так как обычно они свойственны беспомощному младенцу, а гены, которые обеспечивают уход за младенцами, склонны быстро распространяться в популяции. Как только соответствующий перцептивный механизм установился, головы младенцев стали быстро увеличиваться (гены большеголовости порождали неотенические черты и вызывали бо́льшую заботу), и большой мозг стал просто приятным бонусом!

К этому длинному списку мы можем добавить и другие – например, гипотезу Линн Маргулис, согласно которой симбиотические организмы могут «сливаться» и образовывать новые филогенетические линии (например, митохондрии имеют свою собственную ДНК и, возможно, зародились как внутриклеточные паразиты). Однако подробное описание ее идей выходит за рамки этой книги, которая, в конце концов, посвящена мозгу, а не эволюции.

Вернуться

130

Этот случай описан Сайласом Уэйром Митчеллом. См. Bivin & Klinger, 1937.

Вернуться

131

Кристофер Уиллс рассказал мне о видном профессоре акушерства и гинекологии, которого так одурачила одна пациентка, что он с гордостью представил ее своим ученикам как случай нормальной беременности. Разумеется, студенты быстро отыскали у злосчастной леди все классические симптомы. Некоторые даже утверждали, что слышали сердцебиение плода в своих новеньких блестящих стетоскопах – пока один молодой человек не вспомнил о «вывернутом пупке» и не поставил профессора в неловкое положение, установив правильный диагноз.

Вернуться

132

Псевдобеременность – ископаемая болезнь, которая в последнее время практически не встречается. Впервые она была описана Гиппократом в 300 году до н. э. Известно, что у Марии Тюдор, королевы Англии, ложная беременность была два раза, причем одна из них длилась тринадцать месяцев. Страдала этим расстройством и Анна О., одна из самых знаменитых пациенток Фрейда. В более современной медицинской литературе описано два случая ложной беременности у транссексуалов. Новейшие исследования ложной беременности, см. Brown & Barglow, 1971; Starkman et al., 1985.

Вернуться

133

Фолликулостимулирующий гормон (ФСГ), лютеинизирующий гормон (ЛГ) и пролактин – гормоны передней доли гипофиза, которые регулируют менструальный цикл и овуляцию. ФСГ стимулирует созревание овариального фолликула, а ЛГ провоцирует овуляцию. Вместе ФСГ и ЛГ способствуют выработке эстрогена яичниками, а позже – эстрогена и прогестерона желтым телом (тем, что осталось от фолликула после выхода яйцеклетки). Пролактин не только заставляет желтое тело синтезировать эстроген и прогестерон, но и тормозит наступление менструации в случае оплодотворения яйцеклетки.

Вернуться

134

О влиянии внушения на бородавки см. Spanos, Stenstrom & Johnson, 1988. Случай исчезновения бородавок только на одной стороне тела см. Sinclair-Gieben & Chakmers, 1959.

Вернуться

135

См. Adler, 1981; Friedman, Klein & Friedman, 1996.

Вернуться

136

Хороший пример – гипноз. Гипнозу учат даже в самых консервативных медицинских институтах, и все же стоит кому-нибудь заикнуться о нем на научной конференции, как присутствующие начинают ерзать в своих креслах. Хотя гипноз восходит к одному из отцов-основателей современной неврологии, Жану-Мартену Шарко, у современных ученых он вызывает двойственные чувства: с одной стороны, гипноз определенно существует, а с другой – относится к «нетрадиционной медицине». Шарко утверждал, что временный паралич правой стороны тела, вызванный гипнотическим внушением, всегда сопровождается проблемами с речью; следовательно, транс влияет на работу всего левого полушария (как мы помним, центр речи находится слева). Гипнотический паралич левой стороны тела, напротив, проблем с речью не вызывает. Мы попытались воспроизвести этот результат в нашей лаборатории, но безуспешно. Ключевой вопрос состоит в следующем: гипноз – это просто изощренная форма «ролевой игры» (сродни приостановке неверия, как при просмотре фильмов ужасов) или это совершенно иное психическое состояние?

Ричард Браун, Эрик Альтшулер, Крис Фостер и я решили попытаться ответить на этот вопрос с помощью так называемой методики словесно-цветовой интерференции (теста Струпа). Для этого мы напечатали слова «красный» и «зеленый» либо соответствующим цветом (красными чернилами слово «красный», зелеными – слово «зеленый»), либо противоположным (слово «зеленый» красными чернилами, а слово «красный» – зелеными). Испытуемым, которых просили назвать цвет чернил и проигнорировать само слово, требовалось гораздо больше времени, чтобы дать правильный ответ, если слово и цвет не совпадали. Очевидно, человек заведомо не способен произвольно игнорировать слово (значение слова интерферирует с называнием цвета шрифта). Возникает вопрос: что произойдет, если испытуемому внушить, будто он китаец, который не умеет читать по-английски, но может называть цвета? Это исключит интерференцию Струпа? На мой взгляд, такой эксперимент докажет раз и навсегда, что гипноз – реальность, а не притворство. (В качестве «контроля» можно предложить испытуемому крупное материальное вознаграждение за произвольное преодоление интерференции.)

Вернуться

137

Эффект плацебо – явление малоизученное, зато активно критикуемое. Хуже того, в клинической литературе словосочетание «эффект плацебо» приобрело выраженную уничижительную коннотацию. Представим, что вы тестируете новый препарат от болей в спине. Предположим также, что спонтанное облегчение болей исключено. Чтобы определить эффективность лекарства, вы даете таблетки 100 пациентам и обнаруживаете, что, скажем, 90 % из них стало лучше. В контрольной группе все 100 пациентов получают так называемые пустышки – плацебо (разумеется, сами пациенты об этом не знают). Это позволит вам узнать, скольким из них станет лучше за счет одной веры в лекарство. Если лучше становится только 50 процентов (вместо 90 процентов), мы вправе заключить, что новое обезболивающее в самом деле работает. Но вернемся к таинственным 50 процентам, самочувствие которых улучшилось благодаря плацебо. Почему им стало лучше? Около десяти лет назад было установлено, что в мозгу таких пациентов вырабатываются собственные обезболивающие вещества, так называемые эндорфины (в некоторых случаях эффект плацебо может быть нейтрализован налоксоном – препаратом, который блокирует эндорфины).

Однако насколько специфична реакция на плацебо? Недавно наша лаборатория очень заинтересовалась этим любопытным, но практически неисследованным вопросом. Допустим, что только 50 процентам пациентов стало лучше после приема плацебо. Что такого особенно в этих людях? Что, если у тех же 100 испытуемых (которым давали плацебо) через несколько месяцев разовьется депрессия, и вы дадите им «новый» плацебо – якобы мощный антидепрессант? Кому станет лучше на этот раз: тем же 50 пациентам или другим людям тоже? Иными словами, есть ли такая вещь, как «плацебо-чуствительность»? От чего именно зависит эффект плацебо: от болезни, таблеток, самого человека или от всех трех факторов одновременно? Что произойдет, если спустя год у тех же самых 100 пациентов опять разовьются боли в спине и вы снова дадите им первоначальное «обезболивающее»? Боли исчезнут у тех же 50? В настоящее время доктор Эрик Альтшулер и я как раз проводим такое исследование.

Другие аспекты специфичности плацебо еще предстоит изучить. Вообразите, что пациент одновременно страдает мигренью и язвой. Вы даете ему плацебо и говорите, что это новый «противоязвенный препарат». Утихнет только боль от язвы или его мозг так переполнится эндорфинами, что заодно пройдет и мигрень? Это звучит маловероятно, но если противоболевые нейротрансмиттеры, такие как эндорфины, вырабатываются в мозге диффузно, тогда вместе с болями, вызванными язвой и мигренью, должны исчезнуть и все другие боли, пусть даже сам пациент верит только в облегчение от язвы.

Вернуться

138

Обзор расстройств множественной личности, см. Birnbaum & Thompson. 1996. Изменения в зрительной системе см. Miller, 1989.

Вернуться

139

Введение в проблему сознания см. Humphrey, 1992; Searle, 1992; Dennett, 1991; P. Churchland, 1986; P. M. Churchland, 1993; Galin, 1992; Baars 1997; Block, Ramachandran & Hirstein, 1997; Penrose, 1989. Предположение о том, что сознание (особенно интроспекция) развилось главным образом для понимания мыслей других людей, было впервые высказано Ником Хамфри на конференции, которую я организовал в Кембридже более двадцати лет назад.

Вернуться

140

Другая причина потерь при переводе связана с различиями между языком (кодом) левого полушария и языком правого (см. примечание 16, глава 7).

Вернуться

141

Хотя данная возможность весьма озадачивает некоторых философов, в этом нет ничего таинственного. С равным успехом я могу ударить молоточком по вашему локтю и вызвать совершенно новые электрические «покалывающие» квалиа, даже если раньше вы никогда не испытывали ничего подобного (то же самое происходит, например, когда юноша или девушка впервые переживают оргазм).

Вернуться

142

Таким образом, на древнюю философскую загадку, восходящую к Дэвиду Юму и Уильяму Молинью, теперь можно дать научный ответ. Исследователи из Национальных институтов здоровья стимулировали зрительную кору слепых людей с целью установить, что́ именно произошло с их зрительными путями (деградация или реорганизация). Аналогичные эксперименты мы начали проводить и здесь, в Калифорнийском университете в Сан-Диего. Однако, насколько мне известно, вопрос, способен ли человек испытать совершенно новые для него квалиа (субъективные ощущения), никогда не изучался эмпирически.

Вернуться

143

Первые эксперименты в этой области были проведены Зингером (Singer, 1993; Gray & Singer, 1989).

Вернуться

144

Некоторые утверждают (исключительно из соображений экономии), что для полного описания работы мозга никаких квалиа не требуется, но я не согласен с этой точкой зрения. Бритва Оккама (идея о том, что простейшая теория всегда предпочтительнее более сложных объяснений), несомненно, полезное эмпирическое правило, но иногда оно не только не способствует, но и явно препятствует научным открытиям. Как известно, всякая наука начинается со смелых гипотез. Например, принцип Оккама не имеет никакого отношения к теории относительности; наоборот, мы обязаны этим открытием его полной противоположности – обобщениям, которых не требовали имеющиеся данные, но которые тем не менее позволяли сделать неожиданные прогнозы. Ирония в том, что большинство научных открытий являются результатом не размахивания бритвой Оккама (несмотря на уверения подавляющего большинства ученых и философов), а на первый взгляд произвольных и онтологически беспорядочных догадок, выходящих за рамки текущей информации.

Вернуться

145

Обратите внимание, что я использую термин «заполнение» в строго метафорическом смысле – просто из-за отсутствия лучшего. Я вовсе не хочу, чтобы у вас сложилось впечатление, будто зрительный образ попиксельно отображается на каком-то внутреннем нейронном экране. Однако я не согласен с Деннеттом, что «нейронного аппарата», соответствующего слепому пятну, не существует. Вообще-то, в нашем мозге имеется небольшой участок коры, который соответствует слепому пятну каждого глаза и получает сигналы не только от окружающей его области, но и от другого глаза. Под «заполнением» мы понимаем следующее: человек видит зрительные стимулы (такие, как узоры и цвета) в той области зрительного поля, из которой никакой информации на самом деле не поступает. Это сугубо описательное, теоретико-нейтральное определение заполнения, не имеющее отношения к гомункулусам, которые смотрят на внутренний экран. Можно утверждать, что зрительная система заполняет не ради блага гомункулуса; она делает это, дабы придать определенным аспектам информации явное выражение, необходимое для следующего уровня обработки.

Вернуться

146

Tovee, Rolls & Ramachandran, 1996. Кэтлин Армел, Крис Фостер и я недавно показали, что при быстрой демонстрации двух совершенно разных «ракурсов» этой собаки, наивные испытуемые поначалу видят только хаотичное, бессвязное движение пятен. Однако стоит им разглядеть собаку, как она начинает прыгать или поворачиваться соответствующим образом, подчеркивая важную роль нисходящих знаний об объекте в восприятии движения (см. главу 5).

Вернуться

147

Tovee, Rolls & Ramachandran, 1996. Фотография далматина: Ron James.

Вернуться

148

Иногда квалиа «сходят с ума», что приводит к любопытному расстройству – синестезии, при которой человек буквально ощущает вкус геометрических форм или видит цвет в звуке. Например, одна больная утверждала, что курица имела явно «заостренный» вкус, и однажды пожаловалась своему врачу: «Я хотела, чтобы вкус курицы был заостренным, а он оказался совсем круглый… то есть он был почти сферический; я не могу подать такую курицу на стол!» Другой пациент заявил, что буква «U» – желтая или светло-коричневая, а буква «N» – абсолютно черная и блестящая, как покрытое лаком эбеновое дерево. Некоторые синестеты рассматривают подобное единство чувств как дар и источник вдохновения для творчества, а не как патологию мозга. Некоторые случаи синестезии вызывают определенные сомнения. Человек утверждает, что видит звук или чувствует вкус цвета, но оказывается, что это просто метафоры – аналогичным образом все мы говорим об остром вкусе или горьких воспоминаниях (однако, имейте в виду: при синестезии различие между метафорическим и буквальным очень размыто). Тем не менее другие случаи кажутся вполне подлинными. Моя аспирантка Кэтлин Армел и я недавно обследовали одного пациента по имени Джон Гамильтон: до пяти лет его зрение было относительно нормальным, но затем, вследствие пигментного ретинита, начало быстро ухудшаться. К сорока годам Джон полностью ослеп. Примерно через два или три года он стал замечать, что всякий раз, когда он прикасается к вещам или читает шрифт Брайля, в его разуме возникают яркие зрительные образы, в том числе вспышки света, пульсирующие галлюцинации или формы соответствующих предметов. Эти образы были в высшей степени навязчивыми; они не только мешали читать, но и распознавать предметы наощупь. Конечно, если вы или я закроем глаза и дотронемся до линейки, мы сможем мысленно визуализировать ее, но никаких галлюцинаций у нас при этом не возникнет. Разница в том, что в любой момент вы можете изменить или отозвать визуализацию линейки (другими словами, она подчиняется вашему контролю), в то время как галлюцинации Джона часто нерелевантны и всегда навязчивы. Он ничего не может с ними поделать; для него они не более чем досадные и отвлекающие образы. Возможно, тактильные сигналы, возникающие в его соматосенсорных областях – на карте Пенфилда – каким-то образом отправляются обратно в лишенные входа зрительные области. Это оригинальная идея, но ее можно проверить с помощью современных методов нейровизуализации.

Интересно, что синестезия иногда

Вернуться

149

Этот вопрос я поднял в беседе с Марком Хаузером.

Вернуться

150

Searle, 1992.

Вернуться

151

Jackendorf, 1987.

Вернуться

152

Пациент также может сказать: «Вот оно! Я наконец вижу правду! У меня больше нет сомнений». По иронии судьбы, наши убеждения об абсолютной истинности или ложности мысли зависят не столько от пропозициональной языковой системы, которая так гордится своей логичностью и непогрешимостью, сколько от гораздо более примитивных лимбических структур, которые придают мыслям форму эмоциональных квалиа и заставляют их звучать «правдоподобно». (Не исключено, что именно поэтому более догматические утверждения как священников, так и ученых с трудом поддаются интеллектуальной коррекции!)

Вернуться

153

Damasio, 1994.

Вернуться

154

Это, конечно, не более чем метафора. На каком-то этапе нам придется отказаться от метафор и перейти к самому механизму – к его деталям. Но в науке, которая находится в зачаточном состоянии, метафоры часто играют важную роль. (Например, ученые семнадцатого века говорили о том, что свет состоит из волн или частиц; до определенного момента обе метафоры имели право на жизнь, пока не ассимилировались в более зрелую физику квантовой теории. Даже ген – независимая частица генетики – продолжает оставаться у всех на устах, хотя за последние годы фактическое значение этого слова радикально изменилось.)

Вернуться

155

Обсуждение акинетического мутизма см. Bogen, 1995; Plum, 1982.

Вернуться

156

Dennett, 1991.

Вернуться

157

Trivers, 1985.

Вернуться

/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAZoDTwMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAgMBAQEA AAAAAAAAAAAABgcEBQgDAgH/xABaEAABAwMDAwMCAwUDCAMMBA8BAgMEAAURBhIhBzFBEyJR FGEycYEIFSNCkRZSoRckM2JyscHRgpLSJUNGVmOUorLC4fDxGCc1N3STlTQ4RFNUc3aDhIW0 w//EABYBAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAv/EABgRAQEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAARASFB/9oA DAMBAAIRAxEAPwDpGlKUClKUClQa09V9OXbWD+mUKlRbiy6tkJlNBCXVpJBSk5PPHAOM1OaB SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKB SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDEgz4lzjCTb5TMpgqKQ4ysLTkHBGR8EVl 1BOnMGHpn98aWjz2JDkGct5DIe3OoacAWnckpGMAgZGQT5HYTSSAuI8lS1NgoIK0nBTx3BoP libGlKcTGkNPFsgLDawraSMgHHbjmsmqu6GQ7dH0rcl2SdKlwF3AhtUptCF7g03vV7c91E+T wB982jQQvqbraZoPTTV2hWoXEKkJadCllKWkkHCiQD5AH61n6E1dG1tpKLd4yUtOLBRIYCs+ i4O6f+I+xFbW8WqNe7NMtk9G+PLaU04POCMZH3HcfeuZLDJu3RPqv9BdXi3bZC0ofWQVIejl XDoA8jn7j3CiunV3eAi8t2lctpM91ovIjlXvUgHBVj4r2lSo8KMuRLfajsNjK3XVhKU+OSeB VS6svrjXXjRD1vltmLNilHqoTw824o8b+QocJIHg+ean+udKRdZ6Rl2eWSkuALZcT3Q4nlJ/ 4H7E0RIgQpIKTkHkEea1dnv8C9rmoguK9WBJXFktrGFNuJPkfBHIPkVFumOrnr/YnYN1iN22 5WpwQ1xFOe8httGV4ODjJ/LtzWIlTFg6/piwo7bLOoLYXXylCcrfbUo7s9xlPf5OD96CyaUp QKUpQK/AcjI5rCusiXEtMl+3QlT5SGyWoyVpQXVeBuJAH51qNBw3YOjYbMiDIgOlTrjsaU/6 y21KcUogr/mGSSD8Ed+9BJaUpQeD77LGz13UNhawhJWoDco8BIz3J+K96rLr61u6VvyEcORZ bDrawcFCt23IPz7qnVgUpemratanFrVFaKlOklZOwcqzzn5oPKfqOJbtR2uyvtvmTdA6WFIR lA9NO5W4544rcVC9fS24Fz0lKkspLCb2hC3T/wB7K2nEJ+/KlDtxxzU0oMB+6Qo1yiwJEltq VLStUdpRwXQjG7HyRuBx3/oaz6g+tDMjX+0XC32GRcpcUH0X2CobCtxtC0LxxtKCpXJwCgVM n1JRHcU5u2JSSrbnOMeMc5oDb7T4UWXEL2KKFFCgdqh3B+4+K0Gs9cWvQtsjz723JUxIfDCT HQFFKikq5BI4wk9s00HbU2jRcCIh9D6UpUtK0pKSUrUVp3ZAO7aoZJAJOSajvUyGu86q0RZk NB5td0Mx9BIwG2QCSR8e7H+HmgnkWa1NtzM6OFlp5pLqApO1W0jIyDjBwexrU6Q1latbW16d ZFPFph8sOB5vYQsAH/coVvXiUx3ClJUQk4SPPHaoD0SixY/SuAuJs3vuvOyCk5PqeoRz9wkJ H6UFhUpSgUpSgUpSg118u8WwWOXdrgspjRGy44UjJIHgD5J4/WvOdeU2/TL96diSFIZimSqM lILuAndtxnG7x3qGdXfqJadMWaGVLNyvTSH4wztfZSCpYWB3QOCc8VsOrOpWtM9Obk4XlNSp iDEi7BlSnFgjj4wNxz9vmgkGl7+xqnTEK9RG1NNTGt4bXglPJBBx9wa3FRzQVodsXT+y22SC HmIiPUSU4KVEbiMfYnH6VI6BSlKBSlKBSlKBSlKBWFdHHmLNNei8Ptx1qbOM+4JJHf71m0/O g5+Yt9u66aRM+E21a9ZWzYH30pCEyD4JKecHHB7pPHasrQ3WSbabu3pLqNHWxKZcEYT1qwUn OB6uT2/1x9ifmvTWtkn9JNSq1zo1kOWyYsN3S37BsQCoHKcD2pJ7H+UnyDipFPsOk+t+lYl0 Q56E1LSkpcZWkux1njY6B3AIzg4z4xmirNbcQ82lxpaVoUMpUk5BHyDXpXNMDU+s+il6es94 jP3ewMqCW1qSpLe05ILSyCE9zlPIyCPvVxaO6p6a1nFSqJMRDllfpmHLcSh0q/1Rn3D7iiJp SlKBSlKBSmcd619mu8K/2lq5Wx31orxVsXtIztUUng/cGg2FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoF KUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoK l14hOi+ptr1jFmf5zckC3rgrZOyRykAeoD7DyDkg/g89qtdaA42pByAoEHFQvqzaWrv03ufr QTNMRsym0Jd9NSFJSfeDg9gSccZAI81INMzGJ+mLbJivIebXGRhaF7wSEgEZyeQcg896CDdE 4blgt+oNLy1/5zarorCCoE+ktCShXHg4Jq0Kr1xuTpnq+/Obs82fE1FHZQ5MjtFz6R1s7AFY 4S2UlJJ75B8drCoFV31c6fR9a6YdktoULtb2luQ1o/n7Etkec44+CfzzLNM3v+0VgYugiuRU vrcCGnDlQSlakgn4JCc48ZxW4oOLrXraal3S1uurhRCsFw9Zt1AIdQhS0lSc/baccecV2Wy6 3IZQ8wtLjbiQpC0nIUDyCD8Vzl+0DoE267J1TaorhizCfrynlLTvACj8BX+/86s/oxqz+1PT yMlwLEm24hvKUkAK2pG0jHjaQPHINFazqhZUWe+QtYwnAyVqTAuLDcZSzNacUkELUk5SAhJG QCeABWL1YuKYLejNUWhMWXbYM4BT2A4AFABJHOeAFeeCBmrgrnvUER2FpDqNpBcplLUCQ3dI oWTvW044FqTyBwCEjI8nFB0IDkZHIr9rGgKU5bYy143KaQTjtnArJohSlKBUD6fvXWNfdS2G 4S5lwi22UhUSZJTgqDiSpTecDdtPn7jt2qeVE7FaZdt1jcXJci+S0PIUtt+XJQqKApYPpobB ykp7AkDIz9qCWUpSgrrrotprpLcHHMhxDzCmeM+8Opxn9M1M9Py3Z+mbZMfUFOyIbTq1JGAV KQCT/U1CeurzDXS6QJiVLZclx0rShQSsp9QEhJPnANTq0Rm4VlhRWlLLTEdttBcI3EBIAzjj PHig0euLXFu0eytTrmxb2mbsw+C8Rh9SNxS0M8Ek/wC6pVUJ6nbEWO0yFISpUe+QXEbvB9YJ yB54URj71NqCO64kXiLom6ytOPJauMeOp1oln1SdoyQE/wB4gEDvz4rAs98a1n0rVPhh6cZU B1lSCkMLecCShQwCQgqUDjB4yKkd2jJnWeZFU+5HS8wtCnmjhbYKSCpJ+RVZ9OLg1Y+iFxEW 5MOO2hMsh0NlCmyNykFaFjIJyDgjsQOaCSdKdKPaP6fxLfMbU1MdUp+S2pSVbXFYGMjjskfN eOpCyer2j25J2JDEwt+o3lK1lKMJCv73t3fp96zemAfX02tEmXIdkvzGjKdcdVklbiitXgcZ UeK1PUdxtnW+gHXSof8AdZbYKflSMAf1xQWIRkEHsar/AKXJYtTuptMx+BabqtTYCcBLLo3o GSSSR7hz8VYNV+qS3p/reiOlCWY2orfuUQgJDkllR5Kj3Ow4wPtQWBSlKBSlKBSlKCtHENal 68/TzXm32dNwQ/HZS3+B90pyVK8kAAj44+Dny6vupnT9IabUwl0XO8IccDqQUFtsjcknuM7x 28ZFZvTmLHm6l1bqaM2ktXG4eiw8nBC0NDaSCfdyrJIIA4GM96+LkGNT9brbBW17dMxVzHN6 fxuO7QjaQfGAeaKsalKUQpSlApSlApSotI1FNa6ksWBqGJMFy3mRIdRjMZe4hJUSeysYAwDn kZ5wEppSlApSlB4vx2pMdbElpDrTiSlbbiQpKge4IPcVSGp+n+oenF4k6r6ZOKXHcI+otCWi vCfskH3pB5wMFOeOKvWlBX2j9e2XqTZZUC6w2o0tB9GZbJhB3fcA4yM8dsg/pmNau/Z5s90f TJ0rJFlcH4mSlTjajnuCVZSfy4+1SjW/Sqx6tizJEeIzBvbwCmri2ClSVpOQVAHnPYnv/QVj SOoV20m201rLS01iK2tLK7rDeElkjhPqKwApOTzgjPPzRVXS7x1W6UXMquT8i82xoDLr29+M oEYA3kBSMfGRyPOasrQXWux6xktW+WhVquakZDbyh6TqvIQr5+xwfzqYWPVmndWMrTZLpFuH s3OMpV7gk/3kHkDnHIqv+oHQi06iDtw036druRST6SRhh5Wc5IH4T9xx9qC3qVzpoPq7eNG3 pemupKZJabWECQ+CXYvHG7ytB45/UZFX6LrCVZ1XVmQiRCSyXw8yoLSpAGSQR37URnVCtCI/ d9z1TZilLYjXZT7TaTwGnkJWCOc8kq/XNbHR2tbTrm1PXGx+r6TLxZWl9ASoKABzgE8e7/fV caj1fG6dde5s+8hz933S0t8tAqUFJ4Tx5OUEf9KguulQbpJf52pdBN3S5yVSH3pT+FKABSn1 DtTxxwKnNApSlArQ6m1fZ9ItQnb48tpE2SmO0UoKsKPk/AHk1vqpG/zP7Xa1s9+cUl2zRL63 aoUN8bmpK/f6r5HYY4Cfkp5oLupSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApS lApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBi3CE1crbJgyc+lJZWyvacHaoEHB/I1E+ls a627RwtN7b9Ny1yHIjeY/pFbaTlKuOFApIO4d+c5OTU2rRtx27VqKVKelpP73cbQ00vIKVob V7UnsQQnOOOd3JyAAwddxL49Y0ytNX2PZpMNRdW5KQksuI2nKVFQO3nBz4r91HqF229N5V8J RHkGGFN+mfUSl1YCUYPGRuUOfis7Vdij6jsC4ExbiGg608VNglX8NYXwB3ztx+tRES4fUjW1 sftE5b9lsRMl9KmSG3pWcIQQoAhSBlWcHGRQTe1MKgW2FCkP+q8hkBaycl1QA3KyAM8nOcDv WyrW3u4LtdmfmtQ5U5TWCI8RO51zKgMJH65/IVkwpbc6CxLZCw2+2lxIcSUqAIzyDyD9qDxv Fri3uzS7ZPSVRpbKmXADg4UMcH5rm7S1xl9Eeq0iy3t71bZK2oecQSE7Fcoex8jkH81d66fq mP2iNHm6abY1HFz61s/hvJ49zSlDn9Ff+saKuYKCkgpOQRkEeaqXr5pV66aLN5gFaZNuG19L ecvR1KBKVY7hKglXOexNffQfXDmpNLuWu6TS/c7crCQse5TGAEnPnByPntmrRlRmpsN6LITu afbU24nOMpIwRkfY0RoendzRd+nNimNlR3Qm0KKySdyBsV3+6TUmqs+jDjEG03zTaf4btnu8 hpLKz7/RKsoUR355584qzKBSlKBWG6Hl3OOWpiUNNoWXY+0EuZxtVnuAMH88/asytabLEOpE Xw+oJiYpi8OHYWyoK5T2zkd6DZUpSgrfqLETqTW2j9MSEbobsl24ScYyQyj2p+QCVEH86sio PJeTJ66wIyxt+jsLz6CT+IuPIScfkEf41OKCM6zk3CLCtirVGTIcXdI7bhLQWWmirC1jIISQ P5j2BNSaoP1Vt1xumkmGLVbXLmU3CO7IitqAK2Uq3KGCQFZwBg/P2qatnLaTtKOB7T3H2oPu qxjvwNZwtdQZcR20yHlGK4ZjxDLgCVJZkJBxjISCcdwkcmrOqldWocu/VeZpO6hMuPdmIz7D sCGhTsH015T6xI3bPxZOeAvjGTQWvp+1/uXTVtthUlZhRGmCpAwFFKAkkD74qLdVUJh2C239 1suN2G6R5zqUZ3lsK2qCR2J9w74GAanlRzX1t/e/T2+wvduchOFOxOSVJTuAx55AoNzBltXC 3x5kYqLMhpLrZUkpO1QyMg9uD2qEdVYrTUfT1+UAHLReozhVjn01rCVjOM45Sf0rcdM5v1/T HTz5VuP0LbZP3QNh/wAU1la2sx1Boe72tIy5IirDfJ/GBuT2/wBYCg39KjWg9Su6v0jFvLkL 6NL+5LaC+HSoJO3cSAMHIPFSWgUpSgVqdSXNNl0vcrkpAdEWK476agSFkJJAOATg1tqgfVWX MGmI9otc36aZeZjcFKQz6hdbXw4MeAEkkkeB4zmg2fTe0N2XpvZIbSisfSpeKlJwdzn8Q8fY qx+lRvQ8hVz6z67ntrS7Ga+lioWk7hlKSCAfsQcjwasVeIsFXoNFQZb9jSfOBwkZ/pVa9EYE xux3q7Twyhd1ubr3poX6imyFEFKl9lc9u/8AjQWlXgiSy886y08hbrJAdQlQKkZGRkeMj5rT a01Mzo/SE69SApXoIw2lIzucUcJH5ZIqN9GIclWgk3q6rcduN7fXLkPOH3L52o/IbUgjHzQW JSlKBSlKBUH0UhE7W2sb83IS62/MagtoCfwBhoAnPkFSz/SpBqe8R9P6XuF1mKKWozClkgkE nGAMgEjJIGfGa89GrlO6Otbk+5fvSQuOFLmel6fq55Bx+WBnzjPmg3lKgPWTUz+l+m01+FIX Gmyloix3G1FKkqUcqII5BCEqwfmtB0Vvt6Q5qPTWrZkiXc7TIDnqSX1OqKCMEAq52gpBH+3Q W7Sq2HWvTytKw72iFcV/XTFQ48JDaC+4tIGSE7sY9yR3zkjivXUvWGzaavLdmNtuU+6emlx+ LDbSsx8p3FKju5UAc8ZH3oLEpVeai6wWSwz2bemDcrhPUwiQ7FhsBa46FJCvfzgEJOcDP5il w6zaaiaJi6oZRLmQpEr6QtsoSHGnNpUUrClADgfJ7j5oLDr8IChhQBHwajM3XMCB1Ft+jXY8 lU64RzJbeSlPpJSA4cE5zn+Erx5FSJ59qOjfIdQ0ntuWoJH+NBArr0vhxpbt30I+dOXwNuAO x0BTT+7B2LQrIAyB2xjvg1qbL1SvNjujNn6o2b9zuufw2rqk/wCbvLGO5GQM5ySDgZ7CrN/e tv8A/wB+jf8A45P/ADqNa009pvXdkNtvMxlKUq3tPtPIDjKvlJORyOCDQfOtOm2ntdR3F3GK lE/09jM5rIWjyOxwofY/4VSGkda3npZqd3R2rEF2z+sWXEuA/wAFKjj1Wye6DncR2Iz5zWs1 OvXfT/UzbUTUdxkQ0uBuBITMU404gH2IUM7c4AykjH6Vj9QtQ3a6wWGdcaX+kvwwWboAWS60 CfaUY2rHJ5B+PvkqddAZsW1671Jp6FOblw1p9WM+AB6wbWUhQ/NK84+1aT9o9hS+o9u2JUpT luQkADkn1HOP8agvTa9uaf6i2aa28GWzKQy+pQBHpLISv/AmrS/aXY9O8aalNM4dUh1Hqgcq 2qQQnP23H+tD1t/2a7ql/Td2tK3lKdiyg8ltROEoWnHH6pP9au4Vy30xmXHQfVpiLe0fRR7r ujvhwBACu6c/BCsD9a6kFDSlKj+q9WW7SdsMic6FyXBtiQkK/iynOAEIT3JJIGfGaI1uvLzc mYrNi0wUqv10CksAnHotJH8R0nsMA4Gf5iO9RISYNv6taV0Va0JYh2ZLjimieX3VxlqDhGPH OSTklZ44zUm0FYLs25M1Lq5Lf78uSvahJKvpI/BSwPjB5OPPfNVja9Q2u5/tNsSjbhaHWXZM Z5brp/zlYQtKFlKgNhIwMfl5oroevkqCUkqIAAySfFQi/wDVG022V+7rA05qS8ZOYFtO9SQP xFSgCBj47/atDcmNQ3PTj936k3xOmrN6Q32q24StwHna46rKtys7ShPeiPLqD1bSxLj6b0A4 zdLzPJZL7CvUTHzwMFPBV3PfAxk1PdIab/spp1i0/XSbgtBUtyVJWVKcWo5J5JwPt/vOTUL6 SaBiWluRqaZZlW25T3nFR4rvJhME+1AzyCR3J5xxxzVp0ClKUClKUClKUClKUClKUClKUClK UClKUClKUClKUClKUClKUCvh1exlaxyUpJr7qPa5v8bTWi7ncZTqGyiOtLIWrHqOlJ2IH3Jo Kf8A8uutf7Mf2h/sxbv3V6/0/wBT6qsepjO3G7P64xVzjU9nZaQLhdoEWR9KmS6y7JQhTaCB 7iCchPPftXONxuVpZ/Zot1pbukNy5rn/AFDkRt9KnEArXjKRyONvf5rY6mc0zd+tOnzqCWyu wSLUyHnfWKW14QvaCtJGBvCc8+OaK6Ad1PYmbWzc371b2oEhW1qU5KQlpw88BROCeDx9jXrL vlpt8xuLPucONIcQXG2nn0IWtIBJUEk5IAB5+xrnDT+n279oDqPCswU7aoUxMy1E5V/oy4Tt zySWgB88ithoqXI17eLrqOc2VJsGmPoULX+IvFlSSrj5/jH/AKQoLzj600vLfDMTUlnfdOVB DU5pSiACScBXgAk/YV7r1RYEWtF0XfLcmAtfpplmW2GlL59oXnBPB4z4qnOlukbE70ckaict zaru3HmhMslW4DYtPbOOxI7VVIkXO+9NTEaSWrVpsF91WeHXn3glIP5JJx+SvmhHXcu/2eBb WrjOusKPCfCVNSXpCUtuAjIKVE4ORyMVmxpLEyK3JiPNvsOpCm3WlBSVg9iCOCK5iurjy9X6 LauEe1yoo0zEERq8PFqLyzyVHtndnH32/are6J2mZZdDPQ5c2FMZE51UZcGR67aEEJykK+y9 39aCx6UpRClKjp1dBiyo8O+pVaJM2StiEzKIJkbSAFJKSQMkjAJB5HyKCRVA+qNtnuWq2Xyy W794XCxz0S0xwnK3W8ELSnHPkHA77exqQXzVtl02pKbxKUypadyUoYcdJHb+RJx2qKSuoN3u 8V+JpzSV29Z9K22JUhbUcIBBAdwolQA4OCn/AJUH31R1Ba4Fqsse6uXALl3BhaYluCTId2nd jBwdu7aDt5zgea+ul7Up5Wo7tMgybY/c7mp36GRGLRZQEgJPIGVKHJIyM/rWj6JKZ1RYXL3q CMbhe4UxbCblLPrLxgEBCj+ADcRgY7581Kbz1Ls1tTLYhetPuTEkQm4iGlo9WSrO1sLUNvdJ Gc+KKma0JcQpC0hSVDBBHBFRfSci4NXK72R+zpgWy1uoRbX20KQh9pQJwAcg7e2QccjgV+Rt bw49mhSNVMvWOW+ypx1mS0vY0UnaoFzbtxkjGTyCPmvH+x/rxIz2n9UXiEgOKktKRJD7bgcV vwpKwdyeeOex7miJjWn1RYm9T6Yn2V95TLcxotlxABKPIOD35FaA6Q1aEOJR1DmDc4Skqtsc kJPjt3+4x+VeOlbK7btcTg7fbvd1Q4LLTy5j5LfqrUpXCRhIITtPnhff5DmXS9/uXTfXiJi4 yg/DcUxKiujaVJ7KSfg+QfkCuy7dPZudsiz4qtzMplLzZznKVAEdvzqiP2htELXcbfqS3NuO uS1phvtttj8f/ezwMkn8POewrM/Z81a+hc3Rl5W6iTFKnIrb3BbAOHG/kEHnH+18UVtL3Jk6 P/aJhXWSAm2ajaTBJSdxKwlKUkjx7to/LNXFXPXW/TF5mdS7bKssd2S7Nh4jJaewtDrJKioD I24SUnP5+atnprqBWo+ntrnPvF6UGvSkqK9yvVRwrccDk4z+tBLaUpRCtPeZE2PJti4YkrbV LDb7UdlK9yFJI3LUojYhJ9xI5OAB3rcVHdYQ71PtMePp5TaXlTWFPOLeU3saS4FKI29/w4I8 gmgkVKUoK7gsvS+vt0lqaecZgWhqKl5CgG2itW8oUDyVHuCMADuOxqxKhdpDjXWHUSSg+m9b Ybm7eDghTqew7Z57/FTSghHUeZKhJ0yqJdBbw5fo7bxLmz1WyF7kfcY8eam9QvqHpe46nj2Q WmQ2w9b7qzLO9IPCTgqGfgEnGOamlAqpdGf90uv+sbg5cQtUNlENqN2JR7cnGOyVJx+aqtqq x6XltOr9bolWhVtun7yDzu7KyWlpygb8kHJClYH978sBZ1O9KUEA0Q0i1saq08lbkVFsnuFk +qpaWWHUBxvbk+3AUeBj+uTWv6H6lZ1J0++gkP8Ary7ctTL4USVLSokpWSSc7uefkGtF14ul 30q5GutjWI6LpGct8xaVlKlHIUg4BGVAbwFc4CiPNb7p7Ps1tj6XZg3FSUXu0JQxDMZGXHWR la1OpAO4AlODxxxRXp0gu0uXb77aXv8A8zstzchw1FISUtAnCCBz7QByeee/FWVVZ6HaFk6t a2tD8zf9Y4xcWGjtTneFFZCR5BKR8kAE1ZlEK02p7/G0xpyVd5gKkMJ9qADlxZOEI4BxlRAz 4zW5qoOq90ul2mOaft8RSrdDXFcnPB4J9Rx15CWm9uMnn3YBAOByMcha8Vxx6Iy48yphxaEq W0oglskcpJHBx24qF6hDFz6vaXgKlNIXbo0m4lnGVqJ2tpH2HKjn/VNTyoVYYKpHVPVF1fSh xLDcWDFdxy2PT9RxAPxlaTj5oJFqOQiHpe6SHXfRQ1DdWXP7mEHmtJ0vtibR0wsMVKCgmIl5 YIOdznvVnP3Ua+dWN366XiNYoKWmrTOjrVKlOQ/XA2KG5pQJ24WlWORng4z42Gr9SR9L2REh 2M/KdkPIix4sU4deWs42oxzkDJ4+KCJdTUSL6q0adZXNim53P6JxtCkpD0YIC3nMHO4AAYPB BB7+bBtlujWi1xrfAb9KNFaS00jOdqUjA581X+iICpuuLhIekzJ0SwBUGG9OJUsvuKLj68nj I3Bv5wMVZlApSlApSlBFNetPzLLDtseG3NE+4x2XmFr2hTQX6i+c+EoJxzkZ4qVABKQEjAHA AqGQzbdU9QDeIU+RJasLaogQkZjF9edykKzytKfacDzjPippQUv1etd51fr7TWl7Ol+Oy0lc tyaWVKZbXyU5PbKQ2cD/AFwPNae22DVGh+uEOXeJD17ReoqmZVwZjKCfcNqUqxwCFIbOfg1f 9KDlLT+mL9p2x6e1pHtU2W5bbktuRb3WVEhHBC0oI4zlQ3eCEmpgu6ztB9YLnqpWnrjdbRf4 yVR5DDJLiN4Qrbz+EhSdpQcHsfGDf2KYotUJLuVz0L1guOrpunLjOt98tyPR9FsrU0tSWz6a jjCSFIKSO+MHntUPuGjL9A6FRkyLXLEmbfvqkxEMqK22/QUkKKMZTkg9/G2uqqUFDWvQCtHf tEacbt67pcIJhOuuS5Y9QNqLb6du8JAA4Tx8q+9TXqd0sPUVyC4m8Lt6oaVJ2Fr1EL3EHONw weKsWlEc9/8A0YXv/GlH/mR/7dP/AKML3/jSj/zI/wDbroTFMUWuez+zC9jjVKP/ADI/9usf p1eH9H6rf6cdQWY70N1e2MXwHENuL7BJP8qwf0JHbmui6qzrVphb9nY1XZ4Qeu1mO/IbCtzX kqHc7PxDHbk0Gs1R+zxaJzglaSlrs8hCRsYXucaKge+4ncn/AB7dq0P7SmWoelWHny7IbQ/v VgjccNDd+pBq2dKamaei26zXia0q+m3NSVpBOH0EY9RKiADnGSB2qlf2lbkqRrC02tKyURoZ d2Z4CnFkf1wgUEcn2p7UPTyBdo0t+5rtpWufCEwKEJo9lgE5G4g579qlvTHrE7pyzJg6x+rk 24KKYc9I9RTQAwUKGc47AfGfjtNOnnSxWmbhJk3h1qczdLclp2P6eEDGMpUnJCuMc/n81W+v enytOXW4t2CMr6Z62ruExp9aNsVHqgBKSPxYxwO/50E6v/7QNq9JmNo2KbhOfO0OTP4DLPI5 UVEcfqAPmtxo7RjKJ7Ws7zPGpr3MT7X2FJXGjnJyGscDGNufse2ah0no9YJUO6XLTzHqPW1x DKYkh8hkrShC1FRAUpQO7t7asy7WSbKhWmJayzb7e226Lg3AV6ZbBb4DWMcheDyPzoIf1T1p c7hPjaT6fPy5F3StTkxMBW1bQTxtK/HJ5/TnmtBozoNMuUqPeddzFkSAXn7elRDilZ9oWsfI yTjnxnvV4wWVOKTKfTsWUAADGSCBndjucis1CEtNhDaQlKRhKUjAA+BQYNqsNqsbCWLPbo0J tOcBloJ7nJ5qB3iQrXfVKNp1ttxdjsC0zZz7afa5KHLbRV2wM5IHfkHtUr1rqyJozSku7zVJ y2naw2r/AL66fwpx+ff4AJrQ9GdPO2TQDUuYUmVeXDcXdiiQA4AUAf8ARwT9yaIsGlKUClKU Fea86tW3RdyZs8eDIvF4eSFJiRzjbn8IJwTk+AATjn4zuNCaye1laZMmXZZVmkRHyw9GknJC toV5APZQ7gVWlpmwrT+1RfnL+63HW/G2w3X1BCdxQ1tAJ8lIUB+orN633Zcy7aU08zdlRbbc pymbiuM8Acbmk4UR8JcJweOQSOBRVzhaSjeFApxndnjFfgdbUkqStJSO5B4Fc5CMdIaw1zpG xzZEiyDTkp36Zx3eGF+gFZ/PKiOP7wzkioXpm7zrdom56Ya3etqr6b6AA8cPqbXn43bSn9KE dgpWlacoUFD5BzRKgpIUkgg9iDnNcvaRuFqj9Cnrfd4cq4KuGoi1HiRXwyp1YZaOCsg4T4PG eRUr6KvzLP1R1HphUFVsiiKJJt65gk/TLSpAwFp4OQ6c+eADyKC+aUpRClKUClKUClKUClKU ClKUClKUClKUCoR1V0fcNcaL/dFqejMyPqUPbpSlJRhIOeUpJzz8VldStWydE6KkXqFHakvN ONoDbxO07lY8VG3+rjbmptJWu0Lts5N6Sj60sv8AqKirO32+08Hk8H4oPu8dFNMyNJyYlps0 KPdlRtjMlbjm1LuPxE88Z+36VDrT0wlWzXtgiati2+Va/wB1qhLUqQjY86PUVtQlRCyRkHIT xjNbK5dcbuJE652WxRJGnLVK+nkvuygHn8q2hTacjA5H8qu47c42OqNU2HUup1af1Jb4svTi LOL0JSitLqfbkFJSRj2nxyc4orey4zlh6elvo9abbOK3ilDaXUqbUMlK1FRWN6gU45Ue32xX z0t6f/2P0Gu2XhCHJc9SnJqEnKQFJ2hvI7gJH9ScVAtL9Y5LHTy/SrXYIEKNYRGTEitqXtKX XSk7jnv5z5JNbm09Zr0rUdja1BpsQLNqDY3Akhz3lRISVnnG3Kk8YBAIOTQWdbdOWi0WJVmt sFuPblhaVR0k7SF/i7nPOTWCzoHS0fT0ixMWdhFtlOBx6OCrDihggk5z/KPPioDeOsV/Xfb0 1pLTLdxtunVq/eUh5/aopTuCikcY5QrH4shJOB4yLh1oShjRc6HFYYgaheU3LXLcwYgQ6htZ 3ZAwNyjk+ADxQTi7aF0ze7REtl0s8eREhNhqOgkhTKAAAlKwQoDAHnwK2dostusNtRb7NEbh xW8lLTQwAT3P51W6urzr+q9V2+1t2+bBstoduEWUy6Vh9SEtnaVJOCMrI4+KkOhepVn1bZoB kXG3sXiSglyAh4BSVZIwATk8DNEaHrDD6hTJFtToJcpMUIX9R9I8lpe/Ixkkg4x8feqx/sV1 slH+I9eE5/v3cD//AKVdPTvXMvWUzULM2IzHFqmmM2WifeMqGTnz7anNFcxI6UdXJI/jz5CP /wCLdif9yjX1/kC17OUhU+6wtyDlJdmOLKT9vbXTmKYoVyndehWv4s0MxUt3NpSQS+1LCUg/ BCyD/hW76fdF9XWjX1quV6aTEhxXPXcdakpUolIyEYBzyeD4xmujHWkvMraXnC0lJwcHB+47 VCo0yT0+LcG9yn5enlKSiNdZLnqOx3FqOGnvJT4C/GQD80K01svMbTnXDUVmU4pKLpEZmRox WlKXHwnCgnOAFKA7edtWHIiCQj0VBJYCFZ4JcSvjapKvBHu575x2xVCftCpetXUHTt6aaa9r IKFZIUpbTm7Cj8e5OP1qz4UfVb2pH3NRPNuW2429baGLYr2wVfJWrClFQzhQHfwBzQbdGiLK VTFvsPSv3g2yiWiU8p1L3pY2lSScFXAyfOOa0s+7NaR6kWOA5LWxbLvDMNiClGW0PNrQG9iQ fYNqyCex2itr0/vtr1DpOI/ZJU2RHZR6AVOx63t495HdXY5+9afW8P8AfHUvRUAMHEV964uP kYCUthOEhX3UU5H5URYVR60Sov8Aau9w2WIbTmWX1LakhTrxUjaStvugjaBz3GKq3V0DW2se sT+nY1wmQbAy22JDkFxSEIaUkqyvkblk5Hnx4Bq0tOaQtGm0FVujKMsoDb0+R75EjHlTh5P5 du3HAoNhebUxe7NKtsnARIaUjftCi2SOFDPkdwfkVz7r7SbvTCbYtaaVlvSHW3AzNcfBIce2 8rUO+HBuyM/rzXSdai8WCJfLNcLXL3pYnNFtzYRkZGNyfg0ES1HdLXdbFpnWcMLlOMzGRE9F 70wS8sNLSSR2ycEH4rB0gRovqnc9IiZ60C6oVc4aFFJUy6TlxBA5AxyMgcCqoh317SVg1BoO 8PJbl224tS7a46g7VLbdSpSeewUlIUP9o881cfUt1mwuWPVUV5uPLbuLDDi1n+E60sKCtwHf CSSD4oqxqUpRCtXfbobNbRNKWi0h5pLynXNiW21OJSpef9UEnH2raVC+rSoqel14M9uQ5G2t eqmOoJWR6qOxIIoJklQUkKSQQRkEea+qwbLIiTLFAk23P0b0ZtbGRj+GUgp4/LFZ1BCbSY7n WLUK4LLWWbdEbmOcpX6xU4pIA7KBRtyeMYSOecTaoI0xdYnXKU8mNIXaZtnbCn0pKWm3ULVg HHClYzyeQDjtU7oK21xAkI6naKvBdmCI2+7FWiEkle9SSobgM5Qdp3YHAB5+LJqAztTXf/LV btMxn4ZtxhKmPoDeXkkBSdpUTgZJSeBnH+M+oNTqCTNj2wC3W5y4KedSy421IDKm21HCnAr/ AFRzgc1FNMLW31n1rGDbnpmPAXvPKSQ0Ryfk/wCO01vtRx74/eNPqsoAjMzi5PWZHp/wdhTt 24O/O7OPlI7dxHtBepJ6h69mOvh0mezHGEDADbfA3eSM4Ixxjuc0FiUpSgovrjAb1HrKz2Mv OqfTbJb0SPHSFLXICdyUq84UG8f/ADrRdKlIc03p93KxPtep/QTu52NPs4WnB7Z2n9andptr Opv2gb1e18J06w1DaSEAb3FoVkk5J4yrBwPHxzEOn86bb+terbTb7YqfFk3T1JB3hBjJRIOH PkgFf4R3/IUVaVnhxz1Y1LLUzGW8mJCCHQpK3EZDoUPlGdo488GpnUQs6WD1U1KtsoU6mDBS vDe0pyXjgnzxg/0HipfRGLPms2+3vzJLiW2WGy4tS1BIAAz3PA/Wq5s+np1z0ppxu4vITKuF wF3uC1LxIKUkutjCuVbT6SD8DGBW36m2f+0tts+nlfUBi43JCJCmF7SlpCFrUScEfyjuO+Kx rE9eH+rFwjQ/XGnbTARDWXlJUlUjCFDZjkHYRnv+mRQTx930IzjoQpwtoKghPdWBnA+9V10N eRN0DIufquOSZ9ykPyS5kqSskDG4/i9oSc8d/tUz1WVp0beVNLW24mA+UrbzuSfTVgjHOaik aa5066MW5MqMpU1qK3GajMKypyQ5wlIJHfccnjjnvQbKFc5126nPpjvLFlgW1O0oOW5Trq/x Ajg7Q2U/IJPzUa1Rqp06rv8AJZiqQdI28pjKcZUv6iTJSkIwMcYISARydx5xmt7bIzXT7pEy xdXnFrixiHTn3redUTsBT3JWvaD+Rz5qM2TSztsc0lpN5CBPSv8Afd5e9QrLpaVhCSr+b3rH fj2HFFWHo+yf2e0fbrYXXHlssguOOjC1LUdyifvkmt5SlEKUpQK0WsNSs6S0tKvL7DskM7Up aZGVLUtQSkf1UK3tQLVVme1pqy3WmXb0Paft7wlTJKJYBLwQSlhTffHuQo/Y+KDP6ZWaVY+n 8CNcmVsznC4/JQ4BuDi1lRzj86l1KUClKUClKUClKUClKUFV6j6uXHR9/EbU2kZUe2vPqajz mZKXPVSDwoJxjJBBwSP8K2CL91GuVyel2zTtti2lt/Y3HuTqm5T6B3WCnKU57DP+NTG9WO3a htTtuvMRuZFdHubcHnwQe4I+RzUGtNzu3T24IsusJ7b2n5DnoWm7OK97JxlLT5PHbgKP93nv wVlXXq9aNOqis6rt1zs8qQ2XA04wHBgKKThSSQe2fnBHHNa2R1y0bNUq3Kh3WT9Un0g19IE+ sF8Y9yhwc+cVJI+qrDeYM+WLg07Ata1tSJciOPS3DvtURg4+2c1WN8e6dS9FpEO5yoVtuU9T rSG0fx3FoISoblgkNjggZHJoK+i6zhs6QftF3tEWaIlyH0LUveXIjCwsrSlaSFcFKPPk8Gsb p7Z5lz1MmcuL9dBSpTLheTkOlScBAz55HPgc18TbRD1DfZjtpcU6lLavTb9QKUQ2gZW4o4AB +3mrq6dzv3R0wtbtvgsBamVOpYU4n1PVLxSpQUTn3IBOPG38qKkuno02wxLfBksvtNGM286m W+HERVAYW0gjJPOVZOfFZ1xsFu1mYTt8t8eU0y76re11XuRzt3AYCgSM4ORWjkXNux3y8z9T By1WeKoelKduCnDLJyVIS1k+SeAM8VGnepOp9SysdKLCpUBhO11+4hKEE5ARsysAd+xPOe3F EWjGhzfrbuzI+jjw5C0mIuIna4coAWXAeCrI4Px+VZDdhhN3oXUtZmJa9H1s8qRgZBH6VVUq 2dZW7c9OTKjv3Sar0Cyy62lMNoYwpII27iSrJySAB38RC16/13om7XGFf3TKVCKVSYMt9Tjj pKeFIc5CU9icHH+NB0lJkJiseotK1DIGEDJ5qlOqumte6g12n+yM99cQR0j0I830PpyO5WMg e45wec4PxWx0X1rt+rHYtsvcX92TpC0ht5Y3x3nB3Ayfb4wOe/esjTeuocLVV1jTL3cLzEly vQiSPpgUtrQCXhuSMBCd6MH8/FBQqrXqzUepkaXdnSLlOEhbQYdmFxCFoyFHKjgYAVz8VPG+ lfV9htLTF6fQ2gBKUIvCwEgdgBngV49Hon/18PrLgk7W5TwcxgjJ25I8Hnt966doOav8m3WZ P4b1MP5XlX/ar9HT7rWj8N3mn/8AzJ/7VdK4pihXNw0R1xR+G7Tv/wArj/tVv9Eab6v2/WUB /UFyeXbEuf50l+cl5KkY5G3JOfg1eNKIiWsOnGndcFly/Q1GSynY3JYVscCf7ufIySQDnGT8 mtYx0X0ezpZywqiyHozj31HquPn1Uubdu4KGAOOMYx9qitz6uq0l1b1HbdSTJLlqZZbTCYZY Qr03C2hROeD5PcmozC6xaoj9KkTZNyQu6TLy5ETOejpIjspZbUSEpTgkFeeQfPB4oq19P9J9 Mabs1zt1vYfUbpGXFkyXXdzym1AgpBwAnvngd8ZzgVELHbumjmsNP2a3i4uXmxyX47Ed1Jy0 W3FulTpxgpCiopIPkfetLYuqF5+j1dbY+pRfforWqfb7t9J6KkqTsCklCk/K/IP4T88aW/dY tRDTFlVYZ2LkiL6l3uCIzZJUpZDbZynAwBnGPI+DQW6jo3pROkHNNlqUuEuWZiVqf/iNulAR lKgP7o7EEVnaY6Y6b0del3WxMvsvuRfpVBbxWkpKkqJ553EpHOagF31Dr69dY7zpLS98ZhMI htuoL7KSGR6TSiUkJJyVKxznAUfgY1g6z6khdJpUmUWF36PdP3aHy2MJT6ZV6hH4VKylQ447 HHyHQdKpqy6j1rpLqjaNL6xurF5jXdj1EupYCCyvCuAQBnCk454wQRjtUKgddro300ucWbdp C9ULlJVCkiM3sQ1lvIPGM4DncHuP0I6bpVIam1pcv7LaWWddfuWfNtTch5hq3/UPSnFJGFYS n2DO74zzgHFS7o1rKdrTQomXdz1Z0WSuO87tSn1MAKCsJwBwsDt4oLBpSlApSlApSlApStLf NVWbTj8Fm9TUwzPcLMdS0K2FfHBUBhPfyRQbqlfKVJcQFIIUlQyCDkEV9UClKUEF6vaeumqe ncq12KL9VMceaUlr1EoyAoE8qIHb71DV9J5Fr1noi46esSGGYaW13ZxD6fa4NuSQpWVfzfhz V1KUltJUshKUjJJOABX6CCARyD2NBzo50mv+nr5cosHRdq1LBkulcKZJk+n9OCeEqTvSSAO4 A/I+K2+s+k941B1LtaYMMxdNIhR4kl1uQlIQ03yWwnduPZIHB5wfFXrimKLXNmptG3bTGk+p cu4W9MO33GfHXAKXEKC2xLURhKSSn2qTwQO9ZundJ671bJ0OL7Git6cs7LEqPKbcGXmilC0p UnduKtqUo/CAOe+cm8tQaft2p7M7ab0wZEJ8pLjYWpGdqgocpIPcCsi3QI9qtcWBCR6caIyh hlBUTtQlISkZPJ4A70FI3HRfUHS921XD0jbo1ztepSs+sp5KFRt5VnhSxggLUM8g4SfGKXHo 9d24WgLSIbdziW2S4u8OJdShAS482pYAUoKUNoUOBk7ewzir5pRFGDpZdbVrTWyrFZksWe4W F6HbgmQjC3Vpa9uCrcMqSvlWB9+1aXTvSvWD910yifpq3WRqyyUvPXFp9svSQHEq92xSsqG3 AyOPmujaUFbdKNK3rTVw1U7eof06LhcS9GPqoX6iMr59pOO44OKsqlKBSlKBWm1XcZNq0pcp 0CL9ZKjsKWywpJIcX/KMDk847Vuawrj6qYDq2HwwpGFeopaUAAEE5KkqAGM+P6d6Csevun3L v04aue3Em1uJdWAsABK8JX3787cVHrBqtWv7Fa7TZpgdv8C1uMzY05pSU3BshGUB1KspOUJO 7IP+NWizeoerZ9xsItUqTaVRVJduKklMZ8q9pbbV/NwT7k8cVVtnhr6N9Ro9oXFWiyXaQlIv KwkKcyjAaUTkJSlZJONqjwc4FFS6PP6qRrJCiQ9KWGPI3emtwSv4TKPB9MHgAYHClHjtUl0n YjaYsm5Srm5dbjNKnJb7TqiytQUfa22SUpA/DxzxzX51GF/XomW3pJMg3NxTaG1R1pStIKwF EE/bPxjvkYpqe8I0H04kzmMFcGOlLX1HPqOEhI3YIySo5OPuaI1Oibg5aL3I0/dGXYj1wdfu NtjLTksxSvhtRHCSDk7ATgHx2qwap2TqHTev41um2XUcVOsbOyXoa1JVGbdcP4kFLndCinGM kgHOe9TrS+rhelm3XaM5ar7HQPqYD427j5W0c+9vIOCM/eglFKUoOfP2gtMMXCLF1paHEPIa P0czaoEcKISfzByk5/1fipdYnf8AKj0GV++VtuS1tuhSmwlAbdbUS3x2HAT+h+9be6sxETb1 pe6sNtR9Qhxdu/go9Na/RTvBPf1N+VDI8DB8CqOgGsRCuknSF2kenFnbjGSoAYexhSd3jIHA +Rx35Kuzp5qo6z0VDvKowircKm1NBe8AoUU5BwO+M17axVeYmnpE7Tb4RMh/5yphbfqCUhAJ Uzz+HcOxHOa02gWbJpq63fRFmXNUbYW5R+rWlXDqQcIwASkYGcjuqp5RGl0vqSDqzTkS82te WJCclJ/E2ocKQfuDxWH1AmzbfoW4yLUsNywlCGnFEYbKlpTu544BJ5445qp9F32XobrXftKq jKXaZ031AUniMVkemsk+DvQk58kfrZnVZtb/AEvvEdraXJCG2Ubu2VuoSP8AfRUphtKYhMNu veutDaUqd2hO8gcnA4Ge+BxWTWusUBVq09b7e4srVFjNslROc7UgfA+PitjREC1l9da+oOlL 1CakymnnnLbIjNLGNriSoLCT/d2lRPwnuKntQ/qDp646hiWY2gpEi33ZmWol0tn00hQWAR3J CsY/OphQQJqNbHutb06BBnqnswDGnS0gfTJJCFoQcjO/aQeCOMd6ntRPSDcRq8alUwJrcpdx 3Smpam1YUUJKShSSTtKSnAUeO2BUrJwCT2FBHIlyuU7XlwhtvMC02+M2laEp/iGQv3YUT2AR tPA/m714aOabF41Y6htSFLvJSrKshWGGeQPHesXp2xGls3fUce5sXNV5mrdD7KCnY0j2NtHc AoFIHIPkn8zrek12bvw1LcHIDcWaq7ONvraC8OJSBsyVE5UMkcYwMcDigsevCZKbhQX5b5w2 w2pxZ+yRk/7q96iPVScu3dK9QPtKKVGIWgR43kI/9qg0/SmEubph/USXZER++3N64OIVsVuQ VkJbyQfbtHcYNVRp+3S7n+01cBaC/wDTRro7IllL2MoQ5k7jnkb8cVYFo1WvR3QqwekGXrxO jCPa40bLnquqJ2Eg4PGRu8AnHxVe9JLVIHU9oXOJcP3zCnyF3GXuKm20hpQ2KUDgqU4SST/d GM5OCrW0IpUvqvr6YsBfpvxorbgV2CUKynGfGBVk1W3RqM4/Y7vqKQlYcvt0eko3+WwohJxj jnd/hW515ebtHhx7NpCRHTqK4L/zdDqQfTaTy44c8AAcZIOScAE0R+Oajfs0fUV81Mp6PZ4T wTD9Rna5twEq9o/EC4cJJ7j7c1naIhSoWkYhubYRPk7pczHl51RWr/1sY8Yxzio5dpEHVOpb dofLs9m2bJV4W5lbTgQjCGlq/mUVqQog/wB354qxEpCUhKQAAMAAdqCGdV4Mu5dO5kGDNjwX H3WEGRJe9JKB6qf5vknA/Worp9EfqRrguPuSJmn9KhpEB1JWhEiUEjctRJyspKcjt3Gc559+ vtxJ0bD05DQt6fepiG2WkDJUEqBP/pFI/WplorR0LROm2LZAU6pSUD1XHHCrevJJIHYck9h2 xnOKKjuuIk/UfUbTNgiuspgRSLtObWpQLiW3EhKSBwec4B+/xXroiLNuOv8AVWp5u76N54QL duXkemypSHCAfwgrT+p3V4af3RJ+tdcXR54MLUtuKtY9ojMI/EgdwCrP54zznNb7prFfi9OL KJm4yXowkPKczvUtwlZKs8lXu5J80EspSlEKUrFnS0wID8pTbzqWUFZbZbLi1YHZKRyT9hQa LXEnUjNh9LRTDL11edQ2C8oAMoOdzmD3xx/Xz2rN0vYmtO6fjQghIkFCVy3EqKvWfKQFuEnk kkdzUd6cWS8obm6k1iEi93dYUWtgBispGEtD47ZI/LPOanlApSoXYbxdtQ67uUmK8ydNwA7A DaV/xHJSS2VKIx+Ee4Dn545oJpSlKBSlfhGUkA4+48UHhKnRYLfqTJTMdH955wIH+NaKX1B0 lCcdQ/qO3hxkZW2h8LUP+inJPfxUBv8A0Tefvzd8tl1F1ktuLWYeodz7KweQnKcEAEk+R2/X eaLvNuTeLlapmjmdO3e0xQtwx20KQ40ccoWADglPA+3fIOAz19XtFpcKBdHlkY5bgvqB/IhF a89eNCBWBPlK+4huf8q3ls1JKvghOxS1CVIJd+he5kBjsFLQcbDkHjn8/FQy46NSiBIMSxSL isXJTzbC3wpTzyiQl58kAekMj2DsASSaK2H+XnS6k5ZgXt/cMo9OD+MeCMqrwvWvLdrPTku3 J0JqS7NOkJUw7D9FO4Hg+oFHaQcduf8AGpfZ7RatPNMyPTbRKERqK5ISTtUEfyIBPtGSTgeP yreJlpCVKkf5vsJAC1j3D5ojme79LOp0jTVutjkJpyDDcWliGxKRub3LJ3L5AVye+SQKydNd DL3eJcdvUbUa0w46FIc9Fe591WSM45H69uB81dLupESLu/BE1URTDaVvuEpCEqUcJQCeyvJG DxXs7KuiGnHUojquTbW1qKqXnKlK2gqGBx57DPYUVUUrQiNC9P7vNsM6JOdeeeiSZrgUSI+A PTShKiAvdnnHbvitG19FpC5svvT7ddERIqnnY6HUKZWg52NoIIO8KOcdx3rAcudw0pMvjb31 abs7cg4w1Bf3R0LwsrURyFHlIwaiN6nvTFmKv6VCXXPqVlDPpBK9uCB9uO3zRUnt+oZeqtRu ai1hFXcrZDcU4IKVYZQpzPZBPIyMkDvjmrGj6ps9+tzyLZDm263zH47E8PISgNFKtxdaCSeU hKeMYA8cVUMHUDjLDTMRSmkojbHvp2gHSPICjnHzUkb109a77ao9jdkizWU+s88k+o6r1AN6 lnHbPGMYFEXpCXE0jZEPfv16ZHnSi9HXLeQp2RvACW284A/w781B+qmuPrZDWh4aW2m5yEIu UuVwqOjeCDuSSB5yTn/GoJrJ+ZdlKft65kiE0yi4pMx0v/S+pykBZwEhQOcY4Jx4qPW+VFu2 qk/Qr9J15aVhcxf8IrAypSh/MMjtQfWpIYt1zlzLO4iPbLe8hqFGkuAuOb0f6QJHBzjJPjIB r10+udeIUXTcORDYjxfWnykzny0y66cABS/HASAMgZ81iuyv3nCdt91lbY0WS68iWoqCFE59 qEYzzj9Kw7JEXepTNubkrD890GUpe1CEMo5JKifsT28DvRVlaGkx7F1c0zMVKjq/fEBTMtaD hCHiFe0K7E5SgfrXSYrii5aknqdhOtPtuxbZOW7EQTnBCk4Jxg4Owf8Aurq3QutY2tLEmUlk wpzftkwnFfxGlYBzjvtOcgkc0TUqpSlEKUpQQq26DXC6lX/VD0tp5u7R0MojlrlopSgZJ8/h /wAaiMLoSEdOXNOTLz/naLibhFmsNEBtRbQjaUk8j254I8fHNx0oK2jaD1VK03fLdqbVTVxX cYn0zG2GltDHJ9x243E8eP1rRNdBvp+m0nTzN0Z/eEuYiS/NLBwUoBCUAZzgbifzUaualBzp ddPXW/8A7R2oolhvTtmnsW9pxuQ2D7sMMJKTgggEK7+CBUzj9D4A6XOaVk3Fa5a5f131yW+E P7downPKdvGCfJPHGLNRAiInLmtxGEy1p2rfDQDihxwVYyRwP6Csqiqu0r0rukPWcfU2stRq vU2Az6ENKUbQlICgConvwonHyckmvC2dG5EDpJd9HLusdyRcJiZCZYYOGwC0duM5/wC9Hz5q 2aURUsvpBdkT7LOsOpxa5kG1N2t95MbeVpSkgrRk8Eg4x4xnOakfTHQa+n1hmWx2cmYH5ipC VpQU7QUpSAfv7am9KBSlKBSlKBSlKBWl1TpyDqrT0q2XKM3IQ4g+n6n8jmDtUCOQQT3FbqsO 6S1wLVKlsRXZjjDSlpjs/jdIGdqfuaCpNJN6v0tY1W21iMp+0OpTcrQ+tT61NYB9eMrIOFpB AQeNwOMHirTst8h363plQVKHhxh1Ox1lXlC0HlKh8GqB1p1agOX2FfLJEu1l1LCWmNKjymhs fjZKi2sbvnntnn8iLghW233C6Na806t8uzoeXmUY/wA+RsHpoIXwhQIHIx8E0VMqVGbFrqy3 1RjiR9Dcmk5ft8z+E8yc4IIPfBHcZFbK56gtdntD1zuE1luIwjetzeDx9sdyfAHeiIn1dnOu 6UGmbXtcu+oXBEitFwJ9udzijn+UJGD/ALQqQ6LvCL5o63TUqJc9ENPhQwUOo9riSPsoGo3o s/2xvi9b3SJ6DZ3RrC26cLSxzvcKc/iWc/kBxxyViZe0Pr+VZpDyDZtQPOzIBOR6EjguM8ns oe4fkfmgsOlKUClKUClKUClKUClKUClKUCtXf7HE1LY5FpufqmJJADgacKFEAg4yPHH61tKU GLb4TVttkaDG3ejGaS03vVuO1IwMnzwKjlySxrD9/wCmrzZXm4rCUtsvvgBEorRkLaJHBSeM jOCR+VS2qt6h2KKvqhoW+S1FppMxUd10/h3Ab2QT2GVgjtznv2oJNoW4PTtIswbhLBu9tSIc 8IA3Mup45zkHgA55B71GdaWwas6wac09PbU7aYMRy5yGVJ9jygrYkHwQDjj4JHmstNwh9Puo N2N+uEeJatQkS4zrmUht9AShxBPbnIVniti/IiPdTtO3WHJbeZudplMNuJWClaUqacSU/Ocn 9BRWfddAaZu9hcs79niMxlI2JMdhDa2uQcoUBwcgf8c1D5tnuWl7jHGpESNQ6YgkPw7ghvdO tqkFOAspwpbZAIOASR34q16URD9K6ufu6VOXEREQ5bpNrmR3P4cpvnCTnlLgxykgecdqmFV/ fenLci6uvWdiKLdc3Em8250qQl8g5S82tPLbiTzxjPmvWw69ad1/N0TPbS3LipKoj7cgOh9s DOFeUuAdwc9j+oSq7xEPQ3H0RW5EyO04qNuSCpKykj2k9s9q4ot8K421JvrIbaVbJTZ2uqAX 6gVkYQeSAU8/HGe9d0GubNHXB57XmqNAagcSzCuipbTEZakqZjvqUVBQB7ngY57/AHouJrad QWadrnTGsrdKXGOpmnYE1t0+0uNoTsQARwd4xkHnj5q3a4muUe66D1o3a50kOuWaah9KEOKU 1v8AavcAcdxjPANdqMvIkMNvMqCm3EhSVA5BBGQaCqtf2R53qbC9DdCRqC1u2wT0Y9shKvVb 3Dv/ACAD/wB1Zdyu6b30egzNQOrW6mdFZnpYQMrdblIQ4jb55SeB3+Kzestnk3DQhuVvfLEy xvpuLKko3KJQDwPjvnPPaq1vDUdq2OPSlBqx9QHoshlwu7BbZO5KnVrzxj3KORwcdgBQXvqS 5izaYudyW56X0sVx0LIBwQkkcEgE5xxnntUY6Uasuup9MvJ1Igou8J4Ify2EbkrSHG1bRwMp UPjtXzr+H9D0lVbkXPchCIzCpMrDinkeohJJ+SRznBr3gyodo6v3K1JKw7d7YxNHA2lbRW0r 8vaEcduD2oiYym3XIjqIzpZdUghDiUhRSrHBweD+tY1l9P8AcsQMx3oyEspSll9vYtGBjBT4 PHjithWsmz4MO8wGpMhbcmZ6jEdrcra4QnerIHGQEcE89wO9BiWVgIvd6kItSoYkPtqMkvJX 9UUoCCcJJ2424x+uASa3EhCnI7iGykLUghJUncAceR5H2qG9KjEOjnUWyTJlQm7hJSy9JSlK lj1CVEY7gqKiCeeakOoYs6ZZ1sW11TbqnEBeEglTe4b0/iTjKc8g5Hjmgy4UOJabc3GissRI zCMBDSA2hA84A4AqC9F3vrNKXOeJbb4mXiU+UNpwGiV9s+cjCvyUKnVyc9O1yV5SNrSjlZAS Pae+SBj9ahnRNgx+kdoBjLjlfqrIX3XlxRCvyIxj7YoJ/UE6vxFztCCO02l5blwiJDKuzuXk jbjznNTNqUxIcdQw+26tlWxxKFglCsZwcdjg9jUD6tFx/wDsjBaeS0qTqKN7leNoUf8Afig1 /U/StwQ/py/6ehpdY03KMlyDFG1xTZLZIbTgj+Q8Y81AtN3OVGd6oalZRKtqXmSGYsxrY4HX lKKMjH4hngf6wrpAnAzXLeqNT6g1NrqVZ3LNOctkq4IntW15H00h1KEBpO1R5GdvjnOfNFXn YmoHTfplCZuUpRZgRwVqKfctaju2pT5JUrAHftUMM6doWFcdX6r/AM81ffD9NbLcn3KabH4G 9qeMA4Uoj7DOTzt29MXK7y42qeqL8KOxaG/qIluiqV6cYghRW6on3qG0DA44r70WW+oN/Vrq 52hyIiKPpbMl4nPp4UVvY7Eq34Bxxt4z3oJJoTTb2mtPFufIXKuM55U2e8sAbn3MbgAOMDAH 6VInXUNNla1BIHyQMn45r1qqL3Hb6s6lkWSTPYjaftUnCmmnAJUuQgHJAyR6QCsZxklJx9iI tpy5X3qP1vtt+mWmTEs1sDwjOJbOwJSFAZXylSiojO3/AIZq6NSX2PpjT8y8TtymIjfqKSkg KVzjAyQMnOAPJqF2GCX+ul2fitBm3WO0s2xlDacNgq2ubR4BA8D7VsOpRmTU2LT8OQw01eZ4 Ylod7rYSkrXtPcH28Ec5Iory6tyESunzNuQpTTt8mxYbOTggrcSo5/RJyKsGoHrON+9eoWir a6lJYbkSLgsK5BUygbOPnK81PKIVXuoeoKv7S2vT2jH7fcLjMmKZlhSyv6RCNqlqKRj+Uq89 xxk5rz1LqpNzbu8ZpUiNYLSnF0uDeQqVwR9PHUPO7CVKzkdhyc18dKdO/uezTdR3aDHt0q6F K0NBGww4iEhLbRyBjATk/PGeaCc3e6xLHaJNzub4ZixWy464RnAH2Hc+APJqE6Sk6q1jf0ao mynLRp5O4W+2JT75SPcPUez2zwRj7Y+TIEvW3X1mUlh6NP0/MYAcLTh3rVnJbUMe0Yx5Cgfi pE20lppLbY2oQkJSB4AoPSlKUGo1LcnrRpi4ToxbElphX04dICS6eGwckDBUUjvWo0DYpmmd PKTqGYy7drlKcmTFJ2pSXVAZSnGM4CR/jWxulo/fd5honMuiHb3Ey0Dektvu4UAlSe/s4UPG SO+OI27KN965N25Sm1xbBbFPlsgHc+8QnJ48I/3/AHoLBpSlApSlBU+p+quoGLhItOktGXOV NafWx68mMr0VYyAtO3uCRnkjioYjVWsV3+8ztR6JvFyclW1EREIQ1IjJCclYUAklSdxURyTg 4roqlBzxaeqzmm478hXTdyDPKUsb2G1stpZT+FJyknIyfjxWaz+0ZGYtMlUyzSEXLJMdoJAZ xnhKlFWTwO+P0q+qwbpZ7beoaol2gsTI6yCpt9sKBwcjv96Kp7S/VjT8TTrRacSiMiYj1IEt aS+wlxSsqQrgOAKUCTwUpB78VN25cJF7gup2zUXKS4hidDdStlBAykH/AFsDxntUc1T+z5pi 7spVYFLschPlGXW1855So5+wwRUFn9DNf2mKpNmu0aY0hz1G2mJCmVgjOFAKASk/kaC1b2yb i6j1JbjuZSmmWILLSXxISNpe3KOCEpyCMGq8cgWqbrKOjUd1dv0mNDU8mdCWI/07La14DgBy t0E9uMD5qsb/ACNU6Z1VFGo230T4AS5GRMO8IwchacHByoE8EgnNYsrUouNvmszWm0vS3vqH HGWwN6/B+xyT24oJBN1ParTqa5y9JwHG429C4vryFJKQhGxRUgjkrJJ75qKzzHevCXUKDrCm 94Qtwe3v7c/Gf1rwl+s4wBNfddlAgqC/cW04Hc/fjj7V9TVxn2msR/pHEJ9ygOHB4IFFekWH AclQFJee9JxSQ8gY3BfwD2GfHxWcqE5AvEy3vR5DSHHQX29wWsM/iHI4PcZrTJfU4lapKzsW AShsAFSkjjOO351tIaFPQluvOCK9IAQ1KXIOCMgKChknkUHih51DjyYUtSY0vc0ppxW3eEAE bx2A+K8XnIJuzTrinEsKAUoMpCfTP+ryeB9+a+5qExiy0zIEx9ta0Aej7FJPZQP82ee4rEkL cRvS80Irn4ShKNoV85oNy9dlXh6BEmXJuPGaKkBTrZw2nHJVgZJV/hWLbnpabi6zaS3IdebX GaT6ZKtqjztHfOP8Ca0gGVDJwPmttpu4uWm7JlxXEtSkjYw6pRHpLPG/se3P9aDbXr9wx9WB DlpdjxoyUtOsIcOHSgBJWScFO4jJx2rOtmsro1rOTqG2TBGuqEhqOgNlbclvITtVnwEAH/oj zzUTuzr31ziHZSZJydzqFEhZJyTn7nmsq3OSY3pPx5vpOuLxy2VFOPP9KDpjSHV6DPYjQtYN mx3VZKAp9JQw+UjJWlR4SPsfkAE1ZEeQxLjofivNvtODchxtQUlQ+QRwa4qud9VeIyzfphmX FuQVCSU796AgJ257Y4GPit9091FfrTabk1pNu6i5K2FC4kX6popBV7VoIO3JVncPjGOaJHXt Krnp/r/UOoXm4Wo9IXK3OhIBmllSWVKCfcVBQBTk9gM98VY1EKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QKUpQKUpQKUpQRHXHT2z68toZuLZZlNZVHltcLbURjn+8OBwfjxWs0PreXJuknSWrw3F1FBU UoWE7G5zY7ONjjxzgeOfkCwah3UbTLt900uVamwL7bR69skBW1bbgIJAPb3AYweO1BsdS6as Gr7aqJqCI1LZbIXu3FKmyPhQwR581DHeg3T+QwGW48phxxIUlSJiivH2Csj/AA81IdP3+LqX RMO9epGYNxCW5TbivUSHMbVN4+cjtXhq6fb9MW9y/wBws7LrNmShMdaQUuqJwAEHsAMnvxQe sLp1AauluuFyuVyusm1H/MVSnUpDCfgBCUg/mc5wB2Fe/UHSb+r9PtMQJKIdxhSETIUhaMhD qM4B+Afnn8jUEandQepThlWq5xtLWhxBQhgq3SloODvIHIPwQU8H78rvovqxFuapmntZJlMo d2sxXniClrdhO4KTtUQO5PJwe5oreu681pZXTDvGgZdweSopTKtTvqNPAAe4DblOfg4r3j9Q dVywVt9O5sZpP4nJ9wbjhPb+8PvW60PrWDrK3yDGKhMt7gjzEKTgBzHJTycpJBwftVdXadee pfVZeibm0m22e0LMiawlzf8AWoSpBT3AODkduwUe/FBPen+o9Q6nt78+/WqJCj+spuMWHVKL gTxuwRgpPOFA8/GOamVeTLTbDKGWUJbbbSEoQkYCQOAAPivWiFKVFeomrv7EaKl3pDbbz7ak NsMuEgOLUoDHHwMn9KCVUqCdNOoKtb6Xm3C7MM26TAkLakthRCUJCQrcd3YckHP901JFaosC LWi6LvttTb3HPTRLMxsNKXz7QvOCeDxnwaDb0rVXDUlktIZN0vFvhB8BTX1EpDfqA+Rk8j71 93G/Wi0obXdbpChJeOGjJkIbCz9snmg2VK18+9Wu2MsuXO5RIbb6ghpch9LYcUewSSRk/lX0 bvbk3ZNrVcIouBRvTEL6fWKf72zOccHnFBnUpSgVFOo+n42o9AXSJJbU4tmOuRH2qKSl1CCU Hj7+KldeTzLchhxl5IW24koWk9lAjBFBVmp7Q/1L6MWWemKiTcwI8ptlKThxZIStGd2UpOTk 54Az4p1HsFwscGw3rTMOVMZs85h5y1NrLiGm0I2D00/iGOxCe+ckHFZ/S+ZcYF01Do+5MtMs 2N9P0CUn3fTuFSkDucgDbgk55we1WRRXjElNy4bMhnd6byAtO4YOCM8jwftXvSlEKqLqXoG4 wbkjW/TxCYt6hhZeYZYCjJCuCoJwQVYUrPHI+45t2lBCelmsV6z0QxLmLH7xjqLE1OzZhwec eMgg/nmueOoj7sHrRerzbGCtu23Fp1ath2JcG0+781JP51bOrLRK6e9S4Ws7Ur6bT059DV5Y aXtQlayU+qpPAI9wOfCgT5qPz7WNaaK6jX+0BTcGXMbkxVuKP8UR05cO0Z784/MdsUV5/tBa YE6Lbta29v8AhvtNsyUpbO4AgqQ4o9sY9vP+rVi9FNQOag6XwDIIL0EqhrwkJGEY2cD/AFCn n5BrC6Qqb1Z0UjwL2Pq2f4sNxK1ElSArgE9+AR+gFQjpZKPTDqrdtG3+QhDc700sPBRKFOd2 /wAtyV4/MAUHQbjaXmlNuDchaSlQPkGqJi2KHf2790qujbTMqzOOSLFJW4d2xZK0jBPuwFDO PB7cZq+aojrBe4lj6vaVliWu3uoZ2zpTCMuCOte3yCDxv7ZIz+VBvv7SW+/9FHot4ZmxZUT0 rdJiNJ2yFykFG1DYI9xUQnjHYn4rI1g2u3dUdA37appDxXb31ugbwVo9iVH5ypX65r91xpWG NKW6/wClglMuxkS7YUMqfQpCzuOUknOSd288jGa2OqENdQOl09u0ejJuTSEuISWyC1JRhe0B QyFdwP8Aa+DQWBWnuse4Kebl29xtxLDLp+lW2klbhQdikLP4VZyPghRrz0jf2dTaTt92YWFG QwkugYyhwDC0kDsQrPFZd9eksaduTsDd9U3FdUzsTuVvCCU4Hk5xxREU6OMMMdLLX6DpcccL i5GVEkOlZ3jHjB8f869+ocm+KZtdp045JhP3CVsVcWUbkRgkZwvg4Cu2eMf4HH6NSmZvS62P thPrKLn1KggJK3QshRVjue3PmvvW9q/eWrtLIF0Yjq+qUpUB4OKE1KNrmNqTj27M7lDAO38i EpvEVMuwzoy0tOJdjONqS8opQoFJBCiOQPkjmo90tmWeb0+gK03HfjQEKcbQ0+6pxSSFnPuP cE8jtwew7VJ7kkKtMtJxgsLBycD8JqCdCI/odILWrBBececOR/5VQ/3AUEImXPU3T/qjrK4W iEm4WoKanTISlkKW24D/ABUHBxtVuB4Ix44yNBcups7qT1I0ozbbSWI8Ge062wXNylr3pypS sYCQB8ccn8rTv612rrZaLiwCGXrPJFw93BZaO4HGCVEFQ4HP+NVJoLUEprVr2ro9wZelTJLg n2ttsJWGe6NvyN2Bgdsc96K6YP8ADkqLjrhScrGQNqABgjP+PNU1pHTsPX2qZeuL27cWJH71 Is+wAJDTWNp5SUlIPGe2Qe9WH1FuiIHSq+zV7iFwFtjbkHc4Ng/xUKh9ukytIdDbDCs2DfLo luNB3gp2vPHcThfbaCT2xkZ80Eiucd/XNzk6fTMZVp6F6bdyWhQU9Mc/F6QUggNgYG7gHnAx U3ZYbjMNsMIS200kIQhIwEpAwAK1mnLDE03ZWoMNpKTgLkOpHL7pACnFHuVEjJJrOuE+La7e /Onvojxo6C466s4CUjuaIgXVzXR0tp79121D717uram4qGEElCeyl9j2zwO9Z+gdKR7NYLVd bpHQL0LazHefcSUllpKchsJJITgHCiMZIJPxUf6ZQJurr091Fv0h9anVvMWmIsYTGY3Y3DHc kZHb5POeJ5q28xtP6TuFynOyGWWWiC5Hb3uJKvakpHYnJHfj5oqN9MJYuzmprzEdS9bbhd1u RHNm1SwlCUkkfHAA8nBJ717SC1detDDT7ZIsNrMlleMBDr6ig5PkbE9vzNZfTOwMab0Bb4Ud Lw3BTyy+0WnFFRzlSCpW04xxnxWn05d4qUa41htVODct1lPpjJWzGaGEJ8YyVnP35oMFOrIl +622iK0THXa4s9uQy8CFoXuAyfG0pSFA57GpDOuCdbSLhYLW7Miwo6g3NuLbfseByFMsrz+L tlQBxyO5qtJHT8P3/Qty1FF+sut7fdN4CnPa7lBWAUjgbUce3A9v3qTX1kal1xG6f6cukmwW +yQjInG3rLZWDsCGk4PGArJJz37UGbAiC96ziWOztCLpzRrqA4lSQoSZIQdiQc/yBW4k87vH Y1iXuE51b1Su2MvuxtNWKWti4KQ7tVNfAHsSB/Kk+T8nFRPR2mtRXq9XKy2HVk7+xTchTi7k 02lDktasEpS7jKlZ4Ks447cgVdOmNMW7SdnTb7U2QnO951XK33MAFxZ8qOBk0G3babZbCGUJ QkdkpGBX3SlEK8XnkMMOPOqShDaSpSlqCQABkkk9hXtUW11JlqsX7ntTalzr0VwWV5GGdzai pxWfCUgnHf4oPrTK0ptku8yb8ue1JUp1RXIbcZiJTnKEqb9vt5yfOOe1azpzMdu8Kdfrg01H mXyQZLLIIBVGbShttQ/mIwAefKuwzUR13OY0D0zh6IsFzjfvmX6cQpQ0lC1tuEhbhSMhO7tk 88nHPNS3pt01g6CteC59Zc3U4el8jCTg7Eg9k5Gfk+aKndKUohSlKBSlKBSlKBSlfKlJbQVL UEpSMkk4AFBzV+0FMjvdTba076b7UKC2p9kubSrLilFGfBKcf1rVXzQd8cuMKZYtIpbV7HX4 LaQ/9NgnaFEH3BQwrtWyDEnWL2s9aXKUmHBcSuNFmlAXsbSoANhOP5kYTu8Ek1jX7X7sExVa UR+6JKGEw3Ziny88ppOSkFauO2OCMg0VGb7Z2NO6tkRrrFkH0m0GWneGx6zg3Ap+EfGajctu W1JRInNKIcXlv1EkoUB3GfIGRWRcrmu8XuRcZsmVJckjHqOkKccVgAZ+3GOK8X7nKmPKMmQV vFIS484rBKQB7AP0/WisUPKA3jBAwjaRncOex8D7V5vqaOwMbwkJGQo/zeTWYmQHVOKRHQlS xuYQ2eGznnA5+KxXWx6ziHctujuFds+c0H05JfSyhv19yNoISk/h+BXmt5x5XqPOKKh2JGcm vGvtxxbrhW4dyjjmg/FrU4QVY4GBgAV+jZ6f82/P6YojaCPUCijn8PHNZb0BQQ2GyyvdwhTS 9xdOfjxQftymiWlkJQhCG0lLaEgZQjOQkkdzyeTzzUg0bpy89QdSMWu3n0W0NgSpIT7Wmx/M ceT2A8/1rQT44jqRFZb3k4XuKcLGR+E4ro79nGzMw9CSbps/zifKUkrKcHYjgAHyMlR/WgmN g6XaP02wlMCyRnXUpx68pIecV88q7fpipRFhxoTPpQ47UdvOdjSAgf0FZFKMlKUoFKUoFKUo FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKVDta9TNPaHQpq5y909TRcahtpKlq4O3OPwgkYyaCVvOtR2 lOvuJabSMqWtQAA+5NQi69WtOsqbi6dcVqK6SCUsQ7cd+5Q/vK7JH3quXrR1B63NxXrulrT+ n0rCkt7VD1Dj/SBB5X3wCSB8ea+lach6bvVrZ6PtpvGo7P6n71d9Q+m4gpxtcJIRkngJScjH PbNFfnSxF7RqW46Iv4Fvct0lF4Q0CFELCkkoKgSClQWk+fNRjX95uCtQPQdUIuSIB9aUmK7J w286rdsW2O/pjx9h47VauidIX+LKu2qdST0sahvUb0lpZjBRg4GE4GSFcJTxjHA5NVp1kg3+ Bb7I1qBtm5PpS6tV0DGxakbjtbUAAkYBBwPmg3/S1Fln2K6QJDqIOoUxcNylTFKBbU2djiBw EgBSQRzz8VY9jVc3G/7J6hYiu7bcA47BccSlH8oSonnKu+QfBqqtF22ytaPvTdn3SFTWGGZN 3lH0m4iF4CgFcKUlKwBjjOPirIe1A3YbLetS4RItoYZW0+iSlKJisFJ2H8SeTnGTzjFBXXRe feFdY7pb5twakiPBWw6pjAbeDK0IQobQAogcBRGcE1II7l90v1pu+rdY2tMSySWjDTcWl722 EDaWyQMq92wJJIA3K8VA+hkyfbNYzrrFssyZbHGVRnlRkb/RUpSVIyT37YP2OT2rpZDTd3sg aukWOtMlkCRG3B1v3DJTnGFDnvjmgzGH2pUdD7C0uNOJC0LSchQPIIr1qt4ca89NpzsOBbTO 0cFqkl5LpW/ASr8TaUZypCT7uBnaT3I5n8GdFucJqZb5DcmM8nc280oKSsfIIojJqjeu9ykX HU2mdL2+A5dHQ4bg9AbBy+BkJT/1Uu547c1eVac6Zs6tSjUKoDarslv00yiSVJTjGBzgcE/1 NBQelL1Pt/UDWUK9Wp6yr1HbZMpMJ7JUHAlaxzgZGC74qNaVdIe0M3rAD+yn1b5Z2n2F7ecl zPgK9PPjaT966cumj7Beru1dLlbm35zLRZQ+VKCgg7sp4I49yv6msdzp/pZ7TrVidssdVsZd LzcclWELOcqBznyfPmi1TEaFpm7db9XN9UZEdPpKKYaZckstlvOE+7cOQ3swM+Se4r5cY0vd +sesB1BkNJbai/5j67xbTsCE7Sg5GVbCkgeck4q5bz060pf1x13iysylxkJbbcUtYXtSMAKU CCoD/WJr9v3T3Sup3mHb5ZWJLsdIS25lTagkdkkpIJA+DkUHNynrk50QsCXMkNaicTC9Q8bf TBx+W8r/AMan2n16kX+0pDOsW4Ldx/dy+IJPp7NisdyTnvVuTNGaeuFsh2+TaIxhwV+pGYQk oQ0r5ATj5NZCtN2lepEX9UJs3VDXpJlZO4IwRjvjyfFBg67u96sWkJU7TNtNyuKCkNshBXgE 4Kto5OB4FUx/lV6v/wDiwr/8kvf866MpRHOf+VXq/wD+LCv/AMkvf86f5Ver/wD4sK//ACS9 /wA66LpQc6aR1hrJ/q9a5+qbQ/bm7liC6UxXGEPEBRRu3ZyQSeBj/CujKivUDSa9ZaZ+iiyR BmsvtvxZnuBYUlXKgQQQdu4frWVoidKuOirbInuB6R6ZbW8FbvW2KKPUz/rBO79aCQUpSgUp SgjmvLEzqTQl3tj4B9WMpTZOcJcSNyDx8KANUp0b1AJ3TPVulVq2PNQpEphYPJQtvaoYx4UA f+nV169vCbDoG83JSd/oxV7U7iMqV7RyPuoVzBpNM7RVstuuFhT1qmyHbdKiNnCnW9vuBJBG Dg/qn9aKtr9mqc49o26wlj2R5oWg4/voGR/6P+NRL9o2wOQdWW/ULLgCZzXpEJBCkLax7ifu FDH+zUs/Z/nxpj2phbFzfoEOxzHRMKSpI2KT3SMfygYHgCp9r/RcLXGnfoZiXC4youxyhe3D m0gBXynnkfah6xumGs2da6IizS4VTmEhiakkbg6kcqx8K7j88eKjD0K16w616ms97tqXCzZG 47C3kA4SVZUtJ8HLicEYPFVV01u9x6bdSo0O4uITCuD30krC/YcLKAvJ7bF5/TdV02Rrf1/1 O+2pTqG7XGbWcjDSjghGO/IGf60Hn062StLSdOXxDkm4aaW5bpCUuqKXmyDtUEgjIKPaMjIx WTop2c9eJNsElqIzZ3tj0dOxT0pKkAoLmM7dvb5OOT84uo5X9jOrdou+0x7TfWzDnrQNrf1A P8Jxw9s+7aCccA/FY/VZ+6aafhXjTNufRue33KbFUE4QNqUpWMe4e4nngY+9Bk6Oho0Z1Lvm mEnEO6ti629pBJSyNxQ4g5HBJwfjAFWLJLwiumMEl8IPphRwkqxxk/GarnX05RscPWljDy5u nJJ+ojhICi2dofaX8YGDkccZ+9WHDls3C3x5sZW9iQ0l5tXylQyD/Q0RTNrkq0t0FNz+ukQJ kW6uuyFwkF4LdEhSCjG4AoIAHJx2PJxW4YuX7+666euTe5dte08uTAUU4wpavdn74IB/Ssrp zp+LqDpALRfUolxX5kj1Ay4QlzbJUrIUMEgqT38ivXSMe46Y125pWbLiyLc3bzItR+m2OIQX MLaCsk7UnHBySNvPFFT25oDlploKSoKYWCkHGfaeKr7oNcPrulMRtLCWkw3nGMhZUVnO4qOR x+PtzVjvtB6O40o4DiCkn8xiq56HsyIOhZFrfiqaNvuUhgPEAB/C+VcfBynz+GiIp19v8/TW ptO3C0PIYlCNJbCi2FEJVtB7j4P6V59CdLwIqnJ73oXB2dFQUentP0iMnIWD7goqGO2Pbwax /wBoiL62rdNrLD0htLLi322wpWG0rSVHA7cZyf8AlVl6LtVtsFwuMW2QYcWOdqorjRPqPNqy sA7jkgZwD270Xxi9UozEu0WCyPOLS1cbzFjraAylxAVlQV9sD+uKxby2Lx1207b2HgY9lguz nmUnKUrV7EZHg4KSM+O1YnVS4t23Wegn5dx9GMm5Fbscjg/hAcP+zux/0uK1uhZKHP2ktZhb RacUwUoTv3ZCVNgn9eD9s4oLoqqNbr/yg9RIOgmHf+5sJP195Ug/iAI2NA+Dzz/tfapdrq+u 2bTqmbbLbZvNwWmJbUrwdzy1BIODxxnJJ4GP0rK03pK2aaS+7CZJnTdq50pTilrkuAcqJUTj JJOBgc0RuI8ZmJFajRmktMsoCG20DCUJAwAB8AVDep7+bZZbWXQ23drzFiPJI4ca3FSk5/lz t7jnx5qc1Xt2XF1D1mt1qfmhaLJF+vVbnmApDjispS6lX95G5J57ZBHmgmN8ddY09cXo3qes 3FdU36QyvcEEjaPJz2qL9NtPKt3SiBb5jLaX5kdbskOJKwtTuTlYVgk4IBH6fes/W93l22La o9vccakXK5x4YfQUgNpK8ryVAjJSlQHGcnipVQQzVf02n5TWs7/OU5FskJaGorTQG55whKlg 57qGEhJ4HfNV/pXQd51jqe4a6kXOZYod3WFxmIzm15+OSMBwg+0FKU9iT5/PI1iuR1Q6oI0R HkrZstrBenvRsr9VYx7F9gkggpHfBJP2q4YEGNbLfHgwmwzHjtpaabBJCUpGAOfsKK+Lba4V mtrNvtkZuNEYG1tpsYSkZz/vJNZtKUQpSlB+VTOrtWXGH1xMewW16+S4VmKGYSF+xiQtQPqK B4T7CkEjkhQGRUtvnUB9OontN6OtSr5d2EBUg+oG2ImTjDiz5xzgc1XlhtMnRekDqBoLGttR yFW5gSnB6alLe4W2P7u1IUCTjt8gUVJullre1E/dNWaztbCr05OWwypxBP06GikbEA5CdqwQ COcg81a9aTSWnW9Laaj2luS9KLRWtx985W4taitRJ/NRrd0QpSlApSlApSlApSlAqs+tF4lp 00xpiyNKkXa/ueghpsEqDI5Wrjx2HPgn4qx3nW47K3nlpQ22kqWtRwEgckmqFj6rTNvt16lX qUiDAbza9PiQ0pxK8k71FCMKPGTnPBURk4oPLXdysmmdN2y1xGpbE20upjpS2tLXqFsbi6Wi koIKznJ5/rVU3U3HWGpVG2QzPluJC3EwGlKCyTyop7jlQBNS/SnS+7dQb4qUBIt+mC6pbchx ZXvTnH8MKwSTjuRx5z2PRWltF2LR0JcWwQUx0uKKluKO5xf5qPJH27UVQ2nf2e9VOyC7dJ8W zpKBgo/jr57jAIAx85rx1T+z1f7Nbnp9puDV59L3LZS0W3SPJAJIP5ZzXUGKYoVwnCmriRyw ljYt4hSH08LyCccnxnuOO1ZNysFyjyFty2HFS1Mia4oj/vShnd8+c/pVp6709GTL1DpJu2Bx cFP73syogT6qUOH+M2rPdAJUoDuAkd6qpFwut3+itjEqTKdSgRYrCU5UrecemCOSMngH5orW iKPqGm1uttpcxhxR9oB8nHIpuaY9RvYh5WcBzJwPyFdB6F/Z5t7UFmdrZx1+WvCzAaXtba/1 VqHKj84IH596sr/Jlorbj+zFsxx/+rjwMUSuOopTLbYiBBL6nClC3XQG0ggeMd8+c/pXr6C4 ccKbLZkALQpLZ3KSOMqOOB5Ga6iv/Q3RV5YKY0BVqeKgfWhrIxzyNpynn8qhtz/ZzdgAStJ3 8mQgcMT2htX85Un/AHbTRarzREPSjt+gxtWS2nYzit6lJfU0y37DkuK4OScDAI5q6+hU+ENH zLLGmNPv22e+gpQoHLZVlKxzyk84NUrqLQ1y01MK9bxlwozu1LEmCAuKtQ7hQTynIye2c+Pj bWbWTWleo8a9sQmoKZCWos6CwpPoojlKAHQpJODwFYPnzzRHU1K+QoKSCkggjII819UQpSlA pSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSq66ndSRpCMi02VszdRzgBGjIQV7ATjeQPPwPJ+1B69 TOorejrS5HtQTMvrpQhmMAVenvyErVgfbgHuaj/T/pS9LfVqjqUlV0vUrn6WYAtLABwMjsTg DA7JHGM9vfpd0slWST/aTWEl6ZfZAJLTrvqpZ+FE87l4854ycVbFFUd1M1J1LuVwlWjSunrl CtrS1NKlMsFTkkcpJCuwSc5GOfv4qPWXqBqnp7b49sY6dNwmm43qyVrYdQ5ICE+91S8fqSQc ZrpKvNxtDzakOpStCgQpKhkEfBFByle+vOsLpMecgOx7U0436YQw0FKSPneoE5/LFXFCtb+r +hMVDh/fM2XbSW1zVbz65JOSvuCDx/0QDXt1H6RWnWNtfkW2OzBvKRuafQAkOkAAJc47YSAP j/Cot0f06iTIXGkvTLVcdNSlx5sOJMV6E0nO1a05xkEEZHBwKCsZVh1ZpCSxZ0rV9XIZG62K SFFe/OUpHIX28Hv+Vbuw9PtR33RDM283Sem1uPIRGtbaVK9dQIQjztRySNysYqf6y61WXTtz eg6Ugi93OQra66HD6SFYwEgjJUc/yjA++a1ulNL9YAtiU5coFuj+g0lDE1CXNqED+GNgSSCM 4zkK555oJbf9Ip0p0kvTOjoa4M5yMlS0w3lqzhQ3EFR/u7snuR+lUV096hao07Nj27TCHLi5 KcKVQXyXG3VYASUgYKSAO+ew54FXTrxeq/7ESo2r4EeRandgmStPPLTIZQFBRV6biSFJ4wfd 2JP5RHpzpu0aX6w2V60XQ3G23i2POwXlJwreB7kKxwCAlX+6gn0d3q6+2qQuNphoO5xDfLpL QwMe5Jwc81Fo2rtR6MmMDUNjTpOzRUKLrMSF9RDlOKXk4Wg5ZJHbkjJ5FXjXm42h1stuoStC hgpUMg/pRGusWorVqe2puFimtzYpUUeo3kYUO4IOCD24I81tawbbZ7dZ23m7VCYhofdLziWG wgKWQAVEDzwKzqBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKD8ICkkKGQeCD5qJ6X07L0vcpkNm4vTLZIWp9mK 4wG24KSSdjZSMEEk+3jAA45yZbUc1Rp5q9rtkt65PW790TUTSpK8IcSk5KVjIGCB38f1FBI6 ViwrhDubBet8pmU0lRQVsuBaQodxkeRWVQKUpQV71yUpPR68bSsZLIO3yPWR3+1a6JpFOqP2 d4FncQiO87ARIa9BlKdro96faPJ7Ejk7j81l9dwpfSmW2hRT6klhBwe4Lg71N7FZ4un7FDtM BKkx4jYbQFLKjgfc/egof9maUWr1qC3uhYcUw0sJVxt2KUCMfmuuhyMpIyRkdxXM9u1LatGf tI3N1EZcC2PPLiOpUlXsKgnK8HnBWM/GFZFdNCi6ozVml1aquGp9MuyW7vcbbETcYLyGG2X2 nl5BZUU4CgoBJJIHKs/Fa/8AZ7vbreqr7ab64v8AeryG9v1OfVV6WUqQSefaMcHtg1KtcWv9 xdXtM6ktScSrq8LfIa3emHO3uKsH+XjGOdoqu+ostdg61TNS6OEiVItqm3rnlvLLKyAkoJTz tUng/cnn4C+tdWH+0+hrtaUgl1+OSzjGfUT7kd/9YAVCdPangat0INO3d92HqGPGXAkwVLAk qWlOwrTuHf8Am7HB+cVJrfrVGoelkrU1iU2JKITrnpr5DL6EElCh8A/1GD5rm/TepLunqEjV baov7yuC3ikuMlTaXVAgjAOQMefGaDoqyR0W+3QdIXOKmWxJguqlLcBC3BnadyeSoqySVZqM 6Kv39ndDao09eZjLEjTzz7EYS3NpUyoEsk7jyCTgY8YrV6l1g+NMxNbWZcWLPtzCrfLhtgPb A64koIVngewnP3qCXS426KxqpvXsWVOuF5Dcy03BLQR6mNwSUkjKEcjjtgYwOKC6uhQUOj1p 3KBBW+U/YesviotH1XEk9b3Leu+PRw3Nc+lDjiH2UrADbjWFJ3tleFYwvGcYHarQ0fam7Joy z29ttDfoQ20rDaQAV7QVHjyVZJPkmqEXphV+6s63blsIiTfRku20hpW1bra0KCwT2VjBP+2c ccUHTFQTQK1wdRausTqk5jXMzGUbdp9N9IXkcnI3buf/AJVu9E37+0+ibXd1ONrekR0l/wBM ggOAYWOO3OePFaWciLYuscO5yXltJvdvVBQVKSG/WbWlaQfOSkqx+WPNEQT9or1WJ2mH4stU Jb/1EVx9KlJw2r0wQcd04JyPIqZ9PV2mXpCLYWrtHuMm0t+hLBIUtI3KAGfCeOO/AxUU/aWK kadsTqCkFE1WMjzsz/wrfdF59td6Ww1IZQXW3HWpTiWQMrCisZx+L2qGD+lF8R3rxAlJvekb rFYdksxXnEFtKuCpJSsJAHOVBCuR8CoLoK+TnOrLOtJKBGhXC5LjywhWQ2Xh7QQedu4jn/VN Wf1auSoOrtBTZcgxrO3cC7IcUSEpUCgpKh/s7v6moLe5UO4s6zudhtaLpabxOjWyE8tfpBp7 aTubTjPC1AjtwfvQWLD/APrA6uLuKHHhaNJr9FkFOW5Mo7gtQP8Aq+357D5q0agvSqbZTpM2 SyhxDtkdMSY26AFF4E718EghStxB+32qdUQqAaWt1vu/UfUmq21OqkxpBtLY7ICENtFZxjk7 93Oe3ipNqq+I05pS5Xd0j/M46nEhSSoKVjCQQOcFRAqu7FeXNEdB4FyZYWbtc3N7TbzZKpEl 9ZI4HJynkZ7gCgkFpSrU3VO6XR4Ew7AlMCGpte5t11aQt1R/1k5Snjt8nxn9SdYsaJ0bJuCy oyXgY8RKe5eUk7T+QwSfyrI0PpZvRulmral9cl0rU/IeWkJK3F8qOB2Hjz2qDWsRerXUlF+M d57S9hR6cMujCJUrIJUUEZwAR/1U57kUEq6ZaSVpbSjSrjGQi9zcvXJ/fvW64VKI3KyckBWO OM5+amtKUClaKfrCwWy8x7TPujDM+RuKWCrJSEpKipWPwDAJyrFRZWo7t1CNzjaCujdshQ0h sXNyIXDJdOThvJACAByrBOTwOxITe73Riy2eVcpm/wBCK2XFhCdyiB4A+TULctOtNb2R1N7n K0m25lTDFsXvfIPb1V+MD+VJGc8kYxW10to2VaIdyRqO9PaicuTvqPCU3hpI59qWySAOeR24 HHFS0AAAAYA7AUEW+ntXT3TbkmLbgrlsSXIyEIcfVwkuLUogE9yST/iaiGmrAvqJd42p71Ed g2K3rR+4rYFFG3Yf9MpIAGFYGAPj47/eqRN6p6hlaOgIVG07b3QLpctgK1PJ9waayceU5OOO fyNoR2Ux4zTCCSltAQCe5AGKD2pSlApSlApSlApSlApSlBUP7Q2pVWnRca0RHXm5V1eIPpKK ctIHvBx3yVJGPOTWFYOklz1M9abt1EeaSxCYbajWaMkhCW0pGN5zwSeVAd/nxVuybVbpk2PL mQY8iTFJLDzrSVKaz32kjI7eKzqDzbbQy2ltpKUISMJSkYAHwBXpSlApSlBRn7SFpSYljvDT xYfQ65FKt20bVJKu/f8AlI/WtZ+z1oJD7i9X3JttxCCWoCDklKxwtzHbjsPzPwKtLqrpuTqr p3OtluiiVOUppcdBUE4UHE5OSQB7d1b/AE5ZmNPacgWiKVFqGwlpJWQVHA5Jx5zRW1pSlEKU pQYN0tcK9W92DdIjUuK6MLadTuSf/f8AfxXPmrOmn+Tm8LuqWF3LRzxCJrJWn1mUqJAHPfaS Ck/I5+a6RrGnQo9yt8iDMbDseS2pp1tXZSVDBH9DQUVpK/ThZrzoTSd3VMckR1SNP3RZIKkc b2iT+BQAIHbBz24rb9Fupcu6ur0jqdbq7tD3Bl9wlSnUpzuSs/3k47nuPuOYXeLJZ9C65naX mvz2be8yiXZJhV74svslQUB+EqyFcfypz2zX5qzT2obkhOqozSo2sLKd19ZZWlKkbQCy+hI4 IKByRxweO9FdOUqvelfUyJr2zJYfV6d6iNAy2tuAvnHqJ+x4yPBOPirCohSlKBSlKBSlKBSl KBSlKBSlKBSleL77UaO4++4ltppJWtajgJSBkkn4xQRjqJraNoTSjl1ebS/IUsNRo5Xj1Vn7 +AACT+WPNaPpjoxDNpY1PqWMJGo57ipS5MgbnGQsYShOTwNp7feo9Bt1z6pdUImoptubXo23 oWiGmYjKZYwU7wgk5JVzkgDCR5q6QMDAor9pSlEKUpQKofrBcxoXVkqbb4YaTqSzPQ3XGDsU HgrPq8dzhSQT3q+K0V50nZdQXe3XG7wkyZFsUpUYrUdqScZynOD2B5HiggnRjpvAsWlol7uU IOXickPgyWgVRk59oRnlJIwSe/P2q2KUoPwjIweRXP2qmJmiOoKoNqbZatipCNQsAufxQW+J DTIzgbklXtPcDGa6CqB9WbfLVo5V6swabullcE1h9SMqCU53pHHYpJyDwfNBMoE1m422NOik qYlNJebJGCUqAI4/I1lVAekL8saGZgz3y8/EXltSlZKmHAHGjjJwNiwABwNuPFT6gUpSgUpS gUpSgUpSgUpSgUpSgVjyokedEcjTGG5Ed1O1xp1IUlY+CDwRWRSghcVu2aAvP0zbSIlrvUpt qI1HaUEMSCkghXO1IWQnGAMk8/NTSo7qzTUbUcSEZAkLdt8tuWwGHvTO5Kh88HjOM/1Hesyw 3+JqO3rm25LwYQ+4xl1GwlSFFKjjvjIPfB+1BtqUpQVx11J/yWyAFbd0uOCfj+IKsVPCBzu4 7/NV311Cf8ktwU4jelD8dR5xgeqn/wCX61O7bKbm2uLKYQpDb7KHEJWMKSkpBAP3waDmbrXA XO62iO9HdLb0dg4jYU442EncQDgbuFAA/wB0V0Hoi9W6/aPgS7PIfkxUt+gl6Sna4so9pKh8 5FUv1viu2jq5pq+R3k73vSCUDOUltwd+exCgOMdjUgjyI/Sfq8bap1UfTN6jeqz9Q8oMw3QT uCM5ByRyO/vTzxyVaOpLEzqGwyIDqi24obmH0cLYdHKHEnwoHBzXPnTq4G0dSdRaX6hbHHL0 hUabIffwkrSFHlX+sCcHjxXTZrlzq1oqTP6o6hkWtSFpjW9N1lJcXtIQAEqCeMZ4zihjbNzJ PQrWQgrcTctJXwh1IUQtaUcAqA7bgFAHwoY/TSOWSM7deoOmIjcdfptm6wHkIBWA2QsIRjgA tuEYHwKjEGwav1PolT9vW9dbXbHdn0qHC4uOSAfag8gHP8vx9q+enNy/s91RtD1z3R0IlfTy Q8SjYlQKFBefAzyD8UV+We/JRbTaJzsqRAnpS0+iMQFe1QU2nKxjII7/AATUq1xaprEDTVr1 U+qG4mA+6v6na4qMgu5SElJ9x4Ax4FR/VOirlYJGpI/ohcK0zEZXkBaUO59JeAcbSAPyOO1S u/PyNUaYi3m5xH0PW+2JZWiM7lMVIUnCylXbegZyM/4UFhdFeobV8s6NOXaYtd5g7koU9nMl oHgg/IHBB5wM/NY1nTId/aovSpLBCW7b/DUjkBJS0AVfnzVOW+FeJ1/tCdPrZauKm0yYUpLm 1fBI2uKPGfae/fz3qdaG6nR5nVORfLzEdZdubUa2KDTwKG3ThO8pJHtJT98ZPzyRYfShlywX PVGkHlIX+654kMqSMbmn07k8dhjHYfNSbW2nnNSaccYhfTIuMdaJEJ6Q0Fht1CgoflnGCR4N aS2qhQOtWpVqdS2t+1xH3VLd4G0rT57cBP8A8Gpw5KZYiuSnnUpYaQXFuE+1KQMk5+Mc0Rzt qzVUHq/ctIadS8uBKW459epLBUlh4pACU5I3DIP25HNTbTpn6B1fp7SNzYa+gdiOtxZ7DhQm S4MqUFoP82SMAH+bz4r/AEt1Tk27V84tfu1iFqKcpxDZQsfRqKglLhwBkKA5we/Jx2NoQdQJ 1FfJWn9RmJFukK4tfSMtSUF5fpqDu8J7pBSkZ5yQTRUrvSVyYrDX0caZCkPYkJkNbylOCdwS RgkEDvXPHXC6mHqW32W2T0pZtrPqGPHj/TpZcWdwyB7SraRyAMZroW53EwJjEedG9OJNe9EP I3K9ygeDj8Ocfirn1+GzK6uPXu6ESbTb741axne6VpSFJRlXJWQEJySck0Mbbp5PuOkdV2C7 3CdGdtWr2vQcDSyfTdQAEFfH49xAJ/1lZroyuaNSWGz2LVFz08YtwwqA9Itan5qFtxHk7l+q nYQUZUgDnnnmrx0HqmJq3R0O5w3luq2BqQXE4UHUpG8Hx3OcjjmgjXWlhy9WC16YhvNtTLxP SlsurKUbW0qWoqIB4/Dx8kV+6ctqNVayh6it8tJ07YmDBt0VA9jjyQULcAP8oBwk9zjwO9e9 RCdf9eIOld7y4kdaI6kg7VM8eo8tGePwjuc/h4Har6sdkgaes0a12lgMRIyNqED/ABJPkk8k /NBHuqOpZOltDyJlvaQ7LkOIisoXnBU4ceCCCBkj71l9PdJDROiodm9RLzyNzj7qU4C3FHJ/ pwPyFRS8uf2g64MRbmoJsmmIqJi1rPptolOEenuUTg8YIH2P3rX6hu+r+p6lxOnnqWyyR+XL lIWuP9crP4W1JBVtGDyO/nHGQn+pdc2LSUiNFvEsomSwTGjttqWt0ggAcDAyTgE4Hf4NaNF+ 1hqrTU+fp6GiyPMOluNHmthx99SOFJUCQlsFXAPuyMnjipBa9H2qHYbdb58Ni5LhNgB+Y2l1 ZXncVblDOSok/rUhoiHR+nVkOqnNTz4SFXSZG9KW0F746lKSEqISoc8DHPfOcZqVtMtx2UNM NpbbQkJQhCcJSB2AA7CvavwnAyeBQKqfXmsLhqBatPaKjzpsTeG7vcLa2VOxRvwW0ZIG/CFZ z4I+a1+p+pl61Tc1WLplEVKa9Zth27ELQlp7eVAAj+TCDknuM/bM+jXNqzakt2mYduYU/KYc mTnIYS2llQ2j1FIx2WonznjzzgrI0Vo+36JsSrZaXJLjDjypClSVAr3KAGOAPAFSOlKIUpSg UpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgh/UTQULX2nFRJGW5scKchvpOChzH AP8AqnjIqm7HK1Hdrk2mG89D6gWVBZkx5ntbucVJ4Qr+8oZHfuMHPANdJ1WvUrQU28XCHqzS 8gMX+0Dc22tGUyUpJUEfnnIHg5x96KgN96cXJ5EXXXTULt8xSC/NtjbuxcV4DK20Djscgtn8 sc4qa9NuscLVKmLRfwIF+O5JbKNjbpHYJJPCj/dPxxWo0ZqW6atfn33T0ZmDqCGW03S1rWUo uKQCOQR/DcG0hK+fAVWNedHWDrGhd704+qxaljL2z40hBC0rHADiRyDkDCx4HIyOAvSlc92z q1qzpzdl2TqVBfnNoASzIQEhe1PG5KsAOg/JIOe58Vden9T2nVNrZn2WY3IadQF7Aob0fZSe 4OeKI3NKUoFKUoFKUoFKUoFKUoPyql6s3S/X27RtAaQLXr3COp+c4XNpQ0DjYSPwg4OfJyB5 523U3qSdIliz2pLTl6ntqU0t1xIbjAfzrz+uB5xWn0Dpi1dP7RK1vqq7+tOuIClzHkqRsQ4U nbtPJUVck4/LjOSrJsNpbsVhh25kBKY7KG9qVKKQQADt3EkD4FbSqYv/AFvmS5zcXpzZH7yG 3gmS8Y61DhRG1ISP5gMhRP6VlIZ6zal9dwyrbpeMpf8ADaUgOOhPBAztV4OM8HIPAoi3a+dy cZ3DA85qlz0FuV5lCbqvWk2XKUQHPRb7pHAAUo8cfatk3+zzpVLRQ5cr24k54MpAA/TZQWf9 fF3rR9Uzub/Gn1BlP5/Fe6VJUAUkEEZBB71UT37OGkHFZRNurftIx6yD7vB/B/hWI5+zwzDZ D1i1Vco09kAsOLwEpUP9nBA/Lt96C6qVU0PT3V3TsOL9LqS3XtuNtSYUlvap1OeR6pTuPB7k 54/SsW69X9WaVfkJ1ToF9thABS/GkFTYHA5XtKeTn47gY80Fx1q7lf7bZ5dvj3KWiO7cX/p4 yVZ/iLxnH2/XyQPNYGlNa2bWFtjyrVLa9V5r1VRFOpLzQyR7kgnHI/3fNRXrJZk3aPpZBlqh K/fbTKZKQVForSrCsZAPuSnv/wA6CeJugXqF61hleWYqJKnsjbhalpCcd8+xR/Ss9SQtJSoA pIwQfNRHS2nrxpxm6TrzcRfbrcH0uLcQyGcISNqUDnGByccdz+dS1txDrYW2pK0nsUnINBQ/ Ti63K0ddbjpmftSy1EVCaSPbltklTKj/AHiGzjPxj75vqueOoqzpf9oK2T4e1uRcVRHPXyQW QVFpwYztIUgEHI/LHnoeg/aVqNQaggaatDtwua1hCfahpsbnHlnshCf5lH4/4Vrrjr+wWbTk W9XuV+72ZLTbiI7yf443gEJLYycjPPxiglFKx4slMuGzIbStKHW0uJStO1QBGRkeD9qyKBSl KBSlKBSlKBSlKBSlKBVXfu1npjrZMuJMms6auSVuzI5ZLrMZ7clIcU4f9GklY+Tx8drRrX3q zwr/AGeTa7ox68OSna63uKdwznuORyBQZqVJcQFoUFJUMgg5BFfdQ/TcB/Sdyk2R5SU2Z1xJ s+54H0xtJUx7juKgUqWO4we4xiphQRfqREVP6aahjtglRgOqSEjJJSndj/CtZ0YlrmdIrIpx YcU22trIJOAlxQA5A7AAfpUxuUX661yomQPqGVtZIyPckj/jVcfs/pW100VHcJ3MXB9spP8A IRjIx45Of1oI1+0ehDL2lZy0Ha1IdC1oHux/DOM/ocVZWv8AR7Gu9GSLaSluQpIdiPKSCW3B yOfAPY48GsTqvpxnUXTi6IcjoekRGFyYylJJUlaBn24I5IBHxz2NfvSXUC9R9MrVLkKWuQ0g x3VLVkqUg7c5+4wf1orW9K9ZfvC2jSt9ddb1LaEqZlNSMZdCVEBSVD8WBtye/nnOay5FrMbr SmY7CDkC7WZUR1xSAUqdQvdtOflH9cVS+vr8dK/tAzr5YkJfehqbcdQGzsBLQS4lXHkH8Xgm rQn6mg6uj6H1DALjMlN5abXGUrJZ9VCgoL48pHtPGQfvQR3U+l710r1f/arQ5QzYJKki4xXC SyxlWCVJSCdnOQUglPPjirKu2jdJ64iRp8+3RZalhLzUyMratXHBDicFQ/PipO+y3KYcZfQl xpxJQtChkKBGCCKp27Nat6OsMSbVJXfNIMOEuw1tpD0RBzgb8fhyfxePgUGl652k2zWcK7tJ eXGvUYw5CQvY36qMemVK7eQcH+4a0mn5Ttl1YbQzJlvyb1Fajl2XHTJSFhWXAGhkEcADI4Ga nPUu6WrqF0Gev0ArSmM43IShxPuacCghST+izz27GqqswbRIh6msE5MWRFuUZh71F5UoLA3L 2f3QU80GBfXI1put2hJiqjSGmvo0vqJSPUbdCVlCU4xkDt271gv25caY/K0aqa9FistrkuPo SkpUlSSeM8p3pBHmrj6saVfVpa6Xe5xba5JflNu/vCKh0upaSNoHpnOOMAkEDyaqm320Xuyu txIRgtx45+onSyUtIy5uCN54GT2GCe9FTWwa0tr+oLrqbqbYCtq8Q2o0ZyPGLzJAThaRknCj hJ75HPavh2/XDVdyk6G6WIct9ilRy4+3OQR6AwfUwo7ilCvbx8k4xmt1o+W5oq8KcscqJJ09 cLhGZELc4ottuez6htSu/u4PHxVowZirpd7ko22NCLbggvSHlJ9d4AZwNvjCgRk+TwMURz25 01v1rvc2HAsw1PDEctCT6Sx9PwFHbykBweBk9/Pav2M1FvOlrydUCRa9T6fhtuW6S6ssOvtJ /ClSD3UBgAjnkfHPT9sisW21xoEJp1DEdsNNhZKlAJGMkk5Pbue9RHV2gtIao1JEuOp31ImR mQEsmUENuIQSo5Se4GTnGODzQqKzuoz9m6R2eciKq6zEwmG5ctLiXfp1LQQC4CSdxAz7hjJ+ 9VRada3Laoy3PTtk64vSZim2m2lLWltJG04ASoDkBOOT9xW81lqi36rl6htdiabaiPyGXGHQ PTbK0JCCPbwoEgkE+M1CJ0llVigWNEWQzNt8l0vYXvZeWpSRv+x2pA8ggA0VlIkzLaqDeENq lz5XrveuuQtbjjfbLg7ds/8AGvrQ17RDkS4N31FeLNbHmlOE2xavc/lO3cE+CM/0FercgytU utXgNxE7SENMnahln8Sth8EgcHBrQRIzCmps133xEL2NtLd2KcWrOw/cDuaC2+hemp51ZK1c +/HXbWC7FXImE+qtwgEqTnsQSASfBIqztZ31iy9PJt01BJiPXGOh1pkRirZ6zraghvAOSNqg Tn4z4BqDamtUawaY09oJhhuTb3yldzcC1rW06dqtx2dk5JP5dh5rXdR3jd9NaPtkeL+7bY/d FQ5UMY4dbUGgrcRuIKSog/BGRmiMjpX0cRc40DVGppyJ8WW2H0wcqIWQQUFasjOMHKSCKv5t tLbaUNpCUpGEpSMAD4rAslmg6dssa1Wln0IkZO1tsqKscknk8nkk1sqIUpUW1Brm1WS3z1xX BdJ0SN9T9BDVvcWkrCM8ZwNx5PgZOKCRvPNxmFvSHEtNoGVLWrASPkmq11FOmdSJcCzaNuba 9OSN/wC+p0Rwb0pCgPSBPKSrnxyDnkZzmDS1w6hWOxzNdtIiGNLXMVbGgra42R/DbdBP4hxn j5GBk16ay1K3pdLFg0ZDir1JdFhEaMy0kJaHGXXAOyQM9/8AcDRWJLvNstOpbT040qsQnHW1 szC22tD0doMqWhbbhG0qz593f5qV6R0hbNG2n6G1JcUpxW9991e5x9eMblH/AIDgViaM0ajT EZ+ROlKuV5muF6ZPeA3KWQAUo4yEDHA/+QldEKUpQKUpQKUpQKUpQflVZ1H1nqy0a8sundIi CXbmwVAS0ZG4KV5zwMCrTqi+rlrlXvrPpO3Qbk9apEiKpKJjGd7J3LORgpPjHcd6CS6H6sfv G03w63TGtUuwyEsS3EE+moqKkjAyTnKFDAznjHepVbuoOlrtYpl4t96YegwU75KwFBTI5wVI I3DODjjnHFVfquxxukHT5qPBTHur94ubaZs+7Rw62ghKlBXp89sEjO4/iPPGND01u1rgdTNU rutzi3CxqthXJkIgBiO8Q6ynd6KU4wCtQzjnk+aKuuwdRtKapeebsN5akuMNl1xstrbUEDGV YWkEgZHasVnqzoWQ8hlrUsPetQSnduSM/mRgVTWm5gV1o3S7hAvr8i1Pobl2hIZZYw0vhSQk bjhOP+kOeABBEPI/yaR0SLvAcZbue9VpS0lMpQ28r9XBITjI+Pz4FCOsdR6403pHaNRXdiG4 sApaOVuFJON2xIKsZB5xjisa49StH2lUdM6/RW/qWUyGSNywttRICgUgjGQf6VSesH3o3W+c 5cXrfbo862NIiKvkZTzKGlNIBSAM7TkODJ4zu+a+7zpu2QP2bUzW12+6PIlbItzajFKw165B QFLSFgb9/Hbn70Fxq6q6JRDblq1BGEd1xbSHNq8KUgJKh+HwFp/rWysms9O6jZku2S7MTERB uf8ATJy2OeSCM44PP2qler9tt9lX0+FqYgWhC3XHluojJS0lf+b5cWkDCsYBOe4FYuidQW2w 6t1zcLrMYuI/d+797QWdjCtxSkNhtKcAqUpIz8oP3NBcDfVvQrzqG29RxlLWoJSAhfJPb+Ws 6/6/0rpeY3Fv17jxZLhADPuWtOexUEglI+5wK51fs8OL0c0ZckQmETZV4WFyQyA4tAWoBJVj JHtrM1Eh5jqprWDfLjabeq4haUSLtEW7lhQyj0lJB2qCduD8pGORihHRb2prOxcbfAcuLIk3 NJXDQCVeunGcpI4xj71jSNbaciy7lHkXVlt61oDk1BSr+CkkAE8fKh2+ao25Wm8Ny+mFusl6 ZVcFRHjDuXpq2BBVuQdq054bIGCK1Tka6Q5/UxjUE1E64t25AfkoTtS4fVa5AwMcY8UHRb+r 7BGt9unP3NpEW5rS3DdIVh5SuwHHn717QNR2i63Wda7fObemwDtlMpBy0c45yMeK5ufteqIu mtAy7xeWZdmenR/oYaGwFMcgjJ2jPGR3NLzfJlh6l65m23U/7hkofUppr6f1frFBRw32IH5n jmg6Rk6ls8TUcawSZzbd0lN+oxGIO5afdyOMfyK/pUBuWqJs15+/2TXNsY0iZLTUh12KS9FW nYVNte33b85JVnG7jtUKsd6n6h60dO7peG9kyTZVKc9oG/BlALwOBuACv1qu9PxblqLQ9ztb ai1arJ694kLHPqOqbQ22g/f2Kx9ir7UHYNqukK9Wxi42x9MmJITuadSDhQzjz+VZtQrpB/8A dHp//wDB1f8Arqqa0RXGt9BXJ2+f2u0JNTbr+20UutlALc5IwQlWeAeAM+eO2M1CrTqdGsdb NPRY6dI67hApcRKSfQnp4CmXBwrOMEcZ+CcDF91DNcdNLJriOXJjX09zbQoR5zPtWhWPbux+ IA4OD+mKK182fZdYOO6U1/ZvoJpKUMl7/RSF4BJjPcZ8ccKwcEdxVfXzo1qPQt0c1J03uLjy mCS3FKMvpQeCkcFLg+xA4+TWL9VrrpPcYkbVDK9SadQhSkNoBdbRsOUqClJyhSSARnjHb7WP ojVo1dBuNz0rOW46t9kG23VzCYg2+8IKcqwrnBPGR24xQQuwftFOQdtv1vZZCJjKvTffjgJI I/vNKxg/OD+gq5bNqWzahitybNc40xDiQoBp0FQ4zgp7g/Y1pdVad0xqNiLB1bb2EyZqwhpw AhfqAHADoHfAOAe9VPdP2fr9Z5rt00TfkBaFKXGb3qZdSk9khwHBODjPGf1oOic0zXNUDqT1 R0O63E1LaJNwjMkJV9WwoqUD4Dycgn7ndUrtP7SVhfOy92mdAcGAS0UvJB8/3SOfsaEXVStN adWWG/pQbNeYUxS07g20+krAxnlOcj9RW5ohSlY8uZGgRy9NkNRmU4BceWEJH6nig96gvUHq bA0EI0ZUVy43SZ/oYbKgk47blHnAzwOCT+la679T3rvcplg6d2567XFGGjckgfRxlHjcpfOQ O/bBx5qjNYWiTatTpjavRcF+tI/7pXdUclT2FDd6BVgFAGMdvy8UV6GJN1j1DdmyokjU0yU3 6jkeBhpLToG1KFq5CUJx384HzV2R+lLuonm5/U66KvchLKENxI4MdhjGSfwEFZye/Hnj42mj NQdPI1h3aWnWuDEK0pcBUlhal4wN4VgknHc96myHEutpW2oLQoApUk5BB8g0GJarLbbDBEOz wWIUdPPpsICQT8n5P3NbClKIUrwkSGosdb8hxLTTaSpbizhKQO5J8D716pUlxAUghSVDIIOQ RQfVK8X32o0dx99xLbTaSta1nCUpAyST4GKMPtSWEPR3EOtOJCkOIUFJUD2II7ig9q8JMZmZ GXHlNIeZdSUONuJCkrSe4IPcV70oKu1Z0QsN3D83Tm6x3VSU+kuMooZBB7lA7ZHxjkA/Oa01 RrXXGl3Lfp/XsdElEW4szGbh6e5TyGlg+0ggK/XB55rpuqz652xF20LEin0UOPXOOyiQ7jDO 9RSVZ8Dnn7UVYVuuMS7QGZ1tkNyYz6Qpt1pQUlQ/MVFbozfdJuyLlp2Om52naXHbKhOx1CyS VLZX5z3KCO+4jk4qtOleoZ/Ty73rSV8iret8OQHVzmcqDAUMBzZjcptWEnI/DnnvV12bUdn1 DHW/ZblHmttq2rLS8lB+47j9aIoHr7cbffYWl7/bFF36lpwbt34ANqtik44UCTnnx2q8pGr7 NbdMsXidOZbZfjfUMhawlb42hWEJOCpRyOAO5qE626K6b1fIenWp4Wi4l/Mh1tBU25nlWUZA yc5yO/nNSDR3Ta3aaaiSri6bzeYqC03cpG7clvJ2oQkqUEgJOOPvRWNp6y3XU99b1RrSCYLk NZ/dFt9XJiAghS3McKWoY79sdqiWo+mul9Q9V4UK3ocffbU7MvxMtalbFY9NJJJwST2GDt/S rklyW4cN6S9u9NltTi9iSo4AycAck/YVVvSVQvOt9balaafEeZLbZZXIQELTtBKkFOcgjKB+ lBbQAAAAwB2Ar9pSiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoNRqO3T7pYJMSz3JVrmuJw1LSgLLZ/I/ IyMjkZ4rNgNSGLdGamOh6QhpKXnQMBawBuVj7nJrKrGmvOx4L7zEdcl1ttSkMIICnCBkJBPA J7c0GTVXaOQNO9Z9U6diJDNvmNN3RprnIWdoWU+MEk5/IAVYNpujV2gMyW0OMLWgKcjPDa6y ogHatPgjPaoJ1HfXpHUlk1wztTHZc+guaWmsuOsucpycgYSocZ8kflQWBcI31tukxs49dpbe cDjII8/nVP8AQORcbJIvmi74wqNMgOJkpacWMgKABwPI/Ccg49wq6QQoAg5B81THUIO6B6sW rXxXuts0CFPbbT7wNuNx4wRgJPg+zFFe+j4MeR+0BrxuUj1kuRkNqQ4kbVIWEbgR5HAFQ/qT 04unT67M6v0dIdXDjPJUlopLioWBx3zlvuOe2cfep7phSh+0NqhxwpDcy2x3oquP4ze1A3JO eRkHt8VYl9txu+nbjbUOekqZFdYDhGdpWkpz/jQaXp7rONrjSUa5NLQJSUhuYyk8tOjvx8Hu PsakzrKH2VtPISttaSlSFDIUD3BHkVRWj+l9wa04Jej9TG03+G9IhXD0ty2JLrbqtoVnsMY/ lPB7d6lNo6ywY81Vg1ZCmxNQRCWpDUeOXUOqT/M3tyogj3du1BEurNpvWgNGrjWO9l3Tk9X0 qrbLSla4+QThpRGdvHbuOOTVL2aUmHOiLWUtLCgWpIJHpnPdXfgfkatC4dW7Jftft6hvcJS7 dZWXE223n3LfeURhxX8qeB98YHc1D9TnTxu0y4aeelw33dqnLNMhbclfK0IUnwM8ZAOO1FZV j6k6q0XfpEyc+q8MXFB9VuW4pbchOSAtJ8ef0OMVNpF6/wAqGkJUPSa0xZwabio088UKSGQp P8RtZAII5JPxVex4cm12E3FmMi5WC4AokNJHqGC4FfhXxlChgEHgKB815zNI3vSjMfUljukK Y0xteMq1Sg4qIVHCQscEE/l8g0FgT+n+sYFpgWJi6IXN9ZuWtW1QUwhISkD1Ug+1Kk5wO3Bq eaQdgWHVF7hMXWL+6FRkXQkPl76Z5XsdV6ixyk4zk/NRrpX1kVe5EiJry7QozjKAqK86kMh0 55yrhII+OM5+1R/WWrL+zqmHH0eBdHY8IBybboR2yQVZ/CkEbQCEkcj+tET+T1L/AHg1dH4E aCWIF0jw7fOW84pl/eSCs7RyEjPYnv8A13F2g3LVEBMZN+j/ALnnx3WZmIYBSckZbUe3x7h2 Gc1U+i9a6v0xdH0XHTF6lJkuZi21DCmmWxkqXtQUfiHGCPvmttc7zP170vdm6glQNMli+b0f VsEJebGPaAeVFJVzgc7SD5oIp1GsT2nYEKBbHYRbgt7JjkAlYSsk7PVVxhShyBjuT9q0901L EhojCwQ30MtRm2ZU1xW5b7pAWVDPb3bh+VeuurpbZM9iVZ48dgOwwCuAn02JT4WpK3dh5Hfg EcVorfa7q840bNbH3mgCh5aE+ojJBB3HGEcfPbvRX6+5bp5WIZfEye6kOyXwlLbZJyvtn25I 5+BWe7BTqJFq0zabC/Gvkdf05QhZUh48lbqieRnjgcAAnNfnps2G4Ow7qEySxHK2WIzqVpSs nlClAe4fqasTok4Ikv8Ae799U1HUhcdcSQAAVhOUJ3k5JI3KCQP5aC0LDKkz3bzpp9mTFkQm WG37g2ralxxTKUlTRGCMbRjPNVcmyxGesWlrHIuMi4tRpr77TjzyXVJxlexaRkglxBJUe4I+ Khur9Z6iOsrlcbXP9Bx8sMyHIGUJLqEjAHJOePn5rMsWplwOqWnLzqG2I3tsrckCBECXFqV6 iS4pKeVEdz5wDxRHV9Q7UvUa02K2xn4O6+SJkj6WNHtziXC47jJBUDhOMj78jioTb5eoOstx cksTJVh0ow8GHYg3JdnIwSrKhxz2IBwAfJqzdPaWs2lYC4Wn4KIcdTpeUlJKsqPGckk9hj8q Ig0G2dStXyWpF+ubOmLSsKV9FBTuklJ3DYtSgQDjz+RxntK9NaG03oljdZoTUdxDPpuy3Dlx ac5JWo/cZ8DitveL1bbDblzrzOZhRkd3HVYBPwPJP2HNVyi5XjqxdnI1t+otmi2ipqTII2ru yc42oyApKeCCQex554ALv1BuesNRytHaBZW04FFuTfCdzUdA/EpGO5z7Qc9+3zUx0zom16XW 5Jih2Tc5DSG5dwkuFbsjb5OTx+nwO+K3lvt8W1W9iDb2UR4sdAbaaQMBKR4rKoFKUoFKUoFK UoFKUoFKUoFYD9otsq5MXCTb4r02OMMyXGEqcaH+qojI7nt81n0oMWfb4dzhriXGIzLjufjZ fbC0K/MHisJOl9PpWtSbHbQpxn0FkRG8qa49h45TwOO3FbelBqbdpmxWcum02a3wS8kpcMaK hvek+Dgcj7V4R9F6WhyESImmrQw82cocagNJUk/IITkVvaUGuuljtN7bbbvVsh3BLZ3ITKjp dCT8jcDivl2yWiXahbH7ZCegIIxEXHQppODkewjA557Vrdf3OBaNA3mXdlSUwzGUy4YpAd/i fwxsJ4CsqGCeB3qjNCrd0/1b0yq12mVZbfe4xV9O/cUyfqmlIUUukAApJODg/HHmiug7lp2y 3hDCbvaIM9McEMiVGQ6GgcZCdwOM4Hb4FeQ0tp5m2O29NktrcB4guxkxG0tLIOQSnGCc4rlu PcpC7KnT09a4GnbjqVwzp6Tnt6fsPwEg7ue/B/lNTq8WGLqzrkdFXiY9A0/a4DabdDZc2JXh pBATnIKiVKOcZwjHigvKZY7ROjMM3G2QpLEZQUy2+whaWiOAUgjCf0r8uenrNe1NqvNpgz1N f6NUqMh0o/LcDiqSuNgj6l6vx9AXa4zW7BabS0iI0mQEmSUtJIWeMFXuUScfyVDptznSOj+o bTJmvXCJa72y1DlOLKtyCHBhJPjCEnHb3UHUKrLa1yIkhdsiKehJ2xXSwkqjjGMIOMpGPjFe Tmm7JIfluu2e3uOTU7ZS1xUFUgcHCzj3Dgd89hVFtXm9XjrVoVd9sKrMtmOEMoU8HPWRtX7+ AMflXRNEaxdgs70WLFdtMFceEoKjNKjIKGCOxQMYSR9qx3tIaZkzlTZOnbS9LWv1FPuQW1OK V/eKinOfvW7pQa9dmtbt0ZuTlthrnR0emzKUwkutJ59qV4yB7lcA+T81V0vqp0t06u4WaLam wypZalNQ7Y2lp4jghQ4Ch3HIq4ahUvpHoWbNelytPsrffWXHFB1xIKick4CsCgh8f9oPQ1si NxbZabgxHaGG2WIrTaED4CQsAV+K/aW0wPw2i7H80tj/ANupgOj+gkdtNRj+a1n/AHqr2T0p 0MjtpiCfzQT/ALzReIGr9pmwD8NjuR/NTY/414q/abtI/Bp2afzfQP8AhVkJ6ZaJR20taz+c dJ/316o6d6NbPs0vaB//AGaP+VDiqXv2m4igQ3pp0gjGFyRz/wCjVSas1LZ7zNTL09ZDYnVL 3vBiQShZ7ghP8pB+K66b0Xphr/R6ctSfyhN/8qym9PWVr/RWiAj/AGYqB/woOadHdedS2m4I RqJ1V6t+0JUgoSHWwP5kqAGT/tf4VY8LV2loVisdz01qdFihqlK+pt0x1b4UgkFaNp3FChwQ RgDcfmsLrNo7TJu1qukufHsrryXmHEoSEh7DalJUcdsKwCcc7gM9qhd/6TzdP9NIl6tbq7hH mRWX7lF9IKW0SNwcbIGQlO7B+3fjsFnvdcLZbZ0hF7tMxiCl9Tce4RlIkMvAdjuSfI5wM1rL prTopen1G5tQn3HFAreFtdSonOclSUA9yc1D9EdOoOpLE3+4rs5bL7Hwt5i4NtvtSWVJBDqW iOEnIGeeQaiOsNJ3XSbjki7WF6A8XTslxcKhuqK8jA7JGM4T9u1BtdTaa6dTXlyNCalkJdSy txMAQn3iVAE8K25SOw5zjvWPZNZdVLNa/wB4RXrs9bI5wpcxgutDjGNyxwBjweKjkPWF4TqJ N3N5dhyy0WVSIkdCVhOO21O0fHNWppDT+mtcMto1H1Hn3SXJKS7bVSDH/inkgJX+Pvj2jwaK 0F06/apvM6KzClR7BGUlLb7rbAewT+JfIJwPAHP51mteprScU6TTO1pc2mcSZd+2JixirhKm 2lEDPB4IPGeDVwO9INDO2lFvOn4wQlAQHkgpd48lY5J/Oqwv37Pd6tcp2foi9A7XFOMx3FKZ cQAMpAcBwpWeMnb+dEb2B0s19MhCFedXsWuCkFSItmaDKQonkEIQgEYz81W0Dp9FX1nd0fqy 5zNqlH0JSPxPnaFJ5VnGRkZ+RipHberGv+n6mImvbLImRSlSG1yQWnVEY7O4IXj9Tz3rx6la ntGuIdt1lpO7NQbtZkj1ochQakgbwUlGeF7Tk4Ge/wClBI5n7M1sUhz933+W2TygPNpUB+eM ZpO6edWoMUptGs25Lbe0NMocLKglI2pA9uAMeM4/OrP0PqmLq/R8G6xHg4tSEokjy28AN6SP HP8AgQakdBVsTqbI0na4cTXtju0F9CUMOT3Qlxp9zb7lBaeOSCcf++p9Y9R2fUcZb9juEec2 2QlZZXnYSM4I8cVlzbfEuMf0LhFZlNbgr032wtOR2OD5qn7j0/u3TvWx1ZoWMuVanD/nlnju bV7NpKsbsgpyAcdx2FEWXrZ76bQl8dwlRFvfASo4CiUEAH9TUP0nrW3aN09E01ryci13i2xw lQeRhtxoKIbLak5ChtAHzkHjOa8Hdb2zqdpa2Wm1vNx5d3mJRIhrcCnGWWl+o4T+aUYB+VD7 42mvNG3fW9yYtzrNqZsqFIU7MWjfMKc5W2jIwjOByD/yorWXW/W3qnLk2W0XZ9jTcBj6i73B j+GHs/hYBUOBgKUo48YqXdPLjabnoK2PafS4i3ttei026oKWgIJThWPPGf1r6XpK02zRNwsV lgx4MV+K60UpGASpBGVKOSe/c5NUVo7S2sItyMCxXKbYLBdi6kTWkpeHrNIIOVDCkjclQCvb kUHTVK02lLe7bNJW2FJmGc8zHSlySVlXqqxyrJ5INR7qGdYQGYl70c+l9FvClSrUtvd9Yk47 Y5yBk4GP+BInNVD+0M8+/pG12eBudl3C4oSiMhIK3QEq4A7/AIimvWz9dIE/Ty5T1iuirg0N qo8WOXW1ucYSHBkDuOFYI+9RTTusJWsurK9TanjMWu0afZcQ0JJIRGcVwkKVjlZOe+BxxyBR Wq6dxXunk5c/UOjdQSr4gBUZURBWkMuAowsA8HKVYyP91TrT0afD1be+oOp7dF0vClQ22kNS XR7tyxlTgT/MdoGDzkjjvWH1I19qGPGgSLDJTChz4jzrDqFJystlKgsqUMJykn2HnweTVQXP U+quoCv+7M924NshS0RW1pbSn77BjOPk8/egsO+9QtJK01PbmSXLpdJBfaitQFOobaaWf4YX naklOAeMnsKmGntfacV08CbfqKPKlWiKHAm7EocU4lJPPYqGSEgjPbzVPWeXfnZE+26Wjsz0 urSptLTDSE5SkDeB4Ix81obolV6j3C5PR237gpSXnHIuG2YyQSFAjsokkdu2POaDqt3WcWPo d/UF+iSrMwGshuUtKXVkpyAnaTgknA7HzgVDuhF/t90h6gZiNPMOuXJc5LLy1OKDTgASSs/i OUkE9/mqkldWpl96eyNPaotjV4fbO+LNdd9NTJwUhW1ONyk7uP8AHNW5pTT2obto/S+p7ReG ol2ZgKQ60qMEszGt+5tpaU4AAG73AZyrNBblKjVk1vZ73cXbWl5UO7sI3SbbKSUOs/I+Fdxy kkYIPmpLRClKUClKUClKUClKUClKUClKUEev2q2NOXCKi4wpv0Tzbi3Z7TCnGY23GA4UglOc 9+1ftp1rpq/Poj2a+wZchYyllt8eoRjP4e/YfHFb5SQpJSoAgjBBHeucrtbdG6K6tTWo9unX YSGQ8w3Z3j6tqc3ELwEkc9iMkbQcYNBPb9eRojqWwza48NiJdwq4XmUtK33UoQNpJSk5bQBy FHIyVdgDUj1MzbeoHTa5tWiU3OakMLMdyOvcPWR7kdvIUkcVUc7Tcq9x06ohXW96fXPUmCJN 7lJdS7FWDysgbkJUQAEq4JUMHmpBbuk2r7XHcW51BlRHZLyStqAwopWdu3P4k87QOcdhRUo6 O6sd1PoFpV1m+vdILi2ZZcUPUHuJSpQ8e3jJ74NZuvZ+mrtou6Wq5agtsQSI5CVrkoJSruk4 5J5x2GfiqDnaQZ6f9WY9p1Ddpn7plp3qlRl+it5teRhR3cDOQrntn5qeq0VoxbFrTF0szb5s yU4j0JkxT21pvKi4QF8gjHHfBoK+07q+5QL/AB9SP3aDKOm22rehjf6bk+MSsezI9xA5ycHG M1O73+0HLuMFz+xlnU0pKSHJE9SP4aiRtISFYPAV3+1RLVXThu8X2RI0i9AfAUt2RHjAttsN 4JTgY9vA5HfPNY3TLTuj5WpEsamubU4uIcSLeGnUJC08hSnMgAYB8+aDI0K7qPUMK4uK19Mt LTDy35qEKWdiVElbpIIABV8eTW9maDbZsEly1XG3ytSM3ELjXxdxcQ46g4UjCs7fU4UCPAAr X6egWx7TOs7nbpzdljPOrt8WKAolKSQr3LB93tCgM/1qcWzp/Du9g06q1Xm429aIbcosMPBS XVHj1zz+JQ4z8eOKCt2mZWrbo9OtUCDC1RZyl6Xb0t+oLoUKH8RCeQVAg7gOFAgip5Z4umOo 1nuV+vlkiwJ8mUG3HBPWlxSEpykgZ9pG0cYGQk1ma00LcHIcu86TlqF3tjqDbkRI4ZdbSAQ8 zlOPUzkKyc+R550lg05dtUaoGqdGaiaTCnSQ5JacjZVBfDRCgtskAkZIBH979aCO9OdR/wCS jVM8a4jTGU3WMhxvZhwkbzhak58jP3+3NWPatPael3OLrnRKo0SyOpe/fEeQhxDb6ByVBsjG U+49sV5W/SUy56imt62jIuNkhqSYD0wNb3TkpKC4Du2A5UEH7fFeHUy8SBqhrSVt1FIYReG2 2ZMNqOgohM5wte78Q3Iz7fz7ZFBBbzoK39QY0y99MbJJgxYhWFpkKwmYoYwGEZJHAJ5wOQBz xWR0x6vTNK3Jdh1wuW4ylxMdpx/BXBOdqgrd7tgwOPG3gVeGnWkN2GHCYiJZZhthERsOJXvQ jCUuFScAKPcitFrvpVa9b2ZS1tMw74kFSJzTYT6i8dnAPxA8c9x4+CG2v7N+vcePK0pcLY5D LaXWVPhS9ywchaVJ+36VpbLpFDrtxtsh1hNpkNKadhhO94OqJ9Ve/JCQog8Dxj4qmtO6v1b0 Zv67XfoTrsJwp3RnlqKSgE+9lWdvOT24+a6DsOo7LqaGLpp+a283kOOpbAS4gnkpcHft/uoN TM6b2R7UtuBgxEwIsFMdDZTudyg+zBOfHBJ5OKp+4aZh2/qJPtbcd+yocc+ojofkEfWxwCHE AD+ZWCUg47/lV/QhGcAaYU64y0FFsHcVrJJJO4nIAzwDVZdVtMS5N4t85UES4Utze4yxsacc kkJbbSV8uKGwdk5/CeKCqkrudsetkue87DsziimNcmmAVhoHO0cfi7d/mp+8X7dplM7956hn W9l8+i28yht3etACDtJB2hJJCu1RpyzzGNJ37S95mRk3iBIZbiQg4hRkbj/Ic8YAyeAcYzXo uz6hc6e3KRdkvPy4i0+q8vn6ZppCQghecHgkYzn20EV1U1Eg6iim2R0W91aUPrDr28suE7vd 8eDj71J+n1xuV26xsSB6apd0iPBK39zaCS2oqKCjBAylYBHbmobqu/NXtm0lpKkrjw0tvFaR uW4OCoqHcHAxntUj6L3i3W3qLGuGoLmzCjQojqWlvrwCVcBI/wCuo/pRXW6U7UgDOAMcnNQT W3VWy6NfEAJeuN4Kw2mBHT7wpSQUk58HI7ZPP51Hr1ftZa91Mu3dO5rcHT7be129BOUOrwCQ hWM5Gdvt85ye1S7SHT236bZTKnK/fF8Vy/dpaSp5w+MFRJSAMDg+KMoVpDQGotVz2NRdU5S5 LClGRFsrilBDCycDc32SAMYT3593kVcgAAAAwB2Ar9pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQ KUpQKUpQa692eFqCzyLVdWfWiSkbHUZIyO/BHYggEH7VD7F0Z0pp26wLlb0TPrILinEOuP7i vIxhQxjAHAxirBpQQY9JdMHS03T7jUhyFMmfXLUp3K0O4Ayk444GPyJrxv3R3S+o4MFi5CYp 6AwmO1LQ8A8ptP4UqOMKx2yRn71P6UFf6h6OaU1JbbdEltSmF26MiKxJjugO+kgcJUSCFfqM 8msl3pNpZei06YaivMQPWEhZbd/iOOAY3KUc5OP/AHYqb0oI1M0NaJ2prTfXvqPrLQ16Uba5 hO3n8Qxz3NSWlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlay+3yDpyySbrdXfTiRk7lqAyT4AA8knigqH9pZM FWnbLvCP3iZSgyNp3Fvb7wDjtnZ/hVtWWK0NJW+G42FtfRNNKQ4n8SfTAIIP28GufLurVGs+ sulhqmCqGzJcbfiQUHlqOFlRUoZJSohBJzg8DtgV0zRXNl9hz+jHVaLdLcw/Ms8hlTTAkL2o ShRJUyFeNvBGR/zq/rrarVquwLhz2mpsCW2FJOAoEEZStJ+ecgio11f0svVnTqbGiRw/PjFM iMOAdyT7gCflO4VrOi15zpKLp+a7H+riRkSI/ou7/VjuchX5pUVII8FNBVCdPad6ddRFae1r ATdIT6m/QlKBQC05x6ivdwUEEcf6x+KnN+/Z1s8pRl6VubtvWlsKZZcy62pY5B353AHj5x3F TPqpoxvWOh5jDEZL1yjo9WEsABe8c7QfhQyMflWh6Aah/eWglWeSsCZZ3lNKaJO8NqJUkkH7 lSf+jQQ+ReOqHT+EyX4dwmiK6tDzryxKhuNYykgABxG0eSrHH6VItN/tA2q5Nqb1BHatL5jl TLwf9Rt1wHG0gDc3ngjd4zz83GQCMHkVXms+jOmdXOtPJa/dMhBJU7BaQj1c4/GMc4x3+9BX punVS8Q/QumnbRq62uEOIWptp1o5GQUqQods4z3qrNU2O6M3KTKc0pMsjQILjPpOFls452lQ 4HnGT371NpGjuofSK9SLjpxDsmCFbPqI6A4h5vIx6jXJT+fg5wasjQPXS06qdMDULbFmm7fY pTuWnuCVckezt2J/WgrDoVrd/Tur27G9tVAvDqW1BSsek72Sofn+Ejzx8V1XWues9qnPsS37 fEkOtELZfUylSkYOQUqxkc88VsaIV5Pvtx47jzy0oabSVrWrslIGST+lQ+89V9I2eSYhuf10 31C0IkBsvuFY424TwDnjk96r3UGoNQ6zuFthattD2nNOrWp9+Kl3MqSlAJwQQCE/6uMnkjPF BXIvEVWuLtetDOyo95cuO2zxYkUFC2lZCyQRxkeMea6Eu+vFW6Q3ZYtpmXXUHoNOvxIIBSyV YyVr7JTnyfmq/wBK64sdlv8AcJVrg2KDan3Fqa9IEPt+xITnblOFKAykEYyTUBvep5Vw6mXX UWh03BqGHm3JKW3VJU6ARkqweEFQx8DIorqdmaPXVGkOIMgqyWv7qT2/OtRab7AnejE0y0ZU IPusy3kBSREXgqwQoAklRxjxnmo/NvTUjUSm5kONGvjCWkow4VNEqO5KVugDHGfae/GKkYeh 2CfOelTW0hbX1L+8htLSd2CtXgA88n4oiH2DWj2hpjumOoJMSPFChbry6lWycgK7HvhQCh5+ c/eyLfc4V2iiVa5jExhXAdYcC05xnGR+YqOa01RDtunmBFis3qZdf4dthYDiJaiM5z22gHJP x+dNEaHY0e1PfQ96sy6OpflBCEtstr59raAPakbjjue1BHtRNI6cXVdzt0dxjTl5cULy40tR XCeWcJkoOSRkrwQBj2jFaazI0a1paNBtKJtwsM5UhEmQpsD6ySlO7c4o4UggJKgRgcE+KsDq TGal9MtQtyMbBb3V5IzgpSVA/wBQKoHTMK86P0fEvcVEpiRMZfIjymguNKbUkbdvPtVjJ57i iozqJLNq0vCYZmJenzXHly/Sd9VIbyAkFWcbiQew7CtTHRHtlwaW3M5ci70nYSneR+Hv2+9T AWSRdrOyJDjEe3XCMuet9KN6jKyfaQOU57ACsOLf5VyU3K2W36u3Q0JU2uKG0obQopUFDznc CcdyaK8EyGbHaH4xjNF1ladrqHFpddUoHO0jjj/dWhYuSokh1Mm2tFpA3JiuLWhCCQOcAgkk eCa2Nw1FKuDYDs5DTUeUfp220gFCSTkpIHKRngHOKjs9ba5SvSSoJznctRUo8DuaDb6ba09K FwbvxlJkOoS3b0RzhIdUrG5Zwfakc4812Fp5qfb46LRKhNojQIzLTMxpYCZBCcKw3klAGB3J zmuT+nemYeoNU2+HOuEJtsyEF1h9wpLqTxtRjkq+wIx3rqh696Z0XZGWZl0iwosdvCA6+FLW B3OOVLVnvjJJNE1m3nTVm1AhtN5trEv0lhxBcTylQ85HNavU8xU65xtM2y+v2O6ymjKbfbjI cC2kHCkDfxnnPHIxmtYrqi2+4wuz6V1JdIb43ImR4BDa0kHBTuIyOPOKjOp9T6U1NdYTWqHL zo68255SrbKktloglKSVZwUFOQAQT4780FtRGVxoLLDj7khTbaUF50je4QMbjjAye/FZVQ/T us2pLKGL5MgNPvSjHt8hp5Oy5I2gpdbTk4znBTk4IxmphRClKUClKUClKUClKjl11xp60Thb 3rgmRclL9NMCIkvyCrG7HpoyRxzzgUEjqPal1lYtKRiq83Fpl0py3GCtzrp8BKBknJ47YqH3 HXN7/eBducu36MtKXMMpuSA9MmJHcpaCvbx4wTyO9RmyS7jIW7J6VaPlLduCd0jUN/V7lKyR vQVHnsSQnjOPbQSNiyax6jOtSdWOvaZsZbO21QXymQ6rOAXV47Yzx+XHmt7boXT/AKdvFDD9 qtMtxvC3JElIecSO+So57p58ZFRiD0Xu86KRrDXd6mqUrcWYshSWx/185/oKk1l6R6LsqB6d kYmOFKQt2cPXUojPuwrgE55wB4+KKj1x6g6HsU6YZV/jXoT1FLYLX1Bjgq3FCnBnLQUchOCU 84z48I/UbTxUoz+oTZY2AqDMVYV6xVuynckkJAwMVYcXRmmYL7j0TT9sZcdPvUiIgZ/w4rMN htBABtUIgdv82Rx/hQcvdTNa2jWENwM3OZKkw7i4YSn46Ugx1JGeQAR7xwD4A81qtKX2/TWF 2222Jd8eShwqWhta3UpXjuoZIGQPz7V12LVbkgBMCKAOwDKeP8KrDqE45061pA15DYS9b320 2yfEbTs2pJKg4COCeMcjwBnngKcj6Y6oxFB2Bar1E7DDCFN59uBkDHjitbL6eayjokXA6duk dtlJcdccTyB5Pgnv4zXZjbiXW0uNnKVAKSfkGvTFCuK9FN6tuL0iBo+OqS8kCQtICCW8HG4b +Afdj9asOXqLqbY9Hqt110s8gFKGRcWG/wCK2lJykDZkDtxxj+teds0pqiw6v1TqPSDzbk62 XVcdVvcTuU6y4sKCjjA2kEfGACeMVfdiv8S8oejtyGFz4RS3PYZXuDDpGSM+RnOD5x+dBUdj vun7vb494td/uqbjaG3bk/BZUFKCDt3sFSwPUzjvz+lecvU7PT/UF2ummVtPWzUFubvMRhxg pQXAvatsYIIykqVnwccfMv6odMv7WQmp+nliBfISSGVtkNh9B7oUR284Pbkg9+KA0ZYNb324 RXtORn5iLO+pbXqOj0GlghSkZJ2+7AyB3oLN6xXqDqvo/abnpx8uQf3ikSG0A/w3C2o7VZ5B BOP1/KtZ0x+u1d1buF+euimZdqZSn0SwHFSWwPTIJGAOAMkc5PFY795WzfdVaijaIkxWHba2 kx5kAqYTK3oClkYwP5iPunJxmsroDeP3VcbpCkfSh2awiU24oAKIyQSpZUMJT3KcZ5zQXraW G2nVpjxWWGiN4VH4QSTkgp8HPNbRRIUC2M8+78q0GoryvS1hdu/EqKwN7qUjLju4gAIxxnJH 9a97Nd51103GuT9uVBfkJC0xnTkpSeRux2JB/SiMPVuj7Pq+L9PfYUd5fpuNxZGSFslQ7j+g P6VzdMt+o+iOu0yGliQzwA6jhElpX8qu5QTg/cYyK6fuKmBBLMxO0vH02AB7gSPB+aimobI2 9pK52K4sRZVsbILSUyD68Zvy6VOZAUCTgeBxmisHp/rdGuYTC2lxBMU+4qfFceIcQE5LOwY9 4wME/bmtT1HvTc1qw3G1CQi6Wy4P/Tx3EEtr2j3ujI5QggYPHfFVNqzRN+6d6iXcLSJS7dHW h2Nc2uUgK/CFqTwFeCPP5Gs2969nazsbypbtsgutNnJQna+4VYCkI5/CogKUfHPjig/YN0in rUxer+I6G5TwkuokI9qd3bt9sHn9a/E9R79Ov92jxLsmFCmrd3ttMBxDoPAISeQcfBqDQpz/ AO923ipJW5/CJUN2Ekbf9xr6bcXbxIXHJS+06UbwMFI5GftRWA4SXFZUVcnk+asHoxYrfqLW EqJc4seatu3PLiRpIPprdBTjcRzgZNV3XRv7Nmn2WbDcb+60DIkP/TNLIBKUJAJx5GSrn/ZF Bb1gs8SwWOLbLdGaisMIx6TOdoUeVYySeSSeTmtpSlGSlKUClR3WmrrfojTTl3uu5SErDbTL eN7yz2SM/YEn7A1D9H9VL/qXUFviTdDTbbAn7vSnqWstpAQVg5LYBztx3HegtKleAlMLkrjo fbU+hIUpoLG5IPYkdwK/PrI31P0/1Dfr/wD7LeN3bPbv2oMileCZcZUgsCQ0Xh3bCxuH6d6+ W50R2UuK3JZW+gZW0lwFaR8kdxQZNKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUo FKUoFKUoFKUoPgqCUkqIAAySfFVVNXP6p60ftcd9MfSdhlpRNCVZVcXk+7ZxxsBA/wB/xjH1 tqqZry7zOnej4wc3j07lc3CQiKEqBUBjv2x35Jx96ndls9s6faHMWEhX0tujredc2je6QkqU s47k4/3DxRVe6YaTqn9o/UF7b3CPY2hFRyBlzaWyCO+OHDkfAq56qL9ndHraMulycCS/Nuji lrx7jhKTgnzySf1NW7RA1zfqSfbOlPWBMpoS30MgOR4oVtbbYe3lxsH4SslaR2yceM10gaor rhptV71lbyXUsr/c8hcbcB/FdaUF7OT5Cv8A50XFy2m6xL3aY1ztrweiymw40seQf9x8EeDV B6p9Xph18hTrWpuBabsttbyAdrZbUoJdB44wRu+2RUl6CapLlgRp+4BDb6/VmQg3jCmvUIWn A/CUrycHuFDFb/rXo5WqtBOvxlJRLtW6Y3lP40pSd6M9xkc/mBQWKhaVoC0KCkqGQQcgj5r7 qC9Hb8m/9LbS5kF6G39G6AOxb4H9U7T+tTqiFQLW/STT2t1tvyA5b5bSVAPwwlO/PPvBHu55 8Hk81PaUHMERGvuhVwekvRRcLI6rYs+oVMLP8quOW1ceR9ueKuPQXViw69WYkT1YdyQ3vXEf A9w8lChwoA/kftU0kxWJsZyNLYbfYcTtW24kKSofBBrnzXnRi6aViv33Q055TEd5UkxmwUPx k/LawcqABORwcDzRVmaz6Raf1YW32Efua4NrLiZcBtKFLJOTvAxu55z3+9Qu8WjXekdOyIt5 ZY1fZ0SkPKl73FTGWxjJSCeMBPycZPjNSXpN1PZ1jBRaro6gXuKykqKTlMlAA94+Ff3h88jj tZtBx05ruFHhy4cS2NyWVXRFxjqkICSnbj2KAOSnjGM/etpOvib1qZWorNbjEiuNoelJQCG4 7gSA7lKSCtBIB5xzW7/aB0UbTqJrUkRDLdvn7GHUoSAUPAHnAHYpTnPyDX7dLGxZdKxpseO1 Zpl4f2stoeylUX6dJACj4KhuOccmisHTvUOLaZtzkoQFrkNNmJFiIW+hS0Z9yws7kgcHHPHH GKkSdXLs+l3NUXGzTJkjVkr6VUObI3R2mwScoBGRuz+Htx9uarscBMjT8m5wL5Gtl3gqUUMF 8suyG9pUSk9ifGM89vipPqTU6uoOndM2W1u7rlCYlS5hc3Jw4lJXgE9yUoJH3OOKC4NMTBeu t+oUS4zARYIjUSAkJz6SVcqUPgntkDtx+dn1SmnLpDtOptL6yf8AVUjV8BFumOA+xuWjYAs/ 7RQR9sE/NXXRlC+rc/8Ad3Se/vAZLkb0MH/yigj/ANqq81OYGpOmL9msc5iYbJAisSWELCC2 8jyCU4I/ECQe4xWJ1h1la7r1Fsennmn5tvtcoOXFphKiXFEjLYT/ADYSP/SIqIxNAa2vF0n3 vTmm3GIkt1wMB5xDBCSo4VsWoEEDz80VvOn8+66VhR7bHiOXGbKKnYTJSpbH1OAEpUeAkBO8 5BPP5VB9aNW97XF6EFn9zvx3MKYU5vQt4H+L7s8DdnA5FT3TWprp00uUGzdS4UppmB6siBKS 4VpSVoI2HaCFgnPnKSfio106djWjW8266st6HmHbe5JDbyUkfxSCknd2BBPP3HzRUbtEe93h KLFbpMYMySHFj1EpA2kneonkYyf0rz/su2beh5F2imZ9T6S4qiUlKPDmSMbT96ueFYrPNkQ1 vQ4UCbEWm5JMJnewmEU7+6gA4VABJzjAya3mt+mFtvj51FAtzch1uOQqAhSWmZLe07SFI/nG cg+eB4oKL1SxZNN3BmJpic/KuMfCnri07sbCs7gWgOc47nOPt5q3OhHTu2GwsavuiFS50orD CH0gpZAWU7hnuo47+PHzUa1V0rii2WTVfT2Cq6xX1NqkW9IU6g+Sf723IKSDyPtVr9GpSnOm 0SDIYMaXa3noUlk90LSsnB++CP1zRE+AAAAGAOwrxlQ401ktS47Uhs90OoCx/Q170oit9Q9D NG3+V9UzGetL5UFKVb1htKuP7hBSP0Aqe26C3bbXFgMKcW1FaSyhTqtyiEjAJPk8d6y6UClK UClKUGh1Hf5tjMUwtPz7wl4qDn0W0lnGMEhRHfJ/pUKd1z1LmoKrT049BO8pCps1Ofj8PtP6 1adKDnvUGmOsusnw5dmmIkZh1S24TctDaFA49uUKyoY4yo571v4XTLWsqKlifqC32OM4lQcZ tUQKeQlWSU+sr3n7kqJOTyauSlFQzSfS7T2lEh5Mf943AqStU6clLjoUkYBQSPYPsKmYAAwB gfAr9pRClKUClKUCsO522Ld7ZIt9wZD0aQ2W3EKAIIP5+azKUFd6bduWh7pA0td8yLa+paLf dnXipx1R9yWHE4wFgbsHOCE8fFWHUQ6jzbez0+vypbzZUzEWUge5bbhGEKAByCFEYPGO9VNH 61s2y0Wa5xZs273f6duHPtT61IbJSP8ASpOwjeVec857UVZlo+nsXVy+w5U3c/fm2ZkaOGlH altBQslWMD8Pz5ry1nolQuLeqtLzGrVdrc0spbKUoYlnk7XeR8qGT8/aq91le9Z32NaNcQtK tWJFpUFpmSZaVOLStQTtUk7TsyeQR5zxzWZqDTF4dven7xqe7O38uS0S3WEAC3sRwpJVge4H hXfyB5oPix9T9W9T7evTFlhx7ZcnGyqXdW3lJQyyCAVITgkKOcd/yx3E9s+mLT0r0ZMctzr7 qygOq9d/b674RgYB4TuPj8q8NS6xt9g0lMvNjZt1ygwnUxlMQ8ApTkjblP4cKwexGM1gWXUY 1bq1i13eFNNvutr/AHkzGmBASkEBCm9o/Ej+ZKjzmgr6b1nma2mQbNKtseLDmhcOWw4+Shal 4CF5wCnaee5FfvSLTrMJ1d0WwiVeoU56AmOp1KEBOwBbm8nGEgr4xzWpa6Q3o9SZVoTbWlQ0 B2S1ufIQEd0JKwCd3KRj/hzUMgXS52K7uXGDHCXGEFmSFsBaUk+1WUnIz9/mirj6zzLra7rp hMK5GNZfchp6K4N3r5wSrwQAU4+OamFmlxdC9NIatWXP0lR0vE5f3OyCpwqSpIBytRGMfnUO i6xtmpokNd5EM2mc89iI8gYhltrtvT+BSt2QSAK1Ng0Po5djd1RMXdlm3lbxhhbclrbklCMg ZUAO/I7GiLfhurt9tbe1C8UKS8le3duTlRO3j+XgjI8H5rQ3nWWnEPyoa0PSHrghTDMVDa1q kIJwtQTgg4AJTzzjxUa1J1Q1La9Fw7jcLbHa/e7ivopUd/CijIUFbSDhO0jg81+L1Ha4Krlc LRYFsXSICqS+xJDkZp1P+jbbV8rwc4APfvzQYkY2KHoWXC1ZGuEWBcQUvz3/AFQpT6CQ0pTe 0hJxjOPKRkVR9wgNQwgNSQ+vneAkgAfykZ5IIPxxVxMdRrzIbuca76fiNuXBbkpXq4cCVhse mPSUfwjAye+TmqmvU4P+kw5FS3IZ3h0g5GSc4GPA8CisFgpems7QhnBSCcnGfmtlccyIP1kW KpIZcLEh/jClHkZHzwea1LUZ15l11tG5DIBWQewNbJiYu4W9FrTta5Kk4VtDivlXyf8AnQai rJ0f0n1lqbTUe72K4xWIchS9iFS1oUClRSchKSO4qunxteKCjYUe0jOeRwa7Q6aWr9y9M7FD 43fSJdUQP5nPef8AFVDVJjoZ1JT2vkUceLg9/wBmvsdFOp6fw39j9Lk9/wBmulMUxRK5q/yN 9VE/hvyf0ujv/KvpPSPq0hQ26gUnnuLs7x/hXSeKYoVRPXa33OL030x+9nFXD6J9CLg4jIDq /TxuzjIyQoZ/1qnWotdWh7p5cpmmb3CXKXb3lQ0NSUBxKktlRwnOdyRzjHGKl1zt0O7256Dd IzcqI+na406nKVD/AOOc+Kill6RaL09ekXW12pTcprd6e+S4tKNySk8KUQcgkc5oOf5sC0Wj pTYdW2i5uI1U9cV+s6iSS4MFecpzxjCDnzv5/EK22rpcu1deLlqfaUJtEmE/LbTyQ2pttKx/ jt/6VXRC6PaIt19RdotlQl9tz1W0KdWptCu+QgnH5DsPA4FbG4dPNM3SZdZU+3l168NobmqL 6x6iUFJTwDhOChPIx2oKF6b3Jw9Zf7T3NKkM3CLOueO5DeXQR+mxQ/StbLkQ2XtP6r09YmLL 6t1BZdN0U++/tX7its4CU544A745Bro+BoHTdsukG4Qrd6cmBD+ijq9VZCWfd7SCcH8SuTzz WkT0S0CkL22QpK3A4FCU6FIIBwEndkDknH5fAwFhUpSiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUo FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFVN1O1rcJ93a0FoV0rvc1XpzHUpOIzRTk+7wcHJI7D7kVLdf61h6 J0+p94rXPlbmYDDaN6nHtp28fGcZ/P71oOkugJem482/ak9+oLwouyAQn+CCoqKeOMknJxx2 Higk2idFW3Q+n0Wy2BS1KO+RIX+J9zHKj8fYeK2t6jLm2GfFaShS34zjaUrBKSSkgZx4rYV8 qSFJKVDIIwRQVX+z0sJ6cyYakbXYlyead92cqwk/8cfpVq1TvQT6aB/a2yMlSVwrqr+GocpR yhPPk+w/0qUaz1dJTcY+ltIu+rqCatO5baUrEFkH3uLzwDjOAe+fyyVKnLzbG7Y5cXLhGTCb UUrkl1PppIVtIKu3CuPzqsP2iI5Voq13FtxIMW4oI9uc7kK8/HFQXVP9r7b08uOkYtpfRabd OWiZcX0++aVyCpvYDjIOUk4z+g7z7r424z0hioIwpuWwlR3dvYofrQRm+GNojrJDmwmvo2Zs qM9DbYj7G3W3h6chKl/YgKCewz4q/XWkvNLacGUrSUqH2NU71rtX1XRu13FCgHLb6CspBOUr SEHGe3JScn4qzdK3yPqTStuu0RSlNymEr9xBUFdlA48ggg0FJdHpKdE9XL9pG4Sy2y4pTUZL iiA44lY2YHbKkEnPnAroaueOu1rVpzXti1lESlO9xHqJbSUkuNKCgSrsSU4H/R81fVpuUe82 eJc4RJjzGUvNE99qhkZ/rQZ1K8FvstvNtOOIS47kNoUoArwMnA84Fe9EKUpQUp1V6TZzqjQ0 dyLdGVb5EeGv0/VTjlSAMYX9h3/PvldGeqsjVanLBqFxtNyjtgx3CCFyUp4VuzxvHHbvyccG rgqkOp/TaVaLsrXGhmEiYzl2TGQkDYoDPrNj5Hcp89/mitl+0ctCdA20ODKDdWyr254Dbnnx Wi07otzq3cUXy/MP23SkZv0bTbW3iFEDAKu3CTg8jGeAOBX0x1Y0ZrbRDLXUhsolxJSHFxmE rCXVAkJWnB5GFHKSf68VdVpn2+52xiVZ5DEiGtIDTkcgowOMDHbHbHigh7/RbQbtuMRFhbb4 O11DznqA4xndu57djxUG0v00jXu1aMu0NhliRbZL0e7/AE7nprWEKUkbinuoFIB8kK+Kveqo 6Sz1t6v13ZvSAai3l19LiVqxlxaht29h+Dv96CFf2a1LYNa6msFjKJdsbSZ7VikoJZnRlH3J bP8AKpO4DjBJA+KlPT/qUiNJkWm5N3AWmOttpiVKYUFW5SiR6ElZ7YOAlZ7jv9pN1LYkW9dm 1fFK1DT0kuS2kDJXFcwl3A8kAA/ofitD1G0i5quzf2v0LI9R+RCKJEdke25R1DsQO6wCcZ54 A4IFBP8AT+k7Lp1LjlohtpffJU9LVhTrxJKsqX3PKjW9qoOkWtvcnSs76hTLe5NqlPtFBWhA 9zCycfxEZxgDt+QzaVzucOz296fc5LcWKync466rCUj/AJ/bzREJ6qtt6it8LRMf/wC0L28l SVlJKWGmlBbjhOOOBtA8lVVF14i6Wh36Ixa5chy7sMsx5TSSktoaQkhOTj/ScJ4+Pirl0u3M lS7treYPXRPYQm1sFSUqaiJBUMqISElalbiD2wMk4rnS26dl60tutdQGOp6TEAlhYVgBandz mMHB9gWf0oq7b5qLT916Ez5FpVIYbbtwhxm3kFDvP8NAA8hRGMjuM/eopYOkuvrjomDDnaqd s8VKi41bSFEtJVg+4pI55Udp7fbJxk2Se1rK39NtLraLcdtpU+Ug5QVfT720bT5ypKief6Vf VBzXooa06U3+5xJkdMu1Qwy7cWEOFzYwtRH1DSfONqs8fmPIn1skxtHdYJ0mTJbZsmsG0PQH txKFyEhOQT2Tu3qIz3yKmF0t8WPqyPd5i2Gm5cZVseDq8esFEKbTg+c7xx/e8+K3kaOaitSt CXyY/tQ4qdpSS4+B7kpx6OT3KVKHtxyDkUF30qN6D1GdU6OhXF8bJm30pjWwpLb6eFpIPbnn H3qSUQpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAqLSNYyFPOsW3TF6mPNqKQSyhhtRAz+NxQGKlNK CpLpqvrAuMBbtDw4riAVuLVLQ9uHgJAWOf65+K17dx1PNshPUW3atKlLJXEskdtDOwHglSD6 me+RnB44q66UFSxupmhtN28Nx7JdoTKgEr32xQLmBjClK/EeO5PPzWm1B1T6db13CBDckXSR GUzubiBh1pWQAS6QChSQThSc9vyq860czRumrhMdmT7FbpMl5SVOOuxkKUsjGMkj7Cg52vvU hF40+3HmynZFyiIXFjoSv1W3gFpKHHEkFK1bRjdjuciosrqHq4WN2wLnyURyyGEsoQEFDec7 cAdsf4fautIukdOwZLciFYrdHfaOW3GoqEqQfkEDioXreE5p3qJYdaMNRxBUtMC6LU1lSAs7 UOkgeM7c+OB54KonTuvf3DZrqlvLN1uTu1byGRhtoIwNufwqz9uxrHmTLrMVGvD0mbb1el6c aauU4n2jshBOPb3/AA9s11hfdJWLUsF2JebYxIQ53Vt2rB+QsYIP5GuZerWgpugbnGTBlS5F ifCvpS6oqDCj+Js+MnuO2R+RoJNpnTl21h1DWjVVxLr6oASZEZ8IKkhCNqto5JwoZI4zVa3K 33XS0yZbri26yw84pKg62pJcCScLSSOf61POgs1+Ffbg06/6C34Rch/URlLQpSSQVb8e0Abg eQDn7VPb8rTmuGXYWq73bsQn0odW3I9NTeSdi21EEKBDgSe4ynvQU70/1PEsLT9sv76XrBdi BLZbQVONlOQD/q58kZOAPivmLNg2e4y5qYUmFbXw8hlL2VCSOPYOODz3+DX5rvRrentTG12V P1sb0w60pax6wBH84GB3BKfkEGoQdxVg5J/PNFWO1qyO3GiQZLy5em2i28zFlr9Yw3cHgJxl SMjG0nsfvUYcnqLkhp9SnZTz/wBSkx1hDbZIKvaB2UCeAK1G2RNc2LUgKab/AJ1BPAHb7msY rJSkcDb5A5oMuXPkTFerMeeefHtC3XCVBPx9/wA68HglRU6gbElWEo80S2lsha1BSc/ynv2/ 51lB9Uqb6zyW1rBGxrbgLPbx9qDO0e2xI1ExGnyG40Ve4uOrXtwNp8+fyrN1po6Vpy7hj02j ujIkrTHd9RLYUTgZ7ntzXoxFTcWFma3Hjz4yQGoYZKVO7OeceCDyc+Kk1+1s3qKTp2/zI5Ra rI63BegpWn1CCkFa+MfiCcY7DbQVqpyI5a0o9P05bbhJWMn1Un58DGP1zXclix/Z224GB9K1 gfHsFcja80vb42oHnNIty1wiwmU4w+0UqjJWMjv3Tjt/xq5ujHVWDerRB01eHfSu8ZHosKUM JkNpA28/3scY84z5omrjpSlEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQ KUpQKUpQKUpQKUpQK8JMlmJEdkyXEtssoLji1HhKQMkn9K96rjqRcX73cIOgrDKKJl1XuuKm tpMeEB7yc9irPHz+vIa7RVtka61y/wBQbvFH7tDfpWNh9WVISk4Lu3sCSCfzP2Bqe3XUsGzX y026er0lXVTiGHCQEhaADtP3IPH3GPNZdntMSxWeLa7c36caK2Gmkk5IA+T5PmoT1LsMLVGo 9JWW8rULfJkSS4hB2la0skpwruPJoJPqDWFj03bjMuc9oAg+k02sKcfUP5UJByo+P1qC3vUv UJ7S1z1MymHpu2xWi9GiSY3rSnk7eCvnajJ8YyPPbnMsHRPS2lrtHutv+tmToqwtkSXxsSrw ohKR2HzU3ZukC7R5LER2HOcbyh6Mh5Kx3IIV9jz3FBzvpnSD9z1ZbYul9TzHpcplcrUFxtr5 S00VElCQQBlXJ4Pk+OcX7pfRdl0ew83Y46m1yFBUh1x1Ti3lD+ZRUTzye2O9fentN2CwCS5p uDHiJlrCn/pzlKlJzjzgYyeBWZerrDs9rdlXCczAbAKQ++falRHHHn8qKr7X9zTetc6V01Cn PtqVcPXkCK4FIU23glLgHIIUnGCMd815ftFLA6aMIJGV3FoAHz7V1FuhEaTqPXd/1ZcXEvvN gteslPp+otxRJO0cdk/pxW7/AGj5ak6ZslvTymTcN6gO52pI/wDboJvrexfvPpNc7UG/WcFu /hpHG5baQpP+KRUU/Z2uom9OHIJ/HAmLRj/VXhY/xKv6Va4SPT2+MY5qlOjDC9KdQtV6OktF K0qEllxWAVtpOE8A45S4k8fegnvVDSiNYaBnQAnMllJkxSVFIDqQcZ/MEj9ajnQTVTV90A3a 3FJTMtB9FSd3KmzyhWPjun/o1adczyri50b67z5a4zqrNPUoqCWykFpwhZ2eCUK4/QjjNBN+ r2rHrBrbTEm2suS3LQl6bOaYV7kx1bEHd8A89/tVlaa1FB1Vp+Ld7WvcxJRu2qI3NnylQHYg 8VXvTiEdZ6l1Lred/Et11CrbCYcSUkxkkA5HbBwOx77q0M21Xro1rFUjR8NU7T1wSFOW4vBb zq0pUVBHBV7RznB4758Be9arUOoIGl7DKu12eDUaMgqPPuWfCUjySeAKqSJ1l1HrLVsbTWl7 M1aJThcS+7cUqeUztTnJSAnbggjnPJFYHWXRiLToZN3vt6ud7vK32ozLryglponKlbW0gAAh Kvk8iguTSF/XqnSkG9OQlQfrEFxLC17yE5IBzgdwM9vNbysS2x24lqiR2EBtpplCEIHZICQA Ky6I5q629OU6emStSWmK2q1TlBLzSFEGNIUSS4BjAScY791EccVGtK6pv/SC/smS2iTAnsNv uR23kqQ82QdpSoZ2q5/511hPhR7nbpEGY2HI8lpTTqD/ADJUMEf0Ncja50cNA6ves89Dj9nk qC40pSDlKD3KT2Kk5wR5wO2aK6s09qO16ps7dzskpMmM5kZHBSR3SodwfzqtOn6Vo656+DbY CdyCpYUfaSrgbexzkn7Y+9Vjabxe+imqUrjPs3ax3FKVh5nlmY2D+JB/lWnJGM8HvkYqbdK9 SN6i6ravu0N5UeHMZQ96UhpOSlKgBnB4IBPY85oLfvzSZlldWlP1jAQtD0VGCmUggpUg5IA8 8545qCaL1Ra9K3j+ybq2WLPLUX7DKS8HGylXuWypeThSVlWM9/6ZnVrnMtaaaf8AQcI9MrDA R7ykqODt++apy9aRgQeojsDU6VOWPU61qjLYAjtwHtxIySD7gMAdgSo8UH310iz9NKj3nTk1 MSPLmokS2ELTuEpA9jyQeQSng7eDgZzmtppW8XDrbFaavkMRLDb0t/XNA5/eMnuMHb7UJKcl IOfcBmtOP2f/AF9Tsz4V1jXixKUEuJlvrS8QPaoBbYwSMcHgcYI4qy9KRbRovStwtUF/141o U666EupW4nOXCkgdiBxzQbq+wYk+1C0Som+3zEmO9sc9JLLe3g5H3AAA+fjNV50ZsLSunl/R DXtauU6U0z6qc7EAbE5Hnzmor1U1heNTQ4psqX7bbY0M3B9uXsT6p3bUYIJ3K92dueM58cWT 0VZjM9I7L9IoqDiXFuEnneXFbv8AHigrH9na3ypurZ06ZveZtMIw461Z2tlbhUUp/wDTP/Sr o2q86baMnaLvOqIzx3wJcpEiGtCQElKgrI75yOAR9gR3qw6IhXUeE1It9pkuRrjLeh3Vh6LH hoBSp4Z2F04O1vJ9yvFZuttLnUliBjks3eAr6u2voVgtSEjKeT3STwQeMVIJbBlQno6XnGC6 2pAcaVhaMjG5J8EdxXjbJCX7e3tmImraHpOvpUk7lp4VnaAAcg5GBj4oKr0Pe1s6mg3l5TqP 7VLVFuMNXsTAnsIwfaTx6m08Hnt38XFVR6h0wiy68fah+oiJrFQKpCzlESeyfVaV9wog+3ue cHxU10HqV7U+mESZzRYuMZ1UWa0Wyja8j8WEnkA5BGfmgk9KUoFKUoPylUx14hsXe96Gscku JbuNyU0paCAUpKmkHBOeffxwa0nT612zp/1y1XDbkPG22qyrdU7IIUsI/gOKJ2gA9z2FFdB0 qo7X1omzZ9qlzdLvQtO3eUYcS4qkJUoubtoKkgcDIOfyOCcVs7V1bizLrq6HOjRoKtPuONsl 2WAZhQpwcAgY/AO2fxURZNKqqZ1jfjdMbPqxqwpdduc1UQQ/qsbCC4Ad2znOztgd6Wnq7c5L upY140v+7Jlhty5q2FTN5WQAQgkI4yCOeaC1aVSTX7QL6WIF1n6RmMWKQv0XJyXCoB3kkIyk BWAPkZwr4qTyerMaDrjUdkuEINRLHbzNVLD+S9w1hATjAJLoA574+aCxqVT9s603a86Jm6ht mkfqEwn1IktJncNNJb3lwko8dsYqRdONfXbXbC5krTRtltLZUxL+q9VLygraUgbQRjB5+1BP qV5uutsp3OrShPbKlYFeJuUEd5scfm6n/nQZVKwlXi2J/FcYg/N9P/OvM6gsyfxXaCPzko/5 0GxpWqVqewp/Fe7cPzlt/wDOvg6t04n8WoLWPzmt/wDOg3FYN2hC42mTF3JSXWyEOLQFBtXd K8Hvg4P6VEtU9XdLabjJDU9i5zXR/Aiw3kr3nOBuWMpQPuTUJcmO61DLuvNeWez2teVGzWuc gLUD2Q65u5+/ccntQYLXX+fbYL1mftn76vkSQqMmVGOGZISraHMDJycdgMHPjtWXbtEaz6mS 41z6nvKh2uM6txi1NthtxeecYHYdhlWVYB7ZzW/09fOl2i4M06WlwkqStDbzgdU4taioJHKs kpyckj2+aifUbqU4xfY71kvbV1jsPqadgRFlKcp9wXnHPJxkEj2mitprfqO/ap8fTWl4L9ra gpCniqECS0lKSA2ncMpIOCO+KwZXU6PE0m1dbTZ4abMSI4ivMpZVIUlR3JTjd2SQRjtUGnS7 pbLdaLlBZVLiw3Um1XZCNyW1KVuW06PJHKdp8CtdqeGJWpHba2r92xAx9cpp7hIUpG9XppPI 3E8Jz8fFB73rW713dulygwI8WNNkqKg5tU42FNhOzOBke3II7VB1zFOuBbyEqWlGxKh7cYGA ePiviQHWyGnUrQE/hQsYIrxor9r8pXoyWg6gvhZbz7gggEj7Gg+UqKTx5GD+Vbq36ikWqx3O 0tssOw7qlv1A4kKW3sVkFKv5T3FahSAVqKG3NhyUZ5OPvxzX1JU0oM+lHLBDYC/cTvV/e57Z +KDaNf5rKbedUlCXfah8krU3xjJGamGkrTp64ShepLKUwY7Co0+K4S4RIUhQQ6lAIUUFWDjj B4qFW+7sRypyfDE11Iw0VrwlIPfIxz9uaz7cue3eGZelHZDtxcCkKT6aSpW5J3YTz7cHHNBO bBeHhdr9CuUFtyPGsyoypqoy21KW2gBhROTtJ4AwcGoBYdMz7xEukm1qd/eFpQmSqMhs7ygK AUpJ+Ukg4x2z8VNY2p9Uy4MmDMkpfEyNx6CNr6VNKAbBKBhJSU55Hb862jmsE2nqrZ9etW+Y xb7uyY0looCCtaR6aueyuQhfjOPFBMekHWP+0zjOn9SqxdsH0ZeEpRIAA9p5/H37DBx81ctc 59Zulj9luDmsNLNkR/UD0plrvHczn1EgD8OeT8fl2n3Srq1H10z+7rigRrzHaC1gfgfGcFSf g8jI+/GfBFn0pSiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoK567qSno9dQo4KnGA PufWQf8AhVY2nRcHRvV/QiIDsparhGTKfElSTsWUKyBhIwPzz+dSLr7cLnc7lZNG2uEZJnLE sobXhbpTuTs+MYyc/YfFR7Vl/wBXRte6a1VqDSf7paguJiMoLwUlwq3cZHI4J/pRUsuHXO5s zb5Htuj35wskpaJLzcglCWUrKd6iEe0nHbnAyfBrdI6vsP3nSaWLYoWvUqSlqW49hbTwWW1N lABBwrYM5/m+1VbA/td+9Oo0bSdnbuce6z3oMvn+IzuW6AoDI4wtYz4OCe3Mh1po1/Sn7P1l +ofbYvFhlIlhSVAkLccOUJPnBWk8f3KCTz+szsa3aouDFgDsOwzkQm3DLx9UorKSR7DtxgHz +IV8XDq5qOyaWfvd80OqCylbSWAueCHd+49wjjAA8eaj7Whro9+zOzBtkNyXdLo83cHUJUNy 9ywQcn/yYR/jUs6tacu9/wClUW2WeC5KmIdYUWUEAgJSQe58UHnd+srFv6hWjS0W2JlLmrjN vv8A1G36dbyh7QNp3YSoHuO+Kx7z1llx7hdl2HTLtzs1jfDNxn/UBG07tp2Jxzgg88/JwOai UXpZf7fK0FPVAdlXH97GfenypJLILrBSFEnnCUqPGed1Yl06XXS06yvJkaHOqok+Qp2DIauC o4Z3FSsLwfuAc47cHmg6HttwYu1qiXGErfGlsoeaURjKVAEf4GsutdZIDVqsMGDGa9BqMwht DW8r9MAAbckknHbvWxojzccQy0pxxQQhAKlKUcAAdyTVa9L3Var1Bf8AXbjCY7dwUiFEaKty kNtDCjuHBCjjt5SeazOtF+fsfTqQzBUtM25upgsFGM+/8Xc8ZSFDPyRUh0Np7+yuiLXZlBIc jMj1dqtwLiiVLIPxuJoNQerOk2L9crRc55tkm2uem59YkIS6flBBOR/TuK0h1TH1Pqxy+tQk KsGmYzy2LjIOxuU+4Ep9iiMBIAUM89/yre6r0s8q5DUOnYcJVzSAiYy+wlX1zIIOwE8Bftwl R/I8YxiROpGmr7Ek2psOxboyhwO2WQ36bhKM7ms4KOcY4PmioT1D1qL7pltuO+q1MRUolvPx pClszOQEMIKdhVnO4nA27exrF07qqBpq/Je04xDFullDSWIjaz6TI2Fb6gTuUolShyeAKhGt 3Dc7+23F07cLYy8W0W62vIISHCE7iBjBGeMD/wB1SPprNa03qh0361uvuynBGQ2YiE/SPoUB tBJyM88DjtntQWbrzW1x0qGZ1iYtMqM4yHFJkSw268VKwA22OVE8c8/4V4arul5hWga3ckOW yExaFepaJaSsKkqOEBaRx3UBkfAzVWdZUSG9WWkyEKcuyh/CiMrz6TYX/DTsA4J8AHxV96qZ tV/047Y73OjwRPZCnG3XEBxKB7iQFeRt744wT4oMTpZZTZOnFrbdCvqJSPrJBUkJO933nt8Z A/Sq86yyJN26s6M07HbC0pcbkYHclTuDz8BLef61MOletrXebUqxNXdubLtjq4zTjmELlMJP 8NwJ8+3AP5Z81BY739sf2q1OtKUY9lCk5xnHpJKSPsPUUaC/6onqvGlaL6pWTXcSSpEaU63G loR7VYTjcCexCkD/ANGr2qEdW9Lr1b06nQ4+4yY/+dMJSncVrQD7cfcEj9aIzX+o2kY0p6M5 fYpfYGVttkrUBjPASDnv4qnOvGpJOoNOWtxFiei2syyqJcZKglUgbD2b/ElJ7+7GcDitpouO rUOn7Xq7SLcYaps3+b3ONu2fvBoJ2hKuMJUpKRhWO+c9uNxqPU9i17p+3S50hMGBaZzb17gy 2d62yCUhkjGSSrIyB2z+VFV10r6g3+zyLdHXdUzrb9U3BFmPL5SvOFtDHYK+/wBvyuTqBqOx Q5sWJcbfcLrMioVM9C2MlTjLedu9SwRsSexwecYqLagiaW07KRd9LwrPFdWj0Yb/AKCwYzqT lbxG0ghKccceea+XOpVpX1AbkCfsccZajeoyyAh9tOVrJUpOQjcV+M8cDzQe+ptKJRcX9a6G uz9ku6oiZT8N5pREkkhQCyT7c8AjkE/rVazepFwvVlgM6ijXGYu2XwTri6leWgjdw0AMbcYI Tk/keeL/ALzHa1r06uaLc8JCblCUWHGFAFasZQM9s5ABGa0fTGLC1H0+lQ9QWyGZ3rKhXZgR ktEqbPsCwAMkJI5+aCyGXkSI7bzRyhxAWk/IIyK9K5zuS+qnT2a/bbALlMsMJ1So77kVMgej gYHkgJ5wMj8hXpZ9T6n1MttlzqvCt0qQfT+jcghp1C87dhykAKz8E0HRFQbqnadM3jSD0bVE yJCWnP0kl9wIU08QSnHznHI8gGqd10z1O0jJS3M1ZcJcFbYUuXGcKNnfIKchQ7d+xqLy7Im6 XtiXfr7ImwUstGVOElMhRzkBKTuOOBgBXI8ig0jWqHU6Md07KbRNYU4HIxezmCvcSot/7YPP j7VstG6quXTHWDcz0kvNuNJEhlC0qDzKwFjChkA9iD+h81hy3rZbdcRnm7cqLBZko3xXgHQp kEAk5zuKhnP58VJ+p40DOcs8fpwyDKcKg8WvUCcHG1JC+d2c9qKuvTOt7LMjRL6JiYEC5oeH oy1rWpt5LgBwrlCU45KcgDIPzWg1x1h0SqNMsNwjO31oObHERUgNObcEDeVZ/F5TntXPTj93 0+5Ltbq3YilZbfYV/QjHipvpDSlif00/dbtGem/x0Nx32ZCEMoKkZKXQrkFPf7+DRG60V1Cv Vgt8ty1O2MW6RL/zWzTJ6/ViJUrsj4T7uSfzqAalu18l3Ii+S3N7hJW8hzeHhgDO4H3DAGKX g2d94NWOzPttrZCUvuuEqdcB9ziQMgJ4Ixz+dRw5KglaiAOOTnFFSBzUl5kW82eTcnpFsCFI YZUT6acc5SPnNWr0P6n2yw2T+z2oD9FHS6tbE9fDWTglCj4Pc57fl5o+G60zKbXJa9dkKytr ft3j4z4zXRPTKRDi9OIQeetY0627IN7ef7eosAIZ9wwRhaAVDOSkAcc0Fyw5sW4w25UCS1KY dGUOsrC0qH2I4NZNVq5pjTMeXGY0fdZmn5F0ZTIT+63T6bjGP9IUKyhI5SAoAHKgPJrBvth1 dp4KlJ6rIiRErRxdY7WUo8+7+ZXwMDNGVr1D9Mehp6/S9KttTXCpCrkmfLeQ4ZRWsBecYIIU QORUDg9TrmxJltWW+HXUpTB9CJBsq2fSXkALWoH8Awc48q8Vs4t51NbWdOXvXun4H7xfun0A eZR/FiMvZSCSDtT7sDueD8mipf1Fg3CbomUbKyXrnFcalRANuQ424lWfdx2B7/41H9JXyI5q aFdrZFLFr1fG9dbjm7KZzWQpvPIyUhXfAPpkgntVkqSFJKVAEEYIPmqjiQFaXOr7NBtbb7tq cTfLFFSpagnckj2gYOApJBSDzuI80Rb1K1mnbku86attzdaLLkuK28ttSSnYpSQSMH71s6BS lKDn3W18v91/aBYYstl/eytMteq1DS7t37kpJcJPbCnEDH+qK1kFV9uXWy6QdSWf9zy9X2l6 J6anN/oILWA4Md+WO3Hmr+jaas8TUcm/xoLbd0lN+m/JBO5afbwecfyJ/pSTpqzy9Rxr/Jgt uXSK36bEkk7kJ93A5x/Or+tFUHpTpncrfdYVtvnToy32pqC7eU3RSGw16gysICgCQnJAGDwM jNbeD0iXedS69n6msjyy7Ifes7nrFAcUpbpBASrn+T8XzV+YpihXLMwamtkXQuhlWNbk2G4u 7KheoEuPKD7xCc8hI2IUc8/i+1e9zvd8jdQNVfv+wm1SNR2KQfQceCy0huOshQI75LJHjvXR j1htUi/M3p6Awu5xmy0zLUj+I2k7uAfj3q/qaxL9o6x6hcdfuUBtctyKuIJaRh1tpaVJUEq8 cLV/U0HO1ls+utZdMbDpi32hn9xuS1yG7kFD2pDi0qC8njCis9skYx95Peeld6v3XGS47CeZ 028pkPyPUG15ltts+n3ycqbA+x58VdOmdOwdKadjWW1eoIkXf6fqq3K9yys5P5qNbagp7Sej 71bdBdQbc7bFx3bi5M+gYBSPVSppSUbcHABJA8VKukVmuGn+mNttt4iriTGlPFbSyCU5dUR2 +xBqcUoitOqvS2X1DfgORLz9EIiVJLDqCptWTncMHhXj8qr9P7MdyP4tSRR+UZR/9qui6UHO 4/Zhm+dUMD8oav8At19J/Zhkfzapa/SCf+3XQ2K8JUlmFDelyVhtlhtTjiz2SkDJP9BRa59m fs3xbZBdm3PWbUaMync465C2pQPkkuVE7V0jXqfU30OlLi9MtDQ/j3p6IWmSfIbGfefHcc/A 5qz9Rw16wfjXvqBem7BpFLnqRLQ8r03pQTnCnAecqHO0ZIBAwDzWdcbrdr1Bt1n6X2F5ixJc C1z0rMFlxoZUUNKGFgFXdQHPjvmgr2f0FgW1T6J+vLcw6hLi223GQFKCEhSiRvyMA5OAeMVB 7jp/SNsnfTq1c9PQWkLD8G3bkbiSFJO5xJ4AB/X5q2LZ+zq/Nuxnavvynw6pTjzMXcpSlH/y q+T+ZTk/41MHOnWhtB6YmXI6eanmGwXFKlAPOOFPbG/2gknHAGeOKDkwK2KO3n/jVsaG6P36 4Rnb3c7o5peOydyH3kFKykpzvHuACcHGSfJqw4mndD9N7Da7dfLLHvWoZg3BhmGJL76znO1K vwpHbwOM471v5Okb3rX00atcbtlhDY22S3uq3OdikPLwB7cD2p4z54oVTV+ubVov4svSS43m 4y1vB+WGf4zD7qMKKkN4OTlOSe3gZFZcfpD1I1Texer7KZiSnxvU/Md3LT3ATsSDjGBxwACP yroazaXsmnm/Tstqiwk88tNgKOe/u7+BW3xQqh4f7NofW0/f9TvSXd4LqWmPxDyApSs/rj9K l0DoPoSFtLlufmFOcmRJWc5+QkgcVZVKIirHTPRUZr0m9L2wp+XI6Vn+qsms4aM0wFsqGnbW FMDDR+jb9n5cfet5SgxmoUWO0lqPHaabSDhCEAAZOTgD8z/WvCdZLVdG0N3K2w5aGzlCX2Er CTjHAI471sKUFf37oxom8xX0t2dq3yHEnZIiEo9NXghAO0/liqT1H0p1L03zdo627rAKVNOv RW1eoykjlRT/AC4/vA8eSM11XXypKVpKVgKSRgg9iKK42kXVg3c3yx3Z2G97A7HbUtDjhCAl Swe3JBJHjJqxrDo++9RukEf6malEdpbr0Zke5SloSpKQM9gScHnjHas3qT0LSpRvGhWGmiw2 C5a0hQ9XGSVJVu7kYG3jPzmoOi83OHaWJFhvIi2iO8qTI08xKU2+wv1MON4/GUYyQrJwDzzQ Wl0d6gxbzakaNvrX014gtqY9F5OBIQnIKcH+ZI4KT3wT84gnVvpRK0rc/wC0ujo7iLYkpcW3 HKiuG4MncPIRwDnPB+2K9dd3GM3q63650S8pq5NR2X58NDKjsQoEFxTgGMEexWcHsfNXhpDU sXXmjmrqiGppiWFtOR3iFDglKhnyDz/yoNP0w6jQteWBtKnUt3eK2BMjnvnt6iflJ/wJwfGZ 5XNOttC3npTqdOrNGre/dfrb1NNb/wDN0ZSS24fLZPGT+R5wTdmhddWvXlhTPth9N1s7ZMRa srYVzjPyDjIPn8wRQSulKUQpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSqR6zS5kDqjomVbY RnS2lLUzGSvaXVb04Tnxn5oLYmactE++RLzMgtu3GECmPIJO5sc9uceTS9aftOo2WWL1Dblt x3g+2hZPsWAQFcH4JqgmNSX1rVfUi9u25y03cWlGYwc3qjn+EjcFDHIT7s+K8en9s1Gi+6W1 JYrTckiS9su1xfmpdbmtrWAo7c5G0buDk5APcUVZbke4aA1HcxpXSU27/v1YlfUiSkNpkFSy pK8gemkA5z98Vv8AVnTew62usCdqBMh0wUlKWG3drawTk7sDd48EVzo5e5v0+sdMWlKg7cbk 9KlOjsiMwHHFjP3wPzAI81kSSf7B9Lkpmqt++bPQZaFbSwFSGwVg+MAk5oOrm0IQ2ENhKUJG 0BIwAB4r7yM4zzXONodk9Otc6zsWlrlJm2+JZHpjYdcSv0Xg2hXqHgJJBJHA5BAOcVHpMJdk 6Y2XqHA1DP8A7SzLgpt5xUkq3gFftORk4DaSdxIO4jnIoR1hmma54avt8tf7ROo51h0+q9TH re2lyIl8NFtJRHJVkg9iAMfeoEr/APR4R/8AzUr/AP1E0I7EpVF3vqPerrZNV6S1fYm7VdGb S5JBYkBxJGEkJ4yOys53eMVP+kH/AN0en/8A8HV/66qIiPVBf9o+rOjdKMMEqjvC4PuKUAC3 uyQPvhtX9RVx1UshqPP/AGp4xVuK4Fk3D3cbyVD/ANVyraoFVJ1r0HCnael6qtYMK8W5HrLe Y9pfQCMhRHkDJB78Y/K26rrXuoYmoGpWhbBJRIu84ejKKU7kQWcj1FuHgAgHgZzkigpvTqdQ 6k0PcrtcGJVwRb5bDsKe64tTjTpWhKg2P5gBjIzis1dn6jwbq79FaU3pp6cqQiQtlJCXUqJw rJyghRPCjyR5q7moli0foe3WmfeI8GHGaS0iQ46hkPEdzgnByeSOe9Z0ebbbmqEq23SFIS6l Sglp5Kg+jPKgAeSCO/g0VVuhtA3nUus065128lqcy8T+79oCkqTwjKf5EgDIHJPB/Ot9cR/r +pN5kXi4P3NUd9LbUcoUlb6lE7GUAchA7ZH+811PHtLcW4PS2nV7nkBKkk8E/wB4/J7d6qXp 9Zf7T9adU6rubbIXapaojLCUZG8ewLyfISj+qvGKD10B0ZiaVfi6sv8AMcamxkKkmK17WowK MlKiclW0Ejvjjz5i/RDVMB/qRdJd3edN2vilIYCEEp771BWBx2GD9jViddNRRrP01mwRODE+ 4hLTDSVYW4nenfwOdu3IJ7c481F+iendP2fTNk1JOYJut0mOx48hZVhvhaQlIHHIQeT5P5UF 6UpUS1Jo2w6vmPfUyH2biw0GlOw5im3GknJTuSDjySMjmiKUi3dXRjrVcmZUbZZbivIworKW FLyhYGckpORg8969XLJaLrr64aq1RbJ0Cx3OUkwmpCSj1MoUVSFjOdgKc4/8oP1zdbdD7lD0 ep62To10kwlrfW6uOpuS8juQVlwhW3uBgefNau29TI980JFtN/t98ks25j0p0qJteStJOEb9 4yM8DOfGOc8Fa7WtxVCt1wYmXZqT9Q2lFvjgbHW0EoUXFhPlacfizxntVeImOuOIElXquJ/0 ZB55GO48D4rcXeZYLrdZb1uiS2nFs/wULSnCndwH4QOE7fHzWkudtl2e5uxJbLjEhkjehQwp Jxn9KKmGmtTf2cs7zEiZdGPqXFBUeNKKGDnhS1hPPbGAPirP/Z0ucdyzXtl6ShUx6d6qkrX/ ABFo2fi5OTyDVI2+23C5zGjJZcVG9P1F7fbvTjP6kkYqQaoav7Dke+XfTRsEBkNwg1CzH3rS klJVyTuxzkigt/X/AFJ1NH1JG09oCEzOfmQm5TMhCfUWBuVu9p4xhI79s16xuhlvu8N6drKf LmagmqDr0yOoNBpXwlIGPjJI5xxiod0RemvdX7gi9pKpbVrWlBUc7E+o32+c7q6MojnXW/Tr VulbRNkM3ORqizyQlU9t0K9dOzJCs5J2px3B/MYqlkSHY4V9OvLKsbkq7Lx4I84rvFaUuIKF pCkqGCCMgiuXetvTeDoyRHuljAat9wdLZi7SQwsAHhRJ4PPHjH9Bis256ler6zCJDjiAlKlj OwD4FfsV5LEiQtqOhz+GQDk/w8jG4c9xnisJK1IOUkg4xwa/UuqSgo7pPO3PGfmitzGjfviL BiIbQ9cZUkttuB0bzkYShQPyoj3E16xJlx0ncZ9nucQ+4lmVDcWBhY4BzyMjPetdaJyoN0hy WQUvsSEupcSMqGCOw/xra6jhybpKmagSHVx3n1BTjxJWpfBO7PnBBoPd6WhvT7anlkymFOMN MoOEhggHhaeDhRVUeeioQzv3tpWcENeoFYTjvn/h3FfiZ7wYYYWQpllZWhJSDjOM/mOO1eKw 33Qsn7EUBTy1IKSrgkEgDAJ+a39p1HIY0+5Y5aSq0uuFx5KVlJcI5A74zkAjjPao6TkknzTK gnaScZzigti19Y7npnTcmwuR27o64MwpZmBz6RsoSG2xhJyUEA4yOc1MtI9FZl9ltai6nTZU yY971W9xXIwfbvWD2wPwjGO32qAdEtBtau1WqVeITj9ogoK1k8Ice42oJ79iVYHxz3rrKiNb Z7DabBGEey26PCaAxhlsJJ88nuf1rR69tMqbpq6PxnX5Km4m9mAnAT67aw4hwH8QUCntnB+K l9Y8qKzMiuRpLfqMupKFpJI3JPcceKI8LVc415tEe4QH2348hAWhxskpV+WcHvUU6iNG0fu/ WTLspH7lcH1bUUe6TGWtIWlXyE/iweOD27jdaRtjtitT1oMJMSJDkuphbX/U9RhSitJPAKcb inBz+HuazdQWlN+03cbStz0hOjLYLgTu2bkkZx5xmg8rG60pla27o5ORMP1rCXcBbTLnKUgY B25zgnnx4rcVUekWJM2XFdmT1JuOj5yrQ+uLHWfr4xCUp3pTyADz5A25PzVuUClKUClKUClK UClKUClKUClKUClKUGo1FdJVlsj8yBapF2kIwG4kbG5ZPyT2HyefyqsI1h6paw1Qi7XW4q0j DYQTHjMqD4zkAhTe7CsjJyr+lXNSgiDXTixuSGpd9TIv81rJD10eU6kEjBw3+BIPwE/7qlLT TcdlDTDaW20JCUIQnCUgcAADsK9qUCovriwXTUtlj22z3Fu2hUtp1+QUblpQhW8bP9belB5+ DUopQRnT+iLTYH1TktqnXdwfx7nLPqPuKxyQT+EHP4U4GOKk1KUClKUClKUClKUClKUClKUC qU6o9KjHdk6x0a0RcWyXJMANJW2+k53q2nueSSDkH4+brpQcUaR1nI009MaEWLJYubX00v6k KOWTnckEH2g55OCR4qdaJvU3pJr2Jbrvcm3tO3VhDofbWXGShQO11GO2FZB+3J8VverfRT3L v2ioalqUrMm2sp8eVtj/AHp+/HxUa0mtvqDpdjQc/AlspdftUso9RyMU8qZXzkIIxhX6Y4FF dKTIlv1BZlx5SWpkGa1ggEKS4gjIIP8AiDXOtwg3joFrpuday/PsE0JQv1UgB0cktkjstPcH A79u9TvpV1BRETF0HqmG7abzb2xHZ+oX7XwMBIBPZXPAGQQOD4qx9S6bt2rLFItN4Z9WO8OC PxNq8LSfChQfWnNRW/VFjj3W0PpdYfSDjI3IOOUqA7KHkVt65ohKvnQPXS2pSFy9N3FxLfrq HtWgEErAB4cSCRg9+fsR0VbLlDu9uYn2yQiTFfRvadbOQof/AB48URm0pSgUpSgUpSgUpSgU pSgUpSgUpSgUpSgVHbzoy133Ulpvc71/rLSoqjbHMJzkH3DHPapFSgjbWhrMjUt4vTjTj0i8 MCPMadUFNLb2hONuPISM1obB0X0rpvUjV5tv1/qsOFxhhyTuaZUQRwMZPB8k9qsKlBCLf0o0 zbZF8fYbkl69sOx5Li3clKHc7wjjjOfv2FQLX3TdEad090/ZrXOnWWLPeTMIQp302nHmSret I9oI38nHAPxV6UoIVo7pdprRRm/uyO6+5NSW3XJig4fTPdscAbfnjnjJOBWpg9CNFwb+i5oj S3Etr9RuE6/uYQrORxjcfyKiPnNWXSgjkHRVqt+uZ2rI/r/vKez6D25zLe32dk44P8NPn5qP novpU6SGnP8APfoROM/Hrjf6pb2d8dsDtVh0oIBaOjWkbNAuEaFGk7rhGVFeeXIJX6SiCUjw OUjnGeKlmn7HE01YIlnt3qfSxEFDfqK3Kxknk/rWzpQVpJtriOvci5MNKQ6nThW0d4w8sObc EHnAyn4qWW7UkJOm/rrtcYiHIjCFT1hwBLKikE5+Pt8+KjiES0ddLigyi6HNPBcZJIyx/FAI 7eSM1ILppyxagcYlXezx5siOfb6zOSCBnkfzD4B4oP3RUy4XLTLdwuqiXJjzr7KSkAoYUslo Y/2Np/WtobVbj62YEY/UK3vZZT/EV3yrjk8ea94y0qYTsbLaQAAnGMCvbOO9Bq16es7iUIct cJaG8+mhUdBCM98DHGcDP5VrNQ6B09qOCGJVvaYebRsjyoyQ27G+ChQ7YI7dqx9Q9UNIaYc9 K6Xpgv7iksx8vLSR/eCc7f1xW4iajt8vSzV/UtcaA5H+p3SE7VJbxncRz45oIppa8zNRQrvp TUmG73anA06c7TJZyCh7APG4d8Hz98V69LIbcaJqVxLexb2oppUfnC8D/CtdeZTFn64acvCF lUS/29cAuNJyhawQtslQ4OdwA/Ktl01neloy5vTnFgRLpO9VbieUhLqicnndgef08UVDOvGm YV8s9x1E1cH1zLEhmMqIkj00b1pJJ4zkpcHY+BWtsmoboOjOlE2GxTb49CnB1xURO4Mlp5Sv TUE5UCUKHOOxrZSTd9XdENSTLfDU9JvdwVKjRmk+9TAcbTkA5J4bP/xiv3oJCuGmkXez35+P EfefCmbct5PrpWlI3q2jsCCjH5UG5d6ia4uVueNp0FItj7TZcdkXZ3Yy2kckjISVceKwv2f3 5t3gai1DdJq5kudOS0txY7+mjIwfj+JgDwBVrS8OxpEco3lTKvac4UCCMVWn7O4I6YLCsAi4 PcAYxwjg0FqqSlxJSsBSVDBBGQRXPz8f/I11sRJaYQ3pu/n09y1bUMBS0lXPjYrnH9010HUQ 6kaJa15pF62FSGpLag9FeUPwLHj8iMg/n9qIjuu9PaX6hTZliZUljUtvjCTDdQUoLgUnKfd/ MjOM+RnI75PPk63XadeJz2pnVJlsuqjS1OIKlJcACQSRwTnAzn71NdK3O73PqHp7Sd2ULbdr CiXBauDYDiwdh2ZB4UE7cDnBBr5ul4u01y+9OnkqXfbrqDeZRIZZKSAM7cnGdoOPg0VCdNSb HGuM2JqREx6M7GLCRFQlx0PZABTkgADn58VZtu15abBa3bRYdG3vUYloDkh67pKluK7JBSEq BSnIAxjvVraD6b2jQlq+nip+smOKDj0t5Cd5UAOE8e1I8D796mmKFc92fVunp97XrewQZMa+ W9squVlSpIMttSQlamz5DYTvxgdvHer0tF3g3y1MXG1vokxZCd7a0KyD9vsQeCPBqJ6s6eMz rpH1FphmJEv8NRKQ4gJYlpJ9yHgkZOQTz35qq4fUBfS7Wj8JceUi3THy7PtTzePonCsha2F8 BaDjKeORgHBGaDpCon1J041qjp9dbepKlOhkvMbUgq9RA3JAz84x+RNeOjNet66nTnbLCcFm ihLaZzx2qde7qQEfASUnP37VLnVIQytTuNgSSrI8eaI4EpWZLDUi4zHofEcOqU2NuMIKjjjx xWP6SlrIQkHkdj80afIG3ao4P2zW/sGrp1ltk63NJQ8xN2kpdOQlSfwnnjFaFaA25tJCik84 NfJ7nHAoNrd3P3pMMplhlhSkhP07CtwG1OCR/TP68VqhjIz2819hB28BW7G7t2FfZhviKmQU fw1HAPzQfjaGVO4WtYR4ITk/0qa6l0QhF+cttgmMz3Y8dtSGI6Cpa0+mFrUSOPbk5814aYsT 2soMtNrZU1crTE9VK2ufWTuAwR3zgnsD2qTdO9Lq1RfxdG5a4USNDU0+psBbq1BOxWUgg/zZ 7HgUFifs3usK6fTWWgkPN3BfqkJwSChG0589jVwVz/0ulzOn/Ve5aMuwSzFuSlORF+n/AKVQ P8NQI7JUjdx8gDg5roCjL9pSlBE7fci3rRppuGiJDvERyQPWbU3IXIaWlKtyT2GxSSPy+9Sy sOSzC9dmZMbZDkclLT7gGWyvCSAT2zwPvxWZQQefcZi+oVxsUVmPAdl2XfFnrWQ466FKACR2 IRvJOBkZ+KllrEsWmIm5bfrAygP7FFSfU2jdgnuM5qD9VYwtjdo1o16Ie09KCnPVbUvey6Q2 sADyNwUPyqZRbxGl3eRbmg4HWGWn8qT7XG3N21ST55SoH8qDZUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpS gUpSgUpSgViInxHZy4TcphcptO5bCXAXEDjkpzkDkf1FZdc9ydV/2Q/aT1RP/dU66epDQz6M JvetOUMK3EfHtx+ooL6iT4k9KzClsSQ2rassuBe0/Bx2NZNUB0ku9xgdNdWXSzNwxMFzSttN wcDTKAooCitRKcAJJPcdsVvdKdVr1Nu98s95/csqVCtrs2NLtTpcZcKBnYTuOe/27H5zRVxU rndfWHqS3oxvVKrbY/3U4/6CXPTXuK8kfh9TPg1I771J1uOp110npS0wJ7jMZtxj1QUlGW21 qUolYBHuUAOOSnvjBIualVPY+p951H0zlXeDGtUC8QZaYsgXF704yRhJU4SVJKRyeMk5HmsH TnVy7TLbquJcf3S/dbJblzY0iAouR5ASnk9+QCUdiO5HGKC5aVQli6z6rlXbTqJadPz2bxJD LkS3+oZUdO4JJUkqwk85GcggHt3rd6u6h6zjdQrvp/SMS1SmrZAE176pKt6UBKSrneAT7xxj zQXDSqTe603ON0705cFRLeq83195pCnVFqKwlDuzeolXA5T/ADAdzkYo11jvSNEaodfTaZF5 sCo+2TDWXYslDjqUbhg+AT57kccEUF2Uql5PWl913Q8ezyLZKk3hbbd3aSlSjGUotDCRu9v4 l989q+ZHWm4W1nXZuDUL1LLPEG1oShQLq1OPJG/3c4S1uOMdj8iguqlUaz1wuaOm8C5yosBV 6udwciR0qKmo7aUBOXFkq7ArTn3DvnIxUn6a9Q52pb1dbBflWx+fb0pcRLtT3qMSGzjJByeQ SnnPnGARyFl0pSgVSPWXpzc5t3t+o9DW9wXNJV9UqItLauOUudxlXcZ7nirupQUKy7ftatWe 5ybW7btY2BIktNyofppu6PadqXDjBCfHgrPbnFg9PepUDXrD7KYzkG5RsmTDXlXpjcQCFYAP jPYg+PNRLrPpS7MToetLA7Lf/dzzb8qChwhCQjJLwGeDgBJwO3PzWZbeotx1HpiHqTTEWNJe ty3VXexsLO8tqCthSopyVjbngc5UKKsTUWn7fqiwybTdWQ7HkIKc4BU2ccLST2UO4NUhp68X Lofrg6Y1Av19OXB31I81zI9NPbeAMgckBSf1H3ufSmrbVrG1Ln2Zxwttulp1t5GxbawBkKT4 71+av0pb9Z6dkWe6JKUOgFDyEgrZUCCFJJHB4x9xkURuWXm5DKHmFpcacSFoWk5CgRkEH4r2 rnHSWubx0f1I5o7WiFPWsO7m5IKlFlBHC0f3kHA9vcc+ciuiWX25LDb7C0uNOJC0LSchSSMg ig9aUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQY5mRxL+lL7Ykbd3pFQ3Ef OPitfedUWSwR3Hbzc4sQNgFSVugK5BIAT3JODgY5rGv2no0lyReIVuiPXxqG4zGdkIJSc8hK gO4z+oycd6qnSfUvRj01Nxu1jjW67utqVdJTqApKVNp9qWwolQKiOEgd/nvQbBvVGnNcRdQ6 juKn7dEta0It8xl4sTDtbJWE7Tk5Kh7exyMjI4tgKKYSPRymQplISXhuXnHG7HfnvzUF0XZr LdfW1XL0jGt06bKW6ymUE+oGgAA4EnhBJBPYHz5r1uutrpKu8636JtLN7kREMhUtTyBFYWoq KtysgkgAcJ+fFFTf11syEiQtIQ8QhtKUnIVjJyajM7p1pa6uIkXRubL3LyPVuMgpKu2du/AP ft8mtDqG7asYsUB1m6WG13UL9WeLgV/Td/YltxYwOxJHfng8c7bSOpJd9sbTupGGYcxqW5GS 5FVujzOD72sE5TjOT4INEajqbp6xab6L3GHbLe1HYbLKGwlO5fukIJAUrJJ5V3NWWy00IzaE NgNhASlJSOE47YqvOrDaZnRW9Iiurk+iW1byk5IS8gn+g8/ap3ZJ7VzsECfGVuZkxm3UEjGQ pII/30FTdQNIRtISLDfbTPejQYl7YcVBkPFbDO9WFFpJztH27Adsdq2erNC6y1HcH2Jes2IW nXHXCtiO16K0tq5CVEcL++48/rWp6032TfYEjSVos81UmODNdlvILTaUtJ3n0yf9IcZ7f4nt mahtt11UldvtDMFqJPs8W5ynZERSy89kgbSnGVFKQDk5wBRUMlXWNpp5WntK6hdZajQx+978 WC86yGzsDbQH4WyopwB/eznuTnW5HTO4yLZaIEVZjXDcp+8yVKD4eGdqdx5SoqGeODxVfWFt x3V8qLIZ+mVPiqRJhhnY2s7gQgDPCcpSc+MVLtWyLvHsNuvsZ62LfhO7YioiArhtPvHbCgkd 8jNBcWgIlwiWmTFulz/ejkSatLMxb4dU5H2D0ySDwcHB7cg/nWDpl+36K1vO0d6RiRbir6+2 OKJIeUUgOt7j3UCncB8H8s1X+z24o6tvt7uLoYitQyXnlrDbKVKWD7uw7A/lUt6rav0NqHTn 0rGpVi7QnC9BVbkqcUXdpATuAxtOfBHj4xQXVSqM0RdetU6xqcEaC41gIZXeWy06QB3G3BV+ au9XBMurVl08u5311uMiMx6kpaclKSByB5PPAHc8URzT1aTJa6pXu/6aU4wq1ORkyZEclKmn VoI3f+jjPbn71Z9riaP6yaRaucyKlF2aaQzKlMJKX472BzkDChxkE5H+NRPp++3fLXq64X5Y dharn/RRwGS8tp4hZStSce1KQtOCT3Tx4qMaF1DJ6Q9TJ9ovcki2pWpqd6LW/ftSS2tPkcqH 6Koq1ZN51p03nxU3x1WptMpZV60xqNiRFQkcFZBwrjGSe/PnvuGet2gHo6XTfg3nGULjOhQz 9ttfGo9F2TWTMORImyXoyWnH2vQeJafCuU7wPxAH4NZtk01p+zxGU261WkPeggOvIhgB1YGS QrnHngmgxoHVa3ajffi6MttwvchtJwtLQZYB8FTiyNo/Qn4FaHWOk40qzr1Rrq1C46gMJUJi Da0uONeplxSFAdyQDkk8DaSPFWXaJsWbFC4LYab7FvZsUhQ7hSfBqG6w1RI0zrRpb836hqRb yi12ZhtSnX5hXjccJxtwQOVcc8UFQdOteDpnP+jvVsu8diTG3uxFte55/dhLiEq27Rtyk984 FdBQbtOnaTlT71al2lfpuqEd11K1hsJyFKxwCR3Hiq21H0nvuotNuXy7XAv60aIeY9FzDDSU HKWWxgAcc5/vee5qOu9XL+/03vqbylpyeUfQuNnDDkZaspKtmQTlOe3IUDnjsFMwnIrIBktu LKieysJIrzZmLjpeShDSvVRsJUjO0fb4NeceO/MktRorTjzzqghtptJUpSj2AA7munOlXRu3 6ftka76lhiTenAHAy+ApETk4AHYqxgknOD27ZJVJ2zpLrC62CVdmrYpiMw2XAmRlDjwCd3sQ Rk8f18VDVI24G73c7kkEFJ+K78xXJPXXTi7H1NlyktbIt0AlNEYwVYAX+u4E/rRKr36p8NhA dICU7Rg+DzitxpbTeodV3FEPT8V6UptQK1ZIaaz5UrskcfrisGw2SbqO+RbTa2VPSZLgQkDw PJPwAOSa7V01pq2aUsrVsssZDDLYG4ge5xWOVKPkn5ormC/dMtZ9OoSNUuyIzXoPpyuG+orb JPBI2gbc4HnuK2/TLrC3Zb5czqwIEGepcjMWKnKH1lO7tyEkA8fNdK3G2wrvb3oNzjNy4rw2 uMupCkqH5VyZrLR8Dp11NjxLuyu5WNxSXwgFSFLYJIKcgj3Jwex54zjOKI6Q1hp+FqzTio8L 23FlgSrZIbASttafc3tWRwCQkH7Vn6OvUu96dbdukRyJcY6jGmNLTgeskDcU47pOcg/eqnsW s7l00mxWL3Lcu+iJrf8A3LubSPUVHT/K2ojyAMFJzjHHYirXaECRJd1VbJ8mez9IpAahyPUZ dCST7UDgryCM5zzj8iJDSsaDLTPgMS0NPMpeQFht9strTnwpJ5B+1ZNBE+pNveuvTu7W+I0X ZEptLTKNpOVlY25+BnnceB3PArZaSkfU6OtDhkx5KvpG0rdiub21LSkBW1XkZBrdVEtGyoUe fe9NwLc5ATaZQWN6iovpey56mTycq3jueAOaCTSo7UqK6xIQFtOoKFpUAQQfseKpXS16mxos SXJaalzdOXr9yy3VuK9VuGs+mgqVkJVhZ7nPbx3q8arK+sW6B1HcsMqOWLbrS3rZdUwoIxJb 3ZV8BSkLAz5IHegs2lRbQ16l3XT5ZuzbyLnAeXFlBxhTeVJJ2qGRhWUbVZHHPipTQKUpQKUp QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKrux6Ju1v65X3Vkj0P3bPhBhna5le7+D3Tjgfw1efirEqDL6o2i Pf8AUdumMPx/7Px/XkPqKdrg4wlPOckqAA8mgr5fRzUjvTi92Yvx2pkm7pnsIS+djyAkp2KO OO+cfKRWXYemWrI+rZl5uEGxQW5tpeh/S2wek2wpSNqQE455Aycnv9q3Y662c6HOp/3TO+nF yFv9HcjfvLRc3d8YwMVk3rrXYrNpOyX5UOVIbvIcLTLZTuR6Zwvdk44UcUXqPP8ASrUTnQqN pJP0n7zbnmQr+MfT27lH8WO/I8VobkzqkftG6h/sQ5GRc2YDZUmT+FxHoMJIGeM5KSM4Ht/S pzdettvtsy3RWrDdJz1wt7M9tuMlKlBDidwGM5yB3rQxOpWkmXbr1Bj6VuKLil5u3zXS97sK RxlBVtAHopT2Bzj5NBgK6Laja6cMRUuw5V6N1/eMqM8s+k8nZtCCr+Yg5Pge9Qz2Jy7P0o1R Humpp85izRlXmxPw2o9u/hMsur2bUBOOEgI5PPPz3qxH+oEBGuLdpmLGelPToX1wkNkem23h RBV55Cf/AEh81CD+0baBDEo6bu4jqXsDxCNhVjO3dnGftQaS39IdXFzTsdyDYLUm0yEuu3KG siU8AvJKiE+4gds+fIqUWbQGo3NYaw1NfVRWpN2hOwIjDKsgoISlCld8cNoHc9z2qZW3WkS6 a+u2lWoryJNraQ648rGxYUEnA8/zCvDXOv7ToKFGduokPvy1lEeNGSFOOEdzyQMDIH6jg0Fd yOit4mdOdNwFPQU3mxvvuei+SuO+hx3ftUQM+E+MckfevRHTTUtw0FqSDJsOnrPcLgiM3Ebt 2UDCHgtz1FZV3CU45PbxUuPVAjSsa7p0pfXJEiQuMm3txtzqVJGSSO+374/StzovXFv1xa5E y3MyYq4rxYfjSkBLjawAeQCeOf8AA0FdyujUlh3QkizwbfGk2lbbl4dSvaXlJLRyDj3fhc+O 9eVr6M3JfU69X+9mOu3vSpMuGyl0qK3VrUWitOMDaFE/Y4+9XfSiKF/yI3x7plAtzq4IvVsu DsllC1lTLrawjcgnHGdgPbHGPORM+mWk7tZpsyfftP2CzvraSywLSghRTnK95JVwSEYwfFWR SgqDq91L1Roi9Q4lhtrK4rzHqKlPsqcCl5IKBggDAAP61X3+X/Xx7QYH6Q3P+1XT5APcZr82 p+B/SiuYh156iK/Db4f6QV/9qg65dSVfhtsb9IC/+ddPYpQcxK61dTHElJtjJBGCP3as5/xq IWzUWqtMTZ90t1q+hTIV6igYJ9GOvnC0BXCCNxAPgKI7HFdm4rHlw486E9EltJejvoLbraxk LSRgg/pQrjmB1L1NC1g/qG3OMtXGagNyEtMANyDwMqR23ZAORjn8zUrhdZuqFzQtVuiCUlCt qixbSsJPwcA4NTi86ff6S35q8Wht2Vo5+Qlc6EUF5VvUDkON5PAzjn9Dnisy4OSYl/tWtunb r9ws9yU49c7bHex9RhOCtDKyPf7TkDnIHyaCptVXfqHraI2xf9NyHi0ctvItCkuI+QFBOcHy K3fTHqRc+nc9Ni1u1Mi2d1BcaEmOv1GD2BSDzsODkAHnt5z0dabi1drVGmsoW2l9pLnpujC0 bhnCh4PPao/1C0Dbde2Iw5YSzLb90WWE5U0r/ik+R+viglTL7clht9haXGnEhaFpOQpJGQRX rXOWm9U6n6K3dNk12xIlWV5OWHWiXQ2Rgfw1Egbcd0dxwcfN7s3qPctOLutidRObUwpxgtnc FnbkJwOc5wMd6I21KrbpJ1Gka0gTIV9Qli+QXT6zIaLYLZPBwexByCPsPmrJoFKUoFKUoFKU oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFVvcrx1Ft18mfVnTkCzbnFRp0lDqkoSPwhwhQ2kjycDIx5F WRXypKVpKVgKB7gjOaCrzZuql6iplM60ssRp47mxb4vqNlBAwoLUCT/8c1it9JtF2nUCZsx6 RdLoh76uQJkpITk5UVqSEjjIJxU2csUyzMLOknGWdz5eVCk59FW5WXAkjlBJJIxkAk8c1rpu p/q4TXpW9cTUKmy6xaJqkpW4ArbnIyD3JHP6UV73J/8AtBpm5vWu4sLhzoDrbcl0gtsjaQpW U44GTnnxUTtVtkaO0taLTYbnbZkSMwqbNIcDipRUTylKeSjv7hz7R8GpNeYCLtFu+mVKmBmS 03HQlpCUpaSoElxKjjOP5k/YfNVCuZfdPWKG7EiSoc8RnWfXYSkejDYUpKSpGCQrctSs/BFB aF/fgXG3N2vUMFu6NF1pDMJKtqlq9T01OZz2AO4c9qq3QLkrR3WRFlVPTItwlvW1povB1TGS VJIT/LlSQCQPmrEvljmKnfvDTLhuUkhq6pamthTagBtGx0JwVY52554OaqfRrVy1R1uiy0KT MYhTlTZL4CS23k7lHcAByQMUF5avjyP8nGq2ZSlPKVCkOJcCMJI2EgY+Risvpc6p3pZp1SsZ EFCeDngDA/3V66pTMT091CG1+sv93yPRUQCV5bVzgYFY3SZRV0n08Sc/5oB/iaIlM2I1PgSI cgbmZDamnADjKVDB/wADVP2ZjVsnp/Dl6SvCmbnp9Ei3S4jrHqpleiv2IGRyQABkfOPmroqs tOTIuhbnr796SHfo401N0KlNq4S+knCR/N7k7cjjNBqrnpW4dR9MwdRliXYNVMJ9JDUsFDeR +MBBHZXJBPz5qt9XW/WsdFntWs5Ue3WdmT9IiSy0A2CsDepWBydqjycefvVraW1RG0/0zReN SyZbz0yQ9LiQlEqlem44QhCEqOVcc57YNB1A0fqxlzS2qYNyhx5KAEm8x/QS4d3tAUDkK7EH iioN1Uk2bR/TKBpTRkhiTBuEhT0l9EsOrJTtPO0+Tj7YTX3oK66PssaHrDXV5hSrw+0liNFY aSv6VtA2pKm0J4X7fxHwfmszVPRW2aZadu9njousPc03+65YcLq1KcCSG3G1JKSc+Qcc5rdQ pVt0XbSmZ01csrCnwyZKQiduGfcpR/FjCc/HFBtp3XzRkNKCyblMLn4AzDUncfgb9tQzqJM1 71C0q8uNp2RaLLGLbio8gESZS84wE+Ugqz2HbP2E7u7Vu1fAizIMpi+sfXIdhei2FfRg5ClL AIUUZ79iOPitsm8OzNVvxISG3DCKDOdWkqAbXkBtBBwFg8nPYfnQaPRtuuvT/SsNi7vIftcd KQptDO1cYqKlrdUc8jJA+3NV9drNc5Gsdc3Fqxzbs5dbeVW2WgD0Aw4MbifkJT7R3yjt5q0b 5fptruaraj00FaSYig0VpZbwQp17JGEpOCfkfeqpt+r3WZV6kXJcu6C4SPppXpNuRmGGhn2t ndxvznnsPzoJ7pi4G2dNIIhFCLpa4voIZuDwbYU4Qkc4ORuKvbuwSPgc1q3NV9ULLFVPu2nb G7bYbgM1yCoLWEdlHaHCcjOeB4+KjDXURci7hiTY0Kt4Q5OdixiXXApDfpoKld1FKRkggDse Km8TU1vtdvXfGY8q4JYS2xtQSlSm1NhZkOgDHuIA4GBQSmyXC16jm2+5Wa5GVAQ0pbbaV59N 0px7x3CgknhXbPaoz05t8jUut79ri7Pl5TUp62W1vbhLTKFfiH59sj/W+aieiNcvXPT+oYcS zXB91LipcaNASEKi7toQlspHgEnkePvW+6S6jGlYrGh9UR3LdNDziocl0bWZQUrdtCz3XkkY +2O9Bclc1ftHWO0QdR264wTtulxSoy2UqB3BISlC9vgnkZ84+xrpWofdOnlovPUKJqu4lb70 KOlpmOr8CVpWVJc+5G48HjsaIpH9nOLb3NbTlzoTjsxlgfSvFrc2ycndk/yqIxj8lV07XOvW 7SczT2oE6ls778S03F5sXBuIop2vJJO8pGAQQMgn+bPzV2aZvP7ytcQSZTUiQtkOIkN7Uplt jA9ZKQTtSSRweQTiit/VSftCacZuWgP3wltAlWt5KvVIO70lnapIx/rFJ5+KtutLquwo1PpK 5WV1aW/rWFNpcUncEK7pVjjOCAf0oipv2bNPCPZLlqCRHw5KdEdh0nu2nlWB8bsc/wCr9qvO tHpDTzeldJW+yMvKfTDa2F1QxvUSSo48ck8VvKBUE6saLe1voh2FASx9ey6l6MXjtwRwpIV4 yCR8dvzqd14yo7UuM4w+ne2sYUknvQc7dKLymaiZ0r1tCaTFUHQyHvY427uyUDPnJKkkcgjz Us0leU9LtWL0DqB307Q6ovWae9hIKVEkoWrgd8jt3/MVDerGk3rg6Oo+lkr+kJSZSTuDjTza ygrCccJGwc5+/ap6mPZ+vnThEp5hcCfFcW2hYOfp39oz/tIOUnH/ABFFbHTintB6xkabuUyU /aLksP2qVKBUEOq3FxlTp4zlOUjzn5NWPVP9Nb+9r3Rlz0hqOM+J9pbQy8648Qt47lbSc+4E bADVlafmXCZZYzl8iNwbmpoKkxW3Qv0z+Y+f8O2TjNEbaq/vUl+w9RIF4m2dLwuD6bO1OalK AZZVtUj1G8EFRcLgzkcBPzVgVF9b2Z+6WF1yJNkMPRE/UNtNPIabeWhSXEb1KSrACkA54+5x QSiol1EtxkacbuTMZyTLs0pq4x22k5WstrBUgYBPuTuH9K31nuKbrZ4c9ASkSWUubUOpcCSR yNyeFYPGRxWfQQbTL1qj6ylyokl997VMZFya3IAaShpKUFAOfxe4E8VOapyLCe05KlW9plUm bpeaJlnjp3LUqDJVscB2DcrGVk+0kYHcd7joFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFc43LR13 1P18u9sXGks2SZKbenPlpSUOMtpSraF+cqwOPOD4ro6lByYLBeP8ga4v7pnfUf2mS56P0y9+ z6UjdtxnGeM0u2i76lnUltdt8xyDp5K27WPRUdxcmN8p492UbyceK6zxTFFqiNI2u4M9XdIy HoUlDLWl47TjimVBKFhggpJxgHPivPSekZd60r1KtcuE80uZMW5E9ZsoC1pK1IIJHbcE8jwa vqo9rLTLurNPm2sXWTaip1K1PxSdxSAQU8EcEGgo3pTOnQ9Pai11LhvXN63wmLRCYYBKiAEJ xgeAPSJI5xuNY1+0peYX7O1ihrtMsTXLuqQ5HSypTiUlDgBUkDKeAn+oroDSWlbfo7TjFmtO 4stEqU45je6snJUogDJ8fkAPFb3FCuYuodmRJ6r6rduOnr1cS+w2m2uQGVFKX/SbCVE45Tnj jP5Vm3PT2sbdpvQOpZ1qm3aXZnVqlRFhS3UIDwW2FDkg7QRnHtwnPaukMUxQqiNb6q1DqWNY LlFtOp4FgW+63OjQEqbkuY27c4H4TuIGeDg+cVm9BbZcLdedYG426dBS+/HW0iaFFeMvHBUR 7lAEZPzV014SpTEOM5Jlvtx2GklbjrqwlKEjuSTwB96DIpWBbLvbb1GVItFwi3BhKy2p2K8l 1IUADtJSSM4IOPuKz6IUpSgUpSgUpSgUpSg8JEZmZGcjymkPMupKHG3EhSVpIwQQe4qmrxpd HSvUqb7Z7EmdpqQ6HZ2xoKkW0hWdzSgQoI7EjkYBBxmrsr5UkKSUqAIIwQR3oK2ia6toZ/eG irSuexLQu5XBLQPqHGElKACQXhwSjjjnzzLdK6stWsLOLjZnSpGdrjTg2uNK8pUnwf8AfVU6 t0Rdemdwmat0BuXALLv1EArJ+mWsFIdQnGFJTkHBzjHx2+rm03AlxtddNp8Vy8zY6ZVwsSHw 59alQytQbSc7kkkkDyCRzkEq2tSabtmrLI9aryx60V3B4OFIUOyknwRXPCP7UdA9Zncl6Zpy U7zj/RyEeOeyXQPyzjyKuC/IuPUfQsf+yN9TZpqltOyUId3LZO3cWVqQcoUCRkfbBFQe723r JEtEqPeGLVqmCpPpqjLaS4Vg5O8ABCsjt3zyMCgi911zZYHVu39QtP8A8aBL/hzYzjgS+he3 YslsHIGwpUDykkHn46aYeblR23miFtOpC0KHkEZBrhObZbpbwpVwtkyIlJwS+wtAB+ORXRv7 O2q/3ppWRp+TvMi1K3NqWrO5pZOAPPtII/Iihq5KUpRClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUC lKUClKUCon1G0+jUWh57IUGpUVP1cR71NnpPNjclW7x5BPwallaDVUF67Wf91ssvLRPc9J5x tez0kbSSonyMgDHOc47UGjXbD1D0FAn3JkwJ7sQuNrjyFIU04RwUrHdJwD+Rqv4HQoxLSd+o ZTdzVHdVJLa9oa3DsAkkrHcEFQBzn7VYtg0/eNI2C2WS0R4MuIw8oyHJMhYXsJ3EpARjdknA 4Hb71haz1vatPaOkal9GUp2WlUJuO4ktKLmD+JKuRjBOcdqKg9n0tq2XpKDBv+ryxZpzbLER MNza4lIyQDu28bQc8nt9qsHTWmYOhdORrPAjrc3OkSpLCQVvHPtKyO2QcfbFUzpbQXUzVUHY /OdtlqfbbeQuY5lKxgBOxAyQdp+3HmrAsWiuo2h5UqXartbL/wDXPB2W1NCm3HFYxu9Tk8fc 4+1BZqNlwjSoEhkOMhssuYPsWCMFPHPyDWh6VJLPTW1xVlPqRC7GcCV7tqkOrSRn9K8dK62V Lubtl1Pahp6+LcJRFU5uRLGMlba8AK47gEnivbSzqrbrDUthff3bpIucZKjz6Tw94A+A4lX/ AFv6kTGq81jblXHWrdnkvbYGo7Q9CKQvBDzR9RK8Y7gKVVh1X3U9iazYRqSLGQZWnZDc2Kd2 FLbBw8knwkoPbv7aD36d6Ea01ao0m5yG7pfA36S56iVltAAAZQo87E4x/Xt2qU3q0Q7/AGeT bLk0HI0lBQoY5HwofBBwQfBFfFklwJVuZVbCj6Z1pMhrarO5Lnu3D7Ek1tKCtbPdbrAucnQN 5fcl3GPF+qtt1fz/AJ6kKyEqH95PCTgnOCasCDLTNhMvoGA4nJTnO0+R+h4qI9UbVKk6ZYvF qZS5crDJRcGPBKUf6RIz8pzx9hW20rdI14iG5W2U5It9wSmTH3EENZGFtjHbChyD2JNBhy+n dh9WRMssNNmuziFhufBy0pC1fzFKSAoZ5IIwar60S9WaU15A0vq+7h1i573o9xjFKS66OcOq UMkDbtx9xV3VU37REZC+nTExI2yYk9tTToHuRkKBwfHg/oKKqnqDOut019cbxGtkx+3gqaaK m1ei81jaopXgFSSQT9qh1surEGch5ncpWVZZdzsOeAk85OOCD4xX3ebjdH5DbMy5PSVpbCnA 45tUnIGUnnHFaJ1AQrhaVZ5O05xRUytOqLzZ7jNm2t9tt2QsoK2mdwW6QQFBSgT55HY+ak8j qJcIWl5TzEpXoT4ghfu1aWwppRBClhQG/bjsPuaq633B2DOakpw76a95bcJKV/II+9Z7TCbh Lgq+lbiR/USl151exs5V2J8Dv98UF3dC2IVz0bcnrVbYkG9tERFTQFKKkKGQopzx+mM4rO1Y J+tr650yttrahRLahp6TcnkbtoABSWwBhBVkjJOTz968dYXF3QmhoumtOwmG9RXo+iyq1sEK LKeAsKBKlKIwASc8k+KsbQujoejNOtRGcvS3EpXLlODLjzmOcnvgdgPAojcWW2m0WaNAMuTN +nbCPqJS9zi/uo4Ga2FKUR4S4jE2G9EltJdYfQW3G1jIWkjBB/SqYbjt9J9Wx7dfbjNGlZUg ybU6iSrbCWgKKmnE/wAyVBfbnPBxnOLurQ6u0tb9Y6ckWi5oy26P4boSCtlfhac9iP8AEZHm gyrDf7dqazM3SyyBJiPFQQ4ElPIJBBB5HIraVTHS+63LSmprxoO+yEy3oPoC3tstttBbZwFK HYqO1SVHOThKu+ObnoFKUoFKUoIyzNj3a43vTVyjrfQ2keqVJPpqaeBwgH+9jOfjI5qitJ3F 3ox1hmWK7vrNqllLZWn8O1RBadOcfhBIJ/2u+Kve+2oyLrBlqflhlWYzzEZvO4K5SsqHuTtU Acg455+agX7Qek3b5pBi8wvTU5Z1KU8Me5TatoOCPggHHxn9SvbqLDnaS1tbeotnZU9FQgRb uwwj3LZ5/iEjOQBj8tqf03FyuFutOoLdrm3S2F2e6NCJPfQlS94P+hcyOBtIKTnGMnPNYvSb VCNa9LnG7+8mW/GS5FmgjBU3tOCQPlBxnzg1BOhGtVTpMnQ90CXra6y4YSHinKE8lbR/vAgk 4+x8dg6I71gXaI/cbPKiQpjkGQ82pDclsZU0rwoA98Go10/urrkOTpu6j07rYlhl5GeFNEks rSc5KdmBzzkc1Mud2MDbiiNHpW1s2K0m1IuBnyGnFOyXFbQsuOKK1KKU8JBJJA+Pmt9UaTG0 5Yb+hpuS3AuEpbsssfUlH1RUQFKUknC8cAZ/D4wKktBAdfzE6Wvdj1areI7DxgTwgcrYdB2l R7YQsA8/P9ZNYY8iHFfiy5j0xbchakOPuJWv01HcnOAOwOBnnivW/WWFqOxyrRdG1ORZSNji UqKT3yCCPIIB/SoboxmROZj3aZDc/tDaXV2aYUOllL7aVDDi0ke7CCFpyP5jjuKCxaUpQKUp QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKq/r3el2/pz+7Y3Mm8SURUpBwdudyv/ AFQn/pVaFVpr7p1N13ruxP3FTCtN29pfrs+qpLy1qySBgdjtbHcHvQRro+tOkNeaq0UiUJLL aEzIrgUCk4SM9u5KVo/6hrWWTrXqe+2SDbrc3Cf1PcLophtHokNtRwhB3KGfKlK5+Eq+Kkv+ R1WnOpFnvuhURotuYQW5keRJcKlbtyVKTkKz7VdiQMpFR63dCdQ23S0VyHNgRtTQLmZUeS24 otqaKGxtUdmchSCQMEYJHmipBdtd60uOvn9H6GYt78i2x0rnTZiClK1gJ3YAOEglQTjBOc84 Ga/brr7Wty1s5pHR8G3C4wIbci4PSiSkr2oUpCMHAGVhPOTknkYzXxddB63t+u16v0bLtrE2 5RkIuEN9RLSXNqQradvuTlIOeDn88V+XfQGt4GtVau0jNt37zuEFEe4tSfwJc2ICij24IJQF c45HYg4oNTcut15d6UNX+DEixbq1dk2+U0tBW2QWlr3JBORnAHJPY1IEdWE3jrHZLDpmdEm2 SZHUZDgaVvDoS6cAnGOEo8ea0Mzofek9KWdPxZ0N66u3VNwlOurUlsANLRtSraSe4OSB3NSd 3pcYfWOy6k0/EtkCzwYxQ/HZR6a1OEOjcEpTg8LQMk+PtQTnUmoYOltPSrzdVqTGipBVsGVK JIASB8kkCqz/APpKaTx/9m3j/wDFNf8Abq1blaoN5tr1vukVuVEeGHGXU5SrnP8AvGai46Qa CH/g1F/6y/8AtURED+0rpXxarwf/AOm1/wBuvk/tMaY8We7f9Vr/ALdTMdI9CDtpmH+u7/nX 2Ok+hR/4MQf+qf8AnReIMf2mNN5G2y3UjzkNj/2q+T+0zYPFkuX/AFm/+dTwdK9Dj/wYgf8A 4v8A99fQ6XaHHbS9u/8AxNDivx+0zYSPdYriPyW2f+NVFrjV1ju2ood40TantPyWQVOqaUEb l5ylaQj8J75Pniunx0x0SP8AwXtn/m4r9/yaaK/8VrX/AObJoKr09ryN1CuaLVp4zNJahcSp 1MyMUuMS1gBSy82AAokJOCQT9/BtzTt5muQRH1Q0mFc2HPQdUMhl9X8qm1Hg7hzjuDkeKiGq em79pnRNRdL4kS3XmEChUZKEoZlNHukg8BX34485xWfaNT2PXj6LDqS2iLfYL31DtreyosLa I2uJWAAR7hjnye4oJ+tCXEFDiQpJGClQyDWHGs1tiXJ+4xoMdmZJSEvPtthK3AO24jvXvueQ t1T5bDCRlJyd2Mc58fNfbD7clhDzCwttYylQ8iiPWlKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKU ClKUClKUClKUCqd1paJ+vOstv0+XEKsdnaanTU7QCFqJ9ucZJUAkY8DJq4q09qsibdcrlPW9 9RLuLwW44UBO1CRtQ2Mc4SM9z3J+aDbgAAADAHYCv2lKDRai0vbtSIjqmIUiXEUXIcxpRS5G Xx7kkfkODwcVD7jd5n7+ztejX2wuNqmNtHcbnbifctCAAFdycd0qCgO/Nm1E9ZWN+Q2zf7FG Q5qC1DfFycF9H87Cj8KBP5HBFBJIcyPcIbMuE8h+O+gLbdQcpWk8gg19PMtSmHGJDaXWnElK 0LTlKgeCCD3FQLQ99t9veg2liQtxi9JenQU7RsjLzuei7hjJQoqIBAIGQe1WHQQTp5Ads4uN ol+k5Ltkj6b1kDlUYj1GE57kJSojB7cgE1O6rnqOJOn7hF1NbgsKlpTaJfpOBpaUuKy26FkE AoXxyCMKNTSyynZdrZVKQ63JQPTfS6jaoOJ4V9iCeQRwQQRQZrzTchlbLyErbcSUrQoZCgeC DVZWpJ6Z6mf0zFKE2m7LEizeusgJeyA7HK/kjBTn8s5q0qjustNjUunXIzKkNXBhYkQJK05M d9JyhQ/Xj8jQSEdqpz9pKUlvQVvjFvcXrglQXn8G1Cv9+al+h9ULvcImZObkShhEmOloIVBe SNq2lgE91BRSTgEDHioN+0aptyNp2M6oBKnJLoTtKtyktp2jA+SQP1orn2TLy0lKXVLcAwpe xI/oe/8AWsZxhKGWlpeQ4pzkoTnKPzqf6f6OXm86JuGppi/3eyxGVIiMrayqUEpKie42ggcH nPxiopZLZcNSXuNbtP24PTHU7QhAyB8rJP4QO+T2or5Zs8qAGZ9ygLMNLiCsqVtChnO38yPF ZE6XIM7ZBkMSYxWtLbSG07UpPjafseDXRGkehNis7SXtSLXfZakDcl/hltXc7U+fjJP6Ct9d uj+irpa3YabHHhFzGH4iA24gjyD/AMDxRKhAmQomvNG6inCXGtcKG5a3n5rZZ+lfCCUeoR7f cF4zkg8/FXalQUkKSQQRkEeaom+w5PTSD/Z/VjcnU+iJydjS9gS7Fd3ZCN2ftkcjJ7Yxipv0 /wBYqfRH0zqJj6G7tsBcNCikiZGAwlwFJKd2EncnPgkDHACwqUpRClKUEH6h6Ke1JFjXSxOI h6jtbgegyyke4j/vajj8J+/GfsTWJ0o1Td9Q2Gc9qaSly4tXNyK5HbYCRGKUp9ntzxkKOT5O M1YdVdqlh3p/rmPq+3eozYrgv09QNNN7khXIQ+R3HKuSPjzk0Fo0rS2TUUO8vvsMSGnJDKUu 7Wl7krZXktuJPkKA/Qgj7ndUClKUGPMacfgvtMOllxxtSUOjuhRGAr9O9c42jUt86Narnae1 oh26Wm4EuFZVuSvecKeTuBKsjIUk+f8AHpaorr7RMHXOm3bdKQ2mQkFUWSpJJYX/AHhjuPke aDn3S+o4vSzXF3t65zdzstxiFKZMXlK8p3NrAHkbikjxk/FbHROhZqOlCNbadfLd8hy1y2yA AVMNhSVtg5Oc8nkc4xjnNV/rTQl50LdjEu7OWVqIjykf6N8DBJT+WRkeK6e6NRkI6OWNtSQU uNOqUMd9zqz/AMaKjtv1Ja7pcLR1Is+yK1IULbf2lrH8BKsBC1qOPwrCBuA5Ch2watxKgpIU kgpIyCD3qjtDWOxWXU+pul92gPTRNcS6JKUnatgIC0BZB9hSSMHyT+VWL06uZk6TbtsjemdZ VG3ykLSQUqb4Se3IKNpyPmgyNbaMgaxsUqLIjxxNVHW1GmOsBxTBODkZ5HIHbmvbRt5jXjTE QsXRi5yIrSGJbzOR/GSkBWUkAjJ5wQKkNVhGtjXTzqhHVEdS1atTeoh1pSA0yw+gD0koCRjc oHGDycKOSeKIs+q7vYd0p1SiX5+S4my35sQJiMfw2pAGGXFf7Q9meMeTirErT6o09F1VpqZZ Z6loalJA9RvG5tQIKVD7ggGg12hhIhWmRZ5yHEuWmSqK24tSj6zXCm1jPjaoJx2BSQKlNV/o y8C7z/Rut4kt3qwIchToBfCW39pAEpSCMncACD2G79anceQzKZDsZ1t5Cuy21BQP6ig9aUpQ KUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQ Kjd+0lDuj7tzgJbgX4MLajXRKMraykpyQCNwAJ4P/CpJSggiLzcrLq2DabkxORaWIykOXN7+ Kw+fbsWt08oXncCDxkjB7VOgAkAAYA7AV5vsNyWVsyG0OtLGFIWkKSofBBqNXS26gtcdlOkX 25Bdkrcli5vuOqUCnjYok7QCANuMY+/cJVSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSl KBSlKBSlKBSlKBSlKCoNR6db07rFUGAJcK2apdSpqUxym33JJyhaQOwX5Hnkdu1h6Vvzeo9P MTUlKZCSWZbQ/wC8vo4cQR4wQcfYg1tnEpWlO4BWFJIyPNYsCMxGMn6Zltn1HnHF+mgJ3qyP ccdz96Bd7RBvtpkW26MIkRZKNjiFjuPn7EHkHwahuhLre0yHrJelQ0/uMCFJ96lPOHj0HQOR tW2eSecjx4sKsdllpMh5xLaAtwp3qCRlWE8ZPmgyKUpQVzq6yN6am3HVkJpa4M9pDN6hsZQt aN2BIbKeQ4ndyPIz2Nbq2KgahvEaVcrb/ntvS4u3yHElTbrKynDrZP8ANgIyDykkjzkyw9qU GBeIQuNkmwDuCZMdxkhGAcKSU8Z/Oo/oHp9adB2lTNuQtcmRhUiQ9hS1HH4cgDCR8VL6UClK UGJcbbCu8ByFdIrUuM6MLaeQFJV+hqnF9OrvZbpadNWxK3rX9e5cG7qEj1rehPIaCs59xABx 3zx5q7qUEa0rq1vUsQqehu26T6i0CNI4WsJJG8AgHaceRUlry2I9VK9qd+3G7HP9a9aBSlKB XhJjMTIrkaWy2+w6kpcbcSFJWD3BB7ivelBV+hND3nT99nsvvvxLfb563LaWnQpqTGdGSypB JICCAU+QpSjzk5tClKBSlKBSlKDS6o0xbdXWJ+2XaOlxt1BCHCkFbKiOFoJ7EV66bscfTOm4 VmhqcWxDaDaVunKleST+pNbWlBpl6chOarY1D/EROZjKi+xQCXEEg+4Y5wRxzxWGjTkqNr1y +wLh6MSXHDc6CpvIecTwhxJyMKA4J5yAB+UlpQKj+odOPXx6O8xdpducjtOoSGNqkLUsDapS FAglJSCP15qQUoPNpLiWUJdWFrCQFLCcbj5OPFelKUEbvmkGLxqS0XxuSuNMtbisYSFJfaWM LbUPuOx8fBrPsdgt2nYC4dnjJjR1vrfLaOwUs5OPgfbwOK2tKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSl KBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKD//2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/AAAsIAW0AswEBEQD/xAAcAAEAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAABQYCAwQHAQj/xABM EAABBAIAAwQECgYFCQkAAAABAAIDBAURBhIhEzFBUQcUImEVMkJSYnGBkZKhFiMzcoLBJFNj osIIJTRDc4OjsbI2REVkhJPR0vD/2gAIAQEAAD8A/SKIiIorJ8R4nDSsiyF2NliT9nWYDJNJ +7G0F7vsBUcOIsxddy4jha7y+E+SmZVjP2bfIPtjTm44c7m7LANaR+z7Wckfxco39wX1l7jR h1NgsLM350WWlafudX/mvoz/ABBGP6Rwbcef/K3qz/8ArexfP0vmjIFnhbiCH5wFaOXl+2OR 2/s2s4+OMCZRFbtyY15OgMnWlqcx8gZWtB+wlWBrg5oc0ggjYI8VkiIiIiIiIobK8TUMXabS Alu5GRu46NRnaTOHmR3Mb9J5a33qPZi81nz2vENl+Mq/Ix2NsOa8/wC1nbpxP0WcoHXq7oVL 4vB4zBxOixNCCqHnb3Rs06Q+bnd7j7ySVJIiItcsTJ4nRzMa+Nw05rhsEeRCrv6IR49xl4Wv TYR/U+rxDtKjj74HdGj/AGZYT5rZSz1qrfjx3EtaOnYldyV7UT+atad81pPVj/oO/hLtFWJE RERERYPe2KNz5HBjGglznHQA8yVV47+T4sfzYaV2NwZ/8Q5QZrY/sQejGf2jgSfkjWnqZxOE x+Cquhx1fsw93PLI5xfJM75z3uJc93vJJUkiIiIiLlv0KuUoTUr8DJ60zS2SN46OH/7xVc+E Mhwezs8x6xkcMz4mSaOeWq3ynHe5o/rGgnXxgNFxtEUzJomSwva+N7Q5r2nYcD3EHxC2oiIi Iqlk5TxZlnYWsHOxFWT/ADnO0+zO8d1UeY8ZPDQ5D8Y6tgAAAA0B3AL6iIiIiIi+EbGj1Cg8 Jh5MHcuVKpZ8ESETVYd9azyT2kbR/V9zgPAucO7QE6iIiIq7nbNu9k4eHsXO6tJNEZ7luP49 eDfKAzye87DT4Brz3gbl8fRrYyhDTowthggYGMY3wH8z7/Fda4MhmsXiWNdlclUoh3xTZnbH v8RC0Y7ijAZebsMTm8bdl1vs61uOR33NJUsiIiIiIiIiIiKp52S7gc+zOUafwky9FDQnpskD JiWyPMbo+bTT+1fzBxb0G99CD0DjOvGSy9hs9Un7hEcZLNzfU+EPZ/eWIHEHEPMJA7h6g7u5 XNfdkH5si/vu0fkFduK4VwuHcZaOPiFh/wC0tS7lnk97pX7e77StuTwGJzNfscpjq9ljeree MczD5td3tPvBBCjMdZt8P5SDC5ixJbqWSW46/KdvJA32Ep8XgAlrvlAHftDbrOiIiIiIiIiI ig7xFjjPEQPHMyvXs2x1+LIOzjafwyyj71OIiKK4ixRzOCsVI3iKfpLWlI32UzCHxv8Asc0F Z4HLNzeCqZFsZhdPGDJC49YZB0fGfe1wLT7wpJERERERERERQNEdvxvlpwSWV6tar7g/ckjh +GSP8lPIiIqjlYH8KZWXiGm6Q4yw8HK1N7ZF4etMHgR05x3Fu3d7etsa5sjQ5hDmuGwQdghZ IiIiIiIiIiguF3CaPK2vlT5SwHHz7N3Yj8ogPsU6iIixc0OaWuAII0QR3qrspZbhVvJhq3wp hwdtx4kDJ6g+bC52mvZ5McWlvcHEaaO7EcVYnOTyVadl0d2Ec0tKzE6GxGPMxvAdr3jofAqc RERERERERVnheRtLF5eNwc91XKXXyNY0ud7crpgAPE8sjei8kuel/wBJfFXEE+K4B4PdUjrv dBNLeiL3RvB0S5xIYzXkeb7VL4qz6esY2W9lqmGy0IJ3j3SMjl0BvbHRgDZ7hsnr4K68JcfT Zy07H8RYG7w1ldjsq1z2mWBy8x7KXQa8gb23vGvcdXVERV7izBsyuHfPByw5OgDYx9vXtQSt Gx1+adac3uLSQpHBZJua4dx2VjZ2bb1WKy1h+SHsDtfmmTy9XEwMktueXSu5IYYmF8kztb5W NHUnQJ9wBJ0ASo45/LgGX9FMh2I+T6xX7XXny9pr7ObfuUji8tWy9M2Kbney8sfHIwskieO9 j2nq13UdD5g9xCkERERERFTcvO3hLi2rlGOcaPEFuKjcgA3yWCwtinHlsMbG4eXIenKd2ezb jpz1Yiwl1uYxN5QOjuRzyT9jCutYua12uZoOjsbHcVkiIq9xxNcj4Puw4tsht2+SnE6NpJiM z2xdp08Gh5d/CpilUhx2Or0qreSCtE2KNvk1o0B9wUBUoZKcHL3AyLLWw2KONzgRQhJBcxvg X6BLj8pwA+K0LuZw/HXHPVv5JlgDpLJdkmBPvY9xZ+Q92lH3JHYjOU8i/lEkskVLI9k3TZGy Ethl1snYk0zqege7e9Aq1IiIiIiKoZ2q3iPjLFY+Gd3q+IeL95rCNF3+ojPvLgX/AFM69HDc znYLMkFWzSgdPPTtRzNiaWgvb1a8DmIG+R7tbI6rndkeILZ5aOEjqN6bkyNpoI+pkXPzfUXN +tSlFlyKsG5GeGebZ2+CExN14ANLnH811IiIih83bipOxtiZvMRcYxoO+he1zCe7wDieuugP VTCqfGRsPxmTbE8uZDUinazXdI2Xmae7x5fyVsRERERFwZfJx4nFS3JWOkLNNjiZ8aWRxDWM b73OIA+tc/D2Kfi8e71uRs1+zJ6xdmb3SSuA3r6LQA1o8GtapdEREREUNmY5shXsUqrWOlY2 OVvM90ZB5naLXgHTgWbHQ9R1GivuIyU9uWStajPbV42GV4AAD3b9ggE8rgA0kbI9oEHSieIH Ptslx7O17S9lq1VnMehjYGTS8vkORso+tW5EREREVcnM2Y4viqsHLQw5bPO8j9rYcw8kY9zW u5z73R67irGuSxdjqkus7ihHKO2cRyczncob37B3rvGuo6rrXHfyEGOiZJae4B7uRjWMc973 d+mtaCXHQJ0B3ArgscSw1Kr7FjH5JkbYy8FtN7ydb6aaCR3eIChbNyMvw0uQmuZCXJvDWux1 8xQxEloIa1j2mRo5iSSHENa4kjoFww8ZUa+cz1PH5exPHw9GyW7FbljfG5hLhJyP/ac7OQ/G JG9Dx2LhU4jwmQs+rUMzj7M/9VDaY933A7Umq/xDZkdkMZjo3StZYdJYm7A6keyEB3I0/ScW A+Y2PHY4ZIeJM9Wr3cZlfgFrwHPjsY3tJHDrpunuHKBsd45iR3N7l14jEP4fjuXslkpMpkbz 2drYdCyIv5RpkbWNGgBs9+z1OysMVFJkuIZbkr3SQY1r6sLvkvne7mmc3za3TYx5akCsyIiI iIqplLkvCNzJZeanLbxFkCzbfWbzS1pGRtYXlu9uYWMb8Xq0tPQg7bpwHE2XzWNfZiq4+SaM c0tPtJ4ZIgdlvSSLmOwOh5Wg+Hct9jizD3+FJLMgMnrUbom45xb28rztvZBgJ9onY/PuXe21 cxWGx1OVpyGVfC2Pk5+USPa0c73O68rQepOj3gAEkA8k0OZp5erlr/q1yvDFLFJDSrvEkQkM Z5htzu05eTqAGkgkgE+yeeO9Nc4+bYq2nnFwVOWV0dxhj7T2tsfEXAsI6Hm5ST0G2gEO0ihX yXEUmQwdDGZCCFu+1ncWsE7iecxSNa4bIa3n0NEhviCs7ePnZnauVvcP0nV4I3MlNV5nlJ2O zfy9mC4M/WdASR2hIBKjbt79IPSFRqRPr5Xh81SLNZ0cLo4ZB2hL38wLuYHsm8mm/G310Qp7 COZV4guYvHWnWaEMDJA10pk9UkLnDsw4knRABDT8XXkWgbeIf6JlMHkz0jgtmCZx+SyZhYD/ AO52Q+1TFu1Xp1JLF2xHXgjbuSWV4Y1o8yT0CqMLLucsc+GnvNrHbRlb0YY6OM97a0XK3Z10 7V47taL1a6FKDHUYqlSLsoYmhrWgk6HvJ6k+ZPUrrRERERF8IBBBGwe8LzzinH0eGLT7OAow Y+SbE3XObTjbF2ksfZSROIGtkODgP3z5q9Nx9Nlo22VIGWXDTpmxgPI/e1tcz+X9KYeY+16n J2Y93Ozm/wAH5KTVd4rxmOyGMaLlOCWy+aKOtK6MF8UpcA17SRsFu+b6gVYQAAABoDuC+rhv 4bGZUNGUx1S7y/F9YgbJr6uYFbqlOtRrtr0q0NaFvxY4Ywxo+oDovtmtDcqy1rcTJoJmlkkc jQ5r2kaIIPeFF1+EsLVtx2Y6Ikli/ZOnkfN2R82B5IafeNKbRERERERF53kBjLHEeVPFfELc ZajlHqkL5o4uSswMc1zOcHmBk05xA6uaGnYYArDhM82xj7L7OQp5RtR3KbONJldIPpRM2WvH iBseI13DryD3yQVMrRY6Y1zzlgaQ6SFw09oB677nAeJYB4qThmjswMmge2SKRocx7TsOBGwQ VG5/9RXq39B0dGy2eYa3+r5XMc7+EP5v4VKtc2RocwhzXDYIOwQtFy/Ux8QkvWoazCdB00gY CfLZUe7iFsg/zdjshkD/AGUHZtPvD5SxpH1ErF93iKTfYYWkwEdPWMiWkfWGxOH5rhyOJiix djI8UzSZcxML/UwOWuSO5jYd6eSdAc/MdnpruUtw/j34rh+jRmcHSwQta/l+KHa6hvk0HYA8 BoKTRERERERFScrjsTxLxDddxSIPUeH5I3wQzPDAHmMPNhx6Hl9rlaN62x5Ozrl7MLj8O/Ji 7ieFIqY07WQlqshkeO/2QR2mifnBvmNqyQwRV2FkETImlxcWsaACT1J6eKjuH3c2OlMQHq5s ymsR4x850fq3vWvk8q6ZcjFDma2OdHJ2tmGSVjw32AGFoIJ8/bGh9a0fo7j+6NtiKP8AqYbU scY9wY1waB7tLbUwuMoTGenj60M2tGVkTQ8j3u7z9pUgo63mqNKbsZpi+fW+wgjdNJrz5GAu 179aXA8Xc9YriWlJSx8MzZnCw4drM5h5mAMaTyt5g123EH2dco3tWBERERERERQPEPCeI4mr PGQowPtiMsgudmO2rnva5j+9pDtOGj3ja6uG782U4Xxl62wx2LFWOSZhGuV5aOYfftY5MTXL lfGsmMEMzHyzvYdPexpaORp8N83Vw6gd2iQRIxxMhibHExrGMAa1rRoADuAC+PrwvsRzvjaZ Y2uax572h2tgH36H3BblqlljrwukmkbHGwbc97tBo8ySokWLOaPLW7Wrjvl2CCyWf3Rjva36 fefk94cpGlQq4+HsqVeOCPeyGN1s+Z8z7z1XUiIiIiIiIiKvcDu5uDMeC4udGx0Ty7v5mvc1 2/fsFSd+iL0TXMlfXsQu54Zo9bYe7uPQgjoQfyIBHKbGfgbp9Gld13vhsOhc76mOaQPxlZNy GYkcAzCtj8zNbaAPwhx/JYCrnLTj61fhpRk+zHSi53j65JAQfwD61ugwdKJ7JJhLblY7mbJb ldKWu+c0OOmn90BY2uJ8HSmdBazFGKZvfE6w3n/Dva538YYloJHr8jQdF0WMsyD72xkLpx+W kyMo7HG3YaxGxYsxiIO+pjj2gP7zQpRERERERERFUzLZ4TyNnmqWLODuTOsNfUjdLJSledyB zG7c6NziX8zQS0udsAaI6Xcf8IsPLJxLi4n/ADJbTGOH2EgrW/0jcHtB5eIaUxHeIJO1P3N2 uS36RafIPgXB5/NSO1yirjJWM6+ckoY3X2lRdu76VMtflgx2HxODoteWtsT3RLNI3fRzdMc1 vTwcwrnyHDecx+MmyuedV4jZVYZ7NWxZsASMaNu5WF3Y82gdDswD5je16BjatCtQiOJqwVq8 jQ9jYIgxpBGx0AXciIiIiIiIiIiIiKD41n9V4Cz85/1eNsO7vKJyksdWFPG1awAAhhZGAPDT QP5LqRERERERERERERFxZbHRZfDXcbZJENyvJXkLe8Ne0tP5FR/CWSnv4Xscjr4Sx7zTugdx lYB7Y9z2lrx7nhTqIiIiIiIiIiIiIirdBpqekbLxDpFdoVrQH9o10kbz+ERD7FZERERU70kT zMwmLqxFzIr2bo1rD2HRbG6dpPXw2QG/xK4oiIiIiIiIirU516TqQa0e1h7Bc7Z2dTQ6H5u+ 9WVEREUXxDhIeIsBcxc8johYZpkzPjRPBDmSN97XAOHvCg8HxdLFei4f4wazH53l1G/eoMjr 5cDvEnvMZ9pu+4jqrgiIiIiIiIign1y/j+GyNkQ4uSN3u55WEff2Z+5TqIiIij8rh8fnMc+j mKcNytJ8aKZgcN+Y8iPAjqFXW8NcRYEE8K5z1qsD7ONzXNK1o+aycfrGjy5u00g4/Zi3th40 xFvh556C0/8AX03f79nRv+8DFa6tuveqR2ac8ViGVvNHLE8Pa8eYI6Fb0REREREXPFXDLU1g nckoa3eu5rd6H3lx+1dCIiIiIvhAcCCNg9CD4qn3eBo6lmTJcFTnAZEnndHC3+iWneU0I9k7 +e3Th5+CleFeIBxDijLNB6nfqymtfqOOzXnb8Zu/EHYc0+LXA+KnERERERERERERERFS+Kmu 4XyzeMaQPqzWtgzULR+0r79mfXzotk+9hcPAK4se2Rgexwc1w2CDsELNEREREREREREREWme CKxXkgnY2SKRpY9jhsOaRogjy0qvwNI/HMyXC1iR8kmDmEdd0hJc+pIOaAknv0OaPfnGVbkR ERERERERaYZWTNLonte0OLdsOxsEgj6wQQfeFuRERFVLv+bvSpi7GtMy2OmpvPnJC4Sxj8Lp vuVrRERERERERFXuEdx1crUcNGtlrf8AxJDMPylCsKIiIqpx4406mGzDXcvwZl60jz/ZyuNd /wDdnJ+xWtERERERFxQ5ShZydjHwXIJLlUNM9dsgMkQcNgub3gEELtRFWqLhjePcnUeeWPKw x3oPpyRgRTD7GiA/afIqyoiIo+LJxy8QWsTyES160Nku2NObI6RoGvcYj94Vc9J9hg4IvY90 b3SZCtYjhe3X6uSOvJO1x+2L79K0Yy36/iadz2f6RAyX8TQf5rrREREREUDn+FqWdfFa3JSy lbrVyVbTZ4D5Akac0+LHbafEKKZxBn8DG6txTibV9gBEWUwlZ0wkH04Bt8b/AKg5vvHctfAH FtnLVvgjiCC3VzVVriPXKxgfdgDy1thrD3b0OYfJce4AhXdROcxHwrViMM3q12rIJ6lgN5uy kAI6jY20glrhsbDj1B0RHN4t+D3CDiqjJiZNhvrY3JTkJOtiUD2OvhIGHy33qzoi0RWIZpZ2 QyNe+B4ZKGnZY4tDtHyPK5p+ohQcDg30mXm9Nvw9Y93lNP8A/ZcPpFB+DsaQdN9ama7pvYdS st/5uCluDtScDYF/zsbXP/CaptEREREREUFxLw8M5XrzVpzSylGTtqN1reYwv1ogj5THDo5v iPIgEfOFc9Lm8fM2/WFTJ0bDqt6u13M1krQDtp8Wua5rgfJw31U8tUkTJ4nRysa+N4LXNcNh wPeCFXcMDgeIpOHh/oE0Bt40H/VNa4NlhH0WlzHNHgHkDo0KwW5xVpzWHAuEMbnkDx0NrVi7 zcnh6d9jCxtqBkwYTstDmh2vzUVw+NcS8VdO+/D18/6JAvo5W+kZ+9czsSPDwEx/+VXc5nqH FnB2OyOOL+ykyUccfM9nN1DgdgE69lxPKdHzA7lYfR9IJfRpwy9vc7E1T/wmqwoiIiIiIiKp 8Gcs2X4ttjq6XNuYT7o68MevvaVbEVc4qHq82DyjPjU8nFG73sn3AR9W5Wu/hCnrEQnrSxHW pGFp37xpQ3A8vbej7h6QnbnYyvzH39k3f5rHA/8AaXigb/7/AAnX/pYVhPtvpNogk8suHs6G vmzQb/6wuCxh6lTifB4rHRvDe3sZWy6WZ8rn8kIgG3PJJ6zM116CPp3Ld6L3E+i3h5hcSYqT Idnv9j2f8KtiIiIiIiIiqnBY7HKcWVCfahzb39++kkEMg/6yrWirvHexwXdlHfXMVjqdfs5W P/wqxKu8A6HAGFY0kiOq2PZ8eX2f5LLB6HE3EzdaJtwu35j1aIfyKjuJ8xSwHG2Au5CRzWzV LlWNscbpHyPcYHhrWtBJJ7M9Au/BVbtnJ2s7l4DUmsRtgr1HODnV4Gkn2iNjnc4ku0SAA0bO tqF4FykGN4X9QsD26l+9B4dzLcrR4eQCviIiIiIiIiqmJBp+k7iKs4+zcqU7zf3v1kLvyiZ9 6taKA45bz+j7iDl7xjbDm68xG4j8wp1jg+Nrx3OAIVS4YytPD8CV5snO2tBDYngDnA/JnkaB ode5v5FZ1+Y8RcUsqCUvkr15mOgkaHuc6J7RyF3sg+wNb6bO1HYyHJty3Cjc4HOvRtyHN2xb z9nsBhOnOG+UsB9px69STtX1fmjiTituB4tzOOHL+ryFh/Xm+XK5/wDiX6XREREREREVTy49 R9JPDt/uZegs4yQk97tNnj/KGT8StiKM4jr+t8LZWsBvtqU0et+bCFxRG9k8bw7dx9hzIiY5 7LWuGpYnQu6Hp19pzT013KHwuHh4h4Glx8tyxDEcte5zXc3bw27N7DuZpBafFpHUdD02uvh/ IV5+PuKqDf8ASKrqgPTW2GEEaPuJd08N+9b2PGS9IzpIDzx4jHvgkcOrRLO9juX95rYWkjyk HmrMvx56UY3w+lHPs5m9bZd+IA/zX7DREREREREVW9IEMjeFnZSswvsYWePJxtHe4RHcjR+9 H2jftVjgsRWa0diB7ZIpWh7HtOw5pGwR9i3LFzQ5pa4bBGiFTcLxFjOHOG/grN3Ya13CxerP rveBJMxg1E9je9/O0NI1v2iW94IURwVkYOBMZPieMb0WOmnl+EIn25AxspnaHyxtcejnNlMg 5R10WnxUtiuFKmbxrMlmYbde9Zs2LIdDZlqzNilf7EbzG5p12bYgWnxb5hWjH4yniajKuOrR 1q7NkRxt0Nk7J95J6knqSu1fk70hNMnpFzjhbc3+mPGtd2jryX6xREREREREWL2NkYWPAc1w 0QfEKq+jwvq8OzYSZ3M/B3Jcc0k9eyYQ6Hf+6fGrYi0SVK808c8sET5YviPcwFzPqPgtpaHa 5gDo7Gx3LJEXhp4btZ7IZPIwRl8cmUusa7zDLMjPL6K9yRERERERERVKjrHelbLVh8TLY6G8 0f2kTjFIfwmH7lbURERFTfRtWim4Cp2pYeZ1yazb2fES2JJB+TwrkiIiIiIiIiqGeb2XpM4T sM0HyxXar/pMMbJNfiiH5q3oiIijs/eGM4byd8nQq1JZifLlYT/JcvBuPOJ4GwePcPaq4+CJ 3TxEYB/NTaIiIiIiIiLzjj+w1npT9HFYgudJetyAD6NfW/7y9HRERFU/SY8D0cZeBxA9cjbS 2ToAzPbFv++rW0BrQGjoF9REREREREReNemjJnhbj7gLiy5BNJi8dZsRWnxt2Iu0a1oP165j rx5V69Wsw3KzLFWVk0MrQ+OSNwc17T3EEd4W9ERF556YLbYcLw7TdIWNv8R0IHco2SBLz9B9 bAvQ0RERERERERRuawuP4hxM+MzFSO5SsN5ZIZB0I/5gjvBHUFec1fRPnuDJjL6NeLp6lfmL /gjLM9YquPzQRpzB7wN+9WKDj1+LbBDx3ip+HZ5dN9be4S0Xv8hM0kM310Hhv2q21L9S/EJK VqCwwjYdDIHj7wulEXmPF+uJvTHwjhKZbYjwkkuVyQB5hXIaBBzeTi4kgd+uvcvTkRERERER EREWuSNksZjkY17HdHNcNgj6lWrvo54RuzGc4GpVsjqLNFpqzA+faRcrvzXFbwnEXD1N8+F4 smsV4tn1bM1W2+nkJGujf+Jzl5nd/wAoHP4+9JUlxWNmdGer2iRgPXXdzHX3q68L5ri7j/Hv twZulg4I3FjmVsb2srveHySFo/AVc+HOG8dwxjXV8ax5fLK6SzYldzS2ZXO9qR7vFxP2DuGg ppf/2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIARkBEwMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEBAQADAQEB AAAAAAAAAAAABgcCAwUBBAj/xABdEAABAgUCAwEHDAsLCAsAAAABAAIDBAUGEQchEjFBURMX IjJhcbEUFiMzQlKBkaHB0dIVJzU3YmNyc4KSsiQlJjQ2RlNkk6LxR1aDhaOzwvAIQ0RFVFV0 dZSV4f/EABUBAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB/8QAFREBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAABH/2gAM AwEAAhEDEQA/ANCv7V42PdMvQ2UX1fEjwWRGxDNCEMucRjcHHLmSv2Nvq83Ob9radLfdEVCF 8navOq1u026NaKvSq1Ltjy8W3oWPfNPdjhzT0cO1fjt64qnphXYVpXtHdHo8V3DSqw8eCB0h vPTHLyebGCvfde18kuEPTWZ2OPCqcELi6+r0aB9rWe4vdYn4RHwLQgQ4Ag5B3BHVfURnovm9 Xu8DTacwOfFUIQRt+Xe1je76bVEOJx7HOwnBaEiDPzfl3Z4W6bVLiz1nYWPjT193ht9raob/ ANehLQEQZ+2+rwPPTaoYx/46Evvr7utu8TTeqBv4M5CcfiV+iDPzf9ztBLtOKvy6TEMp3wbl BwdOazyztGhlaAiDPxf90HlpvVvhmYa5ev26B/k4q3/yoSvkQZ83UW4dxE06roP4LmEfGuQ1 Dr5DSNOq7ucbuh7fKr9EGfv1CuFgH2uq4SeXhw/mOy498O5Tnh04rPLIzGYFoSIM9bqJcm/d dOK20dOGIxy598Wu5GNOq/8ADwfSr9EEB3w7h6ac1z9eH9K+jUOvnOdOq6P0of0q+RBm9R1T qdJkY07UrDrcvKQG8USM90PDR2ndVtrXTS7wocKq0aN3SDE2cx2z4burXDoV5GrA4tKLgH9V /wCIKMq1tVOwY8G9rFgccrEgw3VejsGGxW8IzEYOhHPblz5ZCK2VF49s3NTbtocGq0aOIsCI MOb7qG7q1w6EL2EQREQEREBERAREQEREGfyA4/8ApBVZx27nQoLQO3MUnKq7ht6m3RRY1LrU u2Yloo3B2LT0c09CO1S1MP2+q5n3NGlwPIOMq+QZBbtfqemVyQbPvKY7tR5gkUmrRDjAztDe enQeTboRjXgcjIXj3PbFNu6hRqVWIIiQYgy1w8aE7o5p6ELPLauWpacVyBZt9Ru6U+IeGk1l 2zXt6Q3npjON+XmwUGuIvgORkbhfUBERAREQEREBERAREQEREBERAREQRmrjwzSavk9ZcDc9 r2hVNOGKVKg7+wsH90KV1d+9PXezuLAf7RqrJJrWSEu1gw0QmgDyYQZTc1vVDTStxbxsiCYl Miniq9Jb4pbneIwdMfJ5shaPbtxU66aLBqtGmBGlow8zmO6tcOhHYvVIDmkOGQdiCskr1BqO ltbj3VZsu6ZocweKq0dh2YP6WGOmPk83IrXUXlW/cFOuihwarR44jy0YbHq09WuHQjqF6qII iICIiAiIgIiIIKk47+tw55mkypHlHE5XqgqX9/qu/wDs8v8AtlXqAvGua2KZdtEi0utS4jQH 7tI2dDd0c09CF7KIMjta5qhp9XINl33H45N/g0irv2ZEZyEN56Ect+XLlgrW14d2WtTbwoUa lVaCHw4gzDiAeFBf0e09CPl5KBtK66lZFbhWTqBG4mO8GlVd3iR2cgxxPI9N+XI9CStbRERB ERAREQEREBERAREQEREBERBFavfemroPWCwf7RqrpIcMjLjshNHyKR1fIbpNXckAdyZz/ONV dJ49RQMcu5tx8SDvXEtDmkOAIIwQeq5Igx6uUWoaTV+PdNqQIk1bs07iqtKYfafxrOwD5OXL lp9ErUhcVIgVOkTDZiUmG5Y9p+MEdCDsQv3vY2Iwse0Oa4YIIyCFj9Qp9R0br0atUODEnLOn YgdPSLMl0i4+7YPe/wCB6FFbGi/DSqtJVulwKhS47ZiVmGccOIzkR8x8i/ciCIiAiIgIiIIG kkP13uAjfhpMs0ke5PEThXygaK3h1zuckY4qbKEeXxh8yvkBERAXg3ZadLvKgRKXWIXEx28O K3x4L+jmnt9K95EGT2ldFTsmuQbIv6Lxw3eDSqu4+BMM5BjieRHLfzHoTrCnrwtGm3nbsWl1 VhAd4UGM0eHBf0c36Oo2UVZl31O162yyNQntEzjFNqjj4E4zkGkn3XTffod8ZDVkREBERARE QEREBERAREQEREETrAcaTVvGcuhwwMdSYrMKvlA5slADxhwhtBHYcKP1i+9VVvPBz/bMVoz2 tuOwIOaIiAuqNBhx4L4UdjYkN7S1zHjIcDzBHULtRBjc5I1HResxKrR4cWds2biAzcmDxPkX E442+T/A9CtXptSk6xTJeoU2OyYlZhgfCiMOzgf+eS7o8CFNS8SBMQ2xYMVpY9jhkOB2II7F j8aFUdE66+al2xp2yJ6L7JBBLnU97jzHk9PLnjJWzovzSM9K1ORgztPjsmJaOwPhRYZy17T1 C/SiCIiAiIgg6JvrldHkpsmP2leKBoX387r2/wC75P0FXyAiIgIiICnL0s6mXtQolNqbOF48 KXmGDw4D/fNPpHUKjRBltm3hU7frjLH1DeGz7RinVInwJ1nIAn33n58jvz1JTV52XTb2obpC pN4IrPDlplg8OA/o4H0jqpaxbwqFLrPrHv2IGViCP3FOuPgT8Ppgnm70+cbhpyIiAiIgIiIC IiAiIgIiIIfWMZ0pq22cGCf9sxWsP2pu2PBGyidZBnSup5GfDgbf6Zitme1twMbDZBzREQER EBfnnJOXqEnGlJ2CyPLxmFkSFEGWvaeYIX6EQYzw1HRGtktEaeseei7+6fTojj+z6fPz12Sn ZaoyUGckYzI8tHYHw4sM5a9p5EFJyTl6hJRZSdgsjy8ZhZEhPGWuaeYKyKHFntE7hbAmXx5y x6hFxCecudTohPI/g+nnzByVsyLpl5iDNy0OYlYrIsGK0PZEY7LXA8iCu5EEREEDQt9cbsz0 p8nj4nK+UHb+DrVd+dyJKRA8g4Xq8QEREBERAREQFK31ZMhe1E9SzGYE5CPHJzjB4cvE6EeT bcfPhVSIM1se96hLVn1l37iDXpcYlpo7Q6gzo4H32Pj365C0pSd9WNIXvSRCjOdLVCXPHJT0 PZ8B/Mb9mQMj514Vi31OsqZs+/AJS4pbaFGdsyeZ0c08i7Hx+fIAaSi+cTe0fGvnG0c3N+NB yRfOIdoTib2j40H1F84h2j41842++HxoOSL4CDyIK+oCImUEPrGM6V1T8qB/vmK2Z7W3zBQ2 sWDppONPJ0xLAjPMd2YroDAwEH1ERAREQEREBfkqdNk6xTY8hU5dkxKzDCyJCeMhwX60QY1K TFR0UrbZGpPiz1lTsXEtMnwn0959y7yenmN8g69LzMGalocxLRWRoUVoeyIx2WuaeRB6hdNU pclWqXHp1Ul2TMpMM4IkJ42cP+eqyuQn5/RuuNpFafGm7NnImJGecOIyLic8D/wf8R1CDYUX XBjw48FkWC4RIb2hzXsOQ4HqD1RBEW8QNabwaBzk5E5/RertQNAP277uxnHqGSz+q5XyAiIg IiICIiAiIgLNNZqHIVWmUB83Lh0Q1qWl+7N2e2HEcQ5ocNwDt8OFpahdVdqVQHdRcElj9coO LdGrMa0ASU5t1+yMf66P0Ysl/jU+a55+6Ef66vEQQPeYs/IxAqAaPcioxsftL4dFrOJJMvPn PP8AfGNv/eV+iCBGi9nA5EvPg9oqMb6y+HRWzDzlJ09fuhG5/rK/RBAjRm0G+JCqDB1DajG3 /vLmNH7UHNtSPnqcf6yu0QQneetPpDqI81Sj/WXB2jdqE5aKmx3vhUo2fNu5XyIMT1M0xt2i 2LHnJT1c6O2YgMD487EeGh0VrSeEnB2J6Ks7zds7ZmKwSOpqUT6Vz1l+9jOdvqiWxtnfuzFe IqBOjVruzmJVjk53qUX6V9bo3a7N2vqrT1IqUUZ+VXyIiEOkFtkbx6wf9ZxvrL53o6FgBlQr rAOjarFxnt5q8RBA95+hdKlXh/rSIvh0dt886hXSOw1OIr9EEA3R232ODmz9cBHIipxBhBo/ QW7sqVeY7o5tTiZCv0QQA0go4zit3Hvz/fR+6/PNaLW7NSjoU9Uq9NQfGdCjVFzmuI64IWjr hEwIT88uE5QQGkkeL3q6K3DyGsiNacnkIrwPkCLjpNx966j8LHEYi48L8c9EHfQD9vC7hn/s Ml+y5Xqg6AAdbLscARiRkgfKcOV4gIiICIiAiIgIiIChdVPuTQT2XBJftq6ULqkc023mY3fc MkAccvDJ+ZBdIiICIiAiIgIiICIiCC1ncWaXzzmnDmx5cjz92YrthJY0nmRuoLWgcWmky330 1LNB7PZmq/GwCAiIgIiICIiAiIgLhE9qdj3p5rmuqYdwysV2M4YTj4EGbaUzEVumVJAaNu7e 5H9M9F3aSwDE0so7+6BvE2Kcdnsz0RX67ef9uu8G/wBTkT/dd9KvVBUFuNb7sPvpCSPyOV6i CIiAiIgIiICIiAobU9odAtcH/OOU27fHVyoPVQtbI2y97i0NuKT5Dc7uCC8REQEREBERAREQ EREEHrI3i03mD72alj/tmK8UJrGSNNZrHWZlhk9PZmK7QEREBERAREQEREBdM0OKUjDthuHy LuXXGGYEQdrT6EEHpE3GlNEHEPEidPxr0TSRp71dG9gLvAi78XP2V6IOdFJOuN0YHg/Y6Tyf L4WFeqAoX39LpwdvsdJ5weu6v0BERAREQEREBERAUJqoA6mW6D/nDJb9nhFXahdU3YpdvtGO J1wSQaO3wyfQEF0iIgIiICIiAiIgIiIIXWPHe1muI4HqmW3/ANMxXShNY+LvYz3B43d5fA7f ZmbK6HIZ5oPqIiAiIgIiICIiAuETaE78krmuuM4Mgvc7k1pJ+JBBaSzAbpZRxl2zYvX8c9F+ PSmXnImmNJfBz3N3di3ly7s/CIr99vAjW28cYwZORJ/Vcr5QNvAd+28COknIg+fhcr5EEREB ERAREQEREBQup/tFr48b1xymP76ulD6mD2O1T2XFKeh6C4REQEREBERAREQEREEHrG/g02mS Glx9VS2Gjqe7M2V2NwMjHkULrGB3tJskkcMzLEY/PMV2gIiICIiAiIgIiIC6pkZlYozjLDvj ONl2rhFGYTweRaUEPpDELdJ6I3gc7EOJvtv7K9F1aSxYjNLKO1rTgNi4/tnoiuVvBo1svDHM yciTv+C5XqxLVGDdNpXi+7KFPvlKTUGQZefjwZZsZ8uGbBxa7mN+0b7dioqbQ72qtPgT9M1N hTMpHAfDispEIhzfj+RBpiLP/WhqAeeo2PNSIX0oLPv4nwtR3Yz0pEL6URoCLPTaOoWTjUVu On70Q/pXMWtqKBw98CXIB5mkMz+0gv0WfG2NSeYv6Uz2fYhmPSjbY1Jz4V/SuMdKQz6UGgos 99auo4/ygwP/AKhn0rmLc1JZktvqReex9Ibj5HIL5QmqRIlrX4QCfXHJ8z+Uvgt/Uj3V8U8e ajtP/EpDUGhXvClKE+qXbKzTTWpZsJsOmth9yikkNedzxBvZ1yitsRQHrd1KA8G+ZFxPvqQ0 Y+VcfW3qS6GQ+/JNrj72kMOPhyiNBRQP2D1MGALvpR25ml7+lDQtTDnF40sZHSljb5UF8igD QNTCD/DSmjI/8qG3yp639TcY9etN8/2Kb9KC/RQAoep7OV40qJ+XTAPQV8FG1Sx/Kqin/V5Q aAiz77DapH+ddGHmpxX00XVHfF2Uc9macg7NZW8Wl1Q5bRpcnJxn2Ziu27MHmWT3XaGpVbtm bkZm4KTOw3BsTuDJMwnRSwhwaHdMkBU1gX5L3jIxIExB9QVuSPBPU+Js6G4bcQB34c/FyQWa IiAiIgIiICIiAuEX2p/5JXNcXjihuHLII2QQGkkYN0so47sW4bF24m7ezPReVphFMLTmms96 Yw3H456INQmZaDOS0SXmYTI0GK0siQ3jLXNPMELIY0pUdFKw+dkGxp+yZ2LmYlxlz6e4nxh+ D6eR3wTsi6ZmVgzkrEl5qEyNBitLIkN7ctc08wQg6qdUZSrU6BP06OyPKx2B8KKw5DgV+tYz NQalopXHTkgyNPWROxczEAeE6nvcebfJ6eR3wTrlPqMrVafBnqfHZMSsdgfCisOQ4FB+pERA REQEREBQup3EYdrMABY64pQPB/SI+UK6ULqhnuFrcJDT645Td3L3aC6REQEREBERAREQEREB Z3fthTFRnYd0WdFEhc0nu14PC2baPcP6ctsnzHyaIiCOsG/ZW86e+HGZ6hrEme5z0g/Z0Nw2 JAO/Dn4uRVis3v8AsObmKk27rIf6juWTHEWt2bOtA3Y4cicbeXkehHr2Bf0nfFLeQwylUlTw T0k/Z0F/LIB3LSR8HIoLFERAREQEREBcIpLYTyOYaSFzXB5xDdtnY7IM10rEvE0zpT4sNzoj u7Fx4uZ7s/KL8+lzvtbUvcj27qf6Z6IrVURER0TUrAnZSLLTcFkaBGaWRIcRuWuaeYIWQzUG oaJ1ozlPZGnrJnYuY8uCXOp7yfGb5PTyO+CdlXRNSsCdlYstNwmRoEVpZEhvblrmnmCEHCQn 5WqSEGep8dkxKx2B8KLDOWuB6r9SxiIJ7RK4DEhtjzlj1CL4TBl7qdEJ6eT0+cb6/JzcvPyk GbkozI8vHYHw4rDlr2ncEFB+hERAREQFB6rD9w2yc4xccn6XK8UHqoA6n227GS24pMg9nhOC C8REQEREBERAREQEREBERAWb37YM5GqDbtshwkrklBxOazZk63qxw5EkdvPkehGkIgjrBvuT vmlOd3P1JVJQ9znpF/jQX8sjO/CSD6CrFZnfljVCXrDb1sPECvS28xLNGGT7OoI6ux8fnAKo rGvin3xRRNSpMGcgngm5N58OA/qCOzsPzoKpERAREQFxf4jvMuS4v8Q47EGVaXN+1vTN/dR/ 9/ERfdLYTzpvTT+FH/38REVqyIiIIiIPzT0lLVKRjSc9AZHlo7CyLCiDLXtPMFZFCj1DRO4G ys2+PO2PPRMQYzsvdT3nofJ6efPOdmX5KjTpSrU6NIVKXZMSsdhZEhRBkOCDtlpqDOS0OYlY rI0GK0PhxGHLXNPIgruWNyc3P6LV5tNqj4k3ZU9GIlJo5c6Qed+B3k9PMb5C16BMQpmBDjy8 RsSFEaHMew5a4HkQeoQdyIiAobU8h0pbUHODFuGTAPmLj8yuVBaoBvdbQJzkXFLY+J6C9REQ EREBERAREQEREBERAREQFl99WbUaRWTfNhN7nV4IzOyTR4E9D914I916cZ5jfUEQTVlXpTr3 oLahTncERh4JmXefDgROrT8x6qlWVXraVUtiuPvjT+H+6cZqdMaPAnGZyXAD3Xm36jfObW0L tpl6W/CqlKfsfBiwXHw4L+rXfT1CCgREQFwiu4YL3EE4aTgLmuuKMwXgjOWnbtQZrpXTjH00 pUVsdzA/uzg3szGei/ZpK7h0sowxybF6fjXog0JERAREQEREH4KvSZOt0qYp1Tl2zErMMLIk Nw5j5j2HospptSqejFaZRK+6LO2fNRcSNROS6TJ9w/yf4jqFsq/BV6VJVylR6fVJdkzKx28M SG8ZBHzHy9EH64cVkaE2JCe17HgOa5pyHA8iCuxY5SqrUNHrhh0C4YkSZtGciEU2ov3MoT/1 bz2f4jbIGwMiNiMa+G4Oa4Za4HII7UHNQmqHFi0y3h2uOVzxHyPV2oPVE+x2o04w645TOeXu 0F4iIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICye67TqdmV2Le2nsLj4zxVSkN8SZZzL2gcj12846g6w iDwbSu2l3nQIdUpETLHeDFgu8eC/q1w7fSveWR3fa1Ssatxr4sGETDJ4qtSm+JHZzL2gcj1O OXMdQtBte56Zd1Bg1WkRhEgxPHYT4UJ3Vrh0I/8A1B7a64vtL/yT6F2Lrje0RNs+Cdj12QQW krH96yjb+5i9fxr/ACIvmkod3rKP7Jw+DF24uXsz0QaEiIgIiICIiAiIg8yuUOn3HRo9LrEu 2YlY7cOYeYPQg9COhWYUWt1HSWvwbYuyM+ZtuZfw0uqv37h+LiHoB8nPly2JeZXqFT7losel ViAI8rMNw5p5tPRwPQjoUHoNc17Q5pDmkZBByCFDanhr3WlCLONz7jlcDzB5U1Q63UNKK9Ct a7ph8zbsy7FKq0Qe1fioh6Y+Tny5Umoz2PqdklpzxXBBLS3cEcD0VeoiIgiIgIiICIiAiIgI iICIiAiIgIiIHNZJc1u1LTivRrzsiAYtOiniq9Ib4r253iMHQjnty82QtbXwjIweSDybbuSm 3XRINVo0cRpeKN+jmO6tcOhC9KYcGSsVzhloYSR27LJrkodR0urkW7bOgOj0SYfxVeks5NHW KwdMfJ5uWhU+u066LTdVKRGbMykxAdjHMHh3a4dCORCCc0khRO9VRSwENcyI4DHbFeUX6NIX jvS0HLgPYHbf6RyILdERAREQEREBERAREQeXXaDTrmosel1iXbMSscYc08wejmnoR0KwmtRa 5p5cFuUG5oxm7dp9VhzkjVHNJc2E0EGG7HUcXL4tuX9FLzK59zx+cHzoJXv02Dv+/o2/q8X6 qDWmwjj9/Bv/AFaL9VeizkPMu6H7R+gUV+Dvv2Ht/CSW3/Af9VcHaxWE3+cUA+aHE+qvBH8c ifk/Ov1s8Vn6SD1BrDYRz/CKBt+LifVXw6xWED/KKB/ZxPqry5jxG+cehd0r7S74fmQei3V6 w3gkXJLDHax4/wCFfXat2I1ufXJK/AHn5l5Fw/xmH+b+dS0X+MRfyig0Dvu2HjPrklf1X/VX wau2GRn1yS3PG7H/AFVEDxYXmC/ZE+58bzBBV99yxBE4PXJK5xz4X4+PC7e+tY2M+uaS/WP0 KOZ9zZr8yfSvFge2O/Mt+ZBpR1YsUDPrlk/jd9C+HVqxR/OWU/vfQoWLzi/AuTPaR5x6UFv3 27Ezj1yynxP+hdg1VsctyLmkfheR8yiD436JUe77oRfO35kG0DVSxz/OWR/XP0INUrIP85pD 4Yixal+0u/OO9K/TH8aD5nINf76tjf5zSP65+hfW6pWQ84Fz0/4YmPSsfbyXRUfue78tvzoR tLtSrHc0tfc1LcHDBBjtOQskrVw0XT2uxa5p/XZCepVQdwT9DhxxgEg+HD7Pm5bjlFD2s/lL vb18yDetHnfakoXhP9qie5/GvRe1YP8AIGkf+nHpKIj/2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAZgBkQMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAgMBAQEA AAAAAAAAAAAABgcDBAUCAQj/xABIEAABAwMDAgQDBgMFBgUCBwABAAIDBAURBhIhMUEHEyJR FGFxFSMyQoGRUqGxFjOSwdEkVGJy4fBDU2OC8RfCCDQ2RIOTov/EABUBAQEAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAB/8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A/SKIiAiIgIiICIiA iIgIiICIvEkscLC+V7WNHdxwg9ouPU6ipIsiAOmd8hgfuuXUX+tmP3bmwt9mDJ/coJS5zWNy 9waPcnC1pLpQxcPqo8/I5/oodLNLO7dNI+Q/8RyvCKlUmoaFg9Lnyf8AK3/VYXamgH4IJHfU gKNog7ztTu/LSj9X/wDReDqebtTM/VxXEWrcrpQ2ehdWXSqipYG9XyOxn5Adz8ggkw1NLjmm Zn/nK9DU7+9KP8f/AEVTHxh0w6cx07LjO0NyZGUxwP3OVs0HivpOtm8qStlopA7aRVQloH1P IH6oLT/tQ3/dHf4wvbNTU5/HDI36EFV3U680rSNaZb7Ru3O2gRP3nPTsvdu1tpq6vDKG9Uj3 uJAY9+x3Bx0dhBYrNRUTjhwlYPct/wBFtR3ahk4bUsz/AMRx/VQ3GQCOh6H3X3af4T+yCdMm jl/u5GP/AOVwKyKAglpy0lp9wcLZiuVbAR5dTJ9HHI/mgmyKMU+pKhhAqImSD3b6SunT36hn 4c8wu9pBj+aI6iLyx7Xt3McHD3ByvSAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAi IgIiIC8SSsijL5XhjR1JOFp3G6Q2+PDvXKfwsB/r7BResrp66TdO/gfhYPwtQdau1HjLKFuf /UeP6BcWepmqn7qiV0h+Z6fosSIoiI70N3PIaPdxwEBFCNW+JVHZahlssbWXS8TP8tsTHZji dnGHkd/kFy5h4vVj3hrKO3iSPLGiNo2nuNxzg/VBNr7qezabhEl5r46cu/DH+J7vo0cqva/x qlka77D07PI3OGy1DuM/Ro/zXU034NOfI+v1jOLjXzPEh9ROO+M/X/JWEdN0TaTZHTsIjLXN jjaByOnXv80FP0fihrG708/wFmo2PYcB7mv4JPAwepUVq2XzUepoKjWL5g9zmsjhdHhuM8gN 6ABfo+KzHdKZYmtic38AABWB1jZLXQySxNMbBkDZ+3PbkdkEPtmhrdI4RwxeX92zeQ38YHTr 9Oyx1XhrbRCWuY4SySlxY12Gu/5h3ViOzGW+UzDiAGkgen5YX19O2Uh0rGlx6u7t+iCqLb4W UP2huhhZHBHje5p9biD0+X16rFrLw8tsFjqqiKkDXsaSDt5GO/H7q4TTsOC/JDccAe3RYp4o KtuyTD2ZwQeQfkgoOy2TXEtDHJQ6jqoYJACMyEgtxwWg9u2Fy223WVHUvkuF5uFMKfAbL57y HHOcNz+JfoakttHBMcQY29HEcYPbH6L3WWijqqV0UkLC0jAJGUFGw621lpSoaKxzr5RS4fma M72jq4Bw6fzCs3S2srRq2jEtsm2TgfeUspAkYfp3HzC9z6QidKXSzPIJJiiMnBx16f0VWXjw 1vj7w6ss4jgMjnPZIx5a4YH4Rjp7ILuRUzS6z1/ZgKOopqe4BrtrJpWE54/DuH+fK79m8YKJ 9T8Fqm3y2iqaQ18gy6IH592/zQWXBUTUz99PI6M/I/5Lt0epOja2P/8AkZ/oo+x7JI2yRua9 jwHNc05Dge4K+oJ3DUQ1Me+CRr2+4KyqBwTy00gkgkdG73HdSG3X9k5EVZiKTs/8rv8AREdt ERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBcq73YULfKgw6ocP0YPcr3d7mKGn2xkGd 49I9vmok5znvLnkuc45JPdB9e98sjnyOL3uOS49SvKIii+Oc1jS97g1rRkuJwAFhrq2mtlDL W18zYKeFpe+RxxgD+p+SpS8a71B4gSvs9jpBR0E7thIOXStzwC48DI7BB3dU+J9Rcaw2XQmX zOO19eG5x7hg/wDuP6Lgjw61TeqEVFxuVTNM5znyh85ftHvj3+SmOjPDeOytkdWNf5rmgFwy MsPVvyPGcqfxOfQ0pp6ZpkDXDGR6i3vk/qgjWgPDey2F7658TpKt5xG2cZ2beNw9iev6qb1F XDbYtrnukwT6eu0Yz+3+q12uqIpnRCnD4xy57hgdei8RxzyTMMzS9m4xtY3HHcuJ7/RBsU9c +sjdtpnxNeBtlLsBw7475C2Y5Yo5nM3gOaAC5x7+37LC2gljjMcRH4uNx/L8v0WlPGXP86oL zDGNrQ4Yd+/bkBB3sYBzjlaskwmG1gMnPBj55HOM9l7inM3oI2uc3jPb5LOxjWt9PGeoCI0a gsjPqafMkbyB1Ci/iJe7lZPDW7V9pqX0lVC+nbHPHw4bpAHBS2tjcXNe3ZkcZe3OPdRjxHst fqDw4ulss9P8TWzSQOZC1zWlwbICepA4CK09Iaiuutta1VworhJFpu1QtpWsYBtraos9T3e4 GSeozhnuVnsusqCt1HQ2OstF7ss9duko5LlTiNtRgZIGDwcduew7hcyn0xqLSmr7i/S0LDbr 5bz5p8xgFDXCM7ZCCem/nIzw8/whR/TWhtTQaw0rcbjp2ajfQ1Dzcq6e5iofUHr5haXENb2G 3rznoEEvZ4lWKstlJU01JcZp6+4Pt9PQMEZmle3GX9cBnqA591IKurjtc8oc7exp9PI5HT/s qrrFoHU+m/svUtBbjLeKK5zCe3OnZmWkkA9Tcuw08vGevIPZWtcrVT1+9so4LcbuC4Dg4PbI 446cINH42iqqiGSnMtS9rstipmmR364zj6LaovJqaYPp2ny3uccvbtcCTzj254WzFqCptVA6 jmo2S1DQBTyQM2RS5P5gP7sgcnt7ey5E8tBRSRMdba+kbLy11sqfNZ1/gd0/ZBsSWankaI2x NZtdw3HAUZ1H4c2+/Us0BBjkc0DzGjnjofoFKaRtRNK77JuNPXO5L6epaYKhvsMdP5D6r1NW /DvMdwjkpKgkbRO0NDuezh6T+6Ckz/bnw3dDSUr/ALTtzmkRxTM3BuOTtxyBhSCzeMFvleyD U9DJZ5X/AIZRmSE/r1CtKSKOTHmxk+ZwWvA4+n1UQ1T4eQ6gt9VA5sbXljRA9rQ0scCT19jl BIWPZLGySJzXxvaHNe05DgehBX1VDZKm9eF95paC/SSy2CrOwuectpXk/iB9vceyt1rg5ocx wc1wBa4HII7EIOpbLzJRObFOTJB09yz6fL5KVRyNlja+Nwc1wyCO6gS6Fruj6CTY/LoHH1N/ h+YQTBF4jkbLG18bg5rhkEd17RBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBa9ZUso6V80nRo4H uewWwopfq74is8hh+7hOD83d0HOqKiSqqHzTHL3H9vksaIii4er9TQaS05Nc52+Y/Ijhiz/e PPQfTuV3OvRUb4u32O6a2o7VAx1TFbiA+ON2fMkcQS0Y+WB+6DWtlu1F4nXc1l8lnFETlrGk siaPZjfb3P8ANWpYdN0dle9lF+GEBvlvh7k9iTz+i+6TqGvtUbI6JlO6AmMbCAzJ/KD3A6cd 1LIqaLzjK4uc7qIy7IyB79kGxJUSRmOJ0RdzjcCA0Z9wvUL5vhS6VrI5XAAgH8P/AMLVdMwy CM0pMbQXZPpAOei6Pl+fGCWtAkGMg5wMINWqcz00xlfG95GQGbs89fYcrdpmMjjwz3wM9Vow U8cdRKJI8kDJcHnkZ4B9vot4RhkjMHLsZw48jtlBmzk56jPZa9VM0Qva4H2xhHVUbZHRFwa8 fh5HPzXKrqqfzXMo5mCRw3EO5OB+XHZBuUrZNhlqto2E4aD6evVbLazqHxkOx091qxMqn0bG MAaNvIx1XhkD4KaNnnudITk8Z3D2QZaiQVMPmfeGMerc3GMZ6YK3Igx7A/b2GSV5ZGBT7Vhd KYY8MBOT0H+SDLMwFwcR3WnJh73MdHuYRgkeyyucain2uL4z03A4I/VY/SyVsbAMNxnPU/NB 68pkbXHB4HQdV4krY4KZzy4uaOgAyssrHOOHOLR8uFoTyilnLJHY3glp7ge6DI6q3ta5rMty CdpztPb6hfHUjnTNL5ASzJeflnIC144wJmspcHADs56D/VdMMbGNr3bt2Tkn3Qa9VHTVeRUw +aBjY7HTPTDhyOe4WWOsuFBTlk4bdKHH3kNQ4GVg9g48PHydg/NarKlrZHtjeWv28B7OhzgL Kwh0JY53m8ZPbnvx/kg9R26muNG+q0jWBro+HUFQTsa7rjB9UZ+nHyWCmrZJpPh54JIKqPAq InkDyz2+oPYjgrHNG5ldFWUsvwlVEdjJwOHD+Bw/MCe3btgrrRvh1PAC8fZ94pBnI9RaD3H8 cbvb+hCCKa3sAvul5KP8TiOXOOO3VUvpXxNvemqIW+enjuFuonFmXEte0dmh/tn3C/Q7ZZHs np7hG2Cppv75jeRjs9vuw8/zBUOh0bbZ2XB0VPEySdm1oYAAW9eRjvnqg6Wm9RUOqbJFc7YX eW8lj43jDo3jq0rqqltJ3Jvh94hT2aum8u3V2GuDidkMnY/P2z81dKDq2W6mklFPO77h54J/ If8ARSpQBSmxV/xNL5EjsyxDHP5m9ig66IiIIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiDRutX8Fb3y NOHn0s+pUN69eT3K6+oavzawQNPphHPzcVyEURFr3CsZb7ZVVspwynhdKTj2GUFd+LOuprND HY7JUmK4TjdUSR/iiYegB7E/0UP8MNP0tffZZq+OWaSMbmtwdwOeXH6HuozQ+dqjUklTcZt0 1XNvldt9XJ6gdgOAv0BoLRkem43Sv2ySSvdySMtYegHuiu3JSQQ2yN5dFTRwyeZ5s0ohY3Jx n1YAJ9lu2ysiqcmlqqGp8o4c2lqmSloPQnaTj9VF/Ffy3eHVXAI9nn1dNTs3c7z5gdge5wDw uUx9s0Zr/wARXUb4bNRUlLReU6GmEjYXOjbjbFwHEud06ZOSiLHqo/7tsYaIsl0hL+fp+6+U tW1tNFFUROhe5p9BPXCrOj1NrGptOrKcXiagrNPxMrmTVtop2zyRGJ7zC+MEsZkhpDhk/vge a3U+qaDTGlTNc5K+u1I505q6SzRST00YjYfKjjbxITuJ3HBwgtBw9Ur4sbiPTnoT2+qMppvU ZXASu43MJxhVx/arWczdGW9xFkuF1qaylqpa22NYZQwR+XN5TwC04eSGtIBd8uF6o9cXeXS8 9trLxN/aGC+TW2OottsiqJK1kbSTsjJawHLgS7jgDucoLCioRFMHSgySNaQOeMLXFPTNe+cR NBJw45yW9+VAqfWOo7voPT81PcI6G9XDUDLRNWfCRPzH68u8sgtB5YSG4/D1GVqR651VQUkL Z6r7XqoNWSWqRsVFBG+rhY1v3YAbhpcc89RnqgtulcTGPpxk9UnlZGMvaeMYOFW9z8T3sgs1 RZaS4RuF6dQ3S3fCRyVL9oBMbRzknOBgg5XPn8Qb3cbfcjGw0tRNqOK2W77Qo2MdbmSBx+8Y Bgubt6O3e/ZBZ1NLJJV79kjGOBa5jjnJzx9F7FPiokky52egcfw/RVpdNeaj0rQaptNdUw3W 5Wialiprm2jawYnbnL42+kuaOAPc85wpVoK5X+6sutPqWmuJZSSRGjr7hbPgZKhj2ncCwenL S3qM8EZQSLBa0tHXstQva6SVnmPa9n4jjO3K3XOaXYZ6mgZ3DsubXuk8wtj3EEYdgcFBuNmA a1r/AFDbkyOIwVr3MGSl2sPLhwQM4WWF7JpI2mHIa0FkhwRz2BXivaHsiDS5jXSBp2nqPZBp W+Dy8+Y93mPfnLuMHrhdIhzo3tDCHO6OPQrXggDqqQ8DjOGjgfL64ws8s7GFjCcOdnDT1OEG lLS+T5JbGHbX8l2c9F4dWyR1nqi8tsjOHuGBv7fULpTPbvaeQXdAOywzUrZYyXxsc4H05HRA lkPwwa7aJXDPo6F3yWCpbMJopKeWOCrg9UEmOmfxNcM5LT0I/wAwvUULZRGS7BacZH5x9Oy8 Phe6aT7kFrejh1Gev7oOmXx6rtvxdBinu1GXRvjfyAfzRu92O7H6EdCFz6IUppXx08b4JC8+ ZC8cxyDq0/T9ui9seaCeO4ULS6WnYGzxt/8AFi6luPcfiH6jut28shhq6e80ZD6Wua2OYt/C SR93J/8Aafq32RFI+NVNA+iYQGtljdvLyAPMPQtHfqVYOkKj4nRtqe6pjqnilY18sbtwJA6Z 9ws2p9LUepbdHHJG17oZHuaA0NyT1554VN0tVdfCrVeZC4WuqmxUQOYS1rM9Wj+IDoQir3Wz b6n4OvimP4QcO+h6rSgniqqaKop3b4ZmB8bvdpGQVkQT8HIyOQvq5ljqvibawOOXxHYf8v5L pogiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgLxLIIoXyO6NaSV7XJ1BUeTbCxpwZXbf06lBF5JHSyOkecu eS4ryiIoq/8AF7VLLNpd1qhLXVl0aYyM/wB3F+Z2Pn0H6qwFRvjXDU/23oHv2mGSka2HA5GH Hdn9Sg5Xhtp91zvsb5D5TYyHB2M7h/Djuv0BDN8VU+SxwD42gBzc7QM91BPCCnMNvlIjaHTO LnScZLQf9D14VlRRxxjzonkNJJcdgbn69yUHMulhtd4uVHUVVLBUVFvmdPSume/bE47SS5oI DhlgIB9uV4nsFmuslzNfaviaq8RxR1u+SQec2EAMLQCMEbWnLVt19V58op6KRrC4nLizoMdR 78qtrnfrszWd0obhcqym08/UcUNbVxVDg6Bu0lsYOfQxxzkj+H9wsO2aKslsobhDTWx7PtOn +Grd1RI8yswRy4nh3qPIWaq0rarpY6OzVVrkNBQtYKVzZHB8BYNoLXg7s/17qsdU3ydlbq65 1Opq6g1Dabq2ntFuiqS1j4A9oGIvzhzck/QZ687etaupu141fV0l4uFL9g2umIhoa1zIo6gk B7HAcZHII65CCU3vw5iulXpWkbTNfZbS+t+KjmqHmTEoa4ODiS4u37jkHjhdJ3h3pkWeitAt ZZSU07p6cxzyMkEhHqdvB3EkAA/IDGMBVzqC63yt1LLTPupoX0lqoprbNPePgmMcYmufLhwI mcXbmkZHHHPbc1Hf9Y02pNdxW+Pz4orbSOqnfGFgoCaVpc+EZ65Ljx7IJzQaE07brhQy0dmd FJb6iSelDppDHHI/HqAJwSNowOyzVWgNM3Oknp6y2S7Ja99xkDKmRpE7xhzsg5HHbooJXT60 tmlpbzRMnuNtuOlqUSVH2mI30MggbulDSdxd1PpGTnquXrDUz59PWmKKtrYLlb9O0VU6pku7 oA6RzGkOjiAJlkO7kkjgdsZQWdR6MsVtZQQW+yOYy31ZroH+bISZuBvc4nLuAOvHC81umbRP BcqetszJqa8Vonqx5j3F8nZ7Tn0EZ7fNRF9qmuniLpRk9/vTIr5bTcKtsNe5jRIIw/0AcNbn so/br/XSTW69O1DWyarqdQCkqrQ6p3M8guIdGYezRxg9OSOo4C2aDQunKHTlZZ4LU19DXkGr 857pHzuHILnk5yDyMYwei2LHYLZpuilgtTahrJpNzjNUPmc7AwAC4ngDsFV1nuN/r/EGed1x jp6+m1AaZ8FRePLaabdt8hlIR6gRyHA8ke4yrlkexnL3YxzlBpSbqaT0yb2uJc4HqOc8e65c 9Ux5kq2u9MR2jIO0knqR7roT+W6s5Y3D+h2ZHHXK16pzRMWFjPKcTgH87vog9wnEZa/aImkb S3836fVeamoihaZ3cMZklp6DHU+yzMbKIdhd6g3HTp9FqVEBmp6gAscBGW7nnjOO6Dg09yfW 3FpoJHMjkdk7x6Sc/wBD1Xc8kCcNhnaZC45c0ZLMfPnH0VW6N13bqC/VdvudXAd0pbHIYy1o cB2cfy5yOeeFYtpvtmronNZW07y6TILZG5Jx1GEG1RSyiV4mfvy/05ByT0W/NKaeFu7qQTgj gD5rV+JtkcjZDKwvdw1ud7hxgkNGSte6SXKtstVBarTWVUz4jHEHRGNpJHdzsYCDBbbz8Zda 2GWWN0e0Pikj4GMcjHU/VdOkmc6omMkgDHFu3j5crlaV0zqGkoIvtay00VQxuw+XUsDXcdTg Hr7LvG0XGHLnxWynaQAfOqHEYH/tCDg6wrKqgt8ItJMU81Q1u9rQ4Nb3c72aO5WezVVXWaan tkRhmpJshsk+WuhDuThoGHDqW8jHCiWqbDqLV90t0FrqKaGhoqh3nzxyl2/kcgEDc32HyU/o 6VlEwh7T6GNZvPQhBkknZDiMu6elhI6qvfFPTcl207LUUkRfKAHBhPUA8j2BW9r7UNytOqdK 2+1TMY+4VmJ2uaCHxjALT8uc/opBebrbpLeYXVMRM27ZnnO3qcfJBBvCDUf2rpU2upc0VVrP lbe7o/yn9OQrAVL+Fcvl+J13h+6YJIH+kSB3IcD6TjnuroQdfTlQY690JPplb/MKUqC0k5pq yKYfkcCfmO6nIORwiPqIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAozqWTdWRR9mszj5k/9FJlCLjUmruEs vbOG/QdEGsiIiioLxHrKqu8VKqNwa1lHE1jGv4Hlhu4k598lX6qQ8Z9O11NqAaijG6iqGMhe 8H+7eBjBHsQgkmhKkTyths9RL5MTDmQN2gsJ525+f7KwX1sVMyMkvkfI0tyfUI/fJ+aqzwPu Ap554Zekm54OefoPlweFackMUs4bSQ8PZkvaDx/2EHOuVT5dwpoY5xHTvw8SSE888bf6LtzU lvfHNFPQ0UkdYWuqWOo43NqHjoZMt9bhxguXD1c2W3UlLV01OyaWGVjmucOnIyB81K6aoilo 43Rx/dva0kM/Ln5oNWqoqR9ygq32qgfPCGsiqvhYzNGAMANdty3HbGMLI+2QSNqgKGi8mucX 1cQpYyKlx7yDbh5z3dldEvY2PIxz7lc+G4yC4UtO2nc7MjQX9ADnOEHPqYLPXVsdBWss1xqI SWQU1S2me+E/wtYQS3AH4QB06LKyW11NbWwST2Z9bWEQ1DN1O6aqwNojkHV+B6Q12VT+nbJV WLU1iuT6BrrTSXir2XD4R7aqoiY0HzJOSNv8PTnctO2Xi0RV1jvktuqYqg6jkr6qq+EP9w94 2N34w7nJwPdBePmU08UNDDJb5KeZppRStfC6NzGjaYxFnB2jgtA49l5q6K3S1VJR1FLZnTfD +RTQzU8HmCHbjYxjhnbjI2gYwqOoqeCtp6ilt1orZ9TO1MXUVcyJxjjja4Ejd0ABJJHzBXa1 ZbA+56toqyy19Xqm5XVk1krIoHO+43tLSyQcANYCD7ce3AW3UW2B0VOBFAKmGAwxSspY2vjj 27SxhxljcYGG4C+so6CkqDchQ0j7geDWilZ5zgeP7wDcf3WZtR51Q+KocHOhYPMfj0ucByR+ q4Vk1VFeJqvyMvZDMYmufhodj5+2eMoO9NRW2S4x3KS20UtfHjZVupY3TNxwMPI3DH14Waqm xE4tHqxjcG7lzpb1SwVIga9jpdvQOxj5rg6x1aNMaLqbjR09PWzQzwwmKR7tga/cc5aQfyoM Nm1Oy4a2u1vqJNjKeIelz9zT0ycduc8fJSeUU5bLO95ljyHho5wexCgN3pbLp3xQkpaG10sV RW2ipuD7jWVM33b2mYgEBxaIx5Tc+knGeq0Jbzdr9NBS2K6acnrmte6OkpbhJmZzWk4aHxho 4BPJA+aCXXnxAsVmw2trtkjiTsYNx4Gf0/1VSX/X1+8Qbh/ZvT1LmOrqAIPLBa9w9z/CO5z2 WpV6Cu2o7nLLSXqw3CsxvnpaOu8ySMD8TsYAcB32lymWiPDabTtQ+5Prp21wjDWGnds2td1G Qg7lX/8Ah4sEOnqB9ddKimno43SXKpiZv+I4ycA/hDecYHTqscFo0DoimNZQaXqq+WJvNTcp MEA9CGnPB+TVKjJMIDFNX1k+XbHB9S/ke3B7heq6KkrvhmVMBdTNI2xlvTA4A/RBC67xP1hA Ht0rpi0wU23c2aNjnkj6DHK5FP4g+Kd8gzSvijky/wC7ZTbT6SO+PnwrMtFIyEmeEbop3ZB2 Bvp/h+i25i2mYHwxx07t4ZlrQeOvKCp5/EjWFvp2NvOm3V8rnemY1M7WvAGSdoPC3KXxKqau N7ptEMo4mwl/mbg5xPHTeOc9lZYkpK1r4vu3szjbw7PufotWstNvlpJPMpmva31N2t3HI6fs g2bTXUklAypjc+PdGC5sv4mjGRn/AKLcbVRyu8sSB7nAEfQ/JasDIHUrRG9jo2jacBQLWniD SaUsNXBb6iN93qG+XTMaOYWngvce2Ow90Hiiij1l46V1Y0iW36epfhWPxwZXZHB+RLv2UquO lLPX1kdXX0xxEfKbIXbdvzz7FVpo686lp9Ow2jQFj8oSZkq7xcWbfOlPVzQfbt1W3VeG95uT Gyan1FcbnKXDdEx5ZFj25/0Qc/xH0Za7KyW72G6witYd72sqWtkacjkAH+Snvh7qJ+ptF0lZ UOLqqLMFQ4/me3836jBXMpvDnTVvsj2v05DLVyAtD55C94yDznsuL4MVXw1Rf7I5rmmnnEzQ TnaPwkfyCCV6x1HeNMV1LNSOsFXR1EkEcVrL5Pj52uG17gM/xh4BAxwOvRSy5+LukbFcKi23 GtmjqKOYU8oFO47Tgerj8vI5/bKhuuLJfdS1UdHbLBQU5hkj+F1GbixstPGDuI2D7wHJdwMj nge3EqbTqW9ai8Q7Tpu2UlxjuVVT09TUVEwjdTgAuD8HqOvA5BA4KC3q7xD07bJ7xFVVT2/Y 8EU9S4My3bIAWbT+YncP3XFq/G3SNF8N5z6//aomyxFtI47g7p+vyUOufhDf6/V9cJXNmswt sDGOdK0GrqIKYRxgjOQN+XHPHH0Xcj0Jfm2fw5pzSs8yw1Qkrx5zfu25HTn1dOyCTVPilpak udNQVFbKyWdkT3u8h2yn80AxiV2MMJyOD+q19ReL2ltL3yrtN1krBU0ezzvKpi9rd7Q5vP0c FENReHF3m1te3i1Vd4st9mileKa8fCNhIxu82M/3gB9TcA4wPfj5e9Casv1p19LLbY4Ku+1V E2ipjUscXRU7sby7OBluDg4PB4QWjaNUW293u62ugfIam0ujbUh7MAGQEtwe/DSufU+IdhpI b/JNJOBp58bK7ERO0vOG7f4lVepvDHVddq6/1tstI82vqKd9DdG3TyTSBgG8mNp9WenPIxkd Vs3zwhvN3m1nWzslkraySF1t8urEbKjH4y9ucfMByCxrx4naasNTTw3SoqIhPHHIZRSvdHE1 /wCEveBgLW1D4taV01cqigrqmolnpQ34j4endI2LcAW7ndOcjuoHrTQWur3LW0UdPJWUMlDS x0RF08mGldG1vmNdDnEjnOBwTwOuegGPVvhVqS91F/mtUElFFU0tGxtKysaGXCZhbvfICSAG jdgcZOD3OQu/7Rg93fsi0vgKj+Af4giI66IiAihOtdc1en7tbbFYLSbvfLkHOhpzMI2MY3q9 zj24Pt0PPvmh1u2y2KGr8RW0mnayWZ0bIPiBKJAMepu3Jxzz7d0EkuU3kW2eQdQwgfU8KFhZ 9S690tGBQzaioIZSGSuD5SQWOaHNIIBBBBBWgbraBQVNb9sUXwtLMIJ5vMO2OQ9GnjqcorYR as92tNLqBtiqbtRRXV7gxtI6X1bjggZ6AnIwCcnK1oNUaaqawUkGorc+cuLRGJHZyOo6fJB0 1EPFO31Fy8O66Ojj82SNzJi0ddrTkkfopVBXW6qfQNprpRyuuTXPo2skJM7W53Fox0GDycdF rW692a9yVEFoutFcJIG5mihfuIb0zgj1N5AyMjlB+ZLPfai1VVPUQOe0QH/w3YLh1wv0zpW4 G8aZorrES+SqiMhjccYB7e2Qqo1/4TfBwVV5049z4mkyzUbgB5be5Ye+OuF1/CPWbTY3Wmpj b5lO5rIME7XAn29/n0RVq1tKapxwXARtw1u3IHz+q4ZkqLOwUDWzFzhuie0fmzk5Htg4Ukmm bIWyMjIdjqDjaepWrP5VTI0uiw4MGDjkZ56oj03ZJCZ3SCOdjNrwXZxk8f8ARa1BBLSgyyPd Lxvac5f9cdlz5aSuNyj+Gi+6HqkDnbt3PQn34H0XPvWs4rFT7q+J0cj8lrjw1xb7Edf88IJo 2pfO2Smq4nvE0bmyscSdzSMEHHQYKq/XOrYdJugslTYqet06xkflUZc9gY5pLhg7s5B78pev GW1RRywwSuklxtLoe546H2VW6l1HXa5uLIaOkAZEMsa1vrcM9T+6CxLP4s6WsVrdBZoK6COp q5ampiqJN53yBufwgcenhfJ/HChhgnFMKmdzhmNjxtZn5gKK2HwtfcKOSarnLnty0xMBDmO/ zClFn8HbK6nZNdJKhwc0hpY7buPvhBCr74p6j1DIYoZW0MU2GFsPG4/8ywWrTeuKinLbdFVR x43Nb5mzcrnd4cWWS2x00VM1zAMFjgMvb8z/AN9FzaS0XzRlYG6efBc6FxDXUFdMQ6PjqyT2 +R/RBWf9i9e1D/TFVSPOSXfFDkjjj9l29PaV1HEbjY9SW6qrbbcYY3zyU0wMtO9jiWOaXekk EuBaeod14VgT6vuNHUQG5aOuEQGWg0lRHKCPbqMd15d4padjL2zOraN4BZ/tFI9ob3ySEEbG nqu3+LFvoZ7zVXeWq05UOimucbZDEDHO1rCxxc0tBbnByDk5WxatOU1TVeKlNaLZTNr4J3Q2 5sVO0OiBbNuZFx6dzQRgYz0Uk07rejvMclM/UVOY3DD4WTbC0k9ADg4Pt+67F91XaLLSRzXy 9OiiyPLcZi4vI7taOp+YQVjp6a0Xa9+H1HpO3up7vaZA+9TNpjH5bG7fM8x3G7OH8npux3wr Sn2Q0xj3nbt3Bnc/VQ6r8dNMOmMTXXSWJ7gHyNgDRx+Y5OXfqu/aNY6b1LHIyz14qpGtAdFK 0tkHtwR09yg7HlsNOZpTgh24kjgcdR7LmU8zpJYjMHeUZHt3AZABOAOPfK+3eom+CHlziEF3 p++7dOR379Pkt23WsSW6ON2yKNucbXB2BnPHbsg2Kakj9LYSRE1x9LR+Lt+y+V9SKSGVksb/ ACePMmONrQe5WtBPSfDQzVmoWUjXNDm01G3zJg09nHnn9FxL54g6U004eRbn1tS1wb5tfMPS ffaSTx14AQetIaVqqirqK60TeWyNwYZZXuaJhjjbgEbRnt3UhqJ5m1dRQzPp3GFmHS07nHbI fyHI645+Sre8ePT4ml1HXmaUZa2KlpwyJox3L8kqvKnXtw1JO2jut5dZbTkeYykjc9zsnJJI 5c49SSUFga18Rbbp63m22CpZVVmHAtj9UceePUffvgKvtLXXTVDcPtXUkNZfrg92fLZDujjd 2Jz+J3y6Lv2m4eElnkjebddro9pz5tXTk7/ntyApZB4xaHpG7KOgqqJjcH7uhaB9OD1RWFvj XTzFrKfSt2lefS2JoaAR04AHCyO8Y3Mk8us0beIAOdrBk49zwt+TxY0dPPAKO7+Q90gzvpnN DR3Bdjge67tBq+23x7obdcaWqmcdpbFIDkZ+eERHrb4s6TuVQfj6qW3Oc05ZWRkYOem4cKOa fqqeh8fayOgnikobjA7y3xOBbJ6Q4c9+QVZTLbQ3KN9Bc6CkfHkh0L4mudg9Oe31VYTW4WPx 6s1vp4mMgibiINAADC13RBYF31vb7Rd7ra30VTUVtC6kip4YpG7q2WoYHBjRj04z156fNbFV 4g0elLzdmW7Sk9c+jZDNfqyjcweS5zeATgeYQM88dD05XOvugIbzf7ve47q2kr6p1FNb5mxO LqOWCMNJJ7h2O3yPZbtw8N79dZ7pU2TUFJR0mpIYmXeN1KXepjdrnRfI+rg46nnpgN+7eMUF DdK6jtVhq7uKWhiuAlp5AGup3sDzIcj0gBzfcnK2b34qNtun7ffKGxy11uq6RtU6U1kULowc 5YGuOXuGOQ3KhE2j7zL4oX+yaTubbbFFZKaiMlRDvbLB5TGEZxw7AByPmuvdPBCocIILXdaQ 07LR9nH46j818bslxkiOfQXOJzjkAnGc8BbNtr4LraqS4UZJgq4WTxEjBLHNDh/IrbXL03bJ LJpW1WqaRsr6GjhpnSNGA4sYG5H1wuoiCIiAiIgIiICIiCs9dWu+WvxFs+trDan3iOlpH0VX RwuAlDCXEObnry49Pb55Ea1ZS6h1JqC06qk0/fqGibTTUMtJSxRS1UWSSH+XIMYeHEH229em bxRBSNRo401T4dx0dpqpKegfM6tdVwtdLExzWuaJiBjjJaO3pXN1toSvmtt4qtM11bNHcK2K qns0dM1zXP3Dc8OBzgdcYH6q39S0p+6qmjp6H/5LgIqvddWvVt71FcTJa7nPFBdYpaL4SOL4 YwNON5IG98nTvwM56AKSf2dkj8UtV10dra2iqLWyOkmEA2Pl2gEMOMbs56crvIgrzRWntTaU rbZXm1T1ktZZZaWISx822dr3OYxw/LG87SScfjPOAc5NJ2jUf9uLXdb1brtFttlRDVTVkUTI 2yYJDWNjA2x9Nu7qei71dWT2TVMdRLJLJaq9oin3n7uimHDH5P4Wv/CR74K0Ll4jaatkhjrb 9G6UOwY6GMy7fq7ogl7mtexzXgOa4EEHuFROpvDnUOlrtPddNtfUUIeZGGB2ZIh1w5vUge4U 7PirpSd7MXWvpARkPdSHaf5FSi03aG7ME9qudHc6bBLjEQHtPYYB4/UIKbtfixW08Jjr/N8z eC58Zw4Ee+VZ9j8RrTfqaJjK6GCpOGOZK7bk98LauGlNNagqvPulnp5akcOL27Hn64xn6qN6 h8HbBcKMmyN+yqxo+7cHl0bvk4Hn9QgnkMj21MBjO0HPO7IbzyPmoV4m3K3RaXk+MpxUF2RH 2w7GBkfU8BVtFq/VmiKx1mvDpHRwcCOYbsA9HNd3GFwbrfLlqu4xx1Uj5GeYTHCOjc+3zwiv GnNM1+p7gae3QuLG8veOjBn3V16S8MqLT4ZWTF01WXktcB6W4/yHOcrc0TbKCyW+N7Ih5oA8 yQO43YHVS+qrYG08m/IY0kOLfn2wOuURq7aenoJBLH5HG7EQGRz1/daVZvfK1lI1rXOHcE5/ T+izRRySMDY3bmTD1A8Fg/hC3J4m0pbKzcQ0ANBOenVBw6mGvpWwxR1D8BhdgkgAZwM+xWjD Fda6sYfNaWOLSHgHacH+q7coqLpcvs23PElRUROy0ZAibn8bz2Hy6noFq6y1TonTNnZTUvwr 5g8tlbT+qTDCNzWZ7uPAPbk9kHRba5ZnMlmYJ3OA9GcAkHr8lGb9rLRen5ZWVk8VRWklslNS x+a4O+fYe3VRSOy6y8RauoqpqifT9qe7zIafLi94P0wSeO+AsUHhDdLNcpJ7TqaCmfEcNnkp XcO7tLsFoPPug+TXS5Xnc6y+HjqiFzjtlr4hwT3zgf1UA1c27xXtsF/o20M0MLWw08Y9Ecfb byeOqtE3fxLtso3fA6jihw4in4ftHfjB7fNK7UuktYmO161tMtkuMI+4bVl0eM/wvHv7HhFU kujYJblDqGjfY2ufcPMxCxozvPdpHcEdVfDvCLRkFvaPgppctyZjVOyf1HGFt2PSOntIXCeo oba6N4btNTPKXlo7gE9MoINUS+I9Q11P9h0kIIORkHr3GXcLxbbd4kUkQpKevoqTzDuG+Rpd /Qq4YH0Ucu+IuY0873EEc+6+StY+ohmgpoycucXnGQfkiKmZ4c6yubXCv1G5sUz/AL4QggZ+ fTPKyUHgrCa17a+apqSz1PeHhok9/n/qrclqomwCMPw94DmuJHA98FYqOYNBfNI8hwzwMD6I Iazwrs9I3fBaacDBJdNl5HHHB/oujBoy2epjaKkbEwCNzGxN2kdznHv/AEUqJPmMJHmND8Fw 459/mtSCV8jpvzwOb6GEYOc/6oMAsFN8LC6PYyp27Wl2HNa32AWN+jrdMZPiIY5GyYc8FgIy P0XVgMjnt9HlsDw1oDuvHJUJ1/q2XS9zpJ8uc1ww5geQCM4PTrhBt1mgLVM0xuo4KiIt9QbA A4EdOfZcS6+C9lfSsntjp6CdhB8yKQ8/oemP8lZFsrvirRT1b2+qWLe0Ywcdei+tdHVPli3u 5G4jOMjqf5oKos9g1RpW5lz7lHWUwDmu+IyJAwEHAPTn2+a5Wi6qr1N41VN0m9cdJDJ1GBG3 G1oA7cn+qkvixqWlt9s+GikcajaQCxx4yOM+69eEmlpLHp19yrg4Vtzw8td1bGPw/qc5QT9S 6xEGzw4+efrlRFTK0N2WimAGPRlBvIiIgiIgIiICIiAiIgIiICIiDDUwMqqaSGT8Lxj6KETR PgmfFIMOYcFT1RjUsTWV0Ug6vZz+hQcZYqktFLL5kvksDDvkzjYMcla1Zc4qasho48Pqphu2 9o2DrI49gP5qC1uqKTUGk6qnprhF5tfXvghjBzJJE3jOO2cE/RFc/XFX/aOaloqKeQWiFv8A dbjsqHZBDie4x0B7qONtEVIyWhqIGR7/AFtmbHkN4Hy6LrWyFlgkMclQxrdxc+PA8x4H17fs uxQ0bq+GmdJU798mX7OWgdmcoOPS6YbPBSVMjoRFHK4R/l3M7D6u5WGSwwxXjzrdDWWmdji4 VlO/mPuOBwW/VSSGioJoJWRv8wGRwkb5nQsdnDcdFnMMdTXSiNroxFGGtD+o44wO/B7oM+k9 VyXuoZZtSeTFeYm+bS1UB9FU0fmb7OHdvcKZ00rpY3Nlbtljdtfx1PuPkVVdRapLpDNNbJvI q6F4kodrcObI0Akl3cHkYCsC03tt3s9pvEe1jKtoZMzGS1542/LDgR+qDqVFHS1sToq2mhnj d1bJGHZ/dfmWsjrdMazrqWOKMVEU7o2sc3LcE5bj9CF+oFR/jban02qKK7GMmnqoBE5zRj1s PTPvghB1LJ4g0dvhqKW/W+enmDC6R8DC9hIxz8uq78esaStoJKps4fRl22MMaTvJ9x1Az0z7 L5oW0W46b/2hsNTT1LdzhgEnPYrpyaK01G2V/wAI+NpALn5OGnaRkAdOCg+t1lZrbSSfDVMb 2tI5aQSHE4xj34KjNd4qXKvuMVosNglqa6ciKF0jS0b3f5fP6qV22xaZssTI6W308LWO/F5e 9ziRjg8kuPsulcblSaapKm51r46S5/D5c5wBNvg7cDrK726/oOQgfiLrqr0nCdOWiVstzqCH 3e4Rt4fJgf7PH3DR0P1x1JUWsVprBfXXbVtFI+XDfJLxiKLjOMDgYHQdAu94eaddqPUH9qrz DIKdsjvgYHjoOzz7nP7nJU/1EYae1VclPEzz2R7fS3A5HX5Y9yg1tLa7t1wqpKCCojimaCWM my1zgOrsFduurYKKX0V8lDVVOXbo5Sxrnbc7tucHpzwqIh0pdr5CLnT1ksle5oAeTg7cdM9u P3UgoXXay2cs1LI9zIdrI5CA/c3rgOPIA790FoUUVzqxG+4Moa4mMOEvleTI49yJGYLfkSCF huVip9RRyW2tomXPc3/8rWhkdTH23NkHD2jP4gQR3BXq1XyGpoYPKPVg2txkBvbP+S1bre3W K7RXC3V0JlijMcsMke9zWuOeB1zx0GCQEETFsu/hvFPUUJqbppvzDHXUEj91RQuBwXMPRzRx +mOFK31dFc7FBcKC4xzUMpD2Oc7AeTwQQeh+q2H3iK7STzVJhgmqYm5ZGHYkIyC/nsW4BGT0 VX2iSHTGu5LJ55fY68Gaka/lrH+39R+yC16e3PqIAZhh2PVsdjHtj3wtOvtNVSugdTTSOjHD t3Pl57/VdOCSJtDHNC4PaxnGx/HbHzWx8dSsm3TzRs3nJBd0djsg51HS1EjWQVL2O2dXEAjp /Pou0xvlQBrNobty0N/1XKq7taIqkRzVsecgOi3A7c8D9ysVVqq1UUJEcscjWOIfGHcg9voE HRqMCEMIY17juwHZyQOf2Cx0sM1TFHNKAQ5v3bm54HYn3VWa38TKemPlWvL6xjvSN3pa0jqS P6dVh0N4vugZHR6kmGxmT5u3AwDn90Fz/DjaXPwC7Jfn/JUf4ty/E1kUMUsTnFw2NdIM4PTA Us1N40WOitT26fca6sk9LBj0s/4iSqVZdzX6m+PvkjgJDiVwaTsGOMD5IP0np2OoGkrZDC9r XsiZh7xuIx1C0taX+LStnMz52kySNJa3g8nvjso1T+KlptdtiFJWxvY2PiAD1cfM9/kq91Df Ga2uwra9zoaWNn3Y/M4H8vsMHug6+k7HPr3W7r1WMe6zUspeS/pI8chgHt3+iu9VP4IV+4Xm 2skkdTwvbLE1/bJIJ+vAVsIB6FTiiZ5VDAz+GNo/koTEwyzMjb1c4Afup4BtaAOwwg9IiIgi IgIiICIiAiIgLxI7ZE5452tJXtY5wTBIAMktIA/RBVekvFK+3a3U+oNQWm32vTD3PZLcPisu Y4ZaBs68vAHTupnSa/0rW26tuFLfaOWkoAw1UwfhsW8kNyT7kYCqeDTuof8A6DWjSv8AZ+td XVtwIla6PaKZgn37n56AjutqvseqbVdNfTaes8scVZXUBhMVM0l8DN5kdC1w2ucDt+mc9eUV Zn/1C0oNP/bX25SfZ3neR54cSPMwTsxjOcDOMdFzqq8UN+bBcbRVx1lDLHiOWM5BIJyPcEHs eVXunKG72Wk1Uaqx6mAuNbA+lmip4pKyMbHnzdvDN3RrsdN+F2NAWuus+hoKO60TqKf4qeRs cnEj43Fpa+QZO1x5GPYDhBkvVtqq/TdzpaadtNW1sTmGcjG0HgDj2bwuRqfSVsh0b8PSQRRP oqb7h4GC1zBkHI75BKkNxqGtt1b5mSaeFxlDByAGkg/sq2hfftX2ekrJKrbaxE+eWZo2l2Gk Fob37/ug5dPWvnkpLtW0kc0lTGA7zOS5uACfbjt7qbWa0u+Dc18snku/AHcPDTyclc2yUlPU 2WjifM8MZAY43bcNaRjP1PzUvtsLo4AMgtAGw4xkdh+iDTg01Sx1InjaGyN9RwODx1P6LoC1 QB75WxDzXNDHP6kgLrMjAcHY5wBletmCcdPZBHn2yOnjMdOGxb3fhI6g/wCa5ehonUdlvFBI Q8UV5kEYaNoAJa7j5clSmrYSd7toDeSfl7qrLDXatjrrzdbPYJbjYbtUOkxNM2OR2PSHRuz+ 3HYILhK5WpdO0eqbFNbLgMMk5jkA9UTx0cP++irOPxjuFmqBSXmxzFreMyvDJcD9MFSSj8Zd J1MO6olqaR+OWSQk/wAxkIK5FZe/Di6VFiuLXSU8h3ROjHEo7Pb+nbsrR0Vcq6/WsB1BUNbI 8sgdVgRsdgZLi49gB7fRea3xM0I+FpqbpDUek7Q2BznN+XTgqq9QXy86luD2aYmvNXa2PDo4 nRYa0jp+Ht9UFz3G82zScD65ta2pnjJElxdGPJpgfxCBv539s8/5KC2xrfEjUHxdzjqKbT1I 8SQU8hzJXTH/AMR7u/Tnt2CrKovlRX1nm6hknrpIRiKGR21rDnoR2H0Vq6Q1XJLbKSWoiJph G5jpGYIicOxHX6YQWQHfZrjBEx797t3oGA3I6fRc+poJq17m1BL4pmljogeHj3PzX2m1HSVk nlxP3iMer/hA6kD9QtC86jhoLXNX8sbFuEcgIcXn2+gQRWCy3zQfn7hPdLfvDqZtM3d5QByA R1JwT8l0qi0VGua9v2x9xaY3AxRvIbI52OrccqK1XipPVR09FQTBs0g2zVrzs2d/SDwPblZq 2jttxtnxNRdXsdI8OdL8URslx+IY7cdkHeoKyLSmvRZJ6iaaKaPfG+WQehpdwMAcnPvhS17a eouz5nTBvl53nAz0Hc9FRM91koNYU81fc2VUMMIjbNHh52DoD7nPPPK7U3i3JCZGUVIMcBry cF3P8kFt3eWit1mmmme5kBYG7mHln0x05X52vV4fLfmT0lVJK2ld9y95569f1XZnumqdb1T6 eITRUsoD3RMyGYHz6nquNqW0m0SUsXlOjBY4erklwPPPdFZqbW97oy801UWFwI98Bb9HYdVX 3M1LVvkiLsh/nHbnGeP9VD1fXh1Uy0uiLdFHBvbKHF7+uPZBB6bwt1LPUM3VsbM4JeXv6lea rww1RTsEXnMnbI/HokPHP5v0V2Uz5djpCC4BgBAGNpz/AD/Rb9DSxME8c0uJXEuaMc47FEU1 a/CiagqI5Lm1tUXHjHIBxn8Pc5XWqvC6mrJ55ZoJMu/MSGbT8lbLYQ6ppw8l5GdvHAwMr08S 0+1hhbL3I6Z+gQVHB4OW3GQahznuAZvcPStuTwqZcad1PM4xuc1vl4OQ0N6jjofmrVZ5dOxo MTwzfuc4DpnnKR1EH3UsHra5pG9p6/VBT7fA6kiqGSPqpnwx+t8Z53jsM9lq6i0jSWehJoml 7mxl0e7hpcDnkeyuqpmibTsELmcjBdu4/wCpVMeLOpGNtjLWx0zJXOJBDwCG+x+SDn+B9LUv vt2q2uIgZC2N/s5xdkf0KutQnwjt3wHh3SSOj8uSrkfO7jlwJw0/sFNkG/ZoTNdoeOGEvP6K YqO6YhzJPMewDB/VSJEEREBERAREQEREBERAREQFz7vX/A0ZLD96/wBLB/mt572xsL3nDWjJ J7KGXGuNdVul6MHpYPYINVzi5xc4lzickk8lfERFYZoS53mxf3rWkAE+l3yKito00+gN9oII sW24N8+GJ49NPMciSPH8JOHDHzUwXl7N44Ja4dHDsgrnTcLaKrdTNO5rXyExbcGPPXP8uFNa Yeluwt29sHGFo3Wj+KFYKWAU102AxyOOyOowcj1jvx35/RcaLUsdrJF8ttxtUsYDXeZTOmY7 /lezIKCctILRg5GOq+9FEYPESw7CI5qqYgZDIaGVzifb8K+uuWptQNDbZbnWChcCJa24gGZo x1jiB4PzcUHrVNZUXKobpW0OPxdaP9snaeKOnP4nEjo9w4aF2HWinlhhovIZ9n0kbGQRk55b 0JHywFoWa10tLbPI09OXRzyl1bcZHF01Q4DlwcepJ4z0A6LvTTU9FRy1NXUQ0tLA0GSaeQMY wZAGSfckD5koOTV6P0/Xvc+stNLK5ztziYxyVh/sHpYuBdYqIkf+kuzQ3ChutH8Xaq2nrqfd sMlPIHBrvY9wfqs6CIab05aZRcPOs1Ax9LcZoInNp28Mbjb9eD1UpjpYoY9kLGxs/haAAsNt t/2eKv70ymqqpKkkjG3dj0/phbiDiXHSFiuzJhcLbTyumGHSFgD/AK7hzlVvdvB27W+qmm0p cgYCz0wTPIeSeoz0P1VxogoCj0Nr+zOlrKOHbNMCJAJ2uc4fqti3aC1tqYH7Tn+Cpi0ZdUPz u56BoV78d0CD80XjSLKDWFXYqSd9V8PtBla3JBIGcj9ei7NJ4T3Go5fUmOLaDnZ39sZWWasb Q+NV2NT1lqHNj3O4ycEZP0Ctx1Vbom08VbdaWiqaprXU8Ejn75dz/LbtAB3HcCMDJHUgDlFV 1ReEkTaVoqB5jzjc4k8ZPX5YXeodC2ahZ6KKOUl5LfMZn+fspJBVzRGRjw7fDua5rZN2cO5+ ucdViD6uUzvg3NwQ4NHHX2CI8QW4REAU0bYTFglvpB9hjso5rnST75YYoYXNZNSO3QuDSQCR y098H3+ik9Ux0G2Rz3uB9O0g5IJ44XjyfuyY/OLWjceTnn5/qg/PVVY6m23CKmugEIkP4gcg 84xntyrw0nVw1mmKf4cOgMT/AIeanIwY3t6t47Y5B7qM+JVhfU0rGQ+p1P6wR8+oJ/75ULtG qpLNW0804qhKwhlXFvLRPHjAyP4mjoUV+gKSFrA2Vkv59z3EkjGOQQu7TwxvY17iXN8rGQ3k D2HdQu03+2V9JE+3VTZIZQDM5xwW/LlSW33CEBwe8+SBkPcegH9UR1WUrS0GKZzcZ2ud1Oeg WOqmfBE2aWVziXAYAz8uy5t3ZUYiNJKZXZALS7DQ09/qFs0z5Nro6uVrS4/d7h0Ptwg3HvM8 B85pjJfgBp6j5rWpqeB4kiezksO88jj2HsvkcsRqMTtL2MJaHEelp4XuSOmpI5Z4S5oecve0 5duz/NBpXKGCioZpfObkMG3I5Gfb2OV+fbhST658RWW2jc54dJtdKSTtYOXOP0Ur8Wr7JCPI pJJNkr/vHMcWguHue5XY8I9H09sssWoZw411fGdgPDYoieAB7nGcoLCpaaKio4aWmaGQwMEb GgYwAMLKiyU8Lqipjhb1e4BBKrJT/D2uPIw6T1n9en8l0l5a0NaGjgAYC9IgiIgIiICIiAiI gIiICIuZeLmKGDZGczyD0j+H5oOff7lvJo4DwD96R3+S4S+kkkknJPJJ7r4iiIiAiIg8yxMn hdFMxskbxhzXDIIWOGn+HZsgmlazjawuyGj2GVmRB5IlwQJi35hoWEUcbnMdO5872Z2ukOcZ +XRbCIAAaMNAA9gF68rz6WpiMVFKHxFrWV7d0DpOsYeO43hnTnjjleVjqrXT3qhmt1dQtr6a YDzIHB3qwcg+kgjB7goKpkvFx0vaNbzwSQUV+jutG6pNvA+DDDv2tjHUdXbs89O4K6l51Nfr FHrC2t1ELu+jt9NWUtxjiY0wOfNG1zW7cgAh/A9v1UnvPh/BUaJlsenbfSWlj6uGZ3mtl2PL Hchz8PcTjgA/Pout/Y2yUdPcLZQ6bp4qK5PzPC2OQGcNdubk5yACAcDAHsghln1Pe9YeITKO muNRbLNW26T4OSFjdzzGQ10+COSXh+M9votCHUOpLV4aXzUD77U1tTHXut0Qnijc2nDZGDzh kfiwcc8DcrMp7LDQ1lFUU1mZBPSU/wAHSPbG8GOLrsAzg9+Tk/NePsSmo7XPQfY8cNBVPkfP A+NxZK5+NxO4nrgdOmOEEBuN+1TZvD3VM9e+400sBpDaay4MibUuEkjRI07MgjDTj5ErBf71 qPTNDr2hGoausls8lvbS1UrWh7fNOX9BjnOP0Uwg0fpampWU0GnqNsLKgVTWOdK4eYAQHHLz nqeDkfJb1babRchcTcLTTTuuhiNa55eDOY/wE4cMY+WEEM1N4h1p07f2U9vnsF+t09MZYmVM dQ0MkeD6ZGjHQjj5jnqtfUGuNQum1lIyCssRorbTS01HNsLoHunja5wx7hx/dTCDS2m6a2VF uprDRR0lS9j5om7/AFuYctJdu3cHtnHJW7X2y13SeumuVrpqmS4RNhqnOLx5rGuDmtOHDGCA eMdEFS367NjOo7z9nzWjU3wVI94dNDVR7HSRt8xjmt9JIIyOep5GF2dX60vNHqLWFntMp+Lp Z2TUUnltxQU8cRfM5hx6S47G/PcpHdNIWun0rc6LTVgtsc9S1rvJlD3NncwhzWlxfuHI4wQM qvbN4hGu1Hd4tRWK3w1lxYYLg5kTw6YD8THZfx0HDcdEFh0oqa6y2moDmefUWulnlke3HmSO gYXE49znPzXqSPbI+aTH8ABeQef9PdalFdqWqmjipBGyGKEU9OyM7mBjAGMA5PRoHJK23gNd MAA6RoGW46cdR7oMR2yyMe/1lp9bd3UdP5fJfDWNe74V3pYMtYBxgYXiTypHBr2h+GAlwb6i QemV4rHRTvj2RsweQHjOSRz+iDOJI6zzfMijLHho3uHXB/7KqjxGs1HQV0cgId52SHgYcAPd WrVtbEGmd7o2DAwA3r8lU/ifJLJMwzbi3eWx7h0AHv789O2EG9f/AA3qrPBbq7S9xc+irwwO 81+0MkcMtyem1x4BPQkLHate3fTtZJatTUjmTM9LmzDaW/Uf9hW9ZIYLroW3QVsbJ6epoI2S Mxw5paFHa3TdvvxfprVbQ6uhZm23MYE1RAPn3c3o4Hr1QZ7V4m2f4djKtxj3P2RnIxn69lJ6 HU9puUcjmVUT42M9btw4Pz+qpa7+D+orPOZrFJFdIGnLW52SDjqWngn6FcJlj1m64x0kNmro 6nyx6TFgOGeHOJ4/UoL/ALjd6SnbvjqW5DMvcTkFv/yq01L4ovt7XUVC+ObzG5e6Mn0HPPPv 8uy90HhHfK6n86/agfTVDusUPrxyDgnjn6Lu6Y8I7VYbl9oXGpddqhvMbZowGMP8WOdx+qCC WfTd68Sb02orYqiiswcDLPJ1dgdG56k+/QK9qeCOlpYqeBu2KFgjY32aBgLJ2A6AdAOyIC7G nKbza107h6Ym4H1P/RcfopjZ6X4S2xtcMPf63fUoN9EREEREBERAREQEREBERBqV9bHQUxlk 5PRrf4iodUTyVVQ+aY5e48/L5Lpailc+5CMn0sYMD6rkooiIgIiICIiAiIgIiICjXiTI+Lwr 1C+J7mOEUGHNOCP9piUlX3OWOY5rXMeMOa9ocHDOeQfmAUFaVFXrRuqtQm4GmjuzNIOdA22O eWhnnR+obiT5mN/I+WFzbbE6m0FqSe13e2Gjmskck1FRVs80rajzWffPD2gMcQXAgHrjAwrg +Ik87zQ7Eu3b5gADsZzjPXGecLRu9tgvVhuNpmcKWO4ReXJNBA3cDuByRxu6dz3QVfaqik+I ub9M3CsqvN0bUy3ozSPOypER/i6ODsAAcAdCsnhlUMj1hbIoqqnl+MskhlZQVEknraN2agPJ DX+no3jOFa8IZSUzKamDRE2FkLiY2tMoazbl4HXPPBz1XyMMhDhBFFDvGHeVG1m4exwOUBER AREQFB9ceG1JqZ7rjbXiiu4x96OGTY/iHv8ANThfQMkBBRFldqDR2o6bT91ija2qztIeHjaT 1B7BWr5sdO4sfh8b8N3E5GB7/PKqK81j714r3CeN0joWymAek+lrcA/zyVZNqpvIhbEfNncH ZzK4nA2/lz27oO7EzMfDWl2PxHjPstGeCHzi7Y2SNhy/DsDIHT91qTVFVH5eCXeZjaQMjHz/ ANVvROa2FsBBb5rXCTcQe3/fVB9bGx5c2q8p7SQA0dWjHf8A1VVeKFLCHl1O4bTIS7GTzjk4 7K1toghY0NkewANIxjI989yFU3iZI9zNrWmNolJc14APIOEFxaQ//RNmwWkfBx4LTkdF71Dd LPZaOirb5DPPmsbFSNpqYTSCYtOC0ZGDgEce619EP8zQVkcAW5o2cH6LkeKUjIbPp2SWudb4 2X+Bzqxgy6nAa7MgHct6/ogk2n71QaooH1VlfPKIpjBLDNCY5YngZw5vPb2J7+y6vwlWXuj+ HmLm8luw8KmPjKx/htqN1slkr6B+oInVl4c2WI3Cndu3l/VzQHeXnaOjunuvLPgfDqJ9LdKK S1N1VTvpWWieaYUR8mRz2sdI1rs8tcAM8k90F0fA1e7b8LNnGceWeiCgrD0pZ/8A+sqnYzp3 +zPiLDbpJpdKf7O63SPL3EVhacCPfycv6nrtAytd755NBVzq4n+1v9p6ZtwFWMFrgHCIHH5O HdPn8kF0GkqA1pMEoDjhp2Hn6L4+mnjkbG+GRr3fhaWnJVUXqTVMVT4mPrHUrbwILf8AFOtX meWItozs3er+7xu/93ZYdlbSeG+q5NKV9vdbHGlc6ktFTUS/CNJIkOZGBw3AAuxngHPCC56C 3ySXSGGoicwfjcHNxkBTFVR4MU7IJL39mV1qmtTnQugo7bUzzMpHlp38ysB9WAcZPI7K10QR EQEREBERAREQEREBERBxr5bHVUYqKcZljGC0fmH+qjCsBaU1qop5TLLTtLz1PTKCGIpg6zW9 wx8M0fQkLDJp6ie0hgew9iHZ/qioqi3bjbZLdK0OcHsf+Fw4/daSAiIgIiICIiAiIgIiICIi AiIgIiIC+jghfEQUHb6aoo/GC5Uj3yMe6pkJccYDXHOTnjBBwrUe5j4/KDpTMxwY3B27MKEe LVrqLbqai1FRYaKhgp5XE8B46bvcEcfouzpGasuFLNV1r/Pa7Do5IwAHc9PqgksjYoQyR8vk 7GeW09jz0AXmRlO9z9sjn/MDgcf95XqeCOWECV7vLcM7XDOMdwOxXxgjjaWuwA5uQ7j8RPRB 9jqHNh9XmtLQ0ncB6v8Aoqv8VY5TURVLy7ysemMjnvnn2HsVaDmtZLuEjmnG0P4OM9AAqs8V S4SRxVEYw3mNwdl4aRy49vkgt3ScTIdG2iOH+7bSR7T78ZXVnuFPbaN9RcK2moqUPa0yVT2t ZuOcDnvwVp2SNsWnrdGzdtbSxgbhg42jqo74jVrWR6ctX2bV3J1bdWVT6ekg8574qcZe0M/M SJPphpyglQ1Fa3W37SbqC3fAxyfD/ECrb5bXkZ2e2SMnC51xi07qe02yB1+oY6aG7wT0po54 i2WdocBFjPBdv+vRVjK2sudn1Bardp270szNUxXQUjLeTNT00jZNv3IBwQAOPw8jldeLTdxk 0BrKqlttbSS01bFdKCsr6X4aeYxBxeXRdGhrdwBAAJf8uAs994oY680AutvhqDUCIUZmYHCZ 3IZt6bzn6rHNqCght77hNe7cKQTGF9S6oYW+a0Z2Z7uAPQZKr2Wx3W/+GFIaW2TS3rVV6Nz+ KjY8st+X5EjpAPQAzGPk92OQsVvtVwoLNoqvuOj7lUUdidV09fbRRF8nmPHpqGxvH3gJIOeg LcZ6ILJmvdNT22O51N4o4aGUtEda6paI5CQdoD88/hd+xWOj1Bp6KnZXP1Ba4bb8RsfNFUMa x0u3O3j8xH8lX1Bp29PsVissunayKnrtVm7GnkgzFQ0bcDy5f4CdxO09vrha9z0Nc7hFWWpl krYaOo1y9w2Uj2sZSuy3zRgYEYB/F0QXiy+actlyFqjrrfS1krDUCmY5rXPbtLi/aOo2tJz7 BemassEjLe9l5oi25PLKMiYf7Q4O2kM/i5OOO6ojT+m9VVWrLPfb1ZbhHUupq2jl3U78MZFQ CKIu443vL8e5PGVraU0ZqcHR1zu1ruMZoLxDTQUzqZ4NPTNkdJJLI3HpBe/8Rxw36IP0HFqe xT319lhu9I+5sJ3UjZWmQEDJGPcDt1C7C/POmNH3mk17T0V6jvMU1JfHVzKiG0sfTzNzkvdV 5DsOGQWnIGRxnp+hkQREQEREBERAREQEREBERAREQRjUk++rihB/u25P1K4y27pJ5t1qHA5G /A/ThaiKIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIg5eo7FTajsNTbazhsrDseOrHdiP1VNaeu9R pO9fYN2gc2ojnDCXHDenDge4V8qD+I2jWX2hZdKanE9fQDcIs486PqWcdT7IOlTvirWvYBtc Dsdkjn/iC+1tI+Ijy3uO0ZOcc5Vd6SulZcbbFCJWOmjLcsEm2Qt3cde/ZWM+hL6rMxe4gbiS BjPQHPug+QxxSxs+JJYGna0OIGM/5qt/FqDy6Vrm48/ePOO3nbj08n+is6WlPDo2t+7DTl/J zkc7fZQzxYtIrLSJQHNfG7j05Dvqe317ILGtJzZKAnr8LF2/4AtvbEaiCofTwvqKbf5E74wX w727X7T2yOCtCxTtqdOW2aPG19LGRg8fhHut9B9AjZUTVEcEMdTUNY2adkYEkoYMNDndTgLS vNnt+orX9nXqB9RTeeyfY2Z0ZLmhwAJHJGHHhbiIGGtaxkTGxxxsayONgw1jWjAaB7AABfQS 3kHH0Xxdiw274iX4qdoMTDhgP5ne/wCiDdslrMLRU1IPmO5Yw/lHufmu2iIgiIgIiICIiAiI gIiICIiAiIgIiIC1bhVijoZJupAw0e5PRbS0LzTPqbXIyMZe3DgPfCCHEkkknJJySiIiiIiA iIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICdERBTWt2/2K1+bjSNbFBcYhJGBHlrJA7D+O55z+qntvqp am2smy4yEeYXEcDPPPt1XK8YbY6s0R8dA3763Ttmz3DTwf6hY/Dy5xVumYfPna8xjDgXHePf OOv6oJbG+KeVtS/cA3DNp43cKO60aRpqoYaggh+4jbuAA/KPfhd+lnmlpt88L4CT6GuZ0Gep 7Lj6jot9gqmTbXlhJBA5Bxwg++F9x+0vD2gPmCR1OX05wMEBrvSCPfaQpcqs8Fq3Z9t2mTcH RStnY0jjB9J/mArTQEREH0AuIDepOApvSQClpIoW/kaAfme6htIwyVsDG9TI3H7qcoPqIiII iICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgjeoKGCECpjOx8jsFnZ3zXDXUv8AM6S6ujP4YmgNH15K 5aKIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIMFbRwXG31FFVt3wVEbo5G+4IwqVslbW6K1NU abqRFKGSgM29S09HZ78c4V4qtvFjS7Kinh1JSU++ppCGVLWjmSM8An3wT+xQS59z3Rkxbi30 5w8YI9yOw/1WpXPkukeySkkMZI3NAA2kDg/oVz9JF09rihEMjHRQBj3u5JAx7dRz1Ukp6N+9 0hY8szjDhnpxnHthBT+h7jLafF40j/NjgrS6Da8cu4y0n5ZCvJU/rnT0+nrxR6iohK3yKpjn OfySMjr7d1b7JGyxskZ+F7Q4Z9iMoPqIiDbtTd12pgf48/spqoXaTi702f4/8lNEQREQEREB ERAREQEREBERAREQEREBERAREQR+92qaeoFTSs8wuAD2jr9VxZ6SopSBUQujz0yOCp0sNTTx 1dO6GYZa4ft80EFRZamnfTVEkEn4mHGff5rEiiIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIC8TQx 1NPJBO0PilaWPae4IwQvaIKysrJ9I6sdbKndKJZA6NwkO0R9GkjPtx+ismCSodUvmmLgyNxD WbuuemfkovryyGuo6S4QGRk9HOwudHjPl7ufrj2UjozHX2ynIdiP87S3BOB1I7IIv4oRRV+k Hxt3Ni4L+2/nIb9chdbRl1ZetG22sj3f3Qidv/FuZ6Tn9lvX2ghr7TUwyMcJnRbosDBb2wD2 z3XA0BBHbqCttjJQ90U5l2cnZu6jPfkFBLEREGWldsrIHDjEjf6qdKAtdtcHD8pBU8Y7cwO9 xlB7RERBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBEXwkAEnoOqCL6jDRcmFv4jGN37rkLPXVJq 62WY9HO9PyHZYEUREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQfHNa9pa8ZaRghR63Nmo7lNR1 Pl+T5vob7N7EfopEuPfaPe6nqmTvgMbw1xaBhwPTPvyg6/2rDWUMktG/0uBZHkcuwSCPrwo3 ZnyRajqGGm2MlaXGSN2WuPuR78dVsRgc89vSMpiQVcD27Y/Lf6gfVuBCDuoiICmdqlM1rp3E 5OzB/ThQxSfTcu+3OjPWOQ/z5QdlEREEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFoXicwWqZze rhtHyzwt9c2+t3WebH5cH+aCIoiIoiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgLDV0zKujlg lbubI0jGcLMiCNwueyjPxLjC+M7Tnk9cDlYLhG9sQmiqnRCH1ENGQT/p8l2q+mikmaJSdr+d vYke68Np2xw7Wtw6QjePf5oNm11BqrZBK7O4twct2nP07LbWlbx5fmR9s5AK3UBdrTU22qmh J4e0OA+Y/wDlcVbtom8i6wOPRx2n9UEzRERBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBY5omzQ vify17SCsiIIHUQPpah8Mow5hx9fmsal10tTLg0OadkzRgOxwR7FcI2K4NftETXf8QeMIrnI uj9g3H/yW/4wvv2BcP8Aymf4wg5qLpfYFw/8tn+ML7/Z+4fwR/40HMRdQaerz1EY/wDevv8A Z2u/9L/F/wBEHKRdX+zldjrF/i/6LG+w3Bv/AITXf8rwg5yLbda65n4qWT9Bla8kMsP99E+P /maQg8IiICIiAiIgIiICIiAiIg1LkwmkL2fiZz07d1hhJcAW7jxzz/3hdBzQ5paehGCtCCHy nvjYRkfv/NB8ha+KvBy7a47Tk5z3XRWpIwxQl+S48dAtsHIB90BemP8ALka8flcD+y8ognsc jZY2yMOWuAIK9rl2GfzrUxufVESw/wCS6iIIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiA iIgIiICIiAiIgLy5rXtw9ocPYjK9Ig4lysUczDLRtEco52jo7/QqNEYOCMEdQp+ovqCiEFUK iMYZN+L5O/6orkIiICIiAiIgIiICIiAsMzfVkY3EYysy8vbuHBxz1QYH7xG4Yz+qywHMDckE gc4XoNAGAF8j6ux+EdPqg9oiIO1pqfbVTQE/jaHD6hSZQaiqPha2Gbsxwz9O6nAIIBHQ9ER9 REQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFrV9MKyhkhPVw9PyPZb KIIAQQSHDBBwQvi3rxB5F1mAGA87x+q0UURE+iAiIgIiICIiAiIg8tyByvueV9RAREQFMbPU fE2yJxOXNGx31Chy7umajEk1OT+IB7f6FBI0REQREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQ EREBERAREQEREBERAREQRfUgAuEZA6x8/uuOuzqY/wC2wj2j/wA1xkUREQEREBERAREQEREB ERAREQFt2yf4a5wSE4G7a76HhaifTqgsBFgo5/iaOGb+NgJ+qzogiIgIiICIiAiIgIiICIiA iIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgjt+oKmasZNBG6VpZtw0Z2kLkfBVXP8As03HX0FE RXj4ef8A8iT/AAFehSVLhkU8p/8AYURA+Eqf93l/wFPg6n/dpf8AAURB9+Cq/wDdpv8AAV9+ Bqz/APtZv8BRED7PrP8AdZv8BXoW2tJwKSX/AAoiD0bVXgZ+Fk/QL4LVXnpSSfqEREevsi4f 7q/9wn2NcP8AdnfuERB9+xbh/ux/xBffsS4f7v8A/wCgiIPosVxP/gAfV4WRmn697gHNYwHq S7OERBJ6eFtPTxws/CxoaFlREBERAREQEREBERAREQEREH//2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/AAAsIAaoBVAEBEQD/xAAcAAEAAwEBAQEBAAAAAAAAAAAABAUIBgcBAwL/xABG EAEAAQIDAgsFBQQIBgMAAAAAAQIDBAURBhIHFiExMzVTcoGRsSJBUmHhExQyQlEjcYKhFTdD YnOSo8EIFyQlorI0NrP/2gAIAQEAAD8A90zLPq8BjqsPTapqimInWfn4ovGu52FPl9TjXc7C ny+pxrudhT5fU413Owp8vqca7nYU+X1ONdzsKfL6nGu52FPl9TjXc7Cny+pxrudhT5fU413O wp8vqca7nYU+X1ONdzsKfL6nGu52FPl9TjXc7Cny+pxrudhT5fU413Owp8vqca7nYU+X1ONd zsKfL6nGu52FPl9TjXc7Cny+pxrudhT5fU413Owp8vqca7nYU+X1ONdzsKfL6nGu52FPl9Tj Xc7Cny+pxrudhT5fU413Owp8vqca7nYU+X1ONdzsKfL6nGu52FPl9TjXc7Cny+pxrudhT5fU 413Owp8vqca7nYU+X1ONdzsKfL6nGu52FPl9TjXc7Cny+pxrudhT5fU413Owp8vqca7nYU+X 1f1TtPdqp1+wo/mgbSdd3O7T6KoAAAAAAAAAAAAASLPR+KbtJ13c7tPoqgAAAAAAAAAAAABI s9H4pu0nXdzu0+iqAAAAAAAAAAAAAEiz0fim7Sdd3O7T6KoAAAAAAAAAAAAASLPR+KbtJ13c 7tPoqgAAAAAAAAAAAABIs9H4pu0nXdzu0+iqAAAAAAAAAAAAAEiz0fim7Sdd3O7T6KoAAABU bUbRYfZXZzE5zjLNy9aw80xNu3MRVVNU6Rpr+951H/ELk0fiyLHR+69RL5P/ABC5Py6ZDjvl +2o5f5PVMuxtGZZVhMdaoqooxVmi9TTVz0xVGuk+aSAAAAAAACRZ6PxTdpOu7ndp9FUAAAA4 nhg/qrzb2d72rXv00/aRystjYmykxOxeSTTzfcLOn+SFs+U0xTGkcz6AAAAAAAkWej8U3aTr u53afRVAAAAOL4XppjgrzffmY6KI0/X7SGWRsTZSnd2MyWJimNMBZ5Keb8ELYAAAAAAAEiz0 fim7Sdd3O7T6KoAAABw/DHEzwVZppMx7dnXT/Ehl0bG2XmJ2PyaYo3I+42fZ/T2IWgAAAAAA AJFno/FN2k67ud2n0VQAAADh+GOdOCrNPnXZj/Uhl0bC2RmJ2JyOY10/o+zz8/4IXAAAAAAA AJFno/FN2k67ud2n0VQAAADh+GSvc4Ksz9ne3rlmn93txysujYWyPLsRkfJp/wBvs8kz/chc AAAAAAAAkWej8U3aTru53afRVAAAAOH4Y504Ks0+ddmP9SGXRsLY/XiPkesbs/0fZ5J93sQu AAAAAAAASLPR+KbtJ13c7tPoqgAAAHDcMcTPBZme7VVTpcs66TprG/HJLLw2Dsf/APRsj0iY /wC32efuQuQAAAAAAASLPR+KbtJ13c7tPoqgAAAHEcMf9VWacmvt2f8A9IZcGw9ko02JySOX /wCBZ5+5C3AAAAAAABIs9H4pu0nXdzu0+iqAAAAcRwx0xVwVZprryV2Z5P8AEhlwbC2Q3o2I yPfjSr7hZ1j+CFwAAAAAAACRZ6PxTdpOu7ndp9FUAAAA4rhgmI4Ks21982o/1IZaGw9kdOJO SbsaR9ws6Rr/AHIW4AAAAAAAJFno/FN2k67ud2n0VQAAADh+GTT/AJVZnr2ln/3hl0bD2Tiq Ni8k340q+4WdY/ghbgAAPke/WNP930AAABIs9H4pu0nXdzu0+iqAAAAcLwzf1V5lyzH7Wzze /wBuGXxsXZaJp2OyaJiaZjAWeSZ1mPYhagAAAAAAAkWej8U3aTru53afRVAAAAOH4ZKd7grz Pn5K7M8nfhl0bE2V3+JuS/a179f3CzrVHv8AYhbAAAAAAAAkWej8U3aTru53afRVAAAAOH4Z JqjgqzPcjXW5Zir92/DLo2NsvVNWx+TTVEUzOBs6xE6xHsQtAAAAAAAASLPR+KbtJ13c7tPo qgAAAHD8McTPBVmek6aV2Z/f+0hl0bG2Xp3Nj8mp3d3TAWY0meb2IWgAAAAAAAJFno/FN2k6 7ud2n0VQAAADguGmrd4LMdyzGt+zHJ7/AG2YhsXZbe4nZNv/AIvuFnXk/uQtQAAAAAAASLPR +KbtJ13c7tPoqgAAAUW2G0Vey+QRmNuxavTOIt2Z+3rmiiiK503qpiJnSPlDldscq202t4LL mIzfKMsyTC3ZovUU3sVc+3qmJ9iiLe7+KuZiIp5+WOR5xmfATtfk+RWM0zD7jbrxG5TZwP28 ziLlyrmtU0RHLX8onk0n9H6ZvwC7X5LawVOKnL7mMx9ym1hsDZvzVeuVTy1cmmmlMctU66RH v5nqd+5t9slgsryKcjyXH4ynCRuW8Pjq5rptWqPauVxNMRFPJprrzzpGrqcjzL+mdn8BmcW/ svvmHovfZ667kzHNqnAAAAAP5rrot26rl2umiiiJqqrqnSKYjnmZ90KnItrMi2mrv0ZFmVrG V4ef2lFMTExGumukxyx84XAAkWej8U3aTru53afRVAAAA5rbjHYbLcBk+MzC3XcwljOsJcv0 0W9+ZpiqZ0in3zrpyOsxF6uzco2s21tV0XLde5k2SUaV10V1clM7v579UeFEa/OX2aMRlOIt 7S7T4f79tLi4qw+V5Thq96nDxMa/Z0TPJvaRrcuzyaR+kRE/pVOJyPF03sV9lm22ma2pps4e mqYtYa3HPFPvos0zMa1c9U/OYiK/Oq7+zmUZhluVaZ3tbmWFuX8birs7tFqiKZ9uuY1+ztxy 00URzz/FKo2Lmmdg8im3+H7ha05dfyrsAAAABx/Cvbxd3gwzenAxVVXu0TXFETMzbiuN7m+X 8njPAnRjKuE3C1YTfizTZuTiZpjk+z3eaf4t3xaWj5gCRZ6PxTdpOu7ndp9FUAAADnNtMwt5 XhMlxl7DXcV9jneErpsWaN+u5MVTO7THvn9Pm667VcyrEU7SbU2pxme4iarOUZTh5iqbEVR0 dHumuYjWu5PJEa81Mcv51X8Vs/fjG5jRTm+2mb07mFwVqqfssPRH5KZ/Jap56q55ap+ekR8s 2r2zWNqwuBqjO9tM4iK8Xi7nJRh7cfnqj+zs08sU0Ry1T89ZiHmt67luDzLZjZG5GPz2/Yrv 5xnGJjepw2tE+1c0/PMclFuOaOXmjlqNh6pq4P8AIZqiqJ+4WtYqjSeZegAAAAExE0zExExM aTE++P0QMryPKcli7GTZbhsDF6dbn2FuKd+fmngCRZ6PxTdpOu7ndp9FUAAADnNtMVewOEyX FYTBV46/ZzvCVW8Pbqimq5VvzpTEzyRrPJrP6urrnFbP4uMyzOinN9sc1pmzgsDbr0t4a3rr NFE/lt08k13J5apjuw+W6bmzuOuYTB12s325zmiLuIu1xP2di3E6b1XvosUazFNPPVP6zMzH 8U04nKL9zZrZW99+2kxml/Ns5xFO9GGir+0r/vaclu1zRER7onX8MxsTZyLMdldirk25sWbk 5tnFymLlVNc0a1Rr/aX6vfP5Ynl90KjY3WNhciirSZ+4WubuwugAAAAAABIs9H4pu0nXdzu0 +iqAAABz+2F7FWMHlFzLcLbxeMpznCTh7N2vcprr3+SJq90fN1U3L+z2LnD2Jt5zttm9G9cr 3Zi1h7cTyTPZ2KNZ0jnrn9ZmZj+bNqvJcVeyPZq7OZbT43du5rm2Ip1jDxMcly57ubWLdqPd 8tZlbwv2X22ymxeIrpv/AGu/nOc1zv3LVVXLVO9+a/VHN7qI0nSNIhW5lRczrIsdszsVXXl2 z+X2LtGYZranWq9XFMzVZs1T+KqZ/Hcnm5Y5ZmdK/YymaNhMipnTkwFnmjT8q6AHyNeXXT5a PoAacuvvAAABIs9H4pu0nXdzu0+iqAAABW55k1GeYOzZqxWIwd3D4i3ibGIw0xFdq5ROtMxr Ex5uE25t57sHs9mO0mTbY5xVj8XiLNN+b/2VUXZ0mOX2eTSOaI5IeTZfwtbc5TaxFvAbR4q3 GJuVXbtU00VVV11c9U1TEzr48j8cHwn7Z4DIa8mwWf4mzgbkVxXRRFMVVb8zNU7+m9rMzPLr q9yyzY/NcfsBgMqxO2mcW8DewNumrCWLdqiimmaYnd5Kd6Y5ffPL73YZZgKMryjCZfauV3aM LZps011/iqimNImfmlAAAAAAACRZ6PxTdpOu7ndp9FUAAAA4ThopmrgqzDT3XrM/+bMA2VkE TTszlUVa6xgrMTrOs/ghYAAAAAAAAkWej8U3aTru53afRVAAAAOE4Z6op4Ksx1/NesxH+eGY BszJKt/Z3LK45IqwdmefX8kJwAAAAAAAJFno/FN2k67ud2n0VQAAADheGeNeCrMeTX9rZ8Pb hl8bK2ejTZfKomdZ+5WeX9fYhYAAAAAAAAkWej8U3aTru53afRVAAAAOH4ZIieCrM9Y10uWZ j5e3DLo2Ps3TVRsnlFNyYmqMDZiZidY/BCzAAAAAAABIs9H4pu0nXdzu0+iqAAAAcLwzzpwV Zj/i2f8A3hl8bKyCNNmsriJ10wdnl05/YhYAAABERHMAAAAkWej8U3aTru53afRVAAAAOE4a KojgqzDejXW9ZiPlO+zANlbPzrsvlUzG7/0Vnk/T2IWAAAAAAAAJFno/FN2k67ud2n0VQAAA DguGqao4LMbuxrE4izFXyjeZiGzclp3Nnstp59MJZjl7kJoAAAAAAAJFno/FN2k67ud2n0VQ AAADz3hwr3eDG9TpM7+Lsxz83LM/7MzjZ+UxNOR5fFf4owtqJ/yQlgAAAAAAAkWej8U3aTru 53afRVAAAAPPuG+iauC7ETE/hxVmZ+fLMMzDZ+VdSYDlmf8ApbXLPv8AYhLAAAAAAABIs9H4 pu0nXdzu0+iqAAAAed8OM6cGN2P1xln/AHZpG0MsiYyfAxMaT92tax/BCUAATrpyc/zAAAAA Eiz0fim7Sdd3O7T6KoAAAB55w4UzPBjemOanF2Zn+bNA2jl0zOU4KZ5/u1vXXuQkgAAAAAAA kWej8U3aTru53afRVAAAAPPuG+KZ4ML81aa04uzNP79ZZmG0cuiIynBRTyxGGt6T/BCSAAAA AAACRZ6PxTdpOu7ndp9FUAAAA8+4b5pjgwvxVprOLs7v79ZZmG0Mr5MnwVP6Ya1GuvP7EJQA AAAAAAJFno/FN2k67ud2n0VQAAADzzhxpj/ljdmeeMZZmP5s0DaWX9VYPSNI+72+T+CEgAAA AAAAEiz0fim7Sdd3O7T6KoAAAB5zw5zVHBnVpzTjbWv/AJM1jZ+VU7uSYCmZmrTC2o1mOf2I SwAAAAAAASLPR+KbtJ13c7tPoqgAAAHnXDnGvBlXMxzYy1p8vxM1DaOWRNOT4GKtZmMNa117 kJIAAAAAAAJFno/FN2k67ud2n0VQAAACm2q2XwO12RzlWZ13rdibtN3es1RFUTT+/k97jKuA XZKfw4jMqfZ06WmeX9fw/wAi3wC7KURV9piMyuazrH7WmNI/T8L0mzaosYe3ZtxMUWqIopiZ 15IjSPR/YAAAAAAAJFno/FN2k67ud2n0VQAAAAAAAAAAAAAkWej8U3aTru53afRVAAAAAAAA AAAAACRZ6PxTdpOu7ndp9FUAAAAAAAAAAAAAJFno/FN2k67ud2n0VQAAAAAAAAAAAAAkWej8 U3aTru53afRVAAAAAAAAAAAAACRZ6PxTdpOu7ndp9FUAAAAAAAAAAAAAP3s/g8XQZtTE5jc1 iJ5I54+UIW7T8MeRu0/DHkbtPwx5G7T8MeRu0/DHkbtPwx5G7T8MeRu0/DHkbtPwx5G7T8Me Ru0/DHkbtPwx5G7T8MeRu0/DHkbtPwx5G7T8MeRu0/DHkbtPwx5G7T8MeRu0/DHkbtPwx5G7 T8MeRu0/DHkbtPwx5G7T8MeRu0/DHkbtPwx5G7T8MeRu0/DHkbtPwx5G7T8MeRu0/DHkbtPw x5G7T8MeRu0/DHkbtPwx5G7T8MeRu0/DHkbtPwx5G7T8MeRu0/DHk/SiijT8MeT/2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAPoCSwMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAwEBAQEB AAAAAAAAAAAABQYHBAMCCAH/xABEEAABAwMDAgQEBAMFBgYCAwABAgMEAAURBhIhBzETIkFR FGFxgRUyQpEWI6EkM1JisQgXcoKSwSVDU2Oi0TThc7Lx/8QAFgEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAAA AAEC/8QAFxEBAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAABEBQf/aAAwDAQACEQMRAD8A/SNKUoFKUoFKUoFK UoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK UoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoOSfPjWyG5Lnvojx28b3XDhKcnA/qRW T686zXLSl1ebt1tt0uG2/wCAlapWXFq2BRVtT2T5sZ9waieseiNYXnUs26QpyWbAiGlTpdmb G2wgZVlHryM9jWTP9L9ZsxVSzYpbjAZTILjadwKVJ3enc4PI9KK37TXXC23eyqud0tMyBFYW lqRKbAeaaWe2ceYA+hx8qu1h1lp/U78hmxXWPNcjqAcS0rnkZyM9x8xX5L+FhzYtisdhlBEq U2fxJ5bngtqWpflbUVEA7APX1NXzotpaba+sctKmnDGt7LwDx4C0lRQhXfsrBP2oP0tSlKIU pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgU pSgUpSgVwXK8W2zxjIus1iI0lSUlbqwkAqOB+9d9fnDUE2xWjrRcn9YiRPt/xSXdyHUuNBJb ISlbfc7VA4HpjtQfo1KgpIUkgpIyCD3r6rEtGdR7Hp+6uWa2u3Kbpvwg6w8thbq4LnqyopBy kjBHfGcVrFiv9r1JbEz7NLTKjqUU7kggpUO6VA8g/I0ErSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlK BSlKBSs56l69laXn2qJa2nHiJDT9xU0kKLccr27SPQrJwPoavkCdHudujzoLoejSGw404P1J IyDQdVKUoFKUoFKUoKB1JdXcbnpvSqQ54F5mkyy2dpLLQC1Jz8+M/IVZtQ6it2lLUiZcPG8M rSy01HaLi1qPASlI7mqJrubd7L1W0ze7hGSvTcVSmBIbUcsuPDYpTnsO2PTj3rQ7hdrfbnYT c95CFzH0sx0kZK3CCRj9jzQRtt0fp5i3PNsWZhLEx34pbEhkK2rUBng9vp75qj6r0db9DNxN X2FJi3CNMjolFglDTrK17Fp8PJAB3A/atbqg9T3BcTYNLsjc9drk0pYH6WWiHFq/oKC/UpSg UpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUqA1reFWHRV1uTMhuM+xGWWXHcYD mPLwe/OOKxwdZoUPW6LjbHH7omRaGmJbSlFhtclCs7khQ74JAAHOaD9BZrnTNjqkOMB9svNA FxveNyQRkEj0rGdY9VNb6as0O6yrLbLWiY4UMwZC1PSCAM7zgpCR8qy24dTtV6kvMqdBjx2J bkXa8uFH8yUIByvcckcKIJz2OKLH66jyGZTCH4zyHmnBuQttQUlQ9wRXtWH9OdJapf0lboT8 6C1YJccOiZDKhLQFL3FoK9Mn1xxXvdX9TdOY8uHcdQO3C2u5di3R1BdchL5AQ8gHOxWcBQ7H H0ojaaVR+mGsHdV6aSi5LQu6QglEpbZyhzIylYI4ORjI9DmrxQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQeb rqGkKW4dqEpKlKPYAd6/LXVFvS926wQUWuey3Dm+EJ0mPsLaCtXmWD2JwcnNbHr3U13tmldS vSWUWiC22Y0GYVb3n3CO4RjASTkAk59a/M9otDd1datK2m4U59Jdbly3vDSeMpTzwArtn3I5 xRcfobSWjrJaC7pyRIuYualuSEpYmqTuZ3bUyAEEJSCCB9R2qnzrjO6NdUJEt+VIu1quLSVy GVOI8YE8BSgONwI/NxnNcOldfmJAtl/v0N1qXZ5H4c7cGmdwlsFISW1EdloBChng496nb7YZ UVMW3ovlrusW/SPxadPksqD/AMM1he5SgojwwAABgcnA9aDWrBrC06jjIdguPNLWop8GSypp YUBkpwockZ9M1P1m2jrpcWrZazOiOb789OuCtyTuip/M3tBHAIIxn3q5aXmyLjpW3S5pUX3m ErWVo2KyfcehoiXpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSvNxxDLSnHVpQhIypSjgAe5NBjUuSbld 7lcQhLjc3V8O3Jyc7m2ODj5ZyfvVx6ULWNHyIjnlEK5y4yG//SSl04T9s1kFp1NekWxiZaWY shmHqQ/DwSR4st5zeSrfnAG1QT2PvVp6fa6uUZ6+NP2BkS5F0cfcgpuDbT7al4ykNrwVfUd6 K26lVTTfUOxaoedjw3nY0tlwtLjy2/DVvBwUjPCiD6A5q10QpSlApSlBwXq1Rr5ZZdrnDcxL aU0sDuAR3HzHeqH0vhwA9OTcy5J1RbXVRJT0p8ur2JOErbz+VBGBwO4NdN46xaZtE6729xx1 U+3eRLAT/wDkuHshBHfk8n0qw6XtL8a0wpd7Ik3lTJ8aS4hPiICzvLeQPypOB9qCalSWYUR6 XKcDTLCFOOLV2SkDJP7CqrpRv+IrkrWclpxtMhkx7cy4nBbj7s7yPRSyM/TFeHVWSpvS0SEV FMe5XONClKT+YNLX5sH0Jxj71dkIS2gIQAlKRgADgCg+qUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQ KUpQKUpQKUpQKUr5JIScDJxwPeg+qqmrdbNafhvCBFVcp6Bwwg7UpOcAKX2yTwEjKiewqEvO rpdyt1xWy87Z49vV4MlloocnuvZx4TaQSEg5GFck5yMYr5sOnr1cPBfu0WLp5DIIt0NtYfej gjzrJPlLiieVYJA+poMwvF+vdz1lbv8AeO24xBD6y9Bej7Y0NKmyEkKPC3AORnPPz4r5H8AJ st1m3S3y7lDtzgRbX22XGjLCuQXHf1LynbzwAngc1pWoemNyu/xT0y/G6FtSVW+Ncd3gxiCD lQBwskDGSPU1mPXfUsyR+Eabl29Ftdhtl99hhxK2ipQwjYQBxgK4IHf70Vml0u/40+7Jmb0E DbGjNqJbaGewznCQPT1PNapprSs/SnRq9zJUJwXfUaUQ4MYN5dLauTx3GU7lfRIqq9FtMo1L 1JhiS3viwQZToKcpO3G0H6qI/attvE+Td/8AaCtFoQUpj2q2vSgD+pbiCjP7FP8AWghNPdTd NWDozHhKuxRdY1uKAw1/eh0lQAHpkHn5Cs96a2y+9RpFysUvUc1mA+kyJeE+KVq3AjcT7n5+ lSHT/o9F1kXbjKuqWxCuLjMyIhrO8JIIwcjAPNb/AAtNWnTUeTJ05ZI7MksBAbYw2XQnJSkk 8dz3PvzQY3pJuR0i6nu6bus5S7bOQpyC5uCUOKPCfE/w9sE+hwe1bFpjVcLVEZ4xErafjkB5 lZCsA9lJUkkKScHCgecGsH/2joctOqbVcnkKQ1IhBATnPhrSSVJz2z5hVy6J6AdtFmtmp414 fSq4MqMqEUDw1oJOwD1BBGc/M0Gz0pSiFKUoFKUoFKUoFR15vUCwWp643eSiNFZGVrWf2AHq T7VXNbz3piv4cYkot7UqKuRMuCl4UzHSQFeGByXDnj0A557VSdLdNrJrOZIvc43KRYgUtQGZ cpxSpezgyFknOCchIGOKCC6l9ZoGpbO5YLDBS/HmAtuyZ7ewNqBGFI5++T2rK9N2hM/USo9z jmc202obUT22AojhOHFnBGccDnHat/vvTfT9qsMmbPZYt1nt7i3fh4zQcdfaPcKcV5gpRwBj 8o4Hqan9K6JJkpvep4sFyT4SG4EJtkeFbmRyG057qzjKv2or886a0brabdp1isRU2xIQpExx Du6KU45BWMpJ5xxk1JaSiu6Y15a4ep5aFW2Q6Y0lXxSHGHEoOUJykk7QrBwcD5V+q2I7MZoN R2kMtjJCG0hIH2FV2+ae0zKd8e52eJMXEbU6Wkx96wFHBUEjv29ieKFeEpqTcLReLppTxE3Z 9Co0dcpZ8PyHGUDOAk8kHHPFTtkt6rVYoUBbrjy47KULdcVuUtQHJJ9cnNZtqPSNws6Gbp0q aehzUrK3ITDw+GkN5PmKFHGeAOOeatGk9fRr3CbbvojWW7E7VW56SPE7d9pAIzzgc8UFzpXi l8F0o2LACd28jy/vXkqaEvqbEeQrbjzhvynPsfWiOulckac1JSnCXGVqBIbeQULxnGcGuugU pSgUpSgUpSgUpSgVRtazH75cmNFWraVz2yu5vg5+Fi5GR8lL5Sn7mrdc57Fqtcq4TFBDEVpT riicYSkZP+lVnpzb327A7e7o3sud8eM2RlOClJ/u0fRKMfuaDtHT/SXhtJOnbarwUBCCYySQ AMDnHJ+dQeren2n29J3SRZNM21dybYU4zmMCpShzgHvkgEDB9a69OdT7DqfV03T9rTKMmJu/ mqaw25tOFYOcjn3AzV1oMO/3fYRp7UmhruxEtpktTUwLg8S0HVYHkUcnJyRtPORWv2m8w71G cfgOlwMvLjugpKShxBwpJB7GsR6i2Z/TV+XCTczarBclGZb3FElqJLbPiFG3sAtXPyz8iKn+ mOsGrlqHx0y23Uaha8d9hIwYk1sBK0Y/wrQNwPc4orYaUrOeqOuJelpFpgw3Uxk3Faw5JQjx nk4Awltr1UonAUeAaIsGp9cWfSrYTNeU/LUMohxwFuq4zkj9I+ZwKyuPqPqF1ffUxYmv4d08 olD0vPmWnPICu6jj0Tge5qbsPTdye3+KaxIhW1a/inbY4vc46odlynjyo452jCR2xU8vVT99 besvTVhjw46Q05d1p2xI3ybAH8xQGTgcDHJoqt2/Rek7J1SsWnI0WP4kOGu4OPPed6W/nakE +gA3LxwO3FbLWYdHNNx4LF7vXxDk96dcHG25klI8VbbZKdxP+ZW4/TFafRFY6gWJ6/6MmRYX E1rbJiKyBh1s7k8nt2x966tH35eqNJQLy5FVFVLb3FpRzjkjIPscZqbWgLQpJ7EYNUrpQFxt GOW1e4fhlwkw0hf5glLh25+xFBd6UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUrhuF0iWtguzHdvGQhKSta+Q PKkZJ5I7D1oO6lVbUGr12iEtyHbnJklTSFx4oXh18qOMBsAqGPUkYFRJ1pq2Q9GhNaNcgSZD SnPiJspJjs7e+5SM/scGgv8AmmawiX1DuGnnxdbwtzUcZbpYbnW99yNEQvnLezGF458wz681 Xbr1OkWxxabLHuEJwKSUy2bi9IjoTkFX8t1OD6+31osfpmlYrZesk5VygRltG/fHIKg1GjCO 83gA55cKSPrg1o1r1rbLoylXhTobhcLZZmRFtrSR3yMdsevaiLJSq4/rqwtTVRW5bkpxtO5w xGFvpbH+ZSAQP3qYt9yh3SKJFvktSGicb215APsfY/KgirnfX7Jd2k3BpK7dKUlpl1hJLjbp 4wtPqk+ih29fepGY89BtjriA5IdSDt8oJz6ZA9BXSEK8VS3FhSeNqSkeT35rkvEJdytbkVmW /ELhTl2MQF4BBIB9Mjj70GaWLp5b7fb/AOJ9ZWtc6+yFpWiK2tTnhrJ8iRg8qJ5KjwM+wq6S o8G0qcv94lNQZ7rKY7Tj6gtEUHH8tscZyrk+p+gqmax6iuW1t2XZIr6m4r/wcu8FjczETuG5 DaVEeIvI5PYVTnW5evfEucKbJtdlgfzl6lvKj4614PlaAwlCckjan988UVP6g6vwdPTn7bcl SNRzoywsFqMYrLKkjjckkk8nOeR29qxPUV9u3UjWvxbkdKpsxSWWY7I4SOyUj/7NdWp5kuxl VptU6cq3ym/EW9JYSy7L3d1H9RQccBR7c+tab0u6SvG1xLyt9KDcGSVSUk72GlcFDYI/MoZB Wfyg8ZPNFW/olouLp20S7k1uW7M2tBxY4UEDC1IPqhS8kfICpjXsRNlmwNbQ4ocftJUiWlvC VvR1jaQVHjykhXPsauUKFHt0BiFDaS1HjtpaabT2SlIwB+1eTT0G9QHUtralxXN7Lqe6TjKV JI/cEUZYfpaWrQnXCbbpalwbPqBHjMl5YCdyvMkhWSD5ipOQfWpo9WLnq7U7ukdNRUWOa4XG lTbgvK2invtbHdXtk/aq/qbRuqLXrF6DaVsXi0QLS87Fi3IghuOs7VNA9yUkDaSfQVXenl00 Am33h/VUVblw3NriodWpTyyEgHw3BjCivn0wKKsl36TXnUF/cs921O/ImN29MlClb3GioEpG 7erIKjn8owPbtXd0FvFygKn6dvL6wwxKUxHDoygOpB3NoV6HjO09xkj1q4z27+q9Q7o/fbNY 3mIyw1BdJdC0KIz4iypOcEDlPr75qC0nYH19YpsxT9vcaQymdI+B3Fl51YUhCgFEgKHnOR70 GwUpSiFKUoFKUoFKUoM011AtN11Iv+LQ41ChxA3b8FSA++8racKHdQ2pAT881HaOXMt2hDbL /eUzLZuTHgOQE7X3kJUEuJGfzISeNw5IJPHFTmrxPTG1BeLg2oM2mMr8KZGClTqm8F75rBUU j2596zvSci33R595cl5EW3vJZi7oxCktKaS0sbex2q8JZ9c5PzorTeo0O9SLVamLBbhco7U9 lcuIHvDU42g5SNx9NwGfpV1SSUgqG0kcjPauKJNLsdgLSsuqG1wpAIQscKBIOAc130RQta9U IOkZqba3bpk64uFIbQhpSWsn/Pg5wOcAGq83I1mxrOXe4su0TJk6HiNYVyVpV4KCDuTlI5zu 7gfmq73mbqiLciLVY4V1iFG5tSpfguNrx2O4EEZ9RVPsN0nQXbrrO9W43adMcEKILUN6GmW8 5SFKIwnfuG71I+dFfzTOpLpKvsm2yNOXbTbrksSE7WS9HVtSStClEYSFHnKR7c5qUkNWnUNt kWzqR+BiYclKIylIWge6Vr5zx3SasGk9QsX+NJWlx5Etp8iTDfRsciE9kFP0Gc8g8kGu2+Sr XGhOrurTUgIQVeAWw4tafkk9+ftQU1jRMi3bH9AapcajrPNunLMqKv1Izncnj2NLn000y9K8 STe7jCUhsqMdi6KCG8HJKUqJIA7Y7AV46aTpZifdEaXmMQrhISkPhx/xUtp52nCf5YURnjOe OaoOnGZtvbduErqNGtVmUpbUd8xm1SZaUKwVBBBO3dnnnPFBoLOglv29+Pa7verWnxApiWzP VKafTwQrYskg++McjNdcS39RLUwW7ff7Rf2h5UruDCmnE/MlBOfvWQal1B1LsTD9yhXu7O2M vJKJ0mKmPvJ4ACDyBx2Awe+Ksti6g3qXaEsa+UtMKSzhyS02hKfDVgbyttW8HkZwnjPNBdJK dY6maatFxlWm2w3pGHpltlL8V9pPJS2P0k++7IHpXZdrU7o23P3q36huXwsIoW/DmPfEtqbB 8yU7huCiDx5u+K49PaNt9qurEvpzfWY9vWkCbE3GW256hSSVeReDjv2PapgdPNNnVSryllfx IAU5G8YlpS924OKR6qz2zx8qC1tOh1pDic7VJChkYPPyr0pSiFKUoFKVzzJke3wX5k11LUeO 2px1xXZCQMkn7UFP1uh3UF6tOkYyylmSv4y5EI3AR2yCEH0G9eB9jV2CQlISkAADAA9Kr2lE zpLMy8XF5Ln4k94sRCDlLcbH8oDjuR5j81VY6CKtum7PaJ0uZbLfHiyZit8h1tGC4e/P35qV pSggdXaXgav03ItFxbBS4MtL9WnAPKofT/TNfn3QsS7WLUVw0VIjCFdRtmQC8cJXKZVuSQrj yLQCn2r9P1W9W6bReGWbjCYbN6tm563uq4/mbThCj6oOeRRU9HW47FbcfaLLikBS2yQdhI5G R3xVW13ogavRbZEV5iNcbZJD8d59gOoPulQ9R2P1FU/otrKZLfuWm9RMqjXFuS8+0hWQkebz tjJJG0nIHsflWwURSWenpuT3xGtbzLvyyc/Ck+DETx6NJ7/8xNWK4LjWHTUt1hDUWPDjLWAl IShASknsPpUpVV6jKSvRciAfE33J1qEgNDKiXFgEf9O6g+unEA23p1ZWV/3i4yXnDjGVL85P /wAqtFeTDCI0ZphkYbaQEJHsAMCvWgVQOlcV2KzqUS5Lj8o3yQHQ4c7cY24PzTg1f6o+jW3I uvtbRnEkBU1iSkg+XC2h/Xy0F4pSlApSlApSlApSlArhutxZtFtenSlBLLCdzilrCAE55OSQ OK9npcdhh1559tttkEurUsAIA5OT6Vges9Y3fV8V67Q7c4jT9vuTKIkl85jrwvBcW2OXeccd kj3JoLtcurTCZb4gJaiwIobK5UxKi5KK+UoYZGFKJHIJwMelck2DrTUcqXdIqjZrfLQ28ymU 6EzEYRgsN+jQWrGVZB7V1W6zWjSNlRqxFvd1bcpKw7LubCUuO4PJW2g9kpwBtTyMVDRdFWvX Lck2rVq5tmdU64m2uJKXojpJIwSrcAFnO1QxRXNcNMQLLZZmptXvN2+c1HXttdsmFKzuIwlx wq3OqzjPIHtmsq0redQPXCTIsV0i2WMkITJDzpDACsp3FKt2e5JqTFq1bo9Mu1ajtCW7fO3J dnSLcmWU8YCgscj09a6oS9Is6bSmWnTstLEcpWY8mVFlyOM4IKSkqz78UVywbHerFe2r9a75 ZbtHhuKcWuM4h5EfcDlXgHb8zhI+larberkOYym336NGvbEmOta3rK2p4JQDgh1lQ3I7/MVg ceTF/iF6Tp2Si1sFK/CE1e8so28gkghRPIAAzzU/Z7/fp9nk3hV7kRJVtR4Ecw4SUrWHBjzu AJAT5cDOTnsM0GzT9ZdL40P4KVb2Q6EJbbgrtakPKHASkbkj98j61Iz7yzOi/D3rT7jTzIbM CPCfTJmDJwFEJ4QnsDlWDyDWLaOsV01XFflNW128X1ctDL824gragtds4UcLV3OOdoT86/S9 g05bNM2xqDaY6Wm20BBXjK149VK7k0RDNs3ZbkVpdiU1EZCm/DbnpaTtCchfhoHcnyhOcCqR d52mYOoZK5ca96JuaiFIuW1RZkK75XtKkr59D3962avCVFYmxlx5bLb7Lg2rbcSFJUPYg0RT rxcdWRYMCXaozF2daQoyGkFTBkgDkoByAfYHOfSqNeupWormWrYYqbQp1zwFwnFlqa+MechZ GxpHfzZzgHFa/arHbbFHLFoiIitKOShBOM/QmvqVa4s+Yy9OjsyAylXhh1oKKSrgnn5cdqKy Sb0qPUGwQZbt+Wh1LnmS0hRjMoCcFtlBxnzd3DyrvXVctD6T010+jt3Rcq6W5pWyQ9+JLS2h WCCpDeSCrdnCEgnJrWJDTjkRxphSG3FIKUKUnclJxxkcZHyqtW7QURm5Rp11eE1cJO2FFS0G osT5oaGRu5PmJJoM+0P0YhS7v/EWookgRFAKh2yY4VugDG1bx9yB+TsM81tiG0toShtISlIw lIGAB7V91/CcDJ4FEf2oE2JcXUn4paXkx0yTi4RlDKH8DhwAflcHAz6jv2FcczXUdc9dv03C fv8ANb4cEQgMsn2W8fKD8hk/KrM2VFtJcSErIG5IOcH2zQZJ1JuM2FrdEtrcm2Q40X8QyrCH G1vqykgcq4B8o71mutdFidqY2SwwlJuVvS8sMEELlxAQplSCfzLCFFOO/k9TU/1ju783VF1s NqDj0ouR330IR+Vllorzn6rUf+Wr9rbSd9ul607ftJJhqlRmSxK+JWUh1lQHlJHJHKu3IzkU VjDmgdTM6fbvCYz8tyM2iai4rlp8OM2ASppSF870nk/fite6CacatmhfxlxDnx13WXHVLGBs SohGB7ck/evG19I7tMukyZq/UTrkaZ/e2+3rU224MYws8ZGO/AJ9TWpQ4ce3wmYcJpDEdhAb abQMBCQMACg6aUpRClKUClKUClKUGb9dZAjdK5S0rKHDJY8PCsZIWDj58A8VEadT8fOat9pR 4cd9pN0iyk52TW1ja7GWccAZI5OcgGuTrTeprzoZisIdtunn40u4pVyXS4SEJx2wBnP/ABCo 3ofEguw7teYJmIcizSiM2SV/2dXITsBxnPc49BRWm6bvZf1TfbC1BDLdsda/mAgbgtvdux6n PH2rv1ffzp6yB5nZ8XJfREieKcIDrhwkqP8AhHc/SovUVo1I0gTtEOQm7m+6ESjNG4Bvk4yO +0k4+RxVD61uXlNq08i6Lt7fwqTLdcUT4MmUgD+UEnnBTuIz37UElq2PF0pJhC726deZV1Bb cuzU8tOl3BKkBAIARtHABHt35qKnXLptDjodZtsybd1uNssW19bzCmCdoTwThtAyMHn7mteY Zj36wxV3WFHeEhhDi2VoDiAVJBIGfrWW610zpaRc72iNIuMVxqE0Lm7Gb8ZmOnxElAOTkKwM 7UnhIyRQfeleoSBqBVttESXOTPbU3EM15Cn/AIhvG5tax5g2kE4UrJ4OPauKbcdOT9SkX66t Sm7e4pd0luObW5MrgNxW0jzFpHmJAGOMnNTNusELQb0zVuopNtL1vtYjxGYCfDCmUjAcIUcl xZwM9vnWVWfQy39CXPX818fELDr8JhCCfDWlYPiE9vQ4B49aDQ5Vx1PpufdotlsUZqfcmyuH bbcwCykZ2qmOrIGOwATx35Fc8u3dNEW1WmrTIeduKygzTao5lSHwk5WjfghI3AE7cdqrl11h qTqbIt9stgk26yeE2JkpYCFP7cBxalZGUgn8oNX3pTp1jSVkvFwS0zHjPMsux7hIIw6nwtyl 57hG49qCu3KTpR15hm6StR6mEfcxG05KQTIbcxy4scKI29ic+td+lblYNPxW5GpNLzNPQIrm LXNmMlTq96cKbWUJyc84ChyPmKj71KShmFH05qeQlF9SpSmZ4S08UHI3pfWN6GiUqOCSdvA7 1wanGoI2kA3qW5LlafbkMNrkSE4nOtgpKihAOAgkJUN534waCGjQtKw9cM23T17nMyVto8O4 JCkRTNK9zaVI77FDCSPT9622LrRf4AuTf7XLhPw5Bj3NUcApilI3eLnOS0Rg5APBrMpWq9Hs WidcbVB1BdoaFxQkuo2NR0tLCkjxFck5yMnKvTtXpbrkbhZLhqeXOcEHUPxUScmVJ2LYjgAN KQnHnWkbkgJByVfWg3pp5uQyh1laVtrSFJWk5CgexBr1qqaElxmtFWSKhbwHwaQ2XxyQOACR xu7ZFWuiFKUoFUfXNzW/ebNpNEBU1m8OEzsAnw4ySNxOCMZJAz9e/arxVQ0ggXW63bVKyhfx jpiRFJOcR2VFI+6l7z+1BbUpS2gJQAlKRgADsK47rcmbPZ5dxmEhiK0p1eO5AGcD5+ld1VPV EyRNvNq09blfzJLokzinGWoqDk5z/iVhP7+1BTNN6juzGqbVpL4uX4onuzXUyhudVCW0XEBa vcLVgjvwPStfqnTNMyXOrVs1GwygRmbc7GkOFQzuKgUAD7nmrjQKUpQfnrq5oifpS/x9Z6Oi Kajxl/Ey3A8V7Ht/5ilRzg5AOM+vatX6f68t+vdPpmQ1bJbKUpmRyCC0sj09wcHBqyzobFxg Pw5aA4xIbU24k+qSMGsaY6cap0I4Jei2mn5TBwVtPBCJrIP5HmlcBYHZSTz8jRW3VTtZKXL1 JpO0t5w9cTLdx6IYQVc/LcUiqpa+oPUmRKcEnp2stoc5w6WiE+w3cKPPerBbl3eZ1NTcb5p9 23tN2xTMRwvIeG8r3LGUngkAcfKiL5Souw3yHqO0ouFvKvCUpSFJWnCkLScKSR7gipSgVS7Q 00x1h1GUlXiSLdDcUCOOC4nj+lXSqRdYU2F1cs14jxnnocyA9AkqaBIaUD4iFK+RwRmgu9Kq UPXrMq+tWx+yXWCXifDeltobQoD1/PnH2qxLuUBEjwHJsdL3/pl1IV+2c0HXSvlK0q/KoH6G vqgUpSgV8OL8NtS8E7Uk4Hc191nGr7szeL41ZLdubmrkGAqYlav5TRb8STtAOAoNhIyeQVUG e9RepjWpr1GsEWYbbpt9QM2SWVb5ISfME45KcjaMdyParpN1BZrnYZGlZ9ulaUQ5F8O1SJyA 0yvGFNkK5CVApSSk896qzel7jdp+mp9hVDQ7KdfkxWpMbe3FiMjay2cc7FAjI9VKznNS+oLz q91MiFr9pmy2gpO+XBtvxzZGO5USdnf1TRXwI96ZFv1fpyZGtrpaUb01IeKYTr6TsUCkZCST 2WDj1qE1FrDTSpbE+/WduBc5Cjsuem7mlbyOB5lAAZ49wc10WjReh7zaWZWmdTXa1tR0KdcS pR3LSCcrUkjAHlOMfeq9q7VFv07KduGnNWTbxfSExlOPW5pLbSBk9ygcj0xQfzV3Vi52kqtu k9XSr1GfZ/myJcRCVNZHAQrAJPuSO9ZxYNNXLVF1EWGEIUpCnlvyF7G0IB5UVH0zx9eKnNH6 Hka2vFvbbXIK5jrq5Ti2dqEoQQVFK+ylHPbHGRX6J0/oiZHvt0lSPBh25xhiHAioQFKaYa5G QcgK3EnPPPNBkOi+hwvNykC/XVMVqIlKnorY/tCdwJG8dm+2cHJx7V2OPyP90F5vQUypDD0O BBTF8vhGO4cOrHbKirdj5iv0C5ETBszzUGMXVBpQSjd5nTj1Ue5PuayOVol62ab1BJahGDpt 62la7XM5eEhtKtro2kgc4PJ59ewoNL0Ha3LRoa1x5OPiVMB2QoDlbi/Mon3OTVjqPsSfD07b kYSNsVoYT2/IO1SFEKUpQKUpQKUpQcN2uCrXa3paIkiapscR4yNziyTgACq43pq46k3SdYSX m47n5LNFeKGm0+gcWnBcV787flVxpQcsC3Q7VCREtsVmJHbGENMoCEp+wr7kyWYcV2TKdSyw ykrccWcBKRySa96ofVeYm26PdnOvrIbBQxCSBtkPqGGyrPdKeVbexxz2oMR1Bc27t1Juerzb X5tidfMFh9hwthbhbKEnI59M49se9fqOKjw4jKAMBLaRj7Vlen9Nw7N0KEqda25TuwXZUZxa kDxAAU5KTnhIH1rVY7wfitPJ7OICx9xmivalKiNUXY2HSlzuidu6JGW6jf2KgOM/fFEeF71T AsjzUNRXMub4JjwIwCnnfnjskf5jgVBjXt0XqaNY2dMrcmONeNIQic2r4VH/ALmOEn2Gea+7 JpcsxY6wpLku4MB27z3Er8aRuT+RCx+QZPYHgAYHrViVbxaLTITpy3xUycFTbaz4aVrJ/UoA n780EA9qvVFuX4l00VIVEycrgS0SHEJ9yjgn7Zqz264xbrCamQXQ604MgjuD6gj0I7EHkVwW W/Ce8uBMUy1c2kBbrLLm9Kknjeg+qcgj3B71yxWI1k1nKSgPtovKfHSkYLIdbThZwPyqI2kk 8HHvQWavCRLjxGi5KkNMIT3U4sJA+5qk36TqnVEhuFpN82m1rK0O3YoCnFFI/Qk9kE8bu5Pb jmvO29LNMWCJIl3x+RdVFvdKk3SQVoUE87iknHHzzQWtGqbA5LRFbvVvXIc/I0mUgqV9s1wa xlTnNDzpWm5SUvlsFMlohWxvcN60+hITuIqGttuhSJaXNK6PtMaEhaVIuEphLfjA9y2kJ3du xOAa7mNL3C1QpMfTr1ttzalKWw23HVsSo/4hu8wJ/wBeKDMurlhhaX0hHZ0wZr0m/rQxJX4p fM1KPOFKzk7s4IKccEjtUD0vuEDTtn/iWPAukq7MoVFEKHEWGHPTc45yM8gk8Yx2ru1jd9Z6 QetzOprW1LiwbqmbFnREnwggg7mU5/L3OAeRj1FS3TTqjonTWj5EeS/IivNPuK8NbZWp5O4l JGOASDyCe+aKvls15GmOxG1QnINwcfU1PgLSAtte0YOSRkHgggHcPpVS69XFN20tDtFscUqa 7PQkQ1R1B14lPGzI5wSM4+lZ/qTW69S65f1VD0j8fb4sUIZVJDgCQ2onxVFBABBOMZIqWul6 d1NY4F0tTc59xub8bLDUdUWNHWSAta3iSRkZ5QoADmgsnTHqLd4bly0zrRUZmRZ2AGn33kNp RtGA2tWcE9hkZPeuzo3qRy5aWv7lwipG65qWuSsZae8UgFJUeVY/0Iqr2XpXa47s6+X++RLf CI2yIW0PLaJIUUb3Mk5HZSQSQrjvV8QuFq7p9qePEbXBCmlJatwY2OR0JTubPh8HK8BX3A9K DNuoumdTP3LTujnixJ3uP/h8hG4Zb3DDauOAgDvzx9K7dZ6sVcuktss9mYUqQqLslJaX/MY+ HG14rSOyCOx9eas2p4t41HpjTU/T6mI8hqb5H5KvBcZUMJI5PCtyVJKecg1VtQ2/beoMiIxL QzbWFG/sOsjxWIrr2fCUB/eJGVnI/Tig07p/aAzpqyRWVpXBhwtkph5o7lPq2OBQyOwyexxz Xh1guTcDS0S3rbUYsx/a8015S6hAyGgfTcrYPpmrzDlwnbUzKtq0Ow1NpLKo43JKPTaB6VQu t7EtnQwvVukmNJtju4KGPMhweGocg/4h+1EYg25feqfU2G01AjF+K2hpbLyNrLbbeAorSD2z 6D3xW62bRNjsttRYFptt1mvjfcmX3cKfAJUlfhkn8pIAJ7Cql0RYtFlhOXaY41Ful6ZW6xG3 ZSiO0cFZVztyrOdxHaq708vdyg9TVsalsPkn3RbiZ0hpSXWHlJISA4e6cEDaeOc0VaWtJ6dS DpWQxcLtNXLWhMPY4I9rbcO5S08BOACcLOTntXRqnTVm0VaWrrZo8FqHbVpZdSIQlSWHCcBa FqVgLOU/mBAJBrXXcpTvBICeVAJyVD2rBOsrMg3ZEZu8m3W2RGcuzsVYwVOoISnIwDlXlABz gig1yy2CE/pq0NTLa/HMVaZaGJD25xD3J3LKThSsqJPpk1ZKrmgrxJvuhrZcJ3iGQ61ha3Eb C4QSN2PTOM/erHRClKUFa6gXCXa+n94l25xLUlEchtxXZJUQnP2zUJobU4kajnaRtdnU1arE yhhM5K8pU4AMpPzzn1J4ye9XeZGTMgvRnCUpebKCQASMjGecj96q8S83awp+Bu1gmz3weJts YQW5P+dQKgUK9wePY0FonTGbdb5EyUrazHbU64fZIGTVd0ZbpLiJOo7yhIuV2IcCccx4/wD5 TOfkOT/mJr4QzqHUc4JvNvi22xg+eI8vxn5ODlOSk7UJyAcck9jVuoIS53l6FqqyWxDSVM3E P71nukoQFDH9am6p2sQ4jVujH21lKRcnG1D/ABBTC/8A6q40ClKUClKUDvXg7GYfW0t5pK1N K3tqUMlJ9x7V70oMt0FpnxYeoo8W63O3+HfZACor4xjjgBSSPXnj0qxuxtb2hA/D5cC/MIH9 3NSY76vlvTlJ+6RXP0xUHbdfpCSSh6+SynPyVj/tV3oKIvW98TqKzwJelJVvjTZRjuyZDyFp B2KUAnYT6p7nFXuqX1IlOQ42nHmjgjUERJ4zwoqSf9aulBDXvStj1EG/xu1xphZz4anEeZGe +FDkVCTOkuiZrKkOWFlClHPiNLWhY/5gc1dKUGUy9F2fRWsLRJt7MlFtuzarO8huQsradc5Q 6Fbs5O0pJHbvU1ZbhM05rEabmXB67wXx/ZpDqt78Rzbu8J4juFJ5So+xFe/U5Co2nId7b3FV kuDE0pT+pAVtWD8tqiftXzrBwR7jbrnBxClLGxi6nBYUSRtYfxz4a88K9FY7epVzZebkMpdY cS42rlKkHIP3r0qIsV4TdYavEiuQZTCtkiG6MKaV/oUnuFDgipeiFZTr9+TB1Ncn7KzHQ5B0 7KlPOKRwFuKSncSP1FKFY+nPFafKccZiOuMo8RxKCUIJxuOOBWTXdhi66de1jd745bot1htK ctzAQttbrYUQlS1DzoOCNvANBKWS8tW+XA+EgPzYlntLUS4zWgVqYWpKVhISPz4AyrAOMpq7 RL1Zr1AK4c2JNYcBBSHEkH/KQe30NUvSSNTaX6eqcVaoU18solN/DvFK3luHcsuAgAbQfTvj AqtXzWVnut8j/CaOhuMqKHZEmc0A+tsnI2NJ85WScpzknB4xzRXhqW9fgdwLURrTlgfbJU6I CPGlNNnjG/aGkLV2ANYzDt1z15rFbNtjOrdmvF1YU4V+GnPK1rV6D1J//VaFe9SWGSpzTsW7 3C1W+Utxy7MKt6VyX5HicI8vGSQOxAAHqc1rejtBtRT+L3qMhE9aGm2YqVeWKy2MIbOMBavV R7FX0oOzQenUWOCluNHdjwYzQjw0PH+Ysbipx1Sf0lauw9gOBVzpSiFRWporM3Sl1jShllyI 6FjPptNSteTzSH2FtOp3NuJKVJPqCMEUGbdLtdtyYMbSmolpjXyEw2lAW4CJTZQFIUk+p2kZ FabX5k6hW5aNJac1dalKYuFqX+HSvCyFMqaUfD3exAGOe+RW+aK1K3q/SEC9NoDapCP5jYOd iwcKGfqKKsFKVywpjc9gvskKb3qSlSVBQVg4yCPpRHVSlKBSlUzVuvoViQ/GhS4S57KN7yn3 f5UROcZcx5iT6IHJPsOaC51xxrpBlzJESLLZekRSA+0hYUponsFAdqz61X/UutXUNWEPRrKs f2i8TI4bLyTxiO16evmVnFXuzWK22CEIlpiNxm+6ikeZw/4lHuo/M0ElWSdRrbN1x1LsWkfh 1ItcNH4jMeKsBaM7cD58ED/iPtWqyH24sZ2Q+oIaaQVrUTgAAZJqj9MJL2omblrCagpcu0go ipUOWozZKUJ/fcT8zQWq+PRbbpmc7IQRFYir3JbTnCQnsBXZCx8BH2klPhJwVdzxVY6jSX29 MNQICimXdJrENlQVjaVLBJ+yUnirakYSATnA70H1ULqy0rv2k7jbGseJIYKUZOAVDkDP1AqY UpLaCpaglKRkknAAqEZ1baZLAkRn1vRCopVLQ0rwUY9SsjGPn2oPG0Xti5PtpjAiShIZmxnF KSqOoA/pIweeM+oxXBqFleo9WxdNvSHY8BmN8fKSy6UKlDeUJbJHIRkEnnngV1XWVqC0qfmW xiLdYrxLhEiUI4ioCB67TuTkEk9+a5tKWIOpi6lnvbrjMCpKhHWQykOpThAzyoAAY+ZJxzQd V4tGn7JYXJhZYtTVvQp5uVGaSlbBwRkcck5xg5zmo7SFzm3q1PPzJa58WYytUJiSwlp11scF TmBgBR4A9vf0gev10MPRcGEhtTyp05CPCSvbvCQTj/q21MWATdO6LZRqC9okvtIMmZIkJ4Qk flRjukDCR296KtjEyHHT4AW0h1KkNrZaO7w1qHCeO3A/YZrzvVlF8+Hjynj8ChfiSIwHEjH5 Uq/y55I9cCovSFkXbbe2uQhlE2Utc6dsUpRLznzJ7AcfbirVRHyEgAAAADsMdq+qUoPNxpt5 Gx1CVp9lDIr87dR9Kx9O62lXhFmizYEhbaXbYlkpK21jaXEKH5VBfHHYlJ5zX6MrOOrseSzb oN7YS6uPCLrcsNgnw21pBDpA5OxaEHFFVfREHR8+3qjo0W/LuMJPisoU0UCWyFYS5hagnOcg g+oPvWiLgX+92/4F+NAsducSpt6OkCQ4ps8YHAQnIJ9Dg+9eCLP/ABJabRfrdIMG4qaRJbeb IKUlScqBT+pCvVPHvwambHfPxMORZbXwtyinbIjZ+eAtPqUK7g/vRFHf0RpzRDp1BCiTJzts 2qUw4v4hxDIG0lIUfygcj2xxX91A7b7+Eah0ottb8pXwYlpBQmUtBC0sqVkZQvBRn0OOeK0K 4tOhpUmFGZemtoKWw4duUkjKd3pnFZNpaUYj+uNGx0IaZtLzlwhSFoC0MHIWEqHyUAeB70Va pVm07rPSqocRbzTM8/ie1pW1SXNxBUFHgEK7jPp86irTdps5iYtT1ulant7qIaH058O4x1YK QraSAFHcN3ISqpHSMd+82ma6148dDNzVMt6lAttOpW2FFO31aJWr9896htRWU6Gbb1vYbWGJ MZQVcLc06AhMdXDiUgcYKgFjjggn3oOhy1zNDgX2yxHILEko8a2Le3MsKJ8yDglKUkkkODse DweKh1Z1PI1iqz2Wx3RcZm4vojOwHWSlallQ8y8jsk7Rx37jNbZGvVsuNrhyFPshm4R/Gabd UnK0bdyuD3AB5r8sX29XO56huN5tMxKbPYnlIhFRyG0OK2hDZUDk4yQD2xkdqC7dN+mK03Gc 5NflXK1MzxCaEVxKGJSUKKlqcB58MKA4B5PHNbdZruze1T/BjFMeDLVGbcWBtdKAMqT8grIz 8jWaaFkvjQK7hpIyLtLWwiBGt5eQgQE4Ud6+cElR3E9+QKsU+9OaQstq0fpeMidqFUdCEMAk tsD9Tzp9E5yee9B869nXjUU0aN0dIVHlqCXrjcEkgQ2s5SnI53qx274+tdmnOmsS13F66324 SdQ3SQ2G1vzgChAyCQhHYDIB9amNL6YZ07bktuPKlznFqelzF/mfdX+ZR/0HsABVgoj+AYGB wK/tKUClKUClKUClKUFI6pSmrdYrVcn9+2FeYrpLfcDfg/0Jq71Q+sSmz04kMOAFcmVHabyc YUXU8/sDV7AwkD5UH9pSoS2ahZvVycbtSES4DSVJcntugoDyVYLWO5IHOe1BN0pSgUpSgzrp A4v4HUsdw+Zi/ShtxjGSD/3rRaznQC/h+o2vIClJB+ObkJQPZaO9aNQU/X8ZM3+G4y1FIXfY y85/wBa8f/GrhVT1w2lbumioLO2+MEBBx+ldWygUpSg55cRifDeiTGkvR30FtxtYyFJIwQao lkcj6buS9BX7e/b30H8Kflncl9o945J/UjkD3GPatDqiWZtvqHpKdC1OgOqjXJ9gOsjw1ILa zsWgj8qgMc0FyhQmIUZphhGEtNhtJUSpW0dgVHk/eumq9H1JHZ1OvTc1DkWQltKobj68iajb 5ik+6TwR39asNBUdTXOyrv1ngyb6zAuUeYiQ1HUsZdBSpOwp9lAkZ9DWc3+3zXmYfTJhmO6T cCoyCgqSww54jg2jIO5CSfl2qy9ULfCZvdkv1wlKtLMRwtrnREFcp3cDhtKQDwMZ3HOM8Cs3 maPYaDeobbqyRFv8l7NuhKKnH3EqPlC1ZzuIOVeic4NFaVrvUZsujo0e2ufFR2VojyLkV4+H UkpAWEjHinOTsTkcc1nNyuttEoWzppMvlzv7jiy7ceOS4lIWcKTkZwMq4KcHBxU6xqa+WXVs aBqDQMWZeks+OHY8sFtlkHlaUnKGgCDk8f1qZsPU61X6/wAxUJtVvkON7YkFLSQ5NcPIWt0e UZICQCfUnPIoJHQnSW16duCLrMfRdpTTSUNOuNj+U7lXiKGO5ycAnJGO9aZURpi2vWjTcOHL c8WUlJXIXnOXVkrXj5blHHyxUvRClKUClKUFE1Vp1MKz6vnMOj4e6W9S3o6xkJeSgp8QHsMp AyPcZqA6AzEo0zdLIhfjJts5YRIScpdSr1H3Sf3q7a+aS90+viFyFR0mE5ucQATjbyBn3HH3 rp0laWrJpG2QGGAx4MVsLSO+7aN2T6nOaKl3HENNlbqkoQkZKlHAFVHS82HZZqtPGS2pl11x +2PJWCh9tSipTaSONyCSCO5BB9679aKt6NOvu3eG3MZZG9plzJDr3ZtASOVEk4xWTJ6ddT9Q pccm3SBYI5VvYgsAJSznB8oQPKRgc5zQb5SqJoW2a+t/hJ1jc4M9nYoK2lXioPpyAEq+vfmr 3RGb6zuE++3GRY7ZKkQ4rbrMVb8NRDi5LuTtJHZCEec4PJIHvXXZekunrXdG58tkXB6PgRQ8 2kJaA9SB/eLzk7lZPPpXvZ9O3Rq5T1uExkfj7k4KChiSypoAA49jx9qsN7gzJ0H/AMLmGHNZ V4jDmMoKh+lafVJ7H19RQSYASkBIAA7AV9VBW2+OXOBLSiOkXWB/LkQyvG1zbkAK/wAKhyFe x+tf2w39y9l5L1ludqWyE5E5kICyf8JBIVjFBH9TY783pxd4cNe2TKaDLKc4Li1KACB81dvv Xp09EZnQ1vgxRsVAb+EkNkYLbyOHEn/myc+uc1GSZqr/ANVm7DNjFqNZGk3FtXiAiSpQ2pJT jsklX3ANRetbrI6d6rGpGQ7Itt0ZUw9BQeFywP5agPTcBgkA9uaCTuNzbuvWezWZrzotMN6c +ByEuLAQgH2ICif+ar5VZ0hZpUKAq5XtXi3m4nxpKykZZB7MpOM7UjAx75NWagqnUxS0dObw pC1oCWQXFIOCEb07/ttzn5VMwJdquFuQi2vRX4qmRtbaKVJ8MjgbR6Y9K7HWW32VtPoS42sF KkLTkKB9CD3qB09oTTulbjKm2G3IivyhtcUlRICc52gE8DPoPag9blppN2QiNLnPqtgc3uQg EpS6PRtRAzsH+H17Gp1KQhISkBKQMAAcCvqlBiv+0JbblLTpmRbBuLUl1KQSAA5tCk9/XCFf tU7pVcydYCl9LMpEuNBcTIdwRKSUJ8Ty9zgg9/evLr3Gm/wLEudvBKrXPbkrx6DBTn91D96+ +jd/t946fNNeP4U22JLctsZCmkhalJx/lI9vYiitIbYS1IcdBJLgSMe2P/8Aa96+UqC0hSTk EZB96+qIUpXylW7PBGDjkYoPquO6W2Pd7TKt01JVHlNKacCVYJSRg810uLDTalq7JBJqAd1M hF1ZhJbIW5HafO5s4QFrIGT2HCScfKgh7etfTSxRbfcyuTYo2W03EfmjhTh2h1I/SAQN4+4q QvjttuLTTltvTEC4pbVMYkMBDji2kjzHafzIPGftX9t1+jX22GLLZRJU+whx5vgtlp5SggZ9 SUgnGPSqNri023S3Tddy0fDXbBKfQzJfbQXHAx5045OdudvGcdqK0YXZEeBDmRo06bHn4d3s p3+CFAEEpJyE89hnFfnqz6uvNi1VqK8XWU61a1SJCXUKhqQZbyxtDYwPIrACvMcDBr9I2Nj4 bT1uYwR4UVpGD3GEAVBT9PwtUC6xX7r8VDelNJkw0pThvwxy1nuCo4JPf2oHTZ+QdB2iJcVt fHMw2lLbQvcQ2oZbJ9spx9wam59siTHQqYhK0LbVHcbWModQvukj1+/uarFndFk1XIts24El CFyIqSAkfB7gNq+OPDVwk55SauUaXHmMh6I+2+0SQFtLCkkjvyKI/PPU3SmotKXK1zo1yKdN wXFsxHUt71W9t04UlSe6hg4B9gBxXhqWws2npGw/C08/DtcqYgPurcPxD7aAfBdUg8IK1KVn HYEDnNaN1Rt7dn6ZapWt2VKZnOJdaYPmEdZKc4PcJyN2OwzVOturkav6UWbS09LjMubLi29D geClutJWnc6P+HbgjnHBNFdXTS8ROmul2Gb9EkQzepAVGaXlclw7MKUWwPKnICUjuSatOhrZ qGP+NXRFsciSLnc0qH4u7udEdKRlR2+pOQE8AfSrBpNmFerVGucxpE+bGddZROkNJK1ltZRv TjhOdueMVa6Curvc21S2kajjMtsSHwyxJiFSkIJ/KHc425OADyM+1WOuOe40hlLb6VqD6w0n YncQT2PyxjOfSvCytXNi3Bi9vNyJDa1JS82MeIgHyKUPRWMZxxmiJOlKUClKUClKUClKUFE6 utId0ZH8XPhpucRS8H08UA/61e6pnVaOh/p1PW4pSfAcZeSQfUOpq5A5SD8qCG1h4/8ABN5+ EBL/AMC9sx3zsNUayakuulenun3I+mo79vebjMMiNOG9SnAAFHy4GVHk59avOr3fB0VenMbt sB7jP+Q1UnZDls6b6JZjNeKHZNvYU2pIO5JAz+2M/agn5erZ1ubQ5O0rd1IUQFGIlEgpP0Sr OPniuVPUNCxhOltT+JjPhm2Ef1zj+tXKlBSnNd3NsNbND39ZdSVABtvjn183H3r0Tq3UaiM6 DuSQexMuP/Ub6uNKDBrFfr1buvF/cOl5q5E6GlZgofaK0JG3C9xITg9uD6/KtD/jPUxA2dPr oVZ5CpcdIH33VxSrO5D6/wBvuzL6VJuFqeaeaI5QGynBB+ZI/Y1oVFZHrfU9+bt1kuWoNLpt kONeWHFb5Yfc43AYQgcnnI57jtVh0zqe8a+0a3crK8xapAfcZcU9GU6hW08FIKhxjHf14qR1 i43+I6YZWjd4l5QRlOUghtw8+x9vnUP0fddcsF4QpCEst3qWGlJVncCvJ49OTQWSQ5NtGmvj rzcVPuW9tciSuOylCX0pSTt2nOP37iu6LdGpthZuzDTymnowkIaCMuEFO4DHv8veuHW7Trug 743HQtxxUF0JQgZJO08AVIWZvwbFAb2bNkZtO3GNuEjjFEVy5a7dasTN4stil3SEUKckOBaW THSk4WFJV5ioYPAHpU1pq1wLVY2m7QtbkV9SpKXFq3FZcUVlWfnurjizD/G12sUlhHw70RuY 2rdnxAoltwEfVI/eurSlok2HTUa1y30Pqi7kNrQD/d7jsBz6hOB9qCF1q1C1LYbzBhee8WZI kMEApcYe2b21JPzxj2PINT2nrn+NaattyC2lmVGbcUU9txSNw/fNQ+pW3LJqK3akjpcWyopg XFtAyC0tXkcIA52KP7KNStm0+1Y7W3b4Ep9EdpSy2gkeQKWVbRx2G7A+QFBLqQlWNyQrByMj tUJebZJk215tliLNlOKWllcpsbI6VjBJ9SAPQYzU7SgzSH0S09GnmS7NuT6XYnw0pkylJTI5 BJUQc44HlzjgVcrFpWxabiqj2O1x4aFkFexHKiOxJPJqZpQKUpQKUpQKUpQUDqvOeRpyPbI6 QkzpCQXXgQz5CFhta/0lZASCeOeatsO7xZNmTcllUZkN+I6l8bFM4GVBQ9CPWq7r/WOntPWK ZGvoTNW5HObegblOpPAzj8oz+o4+VUDpFPuUO7SNKasRuTeoipzTLzhW6EkbdrhJyMoGQDzi itKatr+o7yxdLptFshuB22xkq3eKrHD6z9D5U+nc89rHIkNRIrsiQ4ltllJW4tRwEpAySftV Hsd5Y0TIOldRPNxY0dsrtU1xeEyI4/QSf/MR2x6jBFQmtNeT7h4ljtFuW0JUXez8ZHWp6Yd2 0IQyMEJJ7qXgYzwRRFsh6zSbFbZMuMr8Rum5cS3snc44gqO1R9hswoqPArimTb/YJrN5vNp/ ER4bjMhVqdUoRWgQoKDasFZP6j38oxUzprTEaxNKkqCn7pKQkzJjyty3FY5APokHskYAqw0E HadUWPUTTabVco8kvseMG0LwvYTtyR3HOR9a4tAypTmm1w7i+X5dtlPQnXFKypYQs7SfmUlN eN20tDh26WqzWpkolOqenRWvKuRnGVIV3SsYBGCBn65qp6G1NFsep5lruVxMxi8LTLi3R5sN FTnDZZdH6XAUY5xk59TRVy1At626gtsy2FsSZLgZfYcO1Mpr15x/eJ7p9xuFSd/1FbNNWl+4 3iUhhhhO4gqG5XsEj1J9q5JumU3d2UzeXjKgKebkxGwpSHIzqRyUrSRxnke2TWO6m0LIj6oi 6akzmbg/eZfjxJL0VC3ENpXuc8ZZG4nHAx3wRxmiPu53i6W7qxpzUtsfZucvUbJR+HJfCUNs EgIQF/8Ay3EY3A4q0Xy23e/axs1kkveO4p9N1uYVjZFYQrDbKBzjJB57qPJ44rh1TqaxWXWD 2onbcy/ItjAttqaCAFTH93nUjHZLf5c+5UBWgaRs06EzKud+cbdvFyX4sjw/ysJx5GUnvtSP 3JJoqzUpSiFKUoFKUoOWbBjXKE9EnMofjvILbjaxkKSe4NYm5Y2elOvIEtNzmiE+8mOnwWm1 BbCzw292OUq7LOcjgYINbopQQMqIA9yayzrZp2TfbA2LZGUmQOX5qn0tMtMJ8xDpJyRkAgY4 NFaW478Gwt13Km0Y2hCCVAduw716NSGn0FbDiXEgkEoIOCO4+tZ70dvd5l6Wj2vUNultPRmA 5HmuJJblMkkJO4/q+R5xg1bZFlRHlO3G0JMeWtXiOoQra3KIGMLHbJH6gM9u+MUR2XUzza3x aFMomFOGlvAlCCT+Ygd8DnHrWaHVmmrHqIMS9c324PRnkiTtwuO15gD4hSjATk4PPFWjX+p2 bHoqUpxP/iEyOpqNDScrWspwcY5wnOSrsMVgHSq5TNPt3S9SLTFudljutNzw4Eqca3KICkZ7 89/Siv0Jqa57kLh7or0eVBUppsncpxwnCTj1R/8AYqvSpnw95SUpaazEtq3HsZJaUpbZBT6Y Ku4weazrW+oZepdVOTmY6oblpZLVtchPKeDjiFBxwJUlO0qSjuOwx34qv33WM++WeNNmPBqb 8CpgqU25GUpDawptW5PldKs9sAAg0Gr2ePHTaLAmGosyXZMBDyCSrKWVONnH3H2qY1bap87p XdrJBkpeuWzBVvCQoB3cRnOB5OCPmPesUsnUGQJnhNTVJQzHeUxOfi5Ww64pLh3beCC4nAOP 1VaLd1EiOatVHuG38LusoyHwXErQGpDKW1JWO+UuJHlxkDNBq+lNUx7l01hXZBOWWENPtpG5 SHE4SpOPfP8ArUXolmTbup+t4UgeSQ8xOZIIOUrSR9u2PtUFpm4phJesMqMW3HJaYUxbRUhX xKFpCFYQCEBbQSrPGSkjNWSyr/C+rV+hOobK7k2zMTIcWErUkJ2BtI/UAUk/IGglpsaxRdST pk1aXJku2lMhpa9xEVGclKAMkEq5x8qhNNrek2dg6CS3a4LWUCLPj72VJBxvSpCsgq7nJz7g Gq9d+pSGOrkWwu2SQ3KZnIaZlKVkraWNqxtA/IeFDk8jJq76m1BpnR9vkm4Ftpc5eFxYoHjy FrG3ISCDkgfm+XegzfqRqGx6tuTGlGL3G8ZbiFTJzz+yPFSj8yW/8S1ZII54A5rw0PA03N1g 5cTNjtW34mUxaLehwIS22lCUOPk9xvAGB7kmr/J6WaJuFmZafsEaGhKEkLbAbdCRzhS+5Puc /eoqTpDQx0vcZGkbBabpJgjw9oQp7KxjKcpJJVj2Peg719T+nukoDduhXNkMRR4aGITanAnn sCBj+tWTTOsrFq6O47YZyZJax4rZBStvPuk8iqT090ehE9ydN0vZ7Y2hakpQqG4H1HAIUN6i Ej5D2+dWDVWksqXf9JR2Yeoow3tuITtEpI5U04BwoK7ZPIOKIssy1Mzp8GW8t0LhOKcbSheE qJSU+YevBrvqD0lqNnVemId3YR4RfSQ4znJacBwpJ+hBqcoFKUoFKUoFKUoFKUoIPV1ndv8A pWbbI4bLkgJADpITwsHnH0qbAwkD5V4ynSxEeeSAS22pQB7HAzUfpi6PXrSttucltLTsuOl1 aEdkkjOBQfOrAk6MvXicp+Afzkf+2api3C3ovp0wchxyZCwFfJok/wBKuOrytOir0WxlQgvY wrb+g+tU4FMmX00tyXAFJaMxSQPzJbjYH9ViitMpSlEKUpQVGarHVu0pUePwmTtGB38Rv1+l W6qjcw0erNhKQC8LdLKvcJ3N4/rmrUh1Dqdza0rTkjKTnkd6CrdQFuxoFontBvEO7xnHFOHA QgkoUf8A51U+gVwVO09fQfyouziknPfcAanus7PjdJL2PNlKG1Db7hxNVj/ZwhOR9D3F9xBS l+eraD38qUgg/ei8ajfLtHsNimXWbnwIbKnVgdyAOwz6ntXXGeEiK0+kFIdQFgHuMjNVnqYk OdObq2rs4ltB+7iRVpbSENpSOwAAojimyLfb5kaTNU20/IWmIytX5lqUchA+uCftXzDmvyLr cYzjTaWoq0JaWleVLCkBRyPTBP3qA1ytf4ppNhtvfvvbaz6kBLayTUzb5UV3UN3jsBAkM+CX 8NkKO5HlJV68DHyxQSygSghJ2kjg4zivOOHUR20yHA66EgLWBt3H3x6V7UoFKUoFKUoFKUoF KUoFKUoPzBqa8XC/wJr0c/CxTcFOXqcpOQHgtQjsH12JSlPA4BVk1fol+iqskKdpyzq1TqOS kXF6WyoIQy9t2qC15BQAnKQj1AqN1XGt+krrqHTD1rlzIOrkGZGEIguNOpBKkhJ7jcAoY9Dj FUfR+o7501ES+RS1N07cXAidGZBxHdHBQoHlDgAyPQj39CtQvkx299NdPa5noblSbPIRcXmW BtBRuwtvknBHH/TXfp9iRpx6Lqm7kzFX1GblL3eJ8HuOWUpx2aAVtOOMgGq3pOQ4vVWq7e0g w9NXK3mczCnN7CfFTje2ASNpOc8+3rXxpa4XLReibPKi5vmlrk2lEltxwJXb3FcKAV28Mn3x g+vNBuQORkciv7VDttx/gt6Lb7hO8ewy3xHgSnnNzkZZTuDLijwUnslWT7H0NXyiFUfVumLP GhakvsmK243KtSkyo+MB5aMqSvP+LsM9+1XiqbrIqvd2telGsbJbgmTs54jtKSduR2Kl7R9A aCsaNvV7sz9qk61nvxLdPtg2JnJShLMhJCdm7uNyBuAVzkmoUyv4h6rag1UuU3Lt+lYmYIbe 2MqWUk4K8e+4nHrgVfep8+cxppm32uO2uRdHxFEh9AU1GGCpTigfZKVYrD0XWIxpKPbrAyuM l+SCxDUfEM6UryBw558JCACARypY9qKtXRWyP6s1C/rG9RmRFhJ+FtzCU+RpQ5JSD7ZPPfKi a3yobStha0zpa32eP2ishKj/AIl91H7kmpmiFKUoFKUoFZ/edRTLxpq63SEqZaYVr8bG9aWX ZbjYPl5yUJBH1V8q0CsHt9gRI6goja1U9eZ/4otmQw68RHWlTW9l8NnA4CSnHP7igpUa53XU 2tW4rOqL5e4jCELQtmIpanXQBkJbUQkYJJCl9sZrU7dpR9IFy6k3gxrct9LrVsmTEq8RwJAH jucBZGMhA8o5q3XOWNPXK3WvTtqjFbzT7zrTaA3tabRwRj1K1IGPXJrFdW9UdYm3IEk6dU94 yU/DRmhIejLwe4VuSk+nvn70Vut31nYLDC+JnzkojpSklbSStKQr8udoOM+lZ5cetrd6My2a S03cLstLZ3uJc2JSj1VuRkj65FZl+E6p1/b37hqB65KXFYWGWUwi202EJ3BSjgICeFDjJzXN qCRYVzoEGBfpU5yWy0JVydIYajt8HYltHcgZB3Z57UEW5I1PEsydRyZihBnqVFbbelFa3mgr K2wMlQQNuD27+uakLfqB+Vp+6WLTlqjqf1Q8j+xQt5VEDahhPOchXJ78etWbpTp5TjVwuVrs Uq7GSXIkFcwBEVhs5CnFKPc8YISPf3q+dNenN10lf31IkwW4MdZbcWhgKfmkpBOVE5bSkngD k4570FIsvSi8Matg6cceU5GZbRLuclK1BDCF5CmEemVAYJHf5AVpF40Y/r21OM/ESbExEkvQ 2GwzgORQAMFs8fmTlKvb61pVKDFldE7gxIclMzLZJccQ22Wm2XIKQEdlZbUfNkA8juM14N9N 9UR7VIgWyyWiI8++XlTp0z4tSFEYJRubyCeOfetwpRGMXGy9WXZiojj1pCJ3htu3OC2EOt7O UqUeFEZGPXucCvdembl1F03EuNxmSbbqy0eI1/LHgEqB4/5VYGFD/wC62Csqs2qdN6Z17qCL qB9u3yGHSiJLk7h4rCiHCjceDtWo4HoDRVUu3RNF2tsu96YvdwfvTayTGnOAuIcA5bUvuFj0 JPt9anLdcdM/wfbIXUqyzJN4is+E+5Jtbzi85IH8wJOeMc5q26aEuBNnXyXPYucS/SULaXBQ fDYAGxHJPIIABPvVyaebe3eE4lexRQrac7VDuD86DLbpN0ZIsrLELSl1uy4TW2HDMOSlJ7DG VDGO3Jr+W2f1HmW9q32DSFu0vFQdhckOA7Af1JQO5Hf5mtZpRFEa6W2+UG5GortdrrccDfJX NW2ArHOxKCAgfIVaxDRGgtxUqeVHS0GfzqUv2Bz3z7muXVOo4+lbE5dZjS3Gm3G0EJIGNygn JJ4AGck+wrj09fF6kusifA8RNmYSWGHVcCY5kFS0g87U42g+uT7UHRYrSu1rfUlDcVL6i47E a8yfFJ5cSe43AcjHfJqeqAlN3WNNkXBDUd1CFYS0yCXXmNuSDnjeFZI9COK7rTe7feo3jW+Q HMfmbUClaPkpJ5H3oJGlKUClKUClKUClKUHlIbL0Z1sEArQUgn5iq304d8Tp9aUHlUdox1H3 U2ooJHy8tWmqp02x/AkQjuXpBV9fHXQe/UJRR06v6kqKSIDvI9PKag4cVtvXekUBe74ewvBG R/8AxDNSvU6QI3TG/LKSoqiKbCR6lXlH+tRtsQh3q20jOVW/TrSdufylbn/0mgvtKUoFKVU+ okO9y9Fy3NM3N23TooL6VNDJdSkElHbPI7Y9cUEP1OkJtKY12hXoW67+C5EhMJZS4uUpwpwk Z5HKRz6V8WTR+t7Bao9vtmqLcmKygAIetm5W48qJUFjJ3E8+tVqzzrRotu2X/WEFmf8AiYSp nUKXlPqBUkKwttZKkH/gyBz2q8jqZZXj4dsjXW4vlO5DUa3O5VxxyoAD7miq3rz+IWbJEi6u vllZtcqa03IdZjuIXtSd5Iyoj9FWPpTG8Hp/FlE5XcXnpqlZzuLiyQf2xXlYbHdL9ezqXWUZ LC0oU1b7SohaYrSuFKX6KcUO/sOKuceOzFjoYitIZZbGENtpCUpHsAO1EVrqPH+K0TIZSspW t9jYB+tXjIwn71a6jb1Eal20okOtMttuIdLjyQUp2qB9eB27+lSIORkcigqmqs/xZpHuEfHu g4OOfh14r0sS21691TgpLiTEScHkDwsjP3Jpqwf+O6V9/wAUPPr/AHDteWl20o1nq8pOd0xg kE8j+Qn+lBbaUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQRd5sNt1DCMW7xUPt5CknJSpBHZSVDlJ+YNZ/L 6Lxlyro+nUFwLFzQpMxh4JX4iQPIc/4kqAIV37+5rVK+HEhbSkkbgUkEe9BhWgbHctLa/sTd xubku3uWR55AKt4aGQVp47pzgjv3qyaLZjWCLdYL8FBhuT5DM+SMDw0nK2nFJPAbLa+/pxni vPQLPx+qISHGiG7XYDHWFcKZccfV5SPQ7EVw/G3PRXUqTpm0wXdQKutubcBec8yVJK0BbpPG 0JwCfXaPWioy49KZbmnLjD0HqOPebY66guQJagsIcTggocScBWD8sg4rRumssS9KJxJW4GnV MqiuHcqE4nhbO/8AUkHsT6EDmqtE6fL0noySLzquZbW9jjzrlrT4LLKuTvV6qPZOOM8ACq5Y tK3vRsS33nTtyuDk66PAtW9SC624yo5Lz6ByMpKfy/lJHPeg31SglJUogADJJPaqZoVKr3cL rrF9Ck/iSxHhJWMFEVokJ/6lblfcVB3jUmpL+1/Dca0vBM6R8G/eoja/h0NYHilO7kHkpBPH cgmrrdljTei3xZ4qf7HF8OJHSraMgbUJB/aiM26mTbkdXKjy5Qh2ZMbastjfILZH8wt8+VTh KWhnk84wM1MaK6btpv7es9QMeDdXU5YgISA3DRtCUJPusJAyfcmvnQtmuWpp7Wq9WIZ/s5LV uitp3JO3yiQpR5WrvtJxgEnAzWnUV/aUpRClKUClKUCsm6nWeX/HWnrnaExG5jx+HQ7KkeEn xErC0Yx3VjePooitZrMutizFstguDeC5EvTC0NgZUo5P5fnx/WgrnUxq76j1vM0xp5G2dKgx kOOrc2IShKluKAPfB8vb2xVltein7P0qhWu2WmIq4JcaelsLcH9pKXAVfzMcHjg+nAr11Bac dabJNbJQZ9rlRSrkYUlOQQffCv6VY9BsPxdBWePMVvfajJQtW8KyRxnI70VIWy6sXiwNXFtC vBebKi2oAkYyFJPoeQRX5pnsqtslnWrsNls3L+0WpKGd8dlAUUFlSPRzG0pOcZHz4/QGi4yL fZPw1ElCvhZUpotpB5PiqV688BQ7e9R+lLSy7oaztPBi4iPLWtDjaQtIw6vBGcdu1BAaZgRY dwv8C0TVx4tyiN3m2uB/aGgonxE4zgJCwM59DVzsVz/Gok+fa2o6VvpSWZHJS6oIx5sd9qwQ cegqm6stbWj7l+NRj/JYeXNaQVHCmlkfFR8dikj+YB7hVTWnJEa2a2mw4mxUC6Ayofw7ZKWV hKS6hRHCc5SsenJoLVYYM23WZiPdZ6p83lT8hQwFLJydo9EjsB7CpOlKIUpSg83ApTag2rYs ghKiM4PviqfcdCLv4treppzV0ZY80pp2KkB5YBwpBBy335A4OKulKCpfwNDgWZ632Bao8dYS BDkLU/G4VuxsUcpz7pI96+7eby3rVfj2pDER6JmRKbdCm3HUqATtH5gcE5yPQVaqUClKUHw4 2h1sodSlaFDBSoZB+1f1KQhISkBIHYAdq+qUENN1BGiahh2RDL8mbJQXVJaTkMNA48RZ9Bng epNeFztiE6rs91aaZDqfEjPOqVtUUKTkAc+bzJHBz3r1tlmEDUV4uKnFuuXBTRSVDhtCE7Qg fLOT96651nhXKTCkTWA65Be8eOoqI2LwRnjvwfWgkKUpQKUpQKUpQKUpQKp/TFe7Rykb0qLU +W2QkHyYfX5eauFUvpsymLAvsVCt3g3yWM4/xKCv+9B69TzjQEsEZSp6OFfTxkZrx02G5nVD Vk5sFPw6YsE5T+YpQVk5/wCYD7V69UUBzp/MRxuU8wEE9grxkYJr+aEU29cNVvtj817cbUcY yUNtpP2zmguNKUoFKUoK/E0PpmBMVLiWOEh9RJ3+EDjPfAPA+2KsFKUClKUFW6lY/wB3F5z2 8EZ/6hVlY/uG8dto/wBKq/VApHTG+FZwkR+c/wDEKs8c5itEdtg/0oKvqxAc1Zo9JPa4Oqx7 4YXXlpDCtZaycCs/29pBSe4wyn+nNfGrZoR1E0VBCfM7JkulWewSwoY++7+lfWhRu1BrN30V eSgH/hZbFBc6UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQZs6s6W6ySH3DHEfUFv8RLjxKfCcYABQD7 EEHtmoGLLks9SmtZ3R9xcBppyDPlsMKbixx/5aRv86hk5UvGMkCtD1dZ3rlCiyoMJmZcLZKR KitvOloKUOCndg4yCfl2qFdvtxvyJkWXZrnAZVH8NuGE7ZDr2clQcGUJQMbck85Jor56hWa8 XRyzSorkWTaLdJRLmxHVBKpQSc9z5SMdgcDJqvaO1ldOot+vM+HFajMwIb8WO02+UvErUFNk 8YGdmM54OapQgQZ9wTY9TMnSQi5jvOqdXKS+4cLQFErwEpRg5ORk81fUMp0YJOqZk2wFlMRS W34IXGMsH+73NpJQv6jn2oL1Dv8AEj2O3vXxSbO9IbA+HmuhK0qAwRknnHv96rV01SjWtwRp zSiXJMVxz/xG5htQZZZSfMltfq4ewKe3f0rL7pap3U26yE2jTtyaYlrRJ/EpqOPMQFbNxwhv GThOSrAycV+g7JaY1iskO1QU7WIjSWke5wO5+Z7n60HXHjtxIrUeOjY00gIQn2AGAK9qUohS lKBSlKBSlKBWZdZLVMuUCHIaQ4mLa2pM9TzfdLzbeWh8snPPyrTaofVR64PWiBZYL/wke8yT DlSg3vUhBQo7Ej3Vjb96CF1XqGJc4WhdTQpiVNJuaEvONrAQjxGjvSonhPOE89s1P6A1ba7v CmW9ox4T8GY60mJv2nw92UqCT6EH0yKy6z9O7veNFacgsahJiTk+Oq1SGSlpsDO9RKfzKBxg HHP0q26T0PaYGt9TRlvrlzIsWOlufJc8R1srSo7iTwlQwkY9kg+tFT7MBbHVJS0vNOoLrj7j aVbVM+IyhKSR65LSuRU3o7T7+m7G7b5D6HQZb7zXhggIbWsqSnn2zWfQr0n+OLDdbtHdeeuS RbnlITt+HnR1KST/AMKkrUfpitioigW9LGroAjMQHIcRpSZsKVkuILgcUl1s549CMf4V/KuC xQ7tE0Le24kdTMq1z3/wl6Ukjx0IJDe4d1AZKAT6Ae1Tdqh6hsMe/qkKiqgh1121sMtqccbB JOCB+YEnO0c+mfaC0rcL9aJkqLqgSXLlMU3cAWkeMp9o+RTYbzhvYducdgaKsej9Zi/MsRLx F/DLyqOmQqGpYVvQf1oI7j3HcetW2sJv/TzWbuo3b4i5Ro7dqguuxVMOLdUlXmIQlK+U5/YY 4rZ7HOTc9PwJyVhYkx23dyexykGiO+lKUClKUClKUClKUClKUEDqHT714bD1vusy2TmuWHmX CUJV/mbPlUD2INS8VD6IrSZTiXH0oAcWlO0KVjkgegz6V70oFKUoFKUoFKUoFKUoFU/R7wb1 Tq+ANoDVxQ8lI74caSSf3Bq4VTIO6H1lurRSkIn2lh9JB/MW1qQSf+oUHt1KSToh5SeSiVGV jGc4fRxXl0/GyVqtG7IF/kK7YxlKDXr1ICzo8+HjibFKiSRgeOjP1+leOiFNtaj1jEb3eS7e Md3u40g8fcGgudKUoFKUoFKUoFKUoI+9W5N4sky3rDZEhlSB4qNyQSOCR64ODXVHQpmM224o KWlASpQGASB3rlvjz0fT9xejK2PNxXVtqxnaoIJB/eufS9zF50jarkVKUZURt1SlDBJKQSTj 50FH1U74X+0FoveklKokhKeOxKVf/qp3Qa2zcdWtpx4iL66VkeuUII/pxXjd4wHWrTspQHmt sptP1BSf9Ca9On4UZerHcJDTl/fKCPzHCUA5+4P2oq60pSiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoF R9yYnvMoVbJKGH0KztdRubcHqlQHP3BqQpQYc5E1DG6o3+NqO0xrza5sdMhxuPFDqkpUC2hS EkhRxjarBz2qLt/TaXNcuES12VwOIUl6LOuihHMZR3jYloFZKMHIBx2rb7lZI9wulvuK3HWZ MBai2tpWN6VDCkK90njj3Ar1tdoj2kPlgrW7JdLr7zqty3FfM+wGAB6AUV7W2IIFpiQxjEdl DXlHHlAH/auulKIUpSgUpSgUpSgUpSgVF36xwtRWd63XBKvCcwpK21bVtrBylaVeigeQalKU GY2/TV/0dpu6WW33htmKp74hm8T1bvAbUP5gIz/eBWSD2O7Peq3Z9OTp9mvsdYkT9KPPfFLu ElSmJ8wpT51II/OnjjeMGtJ1ho8atjpYeusuLHCcKjNpQppxQUFBS0qHOCB6ioS6XPUmnYsi NqCzi82SSr4dL9pUrx2ULG3CmzyeT3B4zRXM/wBNrTqjStjZtF0mMWhkLmtLCyXn3XBlK1KP tk+lNHXzVr+tUWy/ub/CjLRNjtxlBqOpG3w3EukecuZJI9Ku2mW4zOmYMeBDkwozDQaajykl LiEp4G4Hn0rvmPOR4brrLC5DiEFSWUEBSz7DPFEeiVNvYUhSV7SRkHODXxIdajNl97ICQcqC SSB3Pb6VWdFRL8h+7XC/xmbemdIDke3MqC/hwBgqUocFSuCcVbaDLtXa/ivXWBB0imLqNyel 6NNhw38PFBRwd44TjnvUh0njX2JYpMa+WhdoZaWlEOIXN4SgDkgkk8nkjt7Vdo9tgxH3H4sO Oy89/eONtJSpf1IHNddApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAqj3HKOt1jUBk OWeSg/LC0GrxVSvIH+9DTJA5+FmAnHphug/vUpp93QE9cRtx1+OWpCG207lKKHEqwB69q5NM qDHU7VTG3b8YxDmgc5GWyg/1TVxkSGosZ2RIcS2y0grcWo4CUgZJP2qjO3GGOt1sEF9Dy59m cQ+lpe7alKgttSh6AhSsH1zQX+lKUClKUClKUClKUHjLSXIb6AMlTagB78VXunagvp1ZBnlu KltQ/wAKk+Uj6ggirPVB01pbUtv+LgSrsiHZ0TJC4zcZsGQ6hayoFThyE8qPAGaDu1M2g680 jITKZQ6w/IQphTiQpaFsnkAnJwUjt7159O3kKOpo2D4ke+yQ4SO+dqh/Qiu666B01ey85crW 2/JfSkLlEkPeUYBC+4I+VfekNHRtIRpzMOZKlCbKMla5a96wSkJxu7nhI5PNBY6UpQKUpQKU pQKUpQKUpQKUpQKUpQKg5GqIDGoo9iYDsy4uje4zHAV8O3/6jhJASntj1ORgGvPW+ohpPRNz ve0LXFZy2k9i4ohKAfluUKqPSyKnT3TWRqzUDxdnXNC7lOkrOVqbAJSM/wDCM491YoNNqC1D qqDpb4F27h1uJMkiMZQSC2wog7S4c5AJGM4wPXFY/fNfatOgYurot3dhS7zcTGtdrZZaU2hk bk5VuSVKVlPfOMkcYNXPqpDVF6CXCNdZK5T7EeOHJCuVOOh1vzfdX9DRWl0qs9PJcmd030/J nFRfcgNFSld1eXAJ+owfvVmohSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBUHftT2+wKjM SPEkTpq/DiQY4CnpCvXaMgADuVEgD1NSsqQ3DhvSnzhtltTiz7ADJ/0rJujnxOr71e9f3nzv yHjDgIUc/DMp8xSn2HmSM/JXuaC2az6oac0K60xeHnnpjqd6YkVAW4E+5yQAPqefSuS3dSly dMXHU83T9xhWaKWw0XEAvugqw45szwhOU9s9le1ZzZ9R3K8K1vqayLatzsBL8hy5OR0POukb gxHQVghKAhAzxklX0rS9J393WHRlF2viUJXKhSESdqcJUElaCrHzCc4+dFXGFOjXKAxNgPIf jSEBxp1ByFpIyCK6ayz/AGepUmR0sSiSVFEea60xk58mEq//ALKVWp0QpSlApSlApSlApSlA pSlApSlApSlAqD1BpS1al+HVc23vFjBfgusPraW3uABwUkew7+1TlKCgSumLz0J22t6uvRtU gpEiJIcS9vQO6ErI3JB9eauEKz263PKdhQWGHVIS2pxDYClJSMAFXc4AFd9KBSlKDwkSWYcZ 2TJcS0yyguOLUcBKQMkn6Cs70Xdp3Um8vakfW9F09BkFu1w0kp+IcT3edx+bHonsDn1GTIda H3o/R++qjA7lNtoUQeyVOoCv6E1z6bjPwf8AZ8io0+kqmGxKdYDIO4vLbK+Mfq3qP3oOm79W tMWf4pSly5jEJ5LEqTFY3tMOKzhJVkAng/lzUV1ZusvT9psutLHJd3wZCUOMhRDUmO6OUqT9 QnB7jPvish0/A8TS2lYVmlG8XORdlvTdPuICmWdqinxHUgBQ8oHKyRgnHY1qHXqS5Nsdn0nb U+LcbzOQG2gf0p9T7DcpPPsD7UVqsOU1Pgx5bB3NSG0utk+qVDI/oa6K47VBTbLPCgIOUxY6 GUkeoSkJ/wC1dlEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQU3qtYZOpemV4t8BBXK8NL zSAOVltYXtA9SQkgfMio3TcZnXPQWHa4clLBftSYKnEjPhOISEEEfVPI9jWiVEWGHGhm5JiR 2mA5OccWGkBO5RCcqOO5+dBl46J3dds0205qdDkiySC42pcXLbbe5KglCMjJyCSVfmyB2SK7 Oocabrq52/p/Z5Lj6I60SL3cCAA0kDypVtATvVkq2gDkJ9M41uomxRI8S3OiIw0wHJD7i/CQ E7lFZyo47n50HdCiMW+DHhQ2w1HjtJaaQOyUpGAPsBXRSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAp SlApSlApSlBw3iB+KWOfb9234uM4xuPpuSU5/rWd9BlLhaImWSajwbhari6zJZP5kk4IJ+R5 APritSqIgw4zep7hKbjtIkPRmPEdSgBa8FeMnuaDOx0cuEe33ewwL2zHsN2nCVIxHPxKUA58 IK3bccDnH29K7tfKTZ9Gxen+i4+blcmfhY8dCv7iP2cdcPonGRk9ySecGtNqHtsWOi+3iUhh pMhx1pK3QgBagGkYBPc0Hho7TMfSGk4FkikLEZv+Y4BjxHDypX3JP0GBU/SlApSlApSlApSl ApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBx3O2xrxaZVunt+JGltKZdRnGUqGD9KhdC2CfpXTDdkn ympbcN1aIj6AQpTGcp3g9lDJHGRgCrNSg+cbQSlIyeT6ZNVOwaPcZ1I/qfUjzc2+PI8Jvwwf BhNf+m1nk9+VHBOTwMnNupQKUpQKUpQKUpQKUpQf/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAXYBLAMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAgMBAQEA AAAAAAAAAAAABQYBAwQCBwj/xABCEAACAQMDAgMGAwYEBgEEAwABAgMABBEFEiEGMRNBUQcU IjJhcUKBkRUjUqHB0WKx4fAWJDNykvFDFyZEU2Oisv/EABUBAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB /8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A/SNKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK VgkAZJwKDNKjrnWbaDIjJlb/AA9v1qMm1m6k4j2xD/CMn9TQWJnVFy7BR6k4rkk1Wzj7zBj/ AIRmq28jytukdnPqxzXign216AfJHI33wK1N1AfwW4/N/wDSoasUEodeuT8scQ/I/wB6x+3b r+GL/wAT/eoLUtStdJ0+S9v5fCgjHxNjP0AAHc1AJ1o16tvNpGlzXFrNL4XizN4R7A7guCSM E+nI+tBfP29dfwRf+J/vXoa9ceccR/I/3qlSdQX8U7oujzXaxhjI0B2lcdgA+NxIx2+3355O uIdkbW+kapKJH8ME2+wAkHGST6jH50F/GvTZ5hT9TXteoP4rf9H/ANK+fydb21olu2p6bqFm syszO0O9Y8HHO0k9uc47VOx6lYzQ+NHeQNHgncJBjg4P6YoLUmu2zfOsiflmt8ep2cnadR/3 Aj/OqbHqmnzNthvreQ+iyqf611UFxSVJBmN1Yf4TmvdUwEqcqSD6iuqHU7uH5ZmYej80FppU JDr3lcQ/mh/oakre+t7r/pSAt/CeD+lB00pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUrBIAJJ wB3NQl/rBbMVmcDsZPX7f3oO2+1SK0yi/vJf4R5feoK5vp7o/vpDt/hHAH5Vo796UClaLu8t rC1e5vZ44IYwS0kjBQAPrVZn9ommLtNhZ6hqEe5laW3g+Fduc8tjPbyoLbWi7vLextnuLuVY okGWY1UdPF/1srXupi70rT1OIbKOUo8nnukI5HlgD/3Pw9P6XDKJksovFChRKwy2B9TzQR93 qOvavZv+wIF07J+G4vU3F1x3VB2Of4v05rFtovULKBqHUkxPJJgijXJ8hjbwOfXyqxjFegOa Kpl/0LLf3S3F9q15dmF1eONpMdgoI9BnaewB57+dW2CMRQKqqBgdq2MPr/KnJ7edB524ztA/ KvKId7FhwTxx5VtwM96HAoOe7tUubZoXjWQMMYYcfnUBL0B0/eCQ3WnozStvYejZySPv2+1W YsfQ15U4b70FNPs/0yAyw2umQiAoFHitkN9fUeXnyR5Y5w0Gt9NTmXSp7i+s4lLSWl024FQo ACPjIPn555q6luTWlxvDKynbkeQOaCO0nqzStWufdI5xDfL89rJwwPnjyb7ipqqnqnRGm6zd Nc3SYldColRmVgOMcZx5elapOintbg3Gg6tfac4XAjWUvE33Vs+pyTnnmguVKqWldT3ljcNZ dXLHbsfihvlGyGUEkAHk7W47VaopY5oxJDIsiN2ZGyD+dESVrq9xb4DnxU9G7/rU1aX8F4v7 tsN5o3eqtQEqwKkgjsR5UFzpUJYayQRHeHI8pPT71NAggEHIPYigzSlKBSlKBSlKBSlKBSlK BSlQ2s3+0G1hPJH7wjyHpQaNU1I3DGGBsRDuR+L/AEqLrNKDFcOr6zY6HYtdajcRwoOFDtgu fQfWoHqDrmOwvG0zQ7V9S1QSCNo1VvDiPBO9gOMA54rh0PpprjUbjVeofDvdSkkJJaHb4Y4V QnoAB3885oN2j6bcdUNHrvUsTKrHdaaeX/dxJjgsPxMck5Pr5VZfcLERbEgiQZ4KKFIOMZyP PHFb5MCPg7AOO1PDU4JGcHIz5f7zRXuNVRAEAC+WKFFOTt79/rWfpXoYNBjIFZB4zisMMjH0 ryDnjkYoPWMmvQGKwDQ0GCTuwO2O9YXJPNYHzHNes+lAxg8msEj6fpWuQHIIBznHavSg4O85 P0GKDyymQlTynY5Fe+R25r1Wt2AbucjnjzoPeARjHFANuB+VaVUqhCvyT8xGa8kMGQhjwfiO O4oPGoada6pamG9gWWNu6sA38jxUDe9FiOVLjp+/k0q5jUBTEPgfBz8S9iO/GPOrEZ1+Dvhh njNZWUP8S5Ix2H++/NBXNB6una8TSOp7drLUmkeOKQJiK4x2IOTgkYOD6j1q21X+ptEg1rS2 iZSsyHfFICQyPjhhgjkd/wAqhemfaJbPnSuqpo7DV4HMbbgQko/Cwbtkg9s0F7ru0/UntWCS EtCTyP4fqKj0dJI1eNg6MMqynII9a9URcVZXQMhDKRkEedeqrul6j7tJ4UzfuWPBP4T/AGqx UClKUClKUClKUClKUHJqN37nalx87cIPrVYZizFmOSTkk+dduq3RuL0qp+CP4R9/M1wUGahe rtb/AOHulL/UVZRLHERAG/FIeFGPPnHFS000dvA807rHFGpZ3Y4CgDJJr5NdXl37S78+8RyR 6FbzE28UQJ8cjjezdwSCMDjv+dBKezW1086TDJJKHvnPiTZOSZDk7vTsf5VfySZMgEAdyD3F R1hotvp1hFAiqnhrtBAB47YNd8IdY/3gJ4Hfu1FekbcdoJOCQc962gBRx2+9YIxyOfoPOgOc 54OaDAI8TvyR2+g/91ujRnYKilmPYAZzXLd3VrpthJfaldR2dlCVEk8udq7mCjsPMkVSuqOq bldfu+lNSigs9J1MLZpf2MjST24l3eDK3O11cRsSqgYU4LZ4IX0FXXdHJHIm4oWjcOAwOCuQ e4PBHcViqX7M+n9c0PRZzrEUFpBqGLpNPVSklpNvKFdnOFaNUY5OQcDHerbqF/Z6PE51Gfw5 Y7Wa7FsozLLHEMvtBwCR6Eig35xwP1rGCfPvVX1Lr+00/UNJ22Yl0nUYYJzeiY+LFHL8IkaM KVRVfCncwJOQO1WpgySMkgAZWKtj1FB6hKxzI8i71VgSvqPSqPH1Lrun9QdSprF9aXmn6H7q RCltBZtL7yhdcyu4VNvY8nd5VdGOc49KgtQ6T0S+vry7vZry3uNSurF/Fiulj8KeAeFAYzs4 J3YOd2SRjFBzXHX+lJoWn6rZaff38V9a3F2Y4mjVoI4GCyF8tg4OcYznHFdcnV2k2nV0XT80 Mwknj3xzLcQvz4PjbWjDb04OASME9uOa02HRnT9nYSWlvJqEkUunTaeokvFbw4pnaR2T4Mbi W+Yg8Kv1NbG6M0VuoF1cPqSzLJ4vgrdjwi/heFu2lDyVx59xxgZFBGWHtO6f1R9Ihsba+lud XkkiS2ygaFlIA3c/iyCMVuT2haDc2cdxZ219dtNFb+HFH4e9p5pGjS35Pz/u3JPbC1t0z2d9 NaZrFtf2a3y3Ns9vJEz3Cbd0ERjUHEecNkFsdyARjtWnRuh7O10PULXW4IvetU1J9Rf9nSsp tHBzEIpMA5TLEHGPiIwaC1Lu8GKSa3ktpXjDPBIys0RI5UlSQSPpXkYdfiBH3okD29utuZ55 3toljd7mYSznjG6Q8EsfXA714UtGMH4wB5DFAkhWQknvxz3xg0jPxBSwLLwcjH8qKdy/C34j 3H1ryo2OCvAOeCOaDYVHIbBHYnGM/SqBq3S8Op9U3ovbcsk8RMcqYVk+HByR3A4wD9M5q/yN +74G4nsPU+laY4yjyM7b9x4XHb86Ck+z2+Oha1fdHXty0xhbxrJ3bJZCo3J9MHy+pr6LXzXr 6KTTrmx1mxaOLULWcvGCMb9y4KnHzZ/r519EtpWntIZZI/CeRFZkJztJGcZ+lBuqd0a98WM2 8h+JB8JPmP8ASoGtkMzwTJLH8ynNEXCla4ZVnhSVPlYZFbKBSlKBSlKBXLqFx7rZSSD5sYX7 muqoHXZ906QDsg3H7n/f86CKpSsHAGT2oKH7TdRmki0/p2zkkSTVJcTNHyRCCAwPIODn9Aam dI0pLH91bJsgVV2hjkLhVXH17Dk1UIp16x9oD6rG7Q2enZt7dymdzA8nI4IOTxknnyr6FGq2 4MKxFSw+DaDt9fy5NFdKgoihzk/avEw+JW+DCkk5Hbjy/Wm3cQclfQY9DXmOdZNyHlgcdu/G fzoNqMSo/pWkWLvcqyuFVcZJbA7+efv/AD+1b40RAdoxzzxVS9od5pN1psXT13rdnYXEtzbz zw3ccxgkiy21JpIx+7DNtblh8oPHegiOrNQk6iiu9OTVW0/V7fU5NKj6fjndG1C2LKcODkK7 4yJQNmCATjkXbQek9K0CeKPSYmnuY3ZLe5udsktrG3/wpJjOwZOCST8R8qi+gtF1HQ+nQdan nm1GRfCxcIjSwIjMpVZR8Txvwyg8BcYyDkxHtN6mvtI0FRoklzbpFcxNLqun3CSCGdHIa3mR fl4IbBPxMACO9Buv/aQ8++PpaCaOeOfdY3dzEDFqzQtma2UEEoSCNp+Zjx8JIzVun+kzJ0lp N71beW8eh29wmpwNqIJkG52Wa3KE5KyBEcNwDnjO41O3V0vS2n3+r9WJpVxqWqzQ3NvYQAvb vNF2vAMHazhlJAHYc8tgfONQ1LVuudTjlvXmvryQAIqHhRkA/D+EDuSfvmgst1rnRlokMGjd PjUkg3x28uqzkRqjSF9vhjAZF3uQWBI/y6E606w1xkmsI5I5JDz4NsGRj58kHbg45JxjNQCa Zpej+5tqUi31y7jw44gJVx32xop/ekt64UfU1cLbQNf1fTQdTeHQtORTkXJWWQKRydg2xRjg cYOMnP1CEluer0ldLvqWGyOzc0c+oRhs5zj4QWXOcdh+fFe9OfqeHqHQYtV15bu0fV7IGISl vE/5hCMEqN2Cue/kamYNC0x5CiQdQ64AnMvie624x5LzGCP+3dWuLSxZ6xo3/wBoppwXWLFl uPffFaPNxFk/X5tv55oIWw666ksbZdr6bqWwBBCswMhGMgYBB4+x9Ktun+0u2ieC26k0+fSZ pFyHc7kPGcg98cj7E4qmX1lpUln4d5p+sadcIiiRpYxfwR8E4z8w45OMd/tXIIruys5fc7mC 805ApYSSe9WZHYqwIMlufqcfL3oPs9tqNlqtstxpl7HPFnh4pAR35rd47yRXsOmz27alDBIs K7wfDnMZMYZQcjkqee+a+K6StjZ6jIRLJpN9Go8CG4lE8eSQxeFxhXwMkKxwWK5JAIMr0119 Z6NftYX9obaF3OZ3JeQsxyWlJzyTyx75Hb0Doh1nQOnOgFTp7GmdVwwW6al4kDxXKgyxife8 iFQCzKR3wMccGuqLrTW36X064vNaksLZ7u/hl1dbWObeYlBgjDbNrKxJG4KC2CMDFfQodSvJ beCWyvJZI3w4dZSBsxwP0P8AKuxL2fxS4nmJwFLbznjy/Kg+X6v7QLi31CzN/rT6Td2tjpr3 NgsChZJpJN0+4FCRiJg2ARjt5Yr6LqUeL1wijKuQBvwNuf7VmdLN49R8fT4nTUkAv8hiLnau xd/PHwjyxSefxboMfD3SH5ScZx6fYUHm3VsfE/KMSv8Ask1tdSkZChee4BxxWm4uDBA0hALd hx5+Vcsdw0m1Apd35wX7dv8A3QaNb6eg6gt5YrlFbIwNx+U48iORVZ0DWNR6O6gg6b1+99+s ZwqWt04O6JjgLGx9D5Z7fngX2JmHw4ORnHOc1U/aFon7V0R5YFLXUYzFx2I5z6j5SOOeaC8U qI6W1dtc6Zsr+VSk0kYEykYw44b+dS1ETmhT7opIGPyncv2Pf/f1qYqradP7vfxsflY7T9jV poFKUoFKUoFVG7mM93LL/Exx9vKrLfzeBYyv2O3A+54qq0GK03kbzWM8UbbXeNlVvQkVvqH6 teeLo3V3tGCyrZyFSc8fCc9uc4oKZ7L7S6i0MW13GiLBO/hy55c45Kgjt9efOr94bMxJZgcD 4RiqX0nf2z9O6TZwr+/lgDnfkrEMYwCf0A9PvzbXultLZpJCAvGKK6i/xbOVIPH1GK0JAFuJ JCzZOM98fSlnKGh3MhjZhnbnPHoMVvI+BvPuc/0oI/qXWj070tdanGlvLOjRw26XLbY2kdwo 3EEcAbmPI+Wq7PpGq69rMi6rpGs6Rb6zClpeXWjXsV5ZXUarhXfcCYgFGNwGfzJzbrkW89u9 vqFtBc2rcvHcwrJG2B3wwI4z3rj0rpnQtC1Ca+0OwawmmRkkjguJBC2e5MZJXPHGMY9KDbre uWmg6O1/di8QP/y9tHYwiWcOUbBQNxlFUtluPg5z2r5h0fptpp9xddRDUYNR0Kwjcz3CI0L3 RMQVbeW2bAYsX3lzuDY+bPaw+03q276av9Gjs7u3iQEtcwXmm+PHKsg27gxHO1SwKqQcMRzk gV/rC6FjpdjpE91bifUAdWv57JWaGQsAsCxbgCsYRVABGAKCqdQ63NrerXOr6gZriS5f9xGx 4Ve20DywSOcYOKtLWidI9PSTPErXblIpWj73MrcC1j81UfjIGT2qJ6JtlHVFnPeIrQ2cBniG wElmYIuMcn4nB59PLFXZbIa17WIoCQ9j05bK4Rl73EnO4+Wexz6ig7ulOjYtGibVNYdbnWLl FaaZ1AEChf8ApoOygduPT04rg1nqPTrHRYta6lg95S4uC2k2CL8yY+F3B8yDk5yBkYGasHV1 0Yel9Rjjk2ym0cMyqDtBGN3fjHNfPPaRDn2ldOWZO22EEcdvtIAVjIRnnjj4T+Q70Fj0WPq/ qW6mk1i9l023D8WtooRYwOwMmNzH1AI+pHapSXpAafJp90+q6tqFwmr2LBZ7pmjA97jz8A4I AJPOcYzVstLWGxs4ra1QRwxKFRR5CtwODxxRFUHRbRQq2m65qds/hqAk0gniyAOSjg+g7Edu DVXv9BuV15YL6ODTtWuAVtNTtFPgXZHJSSPt2ByrZyOxr6nVZ9oK7Oi7u8Rtk9gyXcDgcq8b Aj9RkfYmiviXUcUng3emXsEOn39pJ4klko+Bs4O+Ak8AjkoPuPMVFaddWF/bLY6wTBPkm31A McE4wElGD8P+Ly+oqQ6+1qTqXVLTUjaNa+NG0cfOS6q3B+net/UXTtg/SuidQ6UngR6gPAuI S3CzKDkrnsCVb+VFTHQ3WzdMXcOm6g7tYO2JdzB/APYMuO6kkE9+K+z29xFLGHDjYwV1O4AE Ef5V+ZtMso9Q0u4QFEms18cArkyR52uM/Q4IH1NW3p3Sb7VLB0ttYkuDaRoot490gy4bA2k4 ACn9SR5UH0D2j65q+hap0vdaVd3UVtBJPd3ttBKyLcRRtCWDKDhhtLd/LNRWh9Y6uzdS31/J JeJfXlk2lW15PILe0SeWURk4/wCmgTGcYzwM817urTVNGjgtJdX6eEPhMsKa5NEJfBk+CXbv dW2NsIIwOxwa2yaf1OwvrBo+mvd4IVF4nhQFWhjBMazIW/doi5wWxgqDknmiOvVOs9TtelJN XXSdPnk03U5bC/QRzvE7o6r4kcgYCOMhm+J93xYFSNt1QW6vjsGsbc6QusPo4ZpZDeeII9/j EfL4R7ZxwOc00nTdAuunoJtT/wCGL220w5DxPbmCzLckblO0AnnDZJPPJqZn03SLu6k1KfTN Oubq6hMZvPAR2uI2QqRvHcFSVyDkg4zQfPm9p+uRaXeajLpOjhf2QNSs1EU4O03y2wEn73n4 dzcY7r9RUlH7QH1eK6Sz0fT4zNq1vYaW92ZEj8OZGZZZiGzyoBAXb83nirc+i6TLCsE2kafJ F7utp4bW6gCEP4gi4/CHAb7jOTXuSy065t7i1udJsJIrop46PbqVl2LtQkY7qBgEdqCnLquu dCDV7SbS9Bew0myS+ki0/wB6LOZiVQIzyHAD4LcfLnGK7L3r3U9Ptbi0m0yxudYh1SKw8SyW ea0cSRGUMqrl2cAbdoPfmuT2ge86VpsGqaPDHGLRBBJbrbKYZbdAUEUgPzJtYgA57n6EW+z0 jQ7jpuOxi0TTl0y4AnNoLdTGXK/P9Wxxu7486Ds0y7mv9Hsb64spbCa5gWWS1lBDQt2KnIB7 jjPlirvE/jQpIPxKDVPjSOGGKGCJIYYUWOOONdqoqjAUDyAAq06U+/TIj6Aj9DRHZSlKBSlK CI16XbbxxjuzZP2H/uoOu/WpfE1Fl8o1C/1/rXBQYrVdW0d5ZzW04zFNG0bj1BGDW2vFxcW9 nAJr26t7SIsEElzMsSlj2ALEAn6UHxXp3SZulOvLrTJrp7hLTw1i45YNgghSSBgEk/avrT7L uHZCV2sAAyZOPPy+3eqP1zYXXS/VsfVFnbLLZXCCG/VSoweNr89/L9B61v8AZ71PbapJc2kD 5t7YL4JKEZXAySSTzkniirtHb4jXcdzKM5+te0YhuS2Oxwv0868y3UUTLECGlyDsVhuxnvRi 28PHjn5lxyRz69u4oPTsU3EhnzwBjtXvjcODknPf6f8AqvIOVUt3yTjFatnfJz/hwDmg3TT+ HaPDJ+8hkBDROodX+6ng/nXxPry6km6rlkuo4EkigiEZxt+AIeQAw7E8AccDjivtKPmM7mXC sc/b61+ffaDIo63me1kjmGF2bcELx8K4GOw4/Sgk+gNcttH1mT3u4ib3tVVAUG3cHUgZzwSM +XcZ5r6HfRN0x1Rc9SW0Mlzpmowg35iG5oCg+GQDPK4JyAM/5V8QTTtWudPQ2+lyPEHOXRDy fQ+XfNW/QtI676g02NFvJ7e08EKsruVDqRjyxu4wMnn60VYbbq/SOpdfu1nvfB0+SAwnewQS IVbcMHt5H149OKiOrpk1nRrbUbS+RtU6bmEc0kbrmaDIxMoz37HHkd30qZ0T2PWFlqB/aF17 0TGxTEfyNwM57HvkAj9azqXsd0uG2mubLU57ZowWjMhXYg7kH1FEWLS/ad05dWEcl7fx2k+z MkT5OPqDjkHuP9iuqx60t9a1lrTQ4veY4lDSzFsDByAQPMZHf/Svlmj9M6Cl5Pf3377S0dra WW0m8RLOXIw+R3jYHOSPhJwfWrrofS+paRI0mja9azxOwY+Pag55zwUI+tBeLi5vIo8wWomb +ESBf5mvmvtH1zWbiz/YdxFa2sd46tJ+83NFApBLuRwFzx+X1qW6h1/qWwuILSyvtJku7ggp CkLkiMZ3SsS2FUYOTz6CqRLcJqc88CwjWZpX8aaZnKJcuDgO7DlYU5CoDlu/AoKTrepLe30U irtihQJAgHHhjheD5nvXZqGuO/Tun6OUKW9grPGB8zzMcliPIDJAr1qyx6d4jpJG17JK265V dvbj92uOEByAeCfLtUto3TljpOmx9QdXR3E8crAw2KfNMxBKtI3kPPHftnviio3QbNrXRb3V bqPEc0LWlqQcNJKzAts9cAEE+WfWp72Vztb9bRwt4mL2B4yCOOMMOfXCtUDrGsSa3frdMPCi T4ILS2XasCY4C/pyf9KsfsrtveusBNmRks7ViSeAucKPscE0H1HVLG2vNT0dJ7W1mNje+Nsl hDFo9k2UB2nPxOp2njgmoT/gPU4bvqOa0vLeZtQivY7WSS8CKVuXG4SJ4O7cFy2d5BKgAYNW m4ijlfnAYfCQGBxx5/X6fWt8rv4DGKRgwHGF7kH0oiozdHrbXE37Pn0mWFdTsrq3sbhisVys FuY5FfCfCSxJBIwe5qa6dg/YXT9jo8zwyzQGV5fd8+HH4krMEj3YO0bsffPlipOC3g8LPggn IOAmOfXFJ7dELuFkLKuEwc48+3680HRvkUHaMk/LgcD717lQEDIOeBle4/WuVL1FmCSNtZh2 OeeP9KzNdKsZbLAZ4AXfkfYc0Ff610y41Tpe7tVMjBiDs2r8XIIx5Z+9dfs41D9o9B6cxGGg VrdhgDGxio4HHYCpCWP3jT5g3ixNIrAvAMlfsD3PHpVZ9lc7JDrunPHIgtdQLKHVQQHHY4J5 +E5+9BfqsWhEnT2HpIR/IVXaltKm8O1cf4yf5CiJ6lKUCvLMEQsewGTXqvLrvRlPYjFBUJZD NM8jd3JJrzWXQxyMjcMpwaxQKpvUsenWvX1tqfVelvfaH+yPAt5msTdQ21x4xLBkCthmXGDj zA8si5V6SR4mzG7IfVTigoFprHU8nW08EP7QuZvertP2Rc22yyjtFiJtWDFQAWbAznJ7HHny 2fVF5pGl9P3F7rWuSu01wusw3dtIPd5hb/DEqBB8AcrjGQDzxzj6S0sjJsaRyuc7S3FYkdpd niMzbCCm452kHII9MECivlVv1R1Pfnpia2vbhbe5s4A00kchiuroTMkyS7YX3tgEYYqBw2a1 23UnVv7a1dV1LUZkS11ZliXe/gGONzASGQCPkDaUZiTgHFWfVejdVa8lu+m+pbzS3kHxW6gC FviZyNqbcZZ2JPPc1w7PaVoVqsi6nHroSXc0RkYPtJ/CTgcDH2570Fdu+uurbbT7251e9vNM bU7C0XSkCMxidpgjPwP+o0ccr/XdjzArp0DrLqW46js7LRtWutVWLVtTUDVJHjSW2EEZtzK2 zg8OwGB8XkM1ZtE660zquKOO4tpZrq0ka8S3kg8aSGeIEhkTOWk5OMdzUT1JrGn9R6RJLay6 npyXd4EnkXRnWe+dEdSF+P49iowc5G36k4oI1Oo+rJ9F06RL7Vf2gdPiezhgt/FS/ujOwkS4 O09o8HaxGBhvvOaIdcT2kXukXe220uGa58KxeJzGbYRkxSxnwtu7djLmTLZII9dmgXnTfRNp ZabZ3WoyHU4YLgz2tuzwbZ2Kxs/K7N2OxGRnHNWG06p0y61eXQrS6vHmVpVQyQOsFw8PEqxO eHKY5wPqM0HufTInjBTUL2wC8MLP3cK/3EkTnI7dxXFeWsGm2bT3nU2sQwJgFi1ngc8Af8t3 9AK6tV1H3Oz3RRNNO0gjghVwplkPZeeAPMnyAJ8qjT0Hp+qtBddUg6leIijYJXWCIj+Bc/qT knHl2oOC4v5wrT2svWV0ohZ0cW1ogOPw4a2Dc/Y/SvlGr9R6ZrN8T1FY9SPMkmGjuNYhCxn/ ALPdAB9gK+5t0pDCd2l6lqWnNzxFdNIhJx3STcvl5AV8r6w9m2s3OpGWGO51HUp5C5vUKLE6 5PzqSPDYDHbIP60Ef0l1j0r0zrbeFa63b2lyMXO69gnjb0DR+7qcc/hIOKsz+0jpzT9SJ6Yi cWjxMZEWPwYY5cgA7cZ5Gfl8wPUmqbpPsk6o1ScpdwJp6IxDyXDg5/7Quc/evpnT/s/6e6Th SSeJb2+Xb+/uADtYthdi+WW4HmTxkmiqVNY6n1BNDHMlxZWN64Ml1eIFub9gM4HmqAdlHA7+ tcHVl3H09pf7OswFM4KEEDdgEcnk5PGM+efpV66s1KO3uEis4ribUJSClrbsGkJ7buPlAGMk 8cdqoE3s+6w6j1aa81SyFihOSZGX4V74VRyf6mg4+gdFl6s6rWfUQstnZ4muWk4UjsqDj18u OAav3tL6avtRt4NS0wXF0kQYzQRthgpUDKr3P271YundHsukNCW30uIvNuzcSMfjlbjuAf0H bn61YI7iVoUb3ZyzKc/4T6UR8S6G6Ml6g1nbq9vcxaba/G29SgcnsgyM/Xjy9M19nsdJstIs jFYW0MESsBtjPzADBzjua6hcmPw1MZHkvBxjH0rUZJZsrxGGOG5J/TtQZto2kjI3HIwd4J5G PrRYmc/KypjAzgZHH6c5roVRHIpAGPIjnitasEkdmBC4LMPr27fYUDJhjVChUdiEUkmtrN6n AYcAL515lY7k2xsckcZ/ma1ySKj7ZGKx5BDbjk/T/ffmg13EJ8eII2wAguvqP6V6FoqKuEY7 QeSc5++efr+dbECiTuVLHgnBz3z+fH8qw07G5WPws5+Z2PA/3+VByLhbYhY2MKZJL5bI7HAx zxmq37LkV7nqS8iCiOfUNq7Vx8o55yQeW8vrXZ1triaFpofwjLLIwSKJFXMjA8Lznjse1SfQ ekNo3RljBMgW4lUzznbtJdzu5+oBA/KgsddNvEXjJwe5FctT+jKF0/cfxuT/AE/pRErSlKBS lKCA1u08OYXKD4X4b6GoqrZexCazlRvNTj7+VVSgxmlaP2jpxkv4xqVmX0wFr5fGGbYDOS/p 2NbreWK8tIbqymjubadd0U0LblcZIyD9wf0oM0rJ478VnY47q36UHmletj7sbGyPLFY2Nz8J 478dqCAuujdFuuprTX3tjHqNrMkyyROVDshBG4Dg9sfbivmKa1p2vXJ0HW7S5s49Pv7ia0uE gS48N3ldpN8ci4ZTv7Yz+7Br7dsbHyN+lfKNb0y60v2yQ3ESyw22oANmMfDIwQhlPbklc+ve irBp+j9O31nJLHrUsgdrFEbwIYliW2IZUVF2gbiSSeO/A4rtsundOstajvLbULxo4HuZ7Gwk EYhtGnyJWUgAsOcKD8v1qNi6Is5w5uWaEtP4xSFQilsemM/zPYfauxeiY95ZL69MSx+GYi+V IPbJxnOecg0HR1BIlrp9lds6tNY3C3KxlwDKACrgfXa7ED1ArfL1ML+a2tOmPBvbqdFmeWQE w2sJ/HJggljztQEE9+AM1xaj01J+y0/Ztus1086D3q7IPggBj4hHBk2nso7lhnjNZh6Q06O0 Fti7V13M10tw6SyO2Nzl1IyxwM8egGAAKC1syrkkhR9TVek11P2peKzNFDABFl1wHkxu+H1O D/LtUfedLarcQNCmui4gJG33y33uiZHG5WXPYdwc45qsX+lavrL3Nta6sbiOxDqkMlojucgq SGG1cnn7H1oLZqXU9pZQIZ7lbcPGzmTk42849M/Tz7c1wSXV71nbm00+zRNJClJ7rUoG/wCY wRlUjDKwwQTuOMEDHIzVf6b0q9h1S4fqGFL66tmLwXE5ZyFCcbATtXBznjv+tfR7BPiaYuxD nAUPuVee3+v9qCB04L09rzQaiQ8eouqw6o+S8zgALDOfJ8D4W4D+eHzusng53j4mBYnDHt9P tUd1DNfRw6LYaTPa2s2paoYJJp7NLjYqxeIPhbGSCoPcVEWntH0yTVLTS7iOW51Lw7oXTQlY lU26vltvIHiGNiF/Dkd80ElfboJcW0aKWlBRVQguSec/55rpSW8FtGuxSCvPPxZHnx9qrq+0 CFoRNN07qULtBBd28JvIiblJ5BHGQQuBk+v8q7bXre1ulEcWg6kdUF7dWB0yOeJnzbojyuXO FAUNgDnJ4HegkYdVDTCAblO4gFgOTjy5rbbwEZmlO9wMBs+QHmPyNQM/WOiX+oadYWEN5c3e pQwSWaI6oZPGY5DHnZ4e07jk8/rWL7rTSdNvNZsJI7oyaPA8oWO8glE4SQRn5CfDbLZ2sOwO QDQWwbV5Hb5vzNckSTi85dSMkhMfJz/v9arsXtJ0OfxRbW13N4WjnUpHjlQFDgMYclT8Q3Dn 69q1x9a2sMl0NTs7vSpbW5tYJ0vLlJBieOSVDuQAKAqZ8+Dg9qC3tuADbuAR5f6VT/aPJDa6 EbmdmSRWIRojyCB2xkd+2fLNSd71fo2mxPc3l5FECNyoH5bjjOM+eee1fItc6oXqvqSGK6uZ rXS/E+AbsbVAGTycZIHn50H2bRL1X0SykG4A26BI3j2EfD6Ht+p8ua6Lq8trKx99vMIipvd3 IAXHYcnGcmo6PWtF0zRYpmvopLdFAD7y+Tjgdyc8+dUTqLXtS6rsJ4bBhY2mN2/exDAZyC31 9PLFBMaRZf8AHHXbarIRJoulPmHgESzj0buQOD+nFfT6qHsuuoLr2f2KwRxoYC8Mgjzyynuc juRg/nVvohVm0cY0yP6kn+dVqrZZoIrKFG7hBQb6UpQKUrw7rGhdyFVRkk+VBpv5RDYzOTj4 SB9zxVVru1HUDeSBU4iU8D1PrXDQfKNa6N6gvutNXNjp94lnr2rzWV9OInAFpuglWQHtg7ZA G7HJHnXH+yOvoun7LS9HsdWsoj07m4bwZUMbxzSyeGoGP3r4RcD4sN2xX2PP1pn60V82W261 gcTyC+Gnxaxp0k0LW8xnMaxJ4jBs48IEMGGMZzkiozQOo78XRu7bTeoprrWtM1LwI5mmWOeQ uZYvCbdjKxKeU5zjHJzX11WKtuHf680UqqxqkcSiIERBYlHhAjB2cfDkccY4oPmmi2HUmr2l hoOo22v29tPr4uDcOlxB4Votv8Sb3dmVSzjaCx53djxUfpNl18LLpcXEmuWqrbsDm3uJGjuP fJCfGQMpG6LaMyArsJxjvX1oknzpk+tB8oey6z/4p194bbX/AAn/AGwBtjuVRlMT+7kFiUf4 iNgjAbODk8VyXVx1ppfTtxLrkesLcano1nZWUSLLmGfxhGF9fFZIy5A+LMmPOvsWfrTxNkbv 7u10Y1MscCqpZ5FBKBd3AYngHyJ70HyjRLrqCTUfdNJbUrH3HX7yRjrMczJbW0luvgLMGbIy BxuPzMCM5rysXWDaDpqRJ1E19HpqR2vucjqLe+E7Fzcgng+GRy4xt4qX6j6o6a6l6ZaXqHRN Vs4HvRbxb5oImnmRXDMXLKP3YTblifnAHc1D6Z+x+j54bizn1zVbK8tbe8MgWJY4I5nMcYkG clgQQfLngcZoLHZL1GvtMvLjWri8/ZbyzGPwIZns5LbwT4Y37/CTDAYG3fvPf4uLOmJcsjlg Bgr5f++arl1r1nd6gdNs47mJEnnigup7dBb3L2/MqIQxIwAcEj4sY4rvstVgEUcZ2IrxLtDF QCWz8Pfue2POgkmkY/uogwbB4I7D9f61SbvR+oNHhupdOKtFPI8zKuPEjdl524xnny5796t0 upKtoJdqoignlgMKBkketULXfaXb6RmG1kaaZW3KR8sg3Acn8IIz5eVB3Wct5rMkdrZ293bQ yw5leYMDGwxj4ie/JB4Oa7re6PSOrWul3F1JcWc8IaKSQ5YOOCOO44GM5POKrOn3Vt1VfJfa tre51t8mGOTYkTkZ3Lg9wAe/8sGq1qN5a6frung67Le2VlKXQlt0qAgZGc/Tv25oPt00lpcX Fh4lu8ktjctc28gkwquYyvxDHIwT5iq7faZ0poHvV/8As2YzLNPcysbvaS0yGNssU+UBjgeR JPNUeX2nWkTY0yK9mKqVVWkAUgds9zkd6jLq36g6s1CB9REllYzA4LnO3GMk/wCvb+VB23/t C0f9ow29l07LcLYwQ2ULi/PxRwPvh/BydwyTxkccd66JupI9TlYQdG6nHJNfT6g9xa6i0Uwn nULKEcJ8MbBcFcHjzqD6i0q06X1TT77T4Xktk+GXPA3gduex57/er9Y6tYXoimtnbw2jBjKg HLHOVPoRxQc3hyTWljdTdIJHJbxwJDJa6oY3gWAsYfD3IxDYOCxLbuTxWv8AZsc8lyh6Vutl xHLGUk17Kqkj+I6xKIjtG4ZHnyc58rK08dwyJAr/AATbj5KcZ/LvzjnyqSitVupRLufcPhyB j8vv2NBXdO6e02P34T9MyWgu45lnWPVt20TY3qP3QxjYoA8ueTWjqvR7DX4LzZYzpLeyQTTs k27cbeF4owqkDaMOcnJyfSrmtrC0jheS4HH8JHnk968zWW5+R8PlnGc+ozwPtQfJbf2bWPjR NPLIoYEGMnB3A988gD71Lar0Zpc1uscFou0xgtKGCshHcg+Y8qvj2kUrM2xnz8LRleMfb869 yR2aRKzCMMmRtZtuSR2P1OaD5VF7OreC7XxJJZbQHcyu2Nwx5eRPNWK6tYLHp+aOBMpCh2u7 he+c4x2HJ4xzVsu/c1VN6snoRjc3PbHnzivlvtG1vew0yymlFwzKJYouz5Xtx9+1BdfYpDJF 0POXDbHvZGjJ7EbVHH5g19EqL6Z0xdG6X07T1TYYLdFYHGd2Oc4885qUojZDGZZ44x+JgKuF VvRYvE1FW8o1Lf0/rVkoFKUoFQGsXvjS+7xn4EPxH1P+lSGp3wtLfah/euML9PrVboFKUoFK UoMUpWaBWKzWKDNeon8GdJQMlGDAeuK8UoIWbpLS59JXTy17GsV7JfQTpMvjQyuzFiDs2lfj IwVPGPTNeJOjNImt76K4l1KY3qWsckslyhdVtyGQKdmBlgWbjkscYqdp3oICXonR31C7vFe/ R7j3lkg96zDbPcKVmkiXHwswJ7kgeQqmah7JNQeaMad1CyQx4K+NGS+7PzZUgZ4A4Ar6lXmg +YjobrWCFbK26gsxaZG4+GQQOBjGOcAAcnmqz1X0Tb9NtoMd1KNQvLy5kN1K+QrL8IwATxjP evulfPvadBEL7Qrq6kZYUmeJ0Gdr7tvBI7DzzRVT/wDp3o1xdy7b+S3hMW4COdcDjsc+XHf9 a96V0fp9h/1Y1lYSlcTqG3BQc5z9hx5fWrNawRx3MiRFEJ/DJypIzz3zjAX9e1e9u6yilOVV sgtGSTleOeMfb/Og5bDS0s7hWtYYI8FsBVDYPPn3/DW26jWVEW7CqIwxmZhuCfxYP0H2rWhV Wk2xyRiEAYxk47HkH0wR9zXVLCYoZXaWOQtkOu0FX55A8wcD+dBxXOnw3+nzW96gmjdSUeXI 4IHII7Gqf0bNJpHUl5ol3K0aDLIpAy3w8HPPBAByPX6mr8m98OuxGI3MrLtIxxgjz5GMeVVf rnp2W7uE1HTWWC8tgVJi434XdxjtgZ/kKC8+FgwJIylS3xBW53BSRx58+n0rfp/hQuIlVosK MeH55Hb8vTyqi9K+0iJUaz6kxa3MZ25YYDYXkn0OR/OrrZarY37k6fcROFCs+xuWB3Y4/Kgl oDGqOzgl/PcB981seQvGrxDdwTye+cf3FeVlhvFKs/xKckg8A4/1rRBaPZzkyESByRktyB6Y /Og2JcOqq8odmHDsqAE+p4NaLxImnG5QxJIC5xkYGc5rpndEbxC2MqSqkgZ7f3rzNcWixmKf APdh2J4P9BQQ+vSWtvC7vOkUkffLA78g44/l3qgdH6Vb9W+0k39sM2GmBJJPERcu/lwOO4/l XR7Qr6E2Pu8ex55mWMQ7Bn6YHPPI5r6N0R0xbdMdNW9vFCI7mWNXum82kxz+mSKCxUpWaIm9 BixDLKR8xCj8v/dTFaLOD3a0ji81HP38630Ctc8yW8LSyHCqM17JwMngVXNTv/e5tkZ/coeP 8R9aDlubh7q4aWTuew9B6VqrFKDNKxWaBSsYpigVmsUoFZrFKDNY70pQKUpQDSlKAaq3tA6c HUfSk8Mak3VsfeLfaBkuo+XJ9e1WmvNB8q0yVbiytblUlnd14l8NMISBxtzwAT2FScKtHLGk oW4O4qdpyxbg9vLGB/vtr6j02bpPWl1PT7Tfosyf81BDH/0GGfjGBgLgD8/vXi1vLO+hie1c ZbEh2S4ZFyTnPc559aKMAsx3rISyhXCk5U54BAPY8iueJBDqqoxQnwzEFLEqnnyST5Hg/lXW kG1dlmXHiNk+HJtLYb+LODxnj9aNYm2kW3uEYBuAxOT3GWwPy58vKgS2+FlnaWQsSAzceR+X j6/evBuLgLifw1HiMhXscbTzx9z5eld5QRby2JQMoSwI3DyGPPAP++9R1zZe7qLkSsdrqijb ypAxjHpnOfzoNWhlX9oVtaXNrBNHdWsiTMUDAlRuBBI/L/1XR1B7MHtrj9p9FXHudxHz7m5z E+OeM5wfQHI+1RvTcL2vtSsIJy7uIZsErjBIY/n/AK19coPkOl9dpFcyabrtrLp19CfxZUHH 4Tznz7j+lXKy6jhnmwqRmEgHepHr3Oft3/OpXXOltG6jhK6vYRTvsKLLtxIgP8LdxVMm9jsE ZK6Zr17bR5yiuocpzzg8UE1q3WWgaWR77eRmYcKiEFvsc8Dt5+lU3WutLjU9VTTejXaa5n+F VVQVJxzgk8HnJPb61dNI9mXTelqpltP2hMMky3p8Qknvx2/lVjs9J07Ts/s+wtrXPfwYVTPl 5CgofTHs4vv+IBr3WVzHdXMbb7e1jJZIm9ST6HsBx55r6RWKURmuvTYPeL+NT8qnc35Vx4qd 0K3227zkcucD7D/X/Kgl6UpQQ+t3hRRbRnBYZcj09KhKk9dhZbxZfwuuM/UVGUClKUClKUCl KUClKUClKUCsVmlBilKzQYNKzSgxSlMUHl0V0KyKGVgVKkZBB8sV8s6y0DRdP6ksIdJtPdLq QtczGFiFCgYAC9uT+Xw/WvquK+W9VTlfapiY/CtnDtOQNqF2z3z3JorrRoY4FVIz4gJYbtzA DsCB5Y78ehrTOzTacBOTLJC5kxIv08/sCK9vd2zeAVlbhyQsbElyD5c47/SsSXDT3u5QJZAp WVSc88ADPkDx29KDZdySpYNcThhITiNNhLAqRj7jjt+dR5tJ0uUljkJxJtY5I3HHpnHAz/sc SIm8dfCdljcMxVolzvyMDOO2M9/PFeNQjkE0cSyKIzIofAHHGe/bjsAR/agj9CKxe0fSYlID AzZTAG1fDYDknJ5HHfzr6x96+WaJaLH7TtNEVz7zHHFJlsZ2HwzgdsDgnz/KvqlEKVmlBis0 pQKUpQZRGkkVEGWY4Aq2wRCC3SJeyqBUTodrlnuXHb4U/qam6BSlKDXNDHPEY5VDKfI1FSaA pY+FOVHoy5qZpQQbaA+PhuAT9VxXHcaZc26lnUMg7shzirRXlyFRi3ygZNBTazQnJOOBSgxS s0oFYrNKDFKzSgxSs1igUrNKDFKzWKBSlKBXz72g6TKuv6XrEDfC3/KSAtjLFvg/mxz9PrX0 GuDWtKh1vR57C4LIso+GRTho2ByrA+oIBoKUmkxtb+LK0czKXcBRwyk5OCPPI9a4JLdLeea7 uC0W4bHyxySxGDnOB5YyT3HpXPp+pTQ3EljclmvrR3jkEzHJG8H/APz5+YOam3to5rgib4F2 kHHYsCCCOPr59hRXLCfe4/eQQVifABBG/j4Tzz2x+hrtYqS0K4i8QkjwcH4u/IOa5Gmezt5J R8z7fkQAhcHAwT9uB6V4CXEVv4k7KrQYePeuGLEcceXc/nQaenis/tSgV4jGYraSSMoQQBjb tJ7eZ7V9Rr5r0y9wntNZZ0QbrRgWDDcxG05OOfXv/SvpVEKYrNYoFKzSgVttbZru4WJPPufQ etagCzAKCSTgAedWTTLD3SEtJzK/zfQelB1wxJBCscYwqjArZSlApSlApSlArj1STwtNmPmR tH58V2VC67ccx26/97f0oIalYrNApWKUGaUrFBmlYpQZpSsUGaVilBmlYpQZpWKUGaxSlBUe tenPeI21vTIwuo28eHYuwDxjJ+UcEjyyP6VDWknvNmAjrHbCDMSDJJOPLuAPp6V9Hr5rrsEW g9Vra+HGlreq1xbsynajg/Gpx2B7/nRXe4gPxtLGpY7coeC2AeOOxzWsxK9yhMJZ9xCHdubO Dzz29ftQoJ+UTLKgCoOPwnGcjA/0FbA5ci6SRD4RBdX+uVPcg/3oNelr4PtJglmkZ5bm3kQb QNvbdyfoExgfn3r6BXy+7ktIeq9I1XcsLm8RAXf8DD4gCew+LPpX0+gzSsUojNKxXRYwe8Xs UZ5BbJ+w5NBLaTp4iRbiYfvGGVB/CP71LUpQKUpQKUpQKUpQKhNctm8RLhRlcbW+npU3XllV 1KuAykYIPnQU6lbbpI47uVITlFYgVqoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoMVUfaNBIN Ai1GFk3WMu8o4OHDDZyR2wWBzz2q31quII7q1lt5hujlQow9QRg0FFtzHc6NHNI4DlPij2bm XIOBgctzjnzFeJLqH3Ta0ZlkiyhQBQ3Aznn0P+VRVju0zVZdKuZSo02QkOpK/AfiBOR58djU rc20u0TRpI5l5ZIiCeQecjsO/aiuLXnSbQkMcSqFlRo0kYbJWGe58x65r6Np92L7Tba6XGJ4 lk+E5HIzXzrUDK+lIc5JVJHUHnAHy4/U+tW3oeWWTpO1S4LF4cxjcACFB+EY+gwOeeKCw0pS iFSehJuvnb+FD/mKjKldAP8AzMo9Uz/OgnqUpQKUpQKUpQKUpQK1zFhBIU+YKcffFbKUFLrN T91okMzM8TGJjzjGRULcW8lrMY5hhh+hHrQaaVmlArFZpQYpWaUCsVmlBilZpQKxWaUGKzSl Bis0pQYpWaUFW6w08pbtq1sFWSFAJic5KAkjGPPJqKjRrqCKVJY1Lxhi6DsMHHJ796vckazR PHINyOpVh6g1Rjp8dhqk+nrKTGgDCLaRhMcc+nB5+/J5orojj3xeCzNsyFTAAHbB4Hbtn/Ks dF3cttrWo6PdTM7hRPErDO1d2Dg+Y+Jf51uUoI0CAGMkAYOQOPWoyKIWHXVhqUaErNutn2dg rYwTjyz/AJUH0KlKURipTQT/AM5IP/4/6ioypDRH26jj+JCP6/0oLHSlKBSlKBSlKBSlKBSl KBUdrFsJ7MyAfHF8Q+3nUjXHqkoh0+XPdxsH50FYpWKUGaUrFBmlYpQZpSsUGaVilBmlKxQZ pWKzQKVis0ClYpQZqD13Sknu7bUw7JJaBlYAgK6MMHdx5d6nK8SxrNC0cihlYEEHkEUFUAhi liSNI1SRcKwPzkAEDHnxn9KzcwCW3DSQrM0bq6qPgOQwwQfI/wC+K6RH4Vy8TA/AcAknnz45 rzJtJZ3LFUG7YBnPOQcAZPairIjB41YcgjNeq4NImeWyKykGSN2U48hnK/8A9SK76IV1aY2z UoD/AIsfqMVyV7jcxyo47qwNBcaV5BDKCOxGRXqgUpSgUpSgUpSgUpSgVAa7PuuUhB4Rcn7m p+qzq4I1SXPngj9BQcVKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoInUovCuElVRiQg Mc4/91oYDd3x9KlrqLxbdhjJHIqEYl8gYx27UV36XIfEkQkHIyMVJ1BWj+HfI3k3B4qdohSl KC06dJ4unwt/hwfy4rqqH0GfMckB/Cdw/OpigUpSgUpSgUpSgUpSgVCa7bHKXKjIA2t9PSpu vLosiFXAZWGCD50FNpUtdaJKrlrUh0P4ScEVzHSb0f8AwH/yH96DjrFdg0u9P/wN+orydNvB /wDjvQctK6hp14e1u/5itiaTev8A/Ft/7mAoOKsVIfsW9/gX/wAhWG0a8Xsit9mFBwUrsbS7 1RkwN+RBrneCWP8A6kbr91IoPFYrNKDFZpSgxWaUoMUrNKBSlKDFQd1D4N24xx3FTtcGpRZR ZAORwaCNOQMr82anon8SFW9RUHUppz7rcqTkqaK6qVmlEd+iyeHqSg/jUr/X+lWSqdFIYpUk XupBFW9HDorL2YZFB6pSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBHX+lR3Q3w4jl9c cN96r8sTwytHKCrKeQauNROt2niQC4QfFHw31FBBUrFZoFKxWaBSsUoM0pSgV4lQSRMp8xXq lBBEEEiuvTm2zMp/EK8XUWy5bHAPNeLdtlwpJ86KmaVilEZqy6TL4mmx5OSmVP5f6VWql9Bm w8sJ7Ebh/l/agnKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK8ugkQo4yrDBFeqUFQ uIWt7h4m7qcfetdSeurtvVYfiQZ/U1GUClKUClKUClKUClKUHFqEeVV/rg1xqnw5B5FSlwm+ Bh544qP2/DnHFFSUTb4lb1Fe60WhzDj+E1vohXTp03gX8TeRbafseK5qAkHIoLnSvEbiSNXX swBFe6BSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKCE6gA3QHzw39Kh6l9f/wCtB6bT URQKUpQKUpQKUpQKUpQK42h/eNjOK7K8OvxBu2KDXbpsLDtn6VvrWq/Hn6VsoFKUoLLpMvia dFnuuV/Su6onQXzbSJ/C+f1H+lS1ApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBEa1 bPK0TqwA+Ug1DiBicZFKUG0WEx80/wDI/wBq9nTJwM7k/wDI/wBqUoMDTZyQNyc/4j/avcuk TxJuZoz9if7UpQchiZVzkVvTTpnQMGTn1Y/2pSg8tZyIuSV/ImtIjJ9KUoM+E3qK6V0udxw0 f5k/2pSg2jRLg/ji/U/2r2NAuPOWP9T/AGpSgz+wJv8A90f6Gn7Am/8A3R/oaUoJGwsBYxsN +9nIycYrtpSgUpSg/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAf4BuQMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAwEAAwEA AAAAAAAAAAAABQYHBAIDCAH/xABfEAABAwMDAQYDBAQHCA0KBQUBAgMEAAURBhIhMQcTIkFR YRRxgRUykaEjQrHwFlJigsHR4QgXJCUzctLxJjRDU1Vzg5Kys8LT4zU2N0RjdZOUoqMYRVeV wydUdHak/8QAFQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAH/xAAXEQEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAARFB /9oADAMBAAIRAxEAPwD6RpSlApSlApSlArgvMxdvsM+awEqcjRnHkBY8JKUkjOPLiu+orUyS rSV3SkEkwXgAB1/Rmgxhvtd7QRpe1akk27TwtdymCG2UNvd5uyoHjvOPuK/KtSufaLpKzzX4 lyvsaPIjvIZdbWFZQtfKc4HTjk9B5kVi8iFKP9zro5n4Z7vUX/cpHdnckbpHJH1rn1PIgtdo faFHmabkXmTNbTFhOsxg98K+tGEn1SSeQRz4cedFbve9d6Y041EdvN4jx0TUhUZQysOpOPEN oPh5HPSvy7a/0tY2Yb1zvUZhqa130ZfKkuo48QKQeORWKXtGpLTZtPacuUOchoWEjdEtjcl5 55SiRHKlJOwJATkA54zg5GIhlyXFsvZzKkyZ1vMVichyW1DL7jA75YT4CMHjA9gfag+gjrzS 402b/wDbUY2tLndGSkkgL67cAZz7YzXkxrfTUrTbmoGL1FVa2yEOSd2AhXHhIPIV4hwRnkVh dmev9h7KkmJa5DTEjURW5cV23vXu4KB+mSysEA44BGBxjOTmohcLvez/AFhFmRrsh5N4jSre y7G7tx1aw4AVoAwDs3FQAwCE+1B9Haf1np7VTr7en7m1NXHSFOhsKG0Hp1A9K4rp2l6Os1yf t90vseNLjq2utKSvKTjPkPeqL2TW28QO0vVSdQJb+MMeIXVsMBtoqKAdqQABxnHHmM1HzLO3 Lvva89KtyXlphpMVxxjcQruV8oJHXIHT2oNRuOvdMWm0RLpcb1GYiTUb4y1ElTyeOUoA3Ecj PHGa90rWWnoen276/dov2W6sIRLQrehSuRjKc85BHtisPjx3LBdNFakv1gmXayt6fTGUGovf dw74+Ck8A+IdcdTjpXExaLvG7N7fp5zT85uTfNRmbGiFknuY6AhJKwRkc+oHhBV06hvFo19p e+tS3bXeoz7cJvvZLhJQlpHPiUVAADg0s2u9MahdkNWa9xZTkYKU62lRCglPVQBwVJ/lDIrH dS6YnTL32n27T9uUnexBWzHjs7Q4ElC1hAHBPBOByTx1NeNjirv+ubBNsGmZtoj2Wzux7i87 F7pJdDK07M/rHKgMnxHJOOKDW7b2m6Nu1wZg2/UEV6U+oIab8SStR6AZAGT6V2O6500zAuE1 27MIjW2R8LLcIVhp3ONh45OfTNfN+kI82RK0VGZTPuL0G6d65bHLepDUZBdB7zvU4J8leLIH nxwfdPsF6v03XMQtvs2m2z5l0UEtnL75UpDSR68bjx5Z9RQx9Iw9V2SfcIsCHcG3ZUuIJrDQ Bytk9FjjpXCvtD0q3pwX5d6Y+yy93Ak7VYU5jO0DGScAngeVY/btP3y6630kxZrpIsT6NIx9 0xMXvcYzlBBIGTn18qjbBLvNn7HrKiPDfZYcvrhly0wEyXYqNgSCltaTgncoBXHTH61B9D2S /WvUVsRPsk1ubFWdocaPQjqCDyD7HmpOsj7B0vxrdqWPJYlxsXVTqG5bHdLCVJ4JSBtB8PIH Ax6YrXKIUpSgVU+0rU83R2gZ17tjbDsmOpoIRISpSDucSk5AIPQnzq2VlvblKmS9KxtL2q2S 50y9vAIUy2VJaS0tCiVY5HJT5YxuPlQfmk9cayl9ocfTerodoYRItpnoVBS5u2k4TkqWR65G Kt9p17pe+3py1We9xZc1sbi20vIWPPYr7q8Y52k4rPdS2SdK7XZEC3BzvHNHOxGXiMDvDvSn xdAc4qo9m1jnfww0xDuj91hz7O6+RCVYkttsoKVKVvkBQKgscAkHlWBwckrZIPaloq4z2YUT UMVyQ+sNtoIUnco8AZIAya63+0DS0TUosEm9RmrmVBHcLJGFHGElWNoJyMDOTXzLpyPcXbdY YMdmdcJLF5S/9jLgFLO3j9IXhzzgAg8AZPzne0yZe7nctRsSIE5hyNcgqOxGtaA0GgdofW+E 7ypWBjnz644Axvd67QtKaeuKoF4vkaLKQBuZVlSk5GRnAOOCDzUhK1HaIOm03+XNbatamm3R KUDtKF4CD0zzuHl518/a6tFxl6s1y9YEqXC+DZcuLkiMHCt3Kf0bSsZHOen8UjyFXvWLDy/7 lmOwhpxT32Vbh3YSSrIUzkY60F2s3aHpTUVyRb7LemJctaSpLSEqBIAyeo9K/YPaDpO5Xv7J gaggyJvAS2h3IWT5JV91R9gSayd/Tzy+0iyRbNFTCclaMU2HW2QhKX1tvJClYAG7JHXmq5aL XLnWnSel4Gk58HUVqu3fzp7kLYG2+8KgpTnUjG3r/vYxnig3a7dpOkbFc3rbdr5HizGCA4yt KiU5AI6D0INe+8690xYWIrl3vUaKJiEuMJUSVLQroraASE/yiMViGoYr2orJ2m6jNnkJbkSI LUBx+Nhw7HUoXs8+gGceRrsnRl6f10zetTacm3y0TtOsRYiWoYeS06Wm07Dn7pJSsev6Sg2O 6680vZYkKXcr3Fajz0qVFeSorS8E43FJSCONw/GvAdoOlVafVfE3qOq2pe7hUgbiEuYztIxk HHPSsAl2e8ae0x2efavxtucZmTZBUiJ3rkNClskEtkdeqsH16V4yoE9XY1f/APF0paH9QIeY mOx1NuTEkK8Zb8scHjjxEeVB9FPax0/Gvj9mfujKbjHaLzsfkqQgI3knAx93n5V4o1pp1y3W 2ei6smLdH/h4bu1WHnNxTtHHXII5rCbbYLvB7QW7heUPuXG8aemXCYdh2tuupew2PTCQgbfI 8Vx2bTt+j6a7PJ8m5yX4Dl8SG7UYu0RCJCsr3Zyc4J5AxuoN8X2gaUb1J9guXuMm6d53XcKJ HjzgI3Y27snGM5qzV8sdoc6/XKdeA/AuEaTCvKnGGI1sQhlpoEhLyngnepaj0PQ8nPQV9T0Q pSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAqvWfSEKyaovV9jSJC5F5U2p9DhTsRsBA24AP n5k1YaUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClY2Na68ut7vIs8iyMwrfc34TaJDDhUoI OASQfQj05r2/b/adn/yjp3rnHwrv4daDX6VkR1B2mkgifpwc9BGd5/OvWL72nhQzdNPnHUGK 5zQbDSsiOoe03udnx2nAr+P8M7n9uPyr8F/7TgkD7Q06T6/Cu/10GvUrIlag7TScidpxPsIz v9deP2/2ncf4y091/wD7Vz+ug1+lZCb/ANpxH/lDTo9/hXf66fb/AGm7s/H6dxkcfCu/1+dB r1KyI6g7TSxsE7ToVnPeCM7nHp1x+VBqDtNHWdpw8ecZ3+ug12lZInUfaUFhSpWm1JyDt+Ge /D71fg1F2mAK/wAM02c9D8M9x/8AVQa5SskXqLtLUylKZmm0KB5WIz2T+JxXgL/2nZJ+0NOn Jzj4V3j260GvUrIRqHtMBOZunDnPWM7x+dewaj7S88ydNHjGPhnvx+9Qa1SsltesNcQ9V2aH qB6zSYVylfDK+FYcS4g7FKBBJx+r71rVApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSl ApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBimmUpTdNVhAwP4QzP8ApCp+q9pdOy5aqBz/AOcU zr/nCrDRSlKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUEVNJGstIY/4Vx/8AZcrYKx64EJ1hpAk4 /wAbAc/8U5Ww0H7SlKIUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgU pSgUpSgUpSgUpSgxPTGTctVblBR/hDM5H+cKsFQGm0pRdNVpQSR/CGX1+YqfopSlKBSlKBSl KBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKCKmpKtY6QAGf8bZ/BlytgrH5v8A55aQ5x/jX/8AhcrYKD9pSlEK UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQYjpVR VcNVE4z/AAhmdBj9YVYqrekv9u6pyc/7IZn/AEhVkopSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBS lKCKmnGstIcZ/wAa+f8AxLlbBWPzVEay0gR/wrj/AOy5WwUH7SlKIUpSgUpSgUpSgUpSgUpS gUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgxLSwIuGqt2Cf4RTOnT7wqw1 AaZCRdNV93jb/CGZjH+cKn6KUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgipv/AJ5aQz/wt/8A wuVsFZBNSV6y0iAMn7Vz+DLhrX6D9pSlEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQYlpcbbjqobdv+yGZxnP6wqw1X9MJ2XLVQxj/ZDM4zn9 YVYKKUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgjZOP4aaRyop/wAZq5H/ABDvH16VrtZDL/8A PPSOE7v8aHj/AJFzmteoP2lKUQpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApS lApSlApSlApSlApSlApSlBiemBtueqhjH+yGZwDn9YVYKrmkx/h2qf8A/Ypn/SFWPFFKUxTF ApTFMUClMUxQKUxTFApTFMUClMUxQKUxTFApTFMUEZKVs1npE4J/xoRx7sOCterIpB2610iS Cf8AGahwP/YO1rtB+0pSiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKU oFKUoFKUoFKUoFKUoMo0foXTuoZmqJt3gKkSBqGYjf8AEOo8IUMDCVAeZq0Dss0cnpZ/xlPH /t16OzUENapyMf7JJv8A0k1dqCoDsr0aM/4n/wD+p7/TrxPZVo0tlH2OcE5z8W9n8d+auNKC mJ7JtGJBAtC+fWa+f+3X7/em0ZjH2Qv/AOdf/wBOrlSgpZ7JNFk5+yXP/npH/eV+jsm0WDn7 Ic+s6R/p1c6UFL/vSaK/4Jd/+fkf95X4OyPRYz/il059Z8j/AE6utKCkjsi0WFhX2U9wc4M+ Rj/p0c7ItFuY/wAVvJwc+GfIGf8A66u1KCiq7HdFKKT9nSU7RjAuEjn5+Ov0djuih/8Alsg8 55uEj/Tq80oKL/ec0V/wdJ//AHGR/p1+jsc0WP8A8uk//uMj/Tq80oKMOx3RQH/k2Qec83CR /p17E9kejEspb+y3lbf1jOf3H5nfV1pQU+09l+k7Nd490gW9xMuMSWluy3XQgkYzhSiM4NXC lKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlVzUurGNPfDw2WHLhdpp KYVuY++8R1JPRCB5qPAHrQSlyucO0QVy7g93LTYJJwVE8ZwAMknjoOao57adP/EyG+6UlDKi kLdmRWysj0Sp0KH1ApL7PZ+qWnrhraTGlXT4ZxuBDaQfg4C1DhWDy4rOMlXHHTpVXtvZ7HtM FMe49lX2nKQna5LauzbiX1YwVDepJSD1xjiitJ0/rvT+pnksW6cj4lQ3JYcUApY65TgkLxjn aTjzqy1jGnuyAu3CbcVW3+CZSUOWxDEsSX4r4Jy4V9CgjA7slQ69Kmr52iXzRMIQdSWRU66O kNwZUMhEWYf5RUctq9U858utBodwuUK0wnJlzlsxIzYyt59YQlP1NZfeO32zNTlQtLWyZf5A ON7f6Jo/IkEn57QPeoL+B951nMjXPWU92bJDhWmChWI7I6hKU+3Qk5z55q7WPs+hwUrLcZhg qQMd02E7SAQM/j+VBUD2n9o81Aci2GzQ2yof5dS1qSn3wr29K7IXaVr+NJUq66ctk6KCkbob ymlc9SNxVnHPGBWhx9LQI0dRW1lWOSOR65x61DMW+KqetjIKegCcDbke/Q5HSg92ku1DT+rZ 67bFVIhXFAJMOa3sWoDqU8kK/HPtV1rGdaaH75pE62r+DucU95ElIVtU2vOfLy496vvZ9qz+ GOkWLi633MxtSo8xr+I8jhX0PBHsaI5OzdW5jU3TjUc4ZHn4xVzql9m3d/Dal7oDA1HOzjzO 8VU+3DtCm2JmNpnTzhRdLkn9K4j7zbSjtAT6KUc8+QHuDRXjr3tyTZry7YdHwkXW5IUUOPKJ U02sdUhKeVEefIAx581S4/aD2uy2VSG346EBRSErjMpyQccAjPXPNT2guzqLaIaH5XduSyd5 kEc84GAT0HX5/jWkw9PQHENhtTaweQlKRkjgHk5FBndt7YdZWVkL1fptubGTnfIgrCHEj12Z IP5Vpuldfae1kzmyzgp5KQVxXRseRn1Seo9xke9eibpWKhlTjYRuQkAApOTwBzVL1F2dxVpQ 8FCHMbx3MxlWxxrzGCMfhxQbFVO1l2j2XRihHmud7OcaU4iKjJISAfErAJSnjrg+fHBquaIv euL+J1qkyIzkaI6WTfw1tUo8gobb+6tST+seBjkE1Oyey+yvacultQ5JEy6thMq6Oud7JcII IJUryyBlIwMcURma/wC6KmGVhCLclknp8M8rA9N28E/Pb9KvGgu2S0axnItUlIhXNee6AJLT +OfApQBzjnaR9TXVH07ra3RW4MKTpZ6OgbUvuWxbS0j/AItCtv7KW7sotgt9xbvrqJku4SBJ L8ZhMURXAMJUyE52K8ycnJ65orQaVTYF1ummLgxatWy0zIkpYbg3cpCCpZ6MvJHAWfJQ4V04 PW5UQpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBw3i 5xrLZpdznK2x4jKnnCOuEjPHvVd0VZn1Jc1PfG0m93ZIWrPPwrB5bYTnoAME46qyTnivT2nj 4qz2a1uKwxdL3Eivj+M3uKyPrsFXagfspSlAqLv1jg6lscm13VrvY0hOD6oPkpJ8iDyDUpSg zXs+uJbcmWS7HvrhapK4bq8H9NjlLn85OCffNaSOQKx5hwM9u+o3wttLbpYb2eZUhlvcrHnw 6K11tQU0kg544/Cg/JCwhhRVzwfrxVGt05DV+AcX4XF4AVwRj0/Grdd45k251AVtO04Pvisw tjrkjU6USQBvdCVLBGD0/f6UVfb833sTI3EAZAB68Gs+7KpYtfaZqWwJJDUppE9tHkFg7Vn6 7gfpWmXOMHrcpDaAobed3XHr61jtiL0X+6St4a3huRCebcUDw4Alav2hJ/CgvnZ5IjwLJqqW +5tZZv8AcHXVkdAleSfwFYnY35Ove0m4apltIdaL5S004rJZTjCOMHokD05Oa0aY+5D7I+0h yOoharxPQdvkFLSk/kTVP7E7Ww5a3X3PvLeKincAFpGAAfbOaDZGW2bVakuHxlfiSkkJ2454 zx5CuTTd033Rx9Qylw92g55HGenpnPSu2/M7LS4UnvEJAAKj148jn1qnaade+0m/GUhzIKeV EYwOlBqLrneDCFcEkHgEH258qzXtGvU6324x4JT8ZNfbhRArohxzgH2wMkVorP6MAJJWBkkq 5zkVkmsHviO1LR/xhT3f2ruLeeVK42qx7Ec0Gv2a2s2ezxbfGA2R2wnIGN5/WUfcnJPua76U ohTrSnnQcN1tcW82uTb57QcjyWy24k+h8x6EdQfI1GaQnvPQJNsnOqenWd/4N91f3nQEpUhw +6kKST75qw1RtOzEO9r+so7JJS3Hg95xwHNi/wDslP4UF5pSlApSlApSlApSlApSlApSlApS lApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBnnbQw//ABNzipK3LPPj3AJAzuCF4PywFZ+ lXi23CNdrZGuEFwOx5TSXWljzSoZFUrtb1bF01o96EuMmfNvCVw40Mn7+5OFKIHOBny8yBxn NZb2TdpL+hnxpTWbbkWAtW+PIcB/wYq6g/yCecjoSc9Tgr6SpXpYkNSo6H4ziHWnEhSHEKCk qB6EEdRXuohXpffajsOPSFpQ02krWtRwEpAySa9hISkk8AdTWaarvzesG3LZaJBOno7n+N7i 0rwycc/CMn9dSuiiOAOM84oIbQ8l+96zkXBUdXdzC9dST95Dbq0tx0ke6GN3yIrYms92CoYV jofKqToayvNl67TIzcSXNcDj0dsghlCU7WmgRxhCQB88nzq9UHg4kLbUlQyCMEVnbsBCtW7V 5b2OAbvI5Plxnqf7a0VQyDVAS6HNTOMnaMOjkYGPF6eozj6UF0LYVBUltOcpO0E4wf6Kx28t O2ztX0rdGlhARN+EcJI5S74P3+ftWzqSoRilJ5CSPnxWL9pbb0STbpiilHw9zjuk9RgOjB/O iubU802/se16lA8UnU0lnJPq6gn8ga7OyKys/YcUsLKv0QWnCAd2cEnn3qt6/khHZLfW+CXd aSk5zzwVq/orR+zJpTcJhkcobYQg85BwMUFsvkdlNpVGwENlICiU+HAGf6Koul0oN48eNu9R BUcZ8wPcftrRL2hT9vWyM7FcL8BPFUXT8VR1GIrm4AlSkncM8evH75oL626Q2VIa4KBtSeMV kuu1O2/UFvuJYAlLd2NugDwrB3pSfPClI24yB4q2BtlbbasHJOPkKz/XOnzfLc7Ec57wHu3f NtQ5Ch7ggGgvdmusa+WeLc4C97ElsLSfT1B9wcgj1FSFYX2e6luGlXHo10bdWw6+r4mGhOVM ubgC+yPNtWdyh5Hp5g7Pb7lDu0NMq2yWpLCuAtpYUM+Y9iPSiO2nWlclwuMO0wXJlzlNRIzQ yt15YSlP1NB5S5bEGE9KluoZYZQXHHFq2hKQMkknpVF0HeLRI1TfI7a+7vUktypbKk+IbgSl OehKUFAIB4x86iNW6jn6g+HRDtzq7U4oKhR3U7V3N7qha0nlEdBG4lWN5CRjmuO4Wi6aKtib vCSmfNbV8TJVjDjzmFFSgQep3KyCCMcAUVs1KgNGanY1hpOHeYzamg+khbSsZbUDgj+kexFT 9EKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK9Tzrcdlbry0ob bSVLWo4CQOSSa9tZh28amXY+z826KsJl3lz4VPOMN9XD+GE/zqCrWZP8P9bStUzMOMqdVGtq ef0TKCRnHHKjk/WrFq3s5jX23NLVlp9vK2X2jlSCeoI6FJHUGujs3sTUO1RWe6Ke4QkJAAOC QCTn51oEqU1EZz4d/oTtorENPRtS6NjOx470iEhDiiPh/wBNHWFDAUWl5UjBHRJA967me1PV S30xotw01JdSkFSZDDzCznkeHd6VcbxOhIcVu7vK85Uk8/jUK7YIepw4JEFl9OzAU40Dj5E9 POgg7febjqS/GB2oTJceA44EMM2093BdJ6IeWn9JyegUQDVvv8KFbtRWuNMYZjWpoITaW2xt aS/hW5OBwFbcbc9cnHINUS6QXdLSEw563JFmlkMpU8rJjKIxtUrzQemTyDj1qzaMnCaxI0Fq p9UtDjRctklZytTSf1d3++NnBB64wfKg1CEGm2AlrHTr611VTNMXKTAmv2K7KSqbEIClgj9M 2fuPYzwFYOR5KCvKrnmiPBf3DyAfInyrPZzPw+qnHU5PiSVHxJwMjnmr9JWUR1qAzgc48qye XOI1MdijkHyOQnk8geXFFauy4hyMCjpjGM4NYv2vubLJIdkJJ7t5pe3Po4nI962GIpTkFOMg hOCSoYz9P7Kx7tnKl6bktq8R3ISkEAnJWOaCs67baPZldnyC4hrXMlW08bgQrINax2erZEJH cp3JcOSoDjpxj86y3XwH96XUGcjGtJAAHn97+2tJ7M3nHrS33Z2IUlKvEcKPHIxn9+fWguN/ CVWlaCcKOCDkDpz5/KqppBlTl5cU5yU7uc+WePyFWbUClG1rQAouKISkBW3BznOfkKqOlbih N8U2M/e+8VZxn+ug0jy4rimxWi2VKCQnzz5V2g8cfnUNfbgiLEWFHxK4R0wPU/nRGWdotuaY cYkW1ouXNs91EebSSW1KHJV5bRkkg8cetcDLct24yoWkO9+3XwHHPhHiwEDIHeOkZA+oyfKv XKkvLuD91JW7ImqTFt8ZQI3KyQkY9VK5J8kgVoFjszegNNfCtuNSNQ3NRdfeV/urvmr/ADEb sAfLzNFcLEe/2BMNnV/aO8uVIyBEhW9orWfMJOwqIGRztGK9sKxia6h1EKZc3mD+in3+R3+w nqUMp8AI8jhJrstVgTb47z5BdkPqL0mQ6rKnV45UT09OBwBjAAqQtl+YYdERxKELAxnzP4df zoPfatNNRpbtxnLMq4vJShySoeJQT0HsOScDArtvjXfQVjaDlPVSDwPn613NuoU2ClaVnI6K BwD/AGGvatsrTyeTRGP6MmDSXacLOSW4F+aJQ2n/ACbclsZyPIbkcYxyQK2WsQ7XLc+zEcuF v3mbbnm5bC2xt7tSTyfwBP0rXNO3pjUWm4F3i/5KYwl0D+KSOU/MHI+lFSlKUohSlKBSlKBS lKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlcs+dHtlvkTprgajxm1OurPRKUjJNBw6 j1JbNK2Zy6XuSmPHb6ZPiWrySkeZPpXzjqXWx7WO0GzpjQnYcG3lRQlSwpSuQSpQxhOdqRjn 511yvtDtc1C7ebyp5mytLLduhgkYTkc/UDk9c9OAK6bDo2Jpy8PTQFJStIQynkBIHJJJPXIH pRWv2SazZtPtpeeClo81HJzz5+f5fSqhfNWTLk4thtaTuVhIbTxwcioyZdX7hJQ0yrKgNqAn PHQfIcVL2jT3wENUq5LIRzjPKs+XHqc0FbetM+QFOuLWApR8Sc4yACePXmtR0fbFNQ0qUsbu Mg+Yx6eX9tRtmeYu0wx9gCE+JKsfeOfToauiUIt8cq24QjqPIJoILU+nYsy3uNOsNuNuIKVI I4I9MVkjzD8RKra26F3e0KRJgPHKVYB8BJ884KFY9/Wt1RLRPRtYJwR97Hn0rMNfwotolt3h 5lxRiA71N8nu1kbuM9BgH6UE+bq1qXT1q1nbm1MPRiW5rGwFe3JStsnr4F4V8gfWrpbpKX4q MKCuOvrWV6AugtGv51hfJMC+NmTGCh4UvpThxI9dyPF/Nq1aVuKo17uNjlthL1tf2JUM+NlQ KmlDP8k7T7pNBbLi2XITgSopJHXnisuu1jVBuZcceSEFWMlGOh5+la1ncnIPBHHFZ9rBxBvT exPHRzKTkjzH7igstiUPsRD3jBcGfujjHsOnn1rJe1yazItCUBxSFCUylBUM5O8c/l1rSWnf gbG2s8BTZO3w4Ixwc4461kXaDfm5FztsTdtekzmSEY/VDoOensOPeg89btqX2T6nbQS4o6zk Ac9cq/trRezlnuo4Q2F92kJCio/eVj186znXIKOyTVIR4cazkZH87/VVp7M78tVtjOutBDr7 WXAtPKVDIJPpyCfrQaFqopTZXPFtXgbQB6EZ+mKotpiqNyRJYV3bjRUoHb94dD6/P6VctRK7 2xr71tw+LIBHHn1/KoHSKO8DqVbF7Vfd25ycn6ZHPlQXWNLV3QS6C0pIyoLGPnWbdolxfnBm 1RgsiY5tW41jDTQ5Xz742/zqv12ldzBUsJ/Wx06+lYVJuMx+7Xa/I3OKWsW+1tlRPeKCto48 8uHr6A0F00BZlXDVku+3BstwLKksQ9wwlTxT+kcH+ak7R5cmrpZ0O3mU5dXQpKXcBpKxwGwT tA4648Rz5q9q4psL7K07atNIkbnHk5lLIKlOoSMuHr+sogefBNWu3xhHipSFKPHnRHjOaHwZ RuUkHjKRzWQXSBJRcnXo4dG3oj9ZWPb5eXvWtXKYltIZAUpS1AEDA/bUcLU21HW6pP3iFKKi M4+YGf6aDO7ZqWTadje5SgUkrHmrOPM8/T3rRLBqOLc2UhLgSVqKUIK8q6E9Ovr+FU+526NI mOh1ssu8IABIBHl5en+uoNlci1XZLzW5CE+fRKvIccUVdtf2lq42Z5tYUoOoVuQFEZTjn3HX rVO7Bta25vT38E7pNRHuUWS4IzDx2942o7sJJ6kKKuOtW+NeBeoKsN7itG0gpxgkfLOOB61m uqOzKNcm3Jw71iUAlKHEEYSSc5IHXn9tB9C0rJ+zDtAuT05OkdaEC6NozDmZ4mISOQT5rA59 x1566xRClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCqF2rXS+2HSwu+n50xhUYq71uLBbkBWRkKcK+ UNp2kEpyfEPSr7UFqDSNm1WGRfY7r6WQpKUIkuNJUlWCQoIUAoHaODnpQVBHaytGoW4EmyZh KnM277SZlhSFPutBbeEbc4PPPkMHnOBxW7trXei6myae+LWxavtB3M7YgLSUd4yFFvBKULCi fXjA61P2zsvs8bWNw1DNYbkSXZIdhhJWlMZIbCANudpIwcHHGakrZoDTdohtR7dbe4abivRE jvlklt5QU4CSckkgcnkYwMCiqsntgW25Zm7hYFMO3KM1NWhuYHC0w6vY2pOEDerncU8YAPJ6 V+yu1uXElXTvtNgRIiJyo7/2gMyfhXAhQKe78GSoeZ+tWxzQun3TbSqI4lVsYRGjLakuNqDS MbUKKVArSCAcKzzXo/vdaY+zm4H2cr4dtl9gAyHCSl5QU7lW7JKikHJOR5UEDdO2ewQJFq+H C5USaqS2+9sdQuM4y2lYSWi3uO4rSM4AHXkU0/2w2u6T24l1jG1uSY8Z2MStbqXVvJJDZUEA IIwACojdnjpS32zs4g3SEIm5MtmbOjMuOuSFEvhoIkhS1dcITjKjjjwmoxLPZDDYi30yGwxF daitLU9IKUrbQVN5R5+EEpURg+RORQRF57ayYcG6ojTIikR2ZQt0eW2Uywta8pWpTRUlKQ0S VJxndtOM5rc6yFxvsfisR2HHG+6n2xDLToMhaBFLxAy4Mhv9IkgkkEEYNa9RH5WO9uV9clv2 jREB0pcujodmbTyGQeB9SCf5nvWxV88Q5StS9rupb4/4hDfVDjcjCUIynj57Qf5xoLpp6Ci1 MtMNspDLaQkNp58IHA/f0qJ1LIZErum1KClHIGQFEc8e9SImLjFWwZSkAnAGAfP8KjrfFVdb olwBC0qVnIyQoeXI8jzRUrozTy0J+MdIUclSUrGN2B19q8NW3p2Qx8K0lQKzyrHUkY6+VWef IbttoWt0NtOoTtQkApG4cngfU/SszN8bU5l8Nqw5uTkYIHkAfL/XQWfQQeQ8pEpBUlweHjAH 5+/1q+XielFtUW1YeBwEhRHOPbr8qxyPqKU6rERASOcFI5T14z161brR9rSYDnesuOsu8LK+ SkE84z5Y4oLFpZag0plS0uKzlWVk+f7MV7NU21q4QX25KAQsEYPAKSMEH18/pXv07a/gGirZ sLqdysjkk49P2V13gxvh1pdCyvBAwPb9/wAaI+ew5dIFrUiOtJuGm54Wy4rP6RDSQpPv4kHH vWtXl+K/OsOs4UhaWJsdMUgLwlSXPG3/ADt2U/zqzq95t3aJHPWLd2i06nGR3jYyk/VJI+lW HRkZ+9dlN/0k0oifZ31iDuI3AZ76Or28XGfaitaivKXGC1pO7GcAeXl5DyrPL64p/VrKSdje 8ISc59f2EH86mtB3pF60/EktrUN6Qso3cpJyFJI9iFfUVyXa2uHU0eStlJQVoSASce/qc+/v QWF6EldoUGsJ6KJUfvE++OfnWC62tZd7QtKpQkdyu4tsqwrkkuI5+oz+FfQr4ItO5ZLRwFBB Xk/5uaxTUChJ7V9GxXAAlVwC1gp+8pG3B/M/lQc+tWcdkGsAjAS3q58ncev6QdPxqf7No32d b4yX0LeKY6W+7X41cjnGT7j6VB6yyz2R6wAUTnVz+7P636RJ/oq/6IjLUGlYw3hKxtGAeP2/ jQT+oWgmwv8Ae5wobtxxj2GM/vjyqn6QeDTjqg44kNnYUEADPH6vvV8vba3IDmzxYwTkcHr7 fI8Vn0VlyJHkOowlCXM7U5Bz154x7cUHt7RdSLhWh5cVOZWQxHRjlTq+E8enP5GoHQdojydZ WmzqZUtqyxvjlOZwnvAdiMj1JUpXzFQ864N3jUDkqU9i22YK3LUeC/jxH32J4+ajV20DDkWD Q1w1JLb23W/uhxhCxgoQfCwg/IHd8jQWO2NKuesLtcnXO8ZSpEaIjJIQlsHccdMlZX9Epq2l YZZysnAHOetV7TzHwMFplRWruwAV5HiJ8zx1Ofzrn1TMnIhrTGGE4xkY445yPLr79aIj7vdE O3Jt1lZUd6SjcSCMH5EHrU9DuscW9QecQnaQlZ3eZ8ufP6Vk05qeZRJWQOAd3OT0/LArwMiZ GZSl/coOLGUpJSD+fPX9tFT1ylss3pKwQAFlJJHlnHGfnUnLhIvcRt6G4kBCElI3ZOSOvH06 +lVBVwjuvb3QN6WtoUTjB9wfpU3p+8Bi6MRmiQwrCcqTlKsHnke1BxtyX7RMWpsOJK14Ccew Ptz5VcELYu1r7yM0kHJKvDyfCAePqKjNVW8vguI4ByUr48Pufr+VV+wT3QVR1LShQ4AJ8+en v7UHJqHT6rgwiRAdVGuUJwPRX0NkFpSSD1x0yP2VquhtUI1fpGLdQlLb5y1JaByG3knCh8s8 j2IqjugoUtKwQlaeiVAZ/fn865+zS5O2ntNvVlktd0xdWkzIpCgUqWhIC/kcH/6aDZKUpRCl KUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUGXr7F4Tt+fuj89RclTZ78jalY3tSUKSGwN+ElO 8+IDJqCldlN30/GszVjlokS/tiKszExnFhltlp1KXHELdUP1gCE7QOMDpjbaUGOSuwt16PEa Y1ChBZhpjuurhqKiv4lcguIAcAHiXgAhQwPXmrhrnRNy1cYf2bqq4WERtxWmJnD2cYJ2qTyM e/WrnSgwvUvZffdOaYuN4f7Tb2tMKOt4IKnE7yBwnPe8ZOB9apGn9B3abZGZydTToxlgOltk qIJVzyd4yfU1rnbxcO60NGtKCe8u89mOUjqUA7j+YSPrUfaY6IEOLFYbCW20hKU8nAA9flii qXK7Mrsy3lesLmRt3KC9w/7fNdsTsquDUIynNc3SO3tyktFXPGcf5SrrISTMCyNiQOQeeM/6 64r1cFdyITKlAuJyAP1f7OtBmt00rL78tt6vu0tRVtAcKuff75869ls7KbncXBvvcxnJ5Khn yyf1q0PTejlzZCn3wO7TjB6bj12/l+/nbrjZXUNNM29t5COilISU+YyeOnU0GSf3p24xUlWs bk2B97ag/T9avNrs3kLkNsR9Y3wlZwNpPOPkur7J0rOMbeVd4tCjkAnByOMc89fKpfSFjEdS XZCi44BuzwQOSPn9aCpNdhct1oKVry9jPOMn/SrnuHYXIYjqd/hreXdvJ3E/6VbQpSUeJSgP IZ45r8cSFtrChuGOQPP2oj5e1H2cSrbAekM3u4yX2AVIbcPJx1wc9cZ6fKpvs4fZ0Tqy2zBO elWy/t/DPvvK4Ss4LKiPxTz03VpWr7RvS4pDWxKTnj7v9lZhEiACXpuXFUmIlnMZ0ZIKD5Z8 lJPT2wfeir27Hd0P2huNIQRZ72tT0VRGUtSDy4159cFaRx1UPKtC7gTFIeWQtGOCk53c/l/q qgaXuB1xpmVpHUzzjV1iIBTLaO1bqAR3b7Z/jDor0PzqW0Zep7cqRZL60mPcIS8Op3eF1Jzt cbz1SrBPtgjqKC4TuIC0hO8EYx6f6qxOcwl/ti0ehtBLqZTrikgcgJTknHTjHWtmuZU5D8HQ 8KJB/ZWRRjv/ALoHToWkJUhiUep692qgidVrI7L9WbihCzrV4HPPO9P9Faho5sNMI3eLA4Ku ucZP7TWTazLbfZ1qBa0qKE68eUtKRggYP9H7a1bTExKoKlArBwCAnAHTr6eZoLXOKQzuWcIH 3hjr++aynW97EPuY1tQtyVMXsaQnAKR+ssjGAEj29B51ZdU6nat7R+KebQkqDadyiCokgAAe ZJrMY7UxFwTJk7Jmo7q53MSMDlLSckhAP8RI8SleeKDu05opm/XCPp9CnDbYRS/cXOD33i3B tRzwpasKPHQe4q/3C9NXnUDseNlMW1uFlB2+F17HiKf837vz3elep+GrQ+lEWOzOd/erlvck TOEqyf8AKSP5uQEp/wA0dAa9lgtDam22AXe7YSE71qKioYA8R6lR5/bQWGxqekAFQw2njO3A VUw8wh1BykE4PUV5MR247KW2khKUjAAFewURQ9RablBK34qy4DjgoHJ59B0qqJcca2x56dq2 wACtAwkefX8a2VQSpJCgCCOhqmatsHfuB+K2nceSnb1PT5UVS5dlYlKQGEhspRhJ4GzzyfSq 8zGdttwy66pQA8J2jpz++aujdmuDLJL6VklW9QBUcHoBjpUnKsQl2ko7pPeoThRGcbiMYP50 HPbr63KgiMslYKfGCrhR/p8qqtwjqg3lLjRG3IGAnA5HT5CvTcmploklK17wFZyUYwP9VJkx iZFLji8uIwcAZz1oLu5GYkWZvYUheBz1OeOv5fjVC1HJc07qjT+oGMFEGclDqgsYSy54Fj3y DV0tctDtlKAncTwoqJwP34qH1ZbWrjo+fEUhK3FIUE+HICscc/53PTjFBs2c9KVWOzu9N3/s 9ss9twuKVFQ26pXXvEDarP1Bqz0QpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlB ifa26Lr2p6YtBUC3CZclrTnopRAST9Uj8akyO7lJwop6AgHjGOn7KpF8ujd47f706254YTIj NqzwCjalX/1FVWhcruWQkFKnT1KfMn8/Wiuy4TwnKW8d5jbtBHHHr+/WvC3wkGeh6WeFHkrP Q9eBXhb4YZUH5JDjqiVYGPXIyflXm/8AFOPZip/REnr5En0oNNtkdluOFMAhJGAQfve/+upA pBNVCx6njNx+5fcKSlIwC30OPUeVWpmUzIGWHUOA8goUDRHk4w243tUgY8vLFeDEdDBUUAAq 9P8AXXvBBHBzX7QetTaVgBaQoAgjIzgjoa868HXEtNKWs4SkZJxnFfjLyXgSnp6UHNcYwkRS nbnBzjOM/P286yO92gz3nAlra+wtK2cKKSFDpnHkfMehNbM4ApBChkHyqhSo6Hr33MZtzpge HBSBx1zg0VmUKXOnKYuNrdTCv9pfUCjPhCsYU2r1bWPP5elaKxIa7SLGxerIr7N1HbSWnGXv 1VcFTLg6lCuoV5dR5gxGptJOKuRuVsDceeyjAURgOo80L9j5HqDzz0quRp8hmW9eNMq+EvMN XdOsrykPAf7k4D1SRylX1HnQaTaNWJuMJ+NMbcizo2W5UV1QCo6x0B9QeCFdCORVEtcgu/3Q liSfKLIX167m1ce3SreidE1np1WqNNxALyygsSYa1BDiin7zCz6jkpP7ATVC7OVr1V26qvEd paotthKC1ONqSWlqBSEHPRXiVx7H0oPXreO472Xaxe8RMbWTzvhHBHhTz7eL8auFsuJatDDq lISkoBJC8YGK4pFsXduy/tKiRkKcWb5NdQnzUUFtZx9Umsxs14m6ytLdrW241FikKmuIVy8n HCE+hUc59qCZlXcXm4SNSXPvBbbeVC3NHH+EL6bx6knhPzrRdE6dVpiA/q7VrAN7l+COxncq O2o+BlP8o+Z/tqJ0FYmNS3dV7nMtt6fsyyISVYDb7yOC4fLajGB5ZyfKrlHdXqm6t3L79tQM wU7CD0P6Qg/xs8ccD50EczGnqQ7cLi8JEyUrvFqScJQnybQn+KBjz5OT51brDG7pgrQACs5V lWc/vx+dRN9T8PFCQlQO0qVz0Pp86l7Ad0JKkkFJAB9cgc5oJmlK4JNxajSkNOKwpSgAAM+R PNEd9cS4ffTu8cQhSEjw5zkK45/bXb1xSg9QZTtIKcHbjcBzivW3DabSpKBhKuvqf35rpOM8 muGVc2IjjaHV7S5nBJBx+dBT9Z2iM42ta04IznzITzk4rL3Iqox52gKUUnoUlOfyFX/VV4ck qPdqyTlsBvkKOcdR+4qnLYdCXETf0feAZGf39qKmoUosQSEEY2jcAM4+v0qUYCZdnUpZDfeg nJT19vSqxbpKGnCgAbVYCevI6efSrK0diAlsYTnJz0x6Cg8uxOaGWNQ6e2hAts/vGk+fdujc PzBrU6w/s+uDcDt5u9ubAaRcLelRTnO9xGCCP5pV+dbhRCsysnaxJn3GH9r2aPb7ZMbmuomC aXClEYkLKkbBjp61ptZyjsqtqrZBhyLo44zFZnxyUoSkr+KOTzk4Kc8dc0Ek72paTZgtS3Js hKXXlsIbMN4OFaUBe3ZtyMpUkjjByK7EdoWmXZdvjtXEuKuTbbkdSGHCja4opb3K24QVKBAC sHIqgv8AZTc7U/p+Npy6IZUzLffcubMNlsxkFjYgqbzhwkjBPnuPQYxLxux2yxLtZJNunJBt rTTTjb8dt4vhtZc3AnlCiSQVDPGMYIzQTx7T9JphuylXNRYYa755wRnCG09/3A3eHglwEAdc DPTmie07Sq7ULgme8poyFRu7EN4u70p3q/R7d2AjxE4xiqNqbshetehL0zpaY5LlXJptD8VQ QhMpYlh1Lm4qG1SUlSeuCB0zU1M7HIt0gqXcb2qfeFTTMXPkRG1pVlARsLXTbtSnz6jPtRVj n9pGmoEox1zH31oZRIWYkR19KELG5BUUJIG5PIz5c1L2HUFv1NakXK0OOuRXCQhbjK2t3uAo Akc9elVu36CFmvDsy2XxyPFmxW2J0HuGy2+W2e5bUg8FsDg4HBOBwOKs1itren9O2+0h/vEw YzbAcXhJWEpCc48ulESlK8QpKs7SDg4OD0NeVApSlApSlApSlApSlApSlArwdcS0ytxf3UJK j8hXnUFrOUqDoW+SmzhbNvfWknPUNn0oPlnRspU/V1zvclWFPKcX4jyVLXuP4f0itMtLPxh7 4nk8p5/fyIrO9AwxKjtNBtJyoqUoAZySOPwxWmtoVEZ+GilKMgAqHkcdP2+VFWexwftR4oWk obT7Dn9/lV3bs8VtjugjCcY461H6Xhoas7S2ykrJ3KVjg/SrBRFZkaUYUtxxpSt6hgZ8+MY9 OajHrZebFHW5DdLiAcnGc4x/qq3iY2qX3AJKwMkBOR+NdBSFdR5UFZtGpVPuKRMSN+QAhCee nXk/OrOlQUnKelVDVNpWGRKi5StBAw3xkemPXiu/Td6Fyh7FgB1oBLhJIyfIjig7L8stWtbi QDjg+oB9Oa5dLPh21ISkKCU/dBXuI8sH8AfrXRqBkybS41tBPXlW0DB9c/vmqfp+9uwHFQ1k qaA4QScAefl+/NBebjMMSIXByc4A255/GqDaJceRfOigEeApBycHqa6LnqBVzUW4p3hSwkEE kHjJAx9ffmvSjTK47SJjG0unxKSoZCRiir2uGzIiYW3kFIyDz9KyftC03Iju/a9sSoS4ziXF JR4Q80k5LZ9eCce9X+w3dZjqYkEbt52nJ5HrXFqR6N3ay26N5/W6Z49fl50Ge6T1Cmy6ug3W J/5Ive2PMwrCUrOO6eI9cnaSfUVqCYLemLhOuNvgpMG4LD8tLCUhaHehc/lAjk88YyOpr5/b QhfZpdCkjuXFvOx8jG1IdKkYHuR+dbBd9bo0pGjQ04lh9lJJJ8MM4G7vCeieRgdevlQR9g1K dMWnUsgQJcp+ZfZj8SOWi33iVFIBKlYATkE55OPKqTLhOtw1RbJGbZuN7lhvayk7Uuu5K1Ae SUpCj5AAV5acRdrperpuzMZTcngtY/8AVmxjnHmgZHAwRjjOav8AHtMW39otgjRSiQpu1y5q HnD4XXiWkAj0AST8gaDqvcFu2Wiy6EsYSG3Wx8QMJJ+FRgLyD5uKIST/AClVcbdCbiR0IZAC QkA4GAT9OMVhLlx7VVdosl1VrtCrw3FZbLZcGxDRUsp25c8zuzz5CrH9q9uDbZP2HYglA694 jgf/ABaC/av7sW9LijnaoDBOAM/vj61H6OuqVIU0+RlSioBIGEAcY+XFZZPvHapcXTFkW20F SjgAOJOCf+U46V62G+1nT7qZCLTAbGfD4klJzzjhdB9GdKp99cUb8hIISNw8QPt1PpzkfnWf Maw7Y3Yqnm7VY+7R5lQGfl+k5qJTdu1e5XdLqbVaXJA52kp2nnzBXQfQTCSGEgqycdc5r9dc S2gqUQMepxWRpufbntG2xWTGOP0if+9qHuuou2FDamJlqsqQohKktLSST6cOdfzoNGuOoZM1 1TFtJHO3wpyo+hz6cH8a82LA/cV/ESpTijkKSDkge3v06/11nNrHbGylL8PT9lO8cFak8j5d 5UoLl25oTgWGxgf8Ynj/AO7QaE3pWDjD7SVkDCVfxfPOPmSa4L5pdt2LlptAUEhJIASBj+iq Ui89uKioJsljUUnBHeI/72j1w7cVsLS5YrLtKecOpz/1tBGTIy1K7oICO78QUP1ffOfKu23T S80ppeFLSdoGcbsCqlO/vlNzh8TaLWHMZOFpKfr48fSuF5faHFf+KXboDalDgpWMD/66CWtk pyL/AHQmn3CAhIb7hbhHhVvQ4AAfM8/iK+jq+Przd9UR75aX57VvZlx5jbkYNrBBWlWQFYUe MnnJ862L7T7df+ArH/8AET/3tBrqiQklIyccDPWvni66OulqhTHZWnm40S6X22oi2pbzKO8w pYLeWfAEncE7z4j1NahoaZ2iSLlITru3W2JDS1lpUVYKyvI4wFK4xn08qzxjtD109AC0Mh9Y t1wfjr/RrMpTcjYHNgSCktpyAOd23PnQc03sr1nJhR40WOIcdVsmIcYaloX3IU6p5mKFE5OV BsFXTBVzUzD7KLgnvFMWxiBLVpJqGiUXEHZPKCh0eEkglJ2lQGMHgmoab2j6obs9lU/qZMFm S9cErntRWpKlpbaaU0FJSnG7esoOAPvc8iuwdomrBrmxw5M4xvilWsP28Nt8h5GXvAUb+uOi hsz0OeA9rHZtfploh2mbYe6gtPS5bjL8plSUumKG2ktpRwApwlXttySCcU0vo/tBsGq2nIcU w4Mhm2tTVrfjqbW2zGCHUFPK927ISU4HUnIwRzO9o2rxar6+bkoS2ILz0mL8GlP2Q8mSlDaA spwvc2Twcnzqdsmpr1fexnWcqZPXNkRhKbjSUhH+S7kEbVtpSFEZVyADmgrDnZtrB3TUQxe8 uajYmmGkh+MEsOCYy73SFA4UNqFK3HI469BUrO0hr28tTpGobULk/Is8mDHS5IjhbZW+hTXe FJSkqQAV5SMeEefFecnWE+16/t1hst97rTiYkYZRHbKY7vw6y3GC8dHNqFeZ5wCKirL2natf gv3C7zHmYRsPexy0y0XFupktMqfOUkAFSljkYCRnbxyGodl9iuWnNHqtl7ihqc3MfU7JDoc+ NKl5D+ck8ggeLCvDyBV0rAY/aVqF+yWWR9vE3L7V+DdiobZPxTXfAb9hbBWcHZhJRjGeCa5X O03WiL41bDLXtXeC98QGm+IfxHw4b+7/ABweevvQfQT0hmOje+6htJUEhS1BIJJwBz5k8V76 +epevZ2om9Z2ufLddtzdqfmRUyEIQ9FfakhDafClO052EAlRGEnOTitf+K1F/vDf50RMm6QB cRbjNjiaU7xGLqe8KfXbnOK7KyfWEdcvtcsbtsgvuuw5KFSgi1lvCe6V+nMzHiQApKe7zyU4 qjWzU2unNIy7lBmagnt/Z0d15UhkjEn4pI2sKCclJZyTjPXJPkCvpGlYQhGu5kNbl2u16hzj qBhhbUFRDaGHwhSwMpPDfIB6A5zmvZPvGvLdf9UF9+4FhpmWxFZQw+tSklITFca2tbN29Qyd +TlWQNtBudKwKVdtd6YlrQ1Ouk4xZ8fKprTr6FpVFKlpIbSCU94ccdCBmpCZqDtAnXR2UxFk W+I6q1LfjLDocYKye8S0MYwed+cEDHnmg22uFq7W966OW5qbHXOaSVOR0uguIA25JT1A8af+ cPWsOjaz185p+XbVw57imngtM9EZ9DzX+FpGxalDasFCjjb0SOehru0tN1pJ7S7c7cG5TNr+ 0psR1amlBclKUrWguHH+TSChKc8Zzig3Kqp2oL7vss1EfWA4n8Rj+mrXWM/3RupzbtKRbDHW A7c3N7wHUNIIP5q2/wDNNEUjsxtpZtaJK1KAUN/J6J88fv51oFujqul7BYQ442hWFqbSSfL6 etVvREGa5aLfFajFJUwgLC+uRjqf6K2PT9katLA2NoCjkqUAQc+2fLFFTEZkR46Wx0T0r2mv 2uSbMYiRVuSHEpQBzz+XzoitNz2o2qF/GOObnBtH3ht88YxzzkVbW3A4gKRyD0NZJqG9obu/ xCkFJK8oUQD4uB08+n5VftM35u6wUncrf5hZGRgDPnQS09oPQnEK24KcEq9Kp2mFlN0kNNpU rzCSeED0Of3Hy4q8LTvQpPqMdcVQVtrt2qm9qHQhWN2xIAGR93HmMp86C7z2UPwHkOJ3pUgg j1rGb8w/a7v8M0seJYQpIJURkf2VtO8LbI4xjncfas8vEFJ1KhP3ZBX4jk4yfTI4PoaKk9Ga dEeL3sxJLx6EjO0EA9T1PTmrY620zGUUJwEgq6geXvXjF7pmGlalpztAUvGM8en9FV3U+qGr bCW6t9ttnYSVLIwE+p9qIiL8tEKQZYdS34dylZHAx19POs1ut5la4mOR4zi49nQofESQcGSB 1Sj+T6qr13q4yNXMmROcVAsKE94VLPdql88ZzyEfPk8VF2d93U7ZQQ1CsUdeCyk7VSEgDCT6 IHX3or2pZXql9qDBQ9E09G24cQNhlFJ4CD5JGOvt+EhJmyJym42lra5PDbhQuStzY3lPBypX Kz789Oprqt1kn6yktMRUvw7G0oBKkeBUojgBJH3Wxxz51rUDSrUS3htCEownaEpxhJoM37Ot RXPTDUqOnTRdg/GupmuR5IW6p3jK0JUEkjyIJ+XobhdLeNRMw9Tdnkxs3K2PuH4d4FCXN2A6 ytJwWycA4wOcH3qVstuQpUtO1IKZCs4xx0/r/OuW72e52aU5ddMFlmWrAebeTlqWAOErxzxn gjke44oPRNZOtbXE1NpNaIl9hgsusPHGcH9JGdxyCFdD5HnoTXONXLdsj7M1p2LJHgdivjY4 0rnI9+RwRwRzmvCMsahkyNQaLWLXqdgJTcrRLVhuTjolwD2+46n+sCL1Qu3doCm0MJes2pYQ 7p9Lg2vR887VJ6ONnqDyDnIxQWHR8ISXVSHUqUoq8OQD0HX5c9PerzIhsymwh5AUB0BHFZrp G8yrFeEWLVjSYM7buYO7czKHQraV5+WU9RWlx30vt70KBT5HPNEZ7qWA5ZnB8GXEs8lCEJwE pB8vxr80OFyLgVvYSsHJRndnPP48GrbqaH8ba1JH6vKgCM49ehqM0XHQyy4spSlRISDnk/vj 8qKtqj4ATwflmqKwoTNUblN4CXdywtPtwPXODVxnd4YikIG5SyEg89fXgVF2OyJipL0lra/n PJzjz/soieQgISAngAYrweWlplS1qwEgk817OlU7VuqGorXw7LgCj97x4IORxQTlml/GtrXt CUBRwM5Oc+tStUDTV/aDKVLc7o5KSV46YyTnjPAq9tPJeRvQpKgemDmgqmsLS7M2ONNbkFJC ik5IPy/f+uoSCJMZbS0lYjgZynw8Dpz9K1aRHMlDrTi8NOJ2+HhQ655/CqJe7A/BK0xkOLaU S6FE/r54Hn5CisH1rAUNe2dzYVtyFtoSjzOFgEfmK+vBXy92gmRbZVrvzbSVO22YhwB1AAJB CsEfNI4r6O09e4mo7BCu9vXujy2g4n+SfNJ9wcj6UKk6UpREbLssOberfdX0KVKt6XURyFEB IdCQvI8+EipKlKBXrcaQ62ptxIWhYKVJUMgg9RXspQckGDHtlvYgwmu5jR2w002CSEJAwAM+ QFddKUH5gHGR06V+0pQcVxt0S6RRHnsJfaDiHe7VnBUhQUkkeeCAce1dtKUHipIUkpUMgjBF c1tt8W1W5iBb2UsRY6A200nOEJHQc110oFKUoKZrjUOobDIszdhi2x9Nzlpg5muOJKXVBSkn wj7uEKyeuccVVmu164M3uRGucO2swkyLjGbeTJXvQuKgr3LQATtIwOMnOT6A6jMt8S4LjmbH bfMV4SGCsZ7twAgKHuAT+NV6zdn1gtblwfdgRZsq4PSFvSHY6d6m3llSmyfMYVj3FBQn+3Gf AtiX51laW63KkMPIY7wbglgOIUAsBSeVYVuHABPtVgY1hrA6piWsW+yTESLQbogx5DmXAEgb EqI25LigAem3njpVpi6I0xb0ITDsUFlKFKUkIZAAKkbFHHung+1dkKwWm3PsPQYDDDkaOYzK kJ5baJ3bB6DIzigzP++L2ok+Hs3I+biqyDU+oNQa47Q/j5tlSqVbgGFQEqyhvYo5BJ/lE19W ahuiLHpu43VeMQ4zj2D5lKSQPxr557FIglSZlwfWXXZT5Q4haeDgFWc+5VRVismoO0u1R9sL s9acB/XU4cnz/jVLHXXa4Mf/ANP445xy4f8ATrXGWwyyltPRIxUfebq1bmBvJ3LOEkHoaDKp naN2qwmS5L0PBaR0JU99P98qGl3btT1A8uT/AAOYwog7Uu7QMexc9q0i3su3+5OSHj3kdt0J U31PHPT056/2Vdm2m2W9raAhOOg8qD50etXafOKXVaLjHIyD3yOcnOf8pXujOdq1j/wlGk4q EoGCVPJKcHyOHea+hI8huQylxlW5ChkHGOK/H2UvsqbX0UkjI6jIxxQYvC152vTR3cLSVoXs Tk/pBwPq9XsfuvbPNVuXouzbh+t3qf8Av6ttzjIsFzKoy1IQsgkjjB+nXp0FXKDJRIioW2vc nGAfT5+9BkSLz22x2lJGlbSB13KdSSPb/LfSokzu11y7d4dOWkyG+AO9ThPn/v3vW0Xe4oYY KUDeo8DHQHPnURDbLLZlOuJ34GR15x1oMyuuqe12HGUq42iyR2mwVLUXUgAD1/S+w/CqYJ2o 7+9GuOqWIpszaVSHEFW1KhgkEp3ZPsDxzVx1jdv4Taqa0+lX+CNASbgnPChkbG/qcE+1QS0t apvjjbm5Voty9pQD4ZTw8jjqlPp5mg42m3b8ld51OTCs7ISuJCWcJUPJax5+w8/l17dN6Mm3 6aFz/i27YHQtmI6c/EnH31p8hwMJx5fj3W1yNqPVjcJtaXo1sBVIYCTy7nCc8YO3Cvr8q1az xCmayAlISk8cdevWgm7LaGYTSFpaSjCcAYxj6eXSpZwANK8hjyGa8x056163SQysp64OM8UR WtJS0TJd4SlKgY9wcbJUME+FP4jBFWZ1sOtlJwQTzkVVdIuKdmXZKmdhTNXg787k8YPT8j6V bc9aCiX/AEkUy27vaZSoNxjctykNBWAeqV/xkHzSfnwRmqxKQdd6gYiT/wDEeqISCWJbAzuC T95sn77ZzyhXIz9a115AVHcTwAQfKs1uiGlTlff3BfhdyQrdgeJOOnOOaK6/jo98WjR3aVbG WLk6kmJJR/kZZH67C+qHB129R5ZFctvvFz0DeWbBqd/v4ElYTb7u5/uoH+5OY6Oe/wCt8692 nJzPapoZ+DqWKY9wYV41NpKFsq3K7t5BP3VeE9D5ehrotAXqC2ztD69Ql+6RWwrvh4fi2c4b kt+igRzjooe9Bb3pLUqE53KgsAZWAcHb9fX3qG0wpmM+/HaSMlYJGD78jiq3pq8yrDeZ+mr8 6pyZFSFNvqRxLjnhDuQOuThXOM1IrkJttz+PBWtJO0lPJHPOfbg/j8qC+14rISkk5wBnio62 3eLPipdbdSrdjz5HzHkc+VRt/vbaMxGFrS4rjKeFZ9OfLFEem86kc+N+DgBw4JSpaEg+L0qK Ros3RXfLcKUoVjC0/ex5/jVisFsLTXeSm094rJznnqDz9f2VOpQE/wBVBQXtCraihEHAcQT9 4Y49Af6K6rLdH7ZIRHktjZjDhSM7T1/ZVqExt2QWm1hW1PiKSDg89fTpXDebZ8Q0qTH4kNjc jw5z0+ooJdKwtAUD94ZHyr8caS82pKhkH8qrVhvhUhMSWpHeJVsBJ25AHv7/AF9uKs4PHPXH NBmXadpUTrFIaYIzIbVypOcKxkH8vKob+54uq2bbetKy1JL9slFxvCs5Srwqx7BSc/z61HUT CX7JIScFRThG4gDNYD2YThaf7oeZDSChE9DzJTu3c7Q71+aPzor6VpSlEKVH3W92yxxUyrzP jwGVrDaXZLobSVEEhOT54BOPavZbrjCu0BubbJTMuM7nu32FhaFYJBwRwcEEfSg7KUpQKUpQ KUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQUPtonqgdkd6U3995CGB773EpP5E1nPZ5Zf4N2+GHB+keV3ju fNSuMc9McD6Vcv7oH/0Vu+vxjOD6cmuWDCDtraxuCglKs45xgfviitPt0oSoKHMjJHl5VBX3 Ta7g0tQdU4pSgSkkjA4H7KrFo1Ou3SVMPLKgFAFKtqQPU/hirpA1HFlqCXAponjxDjPz+lEe 2w21NrgJYQgIAJzhWdx9fwrsuClJgOqQtKClOdyhkV70qC0hSCFJUMgg5zXLdm3XbW+mOpKX NvBVQQ+lnHn1PL3qUznAJ6E1ZKquk5TSVOxgF78bl7087sAGrUSEp5PA8zQVzVEdBjJd2DIU MkK6/THWoa03F+MgpSPMjAWPTPT6VP365sMxlIwlSlJJyTjFZTK7S7PbLwuE2+X3s4DUdouH OOnhHJ9qKv8A3e9ZdlOEpA+7xhPP9v5VXta6ugWG2lbq0knCW2Ug73VY4AT0PzqlXrtRehuL WLW6g7eG3pCG1qz0/R5Ksc+lVHS18TIur9y1AndJdTgS33MBGVcNJCgEp4yeD0FBKTF3C0ab l3SQQi7XJ5OwBIylSsJSj+an8xU3DhN6e02I7RUswmFOrPTvFYUTnPqa4lOjUuqYqY6UuWq0 ulbjoVw4/jgD1CfWvdqlbcaxXSW48lCXIpYTlI6+IAdM8lXy+XJoOvskTFuUB+7d2lE550ol LQcbyCVDwjjoodBzWuWJtCpi9mRgjIOfP38+lUnQsG2xrDHkWZlLaZyEvLCB1JHX58Cr5ppo toVk7grBBTx09cUFjx+VeKxuQeM/OvOvxRwk/KiKrpVpxE+6h7YFfGr2lCccbUHqatWM1BWJ tCZ9yUEkKMpfOenCc1PUH4RkEHnPlWfX+K21fVBKlqA8S0qJUEj2/H3rQapeoHUJuziS26VK 54wArjocdenn6j2oK3pzUy4uv37fHiExw4zDkOqQeCpJUnbjjqoAk+oqydoNukohRdTWNpTl 2sSy+22jrIYPDrJ9inJHukYqm3DVdog6tssOcSnMtElWxkKVndsQM54G9QOfRJFbKffpRVKv 9ii6+sdrvllliNPbbEi3yyncnC0gltafNJ4yOoIz5VCWqe/30yyagimFPjJQO6SrLbyDwlxt XBUkkfMdDXvD03S0C/aYhO/AIbacmWi4FG5tlpwkqSc8fo1k/wA1SeOKyV/+GV1vrbjmsoc2 Q1HxHeQporWlRyUJQcLPKB+rQaa627AjlyI+42hI4KlYz8v3614WDvr1fA3JcCkBR6knIBz8 gayyZ/DcvLYi6nakTMYVAcbMaQeegQ4hO76E116aia5kPqht6nbs01CgDEmMd0skjgp8GFZ5 5HWg+n2khLafM464615KA2njy+VY2zpHtae4b7Q4Z9MI6/LwV5vaK7XkNlS9fxCB5d3/AOHR F2iOlu/KcUtG9wKCtiTwfU8cH386tQIUncOcjIr5/i6c7TTdCiPq+OmQ4oZX3I568/cqxDRP a+QCNfxef/Zf+HRVxvVjcemqfYk7FJ5ACTz7eY8vxqbt8F+O0n4l1TrqU7UrzgY+n9NZmdEd r55/h9EP/Jf+HUVc7R2o2toKldoUU84IS3nb/wDboNV1JcmGLStLv+UUCEg8AKx6/wBVfOOl rg1/+Im3vxo/coM4tFPOVFSCkqPzzmrGqwdpN1Lm/VrL4bHiOzP5bM+VUm42nUcHtAsaHbw2 u6yZDbcWWlsgNK3hKScpHQnPQ0H2FSsf/gP2wf8A6gRf/h/+HT+A/bB/+oEX/wCH/wCHRFr1 xBk3m/6Ut7EB6Qy1dBPkyC3llptptQ2qP8ZRcGB54PpWSW1jW9m0jpOLbLRfor0RCnXC02/t 3GcvKFtBQA8BBJWlWUngAZNX3XevL/2dwtOxnGmLzKkwpRmO9yQpbjLSSFgBQATuUSrj7oOM V6/75t3Z1XGgum0PwxLhwni1vS6+X2gsyGgVEBoZ888ZOaKh5Vg1XAs1+dtj2oHe5vyWQ27L kLcct6QlRLQ3AqJUcZSckbgDUHeJOsnLtCtcOVqaRdBZWVxxHK2drwlLCXJCFKOElsYJVnPG 72nT2x6ijx5s9+Fa5EFUF+VBDDbgXhEwRklwlZBHJUcY4HUUf7UbrCULm7pply5Lt01K5DMQ 71BghTa1fpMpZ8WVDJIOcGg57lN1o1qXUzzVs1CGJEObEYbYQ+4gulSUsuoJUUj724FASEpB wVEHHNKY1xpe4LFv/hDORFuEdSVONSJiXEmIe84ChuR3hwecA49KsMPtT1El+xIvFnajsXZ6 IsTUxnBHMd2OHF7V7yO8C88H9UdD1qMjdrmq5tgu02EzZlLtq4aw47HdSl5qQrYMIDpIIUQc k8jyBoPOevtEn3N6YtmZDbcVaFyYrDTxwok96GSDhKQf8oOeMZPHKPG7QFS7yiH9tIuJiTxI clOK+FW4XAY/wuVYB2ZwR086mG+0i/xdWJt8+NbX22Zotr8SIF/FLd+H70vISpXDWRgZBOPO pTsu15c9bMzHbrDYYQhtp5hcdKkpKVlYKTlRyQUfe4zzwMUHX2Xi6p0zJF5Vcir4s9yi5NOI dbTsRlILiipSd27BJ9QOAKu9KUQpSlApSlApSlApSlBRe2W2m6dk17bQCVsNpkDH8hQUfyBq oaAuKbppW3ud4o7mg2SrxEqGAc/ga2KTGalxXYz6Atl5BQ4gjhSSMEfhWDdnlqFo1HebTDk/ EwYFxW1HdIwogHnnpweOPPNFagnRsWatUl1CWyokpSU5APTOP361IK000WA2lzu8EeJvIJAG B+2ptkd2yAegHJonClKIIJPTiiOS3R5EVJbfWlYBOFDgn6V1vgfDr3/dwc/KvPHH9VQeproY UBTbe3vHE4GTz18h60FJVeXIWosxEKUCvoo55x1P7+dWa56pRFtXfu/ovAVEqPCRjqT+dRNu gAwzcpKFvKUcEHjyzx71nGsZTl61M1Y/8lCbT8VPOcJU2D4Uk+5HNFejUV7m6lt71wl3Jy3W NQGFICviJOTjbz90E8AAEn5Gq5cLP8HbG50dCNP29Cdo5xLkDIOFKGSkn0Gff2m1ykhTuo7q 8Db2B/i6OgcFJ6Lwf11ZwPQVyTJbsGSzdtRRxIuLyVC3wEqGyOPMk+oGCpR6YoOC0pShp6bG Zj6fit/+uSmy9KcJPOAo+vz8uKj7heIDkwsTGpErbnD94lOJGTznuUDgcccV1W/TN31RcxcY b+xCnAVziNpURgEtJA8IHQE8nGfatg052bWJhhJZgtKc4Up55PeKUfXJ5z50GJ2p4PrbkxEG KRLQtTUCI8WylJOc9QeOgwPpVunJVqePCtESFLUh6QgyHH4620toQdyuVAcnoB7mtlf0yhtD fdtFRSPFuAwB/T0r1RoDT+wx0gKT1B4zyelBE2O1xLNbmLfbmilhOQhAycEnODk+uav9pi/D QkBQG4jkgYqAiJCbp3D6ACk5G3gqycDyq2I4QPlRHlX4a/a5X5SWG1KWMBPU5HHvQcNk/wBs XE85MpQPGOgH9dS/PJqsWG4J72erI2/EKOAMZ4HPlVgZkof3bTkDpQe/zqr6uhrVGS802T48 uEc8YAzzwOlWjNcN0LQgr77aQASAc/s8+tBi2pNKIejyLxDhrXcm0tJ2Iz3ikIdQrAHQKwD7 9BVwl9q+nZ5TEQ5c4i1HCw5bHvwOEmuuBbfinnZW7De/wEk7VAKBIHpwOp9akoFvhybgtxpo kEJyCAMpwfXPt0oqLlahjSIkNnTuo7TDlvKwBdI6/wBINufCkqQR1B869F6XqNqCVag07p7U sMDO5hexZHqG3QpJPn96rTc7Mw6gEnDeQFJxnI9OvvWX3jT0r7Z76yyJMCQkFIWz4m3AM/ea PhV+XzoIyJp+26sdXEtjnwUxkFwaeu4WhK0/yASS304W2cDzFSzdyjPwjbdYRlz7FGfSw+qW r/DbG/0T3i08qaP6rwxwec13NXeDfUxdM66hog3NSym33eEClAe6p7tZyptzz2ng4xk5xXJc 5M2DcZb9/YTKvNjjJTcQ22O6vVqcVtUso8lI5JHQEHyPASokXPQE6NGutwXPsUt3/BrqVALa VjwtvY4IPQL6E4yKst51ElNuKEkd45wEBRzny5FQdpt8LbN7P7uUS7TMiF+zPKO4rjK+82FH qpslJB67Sk+VRulW3y7O05fXHFz7U6GS5tH6dsg905/OQB59QaCe0c2mXcDKLilOIT90KPlx z61fCfSs4taxY7yQS6ltSzwCMKBxgZz+5rRULC0JKOhHHFEcU56S22TGR3h6bceeRzn059Kq c7Rsm7vrmSlrClDaEKwVD1z5Y6dM9OKvdfijgcdccCgqqNPRrbF/ypQQpJAKsYPsT+OaxbUy 0zO2jSJjKKnfj2cpWeQkOpPOf534V9AXxbrdofcZx3gQdqCRhR+v9lfPukgrU390bHUptIat veOFOM/dSeeuPvrFFfS9KUoil681NpzTKoEjUNpXcpC0SPhu7iturbbDeXiFLICQUcEZyocY NQcbWuizfLVHjaVebdksRmo8tFvYCI6ZDRcbaKgrKfAFZSARweoqz6v0RA1szHZu78juIwe2 st7dqluNlAWcpPiRuJTjoeuapbXY1Mh5ei6hkd9Hnxn4jaynuy0w2lpHeeDO8N708EJ5HFFd Np7SNBSLc5KFkct8eLaytpUm3oQHo3eBCmmiCQR3hCSnOCr161ZNKHS9+tjybfpxm3/Bqdgv wpMBtpbG8BS2ykZG1QUCcEg+dVrSfYzDiaV+E1NJmSpj8Ew1t/EBTUVJd7z9D4fCdyUqyc8i rvprTMfTEWS2xKlTnpkgyJEqY4FuurIAySABgBIAAHlQd6rTblMRGF2+KpmEUmK2WUlLBSNq SgYwnA4GMYFcrOldPxY70eNYbYyy+Ul5tuG2lLm1W5O4AYOFcjPQ81M0ojh+ybb9rfaf2fF+ 0Nnd/F9wnvdv8XfjOPbNeMGzW21vSHbZbosN2UoKfXHYS2XSM4KiByeT19TUhSgUpSgUpSgU pSgUpSgUpSg/KwPQkh5rWmo7fJC0mLdX/AR0SpxRH9J+tb5WGahQNLdt8/vNwZvrDclhX6u9 I2rT8+CfqKK22MoLjJKM7ccEnNVa6XGbaLkvKA424vLe0DjOPP1qX05KbftqEpJKsHIJJ8/e pR5lD4w4gKHuKIqCtasoYcb2Od+pJCOeM5PTHPU4+lRDKZd5nocdS6UocPiTlJx74wT6/jmr BJs1uZuSSplSXFnCRtACvcY+tWCM20lo90janJ4AGPyoqrakPwdpA7rak4CsnBzj06cY/sr5 6Q87dYjzu8rc1BdAwVk8/Do9PoPzrce1GR8LYZfdhQS3HWSUJxk7eufkMVi9uYSI+j/Ht8Sz 4fIloEA/P+mglGHF3rWC4pitC12UAJSSMKe2+E49hnHp86hS5J1Fcu83IKLrMVDZOOERm/Eo J91EflVgtSUKu+o4BKUvOOh0KSeSlbYHT2I+XNRVpjLRpS2TIzRTPssgrejk48IUpKx8yDn6 UGy2CxsMwEMx0JDYCUjHAQOmPwq4WWKI8Uo2D7x5H79arml7vHl21sNbXW38KQtGOQQOc/Wr MuY3FhbwQrPIOeoJ4ojskoStvCgOPUVX7RB2SicEEcJBJ5568/v+VS0SUZYBUMJ/zq7EtIaG Ujyx1oIG5JQxc2XE8qz1B9/Sp9oqLSSsbVEZIznFV64sKcug7vGxKskZzk/uasTacNJHTgUH n5VTtX3JMBtxRVtATk8cDHnVwPSs37T30sWec6sNOBuOpSmlcBYAJwfnmgoVo7S7fLvq4cFb hcdfUUrCMJX4ccH6H8K2nTbvfQ1Kz4iQSMHgY4r5nTMctdw1XKhFhjubhEHjSNqUlSwQMdOv l5Zr6M0mtDkdC0kklHQHwgf09KKtFRWofDbFq2bhx9Oalf2VGXxpTtrc2qIA5PAOaI4bDEXH tZ3rQ8ogkFKc4Oehxz5DjFc1qafYvUha2lICyBwnjGT79c17tMTO/Z7tS0hScAtnhXTk48/K piXHBZWtIO7A+7gcfhQe50d9HUkY8QPUZ/fmqTAbSrUDkZwoSG1FQOCkkc4HXjp88V3xr678 UtslPdoVsWDjKBjjP7eakW1tpkKkMAOKXgpJweMY+ZNBVteaVYnWN5ko7txfiaW2cd2scpV7 EE9c1CQLh9vSuzy+Txld3hSrXPURjvv0ZOCfdbaiB7mrD2h6lZtenn8DMlYSllpIyt1wnCUJ Hnk4+gqLgWNy1XTs80qSFOW1h+4zMHOFBG3PyLjyvwoqOYUuB2ZWO7uEido66mK8opOSyl4s OJ+RbUk/zamtZtKtPafp27sBPd3JpcB8HOFKR+kaJ9/vAVxybe8/2a9pLTrZAXcJ7zIIxkJQ lWR9UmurXTzzvZvpq7ODeqNNgSXvkoBCv+s/Ogk9QRVux0S3QWxwScYKjkcdDUvaNRx3YqRL eCVcAEkcjHWuuMwJ9rSHN4S4kZ2nGf8AV+eKqF7tjdrlrTFdUN3G0J3YJ8yfXHlkdKC1ydSx GQrarJHQYGfLPn7/AJGvdbXzKW66Uud2oApK+QR6A49c8VDWDTSTHQZ4WSEgjBwFf1irW22l pCUI4AGBmiKzrWe5FtRZjlO5wEnIPOPIVln9zzAVcNS6l1G6UAkiOlKAQPGrerH/ADU/jVp7 XLoxEsU1xaQNscpAyOSQQPlyRXb2GWRNm7K4DmCHbitctzI/jHCfptSn8aLxo9KUohSlKBSl KBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBWYduWmZF20e3erSlQuVkc+IQtH3+6x4wPlwr+aa0+v U80h9lbTyErbWkpWlQyFA8EEUGYdk+rGLza46m1LW4sFEjdnwuADgeQH9BrU+or5tt8Zzsv7 WJlhWpQt8xQft6l8pIJ4GeOeCk+6RW/2SX8Va23FOBaj6ZP7eaK49UR98RLyHVNLRkAoOCc8 dfmRxX5pe4qm28pcWsqTgZVyfx867b8guWt3CUEgeHccc+1V3S0jvjJCiUNoUR9/lXvnNEQP ag4PsmYwUKUnuVpIx/IIx79KygqQ5pvSsthKA2xJYS4Uj7uU7Tn64ratcRUS7cGiS4FjapIH JyMcD8/xrG7Zb3Ll2eu21lB7+OXGkAHHjQ5kH8QPzoqRUhNr1rGW00A3PjKjkg8BxvxJyf8A NyPpXO5J/gtfpDzmTGug3g58DcgA5SQegUMfUV1rQ9qjSaJEVQjy8NvtLSeEvJ6jHlggp5rh lTYeotLBc4BCASl9CBgsPJHqSMYP5EZ4zQedglXDRLgnJS5JsUhRcLO0lyDnnO3zHkcdMZ+e nR9Sx73GZehSUPsq5S4hQIB/o/bWf2WW6iK3CvK07wkBiQnhEtOPL0V7efUcVCyoLdvmC8aX mGI44crQkbmXueQQPu0H0la3mm4aFZ5Vj98177hMUxGLrXITyR6isYs/aSzGhRU33dAecKQn edzZ9944A69cGr5br7HlsEJcS4wseFQUDuHz9OaDttLqZ1w75ae7IORjjJ/c5q2DjAqjSZSI TodaUFJPICT++atcS5svt5SofiKI7zWRdsryG9N3IrIT+hKAT5Z46fXH1rS5t0YaaWEujeOu D0Ga+fu2a9olts2hpxKpUp8KKUnjbk8n5nH50WKq6w41B1itwI3RZUFa8jKQd5B49Mmvo/Rp CIiCnxpcSCg+gwP3+tYVPiJbZ7V45SFdyuMlIPqJGBWrdnl8bes8cOLBW2A2+Vp2qbcSAFJU nyI6YoNMznnyrjuJZEN0v7MJQf8AKDI5GP3+de5uS06nKFAjj261BX6aFtqjNc87FZ8yecf0 +lEVO3lyPfC+E/ou8SChajhA9vTqa0hl5L7eUg44yDUFb40ZiCRISC7glS93So5V0j218JQ8 nCucq5Hvyf3zRXs1JDQHSuItLayQVY8vLPrUe5fYtjsa5UyUlgNDLi14A5PT548sc1CXrVrs q4tM2uA5KU6MqfKu7ZQnODlZzk8dAD5VNae05ZXrkzcbtNTdbi2rLKCjDEdWeNjfPjx+scnz GKCGsrCZ2pWNSawbMVCEB62xJKcFsjP+EOD9VRAOE+Q5PPSd0hIE03nX90Splma3iGHOC1Ba BKTg9N53L+oquaqkJ7Qdfo07aXt1qjrS3dpSFYCsElTCD5kjhRHT9tj1kEXaXbtAWtGxuUhL s/u+BGgtqGU+xWQED2zQR0EvwP7n+7XK4bhKuMOZPWHMghT+9SR7cKSK6O0CO9G7E2I54fZF vRtPGVB5oY/GpTXyGXrZadOpa3N3e4MxVNN8YZQe8WfkEt4x716e0uQhbVgtPBVOuja1I4yW 2QXVH6FKPxoLRb1/4rQvduwjqSBn3Pl1FQYbXddRllQ/QNHcrkg4xwfryCP6qn2MRbYlLCVK SlHhKhjIx1NQWnSh26vKZJTsB3gKOFA9OD1xRFqQkIQEpGAkYAFeD6tkdaumEmvZVH7QtQxb Zal9444kNZU7sONoCSf6PxoMb122vV3aDbdJWl5Ki9IAdDacBpOM5wOOE5PFfSkGIxbrfHhR Ed2xGbS00gfqpSMAfgKxfsK099pXi7a6ltqAlOLYghfJ258avnwE/wDOrcKK/aUpRClKUClK UClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUGZdt+knNQ6K+0ragm52dXxLSmx4y3+ukH5YV/N9 6rvZHrtmbbGmH3nFPNq2vJWckKPRQA8uuPw8q26vlrWtpd7L+1wSIO1m03JXfN5HhShRwtPH 8U5xjyIor6RubneWxa21ZQkeLbxn5e9U+wyUJVIEdBSN2NyEknaD0/OvKz6hcnWlCUJC2VN7 fvDxpycn36+tc9quMdm9LSrJSpzHIx1/c/jQddxeBhqj7W9qAMKUoHBz+Xp9ayuDJRC1here pHdhxaJjYzgEKSAo/iM/WtivUaMIXeJTv4CO8Snw5PqB58+9ZVqqD8HIh31kZTCcDbxRzllW Eq/5pwfoaDkhOM2XUci1kbWbgv4uMc5SV4w4ge/GfrXLqNDlsfduUZvdBdSBPYY8Cwc8PD1P kfUD8Ja92wXaCpttZblsqD0V4Efo3ByD8j0PtXBGm/adrkJfZdiSGQpuUyoZ7tXBJ9TkEkEe RNBE2+92q/2yREuu9bZUA02B9wAcKB6g58+OMD1rqTF+zrUtU5a7nA4cD4bzITyBhSceLaOq jgjpiqwu2QYNz3LDxthIW/3Gf8HV/GHmUcjqPMVZJUqRp7EuJJM2HISFtjyGeSd2DwEgdaDk u6N1mTJsUxiVEddCXEqSDu8IwlWOSfLB9amLVBtcuP8AE25x63PKSFOiDIKMHHOUDw/lXFF0 87NS/PUVW+4LWFpeZwW3B1wpGcHB9QD0NRcddy0zdEPXBtP2elB3PQU7kqyeqgeR/R5UFonv ahtsDvW7uzMQ2SNsyNyr05bPyHSpC2al1GptLy27W42pBUlxuSvCuPCMbfM4zXNFft97gqai uMzIyk7lhDmF5zk5xgjke1V2Nc3rHcds0SHI7qw0yvolCOOOvOOmcA/0BZ3puqbhu3XOHb2T kK+FbLquOPvLwB0PlxUDd7BFisxgA9Lmy7jHQqU+vc4rLg43EYA9un4VZmVh2MgnvEgJCgCf EARnn1rg1AlW+yJQkKIvMUjjOfHQGo5k3XtkQMZS2pznz2LWr/s1sjmnbVeYzFwZC4r7zKVm RDXtUoKCTk8bVcAckE46VlNi2HU3bH3hwj4d/JxnHDtbFpAlWibIVY3G3sZ9/wBGmg4Bp27x woRbqy4k9A9HIP1KVY/IVXIcHUUjVK4sq520shZIS1HcKkkdOqsEYqy6qvzkJv4KDzJd8IUk 8pJz5V06dsxt7SpMlRXJdGVHdnAoOePpuWkKNzvK3Gwn7sdhLQByTnJ3HoQOvlVPnstOX0Rr VFLyysAuPFTqjyPM9P7Knde6xt9nbEB64MxXl4JC14UfknqfoDUHYLvqJ+3pTpnT6o3ecvXa 95aR06oazvUPc4FBYF6etNmguXLUcpppltG5xxxW1KPUc9f2+lV8OSdYhaNMMrsWnlKPf3Z8 bH5SDyQwg8pB6b1fQVy3K0x0Xlt+9TX9T3JJy2qUMR46j5tsDwj2JyfepC52M2mwSLzqW5qY baQVd3uwQrySn1UegAHnxQcNmn2bSSJU9iKhmFDT3MKEwCVvvHhCEjkqUr158z0q6aLsEm1x JFyvSg5fLsoPz14GGzjCWU/yUDgcnPJ86onZjp925aiVfNRhSJERGYEBxWfh93BcUPNeOPb5 9L1rTUcm2txrPYkh6+3YlqGjyZTjxvr9EoHPucCg4rco6n7TZV0ThVu082uDGUOQ5KXgvKH+ akJR8yr0qIut3au3aottaGXYdkZEZKiMqEh0guAH/N7tPzJqfmPwezPs7PcpU8IjexpKlErl SFq4yeuVLVkn3PpVS0bZ3I6WmnFGRMdcckSnkgJLzylEqVz74HyFBfVSnzaFqQjgJGFBZyOP 9X41H6YdbFwf2DvCeFLRzjnjPt19a8rrcRa7OppCkBpWUAq5J4wTwRzkH8KibNd2bT3sgk4U fEgHlfi6knjjP50F4uEtMGGt8jcUjhPma+etdXubrLVUbSdoVmVcXUodUEeFtByT55GByfYV O9oXaDIi2h99o7XPuNtqcB8RPHTyxzj2+tdX9z/opUS1vawumXJty3IjlfVLW7xK+aiPwHvQ azZLTFsNjh2qAgIjxGg0gfLz+ZPP1qRpSiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK UoFKUoFUPtd0YdaaFkR4qAq4Qz8TF8OSpQBygf5w4+eKvlKD5m7NtWtuWZESQ8oSYmAokeIJ zwR9PD9BVjlT91z+IijCUnIWrGN3n86pXa9p13QHaWm62lJah3LMlsD7oVn9I38skH+cPSr5 o1mNeoaHkZKXkBbaSecHn6edFWNq4u/BKGEl7HiURgcgdAPf+n5VWn9s5mRHuCMNuAtKST1S Rj9hqy2dYgS3GVjgYAKyAAR68c/Wp2bbIz8cPOYCiD4gMFQ45x6AHmgxm3iYwhVneLvew3Nr Tm8Avs9EqxnyBwfcD5VG34lx83Jk9xKQ2W5EZa9gfZBOR7EdQfL6Ve7/AGGa1HdlWxLIuDA2 tLcTnKchRRnyBA+lZ5ql+FerAuQ3FCLghfcutrQe8ZUDyngj19CDn8AltJSLdIsqn4qi4lx1 ReDisKQVK5B6+QT5nNcV4jGySi7AKn7apwKk29sAqZzyFI9BnB2/uPCJbJEGFEvVpjgSw0Pj YjQ/2wg4JwP44/bXdNkKmPw5tpAkxHgEKcQkApO4DC85PVRyMZ4NB32lUKTEjuWmT3sdKjg9 4pWM4O085B9j0rzudtTcmpEZTv6UtpKQBjZlSsH1zxjr5VHu21D0z7QtD32XNVhSknPdvqI6 LRxn5jmuiJqNCZaIl8YMCa4AGyrlp73Qv3z0PNBBWWHapKpCbi2UyouG0PoUWHen8ZJAPpnz rzv9puZsPexLyuTEBS4G5iQVYyCMLAyefXj3rrYW3H1hNj4cDSm0rUlsYCMp8Sj6848888ed durFNfwfkJXJVGCEJUCg7iSCP1fwoI7Tmp2/shC7lGlMNITt+LU3ubICsDKkjjHToBxUjepr Zc088w6HEfbUYhbKwpPCj6da/dKwnWbA137LTaVoypvGd2cdfTnyrwvVti2ywqXBittIE1l0 ob4G7vk+L28hignNNbf4VdsJcSko7p7IUOD/AJbrWo6buAh9mdpnuRJBS1bGXDHYaLjhw2PC lIySayS0uhF27aHN239A9gn/AJatq0qANHWZvIO23sAj/kwKDMIM3V2ptWOzLLYodtI8SXLu 4SpI55LaMnOD0JFW13SepZbTjuoNcTO5CCVR7VGREHT+P4l/mK8LQpNm1tMYde3pkrISoJyc +ST6Yz5ehqzamcdZ05MWySFbOoGSBnnp7UFH0BpG0MXp2e1bkF1vxB98l10ufxt68n8DVy1b Hek2NbcbPeKOEgDqcHFc+iy23p0vFSUpK1KVnjbjrmoafryRelKiaEZbmJC9j95leGHG9SDw XVD0Tx70Hi5Ms2grSxMvqlPT5HgjRW0b3nlceBCep8hk9PM8177NpmZfbozqXWag5JQrfBtS F748AeR44W7jqryPToKqU0x7Pl+C/Ivt7knu5d1kDKiMnwNpPDaMn7qePXNWw6pRYIsOywIj lz1BKQXGreyQNgJ/yjqujaPc8+gNBG6ivKNDaiVNWlcj4hO2NEQPHIcPRCfTqMnyA+ldmhyl d0k3S8K+Jv8Acf8ALrbG5uI2nlLCD/FT5nzVk1ULho+9TtXsSbxNFxvDqf0imxtZjpzy20D0 SOm48mpHVszuWf4FaaSUv90k3WclX+121DltJH66wPoD70EdqfUB1lqkuR1Kcs9nd2Rdo3Jk SPurd90pyUp/nGrDYJhbWlEpCUlBKUk9c84zwPn9K/NP6UZjxm0sp7ttsJDSAnOOg49uc1O3 GVGhRHYkZsd8RgcAFZ5yR8+KCp6puS3prbcchScBG5C9oJ5GQPz+leOxRt4fBUjGFZAxz+/P vXeqyrbgPSpqnty8HapGMAfOsu1hq2VFKLNY33X50spQEoG4pzwAP5RzwP7KD9i2n++X2mRb FGBXa4Ku/nPJXwpIxuAI6Enwj5n0r6cjx2YkVqPGbS0yygIbbQMBKQMAAfKqZ2V6Bb0JpNDM hKVXWXh2c6lWcq5wgH0SDj3OT51eaIUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUp SgUpSgUpSgo/ator+G+iJESMhKrjGPfw1HA8Y6pz6KGR88elYf2QX1cJ+TbJitvcq3BtfBSM ncD7BWOPc19UGvnDtr0fK0nqhvWtgT3cWY6BKSkZCHjySR/FXj8c+oosa/Js7dytrbsYFTil bh4hwOcfn51BNy5sFt5mWtYwSkDzwR+INe3s/wBUNXaztvlwIbcQlYG7lPAyPpyMCrfKYgXF rv3UoWlJ2pJSM8+/vmgrCrlHuUcodAbc2eE8c+nPHnnrWeaw0oYrz11ish5TyS3LioOPiUDo R6LA/HpWnzdLIStS4xKUBJJJVySfLGOtRzkchJjSUlfi8JHUZ54oMt0tMD+5PxTbzC1KWyED BAyDg44PKsZODkdK9txgOQnJF2saEreUrMmEThEgg4yP4q/cda9mrtNu6dcfvFmjd84t0SXm FZPAGCUAdCc5PrXdBls3WAzKjOAsvJStJSenqCfyx86CuJh23UQbucB3u3e/ClMnwlLgVuKV j14HXPqK4rhcUWttFuukJmYlxvcEbSojcpRIycbcYPI+YHFT9ytzsia9MtSkR5schJCh+jlJ wlWxeP29R9ajLw/31jVJ7gRLhCAdfjpSkqSDkdcE7TknI/EHOAj7HFvEMfHQk/FNEblRX/C6 U7f1FHJwNo8OfLFLtIiageCYrXjK0d4O7xIaKeqVJJyrr7irXCKTDSWJSVJTtWtWBuI88gDH Jz0A6Y9ar+qLSzMvTT6u+ae3Btt1pASUK4KVEngj5/LgjkJe4XluImNEQttLrwQlIcCilXPT jkZAPUeYrx1gtxvRk1SQorRsOU84IWk5qDRJdZ1IzG1IpEdBCUsutpKWpW05BODweRx0z8hV n1KhK9I3RAB2iM4cYPUDP7/Kg4Y75Uz2vuqICndiePMqdWMD8a2S83iRp0W1iI2nZ3KWypaN ylYHTP781hunnk3BrW7aFBSblcbc0lSvRcnOfwrae0252+02qO/dHm2WEqI3KB644AxyScdP ag4NTOPt3q23BkuHclGeeFKP3iAOPMVO6j1nZ4LarUgOXW5yEFKLdAT3rxyOqh0QPdRFZ1dH r1qxu2tKQ5YrItSUtK3ATJKT0V/7JPPz/GtX03pq1aYtiYlmhNRgeXVIyVOK8ypR5UfmaDPz YbsIq16yS2i2uYIszCypvPBAdX1WRjoMJ+dScS0TtTJQ0kCHbmE7UoSgJwOMBKRx0qUv6VXT VEaEPE23jekemep9q55t2nahubum9FvGLFiHu7leEDIYPmyznhTp8z0R86CKmsBEw6X0gyzL vKcGXcXU7mragn7y/wCM4fJH1PA5sltsts0Bp+S+XHJMp4lyXOeOXpTh8yfL2HQVL2GwQNNW lFvtTRQ0klSlrO5bqzyVrV1UonqazPtE1m65fUWGzAS5zyihDO8bGwOe8XjnaOTjzoOSbqCb Hua02VSX79clKDBX4kRWvN1Y/JIPX6VOWCyQbLbkJckKfkOr7x9b+St51R8alK888/Lio7T9 lc0nEeK3FTJzy978lxJ3LVtHPAOEjGAPKp21WeZLUt494UOK8KgnbuGTg8/toPZIvjzjimbe ygHOwqSOoyDwoe1SNnsb7u+XNaRkJBaT08XJyfx/GpuFa4lsQHENttuH7yk5xn65r13W6IiW 9x1KkpJScb1DB5xn8BQUXtG1FG05Zy6spdDKeGgvdvVkDjPqT+Rqudh2gnpcpzXWpWw5IkKK oKHEdM9XseXon2yfSq+qJ/fZ7Wo1qaTutVtUXZj6eikAjKcj1I2j5k+VfSTTTcdlDTKAhtCQ lCUjASBwABQe2lKUQpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAr1qdbQtCVrSkrOEgnBUfb1r 2VkPbj8E/GgxWkMu3lS0KjtCO4qU6jvUkpjuAFKFeE5yDxQa7SsIj691Q7rW8RWLxIf+FnXR pUAwU93HjNIUWne9CeoWNuCTnAHnzwxNc67ulnuM2Rd3bX8LYGrlGQhhpRe2ktqUrcjgOKSp fHQFOKK+haVi8nVWrbFrezwbjeSu29ww8t+S0lImNqKlPHCGj4kggABScBAJzuNVl/tE1rAh uS3709/hFmRcmm347SQ0FXFLKeiM4LXPOfvn2oj6OpWIXTtP1TcIrcyyxG4qTari6tPeju1h kJ2ym1Kb3KAzlKSBnofWvU72jX1vW0KKm6LYjuREh9MxtHdIUYXeB3AbBCQvxZLmThQAAFFb rSsr7HdTaiv791TqSU+/3cSC+wH0tAjvUOKUod2lPhVgEA5IGK/b3q/tPh32dGtGh48mE08p Md9T+e9QDwr7w6jnHl0ojU6j7zaId+s8q13JkPRZTZbcSfQ+Y9COoPkRWX/w27Yj93QEMfN3 /wASv3+GHbMemg7ePm6P+9oM3hrunZNrw6evbu+3qV3kZ7HhUknwqHoCRgjyP57KL7IlQ0OQ 8Z8zjccY8h1zyazfXNs7Ue0C3MRbtoaCyuO53jMlh5AcR6pyXTwfMewqoWbWOsbVcv4OtwWH bhGUppbckkLynOQTvAOMfX3or6CgapjvOFt0q7wK42gHI/b6V3uwm5iHCyjaRlRcOOc8/P1F YSZvaGp5LqNO28Ej9V0Ecev6XirJatU9rTzSWbfpyyKO3GS4Afr+moLlc4rjbRbKFLwD4tox n+01QLlY5FmfdudkYDiV+KTAQcB7jlaPRfXjoamJF17aJDZS5pmypCTlWFDr/wDG96gnVdqb ayl6yWlPzcTj/rKDzZ2TIbcyAe9Q66HsbyklQAGCPLpgg9CKi9dttt2ZmUXxFmoVsbfRnJSQ SUHaMlJPrUXcWNc6bVNu8uBCiMyVpW8lCwptKjxuCQo4zkZNR1ws2rtQONPSWIziGwSgIcAS QfcHn8aCw2DU0R2GliUEs3JtSi60VEAq/jZ8wSRjGea/LnDZcU9PcdcTJSUu4QtSUqOCAgAc buCOmeleqLpWQ5p1ld0UzAucVZEZ+MAeMDG8D72eQR/bU1ZP8JgFiayI0phzY80EnaD13J8t qs5/LyoK/qJ0KMFNybbW1KZK5AU0AW/COBgFSeec8kYqw/CKt+kpcdMhUpKYz2xbo5CNh2pJ 88DAzX5dLTGuc9ht4qLSWyVAOcdRgFPTnxfh8q7ZEJMSyTwy+UITGWQXFE7cIP5AY96Cj9ms gOLc71eA9fLUFZP3sLdVjn3SK23WM6Nc7/EirQlZYX4Q4AQFdc4I4OPOsR7M4/6F9T4IDF8t KlcdMuOp/wC1X0JfdLhdzjSYm/eVHcNx5PX6edB6o1rM3VLJX0j4c+6BhPyOfPP41PzNT2uC 6ttyRuW3neEDOMZ8/piu6Kw2GSkKKl7dqzvJ8sVmtztEXVl7lac02FtxkuEXq6pOQj1jtZ6u HoT+qOuTREG9qJ7WuuHYdjnmDa9wRLujX38HOWmj6n+N5fhnYbRaIFitbFutMZEaKynCEIH4 knzJ6knk1BP6CtcaC21ZozcUMI2tISnGPr8qhZWsZWm9PphdwmTepR7u3xlDAWrHJV6IQME5 54x1xRXdr7Wj9mSLJp4IkX6W2VpB5TEa6F1Y/YPM+1U/Q+kWWZkh18rlzZH6STMfH6Raiecn HAz6e1TK9Ppt1q+KmPKlXSY5vmySkpU+vGMdOEgfdT0AH1q1WyKxBtOGEEvLyoqSfvH6/L8q CObs7yrkhDrZ2o4TuOSR+zFdsrUDduKY4ZBWEk4zn8D8sjpUvGSI0NTsxQyrBUCcgZqjSoTM 66rkAqYQFjaFEjA6nJ/qoJ9y5v3SOHUjuglJG0j7w/WGayftM1ncTKZtllQXbhOcU0hpvxLA OUjCR5kng/PrVq1XqmHY4rhLqYrKEHG3xb1HHHTqeeff2ri7GtAPGY5rfUkZbc6SpSrfHWT+ hbUPv4PqDgA9Bz5jAXTsw0KxoXSbUZSEm4yQHZruBkrx9zPonOB9T51dqUohSlKBSlKBSlKB SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBXg6vu2lr67Uk151yXCExdLdIgTUFyNJaU06gKKdyVDBGQQRw eoNBkun+0hy1256X/Bhm3xJj0e6SnE3FTu1uW8pC3eUcEKGdvTnyrqe7bRGjpek2UsiWht23 Bbyv8KQqQponOzCSEgLxnzx71Z9Q6Ai3CwyLdY/h7W5Kht25x5banQmKjdhCUbgNwKiQrr61 NPaWtMrTEfT8qN3tujtsoQ1vUnhopKOUkHgpBoqgs9uMVy/i3OWlaUM/GmY8l0kMiOhxaQPD 4lKS0TjjGR1rva7QdUrVY1uaRhtM3s/4Mo3bcoJ7su5IDXHgB49RVijdn2l4j4cZtKNwffkH e4tYUt5HdulQUSFBSSRtOQPICvZa9D6es3wwtluLCYspcxlIfcIbdWju1EAqIxt429B5CiKc 120Nt2yVcJ9jcjsKgmfb8SgsyUd8GQF4T+jJWpPXIAPtXe/rvVUC7iBc9Jw2FfAvTlFF037W 2sBXRvrlQwPep2J2eaTgicY9jjBNwTskIWCtKk7t20JUSEp3eLCcDPNe6JojT8CMzGiwFIbY iuwmwqQ4ohl1W5xOSok5POTyPIig9OjdcW7WVuQ5DK2prcdh2XEW2tJZLqNwwVJG9PXChwQM +Yq0VA6d0hY9JpfTYIPwvfhAcUp1bqlBAwkblqJwAcAdBU9QKUpQKyjta7LTqJB1FphPw+oI o3kN+H4oDy/zwOh8+h8savSg+dNBa0+3I6olyCEXCMrGwjbu59CefPPvV3ixJEJkuRCUbxuJ CTtTknjPvz+5qE7Wuyh5Us6w0U0pFzZX30mIynPekdXED+N6p/W+ec8/Zxr2PdmVJnHbMax3 zA45zjIB6jgceR+lFWxF9ucdxa5SFIQcpSQnKiMdcHqfr/TUb9sqmXPa4rcndjoQrGBzz/R7 1dkpt9xipT4AlQ6LTjjPl9KpV3sgt13Q8pSUoUvgcp8OenPXrQS95sJn21aVIDsdfCgoYChx 4cY6c1mkdDumZ32OTujSdxt61Z8CgMlon8x7ZHlW32tDUiEhCCQMbVNlQP8AYKqWsNMR5cJa VI+4UuJWnjYsHKVAjz6fuaDOL5PkQ3AgMqcb2b3FpyNgzgkeRxnNenUDUtEFF4tzrDUmEz4F hWEOIOMoUDwR5g+vzrujTzeLHK+NaLDjJcjy2knOxQ4URnyxyK8rVHR9juxJCkuEJDK8eY2g c8nBIxx+XqHNo+7JvFrRIdIXJA7t5e3ByPLHl8q6NVPvN6XnNsK2uyAlhJx13qCcD3IJqr2g rsOuHUuZQ3clFtbQBAQ4TlJz058WPrwKv7NpXfNV6et4IDaZ4lvJUoAqbaSVdPMZ2j60FZs8 P7PX2jKa4NoukJ9OTxhqUrOfoDX0qShbQUNqkkApUeQfSsQ0Xaze9T9r1sQElct5xlG8cBSl PgH8cVp2kLy1cuzy13Hfg/BoQ7uVkpcSNqgfcKBoK1J1PdJ12e0tp4oau8knvX9uUW1gcFwj zUcgJHmeTwOfTe4K9ItW2z6fXsjso8O/JUpX6y1K81Ekk1IdmVtRBauUg5kSJT3eSJq8Bb7h 9v1UgdBngV2PNC565LMhHhYV4QcZVgZ/D2oJU3j7C0q7d9RvoQ1Ha3rUnnPkB7knAA9TVO0t p+XctRv6m1DlEyYra2w2SRFaxlLQVxz6kdTmum/Po1b2htWBw7rRZ9jshKf92lEbkIPkQhOF Y9VDPSr+hpuPG2Mp489p6e9BVNXyWoRjkrCXMFISFnAwON375qCY1A6EIUyhTjiT4SrJA8/r 54rp1oGZkxtptau9cSDlxWMnHXHlxUnpywNwoBlyQC4PEhK+U48vy9KCOSi5XLD1wWptCQCh KR1AOR7ZqH1HqW3aZtktcg5DAxsT95RJAAAPv7+tT+pdXR7VD3vPMtMtHCXHUgAHnp9Plmsv 0/pab2v6gTOlIdh6WiunKz4VSlDqlP7M+Qz59A6Oz/Rly7S78xqrVLXw9kirCosTH+2FA+/V ORyfPoPPH0RXojxmYURqLFaSywygNttoGAhIGAB7AVzXuW5A0/cJjG3vY8Zx1G4ZG5KCRn6i iJClY5au1W52mI7L1g7HlNu26FLitRG0sErk5wgqWvGABkqJGACakZfbpY4xgqbtsx9uZHS/ 4HGtycvrZKQnf41BSD93ORz05oNSpVEd7U7UzeJUeRBmtQY7smOLkQjunHo6Ct1AG7dwkHBI wSCK/dP9qVp1Dpi9XqLGeQLPHMl+OXG1qLfdlxJBSogEhJGDgggg9KC9UrN2e11hwOsr0/cG 55XFbiw+8aKpKpCVKbwQrCRtQSSTwK8p/a7AiWeJcI1muErvmZDz7CS2lyIlhYQ5vBV/GPln NBo1Kz6b2r26DKmxHbdLMuCuV3rIUnIaZZDve9eEqCkhOfM12RO0iBLuDMRMOQlTzyWQpSkg AmJ8Tk89NvHz9qC60rMo3bPb5kLMS0yZM749uCIcZ9l0qU4hS21BxKigg7CDzwQfSvyV25WG Ha0zH4cxKlwxJSwdu9Su/WypsDPVJbWonptGfag06lUW29qNouWuRplll5L6zsQ9vb2lwN94 pO3duAA43YwVAir1QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKyXtT7J3b4/ /CPR22JfW+XW0KCBKH7N/wA+D51rVKD5m0r2nS7bclW3VSDbp0clG5xspG70WD90/lz5VfZF 5c1AlOwhR27kqz4VDjnnoKsmvey2xa8YLktsxLkEhLc9lPjAHkodFD58+hFYS9E1b2Q3T4e8 xVyrUolLUhvxNkE9UnoD/JV/bRWyWWVMtkgNqGWStJ2oGMHHrj58Hrmpa4XBya0ohvKVDlIT 1OcZzVF052kWm6tOpbXndgFKlbVA49DjOPbNTitQBTqW0KOMY8SwOCSOgHXz+tBSbntt2qEK bSfh7mktrUnj9I2CUn6p3DP8kVTNTpcTpe5EHa2ZLQKeMqON2449iB/NFaDr7ES3NzmXlbWJ TLqinjKdwCknHXhXSqfruEmJpGUUHhclBwVlRH9XXpQd12jvqtMSY3GEpbbLbm1LQWvenBBG evn/AG1pPZTFTfZ83Vbje1tsqgQEq6hAILiz7lQA+Sfeqqj/AAHTiJLhAQxDDhJPTCM/0Vpf ZVaV2bsyszD2e+eZ+JdyOdzhK+f+cB9KCodkXPaj2k/+8h/1r1dz8Gba9dTdKwVpFvujarrG QOO5WVhLqfluIUPma4uyDntO7Sf/AHkP+tfq3XxsQe0/TVzUrDcpiTbVE9ApQS6j6nu1Cgs1 tgIt8JDLYAPVRHmaosm8NWDVF2ucgfoo8Zx50q8whJPAzjOQB5da0U+9ZL2kWaTOh3BoI2Jl ymG1ePOEFaSv8Qn+iiGj5JtdtRPnMb51xJkvkqx+kcJUemcY6fIVOTr/ACnI6kRCVB7wg7fu nHI6/X61BNKZjxUCSkK2Y2npgZ9/QV+/wlt1tZXJfW002g4KlKGM4Pvj9zRXFJRJt8xuS6Cv gEZ6e/Fc+o+0uHarW6BJaLiU5REBBUpW3g/U+ePfrVTvGuLnq25KtGjbW9cZKjgPIGUoyeTg cY6eJWBV37PuwqJanU3jWpbudzWd4jHxMtKJzlX8dX5fPrQQGk9CXjtPuka/ayYcg2JlKVMQ gogyj5n1CT5nqRgD1rfY0ViHFbjQ2W2GGk7UNNpCUpHoAOle+lEKjL9ZY2obHJtNwU8mLKSE O9w4W1KTkEp3DnBxg+oJHnUnSgqs7s807PQ6l6I6nvI7EdJafWgtpZOWigg5SUk9fxzXNN7L 9PXFCEz1XCRtipiOFc5zL7SXC4A4c+LxKJ5q50oKoOznTn2/Iuy4rq3ZBdUphb6yyFupKHVh vOApaTgmvfbdEWm16dnWJhUx23zmlMLbkSluFtoo2d2gk5SkJOAB0qyUoKlL7ONOzEu94w+h xxMYJeakKQ40qOCGloUDlKkgnkV62+zLTbcdcdLEjuVwFwO7VJWQltbhccIyfvKUclXXgVca UFCY7PEy9YakvF+bilq7Qxbm24qlhRj4wpThP65ASOOgT1ryidkWlosgvJanPZQtBQ9OdWkh TRaPBPXYSkHyGMVe6UGX3Xsaty0wUWV+S3i4Rn5r8ic6p5TTLbiEd2vkhQCxjoAAPQVNDsn0 iO5/xcs9xAct7ZLyiUtuFZWeT94l1fi6+I1dqUFbi6HtEHUgvUIzGH+q2USlhh1Xd93vU3na VbeM49+vNWSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBXokxmJkdce Wy2+y4MLbdSFJUPQg9a99KDItU/3PenLwtcmwvO2WSTkIQO8Zz/mnkfQ49qoi+yntQ026pFn cj3NkngofQrj5O4x18q+mMUxRdfLs2w9q9xiuRJGm143pKikIAIBzj72CM46U7SYmqoellKv mnjb4DziNjvxCHVJcBzhQSfCCM49xX1DWX/3Qn/ood//AMxn9poKpYLfN1jFt9rtUZ/7MU23 8fcXUKQ2G043NoJHjUrBTxkDJreUIS22EIASlIwAPIVxWAY03bcDH+CNf9AVIURj/Y9/6TO0 n/3mP+tfrQdXaba1VYVQVvrjPtuIkRZKBlTDyDlCwPPny9Caz7sc/wDSR2k/+9B/1r9bBQUa JruZFYbhX3Td4F6QkpU1EhqdZfUP1kOjwhJ4PiIxnnpUTqDTvaDqe0NsKGn7a4qSmQCFuuOM YJITkpKVHBwSMeeK0+lBjLnZXruZG+Hl6st7SVfeeajKUvHpzgY/CvZZ/wC53sTDintRXOZd 3FL3qQn9A2T55AJJz65FbFSgjbPYrXYICYdlt7EGOn9RlATk+pPUn3PNSVKUClKUClKUClKU ClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCqfre83m3TNPwLDJjxX7pOMdb0hg uhCQ2pWdu4fxfWrhUXc7HDutwtkyX3ne22QX2NisDcUlPPqMKNBm+ne2qJ/Bqwr1OM3G5IW4 8qPsQhpHxK2UK2qWCeUjITkgBSugqTPbHa0OyUvWm5MoaTM7p5aE93IXGBU4hJ3ddoyCRjnH lXfG7J9OQmLY3EM1lVsQptDiJGFOtKcU4W3OMKTuUTjA+dROnuyO3JRcHtQOvSZUp2alCWpK i0wh8lKlISQNqyghJPPSivbE7arHJtqZsiJJjM/GtxHXFONrQ3vaU6F70KIICUnIHIPBFelP bpYBaROehyI++Cqay08tCVPYfUyW088rykqx6VIo7IdLqhpbkIlykGSxLUX39xcLKChCFcY2 hJIx5+tS8rs/sMzSz1hkx1LiuuOuBw4LrZccLitqseHkn6UEax2q2WTqFNlabX8b8dLhra7x G5v4dJJWRnhKtpANR/8AfqsqrK7Obt8txxqaIZZQ8wpO4oUsK70LLeCEkfeznjFTT/Zjp2S+ t11l4rcky5KyHMFSpKCh0EgZxhRwPKuSP2R6bZifDOrnymTIafWiRI3hxxpBQgq45ACvu9OB xxRHtufaTEtmhrdqpdtkuwZjYcUA80hTQIyB41jco+SU5Jwa9H99S2o1ILU9a7g0gzUQRNWh Pdd843vbQecgkZGMcfWu+49n9rn6Rh6c+LuMe3RWwwEMSNpdRx4V5BChx6ZHlUNZ+y+ANXXC 8XBbi46Jzb0CG1IV3KChpKELWjGCtPiwcng0HjF7Y7ZcStu1WuZOkNWsXN1ptbYLacp3IJJA 3BKgo+3HXivZ/fitLCrQi5QJUJd0ZbkpS46z+jZdXsbWfHlWSc4SCQkEkDFSVm7MdOWGKmPb Wn0J+EkRVKLgKloeKSsqOOVeFIB8gK83+zaxvu2h9CpjDtrjNQ23GZBSXmG/utucYIzycYPv jiiox/taiRpNxQ9ZpyWYSZakSN7e2R8MsIc2jORyR1ArquHaxpeE/ai3PYkRbl8QPi230d2w pltKyhZJ4UdyQB6kete49mFgNpRAdXOdbRHksqdckbnHRIUFOqUojlRKRzXhG7KdOR5seYv4 yVJZckOl2U/3inVPNhtRXkc4SkY6YxQcrXa3aFTrDHfhyGhfG2lsK71pSkKcJCApsL34yMbt uMkCuzR3aRB1lLmMwoEmMI7KZAU+tslaFKUBwlR2nKTwea5WeyDTTFxgy2Vz0OQVRlNIEjwK XHz3S1DHJAJHyJ9TUvpvQlm0vIfdtSXu9fYDLy3XNynf0i1lSjjJUSs8+mB5URAQu2O0XK3L mwoE19tPw7QS1s3OSnzhEdOSAVAck5wMevFcGo+0XTd4sSIl301cbmw4h96VECUb4pjLAc3+ MY29cg8jHrU4x2T6aYiOR4glsJUyy0S0/sUFsnLTwIGQ4npu9OoqNn9klulXe3R+/lN2uPDk peKJixIkOuuJUsrXjxpUN4Vk+f4FSkHtJssjWEDTMRhY+MjpcivtuNbFJLIdAKAregbDwSkZ PTjmrxVNidmlgtmp2L5DMxp6OvezHEglhCu67rIQf5AA6+Qq5URUdJ6Fa0pf9R3VucuSq+Sv iC2psJ7nlatuc88rPPHQVbqUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKU oFKUoFKUoP/Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIARoCWgMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAgMBAQEA AAAAAAAAAAAABgcEBQgDAgH/xABNEAABAwMCBAMEBwYCCAMHBQABAgMEAAURBiEHEjFBE1Fh FCJxgQgVIzJCkaEWUmJygrEkwSUzQ5Ki0eHwF7LCNERTVGV18XODo7PT/8QAFgEBAQEAAAAA AAAAAAAAAAAAAAEC/8QAGBEBAQADAAAAAAAAAAAAAAAAABEBMUH/2gAMAwEAAhEDEQA/AOka UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUrEuV0g2eGqXdJjEOOj7zr7gQkfM0GXSqh1H9InT NrCmrGzIvD42Ckjwms/zKGT8k1iWaZxW4jpEkyGdIWZe6XG2MvOp/hCve+eUjyzQXDKlxoUd T82Q1HZT95x1YQkfEnaolM4saTjOKahTnbu+n/ZWuOuST/Ukcv6192bhnY7c6mVczJv88D/2 u7umQofypV7qfkM+tS1ppthsNstpbQOiUJAA+QoK3e4qX+ST9R8N9QPpP3VzEezg/of71qZ3 Ebim0o+Bw4KB6lb3/lIq46UHO1048a+squW76UjQCentMZ9vP5qrBa+kvqNK/t7LbFp8k+Ik /nzGuk3WkPNKbeQlxChhSVDIPyqE6g4PaK1GlSn7O3DfV/t4H2Kvjge6fmDRUCtn0m4KyE3n Tshgd1xX0uf8Kgn+9WJpfippHVy0s226JalKOBFljwnD8AdlfImqN13wFvWnUrm6cUu8W9Iy pCU/4hoeqR94eqd/SqmIKVEEEEHcHtQd/ZpmuPdI8ZNWaULbKZpuUJO3ss0lYA8kq+8n88el X3onjPprWLrUNxxVrubmyY0kjlWryQvofgcE+VCLHpSlEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QKUpQKUpQKUpQKUpQK+FrQ02VuKCUpGVKUcADzNYN5vVvsFqfuV3lIixWU5W4s/oB3J7Abmu XeJnGO5a1W5brWXIFkBx4QOHJHq4R2/hG3nmgsjX30gYFpU7b9HoRcJYylUxZ+wbP8I/GfyH xqiZ111Lr2/NJmSJV2uEhfKy11wT2SkbJHwwKxNPadueqb0za7JFVIkunoOiB3Uo9gPOusOG 3DC2aAt3PhMu7PJxImFPT+BHkn9T37AF00PDTgnbdLx2blqNpq4Xk4WEqHM1GPkkdFK/iPy8 zbVKUQpSlApSlApSlAquuIPB+x62ZdlMNot14IymW0nAcPk4kfe+PX+1WLWJPakv26Q1AkCL JW2pLL6kBYbURsrlPXB7UHEuqNJXnR12Vb79EUw71QsbodT+8lXQj+3fFaYEg5Gxq1OJmjuJ ypBf1I5Kv0JgktvxffbQPPw0gchx1PL86qsjBwdjRpZ2nOPeq7BZ1W972e68qQlh6YFFbfoS CCofHf1q2OCGt9Qa4avkrUMlt5DDjKWENspQlvIUVAYGT0T1Jrliul/o0R+TRN1kY/1lw5M+ fK2k/wDqomV0UpSiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUo FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFa+8XiFYbRIud0fQxFjI 53FqPQeQ8yegHc1luutsNLdeWlDaElSlKOAkDqSa5Q4w8TnNbXj6vtbik2SGs+EBt7QsbeIR 5eQ8t+9BqOJPEe4a/vZWsrYtbCiIkTOyR++rzUf06CtDprTdy1ZfmLTZmC9IeO5OyW091KPY D/vesW02qbfLtHttrjqkS5KwhttPc/5AdSewrr7htw9g6B0+mO0EvXF8BUyVjdav3R5JHb8+ 9GmRoLQVr0JYkw4CA7JWAZUxScLeV/kkdh2+OTUtpSjJSlKBSlKBSleLzrcdlbz60tttpKlL UcBIG5JPYUGh1DqxuzTY1shQH7rd5YKmYMdSQoIHVxalHCEA7ZPfpmtc7rG+WZKX9UaWXFt5 P2kuBLEsRx5uICUqAHcpBArz0Q41fdSag1Qww6Ys1bMeBKebKC6w22M8gO/IVlRz3rc2bVtp vapojveAuHMdhrbkKShSltnBIGc8uemcfCg28KbFuMNqXBkNyY7qeZt1pQUlQ8wRWTUQc4ba eMt6ZavbrQ9JVzurtU52Olw+ZSlXL+QrzVwwsMlPLdpN4uqc55Zt1fWn8goCgla5sVtwNuSG UrVsEqcAJ+VRbVfC3Smsedy5W1DMtf8A75F+zdz5kjZX9QNeg4W6HAx+zFvO2MlrJ/OtWLde OHjql2Rl+76YKipdtQC5KgbdWST76M78h3HbvQVDqz6POoLSVyNNvJvMYb+EcNvpHwOyvkc+ lWlwGtMuz8OFR7jEeiSFTnlLafbKFDZKeh/lqSWfiHpq+TkwYtwLMxf3Y8tlcdaj5JCwOY+g zWXc9aaZs0hUe63+3RX09WnJKQsfFOciit9XjIksxI635TzbDKBlTjiglKR5knpUQncSLY46 mBpIftFc3SA21DJLKMjPM48AUpAG53J9K8ToVychV31iv9o7o0guR7fzeHCZXjIQhB2O+3Ov J77URlu8S7ApxSLQm4XxSThRtUFyQkf1gcv5GvlPEu1IH+kbVf7cB1VKtDwA9cpSRXjHs+ur oOe4XuHp6ORhEK1xUvLQnyLrgxn4JxWSNCzM8yta6mLnn7QyAP6Q1igzrdrzS11c8KFf4C3e zS3ghZ/pVg/pW/SoKSFJIIIyCO9V9dtJamUMOyrTqyHy4VEvcJDbuPJLracZ+Ka09mhWVu6L tNvl3rQd7Iyi3qkhcd0/vNJXzNuD0Tg+goLbpVY3a9a/sEi22qdJsqm7hKEdq+LaWAlRBKUL ZBwFqIwCFcvaozZZ0/UuuBC4gXuQltftUSOzAkLhsoksuYUjKFAqJQQocx6HFBelKrHUenn7 HaX5Gj9ZXCJKZHOqFLuKX0OoG6kp8bmKFYzg9M9R3GRa16zcskK/6evjeoIUplD/ANX3SO2w 6UkA4S62AArqPeBFBY1K0umtRxdTWv2yKh1hbTimJMZ9PK5HdT95Ch5j9QQa3VApSlApSlAp SlApSlApSlApSlApSlApSvJ55thpbry0ttoSVKWs4CQOpJ7Cg9a8XpDLCQqQ820DsCtQTn86 pHWHHtUu7/s7wyYRcJxUUuXF0ZZaA2JQPxY/eO3xzUNZ0jMm3Y3bWl2k3e4KV1ccIbT5BI7Y 8ulB1G24h1AW2pK0nopJyDX3VK6cuEuykiHIU2lIBKFH3MDzFWjab81PYa8cBtxxIIIPuqoN zSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlaa8assGnkFV7vEOER+B14BZ+Cep+QoNzSquuf 0gtDwFFMZ6bcSMj/AA0YgfmspqNSfpMxVkJtWl5L6yCftZITj5JSrNBetKo+0caNX6mZU7p/ RbK2kHlU67Mwjm+JCc+oFbQ634npTzHTNkXjqlMpQJ/NWKC3KVRl0476k024hGodEpZ5z7q0 zCEqHkFBKgT86zrP9JHTcxxDd4ts62lQ3cTh5CT8sK/JNBpOPvEpQcc0dZXeUYBuLyDuc7ho foVfIedUEASQAMk9AKuHWXC46qmztU8O7qxf40t5b78ZLgDzKlEqIAOMjrscH0NfXBDhlJue pjfNQQXWIdrc+yakNlPjPjpseyep9cDzo0sbgrw0GkLMLtd2R9dTkAlKhvGbO4R6KPU/Idt7 VpSjJSlKBSlKBSlKBUL4qP8Ah6AkRw74QnSI8NRzglDjyErA+KSr5ZqZFQSklRAAGST2qA6Z tzWs5x1jfAmWwJDgs8ZzdqMyhZSHQnoXFlPNzHoMYoJJqK+QdJaccnSGz4TCUtMR2k7urOyG 0AdycAeVRrTvDS0uwH5+sLPb515uUhcyUVsJUGFLwfCSfJPn3OT3qM6u1tImWtvVrsdhrT1n nLNrQpZU5dZQCm214wAlsErV1JPLWie0vLvCY154xa2ctDdzSXY9rbeLQSBg4wrKU4ChkAE7 jJzmip3cNLWHTMpUjSmo2NMTwM+yuzAYr3otlatgemU4I7Vgf+N0a3HwNQW5gyE7Fy2XWK+2 sjuMuJUkHyIzWZbuB/D4NsyW7e7OQtIWhbstwhYI2OxAPXNbdHCHQbf3dNRT/Mpav7qoIZJ4 lWm96oh3dhic8mC2UsQnbpDjs+KTu4T43vHB5QDkday7a/rV/Usu+WBNnhx5mDItk29e1JeW BgKQUJIbOPI4O221ShfCHQbgAVpqKMHI5VLT/ZVay5cCNC3F9LrdvegkdUxJCkpV8jnHyxQe eoJOo7paTH1boNiVbc5fNvnh6Q0P/iNI5Qcg+RzXxY9V8NrbDbhaYgrkOAYLES1OuvZ/jJRn m/mNYbvASAwsqseqL7bs5PKl8KA8sYCT+tfSNCcTLE14lj1+LkpJ2j3KN7qx5FRKz/b40G+R rtuzoD900ldLJZ1q3nOtN8raifvONtqKkA/vEfGpnFlMTYrcmG8h9h5IW262oKStJ6EEdRVV O694jafS43q3QKblH6GRallSeXuSn38/PlrTWnW+l3pof0Tev2UuKlZes91bKYMhXcHBKWjn 8SSPgaC9qVVUniJdo17hvPw3GHPDLb9nW6gomJKsh+G/gJdUOnISCQdhkZqd2LVNm1K0pVon Idcb2djqyh5k9wts4Uk/EURuq1l6sVu1DbVQbvEblMKGwWndB/eSeqVDsRuK2dKCq79Dm2Sx ydPatmKn6bmI8GLenRl+A7n7Px/MBWMObbjfrmoLqS2S9aXBm2+/DvElh0XGEFAMy7hFSkpI OMDnaUVBQIyMeVdDyYzMuM5HlNpdZdSUONrTlK0kYII7iuf9e6HuGntVWz6lcl+yeIp6AuM6 fHQG0lRjjOQpSRzqbzvjmRvtRUpiTeErMNDMjT8GPcSfBdti7Yp2U0sD3klASVHH7w2PnUYj QdFW3iMRAud203CuMZS23Vl6D7JISoe6kuJCVIUCdlZAKcbZxWTpG9Jt05vWkuc5cpDbjkS/ PvZ5xFdWDHktoH3WxyjKQNsq8tpZO4gW3U+mpbc/TN6NknNOtNXFETx2VJ95HiEIJUncZBxm gxEo1HoXWjupLrIRedOy4wanTobAS4nlJ5HnW0nBKR7pWkfd6jarXadQ82hxpSVtrSFJUk5B B6EVUmhNNtXfh/a7jo+8i13H2dKJsZCvHiPLAwpLrBOEk43KeU7nrW84cz5tgaa0VqlIYucY LMFaVFTMuODkeEo7nkBxyncAD1oiw6UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK5sv2rb5xQky4kp 5EDTsGU61Jt0RRL7wbO3inb3TtsmujpL6Y0V19z7jSCtXwAzXH3D3Xzr94nwLozEFneW7KUM +G4wVLzlKhurdQyD2+FBMOGlmjxFXu6SIXgNPOhEdHhhKg2BjlA7D0raT7zFVM9jtsJ2Y4SA UobKvB9VHoK9tF3K3PWNUSPNckPGS5yuODJxzfdyfLz9Kwr/AHKyaeQ5P1Ndn1xXnOWPFjEg vYG+UpxsD3O24oNtCD3tDbcpDkVzOApQBGOn5Vm6m1inTNyhW5EVakOJy4+E+40nIG/xrRWO /adv0RE20xpKWhytupWpQW2TukKBJ90jO42r61LHb/ZOTeHwy85BaV4SH1kc+Oic989h50F3 WW4fWEBClf6xKRnPUgjY1s6oBXGdnQMuFF1FBUp5TCA7FhK51MjH4lKwM+gq9LdPYultjzoi uZmQ2lxB9CM/nQZdKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoPyoDrri5YNFLMMlVyuvRMGMrdJPTnV0T8 Nz6VpuIXEO4Oz3tKaC+0uaRyzrhnDcEHqOboF+vboMnpo9EaEs9kbTdEyUXe4uZKp/OFpBJ3 5Nz+fXr06UVH9U6i4pagscq5y30adtjaOYRWXC04sE4AyMrycgYJSPQV+WTgzbFqDt8urk6R 951qOoJSFdwVbqPx2rOMyDqLiDdrRqqeyuFb1Nphw3HPBQ8tW5yM++U7Dy36Vnawstt03Yjf LBBjQLjBdbUyWGwjxsrCS2oJxzBQJ2oPR7QrEFxLGmLPZ4qAgKVNnNGS4Fb7JSfzyT36VlaN 0W3pqRNnTJDc26S1kuPoaDYQn91KR0Gd9vTyrd2SJNiW1IustUqa6fEeUdkpUQPdQOyR0H59 TWss0v2rXOo0tEqZjoitE9vECVlWPkpNBqNSpa0no9q1xpfgNT7iGQ4k8imWnXCteD6DIz6i tojVZumoVWjTTTcoRSPbZrij4TIz91ON1rO/fA8zvXzeOHWnb2qU9NiuKlyckyS+tS0Hty5O AB5YxXna4tt4a6PZameIWkq5pMlllSwVkbqUBkgbAD5UG3vWmrVqIx/rmMZKI5Km2y4pKcnG 5AIz07+ZqKatj2qzPWu32jTtjnOzH/Z1wltIQ6QRkKCgPdAxuSO4rOiwb9q5lE66XF20Wx9I WzBgqw6tB3Bcd6jIxsnz863lm0tZrDldrgNtOnIU+rK3FZ65WrJ/Wgqi3cM9T268Lk2i8wbP cMF1mMzMX4iUEnYkDJT2zuDUzs3G686VuSbLxLtqlrSBidGA5insopHuqHqnHToTUlvmnIGo WW0zkuIdZVzMyY6y26yfNKh0+HSodqnQtptGjL5OUmTc5yo+RJuDviuNgEY5TgYx1/6UF6We 9W6/2xu4Wea1MjOD3XGlZ+RHUH0O4rY1zFE07q3he0xf9KTly2y2hVwglBIVtvlP4kjfcYUP zNXXoDiRaNfWnxYSvZ5zQ/xEFxQK2/UfvJ9fzxQTOlKUQpSlApSvCTIZiRXZMpxLTLKCtxxR wEJAyST5YoNZq+c3bNGXia8rlQzCdV1wSeQ4A9ScCoYr2+Dw50xoqNzs3m7Qm47ikneKylCf HcJ7EJPKP4lCvr64c4j6ohW5qLMh6djNpuLi5LBR9Z4WPCCfJsKAUc7nA2xvW00qwLzrvUWp XvfSy79UQSR91trBdI+LpIz/AAUEO13AjXXibojQUSMlFthI9sdaTsnkSCAn8m1D+qrE1laZ d5tcFmCgLWzc4klYKgnCG3kqUd/QHaoHB/x30rbgXHCj2C0jkST9/KUbf/yE/KrfoqjIWnrt qO536NbVqm2dm6NwYzoeLaGWFSfaZJ3IKikpQ1tvucbZrLVw/wBXx1W5qGVJQw6oRnRcFAW/ /GrdLhRn7XmZKUY3I6VdNKIon/w+13HkXp+ClPiPnnYS7MHKtYmpdQcA9PDBBzg9hsayHtBa 3t7TrUbnuq3faULkOTUtlRW8y4HMHz8NYx25qu2lBRkPTmuLtdG5RYmQW4d3khTHtASWlKfQ 8HkkkBaOVRb2zsDgbnFyXO6wrSw2/cHiw2683HQrlKsuLUEpGwPUkDPTzrYVFeIOmXtW6YRa oy/D55kdx1YXyKS2lwFZSf3sZx60G4tF5gX63CdaJHtEUuLbS8EKSlRSopPLkDIyCMjY9jWu 1HoXTOq0k320R5LmMB4J5HR/WnCvlmqovHCTWN1t7MEyITDMSzN24+C5yiWWX1qayMHlBSpK j35k+tb648MJVzF6auNsgTJMq6tzWbm5IUXHWvHBLSkFPucrXMkYODnbFFa69cD7pBjOM6Mv viW5fvG0XYeIznzScEA77HAUP3qriTeb5pLUDbWv7BLWWsJZkiQtqS1j/wCFKTutI7JUVDtk VdeidK6o03q25AvR2tOvS5chuKhxK8+IsFrlTyAoISN8rIPYDrU+uNthXeA5CucVqXGdGFtP ICkn5Ggq3SWr7rd2VO6O1NE1IhsZVab2gRpqAB0S4gYV/MUketWFpzUkTUlvU9GCo8hlXhy4 buzsVwdULHb0PQjcVSuteB7+npYv2hm3ZjDJLjtuW4oOoA3y0tOFH8+YfxdK8bJfLtPR+09h uj0h6I14ct9TSXJcVA35JTQx7Q1ts6nCxvttig6LqP6y0+rUenXI0V72a4MLTJgSe7L6N0K+ HY+hNRmJq7VsG3xr1fIlnulgcQFuzLEt1a2UY/1pQv7yR3A3G5xtip9ElsT4bMuE8h+O8gLb dbOUrSRkEGiKauGmtP3DQ37WWi1utTYstD12t7TiyCEOpVJjKbzjlBClhOMZ3HWpLZL4NGQw 29HcmaUkOLk266W9BeRHacUV+G6hIKkhJUcKGRjAOMVn3uHO0le5GqLFHMq3SilV4t7acuHl GPaGh++B95P4gPOtGWpOhdOHU2hp6LrptaFTZUCY8funKithePdJzugjGfI0Vi3ZVs1Jrq2S eGd4Yi3d5Lrtwlwk87ZbSj3A+gbHK+Ub+9gnyFfWrNVGZpZ9NzhptWsrFIYfjMFWfFWXEoC2 T+NtYJSR2zg9M1IbFxItM/UzNikWS52e8TElzwZUQJ5wEk83MknIwDv6V+8T4bSLbbLxGjNr u8K5RUwXSBzZW8lKkeoIJ2+fagnQ6DPWv2lKIUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSggHGfUK9O8ML gth1LL04pgodX0a8U8qln4J5jVd23S+lLBZmrbGXbXHrnDw0HykOSSRspKjucntW6+kUnlte nJU9tTtlROW1OQk/vowkn4YVv2NQIcPDqXh5AiWySXkRXyqPKdAK2kFRJQMdcUHnp9iXYW47 EyGUTWRyyI+QlxAByFDfBBHcV58QNFXDWlotl00oyqYWULbcaKwhXIVcydlEb5J2+Fb7WUe8 wYNqiM26Tc50JSOSchGU8pGFc6z/AGrfxrWiK0mW3Jdt0h1I8V1pX+sx+8Oh/vQRTQGntQ2q xvRdRx24afZvZGWU48Qp5ysqUoHHU4HpW51X48W2xXbdGMyUpam0MZBQF45gs/ADFbUz30yl JE5iSnl3SRggedY6X7BLg3OPdprzKWAHHV+IW/C7gpUO+1BXkR1M5m6xNUQfDy0fa5K18yVk 7JcBO6SDt+VW/wDR/TcIOlLlZZzinmrdMCY7ijn3FtpXj5FX61WTsC0xoc+0m8uzp17bW4Fy k/atp5NuZPbHyzV5cKIConD6DIfUlyTOT47zqeizgJB+GEigmtKUoFKUoFKUoFKUoFKUoPyq p408TVaQtabPZXcXqcjIUncxmztzfzHcD5nsM2Jf7zG09p+dd5xwxDZU6oZ3VgbJHqTgD1Nc 5aNQm+Xe68RtauIS0l0qYU990KHcDvyjCUjHX1FFeVrdhcsVrVTCdPWJlIfMKS7zvXJ4/wC0 dGAtQ77px/lIrhrmHPXA09w/eZ9qnL5fHbZ5UREdVK5SBvgE9K+jqm831KrjZdFJlwEp91+a tKHH0Df3EkZx1x161D75fbSvWlguehG2o11eUWpMdbRbbStRCQlYGN91A48hRVqWfR1lsyQt qGiRLJ5nJkkBx5xXUqKj0PwxTVmnF6ltzDDM9cJ6NITIaWEBaStPTmSeo/73rAb/AG+jfaPf UM9PdlsutKPwUcj8xW7tk64yjy3G0LgEJyVe0NupJ8hynP5gURp7Pq1SJT1p1alm2XOMgLK1 OBLMlGceIhR9ex6fniI6O1FKY1dqdq2W5+9tzJinmZEZQDQOTgKWdgMEb7nboa33FiyRbjpE 3B9sF22uJdBGxKCoBac+oOfiBUwt0WHCt7LNsZbYipSC2hpOE4oMW1w5kdT868SguS8kczba iGWEJyQlIPXqcqO59BgVFdV61sl1stysloMm7zJDC2gi3sKdCVEHBKhgYz5E1ruJd1nXm/QN E2Rzkcl4XLUDjCTuEn0ABUflUyh2pnSWn0Q9O2syVAgBCVpQXFd1rWf+vkBQabhlI1Kuxri6 nhOMJihCIzryeVxxODkEHy23/wCVeXElKWY0J60uLY1E/IbYhLYWUrWObKgoDqgDrkEbjzrL vEnW8O2v3Fg2RCY7SnVRSl1ZISCSOfIydvICsfQkGXeUo1fqNSXZ8pBERtIwiKz/AAjsVdc9 cd9zQbSNoqD4ba7vJnXSSN1uyZbmCe+EAhIHpitpIgNMWR6JCgR30eGQmK6eVtz0JwevwNel 0uTNptzkuQFrCcJS22MrcWThKEjuSSAKyGVLWyhTrfhLUkFSObPKcbjI60EesuuLVcYjxuDz NplxXVMyIkqQhKm1J64JIyPWqk1rdIOnuITN60Jcm0PcviuKiKCkIcyQRtsQR1HTc1PGrNbJ vG26CdBjyf8ARzb6Q6gKCV5SnODtnFSC8aH0tcoq/b7VEZGN3mkhlSfXmTj9dqCUcMeJEPiB Y+ZXLHusYAS4wP8Axp/hP6HbyJnVcn3XTd64S6kjal0++qRCadxzK6hJ6tugfhPTI/Q4rpfS upYWrdMw7zbT9jJRkoJyW1DZSD6g7UG6pSlEKwrrbI15tMq2zkFcaWypl1IOCUqGDg9jWbSg hOkbjOtV1c0dqBYcfiMhy2zMAe2xR7u4G3OjYK89jjvX7w3/ANGwLnpl9Q9qss9xJJ+8606o utun+YLI+KTX7xIbTBtlu1M2MP2Gc0+Vgb+AtQbeT8ChWf6RWqvV1b0bq+drFYTcLFPbahTn ohClwXGlFIKgD7wyog43BAGPMNXpce1fSa1fIUMiPAbaST1GUs9PyNW5VCacvzkvi9r+76Ve auAVZlPxfDGfFcShvkAGP3sgjzra2zUtwg2yyP6W1Wxfpd7lRo1xRdVqkexvONrUChCFJ8IZ QsFB8hjGDkq56VTLXFu/ym5yY0W2ePlBZQpDhMIqmiP4UgBQPOUnnGOXodiK/XeL14hT7ZAm i2qlruC40ttphSUrbTK8DmQVO5B2UcAL6b8o3oi5aUpQKUpQKUqn9a39628a7Yw9NuAhlmEE w4t0VHCnFyFpz4OCHhsApO23eguClUy1xgvDsaeUx7b7UUJMWOAoqjOql+AGHxzjKyn3/dxs FHGMGvWJxguFvv8AFgalixXGnFvx3FwEFCvFRK8BJSlbhKk43KU5V36A0FwVWmtOFTU2W/qT Rb7ln1MjmcS4wrlRIVjdKh0BV59N9wa0Nt4z3KXcLdDKbSp+TMjx3GG+bxBzy3mlgAufeDaG 1b9CvJ2IFYsjjFdJNjddmRojrDi4inhbVOh2M2644lbJUFgh8BvIIwN9xRWHonWE+23J1pi3 utXlDnLedPEBsSfOTGRsA73U2NlDcedS7Rl4i27iNJsduiTrXablFVNYiXKMqPySQsBxLIV1 SUnmKRsCCRtWuGiFcS+HMK4zmk2rVNvU9HYlNOuEoUy6tAQtalKUrdO6iSQckeVYVr1DcNTw ZOitYBVt1tbMvWyafdLriRlKkq8yNjjZSST50F4VWki1wLXfrtpC8v8Agad1CwuVCy4Gww7k eM0lR6ZJDgHTdW1fegNbXKaLfA1TIYefuDBXEmNt+Fzuo2ejuI6JdQc9NiO21ZHFa2wriNKN 3CM3JaXqCOyptachSFpWFA+nQ/KiJa5JtcGOy9Mmxk+AjkTJkOoBxjB94+eN6ikeU3r7XUaT AdTI09p9RcDyN25U0jA5T0UltJzkfiUPKtoxwz0UyvxEaXtnN/HHSofkcipHFiR4MVEeGw1H ZbGENNICEpHoBsKD3pSlApSlApSlApSlApSlApSlArGmz4lvjl+fJajND8bqwkfrWTXOHEG5 yrd9Ipr9py8u1ezJNrS4fskkpAWQCMFWecee49KCWay4naL1npu56ehvrmIfR4bzqmlNoaAO eYFQGSMZFRc61MK0QbVoe3PTYjLQQp/k5UoSNhg/iNZNy4baY1JKQ8tMhgpwtSEvEeIOu4rZ rVEgPgWktNBoBCW1bJIA+6R5UEYTquYmKY9xbUy6o5A3POM9MGt2i7GfBSy7gpOyQR0+Nerq rNrSGIMh1MGY4lXgICxnmHdJHX4VBE2LWWn70uIu2OTULHI3LbOUqHYkdjQSSay5bIrz8NSF lYyUqBOMDtVfpblXjVTVncmHnkEKfb5+VDTIBUpW/wCLG29T+1TJbq1Rb5Aet8hGUIDo2cOO o9KxeHuj2ta3DXVkmSHLfPYlMOsXBlALzaVBYKM90EAbZFB6RYGnU6m+tNLpVe9Q3djwY0F1 0BCMABS8kbABO/w261f2mrV9R6Zt9s90GKwltXIPdzjfHpnNQ7hzwftPD6S5cPa5Fzu7rfhK lvjAQjOSlCe2ceZNWPQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQUx9Ie8SDaLNpiCMu3aVzLAPUJICU/NSgf 6agXDzTsrUzYav0n2mx2V9TcWMlISh1zOSo4HvAZzvn73lnOz453NUbi/bnVFKRAtoea5uni AuKT8+YJqQ2Gwz4HDOBa7S63ElvspU8+vPM14nvLUAOqwDgZx232or6TreI3xDOnErbdZUwk NqYSVeE8FKCkKx025fh39Mm66TjztU2e4Mw4rTcR5yTJcS2lK3HMDkyQMnck7+VZNstli0bC Yixg1EEhwNB1w+++5gn3ldycH08q+dXariaTs6pUj7WS57saMD7zq/8Al5n/ADIoN9WBeL5b rBBVMu8tuMyOhUd1nySOpPoKjVvser7tHRJ1BqR23+KOZUG3sIQWwfw+IcnP5/GthF0DYGJI lSozlylA58e4PKfUfkrb9KCttYcRZGpI7UNuBKgaeffSl+WpslbyAoE47DzwCe2/arpjqZVF aVFKVMFALZQfdKcbY9MVroj7N3N2tsuK0pmK/wCzFsjKVoLaFjI/rxj0r70/bV2exR7c454g jFaG1Zz9mFnwwfUI5R8qCJaLh/WHEPVd8kAqcZlGCyTvyhOxx8kp/Op/UQ0+tuy62vdmkYQq 4PfWURR28UKADgHqkp6eW9Sx11thlTr7iW20DKlrUAEjzJPSg1TLqrwb/bZKuVDbpjJwNwhb CDn81qrIsEB216dt8CSW1OxY6GVFrPKSlIGRn4VUrXEG5t8RbxM01bXbvAkqQhTLbaiVciQk LBAOM4PUdMVJbnxKvcC3uPq0RcWMJyHXyrkR6qwnp+VBt9QXBqVxA05YslRQtyc6AenK2oN5 +eT8hUuqIaEsbSIA1FNkJuF1uqEvOysZCEkbNo8gOny9Kl5IAyTgDqT2oIRp5Ym8WtUSkjKY rDEUHHpkj80msO9X59xd80cfEnXOQ4EQsIOUtOpCudSsYAbyd/QfGvjhRcGrnM1PMSsFyTcP F5c78h5uX/Os3ULN607rFeoLDaVXZqfFTHkx21YUhxJ9xfQ7Y26du21B9651pAtCxp9y2PXi XOZIMVvoUqyACdzk4PQetaXgLqKbp7V8rSF5adiNzwXWGZAKVNvJGcYP7yR8+UVudF6WnMXi VqXVSkKvU0HkZByI7ewwPXGBt0G2dzWu4ovJsV80xqdnCJEKaAojqtAIVj4bKH9VB0RSvhC0 uNpW2cpUAQR3FfdEKUpQYV0tse72iXbZgKo8xlbDoScHlUCDg+e9U1M+jtJU45EtusZjNpdT lUd9BcJXnO4CkpIyAelXlWh1Lq616SbhLvLjiEzpKYzPhtlXvnz8hQVrpfRyuGHEHUl3bt8g aciWTxESEqClOqQltSwAVfeJQs4OB8Bip5YdXWK9pbcci/VEuQfHZi3NLTUh9ATzeMlIUSU4 J970V5VuNQ2tV70xdLU26Glzob0ZLhGQgrQU5x3xmoW/wudXqGDchc0qbYhMR3WXA7stltSE rRyuBO/OdlJVjfH3jRUtF808tbaRcLctUstKQPFQfFKwS2R55CFEefKcdKwzq7Rai0VXyyEO JU63zSmtxzHmUN+mUnJ80+lQRzgYtUCNEbvrjaEmEX15WpZ8Ft5DgQSo8gUHtgNk46VtYPCd dvs1vhRrk0y9CgXCI3IQxlSTIc50LGTn3Bt1zvsRREwd1lppm3sTn9QWxEOQpSWZBlo5HCnq ArOCR3Fei9U2Bvm57zATyqcScyUDBbQFrHX8KCFHyBzVdxeDM1Frlw5l5jOpeM51I9nWrDsh ltsKJWtSvd5CepJz1r5f4JPv3GdNVegXJKpXhoLZ5GkvRlMnAz94koJPkgCgtCHd7fcZDzEG bHkux0trdQy6FKQFp5kEgdOYbjzFZ9Qbh9w+VoZ2a6u4Gc5OYjpecWDzKcb8TmVuemFgAdgm pzQKgWpdXTLRrRmJHtMKQw2YSHpLrhS8n2l5bQ5AEkEDkJ3I61PawX7Vb5T5fkwIzzpLeXHG UqV9moqRuR+FRJHkSSKCsIvFcz37gzAtdskyPbojcB0OrS3I8Z1TaVKJRzBScZyAcg7dN/K1 cV3Z96ssVemGvElZL7rIWssqVIdZCknkxygt5JURnmPkc2UxpawRpYkRrFbWXw4HQ63EbSoL GcKyBnPvK39T519I03ZEORlizW8GKpSo5EVGWSolSijb3ckknHUkmgjOh9UQNVyW8W2Cw99W xp+WuVSkrcW4FJ6Z93kTv/FU1MWOc5ZaOV+IfcG6v3vj61p7bovT1mvv1tZrVGt8oxjFV7I0 lpCkFQUcpSACcpG/Wt/QeaG0NjDaQkZJwBjcnJNQXiZw9OrYse6WVwRNRWwhyDJ5uXmIVzci j8dwex9Can1KDnOJeX7za51xUXoEiJJQ9eWUIyu3TkHCZzaO6DjldT5Zqd2C7yeJF8tDr8bw o2nnFvTXWVhceRMAKGw0sZ5kgFS/TmSDWh4x6Tm6deka80k8uK+42Y90aQfdcQscnPj5jI88 K6gmtxoLiFbLXoGzt3e1yrXEZjtte3MsF2GT05i4jPIon7wUAQSc+dFWvStLetVWmw2dq4y5 PisyFJRGTHHirkrV91LaU/eJ9K1P7U6lQPaX9DzRDwD9nNZXIA8y1nGfQKJoiYUqP2DWNl1G 87Ht0pSZjH+uhSW1MvtfFtQB+Y2qQUClKUClKUClKUClKUClKUCqT46ay0o/bl6XVb032/qz 7O2wfegudllY3Se/KOuN9q+ONnF97TktOlNMyFMXRwAy5iUc/sqCMgJH7xG/oP0qjS1/sWn2 kvHMqY4CXXvD51Pudxk75OfOgyo/Ei+WmGz+0tpmBCWwkymgRn4nt8K1cjWa74lwQY85SEEr 90eYqTo1PK1Q+3GlwkOMoVgQyoFI/mV3PpWg1Hrq3afak27TraHZ7pKZEkJASj+EY649KCOL kTVxQo2yYkJGUqKggg+YPUfKtva+L+qNNssNKW7Kjp90tT0cxHwX1/PNa2x2zV+rnWzFbUhn lx4zo8NBPbfvVp2LhZboUaM5qy4M3ORHX4wjhPK2VeRV1WPjQZkXXtv1U1CjXm0zIUqQ2HI3 ix1FtxWOqVjqPyr9f4gwuFlyTdXLSZhvWGpDiCErT4XT4/eqO37X7r2pVC1sFNrgEsNupISh TpGAhIAyRnbasm+yLTceH4d1AG0nxSGucgK+9g4zQXfpHibprWbDH1XOS3Jeb5xEePK4BnHT vv5VMK4dZjW1yWpFjcuL3v5Y9naUFM4PULHSrw0xrDUlo07HZuUtyaUMjldJ5nUD+IHIV8aC 8qVCLBrR+4RELW6y+sffRyFCv+/lUshXGPOSfBX7w+8g9RQZdKUoFKUoFKUoFKUoOZvpB2xT nFO1KcJ8KbEabBx0w4oH+4/OrIu0i4QIaHLRb0T+Q4Wx43hrKcfhJGCfQ4rX/SAsnjWWz6hQ gn6pmpD5A6NLI3+SkpH9VbxUphMQyy8gRw34vi593kxnmz5Y3oqsNY8SZTFofgztISmPaE+G FXAfZE+mBhWO2D619cOuHTXgwtRX99UyQptLsVkqKktDGUkk9TjGB0Hr2mcuJA17olCXQUR7 gwlxCuqmldQfiD/nUOsUnVvD1Itd1tT15s7ZPgyYCedbYJ8uuPQ4x2OKCeX28GxsMTHmiuCH eWW4kEllBBwvA7BWM+QOa+7lfIdu04/elOJeiNM+MlTagQ4OwB6bnA+dZMZ9q429t7wVhp9G S2+2Uqweyknp8DVMcQ9MtwLvHsmkX5Ti7gouvWhpwqbbxulWM7A5J36Y7CgsLh37bLsUm9XL lS9eJSpaW09EIwEpH5J/LFS2q205oLVUazx4lx1XIgsNp92LCAKm++PE+Z6ZFa/iTZrnZbRA Tar/AHuU5MkiKpl+YVB3mBIG2O4x86DKu+t7aOJC/BhvXSVbmDGgsR058R9Z+0IV2AACc4Pe tszpG66okIm68lfYA8zVnirIaR5c6gfeP/ecbVkaR0bA0LZFynGlSrgW+aQ+20VrxtlCAN8D 03P5CpHa71br0yp21y25AScLSk4Ug+SkndJ+IoPeHBi26KmNAjNRmU9G2kBKR8hXvWFMvVrt 5xPuUSMc4w8+lB/U17xJkacx40N9t9rOOdtQUM+WRQY9ptEezMvMQuZMdx5TyGduVrmxlKfI ZycdsntWj4h3z6o0s7Gje/cLl/hIjSfvKUvYkD0B/Mjzre3aVMh29bltgKnyc8qGUuJQMnup SiMDzxk+lQXQ0CTf9UXW/wCpimROt8pUOMhCsssFP3uQemQM+pPXeghvsN24QanhT3AZcGU0 EPFGyV7ArR6EHcHuB8RVuQ9babnW4TWrzDQ1y5UHXkoWj0KScg1tLhbod1hORLjGbkx3B7zb icg/9fWqvuPCqxPasiQLSJaWx9vPBd5kMtfhQDjPMo9MnYAmivexa0/abjKPYlE29qG7HZyM c4yFFePUpHyAr6v1gm621VeYN6zGNuhlVqjoUeV3nzh0nvukAjt07b7BqxwbVxdtDFojNx2W bS4Vttj7o51AKJ7klXXrWQxqO2ucVrg3KmsxDChIhtpfX4fjLUvnVjPXGw+eRRFocNrt9d8N rFNUeZZiJacJ/fR7iv1SalFVrwZnsybPf4MZxDjEK9SAyptWUltZChg+WSrpVlUQpSlB+VUv HPBf0ag4IVem/dPfcVbVc48Vtb2vXmptO2TS0t9MmPceT2wtlKELWpCUlP4jgjPQelB0fSon oi0astDUxGsdQNXhTikezltgI8IAHmyQBnO3wx61LKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSvJ55 qO2XH3UNIHVS1AD8zRp1t9sOMOIcQeikKBB+YoPx9hqSwtiQ2h1pxJSttaQpKgeoIPUVTnDx f7A8QLxw+vBSIFwcMq1KcGUupUMFG/mkAY80Hzq6arHjbpyRN01G1JaTyXTTrvtbax18MYKv yKUq/pPnQSO0cPbFY9RfWtvadRypUGIhczHiqVjnW0g/cKsAHFSutLpTUMfVWlbfe4g5US2g soznkV0Un5KBFbqg504gDVNx4tKuyI8i2otDiWLP/h1LM50HKUoGwXzHJUc4CBv5GyOFPER/ XtrmqurDES4RXRzMMpUAWlJHKv3ic5IWNvIVnarsGpZ2pYV303Ktza4sN6OgT0LV4K3CMuow CM4SBv2z51AYtsvHC3iAmf4LmpH77DfclRbdHDPhFtaFFSEknm+8fdAHXYUVedKhyeKGmUpz NeuEFQ6pl2yQ2R/wYr2hcSdKT7ixBi3QKekLDbRWw4hClnonnUkJ5j2GcmiJXSlKBSlKBSlK BSlKDmHinZ3ND8QZN5vcNm8QtQyVuxwyopkNFKUgoIIwU4IFR8TbFOdS7bNDXxa3N0DwkpSF eYUNh8asz6SBMWRo2epOW2Z7qFH+ZKcf2NeMK5IWw00takkNklSR1z0oIQ9aL/cYDke1WKHZ vG2XLemeM6kd+UJ2B9a9LDw5tFhUHpSDdJeMqceA5Ae/Knz9TU3cnpQygNoOP3sEZrxXd4wj HxFJQlRUnffBxQebbRZxlIaSndKQAAkVqLldAUSG2BlaUnDigCObPTftWJftSNCG8lsoCEJy tatsDFQe83WLNtNts4eX483/ABEjt7mPs0/Ejf8A/NB6Xa7otlj9qsyo855hz2d14OEojrUc 5Sg/ezjZVeEqWnUd5DMi2crMNADaOfCSM5UrHxzWhuFlctUh1LTXIhCAVp5sk75Ard6QlGTP aeC1BTiAnCN+X3twc0FiWltL1tbVEJYYSOUttEJ5RnHatPrCTE02yzOtV0U3JQsc0JyQMPg9 Tg+W9bl6RGsVkU+ElDzzgZYQBnncUds1W+p9Pw0omKkvrXdUJDzqighKipYGB5daCYL4iWlu xszUy2xLJAKQslxGfMCppw21o3e2ZPskwKWyvucE+uOtTq5cFNAXyIkydOx47ymgnxohUwUn HXCSBn4g1UEv6PuttK3yTJ0TNhy44TzMOvueG9tvyFJHLn16fCgv+36pYU2EzlhBCclz/mKk DTqHmkuNqCkLGUkdxXKFr1Zra52y6JmmOmbHeRHXDLPK8zhXvKwTsfjtV6aM1V7VCaS6emA6 n9z1H+dBPqV+AhQBByDuCK/aBSlKBSlKDDudti3i1SbdPbDsaU0pp1B7pIwfnXOFx05D0NOc 0/ruXeha3FqMGS1KWYrzWfuqQkZSoZ3G/XywT03WuvNltt+trkC8wmpkVz7zTqcjPYjuD6je g5rhakTpG+NwtCvu6js8hBdXb0JUpyOe5Srl2Hfv3yOhqWxuLem1+5cjMtj42U1JjqyD/Tn/ ACrZvcCHLNc13DQWo5FpcWMFiS2HkEZzy58viFfGsG5aA4rTo/sj10sD6FAj2gt4UBj1b2Pq Bmivm5cSrU9GEXSr4ul3kq8KMwhtQAUfxKJAHKOp/wDyRttK6XbsEdx+U6Zl2lnnmTV7qcV5 DySOwqF8L9Ms6b1dfrbdQhV8t5S3lCso8JQBKkZwd9skjoR5mp89qe0xrh7FMlGK94nhp9oa W2hauwStQCT8jQa7U1+f9oTp/Tx8S8yk5K07pht5wXVntsdh3OPn5X6OlzWmkYzxU422uS7z Ob8y0NDlJ9dyflX7oBpt+zSbyRzSrpLeddcUNyA4pCE/AJSMD1NavidfYVoiwpMeWyL3AkJk Ro5HMpSSClYUB0SUk77dKCehaSpSQoFSeoB3FV3xR0lEfgjUcdgpkQlJVLQyeQyWuYc2SPxA d/LPkKl2mLcYFmQ48/7TLmH2mVIP+0cUB08kgYAHkBXhfn03iyagtFuCnpjUNTakAbc7jauV OfPp+YoNdpB/Qzyg1pYQfaAOYjkw8dvNY5jUrfkNRmFvyXUNNNjmW44oBKR5knpWjOirC/Fj Jl22P7S00hPtDQ8NzKQBzBacHPrmt6034TKG+ZS+VITzLOSrA6k9zQRe5a0blIVC0g2q73Fw cqFsglhjI++tz7uB5ZyelRq2wNb8Po62osKPqC3uOF90M5S8lZA5sdz08lfKpvdtWWSwuKbu 032VSRnCmVkHbOxCcH5Vgaf13D1RdnYtlhyXY7Iy7Lc5UJTkHlwknmIOPKg1KeLENlQRcdP3 uI6fwGMD/cg/pWbZtXz9TPNPaesLjMBxweNPnKCApIODypSSVnYjOcDG9TLJHSq10Xq+xWJV zsNzuCIjse5yA14oIQUc+3vdBvnqaCV2aG8/qG6XqU2tsulMSKhYwQy2TlX9Syo/DFYU7SsS 9a4mSrpb23oZtbcfmcR99ZcUSQfMBI3G4yK8peuW7m6q26KT9aXBXul8JIjxgfxrX0OPIda2 99hXZ3TyRaJ60XOKEuIXygJkLSN0LHTCv0OPKg1/Aq2nT+qNZ2QEqbjPR1NqUdykhwpz68pF XTVK8A50rUF41ZqGY0GlS3I7XKnPKChKsgZ8gU/nV1UQpSlAqm+LcKLD1zw8ESKywHbzzueE 2E8yvEZ3OOp3NXJVTcWh4vEvhs1/9TWv8ls0Fs0pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgh3EO3v Xe3Wm1M25yciTdoynx4QW02yhwLWXM7cvKCMd84qpZjPEO0QHrZpODc4UJEWQ9ysxnEhsie8 QloBP31JLew/Bv0roulBR03VGs2709aoTF5anOKuzcRcmMpLL6ubxGORShhXK2hfL8R2NT/Q qbpP07cGdQouC4rspxuIm6oCZKoxQkYcAA/EV9d8YqXKaQpaVKSklBykkbp2xtXpQU7wgWdL 631VoRxai1Ef9rhBZ38M4B/4VNn86/Lvri+ae+kLHssqU4uz3RDKG46xlKApPKFJwMg+IFZP kd+gx+8R1/sfxg0trEjlhygbfNUBsAcgE+ey8/8A7dSjXXDaPrW6W25IuL9sn284RIYSCopz zDByOVQO4PbJ2NFTqvItILqXCgFaQQlRG4BxkA/IflRlrwmUN86l8qQnmWcqVjuT5160Rq9R Xc2HT0y5phvTVRWysR2PvuHyFVrqvXCNVIVY7VB8WG+3BWidzZ5ZLzzam0J7ZCOZROex8t7d IBGCM1V2rI1sMliw6Bt7Cb/Ent3L/CspTHiL6FckjYZQVDl+90wKC0qVF9AX+fqPTHtt2RFE hEl6OXIefBeDayjnRnfBINSigUpSgUpSgUpSggfGLRz2teHMuDBQF3CMpMqIO5cR+EepBI+d UHp/XMNn/R+qEuWe4xgELQ8goHu5AByMg711xVfcVOGsLXdmDzMWOq8wvtIrjg5Q7jq0tX7p /Q70FS2+/onPeEiQFt4+zIVt/wBa1sx+3xI7rt1uLbaytTgwvy8h3rIk6DalOtsP8Kr/AG+e DjNveBY+PicwH51qpXBW72WEm63kM2SK9LajNMLcEqSfEVjqPcT+tBFr7eGdQzLfHeWu321+ S204sg5UjOFOEenXFXpxl4SJuuh4E7ScUfWliZSlIaThySwAMjbqoY5h/UB1FVxrTR0FErTm nbS2Uqmz22lOKPMtfMcFSj59TXWiUhCQlOwAwKDiq1Xb68s7tvfaaE1LBQor9xzmScjPz7VG 9PvNx5823zEvtRnxyKKBhbRyN6tXjXEjxePbDcaKGlTrc2pxTQwXHOZfv/H3QPlUelRWofEm G5GbZdZusNKnELGOVQ2J+OR+poJRa7PIukq1vF5btvtjeQp3dTznQKPyqJX1l5/V7TIU4lU+ 5MRnAdw4lTgOPlgVYkV9MN8spZMdSRy4UogA/wAJ71F7eF37jjpW2kBbEecXynG/2fv5J/po OrkjlSAOgGK+qUoKo4tcLpOowrUekXPZtQstcjjYOEzmx+BXkodj8vIiB6P1N7WjxY7KmLhD c8KTBWkpUg9CFD5Guk6prjDop63qe4gaVRyT4rWLnGRsJbA6r2/Gkb57gem4T3Tt9DrKGn8p Qr7pP4T5fCpRVL6P1C1Ptcdba+dl5IcbXg7g9R8QatWyzPaInhrOXGtt+47UGzpSlApSlApS lApSlBz3reSjSn0jmZ8khqLdYrYcXnA3T4eT8FNpJ9KnN0tsa8WqRAmoDjEhsoUCM4z3HqOo rVce7B4trtWqGoiZYs7/ACymFJyHGFkZz6AgD05ie1Y+iV2uTbRK09dZUiAU4EJ9wL9lV15d xzjHTBUR5edFfPD1CmdDs24r5JEB1+I6QM8q0uK3wfQg/OtpA0/bbVAfQttDqpCSZkmRgrkZ HvFaj267dBUZuD92snEgx9NQ0TWrjG9rmxFuhsJUDyeIFH7pOw6b4+Y3/s7Wqoa42obHJjIY cSrwn3QUOHfcFtXvAeR29KDBhX7S+no3sMC8e2Aq+xiMvGWtO33EBOSB5A9Khh1pf9Jz7vd5 umJCbbcpgU0ZCvBWhXLgA7HqEjt2O9SCzaZt1p4tPrsUdLEZq2AyEJyUodWv3QM/dJSnOPL4 1IdYPaeFgdj6rfZbhvDAStWFEjfKANyR6UEUXctbG+xdQS9M+LDbjKbahRpaVOJ5+UlZ68x9 0DGK3UW+asvTf+j9PtWdI6u3VwnJ8g2kA/M7VCtK6z1fP5rTpaE1cocZZbZnT21JUhvPu+IQ rGcfOkzUutGmL5Kd1FEbYtTqWeaPESpLzx/2SOZOTg7EmiprB1uw1OXZ9YNtWi5JH+0V/h5C f3kLO2PQ/Drmt+JlnbUJYkwUnwwkPBxA9zqBzeX6VSGubTdn7jZ29SaiZduEtgrU3IbDLcNO M4JTtucjpvivK06VYjqAU7pe8K3PKq7LQo+mAU0Fs6i4iWCx2t19m5RZkrkPgMR3Q4Vq7Z5e gz1JrC0BpqOdEsO32CxKkznVzHBJZSogr6dR3SAfnUWlW+zxra4xqLh+/AjEZ+sLW6JAR/Fz dh8c/CsuLqS96bsKrhablD1VYI6UhRcV4UmMnoEq79x1BPoBRElud+nafvTFjs9ggvKmZMVE eSG+RIG63EBHujPcHf41FNY3HXlkZjNm/wAV6XcXPDRb4UdPiJ5s/cJTzEDpnrkipZDsOv8A UCzLt9itmllTEp8adJdS8+tOBjASPLGyh27VNdHcLrXpWaq6y5D15vbn+suEwZUn+RO/Ltt1 J9cbUGTww0gdFaEh2x8J9tWS/LKTn7VXUZ74ACc+lTGlKIUpSgrrXOndcK1GxqDQt6AW0yGn bVKWQy7gk5A+7k574O3Wq+1Za+LGorla7/ctNQ2HtPOB9hqK6FKfVzpJwkLUT9wbDG2etdDU oKpteveImo7zCYt2hTaIQcT7Y/dCsYRn3uXIR26YCqtalfC3EtNqW4pKUJGVKJwAPOg+qVWO ouNdngTlWrS0R/Ul03AbhjLST6rGc4/hBHqKqTUmu9cXqYYitRrRNeVhq02AFfhn91TiDv8A JSz5gUHVVKrTg1p/WFhss39tJTzntC0KjR33y8tkAHmJOSBnI2z2qy6BSlKBSlKBSlKBSlKB SlKBSlKCv+NdjN84V3MNo5noPLNb9OQ+8f8AcK61OkLw6xcNPX1pwqtmq4yW5oJ91q4oRjmH lz8ikkdykd6syfDbuFukwnxlqS0ppY/hUCD/AHqitDGVI4FXuEwr/SOmbiqVHxvhTSkvDb1I WPnRV/0rEts9m6WmJcIpJZlsIfbz+6pIUP0NZdEY82ZHt8N2XNebYjspK3HXFcqUJHUk1z3P vF24jP3a1cPLPLhWZ55bjr8cpYTMdWTl151X4dv9WNyOpGMVaWqEN6l17atJy2/EtrMZd1nN q+6+Eq5Gm1DunmJUQevKKmcWJHhRW40JhuOw0nlbaaQEpQPIAbCg8bRBbtloiwmGWWEMNJR4 bCeVCSBvyjyzms2lKBSlKBSlKBSlKBSlKBUJ4u243HhddyhJLsNCZrZBwQppQXkH4A1NqhvE nUltsuml26aPaJV5BhRYiD7zxWOUn0SAck0FZ2+OqfxQ0fKHK5HW4p9B5e3hEg/rV/VQ9vWi 18VdGWWMhZDaHUoA3whLe5PkNv1q9yQASdgOpoOdOJOb19IhCkKSyxYLY37Q8roCeZY+Oy/0 NRqNbm9YT5l9ivLjrTJLcBTjZCG0gfeHoTmvqbfoGp9T6rehqW9Iv9yEWKlKsZjspAU5nt7v apiuN4UmPYLOy201GCXnnMjBTk4SPWg14lXG2W9wXK3qASOdJQrxGseYOOYeeK+OB8CTeOMN 0u0sBaLfEUoKSfdSt5Xugf0ZrfT7mzYre9IusoNRWhzL5U5JHljzqYcF1sXDQyr61F9nVdZT ru6AlRQlRQjOOuyaCw6UpQK8ZDbTsZ1EgJLKkFKwroUkb5r2qm+L+uX4GqrTpWHMbhtOsmbO cUfecQFYQ0P5iDmgjPD6wvadtFxg3VxrkRMLkFKCSW0Z2ye474qx7NPmQHmlpX4gUMFBT1Hx qH2qSqYhtx1BUVAK93pnt1qWRn/Da5QOZXfIxigncO4x5gw2rlX3Qrr/ANazKq1ctEeUku3F IkBWUhtWVD0wKsK0zvbIY8RWXkbL7Z9aDYUpSgUpSgUpSg8JEdmVGcjyG0uMupKHG1DKVpIw QR3GKp28cBXYV1VdeHd8XaHj/wC6vlRb+AWMnl9CFfGrppQUUIHFq1OlT+nbVd145DJYdQha hnIz7ydtztyivZhzivKc8NOjIUckbOPy08qfjheTV3UoqoUcPuINwbfcn6kttoW6kkt2yJzl agnAytWCOgGd9qqtuwhCG7tLjybnebM+pF9tdwX4q1I6c6AeoA3HX9N+s8VEtVcOrLqx5ubJ D8K6NDDdxgueG8keRPRQ+I+GKFc/X28O2Nx+4aUnez6dvxStx2KyFLiuhJ5mwMgIUevb06Vo rZf/ABnoce3W1yQmK4pUC2qOULexnxnVbeIvrhIA6ADyMguPCr2HiI/p+/3Z5HtrapFvktsp 5ZWM55hn3VDrjvvuMis7Uf13aNKi1Xyx+IIiw7Cu9pSAG3E5KVKbAHKexO3XuaK19jfjNNSb 1q6C1foN1ATJubaCtyCvGC2tGMoxnYpx2xnYV9xoOnLZFdg3qJGuNgkKIh36IhJcYzvyulIy CCe/5EbDBtOpbvcroi56UtE1d3eUlu5Ro8cuRJROQFKAOUKO/p1OeuZHcdF6hugMmzcPp9mn upwpyPcWmm1n+NsjBTnttmg0EK1SNISE8l/kwor7mYN4ir8WE95IdR0B9d++xG9bK12Ya419 BtCrZHamMupdu022vAxZMZOFZIG3Mo4HxI+WfpngPrQqcbud2Zs8KQCmQy0vxVLB7cg9w/nt V4aR0XZdE2sw7HFDfOQXXlHmcdI7qV/l0FESPpSlKIUpSgUpSgUpUS1prhrR06xR3oZk/W85 MXmDnL4QJAK+hzjmG23xoPHW/Eqx6FShmetyTcX08zEGOOZxfYE9kgnbJ+QOKhA0vrvim54u tpStOWBSuZFqjbOuDO3Nn5bq79EivbgzbGtUTLrxBvTaX7lLmrajFYyI7aQPu+R35c+SfU1O OJl8Xp3hteriy54byY5baWOqVrIQkj1BVn5UVUdn0pF15qOdp7SZVZdHWhQalyGN3ri5k55l ndXQ4zkAAHG4FXPpfRdh0bBEaw29DBI994jmdc/mWdz8OnkK1nCawo09wxs8cICXpDAlPHG6 lue9v6gED5VNKIUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSggGoNcXSzaonNCPDNltTEZ+e8suF8IeWpOU JSMHHLk5xgVqdQcVT+0DMOzPohQGsrlz5EJb45RIUxzJ5VBKUc6COdR7jA61KdTaTVcbffl2 kMG43iG3Cc9sWrwQ2kqGcJGQQlxZGO+OnWsVvhdYFWizwZaXnBbIqIyi24W0ykpUF4cSNlAu Dnx50VlMcRdOSY5WxNDjqZqYTkZJSXm3FO+ECpGchJV38qhWg2E2ji3xEsYHiMyOWYG1d+YF RHw+1x+VSdjhRp2PcjPHtbkjxw8guP5DZD4f5UjGACsZNRyV/o36UbRKcC6WRQz5lIP/APlQ TXhsSrhhpwqJJ+rmRv8AyipRUX4bHPDDTn/29n/yipRREIlhUPjjb317N3CxPR0E91tvJXj8 l1N6jOtLLOudviTbH4f1tapIlww7slwgFKmiewUlRGfhWj0Hr676q1Vd7ZdrELSLe0hRaUtR daUVEcq8gA5A5gUjGO5zQWFSlKBSlKBXm68hhpbry0obQkqUpRwAB1Jr0qouOWo3Exbbo+A6 UvXpRVLKPvIjJxkenMcDPoaD2vXH3TcAuCzwLne0oUUF+Ixysc3THiKxn4jNVfqn6R+q7v8A 6P03akWBS9i66vxXT/KSkJT+RqXxmmrdbWI8eK222MJCG0/dAH/SoNxTt6PYWr00G/EbwgjA CgM0GTor6QeqbDcGo+uUG6WxRCVyA0EvM74KgQAF47g7+tdO264xLtbWJ9ufRIiyGw406g5C knoa40tsVi+WxDZSp1a0gNpUnCQfWrB4Oakm6Fv8rTdzcdftbiS6ygAq8Ne5IQPXy70HQV9v UDTlllXW7vpYiRWytxav7DzJ6AVRLt+Sp2Zr7WCuR9xHJAhr6xGifcbQnutWxJ+VRzVHEWRx CvrVzvgTadJWp8lmG8SVyHQNitI6qHl0HTfc1ZHDXQUm9TY+stZR1JKRzWq2Pb+Ans84O7hH Qfh+PQM/hNombFlydaamZWi8XNHLHjOK5jDjnBCT5LVgE/ltvU01xcjadFXSUlXK54Bbb3xl S/dGPXJqQ1S3HLU5TeLFpaPzOeIv6wlMtkc7gQfsmx/Mv+1BTcN226N4n2KI6UJiR46kurc6 ZcCtyfyqxbjKRC1CyzalIecmL95xG4S0Ek5/yqL6q0fHu9ouN1u0Ywru8hr2VjnyWwCEIT8+ bf4VncKbT4VgVPk5cejqWwFlWfuqxgfDGKCQ31iH9SOrubYXDW2UOBagM57nNXHom1sWbQ1n t8XBZYiNhBBznIzn9aoPX1mnaosqYzEoRosf7aQB3SAdz8KvPh1Jbl8OLG4woKbENCEKByFB I5Qf0oJPSlKBXOPF2xG6/SCtRiLZdWm1B15tzcICVLAyPXmGKuLXGv7boi3pVJzInPbR4jfV Z9T+EepqA2a4xrlOk3m7R0x504pW8tBJA5fdCQryAoPyLHcgtoUGVOhOwT0G3rWpnXq8Rni/ ebpFtcAq5WocVvKl/wAzh7+gFSG6XUSErTEVzsISOneq6u13euE4qjJabYYQUKfkqHKFA9AP Ogl1tucOIsOPRojC+bnU6Nh/MT/epJp69okzk3xgqdaSosjlUQkpBwpXL8ehqI2LTrU98PXZ RlEjPgpV9nv6dKm8KM0w67FZR4bHIB4f7vbagshCgtIUk5SoZB86+q0umXlKtYjOr5nI55M5 3Ke1bqgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgq3jlbXxpeDqW2p/xtglpfCs7+EohKx6jPJn0BrMiSUTIT Mpk5bfbS4g5zsRkf3qb3m1sXuyTbZLGWJjC2V/BQxVOcMpDzenJFknnE2yynIbqD1ACjj5dQ PhRW+4ZutROJetbclPIXfZZaE/vZQQs/7xFWpVMxn/qPjvZJiiEs3mC7AWf40nnH5nlFXNRC lKUClKUClKUClKUCqf45q5L3oUkZAuuT/vN1cFU/xy2vmhFbYF2G5/mboNj9H0Y4TxznrKeP /FXjx9eU/o62WRg4fu10ZYTv2GTn8+WvT6PageFLQHaY8D+YrC4iYu3HTQVnzkRlLmqT16Hm H/8ATRerZjsIjRmmGhhDSAhI8gBgV60pRClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCqh1cnwvpK6 QeSnJdt7zZHoEvf86t6qk1QTK+k1pKOgj/D25107dMpeH+QoJjwyHLwv06D/APINn9KlVRDh i+l3h7bI5UDIgoMOS3ndp1slKkkdjt+RFS+giPEWZPtOlBebYtzmtclqY+yh0t+OylX2iCe4 KSTg+VaaDcYes+J1rvWmFhyBbYLiZ09tJSl8ugeHHz+IpOVkb8px0JrP4v8AInhjcXXk87bL sZxbZ6OJD7eUn49KmjTbbTKUMpShCR7qUpwAPhQelKUoFKVCeIPE6zcPoCDNKpdxkDEWAyff d9Sfwp9T8s0E2rnSc9JvnFu8X90/4dt72GHhJUfDayFdM7FRUfkKgd44ya01/fm7au6fUFue c5VtQSUFKOpyv7yjjtkA+VSBqRqJtplmyRm4ttbSA0y7zFbnbmUoHqcZ+dBMFPyFqWHEcySM pUk7/lUZ1ouO5p2Z4yA6WgFA5AJG1ZrMm9Rp0RUx1n2NXuugkjkUemDUK11PTcdXxIUJhE6P BaSZjKlnlcWe2U75A3oNHZ5kpoMeKoMNoUG/BaPvoHUFVS+ZPioudvlIeZEhpaCjOc9ck5Ho O9QpKJkK5IUylbze/vKySBjoc9hWVOu7lvjpWtsobSkg/Z58TIxse3WguDh9oNnVXECfqS+s qXbrc6g2+I4ByuuEZ8VQ747DufhV+1WvDiR9WWq1sO7Ilx0pKj+/jKc/masqgVzE1f3bhxq1 ZqJ+3OTrdBWqKHm9/CQ17vujv0JwPOunFZ5TjrjauPrbAuZ0dd0NXsw3Xpr6JcdTeVIcCiFh Kh0yAOtBnx7pKv2idaamXzyVuvezxnSnkS20gcySkdiOYVIuHjLcbhTALaVILnM64rP3iSST Vd6X1rcrNpuXoZi1JuD81akRAhOS4pzblI7/APYqydMxZFo0LEtdwbDEyIFNSI6lDmaWOoOO +CD86DYwwrVdvXpmyy2WZkxHKt91BIDXRw47qCScetXVZLPFsFihWm3o5I0NlLLY9AMZ+J61 ztoi9RoHFi0RlrU2p5woQlR7qPL+oO1dNUCovrjVydLWYmIhEm6yAUQoqlYC1+avJI7mpMok IJSMkDYedcpWO+au1LxDvc+5RUyVMSFMOR1EJWyEnCUJHkMb+dBvIVj1A5PeueoVs3SXNWXJ biHQrH7qUJI2SkVJIirdIa8NzmDfNgDopJ759KwZs1tKGm3iYznN7hPu8yuwH/KsTVGr7bpG A0wvll3RxP8AqhglRV0yKD91ndotjhR0Q2nH3HVFhttte61FPn+H41R0jUk9q5hN1hIC2zyo YdGG05/ER+I+tTAXp6Wr2ucyiHJcHMhrJIR8SfOoRquT7XLyDzJbJAx0HmMnrQXhZrRcEtwp UG5MrWgI5288qsdckE4V6YqZR5s1N0bTOt5LiweWSzlKcdge1Uxw7b1DLat5UtSISEqIeeUf e390J7kCriMqcm1tofWtt1Gy+TBx60G9sV0Nu1HiRzNMyU4UlZyEnI6ntVi1SsrUMBiK+ecF 9pvmPN0PqfSpNaNWzpNkgvpVHUHY7awfaOuUg0FiUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVSl5jjS/Ht/b kialiBxB7eOjYj47E/11ddVhxwgKRpm36mjJUZNgmtvjlPVtSglY/PloI9xKQ7GsES+RADJs k5mYg+gUAR8NwT8Kutl5Ehht5o5Q4kLSfMEZFUfxIvsVnhxIWhYUq5NIbjJPVznwdvgnJ/Kr lscZyHp+3RXzl1mK02snqVBAB/tRWwpSlEKUpQKUpQKUpQKqHjiP9OaE/wDu4/8AM3VvVUPH JPNeNDDPKDeEgq8veRQZn0ehjhS36zHv8qwdBFOr+NOqdUuDmYtmLdCPbuFKHyST/XUI05ra 76E0hcNAx7NNc1QqW43GCEnCErSPtBjckdRjY5BzVzcNNGp0RoyPbnCFzXT7RMWN8uqAyM9w AAPlnvRUxpSlEKUpQKUpQKUpQKVooGq7RcdVXHT0WQpVytyErkNFBAAUBuCevUZx5it7QK/C QASTgDqTX7Xm8CqO4lIySkgD5UGBa7/aL4XfqW7Qbj4OPF9kkod8POcZ5ScZwcZ8jWyqkDpX WNp05p5jT8GVDfTa0ocEBxtgpnBxJCpJyPEbCOcYwrcnzzWPCi6yvszUi7dMv/gtrujaXfrA paU4hf8AhkMAK5kkLSoHty4GcHFFXxSqUetWvol8gs29F5VFZgcjsh24Ld8Za46yoq5ndlJd IA9wkYB5gMCsZiHxUtrTMp1U6U+z9XqS2hanEqSmM8HUrQp0cx5y3znmHMrCt8Yoi86p/Tj6 L99IbU97ccQmFY4ghJcWQAlWwO56bpdqwzeZVr0N9c6iYbjy41v9pmMNq91DgRzLQDk98gbn 4mqX4KaQ/bBF2v8AqRSpFvkTiv2BWzUh8e8XFj8QTz4AORkmirQcs7FyuMnUPD/UEWPNdwmU lkpkRZak9PFSk5Cu3MkhWPOvtvUOtYyVN3DRKJTidkvW+5tFtZ88Ocqkj86xfq6FYuLtpbsk NmE1cLXJEtqM2G0L8NbZQopAxkc6hnrvip7REHYseodUXCNK1omLBt8V5L7FoiOeNzrT91T7 hACuU7hKRjOCc4qcUpQKUpQRzXWqW9G6Ful+cSFqiM5aQei3CQlAPoVEfKuQBKm324KvOoHl v3OcvPtD6tkZOwA6BIHQVb3HPUZvGqm9MySW7Ha0okTsE/4l9YJba28h72O/5VEHWIV9tq4z TbSFpH2SCgIU2Pwkf8qCrL1aJmm7yhb+HQlwONudQrBzg1d2nOIejZVkSuW4zCeIBdbcUcpV jfHmPhVT3WPIgNvWm8uKPPhxgr6isa222KlIW6yM4Iws5OfPFBY2r9eWy8QvqzTSvbnVK3lK ZU22zjocnqaittVJjRG43s7chTa/EUpltSVuH94K7/GsqzwFSm240KFHfJWouOPZawn4jNSe Po/TjSkG4SZYKhvHiSVcq8difL4UEOm3R1amvZYz5ISQpDrwccye3TJqQ6K0TddU3RN01MlU a1RFJWWAfeklJ91PXAG2SalVr03ZW5CPq23pZIyfGW6pxah/MTUraRHENqKyfDaZGEp3GB60 BcgobUllxQDS/FbHNy8oG+KuCE/7VBjyMY8VtK8eWRmqTuSY5j+Kyr32xg5B5VZq3dMPCRpa 2upwQY6MY9Big21c48UtNTdI66kT4TKpFm1O4AtCU/6iVjBG3ZQyc+efKujqgXGKw3C/8OZa bM8GpsFxM5on8XhZJSD2JGaChNAWrxPpGWJPh+G02lbqQod0tKP98VNeIyBpDiyqTN920ahQ lxCz91uQkBKwfIkBJqs9Daxci8XtOXy7kPMc3s/M2MBvxElPzxzZrpzilpxjUmg5SVt+I7BK ZzBABPM2eYgfFII+dBzraf8ASnHzTUZKwlj24SG+Ug+6klQB/wB39a69rjV3Vdhg8SNKaitE BMCJEW0uSU90FWFEgdwCrauxI77MmM3IjOJdZdQFtrSchSSMgg+WKD2qotbcJ7u9qt7VOgLn GgXCUkCbFlBXhSFD8eRkpOPT1z1zbtKCgHNC8Wrg2Ii/qWCCfelGSpwp81JHLkGtfrHgdJ05 o9zUsa4yL9f4KvHmF5ACXmAPeShO+Cke9nJJwfhXR9fKkhaSlQCkqGCD3FBxi5c7fd7W3LkF KWVI95BwSlWf77VE4enZ+ob17PaozsxpCx4ymgeRtJPUq6A4/wCzU11Zwhl27jA5p9lvw7VO UqVGkb8jTGcn5pzy4+B71bVit9usdvbtVlbEaK3uVBOC6ruonqfnQeTNvYRb2IrCC0xHQEoQ DjlwB0r1lXAR4qkOFSgAQCSBjavm7O+wtrUpxPNjmAUcADvUD1Nqt5uOiJbQiTcpSilloe8G xn76vIUGrlzZt+mOWaA803JuX2fOsY9na/GVHp8O+9dO2eNZIFigQ4y4ymY8Ztps4G6UpAH6 CuVdQwYOlNFuttSg7e5Lja5K1r+0UonPKE9k96ubT3DW9fsxa/apT6H/AGNnxEl45SrkGR+d Bc1KUoFKUoFKUoFKUoFKUoFa6/Wtq+afn2qQB4cyOtkk9uZJGfl1rY0oOeOHvBrUcrUcO4a9 K24NqUBHiOveIXCj7oGCQEAgH1xjGDmuh6UoFKUoFKUoFKUoFKUoFVLxuQTeNCuZ2TekJx55 Uj/lVtVUnFfTmttU6itDOnLfDEG2rTMbmPPgHxgfuqSd8DA6A58+1BbHho8TxORPPjHNjfHl mvuqmtt+4t2m7RWdR6ahXWC+6G1vQVhK2wT9772AB13SPiKtmgUpSgUpSgUpSgUpSgpy5cH9 Rwr/ADdTaU1lITe5DilYkt4S42TkNqVk5AASN0kbDYVtNH8VHXr1+y+voQsmoEkJSpWzMk9u U52J7bkHse1WfUV1zoW165sSoNxb5H0AqiykD32V9jnuPMd/jg0EqpVacI9W3O4s3DTGqj/p 2xLDS1K+8810Cie5BG57gpPerLoFeDMdmOhSY7SGkqUVkISEgqJyTt3J71714SJLMVouyXUN IBAK3FBIGTgbn1oPelKo3iZxtbR4unNCFcm4OrMd2YhBIQT7vK13UrO2eg7Z7BjcZNbzNSXh HD/R/wDiHHVATnGlAhZG/h57BOMqPpjsan/Bi2JtfCazJCQFyG1SFkD7xWokH/d5R8q0fCXh s1oC0P3zUy2mrtISQ4pbg5IrXXl5umTjJPwHnnAsDGor1LVZdEahe/Yxkls3FcVKHG053Zju HdeAcBfKMeZwKKmWmnxqDiDfb60nMOC2i0xHezhSoreUPTmKU/0VNawLRa4tktMa229oNRYz YbbSDnAHme5PUnuTWfRClKUClKUHMvG3T13t3FiHcWjm1Xt1lRUR7oebTy8qj2PLuPifKseN AiquiWJEZDrzKAouoTzY8vn6+lXJxoRbxwquki6RnZCYpbeYSycLS9zgIUD6E7+mapTSc22r 4hTHyw8n2qIylaJDZbUhYJBHKfgKCU3Hh7a9ZaVLD6Us3BoktSEfeQrsD5g1z0Xn7HqB+JcE jxYzymXQOnunB/tXR828M2W8phNSkxCvDilKICVJ8gfOqf01aY2r+K90nLT7RBEpx1JUM85K jy0Gfp1+/wAzwvqS2OMwnFArdkI5UHfqCcE1YdusK231PzrmUpzzKbaSAD6b1t1tcpAUMJQM Y6cg9KwJUp9xtbcVgpwkhLjgGFntQfNpbkzrjKdjxBGt7DnKy+pXvPbbq/PasxuYjmeUCAtt XKtPbGK0eoNSoZ0taHpMtiG6HVNSGz7oynOTUest5kX+FepdtjuvxGlBtCWQFrKUp95RGxx3 HU0Evev0Z5TzfiIxHbKloIxjbb41aXCxx1zhZp9clCkOLhpUUq675I/SuXXdRu6v1XCtdpiq Bui0xEY2ISSASfhua7Gt0Jq22uLBjDDMZpLSB6JGB/agyq8nmkvsONLGUuJKVA9wRivWlBw+ nT6VaZu0UNKVJt8xxvnzy8nIVV1BwVutwv3CGzzLypTz6kONc7g3WhK1JST57CudteXFkX3W Me0pcLk69OtIKFYSrKglQ9cq5q6x0pZG9OaStdmZOUwYrbJPmQkZPzOT86DnvUGj7fpTXMnT r7Cfq6VzzIKlMhX2KgQtrPchatvTFSjgLrN5N2uWgZpcWi2pU9b3HTlSWeYAtnzwVDHpnyrb 8dGG48jSV25g24zcVR1LPTkcbOQfTKRUR+jzD+uuIWp9TkENRmkwmMjGeZWT+jY/3qDoulKU CvCXMjwIq5Mx1LLLYypazgCveqO1hfZmstert8JxQsNnUWlhP3Zcn8ZPmlH3R/ESaDO1JLg6 n1ZHvUGZIaTFiKjNAn3FhSwSrl69h+VeDEhLDLj61oDaAVKUvp8AK83WzG5i1kHkzurAFRC8 6kYQzNcmMOusQy2sJC+XxHM5Az0AG29B+av1QfY5BgW1cqQQjlLmyfe23HYelRW3uwtLNSJt 1WHpygXH1YwFKGClCT5ZI/L0rBZ1XcpVrnyHWmYlrccUpLQSFKeUTkkqIyQPMVZ3CLg5aNSW O2au1RJnXB11RdbgyG/DZGDgZByVjbIOQCMbUH1wQ4aKvshzXutontD8hzmt0eQjYJH+1KT+ Sc+WfI10NXwlIQkJQAlIGAAMACvugUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpS gV4SZDUWM5IkuJaZaSVrcWcJSkDJJPYV71EOKxxwp1Dj/wCTV/cUGPYOLGldT6mFjssp+RJU lSkOeApLauUZOCd+nmKm9RDhlb4kHhtYFRYzTSnYDTi1IQAVKUgFRJ7kmpfQKUpQKUpQKUpQ KUpQKUpQU3quZF0t9I/TtyW4lhq6wjFlKzgKJKkoJ+fhj+mrjrm3i7DuGveMrVh09FE12DDS y5k+40okqUtSh0A509e4xg9KlVn4XcSrfb2oo4iKjNoSEhtAW8EegKsHH5UVc6lJQkqWQlKR kknAFU5xa11pK/aWl6ZgynLzdZCkiMxbUlzldByklQGCOxAyfh1GUrgjLuy0nWWuLxeGgclh JLaD6YKlfoBU605ofTmk2wmxWiPGcAwX+XmdV8VnKvlnFEVlYJXG02GFDatNsitx2ktofmke KtIGAVDnJzgfug1qZ/B7iHd3mZLtw0/bXo7q3mjb0mOoOKxlRU22CTt1JOK6DpQc6I4X8SLR LE2ZHtGrVoI5GbjKW+B8EuFIqb2Hi2YV0ZsGv7E5paYvCY7hH+GWOmx/CM7ZBI9RVqVFeIWn LTqXRs2Je3I8dIbKmJb5CfZ3Me6rmPTfY+Y2oqV0qvuCV9evvC2AuUtTj0JS4ilqOSoI+7/w lI+VWDRClKUClKUEK4uWmXeeFd6h25vxpHhJeS2OrnhrSspHqQk1RjN3ha5jtzLS2u33ZCAG JKnE/e3AbUO4Iz8M11ORkYO4qgOMXDiwNX7T6LDGbsUq6SXhJkRCW/ESlHMUhIPLzHt070FT 6j0TqiWVTtRXKI04lJShBcIASPltUv4TxoVqtKUvOtMyXFnncDiSD6V+I4KWJa+e5Xu4LUMq POpPvD8s16K4P6TYOUSZilgcw5Xhtt38qDe6lv8Abbc4v62vDTRUkkJCxzY9B1NQhOqr5qZU iLp5A9ncSWvaXWylLYOx5e5OKk1r4baZjOqlSku3F8jmHtLniBKe3X/OpHJEOw24FpvkKED7 NhP4AKCByOFrkt6O3c74qdcHQssoWjlbUoI2SfyqQ6YvVk0vpiRCiw/ZJbCSHkJT9oHEjKuY 9x69K0191/aIDkGRFmJ9oiyQ9yM7qCcYUn5g4rS2y3NcXuJxt9luM2JDnc8mdzMAJZQkDYAH cnAGT3NBP/o+aOF7u03iPdmkBbzq2reyOiD0W5/6R/V6V0NUNu140zwh0CyXk+y2+EgMx47e C48rySDjmUdyT8Saqmb9ITVGoC2jQukg224vlEqcsuf8KcBPxyaDoZSghJUohKQMkk7Cqs1p xihsGRZNCYvF8wWy81vGhnutbnQ48hncb1BnYmo9VlH7d6nduMTYrtttIYYyeyynBUPQ1rtS 61sukkNWbS9tYuM9TZSY8VOEMdhzBPVXfHXzoPOJp/R+mLfG/aK9MO3lp5Mshx/HiO8/Nnl8 s+ddPR30yYrT7f3XUBafgRmuNrdp7WeqtSpu9x4fy7lzAZbcbVFbUnpspWBmujV6vb4dcL7f K1gz7PcEs+G3bmng8445k8raT+I4xk9BQRjj5NjSX7JZnHEBaQ9OKSrBPKnw0/8AEvP9JrI+ jXbkQ+GMmQMFcu5vrUR5J5UAf8J/OqP1NqZ67X6ZqzUx8S4SGyiLCbPuRWwcBBPc4zn1JNXN 9F+5mbw4uEdWxj3RwpGeiVoQr+/NQXVSlU7xW46J0LdzZLJbU3G5oSlT6nllLbPMMpTgbqUR vjbagkfEHW7lpea07Yild6nNlRXkERGuhdUPPsB3NQ6yWtm221uNHSEhsFQVze8Src5V6kk1 F9OWy5yJEvUGoFqfu11WHH1A7IR2bA7AVur/AH6HpyyOSLq74aQMcgHvLOdgKDG1jqRFjscl 6QkEFPKhKlBIcVjoD3qrrfZrtqphMvUa/ZoKllYQgcqneY7ZA7A9KzWLu7ruc2/dkBmy21Sn G0E48VWwCfgM9a+252odTX82jQFvcnrjoHMUgciM7FSlEgDyyTQbCw6VY1dxWt+kvFWq1wkl 6Y0ARyNoAPh5HTJIB+NdaNtIZaS00kIQhISlKRgADoBVbcHeF69A22TOvL6ZV9uXKZTiTlLS RuG0nvuck9zjyqzaBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBUc19apl 90DebZbGw7LkxVIaQVBPMryydh86kdKCtuFl21O3Fj6a1HpV+1tWuChtE9TnMh4p5UhI2xkj J2J6VZNKUClKUClKUClKUClKUCo3rjV8TROlJV3mEKWgckdnO7zp+6kf3PkAaklVDA0pfOIf EFeoNc29yBZbWst260vnJWoEe+oDYg9Se+w3AoNrwc0rLs+npN8vhK7xqBwTJBUMFKTkpSR2 PvKJHrjtVk0pQKUpQKUpQKjOudMWXVOnVNajS6qHCUZZDbpb3QlXU+WCak1R/W2n5WqNHT7L BnewuzEBHj8nMAnmBUkjyIBHzoIZ9HqKqPwrQ4oECTNedT8Nk/8ApNWnWr05ZGNOabgWiIeZ qEwloKIwVkDdR9Scn51tKBSlKBSlKBUb1to6DrjTi7XOW5HIWl2PJYOHGHEn3Vp/76VJKUHM mseHvEnR1hn3JvUEO8WuE2pwlQKHkoBHvcuMZHU+8e9QpnX2q37a281YELJbCfam21ZX/Fiu ypDDUmO4xIbS4y6kocQoZCkkYII8sVSl94C3KG+45oDUyrfFWoqFtnJLjLZJzhCtyB6YJ9aC r4XEjUbcMRkaVcefCSlLx5kkDuMBO9Y0qwas1M2H9QTU2+Jy5MVkkZB7Hf8AuTVgx+G3F2C6 kx3dPEJUScPOcq8+Y5azTwQ1dqpTSda6ihQoSF8yotpbUpS/itWMH5H4UFNwtKN3u/mx6Lhi 6y3kKbcWObkYB/GpZ2AHn3rp7hRwuh8NbEtsqRKusrBlywnAOOiE56JH6nf0El0tpCy6Ms6L bp6E3FZSBzqAytxX7y1dVGt7QRHiJoG3cQtLOWu4Dkeby5EkAnLLvKQFYHUb7jvVUWX6P+r4 VmXbVawh2yM6rmdTBiqWXD0BKlFJ/KuhaUFKWL6OUa3SS5c9YXiW0R7zMY+zhfmFHKiR8MH1 qydOaL01oyKpOn7XGggjLj2MuK/mWrKj8zUiqKcQNMXHVelzBs12XapSHkPIcGeRzl/AsDcp Pl8KCN6z4sItQbj6fQxIekLDTLzq8haycDkQN1YPU9NqpzUCJMi8fWWo7yu63Dw8FxQx4SM7 pQgbJGfnU8k8ItYonQr77TZbpeUNqjqaeC2mIzecpLeASVZJyTjbatXc+COtry+G3nrFDZVh K3WHXebBOVEJ5fy3oKO1s8lV38NCcZAUnB6g9Mjsa6j+j/oadozQa3ruFNS7q6mSY56so5cI B/iIySO2QOor20fwL09pu9P3i5H66nFwLYVIbARHA6cqckE+p8u1WlQRniBq5nRGh7hfXmw8 uOgJZaJx4jqjypHwyd/QGuNZzN71Vqafe7iUGc4/47zoOEpP7o+AAGPSunfpE2uTcuEExcNJ UYUhqU4AcHkSSCflzZ+VVhpTSse96MhtrdDiJDSVuLAwonGc588ZoMGx8TYX1Q4iQ8hlTY5U oUoAlWdsZ61Hnre/r7Ucm5XCSpFpiOFtAWvdatubl2xjPWvW9v8AD7StydiJifX7xTyrUkgt tHyBBG/nitxaEau14zDhaN025bLYR4aZrqOVhlOwKge5A8skntQeOn7Hcdd6gRpDT7fsESOn mnSuXPszeSFAfxLyNv8ALNdPaV0pZ9G2Ru12CIiOwkDmVj33VY+8tX4ifOtXw94f23h3YFW+ 3rckyJC/FmTHfvvuY6+gHYevckmphQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKU pQKUpQKUpQK19zu8Gzx0PXOUiOhxxLTfNupxajgJSkbqJ8gM1mOOoZaW66oIQhJUpR6ADqaq rhq+9xB1Vc9c3QFUWI8qHZY6/usowCtzH7xBSM/zDsMBbNYV0ucSzWx+4XJ7wYsdHO65ylXK nzwATUCv3EecLjqBjTaIRjaajF24S5oWpK3cHDCEpI3PKRzEnB7HvvdE3adrPQbVy1BEjspu aXMRmkqwGCSkBWSckjJzsMEbUEnYkNS47b8dxLrLqQttxCspWkjIII6givaqp+j5c5E3h7Ii PuKdat09yPHWTn7PlSoD5FR+RFWtQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QKUpQKUpQKUpQKUpQKUquuLuq59ltlusWnnPDvN/kCJHcBwWkkgKUPI5UkA9sk9qCaRLtAnz JkWDJQ+/DUESA3uG1H8JPTm23GcjbOMio5d+K+i7LIdjTL4y5JbJSWIyVPKKv3fcBGc7YJrU ayMHhpwhFvguuRmnFtwzJaH2pLh+1d9VlIWR64qJWifE0hfdFhOkLJDjahXyxwGi5OjJJQG1 reUdyecEgAY3GaKuKNqCBIubNtU4qPcXYqZghPjlcDatvgSCCCATj8q21VLxulqstw0ffIRK Z8W6ciCnqttQHOk+hwB86tqiFKUoNVqWzN6j0vc7K+vw0T4rkcrAzycySM/LrVBwOEfE9myn TaJNoiQRlo3BLyy4W89gBnpt27/GukaUEB0Pwj0vomyNxG4Ee4zCQt+bKYStbivTIPKnyA/U 71PEpCEhKAEpAwABgCvqlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApS lApSlBg3mEu42KfCaVyLkxnGUqPYqSQD+tQDgMfA4cKtryC1Mt859iU0oYUhfNnBHwIHyqza itoYZY4kajUy0htTsWItwoSAVqw4MnzOB1oK5kcFtTu2zVEFq/w0R7vMEppsJUC8Q5zDxlcu QACfdTn3sHO1Sq+zZeg+FcS0IeE++PR0263sxm+UuOFPKOVPXCRuSfLtnFWLUWZYad4qTXnG kLdYtTAaWpIKm+Zx3m5T2zgZx1wKK8uGmj/2J0REtLpSqWSX5Sk9C6rqB6AAJz35al9KUQpS lApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAqpeKkRUTiToXUD 4/wDE4RnnD91pSlApJ8gd9/4atqo9ruOzK0Be25LLbyPY1q5XEhQyBkHB8iAaDW8TdEK19o9 VqZkpjSG30yGHFglPOkEYVjfBCj8K10TQNxuuvIeqNXvxAq2Npbt9ug8ymmiPxqWoAk5OcYH QeVT2H/7DH//AEk/2FYt+UUaenqQSkiM6QQcYPIaCtbxDXxK4u29qKOewaVcK5Mj8D0rIPhJ PfHKnPl73mM23Wm0nGYiaStrMVhthsMpPI2gJG+52FbmgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/AAAsIATACGQEBEQD/xAAcAAEBAQADAQEBAAAAAAAAAAAAAQUCBgcDBAj/xAA9 EAEAAAQDBQYDCAAFBAMAAAAAAQIDBAUGERZBU5LREiExNYKyBxNCFBUiMlFSYXEkM2KBkSMl obE0Q6L/2gAIAQEAAD8A9uxTH7qxxGrb0pKMZZNNIzSx174Qj+v8vy7V33Ct+WbqbV33Ct+W bqbV33Ct+WbqbV33Ct+WbqbV33Ct+WbqbV33Ct+WbqbV33Ct+WbqbV33Ct+Wbqm1d9wrflm6 rtXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35Zupt XfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXf cK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK35ZuptXfcK 35ZuqbV33Ct+Wbqu1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrf lm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm 6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m 1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d 9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6m1d9wrflm6ptXfcK35Zuq7V33Ct+Wbq/XtB dcOjyx6svMPntx6fbBmAAG8VAAAAAABUVAAFQAAAAAVAAGkZh89uPT7YM0AAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAGkZh89uPT7YM0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGkZh89uPT7YM0AAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAGkZh89uPT7YM0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGkZh89uPT7YM0AAAAA03gAAAAAAAAAAAAAA ADSXMPntx6fbBmAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA0jMPntx6fbBmgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA0l zD57cen2wZgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANIzD57cen2wZoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANJcw+e 3Hp9sGYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADSMw+fXHp9sGaAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADSMw+fXHp9 sGaAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADSMw+fXHp9sGaAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADSMw+fXHp9sGaA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAADSMw+fXHp9sGaAAAAAADCzJnHBsrSSQxO4mnuqv+TZW8vbrVY7tJ Yf8AuLp9HOedc0Znq4Nl/B6GCSWukbq5vofOmowjDWEJoQ7oTaR/L4vyWtXO2NZhvIYLneSf DbCTS8xKraSSW8tWGsZpKcun4oQh4x1fTB85Z8lwK+xutZ4bjGC2M0+l1Nra1LmnL41JIeEY f7O2ZW+IWCZpmp29GapZYhPJCeFldS9ieaEYa6yR8J4b+52gAAAAAAAAAAAABpLmHz249Ptg zAAAAAAB17OGZp8vWNvRw+3+14viNT5Fha/vn3zR/wBMu903DcDr2GMVcOwm4lxLOVzDt4vj tWHzJMMlm8Zaev16d0If790O5+mS3p4pJVyjk2vG0wO1jGON4329Zq08e+eSWf6p4/VNu/rx +tvb2eabGFnYaYXkHC4R7c+vy/vCMvj3+PyoR8Y/VF8ru6tc12f3rjMfurIWGRh8i3ml7EcR ml7pY9mHf8vdLLvfkx3B6eYMOqZuzhWrYFToUoU8Cs7aWEtajvpxmhCGs080dNJIeEHackZn xDFac2E5otJrDH7WjLVqUp4afaKUfCrLD/xGG6LtgAAAAAAAAAAAANMzB57cen2wZgAAAAAC whrGEIb4vGqGKYrnL4r4tNgFGeW4sv8ABWmIzR1pYfRhrLUqQl+qpNHXs/23ZaEtxLUybkev G3w+31jjmOxm7U2sYfjlhPvqx79Y/TBLW1s8y4fDC8I0wvIOF6wuLiE3YjiM0v5oQm4ev5pv qiXVza5ssY4hikfunIOF99OnGEaccRjL3S/hh4U4RhpCX6o/+Pr26d9Tp5wzrS+wYNY6fc+D xl74bpKk0n1VJvpl3OV5exw/5ecc70Zpr2absYJgcn4pqUZvDu31Y75vpdbzLJiGVLrCs85k xLs4/XvZYTYdLNrJStIwj2qUsN+kI98fDX+XslOpTrUpKtCaE9KpLCeSaG+WMNYR/wCFAAAA AAAWENfBwlq056k1OnVpz1JPzSSzwjNL/cPGDkAAAANMzD57cen2wZgAAKgAAPldVZqNjcVa csZp6dGeeWWG+MJYxg8byBf32O5StssZVmqWVSeapXxvF5pOzGhCaeP4JI75ow7tY+ENXYbG ztMx2s2A4B/27JOFzRlvruE3ZmxGeXvmlhP+zXvmn3k9S1zlaRuK8YYX8P8ACIfhkhD5f2+M n8bqUN0N8f58Pt823xe2lzbmyT7BlrDYQnwrC5oadvTulqzyb5o/RJuLu/ltqdPOueaU8s8s dMFwOX8U1Oab8sYy/VVm7tY/TB8pKdfAa0mbc5Uo4jme/m+ThWE0Y6wt9fCnJDdHT80+7+35 c0VKOVsAvr3M3ZxjNeOW1SjTt6cnbkt6UYd8tOXv7NOXxjN4zRg7d8O609x8NcAqVNe19jll 79+kYwh/6djFRUAAVAAAeM/HPOV7Y1rbLmGXFS3hUpQr3c9OMZYzwjH8Muv6d2sf9njFjiuI YZfy31heV7e6ljrCtTnjCb/ne/qX4cZnr5syRa4jeRkjeSzTUa8ZYadqaWP5tN0YwjCLtAAq AANIzD59cen2wZoAAAAADjUljPRqSSR0mmkmllj/ADGEYQeRZIhdZlyhSy/bW0cEwaxjPDG7 6WMJJrueEY6ySx3aw07U0fCHc2vmWubMPmt7WMuE5AwyXSrVh/0/t3Y8ZYR8YUoRh3x8Zor8 22zBay4/mCSXC8lYXCE1hY1Jez9rjL+WrPL+39km9yu7yWtJTzjnelPb2NvND7lwTTWeeeP5 Z5pPqqzbpfCWD5dirht3TzhnmhG7x65j8rBsEox7X2fXwllhvn/dNu/t+itWrZZryYvjlOXG M54rCNKxw+jHWW3l4cn7ZIfVPvZGZbmlknL2J3OK1/vbOWMWk8Ks9OGsLalGGkYSw+ilLCOn +qLvORrWpZfD/Arev3VJLKn2ofprDXT/AIi3QAAAAAAHj/xxybfYtNZ47hNnPcxt6M1K7hSh rNCWEdZZtN8Iaxg8RscLvsTupbXD7SvcV5poSwp0qcZo6xjp3/o/qb4d5Xq5SyVa4bdRhG7m jGtcQhD8s830679NIQ1doAAAAaS5h89uPT7YMwAAFQAAFhHSOsHkWNYbDCs+18v41in3blLG qs+JxjDSSFapCEO3Rmn+mWMYaxhv7v1anzbXNFnJjGKwkwrIeE/itbSaXswvoyR0hPPLw9fy y74vtcXdO9o0835zpT2mD2s0I4NgkZdZ6s8fyVJ5PqqR+mXwlh3rVrVcOrUc151pTV8ZrzfK wXAqUe1G3jN4SwhvqR7u1P8AS5z1K2Wq8mM4/Thi+ccU1o2GH0I6y0JeHJ+2WH1z73zn+flO 4hWrSy49nzG5ezJLD8lGT9Ifsoy//rRi4lhlKbG7bJ9O6+9MxYtc07nH7+aGsKdCSPbjSh+2 Xuh+H+tfF67HSHdLDSWHdCEN0EFRUAAVAAAWEdPBwp0qdGaeajSp05qkdZ4ySQljN/cYeLkA CoAA0jMPn1x6fbBmiRm0mlhpGPa3wh3Q/tQAAAABg5yylY50y/Pht9H5dSWPzLavCGsaNTTx /mEfCMHnVrmLsYxNb/FWpC3nwGWT7BhVC2jCleTw7pasNO6ePhpDw79XYbq5nw2rSzdnmjGp itSPy8FwKn+KahGbwhCG+pHu1m+lyhNXy9Wkx7MlL71zhikI0sPwyjHWFvLH/wCuT9sIfXO4 1KlbKt3CpVhLjufcal7NOlJ+S3k/SEPopS/r9WjFvMWuMrX9TBctzbQZ8xb/AOdf900tt/ph uhCX9PCHjHdB2z4f5H2Qsri5xG4he41fzdu7utdd+vYhGPfGGvfGO+LuAAAAAAAAAAAAANJc w+e3Hp9sGYAqCoogAKgrLx7LuFZmw/7HjVnJcU4d8k/hPSj+ss0O+EXTrX4eY7gONS4pgmO2 2KVqVL5NvLjlKapNQk110knlj3R/nR+PD8O+I2E43fYlXwbCMWxS8/DLfz3WkKFPdTkl7uzL r36b97hgnw3zbUu7+9zBmWWyucSj/ialhLCe4ml/ZCpHSEsv8Q/SDu2WMnYPlG2nkwi3j86t /nXVabt1av8Ac36fxBugKioCoCoKgCiCiKgqCoqDTMw+e3Hp9sGYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA ADTMw+e3Hp9sGYAqCoogAKgqKCACoqAqAqCoAogoioKgqKg0zMPntx6fbBmAAAqAAAAAACoq AAKgAAAAAqAANJcw+e3Hp9sGYAACoAAAAAAKioAAqAAAAACoAA0lzD57cen2wZgAAKgAAAAA AqKgACoAAAAAKgADSXMPntx6fbBmAAAqAAAAAACoqAAKgAAAAAqAANJcw+e3Hp9sGYAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAADSXMPntx6fbBmAAAqAAAAAACoqAAKgAAAAAqAANIzD57cen2wZoAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAANJcw+e3Hp9sGYAACoAAAAAAKioAAqAAAAACoAA0jMPntx6fbBmgAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAA0lzD57cen2wZgABvFQAAAAAAVFQABUAAAAAFQABpGYfPbj0+2DNAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAABpLmHz249PtgzN4CoLvRRA3gKgqKCACoqAqAqCoAom4URUFQVFQaT/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/AAAsIAUoCKAEBEQD/xAAcAAEAAQUBAQAAAAAAAAAAAAAABQECAwYHBAj/xAA+ EAEAAQMCAQkFBQgCAgMBAAAAAQIDBAURBhIWITFTcpKx0QcTMzVBCBQiMlEVNEJhcYGRwSNS GKFEk7Pw/9oACAEBAAA/AO4atr2VgahVYs0WaqYiJia4nfpj+rxc687ssfw1epzrzuyx/DV6 nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8 NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687s sfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzr zuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6 nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8 NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687s sfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzr zuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6 nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8 NXqc687ssfw1epzrzuyx/DV6nOvO7LH8NXqc687ssfw1eq63xTm13KaZtY+0zEflq9Xn4l+d 3O7T5IkAAAAAAAAAAFVAAAAAAAAAAAZLP7xb70eaS4k+d3O7T5IoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA ABfZ+Pb70eaS4k+d3O7T5IoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABfZ+Pb70eaS4l+d3O7T5IkAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAABfZ/eLfejzSfEnzu53afJFAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAL7Px7fejzSXEn zu53afJFAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAL7Px7fejzSXEvzu53afJEgAAAAAAAAAAqoAAAAAAAA AADJZ/eLfejzSXEnzu53afJFAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAL7Px7fejzSXEnzu53afJFAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAKKi+z8e33o80lxL87ud2nyRIAAAAAAAAAAqCgAAAAAAAAAAyWf3i33o8 0lxL87ud2nyRQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAC+z8e33o80lxJ87ud2nyRQAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAC+z8e33o80lxL87ud2nyRIAAAAAAAAAAqCgAAAAAAAAAAyWf3i33o80lxJ87ud2nyRQ AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAC+z8e33o80lxJ87ud2nyRQAAAAACk9Ebz0Q1DP9pvDuLnxhYNzI 1jL2mqbOl2ffzTEdc7xO3Rt+qNue17T6NWowKeHtequzbi7XROHEV00dfK5HK32SWB7UeFc3 Opwb2bc07MmrkVWM+xVZqoq6OiqZ/DE9P1lttq7bv2abti5Rdt1xvTXRO9NUfrEx1rwAAAAA AAAAAAAAF9n49vvR5pLiT53c7tPkigAAAAAR2ua7hcPaXcz9SuTTbp6KKKI3ru1T1UU0/Wqf 0cr4jt6pr2n2cXiHKyMnW9Riq5gcO4sxRRjRP5Ll6YjfamN5nlT09X6vdgabi+znDtaJw5bx 9V4y1GY5VUxt7mJjea5/626f06N//UeuizPBtM6Tot6nWONNZuRVlZNccqq1TPXdqj6W6fpT M9M/4XZml4/D2mXuGOGrNWq8Q6ttVnZmRR7zkRVM7370zvER+bk0+fTvFTiZPAutYOkez7Nz Naz7VE/ftKu3OVZiiY395M7xFqreY2iOvf8Az0nh7iHF4i06b+PFdq/aq91lY12mabmPdiOm iqJiOmP1+qWAAAAAAAAAAAAABfZ+Pb70eaS4k+d3O7T5IoAAAAAY7123j2Ll6/XTbtW6Zrrr q6IpiI3mZcnu8UTk61b4koojUNQzorxuG9M5M/8ADb5U01ZNz/rypjr6J26P6e6LlPAuRXg4 U1cRcca1tcrrqp2jbq3qno5FuNp6N+nb6R1Y8imrhO3c0jh61+2OOtUtVXMnLjb/AIt53muq ap2opjf8NPVO0bwz41dHCNzG4e0aKdW4x1OJry8+7HL91NW3KuXauvkxt0U/XaP16c1eZb0f ULmgcG1xqnE+ZXH7Q1HJj3nuadqvx3a6doiaeqmj6dEbfrgosxos3eEOCrt/L1vMri7qur3K uX925U/iuVzP8cxvyaI6fr19cVm2sT2d8R4WTwzXk6lcxrNXOCeVFzezNcTNyvbqu7zMx9do 6ejr65jZFnLxbWTjXKbtm9RFduunqqpmN4mP7MoAAAAAAAAAAAAAvs/Ht96PNJcSfO7ndp8k UAAAAANK9q+o5OHwRXhYFM1ZerX7en2dp5PTc336f5xEx/drOnafY9l+n4+n6Zbo1jjLVKaa ItxvPuqJ6+qJ2t0zH8t+v6dHouzXwXkVYeNfp1rjzXpjfJm3tTapnaOVVHVTbp2nbojfbpja OjLdirhC3+xNCrjU+ONZ2rycyuJnkRO+92rfoiinpimn+nR9GOqOad67wvwhXc1XirVt7ubn 5Fe02N4+LXO220bzMU9f9d4ic2Nj08MXOafBNz75xBm1e+1PU73/ACRjxO+925O/5v8ArR/P eevpvs1XuH7McF8Fz98127T941DUr/TRYmv812uY6eXM/lp/pvv9fTdxI0/Tp4F4Qn32Vct1 ftHOyN6/u1Nymd7lc9VVyr6U/wCoe/2ZXJscLXNEvXJu39Ey7uBcubTEV8mqZpmN/pyao6P5 NxAAAAAAABiyciziYt3JyblNqzZomu5XVO0U0xG8zLkWqfaCwbObFGkaNdyseneJuX70Wpq/ pERV0dXX/hunA3tD0vjfFqjHpqxc61G93FuTvMR+tM/WOn+X9G3AAAAC+z8e33o80lxJ87ud 2nyRQAAA0jjb2n6fwRqljBzMDJyrt6176JtTTERG8x9frvDWP/ITR+T8lzt9+r3lHUtn7Qul 7RydCzJnfp3vU9T0W/tA6DNEzc0nUaat+iKeRO8eKGOPtB6NyvxaNnxH6xXRP+1n/kJpW/yT M237WjqavxL7Zrmt5mm3sXRLNr9m5n3q17+9NcVzFNURvTERt179fXCN0H2p3tEuZ+pV6TZz tdzd+VqWRemeTHRtTFG3RTG0dETG+0fos4c9p9/h3Hz8mjTaMvXM6Z95qmVfqrqiPpTyduqP 03/T9IhdoftUy9A07OnF0zHu61n3K7l7Vb1XKrqmqd/y7dUfSN9v5JX2fcY6lXTe0XhrRaK9 d1Oqa8jV7t7lzvypmq5XTMbbUxV0Rv1/rM7N3x+Xw5kzwdwRXRncRZO+TqWrZURMWd56a7m2 8zV09FP03jffd6MGiNHyauDuCKsedVptRe1TVr1PK93VNXTNW35rk7zMUzMRDPfvVYV65wt7 P6Lc6tM016nqVymKox9+u5cq/ju1dO1PT9eqIYPZTpkaFqHFWj27teTbxNQpiMiuem5M0dMT HVvG3T/V0YAAAAAAAGj+2Ku9R7L9T+7xV01WouTE7bUe8p3/ANR/d8ut+9jFOTPtPwZxvy02 rs3uj+DkTHnyX04AAAAL7Px7fejzSXEvzu53afJE7BsBsGwbD569v9UzxtgRPVGBTt/9lblY AAN09mmXrVjXsvH4YxJv6hm4lWPRe5W1OLE1UzN2eieraP7zHX1OtYtunh7Hnhbg+/RncVZc TVqGo1zyvcT0TVduzO//AG2pp/p/f2xNvSKeZvBtc3NbuW6bmdqVVMVTYiZ/FeuTM/irnfoo 3+sdUQ812ebtijg/gfkV6nXbm7qWqXI5c40TvvduTH5rk9PJpnyen2P6b9z4Ov5c5V3L/aGb dv0ZF2maartETFEVTE7zG/Jmemfq37Y2NjY2NlQU2NjY2NjY2Ng2A2DZjycazmYt3GyrVF2z dpmi5brjeKqZ6JiYcg1b7P2LkZ9d3SNZqxMeuuZizdse893H6RVyo3/u3fgb2eadwNj3vu12 vLy8iIi7kXKYp6I+lMR1R/eW2GwbAbBsBsGzJZ/eLfejzSXEnzu53afJFAAAD58+0DTtxlp1 XJ2icCOn9f8AkrcoAABvfsu1HUcHWdQx9C02rN1XOxJsY9fK5NFjeqJqrrn6RG3+YiPq6jRZ q4K0y3w5wzR+0uL9SoivJy5/HNreYibt2qemKI3/AAxP+Onpx+6jhHBs8IcJXbebxXqszXl5 tU7Tbjpmq9XO8zG0bxTTvv8AXr6J8uv6jj8P4dPAfBk1Z2varXNGdlxPKrpqq+JcuT0/imN5 2/hjef0dR0vTcfSNKxdOw6IosY1uLdFMfpH9XrAAAAAAAAAAAAAF9n49vvR5pLiX53c7tPki QAAB8+faBmOeWnRt/wDAj/8AStykAAG4eznWtd0riC7jcL41vIztRszjUcumZi30xPL/AE6N t+nodVtxkcERa0LQaLWs8a6tTNzMzLk1T7umZna5XM7/AIY36I6OreY+jzZ+pU+zTDo4e4Yp /bXFOq3aruRdqp5VdNdW34ppj/MUzP6zPRPTs3s84Dq4ZsXdT1q5GZrudPLyMireqq3E9M0R VM9PT1z9f6Q3cAAAAAAAAAAAAAF9n94t96PNJ8SfO7ndp8kUAAAPnz7QFMxxpp8/i2nAjr6v iVuUAAA3r2VzxDziyo4RowZzasSqmq5mz0W6OVT00/z32+kum8O+zriq1OVlarxDbwMrUL1V 3Lu4Fimcivf+GL0/lj67Uxs3bhzg7ReFrMRpeJT94mNrmXd/Heu/rNVfX/aNo/knQAAAAAAA AAAAAAF9n49vvR5pLiT53c7tPkigAAB8/faCoqji/Tqp/LODtH9rlXq5MAADr/2e6aucOr1f wxi0xPR9eW72AAAAAAAAAAAAAAC+z8e33o80lxL87ud2nyRIAAA4F9oO7FXE2lWvrThzVP8A eufRyMAAHX/s+Tb5wavFW/vPutE09PRty+n/AE70AAAKqAAAAAAAAAAAyWf3i33o80lxJ87u d2nyRQAAA4H9oOJ5y6T+HaPulW1X6zy56P8A+/VyEAAHXPs+3Yp4p1S1MTvXhxVE7dHRXHq7 8AAAAAAAAAAAAAAC+z8e33o80lxJ87ud2nyRQAAA4B9oLlc6tM325P3Odvw9P55+v1ckAAB1 v7PtyI4r1O3NcRNWFvFG3TO1dPTv/Lf/ANu/gAAAAAAAAAAAAAAvs/Ht96PNJcS/O7ndp8kS AAAOC/aEi5zg0eZn/jnFrimNuqeX0/6cgAAB1j7P9EzxhqNcR0U4O0zv1b10voEAABUFAAAA AAAAAABks/vFvvR5pLiX53c7tPkigAABxP27aHq2p6zpeRp+nZGXj0WKrc1Y9uqvauat9piO ro2cqp4R4kqpmqNA1PaI3mfudzq/w9OPwHxTlU1VWtA1DaKOX+LHqp3j+W8df8mKrgniimqm meHtT3q6ojErn/S+vgTiuimaquHdSiIjeZ+7Vei/mDxZ7umvm7qMxXO0bY9Uz/j/AGvq9nfF 1ExE8O6h008rosTPR/b6/wAllPs/4uqpmY4c1LaP1x6oXT7POL4234d1HpnaNrEstfs24xt3 vd1cO5s1bb/hoiqP8xO39nSvYvwlrnD/ABFqV/WtNu4durGi3TVciPxVcqJ6Jj+UOzAAAAAA AAAAAAAAAvs/Ht96PNJcSfO7ndp8kUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAvs/Ht96PNJcS/O7ndp8k SAAAAAAAAAAKgoAAAAAAAAAAMln94t96PNJcSfO7ndp8kUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAvs/H t96PNJcSfO7ndp8kUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAvs/Ht96PNJcSfO7ndp8kUAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAvs/Ht96PNJcSfO7ndp8kTv+LbaerrVAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABfZ+Pb70eaS 4k+d3O7T5IoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABfZ+Pb70eaS4k+d3O7T5IoAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAABfZ+Pb70eaS4l+d3O7T5InYNgNg2DYDYNgNg2A2DY2NjY2NjY2VBTY2NjY2NjY2DYDYNg Ng2DYDYNgNg2ZLP7xb70eaS4k+d3O7T5IoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABfZ+Pb70eaS4l+d3O 7T5IoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABfZ+Pb70eaS4l+d3O7T5IkAAAAAAAAAAVgJUAAAAAAAAAA F9n94t96PN//2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAY4A7AMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEBAQEBAQEB AQAAAAAAAAAABwYFBAMCCAH/xABDEAABAwMCBAMFBgQEBQMFAAABAAIDBAURBiEHEjFBE1Fh FCIycYEVI0JSkaEIFmKxJHKCwRdDkqLRJcLwU4Ojw/H/xAAVAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA Af/EABURAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAR/9oADAMBAAIRAxEAPwD+kUREBERAREQEREBEWf1l qiDR+kq691DRIKdn3cWceJIThrfqSPpkoM5xC4izafrqXT+l6aO6alr3BsVNnLYAR8TwP1xk bZJ2G/DrdSa80LfLLNrKuoLnaLpUNpag01OI/ZJHdMO2J88ns09Nietwu0TPbmTat1MDNqS8 5mlc8Y9mY7cRgdjjGfLAHbf68c6I1nCG6uZ8VO6GYfSRoP7EoqiIuNpG6PvWi7NcpTmSqoop ZDj8RYOb98rsogiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiApvril/mniZpfTEzHSW 6lbJdq5mAWvDPdiB9ObII7hypCxlj5qji3qqWbc0tHQ08PowiR5/Vx/ZBs1gON0z4ODt7MRw XCFhOexmYD+y36zmv7J/MmgLzamsMkk1K4xNHUyN95n/AHNCDz8LxjhZp3cn/AR9fktWsTwh vEV54V2SSPlDqaAUkjAfhdF7m/qQA76rbICIiAiLIXviTYLHeHW2d1XVTQ+9VuoqV87KNvXM pb8O2+Nz6INei8luuNHd6CGutlTHVUszeaOWN2WuC9aAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICI iAsLpgH/AIv66LwATHbuTfq3wn7/AK5W6WLoJGUfGm8U34rhZ6WqG3Xw5JIzv/qag2iIiCV8 Pov5O4mal0fKzwqStf8AatsAGGljtntHy90Y/oKqimfFSN1q1JorU8DiJKW7NoZGjbminGHZ PoGkf6lTEBEWB1FqK4agvcmktEzBlS3a63Royy3xnq1p7ynfA7em5AfrUepLje7vJpTQ0zRX sI+0bmRzR26M9QD3lO+G9u+O2l0/p63aZs8dutkTmxgl8j5DzSTPPxPe78Tj3P8AsmnNOW/S 1littqi5Imbve7d8rz1e893HuV05JWQxOklcGMYC5znHAAHUoJ/w+gituu9dWqhh8Cgp62nl hhbsxjpIeZ/KO24BwPMKiLBcL2TV9Ne9T1DXNF+uL6imDhg+zMAZESPMhuf0W9QEREBERARE QEREBERAREQEREBERAREQFMNeXqn0pxY0hea5wZSVcNTb6iVwwIwSwtcT2HM7fyAKp6lH8Q1 k+0uGv2g0HxLZUsl2/I48hH6uafogq6LEcJdUDVfDi31UknPV0rfZKrJyedgAyfm3ld9Vt0E 74kyNq9XaEsx5SKi8e2OaRnIgZn/ANyoimmoGm4fxC6Vp4yM2221NZL3914dGP3wtTrDUv8A LVnY+lhFVc6yUU1vpM7zzO2A9GjqT2AQcrVmoKuqubdIaUnAvVVHzVNUN222DbMjsfjIPut8 yDsOve03p2h0tZIbZa2OEce75H7vmefie893E9/9l4tGaWZpq2SGokFVda5/tFxrD1mmO5wf yjOGjsPmVpkBYfXNXNfaqLRFqLvHuTOe4TsO1JR594n+p+CwD1J7LQal1DSaYsFRdK7mc2IY ZEz45pDs2No7knAXN0RYqu20VTc747xL1eJBU1p/+lt7kLf6WN2+eT3QaOlp4aKkhpKWNsUE EbY4429GtAwAPkAvuiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIC5WpbPHqDTFxtMrWubWU74h zdnEe6focH6LqoghX8Mz6hlt1HSTMLGQ1EJAPUPIeHD/ALWq6KX8HKVpuOuLlGOSOp1BPExm McoYSf8A9n7LR8S9VnR2h6u407h7dJinomkZ5pn7DbvgZdj+lFZ3R0gvXF3WWppZcUtta20Q Fx90NZh0u/kHNz/qXR0mHaw1JLrWrafYYhJR2SJwyBEHYfUb9HPIwOh5RjfKy1FYaq26TtXD Winxd7qDW32oYcmnp3O+8y7u520Y88E7bKv0lLBQUUFJSRiKnp42xRMb0a1owB9AEHpRFi9T 3uvuF3GldKyYr5Gh1wrRu23Qnv6yOGeVvXvsER5oGN11rkVz2+JYtPSllNzDLKqt6OkHmI/h B/MSR0W9XPs1oorDaKe2WuBsFJTM5I429h1+pJJJPmV0EBERAREQEREBERAREQEREBERAREQ EREBERAX5c4MaXOIDQMknsv0uXqWc0ulbtOM5iopnjHowlBiuBpE3D+esBLvbLnUz8x75djP 7LI6wvsV54r1FZU809q0cxhhpWk/4u4vP3cYHXPPgdDtEexW14SPjtPBC01M/uxw009Q89Nv Ee4n9FP+CVgq9VXao1Tdo+Wigr5auNp39orH/jOeojBOP6nEg9QiqvoXTU9ltkldenio1Bc3 CouVRnPv9o2+TWD3QBtstWiwOveKVp0hGKGCqpprxMeSOF0nuQf1ykfC0eXxHsER0tUakq6e uh09phjKi/1jOcF4zHRQ5wZ5PQdm9XFdLT9ipdNWx0Mcj5ZZHGaqrJyPEqJT8T3nz/YDAHRS Gw69u1HWVlNo3TFdquurJRJV32YOijqHkDGAW4ZGBs0FwAHzX1v3DXiLxHk8fV14obTTtwYb bT80jIz5kA4J/q5ifkNkVUL5rexafdFDUVRqq2fHs9DRN8aeYnpysb5+ZwPVS698erzFeH22 x6ajdVMdyeyzSOmn5t8gsjGGkEYLeYkfrjS8LOGdfw9uFf7RVW6tp6hmGzsgc2oyCMNyTgMx nYZycb7KkR00MUj5Ioo2OkOXuawAuPmT3QT223rihqS2wyRWO16ay37yW4PfLI4+bIhjl+Ty vY/T/EeMmWDXFBO/AxBNZ2sj6/mDi5b1EROKit4jaY5LpePYNRW9rv8AGUdtpzHNAz88eT7+ Opad/LzGy0/qG26os0N0stQ2opZhsRsWnu1w7EeS6qnd74O2Wqq31+m6yt0zcXu5jNbJSxjj 6syB+hCCiIpxwz1Rdau5XzS2qq2KqvFlqORkwaGOqIT0fgdex/1DKo6AiIgIiICIiAiIgIiI CIiAiIgLga3qI6TQF/mmyY22+fIb1P3ZGF7rzeKKwWepud0nbBS0zC+Rx/sPMnoB3Km1LR6p 4t0PtF3mOn9J1LuaGjpx/iq2LsXuOzWnrsN/I7OQZdmoKw8B7ZpK3264092uRht8JqoDGyZk znPLo3HZzOQYJ7cwyq9b6ey8PNFU1JLVR0VuoIuUzTOxzHq4+pc4k4HnspZrTQ9Tw2NBrGw3 KquFJY3MbDa6/mnZEH5Y9zXZ9wYLeg2ODnYLSaa0Nc9U3ODVnEwtqake/QWlhBp6Rh3Bc3fm d9T657FeBmp9W8VLo6l0i2WxaWZIWTXdzMT1DehEeemfTcbEkdFvrJoTTWn7c2kobRTODd3T TQtkkld+ZziMk/8AwLvwtjZG1kIa1jByhrRgNx2x2X1RH5DQ1oa0AADAA7L9LiX/AFdYNLxe Jf7tTUXNu1kj8vd8mDLj9ApNqj+IR09V9n8PbY+4THb2meFxDv8AJGPePzOPkguaL+bZrtx3 vVGJI6W4UsJds2Omip3/AKEB+F2tPTcdrcZKme3xXONwDfZ7jNCD1zlvK9pB7bn6bILzlMqI XnV3Gtr2SU2kYKSNmWuZC1tQXnz2eTj5LF3bXHGeokdDNTXej5gW8lPaizOOpDuTP6FFj+nn ysjGZHBoJAy443PQL6L+P49C8TtTVUdTUW28zzBwe2a4SmMtI75lIIVBs/DTirdqqBmpNXVl Fbw/74R3OR8pb3ADdie252z3xhBqbtTQ6r452x2n2tgfp0GS63KAAl7nYDaYkdTgEHPQF3kq uuJpfS1r0hZxbbLE6OEvdI90juZ8jz1c53c9P0XbRBERAREQEREBERAREQEREBERBGNfQ1Gt uNVj0XVucyy0sIr6mNufviOY7+mAGjy5nKxxxtijbHGAxjQGta0YAA7BTTWUsWkuLlg1dVu8 C11lM+1V1QfhjJy+Mu8gT3/pWxtWtdNXyobT2m/2+rneSGwR1DTI7AycNzk7b9EGF4027Vbt M3Wst17pYrE2jDamgkpxzuPMMlr8E5O3cLIS8OOJ1XTUk9yvdReLeYmONBS3V1LIRy7N99nI CPqqVxkiL+Fl0k9ojhZTuine2X4Zg2Rp8M/5jgD1wFkbRrqq03dRqGrnqrlorUUvtDat4LnW qdziHROA/CCMdOwxvnJXGOitNUjj7fpXXdonzzOmo3CpYx/QkPZzZPqQvmy06BZCTdtXa3pY iOVvtbJo2xj8pPhEd/lur/SVdPW0kVVRTx1FPM0OjlicHNeD3BHVfZzQ9pa8BzTsQRnKCW6e 4NcOKmNlfQl18izzNkkrfFZ06HkwD8iqNbbNbLPTiG0W+loosY5aeFrAf0G6z1bwx03U1hrr fTzWWuJJ9qtMxpn59Q33T9QV+JNL6vpz/wCl68mdGDkR3C2wzE+hc3kKI2aLCvvmudOkm+WG C/0YGTU2QlszR6wPPvH/ACuXut3ErSVxcYzeoKKpbs+muB9mlYfItkxv8kGsRctupLG9way8 29zicACqYTn9V0muD2hzCHNIyCDkFB+kREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQcy+2Og1FZqm 1XeAT0tSzle09R5EHsQdwfNQ27cN7hwijrdYWe/Us0dMwRR+2UXiTMDiGDl3xzb4zttlf0Ks hxTtD73wvv1HCAZPZTMwEZyYyJMD1PJj6oIhxLOoqShZFdNT1d5ivFpbWyQzRCFkOJo3NxE0 kA9s/NUfg/ouWm4YS0t/dS1lBfA2qZSx5c2OOSNuxJ/FsOnQjqvnfYKHVn8Pn257DBLXR2Qc lQ6Jpkj5APEDXdQMscu3wTuMVw4SWfwpA99MH08ozksc15wD/pLT8iEVgpdN6g4O3uSqslyq JbBM/mYKhpfTs6/dzgbxnymG3mAqfofX9o1tRPdRSMhr4NqqiMrXujOcZDhs9nk4bfLotW9j ZGFj2hzXDBBGQQppqPhIwXqPUfD+qj0/e4TzcgaRT1HmHNHw574BB8u6CnIplaeMVHBeXWHX lA/Td1jwC6Z3NTyf1Nf2B7E7eqpTHtkYHscHNcMgg5BCI/a8NfaLbc2Btzt9LWNAwBUQNk/u CvciDOP4f6OdGWnSllw7rigiH78q4FXoaq0tP9qcNAylla3E9omkcaWsb12yfu5PJ3Tz7qhI gzeltY0WphNAyOWhulJgVltqhyzQH5fib5OGxyOnRaRYDiXTmzU9Lra2sLa+zSsNRybGopHO Akid5jfmGehbst1FKyeFksbuZkjQ5rh3B3CD6oiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAvlNCyogk imbzRyNLXtPcEYIX1XH1Vdxp/SV1uxIBo6WSVgI6uDTyj6nAQTvhfDLdOANda2tMmGV1JEMf EHc2P3eVxuA9dHY7hLp6WfniutDDdaE9AXcvJM35hzSPkwra8FLS+08KLX4weJaznq3B5/O4 luPQtDT9Vkr3o696Kt1LqOiZT1B0zdKmogip888tvmdzPY4kfE3md02ALj8yrai51lvFFqCz Ut1tcwmpKqMPjcP7HyIOxHYhdFEZnWOiLRre1ilusA8aI81PVNYDJA70yMEebTsf0U801Ran 05dZbBZbjS0NxgPi/ZNxDnUVbH3mpngc8e+7oxkNJPQbK0rMa20m3VtjEMNRLQ3Glf49BWwu LXwSgbHI3wehH/gIOX/xGqLU50WtNNXKyhh96thZ7XSY8/EYMj6t27rY0Nxo7nTCot9XBVQn pJBIHt/ULF8MNa1OpbdU2nUEbqfUdnd4FdE4AF+NhIMbb43xtn0IXrufDOxVFc+5WYTWC6nJ FZbH+Fk/1M+Bw8wRvug2aLDNk4k2YNbJDZtSwt252PdRVDx5kHmZ+mF9v5l1t4Zd/IByPw/b MGT+2EH54vVLqXhPfSxvO+aFtO1uepkkaz/3LXUdP7LQwU+ebwY2sz54GFgHUWoNfXui/mC0 S2KwW6VtQ6kmmY+WunactB5c4jad/X+1GQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAU447TyR8Kay CFzmvq6iCAAH4svBx/2qjqWcaWVDptGFr2Mpft+ESmQnlD/wk+mA9BSqClbRW6mpWABsETYw B0w0Af7L6vjbLG5kjQ9jgQ5rhkEHsQvoiCQvkn4K3qR7xJUaIuU5cBGzmfbJndvWM7/t3+Ks U9RFU08c8EjZYpWh7HtOQ5pGQQe4wvLdrVSXy01NsucDZ6WqjMcsbu4P9j3B7FYbhPWVFrN3 0Nc5DJVadn5ad7jvLSv96M/TP0BaEFJREQS/iJYavTt8i4j6Wic+uowGXSkYNqum2Dj/AJgA N/IA/h339lu1HfrNS3S2zeNS1UYkifjGR6jsQdiPMLoEAjBGQVNNJv8A5I4i12jXwujtdzLr hZ38+Ws2BlhAPTBBIA7b90FMREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFMuPzoxwmqmva1z 31MDYsjcO587euAf3VNU24uRx19Vou2TN54qrUMBkZ2c1oOQfo5BQaMyOoYDOCJTG0vBGDnG 69CIgKacSqWq0zdKDiDY6UzzW1vs9zgZ1qKRx3Pzad8+uTsFS18pImTRujla17HAtc1wyHA9 QQg81pulLerRSXK3yeJS1cTZonYxlrhkZHY+i9qh2p6bWvCq5uPD6jNfp6uk8RlCad04pJT8 TQGnmDT1G+O3z9Vm1bxrrm8ztH27kd7wNS0wEDyw6UH9kVZ1NeN8DKbRcGoKec09zs1ZFPRS N6uc54a5nqCDnH9K/wBp+I+pqWN0d94cXtlSxo5fs/lqY3nv7wxy9tt/2XIvNm1dxTudrgvl iOnNP0VQKmVs1UJJqgjtyt6bEjcbZO/ZBXIXufTxvkbyvc0FzfI46L6oiIIiICIiAiIgIiIC IiAiLH6w4kWTQ9zoKW/sq4465j3MqYoudjOUjIODnv2BQbBFmbJxD0nqOoFPZr9STzO+GEuM b3fJrgCfotMgIiICIiAphxgqRR3LQ9TI37uLUEDnPH4Rncfp/ZU9S3+IFjxwybVQktkpLhBM xzerD7zQfT4kFSReS1VrblaKOuZ8NVAyYfJzQf8AdetAREQEREBERARZXU3EbS+kWuF6usTa hoOKWI+JMT5co6fM4HqsE7jPqHVMppeHGjqqqJ6VdcMMZ8wDyjv1egs6L+ebweKb9X2ay1er Y4brdHOe6ioAAyjhHWR+AMjAdgb55Tuv6AgY+KnjZJIZXtYGueRguIHX6oPsiIgIiICIiAiI gKW8UZ/Z+JXDlz9oXXCZjiemXeE0D9yqkpJx+t9ULDZtRUbXO+xK9ssnL1a1xb73/U1o+qDY 3fhto++SOkuGnqJ0rs5lhj8F5PmXMwSfmuG3hle7S0/ytr+80bWn7uCuDayJg/KA7GAqDDMy pp454TzMkYHtOOoIyF9UE4ku3FHTx57jZbTqOjYAC61yPhqPVxa/IJ9Ghemg4w6Tqql1Hdp6 ixV7CGvpbrAYXNJ8zu3HzK3y513sdsv9A6jvNDBW07urJmB2PUeR9Qg9kUsdRC2SCRskbxlr 2OyCPQhfVTX/AIZVulnS1XDS+z2wk85tda4z0cvpv7zM/mySulp/iLTVd3+wNU0b9PX8Af4a peDHUb4Bhk6PB8uvbfCDcLKcTLb9rcMr/S+H4rvYnysb5uYOcY9ctC1a8d0ZE+0VjKguEToH h5b1DeU5x9EHG4dVTKzhrp2WLHL9mwM2OcFrA0j9QVpVPOBtRJU8ILT4uD4Tpo24HYSuwqGg IsheuKWi7BO6C5agpWzMOHRQc0zmnyIYDg/NZ+48f9E0rWC3TVt2me7lbFS0rmnP/wBzl/bK CnopDU8aL8+LxLTw2v07XNJbJLG9rfQ+7Gcj6rnstfFriJT8t5rIdJ2qU4fDCwtmezyxnm6b Yc5ufJB19fcdLVpG4TWq10hu1wib77mytEMbvylwyS4dxgeWc5xjbfS8W+KjjUVNwksFmmOR yg07Sw/kaPfeP8xwfNUjSfBvSWkqiOrhpH19bGPdqK1wfynza3AaD64yPNUBFT/SnBzSumI2 ySUYutfnmdV17RIebza3o3f5n1K2VyuNHY7PUV9fI2CkpIjJI/GzWgdh+wC9FTUw0VLLU1Ur YoYml8kj3YaxoGSSewUsayr4yXhk0jZqTRFDMHRse0tdd5Aep6ERgj/4fhI6vC61z1z7pre8 05ZcL/OX03iY5oqIAeEz0yBn1AaqKvnHEyGNscTGsY0BrWtGA0DoAF9EBERAREQEREBERAXO vlop77Yq201gPgVsD4XkDcBwxkeo6j5Loogm/C/UEtPFLoe/uEN7sX3MYcce1U4+CVmeo5cb eWD8qQslrLQ1JqttNVwzvtt6onh9Fc4WAyREHOCPxN/pP/lZ6HiPcdH1ItnFGikpfe5YL3Rx l9NUjzcG7sd02x9AOoU5F4LXeLdeqBtZaa2Cspn9JYJA4Z8tuh9F70BZ/VWjrPrO1Oor5S84 BzFPGeWWF3mx3b+x7haBfiSRkTC+RzWNHVzjgBBNo7hqThlA2PUcz9Q6bY4N+02NPtVE0nbx Wb87B+Yb/sFrq290Nw0bcLnaKuGtpxSSvZJA8PaSGE427+i+F11/pKzOdHctQ26KRvxRCcPe M+bW5P7KL6yrtOWSmvF74c6loBFd6WSnuFlEmGyCRpb4sbduV7S7OMeeNtiVouGWrrZonghb Ky7vke+qqpm0tJA3nlqHeIRysb33HXp9SAunUab15xDaX6hup0xZJjltroxmodH2Ej+xI6jc ebVxf4f9OW+qtLNQV9bFcLhSh1PSUxeHG3x8zj8P4XOJcc+R9Srigw1k4OaIslM2Jlkhrnj4 pa8eM530Puj6ALS2zTdkshcbNaKGgc74nU1MyMn5kBdVEQREQERS3iDqO6ah1A3h9omUMrp2 c10rgTijhOMjI/EQR+oHU7B+bzUz8VNTSaZtxc3SlBIDda6M7VcrSCKdjvLOCSPLttmm0lJB Q0kNJRxMhp4WCOONgw1jQMAALxWCx0OmrFSWi1xNipqWMMbgAFx7uPmSdyfMrqICIiAiIgIi ICIiAiIgIiIC89VSU9dSPpq2niqYJBh8UzA9rh6g7FehEE9rODOm3VslbYprlp2qkOTJaat0 I/6dwB6DC/H8ia0ouYWjiVWhnRrK6giqXY7Zc49fXCoqIJwzSHEqX7ur4jxticfedDaIQ/Hk DthfmXgtaLqI5NU3m9XypBJe+oqy1jj6MHwj0BVJRBmLdw60fa6QQUemrbyhpbzS0zZXkHqC 5+XH6lYbjRorS1Jw7rLlTWSlpK+B0bKZ9HEIi5zpAMENADtiTurAp1xcJqotKWkZ5a/UNKyU DuxpJP8Asfog51Xwejsloparh7Uus+o6RjQagzvMdX05myA5GCckbY7Yx06WlOJ8VXcmab1l SusWpQ4R+BKD4dScfFG7pgkHAz8iVRFndVaMsusbd7LeqXmcwHwKlnuywO/Mx3bscdNtwg0S KR2LXlVoG8yaR4k1biIWmSgvTwS2ph7B/fmGMZ332PYnq1XG/SzpfAsEVy1BVEZENuonuP15 gP2ygo6Kb0/ELWVzANo4a14Y4bSXCtZS4PmWubnC+NdNxbvk0lHS0Vn07SS7Gq8YzzRDG+MH BJ7e6PmOqD3a34gTW65M0xo+nFy1PVDDYhvHSNP/ADJD0GOuD8ztjPV0JouHRtneyaX2y7Vj /GuFe7JdUSnJO535Rk4HzPUlf5ofQtu0TbXxU73VdfUuL6y4TD72ocTnc9QPIZ9dySVrEBER AREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAUt4ovJ4jcOYWY965yPLTv0Me+Pqd1UlMeIkTZOLfD jLuU+01ZzjPRsZwgpyIiDyVluorjE2O4UkFXG08wZPE14B88EdV+6ajpqOPkpKeKBmAOWJga MDpsF6EQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFNuJUwpde8PalmDN9qvhA78k jWtcf7KkqVcVpmR8ReGzX4y66vx/1RD+5CCqoiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIi AiIgIiICIiApLxBYblxw0BQRDL6d0tW/bIDQQ7P/AOI7qtKY2GjN6/iC1LeXYdBZqOG3wnze 9oe7Hy94H/MEFOREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBT3hEH1dmvt6 lZh12vdVUNd5sDgxo+QLXBbDUVabZpi6V7XcrqWjmmB8uVhP+y4fC2hZQcLdPxs/5lGyocfN 0n3hP6uKDXIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiDHcWKx9Bwo1DLHuX UhhO3aQhh/ZxXe07FHBpi1xQhrY46OFrA05AAYAML5aps41BpO62knBrKWSJp8nFp5T9DgrI cDL1UXfhlTw1zy6otk76J3MfeAbgtB+TXAfRBR0REBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREB ERAREQEREBERAUj4FP8A8XrSP4OW8vPhfkyXf+MfRVxSrhZRfY3EfiDbJZPvDXRVMbCdyyTn eDj5OagqqIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAi/w/LK/wBQEREBERAREQFNdQgWHjvp i5U5DBfaWot9U0DHN4YD2OPrktHyCpSnGt9+MfDoPd7nPXnGe/hNwgo6IiAiIgIiICIiAiIg IiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgLFa503c7retN3qzCGWoslYZH08r+TxY38rX4PQEAZ3 /wD7tUQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBE RAREQEREBERAREQEREH/2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAbYB/AMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAwEBAQEB AAAAAAAAAAAABQYHBAMIAgH/xABNEAABAwMDAgQEAwUEBwYFAwUBAgMEAAURBhIhEzEHIkFR FDJhcRUjgQhCUpGhFjNisSRDcpKiwfAXJSaC0eE0U2Ojsjdzg3STwuPx/8QAFgEBAQEAAAAA AAAAAAAAAAAAAAEC/8QAFREBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAABH/2gAMAwEAAhEDEQA/APpGlKUC lKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUFT1Zq2VY7harTZrYLpd7qpwMMLeDSEIbTla1q wcAZHHr6V4jxHtEGWxbNRqVbburopkR0tOPNMOO/IkvJTs59CSP6GvbVmk5d7udru9kun4Zd rUXOg8pgOtuJcACkLTkZBA7+ncc1U7t4TXa96qbvU+9QuupUVbryIiw4hbJzlsb9o3f4grFB dI2udOS9Ru2GPckruLSnEKaDa8FTYytIXjapSR3AORX505r3T2rJi41jluvPIZD5S5Gcay2T gKBWkZGfasrssVvUdyvw0jeVvu2KROmQLc7DDTqpD6VpB6hX5kJUeMgHON3pVl0RovU2l9ZW 164LjSbemxiAtxhGzpbFBSEqyokqJUrkccelFarSlKIUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpkUoFKUo FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUo FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoMA8RYcjwu8VYGurQ0r8OuLhROaRwCo/3if8AzDzD/Ekmt2gzY9xt 7E2E6l2PIbS604nspJGQf5VFav0zF1fpWbZZmAmQj8tzGS04OUrH2OP0yKzHwM1LKt8m4eH+ oCWp1tcWYqVnukHzoHvg+Ye4J9BRW2UpX5UoJSSogAdyT2oj9UrmVJBSFR0LeyeCjGO2e59P tXgBcZA86mYaT6I/NX29zgA/oaDvJCQSTgDuTXH+KQsZbfD/ADj8hJdx/u59q8FWCI8sLnl6 aser7hKf9wYT/SpFKUNNgJCUISOABgCgjnLhPUtAh2pxYKsKW+6loJHPOOSfT09a94huCklU 5EZo+iGVKcx91ED6+lRVx17pS0upan6ggNuL+VCXgtR/ROTURM8X9FQ2ytd2W5yAA3EeO4+w 8uKC3OxHXQnE59spPPTCBu++Umv4qA2pe9bshZ//AH1AdvYECsbv/wC0TECXEaYgJc2g/wCk XBRbB9ilCeVfzFVe2+IPirrSYt2yy24UNvlb4jIbZQM47rCifsMmix9GC3RQonpbiTnKlFX+ Z+leoiR0pIDSMKGDx3rFm5GqWLeXrlr2dKC9wcTCjMIwpI+VKiCe/HCa941rlXCMpucvUEvq Dc085KkqCgf4gotIHPoM/wCdBrpt8JJKjGaTkYV5QM/f3p+HQy4HBHQFjspPB/pWEzdGi/W9 S41tuzpSrYt1F1ZKlKGN3Bcc9jx39Kg2NLzfjB+Hov0N0uFILd5QkkDAIGG+/CvWg+lEwm0B WxbwKjkkuqJ/TJ4r9BhwOBQku7R+4Qkg/wBM/wBax1qVrXSFnk3Cde5zUSOjcPxptmQ2o5+X chYcJPPb+VTdj8XRcnGLc9anZF3fSVtNwwUNLTlXJLu0o4So8+3BOaI0b/S0LJy06nPbBQQP vzmiJJU5scYdbOM5Iyk/qP8AniqgfECZEVm66TubDW7aFx3GpB7d9qFdvrUjZdfafvbzcZqS 5Elu52RZzKo7iiMZCQoAKIyPlJoLGh5ta1IQ4lSk/MkHJFeleLsZl3+8bSrkHOOcjtXkiK6w T0JC1o9G3juA+yu/880HXSv4D23cE1/aBSlKBSlKBSlKBSvypQSklRAA7kmv4hxDmdi0qx3w c0H7pSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSuSZPjQ WwZLoQVHCEAEqWfZKRyf0oOusN8brFJsF/tviDp7aibCcQJiR6gHCFkexzsP0KRWpG6TLgtb UJpyPsUUqQAlTh54JOSlAI55yrB7A0c06LnGlR7oGkxZjSmn4zadxcSRjzOKySR6Yxig/WmN Rs6qsMW729G2LJaCkqKwSlf7ySB/Ccj9PapRmGhBC3VKfdBzvcOcH6DsP0rDfC24yvDnxJuP h7fHT8LKd3wXVcArx5SP9tOP/MnFapf9e2OwSWoT0pEm4vLCG4LC0qcJ91c4SMc5Vigs4GBg VC3rV9g06QLzdI8ZxRwloq3OK+yE5Uf5VlepNXXl+PInXy/my2dH5aottaIcUsjISHVJClEp P7u39MVVrHY4eqbO5cLgqDarbj/R4i3Ok9NwrHWeWAVFGTjCe6vXjJKvd+8cWw8u26QsUy5X QnYhLyNoCiccoB3/AMwmqlLY1fqmUTqN+IhcjCWokmU48W+D2YYAR6H5+QRgnIqZkzdN6ct7 MR2RHghLa1lpsmKh7bzy0D1HORwFnB575qNY1Zb7tOajQFvKYWhSo6pYUzDWAclKWWsKWfm4 UecetBA3G03m33BUSJd7fBfaWhKG40JpCyAn/CpSwP8Aax6ntVe/s/Ovd0lQXr8/NlsgSJL7 yymLGTtBK3HCcjGcYCc8VO+IV0kQbE3Ag/ExmN6esY6UMN4KSEjppO8Z5+fnymqxa9YR7dpd Vm6C1iWrqz1KJCnVhWEpGD2CQD6ck0VN2C26fj3NmNY4juoLmdyRKlqQlgK7FSWiFHb3wVA8 gYHPFqu8NTTwjXCyOXyQWAEsxAp3pnPKemDsaHmSQdo78CubSWobO5HhhE2Ky++lSUw0cLJy NoIHlByCcnJwe+K0WE/bn7b0HbjEa+Nw2Q6+XFOq9khJSDwPTNEUaz6T1Tcba18RqaVpq1Ka G2At/wCImAD1OEoKc49TxXX/ANh1rmoQX9QXyUEIO1SkJSB9AFfer8bjFtzSSqQ2w2ncUl51 DCHNuQSPUjAzyarNz1/pWCy58XfYspSUgBmI0p9wnHGFKVhX37UFaleA+5x162aneZktjc2m ZH2JI7AFxCu/pkD9KrCdM680k6tqc9fVW1AUpC7FI6yVKyCeQfIDzyRnPoa2Cxa2tl+63wjd wKmUnqOykNttJUPQlOefXtVjSlLchaUdVnclJU40r5we3IFB8+wTYdXuPpu067SpbCctxp90 JKj2OSpCQCM9ga8Rob8NmGQZ01Bb2qZdiuJfebVuUAS2kZIwPcd/WtxvmjLJqNWy921iapYJ bcLKm38f/uJA/r/zqmK0teNJqKNH3R5+Lvyu0XNWCsAEbW3gPL6AA4HbNBDt6yvNiZXJvyWr 9aFHKLjb2kodZA4AcbIG3PHf37mr1CRbNSWNmQlDdyjSGtyV7ElafqAggpVkdwnIIqDtupId 1lTIcqI7a7tETh6LNdKtqMDJyQUlBz+vFRf4RK05MXfNOswg6+dkuy/6iSoE46a1JG1XOdmO +ce1BYvxzUGjh1LdNcvUNG3rWy4OZebBJ5bdVhXPoFgj6ir3pPW9n1jFU5bXVNyWgOvDeG11 k/Ueo57jIrLZXidp5y3/AALw/DpydqXYFwjrbDagcnzAKGMdvLULer/b9PvwJOlTGRdJCy3A djABLaSQF7iCUuJPok8fQEUH0jSsri6r1rAbCX3bNetqtvKHIziz37p3JH8qmoviUy0P/Etp lWhHAEpJ+Jj5zjlaOUfdQTRF6pXhHksyo6H4zqHmXEhSHG1BSVA9iCO9e9ApSlApXJcLjDtU JyZc5TMSO2MrdeWEJT+prItSePSH5n4R4dWt68z3DtQ+ppWzPulA8yvucD70Fz8X/wD9I7// AP06f/zTWaNyDoHUusoulks2mM5Ns0VUpSd7cBt1pZW8Qo4OCfXjKqs1luWqdK6EveofFpX4 jFWtlSLc222tbYUsIII4TjKk+XJxtPrXe74nabV/aRyFZX5yLW62xcn0oYQh4YcAVuWsb0jp lIzycgAHNFUm+eJmr29LwHoF0BX1ri0mbEisrVPTHwUvBCspS3jduI5G04HapOTr+/vSbwTq Ri1LtdlQ/Ht7kZouXFxcNThdSpXbavBwkEYGCBU6/wCKOlE3CFEcsUhz4iPGS2ox2cpbkgFK Agr3qHPKUg9vXiulXiTpOVqKBYXLat6W9NftrbamG1BnYoNknnhCuQMdwk5FBVVeJmoxFnm7 Ov2RfwNv+F/LjunqOqIU9uVhCUqAPznCfb0qHuninrJzSdolQbmlt9caYp52HEZcU6phzAWt KspQ2UkHKc5IOB2q6/8AappeRFmPvabliO3BVI3uR2CmQy08GcJ8xyAsnAOBwa/Z8TdDCfMZ /DUbGbgza5EssMpaJfLiioqJ/uwWllRP3570GkW91b9siuunK3GUKUcYySkE11Vnc3xfscCx /ijMKXIgolPxeswpkI/KKQVJy4NwVuBSE5JAPar9HfbkxmpDCwtp1AWhY7KSRkH+VEe1KUoF KUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFflSghJUogJAyST2rnmzmLfHL0pzYgdvU k+wHrUCzNmamaV8PFLEUKUgrkAgZBxkJx+Z2/wBn6qoEzUMiS60izhtuMp1Ta5T6FFTpGOGG +N+SfnztGCea9YllflufETVOMJcSd7fUy8vPopwfKMfuowOe9d8O1w7W49MPmkOJy/LeVlSg Pr2Skd8DAHPFUHUvjNCZuK7JouIb/dzuSSg7WGVD1Uo8KH2OOO9BfJ9ys+lrX1p8mLbIbYwn eoIBwM4A9TweByazPU3jDNWy/wD2Tt7TUZlQS5cboShCQoZB6Y8wz6BWCc/KRWVXLVt6n6oD 0+HGul6U2tCWyr4hLbmeFJSPKgIA4A+6iTXGsyb0yyjUNwcXGQ9hi3xPldWM7vOTgkeqyTjP eipHU10c1a0uYb6q6ajtilSWn2IvSSlpJyttKh32kb0/QL5yQK/b0iNfbXHuaZabZHkpUHI9 ttzSFIkITlZW8pSQnKiFDzdlAYyKi0XRVgnJlrcSG2FFUKAwC22sgjzrSeQnj97lR+lfhluP HuBhbEMWfUSEuxg+DsiSATtB9cJUSgn+BYV7UV2woWmZkmM1fL9fpcVvzhJaStJPCilCSoqO cnJSMd+fWpWWbDftS7hJuj8mEy2iJHaSzF2AEbQko3KGD6AZHrVJlwGYCXkuuvmUh1TRGemk Y4KQn5jg5Ht9a9418hWQSBHbQ/vyhEcJ2jG0YU4oHz8k+XJoLzChWO1RepdLfDhzElQfXJWZ LqTtJHfIHpjJGR7cVRJc9u4ahT/Zlpu0xmz0xIbSptagfVQSSc8cBOT968Yjzurr00m+3PoM JKUJRuxjccBLaScDvz6AVZZNrRCkLcjMx4Ib/KWIzwSlAzja48ruT32oG7t+gcLWi0yXEGbc H1PSVpXsWNzzpI5PTTuUOT3UU/XFXW06E0041DS7am5Tqk/mul50emTkJWQk/c/pzxCWaDIb S2hHwPQlLUGojqXAVAEnKUfMs8d1cfSr9CtLshUJ9bBaYZAebafH5iSQOA0nCRg++SKIh5Xh RpWd1DHjzIOMDMaQHUpOe53g/wD5V5xfC34eQqTA1HcG+iQEkNIcIA4wOQBjnitFag3B7pqd aU2jasFLpStYOcDGPLz37VIItkdMZoyUdYIWNqlcqBx3+nGe1Bj1x0CiY2Td7tcZEKLlLSG4 iArBPONgUcZ9MentVksnhjp+fBUzbnZ0J9bSCiYzIK9wwSnelYwMewx3rQkW2Kl5brTYPGW1 OHzrPsM/UVIw4duckqkJZJeIG8qBAGPp2zn1oKY1qm7aOUYOs4aUttoUpq4wmz8O8nOPMOdi hkZB474NdQ1VGuiWnI81pTS+ULTK4Vk4HZWO/GMVZ5kPeVll51KQnHSSQEkDPA4NUO8NT2pr EaJb20xd5Ut1ra3x3527ec44wQcnOMUFoavLqkpWtyG3g4SsZOe4PJ7dq4JvMp92RIaUksl4 yAn8ttKSnhRz/i+hqlOXuHp56YbRa51xuCElwtIcWQSs49TwOD2B7VVrs94jauiLFztBbtze d0NCgwXuPLvV3UBgdyM0Fa1hd52q9ZKuFiakhEVBZZfYCjvCFElQIHA8w4+o96usHU820Jai a2gNMMuNgt3MBTyXyE+u4+VWMYyBz6c126Du1kS2q1Liiy3RCyXYi2k+ZZHGwq7+Udu9Wstx Fsvxnkx5SZGW1tSFI/PHqMAg9s/UYzQQ0212m5bJb7kOVCwgp67TRSvdk/MpOfUdlVQtX6Mj 6TcYuTLnRW28JDDSAotPNgg4QTkJWATwVHIGRjtWk2y3ybZHet/W+LiMrT8G2pKVOtIIOW1l XCgOwPciovWtqVc7CuFb2mRJfKUpirygABJGUI5G4FQ5T6faglbDe/xyG3NSf9FcaS4yuSyM biSCkOA9xykjvUzHIiOOuyGlNBoABTiitKhgdnE8pHPrWBaGv+qNPSXmbVFVPhoWTLt7o3IB HGT/AAnPqPb1xWoWrxMskzpNXSDK05Jkb8kkKiqI9OePQ8ED70Fvtqk6dl7rJhhh90LdhFQ6 K8jlSPYnA5GPqDV3s95h3y3plwHQtBJStOfMhQ7pI9xWSSJRbbdTEYjfBubXFTUuJMM+pLic /lE44VyMq7mqsjxITZdRuuaMbfvN4mN9FbTKD8Moj5SUgBTqk8gKATwe5oPoydPiWyG5LuEl mLHbGVuvLCEpH1JrIdTePbDkz8J8Pra7e7g4dqHi2rp5/wAKB5l/0H3qItnhhq7xJdZvHiNf lNwledqHGcSs4+gT5Effk+9bBpnRli0jE+HsNuajAjC3cbnHP9pZ5P27UGSQPCPV+vZrd08U L28y1nciC0oFaR7ADyN/oCfete03pCxaShfDWC3NREkYW4Blxz/aWeT/ADqcpREJq3TMXWGl 5djuDzzMeVs3rYICxtWlYxkEd0j0qrJ8IbXFi3CNabnNhM3BuM0+0ltlxCkMNlsDC0Hk53E9 93IxWiUoM2f8GbG860Rcbk20hmK0ppKmjvEcAIO4oKknjkpI7+1e48IbIiZLnQ5k5ifJuZuX xaFIK23MLASnKcbQXFHHfOMk4rQqUGeq8HrGbOzbUS5zbLVsVbQUqRkoU8HlLPl+YqH25PFf lvwa06zIS425K6QlQZRYJQUKVFbU2kEFPIUFkqz3PtWiUoM3n+C9insdFE64RWy9KcKWC2AA +UlSACghIG0AY5xkHNX63wkW+2xYTSlKbjMoZSVdyEgAE/XiuqlApSlApSlApSlApSlApSlA pSlApSlApSlApSlApSlAqMvF8i2SL1pau/ZIP9T7Cl7uzdltLsx0btg8qc/Mf+ueKibPaXbr IavN8aUHNgLER5CQWznO9YH73bAPyj6k0HOjTbmopsa6X9bhaQQ41A5SnPON49R28vuMqz8o 79Uawteko8c3F3dIlOBqLFQpIW8onHGSAByMk8Cv1rHVEXR+l5V4mjf0htaazguuH5Uj/wBf QAmvnHUF6E64pvU+6M3i8up8zjTu1q37cK2sjtkDPm7cE5yRRUjrzW0y9TgxqC8LEBTayq3W 5JShpQPyOHILhxjk4GfQDvRfxIvJlNaeH4Pbykh95ayFujBwkkep58o/yGRxrDl+uTjrikR4 rQ6kl9KTtQgqxnHvyAB6nH3rtw9dJzDUFlDMUAoiNYBCEBPncVgcrx3Pv9hRXG0hGxQipejx m0bFqCh1ZDhGNvpwf4RnA969pbj8YxyEJeU+E7WynKXMEjanH7oUMH+IipRQjQ7UmW600hDq OjbwQfK3uO98+hV2Ayc81w6ajsP3ByQ6FKdjdNESIhZSp5a1jgEdhgknHvmg6GLK0hxE27Le L8p0nDSUhSl7/MlCc+mDlRwB6A96k3Ef2hgSLKpltlYUXYaUlO1l4EgNlzOVrcGEn67D6VIT I0hxtTo2uyFqW0mW2kpW+ocdBhOThHpvHsefWvCdpZ+4pUFNJioglOUQyFCMME9MY5cfPGT6 UEEqDL1dHiyoLQXPKkxbipRwUqSk7HVKPypUkHcf4kKJ+YVomjvD60W6xoky2YtwnLPUL0lk rbQnHASgkAj6nvUDdS1pTV8HUoZU5aLsA3co6wFKbc4UrcBxuyEuj/ECOwrW7JDbLiyZqHgr atpG5JQgHlKwTyrIPB7cDAFERZ0jp1yL8M9pqDPWAFKKGEskHb33IAPf04qoX3wokm6LuWlT FtbjRT0WUOFSVHbg4J+Xse+ck+nFbKll95lxD7e9WCcEcqPb+dRGqJK7HpyRcWmG23UlDLaV A9MOLISFKI/dBIyfpQZbpLU95i3F2yXXSrkm+IQV9VKw0VI7bllWRjnGU8HPbNXm2I1bIZKU QbRZULOwOOvKlrA78ISEj+Z/SprT+h2rfulrCZtxkn/Sprx5d9cDvtSD2SOMY71Yods2LUHE gLJ5xk49e59KCmt6UlSUoEy/3mRKQC6XmZfRAV/hbT5ccdiDVhske8NuyotylplxyEKYlobD b3ruQ4kcEgAHcMZyeBirBHgKaLXKFBO7eVDvntj/AN67AEIxgYPuPWiIpuI5HcWpbpUjagDA 9cYP/Kvy9GeKi4kONuKIHByE+mc/XtXZLu0KGSiS+0hW0qCVOJBIH3NQs3xG0dB3CXqO3JWk ZKEvpWofTAzQdD8Z9WFuLKDtKB5sH05qMnQX3xH3IVha/Pkntjjt9cc1xu+MuhHHkoRdFyF/ u9GI65/kmvyNeWFTiEPQb0CscbbS+kHPrjb60V6x7EJSFGQksheWy4wrCgM8EKHOePapNdif ckq+Fk9xsUVPOApPrwCPpUdG11ppxTLL01cMuLKU/HRnYwKh3HmAGf1+1XNtxDzCHW3EOJVg hSCCD9qDObtYWDd4qJaeo5FeDzb3UIUlaR82SBnvjAz7VG3G0XO3PFU4uXhI3ONmQllXTVjI O0NpPfjg5x2rUbhbmrnCcjOqWErHC0YBSfcVyzrcHmXAtSSSjv3Vxxn/AK96DCtPy3dTFMm1 SmWpkdsIejvNF0x1HOdoUrdjdgZJPHbBzVtlR3NzciU2hxbc1ra4wlSw32BKkE+XgqO5J44z nFVjW+jLnaLmrUOlnTCnMbC8wk4Rgq5XvOE9zzu4xkntVcueuXpjqIZIvdwUtQaZt7akJyoY 2qWCSs9+GwO/C6C0+HURn8AuN0UENxn5r0j4lxYQ2pO7aNxzjaMHhWO9V7UuptOSp6INgtAv k4rwhqO2fh1KznsBuXk5yBgeyiCai3rDOcjNf21lvQLTFcAXbLU0FCHuGQXEp8ref4lbln1F aVb29Nad04JOnvgYsRxJ3PFRUuSB3SV8qV8qjgcDnAoMruMJ5UF1Wsbq1GRBAWzYIJDfJI8o IBbQrByfmXwciuC366ctIfj262xY0N0Da2xlLiVA5Ssu53KIIBwSU+wFS9yVK8SL8iJbYSYk KCpXXljKk8n5znHfHCfv9asrMCBo95TEVtDjBxIUWGyt1baE9yVbgcn0Tt9aKmvCzxYjIvP4 ReltxWZxBbUSdokEDceQAlKye3YKzz5q3rvXy6zerZfkrRPdZlbllRQ8wnBSoAbkjghQAGQD n181aLpu6PW1IVYXUgdJClQHXSYziBwNhJPTWefMPKT3GeQRr1KirFqCBqO3fF25xRCVFt5l wbXGFjuhae6VD2qVohSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBXD dbrDstskXC5PpYix0FbjiuwA/wAz9K7qxzVF7e1/ql2y2eUy1abM+DJeU0XOo7yAoD5VbVcJ SfmVk8hNBOwbxNvMx25SC22vehUaI8jKYDJztW7j5nVDJCBynI+9XpctMeK5LlrSxHbbK1Fz jaBySfbj0qE09Y4tktCC+0mM1HKnUocXu6eSSXFqJ8yz3Kj+lZJrLxAOt7k5GtzyWdNw1K5e QSme4gFRKgOekjGSPXgfvDBXL4h33/tHvnwtvcfctcJO2G22MCQ8QcuK5zt25I/whRJSDk49 LtwN+cgQJCJh6nTQ6k4Qs9icn0+varnqSXJdEazwVuOXaYgqdaSshMZlfn2HJ4UoYUv0SkBP YEVAb40KF8Fbk73Hk5lTFJGF45UhPHCE+v8AEfpRXO50GbeYVuddPZUt1IJS+vOUpCf4U88n vye2KmHZ7GnbU1GEVMh2VFdaRcQMJ2qPOwD29+/PqKgSyyp4Ft0dMJJWSr5ASR5sfp/QVZ7L p78Xt5v2onH27WynoxGlDK5Kvl8o9skAHHfA9DQeUC0XnXEhh+UoiNwzHZYSkHphQyACeEgE ncc11KbtGk9ZXm2pZeXF6rcRElL4K2E+Uu4BxkntnjFaOxa16dZXfbouNDjtN73GUpOEcZ6Z UOSCrByBkqPPbFZlpbSU/wAR75MvFxkNsRFyd8t1PClFRztQMYzj37ZFBNy9Z2eNE6NqDl0k r3sMx2GFNfBNbNoShXfJITkjOee3FdFtGr7pADCbHBtsVQCGEOurZUlJ+YJ5JCikHKiM81fb XZrdpyImHaofQawoKPK1uc9ySP8A2rrYtfxVwK47aysebqKAUU9hhJ9KIqg05dNQWl6x3CNb rbbi1tbZY3uqbWB+W5vOAAFd8Akp3D1r++DVxQtc7TN4jpZvVsJQMtje82klIQo/vbCSB9FD HArXrXZksspErlwjcEAdh9T61lPjFYpejdV2vxF063tU06huahPYkDCSfopOUH9PU0GxQ4qu m2p5Kk5PyJThI/TPApd7DAvVnlWye11I0pstrAPIHuD6EHmq1K8VNPx7HGuUcvy/iYyZSY7D ZUpCDkHcflTggjkjkEVRbl4l6q1el2Lo2F8O0U8y0cpaB4yp1WEjHHCQr15oNgl3SBZIHVuM pmIw2kZW8sJx98+tUO4+NtgammBYGJd8mK5QiE3uCjzkZPbt/KspZsEa7XIPagvM/VspB5Zt 5UtlJwDguqISBnjgj+lW+Bb5trbS1aY1v08hYKQI6A/IXgZ+dQCRx9Ffeg6rl4ha+mIL4g23 S1tcztk3Z78wAcHCQck9yBt5qP2Xi4t9a7XrVN3yoJPwaUwI6grjHmKVEfXFSFttMKO4q5SW XJFwJVtlTV9d3PPY9kjn90AVMKStXdwjzbt3r3//AOfyoM51DZLdbYyHpVkZgtqcCPipM1U6 QvJ7IQRt3Y98gVL2zR2m2pMeWuG9LWCVNF1CdiSk+oQkA9/XP9K5tVS0StYWa3/DNPtMOtPv LcSryqWSlCR64yMn9M1exDwrqKUhK1jsM7Rjnv6d6Dzj/DRZB+GZbYU4SMNoCPv7V3rW4623 tQvckH5jnjGf+deKIbrudqUjblTiCSN6uMd+3Y/zroUlaW2yB8mRsB7k8d+/r9qCImJcNvea /LJCSMOjKeR2UOeKhHpMzSyVTNN3UQXVrClwynfGWB3PT5Kex5TjvVsfioSkraIQRlracq7/ APP71n+tGEOxVSY8aTdXoywwuDFUc7lEkKWQCoJBGDjvuAyO9BoVh8RlX6G+zNbTb5TbSguQ g5aAwPzm3FDaUjcMg4I4qsT/AB3TbrcxbbVFRf8AUKstuOxQr4dawcBSeNyyQAcJGOcA1nUe w3fUO6FeJrUVqOkuosMBxIWP9oE4SSTjcsqWCeQa0Wy2+HpSz2/UOk7asWx5hTc9BQFymlA/ 3m8eZWMYUgceoHBoK5dtJa21Xbpd98RLg7FhxWVyEWpjCVnakkDYPK3nGNytyvcGrJo+JAs+ kINwtFrYiKfZDjykZcU6CM4Uo+ZQ5HAwM+leN/11Z5NiuZh3BmUtcRYAa5OCkgDk4z7jOaeG EpNy8M24S07ENEtL2KKFZJzuz78jkf8AKg/k68MKflTmmN7sNlKpDRUFFxheQpKu42jv65H3 qpXXQcJ67tqtE6dbWnMPmIiOtxMUk4VsUCOcjAGM8VI6s09O08HLpbXypyOwWH2lFKlOxSoH Ke4yO1f2yaiau6ZEzTtmu8+4qXvUDhDTR37yC4TgDPHvigskO3MWK3Px7UytplB3JdfeBDzh wMqUfMFK/lUXMsjtwtZdfbCgyC9tb5Lak5xsHuUjBGcHPH14Y+otT2mdLZvdnQ/Fi4dfUy6p xxttaiQQo/OlPPHpVqXEbEeO5FfUIy0bwpHIUgkHIUn9MfSgzYaWZcVHnxQpzryPyJDa+G1H fhRT+7ghO4e/bFfiBf3rdLdiT2Gg8woh5BJ6SSQUqdGD5mzkb04/xD1qU1FNf0NfGupGSuz3 VKy823xtVuypSOcpUBg+g596/Jb0xqBt2RZLs2iar/4ePKQErbcHmTgkcjO7IyQQrB7Cgvek tWRGZsi4LzDU4lPxS3NgSMDgOYwVBKSnC/VJB55FaXpzUMTUdvW/GPTeYcUzIjLUCthxJIKV YJ9sg+owa+ZZcWVaYkme049JDATHulvexuY4G1aSPmTycE90qweM1YdCameiXc3qFOEh1poo lsJaUVy2E4UCrJ+dCN+DySUYyc0H0nSueHLYnQmZcN1Lsd9tLjTiDkLSRkEfpXRRClKUClKU ClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClK55ktiBBfmTHEtR47anHXFHASkDJP8qDPf F7Wsiw2liw2Lcu93nLLOw8soPBXx2POB+p9K9/DnRLGm7HHbbY2yFBLjzroyrdtIz28qhyNv 7oJ9SaqWioj+rtT3LxA1AHmyfJbWUNnc3HyQnGO6jnAz65PtV61vqv8AsLop6eQ2Zj6g1DjL OEhxXpkckDlRPrg9siis18btcOXK4jRljmhthtQFxWMjKu+wq/hA5P1+1Zj+KN2mCtyOtolk pRGbWjduAJUBg5AGT1FA9ypA9DXM9GDUR2dKkqkvvgPOLwcrUtAcWFEnnG5A9c7jTSdvbkzp N5mhLkaBhaW3OA++fkRj2yCpXslJorrcRJgJMaW86LteEl24SXBktMnzbM99yuFK+mE+pFcD iWylkSGdkXCW1bHf3Qftwc+vPOe+K/TjynZb8h8qXJceB6kg5Cyo5BOeQCcr4HoBXglLcu6w 4K9yWFOBt0IQCpKBjJB7HjJz7k0EtaosJyEXrqw5JgsrJixo6NpmKBwN6+6UEnA9eT7E1qcG yxUvx7pICn5bTZSFNkpaZ2jAQhsdkp5AH696qVkbg3PVzapBR0XlkRY7IKx+WMowRjCQkcjs f1rVG0oZiB6QAleQk4TgFRIwBn60RkniXe5Wob2xpW2RXFLju5IVg7lbQQQc8DaSTmr7YLEz pzT7NpirSFpUFrdWk5Ws91Y9vT9K9LZoy26fVJmOf6TPkuqcdnyUBSglR5A9hz+v9Kkm4HxK VNj/AFbgCFpSTkZHH8+9B7soc6iU9JQKk5JB4GSP5VbIUJEZPWfkNpCASpR4GPfv/wBYqo3P UNv0y2ky90ieo4Zt7BC3F+5I/dSPc8CqfNvl41tKcgbFTUbwPw2E6URYxJ8vxT4zv4Hyp4PP 0oNGmeIkNKi1ZGfj2mFFEm4OOdKMyB3/ADFfOecYT+pFUwX6864Q/BO++WyQosyHGmxEhtpJ wdqlBS3VAcjHAIBr+S4FmtcpljVEn+0l3ZGY9nt8fcxGGe4b+X6bnD6dqkHfxW7xyi4qRaIC UgJgQHMOLHbat4Y4/wAKAPvQZ1pmFFtOpJei9YR3ZyYDqpNvQjKkvcAqARkBW5ACkg9iFDuq rnIadvbTDl1R0rWlX+j2VgAttoScJ6wSCXFZHy/KD9iagNf6eWLHEvdjQI07T5SW+knBLIO7 OfUoUd2fYqJ7VMaOkJumn2Z0TpoiOurKGGc5ZXgFxCufRalEf4VJPegm2EMNlBj4bShOxKU+ VHuDtH8q5UIfQ026h1Lis7FgrJ6YGcj19gKm4tucUf7pJRnOP3jkcf8AP+tdLFq3slTcVWFK UpXTyE5zyf8ArvQQQjhaAXXHNwCiEhZwc+//AC7dxUhEadWpLSlpWkjgBBScZ4zycn0z61Os 6acRkBlOAjATkbc+n6VKItjFvhKenOobbaTlbi17UpSBySeMGgxeytQD4sXp+6+dDUpDbK3B klaUgBIGMbQec+4T71tkS27mUObVoGc7Sc4+1ZJpe13S6Iu2obdBVcDc7g6qOhaUs7GSo8kr GMHCT5d3YfXGh2y363ZiIQHrLC4AO/qy1Y+/5eP60FjatrC0gqSFAADzIxkg98V/Ta46WSEo yT3yagXI+qo77a5urLS0zvO4C27CoewKnTXFefxh1p96Dql1/o7lJjWtmP1CMEgK37s+gyMU R16kkWzT1oVLusstMgpSlCEblrUeAlKf3lHjtWTOW2Rra8sznkyUNsyXmlNJStrY0AcBQPJc VnB9MA+9Tdws6Zd9TqC0T3rpMhrQl23XEpc3qACiWVYw0vgn0B+gIq26Zui7xbJTsPzh10qa W+gIV7KCh6LScp5HBFFZ1pzSX9nJkiY5hcpTqkEt5CQVDDbXbGQTngcfXFX6yyzZkOx5qgYC 8lSmknLSiT5xgepHoO5zXtIhJghKWT0kx8qyUE5VjBXg+g7Cuq1xULcb/vEqWcqQsd04IGf0 yT9aCleIPh3b9QgzLahuBPOQmQobUuHHAWAOc+/689qqfhReH7LPuWk7wow5SV7o7bwyAoZ3 pHvkYP1GTWxW6O9HZfgKCnG21KW31FAkIJPGTycEcZ+lZP4s6WKLQxqCCh1iXa1NtOqCiMtF R2K99yVED7Ee1Bo8+39eEy64kh1LgW0dxAT/AITjv9jXBFlR2I5hsNssNgl0NJxhRJ85GP8A F3Hua4NG3OVe9FQpqpW9xTQQ8FAHLiTtJP14/rXverk1CaiHYlHxMlDbK3EYBcXwUH1GeT+n JoPdh5i4Xg254jOBkJWSS2oYOQRhPOfX296hdHuKX4aQFSCFKt778TekjJS2s7Tk/Ty/au4v xtPSZV+uTiQmPGBIKiN3B8oycEqO0Aen6166atj1k0HaLfOQEyFpclSEgZIU4vdtJHchJ/pQ Uia0zevE7S8G8w0yGnXHm3IylEpLZztX9OOf/LUzqvQul57D0G329FskgFaFsKKUt+29OcKH 1A9+1cs2GE+MWjy2FddTzilgKPCAcg8Y45VXjOsk/wDEbhJgXSQ5Ijl1xLT4K23DgqLSkqxt PHCk8YHbjJCv6Sucy23t3R+o09aNIC4jK1eXCscDJHKSDwD7pqtadno0zqx1LzaZDTD+1RK9 iiEL25x68Z49qk9V264zbdCvjyemttlCWycgrQUpW3g55IC1D/yVGp0XcUXtMSU9FffD4Z6Q eUOooqAKQdvBysc49aK+i/DC8Ms9XTYKugw2JFsUtW7qR87FAK5ztcSfXspPtWj18+6SeTH0 9o+9y5bTMm1vfDrS0c7mFKDakqAB52rST9UmvoKjJSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlK BSlKBSlKBSlKBWeeJ1yE5dv0aw4ULuxLs1aVY6cRs5XnHI3Y2/bdV+ddQwyt11QS22kqUo+g AyTWT6Mfcv8Ae7nra5YSierpQmyvKRGQTsBHpkhSz9B9aC8WFph4RHIreY7TX5SUpKEISRhK seqiAMD91J+vOHeL+svxLxHTGgSEriWYJbLroX0mJG47yUgeY4G39DWra81d/Zfwyn3WOOm/ K/KhrKsKcW4MBzjtxlQHsB27D5+s9uYKW3bqVOwIiTPmpWClclzIATlWM5WoIGc/6w+tFQWo dPS7Nb7fJnzUOOzW96IufzGmtqdhWn0ykDj2AqeiQ34OgbM8y2VtzFSnHePlKiGM/cISvH1V VYDNz1bqNXRQZM+a8VHaMA59fZKR/ICrUqxu25gFyFBmJhJCXGnHVoABO3G8KA3KJ3YHYEZ9 qKjIMVy6XGAzbkLUlUnqO9Qb+mecJzjnCEV+DGRadQFgPPoZkMKRJfWjzNpJytSMe6QAD65q /wCmbNDiQ4lwix3GkuPLdDSnEr2BaSAhKtoLnBH19Mn1oMFK7prJTI6kqOlwIdS6vcp5IXkj dnuSPQ0Gh+HdoWH03m5ttNPJbPTQtv8AuWACElPpuV6n1CfrmtMiS/iEpU4CtpvzZ2AHcB3x 6Yqq2+M5HmLkbXVMraSFtuITlABw2gbfNyVZyc4CfTNW5u3usBCeoEJ253qA5Pc+n070R5hZ lBCBjOMZ3d8+uPTFZ7qbXzzSpDNheMeBHX0pN3IC0hQ7pZSfnV6Z5xz96an1kLw5JRDlrRZW Xeg8/HTly4vkcMN452+5Hf3xX8sFrg2hLlz1Z0jNitF74RpoKZtiMjCUpGQXVEj3xzj1oOO2 aSbkwpN91I+/bLO6gqeDyiZkzd8vUX3G7jDae9TZk3GdbTbrU2NMWhpsbWGUgSnRj99QP5YI A7ZUecmv43JN5kM3bUThaUMuwoHdMVP8RH7zpBGSeR2GKknWy44FdJsNONEjGdxJT6p9sE0H JCfg2iAwzaWEgOgqDe0lTnB5Ur1JwfMSano7S3kslaVJUtPoo7UqxXLbrUmHGDLba2mY6BtS pQVuHvyc+/8AOpKGxIdeWGUjsMLJHH3FBB6qmi02B15psvuJI6TeTtVg5IVjukgeZPqMj1qi 6Bu0fSeuk2x0uN6f1BhcUu8Fle4pAOfUKCmlfoewFX/WMcW+zRviHlr2OGU+22lIOxAyV88Y SdpwO5xVM/sdbr14DQnmZHSvCZDsuEiS4lLjxUrCmkZOVbgE4wOVJGO9B9CRLWzGO7KlL4xl WcYHpX5uV1ttijJduMtuMhSglHUVypR9AO5P0FZx4e65vOsdCxi3KiQnoKTGuNwkkqUkgeVa UnCSSnklRwCDwakbdcrc1cnXNLwZWq7uvIXdHljpJ55T1iNqU8fK2D27etEWH+0d0uLY/ArD IWlRx8TcFfDNge+05c/TaPvUHc3bSxOjua3vCLjNbIUxaIzZUgOYxlLKcqcOfVWQPTFdk6y3 OfDdk6zv6YMFsdRyNbVmO2kDPzvHzqGPbaPoaokjXUS3tvw/C6yR0RzkuXh1okLUEkqKR86y Pc+x4PGSp3WnipcNO2kvM2FuEFJywm6yEodc9PKyglR/UpxVAkah8U9VMrlLlogRkDIjRnTH K+xwFDKjkf4sV7xrdb3r0h56TO1TqBO3eqMeqVJ48q1HyIHG3GeAe3PFyTpPUtwU18YqDZml DBSAZ0gfUk7UJ7n3oKTo2FBu2o7PONpM1Mhw9dqetUgoaXuQVHfkApcRwe+M5xmtgmaL0Q8S z+GW1h/0MUJYdSfopGCKp0Tw607b4aGX3Lhc29xDZuExQbSoklSg2gpGDyruc16XDTWhRa3w 3ZbclTDxDhbZKnThIIAPfPI9Tx9aBd0T9GXiKxKmGdZ5RKIlwlYK472PK26rspJ9FcE4wT61 NadUqJqn4VQUGL1CMopHlHxLSgh1QI484Ug4yPl+pqgXLRFljacu3wF0uSVxWVvrh/EktnZl wIKCDlJKTg+4PNXObe47Ny0rcy4W4r0p1LeEkYaXHUoZP8IwCrjjj2oLjdGgnzhrqnGFcDbg A8r+g9q4kPFttISU79vUBA78cHnkZP8AQV+Jt3aRPjtx3UrjzBubfbWFJeUfQe/Az7VDzZOx 34bpPJbTlbxOClOPTIOSs8/QCgk2SA7CUnzpcJQ5vzkjsOfrgmo/Wsdu4WS5W7rOBMqI6kKw MJ8m4E+/Ir8WJ9N1cMll1fw7YSWlkEDkdh69qgNY3F4Wi4rZc6TabbIKgoZz5CBz6cnvQeHh OgI8MreFMqQXFublZByCtWFfSunxLjx1eGtzmSeqVJWgMbFYJdKsDHB9/wClfvwkJR4awEDC OoDhO4rxlZGeTxnHbsMmpPWhTKvWkLO8hAZkXMvvpBylRZaKgMdiMkUFV0voGU29Fu+spa5s xlKXEW1aytphQHk35zuUB+gJ9cVcnpJmLcyEpK1Eknvkeo/TIrxuU1Uqa4sEklRARykEZ7/c H0qJu18j6asTtwuO1xDZT+SE7lKcOeO3c/yoI5sD/ttsgaSFqgWt593ajjB3DH/XvVbveuWL LqSdInJcVLTbnGoyOFBxbuPmA8o2EHkHn+lW/wAObfcm7TedSajjPfi10BShK3ANrKeUhKf3 RnjB/hrH/EOPKExuTLitxkuhK20JIKhuTlQVj1CgaCwJL9yd0/CaddWhmLBLoHLYCSoqKlds bAR9eBX7uCGIOoo6jcUPL67O5xZHOXEk85wCA0n+VRGmnJz9pUhC1ltMdkY6mE7Oqd2R68JV ULf7ky+p0wuowtakpLZJ3KOASrHpzn+dFWWy3K6N6FeU1Z25kOauUwXmn8OpUEqWfKRzgOKI 298H2r6fsFxYu2noM6LIRJbeYQoOoOQo45/rmvm1Lrtje0vpPc71UoaVJScFCXHnsnaUnuEq UnP1Nax4YzWI9wk2uKUiPJgRbgyjASrcUBDqlIHCSVBJ44ySfeiNNpSlEKUpQKUpQKUpQKUp QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQUfxWu0iBopcC2jdcLy8m3RkgHu5wo8cjCdxzX809bo9z2tt MNt26CSxsSMbiggfqk7QfqkJ/iIqP1i4q460aiQ3UfFWyGCwlwEpbekKKQ5gEcpQhQHplz0q zabtjcGGhTam/h2kFLBRwOeVqwMDBI4+gorJP2g5suXeLZa2AoRYLIlLKT/rVlSWwR2/cOPu azS9y/grAiK50nPiCXAsYytKNzTZ49z1VnvnKakPFDV/434i3d6zukxMNxkrGPMW+Mj6Z3Y+ 9VcSZl8uUG2S1KQw2UNlsIALSUJwo9s8AKOKK6rfNdsdpCLesNzbg3/pEnqn8pjPlbwBkEkB Rxk424xzVnhrZZmfCTpS34rTSFgupBQoJ8oAHG1HClD17Zz6wl2ZVJdjPwUFya8Q4AlQDMVA 8qGAkgZUMpB+vAzzSFc3LjLYiyXB0niByCnYncAAAAeQE7qC+mI614XzZb7qSI6VrZaC95Vv 8iASCQcqXuHsMetc3h1pUMNNTp0dDSFJC2yrKVkFAyT39z7c17a0ZmN6FbahtNqckz47LLKR 22oU5hJ4yMBI++fer9pC3vvqiskDo/CR3AVHhOG0524JPzJ+lESMS1uzbk085D6aoaSQ2Dwp w8fNxnaknv8AxfSq5rO7OXK5uaShSRDaaYLt2mlZzFY4JQCeApQ/kD9at2sLojSVpQ5Cb+Mu kp4twoxVgvOqyeT/AAjOT9BWP3GIyuRMs8mQiSmIEz9QSkuHdLlqH5cYH+HcfsPpig/NtU24 +xOYaEQlksWCAhAcWygg/wCkr7ZUQk4P/tXFqObOiWMMwXVXER5PxE+ahQSFuIHlaGOVJQrJ KhgZP0JrvkOS1GXCZSGrvKIQ70lhQtrASAltPYbiCeB8qTzXfbo52xLcy06ltmOpBQXEpTgq HtyeOTjHeg67FcBd7bHlxWVJeV/o8lCgCpKgrB3Y/U8ehBxVygWt5CsZJG3jAGAn2H+X61ly nlaa8XIbDbiY8K6JQX0IeIClnI3nJ8vmHv2zW82+OwyyXpSEobSCsuqwEpGOTn0oI+2Whbrr yX2shZyhSk9k4B/zP9K8ZtwRb5yLTY4v4xdkJ88dCghtkfxvL52jkYTyT6CvRd1n6mPwmlF/ CWs8OXhSc7vcMA/Mf8Z8oPbd6cFw1pp3RCmdP2OO7d7s8o7YMQ9R5xzklbqz6k8knn1oPeXo WRfnGn9ZXbrxWF9Q26K2GYoA/dUTlSx68kD6VxxZFiYmON+GumINwnJylc1llLUZg8d3sYVz jyoyeD2r1Rpm76scbk6+ldCK4kKbsEF0pbSfXquAguHB5Awn71d4kZiHHTGgsNR4zY8iWkhK R9ABxQVC1eG0Tal7Uvw895S1PKhsMJYhocV3IaSPOeB5l7jx6VJaj1XA0qlmEzGcl3B5H+jw IicqKe24+iEA91HArx1lqxdjTFttkQzJvtzXshsOKwlIAypxfrtSAT9ewrLbfMvN01TNsmnE GRcS7/3veJ6MhspJ8wwrAT/A36Y59cBEavlXm/3pheqLkuU26vEWyQWlHcs5ylKTjeE4HnV6 +mKudp8NFSulN1U2zb2EIJNmgO7EnOOXnR83bkDA47mpOxQ7bZS+5ZQu7XB1of8AfUwhYfJO 1IQsHASCD5RjgfrXDcNRT4uxpl54hSWXOkBvddQpzCgkqOSdqO3PzUFvC7bp63oiQY7VtbBx sZbCUhIAJ+iuBjNQN11fiJulqbbAebjfN+84Arb7nynj7/rVQu9+S5dOgtMt5+S28EQo6FKe dbdIwsDjpqTtIII4qq3+T8GwHr3ID0pKVIMKE6hbyFowAZEgDIICuyRnAIyKC3XbWDC7X8YH JDcaR1kpccQApjAwFbDzgEYx35qNhyHJcq3mDcWUpkLmlwJV5yrepSPL7lJbOfYH3qo6clab 1JdzCvUFFrdJUWZ7LylFpflwVl1RCxkK4PoQBWr6c0pp7UIkWHVVstsi4MJD0a6QmhHM9kn+ 8SUY8ySMKAJ5I96CuSWHHdI3hMa5vC3JiOOqSxnrOuKbU6AokfIEqyfUlXp2qy9MxtL6E6yA 58PKY3PghSFZjODGR3/96r1/tq9KWW9aYvUt18NQX5FslFRU4+yUkFB9ikpSDz8vpXdNeTBh aYgSXUJdVcG1NbG8bGmGCVk49yf0B+hoO1C02DXCLPFX0oV0SuXEZUPJHkIP5iEJ7BKgQoDj Bz71N3NtKrlu3uLKw2ymOEkkLUcE7QPXOST2HsKqeoZDwlWi9NoSsWyYyphS14LSVOoQUjHz BQJPfjA961iz2YwVPS5j6pMt15auopAG1BUSltPsAD39e5oINq1DTtuLOT1QCpKQMJBznAPo PSsy1485brTfnnnGgqXEQ21HUvK0ArSlWB9lkH7CtivslCZaco3HbhQCsEDnjvg/8q+fPEfo R3bm2Oo48GY8fctOCCtxa1ffIaTQat4dW1MfRNtStpMd1McZIc3D0VkfXkH6ZxXj4keS56Vn NqbbTHuxZW7uCSOo3/zAx+ld1mabhaXt0ZjeGW2gnlJyAEJ4P9eKpXi1LbVodMZLgEp24NKh toWStRSk7lDHsFAfrQWdO5C1tIID6T1F8lKTu3Acj7f9cVSH4szxG1x0FuNp0/Y38y3Fp8jq wT5B23HAx9Mk55Gf5pfTesb9Cgs3q/pt1pdSFh1lQ+IfyAcZ7hWPU/XvXrq24xdOWe2WixJY ZbZmoSmE6lSlqX3UtR7k8pOff+VBa9QXpKwi3ttBrrZSjYM9JLZC8cYPKc+vJFUHxGibLJIX KdQs7EpZVsOVFK8574BwrnA/mBxLQS3tblzlONyXnZS2S2hQKN2UgE55PmGB79q/mu3Uq07H 07Be6t0luNsMtJUCpxS1DO7PKRx6n1/Wgy63agdh2z4NmEy++4yptl0crb3ZSf1wpQx9RW5a R8PYGkLbC/FGWn7o/iRKkONpKm/KVBCCrkAbeT61W9GeGbFo8W2be86Jse329uRPO/yF9R8q PTjICgD/AA1btTz/AMWnQEM7xERLK3Fny7kgODBJxxuwPqDQZTfZ/T8SozkF9S4qbsEICVeV TfVS6lOPUAr49K03w0n7/EOGh9Ses7YFtk4BLhblKA575AHIrKJ7CLbf7eohtLCLnFKCySAA G2ycZ7cFPqa0zRkVEPxd04y2VZNieeUeDuK3nFckHnv39aDdaUpRClKUClKUClKUClKUClKU ClKUGOeJuttVWG73pVhuUeNEtMOK8plyKlwuKecKPmPbHf1q0K8UbcjUDtvVAmiIiY5b03Ih AZVKbQVKa+bd6YBxyePrXrdPDKy3mLqBmbJuCl351lcp7rgrQGlbkIRlJCUjnjB4Pftj1a8N 7Gzqld8Dss7pK5pgqeHwokLTtU9sx8xHrmis/wBM+I8qKw/qHVFwvExblrM1mGGGmYi0dVKF BoAlRUhRxlWCRk+1W53xctCmb0u2NCe1aVR0qfTMZbadLyFKGHFqCeCkpI754ANcMTw20TIt 1yjQ75IkxnIhjAJuDbggMFwOFLfBCQVDurP3r3uOg9GXD4m+Jvy4bNwlRZDcqJMZbaQ4w0tC OmrbjlKlE8nnkYoOe5eOlkg26HNYt02SzJhCaSFNo6aS6WtuFKypQWCCE5x37ZxqVZJK8L9A OWCJBmahdMNEVceEtyax+WDI6q1tkoxuKsoKufLx9as/iNqjUWlbZEl6ZsC7yVukSAlKldJA Hfannn37DH1oi6UrF7V+0fZlu9DUdln2t4HCi3h1KT9Qdqh/I1eLf4n6RvENxy03uLIeS2VI jLX0nXCBnaErAJJ7cA0Fes5Fy1Nf7muQ2pJurjOcnyNNIS2TnOOMKx6blg10+Leqjpnw8SxF PwUu5ARmUhYBZRtysgg+iRgY9SK/uirXIbi2iJJQpC0x/iX1EgKSSreWyMA/3iv/ALYrMPHa 6m6+JsS0OKxEtrLYWCQAlTh3KI+u3YP0oqm2+G+mFFdjhERTT7joQlIUpJSjqLUM8jA6aRkn Oa8dDsOifd7pJQHkwoq+s44QrYXDtUrOeTt3njnNJU0nTlxlubUPSUtsBbYI3KdWXVg+nypS D2/zrq0aI7GlZ7jpStcicy2hlZ8rgQlSjwe/KgOeMkfSipd19Vw0zIfWyxCkRI6pTMVtvLra BtLS/twM8Y5KjyahItkVNkJaWgqSJykEgDCTu53Dge3HsasV4k3Gfi2xYrKr9eklpxTLqNoZ STnzeg4KcZ7IFctqg6ms868uNxINxn4+LmQEOfnx8KCwsDGFDscJz2FBKaikyXdE758ltxpF +QplEVQKm0KQ4kIGeCrAB9sEfWtx0nZkW+CzKUVr60dpAK1FR2gEjPp+9XzfoZK9X6is9gMZ tECPNE2YpCCku7QkYIGfQEfqSa+jda3Rds0wpNsW23MmOIiw1EZ2rXxu2/4U7jj2FEZ9qfU3 RuF21O8yD8Ao2/TzIAIdeWMKdSPU5yPsKrEWIiwWEy5DgmPx31ZS6gLTKuLg4Uog8hs7u+Tw o+tSN0R+JasbsdvQv4DTEYIQEpABmLGCvBHOwc49059aj3Wlq1CmK238dAs4EPqKQCpby8F5 3GMZ7JOfY0EPDVHQ+6mJ8RN6CQ/ISp7l9ZHmISc9zk+nyjirnY0yHLa3OdjiMV8gkBQbSMZC cYOCQSfrn6Vy2mzJnSnHpDO0OAKTIZcKVKGVJCU4IwAPX/FxXnqe4Snobq1RVC3RNvUQ+lCi 84ThCU7VKJycDBGKCna062otbGLbIG+Q4tphhlvBW9tHKl55R3x6cDmtqs2knbFp9T+vdQuT 2GWw45CdWExW07flUO6wCD34+lctotcDw9t0nVOq3WHL5cEnpNA46YAyI7IVznj9TXtAsSrx OZ1Dr7YklQVDtDjiVJjDuC5gDev6dk596D+P3HVOvv8ARtMNqsGnVNlLlzdb/NfGRwynIIGM 4UQKs2m9F2TSMdYs0IJcUNzkt4b3nVeuVnnn27fSulu8uSFuIjQ5BDeQpxWxCR9ASfqBnHeo 9DJUH3ZyGWIzKVOul65LcIHJVuA42ge5PtQdqrtKk7AmBIL6VqS31UhCMj3OfUe1V3VmrZES 3rYYZYlOtLQ290XSmMys8BBVwpayeAhOO4zjg1G3/UTfWP4Mp5TDLaOsuC0VuAOZKG20nkOu AjJPyJGeCRVXM1CVPydrrNt0wjqJakJThElScFOEd1I3Ad+VrJJ4oOj8Hu6JzNrhT0S9W3wK VcriElSbXF/gR/CM5A7ZP6Grf/3Voqzx9P6eY6iXWniqQHE5efQnPmUTnco/ft7CuDTS5tu0 +9OltbrzdgiRPltDhngBDIB58qDyB2yaqkkOy9QTIVgMVMaG/wDESLnKO9EZ1aMLS2nIyvgn B4GT9KD93fU7rUmOzATJRMlts9OFDZQqRubPKVYKkhCs8e2TVekzr1GsqZ0kfARArpRYVpw+ Qs525UpSkoOVAcAqPoOK7JxXCSq1WmDOts25NH42a/tfeWxnHUWpJJClEABIwAVEegNQTzzo jQrVb40GSuFIMyVHZBjOl3slO3IO5I74zzxzjkPO2zrhK6rEVS7Q+2klTcM9FchCEq6pXvyV rGM4Kv0Gc1DTFOFAUHW0vqbLKmQ30XnQcjJTyhRIKTkHJ/rU8iYJLjdumKDExLbYAuoDwUsn cpe/blIUjeD+nPFeci0PTHEwWGHyhxTkhtpxSVsuMoIALTvdBKUtpzk53DtRUdpTCI0h9za2 pbjUbYhreVdyMgqGPMkHuMkYB9K2uQmPatLWy9WVKmRYZSX1sK3HEdQ2PJAPIAB34PYprPH9 DuNXSKkRpBgqS3lIx8RHT7OgeVxsZ+bv29q0qNCl3OPMtkhhxMKYyuIQHE7VJU2cPJVyeeBg 5x9aI7PGqA1J0H+NtIQt62K3p3DO9pwdNafsQoH/AMtVsb5bGjmXiUyGLO9KVkBakq6SEpcI 4JGVH15yamlOuXzwv0db3VbzcHYzUhK1Z3pZSXFZz6EtDP3rjuER24eLV1ddSpuLDtLUNKEr wnLiivgj5T5OB9KCC1O6U2FtSFNtIdlxlLAUohS1OoJ259Mc/wA+K2uXIS2rYoYTgg5zg9vX tWIanTLNndavI3qtbkeSmXsA6yA6MZA7HZu3duQeMGtmkNKUkqbwveNwWsZGDj0/lQQctAW8 rapKdw6YAGT9MGsi8X8fA29Dy0JddlBUlTSBv8qCGyTwfVQH2PtWvXNlbccXGW0tDbTZBKUl RT7kADJ7VVNU6GGqrWuK1IUmSpkncEpHUWj+73KI45V6ehNB0aWlEaRtLipSni82greU5nqH byefrXE6xEnPi7S0NSltvgRlBoHp7VegPqffH/Ks90hq38C02/a7wUqlRXXGosZxwhzqdthS R5Rknn78VPPXuzx4zEh4RGWmfy0YyVYAIWotjBA7AHHrQT1+1BAszKLlKQtSWHEn8gjcs5IS gD14UapWhfxDUXihMevbL6JcNh1bMeQCFRwVDAwec4UeSPr7VZvD+wOXi6Pa2vDCWoSHCbVD d8u5eAA8rP8ATvySfQE9DqJLvjVYproDvxUCSzJexgbUhRyQPbckZPB4oIzUsR21RXnpKync 2pptcchS0uKJK1kkdgc4x2Cf0EL4UxXLrr66366bnF2iMempxWdrpylJ5/8AMfpUrrH4YXVT smYtpERK5KygAhI4wgH93cUhI9Tk96gtPuTrNouRcXw6qVqB0vFaUnJAWAkE9vMSs/bFBa4N 4Zb1BdIsdL3XuUhbst/GCjZhtKRjnacqwcj3rotbocbLCtjzsWQd+DuylSXCkEnknCgfpnFU q5CYzGW/KfSpUsRmGnmQkFYWeorKcZThOP5VGytTv2yG+uyt/nynVOsLVtccaZwNyljnGdqc Z9N3vQWfbE1Z4uyLbKjM/htphvuqbUjCAtLYBWoeuDtH2Aq1eFobf8R45RsWIek4jSSk5wSU KPr9TWcaYts2FY9cXSW2hyT0k21RcXtKVSF4Ur2wMCtI8Doajf7tIV0VKhwmYLq2lkjelxzj /dSn+lBtlKUohSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBUTqeZIt2lLrNhMqfkx4brjTSQSVqCCQMDvz UtSg+dLVoLUi4suwCxR7Wq4WSOQ4HgW5C47yFK6hQnylwKPB547nmrRC8O7zKfhs3KyW2Hap N+VdpVvbdQ4zFQhkNob27QFlZKs44G0e/GxUor5zleDOq5OkYMJuHHamRbYph0qebX1lmaXU oST/AHYCFFRUkjJ8vbOfo2lKIjLrp+z3trp3m2Q5ycYHxDCV4+xI4rMtbeCGkBaJE6022XHl JKQhiHK2hxSlBOPzAoDv6YrYKqWvn5DVugtwmHHn3JJLfTVjatLayhRHqAvZxQY7bPDvVdum LZ0DrR3LSOsGHVqbQUFakpPlKkKyUKxkDt6VVLk/qG4XSVJv1ji36WSW5Mu2vhT3lG3npKUl OB/Eitq8O44mXcy4RejwozKSWwryvZTsZBO0ZAbSV4z8z2a+fr5BMDU15jNOhKxcpDQUo4xs dTg5H3B/SivKY9YbhFREbkzbS4hxa1NzGusjcdoGVowoYCQP7s+tWVu3W2fo2DbIEluZMiZW 07DdSvLil7lK6SsO9glPyH5aiLjrRUrSdpYLapE6D1GJTsxlEhp1OSpGN+SFckZGDgfSpi2a f0jqqziYxDfgussoS+Irx8z2FFeEK35TnZgDHc8+lFaBpaC1Hllb0NcRTLCMuPowsHk7MnsA gNnb28/vmq2y7Hg+L0m+/Eus/hcNcmWHCQZCyjyoQecg70DFcQ0jqeyx5CdPase+FZUttUSc hQSoDIPkHUQRwe+PtTpIvdsuMxl1UuW80HHHGcsslbYaSpYzg7S4c+mOiMYBwCL74SaeUxBm 6quzHwtwujq1LBG0o/NUTt9gQRUzq96LHvblzkLUpGnYLs9TRJCS45lLeeO+ErH0zXbpREWN p1iKtLqVstBZaUB5VYCseXgYwKqPiFcHrpo+dFaSEP3i9M2lLgb8xSnBOfX5gr/o0Eb4fgRL PCkzn1pmz3nbpKUUnz8KVjt7BJ/WvDSjXx2nWZUpxanpe6SpJSNpcW4VlfIOecAe2Knr/Zpe j7Rdbit9taIkPoQ1IAJKlANoSpJGFHKs49vuc5Ja7pcrO8ldpkuPxgjY1vZO1s/KkHPB5WpW EE80GgSlgQH234MqPJWoIflSWE9AJOASCtwDbgD37DipXS8Zq6axhWqW0yuLYY5nKEbytpcJ AayMAE43qAAxWay9Ragud+ejWiDuuCkuJU70UhfRyCkqKgCjhJJyR8w44FXzwymfg/hDftVT 1KemynnXFrJBU6ltGAO3bOf50FoStrWernbrcdosOnllEYuObEPygfM4R/g7D/FmpR9+0rkt ORVvrLowXGI6llZTn5nNp459xX80zZmrbp6Pb2fw9tqPHC3pK/OpTyhlSz2HJJPevd97ouJW /KkOt4CFPLPQaHYDan5jnOB3yaD9N274o5kWxfyklUt8rPb0bGc+ntUJra/REqXZEdJzplpx KGSEh+Spf5UZSU5IB2lSv8KfrVgDj6GW2m0LWtQAUlS+gjGPMQlPnP64+9ZZGjz7Tq66XKbD Q7IYaNxU1CIX01bem0nKhgEJ6hwORxye1B2Tm37IqbNU69Jas7S3JCEJ6KZcxzG53PdXcJGR x2Hav0bDJl3TTOg4pbS5b2hdrs+55tzmdwSTjJysk4J7Y9qhLNbU3SHpq2RkMx3btdjJlONv iS4oNAuHes91ZA+gq5aIdlyLjrzUrqFKckTFRYi0JGVpaCkjZuOPYe2aDl1rcZVnTBtGn0sG 5PS1Nguk/mOuAFbn2wok+gqjajksWCxtW4xcwY7+SJEQ7ZUhJBcJWeMrOMY7IB96slrgNL1n fryjpvm3obiRUyXVIQ7MdQnfg87TgBOBkYNQTzsiXqv4iLJnRLHGWpx6W4nrRXQFnqr3AYPm wBweB7UEbb7imwW9NxlsPt3S7POPtvw3EvkFK8JSUE/LlWcE84H6RqYyn7f1VItt63rGXF+S Q44sJWrKk4VlGck5Pc11yJj9wubN6vb3xKnUbmVQEkKibdrjKdg7byfVP73eopxKritUKGmP PDiFOsuuMqZdG8bnFbk4BIUgoGc98UVZZFzszUKPcIz3wxmNNstRJDSFpbQlzLhQpQPb8xOT 7irn4fQW70pSZcVMaCGUsNxQ4FsOZbSVlBHbAxwD3Uc81nzUK33DUFrgW/pvJfG1q13JkgR2 iA5vC0EZJwTg4Poa0m0XCFpO2PQLc23HjpG9rqPbm39xwTv4CSVnaOewoi8XrTLcnT8qPFuD sB1TBaZmNjzRwRjjGOOPf1PNZQvRviVYlBVp1sJKUL2IRLccJBzxwtKkjP3xUjK8Tp8p1cCF FdaXHaU3KSoblQ1+pWngON5OMjnj6iv1py+/HmRdZcKTGhw4S3JDKyrpkp2rSoKzj0JHuFj2 oK1b794hwm7eE2C2XpmOl1cVEZKV5SVYcUEMrGRu4yU8GuuD4uNWK7XKRqbRk2M7c1tqfBXg DYjakJQtAwPXlROT3ro0pNXA0Td9Uyklp6221UCFuwBvJK1K57kurAA/w9qudgQrTekbbalK O1MdIeRIJyl1XmWOfRSlHGO1BULh4j6E1Hb5UdUmXblyojkc/Fx1YBUODlvf2OP61o+ltZ6a m6Xt0RvUNsMxmK02tBkpCioJAUAFYJ/lWUagl2eRc3m5NgilYYfdRuho2PoQ2pYV1EpSoK4T kZ9f1q4K8CNHTbPFcktTLdOXHSt5MR8qSF4G7AXv4yfegvk+MtbLT7C0lCCEgA5SUqOOMd+4 qLjkRIjqA9lQSU7R9iP/APH+lZfL8H1WJ5a9O6znwVpBVtU0UEAY7qQse/8ADXLJb8TbC+xF b1RBua5a+kwy+4lS3j7AvIB/kr9aD8SdASPEjxU1Gu0yWYVsjykiQ/ndlzZg7UgjJ3BR7+ta LbvBXR1iUzKuDLlzkJxvdmvEpUf4to4POODVHsuqfEDQMNUNzw9bMZSy66uMy6VLUTyVOJUs GveX47QLilUe9Wq5WxzelWG9r2wjuMK2Hmgv1zmoUtUYBK0MPFW1aTg4wU8j7Vl2vL6q16i0 9dIKXHHYsl9rokKQF5Ccjtz82PXNetx13aJqVuWS9NpdccUpUeUlTBWnp4SCopKc7uc7h968 rLbRfLxaXbyWrizFlPS3UxJDcgnhGxGEE4yo9uchJoIebp243fV95hvrcassSUH5yiMF1YQD 0055JxnaP3Qcmu2KZ1xnx3xtaZEosfCttbkIbbR0wo+itpJHtxmpLVUOWtNwjsw3GUokqeSX CSHlLX1CCgE8khCf1IHtVT1VfpUe3tWe3MBLMVsMLeHBOQUeXB5BO/GR2x6ig6p/xurtRt2X SaUNtM9RyRKR5G20EFAUojjCWsDtnzECu91NnsVhuNisZaWiSiSxIlSAOspaS0lJBHytkqyB zmuh34TR/h6/p5ppfx8l1pm7OBQB6q0lewK7eRA98ZP3qrQnoz05kXaE5teUlE5043KUjcFH n1Jea7fw0VYXpbTNjuMyaWno93uqpS2EA+dmPuQk59At5aAPbvWkfs8wijQky5uhXVnzVKKl ZJUEgDOfXzbz+tZBe3486DaYltbKpKkGMCysrOUK2R2znCU7ikuHGM5zX1BpGxJ01pG2WhOC YsdKHFAY3L7qP6qJNETdKUohSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBWX+J0qV/aays RH0tONsPKTl0oJW4pDSOARnGSrGf3c84rUKxjxOfZkaslsvqSy7sgxYzygcNKKnnVrPpwkH+ QoO+w3P8A0Zd9T3CEIzUWOtcJKj+YpKvkBGOPL0U+/Bz2r5sl3Ofc25b0twuiXL+IdVtAy8Q c4x2zuP8hWxa5lvxfCR5Ep7ruPFmOkcEoU4rrrBx2wkNo/Ssjh2h162iUSeg0Frdz8reFAc8 9znt3OOKNJm02JF0f0lZicIuTi5D6m8k7S4Uc/ZLZ+2SamrS1+A3Nu+Q2IqI/WZ+IdaWrY02 tSVFJSQNqShafcgt9+a59PbE6ztcdcll5u3Wh0FbShtG5DisZVjBHVAOex+1WkRbRcG7q27+ Y3IfXD6Tiyfg2gThaMZ5HSQSBx2BxQdWqbq/HihxL64sObGO5bZSQAolRLeDlS1b0gZwPWuO z/BxtE2hpEQPudaLFkIX5kqbdU4+rj1OCMn/AA1W35b1rbcsepUht6JHLUVSiVIfTkHKcjAz twTnJBIGOaldBX1xq2XWahMJMpq4Qmm1lBSkBRWg4A7HaVAdqI2Ww3F1ZcjLCQ4+gP8ASKTv CT39TjGQP51lr92kaj1Tp6G5FcZi2++qclOYwneZAQlIWD3x3559O1aXa7uhvUZjHalDxDRU nklWCr07D5uf0rCXnHbJN1DNirS3IjXZKkL6alhCUyTwQTgeYBXPPI55oNr8WZJXaYcJnalU qcjISkKUrpoW5xnjPkT3rMbIXpF+jFSFmWAoA3SWFqQjkEIZbASnjPJxVm8QdSsX/TGn5sWc HGXJSll4p2pSCw4DkDkYIUCM5+9VjRdqdkXGKG3FfDhanFJZ3MNOJB7kZ3u/c+XuPuFvasZn MTGHUuqZJKQgsCOgnYckkf3x5HHCABzyOeqHblt/sv8ATZwp0WxxflUMHKisjjOf+u1dy2WX FS2o7KjlKldVklwOpG7DZWogHJB/LHAxzwakfDtuHP8ADByyJIJjh2O+0lRGwLyvaFeoCVgB Q4OOKCat7LEtmLMZKA7IZDiFZ6jhSUg5TnhA59B6CueShp155gPONPlQS58Mve+n18zhzsBG OBjGeDVN8Pr4xD0vc7HeJbTatNuraeWtfSKmOShRwdxx2I47AV2yZsia2xJuMa42S3PuhMd9 YShClqBCStKVEgkkY3gc4BwaCxQnYTaVwHnURlFCyEh0uBX13HzOHGCc+vvWS3ZhyNC1Pbwy h4RkQYzkeCtLSFpy5ncvb5RnJVwOcjOK1e2aUtkZ2VIEQrlyG8vOuOKWtWOQCvskemE/8qzX xFty7hfJMvotrjlv4d+GXwFu7groLUByB1AUpBGfX1xQR+mJjTWodD9H4RhDSpiOnEWpwJPT P73Oee5HrV90e7GtfhFYlf3ZnOBWd2d7qlKVjn3PFZJHmXC3WeBPXHYzpye3IcZhtqAYQo7V NrV/HkfX1ya1HSl9iTvDON8HKbUu3rXwGitaQhxQQvb9tpP0zQZtbbvcpkCVa7IJAuFyluT5 0opB+GZ39PypON59ynsO307dQagR+EItVhiNS7fHeDUldv8AIVoQQvb0j3HHmUBg81FGay5o e2QkNKuMie7Ib6TSCqQAF9mykZSlRO7BzyMYwc10y9PToK2Zd/lRbA4n8xh+4ywqY2Mgja23 yoADGFfxGio341h9YmSZW6U7h34+2HBZU2kFPUYxjypyMp4z74r8TJZkst/HQwiOtwCJcmW0 LCkh1KgHUJ8qsBxRIwCSQKlYUTSb08zZ/iFL+KZSW+vGtSkpIwU98EE4OM1KxPDFwafcumhL 3D1DCJ/MYLZacIG0kDzYC/KMZAPOaCvQ727bI8abcUfGReg8hC2FZfS8vCQoLIyhRAPl7JB7 ZOKjF367SmkBpqPGt0hYZRFd/MYWpIAQ2QeEkD97jnnvXc4+zpaco2Urbiy20KdfnL3qLbmF bghPdJAKc4yCnPHFQKiw7OcEZpbTeVAW5RJKEf8Ay8kcqVng96Dj+MlxpCVpU8061lsuElK2 twOUE91J7n9au1puqH9PXK2ttvxpN2faiNMLQoMM5ISsbvTu5x/CgD0qv2OzsT5DxVcEuCKj fkqU31htw3hRGAd5SjFS+oWnF6mh2KM5uCpLaZclt0ry46kISVD0WEhSj9VHv3IXq2QWleHO kLLvBRdrh8Q+hQykMNOOPHA9j5Rn6+tS2p1hwkPbi0jLScK3qO7zFlY7EEAFKvQ+3r+40cR/ EBDUN5f4dYLI0zHQpO9SFOkD07+RHPY4NcGoVEzNjRaUyhQTKw7s+GRty4M8EbUfmJPJ8qgO 9EVOzNSbtqBVsDvXZn3BhhKlLCtqQeut5IxxvQCTjAyTW/X24Mw2TlWxz5UgDOf6Vk3hwpFx 1pbpUK5xrlFjuy3FPNJ2LQlSEJbDiSlJByVhPGMcA1pd4gTHJK1iMXdqtyAnaSruPXGOPWgy TVmrXW7t8K0w45JbUpCCg7lqC9o2oTkZODmrTonTkpiWvUus1lu5LQUwYih5oTauCSM43qzz 7f0EjYdDx7TfF6pvraF3mTlSW0qPTjAhKQkeiiAAM8Zyaj9YapEEBZ2hanlRznjCtqlAnj6d qCVv+oAzbX3CS2GWFJAGORwP68HvUBPuT9x6rcdBmsMSUodTIQHUqQlOVhIPrkFPPrWZr108 EufiLSelKJkqStRUruVISBxxkIGfpnFQCNe35BbEN8IbBwGUpyCScqyPXco+vNBdZsSxOrki XZIM0xm0x0JiRywqXKUc7UdJSRkZAIGccn0ruPhBYnYrXxbkmDO8qXvhXwtltZ7gBY3HHA+b k1K6d0w/pWGrUOqlJcuyI5fbaA/KgtqGSQBx1DzmpC1xn9rT1zcR8SlOMIABwsAklJOAd2e3 okUFUk6C1BpyAZNp11KixUp3bZPUaRjOBwhSwefpVfiDUjs5UyI3p2/qt7iStzpso2KGcZyG 1K7HHftVj1jqpsMSg4pTENAKo7SkgLkLSdiEqBzlAIUv07CqxBktWLT7dmkPiNIlEKnpUSCE PJI5A/hbGRnsXO1Ffm7TZsouSr/pG4MdZ0vOPwnVpaWs/v8AnS4CQOAQRwahmnNOSp3XkXKe 2pSlrKZEUbQtQ4O9KyeFYPy+lcMi8yfxBybGeejPKysltZQUq3cAY9AAkfpVuul2lWjS1ti3 Bxu53eW2486ie0iS4wCU9P8AvEqwNoUcZ7q7cUFr0E5owa5Fxk6gtjNvhpachMLUtpSnw0lB WorSngbVEDnlRr6Ah3ODcm+pbpkeWj+Jh1Kx/MGvlXTEGwXu+Wa16kszLSrislyTCK2lNIXg MqKQooBUoj93spPvWkzf2bLWlwuWLUNwhODlJdQlzH6p2miNspWFf9mfixYedP63+LbT8rb0 hwf8KwpP9af2k8ctP83GwsXZA7qSwhwkf/wqB/pRG7UrC2/2hrja3A1qrRkqGr95SVqQf91a R/nVp05456S1JcY1uZVMhy5Sw0ymUwNqlngDKSRyffFBpdKzbU1w1Jb/ABLjMRtSKYtK4Ts9 cJUVgAJYCNzfVWMgLySVE+XP0rnieMYn6enSYVmQ9c4k2PDEFq4oUh0vnDZS8E7TnBzxxg8+ tBqNKymZ4zqt2moV3nWBDSnn5DMiN+Jt9RrorCFbAQC6eScAADHfkZ/l78colnuGoYX4T13r SGlRkiVt+MSsp3H5Ds2hWf3s/Sg1elZoPFxH4ki3yLP0ZK5ERISZXHw7zJeU/nZ2QlKsgeoH IqSsetL5f7Wi5xNGv/ByDuiuLnNBTrfosp/dzzxQXmlKUClKUClKUClKUClKUCsV1pakXfxL nMuTEtJV0WlIA9CyoE59DsU9/wANbVXz7rhLr3jNOM2S4zDUj4RJRj8vdFBUo8jCQguHOc59 KD+azhC4eHOoXpmI8hh2PKbaUSoh5W1bg3HGcJeSgAfwj9MctEd2e+xB6hSmbNabcAOcgqxn Hr8wrR9fXqSzo91nZlUsNfEEZw066fiVjuRwnoIGPQGqBpF9LesLJ13CGxOZWcngfmJyf6Ua TdldZXf9VTWgjyRneihw5BCnkJCeAc8HH61+rPLkxBAedmPxmpy20kpCtmU9MHfyBggn9DXB pe6N2673lchzLxiuFkb9oW4hxLgGfqEq+/b1qyR5Fvbh2a33WQvrMQmVoZS31HN6/MkZJ2hJ BSBk8HGeKC6TNLx/ELQiAwhtibt+IjKbHlS4edgJA4Oe31B9KyvQsFb1+uNqcDiJYYLjTWzz F5haXNnfgnYpOfrWz+Hl2YU863Heiutoc3LcbH5fUPJAI4whoJTkHFU7UlrTpz9oqI4htaYd 3cS4dvIc6oKVgfTdn9KIu+j7s7cEwJ6ohD0lPUdJcCUtApwSBzkjbjB/i/SqBqu0rh6v1fFQ lLcN5LFwLa1lIXlaFFQBOTglz6ZOPaurRl4ZXFdilkvFp51TRKU5k5UVEpGf8K+D7jmpHXcP YzG1LhUtiJGctN08o3qQcjqAcAgKPI49KCkNssx3b3bWVux34M/ro2k9RDaXi2SnPA8rue/t we9ahoZm2spxFLblwayZKnHus6CceVxwevHyj2rEYclMebFn3B9Qh3JhyNIeQCo427DkepB2 Lx9qt+ldR/hGomoDTXVmISI+1ohEdQAPmTggeY4O5XucUG5yEtstufEKJUkE5B5A9jjGEn0T 64qEigac1fKuEBG2J00fiPUJAU2lBO9AGeUEY7dt3sK5E6zjyLiliOsyUgobC2sKSCo4JyDy e5KjwkD3rvXdGzdG09ZDSIjSjIDTeAdwyE5zxhKScH0APGaCra+gsaU8QY2q1tl6xXJKEzUt theFJIW3jtgFSUZIPv71MaI1Bd9WvXm26wDciJOiKfjs7EgNNpccaWk4GDyBg5PGDVlZmxZz n4Hfw3Jh3EFuMFgbV+VRU0fXISnP059qqsrQOsLEJKNLy4FxguwlwWUTitEhhg52tpWPKQkk 4JGeAM0Fn0ncZUnSVjZADjrkRtbyynaCgjhSj2yQPqa6J1vsSm5UB2Ez0HmQl5gbTuGc8Adh lRJVxg4xVTaENcyNa9QaeTapoa6TTbjW4yEoT3ZW2cKxt+XIPOfSvKZqBi1Nw7XBsEpcxYGy AFoDigD8y22yVFOMnzYHPNBXnNIKt1ydXdIr07S0dDrajEf2nz8J6iMjqqTuHmScnaOMjms6 OhXO2RLpJcuUKJp15sx1XKQ2oF0DGFMI4K14A4IwD9at029XSW+1bdQvIu9wQS6m0W5XRisY BViS7zkgA+QE/XdkVVPEJDzb0Ny6XVTzq2ZDSEtxkoYjKbV+WhgH5MlOCe+AOeaCRiz5tltZ Ph/aHotudUkSrs4hLlwebPBWEfup9RgfXHeqfOhJk3KTKblsXJUhwtrEp8KcfGN5PUOC2o9M 8FKcZxzUl4VJdnamhNzpchqFHWZDLaFFCX3E4zkg5UQOfXtj1rQLvqLQWrrvqC36hsbcdNry k3ZogKdczsIBSM9wcZJBCf0orIUT02+Rlpx2PKRtBcUQAgHIUhaUn8xOCMLHP0rSPBa5pY1S 1FbUW3ZMNbcuMGwkFSFjYs8+ZWxed2Of05z67QYtouzlsFzjXCFFBdt8hY8igVAlKsA55SQQ TjuRV18JnYsLU0RSVxlhMGU864lW4tDKOFEJGDltZBz2P8wr2qXGP9Mft6loeZkzY7JaZBwA 8SUFXonpuq457CqUpDsZSmFoCFJyw6fKfXcOR65Hf6VYb2lErR7lzPVbXMuy3GGlBW1bWzBX j5c7gBnvUe1BcdaFx6CWIrYbPWktpZQopTghIHKzkjt39aD82KOly6dTqJEVpsPuAhW1QSUq 6W3urK8JA9zn0q/+HsafdddLeubrTDMKaLncUKTjpODIbbB7+uCPTbWfiQ/cJsOPay4JW8CO lkEOOuFWB9EAZ4A4A+5NbGrS0nTulbZom3lSJ+oFde5XAP5CQnbvAxg45CBng7j70E5ZA/d2 LneWHyybtclOtqJ2gNt/ltpx/CsIwfvUFqB5bM2RIZjvoQFISlKWwQ4lAK204OckFDjas4yF 85GKu8e2R40BiFHQpuFHaDKQc7ktYyjk9ylQI/Wqm22qTMVK6DrQU5v87p8p3JcWMdhhSFgf RX3oik3TTUFq6fH6ZmOWG5MsuzA40VpY2Jd2DGPMg4IzjKe/AFW/TvjXdNPTW7T4m25baiMJ uLCAd4HGVBPCx/iR/I1BO2icta/jnlLcjtwYDmFcjqydxBI7+Qpz9655THQTDNyCZcZ65SRc oLxUrrI+JDQWjPyrAIAIIOMDNBtMq9MX6Ehy1SGpMB0ZQ+yQtKx/Dn0I9u4rJ/EhTdttz0hp LTjjtyb4c3HKuht8w9wnHpwa7bn4V6i0W4q/eFt2XKhOJDjkF1QJUjvjB8rg++FD0yajrDq+ wag1taV60bNimWpxxZjPJUGXZBIwpSlct4x2UODjzelB/NK+Dm6ML3rRlZedPUYs7R2kpz+8 c8DHoO3GT6VbYel4E7xOtsBiJDYYsjRnSW40cIShxXDLec591nv2FW293QQob92mjEOKgvKX uz5NuQBjvmuLQsUwdHuXS8flz7ypdwlOu8bEH5EE8dkADHpzQeOs0FxAjltRbdUt6QQsAIbT yc5/iIxx7moqzzWH3G5RCV9ZKnClpBPPbO4fNyMBXbj6153Ce7NhvznG3kmWrd8MtYSospGA jB4GeVH3z3qjxtUNm4zY7b0lNviwwHHGs7mj8uEZ4USVJAJznjv3AQCkLmXiRf8AVQL8dAff hQHlEJVsVhO4fupKsJwPmP0qHmzXJD0x11zqPTEuNPLZTuJO4OE549dqB9Aak5sWY+lUBDS4 0WDuXLfIz09hIbYSr1IJAHGStRJHBNeN56Fmii2AtrvAkpUtyGtJS02lpKQhRxjIO4H65J9K KibU/bojK5U2P8UE46YUvaFOEBX68gA4xgFXqRj926I9c7sq4XkuuMqdK33D3Wr2Sc8jkA49 wByRUpabUzaLb+JXVgvKkNqZiBs8unG1SWwOFDB/vMkD0BOKslqt8iIpLsppKLgClRjtBJRb GwDjyHu6RnaOdoys5PNAg2UQJBfgrdnSpYjO4LYSGGEOhRJIPKgUduOE45xX1DWC6ThR5V3t 1nkRG0XaY51nEMhTfwtuQsOJCwT3UUoSBjO05PJreqI/tKUoj8ONodQUOoStJ7pUMg1EJ0hp xFyauDdityJrKtzchEVCVpPvkDvU1SggLzpO1364GVcUOuLMJ6CUpXtSWncBY45zx39KhIHh Pp23zW5SXLlIcRIjyT8RMUvqOMBQaKvUhO7t24Axjir1Sgoc7wj03cI5aeNwbB64WWZZQXEu r6ikqxwU7uQD7DOa/k/wf0vc57kyW1KL7nUClJexwtoNEdv4Ugj2NX2lBQIegXB4mt36WxEN vttrTbregKK3XOMFbmRgYSpaeM5B/SpGD4d2q1xzGts28RooUVNx2ri4ENA/upGeBnJx9TVu pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKwTXtpE/X7xeZEmCq5FMomSQGR8PHBWQk54QHOD9zwed7rDtXs BvX18VcJITFmKbbQll7atsFtpt0qBGMbFKOe+En9ArV805IuOg9T3KW6nqwww8pAUCOotQdc HqPK2ppA/wBn61kkFZFwBicOBQLBV3SoKBH0zxW/ahnOWn9n2e4624mTdkpccVwAC64OPsEY SB7AV88ML6chCxnKTkEHGD6H+dGlmj2o3PVbz90aCGmI6589KE4xtTkhQ42lasDA7b+KmfzZ 2pm590YbSpalOu8YRhrgJ7khP5ZH9K/mj3E3GPqF2Y4oPzH4cRUhHfpuPYWOT+8Ej3romPtQ NSWhUh4uQpTjynI7p3AkuPAZ4xjKzx9+9BZNMXBi0y4zEZhkxx02chXKCWg68snvtCdoAPsK sGtHW7i1p/U7a1yVWOWiTIbABT0FqCioHudnl7elV24OMRb1K6roCZAcCPh1hSkF1bbaQRng 7QRn0z9q8GL86u4PsiGqY0+lbamPiFqLjYBIIQo4GcoB9CCqiPGNZVWqXd3XI7qraqdhh7qe ZaVnppIAxx588eivWtB0xLYudvZYU0HVSAuQ4yraoKbdWrGT22kf071S7TpubBtUi3Xi6Q2L Y6veJVwWWlgpONmF43J4GCCOPTBr8w7zpXTV4+Me1YqQpO/qsRErc65JyOQNqUp7BIP+dBL6 m8ImH2FI0q+iIFEOLt7y9zC14wSFd0HHr24Has4ulluFpehs32DIgzbe7saBUlCHY4yvyujh SwrOOeRgVenfGq1fEBux2K4XF4nyhZDRJ98DeT/SvReq/FLU0f4O2aLjxWHO3xsbJV9SXiEn /doK/aLSzBix5VsfbkMPI6i3nPKhSc5wo5PCSOUDBUccgVbISJrSWJk5kQokgKU+l1SWUneB vcdUpQ86kAgITkJ3AelUi/wNVaOZaY1DqRixCXlYhWhvYtQHclLKUI9ccqqrhzSwkB64v3m6 lXK1FaI6/wCRDmf96itGvGpLYJyZUvU0RuRGlNvx+g4t7bhI346QKcne4n0yAnNWE/tG2uND ajwbRNuksJ2qWQlhCz9BlR/pWaJu2lDFcRpjR5VIUUtNSJ73xCuor/6RJSo9+MfervoPVz2h b9Ls2p1RCdiXXJENhCW4iiMFpzYgBJB49s0RL23VWofECcEaj0dKtdjiJVNTNZLjTrS20kp2 uHGc8pwAO/tmuSw2+Tcoj0pBZ07Y5KUSnGoSiZD7ClK3KekqJIwkZO0n9KuqvESxXm0Xz8Ou DEgxLa488lJJwMEA57H9PescvNwuTmn7H4f2tR/EnYqE3FW/hlHKw2T6ADzL9gAPcUHdbNQC 8QbvGsFpai2e2s9O3ushSHX31Dp5UCcKKkKWo8ZGE5J9erW7EeVuauMlDsZ1La+scEtIclKI 2+xSkKAPtVXgNP6j+Fsei4cwx4joDclCVIWT8ylqx5QVLQhWTyMJHZNX+weCMy7XgT9bK6cJ sBLcBuQXFuBIwne4Purt796DPtH265W62zdVQJJ/AbSS8FzGQC4/jCUtjzclRQFEEcH9KmdD 6C1LeNIw5NshRFtXGWqU/LmvLSAGztQNqVAq56p54ORVt8eH2oNisOidPsNsmfIChHZASAlO EoTgehUr/hrWbZEh6U0rEhKdQzEtsVKFOrO0BKE+ZRP6Emgq+i/Cq06W0/Mt9wUm7LuBBkl9 obCBnASk5wBk+uazYWi0RDr+92OD8NCgMmFDU0shJdIKXMAn+JWOPTt3579beO7cqDMiaWQ4 3HWgs/HrBSsqOc9NPBHHO4/yrMWNeXZnRrumILaBDkrJ6rjQU4rndtBA5PPc5NBY9Y2LVnht FgxTfpqrA+kBtUfnprwCpJBwBySRzzVOXb37hcOmzIm3aUQhTBQ2HshXISpQWracdxjg59qm nfE++XxyIxq5JvNpS4d0FA6AeVxgEpHODg4rU2IGpIVldmCRb9Px0sLlCFEgpd6KQkfMo4Gc Z7J9+9FQWhdE27RMF3Vmu3mm5SQem0fMljcPoMKWeQAM4/yuuiIEqUq43+8RHo79wbLEaMvv FYa/u0gfvE53E1U4eipGp35b2qbrKnKaZX8PvIDbZ2NuJUhsAAcLKf0/lqTUrqONkIQ0hD5S ggnlCmQofc/+lER054LmFbW3BYcSG1oIzlPUGQfqDVN1Xcfh0MW9lLTarihbj4DhS21FCFqc XnHCjuwD7ke9X+MA86HHkFe1KCny+UDYrJ557H1rEfHN8xLraobLqSlcHe4hIwSkkbUnHOMp zjtxQTduubaraxMbLbi7ip2bJxlSUKWemy0TyMpcSynvngnFelyty1Wly3y1qkSW4bcNqRtO 5b62VuvKKj8ycobOfQj3FZFprVM7T74CE9aNu3lpY3BCx8rgHbck8j+tWuJrSVabuy08yhEE hpiPDVKGCyd2VrWQR5grJVx6elFaNozVrNt0HLsy2ZE2W0lpEWI8vCn1PthfTByTgbic4wE/ avy9o2DqeG3D1I0qRIRv6twSSlxC1bVeVRHCBuISjlOPY1U9P6iixvEiJJb+GdduD4jPSmwU ss5b2pbazjsAgFePNnAwO+sOQ3m05joVteKlKSRkpIwkn/KiMcuto1NoqBJtMaV/aPTLxUHI ZUpK0pQoFRCAdycdypGU/wAXtWiWHxGsetI7UaAoRXwkKdtr6gFuFOMJQey04HYYOB2riYlp PiLMui3EN2zTUdbXVWsBJlPcrOfoDg+2BULqbS2ndUMquhYVZpGwvfiDKAlCgOd7iMgYPfIw o5yc9qD31POZkw7gFvJY6bTqH3HHsIbbK9oTtwRvVggDGcc49KqLkRmw22RLucdEZTq8fDtL 5bUFbUrTnO5zYSUggBPKjg4rhbvcuC00/qFlu+23dhq7RcLW2ojGVbhhSwBwHUhXsQKtVpdR cVydRxn49zLC3DBixGVOKjkpOFPIUM7txzn95YGDjsFIiW+93qWuLaYymI6JfXHwzilFLhA2 Ar55TuAzxglRq26a0zbLNIuN8uTD0uzturZjyd5Lk8oGFhKRjCCoKJJ7jCffMzbr0zcUPWO1 PpgKLY+InR0+SOwTycE56qhtQB3zk4GRUhHvBgtsxrUlHUbYzZ7crc4XAkEJUpKQTgYCs/vL yc4SCQhdRXN2yuov+pWIzeoHI6fw+1oVlq2MgnatQ/j9kj6n/Z44BctEFN/1Fby++9hVutmz c4pxSuH3iAMBR/dPzkAYwOJBdrcGo4b14MWdrK4KSpEVTeY9uON3VdIPncCU5Cc+nsAakY0e K5d5LkSW9fLgwA4ZRSFhSucgEEAuHBSOwSnAGOSQsHgzZ5q7hf8AUV7dD8+U+lkqCgpKFBIK wn7ZSk44ygj0rWqhNJ2sWfTMSKY6IrqgXn2kHIS64StYB9cKUR+lTdEKUpQKUpQKUpQKUpQK UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKVBXTWem7LkXW/W+KpPdC5Kd/+7nP9Kp9z8ftDW/cI8yVcVD92LGV /mvaKDTK+cdZxXpPiVqNubLVDZdlsbF9IkFJbSyCD/8AyY45GDU29+0NOubhZ0lo2XNX+6pa 1LP+4hJ/zqnXS+a8nzZcqXAtdncCw+98SUqcaytO09N1S1DzBOMJ4PbuaKu3i5Cd/wCy0Q7f ucAlMEMsjO5GCANo74OP+hWI2/St0amNLucb8OaCgSqc4iNx9A4Rn9K0m46J1pM0vLvV+1s9 KhxmuquLbVuOkpwDgIJbSMA5PsKzSSbDb3MN26XPUUJWHJEsJQoKGRlCE5H230VZLJKsGm4c +NPvrEkrnRJDQhsLcUUtLKlA5ATyCMYUa4J9yt+oJTDUaFebuqPvDKWkojkblqXylIczyrvk dq/tpucZ527It1otcbowFyIxMcPHcgpUo5d3H5Qup3UMOci2t3lOoJbkacpJjQ0lSG2VKVyk JGU4AyBjFBxCXqNALUex2y0qwnJuDw6pCOQSh9ZzjGchHpXM45cm3Ux52r/hQ5hv4e0R1pz2 AG0BpBHI9SKibjHExUZCHUfFKSB8QpYQlxJTzvJ5CshXdRz6CvezT2AoxbohMeSoI6UqQpSU KbCkrwo4yPkGCBzQS8HSFlkMpecRc5r6nSgokupjEnpdTlO1R7f4qtMWw2GzWszHLFbSsvFt sJC5W4E4SDv3AE98gYr1VA0lPtrCjfWGWm1lQQmUlC0jhBJJOSPy/wBQc0LCLs3Es2j0C5Kb kOPKnbFGNDOSQc4wsgL4SD3oj9yPEqHBb+EsETqlTSEs9ApZZU6vgJOABx9v5VdNNy5EZUKO 7JccktNpSpTp7qIG7OOO/rVdieHMCDMTPky5M64tp/v31ApCvUpQBhPfsc4q0W1DyJDbOxCA Acc7lHjP/Q5oKB+0HaX5N6tc7qKUlURYQgN99qhu9f8AEPTsKzfR9sjTdRpgzlhKX460JStv O9ZwEhP64OeP86+rdTaSt+rdNiDctzTmApqQgYWyrGMj7jgj1BIr5qtlvtVn17eWr1OaXGit PMtSIbhTuWSEgpKT3AUcjn25oJDSLSLNb377PIVEsactJOU9WapIynn1RwngEZOardj1fPta JEViQWRdH0rmSSpXVPOeFZ9ckZxnkmp246duU0RWdP2OS3EcWlqJCVtS49tTzIcTnO47yM44 HtgCpyyaRjaUZnMy3Yki+iNmcp9sOxrOwedys53uEDCUj/LmivW46pjW2Der3KhMgvRGrVBj 7BslOghx1xX8SE+UHPfgHGa69BeGd+nRFypi3oUq7J6s6e6gKX0V5/JQD++r5lK9PKO+aptm l22XfIl7vDAFgtaxFtcB95KA8pPm8xPGATvWQDlSgkDBAGpf2t1pqt5r8CZmqhPYO6DF+HbT xyPiHhlQz6hAojTYEKy6N0+3DjKZt1uipOC67hKcnOSpR75Pqaip3iXpqNFceZkvTUIx5ojC lpVkkcLxtPY+tU9HhjqC8y1TL7PhQcu9QIbQZzwBxwHHuEf+VOBXdftEaX0TpS46gltSLnIh NF5lVxkKdAd7N4TwkeYgdqDP7hfWr949Tr9IejMwtPICGDNcKG+ojypSSAeeopShgc7f1rz8 TfEqReIbceDNdcQh1K3mGWdrCQCMbycqVkjgeUffirp+z3p4R9FzL3OR1H7tJJSpYyShGUg/ qorqC8d0Jg6gjOPRmvg7lBLClEeZK2lFQI9P38d/8sEMWVKTKjRw4lJfDqkqynIIKRjn18xV UxY5lsVaZsedbFzrlMaSxAOzIQ/wgAYIwcFJ9ecVX0IypTKlbluJBbCTnzg4x/n/ADFW7Sqz AtNw1c4zuntrEO3AAHdLXyXAnGPKn09yKK9biynT6X4yUsu36SQmbPSQEQVq7tI2/Kocbl/X A9612JdU3Oz2dl5tchmay4ZTxXkOJDCyUqx3BUVDH0Hesat0CDNjv3SU6smQheGkkqWZAK1f fCgnvzycelXGxXKM3YJdhU4phtE12O3+ZhfT64GM5ySdyhn/ANaI0BKl234hxlxSSWyOgSeM Rmxjkcc/9c132ych2eG07SWJBQdq/wCFgDnjjv2rN5ep7tfnls21CH2Z6UxyV8FpTvdSj2BS naMeuRVmswFumhl6Uh24vMPTJDLKNyUFxzKVKXgpACG9vJ54xQaS3HbiBCC6EBYG0LwSAlGO P5mvl7xF1ExeNeXS7QJKHA04mNFWy8UFSUAAqwBk5JPOQO/ert4g+LJXFetOmpAkuPpxJnsB RQyCkApbx+99ewz6+mUwm0MTEsLV1IjpOEqkNsKSD23KUCAcYPtz9aDkVOdktlDrjzzhH/zX FceoxU9aXkIta4qVJYlkAxyGAXFA8qQcZXgZyCSBjP6ecyyvxiy2q5Mqjv4S2zb1pdUtBV3U tISj5v4jxXdboMK2PJltutNw0L2uKU/lK0q3EtuOpwScJHlbBB9TzRUYliTGlRrgt/Mtl8OI 3OYCwkDCh6ADHBGa+lpF/iRNLx77FHXny2W48VjcUlby8YbGeR5u/HAB9q+e7yqK1MeS6px9 +YyFh7btS4njaltIxtATkc5HtnGasOn9VQIuqnPxaY8WLRFKYLYZW4ltxQHUUdue2MZ4HPpR FzlrVY40awhLcvCHJ86U6vA65O4rPlxyrIHqMDjjNUTXN6fuZGnrShx2VIQj4hDalLxjlLIH ACuMqJGTgA+tTz+orq/FXCt6XhIIWX7jMbS0iK0sjB6IJVnjCCruVHgnkd0bRDFmWqNEcSt9 3eFyHFr3FS2ggkkHhRUpRKudoyB5jQQVhtCbE+WVyUOOyY7CHmWk5bBHUK0kZwsBKSnCsgr9 CBUM/a7a/eEy9KTVWG6IcLe5twiKXieWkLzuBA4JG5B9dgNTl7t8rUl7uOnrK2ywWlJW9Id8 rURnakZUrnCiMJCRwE5HOTizWS22LTENluzIductltZiTZbRUgbgSSygY3fLyRj/AGuaChwb +bPLYtOq4Z0+px9Mh2ZEipcZlp4wpTYOFD2U2cD0Tzmrm5clx4UhvScVTBnOFSbsp9D707Hb apKsJCccpOEoT39q8r3cHbxCmm4sMXKJlsuuTnAWIxJAPT2qGFAeiFcHgrPaqpIs0rS9yU7o O7OdOUM/hVwAHxKO3AVhLg7gZ2q/hz3oPxDQ7IkyYjK3oy1JWqdOSQp59IO1aGlKVhLefmcU QVfyTWieGVrj3G8KZgRw3b7UtDq3UKJS45twlrzDdxgLJJJyE8DgDOoeoI04qiMPOaavaU9B xEpZKF89kuL5QoZOA52wAFDOa+ltK2KHpzTMK2W7BZabB3g56ijyVZ9ck5oJqlKUQpSlApSl ApSlApSlApSlBmurnZN68ULfpaTep9kthta5gdgyQwuU91Anp7sfupBVgVGxvEu8s6huFqh2 tyVa7Wl+GJrzLzi+qywVh110DYQspxjIPO7ODWiXzTFk1LHQzfrZHnobOUdZsFTfbO1XcZwM 4PNcv9h9M/iIn/gkQSwwY/WSjCumUdMjI7+Q7c98cUVmrPiV4gOWyVIcjab6jVkbvjYS3IwW FE5SfN8+B27fWuub4l6tsybdFukO0OXC9QWXbWY6Hekt9x9KOmrKs8NrSrjHORk8VoidIWBL S2k2xsIXAFtUnKuYwzhvv25P1qPm6JRO1jY7s5KQLdYmVJh28RxkOEbdxcJzgAJwnHdIOaDM bz47362u3yC1breufBuSmYoUy5sXGQXQtavPyQW0jIIHmPHFaD4hau1Jpu3W9eltOu3p+YSF qQ2taWcAEZSjnnJ9R2qVf8PtLSVPqfs0dapHU6qiVZV1FBS/X1UAasaUhKQlIwAMAURhRl+O +pOWo0exsr9SlpvH+8VLFf3/ALEtaX/nV2u3VoPzNNrdfH2wopA/lW60oMktf7OWkIeFXCRc Lgr1C3Q2g/okA/1q42vwz0XZwkwtNwNyey3m+sofqvJq10oPJppthsNsNobQnslCQAP0FfOv idCXD1hfFz1lMV5aVhbSFFTKCG1pOcgcqQ4PXnNfR9Y3402V6LPjajEh4W95pMCe02nIAyoo cVwcJG5WT3HGO9B6+FF5i3awXWzuupTNdLh6bnG5BbQgEDPbjH6V8zSY64UhbLwG9tRQtP8A CQSCD9eKv+m7u5ozWTYeQlxckbUqYeK0hLi0eZJ9hsJ57g16eJeipEO4TtSW9bb1vfcD7vop DjijuAHqnPOfrRpS7DdW7LqGHOKXHY7asPNZwVtkYWn9QTUy9dpjkJyy224sT4rJSqK4UBLq UAnCBvAO7nsM+uM1UiQQMDHvU7LRAbmJLLmG1Q2HSlSBy4Uo3DODwCSe30xQS1jgOsSY0hTz UoB3DjLg8yFYUjnI4OSn9T+lTECLZYsVhu729hxvMSQHFqKUdJbOVlKQfMrLSs+9Usy5VrSn 4dQQpQQseqm8EKHP3wf/AEqwTrmzd7OlDcpiMw31Gx8gIQAVITtPmwCVJH0UD70FvtItNu01 CuEO1RFLfbefDTsVCluN9YJTlR+UgLHuDir1ZtTCU87bmko6TJecaWykIQhCXVNoSf8Adzn6 VjVjU/P0rEj7VfllxJyCStovMYCfQefjP0NWFF+hWHVV067ylJSuQ0GI7eSQHCvBA4AUpZGT j0+tEapEdRcozZjrVKQ4oqbdQBg5OfTGcc/pS+ak01oGOV3uf15Z86YyAFOntjCR2GR3PFZE 74jXiNY4tospTAWNzcZtlovSV84SD6DIPBTk8DFetj8NYbThvPiXd/hw4okQy6VPvqPAyoEk k88JyaDum601v4vS1WzS8ZdutScJfUleAB3y47jP/lT3+tfu1aQtFrnm1aUYb1TfUZS/NdO2 NDPue4BBH1V35FWO5F6ZYuglxWjtJx0KKzw1Ikp4AG3HkyBjnKz6jmqFf9aKNgk2/RzIsenU 4QFch+WTwrBznBHf19zzigtF71NadDKcj2qYbtq1aC3NvDoLiImTlSUJ7DnskfqaqKYl01FO jaFtf/xsx8SbzJOVK3DBw4okk7ByocDedoGUgmBivC2W9N6WjD2/p2qNjOXABl9XuU5H3Xj+ FQr6G8HfD7+x+njOuiM3q5AOSCvlTSe4bz7+qvr9hQTll8NtLWduGE2tmS7EaDTLkkBwoA7k A8AkkqOB3UatRW2jyDCcdsdq/Dj7bY85wFcDjODUM9LeSpAS+EheR5TnOMDjH3oiTTKSt4Nq WlKlJ8pGeTn0zWR/tDXd1VotGl4OVSrpKC1ISeVJSQEjH1Wof7tahGWqSwsuFCTz0lFWSPuK xyCP7dftMuvqUXoGnEEBSu25rgf/AHVE/YUVrdoZjaR0KyxKxGjWiKUrXnI2tjlZx743Y+tU vxCf/tTodK4jC1TEtpfDAKkrIIBUjA/e2ngHPOK/HiRqlmfd4+m40rERttU67bQkhUZsZKPf KjgelVW/68hpgrlwlyXFqWVFMba50wk43KIJCeOwzngZoMr1FbxbOtCU6hTaFh+NtON4XwrG OOCNpHGNox61+7fIXJagWcvtoS04p1Tb7ikAvuHbuCgDgpSEHn1z3pGiytTXBzruLRJxtYQ2 35UrwpQBGfmVtPPuasdi8PdS2e82+c7Z5Ultp9uS07CQlzenvyoqBHYcEep7UVYLHpt2EptF xZfj/COOSDOccQpOE5R9cHbkntgnJwajbZZW5UxFzbcPXnOSZccAlIaSFqU2pRx2JIPpwPWu rw5087cb1qTQkm4vxGossvOBrhbzaVFtaQr93cS0SfUDHrWws+EeiG4qWDYWHNiQnK1KJOBj vmiM/cucDSVqZev05i4XNtpxTEGHHSkr4QRwMlIGwHcSByfYVkF41Dd9TyXn5kttKpS9xjBQ ZSQkeXJ4CsDONxz396+vLZpayWaOWbXaYkRsjaoNMgbh9T3P618p6t0y5pTU1ztbyG+kh1S4 yZLZ2LbVylSFZ7gYB9MjntQR8YyY0kuhq8QyhIbV8N+YCQMHnj+XPtUtc3luvtLlsobYfbWc SbVtKP3QE7U5Kk8kHNR0WElttS3LV8QkHapUO6JBCsZ7eb/0qS6j6MYdTHQgjcJM5UxSTk5y lHbgEHPBoqRg26bMtKrJJemPIce6kdt95DLZSk+YpawSRj0OE5Aqs3qLNRHkPssSnIbKuiZB CXEJ7DaFoyhA7DaPp3qTuGoelZ2G4L8pfQUVpmvqDITu8pS0ynGSPQknHPavJqU/cUQ12mUp m8Q21tNw3skTmlLUs+UjBUd6gWzkLHbnghHWBuRN6byQp2R1UxI+8eVRUOBn0Axk/T71ZblH iwdPsW2zP9Zl59TcuSnA60kebdnnKOAEp475POMQ8aQgx1XDTSFQnW21InRUHLkdCj51ozyp BGBnOUDg5+YzMyfbplohMW2SloR0qAc6WxLKVpKNme5UckgYKjig1W0iFKscRxEcRy/HbC9j 3VUn97BcxkqGQCo/LniqNqHUDi75NtNqRDdltlKnZxcK0RCgFW1vyjcUqK8cZzycntFR9Tui 3OWmDEcjQG1OF5xD5jqe86UK5wS2hIxlIwT7+h54Vpjx1PyoaILsJxsjLKnUNtkKxkrdbWCc 49qItTExcG39O1R0MwEKSl2Ut1KkpcUcFZUrKN5UQScuK/wiuomKqO+7KkFlLqN0hUl9SN6e lgE78KcBKv8AWbE9sJPrAfjf4UpEhUZKbhHR0ctz23EpOOBvU6VjnHlAR2z6VWJN0kXuQkXB pT6i7udQwsFhCsY3bWwrceclRyaCy3DU7bshLFq6SIjxb3yJIBQhCR8yW8egPGcJ7YR61Vrh dF3kumC5JkuICkPzFBQyjIwdylHGeeBtByBirhZtCx3UxHL25Ilx5GXFxWEltllAHBWpXmxw ABx9uDVjsWj7b4gX591mOtuwW9SGmpLL60peISN7aEDCcA8FQHPpnuA/miPDRrXWiEv6sZfb RsCLbJOBI2D/AFhURko9EoPGBkd81xLt3iN4LLLlucOodNIOVN4Kg2n6p5U39xlPvW/stNx2 UNMoShttIShCRgJA4AFetBRdEeLOm9bpQyxI+BuRHMGSoBRP+A9l/pz9BV6rMdceCNg1Qpyd ah+C3XO4PR0/luK91IHr9Rg/eqxp/VPiLoLUELT2sLY/e4El5LDE1rLigCcZDmPNjvtXhX1F Bu1Kx/XkZVx8WpEV+XNRGi6UcnIZjynGUqdQ8vBOwjPHFV9zx01I7aZU+LboTbLNpakNuPMr w8/12WnSBv8AkBcWB9U9+4oj6ApWQDXetP7SHTxdsvx34k1EEgRHOmErjl7O3qZzwB3qPV4t amcs0dxCbRGktW6ZcJDslpYakdF9TQZaG/O8hOTknuKDb6VkcfxWu8zxCjWH4SPAhyJDB+Jl NK/LbVGDymid2OqSrAJwBjsahF+NV++GvIhtQ5brcVmXbnVRS2laVSEMkFPVJI84IJ2nvkdq Dd6VgjHjlqCcm7PRIMNtiFaEyW+qyvJkpLKXUnzDyhTiwPsOa0fROoL5dLxqC2aiXBcetbrC EOQ2lNpUHG9/IUpXuBQXSlKUClKUClKUClKUClKUClKUCvJ5luQytp9CXG1gpUhQyFD2Ir1p QfM/il4XzNNNSLhBeVLsfVUsMlnLkPeOSCMZSCO324PJqM0dqi2tB63Xx95UKQ2W0qdJcbw4 E5SofTJwSO2favqhSQtJSoBSSMEEZBrB/FvwmgWyzS9Q6YYbjIaWH5kTdhOAT5m/RJ83I7Yx jHYlYrqfTU3TF5chy2l9IqJjvYyl1GeCD2zjGR6VFlZcZTtHyDaT7gnI/wCdX57Wr1xtT0G7 Nx7m2+FOgOjCW1qWlW5J7pwFKHHbHHHFSLPh3p6/W0ybJfzCkPMKW1CnbfIpGN6VL4OB749j yKKpNtveLkxJvLSp6GEpShKlAFISAE/fASeDweM12yl2dtMiTIgOqdekqMZp1st72yO+RhIA Ptn7AV7TLA1pO/OQXujeb0HenGhRwVtoJ7KcH7yvZv3+bjyq8bxOWba9a7lc3LhPekJkvuBf UajlCVDpoI4J83mKfKNoAz6BHu3O7W62fhL0l2M0kf3LZCQsHzcqTyrv/Wv4m1Tn4L0xTPw0 RhSFOLdUEqHU5G1J8yuxIxnivG3vrt1yS+hpvqp+UyAF7Vgg529s5BHI9alm5qH5qrzeBMeZ ZSW4z6Vebqg5bAUMJBSCDjGMA8elBrGi9G/BRQ9YIyILbowq6XFIVLWBkK6bfZr/AMxz7pOK 57zq7R+kpC0Wcr1DeyopXIWvqqxj954jAAxjCeAM1lN/1pedUyEquUpSWs5EaOShAOMFXfuR nJrks9gu1/c/7qgrLQISt0eVCcnHmWeBQTF91XIu9zMzUq27g4hH+jw47v8Ao7Kj6nBOfT15 9eK7tP6SlXyO7qfV0hyHp6Mjc6tR/MeQk4DbST7nCQe2TxUbao7WnL+2qdavxGUwfy4qE9VC 3ePIvBGCD6YPp371J3y4ytQ3N6BcZxMWMr4u8yWjlG5PlDbY7EIz00fxKUTnByAuHhPpb+1e pDrC6xER7VAUGrXCGSlO0+XA7kI75/eWSTzmtyev7LMkMgEjbncMcV81QfEyfDjOMR1RY0ZC AzFiNNqJaSn5eO5PuSRnv61OwPECRJlNh54uuttAqS2wVEqyM9QgeVIJxjA+qqI2C8z3pQAa QtAS6lQAVjekZyn9a/sVDklDLkZKunxtQDjaMkEn61T7XraKqCBPkRygn8vetICsKIHKcpzx 8oJPv3qA1LqwNuTYVmU+qUAH0Mx3FNLTkheQofLgBWUkc7x9RQadf7wzpvS9xurgUFQo7i0Z yNyv3Un7q2isC0jfp+ltIvvW477vf1LdU4EdRxDLatoVjsAVl3KjwNoPNc2o7vcrrp5ttVyl 3F+9SkR2W31hRShrBUnjjzOLb5Hqg967b5dW4lqfgR24yW7cBAaCk7FvBPkKzkeblJUUg48/ m48tBUZN/ult1POmmQh6Q+yuMp1s7krQpO0FJIyRwCCe+M15JlOhS5U0uTLkoYabVhQYH8ah jBPJwOMHk1yIOWpFwLqeqhSW2goZKlEHKh/sgZz7kV0Qd7W9vzbt28kDOAcpOef9mitCtDEW 22/qQ5PwRwlDL8lG5OSrrsuqVxgK87Z798VrWktVsqjR2S0I8p0qU5BUvzIV3WEg9wM5GM5B FYpZ7uXroG3VtoaWypvc8klhIKioMuDGElKlEA9sGp6NbXXpPRTORAuEVSG4jj7pS4wsf6lR /fbI3BDnPlJB5yCRJXF7+zf7TMKc35GL40EEA4BUoFvH/wDcQk/rW4QpbrqlIdQApKQfm759 fpXzj4kRNRQrLarxfIkePcLXPAD8d8OdYLG5KiBynBaPoASqtfgagvEhxM2HZlPQZCErYJlt AuJI3JKU59sHnB+lBeUFSgSscHsMYxWceL+l3LlYxeLc0XJsAYU2lG4Ptk8oKfX3z3HNWNrX FrRM+DvKjZ39oWn4xaUtue4SsHaSD3HcV7XbV+nocUuS7zESzkYCHUrU56YSkZJ7jsKI+dmt KSZclUpVhtU1C1f3USUW0hQCu4JBA4HCe/tUTqxDFrEi2wIduhL2oEksyVOK75CQVKJJGDnj 1xWiazm3z4R+76csqLbCXgJkzUtiYreMEtoPKcggcnd3wPSsiRDS8w3JuPRbaJGZCE9Zx0kk +YBeN3fg4NGng0tona0F3OcUjYVA9JnuTwe+O+TgDng1+Gmy3McZkzEjBU8t7dlC9gOAk9zk 8Cv7GU45cUtWqKZRUvKGen5V458yQSSOCcE1+31CSXYLaoqpTjynXpRKUIG0HyIVkAJ79sZO PQUEubhHvcyM/Afeg6haSCma84lKZy/ZWOELxgZJIV2VzyfxcWXdVyVuts/DXmMCJduKdm7b 8y2kntjHLfcdxkZCautZXsaWSdv7xByPpjNW92P8UmNHuslUG8x20GNPUog5ABSlxQ/d7bXO 6cEHKQCkIG2uqt8xqQuOh1spG9t1slKkqOPQfbB/lVsjpmSNriGVILCxkSGlbGgSc4c+dKfX JJxgGo56Kby9IgyoiIWp0Ha4ytISmXhJ+QY8rpyDgYC/TBPPUp565MrcioiRmUNgyyWSpLHP mGV8KWTwEgH7+tB7uS0xILjr8lmS31itSGpCSSSMYG9rJOe3JGPvXdY7ZeCn8VtMGG/EbXsQ XkKHxDq17Rg7Ao7ScZwkZzjtXbFS1by5JmvOv3mWkphJfSlSoQwkJJSOEEJO9RAAGMZ97zYo aWL0osLnTbZa3E7mApGJM7aOmhGBk4GVkEgBSgeMGiC9Mqg3SBbrzcZFwnSW8dBppLbK3Mfl pVjzqQgb1HccYHIycHU7BZ2rDZo8BkhZbTlxwICeos8qVgcDJJOBUZpbTC7WuRdbw4JV6nr6 shwDyM5AHTbHokAAZ7nGTVnohSlKBSlKDges9ukTlzH4EdyS5HMVT62wVqZJyWye+3JJx2rj XpDTbkZMVdhtymENdBLRio2hveF7MY7bwFY9xmpulBGfgVp/EPjfwyJ8X1A71+infvCdgVnG chPGfbiud7SOnZMdiPIsVudZjrU4y2uKhSW1KOVEAjjJ5Puam6UEU9p6zSXnHpFrhuuuPIkL WthJUp1AwhecfMkcA9xXIzofSsbqfD6btTPUASvpw207gFBYBwOfMlJ+4HtVgpQQh0lp5YcS qx2/DiVIcHwyPOlSgtQPHIKgCfqKkI9uiRJUiTGjNNPSikvuIQApwpGElR9cDiuulApSlApS lApSlApSlApSlApSlApSlAqo+JUT8R0BcoQEgqko6KEx0lSlLUcJGAMkbsZ7D3OKt1clxuUO 0W96fc5LcWKync466rCUig+LrnpK+WK/Kss22ufFKcCUtpbJLu3stBI5Sfcce/apaNJkRJCr fp5xEu6hJLs4KHRt6AOems8DA4LvYDhPoo3u/wCor742ak/BtGxfg7NGBQ/cXUYUUKIzuV3C TgYbHKsc9uKPd4/4N8fYGGlW9q23FtqT1UBSpKSFAOueqhkApQPKAodzkk06raLNbojlrs8l yRdriy4z+KhXTw+ClSUNnOUoVykkgFW4cgZTUQpmxuPqTMYkxnkgJVHmEpczySoOIT7jHmQf vX8j9F5ttlr4BBQlpQQ4lTJBQl3KisHPGApRBySUpFcshmW8GS8qYuX0kuLU+6k7kkIKUhRO SSCSE9+R35oOdmJFuUlyPa0T/iNm5pCkpdUraM442nsPQE/SpOH1EwhBXHhykNIL7ycq3eXP BAIUFckdsjjPGahoy2GU7n1oOB5Fbl7kkFJ9Ox4I/wDN9KmGL6qC25CvVvbvEdZPTdfBQ+3k kbkrHPOOxPp7UHoY0CO2VN28xmepsW480XOnuRhJKjyAd3IxkEZTmpC3Sp8C6qkx3FKiRkF5 7pO+RTZ4XxgZSrjzpTwQDgGprSg0/qNTsG3XS421WEhUeStEhG1JJG1C0ncOc98p54xzVhum iLdpjTL2objdrZIgoI/LbtqmH3SRjopKXBtUr1ODjknIBojP35a4ENMqIqRIud2UE21txJ6j aMFAeI/+ZglCSM5OVdwKi7jJZtNsFitxbfUhaXZMthwkqkDII4+ZCQSke53KBwrFaf4XaBuW q1yNaXF9NuceUG7dsYSsMtjylSEK4ACRsTnOOTjIBrQY3g/ZHW/+9Ljc7kVJKcl8MpAPcYaC f65oMMs62ldJMiSW+kAC9EdQ2QkDJU4lRQscADkEY/So19pcdSjIloeWTvbU2glpxJ5PJCUH G4c4V9q+kXfB3RDiD07P0Xe4fakuhwH33bs1FI8FoMNpUe0XmVFiKX1Cw7GYe59BuUjJH0JN BgMV74F564IWFICVIL+4pTvJIABI3HHHyBIFfiMuRMuEhqKlyYokNGO2hSx0wRyFjOASfTvn vzW+/wDYjbRN+KRdFpXu3JAt8bCec8Dp4+3/AL14z/DuxaE0pc7w/c7tJTEaMgtKldJp1wAb UqQ2EggnaMHNBk9tYjjxHaacO2FpmNsCSVE9fd8owMkh904A5wj6VPseEuqtRLBZQzEtbZKm 0XRKmi8cnH5aBuSkZ7HaM5OOSTa/2eLCUaYn6imp6km6SjscWMkpRkFQPuVKX/KtmoPjidpu ZFtxhzGwX7RcnI9waRyGy4U7XOO6SEKGfoK5VQZNsL8yVFb/AC1iK+C4VlJ27FBSe43fMCex TX1dqHRVn1Iy/wDFMfDy3QgfGR/K6Cg7kEn97B5wcisn114e6vREbUiJDv8AEioKMxAY8h5B 2/3iAcLIx+6frigzuyuyIE6e5HmCTGUnY4FoK2ZCeBlQ5IOMAnBKSeeKsMN1LMdtMRLz7ICg Y24KlRdw56alcPN+u3n9fTkgQlBLgt7kByGXAEvIlNxpEYnITvKyDuSQQApOT/FXbIiSIikz bnbpjiY6tzsgpS4wQE7d6w31AD6bgE5wMkUEnd5MvUPh9cbaopeZbiFaOmnBacZ/MwUHzoUQ kjHI5HvVi8K7zGn+HdqTKWAtvfDXhndlSD5MkeyFIqgt3uHCvlsnm4t3B9a/9Jhxgo4b2hJG DvycZz2JFf3QU2VYZN908hUhwRLglWyO1vWtOVNKUPUc9LkUGy3R+0ustlt2O6pZClL2hQX5 hgEH97Pv6mqzpiFpq2yJ+ubrFj2tbi1MQg6lLYaSnKCvaON61BXbJxjHc1xPtycKkz2mFIb2 GKJDp2hROMlJKMLCsYOTz2NfzUAVO0VEiaWS302FJbS2iSr8opIBzsyFeuQVfUmghbzc5161 AJbbcUukJKMRkNKcQBn+8fyrAwT5EHivaPpazz0v3G+2yLJMhaS0uKHVdUq5KUHO51Z44AGP tk1KW+0yIEdFvQGrjeVkuiLEbG90ZJysq8racHBUrn2ya0nSekjZgZ12cRKu7qNhWjPTjN+j TQPZI9T3UeT6ABjWtfCyZbNCrvVitabapC1qkQWVlx0R1A8rWecj1Qny4PrjNYukrUQcAIGM 7u1feykhSSlQBBGCD61gfip4ROQHnNSaOjNuMoWXJNu6YUlAIwpSE4+X1Kf1FCsTYbQemGwt xxTnGwc4yDn+RV/KrwYZm6NTKy8Z9jk9NaAAS7EdCU4OcZG/j6BR+lUyclVvcTsdS81Ib3tr IIKOMFspzgEEkY+x7EVsHh5YYOoNN6hCU9F26RksMOIUpWFbOpzk48q+PT5RRVCubDMsoiXi WpyMpoO2+7uEqXGBBPSdOMrAIxjuk8pzykyFmuDC7sLbrJpQuaAFxpHXSGJhPyqUTlO8j5Xu M55OfNX9iyZM2wvtXKW0zMir6D4WjpIbYeUMFWBjyOgE8diR600dYImspZ0/c5gS1LQpVvkZ SVRpWN6kpHGWyAcp4GcYweaC1RNLX6RMc/AIol3d1Ko8qY62Go0BJxubyQQ8vIOSAefT0rX9 G6Rb0tZ2I70j4uSgHc9s2JBJyopT6ZPc9z61lejfEC8+Gt8TozxJCxEQQmJcCSoIR2Hm/eb+ vdPY9sDd2nUPNIdZWlba0hSVpOQoHsQfUUR60pSiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUo FKUoFKUoFKUoFKUoFKVS/EDxKtGgbZvlrEi4up/0eChXmX/iV/Cn6/yzQS+qNWWnR9mcuV7k hlpPyIHK3VfwpHqf8vXArEY8TVPj3fUyZ5ctGk47nkQn9/H8P8a/Qq7J/oevS+gb/wCKd7b1 Z4kuON29XmiW8ZRvR3AA/cR/xK7/AFreIsViFFbjQ2UMMspCG2m0hKUJHYADsKK4rBYLZpm0 M2yyxURYrQ4SkcqPqpR7kn3NYp+0HYGEXeNdmWkpelwXUOrJwCppSFJP+1tKgP0rf6xj9oUu KtVraYUhKyHyoqXg7T00nA9clQHHPP3oMWtbTyoy3YsZThSrzRXUlzqcb0447J5WrnngVbHo jkixvTEsS3nnW2nQFIyqJH8rXVOOS84lB2jnCc496u3hppePA0rFluR0pnugrYUVEnargHCu U79qSRjtge9aHJtMN+JJjogbJbqQ46+wgIKndm1Kue5Hp3xt+1B80TrM2rTplQofVMkpwsbU /DnLpDeEjKlBspKiTx6+lVuXbkxn1MIkb1pO1anG9gBwT6nPYccZ+gNb9fdAN261BUZxRgF9 BlQlkj8lKQnaCSf3iVHtuOcntVEmWKTNgSZUhiO3NeT5EO7umNpWnhORgnaeSMDcO+TRWeNQ ZMmdE+AZ6ipUgIbjqUSorGMBR477s5+p7VZQ0zfJiLY06s6es6upIWhxahIeVxtR3ODt2pwC QhKlYzuFcy4zsBtuLDh9LUF4HSDSCAI7KvKSBgbCvn1wEZPZQNLmiNAtMBqNves6S4lMxj/X ShjetSTjI4Tt7eX6lVBrulfGdxMiPYpllisqYSUtrgPJ6RQngJCVEFJA9Mk/Sr/bfEawzHW2 ZbyrY+6ooQiYgtBxQ7hJUBnv3rCNK6f0fdZRVcdXxZrhdTtamtrjL5PmO8qBJ+ysD61pEbwy uLcVJ07qZKmUr3phzSJbBUDwUr4WgjjBHI5waI1Ni5Q5JUI8ph3YAVbHAdoPbP3rpBBGUnI+ hrO1ztU2mG2xddKOzumlCfiLe8iSl0j95SFbFZ49vWui1a40vCUpMuG9ZZO7C+tbXWAc8lRO 3AHfJJx9aIvtY1+0Ve3G9OW3TcPKpF2khSkJ7qQgjA/Vak/7ta7DnRbjFTJgSWpLKxlLjKwt J/UVhqv/AB7+1AB/eQNOp/TLX/8AuV/IUVsmlrI3pvSlts7OMQ46GlEfvKA8yv1OT+tS9KUQ pSlBR9TeGduvU526WmS9Zbs7guSI6Qpt/HbqtHyr/oaq6rdrTT0kJl2NNyjc75dlWErWPq0o gg8k8Z5rYKUGD3SRDlhDd10xdp7zZyVv2Ja3jndxvI9Dj1Iqoyoak+LMVlqGq2t6igBhpm5R sdNeOmgqQR/81lCv1FfUtYh+0XCdho05qeGAHoEstFf14Wj+RQr+dFWS2+EjlntSGbRqm4xZ ageuvYhxheTnCWVcIGcYwewrkY8Ibq48TctYudBTpccTCt7cda8kFXnHIzjk/Qe1abb5zVyt sWdHOWpTKHkH3SoAj/OuqiImxabtWmYPwtniBlJ5WskqcdPupZ5UfualqUoFKUoPnrxj0K3Z FOT7UhuNbprnXS2lICWJaU9h/CHEg/Tcke4qF8I7nKEx2PFecZZcICkBIWlGVAtqzn0IUO1f QuqrAxqnS86zyvklNFKVY+RXdKv0OK+X9CqfsGr1W+W2W1OgtArURsWlZCk/U5Svj3FFXDVW m2bZ4nSgUH4PUkdROUgpBPlc5JBBCtqvXuP0ir5Hdsrlo1YpL7TsFxl15KcBCnEO9J1CVjGF KKFKIx2NaHrZg6g8PmbvGbW7Itb4eHw4y5tyUugZx7nj7VH3ezSbpYrg1HeUI8xwPtDrJSlH Va2lJJGCC6hPHu5QaHqrSFm8QtNpjXJsKQ4gOxpSMb2SRkKSf5ZHY1kWn9U3/wAFb+jTOtA5 K0+6o/CTEAqDac/Mj/Dz5kdx3H11jwyuirr4c2lx1BbeYZ+GdRj5VtnYf04qU1Jpm16ssrtq vcYPx3OR6KbV6KSfQj/rigkocyNcITUuC83IjvIC23W1bkrSfUGuivnWHP1J4B6jEC6B26aS mOEtOJHyfVP8Kx6p7K9PcbzaLzAv1rYuVoktyor6dyHEH+h9iPUHkURI0qt6s1lC0c3AVPhz pZnyPh2m4LIdXuxn5cgkYHpk/Su206ktF7tsKfb5zLjE9BXH3K2KcAOFYSecgg59sUEvSoxn UFmfISxdoLqioJARJQSSTgDg9ya9UXW3rd6aZ0ZTnUU1tDySd6RlScZ7gckelB3UqORfbS6y 483dIS2mdvUcTIQUo3fLk54z6e9f1F6tbklcZu5Q1yG929pMhJUnb82RnIxjn2oJClRqL/Z3 Wuq1dYK2wcFaZCCAcE4zn2BP2Br2NzgAAmbHwWS+D1U8tDuvv8v17UHZSuJq6QHX22Gp0dbz qA422l1JUtBGQoDOSMc5r+R7rb5ktcWLPjPSGwStpt1KlpAODkA5HJFB3UpSgUpSgUpSgUpS gUpSgUpSgUr+EgAknAHcmsU154tzrvdf7I+GKFzbg+S27OY5CPcNntx6rPA9PcBN+JXi7H0m o2XT6RctQOnYlpA3pjk9twHdXskfr9Yjw/8ACKS/cv7WeJKlXC7vqDrcV47g0fQuehI9E9k/ 5Tvhr4RwtGoF0uy03C/u5UuQrzJZJ7hGfX3UeT9K0qiv7SlKI/lYP49OmZqG3QUuhKW4vTOC dwcfcATgduzRPPpn6VvFYFrF9mf42x4b2ZDM2e1CcaJASltLaArIHJJ3uAUGs2GyPW/T8e2z Hy640wG8pUCB9U8ZwOw+mKn47SmWEoWvqKSMFWMZr0SAlICRgAYAr9UEfLhxzvecQSSM5A3b SP3gPf61lPiTbLLpu2zL/OkOvtvOuNtwVOEJfU4kZbT6hO5O44PHmxyQK1+TIZixXZElxLTL KStxxZwEpAyST7Yr5+hNSPHTxUXMkpcRpWzKwhCuA4M8J/2lkZPskY9qKitIaZuEmMdT3KUp u6XSQk7kgb2WFckgcbSpPYfwDA4Xxb7joKJaL64p63pmWK9MFmQxHVscS+gb0OIHYKOCAE9z j3rTZWkLVJclPhpxp6QE+ZDisIKUpCSlIOBjant7V5MW55VpetsorfQiQpLbqAApKQdyVEK9 UnGDz2BFB83O+GktV2E/SWzUEePI3vW6QOlKb2qyUONKwTkcZHfmuu+wYtw1nFft0G4aba6q UOx2Lc82GkJGVklHJXnIASMHgkjvW7QWLHrJ2QxdrcDcbelA6q0lt/YoZQ6hxJCgFYPqCCCD 2rtGhIYyn8Yv/SP+q/FXsAe2c7v60Kzx6ZZ1KSxp6f4gPrTyEQ/iCMjuMugj1zUvpw+LCpEn 4lEBy3FR+HTecJfKfTd0Rj6citNjx0RorbDJXsaQEJ3rKlYAxyTkk/U810URmtwC9Mx7rqCT Zm7JKgsGQ5KgSAuLPPq2pB2ncSQAopyD2PoYP9nWyOo09c9Szcqk3WSUpWrupCCcn9VqV/u1 +/2ir2uPpS36eiZVIu0kFSE91IQQcfqso/lWk6UsaNNaStlnax/ocdLayP3l4yo/qok/rRU1 SlKIUpSgUpSgVR/GGzfjfhVeWko3Ox2hKb47Fs7j/wAIUP1q8V4yIzcuK7HfSFNPIKFpPqkj BFBRPBK8/jHhRbNytzsLfEX9Nh8v/AU1oNYZ+z5Ics971VpKUo9SHI6iUn3SotrP9EVudApS lApSlAr588W7GbTrQ6iQspMQszWUBCdhRuIWk4x/rNpJ/wDrGvoOqZ4i6bavtqaWW9zqQuN3 Iyh4bMHHoF9NX/loJHTsaKu2boqUFmW0HUrSB2UB/wCxqJkQG1wX2p7SWw2lbR34WklPnQsA +ykEj7fauHwaur0jRTVumILT0AqQ2la8q6W4gAjuCkgo5/hz61bZVvZTNceS3vU4kLLe75ik +meMcnP3+tBXfDYxIzNxgQlt7G3ytCEOb8IyUoP0OwN8Ve6zLSwk23xUuUSQopbdYUUI2BIV 5hhZIOCpXTcwPRKR25rTaCOvFlt9+tT9tu8VEqK+naptY/qPYj0I5FYNKhaj8A9RGbbi7ddJ THR1G1H5M+ivRKx6K7K/oPoqvJ9hqSypmQ0h1pYwpC0hSVD6g0Gd62tD/iFa9JTrQZTVvVLR MfkNPJYejsKbPnBJ4Iz6ZNV64eFy06vtMvTcX4qwoaipjrjymQYnTdLhVucQpSkkkq8hBJJB 45Fm8Wb5Pslmtce33FuzRp0pUeRPW0lYaQGlKCMK4G7bjPpWb6W15fbLoWRFt14YmRYlvhKT KMZBFpU6901IUB8+1PPPOcZ9aKnbp4Z3iNZr0rS9iixrkrUiJdvWhTKdsZASUnvwkLBOw8/S op3wg1P+GG1Q1OoSm5zXfjlyEbltripQlavNnC1hSSMZAJyK63/EW/mDAZXqyPEjG7zIJvxg trRJZQ0lSHNnbO5WMpwM474NRknxd1pGTaJjvLUqylTsduOg5kLU+2w72zgqQ2SM45xjmgkX LPKmeIGm7UxBagvOW9h292ZlaFBowzuayoFQCVkoSOTwRnmvSR4aX1cRmc5p9C7lOi3VVwQx KaSsOyDllClkjdjPcZA59+Yib4qaitulLTNcu4F86Lz8xKosdKJSUyi0lJVgEkBKhtQMgZUT xVokeJk9nUC7e5e2GnRqr4T4dSGtwhFrgYxnG/jd3zxmgqU/Qt70zFhxbraodyVMv8BTMYdJ hmWUxl728I4SN2U5UBu7kHJqYa8K9UptaWEIXCIsU9oNQpDZT1XXVLREJXyUkKwVDjj5vWuK 0+Jur7tFgynpDTUcWqatL8qO2A9KYbKi6MJ4Cd6EjHBKTmr14P6nvuokXhN/myJXw6o6mPiY zTK0pca38hsYwcgj6Y7dqCqp0BrIaj0tKVaWUs2r8LC3mHY6HEtttJQ+hSsb1nO7svbtHAJP El4V+H190rrk3O5W9MSE9anmUpC2VKYWZW5LS1IOXFbEhW8g9wnPAFbNSiFKUoFKUoFKUoFK UoFKUoFc06bGtsF6ZPfbjxmUlbjritqUAepNfqVJTEhvSFpWpLSFLUlCcqIAzgD1NfPh/tX4 +3vH5tn0jFd5/wAZH/5uf8Kf8w6NR621D4v3tzS/h+25GswOJc5eUdRHuo/uoPonur19hqeh PD2z6AtXQtyetMdA+JmrT53T7f4U+yR/U81L6b0za9KWZq2WOMmPHRyT3U4r1Uo+pPvUxQKU pQKUpQfyvnTT0t27+Mlpir/0htqZIuTjisBKQ4SUED3B2jkZ59q3y9T27XYZ095exEaOt1Sh 6YSTXz74EMfHa5ky58lyRJYSpDLxBWhxCQQQCfT5Tn/CPeivpKlKpHijrxnQelHJKFJVcpOW oTR5yvHKyP4U9/vgetEUXxi1XP1De4/hvpT82VKcSJq0K4A7hsn0AHmV9APqK1HRulYWjNLx rPbxkNDc87jBecPzLP3/AKAAelZDozTF10Ro1evrhEdnXaY8iRKbOS83EUrKlD/EchavoMcc 1uUC4xrnETKhOB1hYBQ4DwoYzkUV2V4qRuUgoVtKT7A5Ht9vt7V7Uoiu3jTr1z6MyJKVBu8Q KEeU18qkk56bif3kHAyP1BzX5teqQ9Mbtd+iqtN1WVBDLh3NyAn95pzGFD1wcKHqKslea20O ABaQoAgjIzgjkGg9KUqL1JeWtPaZuN3fwUQ463cH94gcJ/U4H60GMSP/AB9+0+2z/eQNOpyr 1GWuT/8AdUB9hW9VjH7OtmdNlu2p52VybpKKEuK7qSkkqP6rUf8AdrZ6D+0pSgUpSgUpSgUp Sgwd/wD8IftWNOf3ca+tAH6lxO3+rrYP61u9Yf8AtEw3be7prVMQYegyukVfXIcR/VCv51tE KW3cIEeZHO5qQ0l1B90qAI/oaK6aUpRClKUCuafHMu3vsIUpCnGylKknBSccGumlB8/RLgxp 3xgVcBHVGjXeI2p1JbHTYDpwd3sQ8lKfTvW2qYQQh9ncpt7JVwT5FYJ+vv8AzrFfFe0pbvym ZLKiwHVORuicECSkgcZGQJKNx/201o+iNQr1BoWEt1SYkwJ6bodHIUk+bAP+yv7Yoqu3qQ9Z /EvT0zorajKmmGt1LnkX1GykbxjO7cMJ79ifWtZrM9epMW0tyfiWkdN5t3rSyoobyMA8HhRJ UAfTOfStKQoLQFJIUlQyCPUUR+qUpQck+DHuUF2LLbS6y6kpUlQB/Xn1FcentOwdNWCPabeg qjsNhvc4E73MDGVkAAn9Kl6UEBdNJ2q6T7RKktFKbQpxTEdCU9JW9GwhSSk5GDwBjmpdUSO4 sKWy2pWAMlIJwDkfyNdFKDkVb4i9oVEZUEBQTlseXd3xx6+tcd101Z700lFxgtObHkPhSRsV vQrck7hg9x+tS9KDlMCGW0tmKyUJBCU9MYAPfA+teqGWmlKU22lCl43FIA3Y4Ga9aUClKUCl KUClKUClKUGTSfETUYuUy6sItw09Av4sz0dTazIUNyUqeCgrGcq4TjseRXJYNeyp2uvjb5er hGtRkTWosVEFDcTDIX5XHSd6l7AF9sZ4z6Vbn/DGzSNUG7qlXBCFTU3BdvS/iMuSns6UYznj nnBr8x/C2yMX5y4rfmvx1OvvItzroMZpx9JS6oJxnkE8EkDJ+mCuFvxksn4fIlzLdcoQbYYl tNyUNpU/HdcDaXU+fG0KIzk8V7TPF6wx0vKiMybilub8EhcRTSm3VBrqFSVlYTtxxyc5HavJ Hg7ZE25+HIuFzlpcZZjNuSXULUww04HEtI8mNu4c5zxX4uegNGu3ByHNuTbCJFwTPVa+qyhC nen00DZjO3nOPUnnPag6YfipDm3G2RWbBdwi5R0ymZCktBsM4SVrJ6mQEbuePQ4zXLH8ZtPO 2G43NmFOSzAbafDQS3vfbcd6QUkBfHmPIVg4IPrUjbLBpm0fgctu8oW1bbc7CjF+S1seaJTu UTjkgpAyOOahmvC/SkKG/CTf5LcKO+yt5kvsDpoCt6Wlr2btpVtPmOfInB4oO2L4xWF2ZHj3 GPJtBemyoK1zy0hDDsdCFLC1BZAz1AkYzzXvcfFzTVtuFyhuurcdgmKEdNxs/GCQAUqZ83nC QoFR9AfWou6+Geln7kUv6kkwZcmbMnpQmSwFKMtKUOJCVJOU4RgevJ5Pp6f9l+jGmJrKrgQZ TkKKFreaK2HIyUhCEKKchSgkbh3PoBQSMrxVtEG+3W1zoktp23Rn5OUrZc6yWeVAJSslJI5G 8JyM5xipPRuuYWtBN+ChyoioRbDiJOw56id6SChSh2qtx/DbTLl3k3ODqSWXJyJimw1JZUEJ fyHVIITk4JPJJxxntU/ofSFh0wzMXpmR1o0zpJVtdQtALSNmQUjue6s9yTRFupSlBlvjvf37 TouPb4baVvXKUhCgpWAEJUFH+ato+xNdfhfYnramX1wwpEQfDRloCdyQrC3EnH12ev8A61Wp 8x7V/jw3Ggxm5kS0qDMj4gjY2kbg4Qk/MTlSc84O2thgW+PbY6mYjfTQpanCM55Ucmiv5crj EtFskXC4vJYixmy464rslIrB9I2+X4zeJb+rb4ypNhtjgRFjL5SojlLfsf4lfUgdjx1eKN/n eIeto3h1pVzLDbubg+nlO5PfP+FHr7q47gVsmnLBC0vYIlntbeyNFRtBPdZ9VH6k5JoJUgFO CMj2qhu6evelZbz2j2GZ1sdUFm0PPllbCs5PRd5AQe5QeBzjGcVfaURRz4lRYIX/AGks14si kAYMiIXG1d8kLb3Dj6kVarddYV1hMyrfKZktPo3oWysKChx2/mP50nwBNSMuOIKMlOxZAJ4+ YdlDjsfc1QJulJVvva5mkw7aLighWG0bYk04GEutp8vOSNwwoYPBxQabSqvozVqdTWpapzSY N1iu9CbCUoZac7jHqUkcg/8ApVooP5WPftE35cTSEKwxSTIu0kbkJ7qbRg4/VRR/I1sNYLP/ APHv7T8eKn8yBp9IK/UZa8x/+6oJ/Sg2DSFiRpnR1rs6AAYkdKHCPVeMrP6qJNTdKUClKUCl KUClKUClKUFD8ZbN+NeFN4QlO52K2Jbf06Z3K/4dw/Wvx4K3j8Z8KLSVK3Ow0qiL+mw4T/wb au8uM1NhPxX07mn21NrT7pUMH+hrFf2eZLtruGqNJyzh2FJ6qUn3BLaz/wAKKK3KlKUQpSlA pSlBQPFi1tytNJmnehTCuipxB+RLhACiPUB0NK7E+XiqfobWsaLp+5uudOHFY/0pxSkLISV+ dWEnk+cPI49cVrt7tbN7sU22SUhTUtlTSs+mRjP3HevmSHAucWUqJcYz7aLrHlxgAgBpvBIU MfukOhWM4GF+lFbAb8zqfTIlWuSl6LIUdp5RsClhK1EY7gOLwCMZAq6aVfU9paB1Coqba6RU pQUVbCUbiRxztz+tYX4KSnJmlJ9vbW0h6LIylTiM7UqQSAD77x2+59K1zw5cdOn5jKpDMhhi 5SERnGlZ/LKyoJPsQVEfYA0FxpSlEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKyG96Dv l31tN1A7a2Sv8btyoZLrZcbisZ6rm7IwFZB29+OxwK16lB87WzR8u/2/WzOnFt3GDCQu3WRD KkpbIdfD7iQpRAynypznFS6PD3UsOM0xMsbF9bt94fmLafktpTeEvNlKXFlRO1xs8YIAweM4 zW2ssNR2w2w0hpA7JQkJA/QV6UV86Xjwl1euJb4KYX4kpuzMxFSOuwG23BIW4UHf59qUKCco weBzjIqYleG2q5ut37q80RCY1GzOix0vN7VoUpPVePm9EtpASfNyePfc6UR87afsOudPKslp laZbjPC33GBFkOy2nm1uuhTySpCdwAG3bhXBz+lX/wAI9N33Tir2i92w25qU6w8wgOMKSVdP DmEsgJTyBxtHpyrBNaXSgV+VHakk9gM1+q/K070KSc4IxwaD5o8LrhNe1pdJCG5PUuE9JcKc qw2pSnlcc43JQRn/ABDkVp3iv4jo0lpBpNsWoXe6t4iIUkhbKSOXCk8gjOAD+99jWb2dI0Tf nJbhmNQVIfbu24HG1oKaA3ZGFlW0gd/zEEHBOJXwzsczxI1zI8QdTt/6FHd2W+Os5SVJ+UDP dKPf1Vz6Girp4OeHp0bp0zroj/vu5AOSCvlTSO4bz7+qvr9hWlUpRCv4SACScAeprgl3aLED iVuAuoGS0kFa8e+1IKj/ACqga616bYykQpDaZzSygRAsJW4rtt2FJUoE+wH3oL/+NWvr9H8S idUnAR105zjPbPtX8nfCy4IeXJS20hSXQ8lYwNpz39vQ/esSU54kXdTDqNKySwlBUVofVFWV hR5G5aVbdpxtUBmv2HtTWtLDl00lfBLCeZNuGHFAJOd6mVbV5JGPKnGMkmiuHUt0v2nvFRvU zLUeLblONQ96lApktlSvXPJOw++3IzW8We6x71a48+JuDchsOJSsYUAfQj0IOQR7g1mlj0VJ 1p0HtZWt6PbWN/SYkvOCQ+cnZvyoqCU7lHuMk9sDme0fBkaLuL2np5XIjvqdlQppCiVJKsll WckrGc9znk0Fq1Dd2dP6cuF2fx04cdbxB/eIGQP1OB+tZR+zvaHXLZedVTvPJucotpWoclKT uWr9VK/4a6/2h7+qFomJZIpJfu8gApT3U2jCj/NRR/WtC0ZYEaY0Xa7OkAKix0pcx6uHlZ/V RNBPUpSiFKUoFKUoKQx4s6Sk6VlahanOfARH0x3SWVBYWrGAE9z3/ofarZEmsTYTMthYLLza XEE8HChkZHpwa+cIXg7q0WNiE7bVNx3be9Ilx+s3lU1BkJYHzfwuNnPb37VLXbw21pcJ8zpw y3AbNukNtB1vdJebaaaUPm4CE9U84ycYzRX0D1EfxJ747+tfkPNqztcScDJwocVh83TWqNNv P6jlhx222+9XG5m34aAQ2W3Cl3eDuO7IG30z2qs2Kz3e3Mqt1u0qBMuunG+m1IW0tMtSH0rc dxuwfIoYSrHygY9KD6W6zWxK+ojYrkK3DBql2bw8iWbxMuer49wWpVzaUj4QIASkqKSpW7Pm 5Tnt61n1l0BqKTDgWO+2BSrWxc58wCQ4zhtpTADKdratoJcUo4TwCOMCv4z4d6oRddLvSYsg IiwIbAcY6K1QXW3CpYO5YITjJJTnPy0G7h1BzhaTt789qdVH8ae2e/p718+s+HGqUXu6PIsb iQ/Gu7anCthAc6yFhnapK9yySQMLGE9xioudpLVWm9NSzeYSnpN6tkO0tBDqCGnQ8EIaHPo2 0jntuUeaD6WDqFYwtJzwMHvTqowk704UcJOe5+lfPem7BeZ2uZFqsUF7TK7ReXJrqwGXvgWp EbDadhJSokN44zjePavynw11W3pG0RJunlXBxq0yYjMcS20G3y1yluJfJ3YPkKexPbBoPoje nfs3DdjO3POK/VY5H0RqdnxdZu07rSmw+w6m5tIZwUJY2OIXlQWkHkbQCCTn0rY6IVV9QaIg X1Dqeq9DU8HOoWFYCysAEkds8A/p96tFKD5j01Bn2rx0umn4cMJU/ORJS04sICEoWHc5x26a lgYBzkVvOjtJsaPtb8OLKkSG33+uevtyglKUkDAHHlz+tZV4m/8Ahbx+0pqRPkZl7GnlfZXT Wf8AcWmt3or+0pSiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKVl PjXr52wWlvTtiUpd8uw6aQ1ytptR25GP3lHyj9T6CgoWtXj4l+JknT2lGXFW1hz4i5Px+fiF tp2lQBO3IA2J7AqOScHIlrFeLjab9PhWmY/FaipS1Atc5ktBCwkhCSCfJneRvUMKIJJyQa0L wp0C1oPSiGn0pN0mYdmuDnCvRsH2TnH1OT61Zrtp+132L0bpCbfT3SojC0H0KVDlJHoQeKKr b/iAltyVEUIMWfDAU+3MmtpbAOARuSpRyCT3SO1UTVvjOzEkyEWS3sz3C2Ou8XluR0ntggED B9/5irfM8I7dPhi3uXe5C2he4RR0jgeqd+zfg+uTk9yc1+7V4MaRtl1TcHIrs11CtzSZCx02 8YAASkAEAD97NBmMfUWrvEi7Cw6ciwbbBShKpbjDqi00NoBClpxuB28Dk/Wta0d4c2LS+yew Pj7k42Aqe+suHt/q8k7U9+xzjuTRu3xrb4ssfARWGETLQ4XktAJ/unGwglI47OKGfarXDZiR GEQ4LbLLLKQEMtAAITzjAHYcH+tB10pSiFCM0qOv11asVgn3WT/dQ463lD32jOP17UGKXUDX f7TcO3oG+36eSCsD5ct+Y/8A3FJSftW+Vin7PFpekQr3qy4eaTc5JbSsjkgHcsj7qV/w1tdA pSlApSlArzcC1NKDSglZSdqiMgH0OK9KUGJv+ImsIOnLvLkyoj642ojYkuswgOiEnzP4U4En OQAlRAB7qr9XHxL1UqzxlxXLdEnx7NJuUxotB5Kg2+G0Y2rITuHPc4PFax+CWtMaTFFsh9CY 6p6S18OnY+tXzLWMYUo4GSeTivNGnLI004y3Z4CGnWRHcbEVAStoZIQRjlIyeO3NFZufEq+/ 21Zih23iP+KRbaq1Fo/FOIdaStUkHd8oJOOMY7899ergFmtYuKLgLdEE1tHTRJDCeolP8IVj IHHau+iFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoMf/aNtBl6Dh3RsfmW6YMqHohY2n/iCK0fSl2F+0habpnK pcRtxY9lFI3D9DkVTb3LvGvb5eNMW6BanLBAeZj3Fycp3qPk7VqDWzG0o9z6gehrh0x4saUh aebi2iw3yDbIUB2THL0dAS600rC9ii4d53HnnvnJorWaVQVeL2m0TLgwBLWLc5HafdSlGwKe UEjkr/dJwrPbBxmv1H8WtNyLq1DzIaDs6ZBTJc6YZ3xkJWtW/f8AKoLSEn1PcCiL5SqAfGDT iYMGWpi59GXGEtwpi7/hGSsoC3ikkJBUkjjJrjneJ0eLrSNEM1QiKuf4UYSYaVPOPAD8wOdX Aay63k7d2RgDBNBpdKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKVCaxmSLfoW/TYTnRkR7bId acT3QtLSiD+hAoJulYkPEqZoex2967SZd9kXWwtXNsSHEApeVtBbQEoHkwpSiTk4RXc14wXm RLBZsMQw2hbPiXFSlBaDNaQsbU7ecFSh+goNfpWZx/E+6T703EgWFgsT5EuJbH3JmC47HBJ6 iQnKEqwcd8etRCPGa7I0bBv79kgBMzrutRky3S4tpkhKiAlpW3nd5lYSABzzwGx0rL5/irMb 1WiDbrVHftwkW9l2Q4+UuIMtO5Hkxg4APr7VyyvGZ2O5fUItkd8W+IuXFeYecLbwQ8lpSSpT aQTlWcp3J4Izmg0DVWoI+ldLz71LQpxqI1v2I7rUSAlP0ySBn0rJfB/S87VWo5PiRq1PUefc V8A2ocA9t4H8KR5U/Yn0BrtT4zKvvxUKBY403pWQz5LbrhUkuJSFOM4xyACf19KkIXis9cHI 0HSllivpmSUw7Ylb5ZbIRHS68VYSQkI3oSEjvk+2KK1elebRWppBdSELKQVJBzg+oz616UQp SlBUJsN5HixAuikqENFmkNOPFJ2IV1WyAVdsnnj6GuzTsYon3N+UylM9x3DzgSBlGVKaT65w leD9asZGe/NeKY7SZS5ATh1aQhRz3AJI/wAzQe1KUoFZF+0Rfzb9Cx7Mwo9e7yAkpHctowo/ 8WwfrWu1gl9/8fftNQLYn8yBYUhTo7py351fzWUoP2oNc0PYBpjRFps+0BcaOkO49XD5ln/e JqfpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgpsvRJb1ZJv1l1BMtTsxbSrhHbD a2pAQABwoZQSBjINQjHhBDZ09Cs4vDpTGt0uClzpJytL7vUK8Z9O1UnW3h5ra5ao1O5ZoO63 Xtz8zLzY3BlKFtnBUD5lhSfp3OBUkrQWpVashSfwla5CXbauPdfiUBMBllsB5oo3ZOTngAhW c5oqwM+DNkj25cNmeRHU3FbkJU0lXUUy4XFKVz3WVHI9BXrG8GbG3cmH3HGpMBm4TZqYCoyC ziQ2hAbxnGEdMEcfyxVMf0FqC4HU3wmm1wodwTFSiI50WjuRJC1JAQspcARu/MUQo+nc1uNs tcGy25qBa4rcSIznpstJwlOSVHA+5J/WgoI8G4abXFgNXyewyISYE1LKEATGUuKcAOQdpyrG Qe3Ffs+DdqOpJV6E1wSX7kxOb/KGGUtq3dJPPZR25P8AhFaTSiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK UoFKUoFKUoFclxgR7rapUCajqRpbK2HkBRG5CklKhkcjgntXXSgq8nw901MEMSbdv+CtyrZH y8vyR1IKCnv32kjd3571/GfDrTDDbyGbepIe+E3/AJ7hz8KkJY/e/dAH39c1aaUFcgaH05bt TO3+HbQ3cnStaneosgKX86koJ2pKvUgDP864H/CzR79phWx21KMWC260wkSXQQhxW9YJCsqG 7kZzg9sVcqUFXY8PtNx2i2zbykGWzNJL7hJdaGGzkq7ADt2+lcLfhPo1lMpLNoLaJTCo7iUy XQOmpYcKUjdhI3AHAxjn3NXalBT2/D20Wcy52l4EeNdXEvltyQtxbW93bu3J3fKdo4Hb0xXL ZfC+xwdB27TV3jieIhLpkAltYeUclaVJIUnvjg9gM1eqUHm00llpLbYwhCQlIJzwK9KUoFKU oFKUoFKUoI693Rmy2Kdc5R/JhsLeX9QkE4/XGKyP9nm1vS2r7q64DdJuUktJWR353rI+hUof 7tSf7Q1/Nt0C1aWFfn3aQGykdy2jClf12D9avGg9PjS+hbTaNu1xiOkvD/6ivMv/AIiaKsVK UohSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBS lKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBUJq6/p0vpG5XlSA6YcdS0NnOFr7JB x2BUQM+lTdR95hQbjZpcG7bPg5LSmXgte0FKhg8+h570FOY1TqHTlsjS9ZojXB+6raagQLKy eqHVJUpSTvVgpAA82eOfpXRG8T7XcV2du0265T37q2t3oNNJ3xW0L6a1Ogq8uFZHGc4P0zxN +HltNvjMjWF2cESS2bW8qW0pURaUqAQg7fNkLIIOcgJHpXrF8OrBaplpFpu8uBcLcgsF5uSj qym1LLikOgjzZUongDGeOwoqD1BddFawn6cvl7jXJv4VM2UwcpCAmKoFwOJyc5KQQB37H2qU T4z2JdpRMbhTi4qW1FMZSmUqSXGy4hRUXNgSUpP73BBB7VHq8JY4u0BFsvsibAiuSWZ0KS+g 9JmQhXUSgIRkKKiDyalh4R2xFnj28XScPhZbcll8MxwsdNCkISr8rasAKJ8wJJoPwrxm043a GZ8hicwy9b3JyA4hAUoIe6OwYVyoq7Y4xzkV6v8Ai5amn7cgWu5uonRosguoQ3tYEhW1sLyv vn2zXg14Ladb/Dd8ie+Lay+yyHVoIJdUtRWQEgZSVkpxgDA4PrByvBm6KiXVMS/yG1pTGbtb fVTsUmOgBrrfl5BCtx8vHNBa4/itp5+8pthcW3J+MlRXEqWjLPw6SpTiwFZCCEnBxziuWP4x 2FdumzJcK5wURoaJzSJLKQuSwtfTStsBRzlZA5x3FdUbwssbFwZnLLrshMyVLcKgj80yEFK0 KO3JQATgVyseD1iRbZkKbNuM9L8NEBlyQ6grisIX1EIbISMYUAec9hQWXSuqoWrbU5OgIca6 L6o7zTpSVNuJwSMpJSeCDkE8Gp6oXTOnWtNWxUNqS5KK3C4p1xptskkAdm0pHYD0qaohSlKB SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKB SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBUDrWHFnaJvEecw2+18G65scQFDKUlSTg+oIBH1FKUGC6 vssK0+HGj7uWG0W521bZDEdpoOKfdbaJdBWhQCiEpBXwobRg1LNxG5+smNQONpTMc1e1ADxw pwIYYW2TnA+ZSN2O3b2pSiu3wft62tevRkMMRpFhiPw7lJaWVKuLq3gpKjlOcADuTnIA7Vul KUH9pSlEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQ KUpQKUpQKUpQf//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAIBAQIBAQICAgICAgICAwUDAwMDAwYEBAMFBwYH BwcGBwcICQsJCAgKCAcHCg0KCgsMDAwMBwkODw0MDgsMDAz/2wBDAQICAgMDAwYDAwYMCAcI DAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAz/wAAR CAkZBdwDAREAAhEBAxEB/8QAHgABAAEDBQEAAAAAAAAAAAAAAAIBAwQFBgcICQr/xAB7EAAB AwMCBAMFBAUCChMJASEBAAIDBAURBiEHEjFBCBNRCRQiYXEKMoGRFSNCobFSwRYZJDM5V2Jy 0fAXGBo0NkN1doKSk5WztLXS09ThJTc4U1ZzdHeUpLLxJlSWoqUnKTVEWGNkZcIoRUeFo8Q6 RlVmSGeDhJfDxf/EAB0BAQACAgMBAQAAAAAAAAAAAAABAgMEBQYHCAn/xABVEQACAQIEAwUE BgUICQIFAQkAAQIDEQQSITEFBkETIlFhcQeBkaEUMrHB0fAII0JS4RUWM1NUYnLxFxgkkqKj stLTNII1NkNzk8ImJVVjs0SD4uP/2gAMAwEAAhEDEQA/APfxAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQG3eI/E azcIuH961TqGs/R1h09QzXG4VRjfKKeniYXyP5WBznYaCcNBJxsCsVatGlB1J7JXZtcPwFfH YqngsLHNUqSUYrRXlJ2Su7JXfi7HWn+nn+FfJB4qwZG21hup/wDzVcY+P8P/AKz5P8D0f/Qt zn/Yn/v0v+8l/TzvCv8A214f94Lr/wBVUfy/w/8ArPk/wI/0L85/2L/mUv8AvH9PO8K/9teH /eC6/wDVU/l/h/8AWfJ/gP8AQvzn/Yv+ZS/7x/TzvCv/AG14f94Lr/1VP5f4f/WfJ/gP9C/O f9i/5lL/ALx/TzvCv/bXh/3guv8A1VP5f4f/AFnyf4D/AEL85/2L/mUv+8f087wr/wBteH/e C6/9VT+X+H/1nyf4D/Qvzn/Yv+ZS/wC8f087wr/214f94Lr/ANVT+X+H/wBZ8n+A/wBC/Of9 i/5lL/vI/wBPP8LH9tWn/wB4Lr/1VT/ODh/9Z8n+Bb/Qtzl/Yn/+Sl/3nPXh+8RmjvFJwzpt X6Eu/wCndN1c00ENZ7rPTCR8TzHIAyZjH4DgRnlwe2QuRw+Jp14dpRd4+P8AmdF49y9xDguM lgOJ0+zqxSbjeLtdXWsW1t56dTfyznDhAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQHAXtMdD654o+BXiPpjhvbGXjV2o7cy1U9G 98MfnQTzRxVQDpnsY1wpnTEEuGCARk4B4/isK1TCThQV5NW9z3+Vzufs5xvDcHzHhMZxaeSj TlmctdHFNw+qpP66jey28FqeEfEr2SviR4VxUb7pwf1ZVNrnPbGLPFHeSwtAJ5xRvlMY+IYL wA7fBJBx59V4Ljoaum36a/Zc+2uHe1PlLG5uxx8Fa187lT3vs6ijfzS1XXocP8UeB2s+CFfT 0utNHan0hPVRefFHebVPQukj5uTnAkaMjmBbn12WjWw1ak/1kGvVM7Zw7jfD+IRc8BXhVSdm 4TjK2l7aN6+82qSB+y38liOUejsMj+S38kIGR/Jb+SAEtawuIa1o3JOMAYyf51HS7YN+8NPC 1xL40Wuev0dw51xqmipZRBNUWqxVNXFFIWteGF0bCAS1zXdehytinhK9SOalBy9Fc4biPMnC OHzVLH4unSk9bTnGLa2urtdbr1TOZNL+xi8TuqtN0d3ouEV2jp66L3iKKtuVBQVIG+GyQzzs liccfde0OHput+HAsfNZlTfvaXyvc6diPbBydRqyo1Mam07aRqSXucYNNeafvPeHwIcDrh4b fCDw60NdZhPc9M2KnoqtwYGhsoHM9uA5w+Fzi3IcQeXI2K9B4dQdHDQpSeqR8Sc7capcW47i uI0VaNSba9Nk9lva+2lzmFbp1gIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAEZCAh5DfRCLI0XXGhbPxD0vVWe/2q33q01gAno6 +nZU082CHN5o3gtdhwBGRsQCNwCqVIRnHLJXTNjB4uvhK0a+Gm4Tjs4tpr0a1Pm+9qd4XrL4 PvHBq/RWnCW2Bjae6W6A8xNDBUx87afmc5xd5ZDgHE7jlHZeYcVwkcPip04baNeSfQ/Qj2Z8 yV+OcvUMfil+s1jJ/vOLtm6WvvbxOvK4076EB6d+wa9l1p7j3bpOMfEChju9ltdwko7BaJ2s kpK2eLAlqp25Jc2OQljYntDS5heeccoHauXeEwq/7VVV0naK+1/cj5v9t/tKxXDZLgHC5OM5 RTqSTaaTvaMfBtauSd7Oys7ns3brTT2e3wUtLDHTUtNG2OKKNoayJjQAGtA2AAAAA2GF3q2l kfIc5ylJzm7t7t+ZliBoPf6I9dyLIk1gahJVAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQFHuDRuQPqgLFVVspoHyPcGxsHM5xOA B65O2EJUW2kjTptX22nhfI+529scTS97nVDA1oAJJJzsABlVzxte6Miwtdu0YNt7aP8AA4tH tEOAZaHHjbwnIcOZuNV0O46/+NWlLieE2dWP+8jsy5B5nbv/ACfW8P6Kf/aeFntm+OGm/ED7 QjV990ncYLxZaakobUyvppo5qaskp4cPkhkjc5skRLsBwO+HbbLoHHK9OrjZypu6Vl8Efavs h4Ni+Gcr4fDY2LhNucsrTTSk9E00mnpqjqyuJPTCMs4poXylvMIml5HrgZwhKV3bxPpi9m9w 5tvArwScLtKw19sqKinsNLPM+BjKc1M07BO55YHEl5MgBcclxGe69S4XTjSwtOnfZL5/5n50 e0PiFbiXMOMxjhJJzkldt2UXltfw00Wy2OwRlAG5x9VyR0qxJCAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgKFwb1KA4Y8THj04ReE Slp38Qdc2ixT1ufd6JpfVV04+Mc7aeFr5fLDo3NMhaGNcAC4EgHRxXEcNhl+ulZ+G7+H5R2f l7kjjvHJNcMw0qiW72ittHJ2V9b2ve2trHQXjf8AadbJTxVdPw64aXavldFC6kr9Q1jKOIPL gZWyU8Je/AbkAtl3OCRgYPXa3NkEv1NNvzenyVz3bg36N2IupcWxkYpN3jTTk7dLSlZeqcfL c6nca/b1eIfixLOy26jt2hqGSqFRDFYqFnnwNDC3yTPKHl7CSSctzkN32XD1+YsdUejUfRfe 9z1Dg/sQ5WwUU6tJ1pJWbm3Z675Vaz6KztudduIvi54q8W6q7S6i4ja5u7b2HMuEEt6qW0tW 1zQ1zHU7HNhLCNi0MDcbY3K4qpi8RUbdScnfzf8Akd/4dynwTAqEcJhKcHDZ5FmWt9JNOV/N u/mcXvbRsl5XNo2yA9CGBwP065WvodkvUa3dveakbFcWkn9HXMY3J90lGP8A41WUGtl8jV7e l+8vivxMXOQoMwQEZJWxMLnuaxo6lxwAhKTexf07dZrDeKa52iokorhQTNnp6yikMU9NK05a 9kjCHMeDuHAgg7gqYuzzR0ZSvRjUg6NZXjJWaeqae6aejT6pqxzFw59oZx04SurTYuLOvKM1 4Y2f3i6Pr+YN5scvvXm8uC4/c5c5wc4GNujxLF0m8lSWv563Oo8R5A5bxyj2+CpvLfaGXfxy 5b7db+R2a4RfaM+OOg4jDqK26P1tF5cEbHVFPJb5owzIe8vidiR7xjJcAARkDchcvQ5nxcP6 RKXyfyPO+L/o/cu4p3wkqlF67PMtdvrLRLpZ3dzvH4W/tCfBfjneKS0atju3DC7VcjmRy3hz J7WHea1kbXVceBGXNdzEysZGwNdl+wzz+E5lwtVqNRZH57fE8W5l9gvMHDqcsRgXHEwVtIXU 7WbbUHvbbutyd1aO9u8OhtfWXiVpmkvWnrvbb9Z7hGJaWvt9UyppqlhzhzJGEtcDjqCufp1I zWaDTXlr8zxnGYLEYStLD4qDhOLs4yTTXqnqjX1c1ggCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgHRAULwOpCEXRwL40/aHcMPAvpA3HWl9Y+6ycn udgoHxz3avDnlvOyAvaRG0tdzSOLWDlxkuLWu4/G8ToYVXqS18Ov5+R3PlDkHjHMeI7PAU+4 vrTldQjps5WerurRV297WTa8fPGP7eri54kmVVq0nIeGOmJwYzDbJ/Muk7C1zXNkq8As2cf6 yG/daQ4ELpOP5hxOIWWn3E/Df3vp7j6x5R9h/A+EONbGL6TVXWS7ia1Voddv2m92mmmdHayq luFdUVU8j56mqldNNM9xfJM9xJc9zju5xJJLjuTklcCezwhGMVCCsloktl4JLp5I1bh1w11F xd1fS6f0pYrxqS+VhIhobZSPqqh+GlxPIwEgBrXOJOwDXHoCslKjOpLJTTb8EanEOJYTAUHi sbUjTpreUmor4v4HoJ4X/s4HFLiNy1/E28W7h1Qx1LWOt1OY7pc6iJryJCHRPNPES3BY7mlz n4mNxg9jwnLFadnXeVeG79z6et36HhPMv6QfB8L+q4RTeIk19Z3hBPpo0py/vaR8pPp3Z4D/ AGfjgFwlg5r/AGq6cQ60skjdJfak+QQ5zS0iCHkYHMDS0OG+HOznO3OYblrBU1aSzev4LQ8c 457d+Z8e7Yaaw8dNILXRW+s7uz6ryR2P0f4HeEGgtPUFrtfDDQtNR2xgZTB1jppnxgHI+ORj nkg75LifmuWhgMNBJQpxVvI8+xvOvHcVUnVr4yq3K9+/JL4Jpe5I1TxUcSG8FvDJxB1fJSTV 8emdO3C5upmS+U6oEVPI/kDjkNJx1IOPRXxlZU6E6ttk38jV5Y4a8fxjC4GMrOpUhG71teSX 5R8skcPu0EUWc+TG2PI6HAx/MvIopJWR+mN03mXXUqpB3H9hLwOg44+0QsMdxt9ku1j03abj drpR3OBs8VRD5BpWBsbmOY9wnqoXYdgANc4HLQDzXAKCq41KSTSTbT16W8PF/I8l9tvGZcO5 VqOlOUJ1JwjFxdrO+Z6pppZYSWm97Wtdns3xI9mJwD4t3Wmr79wk0XWVNLD5EZjt4pQ1nMXY LYSxpOSdyCd+uF3urwvB1XedOL9x8g8O9pHM+Bg4YbG1Em7/AFm/+rM/dsdU/EN9my4a6586 q4e6nv2hK1/9bpqpv6Vt4Jl5nHkcWygCMljWskaBytJzvnhcTytQlrQll8n3lv5nqHAf0h+L 4dqHFaMa8fFdyVktNk476ttNu7WmlvN3xoeyl4yeCKWorNQ6ekvek43YZqOyNdV0IBcxrfOG PMp3EvjbiRoaXkhj5OUuXV8ZwfFYV3qRvHxW3v8AD3n0Lyh7TuA8xRjDC1slbrTnpLr9XpJa N91tpK8lG51sbsAd8HuPRcY2tmeh7a+Byf4aPGNxI8IWpTdNAaquVhMkgfU0bX+bQVxBYT59 O4mN+eRoLsB/KOUPAK2MJja+HeajK32P18TrfMfKXCeOUey4lQjPona0o7/VktVu9NUnrZns n7Nv25Gi/FlJbNH68NNoniNO6CjpWyvJt2oJzGS50EmOWFxe0gRSuBJewMc8u5R3vhfH6WJt Tq92Xyfp+B8je0P2LcQ4Hnx/DP12GV27LvU1fTMv2lbXNG+zclFK538glZJEHMc1zXdCDkFd hvc8Qs9mXUAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQA nAQFqaQGPbJwe3VQ7bEeh5i+069vXb+C9dc9BcGHU941jbawU1xv1RA2otduLMGSOAc39USh 2Y3E4Ywh2C9ww3qnFuYo0r0MJrJdd0vTx+4+jfZt7D6uPjHiXH7woyV407tTlfZy07kbar9p +CW/jbrLWN14hasuN9vlxrbvebxUPq66uq5TLPVzPOXPe49SfyAwAAAAOkzqSnJzm7t73Prf B4SjhaEMNhoKEIKyS0SXRJdPzfU0wDP4qvWxsrU7wezO9izrLxpvotV6sFdo7hfU07qimuLR Ga29EEsY2midktjyC4zSN5XNx5fMSXM57hnAKuKtOp3Yb+b/AD4njHtG9sXD+X82CwVq2KTs 465YaftNaN+EU7p/Wta0vazwueDzQHg50BHp3QdgprVTNB8+pdiWtrjzufzTzu+OUgvdjmOB nYBd5wmCo4ankoxSX569T485k5r4nx3EvFcRqOT6LaK0S7sdlt036nLC3TroQBAdL/b2cR6T QHsztaU0tyqLdW6oq6CzUAhMjXVb3VUc0sBczo11NBUcweQ1wBac8waeC5irKOBkr2cml89f kmetew/h9TFc34eUYKUaanOV7ad1xi9eqnKNrap6q1rr57H5Ljnr3+q84Wqv4n3itrlEJPVX 7MBw4jqdecV9XVFnlc+it9BZ6G6uidyRmWSWWpp2P+7zER0j3N3IHlnYHft3KlLv1KrXRL7b /cfMX6SmPccNgcFGpvKc3G66KKjJrfrNJ7PXwPY5n3B9F3Y+UCqAs1VO2pp3Rva1zXjDmuGQ 4dwfkoewUpLWO55be0u9gJbdcUldrTgdT0VgvFLSvmqdJsj5KW7yhwdmmeXctPMWl/wHMb3B gHlZLl1Pi3LilmrYPR+HR+ngfSns49ulbCzhgOYm5wukqt+9FWt31bvRvbX6yV282iPHG52+ otNwmpqqCWlqaaR8M0MrHMkhka4tcxzXbtc1wIIO4IIO66RK+ZprXr6n1rTqRqQU6bvF6p3v ddGmtGnurFjYtIc1rgQRgjIO3QjphQ0mXvZ3R6l+xj9s7/QC+1cIeL92d+gHllHpvUtXJn9F n7sdHVyOP9YOzY5nH9Xs155MOZ2/gPHLNYXEvT9lvp5P7mfM/tg9kCxSqcd4FD9Zq6lNL6y6 zgl+1+9Fb/WjrdP2VZOwMG+y7qtrnyWXAchSAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICMpAjOTgeqA8m/ble1ru3D6+XPglw1rnW+u8hrNT32lqGmanb I05oIHMcTFLyn9a84e0ODWgElw6dzBxlwvg8Po/2mvs9fE+nPYr7LaOIhDmLi0c0b3pQa0dt M8k1Zq/1Vqm1d7WPIHYABrQ0DYADAA9PoumabJaH1f5FWtL3ADqdlDdiT0S9jZ7HZ/ijq6Di fxMoXRcOYJPNtVrfs/U72OI5343FG1wwe8xBAwwEu7PwTgX0i2IrfV6ef8PtPAfa57W48HjL g/CZXxP7Uv6q/Rf/AMxr/dWr71re4FutUNqt8NLSQw09NA1sccMTAxkbGjDWtAGAAAAANgBh d+Wisj4xqTlNucndvV31v4/E1Bo5WgICqAICjnhmM90B5W/aguIdxtvB7hRpeKSAWu93qtuN VG6MGR0tLBGyFwcejQKqbIxvkdMLqXNdaUadOmtm38l/E+lP0a8DRqY/G42SeaEIxWvScm37 +6reB43k5dj8F0hbH1wUQHuz9nG4d02l/APWXyKeWWp1ZqeuqaiN3LyQmn5KRobgZ3bCHHJ6 k4wF37lemo4RzT1bb+Gh8TfpB4+dbmWOHaVqVOCTW7zXnr75W9D0KZ91dmPDCqAICEredmB6 oDxo+0GezYtPCiOm426GtPuNBd7j7pq2kp2nyIaibHk1rWNZyxiR4dHIS5rTI+HDS6RxXSOZ OFxp/wC101vpL7n+PuPrX2Ee0Svjb8vcRnmlCN6Te7jH60Lt65VrHRvKpXdoo8tSOU49F1I+ lyoIc3BAIOxBGRj0/FQ1rf8APvJTfw/P5Z7NewB9pa/ihp+DgZrKonl1BYaKWp07c6usEhuN HGQXUR5zzmWBhywDmzDG8nl8s57zy5xV1F9Equ8lqn4rw932HyB7dPZysHVfMfD0lTqNKpFR ayyf7emlpvR3taTW+bT1IZ91dsPnEqgCAIAgCAIAgCAo48u56BQ2CPnt9VI62KeewHGQD6IF dj3hvMBzblCLPwHnj0QXRNruYZCNElUAQBAEAQBARdIGnCAg2pY9uxz8h1QN21LoOQgCAIAg CAIAgCAiZQD0KDpcgalgdjuf3p6kXRdQkIAgCAICLpQ04Od0IvrYj7wwOIzu3qhOvUuIAgCA IAgCAi6UNOO6Ag+qYwfEeX67KLoeZITgkbHdSCaAIAgCAIAgCAh57QDv0QLV2RRtUx5wD1UX QJMlEnRPQi6JKSQgCAIAgCAIAgKOeGYz3QEfPb6oAZmd1CaCu9igqWOJAOcdcbqQS85qAkgC AIAgCAIAgCAgJgexQi63IuqGM6nH49Uem5JNkgf0ygJIAgCAIAgCAIAgCAIAgIGYB2N09SL6 2KGpZnGckbbISVbMHkY7oRdE0JCAICJkDTjdARNS0YycZ9UehCdw2oacb7HoouthdFxSSEAQ BAEAQBAEAQBAEAQEZJRGEIbS3I+9M233PbunWxa2lybXcwyEIKoAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgKE4GfRAdQfbG+PaH wSeFS4NtdZU0uvdbxy2rTRhjdzUz8N8+rL+jDDG/mYTnMhjHKRzlvDcb4j9Fw7yu05aL737k epeyPkeXMPGoutFPD0bTqXa1WuWNt3mas/CN9U7X+d6srJbjVy1FRJJPUVD3SyyyvMkkr3El znOOS5xJJJJJJyTuSV5o273Z98QioRUIKyWlltptp5dPLQg0ZKFjsP7MLwOV/ju8VFl05JRV cmjrXKy4aqrI8sbS0TckRF4c0tfO5nlM5SXAue8AtjfjkeFYF4zEKH7K+s/L+PidA9pPOdLl vgtTE5l201lpLxk+uzuoJ5ndWdkrrMj6PtC6GtPDjR1tsNht1JaLNaIGUlFR0kQjhpomDDWN aNgAP8cr1GEYwiowVkfn1jcZXxmInisVNznNtuTd22+prrG8rQFY1yqAIAgIT/c26goDwb+0 dcQ49W+PO22RtGad+ktMU1O+d0gd737zLJUAgY+EN5uXqcnfZefcz1c2LVP91fbqfa/6PnD3 Q5aliHO/a1JO3hlSjr67nQJdcPdQHtiBkfsyP4nEjoAga6eOx9K/sqOGNXwm9nrwos9xt0Nr uTLBBU1cMflnMs2ZS9xYSHOc17STkk533yvUuEUXTwVOElrb7T87PabxGnjuacbiKU80HNpP XZaW11smrLp4HY1ckdGCAIAgNj+IPgtZvETwY1JojUMLJ7Rqihkop8tyYuYfDI30ex3K9pBB BaCCCMrBiMPGvSlSns1ZnKcC4xiOFcQo8RwjtOnJSXnbdPya0a6rQ+XTi1w3uHB3ijqHSd3j niuWmrjPbagTU7qd7nRSFof5bt2B7Q14B/Ze3c9T5NWpOlUlSlvFtH6UcJ4hSx2CpYyg041I qSs77q9r9bbPzRt5YzkDcHCrirqDglxDtGrNLXCrtWoLDUNqqKoppTG8Pb+wT3Y8ZY4HZzXk EELJSqzpTVSno07/AANDivDcNxHCzwWMgpU5q0k9dPLwadmmtbpPc+obw38abf4h+A+kdb2y WGootT2qC4MfE17Yw57BztAeA4Br+ZvxDPwr1jC4hVqMasdmrn5tcxcGq8K4nX4dWVpUpOOt r6PR6aaqz0N/LYOHCAIAgCAIC26bkB5ug79ED8jYHHbxPaA8MejZ9Qa+1XZtMWun+Hmq5x5s 7+RzxHFE3MkshaxxEcbXOcGnAOFr4nF0cNHPWkoo5ngvLvE+L4hYbhtCVSb8Fole13L6sVdp NyaS6s6H8fftLvDPRd4lodA6Q1JrhsL54XXCokZaqR5aG+XJEHh8sjHEuzzsic0N6Hm26/ie aaEX+pi5eey/H5I9u4F+jtxevTVXileFC9rRSc5a7p2tFNdLOSZ1H4hfaMuPuqbtDPZKXQ+l adkIjkpobY+vbNJkkyc8z+ZuxA5Rt8OepK4WtzNjJyThaK9L/aep8P8A0fuWaEHHESqVW3o3 JRsvC0Vr43OItSe2P8SupL9V144r362+9yGT3WggpoaWDP7MbDE4taOwLj9Voz41j5PN2r+C t9h2zD+yXlKlSjS+gwlZWvJycn5t5lr7i/oz2z/iV0ZqOG4/5KN1vPkh7fdLrSU1TSSczS3L o2xsJIzkfEMEDr0U0+N46MszqN+TSt9hixnsg5SxFJ0vocYXtrByUvc23v102OVOHv2jDj7p W8S1F6pdD6qpXwmNlJLbXW9sT+Zp8znhfzE4BHKdviz1AW5S5mxkXeaT91vvOscQ/R+5ZrU1 HDSqUmnvmUtLbWkred9znzhB9p9pnRWym15wsqY5JKhzbhX2G6tfFDEXOIdHTzN53uDQMtMg BIOCBsuQoc2R0Van8Nfl/E6TxX9G2d5z4ZjU0l3Yzjq31vKOiV+uXT5ndnwK+1I4d+0JvOoq DRFs1pRVGmIYKiqfd7UIYC2Vz2tDZYpJIw/LD8D3Nc4ZLQ4NeW8/gOL0MXKUaSfd8VY8b539 m3FeVoUqnEJ05Ko2lkk29LX0lGLtruk0tm02r9mFyh5+EAQEZJBG3JQHE3ie8anDTwb6Sju/ EPVdusTaljnUVI95lrbiQWgiCBgMkgDnsDnBvKzmBcWjJGni8fQwsc1eVvtfojsfLXJ3GOPV nQ4XQc7PV7Rju+9J6LROybu7aJs8tfE99pZ1fqa7VVHwn0hbtOWkFnu9yv7fe6+TlkLi407H eUwPZytLS5zmnmIcdsdTxfNNSV1h42Xi9/ht9p9Mcufo7YGjBT41XdSet40+7Hb95rM7PW9k npotThzwp+3M40cKuOtuvOvNX12ttHVMvk3e2V7Y2Mpqd7wXzwGKMOY+IfEAeYOaHMwSQRx+ E5hxVOsp1pZovRp/avCx23mf2LcBxvDJ0OGUFRrLWElfVpaRld2als3pZ2fRnvxYLvT32zUt bSyiamq4WTwvDS0PY5oc12DuMgg4O+69Hi01eJ8M1acqU3TqbrR+q3NQUlQgCAIAgIvl8vqE 9CG7GxOMfiP0H4fLCbnrjV2ndKUPM5jJLnXx0xme2N0pjY1xDnvLGuIY0FzsbArXrYujRV6s lH1Zy3CeX+JcUqdjw6hOrLrli3ZNpXdtld6t6Lqed/in+0qaR0xz0XCLStfqysjqHMdc7411 utz4muaQ+ONpM7w9hfjnETmEN5mnOB1vG800YLJh45n4vRHvvLP6OuPrPteOV1SVl3Yd6V30 bayJp2vZyT6NHBngT9oz4hvHr4/9CaZuPEN9ksU80lZc7baYYrdTVVHSh88rBiOR7pXfCzOW 8zW4Jb95cdw7imNxmMhCc7R1vZW0XxO6c68gcrcs8sYnGUcLnqJJRlNuTUp2inukktXazs9r 7Ht+0HlGevdd9PjkqgCAhJL5ZG2coDj7j/4odA+FjRZ1DxB1TadL2nmcyKSrkPmVT2jJjhia DJNIBk8kbXOwCcbLWxOKo0IdpWkkvzt4nM8B5c4nxrELC8LoSqz622XnJvSK85NLzPLfxZfa V7ncblW2vg3pGGioPLdEy+aiHPUF5DMSR0rHFgAIkGJHu5gWO+Hdq6pjOam3lwsVbxf4H0ty v+jvRhCNbj1e8r3yU9ra6ObV9dPqpW1Wu51k0d7c3xI6T15W3uTW1PeYq6QvNpuFuhfboB5j X8kLGhr4gcFgPM4ta44ycFcPS49jYTz57+TWnu8D0XGexblOtho4eOHcHFWzRk8z0teTd1J9 dkm/I98uAnF+i4+cFNI63t8FRT0GrrRS3eniqGhssUc8TZGhwBIBHNjYn6r0ahXVWlGrHZq5 8O8c4VU4ZxGvw6q05Upyg2tm4trRm9VmONCAICMkoj6p5A484/8Aik0B4VdFHUHELVdp0vas lsT6uQmWqcBksgiaDJM8Dfkja52ATjYrWxGLpUIdpWllXn93ic1wHlvifGsR9F4XQlVn1tsv OTekV5yaV+p5k+Jb7TO59ZWUHCfQJMLHFkV31JPy+Y0xY520sJPK5spyA+Rwc1u4aXYb1bFc 1K9sND3v8F+J9G8u/o5rLGpxvE69Y0157OcvFb2imm+tten+vvbVeJbXt5jrf8kussXlwth9 3stBTUlO/BcedzHMf8ZzgnPQAY2XB1OOY6bT7S3okvxPVsD7HeUsLT7P6Ip63vOUpP0TTjp7 jt77LP27GrdZ8W9NcNeL7rbc6e/Stttv1OOSkqIqkta2FtWCWxva9zS3zGgOMkrfhIOBzXCO YZynGhiuu0ttfB/ieW+032IYOhga3GOBZouneUqWrWXXNk0urKzs7rKnroevMc/PjYjsc9l3 T1PlTfYuoAgCAIC1JO2EnmIAAySdgAobsFd6I6JeMH2/nBvw5VzrTpSSXirfopWtqGWSoYy3 UzfgLs1rg6N7uV2QIhIMsc1zmOGFwOM5kwtDSn335bfE9p5T9hnHuLQ7fG2wtNp2zpub/wDY mml5yto00pI88+Nv2g7j5xS96hsc+ndBUNTTtg5bVSGoqonB5cZWVExJa4jDccpAAOOq61X5 lxtTSLUfRfie88H9g3LODyyxKlXknfvOy9HGNrr33NicMvbV+JDh1q+mutRxFuGp4YP65br1 BDNSVDcgua4MYxzSQMBzXZbkkZWvR47jqcszqX8nbX5HN8T9jnKmLoSowwqpN7Sg2mtPNtP0 trse5ngT8aOmvHdwBt2u9NQVlB5kr6G6W6pBMlrrY2tMsBfgCRoD2ubI3ZzXN2a7ma3v/D8d DF0u1h714M+LedOTsXyzxSXDcW1LTNGS2lF7NLdbWa6NPdWb5tW6dUCAIAgCAIATgIDRdR6x tmj7PVXG63GitdBSRPnnqaudsEMMbGl73uc4gBrWgknsASVE5RgrydkZsNhK1eoqVGDlJuyS TbbbslZeL28TpD4lvtCXArg02rotK1F24m3qDzWtbZ4vJt/mMkDOU1coDS1w5nNkhZKxwb1+ IE8BieZcHSeWDcn5bfE9l5d9gvMfEMtTHKOGpu313edmr3yR1utE4ycWm9tGdM+Nv2lLijq2 Wsg0NpDS+j6V00b6aornPulYxgaOdj2nkhdzOyeZrRgY6nJXBV+aa8/6KKj839yPXeDfo68H oRjLiVadV2d0rQjd9VvJWXRt3320OB9de2p8S2ur4K7/ACS66xYibF7tZaGmpKY4J+Lkcx55 znc53wNhhcdU45j5u/aW9Ev4nd8B7H+UsLS7L6Gp6t3m5N+l01ovQ1Dh57cfxK8PKeqjOvId Qe9Pa/nvlrgrXwYBGIy0RhoOckYOSB0U0+PY6CffzeqT/AwY/wBi/KWKnGX0Z07dKcpRT9b5 vuOyvAf7TXqO01tHS8SOHltutE2Ongmr7BVOp6kuDgJp3Qy5jcS3LhEwt+L4eYAgjlsLzVKL Ua8F6p/czzrjf6OWFqQlU4Ti3F95qNRJrbRXjqtdHJ301sel/hQ8evCzxqaaFfoDVFHcaqGB stbaJ/6nudtyG5E1O74g0OdyeY3mic4ENe7GV2rBY+hio5qMr+K6r3HzvzRyPxrl+t2XE6Di m7RktYS32ktL2V8rtJLeKOZGzh7+UdVunU7ouISEAQBAQdOGuI9EIujZfGjj/ovw6aLqdR65 1NadLWWmB5qivqBH5ruVzhHG370sjgx3LGwOe4jDQTssOIxNOjHPVkkvM5bg/AuIcVxCwvDa Mqs30ir+Cu3skrq7bSW7djzC8XP2lBlHdqy08GNLMr6VjZof6INQNfEyR+HtbLBStPMQCGPH nEczThzGHK6pjeaY/Uwsb/3n+B9Hcq/o6Syxr8w1srdn2cLNpaXUpba6p5b23UmdN9de2m8S mu78K7/JMuFjIjbF7tZqKnpaU8ufi5HMf8RzuebfA2C4Grx3HSeZ1LeiVj1zB+x/lLD0uy+h qet7zlKT9LprRdND0k9jb7X+/eNXWV00BxCpbPBqygt36Qt1dQRPhF3jY8icOiwWRvjD4iMO Ac07AkOx2jgfGp4qTo10sy6rr46Hz37XfZRhuX6MOJ8KcnRlLLKMmnkbV42lu07Ppo93seiz JOcnbC7OeCEkAQBAEAQBAEBF7+TGyAxqu5xUcBkleyJjccznuAa3JwNzt1S/UmMZTdoq51i8 SHtj/D94ZzVU1z11R6jvdLzA2jTY/SlVzsmEMkTnMIhikY7mJZNKx2GEgHYHh8Vx3B4dPNO7 8Fq97ei97PR+XvZLzRxe06OGdOm7d+p3I2aunZ95prZxjJa6tHQLxHfaX9XaldV0PC/RVu05 SuL2RXS+S+/VWBLlkjYGcsQDohgseXFpecOPKCeAxfNNR3jQgl5vX5HuXL/6OmBo5Z8ZxDqP S8Yd2O2qzO8tHs1a6W2p1L4u+1k8QnGRl0ZdOKF+oKC5vY+ShtbmW6khLXMLWsMYEsbeZjSQ JN8nOQ4hcFW4vjaieao15bI9R4R7LuVuHuDo4OLlG/el33rfe7yuyvvH52Pf7wVcdJPEp4WN Ba4qI54q3UNohqKts9OKZ/vIHlznywSGtMrJC0ZPwlq9KwVZ16EKz3a/Oh8L84cFXCeNYnh0 Wmqc2lZ5u7vHXq8rV/ectraOuEZH8jcoC1NVsp2FzyGNAySTgAdyU9QtXZHSjxse3O4O+FWe rs1lrH8SNZUrjE622OZhpaSQOAc2es3jY4fGCxgke1zOV7WZBXB43mHCYe6g88vBfiev8m+x Tj/G0sTiI/R6G+aa7zVr92G7T0s3lTTum9jzQ48e308QXGKUNtF3tfD6jBikEVgpg6bmY1wd +vnD3Fjy7JZjYtbg9c9UxHMWMqfUaivJfez6L4J7DOV8Ar14OvKz1m9Ndu7Gyuujv4neX2Ff tQ9R+LI3nhtxFrf0tq/T9Gbpbrs9hbUXWj8wMlbMGsEYkhdJF8eW87ZWjlyxxXYeX+LVMSnh 62slqn4/5Hints9mmF4G6fF+Fxy0ZvLKPSErXja7vaSUnbWzT11SPSdn3V2Y8AKoAgCAIAgC AIAgCAo94jaSegQHG/HjxW8OfDJYxcNf6zsGlIXRSzQR19W1lTViJoc9sMAzLM8Bzfgja5x5 hgEkLVr4yjQjmrSUfV/Z4nOcE5X4txmp2XC8POq7pPKnZXdlml9WKfjJpeLPObxTfaX7NbHN oeD+i6q8uZK9st11ITSU5aDI3MUMTnSO5v1b2ue5uxLXMB6dbxXNcLWwsbvxei/PwPf+WP0d sRK9XjmIUP7tPvO+j7zaSVtU0k9dVKxo/sVvGdx08b3jevFTrLXWoq3SGn7LPdKu20lFBDaP eZCyCngeBGXRgh00rGh+S6mO5AcFg4HjMXisU3Um3FK7Ssl4Jfb8Da9sXKHLfLvLtOGAw8Y1 qk1FSbbnlScpSWtn+zFu1kpeNmevEX3F3U+WVsSQkIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICzVTtp4HyPe1jGNLnOccAAdST2C h36BJt2R83HtZvGIPGf4yb9faCpbUaX0+TY9PlvIWyUsTzzTNc0kOEsvPICHEFpYRjJC8v4v jVisVKcfqx0X3/F6n6Dey3lB8A4BTw9RfrZ2nU30k1pFp2tlVk1a6d14HWhcYejFWDmdjv23 6fP/AB9Uav6C9tT3z+z+eGym4OeBe36ompaVl74jVD7vPOxzjIaVrnR00TuZrS3la1xLRkcz y7JLivROW8L2eDU5Kznr+B8Ne3XmGeP5jng1JuGHShbpmteTVm73el3Z2VraHe9jAxuAuwNn i6ViqEhAEAQFqrHNTkdzsPqoewPma9qFxHp+K3tAuLF4oblPdaF2oJqSlmmMnM2OBrIDG0SY c1jJI5GhuANiRscny3i1VTxtVp31+zQ/RT2acOnguV8DQqQUJdmm0rbybld20u00389TgVcc d4M7TdqbqDUFuoJGSSR19ZDSyNZkuc2SRrHAYGc8rj0Uxjnkqdt2vmYa9V0qNSqn9WLfTom1 v5pH1eaH0rR6D0harHb2yNobNSRUFM17y9zYomCNgLjuTytGSevVewQgoRUY7I/MHGYqpia8 8RV+tNuT9W7v5s1pXNcIAgCAtVID2gHp1Qh7Hz5e314Rv4Y+0XvtwjtcVtt2s7XR3qnfG9pF bLyGGpmLQSWuMsZB5gM4yBg5PnHMdB08bJ2tmSf3M+7PYZxZY3lWlTc80qMpQfkvrRXmrPz8 DpauCPYQgPa37NFx7drLw46z4eTl5m0Pd2XCmeIWsYKav538pfnL3+8RVBOWjDXMwT0HeOVc U5UZUX+y7+Vn/G58dfpE8CWH4tQ4rT2rwcXrd5qdle3RZZRt5pnpuu2HzwEAQBAQkkLTgBAb B49eJbQ3hg0LJqXX2p7TpayxlzGzVs2HVMgaX+VDG0GSaXla4iONrnkNOGlYcRiqWHh2laVk ctwLl7iXGMSsJwyjKrN9Etle15N6RV2tZNJdWeR3jY+0U6w1/crnY+DlvZpKxtlkhZf6tgqL pWMBe0SQxEeXThwLXjmD3gt3+9yjpXEOZ6s7xwqyr957+5H1Vyb+j/gcLTjieOy7WejyLSCe l1J7zaejtZPoec+r9X33irq+svN7r7tqK/VjPNqKuqfJWVUrRtzOccu8tuAAPugYAxsB1ic5 zlnbcpfF/n5H0DhMLhsDQhhsPGNOEXolaMU/TRXe7638Xqc3cJvZQeIvjbST1Fi4S6oZTwRx SCW7eVaGTMlDnMMTqt8XmjAyeTm5ctzjmGeQpcGxlTvQpv36fbY6bxT2ocq8PeXE46F22rQv Uaa3zdmpZd/2rX1tsbwPsKfFT/atO+3+iO0/9aWf+b/EP6v5x/E4l+2rkxf/AN7/AMur/wBh wvxE8E/GHhFZay56n4WcQLFaqCYQT11ZYqhlKxxk8tv63lLCHPIAIOHZGCchaNXAYqld1KUl by0+J2/h3OXAcfVjRwWMpzm1dJTjfa70vfRJ3VrrqcYMAkDi05DSWuI3DSOoPoVpp3R2NvW3 kUcMHrn+ZST6gHl6df4oOqZ7b/ZpeCb9G+FTV+uaqkmgqNc30U1LMagPjqaKhYYmkRgnkc2p krGkuALg1p3aGk975Wwzjh5VZftO3uX8bnxp+kVxlV+NUOGwldUKd2rbSqO71e6yqDVtFr1u elo6BdoWx8/FHnDCR1CkGPUVraWIvke1jR1c44AHqj0V2TFOTskeXvtLftAVr4a1d30LwUZB fdQUks9vuGpZwH26hd5fLzUfK7+qJGSFwLnARAx7eYCCOp8T5kjBulhdWt3093j9nqfSHs79 hNbFxhxLmHuU3aUaa+vLW/fuu6mraK8tdcrVjyK4q8YdU8cNY1GodX3+7alvdVs+suFS6aXH MXcrezGcznEMYGtBcSAMldLq1qlWeepJt+f509FofVXC+EYLh1BYbA0o04LpFWWltX4vRau7 dldm2ycrGciW6/4rXVD/AOt5P/eT/hVJ7P0LQ+vFPxPrB4Nf96fTH+pNJ/wDF7DQ/o4+i+w/ MHi3/ra3+KX/AFM3Osxx4QBAEAQHDHj841XPw6eDXiTreze7i76csFTV0ZmdhrZscrHfUF2Q O5AC0eI15UMJUqw3SfxO0cj8GpcW49hOHV/qVJpP03fxS9x8yusNXXXXGqaq7325XC93irIF TcK+ofUVVTgBo55HEuIAAAGcAAAAAALyucpyk5VHd+Z+jmDw1HDUI4fDQUIR2jFWS66JW/ju aZzHH+DZVsuhnt4Hqt9mQ4Csu+s+JHEuto6s/oqCm09a55KZppnvlLpqkskLciVjWQNcGuGG VHxA8zV2/lTDXnUrvpovv/PmfMv6SPHZQoYThNOS77dSSvrZaRuv3W3Jq63jpsz2OXdT5OCA tzSeSwep2QNnR32oPtmNJeCqhr9H6YLNT8UpqHzYaaLlkoLKZOXkfWPDsh3I4yNhaC5wa3m5 GvaXcDxTjtLC3ow1n8l6/geyezf2Q47mGUMdjP1WEzWbd1Kdr3UFba6yuTsk9rtNLw+8RXib 1x4quI9TqnXWoK2/XSpe5zA+QtpaNp5R5dPCCWQx4Yz4WdSwFxcd10DFYmtiJZ68rv8AO3gf ZnAOXOG8FwscHw2ioRXl3nu7ybV5PV2b2vpobC6LAc43d3CA+iP2GNwqLv7LfhhJU1M9W+MX Ona6WV0jmRx3OqjZGCScNY1rWtaNmhoAAAwvSuX23w+n717rs+A/bVShDnPGKEVG+R6aaunB t7LVttvxetzuCuaPLwgLc0hjAx3/AHoDz19p17c3TXhdmqtGcM5LXrLiHR1b6O5mQSG32BzW jIe8YbPMHOA8tji1rmPEhaW8h61xbj8MN+qod6fyR7r7N/YrjONWx3GL0cM45o7Zqi8k9Yxt rmau004pp3Xi3xs8Qmt/Ebq433XWqLzqm7cvK2evqC9sLcNBbHGMMiaQxmQxrc8oLsnddGxN erXm5VpNs+wODcB4dwmgsNw6jGnDyW/W7b1lu7Nt2vpobNAwFhOX8wgJ09ZUUErZqWeSmqoS HwTRvMb4ZBux7XDdrmuwQRuCAR0T0KypwmstRJxejT10e6/O59VPh+4lUXGbgfo3V1tbWNoN UWSju1KKtobP5c8DJG+YA52H4dvud87leuYaqqtKNRPSSTXwPzH47w6pgOI18DVtmpTlF22v FtabaaaG+FsHGhAQmm8kZQHD3jC8beg/A/wsfqnW9xlhp5JG09HQUbGzXC5Snfy4Ii5vMQ0O cSS1rWtJLhstLHcQo4Sn2ld28F1Z2flLk7ifMeMWD4dC7tdyekYrxk7O3glZtvRI8OvHl7ZP il40rtV2+krZ9EaHcJII7Naqp7XVsRe/ldVzDDpHGNwa5jeWMjmHKQ5dB4jxuvinZPLHwXX1 /A+0eSPZHwfl6Mas121fR55Jd12X1FslfVN3l5po6iDDWgNAaBsAOgHouGWjuj1QIAOoS9ge rf2X/iLHS6x4s6Q9ycZK2noL774HgBojdJT+Vy4ycmTm5s42Ixvldu5SqJOpSXk/hofMP6SX D3Khgcbm+q5wtZ9bSvf0VrHsSu7HyiEAQBAEBiVVdHRQmWZ8cUTernuDWj5klQ2lqwouTtFX ueZnj/8AtDeneFVyq9McF6a3a1ubI5IqrUNQXi10Mwe+MsiZgGpcC3nDwRC4cuHSBxLercR5 mp026WG7zXXp/E+i+RPYHjMbBYzmBujDRqmks8lZO7d+5fazWZa3UWtfKDxHeLTiJ4ttUuu3 EHVNw1DNHI6aCCZ3JRUGS44hgbiOIAOIBA5uUAFxAC6bisZWxEu0ryv9i9F0+0+oeXuVeFcE pdjwuiqask2tZS6d6W7v16X1SVzkbwp+ym45+MGkpLjpfRs1Bp2qm8sX2+SC30A2f+sbzAyy sDoywugjk5XYBxutrC8IxeIWelHu+L0Xz19+pwPM/tO5d4DN0sbiFKolrCn3p30XR5Ytp3tK UbrY7a6R+zC62uOmaWe+8V9L2i7OafeKOkslRcIYTzEANnM0Jky3ldnym4LiMHGTzkOUqzXf qK/p/FHlGK/SQ4dGrKOFwU5Q6NzjBvRXvHLNLXT6zv8AJcY+IT7O/wAcuENsutz0xPpziNbL fh0UVsmfS3Wqj8vme8Uso5PhIcORk75H5bytcXco08Ryzi6d3BqSXufwOycA9vnLuOnTo4xT w85buSTgneyTmtdfFwSWt2tzozqLTVw0jf6603ahrbXdLZO+lrKOshdDUUszHcr45GOw5r2n YtIyuvyjJScHo10e57Xhq9PEUo16ElKErNOOqaeqaa0a80YXMfn9CVXR6szX10Ny8I+MequA 2u6LU+jL9ctNX+3h7aeuoZAyZjXtLXt3BDmuB3a4EHA2yARko1Z0pqpSdpLqcbxXhGD4lhZY PH0lUpyteL2dndejvs1r8z3z9kJ7TKP2gHCOrpL5DRW7iFpMRRXeCCRjY7hG5vwVsMXNztjc RyvGOVj9gSCAPReDcW+m03m+vHR/ivI+G/av7N3ytj4zwzcsPVu4t3vF9YSe11uurWrR3LXN nlIQBAWpZ+VwGM5UakNnnr7Tb25WmfC42s0dw1fata67kgmimrIapk9s07M15jAn5c+bMHtf mAOHKWjnIzynrvFeYKeGvSo6z8ei/j5I939m/sWxfGsvEOK3o0LppWtOot+7+7Fq1pNa/s+K 8X+PXiI1l4muIdbqnXF+rr7eKyV8gfO8+VSNeQTFBFnlhjGAAxgA+EZyck9DxGIqYibqVnmb 8fu8PcfX3A+AcP4RhY4Ph1JU4JJabu3WT3k/N/LY2WXkjG2Fi12ZzC8CiA3n4eOOd68NnHDS 2vLA+Nl20rcY6+APOI5QPhkif3DJInSRuI35ZHYIOCs+Gryo1Y14bxd/xXwOI49wWhxfh9Xh uK+pUi4vxXVNeaaTXS61ufU7py/0OrLHR3O11lLcLbcYI6ukqqaUSxVMMjQ5kjHNJDmuaQQR sQQQvXYtSWZdT8za2Hq0KkqNaLjOLaaas01o00+qejNUQoEAQBAEAQEZXmNuQMoQ3Y6Z+069 r3pXwAUlPYKGhj1fxDuMJljtMdSIorZG5jvLnq3gEta54HLGMPe0OILQATwvFONUcH3PrTfT 8T1v2aeybG81S+lVZdjhov67V3Jp6qC62W8vqrTd6HjF4vfaScWfGtWzxax1HKywyPLo7Bbs 09sjbzhwa6MH9cRys+KUu3YHAB266LjeK4nF37WWngtv4+8+uuUvZ3wPl2MZYCj+sX7ctZ+D 1/Z/9qWjtexwOHYYGgANAwB2H+P8y49JHePM5B8MPhk1d4veM1q0Poq3+/3i6OL3vkfyU9BT tI82pnfg8kTMjJwSS5rWhznNac+EwtSvUVKkrt/Lxb8jgeY+Y8DwPh9TiPEJZYQ08XKTTtGK 6ylbReF22kmz3C8DPsPuFPhUt1FctSUVHxG1rCXufdLnSA0cBJeB7vSPL2R4Y7BLy9xIznYY 79w/l7D4bv1Fml4vb3LofGPOnto41xqboYSTw9D92L7z2femrN662Vkju42ANOcu/Ernzx8l I7kYT6IDifxVeMbh/wCDXhtU6k17qCltcDYpHUdC17X3C7vZy5ipYCQ6Z+XsBA2aHcznNaC4 amLxtHDQz1n6eL9DsXLHKnFOP4pYThtJyemaW0YJ/tTltFeHV7JN2R4ke0T9tJxA8aFRddN2 F1RovhxUGelNugk/qu90znt5ffX74BDN4oyGYe5ri8E56HxPj1XF3hDuw8t36/h9p9l8g+x7 hnL2TFYpdtiVZ5n9WEle+Rev7UtdE0lpbpaHYGAAABgDsB6LgldbHryVimSeqEnoH9mzhe72 gN3fyuLWaGuILuUkDNZQYGem+D+S7Hysn9Mb8Iv5tfgeE/pDSS5Ypp9a0OvhCp+fI94GfcH0 XoJ8UlUAQBAEAQBAEAQAnAQHXb2pHHu5eGzwCcTdXWd1TBeKS2NoaCoppBHLRz1c0dJHUNJa 7eJ04kxjJ5MDBIK47ieIdHCTqrSy+Dbt8rnePZrwOlxfmbB4CvZwcrtNXTUE5uNk795Ry36X u9D5t9Xawu2ury+5Xy53S9XGRjYn1dxrJKuoexg5WNMkhc8hoGACcALy1zc3nk22foXhsHh8 NTVHDQjCPhFZV8EkvV9WabjmOeig2W+p7PfZj+EjLNwI4jaymoa6Cq1Be4bXBVSc7YKulpYA 7MYPwu5Z552ucM7jlP3V3jlSjalOq+rt8P4tnyH+kfxPtOJ4Xh0ZJqnByaW6lN9eqvGMWl4a 9T1EY3kaB6Lth83lUAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQHXD2p/iYd4VPAhr/VFLWtor5U0Bs9mLamOGc1tUfJjfFzg874m ufPyBpJbA/oASON4vivo+EnNb2svV6I717MeXnxrmTC4ScbwUs89G1kh3mna1lKyhd2s5L0P mqb8DA0bNaA0D5DovLLLofolZfeFIN0cEeGdXxr40aR0ZQOo2Vurb1R2eD3uQx05fPM2MeY5 rXEN+I5IBO+wKy0KLq1Y049Wl8TjuL8Rjw/AV8fUTcaUJzdt+7FvS7WunifVNpTTdDpHTtDa bbTQ0dutkEdJSQRDDIIY2hjGD5Na1o/BeuwioxUYqyR+ZOJxFTEVZ160s0pNtt7tt3bfqzVl YxBAEAQBAaRrG6usWk7lWsMbX0VLLO1z/uNLGFwJ6bZCrN2i34GbC0lUrQpvq0vi7Hygal1X V661DXXy4OY+4XypluVW5jeRrp53umlIb0aOd7th0Xj0pObcnu/tep+n+GwlPC0o4WirRglF ddIqy+SMFQZzsL7J/hzX8UfaNcH7fbn0rJ6LUUN4kM8jmN8miDquUDAJLzHC8NHQuLckAkjk uEUpTxlNL95P4anQ/ahxCng+U8fVqp2lBx08Z2gvDS8lfyv6P6XIBywsHyXqR+d5NAEAQBAU cwP6oDxv+1B8M6S28ReEusG1FS6suluuFmkpzy+THHTyxTteNs8xdVOBycYa3AzldK5so2lT q38V9/3n1l+jbxGcsJjsBZWjKE09b3knF+5ZU/G55WFvKe5+ZGMrqB9NBAekH2ZjV1dQeMnW tjZXSRWu6aOfVz0mWhlRPT1lM2F+4yXMZPPjHaR2c7Y7NypNrEyp30y/Fpr+J89/pGYSlLgG GxGXvRrJJ+ClCd16Nxje/VL3+4i78fG4QBAQleY2jCA6Qe1F9sdpnwLxDSunIKfV/EmvpXzC ijqA2lsbHRu8marcMklz+Uthbh7mguJY0tL+C4txyng+5DvT8PDzf4fYewezT2R43mSX0zFt 0sMnvbvTaauoJ9Erpyeidkk3e3iD4jvFHrvxa8Q59R671BWX25SuzBCS5lJRAtYwsp4AeSFp EbMhgy4gFxccLz/FY2riJ9pVd38Pguh9ncu8s8N4JhVhOHUlCC3e7lq3eUnrJ69duljst7Kr 2QF88eVRJqvU9RcNMcMaNzoYq6FjRV3yoacGOm5wWiJhyHzYIz8DMv5jHy/CeC1MV+tqXjBf P0+9/A869p3tXw3LSWCwkVVxTto/qwj4ztrd/sx007z0aUvanwt+B7hl4OtOOoNA6Vt9mklZ yVNcW+bX1mQzPm1DsyPz5bMjIBLQcZ3XecJw/D4aOWjG32/Hc+POZecOL8eq9pxOs5+C2it9 orRbvpe2lzl5sDWnbK3TrJXkCiyIsR92b80siTym+0Z8HOGXCrgPpe8WfSeiLTrrUl+FD7zD RRwXCShjjnqJ3xBmOk7oBJIWuOJw0kc4XUuZsPh4UlOMUpN721sk2/nbU+m/0fuL8XxvE62H xFapPD04ZrNtxzNxgr3/ALqllV0u7dLQ8eXnLyukK9tT6wja2jAcyJpfIcRsy55xn4RuUuiy V3ZH0w+zC4Ny8C/ARwu05V2uOz3SGxQVVxp45Gyf1XOPOmeXNc5rnOe8uJBIyV6nwqi6WDpw ejsr+r1Z+dHtI4suJcy4zFwnni5tReq7se7FWdmrJW2OwS5I6Sbb4h8SLLwq0ZdNR6iuVHZr HZqd9VW1tXII4aaJoyXOceg+XUnAAJIWOpVjCDqTdorqbOAwOIxuJhhMLBzqTdkkrtvw/P3H hR7UP20Go/GpHdNEaRhl0zwxNW4E5cy4aihbyhvvIzhkJcHPEA65bz5LSF5/xjjs8U3RpK0P m/4fln2z7NfY9g+Xuz4hjWqmKt6xpt3vk8XayzdGnlsdLdIaIvXEbUVLZ9P2i6X+7VkrYIKO 30z6meWR4JawNYCcnBwO+NuhxwVOnKclGCb9Eew4zGUMJReJxU4wgldyk7WXVu7Xv8NPfPiF w41Bwm1ZUWHVNju2m75SNY+e33OlfS1UIe0PYXRvAcA5pDhkbggpUpzpyyVFZ+DK4HiGFxtB YnB1I1KbvaUWpJ2dnZrTR6GiqhtmraE01DrTW1lstRM6CnvNwprdLIzHNGyeZkTnDO2QHkjO 2RvsrQgpzUG7Xsvn/E1cdiJYfDzxEFdwjKSXnGLa+w+rnSdiZpjTNvtkT5JIrdTx0rHyY5nt jaGAnAAyQ3OwXsEYpRSXQ/MPE13WrSrS3k2/i7mqqxhCAIAgCA87vtJHEiXSPgbstijgpZG6 v1TSU0zpHHzImU8ctWHMAPUvhY052Aee+Cutc0VGsIqa/aa+Wv3Hu/6PfDoV+Y6mJk3+qpya 8G5NQ1fpJteh4WLoHmfaz3AGTgdShB9CfsIOCbuDXs4dJVFRRzUlw1vU1Op6kPnEzZWTuDKW RuCQwOpIaZ3J1BLsgOJC9I5dodngoy6yvL4/wsfBntu4v9P5srwjK8aKjSWlvqq8k9r2m5K/ VbaHdFc4eTEZpPLZlAeUftbvbnWy0afreHPAzUAr7vUmakveqqMOENsa1zo3QUchAEkzsHM7 CWMaQWOc85Z1DjHMEVB0cLK7e7XTyT8fP4eX0z7LPYtWqVo8U5ip5YKzhSdryurqVRXuor9x 6yf1klv5G6R0fd+IeqaOx2G1XC93u5yObSW+gp31NXWPwXkMjZl73YyTgE7EldMpU51JKEL3 Z9V4vF0MLRlXxE1CEbXlJqMUttW9F8kb48Sfg94k+EO9We38R9K1umKm+0ZrKEyzQ1EdTGCG uw+J728zCW8zM87OZmWgOGc+KwVfCuMa8bZttvuOF5b5t4Rx6FSpwqsqiptJ6STva+0knZ2e V7Oz10OMzsfT5ei1jsWvVFRjmGemUIex9M3szbNHYvZ8cFYIaOKjzoy2SyxNiEZ819Mx8jnD A+Jz3FziRkkknJK9U4VFrB0rq3dX2H5ze0epKpzTxCU5X/XVF46KTS6vRLbw2OfVyB0006+X uk01Z6q4XCrp6GhoYX1FTU1MzYoaeJjS58j3uIDWtaCSSQAASVWUlFOTdki1KlUqzVKlFylJ 2SWrbeySW7fRHjB7Vf2603HO3v0HwSuN6s2mmzObdtSt5qOruvJIQyOkLXeZFA7la8yHkkfz BuGAHm6NxfmLtU6OFfd6vx9PLzPr32YexNcPl/KXMMIzqNLJT+tGF1q59HJbZdYre7dreefC rg7q3j3rWDT+jdOXjU9+rHczKS30zpnkEjL3H7rG75c95DQMuJwCR1vD4etWkoUYtvy+8984 lxXBcMw7xOPrRpwju5Oy9PPwUVd7Kzdj054AfZjqyvs7KnidxG/R9ZNAc2/TFK2X3WXzNuap qGkSt8vqGxMIccczg3Lu1YblNtXr1Pgvvf4I+b+O/pHwjPLwjCZkn9ao7XVv3Yu6d9ryd0tU m9OmHtM/Z13n2dvGynstTcI71pbUcUtZp65uc1lRUQxuY2WOeNv3JYjIwOLQGPD2ubj4mM4P ivDJYKqoyd4vZ/b9p6/7OOf8PzTw54iMHCtTaVSPRNptOL6xdnZbp6O+jfW36dFxnoehFWff H1QWvofTx7ONoHs/+CB9NCWX/iMS9V4Yv9kpf4V9iPzg9oC//afiH/36v/XI5rW+dSITPLWZ BA+qEO/Q6S+1N9rvpfwSaNrdPaYrrTqTirWc1PBa4p2zMsRLGu94rQ05Zhr2uZEcOkLh0YHO HB8W41Twsezp61PDw83+dT1/2ZeyjF8x4iOJxsZU8ItXJprP0y076PVNOW0bfvWR4V8fePWr PE1xWuetNbXee83+6va2SoeORkbQcRwwxjaOJvRsbdhkndxJPnmIxNSvVc6srt/myR9scC4D geD4OPDsBT7OnD4+cm+rfWT+SsduPBf7Azi74j3Ut31pA7hdpWRwJddIS671TA4g+XSbGL7h HNOWY52OayVpXNYHlzFV7SqLJHz3+H4/A8p5w9ufA+FJ0OH/AO0Vv7r/AFa23n132jfqnKLR vb2kfsHaLwg+Hm5cRdF6xvuoaHTvJJdqG7wUzJWwPlawzxyR+WAIw4ZZyPc8uHLy4Oc3FOX1 hqDr05NqO6aXicN7PPbdU47xWHC+IUI03Uuoyi5Wuk3Zp5t7aO6S67nm8W8pweoXWj6FH+1/ FCHsemf2Yghvij4mjbJ0tTH5n+rV2nlN/r6i8vvPnb9I/wD+EYTT/wCrL/oPbFd7Pj0IAgCA 2rxV4saf4JcP7vqrVd3o7Hp6xU7qqurql5bHBGNu27nE4a1rQXOcQ1oLiAcdWrGnFzm7JG7w vhmL4ji4YHA03UqTdoxW7f3JdW9Ert2SZ4Ie0z9sFrDx03S76Zs5m01woNWx1LaXNDau6Mjz ySVrgTkOdh4gHwMIbkvLcrzni/G54uTpwdofb5t/cfcfs49kuB5chDGYi1TF21l+zG+6h6bZ 93rayZ01aDI4AAlzj2G5JP7ySfzK4a9z1xN2/P5/gexfsjvYa27Tmm6PiLxysENdfK9jKiz6 Vrmc0doj5mvZPVs/aqXYGInZETdngvc5rO68G4AoxVfFx1eyfTzfn9nqfJXtT9tNWrWlwrl2 ranG6nVi/rvZxg/3F+8tZPVWSTfqq2BrTkDB+q7cfNBUxNKEWRQwtIQW6HRT2t3si7V40dJ3 XWWirdb6Pi9S08XkzSTup4b7FFn+p5iCGCYs+COZ4PLhrXENPM3rvGuDRxUXVpK1RfPy/j0P Z/ZZ7Va/L9eGAx828G27pauDf7S0vlT1lFb6tJvR+Bc8L6ad8cjHxSRuLXMe3lcwg4II7ELz 3K46PofcqaavHYihJyR4R/Etd/CJ4i9K8Q7N5klRp2tEtRTsk8v3+ld8NRTk9MSRFwBIIDuR 2CWhbODxUsPXjXj0+a6r3nX+aeXaHHOFVuFV7WqRsn+7LeMvVNJ+LV11Pp74ea+tXFDQ1k1L Y6oV9l1DRRXGgqAxzBPBLG2SN3K4Bwy1w2cAR0IB2XrFKpGpBVIO6ep+beOwVfB4mphMTHLO m3GS3s07NXWm/u8DcKua5jVlS2kiMj3NYxgLnFxAAA6k56fVQ3YlJt2R40+1f9uhdNY6ku3D zgneWUemIYZaC66opx+vuj3fC9tDJn9XC0BzfPHxScziwhoa93SeLcflOXYYR93rL8PxPrX2 W+xWjRow4rzFBureMoU3tFdM66ye+R7aZle6XnRwY4Day8Q+t6bTWh9NXXU14qnNDaagpzI2 Jpc1nPI77kUbS9vM95DWg5JAGV1bDYarWeSlFyd/z/mfQfGOO4DhWHljOJVlTgr6ye+7slvJ 6aJJu+i1PTngd9mNlmsZqOJXEp9PXTQZFHpmkbIyllD3ZDqipafOaWBp2ijIcSNwMntlHlXu 5q1T4L73+CPm3jf6R6VXJwnCXjf61Vu7Vv3YNZXfxlJWPJhdPPqUIAGCTLSMhwwfmj2F7bH0 dexp45f5O/s7eHdbPWxVlysFEdPV/l07oRBLRuMTI8EYcRAIMubkOJJznIHp3BK/a4KnJu7S t8P4H5+e1zgn8mc1YunGNoTl2kbu91PVvy72bR6o7VLljzYIAgCAICj3cjCfRCHscKeObxo6 b8C3h9ueudSQVVZ5cjaK2UFM39Zcq2RrjFAHYLWNPI5znu2a1rjgnla7Rx+OhhaLq1PcvF+B 2vknlDF8ycUjw7CNL9qUntGC+s/F+CS1ba2V2vms4w8XdQceOJ971jqivNy1DqKqdWV9T5TY w+Qhow1rRhrWta1oA6NY0b4yfLa1adWpKrUfeb1/PkfojwrhGF4bg6eAwcMtKmrRV76LXV9X fV+ptrJJ3OVjORCA9rPs4HhOp9D8AbxxXuFHKL1rapdQW909MYzDboHY54nE/E2aXmcXNABE bRl3KMd75XweSk68t5bei/E+Ov0heZ54jicOB0pfq6KUpWe85LZro4x0t5va56aiMEDOc47F doWx88EnHlaSpB1C9pL7WvQ/gK0zcbPBUU+ouKE1I2W26ejDyyDzMhk9XIByxRDHNycwkeMc rcEvbw3FOMUcJHL9adtvx8j1D2eey3iXMtaFeadPCXtKp42teMFu5dL2yx6u6s/BTxA+JHXH in4hv1PrzUNdqO8ui8iOSYhrKWEOLxDFG3DY4w5xw0D6lx3XnWJxFavNVK7vJ/LyXgj7j4Fy 7w/gmG+h8NpKEL3a8Xort6uT8/s2NAsvDXUOp9K3W+22wXuusdihiqLjcaehlkpaKOR5jjkl lA5Wtc8FoJOM5HZVhSqSi5Ri2lq9Ohu1uI4WlWhhatWKqTbUU5JSk0rtJNptpb+WpojhgrEn dXNx7lFIPW77L3w/roWcXNWGSl/RtS622RkfOfO86ITVDnFuMcnJUMAOc5DtsDJ7jynSf62b 20X3/efK/wCknj6beBwTTzLPPys3GK673i76Hrqz7g+i7mfLZVAEAQBAEAQBAEBR/wBw/RAe Yn2mfi/Lprwy6C0XAyrYzV2oZK6aoiqCyMxUUGfJkYP64HvqY3jJwDADgnBHVeaqzjh4Urbu /wAF+LR9Efo4cIjW4tieISavSppJNa3qS+sn0aUWn4qXrfxX/wDfLop9iFRIyHL3nlYwczj1 2HVQ9rhJt2W7PpH9kRwSk4Aez34b2esopLfdK63/AKYr4X1AmxUVbjO4gtJaAQ9hDQds465X qPBsP2ODhHq1d+r1Pz19qvGo8T5oxdeEs0IyyRdraQWVLx6Pfc7OLlDz0IAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgPMP7ThxLb Z/DHoDSXubpXaj1K6vbVCUBsIo6Z4LC3GXc/vXXIxyHrnbqvNdVKhCnbVy+xfxPon9HHh/ac ZxWNzW7OnltbfPJfC2X5niuuin2GEB2t9iBaIL37UbhZHU0kVZDFNcKjkkiErWPjttU+OTBB ALZGsLXdnBpBBwuZ4Ar4+np4/Yzy72z1pU+Tca4OzagtHa96kbr3q6aW6vfS59GcH3PkvS0f Al7suIAgCAIAgOs/tfuIY4YezW4vV76N1c2usTrL5YkDPLNfIyiEpJByI/eOct/a5MZGcji+ NVVTwNRtXurfHQ7/AOynAPF83YCmpZctRT2v/Rpzt78tvK9z5tHu5zn4hudic4+S8vvdn6Gr YogPQT7N1w0j1h47bvfam0PrqbSWlaqenrjG50VsrJ5YYIzzdGvkgNW1oPVokwNiR2Plmjmx jqNaRW/g3p9lzwj9IXiDo8tQw0KmV1asU431lGKlJ6dUpZG/O19z3diIMYxgjHZegnxUTQBA EAQBAeSn2pcYtXA7/wBJvf8AwdCunc3K8aV/P7j6j/RpdnxJrwpfbUPIZdLWyPqprUKSDt/7 B5oPtUOG5IBIprtjO+P+5dV0XM8vf/EIe/7GeU+25/8A7GYv1p//ANSB9Eq9LPgkIC3KXBpx 17KHsQ9tDzJ9s37ZccDYrhwn4UXNr9cOaYL9fadwc3TgI3p4DuHVhB+I7iEesmzOr8b45Ghf D0HefV+Hl6/YfRXsj9kEuJZON8bhbD704PR1P7z/AP5fl+307u/ixVTOqZ3yPc575HGR7nEu L3E5LiTu4k7knJJ3OSuhra73PsJRUVljol0WlvLQ7wexk9lzN43+IbtZ6pbSt4YaPuAgrqeQ CR9/qgxr/cw39mINex0jzj7zWs+LmdH2DgnCfpdRVav1Iv4vw9PH4HjPtf8AaUuXcJ/J+Dv9 KqxvF7dnG7WfzbaaivLM9LKXvPozR1s0FpW22azUNNbbVaqaOkpKWnjEcVPExoa1jWjYNAHQ L0KEIwSjFWSPh/FYqria0sRXk5Tk2227tt63b6mtK5iCAICEzuVo+qh+IPE77TVxrj1V4j+H +haea21EekLJPcqh0E/PUU9RWytHkzNBwz9TSwSNBAJEpO4LV0bmuspVoUvBX+P+R9gfo48H lQ4ViuJSTTqzUVdWTjBPWL696Uk+mnqeZ66qfRhvrwy8KJ+O/iH0PounFIZdUX2kt3LVPc2B zHyjzA8ta4hpjDxkAndZ8LR7WvCl4tL4nD8xcUXDeE4niEr2pQlLTe6Wlr+dt7H1N2O2U9ks 9LR0kMdPS0sTYIImDDY42gNa0D0DQB+C9cjFJWifmbVqyqTdSbu3q35vf5meehUlTxj+0pcQ OK9v4jaX09daimoeEFzpzWWiOjlP/dGugDPeHVucfHE6Rhib/W+VwcCX83l9H5pq4hVFCX9F 0835/cfW36O/D+CVMJWxVNOWMi7SuvqwlfLk8pWeb9q6s1a2biL2cHsQtb+L+K2aw1l7xojh vViGspp3sa64X+EykOZTx5zAwsaSJpW4Iewsa8O5m6fDOAVcSlUq92Hza+71f+Xa/aF7Z+G8 BdTA4D9dileL3yU2lo5O3ed39RbaqTTVn7U+G3wsaE8InDun0xoSwUtlt9O0CaRreeqrSHPe HzzH45nZe/d5OOY4wF3vCYSlhqapUVZL86s+POYeZ+JcdxTxfEqrnJ7LaMVorRjtFaLbe3Vn gd7aPiFQ8SfaZcT6u3sqIorZVU1llEzQ1xmpKaKCUjBOWF7Tyk4JGMgdF51x2qp46eXZWXwS PuP2P4CphOUcHCpa8lKenhOUpK/nbc6uLiT0s7IeyO4Vy8YPaLcLLbFHb5YrddHXqqjrRmKW CkjdM9oHK4Of8I5QcDIGS3GVyfBaTqY6nHwd/gefe1TiccDypja0r96ORNbpzaS6rTxt0v6H 0oQAsiaCckDc+pXqC2Pz1e5cUkBAEAQBAeLX2n3iQ26eIPhhpH3R0cli09VXc1ZlHLMK2qEQ jDcZHJ7gSTk83mgYHLv0Xm2qnWp0rbJv4/5H17+jbw9w4ZjMdm+vUjG3hki3f39pbbS2+p5g H8vl6LqvmfR0bW0NQ0rpep1rqa22ahfFFXXqrht9NJK4tjjmmkbFG5xAJDQ94JIBIA6HvMYu Tyx3enxdjFiMTDD0Z4iom4wTk/SKu7eqWmq16n1V8HuHNDwm4U6c0tbqWlo6HTltp7dBBT58 qFsMbWBrM78oxtndeu0KMadONOOyVj8yOLY6pjsbVxlWTcqknJt7u7vqbofsw74+azGgeXf2 inxl8R+C2m9PcOdOQTWHSuvaCeW536GoAqLiGPDJbezl+KFoa+N0jzgyNlDGkBsi6jzNjq1J Rw8NFLr4+K8vv+J9H/o/8o8K4jWq8Vxbz1aEkowa0jdXVR30bumoraLWaW8TzK8FvgJ4ieO7 XrrNoa0h9vt0kDLveKlwioLNFIcB0hJBe7GSIo+Z7g3IAb8Ter4Dh1bF1HCgtFu3svx9D6O5 y564Vy1hlX4jPvTTcYR1lNrw8FrrJ2Sv46Hvd4HfZp8MfAlpny9L2kXHUU7We/X+4tbNX1Lx EGO5HY/URu+I+VHho5znK9D4dwqjhI2grvq3u/w9D4c5z9ovF+ZKt8XPLTX1acdIpXur/vNa d6WunQ88ftQOsLbW8YOEmnoanmu1ps9xrqun8twEUNTPTsgdzY5TzupJxgEkeXuAHNz1vmyo nUpwvqk/m0vuZ73+jXgqywOOxLj3JThFPTeMZN6b6KcenXR6Hlr37kdsrqR9Lq1lY1bQmizx H1tZdPNqWUbtRXCmtIqHsLm05qJmQB5AxkN8wOxkZAxkZV6dLtJqne19PjZGrj8X9Dw1XFOO bs4uVr75YuVvfa2x9Xmm7T+g7DQ0Zf5xpII4PM5eXn5GhucZOM4z1K9firJI/MGvV7SpKo+r b+OpW/Xyk0zZau4XCrpqGhoYX1FRUVEzYoaeNgLnve9xDWta0ElxIAAJKSkoq8nZFaVKdWap Uk3JuySV229kl1b6I8J/bCe2FrPGPeqzh9w+q6ig4U0M3JUVOHRS6skYciR4OC2kDgCyM7vw HvA+FjfPeNcaeJk6FHSH2/w8EfbPsn9k1PgMI8T4rG+Llst1ST6eGd9X+zsurfBXs7fZ56s9 oNxjFmtAltmmLU+OTUN+fEXRW6J24jYDs+okGeRnyL3YYN9DhvDKmMqZKekVu393md19oHPu B5XwH0itaVWa/VwT1k118oLq/OyWZ6e/Hgv8E+iPAxwii0louheA54muNyqeV1bd58Y82d7Q ASBs1oAaxuzQN8+i4HAUsJT7OmvV9X+fkfC/N3N3EOYsc8bxCXlGK+rBeEV9rererZzJ5TcA YGAt567nVrI8d/tSGP8AJB4Lds229f8ADUC6Tzb/AElJ+UvuPrL9Gv8A9LxD/FS+yoeUz/vL qJ9NluokMNLM9v32Ruc3bO4BIQmOrSPqy4DaDt/CjgrpDTFoZLHadO2Wjt1G2WQyPZDFAyNg c47uOGjc7lev4elCFKMKeyWh+YnG8dVxvEK+Mr6zqTlJ2VtXJt6dDecri2MkdQsj2ON9Dzw9 sV7YWm8JtqqOHPDqtpq3idWxYratvLLFpaJ7ch7gch1U5pBZGfuAh7xuxr+u8b43HDJ0aTvN /L+Pge7eyX2S1OOyjxbiscuET7q2dVrovCCekpdX3Yu+a3ijpDRuqeP/ABRpLNZaO6ap1dqu vLYYmuM9VcKmQlz3ue47kkue+R5wBzOcQASug06dWtJRgm5N+/8AP2H2PjcVg+GYOWIryjSo 0o+kYxSt0+EYpeCSbaR7k+zV9ihpHwcw0mrNZmj1pxFmpY+czQskt1jl5udwpGublzshg854 5sxksDA7lHoPC+CUsMu0nrO3uXp+J8Ve0b2yY/js3g+H3o4ZN21alNWt32nonr3VprZ5rXO+ bGBzQSBkrsB4svE6ve2faG+zD4yYGP8AuF/+cQLiOOaYCrbw+89J9kC//bDAP+//APpkfODL /XHfVeZH6BrYjnBydgN0JPYf7L5oyak4fcWb/Pa3Mhq7rQ0FLcXU+BMIoJHSxMkxuGufGXNB wC5pPULuvKcHkqTa00Sfuuz5M/SSxcXicDhozu1Gbcb7Xkkm152aT8merq7efMwQBAaTqLUF FpGzVl0uVbS26226F1TVVNRK2KGliYC58j3uwGsa0EkkgAAqJSjFOUtEi9GjUrVY0aEXKUmk kk223okkt2+h88vtSfalah9oPxEfRUJqrLwzslQ42e0GQeZVuGWitqg0lrpnDPKwEtia74S5 xLz5rxnjEsZPJHSC/N39x97+zL2aYXlfCdrVtPFTVpz6RT/Yjs1H956OT8FZHUsO26rhj1K3 Q9Ufs/3sz26yu1Lx41pSRm2W6eWDStrq6FxNRUMIBuRMjeXlYctiLObLxI4kFgC7dy5wrM/p dVaLZff9yPmX26e0b6PTfLfD5d6SXayT2X9Xo73e872srLW57Itja3oF3Y+TSSAIAgIujDju EB8+vt6PC1T+Hjx2XK8WuidSWLiRTHUMWXxlhrTIW1oa0HmaDIWSEvAy6ofgkDA845iwnYYp ygtJa/j89fefdXsQ5llxTluGHryvUw77Pr9W36u/R6Xjp0ir679J1wR7EM8pyeya9Ae7H2cv j0/iX4J6nR07Xe8cN7vLQRObTtji92qc1UQDg4l7g583MS1v3mjfqvQeWcT2mF7P912+8+KP 0geBLCcwx4hHbEQT1d3mjaL06KyjZXfXY9DF2M8KOi/t/wCk4gN8BFzrdGXaooLLSVcQ1XTU zQ2eutkh8st8zmDmxiV0fmMY1xka7Bw0OzwHMXbfRG6bsl9b0/O57H7DHwt8ywp8QgnNp9k3 tGotU7Wteydm/qtXWtjzD9lt7J2/+0HvdTerpV12meGtsL4am9QMa6e4VAb/AFijDwWO5SQZ JCCxoHLgud8PUeEcHnjXnlpTXXxfgj6R9pvtSwvK0Po9FKpiZaqDbtGP707a67RSs3vot/df w0eFLQfhI4eM01oLT1HYbe54mqPKy6WtmDGsM00hy6SQhoy4984xleiYXCUcNDs6MbL87nxR zFzRxLjmKeL4lVc5apX2Sve0Vsl5FzxU8ZofDr4bdda3lmtkL9L2Orr6cXCbyaaaoZE7yInO yCPMm8uMAHJLwBuQmKxCoUZ1f3U2U5Y4NLinFsNw5JvtJxi8qu1FvvNLyjd+Ct4HzF8DOGz+ NHGjRuj21bLdJq2+UNm95fGZW0pqaiOHzCwEFwbz5xkZx1HVeVUKXa1I09szS+LsfpBxniK4 fw+vj3HMqUJzttfLFytfW17W2Nb8WfCRvAfxOcQtHRUNdbqTTeoq6hooKzmM4pGzv92c4u+J 3NAYnhx+817Xb8yyY2i6WInStazdvS/4WNTlfin8pcHwuPclJ1KcJSa2zOKzWt4SurdGmuhx 6DgrVOdex7H/AGYri02v4W8SdDz3OSWe0XSnu9HbzEQyCnniMckrXcuDzzRkEF2fhBwAcnu3 KdZOnOlfaz+K/FHyT+kjwlwx+E4jGFlOLi5X3cXdJryi97dbXdj1VXbj5pCAIAgCAxq+rZQU cs0j2RxwtL3vecNY0bkn5AKG7K7JinKSiup85ftavH8/x7+JOavtM8kmgNLh9DplhhkhdPE7 lMlVIxztnyvacbNcIwxpAJLR5lxniX0uveP1Y7efn+eh9/8Ast5D/m1wlU8QksTV1qap2dna Kt0it9bZru7RpHALwWTam8FfFzjlqOhMmndI0bLZYaaWWopHXG5T1NNF7wx7QA+KnbK8luXB 8mGuADSTjwvD39DqYme0dt9XdfJeHU2+Pc3xo8xYHl3CS/WVnmm+68sIxk8rT2c2tHZNR1W5 1wcADscrjfE9Ba1AhknHJEMyv+Fgz1cdh9N/4qNegulq+m59SHg34Qx8CPCvw+0gLVBZaiw2 Cjpquihe17aeqETTUDmaS1x850pJBIJJIJC9bwdBUaEKVrWS+PU/NLmviz4nxjE49zzqpUk1 La8b93Tp3badDlNbRwBx54lqvW1LwB1lPw4/Rx1zBaKiSxsrIRLDLVNYS1haXsbl2MNL3Boc Wl2Wgg4cVnVGTo/Ws7ettDluXY8PlxShDi11Qc0p2dnlb1ezem7srtXSs9T5ltN6U134t+Os dst9NedacQdZ1z5HRvfzVlfO7LpJZXPLQxoAJc95ayNrdy1rRjyeFKriKtknKb+L87s/R3FY rhvA+HSq1ZRo4aitOkYpaJJJO78EruT2u2erns+fs81p0O2k1Nx0NDqO75c6LTFNN51spmuj bympkAa6aZri74GHygQDmTAcu4cL5ZjD9ZirN/u7r3vr9nqfL3Pvt8r4rNg+XL04aXqNWm7P 9lNvLFq2r7zXSOx3B9orWab4GezW4vReXSWCxxaPuFrpYKSl5IY5aqJ1NBGyKJuGh880bdgG jnJOBkjneJyhTwdS2iytfHRHkvIEMZxHmzAu7nU7WEm29bQalJtve0Yt+LS6s+at5+P5ryw/ RVpLYRtDnAZAJ23Gw3RvoiD6DvYO8I4+Fvs5NHVnNC6p1jJU6gmc2k8mRgmlLY43uzmQsZGA HHGxAAwN/SOXsP2eCg3u238T4M9tvFZY3muvS6UVGmtb/VWrt0u3qtdd3c7qN3aPoucPJiqA IAgCAIAgCAICkh5WE+gQHhF9o+4uTa08b1q0sWVcNLozT1Phrqkvhnlq3vmMjY+jHBoawncu DRuAAF5/zPWzYqNJfsx+0+0/0eeFxw/LtTF3TlVqPpqlFJWb3et2uiPPldbPeTcfB/h7X8W+ LOl9K2yjFwuGpLvSWyClMjYxUulmYzk5nENGQSMlwHzWSjRdWpGlH9ppHHcX4hTwOArY2rLL GnCUr2vaybvZb/Bn1W6WsNJpaw0Vst9LFSUFuhZS0sEbcMhhjaGMYPkGgAfRevQiorKuh+ZO IxFSvVlWqu8pNtvxb1b97NUVjEEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQHiv9p11VcJePHC+xOqpTaoLBWXCOmOORlQ6qETpO mcmNjW7nGGjYbro3NkpOrTj5P7T67/RtwtKPDcZiUu+5xjfXZRul4bu/j7jzDXVD6RCA9Bfs 1f8AZBb3/rGuH/HLeux8r/8Aq3/hf2o8K/SF/wDlen/9+H/RUPd2NvwL0Dqz4otbYkpAQBAE BST7hQh7Hmx9pd4k0th8G2k9MC5VNNdNRariqGUkZka2tpqWnmdNzlvwFrJJqZ3K87u5SASz Lesc01EsLGD3b+S/KPoH9HPh9Spx+vjMl4U6TTendlOUctut2oz1XS6e+viGuhH2YEB7A/Zf eG7qTRPFzWHvrC24XCgsXunl/FGaeKSpMvNncOFYGhuNvLJyc4HdOUqXdq1H1aXw1+8+UP0k +IKWIwOBy/VjOd7/AL0lG3uyXvfqesMf3Au4HzESQBAEAQBAePv2ovW1srdR8G9NxVYdeaCG 63Oop/LcPLp5jTxRycxHKcvglGASRy5IAIJ6VzbON6cF9ZXfu0R9Wfo1YKtGlj8XKPcl2cU9 NZRzSatvtJO+x5PP+8uoabI+oCiA7qfZ/wDRFz1V7TPSlfb6bz6TTVpulwuT/Maz3eB9K+la /DiC7M1RC3Dcn484wHEc5y5TlPHRkul2/hb7WeP+3bG0aPKNenUlaVSVOMd9ZZlK3l3YSeum lt7H0IL0g+EyMpxGe6A6O+2Y9p4PAvwspdN6ZFNV8RtawTNpC6dhbY6UYY6sljDhIXEuLYRg Nc9jyXfqy13B8c4ssJTUIf0ktvLzPYfZB7OHzHjJYvGXjhqLV/78t1BO2Xzn1SaX7V14BTyv nmdJI975JCXOe95c97iclxJ3JJJJJ6kk915tHxXx8T7qjGMfq6eVrW8Pd4eByX4OPDHdvGL4 kdK8PLRLJSzahqiyprWsa/8AR1IxpknqOVzmhxZG1xDeYFxwBknB28FhJYqsqEN3v6eJ13mz mOhwHhNbitdXVNaR/ek9Ixuk2ru2ttN9D6YuBnBbT3h54TWPRul7fBbLJYqVtLTwxMbHnA+K R3KAC97suc7u5xK9VoUIUYKlTVkj86ONcYxXFcbU4hjZZqlR3b39Er9EtEuiRvRZTjQgCAIC zVuPlHAyeyegW6Z81vtaeMcfHL2iHE6808tuqKKjuTbLST0M3nQVMNHG2BsgdkguPKebBxkH C8u4zWVXG1JLxt8ND9DPZbwl8O5WwdCSak452pKzTm3Jq3RK+nWx1zXGHoB3S9gbwPZxk9on Yq6ogt9XQaEttVqKaOpc4O8xobBTyRAAgyMnnjd8RAABOSQAec5eoqpjYt/sq/3L5s8e9ufG XgOVakISalWlGmreGspX10TjFrS+tvU+hCFvJE0egXpB8KEkBx5xv8OekfEbRWCl1jZ6a802 m7vDfKKKbdjKmJr2AuafhexzJHscxwIc15B6rXr4WlWSVWN7O69TluCcfx/CZ1KmAqODqQcG 1vZ22e6eiaa1TSN9UlFFQU0dPDGyOGJoYxjQA1oAwAB8gFsLQ4qU3KTlJ6s07WuooNGaVuN3 q2yOpbVSy1kwjaHPdHGwveADgElrTgZ6qk5KMcz2RmwmHnXrwoU95NJerdl9p8q/F/iPVcYu KupNW1tTVVtVqW6VN0fPUhonlE0jnsLw34Q7kLQQ3YYx2XkVWt21SVV/tNs/TXhXDoYDB0cD TVo04RjZbd1WdvK97G3VjOQPSn7NBwMbrHxLa417U01vqKbRVljoKZ8rne801XWyEB8bccpa YIKhjiXAjnaADkkdo5VoZq86v7q+3/Jnzx+kXxl0OEYbhkJNOtNyfg400tG/8UotWXR3fj7c x/1sb52XfD45W2hJCQgCAIC1UOLG5B6Z29UB83ntkeLs/GL2kfFCqkjrIIbDcG6dggmqXTNY 2jjbA50edmMke18nINgZHZySSfMeOV+0x1Rro7fBH6C+yThUcBylgoJpucXUbStrNuWvi0rR v4JdLHWNcSejnZ72N/Cin4w+0d4aW+qlpo6e1VU1+kZPTidlUKOF0oi5SQMk8pDt+UtBwcBc rwSiqmOgn01+CPOPa3xSWA5SxdSCbckoaOzWeSV7+Hl12ufSJH8MYHXA6r08/PtiU4YUIOBv Hl4G9P8Aj04VWnSd/ndRU1uvlJdjVQxl1THHG4ieOF2QGPlhc+LnIdyh5PKThcfxHAU8ZSVO btqn+fVaXO5ckc54rlrHTx2GWZuEo2b0u/qtqzuoytKyte1rpG9/Dd4cNIeFPhXb9F6Js8Nn sdu5niNpMklRK45fNLIfikkdtl7tzgDoABnwuGp4eCpUlZfnfx9ThOPcfx3GcbLH8RnnqS67 JJbJLZJdEjf0x8seg74Ww14HDroj53vbocb28afaRayjpq6Kutui4afTNK5lM6F0LqdhfUxO 5gC8tq5akc+MEYwS0AnzbmCuquOlbaOn3v5tn3t7FODPh/KeHc45ZVnKo9U75naL02vBR03v vqdQlwp6udp/YwcII+MvtG+HdJUGEUtimnv07ZaX3iOcUsRcIi0kAFz3MIcc8paDgnC5XgdF VcfC+y1+CPNPa9xV4DlPFzh9aaVPR2ffe/jtfTqtLn0W3e70unrTUVtdU09JS0kLpqiomkEc UTGtLnPc4nDWgAkknAAJK9OclFXex8AU6c6s1Tpptt2SWrbeyS8X0PCb2wPthKzxi3ur4f8A D2sqqLhVQzhlRVNDo5dWSMdnzHtO7aQEZZGd3kB7wPhY3z3jnG5YmTo0NIL5/wAD7Y9k/smh wGnHivFI5sW1dLdUk/k523e0VovF8E+zs9njq72gvGBtms4ltembS5j7/f3w80NtjO4jYDtJ UPA+CP6udhrd9Dh3C6mMquFPSK3l+Hn4HdvaBz/geV8B9IqtTqzuoU07OT8X1UI/tPrstXp9 DXhs8OGkfCrwkteiNFWqO1WW1AkNzzy1Mp+/PM8jMkrzu5569BgAAekYXD08NTVKkrRX5uz4 H5g49jeNY6fEOITc5y9yS6KK2UV0S29dTkVbRw4QHhz9pj4gVt58ZOjtNySQPtun9JMrKeNr Rzsmq6qYTczupy2lgwNuXc/tLoPNdWTxMIdIq/xev2I+yv0c+H06fAcRjLPNUq5Xva0Iq1vf OV/HysecJ6ldZPoI334ZOH54reIzQWmxa5r1FetR2+kqKFkTpTVU7qmPz2lrdy3yRIXYxhoc c7ZWxhKbqYiEErq6+F9fkcLzJj1guE4nFuag405tO9rOzyvX+80l4uyPqcpKeOhp2QxhsccQ 5WAdGtGwA+QAH5L1qySyo/M1ycpZpbs8/PbE+2Ep/CRa6rhzw7rqWt4oVsWK2rbiWHSsT25D njcOqnAgsjOQwESPGCxr+u8b41HDLsaT77+X56I929knsmqcblHi/FllwkXono6rW9vCC/al 1+rHXM141cEOBuuPGHxupNMaYo67UeqtSVL5pp6iVzg0udzzVVVM7PK0cxe+R2Sc7BziGno1 ChWxNXLFXk3+W/vPrnjfF+G8B4dLFY1qnSpJJJLotowWmr2jFeuiuz319nf7KjQXgCsUNfRM kv2va2gZTXXUFS080hJLnspozkQRFxALR8TgxnOXHOfSOGcKo4ON1rN7v87I+GvaD7TuJ80V XSn+rw6k3GC+Tk/2peb0V3ax2thILe3VcqeaLYmhJ0F+0PcXBw/8AtRYmXSair9a3qktjIGR l3v1OxxmqIy7lIa3y2BxyW5wACTsuu8zV8uDcFK2Zpfez2r2B8JeK5mWIlTzRoxlK97ZW+7F 733duu+p4K55tz1K89PuIqw4cEB7/fZ8OF0vD32bthuMtUKj+jG73G+Mj8h0ZpmmUUoYSSef PupfzAAESDbbJ9F5apZMDGX7zb+77j4Y9vXEo4rm2rRjG3YwhT3vfTPfZW+va3ivcu8q588a CAIDxp+0N+0NqtR60q+AOmpIW2e0imq9U1THSebU1RAliogMBvlsa6KR/wB8Pc9jdjG4LpHM vFG5fQ4bdfw9278T619gnIMKNBcz4u+eWZU00rKOzmnvdu8Vs0k3qpJnlkck9T+eV1I+lltY 5R8GXhjuXjB8Suk+H1t86P8ATtYBXVTGk+40Ufx1E5Ia8AtjBDS5vLzujDsB2VtYDCSxNeNK HXV+nU65zdzHR4FwivxSq13E8qf7Un9Vbrd72d7J21R9OuhNF23h1o+z2CzUcVvs1ioobfQU sYPJT08MbY42DPQNa0AfIL1eEIwioQWiVkfm/jMbWxeIqYrESzTqScpPxcm2373qa6rmuEAQ BAEB5V/aduHLK3hTwy1ZDaJJZ7deKm21VyZE4ingmh544nuGwD5mAtz1c3ZdP5spfq6dVLZt X9V+J9Lfo38Ry43GYJ1LKUIyUb7uMrN262i9bdDxvXSz62KtODnt3+iPyB6d/Zi9Zx2zxA8S bHNdGQG52KlqaegdUcgq5Iqh4kkZFnD3MY9gLgMta5ucArtXKk0q1Snfpf5/5Hzh+kfhHPhe DxKhfLOScrbJxVlfom07Lq0z2oXej5CNE1ppO3690rc7HeKOGvtV5o5qGsppQTHUwSsMckbg MEhzXEHHYqJRUllkZcLiquFrwxNCTjODUk10ad0/VMuaS0la9EafprXZrbQWm2UbeSCko6dk EELck4axgDWjJJ2HUlIRjFZYqyJxOKrYio62Im5Te7bbb9W9TV1JhOh/2hHjKzhv7PS72Nkl tNZrq50lmbBPNyzugbJ7xNJCwHLnM8mPOxAD9+oXX+Za2TBOD/aaX3/ce0ewXhLxfNEMQ08t CMp3W12sqUn0vmdura06nlT7HLhu3if7SbhZS1FnkvFBbbhNd6pgidJHSNpqaWSKd/L90Mqf diHHYOMY3zg9Q4JS7TG0043tr7knr8bH077W+IvB8p4ypGeWUoqCe180knFLq3DMtOmZm5vb wcOXaA9pZrWodVtqm6qo7ffWtEfl+7B9OKfyz8R5iDSk8233wMDG+TmClkx8/Oz+VvuON9iP EfpXKGHhlt2TnDfezzX8vr2trsdO1wx6yd7vs7/F1ugPaAMsVRdJaKm1vYau3spmxlza+ri5 aiBpIaeUtjZVODiQOoJyQDz/AC3WyYzJe2ZNer3X3niXt94S8Tyz9JhDNKjOMr3taLvGT87t wTWvjY98oHZbscj1Xoi8j4fVuhcUkhAEBRxw0qGDyw+0Ne0KfoXR3+QVpeqLLtqWlZUaqlDH sNNb3kOigY/mA5pnMPOMOHlAtP3yD1PmXiSpx+iU939byX8fsPpP2C8gLE4j+cmNj3KbapLR 3mvrNrwjfTbvara55aeEjwv6k8YvH7T+gdMQTuqrzUN97q44hI200bXN8+seC5o5ImuBxzDm cWMB5ntB6lhMJPE1lRp7v839x9Mc1cy4TgPDKvE8Y9IJ2V7OUmnlgtHrJ6baK7eiZ6Ve3r0x a/Cr4BuC3BvTVDTtsEN0wyaX4ajNDTOIkw0cuZZKmRzyBjmd8OMrtHMcY4bB08LTWl/s/G58 7ew7EVeN8z8Q4/jJPtHHW23fltr+6opRV/U8jX/eXTT6pStpaxyX4MeETOPfi04a6OnoK+50 OoNS0NLXwUfMJvdPOa6peHNHM0MgbK8vH3Wtc44xlbWBo9riIUmr3a+HX5HXubuKvhnA8Zj4 yUZU6cnFvbNZqN+msrJLre27PqXZ91etH5qlUBF4DWk4AwOuEI2RxXwT8IXD3w96v1LftKaX t1rvWrrlUXW5Vwj8ypmlnIdK0SOy5sRc0O8tpDeYk4ytPD4KjRk5042cm236nYeM82cW4pRo 4XHVnKFKMYxjeySjotNm7aXetrK5ytjC22dfPOH7SdxvfoXweae0XTVFfT1OvL8xs4hYwwVF JSM86SKUn4hmR1M5oaNzGckAb9b5mrZMNGl+8/kvyj339Hng6r8eq8RlFNUKbtraSlN5U17s yfr8PDpxBxjHRefR2ufaDVmahpLSVbr7U9ssNtpKuvuF7rIrfTU1LEZZ6iSZ4jDI2AEueebA Hc4CywpupJU47tq359TXxWJp4ahUxNWSjGEXJt7JRu9X0Wl39x9V3C3QdPwv4aaf0zSSz1NL p2201shmn5fNlZBE2JrncoA5iGAnAAydl67SpqnBQXRW+B+Y3EsbLGYuri5pJ1JSk0tk5Nuy 32ublWQ0wgMK5XWmtsHPUVEMDC4MDpHhoLvTJ2z8lDaSuy0ac56QV2cC8T/ameHrgxTzPvvF 7Rpkpas0E1Lbaw3WshmBcHB9PSiSVgaWODnFvK04BIJAPHV+MYOl9eovc7v4K53Xhfsz5o4h JLDYGpZrMnJZIteUp5Y630V7votGaZw29r14bOLVZUw2vi9pikkowwuF4M1mEvOS1ojNYyIS uyNwzmLctzjIzSjxnBVXlhUXv0+1amzxL2Uc24GKnWwM2nf6lqm3jkcsvq7X1tsdj7dcYLjA XwzRTsDi3mjeHDIOCMjuO65TMmro6BKEou0lYy1JAQBARlGWEdM7Z9FD2JW58w3tE+Lc/HHx vcUdRTMqoBPqKqpYoKioM7qeOmf7s1gcQMN/UlwaNm82B038p4jX7XGVZ+b+Wh+jvIPCo8O5 cwWFjbSnFtpWu5rO3666vd2OFlpHbjuN7CDgezjR7R/Sk9TTUNXb9E0dVqapiqnOB5oWiKnf GAPikZVT07wCQMMcckgNPN8vUO0x0b/s3f3fa0eSe27jLwHKdeEG1Ks4001/ed5X8nCMo9Xq vNr6Gqb+t9ML0k+DU7lxCQgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA8SvtOhDvFNw1AwSNJ1Jxn/6+K6JzV/Tw9PvPsX9HBP8A kXF//dX/AEHmgurH0OEB6C/Zqxj2gt6/1jXD/jlvXY+V/wD1b/wv7UeE/pDf/K9P/wC/D/oq Hu7F9xegnxSSQBAEAQEZTiMoDxa+0769uFZx04X6XkkhNqoLHVXaKMRgSMqJqjyXEuznlMcL ABjqCe66NzXVfbU6fRJv4v8AgfXX6N2BprhuMxiXflOMd+ijmtb1k9fceYS6ofSRWNvM7AGS duuOqO9rIH0C+wJ4c1OhPZxaXqqu3Q0lRqO4V13jlb5ZdWU8s7hDK8tJOfLaAA88zQMYGwXp HLkHDAxv1u/dc+EvbpxCOK5srQhK6pxhC2ujSWZa+bvpo3qd3I/uBc4eQEkAQBAEBbqG5whD 2PBb7RlxJbrTx+0dmFI6B2j9MUlI+YycwqjUPkqQ4DHw8ok5dyc4zt0XnvM9ZTxmVL6qXz1P tr9H3hzw/LMq7lftaknbwypR+drnQhddPcwgPS/7Mbw/rbl4oeImqo5aVluselY7VUROkImd LWVcckRa0DBaBRTcxJBBczAOTjtPKlGTxE619ErfFr8GfOn6SOPpQ4NhcFJPNUquS8LQi09b 3u3UjbTx8r+2q72fHxx34mfEHYfCzwJ1NxA1JK79EaZo31UscbmNmqn5DY4IudzQZZJC2Njc 7ueB1WvicTChSlVqPRfn4nMcu8DxPGeJUuF4Rd+o7dbJdW7Ju0Vdt9EmfM74n/ENf/FXx11F r3Us4nut+qObla1rW0sDPhggbygAtjjDWA4yeXPdeV4rEzxFV1qm7+zovcfoxy5wDDcF4dS4 bg1aFNW9W9ZS1b+s7vwW3Q2HGOY4xn5Yzn5fmtc5t6as9u/s7Xg2t3DHw5zcW6+hnOrNePmp aOaaJ8RpbTHK0NbGC7lc2aSITc4A5miMbhmT3zlfAqnh/pEvrS+xbfifGnt/5urYziy4JSku xoWbSad6jjrfwcU8tr6O73Z6SxjDemF2g+fySAIAgCA2pxg4gUnCjhdqDU9dU0VHS6ft09wl mrJRFTxiKNz8vecBrcgAn5rDXqxpwdSWyTZv8KwEsbjaWDppt1JKKSV3q0tF4nyq6o1DPq/U dfeKqNsNVeKqaumibnlifNI6VzRnJwHPI332XkWZybk+uvxP03w+Hjh6ccPB3UEor0ikk9PF IwFBmPXj7MFwPiisXFHiTUU1DLLPU02mLfOHONVAI2e9VTCMcojf5tGQQSS6E7NwObufKdGN qlZ76L7/AMPgfKf6SXGZOpguEwbSSlUkuju8sH43Vp+GjW/T1rZswfRdxPl8qgCAoXBvVAda fa28bZeAXs+OJV8pZ66kuFVbf0RQz0rWOkhqax7aaJx5jgNDpPiO5AyQCVxnGcR2ODqSjva3 x0PQPZZwaPE+aMJh6iTipZ5J31jBOTWnWy08z5tHtazDWDlY0crR6AdAvLUrKx+hnqRUg9zv s3PA+PQfgmvGspaahFdr+/zvjqIXOM76Oj/qaOOXIAHLO2rc0DPwygk5PK3v3LFBRwjqL9p7 +S0+258V/pDcYeJ5hhgIt5aFNaO1s0++2vWORO/VbdX6KsGGhdmPByqAIAgCA0LXmqKfQ+kb neqwSyUlnpJa2ZsTQ6RzImGRwaCQCcNOASN8bqspqMXJ9DPg8LPE4iGHp2vNpK/i3ZX8tT5T deatk17ra8X6aesqZL3XT3Ay1chkqJBNK6RpkcSSXcrhnc/UryCpPPJzve7b+J+neBwiwuGp 4aKSyRUbRVkrKzsvVGlKhtHp/wDZi+EUGoONPE3W8s1M5+m7TR2eGnfTh8jXVcr5DMyQnLMM pXMIA+ISdQAQe2cqUVKrUq+Ct8f8j5s/SP4q6fDsHw+N/wBZOU276WgksrVtbuV99Lba3PaU dAu8HyMEAQBAaPq/UdHpDTtddblP7vb7XTSVlVKGOf5UUbS97uVoLjhrXHABJxtuoc1FOT6G TDUKlerGjSV5SaSXm9Fvpv4nytcauJdZxn4x6s1hXzxVNZqm8VV0lmih8lkpmlc8ODP2QWkH HZeQ16rq1JVH1d/ifpvwfh0OH4ChgaatGlCMUr3tlSVr9depthYjkT1V+zA8M4KzW/FnWT5q plVb6K32SKLlAgkjmfLUPcTjPO007AMHADzkZIK7hynRWepV9F958x/pJ8RnHDYHAJK0pTm/ G8bRS9GpN6rpoZvt2vat1rdRV/BHhpfKdlBFAYtYXe3VDjM+YlzX2tsgwGNa0AzOY4kl/lZa WyAuYOLyb+iYZ6dX9y+/4GH2I+zCl2UeYuLU3muuxhJaW6VWut3fJdLbNreLOh3s/PBHe/Hn 4ibdom1zyWy2xxGtvN2FK6aO2UjCMnAHL5jz8EbXkNLupw0g9e4bgJ4yuqUHZbt/nqe3c+c5 YflrhUuIVlnle0I3tmm/V3ypaya1t63Pou8N3hv0n4UeEtr0Rom1R2qyWtpIH3pqqV2OeeaT rJK8jLnnc7AYAAHpeFwtLD01SpK0V+b+p8Acwcw47jWOnxDiE81SXwS6JLpFdEvtuzkVbRww QFmp2IPpui3Iex82/tieIVBxO9pjxcuVuiqIoaW6xWiQTsax7pqKlho5nDBOWmSBxac5LeUk A7DzDjdWNTHVJR8bfBJfcfoR7JOH1cHyjgaNZptxc9NdKkpTj77SV/O51pXFHop299hnw5g4 h+0p0MZ5KqJunqetvkZgAIfJBAWMY4kHDHeac98gYIXMcv0lPHwb6XZ5T7a8fLC8o4nKleo4 w1vs5Xb6arLp5HqP7Yv2m9u8D3CGbS+nLkRxW1RRH9FRQMZI6zQOcWGvmDstAHK9sbTkveDg crHkdv41xRYWllh9d7fi/uPmf2SezerzHjljcVH/AGSnLvv99rXJHz1Tk+i82k/CHSOjtUcf eKNJZrNR3XVOrtVVxbDC1xnq7jUyuLnvc5xySTzPfI8gNHM5zgMlee06VWvVypNyl8ff+dD7 exeLwPDME8RiJRp0aUb32jGK2Vl8IxSvfRJvQ9+vZO+y6tPs+eHs1wuVRDeeI+paaNl5uETi aaljDudtHTA4/VMduXkc0jhzYa0NaPROEcKWChmnrN7v7l+dWfC/tQ9pNfmjFKlSTjhqbeSL 3b2c5f3n0W0Vpq7t9xFzZ5WEAQHi99pu42vu/Grh3w9gmrWwWO1TX+rgcxgppZamQwwSNOeY vayCoa7IAAkGMknHR+bK/wCsp0b7Jv46L7z64/Ry4KoYDFcVklec1CL1vaKUpJ+Tco28Wjy8 XUz6UHK5+zGOkefusaMuefQDuT0R7aEq19dj6o/DJw2k4NeHXQOj5qtlxl0tpu32h9W2Iwtq XQU0cReGEuLQ7lzgk46ZK9cwtHsqEKSeyS+CPzI5h4jHiHFcTj4xyqrUnK172zSbtfra+5yC tg4kIDgL2jni6g8EvhM1TrjLDd4YBQ2WJ7S4T3CfLIAfhIw05eebAIjIJGQVx/E8bHC4aVZ7 9PVncvZ/ypPmHjlHhz+pfNN+EI6y+OytrrezsfNBd7jU3u7VVdXVMtbXV0z6mpqJXl8lRK9x c+RznEkuc4kkkkkndeWOTk80t2fotSpU6UFTpK0YqyVrWS0St0stDHUGQ9kfs1nhQk05w51R xeu9sbHU6knFosFRI14kNHCc1EjGlvLyPmw0PY458l7Tjl37ryrg8sJYmW70Xov4nyR+kPzR Gri6PAsPPSms810zS+qt76R1s0rXT1ueqa7efNQQBAEAQBAdAvtH/wDY7R/rrtP/AL1Kut8z f+j/APdH7T3L9Hv/AOav/wDFU+xHgwvPz7aCA73fZzv7I9F/rSuv/CUi5/lr/wBb/wC1/ceJ +37/AOVX/wDdp/ZM99l6KfD4QBAEB4vfaauNzb3xi4fcPaesilj0/b573XU3kOD4J6h3lQuM hGHB0UcvwtzgjJxsuj82Vr1IUV0V/jovsZ9c/o48FlSwGK4rONu0koRd7q0Vd6dNWtX46bM2 /wDZoeG8GovFlrXU8slTHNpfTTaaBjAPKlNZOA/nODu0U7SACD8RzkLFyrSTxM6ngvtf8De/ SM4jKlwTD4NJWqVLve6yR0t/vO+5qn2mzhw20cfOHWqYLRJAy8WSot9ZcmxER1MsE7XQwl33 edsT5CB15ST0V+a6X66FRLdav0/zZq/o5cQc+GYvByqXyTjJRvqlJWk0vBtLyv8APzIXVT6P OWPAnxtb4cvGPw01rNWxW6isWoKZ1wqZKd1Q2Cild5FU7y2gucfd5ZccoLgcEAkALcwFfscT Cr4P/P5XOr868GfFeA4zh8Y5pTpyyq9ryXehq9F3orfS2+h9RELeTmA2Gdl6wfm3e+rLiAIA gOCPH/4y7R4FfDRfdcXH9fXtaaCx0fkulbXXKVjzTxP5SOWLmaXPcSMMY7GXFrTocRx0cJQd aXuXi+h2/kPk/EcycZpcNo6R+tN3tlpprM9ettIrW7a6Xa+bDidxJu3FvXt81XqGtdXXu/1k 1yuFS7P6yWRxc9wBJw0dGtzhrWtaNgAvK51nOTqSd23rfx/D89D9EeGcNoYHDU8DhY2p04qM V5L4Xb6vxu92e43sJPAEfDB4eW661Na6SHXHECNlZE/LJZ7da3ta+CDnDcsLwRK9gcdywE5a Wj0Hl3hbw1HtKi78tfRdF97Piz2389fyxxT+TcJNuhh211SlUWknbrl+rFtLRN7O76T/AGkr iRHqrxtaesDKMQyaT0xE2SfzQ73g1cz5gOUD4eQMxuTnnzgd+B5pqqWKjTS+qvt/yPY/0eOH Ojy9VxWa6q1HZeGRJfO/yPPNdbPfDu59nz4aQ6+9pBY7hPNURf0I2W43mHymgtll8tlIGSEg 4aW1cjtsHLBg4yue5bpKeOi3+ym/u+88a9vPEZYblKpSik+1nCGvhrO698EvCz8T6BotoxnZ ejHwwSQBAEBbn/rZz07pa+g16Hhb9pH4uzax8Z1h0kBUx0ujdPxv5HVJfDLLVvdKXiLox7WM awnq4Y7ABef8z4jPio01+yvtPtD9HrhKocv1cc7N1qjW2toJLfqru/k7nniutnvh2s9ipwOd xy9o7w+jlo5qq26Uml1PWujqGwmmbRtDoJDkguAq3UoLG5JDjkcvMRzHAsOquOg3+zr8P42P MPbFxpcO5SxbUssqqVKOl759JLy7inZu1mtHex9GsbsRjJC9LTufARtziZxR03wc0dWah1Xf 7TpuxUHL7xcLlVspqeHmcGtBe8gAucQ0DOSSANyqVakKUXOo0l4s3OHcNxfEK8cLgqcqlSW0 Yptu2+i103Z5deMf7SVRWquu9h4Ladiu7WBsdJqq7mSOnk5onc746NzGSZY9zOXzSA7leCwD BXU8dzSk3DCxv5vb4bn0lyl+jxOSp4nmCq4t3bpQtdWeic03HVX+rdq6ae55leILxW8RPFJe 6mv15q286jNTM2f3SoqXe4wubzhnl0wIibyh7mg8vMA7HMcldSxOLr15Zq02/s+Gx9H8C5X4 VwaChw2jGnZWul3ul7zfe1td6202OOwcMAGwHQDoFgOfKtONt9+v+P5I1dWHmdkfZ8+05194 AtZUX6Lqam86DdUOmuelnyAU9SHhrXyQnH6qoAaC1zfhJGHNPMSuT4ZxWtg5K2seq+9eZ53z 57N+F8y0JOslCvZKNRLVW1Sl+9DdO+q6PRH0S8HuLFk44cMLBq7T1YyssuoqGK4UcgkY8mOR ocA4tc5vM05a4AnDmuGdl6bRqwqwVSD0ep8DcV4XiOHYyrgcUrTpycXvunbqk7PdaaqzN2g5 CyGgEBx34puKo4H+GrX+shTTVn9Cunq+7Cnim8l83kU75OVr8HlJ5fvYOOq1sXV7KhOrvZN/ I5vlnhn8o8XwuAul2tSEbtXSzSS1XXfY+WSpqp6t75ameWpqZXc800ji980h3c9zjkkuOSSS SSd915Hq3r+X11P0vjGMY5YLKlpZbWW1vTZdLehbZ95St0S7Wsz1m+zDcE2S1vFDiNPBQyuj FLpqhl53GqpyR71UjlxyiOQOpN8kl0J2AGT2/lKgnnr/APtXl1f3Hy3+knxlpYPhUW9c1Rr9 l/sQ87q0/TN1vp68wjDNwfxXdFsfK68C4pJCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIDyd+1B6Omn0Fwlv8VrkfBSXS4UNXcWQ ZEPmQROhhfJjYOcyUtaTuWvI7rp/NkG6dOdurV/n9x9N/o14qMcVjsLKdm4Qko33s2m0vK6u /NHj6uln1iEB2m9izxIpeGPtMuF9VX3Got1DdKyos8nlCQipkqqWaCnhe1meZrql8H3hytIa 84DOYctwKqqeOptuyd18U7fOx5p7YOHzxnKGMhSgpSioz6aKElKTV+qgpbatXS3s/o6pxiPH ovTU7n5+rxLikkIAgCAt1BxA4+gyoewPnO9txxDZxF9pXxEe2kNJ+gXUdhdmQPNQaenbmXYD Ad5mzd8Y6rzPj1VVMdNpfVsj779jXD3hOUsKnK/aZp7bZpPT3W9NTqguIPUSkspgp5JA1zjG 0uA7EgEgfj0UNdSUrtJ7H0/+AHhjT8HPBVwv03TT1U8Vt03RAPqQBKTJC2VwIAAGHSEYx0Az uvWOHUlSwtOC6JH5t88cQljeP4zEySTlUntto2vuuczLdOrBAEAQBAYdyrIqGjlmnkjhhiY5 75HuDWxtAyXEnoANyVIgnKSUVd/nQ+YHx4ccG+I3xh8RNZxSSS0V6vc7qHmrDVtbTRnyouST oYy2MPaG/CGvGPU+TcQxHb4mpV6N6emx+kXJHBf5J4DhMA1aUILNpl7z1d10abs763WpxKtM 7UVDS4DAzk4HzQXR7yfZ4OBsPDLwJDUs9HVU9z19d57lK6op2xl9NEfIpjG7lDnQuYwyNJJH NK8t2K9B5Zw+TCqp1k7+7ZfifEHt841LGcyfQ4yThQjGKs79596V10ld2fklc7+SHER3xt1X YzxF+R4l/aJfHLU8SuM1Jwb0/c5hpzRzW1OoG084MVdcpOVzIZORxDhTx8vwuwWyyuy0lrCO iczY9zqrCxei39f4L5n2H7AeSYYTAS4/iYfrK2kLrVQWjaurrO+qunFKz1aPNJdWPoo354Ye BF38TniA0loOx07qiv1JcYqV33w2GDPNPK9zGucxjIg9znhp5QMrYwuFliK0aMer/PyOF5j4 5Q4NwyvxTEOypRb6av8AZSTaTblZJNn1E8O9EWzhtom12Cz0sdFarNTR0VHAwYEUMbQ1jfyA z6nJ7r1inTUIKMdEj81cbjKuKxE8TXlmnNtt+LerNfWQ1wgCAICjncoyUB049urxY/yLvZr6 4ihuNDR1uqXUtghiqC3nrY6idjaiOJp3LxTCZ+Rktaxzv2crheYKzhgZpby0/H5XPVvYnw1Y 3m7DOUW40s021fRxi3Fu3TPlXg20up88sj+d2fXcrzRan3stijWl7gB1OwU+QPoN9gxwhk4W +ze0nUz2yG3V2raqr1BPI17Xur4ppS2lmdgkAmmZAMHBAaAQDlek8u0VTwMZW1lr89PlY+DP bfxZY7myvGE80aSjBeTiu8l/73LXq9ro7qMHKwBc2eTehJAEBGXaMnpjdAeZH2mPja/SXhs0 JoSnqK+CbWV8kr6hsbGGnqKWhjBLJHE8wcKielkaAMHy3ZIwA7qvNle2HjRTtmfyX8bH0P8A o48FVfi+J4lUimqMFFau6lUejXR92Mk2310PFVxz3yuin2KA9kTXPkIEcY5nE52A69N+n8FD aWrJSbasnfx+w+mX2ZfCGXgP4DOFumqq1x2a50thgnuVNHI2Qe+Tjzp3lzS5rnPkkc4kEjLj heqcJodlhKcGrOyv6vVn5y+0Xi0eJcy4zGQnnjKpJRdmu6tI6NJpJKy0OfecLkTpg5wgHOEA 5wgHOEB1Y9spxVZwi9nHxNrDNc4J7tbhZKWahfySQz1cjII3Fwc0tZl/xEEnBOx6LieO1lSw NSXirfHQ9G9knC3j+a8HSsmoyztS6qCcnbR66aefgfOLKWl55QA0dABgAfReYK3Q/Qd36kf9 r+akg95vs6PCaDQXs+Y9QtfSz1Wub/XXB7mU4jlhjp3iibC9+SZAHU8kg6BvnkYzku9C5ZpK GDzreTfy0+75nxD+kBxeeK5n+jaqNCnCO903JZ3JLppJJ7t5d9ku/wAuxHiIQBAEB1t9rBxy /wAr74BeJF9hq4qOvqbU+1W50tO6dklVVEQRxloBxzc7hl2GjqSFxfGcR2GDnNb2svV6HfvZ hwX+VOZsJhpRbipZpWdrRh3m/dbpq9kfNb5TYGtjZnljaGjJycDYLy5K2h+h7bcnfcdVJB6T 8J/GlV+zA9khpKz6YqPL4r8Zq6u1NFT18f6ywW6QmmiuMcXLhzJI6OIw+YfjfI9452Rlo7RS xzwHDowp/wBJUbfotr/BK3qfPPE+UKXOHPFfEY5XwmEjCneO05rvOm3fRxc3nyrRJReWUrnR HgPwE1h4quLtt0hoy2yXnUd8ncY8/DFCMl0lRO8DEcTclznHscAFxaD17DYariKuSnrJ/nXy 8T27jvG8DwXASxvEJ5KUEvV9FGK3cnol87K7Po/8D/gn0f4F+CtDpHSlEGzO5Z7tcpcPqrvV cuHTSvwMjqGNADWNwABvn03h+Ap4WkqUF5t9W/E/PbnPnDHcx8RljsbLT9iK0jCPglf4vdvV 3ObFyB1QIAgNucR9Z0vDzQ131BXsqH0NhoZ7lUMgaHSvjhjdI4NBIBcWsOASN8bhY6lSMIuT WyubOAwc8XiaeFptZpyUVfa8nZN76anymap1HNrHVFzvFRUVVVPd6yatfNUyGSeUyyOfzPcS SXEO3JJ37leQzlmk5eLv8T9PcNh40KMKEEkopK0VZKytouiMFVMx369jXx/0p4JOEfG/jLqK tqf0lSUtFpmwWvk5mXmslbNVMjaAAS5roWl5DmtZGXuP7K7FwTEU8NCripuz0il0b3svhr5H h3td4DjOYcbw3gGFj3JOVScr/UjHLBvfaz00bcrJdTqHxs42638XnGiq1PqmtrdR6s1FOyBk cLXOAc5wZFS00Y+5GC4MZG0ZJd3c4k8HXxFTE1XUqu8m/t6LyPVuD8H4dwPh8cHgoqnRppve 3S7lNvq7Xk2/glY9rPY0eyel8EmmJ9a63Mc/ErU9G2CWjjc18Gn6UkP93a4Z553EDzXg8u3I 3mAL39+4HwZYSHaVPry+S8D469r/ALUlzFWXD+HaYam9H1qSWmbyiv2U9f2nZtJd9omlrjkb LsB4klYuISEBF0rWHBO6A+a72uXFuXjF7R7ixcJI6qCG03t9gggmqTOI2ULW0hLM7MY98Uko YBhplPU5J8u41WdTHVZLxt6W0+6/vP0L9lPCoYDlTBUlZ54do2la7qd/XxaTUbv93wsl1uXG HoJz57L/AINy8cvH3wssgjuJpoL7DdauWij55KaKj/qnzHZBDWeZFExziMASepC5HhNF1cZT gvFP3LX+B0f2lcVXDuWMZiHa7g4q+zc+7ZeLs20l4eFz6YoGkOLiMZz/ABXqS2Pzra10LykE XSBhQhuyuzw0+0beKZ/E3xU2zhrQV0M9l4e0bZqyKNjgW3OpaXPDi4AEspzCAWEt/XPB+JpD egczYx1MQsPF6R39X+Ct8WfZv6P3LKwnBp8WqxanXdk9PqRelvC8s172eia0evnQTkrrKVj6 A06Dy3yAiNrnvOzWtGXOPYADqfkp62Q83sfUr4SuAtJ4YvDRobQVvFO+LTFogpJZYITCyrqO XnnnDC5xaZZnSSEFxwXndetYPDRoUIUo/sq34s/NDmvjdXjHF8RxKpf9ZNuzd7RvaMb2V8sU ktFojk9bRwQQBAEAQBAdAftHm/s7Mf8A72Wr/wB6mXW+Zv8A0f8A7o/ae4/o+f8AzQ//ALVX 7EeDK8/PtsID0C+zfaLud68edxvVNTeZbbFpSrbXTeY1vkGplgbCOUnmdzGKT7oOOXfGRnsX LEJSxbktlF399rfYeE/pB4ulT5ahQm+9OrHKtdcqlm8la6336HvEvQj4pCAICLnDpnc7ID5p Par8eKvxCeP/AImXmodM2mtV3l0/QRvmbKIKahe6nHIWtA5XSMllA3I84jJxk+WcXxDrYupJ 7Xt6Jafi/efod7MOB0+F8s4SgldygqjdrXlUWbVN7pNR92x6X/ZnuHBsfhL1jqY1zJm6l1Q+ EUwiwab3SCOLJdn4ufzM45Ry46nO3aeVabWGlUb0b+zQ+df0i+IKpxuhg1G3ZUlrffO29raW t46mB9ps4fV168NWg9SwyUraDTupXwVTHvcJnuq6cxxcg5SCAYnc2SCARjOTiOa6TdCE10f2 oy/o48QhS4visHK+apTutrdySb6366W99jxYXRj7DHO6MFzPvt+JvfcboSkm0mfUt4Q+LjuP Hhd4fawkuFDdKvUVgoa2sqaIsMD6p0DPeGtDSQ3lmEjS39ktLeoXreDqurQhVfVJ/I/NDmvh X8m8ZxWAUXFU6k4pSvfKm8u9r3jZp9U7nJy2TgQgLb5mxtJJAA656BRdA+d/2yXtBHeODxHT 0NjqnScP9ETS0VkYDE+Oum5jHPXtezJcyXlaI/iI8trTtz4HmvHeIyxVdxj9Vbfj7z709knI K5e4SqmIj/tFZKU/rLKnrGDT6x/a0XebXTXW/YheAefxa+J+i1ReKQf0C8OqqG413vEEhiut WC50FIx2OR3K9rJJWuP9baGlrhIS3LwHh8sTiFUl9SFum7NP2z89Q4LwaWBw7/X4hOK1V4x0 UpNbq6uoafW1TWXX6AXROcMEDB7r0Z2PhW1mfMn7SziO3iz4+uLt7ZRmgbLqiroxCZPMI905 aIuzgfeNMX4xtz4ycZPlXFKiqYurNLrb4afcfo37O+HvA8s4HDOWa1OMtrfX7/yzW91zg9aB 3M9aPsvvD2ujrOLerPMp/wBGzC32UR8zvO8+PzqhziMY5OSZoB5s5yMY3Pb+VISvUn00X2tn y1+knj6eXA4KzzLPO/SztH43iz16iOWBd1PldbEkJCAIDHrJGxU7nPc1jGjLnE4AHck/RCFd uyVz5fPHZxgZx88ZHE3V8T7fJT3nUVU6mloZPMp54Ine7wysdk8wfFCx/MDg8+RtheT8Qr9t iqlTxfy2X2H6S8lcJlwzgODwMr3hTje6s1J96Sfo5NW6WOJsZB+W5Wm/E7QetP2YzgTSSy8S eJdQ2N9dTug01Q80B5oWOa2pne2Tm5cPJhaW4JBhByM4XceVMOr1K76WX3v7vgfLP6R/HJpY ThENnepLXS/1Yq1r3Xed/wC9sdzPaHe1a4feAPTpgqZoNV66nljZT6Woa5kdUxrwHmepdh3u 8XIctLm5kJAaD8Tmc7xLi9DBx72sn+z+PgeRchey7inM1XNTXZYdXvVcW03tliv2pX3S2Wra 0T8MfF748eJfjh1e2564vb5qWHAo7PRc0NtogDIWlsOSHSASOHmvy8gncDIXn2N4jXxU81Z7 dFt8PxPtblXkfhPLtDsuG07PrJ6zfrLonb6q0XmbV4F+FriP4mr5HbtAaJ1FqmZ74WOloqNx pqcSvLI3yznEUcZc13xvcGjlcSQAVjw+Dr1/6GLZyPGuZeFcIp9rxLEQpLXdq7srtKO7dmtE ru6stTm/UHsQ/FJpmxVtwqOFdVLT0ED6iRlJerbV1D2taSRHDFUOkkeQNmMaXOOAAScLflwD HpNun81+J0yh7ZuTq1SNKGNScmlrCpFa+LcEkvFtpLqdXb3Y63TV4q7fcaOpoK+3zvpaqmqI jHNTTMcWvje07tc1wIIO+QuIaabT0a6dT0ujWp1acatKSlGSTTTumns01umYqgyFWnlye/ZP EHsV9mo8UVVqfROtOFN1usk79POivNigqa4OdFRyfq54YIiOYRxyhr3EEtBqWDDc7915Vxbl GeGk75bNej6fH7T5J/SK5bhRxGH41RhbtE4TajvJaxlJrS7V1rq8j1fT1XiOYwu3nzSSQHRj 7QRxem4Z+zdvVDTw1Xma2vFDp8zwVRgNMwvdVPLsbvY9lK6JzMjImOcgFp4HmSt2eCkv3ml9 /wBiaPYfYPwmOM5rpVZWtRhOpZq99FFejTmpJ62a9GeAS85PuslEwySNaMZJwMor30diU7an 0HewT4YP4bezg0hUzMt5l1XUVd+EtLu+SKeZ3lCU8oJkaxgad3YAABIG3pHLtJwwMG95XfxZ 8G+27iSxXNdenFu1JRhrteK72XV6Nu/S+7R3UXOHkgQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEB1H9tT4c/8ALD+zu11DFyuu ekIm6roeaaSNnNRhz5gQxri8mmdUNawjBe5mSMcw4fjuHdbBTUVrHVe7+Fz072Ocd/kvmrDu X1az7KW207KO7VkpqLbvsnvsfOnjGd9wvMz79V7XasEJNwcKOJtw4L8UdOaxtMjIrnpS6U13 pXPiErWyQStkBLCQHfd6ZGfVZKVaVKcakejT+BocV4bS4jgqvD6/1asXB62+smvvPqh4Y66o uKHD6y6ltgmFu1DQQXKlEoAkbFNG2RgcASA4NcAQCRkHcr1ynWVSKnHZq6PzM4hgqmDxVTCV frU5OLtteLadttNDcayGqEAQBAYl1rY7dQTVEzuSGnaZZHYJ5Wt3JwN+gKPYQhKUlCO70PlX 8QuuoeJ3HXWmo6evqLpSX6/3C4UtXOZDJUQS1Mj4XHzPj/rRj2duBgbYwPIMRUVStOpe92/t P024BgZYPhmHwk4qMoU4RaVrJqKUlpppK+2j3NnLEcsbx8PPDuu4vcfdD6VtktJDctR6gobd SSVTnMhjkkqIw0vc0OcG/RpPyWbDU3OtGC3bVvVuxxPHsfTwPDcTjaybjTpzk7K7sova9vtX mz6rqfeP6uJ/evXj8ymXUICAIAgIySCPBOdzhAdP/bR+NFng98Gl0bbK8U+stcudYrGxj2ia Hnb/AFRVAFwdiGEnDgHASSQhww/I4Xj2N+jYWTj9aWi9/X3HqXsg5OfHuPwdWN6FC0572dn3 YX278uja7qlbVHzu8jY+VrWhjQAGt/kjsPw6LzW1tD76d76hAb48N/Ay9eJjjrpTQVgjJuuq a+OjZJyvIpo/vSzu5WuIZHE18jncpDQ3JGMrPhsPLEVY0Ibyf+fwRw3MXGqHCOGV+JYn6lON 3qtX+zHVrWUrJK612Pp84LcI7PwL4Vae0fYKdtNZtN0ENvo48AERxtwCcADmO7jju4r1ijRj SpqlBWSVj83OMcTr8Sx1XH4l3nUk5P1bv8F0MLxHcbLf4deA+r9dXKOaeg0naai6SxwgGSXy mFwY0Oc0EuIAAyM56quJrxo0pVZbRTfwM3L/AAepxXiVDhtJ2lVlGKb2V3a+z29D5ceIeuLh xN17e9RXaR0tzv1fPcKpxkfKfNlkc9w53kucBzco5iTytb6LyWpUlOTnLdt3+0/Srh+CpYTC 0sLRVo04qK9ErdNFfdpK17mjAZKo2bh6afZo/DR/Rlx81jxQr6TnotGW5tptcstK4t9+q8mV 8UuQ0Pjp2FrmYJ5a1p+HbPauVsJmqyxDX1dF6vf5fafOf6RPMLocLocHpS71aWaST/Yhsmt7 Sm7p3WsHv09ro2loOcLvKVj4/JKQEAQBAQn/AK0d8fNCHseLn2lLxXw614r6T4R2mqndBo+N 15vbWkiF1bUMApmFpYMvig53czXluKstIDmldH5qxeaccMntq/XovcvtPrr9HXleWGwdfjuI SvVeSHjli++99nKy1W8Lo8wnHJXU0klZH0mvMnT089bKyGkhkqKuYiOCKNpe+WU7Rta0feLn EAAbknCiSvoupWUox703aK1bfRdX7l1PqZ8KPDOj4MeGnQuk6KnqqKmsFjo6JkFS9zpoSyFv M15dvzB3MDnpjHZeu4SgqVGNNdEkfmhzLxGfEOK4jG1JJupOTutndvb3HI62DhAgCAhOcRlA eEn2kHja/X3jctOj4Z7gKHQNghikppmNEDaurJqJJYiCSQ6E0rXF2N4cAYGXef8ANGIz4pU1 tFfN6/ZY+0/0euCrC8u1MdJLNXqN3W+WHdSfpLO1bo9+i8+V1s95LlJUClqY5DHDM2N7XmOZ nPHKAclrm92noRtkEpdrVFZQzJpu2nT8fsO51v8Ab9eJG1UMNLS3vR0FNTMbFDEzTEIZExoA a1o59gAAB8gubXMOOWia/wB3+J5HL2G8pzk51KdRt6t9q9X1e3Uu/wCaC/E1/wCUekP/AImI f+cp/nFjf3o/7v8AEr/oL5Q/qqn/AOV/gP8ANBfia/8AKPSH/wATEP8Azk/nFjf3o/7v8R/o L5Q/qqn/AOV/gP8ANBfia/8AKPSH/wATEP8Azk/nFjf3o/7v8R/oL5Q/qqn/AOV/gP8ANBfi a/8AKPSH/wATEP8Azk/nFjf3o/7v8R/oL5Q/qqn/AOV/gP8ANBfia/8AKPSH/wATEP8Azk/n Fjf3o/7v8R/oL5Q/qqn/AOV/gcYeK/2pXGPxo8O6XSuu75bKmy0la24Ngt1tbQebK1jmt8ws cedo5yQ0jAcGu6gLUxnFsTiYdnVatvorHY+WPZpwHl/FvG8NpyU3FxvKTlZO211o9N1002Z1 4cclccd9KPmNPDJKQXNiY55b05uUZVZNdehaKbaS6tH1EeCfg5FwE8JHDjSFPPS1P6C0/R00 lRBTCnZVS+U10k3Jk4c9xc4kkkkkkklet8Po9jhqdLwS+z8T80+ceKy4pxzFY+Sa7SpJ2bvZ X0V7dFZLTTY5cW2ddCAICjnhg3QHmb9pd42s0x4ZtGaGp6yNlZrC9+/VFM6mc90tJRM5+dsm OVnLUSUoIzzODzgYDiOr81V3DDxp+Lu/RfxaPob9HXgsq/GK/EnG8aMMqd0u9N2tbfWKk/DT 0PE7sO4XQlsfYzVmAcFSDXrxqXUPFK62enrKu6X6tpKOksdrhe50z4YIg2GnpYWjo0Za1rGj dzu7nEm83KpZS12S9NkkaVHDYbBwqSppQi3Kctkry1lKT87NtvouiR70exn9mhB4IeDTNQ6n t/k8VdXUwbeSagTttlOJOeKiYWgNBaAx0hHNmXID3NY1eh8E4UsJSzyXfe/p4fj5nxB7XvaN LmLiLwmDl/slJ9zS2Z2s5vrrqo7d3WybZ3eXPHj4QBAEB1K9tdxUZwp9m9xHm824wVN9o4rH SS0byx8c1VK2NrnEOaQzHMHYycHGDnC4bj+I7LBTa3enx0PTPY9wqWO5swkVZqDc2pa6QTb9 +1tteqPnReQXnAwOw9F5ol4H6AXvqUQGsVGuLzWaLotNy3OufYbfWTXClt5kIp4amZkbJZgw beY5sbGknJwwAYBIMuq8mVvurVLpr19ehrLB0I15YuMf1klGLlbVqLbSv4Jtu3jdvoeqnsGP ZVx1tHScb+JWn2PZKYqrRFDVua9jo8E/pJ8PL1Pw+QXO6ZkDB+rce4cu8I0+lVl/hX3/AIHz H7cPabJN8u8Lq66qvJeP9WpJ9P8A6mm/dv8AWS9dWQiN2Qu5+Z8rpWJoSEAQG0eMfEJnCbhZ qfVMtOapmmrVVXV0AkERmEELpeTnIIbzcnLnBxnusNeoqdKVSXRX+ByHCOHSx+Oo4OLs6k4w vvbM0r262vex8qd7v9Rqq91t1q5qmoqrpUSVk0tRK6WaR8ji8l73fE52XbuO5O68ilJybk+p +m9DDxoU40IJJRSSsrLRW0S0XoYqgy+p6XfZoOCB1V4k9Z68noZJKTStmZbKWqbUBjYqqrfl 7HR55n5hiJDsFox1yQu0cq4fNWlVf7Kt8X+CPnX9IzjEaPCsPw1O0qk3Jq2uWC0d9l3nstfc e2y74fHoQGha51fbeHukrpf7vUe52myUk1fWz+W6TyYIWGSR/K0FzsMa44aCTjYEqtSpGEHK WyM+DwlXFYiGGoK85tRir2u27Ja6bvrp5nyq8UeIFfxa4m6j1XdJYZrlqa6VV2q5IYRDHJLP M+V7msGzQS8kDtleRV6rqVJVJdW38dT9OeHYCGBwlLBUk1GnGMEm7tKKSSv6I0JYjcOefZi8 NYOLntA+EdkqpaqCB+o4K58lOAZGe6B1W3qCA0vp2tJI2Dj0OCt7hNLtcZTha3ev8NfuOk+0 niMsDyxjsRG1+zcUn/ftD7JOx9NTDloPruvVj86SqAIAgCAIAgPL77Tpqq4Wrw8cOLTBVyRW +7alnfWQDAZUGGkc+Iu2z8LnEjfGTvldU5rqSVGnBbOWvuVz6N/Rww1KfFcXXlG8o00k/DNK z+KPFxdGPr8q37wQlbnq39l+4fVsusOLGrBLTC2spLfZDHzOM5n5pKjmxjHJyHGebOdsd127 lKDcqlTpZL7WfMH6SGPprDYHBNPM3OflbSPxv5bHsQu7HyiEAQHFnjB8QFL4XPDFrrX1Uaf/ AOBizz1dOyeOWSKepLeSnicIwX8r53xMJGMB5JIAJGrjK6w9GVZ/sr/I5/lPgU+M8Yw/C6af 62aTta6jvJ66XUU3Z72PlsLvIhJLWjlGeVvQfIfJeS69T9Lba2PpU9lJwgh4K+zz4U2mGamq paywwXeaohpxCJn1gNVlwyeZzWzMYXE/F5YOwwB6jwel2WDpw8k/jqfnd7UeKviPNONrONkq koJXvZQ7nuTcb26X95sH29Gg7Zq32ZOu6yva8zacloLrQuEpjDKhtXFC0uxs4ck8gwdiSO4C 1+YaalgZt9LP5/xOd9iOOrUOb8NCm9KmeMtOji39sUfPY5paTnOxwvNj71s0VjOHfTfr2Sy6 og+gL7P3xHqNe+zd07Q1EMEQ0pc6+xxGInmkjjm81rng9HkzuG22GjC9G5bqueBin+y2vgz4 U9u3D4YbmyrUg2+1jCbv4tZWl5d31O8C548eImUB2MFCLo86Pbze0dd4ceE44X6Ounka41rB /V9TSVT4quw28n+uAtb8L5y18Tfia4N8xwHRw6zzFxN0KXYQfel8UvH37fE969iHs+jxXHfy zj4XoUX3U0ss5+Gu6hdSejTdk3ueJ3D3Qd24o6/sWl7DSe/XzUVwhtlvpuYNM08zxGxvM4ho HM7ckgAAkkAEjolGi6lRQjq27fE+yOIY2jgsNUxeJeWnTi5Seuiim35+mju/E+mPwM+Eaz+C Tw4ae4fWiodcP0W18tdcHwiF9yq5DzTTloJ5eZ2ABkkNY0Ekgk+qYHBxwuHjSi72+b8T85+d ObK/MnF6vFK6y5rKMb3yxW0b9bbvzb22N9ca+I1Fwd4P6s1dcmVb7bpaz1d3qmUrQ6d0UED5 XiMEtBfhpwC4DONx1WevWjTpyqS2im/gcLwjh9XH4+hgaFs1WcYK+15NJX8rvXyPlNra+oul S+pq55qmrqHGWaaaV0kkr3ElznOcSSS4kknck5K8hu33nu9z9O40404qnBWSS0Stp0t4Ly6F rqnoWPeT7Olw3bpP2f7bxJaX0Fbqi/11Y+qkjLHXGCNzYYHgn7zA1rmtI2+Er0LlmlkweZqz bb9fA+Ifb9xDt+ZuwjPNGnTirX+q3dyXk72bO/7Rhq7EeIlUAQBAcE+0j42v8O3gS4patgqL hR1tBYp6ahqKJrTNS1dTilppRzEABk00bid8NaSA4gA8fxTEqhhKlXwXzei+bO4ezzgy4rzL gsDKKlGVROSlezjHvyWmusYtLz6rc+ZEt5GtG2AAMBeVJW33P0cv53JMIbkuwGjq49Gjufy7 qdrvyJV76bnpNwq9qTR+zX9nxpHhpom31N14q6hoKm+XWe4FgpNJVFbIJI2uj5czSeTyyNiJ HLzxl5IdyLtGH4tDA4SFCjrNq7f7rev5XxPnXifs0nzbzRX4txCShhKUowio3vVjBWet+6r6 OS3aaila50Q0jpLXni643w2u1U941vr3WNa+Q80okqq+d2XSSySPIa1oALnSPLWMa3ctaBjr sIVsRVtFOU5fE9xxWM4dwThzq1pRo4ejFdLKK6JJavyik3JvRNnrl4APs9OleHFlo9RcbI6b V+pZ4ophYI3uFstLix3PFKWu/qt4Lm/F8MbXM+EOxzu7nw7lqEEpYrvPw6L8fsPlPnn28YzF zeE5fvSpJtdo/ry10auu4vLVtPVrZekmm9KW7SFmp7da6GjtlBSN5IaWkhbDBCMk4YxoDWjJ PQBdpjFR0jsfPlfEVa9R1a8nKT3bd2/V7mpys8yMj1VjEeU/2irwB224cNouOumbZS0l4s9V DSasfCAw19LKWwwVL8vAdJFKY4yQxz3NmbkhsZK6fzJw2PZrFw3W/n5+vQ+l/YFz1Vhi3y5j J3hNN0r/ALMldyitNFJXerSTWmsjx1XS7o+tXpoEB3Y+z78RKvRXtL9NW2mgp5odX2i6Weqd IXc0Ebaf30PZg45uejjbvkcr3d8LneXKmXHJW3TX3/ceO+3fh8MTyjWqybTpShNeDbl2dn5W m3p1S6XPoLjbysAXo58KJWKoSeOf2nvi3PUax4WaDYyqip6WkrNQzSCpIhqXPe2mYx0XQuZ5 b3B5yQJSBjJJ6VzZW71OivNn1d+jdwpRw+N4nJq7caa01Vk5PXwd0mvFL3eU66gfTxcpbfJd 6mOjidGyase2mjc84a1zyGNJPYAuBJG+E1ei3enx0KymoLO1dK79yV38j6qvD/w8PCLgppLS 74qGKXT9npLfK2jbiDzIoWMeWfC34S9riPhBOckAlevUKfZ0o0/BI/MfjePWO4hXxivapOUl fezbav52N7LMcaEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAY1fSMrqKaGT4o5mFjwDjIIwd+2yhq+jJjJxkpLdHzF+P8A8KdT 4LfFbqrQUnmOttDOKuyyvOTU26bLqd5+Jxy1oMZ5jkmMkgcwC8p4lg5YXEOk9unp0P0c5F5o hzBwShxRWzS0n5TX1ui3+tppZ26HDC0jt5Vrix2QSD2IPQoD2n+zm+NWDXvBm48HbxWxtvOi iauxxSPYx9VbZHEujjBdzPMEpcCA34WSxkkl23euWMcp0nhZPWO3p/D8D48/SA5PlhMfHjuH i3TraTertNdXpZZo7a6uLstD07Y/nbnou1HzqncqhIQBAcS+OPiFXcJfBtxT1Lapoae6WLSt yrKOSZgexs7KaR0eWnY/Fjbv0WlxGrKnhalSO6i7etjsvJeAo47j+CwddXhOrCMraaOSvqtt Op8uohEMbGt+6xoYPXA2H7sLyjy8D9KG9fj9oQg7V+xR4Rs4we0q4cU9TQV9bb9PVE+oah9N zgUbqSB8kEsjm9I/efd2nOzjI1v7S5fgVHtMdBNXSu/gtPnY8x9sfFvoHKOLlGajKolTV+ud pSSXjkzPxVm+h9G0GPLGO2y9NPgEmgCAICj3cjcoDTr7e6ew2eprquVlPS0cT55pH/djjY0u c498AAn8FEnljmZNKlKrNUqau20kvU+cP2pvj2qfHv4laq+Uc0o0VYWvoNMU7o3wk0hdzGok jc4gSyuyScAhgY0gcuB5hxjiDxlfOn3VpH8X5n6D+zPkeHLHCY4aov187SqvR961sqdtorpq r3fU61OdzFcX1ueiLYNbzen5oLPoe0H2ev2e44Y6A/ybtUUjf09q2ldDpqEytkbTWuTkLqks 5csmmc0gfES2LbDfMeD3jlvhuSn9LqrV/V9H+P2erPj329c/LGYr+buCl+rpO9RpWzVFfu3v rGKfhrLXWyPUL9j8F2w+dTy8+0u+JQaU4FaN4XUFWwVmr7ibxdIoqqPnFFSY8pssJBdySVD2 va8FoD6IjffHU+acW40oYeP7Wr9F/H7D6O/R05cdfiOI41Vj3aUVCLaf1572e11FNNa6TWx4 vro59fFW7nHrsmt7ohyyq578/Z7OFLOHfs77XdXUNZRV+s7vW3id1RzgVEYf5FPLG07BjoIY yCNnbu3yvQ+WaGTBKVtZNv7l8kj4a9vHE3iuaZ0VNSjRhCCt0ds0k/NSk7+Gx3qXYTxkIAgC Ao53K0n0T0BwR7Qjxo2XwMeGe+a1uYjq7hgUVmt3nxxy3Ksk+FjWh5GWM3kkwHFscbzg4wtD iOOhhqLqS93nc7jyFyhX5k4vT4fS0jvOVnaMVu9Or+rHa8mlc+a3iLxAvHFfXl51PqGukud/ 1BWSV9xq3saw1M8hy5/K3DQCegA2AwvLJ1ZVZOpN3bbP0PwGAoYHDU8HhoqMKcVGKveyXTxf r4miqpuHM3s8eFDON3jh4V6Znt9bc6Ct1FTTV8VJzCRlNC7zpJC5u7WMEYc522ADut7hlDtc XTp2um1f3anUOf8Ain8ncuYzGRmoyjCSi3s5S7qXne9kj6eac/qmkjBO5+pXqq2PziLqkBAE BaqTmE42J2B9CdkCWup8wntBuNj/ABEeNXiXq33i4VFLX32ogoffWsZLBSwOMEMRDCWgNbHg YJ2xk5XlHEcT22KqVL6N6ei0P0f5D4LHhXL2DwVkpKCcrPRyl3m9ddb36ehw2tI7aczeB/wM 6v8AH7xOumk9FV+m6C6Wi1uu0zrzVS08T4RNFCQ0xxSEu5pW7EAYzvnAO9gOH1MZN06TV0r6 /wCR1DnTnTA8sYOGO4hGcozlkWRJu9nLW8o6WXjudpR9mj4/n/8AWLhN/vxXf9SXLfzWxnjH 4v8AA82/1iOWf6qv/uQ/8pT/ADNHx/8A/KPhN/vxXf8AUk/mtjPGPxf4D/WI5Z/qq/8AuQ/8 g/zNHx//APKPhN/vxXf9ST+a2M8Y/F/gP9Yjln+qr/7kP/IP8zR8f/8Ayj4Tf78V3/Uk/mtj PGPxf4D/AFiOWf6qv/uQ/wDIP8zR8f8A/wAo+E3+/Fd/1JP5rYzxj8X+A/1iOWf6qv8A7kP/ ACA/ZpOP7Wk/0RcJjj/7MV3/AFJR/NfF+Mfi/wACP9Yjln+qr/7kP/IdOvFf4Y9Q+DnjxeeH eqam0Vl9scdNJUS2uaSalcJ4GTs5XPYxxIbIActG4OMjdcNjMLLDVXRm9Vb56nrXK/MeF49w 2nxXBqSpzzJKSSl3ZOLuk5LdaanHS1Tnzknwe8MKjjR4qeHOlKQULp75qShh5a3Pu72NmbLI 1+Gu+ExxvbjlOcgEYJK2cHRdXEU4Lq19p1/mziUOH8GxWNne0Kcnpvs0rarVNrqfUnRxMhpY 2xNa2MNAY0DAa3sMdsBet2tofmm227syEAQBAQn6BAeDf2jTjW7iB476XScM9w9y4e2GmpH0 87WCFlXVf1VLLFgkkPhkpGuLsHmhIAwMu885mrdpi1Te0Uvi9X9x9sfo/cE+ictSxzis2InJ p9csO4k/SSm0vB79F0CJycrrx7pp0Khuf8CA9Nfs/fs4TxW1p/k16ytj3aZ07O6HTFPVUsb6 e71rS5slUOYk8tM9vK08uDK44dmJzV2rlrhrnL6XUWi+r5vx9x84+3b2hLBUP5vYCf62or1G m7wi0rQ0/rFq9dI207yZ7VeRjG/Rd6PkC3gXEJCAIAgPK37TvxVjtnCjhjoqOW4x1V4u1VeX sYcUssFNCIuWT4vieJamJzRykfC45BAz1Hmyr+qhS8Xf3L+LR9Lfo3cKlPG4ziLSahCMP7yc nm08Fli09ddFZnjc/wC8ukn1sUQHbv2Pfs+X+OrxHxPvlGX8PNI+XXX10sUzYrlzEiOhZIzA 53n4nguBEbHbO5sLmOCcN+l1k5L9XHfz8vxPKvazz4uXOE2w0l9Jq3ULNXj4zad9FsrL6zWq PoW0/p+j0tZqO3W+mpaGgoIWU9PTU0Qihp42NDWsYxuzWgAAAbABelqOVZUfBdatOrUlWqNu Undt6tt7tvq34mpqSgQBAEB0f9vxxfi4aezt1Na+e3OqtbVVLYY4KmTEssb5BJM+FuQXPjZF zdwBklcDzFXVPBtfvWX3nsHsM4RLGc1UqyTtRUptra6VkpPom3bxfQ+fx55nknqSvOFsfdlk tEUHUI9ge8P2dLglFw58BbNWSQW337iFeqq4NqadxdNJS07jSQxy5AAcx8VRhoyAJBvkkD0P lrD5MLne8m37lp+J8Re3/jbxfM30OLeWhCMbPRZpd9uPimnHV66eGp6BrsR4gEB0/wDbjcVG cK/Zua+xNc6aq1EynsVLLRP5HMlqJmffcHNIjLGPa7GSQ7GCCVwvH6qp4Co+r0+LPUvYzwr6 bzZhrpONPNUd9dIp7Kz1u01tqtz53HkF3w45f2cdh2/cvNFa1on31r1KKQegX2cXh/Xak8d1 yv1PLSx0emNMVXvbHvcJJPepIoo+QBpBw6M82SMDGMrsfK9KUsW5eC+08I/SEx8KXLUMNJO9 SrGz6d1Nu+um+nie8S9BPioIAgCAIAgCA8ZftOvEaSu4ucMNJw3eOWC3WututVbY5WF1NNJK yOGZ7R8QLo2zBudiGuwNiV0fmys+1p077Jv7kfW36N3DlDBY3HShbNKMVLxSTbS8bNq9vFHl qupn0sVa3JA9fllAe7X2crgg/h34HarVdTQyUtVxAvc9fHIakSNqaSACngcGBxEfxNmBBAce UE7YXoHLFBQwnadZP5LQ+J/0geMLE8xRwMJXVCCi1a1pS70lfrpl8vmehK7IeFhAEB5n/aU+ PMWkfDLprQFLVcty1neWVc0cNd5craSkaXEyQj4pInyvY3J+EOYOpwB1fmmvGOHVDrL7EfQn 6PHBHW4xW4pJd2lDKrxunKe1n0aSb8bPwPHTgjwxl42catIaNp6n3OXVl7orO2p8gzim94nZ EZSwEFwYHFxGRkNO46rpGHpdrUjTj+00v4n1rxriUeHcPr46SuqUJSte18sXK13te1lp7mfV Xa7TT2K3U9HRwQ0tJSRthhghjDI4Y2gNa1rRgNaAAABsAF7AkkrI/MapOdScqk3dt3beru9/ W5xv43tGy8QfBtxVs1Pa33utuOkrpDR0LKf3iSpqPdJTC1jMHmk80M5cDPNy43wtLHwcsNUi lduL+w7HybjI4Tj2CxE55Ixq025XtaOZZrvwte/kfLmw5haO4AyfVeTdbM/Sp7gHH55+ikiy 6nrb9l84ksY3i1pD3T4+e33z3rzBjlc19N5XLjO3l82c98YHU9w5SqWVSlbwfx0Pln9JPh0m 8Dj8378LW8LSvfzvax67NdzDK7ofLJx74mPELpzwrcE9Ra+1ZUVFPYtN0/nz+7wmaedxc1kc UbR1e+RzGjJAHNlxa0Fw18Vi4YelKrUdkjmOXuAYvjfEaXDMEk6lR2V3ZLq2/JJNvd+Cbsn8 zfiX8RupPFhxxv8Ar7VckLrzqCcSPig5hBSRtAbHBEHElsbGgAb7nmd1cV5XjMRLEVpVp7y+ Xh7vz1P0X5c5fwnBOHUuG4JdyCtd7t7uTtbVu9/hsj1G+zqeAqOy2Cq456loamO5XDzrZpeO dhYIqXZs9YGOYCXSOBZG9riOQSbAuOe18s8Nsni5rV6L08fwPmv2/wDPDqVY8uYSayxtKrb9 79mF0/2d5Jpd63gerrmFnxdcLuJ8xpdEdRPbgcYRwk9mrxAdHdZ7RctSsp7BQuiY5zql1ROw TQZDSGtfTNqAS7A5cjIcWrhuPV+xwM2nZvRfh70eo+xnhP8AKHNmFvDPGlepLyUU7S3V7Ty6 LXy3PnbeOXHXfdeaep9+dblHSmCN7x1YCceu3/Yj8vz1JSvo9UfTd7NfhpTcI/AdwmsdFUVd VTRaYo6rzKjlD+aojFQ4fCAMB0zmjbOGjOTkr1PhNGNPB0oR2yr56/efnD7QeITx3MmNxFRJ PtJLTbuvKur3Su/M52XInUAgCAo53K0n0QHmd9pj4xS6V8LeidGQsqW/0X6hNVNNFVGNvlUc RcY5Ix/XGvfMw7nAdEDgnGOrc1YhxoRpL9p/YfRH6OXCY1uM4jiMmv1MEkra3m7XT6NKLXjZ +p4nOdnC6IfYhToc4+aLR3ByP4VvCvrPxjcYbXobQ1rFbdK93PNPICyjtkDSPMqaiQA8kbQf m5ziGtBc4A7GEwVbEVFSoq9+r2XmcBzPzNgOA4CfEeIztCOy0zSbWkYrrJ29Fu2ops+g7wF+ zZ4feAbRVPBp6iiuOrJ6MU931LUwgVtzJdzuHUiKHn+7E04Aa3JcRzL0rh3C6GDjamrye76v +B8G88+0PinM+Ic8XJxpJ3hTT7senvdt5Pd3tZaHY5rcAD0XJHRCqAIDgP2oOlLdrP2d/Gek ulJBW08GkLhXxxyjLWz00LqiCT6smijePmwLjeLU4zwVVSV+6371qvmd29muKq4fmrh9SjKz dWEX5qTyyXo4tp+TPmZkzn6bLyxbH6KrYipJO3XsJ43P9qdwvc1j3CNt2c8gZDB+iqsZPoMk DfuQuZ5fTfEIW8/sZ5X7a5JcmYz/APx//wBWDPopactC9LPgco9/Kwn0GUB86vtwOLNRxT9p BrqKRlVDBpMU+noIpal0zcQwte+RgO0bXukyWjvuSSV5nx6s6mNmn0sj759jPC44HlLDSVr1 bzdkl9ZtJPq7JWv5rwOo64c9TOfPZa8KZeNHtDOEljjbbZGMv0V0qIq/eGeno2uq5o8cruZz ooXhrSME4BIGSOR4RR7TGU4+d/hqdG9pfFY8O5Xx2Jk2v1binHdSn3IvdWScld+G19j6ZIB8 P8/qvUz867a3LiEhAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQAjIQHTT2yHs5v8vX4efe9O07ZOJGjQ+psA95bTsuDXuZ51HI5 wIIexpMeS0CUNy5rXPK4TjfDfpVG8Prrbz8vz1PV/ZJz/wDzc4p2eKl/s1bSejeVq+WaSfR/ W37t9G0j58L3ZKzTV5rLdcaSqt9wt876WqpamJ0U1NKxxa+N7HAFrmkYIIBBXm7i4u0lZrf1 PvGlVhVhGrSeaMldNapp7NPZp9LGKoMhu3gTxv1L4b+Ldj1xpCuZbtR6dqDUUUz4hLHksdG9 j2n7zHxvexw6lr3YIJys1CtUpVFVpu0o6o4vjXBcJxfA1eHY6OalUVmr28Hf1TSafitj6RfA n42tK+OXgFbtW2CrhNwZHHT3y2j4Z7TW8gMkT2EkhpOSx2SHswQTvj1Dh2Op4qkqtN+q8H1P z1545PxnLfEp4LExeXVwl0nC+jT018Vo09PA5xa7mblbx1EqgBOAgOif2hfiY3Q/s2rxbHUB qxrG+2yztk8zlFIWzGt80gg83+c+TAI3kDs/Dg8BzJWyYFxa+s0vv+6x7L7BeH/SebqdZSt2 MJz9brJby+vf3W9PAgkvG/1XnR90N3KIQemH2Y7hq+9eJviLq0VjY49O6aithpTESag1tSHh 4fnDeT3EgjB5vNG45TntPKlO9edS+yt8X/A+df0juIqnwfC4HL/SVHK/h2cbW9/aeKtbrfT2 xg/rQ6fgu9nx6TQBAUccNJ9EIexp9zvEFqt01VVzRU1NTxullllcGsiY0Zc5xOwAAJJOwAyU bsrvoTThKpNQgrt6WXV3tZeNzw89sb7Yuo8UVxuHDPhncJKfhrTSGG53OIlj9VPad2NPUUYI GB1m2J+DlB6Dxvjn0m9DDvu9X4/w+30Ps/2SeySHBoR4vxaN8U/qxeqpevR1P+jZa6rzwJyu s6dD30NZz9/+xAlc9IvY0+xsk8Q81u4q8VLfJDoGFwns1jqGlrtTOB+GeUdRRg/dHWc+kY/W dm4JwN12q+IXc6Lx8/T7T569rntdXClPgvBZ3xG05r/6f92P9/z2h/i+r7aW+2w0FJDBDHHF DA0MjYxoa1jQMAADYADYAdAu/K3Q+OJScpOTd2zLe7lYT2AUPYJdD55vbucfJeN3tDdS0IMg oeH9NDpmmbJC2N4ewGWoOQTztMspLScHGBgLzfmHEurjXHpHT8+9n3j7E+Ax4dyvRq6Zq7dR 2d9HpHorNRSutr9dTpsuEPWyNRM6mpZpW4Doo3Pbn1AJH8FDdlf87ExV5JeZ9Sfgu0JbOGXh Q4c2GzxyRWy26coI4GvlMrgDTsecuO53cV61gKcYYanGPRL7D81Ob8bVxfG8XicQ7zlUnfp+ 01scprbOuhAEAQGk6g1FSaasdbcK2dlNRW+B9TUSuzyxRsaXOccb4DQTt6KsppJylsupkoUZ 1qkaNNXlJ2Xq3ZL4s+dL2rXtCan2gPiE/Slukq4tBadY6k0zR1MTI5WseGedVOA+IOndGx3K 4ktayMdQV5lxjiX02tmj9SOyf2+8/QD2Ychx5W4X2VS30io71Gr7q9op+EE2r9W2zq+Tn1/N cV5HpBRAd6/s7PDd+uPaJw3ZteykGjNO190dCYi81glDKPkB5hyYNSH82D9zGBnI7By1Sc8Z mv8AVTf3feeK+33iH0flR0cl+1qQje+1r1PDXSFum9/I99oP60PnuvRNep8OLYmhIQBAca+L bi9FwC8MevNaVDqyOPTVjq6/mpGNfOxzIncrmBxDSQ4tO5xstXG11RoTqvomzneVuEy4nxfD cPgk3UnGOt0tXre2treB8tddWVFwqpZ6uY1FZO8y1MrjvNK48z3/AOyeXHt1XkuaT+t+fH5n 6WwhGCUIKyWi9Oi9yLTW8xS6SuyzZ7C/Zf8AhRLQ8OuK2uJoqB8F1udFYqR+M1UTqaJ887Se X4Y3e9U+MO+J0ZyBytJ7nynRvTq1Xs7Lz01+9HyZ+knxSDxeC4bFu8Iym/B5mox67rJLpono 9WercbByBdw1PmYeWP8AEKdfEDyx/iE18QPLH+ITXxA8sf4hNfEEKlo5Bg4cTgHHcqLtBK58 v/j542O8RXjO4l6wNRXVFNdL/Ux0PvjGtnhpIX+TDE4Ny0cjIw0AE7AZJXlPEcR2+JqVPF9f LT7j9IeRuDLhXL+DwFknGEW8uqcpd6Tvvq3d/JHEK0jtZ3c+z/8ABQcW/aEWy5zwW+podB2m pvkjKku52zHlp6eSIBpBeySYO+IgAcx3IAPO8uYdVMapu3dTf3HjXt2419C5XnQi5KVeUYK2 1tZSTfg4rpd38j6BogGxNA2AGy9HtY+F1sSQkIAgLVQ3mj+Z2H4qH5A+XDxr8VoeOXi+4mau p5Lk+jv2pq6opBXuJqIoBM5scbhzODeVrQ0NDiGgADYALyfH1u1xNSqno27H6T8ncKfDeB4P AySUoU4J5dm7XbWi3vu1dvc4vWodlOUvBp4Wb54zPEPp7h/YMMlusplrqh0gjbQUceHVE/MQ RlseeUcpLn8owRnG1gsFPFVlQh139Eda5v5nw3AOF1eJYp6RXdVruUn9WK9++ySvqfTRwn4U 2Dgvw6s2lNNW2mtFisVM2lo6WCJsbI2DvhoA5nHLnHqXOJO5Xq9KnGnBQgrJH5ycT4lieI4q pjcZNzqVHeTbu3/lsvBaG6lc0wgCAICEkvl4/egPAP7Qrxik4k+0VuVka2ZlLoSy0NnYDVGW KWSRhrJJWs6Rk+8sjcOpMAJPQN875mqqeNcV+ykvjr96+B9xewbg8cLyrDE6OVacp3tZpJ5E m+v1XJeGbTq30aJyV189qNR0ppK4651NbbLaKSSuu14qoqGipmkNNRPK9rI2cxIDeZzgMnAH UkAFTCMpSUIrV/lGvisVRw1CeJrytCCbb8Eld/D59NT6ZPAd4QbL4IfDVYNDWiNjqqnYKu81 ga4G53F7GCoqCC53KCWANaCQ1rGtGQF6tw/BxwlBUo+/zfVn5y8782YjmLi9TiOIejdoL92C byx2W1227att7nN63TqoQBAEAQHjh9pz42suOv8Ahtw6gq2O/RtJU6hr6UwOa+KSU+70z/NI wQ5jKoFrSccoJxluekc2Yi84UY9E2/fovvPrD9G/g2TD4vislZylGnF3Wqj3paeuTVr06nlU upH05p0BDnAhjXSPP3WtBLnHsABuSUF0tWfU34VeEMXAHw36C0VDLS1A0tYqO3yTwU/uzKqV kLRJN5eTymR/M85JOXEkkkletYOiqVCFL91JfL7z8zuZ+LT4pxfFcQlddrUlKzd2k27K/Wys tktDklbRwgQHmR9px1PX23wzcPrVBVSQ2+76meayAY5anyaSSSLm7/C/cbgZ9V1TmuU1h4KL 6/Yj6K/RwwtKpxjFVpxvKNNWfhmmk/itDxTccnJJJO+/XddHb1PsLXdlFAPVH7MHw9raniFx W1YJKQW2noKCyOYXO84zukfUBwby45ORpGebOcbY3XbuUqTz1Kt9LJfNnzL+klj6SwuCwVnm cpz6Wsko6ve9/keya7sfJoQBAEAQBAWzKQ8jATchux87ftx+MsPGT2kWtvdprbU0WlYaXTdP PRS+a2b3ePzJed2SPMZPPPE4DHKYsEZDl5nzBW7TGz/u2j8rv56H3x7GOESwHKWHU1JSquVR pq31naNl4OMYyXje/gdQ1w56qZVisNdqq+UVrtdJU3C53OdlJR0tPGZJqmaRwZHGxo3c5znA ADckgKVFyeWO78DFWr0qNOVavJRhFNtt2SS1bb6JLfyPqR8KvAih8MPh10Xw/t4pjBpW0wUM ksEBhZVThuZ5wwucWmSV0khHMcGQ7les4OgqFCFHwSX4n5pczccq8Y4riOJ1d6s27N3aV+7G +l8sbK9uhySto4UIC3JKWnAwg9T52/bb+KOo8SPj21RSw1nvNg0BK7TVrY1j4xG6Ij3txDwH B5qRIwnGCIWFuxyfNePYp1sZKPSOi92/z+w+9vYzy2uE8s0ZyjapiEqktnv9Tb+5Z+KcnfXR by+zzcFXcSvH5BqKejkqKDQNmqbkZWVAjFNVTD3anLm5DnhzH1IwAQCAXY+HOXlrD58Zme0F f46L7zifb1xn6Hyy8NCVnXmo2s9Yx70vJaqPr0PfYDAXop8Plqqi86newnHO0tz6Z2S1xe2q PlF4y8PH8IeLuq9JSVbLhJpa91tmdVMi8ptSaaokgMgZzOLQ7y+blJPLnGTjK8hxFJ06s6d/ qtr5tH6d8Ix6x+BoY5K3aQjO19s8VK3na9r6eNjbSwnIne/7O9xbboHx/ssNTc5aOk1vYau3 spmxueyvq4uWoga7APLyxsqnBxwOozlwB7DyzWyYzLe2ZP4q1vvPEvb5wl4rlh4qEMzozjK9 /qxleMvW7cU9/TS573iTlbs3bqvQ1Y+H72PDP2+/tB5PEBxqm4TacqnHR+gqwtuj2uikiut1 ZsXNc3LgynDnxYyP1hlyBy79B5i4k69b6NTfdjv4N/wPtD2GchfyZw9ccxWlauu7unGm9beF 52Utvq2s3c6uezz8Gdb47vFHY9BQ1M9vtcrZLhe66JjHyUNBFjzHta8gOe97o4m/ewZeblc1 jguH4ZgpYuuqS0W7fl+dD0vn3m6HLfB6vEpxvPRQi72c3sm0tkrye2kbXTaZ9L2lNJ27Q2mb ZZrRSw0FrtNLFRUdNEMR08MTAyONo9Gta0D5BepqCilGOiR+deLxVXE1p4ivLNObcm31bd2/ e3c1WU4jKuYTyv8AtOfFl9s4P8ONFU9woD+mbzPda2iy01Xl00PJDMBnmawSSyNzjDjtnZdT 5rrWp06Xi7/D/M+lf0cOFKeOxfEJRfcgop62vJ3kvBuyT8keNvNn0/BdHPrc1HSGmq3WmqbZ ZrbQ1N0uF3rIaKmoqeN0stXJJI1jY2sbu5ziQ0AbnKtCDnNRju9DBicRToUZ160lGME5Nt2S SV22+iW/uPq90npi36K01brNaqSG32y000dFR00TcR08MbAyONo9GtaAPkAvYIRUVlirJH5f 4nFVcRWliK8s05ttt7tt3b97NWVjEEAQEZjyxlAeCX2ifjBFxE8d8Fip326eHQ9hgt5kppOd /nTudUSxS7kNezMfw7EB4z1XnvM1fPjMn7qXxev4H257AOFSwvLTxM73r1HLVW0ilFNeT118 tNjoUuunuBcpKKa41MVPTQyVFTO8RwwxjLpXk4a0fMkgfipSb0RWU4Ri5TdktW34Lf4I+i72 VPs37P4AuCjPNE9ZrzVNPBPqStlLf1cjQXNo4mtc5gihc97chzi9xc8uwQB6XwfhcMJS1+vL f8Pcfn/7TvaDX5n4h3dMPSbVOPk9HJ3SeaVk9lZWVtG32xa3laB6LmDzUqgCAIDgb2mmoaHT Hs9ONdRcaymoYJdG3OjZJPII2vmnpnwwxgnq98sjGNHVzntA3IWhxWSjgqrf7r+w7n7OcPVr c08PhSi2+2pvRX0jJSk/RJNvwSbPmWe7f8SvKVsfoyRUg9I/sy/D6tvHi41xqeKSlFusGlTb 6ljnkTPkrKuJ0RY3GC0Cil5iSMFzMA5OO0cq028TOfRRt8X/AAZ89fpGY+nT4Fh8HL61SrmX haEGpX13edW0fXbr7fxt5WALvh8cGBfLsLRZ6yrLPM90hfLyA4L+VpdjPbOFDdrl6NJ1Jxh4 u3xdj5TuLXESfjHxQ1Fq6pbUibU9zqbsW1FQ6okiE8rpWsdI4Av5GuazmxuGDoMBePVava1X Uvu2/j+B+nXCeHR4fgaWBha1KMYqysu7Gzdul3eVunU26BkqrdjkErux6QfZnuFUmpvF5rPV rmW+Sj0ppn3QiY81RHPW1DfKkiHKQB5dLUtc7IIEgAyHOx2jlWi3iZzf7Kt8f8mfPX6RfFI0 eB4fAptSq1L6bZYRd09fGUWlbdN6WR7hRx+WPVd8PjckgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAjLvGfRAeb/td/YvT+ LjUlx4ocOq2Gk1zFbwytstQ0Ng1E+IARmOXIEFQY+ZvM8OZIWxA8m7x1fjXA/pF6+HfetqvH +P2nvvso9sEeB0o8G4rG+HzaTT1p5t7r9qN7PSzir2zfVPEm/wCn6/Sl4qbddKGttlxopDDU 0tXC6GenkaSHNexwBaQQRgjsV0WcJRk1JWfg916n2VQr0q0FVozUovZpppq26avdGGCW9NlU yNXVjkzwseLrX3g14jnVPD69i03KSE0tTDLEJ6SviP8Apc0JPK8Anmb0LXbgjJzs4PF1sNN1 MO9fDo0de5l5U4bzDhPoPFIZo3uraOLtun08901unoe6fs9vbEcNvG/Z6a01dZTaN4gRQxip slyqI4m10pjc+R1C9zs1EbeR5IwJGgZc3GHO9C4dxuhirQfdn4Pr6eJ8Uc+eybi3L1R4iEXV wzvacU3lV7JVFbut3X91vZ3ul29bMZB8J3HXbBH1C5k8r1WjL7/uH6ISeQ32oTiNTTf5Eeko blU++xSXC8VdCDI2J0JEMMMrtvLcQ9szRuXNy7oHZPTebKi/V00/F2+CPqf9Gzh00sdj5Q7r yQUtL370pR8UrZW9k9N2tPJVdNPqUq0ZyobsD2v+zO8Inaa8MmttYVNshhl1TqAU1HXh7XyV dJSRNYWEAktayodUYDgCS4kZBBXfOVaFqE6rW7t7l/G58dfpG8VjW4xh8DCd1Sp3cdbKU3e/ g24qOze1t7npmxgY3A6LtJ88FUBRzgxuTsAgOEfF14+uGPgl0Q28a91CyCWpdLDQ2yhj96uF xmjZzuijib0OC0F0hZG0vYHPbzDPH43iGHwsb15ei3b9x2vlXkfjHMOI+j8Np3Ss5Sl3YxTd rt/HRXk0nZOzPFn2kXtldb+N6qqtP2D9IaI4bSQup5rQypD5723zA7nq5GgfCeRmIm/CMuDj JzFdH4rx6pi3kpvLDw8fX8D7C9nnsj4dy7GOKxNq+JvdTadoabQV/N956voo2OmBJOfnuuD8 z18vW+3z3auipaSCerq5zyxU8ETpZZj6NY0FzjuNgFKTbSXX3lJ1Iwi5zaSW7bsl6tnq97M/ 7P3PPLQ6349Uc1K6lq2VFBo8SRSMqo2tJDq9zc7OcWEQNcNmESfeMbe38K5delXGaeEfx/D/ ACPmD2je3aMc3DuWXe6alW101/8Ap38r99p793bM/XOgt0NDRxQQRsihhYI2MYA1rGgYAAGw AGwA2C7pbofKs5OTzPdmY0YGPRAYV5ucNltU9ZUyeXT0sbppn8pdysaC5xwMk7A7BReyuy9O nKpNQgrt6L1ex8rfiD4jScYOOes9Vy3Ca6/0RXusuEdbK3lfVQyTPMLy0gEZi8vYgEAAEbFe Q4iq6lWVRu92387L5H6a8C4csBwzD4KMMvZwgrLo0u8vjfq0/E2asRyhuPg5pir1rxe0rZ6C gmulZc71RU0VHDD50lUXVEeYwzfmy3O2DtlZaEHOrGEVq2vtOP4viYYfAV69SSjGMJNtuyVo vW/51Pq0tlPHR0zYYWMigiHJGxjeVrGjYAAbAAYxjsvX1sfmHNtybk7tmagCAICjyA3dAeKP t2/aowcbL0/g7w1vVVLpa0Tyxaqr6RzRTX2oa5obSMcPifDC5ry8g8kjyBhzY8u6LzDxdVf9 lovur6z8fL0XU+vvYn7L5YCmuPcWppVp27KL3hGz7zXScrrKmrxWu7sus3s/fAtTeImza54i a7/S9m4RcNLLV3K63SCB4bcauOIuio43ty/bIkkdG1xa1oaS0ytcOL4bw/t+0rV9IRTbfu/L +R6Rz3ztLhU8NwnhuWeMxE4xjFv6sW9ZNPu+UU2k27q6i0dYo2PjgjEn9dDQH9PvY+Lp81xC 2PR3ZtuO3QqpIPX/AOy/8KpaTRHFjXE0dvfT3K40NgpH4zVRPp4n1E4JLfhjcKqmxyu+J0Zy BytJ7pynQahVr+Nl8NX9p8nfpJ8TjLEYLhsb3jGc34PM1GPvWWW60T0erPWOH7i7evBHzISU gICjzhpQHRj7QNxrk4Uezwu1qhmrqes13daXT8L6djSx0ZJqKiOUk5ax9PBMz4QSS5o2BJHA 8yV8mDlFftNL738j2P2EcH+nc006skmqEZTd97/Vi10upST16JvfQ8BC4u6knuvOT7oSSVkV jYZXcoGS4gKGtGiVfofQ57DLgnHwf9m9oiZ0FvZW6z87U1VNSuc4zipfmnMhIH6xlM2CMgbD y8AnGT6ZwCj2eCg3vLX47fKx8De2njL4hzXiEm8tG1NXtpkXetvo55mvG99NjuMBgLmTywIA gCAIDjjxVcUabgp4b9c6srLhJaoLDY6ys98ZE6V9M9sLuR4a1riSHlmNj+S1sZUVOjOpe1k/ sOc5Y4ZPiHFsNgqcM7qTirXtdNq66dLnyzVVTU107p6t75KycmWoe45c+VxLnuPzLiT+K8kT b70tz9L4whBZaa7q0Xotl7i2hJ67/ZgeD5h09xV4gVVqh5ampo9PW25F7TL+ra6oq4A0O5mt zJRuJLQCcYJ5XY7pylRSVWs1u0vz8UfKf6SfFr1cFwyM3opVJR1tq8sH4dJrTbruj1sZ9wY6 YXcD5fKoAgCA4Y8f3F53AfwY8S9WMjmlms2n6qSJsNT7tJ5j4zEwtkwS1wdICCBnLdt1pcSr qjhp1H0TO18i8J/lPmDB4FtJTqR3V1ZO7uuqstT5g3tc3AkeZZB9+Rxy6R3dxPck5K8nS0P0 g06Ky+zy9xRSSer32YfgxJNfuKPEOoiucMMUFJpujkMYFHVFzzUz4cRl0kZZBkA4AmGR8TSu 4cp4d3qV/d97+4+Xv0keMJUsHwqNndyqS/eWihHrtK8um8dNj2FZswLuaVtD5UKqQEAQBAWK x4ZHlzg1o6knGB6qG7bhJt6HyteJ3iUzjN4leIWr4qP9HR6o1JcLo2l80SmnEtTI/l5wAHYz 1AGV5Ji6qq151V+02/mfply3w58P4RhcA5Zuypwjfa9orW3TXobHWuc0d1vYE8FH8WPaHWW6 yUb6u36Et1RfJpGVAh92nLfIp3Ecwc8F8jhygEb5Oy5zl3D9pjVL9xN/h9p497c+MxwXK1Si pWlXlGC0vdXzS8lolrv4an0FNga1oG4wMdV6QfChcQBAEAQFuWUs6dFDdh11PnB9szxsdxv9 pFxKqmzV8lDpuuZpqjiq2NaadtEwQzMYGk/qzUipkaSckS5OM8o8z47X7XHTfRafD+Nz9AfZ Bwj+TuUsJCyzVIupJq+ud3Td+qhli+itZeL6uriEj0s5r9nNwul4weO3hPYYal1GZdT0dY6o ELpRG2lf72ctBH3vI5M5GC8E9MHe4ZSlUxdKO13f4a/cdP8AaBxOOA5cxuJazWpyVr2u5rJ4 dM1/dY+naOIA82+TuvVj84yaAIDx6+1D6ouLNW8ILJ73KLTLR3S4OptuQ1DZKaJsnTORHI9v Xo4rpXNsnmpQ6av36L7z6s/RtwtLscfiHHv3pxv/AHWpNr4pP3HlAd+u66gfUAQHsP8AZcmg 8O+Mmd/+7Ns/4rKu6cp/Uq+q+w+T/wBJR/7XgH/cn/1I9XV3A+YwgCAIAgCA2rxb4j27hDwz 1Fqu7NqX2vTNtqLpVMga0yvjgidK5rA4gF5DcAEgEkDIWOvVVKm6k9kbnC+HVeIYylgaNs9S UYK+15NLW13bXXR6XPlV1bq+4a/1VdL9daye4XS91k1wrKqYgyVM0z3SPkdjA5nOcScbZK8i qTc5uctW238T9OcLhaWGoQw1CKjCCUUlskkkkvcrGnqhnSvodzfYY+FGfxH+OmxXeppYp9Oc OiNQXB00YfG+ZuW0cWOZp5vPxKHDm5fdxkfECua4Bg3XxabWkNX93z+w8i9tHNEOFct1aMJW q4j9XG29n9d7NWy917fW0eh9CrYw057r0o+ECSAIDg72g/ijo/B54Sda63mrI6S5UNvkp7K1 zWSOnuUzXR0rWxvc0SYkIe5oOeSOQ4OMLS4jio4bDyrN7LT16HbOROWqnHuOYfhyjeDknPdW gtZttJ200T/ea8T5krhX1N2r56qsnmqqyqkdNPPNI6SSaRxLnPc5xJc4uJJcTkk5K8o1estz 9HoU404qEEkkrJLZJbJW00XwPb37NzwLj0P4RL1rapoq2nuOuL1II5KiBrGy0dK0RROidy8z o3PMpPxFvMw4Awc9/wCV8M4YZ1XvJ/JaHxl+kPxp4njtPARacaMFez2nLVpq9rpJdL2ep6Qr sp4ERlJEZI6hAfNJ7WHQtv4c+0b4w2y1skjo/wCiA1gD5DI7zKqCGrl3PbzZ5CB+yCB0AXln F6caeOqRj4/br95+h/sux1XF8qYCtWeuTLtbSDlBfKK16s68LjjvpzB7Pzi0/gb42+FmqBca C0QW7U1HHWVtby+701JPIKeqe8uwGtFPNL8ZPw/e7Ld4dW7LFU6t9mvg9H8jqXPvCo8R5exu EcXJunJpLdyis0beeaK067dT3L9sF47YfBD4U7i+2VU8Gu9ZRzWnTXlxOJgl5R51UXDZnkxu L2k5zJ5Y5XDmx3/jPEFhaF4/Wei/Pl9p8XeyfkiXMPGYOtFPD0bSqX6q+kLdc7Vnt3b6p2v8 7dfX1F0q56urqJ6yrqHummmmkMk07ycl7nOJLnuJJJJySSScrzJZpa3v97Pv2lTjBdnTSUVa yVkkulvDwt4H0I+xm8A8vgj8L8E1+jjZrfW/lXe7N8mSOSgYYx5FE4Pw7mia4845WjzHOGDy 8zvSuBcN+iUFm+tLV+Xl7vtPgn2v88LmHjDhhm+wo3hDVNSd+9NW0tJ/V37tvRdzFzZ5URmz 5Zx1Qhux4RfaQeJM+qvHLaNPSRUzYNJaZp2xSMcTJIauSSV4eM4HL5bcAAbO3zsvPuaKrli1 C2kV9p9qfo98PjR5cqYpN3q1HfTTuJJWfndnn0uuHvJ2A9lTw4fxV9oxwdtMdWyhdBqSG7GV 0XmhwoWurjHjIwXinLAc7F+cHGDyPB6XaY2nHzv8Lv7jovtO4ksDypj67je9Nw3t/SWp3vbo 5X87W0vc+mKN3M3K9TPztJIAgCAsVtQylo5ZZHBscbS9x9ANz+5BFNu0dz5a/GDxmPiG8UvE HW4qmV1PqW/VVXSVLIHQNnpQ8x0zuRwBbmnZDsQDnOd8heSYyu62IqVX1b/h8j9LOVOD/wAl cGwvDstnThFNXvaVrzV+veb208NLHGy1jsB3i9gH4Xafj745KfUN1o3VVk4ZUjb6fjj5f0g6 TkoQ5pPOQHtmlBYNn07OYgHDue5dwnbYtTa0hr7+n4+48Y9unMsuGcuPCUZWniXk6/USvPVa bWjrupO22nv/AADEfruvRU7nw0TUgIAgKPOGlAdF/tCXFaPQXs3r1aH0oqpdb3m3WaNwmEZp iyb30y4IPOAKTkwMbyg52wev8yV1DAuL/asl9v3HsnsG4bLE82U8RGVuxhOe173XZ202+ve/ keAz+3ded7aH3Ra2gYzzHYAyf4+iN2tYeZ7v/Z3/AA9f5FPgh/osqYHR3HiNcZLoHuMT+ajj /UU3K5mXBrgx7yx5y1znfC3Jz6Dyxh+zwna/v6/cj4i9vnHnjeYvoMX3cPFR66SfelvpdXSu t1bV2PQGP7gXYlseIHW32s3Fufgp7Ori1fKWOpfVPsptML6aoNPLTPrpY6NsweNwYzOH4GCe TAIzkcZxqq6eBqy8rL36fed89lnC4cR5swWGqWUc+Z3V0+zTqZWv72XL5XvqfNf9AAB0AHRe Xn6IeYUPbQWvoe4X2afhZLpbwean1ROy3uGrtSTe7SR/FUCGljjpyyQ8owPNbK5rQSMPzsSQ u/crUXHDSqP9p/YrHxj+kRxSNfj9LBxuuypq/hebcrr3NJ6LbyPSJdnPAQgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAdUB Hy2+iA6w+Pb2WHDHx8xwV2pKausuqaGn91pL7antjq2R87XCOQOBZMwYcAHg8nO4tIOCOK4h wehjLOekujX3+J6HyR7TuL8sN08K1OlJ3cJJtXtumtYvxtvZXujxp8Z/sc+MnhD1HXvh09cd daOpo3VEWo7JQulibDHGHyvqIGufJTcu4PPlpweV7t8dGx3BMXhm3lzR8V963X51Prnk/wBr nAOOUYp1Y0a7aTpzlZ3bsssmkpX8rNdYrS/VJ7SwuBDhyOLHDccrgcEEdiCNwd1xGj1PT09A 15aQQfuuDh8iCCD+BAP4KVoGrncPwme2+43+Fi3ttk1ypdf2ONnLDR6kkkmmpsuacsqWkS4A Dvhe5wy8knYBc1g+YMXQWS+deevz3PJ+aPYzy7xmXbRi6FTq6dknp+61l8NVbRWPQPgR9pM4 Oa9fR02t7Fq3QFXUSSiap8ht1t1KxocY3OlhxMS/AbhtOeVzhk8uXDseH5pws1+sTj7r/Z4+ h4Txr9Hfj+FUp8PqU68Vayvkm9r6S7tl4uaulor6Hnh7aHxiaf8AGZ4vIr3pC9R37R1msdLQ WupFBNRuDnF8tQ1zZmseSJTsS3GNhtuutccx0MViFUpO8Ukr/N9D3z2P8o4rgHAnh8fTyVpz cpLMpf3Y/VbS0W1/U6jrhz1MlEMvxkjPphQ/Eh6K72Pc72QHir4GeG32fuhbHeOMOhLRe6qO ou1zoLlqCkgqKCoqJ3vfCYy4OaG7YDviweu4XoPBcZhKGEjTnUSe7u1u3c+LPazyxzJxXmnE 4ihgas4JqEZRhNqUYpJSvZp38Vocv6o9tx4YdI6hq7XU8VKKonopfKkmt9pr6+lecA5jnhgf FK3f7zHOBwcbrclx3ARk/wBZf0u18jqWG9jXOVejGtDBNKSus06cZe+MpKSfk1c678ZftNfD nTkzYtD6C1dqpwlmimnuM0NqhAacRSRgec+Rr9zhzY3BuMjJIbx1fmqjH+ig5fL8X8kegcI/ Rw4vVWbiWJhT2sopzfi0/qpW8nJN38Nem3Hz2/3H/jVanW+2Vlh0DST07Yaj9A0zn1Mrg/mL 2TTl748jDCG5HKT3OVwWJ5jxlVWi1FeW/wAWeu8D9hfLOAqdrUjOu07rO0la2zjGydt7vrY6 VXm81epb1UXG41dTX3Gtfz1FXUyumnqHfynyPJc8/NxJXBttt36nsFGlTo01TpRSitEkkkl4 JbIrarPV3+4NoaClqq+scGgU9PE6WbcgA8jcuAy4DOMbjfcKIKU3aK+8tWrQpw7StKy8W0lt 56dPX3Hd7wn+wE42ce66lrtYUVNwu0zNG2c1F3xNcZGkP+BlEx3O14LGhwndFyiQOAfgtXO4 Pl3GVbOraCfjv8PxseL80+3Xl7hsHT4fL6TVTatG6j01c2rNb2yKV7WeXRnrZ4IPZlcK/Alb JH6UtUlxv9Ty+8X668tRcJeVr24Y7lAhaWvdlkQa08xyN13Ph/CaGEX6tXfVvf8Ah6I+WOcv aPxnmSa+mzy01tCN1FardXvJ3S1ldo7HeW30Gy5M6HZEgAOiEhAbA8R+u7bwy4A61v8Aeqr3 O0WaxVtXWTiJ8phiZA8l3K0Fxx6AErBiZxhRlOeyTOW5fwVbF8Tw+Fw8bznOKS2u21prp8z5 VqWJ0FHBG8YfHExjh6ENAI/MLyGKskj9N5NOTkXFJBzb7NXf2hnBE/8A7527/hQt7hf/AKyl /iR0/wBof/yvxH/7M/sPpzp2hsTcDHwheqp3PzjLikBAOiA80/bhe1juPhkiPCfhxVtp9bXq jE94vMNQxz9PU0hcGxRtBJZVSNHMHPA8uNzXNDi9pZ1bj/GJULYag++934L8X+eh9Bexj2XU uMyfGuLK9CErRg01natq/GEX0V80rp2s0/J3wi+E7WXjg47W7RulqOeuq62QVVzr5STDbKTn Hm1U8jg7AwTy5DnPeQ3DiSF07A4Kti6qp0l7/BdW/uPqLm3mjAcu8Lnj8ZK0UrRStecraRS0 vtrayik9j2L9p/ozTXs/vY337QOiX09noKxtPp6jirphNVXP3upDq05d9+d8PvEri0fDyvcA A3bu3FoU8Hwx0aOi0VvG71+Kuz5L9m2LxnM/P1LifELzlFuo2lZRyR7npFSyxS66Ju7PCB7u ck5BLt9vxXn6vbU+3BGznOACSew6lQ77oH0C+wD4bM0F7NzTVU+1Ottbqe43C71Er4ix9wY6 odHTzkn7zTTxwhrhsWNb9V6Ry5Sy4GLatmbfrro/hY+EfbpxD6VzZWgp5o04wgtrRtFOUdNn mcr9b3O7gHKMBc6eQleiAICMn3CgPHD7UDxVhruIvCfRETrgye1W2uvtWzmxSTNqJY4ICAHf FIw0tRklo5WyDBPM4DpHNtZOpTpLom/jp9x9Y/o18MlDB43iLtaUoU1+8sqcpf8AteaOz1a1 WiPKxdSPpszdO6cqNYXyjtFI+KKru9RFQQPlcWxxyTSNiY5xAJDQ57SSASAD16E1meXx0+Ji rV4UISxE02oJydvCKu/fZH1ZcKNIM4e8NbDYo4qSBllt9PQiOlYGws8qJrCGAAYblpxsNuwX r9KGSCh4JI/MTieM+lYuribt55Slrvq29fM3KspphAEAQBAdLPb1cWDw09m/qylhr6GkrNW1 VHYY4J+UvrIppmmojjaerxA2R2Ru0MLuy4PmGs4YGSja8rLXz3+R617EeGfTOa6E3FtUlKd1 snFd1t+GZpebaR8+EhLnEnqd+mF5v5I+8ijW823c7D1UX3B9BHsC+EzeGXs29L1b6Gvt9brK 4V1/qW1Bd/VAfL5NPMxrvuxvpYKdwxs7PN+0vSuXaPZ4KMmrOV389PlY+EPblxR4zm2tCM1K NGMIK1tLLNKN1u1OUk+q26Hdpm7AuaWx5EVUgICMpwwoDzg+0ncZ4dI+DzT2jhJbpKvWWoIZ HwyyYqWU9G01Dpo2g55RKIY3OIIHnAbEhdY5qxGXDKit5v4Ja3PfP0eeESxHHauOadqVN28M 03lSb/w5pJLXu32R4fSfe6kn59V0LrZbH2hdPYMZz7AZzt1wod7aC9t7WPoV9hTwQdwW9m/o 6WopJaO4a1mqNUVTTUiYTNqXhtNI3BIYHUkVMeTYgk5AcXBel8v4dUsFFveWr9+3ysfBPtt4 z/KHNmIjCV40ctNaWtl+sn1dpuSv1W11Y7mM3YFzR5SVQBAEAQHXn2pHGaPgR4CeJ1+MlsFS +xz2+khrpeSOrmqW+Q2Ju4LnkSOLWjclvplcdxbEdjhKlTy+3Q7v7NuDvifMuDw2ts6k3Hoo 96/klbVnzQthbTxsjaSWxtDAT3A2C8sP0Wbb+tuEIPYv7MbwPbQ8L+I/Eaogt75bvcodP0M4 c41cMdPGJp4yCOURvfNARgkksdkDAz3blTDpQqV31dvckfJf6SHG3LF4ThMXK0IupJfstybj FrzSi15X0e9vVlduPmcIAgCAIDaXGfiFHwn4Vam1TLT+9x6atVXdHQCUReeIIXy+XzkEN5uT lyQcZ6FYq9ZUqcqj6Jv4G9wnAPG42lg07OpKMb2vbM0r262vc+VK93+o1Zeqy7Vk1RPVXSeS smkqJXSyvfI4vJe92S52XbuO5O68hk222z9OqVCFGEaNNWUUkkkkrJW0S0XojFUGQ9G/s1vB x+rPF7qnWU0dxZS6QsLqSKeKMe6yT1cgaYpHEH4hHGXtaCDgEnYYXZuVsPmxEq3SK+b/AIHz 7+kNxeNDgdHh8Wr1al2nvaCbul4Xdm/HQ9yV34+NQgCA8a/tRhB4s8HNxkWa7f8AGKNdI5s/ paXo/tR9a/o2/wDosf8A46f/AEzPK9dSPpcID2I+y4n/AOV1xkH/ANmbZ/xWVd05T+pV9V9h 8ofpKf8AqMB/gqf9aPVxdwPmIIAgCAIAgPNL7SF4oIeH/hss3DCjmnbdOIVUKmra3LWfo6lc 1zw4lha4PmdC3AcHDlDtwur804zJh1Qi7OX2I+gv0euWXi+MT4vUSyUFZX3zzTtbVWsrvaz2 3PEl33j/AIMLoj3PspX6kXODGlxOA0ZJ9Ao9SUruyPop9jV4KXeDPweWiG70hpdZay5L9fg9 hbLTSSM/U0rg5jHAwxFrXNcCWyOlGSMFemcDwH0bCrN9aWr+74I+Afa5zkuP8enKhK9CjeEP NJ6y3a7z1TW8crsnc7eLmDzAIC1LIWkYydunqhF7bniH9op8Zj+KXH6g4T2iskNk0E0T3ZrH Oaye5zMBDHAgA+TC5m+XN5pjghzXBdC5mxyqVlhovSOr9fD3H2T+j9ygsFwufG8RH9ZX0hot IJ73vpmkn7l4NM88dFaLuPEjWdm07ZadlTedQV8Fst8LpWxCaonkbFEzmeQ0Ze9oy4gDOSQu s04uc1CO7dl69Ee94zGUcHhp4vEO0KcXJuzekU22krt6L32PqK8LfAe3+GPw76N0DbhSGDSt qgoHzU8JhZUzNbmacMLnFvmSmSQjmOC87letYTDRw9GNFfsr8s/NXmXjlXjHFK/E6t71ZOVm 7tJ/VV7K+WNley2ORVsnDEJ/62UvYh7HgP8AaIbRFbfaMVcsVKyD37TNrnkeyIM94kzUNLyQ PidhrGl25w1o7Bed8yxtjnp0X3n3H7Aqrnyoot3y1JrfZd1pW8NzosuvntRKF5ika8fsuB+R wQofiiGrpps5t9oN41br49PEjcddV1FNaKJ1PDRWq1vqPeP0ZTRtzyB4DQS6QveSGjPM0HPK CuQ4ljpYuu6rVlsl4HTuROTqXLXCY8NpyzSu5Sla2aTe9tdlZLV7eZz57B7wMxeKDxQf0W6j tDK/Q/D1gq5GVdOX0txuDsingw5hY8R7zPbzAjlh6hxC5Ll7hzxGJ7aou5DX1fT4fgdG9t/O suDcG+hYSpaviNLp6xh+0901f6qdn+1s7HvqxjS3OOu/Rehnw9p0LiAjKAYyD32UPYHzH+0t 4ks4s+Pni5e2UZoGy6nqqPyTKJDmk5aPmyAM8xpy/ptz43xk+VcUqqpjas0uv2afcfox7OuH vBcs4Ghmzfq4u9rXzXn8s1vO1/Tg1aJ3Q7tfZ9eHdNrr2k9hraieohfpOyXK907YuXlmlEbK QMfkH4eWre7bByxu+M553l2lnxqlf6qb+77zxv274+ph+UqlOCTVWcIPyV3O687wS8LN+R9A 8H9bC9HPhZbE0JCAIDgn2knG53h38CPFLVsNRcKOtoLFNTUFRQtYZ6arqcUtNKOYgAMmmjcT vhrSQHEAHQ4piHRwlSonZpaer0XzO3+z7gy4rzJg8DJJxlNOSlezjHvyWmusYtLz8Nz5kuUR xhoDQGgDA6YAXlK0P0flv8Q3c/47o9iLM9wPs0/CeDTfg/1Lq0TU89VqvUk0RaKcNlpo6RjI QwyZy4F3M8NwA3nPUkld+5XoKOHlO97y+zQ+Mv0iOKSrcepYKzUaVNPfRubbbttptfW9j0ia 0NGwwuznz+VQBAEBGbPlnCA8SPtLnHGPV3iO0RoSkrqeoh0haZa+tpxTlslJVVbwGgyEfEHQ RRnlaSBjfc4XROacRmrQor9lN+l/4H2J+jrwR0OE4jiVSNnVmoxd94wXh0tJvV79NDzUXVj6 IOSvCD4bbt4vfElpHh3Zz5c+o64RVFSGhwoqVrTJUzkFzM8kLZHABwLiA1vxEA7ODwksTWjR h1+zr8jr3NfMVDgXCa/Fa+qpq6XjJ6Rjs95NLZpbvS59PHDXh9aeFGgrNpqxUbaGz2KjioaO Bv8ApUUbeVoJ7nAyT1JJJ3K9XpQjCKhHZaH5vcQx1bG4mpi8TLNObcm/Ft3ZuEANGBsAshqn mN9po4uz6Y8M2gtGRxVQbq3UMlZNPHUmNnl0UBPkvjH9ca99SxwycNMLTgnBHU+aqyjQjS6y l8kv4n0P+jhwuNXjOJx8mr0qdkrX+u90+llFrxala9r38VV0c+xQJGxnnecMZ8Tj6AblQ9ha 59J3sluD0vBD2fXC6z1drgtN0ns7LlcI43MeZampJmdK5zSQXPa5hOD8tsYXqPBsP2ODpwe9 r/HU/O/2ocX/AJR5oxmIjPPHO4xe2ke6klporeHmdllyh0MIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIARlARdE13Vo /wACA6z+JD2TXAjxRXSpuWotC0VJeqqQSTXS0PdbqyYhrxh74iA4EvJcCPiIaTnC4vFcGwmI blOFm+q0Z3/l/wBqXMfBoxpYXENwSsozSlHpspbbWXgtrHSbjF9mFhdQPm4e8U6ls8NE8tpd R2xkgqqoZLG+fT8nkxn4QSYpXDcgH7q4Cvyn/UVfc7favwPZOEfpIyjK3FMErNrWnJ6R692V 80t7d6Kei03OtfEj7Pn4ldEXSmp7ZYNL6xhniMj6mz3+GKKndzYEbhV+Q/mIHN8LXNwR8Wcg cZW5ax0X3YqXo/xsei8O9vPKOJg51qk6LTslOEnfz/V51bo7tPyOEbj7NvxBWu41FLJwV4mv kpZnwufDYaiWNzmuLSWvaC17SRs5pIcMEEg5Wh/JeOUrKk/gzuEPaFytUgprH0bNJ6zSeqvq nqvNdHpY4ZvFpqbBdaqgrqaajrqGZ9PU08zCyWnlY4sex7Tu1wc0gg7gtWhKGWWVqzW99zuN OtCrGNWnK8ZK6e6admmn4Wd/ejGQuVa0ucAASScAAZJQGqR6Ovo2bZNQZ6fDbqjb/wCM+qvK M0tE/gzW+mYe2tWNv8S/E5D0n4FeNuvNPUd4snCPiPdrVcI/Opayl0/UyQ1DCThzXcm4OOq2 I8NxclmjTk7+COCxXOvL+Gqyw9fHUYSi7OLqRuvJ6nJOg/YyeJviLptl0oOFN3pIHPfG2G61 9Ha6nLSQSYamaOQAkbEtAcNwT1W3T4Djpxzdn8Wk/tOt472v8n4St2FXGxbVtYxnOOv96EZL 1V9NrXOwnCv7M7xa1FVxnV2tdDaWopKQS/1EKi7VUUxLT5L4+WBmwLgXtlcAWbBwdzDkKHKu JbvUmo+l3+B0Pin6RnA6cX9Bw1Sq07a5YJr95PvvXSycU7b2eh2g4EfZvuEOibQx2t73qfXF 1dHEXuZUG1UcUjXOLzHHF8ZY8FoLZXvI5djuVy2H5WoQX61uT+C+WvxZ5pxr9IXjuJqW4dTh Qjr0zys11ctLp31io+mh3V4I+Fjh34cre2m0NovTumGN81ubfRsik5ZHh7m+Z98tLgDyl2Ph GwwMc/hsHQoLLRil6Hj3GeZuK8Wnn4jiJVHp9Ztq6VlptdLra/xOSQwN6ABbJwpXogCAIAgO A/agb+zr43/6ybr/AMWeuM4t/wCiq/4Wd29m3/zVw7/71P8A6kfM1L/XHfUry4/RVbEEJObf Zrf2Q7gj/rzt3/Chb3C//W0v8SOn+0P/AOV+I/8A2Z/YfTrB/WGf3oXqq2Pzje5JSAdggOgv tgPa82/wWWCfQuhqmluXFe6QguO0sGl4Hj4aiZvR07hvFCe36x+G8rZOvcb40sKuypazfwXm /PwR7Z7J/ZTV5gqriPEouOEi/R1Wv2Y+EV+1L/2x1u4+KHDDhhrfxfccqWxWKmuWq9basrXz SSTSl8s8jjzTVNRK77rBkufI7YD54aeh0aNXE1VCCzTlq/xZ9jcT4nw7gXDZYnEyjSo0opJJ Wt0UYpaNvaMV197Pof8AZyeBKzeAHw9UelqV1LctRVzvfL/eIacQuuNSc4A/a8qMHy4w45DR k4LnL0vhfDYYOgqa1b1b8X/DofAntB53xHM/FpY2Scaa0hBu+WK++T1lbS/kkdHvtP8AxbMO meE+g6a40L21VXWX+4UILXVUZjYynpZjvzNjd5tY0dnOYe7F1/mutpSpp9W/lZfee0/o18Kv Vx3E5weihTjL9nVuU4+bVoPxS9TyG3PqV00+rPIo+R8MMkkbeeSNhcxuM8zgNhjvk7fioexM Um7H1IeC3hlTcGfCZw40rRzVlRTWTTtDSskqg0TOxAwnmAAAOSdsL1rA0lSw8Ka6JL5H5pc2 8SnxDjWKxtS151JvTbdnIV9vNLp63VddW1UNHRUcLqieeZ4ZHBGxpc57nHYNABJJ6YWzeycm 7JfA4GlRnVmqVNXlJ2S3bbskkvU8uPHZ7f21aP8AEVpTTPDKrZedFaavVNW6tv8ASSh0d5gY 8GSko3hrg6ANJc+VrT5hbyR/Dlzuo8Q5jjGtGGG1gmsz8V4L7/kfS3JPsKr1+E18ZxdZK9SE o0qclrBtaTmrrvN6Ri/q3vLXReo+mb9Saq07QXOgnbVUVwp46mmmAIE0T2hzHDODu0g7+q7d GaklJbM+bMRQnRqyo1FaUW014NaNe41GZ3JE4jcgKXsYj5vfbLcX5OMvtH+JVSWTw02n6yPT 9PFJVGoY1tJG2Jz4+0bXvDn8g6FxzkkleZccrdpjpyXTT4H6B+yPhKwHKeDimm6idRu1vru6 v4tKyv4Lw0Or64k9JOxvsj+F0nF72jXCu2sbbZIrfdTeqiKuyY5oaSJ8z2gcruZ+G5aCMZAy RjK5TgtHtcbTj4O/wR577VOJrA8p42s3JOUcicfGbyq/lrr1t4n0p0oIiAPUdfqvUPU/PUuI AgCAICExIj2IH1S1weT/ANqD4mVFJobhHo1jKV1NcrhX32aQuPnxvpoo6eNoGccjhWSk5Gcx tweq6hzZV7lOk+rb+Gn3n01+jXw6MsRjse27xjCHl3m5PXxTgreTfkePy6UfWRSac0tNJKMZ hY6QA9CQCR3+W/yVZWtdkxSk7S2/FpH1OeEfhxScHfC7w90rQT1FZR6f07QUMM0/L5srWU7A HO5QBk/IL1zB0VRoQprokj8zuaOI1MfxjFY2qkpVKk5O22snsckZDR1Awto4M4j134zOHvDr xCaR4XXLUNINa6zMzqGhZKwmFsbHuBmJcPLMjmOjjbu+R7XBrSGvLdOpjqNOtHDyl3pbHY8F yhxXF8Mr8YpUn2FG2Z663a+rprlunJ7RVrvVX5cDg4ZBBBW4dcKS45d0B4W/aSuNzdd+M6wa NpayOppNA2BgqIRTujfS11a/z5WmQgeYHU7KJw5ctblwzzcwHQeacQp4pU1+yvt/hY+0P0ee DPDcv1cfNWlXqO2u8ILKtOlpOa11enSx53rrJ74ano7StXrvVNrsdBNBBX3utgttLJM4sjjm nkbDG5zgCQ0PeCSASBkgHopjDNJRXXT46GvisVDDUZ4mprGCcnbwim2vVpWXn1Pqq4R6AouF XC7T2mbdS01FQ6ft0Ftp6enBEMLIY2xhrM78o5ds74Xr9KlGEFCOySR+ZHE8dUxuLq4yrLNK pKUm3u223qbnWQ0ggCAIAgPMj7THxtbpjw46K0FBWMjqtX3k19TSmBzjNSUbObnEmOVvLUSU 4xnmcHHbAJHVuasRloQop/Wevov42Poj9HXgzrcVxHEpLu0oZU7r609LW63ipeWnjY8U3deu V0NeSsj7Edr6FBvt67KQfRb7FTgpHwS9m9w4iNPbo67VVI/U9ZNRuc4VRrHebA95IH6wUpp4 3YGAYsAuA5j6ZwLD9lgoK26v8f4WPz/9sXGJcR5sxUszcaTVJJ20yK0kvLPma6tO+j0O265g 8zCAIAgCA6Qe324wx8NPZ16ltfmW51XrarpbDFBUSASyxvlEkz4WZy97GR83cAblcDzJWVPB Sj+9p97+SPX/AGG8KeM5qpVmnloqU21tdKyTfRNu3m9j5+3u53EnqV5yfdpRAe5/2b/gY7h9 4KrprGqoZaas4gX2WohmM4kZVUdKPd4XBgJEZEvvTTkBx5QTtyk9/wCWKGTCur+8/ktPtufF f6QnG1iuYYYGMrqhTimrbSn3mr9e7k62Xrc9E5jhhXZTwfXodavFr7T3hf4OuLej9GapvEEV 31RVxtrMSER2CjeHAVlWQHeWxzw1jQcE5c8lrGOcOMxvFqGGqRpTer+XmzvvKvs34zx7A18f gabyU07aazkv2Iaq7tdvotFq2kdj6Z4lw5r+cOAIwcjHyK5PzR0GzTaZ5ifadNITXDw98Nrz T2187LZqGaCprmQcwpY5qV4Yx8mDytfI1uAThzmjqQF1PmyEnQhKK2f3H0d+jhi1DimLw7nZ ypppN7uMley6tK/ovI8X3/eOxA7Lo59f6X0KID0d+zVcVWaY8WurdKyyXI/0U6d8+mijd/Uo kpJ2ve+RvNgO8uUNa7lJO4yB17LyvVjHEypv9qP2M+fP0ieFOtwOhjYpfqqlm+tpqyS8rq7V z3HXfz42CAIAgCA0nU9/odKWSuulzrqe3W22076urqaiURw00UbS98j3EgNa1oJJOwAJKiUl FZpbIvQoVa9WNChFynJpJJXbbeiS6tvRHzd+1C8Zb/G/4v8AUWqaSpkm0tQPNp02wucGe4RO IbMA4NLTO4ulILQ4B7GnJjBXl3Fsb9LxTqfsrSP589z9CvZryeuXeBUsFUjarK0qmn7cumn7 itG92nZtb2Ouq4xXauzv+x399hN7Odvil42/5IerLY6fQGhqoOhiqKaOWlvlxAy2ncHH7sIc yV3wEE+W0kbg9j5f4X9IrdvP6kdvN/w6+48M9tvtA/kbhy4XgZ2xFZa2bUoQf7WnWWsVqrK7 16e8wYG9AF6EfExVAEB1n9qL48aDwGeGO439jop9WXsPtem6TzIud9Y9hxOY3nL4YNpH4B/Y acc+RxfF+IrCYdzX1novX+B6B7NeSKvM3GIYXajDvVHr9VP6t1tKeyu11fSx83FwuE90uE9V VTy1VVVSOmnnle58k8jiXPe5zviLi4kknckknqvMJO7bfX7T9CoQjCKhTVopWS8EtLaaJLa3 RaHe77P14TKrjl4x6fXNZTudpvhkw1z3vi5o56+Vjo6eHLmOaS1rnzEZa5pZE4Fc/wAuYKVX FdrL6sNff0/H4HiXt25phw3gT4bTf63E6eagneTdmnrZRW6d5Jo972AtaATkr0Q+IiSAjIOZ hCWuDxs+096MucfErhRqN1PizuttwtIn8xu9T50c/JyZ5v62ObmxjtnOy6RzXGXaU59LNe/R /YfWX6N2Lo/RMbhb99ShK2v1bON/DfTx67HlgupH00EBrPDzQN14ra8smmLDSmuvmorhBbLf TBzW+fPM8MY3mcQAMnckgAZJIAJGSlTlUqRpw3enxNTiGOoYLDTxmJdoQjKUnrpFK7el/ct2 9Fd6H0xeB3wg2bwP+G+wcP7PUOuJtjHy19e6EQvuVXIeaactGccxwAMkhrGAkkEn1Th2DhhK EaMen29T85edOasRzFxapxOusuayjG91GK0Su/Dd+Lb0S0OaGnLR9FuHWCqA27xN11buGHDn UGprtUmjtOnrdUXOtqBG6TyIIYnSSP5WgudhrScNBJxsCViq1Y04SqS2Sb+Bs8PwVbGYqlg8 PHNOpKMYq6V3JpJXeiu3u9D5StQ6jr9Y32tu91qpq66XWokra2plOZKieV5fJI7G2XPc5x2G 5K8hlOU3nbve7971Z+n1GhToU40KStGKyxXhGOiXuS+BhKDKenX2YjTFBcOP/FG7zUkUtxtV goYKOocMvp2VFTL5zW/3/kxZ/vAu2cpRj29ST3svtZ83/pIYipHhuDop2jKc214uMY2+GZ/E 9p4fuLvB8hLYhUVMdHC+SR7WRsBc5xOA0DqSUJjduyOIOCPjf4c+IvjNrfQukL7+l75w+dE2 6OiYTSvLy5p8mUHlk8uRjo34+64Eb9Vp4fHUK1SVKnK7idn4zyXxbhfD8PxLHU8lPEXy697S z1W6unePijmR/wB1bh1g8zftMXFyfS3hX0Vo6FlW0av1EaiWoiqXRsEdFCX+VIwD9Y17pmOw TgGIHBOMdX5rrWw8aa/af2H0P+jlwqNbjOJx8rfqadkrdZytdPpZJrzTt4nicuhn2KSiGXfi FD2Iex9G/sV7dBQezH4SGCGKF1TaHTzFjA0yyOqJuZ7sdXHAyTucBencBSWApW8PvPz+9sFS Uub8dmd7TsvRRjp6HatcueahAEAQGxPEXx2sPhl4H6n19qaUx2bS1C+tqGtcwSVBGAyCPnc1 plleWRsaSOZ72jusOJxEaFKVWeyOW5f4JieMcRo8Mwi79WSS3svGTsm8sVdydtEmz5hOPnF6 v4/cadV62unmit1TdKi4yNkkbI+ISPJZGXANDvLj5IwQ0ZEYON15PiK3bVZVX1d/z6bH6Q8C 4VT4Zw6hw+jbLThGKt1tu93a7u7Xe5tEuaxrnOOGsBc4+gH+P1WDS+pyy3Pd/wBhv7NqHwr8 HabiPqag5OI2tqH4c1HmNtVslLJYoGtAAbJIGxvlJLiCGNBHKQPQuX+FfRqSrVFecl8F4fif EPtq9oUuM498Kwc/9moy8PrTV05eaWqjtpd9bnoHFnk36rsdrHh62JISeEP2jzi9LrjxxW3S wbURU2itPQtINUXxTS1T3Tl4jxhjg3kYTuXBrewAXn3M9bNi40/3V9up9q/o+cKjh+XJ4x2b rVG721Sgstr9Ve7XRa+Z58rrh7ubh4RcP6/izxZ0tpa2UbbhcdR3ekttNSukbG2pfLM1nllz iGgOBIySBv1WWjTdSpGmt20vizR4pj6WCwVbGVpZY04Sk3a9kk3e3Wx9VulrFR6XslHbLfTR Udvt8DKalgjGGQwxtDGNaOwDQ0D5BeuRiorKlax+YuIr1K9WVao7yk7t+LerfxZqFVJ5URdz BoaCSc9ArPyMdm9jqLxU9rjoDQ3jo0JwSt1VTXOrvVwdRahusbnSUtnmkgk91pGuYCH1ElQY A8/ciY74yHH4OGq8aoRxcMGndvd+D6L1ueo8L9lfFMTy1iuYq0XFQinCOic0pLPLW1oxjma6 ya0037ewO5o8+q5lbHlxNSAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIDjnxU8WYuA/hp19rR0PvQ0tp+uuYgZOI HTuige9sbX4PK5xAAODuRsVr4usqNCdV9E2c3yxwx8S4vhuHp27WpGN7XteSTbXVLqfLLPUz VT3SVE0lTUSHmmmkcXPmed3PcTkkk5JJOSTvuvIrvr+X11P0wjFKOWKypaWW1ltb02XSxbUk nKngY0nbteeNXhHZLvRw3G1XbWNrpaylmbmOoidUsDmOHoQtvh8FLFU4y2bS+aOs864qthuX sdiMPLLOFKo01umovVeh9RMEWWZdzZO/3ivWT82b20LnlNI6A/XdCbskAANtkIKoAgCAIAgC AIAgOF/aAaHunEvwQ8WtPWSl98u960lcqSjh8xsYlkfTvDW8zyGjPqSB81o8SpyqYWpCPWL+ w7VyHjaOD5jwOKxDtGFWDbs3ZKS6LVnzB87ZsSNOWSDnafUHcH8iF5SfpHla08AhBq2hNWSa C1tZr7FNWU77JX09w8ykkMdQwQytkd5bgQQ7lacbjc9QrQnkkql7WaZqY/CrE4WphpJNTi42 krrVWV/ez6sNA6upde6Mtd8oecUN6pIq+n8zAd5crBI0HBIzyuGcEjOdyvYITUkpI/MbG4Sp hsTUw1W14NxdvFOz/ga46ZjergPxVjXPMz2pPt37XwNkdongrW2bVOp54ZBctQMkFVb7IS1z GshLTyT1TX/EQSY4+UNdzOJazqnF+Yo0X2WGs5dX0X4v5L7Pof2aexKtxGP8pcwRlSpJpxht KdmruV9Ywey6yvdWSu/Ivhjww1x4wOOFPYrDS3PVutNW1j5nvmnMktRI4l8tTPM77rQDzPkd gNHrs1dNo0a2JqKEFmnJ7v7WfVnE+J8N4Dw2WJxTVKhSjZWWi6RjFeP7sV5+bPoF9mr7NTTH s9+F5p6YU951veYmG/X4w8rqhw+IQQA7x0zD91vVx+N+XEAej8L4XTwcLbye78fJeXkfB/tD 9oeN5pxmapeFCD7kL6JfvPxm+r6bKyWvaKT+sn6Lljzw8BPtDfE2p1z7ROstE0NLHT6N0/QW 2nfESXTCVrqt5kydnB87m7Y2AzuvO+Za2fGuK/ZVvvPuL2CcOhh+VI14t3rVJyd/LuK3laN/ W/Q6MLr57Ubi4SSCPirpVziGtbfLe4knAaBVREknsAAslH+kj6r7TS4mm8FWS/cn/wBEj6df ET4qdBeFLh/Vak13qW3WCgp2PdEyeZvvFc8Ne8RU8WeeaRwY7lawEnB9Dj1bE4ujh4drWlZf nY/N3gPLHE+N4pYThtF1JO17J2irpXk9opX1bZ4g+0x9s7rDxu1V10tpj3rSfCqcxAW2RrG3 C7BmXZq5GOcAxznD9QxxZ+rZlz989B4txupi32VPu038X6/gfZns59kXD+XYwxuMtVxau813 ljfS0E1uuk2k9XZI2L7LP2eFw9obx9ltVRVVlp0bp2JldqC6RQvL+QuAZSQv5SxtRLuQXkcs bHvAcWgHDwnhk8bVyy0itW/u9Tm/aVz/AEeVuFqvGKnXqNxpweivZ3nJXu4x62WsrK6TbPoe 4ZcNrNwg0DZdL6ct8dqsNgo46CgpIySynhjaGsbkkk4A6kknfK9JpUoU4KnTVorSx8C8R4hi MdiqmMxUs1SbcpPxber8DJ4h6tj0LoO832Vgljs9DNXOYZBGHiKN0hbzHZueXGT0yrVaqhBz fQjA4Z4nEU8PF2c2o/F2+8+UfVGoBqvUVxuzYPdWXarmr2w82fJ86R0vJkAZwH4zgZxnAXj7 nmm5JWvr8T9PMNR7GjChe+RKPq4pRfxt+dzBUeZnPTH7Mhwmn1D4juI+sSy3SUmmbBBa8S71 MVRWVHOx8Y5SA3y6SdrjzA/GBggux2nlSk3XnVVtFb4v+DPnL9I/icaXCsLgNc1ScpabWhGz T13vOLSt0vpoe2EDS2MA9V3s+P1sTQkIAgCAjMcM3OAhD2Pn8+0J8TKjX3tIrxbZoaRkOjbH brPTyQkl87HxurHGTJI5myVUjcDGzRtnJPnPMtbtMc1+6kvtf3n3R7BuGxw3KVOrFu9ac5tP ZNNQVvVQT/gdIFwJ7Kbq4F0cVx416Mp5445aeo1DbY5WSNDmSMdWQtc1wOQQQSCPQ4PVZaFu 2h6r7Ucbxuco8OxE4O0lTqNPX9yT0+B9T11vds0fZZquuq6G226ha50s88rYIKdjQclznENa 1rQeuwAXr7lGKc5aI/MqnQrV6ipUouUpdFq235LV6nlh7RT7Qzbo7UNMeH2pmq7gZf6t1XW2 8tpWRcgIbRxS/E95c5wMkjGtb5eWCQOa4dO4rzMkuzwe/i9vd4/m1z6a9n/sEq5/pnNCSjbS kpd6/jNx0S/uxbbvrls0ebHhm0XxK49+Jyww6A/SV24j111F0p650zi9lQ2QSPramY7iNp+K R7uo+HcuDT1bC0sRXxC7H69/H5vy/wAj6J5jxnCOGcGqvido4ZRytWVrWsoRXi1pGKtrr0bP p+sEVUy1UwrnRPrWxM94dHkMdJyjnLc78vNnGw2XrSbt3tz82arg5y7NaX0v4dDPqniOFzic Adz0HzUPYhK+h8vHjp44O8SPjE4ka195r6mlvV/qTQGtaxs8VJE7yYInBhLRyRMY0YJ2A3PV eUY/EdvialXo3p6bI/SPkrgy4TwLCcOaSlCCzWvbM9ZNX8W7vz6I4nWmdoOzXsd+F0nFf2jv DCjYLdJDaq+W91EVYMslhpYXvc1o5Xcz8uaWggDLckjAXKcFoupjoJW01d/BXPOPa1xKOB5U xlR3vOKgsvRydtdVZWun8NT6R6cEQNBPMcbn1Xp68z8+nuTUgIAgCAt1Bw0FCH4HhT9pD41N 1342bLo+mq46ik0DYIopoRTOjfS1tY7z5Wl5A8wGBtE4cuWty4ZzzAef8z4jNiVSv9VfN6v5 WPtP9Hrg7w/L1THzjZ16jad94wWVadLSzrXV6dLHnqutnvRqejdG1fETVlp09QyU8NbqCtgt dNJO4tijmqJWQsc9wBIaHSNJIBIAJAPRTGDnJU11018XZfea2MxlPCUJ4qsm4wi5NLdqKzO3 nZdbH1b6K07DpDSVqtVPBT00NtpIqWOGnYGQxtjYGhrGgABoxsABt2XsUI5YqPgfmHi8RKvX nXm23Jt3erd3fV+JrSkwBAEAQFC8NOCQCUB5Cfae+MkU1dwu4fwy26V8Aq9R1bGyc1VTHlFN BzNB+GORr6ggkZJhODsV0vm2um6dH1f3L46/A+qf0beEyUcZxSWZLu00+j/alZ9WrRvbZS13 R5MOOXHckepXTz6jKID6WfZ7jTnBf2bnCKofLbdO2Sm0VQXSslmlbBBFJNTNqqmZ7nHA5pHy yOOernHovUuG9nTwVPosqfxV389T86+fY4vH8246CzVKjrTgktW1GWSKStrZJJHST2kX2g2j skt10XwJfDcqxvn0dbq6VodSxHlaGyW4BxExBL/1rwGfACwSAteuB4nzKlejg9/3unu8fU9l 9nnsFnVUOIcyrKtHGkvrPXVVdO707qvLWzcbNHmTwU4La/8AG5x3o9NWCK46q1bqGTnnqq+q kl8uNoDX1NVO/mc2JjQ0F5yQA1rQTyNPVKFCviq2WDbk/HX3t+R9IcY4zwvl7h0sXibUqNPZ RSV27tRhFWTk+iXi29E2fS14ZuFl14J8A9IaPvmoKnVd003aoLbUXaeIRSVpiaG8xGSegABc 5zyBlznOJJ9Uw1F0qMacndpWv4n50cw8So8Q4nXx2HpdlCpJyUE75b+enrokleySVkuDvbTc BKjj97PDXVDQtmfcLBFHqKmibNFE2V1G7zXte6TbkEXmOOCCeQAHfB4/juGdbBTiumvw1O7e x7jsOF804adSyjUvTbs3bPomkuuay8NT5zg5rwHMOWu+IH1B3XmWvU/QB+DCA5U8FXiSm8I/ ik0VxCYypnptOXBsldTwOIfU0jwY6iMAOZzny3uc1riGl7Wc2wK2sDipYbEQrro/k9Gvv9Tr POXLq45wbEcLbSdSOjdtJLWL1T0vZNrVJu2p9PGkdVW7XOmbbebTWU1wtV4pY6yiqaeRskVV BIwPjkY5pIc1zSCCDggr1iE4yipRej2PzexOHqYetPD14uM4Npp6NNOzTXRp6GsKxiCAICjn hvUgIDyw9v8Ae0sotJ6JquBuibzDNqC8Dy9XS03M42ykID20oka4cs8p5S9uHFsROcc4Duo8 x8VUY/RaT1e/kvD1+71PpP2F+zupXrrmPiFP9XD+iT/altms1rGPR6Xlttp41/h+QXST65dk 7HNngM8E2qPHXx7tekrFSVTbTBNDUagujCGR2ih5wJJC9zXN81zeZsTMEveBtyteW73DcDLG VlCOy3fRLr7/AAOnc7c5YLlvhcsdiJLO01Tju5TV7K113U/rPovNpH0d8AeAOlfDJwttOjNG WmGzWC0M5IYWZL5HE5dLI87ySvO7nuJJJXp+Gw1OhTVKkrJfn4n588c45juMY2eP4hPPUlu+ luiS6JbJLY34SGjJ2CznFFDI0dXAfihDaONvFF4o9GeEPhBctba5ubbdZ7d+rYxmH1NfO4Hy 6anjyDJM8jAaOgy5xa1rnDWxeKpYem6lV2XzfkjneXOW8fx3Hw4dw6Gact29Ixj1lJ9Irq/c k20n84vjl8YmoPHJ4h7xru+tmooaoiC12o1TqiKzUbcBkEZOBvjneWgB0j3HGOUDzDHY2WLq utLS+y8F4H6Ccl8o4XlzhVPhuGeZrWUrWc5Pdv7I32ikvG/EkEL6h4jjjklkkIa2ONpc557A Abk9sDfdaf5XqdrbS7zdreO358T6J/Y6eCh/gz8HdnprrSGm1nq8Mvl/EjC2SmlkYPKpXBzG uaYIi1ha4EteZBkjBXpnBcB9Fwyi/rPV+v8AA+Afa1zguP8AHqlTDyvRpXhT2s0nrLRtd6V2 mt1Y7cjoFzB5kEBGYExnHVAeZ/2mXhm69eFLRWqRWeU3TepxTml8nPvHvlO+PIfzDl5PKzjl OebqMb9W5ppZsPCo3s/tR9Dfo5cQycbxGDy/0lO977ZJJ7db38dLHiauiH2MME9iUB62/Zwv A9UwyXbjjqG2yRQzQvtWk3TMGJmOJFVWMPNnGW+S0lv7MnK7BcF3Lljhzu8XU9I/e/u+J8sf pBc5wap8u4Seqearbo/2ItW/9z18LrY9dmDDQu5HyytiqEhAdbPa48TKvhL7N7i/dqGCmqp5 7E61OZPzcjY62WOjkd8JB5msqHOb25mjO2VxvGa3Z4KpJeFvjp95372WcOhjubMDQqNpKalp beCc1v4uKT8vM+a92AwNBJA2C8tP0Pe5RCD11+zA12nW2Pi3ThsP9FoqrfK95idzi3mN7Yxz 45eX3gTfDnmzvjBBXc+U3C1X97T4W/G58p/pJ08W6mBkv6K01vpnur6b/VtrtbQ9D/FT40eH Pgz4fVeoddaio7cyGJ8tLbo5GPuN2e0N/VU0BcDI88zfRrQeZzmtBcOyY3HUMLB1K0rLw6v0 PBOWOTuK8fxSw3DKLk21eWuSKfWUtkvm3ok3ZPxT9od7bDiB4zaS+6TskbdHcNq6Z0JoYRm4 3WlD/hbVSgkAPG74Y/gIw0l4BLujcS4/WxKdKHdg/i15/gfYvIPsd4TwCVLHYh9tiYpPM/qR btfIutuknr1VtLax7APgRxM1X4zbbrjSLI7dpLSrZKLUtxqo3e7VdPMwZoIw3BfO4iKQAECP y2PftyxyW5bw1d4rtoaRWj/D7H7tfPT9u3GuEUeAS4dj3mrVbOnFPVSi/rtv9ndPrK7Uerj7 5u2afovRD4hPGT7T1ri41PFvhXph0sTrTTWitu7I/LHO2odO2Bzi/qRyNaOXpkEro/NdWTq0 6XSzfzsfW36NuAprA43Gpd5yjC9+iWbb1e55brqZ9LFyL7w+o/ioexD2Po69i9I2T2YXB0sc 13LZS04OcEVE2R9QvT+Bf+gpeh+fnte05vx9/wB//wDTE7TLljzcIAgIOlbyE5z9EB4fe3l9 pk3j3rSfg7ou4UVZojTdTHPd7hRzvf8ApW4R8wMAcMMMMBJB5edr5MHP6sAdB5h4q6svo1J9 1bvxfh6L7T7G9h3s5XDcMuPY+LVeomoRa+pB/tW3Up9NrR0t3jzgAy7G++y6yrNn0MenXsKv ZU1HEzVNDxn4j2Gnk0fRtM2lrdXRuLrtUhzSyuMZwDBHh3JzgiR5DwOWNrndq5f4O6kliq8e 7+yvHzfp0Pm722e1CGEpS4Bwmo+2elWS/ZVneF/3paZrPuq63bS9pIW8rCN+vUjqu9HyGvMu oSQlILCMj4tkB8wHtBOIrOLHjg4sagjojb21+p62P3cy+YWGB/u2c4GeYwc/T9rBzjJ8o4lV VXFzmlbvP5afcfo/yFw94HlzA4ZyUnGnB7W+ss3nspW91zh1aR207O+xm0HbeI3tN+E1DdWS yU1LX1F1jEcpjIno6OeqgJI6gSxMJb0cAQdiuW4HTjPHU1LZXfwTa+Z5t7X8dWwvJ+NqUXZu MY7X0nOMJfJvXpufQtxP4v6W4J6Mnv2r9R2XTNlpAPOrrlWMp4GZcGgcziASXOa0AbkuAG5C 9Jr1qdGOabSXmfBXDeD4ziOIWGwVKVSo9oxTb8dlfZX18mzxw9pZ7e+7eIGzXXQ3CKGv01oy 5Qinrb7UNdT3e4N5niSOFrXEQQSN5RzHEpBIPl5LR0jivMUqydHDaRe76+7y+Z9cezr2HYfh dSnxHjjVWvF3UFrCL3Tb/aktXa2Rb62udUfZ/eAzWfjz410+ndKs/RVptLoqm9X6SHmpLFDz ZYQOj5nFp8qEbucMnlY1zhw/DeG1cZVy01aPV+H8eqX8T1Hnvnfh3LPD5YrGd6UtIU1pKbtr 42il9aT2Wmsmk/pZ01a5LFYKGklray5S0sDIX1VVy+fUua0NMj+UNbzuI5jgAZJwANl6lCLU Um7n52V6iqVZTUVFNt2V7LyV7uy2WpqqsYwgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICheB3QFPMb6o9NWRdFHTNbsXA E7ISeWn2izxx2ay8GKTglp+5W243vVFVDXaiiic2V1tooHiaCN+xDJJZ2McMOD2tgOW8sgK6 nzNxCKprDQerevklr82fSP6P/JWInj5cwYqLjCkmqd9M05XUmvFRi7PSzct7pnjSujn12EBy b4Ltf2fhR4vuF2p9QVbbfYdPaqttxuNW5jnimp4qhjnyFrAXENaCcAE4HRbWBqRp4mnOeiUk 2dc5vwNfGcCxuEw0c1SpSqRivGTi0lrpqfUFp7UNFqizUdwt1bS19BXQsqKapppWyw1ETmgt kY9uQ5rgQQ4HBBXq8JJxUk9GfmzXoVKNWVKrFxlFtNNWaa0aa6NPdM1Pzmk4yrlFqPMb6p6g kDkIAgCAIAgCAIAgNN1NaI9Q2GtoJXvjirYH08jmEBzWvaWkjIIyASdwocbqzL0KrpVI1Ybp p/DU+VPjHw1qODPFbUukqqnr6WfTNzqbZ5VZH5c4ZDK6OMvbgYLowx/THxZGxC8gq0HRnKDv o2vht8j9OOFcQhxDBUcbFpqpGMrxd1dq9k9dndWvc2ysZyJVjixwI2I6H0KepD2O/ns+fby6 j8GfBOPQepNInX1ms/KywyxXBlvqbZB8XNTvPlPbLGCQWHAc0FwJcOXHYeGcwTwtFUKkcyW2 trLwfj5HhvPnsRwnMHEXxLCV+wnO7neLmpPS0lqmm+vR6WtqbW8anty+Lviwp7jZbLOzh1oy uY+nfb7VJz1tXC9r2uZPVEBxDmvwWxBjTytO2+ceP5gxOITjHux8E9fe/wADk+TvYvwPguWv iF9Irx1zS+qmmtYw8mtG7vV9Drf4aPCxr3xd8R49KcPdPT327+QaiVokbBT0UDcNMssryGRs BwBk7n4Wtc7DVxWDwtbESdPDq8vsR6HzDzTw3gWE/lDilTJTvZWu3KVr2S1cn420W7aWp7++ zX9mhpj2e/C73emEF51zeImfp6+uj5XVBG4ggB3jpmO+63q4/G/LsAej8L4VTwVOy1k9393o fCXtD9oeN5oxmafcoQ/o4X2X70rbzfV9PqrQ7RrlTz0tVI5oHAdXDA+pQlbnzCe0K1pa+Inj o4u3uyVAq7VcdVVstPN5TovNAf5bjyuAcPjY4bgHbPovKOJVI1MZUnF6XZ+j3IWDrYTlvA4a urSjSjdXv59NNrbHDa0jtoADmuBDS1wwQRnI9E30Bqeo9YXbWNVTz3i63K7T0dO2kp5a6rkq Xwwg5bEx0hcWsBJwxuGjJwFLk5Wc7t+v8TWw+Ew9BShRgoptydoqKb6tqO78Wzn/ANn17Mfi F7QLVrH2OldaNDUNc2kvWpqoN8mh+EvdHDG4h1RPy7cjMtYXs8wta7fk+G8Kr4uV4aR6yfTy 8/x3Ojc9e0rhfK9BrEyz4iUc0Ka3fROT1yx83q0nlTaPoJ8M/hi0j4RuEFs0Roi1Mttnt3xu Ljzz1sxA8yonk6yTPIyXH0AADQAPR8JhKWGpKjSVkvzc+EOY+YsfxzHz4hxGeacvhFLaMV0i ui9711OSMYZj5LZOEOnPtyeL8XCL2b+uo/Ntoq9XMh05TQVT8OnFTIGzGJuQXSRwCWUDoBGS QQCuF5gr9ngpr97T47/I9T9i/CJY/mzDPW1K9RtdMiurvWycrR96S1Pnkkf5ji445nZJI+v+ P5rzVKx98+RRvXplPNi66nux9m84VS6J8B9z1DO23udrTU1XV08sIJn93p2x0YZKS0dJoKhz WguAbIDkFzgPQOWKUo4Rzk/rNv3bfcz4n/SE4nHEcyxwsW/1NOKd9ryvO616xlFN2TurbJHo WuyHhYQBAEAQFuqGYXAdXbfnsoexK3Pl38eGtLZxG8a/Fq/2WdtXabvq241VJO2J0XnMMxHN yuAcMlp6gFeUcRqQqYqpUpu6bZ+knJGDrYTl7BYXEK04UoJq6dnlva60e5xOtM7OZNmu1Tp+ 60tdRzyU1ZRTx1NPNGcOhljeHseMg7hzQR8wETad4uz/AAKVaNOrCVKrG8ZJpryas/DdPXU5 F42+Mrir4j7TT0OvOIOqdV0FI4vipa6qBga4ua4uMbGtY8gtaQXAlpG2N87OIxlfEK1abaXR /gtzgOC8n8H4RN1OGYWFOT0bS1+Lu0t72av1NV8G3gc4heOLiVBYNGWaoko2VDIrpe5oX/o2 yscHP555BtzFgcWxj43nAGM8wvgcFXxcslFWV9X0X58NzT5t524Xy5g5YniE+9Z5YJrNPZWi vW15bL5H0C+Cb2fPD3wKaFhtuj7TC+8z00dPdr/URtNwvLmOc7mleOjeZzuWNuGtHKN+UFek YDhtHCRtTWr3fV/nwPhLnLnvivMuJdbHVO4m3GC+rDZWS66LVvVvXqc+E4GfRcgdOOAPabca o+AvgP4m6h57d70yxz0dHDXSckdVPUN8hkQGQXPd5h5WjckLj+KYnscLOot7aer0XzO6eznh D4nzHg8JZ2c4t2WqUe835JW1b2Pma8tsLGRsPMyIBjT6gAAH8sLyqOyP0YcpSeaXXXw8R1P1 Uh6K56ifZiOE8F64v8T9byzU7pbBbKOzQ07qcPkBqpJJTM2Tm+D4aZzCA34ufrtg9t5UpJ1K lV9El8f8j5s/SQ4rOngMHw1J2nKU27/uJLK111kne+ltup7Ps3aF3c+RiqAIAgCAtVW7QPU4 Qa7o+XTxw8bX+IzxgcSNaGouNRTXy/1TqL34MFRDSRvMVPE4NJaPLiYxgAJwGjc9V5NxDEdt iZ1PF/5fBH6TcmcG/krgOE4fZJwpxvl2cnrJq+rvJtt+ZxWtQ7MdovYz8L5eK3tIuGtOxlBL DZKqa/VMdWCWvhpoXkho5XAv53xloOBlueYEBcrwOlKpjqcei1+CPNfa9xNYHlLGSu05pQVv GTXmtLJp+uzPpAiBETebrjdenn5++hJAEAQBAW5m7Z3OEW4PAL7Q3xBo9a+0huVBSx1TJ9J6 dttmrDK1oY+YiWs5oyCSWeXWRDJweYPGMAE+d8y1VPGtLokvtf3n3J7BOH1MNynCpNq1WpOa t4aQ187we2lrHRxdfPaAgN4ap4+6211w7sekbvqy/XTS+nIzDbLTU1jn0lG3m5wGszg8rvu8 3MWdGlrRhZp4irOChOTaXTpY4jC8B4dhsVVxmHoRjVqWcpJK76avz62tfd3bMzw4eGzWfiv4 sWrRuiLPPdbxdJQzncHNpqJmMumqJcERRtaCSTucYaHOIabYXC1MRUVKkrt/m5j5g5i4fwXB Tx/EZ5acfDeT6Riure3h4tJNn0Nezt9nVpH2fPCdtoswbddTXNrJL9f5YuSe5zD9loyfLgYS QyIE4G7i55Lj6TwzhdLB08sdZPd+P8D4J5+5+x3M+O7ev3aUb5IJ6RX3yf7UuuyskkdjlyZ0 QwbrbYrzRT0tTDFU007HRSwysD2SscMOa5p2IIJBB2IKnpqISlGanB2a2a3T8T5sPac+CK4+ BrxXX/TbaKqZpO6TSXLS9W/4m1VC9wPlhxc4ufA5/kv5iHHla/laJGheV8WwDwldw/Ze3p/D Y/Q72b850+Y+C0sU5J1opRqJdJrray0klmVtFqrtxZ14XHHfggPV32HPtc6HR9usnA/iXWR0 dDC/3XSl9nmPI0veS2hqXOJ5fifiKTIbu2I4xHnuHAOMqKWFrv0fr0f3fDwPl/20+yqrXnU5 j4TFuTV6sEvBazikvLvLf9pX1PX6CthqYWvjkZIx7Q5pacgg9CMdj6rud0fKc04u0tC6J2E4 zv6YUgqZ2sxk7noO5QHQf2o3tr9LeECC6aJ0M6PU3E91K3kkYGTW2wukxh1Q4Oy+UMIe2FoO ct53MDgHdd4tx2nh70qOs/kvX8Pie2+zf2OY3jsocR4kuzwt/Sc7fuq2kb6OT88qbTt4Tar1 TcddaquV6u9XNcLveauWuraqXHmVVRK90kkjsADmc9znHA6uK8/lNyeaW739fPzPtnC4Snhq EKFBKMIJJJbJRVklfwSSOc/AX7NriJ7QHWFRR6XhprPYbYGPuV/uUcjaKmDngckfKMzzloeR G3A+Ah74wQVyPDeFV8bLu6RXV7fxZ0nnf2icK5Xw6qYxuVSX1YRazOyvdpvux1Wr110Uj6Af B74OdHeCPg5Q6O0bRGOmhPnVtdPh1XdKgjDp53gDmeegAAaxoDWgAL0TBYGnhaSpU17+rfiz 4U5s5t4jzFj3j+Izu9oxV8sI/uxXRfNvV3bOYFunWjCuN0p7ZRyT1E8NPBGMukkeGsb8yTsO yrKSV7k04Sm1GCu3tY6UeLz28PBLw320waZukfFXUUrA+Kj09VMfRR5PWatw6JmwcOWMSPBA DmNDg5cHjOYcLRTUHnfgvve33nsPKfsQ5i4rPNjYfRaXV1E8z/w09JPpq8sfCTaseLni/wDG 7xC8bnEB991zepaqGGeaS22mHLLfZo5MAxwM7fC1oLncz3YJJ3IXRcbj8RipuVWWnRdEfYHK nJvCuXcN9H4bTs2kpSf1ptbOT9eisl52OIzu449fzWlokdq31O+PsEvA5P4kPE5BxCu1LDLo vhnVMqnF8g/qm6hofSxhuCS2P+vOOW4cyLcnLV2Ll7hzr4jtpruw19/T4b/A8P8AbjzrHhPB 3wuhK1bEK3pT2k79HL6q3unLTZnvhH9wL0JbHxGSUgIAgOmXt59DWzV3sx9eVlwZI6fTk1Bd aBzZSwMqW1ccLS4A4cOWaQcp2JI7gLguYqalgJyfSzXrf+J6z7D8bVoc4YWFN6VM8ZadMrl7 tYrVanz1EcxwNzv/ABXm+l3Y+827K7/A5Y8DXhTuPjP8UGlNAUJngprzU+Zc6yIHmoKCLD6i fIa8BwZ8LC5vL5skQJAdlbmBwcsVXjQj138l+fnY6vzpzPS5f4PW4pUs3Bd2L/am9IrdX11d nfKm1ex9MfCnhpZuDfDex6U0/SNobJp2iit9FCDksijaGjmPVzjjLnHdziSckleqUoQpwVKm rJaL3H5z8S4jiMfiqmOxcs1SpJyb82/s8F0WhudZTTCAHoUB57/aQLhVW/2esEcE88EdXq62 wTtjkcxs8fJUu5HgHDm8zWnByMtBxkDHXOaG1g0l+8vvPcv0e6UZc0Sk4ptUp2vrbWKutNHq 1pbR7nhGvPj7aCA3pwP8RWu/DXqWpvOgtWXrSdyrKc0k9RbpgwzxEh3I5rg5rgHAEZGRvjGT nPQxFWjLNRk4t6aeBw/GeX+G8XoqhxOhGrFO6Uls9rq1nt5o0bXXES+8UtV1V91Hd7lfr1Xu 5p62uqHTzyEknBc7cNBLiGjDRn4Q1YpzlN56jcn1d/xNzA8PwuDorDYWnGEI7JKy+C67avV+ LZ2U9m17KLXPj91JQXbyp7BwvjqnxXHUT3M55xHyl8FIxxzLI7PL5mDEwh3MS5ojdy3C+D1s W1LVQ6yfXyS/KPPPaF7U+Hcs0Z4e6qYtq8aetlfZza2S3y3zPSySeZe/3A7gbpjw4cMLTo3R 1oprLp+zxeVTU8W+53c97j8T5HHLnPdkuJJJXo2Hw9OhTVKkrJHwpxrjWN4rjZ47H1HOpN3b f2JdEuiWiRvZ/wBw/RZjjTyH+078G5pG8MOIEMNyljg970/WPEYNHStdy1EJc7GWyPd5jQCc ERnAyCV03myh/R1l5r7z6j/Rt4vG+N4ZLLfuzX7zt3XbySs3ppc8lCC3rsumn1SVYcO36dEB 6w/ZzfHVbrOLjwJvr46Soraiovenat0kUbKiR3KaijOSHvmccysxzEtbIPh5AXdw5Wx0Ung6 m+rX3/j6Hy3+kHyVWquHMmG7yjaFRatpK+Weiso/svbW299PX6N7WsG67knpqfK17LUl5rfV TdEmkat1naNB6ar7xfLpQ2a02uF1RWVtbO2CnpImjLnySOIaxoHUkgKKk4wjnk7Iz4TCYjFV o4fDQc5ydlGKbbb2SS1b9DyI9rn7cKk4gWOq4a8Dr5NJaa6N0N91RTB8Dp2EljqSjLg1wad+ ecfeaQIyQS89L43x/Mvo+Fe+76+i/H4H1T7KvYvUw01xbmOnaad4U3Z2e6nPdadIdHrO1rHl dBTulexkcZLjyhjGMJJPQNaB36AAfJdP0SUUv4n05OWl27L7Lb/i76I9Q/ZUewjn4nUenuJv GOJ1Hp+V/vlBpCWAtnucWGmGWscSCyJxy7yOXme3k5nNBcx3buE8vSqZa+L2/d+y/l5HzV7U PbcsJKrwfgDvUtaVVPSL1UlDTWS2z3snfLd2a9kLVbI7TRx01PHHBTQMayOONga2NoGAABsA AAAAMADC7ulY+SZylJuTd2zOUkBAbN4367t/CvhBqvU94qpKC06fs9XcKyqYx73U8MUL3veG sBeSA3OGgnbZYMRUVOlOcnZJNnI8GwNXG4+jg6Ec06k4xSutW2klrpr56HynSVNRWPM1XLJP VTfrJ5JHl75JDu9znHdxLiSSepJK8iTbV3ufp1GMYrLFWS2S6LovgUQk3Fwp4tal4Ga+oNVa Qvdbp7UNrEnutwo3NbNTiSN0b+UuBHxMe5pyOjistGtUpTU6Ts11NDifC8JxHDSweOpqpTla 8ZbOzTV7a7pM1LjR4h9deIvUUV211qy96suFM0MhmuNQZBAMBvwNGGR5a1ocWtBdyjmJVq+J rVpXqTbfn+bGtwbgHDOFU3R4bQjSi98q31fvau9m9OhyX4C/Z0a/8fPEiktunbfVWzSkNQY7 xqienc6gtbWNY57GnYS1GHs5IWnJLgXcrQ5zdrhvCqmMajD6vV9P4vy+J17nj2gcM5awcquL nmrNdymms0r3s/7sLrvSfhpd2T+hTwr+FPR/g74QW7RWiLa2htVD8csshD6m4TkAPqJ34HmS vwMnYAANaA0AL0nCYWnhqSpU1t+bs+CuZ+Z8fx/Hz4hxCeaUtl0iukYrpFeHXdttnJ8QIbut o4EkgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgNL1HdmWGzVldJyeVQ08k7y54YAGNLjknYDbr2VaklGLlLpqXoUnVqR pLeTS+OnvPHHiD9p71ndK2jl0hws01aqM04M8d6uk9bMZCcgsdCIQGhpxgtJz3A2XR63NtSV nSpperb+yx9aYH9G3AQhKOPxs5SvpkjGK96k5dfB7HAPGz26niJ4xuqYqXVVJougmqfPig0/ Rsgmp28hb5XvD+aR7Dkk53zynOwXH4nmLGVfqyy+i+/c75wj2KcqYDK5UHWklZupK6fnlVlf pppY6gVNTJWTySyyOllmeZJHveXOkcTlznEnLnEkkk5JJJJJK4Tu+vx38fz7z1eMYxSjHRLZ KyS9LdPItJdFgl0CTfhPp88pdBO2pz34bPadccPCbp6CzaM1xUwWGkilhpbRX08VdQ0fmPD3 OijkHwu5gcYPKOZ2GjJXI4Ti2Jw6yUp93wtdHRuYvZvy7xurLEcQw6dSTTcotxk7KyTa389N bLwO1ejvtM/FS2VtrZfNA6EudFTviFe+mnqqaqq2NwJCwl7o43u3Iy0taT90gLmIc2V01ngm vevxPMMZ+jlwScZvDYmpCTTy3UJJPpfRNpet34npf7Obxt13j94G1Gu5dETaLtxuU1BQxy3a O4Or2xBrZZctYwxhspfHyubk8nMDghdq4XxD6ZRdbJlWy6nzl7QOTKfLPEo8NjiO2llUpNRc crey1bv3dbp9bdDsaOgXJHSAgCAIAgCAIAgKOALSD0KA8GftC/hSn4L+MCLXtHTQx6e4n0/v HNDE2NrLlTsaypa7DiXPe0xS8xa0HncBkscV57zNgeyxSrpaTXz/ADqfbPsF5phxDgMuGVJf rMM7O7/Yk7wtorW1ja7tZN2ujoEuuu63Pc7eIQlK5UMLjgAk5xgDdLoi+l2dkPAD7MTiL4+t Xw/oWilsuiaWsjgu+p6poEFExzC8+QxxDqmUtAAazLQXxl7mtOVynDOD18ZPuq0erf3eJ57z 17SOFcsUWsTLPXaeSmt2727z1yR13lZtJ5U2e9/hE8EvD/wRcPJ9O6BtDqCKumFRX1lTIZ62 4yhvKHTSnd2BnlaMNbzENAyV6HgcBRwlPsqKsuviz4c5s5x4nzHi1iuJVLuKtFJWjFf3Y7Lz e763OY2jlaB1W6dYKoC3P938R/EIEfKNxq24z607g6huWCNwf6smXkFdfrp+r+0/Tzg//oKC /wD5dP8A6EbYAz0WI5APxG0lxDQPU/h+/t6qG7bha7anop7NL2DurfEBc7frDi3S1mjtCMfI W2eQy0t7vBaG8hxyj3encS4+YT5jgz4Whr2yrs/DOXKle08VpDw6v8F+fM8B9ovtvwXDISwH ApKtiNO+rOnDx1v3pbK1sqvq204ntFwk4O6f4G8ObNpPSlrpLNp+xU7aWjpKdnIyNo6n5ucS XOcclxJJJJXeaVGNOCp09IrofH/FuK4rieLnjcbNzqTd23r+bbJbJaG7Wt5WgeiymiH/AHUB 5Efae+OAcOFvDelrGF2arVFypTTO5ht7rSSCUjlwc1wLGknZpIHw56dzZiXanQXm37tPxPqX 9G3gso/TeLTVl3aUXfe7zzVv9x387K+p5J9V0w+pw+dlJC6aRwEUYLicjfAzgZ7qG0twrt6f n/I+nH2cnBQeHnwS8NtKOit8dXQWOnmrn0TnPgnq5m+dPKHOALi+SRziSBuTsvVeF4fscJTp Pol8d2fnF7QOM/yrzFjMam8sptRzbqMe7FeGiVtznNcgdQCAIAgCAtzHA/2Q/iFDVyUfJ7xU gfS8UNTxyMfHIy9V4c17S1zT71L1B3H4rx6omqkovdN/az9PuGO+DoyWzhD/AKV4GggZ6Kvk bpJsZc4AAkuIaBjck7AD1JO2BvlNtyMytc75+zh9hhrbxZQ27V+vjVaG4eVLYaqmDmNN0v8A CZSHsijJDqZhawkSytyQ9hYxwdzt7Bwvl+ribVKvdh836Lp6niHtC9tXD+COeA4ZaviFdP8A cg7aZna09X9WLto02mrP224I8AdI+HDQEGmNEaftumrFTPfMyjoo+Rpe7dz3E5LnnAy5xJOB vgADvuHw9OjBU6MUonxtxrjeP4tinjOIVXUqOyu/BbLyS6JWRvlZzjCMozGcoPQ8zvtLvGxu kvDFo/QtPWsjrNaXz3yppjTlxmo6JnOXiTHKwtqZKXbPM4OOAQHY6tzViGqEaH7z+S/jY+hf 0dODdvxivxOUbxowsnfaVR2tbreCn5JrxaPE8/Ef4roeiR9jpNlQ0tPXB/xCjdadQe9P2dvg /FoT2elNqASU09Tri/19ze6OmEctOyCT3JsD35Jkw6mkeOgb5xAGQXO9G5YpKGCUo/tNv7vu Ph72/wDFJYrmp4azSoU4R3um2u0ulsvrJdb2vc78MBa0A9V2A8UKoAgCAIDhH2h/F9/AXwUc TdVxxzzT2vT9UIWw1JppPMlZ5LCyQAlrg6QOGN8t233WjxLEdjhKlTwTO3cg8IXFOYsHgW7K VSN9LqyeZ3XXRW958xXI4ABz3SvaAHPOcvPrvvknr815QvLU/R26sm9L9Pz5DkKkNpbnpZ9m c4Qv1J4j9eazqLXBU0WmrJHb6ete9vPR1dVLktY3PN8cEUgLgMYGMgnftXKtG9edW2yt79/s Pnf9I3ivY8Kw3D1NqVSbk14xiur20k1p46nttH9wLvR8eFUAQBAEBCZwDdyo21Iuj50/bmxP b7U/ikXMc0SutbmFzSOcfoqjGR6jIIz0yCOy804+rY+pfy+xH357FZJ8m4NLp2i/5szqUuHP USuNs5AA6k9B9fRHdbg7W+zi9k7rr2gV7Fzic3TPD63VUMdfe6uN4dUtdh746JhaRNIGEHmd iNoe0lzjhjuX4ZwWtjJOe0V1/Dx+w8v9oXtR4dyxS7F/rMRJPLBO9vBzd7xV76LvOzVkrte6 vg58GOivA/wgpNHaMonRwRu8+uuE5a6tu9QRh087wAHOPQAANYMNaAAvQMFgqeFp9lTWnj1b Pinm3m7iPMWOljuIS12jFaRjH92K6L5t6ttnMK3TrIQBAdZvad+z4tXtBuAc1h86gtOrrU73 rT93qKYSe6zY+KGRwBe2CUYa/k3GGuAcW8p4rivDI42j2b0ktU/P+J6D7OOfq3K3FFimnKjL ScE7XXiumaO8b+aur3Xzy8cfD9rTw26/qtMa703c9M3ulDnmCsj5WzxiR0fnRPHwywlzHYkY S12NjuF5vicPVoVOzrRs/wA/I+9OCcdwHF8Ksbw6qqlN9V0dr2kt4ySeqeps/l6/Lr8lgOXG QW4IBBzkY2dn17H+dQ4p6h+R2S8MXtaeOfhRtlrtWn9XyXPTVojip6eyXiBtZRwQMl5/Jizh 8QIyzIcS1pAbjlbjlcJxnF4dJQldeD1+HVHnnMnsu5c43OdbFUMlSTbc4O0m2rXl0dt7W1er 637If5pv4vj/APB7w1P/APUr/wDpVyv86sT+7H5/iefR/Rw4Fb/1Va//ALP+04G8RntluPvi RtNbarjq5unLLWVD5TRWCA0Dmsc7LYXTtPnPYzDcEuDiRkk5IXG4rjuMrppysvBK3zvc7vwD 2Q8s8JnGtSoZ5pJZqjza7N5bZU34Wfodb9A8MtQcVNU01i0rYLrqC9Vn9Yt9so31FRKcOccM YCcYa45O2x3XF06c6k8lNXb6I9Bx3EcLg6LxOMqqnBbym0l839h6k+z3+zsXA3Sm1Nx8kpqa ngkinptJ2+rZUGo5Xu5mV0zQWBhAYRHA88zXfE8fFGu28O5Yd8+Len7q+/8AgfNHPnt9o5Hh OWVeTunVkmrXSt2cXrffWSVmtE9JHq9oHhzZeFej7Zp3Tlso7LY7RA2lo6GkjEUFNE3o1rRs B+8nJOSSV3GnTjCKhDRLofL+Ox2IxeInisVNznJtuT1bb8W/z4G41c1ij/uHPTCA8lvtNHFH WtjtPD3SlHVV1LoHUMVXPc4omctPcayGSMwwyv8A2w1jnSCI7EgOIJaCOmc11qqUKd7Qd7+b XT7z6f8A0cuF8PqSxWMnBSxFNxUfGMWndpdLuyct7aLdnkM85A77DGQen4rp2vV3Pq23V9Ci Bauxyl4NvChqHxn+IewcPtPEU1Rd3ukq6+SmfPBaqVgLpamQNH3QMNaCQHPfG3mbzZG1gsHP FVlQp+9+HmdZ5s5qwvL/AAurxTFaqGiimk5Se0Vfr1bV2opuz2f0ieFPw06d8JXAewaB0q2o /RVhgMYnqXB1RWSucXyTyuAAL3ucScAAbNGA0Aen4TCU8NSVCnsvi34n57c0cw4vjvE6vE8b bPN7LZJaKK8kve93q2cmtHK0BbZwRVAEAQHE/jg0bNxC8G3FayUtsdea65aRukNJRMp/Pkqa g0kvktYzB5pPMDOXAzzBuN8LTx8M2GqRSu8r087aHYuT8ZHC8ewWInLLGNWm272SWdXu/C17 +R8ujTyxBxAwRn17fL+HVeTxTunbU/Su6z7/AJ6nvL7B/wAALvDH4eG671Na6SLXPEGOOsje eSSe32tzGvp4OblBY54PmSMDjuWA4LS0ehcu8M+j0O1mu/L5LovvPh/22c9LjHFP5Owk26FB tPdKVS/ela9nb6sXZXV3s7vv5G0tbgrsR4kSQBACcBQ9gef/ANo509X3z2eAmoqKpqobXqq3 VlbJFGXNpIA2eMyvI+6wPkjbk7Ze0d117meLlg7rZSX3nuH6PuIpU+actSSTlSnFX6u8XZed k36Jng2Rgrz0+3AgM/TWmLlrTUlBZrNQVl2vF1nbS0VDRwunqayZxw2ONjQXPcSegCmCc2ox V2zDiMTRw9KWIrzUIRTblJ2SS6tvZep6qeze+z3T10dq1vx1/URfqK6i0hBIeeRuC4x3Jxbl u/ITDE7sQ9+7ox3DhvLN2quM6bRX3/gvefMXtC9vMFn4dy3rupVrfOnrr1tKS/wraT9atP6U oNJ2mnt9roqO20FM0shpqSFsMMTck4axoDWjJJwB1K7jGKUcq0XgfLOIr1a9R1a8nKT3bd2/ e9TVwMBWKFHDmaQgOD/H34OLT45vDJfNA3Odtvqaox1lquHktndba2IkxShrsZBy6NwyCWSv ALSQ4aPEsHHF0JUZaeD8Gdr5H5sr8t8Yp8TpLMlpKN7ZovdX+DW+qWjWh81fE/hfqDgxr666 V1VaaqxaisVQaWvoaloEkEgGeo2c1ww5r25a9pDgSDleW1qVWlPsqq7y/P5+R+ifDuK4XiGG hjcHNTpzV011v801s07NPRq5oBaW9Vj8jeL9rudRZbhBV0k89LVUsrZoJoZHRyQvaQWua5pD muBAIcCCCARghPl9pSpTjOLpzScWmmnqmrbNbNeK6rQ7seHr2/vHTgPpKmsdb/Q5ruht9HFR 0b73BKyqhbHkBz54ntfM4tLWkvycMHcknnsPzHi6ayytJee/xW547x/2GcucTrvEU89Bybcs jTTb8IyVorrp4+FjfF++0vcZ7pY6umpNGcO7ZVVED44ayNtZM6leWkNkDHylji04OHAg432W d804lqygk/ezhaP6O3AYVIzniKskndruJNX2uldX8V7jqV4kfHvxb8Wssseu9a3W7W6SUzi1 ROFNboSQ0/DTx4aW5jYQH82HDmGCcrhsVxDE4jStNteHT4L+J6ny/wAj8D4I1LhmGjGdrZvr Ta13k/V6q2mjui/4SvZ/cV/G5foqbQOl6mst3mhtTfK0mltVECWAl9Q4EOIEgdyRNe8tDi1j uUhTgeG18U/1Mbrxe3x/DUx80c98E5ep5uJ1kpWuoR703vtFbXta8mlfdo9nvZ2+xX0B4Lor bqS+tp9a8SIWw1JudTCDS2epDHB4oYyAWjLz+sfmQ8oPwbNb3nhvAaOFtUl3p+L2Xp+O58hc ++2DinH8+Ew16OGd1lT1mr6do+u2ytHV77vuzDB5RXO63PIC4pAQBAcIe0klH9L743g7Y0Le ck9B/UUq0OJ/+jq3/dl9jO3+z7/5n4db+vpf9aPmLf8AfP1XlK2P0dKKQXIad88jWMa973uD GtY0uc4k4AaB1JPQDcnohWUopNyf3fM9DfZnewn1L4lJKTWXFZl20XouKoa6G0SU76e6agi5 S4uDiQaaEkx4eWl728/IGYbIeycL5cnWSnibxj4dX+H2ng3tI9t2F4Tm4fwVqrXs7zveFN3W /wC/LR3V7R0vfVHtBwX4Jaa8PvDSz6Q0jaaWyWCxwCnpKWBuAwZyXE9XPcSXOeclziSSu9UK UKNNU6cUkuiPj/i/F8XxPFzx2OqOdSbu2/s9EtEtkjeMTCwHKzHGrYkhIQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQG zOOvCSj48cFtXaJuNTU0dv1fZ6qzVM1OGGaKOoidE57OcFvMA4kcwIz1BWviKEa1KVGW0k15 6o5Hg3FKnDcfQ4hRScqU4zSd7Nxadnaz6dNToEPsw/CrH/fH4m//ACO/6suu/wA1cO95y+X4 HvC/SP4z/ZKP/M/7x/mYjhT/AGyOJn/yO/6sn808N+/L5fgP9Y/jP9jo/wDM/wC8f5mI4U/2 yOJn/wAjv+rJ/NPDfvy+X4D/AFj+M/2Oj/zP+8f5mI4U/wBsjiZ/8jv+rJ/NPDfvy+X4D/WP 4z/Y6P8AzP8AvH+ZiOFP9sjiZ/8AI7/qyfzTw378vl+A/wBY/jP9jo/8z/vH+ZiOFP8AbI4m f/I7/qyfzTw378vl+A/1j+M/2Oj/AMz/ALx/mYjhT/bI4mf/ACO/6sn808N+/L5fgP8AWP4z /Y6P/M/7yn+ZieFIP/fH4mn/AHu/6sn81MP+/L5fgR/rH8Z/sdH/AJn/AHndXwd+EfTvgp4D WnQOmam5Vdttks9Q6qr5GvqKmaaQySPdyhrW5J+61oaAOi53AYGGFoqjBtpX389Txvm3mnF8 w8SnxPFpRlKytFaJRVkle797bZy4t062EAQBAEAQBAEAQHHPiQ8NekvFTwhuuitbWuO7WS5j mI+5NSSjPJPDJ1jmYTlrx03ByCQdfFYaniKTpVVdP86eZzPLvMGO4JjocQ4dNxnH3prrFrrF 9U/tseGHjA9hnxv8N2ppXacsFZxO0tUVLo6Cv0/EaitawmQsFTSAc8b+RmXOYHRAuaOcFwYP P8Zy/iqDtTWePlq/evyj7V5U9tfL3F6P+2VVhqqV3GekW1a+WezV3onaWj7tlc2vwV9i94kO NdTD5PDq4aYoXVjaOer1LPHahS5DXGYxPPnviaHDLoo35IIAJBAxUOA46qrqFl56fLf5HI8Z 9sHKfDV38UqsrXSppzv0spLuqT6ZpLx8D0D8GP2cjRvDhtHd+L94brm9NAkdZaDmgssDvhPK 9xAlqh8Lx8Xlsc1+DHlvMew4HlelC08Q83ktvf4/I8J5v/SAx+McqHBKfY09s8rOo99lrGG/ TM019bWx6Q6U0dbNDaboLNZ6KmttqtcDKWkpKeMRw08TGhrGMaNg0AYwF2pQjGKjHRI+fMVi q2JrSxFeWacm22923uzWGt5R1yrGEqgCAjK3mjcM4yOvogPC/wBrf7I7ipZ/FVqfW3D7RF21 fo3Wdc24RNskTKqpt1VKxzpoX00bWvZGHsc5rw1zcSMDn87i1dA41wWusRKtRjmjLXTe/p4H 2d7KvatwapwWlw/imIjSr0I2efuqUY2s1JtpyaaTTaejaVkcZ+HX2FHiG49Njqq3TNJoC1PD nGp1RUGkmPJKI3MFMxr5w/HM9vOxjHtZ98czc6uG5exlX60cq839252PmH22crcNvTp1nXn4 U1daq987ajZaJ2bab20Z6h+BX2IfCvwf19LqC4+bxC1nTxuaLldIGtpKZzg0ONPSfEyM/CcO eXyN53DnxjHa+Hcv0MK1OXen4vb3I+bed/bRxrmCLw1L9RQdu7F95r+9PRteStHT6p3Yii8p pG25yuePH0rE0JCAo77pxucIDxR9r94FfET4sfaLXOWx6Bu9+sUlqp4NO1sNVGbZDSxROc9j 6mQRx08rpvOcYpDnmk+Fz2uaT0bjXDsbicbeEbxtZa6fwZ9f+yfnblXgnKkI4jFKFTO3Ui08 7k3o1FZnJKNkpRVrLVJppa34d/syOobu6Gq4p8QbfZ4nF3NbdMwe91HKYgWE1M7RGxzZCQ5g heCGfDJ8WW3w3Kspf087eS1fxf4M0uPfpHYWHc4LhXPbvVHlW+vci22mtnmi03rHTXvl4evZ A8A/DjJFUWjQluu9zjDmi430m6VID4xG9oM2WtY4AnkDcAvdjGV2LDcGwdHVQu/F6niPHvar zNxW8a2JcI6d2HcWjuvq2d143vornZmioo6CBsUTGxxRgNaxrQ1rQBgAAbALk0ktjzuUpNuU ndsyVICAIAgCAtzsD4i09O6Bu2p4le2X9khxFpvFBduIvDbTF41vp7iDWOrauktNPJV1tor3 N5pvNZkuMMjg57Ht+FpJjIbhhf0PjfBq6rutQi5KeunR/h5n2J7IvarwmXB4cL4tWjRqYdKK lNqMZQvZWeneimk1u0s13rl468NH2fvjvxubR12pKa1cM7LUCCTzb1J51x8qRriXMo4suEjM NDop3wO+MYOzsa2G5bxdX69oeu/wX8DneY/bvy1w7NTwUpYmor/UVo3TW85WVnrZxU1p5o9Q /Bp7Grgz4QvdLjT2d2r9Uw4P6bvwZUyxu+LJhiwIoR8WMtbzHkYSS4cx7ZgeBYXDd5RvLxf3 eB83c4e1/mDj7lTnU7Kk/wBiGitp9Z/Wlt1dtXbTQ7bimaFzFvE8veruTa3laB6KQVQEZPuF AeSft8fB7xs8VPi14dU+iNI3/VWl/wCh80VJLTeX7lbq91TK6pM8hIFOHxik+OUhrvLAbktc uncxYHFYjEQdKLat08fzb4H1B7DebOXeDcExcuI140qvaZmne8oKKUcq/as3PRJtXu9Gjjng B9md4i6vtkFdxB1vp7Rbpm0836Nt9M67VbGuyZopJOaOKKVmzQWGdhJJzhuHauH5WryinWmo vTRa+vl9qOwcd/SJ4TRlKlwzDSrbrNJ5I3X1WlZykn1uoNeF3p2z0D9nI4AaWss1NeZdb6qq XzukZV1V5dRyRxlrQ2PlpmxsIBBPMW82XHfAAHMQ5YwaVp3l77fJWR5hxD9ILmavPNQVOlG2 qUM1343m5Nel7fM7t8LuF9g4McP7VpbS9rorLYLFTNpaKipYxHHBGPl3JOSXHdxJJJJJXYKN KFKCp01ZI8a4lxLFcQxU8bjZudSbu5PVt/w2S6LQ3MrmmEAQBAEB0i9vNwq19xo8Dv6C0Jpq o1TNLfqKe40VFTTVNw8mNznNdTxxtPMRKGc5dgCPmI3wuA5io1auFy0Y3d15v3Lr5+R6/wCx DiXDMBzF9I4nWVJZJKMpNRhd75m34XslvK3Q8/vD59nL418T+Wp1vcdN8NqBxkYY6iX9LXA4 Y0seIYHCLkc5xb8U7XsLCSw7Z67h+WMXU1qNRXxfut4+p7tx79IHl/B3hw6E8RLTZZI9brNJ N3XlBp30kdv+DX2bLg7pGjZJq+/6x1nVSUjI6hoqW2unZUZBfLEIAJQ07gMkkfgHclwyubw/ K2Fh9dyfvt9mvzPJ+LfpD8fxEn9Apwoq7a0c5W6JuWjfmoxv4W0O2nhA8B3DfwM6cvFs4e2e pt0V/qGVVfNVVstZUVDmMLGNMkhJ5Wgu5WjYF7j3XMYLh1DCQcKKsnueWc2c7cW5jrQrcUqK TgmopJRSu7vRaXel35I5rAwFvHVQgCAIAgISxeZ3wnmPI8x/bqeyr1v4ptXWzilw6a/UF5td pjtFxsHNHHNJTQvmmZPTOcRzvBleHRE8zvg5MnLXdV5g4PVxMliKOrStb4/jsfRPsT9pnD+C 0Z8F4q8kJyzxnq1majFqVtlompbLXNpqvPngP7GfxGce722lh4d3TSNGyZkM9fqoG1Q04cxz g/keDNK0cvKfKjeQ5wyBnK65h+B4yq7ZMvrp/H5HvHGva7yrwylneKjVlZtRpd9uzWl13Vvp mlHRHo94Hfs8uiOB1XadRcULo3X2qaKSKrbbYWGKy0creR4aWH46rleHbycrHDkPlMIOezcP 5apUZKpXeZ+HT+Pv08j58519vPEOIqeF4NDsKTusz1qNO6vppC68LtO6ztHojarDTWS3U9JR ww0tJSxtihgiYGRwsaAGta0YDQAMAAAD0XZo2SSStY8Cq1J1JupUd27tt6u763epqSkgIAgC AhLCJcZ7IQ1c4l8U3gm4b+MvS0Fq4hacpb0yh5zRVIc6CroC8t5jDMwh8ZdygHBwfRaWMwFD FRyVo3+1ejOz8s848X4BWdbhdZwzWzLeMrXteL0dr6Hlx4kvs0WtbDfqmp4VazsuorO2CSZl DqB5obk17WNLYWyRRuhlL3B2HOEDW5aHZ+J66lieVakZXw8k/J6P8PsPpTl79Irh9SlGnxvD ypzbtmh3oWb1k02pKy3Szt6tW+qdTOJHsjPElwrqaOK48ItU1r62N0jDZWxXdsYaQCJHUr5A w7jAcQSASM4K4itwbHU/rUm/Sz+xnqfD/apynjVKVHHwjlsu/ene/gppX8/A22fZweIIAn/I S4pf/E7Uf81Yv5Lxn9VL4HI/z/5Y/wD4jQ//ACRObOHv2frxM6z1A2juOmtPaTpXQvk9/uuo KZ8DXDGIy2lM0vM7t+rwMHJG2d6ny7jZO0korxbX3XZ0vHe3blChS7SlVnVldd2NOSfreeWO nrfwTO33hu+zN6YsLaOu4pa5uOoqloikmtVih/R9G0+W7zInTuLppAJCOWRnkkhm7PiwOZwv KdOKTrzv6afPf7DynmH9I3GVnKHBsMqa1SlN5pb6PL9Vabp59Xvod/8Aw4+EDh74S9IR2fQW l7ZYYCxrZpoY+aqrCA0F80zsvkceUElxwTk4BK7JhcHQw8MtGKS/O76nhPMPNXFeN13X4lWc 30T2XolordLLbQ5RY3kbjOVtnAlUAQAjIQHBXj58EOnvHv4fK/RF9qZrXUtkbW2q6QRh8lsq 2A8knKcc8ZyWvZkczSRkEBw0OI8Phi6LpS9V5M7fyPzniuWuKR4jhlmW0ovRSi3qr9H1T6Po 9UeGHHr2OXiH4C60/REnDy8awhkBdBc9LQSXOhnaA0k5DRJEeZxGJWMceQkAj4j5/iOB4yhN xyOS8Y6/5H2pwT2t8q8Tw30hYqNJreNW0JLV23bUtNXlbXjZ6LfnhU9gfx08QNZSVepbdBwv 07PHzuq740SV2OZ7eVtCxwl5w5oOJjCCxwcHO2adrCcuYurJSqLIvF7/AA/E4Pmf258ucMUq eCm8TVT2hpH1dRq1tdMqk76NLc9nPBv4FeHngf0EyyaHssVNVTwQx3K6zYfX3h8ecSTyY3OX OIa3DW5wAAAu74Hh1DCQyUV6vq/efIfN/O3FeZMS8RxGpdJtxgvqwT6RXhotXq+rOaomcjcZ yt46mlYkhIQBAEBbni8+B7M45gQoaugecHh3+zc8KuGd1tVy1vqS/wCv62gAkqKJ7I6C11Er ZA5jvLZmbkDQGujfK5ruZ2diAOr4blbDwkp1ZOT+C/H3XPoDmH9IfjWMjOlw6lGhF7PWU0ra 952je+uZRTWnv9IY4/LzvkldpPn5KxJCQgCAIDj/AMSHAOyeJ7gTqjQOomGS06ooJKOVwa0u p3HDo5mcwI54pGskbkEczG5B6LBiaEK1J0Z7NHL8vccxHB+JUeJ4V9+lJSXg/FPykm014M+e Xil7JvxE8Ktb1ViqeFOrL6+mPwV9io33KgqmFzmteyaMY+IN5uV/K9oLeZrScLzWrwXGwn2f Zt26rb4n3vw/2pcq46isTDGwpqX7M2oSTS2cX62urpvZtanY7wy/Zv8AizxBvFHVcTLrZuH9 kErhU0tNUsud2e1j2bMEeadge0v5ZHSvLC0c0TgcLk8LyvXqWdZqK+L+Wn2nnvMn6QfBMLTl DhEJYipbRtOEE2nvmtN2drpRV+kkeo/hC9mtwn8F1BE/R+m4JL4xjWz3y4YqrlMQ3lJ81w+A HL/hjDWjncBtsu24LhWGwv8ARx18ev59D5p5q9ofG+YG1jarVN7QjpBe7r01d3pfc7BRRiJg a3t0XInSPNk0JCAICMjOdhGcZQHWbx2eyz4Y+Pulp6vU9NXWrU9vp/daO/Wt7YqyOPna7y5A 4FkzBhwDZGnl53FuCcri+I8IoYx3qKzXVfnU9C5H9pvGeWJOGDkp0pO7hL6rdrXVmnF+Li1e yvdHlHx3+z0cfuG+sJKXSFHZeI1jcx0sVzo6+ntsmBgcstPUyAsedyBG+VuMfFk8o6fiOWcZ Tlams68dF8mz6e4H7e+WMZQz46UsPUvrFxlPfwlCLTS81F+VtX17/pcPiBIH/wApHijvv/od qP8Amrjf5Mxm3ZS+B37+f/LP/wDEaH/5Im5eGvsifElxUqauK3cItT291Cxj5DexFZ2PDi4A MdUvYJCOXcNyRkZxkZy0eDY2o2lTa9dPtON4j7VeUsCoutjoSzX/AKO9S1vFQTt5X3OxfBP7 NXxf1vBS1OtdU6Q0HT1NK6V1PGJLxX0swcA2KSOMxw4I5iXsqHgfCMHJ5eSw/K+Imr1JKPzf 3L5nn/Gf0iOBYZuHD6NSu07XdqcWvFN5peCScFf3a90/Dh9ns4H8Gn0tbqVl54i3OEtld+l5 RFQF/lcrm+6xcrHM5yXt8wvc0hvxHlyeewvLOEpf0nf9dvgeO8we3fmLiGanhHHDwencV5Wv dd93adtHlsnror2O8mntLW/StnpqC20VLb6KkbyQ01PC2KGFuc4axoDWjO+AAuwJJLLFaHjV fEVa83VrScpPdttt+rer95qikxBAEAQBAaRqjS1LrDT1wtVfDHUUVzp5KWoikja9skb2Fjml rgWkEHoQR6gqJwUlaWxlw2InQqxr0naUWmn5p36WZ89Pi49jHxm8OXGWt0/pjR+q+I2m3ATW q9Wa2PqWzQElobUBmfKnbjDmnZ33m/CcDzPG8DxVCpkhFzXRpP8ANz705U9rnAOK8PjisXiI YeqtJQnJKz8Y3tmi90+mz133L4Z/YD8e+PHuddfbdbuGtkn8mV09/lJrnRPe4P5KOPMnmRhu THOYObmaA7ckbGF5exdWzlaHrv8ABa/YcdzH7cuWeG5qeHm8TNXVoLu3S0vN2VnteGe2um1/ UfwT+xi4ReDOttl9joZNW63tzmyx327APfSy8pBdTQj9XD95wBAL8cuXFzQ5dr4dwLDYVqds 0vF/ctkfNXOfte45x+M8O5dlQlpkhpdf3nvLbVaLeySdjt5DCIumMlczZHlnmy6pAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQFCMjCAg6nD2kEkgqLLYFBStHTYeiW6 h6k2RCPplSCSAIAgCAo4cwwoaBA07S1SPUCna3OMjP7kW1iGrkmR8ufmhL3uSQBAEAIyEBaF I0eufVRbUi2liTIQwghSSTQBAEAQBAEAQFHDmbg90BD3duMY2znoosgG04aMAlSRZE2N5AhJ VAEAQAjIQFp1M1xHqOnyTfchKy0Jsj5O5UJWJJKQEAQBAEAQBAQmiEoAPY5UNDXoU93Hck/V Gk9yGrk2sDBspJKoAgCAIAgCAIC3JCJTvnHTCEWQZTNj+7sPQJ6iyJtbytA9EJKoAgCAIAgC AICBhBzud0Isihp2uxnfHyQlabB0DXDHKPyCiyJu/Ee7j1KJWIJtbyqQVQBAEAQBACMhAWzT tccnf8FFkAKdrRgbD+CnyIsiTIgzOO6hKxJJSAgCAIAgCAIAgCAIAgCAo5vM0j1QFo0bHOzg E/MIFpsSEAaScnJ+altkWRJkfl5woJJIAgCAIAgKObzDCAiIA3OCU22Isigp2M/ZH5ITd9Cn kNDiQME7bKLIh3fUk2IA9VJPmSAwMeiAqgCAIAgCAIAgLRp2u6jPfooshr4kmQBgABOApIWm xNCQgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIC2aljHYc5rSfUoRdD3iP/AMY38wguh7xH/wCMb+YQXQ94j/8AGN/MILor57T90td+ KEkmHmaDjCAqgCAIAgCAIAgLclSyMkFzQ4dsoB7xH/4xv5hCLoe8R/8AjG/mEF0U95j/AJbP 9sguiUcgkGWkFp6EHOUJJoAgCAIAgCAte9M9Rn0G5QGgVnFnTNBXyUs+orHBVRSeU+GSvhZI x+ccpaXZBz2IygOE6j2vvhZo6mSGXxCcHo5YXuje06ppMsc04IPx9QQQhNmb/wCE3jS4Scd9 Oy3fRnErQ2qLVBUuo5Ku23ymniZM1rXOjLg/7wa9hx6OCCzORaK8UtxooqmCeGamqGh8UrHh 0cjTuHNcNiCN8goQZPm/4+qAmgCAIAgCAIAgCAte8NDsEgHsO5/BAaNfuI1h0tWimuV5tVun cwSCKqq44HlpJAcGvIOMg79NigOI+IftP/Drwl1hW6e1Pxv4WWG+27k95oK7UtLFPBzsbIzm aX5GWOa4fJwQmzNe4PeO/gx4gaa4TaI4qcPtVw2h8cda+136mqBSukDixryH7Fwa4j15ShBy TY9VW7U1IZ7bXUdwpmvMZmpp2TRtcACQXNJAIyNvmEBntmD2gjGCPVATByMoCqAIAgIGdjXc pc0O9CUBT3iP/wAY38whF0PeI/8AxjfzCC6HvEf/AIxv5hBdD3iP/wAY38wguh7xH/4xv5hB dD3iP/xjfzCC6HvEf/jG/mEF0PeI/wDxjfzCC6HnsP3XNcfQFBdE2u5kJKoAgCAIAgKE4QGn XzVFu0zRe8XKtpLfT8wZ5tTM2GPmPQcziBk+mcoDSOEXGTSvHzQNDqrROo7LqzTVz5/dLnaq xlXS1PI4sdyyMJacOaWn0IKA3SgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAICj/ALqA8dftFvE3xc8LPERYbtwOreMFq4b2rRQrL7WaXozLbaaqbW1XO+ZwjcRI IRESB+zynCF426nlhe/a9eLvTdwZSXPjpxatlXIzzGQVszaWWRmSOdrJIWuLctO4GNjvsUL2 j4GKfbLeK4f/AMQXE3/26L/okLZV4D+nLeK7/wCmC4mf+3xf9EgyrwPSf7Nr7YrXfGfxEag4 QcZtbXnWVZqql/SelLldnCWeCqp2k1FHzMiHwyQ4lbzuaGup3gczpgAMU49Ue3jfujCFCqAI AgCAIAgMG+Xml05aKmvraiCjpKOJ88887xHFBG1pc573HZrWtBJJ6AFAfMD46fbycdeMni11 zqDhpxY1tovh/UXB1Pp+122qijgbRwtEUc5biQc8wZ5ri15aTJkYBwhlUVY4n/py3iu/+mC4 mf8At8X/AESF8q8B/Tl/FbjfxBcTAO59/h2//JIRZeBrGlPaneM/XTKR1j4wca72yvmEFNJb 43VMVRI54YGMeyAtJ5zy4zsdihHdPoj9jHWcWrj7PHRUvG8au/ySzU3QXT+iaLyrnyC41Ap/ NbgYHkCLl23ZyoYnudqUICAIAgNocZuN+lPDxw5uurNaX63ac07ZKWSrrK2umEccTI2lzsZ3 c7A2a3LnHAAJKA8gvG79rctFsmu9i4C6FqLwWNENNqvUpdS0xf5jg98VAB5rmGPlcx0z4ncx IfDhuHC6geYvHj2t/ia8VU9RRal4s6wnp7xJB/3IsTv0ZSyywtHJ5MFKGyBx5OctY74jzEgj ZC+VI35wM+z++Krxb3eO81HDOTT9Pebi6OtvWuKuKin5nMEjqqVkpfWTMdzgeYyOQucT1LXY FXJdDmnWn2UPxO6V0jXXGhv/AAn1HV0cJkhtdvvdXFVVrhjEcbqilihaT2L5GN26oMyOo/is 9kx4gPB9SvuPEjhJeqS1wQRzS3ekhivFvgD3uYxj6mnMjGO5mklhILQWkgBwJE3TNm8EvHHx j8OsWdAcVddaWhkoWUEbLfeZH08dMCHMjijeXxRsGAW+W1uBsNtkJypnpR4LvtZuv9AVtttX G7R1u1vY4ozFUXrTzBRXnPO5wkMD3imlw3DAxphyQHF+cgirh4Hsz4O/aBcIvHlpCW88LdaW zUraJrDX0TQ+C4Wsuc9rRU00gbLDzGN/KXtAcBlpLSCRjaOakAQBAEAQFt8hYenXACA8MfEl 9r21BT6irrdww4PWmkp7bdainFfqm6yTurqWNz2Nd7vTCPyJHENcf10rQMtGThyGRQPPzxD+ 2q8TviZjrodQ8Wb/AG61XCl9yqbZp8Ms9FLEHukyWwgPD98GQPDiGNGdihbIi34dvZW+Jf2k 9RbNR2fRGpNT2e5QRCl1bqusIoX0nvBi5oaqreXTRxvMjiyHmOGvLWuzuIbSOymtPsnvib0P o2trbXeOEuoaijjL4LRa71VU9RWHI+CI1FJDC1xyTl8jBt1zjIjMjpD4uPARxY8F2ro7PxZ4 f3PT1TLtS1lRCyst9XlrHEQ1cfPDIf1jQQ1+Q7LerTgWTTNs8GvEXr3w6XWjrNA601Ro2Wgq nVtOy0XKWlgjnc3kdKYGu8lzy3AJex2QBnoMBlR6J+CD7Uzxm4G3ahtvFugo+K2lIo4aaSoi jjoL5TMYAwyiVo8qokLcucJQ0vcAA+MFzkKuHge8HhG8ZvDjxy8KIda8MdT02pdPvqJKSV7Y pKeoo52fehmhkDZIpAMOw9o5mua5uWuBIxnKwORlAEBR/wB1AeBntv8Aj941+BHju4l3XQ18 446f4OxVdtgstZaaJzrOHSW2l52QubE/Oajzwevx8yGSNup0TuHthfFrZ6+akrOPXFSkrKcg TU9RUshmiJHMOZjog5uQcjIGQQehQt3fAt/05bxXf/TBcTP/AG+L/okLZV4D+nLeK7/6YLiZ /wC3xf8ARIMq8DMsntcvF7qSodDbeOPF25TRtD3x0cgqHsbnHMQyBxAztk7ZOM52QhqJqP8A TQPGv/bX48f+wTf9WQi0Q72oPjXH/wCFbjx/7FN/1ZBaJpF79sF4tdNXJtFc+PfFS11rmh7a atqWU0zmkkNcI5ImuIJGxxg4OCUJtEtO9sp4rmn/AMILiaMetdF/0SE5V4Ha32IvtZ/EHxK9 prwz0jrTifqnXGm9Xz1dprLfeaoSQxA0c1Q2dgY1v61rqdoGcjD37ZwQKTirXPo0jaOQY7hD CtiSEhAEAQBAY1fVxW+jknqJY4IYWmSSSRwayNoGS4k7AADOT6ID5HPal+O2/wDjy8X3ETUN RqK5XTQ9Zenw6etrp6ltsjt1M50VHK2klPKyR0f65xcwPD55BsMNAzRWh6i/ZC/E/wDpLQfF Dg/VvcZLNWxartoEEbW+TUgQVAMnN5j3+bCw4LSGtI+LfCFJo9pmHmbnbdChVAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQEHwtk6jf17hAcSeLfwTcNPGnwuvO luIWl7feqW70fufvnksbcaINd5kb6epwZInsk+NpBwHdQQSCJTsfJf40PDs7wjeLLiJwyNfU 3aPQ99ntUNfUUnuklfEzBZMY8kN5muH3TynBLcAgAZk7o4xQk3Jwe4nXTgnxZ0vrOySTxXnS d2pbvROgkbFL5kErZA1r3BwYXAFnMQcc+cHCEPY+xjwz+ICxeKPgBpDiHpioE9h1hbIbnSO5 XNMbZGhxjIe1rg5h5mEFoOW9AhgOQEAQBAEAQBAeeP2k/wAbtJ4VfZ83XSdHVOZrDjAJNOWy KKoMU0NJhrq6rHLIyQCOIhgc0OAlqIWuHK8oTFanzJOIc4kAAeg6D5IZyiA9HPs2Xs6NNeOP xaag1DryxuvmieFlHTV5pJJ4xS1d0mmPusVTEfjliDIaiXlGGF0LA/IPI4Umz6SdM6MtWibT HbbPbaO1W+NznspqKFtPAwucXOIYwBoLnEk4G5JJQxGrNYGdAAgKoAgCA6pe1K9rFoL2XHCa C7agjdqDV16JZYNL0tU2GruhaQHyueWu8mnZn4pnNI5i1rWvc4NIlJs+anx7+0b4oe0Y4qT6 h4gX2eotcFdNVWPT0LiLZp9jwGBtPH3fyMaHSuJe48xyA8hDKopGx/C94YNa+MXjbZeH3D6z PvWpb2/liZnkhpIQR5lTPJgiKCMHLnkHGwAc5zWkS2kfTR7MD2JnCn2b2laGvp6CLVnEqoo4 o7tqiuj5nGVrnPIo4nEiki5nAAR/G4RsL3OcCSMTk2d0GQMjbhrQ0DsNkKlTGCgMW42qnutJ NBUQRVEE7DFLHI0OZIwggtIOxBBwQdiEB5S+1u+zU6a8S01drvgPBZ9F8QaqsfWXWz1E74LN fQ5jebymNDm0lRzNyCxoikdI/wAzlJEjBaMrHz5XW1VVgutXQV0ElJW0NRJSVMEg5XwSxuLH scP5TXNcD8x3QzXubl4H8edZeG7iPbdXaE1HdNL6itMzJqesopiwktcHhkjM8s0RcAXRSBzH dxnBAhq59G/sVvbxWL2kFLLofXNPadHcYaESTxUFK9zaDUVKCT5tGZCXCWNv9dgLi4AeYzLO YRjE1Y9FGPLz8v4oVJoAgCA458Wuorho7wu8R7xaqua33O1aXudZSVMJAkppo6OV8cjcgjma 5rSMjqAgPjHpqyW4QR1E0j5Z6homle4/E97vic4/Mkkn6obB6+/Z0PYk2vxHxUnHzizbZKnS VsuBZpXTdZSPZDfJ4S0+/wA/OAJaRj9omNy2SSN5eeVga8Y5S8D3ystio9PWyChoKWno6Skj bDDDDG2OOFjQA1jWtADWgAAAAAAbIYzN8ocpHr1+aA2Tx+8Puj/E/wAJb3ofXVho9Q6Y1DTm mrqKpb8MjerXNcMOZIwgOY9pDmOAIIIQHyi+1J8AN79m94wNQcPbiZauxyk3TTFxfMJ33G0y yyNgfI8MYPPbyOZK3lGHtJGWPY5wzRldHXVCx2Z9lH7Q6++zk8W+n9WwXOtg0VcqqGi1jbY3 EwXC3Fxa6RzA15MlPzmZhYwyfq3Mb/XChWSufWvZrtTX+z0tdRzx1VJWQsngmjOWzMcA5rgf Qgg/ihhMxACMhAW307Hb4wfUHB/NAedf2iX2dei/Eb4G9acRqTSc8/E7h5b33i13G0wtbWVk bDGJ4KnDSZ4PJaXkO+Jnkgtc3BBFoux8zhLTu0hzT0I7jsfyQzFEB9EH2Sfh1YqPwA6p1PDa qGLUV31pXUFbcmRBtVU09PBSmCJ0n3ixhlkLW5wC8nGUMM9z1YELcdX/AO3P+FCo8pvq/wD2 5/woDZPE3w36B4y09ZHqzRmmdSe/0bqCokuNshqpZadzXNMRe9pfy4e/YEY5jjGUB8+P2hH2 M1o8AeqaHidw2hdTcMdYXH3GazCNzmaXrnNL2RxP6e6y8rhGxxDo3gsHMwt8sZYyvozgX2DY x7X7gN0/+ftUNjkH/uXXITLY+sCL+tt+iGBbEkJCAIAgKHYbIDoX9op8Zb/Cb7NrVNDbZrd/ RDxNJ0fRQ1EsfmeRUxvFZKyFwPnBlMJAQMcvnNdkYGRaKuz5eGtbG0NbsG7Yz0whmOyXsi/F YPBn7RDhfreqrGUVjbdW2e+SS1baWBturcU8z5pHNcGxRF0VQ4bZ92Ay37wFZLQ+ueEgs2Ic PUd0MJNAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEIex8uX2 lt7YfbBcR3vcGsZaLI5xJ2aBbYiT8tghnp/VOkms9E3nhzqaqsuoLVcLJd6Ll94oq6ndBPDz Ma9hLHb4cxzXA9CHAg7oWNLQHu59kh8alJeuGuueAt1q6n9LWOsfqvT7JXkxyUU5YyrhiAYG sMdTiY8zy6Q1ryGgRuKGKase0CFAgCAIAgLUsnJ67Dt33QHyy+3w8Ysvjo9pXqVum7hV6h0z o10ekNNU9MGSMqZonctQacRvcyUzVjpAx+Q5zfKa4DkaGjLFWVzrB4n/AA4ap8I/HfUfDrWd IKLUOmpmRVIDXiOZr4mSslj52tcWOY9pBLRnfZCydzYKEnuH9jZ/+d3iK/8AP6c/94uaGGe5 7coVCAIAgOFPHx429K+z48NF+4mavjrqqgtRjgpaGjZzVF0q5nckFNHn4Wl7zu9xDWNDnO2G 4lI+TrxgeKrVXjY8R2qeJmsKl8t41NVumZTe8PmgtdOCfJo4C/cQxNPK0bdXOIy45GZKxxk+ RsUbnPe1jGAue5xwGgbkn5DqhJ9On2eD2a1L4HfBvQasvlDUwcSuKtLT3a9sqHHNrpvjfSUT WOY0xuZFIHSt+LMpd8TmsjwMMndnoSAB0QqEAQBAMA/igPF37UL7K7T9Tw1qvEfoizMt+o7V VQt1sylPJFcqN/6tte+MMI86F5jEkvM3mhJ5udzGYFoyPCVzcZBGD0IQzGoaT1Xc9C6pt17s txrbReLRUx1tDXUczoaminY7mZLG9u7XtO4I/eCQRDSZ9SfsP/aoW/2lnhih/Sb6mLiboSCm t2r4pYWsjrZ3MIZXwlgDPLn8t7iwAGJ/Mwgjke8YWrHdlCAgCA6p+251ldtA+yk463WyXCpt dyptKVDYqmnIEkYe6ON+CQerHvafk4oStz5qfZo+DSXx3eN7QnDCN7ae13WrdVXeRsnI+ntd KBJVFnxscXFgEbeR3O0y84B5MEZZSsfXLw34eWbhNw+seltO22ls+n9N0EFsttBTjEVHTQsE cUTf7lrGtA+iGE11AEA6oDx6+14+Hw6o8OPDPiXSW90tRo6+S2avq/euVsFHXRjlb5Rdh5dV QQDma0uaM5IaShaJ4EuGHEeiGYogPqQ+zk8cYuM/skuGsJu1Td7pot9Zpe4edE9nubqeoe6n p2ktAcyOilpGtLMtAAbnLXYGGW53sQqEAQHEvj3GfA9xj+Wh75/ydUID42KD/OFP/wCaZ/7y ENguoD6O/sl39jIu/wDr/u3/ABeiQwz3PUEdAhUIARkIDhzx8eFW3+Nbwg6+4aV1PRzS6ntE 0FvfVSSRRUtcGl1LM58YL2hk4jc4tBPKHDBBIIHyvezW1pfODHtHuC1wt7hRXuh13a7dL59N zcjairZQ1LSxw2JinmaMgFpIOARsMz+qfYDE7IO+QDgIYSaAIAgCAjJ9woD5rftQnjCfx+9o ENBUQmbZuD9CLW4+YSyruFS2OpqJA0SOYWsYYI2u5WvB85rhgNJGSC6nmuXZ/ghkG5acHlPY +h7H8OqEPY+tb2N3jQh8dXs9eH+sJairqdQW+iFg1C+qe6WaS5UbWwzyukMbGvMuGTEsBaPP 5cktKGFqx2mQgIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAhO/ y4i45232QHykfaG+KNv4t+1U411dthrKeKyMg09P701rTJUUVCyGV7eUuBjc8fCTgkdWt6IZ V9U7BfaRfBpDw6k4IcbbVHWGk4iaUoLFesse+CCvoqCA0x8xzy1rpqYuDYmMb/nKV+XFzuUR T3PLtDIcveAjxRTeCzxkcO+KEZqvdtI3iOouEdO/kfU0DwY6uIODHnldC93MGtJcGkDcoVkr n2EaO1Xb9c6Ttl5tVWyutl2pY6ykqGAhtRDI0PY8Zwd2kHB3Gd0MJqyAIAgCA6de3N8adT4H fZ16x1HaKympNWagEem9PmSobHKKqryx00TSCZHQQedOWDBLYnHLcZAlK7PC77Pr4IKXxu+0 Ts5v0bazSnDin/osukVSHS/pF8MrGUsDnPY9r+aofHI8PLXObE8h2RuMktFYufaSs/047ihk 5PuNiyT3/wC5VMhEDoqhkPcL7Gx/nDxF/wDn9Of+8XNDDPc9ukKhAEBCQ/In8MoD5oftL/j6 b4tfHO/QlkqjLovg02S0RcrneXWXV+Pfp8Oa37hDKZp+MYhkcx3LMQhkgech2yhkO1vsT/Cd a/GX7SXh7pG/tlfp6hlm1Dc4mwSSNq4qFnnNp3ua5pjbI8RtLicdWkO5i1DHM+sqnp208LI2 NaxjAGhrRgADsB2CGMuoAgCAIAgNu8TOHdo4t8P71pfUFGy5WPUNFNb6+lkJDZoZWFj25G4J BOCDkHBG4CA+P/x1+FC4+Bvxe694UXOdlVLo65GnpakFoNXRyxtnpJnND5OR0lNLE4sL3Obn Dt8oZo7HEqFjn/2YPjZrPZ9+NbRvEmOSYWajqP0fqGCMu/qq1TkNqAQ1ri4sGJmgNc4uhw0c zgQKyV0fXdpy+0uprFR3KhqI6uhuEDKmnnj+5NG9ocx4+RaQfxQwmegCA6Y+3f8ACzxH8ZHs 9b3oPhZbX3jU1yvNrmdRfpOK3snpYqkPnD5JXsYW8oyWOPxY6FCYuzOo32Zv2W3EPwk8TeLe t+LGjrxpHUFOYtKWaKtdTuhq4mvMtXUwlvM9zC9sLGTMeI5WufjmxlomcrnsOhUIAgCA83/t UH9ihugPfVli/H+q0JW580aGcID6W/ss/Cmv4eeymtl2rJ6Gen1xqe7X2hbTyOc+GESR0RZL loAk82ilOGlw5SzfOQBhluekKFQgCA4l8e//AIDvGP8A1jXz/k6oQHxr0H+cIP8AzTP/AHkI bBeQH0d/ZLv7GRd/9f8Adv8Ai9EhhnueoI6BCoQBAUf91AefNk+zmcFaPxtXLjldb/xAv98r tVT6yjtVRXU9Pb6W4vrRWxvaYIWTOZFL91j5HBw2eHoWzO1j0FZtkIVJIAgCAIDi7xmeJ+y+ DDwu644oX+F9TbtG2uSv92Zzh1ZNsyCAOYx5Z5kz44+flIZz8x2BQlK58rXgB8LV59p34/NP 6MvN1vYm1xdKu8anvlNTNqaqmi/WVNXVvzhge+UtZ5jgWtkqGOLXD4HDI+6jiPjlwjunADjR q7Ql78k3fRt6rLJWPhEgillpp3wufHzta4xuLOZrnNaXNc04GULJ3NqoSeyH2RvxWR6c4s8R uDlyrmxs1LTRamskEjp3OlqIB5NVGzrEweU6J5GA555jl3KQBjmj3rZ91DGVQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBbqjiml/vT/BAfJJ7VjSv9HntduON hE4pTf8AiLPavPMfmeR7xJDB5nLkc3L5nNjIzjGR1QyrY+iH2nfgQ/y0PstNS8KoKyJ17sdk pqmzV0kPI11bbmMkiLgGSvYyXySx4jy/klLQ7fKGNPU+UEku+IxyRF2/JIzkezPZzexHQg9C ChnKtJaQQcEbg+iA+jz7LT4zqLjp4EZeGVbVzu1NweqzRCOaTmMtrqHvlo3R/A1rY4sS0/IH PLRTtc4gSMCGCcT0/QgIAgITbNzugPmp+0xePx3iu8bx4eWKtkl0ZwdbJagI3uEVbdpOV1ZM Q5rc+XyxwNPxNHlSOY/llcEMsNrnqH9mg8GMPhh9nbbtV3C0z0Gr+Ls/6fuD5+TzfcWl7LdF 8IDms8gmbkflzZKqYHGQ0CkndnkF9pJGPbG8T/8A0Gxf8lUyFoHRZDIe4f2Nr4aDxFfOfTn/ ALxc0MM9z25QqEAQHWr2tvi1m8Ens/eJHECgqo6W+0Ft9ysbpIpZGuuVS4QUwPlglv6x4PMc NaWgkgZQJanyN1Mz6ipkkllfPLK90kkr8c0z3Euc842y5xJOO5KGwlYggPcH7H54cyy3cYOL dZbnATTUmkbVXCr+FwYPe62Iwh3UF9C4Pc39ohp++EMcz27QxhAEAQBAEAQHgR9rw8OsemuP /C/inRUdxDNVWeo0/dagQRiibUUcglpgXNaHefJFPUZ5nHMdI3lwGHIyQPHpDIVBIOQcEboD 6d/s1XilrfEn7L7TltuUFPBX8La2XRbHROYDUUdNFC+kkMbWjy+WCZkO/MXmnc/OXENGCSsz 0EQgIAgIhobnGBndASQBAEAQHiz9rt8U1BQcP+G/Bq33apF6uVedU3mggkjMRoYmSQ03njm5 w51SXPjGA0+7ynmy3BFoo8KnfEfohmN28BuCOpPErxi0zoLSFDJcNSaruEVuoYmxSPaxz3AO lkDGucIYm5kkcAeVjHHHTIh7H2HeGTgTa/DB4ddEcO7K6SW2aJslLZoJ5GsbJU+TE1hmfyNa 0vkcC9xDRzOcTjdDAcgIAgCA4l8e/wD4DvGP/WNfP+TqhAfGvQf5wg/80z/3kIbBeQH0d/ZL v7GRd/8AX/dv+L0SGGe56gjoEKhAEAQBAEAQBAEBRzctI9UB43fa2/F87SfBrQ3BKgbM2p1n VnUd0mbK5jGUdG4MiiPK8E+ZNICWvYWlseQeZqFoLU2V9kd8HT5puIHHa4w0MsDs6QsLnRsk nie0tmrpGv5uaLOYIy0sHNygh2BhBN3Ovf2prwwf5DntDqfXdJC2O2cWbNFcJCJZpXe/0YZS zlxeORgdEKXlYxx/rcji1udxaDPM5DIcreBjxIS+EHxicNOJsYldFo3UFNXVjYaaOomloyTD Vxxskc1vmPppZ2MJcMOeDkYyhWS0PsbttdDc6CCpglimgnY2WKRjg5r2OGWkEEgggjcHdDCZ aAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgLVQOaMDGQXAH5jKA +OrXmrbnrv2g1zvN5r6m53W48TjLU1c7gZJ3C9BgLiMbhrWjp0aEMv7J9ibY/MYfUOdg+hyh iPlU9vH4KKrwVe0a1lRU9DDSaU13M7VenTT07YKdkFS9xmga1rnAGKoErTkguyH8rQ9uRmg7 o6aoWO0/sY/GNUeCT2imgNUyXKK2advdY3TepZJIpJI3W2re1ji5sYL3eXKIZG4BAdG0uBAI QrNeB9aFPM2eBj2ua4OAILeh+nyQwl1AUc7lQHAHtNPGjQeAXwX614lVnJNXWik8izUrsg19 ymPl0sIIa7GZXNJJbyhrSXENyQJSufMT7NTwq1Xj88f+htEXCjqLnbNQXp111Q+jZHAG0DHu qa2TDmmNjX7t5CDkSFrQThDJLRWPrpslrp7HaKaipYI6WlpImwwwxtDWRMaA1rWgdAAAB8gh iPl6+0l/2Y/ih/6DYv8AkqmQyQOiqGQ9a/sherrnSeNLilYYq+rZZrhouO4VNGHjyp6iG4QR wyuH8pjJ5mjfYSu9UMcz6EUMYQBAeP32vLj7JpLw1cLuHFNPdIJtaX+e8VbYQz3SqpLfE0eV Kc8xcKmrpZWNDcfqXEkEAOF4LU8BXDBx6bdUMpRAfS39ll4THh57KmgvJrxWDXuqrrfBEIPL 9xET2W7yubmPPk0Hmc2G483lx8PM4YZvWx6QoVCAIAgCAIAgPMD7VxwuodYezWodSVNRWRVu itX26qo44yzypnVRfQvEmWlxAZO5zeUt+JozkZCFovU+cJDMVa7DgfRAexX2PninWWzjzxl0 Sylozb7tYrffpqktd7w2anqHUzGA5wWFlS8nIJ5gMEDIQxzPfBrg7ohjKoAgCA2Jxz8S3D/w x6WF74h6z03oq0OkbCKy83COjhc9xDWtDnkZJJA27oDYfC/2nPh441atisOkuNXDLUV5lhkn ZRUOoaaWZ0cYy93KHdGjc+iE2ZzPZ9Q0WordHW2+rp66jlz5c9M8TRSYJBw5uQcEEbHqCEIO untBPaucJPZ58LLletUahtl01JHFJ+itLUNbE663moY4MMTI8kxsa9zRJK8BsQJJycNIlK58 t/jH8WurvHT4kdS8TtaSU5vupZmv91pQ8UtugY0Rw00LXEkMYxrRnq53O8/E9xIzJWRk+D/w P8TvHVxMotL8NtLXK+TT1LKeruIhe22WZrnBrpaqowWRtZnJAy/oA0lzQRDkkfSH7HP2Mulf Zf8ADU3C5SUOqOLWoKcNvuoGMPk0rDg+40XOA5lM0gZcQHzOHM4NAZGwY5Suzu+NghUIAgCA 4l8e/wD4DvGP/WNfP+TqhAfGvQf5wg/80z/3kIbBeQH0d/ZLv7GRd/8AX/dv+L0SGGe56gjo EKhAEAQBAEAQBAEBEvBad0B8intV/F4fHv7QXiDr+0fpCsslyr22nTUL2vkldb6VvkQBjDGx 7RM8STiJzeZjqpzDkjJGaKsj6avZe+FJ3gq8BPDDh5UU8lPeLNZIpbyyV8MkjbjPmeraZIgG SBk0j42uGcsjZlzscxGJ7nVn7UP4Wzx09nDPq2kpmzXfhVdYb8wmScudSSEUtU1kcYLXvLZY yC8ANax7uZuNxMdz5rXdeufx6/NDMU5Q5padwQRuPXYoD6g/s5/jJd4svZs6Zt1fNbf6I+Fz ho+thp5oxJ7vTRsFFK+Fgb5QdTcjWg55vIc7mPMcDBJWZ34Z91CCqAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIDTdTagpNK2GsudfKYKG3QvqqiQMc/y442l73cr QScNaTgAk9kB8dHD2GfjT42rK7S1JWXqTVXEGKrtUFPA7z6yOa7CeMtYQCCYjzcpwRg5Awhl /ZPslgOWHH8on95QxHmH9qg8H0XHLwH0nEqkZWPvvBquNdywsfK19sq3Qw1vM3nDWCPkgnMp a4tbTOaMB5IFovU+cR4LHEEEEbEHshmIuY2VjmPY2RjwWuY4ZDwRgg/IjZAfUt9ns8Zc3jE9 m/pZ94ukNz1boGR+lr0eR7Zj7vj3SWQu2e6SldA9z2fBz87Rgtc1owSVmd50IIy/cQHz8/ay /GrR8U/EFovgrY6uolpOG0El4v4bIfIfcquNogjLCwZkgpg887XuH9XSMIa5jsjJBdTsN9kv 8E1Rw64E6z433uigjreIMzLLp50lMBURW6kkd7xK2Tmz5c9TgchY3PuTHgubI3Aib1PYFowE KHy3faS/7MfxQ/8AQbF/yVTIZIHRVDIern2Q7+yAcR//AFfP/wCU6NDHU2R9ECGMIAgPn3+1 +8Ua67+L3hToqSnpGW3T2j5r3TztDvPfNXVskMrXZPLyNbboS3ABy9+SdsDJBHkWhkCA+o/7 Nf8A2G7hX/6VfP8AlqtQw1PrHe1CoQBAEAQBAEB0r+0F8P7Xrz2RfGZ9zhlmdYLTHfaEsmfH 5VXTTxyQvPKRzAO6tdlpHUIStz5WZWhsrgOgJCGcigPQf7MLcamj9rZpuGGpqIoavTF7bPHH K5jJw2GNzQ9oOHAO3AOcHcboY5n05xt5WoYySAICh6HHVAfJp7bnVuu9V+1L4x/0efpeKqtm pKqns0FbE+KOntQLY6J8EZ+FkctNDC7zGYEpHM7LicDLFI6oyw/pBgilY2oYfi5JGh4OO+D/ AO/7oWsjXLHxx1NoK0xWm1621Hp+gpM+VQUWoqmhgp+Ylx5YY5WsZkuLjhoySSckkoLI0Wqr 33mtqK+Wc1lRcZXT1FW+XzZKuQkl0kkhJdI8uzlxcSSSc5yhNl0O5PgB47eCjhDS/pDjZwe4 va61FRupZIGMu9FcbRUyNhe2pBpM0TRE6RzS2KoNSdh+sHKecVkm9j3x9n97RbwmcWNM2nRX BHV+irKylaaeh0uKU2Ota2GOJpcyjmbHI9oaWM80NIcWkBzuU4GJpnblkoLPh3xt/wBiEF0H IQBAEAQHEvj3/wDAd4x/6xr5/wAnVCA+Neg/zhB/5pn/ALyENgvID6O/sl39jIu/+v8Au3/F 6JDDPc9QR0CFQgCAIAgCAIAgCA6NfaBfGo3wb+zk1cLdeH2vWXECP+hfT/kOj948ycf1TKA5 7XBrKYTZkjBdG58bgM7gTFXPDP2B3hcHii9qHw3oqiESWjRdQ7V9xzLPESyhLXwND4wSHmqd TuDXOa17YpASfukXm+h9V0cZacnBQxml640dauImjrtp++UNNdLLfaOa3XCjqW88NXTzRujl ie3u1zHOBHcEoD42vFZ4fLp4UfErrrhtd/eXVmir3U2oTT0ppXVkMbz5FSIy5xY2aExytHM7 4ZG7nqhmi7o4/QsepP2VTxhs4NeNa78LLnUVn6M4sUWLdG1znQRXSjZJMCWNY74pKYSt8wuY 1ogAOS9oQxzR9GTd2hDGVQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAbN8QmP8gvWOdv+4df/wAVlQHyb+xx/smHhsyB/oxtOfkcdP4IZn9U+vam/wA7Rf3o/ghh NC4l6GoOJ/D+96cusZktl+oZrfVtDWPJiljcx2A9rmk4cSOZpGQMg9EB8cvir8O1x8JniT1v wzukxqqzQ94ntHvPK8CrjjdiOYFzGF3NGWHm5QCebG2EM0XdHHyFj0K+zU+M6bwt+0Xt2ma+ 6QUGkuLtObBcY5WSPY+uYHyW9/wDZ4lL4g9/wNbUyZxzBwGOa6n04Nk5wNsZ9UMZxz4sfEDa fCz4btbcQ73VQ0du0jaKi4vkmjklY57IyY2FkYL3c7+RvK0ZPNt6oD5G9BaR1z7QHxc0Ntjd JceIPFnUnNU1HKJOSqqpeaaZ2SAY4hzu+JwBbEAXZOUM2yPry8NfA+0eGjgDo7h9p8SCy6Ls 9NZqLzHve50UEbWBxL3Odk4zguOM4zshhN9ID5bftJf9mP4of+g2L/kqmQyQOiqGQ9XPsh39 kA4j/wDq+f8A8p0aGOpsj6IEMYQBAfOj9rocHe0j0Q0FpcOGtESM7gfpS6Y2/A/kUMsNjyxQ uEB9Pf2ZjV9s1D7IHQdDQV9JWVlhut6objDFIHPop3XOoqWxSD9l5gqIJAD+zKw9CEMM13rn oChUIAgCAIAgCA6j+3c/sRHH7/WjP/wkaA+T2f8Azw/++KGwRQHoh9l50tcr37V6z3CjoKqq obJpa7yV9RGzmjomyxxxRGQ/sh8nwj1OyGOZ9NUbuYdMbIYySAIAgOAPGl7Mjgt7QKnof8lH RdJfK62MEVHc4JpKG5UsXPzmJlTC5sojc7dzOblPpuUBwnw8+zh+EThzqmO5x8Mn3tzI3xe6 X691t2on8wxzOgnlcwuH7LiMtPRCbs7JcO/Axwc4TaPo9P6c4YaBtNnt4eKekhsNKWRc73Pd jmYTu5zjue5Qg64+PP7P9wA8cEdXc22T/I71pUMwy/aZhjpjM5rGtZ7zTY8moYAxg3a14YHB kkZcXISpNHzieNbwU6+8AXHy6cO+IdtbSXaiBlo62DmdQ3ukJIZV0ryBzxu6EEczHZY8NcMI Zk7nFVPVyUdTFLFI+OWnkbLE9ruV8T2kFj2kbte0gEOGCCMgoGrnpf7J77RpxC8It9tGjeLd fceIPC6Wojglr6t0lXfNOQCJsTfIdnNRCzla50T+aQjmLHFx5XikorofRRw54k2Li/oW06n0 xdaC/advtKytt9xophNT1kLxlr2PGxBB/iDghDGbgQBAEBxL49//AAHeMf8ArGvn/J1QgPjX oP8AOEH/AJpn/vIQ2C8gPo7+yXf2Mi7/AOv+7f8AF6JDDPc9QR0CFQgCAIAgCAIAgCA+cL7U z4yp+OHjiouF9sukdVprhTRMbUQQseALxUt56jn5hyvdHAYGNczIHmytOXNIaMkEdzfsmXhN PDvwo6s4s3KhEVz4j3X3K2yTUHly/o2j+EOjm5j5kMlQ+Vww1oa6J33uwrJ6nrfzfT80KlHf E3G35oD51PtW3hP/AMinxs6f4m26hENr4n2kQ10sNEIof0nRYjc58gcfMmlp3RHHK0hlMPvd QMkGeWCGQ3ZwJ4xXXw88bNIa8shZ+ltGXmkvVIyR8jGSvp5my+W8xlr/AC38pY8NcC5j3Nzu gauj7K+FHFOx8beGOn9YaarRctP6nt0F0t1SGOj86CaMSMcWuAcw4cMtcA5pyCAQQhrm5UAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQHX/2p/Ei78HvZxcb9UWCe OlvNj0XdKujmkhbMyOQU7wCWO2d1Ox2QHzHeyKp20ntSfDzCwYjg11bomeoa0uAGe+wQzS2P rtpv87Rf3o/ghhJlgJygPBX7Wz4JKjTHFfRXHqz0UAtWpKZultQvgpQ18dfCHyUk8zw7L/Np +eEEsDWe6RtLiZGADJB9Dxv/AGv8KGQuUNZNbqyCenmlpqmmkZNDPF/XIJGODmSNztzNc1rh 6FoQh7H1v+yS8Zcnj08A2guIlawQ32qpX269sGA0XCle6nqHtAe4hj3xmRvMQ4tkBIGcIYJK x5ufa3vG9VUEOh/D7Z3yx01dEzV+pJW8pZO1sr4qGmyHk/DLHLO9rmA5ZSua4/GELwRsP7Jj 4HBr7jDq/j7dnn3DQrZNL2KJk28tfUwNfVyPDJAcR00kTQ17HNearma4OiORM30PfWP7nZDG SQHy2/aS/wCzH8UP/QbF/wAlUyGSB0VQyHq59kO/sgHEf/1fP/5To0MdTZH0QIYwgCA8O/ti uhqqSv4C6mitL3UMbb1aau5NgBYJXmimgp3v65LI6p7GnsyUjG+ReDPEfsOu3r2QyhAfQd9k K4kWm6eCTiVpGGpkffbFrc3asgMLw2KnrKCmjgeH45CXPoqjLWklvICQA5uRhnuetyFQgCAI AgCAIDpZ9oK4gWrQnsi+MzbpUPpzfrQyx0IbC+QzVdTPHHDH8IPKC7q52GjuQhK3PlYlcHSu I6EkoZyjRkoD2L+x+cKLjX8euMmuGy0bbVa7FQ6flhc53vDp56h1S1zRy8vIGU7wcuzlzcAj JAxzZ73tYGdEMZVAEAQBAEAQBAdB/tEPgTi8Y3s/L3dbfDCdX8L2y6otU0jgzzYYYyaync4v YxrX04e7LuYB0TSGl2ELRdmfL02Vs7GvYeZj2hzT6ghDMSDiEB7RfZOPHw6x6m1N4eL9WH3W 6ebqbSnOXODJ2horqVuGEN5m8kw5nNGWycrXOe4oYpo92UKBAEBxL49//Ad4x/6xr5/ydUID 416D/OEH/mmf+8hDYLyA+jv7Jd/YyLv/AK/7t/xeiQwz3PUEdAhUIAgCAIAgCAIDYfiR8Qun PCrwK1XxE1dVe6ae0hbZblWOD42SShg+GKPzHNYZZHlkbGlw5nyMGRnKA+NriZxFunF/iRqL Vt8ljmveqrpV3m4SxwNgbJU1Mz5pXhjfhZl8jjyt2GdkNhI7U8Cfbx+Jbwz8H7BoPQ2p9J6f 0ppilFHbqGHSFC4RMyXOc5zmkve97nve87ue9zjuUKOCZu7/ADS14wv7YOm//iPt/wDzEJyI f5pa8YX9sHTf/wAR9v8A+YgyI4d8ZvtYuNntANCW3TvFW86Z1DQWat/SFBLDpqkoquimLCxx jmjaHta9pw9vRwDc9AgUUjredz6IWKtPKcjqgPop+yn+L6h4reB6v4U1dbCdRcKrhKIaPy4Y SbVVyOmgkY1rueQCZ1Q173NHxkDJ7DDNanqkhUIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIDp57enifQ8KvZI8bqivhrJ2XywnTsApmsc5k9wkZRwvdzOH6tskzS4 jLg0HDXHAIlbngz9nz4e2nih7YDhNS3inkqKe2S3C+UzWzPiLKqko5poHksIJDZGglp2djBB GyGSf1bn1TsjEbA0dhgIYiSA6++0+8JVJ43/AAM8QuHNQ+qhqbxbjUW2aBjpXw19M4VFK4Rt kZ5n66Jg8suDXZwUJW58hNRSzUc0kNTTvpKmF7op6d5+OmkaS18bv7prgWn5goZy2BzHCA9P vs1ntN6DwY8TeIWhta15pOHmo7LVaqFQ+SNkdsrrdT88r+aSSNjfPpWeV+050kFM34WhxQpO N9Toj4vfEpqLxveKjWHEm7U8tTfNb3Uy0lC0YfHGS2GjomAlxBbGIogCXYccAkYKErRH1Vez C8Hds8Cvgh0Jw7oGONXbqFtXd6l8LoZa24z/AK2plewveWHzHFoZzEMa1rRgNAAxN3Z2Ba3l CEFUB8tv2kv+zH8UP/QbF/yVTIZIHRVDIejf2WvixX6B9qjSWOlgop6bXGlrnbq58ocZIGU7 WVjHREEDmMkLWnmB+EnAB3QxzPphQxhAEB5//aTPC/8A5Y32YWp7lS07Z7xwzqodXUXxzl3J DzRVTWxxg+Y91NLM1rXDlDiDluOYCU7M+YR7eVxGc475zlDOUQHqR9k88QEnDrx96k0JNU3b 3DiLpmV8NLByOpfe6F7ZxNNkggiB07GlvNvKQQAcgY6iPo0QxhAEAQBAEAQHmD9q34o0Oj/Z qUem6mnrJazWmrrdTUUkQaYoXUpfWyGUlwIBjgc1vKHEuIzgZIFo7nzgoZirRzOx67fVAfS7 9mF8JbfD17Nu36urqD3bUXFy4S6hnfNQinqW0DCYKGNzuYmWMxsfURuw0ctaRj9pwwyd2ejy FQgCAIAgCAIAgMW5UcNyopaeeOKeCdpjljkYHtkYdnNIOxBGQR80B8Zniw4Pf5XvxS8StAiv F0borVNzsbawU/u4qhT1UkQkEfM7kB5c8vM7HTJQzR2NgIWOffZY8VmcEvaQ8DtTPtwuvues aGlFN5wi5/e3OoQ7m5XY5PevM6b8nL8PNkCsz6/YxhgHpshhJIAgOJfHv/4DvGP/AFjXz/k6 oQHxr0H+cIP/ADTP/eQhsF5AfR39ku/sZF3/ANf92/4vRIYZ7nqCOgQqEAQBAEAQBAEB5B/a yvGVU8NvDxpPg3ZrrHT1/EOpfcb7TMZJ5ptVKWlgL/uBklSWBzSS4iPIwGkoWgtTzZ9gz7Ov TvtGvGfV2HW9HX1+hNK2OW73mGiuXuMs0j3iGkjL2kS+W5/mlxiIcDE3LgHEOGScrbHs9/mY nwgf+Q2qP/i0u3/ToY8zK/5mI8H/AP5Dao/+LS7f9Ogzsf5mI8H/AP5Dao/+LS7f9Ogzsi77 MZ4P2n/QPqgev/wZ3b/p0GZnzweOrwwV3gy8XvELhnXQ10TNKXqemoJKx7HzVdA53mUc7nMa 1jnSU74nO5AAHl7cAtLQMqd0cToSd9Ps4viuHhm9ptpa2V1d7np/idTyaUrfNrW01OKiT9ZR SPDmnzHCdnkxsBaS+sGD+yRjmj6iEMYQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQHnT9qM4hWrSHsm9QWm4VD4q7V2orPbbXGIXvE88VWyte0uaMMxBSTuy4gEtDQ eZwBFo7nkP8AZrdvbGcNOhzbb5uOn/zsnQtP6p9RyGMICL4w8EdM9x1QHy5faKfB0PCX7SzU tbRu57DxRhGsqAcmBTSTSPiqafaNkY5Z4nuaxvMRHJGXkuchlgzol1QuMczgepBBBxnBG4I9 D80B6DfZsvBdN4qPaKWrUlfaYa/SHCWn/oguT5nSMiFa4Ojt8Y5Mhz/OD5AyQhrmU0n3uXlI pPY+nSIcox6IYiSAID5bftJf9mP4of8AoNi/5KpkMkDoqhkO+v2aT+zB6B+Vlvv/ABB6GOZ9 Q6GMIAgNO1JYqTVNirLbX00FbQV8D6epp5mB8dRE9pa+NwOxa5pII9CgPj79oR4Sbp4F/GVr 3hjdGsDdP3F0tslbCIY6y3TEy0kzGBzw1phc0cvM7lLCwnmaQBnTujhj6dEJOQvCl4hbr4Uf EhoniLZqmtpq7SF4p7g73VgfJPTteBUQtYS1shkhMjAxxDS5wJxgECGrn2LcKuJtm4ycNtP6 s05XQ3OwamoILnbqqGRskc9PNGJI3hzSQQWuG4JHzQwG5EAQBAEAQBAfPX9re8SdHxB8XOge GVBOyU8OrFNX3Qw1/O1lZcHxuZBLABiOWOnp45A4klzK0YDRnmGSB5LoZDlnwNeE27+OHxX6 J4X2YyxTaouDY6uqjODb6KP46qpzyvwWRB3KS1wD3R8w5SUIk7K59gPCvhxZ+DnDiw6T07b4 LXYNNW+C2W6jgjayOmp4Y2xxsaGgAANaNgEMBuJAEBs/X/HTR/Cq40dJqTU9gsVTcpoqalir 7hFTvqJZS4Rsa17gSXFj8djyu32QG7KeZtRC17HBzXAEEd0BcQBAEAQFHNDkIex8fHtQf7JZ 4g//AFj3/wD5QmQzx2OC0LHM3s6+H124pePfgtY7HTNq7nVa3tFRHE6ZsQLKarjqpjzOIA5Y aeV2D1LcDJIQrI+xVhy3PruhhKoAgOJfHv8A+A7xj/1jXz/k6oQHxr0H+cIP/NM/95CGwXkB 9Hf2S7+xkXf/AF/3b/i9EhhnueoI6BCoQBAEAQBAEBAnL8An/AgPko9sf4xD44PaJ8RNZUst vqLFQVh03p+ajlZNFPbaF8kUMzZWtb5jZnumnDiMhs4ZlwYCRmirI9jPso/hfHCvwH3XiPVw vbceKt6lqKZ/nQyxut9GTTQlvI3nYXStqeZj3HdjSA3O4xz3PU5CoQBAOqA8FPtdnheGn+L/ AA04wUcDRDqKhk0tdJBJO9xmpi6opnEEGKNnlyTtyCC9xHwnGQLwdjxuQyl2huFTaa2Gro55 qaspZGzQSwyOikikaQWua5pBaQQCCCCCMgoD7E/AX4qKDxp+D/h7xMo56SSXVFngqLhHSxyx Q0te1vJVwNbL8YbHUNlaOYnLWtdlwIcRrtWOZEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAUf8AdQHjl9sK4siz+HbgzoT3DzDqLUtbf/ffPx7v7hSCn8ry+X4vM/SX Nzcw5fIxh3PlotDc8+fs29ZFRe2K4ZOmljiEtDeoml7g3ne62zhrRnqSdgOpQyVPqn1KdUMI QBAecn2mjwZReJr2eddq+3Wme4au4R1H6coX04Z5ooHljLjGeZpc5nkATckeHOkpYuuOUiYy PmfI5T2/DcFDORc9kTHOke2ONgLnucQA1oGSTnsAgPqT+z0eDGXwd+zg0x+mLTHbdYcQZH6o vZLnunAnx7pDIHj4HRUoha5jfgD/ADHAuLy5wwN3Z3qQgIAgPlt+0l/2Y/ih/wCg2L/kqmQy QOiqGQ76fZo9vbCaB/1Fvv8AxB6GOZ9RCGMIAgCA89PtBnsqZ/aG+HGk1Ho63urOK/Dxsklm hbUiFt3o5HMdU0TgQWvkLWc0OSzEgxzBsjw4SnY+ZKpp5KWpkilY6OWJ7o3scPiY5pLXNPzB BB9CChnIA8pHbCA93PssXtO6PUWhJvDXq6rdHe7Eai66PrKmriDa6je8PmtzGuIkdLFIZZmg c48qRzQGNhaHDDNWZ7PBwd0KFSqAIAgCA408WfiSsXhD8OWsuJWpH8to0fbJrhJGC8Gpc1v6 uFvI17uaSQsYCGuwX5xsUB8ffHXjTqHxGcZNT681VVPrdQ6vuU90rpHODgySV5d5bf2QxgIY 0NAaAwAADAQzrY2pCx0krWta5ziQAGtLnEk4AAG5JJwANySAhJ9Jn2c72T0ngi8P/wDkka7s 81HxV4hwNfJRV9HC2p0xbg53lUrXjL2yTN5JpmktwfLjLGuicXjDJ3PS5CoQGyfERxAreFHA rWmqLfDT1Fdpyw191p4qjmMUkkFNJMxrw0g8pcwA4IODsQd0B8b3G3jXqLxP8Ub1r3W9b+mt S6oqJa6ummHOyMzvdK+GJriRHAHPdyxNwxoOw6oZ7I9d/sxXtaLvbuJLvDxxFvt2vNFqRz6r RVfcq9sv6PqGNfJPby+U+Y8TDmkiHM7ldG9oaA7IGOcT3fDg9oI3BQoVQBAEBtXjPxUtnA7h RqXWV594Nq0tbKm7VbYOTzZIoI3SuYznc1vO4NLWhzmguIGRnKA+Lm/36XVN/r7pPNVVE1zq pax8tTI6SZ5kkc/L3OJJcebckk5zueqGdbGGhJ6TfZffCJVcevaFR6/qaEVGnOENE+4STumk jDLnUxvgpGt5NnObGah5Y8gFu+HYwhjmz6VWjlAA6DZDGVQBAcS+Pf8A8B3jH/rGvn/J1QgP jYoP84U//mmf+8hDOti6hJ9Hn2S3+xjXf/X/AHb/AICiQwz3PUAdAhUIAgCAIAgCA6Z+3g8Y z/Bl7NvXV1omSS37VsH9Cdp5Xlnkz1zXROmLmyMkb5UXmvDoyXNeIzgjKExV2fLPw74fXXir ruxaVsMArb5qa4U1nt0D5mx+fU1ErIYmF7sNbzPe0FzjgZJON0M+x9lvh64K2vw48C9G6AsZ nfatGWWks1LJM2MSzMgibH5snI1rDI/lLnFrQC5zjgZQ1ze6AIAgCA6d+3Y8LH+W19mNxMs9 PAyW9abof6KrTzyTtAqKDmnIDYQXSudAJ2NjLSC97MgYDgJW58o4cHgEdCAUM4QHuT9kY8Xd EdL8QeB1xrYoa6mrDq2w0xjij86nkayKt5Xc3mSPbKIXEFpDWPb8W+EMU1qe2aFAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAtzTNjbuevQdz9B3QHzUfaefGfZ/FD49 aPS2mbtdK+ycJbdLYayKaPko23d87pKt9Pvl36sU0T3kAOdBhuWtDiMsFodOvALxls3h18b/ AAk17qJszrDo7VdDdbgYWxukZAyTD3t53Nb8IdzElwwGk5QmWx9hml9SW/Vun6C42quo7jbr hTsqaSqpZmyw1cTmhzJI3tJDmOBBBBIIKGE1PmCAqgNM1Tp6l1fpy4WqvhNRQ3KmkpaiIPcw yRyMLHtDmkOGWuIyCCM5CA+PHx2eF2bwX+MLiFwtk96dBo67yUtvlqITDJVULgJKWblLnnlf C9mCXEuDQ7O6GaLucgeyC8Etw8e3j00Ro6GOoFgttUzUGoqqID+pbdSyMkcMlj2h0r/Libzt LSZcHGcoJOyPrYo6cUkLYmtYxsYwGtGA0dgB6DoPohhMlACcIDFq6hlNE6Rz2sa0EkuOBsN8 nsPU/JAfI57XLxOUni/9o7xX11bZaSos1Vdv0Xap6eKWJtVR0UbKSGYtk+IOe2EOdkAEnIAB QzRVkdcOnzwhY7JeyH8RcPhW9pHwj1fWXWOz2aO9NtV3q5KU1DY6GsaaeUcoaXDPOwczQS3J OwBQrJaH1w0s7ZWNdzNcSOo6f9o+aGEyA4FAVQBAQc0l3RAeMHt6Ps/E3ESvuXGrgHp982o6 ubz9UaOt8QH6Xe9w5q6hj2AqMnMsIwJd5G4kDhKLKXieF14s1Xp671dBX0tRR1tBPJS1NPPE 6OWnlY4sfG9p3a5rgQWncEboZU7k9PajuOkL7RXaz3CttF2ts7KqhrqOZ0NTRTsPNHLG8bte 1wBBHp3GQga0Ppd9kF7fPQPj8stt0Tq5w0TxcoLYx9XTVsrGW7UD2EskloZS8lzsBkjoZA17 fNPL5rWOehiaseiQcD0I9EKlcoBkeqA0TWuvLNw207VXjUF1t1ltVCwy1NZXVLKeCBgBJc57 yA0YBO57ID5r/b0e2gZ7SPX1JonQkclPwf0ZXuqqKqmY6Oo1NWta6P31zDgxwNa5whjcOYh3 mv5XFrIxljG2p56W621N1roaakp6mrqah4jihp4XzSyuIyGtYwFznYBOGgk4KFnse9/sCvYG M4KUll448brQ2TW8wbW6W0vVsDm6aYRllZVMOzq1wOWM6U4OTmU4iGJy6I9hI2FpQqTQBAaZ qrTNBrPTtfaLrR09wtd0ppKSrpahgkiqYZGlkkb2nYtc1xaR3BKA+Qb2hfgc1X7PvxS6o4f6 lt1ZDRUVXLNYbk+l8mmvVsdI73eph5XPaGlmGlge4xuaWO3CGaL0OINK6su2hNSUV5sVzr7N ebXMyqoq+hqHQVNFMwgsljeDlrmnBHr3yNiLH1Qexx9qzYvaY+G2luVcLdYOIlgk/RmobK2u Y9z5WMa4VkDC4y+7zNy4c4y1zJWEuDBI8YZRsdyg8HuEKlcj1QEJXgMyTsgPFL7Uf7Uy3QaS f4a9FXKhuNbdSyo11PTzuc+2xRvZJDbXAN5OebaSQFxcxjGAtaZGuAvGN9Tw0JL3epO5Qym6 uC3A/V/iL4jWzSOhdPXLU2pbzO2mpKKjiLi57zgOkfjkijB+9JIQxoBydkIbsfWF7MT2dmmf ZneF236CsNVU3a4VExud9u9S0NkulfIxjZHhgJEcTQ0NZGCQ1rclznOe9wwt3Ox6EAnAQFMg oDqH7cnxT0fhR9mdxOur56Ft21FbJNM2mnqopZGVdVXNNPyYjwQRC+V/MSGtLAXHGxEpHygN ibBG2Nu7Yxyg99tt0M4QHu79kT8UlFXcIeJPB2rmo4blY7qNVW6IQy+fVU1UxkNQ9z94yI5Y YgGjDgHkkEbgYprU9nWvBA3H5oUJZHqgCAIAgHRAYdyuEFtpZZ6maOCKBhkkkkcGsjYASXOJ 2AAzknYID5kPtB/tQaP2gvimg0/pCrpLhwx4ZSTUtlrqaV74r7VyNYKiu+JrQGgh0EZblrmN c/mc2RnKMsY9Thn2NDNMv9qfwJGr/wBGGx/0UxZ/SGPdzU+TN7lnm25/ffduTv5nl43whM9j 63o3iQbEH1+RQwk+qAIAgCAtT4IAJwHfD1wd0B8ZHix0TZOGfip4nab00A3TmntXXe2WkCod UgUkFdNFB+tcSZP1bGfGSS7rk5QzrY4/Qk5T8Fnirvngl8UeiuJ+n2yz1mk7lHVTUTJRELnS nLKilc4hzW+bC57AXNdyOLXgFzGoQ1dH1w+F3xPaP8XfBXTmvdF3SmuFn1JQQVzGNqIpZ6My M5jTzCN7gyaNwcx7cnDmOGTjKGA5H5hnCAqgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAHoUB1f9rz41NQ+z38BureKulaHT9yvWnqy2U8NNevN9ze2pr4KZ5f5b2OyGSuLcOG 4GcjZCVufOf4kfbweJPxR2ea13/jBJaLPOKmOWg04aezRzwzFuYpXwYkka0NDWOL+Zo5t8uJ QyZUdTZb7RzPc91xonve4vc51SwlziSSSc5JJOSe5JQsrEW3qiY4H36gyNwfeWZHzG6DQ558 KvtVONfgpZBTcOeLFws1opXSSR2aorIq+0l7ohFk0s3MwYaG8obgNLQQM5QhpM9U/Yi/aCeN HjN8ZOiuDOvf8j+/UV6prrVVV8paU0t0kMFNLURtDIZRTgAtDNosloyTzZchSUUj23Z91ChV AeIX2s3wOV1+vvDfjbpyiuFzq6lp0ZeLfQ0MlTM7lbPV0tS1kMRdjlFRHI+R+Bima1o+IoXg 7HKv2VbwFRcFfDjqHjNf7fLBq/iFVzWehjqqZ8FTarXRzljoy2SJkjHz1LHPcMua6OGmI5XB wIiTuz1oQqEB5xe329sPrz2UVbwoj0TZNCXga8bdnVg1F7xzRe6Gi5PJ8qaPr7y/m5s9G4xv kWirnih4lfbz+JDxW6Ar9K6n4r0dJpy6ulFXRWKmpLX71BI17HU0ksQEj4C15HKXZPK0kkoX yo6jfpehYABXW8AbACojAA9AMoWuiv6Yo/8A4dof/aWf4UJKOu9A9hDq2gc1wIINRGQ4HqDk 9EB2j8MfttfET4QNDzab0TxeLbG7HkUd6ZTXplv+KRxFOannMYLpCSAcHlb2aAhRxTPYb2Dv t0OJntPvElqnQutrLw7oaLTulf01HVWFtQ2qqJhV09OecPnezlIlcTytbvjG2yFJRseriFQg CAi5oe0ggEHqD3QHSD2knsHODPtDaS7Xv3CHQXFC44kZq+103NJNIPLGaymD2MrB5cYZ8ZbI 0E8sjCSSJUmeFHjZ9hb4i/BJda+a46Mqda6Vo4ZKr+iPSrH3CjZAwMLnTR8onhI8xrcPZ8Rb IWczW8xGVTR1BqKOegudRSSxSwV1um5J4HtdHPRzMdnD2nD45GkZ3Ac0jOxCFtz0V8FX2mzx A+GCio7Pq91s4w6bp52F5vr3QXiOHMpdHHWx9S4vZh08cvK2NrQBuhjcDvTw9+198HrhpKmm 1Zwr4n2a/u5xVUdokoLnRxYe4M5J5Z6d78s5SQ6FvK4lo5gOYiuRmyPEP9sDtEFHV0vCbg7d aueShBprnq65R0zaarL3Ah9HSmUyxBvKcipjcS5wwOUFwsoHmJ44/aeccfaUavhote6gqqy1 z1ontGj7RTujt0MrXSOi8qmbmSolY2RzRI/nkwGknLQUJUUjkDwRewV8RXjUvNBUN0lU6A0j VxwVTtQ6pifRxS08o52vp4MedO4s5sANa0O5A9zA7mAZ0e5/sz/YVcIPZuRQXqlhk13xIZh7 9WXeljbUUbjD5ckdDE3IpYXZeeXmfIecB0rw1uBjbud12R8mABgDt2CEFxAEAQBAdbvaOezB 4a+0t4Ty2LWtAKXUNFSyxWDU1NGDcNPSvcx5fFk4dG50cfmRO+GRrcEg4cATPnH8cvsUPEB4 Crq52odIyar026VkdPqLSsUtxoZXO5AGujDPPhcXP5Q2SMcxY8tLmgOIzRkmda+FXFXUfB3X dBqzRWoLlp3Utle/3S7WioMdXRuc3le1sjehIcQ5p2PcdEJsmesfhd+10680PY6K18VeGFl1 oaYUdMbvY7g61Vbo2AMqJ5YZGSxSzOHxhsZgZzZb8IcHNFHA7KXr7XjwHp7ZVut/DjjHU1jI ZHUsdTS2yCKaUNJja97ax5Y0uDQ5wY8tBJDXYwRXIzo149vtO/GHxb6PqNK6CsVHwf07dKI0 lzfR17rneKrnbI2VrKsxxCGMtLcGOJsg5XfHh3K0WUPE82WNrNU6kFMwVlzvVzlc9sLeepra 2VxLi4N+KWV7jzEndxwSc7lC90jvb7P37Ovx58b0VDerzSN4T6ErGNmZeNQUrnVtVE5gcx9N QBzJJAQ9hBkdEwjnw/mbykVc0e+Ps5fZe8MvZlcMKnT+hKWtrrldphUXe/3R0clzuzgT5bZH saxrYowS1kTGho3cQXuc4jG22dkwMBCAgKPOGoD59vaI/ab+PnDHxH8VOGGkhww0rDofWVys VFeI6J1XcJKejrJYWtlZUTPhL3tYOciNuDnlwhkjFNXPOLxde0H4l+OzWFLe+KfEE6oqLfze 40rpYaegtvMxjH+708eI4y8Rt5iG5JzvuULJJHERvNCf/o6g/wDaGf4ULD9MUf8A8O0P/tLP 8KA1bQvFau4X6sob9pvVE2n75bZBLSXC3XIU1TTPDmuBa9rgcZa0lpy12MEEbIQ7M72cE/tQ Xif4SVdvbc9Y6J15bbfRe5ijv1tga+oIa1rZpaindHO+UcuS4vw4uJcPQU7NHtt7D/2iWq/a a+D+t4iawtulrTdabU9dZGwWATCl8qCOne1x82WR3mEzOz8WMAYHciklZncxCAgCA8+ftAnt RdfezF4IaJuegKXSktx1tdKyzzVV6ifKbeG0T5WTQtEjGOka/BxIHMOMFu6EpXPAnxS+1448 eM22zW/iBxera+z1EUcM9pttRDa7ZUcnOA58EHK1znCRwdnIeMBwIACGVRSOu5vND2rqAAbf 55Z/hQsXqHU0Ftq4qinu1PTT07xJFLDWiOSJzTkOa5rgWuB3BBBBAOQhF0dxvDr9oT8THhs0 7ZLHbOKVv1DYbLPE6Oj1HTU1zllgZyAUpqXnzxFyMDByvDmhziHBxyhXKj6LvZU+La+eOnwF cPOKupKOx2696vpameqp7P5nuUZirainaI/Me92OWFucuO5PToBjlozsUhAQHHniu4r13Ajw v8R9cW2GjnuOjNLXS+UsVZze7yy0tHLOxsnK5p5C6MB2HA4zgjqgPmV8UH2irxJ+Kuz3e11X EOzaL07fMeZbNLRRUJiiMXlvhbVOc6pMTwXFwc8kl2xAaABlyI6TtutBE0NZW29rG7NAqGAA dh1QtdFf0xR//DtD/wC0s/woSV/TNB/8PUH/ALSz/CgOWPCP4/OI/gV1rUX/AIWa/wD6Fqyv LTX07JoaiiufK17We808mY5eQPJaSMjAwdgEKtJnsj7AD253Gbx3eK5/CniNV6L1FRtsNyvv 6Yo6FtJceeGWkZHDyQvEHlgTP38vnO2TshSUUj2aQoEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQGl6j0pbtY2eS3XagobpQTFpkp6unZPC8tIc0ljwWnBAI22IBQG3P8AK18P v/IfR/8AvHSf9GgH+Vr4ff8AkPo//eOk/wCjQD/K18Pv/IfR/wDvHSf9GgH+Vr4ff+Q+j/8A eOk/6NAZeneCWkNH3eK42nS+m7XXwhzY6iktdPBKwOGCA9jA4ZBIODvlAbsAwEAQFt0HNn4n DJzscICTG8oxvgepyUBJAEBoGseGun+Ib6c36w2a9CkDhB7/AEMVT5PNjm5fMaeXPK3OOuB6 IDRx4a+H2N9D6O/3jpP+jQD/ACtfD7/yH0f/ALx0n/RoB/la+H3/AJD6P/3jpP8Ao0A/ytfD 7/yH0f8A7x0n/RoB/la+H3/kPo//AHjpP+jQGp6T4TaY0FXy1Vj05YrPUzR+U+Wht8NM97Mg 8pcxoJGQDg7ZCA3IgCAIAgCAtPpw92Tgkd+4QHCfiD9nBwM8Vson4g8LdFanrWMqGR1tXa4/ e4TOG+a9szQHiQlrTz55g5oIIIygOqPEP7LP4VNY6UkoLPatcaPr3yRubdKDVFVWVEbWkFzQ ysM0JDwMEujLh1aWndC2ZnHw+yFcA2kY4kcaMDt75av+ooMzOVtDfZjPCXpC3WhlZpDUuoq+ 1sh86suOqK7NzkjIJfPBFIyDDyPiYyNsZBI5QNkIuztLwI9n5wU8MVfVVfD3hboXR1VWTRzz TWqzw08jnxh4Y4OAy0tEjwC0jZxCEHMDacRk8uAT37lAXUAQBAEAQBAEBakgD9z1HcbH80B1 944eyp8O/iLu09w1hwd0DeLpPRG3+/utEUVXDEfMx5ckYaWOaZHua8fE1xyDkBCbs646x+y6 +EzUOk66gtmnNZ6cr6mHy4LpSasrqmoonZB8xjKmSWF7sAjEkb2/Eds4IE5mcdWr7Ix4faG7 U08+vOMVdTwzMklpZa+3Rx1LGuBdE50dG14a4AtJY5rgDkOBwQDm2c2aQ+zceELReqqK7RcM 6q5PoZfNbSXbUdxuNDNsRyy080zo5W755XgjIB7IRdnZjgf4I+Efhnt0dJoDhvozSUMVW+uY LbaIYXMne1rHSNeG8zXFrWgkHoEIbZynDCIWYH4/NATQBAEBRwyEBsy5+H/RF4udRWVejtK1 VVVyOmnmls9NJJM9xy57nGMlziSSSTklAQ/ytfD7/wAh9H/7x0n/AEaAf5Wvh9/5D6P/AN46 T/o0A/ytfD7/AMh9H/7x0n/RoB/la+H3/kPo/wD3jpP+jQD/ACtfD7/yH0f/ALx0n/RoDXtK aItOhLaaOyWu3WijdIZTBRUsdNGXnGXFrGgZIAGcZ2CA1lAEAQGh6v4e2LiFTwRX2y2m8xUz i+JlfRxVLY3EYJaHtIBI2yOyA0T/ACtfD7vofR5//EdJ/wBGgH+Vr4ff+Q+j/wDeOk/6NAP8 rXw+/wDIfR/+8dJ/0aAr/la+Hv8A5D6P/wB46T/o0BuTTumbfpG0wW+10NJbqCmBEVPSwthh iyS48rGgNGSSdh1J9UBqSAIDEuduhvFDPSVUMVTS1LHQzRSsD45WOGHNc0ggggkEEYIKA2kP DVw9AA/oH0dt/wDYOk/6NAV/ytfD7/yH0f8A7x0n/RoB/la+H3/kPo//AHjpP+jQD/K18Pv/ ACH0f/vHSf8ARoB/la+H3/kPo/8A3jpP+jQGfpXg9pPQ929+s+mdPWms8sxefR26Cnl5Dglv MxgODgZGcbBAboQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAMj1QFC8N6kBQ2luC3LUxwDLiPyVJTjHcGHPqGkgYeaeNv8AfOAXHS4tho6OSXq0jNHC 1Jfsv4Gmt1/bp53xx3Ci52dQOZ5A/csH8vYJt/ro6b6m4+FYmMVKVN26bFj/ACRKKnnLX1rZ N8YjpX7fiSsEuZMDF27W/omzL/I9dxvlt6yQm4iW+NgzLXfGOYYpyNs47hS+ZcBF6zb/APa/ wRSHB8RN3Vv94s1Ou4Hxhzory1hIbzNj5QM9Ce+6wy5mwqdrT+Bk/k6cd3D43LEGooWEFn9E cnxfdDfMH0OVf+cOH+slP0sX+hSvlk6fxszURqOGZ7XNqblHzEN5TC04J9fhOFejx/Cyllzy +H8DVeDlqu78f4lX36nYeUXstdGeR7ZIWkE/kD+9ba4thJXtWWniQsHVa1pXv5/xL0FxqKgE 01xt9S133Q5pYfzBWzHEJ/VnF/n1Kyoxj9enKP59C+LjWNiHLHS1PYiKffP+y/wrJ203rGKl 6P8AgYnQprRtr1X8SRvkrIw6Whq4z35W8/8A7zlZI1HbvJoxujrZSXqTpdR0lQS1sreYdWuy CPzVo1E9CJUZxV2tDPbUscB8SyGMnzDHVAVQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAU5wgKGRrW5JACrmVrg0m66wt1qa8SVUTnsGSxjg535LiMZx 7A4a6q1FddFqzZpYGvNKUYu3ibYquM0crCaekeWNH3ngnP4BdWxPO9KMXOlDZ2V9X8tjlKfA 6vaZJ6e+xiXDiFda+IRspZqEuHM54GCB2IBXH1ucMZXyqEMul7m3Dg1CDzOopLwNKd+l66Jx nuNXFE7dr2DfOcYBXC1sXj6t+1rSUfFeTNvssPBqVKknKOyb6W6mq2nTBroy592nlAy14dI5 uAO+PkuToYD6VBuWIbenVmnVx0oWSpJeiVr+RGps+mrLVwuqZo43O35pZeVrye+/VUqcO4ZT aVeV79b/ADLQxPEasZRpXduiSMqhms01ylZFG0zBmzmuaQ5qrCPD4ylCKu3t6eJgqvGKjGcp aN7GbTX20UrXCOTla1hJka3naN99+my5TD4nhtBd2WttXv8AYYZ4bEyspK/lsTm1NT0sQaJJ ppGgO5pIjh7D3Hb8FtVeI4eFNuPey9WraPYp9Dm5Xsl5Jk6bVbKxk00NNWzeW4MLBAOb67no t1cWpTTqQjJ6dIoxLCr6maKWut/iZsmoKaCXcStDQCW8mOXPXm+iyVeMYdyvKT11tYxrBztp Ym7UtBAIeeRkfmvLG9w4j5hZY8VwjjaFk34+XoUWGqPTexefW0zIS5xYeU75IwFNPFYTK+09 /qgqdVySSLMNHbnxf1uLkmJbnYc2ewWahHh0W86V5dfETqYq9s2qMeLSlpBd5MEcTubmPlyE OafksUcBw/WdK6d+knp7jNUx2L0VSTtYz46SaJzHRVUvKARyOw7db1KlXX9BUuvP7bmtKpB6 TirlphuADRI2lqADuXAtd+Q2RVOIU1epGLXjctL6PJ926+ZYq7rT0zZnz0lTTeWOYuZvkeuA qvjNOCbqwlG3lcyRwjlJKMlL1K2+8wVDAae4wSO/ky/A78VtYXiuFrL9XUT9dGY62Bq03dwa XxNRirposB7CQ49WfE0fiuQzK10ajVi/BdGS92/gc4Up3V0VbtuX4qhsnQhT0uSXEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAU5wougaVftYW3TMPPXVkFODsGu PxuPoG9StLF8Rw2FjmrzUft+G5mpYWtV/o4t+fQ2lfeMEkkEwtVA6R7WgtlqgY2H/Y9Tj8F0 niHP1GF44SDb8XovhuczhOCZ5Lt529Dad0vl31Va3y3CsfHDjDooZPLYcd/VdLx/H+IY2Dda dovotEc9QwWFw9VRprVdbFijtlNY52yOla2mlBZFLzB7XydS091x9CjSTbqyST2bslc2qmIq VV2dNXkt1a1l4o1CqvsGlbVGIBFzveJHGpfkNxv27b/hlWnVoYZKUGt1u1v6efQ4ugpYyq+1 T0TtlT+8t3TXtPLVmmDoqqV0fmFrZMRta70d8s9lt4rifaSdGn3pW9PPQs8CqeHWJleMU7Lx fw6Gi3Xic2lBpxQvjcXlrXNzLGXY+HcDbI9FxzxcqMXGnFp6uz/O5s4fD05Wmp5k/wA2I12s q6rmcJKV0JEPOT70InOI7jv0HdZo8TrVJdrb4O137zPGNKkklq/C1ylPqMy0VO19LQyUtQfh 97fz4z97Gf4dVpfSXJQVSK3213J7CEpuUJNNLXLvYu3HUYoaeV1KbR+tbmUPqCAcbczHA5GD jZwC2HWpyk51GlfS2pxuGhO6g4zaVsr09909/cafZbhe7VcTJNJTiOsj3jEkhDz3Ox+E7j/A sUsSlUWVv3O115nIVlTqLVJNXa0Ta8vMvxarZWSy0DZA0x1DZPd5agPc0jq4Ozkt+WxWwsfl /Vyu4dFfX1b6mu8HUlN1Iu07fWS09Guhn11dV0FJK40tRNGwOY50NU0fAehcXHot+eOmqnbT i1bTTTz9GYcNSpN2hJXlq1092nUlbdVW64xCM1lIWNLGmkhlEv6z0fnYj1AKw18dTqYnO8yh vZpb22fkY8PSxFLvSjrfdaaP3bopBf6C2+b7q2pouSo5vdTKzyZObb4c5w0nP4rkcNVoxpSy prM7+SXVFsTCtUmpSknZfWtq/wAWRtHES2RTyuqpKk04/WNYaZxEIO33umAcjPoFpT4lT7Rw d0rmSfD6ts0H3uuq1/C5lU+qbmK2app4G+X8U2Gw80cceMB/N+GRgLPT4hiO/OKsvrJWvZdN fs6mT6Pg+zjGbu9m20nfwt4fI1UcQJqmGGSM3JwBZzNjaxvmZ6czj0x/Bb9DiuLnTU07LfSy v63NGthKNGbU7a7b/LxNWtGv3zvZVSzRSNdG5s1MJ2kwub06Z7dd1y2B5hxjfaYiSa10WyfQ 1cTw2FNdlaz/AGZWfeT3sZUfFeJlvZNPRyRve8sewPGYz2znGxHdcmuaqapKcl1tZNX96Ma4 M6lXJTldWunb4+/yNdteo47jTh8kEkD+pjOCcevzC5ajx6NWKc4NNLVPXTxOMq4JRk8ruvGz XuJz0FFeoi18QfztwcgB3X9yy1aGBxULuOvzQjOtRfdf4GM/SMsPM6luFbTYHRpHKT9O6xy4 PVpLNha7T8OnwMsOIJvLVpqXm7liOK407pf0gyGrhj+KKaH9VL03BAVFjuJYWVsVBTj4xWq9 xeawtVJ0bxl1T1XxJ2/UFLWU7H01ZG9x38qZ3JISe2VvUOYMLWV4zSl4PT7TXq8OrUr3i2vi Zw1EKJ2Kpr6f0c/7jvoehXLdvBfXdn8viaqpykrxNSgurJcbt+LcfNZE7q6KGS2ZrxkEIQnc khIQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAUc7lCAoZAPVRdEN2Nv6n4i2vScb hPP5tS3GKeAeZKc9Nh0HzOAuG4hxzBYFfr597w3ZuYfBVq0rQRse8cQ7xqmZlOyajstHVfCH wzh9U0+hP3WnHplee8R53xVbShHs4u9m93b7Dm6PCIU80pJylG3R21NEpqGhob/M6aWkreZj XGeaqa6oIHfc7ELqNSv2lXPKd5eLepymSUaFoKUX4JaGlHXUHn1sXvFviEbj5MNZO5pfjqQR tt1GeqxQlOMJKbu+ibbubtTDtTpyle3VpL8Lm3a/itSVodJHW6bDcAOY9z3GOf6DYtI/esH0 zNFqayvw9PAyVKFWCSjfVvqr5X95Yut1dV2ierZW2NjAxsklPGZC6GUHLXNy74RjqMbgrVTl 2dks1xFy7aEZKUVF9Xq14O3Qwo+LcbKKeslht1dUtczlNNyhrHnb4gScn5jZXU69Cm07Nve6 VvvFejhp4iKWZJXtrq/Esw8UW+dUF8N1afNHlxsp43Qx7bt6ZGTlbKq1KknOOjfh8zBKcMPB U4O8Vtd6t+Za0/r25xRwisqLu6WpY5sEOWsDgTlucN+HA277rWkvrRnH33+BVU6ainole+iN MMl0orzNOJoqR72ZZSy1Z82TOcnmDe3XCwudNPNfX8+XQ5Co4VaeSjqrWb9PK+7M6eluFuo6 WJt5sNxmY7ziJX5+EnBD9hv8xuttTjnjKbva7NJSqzm3kcE1a3XyLFwp3007Kp1da44ZvhcG VLyCCd+ZrhsPmNlEpyUnkt4vX7CJTnCMYVlLTZP7rXsSo7zLLO50dRbzbw7M2KyUQyA/dwfv Zbv+5Vk6c5Rk18fA2qUlKDqSumk7aGfe4RaKiVkklopnVL8PdTUxmLoiMtOQfvD1z3WV4ltO Ly2WiM+HrXgqnei7dX+dDMddKKWC3eU+OahrnmNro4nfEOhLs7gA74IWOtVzScp3SvfXX79D UlScMvWy9/y6FytsduqI6ijqaqWSptrnP5qOljbHIDgB2BuDg9RkLNOTzOd9PEwudVzUoq2b xd/h5Fuprv0e2st1ZTVkr4o2tjeIomhznb/q3A7OI7FWzypLIm7P0NyGHUrVKck5a5t/T06G VpeatoqYyvkvEVNFF5cTJKmESAkbtLeXZv1Cyxc4pS3itNzja3Z9pKEUnNu7aT26ddzPqa6p rX0RZbbpCKX4JH01U17JWn9lwBH8FfNKMIRhe13s7/E3VKhlqpyTaV7ONvgYscV9nY+kZcKO OJxEjojIwS1ADvhz2BHTr2SFOooXz91u716+BR4jDTWaUXmitHZ2SfXxN4yVN7FPXMb8DWxs cyRsjHBhA3LeUAb9Cs9OpXqVHnlJJ2dla3vstzgp1YpQm0m7tXs9fi/maHHrasjt1Q+SmgqH xyseDNKXmIHY5jznp0zkKtXFyppqMY69fwXRnNRwdGUo3k7RXTS/XdGrWy+RWevY+4Gigf5b oogBtNndr2u5sj5gbLJSxLpRbpxtfS71d/iajnUry7OL3d3428Hpqa9R8SoKynhjNytrDKeU yQ/rCwjsSNwVytPi9SUe+4rzV7+8x1+FypylKEG7dG7JrxNxUXEhlPKynmkZPJgDzIWcob/f cxA3+WV2bC8zX1bvbw6ebvY4mfDIzjnj3VfZ66+Ctc16yasgvNK0sJDsZc0joFzuF4/HEL93 1NDE4GVGdvsLdTaLTqOB/NFE45I5w3lLT65WKtheG4yblFq73aWzLxr4qg1ZtGn/ANCFfaKd ht90kkaw7U82HRuGOnTdaX8lY7CQX0as5p7xlt7tzafEaFX/ANRSt5rRmlU10bQ+a6dklmre bDmNzJTyH1x+zn5LSwnMMKDfbKVKV7bNxfu6e4zYjAOq12TVSNuujX4mu0GqZIgPeGcnQeY0 lzHfj2/FdxwnGaNZ2naL8ej9/wBxwMqNnli2/Jqz/j7jXKK9RzNHxA5323XL21sYG0tGZ0U7 ZWggjf5oSXEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAUe7lCA0DVPEK26RfFDVTh9b U7QUkXxzzn0a3+c4C4bivHMJw+ObEy1eyWrb8l+JuYTh9fEXdNd1bt7L1ZxzrLW1/utQ4V8z tP2gZLqajeH1srMdXP8A2B8mb/Nee8Y5l4hWpSf9FG9rLWXv8Pd8TnsDgsOqmWl35fvS0j7l 97+BtOHU1v0v5wtNJJLBMHebUPBeZD3Bfnf+IXSFGL78HeVmcw4rRYrdbWOOdScVm/pR0Xl0 TbrEP1NG9xxE3rzZ6E8v+BcZ2tSVJZrdfn1OTgoU5Ofea3ev50MOruxquZsliYypkidyF7xG 7kds79rGPqd1SnXSnmlaxoPFVe0UlP4X6G1m61pBp2skdQ0UVXbqgUsYlhLjG3pzk9CM991y Xe7vg9kbaqSU3eTs1e97fKxqFfqSlkro5ZKi2Oa+BsU76elEkRJHdpGXbdx0VMTJp6+BGApv I9Nnda7/AMDW2V40pUxw0zLQyeXD6eWZ4Y57cffDeU4xnoQStenklBZd0VqV3Vbz6vw8+uuh oVPUS0FdO6trYRKWlvmeW9jJGnYbcowebucLYknltLVmRxvaUFb5l2tqa6S11FRQTvpaiWER zRFj5GNe0/ebJ6Edj6rYoyppqL0uadW8Zq6vbUtzVUtPTxGakq6RsID2vFU97xkbkZO4Jz0W tJJNRg9Ll8PCbvmd3a7089PkQn1R+lLvFWQRNDW4ifNPIPi7cx6kE/LKx5W05W0Rlo5acJKb 72jSRlUtFJZ76+phktdYZ3+S6J7udgzuRv37j+CyRpU01daIy0sZKUbz+w1qnlaY5Z6i4RNo 6aQDMgb5tO49t27/AC2RQSlmTMUFF2e7+JLUGtYZvJlgrpgKYckjTGyPn2wDjl39UlRvJ5up NKEacbZdX43MSi1AYqaAw1MDnmXyiyScObLn9p7WDmB9CFFKk4SSSMter2qc+r02e3vMqwVN BTz0lXI+mqqz9ZG+J73wiIjo52fvfI91NdRV0ne/Q1q/aTg6b8lfQz5dWV14JfanMpjG0tIb Ths5wR+4K6rWu2914GHC4d0sqazW13ujFulXQ1tA+mkkqjXyHM5a/wCAf3WM7OyeqKMLZmmb dObm7Wt9vuM6pjoNO26SOqhaaiJzAyoin/VzROH9cDjvzDuCsNWDf1Fq/s8zHQvWqOblaHhb vX8PQzo7MG3SnbQyPPlU4qo5DMGcrf2mk4PMe4B6hbOEjK6stFd6MieMjKLjLRXtZ9fPxLst bWz5bBa5amrrXszKyq8h00Y3IDeXqP3rahWlONpJ2v7/AIWMboUI2lmakk/T3u/h0MqqmvEL BQs0+2MzvP8AXpXTHA6HI2A+XyVJYeqrSWl9epFOpRTdRu6S20+PqWK65XfT1a0G00FFTzPj ZJKT5kZaepDs5B+W+Ctp4dNZptXNajUpOopxbbSb69fHoahU6ilfbg2KaGqnin5Y2MpPMIHr zHBwPql9oxWi99xTVqjqZbXXTT8sy/0zBX26obbrVU0sczuaSaKha+Nko2e8ZPM0dRjfdZ4Y qpnacFZrWy6dLfeYp04zUF2t3rbM7O3g3sZ9HeLbaM1LK2rqI42MMQfTsLJ298N/HfKxYSrC Dc1f4LX1FWVaouyk1472afqZlBrV10qjDI+5y1QIZG3yI4YRvs3YgHb1W7LEt1u0ptz0S+qk l8Gr2M9PDrsm6ihG71tKUn66rr5G7WcRKexTOpayCqjqJXAYDWOIJ/aIB6rmsDxuilKM003v orJ+O+vocOuHqq06NRadHf8AAz7PxGeah0UtuujY2AjznMa1rz2GOy3sDzO4J03Tm4p72S1+ 0x4nhULZo1I38Fc11tZRX6F8U0RdnDHMdh2/pt6Lm4VcFj1aSeulnv8AA450q1CSnF263NBv ug6q3zOq7NUyMcG4NO+QmMjvgHb81wPEeXsVSlLEcPk1b9m/T7GvKxyeE4rSqx7DGxun1trf 1NvvvNy0/dRDLAykY4jlAcTET8/T8FqYHmbH4OqqWKSUX43s393u08jYfD8Piaeei7tb33t5 eJueza9YZWQ1I8iZwBaA4Fj89mn+Y7rvnC+YMLjX2aeWp+6/ufVfM4Cvw+dOLqR1it/L1XQ3 TSXhs3Vw/Nc/6HHpt7GfHMJOigsTQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAUe7laSgMC8Xy k0/b5KutnipaaEZfJI7AaP8AHstXFYulhqTrV5KMV1ZkoUalaahSi23+fccfV3FK76wmItdF LarE5jz+larEc0uNv1Ubun1cN/RdE4lzXiay/wD3fHLTf7ct3/hX4/A56PDcNRTjXnmqfurV L1fX0XxNgakvlk0Y5z6OpbW3KqDRUVtQTLJICern5/DAXn/FcTDNGtg32j1vJvVM5zA0sTf/ AGzuxX1Yrr7vD1Nga24rS3Ss+GqhmdSuMMcj5HBhac7nAJA7b+i1amIc6d6z18vE2Ozpxqtq JsSu4lT360PhjdS0EXmjzZA97PizgZGP/jh1XGUpTV3f8TarUaaaqrVmFDWmzVbp23i2+YcD zX0b53Qxk4I+I42/HKqqWaKlk0Xj4mu69TNZxun5/nUuz6jvhnfy3bNtbLG10slEPLEePv8A LkOI9N1dwWVRbXmRFU73lHXormk1tzuMl+8yiv1eaCJplnFLbI445R3BYSfr6rZoJWW/kWin k/WRV3pu216OxG23Ka/1bHsfdqgSMBg8unihcMdMgn+YKs2tcxkUey0sa1S0VZfqh8T6y6wG UeYzmbEwyYGCGu6jpuQskYxjSWV6mBVlRn2jirff5kKeNsDWzVMtTK+r+B7vMDmSFvRpyCQf msSVu9E2pSsrLRGraeq7dbGxBlwZb6SSXmLH1hlIBzzNewDYf3SyOcIx725jUK1SqlShfx9P X7jOurKKKdrKSt96p/LMnIXuc1uTgFhxktI2xtjC1VKTdmreZahN9o5WfgQa+jkjjpBIC2ma PJy0Pcx56gt79Ad1nppRVm9C1TJfNFWvuazRQU8sVQ6SNs1RGSJXspGyNDgNnNbzZzgq03BJ rqYIYdLI47O3U0+h19QExUFRHUUcLWObVEUbHulONi1pOx6b9lWnNyprQzrDZZSknq+l9PxI ah4h6fxQMkLS6OM+c2KNoklHTO23NgdFZO/dcrepgp4KSzSV3fVa7WMamudkjuks1urpA55Z +vqIuVs8Z2GWDB5m/LGQslLFdlK19fTT5mV4Ko1HtFp4ZtmaleLlazFJHLy1DaJjZWSU7D5M m+C3DzzdfmcLFGvOcEm/EpXUVUUVG23W5oNPq+yvlrIainkfWsHPDUMd8UQ9GkH8N1SeHk3m exs/rUu69DcWhJrVSWipr5aTzRC3zGc8oMkpcN2nPX5K8suniY4Qmp6vWWmnT8DNZdrEyKib QVULQ2ZsmLhSudJMCMcjNju3p6bIpOXfS0WxrtTpy7Ote8t7PovxMqrraOCuhxNFBVMLwIJC /wAt7WjIdgAAOG/XZZbNq7mk0zPSjTbdWUHbp469H5fm5qNHU1dxpqaSSphiphEWhuJnAu6B /MBsDnGB0WedVZk46s0O1bvQXV+XwMmqgkvlPTvpLbTPqqIc0kb5JC1pxudjh+R6brHWn3VB O787syZ40qvazbSlpolsvHQxKGVzuSle6lozSybtp7YXcpO+Dzu6j1Wxw/EOhF5ra6f5E4yp 20/1bbt1vpbwM+mhltlE+GpvUzquoyInQ0mWsBOQ84G303U05Kffi7O9rdTFiaTjTc8istfr W9z/AIF2z2/U92qCypqjNC1smJxAYvLOMgkN9Vgg3GU2rt7XXQVa1B004U1bTS/50LzaWqFN b/fKeVr6l4Ikpmu93f65BGAdla+Rxzaq3iYc1OTlCCWmuu69NdSzbLX505lnhqXUtM4xxlhe WjJ3GQM59D6rLQp3knUWnvJxTdo9i7S36Xvb16+BKewVUXm1FHU3XJYf1b2SF0xz90uO+/TK UsO5tUnHTfw/LNmli6SSq3u/KzXwNZpJPe46SKemvT4+Xy2Yc7mb3Ae5ztwP51krSee8k3bR P8v7imbtE5xqRjJ9LdPSxr+mbpPbbpMWUtxggO7vIdGXux0zzOzj1K5TB56VVzhmje13Gzfz MeKoU6lCOepGTXWSf3L4G6rPqaVj3CZzqaMP+JklSwvief8ASyB67ELmqXFpU5Sjd2T0u1dv wt5nD18HGWsFd+Seq8TU7pUUd3pC2pfS+XGz4nvqGHyyexGf3rm8TGhiqcYVnFJdXJXT8Pca NCNWlUU6Sle+1nqvFGytU6FqKGhmqLdVMrWkNMkJJIcOy6hxDhc6EH9GkpLqvvv+BzOExlKp VUMTFw819/R+8xLLrKvszqeNsFXVNceV8EgIewjuxx2cAOxOVy3BebMVQUaOJTqrr0cfR9fR 6lMZwqlWblC0V0mtn/iW69djfemNfU15jJjf8bNnxu+F8Z9HA7hekYHHUMZDPQlfxWzXqt19 51rE4Srh3+tW+3g/R7M3RR3FswGT1W4a5lNeHjIQFUAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQAnAU PYGwuI/Gun0hXNtVspZb7qGYfBQU25hB/bmd0jb9dz2XVeP80UeHtUKS7SrLaK6ecmtkc3w3 gk8THtq77Okv2n18o+LOP9U1Vuin/S2tbl7zd6YAw0TJ+WkoH+jRt8X907K804vxBVc1Xi1R uf7MI2yxfi/P1OewtCu1l4dFKn1b3kvP+Bw/xT4/1FwghY2tmdTRPMRkdIzEmN9s4yf3Lrlb F1K7jTm2rfC5y+ChRipSUUn4JM4jvWrZb5WSvddqpzw5ofBK1jRj9nYDsd+uFr9k6M/IzSrx qQX72uppl098vEDaqa+Znp2GARwTRtc1hO4xjfPbujy5rM14VMkssY3v8C1Np+uZSRvjveo5 KKN7QPNqWtEQdvyt+Hf+bK2MNlpT9TXnFVczq2zeXy+RrVMJ7dJGyCquFVyOcRCf6paGnqzG Ns77DorzvJ3e5hw8sitpZGTYdPy3mOpmfcb015g8umEEbMxgH4mu5umO3dY6unejs+n3m9Fw bUbL1IHQ1GbU2aCfUdQ2Vx96cJmBnOdsjGCAPRWVdvSWyMMIVY1L2VjCl0HDaJKiLz7lGys5 Y3VTH5LCfT1Vo2a0ZmqTq57SWiNX0rp2OyV8hrbjdi14LWFjQ5rQB652PTZUSV7WKNOUdIpe TFZpKJt3jqvNracQfHTmSVj5Kpp2c0tadx3z8lk7NLVMtDFyd4JJ+PkYTtJ0lLe43ituDXsk JfHDEHAsd2cR93/tWRyg7u2qRmpVKkFay/zN2VVNQ0mmKMe+V1QY5+V0dO0BzIz67jONtlqt dGYLSzOxj1VqbQU7uWiqpKeZ/lNe+BrSHA9nNd2GFnpuMrQfTcrTnHL3pe4zaez2amhqK2tp btFWRyCKUQ4DY+YYBLSck99liqU555PQ2KNebyxUll/DYxo4rPRQ0s8Nru1fRF3SpDY2OcBu cghxHfCq5Ty5Xp6E55JXqT71+ngZMNvtDoIJLVpuuZUMa+aSSaSMB7Adw0Hqf5lnoySunFXX Xe5rYqjVzuU6zcJW08CD6iMNNQ23Uwinc1scT52uJOMZ6b756dFM6iVPvK7L4enkrOmpX31M iSKquNNijt9tBglaKhs8vI9hzjHMegxuHbLVg1C+tkbc6cYqHaXu/LfwMiis9W27T1tBTWl8 dMfd5oJpDJ5oIOxe3GPkcLNJSa0lcwJwpxy182vXa3uMdum72aygqqW4WyEE+TJE6GaXyG5P w5P3sfJZFRjUUVPTwMUsTTo9paLXW91dmRLa7xUVT6equdpdDBM10Tvc5+cZOMtI+EZ+ay1Z Rp6SWi3t4mCgnValC92nu14bPq/cZlTpfy6mphuktdC+N4kopaemDpZXZ23yfg+RIUYlRmll erLYCeSredrK6erX5ZffJBXWRkYrrhSzVDntFO2GI8wzh2W5y0+mTupnTTUYNP3Gag6qxEq8 Yxkujbeny1Ndfp26yfomGI6iDqFjxE9sMDHSsHTOHde2+6wz7OM1lTt8zWUqjzylOMejWrtf p7yzqOKrfQUtbFUXiKqbKGyOnqY/NaW9AWt653+arhW5ztJta36GdqnTp9lCKd10T99rmuWu sv1XaIpP0y+zy1EvKYZXh2WnPR7R8JO2xCzz7qtGTte5iupRcK0Izyr009H18TJt9Hd6Skkq aS81XNBIGzZc5/KwDfOejs5WRNNWu9ba7FXNOyUbp7adDMuZqaKKGT9KiV0r+eVlZNIWZA2k 5ewPyWKpCcm4VJtomNeaTahaytol4ml0V6uN2vRZUurJZY5PLZHBUE07GOHoAPh7jO4V6d6a le79GY54ZVE4ppa3d1r8TXq+CndTRGtq4ICW8hIr5S6TH7IDRnKnDydWDlK66q+5gtOhFxir e5It2mgsNNaaZ9TDTSCF7pYXBs/OT6AkjLhhZnHBpWldtK/XV+F3sUjHHOo50lFZrLeO3pbQ wHwaZkjlkkjt7YwA+F0TpGzg5yS4fu6q85wrKMoU7qVumq8V6Gxg4YmjUdHtJJp7XVmvH1NZ sjtPV/NSwRW58U4D2TuZK5zSOhdk9j9VbtKDm6cqUUm1Zu9157m06uJpxU4yk5pPS8db9Ebr 0gxtLUmaSKxgRtMTn0tA8unA6k77+uMLl8FUoTq2pxgknvZu/l4fecTj3OUYxlKblvZyWhue 23CVzg6pNB5UrC9sjGmInHQnOey7D26bUKiila6f1U/gcXVp09qTldPZu+/gYd80vQ6wh5mV QxJJ5rjG8kZAxgf9i0MXwuji0nCSUpa6PT0MmHxVfCS0htda+ficf6utdfpSeGozzzQ/BHUQ 83mtGcfEP2m/IrrFWvi+HYjtJtqdtJrw8JePvOdwLw2LouMFaPWL2/8Ab4S9DW9AcZ4K+pbR 1UkTKwDbB/VyfQ+vyXpvLvOOGx8vo2IahV6eEv8AC/u+04Pi/LlbDQ+kYdOVPz+svVfZ4nJt pvzZ49iP513Kz26/nY61dX0ZrEFU2VueYboSXUAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEB5pf5p24S/2 vOKX+523/rS6r/OvDfuS+X4n0P8A6t/G/wC1Uf8Amf8AjH+aduEv9rzil/udt/60n868N+5L 5fiP9W/jf9qo/wDM/wDGP807cJf7XnFL/c7b/wBaT+deG/cl8vxH+rfxv+1Uf+Z/4x/mnbhL /a84pf7nbf8ArSfzrw37kvl+I/1b+N/2qj/zP/GP807cJf7XnFL/AHO2/wDWk/nXhv3JfL8R /q38b/tVH/mf+Mf5p24S/wBrzil/udt/60n868N+5L5fiP8AVv43/aqP/M/8Y/zTtwl/tecU v9ztv/Wk/nXhv3JfL8R/q38b/tVH/mf+Mf5p24S/2vOKX+523/rSfzrw37kvl+I/1b+N/wBq o/8AM/8AGP8ANO3CX+15xS/3O2/9aT+deG/cl8vxH+rfxv8AtVH/AJn/AIx/mnbhL/a84pf7 nbf+tJ/OvDfuS+X4j/Vv43/aqP8AzP8Axj/NO3CX+15xS/3O2/8AWk/nXhv3JfL8R/q38b/t VH/mf+Mf5p24S/2vOKX+523/AK0n868N+5L5fiP9W/jf9qo/8z/xj/NO3CX+15xS/wBztv8A 1pP514b9yXy/Ef6t/G/7VR/5n/jH+aduEv8Aa84pf7nbf+tJ/OvDfuS+X4j/AFb+N/2qj/zP /GP807cJf7XnFL/c7b/1pP514b9yXy/Ef6t/G/7VR/5n/jH+aduEv9rzil/udt/60n868N+5 L5fiP9W/jf8AaqP/ADP/ABj/ADTtwl/tecUv9ztv/Wk/nXhv3JfL8R/q38b/ALVR/wCZ/wCM f5p24S/2vOKX+523/rSfzrw37kvl+I/1b+N/2qj/AMz/AMY/zTtwl/tecUv9ztv/AFpP514b 9yXy/Ef6t/G/7VR/5n/jH+aduEv9rzil/udt/wCtJ/OvDfuS+X4j/Vv43/aqP/M/8Y/zTtwl /tecUv8Ac7b/ANaT+deG/cl8vxH+rfxv+1Uf+Z/4x/mnbhL/AGvOKX+523/rSfzrw37kvl+I /wBW/jf9qo/8z/xj/NO3CX+15xS/3O2/9aT+deG/cl8vxH+rfxv+1Uf+Z/4x/mnbhL/a84pf 7nbf+tJ/OvDfuS+X4j/Vv43/AGqj/wAz/wAZT/NOnCP+13xS/wBztv8A1pP514b9x/L8Sf8A Vw45/aqP/M/8Y/zTvwk/te8Uv9ztv/Wk/nXhv3JfL8SP9W/jf9qo/wDM/wDGV/zTtwl/tecU v9ztv/Wk/nXhv3JfL8R/q38b/tVH/mf+Mf5p24S/2vOKX+523/rSfzrw37kvl+I/1b+N/wBq o/8AM/8AGP8ANO3CX+15xS/3O2/9aT+deG/cl8vxH+rfxv8AtVH/AJn/AIx/mnbhL/a84pf7 nbf+tJ/OvDfuS+X4j/Vv43/aqP8AzP8Axj/NO3CX+15xS/3O2/8AWk/nXhv3JfL8R/q38b/t VH/mf+Mf5p24S/2vOKX+523/AK0n868N+5L5fiP9W/jf9qo/8z/xj/NO3CX+15xS/wBztv8A 1pP514b9yXy/Ef6t/G/7VR/5n/jH+aduEv8Aa84pf7nbf+tJ/OvDfuS+X4j/AFb+N/2qj/zP /GXrd9pm4S3S5UtKzh9xPY+qnjga58duDQXuDRnFV0yVaPNWHbSUJa+n4lK36OfG4Qc/pVF2 Tf8A9Tor/uHpFC7PNuTg4/euzp3PnsuqQEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBbfIGAknAG+SdgovrqDiXWHFi4a+uE 9n0bU+RRQOMdx1ByeZDSY+8yHs5/91uB9V5vx/miviJywXB3a2k6lrqHkvPz2R2zA8Fp4WEc VxBXctY072cvN+C8uptW9a30r4erBU01mBmuFS3M1dJOJpqt5By573HmLt8rplfjFDhjnRwL bqPebd733fkb1PhuL4hatiWlBXsvA62cQOMFdcbhUVstxt9XC5vI9k8zHTA46t2zzZXXqkni Knaz+s+vidhUoQjkhG0VorbHE1/4i3C618Ur7zRVFPKXYYIwGwkD9o4xnK2oUFSk4PZnHxe7 SNRoOJ1PcKNtXLIHSsb+tdHThzQW9JGOwMEdwsc6XZuy26GGbaq2SsavRy19fWyVLZ2ASbiR zGt5w4dcN6d0y/sGVvrJGRUNqLXSw0MtzrXwcpcwxRjETs5JyRsPn1WRQho4rVGBSu24xMll NTWGKOmppK+Y1DchzZRlxJz98dT1/JYruUnKWhNGc2+iKXK+2GBjoJay7GrfJzuMc4+9j8iS rSpTv+rj8TI1LRRtZGZBe4qehdDTW6qrsEEiU8pb3Jx+19QqdleXgzOpeJkafvlvitkxba5Y HwS7+aSfMGc4Z1GUqZ4yte6KOHaxXizX6SWOprhW01NCMSCRsUjy8tcRuHcoyWu/JUesO8ZI 0pJZXvs2Z11tUrbnE2OqpnGppy9vkRlrKN52IDiN/oFSllTSs2YFKSi1LZfF/AwzVVWmrk14 tl7L3tEZkdy+XK3oSHDoDv136rNBKUe7JFJZaqUZbeBiWnVYiqJ6GmsroqN0mGud+tfFKTsQ T1weoIOyo6c1rJmzVqwh37+7W5GtuV0o+eKWnp6esLXCSAFohdnGHNGds/xSMbsvTrxqQjOE dPE1q22eOrsTrlcPcIaqFzQZRUNHm4GMHJ2yPqrOnPJ2k0vivsNepWjGUaFPNb00MV13EdVT eSLTA2ZrjioHO1mTkObnb+cqItJ5kjYp3kshly1V6pJvNnudm94axzWGEMIiJ6EN7tPfHRRh nGMBiYqUllWn228yxbL1TB8st4uTI5XuEUMscTGMe878nQn137rJVb1sTCLk3bRGXUaifbZG PZXUZkkpywxPhDvMb0AB5Tk49VSnd6sxziprI7/G2vkW56e5UzohFVXKElrcth5Wh/L0e1uN /Q5VIKWfwMjxjqWzWdtF1M61sqaCumrHirZI5rj5jqtzvLfgY+DqM+vRchSywl3np95hqxp1 pdk1d6K1tLeN/uMa1Guq7tUUgiqKqW4/FUslrfLaTjIeTnZw7Y6rDDW9rpvXxv5l61TD4dQm 1fLtZbGt2OkrLuXNpPJhjpIg2eJ7muLw07tbjfm9MlYas5uVpaGvimlKDV+89+nqy/q++m9P ijDzSmEYDnvia6IZwC5rW7jsTnY91s1H+xHa3kYcDSdPPNtyd/P5E9N0jrjUNhZcIK6qnzyw wygZxsXc2Nvlj0WtWccqnbfT3o5FKpGUpSe+6Lt/0zUe7w1BkoKXygWN8xvLNXcrsOc3O3M3 96mnTcIuq9EXjiFVmqcryavtsvC/qahbqeOaGsZHNC6djWczJdmub3OB0dg9CtlN02lB3v0N bET7i7WDT1I6Vqn3W5GCquLomBzmljKjyy9uMZJ65GNs9VjrVEnZrTwvt4e4ZHGF6Vm+ml7e gj0y+muQp4q2qe2DEnxSF/IOoySMDZXjUjo2lcxVat9JrV/P8syX2W81sUM9HcYcvkM4bHK8 kHvkt23OepwsmSnU3ktfUpCeSLjKnmX1b3X50+JnXPS81PT0tfVXulkkmkPlx+U52R6AN/aB +WClNOHZwg7XdtdRKaqTlFReluqXTfUt0OhTFb455ap08Mcpm8gQP8wuBGeUZyfoMLNVhpKM m4299/QpUqOFZSpwbVt7r4l+72ilqr82siNY1lWAC4OMbY3Ag45dvxCinXksqjfTS70Io0ak IynJrXW1k/mahVW2jomSVVHS+9SVXM4SRlwYxo2OMHY5W7SpuMJNSzeZgli1GqqDbhKKTtbc hZ5/KdGx1RcqIOcD7w6oMxZIOjsZ6dlirprLK7ja+32+8zQprLUtld/K10+hrNXf7JG90NXc KWqmmkJ5XOMcp/I4Az+awrEQVNxlJP1ubFKjibLso5bLya/izdWnb5b5IaalhqabMQzHJz8o Le4OF2HCYnDZlCDStrfVf5nEYuhXTlUnFu+603NQq6y2XeRsb6qnfLO48hia5rnM65yfyW7i voWIbWdOT8L3t79NDQo0a9JOpGDSS1baZsHiDwzbM2orYaeKCNjcuEe/O0d9ujvouqcS4RUh mqUI3jfo/s9OjOx8J4w4NUKsrvxa/OhoWieMs2l6htNcnSGmwDHM4ZfG3+79R812Dl3nueEt guKvNDpPrHykuq8yeL8rQxf6/AK093Ho/Nefkc06a1lFc6dj2yMex+C1wOQR65XsFKtCrBVK ck09mtmvFHndSnOnNwmmmt7/AIG6aS4NlbuRhXKmWDkIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA+RteNn 6mBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBUAlwA2J+eFKTbstwckVfg/4rUegG6pl 4ca3j0/JVGjbWGzTgCYBxLCzl8wYDTuWcu33uiz/AEPEZFU7OWV9bP7NzrsebeCSxP0JYum5 pXtnW1/G+Xr+9fyONmnIBG4IyCOhHqtc7G01uEICAIAgCAIAgNS0d/ovs3+qNL/w7FaP1l6r 7TDiP6Gf+GX/AEs+s6Afe/vj/Er2FbH5csuKQEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAadfrzSaetVRW11TFR0lKwyzTyvD GRtHUknoFgq16dGEqlZ2itW3si9KlOpUUKUc0nokcR3rUFfx7glHNLY9APj3nc90VZeRn9nG 8cBA7kF2ewXmPFOO4jic/wBRUVLCxV3J3Uqj8F4R+07VDDYbhsMk+/im7WteMPXxf2HH/Frx IWjh3RO07YKaCit9IzymRxt5cjGPhb3XUOIcVSjLCYCnkpPVa6t+ZzGB4bJr6ZipZ5+D/E6v cS+KtJcJGVJbSMqWjliAhAwfXGcgLg6Ozc9+t9zkqinKd72jba+xs2k1hJTW+OohttLW1DHl 4ILGyQk9XDm7fIlbFDDxnrm0EstrS2LoudVdWt9ypqBlVKf6pZUVbWRzk7tkY3GAe2Fm/Vxd 5O5qTWVNS1XTyNfnvtZRN/qx9Hb3vjEZLpGO5Jf5PLjBBCx5XvEwwyWujJtYEMXvNXcKac5A ZHHI7lx69gfqr003KzMrjppsWqrUTP0oDJO6upoMP5Gg4GSOZo3+X4rJBSu2upjkrK0d+hn1 urnRcrLdEygpntc9kdZAwS8+Nm57/JYXQtPNFXK0oSi/1m5hWAV11jbVe8sJ5QXshgY8g9w4 dt/RbEm39b3mSUo5zWau43OnaZJK0B8mPKmAYzynAdM/zFar0exd5balu13q5MtwkfWRiqim 5nF07Hxhx9A0fdPVY4pu7RdVFdKOpls1JcY6uWoFTFE+LDJMMDg3PQgjblKKDzZXbQs5u2ZK 1zVLfc5rmG0dxqqoPy4c4jJHLnIOB9VlnLK72uVyroWKqCd39Tur7vJTc3J+rDnmJvoC7oe4 Pz+SqpxX7KuVdN2uidrslr0w6UyT3etfE08wll8lwB7kg4GMdVVzqTqZrWJedRtlv7jX7dFS 0VK6OOkpq2Goi/V1VTKwiMHc7uOxz6rEqTmryb11+BWnWcbXdnfREbRpmC6QChn8isllkMkZ lrGiLOPhjI5cDvuqSlDs1mN51pwlt66F6utFoZDLHVvpp/PLPIhYeaVr2kAsDxty+pWzGnFQ zx/a+40mpylmjsrmfd9Izm/1sEL7RFBCwB9U6mD2NGASA/Hbp81i7Wbi7WLOvShCLd83l+Bp c9hLp8RT0NyomME0T3SOYXH5DY5B6LJOu4xWZoyUJUpNtJtx8fzY1Kf3LT1vFTWXF1GXs/Xs hjMzYpAfvEDPbr0TtUrOxloYepUUb2s21q7WJUmpZrlTe9U/vlwjowDMI6YiR2/UA78pHZVn VV9G15roaKiqOsor7jULdNC+pdPAK10laeUU/uAMjGnqQcfC3PUKtRQlUj2c20ns99uvkbcc RTlBxainbe9kvd4mdbLLT10DXGw3OVnneX5sYEQDxnbJG+fXK2KUtLNO62+418T2ibqQqpad VdPzNPuFfcYLdKKOxvqKmlnMjpjVNa6NwOOVzQP4rDLMpucvEZKGaN9Lrz+Reg1JqSqqXVMd rtNLUOeSInzxxMk2OdndTnHQ/goSUVmlLVs5BRWqgtIq3xL8FxuFZRyipNuoqafmy+KXmDJ+ oxyn4R9FljK9N0kr3+RiqUZUp9pNar5q3XxNT0tdqy5Npvd7LY6uogeHHkbI8EkYcWh7sDI/ esk569nUjZXtf3bmhUoUacHJVJJ26+uiVt0arp+6VFlq7lSU8FlLqQF3PVwcszWu35CWn4sd jurwhFTvDppfxMOIh2kFOTdn0T009diNJJX3C3vMVdbYqmd3mRzNo43xZHWNwcd/qPVYvo7h VWZ2vr0+HvN+MqUqbUYN6W3fx0MJmqqy1NfFFrV9KyQHzoKegiw0jqC47AZyssajc3GVSUYP WSil08/wKTpUVRUVRjOotIuTel/tK1OtKOlpzC7U1zkbLGfOZFQMLng74DmjqfkqRjQzXnOV m2ttbepkqUK0qSyU4xmvPS/oXbMLfSXCGpob1qBkUrQQWs5HMx3GG/D9NlnhmVRJy7q26M46 vCp2FlGLnvrqmXL1V09qv8tVHdtR1VRStbJ+vne1tRzHHwgAHI74UYicnHI09He7L4ZSUVFK Fn0S2djBulFarnPVO8i7VTaiQPMETJAHvxu45PXf9yhKdskldNs24qbgpqSjbq7afAvW+w22 DlpxZpn1AYXNHmyRRsP7Q5s5dkdluUJQi7KNkjj8U6qXaSq3T0va9/Q3N+j7bDXQx2+1uJfD loax58l3cP33aqPG56TWZWW3ivQx08NGnHPUvrv7id4s1NTwUNPLao7Y6mkBkMUAnkdnf4SS ct+q1acaKis6+V2beGlXqXnSeZPxdrGpWy8W+3RP91FRSv8AMDHudLgyjryken8Oi5Oti4ug lRTSjtp8jQjhq6rf7TNPR2Xh5mo0N0mqpabyaeJ1LGTyNkeWvc/rjPoVeMFNLLHVfb1MzjBZ pTla+/XQ3H7xBVW6N0lqmd7yfLkbEC1jfmMj/tXMt0pJOVN2as0rr4HGTpuDko1Vpqr6+7Tw NpcSeGba22T1NNHG10YY1zAcO5O2fnhdc4nwubUq8El672Od4VxVRy0KmqfXpfyON9K63rOG 90dGHGS2l+HRt6RnuWemO4WPlnmqrwRqnO8qMn3o7uPnFfcczxvgtLicL/VqpaS6S8FP7mc8 6I4gwXqjikilbJHI3LXA9Qvf8HjKOLoxxGHlmjLVP8+HXwPJMTha2GqujXWWS3X56eDN82y6 ioa0k5ytkwmoteHjZAVQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQHyNrxs/UwIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAAT0BP0R6bha7DGeyDpcItdgEAQBAEB6HfZ3PCzo3j54jNV6j1VbRd6nh1SUFbZqaYtdSsq ppZ2+fJGR+sfF5LTHzfC1xLsFzWFvZOWcJTq151Kivktb3+P3Hgnt+5m4hw3hVDC4OeWOIc4 za3yxUdE+ieZqVtWtLpN39zDEG9M/XJz+a9At0PixNngL7fHwuaa8NXjMpKrStJS2u3a9tJv c1vpoPKgpaps74pnM+IgCV2HlrQ1rSTgbkrzrmHBwoYm9NWUle3g7/efdHsO5kxfFuX3HGSc pUJ5FJu7ccqaT693a7u2reB0fXAHswQBAEAQBAEBqWjv9F9m/wBUaX/h2K8PrL1X2mHEf0M/ 8Mv+ln1mU3Q/3x/iV7Cflyy8gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAo5wb1OEBomstY23QdgqrrdayGhoKKMySzSuw1o+XqT 0AG5K0cdjqGDoSxGIkoxju3+d/DxM2EwtbEVVRoK7ey/PRdTg60OqvE/WQan1TK606Age5tv 07K0tluDwdqip9T3bGNmjBOSvJpYqrzFUeLx7dLBU33YXtKppvLyv0O74qdHgVN4XB9/ESin Kp0jf9mP3s2Fx78SdJSFtu03d54GUXNFzPhc5oZj7npgdAupcU4hTqz7ChJ9mvqrwXgcpwnA ZKTxGIUby1879Gn5nVO6atOrrjMKuSap8rIbUScwEbvl8j2WjFSisr+JtVpJ961m/A06F9PW U7aiG3VLnxMLHCWmx5mDs4ZOcj1WeNtGjDU2y303My2WfzGkyWe6RxVjWtBlc3EjvQnON1nh LRfYa7fXwMq/kwWX3OpsMtWyLHxQzRYjx0y4blTmzz2Ipzv30/4mNRaj96fExmk6aSdzmBxq qpoMbRjLtvkrzgotqUilSMb2g9DPZqN11mrHR0NnNPTyDy2PkOTvjBA9fVY5QW12TKKUbq9z LbWx1BkL6S1ww0/3mskcQD3GO2FVxlBWuVy+DL1wvk91bBHHS0DY4JvLa0QOcW9877n1URnk 1TEacerZjedK6pkzVVDYan4I2wRDzGv7474zvutunK5WaT338ehk1FRc6yn8mJtTGWABxfAJ POeOpDeoBH71gklmeYzqUUrt7F+np7xVwSV1fR1Yki5Wtc0iMuj6DYjsVObL3odDDBqN9Nyb 7lqGko2h9PgedtKAZGvHUZGOvyU1K81NOLTvvobEMlrN6mTNXXh1AZmUADn4c/yi53lY/a3W CrUV9SG9dw6ovklXUSTRvlhl5X4fWlwJwCH7bj6LDFXlZov2mZZUZNypqmJnK+ihmp7hE10T 5JhIyQ9CHH7w6fuWd72MEKvesmZNmvFRpiGWSeyWd3vTRTu8xokZyDs1xOD6EEehWvVowl3X Lc2oSbs/3WZrNQ3aN8s1FLa4THGWQweQCA0EZBz167FI4ZWSva2xmWJs7yjdvdmfS19yutTW yS3OCkaxjRJEKccmemW4b0HfdRVzKDyvqYqdSnnu4/MydKVklDF5Nx1SKqAF/LDSmRrS47j4 +Xb5K2kpRstOpTF1I55Wp6vb8TJuc9XBZpJ4bjcHNnAc7z43Mc5o2DOcA/iUjTU6jVT3ehWp 2vZ9nSaTtv4eduvoZ9Bpa6VdhjbHU3qmmq2mTyTECyaIjblk7kHseqKi1VSV36GnPExptyxL j3Wle+ub0XjuYVRPJa/LqRUVTGyRmCU1UzWOkA2I5ev+BYZWzNR6m5Cm53Tel76LSxOqjc3T tI+eetiDpORgluHMRgduU7NI9Vnh3bylp9peCyzcKaTT8tSxPaoaa7ww1NRcoXg5fz1R5HMI y3G5wfTZYXTg6lo6211ubsa1R4dpbP0NQorfBNU1bobcWuqGFkskrzK4NwPiLAQem+fxWdzV 7GtJNxhaW1rafI1Wo0u6tssTWac54qANlfWVI54yz1xkEZ+WdlMdW3a/3GtDEQzNyr3b0cVp exgW2kNXWP8A0fQ24Q0wMjwyNzYHvHTY7jY/VUp6S7vU2a9Rztne3xt4GcLQKy3NrqShs9rN PUh0lGHPLnkjfAz8QzusudtuPitDFZLXW5lsrq+ptxraCooaYtn5ZKQU3xNaDjmYO7fX6q0F DKnf3Imtlk5Kon3tnf5GZRT3KirhLUQRinqgeV3uocWu6Oby9ttwtmWH70ZWv6mtGvTVBxot prfV2Ncs1wjo5J4fJq6+ifhhfHTwxDfYAj1CxUZVO0zZXbXwIlh6VSmpSklNaptssWp1594m p2UU7aOMvjgMlbG2Ro7HA+8BnKv2TjDNJ931Rixiw9SOW67SVm2k7O3Tfr4l2srJqemMzTM6 BuBOG1LTOJO7nY25dtvkVlVJ5ld7GpOD+pBXa20dvX8S5bta1VfCK2rqJxE6XmZHJLGZCMEN OcZaPVXqVk6skpN+rVtuhtQwKhhoydNKd99UX6G6W6ltZp5GSVtwe3zWumq/LLfi+XUg+q2c K40oRVZ3a1ve2/4FsZSqVHfDppPpa5l1scwjmNSaCTzyHZc8SyxsI+8wgHr+5Q6snJuLXq1f 4eJqQlTvGDctOmyuvG5gUGnDQV4ldTVrmOjIifTMcYw4jo9x6Z2OQMLBWoUoq8NfO3UzwqVq srZrap2dtutvEyr/AGK8SNgjrauGCjcW4+Lmc4AdCRvgHulPDQcUkxHEODcqMX6/wIQaJrbH bZHVEQrBOHkVXvQexjD0aAds/NbcIOCTk7xfy8zj5VHVqLLfN9rNbp7FJVVlKX3CFsJYPhEz IzK3HwHOcbd8HdVwzdKTd7rp+JsYis5xdPJaXVpXsay2krqYeTFeqpjWgFolkbIHEHoPotpx rzeZVd9lfY1qNegk26SaXk18zPpJZqydz3XTMrW8k5Yxrw7+TnCxKN5uDnZ9TJTd4KLp6Xut fkaPqfhvTahcJGysml5XeYyH4eUnoTgZwuOx3CKVTSE9bPRaM5TBcZrULxnGyWzeuhxZQXuu 4TXg8waKJxPmQhzj06uGeh+S0uXuZcVwLFKKTdF/Wj/+qPg/HozsnFeF4bjOGvfLVS0l4eCf k/kc5cP+I8F6oYZopGvimblrgeo/wr6MwPEKGNw8MThXeEtv4+D8jxzGYOthK0sPXVpR3/Ph 5nI1ovDZmtII5SFtmsaqx4e3KAqgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAID5G142fqYEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEB209nD7I7XHtAqht5bWU+lOH1PUT0lTfZGtqJpJomtJhgpuZrnnmc0FznNa34upDQ eX4VwWrjP1l8sfH+B5b7Qvarw/lhfR8rq4hqLUForPrKVnbTZJNvTZXPVXS32fzwyaf0zSUV bpG/X+rp2cktxrtSVsdTVnmJ53tp5IoQcED9XG0YaNs5J7fS5bwCVnC/vf3M+Y8T7dOb6lV1 KVeNNPaMacGlpayzqUvjJvzscXeKH7Nxww1vZayr4WXm8aEvrIW+60FbUuudomexj/heZM1L DI8x80gleGAHliOcLUxXK2HmnKg3GXxR2Xlr9IXjOGqRhxqnGvTu7ySyT1a2y2g7K9llTb3k eNvGLg/qXgJxJuukNX2ipsWorHL5FZRz4zGf2XNcNnscMOa9uWuaQQfTpNejUozdOqrNdPz4 n1xwjiuE4nhIY7AVFOnNXTX2eKa2aeqZtlYjkQgCA7F+zN8f9x9nr4hhqZtDUXvTV5pv0bf7 ZFMY3z0/OHsliBIYZ4ncxZ5nwkSSty3n528lwviMsHW7RK6e6+z8+bOg+0bkWjzRwz6I5KFW DzQk1dJ21Ttrlls7K6tF62s/WSf7RB4c4NJurW3HWE1xbSeeLa3T1QJnS8nN7uJHAQ8/N8PM XiPO/Ny7rt75lwWVtXv4Wf27HyzH2B81Ov2TjBQvbM6kbWvbNZd61tbWzeV9Dx89oL4xqrx0 +Jy86+mtps1FPFFQW2hMpldT0kIcIy8kkea7mLn8gDcnABxzO6ZxHGvFV3Wat09y+8+s+ROU afLnCKfDYzzyTcpStZOUt7dbLZXu+r8FwmtE7iEAQBAEAQBAalo7/RfZv9UaX/h2K8PrL1X2 mHEf0M/8Mv8ApZ9ZlN0P98f4lewn5csvIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICjnBoyUBt7iHxCs/DDSFbfb7XQ262W2MyTTy nAb6AepJ2A7khcdxLieGwGGlisVLLFflJeb6G3w7h+Ix2IjhcLHNOXRff5LqdfbbTXLxGagp 9da6Mlk0VaJPeLFp6dwb55H3aiqb1c89Wt6N22yvE63FMRzBUjxDF/qsNBtwg/2rdX4t9D0T ErDcHoPhvDf1mImrTqLZeUfsZtbxLeJVsFyFNTVklO2jb51PHSQg4BBweYdHcuQQfVcLxbie Kx1SOSKjCD6LS3p5mHhGBw0KLnOLztW12fj6HVnUOqrjf7hK+Jv6nyzPJ5rjzch/ad+9akUp SzW/zN2VSEYKnJbaabGixCrr6OouNM8Oa6JpibHE52Gjqc9ws0rFXJZbMxrNLeK2oZH5dVKJ HYa/yC7kP8kt75CvTyr6xWrkUbJamqXGnrKV0dJVmRrWtDWvFJyeU4ZxknsPkrU4Rkm7mJS7 t1qZdAaezwtjmhqpqZ/LzzRUw5BnbYk5O+6yqDb7vQrFuWrVriP36aGaSJtS987uRrTTx8zG A9R6FJRUvrMtKOV2ROjvUroWsmhNPVOlLHSOEQ8xo6YwM5+Su6HeRjaeayLc9d5kBdBXT8kz 8vgJaHF/fG2QPVVUZZryLXymZaBXxU8BijuMb2T4cz3kOBGNnZI9OywTyXdyr3JSXGeNs9WJ KwOAJHllrHBhOC789x+KzUUl1Jk1azRKmqq2U0UslRWPDOYtkNeA4HO4JHRUnJ6xaL9278zL nuktNHUvju9N72xwYRLO9z+UnIJGfiz0RwjdOKKRanKzW3oZ89/uIp6cOrnP8x33QS4CQdCM E4aQrzglFMtThF3aROGG4zzunpp6YjczNL3czD68v3SD3Wu3FLUyNRehi3i5VdBHCKx4jySx 3kw58s9QXf3KiEXexjUfFGXaZ2iHzIIZ54C1spa5rIvi78uBnHfr3Wao8scvVfaIRSn33qZH 9E10ntFfDF5kFPMQ0QTSNbzuxnPMAfwIWvKnHNGclqk9TaWWzV9DTYpqmKrjH6NqWyve2OQG uPIcgA/PlxurU2l+yJqWjv8AIzpQLbUVELHzGJ0jSJ/eHEjHUY7Aqqkm7yI7WUlY1ex3+hr7 dVMkrauebmHLFzhkYjHqGnOQonJrRIo6NN1FOUU38zcNqvFLXspZXXSKWON4cGy1JYIw0dHR +h7+vVa8ZpO1/iZ5SnZwUb3Wy3+JbotYXG36jrGNttCHPj5uaOSR0DmE7fEehHyGFkp5btz1 WxSVNyoxpJu19mldP4F616hu3nskZp23T1JncWn3dszpD64fsThWotU2pWTS6epH0WEotdpN X8/wM7+iy5iurY6+z2zmdksZ7tG0xg7tO38FknJuKjCOhqujh51FVdR9Fo30NRumtrlbK2Fg jd70AyaQuggcMluCYwGgt22xk7qscQ7OF7JdbfI24YaLiqckmrPZv5/eXjqdtWBKKW6sniAc 7mp2RMeHdSScHfGN89VMZU+0vcrGjlppOXV/Dp+dzUrPcbbcrtNNV0kVsjh5DRTRVRmfE4D4 xMwHHKQdiFsSpQ7NRk8sJeG91sn5ebNCFCvhtaTVSVtVJWWvVPxXgatUa2tOnYPIbTy1TqvL zLBM1zHnsBzHZy1/1Xa/Vdt9Nr+BtYXD1cRTdWrJRa0s1rbx9xoFyraEuNVQV9+dcJCHOpzG yR0LvVrhsAVKlNJZ7ddvsIpRq055JWcfgY9su1NV1MTzLdpKyja4zRtADp2nYgdic/itmn3Y ZkrtbiSqOUtkum7NQp4bnZXU9G6evp5aprX0gfFGXgE5ILhv/wC/WWMYq009ZbGCpNSg6U13 Y+GnvL1tslPQXDypqm6GSKndMA8NiEDD8XpuRv8ANTTpOpLMnZmTFYjLSTgrp6erMqokhmq8 W6SorucfqasVPMem4ORn8egVatOcW3PoThKzdOOdWfVfxJVVmlrIqQVUNXTy5dHK8gjfs/bo 8fMbqFBSh2jXw1J7GMqinC2W+ltPvNbtlkjszG1dND71UkeXyTxtwzGcnbff5rCpweu7IqZp ydKf1fV/I1K0zWyGjnkFM5s84Of1UZ3PUMB3I+ZW4q8bqMoL3FclZLPd5Y+b+JjM1DSstz6e qEMXupEQYZvJliJ+6QQNh+7dbNecKc1ZWtvZ6mgsKq1Xtabu903tbroaLDqzNtnpX1lBPUxD 9bGK5xYWg7AEEYIz1WOCjLRq69TO6lWnO8Vl9y1NbtVLavdecvp6lxYXF76nngY7u7+UcLJS UIO0dvkY8VVrVI3l08L3ZYoL7bWXKqo4nRPnqWgMaxjnx7Dd3KBgn0Oyy11RUU7K/ldlaarJ xlPSK8bJr3mo2KzXGW2VdM2Oeva9w8h5oAGwY6cjS0j1+ipGlXisj1T8EjZqVcLVtVpvL43l v8zcVJUV8FFTtkZPNJgxvl90YCcDAa4HoT8luUJuFnNbLotTSq0VdxbTS2109fcRFwvVPT1N PFLHSzEBzGvpo2tDO4JB2PzVJzrybjFZXLo0l9v2mNSw6tOos0F4N3v6GqaZujB7qZaiOObf mY5wdk9MNeP4FXwkmql5vWLttp7mVxCVXNOEd1f09V+Bt7ido2mu1C6aBxqJ4j5YYXAljyd8 ALgOLYNYhOTbvf4f5nNcGx9Wi1Cp11vbdI4htVwunB/VDoY4J6i2udz1AYP61k/fB+XdU5W5 jxHAq2WazUZPvrw/vLz+07NxrhOF45hFUlJRrL6j8f7r8jn7h/xCiuVHFIyZskcjQWkHY/Rf RuDxdHFUY18PLNBpWfj+ep4liaFXD1JU66yyT1TOS7NeG1EQw4OBWwYjVmPDxkICqAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAID5G142fqYEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAalo3SNw4gaytFgtNLU111vldBb6Omp gDNPNLI2NjGZ25i5wAz3wr04OclCO70NfF4ulhaE8VWkowgnJt7JJXbfkran1O8DODNg8PXC jT+i9L0cVDY9NUTKOlY2NjHPDG4Mj+RrWmR7sve4AcznuON16zQw8KFONGnsl+X+J+ZnGuL4 nimOq8Qxks1SpJye/XZK7bslolfRJI3qtg44hI3mwB2QeZ5Z/aYfDtarhwf0VxSjJhv1ourd OTBrXO97palksrQfiDW+W+F5B5ST5pGQAF1LmvDQdKOIX1k7e56n0p+jlzBWhj8RweavTlB1 Fe2kotJ20v3k116eLPGiWqgjeQ+op4392ulaCF0dyVz65UJW2b9xH32m/wDhyk/3Vv8AhS6L ZJeD+DJQTR1T+WKaCV38lkjXH57AopJ7MrZrVq3qXCwh2DsQpuiFrsULSADg/knoLeJRAEAQ BAEAQBAEBqWjv9F9m/1Rpf8Ah2K8PrL1X2mHEf0M/wDDL/pZ9ZlN0P8AfH+JXsJ+XLLyAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgKO OAgMS4V8NvopZ6h8cEMDDJJI9wDWNAy4k9gB1KxynGKc5OyW7CTk1FK7fQ6xtqI/GnrqLUNw 8xnC7TNQ/wDRVHNHiPUNSzY1Tx+1E3B5Aeu5XiHE+KLmDHSdbTCUttbZ5Lr93keiNT4BhHhc P/6mqlmkt4xf7K8H4m3fFJ4nfeLBLR2SBzo4x5UJaAHU72n4nEdc4yAO2y4LjPG1joqnSWWE HZR9PPw8DZ4Vwd4SopVXrJXfVO/3nT7UvEiangmlkpal0JBcZC8B0mehcCd/xWrTcqkMqZyV ek3c0iqu9fXQtNLUNE0sHNG3mYDJtnJd6fJXksssqOOSs7PxIz6vmqLY2AVdPTQwUnLNLHON h6kA9c+iuqCWxVTW7LUt6o6BkMDrwJXzRgsMdS5ocRuebHQhJxjC6l16GVXm72Myo1hQztgf PW+Z5Pw8rKkyCRp6npsfxURUYRvexEoNt5Y2L9LqOzX65mKhqKZkseQ7nMri0YyG4xj8eiyx RilTlGOquTg1W20074RO15qGlk7QJC57SMAAjfPopeWb0IUJWuy8blQVjZ6JtslqnPha6KZ1 K9xZjuDnqO/dTJWmnd2DpTvoY5uVZVsfFR6brKmZrWtEppSxgB9C53fp0WSWVK9zMqDzWbM3 TUtwlkio6a21PO2d7Hw1MBe2L1bkuwM/NalaGZpxRhnaEXOTNRuFPdn07Y62iNLI136uSR4A cwHaPPQ/irU3ddxGCFRPValoWm4Pq3E07YaaJwdl80XKXHqAU7kdzIqsPqX19BVacMUD5Dd6 Lz4pfgb50fOAf2TtuqU6yTs0bFOcnpkaX2mIyqrhURvlr2xQxZPwytY9rvUbYx9Vu2SKN5U0 Gw1V8vcWLvL5bA4xtkqSHuJHfGw3WKo42s0Kc5KzUbmqw2V1M2OaG9OlqGg+8Njq5HioPYlv TZYqVSEksvUyzrztqrGs6PoG3G1SRNt4rDIXc8rZJGua4buaOyx1466GOVZpWctTGoHPnroH Utrme2INPlupZ5C1meu4+Ju25xsplCEad76hV5Ri41Gau+tlbcJamksMpJaYxHHRP9dnE5w0 jtlKcL07x3MKks0U59N/uK0NsZbHzPittbyytJcauINma522OTOwz0Kwxcs1mjZjGV0ptGp2 OjkrbTL+kIHF9PDmn8uJsfxjqx/LjO/Q5PzSrKUZWMzUJSyp2savRwT19FSvqKeSijroxHUv 94Y1rXdiT2AWv2l+9JJmz2HfSvvt+JU6NqpbDT+6VtbI6g5mVbxc2Shm+ACANgfqVmbTi5ya SXQxVFONVwlJNdNPiXbVptlydHVPrbrLUxSB0jhUfqWNHYt6Z26/JY0kk0tUzLKs4xSTVn0t YlBQQ1dSap8FTO1sro4alhcfLBBPxYGN87LJmsjFOLum9F7rXMy0Wy3UT5CKKtqQyEsYTOXO hk6hwOMnf1WPR92SLTjOFNSz2s9fTwNQmipq6ahfPaLh5NK3lqXSvlli+PbHLkDBOD1GFWNk 3KStpYyOM50ssal312LTtJCmurY6mnmpozgPdBRnzGRkfCQMkY7HJ7q1Kr3Ixjvr6WNSthWp dpnb/ut9fcX6HTMMpgrmQS0NXEHeUDTtAkA67EnrgHfCzqrOKyxdi8VmV2ydQ+usr2+6Nlid cGiV5c5jIi07cwAOfwWSMnJKMradTE1CSvvY3C2C801STXWunhoKKBrDUU7MMeHD7xJ3Jz1C z0cilllJfE0ZTTuqLzN/n3EKO8Xq210ktPWUpgoXcjJnAGLBOQ4bYyD67raVGnmTunJbW1Xx MzlUnSjFwbzfPxNSnvV8q5oZn351PHVSFsj4443NhGN345TkHphTLJGMYp6PcwqjGDlGNPZX XmafFqSpvjTTQTV8Vxt8z3eZFTMDZIyCGuwBtnuMrWxFWnbKtl9hs4PDKnUzySs0tLvQ1Wnv M1tt5uL6itMj38sspmD2ZI6tYNiCOx6K1K8U0tDWrU4yqqnN3Sd+qMmgqmeRzvjvEdRUTvBa yIuNQW77tBHUeq1m5QmnU1v5HI5o1aEpRkrL5GFdtA0zKIvhNXUVfvQe6lf8ZbzDoDnDcdR+ 9Z3iKLqrtI3SNCjLFzhJy0VtPD1LlFoqnuUjfc7XdLg9ueaKcsDPMHqSdz+5ZpJz1ppGCnUp UZ/7VZX2cb/PwNdq9OUtJA109NaY2E+XHHCWRPjdjdnPg8y2sRmpQSrS8uhq4a+dvDXzeexb /QFFpanqZz7s+mbCHnzZQ3OerTj065wsdGMYz/VR8NX9v51NvF1Krgo1frb2iuvlfxNMpxTV lTL7vIyCpkYPIdE2UjA3DsgDIWSvRs5a9fO2hXDyjUS7VNdWtPvNSsNdcI5HPkrBNVU0vM18 ccjoIzjrkuAGy0qeIm5Xv8TblQo0k7RVkulru/uMm+NuFxvjp3SPh86IseQxr2VDuvOMH4Tj t3WWpFwbUlefkaFHFU5U1FyeRu68UvAxNKTviukTzLV1FRhzHObSeYyMt749Mdt1ZONTvpJ2 8f8AM2ZQklKldRi9d1d+hvXTNxbT0jXNZXck/wCsnlFK2EAA+nUZ67LaoRrUaapxvl3vp1NH GTkql1l0Vkrt/PqZn6ZlqhHC2lqquGVzhmOoDXuBGfid2+qwRrzUmqt3Z2smn8xh1B96TUZN Xu4u3uNpcUdHWq5YkhmfHPNEOZpmy7nA3BI2IwuO4phaE8qw897773+zQ5/hPEMTRlabul5d Om5xRobWNXw21B5NQ9r7bVOLmkEgRO74/H0WryXzfU4FilhMQ74aT1/uP95eXivedl5r5epc Yw3b0I2rwX+95Pz8GdktB67ZWQRuEgeHAEYOcr6Zp1YVIqcXdPr67fHoeD1Kc6cnCaaa8fn8 PA5HtN1bOwfFsVcqaqHcw2QFUAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEB8ja8bP1MCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg N3eH3iaeCnHzQ2shRsuP9CeoKC8e6vm8ltT7vUxy+WX4dyA8uOblOM5wVmw1bsasav7rT+DO K47w1cR4biOHuWXtac4Xte2aLV7XV7X2urn1T2y4wXWkgqaWeKop6iNssUsTw9krHDLXNcNi CCCCNjleuqVz8x5wlFuMlZp6+vgZ6kkjJJyY2ygOs3tNfERwP4DcGKB/HCyWzVdrr6xz7RYa m1suMlwrIYXuHlxvHIwhr+XzHlrW+aMkAri+L4jC0aN8Usyeyte7PQPZxwHmLifEJR5dqOlO K781JwUYtrdrVrS+VJt20TsdHq/7QDwU4acPKG0cOPD7Oxlve2Gmttwbb7ZQ08BLnO5HQCdw dzkEN8vlPM4lwwAeAnzHhaUEqND5JL5XPaaXsK5gxmKlW4pxRd67co9pOTatupZFstXe6stG be/zSXbc/wDg36Ux/rib/wBQWJczx/qV8f8A/U3/APV6q/8A8Wn/APj/AP8Aqbq/p5Hhs486 astl4o8BKh0NTVRS18b7ZQXW2W+Xmc3zm5LJpQxjydoQ88zgGnbOVcwYGvGMcRR39Gl9/wAj iv8AQvzZwytPEcH4lqk8veqQlJb2ejirvT6zjtd+GW/w/ezw8cFQ0aY1HT8OtR3mskmjgoLj JZJx5UTi5jaKrDqaGFzRz/DGzPJ8LhlwNlh+C4vWlJRfrb5P7jE+O+1Ll6DWNpfSKUEruUVU WrVm5wanKSemsna+q2ODvEX9nX4ncOdOS3zhzqWycULUynjmjp4o/wBH3GpaY3Pe+Jhc+F4+ FgYGylz+cdAMrQxXLFamnOg1JeGz/D5ndOAe37g+LrLDcWoyw07vX60Vqkk3ZST3u3GysdC9 b6AvXDPVFXZNQ2q4WS8UL/LqKKup3wTwnJG7XAHBIOHD4XYyCRuuuzhKEnCas146HuGBxtDG UY4jCTU4S2aaafo/zbrY0lzeXHzVfJm0UQBAEAQBAEBqWjv9F9m/1Rpf+HYrw+svVfaYcR/Q z/wy/wCln1mU3Q/3x/iV7Cflyy8gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICMjsNVZNpaA6v8AF7is3xO8Y6nhdYpJZdJ2TbVlfB/W qibqygDxty7frMH+59V5DzrxmXEcSuB4ObjD9uS8v2fTxfjod/4Jgv5Kwb4tXjeq/wCjj1Sf 7Xr4aeZpvHXixarDYBpqz01TR0lE9kbHwStigZgY5WAbgY7YXRuI8QwlOg8DhIvJHWz/AHur TM2F4dWdb6bipJykv2t/X1OpGv7xQ1dfVU1VM2GtmPmslDn80xzk856BcJg4yko1lrc5lVW9 n3TZNFp6juHmuPLceRx2jDts/wAoH5lc3FW0Rr1q7t3QyGOwQOfPRh0YPK15p+aRg/knOCQO 386NSSutWYL6ZmWrZdYYLpK6SCKnZytPwwQtfO3HTB6fiFupd3TYwqEWspqlPdKF92fUto6K eEgSDzeUuIb1+IdPmFDgktepHZ6ZYmLQXOmulVUPp6e31cMsgkp4By4Zt069FaVJOPeRLtHV 6FKviI/zjHNQwxSQtEbmQFjW8nZoOckY6ZVY92LsZFTuruWhp01/ornXe7RzsiiYwOMBjbzA Dpkk+vXByojK2r6kuEWsr6GpuvzLbRTtqp2tljA5fKbkSE7jHLvnorKcdmzE6abzRRGK8VDL cX8k0E8bS0yTsPO0nvygb5O+24VnTWwk3nzeBqlLdmx0sfvVfFVVT2h7/d6SUB+BtkgYLs9l hnJx2KLvbIx6bVFwe8F5qXvh5ngOt73Ruj9Bnv8AgskINq/8DKowWrSXvRm2iuqPei+OO7VE ZJne4UbAQ07cmHY2/gqVqcUrvcs029WU/ommfVPonW25iGdzmyTmCESRkbjBz1Hy6rHHRJx3 LOmo/rJPX1MZ/Eis/RsNGaSp8t0xjDanyWlze5djP791eVNwi6q3MfZxU909Ohk2HiXJQRyg UkUs7swN55o/h9NwMZ/iFr1k5qzMtOCnq3YzJtXXCSimidb7bihkyKuKqcC7bO/KPmRupnBx edLcuqUbtuXyNcsesqm3Gao5aF8IhAcx1TIS/O2W4GQR+9QlUnJ9DXrU4fWScmvIx6rWt5pb mGW+Zz6eaMkuMkuDjH3iSHYx16LLKhe1PfzKZoTX61W8vAybRNd5J5cyWtrieZzg8/Gf5LgT gj0cP3LHVunaaNyC7SEf4aGdFDWQVU0oudrrIJYQRJC/lMTe7N9nFp/FYs0LrKmizqPRNN22 NSihv7LREyKlZX00xIhmL+QRH0znYnqObZYq0otvW8mZIVaeZ9ppcxai9XSgrv1VC8TRYDmy hhDwSOY53BVqOHdrS38DHXqRlFxi/wAUbkt2q9Q2uhdU081SRT5BeI4jEGE7taMfERtlUqUI yvB+8iVSnpOSV9PeZct4mrqynqq8XJstcQ0vpixsbiNsuYMDI/mWaUXFWT0KUbJypU7aeO5Y luNXaGckF4qYZWS5kEU5a6QE7Oczof39VjypxUkzZTunTlFW32+zwNZsNBX2eGSo/ShFXJlw jGXSA57dPyU0nCpmV9tjQq4jtLws3ApHeblHdhAau5MbVvzNJHSc45+vOck7bkEHAVXTurs3 oSpwpt04pO2xk6sbPC+aWWprIWgmJs8H6snlOTzR77fklGMc1l0QqVpdnFJav87mJZ7Y6suE D6b3msD2gxYj5Sxwdkkg7Ej57K1RO/d/PkVoTjkfaI1q7XE2WpdI/wA5sLKgNfK5+JhzbgBg 2DCep6BWjCUqTlv5GGrTtXVK1nb1RlXviDXzVsZZcHtjYxrPJgq+aME9DsOvyWaLhJ533fK/ UrSwzwacUrt7uyb+ZlW7UGpIqh1HBdaSKCaPmAFWHMm33Lw7JBH0CzqlKTyq2uuj6fnoTF0p 2qVU2k7ax28lbxMCgut6ruWmgqKGqilLgSa7LWPAyQAcZB/cVNWU47u7+0vTeH+rKMo+GjNR pYv6GbOKuS6tjbUBnmxsY4hrSTuRkZ39FZRzWXiVeKi5yha6W3mUtlYBcY4HUdvipQ0uBjZ5 rpR3w0nGemFhpScJpJKyMb7KSblPveHh7zccUdda6ulraF/ucQIdDNVBz3h+Ph5g3Yk9N+y2 e/GarWsuhgozjKjKhKKk/J6e5mPSawuNbU1b5Gzthe9vmSRUjsscTuG8vp6BaeJgm4zW69xs 4JbwqO2jsr/aUu0jqrVMckVwqqMhwbBDNSOiFQQN3lxO2e2VtKnTru0nl8G9jFh6040csUpN 76ptGq3GKooo+eOrZEap2DNDPE5/MemWY29Mqnbzc2nJOz6EKhRcu6n6MrYrPDR3WGetZc62 CRx54iQ4F3r8PVvqB6rNTcXFtXunf195r4mjnj3bZrJXvt6E5KmzUtylnt89bFBhxMLZwGR5 655jkY7b4+i25yhF2i3leqV/IwxtOm4Jpz66eHoY/vFLXOkZ79BVRPYHxmWdoYT3yR1P4LHT w0lJ31Xqi9TExkssdNdbJmRRXmWousbhLbzE2ARsMtc0QSAZyHAb59D8lhhRjBudO+ZhrIor 9lfFmP8A0SNmulVAboyiigpPNMLal7/NLTj4XHfOMnIyqxnCNNuMlb539DNjMLKo4OcLyezs lZedi5e9X2p19bU01Y2tiijj8wxyF5AxuZAep7fNbMHnffbt9qMWEw0qdGVGcdW9npZ+T6Gr U1zo+Zhgggk95b8LImui81uckenTuqU5qjF5IKy6LexlU06ipyTXne9n08NGbkkvNLFA8RUx poX8rIZ2NY58bTvjlzvg9SsdarQf1U4r3N/nzMdLD1KlS85ZpK91qk/f9xxxxnsFv1FLIaSW skMMZbIRCA0v6ktaB/FcDxrD0sQ8tNOV99DtnAcXiKCvXso9NfgbR4T6/n0jdRaaySRsRf8A 1M+TbI/kn+Zdu9m/OscPWjwHHSsnpTb8f3W/+n4Ghz3yt21P+WMJG7WtRL/qXn+98TsjoTWb aqJuH59F7zZnj+ZbI5DtVwEzBuSCoLGog5QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQHyNrxs/UwIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAr5Yc3BAcDkEdR32P5FVk1sHtfY98/Yaa/4t1vgphq+KkVLR6OtMLBpK6XCYw18 tsjYfina4Bop2NaBFK5wc5g3HKGvPo/AKuIeG/2jb9lve3n5eDPhv208P4HHmFw4Jd1pt9rG OsVUb/Ze+Z370Umk9tW0u6mltcWrXNobXWS5UF3oi4xiooahlTCHNOHN52EtyO4zsucjOMle LuvI8dxOExGHn2WIg4Ste0k16b2ZsDxHeNDhr4VNL1dz11q2z2T3OPn9zdO19bO4se5jI6dp MjnPDHcowASMZWvicdh8PHPWla3xOd5f5Q4vxuqqPDaEp3627qSaTblsrXV9dD5+PaNeP6/e 0C47O1LXUgs9htMTqKwWsOD3UdMX85dK4bPme74nEfCNmN+EZd5xxTiE8ZV7Rqy2Xp+P2bH3 d7PeRsPyvw36LSlnqT1nLa8rWtHqopaLq93vp1+5sbdvRcbZHe3qiiAqHbdj/OjuybspJ+si LHgPY7q1wy0+mQdj+KeRWKUfq6HYDwo+0740eDcwUmktW1MunGVEU01hukba63yMY/mfG1sm XQiQEtcYXMdjGCOUY5HB8VxOG0hK8fB6/wCXusdF5o9m/AOPJzx1BKpZpTj3ZK6sm2tJW6Zl JfFnpVoXxa+Gz23WlKbQvErT7dE8Qecss0M1eGVfvEkUjee31jQ3z+VrWkwzMAc5rMxOAbnt NLG4HikVSxKyz6J+Pk/ufwPnfHcq82+zyvLiPCanbYf9vu93KmnapB3y3f7UXdK/eTuee/tC PZUcQPANqKeqrIqjU+gnGFtLqimpPJgD5PhENRGHOMEvOCACXNcC3D8kNXWuJcIrYOWusP3j 3jkH2ncL5mpqnTap4jW9Ju7susXpmVvRrXSyudXnDBXFHpjVnYohAQBAEAQGpaO/0X2b/VGl /wCHYrw+svVfaYcR/Qz/AMMv+ln1mU3Q/wB8f4lewn5csvIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgKOPK0lAcC+LLjbdaOvt3DbRc7 W631Y0c9Swg/oOhLuWWrPYPxkMB/a36BdA505mqYSMOHYL+nqu3+FeL8Pw1O38rcFpVc/Ecd pRpK9v3pdIryvuzY1DR23wYcJoNKafpqiqqoDLLVVlSOeaaR+/mPcPvFxOd15tFfQKEsPKP6 5yd5+Ppvp4HIYqvHiGJlja0ssWllS+zysdVeKOprxcLpO2cVGHu52tiquVod1JJ3JO64ClgV HNFu7vq/E7BU4p23dWlklscb3WKovFU6OteZXH4OSarJe5nfJx27LbVPLHLCyXgYKj2s7lt+ hKqih97jkkZTMf8AqZJnuJGf2gPl8x2WxRp2k3axrVH0NCqYpriRDUVslVUiTImLnAPGMfFv 1W1FK1zHmvHKa1YdD2+q5JKyGhhrackOmMTnPlb0Abk4/esWIqTUe6zGnaV0ZrtBuYHBtNbj D5pcxr2hjp2dc4z+7oVHawlZNme7WxOitVNRmojgodM+W1rC0+ZgxjPXY/D9N1NXeKe5ghLd SbZdoWGnklqK2PTsbAC2AsjZI7nB3Dz223Utu9kZWm7W1IvZQCCZrzEypp8nz2wsIy47EgdQ FXVvQShJas1Olp/6HWTMrqiJsshBbI2neXEEdu2fkVrVHKb7qIU2tjR6msrbhdqprJ6yRtKx srfOYGCf5AD9r963o3y6hJZTW6O03CvqKfkkraSoa4v5udpjbtk/Q91WoropFW2MDV14vFC/ adtbI4h5lim8vYdyCMfXCq75LLQtGnTf1kjG/SV0a3mhtTS+TBjndVBwHMMOaQPn0V5ruWEK SvrokQuWoKivcyKa3xzTU+YuRkTh5X90SOv1WCEJJ3ZmnTgn3WX46aW5T0b4ae18lNzRNlk5 3vcTuTy4zsrOro4vqY4wsnruaxFTchdDVU1OyGoaCXtp3FwcOgznGM91gyp3fUJO3dBoaeuh MRjqP1kfKQGBnkkdevXbus84yyWM8MyipLoahYtLtqaqjhrKq6U7ZCI2gNhLcEbOyen4rBVh lgqm7LTqymtEa/btJ00N4NKbiKVga5xnifC57sHB2G3TG2MLJKpmWm5qVc8Y3hFN6b6L4mRL ao7QwVBdDW08ryyLnmbEyQA98DofrssFVyffZtRnGS7NaNF26T08NHEWwacEeDLHAyR72DfD jt0cqd8xqor2k2/cYtHdxbqAOqKa2VAkODyTyHLM/tt7Y9VglJqWaxycIQkssG17i++vjbqB zWx2UOjaHwxSukf5O3T0IK3KDvafU0pxaSc27+hqAv8ANJSwQ0s9NIyUukdG6jD4YOxLQDnP 16qs6cZfrJbsTpQc80ktNVbf3mVZ6X3u4RRGpM0jXh0nI1sTXnHbJ+HI7LHWkstoG3QvGPaT 2Xka7aqaoo61rX01bNW04dHTMhrYY/LH7PM7B5iew+S1ZyzLs6qvEtN0YxlXoSed+KZg3CC6 3SJprIHOjfLz+bPWsa9z+hBA3BafwWzGklBKnoaUXlquz36WNWsdouUo9yg819VUtc6TmrgX TBvcADt6Ht6rLO1lFvcw1pQUs816aMzI9JsqZIX1dfTNklf+sbJUl7+Vu+2G7b+pTtIqCqNr XQz1E4O0NrX0K2R9RFUyNnp6N8cxIppYw6Ty2devYlVvGP1XchwtHRP3mNT2GbUDainq3Npo GyOIkMbnc7Mf1suzt+Kz05KNnsyZSTlmen53NOtJoaSV7BWxUroI2Fhjt7nb5I5XnI326hbS s238dDFWqzdLZtra7tdG5YLVbf6HpH1NC+ouk7m1kFTHROlYGjO532xg7LDWjOEV2STu93pp 6Gvha0q05ZZd2O6v1MyyajFQ2eODTUlXXQs/W1MFucyL5P5ceh3CyVaNZz0jsujKYTJFupCr aPm7tM1aHUXvcUUEdLW1JDwKcvtsYYzbpuM4z6rDOMsjS3fgKdNdpKTkmlurvVvr/kandrpP SNZU3egkpqikLP1X6Mw55OxY3G3cHKilC8O89fBqxTERhGap4SK2u5KWi+KMWG7OuOt5YYpN RwyFgfJzUrWCMt6N6Z3HdbMnZZZItTU5UpVKbi7aWT3T6mXfq9tsvTY57jqSp9+PJJSxS8rY tsYcWt+E791pZMsc5sU8S6lKMaaiktm1dml3SkpP6J42tp9R13NgFskzpRE4bBo7lvphb1GF fsE6y7u62en4mrLKpaOMX5J6+upPU01VZpWRGy3KGpiaC41QZmJp+6DyjcZ9SlWKzaxy3V/A vRxDzuCkpelzPo/0nOPeP0db62Lyw0BpJMB6nIb369FmoJuN18jBxCnSSjGLa1uWIqaT9IiM 2+kkZOcMjdGfOdnoGkjAJx0VJxebK9/P7i+GlSjSzwl431RmVtNV3SzQxG0B1dBI5zIZIgws aR8QdgADA6eqyKj3MrfXbr9hEp0/pEpxlo0ut1p4IztK0tI2MsjoT7yTiOWCJvlF+Pi5y7du 3yW3SShQ1d5GrUqOUu/pE1unrbdR3LDrdC2rjdyRS1IEkbtsHl7jCx5oJ96Kf53KWryTtJtG g1UQhvogjltrKiWR7m+8ZbHUA74HL2+qwVc0W4xdn9xyuHjB0u0qJ6btW36Fy0cSf0dc5oH1 dvjq2NDouSIyhjjsRt2wMdFmw8FCarOVpJPoaFfB9rHSLea19bbbGuaW1VTMuVRRRXN0tXPz ztayka0tAGS35Z+S1qVSMIXU7S6d3ozYq4XJljOnZLpmfXqa0aar1EXGR/lwXFuGMZys8s46 Hck59duqySlOX6uUmm9LJL82MMcRQp00qXey77s4a4w8K6+00ZqpKCWmpjITFI14e5jh0BwP Vee8b4LOlUjNXSWt9nf7T0fl3j1Ovei5q+zVtLGVwS4nzyNFJWF0dbTEB+erx6he9+zrnT+V sNLB4t2xFNa/3o/vLz/eXjrseb88crrh2IjisN/Qzen91/uvy8PI7E6I1W2qhb8WR9V6UdDN 82+sEsQ3GOyAy0AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAfI2vGz9TAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAEHlz29UB6h+yI9 mFoa3cGqzxCcfqa3s0nS00tTabXf6fktzaVowbjUsftK14P6lhBafv4c4x8va+DcKpdi8XjF 3bbPa3i/uX2nzZ7VvaTxKePXK/LLfbNpTlTbzZv6uDW1v23e/wCzolK/C3tPfbD6p8ZV2uuj 9H1VTpvhAOSCK3NibFVXxsb8iapcBzNjceXFODyhrWc4c7ZulxXjdTFXp09Kfh1fr+HxO4ez f2SYLl+EOIY1dpjN817xg2toLZtfvtXbvlst+mVr1Pc7HRtp6G53Ogp2kkRUtZLBGCep5WOA ycdcZXBRbjpF29ND12ph6VRqVWCk/NJ/amWK+5VF1rDU1dRUVdUW8hnqJXSylv8AJ53Eux8s 4UPV3e5enShTjkppRXglZfBaFtjTI79onrsM/VC7dkZOnrLV6tvUVttNNU3W5VBIio6GN1VU yloLjyxRhz3EAEnA2AJPQqItydo6/aY8RVhQputWajBdZaLV21bsl7/Q3O/w8a/Y0udoHXTW tyXE6crht3P9ZWf6PV3yS/3WcY+P8Mvpiaf/AOSGv/EbLgniqDyxzQyvG5DJGuIHrgE/n0WC +l0cxlf5TJKSB0QE4ah9NI18cj43scHtcxxa4ObuCCMEEY65SOjRVwT0a3/P5R6qeyX9rNZu ImkoeAHH2Wiu9mutN+h7Nd7viWCrieORtvri/Y5GGxSu67Meebke7tvB+M54fQsbqnom9U/J /ifMntU9l1bB4j+c/LN4zi1OcY6NP+sp2+MorbdaXS69e1l9kvd/AnrCbU2l4a68cKbvPy0l S7mmnsUricUtU7qW5/rczvvAcrzzjL+N4zwaWEfaQ+o/fZ+D8vBnfvZb7UKHMlFYPGNRxcVq tlNL9qPn+9Fbbru6Lpa7b5LhD15W6O4QkIAgCA1LR3+i+zf6o0v/AA7FeH1l6r7TDiP6Gf8A hl/0s+sym6H++P8AEr2E/Lll5AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBACcBAcXeKrxK2XwscIK/VF5e174v1NDSB2JK6ocPgiaO/qfQA ldd5j49T4XhHWtmnLSMfF/gt35eZzXL3BKvE8ZHDx0W8n0S/Hw8zgbw/6OOhdN1nEPXkkdRx G1hE+4VLmv5xSMIzFCwHcMaw4xgDK8JwEV3uLY+TdSd2lLaz/a08fB6LY7zxfFvE5eHcOhan TtF2387+/U698feKtyv19qq0VUMPnN5fIfK8tDO3KB3HouLVRyk3vd+ZyEaNNRUbX6N2W5w3 ctSZY6elr4zKzBBZ5j2GTOCP4Lap5nJtmvU0llexpVxfcbnqdkL6plI5jC54kpSJS7qMnuD6 /JZcyaV9ylTLFXRcmd5LhT1OpKukqYg10jIaTnE7euBkZaT8ltqbirN7mpJvNsalLZf6nbOK qCZtQMh81G4vkadx8eNvy+qtGSUbXEktmJ9HU7nuNRWXJhjcC8RguiJ6ggY6+mFPbZY+Ntxm klmdkn8jGZoyirLoHuud2rpXNGKWWJ0eMn7xI32/nWLJmg9CO1m9lp4msQcPraKsSPoMPYSJ WCZ7M7fJWdeTei1ITl+yUm0TDHSz1VFBO+V8nmOEvV4xsARsemOi2I52u+rCy6mXHpd1/mo3 z22Sk5o3Pf5rS5m2OhH8PmqTypd16hSknZu6MmspZOV8VVQQmKEcwfBJI5pHVodvutfK13ov UhpP6pcqdPU0cdRXwVUELZYWyOZHH/Wezcb7n1WxTb2Ye1jHhutmhFO99VcPKmhxMaaPl/WA 4Akz6+uUnJrRCF2nclf75b7FLJR26lu1ROxuSZ4R5Z2yOXY5I7jsqKbcskikFeOeTXoY9Nrq 2T3vklbXmMx80gje2OVsg3AAx91XrqTilDQ2KcV+UyserKiUyVVHTzEY+CJ0wIx35ttiB19V d9LsxuN3qSqNa3Wnr2B8TfdHAMa8SkgY6g4bk+v0VHC/UtCOyRp9PW194piZ2UtT5U7nxtlq pAC0HLS3AzvkjBVZQvujPeEXoZtJdamqY6jn025rjJk1UlRIZGscNmnfHLk9eoWKrh4vvKWn gQ7J5lL5Gvf0O3m30Yq/0Jb6nzWinLfOlmeGg9PgIIx1yFihC8crMCxUVUcI+Fy/Q0d5ppXs rLFSS0rW81PM2A8zGg/tEkb74KvG6YjXhNZM7Ter1Mq13S/VNG+hdR2WWKgeXMjkowI4s9di 7JJyNwkrqeiu38jY7OnmjKKfxRfsdbVtoZHSVFDBNzuceWhjHLuMDc45SVEIZo3e/UVKq7V5 VdW8epqHvVfS1kLrfPLGxpEkrJGROAcTgnONmH0yq07Kn33r4kRg0nn1v5ms01umoqmaae/x xU3lEhgbG7DnHrgDZv0KrRvq7lna6tH13MOktFYK2njF4ZT0nmudzRua0uJG2CMHGeuTtlRn beR7F60KVL9dG93uZEkba6eo94uUVNVukaZzzNkbEcZznvn1SSTeiLqraneHUwq6kirKuGvd dowyPET2wtJMW+z8jG37xlVhBN5WhVr1ox0lsaxSW+gpbrVS+7R3GZwHlyva57QcZ5gCerh+ 9WqRal3GicPWcqL7U1QXaariip7db5W1M7y+KSOFwkjIG4Lj2+Swxu5NroWqSgqWVyv1JVNs v2m7iy4toK0VULnsfyQNky0tyXYBO31WenCnNZZ9TUqTzRVN7e83DpKC51bCZI4axswDi+cC JzARlrB0x02PqterGNN2kye1ik5RWy/zL7LfdLDLWSulpXiB/OB7zEXk5I5eTOS7HptkLZp1 6bmktzHXi1T/AMfkafT1Bm1G6Ctobk3z2g0z3Tta8kjd5PTHyW/O8rpP4dTUxFNUqSnJ3tvd a28jNMt6NrgpKSS5SMglc7MkrYpXOJ3jBBwQ4Dp6rTclPefojkoKlTg5U4xWazb8vcZw1Xfd PQe7VdPeqeenl+FoLmCNh6cxac57dEbt38zvtY1qbw9Sd6cVk8baXNVfqK76rtlVPPTClko4 MMnDnGRxBHLjl+8T8wFruEaeibZZRhTmpR/a0ehjxVF8rLC981TcTFG3DJ6kl7i9x2byHfHz HRbc1FK7l8WITj22Skk276W0aSNVgo7/AA1LKqrro/fqPEEzD8JLD3ByNvQnv1SpTjKKcZLX zZjjWowjKM42zdEjJrNZz1E1VFU3OqtsZGDJFLCzL+gke7fI+m6w1KzsqU1p4GeGEjeMqSTS 9bo0GqulZTULZW1b6qOF2ar3atIc12fvh25LCN8fuW3Tyyp3b/gYcynVklB+tl+bmu0VRQWe 7iSGpjlpmQgyyl0shIO5dynvv3WWk24OcI38rsxT/WUXKfdfTYt1Ws7fSn3cVtPHSTl0hdTz OY84GxIbvk98+ivSUlDMtF6sw1KNSTppb28L3JsjbeLtS1sz6Z0EQ5zJHcHsIjGwc3mO/wDH qsjj2j7RsJSpxcGtX/d39fAz7lRx1WpKYUFwb5j4xGwxVjnRnIOM5znb6LJN1Ev1b09evgYs NSqTblKCXu+Zq1Np6ChqY6GndRyVbXPY1rGv5vNaCeV4PbPrsoyVLxj9hWU6jTVSG9m3dWsz Ra2rulY6OriNv9+hLnEupfNLANi1vbH1Rt58jST6hU6Ubp3s/B/garb9cutNqpIX26guE/mg PDo3ZmeT0aD93+HzTO4VLwd1dXRb6C5zbs1mT93qZN0fUy2yok/QtTRGnJeAKWN55epxvk7f VY7qUnOL0v1IjWTlGlUlmt4N/lG39K3+pu9W2otT6u3VML3N8wxRhw+XxDuOymv3KSnGV7PS xtSXa1ZRnC9/FuxuY3uoqJZJY46qvke0RvlbO2EnsQWgYbg/JYn2jbnJXbXkv8jVhRp07Rbs k3sr/lFnUQrbtpueE0d1qIIQGtfLUBxDgcEBoOSO+Vx+Jw0MTRyyTduuY5rCVoUqynGyfpv6 nBGu6Cu0heWV1FBI2Vjg/Djs/fdvy2XTa8MVwbG0+IYPuyi7p30a6p+uzPSOHzwfGMJLB4t6 PRre3hJXOZeDnE2K9W2nnjeMPHxDOS0+i+r+XeO4fi/D6ePw70mtV1Ulun6PT016nzvx3g9f heNqYKstYvTwa6P3nPGk9RNqoGHmG4XNnEm7aWo89gKAuoAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgPkbXjZ+pgQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQHbP2R/s4YfaGcbbjSX+ovFs0Lpmj95utZbuRk8szzywUzHva5rXO+J7jyu IbGBgeYHDl+DcMWMqtTvlW9vkvx8ump5b7VfaE+V+HQqYVRliKkrRUr2SX1pNKzfRLVJt7uz R7FWf2OPhpsmn6G2RcJNOyQW65MusU1S6eoq3yNORHJUSPMstPnrBI90RGxYQu6LgmCilFU1 Za33fv8AFeR8lVfa5zdUrSqyx0ryjlsklG3iopKKn/filJeJ0N+0qcc9WU/EPRXDMQw2rRLb f+nYvdqtxdd5w8w4miGGtZAQPLBB+J7nAjAA4DmnE1O0hQ/Ztf16aryPcP0duDYGWFxPGL5q +bJqvqp63i925ftPTRWa6nloupn0vbqVY0uOwyj8yG7HafwDeyR4lePCop7nSRjSWhXgvfqS 4wF8NUGzCORlJGCDPI34zuWx5ZgvGduX4bwavi3ePdj4vX4Lqea88+1Tg/LV6VT9bX27OL1W l1nf7Kel9HLW6TO+dX4FfBD7NG1xXHifeIdc6jpZgw0t6qf0lK6byWRysZa6ccjmfrfN5Z2S OYCHB55QV2B8O4VgYqWIeZ+er/3V+B4dT529ovNsuy4PDsabW8Fk0u2m6stb93LeDinazWpo WsPtE3CfhtbYKbhtwZuFZPapm0dE6sNJZ6VtIxro2uidEJZmHlDA2N0bcNJBII5TSpzPh4f0 NJ+WyXyu/cbeE9gPG8XNz4tj0s6u7ZpyzPV5r5YvW92pPXVX3NBP2o+6OYR/kI207d9Yy4P/ ALiWH+dk/wCq/wCL+ByX+rTRWn8ov/8ACv8Aym7LX7bHwreI23Ulh4n8IqigtrGR1sn6T09R 3e3srGgNwxsPNIcc8obI6No5QeYNLsLOuPcPr9zE0/ik0cPW9jnOvCpyxXB8bmldxWWpOEnF 63d7JbK6UnrtdK5c4p+xK8PXjQ07ctU8ANfUtiuVZEKyno6KtZcrIM+aBmH/ADxTtklAGQ8t Y2MiOLGAJq8BweJi54Odm/O669N7flIjhXtj5p4BWhg+Z8M5xXdbcclTp1+pJxjrtdtpymeY fiw8G3EDwW8QJNPa7sc9ufLLM2317Bz0V4ijcAZqeT9pu7TynDm8w5gO/VMVga2Fn2dZW8H0 fofSfLHN3DOYMN9K4bUUtFmj+1BvpJdH6aO2hxWtQ7KAA8EOHM12zgRkHtuiSuPzp+J61eyB 8cFs8cPCy8eGDjm+HUsVzt3kWCatfIam7U0QMj6Z8g/0+mbE2WKYuD8R9S6LmPcOCY94qk+H 4pp3Vl5rqvVLVHy17WOTK3LmOhzhy3em4yvPLbLFuyzJfuzcnGUbZdeilY8+PHZ4Qrx4IvEr fdC3bMtNA41loqw4v9/t8jneRISWtBeGjleGtAEjSNgQF1viOCng6zovZbenQ945H5rw3MXC KXEaGjekl4TS7y3el9VfVx95w4tR7nbQoAQBAalo7/RfZv8AVGl/4divD6y9V9phxH9DP/DL /pZ9ZlN0P98f4lewn5csvIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAICxVzspKd8kr2sjY0uc5xwGj1WKpUUIuUnZIKLk8q6nnxRaxk9oD4 z6y+SUFLdOF/Dh76W3MncQ2sqgcPlaCOV24/IL5+4ti58a4hUxbdoRTUYt27i6+svrW8LI9c lShwXhkcLSbVeVnJ+b8PTb5mreKLxAm1333emo6WOeCN1PMPNDPgB64A+EfJcVxjF4jFVF2T SjGyWlr6eHT8TW4NRjRw8pOLcpO8rePr1Or2rOLNdfp64EWilAxLTmVzpm5HYENCwU6D3b1R Mnd2Rs+q1XdJKOWaFljpeZnOG+7SSNefUE7euy2YyTVvElQinZ3ZqVn1XqcRipF9sfPUwt5Z P0b5h5e7CHHIPopnGDsk9jHUpwlo4/MrDPeqyWndHqyONgHmSt/RcbZgc+pOSMrO5rInKKfv NfLDN9XT1NQZDfKm5T0rdRzynyhI2IUsMUYeTtkFxLQeueiKEcuae5MpWTdjVNO6avslTDM/ UtdFUQHnl8kxHy3/ALIBxjlIWXJBLLFfMw1sjXeV0wzR9zkpfeZb5Xsc+aR7ZXyF2QenMQNx nt2UKUfqpl4TSagoq1vEuN0KWQRVR1BdJJeX4qUOdmRo6uBxsc7rWrSySVkZlUd7Wsi1X6Eo qG3xTUkl6lbJIXyyyPky1/8AKaeh+aywqKWja+8mTd9DNlfQ3C1RCGnu9zl5OZ+JTHudg075 yOqwQTlNqRFPMu8tjHoLZRUtqpy2z1sbntMbv1hIa4EjDsnB+S2Iwjfuu5jcpt95l2rp6Wz6 ccW2p8ghIbHG4taOUnJOBk5O+5WynbWSFk9zApq+nNo5mWqB3PkGF85c0b/D+PfCjtotNpfM rOk7qKk/gZVZJE+ClfLQmOTkwx4qWu3HdvYfQhVW2opU8kHruadO2SWUtNXSQPiIcxrGc7t9 +XIGTt26BRdPfYiEJR2MqjqmR0lJJLI50ge6NpxI0nfcHDQMLE2oyutUXzO9vwMmG1S1VJWe 6vqHxu25DI9mMbZaT236rHGpJybXiZ4d3Viy6ddSxmCuklpjTvb5ZjBme53Yh4OCAqVqk72l /l7wpLNeHXczg58NbJHyxzVAJ8wCMtA/+OPXrjplUk7aSJqO3eT0L+nKO8y3unEFW+lja0+S 4R5DSepG4BGPUKsqiS1+wSpUpReeNzU75w/1HUwOgqbvUClgeSXRlrnMLhvvnofTCy4bEUlK 8tfkYHTg2sis7Fp9C+jgpGi6TZc7yTI+nAeNuvN/JPzCx9tLNK2noci6dKMM/W2xct1khrbV Uvut7uLK1jv1TYmRgTYO5z1GR/BRWqVlJQUdPG/3GCFWO8Y6GosssPuM3kz3CopouZkkbZQX Fjty4+rf4Kubu32JlTjGULOzepbmobFbeaWb3qER8pfyyMaeVxHLvvtn+KrSVPI3P4ou1Xmr Qks19rXuZld/QpPE5/utVHC+R8vP7005wPhawhvUO7gb9EpzrRWaT302t8uhFXNpCG/UwrZD YqhrjLJFWCQck7TWlvlZ6Fgxlx+XYrceaVlHdFZzqRTSe70svzY1uz3bTmnqP3hlsdWh58kC SpkwSOjvhwAf49Fp1o1pVEoaLqZ8P2cINV221qtEX263sUwbPT0tXbTK3klDYnlrBnqMnGPr 0W1CFaN83xX3mvKE33VK/ibvrtTV1z03bWMrb02iY4Bz/IGDJj4d+p5ht16rReaKdnuyaEqf bNTjG/h1sY0r5aHTzXU9jv8AUVk7+WYVOWQ8mMZby4LTjsSRhR9Gmu9K9n5G5CUalpxkreHX 3ly90EtZb4XVFD58rIxG2GTlb5TG9Gk56jqNiopQzTWa+5io0oU6TnFJJt9S3aNLw1dLIYLd T1tw5HSSw1DfLlhx+1G7oceg6rbqShBu5x7rt1I5m4xv0d/j5GTbee7xxyxigiiZyxyxT1nO 1x/lNGOYDPXGwUOShGy97Nmacqlpt3e1l+BuqoluFRc2Q3Gu5IpQx4qY3skDT0a0HlIGMfju r04QVpQevkijcIzjGUdNdNvfa5atsrqCV1QNR1LKShnc1s7yXNqXf+LbluAcZyDsp7yqZ812 yW4WVGUNHq/L5mqaLtdkrauZrrjcqf3iNxImlly13NkOGGgY+nQLHXllcbOzuXqVpRp5oK/k rfbc1epprQ66Q08tfb5JLXIXsqmmSVvK4ZwRnODjb0K2HhqE6eXNr43bv7upqR7Wml2NJ9+z a0u3/Es1FZRV3vPlyU8LjzMknp4t6ph3Dw5x5gdt2lWeHpKUYKd1r0t6eZs03UcJvEw0lsm9 V5aeBiT8P7TX3Glc6hqHW+6NHmy1EzYz5jB1I7BVtNpNv+BqYauqNKVOf1k+ib+PmZkVLav0 NDAyGGlFOHtFRsARnq4jcj02VsLCWdwqq6aYxCinKrGTzaaP5WRpFFrSfTNo5BNKaNj3FzYC OaZw6PDi3p9eqyZ1F/q21pb1MDp1K1TRJ9dehqz7nR1lujZVWarGG+fHVB5E8wd1Hwtw5v5d 1Me2pU4Si9tbeNzYq0YzrylCVum2it4epq+nbDR3COb9FUseXsLmRVsHMYHFu5wf2ScHK2VP vK8XqrnF/UTliHrfo7X9TAtLLnQ3UsidabbKyncyV7vibIR0ieB0d6H0WtXzN5bbabm/F03F 1GnK7T00svHzRlCgvlwbBUw09qrJhl7WunfTslZgZeCCHbdwSkE4dyOlvPo/MiNenHNOzUdr qzt5Pct0+i7lda3zx+i7SIed7TBK8tqgep3OMfRZacJxvnShfwb2M2JxNCcWqMZS1S1sjMtO hr3aIeSAUD6iMPeDMWyRSHqDy/eOyzUcJUabhquvp4mKtiqCjapNw9N7+H4moSi70VGTU3Bl Q97Q5sPktYWg7Piyfi5R1Cx0pZH+sX+SNeMqVWS+jvVddWn9yMalpKuueA6610jKRp/VwUbG OZnpkgb49Ssc49opdlrbp6mWjKtBydVRvJq1n8dHqSZcJI4209TqW50Upk8stdSNjLye5OMc vz6rGq0o1HHO0vT+Bmk5Rg6lKjGXvu/tL1HRubV1MFfeamR/N8McMgAkbjYlzRnPyOxCpNxm mszdvIzqv3IScFH16e77zReKll/TVnp2+6QMNP8AFIRLgu+Z2XCcQwjq0pRWvvOa4NiFhqva uV2/I4ksFxPDPVjqU5ZS1EuwaSRG49PwK2fZvzLLgnEXgsS7Ua7tr+zPZS9Hs/czk+deCy4z gVjaKvVpJv1j1Xu3+J2J4Za1FTHGOfbAOV9Sa7Py/PvPA2uq01/KOY7Bd/eImkO2woBrrHcw QFUAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEB8ja8bP1MCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA9U/szviNtOntV674V1nJBddSOj1DbJ XSkCqMMQhmgDcY5ms5JB8WXDn2wwldu5VxUIylh5bvVe7Q+Y/wBIzl+vVoYbjVPWFO9OSttd 5oy9G7x9ba6o9jg9rYwS4dOpXdj5PPFD7Sx4hKLWvHXRPD2hkop3aOoJrlcHticJ6epquVrI S8nlLfJYHFgGWlwJO4C6JzViVKtCj+6rv1f+R9gfo68Cq4fhuI4nUulWkoxTejUL3aXjmbV7 6pNWPM4NLnAYOT0C6sfRh6Rexv8AZIWzjbaqfjXxdjoW8NqBklXabVVyMEF7ERdz1VWScNpI y13wOI8wtPPiNpbJ2fgfBY1l9JxH1FsvHzfl9vU+eva77VKvD6j4BwG/0mVlOUU7wvtGHXO7 7/sprL3mnHcftF/boR01koOHXhpq26b05bqY0dZqCloGUzvJax0TKWgY9v6mJrMOE7QHZ8vy +UAuOTifMKyqjgn3Ut9vcvD1+Bx/s/8AYnJ1Z8V5sj2lWTuqbd9d3Ko0+829Mrut8172XmJf r5W6p1BXXS51VTcLrdJn1VbWVLzLUVcr3FznyPPxOcSSSSTuuqylJvPJ3b69fefSFGjTo040 aKUYRSUUtkkrJJdEbt4R+G/X/HqrpINFaM1Nqd9c+SOnkt9uklp5XxtLntE+BCHNaCSC8HoO pAOWjhq1b+ii5ei+/Y4zivMPC+GwlLiGIhTta6lKzs3Zd2+az8l57I5NPsp/EfG0udwY1y1r QSf6mhOB/uvotv8AkjHJNuk/z6M65/pO5T2jxCnr5vx/w/5nB2rdDXzQVZT01+s13sdTVsMs ENyopqOWdgJBcxsrWucMgjIBGQVozhKDtNNPzVvtO5YTH4bFRc8LUjNJ2bi1JL1cW0mbg4Ge IDWnhp15HqjQOpbnpa+NDWvqqF4aKpge1/lzMILJo+ZjcskDmnG4wd7YbFVMPPPQlaXW3U0e N8C4dxbCvB8ToqpT8HrZ6q8XdOLs3ZxafyPW/wAGntJOFXtWtCWvg1x801Z361q6dzYJauJj KC8VYY+MS0TweelrTE5zgG8p5i7ynHHKO54HiuHx8VhsXFZung35eD/KPlbnD2d8Z5KxU+P8 tVpKgmrpN5oRbvaa2nTvZa36Z11fnf7TD2cd/wDZ4cYIrbPUOvGjdQPlk07d3Oa2WojZgvgn YMcs8QczmLRyODmuby8xa3rfFOFzwVWzd4vZ/nwPffZ17QsNzTgXVisleFu0h0Te0ovrGWtk 9U7p33fWwj1XFnoZqmiNYXfh7q623zT9fWWu92ipjqqGqpZXxSwTMcHNLXMIcNxvjfGR3VoT lGSlD6y1XuNfF4ShiqE8NiYqUJpqSaTTT0e+n3deh75+J7wNs9r54RuF9z1YLlwv1pTQw3d7 prYZp6Dz4MVNKaczhoY94je3nc57GsaCA5z16Ji+HriWGg6vclvtt49T4Z5a51fIvHcZRwVs TQbcPrWUsrvCWbI9Yq6dkk230SOoXGT7MhqPTGhKmu0RxMpNU3+mDpWWy6WcW2OraGOPIyZs 0obI5wY0c4DNyS4Y34XEcq1IxzUql34NWv79T1fhP6R+Er4iNPiOEdOD/ajPO1dreOWN0tW7 NvolqeYmqtLXLQ+pa+zXmgrLVd7VUPpK2iq4jFPSzMOHRvad2uB7fQjYgrqs4ShJxkrNH0jh sTRxNKOIw0lKEldNapp7NPw/yMBVMwQGpaO/0X2b/VGl/wCHYrw+svVfaYcR/Qz/AMMv+ln1 mU3Q/wB8f4lewn5csvIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAZHqgOp/tOuO13smi7bwu0URJrniU40MPK/BoqM/16YntloLR+K829oPH Y4fDrh1N96otfS+i/wDc9PS7O9ck8KjKq+KYnSnS28M3T4bm1dMWmHwl+H6h0ppiktFZTUcL DVukmeOaZ2zwMdSXZ3Xl9aVOMFQ3c1dvzXQ3qslisbKviXLV2ila1vF/gdYOMd2qY+W41zrZ 7nUczo5BM8iT4t2HbmcM7YWlFKWztY3aOITvTimreJsmgr6603N5i/QdGZGkxyTQOe6JmMtw 09M9FtOhJxX2mtUSnLUsXK1XKdr3uu1rYx+JXCSmPKMnHwtAPdZlS7tmS3FPZv0L9v01UVl1 dHU1tHMyONr2xw0ZaI/VxJGT9Ou6pGObusyuccuit6mXDpqkpq8zNuFXJHM4iKSajy9v1bjc LbdObj6Gssz1sa3VvFFa4J/0r5zWtEErv0aIsD9kZO/VasFOUrMRTvfL8ydVp+76Zit1Qy8t mpqgc7I4wGueSc8uc74PZZ1Uj+z9ZFISjNSvHY1qt1E2mipBW1DKephjBNOJA4MB35wM4J/g sMY2bbVy0KSt3NjSNT6joNQ1MdykqzG2nZkso5GiOVwO7nDJ69woyWlZGam3Tjl8TT7rqpho o52slmtjcNjinrGiOTPUADcDPRXpwWV38THeMZWtuWqXi3Q09G7NHbaKB7eUctRJK87Y3GMZ WGObM9TPkjJZSUHE62G3Np6WvoYJY4w4RvhlkLz3BA7rPSqSvdlFTdnonYxbrq+3Xwtf+k4I eeNpLRTSROkI6jbqFuTgktOpqxlUd00YEeoJLjXVEcGoLeygYxxY+ntrvMDuzXknffuFhhRp rUyTk4wjljd9fT+BWKaruEjXPugp6iEB5aylOCz05T2PVZZQt9WQmnLRE659bdr7DHarpeqy khaDLmhEWXjchpByPoo1S75GHoSp07VFq2WGC8UdRA18lbXVBkMjopcgYxjbPUgDcLHKyV72 MqilqSm07dKiljqGi6x+YHPa6N4McZJ/aB6DHZVcacVZrfqWjURqlm03X26gqppLvMYahpfB zFzRJI09GehG+R81hqzpu0EZabi76bEWUNReK6sp6quq4Kaop2l2HFssjc/e5+xH78rJGycc u5Z1ko3RnCxMqqaiimdNV+QB5Ukz8dN+rSCdu6x1EviZIPXMZFjpae3+VPDUx+c1xLmzySFj vR2/fthVtFJJoh5r3exdpdQU99qKiAU9q9+ieXSulfL1P3W/krLDSj3kylerpZehl2uiNxlp 5nUDWijBlc2Nr5GP3wCC49M4WOblJ3ZlpuEYtN7+LRqVZYn17aZs0ZidUxujZLB8Xx56loOc b49FEFmTb36kT3WTYu27TV1tttc6etpaqJ/34/c2F7QDynmOcnCmlGUtIu33+RkdelFWy2bN UZbjPHRtoGNm8uUtfTMiY6QED4S4E9D6D5LDWctdLWMVJxzNTXozVItC01DJUXGa2upWuh5Z qM0zXGJ5/abvsSVWFSciHUjZQav8jSrVo2G72x7aX3yO5QTF7GvqImR8uehAADXfM5WftXTk k+o/+o3UajC3q7mrWfSbbXSOrbg6eR/OcyCoJjmYSDy4Yw7grPVqSlBuHQiEG62SH1X5GsRV kjIa7kuEVISByUf658Urs7dG4GR3HRa8Ywk0HSUcs1G/jtsKeeoZVup52CofJh8gEk7DHy53 a52N/wAwrN555VdJfMilKPYqrdW1XR/ZqLBcYrvMKY2mjme5r3tNT5jnNx0cSCNzv3wsaoyc s0np95EsWoKUUmrW19ehrZqJ326nMFFTTxxDmHK5x5B0LT8QyR/BY2qjV+vUy9pRdZrLZP7k ZkVPV3yl96LoqGKjmEDKeOmL5J3H7wD27Bp/gtqhTTVpvV7GnUqRjWy043Vt76I3jatOwUun XMrLjU2/mc2cRSNaYWkHblaSefHptsSt2VKKWV6Pr4Gt2lVSUrJ9NN7PffY0uKrslQZ4Kn3e 407ncxp2vELS4HGcHYLj1UlGq5w1t0+85PLScOzlo/S+hlQ6gt2ntN1TJ7DNFDGc0hfXRyyN cDuAWdBjsd1WrTfaamtTiqlRKFSy66W06G2rVeWakuD5aMwW58jfeGeQ5w5xuAeb+I7FHF5s puSp1KNNT+tfR+43fBaJKqaT3imt1VLJEM1DWOaQeX733t3epAWelhZVE572NbF1kq8HJyjo 9tjMhuVogttP77baFsnluErJ5H7kDDSzDjseq2pSqdpfKtbaeBqU8LaU120rbdNb6mTZ9QUd o02YqOa30MDyC6VsJe1uT8I5nbBv1W5VqWd3FRvba/3nHSwqqStK85LztsYtZdoqmgZboa+G WqY13O0vDvKydiABkfL5LTvdJ020/M5ClF5nPJa/z8jK07U3Gy0ksxr7h7nIw+VPK1jo+YH9 knfGeoKiNdVHZvVEVcPTyuSS9L/n3GJLUuttY+thvVXFKxxw2KGR7Cc7jcYwfQFUqVnCrCpe 9n1Tt9ptLCRr0JRcUlJLW+xeq9e09sjNwkgkM8kodVQRxcvlR45edxPU59FNGp2nfvZNttW2 v9xq/RKtFfR8142sm/sKWC7v1W8Pmnv1a2OR/kHy4+WMOGAM9cYW3OgpQdSV3ruYKlONCUVT cYrrvuZd50g+OmngZb9QXNlKGkRVTh5cnoY+U5Hpg4TEUpOChTjKVtXfYzYPGUcsZVZKLfVb 77s1Cu09X1mnKWosumaqWYO5Xx1fO/yGgbt7Oa70zkLPgcJUq/rKcG0t9/cYa07ZqNeqnmWj 03vuZNLw+EN1hkdpurp3x8pc07AFw9ScY+qjE0K0Fdw3drW118fD1NfC1XTkqHbJ6b77ehmV Gl57OWvpLXcKGuaS2VvmtkiliJ2OeYDYrPhcJiIupaDdlrtZeDvfU5GvUp1UpRqQlFbOzTTW +li3/Q7HU211U6Oellc/Eo9+icS4Hq0ZIDe+AtBUHXpqyy+d1r7jElkqxd8yfTK/tKVN7poa qma6ph897XeaWVDS6Zo6FpaDg/IrDlnQabk03002L5YVVJxWZLbR91+l9fUxbnxLNmopqV1u qJhUN5ZC1rnOx0yfh6EHqDusVbEunGdqb72vw8dPktzfoYCNacanaLMtlfQ4c13YJL898sNv qKX3eLHPOCCdzggE5xhee8XwUa8bxg0l4+J6TwjGwofq5Tvfp4eJn8FuIEhxBO7E9OeRw7Y7 FfQ3sx5w/lnh7wuIlevQeWXmv2Ze/Z+aPIPaBy1HhmO7bD/0VTWPk/2o+5/I7KaA1V7zDHly 9NOhHJVrrRLGB6oDOQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQHyNrxs/UwIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIDvV9n48NFNxx8cDN SXKmFVa+GdD+mmNMjA0V8jjDSFzHNJc0fr35bgtfFGc42d2DlvCqpi87X1Vf37L7/geK+3fm KfDeW3hKMrTxMsnX6iWadnpa/djre6clbqtT9p97Xji/qXxPa80doriBddMaH03eXW6ijs8A t1XI+mzFM6SfHnnmm84FvMGEMYQwYybcW41ipYidOlPLBOystbre/wCfA1vZr7KuA0eDYbHY 7CxqYipDM3N549/WKUfq6RtrbMrtNnQiqrJK2odLNNNPNIeZ8kjy98h6ZLiSTsB1PYLr19bt u/i9T3GEIxSjBWS+XolZLXp+Jz77M3wQz+PLxUWnR9Q+totMUkb7jqKtpGN56ejix8DS8Fof K8tjbzA4D3uAcIy07/CsB9MxCpyei1fp/FnRfaNznDlngs8bBKVWXdpp7OTW+mtorvO3go3V 7ndn28/tBaPSlhPhq4dx2igsdHTQwaoFJTcgo2RmOSntkLQ0MY0NbHI8sztyR/CC7m5/mLia pr6Fh7JW18vL72eOew7kSpXq/wA7uKuUptt0s2t73Uqkne7bd4xvbW8tbK3l5oTQt64p6ztm ndO2uuvV7vVQ2loaCkZ5k1VK47NaPoCSTgAAuJABK6lSpSqzjCmr30t4n0tjsdQwVCeNxc1C EFmlJ6JJb+7p4tu2tz2t9nr7AjQ/A60U2o+LtLbeIOsJ44pm2yeIvtFlk5HB8YjLuWrdl335 W8oLWljAQHnvfDOW6NFdpie9Lw6L3dfefHHPvtz4jxGcsJwJuhQu05J9+avo72vBeUXfVpuz svQ+1WWls9H5NJSwUsWS4xxRiNhJ6nAAGSuyxioqyPBalWpUeao7vz1M3yGfyW/krEXZtHif wX0rxp0zU2bVum7LqW0VrBHPS3Oijqo5Gh4eAQ8Ho5rXD0IB6hYqtKFRZaiTXmjf4dxfHcPr LEYGrKnNbOLcXtbp5XXvPIj2ovsFZODOnrxxD4LsuFy05RgT1+lHeZVVdsgawc81NK5zpKho ILnRvzI0EkOfjA6Xxfl3s49rhdUtWuq9PH0Pqz2ae3BcQq0+FcftGo7pVdIqbb0U0klF9E1o 3ZNLd+Y1vrZKCsgqaeV0U0EjJoZY3YdG9pDmPafUEAg/ILq0G000fR04RlGUJq6tZr1Wz9T3 G8L3GPTPtz/ADqLQ+voLQOI9hpzHUyxUzua3VhbI2iu8DfhDS9zXc0bH8uWyxu+BxaO94SvT 4rg5Uqv147+vRr1/gfF/MvCMX7OeZ6XEeFuX0ao7q73jo50pb3sno2r7SXeVzxN1/oK68Ltb XbTl9o5LferHWS0NdTPzmGaNxa5vbIyMggYc0gjYhdFqU5Qm4z3/AD+UfY+Ax1HGYaGLw0s0 JpST6Wav/mum25zP7LHgnbvEL7QXhbpa7inktc13NxqoJ6VtVDWR0cMlY6B7HEAtk8jkJOcB 5ODjC3uE4dVsZThLa9/hrb5HUPaZxirwvlbG4yhfOoZU08tnNqF0/GObN523R9MNOOWP8fzX qZ+dpcQHhJ9pF4cW/R/jhsN7pXVBrNXaYjqK1ry0sa+nnfTs5MAHdgGeYnJHYbLz7mmlGOJj OO7X8D7V/R5x9XEcuVMPUtalVaTV72klJ39+1rdfU89l1w93CA1LR3+i+zf6o0v/AA7FeH1l 6r7TDiP6Gf8Ahl/0s+sym6H++P8AEr2E/Lll5AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQGi6w1RQ6I0xcbxc52UtvtkD6qplecCONjSXH8h +a1MXiaeHozr1fqxTb92vzMmHw869SNGku9J2XvPPXwzVt3498dNdca9WUNdQS17WRaVbKXG KGgaCI3NaNjnHMSN8kr59xmNeMrz4hiFd7rwv+yl6L86noPFsRHCU6PDcM+5HSS6uT3bNB49 8UL5re4SMNzipY5nNZURQtcxkr2gkSNHcE7nuuNlWdeXbPRta6ae45KnRw0HGKg7p3Tb6fnY 4Y1FqapvuaCsuMR9wHPEI4SSyQn4sZ2APXfuq0qWWRmqTTjmS1fUw7aayponQ+/PbM4byNYD 5oz9zfp/jhb1SKlLInoaMkrmJJZhHNHS1dfXOka0nkicMluctJLe/bB3V6aavHwIlppc1enj omPEjprwyao6CQcrm7Y7j8dkulotb7lYqX7Oxb8m1U9EZ45bxO7mIPOHB7d+xHUFRKbUW9UW jmzZXYyRDQ3ou8wXOOmnYA8SRnoO+HO7H8cKlKbauty9V5dGahbrpQWm2ihqKUVLWPDg0tEY A6F7XE5yR2UTmsysrGOEb7mj3i9WeSq5am2vfBTRYhPvA+NmfiBcNwR29VkV8nd3uZlHSyLJ uWnLdY/dqWxuYahwcI4pPNEsZ9c9CsSnO2a+hH0ebknfQxp7/padnnOsTIZIYgI4zO1rZQOr QDnB/nV49olkp9erKyUlq2Y7+IGmGQxTQ2GtjdE0PDI5QXRtJxgDG+/cqOwnB95q/iTGV1oy /R6npHztxQNp4yOaWodUkvLj0d8A6+qzUm27N3ZjdKybuRuuoLXSXCIQWmaSAOcIZo3yPE0h 6gjHT0Kio21psUq045bJ6voZVfX1sVFPUO0rUSwULT5jmxu8onqA4gA5OewxlI5VZX18DFKc M6pN2Zk2a63SC0OgFjqrc5xbKTO3MnI4bcmeo7YWzPuxstbmSnZyve5qdJb9TUtDNMLPM2hg IBmM0bXtHZzW5y75rWnJXyy23uWdWLlo9TNimvVlbA5woJamI+fE9rGCYtOxBJPzzha07S0I cKVToaCxl+rry43Ggma2R5hLxMyFjGE9WtA3P1C2Zxg4pZtkXTtHKlYz6+OthvNPI2Ogp6Cm 2a8zf1Q1wG55SCA76dVx7ppSztm5SlHs8qXefUzKd1XJDFHPPTT0sjSXN5yebB5gCMEg/wDv lt0qcZQbbKVWopRcdTKqnVd5ifyxwE0REgfFA4ufEOw7A4KxSinq3ZdCYW2s7+BqdBdKj3WD 3a2VFXRQO5pP1Yc8NOdwM9vQLLGOaOrtYiUo7GVb7tOLjUyvssDZXPDR5lK0ido2wQNwcFQ9 IxinsTRhFa3ujVHzXu5PbTwuoaWKmi5oW08TGtawfea7O6rLD1L5YuxghLDU05pXzPW/3GNS 2mputJUTmmdyFw5pWzMj5s9Ttk5Hoifd+8teEJ2kzWIrHBp61ufEypp67Z3I6bEZjPfcY367 BYW8r3MvaSlKzenTQo6mgez3yjcHyyv5CYHE5eOuQBsfmsUrT2ZkpUZqbdTbcybRA+eBlObh dGlrnNOxeXR53xkdR81LahaMUY6kZNttXJGlqbe2Z8V0uLImy8vnSwCNr2kdyB1We1Ofecmr eREJVY/0kE/f8zWee5lsNHJb6tgpYC6NkIfHJUNxvuTuMdMKau9r+vn5lYwg32lN7/C/l5GX RwT0d4oXRu1AW8he7keGywux8JOQBttknZYYpsyxcHfPlXTVM1C82aesq+eaGWaSMNMpqqlz nueXbh3bPfA2WOMo6q5jVqcFBK3VW8PQ00tlZK7zba8OiHwmAOhAaDvlx6/IDqskHlVmbGIi 5pVFpfSzVzU7HaaYx1lzmslayaqcI4nSSA0waemWH4vx9UxGanTUX16mpCSeIyQmu6tdNvea 7bo3G7inoqlvNFES2DzRGIwRhw5uYnA9MrJhd1K3zL1I5abzu134GoWqyxUz6dklxopRLmaR r6z7gb2bn947rZxGWls7Zr9dg1KcnCzuutiGqo7VXUVGyGrtMFVI/wA/9W/zX1HK7duwO3yC nDKE1ZWWXdmpmrRqzc1J9Etlt0Zdqa+y23EYrrZTPmDpJaaWVzHuJx8R5wC38AqTnKF8klJO +3obWDhCor1YOLWniY5u9pimjZRzWh0DyW1DKcufOHD4iQcAchxn6qtOo5xjKSVvUpWpwhOU ajbflov8/E1Jup7c7TNPHSiZ7opHMlnFIcGMnJLwepHYdwpo4ieV06i0T6E1sNCVV2d27aP7 jLpqi31en3i1UdIWTn+qas5DxEdwBG45+YAWCcnGpl6+t9PD1NmSpxzTqJ5Ukrefr4Ge+Ojp aaTlmphbpXM54mO5xJgffLPQ4z8t1yud1Kaqe5J+RwkLup2U13vFaX9/kVkv01LWQvpoba7m jMfPT0gkdIDjY53bgfVMTXz2k7JeRelTpwnKnFt69Xb3GNEZrky40TLxV++xSeZFTQULXNmB 6jJ2BHRVqVo0aaqUtdtupnilOd6kFZp9dvcZFiu90pqP3p9FdhDSuMUzXsjc2Np2P3Mv/PZY c06NSNR6779EzLVSrwdGM4rReN38dC+66uEFdVy0twjpImN8jzg50MmejtxzD5jsr4aqu9Ly e+3uMcKEYZYuab3t1LpikjkpZqahgqKXIa9/O5pgHUOb0GM5ysc6t6zsm7efh6aE0XLsJKcm m3dbb7dfkZ9t1DUW+mnlEMnLWPd5VSxz5I4yTylrTnYZAIWZ4meTLTbTf5shSpUq1SKqSXc6 aXl5v70RMV5gdVS0k90po6kCOsE07WyPIHXBd26EjthMLHHRjNUqkoxur2dtRUxFDJGFWMW1 dxWXpfV7fBGDKy8VkZo5Gvq/MeWQyGvHlucPiAd1Wd0as5djUd/FN3+dzjVjKWZ11pbyt8Pv I0lZTyVIppadz5G4awt5Sx7u8bnk55c99lSpScKbUO6tllt8H95suq3aOZ3WrV3p10RdlB1d axC6zU8EtS85kbHgNaNs8wO5BHX5rJRwrdJSS1WnvNetjI0cQoZ229ettTHcyqt9U2Cahipw 1ruR0zAIQBsMkHPqfVTLDSl1UXa2pSWLp9m7u9nrbcz7dXMttWGur4qnymkGJzy6KpYQN2l3 Ut65WtSjN5lUltv5m1VdKVNVVFxb28ff6mi6y1TQattLqWGrtzZ6R/8AU735a5xx9zIH8Vwn EaUat4qSutvXodg4XKrQqqtaVpLvLRr1/E4MvFTUaV1lDVjOAfLnby8uAT/MV1vgXGJ8v8bp 49fUbyzXjF7/AA3R6JxPhdLjfBZ4RLvfWi/NbfHZ+pz3wm1sJWRYkzkDv+S+x6dRThGpF3TW np4+8+W5wlB5JrVb+vU5+0ffBURM3zlWKm7aaXzYgUBcQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEB8ja8bP1MCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCA9c/YSUc/h59nnx14wvslBXTU7K2roX+YI6ithttA976Z0ga50cfnl2Nju9zsFd x5eXY4Oticvj8l+J8re22UeKc08N4EqjinkUtLpOrNJSSbSby/Za55Gc7pPie90j3bue4kl5 7kk7kldOvfVn1Tp0AGTt1Qlbnsf7ISms/gV9lJxB49XS2shvN2jrLjFJXSMiZcYacmC308cj WOeyOad3KObm/WSEgY2Xd+CKGGwEsXJav520j8X8z5H9q06/MfOmF5ZoyvCLjFqN3lctakmr pNxiulu6rXPIbWWsrpxE1fdL/e6t9fer1WS19dUOa1pnqJXufI7AwG5c44AAA6DAAC6VKpKc 3Obu29fefVuEwdLCUI4fDRywikoreyjovkt+u71Z7BfZz/AzS6T4dVfHC9UshvWpmzWzT5Mp 8uG3BzRLMGDYulljwHEnDI8ANJdzd05Y4dGMPpc95XS9P4nyf+kDzo6+MXLuFdoU7SqeLnq0 r+EU9la7d9bK3qTE1zQebHywu3HzYlYmhIQBARf9074xuofmD59fbk+B+n8IvinF7sFNLT6P 4i+fc6RrpjIKWu5+esgbncN5pGytbvytkxnGGjzfj/D1QxClHSMtff1/FeR91exfnSfHeDOh ipXrULRbtq4WtCXrplb0vbbdvjf2Uviym8IPjc0ffpauGl05e6htg1B58gjhFDVPYx0rncru XyZPLm+EAnyi3mAe4rBwjFPD4uNS+j0fhZ/m52L2n8rrj3LuIw8Y3qwXaQtq88Fstr5o3jq7 K97NpHYn7R54Y6bhh4mtOcQrZRx01HxCopIbg5jo2iW4UvK1zwxrQeZ0L4i57i7mcO2FyXM+ EVPEKslpPf1X8Dz/APR65jnjeD1eFVpZpYdpx3+pK+l34STslayOiHA/ixceAvGTSmt7SyCS 5aSu1Nd6aOfm8qZ8MjX8jw1zXFrgCCA4ZBxkLr1Cu6NWNaO8Xc9u4zwulxLh9fh9a+SrCUW1 vaStdXTV1unY+lHwmeOjhp4zdHQXPQ+oqWuqzA2artMrhHcra4hpdHNBnmBYXNBc3LMkYdgh epYPiFDExvSld9V1XqfnfzRyTxfgFd0eI0nFXaUt4S31jLaztdbPyN/cVeLumeCOi6vUerr5 bdPWWijdJPWV0zYowGsc8gZ3c7la4hjcuODgFbNXEU6UHUqOyOC4ZwvF8RxEcLgqbqTlaySv u0vcrtavRdT5x/aZeM+Txz+LK+6xgdWM03TMFs09TVDCx9PQx9HOjLnBkkry+RwBHVuQCCF5 hxTHvF4iVXpsvT+O79x+gfs55Pjy5wWngZpOq+9Ua6zfnZXUVovfrY6/LjjvgQGpaO/0X2b/ AFRpf+HYrw+svVfaYcR/Qz/wy/6WfWZTdD/fH+JXsJ+XLLyAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIChcAUB0d9rxxjrNRRaV4JadqA26a+q mvu72PINPb2Oy4OxuOc7fQFeZ89cW+rw2k/By/8A0r735JHfeUMEqNKpxaqtI6R831fuNG1D Rs4T8GKLTVjmkoo7HE2COUVD5D5XcN7jf5YwvLcbDs08LUWi1/KM9CrSxONWMpSzpvVNLc68 XaGW66mibcq400UUbnRywhz3E4/lH1+W6rSpLJe+pyeKm0nl3+42jUUdJX00oqTNzylzZGDm Pm4+67YbOCzwkoPMaycpLKjTqqWluNVTCF8T5Y2tZPHKx7QWjtnGeb5rK5xqSUosyyi4xbkj Eo9MVtddJY5J2xU0pfIxzGubyt23ONytlt5llNZ+LNYr9BPvdbC6S9UUVNEWlkzmyuccDGBv sPy6rWlVvd22Jcuz2je5J2g6umusrqicmFwEXmMIaGuHQj1BVJVLx6llNvSKJGmjtdG5s/8A Vs5c4ODpgDG30wDhm/5hXpLLJpibvJIsVYttR5M0dTBHJGMEx1EYZE/HQhxyduyxxaUrzCTM Sr0y66UAqYG0znSnkNQx3IyQnoRvgFbEJw3SsZIu2hn2uxzVriZxQOqHt93icZQ0Ad2k9znf Cx9layMbxDs2uhkss0lutwdPNS0jIZOSSRwEjJHHrgAHH1KtUazWSYbbXqZzvfqGYVdLLTup pmBuYYmE79+i15VISnluSkkrFJ6evltbvIDGODjzNbScrntJ/aI675V4VbalFBN5bmv2+01X 6Cgknq3up4JAI2x/A17iM8oAxhw9crJKeaGVGJOTq5X0NLvznxzyM8y4MpWE4aKpzeRp+8CS d/pukUo5nv8AAzZNrLXxNErXi01TDKw+S7aOR1eXnn6tON8A57eizupG25ePaZPB+hctVPQ0 FbUyVU8sFRGQ1ohqA+OQnch+d8LBKNmpboluW0dzWZ4WtsnLIyKNvlmSKcS8xH9yc7gqmZZs xj1Uty3Z7k+kkcSykqPNbyPdNKXuG2BgeqtLVFnZyTvYlHbqFjm0ElJLJVPdzT+e8b5/bBHc LXaurGzG9819Ea/YqC2W6KUSe4yMiaGuEz5GlzfrjOeiyV3FUe7vsQs0qiNVtN6jo3ialjo2 RySc3lwl7pC0dWjI3BHbK1qkE1du1hKq+xlDxfw95jPYfeN6eUQSOdK18Ub2t32A6ZCzqq7K PQw5GtY9DUaa8XCBswloZy4Q/qGvhfIJ9sfe7fjhYpU1N2jKxuUJRprN4kdP0dRLEw1sjaZj InPLjC88hJxyD4iD9cbLZlXqJd1IhRppWl9iLVY6tuFbT0bW21rxs0TPbE57ehwcgYI7rFmi 9W7Ixqv2cbt3XXQym3evu8UVBJXUTJKY/qYjCyUxsZkchJPxY3VGrPussuz0q2+djV26uqrD bIZYLjYoJmNEb3RtaI3jPXlAzz9iscqc+rRWChN2Sb8zLsnFOSS4TQy19Hmo2j81mJB1xynG A4bD5hY504pJx38Dco56abkrrY1N3EC51sNuihrvdYnOL6gTQNdznpjBbvjdbklHp+WaLpRs 5Sd2npqVbrSoqme7v1dNWsD3+RG2VxNI30e1rRy7/VamrWZvUzKCi7yp2t4ePrcyqnVTJalz pKuskq3tAhe4PkjqRjBLRkdvXqrVXG9mr+ZiTd+8i7cLqbvPC6V9XBbmMAkdSszzO7OOHYyc Y3U0aKV+pPaSUm6dr9LmVW2saRu9FUh12mpmyBzfKljldFzbtdjJzv2x8lFVU5vs5uyehRYm rUpTdNxzpd297X67lirsVdNXy1L7NUSCqmMrnTFoa92ckEA7HA6Y/BZ4KNlBapaXZWVGo6ee +rXTbzLtZT0lJf54qm1zULJ2Nma1jGTecerfizkMP7leME2vAtSpyyq7fuJ1OnnXWOFsFvoY 6jzPMzVTRs5m9eUH73MPrhY60aeZ9nC7v18Deo15OnJV5yVl4bm4DYKimf50cNrq+Zsbi0T+ TLRnvghhB379fmt+lQlL9XGa80vvOLqYlTmqtRNZVZeHwuZVXZpL1DKyl91rZi5sj5J2l5iL vvAHBOMLUjCnGWW2pZyqdm3JWj9v58DTxpCrop5H1j6ZhgLWwPjyWc425QMAAEfMrL2uWTdt TBTUKj/Vy7trtE6K0spW1IjoJHec8Oez3d85z2BHMMt3WJPM2+puKbg1JvX7Plqa/VamjN3k lgtjKZ8PJFIYqEZa5uNw1x+HI33VZRUFfLZsxQjeLSqZo+uhrUN8dDbq+nfBUwU00bCx0kbI ouYnfbO+flhZcO8idPdLxNTExhVlGakl4pX6bf5lqip6O4z0Zt9dCyvpSXCemPkA4GzCHbbH uppxjpFpLx2NKs5RvUtdeG/wMKWz11trXCvuDGVp5v6pqK4Cnjc/JwOTpzfPutx3hBxVrPZ3 Ru0pOco1ZO1l9VR1f+RaudZT6ZgaZq2zQ1QYI3ywVMkgmBOfiIOCD69ljWH7SKc2vLfX1Nqm qmdOm5SvrZpJrzVy9WahmFvEdS6jprfUjyIfLnkndUuIyOblPQjsqYeVOE7Tate358ilajOc HOF3NJu+l0vLzLNwvsL4HUc9toWGNjPLijkeWPaRu0nPwnvjsVFainOUFt5dURh3JwjNPvdW 9XfpYVlm05dpY66ghnnFNDzuieX4ft8UYIdjPzAWenGlJWcb2XxRjhW4hTTpymld6bX+z7zM tV4o7hQ07XaettNS07Q6CasaS55HbJPXHqqOMlB06KTXW35+0z1sE5VVWrVJuTsrp6L3Gqz6 tt0oNEG09PRubz1EbKZzXPz90A5/Anqs/aKTXcS20OPrYKSqOcJtvp+fyiNBf6WrtsYFqtcc bI5GxTOYOUtOxacZz9TusGJco3jFXTd/cZKVGOa7qd7TfxRG0V/9EM7KOmqLVzMeCxkjnsFP j5Yy4H6KISzd1qyvcvUjKknVbu/JJ3M6mZVWqvBnNHUvYHTP8mN7nVBxkcrXDbHTHdbPbxin kkrLxWv8TjmnWnaMXrpurL16GVQ291vzM+ndVxVsQfiCJh92JHTDt2n6Iq0I96LbzeFjeVKV SOSaUZRdru+v4+40m3VFXW0c0Nc2S3xF2eZtPFzTAHqcnr8gtfPJybmnCyeyTXvMzw9GKUqT UnHTd7e44u4v22KppyGwsBme4CYuDpZSDuXgZ5SF0Pj2CpOm3Tjd9dT0nlbG1HUyzf1Vt+dz SeE2pZrPUiimd8dPjBz95p7r2v2P8yLHcLfDqrvUoaebh0fu2+B5z7TeBxwvEfp9CNqdfX0l +0vfudm+GWqfPjjBducL148zWxy5Ya8TQtOdkJNWQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEB8ja8bP1MCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgAGXAeqA9YtKcPHcOvsxOo6uGvnmdqdgvbg1vlGm8+80zHQggnmAER32zzEEY69wjTycC k4vfX4yR8u4jGrF+2ClCUbdm3Dxvloyd9tN/dbc8nT1K6g9z6ivfUhPI6KCRzdnNaSNs7gKr dlcHr57UCCh4Mewp4O6X05VSWeivAsLJaCKseXV0MlJJV1DXBzi58fnuZIW7taeTYANC7rxa 1PhNOENL5fsv9up8p+zdz4h7SMfi8VFTlDtrNpWi1NQi1ZJJ5U4p9Vfd3PIqnpf0jUR03Nye 8ubDz8uS3mPLnHfr0XSlFWy+J9VuWXv+F39/50Pqy4JcN4+D/CHS+lI6n3yLTNppLW2o8kQ+ f5ELIvM5ASG83JzYycZ6nqvYKFPs6aprpofmJxfHvHY+vjpK3azlO172zNu1+tr7m7llOPCA IAgIvaCwj1GFDv0D1Oi/2hLhRHr/ANm3fLu+qFNJom8268saIQ81XNMKMxcxILBiq5+YZz5Q GN8jguZKKngpS/daf3feeyewbicsNzZToKN1WhOG+1o577a/UtbzueAvmSwNc+ndIyojBdE5 hw5rxu0g9jnGF5w/FH3SoptKSumevXtmNRWvjF7HrgprYVNLqC5z3CziO9OxNUl0tunbVgSn 4svlgHOM/E6MZ6Bd247ONTh9Kre+sdfdqfKfshw1fAc+cR4e06cctW8NlpUjk020Uu74J6Hk OXYOw9e2V0lJNWZ9VdLl+16gq9L1rbjQzy09XRt8xj45HRuIaQ/lLmkHlJAy0EBWjNweaO6K 1aFOuuyqRTUtNr79V0v52PUr7Q1rit4k+G3w1X+vEEdVf4aq6VMMAcIGzS0NFKeRriSA1z3c pJJAPXqT2zmeo6lCg5dbvy2X4nzR7A8DTwnFuL4Wldxg4xTe9lOoldpLwV7WT8DysXU3ufTQ UAIDUtHf6L7N/qjS/wDDsV4fWXqvtMOI/oZ/4Zf9LPrMpuh/vj/Er2E/Lll5AEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBpOrdR0mjdO192r5m U9FbaeSqqJXHDWRsbzOJ/ALWxWIhQpSrT2irv3GXD4ederGjT3k0l72eXPhWvFy8VniV1hxo uboX+8VslFbI3yk4omtLGMYMYB5Wg5+ZXz/Ur1MViniaus28z9+lvcrI9D5lccHhocPofVSt 7+r9LmtcadaPvtzramkuFTQRNHJHA7488hxkjqT8+i4GradeWaTettTawXD1g6EE4q+5wdUX iaa5RTVd8qo3eYXsaMPMhJxn5ZP5LNGnl1bMs5KfQuVUJ0rUzhlVUTPqXulLHVoimDXdct+R WVpWvYwQvJaI0mpoqPWtKyVj6y2xwg+ZJJPztmAPU77kfgtqlKDskrFZKcX4ljVQttPboKul ulW6JkYbG05ZLK/5EHp8lnoU05ZkUjUna0y3b6c0EHMI5jNUtBMz3tc1xP7BBP8A75RWSUZW 6maEs71ITwivrAaZrGzRSfFFJIySKXbflbnII/mWq+61mWjRmT0u9jNgpLxR1VRUOpXvEzRJ yiJhjcG9dsEnZM8JWua7cU7vRI3FaY56+Qj9G2mOd4B58seNtwRsMnsQeiy05O+kbGKS6ptG Pe7nz6f91dHbpImOEjWRO8vyST90Yx3WOSbm7oyqCvc0yutlRQ1MRfDI+IfHjzXuMQP47/Vb EJxei3MVV5n3i1USQSuihlpRN5m0fJO4tBO3c4z9RsrJ/tN2LZXZWNX0NWQ6YrKhxp42Gkjd GRG8vc52PukggH8FxtdqcnlVjLKOZJkrVqevDSI7Sae3lz3SyCTJBzkZyenyWaVJRSdzG4RX XUy6erltId5rKc09S7zSWyDlk7jGOhafplWgpRtbqWjllJJELlfjc6zlgpqehiZh0rKmUOyS PvR/D8QI3wss4ZI+fQmMXGSTM0VzqS0sFJW2p8bmgSZg55InZxncdSFiVNKKi1qzHJRbztO5 oNZeql7XtfC+siqcEvipM8r2HZ3xdAfktiNJRtff7TNTs+pqtbdLpBTCngNTJLVcsQjkpmls zuuWE/Ja8YqVTUiySbbMi2G4UsvPc/0oymp8h7PIbFgtHXOenQLHVnFTaQavFOJjT6m95qpG VP6QbBTgPELamNpbnocg7Y9FENHqRJxcbIt1NSKloqZLlWSMjIjL5a1pD3HZoxj8lCUnFu2h NO6vbc1s3eqt7Iy6ruFLNDmMn3lrOoxzbdMZVZpZ403rfX3mSbUoeZeslMXwxPfdLgJ5JA4s FU+QN5Th2XYxjG+ArXkntZmWS7rSRrNRJHTUk0J1LMaVhLTA2KZ7pWEZLwAMnCqlF6qxSpOo qipKF0+t1YjbbMZqUQ0ck0sU0LnRuFPIDMzudzsc7/RQ9FqZZ18q70UmvM3FpHSdwuz5WtpI KyXyh5UnuDST6DJOx/Fa1Wa7RTk/K3QfS4wounFb769OpYu1suNIaWCrtZpja8gMEDBIcnJz j9xWenFS76fuItBXae5k6ds1m1VeKmatZVWiCnhLDPIwOY6Ts14H16rK08l0rlKuKdGKUdb+ BnWyOhtdXL7yY4/Nh5XBs4axwzyiRpIOM7bLJJ6K6szSkpSUZQezMu836qpDSzuoZqR0sTWh gHnQub0ErQQCMjrlVVaM4vTbwMn0Ps19a93fzMfTdsgbK9rKC22+YNJ94ml/VzMP49fksH1b 3ibc8VGNLLdyS6W1Rm3mqjjkNLFbZqqn5AWz08Tstk6nIzkMI/aGytOpTy9nlRKjlalPr4kq G/0sddLbaa01c0FVytfEYHF8RxnmBzv3GMLAnZPKRGl3VKrrZ33NWpNd0slEaCO21NpjinDm Re6Br3+pBfuSCM9ceium2tRKlHPe+Z2/OhlSVk9XDK+kbVsZ52XiqqWMfIDj4gA04d+aQpQ7 TNG5aeIlTo9n1vp+DLlFZLXR2qEyXY01fK94dLLVSbtcdmEgHBz8sLI53bVSN0Rh6tSSdaMr eMbX+8hbbRbai6wEV7J4HsMXlMZzBpzgh3Nvj+6BSNSLeVKxrVZV9Xp7vyzWYbVV0FLDQstd TVMqXnyx7wGgjryhvc9sEph8RFSdJ+vr6mapQXZ9rtsnpszXKm1MipC6slu9mY9o5KalqXEs A7FgHf6rJFKVXOla/wBhjm2qXYyakl5btmFT6RpdR1MUpnqXvp3GZkbZpnyuGMZIf8Jx35ei s4um3Vn1VzWhLLLLsr2b0t6EdQcPyaQXBxqrjFKwNeGczZW9Rg+jfXIWZxlCn/iM8auSbUGk 17/t+4rU6ronSUE1RRVtE6OnbTNnkIeyTkOMSfQd+qpUq53eV7ophqFSjfK0022a3bNU279H Mp6ZldHJCwytfLTExuDu2Dvj0I7K9BPN3VcxTU87qu1npvsY9xv0dnpaGGnt1LJI5jm8/kB8 h5j90nPKfl6LLLDxm30NdfqnKbb8dPH8DV7JXz2qfyfc3MpudnNIaJsjA7G+cnBx0/gkq2qp TSS9L/b4manRWSVelJybXVtPX7kZp1laLE73O5adkqIfPywmiZiXI3PLn4d9wNsrYpOnBdpG CaWqNapSnUlLtKlqlrXTfQnJrG0Vljn8qwTxU8L8+W+L9S956PHKCO/QrLGrRlSzwpNdLdL+ PvE8NONVRnUSk1uvA2maS+S0bKuns9cyhgkc6WkEQJhHXn33ctONKpOopU13PDwORlLD3SqS vJ6X/ga/Cyqlkbm3xR0M3JMwHy4ZQ4t+8GDt677rMlUzpwXQ062HkqDeZ3T9fh4GKz9Iavz+ m6algdC93wFvktDW9MDocjf1Vat6ste7bw8jJh3DCrLRd72633MS5D36opwIa59I14iY1zyW uZjc82PiwcK1Su1HKtbfH1MkaCnUvG+hl1mnI5rLSwWuO70lSx/61k1QxsNRvu4NJGPULAml VXaaeprrtIZqlouLXndFiv0pPZLnU1VHcBVxMaAXsrGMkGfveYDnZvbCzxrJ5oyeq8GVi6so U3KLinq7q6t5NdTMuVdRsnnHvVRPXPhjdDK2TEB+hB6+qw1Mln2n13t/Arg68paU1aKbuluz Bsdzpr17p7xSTTVQLjO99S2FhwfhIyd8KtRwsrw+ZmrU8Rh4uUKum0dL/E1ue4Mq5ByvtEgA E0UhmjLo+2wPTPqslaTctIpX+wvg6EYOybT6mzdbxU1XcblCK2jgq6g+8+X7yHMlA6tBDcZ2 29VwPFZ0Ms4OW/pr5I7RwaVeHZ1Iq8dm9brwe5xReZ2WW/w3CGSQx55HczSNjgY39Cuscrcc /kHjdLGQf6vaf+GW/wAN/U7vxzg/8scIqYGSWdK8fVa/Pb3o5y4Ray8zysv3yAd19mxnGaUo u6dnfxPliUZJuM1ZrQ7EaHvfvEDMuBz0wrEG9aWYSxDfJQF1AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEB8ja8bP1MCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgKt2ePqgPXeTVNv1D9l5qYaGrgqZLTaqe3VjWOyaaoZfIS+J3o4B7T/ALILueZT 4E1F7K3vzHypGhVo+2JSqRtnnKSv1i6MkmvWzPIkt+J3yK6YpJs+qtErss1n+c5vu/1t3X6K HsXj9ZWPVP21+g7hdfZn+GDUkMURtlioKClq5S8CRj6q004iAb1IPkSZx05Rnqu3cdpt4HDz Wyt846fYfMvsexlKnzdxjCSbzzlNpdLQqyzXflmVveeXFpkEN2pHOIa1tRE4k9AA9p3XU47/ AA+0+lan1WvJ/Yz6zbTcILvQw1VLNFUUtQwSxSxPD45WO+JrmuGxBBBBGxBXsa2uj8tqkXGT jNWa0afRoz0AQBAEBRxw0/JB6HUT26Upd7K7isOXpHa/w/7q0a4fmBf7BUfp/wBSPUfYs/8A 9tMEv/uf/wBKZ87DZWwfrHfcj+N22dhuV5k9j77y5u74nqf7QXQVy4Y/Z9+A9lu7Ioq6luln kkbHMJGgS01fMzcerJGH5Zx2XbeI0pUuDUYS3uvvZ8z8hY6jjPadxPEUG3FwqLVW2lTi/mme WD/vLqS2PphbItVx/wC59R6eU8fTZRLz8C9Nd+LPUD27ZD/Bj4TSCHA2Z5BByD/3Lt67XzFf 6Ph7+D/6UfNnsSd+Pcaf99f/ANSoeYa6sfSAQBAalo7/AEX2b/VGl/4divD6y9V9phxH9DP/ AAy/6WfWZTdD/fH+JXsJ+XLLyAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIDpB7bzxCyaA8PFBw8tVVLT3zidWNtnPCf1kFI34pn+u+zc/MroXO 3ElTpRwcXrLvS/wro/V/K53DlTDql2vFaq7lJWX+KWi+Cu/gcZaPFv8AC7wmsumqaB1bUUkL ZIZmTPYHBzQck8oy4HK87x1eNOlelFd+19S3DoVOJVJ15S0Wj93gcLcQrs7UMBeYnscyQlsU hke1xJ2eCMZ/gV1nC01Byt1dzt1WtKpJN7JWNsTS0D2vp57S6WSlYJREyAmN3r8Weud8LcV9 4mrON1oZLrlSVNJFJRaWhnimcIvPqZsGFxb1AJyPxSNOUqjTb0+BqSpvROVrdBVa3r2NY91i injpKfyGNby+U93chvqcfuWwqaTvchUtGvHqQvVRW3SBtQywtlJhDjEx7eQOH7LXg7H6+i2a UHGNrlYwUdGzTK6d9bIyN1sjp5xDzSGpeGmSPO4GOjh69VZpX8S0ZWehhRae/Rd+hdDQ0tKw O52ullD2kHo7bcY9Cq1IxnFw6maFTSxZt+vLqzU0rrbcveHxB0fNFzCMj0Ax891jWHhZXRMl Bq00Snv9QyytE1lqY5qmblkqQXtc1/ckkbD0wrOm1LNcwzemhjOr7jcJS2hoTJNG3mJIdknO /NzDH5KaklbR2ZSbbNStmndTXene6pt9Q2khefKAJcYHdnB2fun5rF2kU7tox1JJaJ6kLHp3 UEc1WxlBEypYx4lc9jW/GdgWE7nbv0VpShJmSmnZSZWHT+o6NxjuEEBbC8O++xryOzmEbE+o KlU4xeVrc3I23M2ms+qRQOpg4Rtkk+GJoj5eXIO5Jz+XqobpX2MM6muaLNQttXdbNdG21+Ka KriPO9ksbow4dMehPdXhlt3ehVSb75kGkutjMzJ6mWolAHlMhdGGs3yA0kfmsE05SsnuZI1F NadCLHV1dTsZHVRRua8OkYyobG5j87sORv8AVRUaXdlfQqlPqai5sdsppJKunq5qqMhvntle 8P8AQOAGPwRZ+0SjLTwLZ4qm11MFl4q8QTxxRhgk82JjInyOiHbBJyN9t1FS6ej1uWUYuOpq tZq+8Xi2VTOZ8sR+N0cluMkXJjPKCP2gUVGKnmaKdxRRgxahq7lLEJaKheaJhLgKBkTuYgbk ftArHNNJ9LlYxV7xu/V3Myj97pgAyCmY52BO1vl4iHY4OcDBWDIm0/A2FUUU2ahUXwsqsSU0 kMAiFO/nljcyT0eTjuMfRZpayipdDDRV07sz6C4VdMxsMl0kpaUFsLGCdrxGXDOGkDA/mU2R mbtByUdfz5i23KennEdRe5feYBIymDJyCfVrgB3/ACWtJeBsvK4fV3J+7OqfdfdrlXuj8vlL CXkN2/ldluQlCEM8tzVdJueaK0NwUVnp7cyGjguEXmyhpMkdRI98n9y7Iw3HqOi1G3P660Jq zcHez+Vi3c9Dc15lcatlRLK4Qx/1Y50fL8pM4z23V6ChGCjDReA+lTnZ/HQ1M01XYH1EcknL HUxth8t8zXA9uh6n553wrzy5rJmVV01pv6GW23w2hzYK25UcnlMIkhbKWPi2y1xdjp8lSVk0 m9zWhiO9lUX62MiwcRaLWclPTXC5UspeX07pZi5rWjGA3IOQNtisNSn2f1dLstioTdOVSKfd tojJsdA1kFNU2mttr6qnmI93dD8bMAuBc92xGBsr1KklNxStpe+5sxk3DK9vuMq562q+eO4s uLn1JJfUyUzvJcW/yefpt1Hb5JVUFSShr8iKeFi80JLRNWvqXbbe7dqq5OqXVVw80OxGHTnz HSFu55sjABwQVhg3a1rl69JpqH7Ppb4F2h1DaLBp6rbcIbhc6moD2MfLOJHxdwWHJIwdiVmq d1JFaeG7aolB2s/ErBqK36glofeo3eSYmv5oo2Cd5A3ydxn884V4O/fRryoVaUpZNZeZK5VV qujzHanVL5uXmZJWOaHAjf4Wtbl37lnlrD7CuFU4wz4jfy2RjRzR1FnpaynudtcZ5TFVRQ08 nm0+Ru4NIGR8/msM4d1SVtS9CrlnUp1Itfut7P3+JqVnqKWGqD6e4SHAx5h52NB9cOAc5wO+ 2FnjBU2m10Kqtr2bfr4Gu0t2vsD5I/0/f3UuCzzo2fBk7lhdjHL6DqqOtOctG438OnyLvD04 yajGLV7rXXTqY5oap9PTv/TNzdTgF8bZZXSPac45SB0JKzOsppxeuVLcrNNT7RxWrv7zUJYq mqvENTO5lPFVYgqWvqOT3gBvpnY/LqVhbbndmKpVnJOlF3a28F5XLLrTWySVcVNWW3yYsgNm mYJnMyC0RsduMf4VnjRbctUkS6tNU454Sbl4LTz1LL75XSVLJpLuxs7Xhkr+Tnkb6Acoxj5B Y6LUJ5Yyt7hOmlBqENzMbqRtkrmP91bXRVYcx0bw1kYf/LGQcZ9fVbcnmvGO5ijRco2k1H0/ OplR2y4XWl879CCppYJDWRxy1Y5mADHUH59Frzht1aMssRCCyqplbVr23K1FrraadvlWu3x1 UsPNDH7yZpy3GctGdwPzWalThNXV0jG0lK85t+eyNd0dbquGgqq98lU2sfhksMEZbByHZwLc 4a4HJB32VoTlTnJRlorWXR3+8nEqU8kYxVn16muzWmtfNF5FddXSRgclRFJzxyc2wySdhg4L eyxUKjjFJNroarr99KUY28NmYtDp99mvMDnVUVS5ji18LyZGvJG7TueX5eiy0KUU1rrYmri5 VKVrNefgVgqH1ZfS19xrJGyzOYyPna1sTxuOV5AxtkKZYmUoum27b6W3+BRxyWqRS2RYu09g vsbG110rw2N/u8LIy1oc4dM7AYz1OVGWE6bdZy8unuFXtnUUaSjl6rW5p+pdPWq301KyGSln ki5XS01RM51Q0Z6uDT2+q1qlGGTtHL3MzYSpOFV03B5baS6fApfqixw3WZ4o+ea4Bj5GiFwj lI+fXOOw6rDem720v4G5Gni8sbu8YdOpOejpZWSvpYXxwVbuaYx29zI4g3pgA756LLUxKSSb 19LmtRpzzNTslr1WtzV7faLO9roqeoo45xGJY5ZosMdITuwhZabjVkoOdvM4+VStSbqKLlrq k76F5mmKSOUPpv0U6SRvmSwxU7QI89QXu7/ILFWrW7jlrtp9t/E36UlJ2aaj4t6sxILS11e0 U5gqYo2GWGidG17HPGNw7AwB6Ba+KVGok77dLJ3+w5SOInTSUY2vo5XtZfM4r4w2eWYGqqY/ KkqCXlh5QwHONhkkLoHHcJLLdb+B6Pyxik12NPVLr/E0vg9qt1NL5L3Ykp3+W8Z6fyf3L6B9 kPMk8fwj6FXleph+75uH7L+5nkvtN4BHAcTWJoq0K/e/937S+Op2g4Xaq82KL4twF60eaJpq 6OYrFcBPC0+oQk1VAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEB8ja8bP1MCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgOQvCz4Z9S+LzjnYuH+k4oD eL7K5onqeYU1FExpfJPK5rSQxjQT0ySWtHxOAOxhcLPEVVShu/l5s4HmfmLC8C4bV4pjb5IL ZWvJtpKMb21bfw12TPffwuey60fwj8BA4Gayln1pZ7vI6tvo8+Wjjqql80dQ5sJicyRkTZIm cvxcxDfiPxFo9GwfCadLCfRaneT3+N/gfDPM3tJx2O5m/nHgF2M4WVPaTUUnFXzXi5NN30t4 bXOm3tC/s79rtWmLtq7gVPco6miYal2j62c1Mc7Gj4xSVEjucPDQXNjlc/ncXDzG/C1cHxPl tKLq4XddPH0fj6nrnIXt/rTrQwHMdrS07VKzV+s4pWt0co2srd16s8kGsZPGCTzRvHUHYgj1 XTYvqfVGq9fvPYXXdhm8c32de0XF93F11Dw7tkdzmMckVLHFLanyRSxSjkx+roXOPK3lLnNj +IknPdZweL4JF370Enp/d0a+HzPkzA148ue1WpQyZKeIk4q95P8AWpNNa31qJau6Sb08PHkx Nmjcx33ZAWnBzkHYrpT6x8j60jdNX3Po+9j94jqbxJeAfQla2ai/S2naCPT10p6aN0baWaka Imjlc5xw6JsTs5w7mJGBsPT+C4pV8JCXVKz9Ufnv7VuX58J5lxMLPJUk6kW2ndTd3qv7114r qdplyp50EAQBARlOGO2zspW5D2PJz7TL4loINGaH4TUNTTSVdfWHUl2jaH+bBFE10VKOYODc PfJMS1wJIjY4YA36fzTikoRw6erd39x9Pfo6cuN18RxupFpRXZwelm5az6X0SjZprdp3PJ7h Xw4ruMnE/TmkLY2N9y1XdKaz0rXyiFrpKiVsTQXnZu7upzj0K6dSourONOO7aXxdj6i4lxGn w/CVcfWdo0oym9L6RTb067Hqp9ov13RcJPDfwd4LWiqpaimgkbXSR1BL7gymoKYUtLKXN5Wc rzJKHfBu5gxygEHt3M1RU6FPDRfn52Ssj5k9gGDqY7i2P5grpptOOmkc1SWea6vSytronrc8 jeq6afVHkbn4K6DuXFXjDpHS9piinuuob1R26jileI45JZZ2NaHOOzRv1PqstClKpVjThu2l 8TjuL46lgsDXxle/Z04TlJrVpKLeiPR/7TlxArJeLnCvR/k0bLXbrPW3mJ7WOE3myztpy0nP LyBkLMANBBJ3IwB2fmubdWnT6JN/HQ+e/wBG/A0lgcbj23mlKEHtayWb1veTv0seXK6mfSr8 wgCA1LR3+i+zf6o0v/DsV4fWXqvtMOI/oZ/4Zf8ASz6zKbof74/xK9hPy5ZeQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQFuol8oDpvshDdjx44t 8dKXxZe1mu88phq9OaNpX2a1gvHlskjAEj9/h5nP5sZPQBeJ8SxC4ni54lPuuVl5wjp8G9fe dy47Sq4PhlLhUWk3aU/Ft2dl6Ky6nLXiG4rAxUjZLpTMZ5YhBAaRTODcENaCcn1OcHO2F1bi NVO8Etnpqc1wnBdlBul1VzgG+artsc0NRXaoM9O3mjdHEwsfCMZAw075PdatCM5q0Ym3VdTN rE2rQ8YrDNX8tG+sbHTjlkElM84O+Hb9Tnb8VyH0Ga0lpptuYJVEksxaqtbUBpXvZTSzscec yCiJdk78rt8H81eNLJe7s38CYVIvQ1rT19qNQsh8igbTVEfI+N72hgJ9MZ39VqTjaV072Kq2 rZlVLtQZmMDtMyXIkuiifO0CRgO+T05s5267rajWjKObWxhdlovmaRJrO7Q1MZljt0JqN6lz mteGNcOo+Y+ZCyqUWm/gVg76MsXvTdZFFO6Gvp5nAjlkqGcvvQ7uaBs3A7qtKpFrvITT6aeZ ZttqvFpqpqqOrgqnlwNMxkXwuO2c/Lbqp7VS0Msc07RM641F1ugdNNcpWVPl5ML5uUPb0I5c YBHT5hS59RFu2VFaK3XSO0OkiucUdC13wmSQtldH6H0we6ipJbicJdTWrLp6rtD4WR3G4VcE sJc2WKYuhdk7gkHsDjC1aj8SHBWvJEa6jgjkrZKiorHskjEbW+884OB/KzzNP5LH2kk9ETCE V9UxaHQNvfbPehemzubGHta6cPMJ6Fjw4dfmFKxUlJxlHUz5792xqNts1Ne5m+VWsAEYMc3m Bz24HQDurKdl3TDVk46WLVXpp9I9sgppp5YGcz/iAdzEkZDcZ3/ctinNvVmJTXTVCPTNzkYx 8NPcfKgeA5sUYkPK7oc5GN+qrOcYy19xlpzUVbQxqiCS21clVUloYyT4XhmC4gAOJ+fz9FWv nyq73M6SaujV579G6l5a64SQUcr2u86lrA4O5RtzjYj8lrRptPtEu8Yrplm0Xy1xeUa17308 4Pu8vvj/AC+Xv8y3O+SslRSvexDlZGXS8QLHWc8Hu8cLjIXiOKZ7mVDgPvYzjdZFTk4loQik 5X0JWDW9krKmRtNBB5vRoDMPJHpnr6LHiYSTZNGUZfVZnWO+WKZ88YhEdU57TTtmLGtDu7XA 9R32WqqdVtOO3UzVrXSS3NxWfW8cVPUx+bR1DYyWt5omckDv2fvdR9PkruEpOxjlS7uhpp1b TahqS6anuVVCZMA0zhH5TgOvl46DoCNlknTnGzexZUI5b3LzNX20FjDR3Q1BaXNe+RrHuA2y dviA6YGFRqTV+hkmoovM4rvgpJ4RbGOjAPlO5ywknsCMqJUbwziE0nlRqjeKNxrqGK2/0K25 0QYDJE2V4nOBkuDsA9FioYNyTebUxYmrSjJVIXT8f4GFqi8e9zxS0+n7HQ0rhyyCWuIYR2dg b8xONwtrD4fTLLp1I7WW+dyb8jJtl6qp7OyaWz2BsdGfJM5nllc3Jy3HTG/cBYasYxUsru+h eKbspXXibkbr9rYWmGwW11M2QCXkBPmEjB5s/EQStKWGbm1Js161NNayMqir56wzVNBpi2Qt nziWSQhmW9mNA+8PnstpbZWZFUprKlPXyuao/VFyZQxx/o6x0rzGGyR+W1skrj3Jd0ON1idN vqZ8PGLu9TSZKS709W4RW+ldExonp2y1UThyhwDuUdMZ7KM7lFu2j8zdai4uTb8GTiZfHXOs kFDb4vfov10PmN8qUHZpaR90juFloQllyx0TNeo8LRUFO8rXte/zNUZXV0VTJb46KyxzwRBz TUEiSJ+AT2+JrlmxC1ypdPE1cEqUb1b5rvpsitRV3FhHIy10hbjHlHna0dQQc9iTtusVClKC RyOJn2lR1KSt7jUbT5lrmZUuqIaV9S5sbZZadnM7O4IcThpz6rNNvK6jtt1NRU5VIOlGOZ/Z 5moUmlLlbr86F1S+oa5jpi6mkh+Jh6seRt13AByrvLSw8Z1ra+Bp0MLUr1pUrpKL3knv5G6q u3UztKw0FVWVDiSccr4+ZoPQuIb1G/zWLC0bzdV7dFc3Kzp0Iuit+ujKwWBuo9IQW6g1KGUD AYHA1LvjJGfiwzGcbZ6grNFQzXfjb86Glh3arrTvpe9jR36cqqCsbUGrhbUUR5THG1ziA3YO LXN+IH6JWr05VJU4Lc21Q7uaTun0IVlltte+WaorZXND/OfKYXObE53TkbtuD36fJU7Rxtl0 sGnG+SOrVi9A+WRkcEr2Mgd8TX1lEc1IG4+Mkcv4LJCp3HLdswYmKpyjSp62XR6K5n07aRlK +GGptcJhd58kAoi8k9ebmaTgj8vVZsPiJKNm0reRr4mlKck2tX5/nczpY3XO0Milu9PLEHks 5rVG0t/kjOduboOqzZZX78rvoa7pxVnGFv8A3a/lErLoyhiopi4y1TqlufLZCBLA5ux5CX8r h6j0WV18kHBxWZ9VuvTzMLdSVRNbRfX/ACMG7Wu30Go2QOqnUs/k88Zd5XNF2LNjjr8+6wKU 8maMdDlMzacEr229DVrHcKmoq2UprLoHO+FpMkMcIcPmASQemy1sQqeVxcdb+8th2qadWf1V 0s395n2uSGzyyTSSRyTUmeeF9a0ND+2cggg57dMLdpzjOn2kOj6+BxGJqzdWMYRtGT3S/NiV vvjdR1Mpbaqed5b5ckoubYWkno7BAB9NlhrV4znLKtd9NjkFSVCK7SbS843+ZkmO23KghFeY JTAecBlwP6tw7HlHxdO+6mCVKjlku89b3/gTNVKk/wBS0pbWtuvXRE6a9Wq+x8z22emkaS2n lkmmeW+gDeXHXsmCrKUmpRT9WyMfg3ScVd3ej0X3fIwGtNe+eofNpyOeo/UiLypSyQDuSRsT jK2J3a7SdvtNWmo0aloZpLxfQx6i3tooad7LpR01HUA8/n0rnMa0HcMf2Pp33Wo40pS7jsno zcp1mk2+9JPTXWz8fE1yz09LDYKS5MvL4+Rpb5TIM+cdz8X+HusVPDw7LNOfXRdbl6mJnUrS WS/W99jb/wCkZHVhmbeavmnjLg1lE2UP22GD9z6rag6rg1ONknY169JNpR/DXz8jKt+k6m/0 8/vMk9XTwDnEW0edup33/PssShd54w2+bKvFuDhGo8vr0LsFuhuNWDT0lTRvpqcF5MzXkADB wT0yFqys5d6NmcrOo4RcXNST8vebH1joYxSTtheyohjH9TukrhK9gxkjHU/guvY3CpzlNL0u /uO08J4oo04KV4vqrafE4vjAsWq2PhcS2oIjdgnAcNx+e4/JaHIHHXwbmOm5O1Oo8kv/AHPR +5/edh5z4VLi3Aaigu/T78fduvevmc88IdV87Yfizsvsmy6Hy6/I7E6JvIqKdgJ7IVWxvWnk EkYQkuIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAID5G142fqYEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAen/2YSxUNZx24p3CSjp5bjQWGgipql8Qd JTMlqZ/Nax3Vof5UeQDv5bc9F2zlOMe2qN72X2s+bP0kq848OwdKMnllOeZJvW0Y5W/G13bw u/E9ooCTE3OM98LvB8jB0YDTgb9Rv3UWIsj5hfaG2DT2mPHNxYodLVrq+yQanrHQzFzXDzHv 8ydgIa0YjqHzxgAbBgGTjmPlHE1GOMq9nqsz/Pudz9H+QK+JrcuYGpjFlm6ULqz6K0d294qL fi302O7P2c3xgR2XXd/4G6gnbNatWxy3OwxTZLfemsJqqYAuwBLC0y8ob1ilLndAuf5YxqjJ 4Oeqeq+9e/f3M8Z/SA5SlPDUuYsLG06TUZtfu37svF5ZPLdvRONup049pL4QJfBL4tdTaNig lZYHyfpCwSPD8S26YkxMDnFxcYviiJLicxguOXYXCcTwP0XEypdN16fwPXfZ5zZHmHgdHHt/ rF3Z7fXW+1kr/WSslrZaI1j2ZXtEr37O/jdNeqejF50pqIRUuo7Y0NE9RCxziyaB56Txc7i0 E8rwSx2Mtey/C+JywVVzteL3X4ehqe0bkHD808OWHnLJWp3dOXRN2vGS/dlZXtrF6rqn9DfA 7jrpfxIcM7VrHR13pr1YLzD51NUxbfJzHtO7JGnLXMcA5pBBXpeHxFOvBVKTumfBPG+C4zhO MngcfTcKkHZp/avFPdNaNG9oiS3fqsxxZJAEB1t9ol7RnSPs/uE77pdvLuuqrmx8disMcoZN cZAN3vO5jp2Ejnkwf5LQ55DVxnFOJ08HTzS1k9l4/gvM73yDyBj+Z8b2NBZaUPr1GtIrwXjJ /sx97sk2fO3x1413/wARfF3UGudVVEFXqDUtWaysfDD5UfNgNaxjB91jWNa1oyTgDJJLifMs TXqVZutV+tJn37wbguF4RgaXDsGmqdNJJPw3bv1bbu3Ze5WR6B/Zz/B03WnGG9caL3Tn9EaF jkt1ldKHCKS4SxkTTAggEQwOc3BDhzTn7ro2rs3LGBcqssTNWUdvX+C+3yPBv0gObuwwNPl/ DPv1nmntfIn3V/7peFnaPVSZ1e9q34uWeMrxm6k1Hbbr+lNJ2sttWnHsbLHEaKMAmVrJCS0y Sl7iQGh45HcoXEcYxv0rFSqRd47L08fez0z2Y8qPgHAKOErQy1pd+pe18z6XW9o2SWttVc63 rjD0E7wewA8N543ePSh1DWULayzcNaGS+S+bTMmhdVuzDRxu5j8DxI6SdjwCQ6kHTPMOwct4 btcZne0Vf37L8+R4x7deYf5O5alhabtUxDUFZtPKu9N6bqyUGnup+42L7ZTjpR8ffaGa7uFt eyS22KSLT9PJHOZ46j3RhjkkbkDlzK57S0DAMZ3OcrV45iFWxs3HaOnq1/mzm/ZHwSfC+V8N SraSneo1ZJrO7qO7v3UnffXZHVlcSemCSSOHBkkji5vu87wzPr16qE9cvUlxkv8ALoVc3k2O x7jClPdNBqxqOjv9F9m/1Rpf+HYrw+svVfaYMR/Qz/wy/wCln1mU3Q/3x/iV7Cflyy8gCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgOHfHPx0j8Of hY1pq58nJLbbc9tNv1mf8DBjueYhcHzFiOx4dVlF2bVl6y0OY4Bh1Wx9OLWid36LU8ufZtcK 2WHhpdNS3OnqLhPqGV9TO2oiHISXEjcj4TuTkryaeLq4bC5qFvDY3eLzjj+K5U+7F77fFmv8 SJ6W6VNTSwU1S+FjiWskdHETGPU43PZdRi5zqZ6ln7ju1J04q9/U4vumpHxRCSjtVfJFGOSV jmc3MwnrnAwNuwW7CNtHr9pjm3Uk9bGk3G61l/q3mjs1XTyvJaDNO3y5Bj0G/wCa5GEu6smh o1qFo3zpstRSV8FDGIrP5U0cnLIwT8zXYGzuuyxzbtqXjHSzMeqbUSVD69lPWxSzEiCCJ2C/ lGHZ68u5UQmmryQT2iXbFp2uvM5mi05U24vAjkilqnRnP8rcdfy2UqeRbiqpNOGa9zVaXTV3 prbUulpfdXB3KJZnOcAB6D9rPoqdtFyte5r0sPKF7i42C8XCCCqqqp7oJG+6xxGlJMbj0OOb 7qyt07OEVq9S9PPvI1CPRlztluLBcJ4pohyRg0ZcJm4+IZDuo+S1pYiOa1tOrvsZY6u7Rgx2 JlHZJpWXOTlGWsmNICwk/svGctK2G7u1y9Sc5TikrGsVGkq66UcPkXF1PC6IsfK2nicGtxnZ u5Iz0IWqq8U++iZRuylBajZrZSe9XesZyy+U90NNGGvAHTlwccw35gonHtZZiO0yp6aigt9D FUPrjfL15MpIkNPHEQW5xs1wG49VEqUr2SKzrOUVZJMyvKooKyQSVmo6q3VO/MMBseB95zg0 dfRVlUe0kWV3vZNF2GntFPVOnkqLxHRBuGR087mue7bduG/4VCnp3NGVqOb6lqCx2esvHvV0 uN+lfjFPHU1Dmc7M7Hm9Pms95pW6E96MFkSSLtworS50wbbatrJi1/8A88nlgI6HLTjKq9Zd nJ6CnmzJ3+SMm3U1ngpHvmt1JPWSOAcwtJ5SBsTl2Nx1TEWSS3sS1LZMrc7Xp6priRbaWlqg zzWhtNlgPpyk4z88rDGrO12woKKszOtUdvpaiJ9NRUs1ZHGZGTGmDmSY3IAAx+SyU5SfUrZL dlyTyr3JTVE9tMjmEuHu7AxgZ6M265O6zwlKS20L5Ula5Gwy1VPX1VHSWmnio5MSO8yPnkbj uw4zg+nZY8VCLjmky9JQvF2M2ktV45hNVWKma6AgtqHRlzYSdgRnrkde61KOkXd6FsTWgqmV 79DI/R96aKuQaepp4YnDY0pIaR+0AD0/D0V1UpRklntfa/UxucZK+YPtFzvbY6uorYLfWNwI 2iHy3xYHQ4dn+dbEm723L0qMYxbj1NRt2nKmScGa5Q/peZzRBOY2mGUHdzOpwVrrRWTKYmrk eZrupamq0uiqS3zQ+bcIXl5eXVLJh5bxjOCNsYOxTtJWyM1MNip1LzStHwa+ZF1tlZTsljho I2sa5r2MrhhodsMOJzh3cFVSs7m9WamrNFj9HUVDFSMfPa6Wqk5mgx1DS3l7tGRgDb81nnJR 1bXvNaFKpOaV9jW7Xe5xb3x0+oaV9Nb4ceUSw80Z6E4AyRvg+q14RjJ92yv4GzOlaTjlfqWr tqamo4mD9IOqKpkGXyCH4JGHcB3fPzH5qadKo5ZmtDGlrZr4lbdd7dcbdCXVFZE57edojpi8 uA7N367firzpzg9LENO/S687fMy7NebBqWnZDIL7Tz+Z5bnuow2V+dmuIfkbdM9FirZ462/P 8Ddo05qkpU7SM22UVg0pXVVLV2u9Vz4ZXCXnqBlpx/JAwQeuxwsbk7WyopUVeo1OM1F/L4GN QCCsgaKCjjkqZXfq4pqp8Ra3pyhxOAR+RWSDgrMtLPJNTlpaz2d/wNdsNXHrC6y0lJb6t99o I+dxlr4miHsMPeeXY9cnoplT7ODdRNfAwU6ShBZH3brpfT0RO46jqaepjhltcNNcYXhs7v0g 2oa9/XYtGA04zj5q8cis6XzZjzzp3jUkmr6WVtPMg691V6usjvcITmQTNaxskoIB35mgdPkF ndGSgou1iyq00naTTatfY3vbrhNNA6qurpoqCN7XmjobZK0hnTmaSeg65O6jFQoKkry9xo4a c6dRwoLvWfelK6fijHnv881TViiuF3qIJ/iaTSRODMDOHZOSQMb9VqRhkd4y0OVeInKnHtaa T2309djULZqGqqrbQspW3VhcT5rXRRQscf2izJPxDr8wssajkuzjpJO4lCMKjq7xS2MOvLYI vefeNQStll8uGc1MTY2EjZryBtgpOi9OrLUZN5p04xyq2ln8jOEj6OzGqr3UUNPREMlZVVLH TNPbb9oO7YUujOEVK17v8oxUsZTnV7NS1abWjs/8i7U6ptdZpmM1dfanuFYXR05uIY7DxjIA bkNb13OQVkpqrCKdRLLe1tE/xLRlSUnGlFtxjq8t0yzb4LdpltT501vM0s4iYx1z5y043cPh HM0/yUhVhOF0r+fgazp1J1E2mlu+67el+jMnTV0t89LHTts81xc9zuYTucY2vB7AgOLSN/lh bOGlGUVFK7T8yuOpTUlUc0vC3538TUqyWkno7gKfTtIxzWDDqenkkHNjGS79k+m2Fn7O85Za aa+Jqqs1JPO371+BoulLRTTtprpU2Gqma9vlyPZDzMa5p6u7AhRUdXLkp6I2KlOnGo4zn80b kq6mp0xAya66cmq6YkT0kokji8vJ2a4tPxBUkqjg26d2ttTB2GaElhqmV7Nav8CH6TqLxFLJ Fp+ijqWTNY+V9W2NsfMBgF33W7gbLE6bcpVai8tPEzTcI0499q12ZUNTBaLTS1MNHaZ66mlM NTPPdYnR+m22Rv8AJRTjLtsyinG2za/O5inBVItVJys1dd1rT46mJdoaulp/NguGnorhSP8A 10QuBb5p2cOUBvKBj0WxKN6jk3a/g19hWMYRp2yyaem1mvfcyqisvN+dT007qS2Uso86KUV5 LHO6kB2MApRqzg23qjDVVPK6mrkvBa28zTbvSV9DVmV9ayNhwznbL5zXdhkDoPUrHOaWqMmC c5U5Juy8Lalp+nCy8uo6i+WUVUOJZwacy+VkdGNJw4Ywoq14t5nb8+RyGGcpQioqUY9PP3m4 aXTUttqoozraKCN0JLnNpIi2TOwby/sn6rDGnCpK02krXvZ7+GmzNCrOVSnJSp2s9NXdrxLD tO09G+F36eidXk8kD2PDuZrvvR4HQ9+qmNeUaeVu/wATJHV55rozUILtbrabhR/pSrMzMAhk DTLI0dcN3xn16bKsKtWEG4uyev8AkRGlGraU4/HoWJq9tvY9ss9xmpqmNzGxtfC6pdkdXRgc 3MP39FNOeWcnVvb3XM6oKpFOmsrv4O2nmbYvmgqYeTWc9xJkhcWS+7+URuccwxt6eq42vRhV TeVrzRzmC4jOklG61e29jijWdDJFRt5GStMTs8zx1c3oV5TxSjebUbxaej9Op67wmrGrFOTV n9nU3Lwn1WW1Ee4AODsf8f8AEL7X5S4xHinBsNjk9ZwV/VaP5pnyrzJwyXD+J18JJWyydvRu 6+R2f4Yak8+KPJ7BdiOEOXbJViWMfMIDUUAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEB8ja8bP1MCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgOc/Z2e M6t8CXihsuuYqae42kMkt17t8LmNkrqGUDna0vBAex7Y5G9MmPkLmte4rkOGY+WDrqr+y9Gv Ffw/h4nTOfuUIcycGqcNlLLPSUJb5Zq9m0tbNXi9972bSPfTgT7Sfgp4i9HfpqwcQtOwwNPJ NT3OsZbaumcckNkinLXNJAz3GCF6Fh+J4WtDPCa9HZP5nwxxr2ecw8Lr/R8XhZ36OKck/Rxu bd9o548neEXwX13EvSVBBrKStnit1sqKaYT26nlnL2tqp5I3f1hjmY+Fw5nuYzmbzcwxcU4h 9GwrxFPvX28FfrfwX2nIez7kj+XePx4TjpuiknKSatNqNnlin+014rRXlZ2sfOHeb3W6ivFV cLjWVNfcK+Z9TVVVRIZJqmWRxdJI9x3c9ziXEnckkrzNtt5nufoNRpU6VONGlFRjFJJLRJLR JLoktF5GpcN+Il44ScQbHqjT1a6333TldDcrfUhgkEM8LxIxxY7LXDmaMtcCHDIIwVanUlCa qQ3Wq9TX4hgMPjsLUweLjmp1IuMl4ppp6rVaPdardHtTW0+j/tAvs+aVja+xab4saUe2omZD H5oslx5XAxu52+cKGpaAcscejfikdCQ7vf6vjGDVmlOPyf4P87Hx7Tlj/ZfzO3llUwlW61/b hda6PK6kNtV1ekVLTxr438BtX+HDiDWaX1pYa/T97oZHxvhqIyGTBjuUyRSY5ZYiekjCWkEd DkDo9fDVaEnTrRs1+b+h9c8G45geLYVYzh1VVKcrarpdXs1un5PU3P4QfHLxC8FWvn33h7qK OlfUBjK+2zctXQXKJsjZOSaEnbcEeZGWyAPdyvbnKzYPiVfCyzUJe7de9fh8TjObeSuGcw4X 6PxSjmtfLJXjKLaaupf/AKXeLsrxdkejHAr7ToyKxCDiXw0qZLlDC0e+aXq2eVUy8zi4mCpc 3yWcvJgCWUkhxONl2ahzb/X0/en9z/FngHG/0b32ubhGLWVvaqnorL9qCebW/wCzE5AH2nrh eG/97XiV/t7d/wBYWb+duH/cl8vxOF/1cOMX/wDV0vhU/wCw4M8SH2l3XGqTWUHC7R1q0pSS +bFHdL079I3AMdGAyRsDS2CKVj+Z3xOnY74QW7EHQxXNVWV40I5Vrq9Xt4bfajuXL36OvD6G WtxivKq1ZuEO5FtPVZnebTVlooNatM84+JvFHUXGbXdz1Pqq8118v14qH1NXWVcnO+R7jk4G zWMGwDWgNaAAAAAut1a1SrUdSo9WfQPDeG4Th+Ghg8FBQpxSSUeiS+Le929W9Wcw+z39njq/ 2gnFoWSyeZaNM2tzH37UL4+aG0xO35G9OeoeM8keR/KdhoydrhnC6uMqZYaJbvy8PU6nz7z9 gOV8D2+I71WSap009ZPxfhFPeXuWp6G+148b+lPBL4XKXw08JKqkpb3JbI7NdmU9PE5tntb4 i2VsjmcrWVlTkEkMLg2SV5DHOjcOzcax9LCYdYHDaO1n5Lz82eB+ynkzG8xcZfNvHYt08znG 7ffnfRq926cPN2ulFZkpI8c5CS/OSckncLpPXQ+tVFLYoHBjHFxDWgElx6NHUn9yN2VyUnfQ 9gvCPQUnsh/ZFX7i5dKWmj4icSooprXDUMa95lnY5tupyWljjGyPzKqRgf08wsw4hq7tg4x4 dw6WImu/P8xX3/E+T+aJz5555pcDotvDYbSbXhF/rZa3V27U4vL4J6ankJdbrV3y61NbXVNT WV1bK+eoqZ5DJNUSvcXPke47ue5xLiT1JJXS223d7n1ZSowpQVOkkoqySWiSWyS6JbLyN2+H DhNHx48QWhdETV0lrh1hf6KyvrI4g99I2omZEZGtJAc5odkA7E4WbCUY1q8aTdrtL4s4vmLi suGcKxXEYxU3RhKaV7XcYuST38NT6SPDt4GOFXhe0XFZNIaH0/QMNFFQ1lc+iilrrq1gdh1V OW80zyXvJLtvjIAAwB6fh+HYehDJSgrWtqt/XxPzx49zpxvi+IdfHYiUu82o3ajG/wC5G9or RaLw6vU8y/tBHs69CcANDaU4n8P7BZtH0tTcWadu1qtsApqSdzoZJKeeKFjQxjwIZWyEY5ss OCeZy6pzHw2jShGvRjl1s102bX8T6O9hHP3EuJ4mvwfidWVW0XUjKTvJapSTk3drvLKuln0s jzI0d/ovs3+qNL/w7F1eH1l6r7T6SxH9DP8Awy/6WfWZTdD/AHx/iV7Cflyy8gCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgHRAU5ghF0QkmwDhBdHnL9o D4n1Fbwv0Pw0t4kkqNX3YVtW2M/F7vT9B+L3D/aro3OeJTjSw0d283wTS+bOy8CksPSrY6bs opK/rq/kaHabJT6J4URUcb5KKnZFE18JjDS0gdeYb4PyPcLzniTdCNKha3d19epw3Kqlipus 11b+LOFNYU4qaiaWBk8ksbjJBOwsBawHZvK49/mut07bJnqVR5YmhXat5IYKt1suEVJLH8YE rRzyY3OB0H8FsU5TgpU07+405rQ0q01DonzVFJPURDGXsqZeUh2duUYG3bdbqqLWfTRCKWmY wYizzpmwyRtw8ymJ9aWSh3VzdhsM9AssU728DHVklsmalTaahZW0dTSPrJ3uBqJWMLn+T/dP JOMA9h0wtfMmpX2Kt960karJQiiufJPX0/vNUAZhJI58vL25CTjIPbHdFFTV7kRVndGoXrU9 Q7TsVnfXvjpfiY+R1A2Uv3yDlxBznuFhjTjB6K/vM8pKXXVfA29dNNXu23VnJcYY3yBsrGSM Y1k4xgux23x88LahUg/IxU9u9rczqWSmbd4WRXCukreQmaKjgYIo3fJzskj8VWkpuTk13baG TWKZpNbPUW2pkjZLNM+LL3Q+QHcxPcgdcLMorc1pTSamzIg1FcaekjbFU0zGeXz+eZA4SdyM Y+ED0WCVGEm3Izwle7MpusIIdPv9yjkvl0q3A4YcmL+5a3YY9O5V408i12KTd9HsY9LUQ2a6 ytuNqurrhUEg03mthbGOXZ++31aqyzTV6T0XV6mKmlOVqey6r7DVoNQ0dLQB1fQzSQTMELDU Shj43AY3bnc/ILWUW7tK5llFv1MCi1BXe8upIrbYzHC1z6eR8rjz7bknO+3ZUVOWslczVcuV O+pSDiLd4be2WGfTUAicGRBkBeMZ3GTnH5rcUIyspLdeJrOFNPNrc3Bo7WNXcK+rEslno31D Sxri3mp5ZM5A5cbHGVqSpZUra+hktG17Mv2ekutbPVTC4W6Wnz/VAjha50bQ7dzR3GMehWSb i1GMtzFOtBaNMxKtt0s9yiqYNWUbgx+W88MYIb0DeUjfPfuFLyPSKehd3cVctXC6XanopfMu LYJZ3GVssGORpJxs0DYHv81TMr5YuxeEE9JFqgoqiq5qQXqSBh+MSiR5ka44+E4GBj1C3I1J qNlsisld95amp6Hhgo7kykN8uM0UMrvMlkkexpJ6hmBn6ha2KlmhexsQ32J6kFre6erZV1zW UwLnxgv5pMHBLOY7euB9VioxdlFOxeU5p3sUs8NvutPDKJLrSwTgskMri3PLvu7OVkc1Gp4k Nye61K0Om7LV21lwihmq/IeGNl94L88xIa077/VZZ1Wm8umngZoxlaK8zXppdN222mf9BXB0 kRcH+7zBha7l22B3WrThPNdtWe3ialR1ZS7krPd6XVjTn6ksVZSRm02hokfyPkh94+IvJ+It Dtt/Ud1sTeiutTNTo1k7VJX93T0My4z/AKSpIhSWemYalxDnCp5yHDu44ySOixOan0sUyuN1 OV/cZltutdR1gI0rBWU7nlvIZvhY/GM5Izv6bpXpqUW07E4Puzu2bh0nea2puWKHTlHTGOLN QwvHNIT23HQdQcLFCEnBRjr6G3iZRv8AWv6kP0pcLPd3VdHY7dSVH+kROnc+J3Z2x7nt2Cyq NTLlnJNGq1RnaNnbr/ma/T11ZfKz3mktFp98bh8scNLIHtcANyc4/EbFYZuEWlN6Go6EFF51 p6muTu1BX88rKa10clK7lnknpJHvgaRgkjOcd8bfVUajKT1vG1vQ2sNKjhYxVJ6voZVgofeI 6+SvusEdRASYHC2t/XdADjOwPULGqUnpE2cZi5ZlaC89djEtcVPcrq8V1xbDTSR8z2Ckp4ve WjfIOSWgnrnB3CvUi1FQZjbi7OCb8eln6dS3V6bdQzcjbtbnNc0+U9z4muY07gYA3x036rJO drRky9CsqqTSt476mu1dBQWumd7/AHC3w1dfmGeOicM07y0YecgA526LHCUZWvdJfP0OKp0n OalRvp47NfwNBo6mz2GlfLHdtQNubwWOfHVOcIcbO+EbYcOw3XIVqkcqyPT4G042nqla/hv6 mu6YvluYHTxXTU8VJNEWvgfVuDScYySRt9FoVpKLTsZoUKspvMovL4efkavpalsVvurqh0z4 oKhrRG8ve85Pw5LRsSD1+Syziuyz21NOq67koxu0ns7IvTcJYWailpY7lLWUMvN7u4OPKH4G HMIPLseoBCyYSKzxkuqS10+Br1+JSp0nJws01pvp5kpNIVmlKJlM6hbVTNk8xwk5yx5HpjuN yr05RavGSbW6Nt4pTjdPLm8fz8CjNMUVdpGamroKMys5jDUspumd+V4JyR6EDZUhJxlmW/56 febNSpqsnv8AP0MuC0T2zT1OZjHTzRSNFTSSQRxtkj6gtcSR0HXAzlbEUpxz9V5HH1M1GvKl H6k1o0/lZGtxwU94iqzPcK2ot+z+cwREs7iMbEbHosHYSlLtc14+Ct87GWlXdCl9GlFZn66G g36ur4KyUVtVX3GjjcxzSXNjkiZjo7l3bj1W12Lprur3qxglUhbRrzW3wL1LrS70jJo6Ojrp KF0ghlbHWy4cQ3IDnMbsSMdOqil3GpSk8u29ld+hdUqOVuKWbR7K9vf0Mm219LRQTQ3I3COG uy6eBnnGalcRhrznZwBx891FOplqOD09RUoVakVUpLbxtZry/Omxp0NLHS09DLVWqVtCIPOA BllbO0ZDn9diXYy35qJUrRk4ya0XTfXVryM8VOckoSzO7XRWe9vU1NunbffY2VsNLd4oatrW zw09A8Nhlb0fl7jzD8OnRbNKdSjDs94vdrdeHU1J1JzcnUlaS2vJar3Ijq7SluuNneX2+WW4 ZHKyOhbH5h78zsgD5KXiWoKc97+HQtC867lCbaUfGyT8NjU7RoaltVknqpbZC2AR/qopriyK VxHc4BHfYZWOooqHaR66b2ZaOKbl9HlbM7a2bXotVZ+LM273SGhoKYCijdRABh5aw7Sejsg4 HrssTqRUdHb37+exxEpJSktZO/hsvLxNCp9cOt12mqoKRttgOI3sAZUtAB+804wd+iw587Uf DVefkzl32VSKS18N163Mu6a1kcyCqZPT18T5A4F9PHTGM9OVw6/PrhY6NebglF6en3nId1RV OmsunRtkaa+17rx59QYaGKpYS91MIy2Qjse+59Fmt2i79rLwNadOOiTvJGHYrMIqyWtFaXRV zC+RjZAPLd+z8JGc57hI1oN5tfQtKq5QyOK7vl/E1Wx3KgtFa6OKit9JWUbXPNWWSyks6lpO fiHfHZO00S3t6/5FZU+2i1NO0tLabibXsD7vDXRS2qnL2lkcgo3k/F+yXk7H0Cz1oRk41abS a8blaMZ0qUqVVSy+vzNPvd5nu1vrXx3asnibIPPHuLs0vbGc9P3rUq1pqDhe197bG5hmnOCk vS7tf3nHmvLfDzuMVTLPHIMtBiLcuA6HP4LzfjOBUJucpZvQ9O4DiZKOWcVG3nfQ2xYLnBab 9HDAJIwxg5uc5y47nHy6r3D2IcWhVwVfhkb3pSur/uy/ijzL2s8LnTxlPiEtqiab842t8jsd wi1Hztj3J2C9vvc8ll4HYLR9y86Bp9AhC2N0sdztyhJVAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQHyNrxs/UwIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAICEtPHO4GSOOQtGBzsDsfTKEptbM9avYNeKexccuCWpvDBr0Oraevoa11nime5sdVbpmY qqMPDw5r43SOkjawNwxzyHZYSO4cvYyFSlLA1trO3muq93Q+WPbfyzieG8Qo84cMdpRcM78K kX3Z2ts0km23rZWszz78c3gx1D4EOP8AcdCX+eKvbFE2stlyiidHHdaN5IZMGkfC/ILXsBdy vBGSCM9b4hgZYSv2Uvc/FHvXJfN+E5k4ZDiWFi1dtSi2nkkkrrTddYt2utWjhxaZ2w5E8LHi j1j4O+M9r1zoe4+43a35jmhkBfS3KmJBkpp48jnicB0yC0gOaWuaHDawmLq4aoqtJ2f2+TOA 5l5awHHsBPh3EYZoS2a+tGS2lF9JL4NaNNNo93PCfxC4b+2Q8P2n9da54UW6SfS95qY6ejvM TLhSw1LWlkjoJSB50Ja9vM17GjzGNJZzRscPQMFVocToxrVKa0fXXXrbyPiXmnh/FuQuJ1eG 8NxrSqwi24Nxbi9VmSbyyTTs033W0nZtHPHGXwvcPfEJoKs01rLR9ivdnq8udFNRsD4JOR7B NE9oDo5Wh7+WRhDml2QQVyOIwlCvDJUimvz+UdG4NzNxXhWKji8DiJQqRts3rqnZp6OLsrxa s+qsfOF43PCtdPB34g9VaUr6W5Nslsu09LabpWU8kUFygAbIwslexjJXtjkYH8mwcHHABC8w x+DeFqypS2T0fiumvXTc/Qjk3mehx7hlHG03HPKKcoppuL2d0m2ldPLfpbrc4e9+p/8A4Zp/ 92b/AIVp5l4nbOzn+6/gzlHg34O+KniCmgZo3h/q3UEdVTuqYaintz20ssQeGGRk8nLC8Bxx 8LieuxwcbNDB4iu7UoNrx6fF6HWuL83cF4YpSx2KhBp2azLMna9nFXknZeFtjv8A+D37O3cq G7s1Rx9v1qs2mbLI6pqrFbK7mNbDGHlxnrQWNgiOGuLo/j5eYc0Zw4dkwXLDXfxjVl0T+1/h 8jwzm32/UpQ+hcsU5SqzSSnKNrN2tlhZuUt1rpe2klo98eNr2zmhPB3w9i4R+Gi3WCeS2251 ubfKLBt2nXNd5bRCzlIq6gASOc555A9zXOMpLmHPj+OUcND6PgYrTS62Xp4s4Tkz2P8AEeO4 p8c5tnJJyUnB/XqdddVkjsklq1dJR0Z5D3y81mo7tVXC41dTcLhXzPqaqqqZTLNUyvcXPkke 4lz3OJJLiSSeq6ZKUpScp7v86+Z9W0qNOjTjRpRUYxVkkrJJbJLol0RiqDId3/YrezgqfF1x 2pdZaqtlU3hjomcVlRLNBG6lvddE9jo6EiUESRdXTEBwDWhhLS/mbz3AuF/Squeou5HX1fh+ Pw6njPth9oUeB8NlgMDNfSqyypJu8INO89Nnsoap372qVnP243j3o/F94haTSul6qOo0Pw7d NR0tRBPHLT3WsfgTVTCxv9bAa2JgLnA+W5w5c7uYOI/Sa6p0/qwfxfX8CPYvyPPgfC3jcZG1 fEWbTTThBfVi7v6zvmeieqV2dHVwJ7Obx8PfFl3AbjzorXDKBt1do690d6FEZvJFZ5EzZPL5 +U8vNy45sHGeizYWt2NWNX91p/A4rj3ClxLhmJ4dmy9rCUL2vbMmr20va+10fRzwH9odwi8Q XCm0artOuNO26nujMuo7rcqeiraKUHD4ZonvBa9jttstOxBIIK9Pw/EsNWpqcZLXxaT9D8+O Ocg8d4XjamCrYeUpR/ajGUotdGmk9Gtuq2dmea/t9faU6C8ReibNwm0HVx6mFpvMd6ul8pZc 0dPLDHPA2li2/WvPmvc9wIazlaAXFx5eq8xcVo14rD0tbO9+mzVvM+h/YZ7OuKcKxVTjfEk6 eeDhGDXeabjLM9e6tLJWu93a2vmfo7/RfZv9UaX/AIdi6vD6y9V9p9H4j+hn/hl/0s+sym6H ++P8SvYT8uWXkAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEIbsU 5wguiLpB3whJQyNx0QFPMx06oCPmnrlAY1VMGsJyThPMHjl7QrXbvEB7U6e3edPNZ+HtJBbj 5QJ5HEl8uCNt3OAP96vNOMtYvisoL/B95y3F8VTwHBKamr53drxv/kcl8RrlTsgpIxUwNMdP mMv3aABuSPp6roXE5uNaUZdDmOV8PB4TPT1T2OKBUwVOnqmeWss7qmnLgJ6g+7RPaT6AnO+3 quGk3dJR3O2Yl2fkbWNXNBaeeGpt8ULPia1hMomOdw3sR81vwp6XZpz1kNd6jOsrZTOq6u3s 93aIZHww7YG3JkdSsEcNGEHKPV3LU4uMrliO5Wujs8jZJnmHzgWzxQt5m4Gwc4jp9VkqVGnZ b2ZNKDbbbNR1PxAo5KCnbTwVcbhFye8wS8j6pp+WMdMhWpTbjFZSqpPNmcro2+NT2xtvFQ2W tqYXHDmShrqiPuPiA2x3z8lmWaK2sVne+heo9XUMzDAKu+mWR3wxGORzsncOZ8P4EDZLJay1 MSkovp7zJ4gcQafV1qZTVlHqCOC2NxTtdDJ+sdjBLhjYddlCjlupPc2aNs6lBowHXe2VtOyR lluVTIyMBsLad7S7P8p2dz8xvhZYxyrL4GOcpN5WTtNBBVTVLDbrjSPji810cWcDHR3MTuB0 wlko2NStNqOhGpoqmVsL6rTN1npsAQ+7QNYx5Prk9R1wOuVKULaSJozzXb0sUhuUrrixkGno aWopTyc0zg0tcNx8PMCf3K1SnZb6MmMs9Pfc1ymr46m909wudqpqurJILWcvI7bGDl33vxWl VSVJwp7GTDQ7OGSJg1cNXe2CKOih5C5zi1/K6R7SdxjtgehWdOMIoP63dMq3aOrLFeG20xsp qaYty5h83kaRsSCP8d1DqpxzpXLS7xqVbpuSoEkTL7bA+EckscUBOQO5AH7wsUcRmTvC3mVi m3ZGfY/eIWwtp7tTx1Bd5YjMUj8tx95uG4B9CqLL1Ms80Vm8CUmmjSTzudVmKYN2qnTuazfo cDH4jZZL93bMY33/AKxg/wBB9G64NFXWxSZicyQSDIMp/aBzsDsk6rStBEpGrU1A2yc/JLQ1 L4GgCFsWPJyM8wy7fffZYHTUpLJ7zPGTteUbGLYrVJX1PvVZe7XbmQ8zXOYWsa7PTma4uPN/ hVqtVw7qiSlC12anTPho5gH32ic2SobI8g4PMP2mkj4chYXObi9LFnTp6Ne4v/oy1TX2aGru LJGyP8uVszHAsBOQ7YbD5hRBt7lqudQvBXt08TVn2Czx145I6aeFkZwBG88xaOpB2IU5lp4/ cYHKo495WZapTSWisEtNaqIQTDm94jp3Fwae4adstKzOz0itzLvDvSZkWm0xSVFw5HO810jT DMyhc3zRjo45Jbn06KJJPQvDNTgpJ38Sd00nNDXU7I7Y2KmY0tMzaIueC7qRl2x+axwy2a6i M05J3+Zr7bTLMyeoomXd3utOwQ4pYnMLh1L/AE75wMq1PMpJM0J1LWcrNNvq7mdpazXM1c89 KyP4HNkLfNawNIH3mt6Z+ZVMRlsoSNmFaMHo2jKpqGpuVXWVdxmqHtrISGFtUGZcOmC0DAz6 nqq0p0oqxNWNRpdnrZ+HiYlDA+olaa2mYHQOEXLJXkknHX0yr1sso6GaWZPLSWvXQzTWttUk MVPV22nk5XiRwqnv+Htv3z6DoteMI5k5JaGOV5LK1p6Ep9W09cA+4Vb4qyZxiNSXSBrmhu2X A7gf3SmpNSckupmjhcsY2jtqX7ZG1kT21FZJzyw5BDSTJjo4OPTZa7VSKuXclLfc1ae0W26m RlE2tjlpo2P8uofG8EdjsBzZPos9Cc39Z+81nRqp5tGY1vutXS1RaZqotpYveBLHTsyxmdzl rcgZ25T0VFacmm7o3qkYqmpTVtbbmREXXW5wzx1ddIXt81h8rzWSuP7LjjDT88LNGoo3TNej hnOekNUbys1guFvqqeoibPCYX5qnyCKQFh7wgjBwTuCt2jOVK2Rq69+/yNGrKnUqOE1q/lbx NbkIndNFNX19PA8uiw+RjXNeenMAMcucd9lhrPsElLzKQlVrSjODV79NrfibctmlrjTuqG0N fEwxub5cMlVytlGdwHHocrH2sYJOK3Nuo045qkczT8NjDN9raV0sHP5EE9Q7zWVfO6GJw3cG EdCeoLUq0csLvYvCcKs/P89DX66237UVM2C2up7jQwSGodUx1svLJtu14dg8zR0WthmoRu45 Lb21v5+JgxdVdu5VJ7pKKslby9+5iW2z0llq6SGWe100sgd7zMYZJ5DkZaQwnpj94W53J0Iz ir76+8wU6lSTau0lt0+ZpdNcrjXXieNn6LkpCfI86WmYwRxnIDsb4aeh+q2MkYU8q6l1HO7t Xt4MyNSXZ7LZb5Zbrb4Hg+6mnbyB8RYfhdgZ5wfXYqrjNKMYyy33y9PU26daCqz7SDdtbvr6 G4xeqqWudVx18TTHSinfzTtDnEjP3eXDh6Ap2kpVnle68dX6GlTp0J0M9WOik2tL/wCRkae4 mebU+RU8lVWQBmHR3F1P7vHv8L2gAOVpUowyTd7p31bMtRStki0oyT/ZT8NmZ9oFNqevDYZY omkea2k9+dLHKR/LJcAPl1+ivKpnqxm0m23pq9/z1MDlOnCVJbLqo2fwJCYWC/SU1XbIDI1v OInSeawsO+zmn4Qfl1Sr2dkoRW9lrp5r08DHhKzhCSc5Sv5Wa93yNP03S1twkuMFHMD54I8l sg5Plh2d8dNuipUqxWVQ67kYudOMY1q70v4bfnqYFaaypY6N8crq2km/XOqHYETW7Fgz97Pq rZ6clbIXhBxs4SSi9beJVsFRR2jyJYWyUVU4cr3/ABvpgXZ+DYbH5q2ZS/VyWpmrVbq6lt5b l+s03PUXKGSemrGUJb5Qe2aMPjHXDmDYtKpShmnHM7KT1MbqwyN0frrXXb4kKKro6yWCBlsl mh53gU8R5Q4N6H1OOuAorU4xlJRu0nsZk3NXTWvWxrT79U1clHLRWeCGojhdI+M0DpGuYBhx B/afjsFPbWipQjouiWhipYejd0Zz36uVrPf3IxbhrLzKiOGg05HNBD+tdJLSzRcxPVp9DnB9 Eqqra8IfV/z1NuGCpZHWxFWze13f4G4r7FQXdks89OyibV07T7wIXvc14OSGOHwt5T2KrHJJ pyVrnHKnKLSjLNbomlp7zCsdktE9urGzXCkmqS0vjLieaobjblPpnqPRHShKN8xufSqsJK9J 2vZ+Xr5mO91PT0dM+aL+rGB0lPJHFA9rwBuMZJD/AEWTCtr+lldPXZdCOIOdWd4RtZq+r+/R otRa9lnttwpPdKhwrQJhI8iAkt3LiAOvbB6qmItZzgt/zf8AgVp0H2sJTeiv7/8ALxNi61u8 N3ibJTMmEP8AXC8MAc8kbhzcDC6nxnET7NwWubX+B3rgFHJWfaOz/Ntdji28s/R95bPzO5nj rjb1A/LKn2VcVeB5lpU5/VqqUH67r5q3vOV9oXDvpnL05L61Jqa9Nn8nf3HM3BrUHwwgu9P4 L69jsj5le52b4dXXzYmb5yAhByNb5PMhUvcF9QAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA+RteNn6mBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAVD S44AJQGoaV1NctC6mt16s9bVWu72ipjrKKspZXRTUszHBzJGOaQQ4HByDnt6qYTcGpxbTi90 YcThqOJoTw1aKlCacWmrpp7p+Ka/LPbLhlxV4T/aB/ChUaQ1dT0uluLGm6f3oCmHNU2eoIDf fqLmPNNRyOw2SJx2yGPIcI5V3ulVw/GMO4VVacfDdPxXk+q/gz434lw3jfsw40sdgW6uEqO2 v1Zx/cnbRTj+zJeq0zRPIbxWeFPWfg34wXDRWtrd7ncaP9bT1EOTSXOnJIZU07zjmidg7dWk FrgHBdLxuDnhazpVf4eqPq7ljmfh/H8BDiHDpZoy0s9JQel4yXjr6Nao42Hw9RsfXbK15J2O wHpF7Cj2nukvCrS33hvxGulRZbBfK110td4qJ3PobbOYwJIJGAExNlLecSDYvPK4DIJ7Ry/x alh28PXdovVPovH47nzz7bvZvjeN9nxbhMM9SCySglaUle6kn1ts1vbVeB6n8ZPaD8GuBOg6 rUF+4i6VNJS8zWxUNxhrqqok5HOEUcUTnOc93IQBgAnAyF26txLDUafazmrLzvc+ZeEcg8f4 liFhcNhZ5nrdxcYpXWrckkkr6+R0Asv2mbT191bURap4NVf9D8TZTRy0l2hra7PMBHzxTRxx MyzJcWyOwQAOYbrrcOa4Sb7Wlp08fg/xPd6/6OWKp0U8Jj12jte8HGPnZxbk7Pa8Vprobj/z SDwVDduD2tM/+YtX/TLL/OfDdab+RoL9H3mDrjqfxq/9px1xU+02XWOnuNBw94UWi207XMFs rL5cXTeWwOaXebRwNazJHOAGVAxkOycFp1a3NU7NUKaXhd/cvxOf4Z+jlQcoVOK42Uv3lCKW utrTk29NHdwd9rLc6NeKf2inGLxlkwa81rX11obK+SKz0bG0Vujy55aDDEGtk5WyOY10pe/l 2LnZOeBxnFMViX+ul3fBaL8+p7Pyx7P+A8AefhmHUajSvN3lLZX1d7Xau1Gyvql0OLdGcN9R cRpqiLTunr9f5KFjHTx2u2z1rqdrshpeImOLGnBAJwDg46LThCUnaCb9Ff7DsuL4jhMJZ4qr GnfbNKMb+NszV/OxLWPDDU3DtlK7UOm9RafbWucymN0tdRQ+8OaAXBnmsbzkBzSQ3OARnGVN SlOn/SRa9U0RguJ4PGNrCVoVLb5ZRla+17N2v08Tmb2eXs8dX+0F4uCy2YSWrTFrex9/v8kf NDbIjuI2A4ElQ8fcjz/dOw0ZO5w3htTG1MkdIrd9F/HwR1Pn3n/Acr4L6RiO/Vknkpp6yfi+ qiv2n7lqd+PaeeM/Tfs0fD9afDhwAqqGz3k074r7WwSOluFlgkaC57pAMe+1Jc5znk88bd2t aXRuZ2TiuNp4GjHBYPR9X1X8WeGezTk/Fc28TnzXzMnOF04RaSjNry/q6drJWtJ6NtKSl5CB gaAAAAAAABgDAxt8l0paJH1aVUgIC3LSQzu5pIYZHYxl0Ycf3oWUpLZlzHT5DA+QQqalo7/R fZv9UaX/AIdivD6y9V9phxH9DP8Awy/6WfWZTdD/AHx/iV7Cflyy8gCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgKcwQDm2ygKF6Ap5wQEXS5PRAQ835oCnOPVAUMgCAoXlAU 835oCDpPhPy+aEXRoGvtUQaS0tcbpVPEcFuppKqRx/Zaxhcf4KlWqqdOU30T+wvSp9pVjTXV pfE8TPBxcm8VeMmuddTj3mpvtbUVzjI7ZrXyu8sfPZeccE7Vxq8Rmu6nf3vU0vaHXVXG0uG0 /JI5h4m3G0UczWPLHZj53Rva4h7gdh+K84x9ZVMROpe7bbPT+C4CphsJCk9FFWNkV94s1woY zTzUlNK/LTSihfI4Z35XZ+HHzWrBuUlbS2vvORtJd5u6KxcTbTadDttbY2RVdHK4ACj5gwn9 lw6EehCyxoSukl8zDNucs2xpc2qopxFXRU/lNez9W+mpY8Bw65adx+KlZoxav1De6loXJ+Kt Q0Rs/QbjJKGRSeW1ruY+pOzcH5dFh7O7zvqWoyitGy9qfX7GW6I/oSpLi4RSSBjG+Vg9M9B/ Os6pym7tlVHWUUyzFrCujpDA+hL4i7zXStkYAAdsbAYx3USg3on1Ja0sUvusbtZCZonQ1Ia3 lY01eA4Y+83G/ZXjRjOTRhVTLq0aZcdV3sXClfWNzTzYdAW1DnNkadscw3znPVZHTvFxuWhk UW0rMhc9Q3m33COAuoIntyypOHO5I+2XE/e3G2Fma0Meu7Ldt1A+WgGKiCmL5Me+iP4ObPQg ghwx1COnfcxuKeskThvNSLtCRexDGCZBE6Agkjo7H7hhYowhkdojK29S9V6Nlu0lXcW1fPWy OaXGANw0fyyMdcevopk1CylsZFa2uxlWTQV0vEdVLS1VyrZaNpe9z3RQQyNx1aSOoHTuonVg rXW5VVIwint7rmPS8ObpUWgzyalngpo8Svf78xr4SR9xg6k/M+il14LuOJsKs4yUlFe41jTW lJr7W5luk0lDT04dNKyZ7pnNaOrnAYP0HzWKTXRWMNSppe25mRWKlhpJ5qO51Uk2D5bxHnqP ugkggEeuVaLl9VobamHRsmqcQ5rDBSjzYuQvZJEe55v5lFROCuttn4l0s6ymRFo+GnqDM7mf yv8AMhE/M4PDhkuO/wC5VdWTWWISUdGZLNMRV08j4vJmjdnMuckPI+7hZIVbvK9yuzVyVroo KSijinljbK+Tla2OIPcPxznGe3ZVpUlZysZZSlLWJqc1ut81FN7xBTVE7yG+Z5Qby4+7vk7/ ACK1Ks5OTtsbdOKyX6mRDTW+Oxt8mhgbUPh5ZOaYSyEk7EZ2GPRQ5qyjBWtv5mGzTeYrp+11 EtZHUmnfEZx5J5A0umx3Lf8AHsoSv3kQ3HZs1Ktc+0VbJ4RHJiIiZwYDHHv1IPR3rhSvGxfu WUUzU7Te6NxMxrHwzGFrnNexz3A9Nh0LSFmbi1tv8mY8jvlvoXGalp7ndnS2+atgqA08vJBy guHbH791gmr69DNKjaneTTJR6sYKiWIvv1weA17ZJoyGR52dHgk7k9/3K1JJtxSKqknFTaSf kai+x11XcGVdDbK6aKYNimNO4uc4n1y4AY9cJCpCH19WUn2W0nZkTpW4m4OiltMlO8OL3RMq AOcDY82cb/RVnVi3nexNCataLv6rUzTpq+Utsd/UNNSwSOMTHGTnaWnp8HXKrBRbz206GSc1 HTM2YcVNfLBRupqShtskD5GyPlc0DDQd2hzj8J+axTlJvU2IQo1LNSd9rfeaxNHd6rTkhDLJ 7t5pkgqCYz5Up35H42/JWjTkqfaK1m7e/wAC9RxTVGSs/LqiFLWT1VO2nqqqy1snl84p4gyN 4x2JORnI/JYHLKZLRbeROPm9hRV8stu82pqmUAkcHN54AHRN6OaQe/oeiyuvmeR7GtXo5f6N m5qysm95mkop4HiVgaC+AOd5WNscow0g9xutjE1FVSSilZeX5ZoYbDJaN3e+7t8yn6Kuej/O mobvNHXhgc7y6XlZEOpBOMEn5lYadLs4917mwsRTxTyTh3Y6bmVNrG7S2drKjUFRHNVh7aUi nZAHuO+HOA9enqrZUtHYtermcqSt467ehpVn0rLc5bhWT3aCbkhdzxyz/E95AAeBnB3+8Poq VUlFOPiVlKr20aFmm9bpfL1JUekZIWU5bd7fcZA4ufBE4FrW/tBxccB3oss8TGeiSIwtKc12 jTXRX8uvvLrdN076PzW1MksRDmNYzBlceuAQeV2P+xY6VZZlFmepQbba0tuZn6Do7rbopZ2X +d8jf1b6wtAcWjdzW9tu3b5rcnBTajG9k+uxhpRaqS1Wi9+5q+n7Hb6001VVUNygiEb+Wrpp nS+dI0jlD24z8jjotbGTcIJQtf1FVV5zlGGr6Jrx/A1aW16c1PH5sNiqrlcYnNiLmF3MAdg1 24z33HRWanRaSTjF/aadCEnVbqVNbaL7zQ7jp+C03J9DDbTbnQj4KqSpMTIYz1bICfiAKy05 9vfw8Tdmuxd6necuiV9fJo1Cw0Nptt2/quG3T1FRhrHQgODngbcr3nABHcd1moW7S7Xr5mCp VqdnlW78ehqVXJY62d7/ADImtnc0+YYiTTPb+yQ13/v1r9pkk55dnf0RkWHlKm4S3MJloht8 stQ2Gzye9f1UI3MdJzBvpIerT1wtmtW7RZuj/Nx2CjSUX6adGZNlEElRI6e32um82QEy07BG 6nbnbL+zT6jffCopOEW4u7+4wtTjOOWT08zVqSqv8dwpPd4rfJSy5ZTYdllSwHLfi6j6q10o xnZadCIVMO6ks19tfL1NwG639tFJT00FG+RwLo3vlMnuz8YIDwACc9llqVHUWSLbitr2vbwv 5mrOGEdRVackrLWPR32epo3udVbZacVDKirkkeXyyRy+VvjfJO7h8vVY8Rh8kYzez8GbdJ08 7cdV9noZlDpcXqvYXUL2Op4zzwec+Vvy36E/L5q+FlLI2mrPdbv4mrjKcKlskmrbP8fEyYtG GzzSU76wTNcBMLf5D5nlpHRrumQexKxYbCt1c2z6L89TOsXGNBQequ05aL5b2Nqt1DfdN3h8 9thggk8wtYx9M+QteO4b1afl0Ky5v1sk01Izyw1OVNRm/wBW/O1/eblseprlJWxtqq+vNZC5 tQ+GGldFE17tnfD6fIFYKk6sIqLen91mCrhKE6c5Rgk2reO22ptjVBuc1zr5JqmqY2F7pJCx knOM9ByZIIVKlbM9ZN/nr4m9DDUqdOEErpLR9DcFs/R1JbKaappLpU1LYzPGWRFwlbjBBZkg PHzGFZxknazaNecHKpZTUU3ZrS/+RGmvluuU5lit98ETIiGMmhjgfKO+GgcoPp0WaUHPJON7 JWd2r/DqYJxlSTjOSvfdJte9s0qK3R1GrfOomXemtfkue1skjD8QGAcDABHT96OKlTy01p81 5lYTqZE5NOV7W8jVoKeodQtkNthikqIsvf71zPA69DkFyx088dG9DPOtTl3JN3W2mnxNu61r pqSud5dNSxe6xgiWukaZXgjDgA0Y77ZXC4+NTtLq2nj5nYuGxp9hkqt6tfV/E4b1nbjIGy+Y XFhc44bgHsT+RXncMZLCY6GMho6clL4SueqdhDE4OrhZLSpBx+K0NycGL7y+UMkEHHX5r7up VY1YKrHaSTXo9T49q03Tm6ct02vgdq+Fd4MkcWDtsshQ5lslRzw/VCFsaghIQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAfI2vGz9TAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAfhaXHAaOpPZCUm3ZHth7Hn2QXD2i8M1j17xS0NatU6s1jTvraemvcY rKW3UEvKYGCmdmLzHMaJDIQ548zDXNBc1d54LwWiqCrVoXlLx1SXofHPtZ9rHFZcYqcN4LiZ UqNJ5W4d2Upr6zzLvWT0tdLTVPRnJHj69irwm46cDbxNoTRlg0Jr6z0Ek1lqLHAy301ZLGHS CnqYmcsTmSuwwyub5kY5SHcrSx25xHgWHq0n2McsktGtPdbb7zrvIvti43w3iNOPEsRKvh5S SmqjzSSemaMneSaWuVPLLW6u014WcH+MWo+BPEey6y0feKqxajsU4qaGtgxzRnG4c05a+NzS WujdlrmkhwIOF59Qr1KE+1pSs18v4PwPtji3CsHxLCVMBj6anTmrSi728mrapp6prVPVHsRw Z8YHAX233Dij4ecXrDS6c4h2unbNRg1nuzjVyt8mSe1z83MfjdGfdpeYuJjyyUMDj3bD43Cc Vh2OJVpr7fGL+5/M+SOMcqczezrFvivBKjqYaTtLRvup5kqsfRNZ42trZxbsefHjo9kdxU8E dyqqyooJtYaLjaZW6jtNK90ELAZDipj3dA5rI+ZzjmMAk8+OvW8fwWvhJXtmj4r710fyPe+S varwbmOMacJdlW0XZyau9vqvaSu7JfW8jq2wlp5ge2cjcY9VxF0emXtvoQighpnc0cMUbiCM sYGk/iBn/wB8oUUnt9wc3L6zv66lTjOwwFYgIAgN8+GrgHevFDx60rw/0+0G6apuEdIyQ7tp Y93yzu/uY4mySHAJww4BOx2MLhpV6saMP2vzf3HDcw8cw/BuGVuKYr6lKLdvF7KPrKTUV5s+ mPw4eGXR/hR4VWvRuiLRFbLPao+UO2dUVjycvmmkxzSSvdlznHv0AAAHqeFwlPD01SpKy/O/ n5n5zcw8xY/jeNnj+IVM05fBLpGK2UUtkvfrdmucT+EmmeMukKuwau0/aNT2StAE9BcqVlTB JhwcDyvBwQ5rXAjcFoI3AWerShVjlqJNGlw7iuMwGIjicDVlTmtpRbi103Xk7enqebPtT/H5 F7L7Tdn4H8A9KUugrhPSxXSe7stbG01LA7DP6nEjXNqamXy/1s7+Yt3yXSu5mdT4vxFYKP0X Bxyve9vHw8W+r+8+h/ZlyK+cqtTmLmWu68U3FRzO7a17zTWWKv3YK1/KKs/He9Xms1HeKq4X Crqa+vr5n1NVVVErpZqmV7i58j3uJLnOJJLjuSV0qTcpOT3Z9aUqUKUFSpJRjFJJJJJJbJJb JdF0MVQZAgCAIAgNS0d/ovs3+qNL/wAOxXh9Zeq+0w4j+hn/AIZf9LPrMpuh/vj/ABK9hPy5 ZeQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQDogHVAEBTnCAp5nyQjUi6TJQkp5xQEDJ80 BHnCAF+PRARMue6Aj5oJO6Aj56EXRF8uT1QXRF02+ynQjMRdKAVAb0IPmHKUKnWb2rvF9/CX wNcQK2nlZFWV9vNsp3O3w+Yhmcd8AlcHzHiXS4fUS3lp8TnOXqOfHQlLaPefuPPP2eGlLbY+ EzZ6q50lO6N7n8slNzNqGjfB+hzsurY7NhODpQT7+vl4LT3HTsZOpjOYm7XcdF7jdGu7hY9V 3p1VPVPkqxlsMXu3LBy9AXNz0XlmIz9oe00c8IJX0Nm1kURnig833TEhJe2lY1seD8OB3WSl SXiWnN216mLW6iihqKp1TBgSSNxyUoy1w25hn1WWEG7NPYpkk1YsjVEL6SnujZ7m2spXGNrH 0zG07x2JGNx6rGqUlFxfUxzutGVpJI7xR10kkQoBM9rDG5w8tznH749B/BZpycJKKV9Crnli 5eBk6g1ZPY2RWyupqevjiIyaSYPjeNsc7sAZx+Kx06LlaZXDYhVI57E4db1E0U0dLZ6e1ND9 nvb5jiO2e2/qthRi4ZJIlpZr30J3TWtVFHHNUWi3MroGjnmjrfNPL3GNgNiojSp5cjRMZ1G8 2e68LWNuXx9zu1P59FBb3QVDnOY2WpDHcgGRloOxznB+SmMILQxVazs4QRh29l6qqTzZ4LZW czmyNmNW5zw0bEAY6E9c+iyScV3UTFTnaS6G7YrS6o0jPSumsNpdGzzYi6oe6Nozl2Y2tOc9 skYWrVm6bzSjcrXnq5rvM0mm/qaMRw3SkqPdw10Hmwvl5j3+IDPXoFkVRyWpkXmSkmqbLUOr I9WUdA+4cplZTW50jR/Ka3O+fXKio3JWsZYRTilkvbzMinrZobE6ae56jmhqn4ZVxW9oDQNt m5AyR0WOLV0ZKkMz+ql5F94szqHy45tTSCMBojnpYG4yRuXZ6Z656LLKVXNojVtOLM6NtXQQ ugNbeo2StI8plZHGGkDY8wODt2VYU3KV5akzqLaxDS9ifqSOPyKmsEJyHOlrmxti5dyMY6qa 1fL3WWvH65evdNDZ7vS081NVVRDPNErK/wAwPafUgYOywOWeMreXyJpzzyutC7ZKCO7VEsHu k8tJFiRj3VxDY87fyR326KiUYNtGaTbjqjU3aXZU4gFMyBzOrTOQdj8LstxnI9QslOMpK70u RKo1LMndW8DEvOnqiaqMdPCycRRAyPlc5jCSegc3fZbULQ0WqMalda6F2WwS2+zMp5HWppl2 ZHG17jy9fiGc7fNcZOopVHGK2NpKNtNUY1LZKL7z/cJ3geZ5zIuR3MN8D4twR3G+yzaW7j16 mPW90jcFJeZ7vFDFTV9pjje0vDo6bL4x3zjfbHZROTtdovrKV7GRQ0D6e9xF138nzGucxsFM C2TJxnmIwRnqDuqQTzWjuZKztS00l4GpWuS5URcZ7xXxRvi8gzGlaIzk7ZeG/kslWouzWbV3 NOVT9Z3Y6IuubXWitJlvl0bIweWXU45AwHcH5nsd9wsLs1Y2pTjKVsqt5mqWyOtnjIMdTVNy ZA3L2u5if5WenfBVnBLVrQxKrd72sY5sFzoI6h0lxubR5hbIyJ0gPJ1wcnAx2wtJwi7OOlzd oVHJ96zFXYKqOOGeqqKmqD2codLkuewnoN883zV4w3SehWVW872szMiabVHSVEbpqGFz3COS oqh8Ib6Zyc9eylJbRiZ9X9fUnpzWFurKd7Ki4W7zJWu5JZXt5u55T3yfVQ6bcrxRjm7fVRk0 ztNQUBhkuNtlZVcp5GVrgxr8fFlvz9VDlU2S0WpeE5d2Ut+hn0F+0zT07TRVboZ2u8uUQEyM kI2ALeU8xxuN1joVMssra+BjxVLE/Wlqvn9pn0OrLVdaOtr7vqK4z10oNOGOo5HwSRM2AIA+ DA223WepTjBXhK3uNSmqkZwoU6aUPG+v4mnTXyghbSlsVZRtI91NVmV7mw9clh7gHPzCxZlb vbG2qNSNRyUttv8AM1qGiq9Gz081JWVt3DH8rjBTtPnRnqdycHl9VeNmtEY6yzJxurvo9r/g Wq64SVzrhJRWa6OpGtD2snpuaSNuch+T8IdjbZUzKDtLdloUKrinJpNb+HwL+lq5zLyJ7Pbq +F7oiZHPt7X8xP3mOByAcE7rNG6qWSu/A1cXFVsPLt5bbWbXp7jccFoqL5K+mngqGiQgUzXx RxmcEYALhvy5/LKoqKhdPe/U24YieRVnZuMUtL9PBGHRWeKm05NaH0Fwhnt1X5ktIxslRyDG HOHLjcHfI3WSglbNe6Mcqs5T7RPSS32+KLjdJfpShip2UlU6GnJlc6Z8hqQxw+FzsH4QNx1W xWrQtktr6mtQ7dVm3pG2mmnufUpZrLOKKq8immp+T7lR5kojlIxklpOObHU9DhY5dnJ2cdtT bhOpbtE76a+8yKGzuuNU98otVuLAHzzc7uTI/bwDncq2JlCccr1u72K4ZOk04p6Gp3Glhv8A dTNJNaamWCJoBpaMPjqMfyY3HLuvXHVWnGgrRh3fK3U1u3rRbbTt43skLYW08VZ71SVE9BC5 nP8A1K2mEODgBzM7A5wSPqrwp6u1tPAiVROUZuVm9uqfvNV0pSw228+eyto6OWN7oQfMY9jc 4czLQCXEdN1MZVISelrrR7m7O1Sh2bWe+/S5lXKipLy1hmnpKOqpXue+NszTTPD3dQOoB6kd s7LJXlGVOKi+ln/malCnNTlm1juvEwbhLT3t1Y59qA90AY40lW1jJmdMAAHPr2WvNxhJXem1 iJxcoqKeWTd9Vr7ylvkY+GgbR0hnq6NxEvmSA8gbklo6EHHTbZYpuC+orW8zIotxlOq7prRp LUux6nqpHSmKVtbQea501EciZ7ztzx8g2ON8+q3adJ5beHT8DTzRUlKXdbW9lay2WotVbebj DTmSC4Gka1/9Tsky4EDDXZO4znGFjThbK5XfgXhOmpOyTfV+P3E9K3zUUlW6SntlZBTUxEdY 1zvMAJOG7bZCpla0jsZ5qjfvy16eZqz7/rGrt8dI1kkVKxhiLIYnN85u+Bg9AfXPZWoRnL6k mvkJ0MKpZpR3672LNl0xc6SgkmNzqqyWUg/qJHedGc/dcMFocNtx1xur1KzpSSjJq+j8X+Bi VZVM9GMLKN7Xs0/NGVabNdG1MTnV00DqioIllnH60npg9s/T1UVqKzx7ySd7ddi912V4q9kt PvM+k01fLZWupW1VVUR5LAxjzFMGg5/rpG4+SrRwUYPtLJt+djBVxv0iDi9Ldd/kXanRVRSa bqIZaqstUU8nPO+UxVMf9yWuzzNPrhbWLhVUe6rLreVzVwjoqq6j/WNKy0cZe/xNE1JTQW+4 xtjp4554fLY2ojc52ARhwAzh4A3PMsWIUFh81P611sbmCrVZXhNtQs9HZa3089id3h05DVxU TGUDo2OMr5WyudI/mG5dHnGAdvllYIYmnOkqUoWa666+v8DP+thVdRyupdLLR9NSzLcYLTem 09VZo6wTUznMf5wzHj7svNzENx6LBnjTvHInfb8TZclVppwqONmr6XutdPf4mLW2OhuNkdI6 tggiIc9jnPa973juHFp3+S0quEU7xvbQ3cFi8rTkru+lvvOLuIEbX4ZADJGxnJG/mz5o7nK8 /wCMwjO0ErLX1Z6jwGpLL2s3fbTwsbe4Z3M0V2cw5byv6Yx/juvrf2e8TeP5ewuIk7vKk/WP d+Oh84878PWC45iaK0WZyXpLvfedqOEN4LoovoF3M6o9Dn7SlZ50TSCgNxIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA+RteNn6mBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQAAOaQ7JDsg4ONj80sm9SU7O6Z75exf9ozo7jl4VdKaLvuqKKj4g6Npa eyVFFcXwUclwYCY6V9K0ECZpjEceGjn52fE3LgXeh8E4nTrYeNOpLvx0fS/hbx/E+Gva/wAg Y7hvGq2Pw1FvDVnKacbyUes1P91p3lrpZ6Oy05p8d3tBuH3gq4X3yqv99tb9U/o6eS06eNSR WXOfkPlR8rA58bHOIzIW4a0OcM8pC5DH8To4WDcn3ui6v3HTuSeQuKcw42nHC032WZZp27sV fV3dk2ktI3u3ZdT5ooWeVCxufutAz9AvK7aWP0Wbu7l6CpfBPFLG50csLxJG9pw6N4OWuaRu CDuCN/mpbd79SslmTi9nf56W815HfLwZ+394qcBjTWPiG3/JT0qSIny3CYMvVLGXDm5Kk5E+ xeeSoBLiWjzWNbhdgwPMWIo2jW78fPf49ff8TxHm72GcF4lmxPC/9lq72ir02+l4r6vTWGiV +62zsZf+GXgV9p/bauvsd3tnCniNd4XVsro5xaKmnmaDl01LIRSStdLOHPczlkmLciTGSuVc OEY9NxahN+5/Dbd+/wATz2hxL2j8nyVKvB4nDQdts6afhNfrI2jF2TvGN9Y9DhbjZ9my4taO nqptFao0prOkbUtip4Ktz7XWuiLSTLIXh0QIcMcrHHIIOdiFoV+VsRG6oyUvW6/gdx4N+kNw TEWjxCjOjK2rXfje+ytaWq1u0vsOv2qfY6+JTS2oKq3/AORPqC6Glfye9W6anqKWbYHMchkb zN364G4I7LjZ8Ex0ZOPZt+lrfad6wvta5Sr0o1VjYxv0kpKS9VZ2+Jg/0pLxK4/7zGtP9rTf 9Mn8j47+qfy/E2P9KXKX9vp/8X/aa3oH2LniV19fXUI4ZXCx8sLpveL3WU9HTOwWjlDw9/xn myG43DXb7K1PgeOm7dnb1aX3mlj/AGwcpYWn2n0tT1taClJ+trLQ7yezC9ijq/wi8ddO8YeI +rtPWk6TgqKo2ijBnZGZaapp5RPVPLY2NY2RsgczmBIIOAMrn+E8AqYatHE1pLu9Fr0a1fl5 Hi/tJ9seA45w2rwLhVCUu1aWd6XtKEk4x1k7tNWdvFHqwJw5wA6ldvPmYpUODY8noN/ooduo PBD7RBxwouKvjuhsVCyBzeH9mjtFRPHMXmSomeamRjhygMMfOxuAXZ5s5HRee8yYhVMVkj+y rfifbvsC4NVwXLbxFR/083NJrZJZU99U7Pw2950OXXj28IAgCAIAgNS0d/ovs3+qNL/w7FeH 1l6r7TDiP6Gf+GX/AEs+sym6H++P8SvYT8uWXkAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EBRzuVAUL+XuEIdyJmQLYg6Q9SUJImTbqgKOlAHzQEHSfigKeZ8kBB03zQrmIGZSrDMRM23V QMxHzfmgzFDNjuUKkPOx81bKCJm36qoIGfCFspaqKnkYT1RK4SsecX2hTiIyj8PmkNM+8yRO 1FqBrnNj3c5kLC47em66dzfNuNKiurbfu2+bOy8BfZ069Z9I2+Lu/sOKOBdtg0nwStVFUsjh nMDZi90ZAaS3bHrnutzmqao8LpUpqzSR5pyxUqYrjcsWnu3+BoWsNRWplbLI5/PLUkMlY6It DBnAwR03XibTlUcn1PdYuyy32MKqoaC607p/Nqmc8XMXPcAcjY4PcjsrRSd4tGNzkrZdbmnG GivoiqffYJy4AF1RUCPIb8JByfhcFaacFaBk7/7aZbN5h03SefBWRTU7mPjy+ZsjGZPTHb6q sIdo7yWpilF6Oxodrv1JWMljhuDBFKCJf1zSI8bjG25Ww6dtepfK1qzKZqayTOY507ZnU4DH O8z4Ht9S0bE57hRknF67FKdRSTvobkjvNnuNLBUSSQUzBGW/DMMPLew9CfVY3PvNWCjLoaZb 9R6dPlvhrLfAfNOTUEvLXj9nbOcjuk27aIy9jVUUmjBuddZaaM1VMaN0sb3E7v8AM5vTlxu3 uFFLM/rFI5k2upp9hvtHJVvqYnSQxTEiocGyBo225cjY53yFlm0ovXUusy0FLqa011xm99gu ckUUOI5uSZ75T/KIAAPY7q9SjOMVld/eYac3K8b2fT+JqmlNZW+4Nkp6apmhEmBJELbKXOeD seb1PplYptqRszoyis2nxRrNbdrC2gZDbKS+zyiYNfM608rmuz8XL8W/+BasJVLtMwUqVWK7 0lb1NZqYzbYnwQ6Y1Bc438tQ6NrWxMiae4Jd69sK1Jym97GSTVszlYwaH3CGleavT+oIqynJ mjjHljy2vOMuzs9pHZQ6lS909DDZuSyPQ1XSTrhcYKlsVumBgd50LqsRtaCM4aC7KxxbtdS3 LzpxauXrnra+V8VM0WWRmOb3iB9RHEJXdOZhbvhYVRaeYmNOMOpG06huocOey+dCxoY9jK9p Ee+2CO2PxUwk5S1RTuJ2W7Mu9XitfQRyU2lbfbec+YWyXYOL2k4DuXrlbVKUZ96wp0VG7zX9 xp8FTevf697qPT1Y6SPllfNVSPNM7HQj1x6LNBJu3QyTUXFWdvQtU0+ooLYHl+n20Tn/AKyO Ojkkw7HTOehCzTp08maF7sSqapSIVcF3hmHu09l/Vf1tsdvPOWns452G+30WhFNqxud2Csk7 eprNr/T5uYJraXlbHmnMdoYQ1w+87B7bb4WKSWy3MLpxlFqexet1wvb2VDhe4qKtqC7nPucX lSDtyuByPoFevC6Ski9LJB3SVl4sw7rcdQvrY6CX9Mslbh0ksNAyPzW+oJ7/ADxv3VqFLLps bE61KrDtNPJFylZW0MEEVdNq98Fa5z42yYhgY7uHtJ2+vqlaCnPumr21m8qV/LUyJ7lLRQQ0 jmXl9TB/XHGRgY0ZwOXf4m4/FYZRUVmsXp2k5qT9PP1MzTML6mGSGeC8HyH8rzLc2tDs7jBG 6iM3Z6tlnG/eVkZ9otUdJcHze40s0UjTDyTXWWRsxzn9aegd6EbLFKnJxWUzxkr5G72MptTN aWOhipNOhjGiIQSukmcHZyfiPr6jokXHL2bdmYVT770MWpqfca3kbQWWcSt5o5Sx9QYgATv6 YPdFFWTzbfM2U29Io1LTVfJepYjRR2SjGGjzH250r5W78wfnA65I7hXlVeRWNKpDJJymm/K9 iVXWV0s7JP0db4hHITHJHQckbmN+88HO7j/J6JGE07I2YVqLVm3c1yx3Wop9LVwoxDTVLpGP jM0bIXy8xweZnYg9CFhVeUbK2rIrUFKonF6W11+wt0d+mhuUUl4fBR0cUjmzPjw3zB0LwOjt 91Ek3oVlTkrxtZdNDLhq699yNQ6KaSmpwWxue+NrpYiPgdg7E+gPRVatb8/Az/WjaXUsxie1 RQzxVXlRl3xQGo5JYiXbhxA6E75Wem42zMwVZKSUoxu/QyaS536S5SUn6ToIjWP5KeNtSQ3P XHO1pDs+hWSjGnVkk9ytTERhTdZZsq0en3Mu2+S6RvijkvdKx03O2SOkq5WO5m7jbAPP8iFN bCZaib0l01MtGvTlHPlbVr7dCdlqJajkHnzQVdO45ZOZOabJHwB2dmnp9VidBU+69TJGrO+e m7K2+hrsdJc6jVzjJ/3Mjh+EvmbUTQbtxyvLTkYO2c9lSNWKrNOyXvJTksKsrzW9PvNXmdWa ZpnU4q7TPUWwASRGgeY5S74g075G2/xZ2U05RXetd/b5GtWl9Kp2zNRv47eIpL9P+iGOlv1I ZXTGo8iGIRtMR3OxPxNB25fkVkpw6vcwOdSE40YR7jXxMBvumoDLK++Oo3MaSI2QMaJ2di0n rjPQrNacmlc2ZRcFmjH5lmenNZV0cZu5poYv1YAPM5h9QepDvQdFRycaj0EcipuSWnU1mxOO k6CobUVdFcnBxkbSVVE6dzXg7DYgkY7LapVIKV8tn9vkzRxeHeIcVmaXSzt7zMoXUctBPWy3 CjoZ2vZLTQU9s5YpHd2gc2Wu+uyvXqLOoPReS28jculFJRzLzevv8jVaCsubbZ75BR6dkY/4 TK61+ZMGk/ecAdyPyWWtXtaFrxenmcW6NKoslXNmvfR2sv3fQ1WO23Ogo2SxVNrDqhxfIKS1 CPlIGxd8/ULUaUlpLqYqM3GeSOa0fF3Ismvc8bqn3qodK4FzZmUEEErANiST0DsdTurUppTl fb3Fa8JqGSlZ+spNfC5i22mu1PdhVOqZqGrJHlEGNjpGnOfujByAfqstKo2s6m01p02NmUoQ pZZQUo28+vgZ1fpitulVLDVy3Rzsjy3w18bWS53LTgZGOuComtX3vmtTVoSUb1Kei9NjFprJ J+mg231dRJz8zZS2qkeJS39mQDGc/lssE6rgrXTRv5JO3aJt7+noZFk0PTyMNY6qq45eRzHC OokMTTnf4QcD6FRRoRyZk5Px8PxNuriHUnGD7iWvTX10MLWGodPcKLDDX1c1xpKqpifJA1mS 5849WZOW4/aIAWPF43D4T+m36Lz95TA8OxWPk4YZZoJ95vbLukn4+Rw/pjj1eeMOqRbLBC6k Y/8AYhJkmJaNyc/nsuC/lHE4yrlpxypLpvqdqXB8FgKWerK/+LRHazgf4XaPU2jqWv1LdLnd JZC50LG1bmsjGe+O/wAivW+UuScNVwqxGNbk3sr7HU+YOcquFxbo8OpRha1246vQ1Li74YNN UWlpaqjmqLaGN5S105LJM7d+i5Xj/JnDY4VzorJ9/wAThOHc3cRqVf1qU35rb4HSbjJfNT8E 9Svks9+lApoy8tbISx+O57YP714lxvh88NJdhUkn5HpPB+I4XE039JoRd3u1+Wi9w38dLtTy C06j9wtFXUH9VWNp2tjfzbHJAJbnvvha9PiNWjFfSNUuq+9GXE8r0a9R1uHX21g3v5o5zrai gnpKUOv8DGvaHVDqanMjZARgCRwaBy/TK5inOFWKqQknc6w88asoyhrtrZflkNQ2CWtsUs8F zqpIo2gNDKfljjycZz2BCrWpTdKcob239RhsRGGIjColv46s471DSS0tMPMcJDyjlHUAA46r o/FsLNRjnldx+R6XwbFQqSyxWVX+JsWjmFt1QC1xIc52fl3XuXsOx6nwqtg3/wDSm2vSSv8A aeW+1/BuPEqOJ/fhb3xdvsOyHBm7kiLc52XtrvfU8nlqdkdCVZkp27qAb3hPNGD6oQnckhIQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQHy Nrxs/UwIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICsbzHLG8bPhcHxuBw5jh+0D1B+Y9FN2tUHeziuu/X5bF yqrpq+odNPNNUTOaGukmkdI8gdBzEk7dt9kbb+s7+u/xKxhCKtGNl4Lb4bFpQWCAq04KAo/E rQ17RI0HPK4ZGVDStYnNZ3Whynwh8cPGHgJHQxaR4m62slFb6v3+Khiusr6J83MHudJA8mOQ OIHM17XNd0IIK3aWPxNK3Z1Gra76fA6zxbk3gXE8zx2DpzlKOXNkSla1tJKzVujTTXQ5/wBA +3/8TOjr8+tuOqNPatgdC6IUV409Ssga4luJAaRsEnO3BAy/lw45aTgjkaXMeOjK8pKXlZfc dEx3sK5Rr01To0Z0mn9aFSTb8u/nVvdfzN6s+0pcfm4/+B7hK4D1slbv/wC7Vn/nTi/CPwf/ AHHEf6vHLX9bX/34f+I4zu3t2fFFc7hVTR8R6egjqJJHsgptO20R0zXOJEcZfA5/K0EAFznO wBlxOStSXMHEHtP5L8DsNP2JcnQhGLwjk1bV1Kju11dppXfWyS1dklodc+JniC13xqq4KjWW tdWarnpqd1JFJd7tPVuZC45dH8bjlpO5BzlcbVxNarbtZuVtNWz0HhvAeGcPTjgMPCkm7vJF R18dFudzPB39oK4l+GXhdSaS1Fp22cSLfaIGU1sq665S0Vwp42k4jlmDJRO1reVrMta9oHxP fty83geY69CHZzWdLa7s/vueQ82+wjhHF8bLH4Wq8PKbvJRipRb8UrxytvV6tN7Jdd6cZftM nEXWugau26R4f6c0XeaoFjbtLc5Ls+laWOaXRQuhiYJQ4tc1zy9oLcGN2ds9fmqvKDjSiovx vf5WRxHCP0c+E4fFRrY/EzrQWuRRULu63lmk7NXTSSbvpJWPNq93yt1Nd6m4XKsq7hcK6V9R U1VVM6aaole4ue973ElznEkknckrq8pSk7yd38z6Go0YUqcaVNJRikkkkkktEklskYqgyBAE AQBAEBqWjv8ARfZv9UaX/h2K8PrL1X2mHEf0M/8ADL/pZ9ZlN0P98f4lewn5csvIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIChcAgKF2P2kBAylAQMh7lARL0BFz8dSgIOlwgImXPXZARdLhCu Yi6blPXdBmIOmH4oQ3ch5wQgiZ9z/hUpXBDztkasSlciahQTlIOmBOM5QZSD6gZ6q2YZSBqR jfKqMpA1QPdCxh3Ku8uNxBz6q31dSstjyP8Abr68l1J4reHulqV8b5LXaX1ojeCW880rmjp0 PKwrzvmWWfiKprW0Yr3uR2qilS4DVqy0cnJ+5JL7zWhixaDpqSodzltK1rQxxPMXNaSQe2Mn Zdg9pNOFPCUYwd/8tjy/2crNi6js0rPc4dutvjkugZGHu53uxG5/KZR8xgrxeO2h7jZboyqa zfpWjmpqiSjrooyGSNYSGxMPdrh0I7/RQ1aLtuyIXU4tdDVYNL6ftMr+e000YaRiaaDn5HY6 jPr691qVKklPJH5G1KpNrM5MyI7FY6pz6h1vfDDI/wCIxRsc1hA6kdRn8lkhWsmp6GnUdXNe LuVrNNMpJo44jSwULXcxY6nHlyHGwdtkZVJTjJW6mxVhUWrMG+GOpvjvKt8cIDAySJkDWjHr nGN+y2Y7XuVVKKianLp2noLLB8EtTO54MrWsDmtjPbHY/NY3J5iltbvoZ8EMVtAFLaGOY9h8 l3wh78DtkfeP5q803rcm7e7MNkkdwYyoq7XI3zP643nDHgDvy9HH+CpnyoitTs1lYulnY2op 5WVE9JTNIe1jAN3dsj9oLCq0bamWdOaSmY95vNxr72JGRzHy4+R3JgRub0yfXPT5LPGCtmRW NKnGCg+pqjgym09DFSxefVskEpcJiC0d27bH8PzVUpudzFKKengZn6YrqSnidS01JT08+Wwh 5xh38nO+5PdZ0rLVlo2urmjS09+1BbaaT3dzJ4nOZLio5hjfm5TnAA9D+CxxlHeGpmlCEZW3 Jxaev95lhhbFK17YywQh3MQP7pxP44C18/ZxbnoikpaproatWWWtr7pyPoLmXMYxsjIGB7uQ Dc8p2CxRskrMx54pd5lbpdKZjWRwThjIpcMc+meJGsPYgDHXOVsxzdmSoW0ZnUFWyvp2ukrW ARNdtJFyCUZ2AwMEj8VhjmS0RZRindmC7SFNPUSVEdK74fiZJLOXSNz0GenKrQalbMITlqmz UmTfpBkoijfTgsa2TnqG5md0OO3Lj1WzTjJScmSorZowq3RMYcyaCrgoQ1wbNG+4B7G+jg1p 6/X6LK3aGpip1kpNJal64WmGkdDT09VbpQHc4ewOJ5j1bg9s9lxOuskzPCedZmrMy2wyUM/v jbvRwzvcGyRu+F2cb/qxuGkY7qVZTymRtPSxfslosVI59U6HzBJmaPkY/Z46kYIwP4LLKo72 vcvNRy6XK3K42e5iKqdNHE5ji4Catc58vMN2geg7YUttxSIhmppxT3KTXPTlPFJHKauoJwJI ZWvd5mex3/L8EUWpZtkUm3J99/DQ1azPtNK9pgttygjMQcxzGhrWN7gl3TI2wrVKyva2hSMY tJ9TWqWO2wOa11Bc5Gsi8+lc6SMRysxg5A3AytKUpSn3Fobiikmk9VuYtZJTU1C0fo+ppGRk gmGZssbgRkHAGcD5q8YtJKTMibzbot2emoHMpKyopRUvi+IyuaXvZnb4mZAAx3ScIN2ka3bV IzujUKeeSKrxT6dfLSl7iKiBvI1r+wLidgfyVJ2zd02U4tOpN20NWoLlXRQVZOmIqcktbysm a+anP8oNzuMHqsFWMs1zXpZJZU5ba+pmWWgr6WasoorRQ1lMyMyTNqHBgdnfYZ2cPUfJZKso tpl1OCa1+RGkrxTUkdZcKG3RNpW4ZJDyvfF8W3mAncDsSsddOmoy8TLho9vVnFPWP2eXmQ1F NFq25vqqZ9hDpHGaop/Ib8L8YJySevp0WRwyQytlMLFqfZpt+bZl3ahk07WeY6SjkYyJjI5G PbP5pxu1wGzQ3sslJQnHNfQispxkoyWv2L7zUqLUEUWn6Z9TcZuSR5gjHNDCDzH4gQRzOwNw sNSEnsYqcZ0m5KNn03JO1NPRS01NFcaSgoYonEyTMYOZuTyyN8oE9cfF1V6NJOXfaj69fQx1 I01ByknOUnt5+8jRarrJbbWysuFXU1dY5v6qGjaDUhp3LXuYTt1zkLPQxM6VraJ7+7w8y9an GUlDKl79vW25frL/AE/9C0s81RUS1EkzoKikZGeaNvUOft8urVNSUp13Ul9VrT+JCzRjkjBa df4FmlLJo53WuW5VEIgYSPNmj5RvlpL8bZzstdylGb03NucaayxqLX3GtadfWXi2Mv1TTVUj 43Nha8kMEmNmyOkzuW9N+oWeMMtnsaFaFGdWWFpSs7Xst/WxjVlZbJbp51RPSQ1FG4FkBpjI J2Drhw2Dsk7d1dayst/EvSw86NNxvo9n1NYt1ttzrNJPFS2+Rhc5kHPIBO09fMDDjDB0P8Fr 1MylFp2NzD6xeaLv49DV7VW6boLbTPqqCtjuspD444GtMMu27m526747q7qzTUlstjUrYapO pKlCVoftFyqo9N327R3Oa2Xd89RIAAZGRsOP2gGuz1+i2sPWzTTV34q3wL1acoUezjNK2ztd +liNBp3TlDMa2KtrY5KR2XCSpHLG5zj8A5vvY9VebhNZaW/n5GrTlOKX0paS2t1XnbZ+Rptq qJp67ko7hJ5TZZJzHLVQ4bj6HO/THRYszX137jfxMYwp51G7eia+8rdmw19KypFGXzSTAN8q 5FpL+haYx0+vRUcXTktDFRnGWaM5W06x09z6s1S2Q1FFe6iSKhgjdLT+TU0z55aksxuHhmxa 35jZTJylLRGOtGm6Mb1LWfpuZ9FZTfKelq6qWOnmayWGnjpH4fyY+6QfTOc7qI1IySUNJLqX kqlJuNRXiraGn1Fvtk7eWS6TOqi1tNEXzPkEeM4eQ1v4ZUuVOnJOS18d/uNaU68k8sVlXkWr FcoKKRjaymjDJpmk1QEoLiSQSB2GfX1VJQpy0TS8luZY4mvTg6klstNuhtrxMcf9DeHXhTfd SXx1ynhoI3eTBI4wR1sw+6A3qTnutmlUk1Glkea+ng/UjBxq4vERfaJRavK2tv4nmTwN9qhV 8Y+L1wGtWwxW+vieKOKIH+pd/hY35EbH5qOZOUpPLioO8769dPuO5cG4/hVRlg6McqWz6vze m5yjwb43X288RJajTs/uEVO/zYnxO5ZCzPLg/wCBdc4jhqeBpqo5OLl4PY3sNWeNhKnUipKP it/U7acNfElxI01Ttt9FdpYI61/mF7XtIaT1IB6FX4fzpxTCKNDCYjuedmchi+DcLxCVbG4V SlFdLpv1NP40+LPWslVPT3K41VS+nAa10gAiGe+BssuK5o4liJXxNVztsunqaK4FgKdLJhqS pp2vbf0uzrTr/jbc9VXDzK6V7nnLC8Pzlo6Aj0WtJ1cQs9d5mW/kqnQtGjovD+Jx5d9Qunf8 LnBzwd842/mWajhopao3KEqkHme/R+B2L8BviOqtS6jo9BX64uYJmFlrqXuAc146RFx6g9N1 jqRWDeZLut/C/h4I1OO8N+kYaWMox/WRV35pdfVfM7kXKyXixRiCKpfTio/0sEgRux953YD8 VzEnJw1WnyPO6XYSn2vVdTjvXdiq7O+Z1XXTVEzwPOa9hDObGfhPcEd107mClUUe2nPR6WPS +WsRCo+zjBJrX1OMbs8xVAeTux7Hg/JwII/cu3exPGdnxfEYb9+mn74v+JxPtbwinwyjiP3J 2fo0/wADmrgtd8mLGcbb+q+onufPCdztFw2r/MijGeqgk5MoZOenb8gpbuQti8oJCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA+af+lHeJ X+0xrL/3L/0y8t/kfHf1T+X4n6Hf6UuUv7fT/wCL/tH9KO8Sv9pjWX/uX/pk/kfHf1T+X4j/ AEpcpf2+n/xf9o/pR3iV/tMay/8Acv8A0yfyPjv6p/L8R/pS5S/t9P8A4v8AtH9KO8Sv9pjW X/uX/pk/kfHf1T+X4j/Slyl/b6f/ABf9o/pR3iV/tMay/wDcv/TJ/I+O/qn8vxH+lLlL+30/ +L/tH9KO8Sv9pjWX/uX/AKZP5Hx39U/l+I/0pcpf2+n/AMX/AGj+lHeJX+0xrL/3L/0yfyPj v6p/L8R/pS5S/t9P/i/7R/SjvEr/AGmNZf8AuX/pk/kfHf1T+X4j/Slyl/b6f/F/2j+lHeJX +0xrL/3L/wBMn8j47+qfy/Ef6UuUv7fT/wCL/tH9KO8Sv9pjWX/uX/pk/kfHf1T+X4j/AEpc pf2+n/xf9o/pR3iV/tMay/8Acv8A0yfyPjv6p/L8R/pS5S/t9P8A4v8AtH9KO8Sv9pjWX/uX /pk/kfHf1T+X4j/Slyl/b6f/ABf9o/pR3iV/tMay/wDcv/TJ/I+O/qn8vxH+lLlL+30/+L/t H9KO8Sv9pjWX/uX/AKZP5Hx39U/l+I/0pcpf2+n/AMX/AGj+lHeJX+0xrL/3L/0yfyPjv6p/ L8R/pS5S/t9P/i/7R/SjvEr/AGmNZf8AuX/pk/kfHf1T+X4j/Slyl/b6f/F/2j+lHeJX+0xr L/3L/wBMn8j47+qfy/Ef6UuUv7fT/wCL/tH9KO8Sv9pjWX/uX/pk/kfHf1T+X4j/AEpcpf2+ n/xf9o/pR3iV/tMay/8Acv8A0yfyPjv6p/L8R/pS5S/t9P8A4v8AtH9KO8Sv9pjWX/uX/pk/ kfHf1T+X4j/Slyl/b6f/ABf9o/pR3iV/tMay/wDcv/TJ/I+O/qn8vxH+lLlL+30/+L/tH9KO 8Sv9pjWX/uX/AKZP5Hx39U/l+I/0pcpf2+n/AMX/AGj+lHeJX+0xrL/3L/0yfyPjv6p/L8R/ pS5S/t9P/i/7R/SjvEr/AGmNZf8AuX/pk/kfHf1T+X4j/Slyl/b6f/F/2j+lHeJX+0xrL/3L /wBMn8j47+qfy/Ef6UuUv7fT/wCL/tH9KO8Sv9pjWX/uX/pk/kfHf1T+X4j/AEpcpf2+n/xf 9o/pR3iV/tMay/8Acv8A0yfyPjv6p/L8R/pS5S/t9P8A4v8AtH9KO8Sv9pjWX/uX/pk/kfHf 1T+X4j/Slyl/b6f/ABf9o/pR3iV/tMay/wDcv/TJ/I+O/qn8vxH+lLlL+30/+L/tH9KO8Sv9 pjWX/uX/AKZP5Hx39U/l+I/0pcpf2+n/AMX/AGj+lHeJX+0xrL/3L/0yfyPjv6p/L8R/pS5S /t9P/i/7R/SjvEr/AGmNZf8AuX/pk/kfHf1T+X4j/Slyl/b6f/F/2j+lHeJX+0xrL/3L/wBM n8j47+qfy/Ef6UuUv7fT/wCL/tH9KO8Sv9pjWX/uX/pk/kfHf1T+X4j/AEpcpf2+n/xf9pm6 Z9k14kaHU9rml4N6wjihrYJXvIpsNa2VridpvQK0OD43Mr0nuvD8TDifalym6M0sfTbakv2u qf8AdPpFpyQSD6n8dyvT1fqfnu3fVF5SAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIChcAgBeAgIOlz0K EWRAyZ7oSQdJhAQMg7lAUL0BbM2MoQ3Yg6bA2QjMQdMMIMxF0wygzEH1CtlKkHTj1TKCHnBV LZSDpxugykHVHL81KdhlLb6rB7fijdyUrFs1IyoJLb6seqskC26t2wSEylcxbfV83V3VMozF t9YMdeiWtqMxpt2rMRHB3cOnql7hPxPEDxiauuHFz2oOp5YJ5HU9FVw29jhhzoWRtAcG/LOT t6leeUqX0zj6prW818rHOcdkqHLjnV17r+Z2A19qV9osZqKiJr/d44o2c0oLnN33z0x02XIe 1l5MXDC09kmzpfsvpSnSdSW7RxNqSSrt0tPdK2npnQVD+eGohn/WOPo4HAxheOQlGcmo3PaF TtFIxrXqT3htTFZDyPnIeeaZrYiP28tPRT2cs6u/4mNzUFqalpvilTVbSLu2B1OcRtkpWku5 h029FNbDSveloXjL98zP0xbJTI6GvojWuZmOKbnMjwCchxxjmwNlkVGqoWktCsXBzyxFpuVP fKGWaprqyJ8UobExtHI9wb+zgk4IWCVBNKSdjPOM9FvYv33FsutK+kulZ7vVRn9XJTtw13Uj cgncdCFOHcndNbGGUnfLbU1MaktkNBLUxujfCHNYJoA1pBP3uZhd0z6dFm3kk1YwqM795GhQ 8S6aJx+KpkiafhMkrPLYc7YGSW53W5LDTyXehEKqdRQ6GbLruK7vmp6VzYZXgGNjXNLQcZyD 8/4lazo5I5lqn1M05RzIw7dX09bBUOuEF0jkMuYGN8poDT6OcdsH5LBKjFq/gbErtLK17y3q a5WaG4Uj6S5VlPJKCyWI1sZIf3PKOnz3x8koRqKUoyWiMMnK9nHVGps4k2n9GSzslp5mRlkQ DnxxTA9HEFowc/vWSLefvqy8ehiVOd7tGiwcRhTzTTCkc2Fow575jkDO3w42/IZW46CdNtSV zFGp+tUJbGrwa2m1DVyU0IbG2pY0jBexkjQMZ6bHO2SsEqThG9zZc1LoXJtQV1rMzqc0TbrD yuFP5s4lZj/TGuOATjttnsqTgpSyzWniVa0TRP8AyTtQWeyO93bK+Z55iRFIec82SXb7H8Vj lhacimWL+sjJuOsLrVVlFVR0FYyd7AC9kLWtlb3zzOIPp26KypRjFxzFKc1J2Kv1fX+dF5tv qqqTB8oRmHlA7nBJDfosKioxy5jNBtp3IXa5V9M33GJ8NL5gMnM2WMHlPYjocfRRLR90xKTa vEx6RsdFOwS1NcW/eeWchjeAMnIA2aStuLvFXLlLRR0Ul0dI6kqRE95YI6WZ07QT0eCB67kK 0noZlKUYaGAy1VRudTOwR1sXmmNk+X5Bb1IGcHK05KMp2mrdS7bcNNzcNi4e3Ctss1ayjs0b I8lznmR03x9AcnB9fkAVgk1KovMrCrFS0LlNYbxb6NrHV1OAWYjjbFz8hx6tP3T6LPUiroSn d3NV0/aXXCigZVUcctURljIqMiPbqSc7bfNYYtdo4o2bXjua7L+tLGQ210QnzIxzowHNIxnf vnH4K123ZfnwEaLtqYlbbrxVV1KyOOuEkgwDlsrOY9Gggg4I7dQVjlJZd2UdPLuZlLSzSRHz W1bRASZmuka2Tk6gNJ6DrsqJLdGSUnFJrr+dRYr5yUTwYJ6N1WTEDJUtHmj9kNA2CyOUEvEi tGo5O7vY1CeCkFLk03mzznlkill8xzsDA5cDHX5qtRprM1Y1qUpWanJO+1jSL7YqOeqipnx1 /mSDmY6OokYHYG7eXOCQey12720ORw7lFamp0F+dYpYxDTu94DWxR1U88j3OAGMcpO47b+qm aa1SLwpt6X9F0NX07POKKaeGqpqZmCcvdzOi5tixwPz35gsEJKVmi9ehlmrq/wCdzI0vpN7a CWs8ikqHPnbE0BvnF7MnIc3BJ+R7Eb5WSda8oxS1uR2cVLNfSz8jUrjHELh59RJSvpoHCctk jcADg4BaAOUH/AslR/ssnDpqOZLV6fnxM21amtUFgfBG62wU87w98Rj5i0nfm5nbgg42CvCH d0KYqFftG5Rv91iV61RbZ52SRV1veWyN5vLh54piNttsNclSMlqaSzKN31MZmuaWaOocbtB5 YJZE9tKWmJ2ckBwBz06KItuLV7P0Mk75cqj8WXHakt99pooReayulLS+J0bnMOR1btjAHf0W Sm55UpJv3qxLhKErxSXwZeuLBdoqDyKt1rexpYKTlfUBsje75CcuDuo6YKp2zzSjl0W1iIvv zqyivNtpfK3zIUxtV0u4fUV9VGZHNilnl8wMc4jqWgbAY9ETbabVjLKk4ruxzNapLwNctFNF VVsTg2thgonhzJKRrpmRPBweZu2G98n6YVVOOfvGWvG1pRVr7+O3jv7iw65AXU1NHbdQ3it5 XzYbQAMADjl4GcOz2xj6Lfp06f14y08ziMZjGrU66UV436+C0NX1Neq6KWljqqCvdJUmN5aG RsdyubtynfkHqFpKMJd+GvSxs4StFRcXKyWzu7fA3HRaOk1PRUcctkqWvoocsifNzNkOcjDm 7DHzUpwc7LVGOVSWGpdrOdm3q/sGj9JWyKpqq2voaymY5xfUROmIbHsRnmAwP4eqyPMu80yu KqVJPLTl8vtNXs1ssrpCyKgoJXeS6WOeoc5z5GEjBLfujBxvt6qZVYxh2VOGr1uYVGVNKtXk 5L91fn4Gn/orTktZ/wB0JLPBUSTGBr2TOa1zsEkZac9c4O4ytyVGm8saUl4tvoWeJm1KSjJe X36i3tabi8W680VRQzQlnwUTpQXZyMnsNvvZ6qspOUpTisyXuRWrTnTUaVTRt331S8dDCpbR T3DVPvbZbgHU5dFO98bi3pnyyebOM5WWnllT7Tpfw8+haeJn2kcPUs07PwZnusr9PSRudJU+ 7xyueKVrAKpgd0e13THyWCNOnK6p6tb+nQtiqs5RSWqlrfo/KxZirLnUXkSxNudLTvf5zo2s jaQP5QecAD65CmNOXaRdtmY6cqMI5G0m3bVu3wMkaqvQuznGvulTB5Ln5pGB8cRzn4sAYIx9 4ZaVjxjTk6sXao3Z7dCtCdG8lXSUIeLd38Oh5ae0j8RlD4jOPlZaxcap1h02w0UMdVM0yPn/ ANNeXZ3GenouUoqqn2zTb2u/A7VwvDU8PgeyjZOpeT8PK3U68+ELwz0nGvxC2zTlup2XGWar EnltqBGXQtcBgOz1JIwtzivEMSsNlopuUu7FLrJ7b/iV4FwzDwxUm5K0U3J72t1Z6Va08PNj 8BWqpqzVdnutppL1E2Slkih96ijDerPMbkBw7grzrmTljjsHCjxJLXWNmtX1Xhod04Hj+H1q MsXgKkZKLyy3TTeztvZ9H8Te+lLzp7X2maavt1LdJaaqaTHUPoJMD5u5R37HuupR4RVlOVBQ leLtorx+KvsdipYupJKrCpBryktfj9hsPioH0cbjDK3kB8p4LCAd+hyOy42EKlDFOhVTTRy0 cDSq3lNefQ4K11aoJ6iUinEW2C6HqPqu4cNrSUVd/E4zF8Pp5e6r+aNn0OnxLFJNI98rAMMa 1vxE/Nc1UxKVoo43+TpOzl7jZ9XrCXTesyYHPpKqhmbLERnZw3GPnlcrHCqrh7S1UlY42pi5 YeuqaW2/p4Hqv4eOMreJHB2zahgqYJ56qm93q6aalkn8uUDBJ5QcZ9c/guBwjrxpyoVJ2cXb be3X4HTuM4Cnh8c4Rg1F2lHW2j6edmWde087Wx8zqaogBJ5Y2Oc6nIGcHO+DnZcVxnDVeyT0 fxOxcvV6OdppxlbS/gcY63gNPbXPa0iJob8Ybj9oYz81v+ySu6fNFPNtJTXyv9xf2kQ7Xl6p fRqUX87feb+4J3M80O56BfXx8zN3O1fC2v5o4t+qA5gs0uacDOUCRnIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgI+Qz+S38kJux5DP5L fyQXY8hn8lv5ILseQz+S38kF2PIZ/Jb+SC7HkM/kt/JBdjyGfyW/kgux5DP5LfyQXY8hn8lv 5ILseQz+S38kF2PIZ/Jb+SC7HkM/kt/JBdjyGfyW/kgux5DP5LfyQXY8hn8lv5ILseQz+S38 kF2PIZ/Jb+SC7HkM/kt/JBdjyGfyW/kgux5DP5LfyQXY8hn8lv5ILseQz+S38kF2PIZ/Jb+S C7HkM/kt/JBdjyGfyW/kgux5DP5LfyQXY8hn8lv5ILseQz+S38kF2PIZ/Jb+SC7HkM/kt/JB djyGfyW/kgux5DP5LfyQXY8hn8lv5ILseQz+S38kF2U8hh/Zb+SC7JNYGZx3QgqgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAoXYHqgIOcD1KAi5/ogIuf6lAQfJvhAQMoCAtvk3ygIOl26oUuyBmx3QXZA zAIQW3TgoCD50LJFt9QEJsiDqgDupuxZFp9WB0S7FkQfVjGcq1kSWXVoCWRD2LTqw46pZFbs turMd8JZC7Lb63PdVe5BadV56FLsm7Lb6oJdlrItvqx6pdiyLb6zG22+2cpdiyNt6y1LT2ih dJU1ENOP2TJI1nMRvtk7qL218CUtbI8SOGNXTa78WuqL/HJA6d97dGyDmLnzPkkPK4H0xsV5 xy9Vm+MRqQ/ebv4LU5vnanH+SVQk7JpHY3xJ6OqrPpyl9xj53NquWZokEeHAAYxg987KfaLx CnjOJKrfRJL39ThvZrQ7HAyVt7nFts4e3u9wyyMir3SgNfHE6IuaXg7twduX5heaVsXSp3in qenYXDzrQdk7o5V0n4E+I/EmKOttulKyVjYuaSPz4g6YE9snA65wtzhuDxWNk4UIZnv6e/zM WNyYeLdWSXqbQ4heF/UXB2omGq7XfNPQfEGvu0JfD/chsjMgZ7HKzYjC4vDz7PEU8rNT6QpR U6Szry1NrW99mdQy1c11poHNfllO77r8Abtd36LDiK1a1raeJemrVNFqavHq+zONQ8inqmU8 RcS9kjXxNA64G3c4+i16dNxiZ3OTjG7MmMaUrLRRVMMFor2skJa6JsnvAdscSevXutWn2+Z5 mVnF57XszR71cLXXBvl0tDCKeUzMihofvD1JHoVtU4STbepnje+jNw1F7tMmnmUkEIrKaoib NK51NCx0rx15XdcD54Wv+sU7319ehEIq7lNF1xtekrY6R1PW1rqgAQ+RIJfLYN+TAGQT2P4L ak5zVr2MEItzvF+pYu1/it595fb5GSOjdJyTUXxMZjrzO6Hfsih0TMjl0KW/WVkrdOQupaZl RHRzc3u0tvbG6F3d3OeoWl9HqKbvLcxThepe9m9jTLzfZNRMc9tPXTNZOXxCOmaIi4dQdhuP /fLbhTlTsm7maMbfWeprY1mJ9PspKWkuEdPLATPBO8jz5GnPM5uOZo9M5Wq4frd7t9fItGGX vSJwV1Lp6i8y32xtfUVzctZHI8GAfyQHbFue43W5lcouLezMCi3PNeyRf1d79R6bp56rTrnT SVDQyJzomiH5F33j+PdVpxvU30LxV5ZG+hod1krpZpRVUMT3QMLmcs7WSAfyT6kdj6K0rSj3 WafaVLPTQsyXt4tjc26aRrnc0gjqW45QMg5+f0VnBwVvEzUmlG6NQsHEmngp3e4W+KeQx87o 5pWuIAxgt2/ArBPDtu2a9i+VTVmZVZqTUD+d89gttNU1EZPMyT4GNx8JyOjvktbLBO8HoFFR eQw4rje6S0RU77ZSvjI++95ecdwS3BH1W1pKSdzKqbte5lxUN49286GopaOnYwNmhbzScwz+ y4b9Fl7albK9ysIz+szGNn1RaoquGiracUjyHwSjlIaD1BbjOfTPdaaqU225N6m5KcXKLS6a msm4ardao5K25ChpqmNuY2ULHB4BwSAN2/TuqqVKM1o9DDKll6Gt0NNdq+k9zqLm6KMObDHP BShgnaQCHFuMtPZZZ005uxTRq5c/R2oKKR1LFV3O2tDj5k3mDlkb0y0d+ndYowlB51ubVGtC Vu7exYrTUVNuLKa7XKqc0uD4sh3O7GS3Pb9ywRgk231NqrVc5JPRFu0VP6NYyOqlqZuZ4dzu e0PiJ9H5wD8xur2zaM023fa1jX6a22qvtfM19VlhLZRLWbDI+6e5z2KlUWrq5lU42SS1NLrL NZqKb+p5KVs0LOaAxzBrmOzu0gjDsH8SEySWiKutJztLqZ8ctPLK2mFbQ0r5mtJqOZ7mNwcn AA7FU3dkWqK3fjG9ui6mTT1VHWVB8yjrmzMna2GWCkk5i4dXb7dO/wA1aMOjHeSTi/iUpLyK jUdQ+FlQyFxa0t93DyOV33iG7D5hY6ssqy33NlRUrOTtY3XJqGtvN7fi3Q0ETGFxldbyBM0j 7oZ69wVhVHLTyrc1o2lUzZr389iGk7nNpl7H0tS+kkxhkklG6Ng33ySTlo6bquHjlfaTd/A2 sdGNWPZJO1vFamu6nnuFDUinMdquj3Ma+J9HRtbSyg4PxYPxdf3LThie1blZlaNGOSz09+pp 1Xri52Wh90rLLT0MxkBJ/R3x45tiBvj6+i5KDeRIieEaqvvO3qapp6x01VNWsF+xI1gqIaaG 3CIEk7tyergQOyy1bwas7o4qFabV3Ttq93+BrrJTLSR1Ew1DHK2AgPhpYy57s7DBbjHzWNzh Zqo9WbMoVJ/rIpW82zDtNjffq1zKi6VFpo4n+8BsdOJHv2+Jrn4GHO7b4yos1Bdnrbx+wmpi ezSnCGZvR62t526pGp/oyHTVxbU1FVqWqjh5vcXCZkBDegJIBzjbP4K8byje3f8ADohjFVn+ rhZLzV7/AMDTabRdBcrpPW1H6Ue2rc6HzJiS5sncE53x12VVXi49nK2nqbVCNaGVp+VkZNj0 /R2yjfFTXa5QmVwbWQs+GOTGf2i7BzsRsqKKgl1foVxM51Kve0S2eu/2Gr6V0PQQRRSxxVoh p3Gdz5rwyndUuHZzWuz88dVt0JQjWzVIZl4PTUw4ylVq0ZUKTV9HfK5aeK03NToK2yagtULX y2SwslkMccPvQqC+TPeQfEGkeuwKpNRpPO7Wk+j2NFUsR27p0rylGO7Vl8NrlitsdjtdNUtg u9tL2H9TTxVss59D8WxBB3x0WvLsozaT22stWb9GWJq0leKTW6lbT3fgaLU0VEWFr7zX1OAG M8vmjZI/0LT1A/etuo0mssn8BJTby5ddzV6Eadq6mDzLdNSVbIgyV8cr2+cTgbZO/wAxhUgo xg6a1JSlnUlL3afElDo6iu1cRDQ1fnwN8+IyUxeIxnBDhgEeoOVsxzqOWHXexjUqlSWRte/7 hHbJ7bPWRS+/Qsa/ALQ+GMg755PT6pUzODWrvp5P3GGEKP1qaTa8N/iapb9JsvVe2OauNsgl bzDzB8L+UE82GnJJ9cbrFUqyUXSeiRjyU4S7aKzP5r3i3aMp7lNEyqu0DXxPMnNTseJGemeY +npjKilWhKLpSWVvquoxbqQi5U9V+ehdNrpTpWqq6ivMd2a50DC2uLS+HOPunbcdlWpJxavq jX7CpLFKnOKytX26+rOEPEPxkpOA3CWquoEdxh8udlMx88gnheGnDwRsd+xyt/AUHWnKcLW+ Y4nna7O2VyaXSzVzwN1jxHr9YawrK2eeQy1VW+QE/tZcSeu56r0/DYKEKN2tbXOP4nxCrLEP LpFaWXkdk/AXZLpZOJ0V2tU1U+pomtqJPKOJBGPvNaRuNu4XX+KcGxvF6UsNw6jKpOKv3Vdx /ve59Te4RzhgOX68cfxXERo028t5/Vk30fj6HbvxVeKy6+ImorKx1RqH9B6dtgpYG3K4e+eV PnDjsNsjpnJXTcbVr18RThWnKUlZWk7tW31st/4HoOEx0K3D3ToxppTm5N0oOClf6t9X9Ve6 /Q7Pezi8at04S8Iamz0trtFY+WGOqpX3GtMRjjDcEHO/L3A6rZ4XzZV4J29PD0VUjKV7t2s9 reaNDFcD4fxHC4SnxCtKFSF4PJC6leV1Lfezs/E4/wCNPHK98ddYUtXdpIo6Orq5XRQ0NO3l HM7Gwbu7JG2V5zxLGV8fiJ43EKOeWtlol5M9BwtHDcNzUMCnaCSblLe3j0Xhocc6ssL7ZBK2 SQBznPa6OZvK+J2ejh2K18LVu7W2+Z2HB4pYqOaNrWvps0/A0HSFrje2WWV7gY84OTy5+S3c ZWatFdTLRpXk7nDviNspp9YsfTB8bqljHlzeuc9V23l+rnw1pPxOo8w4RLE5o9T0C9kXeaWD gZeLLcai5xFtV5sbGSlo5CNzgbrh6rUuIVO81pF6fBnXObYYlYbCV6UU7KSd/VNbnL/Eeuhp vd6eJ1W2J0hPlPcXFzexJI6LiOLVXl1bsZeA0r1HUskzizX4fNbKvkLxE3Li0u2AGD/ELByF iOy5mwbvo5tfGLRzPONFS5exKery3XuaZrHBK4EmHDs7jf1X2gfK5204SVoLIt/RCG7HN+nJ OeBvzH5ISaugCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAoTvj1Qi6Iuk5duqEkDKT8kBbL0BEy/NAQdKBudkBafNzICDpPwQp dkHzIQWnT5UrcEHTYapkSty0+oAKqXLbqrAQFp1Vj1QFp1YCfkrrYFmSs+akpdlmSrx6hBdl p1Z6FQ9iC2+r+uFQFp1UD1QtEtuq8IWLUtYAwvJDWN3JOwHzz0CAxG3yKpla2n86se+PzoxT xOk81o6lrh8B3+aAzYbJd67lLKJtMySIuElVMGeW7P3HsGXj6jKAjdrIzTtuZV3rUNFbYRGR OyNjRh3qySQ7YHqwqG0ld7EpNuyOCeKHj44S8LKUuN6dfq6gOxdWO/XZ7GOLlbJ325F17G80 8Ow8+yUs8t7Ru/nsvib8OFYnKp1I5Y3W+/w3Op/Gr2sf9FGmLhRaWtUFBS1j/Lkhip20rWZG 8ha0Fz+bJA3GO66xU5txmIzRp0+zVnZvV/gctT4XhaXfqTzNPZJpW95068ME1LBx5up82GFj 61/MyU4wWu7f3Xzz3VOU6MJ8RorEyyx3bei8d34nH+0KafC7LXVJW312RrvtGPaL1fCu402n bDTUcty5BJJ8DTDR+j5MffccDb0WnxOnT4txOvOhO1KMrJveT208vM5nlnhsuFcKoTxUP1s4 3y9EvNfga/wZ9oFaOJ2ldMXGS3SWeoETYayKGUFpl6O5W55sc2Tg9ivLsbyvXw+JnCVRySe/ l099tz1GlxyjUwsXhoKKa2t1/wAz0X8KnjktejbTHTVlDejDJG1z45KYMcc/ttz0GOg7j5rs HL3OdDhFRwcHOL0drX066/YcJxLlDEcRpqTmoy3Tbfwf50OTuLfjD0fxD0ZXW80LKmgfG7mf VMD+ZwwfLEeCeYj12x1Xa+I894XiGElGFJqK3badvRI6vDlLE4KrFzn3n0Wnz2PNrjJojTlV qmvrdP0dNRidzpDE2Nro8AfdY0nDSPTf5Lzqhx2FaVn9W+nS3uO04ngdanSVSP1lv5r8/E2l DpGtqPIqIbfcKqgnga2cwQhjXb4DSSeg+a5nOnZpnBOUV3ZLvIzLlZbpZrfV0clovjKSoxzy MihDuYbgsPZVhVpzlZSDi21JslYbRd7jaYIqa2amjnhHPJHGYpGyOHp/Jz3CmeXVNk1Ksaff m00a259zfBUuns1fTyOPlvgdPCHg4H8kZA9fosEVGLUk76F0045UyxTWW5MudHVsie6GidyS ObcgzDM79Rn6fMLYclexVNZbMheNOVN6qKioa2asjhlPOyquIG3YYxnGN1XS9kiLpK3Uxbjp W80UVTE23MqKKqaBLHHdQ5zxjI6DYfRRCtCc8t/kRlV1K7uuliGntGXS7WgUzbW2N8TS974r y5jZnDdvNzdCOhIV5uCbzPQrUnGl+s3fg0axL+mTHWOq4aBtS0iNzG3N0jX7AcxIGNh81rrs 45Wn8jNmjJXT3MT+h97pqWqFRZ+ShkBLpJpGlo7gYOMbYwtjtE3Z7FU0k0jNisNBcK2uf5Nv jLX+Y0SSTO5R1DmguIwPRV7qd0L6XZqdspbjdBFTQ0Vjq5JmlrZGROeyY9sZ3B777LUXdd7k xlrfoi5/Q9d9LUVRXCCxSywva2VsVIJMA/3J6LdlJSsmzBUcZd2+r1RtivvF6v8AURUorKGi jl+EuFEyMxb9OYAHHROxjHRO5eD/AHjUAy+RVYojfqySPHLOY+UF5IwDjHUfI7hYskdpGR5G 8ziVg0ldZKZsU2oJmNpSC6Z7eZrmdC0nsfqrZoRVluZ1KL2iW6zSjqyvfU097nbTiINh5Scb dHjfbfY9VSVeKWSW6F1bqiVgiuznT0lNfJJIS08xILxI79sAZG46qtOULXZElp3TOp+GsBdH NU32oDi0xua95YZD2ywkkE+vdZZTSjpbfqY12urZuWDRtdY7TRy0s16nErX/AKuV3xSEdGEE HAHYrUniVKUvHyMtO0tZGVVWkVUkL7lFUMBiOHB7XBp/a5d99uqyZmkyycY2yGi22GB/PFQt hqoKeQxedBC1mC7chwxhw+eOqwTg7XloZqtsl5MyY9NVEYdFTwUfuMo/WQPdycj85Ds4zg7h Mt+8jXdRy1NStcdPQwSvmjoqrkYA5gkc1rPQY2JIPT1WaOTa1mUu0ZHuOm625NeaZ1ueSXHk eHAvA6gHff8AcqybTzxe5mTzKxnNmpau2Rtf74OY8kjhyAuA6BwPb5t6rSqtOafQ3IXtdGu0 OsLfWUcFOKG8xwsZjzYJg0wuH7QBJyP3LIoNPOjjXTipO7Nbt17tdro6SC3OqKiqgf5wkhji dHIHHdpY7qD3O242WKpSlOW9108yabyxk67tfT/Is08tBc6ysrJa+6CDzDK6Nkw8unAPcYy0 ZOw6Kz7O6SubNGlKEckUr+PUyLpcLBbLR5NNFWz1ke7murC8OLj97lAxgDfAK1nTcZ6PR7fn xL5qs+9KySNMdfHW2CliDpnRPk5fNfPh4zvttse4GFenKztZmbtO7Z7Gqf0UuoLjNM6ur6mo p2gFsxc5h3znpgNWZ5WkrmjNueq0LtRxEorpWioMbo6kPHPM0OAc7HQ42HTqFEk4PSTRTsZQ jZal5mvLfBXvpaqkvL46ggEGZ8JaCcuIaO30WOUs8ln1sbMZThF9hKyt6/IyaW72m+OrLfbL ZX1Xn7lhkfylg6Fp2Jd8itrWScVHXzMVOFVyjOpPRLokviZF0mtdptLpH2jnhijLJpoaWV8r 27AjBdy83qAqSlNR16GeSz1Ek7X2TadjQbZU2mukNPUW25Cj5hIXPzTBjMfCAex9FgVR/VSs 2b0FJTvKXQ1+2a4s8NJPTR6Ujk93OIqh+TE1wxgl47425Tt3SGGnmalJNmlLGJSajL19DVYN aaavTH0v6NMT6h2KidkYcYH9i1rm7+owUjtlXv8AIipOqqqlHRWVo7X9TB1DavfaqjgpaKqq XS/HFWGRkQqQ08rmubj4Tg9FmzuKTXz0NlVIxqTUntvvZe81lwpbNWGkms9zoa+KIuZPFIC6 R7RkENG2MdT8ldTq580Xt7jiexjNqpmT/PzL2ndT1Mlwp/efKEdJ8UdREcPaCM5LS05I79ll dTK3OXQtVpZ12cNH8i7WXevuN2i55qB76CYPha2laZXgnPPyjDXHH5KIzai5SdyIRp0pyfW3 jp7kZVVb5LtX1lTcbpc4ZeTDpZGGNzgdxgZ3GNtuitFqWqk0jPGpKnFJpXe1tTTWW+hxE6Gv r6mJhJNNJGOdzTtkudnv8lRPTXqUrzzLuxSfXc1ezaWpLpK6pfU3PyKaEumlpw1hp39AA4nc DrgDdbFRQ07FPNbvX09DUg63Zd7K9dPPyYttvpoZ6qokqKyOnnH9SVElUyMDlG4JLid+2QFr 0IO6a+qWxtWfYpNd7wszRdR0QZpuCSpuZpnuIjE7Z2eY+IuyXdDgj174W24Xhdtb7dTBTnKV VdnFtLxXU6P+Nu4z6j07quGS8w3G20NLPFS4wx0g5epaBjmz3XI8NXZSVoPM97mlxCTdaEdX aSv8zyIZw7vNddY4YKOQF8nwve8coGTvnK9HhjqHZ3k9bWsaNTCVXWbyvVnczwQa+tvA3UN9 n1BM1pp7eQJ9zh2B8IHfK9O9ifE8JSxGMqVZKLyJ38k3c8e9uvA8di8Bg6eGWdZ5JxSvdyik m/T7TiF3iOrYrvc4KRr2UtdVOMgdIf1uXc3MWryPjeDpYzHVsZH9qUmvJNu3poes8HxuL4fh MPgVUdqcIR+EUmdqOFHiG0xqPhQ+mqXU5vskTWQzNzHyNGxGM75XmHEOGVYVnljoei8Nx01K Fa/d6/ibr4Uawiu0JZQzNzC0SMkDtuuO+4P0XWuK4VwlmmencMaxfnF7m4rtLLU1QYHyPfMT JNI52XSP77nquOoWUbvQ7bSpRjBRirW093gTsjDaqWcSFvLgk4Hf69zhUxD7RpIywilNI411 lbm6m1dIXiSQBzWMI/Z+QXZ8FUVGhGx1DiUXVxUl4NnbnwAXC4aM0tf200z6aKUNidIAC75g ehK4ONRyxkqkf3V9rOK5npwlhsPRqfstnP8AeKVrtNUVW+sqakvjzz8zeVjskfEMZx88q3FH mgpN395w/CJyVaULJJPr4W3Rxvq+HzrfUMLXND4HA/ECM4Jzldd4BUdLjuGm+lSH2nbONUlU 4PiKa1WSX2GJwVruaWPOxyF9yN31Pkg7b8IKr9XEc+iEPY590nL5lOz5oSa+gCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIChdgoRd EXPaPmhJB0mUBbc/BQFsyICDpduqAtyPx8kKyIOlQqW3zcqAsvmQmzLb50CWpafU47oXLL6o AoCy6s6+qtEFmSrGPvYVisiw+s27lCLMsvq8dVR7kFuSoUAtGqLhsM/RDIYNZqClpBJ5lRG0 w48xrTzPbk4GWjJGfogKwVFVXuk91t1xqPLblp8vy45M9BzOwP3IDMptL3mpni8yKipYXN/W c9QXysPoOUYP5oDKt/D2cmI111MrmSc5bTQCFj242YebmPruMIQ2luZtBoi02qWF7aYTTU/M I5qlxmkZzdRzOJP4ISaHxP4/aR4K2l817vdvoIoWn9UZWtPrjGdtlgxWMoYWHaYiaivP7urM tDC1a8rUYZn5dPVnTvjB7a+yxXWS3aUoKp8EZ5XVnJkcvdzc7bepXS+Jc6uH/wAOpZ/OXdXw +szn8Ny+ouLxc1G+6WvxeyOn3ia8TOruLNObjWaupbja66qkp2UdNLI2RvKMgvGPuELps+LY vHzyY6butbLSK9EupzKoUMNSU8M0rNr+9739yOBK2ojnDXO5Gvc7AY3JIOOiyQS+rEwSa7NK UrtGj3uSWilibHzNkeObkYeYgenyW5hopqSZpVJ6amPHxBi4a2XU17rGGkdHPK5zgMSlmfha Ceh+i46onOao0tXPT+JzVHDUpzjVrK6hr5e86vcbvEvRcTbeSba1tVBVNnFU6Tnkqmgg8r/8 dwuf4Zy9Uw803K6aat4P1N3i3NtDFUkuySa1T8bdGduPZY6Gsnjt8WNTJX3Gy6TtNttbHtoj AY4bvVRxkBgA+764+QXXOJcJlShT4dOv2c6jlacv2Ve9vWWyb06bnP8ADuKUMXWrY50ZTjCM e5Hzfelfqlvbf0Wp3o0x4hdPaeFHQVNhrKE1lUbXQPnrYWvq5WHDQGOcXDPbm69l4yuD1Y5q y/WNXu03+B6BiOK4Z4h4TOkund0a8EzVdd1VK+41dNC6otd3DvKnpJ2+TUxv7gt2z9fRcJjM ZjcJVyJSt1v91jlMDhMDjqd45ZR6W2v6bnXrVcEtLfTTOZJFmQsa4fGyM53wfX5LsWCqQnRz o2qvDIKUYz6rw0NBrL7cKW9y0Dq0+TI8Nc0zvaWv9QBsc7HH1XeuEYmOIw7fgeQc08I/k7Fq XSW1tvQ3PDWXJkraYy00b42eTJJE6eXzfhyByncHHp2WzTVmzgJxjLvMuwGrleI6a8U7eYDm ihilOQMZ+YPT1Wa0WtTFJpbRv9hqklXX1TqqKibFWUsZaJMW9zpeb+5cXAkZ6rWlBLQyQhHd qzMW701spnxQVFRdKZ0h/WRPoGNYw77g56Z9eizJTvZ7GN5lokUFttdLSCSqrbuW1EZYYz5f MXD1IyTj022VKjlDWJSE5N5XutUYrKeS5VjKWhkqJ2MHlNEdHmZ+QSGkE4IHVWhFLvmdZXG5 H9Ge+SRRe+14lLSORtE2Npx1zk4yshVyf7EV9pqrq2sqhPHb6upbSxsYx8c3kMZUO6fDnc4/ BYpRsTGFnmrJX6WLV5bQ218LKyju4lDj5j2VUToiBsXNABxgkbYVo3zasr3vcUhpbPY6Wnqq qhuMnmtdGGtrnlpPrnHcLHWbUXlZSDldpmfadT0HmBsNpr4oncsYEtW9jCe3xZ2JUOKcU7pm VX67moP1PBQQSSutUIppCWSf1VI50eOzwOv1CTg5WW3mVyuV2nqUguVLc6lkjKKnkp6lwe1o jdzt5RuCcdcZ2KipLIstxGLWstzLn4gUl5rzBBpytc2FrWxtFC5hkH99sThY8PHLFzcyjo3d r6szbSysoqyaFtlndG4FrRyfHzHY8wdvgZ7rHK0pJ3svHxN2nbI3vbQ0yolj0/a5I6q3TUr6 UFgjcxjMb5GATgg9dlMr7p6MxyepgR6k1AaZ/kMkjiI94iZBTsDYnY3BOVMIwy+ZdQWa5rum bpFVwwtq6rz62qHK98gjwO+xPUgrE3fu2LSUb901m+U1dX0Ec8V/ZJFSt8oR+/BvkFx+mT9O yxwjDNotzGqtqjjl3MS3W+Z8Xvct5hEgzGyEyul5ndOYNDcdunVZ6dZxTja/mWc2rKUH9xas rrJRUeYt55nghtPLNFCXZyQ4cvMCSpq5nbK7GxGcFBqS6O2i3JT3u1uqqRkMD2RtkLX0UrpZ IZ3E4ceY7jr+Co1K2hoRhUteT9/8DCuGm/KqpIfItMMGTGxrXvlc7vvnuOyyqDhLNfWxkhUz a3uXbnp+SoNIbabVDPCQDJVRHDh2wc5UxlG+WRak0n3kam6mhpQKt9RpuWsgdyhzGOe8ZHxD B26+ix0oLP3ty+r7ibiNNXihjnmnnnoaaN2xaQ15YB+ywjI+az4m6W5EcPlndbo3DSXqkt0s nuk5EzWBvPTU4/VxuOwzjHXofmtSMnFW3E6aqPJUfn8C5cb5b545GyVF2t4qMRM/WtibM8Y+ 8wMy4Hod1gcbzcnsbdO8YLKk31uatb7lb7ZRvibNT0DmRmRvmPdz7j7waB8Qx3yoqTjLuxMc 6M8l4XZiUOk6a833kqbhXVcRYz4qZ5/XtwC14b1LRnBx0WTsqjleHUmVd06LWXbxNdt9khiu d/pbdWXGCOWHAb7uZXPA67PPr3ytarG8rv8AZ+01KU32VOVTd/lGl2qljoLG11Td66OCre5t SySmY5zZP2XtAd8TfUdlZzd23t4mzOlOMcyV2n42uvU3NarDca/SUVZS3K61M1JK4spjb4mi SNvVzHncfTfKtmitG2y8I11ZKKs/N/d9pqdXrDUDrVT+X5vM6MyNcY4oDC9m4GOUAlw2WTDZ 41M0Fe3iyJ0qUotzivDRsx7ldtTRQONNPFTurz5klS5hj/AtGwx6jqs2InCpeo1ZswU8PTjJ ybzJWsv4kanVV3r7c4T09E2qe3y3U7nOlaGtHwvceha4+nRadFzu7u9zkMRChJKEE1Hffr9p G3WrVMRirYbbb6KkkPxzHMkW+wcM+vYY7LPkzq70OPliYQqpJ6szam2X+yVo86u0vPA/E7AB 5jn5G+QenorVKLpx1dnvp5maMo1ZZrONjUA+lsdtE4uLHVJdnyouQR0rj95oOM7dfotelUvP 6t14mXExVRKVN+TK1Fxu+oZ46kOi5mRZ96opGMdyt6PG3buFkjVWeTia1PCQiuyivVMzptI1 t8lbcprjcX1LGBz5nxhoDezi5ox9c9Qtnt5qn3ldGN4ejCWSk/cazFbrWWUsRu9soLjFJzhk se2MbvyM9QsOfMssUkupMqWlnt8zBq6GzyUFcau7Oq54HtEE7nvdGO/IGnbfP4YWSlSoPSq7 PpYrVxOMpyi6KvCzT6aPzNLqbDZ6ia30kFJc6Wuc93LVPq3ky9y3A2Az0J7FUy1FJ66Ezqyj Tzfs2+Zqt10vbLTS0ram0XOKaYAQRvrA0TOHUHGxx1BWevpRzzSfvMFHFdpiHKFsv7S8/It3 q60bI5Z6K1UVPO04kY39YS5pGXlh2IIOD9Vhw9SChK0cpnrVJyqKEpN6e/y95szipq2ipLFU 3emtdLRReUQ2l5g2KUBpa4FrjljvQBbVBxnUzJeZruNWnelNuTXV+ex06tVkm1/WS2wU/ni9 GWDynBoezmB5TnPrgLk6uJVOm6rvp1ZwuPcb55u1rNv3nSzUXDGp0nrOe2VtP5D6GpdHJGW8 rmuDiHNJ/BblPFRlTUou9zvLhFpSS3Vzt94EPCvorxQUtz05frY6tqKhnMJo3OiliaRvyvB6 j57LjaPGcTh8UqEJWU+nia/FOFQjhVj6iTjB9VfXpp4HEfjD9jPrzhDxglg4b6Ov2odLBjZR Vy1TZ3Rk9eYgdguyw4zGCdPEXVvBHFUeXocQgsXRq04yk2nByy/7qbuT117IfixwL4Xxa1pr jpi5Uxia6opIDKyrpi8DLcOGHEfJYf5WpVqWerBqPjfS5pYPAyWIeHpzkpLpZW08xweD9H6V gbM+SKaDmEglbyvLt8jH1XSuKRVeq8p7JwKbwtGMTW67iJDXPZE3nLXkAEnGM9VqU+HSirna v5Ri2bkOvoP0VBThzi1mA0dM/M/9q43+T5do5GSlxGErtbo0nTksddqF00xBZz5cDuFu4hSj Syx3ODpyvXcmd1/DpoMWzhXS1UHLVT3OV8slIQ4PhOPgfzd89sLiOGwnUVSUo3Tdk+tl5dTr vNWKf8oqnCWVQS32d915HJbKiaO3QU01fTQtY5rniPmJeSNwQfT5KuIcclpSWnluaOElao5w jfN1NjallbHPUyAMeGF2CPu4wei6rgrz4vQUOtSP/UjvWLWXhtRP+rl9htzgzPiaLGMDC+8N ep8fHbng1V4jiBQHYbRsnPTN+iA3OOgQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQFC7BQEXuHr+CAg6X6BAW3PygIOkA+qAtumyhF0W nzILotukwhD12Lb5kIsy06fKsnoLMsyT4CqXLLqkHupsyLosSVfzSzF0Y8lXgq10Q2WZKvBw l0VLL6gjJOyhsmzLLqjJx3VSy2MGuv1NQHE1RFE5xa0Nc/cl2wAHXdCSVL79cnAUttrHRkvY ZZsQxtcOn3tyD6gdEBk02iLtXx5qa+joGyR4LaWIzPjdns9+Gn8igNQZw6tk7phWNnrGThgM dRKXRgt6EMGAN9ygNYpLbSW2UmlpaanDwA4xxhpd064G/wBd0IexdmeXuyXFxz3O+EISIl55 sDI7klCxtbibxo09wltUlXeblBT+WwvEQdl5x8uw6brXxeNw+DputiZqEfF7e7xfoZ8Lha2J qKnh4uTfRL5nRnxL+17mqL1WWDSUBpmMY4+9vkAY/HUFw3A/vQvO+Lc816lNx4VDfTNJa/8A tj+J2bCcvUYd7GTu1+ytve/wOnHiI8RkvGnUBqLhSRzUcNFyUrqXmhDH7Zmdku5znIOcEhdR pSxVWXb4yblUejv9y2XuOYhGELqhpHwX53NiaD4gu0lZbvbZKL3ikvsPlebFKI52Ab4a4j7u 27e62alFucZR3XwI+kwyuhJaO3roTrLzW1elha/0nTto6mRlSIaiEc7nAYBMjRnbsM4wrZcs noaqvOLp2Sjv5mi3Dy2VEorq1jjytaRCzAkYdstAH8Vs04y3ia8qdnZsxrpTtFS5lpjwWsDT JkO5gfl+z81s0lp+sfwNXEWW5w744rjWR8LLjCXx+Y2dnvDNy4Mz94b9M4WLl2lB4qlp6fM5 XFVslCqk97L7Dqdp20VV9sjLbTQwl87y6OSobyea8/CGB59T0C7rWqQpVHWb2Wy/A4ii5VF9 HUbpvRne/wBn1oql4V8Jbzc6syUN/orrBTMg5gx5I3ecg5d6YCxY3lPBcX5axvH69SSlStCn ZrLdpO7vvv7jr0+c+J8F5rwfA8NCPZ1YylUbu5WV1bwSsn6m5uLmto9VaspLtXW9sVEZH1lH PPlry9pw0sJA2+Y6Eeq8fwHDp0KUqGe8rJPTx3PWK3GlXqxxEI2inovQ5j4Uazj4yV0lxuNR VXCaha0TOrHl0kEmMghxOSD6hdI4/SrYKPZx0z7W1v43uet8rzw+Jp/SIK1ntsbn/SMF1v0b ZP6wHl2Bu3mHQ+q4ONGVGg3Hd/mx3Ock5X8DaHGS7C26rprjR0sRbRvihkc8jkc4n4c/NoJP zyu2cmQnGPY1ZfWuzzP2jqnOhCaX1bL8TWNL114o6mkrhWupp6gv5ahhaWZO2+e2NvxXcZK1 4fA8tThKnaS0Zfr9QR2+4UbJZ3urGZDiJwGdcYw1o2d8/RRHRFc6u2i7bLe2OkqXMjooqdvO Q6ateeSQbghvXG6wOreWWxefeWhKu1NOZaSAUdoml5iDLiWbnORnOe3yCsqavds10nbUyXVE 9/uUUMscZZTSczmQskf5YJxvzYx06BXcYuykTHRXiQrrVW0NVH5FbNLUDLmiOIxGNvNjOc7O HfKtpayVkZVJbWMW73NtPWUrWNmrJoyXOc0STGN3XoDj6qYx0sVzq3gZFqtJihqagw0FLTu5 hI40L8vdy5DhnYbla0ptvLEs2pR31KTV15dT2+GnjM8TpAGzR2vly7bO5O5KyJRUm29TE1bS 5l1FJcbhdPIrIpHGCXmew07YBnOTn549PRTePV7kxtbuli+Ur4ZTFBcpxOWuxFPJE2Jjc5AL fXfbG6nLDdIywnpqZbdS28VcjpZp66pmjEboJphDAx4b1a7GSCoqdMrt7iiqW0RppvtkstLT 1EdU6kZHnmZHUPcx0gPp3I9SqSjUktGnYsqlt9TNkvlE25UVyjvswcRkmJzw3lI3ccn4XD5b KkqP6twYe2pWe7WuK5A/pSqmfWQmXzPNJaQf5ePUdCVrU4JSyvYtdZLIsy6dttymhmZHUVFG XjmbI/7uB8IyT0O+6z1ZveHUQSbvI1Wqs+mLTO736W4UcoY2WCATfFIB1ZkHqM9D1Cw3rNZo pWMnaVFpHYxbtfNMaas7KdtF/VDZuQNhc2Vzg7fmOdwTn8wslCnOXeeiKTnK12Z9kuctZbqd 9IKh4bN5cg8gNkZgZHMAO43yfRXqxUZXRfOk0pdTJfe2zPq6+Wvq45WfrKYh2AHjbs3Z2RuP mrunBRu2Wdaea1iLNa0VrujJ6yepub3MBnpoC8NjaeuS1hJIPphTGn3XLfQxdnKTeV5UbjtG uaSjp3Sx2uqr4qmnLZY/Lc+QMO3wd2uA791o1KEu0zTengiYq8O69fEx5au20dRTiPR92eyV odFJWGUFud+XBOS7P4KkrqWmxWTlKKkpIvW2nuN/vbTHw2LadobG8vfgBp+648zsDJ6rNOyi 7szRlH6ykvQvzxVFJrCWgmtlutUJbs1tO172npjAO/L69wVWk5OGda3MsYJ96Tepk22+jRld X0dt09pyeRzfME0FO6J7XAb5B2yfx6q1SSnTyyua8ISdVTzPfqajDq+9SWaKqgprJT+TGS+j 8sxyc3Nn9YDs7HoFq04yjFq97m46dGpPM92ZNDV6qpqllVLa7dMx5D42Qs+LmI2wT+yexVpu K7qJcaW12kvgzJlZfbfSsrLjK409VJ5b30wbzQOOcNx1GCsdOM83QzRjRcGqS182ZztF3C2U lC2oq5OeRxNPI6SIGJnUkOyMH5YWZSqRk3fZJGKNWFSnK8dH0/gZPK+4XmXy5jHFGCZfNqmt Zkd8g9D1ACxSjJzumQnlp3krryMes8m1RwZfSVJjkLnNkPO1+Ts5u2QB3U0moO8y01mjaN4m rVWoqert0NFcHxvbA8+7vZWSNLR1LMZwB6LalSbhbL5/5GtTnOnUU1NpLS1uviWZG2WnY+Q3 CGSrpOWZoZI94YM5DXMd1d8t8+qtBUkrSVjK41G8sXdPU3JZ9VSVd5o6tlfBM2nf5jXspBmN +M8pjIxydQR2WrO6hk3/AD95hnSi0+7dvzt77+Je1XWt1bXPbIbczciniom+UwbElzWg9z1B OFWhFX8F4F1J0oJxd/8AFq/ezR7XqOWCjht0N7ljoAcO9ypmuGxzyuaT94H09VtZItNPa+3j 5mpVlmanKKvrr0/L+0yJrRJLGal13o3vkmxBJMY2Rhp3HN1c12dh2yscqTupS2ZvNRgo21t5 Ms0kYo6yojnfDWTynnixO1vMRvjOMH5qjk94tWLyc080tLGuWe927TtNFNTxiaephkjf+ue6 mhc44dGNhnI+SxKjGcHGcVvpbxMVXtK01JSsovXSzehRupKi00LKV9orzHIPLlkMriIf5BaA MluPX1W+4Jw7r8F7ykcPJtupJXvdea8CE2nae9VdI41RoqRkXIHmLmkfID98hxGPTGSCtSta lLtG7onDqdWDpqylrv0v0M69OnZQT0stfR0ckP6uAU1KC3LgPidzE9fQdFZVM2rjuXjQhRfZ xd8vne5g2+ludFA6kbcpXVOMPbzRsZMzP3uZztj2wssJRjScldtfBmFqU8QqUsuVrfW6fg/I 1mDSuq20UkxfZ6aN3wmGeugfK5pGz2Bx2Dh1A6LNhqc60+zjZaaptaXFXEQwycqd29k0nYrD TXW5UVODW0dxm8t5noDNBA6Hkb97naACC3c532WCth405Xlay8yMPxKbqunKH1nZOz+Bs/in QVdXw/uwqKyySS+5ubBE64skcW9QA3lyceudlv06tOcoxnovX7TUrxlB2d1d9VbX1OjMlJLa gJ46xzaink2MZLZGDqHNd6ZXI4i2VQktGasaOa8ZK6Lnis4PUfEWS16609BI6O5wtivLfvGm qmtA5iR2eB37rh6dZ4eDdTRX/PuOzct4etUoSwdeac6f1el49EvOOzN4eCyx1XCHUcN0ZXUs Nc+IhlO8Eulb1OfT/sXX+I4yU6sKlO94vSx3LDKm6EsFVi3CekvLwZ6kcH7hamcGY5qOKofc rl8QbJLzudIejtugz2XfuEcTw88A3KN6j6eJ5XxrhVWPEMlSzhD9q1tPxOGvFjQT2aOYtpKm KKqYHGA4c1sjRl7Q0Z+LuMLjuL0ss9ItZlfL0RzXAq8JUWnbuX73im9Dy24iO94utc8yF8E0 7n5d94/Eeq4XDvq90ei024tWRtW16ffX1Qmjlb5UbgSxxx/tfVbtSuoKzRzfDeGyxdV2lYjf LrNbqh8eWHlcA082zj/79Wo0syuVxFGWDqOO9zk7wrcOq/ilrqmt0NKCHO5pXOdgOZ1x8znt 81wvGamWGWm9ZaL8TWdbsKUsXPaP2vY9ALHoGW3aYDIaBsQpnNHLJGYBEwYG/rkqMNSjTprJ 0Wn3/E6Fi8TKpUvOV23ra2v+Rk3mCbT8M9vgip4Hj4pqh0Z88nsxv8lpXB8QoSjDKlZ+JynD sjrKrOTkvqpfecfa4uDaex10jg4ObG92COnwkfxXA8s4d1uOYWPjUj8nqdw5gm6fCMRNvanL 7LGgcHJeWaLf5r7nPkY7b8HJeZkSA7GaKkzSsGUBu1py0ICqAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAdEBFzttigIOlygLbn/mgIeZ80Bb MuO6EXRZfL80IbLb5UKlp8xAU2ZNmWpJ8d+qgslYsyVOB1Qkx5avHcKUmRdGPLVbndLMXRjy VmO42VrooWH1fMdjlQ2i2UsPqsnrv0AVSLM02t1JTU05hMpkqMc3kRNdLNjIGeRoLsZI6oSk XW2y93IERUUVuZ8QEte/DsjYERsycEb9QhYzYNBh2PfrhV1uSSWRD3aIgjBaQ0lxHoeYFAa5 aLJbrIMUVFS0xLQxxbGOaQD+U77zvqSSgNQA59wTvt17KbMDod8AJZkXRQ4xscj5KCSgHKCp swWLlc4LRRPqaqaKCnhyXySODWtx9UswdMfGb7Vy08L/AH6x6ObHcbvAMSzy5EMRO2225XS+ Mc20qLdHArtJ+P7Cfm1u14LbqznsFwVtKti24xfT9p/gvX4HnNxn8Rep+M948+93Geo86V0k YY5zYz2I9XDbvnpsvPa1OeKrSxGNk6kn+89F/hW0fcdghiI0oRp4dZYrw6+r3Zsa4XKJ1QPK mZJGzMZHKQIxjc569VkyKyMEqrbd2aWWyNhmEL3ujIw4k7SDOdh6K8lrdG1Rl3EZNppmCeJ3 K2sqZNmtzzcnyIO35LK3oYpSy1NEREktxr8VA8hkTeV4Z+pDMdMDt81lo4dyV47mpisZShdz aRvThB4ddY8WGyP03pyuv9PGeV85b5VMz5knr+C1cXjKFB5JvvX2NKmsVXf6mDS8TsLoD2aN 4ij83Vl4FDG9jfMoLc0OdjIPxPPT8Fxdfj+mSkreZ2PhvLjS7bFu78Do9xr4a2viVrjVNo91 PJTOkdFC9xd5whl5cfXGdlyFLF1KNOnVjLZXfzM9CNNzdGtDZ29fA13hFwZ/osobdF7hFVUl sc3EcMbS8NBwPhxtjbcdFwOO4lklaUtZeehz6wMUlJR1j+fkelPg98J2htbWWOlvGibLNJVZ JkMHJWxc45S4uA+8OvMPVa/DOI4qSjhHNuEnrG7tdbO22m9zjOKYHD05/TsiVSK0k4p6dV46 m0eJvsatb2DWlLPab9p+5aZo5p2tqrxCZJ7dTOa4crQch7MHduAQRkYyux4nB1sPmkqel9Gt Ezg6OKwdWi6drOWtvPTqvlc4J1/wV/ysFJLazcbdcKuaT4vcacwxRsa3lbs7169V0DiUfpGK zNW39x7BydiYQodnldl4u7ubP0vrCR9ZNUOe7kP6uPoMFa+LwSSUUjuUcW8yu9zafErWrpo3 RwgOnq62IMdyGUhrBlzgOnbquw8AwGWrGb6RfzPN+e+IKVGNFdX9hy1p2kdDpiKplq4zU1MI limNM5wYMfs42B9QVy9b69jz5OySLdjvlTNK6N1RcXc4L3mOiYDt/Jd3b8j0yqdA1c12xUNw vOm46mokvflEuLCaZnltxtg984/gta7zd1Fp1EtE9S3Beq1krYKqa6UzaEGdha2ONsg9G7/e WRxs35lUnq0ZFbcq6trecRT/AK5gnjMlXGHuLv5XTp6H8Fp6LRvVMvGKaNLqLhRWypkir7XJ U18v9akFWSxxP3gcdSOoW2szfdloWUJPVItUvw1eKdt1MUhPmf1UImZx0BPQ/Lusj2KO3Q1b Stinq7C2oqxcWh73Bjf0iwEEdg0np6rDlebuCc0+7YtSXGWleaO5tqGwxNNTBM648oeeoGGj ofVW6torGKte+5WsuM9W+GfzLfTw1MQkjZNWPLmOzjBOFqy7uiMsYx+qaZdNVQaReI6qhtFZ PUu/U1Li6RrHHYjt1H5LYhGMu8nsWUXIzaqOw1dNG39HsnmD2mYvBI8zHw8uCTjKlxlq2VeX Yy7M2xSQVUs1qtrXRkiqa+V/NGTjo37uc5WOFOaWnUxunb6js7mp0UFjiLRRWi2SedHgukgf h0mdvhcT26gdVjlKr+1IrVo5pZb2MKtpbfW6qhpo7ZSsiZAHGGno3NLHt6jmP7B9OytCDepe KUY5d34kKqhqIrvy1Nto/wBGytIMb42slwRsGYOCAVFWUd47l6abZfs9uqeSKaltTxUQSeW6 JtOxrX//AFUFxJIx1VHNuGVGz3Y6SNz2qantrX1lSy3NqZJTTcks7Y3hw6EBrCS38QslFuSy N2Rqylaasroxbjr+/U0Xm0MdEwhgdG50xa+Zw6MGB8QPzRRUdEjO4QnpP/I07S0dRPHyTW6l kh5XOjibO+IiQ9WZdtjOeqvVq22ZEVmblc1KxV1xo5zdG01FbG0B6OnzIR3OB2Hfm7LHKpLL l6lKkaU1lepO28T7lbXVs88tI51c8+W6OLcZ3Dmv6behV5QWTNIpksllNdpuJE8l2pffGziQ xNZLVMjy6UHo/HQEdOi1HUUYqmtEZqNCN3GCXkanX6soorFVuZBenSMIbK+Q83mgdHZaPyWx GDlJtK5gjKS12ubbsOp6rUTZ6qijeIIsHz6mMFzXgEYORnP7lFSDp3S23Numk5JPdm6KNmpL LFT81ip33KL+qZuctLnxkZBaeh7LUcVl0ZeTipuL3iY1TU11bcZblVUtW+T4fNY+L9WTscZz 1x/AhIVJJ2aMs8PG7s9Gvf8Alm47fcKxtvhkphUU1TCXOdFDGOV4d3AccAZ7dlirytO5enFZ FHV/MuxwQW6Kpq+Z73THLfOMTnRvII5g8HAwVEKl3ZE16TcIJaa/E0eqrpbzDEK50tFS0LSN qiB7439yCTncrJGN07mwpRissY/aXoqOzy1Ecclxinke1sj2y1bWB+fVvQEbdFhnUs7dTDRo VLynKLsi9eaZ1hjZQSR0c0VQw+XVQ1DXtmHYtAaTj16HIW1Np9xeBjpJz/WRurdGrGVU2u2S 2eggiioJfJZ50gBle4nO5yBvv+yVKr91Rh0MPYVIt1a19ehql6o46+4tkcdNx174mPkmloaj MUIxyfCOu+2ywzrO9ou1/wA3KYai4Rs4tryad/4+Re1PEyaSMzXeio5DLzy+70MkUVPsADh5 5uT123yr04tPKpXt18TLTr93vUnGy2e/yL9BQ0lp98pmSUjpaun5qOqpYyzySO7QcHJ7K7kp PaxjTlKlmktL7GbSOr9PwwVVM+GnqqdplrHm0s81sZxs8c257g9VlioRSd9/ca+IdKt+qcLL pruzJpH2bV1XNdn3UU0zHBkpdbWt81rumGk7fgFrUqyUoxel1va/+RLo1KUcqjfT97wMm4xQ agAmfX1cFXRBzYZqGihHwjuQSc7DcpCNOLyLb06mZ13mjKUPmzVqG9RVkdHLaaO71sxb5r3V Xkcrnt6uw0Ya30BGVFKVSl3ovV7GaMYV8yq2919veZ2oOI0goRDWw0L2OfzmSGWOOWLA3a4g Z6/JchKErZ6iVuttGaMYZYuFFtPpdXS80bCq7hTV9ybcJqKeqgiHLUOMxkD4z1YXBuM7jB6q acKb0SsHKpGKipJPxa6+hhSaMljLaOldBQ2qpHmxtnDjNEzm3wf8SpVaUpK6vYy0XLM5zd2t /U3NdNOUenLPQ1NdSwvnkqHQFlPu+ePA5ZGudn8Vj7GabTWhqSxqqVJQjpZaX8Ss1PYp6wMF vnfUYaYozyuc/Ox+6CQQqWpOLck82xvQ+kRj3n3V+dtjLpLHTUsEzBa7REyMF1U94ke8DsXB x657Ba1anFySaVm3e+uhtUK1lKcZyb6W2+JsbiTRW+Wq92pJLITPT+TCyGm5jHkHpn8vllbu Eyra10YsT2soXeq33OpeuNPm1V1RSOkljMR+JnLyHY9wRsFyFSspb9DjMNTcld7mr8KtSyaG rzWYdcLbXNEVVTPPO2pb15S3GOYHo5cLjW5wcXscvRhHtIz2ktn4M584O8EKDVuomalt1U2a 21sZc4ubl9O4f6U5o+6759FwUcFUhbsp6I7RR4nTrRdKtHvxfufmjsjw4skmgbCxtNO/3hkp c7zHHLM9mjsuUwKlRpqUF3jjeKVY42s41FpbQ0/j1pzULLTPV00888VXA6V8Eb2+ZE0D4nte fukjr8lvY2WJlFS3bWvjY43hs8Mnka1Ttd7N+n4nlvx3srItQV00ULo3SSZLfL+BjT0Oe/zX HcPq69nfurrfU7/SpyjFTm9bnGMldUUJjkppPKmDSGuDObl/A9lzSgpaSWhyuCxdTCydanuy 3onh7qLXWp3+XK2aCpkDZJPL5WQ79AMdVlxGJoQgoxj3l08THjcXJ5qlaVo+enwPULwf8DIu F/D6Fs1jtrpHtZIytD43TZPqCcgA77LgMHgnGo8bi1eUtv7q8LHn/GeMvG/7Jh20vDx8zlq+ aliu0LP0jHPV1EBJlMtUXx8pP9wMtHotus8zWZbeZwtGDpuTTsnpa2vnuceXPUEsl3qnwVsT 45WiMH4pDygEBgL98Y7rrXEalVd5TS3v19x3LhFKHci4e8474q1ZpNJ1oJw7lDCe25AC432f UXW5kwifSd/gmc9zlU7PgGKf93T4o0jg/k1Ee5/Ffaq2PlY7b8GtmRH5qQdjdD/52YgN3R/c CAkgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICh OPqgIPfshCuW3P8AVCSDpPwQFt8gGyEN2LT5Rn5IRmLL5d0Klp8wwgLMk2/VStyyRYlqEbuW LEtUAOqJXIbsYstXhGrFbsx5avHzKlMgx56o4yT06/JMxNmYdfd4aAMM0kcQkeI2F7g3zHHo 0Z6k9gOqqTlLTIrteos0tF7tHjInr+aGMtIJDgwZe7cYxgEZQsZsOg46re5VVVW5J/VxvNPA AcfCQ08zsEbEuGc7tQGs2210tnovJpaaCjiyXCOBojaD36AdUBeIwSfoB2QEg8Y7k427oCsU 7mPB6H6IDJB+EH8lZMFTgu3z8kzGMZdsNy75jCqZDj7jn4ldM8C7JNUXeugFRFGZRB5jQ4tH UnfYfLr6LR4nxbC4Cn2mKnlvt4vyS3Zlo4apWaUYt6r0955e+N/2jus+MN8uNjo3m12OF4a1 tM9xdM37wPMCOoIXnHEeO4jibdNPs6L0svrNf3n9yOz0MHRwM9s1RdXsvRfe9TqnqPUdzqJz PWVNTM+rZiUNly6RvYSEnr8uoXFQwlKjanRVktjZrYipWbnVd2yxa7vU09XHNBE/y3NcOV7e aNo6bfP5pUhmVmYoPS6MaGpjbVDzGGaRvUBxGc+ihK7sDVKLndaKiGpjkj88Dy3gDAwdth1/ Aq0FnWhtRxMKNP8AWddvM5R8P/gq1rxoYyot9sNBROxzXG4NMcbB6tad3latTimEw/c+s/kI YHF4xZoLKujZ3L4LezJ0LoRlLX37ztVXiHJdNUO5Kbf9kRDrj1K4rEcYq1Fmi8sfgl95zmF4 LhqCWeN5W1b1/gc/Sw23QtiDYIqW20FONgOWGnjH02C69WxKzOV9+vT+JzdClnailt4bnXHx AePTRujveKejrJtQ3CDI93tzCYy4dnPGyxQvUfd28XscqsA42c/gdIbPZIrpq7Ul/p6Jzaql uk1W6mc/mdJDJ8T4vls52Pmu5cKoSxtGN9VFJ2W7V9bfA855qqSw2K7GDyqo7Zv3Wvqv4nJH AvhDJZNd22vttbDJQ3mQGhmDwwgHGQ4dcgHBHqurc24R4bEKnBXg3eMujT6eq6nbeXOL/TcO 3UVqsNJx/vLw8U90z0Z4UaLm0XSsipLg5j52mCBzouWWAu2IHYgncFMJKpGXcsn0frp8zjsf Uztxn6vw0tY5q4g1EFMy1Uk0scggDRKHjmeTyYyfku/cfqqEKVGTTy2v4pnT8BCc3UnHrf03 +48z/H7pK21V+pq2GqrJKzyHPmE0RjbDh2Gsaejs/nhebYidq2aPV2PVeDV6tOTcXpt8TqTe tVMtNnlp/KZzF3meedi1v09PmtqjhHOqpp+49K4dxXCU8LOliY97977UbW4eXSXiFxIp30sd W620pPk8uzZ8HfJ6jPqu5UcMsJQs/rS39Oh4PxzHR4hjp1qL7i0j6eJ2OsVZFR0c8DYJWuZI HMpw8yCIEfEAQd/yXEzknNs1ZU2kjLr56Sslpqukp6uaig/USQSxmHy393kA5P17ql3syuW7 RKsqp56YONsZTCm+6BUScnIcjOMbHfPdRThllojM422ZGF8FxZM6agdcJ5I+UnfkYGgAYJ6/ RZEm1ZmKa10LDdZQVk1LSm10k3kRcrJTy5Bad857fVUUPBFY0t5RbDLxDcK2pBo6V9TG5r4u QN5Yx0w0kbZ6EpGMY6IyzjJK6f58zPr3uussFZDaZ4n23EckFTyubj9p4HQ4VbuMdeuxhyJl u4x3CeBxqKO2xeSA+F3u+CWehGdzj06qYQUJKy0Znm4pJIlamTzmUi3x1RMZjdLUsEcbWgfB /FXUUk/ApON7WZlUmqq17mUgpo6mGmYYhiLkMb8jo78lhjKN+z96KdhFXktARUXG5mKrh/q5 0rD5M0THxsI/aa87dOo+ax5lGm82jZkk01aDujUKu5y27W80UNJaHQvY0BhDQIiOobj9nOTu qOgpU1K7MEYtQszTdY1dXcamGCFtrqPew9zKilhjh5ntO7XZySQfVZqEXHVNk0VZOTRocNad ORU8clXzuqGcriJsmJ/8rpsVmajJtvoZ5Tb3NTq9Q3CrqYIJhWVccbfLa1tRhsme+w/irySa uY4xSbfQ3A+zU91px7w+OhpaGPmeOWUzx+rtjufkuOlpc2qd7XiY9tmsNPc6uOzy11S4w+UR HSyk4ODnDzlpPoFS9lcl05Sko1NDAvVRU1/mtbSOpXyNJpX+5Fzg8bYdv8Ocd1nhCErXZjTk ruJfoZLhPbKMUVFTVFTKwB8/K5po3dzgnDirRmrOT6EyV9JPU1uKivU9udSzVVvhbTOdLIZn MjBxuMHmOTnotaVS8kWUYRTSI0d0kqrrHVCrZX1D3ODmPfHiRxGNsYcXAY26LK03K/XoHFKl lWht+G53a4U8lHDJS0jqefPI6UtMwHX4Q3r8gsVTEQhJRrPfTRNmzTw6nFzjr7zfdDX6lsUt sfDSijimZyySSVD5Ytz1wdwPUY2VIKlKdpbEwfY2qUd0Z14st+t8bZ6i80NVDVMc+ifAXCma 4O3aBy4yO4JW1TjJ6TdreBx0Z51nVNp9b7mm2Omv0EpEtws9FUtczDmsfiowfvFu4P0wseLn lleDf2myppRbtoZlzsFRqDUd1qrpXQmqcT5EdPJ5LXYH8gkDHfAVKn6ympLoZsPUilpexcpd KWq6WOppam/U8EzHhz2wwGR8xLQAPid129NlelUpruy6mWXafXSv6gWqjktEcU2oOSoc9ojY YWMfgdWOI6nHTm2K4+cKbnr1ZmVaSaSWpruna7RtLQyww3J9P5jHNqo5mxuL5MbFjegdt26L JRdKErpk42VWooxce908LGjWN2lqv3qZ1ZU1UBa2KIN5A3nzu1w+fdFV7X6lvgWq0pU7Kehr 4t+nKa209b7s6OXmDC1szPNgPY83Y/RY5Zlo1cxRencbI0M9nrrjG95rBTyubzmpme4S7bgF uQHHr81nlHK/1fUrVq1K188tStwqWtuM0FkltdFI2JrmMEk8nLh2xcCdvmQq2Sdk9epeGadJ TrRbS06I1r+iyvsdFATNbK2srcnLaeb9QDs5uOrh3CShd6o1qcIVHJ2aivPcx6q918Mkvu0t FU1nIHiepppGsYf2ieYHm2yBhZ8PrJxatY2MVRpxhGSk3ffyI/0QXTUEzI3RW6vgLmti86lm jfHjuHAYwO3qoikpSl0McadoZ4ry3Ruq26Gud6uDnUTrOKh0fmSNYxwbIBjDjzkmQZ9OxWKb UnZnHYqdOnGEqiersvUx7/PSWrUbbfViz1EpphVM/RgeBI45Dw5xHbBGAqxjKcWb0M7pdpKL XR36eBbst8o7Zp7zbeLhRXETbuj5TFyuHL909SfVTOElUvfu2NeblVSVTYy6S61trqgG1FZS U07QX1b4/i5eoc5rQfn03WSnOST6sz01aDy9OhhXGzxUGrPJqb5JR+a4PjkgzLDI07iVuRzZ IPR2ysq8Kis3ZmanKfZJqF/Xc17U90pPcHwQS3Oeplc0NeITFCGAfFzEfCS7r6hbSpzzXhsc ZSofrM+jRh6JoLxdYK10Na51JDG14jjpOZ5adi0A5JI/esk41c36lXfUy0q1KnmlUko+uly2 a4Uk88NwudVSUcb8c/lkupyBsfLb9369N1je1nKz6k0sk5Z4xuZkGrnwCIR19TSGke50MgxC 9zSdnnG469Oyxrs4xdzJXo65Gr+V7liaoqKyqkqKplxuTqoeY6ds4eHEkdXHYnAzhY3JS+qZ 6UFBO8kkuhlSOutunmpgZoKdjTI2Rhj5YnYy3mdy5DnemVs06rl3J+61vmcdiqVK/aQlre3W x118ROg66C8G7sl/SFNcntEr2PEjhtuHYG3fZZcRTjFRt4GbBzcXKnNWaNjWekqh5jYY2xRs H3Mh+R327LQlSvrJaHIRqRT1N8cOL5qHhlcm3LT9XPCXAF7HRAslB3IdvuFx1egnd05OMujO UwspJqFaClBnP+hPGjZaak8nUVtrLbUSBoklgb5kJx35eoBWnDHzp92tTcvNG3U4fCq06FZK 3SWnz/E3DrvxQcMtYafldHqWCnf7vJTeS+R0fNzNI3b8lyy4phKrcoJp2ts/maC4DjqKSqxU 43zXurfFdToTxwtdurLiYW3i3SCaPkMkbvM5yOnKB0yOvouLwUZ025WVjsT4hFJKKbNh2Xhl T1c7XulM0ZZh0jhhrcfzlcr9IqSlliXlxSKikoLQ568N3BeXWN7gZT0znUkDhzMazabfvk4H 1Ws1NSUkr+L8DgOIY5JOpiJW/PQ7XWyJtgvgjtT/AHalgaY+aSMPljB2cCD+yTkZC5GHZzmo u+uxwralSjOetnfw09b/ACM6i4h3B9sNNU0Jt9DTRujJiZ5IO+wc/ZxHcDpuqyp6Si+hf6PT U41Iu7eu+hsG5V7JhIwSYnjkw5rcnmb1zldP404Km/E7pwPO6yb2Ng8bJyzSsjOfPnTxtb69 clcn7JKPa8y0pNfVjN/K33j2l1+z4BUS6uK+af3FODUf9VR+nTK+ulsfNT3O2/BthxEpIOxm ihilZ6oDdjBgNHoEBJAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAOiApzDHVAW3P8AzQFt7vnugLbpB3KAtSS4PqUIbsWXy4QoWXzDKAsyT4KFspZk qB/iUGUxZqvlz3VspYxpqtMpXMY0tVnumxDdzGkqc9Dn5KG7hK5p777HNWGmpmy1lUHcphp2 87mHAJDz0Zsc/ERnsCoJymRDpa43V39W1LLbFj+t0bmzTO7HMhHK3cAjAdtkHCFjVrXpqgsd UZaaljE8jSySoePMnfk5wXuy7lzuBnA7AIDPLw55Lhy5+Ijrk+v1QFfMJB6Fw+WEBQjJJHTr hAOVpODnb9yAkckg9AOmEBQjmfndAX6d+Tg5Oe/ogLsj+VpBc0475xj5/RTleniU0W51e8cH tGrD4bbTUW20TU1y1G5hDYmSNxD2yc/Nda45zHRwElh496q+nRecn08luzl8Fwudem60+7Bd fF+C8fXY8l+JHH7VfGXXUt3vNyqq2pdI54IHwN+LPLjpt0Xn+MoPEVXicU8031fReEfBHKRr ShDLQ7sPD7/NmVqCF+pq5l8vFax8TpY2VQpuVssmRgBjABjAG/0WjTtTvCK0KTk5vNJ3MCqh 94ndFzCSOmcREcN5XMz0wRlzsY/ethN7kuq9jR7hUPr6dlPGw+60zyYv2QzPU47rZpws9SO3 yxV3ocueFnwwT8XNWsbNaS+0tieHXGoc6OJkhBxjucfJcHxviiw8FGk7S8PI3OF0a2OnKFKD t4nbfw/+A3SPB+sFxrydTXNow2SuiBiiHYNj747FdVxXHatZuMHZM7ZgOWaOHn2lRuUvH+Bz TqfXtq0HbDU3Sto7XQRMP62aQMAA7NB6/guJninez3+fuOwrDJwsl+B124g+0hFdcHWvh3Y6 q9VjiWCvqgWws36taNys9as6cM85KK89Xb02ubeCwUa88tRX8tl8TYF40TrzjLdYZ9dakrDT TgujpYnGOKP5BowPzXVsVxyF/wBXHV/tS+7wO34PgsIxbWiXRbmnapt2geGNuqIIiyqrN2lw w7lf2yB3WKlPG4qWrbXjsvcRWjhKcXTVr/M4u4cV0tTx7vtP5UkLJ+SqAwAMOY0gY/x6L2nl btKDodgs2iXr4nz57QcTfDTnVjbvW+e5uzXdovnBq6wXuyRSTWeteJp6Or5XxukDsl0fdpyP 2Vn49hMO606LVot/VeyNblPidWph410/1iWrXgtLPx0Oznhh9qJoG/XC1w6jqqjTFdH8M9Nc W8sMoxjmZNjHXcc2CuDw2FqYWtTc454Le3X+J2apOGLoVEnlk1p/HxOxmr/EbpK+QQVFt1Zp aop8Oa2Q3GDm5MdXOLt8LJxPFzrTTpLbS9tbefiYOHYaNOLddNX89PVHRL2g3GXRDWPh/wAk LTV2iDy8QUD3VFS5p3w1rMjI6A5AwuIpcDxlaoqkVpfroc/hePYWglmTzW2WvvudDbxfJeNF 2bR2ts1nt0ruV7qsO8+oA6AkbD6BdvwuCp4GGeo80vkjheJcdxPEX2esafgjl/hTw3g0Xpym GXx1bnGM/A5zNxth+MH6LXxeJdWd76GrhaaUfQ5H0vZmQc7aivbSzxcpdG9oaHDOxBxk/gey 43K3UzI22+7ZnKenbdbaS2z+9zUE9dUwua5jqsNbOCR8WPXA/cFqVVVc8y2MOV3NEvlsZRV9 A6qulsmppyfLijnDpY2DvJtnGNvqs8aryN9SsJJyy2ZauEVnuZkpKeC5VDj8Jjic94k9C05A GymOfs1cZZJ3ZsvUFigtbsw0lbGXSYbIYcNw4YORknOVmpyuiVNZiljtFJYyI7hPU08jW80b 9xDLv0AG2fXKrKGZ3XoZnNZbHJel79p63Ujg66Wl9fPG9kb5AXecHDGCB37YWtWpy7TMnp0R hsrGmakgt1pqaCaS7MnbJIXCk8qRgpm9M8x6j5ehV6c5OLXUs0+0cbaLqSdfLXdah0NHaIZ5 JPgGXtEcucYDubp3UKE1StJlYxtK5g6h1BTeUymrbfAymY4SsPvbObzG7bcm59NyoUW4pwex jm5Tn3XZGl193t1FVsZm7zS1ERqImwBhjpm925ccnGD81eay2Vi6lOa0tZGO++tsdWXVlojm ZIOeEzN+Lkf1flvXPp2WScraa+4iSclZPU1Vuq6C3VlRHbbds6bzmNB5GNcBu4Z6A+mVkX1d OpNJO9pMjeNc0dkiLhTUdVVOa6T3WMNLvmCT3WOklJuS6maK1tJG3J75U3OtqRJa7g8Q8ro4 hJ5LnEfETj5beqzyikiqTUU1uzctp1HctS1TvdLHcq7k5ZHOmiB8phHx5Lcc4A6d1o4iMYrQ th4ubbktit1vs9NJOyGlpBJNG1scVXK+AtkbsHcw69RssCeZqJkce+pS3LlPcqy40sMk1fb7 RcjIA+CIOlDtjggnuSOp23WzpBvQ1nTeba5nW2ov9tp3S2+gjYxko5nQE80h5vic0k/P9yxL K4NS0uWjFOdrapGTqyv1LXvip3W64VJA53UjoYI2hw38wuzv9M7rFKi4NdS/bUYrPN2v9pot ZqCpbdIKmCh+KlnAe57GOE7gAfhaNwQeu6nJCVN3+JZvMrF+S6XG61VVMJKuKobKZWsZyRBw O+Wc2TzD+CmjHNZdF7jLCMYpRaM2261mLJv0pV3OKYsBa6LyXcre7cdHZ7kbqk6OVuz38zYn KmkknsYkdfcKms8qKV0zJ3CSKCsrcCFg/bw0Kz0+vsROcM2ZaX8jPjbVy3EMfH59SzmMZFXy StHb6j0WFpXv09TJBQ+rF2XmjX3cO31NU24XKlqbqx4a51N5pd5GBu8k4P4BZJ1oLuwFJzk3 GOjLF00c+3VjKu3W22OdC3yyDEZJBGd8/Eeo9VknCVu4a8a7m3Gq2alpW11UlBcYWQ0NdFTA vbm2MErM5JHxH48D1/Bal4dq6i3tb+NjbxE1KlGnayuVtOoa9k1BFFbZJo2ODmeXRxMc8tJ+ 99D1WNq2q1M1Omoyc1LVeOtjPkq7hfJqpkloqjKZS6OGPkhYSev9zj6LNCCo6KNvsKV55srq SzaFyr0Tea6KkpqqzzsqIJjCQ+4s8gA79yB+9Yozd3JmtNwopyjLS3Tc3dPY6yKzssjonW6l piZHU1LPEcS/sFsgOSCOg3Somp7kUqtOpBTo2d3pdO/maMylpJr3C+ioXh8zPLkbXVZY1juj mkt3zlZ5Q7OHiUhUzydPNZ38P4mezR9dao4K+GitBqInl3PLO4iNucZ5epGepCopvczVIrK6 N+75faYbL7cKO+TQTVcDqaGQvnbRxEsp2g7tHP12ORj1WaFWai5GOdOElaWr8Opum16nudHc KiOgrru+ni5X0cMhYz3ocuSNhjoVWNeaerv7jHWwlGVJJxVm9d7p9DKh1o3UemGU9DQzGuDc 08raxrHwFx+JuD0B6EA/RUqxpbpF8NGtvUasrqKtdepjQ0UlHUxxy14gdIXR+XNVMLWF2ARn OeXONwpVSyla7sZKlBzhHKr3t8uvmbpqNO11s01DTPp7bUVVa4+7zCpjaIw3rkk4Iz1HcHPV a0pNzzLaxpVWoWzNpLy3NFNbSVHI+43b3ctJ5hTVA8ulPQ5OD8JPQK8YvOl0NtJKnmpaiO10 Tbh51POyqqZ6cv8A1MxfhrdwRlgwfxKzxTcnlWiKqtFUl2jad/zsX4dQMuDqOskjp3AfHLzz mQnGwaQ3DRn6ZWV7aL5mNwjFuUduhrz7tWWOeJzo5YGSR81FMJvJLM9WkN+9nsSpoVqtN3pS auYHUo4unKnVSlbxNIiLJ6meSo94MrMOfy8suGO6BzQfiyfyWSakk/Mim4JJPbp0J26WgqtU NfFRPZLG0whstOwRucdj8DicH8VTDzlR7y19djPiqsK8FHLlSfR6v1NyCyz1VhnfQ0V7dVUb AAI3wMpqfBxks25sg9uis8U2+8/wNao1CUU3HK/8V35G2XG937UEEJpKyqjnkaySGWrEPM5o xyuxsfkVrutGMm5uy+BuvDxp0NLq2t7XtruaRqjQFj/TVVaqnS1TUCsjcyOnfdJgGOb1OWt+ IZ9PRZVP6spK6fmY6dVdnKpKpdrql8L6nXLV3CPUmkLzUzQ2irfbqaUiKSEyZjYd+UnHT++V 6zhGScLtG3Rq9pC6+4w9OaiqaIu94iqI3l3wsDC7mb9emy0azi9jcw8JNppmPrjUDLvRfBL5 Y3jx5RAIJ3J75WBJp3NtqWbVGwbvao66RlLBK0Fp+F7Gfe+ZBV6bUJXRfvNavchW6dgkMcc7 3TeUAM9QMDtgbJduWZFk7aJ2RvXhlwVuPESpmbR01d+j42NdPLBRSSl2+AOVo6qFKUJK0b3+ RjqVIRj35Je87b8L+GA4aaKtzgahjKkubD59G+N9YAM8jsbtz2JV8PTVJvrfxOL4niI4pqUI 7WWjTt5m7LbeWXgxtnqZaCF4MUtPVAymnx0IOw+XVbdKUJtZXZ9DSq0a9JNKObLr4X9xoHEW SkhomZuE3NVOOYow1+WjbLgTv0232VMTH9pz1Zs4KMpS0ppxXyNktkoZntbA+qkDAHNkdjr3 acdF0Pi+LpRTjLVnoXB6FW6m0rPojjnjZUD9D0TOVzWzVX7XfAJXevYnRdTjFaq/2ab+bSOv +1qpl4VSp/vT+xXNZ4NQZqIh6EBfUSZ8+nbbg7Fyxw7eiA7C6NaGQNB9EBuoDI/BAVQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA6ICLiCEBbfJzH0C AtPd+SAtSSICy+bfshDdi2+ZCrdyxJNnuhKRjyzgDqgymPLUj1VspYxJqvHdTZFcxjS1YHdH sL30MV9Rk+p9FGYZTBiujro57KCF9c5hIJY4NiaRnYyH4R90jbODgEBQ3cZTLp9EPqnNdcqr zm9fIpy6GEZ6Zd99x6YHwgHIIcCoJSsa5RUkVupWwwQxU8DRytjhYI2NbnOA0bAbnbshJe2O B9NvVAUdgZHNjsUBRnwk7dkBVux+L/tQFcDfqcoCj+iANBdgDPRAGk5wM4+aAjVVcdupZJpZ BFFE0ue5xw1oHUkqbdERd9UdFvHX7UCCz01y0roO42819Mx3vFU+QgNA2LAf5R7Duuicw81d k/omB+s3aU+i9PF/JeZ2HAcIioPEYp28I9X6+C+083b9qeo1xqWOsuFY6aWpkBn8yQuc92d9 yNgulwjl7127733fmzZxFdVZJ7JbLovQpXvhF+dVW1hopqeQNijgHNAIz97JJy4lZ5z6taM1 Yyu2albbXDBOKqrE0r4nunlIbzeXnpt8/wBywWk35IzQitTGYY7leRG2mnmlrJI/LpKd/PJn vyjGcE9+yyO0KfbTaSXUxxk6kuzpq8n06nangt4IKCutjKvVcb8zAPitYccxjOcynP8ADC6X jOa1GThRV/M79w7k6MkquKdl4M7EOlt+i7PH5k1HQ2u3xAB3MI4o2tHTbGSupVcVOrUz1Xq/ E77Qw9KjT7OjHL+fE4U4qe0PYap1r4fW+a9V7gWe+TsPlxnOPhb3/HZbSw0Yx7Wq8kV4mCOG i3lTuzjk8LtRcTriL5xFvdRUYHMymdIS1o7/AA/dAXDYzjdOk+ywSWZ9XucrgOGrK3WdvIvy cXbFw9mNs0rbf0jXEAZhbzdPUqkMFiq8O0xMssfPcz1+KYWglCjDVfaa/aeHWvuNToH3eeSz Whw3jhOJN/n1WTCcNowj/s0c8l1lscbV4jUlWcq88qttH73c3bpvwqWDh5QOkmY2R5+N9RUk P365yTj812TDYKtWmnXldrotvDocLieOwirwjp59Trrr6loW+NLzqUQOpKqkhqGTslPKWgFp c3Gztx0C7Ty3/sbhCatadra3S038G/sOkczpYjBVai2lG+mzfluczcTrLRV2moiYXVE7YvMY 0tJEgODkZ+6d+y7VzpRy1u2obPWx57yFi5Soug9Ena51t1nRUFuuHkySRSsc/nlDsx849Plj pj5Lp1Li0mn3ep6lU5cqVO8jZNVoO13SvfHC9sTHuLwyOP5/Pplc1T4q3DuxOPrcKnTbU3cz LNwOt1XO+tipiyCOQRkyO8suJ7NA6/ir/wAoSaszj3hopNJbm/7Houn0jXR0fu7ZGxtZz1EE fmB2+QMHo4dztlaVSu5vvMzUYtr3m45Kp1U2t82oaC0N92BkIAd3PIBh38ywqF0oo2WsplUr 4blTxe+yWtjqOnLzFNJI5pPYZHQk/kq1E0rJGOctrK5iUmqLTbrjSVcVPaY3s7nnmDnN65I+ 7k9/3Ksqd0tS+WbTTWhuS+a9oLvaJa6qqrDLHO0OaG0rn+6nOwy3ckHfHdYtYytJGPJK6Ubr yNuaoqquhdTGnuFPBHIxr/erfSOcCD+0A4+myvTkpPVaEweaOqafgWaaNslPIDVTXAeXhj5a c8wfncgjb81nSvoicttTOtddDJHHHWVkTJaaFxJFH5jXuPQEZ7+qrV02IqSs+6YlLxAgp5Ka VjKdr4pMF1PRZDS3+UD2z6KKlKO5eMHZm46jipHe7VU1JuVVWSPiHnU0VuEggIOwAO4Pcdli UHF2MUqOWSeXX1Nu6pfJV2uklhrbjW00jGuL4KaOGYjuCAD8Q3VqdSTlm6F45o3jNL4mnZqb fRwi1wXvzWguc2sd8MgzsWu5cA7n81mzattkxa1vokbigvVVSSzVElLQwe8gPa2oqt2PI6NA H09Oq160byUTDTlTfdWpfuD6+7W2mkraaGlyXRub55kBJGBj0+ivCvd6mVQSvY0GWw1FLYua CoqXvY7lww8rZAdidznZZRTjmdzN0UJNMVrm1NqpazOZI219PkTDG/K7O5z8/wAFhklVh3dD JiVNq1zVL/Zv07SSXAW2no+UNkncWOHlnsxp3wPUBKb7KKi9SsFJNK/QzpaOWend71TUE8fK A0UD304OMDoDgjf/ALFhqxt5pmShU6pbGNb6emoKSeOqoqirGHGKB8hxKQdg7bY75B26KsY3 lZKxeVTW8upV/wClm2mmbJUUttmjzHBHUQ85lYTkfLPoskakWlmW5ivDWJCGhuMVtD6u51b6 iTBdHUFvltI9NxjYfJS5Kq8mW6JpU1B3ZnWuWKsEENRPUSioJJL6iNsjnHoQXENBHYd1TJKM mkn6FpPwtoZzNLNvMFTJLejFQ25rGRDkjhAfvu4sPxE43KqnZXfiRShm16mXR8GqattH6Upb 7RyPpsyVEMlVHGY99uU7l2R3CxVaiVlJXbMsasqcu/HQjQaTtmmBSTwXC1zS5f8AqZWGUOcT 1zjYjPTurzUbK24cp96VtGYendMwSV9TVRaltBuEUwa6Kqd8DfmBgDfpjtha9Sv0ldmfs6mZ Jx6bo1urp6iOSKKKpYXxHHvdC5ziMnIBYCcjtscgqJZbZk9CtF3vZ+4y6tl1uFDAJWXSSlZK 8Coma9ssjnbBof1x8itW2V2NhShGbqR3sZFbpeeufQRtFTSTwSYI9zlEhB2w4E4yf5lsRu1Z tmtGok8y2ZrlO+rtU9dVPpqp7G05illmoRACNhyg53PzWFQUm7X08i9WUakYqTuZejqSSuqK qoZSVda6pBjPNiJkeGjIDug22GVeCjHWWwrynLuQdvmzSblp6rdWVkEtsvFI+TkljiMvx5Pc AHAGN+yzSpqpJxUdEZqdbIlJS23N0af01PW6Rhpq233yllpZeaIyQfDVMG4cHbuDgVraLfZE tyhVzwknmWiFfZqq/wBUG1tHVye9vYMNpntJA+7kjuPUK1ZNLMXwlBRtCTt6sXfSVply6pZf IoqccjXxzNBimafQnIJ9D1VHOrJdDDiFl72H+s977WNW0xomGvtZr6l15NDF8D56uXDqcHsG Abg+nVXo55N22RlnTir5LKXgupftNgprdeq23Wa6wVrZSAJZGOlDumC4Fu3pstndKT38DUt3 41Jp3Xp8xDYLrZ7oxkVhjcaeQvYxrZcOkP8A4snH5LVqwV7OSRuzi6jbUtLa7Gmt99qq2opI NI0LJmT+fJJPTuLn5zlh3274K2KFLPC3T7TSx9TsHCbnJ3touiNSfwhm1DXSQvscETBFznnh LiD1w09wD6KadWUL5upOIqtKM8xm6c4cV9qsrXU1vaKW1PMlVEGNMlP2Dxzb9DuFjU43y9WY 3NTmlJ2b+YuejqmVj6uH3NlLOMvL2BzmHqQ5vdp6jCtBNyuW7ahCVpJuxPT+oLhpO50szzDM eQwmRgIipw44DfiPQj0wrU4TUHJeO5StToVH3dG9ba3NXZSWqojubaipZQujz7vTiOB5dnoC c9c98qZySdt/QxwhiZOMoQUo9Xr8jNntXnW1sjqylppYoQDzVERkAxvkDJH4LFVnCNrXuY4z qtzgoe+1vmaLJR1wsVBU010t1VO7LZnQ1BIYP2Q7AB+WDlZ25bl6DVSo6Uqfvehp9RZLjeNU 0zLZcLTUMqR5rW1U8sR5gMFrXY2IO+cqzxUJJxmtEWxcYYehmlq/7utjIdZ4n1T3yalbbKzl LJ6cQzPzINycDqD/ACjsVr5b3t02MtGpPTPHT16e8q292e324xz1lJV1DojHLI2Ko5JAe4bn 4XDsemVSjTw6kpVo3NzEVMTG0aOie2qfuMK5Vk8dPDJTV9xqhE3nge57yIwBuOvM09OizzUI tZXfwMMLTupwtfcz7Br6l/oYr7dc5axoqwzmjfI7Lw7Z45M4d8iVjlfP3nZeReEVGOWmlZX6 fecdam8Pdrvck08VQ+z0s0vLFKGnlJ9JG5+En1WCpUWy0t4manWlF2hFydr6G0rv4VbhV1Do 6K92l8j3FplkeQxgHR3L1x6kLFO6ScXc2IYvNHNKLXgramNbfB9qSjZ5t1uVBFQOdyunghdJ CHeudjusjslmeiIeOhdQgryfQ3Zpzwraf09cDNeJ6u7RRMEsZiIg83J25Qcgj6rFkU3rLTy8 DHXxrlTtStGW2uuvuscg6B0FYbYZrfLX6hsTzKzymCqJBa4/CRy4wDsN1NSNJVO7dejZjnUx CpKUsstL3a8DWrnp6xaSustuq3S1c5kMHuFdcZpJW9w4BueTrkZKyYeqqsHq/eVh285qVOSa avdJK+vma5p/Q2k7raqiWktUTA0Ag1D6kuBOx67EZ+S2Kace81cpiMbNpxdR3k/BbrY2nrOm t0tmqImUNTz0jy5nlUWHRNZ1bufiB6quKjGVHVFqE5QxacHZWV1e+volobbgpofKfOGsj8zD 2Nhj5YuUjvvsR3C8/wCLUKap3bbfoek8KqNtKC0OLuNBYau0RNdl2ZHuwdjuBleuewmg8+Lx FukY/azoftgr9zDUf8T+xG8uC9OXzx/UL6HSseHnbbhDBmKH1ICkhuxz9pKP+p2oSblYctCA qgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICErsIC29/ 5IC053qgLUkuMoQ9iy+TZCt2WJJcFWSILEk2OpUNWLJGPNUANKgsYk1WB3VktAYk1UPVWKXZ iVFYGNeXOaOUZJJwAPUnsFS7INPguUt7kcy3wumG4E8hLYG/7Lq7fH3Qdtwl2XsjUaTRrKio 566okqwfiEI/VwDc4Ba05f3B5jykY+EFQSazFE2kiZHGwRsY0NY1ow1o6YA+gCAkGlvT9n/C gJbB7vQICLTjBx/2ICp6b7IChxjc5IQEtwNkBQgDvj8UBLk+DvugIhowehQGPdbxTWC2y1lT NHDBA0ue55DWtA65KdLka3UV1PNv2iPtMoNawSaS0fWzCiqjLBUy04dG+QAYaWykYLS7IIHZ efcd5jVdvDYOXdTtKS6+UfvZ2DBYaGHfa4j61tF09WdDa6hmmqaU83nV73Dkh5hzZz1dntld UioWaiXnUldzluzXW6YkqqmV8tQTWxvyY2x/D/db9AArRVoIxUqtOrqZNkoW2h76h9ODSlpZ ytOCdt3fIbrHUhOasiySizP0TwwuPFzU8dt0xTuhoubmnrpAeSBncc37XXuSsGM4jQwEM+Jl eXgjkMBwvE8Qrdlh07dX0O4Ph/8ADjpzg8wSW+mkrblMzlmran9ZLnuGbfCF5RxzmLE4+pdO yXTy8z1/hPLOF4dBSSvPxL/GPxM2LhDA6mfP+kbu74IqGmcC7mz9157BYMJQnWuqWy6vRe45 h1IpZTrhqiHWfiSvj6zUtXNbrPE4uZQ07yyFg7ZA6lblbiuEwKUaLz1H1avb0FPC1K8Vp3fU 1WLiZpvg/ZBb7Lbn1F2d8Ljy8z+bPc/Ncc8BjMfUVTEO0Pz0M88Rh8LTcaSu10/ia3YOE+te NNTTT3maqtNA/DjCw7EE5GfkVsUKWHotwwUMz8WjjHiZ1YZ681HyObtE8FdJ8DrPLW1YpKCN rQ59VUShuMdSXHb8AudwPCKmKqKE1nk+i1OucQ41GNN2aUU9zjvi57RCx6VkkpNGUP6cqmbG smzHSRkbbftPHfOwXsfLfsmxlZZ8b+pg9kt2ebcZ58w1JuND9ZLx6I6qcZfErq3i25wvt9qZ aXJPudOTDTs+XKOv1K9m4NybwnhmV0qSbXWSuzzrH8w47HN552Xgjb/CnUkdZqeyyOcSbRV8 rRndkbxkYJ6AOaTj5lea+0zh8KePo4qnFLtFZu27T6+57nb+WMVOvwrE4ST1jrG/S53oikkv miY5aaqjhMsDQJHY5XOHUAnoN1x3MuEk8BCrTWiju/B7nSuUZ/R8fUpV1fX5+h1O40VlPadc COCCuvVe2fywIoyWtycEE99+hXlOHwdou7tc+iqHF26aprTQ29p201JqZZbhTXRlximcJaeo 5owwdhs3rj81uxjFd+H1fI4mWI7RN3ub5gqKU0dPTVbZKL4C7nlD3Eu7b4AH5LI7nHylPWxr Nr1Te6qOWhaHETM5JJHbmYdA3PQEDuocVJqT3JhorGpafsmoqaGnjlojDTMBcx8vLyyg/tBx 79jhZadWnfuu5Lg1qyyygrbhqSohprbGyBvwvlLmF0gx+z2zlWllUbtkWurLczJdPTWBrG1N sbBBN1/Usf8APOcfeJ64WBzTVkWT/aRohuktglc+rtvusE7iS+GMP5+uHHtlRTelitRqWz1R dgv1zrC2mjjpqWlA5WvYQBv0BPX8lZRSTbKxu9zVLPpC/wBBFE+eeGnogSYyyZvK/wDlAgZ6 dQlHEU3K0d0WnB7sR2u5XfUjo4fdWUgx8bZDmQAYIzjufyV6lSlGNlqysVdX2NRk01XadbHN UcjKTnDHls3r0G43JPfCxOpdWsZVGVk2WKRuoLBcJq6mo7fWMc8FrXPLJOUHq4/tfisNOUqc JZURNRnpLc3Fqq73G62eW5XCSyUsIeyGClhj5HsB3zsc575CxRqKKyQbfV3KRhGMmjRaPTV1 /Q/Kb3T0QqcCJvufmSShvxcxzt+IUQqQlsti+WL3dyFDouotraCngrKm6yyyFkrpaSLlcOpw 49Bv9VWlVbnK3RDNFaRVjLrNGVFfztp5ZXspZhLI0PYwyhpwB6E+uFlg+zvdFr6epT+h6oN8 lpfJjpKHtE6Vpc5zjvuP/frZhJ5MzMdk3YzqbR0NshDSbnUzUkxkiFVUZjaD1e30wOx2WBOS eVbFm0/rGnU9ufc3SmW608ldG/mdE+QGKRvXmx06KK04pIvFN95su0VTSRvpxXyQRiZ/NBHJ MzyZjjtgd/msdT6yNhbbE4rBQ3eNzrfW2unuBY57We9Nc8cp+45pcN+4WR1MrSUW7mtGbveS uRjNqZVUlZc7lZ7nNGTE+OSRwczHqBtnPRbEE7NWLVOuXQuQ3vTd7qY6Wam044Mc5xmEcgLC O5dzYLhtn1WN0pXzxdisk8iSuadLeNO0sVeJnWiXypmSRiOn5nNDtwQ49QOqTjKULsyrNa0X a5dbetJU9ple18FVHLJiWP3VzAQRkFo6EZytZRl9Uum9PE1jSvEK2GikmhroaGjaQ18YpWiV +DjPLg4Hr6JKm4q/Vmacb2g1dePgaxqHV9tkANBIy4vYGyzclIZ5JAdvutGAR+axRt1MThK+ piWXiNYaaarbFbp3kytdmW2Dy2uA7AjmBKzVMM5RtTeuvwNiEZrW/wAzVf6NPP1PIxtG9rJo BJFNTUflskdgnrtv6keixQpvLbNsa9TE2lojKsfEOsdFVtjtd6fE4M94JePKY/rzgHvj0WCp TS2Lpwtd9TUZ79qCpbFU22hr66Wpa15dUPEbjynfm36jb65RuVtNCsKVJrJJ7GbqXiJqCrpI fPtFtoxBG10kYrfMY9xJAPU4Oc7LHTlUV4l6OHhCedO/3GZofXl/EEdRTi3UzHvEcplkeGMa TsSMEEnpvnCtB37j2NitTjlcofW8epjvu93nuRf51G6b4oulRLIzHTlOMEDfYYWaMraxf2kz UZ6S+4uWfWd8kubGw32qp/cgXAS0ksjJ2DrnP3MfnhY52TTe4rZdMkH4b395bud6q/1kduvl WckyPfyBzY8jblJ3DfRWlFx0i9zJFZq2dpNoytO3+ukoGw1NZ+m66aoa+ojw7kmY0bZGPvD9 6pOn3bRdm+pXEYlRlaorRNXn1W2ustznnqa9lIHNjMTwGU9PL6MBOebbYquFdSn+rcrpI1ak aU5R7NamLT36hdHQiOSrp5qhobH+v5fi6uwB1OPmslRWSkmWcLOSkk39pkXDVc76qGrqr/NM YhyfE/k+Fp+HHqfrk7LFUh28s81qupkw2JdKHYLReGn27mMzW0NfHmS41dS6d3lteKkhzXY6 7YBB+W6zdulF02t+pTJ31Ky012Nc/oidS2anp62WrfFRQkMDahzH8rjuTvnqq06sLWmttzPU jKTzQ0XoZE2q6CosMEcNvqffaccrqp9bLmcHb4h0d26jssMYpTvbp8/vKKjLtO0nNL3be/fU nQW0+9072uhEW7pGTYD2Od0Idg/D8ls09H3VqilTWLi5Xv79DW26UNVaWVVXUWOOZr/hc0On MoHRpYB1+m6zuKjec3p4GnWxE1KNOnTl4X8EYNRrU2GYihp7TLXsbgxVNC79bHjo1rtgfnso bm9Uk35lpUoy7lSTfhZ2t6l6DU9bpt9DdTR2Ii4wHmidC3zMZwRg5xj96lxUo32ZopKeeh3t N9X8jHoZqqqr5ai36brpJCfeZZYCGmFgO5bH0xjutWbqKSlHc579TGCp4qfdta2r93iXLlqM z1MtTVWbUNR5pDN5YmE7ddtjt0z+KyyqzmnKpFv4GtUwdKCVOlO3k7mt22y0dJpPzxaKqqqp C1wDnMD2tPYk4Ow9Cr07wlZRv+BEYTlVSk0l428Njb11sNwsl+hglszmF7T5JL28xjI+5zEk EjqDjbCrKFrpLXrtaxl+kwlonp9/iaDdzDXSyxx09wa6FrohLKQ3lA7kg4J+fRa1NuEm0ZVL a+pepp5LxbW+RY3XSokiEGGSsL43DcObvl23dTKSlNwk/eWjBRTnJtJli66iq66GOojtrKrY xTU8nMyQEDDi8Z7dlE4xlpJEQTgrqTT8UZVq0/d7pSU7WW22Nk5WvxW1jMOj+vQnHQKKOHnJ 9nRS95NbFQv2tWb929/Q1u76LrtL2yGrdSc1DDID5EtaD54Owd5Wfhbnv32Vq2GlBNya0Zhw +OpVpumvr2tfL9/ialcrBcKmy0twksVopIqYnzi6oBkhYN2nlydgOuFNNOMtlY0I1qMa3ZKo 23ZJZXY0mHT1XfLjWVlNSUtPT1BAEjJXu8vPQucd8dwTssEY55SqPRdDlIVZRjGnq3br8zP0 +NQzQVL3SW0uuMfLLWzVbDJG1hwS7G4cR0KtCMl9XoRiZYdzje/d2SRny3WsslwY2LUFrAnp RG/zqx8jZYzucHABzjYDotyjUzb295oPsW5RUXZN9Pv8jZOqrHNbnxupqugureciSZpkAhaR 8Lt+3b8FqY+nKMU4yjbzOZ4XUc6snKLWnxNJ97eKeVkhjeKfIby7NOPp1XnnE8XUnmi7WXho el8Mw0YtOPXU4i4qVPvWvKOLtDT9PTLsr6E9iWFlT4NWrNayn9iPGva1ic/FKVNP6sF82co8 E6Y80W22wXs6Vtjys7a8JYOWOL02UkPY510s3lp2j5dUJNws+6gKoAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIATgICDngb4QFp7u6AtvkQFmWTdAWZJNkM ZYkmz3QlbmNJUcv4oWsjFmqcboSYk9UTvurpaFG9TDmqgW9dv3qr3F2aSb6+51ToLdF75Kwk Oc3aKN3TBf0Jz2AKgtZGZQaPbO7zbnN79Kx3M1nKWQRkdCGZ36dXZPXp0Qk1iWH4mtLQG4yA 3bGOyAnFJyjHIADsAR0QF0fcyG7k5z6oCu7SP7rZACw8ru+6AEZ2BP0QFCS8YOwQEiAxvToN z6oA53K0A7Y/NAV2GDnJQFHD4dtvmgLNbX09ooJqmpkZFDA3me9zsBoClW2Iex5ke0h9oNcO I94fpTSlXJQWGAujmrWP5TVPGx5T/JHqvMOZeYvpjlgcJLuJrM1pd3+rp08fHY7LhMGsJT7b ERTnLbTSK8fV9Oi3Ol9bo+C32SkuDrzHV1UvM7y/O8x0Bz0e39j1B6FcDTquUmsqilpsYquJ k56u72Fm0+2spnuEgkjcQ+V7ncrnn1Jx0+SzupJaI06mJlsbntNM2ih840hml5HObGHc7ZgB s4gdGemcLG/qq7sKMpJtpXRyfwE8MMutaqnvOomNl0+9wdPQnmhmqD2DSejfkPRdV5g5lpYS h2FJ997M71y7ytWxse0rq1Pp4nZGLT9l0JapGUdPSWS004y2MEMbEwdOc9SV5pTxFWuv18sz 9dT1PA4OhgaKpUdF4+Z194ueLq66xr5NN8P2zNYDyy3IDcevL8vn81zNDhlOlDt8a0k/2erM 86s6vdpas2PbdC2fhbE+86irJa+81OZi9zi88x33WCrjcTjl9GwiywWlhCFHDvtMTuZFuZrH jlWPbZ4p7VZXkNdUhpaH4W3QwGGw9ovvz+w1MXi6laNo2hHyOc+DXhssPDe2Ry1ojra7Pmy1 NVvyfnsPxW3GlUr11Ke2yS2OCr8Q7GMoUJdNX4vxNN4t+NOy6HbNb9MxMvlwiJY6XJFJAfm7 q4/Jv5r1nlT2V43iGWtiF2NLz+s/Rfieb8c55w+GeSi+0n9nqzq3xX403viZcDU6guktdyEm KBp5aaD+9YNvxO6+guB8r8M4PTUMJT737z1b/h6HlPE+NYziM82Il7k9PgcaXvVwAwHYDegH ZcxUr6mlCn1Nn3zVheHZfue2Vozq3NiNPUhwt1N71xAhp/Mc18zSI3AjIcNwN/Xcfiug+0DD 9pwztU9ack/c9Gdw5Or9njuye04te/dHp9wjoaW68NLY6u82rpGNMcwbI1kjjy8zcdh19Oy6 9xSjTxPLtOeGd9k/DTdHUcLOrhuPThUjZ5n6WZw3x8kt8lydNQsf5cILw5lQ1zcO6czsD4gQ vIJ0FCbh0PZMIpxjabubXZr5k9JDUyU9bWV1RF5M8c7zk4GA4YHXtnqstOmqUcsDLKjJd2LS ROfiXU6gs0duh0zEfLHwzVRLDzN+8xz3HJ/JY+zalmcn8DD2bj3k1qaNbeKVvp6SaOoiqpZp n8sQjDTG1wOHDJ329e62VTlpfqXTsZFfx2q3S1L6eEuj8sxeVI1z2kDqQM/DnuVSnhFC6t6m eVeMrLbyMOj4n3WruNLzsmpoXsHwRMLXjuMgblRUpxehXtIR719jX6ziS+e207nUFW+sEnLI ypkJaQRhvID1Pyx3UwpZe8YtWlHNo/iT/ou1ZcLELfLaKG00QcW81a1rRHIN+m5AIx8j0VFS Sne7+4q4QWtzRrVrGqoI3xS2ioq5Kx5gY8OMcQePvFrSPu47grMo3WjXmXzJmoR6p1HVGqrI aWSkLI3U39a3c1o+64kdPmFCgoOy1T6l3Xi7KW/h+fsNPt131PqC80hZTVVTBM3AAa5rSQe3 T884SU4dnnkY6dTNJKUdDcct91BLHcIn6at7XsnbK7z8nzQ0Yy3Dz369FgpypXsnr+Jn7SLj a5pNfrXURmo3T2GipYYpC6H4T8QcepIf6/JKuVS7ruupSlOEzCuV9vcFXHc5Kq3UTYXfqoWV DBI0tzvgk5WxTUZ6MzNRRnWbUmrNY1cBfW+9Vhb8Ek1axzYiegaMYAIxkdlglGlTbt1GSCWi K6i4e3WiuDo6m8mjlJMssL6zljAxjmBAyCHeiw0cma6RWybzGlU/Ca83WraY7+4uph58LjVP kD2jrs0Y/NbEqsLK6L9plbzLR7GvjQ9VdqsVJuVwqZw45EAe0N2+FxJG+COiZ4x+stjB1uZ2 nNAuukFRFV196qKozZMEs7mtZ/deWSAQfnlZ4yzWUVb89TFiJuK01I6f0pBUW4wVFPeRWTSP a1kgEDagA4GHZzn8loV6rs1I2ko3Sjrp7rmJY9FWya5OoTYK+d1ZUCEiWozHA7HwkguyPqrR jOSUou+iMstFdyNwac4R6Pt2o4JKi3W4RF7op3un5fjAwd85z/MtmdSb1tdIpGUtXF2v4GvT 8LbJpv30yQ2gCBzTEz3oPLWk5blufi6jYeixwqym7Wt6mOFWVWKlfx3MAaRtN0qG09RFaIKd 7mu8yOfy2tDu56757BVdSfe7TZF5xVrxRkWThrZa+eGij+MwztZ5jnxzQt3wW5HxOB2xjpnd YnOT70fAOcoqzRXVFldYNQVzrV5cllgL4wHUxna34STytI657DOFhU80I3er/NjNQqtTUrq5 HSt1p7RYqy4mupLfTS7U1XNbDidx+8wnoBj5bkKJzaeVmZ5p2UHdvdIzbnVulbzW+vpuaWAv a6npnsc8gdc+oz07hUk1e9jE3LPlknp4mdpSnfBbxPWXqjhimHlzxtopJKqoeN2v2OevfKV1 CUmo9NvvMsZwjF93X5GVa75WGRpMFU9sTiXGWke1hz3a0nbI9CsM1tYXi43W5qNroL5JdpWW v3mKLPmvqGUrXwED9n4nbvHos+VZNdzBTnTU7TtrpqawyxXrUNA+uFTJTyRvEcVJJTsgBPQu B5s9u+261JSko3nsbWWEZqn87O3xMh+nqzUbLhTT1zqSnt8LXPMrooH83XB5AebB2yOxWSNS SVmtzj5znC2ybfT8+Bp7rXHU0tPSCsrMl7TBUGuDRBIerS0AbfUn81SlbM7nLyk7au1vI3Pp S009hpqpslb59VUB4ZJ+lS2ZjsYJGTkNJ6FTWqyzqzVjXdHtk3BWafXb0Nr0FuitVwof0lSU 1U0VD5p5xe3PmqG42LiNst+ndO2grTauvh8zcxVCom4ZnFu1tNDVLnpSjo7E+pg03/UJkIbK Xul5iTk8p22OcrNeMpqMWlfW38TQlOSqt9pe2mxj1elau1aWZPRR2yjkle3FJUOf54z0kZjP wH7pPXdVyq8r6JeP52LdrTk0m7vy6eplUmnawy10lXbqZzJGbRwwiUM+EEk532+foopxai2r NMmV8yjHSxn2nSF6mjjDLhLBQRhsz2mnDGRns5h6B2Mj0WLrl8TJUjT0k9Zeupei01bbhJTi k9/nd7y4GqrIeZjhnLdxu052O2FSOJnfJYwOhLO6ja0W19Ubgq+G1JabpUU7v0jA2RgkZU0t O0QwPb1wexGRnYrLaEu5JMrQxNRxzxs3/eZpte+3008UdTWSulkfzNqK+IhkvzJbnH0VZ5Iz yu6fj0NynOp2d7XXgv4mpnVeqo7s+jYayklkIELqJ/LG9gb2Lhu0jfPZZ3OrOlCGbSL7q8CF Rwkn21SN09G34m6YLBe6l9NJWUNTVSOHmhlXeo2xykjYkg79OgSOeT7+vq7GjJ4aV4UJWflF svWLSV+qZ4pKCjt8VbTkyCP3kOjjO+wPNv6Z6rJCHbSyJJrU03iaNNZpt66bM29d5aS11ctM aW1QXSaTMjauZznQu6uHXbfp6qsIuo9PDbc2Yxlkz2bi/DQnZ6qkbMJ47PpWrlpZeU1bqicc +fv5AOOu2FWWbTLtb5+pkwsUo5pya108C3DrKoOoKmo8yzsaB5fLEZHthHbPct/FXnP9UoS6 e8yUatSVZqDfnaxl3jWd2q4Y6p9JDNHK7y3VUMXIWNGMHGCOUdlXLJQS6GKEabqO8m2ZTJ7b VW14NomuDzLmWSKrLQQR97DW4+XVa0qcVW0jbzvp9hyMamaleU9bWSts/iaXd6iHT10padti q4IzJlk1ZXPfzbZwx7dwPmpqRk5IpglGpBynJS22VviYEVkivtzkdLW22nZO0yPhDTIGsGxP MHb79cdVoRxsk3FK93Y5Crg4Rg5pNaGkS0U9qu8NZRS0jqOB3u8FRTwtp2u2IJ5eY/Ee2Rut +VOMk5fwMVKo3R7NvXwM2khlfqOWljmmrHuiM0gjA83PLtt3P0KZbxutTHJpxU5Ky/OhqTNG wusUlLLbdQ0la4MmirXlrYy13UcuDyjIxlX7OT3Xd6s0lVqdr2srPXZdLedyVHpy4XDSjKM0 FPACcPq5ZPNdIQfuhzum3ZuEWGlUhljFO2tzNOdNVlXnN6bJLS/mkZVFYLhZ6aWWkNDVUkDe fDqtrXMaOrMbnofRUlFwV0rkRq0qzvK8ZenXxNWrdPX292aU2yuomW+WJj2QNnc1rs/6U4Do evVUilOMtdUY1VhRqQdWN3rr4eLMKDhdLR19HBW2ihjbO1z+R1RJHEwnb77fvEfLZXm0oLs3 fx0aM1DF55yk27LrZM12w6GstnghFxtFsuLKFzo/IbVSOke77wLckbAfPdZ6DpJZpRv6N7mp WrScmoOSza3sl6/E2RrSo09b71UQiwVFCOXEQhdIOT5AOdynGd/quE4nWjCnJ1oZvJPU7Fwf CYirllQqLTq0vebZqhy08bGgMcXABodktXneMlFWjFWPTcDFq8paq25xFq+sbcuJ1UWgYh5Y vqQN19ceyrBSwvLdDN+1ml8Xp8j5u9oeKVbjlZL9m0fgvxObeCVLny+nVejHSb3O2XCmm5Y4 kBzbpxv9Tt/uUBrjPuoCqAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgKOdyoCLpMIC29/NuUBae7BQFmSZAY8km6GMsSy4z8kJS1MaWfGULmJNU9e6AwZ6nGc 9eytErI0y6XqKjmiicXPnqHYihjHNLJ9AOw7k7D1UPclbFKTT898aDdA2KNwOaKKTLXBw28x wA5u+zcAZ3zhQSa7T0UNNTsihjjiijbytDGANZ+CAm1rG8wAABO+6ADrzAnJ2wUBBzOZ23UI CccojduCfUZ/igLgPPkjYfwQFOY8+c9EBOIkPcM9EBTmzv8AytkAwRjO6Algg7ABAUEZJ6/v QCoqoaSB80zhHExpLnOOAAPX0VrPYh/I86faTeO867luWhNH36nt8FGOS4Tc8jZ6wg5McRGw wMFxz0O3defcx8wOcpYDCSslpOX/AOlfe/cdjwHDuxX0jER7z+qvD+8/uR5/Csc1oqpZfOqJ c/faXBwPr6hdPjTiu7DYtUlKWstzLslrhvdf5dQHRxPcHHAy4/8AZ8lepLLC66HHVpzhK6Nz z24WVwNUHjkbiOjafikJ6PIG+Pkpw84v6xamlJ5pL/2nKPAfgJX3y8Ov2oH3K0UvMDBbXNa3 3toweZ+Nw35Lp3M3M2Fo0pYSk7zO/cs8nVsRUWIxStTvt5nYzVPEGz8O9HyXnUldFTU9Ozkg izvKMfda3uvNKNPEYqt3le+x604QprJTjZfgdSOKHFzUvijuT6WlfNZNMRSc7GM+B0wzsXnu cdl22lSocPjmrJSn5bI050+1dnsadHq+3cO6dtmskBqbtL+qeGMyeb1J/FassFWxc/pOJllg bSr0aFPJQXeXU3nwe8MF01TVRX3WD5p8vL2Ukj84bnuPT5Llu5kyYe0UuvVnXcXi/wBYqkmp S8OiOaNZcStN8DdJsZWyx04OPdqOnGJpSBsA3qPquc5d5ZxnFKyw+Dpt+Leyv1bOoca49Sws HVxU7Lw6v0R1k4weJC+cU3vjq5zbrSMhlBA/HO3t5jurj8ui+l+VPZvw7hEVWrLtKtt3sn5I 8a45zfjOIN04d2n4Ld+pxLftXNp4+RnK1o7NGMLv1SqrWOrwpGxdQavPO/41o1KptwpGzbzq 08/391pzqmzGBta76oJDgXLXlUMqgadpfXIsGuLVWGTlbBVRud/e5wf3FcPxigsVg6tCW0k0 chw+rKhiIVY9Gj198NE1Jc+FMUMEbZd+Zx88R8zjtyk9ui864LXdXgtTDyekb+pTmSnPD8f7 RvWWVr3+Bt/xE6Cs9bp0vFLaqGphkjcyGWt5RK4Zycg/EV5viMRTqVI21it7bnoOAnOjdOTd /vOKYdH1Tfda02O1y1lQcs8urcWsGcc7fQHbr3Wu23tscxGcEmnIvXWzaho6Cd1VSWsTAF0l HUStd8H8tsmMZPosimpdxGvGtByyxRt8wXXU1wEkVNaaaKJ7BTTFwaxjunK/I6/NbKowp9bk xqQUbyWpqMtLX2zzIbha7fUVkcohkqGuJYXkg8mQMEY6K2bMnO9r9CIxWZSsbprNaah09fX0 UNppq33SJrg80OXBrsY5Ae47Z6Lj1Sp1Y6eJWjCKg51d7sx6rUd8nl8pslK8486GpqaL9c0g 7xk5xt6fJZZU4ON/sMFWVPNombhruIOpTcqKKSRtLBLE2CZr4dpBjq7J6HrssWXLBxRkhFRh ntdrVGl6u1ldae+VFNXzUs9IOX3GYBgEfKNxlucZ+fophCKgmlqzJQnF95KzNBqONdfZZIzT Opa6fzAXRmmM8YafvPyBjGNjssnZqSak+hncFN/rDW7nxUulS1lXHQuhijaS0wwE03xDBa08 vwn5HIWlChRlG1yyjFSs2YGmoLpdKV5hoIYA2UyYqSGCRvXbA2GPlssiabd3bSwrUU7GVXV9 eaFz47PDRgNDap1RUF0c0Xbkc0AAfjlWoxt1KQpRhtoYd+ttdTWdsM1ht/lRZlZI3mmnqGkZ GNvu4xv1WSMbu5GrfddzL0xpi51dtilfX2uhgc0NjpowfeKc9nAEb49VirVJJqKRkU4p+hqu rtQXKmoaCnqZbjUseS2QR00TpHAejsEjOAQstHM9JFYRp5nLqR0+62uqXyXG46gtUwY4Gn85 jGTHG3M7A2PyWKcJKW2hjr9qrKlla6+Rj22w2+4VELaSG7VU7st8v9JkkEbhzcdfx2V7SvaJ aeaMNWZ5s0T7wKJ36SZM7lf5dVV+TM0Y3fzAHYeixNTStPR+RKquKzvU0+46Q/SldSPhtUt3 nj54BI+sd7vPy7jB6l34I5Ras5Fo1cu225q1j0FLeqZ2dPWSkqGN5XSPqnBzz/db9R022WCS a/aujLUqwi0738jRpNK/0NWSsfLR2CWpkdjAc9zhk4yR+yf4q9J3qKxNSWeyRct1JcKyobLH R6TaRTcvlimcSMd+Y7A7b77LPmjGq8xDullXyLdDadTup6SsDrRb2U1RzN8ujEkOHbjfPxNO 6irVp2eURcc9quz+Px6G47bDcQyCb9JW5lRLK4074Lf5TYyOpy3fGVMHmpvzKVZwc8qjp5l2 v1hdqanFpuEl1e6WUmV9K5ohcT3aD6ZysNWLjK6lsWpwi3mjHvbFLHp6OGz1sLZqmSSkmHu7 HRxtMhcfizvg5+iwU5KWpnqSlBxym5tC00F2paqjdcquikeeRshkjyCejGYBOOvXdYcRNw1W xrzlkeZq5gX2kpNPXc2qhraqvgiaGljKhrWlz9yOblyD6g9FsJNJOe+/xJoVnVpqola5pUlw tcE8FBLTVUExAhbE+rMoHMfvhw2ARqGa9mbeWo6Tklexl0ul6TRV3gqI4JedkhPNDUvdC1x2 OQSfiWaq42UF1JVZ1Jbm5xr+31cE8b6GnL44nM8zzSXSE4zkDvsPmuPlTsjHkm+7e5B+tfJp HNc6gDvKEET2PLhI0n4m7ftDfrv2VnHwLU+r8Onmapa6rT18a9tJT2uspYeQtmma79a8dXeW d+6tRjkcnLwuXmnOGWV7vzMm/wBPSSx01XbqSxy1dJmGV8/6sxtJ25gNm/JXnFT7/UrFVVDL dmPRvqqCmfGZdO0MJfuRGC0PDc45s98rDTpJyd9upaVR2Slcv1XEmeegkjF5p5hTNBkpoKbm LsfyeUnnB+irnSndLb8oth8LmdopXfW9viXI9USUF857dqC/tMVK2aKndQOMbonffGwyAD0U Ripq8/HQlYZuylTi/F31LYv1BXPkrqm46hkllJkM7IHgOA2IIwNm7dVlVC8W4tkzmqUlCbsz cGnb1TzULYYbrWzMqw6QPnheY4OU7j5Zz81qRnKMsso6v7DbhhIVE59EZUOna+ppK+rkuNJR creWNhgLmyO/ZAwc7jp6FbMINd5mlOWWSpQjdPV9H/kYMLG3u2iKG4agq4zGGPZFG5sfmjch 5DsfiRurS7Ny1bL05Ti701HXbQ1Cho7VPQRi5S3OWGnDf6ndAZYpc7ZDs5GPU4C0ZOTl+9H7 PcZKlSXZuVNrM9jUHXKip6qnbQ2+7V8QHLCZadzY4gR92MuPqrKo47ptdLGWpklRVnlkt/4m fALhcKRsdDZ3wxvjMYjmpuQ1Dc5dzOI2IPcY6q0oTlQVRrS+1jDgpUXWanPM1rdPReSXmanB YJqOga6W01J88Hy2R45Yy3aRpLWkj1BK2aUJTpqqtn+bGCviIwrdnOWqtv6aO3h4lm8asra1 0lXZLaZ4vJZFKHRBtY3l+HDsgAj5jqpvUitDHhqUKVqVd95tvys/DwL9x1CLdJSvr9HQTXPl DJ4jNIAc7NdyjbPTplZqWZO8le5SME6LfatJeC19L9UzRWavueja4VsOn443ySOiET2+cJB3 +E4yO2/RYJxmno9AqKrwvst7rf8AAv37WuoL9SSzNpqWmhbGGeX5jfLa0ZJDWjofktnCq17f Nsx/RaKak+uvwLuirbddR3KKSe50lsM9JIWh7vLaQBsAQd3HGMLNKPbV1KWisY6qWHoqFBZu 9r5EbjaXzWVtG5zamJry7lfEHgPIzjnzkA+gWhUp5amWOpyFJWvPy6Gk0enG25sUFbZ6GRsG ZGxB0kfMSfu9st9VWrSlB5XHRGx28ZQzKT73XovP1LlZaqYTQyTWa32+p5vPdFTVLXROjByC CXEvb88Ajoqzl3bWt7zPmurJ3suq1M+op7XBUmrhvltmqnQn9VTxufFyu2/WYwA8dsKczlUy JmCajlfd38fuNJZfam4QzQT36qFbVUxY17I3sjc0bAcnorzqNU5Ri7v7DBh6VJzvlSS118SV jpKKqppIKm5SwxENLqmeMhkGDgkAZOQQsUVGEG0zZnUlKd8t34eJqk1qpLFTwy1Zq699SBF7 yJTTCojB2cz4cjI7lYqmZxWuplpp1NE1G2uxWCBtYKz9Gi50tFEzlMLeed8oznJd0PzI6rJT oNaP8sxSrqKSqO789DK0zb7dDAz9L1N3kppCXN8lzo2w5GRgHPxZ2+qyKMVK9Rto1sRKrOLe GSjLx8fyjUbDecujY2nuwLQXHne0ieME4a7A6j16qJtP6id/uMvfypyat5dH1Nl6svMN8rqh 4ilikldzkz1fOIz25RjZcLxCqlTdtzsnCMPKMk3ay8FZm3LxVNt1FJJIWgU8ZlcSeYDAz/Mu gQwtTEYqGFjvJ2Xvf8T0J4iGHw8q8/qpX9y1ODtG1L7ze5qp/wB6okdIT9TlfePDsHDC4Wnh obQil8EfH+OxUsTiJ157ybfxZ2e4J0WGRd1umqdquF9NyxxFCHscx2NvLGPmEJNXbs0BAVQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAOiAg/Y5QFtzs/RAWnv QFmaRCLox5ZcfVChjyy9UJSuYs1QQhcw56rcjKstNyrZgy1JedgObtk7/kjZU0llynvlQ+G3 BpjicWy1kgzCwjq1mPvvB7DYdz1CqWWhqNisFPZQeUySTPAZJPJvLIB05iMbejRgBSkybo1U gM6Bv4DZQSVIywfv+atdAOw842ACqCjncgxgn09UBRoETupJx+aAi5xL8uDSgLlPJztIOSQg J8m2CMbZJ9UBTJcehB6ICXlj8+yArszc78qAM+N2QD36/VAHvEMZc5wwNifRG9GQ0n3X1OkX tIfHDUaYgj0npqpp4XVj3w1NeZA7yAwAu+EfEQAfxIXR+Z+YeylLh+Cfft3pX+qn0XhJ/L1O xcM4RmpLGYjSL+rpo7dX5faebevbnR6jvz6i0Pu1e6oPPJW1sgE9bJv5jwxv3GHOwO+y89pU 1TgopG3i6lJJKlsWajRdBaLTROde4KuoncZ6uGLLRG3q0B/d3q3t0W7Cd1eJhnTioqald+Bn afhnpaGOqLpmxSSERPZ97JOxA9emxVrdZGu6UZS66/I7BcHOCdPVacpay/01PUyzv811NNTs eSQfhcJAcgj0XQOZ+Yo0I9lhZvN5Ho3KHKrklicSrpeO5yFxK4o2rhFp912vEzjKGctPTh36 yU+gHpsN10LAYPEYqr4yfj0PUpaRUIWSR1nr4Lz4ldS/pi9TupLPSEvhgyQ3HXH1wuzVcXR4 ZT7Oks1WW5rQpSrT1dkbptEFHrSd9isb2xQ07QJBAzLsdCGn+K42nQrQkqtfWUtr7FMXUpqL adkjlXht4brBw2e6tp4Jam4yYJnqiHuj23Df8K5ilDEYjvYqSS8Edeq4qL7tL/M2Xx/8Y1s4 V1D7Lpioiu+oHf1+QjMFuPzP7TvkvWOTvZ9iOKtV8X+ro+msvJHmvNHNVLBS7LD96ovgvU6w 6j4j1epbvNcrpWy3C41BJkmlO+T/ACR0AX0rwvhuD4bh/o+Cjlj6feeMYzF1sXUdTESbfyNr XvWOOb4sbeq2qle6MUaWupsvUGrubmy5aU6rNmEDZd91Vlrvi/etWpVNiEDaV21MBnL9/qtS dRmxGBtm7aqwPvbfVYJVDIom2bvqjnBAeWk5GQenz+uViz66l1Hoj2n9mBrebifwE09WQBtS +elikEWQBn7pHQ75acjqvH8O/omOxWC6bq/he9/mc9zBD6RTwnEKcbvZv0Ry/wAZdKyXG01L KuytrK2MscfJjbG5u+R16HA/LZdMxVPJi5xS6W0OV4fUhOEZp/E4gtelLjZb1HMYIrfDMHub SyTtifGwnffrgd8dMrFCEZwbXQ5qVaDg8iv0ujXNR2ibWoggiipxSiPE0kL/ADMdw0uwCQe5 7FYaTyu1zXoQTdrtM2ZV6AgjulxgmfGWtkbTiLJbkEZB+LJOemVtdu3HP0N6723NasmkodHW MRxRuga79fMZn+c6NvYgHqAR03KwfSM1N6eS9DG6uacmzR73qM6guEtYLiGTOA8t8cJzMwdf h9R6fNKUMkElsUpRWR3RhUMcf6HndFWPraeTL3xQgve482+WkfDvurucNHcitHK1NGg1lU25 3afmbWiGNge7mlw8kegPTHoraJ6GeHSUjcFlggupjjbBUtp8ubNK8ZcNjhzvh/IhYZZovvM2 puGWzVmauLHa9LWB1ZZaSoDjFmocSXSkk7tGRnG3T9ywtuU+zma0IvNq7ml0PFWZ9LJSz3uv hBPmR0xDw7A64wzYDuksO1LNTWj3Lzj3rSWviarYKylrIZnxmoq5KhhHvEtYeWN435mknJJH buslWEct3oJ1cqtFmHftYQWOClpZqO+00Uod+tqpSI2n5tyWgE7hUjKSjctTV+u5h1lzmiuN O2CR11rpWc3uwmPM+PHxEehws8JZtdmTGKg3FmqWvUMNfBHP+jGRyuDY3xSwiOSNg9exKx1Y tO99CjtqZdw4jR26d8Y8mO3Zw4GEPfv1aN8g+hV+yVTW+ojTX1mZ9p19Rum206Khz8xxNkm5 I5mnHLnm3DsfgsDw7yazehVxbp90w5b1cLDVuqo9PNpWNl8ueOkqWukbz/scwOPu75A+SiEd pKQmlU/Vy6faaZUcQZo6mKB1jhnDciKokuLjLG0diccoO6tUbcu+9fEywpL66nr4W0NxO1xd PLp6i3U9nr6CmjyZHVY5qeXG+WgbkfLcrQdGnZ529WQlFtpo2tfuPd41JBLHVMoYYXz8zn0r XPMhbttkbA9x1C3KFKKlpe6FLCRhpe7MGl1vc7DSyw00NiqYq1wcxkzPusPqe+fnuFncYPV6 FrKerMu3a0utl3r4dOPi5CyGMQ5dEXHbLge2e6nJTlrF6BUot929zKsE2pK6kqK6qqapkFBM yKKOip2OZJGThxweu3T6KsuyTyxRki4LS9+pod21JqGK9Ofa6quhkPwBrKAiN7QfifkbZwoS pK8OqL5YWbka9WcNdR3eoirZ7iW0soBilggaxweeuQc/wWrKtD3Ix02r90rUWt9stjagTXK5 VXMf1ZjLWtLR0GNiSslNU56T09C9SUlGzNFt+lb7X1dHUh90tluc4+8xMa5k4c84BjP8Ce62 80YQzpXaFN6zb+JuMaVudPVe71FBdGS0smfeJqrEs+NxzuGwdj960pZ6yeItdPqTGVKLUIv0 Rqh4bW6iqoG10VNWPc0SND6vkc5rzks5Wnqq0ZxlrfQy061WEssU/gZt+4QW4UTKe20VJA3l dPOf0mTEW/snBIPM09cqE7z02I7arJtzaXusaRQadt9l8yGemsdUZ3kSebKWNG2xbhw+mRlY 5Qu79N/Uy9kofrE2vM1W3W6C2z1Pu1r0/aoGRhwkxzYDhkFhJ3OfVVqJuS+X8S8azULu782Z 2kaqM1kza79E1cszHGGoigPmuedgByjGD9equ3plfUhqVotIzNM3HmuM0UlPA2oiBZOHULnt l3+E4xguHVQ6k5z7F2TXzMk4xp993fkanb9bGM1lrnsFPU2+rkLp6byS0te0ZZIMN2HqPRVi r/W6eHX1NSvSjpNfAtaZuFwraP3dlubRVAe7EjAYg7B6kgDOB07bLE1KzSNiEIWUt14XN0WQ 1trdbqi53C90tXzNcyp9y8xjx1BbhwG/zOFeCtTUZPW+5FStHNJ0FHS2l/tM656mpr3qGaol u1V50sh52PpG00b89Ryl33j+CpSrSnHvJx1ehs1sPTpQUYtStrda/MvV+q6WisNTTxyGCV/6 poNKxuD/AC3FpcQMKJ4aCmpSk3bp/ErQxU811G3v39z8DLh1AbJa4hR2aww1cTG+ZM+okL5N sc4Dsg59MLC40VB0clnvuyakZSqKrObktraWLL7XXt0RHROooLPL79HLPLCwMkdG/OTzAZO+ MZ6eiyxi4xyye/yNObprE5oapRdl5mbp+7S6dv1aw1VDTz0sflQSzUpc53fcgeu2SMYWGeZP tb+iRnk1WhTjKGktX0t42N5ScU628z0r4/eo6ai5P6oiiALnkYeCBgAZzuPVbkcRGMUmrdfQ 42fD1TnLW6l0bLV+vV3r46ytpbvdJaRxLmUocHCIDq3rk5xttsp7aUo2i3b1NzDU6cZx7eKb tvor/A0q8XvUGpIrdUGrvFCahgL3+9BvvDm7MAa3BZ8Ox9cLJUqzqwtKWu/hr00LRpUI1JQc U0np6PxfXX4E7ZT24eRE1+rK+uqyIy17g1jHZ5cAuOev5rX7RpWb0NSXaZmnlSW3mjUa02y1 VLDXywTV9LKaeomfLhkZGwD35ODjYAYwVmw9WEvrrQtiKs+zvD9paJbGkPq7Vf8AUUz/AHGv rjIXM5vei9ueg3G4G2Obss0oqzcFZ/nYyupOnRjGUrWtpZGs0mnK22vpqv8Aoet9JR8nPzTt JjDxnd/yKrlcGki1KrRrRnFyd3p7vDyINsdLf7TJJfY4eSmk5I2UsvlNpiTkPxjLgD/FbEqs 8zdVrXojTquNLLSw11fVt63t0v5mH5FJd5vda25w/o84fzsY8OYW9HDlAJ/MbLRnTUtTO68q c+5B3t7veaPBIGVVUwy+fBU5DIZPMlD/AEy37zR+KZIxksy+8zxlOcPT3FBoOsq4QGUgcaaM OdmHzHEH9lu4O3osNSFrN7M3aWIir62TNVr6bTGmbfytqDTPaWvf5kfmc5xuQ3mHKfqCr00l rmsaUp4ie9n77GtaTk09d7lGW01XPHTRllPVdGQtIzyyj5nuqyqRT1d7mpiatSjZylZeC1uY 1xukMbJG07DboJgW88FG2RhLTgSg7nPUb9VmjVTj3l8jNCNRSzLXTxMKubfY7ZAyGa7zFoxA xsQPICc5DHbcp/cjhUmu43b0RelOjHNLEWt53+4pYdc3ilfHEamrikblzZI42Qhgds8EFuxG +522VpyquPZylp6WZkjQoWzR19dUbuNpqtQ2WSdlwrG1FI5kGP1chmY/9o9gc777bLFWnUlU Vld238fcYIShSllaVpa6X0Zsi4Wm6CWqlnuTeai/aZUlpmHzA9R6LHOM5xys3sPiKVOWWKNj VM1BW18jmxvpnxZ5mid0jgfXBXV+KOjSi4PR+up3fg8MRJpxtJM2Jxsvr7foOscHjnrHNpmO Bwdzg/uytv2XcKWO5jpOSvCnefw2+di/tC4i8FwOpFfWnaPxNmcMKAOewAY7ABfYuvU+XI7J o7WcFLaGiLIPQIWO0PDai5IotkByram8kLfqgNTachAVQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBARPc/ggLT3/kgLUj0BYlOO6EXRYlkwEKGPLJjuhNmYs82 yFzBnqS7PVWtYre5p1wuLKOB8ssscUbQSZHuw0BGyLM0yKin1O5j6kT0duJy2HJjmq2+rj1Y w+gw498BVSJWm5rVPBHCxkbAxkTNmtaOVrQOgAGwCtlZDdy6xwGR1J64OQFK2ILzAOoe4532 6KrTLrYkHfv/AHKCSrhtkoAc7EZx8lK3AEhHTDT0zhS3cDyxkHPzUJ2BWNwbkAd9yjdwXOc5 6YH+O6gFQQeg5fmgHMW5Bx8igJfCT6gNz9UBFxdyu/ZAQNnXT2ivi6b4auEFcy1tbPqKvjMV NEXgGMO25vw3P4FcHx7i6wGHvFXqS0ivvfkvtsjkeG4B4mUnJdyKvL8F5v7Ls8dL7qSfW11f X3Gsq6qtqZHPqHv3a52cjB6775XlEYKMXLrJ3b6tvq35nOYrEuoopu1la3RLokWfdXTUJkZ5 UchwHYceaUf3I+QW06EcqlFmpbMrEcipqCXeQ6Om+JwLuTmA9f3q1NJaMrJ21Zzd4b+CFu15 bYNUX2lcKaKpEluo3EiOoA6Pe3oR6LofNXNLwkpYLDbtav7ju3KHLyxuXGVG1FPZrfwOaNf8 RLZwo08+51hiaBtT0zTgyO7NA6rzXhuEli6tmtT1ytONHZaLoderjDc+MupzqW+yPbCwZpoS P1bBnoPwXbpVqeDo/RqCvJ7vqcXhXVrzdat9XovA1CmqrxxGuLbNp+NsEEQ5ZZI48tYPkVhp 4anQ/XV9ZPZGOtjp1ZZabywW/uOdeE2jKDhRYHQU0MbqicZmqZWhrn46uz6KYdo6jqVvz5I4 zEVpVIKlujrR4xPaItbUVukdCVXI5jjDcbtHtyn9qKE/uLvyXvPI3IHaKnxHiq0esYP7X4+h 5RzVzblcsHhHZp2b8LdDqvSaxIc9/mEudlz3uOXEn1Pc/Ne7UnGEVCKskeXSWeTky9UawJjx z/vWR1WyipI0S7atIB+LssMqpljTNp3vU3NzZctWdUzRgbPvuqA0Ow5as6jM6gbNverQHEly wSmZkjal21mOY4d1+axORdRbNsXTWhJIyevb0VHK2peMT1A+zw+Ip1+tuotDz1Pky2ydtTTH v5Ux3x6hsjfw5wvOOaKXYcUoYpRvGaal6r/P5HOxX0jg1bDq+am8y6adT0Z8RUdHBaC+4uuD 3hzJOZtT5YewEgglp5gR6LpfG0qWIlKOqf4GxyrTn2EEt9d9TrdqnX9npnCjp6fz4Z5o3R1D 5HPkiDXdS4nIGNj0yuKppwp2fU7PdxrXl08Nnp4dDVNQcVaWsrZqOmp7ZBAxv32VpD3EHOAB 2zvgjuop0795ow0sPJ9+zLWpL5R6kvH9WU9rp6uOna+jfAXhtQcbtJH3nY/7FWnSyQaizHky xzRb3uWabW1PfLNJ7rR0c9bSsfyNa6QywvH3QQdiDv8Air1aOV5W9BbS+Y0e7awfeXR3I2e4 z1tA5rQ5jRHFG/l+6QB1G/zV4U8rytlMt6mVM1XTuobq2mfWRQXSemq3D333aNrSwkbAZAGM gb+qrJXkotGzOnFLLcjNbr5aIp5aunrqeOUENdPAJZoi7YEgHGDtuFWc0k34Fo5ZWjcw5b9c tJXWCPzG/rmtfPG5j2tcCMZeObGP51CjmimzM0tWatcr/f56Oqt9RHH+j6uTEZYWs8x4bkOB BzjG2+FXs4uebqUUtL9TZ0dvifTe91zKqQ83NzsYGuaeg+Inf6DPzWVPu2RZ1ZJXSM6no46e mpobncamiHLyGIvYeRn7IaR09fxV8niQqqbvYzKa4w6fnlo71eWVNrkiyx8tU+Zxaerenbrg LG2r2M8Iynfs9zcZGnKp9JT0EdBI1oYyKpJkZJyHoA7Oc57FSmjWiqqX63qRhkbp3WUUTJqa rNHnyZDJiMt7g5J+iq5W1aLShmi4t6G55tdWm/1k1Vc9H2EgU7fNjopJJZqpmerAdgf8C1pR cZpR6mJYSpGm7VL/AJ2Nt1eoYq6+wyRxT2+kgyI3OoHPPL2Dhgk/M+q2nGyujYSWVRTuy/Lr dtqpap9DHLdppxkxNoXh9Mex9PUb+q0oSVWdo7BU22rmly8SpLZUUzqnT89Q3mDpGNjPwtO5 HKfXt32V5rvZY6mXsUlozcQ1wyeNkdHp+W30lwxP5zY2iSEj7r3Mye/U+i16qzu63RjhRVtW be1BWam1BfuWGktEPNITWRwNGC5u/O0dGk7H8VuxjBQjfboWlotCk+p7/eLsyY09BS00b+V+ KOLzM/tdv5/opUIq8oIw06KT33NXuMuobVFTvpDQfoqZznNdNUQ+bkdGkcpI/iqRmnNNaPw6 GTutuLWxY0/eNRVV+kf+mI3UjMTsgmqsQxS5yCOVo26g5PdXqqz9fAvCEOzfd6GTb7tX3O7Q UdSap0kUj5eT30+VAT2i3w9ruwWCrDLr6EaRjY1St1FcrXOyW+MigpZGvY8scByHGz3tB2Pb daapXWWOrJhHu5orTxLlkvVVdLVUxU0jXxMc2c1DQDJIAOmCdgPlulbDNNXe5loyzTzyLVE9 tBSSPZT0s8jnAhlSx5bzf7bJB9OiyU0knFI2ldOyRa1Jb6aeZnl0dqtjZiXTmLPLI7PUtc4k jHoNlFOF6eRPQ1qEpxbk25Pp5GrWShorXThtPHS1oiaJJpIKEF8o3wcu7geitSj2UWki1Vuo 7ybRS20klfc4pqa31jiWGQRvpREG8vYg/wArpvsskaiaytdCO67uT38yxWV9K6albW2eYVMc j5ImPlZ5DXY2APUdcYHRYo2slc2I05W+toZtovtVp4ySvs8kQkdljZahsjYweowR0P7lRwTl muRUvdQZqMF/nhogKeCloJ6qIuilZN5r2n+6B2HpstWKnGT8jajGKSvqZdouer621iaqmijp J8Dn95YHHPbHUDPQjcLJUhKcsz1fiYo1aKjam/vJ6clv9yuNeKf9E0ZDDM51XIcuY04Ia89S Qr01OTTSu/MwV+xulJv3GXRVMunDLTu1LZ7eKmIyRPMhJaQN4+nxZBWKpBxblJ/gZ4SUkmla 3xZrNBqu4azoYpPf6eYRMFMKWrDHwlwH3mMJy0YSm47XMUlShKTcNX4bmrP1rbaK0PmfLbrh KHt89k1IcZadwXgHA222yFZ26Fa+Hk1laaa2szNr9a0QDKUwabqp5GmZnus0rfJa4bAcpy4/ I91bt3dRaTKQw8oZqik77X8y83XVddbZW0FRYZvd4AyGnPkOEpd8ncwwPmcquJarVc78CaOD hhoqcZbu+5gw8Ym2yhkoprQZHBo5zWiTzo3Nzu12cFZqmV2jk1H0ftG5qprfpbYzqFv9F8EF VFBZ7S+djmmAUIne/IBGXOJ79CehK05Zm4p7LwN2NJKDg23bW7fh0MTTtvZJqWKnZXV3u7Xs E08lOzIHRzByDOx3VttZbGpKbyytHXp9pvC7Welst3qoKKruFVBTgFk2BCC09iCMly3KOG7T Y0lVdSm6lS2bojbsFHPcb57pFSXadseHwCapxkejDsM5UKik+7d+pnjiHGjes1GxnXGvoam/ 0sVHDVW+6bvfNPJIPLcwZIz2IPp1WJqEoO8bXfyJw1Sa/WXzJ7bGjXHUlvtk4klsguNZXPdK 5/nPDZD6nOQST2KvBQgklouheVGtWuoNpeFtjMhrZ6l7J5rTa7U2ZjmuYRM6R7XZHM3GM4O5 AXI5YyVn/kce1Upu8m5LxKaaoGmFzajUscML2csLTDO7kkB3ZIM7jHRaUqsITai7aaepycY1 HSjOFNy8dUtDTb/q6vpqkttd4c6ZmOSanopCHjuC3dZIuTi51JafaZskXJRafpctWq401XcS bhfa+icwNmJfQyFtSDsWgbEYzkBa7lSqPvTyvpoYq069BZqdHNfR2eprlg1RZrLcnH9G1uqq ORrmukw+H9Xn7zWjdpB9VMsqk41Fn6eBFPtbRqxkqct9dfc/I1u9XqS+0cDbZpCotdE+EGkm lqmsJcD1c7ofoVx9WjTU26cbPyu/z6mxh8coxUK9TNJb2u9/BG1a7iDdIph7pZbfE4ckRpaa qic55B6uODnJ7LYjGqlqtzdnSpzbvK3nY1203K+aet81W2ljZUSPDpaaRwf54J6bbDH8ypOn PRpXOGq0KOJqRhUWivr4eZkXLV13ke2o/RZbFDL+t8pgDWnsC0ditttrdWMtKlCVNwzWSMb3 yspqhrXMdKZJfM5HNc0RO68gJ+6Oh265VpXisvVmGjNSTiu8vc7mZerfOGVFVM4hob5UsD6g yyRc/UZx8QyPn1VYXe7JqVkrRinrqYmkLnqOirBAyGsrW3A4Zs3kcGdAdgQMdAQsVZwpXbkb TdDsllsrLrq7lnVWtX0d2qaeloYoYTHztEzf6w7rlgxk75G+wWpVxLSbhqZsBgqdSKnPVs2Q ap1wmkqJZGyvfk83L1PrsvP+JYpV23Vep6dwuh2cFCCscP8AiHvXvl5tltachgM8m/XOzf51 7h7DOEwjDE4+XW0E/TVnl3ta4lJyoYKL2Tn8dEatwntfmTxbdwvoC9zxlKx2y4NWn9VHt39E JOymgaLkZHkfMoDkOgbiNCFsZzTnlQkkgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgKOOAgLcjsu7oCxI/f5IC1JJj6oQ3Yx5JMIVe5jTSILMxZ5sIXMGqqM91bK VzGk3q9QWqkfNM/la3bAaXOc7s0Abkn0CNi1tSxbbQ+uqGVlxjPwOD6ekdgti9HP7GT9ze2T uqpXGY1bmzlxJJ6k9z9VbYhu5AuLjv0PXbopTuQSj2kAHKMfPqpBeY8N2I3yhZMnG7meTjZV yliuMkc2ST6Dp8lUEgNsHopswVxvvjKJXBHOD8so1YFAd8kb59USuC7FIXDBJGOndQCbcuO6 AFg7565QEqeEk9CMlCG7K5tbjNxctfBHQVXe7tVU9LHCOVhmeGtLycDJ9N+y1cZjaOFoyxFe VoRV2/4bt+C6mzhcLVxFeNCiryb0/PS3izyC9pNxrt/FjjLTPsl0feKe3ASTVMgBhq5zvzx4 JHkjYNzg4znqvHsTxGfE8ZWxri1CXdhfdJb6dLvU7ZUhLB4VYDS61lZ3u3+HU4jprfTa2o5L hQMhttS84mp5JGxwA9S6IfP0XHOfYxVOTbtsa0KcZRVnqaTJZ62iqwJKPMTPiBlcCxw9dj/7 5blGeZp7mKdKdJ99G7eD3Ber4pXwVMrI49O0kmaiY7e8nvG09x6lcLzDx6lwyg7O83ovI5jl vgkuK4tU7dxav+B2c1JqW3cMNI+9ylsFFQMDYYm4y7AwAPUrxnC0K2NrNu7ct2e5whSw9NQg rJHADjW8cdVOvd68ynoYDyU1MR0b/h+a7dKpS4dR+j0NW92a2tWpeWxqNNZbrxD1KzTlmY/y Y8edI0HliaOo/JVw0IQSrT1lLZGLEYmycdorf8DnzRegLdwq022Chc2JkcZdUTSHlG3Uud2A W3Gg3VzPWT/Oh1StWyrJfS5188QniNqOIlVNY7FO6GwQu5Kiqjyx9xI7A9RH/FdpwPDYUZdr W1n4dF/E7FwbgsnatW+r0RwrPw40/V1Xny2ihdKdy4NLc/PAOF2ejzBxOnTVGFeSivM36/KX BatV162GhKb3drN+ej195xj4naW0aUp7U+kZS0dc97mvhjAaXx4+8WjsDnc9V33kPiWMrSqL ENyg7NN+PU8o9q/B+GYSGHlhYRhUu04xVrxtu0vecSjVgdGRzhekutc8XyI065apDM/ECcLH KpclQNq33VuA7DgsE6hmUTZOoNXeWHfF+9YJSLxXQ2Nf9YueSGuzn5rE5GVRNuVd1kqnbuwP qq+bLnM3hc8FFx8R9hrbzPdWWSz0s5po5HRGWWqlABcGjOwGRknvn0XW+N8xQwFSNJRzSavv ax3jlbkmrxinLEOeSCdr2u2+tvQ7T+zz8MGoPCJ4v7Ff4NR224WSpDqOtYYnRTFjviZhrsgk PDSum8xcx0sbw+UVBxnG0k7323+TZ2rBcgYjA4huNSNSE04tap6ntFxMtbdQ6WpK2nghcyti LjKY4+YbDu4bEHdda4zP6Rg4Yimr3svcee8MqfRMZUws1qm0t9GdauJHB6tgvbZrXcbEKimj ZO50tOyN7AfvNcAOU79Mkrr8a/Zy76d/kc9RrpLtJ7XsXdE0tLZ7xW1M1Y6nZXQOcyegipzN 5oGHZ5h90n6bLJXeeGSMdTcl3o2NK1Pqi7GOKSrraepy4Gnd5jWsecY5w3HwOas1PDtQyrc1 5UaT0WnxL02gq9libc5MkTxmSpnZK1wl9Dlrtj8wtVVVfsr+hRzTWWPTxRZt1kutdQ0wNxoW 2+eTzp4HyNa6UgHDhI52C4fRZlKMbyaehljOObJld/HoKbQT5LqGtuNLTxz4ige6sDZKjmxl rmgkZxv17K8MR2lXIl7zZj/RX8PIzHcKYmQOY+shqH8/msc6pMYn5T0J6Zx29QtfEVnBtdNt NSKaekn1NLdaaC6P86GpbURsk8mWIU5MsZHUZ6YW3NtJIyyiklqaLb6axVuqJI4qO41FLCwh hpHDzoXjc8zX45gd/oo71rIx1VOK7jM2jpKe01LoonF9HUPJLXPEk0YByAGjYO+YKxOUisfM zTb6B007DT0RLnAl8rGuLfR/98skM61ZLS3RrOldFUl201W810f7vHJmGngijI+eSckfUFUj O9SyMFScack1HXx1LktHHbYKqkhu0cL63Bmh8ocwOBgggfe6LMklqyKc89syMylrs2KAT1FD WeXI6HzpnRxOptvhG5GTn1VoqUnqUq5oysk7GgnUslFSSyVclNzStJjl5owYwDgOAackeoWG pVUJWlocgqUdkaVLrClmijiZWXSvq2ROaKpr2+6lvyOeYfQqZVouDktijp1FKzSUfmZseprF Lb/NrJp6aoYPLIbU4jmdjfod/kMLXjG8u4VanKaX7L3NIqdWWq20kMro7g18mfLjqIufnB3J HflB7qY05Oo5eG5nvrZMyaDVFFWW64S1Fex5gogYAIxGDk/cBIGw7jO6xxpzzXj4lakWttDK 07dbVa7yREX3KllpuR9TGC18Ly3JJbkYIO2fos0lOdJabGOcJW10NNvdLWTWrms9LWyRvZ5d R5kw8yYjcPyB0xnI67LNUyxSyvW2opJt69DPlon6c0cIPco6+mrGML6gTOD2SYzgD+VutaEo Z7PVmSb13sadQVNZb6eSjp7RWQulYWuY57nPaCc7+gK3d7ZVsZalaVkpP1LYt9W6c1rh5rYZ P6nYG/rYX4wANsehz0WFzk7Q8dyFGL3Zruk7XcbrW4vFDA15a7b3fzZuc9QN+nckrUqJKWVK /ut8yXa2j/AzNRWSOjuMcYrqeBzIg0zGnLmU0rTkAhvQOGx7JKq5RUWtiaei1NV/Ttj0/XUb Km+0E0Vyh8x7HQE+6vHUMDfutz88rVcZyu1o0XVeqlJQjt8TSdSXmovd/wD0jR/o1tomaKZt S2AnndncFvU465WxKCjTS6lMFTyxyNu7NbtU9yqGyVME1DUSR4gDZAIg9rti0tyNv4KsZTcb o2G1CTTZrcOimUGI6qkFJA+N8T6jznPjiJG3wB2duyr2jcXoUU5Zlkd/cbh0tpmyWrT0tBRV Ud2aZuZ0vuPLLCzGMtldkAEk7ddlhxFNRruNnlS91ylKrXqzzzVktC+212qz3wR0tQy4Po42 uEstM4xj1DsDBI9OhKpQnOazyVrGxJrXOtdjLuep4NNavM9DP5j6gCZkjaGOBkbzucNJIAG/ yKrXaqppuzfgZMLFdl2WXupWNC19r+K+uNXyQiokkENTVTSMa6mcN+blz8QJ6DCUYdnDJ09C 6pxSasl5GLdtQ1dfT01Gy4U0ttimADiG84J+L4SOgcfyWxKbirR2NFUY05X6kptH1N8uhdXU 9DbGkhzPf5g34vUEN7juOqo6jVN3N6nWTkoLX3Gvs0LQPqZ3VFdpmj8gtEZpJJJJJmgdW8rT g/N2FeUe+qejujTU3OOZxaMsWamo9ORsh1Japre17nxU0dtqDUiU7cjnFuD169FgpV3NuFN6 LyIWCnSmqlZSzT8ZLReOnQs2F19ojTRzMo6dtAeUTOtDpJSD0HMTk4WXss0n1vuVxFKLpupB tZn46FrVOprtUVE/Pdi6eSUkf9yXAh3oMuGAtaeeMkjkcJQUqa7NPzdzUbX7xJT0ss9ZLJNP F+so3W7yc77lpLjlbrn3cyepjyqLcYxMq3U0NbWTMZWXhsHxGMfqmlj2jAaR3YfTqtfK7X29 CJTSldRWm+/zNX0LfK+wst0gfXUlXTzFslE17WR1bCc7bb774WN0oSSc3cxYicZRmtGn8jcG p9QXTUNLNLXUjqGEPfNTvj531Mjs7s5m/wA/RblOHZvut2OMpQhHLGLTvp0saVbrRPTx1jrp ZNTNm52Oia+cthDCPvEkAg53BJwtaUKkpPJJnJvE05ZLKMlZ+ty3dtMMvtfTRVz5RHC4Exz1 0jOYj9oloy4jv2VpQk5ZV8yKFbsaedQu2+i2NU0bP/QvaK2lp7FHXurXFsT3Vhy456Dm3LQd +xUfRHUlmbtb5hYitSrR7GVm91Y2xqyY1tJQtrI5KG5wTulDZJ8tY/GDyOz+5bym4qUVqmTF Jp2d1fW5uGC72Sno4nistbmzSRzNnbOOenkxhzXEnO/0xnZa0ZQlJKcn8CFSqrWCezVuj8LF mm48x6Kkj/R9xDWz1L5JHSuje1rxtzMIGeX5H5rYap6W1RgrYPtW+0XRLS5uG3eJa5ajpXyy xUDXRMD4izmbJzg7OALcOad9lrUH2dRy18nuW/kvLRXZzyvZp7W+4xtQ8ZXVlxkrZbhC93I0 zmCq8lrHAYLeRrMhZp1pVLzqfWZrw4ZFWpzjaK20vr63MKwV1PcH1NVWOqa2gDfMayOYhzc9 xzbE/gtdUszdnqbrlUppSg7X026F+42yX9EupqK3W23sp6cVLQ97GPlHNzcxecfER26LPToT s0tbGNVqTlmzSd9PEzKTiNZrLp0UxoXOrnk+camoZzAu+6WjoR+CvB6ax0Mf0asq14ysvQ0G /wB8kppm3GCWmhmjweRlU2R8uNiSD6ZVZZpTUoKxyUIwdN0p9epSWmrdUzf1NXy1kvlCaOlk hOZHA9Ocemcj5KZ4iKTnJ7GKlg0oxjDr4dLGrX3RWpH2mq8+ziCCEhkz+RxbFkZB+eT6bLJk c/qq3qjWpyot5VO79UaHq6qqrVZnymempJYw1s0ELnkDA2fsAWj1WpUnCDlKaORw0FO0Y638 bG0dQ227TWx9TXV00T5ntMDg3ILcDADupC4HG1nGi5OWh2Hh1HNVjFRSsWY4Xw0cWZMkdSTg enT968/q1FKbdj0Cku5Y4A1Rem6y4lV1VGS+CN/kRHO3Kzbb8cr7N9n3BHwvgNDDzVptZpes tfkrHy/zpxX6fxerVi+7G0V6R0OZeDdn5pozy+i7qdWO2PCG08jYhg7kFAdgtF0fLC3tthCF sbxpG8sWEJMmPqEBcQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBRx wEBbe7B9UBakdkoCzK/b6IQ3Yx3yYCFW7mPLJuUCVzFqJQB1QuYFTVDOM7q2UrmNIvN4jt1O Xyc255WtaMue7s0DuSmYZTHtNlknl9+uDGe8tOImdW0w9Ae7sdXfgoW5L2NUY8OI3G3QDphW SsUJZBdzDDR6Z6j1USADg/fcA/gkQHP5tgGjHoFYEmDzMH+TsEBea4tdnf6KuYtmJ53O5A6q pYAgg5Klu4DHgb9R1/BE7AA83zzujdwTZBsc4/wBE7AmwAkhoPTbKgEo48uBP3h1GUBcjYM7 Dc+qAm8iGNz3ObyMGST2A6pr0GvQ8lfbI+L+fX2tqPS9luUEtltzZPeYonc5Lg7ALvQnfA9B nuvOuZOI08Zi1hI6xpPXzn5+OX7Ts/D6LwlDtnpOotP8P8fsOjlFWSMdvBGY5smQh+XAfsgD Oy4itCK9SjStsaxRySR0XJGHGSZ2A1wJzt2A7/RaEaWfRbldVsbk4eaPm4haqo7IJq2igrOZ lVViEvFPGOxHbJ9Vq8Tx8eH0XXqL6uljf4ZwypxGv9GpPLpqztZZaK2cLtG09HD+otVriw15 2aQOr/qfReF8Rq1OJYuUm7tvReB7vwzBUcDhI046WWr8+pwnqzW9Xxv1Q95Y6nsVEcQMd+3j 9ofVdmw+Chw+lklrUZr08Q8RNvZIpXSV1VW0tntjpPOqjyZaCBG3vv3KtQpQd61Vei63M024 rR2XidheDej4OFFjMbmuM8jeeeU7uccfwW5h6cs2eou89EdUxWOjJNJ3ijjPxq3bVjrFa2sp Kig0be3OArGvHNXSt6xkDdrAN8H7y7rS4RPCU1iK0dZ7eX8TZ5ZrYTiFacYyu6dtPv8AQ6+N YGR4aOVregHQBHKT8z0ZJI2/xWvV60/oC5VGnqWOtvTI800LnDmJ7uaD94gbgdyt/hlLDTxc aeMlaHX8PL1OK4/V4hR4fUq8Np56qWi+9enh1Oimo9d3Ga/1Et5fV/pJ7z5rqprmyF3cHP8A AbL3fDKjCkoYdLJ0y2tY+SMfUxNTESqY5ydRt3zXUr+/7DGZrPJ+/wDmtjtF0ZpRjoYl11eA CedVcrl1E2jqHWYYHfHsscpF1G5sq86ikrXkB+3qqN3MiVjSnO58Z6qCRnBzuB8uqiWzuStz vz7PTjlpm9cH7fowVFNbtR2t0wdRyEMNa1zi/wAxnZx33bnIIXl/NvDcRDGSxkleDtr4eX8T 332d8cwdXh8OHReWpG+j6+niznW5c1HVMli+GSJwkY7uCDkLrULSVns/vO91V1Wh6keE3VEH GrwxQwSUUddy07S9mWjmDgPhDiRg9euOi0sDVl2MqG7g38Oh4PzZwxYXiqxEJZFU1679Tr1x R4NXax36op6F8dEaCWQiaeQGOdjt2sLcnp0369lxyvB3xEW/TYVcRKdOEI66/PxOMZtLXuTV 1JKImNq2w8zqGJj2xztzu/0aPktijWoqOVbGSdZ6vLoizZNPXCz3eV/vNLUOc18wp5AXeWN/ hAIWStVjOGVlaLU5O5uyi05WSaRlmkuFnslOCGuhog4wY2J2xnON8rjYzhCVkrmxlvFpaluu sdrtTaVrqilrmHJDTG8sqGO6E74B+i2qc3dvZGtCbm2loXK7UtLeXU3u9FHbhRxYlEdIXiR+ cBwBOzh6hWppx1lqZ1HIm73uKay2p1GIZpp6qvklc5hiqBDHTu6kvaT0PfCwKDcrqNjPCMsq ZhMszaOlrpGsqI2xyOY6ZtYyJg5sHPITl2/cdFkupVFGJSU4/tFINGaejuUsl01FFLIY+Zzo qgRiZ3LsHEdPnhTKdSNnlIaeVmJZrBY4pmS1l2t1E1zwfPfcOdgLegw0dSOo7qzdtlcq1NbJ s12EcP6u1zUlRedPzyTFxldS1clRz7Z5XtAyCPVYc1aCdRK78CrVRPMouxge+6eoWU4sup7L BHTMDZG01PIedg6czT1PqrU51G7Tja5aau27XMZ3Ea23Ctf73dmNlceWJ8VtkGe24+SvUjdr yLUYSkrLoabQXbTrbo6oqIqWokAOfJt8mKhp7uaTu4bHI+ayXtJNOxklCpJGtWSu0xcKKWJ9 K+QNi8yFrLaQwE9QO4OR9FirRcmnclZkr7fM1ek4h2C0tpXnTtZFQtDmVDX0DXQjHUFp6knv 1WrUoSs1fcw/SMs3TnK7ZgS6p0v+kqaup7FeoA1wEjoYo2NcHHABbu4dvi6KacJ2ajuKUKm7 dkWL3q0xapEkdJWut9LKYWySz+ZJECM8pOxAP7lnhTfZu8tXuSqbvlTLWo7nSX3TsFNQ6dDT DIXeeS6Zz2k/tMA2OfX6rFCnOE3LORCNSM3ndyesvcrhHFX26wTWwQQxmcte5/nnPK4h3T8C tmCeVRLxpyV88rkIL9q620Lp7Y2jqLe2YhjTG19TEAMDLdsDpuqVIJyTLqLjdlHah1vDXe8u o+Shme0+U6jBja4jd23z3BWBwhnWXTzJy57OSLMl04i6ku0kbrhUOq2kc4cxsLzHy4LXH5jp lbykt4lJwcn3isWnNVa5uTaWWa5U0dPEynkc6UCKPfDSSNwcj96wVLJZ5GzGdOmu+ty4/Tmq aSJ8U1yrx7m79WHSRwvaR8J53bnBx67rT1dmncyucIq8I2LVPaLtRWp9O+900EtVMRhk7B16 5djBb65KjPd3sZ6Uo3u4vQ3Jb6O42a0OoIJdLV1O9gke1583cYxyuAznqojJ79TTr5JyUrO5 qlwtlR+haeSsFqho4WgQNoPM94YTu4OGMn6rHmln11MlGnCCvdl22aUprxSsELKSMg+ds10r 8Ho5rnbf7FRVrOF018C9KE76++5qFdYKaCY08lbNVudlzoGUx8x7COpaTsc9lenVvDWOrKzv nTj8TLE9tsmn31FBdb/TSUThLBQzWwYd2eHguPw+nZYrVH3ZWsJ4iampWXnZmNTajp9Rki4a guwo5WnmgiijgjeHdGnfGM9fRZFZxszJNd3tKUdfMnpq32ylrPcxdC587vKLGzw8tOzOWtwc jdatSML6fE36brdm55G7fM1utorPbtP1Xv8AdYDVyu+LldCJHxDbZrRvj1WzLI43bOPpOs6q 7OJes2qNO0lsMMlBVyAFo851cI+fsHYA+EfitesntF28DOqc23Un79jE1DcINYUFS6ic2Oai cOZ8tdK9owOgcc/TYELFFOLs3qyI4apmTm1b8+Bp1PQOtVJPXQVVHN5oZmOKplc8u9G7AZ+e eyyzbnHR7GKdJ5nFtrwNRsFZcdR3Qu98kpmGBxcxsUkji5vTmGcfUrDCs3LPLT0N6NPJTto2 /E3ZpjU8zRNBU0NRPXQA+a98DyXsPUscD0HotmFRqTXQ4aUJSlZWUV0MOG7V1qucdfERNK+o 86njqqJ2YcOxyhzj8QwVqVIuUlJHMUaj7Nxa7pqWodd1tW6oiktULKqRxka91MHQS837I3+E Dt0WZ6eRrKnTunF/AtCq1FW0dtj97NsEW3JLSsDmO2IBePvDPTOyyVLW0Ijh4U25Wu3vqa3W zyhs1rpNQSVNdMWzTyTNEckDwcgB52aD8lWjTU9FoYZVFTj2lSFl8bmtWPUNsqbLV0VbdJ4Y aqMSRyCrc93mA/E1gaQBzY333wsbxLbzUdU/l4mGtRrRqqaSuulvE06O+WW1w1HnakuNTNSv Bp31UL+UxuOfLdnqB6ELa7aKXmZVhK7afZK3z9xrVBe6O6sfPRVlyqqmIffp6J5gladub7ux 69CQopVFNNKzb8UYZ0ss0qklGK8Za38PUxxrWquVdV0M1PDGykcI4Xy0+Zjt8LwABtjAPrhZ IYhxi4x9DNHCxzdo2/Tr8TA1nB+mKiifdTIyqhDYw+3U/Jzk9Hlmcb46q9atOcbVLadErFsK qVGVoaX/AHndXNar7bp+K1UclLDfqd0bHEy1NJCxsmfq74hnsdlqSqwlNqkpXSV9re7xM1Pt pRcqjjKztu0y2a223bTksjamalvtteMCKGlb7xFjd+DkAhZKUK0V6+RgqYtqpGMIKMOu98y8 zLgtMd+Z+mKiWpfA6IysnNTDEWkYHJgH1/kjusdOcrPpYx4nHRliOxS721vv8C+7TVFVvEbr KxjHtaZYm1TXe9PIyHOIz94dlMYR6FnWrK8c+nj0RtyXQNkt8U8jbBeKCaTnaWmt/URuJ3yO oGNuiyVKVHScU0wq1RJU1UT9xqul9IWu/TupGWVvnRQ4p5LhdOVsUeMHqdx6A9AppOMnZLc1 8TOtBxqxk99cqMC4adt9LUR+7UlDDV+W5j3E+dFFjbDDjIzjuVFN5Vkjsjc7eprKd9eu3x9D UrbFb4KKCtudO8Nniw1keBzAEgH1wMbqaldptWLON1lTKm+U1dQ1FtpaEGaU89PVOdMwjAzy jGBv0Vak7wWl9bkU41lUjWjNqK0sajczbzohlTeD77VVAMbaI1E7/II6OcefOM9tsLLSxbcs sYe93+Rx1ajX7VdnLKvG0b+htLU1dTaTtVJWvpKNlcWEOZyueyffLHPaXZdgfNaNeo0pS29T ncLCM6kaSbs9fzobNbqR+or4yXy6drXQ4McbsCJ2d8NycA9h2XTeJYrPZz69F9p3vhWCVOF4 v4/nY23xt1yNDcPrjXNLTI2JzIh0PMRg/wA6z8h8BjxjjtGi+9CMlKXpF3t7y/OHFVw3hNWr +3JZY+r0+RxDw5tnmTsyMuJ3K+1rWPlZP4nZzgxYf62cZ6IWO1XCy0cjIthsMoDm3TVN5cAO EBuCn3blAZEe+EBcQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBBxA OT1QFmR+6AsyPxlAWJJM5yhWRjzSc3dCErmJPOAChcwaqcY6qyRVs0q83eK20j5pSBGwbkbk nsB65UXYymDZaZ0lcKyq5hM8YiZ2gaR0A9T3Py+Sgsaswh+OXoNhur2RRu4fsNz9eyN2IJtB fGXH7g64G/4KrdwW+Tl2+EdzjoFMQSZvghWBdaQ92Gg7HKAnGC3JLjnsosgSAJHbCoZCrSO/ cZCANjJZnseyAvCIYB2acY+qAmxmM7Z+qAmGcozkZQEhGCAds5QAP+LAHN9EHoddfaNeK6l8 OPB6pijlkN0ujHRRsieGvjacjmz23PXdcBzFxdYDDdx/rJu0F9rf+H8PE5HheCeIq6ruxV3+ HvPFO51VRqmaaeomhkfJJykOwXyucclxJ+92/Jea4aMYNeOrOfrrPNyuYNopI6WaTJifDA7P K8FomdnoMb5WevUTdjTbSZntpWVNyY9xlpnNLW8pOCHE7Abdd9isSWmnx8CJyi9F1O3PB/T0 Wg+HNJbYI5I5J3mpqJ3nM0hdg8rj6LxzmXjU8ZXqUr3jfT3Ht3L3BYYTCxqW77Wr+441488R KjXt5dpW11HlwRSZqXt2aT6La4RgKeHh9JmrtrQ2MbiZVP1FPqbZnq4tHW+mpqcl78+Wxgdj nPcrZhCWInml6mOVaOGorxe38TnPw8cOYrTZG3O4SyTVs5L4Wk58kHqBtsssaSc1N7o4XHcR lOPZRObOD3CubihfnT1T3vsdE/EhOwqn/wAgerR39V6Pyny9dLH4jZ/VX3nnnHuKpf7NRfq/ u9SXtQNLCTwvUc1PEBHaLtTbNGPLjcHNJ+nRdm5jg5YO6W0jk/ZliMvF5R6zhL4rVHntTUs1 dVRU9PE6eoneIoo2jLpXuOGtA7knbC6LBOWkdz3+o1G7m7Jat+SPUHw4+EjTHCLhFb7XctP2 i5XmqhbNdamrpWTySzuALmguB5Wtzy4GOi9EwHDKVGhGnOKb63R80cw814zHY+eIoVZRgn3U m1ZLr5t26nRP26/AbhhwR4cG+Nt9jszL7aqyMUsnKOapiaDG6HOXhziQCGnGVqzwVTD4+jLA JxTfeUdvP5HaODcdjxHg+Mp8ZlGcqcbwlK2e7vonu7M8LG6zlZjd2cY37/4/zL0rNfW549lI VmsXSx5y4NJ5cnpn0z06duqi7vYtkNJq699U48zigtYsIAgCAuU1VJR1Ec0Ur4ZonB8cjH8j mOHQgjoduqq1G2WSvctGpOMlKLs1szu74JPFrWcXYX6U1LIZr9RwGakrCPirom7OEn/1Rowc /tD5jfzjmPgUcKvpNBWg3r5Py8j3Dkjm6fEL4DFO9SKun+8l09fM9VfZPcbja7s/S1RO0Rvk 8tsZOMtJ5mdfmXD6YXQqleOEx6qzXdqKz82i/PHD1iMIsn14u6+9HPHjH4b0ei83OG5V0Uco e2T42yABwyQARkOHVpCy4jCvtm/2HqefYbHupTVLLqup1V1Jb6C32Cmio9T6rnp35fHLIOVz iBu12dyPVcbOdGMrQ/yOSrwblnklr5m2aih97Y79D1OoLo9rC2VrKgM807YIJ3wFtQlZWaEI 31iawy0xW21RVNddrjT3ElhqGulLvLBwAXNHotOVlJ5UXgpWeha1rw/jp9Ry0sL5pMctVCyK pb5MrC3DnAg4aR1IGDur0UpRu37jBh6iqxU7W19Cum62jjuEVQ+GhmZGCyaDzA+RzSMYy4YJ HUbLM4trKmbFaCcctzcUNDaLjYRW1hsNujhHLTh8gfLWDOMEj8O3r6LVUqiutWEpQtFXZj08 lp1PPWsq6SwmsqOSKmmYeZ0TW/tH5EBTTpTg1Iz1FNK92vQ16n0NbdNNlrKy1WyZkuI2ti/W vDs9QR0z2KipWqPuxeiNdvOmkWtfaTssd4osW0RfsYkh5Q7bI+HPT5phJVHFuUimHheN2Qo9 LzR1LDZdMWqljcRksa3kkaNjzdx6/ipqVLwcZTuzNOairts21d6GlrtbvpZ6Olpo5nAsZQRZ DSDjBOOiyRcraiOVRSjK5uO4Qi0DyLbPT0dOI3PdzUzZJY39MkkdFMW3FyZjdJOWZswbfW60 uNr80XaOGCA8rQ2GKNwGdnFoG4+fULLL90dlSWqXzJUVyvdTqCAG5UL6suB8+M8obg/F8QGx 6bLFWSdKSNikqajojOk05eHVNd+kLtI/z3B7wapscT29xvv67laUW9ElsY5KjBqoo6mLT2Sk uNvqBRXRwkbCY2vjnBDwD9w82OYfTK2VN59CVrrYrXR0lntNTRV1cyaqMQlkhDWuBz0HO0YL lqTU82r0M9JX78dilHXupHQy09dVW9pAayCKbnlcQP8ATB2GN9klSTaaRaKV2mjTarXVTYaI hk1VIyeXzmOfI8QPDfvZY8bgnsFyad+7HoYoy0s/fYxYOIdou8kJEeZagvkqDGHRPY4D7oAO cD02+qySg8lkVhq2+hvK36001aNONgjZdY+YeYx7HCRrXHflDS7Lh236ZXHPDTvrsXlKpLuq xtC3VsVypZqw109O65SFg94c0AuLsAZGXDHzWxVbSVnbyJySi9dS26w3CS7T077ndKqIjknE LvNhOCMODRu4D0WOsrRs3r5mRzha8l/Ay2Nhko66IOuAMsvMXhrm+9OH3vhduAOvVVistRKO paaTSaNU05UT3mNzn2en92ppcU0rJsYBbkOezl3JPX0WvibqaS2ZaNWFNZb943BRWSnpn0rq mhhgqp2edFLFK/yyATlhHKTzHPoqavRE9qs2XoalqDUclPbYGRCKaWaRrmxvkqHBu2SDsOVZ HF23MNKmpXeqXuFw0vVa2pXzwU2m4ZJWnzqenbOGxcvxcw+Ibn0WLNGDtL3P8THh6ipq0m3b xaZl2vSEEdoJjtFPV1VK0VbqkF2S71LnO2b8umQknN6N6M2pzjLvLZmLcILzf7bJUXR8Lnkb OZRxQGRp/Y5gc77fX5KsaaXcizHGNPaCGkuHNB+hqy4V81hjrKRwibG+njceT+8Ls5+fQrFV lPMo2tc227JXNYpNN2mG0MmbcXO8/mbI2K1U7IWvZ0PNjLR2xvv0VUnGm825kjiKme1NaPzZ kUNtg1VpuOGovMEk/OZPPrBFExgI3YMN2GRtnusvaKVJNb/I1q1SVKq3GFl4LVly5tpIrFTy S3yjfFWtNI6KBpMjHg/D8TG9D3x+BVu2qS1k7k2Tm6cItSWpbsV3tOjwH00bZvPla3lZUT+d ERuQGkb/AI9isKeeeeHQzQc1B5nr7jTrvcKnVN3m8ypvVvhaXDyoaPlhAJ+EHtjfcpGuoxan 18iksM6klOm1otdTUbDTUFjvEslzqKm3yzgwAPa9kRIGz+mAT81WnTSertcviK+aygr7eZnj XNkraoRwe9eW7Ai/qkgxj7pcM7lufkr5042TvYiWFnH6yRcuev7U+3x08tZdat0LjHzQ0bJC 9reoDtiT6YSEk7J/YZI4eUW8iWvjoYlXrOnrXVppLfLWBjQyJ8lQabERbktdgbn1CzTgnK0l d/YjDRjNZXezvqlbX0ZrNl4ky3C1RU9PYs0dI7MLHTTTtIc3Ba48px9CdlqqEl6fnqWqNKrl vq1ptr7jcFisMV0kMkklvt165sSRVZlB8odMZGCFalNwnGyu2Yqk+5JJNxXoazqvW9vtnlww 0FjnZEwsdNRUkkjScfsE9vU7Y7LZlUi+7PS2n5/OppQozaVW8tfH86eRj1fEO23Cna64tjtl UCBzVFFJMHxjHKTjOcY6rE8ke6mbsMJWt2id16mhVvEu6/p6ACtqxbQCOeC3vijjB64Jd0A3 wpUYpNpkSwVCdpVKSb31d9fE0ijo7o2qq6ukhdWiMB9LWTQCRmC7doy/A26ZJWvJZ7dnv4G8 5RcbS0/PoapqnUeqay5QtZp6V9EWhsc8NNGGQbdSM4xv19VvPDzjTvPS5pRr02lSUlddL6/Y bYuVwvNRSso2UtVLhzmhscsDsOxnI6kj5HZayjGyUbvobNWq5K00rmTa6O4z0L3v/UVlHhz6 qTymMiaR9xwDScnoszq1cqk3ZrY1lSpPeN/X7fUzm8RLpNRwU9TO6ihhjd+upKXzA7+65S3G R8tiqRk5NKRvU+HUaSlOLTv4sy6Goq6GlqC69V8tNzCbzI6ZzXl2Mt2YMNPphZ6lKKdtfga1 RRr5VGK2tuZktyrL1KX1NDcZJAWmWrEE3PJno5wJG57notR2s2kFShR70Kl0+mmhqVfa6mkm qpK61VNM2Ic8bZafkfI7YYBByQfkqwba20LuKlZ3MnRtmF4ttaKsS2wyfGWvhc4l4Pw4wc8u yzRinLuO5StJQ72W/S3Qv37QF2p6eaqjnkurJIPMia5zW+bvuGZ6fTHZROpu7bWIoqlNZE8p c0/RzMaaOptF4Pnw+bE81EcUj3j9gZ6H0CyVsrqKMIv0MdKMoLvTV0/OxixcQ7XSXgRfoi8W 24Qs8t88lwa2Jwz+00NwJB6BYY1Yp3uzNLA1HTtVmpRb/d1+Pgbd4la4srLdSQm3tjLHCoFZ FXCSR2M/eGMk+oytPFYyqqTpuCdtb31NvhnCksSp9q72tlf1beN/E2w+4UdQXVdFT+S2ow5o J3cenMvOOJYl1KtoJq3Q9W4bhWqdpu7/ADocL+I6/m51UVsax0zYnM81odnmc9w3P0aCvoj2 JcD7HA1OKTVpVXlj45V197PF/atxftcZT4fB3jTV2v7z/BGqcLLGHzM2ByR+K9xPJTtTwasG GxDG23ZAdmuHFq8uJh5euEByraYvKhaOiFcxqsQ5Rj0QsX4RsgJoAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgKOdyoC09/MUBYe/lGSgLEsmTshD2MeSRChizS7HKFo mDU1Aa3c5Vkixpdyr2UcDpXvDGtGXEnZo9UbMZtyjlffKsV1S17Ym/53g/kDtI7+6Pb0H1VT IaoxzQ8OJzgco2Qh7GdTyea3fO34KyepQvGPDBl2x7qwIh5e5pBOB81FkCXIG5zsFIAeGnrn JAaB1KAuh+R8TuU+gCo2wImlxJzkDp81cF5jOU79T2VWkZCbPiyMZdnoqgmxhDdwNuiAvDbv 9dkBVrh9UBRABHnJJ6FAYOq9U0ei9N110rpGRU1DEZJXl3KGgDKrKUYRzVHZLdiKlKWSKuzx X8bviUrfETxSul7lZ75ZoqkU8EQ5xTxMB+7IQNi7rtkLxvGcSnxPFzxP1UtI36R8fV7/AAO+ QoRwVBYSm7veT/vPp6Lb1ude5qL9L3gRwMNNSVryGiSTmbF6uBwC0D5/vSM8sXPqvmaFTTUm 6ibb6n3CF8Naymfy+fG4kSu9d+v/AGLHKWe0paXNVu7OWfDjwrtOq6ma93OGolqbbUhsEUm0 TzsebHfC6lzVxurhIdhQss2jfVeR3rkng+GxL+mVrvK7Jfecj8b+KjNGWJtHTyA3SvHJCPT/ AByuhcF4X2su2qbLfzPSeIYtUqeSmcZ2DTw01aPNlfm4zEvmkPUE9lzuIxDqzy7RWyNfD0FG Dlvc3LwQ4R1HEDW0l2uzPLpKB48lrhnncPVbilZKlS9W/uOBx9eKvm1b09DsnoLQ9Vr7UsVm t/6uEYfVysGBAz0HbJ7Ls3LXBHja3aVfqR38zpvHeKQw9PJT+tLby9TtRpjTlLpKyU9BRx+V BTtDG7ddl64opJJLY86k225Pdml8YOGNBxl4aXjS9zL2Ul4h8p0jMF8Ts5a8epB3x3WHE0I1 6bpz2ZyHCeJVMBjKeLpbxd/XxXvODfDt7OC1cEuKLNTXK/f0SG3N5rdTupfJbTzHbzX74cRv ygdCVxGB5fp4Wt2jlm8PI7tx/wBoVfiODeEo0uzzfWeZO68F4L5nZY9c79cFc8ecadDxg+1y WWoFRwMuPlYpPLulIJiNvMDonlv1DSD+K5bhj+sjDUSuec/s0fZ+al9ov4mbbo2zxz0lgpHN rNSXcM/VWiha74zzdPNeMtY3qSfQErexGIVOF3uzHGLbPpbtHgL4KWTgdScN2cLtEVOjKGnb TMoaq1xSukAbjnfNy+a6V2OZz+bmJ74XASrzcs19TZsj5vvbHeFLSPgs9oLrXQWhZJRpikZS 11LTTSmV9t94gbK6mLzu7yy7lBO+B3XPYSq6lOLlua8l3rHV9bJQAZKDTqcxeEnwj1fijut0 P6Ujs1qs/J585iMskjn55WMb9ASSdunquv8AHOPw4dGN45nLbU7jyjyjV43Kbz5IQtd2vds7 IWX2T+kKOUSV2pdRVrGkZjiiiiDvUZ3Pp0XUJ884qStThFfM9Lo+ybAL+krSa9yucu8MvDfo 7gVSSs01Z46aomAZNVyvM1TKPQvPb5ABcDi+L4nGSXbyvbpsjt/DOXMBwyLWDhZvdt3fx6eh v/gxxCn4U8WrVd4X+WxkzWyHsAT1wuI4lh3Ww7yfWi00YeKYWNWm4tdD1p1dQ0/HfgTDeXzw TuZScxf5YMchI6EdQfp3WxSn9LwanBO9jwythVg8VKi1vsdRdQ6a03aYayhra66z1Mbf1TWR uEQPUN3GSOoznC4mnh1TndO5yDm2lHKmzaH9AlmrLrBJDNHQ1VMSAY4ZncmR914yO3cbKzlq 77G1kkkrL1MOLTVshqJJaiKhqGz5cKl85PvBxjdpO3KdsLXlC70L06kopqJd4f1UdXdGRstW kYpXnyntMZiimB/bbg5B9Tjqtiqk0ka0sI4/tO3rc3C7SbKRv6QktlopmMqA0eRH57HgbZz0 64WGTsrJ3uRln0en2mlXy5C06pNzqdP0NJbagZ95dRtc4yAjo3+cLLGh3bX1Lwk2ss2az/R3 YpKSgpqM0k1S8HMsFOwRRknHI/DRyhw6EnssEI1V1JhRqOTyO8V5mqSy3htzi/R8tHEImuAZ TUfM6Ro7czgenp0WPLu5bfeXmo21ZgXjVLp9Jy3GksdbcKmMOe+aqh5THg4Lebp81kpJXypk KlFPs729DT9Ka+rNQWumgmnEYcWysbKwtdEO7Hu6E+iyzowj3lrcx1qeWdpPRF252WWWqn5a WsjoJHuHvcs8WIc985Hw59Fk6WfUmFVXy7teRi3XRdVb6Opqo6SSvo5WeWYpJ+d0YGzng5xk HBHqqrKu5KTRilWjUdlobel07dYbA2SCpbHAxxe8tcwVEuRu3G4+fVZ9G9WbSaiu8rmBpXTl Vdb4/mqqhs8YD4OaaN5lHqCAQT+B3VJtW8iHNqFluaxduH81RZoTUwXJ1RNN5YdUTGN4BOcc v7QBHVYYVIJtJmS7b9DQrpw+rLbZagVcIENITlhmc0D15MN2Ix2yoi4qeZO9zMpq5qFlsNin ssrZal0/njrBK/y2NI25xgHI+SidKm5aNh1XF3RrUukLFUOppRp6E1lLE1tTVwVU4bMQPhJ3 xv3wkHKPck9OhiTkryzaPp4GlzaJjra6n8u2U09JTtyxlSXu93yeoPMT1WRSUdWhFLV33L11 0r/QxDJXC1UclbXTeTJlgHlNA2OQe46Eq0ailKyDbSUYrYu6Lm9zoK2QUFto442uY2nkp+fl PZ3NnO56ehCmrLKl1ElKStt5mrWK7Ry1pdBNDLJHHieMUrQ17s7YOOxPVazfaxfkRVh3SVNq O7W25Pey/wBbTx02/mBzQxz+pZhreYehWRpxjpqUjRpq2aJlQ0clHWPnqbzWRsLd4QGyMl5j nmBO5I9Oq0Kk5SnmsbLS2itEZMDLTPWx+5aquMckjnRPOGkSDlyGBo25iT1yip2dpszJpLWN 0XqbTUd2qKW2fpO5QVkUZqZH1hIZnqACDv6Y7eqjMlDMYEqkZylKKt0NdtukYr1c6CgNdSyg PLZ3VsjxzjGR93YgKs66pq9mzJHSm5rQW3QVTSTy4tNL5M1Z5jmuMkTWtHQx5dnfH03WOSzd +9rfNE0020m7tr83NbqqSmuD69lLTW2ieynkhdSku5iMczRv8LvoVdzk5JRSRKXZw/WXbfhs aLaqeSvsTm1Na17qc+YLdBC9xk+HBLTjAAA3+i2pU3GTT3MF8slKK308jGttkjZT+/vrLeYR E5wip4xJPGGnGA/174K1U3HSxvtPWO33mv0tE2722CG5XptNNTAPqBBRMk5gdwXYIAONsn1W riKlo2SMuGUM0ppbrTXqavPTwyT0sdTVmWhHJDHLLQxkPh6uPKPvkep+aiUdbJmvnnKm3lSt 5kbnqaltlpFshqYKahhc5mHWxnKWkjlcOXdo9D1BWejrrY42eGTrdtO6k/7zNrP0zfLfdH3S ivFVL58bopY2tAMLc/e3zk4791lcJfsaM5PtaWVQcfeblZqC6ztY6GfUFSaQiF7HuiEUjQOw I+HPo5YMklO8i8MmVqm0viVa++aqfPSNpppqJrTzCWdscsxP7BAHLkeo7KcjkmlsYKWHjBqc dWaXpDhNdm0rq2Kooqh9M8P/AFzjmFnNjk9DnoQeuyRSvllojZr4pQ70kzcVTw/ray5QuivM EDabEz6V1RDE3Y9WEbjv1UToShN2lch8Qi4Rzxbv/dehel0rVNoK+nmq6uOGXEjYjcGmOT++ DRv64VslSOqt8StGpQqZWo3e21jdGn7ZV2mikpqd0ctpEzWzOgqX+VKSM/s9xscfksLq075N WZatCMF20Y2lrZtJ/aZN1tUWrZYmxmi5YGNYHsfI+apydnYe4crh6dCs3aqLs9DUoqpCN7Xv 4dP4GXaOHEbJaquNPVxytcxjmmNkBDsYGQ52MO+Q6rIpRUowau7mXNNxdW+ltr/YYF+tz57z WOqw9tK3lkjZBNiVjehjDRgOBxv2Wa16t5pWRhhVnHDJ09+tzRruDVtqGRNoWiENlAe8+W5o 3Ac1pPxY2WspxrN5Faxt3dOMZy67GTzyaksEQp4tN2kOBDaOKN8RqWn+Scludj1x3VOycWnF L7zNUxCl3ajb80YtVpe3W2z+8f0SWWhpS10UlKY6h8kbs5A5Rtg+qtiKzSs9PuNOnB9rl7Jv wleP+ZiV9yitdLM+iNsc6ZrInOfQuZMxo6O5T8QAPcKlOUlGTjJeWhvYjKnDOn8THt81M+qn jddqiSSp+8+E+YzIx1Dm7fvVpNRtGWl/eYacquslHbyN+UGqbIPJnqajUFcyiaIYRHSRwY+j mjuM5BG6z0ZpKzbb6GmsHOCc4xSctZatlm5a4oDYKiWz2m8xAzNgqIZ7i3y5nZJDgQOYEq1P ESks1RO6diJ4XLNJtPS+xk0/EWtqaZsplqpaenLMUbnnGD1a9xwSPUFZpYpbdF0ME8CpXmtG +tvu2IVst/u1594hhFL5bPNgbVO84QE9YhzHcHbC15STaqRVjcoUoqCg5Zn8PeZNdLqjSVrp 7dVQ22Bp/qoyUnLHKXE7jJJw35DoVSnZt5dETKotaqbbelntoY1Xfb5JeZiZ7pRxvjbI91Q9 j3NDfulmMEEeoWSioq7WsTDki4xUrXX51NKkuU8lzhqv0hTXH3f9Y9tRC9/PvvJzA9/X1WrK s5VXm3N6eG/UyjK6vtY0HixcqfU88z4qZ7osMfO+KHywD0z8Xf1I6qrajq9jawWGlGnZSv6n HbNNwebE+Pk86Z3K5v3gGjvuOq67xTGRpxvE7PwrByq1LPRI1W/3KOz0M428iniLuYHZu3Vd MwmFq4vERwtFXlUkkvV6Hd69WnhaDxNZ2jBNv0Wp17rJJdS6qp5nBxdLI+pfyu+7+y1v03P5 L7v4RwyHD8FTwVPaCS+W58e8Tx88ZjKmKnvUbl8Xsc48ItOc0kWG9PkuRNM7V8JLCImx/D6d kB2F0PbvLjj2wAhC2N90kfKPVCr3M2PuhcvR9QgLiAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAHoUBaecDHdAWnP22QFiaTCEPYxpZMIUMWabCFomFUVPKFaJY06rqOb /HorFLs2vJOdU3MF2P0fTuOGn/6IeP2j/ct7epVHuWWxnOLQcA4Dc7lQSR3c4AbDPT+KAz4q nyoeZ2wxgD1QrIyQfPYN8Nx0VolSXL8IxsArAcweMnp2QBuzgcdEBfiZ5bcZ69UsgXGgNbkA fL5Kl2XsiUeXkDGPUqCS7GBG47YKAmcg4GAAEBUkcwHQ9z2QA4a0/EDv2QEmg45iMDCAm0h3 RAdMfbA+JV3DThVBpO2TxR3K+H9aXNDhFEOvMP7o7brqnN+NcMJ9Eg7SqfKK3a9dviczwSn+ t7ea0h830v8AnwPJurhqHBpguDRHVyinMReY+c+v8nl+pXnkoq2i2/OhzFSU5aX0NUvmkZ9M 3SSS4zx0boo/ia5/nR+Z+yYuU/G0jByOip2+bWKevkYVNVaamtn6mktom6gv1PbLdXTz1l0e GF0kXK1mAMkDqMfMraVTs6LxFb6sUYqWHnXqxo0frNnaTS1vt/CzQ7GPLWUtDCDLK7JL3Dv+ a8KxeJq8SxzfVv5Hu+Cw0MBho0Y6JLW2mpwvHqB/E/VVTqSsaIo6Qujo2P2acHYgfgu4disN QVCG71ZxEq8qs3UezZqNJVzal1bSWyGRpnkI86Ro5sfI+iilhnUjmZWtjJUoOMZWOzOkbbS6 S0/T0lGxnvEuI42PIaXvO3U9Pr6LkOG4SWJqrDQV7/JeJ1vF4rJGVWo76adWzs/wP0FQcOdJ xw+80U1wqP11VK2oY4ue7tsegXteAwtLDYeGHpWst9TzPF1a1aq6lRPXyf4G+44Hvj5mse9p 7tBIW61oaOZLci4FhwQQfQqhKaHMc5yUJWmxTogvpY2F4h/C3w78Wmi49PcSdIWbWFpgkdNT w18ZLqWVwwZIntIdG/HcHsM5WSnUlDWLDSZheFPwecOPBLw0/oR4Zaap9N2aSc1NQfMdPV10 x/bmmf8AFI4DYZwGjoEqVZVHeREY5Tk6mpxWVUUPQTvbGfxIH86xknye+1O4mVPGD2jfGq/1 TnOlqtWVsLQ/9lsT/Ka0fIBgXZcPG1OMTUk++b89lL7JDV/tNte1j4aqTS/D6wuAu2oZIDJz SHpTU7TgSTHqd8MbueoCpiMTGkrLVloQzHPntNvs42o/B3wnuXEThxqeXXukdPUxqb5SVtO2 nudshGzqhrWnlliHV2PiYMbEZWHDY5TllehZwcdUdevZr+InS3CylvmndRV8VnmudUyqpaqf anf8IaY3P/ZIwDvscldW5v4VisTKFbDrMkmml+fsPVPZtzHgcDGrhcXNQcmmpPZ9LeW+53ht d0pb7bWVdHU09dSyjLJ4JWyRuH1aSF5vUhKMss00146M9zpVKdRdpSkpJ9U7r4kK6LmCiL1K VUbZv1LzMd/ifkfzW5Tlvc43EQuj0c9lB4gP6LOH0GlLu6KVpDmlsrvvcp5cgE+nb1XEYCus Ljp4TpNXXgvI8t5v4bmvi6eko2WnxJ+KXhndLRqWutlooYfKn5jSVAlJcxzjncb8uRnHZZ6u GdB/rdLs6thf1y7Ve84QvFghr5mUUt1qKGrp2c00UkL5C52MHD27YHdaDkmnk6s5WTslKK+w tWO8R0tBUwU9EL0Gxu5omUwY2MdDLynr/Or0nG95GCpCV/BMxWUFVVX+N9DRVEromsDXNjEZ pnDoSCMEfLdZHUjF2uYqUlGLu+pvMW+6aSsDJY6241UdVK5klMaTLZHOzvjYAA7LS7TtKmVq yFTJKLfU2vZrdqy5umMslyirZ5HAwNc1jKdo6dc4BWysRCD7+iM0qKispuSo0je7jP59TQmo o6vlpmucWU0lO7GCAM/EO+f7pVjXi4u5EHG1n0NIktFx0jq2koxY7rESTIIWVYe3LTjLCSR9 Qc7LGpQlC2ZFKk4ypykl0NZvuiNQ3+zVrRpGSkojh0VM+teXOed+YY+ENd1SlGKmY6UqcXFq fyNM0pwpi0zSPmv9qdRUFZE+J1NJXkxc+Nvi/ZI7dVOLm1/QaN9PQmVZ1Jd2V7bO1iFLpKit FtZFDbrHURU7ssjmus/lhp7vxjmVnh5NLtHqb1HHNJztr6GXNqN9quDKmbT1gZHSMxD7m+pd DIzGDzAnfqs6jplT1Zx9ai5qzus3ut6MyKWxXaCOlmNkorc2pL5WOp6J2MbcruV7iT+WFpza ezuZO0gu7dtIx7a2bTjHNq6enrKieZ0jPKjEbIC7qNumfTplZY0puOWRehXjKd0viaxUakmj oI/NltrvJcCHVdM6RzRj1zkj6LBGCtlUbk4qm6tpar0dviaBJrS2UsQrK27RclS7ljaWjPNn YknJaArRoSUkkrF47JI02n4maZqKo0LGufNTyF5BY2NgcD/ONwFs5JvYs21HNJk6zV0VNTS1 QNwMvNzcgIET2/Jg6AhQ6b+qjDKV2i5R8RaES1ktNbq6ol5WuY1z3SmZuN48gYx6JOnJ2u1Y tla0TRK30v6WsVUa7SFy90rQRE1kTvPeD0IJOA70JVFBKpeLM3ZzlBVKUrJaamM3Q1LS0klV Fpy5wx07WMlc6o5OXGQXubn73qT6LFKvdJN7kqq7qE9LmbZLZFqObzX6Unjp6SU+fcjU4gAG 42b1ztkBVytbEVpZXrJeSNIhuTaOjrnvtr6SqmkfLIynLXMiAzykEnI2HQDK28stE9iErvRm faOeWsoIorQI5BiqFTUTF7wzHVvbHXOy1pqLk2nouhkd0i/WWKifqamqqSooxC572OiimyHP Ayc4Hw+oPywsCUsuiNulnyZmTq6Wn1fJBTQ6le2GmZ5bWhwmkZJk536uH1VpJxSWU11VlG78 Sxb9F3e8UzmU1bcZqam5mmR7sHm6EMYTncfgr505pX1M8pxUbNas3fp7h5HPaG+/VlXSReUC JJpnSiTB+9ynO4/JUlRjVWrNWOJqUYuUVqTk0Xb6S13Jzb+810Za8yCPlbUYOxDQfwOyiTy2 izI8RWcleNk0rlm36BfUXKSsZqB/vjG+8sjj5YQAerMg7k/ye4Ry1SRZ1G4WlC6uQsWk6ua+ CO0tiq2+d7zJDHMyB3OdsNcex9Fjuo7s25VJVFdrVfn8o3aOFgnlifXxVcdTM/EkzJ2DMR6t eBsSMYHzWO0WnbdmHt6rdk0opbP7ieoeHdosUzPeLs+GNrQ6SFnK5w7gkdgFiVODWYiLm1aO pjsrrJJqMNo6J01PI1vM/wA94PLnYkAYxnsr50+7TTJdKpb9Y7faZxfR2umkk93hqZqh7v1V PWO5cnu5pPTHotiM8qvuzXvOcrX0XWxepdW6avFvrn3GajoaunjEMTKOSV76hwGGlzjtgdx1 VZ1czs7GTsa0Wst3F9X9xp9ustibTEOug95km/rTI5Y43N5d8uHrvssNVQS3fwNyMq97NXXT UjV2e2UEMMlupI5KYjnM5E0sh5emWOPLvnoQkFpmRbO5O1Tfw0t8TOfRWa5iUSUlFTPhja4P fa3tLzjHK7fffoRsNkzO6bsiso1IRzRu1/iKx3+am1G6KiphVv8ALDIoWwczWScvdx25SOnc LM5dboxdhmjGFR9TXtPXu+C2zU7qySzN8xvNC9zWRMA3a7A7g53Wo+67m7LDwk1nV4pepnaj o7fYL9EyvNLeIWx5FRBJgQucOoz2BJz26rJ2anH8TRoVqzhdJx308UZVtoq+rdUysqIvKdCB yxvYS1o6HOM9N8joqtrO7u9i9Ssow7OfX3Gm23VlVb5a5lRqWNsrA1tK/wA5vmMzs5jgWHY5 7+qmk7SalIlQ7sYwheK3TWgtlxjpaSKGvdCyopWFj5aaDk52uP7QaPj+v8FOH7qvHcmVDvZk nbwf3GoT1lmqKWeGFtxq6eIBnL5XlAuG/wAHxFxHcfRZKrXRt+qsY7ShdpasO1JWNtdbQ0tj bPBVOa+CteZA6Bm3MC09Sd8+iiEppaJuHV+Zqzw0O0jOo7S8NC9bqAadvME1Lb6+aVzsVBrJ HGJjSNg39rHoTsrwjdNLbqZMTnnDNJ6/nXzMEXh1TRzQstdmfNJNzTPqnFpb8WMgg4yPTG+F SNJWzL9kyUmodyXU0msuVXRxTNnpLfHI9ha3kqXEcwOQ5m+3rhWWRxuzPqnaOxcstNWSyQxy 09vmgAIkc+QvfvvkOzvv69FWMWtCjWfW7NQptH09bczW1N3jooomjEZj52MJOHFzeu/qsLS0 11RmdepSpdyOb7TcsVnmscMcclxsE9K5/K6cVb3edGNw3lA+HHzWdKbdnszThWVWEmoyTXR6 b/aaFDdnUfn0TJ6JrDIZ4HQ0zztnIbuST677bLDKEaSlZ7/I3MlSootLprdm4vdKrXTo5Iq+ oirmMDHSSWtnlux1aCdwfotjLlpqN7e7cxU1l0S+f2mDLw6uUtRNb4RXzvqofMa6lpWsLHE4 dl5OA35Bazbttr8zDWxPZxVWTSSfV6P0ONNR2KptczqGo/TUr6d7onRADy9+jmu9Nlx1eFSO a7bXpsdpwypVMttG9dTFt0UVNTOLudnlt5DG4kuD+hIz3K6XxevCTyLod04LQmneSv4M4+4u 6n8ih/Rkbwaiud+tAGOWMHPT5kY/Ar0v2McsfTMe+L11eFH6vnNr/wDSdM9qvMH0bArhlH61 W+byivxNlaAtYu17qKkNyzmELDjflZsfzJP5L6kPnnrsdneDem+Uxkt6lCTtHwssPI2P4UBz Tpmj8qEdtigNxwdSgMpnRAX4fuoCaAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAtvdyNx3KAsvdlAWZH7oDHlkyhjMaWXG/dC0TCqJ8IWNPqp9/Uq0Ssjbl9rHXSrZQQl wa7eoe39hnpn1Pb5KHuSti/NDHBE2OINbGwcnL0AAUEkImtORkt5en4oAzNO4bAjbfPT6ICd NjzObIAAxj0QGdTTiXIDiAD+5WiVkX3ScpwOUD5qxUN5ntOMHf8AJAXmx5edvxCAuMcGvwAc d9uyxl1sXA0HJ7oSSiPwkAAf9iAuNwMYP3dsoCgeW9BvncoCfKSAR32OyAmxjYTsT9M9UBVo dIQD8ICAtXm7QadtFVXVLmRQUkb5JHOdgAAbq17LQhaux46eMniNo3xPcTbldL/qOaxXSKr8 mgD4nSU1RTHOHvc3PKGkHAAySfmvEeK8ZqY3H1MRTjmiu7Gzf1Vv5a7ndHQnhaFPD5ddXJ9c 3RW+XuOuOqbHadPV4Za76y+R1XwxiOjkiNPg5B+PHMdzghY6dWUm7xskTKCSUl+fUyNV6bgn pg+1VQqDQxhs45nMkc47ktY8fs5weX6qtObsnNXb2MNSEYq+a/u2N0+HbRxgqJ79UM+KYeXA D94ep/FdW5x4rKNNYOn7zvfIXCYyz8QrK7v3fQz/ABC6qqrxXUGmaB+feHB07m7Yb3z+C69y /g6dODxVRanbOK1nKfZRfqaVfHU1joIadsf6mjZyxlg++cdcLfjJ1JXlucatreByZ4deGBs9 slulVyukrG8zSdzy9f3LPNuTSOMxk09InG3GriIeI2uSynmlFos7vJpwHkCST9t+QfwXYMHR lQpa/We52vlnhmWH0mt12NvQ3KqpxmOrq4s7/DO9v8Cs+ep4nbJU6cv2Y/A1S2cStSWWYPpN R3+ndjby7hKMf/HYWSOIqxfdm17zWqcPwdRWnShK/wDdRvfTvjf4p6LYHxa5uj4YRnkrnMlg YB3POMY+pW5S4tjYtKNRvy3OFxfJ3BKycquHivNd23v6HKeh/awa2tjYje7Rp/UNM74vOgBp ZHj1aW5Z+IBXJ0uZMRBpVYp/FM6zjPZfw6tHNhqkoX88y/Fm5Jfb3cENEcQafTXENmpOH1XW Qtnpq+rpPfLZUtJLSGyxZeOU7HmaAF2/hdb6fQ7eiutmr6r1PJuZOA1+D4r6PWeZPVO1k16e XW5204R8bNG8f9NNvGhdV6f1fbJGc/n2iuZU8jf7poPO3/ZALYnCUXaSscCnc3NzAHfr9VQl ahlQY5A5ji1zHAtcOrSNwgOg3iW+zr8A/Ep4h/8AJAmfqjTJuNa+u1BabZUtFJepHHmc4FwL qcud94szntgrep46rCOQo6Z3T4T8JNNcCOHVr0jo6x2/Tem7LCIKOgo4+SKEDv6uc7q5x3ce q1ZSlJuUi6VtDrP7c3xPUvhi9mhxBqJRG+563p/6D7ZE47GarB8x+O/lwskf88ALNhaWaqkU qOyPmCJaBjfHoev+Bdhvvc10r3N3cJ+OOqeCN9ZW6cvFTQOacvgLi+mmHcOjPwkFaGN4Zh8X HJXjf7V6HL8I47juGVVUwtRx+afqj044H66ufFHhDZL/AHi0PsdwuUHmS0rs9MkCQA7hrxhw B3AcAvG+JYWnhsTKhRnmjHZn09wPHV8bw+nicRTySktvv8UnvboapeKTmaVgpM2a0TmLwx6s m4V3rTF5pyWmF/M/0ILznbuuscWq1Y1pVqW8X8up0viqhnl2y7uz96/E9PddzDi3wZh1BYG+ d5kbXSObI1nLj7wcMZwuem1j8Cq9PqeUzw0sJiuwraW2S2enzOo3EPUN105qCSGjAqWzSAiO SJjufPVo7kfPK4t0bJQqLLZb+JejSjJ3n7jRtP62qIYKqZtFFT1cLxFLHIGCSJpzu1pwCAo7 FN5k73NzLdqK2NOq9VMq42xPuPukRqMtqRUxxvhOesjR2PQHtkK2WUHlS9S/ZK94q/qZMuva ZtZVUDL7BJXNaGUzpqlkrmgDOcjZ2yyqKjFztYwypycl3NPI2dJxUt0ddmauf5M0JZMWh4dM R15WtG2T6qlOipLz6G9GjK2isahSeIK1UbmQilkLG5fFDWQy1BaMHDsHoEfDO2dk/wA+pr4i 8KbkZNDxygvGpKV1TPXSAxPiENPb3sLecY/MHv6KP5Nyd1W013RilLPTstNVuafJxItNS6Cj ik1m19JmGaKSkl8uRv7OXA7t+isqNpSlJK5uRpyV33TSpLFWVsTKimhvt1dPKeWB0L2R07h0 Pxk5AHcrYbWlnualOSzNmLS6cuUID6517bBC17pmyRMZHE3PYZ3+YUzdtDLBvVo0uanvd0qX 8lFd7lFEzlgkE4YzlO+QwnDiApSLU5R2l8zdWkG1smmaz/4HrkKtmPJD6gxiZp/ZJztg7/iu PrybrKKWj3KyjFPu2t5GP7ncLWyWpq9Lw1Ta1oPK+5tiAd/cnPY+qyzqRStFstBuf1HZkJ7R Ve4Mnq7PDTVDZBJT4rGyR7bEOcTuT+SnDyzb9OplqPKsubfcrFry72iNlZDbdOyQs5w51RTs leXO/YIAA+hxlZatGM1uzQqxSko0729S/wD5Ll9uFmkkhtWjrIyjibzF0LPMG/wkZBzj+Spp UYU1dt38C8qKmlTbctSzNrfVOpbPH5t0sM9dO0vDRVRU7Xs6OaCRgHuBlUVGKd3uy7hTVXPJ aWsY0Ndc7pR0kIuX6o07nEQVEeBjbOWjJI7/AJpC7d7WsbkoJWVixFV3amZFV1N+qzLQfqo4 TUF7zy7hmAOqxxpupfM7al1dLRXZrFo4uN1PMXT3SahmkYWSxRPeS5+2z2EfeIKp9EcZXWti asG6t52NSmvzbuyrtbbq6MPjHmRM82bnJOxwNhgKzg1rKyMGSMZJtXZt8WWipZwINQzVT42u 86NlsmLg7GPiJwCMfVbCd9U0U7SV28qS8TdVkoYTpOnoqO5VwfBKZaWWoo3Na3bPl8x3x1wO y0605K8di94N55G4aCy3i+6Z5KqnbR++0roXTT0scUpb1aWEdT9eq1414KSctyKlaknlXTzZ Y4eaefBb3Q1UcdqjphzGo93ja95BxhxbnBP/AL9ZO9OTmtkZ55MuZO9/gbl0fZ6WodLVuu17 Na55AeaeMshaP2RnZ2TvlVkvExqpJvuIyL/rO8VMHlxXGrc0wnzJJWwANA2+At6nHZVjCnN3 pReviZpSlGN5s0ypsNJdaSmqaqsmFQ9wbHI/yoQzGx2bu8dPxVZxyzUZKxbtXObyxMq0aRij r6CTz6gVfvLp3TQRh7sgEDDfTCy0rtu5GIrunHRe40yvp23a4yMoK10fKA53nQtimYOY5cCP X0VXCLldlqdaUYaq3kbh0xXMsFypoae72utinaXZle+R7XAeg6b7rXau0om1Wi5QcrNoah1Z GzU/lmC01Tqtv6nzHvBD/wBtpI3wd8A+qx5L6szUWo/smVQ19vqa574HxW1xDY6eKON+A0dQ 9rjuD/MtlZctkaM23d2uafXWWC1XxhZJS1Fc94kiY6jcYS7Pc83w/Md1gStLumWE5SpvRpep k3O60M12MFU6w1AqJfMkpYqPkia3bMgaDgYPZVgrz6Mu4PsssE0rePyNfF+Zp2sqrZQNEdsl YHS1NHTOYahp+652cjHbYrIoyzd5t2sY3FypKpJd61tehnzajqr/AAl+K8U8cbaYiKAdc4Di QBkevcLPUqt6s06OEp0pZYWUnq9dTb+oP6IKV9PLJQzObOCWTSMa5khBxjBOMEbb91quXU5b tIuDjB6X+JSj0xqSvvAZQ26nimq2Na9s0jIYYeo5uuAT0OFNSrFQ2KxlSheVZtLpY1G7Vt2t NW+2VVJaQKdrY5XU87alp5e4IGeYjO+UjGGWNRkdvCd8jd34mt6Z9xqtPTR14pIY6WQSU9O6 UNqp3H7oBAGGeoKs4R+tfRfeYJ15qcacE+8tWttDTaOonscM9R5DbW+MyCeHzi9zonjbODny /rlFTi4952RFSpGTUWr+Bp9JqWKmbJF7qY/KzHzxxCQs6YwSCcY9VaFa0XGKL5LtNvUu3SxX Ty/f4qWeZzQPdz7vJzBp683blI9BsVign9aO5PbLa+gNLd9O1tA1nkjznc3MylD3taemHjoA fXoVl7SEn3mzU7eE3eDtbxNz0GsNa3i4w0rrldnwyOB8lo2Ld8kcu4d8x+StUq1ElDM9Cfo9 KSeInCL83pYxa3VFvirGzXC43G4NcRHHHUPe5rs5Ba9wIPLjp81NSCyd6XuJyTlHs6fd8/D0 NMpdLUUsz4LVHeK99SeR/kxnNPL+yRkHt2ytKMVF5H+0bP0h9o1Poa7TcO/0fZaZ1baZ6psU vO2Qlrah2B8TXNGXNz67nrstyMZQSUk16mOUlOpLLOzt0RuK0f0O6dsTbkzSsFNFU87IjPVu 5Xc2xLW9eYLM1CEZSlHMnt5eZr9nWm44ftmmt9L+5+ppdA+neIJ6O0suQpwYpn1ExaXMz6k9 B9FrQhF2cjcnUlqnJpehetV5jZqsztjND5Z5mxyRuDWvH7JAGDkfms9OScmmrfFB9m42qa30 6G7OJLKeHS9nrrbR0TqyvlLJIrfRyPe+PY7h4yCDv1Wvia+RRm3fN0W69fA1sBRi6k4OTVkr NtfBWtobJ1xdp6aSW1UwqZOQtmlqH0kkQiGO7c4P4b+qpTxk61DLKLXXqbWGgl35SW1rXTuz bl2q53ULaqmuNxfJEz+p2Rx+WKgO+8C3mHKMrBUqS+vZmxRpZ8sJxX4GwZXXQ3V75Y3U9EW+ WMzmQPOcgY3x1yusY2vVgnKd0vC53PhcaVSPds5LS9id8uEdltTZJHtDYmmRx+Q3XWKNKvjM SsPRV5SaSXqdudelhKcq9V2jFXb9NTgfUOopr1WVtz5P1tQ7y6dh7E7Rj9+fwK+3eVuX6fBe F0uH0l9Ravxk9Wz5P5h41U4rj542o/rbLwj0RyBwe0k2nbBC0bNx+Pz+pK7AcMdquEGmeVsQ 5eiA7H8PbP5NO3bGyA5NtMIhhaPQIUe5qsDctQuX2dEBfjGwKAmgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICL3ABAWXvzuUBae7H4oDGkkPfZCG7GPNLuUKrcxJpkLmn1 cystNysjQdT3z9FUbnNBdLI4MYz+U4qG7iJYt1B+i6IDPPVTHmlkztI49fyGygsSAAJyx252 HogIn9WXZ9UBckYDG0AjffCARxNeQM49UBm0xDI9xlxPLsrRKyL7Sdy0NO/4qxUux4JH7JCi 6BfBBcRjB+Sq9y62KNacdfxUEk2j9W359UBKNnlgEnYDb1QFzAGQNu5QFxo5W5xnugJMjz8R 3PXCAush7cvzQF/yQevUeiFHudYfag+Iil4S8HX2b9IR0VVeWESSEOPKwdGnl3wTjf6rp/O3 FJYXh7w9K/aVu6rbqL+s/h82c/y7hIVMSq1X6sO96tbL46vyR486toKCCsnrKS8m4iR/lzx0 9O9kDSd+drnE82Ou+F5xgKbhSjHLaxzmJrdpVlPqzRLZVUTrJK+pNVLVNdyUrWy+WIxnZx68 302wtmSlmsjHHJZuSd/kZX6ObqOqoKSjgp456t4jeWzl52+/kdnfPpupq1lQpyqS6J/GxhhC VepToQWsnr6XOdDX0Gg9Lh7AIqWlZysa7rttuvHqqq43ENz1b+w95jRo4HDKnT0UUcbWPUEd VdKm6VWJH10jo4WOzhrfUH8Quz1aLjTVKGyR1yU8888nua3pu1x601NT0JDjBHgyPbsW49Vh pQcLeLMXEKypU1Klq2b8486+/wAj/QlPY6AiO6XKIxR8v3oYgcOf/wBvquW4dh81R1ZrRGtw rCPF4lU7abs6k+IXxHaf8LujqarubZKurqX+XQ2+F486qI+87J2a0dyeuQF23hPCa/EqmWk7 Lq3t5HcOYOYsLwPDxqVVeT0jHq11f59DeOhNaW/iLou1361yGS33ambUwEjDsHs7+6aQQR8l o4rDToVZUKi1T1OawONpYvCwxVHWMldeht65eITTFm440vD+pqzDfq6kFXCXY8lzjnlhz2kL QSAVtQ4XiJ4J42K7ifv9fQ4+rzDhKfE48KqS/WSSa8NenrY0XxsOnZ4UNc+78wl9wDTjIPL5 rOcf7XOy2OXVH+U6Ofa/zNDnWUv5BxLg/wBn5XR0V8OPjQ1Z4eK3yYZnXqwSf1211spcwHs6 J3WN302+S9K4ry7hsd3pLLPxX3o8L5c5zx3CZ9nHv03vFvRPyfQ0TxK+JG7+JXXMV3ukVNQ0 9DD7rRUcJJbSx83MRk7ucXHJK2eD8JpcOoulTbbbu292zR5m5jxHGcUsRWioqKtGK2Svf57t m8/C7wA4/wBLf6TUvC+16107VteJIbrR1D7Y3I3HxlzeYfgQu1UOBYzFR7lJtfD7ToeL5h4d hX+trRT8N38j1e8JPtNvF7wRoIKLjNw0ouKtkgAjNwtVwpqe/wAY/lHlPl1DsZ2eA4nHxLHi OReIZc1OFrdLmpR554TKWXtLebjZHol4b/GHoPxS2/l01caqkvUDOaq0/eaZ1BeKLbJDoH7v /voy9uB2C6pjcBicLLLiYOPr+J2fC4zD4mOfDzUl5M5R6Ab9enzWldGytdUVAJUNkPY8sPtT XAfiRxd4DcO73pSw1l80doirr6zUTqIGWWjkmbCyCaSIZcYg1sg5gDyl2DtuuR4fOCm7vVlK qvsedPs5fYdcW/Hre6e5VlBV6C4fRSN96v13pXxPqW5+JlJC4B0r8DZxAYD3K3MRjI0tN2RC ldaux7MaP9gR4ZtDcOqO0W/QzZL1b2h8Woa2pfU15qP/ABz2k8jgDvyY5R0XBY2pPEU5U8zi n4bnJ8Ixn0HFQxShGbjrlkrp/nozqhxh4aVvB7iVeNM3CSKaqtFQYXSxZ5Jh1a8A9AQQcdl5 bi8PKhWlRk7tM+o+FcSp4/CU8XSVlJXt4eRsu4Qc0ZWOnI2Ksbo5E0bSum4c26SMhr4w4A+h a8j+Zddx1vpMovZ/gdR4lSvUlFnfD2c/F2nqLINN3B0T4LoHPpWnqxw2khOevr9CsXLfFJUc bLhs/qyenkjzrjeClOCk/rU+vjHf5bGn+Kvhu/hbqGZ1qoKfyadjqmJ0oEUbt84B9Rv06rtV fDQV1Ulfr1ODpThUpKsro6/nXFRqW4xiSyU9Q2LDpJAcQOjd90+v3tiuIdNLROyOSajC0U9z Ub9damC5Mrp9MwxVEMgw5lNlr2tAyM4wQRjBKoox3zb+JMHFxcbmlUGpf0rrhtaNPRU8IjBk M1CZJIi4/C9pDcELJUSUOzmyI00n9YzdTatEt1BgFLUUUEzI/LZTlssM3qRsGjfrlZYJuKuI Rb0d1YhcH36jJq3QSSU7jyvm8hr5DnoR3IA9fVYXFZ7MtaEoKK+Zcul9nuNmoZI6i4U1U174 C2GOJrvLB2JHVoVuzabS2Zip07XUupjam1rcLPbKJnu89XTPy1lRGQypgI6/XHbZWw8XJOMt za7JSi9bFXzVdRaoZp6m5XKmeMtkZUNhdFIOjXDuSoThGSua6opyaRp1mt5uN+kkukrImHIk LpGvDW9QfvYJ7EYWWpJz1MjWXZGdR8PLFqG5nyL2LYB8beas5YGH15fn8ik6qirtGOclFZup G56Vipqmngdd31Rk80NkbXAwggYyMjcFaMo5u/e4VPs1d63NW0xqCr0zWtpXUtJdqVsLWPlk ibIznPSMEtP/AL8q0b5lJrRESlGUdNGaDrrRcz2092n0rDPR1zzG6OJ7mOpiO5b0BPotmNWN 7JE0611kva3U23eKIxQA0lopKd8lPzBsjwXO5TsSzGcgZ6jutiMtbPQtGLT70r+4uW6gbVWS gdVR0j2mfzHOiia8iM/staW5y0/NUqWu2Rm71kjWbnYbVXz1U1LT1jnQFpqIp7S3A+HYN/jz BaijNyXgId3ZXLB1GGVJpKO1Wehq2YcZW0oHmbZyTnZ2FFSDX1XuXpOfaOcndFbTrG7i6MqG 0VnqXTxv8xr6YMY7lIHMMn7243Ws3J9WbUmpKxu6oNTcrJFO63Wq2YY9xqJJIoWlmcEuB6jb Y/RbEErq7b8jWitHJXaNDirJ66Fzv0jbQaqM04dFI0eYerHgtAB22wFnaT3IjBL6t7eZm2ya 611FT1NwutkipqenIhcYxzNHQhxG5A3OOqx1EqbTitS8aVPK52bv8NNCL7TS6fgqJP6ILpcJ +YPpKingPI3Iy4crskj5hVVeMot6XMdDtZJXVvIt/wCSDNX1gbRV8tP7sweeyrpC6Ccd8Z3b +C15QhCXeRtxw1PKpTW/hvfzNStVzIsbYvfmS080rpHkMY2SoGMkNJGQNwcK9KlmVk/Uq5KL 22MSlusj9N1TbVNWSwse3nNVh74eU5I5v5OFlrU8i8icPJ5s1S3uL9rgoK+5sqXMma+rYH/q qhrPMA7jIw38FqrWNlozJWjOUW4aMxNUUNA/UFWyV0rrdPhzKeaq5JGZx0xgZzvkKFbZ3Zag pqKXXrY16xyW683tr3UNTan0DQGuo5nsc4jo5xJ+LIKm6btFZTFLPdvR+pl6Y0dYai/V0l5k joKmBznQsqaR5NQ7q0kAkfECN/XKvGEW3J6euxdTagnDveJrV+0++Cip301XDNNUyY5aejLX QtxjlBcPh9OxWrOagm4u91uZ6MVJ3ktPUv0WnJ9MS1Us9sutXSBjXnyzH5nO4YLCRjOfQdCq Kpl0ki0O/JKMrGpWaqobOPKi0lPQ1D/ikdcS6d0JPRweD9Nuyt2sV3VF3/PyFWlVrRdRVdFp 3fvJ4rZq8VclhiqxJ8RljqjCXyN6Yacjf1WaLiu7ExZY2yqT18VsapTaIulwthr4OGlthjcX Gqe6/ND998Nzgjr27rSrzyv86lo1I07UZVW/DumDPba4UlNHHYqW0nm5CwXYThzO/Meu63aE JSjmloiJVacHJOTenhbW5lWq03plqq6ptBpm2UEMZhqYJap7jK0bte3mPxevw77rTqYjs5qL 1Im8Op5KjleXgtvK5GlvlZfpYoRdbFQ09LHzOilZ+rcWnfGezhjp3Cy0lKSnFO1zarUqNKCl FN6lzT92rILpLPQS2qohuEwY6N4ALQP2o8nf5qsJSjLI2mXxKpTjdJqxrAs9Peas5u1PSMpW El/lNdNGzOzc9Duey2bN91WscfCLULy3ZeqrTUaaj/q67wxurI/M+CkimcyM7AjIOOn5rFQo QdTtJyenwMtTFLsXCnC/jrqY9w0FS3K3x10l9uUVYZDFIGU8bIy09GggdSN+mMrI1dZs2l/A yUq7XcVNONl63MO3yxWqpjpaav1PMGv92f8AqWl8xcOUjLRuCMfPYLKo2+s3b0Naqm05NJWs 9y9W8Pqy5SOpqm7axrJJyWxOnldDzgDHlhjfukAYAO5WGUKcW7N5UT9LcoqUVFO/2mHaNHzN qKqrZLeuWldzNjllIhgw3GME7577dVhjlb7nUV6rs4SSuy/YdMUsNDSVrpLrS1Ql81snvTms gcM4I5TkA9D2VtpXf8DaU7wcEk1bbz/ga3/QbUXWtfFFS0VBLWwiVrmPL2uAzl4DjjJOSss6 Sl3b79TBTq2ffV/Q1+VlfUaYibbq+4TNhBY1kZbHHLI0ZAaebOQMjurJUUo1W7tbaGOcYSaj ONpX1326fE27btd3OWN0Zjp7lTlvOXTSsMsecYPNzD4gVhneb/WO/wCehsQhSjdtNP7jWaPU d60lbaUXSnt0c8dRmN7oYTG1jurHOc7HcFWpV6iTUGref8TWqLC1qvaxvla6XvdeFjR9QcXG W7VEME1ltVRMZOR7mRxNpc42yW75PXOVhVVX1+45Clh4yourTuk1pe99PG5K9a5qr1K6no5q qmrOYExRRAwPOOwDfQbFbNTE5opLS32mmsAoJVZpSv8AFLxsYuibxPV1zRV3S9vqAHu8v3ny IonY2B6YP0Wi4SnqtfE2K81SSVOK+BGChqtSWe5iitBDYQHOqa64BrnnoRuebOe42wsmZQi3 l09TXqzjFxnKXwRxnfLWbReIYbjbZg5ocRURVYc2HB2Awd1xmJnSppTkt/P7jsOAl2sb0bX8 y5aJIKKzSCJ0nJKS5zZXcxcckh2ey6VxHFU5RcYN+jO98Lwkk7yscYcZ9VuqI4rdG489QczB vZgxgfif4L1X2Kcr/SMRPjNdXjT0h5ye79yOj+1Xj/0fDx4Xh3aU9Zen8TZdotpumoaenAzD Q/GfR0jun+1H7yvptrW/U8C9DsNwe0tl8Z5MgY7ISdo+FmneQREN/cgOddI23yomjYY36IQt jd9HHho+QQq9zOgQuX4v50BfZ0QEkAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQFHHAQFlzs/RAWpH90BjyyHOEK5jHllyhUxJ5eUH1QskYdTPgKyRY0usqWta5zzgN3JzgBJ FXqbbtMrtQ3KWtO8MJLacHfPq5VJSsarLMJNiOpBIx3QktvDfTJJ337IChPO/wC6fhQEG5Od icu+pCAyomBjMuz16FAZNMc5cd3fwVolZGVE0Dc9grFSTWh2c7Y+Sq0CbceuwUWZZMrz+Z06 KCbok1p3J/Z6YU2ZJcYSXj8lAMgxYa3AG/b0QE4W84B7hCG7F1kGR1H4dkF0XGRBvc7oVe5N 8jIIjI9waIwS4+g7oQt7HkB7S3xB3HWHHG7TthhktVPyxUUczctqWtJBc13q1/ZeKczY/wCm cZlkd40u6vBP9r4v5JHoGBwn0XhsJdZ95+/RfLXyOsehJNMeTF+kqWvq4Wv56qKKZ0JmlIyA SBgxg9R1K1oTm55uhx/Z3WZGHqdlvF6lnoqOGGGQO8uJ7uZrT0A69ltNRVmtyacm5tM1vw+a PFbWVV7kc5kvMaeOMsAAb1LsrqnN3EZU6ccJGzVrv1O68k8OhVq1MbUWsXZeFvEy/EJfG3Ge 2WKkfzPqZA6o33aPr9MriOCYVQTry9x3LilVSiqV9tTQZbvTwGVop2yNiZ5MTg7oBt+a2+xb 1ucRKcWsxzBwDt8GntMTXSv8uFvlmV0jxhsbGjOSfl1UU6H6y9tdl6s4qriVKWj0R5gcfvaj 6jufiz1DqKyxUVw0xEP0XRUNUCWOgiccStcN2uc7Jz6Fe2YDk7D/AMnwpVG1Pdtea29x03Bc 64vAY6dWilKD0afrun0fmdduPvHi8+IfiFLqC8eVC/y2wU1LBnyaSJvRjc7nfcnufwXZ+F8L pYHDrD0tdbt9W/E4Hj/HsRxbFvFVtOiXSK8F9p2h8AXi00foXgjJpvVV+is9Vaq2WSnM7HOb NBJh2GkA7h3Nt810zmjgOJr4xVsNDMmunij1PkHm7h+F4W8FjquVwbtf91+Hi99DrX4iuLo4 j+Iq/attNRPFFNXNloJseW8Ni5WxvA7fdz+K7hwjAuhw+GGq66O/q91/E8z5k4usbxerjqDt eV4vwtt/kco8WvaS33inwdqNLfoC30NXdKYU1xuImdIZxtl0ceMMLsb5J6lcLw/lCjhsUsR2 jaTvFeHlfqdr4x7TMTjuHvB9kouStKV2/el0udcbfb57vXQ0tNDJUVVTIIooo28z5HuIAaB3 JK7hGDk1GOre3qeYSkorNN6Ldv7z058I3s9NH+FLQH9H3FR1tn1BR04rJjcCDQWAdQ0NOz5e m5zvs0L03hHL9DBUvpWNd5b67R/ieQcc5nxXEazwXD7qLdtPrS9H0RtPjj7bWjttylo+H2l4 7tBBljbleHujjlA2BZAzBDfTLvwWrjudoqbjhad/Nv7jf4f7PpSip4uplv8AsxWvvficcWD2 2PEajuLHXDTWj6+mJHNFFDNBIAevK4OODjbJBWhT51xebv04te85Sr7P8FKP6upJP3M7V+Gb x+8PfGTXUlrljn0zrKn+Okpaip5KjmG/PR1TOV3MDuACHZHQ9F2HB8W4fxen9GrQ1fSWv+6/ E6nj+AcR4JU+lYefdX7UdP8AeXgdo9Ie15vPgz1babDx7dU6i4e3qT3W18QKSn/q+3Tf/C9z hb8Mu24nYA4gEuaTleccz8pSwE1PDu8H08PU9F5X5pjxOm4Vlaqt10fmvvPQ7RGuLLxL0fb9 Qabu1uvtiusIqKK4UFQ2enqYz+017dj6EdQdiAV0ZxadnudwWpqcjWyNcx7Q9r2ljmuHMHNP UEHYj1B2UArzZa1vRrBytb2aB0A9B8kdr3Bt/inxEoeE3D27ajuHMaS005lLB1nd0ZGPm52G /iVhxGIjh6Uq8too3+F8Nq8QxdPB0lrN29PP3HktxG1zcOJuu7vqC6uzX3epfVzYGzS455QP QDb8F5lWrutN1ZvVn1PgcDSweGp4SjtBJLxNvVDA5pPbv8vqsaumbMo6anInCLFw0RPTkHmp qhzQPQOHMP38y6/xZZa6l4pfgda4nTtUvbdG6eGXEGs4Z6yo5YZ3w+VUtqKZwOGtmH7Jz+y9 vwn54K4+vSbarUtJx28zrOMoKejW+/oemlDdqDxO8C4LjRiFzp6bncHtBfBIBuzB6HIOy7jh sUsfho1KbtKOnvPM8ThHgsTKlJtJ7eHuOnfE6KPRV4mhq6asgMrhA9raPLmDrs1rRkH+UFqV 00nd3dzLTo5rZenj195sCW+foK8zSTz6vrbW1oa2WVz28jSDloJ7gdPVUUXK0Ulc25tXukk/ LUy9PaahkpovIqb9LbGxkNmM/Lljj8JILstcCN/wWLFTtOzRZVH2bkkvgaLNFQ6YfJ58dbPS XR2GVYqCTz5/HOD6qUlK1nqZW3oWTUyR13u7/fTG5jncr5MiTA6AtOxIws0Y6XluS0ti57jL d7BPcKahoKQhgica2vDZvLGRsO4+ah1EpqD6mNzhGfZ6tmXapKe82qCZ9ss089BIGyyAl8vL 6t3xgpltpF6i9p26Fy9XW0WeuFNNZqARteeeJrMSRPIyMjtn16LXldNZlfzMlPDp3lGVjSbb IyW9TmosEYo5YnN8qOSJpfkbYJ6/PdHOcrRS0MrjKMbwnr6aGBJW3p1aKe32yjo6NrPNkpam WP4mcuC0Y2znuFtzqRa77salWUr95NrxL41ddYJ6ikqaKkoqiVjTTs3MbRjAJOOvTOFq/R6d s0GWdaMXkZmW/Tmt5oZa6jvD28vNinp6Usc7I2Ocb77Z+SzTqRjaKRepKjNKLXvNNfT60fLG 64XC+VkHUOkAjYJvU4HXIHUdlEct3cZKN7xRuqr0hBb6CKSe5/pupYQ5zgWNfC53XBOMgH16 KJScXmRan5KxmU9pL6N07q+2xOje2PL6+EEtd97DAc7KlSU29BnpqXZ+HUy5m2elo5m3O+2u aFxa0ztuoALR6gbtI+qwwnJzaluYqrlkvBXuzatbadL2e6Mis8tJcad3nNeaf4yyN3Ul25Hy KmdWW/VmWmpy1mrCkvWg3NZb5MXKpYQPLhmc10YGxbnGx9fVWdKuu8pWLRct07WLj5dGzyMq KummpmRPMdMBFI7nxj+WN/rjAWVym42SGWcY5c25qVs4oaV0vzwTWipZJUnnp3mlZC8P7Enp /teqxqnUVssrN+VxUaSyyZRuqNIajo6moq7LcmzvgD3yOcWRvIOfhaf5lepJwqJtaGRSk4qz sR1Je7EalrLZaq25tbEwiaOMPBOBjGfTGCsFV2krItGMbOMnqa628aebB5UehrtcnvhaGMbI ySXzTnPw5Bx/BYaanuysIO1u0NLsV1ppNStdPw5vEFHTMzPSTPJGcEDGcH026YXIxprJmzXZ E4Sel83mZll1yJZq2mfpqKxw1WJHufSmby2jZoaMjOfmtbENKSuzZjhu0aqLdLY1CkhqsQ+5 VlPzgOcY46BkTSfm0k8vocKlSUF9VlOzssszT9Q0X6Uo56meoutZcYeV8LYaQeUGgdOc9R+a wXlfQzUqMUrrQlZ7u2/WimNY671dQ4tjh81zGFrgfibzYGNth6pGyuYZ5lK0bGRX/o+vnfHL UXSinDv1Uc1WGuaOgbzd++6r2l00r39dC0abUe9ohRWh1LVuqJ6zU7g5nOYP0q15YAcc3qT3 UtPa2hMW0ko21v0Natd1pHVb222W6VjJRgTVM5543Y5jgjYnHdQ1GUVJdSXSqxjeSNSoLfU3 ascwNqayV5DcuZITJ3yd98dUnli878DJTq2vFOyfRbGbcdOQRe7RSwzS01O74SzmYG5O433c M/krUf1idkY6spReVu5qVp0varVcSXWO6ymaQyB3vwYXtzvjIOG/RYalG8W09TJDF1ZtLOre nUwrnpqy0ETpXafuDoA90vwV/IGgk/DnGXenUK0aVNwvJa33JrTrTlkU1t1V9fE0W46Oumpq yKpsdogbT0EYkDZ2Fz2O7FxOzvTZZJwko5ktPHoRGzbjUndvw/PXwMGew6nuE1ubV01sjcc8 zID5jpCXdmfLf5KsFGy1uylbuRmm7ev53NXqdGV0VSylpqambyvdicANDdsO5Gk9R6BUcNXJ vUmeMtTjTSuur8jcDWiXTTqauvEktqpiSxsTWgPI68zcc2c9s9UmrK8GWw0km5W3NyaWqJdQ VIrJKa9SOpYQ0yx0DSIQ5uGgA5y09FdTSeVEVqKVO3V9DTrnS3+JkV2htOqp5KN7eV8sQgil jzuw47Yzv1WBUlP6jf3GWjUdJZXNK6fqvP1NsyafrG6gq5XPqqShlDpiz3+QPjdnPI1x3BWe tGX1Y7epr5mo2er8bb+djULRdW+c+kpXVZdXRnz2OkfLySh3wkvP7WfosUJ27rvqZp0nKKqV f2dntp1Rq1Bpi63sUsl1jlmqG1LvMij52h+xaSAO2PzKSio779DF29ON1Bd3xMWm4f2qlZJR QOvE8LJC95ZGWvew78hLurT69QsqjmfZ6tPdIsq912kkl+d2avSaUtN4eJ6PTlVWvhMbW09V XBxpw3Yjl/kn1CyUIdnLPGDdtkRXrOorSqZL9UtPUhU6IdatQRxSWG00EVNC6ppIXyOlDxuf i33J6DHVTWtJ5VBRXldkrExlSc+0cnt0+Pp5lrTtrjo5Yb46zUUNvuGBJBTxRlkbgep5nFzQ D1CxwfcdvmVqq36rO7r7zOv+pYNQX18U0cjZJGuELYKBksTwB1PMfvDuQFSdWT6dPC/yLYTB QyKSi7rzaIWoM1HbKa0S18rpZ3Pj8qWmgjjeAQQAR8Qd9T+KxU4UnTvOTTv5IvUpTjWlUjHu peLfrc3JbuD1ZJQ1IudJquZ1LzFssJjYKd4GQSBgEYWejhKjv3Zv4aepirY2EpxcZU0rabq/ lc27dtP2XTVNPFNUSG7ua1tSx0jWOLSchwPXp1wseHl2d5J7mfEQcmrLT5LyubB1zc7TqGUi 3utkTgxvM+StDXOOcY+u3fdYKlem03BL49TawtCvGmu0TavorXNq2WWHUVSJPhmjgBDC5h5+ XOwwepB7rrPEcTn0k9UtzuPDMD2cm0tCOor5S6es000pZHBCTzDucenzyupcM4fieK8QhgcI rzm7Lytu/RbncMfiIcOwU8binaMVf8F6vZHCVfeZbnW1VzqG/G4/BG52cZ2Y3/H5+i+5+X+C 0eFcPpYGhtFJX8X1fvZ8jca4pU4ljqmMq6OTvbwXRe43lwo0m5zYy4Fz3Hmc7HVxOSfzXMHG naPhFpTymRfD6IDshw6sXlRx5GMDdAcpWKk8mEHrkIDXIBgIUe5ks2Az+5C5kx9AgLzOiAkg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgGd8IC1I/coCy9/wCSAsyyAZQi6MaW TJ3QoYs0uyFsph1E2N8qVuWNNqqjr2Vm7FdzbOp6uSuqY7bC4tfUuxI4fss6k/zKrdyUrGoU UEdBThkYDWt+Fu3ZQSRkeWHJa3P0G6Ai9/M70J3QEQ8tAyceqAlEOY5yeYbjBx/iUBfY0PeQ XZx+atlBlwtw5oG2f3okVkXvMwTy/QfVWKlwH4evXqgAJ7b4UN2JSuX2RCLICoTlJhnOTnZp 9FbMWMiKJoHNjf5KoLsTebc9CUIexcjh5j1xj07oVbuX2xkDbGEIKhhkcNt/qgOOPFjxLZwt 4MXKc1cFJVV39SU8krgI43P2LifkMnPyXD8e4rHh/D62L6xWnnJ6Rt77HJ8HwP0vF06D2b19 Or+B4ucYtHXtuun391unorVDUOZA+rqOeKpDSA50YJJLX5zheJcNnTcHC95Pdrq3ud34l2ir upFdzZX2tsbYdp6ibUPkFws9FEWHkaXyEB2M/HytPKd9luSpyTsmcdCMXFK9tbehs+nsD6qv NEZo5nVUnJG5rHYJPQDufqRhbPaqMXO/1dTFTouo8lPVvQ580dZ4dE6XhpwQY6OIhznYDsjd 2fxXkvEKksZinKP7XyPbOF4KGDwEactLK/vOKaO4U+o73cbyacPa9xiY0nl9Qcfh/FdtoUXS pqk+hwNeqqks0TVtI6TpdQXujaxpIc7HlFuxA75WvUqTTcUVqKMaeqNB9rT4gp/D/wCEipt9 rMdLddUvZZ4XQ7GKItJkePq0EZXdeTOFvF4+MqmsYavz8DpHMOM+j4eUI6OWh4x9enQbBe5r a55u/AKSBk46n+dLbgevYk/mpbuTfS1vgASOmc9sKCDuB7G/gPBxH493DVdwp2zUeiKcTUrH t5mOrJSWxn5loDnfku38m4JVcU8RJfUV16s6Lz7xJ0MEsNB61Hr6Lch7WjxUV3E7jTU6BttV IzTGkZRFPFE88tfXbF8j/wCVyE8rR0G56lU5t4o8RiHhYSeSOj834luSeCww+FWMlH9ZPVeU fL1Mj2S/gE4eeLPjXaqHjRqy66A05fY3f0NMfTmli1nUMeWS00FbIPKjcwjcfednAXSMTWlB WgtjvcY66nsTrz7Nz4VNTaPltVDo7UGm68xFrLpRX6okqoHfyi2UuY4/JzcdtlxcOIVb3uZ3 TizxH9pT7PXV/sufEvBpuvuL7jbaxgu2mNQ0zDCa+Br8B2AT5c0ThyvbnYjPRy5jCYnPapDR rw3uatWkmnTkrxe6fXyO63AXWlL7SXwH3C1X7y5L5LC+1V7w34o6+JvPBUtHZziWOwP5ZXr+ BrR4vwqUK29rP1WzPEuJYd8B40qtD6v1l/he6OoXs6fap8UfZe8Sqmgtk7r5ox1a6O+aTrZD 7pO9ri18kB6wTDB+Nuzv2gQvIMXhIybUtJI9uo1VKMZxejV0fRj4LPG/w98fPBqn1pw9u3vl K0iK5W+fDK+y1GMmGoj/AGT15X/deBlpO4HAVqUoStJG1F3OXP8AE/JYSTpR7fLwxcTPFL4E ZLdwwmqJrppq8Q3+vtNK4sq71TQxyAxROBGXMc5soZ1d5eBvstnCunntUV0/HYKc4SU6bs14 Nr7DoV7KPwGeJri1bLhJra2XiyaWaI2W6fVDDDMHk5c6Nrv1pYBtg9SfkVwXMXBaGIqQ+hQS lfvPol6HpnKPPFTBUKv8pVZTirKEd5N9deiPRiX2TWlW6FkpzqC9S6idFmOucGtp2y9v1QGe TPXfPz7Lj/5tUezercl12Msvaji1iXJ0o9mntre3r+UdUNF6duXCrivedKXqA0tdE51PLESM GSM5Bae4c0kj1yF53x/CTpxtLeL19D1GpiaOMwkcZRd4SSa/PkajrKzec1+xyQcrg8PU8TgK 8EdjvZp+JyHQep6+zXqpl8mrawPjccsJzyNmH02a4fQq1DGz4bjY1Yr9VUdpeTOlcxUO0jCh LRu+V+e+Vvpfp4nY7xScIaqvqheLfVU8raiMhrXxOeARuD8J39NvxXdMRhqNJZoftas6xha1 4vP+z7jp9cL6+C911su9rihc6f4HU8UnVu/M5vRcJ2Um80Gcl2OWSkt+hOvvtPS2kXK3xPmD mmGVtPAI3OwdiOY7nfoAsc6UnPJJ282U+qstu9e5su4XeC3QFrqWSgfM/wA99NVlzXyA783o B1yAFswh4NM2O1vZpXv8jP0jLC+01dwpqUTTxfrTJROd5UMZ35+U5LtvToVWu4QpqF+83oUk qiqLZR633NMvOrP6PaKO225tvfVQs5xU1bXNa6PryOaQBkdt1VSlFXl1IpQjTqSnKWhO3e83 eWOJ8Vvp+ePzIqj3eRhfy7BuwGQT81acoRdy7k7Wgavpx9TUw+8tda3XGL9W9scPJVsYDj4g /d+D6FYWr3irtEOUF3Zbl+5VFxvFQI6l1fiAZIMDGsgB6OaP5X1V4xhDVKzLXTWjNzwQy22p inhvF1FLcabycuhgkjY7G7jkZafT8VjqyU/ramnlai7x1T8zTrJY3WS3Onnr56xsLn8pfIDz sI3YBjcd/ksDeaySsbdSpN2t9xt29aVfeL1HBTQX6lgpmDyGUNwMfmtducuO5IPr6rapyknl kiYycId7Upp3Qk1Vfny1VFdH19O9sQlrq3nweg5WswHdtzkrPKaUVde8xPELxsvI11/h4tek pqiqudkpTc6glwifXv8A1e+7gwfCSe2eivTqqdCTn0EK0Z1F2Em0WIeGmi7HXU7Z9HTyVda4 yRVM1XyjmzkuAc7lcfl37LUrTqyV6cy7qVMrcZqy6WLFZpuC214o57HRz0JZzvgmhaRKCe+T sfzCwwTlecb3+8zXeW6dmzUKe02yyUFLW0trttvYY3MID2x8rDnfZw5iO2QrRUv2lqYITbna 5k0NussMURaLbceT43VD6gRztJHdgwsuae0jLV2aXU0SttkGor0xjriZZPMLGAyNcxoxuSXE cu2xSWZJtK6RMYJs1KzOhp4qWOnuNsfMwlg8xzHCmLXbE5ydv4K1GvaUWvUyulmhKMlpbxNb 1fZojdI4YK2mvDXAOlldM34HO+81jQAAFbtHUTm1qzFhaSglp+febYZoqGWkmooHPZRRvLg1 9c6OUHsWtxhwzsQD0WvKlUlNKBtyruOl/eZ0+ommaBkjqVkwHu7WMmcHRED9gjBx6kpltLXY rGDcLJ3MkyMuVxdT3Ctp3veGxxkXCQ8jmn4R5nY43wqVWoUm0upeg43WXY3PdW1WmoGVBr7b II2iI+YXSmOP15iQHLXoVI1Iu6MjppT0fwNDlvNjgDJYaekqavO04jLQQ/cgO+o3WzGUU0rD JUkr22NOi1q29TMp5ra+eajJaIaale1oBO7vhd8QCxTno5l+wm4/xMzS2sHWu5Upltj4XxyO 5j5OIC0jbIc4Yd2WOaTp36jsW3oZ9z1FdbxTkVFBTSW+EuDZKgxNZHnct/lEDOfRYacLd5PU xyp2d1uY9op4KOgqny0NlucrvLEU7ZgDRuacnAG5z0IKhRnUktbWevgy1RPPFqTsjWNH3uLS 8lXUUETJIqn9XNMy3Pf7ufRpzgbnuOiyLK0paq3kY6srzyqXpruanPrartFmmdTiaDPwOkbB zhpznrnIz126LK6sJWRVUpqWaRpEmv21s3vB8+naW8kpd5jnvI64BH3T3wrUmlfoTUpubsZs WoWyW3lmjmc2MNc0sL2xYxkDmP5FY3NaoyQhaScXqa3Saytty07JTstElU2Mcs8LpHSCWN3Q AZ2A7FqrO7SSMqhKUm3Kz8TAotRUlNdTRiw08cQiEcLOSWRzidx8PMCRtusNaCby1OnToZ3L 9XmhLXxX53RrWn4ITVxTVen/ANF1jZXRyz0MBi8stweQEu2af51npPupuNl5GjKE+9epdW6v cz3Vcd1fbaaOoxBFM+qNK6drCx7j0cXbjcdtljqxhCblBO8l+feZoUpOjUqJppL8+poV94jV l6vFLT08Lbc+VxZIWU7Z3xcriPi5dg769t1XDKCg4yYlQhSjeU/mbgm1/emUMTaj3mFjSfN8 upcDI7m7BuMAhKVOMpStoiuJhaCdPfz/ABNv03FG9Swh1PA99LSTEFlVcJfMcBuWOz8LQRuC FGHzdpboZKlBqjPJLM7eF7EbZe75rG4VtdK6yQU01Rlo8+R3MMfdcCOuO4WanHuu1o69eplq xShDNmbsr+pq1lq57YxrnXLTrZy0thzJIZGkjrgtJdg/irLK4PvL4lKtJytRcJMsPvk9LX09 d+mqS6TSkCq8qeWBlO7+SS4DAO24zjdYXOK1ckzUdCpVpzo1KTil6a+aSMuisV1vcVXdXC61 jKIuNRQxXANdCzPVh28xpzkEEn1V3OFPLUzavSy3LxhJx7LSO1m09f8AIuS8HL0C80mndS+7 VbfMNVNXMb5DD1bjr32z1WSN5y/VJ+92I/lHCwffqJtaZbX20MuxaWpqqGC2UMN2pxCeR9Tc 6gOfH9O4G371aCjeydvVoKpiVHNXS11SiungzJr+F8c9fBRuqoZuWR0tM40pl53uxkOIxkbb ZVcQrXot3t4GGliYutOvG6urava3guhG/wCj6O1kMu1VBRyUbeaGOKikeMk/fGDnJ6EdlpXd nKo9jk4LN9RPN5v8owLtqSmttIKVtyMlvnmjdVQ0lkMbgewDn/Fk/LYrI59pZZk7/wB23+Za jhm32lSGqvZ5n1+RuO7XelpbYPIotQwyV0YAqJAYw+MHHLyl5GMeqzxrRg3du78OpoqjVnP9 ZKOWOyNj6lmZb7nTtNsqZaiQOLnVDGuJZ3yc4+YGVWtaycYrTy6G3GU5qTzXXl4o2le7FaP0 7HHS1+JoIhKSaYFjs7gfFsD0XBYuOHpycIO32HY8AsVVgpzhdP7PErcq0c4kjZJE57R5ueXA cBg4x0C6PxrFJLKr3fQ7/wAF4eo0++01Ft3OFeJ+s36xvnucL80VI/l2/wBNeO/zA3/NfSvs i5HXCcIuKYqP6+suv7MHrb1l1+B4T7TebFxHE/QcK/1NN+P1pbX92y+JpNttpu9/ip2tBgo9 3bdZT1/2vT6leyebPLrI5+4R6Q5jFliEnZzhhpgMjiPL6IDnLSVr93hZthAb0oIeSPAQhuxq MX3WoVe5kwhCy2MiPoEJLzOiAkgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIB0QF t78dO6AsyFAWZJEBjSvQo9zHmkwrZScph1M/LnHoqljTqqow7qrWtqUbuaXc64U1O+RxwAMq G7kxND09TfpCplrJBvOcNPo3Kgsa5yANGBsNhlAY0uHS9uVvXfogIBhHxnpnlQFGtBzvv+4I Dj3iFxnn4ecRYqYsFVbjTMM8IOHBziSHg+uMDdAb20hr20a5hLrZVB8jGh0kLm8ksf1B/m2V kyLo3G0ODi53Vw2x0H4qxVu4iiy7Hcb/ACQgyA0Pdyt+p+ShuwLkEfwkAde6o2XWxkxRjJy7 YD0QkuNbzIC40c2O2OoCAvMaXO9AeyEPYvNZy79iNvkhQm0nGdsevqgLjA1xBJAx6pvsTbqd DPay8XbLVW2vs90F3lobTSnkNvaxzRVP+6ZeYjDAPT1Xk3tD4lUrYqhwihrZdpPw/ur43fwO 98q4GVPD1MfLRO8V42teTXyXxPLyxzisvUTHTVHubWAzlrMSM/lY5jjOcY36Lh40bRukl6Fa 803+rba8/wADX6a+0lDaKukkoKOp8+bnhr5WOZUwAH7rSHYII6hwI9CqTzR73Uo5JwUUut2T 0JY6Cu4qxsc/3yKljMzJIHcgjkH3SfXr0XCcdx1SlgZLZyevodj5NpxrY9qcb5VfyTN2cftS N0/oF0DZeWqrniLHUkHqV0zl7DzqYjOtUl8z0TjtXLh+zT16HF0MAtFDTQNePLZHk4O5J65+ a7bUzZ9Tq9Cd0orRrc5c4AafJkNZM5z4YxiA9Nu5K17d53KYiq/q9DzZ9rP4yBx64q3PR1HR U36J0tcQyGtZIS6V8bHMe3HTl5nH57L3Dk7g7wuFjXk9ZrY8o5gxjr4ppPSJ0+XcTgwgCAIA Bk7de3yT1B6W+wwETOD+unx495F+puf1AEBLPwySvSeR7LD1f8S+xnkntF1xFJdMr+08+uNM lTLxn1Y6tOKw3mrM3N/L852V5/jX/tVTMtczPUeHpLDUrbZY29LH0c+zU4CcNPGH7FLg/o7V NituptMTWN0NRTvOZqGtZPIJJI5Rh0M7XHIc0gjbddWrynCvJo5ONmjEp+I3Fj2TD4aDX018 4z+HOFzYaPVkUJqNT6FizhsdwjbvV0jdgJm/E0Df0U5YVleOkiNYvU6k/ameL+iOMvh68Pd6 0rfrNqWO9Vt0r7dX0E7Zm1FCYoGlwcNw3zRgtO4c0ggFbXDYTjKSloVqtPY65+wnmrP0Pr+P 4/cm1tDJEM5Hm4cHY+fKG/uXq/Ij7tRPa8f4nk/tHSc6D6pS+B0n8UUdNF4ktespMe7C+1fJ ybN/rrv8JXSuKZfplX/E18z0Dg7vgKH+FfZY3B4K/GvrvwF8b6DXWgrmaSsp8RV1DMS6ivFN n4qeojBAcwjofvNOCCCFxtWlGorTOUUrH0y+zt9obov2jvASDWGlne4XKjcKa+2KWVr6my1W PuHG7o3dY5MAPH90CB1/EUJUZZZGwpKxz4CY3AjYjpt+9YCwe4yEkucSRjJOUBoXEriFaeFW iK/UF7qRS223M8yVw3e4nYMaO7nHAA9Vjr14Uabqzdktzd4fw+vjsRHDYdXlLby9fJHlJxj4 v1fFLjVdNZGBtHPWVYqIYQc+SxgDY2E9/gaAfXdeZcRrfSpzlPaX2H05wvhMcBgaeDi75VZv xfV/E5Cnkp9T2OCtpiHQ1LA9vy9W/UHZdFyyp1HSlujhsTRaeVmyLhJV6UvcVxonmKop3c7X Z6+oPyK5GGWrBwmr33Os8Z4XSxuHlh617Pqt01s15p6o9JvAr4pbN4jeF0Wmbi5rbxSRGH+q AC5w7NJ7ub69xhczwLGyhD+TcbK9vqvxX4rqveee4uhVUnnadWmlnS/aXSpH+7Jb/uzTT3V9 j+Jjw9t0heJaoWu1TVUmJg6MiN8nKc5DSSCcY7LYxGD7FyUuhmWMVaHbZm09PNW+44B1lXTU Vu97NspaWUOMMkUEoeWnqJRygch9T0XGwpxcstzPSmtl12ZpENxju10pZrjHT3SuEfND7w0y PkcP2HcrdzucA9Vks4q0dupjm4ZZJO3vNXtj6q9ujgbY2Qtbl7Yaeinp2Foxlji0DlJO+c4K w1L3V15mdQjThnU/mvvNE1AyZ1RDCxktaylnE0dHBTPxEc9Hk4yB0Azus9J5UolKKlO7el+r 6+ZOkr9VvoquKLSVPBTU83m080pdhzCNwIy7mBz3VZRhKWvUp3YpZZ6dSOtrbqGvZba6seJq htMWxF9ExrY3Z+JrHh25+qpTVJVGkThq0JydKGtilovdpsVspo33Kuc6sx57msYS92Djmyfw U1E5S0LqTV21sVuN5pIqecUFdDLKMFw94YMuI6FvTAUKKvrobib1fU0uxa7qhqMSOqLNRzwN MRgmuPK3OPvAAH4jlZezjZJMxKnK2VXfojJudBcZqOA225FlXESXBj3yeWSehcBgg+vZVs7t 7mTPBf0i0LfuV8tEfkVMla6oJMvM5z3GOIdxgfFvnoUdWWXWOnqWy0dXC1upmWixS3W3vdHq COpkn382Sjqn5I2c0Zb8JGPVRDLa0tmYpVmtIx+Bg3fT8lLYeSuqalzqh3mxTttkkkZYDy7B 3Qjqpjlhaz3LqvnbSfqrq5Kl4ZyX8R+8XR07JHNgfJTW4CZgA6kF2A0jqkO6042MynGPhfwM i36H0ZDdZGuuVfPHQuaM/o8AZzjGSdsendZLzbuka0pVL7E4LRpm7meFsddUOY/cyQBgqzn4 Rkuzkfkq2d7Ms5VYapXXU16zaXpr7d2RmgeJoX+WGGdkMUrOXI+LuexVKk2k4rwEoxSzJPU1 Wj0FRV+pJpJoLRa6SP4JeSoYaiQ745HdMq0ot0FJtK6KQr/sq9zAvVvtOnDPPSTyMjdGWtmm kDXZzsdtvxWFUY2X4m1Co39fcwtO6itF1uFP7/Ttr6xsoa94qSQzbAcAMDOO6iqk2409GjLO nVjC/Q1aOw09wjq6X3aK4SumLqaBj/iaeoPXf1ICmdOT00NJ1ZJKpG6iafAy4sayB0NLTCsa ZJ/dqcmZpB3HTb6dVaUJ6Jqxn7SKk5X29xdq6emslfRU8t2bR1bo8NY6lM3OCepbjpj8Vr54 rRs2aUalr2v+djGobXUVttpKm3z1tZF50ofO2yudHytP7Jxj8MbKsbPXoWryqK9OqkvDW/8A kbosdy1PqtkVdV3W7GCL/Or22aOF8jB+yA1udtuuc4VVDtKjybGsqVGlDupZn5/iYF6vuoKi s8+a8SXEwta6npp7cxpk3wXHDR+R3yFavD9VlW34m1C2bPONn4p6GSae/wBVdXzwRyCWeMl8 fuTDD5YwXOAwOv7lrU4RprKjYhKM4uMbeJptXqmo1DDNLVUlRSzPAgjLIS0ykbeW0YAB26lZ lDXRmuk5rMnoW652oLNpiN/vtU6nrWeT7tTSOkdzA/dmx023yVmjKSdmzXiqc24tWa6vT4GV +h737tFJS0lVJFGR5TTM6OaTs7IPbOcEZV60bWSIjKN7N+8y6u5Xa2mKFroxUxtAldUDmMTc 4y0jbcHGSOywwbirpbmSEISf6x6GsR2Z1rstuuTIKa8STyENpJLh5op8O3L2D9k9sjusPem7 L8C7yKbpK6t5Go0WjbvfY7lX2uktEFFRO83yKarEMlKD/pbc4JGd1irT7NadC1KtCNSNOo/r abM0q72qrslFcW3a30TLvHyPYKi9cz2szkj4fwKrSrTrpTT3N+vRjQrKnGfd9Pz8DLskjaWY OZHZYYIwHVHvdxlc15PzaMnHp3WecHfRpM0qdVZZSldp+CXianWa0pLbXupY7Jp4TUfSvM01 Qwt9ACOhH5LFVjaadk9jBhsLWqt1HOWR/saJfiZdDq1+jOWeCvdRNqZ8tdS03nODCMgDm6t6 7lZJTzRbtv5GbE08zUHFSXg/xNVumraq52XzpLxdLtBNylzYLcyOop3k58vHLt8t0Tf1ZKxr UIQjLIko+upS46kM9PTU1u/S0hETnOjmjaXzHI2kbsM+g6YypjNbJG7pJvVJeVyzbtTal0/y wU9BQQPyWuLYop25G4c4DdjgPRJuWmVWCo0W7Sd7eq+01iXVdZT2g1Ulxmkr+cNdCRDE8MI6 9Pib3+StNy/+pr7jFGvGGIvTVkvVmA+/U97qaUT1FzuFNbIwS8TRl55jj7owHN+Z6LF9Hi43 u0vcZO3pYeo3UirzvbdL1ZcrbjZr1VnIusnJO08jqqOOLA3DXY+7+Gy16lKdllaaTvqtfebG GnKVSyayNb72bLslE6TzQ3UFHaKV4eY2VteasCIjdowDj5H5LkFRvFZmcbWcqVS0abfmkkZm mrkNPaQhqJ79Qzmlp3AMNIJJsk7OHMNxg53zsrRpKzldMtUTnPLkdm/QuWDiHqe8WyZrNSTz wsjAcylsHlNLdzzZxjI9QslGa+jTbqN3eyXQ1cZw/CQxVPLTs3rdz6+BSz2TT14iop6irv8A dKp7JHOpnRcjyRuCHHrk9ui0MPGNSGZp67dGcriJYihWcNLXWt728jT6i+UNpkmfBY2OMOHN 98awyxkjHMRkD4T0Wf8AVRj2cIa+LZirUa86dnUsm1pHrbobRuWr6irpo23CKGoNU73dojnY HBwOQ5oaMAeoWlOmk772OYhKMVlirJa7fiYOptZRW25NZUQyPdE10bmxyNc3mxjIOPiKwTxc aUlfqIYeVSKydTT6ZkDLdHI1kge9p3kBy30yP510viGNp3be/Q9A4bhZ2iunh5HHvGDXMlro xRU7wKuraQ4sOfKZ0/f/AAXcfZPyZPjXEP5TxmtGi76/tTWy80t38DivaTzXDg2A/k3BWVWs rbaxi9G35vZfE435v0TQhwZzSvwyIerj/jk/RfW93ax8v2RyJwj0YQyLmaXSO3c49XHv+/dC Ts9wo0jyMj+DuEB2F4f2FsUbNumEIbscnWKnDANsBAnc1+lGG7d1KVyJGZCcBHuVMqI5woMh kR9AgL7PuoCqAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIATgICDjy5J7oC09/5oCz K7AQGPLIChVsxp5EFrmJPKApuyxp9VPlQDAqZeYHbGFN2UW5tjU9U+uqYaNm3mu+I+g7qCyV jWaGnFGyNrW7Buw7YQkm2TmAw74s7+nVAWntdt8O3U4HVAWnyF2ckDPb5oCUTDKA3GAgOsnE 29/0Q6+ulU0nkdOWR/JrTyj+CA0m33Kez1jKimmkpp4zzMkjcWlp+oQHMvCjxCyV9bDbb+9h fKQyOsaOUOcejXjoM/ylbMRZHMrR5YAxv0OOxTMULjIhzdfx9VVsskZcZwzp1OULJFWktHLv goC+yMjdAXY283y3ygL8Q36g7IUuybchg9BshBJnxjlAOB69kBWrnZQ0ck8jmiOCNz3E9BgE qUm2rE+b2R4le0i4mw6/4i1rOaqbMKqVzpGvDo+RzjyAtG/puvCJYl4riuJxeji6mVekO79x 6bi4LDYDD4Z6SyZn6y1f2nWzTuo56GSoDoIeZjWsbIRyvLgd+c92EdlyNeKjY4CdXLua1eb/ AAXwum8qlgcBl7I2HlAH7IJ2P1WpGk07szyrxmtNzf3A3SH6Itr7hNDNFV1smQJQB8Hbl77r oXNuLm8R2N9FY9L5FwTjhJV29aj9+htDjXfGah4rQ0o5W0lni53DORzdStzgWHdLCLxk7mbj FeNSvl6I0ympqa9xGVrnRTzu2I+5lb9V2k0cRh5JZp9TlTWWsrdwJ8PV2vdwrmWuCno3CWse f6yXNwC31Oeg7lbPDcHPE4qFKKu29ji+JYxUqEqrPCnU1Yy5akuFRHPPVxz1MkjZp2ckswLi Q547OPUhfRNKOWCX5XkeSSbbuzBWQgIAgCAddvVErg7oexf44QaI423nR1bOIY9X0zJLe5zs N97h+JrR/dOZzAfRdx5Kxyp4mWHm/r/atfsOg+0Dh0qmEjioK+Tf/C9H8NzbftX/AAw1fB3j 7V6toaV40vrWQ1TJWt/V01WR+thd/JOfiGeoJ9Frc1cMlRxX0iK7k9b+D8Dc5K4vDE4NYWb7 9PT3dH6G9/ZIe2w1T7NF9bpi52d+teGV3qPfJ7SJvKq7XUEYdPSPOWjmAHNG4cryAdjknpmJ wnaPMt2d2jNpWZ6M67+1XcCbfoiaexaF4iX68TRODbZWspqSn5iMcs0vM4ch3B5WnvstCPDq mbVl3UR4e8eeK8niJ41XvUdJpyz6Zh1BXyVFJp+xQPZQW8yO2ip4iTjmcRnGOZxJxuuZpUml kSu2YZzik5ydkl+Wel/hP0HD7PXwL3G+6nIpLv5Ul+uTA4czahzOWnpx6vHwNx3OV6xwmhHh XDZVa2js5P1eiXxPEuNYqXGuLxpUNY3UV6LVs8or/eajUl+rbjVu56q4VD6mY/ypJHFzv3le V1JupJzfV3957VSgqdKNOK20Nb0XwU1jxHtctbp3SepL5RxB3NUUFtmqImkdRzNbjI9M5C43 F8UwWFkoYmtCDfRySfw3NiFGc1eCb9xyD4LfGLr32dPiTodZ6WdU0Nztsnut3s1Y18UV1piR 5lLUR7EZx8JIDmODXDothqFeno077NO9/etCmsXZ/M+oPwceLnR3jh8P1k4i6JqjLabq3y56 WVw95tdU0DzaWYDpIwn/AGTSHDIcF16rSdOTg+hsRdzlHp81jJOlvtbLzqGF2k6EsfFpKQPl MwPwTVuSOV/zbHgtB68zvRdT5ndVqEf2PtZ7B7K6OEl280717pW6qO/ze/hp4nUPSGgr3xIu DKSwWm43mpeeUMpIDJg/Nw+ED6kLrFKhUrf0Ubnq2Mx+FwkHVxNSMI+bscqWThbrPgdFT27W FhrLVQXiTFDUSOa6ITEEmIuaSGuI3APfuuL5g4NiKSjiJwa8TrseLcP4i5fQqqlKO6W/r6eZ jarsQkiO3T5b5XXqE3sjSrU9Tb/DjiPdeAPECh1FasOfRTh8kLvuTNB6Eeq5dw7ano7SWqfg 11/O507jvCJYhRrYd5K1O+WXk1rCXjGS0fua1R6r8Jtf6a8avB2ivFJI83CNnNIYZvLkgd+1 H/Ngrn8LV/lPDuk9Kkb39fw8P4HR41qmHWsbJ6OMtcr3afmvHqrNaM6deIThJdNG3+5W6e53 mClMpfETM3IdnOBgb4z0JXExwk1Nwl9ZI5yMJWU6cdPLY4yi0dPqC+tndqO60dHCz3bzBUFh ZN2floyQenyWVQVNOMNb73MVOGjlJbvYUHDiZs0hGp75TNb8NRUOkqJBFjcszkAfI9FEqqik 7XM6m03lpqz6GmV/Cituk0NW03Ovje7mZJ5mHShudiC7fsp+lwnpazRRRyR3Lj9N1OoK2nZQ w1Zq52BwjkmIfTlu2NyRghYe0ipeSKqM40pXZk0FJBa6uvo5Ke522V7wIRK1k364feHM8EAO O+3ZTBSs5aP8CtS6SbMyu4eXe7wytFPTS1E4Lopg2CHyfkTjHyVHXpRfediYWSzzLDtM3HTV uFRPTTzOZF5FTHLLC7ygTgvI5eg+SvNwb7ruZ41o1Ju3U1uwWoWS5U1Bcq3TsnM3zo3m1Mnn d0wfMOx26/RTN2WZblUrJzim0vM3Fq2kttiqnPra2+CETNJqIpGRRuyP2AwbNz23WOm6i7ys atKcpyvC3zOPL5eqaih96tk90PI/ma6SqMzcD7wc0nuNwB6rJVrNU9PsORp0pXaqx0+Br1Xx RuV2tEbaO5yx26CFrZTyslMcg3DmuAzsDnGM9io7GTWrNeOHjB2nu9jP0/qiCusjIqx97qKd 8RNVMxzwwnOzh8OwPoFqXk3eW3QtUp04Tzwav6GmXUadZcJJX0F6q5x8cUM8kpjk9HBzQM/i ss7RtLp66mePauLjdLxMC+X2imt8NVHZIJRE9vmweaYzjOwzkFxH/v1uU0pU7x1XiYnSWdRU jU4dN0ur6V76exzHModO6a5MjhhaDu1ozn8/RY6bcTHOrKM9JX9C7cuHtzv98pXWuzUMklC5 vO+O4tY5zW9B8JILv4rBWg3I3FjKcIN1W/SxnVuipmW2orZooKelqKkQTMe5rXQvHTcnqenQ LFN5rRlsUhUvUUY7rU1CsvVXUW2KmjobQY4G8nPO/wCCVmP5O55h+9ZL3ldGONJRk5Pqbbt2 hayG5CRlroJ3vGXMgJhjeNwG77gj8lanZS1e5surHLlVzUhMLbdBVsio6CoALmtka4tBAxyt I2z6YUxnFu6WniY6sf1eV6mTT6vrBVUtZSXA0FbbstmbSQnncx37L89SfVZ8TKUkp+CsYexh lcJq6f2lK+43BsEbqVtRHJUOLXzeU0u37Zz2PRcc49dzfSpq7l8DV7RrSfTtne6K43kRUxEd VTRcvfbLgdj88LNNLs9Hr4GDMnPK1dsw56quZJWGifcA6T9WGe/tp205I2DQT0IUxVOEtFpY tGMakU3aKv6mt6btcdDbaW61VDcZYfLdT+5PqA7nmGD+z8Txtnm+axNRmrU1a2v+RWvn7V07 rxvsYNw11+mLdJTmh1BLM5wMdOZvLZG3rgZ35fruolTs8z6majSerzK5e07cbhqaqp4blpm6 SWuV2YaiK5iMRch+JhyNjn5d1idk7Jmwo0oWSevU3XbeFtqoLnWYoK6kY9z5AZrsHOmBHQ/D 8RB6LYhGajnSXldkSlGtanBp28VZL8TRZdAW6kgt0kRpDV872ujqq+WZzHHPLgjb54VJ5qks vX1NbJKGZuSsvIx6TRzZKWpbVvoYPKOI6gxyyh5LsvaQ3t8uytKnOnFRkTGeaW9/LT3bk5tO 2SzXqCqp9QzVtNyHzXQWl4dCOhHxH4sdcjqsLo52qkZ6+FmjbedRVOpHfrmX3F6u1bbWU9VF ba673aYt5fMbbBHHNE79sh3xBwwr1qeVXkjUqxln10S89yFLXsfWRxQxsEkbTI+WojBAyMcu XdXeq14tR1iZpNVNZa39S7VabNzqpJo4TNU+VzsaxruaA4+9jGHDoMLLJtSzJ2McO5TtJW13 FK9tjjitlRLJSTeYJOSpcDM3bJDyBkN67K0m7X3M9CcZ3y7Gu0TbS6kbBW01dJDE/DZo8l1U 1+4DRjsfxCwSjlhe5MJqNRzfz2XkzcmnqCxspamGmY087feJRPU1Ln0Zb1YRj+uY39FWnOHZ dnlvLe7v8DFXqSniFUT7iVlFJa+d/AwKm7WG/wB+klDLi5gc6Npe1wi80j4XueQPwBW3FUnC LKzhWTai7LwtrYwbjbpbtDBUCvppqakb5NTIJWkknOdm427ZWGMb6x8Tcp1lGOSd7vbT7ydR pawUtDDN74bfWzsY50MpZKHxj9rn/Z/nV5TtLvNJGDDUJ1a2WWsfFaa+FitXQWf9MxV9uhoq mmpGNqTUNlcXbHfmDd+XPcYwpVWNRZYpM1p0Iyk4Vb31VmZNLcdGmurWVd4trai4AvDWU8zx AT1HNnBPpn1WCvVo03le5mhhMWoxlh4PKul0rrzRlMrNO6zt76WYxyyUVOWAwUoYImtOc7b5 JOd8rLRhBxJy1aNZTd1d+NzGteqNOT3URwXtoqaKNrc1UO5ZjcNDttvkoo1VKGWpGzN6rRyO 0HmNE1Vri21tC6JmqRBMKnDI4pn7NH9y0d/yWOnNpXbstiPosXLMqd9Oq+8xLJX01RJUVMV0 fFU1DhC2oY6TkOTnlL3ANbkfyeixTqwcc8Xe3nbUVIOElGtH8TJo9Y2nTl8pGOpa6trXGR7n OeyaOHHblcPibjuVNKeTvv7blsVGVWLSs7W8V8zb2qNRU0dwa5rLeyOpeeaJhZyl3Vr2Fvbp 0Wlia2Vb6M38PRc1Z66FqjqiymjfUwYfHnIyOXJ6/Q4XC4zGxkmpWdvDQ7DhMA4OOXdrY2/r fXsFgtcs0hwPuMiafvHs0LgeB8BxnMXE44PCq2vefSMerb+zxeh3PifEsLy/w+WPxW9tF1cn sl+djh2lE+p71JVzkuknO47NHZo+QC+2OCcGw/CsFTwGGVowVvXxb829WfI/GOLV+JYypjcQ +9N/BdF6JaG+aHhY6+00U8MTn1FK3mDAN5W9249e4XLHGHLfCPR4mjjeBzN7EDZAdkOHGmBH HHtt2QHMWl7cIIWjb8lKVysjd1sjAa1GrCJqtNs0Ky2EjLh+6qvcqZUG7cKDIZEZ2+iAvsPw g+qAkgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAoXAICy93MUBZfJgoCxK/JyhVsx ppfzQqYk8uOqF1sYNVUY7q6SJNOrKjJ6qhS7NMuFcyGLL3hv47lC1kaTZKU19zfVuBMZ2jBG 5HcoSa+xnLzAnp935oVbLUj+ZuRho9MIStiEzgGgAnmGxwhJabEJBktJGfVAadrfUDdLaMuV eGgGCnPJzHq93wtH4uICA6uNdnJccn5+qAkI8YdnOUBeY0Fx+oxjt/j1QHazhbdpNR8PrRWP LnzSU4bJn+U34d/yQiyNzQsAAz0AQkx73qCi0tbXVdwqoaSnbsHyOxk+gHUn5DdAbDunilsd HPy0tJX12Ojg1sQJ/wBkdwgIWnxX2yeo5ay019PHn77Htk/d1QG9NO8Z9MakIdT3amicOrKk +7uH+22/epuiLM1uw6vtmqaipht9bT1jqQt83yXcwZzZxv0I2P5KCrVjVGt53HsB2QgvMZzD ucISlc2N4ltXnRPBTUFY3mbJ7sYIw3q5z9h9diVx3GMdHBYGtjJ7U4yl8F+JvcMwbxOMpYeO 85RXxZ4TeIbVv9H2vKu6SCegLP6kIALjOG7czgDjOw2C8K5e7uGWbd6v1er+09D5lm5YiVtl ovTp8jZ0dluNPaqOWuhgbTVLCIZGEfGAd34H5b7rsVWmo95HV5Vs14aaEaKiqJru2lZG6V0x EUcbBiQOccY9Vic0oZpPa9ysKbm0ludgrbAbBZwKuWd4t8HI907slnKOme+OgXjmNxEsbi83 Vv5eB9B4KlHB4KMEto3Ou1JWR6hq7tc3Zd+kKgxx8wx8IO/4Fejwo9nFRXRI8/r1ZSbe2pub R+nG3G/UFIwcjHOBftsFx7qJzzJkJZab0OE/bi8SZrdpTRXDS1mSoq7vP77UU1O0vfPy/DEw MbuTzHYDJXoPs8wuetVxs9LaL1Omc1YjLTjh4+v2HCHhn9hF4lvE/QwXCj0HLpSzVAa9lfqe YW0OYTu5sTsyux6coXp1TG0o6XOmZG3c7l8LfslFyqafn1txloKWXYiKw2V1Q0+o55nN+W+F qS4mv2UZOy8zl22/ZP8Ag1DRtbWcQ+I1TUD70kYpomn/AGPIcfmsX8oz8B2HmY+o/snPCSso ALVxK4hW6c5xJPFTVLfl8PK3+KtHiNTqkOx8zhPi79kw1haYZpdC8WdP3vy2Esp73bJKCSV2 NgHRue0fU7LJHicdmisqPmdHvFH7IHxDeEWKep1Vw4vFRaIN3Xayj9KUI2zkviy5uB15mgD1 W3DE059Sjg0dcbFfarTd4pLlbamSkrqGZs9PPE7D4pGuy1wPYggLbp1HCSnF2a6mGpThOLp1 FdNWa8meo/he8amg/HnwvdoPiPBa4NUVUQgq6Cq/VQXcjpPTuz8Mud+UEOB3Gc4XqHC+NYfi dD6Li0s/VbX80zx3jPL2M4PiPpmCbyLVNa28n5HEXHH2Jd3o7lU1HD/UdJU0jiSy23gOini3 +6JmjlcB6uAK4jH8kyjK+FmreEt/ic3w32hU5RUcZTd/GO3w6HHli9jdxhuN0bFXDS9qpicO qHXPzwz5hjG5IXHR5PxzlaTjFeN7nKy594ZGLcMzfhlsdqPDf7Pbh34I7edc6zvlHc7tbGmT 9KXAtp6C2nHWGM7ufjoTl2+wG67Tw3l7CcMX0mvK7XV/VXouv2nTeLc0Y3i0vomDjaL6LWT9 X089kjqV7RX2gMvipvUenNNmopNC2mcyM80ckt3nGQJ5B+y0AkMadxnJ3O3U+Y+P/Tn2ND+j j8/U7rytyx/JsHXr61Zaf4V4Lz8WcYeCTgnb/EP4ptG6Su8ksVouFWZbh5f9cdTQsdNK1p/l FrCB9V5xzVxOpw/hNXF0FeaWl+jbsjvuDpKrWjTexvvj77SribqvX1RT6O1HdeHOjbJUOp7H YdO1DrfTUEEZ5Yy4R4L5S0Al7snLj0XE8H5J4ZQw6ni6arVZK85zWZttX69DNW4jUlO1NuMV slp+febo4l68f43/AAH37Xmq4qWbiZwhu9BQ1d8jp2xT362VzjHE2o5QBJLHK0kPO/KPVxWl gMIuB8ep8Pwj/wBnxMZtRbvknDV5fCLXTa5lqS+kYZ1Kn1oNJvxTM32M/tPLj7OHxJxvudRU 1HDLVssVJqehbl4gaDyx10TegkhJycfeYXjrjHd8Vh1Whe2pxsJZXY+myw3yi1NY6K5W2rp6 +3XGBlTS1UDw+Kpie0OZIwjq0gghcA007M2CN905b9T0Xu1yoaS4UweJPKqImyM5h0OCMZHq sdSEZpKavYzUMRVoyz0ZOL8Vo/ii7b7XS2emENHTU1JEByhkETY249MABTGMY/VVitStUqPN Uk2/N3+0408ZFostz8N2rG398cVHHRulike7ldHUNPNC5mf2+cADHzWnxONKWEnCs9PPxOe5 Tlio8VofRU3K6v8A4dmn5W+B0B4da9brW1No61zG3SFgzvgVAA6j5juPxXhuPwMqE+0h9V/I 99x2EyO8diGr9NeZTfdIOTkK1CvZHX61PvGr+EXxQXTwj8VY6xssn6Ar5Gsr4cc3I3IzIB6g fn9VuSlUjKOKoPvx+El4P7n0Z1bjHDIyzVlHNdWa6tLa3munw2Z6rVslt456Dh1Hp6ejuFPV xCQgco58gYccghdrnGPEsL29LR7S6NW3R0zDYhUZdjPWLSae6s/f7rHUvi7oafT93qJ/epGt gic2aIHHMQdh0aBt0wuG7a0nBPRbfxN2mpU3aS0k9On43OPHacpbdazXiRs1wLeZ9HJVOc1z AdnkZOB6jutGrdLvGx20nU7PLp4mk1+obZQ1cNPcKWle5wdUwthqjHBHgdCeg+ixKk5K8TYz XfmSoJf6K2uraO022oZFjzJaeR5GMdG4xzD5JGnrlu2YKkYxVsz1JMpLtR2l39Qe7SwOD4xS 0rpDI755+XULNljJ3u/QpNqPdvp43Nv++aijvNXNHS0rZzK9s1JUU/K/yuUfrGvJxue3bCy5 KSeok7xUZLSyd19hlVuuKrUEfl1kdtIipyBVQxNmDSwdwHA5+qxvBKFkhRVNO0b+/Q0a38Sq uCOOCUU/ujsOL6SGEGd3oQSXZxvtjCnZ5TYlC8sxpztbXa71jmOrLjK+IPfHC1sbY+bpkAbk +q2KSd7iVOEUnEnTaq/R1A64mlhFxhbzSc4Y6J+NnEjHMMjOB2IUVI3VpbFqkVbKmala78y7 VdQ6mvcNE6aFskJ92w6dx2wGNHbfJVopZbLYw1ZWSSi3d2duhcofeI7Y6F1bfZDE0tgrYGOL Qe7XMAz+HZayj+sumZr6xul7/wCBrOma+211AA28Xi6zCMNYyrpHMNJIDuA4bHJB2x6LBUc+ 070LIzRpZXaTSb8HfQ0XU9mtgvBe+XUQ5380sclKGYc1vM1oJ2Lh8uq3Izcl3dDXUpXbjoZ1 stVMIX1s1FdKlr5OdgpGMaJWuGRzYPfufqpcpKOhRV1fKpWZPTtdLYqNjobTX0VPLMDHTyTR mcOByeUZ+ILCrT6s2ZySjrK5rbtfvrGTutVl1HPVyS80kVYYRAT3cTjfGehU9lST7zNSnGqv ruKXvuaRc7reaWtkjrGUczHv5/NgnMTgzpzYDT06bKYwgopxZt/q3LKmajbLybZQCvFZ5k1v n8kvi55WOBbsJGkAjqMFVzNyvYQhfZlbhXV2pJ3yimtNJNKQ+OXy3yNnxt98bB/9yN1ilmTt ozLTS3106aGiai1ZJRXSWauq6a3OMjYi2KEuBHLs4jcnPZbVKF1lvctGlG1kZ+muKlXSaUDW 1slZFPNII3vpQ9zQPRoGeb5E7LVr4fL3rEVsJB1E+vrYyqO3C5075Kn+iRkbYuQPFNG5r+bc Dl5fix9chYXOKllW/mUnaMrKz95pQvFot9WKOV10qXxcwNVPS55ScYGAMnHoCt2nC2sjJJOU U0krGt3HVs7q1ofb75VupGCOM0eaeKUdMgH7uR1ysEq8c1rGejhVJ5nJRv46m4dL64q7dLLT y264SRSQ8ohNSPMj5d8tdy+nY91rVG3Zoy0FlukkZlt1zdLXRxQOpq13vTnj42uDmBxy3leC MjfcFWlTvaT0K5YOcm5W06GgDSdRYarklgmcXPcwBla572vPxdXfdHRSpQl7tNzWkqjd1t6G sy2i7RQBlLbHXIxQl3O2R8bYn59cZyFkhKMWlLoYM8Wr3tqWtIVEtDQvl1DYRUPbNkUouLoB L6vJOd+/RY6ydrdGbORyS7GST8bXN8WiewXehlipdLSWyeGPmaZ7oHtcD9OoKvCEIRyqL9fw IxLqX/WzTfkrL5m1LPb5fewaWqt1DUFxEhmZ5nJtsARgAKsL5rESUciyszqC06gpopHUV9rW wtLnPfHTNc2XPXJ35QOn5JlV8tyZKm8t43ZuC36u1Ba30FVDqusuDnNMb4JhHAYox3c/lA6Z H0Cw18OpPvamGPZ9j2UY2Xvf2mk6n0xVatuVzutPHQ3uoqXNex8dyaT6YJAxnHolnGKgjLRq QppRu0jK0dZaq1WRs8dHHyxOcGxVNfzSM3HMRjoB1x3UNJStYVZRm73vfyIaloK682utfTud PyRc59zndGXk7ZHc/PrlZYSv3UtWS3DOulujKaCpqqmsstFdqRjaRz4xIx1Y5n6zGQH74yO3 qstOKj3bFsRNSnmUtX5GVU6GtNJXUraehtsVKJCXSfpBzeUZyedrTuM/NY407N2SMsa8pxal Jv3GsOsEM8TKuKo03CIGPeGF3nsqGjoW5G2OhCOnmi27JL5+Zh0glFqTbaWmljKs9HSRUseY bVBKx/mUzKeLke4kZcDsG8p9D8ljpSjTldI2Z0G1rfwvcxbbfqK3XF4ks9uZSCQQStmLG80Z Ockdjn9pUqSU3msYK1CUmoRqP3XMu7xG7zCK2Mo6OSua+ZsRqY46ZsbPhJDmuOSARs7GVmaU afizUq1pUXKVRPKmtVdyv4WtbU06ksdsttC2Kvksd4OQQ9ssUsbSdwQ/r8sLDlvUUlubeFV1 20Lr4mNR2nT1kghZHT0dLmQGaQyjknyMgZxn8lt4eVNXi1e2rMtSVVwl3n5aFioslDQafrv0 jQaVioYiDzNrJJJmNB2zGSeZ2D1G60/okZRm3FWeu/3GxLHOUod6WZaPT7zZt5vtjY6pDaFh czDS6GnLnkY6Ak4G2OqwYivRjTso62Wy6GXC4XETrqSnpfZmBW6ZtNJURvomOZK6HmmzTGNr T2aM/wABsuDx9anZQXqjtGBoV5ylOqzA1BeKexW+Rz3thp6cB8hGWtBH1XTalGrxHHLC4GN5 TdrK+r/PyPRMHKjw/BvHY6SjGCu2+i/OxwrqC/z65vxmPMynYSIIyclo/lH5lfY3IvJtDl3h 6oaOrLWcvF+C8l0PlbnTm6vx7G9tJNU43UI+Xi14+JvTQGkTNJHhhyT6Lup1FbHYbhToMgRZ ZlzsYON0JOT4+FbNN3CGsijDaOvfyvDRtFL+HQO6/XPqgOUNG2cU8cYx90IDf1pi8tgQrI16 icGgeiCJqUBAxjopuybIy4XZUFXuZULkLmRGchAZERy1ASQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQFHdvqhD2LUrx9EJLTn/AJICxLJzboVkY8smAhUxZ5dsoXS0MCpnwSrrYk06 qn9VJS7NEvmoGW8iNo82peMtjb1+p+SxlzTaa3vr5xNVv5iDsP2R+CA1mj+GMlpIA2bgIC8G cjmvPrjohWQkiLo+UHdpzgjqgiWX58047Nycbn8ULEeTBw4h2Btg9UBsXxKTmj4ZNY0kCorI o34PXZzt/wAWhCFscARxF55j06fU/wDvkJLw26dAgLrGFoyP4dUB2b8PQeeEtuDjlpdJg46j nOEBrmuNeUPD2wPrqsl2DyQwt+/O/s1o/iewQHWvW+t6/iDe/fa6TmJJEMTT8EDfRv8Ah6lA adE3Hy7IC7zcsePVATDGlg2Dh80BzB4Ruf8ATd6DM+SKeLm+vM7l/iUKy2OdWMLj0GUKl4tI aG469ULROr3taOJjOH/h5jbK2R4qaoZZG8tcQO4I36rpPtAq24Q8Pf8ApZRj87v5JnauT4W4 iq/9XGUvlb7Wjxd1Hq2or9QVFT5UzqeYu5mc5jLwc8rjy5x369V5zw7C9jFRzaLyOU4tjVWk rFygbc56cxxW+qhioYRIWMje9wjHWQZGwPqdlydatZpXvdnGShNu3ka/wY0FqDiPqvzrbDUz QW9/v1XI1wBhhafvjJyVx3F8TClhas34G7wfBVcTjaVOHjq+iXmci8bLqNP8MLnNI9rXzNMU ZJ6lx/wLy/gVPtcZHqtT2rjVeVLByy76f5HBtgZBaJrVDPGZI42CWeNuwfntnsvR5SlOlKcX rY6DOcc8U+u5zXw4tsVdqcywsjkpY2NdE3O9OD2PqfmV1iipN26+JyeLl3cqeh3F8GPht0mK +s4kVmm7TWasrs00N1qKds1RTUrP2I3uB8tnVxLcA4yei9o5aoSw/D4QX7WvxPKONVu1xc5e GhtfxYe3H8OPhNrKm33XXMer9R02Q606WYLpKHj9l8zSIGfXndjuAuy08LVmm0tjh3NG1/B1 7Zqn8a3EXRNvsOgajT1k1hcZKZs9zuInrY42c45uSNvJklnqu5vknLwKrxipV1SbStpo7b30 +B1+XHf/AN4RwMIaNpOV/FX2O77Hc7AfXfHzXQpWu7HYnqbe4wazn4ccI9W6jpYoqip07Zay 5wxSk+XI+GB8gaSN8EtwfkrQim7A8leBv2ti0V0lNFxJ4O1dAxzR5tbpm7+duRu7yZ2jAHo1 x+q5KfDGtpIxqpqel/ht8dPC/wAVul7fW6V1HEJbxTtnZbLpF7lXOa9uQDE84dnPRrjn0Wxj OXOI4SlHEV6LUJK6a2s/PoadLieEqzdOnO8l02fw6nCvjx9htwN8cNNcbjLYYdCa6qsvbqOw QthkfJ61FPtHPnG+QH/3QXHUcbOnpumbsqcXqjwl9oX7Kfit7N3VLP6Kre26aSrJ/LtmqbWH OoKk5+Fjj96CbH+lvx1+EnBXMUMRCps9TBKm1vsbV4Ve0Z4xcIbZHQ2/WFVcLfA0MjprnEyu awDo1rpAXgD0DgF2PC8x4/DrLGba8Hr9p1zGcq8MxLzTppPxjp9mhzJYPaG+Jni3puSq05ab d7szLffaKzxgk9PhMry1xG+4GF2LD8V5gxdPtcLC6XVR/FnA1eV+X8NNKvJ38JS/BfadaOPn E/iNxG1GH8Q7pqStrYyTDFc+ZkcYzv5ceAxoz/JGF1TilXHznbH5s395W+CO28NwmBw8LYGM UuttfizYJGAcdVxpyW2xu7gRxiuvh84x6c1rZeT9I6cro62Jkm7JmjZ8T/7l7eZp+RXHcW4b S4hg6uCrfVmmn5efqnqZqFZ0qiqR6HYTX3BHgJ4jtS1Or9I8YbFwthvMzqmu0xq6hqnSWuZ5 LpGU8tOx4li5iS0uxjIC6bhOK8f4dT+iYvByxGVJKdNxSkkrJyUmrPxscg6GGrd9VFHyd/u3 NB8QvGfh9w08OsXBnhNX3DUdvrroy86p1RV03uv6bqI28sMEEROW08Z+LfcnBGN1u8E4ZxDE 8S/lvi8VCcY5adNPNlT3zPrJ9bdNDFiK1KNLsKWuur2u/TwOtmdwWkA+vf8Ax6Luq2OOt0Pd H7MF7QO48SeGl34F6oqJaqo0TEK7TFXK/mJoXOw+iOdyYn/EwD9hzhsGAHhOIwhCcfGV/kbu HoVJ05VUrxha78L7HrUuPINP1Zqmh0RpmuvFznbS262QuqKiZ3RjGjJx6nsB3OPVUq1I04Od T6qV2bGFwtbE1o4egryk0l+ftPMPxV+Km8+JfV5fMZaDT1I4/o+2c+0Y6ebL2dK4dT+z0GF5 5xLilTFzsvq9F+J9Jcs8rYfg1Cy1qveXX0Xl5ddziQPlo6hk8T3RzRkOY9pw5pHcLjHGMtJq 6OyTgpK1jknTPFCm1LQQUd0dHTV+MNl6Mn9Po7+K4LFcNlSSnSej6dUdbxWBcW3DVGFq/TOz xyn8f3fVYcPXv3XucDXpXvl3OXPAd47rh4V9SQ2G9TTTaSqpcDm+I0JcdyO/IfTst+OJxGGn 9LwzvreUfHzXn9p03inB4OcqnSW9uj/eX2SS0e61uejuvtA2XjlpRmoLI4V0UrBMDTTMb22I cWnK7JOFHGUPpeGjfq1s7nWIVatCp2GIfo9/S2p1D4jcNotFXe5SSUFzmqoZDI4/pLmbMHYG A0NAAHUrg5Ri6SVtdfhc5KFap2ig2lHTS2vq9epsr9K0n6UmjbZa6oqKaEc4NS6RsJ/YeNsF uNui1KtKp9VSt1JtPJfPo3qzAultrbnbmQiy0FDFBUOqQ79MmJjDsc8rRn8FmoQUVnzlVWj2 mrb/APaaBPcayvvjpqC22p9whkErP+6dQ57ndMBxAAz/ACfms0dG2zdlTUYZZ3s/JFmmqa6v vE9PUWa0h0riHCWsklbKO7X/ALQAOVqpKLjJv7ylVxjHuNlzVmgLDZ4aJjtO0UdUxhe4Urn8 hyfXO5I3GfRbEcRKbbf2mOFRTv5Gfb6e1PlLrNaKljwxhjeLbzedy7EHJxnY9N1Vyi3ruVVS EU1J6PzNQ1LCdSOhkt9JVz1T2lkcc9DTxYwdwSSMb7DPyShPfMZIQaWV2Set7mTd9L36HTtO +9Q2q0UtS10YL/IjlYT95j8bg47fksVFqpN1IJ/cUc6ak40pKbevU2xqGr09ZLpQTwXiqmdC 0jzYWsEcT+wGBkg9ie62YSlJPN8iFGtOLlKCs/zqYnv1DdYrhX02pKyFsrw6rhfLJA2V+3xA huFEIpMtOm1ljbUsVfECn0hWuZDWTU7Q79TF58nmskI3JON8n+KrVTdpLVozUozy5Zou0N8r dTW2OJk36VbCf1hBd5xPUOy7YlvcBRSnCctrCV1BFzT+sRQ+dHNpySeSMtbHVMaQ14zkAgn8 yOitVpuS2I7LMtHb1MisujRNRVFDpX9J3KR5fJHFU+c+LfOSCeVnyWOkpK7k7Izwg5xcHK1v tLtHrRunLy9j7fS0wq5udtNUVzSH577dweyOM60ZWexMowUY96769C1fKu61l5a+kkoZXPb/ AFvIZ7uTvkOIxj5YVKt+7lJoRpRXfVvCwZc7hexNTNuETmkDnnc9zw1wOQSGgA/krUpd6Wbo Hljqb2supBfs0ddf6R+Iw10lQZntwDnPKPukdBgZWnUtHvQV/LqT2aUrqNvM3JNoyxPrpGxX 2gfHLGwuNPZ56lpe7bG5HxD5nHyVoTqJJOLiYY1Uotyi7+F7P106GBT6Jsuka+qNTeru+ESF ono7WIzKR35XHG3oAstStV+rS73mXzuvTU5RSb6N7GKLjHR3CrhddNayWmYc7XTU0VPGP7rG D+5alWcpbrvGanh243aSl8TIrtMUtuhaLXT6jqqWUDy6t9W0GGTOSS3lLsK0Kk9IyMcISbau r+FnYybZQXbyI6eeqMfnyYdKKsPZzdQHNIwD/hW4qSei6+ZCqRUcsF6qzNavVmvVBTmWQWma lPLFOZ7gJZmgb5aA0AE9vRY/o06byq3xLKtQdTs23e3TY0KKjv8ADSmoppbXJiod5DZq8mSK PlxnoqyjL6si9Oph3e6a08DVKyovWYZZbnYGiqY1zYWl0kjXNbs52Ru4jsFhUtEluYqcotuO un3lmDiBqKuoMMja6aJzZI3iKR8U5ccAOzjlWwnaOZlZUqLai+pP9BaiubJJJLLTSyNe+Sbl LTjfctBOPl9FifaVXeEbmxJU6KWaWUz7nbL/ABVDomQxU0j6ce7sNPE2SmAG/K7o898HqFRw nHSWhP0nDTtJa+fQ07T/ADVunax016minDS407aKIiU56kb9/QrInJu0SjcHK2y8WZ9udeq6 iZIzU01CyZoifSMgZ+rJ2LngjIyO4UzpuKzKVjLDEpTyzp3ts9S/LpJgtdTHWatnqamnI8qC OGHllLTtl3XG5yD2wsS1leMrolzaafZpfEsab0vBHZppKWokbVUzsyPlqGRxcuPhcGtI77ZC uo3nYrisQopKUNGzI05oLTV2hqq4362UN6rYg+Rs9WW07njZ2Bk5P0GCFiqVnnytaeJSpiK0 MiUW4+mpg2+4ssFylmtlXYqqKOL4ayKUySRlvVrcDDcb7eh6LLBNPtE3deGvyLPvTUKid/gv Uv22kpLzVOazzSJMieVtBI9hd1a5vM0ZxnusVSvKbvb5G1DDKipK6fhZrYzn8ObZeJpKea3V ck4Z8Ub7bPmXI2cA3734q0ErNtNK2ujNCrWnC04tPXRXRpOn7Rp+3WiWhc66U9VHUCOCAUDq cxNB3cebqD6LIqMJOLe9v8jYdbEKq4ZVltffqbgtWiIrV5nu98u8jKrmMzqimbIyFw9M9Nvm EnHx+wzyrdxSmkl01L96sdBp3TtRU1D665vbG1knkBoLG9nubjmGfyVo04qm5b+PkYHWqVKi UWlbbrc0XSVvhu1v5aaCritFR8T4hysa54AGdx1O242ysUKKk42e5lxFZwzXXfS38jKpuIlB o5tXSU7JIqy3VPu8Xn0Xmc/MATzPZ8OMkddlOXs55eq/PQtThVqKMm1aWrs/svqabqDW9ppx NUVNwqWTMkZ5lJS0h81/LuS127cfXr2WPv5dPEilF3yxirWerZx7qbjJa9R1LXPpqksbUhkj HUwa7kzs8EdfmEqqdu8tDcoUZK/e1t0ZqFNfRUS8tNDGY3DlZIIyeZpOR9F1zHY1QhK/Q5vh eClUmk2X9VajkkqmF0cfPy4dIHYGB0+gHddOxnFqlWdqS1Wnx/Pqek8I4DRp0pVa0rLfXp1b ZwlxG1tJrO5e508gfRRP3cBgTuB65/kjt6r6b9l3s/XBsO+IY6P+0Tj65Ivp6vq+mx4D7R+e Hxer9AwMv9ng/wDea/afl0SM/ReljUOb8JILu69d1PLk9bnO/CvQDpXscWd1AOynCvh/yuiP l4Ixg+iA51sHD2mulklo6iLmhnaWuAG4I3BHzB3BQG3LbZ5bFWT0FQP6ooneW84xz+jh8iMF AbgoDhoVolZGr0TsnHySQialTOy0KpYzYDjCFHuZUTsBC5kxu6bIC9G7AKEPYuoSEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAW3v5NkBac7H1QFiR+ChWRYkfkkoVMSWXIKFomHUzjC FjTqqYbnIV1sUe5oV/vfuPwRNElQ/wC607ho/lO+XyVCDS7dbfJldJI9z5pSXPkcN3H0+noh kMxzi3buO6Av0ziXnG++6AyyOZji4/Ce/Tf6/mgOK+PfGOp03KbPa5PLrJGB1RK3GYWHoxvo 49z2QHC1PeKygrzVxVVTFVh3P5zZT5nN656/X1QHOfBjjazWDmWu6OZFcwP1MuMMqP8AA/5d /qgNS8QFuNy4X1pGQ6lkinaPlzBv8CUIWx15a3yt/QISXo27fRAXGtxg527oDtFwvMWi+Dts nrpPdo4KTz5nOGOTJJJ/HI2+aA4H4m8RKjiRqV9ZLmKlZ+rpYM/DFH9P5R6koDQoY8MB6FAX 2Dt+KAqxnPv2+qAuEczfT+ZAdj/DPox2mdCmumHJNeHiYA9WxAYZn6/EfxQh7HJbA0gdQRvk FCIknShuCHczs9h1QsdBPbJ8QrbSwW63XKs92hpqR0sfNAZo3TOcOVrmtIOCA78l5h7RJurV wmDhu3KXwVl9rO68qZKdDEVqi0eWN/V3+5fE849XtbpV4FrpKCtqdQxiSNwPLLSNH7cZaeXD u4cMrquFrupKV1ZRdiksTGLdo3v49DbdkvF8oNO1VVA+5e5Pc6jq6sE8jWv28vI2yT2K5SpT puVvRmFVatm6fTr5G4PDdRVEmuqpwdUBsUHJK0P5SQejSB1+nRdP52nkwnqzunIKvjKvoar4 r7w0w2m0xgObPOHyNzgELr3KdFd6o9zuXMs7qNM45pZ2VV/naYmhrXcuc7bLuNeMoUlc6fhH 2leT8DmfhHdmab0LdrrMwsZTRF7nDYYA6E9Cei47A4SeJxNPDwWs5JfEniVZUac6ktkm2dFv awePnjPraisuk4tQ12muFVVRhkNmtEjqaOqkb99tXKzD53HZ2HEMAOzcglfV3F+VI8GjSSea LitfNbr3Hg+A439PlUlLRp7eXR+86BABjSOg3JHr6ri0mzknpqeyXsbtLu0bxu4F217eSWGa J8rf5L3xPe4fmV67xvC/R+TalL/+Wvi2mzzzBVu149Gf9/7me08X9bb9Avnif1menGyPFKP/ ALl/ibt10ldP+KSK1PdeoPkd4PaAqOKevrHYaYFzrjLGyRwH9bjG73H6NXd+GYCpjcVTwsOr Xw8fQ4vHYlYejKs+iPTm30kdppqanpgYoaNjY4Q04LGtAaMfgAvo+MIqCpx+qtPgrI8hnNzm 6j+s3qdpPCv7TzWXBmaltGp3VGsNNAtjDJpAa+ib0/VSn74H8mTI9CF5/wAxezzA4+9fCfqq vl9WT810v4r3nZOFcz18PaGIeePnujvhw94mcLfaAcBri+1VFk17oq7eZbLtQ1MQkbDK3IfT 1MDvijlB9d/2mk9V8/18NWw1aVGatODaflbzPSqNSNWmpRd09fieIvtWfYBXrwu8SqLU/DJt VeOE+oq9sM7JHeZVaTLz9yV3WSAjIZL1Bw12+CewcCUsfioYRO05P5dfkaWPrRw+HliJbRNd 05p+k0nYKO1UETYaG3wtggjaMcrWjG/z9T6r6cw+Hp0KUaNFWjFWXoeP1q0qs3Uqbvc458aG mKHUvh01BLWxMdNbY2VNNM4DmhkD8DlJ9QSCPmuvc5YanV4TVlU3hZp+Dv8Agcvy/VnTx0Ix 2d0/geevUrwY9OCeYKCQE4Dhk7YymZeISvsVQBAcp+DXxXah8GHH2x6707I81FsnaainEnI2 sh5gXRk9icbHt322WjxDBLE08qdpR1i/B/x2fkctwjibwdVtrNCacZx8YvdeTW6fRn1U+Fnx H6e8XPh80pxH0vIXWbVdE2rjic4GSkkyWy08mNg+ORr2OHYtXBzpyg8k90azy37mxuLinw3t vGHhpf8ASd5bI+16kt81uqhG/leI5WFvM09ntyHA+rWosv7WpanOcJZ6bafinax0V4OexW1J w20HbbHcuJ1Lfv0cZGCvnoJTUzRmRzmc3M4/G1ha0nO+CutcR4CsRiZVabUVLpb89T1Lg3tI jg8BTw1alKpOK1bktddNdXovM31e/ZI0sGlag0Gsa6ovLGF8PnUcbKeV4GzCASQCds/uWCfL EFC6m2/RGzR9qk3WSrUIqF/Ftr8TpTqKzy26pdSVET4qilLo5o3dWOacOH4Hb8F1aV4tJ7nr EJKcM8dpar3rf3lyz8Sbhp6BsE7f0hSN2DJT8cY9Gu/wrUr8Po1nmjpI47E4CE9U7MyKvUdo 1Kw+VM2CY/6VORG76Z6Faiw1ei+8r+h1nF4CpDW2h2K9n54/7p4V9V09g1BUzVOkKyQMY5+X e4knr82H93VXoYmvgKn0jC7ftR8fT7/E6jxLhFKtBp/W6Pwf8T0i13oq0cYtP02pbBDSVj5I ucFnK8OaRs4b4I/iuyTw9DG0nWw6u92vA6lFyw7+jYnTXRnXviXoi60NZFMYaeCKMcj44WRx NIOeUgjOMHbBXWa6lJZHI3H2dnGXXqcPXbRslDqOqdSxUlTJUQF5p5Jixxf0c4kDcYHZY4Tv Hs5dDYpZuzTexpxGoKi60ouMc0tPRAOoWsy45I2YS7GcH06q9eq3TWpr9lRgm6b3d2y63RN8 tdQ2qulR+ivfy/z4YJWQl/8Af5z8WOwKwVJRhZ3E3GTUIt3RoTdCzN5PKr7jDTucY2R+8irj DRkt5ngbE/P7vZZYpxhvubMqit3lqaRWac9zukEVxo9RS0lUPhq4K/kex2+GAeoPfG4Kzwpp QSRipzvmy2uvEhS6ZOoK6AwafvdXcrUWPAlrZJZRhxPM1p6nl6bdVXtJQhJLZmy6avmzqz8v Iz71pG4e6F7bJI+erlNT/VbXufJknZ7S4DYZ3KtGKspIxU6kVlWboaX7jNSB0rLVbGinIc/9 Q0cjfR3K4kHG+6veT7iRGSzTuzUtLa0pqqxPgttu09da5s3M2OseHiRmeZzA0NJBHqFiqKUK ufN3TY0T1k0Rq9a191L5KrTmkIZI2AMxV+Y6P4v2AW7H0+iKTauurLOKTVpSfw+ZfrKkxWaK KessNBU1pElJPPNNEZPVhAGc/QYSknrcTslezfoVp6moqJm0VNebU5scOXxQRvkLNxvy53d2 365VJ5Y6tGKE4zWis/SzM/UNuis9kpqllHdLfKZQ18wjEbg0nbODvv0z6rWpOcptJls0Etyz W+4NsNZX0k9JPFCCOastnnyMf3aCO5OxJ9FtU80XFTME3UclGzNM0zxLqrnBT2mdoMkDOYy1 FIImjBPKC3O4I2HorOm1PPHRG26Eafe8TVrBqmquzZhSvtM1TTvIfCHtpw49yfX5K+Jm3G0l d9LEqMbqaWhqmieKF2vBlFXbrdTSMJhjmqKcsa4ZIJEob+sIGAFoVqLukTUUI6wbfvIQ8S32 01DqRjqSojlMcjOSSbL+zmjqR9OiTknZy32MrwrbXXQ1OwahN5gEF+q9Qg1DHvj8qgdHyv7O yc/vRd36mhr4uFRR/wBnsito1FTUtrjoJIr06ria4tEjfOjeCdiew2UTdlY2KblJ9xpr5lLx faq1VTuWWR1OYzAJWNMUXMWg8hGc7fRIWtoRKTbcWX3WWtuFG6VtNWNE481skTjHFkDLWg43 J9VWpZ6GVVoJJRav8Slitt4qX1P6uoo8sBd7zOCHn0IxnZZ6MJqXdfQriezyeZfoqDUFBc2P me2rY79WYIA7EO+WyE4x8upRxnbvFZdnlyxiZBtd5FPWGBkJqowZoZJWvc+HGxeAPT07rBlX iIuLNvRXPVt1u8RrayCodkNANV5LT6beh9FV1Hsy2Snuv4m5bVdtU2uIQx20wMbI50c4lbLy HP3ySCSO2OiyKo1pDYidGnUf62d+j16GdqK4aurTGbhXxzUDCH8racMDn9MjlGcqJ1Krks+x jp0MJSh+qVn0uy7penfUCooDWR0tO0MfTvnIaGPLvuuPdrvXoEzJPu+plcE8s5Gpt4D3XV1Z VubcKKbkw8+7vfK0NA+MggAEA7Hfvsoac1dNK/jfUpGvBON08vyvf5feYlw8LenrFa5Kj9J0 jJq2MvpjG+VoaWn7rwSTz837lrdjSU8sepmWPq124yi7Rfv+PgbapeE94NY6poKSokmp/hfH TNceQD7wcHDG/VOz7yT0NqePpqGSezLrrbW26UyVem5aeWmwSYgI2zAjru3DXA/mslOLbuUn VoumlTmjVNOaLvX6OdHQXGO3va4v9387ypSSMkg9D+CzRTVNNOzua8pU5zbqK917tCFkuFbW 6hipayvudZ5EXLUiCZ8gg32eB+1/fLFUzSkop3b+XmZE6UKTqxSS3X58ze98feNL1zaKluuq fLYGTRVlbyB0EeN3B2ecY9MKYuc1lcnLXdvT3GnQmqlR1JRik1tG97+a2sbJ1jrm3yvomTUt 5qHfG2pndXh7ayTO72vJyBhZpJJxUVczUMPXeaTas2rabFqoqbdfLNGaOplt/NIeSCVn6yTA 74OCMd1GVSbTeV+RaE6jX6xJ2+w1O46GpdL6fo6i4V5gqqlgliqpIn7sz91wJxy+nVY6rta5 lpqbeeO2xCjksu1VKJqy2gAHzKswwnJ+LJH3WnGwAVdJyUVoZYxdN9/UxK4UVypq8WempZWC RgaKaUz8jQM7uc4B46YJ3Uzgozyx1Jqd6TU9L+40bUlfTMbPcaiExVMJaMwsEZlGOgb0P4JV a1bKwpd5QWzMOgkoLy81Zo3QTHDXQmmaznH8rr+a4bEcSWRtu1jsuC4PPMsrzJ9fuKX26Ult oZ5XPgjdEOYfqgxoHyI2wF0zG1/pEvo+HblNuyS636HoPDuH9jDt6qUaa3bdrW3ucJ6/4iya rqH0duLoqJxxJIOs/wAh6NX0J7N/ZfT4Wo8R4olKvbux6U/ucvHw6Hi3tB9pFTid+HcNbjh0 9Xs5/wD+vgQ0fpQ1MjPh2+nVe0a9TyTyObOGfD41D48twAQgOyHCzh9yiP4M4+SA7B8PtHti p2ZZ3GdvkgOS7NbG00Y5cgAfQoDbfFmyiFsF5jaB7sBFVHoTETsf9i7+KA0SkcQcE5/ghWRq dI/OFaIianTPzhQ9yxmwOyVBR7mXC7KEGVA5DIXmfeQF5n3UBVAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEBR/3UBYe7O6AsyvwgMeSTCFWzHkk+asmVMOon5cqHuXWxp9VUgg7qy2IkaD qO+C1U+zTJLKeWJg/aPqfoqvclbGk0dvLCZp3+ZPKeZz/U/4PRQSZTjyHPYIBuRn16IC7TfC Nh8R6/3KAu3G5x2m1T1kzuWGlidLIcb8oG6EPY6m6hvkuor3VV02fMq5XSEemTsPwGAhJhlp Lc82yAuQvdE5jmF7S08zS13K4H6oDm7QHECbinw/u1hriH3f3OQNfjl95aG7Hb9oEDPr1QHD Aj3OQ4OB3B7FAXmszjphAarpDT79TanoLewb1c7I89cDO5/LKA5M8SuvGvni01Qu5aSja11S AdiQPgj+jRgn5oDiuMc+/XKAusZgZQEwwk8vRAXYm45djt1QG+uCPCqTiNqBs07HNtFE7mnd 0Mh6iMH59/QFAdnYIGwMaxjQ3laA0Do0DoB8kIuisrnHv0QhsgS0OaM7E9uyLwKnlL7Yzix5 nEu5W5wlliZJE0RHeElg25++ck4AK8d5rqSr8w5elKnFe+V5X+DR37hlNUuBp9Zzk/8Ad0+1 HQqrbJFJTMc/zBK39WznOwJzseywU4SbkorU4nVvxNctnEM2DQGobA2leKa/tgbKDLzN/VP5 uY5Oc52U1sO5V4VG9Vf0FrNb/c/U314X7S1tHWVsLWtFRMGNBOSxrRuCvP8AnvFPNChJfV19 Weo+z3DQyTr3129xtrxEXgXDjLbKNwj8uip/N52DOTv/AAWXlfDuOCc7bs3+PVs9fslvE2vp 61uuFVIfNa1055nF4wNyVz2Pq2SR13h9PLKTT1OS+Kcn9BfAGqo4ZXOFY6Kl5s9S45OPlgFd i9lOCfEeZcPC2ieb3I6vzpjp0eD1qz0vp8TrLxq4PW7jVw+qbDXu8okB9LUtbl9JKPuvH8CO 4JC+8uM8Jp8RwssLV0T1TXR+J8z8Px88HWVeHw8Ude9C+zcq7ff6GpvmobbUUUE7ZZ6alp3l 0zWkHky7YZwuh4L2eVI1YTxFVOKaukney83+dTtFfmuDg40oNXvv0PRj2eOP8u3w1AAaBdgA 0dGjyn4A+QC7Lz2l/N7F2/d+9HAcvX/lGjf977meu0X9bb9AvmGe7PXFsbY47WyK+cCtb0U/ N5Nbp+vp5OU4dyvgeDg9titvAU1UxNKnLZyivnYxV5uFGU1uk38DwD4LeF7SvA26T3GywVrq 2qgbB5tXUecYmdwz4Ry57+q+oOEcs4LhtWVXDp5npeTvZeWh5HjuMYnF01TrNWTvojkZc+ca Acb7/h1Qhq60NgcFtQcYPBB4wKzifwlrLfVWi8vbJfdOVlY6GlvEf7cMjdwTnJZIPiY456ZB 8n5o5ExOOxU6+GUcsnfV2af33O8cJ5moUaEade6a0vboe7/AvjLpzxb8DqS+0tK11uvdN7vc 7VWFsr6ORzQJaWbGxIJxkbEYIXkWO4djeFYpUqycKkdU19qa+Z3HD4qhjKblB5ovR6fceafj x8Is/hX4n8tBHNLpG+F09pmcSTDg/HTPP8pmRg9xgr6E5O5nhxjBt1f6WGk/PwkvJ/aeZcc4 M8FVUV9Se34HULxiMc/wz6sDWucRTxnAGTtK3JW9zcn/ACTWfkvtMXAJJY+nr+bHnYB2IPoV 4F0Z6krHLPhH8Pb+Oeveeujf/Q7aSJa54BAnJ+7CD6u6nHb6rtHKvL74liv1i/Vw1fn5HCcb 4p9DoWi+/Lby8zvPcOGOm7rpkWeosVqktUbPLZSmmZ5bG+jQBt9Rvle11OG4SdBYeVKOTazS /N/NannaxldVHWjJp+r+w6V+Njw82vgbq22z2TzYrXe2SObTSPLzTSMI5g0nflPMMA5I33K8 e5y4FS4dXjLD3UJ30fRre3W2vU9A5f4nPF0pRq/Wi1r436nCfRdNOfKtOPTfqgPZX7Kn40ZI bjrLgPeKsuima7U+mmydWuADa2Fvr8PJMB0HLKepXFcSpaKojNTl0PaZcS9zMOqgGz+N3HvS Xh60fNetXXmktNIxjnNbJIBLNgb8jcjP12A7kLXr4qFFJyevRdX6I5PhnCMVj6mTDR23b0jF eMm9EvtPJXVXGuxeIrXuptV6erbfV0Vyus8jm0kge2B7nc3ISP2g0jJGx6jK894lTqqvKdWD hmd0n4M+lOXquHeAp0cPVVRU0otp31SV/wCBpNZQl8BfyuLM8vNjbO+2fXAO3yWpCTeqOUnB Xcept292vnJwCtuE9Dj6kE0bbuFRcLWHCCqna3+TzEg/UHZbMKdKW8ThMTg6bvodoPZre1Zv /hY1dTab1VUyVujq6doD3ZJoCdsgfyfVYOwqYGqsVgtrd6PivFfgdP41wOGIpZVpJbPw/get 2o9JWHxJaEjvumrg2V1XT+bH5EgMc2cEHZbMaeF4lhu3wn1usdlf7UdBjUqYKo8Pio3Xi/uO s3Enw86lj1XUPifQQvla4RGePMcZAxu7bGe5K6xWpVYVHGcGra+RytOpQ7JSpu9zjDV/BTUd Fa4n3C5WyKut7HxxyRVLWx9Ng5ud/ksLm2nZb7/wMdSSVmr6+RxxZNN1Vmp56+48RKeOjqvh kHkyuZA4nGzemQdlac6VW1lZm3DtYPI6d2upp110q221dPb2atnLXy/1qma5kc4PSRzRuHYP qtinVitYxuvMrObks2Wz8zP1BpG1WSxUfPe9QyuibmSObLRPET1Dt8b+hz0UZqma9tBGteTd lsNO09k07cIPMfqWpNWzMcrbl5MoI3bnIyCFWqnaxCqTnFJWRk0WoodRxTxVh1W2drzCX+eZ 2SNz1y8Dld6EbK8E4JGRpOpnSSVjOpbRp2wWypp/fa6GOraGzMrYSPNHbp1PqplKzzXsYlGc 2p22voY1os1ihpJmU1vmqrkZA9lNTtMYp29jtvgjOd1GIlOet1YyJShG917zN07oXyrkakUL LPUvdmOolp3TOII+6XE8o+XLhVbVk4ItnqWUc1/KxqGs66KOgpIb1DDJVUpIZWF0Z67B/KMl v4hRTabvBmTK5K6L/DmoprNqammbcKCOOAOnaZzG4/E3G5LRk/LKw4y8oZY7mCys38TTNd6w rL818Et0qbe0udz/AKnmdUOHcgDHL0IIKUaKjp1ZaEFe7VzH07HaaakpHR3F9Qwsd57qdrmE yuO3MOhytiautCI37STaNWprrbadtRNVGI1EQLZGuhLix37JG+ST6FVcrpvwM37KRnR1OlHa f9++OoqpvjaymjbE/m7jOfh+pWOEpudpLQSVk1cxqLVdk1XE61xUuoo6qnBc0un3aHnctJ+E jIzsmI1lvoVjRrQSmmjctlbBpu3sYKSpmmlY5jT5mPKd1L84z16nK1U0zLKpJ7lb7rOpoail lkdUU07GsYQS7E2AMlp6EFVSV9HcrTipRaaualpi+Xn3enkqmWyCN8rozMS6WWVvVvPnOCPk r53CT8DNkpUb9mnf3WNI1RBUfpSeOnmoIZ6j9a6oFuklM8Y+6BzHlDs9x+Kzykksqt8DDCKk 1Vafxtr+Bfji1HdpR5l4bHFStD3wGiMc7HY+F7GZwXfuwtSMU3ZGWnChDWK395j0DdUUj6Z8 EL4jPM+Gokn8oNIAz1PTPXHzW3K8XYxznTn3Z9DTbxra92688sTuZpPllrS1zQ5v7LQOvqq1 3JWiuu4UIy0iatp6t1Rcp54YnWTz2wmSRs04Y8RnqGknc+o6rSrVp2We3uMjVlmn8i7bNJak fVCo/S2ivdmvMYNa2QvjLh93lIzn59B1WR1rrLJItVVOK1Um/cavap9Q6bs8gulyt8c1saWx TQyOlAY47Bsf3SFEFdai8JN5U3ffYrW6d1DfqgSUl4joqeRvJOIaeQMcw/6ZzHqR6BZexqLW NvgSo0L6rUwKDTtTp578TU13DWeXP7zG+Q5z8XKCMhhG47hZaUoxfqjFiIyqpRjJxs+nUyq6 kuLog2jnnmhnwaaGCneyNjB94udscgdvosVScrJSMqqKLd+niZugr9FSROppKR5ic8+XLVse /Lc5c04HqOq16tKNk2tU9P4k/rG3OL3WtjX36ovb77Vm2S0lEXH+szh39Vt2GRg7YHZyy12p yU7amlGlTVNOo3ItXS71D7hVc5ttcyaLDpI5g2RjiMZaCTkg7dNlijGUnvbVmVwSaa09UbIr veLbG6KL9MMvI/XRTzXRrY2tGQDu3YY9NltU9H3lc2XNzh+y15Iv8LOF+qZKypqKXVNd+kce c8W2fDWx46khvbvsFbtacqqhsVxdamoKNSF156q5rcEN8rblBPXXF80k0nus1VUVjnFu2Odx 5cALVksspdnsVhNUqVluvI0q4aJtlXqcGqrIpCWmkhj888j3j9oc22SN89VkSimpT32sZ/pN VwyQj7zVtK8ONLV5ZDdNSUVP5BdKHuqRIxoB3bnOdxt9VZuMV3OpjnWq04KUI3uXb1ojSD2M g/TcV3o6Tm92jkcJ5C0npy9h3wqRpwnFty1JWIrxVnTcTb5pqCpo5IbfS01XFS5j+81nID25 e+PksSppq8TPCrK/6zS5tuot/wChK6k8yGeFlRlrGwBoYw/TH8VjV4zdzZTjKDs72+JmUVjg uPnNqhcnMjPLmWQMa3l7tON8+i4zFYyEG1ZnNYfBSqNSuk2un53MK/XK36cp53h7oIYmiQtk OQ4/X0wumY2rVxtb6DgouU5aJLVv8+O1tzv/AA/BxwmHjjMc1GEN29LL08fA4P15xAqNdVpg gL4rew4wNjMfV3yX0v7PPZrQ4HTji8alLEv3qC8I+L8X8Dwjnr2gVuMyeEwjcMOtl1lbZy+5 F3SelnVEjcsJz6heq2tsea3d9TmLh3w9M72HkONuyEnYfhhw5DHRjywW7HOEB2E4d6GbTRxu 8vr1+iA5WsNpbTtaGgBo+XyQGuxMDWjHZAQr6OO4UcsEzA+KZpY9p6EHZAcUw0b7LcKi3Su5 paF/l838tpGWO/2uM/MIDVKOTBx+CsmVkanSS5aFDdyVsZ8D8D5qUyGtTMidkKpUyoShkL7N ggL7DugJIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICjjgIC3I7GyAsyP5UBYlf1Qh7GNM/H VCqVzFmkIaShZKxg1M+B81KVw3Y0i6V7KOnklkIbGwczj9FN7aENXNs0rJa2t99qMguBDIyf uN9Pqe5VXuWM4tDhklo+iAg8mT9oYI2+aAlFuweiAvRsyzAP/agOOPEjrQWnTEdpik/qi6EO lDTu2JpB/JxAH4FAcFtcSTn1z9UA5Qc4zglAT3DgB3KA1PTeoqnSmoKa40ryyakkEjcn747t PyI2+iA3PxU0/A6sptQWxubRfAZG4H+d5v24z6boDazBk4G6A33wIfDZb7cb7UAeVYqCSZuT jMjvhYPqckIDaNbWzXitmqZ3+ZPVSGWR38px3JQBrcAYQEx/iEBej6cx2/egNzcLuGdZxK1E 2mh5oKOLDqmoIJbE3PQerj2CA7Rab03RaRskFuoIhFTUww1o7/3RPcnqhS7NQe4A/lhCC29/ KUBEnB3ycb7JdLVkxWtjxT9ps2fVPiVu0pfTwNnmkbG+pk5IpcFw5QSMZ9D2K8V4tVvxvGTl 0cY/CKPQXJ/yVhYpdJP4yZ1frLc21vp3zObO6nOPhJBiHcfyTv3CzRbb7jtc4ZxV9CD6ZtdK 6YFzoyctaQDkfPCxZ7bdCslY7F8I6G2UXD20G1iVhlgMlQ5xGTITufyXlPNNSVTH5J9D2vkn Bqhw6M/39TgbiLcP0hxgv9QWl3uUPlgnYkld14JSUMNTh4nXuLVLudSXVtENMNdVVFMHRvLT Mxp9MDsrcTtFNHH8GU1CLlt1N4eJa/uksFgtg5mh1Q6RzTjcMaMH969b/R34XGpxirin/wDT h9rsdH9sOOlDh9PD30lLb0OKySSSeuV9onzcEBzN7PD/AMNvhv8A6rf/AOp66nz3/wDL2L/w /ejmOX//AIlR/wAX3M9d4v6236BfMM92euGg8Xv+9Fqv/Uas/wCBct/hn/q6P+OP/UYcZ/QV P8Mjw/i/rbf7wL69keIdCqqSEABx6fkllfVBq6sc4+A/xXT+F/jDDLVTyf0LX5zaW8QZ+GME 4ZUAdOZhP4tJHoun85ctQ4tgHFL9bT1i/Hxi/X7TnOA8UlgsQru8Xo1956VeJzgTbvFDwMue m3+TJNVQirtNS34vIqWjMT2n0cDyn1Dl4Dy9xepwjHwxMVotJLxi917uh6PxTAU8bhZUn6p+ fieK/Fjhy/UGndQ6Uu0clJNUxzW6pby5fTPB5ScH+S4dF9P4ilSx2ElCL7lSO/in1PJaVSeF xCm1ZwZ08n9m7qqLU9PTMu9nmtL3fHW/G2SJv/miMuP0OF5c/Z5jVWUe0i4dXr9h3f8AnbQc Lyi83h0+J2x4Y8NbVwk0XSWKzQGKkpRlznHMlQ89ZHnu47/wC9R4bw2hgcPHDYdaLr1bOkYz F1cTVdaq9X9n8DcDN3DfHzW+ax0r9pFqo3Pi7arS1w5LTbWvcwHdskri8k/7HkH4Lx32hYrP j4Uf3Yr4vX7LHoHKdHLhZ1PGX2HXfqB3PRdBO0Gq6O0Fe+IFfJTWO1V92miHM9tNEX8g9XHo 38cLbwmBxGKm4YeDk/JGDEYmlQip1pKKfic1+zy4/wBN4CfHnobXmsbPfPctJ1j5K+igd7tV eXJG6Mu+LZzQHcxBBDg3G+RjTx+CqxToVYuMvB6GajWhJKcXdM+rKy3SnvtnpK2kkbNS1tPH UwSNORJG9ge1w+oIXVDdNC4169m4V8HNVanp7fPdZtPWirubKOnx5lS6GF0nKM7E/CT9AcKz UnpDcvSVPtE618vW29utvuPnr8UntYeFnjL17VXvXfDTWV7pai56aqoKR+oDFDDS0xlN5pw2 ORrf6rDohGSMw+WcFmTnksNwtUr1d5tay8/JdF5I28bxirWprCwk40It5Y6L3tpd5+b9xyb7 NjjNwSvnD/UlDp/hVerVV0bLl7/UyXd0jKqqqqyaS0yNHmENFJSDyXgD9YQHHmxldW5wcIVa csQszcZJa2s9NfjqeiezKnjKlCtHBzyJTpuV9bxWa8fejvr4fONfBnTOiNei82BtFZriaBkN pqc1s1a9kDmyFmScfrMu5sjl5h9FwOAx2AjSqOrGydtN9lr89TneYOD8fr4jDdhVzTjnvNd1 RvLS9l0VlbqdVuKFZYK7VdXU2S3yWGzVE4ZR0dVWid8Wejec45iT23PbfquFk1Oo3Rjp4b2X md/oU61OjCnjKilPa6Sim/JGy7zaAS7bA+iyU6nUw1aSaNl6gsGQduuey5GlVd7nE4jDo558 A/tMNV+CjV9LS109Xd9HukAmoy/Jpu3NHnuO7e60avD5UqzxeB7s/wBpdJe7ozrnEuF08XSd GstOj8PTx8/E9muF3Evh947uF9Nf9O11BcHyNBzzZMb8Z5Ht7H1Gy3IVKHE6fZyjlqpapqx5 ticNiuF1bSbyPZ9PccUcQfDFU2W5O97ko6RsTxI+phAkaIh2LXjGR6rgeIYeVCaw842MrxEa 9NOm214eZxdrjh/UUMbY5NSOucLwX+X+qLTH2GT3xuuMlGMI6J5i9S6nomrebON9QcN6CSid U26+PpKYEPZJXTM5nDP3C5u4GemFjpSlBa7mbtqjdpI0e96Ut1ygdbq6pmlaWc8h5nOaG92B 52LTt06LJGtOTymak7XlGKRi3yl0VpqpjpGUldiGlMkkwrQwgbDOT9456YVKVSU214FIutJO UVpcwZeKdnibH7vX3Kuhj5CBKYmPeT25RvnHc9VvunOyuZItqLclY3LQe73iOtnh93fbpnsP kVk7GPz/ABznfZYl3mS/q2e/kZ2pOIkWmLKHUdpbFMyNsL6lhfM/lLtvujOPmVgeFu3mbdhC nn+u1vc0as4jWWsucdBHTSVjgRzNnDuYkgHDC47Aeox9FdUpp3TL06M9ZSX58y5cLdLU0Esl NYbRJQSvEgqJWB72BvVpdzfe/gq0139Fr4lqss0lHM/ToadDPHMwvkpLTTRVBPksNOxzmOHb bck9ismROeaWxOVRVluazbq+Ctk8/wB0paaZpDqj4RO09geRzhg57dFE3ra5iyJLK7/Ybju1 7qrpZvOrKaSlbA8MYLfSRN8oN6HGQc/PdY1D91h04ru09fVmhthv87Z2soHVswcJMywxGV7e zumSQOqyS0jZ7tl5Rpxak1b3lmigjtbqg1D3UlQx/LJTtgdyw8+NzgbNz885V+0WfK+gclLv Rd0yN513d4rhLSG6B0sTGtgBpHB/KT0aeXPfIysdSnG14uxloJOGdorpbVj7jVOp33m6uma1 0bg6FxdIP7l2AARvstWdOUTL2kbbJG7rZFV3SkEMtyvcWHBkIq2+W1zQM5x+1kehUQUW9DEp 5eifoVksNupqprG1l1/XAxkNpi1sj+xDeboPn1UR69X9hkhUll70UZ13FLRSctRW3Gqo3Dlb TFnlRvkAwT97Y43wOqy4iOueJlhKq6cUkk1rc0Wk0vpmbUck8UtWyVwaymdVyOHvJ6lrsO/i sUVpcxRnJQtUXwN1SWj/ALnVD5IbHBFTygvMzsRyY3wASSXY7/ILLTqWdpFJVVdQSuYFTNbq mpkNHc6KjdVfF5raLAj+vTr05h6qJOLm870Reo6kIWUHf1NNfQtq4m+6T2eYQnmEs0fKxru7 gcbKjcYwstS1FNzzTTN2PpnWDTU8VRU01a58UZdNTQtPK93QPc7f8QtbK3JSRjVTtZ5lfTxL Jtc8dyomPlihq3xMdIS5pc6PtzAuOc+uFngk5K5lhLuttG4oqmrrqKSCjgq5REzMcTXtjcPR oOcfmt/EyyrROzMEVC2efdsXGR3uO4MFDQV0NXT03K+WaWnHPj8cE7rQztNRXU1ZTpNOVWV4 N7K5tl2ldSQ3ysNZDc43y8ocJKhjS3f9ktPLv8lSVs15dDkXOhNXp2sYd30TSW24M5Kid1ZL zt8gOe6RpJ+JpIPLjH71nbhpZ7mDCTqyzNwtGP7XiSuGibk2gNTTMr3U1UA2IOquQh7f2zjJ BB69lSLpybu3qbirpK02kvQydDUD/fKxsNUGMq6UxVrAMtc8HJAeTjc9xuo7OGfuox1ZOatL ps/4G6otEzU89NJQ2+knpy0tH6RkdkN74cXDv8+ilu+hoWqOPfk426rZ+pp94tUGmNRV7xVR WiqeGsldRykeZGQMtIB3B7Z6rBLLnyto5OKi6d7Xt1evyI0Gm6Z1VCLldWst73A0rHxvOCM7 P3Vpqyd0n4dDDWnLIsm/X0NSNdbZqZstNaDcqmGY5hkpBiQDbnYSdsAfVZYRhOmrfWMFOdV1 nT2pW0aet/NFblT2mmljlrbBT0jGPyamKNsbnA9Q4YIJCyU1aKXRGSnSmu8puXl0NpanuzL1 zRRzW6moaGbliqfdWFwaRsRy/ETnYrDWUr3hbTyNlStlVS/xNKr7u9lXG+2UEMIDTLG+jD2u mcO5Dv2lqVJ3V2jdo0e609Yvoy624VF5gjlrI8BrebL2hpJJzv8A3X8crjsTipRfc0scrw/B Qim8q1ZtPXnEWm0tRufM9tPA3IDXHnLt/wBkeoXCUKGP45iv5P4VBzk/rPol4t7JHc6S4fwb C/T+JTSXRdW/BLqcHas1nVa8rC0MfBQMdlkXNlz/AEc4+vy6L6S5F9n2E5do99qpXaWae1r/ ALMPBeL3Z4Xzpz5i+P1bK8KMW8sU9/OT6v7DUNKaPNQ9uWDfpgL0M6JbW5y/w84cmeSM+Wcf RCTsBwz4ZANZ+rP5IDn3h7oIQeWeUN/BCNTlrT2nm0kTQMA46ISbjggEEfRAT5w3ZAadUaqt tPfobU+upW3KpY6SOlMg817R1PL1x80BtXipaG0dfSXhg5WZFLVHpsT8Dj9Dt+KA06kkPXpn qhWRqdI/cKbMRNRpnZCgsZkD8BDGZcLsdUL3RkROyhJfj6BCGrlxCQgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAICD3gtQFl7sfigLD3oCxK7CFWzFqJPxQRMOolxnupSuWNMq5tzv16fVStCG rm0LvUHUV3DGvJo6T4iR92SQf4FVsLYyWn4GtdsUJJPdyx7AZ6+iApyczgfh/mQEmyhx9OwC AtXW609htk9bUyNjpqZhkkcfQfzlAdY9a6sm1zqmquMxI812Io+0UY2a38v3lAaXkNac+qAn Gfg6YygKkYcB6oCcTQ7HffugN06N1myz0tRbbhG6rslwI8+EfficOksZ7Pb1+eMIDH1Rp3+h q7OgbPHU08rRLTzxnIlicMg46g9iCgM6iuYpOHlbTRyAS3CtjEjQdzHGwuGflzO/MIDSY2Fo 35cjqR0QE+YcpI79MlAXqGmkrqlsUUcksjujWNLifwCA5Q4aeG246klZU3oS2uhG7WEYnlHf AP3R8zv8kIujnjTGmKLSVpiobdTspqaMbBvVx7uJ7k+pQq3cz2tJJ2O3oeiEEZHZd8wgLZzn J/JAWrjMKejmeejGOcNhscFStiU7HiX42dYUuv8AiZX264ahp6a20xkkMFO5zyyQuJAfkYDi ew/NeGwk3xLF17XzVJ/J2PTMZCMcHhqLdrU4nXy9UUFO6DeV1LjLeU/e+Yz/ADrahZTudak0 5Oxg2yrMzneU3zIYGO5xjcj19MqvZvNlQb1s9jspwmt9JDoalfRRTRU8rPMY2Q8zmgjOCvHu PVZy4nLN4nvXLyhDhsIU9FY613Cqzq7UtXK0yNdViNwHcc2f4L03BQ/UwhHex0XH1EnPPtdm 8NIw018npBQUlT8U7S552aD6fVcJxKFSDbqM3sFiKUI54qyMPxJgw8QbfTc4f5FH5mM7tLjj B/JfUH6OWBy4fE1/NL7zw32xY9Va1Gml4s2I4jHX5r6de54nlaWpl0On6+58vu1DWT83Qxwu cP3BUdSC3Zjdamt5I509n/w8vdt8ZPDutqLbUw0sF1DnvfyjlHlv7Zyuo881YS4BioJ/sv7U cty7iKUuKUIKWrl9zPV6MYjb9AvmR7nsRofFWndVcKtTxMxzy2iqY0H1MTgFv8Mf+2Uf8cf+ o1sbJLDVJP8Adl9h43t4C6kbA3FPSuPKNhUD/AvrN42l4ngi4nh9r/Ixqngtqal62uSQerJG H+dSsXSeiZkWPoPTMaXW6GvNtz51quDAO4gc4fmMrIqsHszPHEUpbSNMfG6J5a9rmOHUOGCs l0ZE09iJ2G4y3GP8P+BRmsyHZ7nqL7K3j5Jxb8PP6AuE5lu+ipW0Rc9x55aVwJhf64ABYT2I Xzt7R+CwwfE+3oru1tfLMtz1HlXH/SMHklrKDS93Q6xe1o4LM4d+IiHUdLD5dBrSm96fytwx tUw8svTbJ+F3+yXons04r9L4W8LN3lSdl/heq+Gx1jm3BKli1XjtNX963Oq4wM7deu69GOrh AVZ95L21ZD2Ohnj8tNZReIq4VM8UraaqpKY00rmERyNbC1pAdjBLSMFeH89U5w4tOc13Wo2f jZHpXLU4SwUYx3uzZXBHgVe+OuqRb7VC5lNER75Wvb+ppGepPd3o0bn5DdcNwfgmI4jWVOit FvLol+ehyPEOIUsJTc6j9F4s9A+FHCm0cGdG01ls0PJDDvLO7BmqpP2nvPck526DYDAC954V wqhw+iqFFWtu+rfi/wANkeYY3G1cVVdWs/d0RoviL4QWPixw2ujbpSwe9UNHNNS1paBNTOYx zwA7rynGC07b/RaXMHCcNjcJPtorNGLal1Vk3/C22ps8Jx9bDYiCovSTSa6aux6vewd8RbvE j7L7hvW1Mvm3TSlPJpevy7mcHUbuSNzj1LnQOhef75fLeMp5ajS9T16FnHQ7fVEDKynkimYy WKVpY9j2hzXtIwWkHqDuMdwVrZix1L4jews8KXEy9y3Gt4P2SirZ5DJI+11lXQMcTkn9VFKI m5Jz8LAs6xlVaJlHBM0m5+xs4McCuEGpxwy03U6XuskJuAcy4z1TaqWGN5ax4mc7YguA5cbl cLxzDfTYZ5/Winb7TuvJfMVbhmLjRh/R1JJSXXwT91zpxo3TVTrjVVps1F5Ta+8VMdJTiaVs Q8yQgBpJOBv26ntkrz3DUKlapGjTV5S8j6F4hj6OCw08TXlaEN34+njfocj8ZPs4Vy491Jue peOl2obtROLrdb7ZYGG2W8jBbhz5RIX7ZLyOYnpjovUeF4ahgaPZ04J30bfXxPmjmLmPGcUx X0ipJxUfqJPZdNuvizi/idwZvPAzVlXo/UVbSXS92FkVPV11NE6OGtf5bXec1rviHMHA4Pcl ed4+kqGKnThsnp6bn0DwLG/TuG0cU95R19Vo/ja/vNiXizhwO2B+QVac+psVaN9DqNrPxq26 i4yS2plLFNpinkNJLXNJ80yZwZW9uQHbHcbrvWH5cm8Iqzf6x3aX3Hk2M53oLiMsOknSWmbr fq15I7T+GDxY618G+vIdQ6NuT/dpy19TRGQupa+PGRkDYbdHDddRxnD4Ym0szhUjs1un968j s+Jw9OtTyVFmg9fc/DwPajwUe004cePXRUNrrnxWrUjY+Sqt1U4Ne12MEtPVzT6j8VrU+INt YPi8e89FJbS8Pf6nQOI8tVsG3isE80FrbqvX8TePFLw2DTVNLPRUNJXWyX4nPdE0+QO2B6LU 4jy/JJJy7vRrr5GjSxtPEN55WfgcE600PLWUs9NTy6do2wuz5MYZmL5lmDn1C4b6N2doXv5m 46eR3afvTt8TjW96dvEEsFMy9yTTk8xEFIZHchB26YDSO3XKrXw7pztN2aJdfLvD4mhv4GW2 4PnjmuGra+pkLpqSCqgjp+TIyWcx7A9Nt1d1LtKHvJWInTbayqPqbXo9I2uC/vZXVlwt1RTF hzOGueyMEHAHKBnr1UVq0tkZ2m1eC38GZOreEJudfJWWvUV3qqKqHvBa1wLqRuTnO4/7Fali IR0yL1MFCed5aqyyjp62NIk4P3GKjE9Pe7nFRxtPlTVsxZzE9vhPxNI9RsVs9q5pSasblNwh HIu8y/Z7QyVrJqqgtFeyKMCeSRriXuHfD98fPosFeUlB2ZCjKS0bRqVZpS23mOaSloqal85m W0sUTWwvcRgOjBPKH/M7LGpqVruxEJVIvK3mI2nT1xuFbRe91VRHFE5sbgyOJ7mjPXDP2tll m4qF0yXp9ZXfvN+11yqZrRS1kN4dUMp5H08zJKBodJHvtuA47duy04QtUaaMOZXs1a/mTrI7 lfqeBouk4o4YxPktiL42bbnJBaQNu6Z3B6FYunCV3H43Lcd/tlk0/QEXS4CpnqDBBNG5sr5X k9MjcAjos8oSck5LTy3M0LycrpWXQ12ltN8lop3tluIa6McxqmBs+WnBdnqR3CVJU6clmu/U 1JZW4xulr0+9Ga3TN2qaMVH6VpppYiDK6SZlO+YdcP5cnp3/AJ1WrstEbdCmqd8qsaPcLvdq 6tqPdbx5VJWzeVHRvi800Lh0xL3Dt+qp3l5GqqNPPmy3fV3tf3Fux8Pa640dXVzXyuugFSKc Qse4uhx152Edu3L1WBSWZprVG7UxGVqmkaL/AJGnuF7zQXOcVcrS2R09LIQANgcOOAO226pV irNwe5koyzK9vmVPDK9alvbYRX3GCKNha9j2xtjDxj4mtLj93qDlbVJygsszYqtUovNZi48H 75a7zHDXXCuoWQuL4a2SOJzJx3GATt+9ZqM6crxg7+PQ1ZVYNpxXuLeqooquGEUwqa8l2ahz ntiDMAFrd/xz8lWvJNWsZqalmu9DVdJaMtWo7E2orvJdRU58uljjqy9zXHcD6fUFadZtRSir tieIcajV3chZrPT1YqqWip4oORp3dXNjNQ3P3DznAcCM/NRFQgRUnNLM5a+Bix19PfKuofVu YDEfd3xid2Glu2Tj7w+YGFjV8710Lwi1BfvM1L9EzUElLVxiknoi3y4KwU+S2TG0Z7kfM9Mr Y7sXZstnU70ramqS6YgNqpmCO3tqKdwqJ4/MlMsJ+jQeYdR9FsQjpsviaMak3N2T8NtLe81L R2g7lT+YyntduloGskkZKBK7lJ3IHNv+C0H3ajNypiKeVRUmpJ22M+MXTS1H589tJoYpOeAC NwhcHDsCSSQfwWWonla8TFejVqOEZXaMmhnuNNT+Zc7ZV3Ixtx5cFRFD8JOTzOHVw7LBNycc tNmSPZ6ZNPG6NAi1de6Z836Chq6Gtikc3E0zHxOYc8p+LY+hV6cUvrvUyVKdKrStOC09TCt9 r1HXUXvTnUtBIyTBdU1LI4c5HxNAGPrusyhKOr28LkOrQTUd7o3NqPT9xq6l9NWXOlq55C1x aa/MEreXbkxt+CipUi42krXK4aerlG/wL1Pi2wwU9FT0NQKdwIeaczOnd/Jdk4OP5lWEadN5 o7eDKybnFxk39g1K+629r/NobbWQ1RGInwNppIiepHxEnHYnCvUTmsz2exXs4LLabTXvuaFM LrYZoJ5BQClYQ98jeaSaSHPTAPK09s9VhpQlTu5MvNxesb3fuReuV9qdR3CSSjhioaOIY8qW NzpGZ6c4J2b3yFkhVbjaTJUMuj+RgPfWwXIwe+07Yqo+Y4RwBrD0+Ib7H1Ve1jHRM3IUFKN7 bGbW1LrNzmWdk2DjIb90dct9FwPEccqLvN2Od4ZgJV45YLU4r4tccIbGyWKKTzq4uIbCzYO9 HO9BhZ+XuTeI80VlON6eG/am9L+UV1+w2+KczYTl2DhJKpXtpDw85eCXhucLVlZX6yuvvVbK 6aQ7DPRo9B6L6c4Dy9gOD4VYTAU1CPV9W/FvdtnhXGuN4zild4jGSzPouiXgl0N1aU0U6aVh 5evXbquaOJW7bOYOH3DQzvjzHt9EJOeuHHDDDYx5RwB6IDnfQXD3yWM/V7kDZAcq6d04KdjR ygcvdAblgpwwYAxj80Bd58ddv5kB1t8RvjJfaa6exaSmY6eImOpuYAc1h6FsXYn1d0Hb1QHA eg+J1w0XxJoNTPnnrKymn82d00he+oadnguO5y0lAd9Hmj4jaJ54Xiahu1MJIXfJzeZp+RBw fkQgOP7NNJ5HlzgsqIXGOUfyXt2P+H8UIaua1Ryc2FaJGxqVJKMKHuWM6B6grlMyN2ChUyIj lqGQvxu/egLzenXKAqgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAE4CAsyHJQFl7sFAY8zt0BjT uwhjMSeTqhdKxgVU+ytEN2Nr6wu8kELaancRUVR5QcZ5G93JIJ3Meho47dRMiaA3lGMeqqST bzO+8RzD0CArjGDg7jYoCIGAfRAUY4dcHP8ABAcQeJrVNT75R2WLLKVzPeZB/wCOdkgDPoP4 /ggOKQ7mbncfPrkoC4I+Zu6Ak05agJtj5h80BfjiALTtsgMmmp3TyckbHvk/ktaXH8ggKsHO /HcDAPcD6oDKo3imqGyGOGXBOWPBLTn6EIDVIdQRMkaP0PZnNb2MUuD/APlEBuGj4te5xta3 TWlHFvd1vDsn/ZEoDW7X4l7tahywWuxQM6lsVMY8/kUIsjclh8Wp85oudmYGEjL6abJ+uHfw 6oRlOW9M6rotaWaKut83m08pxk7Fh7tcPVBlM52zcDGe+/VCobuMIC0d5PQA/mgNH4g3H9G6 GvMwcA+KjlcMf3pUrctFXZ4c+LC7sdxJq3+400tVUcsNHK2ZjIgB8Ti5gGS8k9XFfP8AwurK qpVE7XlJ/NnpHH6PZSjGW6SXuSRwlQVdVVSiqY2WXEro3FrC5gP1Gw+i5ZrvW2fqda2Miy08 2opJxHPS0nmMeXeYPLa5rc7HHVx7eqzTeSTTe1kX62Z2c0JSmzcNKUsbI0soR8JHQ8pK8Lx8 pVuJys/2j37hcVDh0H/dOrdBMyuddJi0vdUVrgQOgwSvV8LdKMfBHnfEJ3k21o2bw4Y3H3fW 9DHHE4RsZl3cOd/K+RXH49RcHOSu/sL05RUMsTfWrOHFr1hxSray4xTVDqemp42ML+Rm7A45 A3PX1X1V7BZShwGdRaZpy+Wh81+2PiVWHFoUovaC+ZrVq0dabIG+626ihLejmxAu/wBsd/3r 2yU5y3Z4vOtOTvJmpdBgZAHzVLIxt3OQPCoSfEbo7c//ADw6dvuOXWub1/8AuXE/4fwOxcnp fy1h3/eO+jfuN+i+em7u59Cmla/H/wAAt8Ppb6j/AINy3uHP/a6X+OP2mnxD/wBHV/wy+w83 adodA3bO3dfTjdj5i6k8Z9R9FGUnyDSR3U2QsjHrbVS3JnLU01PUM6Ykia8fvCtFuP1WWjOS 1TfxNuXbgrpy6gn3AUrzvz07zGfy6fuWeGKqR2Ztw4hXjvK5y57OPTH+Q34kPKpa+WW3amop KGanlYAXPb+sjdkdcYcPxXSvaHS+l8IdRrvUpJp/ad35K40/5RVCWmdP5bHMPtb+Hg1h4XoL xFCZKrS90in5mtJLYZcxv6fPk3+S6N7MMb2PF3h27dpFr3rVfK53zm6jGWBVR/sv5PRnmD0O Op9ML6GPMlsEJCDXoabq3SFr11ZJLdeKCluVFKMOiqGB4z6juD13G618ThKOIpulXipRfRr7 zLQrVKMs9OTT8ieltK23RFihtlooKW20EH3IIGcrB8/mfUnJKYTCUMNSVHDwUYrovv8AH3iv WqVpupVk234moNbzdz+O62LLoYvI4b8dPEh2geBdVSQP5KzUUot0ZHVsZHNKf9oMfiF1HnXi Dw3DnCLs6ndX3/I57lzCKtjFOW0dff0+07afZKeNL6rTHGLh5PI4x0dTQ6lomZ2aJGupqg/m ymC+d+JQs1L3HqFJ9D2P6n1K4kzGFqTUtu0bYKu7Xe4UVrtlBG6apq6udsEFMwdXPe4hrQO5 JwpSb0S1F11PMj2gP2ljhbwx0tfdM8H4puIuqp4ZKOO6mMw2Kkc5paZA92JKjlydmta0nB5i FvU+GzqRefRfMU8R2dSM0r2aevk7miexm4ZaG9qh4PeItTxO07QVtR+m4rRHHRzywz2xrYWz sqopNnRzGQlzXt6eWRgjIPFYbgtLhlXPRbcvFnauP85Y3jFKNGqlCC6Lq+jfp0OeqLjrxT9l jUU1m4z1l04qcCmubBb+JcFMZr1pdmeWOG8wMBMsTRge9MydviyuSyQrL9XpLw/A6nF2epxT 7QG52zWXHpmp7FX0F50/qq0UlxttyoJRPS10WHN545G7PHwgHHTYEA7LzjmODhjW5K10vwPo b2cV4VOBxinrFyXp11+Oh028aPEj/Im4A32vhkENfWNFvoyDg+bIeUkfRpJ+SnlzCfScbGD1 itWb3OXEVgOE1a6fel3Y28ZfwPMUs3I2d8/Vezd7x1PmJrxO7Hg31b/kjcEIaaeQSVun5TQv yfi8rHNET+HMPwC835hw6oYxzjoprQ9t5Nxn0zhuSb70Hlfp0NZ4o62vXAvStdqrT10qbLer O1slJWU7uWSOTnAA+eemO618DhqWNqxw1aGaPn+dPU2uO1p4PB1MTSdnHZ6fmx6M+yL+03Wv iRS0Wh+NvuttuvIIYbmSGQVeABkk7A/X1Wrj+F8R4K7wvWw78VeUF523XnudJw9PA8aj+pao Yre17Qn/AIX+y/I9Yqzh5pvjHYaa96aqbURVxNfC8RNkaWuAIwRuOvYkLSnwzB8Sw/a4KSs+ iOJqV6+ErfR8fGV14t/ecFa54E3DTOoWm51EEDJssj8ljmMnb1LXZ2afQrrGJw/YdytutDko 1oVKV6cW/Hy9DgTV9HboruTPIY2Ze2EVD3TOiLTjB7bnocqMkFbJszJFTjTsl62Vja8l6MtH KyejrqvnLnugpqUTeVg4Bz1I74Wim51nFERhKNney/PuIQ3Ksha6YW+9seW4idDb4wMYwPhd 8TduyvODdRRNiLUnrazL0xvdZS0/mHUUhYzDpMQlrAegMfb69FtUpOSyh0oKFo5V7jKtU9VZ bIaiqt13ZLUOjjbK6eEyBmd3eXy/dHcZVpUXU0exruV5KEZLT1Mi68SLnYmVlM2azVj4JAWP aWMka39kPLdm5O2QtenFONtkI0Wmp319TMtPEWu/ocjjuLNPT1THHzKfyBzsjPTDhvzA9+6r LCRU20ZnHv31XvNGOqI7JemwMp6qupZo+eNsLQfN64yDk5G/oSFmqwlL3E1IZmavdtXyxww+ da6iSoji8p76GnIjDXdGyDlJ6fzrXhT1u2Y4vJFtq/qYVZZqG8SZisN8oKekJbJVRwF4GwPM 0bYwe6zpza7rujLCUlrOzfQDinprTtAKZ9Bd5bhStafNqg5wlbzZyCeg+RO6wShUm7XMrVR1 U01rf4oy9M8RrDqK/Ssbaah9DUNxFPzCEMaM5ef2nAO7dlgnKSqdlDRl5UqsINtq5asuu6Wn jfC2rrvcgXQPdKwMaSd274zy+jlnk5J2ZjbUmpvcx6K7vvF6dCLz+jZo4ud/lvkw3HQHPc+v dWVNOyZnhlS1jmNUoLvWWunM9NLX3K5yte0MM5kjbHjcY9cZ+i1tFO8VoWaWqkrRNKvtlq6G +w0M9NXzvMXMGRyudI6NwyC5w2DcFbUZtWzrQiNSEodpB6F+0ufQ2WKgNvrpaumeKQSzTCRz y85a3lztjYg9QqV7fXehSFKTnmb0NTtGkbnUVtRU3SgnfJCTHUNMscb4242Ds98ftJSaq97L dFq1aNN5Yv0MZumrNab1HNS2p0gpo2ta6KvxCSP2gB0cO5KrV7NNZehMKtdwlGb0fkXaKgl1 deZKuz01La4WtLmsqJQ9znjqRln3tv3rEmr5pq68ilGc+yUKjvI1G52rU98pf0jNXabhdTMa 17TVtY946YfGG7H1GUaavZFovDwvCF7/AJ2MK1WS43auMButqoo5Pvh9RI6Fp/lYO+PosjjG Sy9SmaVNKcdbfE1Wz2i4UVZN5OqrFtH5JMdLIyV7SMDG/wAbR69VfNro1t0MzSlHvU5Wv46G PWi4xcgr71C4CIME1PTyeWS30+IBrvXqtaS1uWjNJ2pwfvNxaepLsGMlqtUVtFyua9kUlI0s kj7Pzk5Hbsr1YuKWpp08RRnVbUPHXzNTbqWOrujaGquVRPTuafOqIII282QTykuOx/DKrXqp QSpR1M8aTfed9fM0jQFusd8vk0prK+rhbgPjZKAWNGdyMb/RJwyuz1fgZMReNPKtDc190bar zSubR3adlPGz4vJmw+N2N8tcMD12Cy0XKVs5rxquELy3Nl2fgnbKCqqKv9KV9wrC0TRGSq5g Wbg/RZJwVadrWMtLGVINZUk35FY9LWO3CatjiaJpovKa1r3uZEe7gM437rUVouz0N1SnNp2v 7iWmNIUt2giZHHcpWkYY54LooxnJI26fvSGW2rIlWlmvZLzL9Tw6sgvHuPlu5jIXtky53K7r tnYfROyhGLcepHaOpZz6eX50Mmi4fm2y1Exq3zOexojlnYfNjbnoQTj6FauZK7X59DbUY6NK 7v02NH4ja9tulaLzqqWnifBt+zg77n8fRcMsTUxNVYTBU3Uqt6KOtvXw952Sjgo06DxeJmqd Jbt6fLr7jgDXniAqb5O+GzMdFG7rO4dT3LB6/Mr0nlz2QOtL6XzFPN4U4vb/ABS6+iOpcY9p LoU/onBo2Wqzta/+3931Zsy1WGS4VDpJOaSR5y5zt3E+uV7tSpU6VONGlG0Y7JbL0PJKtWdW pKrUd5S3b3ZvzSOgXTPb8HXCyFDmPQHC0yOYXR7fRAc68PeFp5IyIhsgOctC8O20jG5j6D06 oQ1c5OsGnm0seA3BwMoSa9TxCMhp6lAX2j09EBwJ42eNNRorT0GnLZO+GuvEZfUysOHxU/3c A9i87H5Z9UB1Iz0+QwgKg5PQ47gIDvR4R/NPh80555JPlPDM9S3zH4/nQE9a2s2bW75NhFc2 ea0D+W0YcPywUBSjkxj0Kutij3NTo5TjChxLLY1CndkBVJMyB6GMyoX7IWTLzChYvxO+EIQ9 iaEhAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAQe/YoCy92PxQFmV3L1QGNK4IUuzEnkwgW5hVFRg nKlK5c0q5VraeCSR7g1jAS4n0U7bENXNq210l0qJa2VpDpiCwH9hgOw/n/FVbCVjOezmJBG4 7oSUDcdB+9ARADeg/PsgAPOeoye2EBUjJz69QgNJ1foG2a7oWw3GDmwcslYeWWL6H+Y7IDin Vnhpu1pMklrljukIOzDiKb8jsfzQGybjpK62H4a23VlO4dS+FwA/EDB/NAYIBLsA5x+aA1O3 WCsuDsx08nIR9945Ix/snYaPxKA1mmstlsbOe5V766cdKS34IH99M4YH+xBQFys15UNppKS3 U8Fmo3jlcynb+tlH93KfiP0BA+SAxbFpyW9Ulxmjc1jLbSmok5tuYc7WgD6l37kBjNbgds5I 2CAkG5OT0CAuZ7eu6AuNyO2UBUvxgZI+SA5b8JeoZIr9crUZD5VRB7w0Ho17HAHH1Dv3IQ9j nQ9RgZJ7+iFCEjSG5zlAReQzAxzHoMd1KVwbc4sY/wAje+kYz7jL8gTynZJaK/52LQ3R4s+I VtlqdQXOl1Hevf8A3F0T7dTupC2aHm+N7fMZkYxth575C+euDrNRTi0t/tZ6pzHGMsRebtt9 iONqqwQV94azSzDaLfPEZPJnr+SNrwM5c9+ASewP0C5unTk/6RptdTqGLlCEcyT08NTaFpip RJNT1ZDGtBLJRFzv589iD0+eFNWUpLuq71+wtBd9N9bHa2kgY/ht5hLhijyST934Nv4rw9Rl /KLb/ePfsPFx4codFE6i6dkNJR1Aa1ri6veCOU75J3XrlGN4qXloebY2/aZZbHJ3BjRFZdLt UXVrG+60XLG5x2aXH0XFcQxEIx7NmVUr3jE5DnhMeuL0HdQKbH+4tX1v7D4W5XhL+/P5SaPl T2xSf84pp9Iw/wClGUvXjysIDkDwpnPiP0d/qh/9o5dZ5v8A/guJ/wAP4HZOUP8A4zh/8R3z Z9wfRfPJ9CGla9/0CX3/AFPqP+DcuQ4av9rpf44/aafEP/R1f8MvsPN+nPLTt+n8y+m+rR8x LckpJCAIAgNycHbqbJxa0zVAkeTc4ObHoXYI/IrieOUlU4diKb6xZynBKrp8RoSW+dfA7ueI +1i78CdWwkFwFA+bf+4Id/MvCOWKrp8Yw8l+8l8VY955np9pwnEL+638Hc83tTcMLLqxjnVN GyOZ4yZoP1cn442P4gr6Sp15wPn2jjatPZ39TjbVfh7uVp55bbI24wN35MckwH06O/A5+S36 WMjL6xytHilOWlTQ2DU0slHUPilY+KRhw5jxhwPphbaknscmmmrxd0W1JIQFWu5UB1O9plS3 OpqtLztpqh1ppoZ2unawmJkz3N+FxGwPK0Yz815b7RoVm6M1HupPXpc7pyk6ajVjfvO2nXTw Oa/swPESTSftMTZhIRDq/SlyopN8B5gDKtoP+yhGPn9V5FxCK7J+X51O8w0ep9Ev7/51wRnP M37Sb4dtd8feDmjo9M3PUDbHbHVVRcLZA15ttdODGYTOGjZ4HOGF55QSdgSCO6cr8JpY+nWh CaVaNnFP9pWeZLz212OF4nj54WcJOF4S3a6Po/Q+feVhildG8cj2OLCw9WkHcY65GP3LXas3 F7m8mn9U7oexb9qzJ7MzjTdmX2irrvw51rHFDfqSkw6po5oifKrIWkgPewOe1zDjmY9wBBwV qYvDKpFWdmjJCVtD3Ls3ti/Cxrnh5Nd/8mTQ/wCiJoeWppa+R8U/I5pDo30sjPMdtkFoa4Hp vtnh3hayl9UzZ4s8N/aIeNnQNj43XO1eFa66n01w2qKj36so3NY21uuIfl89shlaZKaB4+8z LWvOPhAAA3Xw2niYKOMgpfbb1NzA8axuAk3gqrhfez0+Gx1W4ocddXcaZaV2p79WXf3MEQsk DGRx56kMY1rc/PGfmtjBcMwuDv8ARoKN97fxLcV49j+JOLxtVzy7Xtp7lZG1Hb/it1K2iOHN x8NOLmoeENzmq7BcHUT6hnlzM5A+OZvo5p2P8VqYzAUMVFRrRvb4nKcM4zi+Hzc8JPLfddGX +I3HbVnFWjEN9vE9ZSRO80QBjI4wQOuGgZI+eVTC8MwuGealCz8epk4nx7H8QWXE1LrotEvk ck6v4Z8N/DpbtPWnWlr1ZqnV95tlNebiy23WO3UlmiqGeZBEzMbzNN5bmvcTytBcBvuVnTnK 7hscWdk/C77Xzip7KjX9mtdh1NUa+4YXmhp7xbaO5/54jpJ84bzZPJIwte0tyW5bt1XU+I8q Ua9SWKwMuxrPdpd2T84/ejs2E5ivFYbicO2pbb9+K/uyd/g9D3k9nz7Zfgp7THTDKOhrqWi1 G2MGptFzDI6qI9MgE7j5hdbq4ydBrB8dpKEnopbwl6S2T8nqbc+DSdN4zhE+1gt0tJxX96Or t/eV0c5a28KVquETqq0+ZE54yIWcpYAe4yMZ+a1MZwWdNKeGl3V0S+w04cTlJ5K+rOvHFbw8 zskrW++11qrOR0bXUz8FxByNsbO/Hfr3XUpYVwqPPfMclQpftUVdLc4q1J4YnXKnjdcdR6oF fyh/myPHPjP3dzvtvuq5Jxba1Zf6XDrFWMSXhxo/Td6ooKuivNa2mh8w80chbJ1Dg93NtzdQ OipRwtZbEvEznG9O1jbt0pdHiN7rNZb1UND/AIBUMkjjizsWNy7ceuCtmk2o2my2eu1mrNJ/ E0O20FPa7iGutpmpKseS5000MIY3sM82XYO3TKy1JKSSitupt0IrNebTv0N0W51mt1NKbdpq 6Pqm4jqHNrQPLb2I5twP5loqnJyactCatn3s9l4WuajHQ1VLB+lYrY6KRnLzsjuMbmFo6EEE lp9e6qpWllT0MEqv/wBNvR9TX2z6ipImVLbHZjIweY2SprXzveS3ckMGx+RWDNTi8t7+ZrR7 JXU6mhhWO36n1/SVFOLjS1mxfJQtq3RtDPUjY/CPmlSpTpRS1N6E4RdsvxNBGjrnQ3eKCttc bKaAkReaBUMkwMtbkH7p7E9FeFbN30tC0o0pd6Du0bpor1WVFuqI4aOjha5xMhED2mN2Mc3Y D6HZTKbbvojF9HjZSbenmYtFpN9DKITIyvppnNZNKYeeNm3UfMHcLXc3ms3sbFlJaGPc9NMq pmTzaotrZm/qmOhg8t0ONhzA7kH07LYlKSSLQzLaN/eRuejb3YoKScarr54jVNlY+jawNhyP kM4PcH1VNJSu9DYdeFtILYqKNlzlqnT6mqInVbXNzLUmOpYRtgYb07EK8FFTvmukaEsuTLkf lY0C38M6agndXR3qidWQyMjbEZZnPj3+8TsD9VmrS7R3M3a5EqfZ6eJq190vFZ70yUVDb374 A6YtD3jmJ+LO4yFhlFxhmy7Mph6snfPHKkTueoLZaqlnkPt9NLRZc8R4iMpH7JHqM9+qwuDV TI9/A3FmdPMk2vGxn2mps97ZJUyW98jycsljlDmytPbbYFWVo6EPuqzLFIy0G+OY2zVMsjiX SzvjbyxjcdM/EFkypqyNR1KsruSslsaxb79YIHtmqKa4snJz8EEbopGDYNG+W5WPs27yfuIn Op/9Nr5mXcKaPW/vtXamUtsoaUMhY+aaNjnE9R8j9QsajlV3uZIWglGpK78kzGulktGnbQKh 8VFcPPb8bedzhL2L2n7p3V50W4ZkI1pKTck1bqaXYLXZqm6vFVNTt8qDy/JhdJA0tO/KXHYO x3Gyo43WrNpttuKdnunvc1G62mx01uimoayAQyuZHI18zp30+5/kde3VWpJLY0KdTEylkqR1 XXb5GZNqq3aXtUTYpqSSUHLpmUcmS0ncuPYj5rLlvO7Lx7SacmmvgZNPxD0/UxCnqJauKplI +JkBa1+/Vr8EnP5osjWktSVGtfuJNeupmU9ytFqgnmEd4D2PxTxua5zRncZyP3FQop96RilS lUcVp5mqxcShLSebGammqhiSCRlvYQ7sWkcvXPokKkorL0Nj6Gk1Far1f4mt2XX9fNbJXMuV VG7m2zGxuSeobsMfkqznn0Zb6BSX6rLdP1Ns6j1DYrU81FRK8yRt5pJZX/ddnJOegAWjicRG Gny6t+S3fuObwfD61SOkNPhp530OEOMfi3pZ6yWlsnmXB+S1sjziPA6bjrjfouycG9n3FeJS jWx18PR8NM8v+33nH43mnh3DoOjhkqtXy0jF+v7XuOELvcrnra4GquNQ+peTs0/cb8gBsvae CcucP4RSdLA0lG+73k/V9fsPOeK8cx3EZ58XUbtsui9EavpvRj53N+AAfNc23d3OIt4M5I0d w3dLyny+vyQk5k0FwnGYyY99j0QHN+gOFvwsJY3B+XRAczaK4ftp4x8IBwB02wgOQ7RY20zG tDd/VCHsa2yARjpjPohJ1r8dPESt05qjTNHbK6Wiq6NsleZYXlr4ycMbuO2Adj1QGocCPGxT 6gfBatXGGgrHkMiuDRywTHGwkH7BPr936IDjXxw0FZFxrfVzseaSpoofc5B9x7QCHYPQnJOR 8wUBw926boDdHCXhVcOLus6a00ETxGXB1VUYyyliz8T3HpnGQB3KA79aWsFNpawUdto4/Lpa GJsETT1DWjG/zPX8UBovFu1Oq9NCriafOtzxOCOvJ+2PyQG2aGoD4w4bg7qU7FHuapSzbj9y sthdmpUsvMFQuZ0Ry1DGZMTsIStzJi7IXL8TsIC6gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAs vd2QFmR6Ax5Scb7oUuzGmfhCDDqnjPXCF7I02rkAcf4lA3Y2tqmr/SFZHQxHLciSf5N7N/FC EyTI8NwBhrh2QsTa/nBGXHHqgLUnw9N+xQFQ7mfscgevdARcSHA/iNkBIDmd6d0Bda5w6Z3Q GRADG/JI5s4A7oDiDip4gqmnrprbY3xxCFxZJWY5ncwO4jzsBnvugOLau9Vl3rDUVVTUT1Du r3SFxP4+iAq575j8TnPP90coCQGAgJxjcbAboDd+mZBbeFmopcjmrJ6SjaT1GHPkOP8Aaj80 Btzl22JCAuMbsM/NASYOZwQFZHcrUBQ5MeOpcfyQHI/hfjd/knjl6R0kvN8hsM/mUB2KlyS7 B/FDGQdGGsDc5ygI57HbH70Btziy4f5Gl+ORtQzH5j4Com+6/QvD6yv4r7TxF8Y9Pb6PXcbI 7c6nqhFFI+Vpd5VWCPR3cb7jZfPfAn+otHxf2s9N5nio4rx2+xHFroc09JPNTVUVPUMJjL8s jkx3GR/N9F2CUHHVu1zrynkvZFiiuzxPzShsTKwshkIa0ucznaSGkjLfhz0wsM4uzUTXSUqq ltr+B2uuPJQ6DroqQ81MyBzYvMGedvLt+5eJppYu8t8x9EpJYVRW2U6h6VpS98uWNz75nI2H fZes0J91rokeZcTj+uivM5i4Q1Ulv09X+Y6byaiqY0xt3jHphcNjYdpJmOpNxkrdTdEzzLrS 8OPcUw//ACLV9fexL/5WpP8Av1P+tnyr7YNOYp2/dh/0o3Fp7h1qDVtK6otdkutxgb1lpqR8 jBjtkDGV6ZieK4LDSy4iqovwckjz3D8Kx2IjmoUZSXik2aXcLfU2qskp6qnmpqiI8ro5WFj2 H0IO4W3TrQqRU6bTT6p3RqVaU6cslRNNdHozffhUP/3R+je3/dAf+8OXX+b/AP4Jif8AD+Bz /KH/AMaw/wDiO+bPuD6L55PoU0rXv+gS+/6n1H/BuXIcN/8AWUv8cftNPiH/AKOr/hl9h5v0 /wDWG/49l9NvdnzEnZmpae0ldtXVDobVba65SM+82lgfKWDsTyhauKxuHw6zV6ih5tpL5m1h sFicS7Yam5+iZTUGl7lpWtEF0t9dbpnDaOpgdE446kAqcLi6OIhnozjJeTT+wYrB4jDT7PEQ cX5powADjcYW0awQGr8P2l2vbG0ZJNwgwB3POFo8TdsJVf8Adl9hu8LV8ZS/xR+0768dHD/I W1gTgA2epGT68i+eeALNxPDf/cifQ3HnbhmJv+5L7DzyZ9wfRfSh82LYrjp126bqLIGkas0P bNZwctfTMkePuyt+GRv0d/MdlkhWlT2NihialF3gziLXXA+46WEk9Hm4UTNyWtxNEP7pv84X J0cXGWktDmsNxGnV0n3WbII+WD6d1tHJadCiAxr1ZqPUdpqLfcKaCsoqphZLDM3mZID6hYq1 GnWpulVV4vdMvTqSpyU4OzRyn7LPQWneDHjD0HDp+0UNqZX3B1HIYWEvl8yN45XPcS4j5E4X SObeD4TD8v4mGFpqKST89Guru/mdg4PxCvW4lTdabetvzax7Kt+KMfML5vPUSvVpB3Dhgg75 T0HW5wvxS9nFwC41VFRPqfg3w7ulVVkmeoFlipZ5yc5L5IBHI47nfmz89lmjiasfqyZDimfO 37afwaaX8C/j1v2jNFsqKfS1VQUt5t9JPKZnUDZw7mhDzu5rXscW5yQHAEnGTzuEqupTUnua 9RWlZHU7lHNnAz64Wy/EoVJLuu/86AIAgGdsICjmczSCcg9vVL2Bz5B4j+G/FnS1hHFjRWpr zqbS9BDaqa7advMNvN2o4RiGKsjkjeOdjfgEseHFuMgkArXyTT7rsXzLqcZ8d+Mc3G/X36X/ AEZRWG30dLDbrVa6IuMFso4WlsULXO+J2Bklx3c5zieqywhlW5Q29o7VF20Rqahudhrq22Xe kma+lqKSUxzMfnblI3WPEYalXpSo14qUHunqvmbGFxVbDVFXoScZLqtH8j229n79oa1D4NdN 6c0lx8vkl1qK4NIq2QGZ1BC7o6pDfiBAP3mgk7/CV53T4HisNVlU4M32e2STv/ut9Dsz4/he IpLiUEp/vwVvfJbfBHsjwG8XfCTxq6FguGn9QWG801dG3PkVLHBwPbOxH0cAVir4zB15KhxC HZz210V/J9TXWHxFBOrhpZ4eK+9F3iP4QaHUUfmUVZUsHMC6Nr/vNHQDPRaGL5Yyp1KM80fD b/M2KfF4yhkqQV/E4N1r4UpqE1dJcP0zVU0rS79ZVtjMYG4LXNG+PQrrGKwdShLLmt63sbsK kZJTpRSa3t1NhReFWjs9AyObU0k1JzeZFHXROeAeoB9f3DKwRqSaUUv4mxOreeWcNbdDQLpw Mt2n7DUPttZRh80rX1Bdb3Ttfy9mgn4evVTUptVG3oikq9SUkpRennY0GhtdTpK9S8tzdUMD GmVxpmsjYP2QXE5OAqRhJpyS0MmdTjeat4aldWur3TU8xrdL2yV/K3zqnnjfURnZueUFpz1W KCqZnKMVYrB0pNqd5WLjHXvSl9jpaDXNM41BayZ0x5hG4jfLNsNz0KVFTejQUqU43nTMeosd VeKuR1RXunrqdjjLPTuaGDP3jgdsD67qJSWXK0ZadWMe8lZLozWJNEULbFTwB1zdDG3nZUOl cHuaRkj5j0yqOWSmvUxQrVM21rmRYLnbKePEDbhWvi/VCerqBGJPqAPjHzyFp1oOcbo2Iuea 82kvBGp2mvgo2VclZXUFmmicByx1HM2UHsBjCwqm3ZMySlfSOqfj0NTo7xY7hV+XJPTx1dO0 iQSwGRsoO4+E/td85XIUksvf0NWp2l+7qn0KCg0/+kp3S6noaSeLlIDIeUNAHcN/gsdeq4vb QupV5OMOz09Tbt5s1sq6SWSKqtVzZHMeaRwLnHO4JI3aPqcpVtUUdDLPNTnkafxNFh1ZQG5y tmsVLWN5x5cUcEhbFtkEEfeGfX1WdxWa0Xaxsuq4RV003tsSrr3UX5nusVIGRVWZJSyldB7u QOhPcYx0UVJTk07aGSMYRi3f57mZpXhreqyqnmFos8sJ5YXPYxj5Hg7c+TsSPluqqpFSvNWM E8VSy5YyfmuhqMNrrdN0Xuv6LibUNJjfHzAtmPZzcfdPqFRylKd0gnmjmbMWrmgr7fTx3Waa O4Q1HKxjImywtH99nI+hVWlkWf61/kY5Rq9paC0S19+1vvLFpsFuuGpX0z7fX3D9YJJDRs8q NzQc5Y09x3AIWSedQyoyRhLK5Xs/M3VfeGtne2WKzxV0FLVuc9za8NMcQPV2fX5rXjGTV2yK depHSckYf+Qv7i6Jkc2noKeiaHiSnn8xrGkb5BOSD6DotyqrK1jBSx/bO8lJN7ouf0N3m02u eWpuFpltsT+WHz2DPK4YDW43wVqKlnmm9zbbpqTmr3tujeFps7tMRMknNhkmdG0S09NBhoDh s7JGfTotvDNxnKNtzjZd9um2/G/3GjUVPXUVfLNaxVe+Z/rMoY4Sk/ycjBCrVhkirGdKNSOS S0JxWq7NuLJJ7ZdZqiceaeRzWjnPQhw6YPosdu96mWMEtDXqfT91veZrnV3FrstBjkqefm+W +N/qr549ml1uZKeFUZaRXu3Mu+U9n03HJLFH5jYvhbL5vQ4yeuwP0WvicVCFO9Tb1RuYTBVJ Zcu76JO5wRxk8W1t01PU0luZHX1LnDlEThyRfV2++evdcrwblfiPG43pp0qV/rST1Xkt36vQ zcQ4vgeFytWaqVV+ynt6vp9p191fxCvvEmsc+uqHthc7aniJbGPr6/ivW+XuS+G8JSnTjnqf vys37uiXoef8V5oxvELwk8tPpFbe/q/eRsukXTODeT73Xbqu3eR12yN7aZ4dukLcRk/ggSsc oaN4Uuk5D5ZH4IScw6I4TABv6pAcy6H4XCFsZMQwPlgoRdHK2ldDNo2twxvKd0JN7220thZg NxhAalHAGN2QFwDA3OUB048eVpqKLjNT1cod7tW26MQn9kljnB4z8sg4+aA4TA5W4xt6IDmD Ruto+J3Am+aVvVRG+v0/T/pKyTTH9Zyx7viB74GQBnoR6IDiB7uZxcBnm6DHRAdk9L+JTSfh 405b7BarRPdZxTwz3Gqp5owySd7GucOc55y3IG2wxhAcm8OPFvpDiHUMpRVvtNdLgMgrgIw8 +jX55SflkIDkypgbW0r4pN2StLXD1BCA4ltDX2509FIeaShmdTk+oH3T+IwhFka3Sy4wrrYq 9zVKN4I3VC5nwSZQhpGXC/ZCq3MmJ2AELl9juhQF5rslASQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EBQ7boCxIeqAsSuwgMaV+UMZiTSfErtXJW5hVc3Lkqq3LPY0W8XBlHRyTSfcjaXEeqmRETbV qic4OqJifPqcPk23B9Pw6fgqljUR8RHKTsPogIh2ACDy9Mn1QEHs5DzdUBEEjphAVxnA7eqA mx2T6D0QF2M+Tv1A3z1QGRDH+tBdkk9S3Ykd+vyQHWXifoGt0JqKdk0b30VVIX084G0rSScZ /lDuD16oDQYmAHYHbuRglAXmdEBca0HugL0Qx1QGvySmLhvEzJxNdHkj15YI/wDnlAaQwHky gLgHw/RAT5sNygLfP6759UBVr8HB7dAgOYvCdYni6XW7yN5YhGKSN3ZxJDnY/BoVokPY5qdL ynGwBPr0HZVJISzg4OccyAhJIXNz0I9eqA2zxcl/+VnfnZGPcZc57fAVE9IthLVeq+08WfFl p2S13mSamkjilZTsD31Moklax/aNp2DT3PUL5x5axK7Np+L+1nqnNNGcazk0ltq/Q4lku1Jq BhjbbnMq4oQyMxPfLzOY0DOCSdxk4Awu0125WfQ6jUrdo7JWNNgEkFudHVwubLHIJWCRnI8A 42yeo+YUOosuVGPZqXmjtjpuq994YMkaG490GRnb7m68Sxay8QcZfvH0RhpZsBCb/dOsGmLT +lL3UxUrORorDhpd8IO+d16dQmo025+CPOscrzTZyBoy3VFga5k9TmGd/PCxkmWBwO+W9QuP rVYvWJirRWjOZPDNw9g4s+I19pryTSSeVU1DAceZHHTh5bntnGPzX077OOKTwHIv0in9bPNL ybna584888Lhj+dFhqj7uWLfmlG9vfY9CKOihtlJHT00MVPTQNDIoomhjI2joA0dF1OpUnOW eo7ye7etzukIQhHLTSUeiWhsHxCcALfxx044ERUt8phzUlaW7n/6m89Swk/gTkfPsfLfMlbh da8nmpP60f8A9S8/yzrnMfLdDilGzVqi+rL7n5flHV3w+6Tr9E+LDS9qutNJR19JcgyWJ3UH lduPUEbgjqF6xzHjKWK5er16Es0XHR/D5+J5Vy1g62F4/QoYiOWSlqvj8n0O8cZ5ms+gXgL3 PeVsaXxA/wBAd8/1OqP+Dct7h3/q6X+OP2mtxH/0dX/DL7DorwD4G3HjjqWOjpS6mt9MA6ur CzLYG+gHd7uw7dSvfuYuP0OFUO0qK85fVj1fr5Lqz5/5e4BX4piMlPSC+tLovTzfRHenQuhb Xw10xT2mzU7aSjgHQEF8p7vef2nE9SV4FxLiFfG15YjEO8n8vRdEe+8O4fQwVBUMNG0V8/V9 WYfFfhrbeLeiau0XKBkhfG51NMRmSmlAPK9vf6juMrLwbilbh+JjWoO2quujV9UYeL8LoY/D So110dn4O2jPPCpp30lVLDIMSQvdG75EEg/vX0pSqKcVNddfifNk4OE3BvbT4EFkKm8vDxp9 2puOWl6Roz/V7J3f3sYL3fuauC5lxX0fhleq/wB23+9oc3y1hfpHFKFL+9f4ancHxYXttk4A amlJwamFtO0H9oyPDcflleLcoYbteL0I+Dv8Ee1834nsuEV5eKt8WdDAMBfQx88hAEBTpggd OnyUNXD1NlcROCtBq1r6mjEdDX4zzN2jmPo4dj81tUcW4Oz1RyOF4jUp2U9UcL3/AE9WaXuL 6SuhMMzT0Ixkeo9R81ysZqSzI5+nUjUjmiYKsZDk/wAFtQ+k8WnDqSJ5bIy+wFpxn1H8CQuv c2RvwfFL+5L7jk+C/wDr6P8AiPZBrQGgdgvlQ9hNG4jcStPcIdG12otVXu1adsVtYZaqvuNU ymp4G9Mue4gAZ2A6k7BTGLbtFXYbtqee3iF+0/cAuFlwnotHW7VfEurhdyiehgFBQPPq2Wf4 nYO39bH1K36fD6ktZOxjdSJ4q+Pjxnam9ol4oLxxHvNrhoJ6yGKio7dQh0rKCkhB8uPmxl5+ JxLj1LjjAwuZw+GcI5IK5gnON7yOEXN5SQQQQfTor+VrEFEAQFXHA/BAej/sQPZFcL/HvLe7 txI1zM2u0/KM6Etcvud1lgLQ5tXPJI3mbA/mHL5LXZ3yW7Z0MXiZ0/q/HoZYQuekPEL7N94X NX6WlorfpjUemassxFcbdfpXzRuxs4slDmP9SCGg+oWh9PqrVsydlHozxY9qD7MbVns0eM1P ZLtVi/aYv0b6mwX6KAxMr42n4o5G7iOdm3MzJB6jZcpQxCqxuYJxsdZOQfmtiJU3v4aLVTXj xA6Qpqzl93mucQcHDLXHOwP44WrxBtYabXgDN8XclYfEnq+Ot5xLT174WtdtyRtxygfLGFXh tvosLeBN2aLwZ49608O+rqa/aI1Nd9M3SlkD2S0NQY+Y/wB0z7r/AKOBCtjeH4fFw7PEwU0/ HoZ8Pi61CSnSllZ69eBD7URxX4T8EJbvxYtlHre22+4R0XvcEbaarmjOBzADDCWnOcYBXT63 Aq+ExGThdTR65JarTwe6OZp8SwmI7mPp2b/ahv71s/tPVLwde3O8NfjmoaeltutLTa77KAH2 m8j3aZrjthvOAHZ+RK0MRioqPZcYoOD8Wk4e5q9vfY3afBK1ROpwuoqseqi7T98Xr8LnZC7c EdO6wpjV26SBrJQHMfAWyRY67Dp+S1q3L+HrwvhZpLfRpmr/AChiIT7PEJ3XimmcZ6y8NV6t FwbUUtY2qpYtxFFEA931BH3sd11/GcBr05XlqvFG5QxWHnFu9n4NnFt04P3K2yujqrvfaeGR z+WEW6F80bDvkEtz1PpsuKnQnT0195yEoQaUXFXte6k7fA21eeDForomm4Xe61tRDGIoppJG U7G77ZBGM9Oi1e8ndoijKavGMbe7f3mx75w1tE8D6+pdUSyZ8urNVWfG1wdhpw39k+uFMa0c 2VFIupfLH3WMDTugaKgu8tXSumE7yWtjZVEODRkcwHRwWeUHLWRNWdRLs5LT0ZJ1LSC4Q0tb V3OOie7zJ5P0dJN7w7BA77b7ZWCcIzWul9NOnnYvGpOEc0UpNdLpGq2unt11sk9VQQ3Ngcx0 Dmmg8sxjPUAkk9OywxpyjCzX4/AzSqyzxi0r+TNIroL1ZK9tExhBjDZopxSBoqAe5eTgZHXt lXlTTjsbsKlOSzSfkzcdTS60itVPcILfS0lWHnzZSWShzcYDnZ2Dh6DbCyU6NSf10ccq1HtM rlp4FKriFeKKnbHJR0ta6UCM1EsFM17Xn7xGBzEenqFgnh43akZqFNO+aWz212NZknnudIG1 tfO2OSk5XRW33eDmIzkvGMk/TdYbpSS6JmqqeWblCN353fwNKg0/WQ17ai3y09HBHC1zTNUc 0sjc7tO2Mlb9OtDM8jLV5txWZ3ZCB1yoKyQtv7Y3VTc8snIWwtO3LjGzvmFWpVlvJ3MjpUqk Vng9OviJrDcKyCKKg1dWVUDf1kkeGHynb7ZGCG/uWGMIt9o1oROrDJklSfqaTSacsD4Zqeqv l3rpPuvBYROx/wDK5h1afksNprWWlzYpzm4LMvwNY0zpS0+YKOnqo4SwCKSNznEzxEZBJO3M D81kahlSlFtkTr1V9RF9lloYnSsdcGUMdLOC2V73M5WdMN9SPVWrK8Euhl7WTs46+JrH6OoJ 7MLc6oo7hP5gJfPUyNYeY/DkemFgztNeBhrVHdy+wpT6cqqe/iKKGz0TKdjoQ6Kkc5ox0w4n 4hlchKOaLmilO7SV27s1G26K1L79FFV+TV0bcYPI1uc+oHRYGotZkZ68I/VszdFPwilvL4zO xsj4y50bo5AHMOOhz1H0WWlQbWYwqWRq+xuJug7f+jBJXwiN0cLQwvla4sOcHBHVJxUUnKRL bdSMYdXr6GmXXX1k0QD5TqZ0rmkFjJC5rHjvjHRcfisVQod6btbzOWocNxOJtGlF2vvbU4I4 u+Nm3WKeohjfFVVT28vJTOy9pHz6D+K2eFcE4xxqP+zUnCm/256J+ajuzZxdfhXCn/tFTPNf sx1+L2R1z4hcdtR8TZZI/OdQUDznyICcu/vnd/w2XqXAPZzw3h8u3xP66q+rtZW/djsvXc6T xTnPF4qPZYePZQfRbv1lu/TY2/adJufIAGnf16r0K78fcdQV+pvLT3D90pblmfwUFjkjSHCo zOZ+rP5IDlfRXCHlLCI/3IDlzRXCcczB5Q3/ALlAcr6R4aNga3MZ2+SA5BsGlmUwBLMdkBuW jt7YhsDkIDMDM9sICR23QFUBtHi3whtHGPTTrbdo3Dkd5lPUR7S0z8feaf4joUB1k1l4GNV2 CtcbfU2q5Ujj8Mj5/d3/AItdtn6FAcP3i1VOnbvU0VU1sdVSSGKQNeHBrhscEbFAYoyTtugK vzvnrlARznORnbPVAdkPB/4kqtt5p9JX2pfUQ1I5LdUynmfG8dInHqQR0PYjHcIDlviLR/or XMcwBbFcIACe3Ow/4EBbo5CMZG/cIUe5qlHMMK9kTE1GmkCoWMyB/wCKGMyonH06IWiZEZyE LF5hzhCOpcQkIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgLb34/FCFsWJXYQkxpXeu6Ax53IYzDqH4b9 EMhp1XOckdEBtHVtw9/ucVCzdseJpvT+4b+e/wCCAo2QAADI7EjchAXmOaWjBygJAt5ckbnZ AReS/wCE/sdNhugI8vJ168qAmwYaN/iQFW7n4fzQF+MBjg7sN0BejOcEem/zKApcLNSX+hkp ayniqaeXZzHtyCP8f/foQ3Y4D40cJP8AI4uEU1GTNa6txDC4/FC/uwnvt0PyQJ3NlMGAO5Qk m1wz8ygMljcAdQcfkgN33fSVTbOD1or5o3sZW3GaRoI/ZdGxrT+PlkoDbGeVo9UBUkcgB6lA RfJlpaUBAEA9d0ByTws8PtbrB0dddTJQW7qI+k1QPkP2R8zugOeLNbKXTlqio6OKOnpadvKx jAcAD+JKAumdj3EY3CAh5hDuflB9D3CyAo+pHxDOXZ29EBper7cy+6VuFE4crKmnfGTnf4mk fzqGk9yLtO66Hkr4mDpmu1RXy6j0dfbjV2ymEL5bddPc4ahrXcgPK5rh5gwNgfiXzfTwssLi KuFpSytTlHbwf2HpnEKkcTCFapreMX5bHXCnfYLVXurrObxQTMkdNSPmqI5gzf7vMADkfl6r n8zbjGfTdnWv1Sd4q3ii7dKtmt7eyrrD7tWtY5jy088cmN2ubn7oPdvTPRTCm438DFUnNvN4 HYnh2xw4aUzHObKXUcZBYNgCN145xWFuJT9We/cIln4bB3/ZOs7KYR6suULP6i8qry5gJyN+ v0K9GwbvSu9bpHSOIK82mbnslqp36hfPDVzTVDH/ABxCPlaz55WGrOSeW1kYpU0lF3OZOAfE p3CDj+L46J0sUDIBPE0/E+J0IY/Hzx0+i+kfZVgFxLlGrgE7NTlb1vdXPnL2kY/+TOaKWNau sqv6NWZ6H6W1RQa009S3S11UdZQVjA6KVnR3yI7O9R2K6/jMLVw1aVCsrST1X4eXgdqwmLpY mhGvRd4taP8AHz8jUFrGwbb1NwstOqNc6f1HNEYrtp6fzoZ2DeVmCDG/1b8WfUHouUwnF69D CVsGneFRWafR6ar4HGYrhFCviqONatOm7prqtdH8dDcgbyjH8nZcWcmY19tjb5Y62hL3RtrK d8DngbsDm8uyz4au6NWFVfsu5ixFJVac6T2at8dDTeHfD218LtJUtmtFOKelpxu44L5n/tSP Pdx/cNls8T4lWx2IlicQ7yfwS6JGrw3h1DAYeOGw6tFfF+bNb6b9Md8ZwuPN+1zYvH3jVQcF NDy1czxJcauN8NvpgfilfgjmP9yM5P5d12HlzgdXiWLjTjpCLTk/BeHq/A4HmDjlLhuFdSWs mmorxbW/ovE6DOkdLI573c73uLnO/lEnOf3r6JjFRWVbLb0PnbM5ay36+pRWIOwHs/tCOuuu 7tqCRv6m1UwpoXY6yybnHzDR/wDHLzf2j8QVPCQwi3m7v0X8T0b2ccPdTF1MW9oKy9X/AAN4 e0J1i236KsdiY8iS4VRrJWjY+XGMNz8i5zv9quF9m+AcsTVxc9oxyr1e5zXtHx6jhaWFhvOV 36R0R1PXsR4+EAQBAEBperNHUOtLb7tWwhwH9bkGz4j6g/zdFenVlTleJmoV50pZof5nBGvu HVdoKuEc+ZaeQnyZ2jLH47H0PyXL0a0ai7p2XC4qFZabm8vBFQ/pPxe8NoOcN82/QbkZwAHu /mXBc4VMnBcW3+4/uRzvA434hRX949jGnmaDnruvlY9f6HSj28ngv4ieOPwa0Gl+G1HQXG72 q/w3aroZ6kQyVcDI3txEXfC57XOa7lJGQDjdb/D5U1W77Sv1eiRjrtqN0m7eB4q6V9ltdtIX t8PEarqLVU0zsSWunhcyYEfsukkAxnvhv5r2bg3IUa6VfEV1KPRQd7+/odJ4jzPKk3To02n4 z0+XU7FaF4e2XhjZmW6w2yltdOwYcImDnlPq9x3cfmSfwXpWCwGGwlLssNBRj5b39TpuKxdX ESdStK7/AD8EddfH54dqL9By66tUUVLV072NukUbeVtS1xAE2Ozgevquhc9cvwyPiVGKTX1l 4ro/VdTtXLPFZuawlbZ7HUZ3XoB9F5TbxO7lEBuPhDZqLUnFXTFuuLg23193pKapLjygRPnY HZJ2AIJCpN2Tt4Erc+oDxuey70f4oa+0an0xX1XCri5o+GOLTes9PsENTSNjjDYoKljcCopw AG8rt2t2BIy08BRxEod360TZcbnHPAb2lmp+BXFK38HPFjaKPQOuaoiGw60g+HTGtWj4Q9kv 3YJztlrsDm2+EkA3lQjJOdHbw8CFK2kjYf2nfSFpvPs0obpWtgFxsmq6CS2SuYHO5pWvY9jT 6PZkkjqGhX4c32liKmx8772gH+H0XOGuXbVc6iw3GnraSV0VTRytnieBkse05B+eCFSpBSWV 9Qdq9Taf0d7QW10V4t97tmkuKEEDKa40Fc/kguhaMB7HdyezhkgEhw2BXX4TrcPk4Tjene6s Qm1obSp/ZyalscslTqvUGlNPWamP6+rFc2Y8o/ktIaPzI6rZfGqclalFyl6EZjaHiN4o6frb Pa9FaK8x2l7C7mdVOBDrhPuDJjuNzuRuSTjYLPgaFRSeJr/WfyL26mzuEfDG4cUdRS0luqoa Soo4fefMkc5oGCAMFu+d+qy8QxtLDU06qunpY5bg/DK2NrOnRllku9c9CPBR7SPxOeB80lDQ 60oNS6fpiAKC5SSOLWAj4WyYJAx65XnuJ4dw6VR1sCp0Jt3bi1Z+sXoejQw/FJxVLiKhXglZ ZvrL0ku98T0j8Pn2sfhtV6gOm+KtkrtHXencxstW0Coo38wByHsGR17tXIYaHF6VFVLKtB+F ov4dTp+OwmAjiZUJSdJr/wB0fjuegnBfxs8E/FzboajS2sNK6iErA8NgrYZ3xZHQhri5p9QQ Fx9XiGCqSVPF03Tb/ej18mYvoGLpRz0pKS/uu5vCv4EaYvr3zUvlc0m55GxytJ7bEbLDieXM HiVfDz2fQQ4tiKay1I6eeljZuo/CZHz89FFb5pcHPmxAB/8Acu23b8uy4zE8t14t5dTaocXg /wClk0vJG3r9wEuVv8qR1qjeIjge7uc8xjHXbGPwXFT4TiKf14e9M26eKpSTUKnxNBumiK60 29oqKWr5GAsbHz7NbnJJOxA+a15YZU9WjH2Eakr02bXqdFRulfMwvpgSHYgjdMZAe49HfRYH mUrXLqDvFNbGm3HRNlvFsL6t9wly1zGiRr4g4ns3II5voqVJpWd9TYSqxfdjdfEwTw8tFTRw 0k895PlsMfkmo+Hl/uj/ABKxxqzy+TMnY1XNySS9xnVHBSxUXu0nnuqYORry173PEX0JG+FS nBOdjMnNQeZNszq7RdvdaJ5qGktFVFjDZ/uSvHTOMZBWSEKaaj1NG9dO7bRbg0bHcLa6Onjp KTmaGVEcznANx67Zx8wryopOzRiU7yU3r6EKngZHQmCEQxmnnPOZXSfdeOm+Mlv4qmWEtlYz Uqk2pXetzTrZwFp6SmqGQ2qk8t5zzPlkcXdOw6j8VZUHubE8S9nqzNsXBqe21JbRUDYevlF9 NyPyeoI7sJ6Dqs30STjeWphVaS+vH56I16q4K1F2jpxM0UTImjmihiIYAeox1xlLaJKLuYqb nG8opNeJuCxcBGe4TRTxQyGTAD42Yc30wD+RWR4eaaaVzLKSb1dn8jXrTwNawO94ZTzxZyWS RgcwH7OVn+gTcsqVn63NSrUhHrc1N3DGz0kgZJQ0ueboxoYWn6dArVMKsPHM45m9zJDFSayw dtCl3v1h0gY+ZtPCMHmJdnmHTZaM8RhcNGc61kvU2MPhcZibRpK5w5xK8ZOk9GQOhFZbeZmY w8Pa6QZ69N8Dr+K0I47E4l5OGYedR+CTt8XZfM5yjwanSWbiFeNNLXVr7NWcF8R/aCxVznMt MVTXsEZjDfK8qI575O65TC8j80Y+yxGTDRb1u1OVvBJaX95SrzDy9hI5qUZV59P2Y/F6/I4F 1rxY1JxDqpXVNUaWnlGHQU5LGOHzPUr0rl/2d8J4Y41ZRdWov26mrT8Utl5dfM6nxjnXiWPh 2MX2VP8Adhove92aTa9JPk6MJHr1yu8q2yOoebN3WPh++ZwyzO/RCUrHIOluFj5MHywEJOU9 HcIQOTmiyf4IDlfRvCXkLP1YQHKukOFzIgCWYQHI+n9CR0jWEt2+XdAbst1lZDG0cvQIDUYq QR4AAQF9reVAVQBARccHrugOufiW8X82mbnU6f0pJH77Tny6u4kB7YX944wdi4d3HIHTqgOt GodUXLVtY6pudwra+Z3xGSeUvI+W/wDMgN36R0dQs4Eao1LX0/m1BqIbZbHOziOQuDpHjtnl BG/zQGwQMnB77IDlSn4T3PjTwwtF60/bm1l3tz5LbdGRuYx84Z8UM5BIy4tPKe55QgNEpfDf rurn8tulbsHA4POxrRn1y5wCA5d8P/gyulk1LQX3UssdG62zNqYKKF4kkdI0hzS9w2AyBsM5 QHN3F62maww1o/8AoCUSOH9wdnfuOfwQG26KT4B64Qo9zU6OToshBqVLL09FRK5kM6B2SrN6 GMy4nZ/FULRMiJ2R9ELGRC7DvqgLyAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICjj29UBZkO/wBEBZk3 7oDGmcB0OUKPcxZ3ZKCzMCqm5QSpW5c0q6VraWCWWQgMiaXOz2AVnsUW5si3vdUvkqJADJVP Mm+xaD0H4BULPYzwORuSM7nf+dCtmXIX8rM82ev4IWWxf87OcYPzQko5hADgfqPRAUeMt23J +aAryFrcE9MDKAuxtw3A3JQF4O5T3Ib0AHVWiC7GASSc7fuSRWRmQMxENgc9FK2KmwPE01v+ RuzABc2sjPTcfC/ookWicAEYdjuqli4xpI6tz2PohNmbo4Y8P6viJqSGjhY4U8RDqqYjDYY+ /wCJ3wEIOyOvdAwaw0HNaYhHTlrG+6lwAZC5n3Pw2APyJQi6Orl6stVpu6Po66B9NUxHldG4 YI+Y+R7FCTHLiATsP4oDN0zpO5axubaW20c1VM478rQWs+bndAPqgOc+GHh9odJujrroY7jc hggHeGnP9yD94j1O3oEByHJP8Owzjt8kBAzc7zjYds75QEZKgZ5fhB7n1U2ZF0WnTB2cfDy4 zurkNlvJaNsEu3QqQ83Mb+c9dunyUNXTRKdjyL9oVaqrRnFioa9lXUWx1dUNEO/lB/NnBPpg h3TYrxTjFLs+NYmC6tP4pO53yjVcuG0JeVvg7HV+g0+blUzy1EU1PA6XnkLBlzh/KH1UVXez vqaE4J95Gq23Sk9xoKenY5rfMd5cQmfyMOSeudgfmpir7GpJpK7OwXA6r984fW/nc2V0UflO 8s8w+F2MLyfmWiocSke38q1XLhlO+23uODuKnnT8W73LJ5fPlvIWx4Aa3oP+1dr4FP8A2ZO9 2cPxyblXktNLfn1IQTSUGtqdzXYZVY5sdCVnxSvucVZ2Vtjk2tgNJreJx6VVCwkHuQT/ADL6 I9gGNzYTE4a+0k17z539t+Gy4jD4nxTRy54b/EbW8D74YZxJV6frX5q6YHLoj/41no4Dr2OM L17mjlmlxalnj3aq2fj5PyPMOV+Z6nCqqhK8qT3Xh5rzR3dsN9o9UWanuNvniqqKsYJYpWH4 Xg/wPqOxXg2Jw9WhUlRrK0o6Nfn5HvFCvTrU41aTvGWqfj+eplrAZggCAIDaPGfjJauCmkJL lcHtknkBbR0rXfrKqTGzR8h1J6ALmeB8ExHE8QqNBaLd9Evx8PM4fjfGsPw3D9tWer2S3b/O /kdFOInES68U9V1F5vFR59VMeVrRtHAwfdYwdmgfmvoThvDcPgaCw+GjaK+LfVtnz/xTieIx +JeJxD1ey6JdEkaIt848lDBJVzxwxMdLLM4MZG0ZMjjsAB6kqkpKKcm7W1v9oUXKSjFXb0t6 +B388PXCscIeFdvtLwwVzx7zXPxjMz9z+DRt+BXzrzJxb+UcfPER+qtIryW3x3PovlvhK4dg IYd7vWT8/wCCOoPif4nDipxhuVZA/noKIiioznP6thwXficle0cp8J+gcNhSl9aXefq+nuR4 zzZxVY/iU6kfqR0j7vxZx+uynWggCAIAgCAxrxaKe/W2Wkq4mz08ww5junyP1Hr2Uwk4yujJ TqShLNF2I+CHgxU6b8b+jzF5s1thfUVsU3dvlwucWu+f7iuE54xy/kGunu0l8Wj0Dk/ErEY+ mn9ZXfuSPT8DlAHTC+bT2Qry57HHyGVK8gaHrvhpp3ihbzS6jsVovkHKWYraZs5Y30a4/G3/ AGJBW1gsficLLPhqsoP+7p8VsYa+Go1larFS+FzyP8a/Cm0cEfE7qjTdh52Wmilikgic/ndT CWFknlZPUNLtvkQvp3lLilfiPCaWLxOs3e7tvZtX+R5LxvB08PjalGn9VNP5bHnz4/fEZS3C N+g7Q9sxila+6zs+6wt3bCPUj9r8uucdR564/TlfhmH9ZP7jsXLHCnFrG1VutF951U/xK8xO 5BAThmdDIx7Hujew5a5pw5pG4I+YOD+Chq4Po99j97avQ3jM4OWLSOub/bdNcW7FSRW+sprl UCCPUQjaGNqqd7iGue4Ac8ZPMHZIBByOCxWElTleOxsRqLqdqvFxojhHxn4EXixcYHaPrdCz xOlqzd6+GCKlIG1RFMXAxSt7PYc/UbHBS7SMu5uXaT3PnD9on4upr5DJwO0HxW1FxM4D6Lu5 r9NVN6puSrjd5fJ5AmPxTwRbiNzgNjkADZc3h6S/pZK0upryl0OqROR81tFCiAoWtfjP7O4P ol/2QdifDX4Eblxo0hPfdQ1dXZ7bUwubasjMs7z0lLT0iGPq7ttuupcX5mpYSqqNFZpL62mi XgvP7D0flnkKrxCg8Vim4Rku54vzf937fTU4/qvCJr2PiTV6ZhsNVUVdGQXVDPhpHRk/DIJD hvK78+2Mrk48fwf0dYmU0k+nW/odffJ/FVjJYONK8l1/Zt43Z2A8OPg8u3Be9Vd0utxoamoq 6Q0rqalY5zYsuDsl5AB6dgF1bi/HqeKpqlSjaz3f4HoPLfJ2I4ZUdavUTbVrL3dWclXPS2C7 LcYC4eFd3OzVcLbWx1547+Em86s1bXXq1VVHK6r5T7nKDG/ZoGA7GCTj5LtXDOPUKNONGaen X3+B59x7lHE4nETxVCS71u7t0Rx1wm4Xa707xOjitkl30tcKBzZZq+CZ0DoG52LXsI5icbYJ z32XN43H4V4fPNqV+lr3OpcP4DjpYrsWnTa3fRL77+B3e0X7a7xO+CB1I6LUkGu9LNcGg3yn MlVAf5DpmOaR8nEEb4O66lh+AYDHTz0nKlU/uvT4bHYOKvGcPjeaVWl4tar19Tuv4R/tZOou MOoYrPeeFcjvIi8ytraeua6KnaDjmIcATns0EkrFxDBY7h1LtO3U+iUo6t+pwNLEYLESeei4 +cZfcd2dC+324SaiDI7nS3e0zybOM0BDQc/LK42lzFWv+tpfBmefD8K3+rrNeqf3HNPDr2kv BHjKwtptZWCOUENENbPHG/PTGHEE/ktxcbwlT+kg17jDPAVKfepzUvR2+05MtuutB6taHUl1 sFUQMh0MzMgDvkdsKircNqd1PV76FEsbTV7OxmDSemb41sbPcKpw+45sjXEfQhY4cM4bOTyv X1MkcXjKXes0vQq3hXZ4XPdGySIEYOHAc344WRcFwjp3i2mvNGKXE617z+ZbZwitrJN5Kwkb tBcBj9yw/wAg4W6d3r4lnxKo1okUquEVnqIyPLc2RhJDgckErFHl/COpm6k0+J1YJuNrPQsP 4Y0FPB5XO2RjSeYSHr+KiXCqcJN5lcuuISstLehYl0Lb4YWH3iJrQdiMfQA+qxPh9FLRqxdY upe6iKrSdsieQ55PJuGNjwCfoP3rH9EpWypkxxlV99WMOtqbFTVDuaaDm++4vc3DfQZ7LUqz wtGOao7eVzZowxM1eEW/RGyda+KXh3wxo3i96w0xaHscXctTWxMcAd+hOcEdFglxLBqF6d3f ZrU2I8NxdV5pwf2HX/it7dLw/wDDaUwN1Y+/SxgtbHaqN8w5h0w8gNx2zlWoTxdaLjRot38b JfiZK/D6eGp561RR8tZfYdYOMn2nHTcL6qm0hw/vlcefDJrjVMp2+mcNycbZXKS5f4nVV88a a8rs0I8R4dSea0p/BL8Tq1xk9v5xk1+DBZ6XT+lY5cjmhjdUynv1ft+5ZIcmU5r/AGqvKXp3 b/C7+ZmfNk4f+moxj63l8nocYaO8RfFLxD11XctSa31FXRQDlEHn+VBK5+RgxtwNtsbLDieX uHYeVOjRoq8pJXer38WbfDeOY3ESnUrVZd1N2TtHbwVjtDpXRD6eyUcfIXubG0E9Sdl7BFZF ljol0Ogybm88t/Vm6LboZ8n7BHbohY3NZuG7pAMsJ/2KEWRvjTXCp0hbiLP+xQk5K0lwfOW/ qjk/LCA5EtmgqbT0DJJ2nm/ZY0Zc7+b80BufTjpIXt8qihDB0DnHP7kBy7w6dQXlwicz3Wox 91+MP+h/woDlC0aeZTtAxjbfbohVo1inoWMbuOvTHZCxkRxcobtjCAudEAQBAEBxt4peKzuF HCmqqKaTy7lcD7pSEdWOd95/+xbk/XCA6KOcXklznPcTkknJPzKAzLBYa3VV7pLdQQSVNbWS iKGJrcl5P+O5OwA3QHN3in0I7hJwk0TpuF3NC2WaeqkbkCoqeVuXH6cxx8kBwKehHcjZAdsP Z8wPZoa/yuz5Utwbyem0QygOwiAIDGulAy7W6amlAMc7Cx30IQHFNqc+Bpik/rkLjC4d8g4y gNWon4x/jlXTRjNTpH/CBt1UmQ1CndgLGQ9jMhfshVbmVC/lQuX4nYQF9hQjqSQkIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAhIcFAWXux+KAx5X7goQ3YxpnoVe5iVEmPXKFzT6txwN1NmDaOuar3tsFB uRUv5pux5GncH6nA/EqWytramE1nwjlAw3ZxVRmJ82WAAg4GPyQZicTg3PTcbIMxcc4hgAxl yFiZOOUDOAMFAUAxgjb8OiAlGN8E/NAZEbd9u+yAvta1nQ9NhjupTsCtM7nlHMdvpndG7lZG ZnOA3oCpiVNN1zoam17pWe21D3Rc7hIyRoy6NwOQcd1LVyyZxHL4V72yoLYq23TRk/eJcw/i MH+KoWNw6T8KEUUscl3ubpgPi8qlaWAn0Ljvj6BAct6W0xQ6Xt7KS300VJTt/ZYOvzJ6kn5o DUy8coAPT5IVSNPv2krZqtgZcqKlrA0YaZYwS36HqPwKEvY0L/IR0jBIHCxUoI9XvcD+BcQm nQamuW2gpLVR+TQ08FJDj7kMYjaD+CBbF2SUNYTynf8ANCS3zhjc9iEBB0mHNA6/uU2ZF0Wn lwbjbPU4G6uUIv3fkuOcdx0QEJKj4hjBaNyAFDdgWZKgjuMA5A/il0Dzp9pVw2opNc3e41t0 koHCrgfSwOhc+OXmj+L4m7tOAexyvJebaTp8YjKP7cPsbX2I7nwuWbAJvaMmvirnTKWrhttd VU0HmVscIB5YIjzcvzB3wuGVVSSYcoxWprGrbfbW6AhqLZWGqlY9rqiIR/q6fI2DyMkE9tsF FVblYwThDK7HJHhu1TDfuF9BRRUsFPUWeWWmmMbMOmBdzhzvU9l59zfTy4iDy7rfzPTeQY01 g6lpNtu9m9F6eC8jYvFXT9GOMtR51VHS+dS+Yxkuf1/yGO65DgdWX0ZGzxfDp15PqaFciynq aOSCWMsj5SMsz+/qMLkcS2cJTg5X8jkbVErXTacrN8vD4S7qCCGkfzr2L2CYzs+K4nDPaUbr 3PU8Y9tWEz8LpVkvqyt8Vp9hkEbdhvn5r6vtpofMa0OVPDL4kqngrexR18ktRpmsf+vhG7qN x/02Mf8AvQ7rqXNnLEOKUu1pq1ZbP97yf3Podv5V5onwyfY1P6F7r93zX3ndi03Wmvtrp62j njqqSpjEkU0buZsjT3C8IrUKlGpKlVTUk7NPoz3WlWp1YRqUmnFq6a6r89DIWIyBAbX4u8Wb Vwa0hJdrrITk+XT07MeZVSfyG/znoAuW4LwbEcTxCoYdebfRLxf4HFcY4zh+GYf6RiH5JdW/ BfidFOKPE66cXdYT3m6y5lk+CGFp/VUsfUMYPl3Pc7r6D4Rwqhw7DrD4dadX1k/F/cfP/F+K 1+I4l4nEP0X7q8F95t5cmcYFDdgdjPBL4e33Sui1reIeWlgJFrhe3+vv7zY/kjt6ndeY8+cy qnB8Nwzu39d+C8PVnp3InLkpTXE8QtF9RPx/e9xyR4xuNw4ZaBdaqKYC+X9jo4+V3xU9Odny fjuB8911jkngKx2M+kVV+rpu/k5dF52Ozc68eeBwf0elL9ZUVvSPV/cjpU1vKAAAAvdvU8L9 CqAIAgCAIAgCA518ANiNdxYuNeW/Db7c7Dsbc0j2sx/teb8l597RcS4cPhSX7cv+m7/A7/7O sPn4hVqP9mHzbX8Tt+vFD2k4b8TXjl0P4V7pT2y+uuNbe6unFVFb6Gn53+UXOa2RziQ1oLmu HXOx2XbOXuT8fxiDrYdJQTs5N6X8PNnD8S45h8FLJUbzWvZbnXvUXtrKVkcrLTw9rJHj+tS1 l0Y1v1c1oz+RXeKHslqadvibeST+04CrzpDVQpX9Wecnj68Vl2gs+p9d18kR1NqSp8um8tmI 4pXDDeUH9mNg2zv8IXe+J1qfAeDqlhtMqyx9Xu382ddwNKXFOIOdf9rWXu6HmVUTPq6l8j3y SyzOMjnvJc6Rx3JJ7krw2UpSblJ3bfU9NjHSyWhb3Hp+ajzehNmEuuoswRgoQC0OaQeUjuPT /wB8outmLroZNxvFXcqeGGrrKqphpW8kUc87pGRNznDQSQB8gmS/T5C62uY+Mj19PmiVtB0v 0BHKUTT2HoUUg354bbxo+w8X7TVa6o5a2wRP/WMaf1bH7cr5R1dG04y0bn81xfGYYqeElDBy yz+3yXmc/wAtVeHw4jTlxOOakvgn0b8V4o9TKF1Lc7bS1FFJTz0csTX08kGDE6MjYsxty4xh eKTU4ScZ6Pr6n1PDJUgp03eL2ttbpbyMW7xQ263zT1M0dPSUzfMlklcGxxju5xOwHzV6blOS UFr6XfwMVZRhFyqSSS112951m4r+0J0XpWuko7JS1ep5o3FpniIhps/Jzt3fXAHzXccDypi6 iz1moLz1Z5pxX2hcNoSdLDxdVrqtI/E4z/pkNVPVZk0jSeRtsKx3P8+owuYXKCS0qu/odaXt JnKWuHVv8TN9cN/GLo3iTVx0dZ52nq2Z3KxlW4OgeT0AlG2f77C4zG8AxWHTnG0kvDf4HO8N 5w4djmoVL05P97b4nKFdpfmjGN2kbHOeb5j5brhVVSeh2ieFT1/yNo8QbVarFpevqL2YI7Uy IioE4yxzf5OO5PYeq3cNKpOajSXevocVj6VGlRlUxLSgt7nHfs4qu13ziZrm32uGSCiqYI62 jineHSeWyQt5T64Ds47ALk+dFVjhqNWo77p28zxihKlKvUVFWi9r7na2s0Y8F2WOw7f0yvP1 iraSN/JZGm1GjcPB8rfbfH8MrNHEprQxuKv0J0Ru1ie11DcrlRPZ90wVMkZaPkQRhXVZN3Ld 5aJ/Nm6LD4i+J2kpWPt+utVUpjOQG18hB+uTv+KhxpPvNamR4mq95S+Jh+IX2sPiP4I8Kp7z p7iDcGz0VTF5oqKaOZjonEgkgjOc47rl+DcOw2Mr/Ra18sk9m07rbVFZ8Sr0V2kbO3RpM6e6 Z9uJ4rtH3B9TScbdZSudO6oDKqdtSyFxJOGiQHlbv90bL0Sry5w+pa8LW2ab8LHEU+K1oZnH L3v7qOx/h3+0b+IGosdTHqniy2O6slcfOq7dAGzxEDAy1gALTkduq28BylwhRfaSmn/jlr9p xnE+N8RVWLoQg42/cWj9xyhYvb/8ZdQzMpqbifp+smLhyxupYg9x/HHMs8+QOCVpJ9rP/ff4 Gi+buLUou9GH+5/Evah9rX4htRzCSTX1TTub9z3ekijDPoMY/Nb0PZ5wf/6kZy9Zv7rGlPnf iNrU3CPpBffc4i4ye0I4/wB1rIZH8VdZRx1n6tzYazyWlxO+zAOo/wDfLLieSuBYfCVKv0dP Kr6t/ezb4VzTxSvVjRdZ6tbJL7jiTit4leJOorw6nq9e6vqICBztN1mAccegdsvJ8LwzA5c/ ZR+CZ6RWxuKz9nKpL3M0jgzbanUM1xrKuWoqpA7AfLI55z3OTv8AvWLitRUnGFOy934HIcMp uUXOWvqarqqxTC1zeXFvzZc89Ix0wsnC5qVTXoavHY5MOkkjbDbAWkEsxyH7rtuYY6rs7qRs dGi00jLobL5TDM6OOWN/wnPUj0HofmsE5rZGSKZ2C8F/Cye+anjkEEjY6iSOIEnLT8QPT6Dr 81xF41eJYel5t+5L8bHYMHF08HiKq8El6tno3ZOEr3sY0RO+FowvRPU60tjdVj4POexvNGRk jshJvvTnBvDgfI6d8IDkDTPCHyiwmP8AcgORtN8LWQMDnRtaxu5J2ACA0qp02K69zSO+Ic5a zHQNHRAa1a9NtgAy0YwgNaoreKbBaBkHII6hCG7HKvDrUv6coHQzE+9U+MuJ3kb2P8yEm52t 5UBVAEAQBAEBh3iyUl+o3U9bS01ZA7rHPEJGH8DsgOOtR+D7Qeoqgzfoc0MriSTSTviB/DcD 8AEBrXDPgBpfhNO+ez29sdVI0tdUzOMs2D2Dj07dOqAs+IHhAzjPw8qLaHMir4D7xRSHo2UA 4aT/ACXDY/8AYgOit30/W2O9zWuqpZobhBIYZKcs+MSZwAB6n5dchAd5/DXw1m4XcJ7fbqtv JXyl1VVN/kSPOeX8AAPzQHICAICjgSgOMtbUJtWt6gf6XXsE7cbbgYcP4FARp5ebBzlCuU1K keOXBJ2WQm6NTppeYfLosYexmU70KtWMuF2yExMiM9ELF9hyMIC405CAqgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIC0/7qEWRZkOCUJMaV2QhR7mLO7BQgwqt2DuhdbGm1snxdVkIzGyGVX6TvFZVOOI3u MEWepa3Iz+JyfwWMl7F0ta1rd8DvvjKFChedi3J+iAlGS6TuwenqhKVzIzyP27DohZbEyeYk oSRLsO2H3uqAuwtEh67dEBejJO2+x/ggLrSHuBPVvxHHQoQ3YyIGAMJGWjqhVu5k0kTo25zz H1PZSnYgyWjcA9MKcwLkALcZ2BVS62L8H3sY75CEl8O5WDbogAeMjPdAVe8tYMDvhAY88ha4 nB5cbb5QFsvPOMABozkICj3ZY12/Tv3QFl8gLuux7AKyiVbLc5LCQ3cY7b/imYqWRlpxjG33 sqwKPLnxl2CO2SjYLJkDm8uRzdCGncfNVvcEQOZhdscbD0PzTYHVnxucLTrfWIp6Wrpbfcbh RMloJap4ZTGeN+PjcchuQ8dQei8z9oOHd8PXite8vDpf8Tt/LVXNTq4af1Xa/l0v/lqeefGL g3r6060uN11BRUtvi5i2prKasgdTVLw3lxGWEDfGeUAeq6jQnLLcy4rCSpxtH6sbL3HF9nMN kqA9ldUQVBzBN5UPPHMzryuBI5gtxvRNGjLqjmTwu6jZcL1cqUFzZZuWfGOoA5cj8F03nClK VOnUeqTtc7/yDOEJ1aXV7IzfFDol8F6st3jpSTA0iWQEfC3PdcTy/iHZ0bna+NRzPPFXsjjS pkdJSSscwSMhnIAxgkHcLsmIfeidYi2nocpXB8dy4P0NUw/rLfUxPI7gfdP8V2/2VcQ+h8zU U3pO8fjsdH9pOCli+AYhJaxs17mTa8SNBbuHDIX3Gkk7HxkVPy2Klq5Kdjl7wv8AiZm4N14t V0L6jTFXJlw3c63vP+mM/ud/ib+PVdJ5s5UjxOn22H/pYrr+0vB+fmd05T5rlwyfYV/6KT6f svxXl5bHdGhrobpQw1VNKyop6mMSQyMdzNladwQfovDakJQk4zVmt9LWPcaUozgpQd01da3u aHxQ4nWrhHpGe8XaYMijy2GIH9ZUydo2D1P7lyHCeEYjiOJWGw6u3u+iXizj+LcVw/DsO8RX fourfgjonxZ4t3bjLq2S63WTAHwU1M0nyqWPOzG/znqSvoLg3BqHDcOqFD3vrJ+L/DofP/GO MYjiWIeIrv0XSK8F+PU2xj5EnsuXOKSuULg0nJ2+oVc3REeBzr4Z/CJVcQJ6e+6mglo7Aw88 VM8cslw9Dvu2P5910DmvnOGDUsJg2nV6vpH8X5dD0DlTk2eMccXjYtU+i6y/h5nZXivxRs3A 3Q5r64Rsjjj8mio4sNdUOAw2NoHRo2yewyvLOE8JxXFMX2VPV3vKT6f3n5nqPFuLYXheE7as 7RtaMV1a/ZXl5nQ/iFry5cS9YVl7ukvmVdY7OBs2Fo+6xo7NA2X0Lw7htDA4eOFoK0Y/N9W/ M+fOJcRr47ESxVd96XyXRLyNGW+aIQBAEAQBAEAQHbP2fWlnW/QN6u724NyrWwsJ6lkTTkj8 Xn8Wrxv2kYvPjKWGi/qxbfk5fwS+J7F7N8LkwdXEyX1pJLzy/wAW17jsCvNnsejHSr2lfgX1 Zxh1e3XmlHPvk0VHHSVdnwBPGyPmIfDvh+eYks6gk4zlevcgc44PA0f5Oxncu7qXTW2/4+h0 zmXgWJxNVYqj3rK1vDc8+rlbKiyV81LV089JVwuLJIZojHJGQcHLSMhe2QqQms0Gmns1qn70 efyTi8slZ+HU2vxY4XW3jBoWusN0jBhq2fq5Q3LqeQbslZ8wf3ZC0uK8NpY7DSw1Vb7eT6M2 cDjp4Wsq0N180dY7N7M+7zTtFx1Ra6eHm+I09O+Vz29sZwMrzen7N67b7SskvLX/ACO3VObq LX6um371ocr8PfAhoLRGJK6kqdR1Y/buD8RA/KJmB+ZXaOH8j8Mw1nUTm/Pb4HDYrmTGVdIP KvI234s/B/Yrjw9qL3pS0U9su1oaZpYKbIjrIB98FpJ+JoBII9MLjuaeU8PLCyxOBhlnDdLZ rrobfBeOVlW7LESvGT3e6Z0ub+sGRn8ui8guuh3/AE6nYXwreDCDiZpeTW+trk3T+h6TLg8v EctcGnDiHH7kYO3NuXHYBdU41zC8PUWDwazVX77XPROVOS1jKH8pcSn2eHj16ytu/Tp57I3p cfEx4fuHMpt+nuGbb9BD8DqyojA8/G3MDIS4/XAz6LjocH43iFnxGIyvwW/y2OanzJyrg32O EwXaW/afX43+xGoWbRfAbxjc1t09SzcP9YvYXQRBvlsnd1+4SWyfMNId6BYZ4jjPCu/Wfa01 v1/yM9DBcrcwp08LF4eu9l4v02fuOsHGbg5euBmv6zT18hayrpMOZLH/AFqpjP3ZWHu0/uOy 7pw3iNLG4eNeg+6+ng+p5fxvg2K4Xi5YTFK0l8Gv3l5G1RtjJAyM+q3W7HE9GzUdJaaq9Zal t9ooIzJW3OojpYWgftPPKP8AD+CxYivGjSlUlstX7jawuEqV68KFNXcnZe/r7j1q4VcNqLhJ w7s+mrfgU1op2w8z358yQDL3kn1cSfQZ+S8Lx2Llia8sRPeWv4I+tOF8Np4HCU8HSd1BW9/X 5nQzx2eLaq4x6yq9OWWpdDpK0SmIeW4gXKVpw6V3qwHZrTt36r07lngUMLR+kVVeo18F4evi eDc9c3VOI4mWBw0rUI6O2mZrq34eC+J14J69/wDHou2a7p6nnd3pqUGO4T1IsnuUI9d/XPf6 orrYWT3O0XgS8R9S++U+hr/UOqKes+C1VEp5nQyAE+SXH9lwB5c9CMLpXM3CIqDxlBWa+svv PVOROZZOquG4qV4v6rfTy80+hzt4l+BzeLPCS626NrzWwRmtoSCQTNG0kDHcOGRj5hdX4PxJ 4XExq9Nn6M75zLwNY/ATo/tJOUfVLRe/Y8/9B67vXC3VlNerFXVFsutE4hk0X3h2LSOjmkDB BGCvUsZhcPiqUqVdZoy6P8/A+cqc5QeaG6OcaH2ofE6A4qW6brQBg81uEZcfU8pXVpch8MX1 FKPpJs31xKst7G9dFe1bndUtZqXSFHLTuIDprZOWSD1dyP2P0BXGYr2fRacsPWfvV/sMkOJP 9uNztZwQ19pvxG6IF+0xUPnpmSeRURTRmOallxnkePXBBGMg9l0DiuCxXDa/0fFKztdW1TXi cpSqRqxzQNzVHD9w/wBL/ctKOM6GTIbI47cEXcQOEGpLM2EyS19vlbCANzIG87B/t2t/Ncrw niaoYulVb0Ulf02fyMNelenJeR5RGN0bi12z2HDx8+699TVjrFrJFHMA+ncI3YldTkvw4+G2 68d9TNLYZaaw0cjXV1aWfDjP9bYf2nn0Gw6lclw7hlTFVbtd1dTh+K8VpYOk0/rPZHe2LRAp 4mRsiLGRtDGtznlAGAM/Rd5jR0sebvEa3Zo+rtEsq20cUjQ0tm88Et6coXVec8QsNwub/eaR 23kum6/Eoxj0TbOH9S2qOovNa8ZL2PIyB8K8ShUtoj2adN3cmct8B+HjouHTKkxh/mvc7mO2 Qus8WxebEWvsjtvDMFKFFX66lviJp33aip2tEXM7Jkw7fHYELnOBNSjJs6tzZNRcKaZoFHpa Csad3xOc3fzG8zRjtsubnJbHTUkzU7boA10sTCW8oIDi57Q1354wFr1K+VaGWMbWO+3s8fD7 Ut1Dam1tE2KaOR8oDHBzTE1mWkY2xk9fmuO5ZqwxXHJySdqdN/8AE7fcdoxUlDgcZL/6k7e5 K56A2fhE1hH6vO/YdF6idPN22XhQ0Fg8oYz15e2OqA3lZuGQixiPc9sDCA3fZ+H7Y4xlgAA9 EBk64s0Nu0lMzoZy2MDoSM5P8P3oVzGyqa2NhI+HlGPRBmMuOnDME4+WyDMXmsHKhDdzUtK3 c2S/00wOGF3I/wBOUnfP06oSmctg5CFggCAIAgCAIAgCAo4czSEBoNbw1sVz1dTX+otlJLeK RvJDVOZl7B2+RI7EjI7YQGusaQTk5QEkAQBAbS4sWk1FljrmDMluf5h/vDs/92/4IDalJMAe oI6bHogNSpZuhHZWzGM1SllO26hqxkM6F+wUFZGXC/ZCE7GTG9CydzIY7oUJLzDkbIQtiSEh AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBYkP7kBYldgf47oDGmdhCj3MSodkkfirJEpGBVv2OVUsbd1hdHW6 0TSR/wBdf+qiz/LceUfvKtmMZt2mpG01K1mSTG0b4z9d/rn81Uu9i4SXHIxg4whQpKdy3ugL kDRI7Jb0227ISnYuOexjiebZ38ULJ3LrHFoOR+RQkRjmdn1QF+DJxvgFAS5iMtBwSO6AyKKP J5iQR0I6ZQrIyWtLxkEAZ3UpXKmW3GRjO/71OUFxkZOQOUY9SmUlK5kMbzHfbB2HyVS5cYBE 0E/ezyoCUkp5eYgjsEBISZAeMZ7f9qAtyVGHZIJPUgKUrgtPaXEbOA2U5QUlf0PxDBx9Uygt F5YeU9PmmUq2WZ6nldj8lYqW3SAbDLfUrGC0Z2uBz+yfzWQFCeePGZAPqqtgi92eXBa0jqSN yoTsC215ZIOUfLrsQjdwcA+PGyebpW2VjaGnubGulppaabm5ZmOjPw5YeYHIGCO66L7QqUZc J7WX7Ml8+7952Tlddpi5UU7Nxfy733Hl3ctQWmjptRQ11lv0lfVGOWjkgriae3BhwWTQnPmD G2SQR1BXQcOpyjF02kvNbnN4idOLnCabdzZdPc6e60k+KKli5X4dUAF8j8HZzc/d+gW9Ujqm cXWqpqKSN9+HO9Nh4kUsEDC/3tj4nERn4ARkLguZqDqcOnl6anYeU8SqXEoJ9dLnNPiJtjr7 wke8SGKSB/O5+CeXA6H5bLz7gr/2uPiej8QUk5W2scBTziqszZY2td7xE1xI3GRtsu4yjO/e Orp3qXZvDgjfGNpa+21ADnxnIY4czQBvg/VYaFWrh8XTxENMslrtYzY+hCrh505LSS9TtZe/ BjQ8RdEUF/0dVR0NRWU7Zn0FQSad7iBnkd1Z9Dsvr/gXtDqQiqePjnj+8t7ea6nynx72eUpz lUwElB/uva/k+hwfrrhXqLhpWOhvdnraFw+69zOaJ/zDxlpH4r07AcYweNjnwtRS9+vvW55h xDg+NwTtiqbj59PjsbeaQ7cHIPQ9iPkuRjL9o41K914nMnho8VVRwea+03fz67Tsgc6NrBzS 0b8ZHJn9lx2I7HddJ5p5ShxFKvhWo1dPRrz9Du3KvNk+G/qMUnKlrbxTXgbK40cZLpxt1g+5 17nRU8eW0NIHZZSR+nzce56lc5wPgeH4ZhlQoq7f1n1b8/LyOE45xvEcUxDrVXZL6q6JeXm+ rNoFwacZH0OxXOK72RwbdtzePDngLqvilUNFqs9S6mJAdVztMMDPmXO/gAuE4pzDgMBF/SKi v4LVv4HO8M5c4hjmuxpO3i9F8zs1wV8Fdj4c1EVwvj4tQXaI8zGOj/qOnd6hh++R6u/JeU8e 57xWLg6GGXZQ/wCJ+/p9p6nwLkTC4OSrYn9ZU/4fh1N3cbfELYeCNsPvkorLvIz+pbfCf1sg xsXfyGfM/guF4Fy3ieKVUqayw6ye3u8Wc1xzmTC8KptVHefSK39/gjpTxQ4qXji9ql92vE4k efhghZtDTR52YxvYfPqTuvd+EcJw/DqCoYVW8X1fqeE8V4vieI4h18S7vouiXkbdH5rlErHG BAEAQBAEAQBAPU4Pw9vVRfRjY9B+BOiTw84RWC1OaGTwUrZJx/8AVZMyP/8AjnFfN3MOPWM4 lWrx2bsvRaL5I+kOX8D9D4dRw73Su/V6v7Tdrhy9VwpzA5ehG5PcKb+IS1utzq57V/hxpq7e Gqv1PX0NKzUNrqaaOgr2sDJ3mSQMMTnDd7SM7OzgjbC9F9mmPxUOKxwVKT7OaeaPTTZ+R1nm nDUZYN1mldNWfXc8w39SBtjO3plfQybPMU30HN6bfwQBrcnZB1sjYHiL42Wjgvw+rZ66aOSv roHxUNECPNqHOBbkD+SM5JXBcw8aoYDCydZ956Rj1ZyPCuH1cXXSp7LdnnnpOyHVOqbbbuYM Nyq4qbnB2HmPAP8AFfO2JqqnCVSXTX7T2HA4ft8RTpL9ppfHqdoPaba9dpev03wytQNHYbLb oamWCPZkx3bED6hrWkgHucrpnJ2GdWNXH1NZSb18PQ9R9p2PlQnR4Lh+7ThFNpdX0+H2nU4P P1Xed9GeSWje9i7brhPaa+GqpZXU1TTyCWGWM8ronNOWuaexCrOKlFxlqn5GSnVnTkp0nZrZ rSzO3Hi8r4+Pfgr0FxGnY0XujlbRVcjW5L+bLX/PHMwOx6uK6LwJPBcXrYD9lq68tv8AI9e5 wqLinLmF4vL+kj3ZfNP56+p1u4EaXotb8adLWe5ROmt90ukFLURNcWF7Huw4Z6hdu4niKlHC VKtPRpN/A804DhKWK4lQoVleEppP0Z6L6J8EvDThrrOjvdosNRDcbZKZaaSWufK2N3QHlIwS vJMTzHxDEUnRqzunvZW0Po7Bcj8GwWJWJw9JqUXdd5uxq3ip1rLw+8OmsLtA90dTFb3QQvHV j5SIwfr8RWDgeGVbHUacldXv8Da5rxssJwjE4iLs1FpPwbsvvPKXHJtgZHf5r3DXa58oOz0Y QBAEBftN2nsNzp66lf5VVRSNqIXfyXsIc0/mAqVaanBwls9PiZaNZ0ZqrHeLTXqj1v0tVt1L pm23OM599poqkH1Lmh2fzK8Krrs6kqa6Nn1vhZqtQhXj+0k7+5NnEl68AnDGrqamrfYKps0x fM4tr3hvMcnpjplc5S5p4jHLFT+SOp4jkHg025Olq79X9h5z1UTYqqVgGzJHNGd9gSF61H6q ufOM0szsbp4I8DdS+IfiPRaV0rbn3G617ht0ipox96WV3RkbRuSfwyVx/FOK4fhuHlisVLLF fN9EvFv/ADL0KM6s8kFqez3he8H9t8L3BW2aTonisqIM1NfWcvL75VPx5kgH7Ldg1o/ktC+Z OPcyz4pjZ4uV4p6JeC8DuGFwkaMMi/zN7z6Ea87Rrili/Mz5DEm4fgH7n5dllWKvpcq4Kx44 e0E4DS+H/wAVOprW2ExW65S/pa3nl5WmGcl3KB25X+Y3HYAL6W5P4suIcLp1m7yXdl6r8VZn UsfQdKs49OhwtG0NkBcMtzkjuR8vmuzXs0aTva63PXThLYNM1/CKw1+mm0VLpqShjfSBjmsZ E0tGWuOcc4OQ7JzkFes4OFJYeM6NlG2h4jjpYj6VUhXu5318y2dd6FbeG27+izTIrXuDGwCv jLy49G4BT6RhlLJnV/VD6JinHOqcreNmY3EmwNon1RDQ19LT7A9eZx6fkvJ/azi+yhQwq6tt nqXsuwrk6+M6RSj72cAu04+4OLQwZrJhGwAfe3XjaxCjq3oeyxo5tFuds9L8L49N8PrfR+UY 3iEAtxuCV0Ctj+0rOXizv9Gj2cFGXRGxeNHCufS1/a2pqKGQS0okY6B3mBo7B/o5ej8Hc6OH iqkbM8h5t1xuZO9zaFNpzzHx8gMHmNBJG4Hz+S5CdRuTOuQi3scj8NNBUVyu9O+4Mnq7cXBr oHMxJUO6bkbhp9O64/HSmqTcHZnK0KcnG6/LPVL2e/CCjluVZV0tPLBS0FFHSta9wJYXblvy wANlv+zqParEYt63koJ+cFd/NnM810qmGpYfA1PrKLm//c9Pkjt3R6KbDsGkkbHbZeknTdzW bdpRsTMEN+HYbdChJq1JZGRj7hzzY+gQqmarT0DI4wcbBCXscea8vUOoLpEadznQQR4aSOUO J6kD6YQho0dvX1whUkQMdN0BRu42GEBVpyPp0QHLmmrh+k7HSTE5L4m5Pqeh/eEMhqCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAICxW0jK+lkhkAcyVhY4HuCEBxNTU0lrqZ6Ob+u0UhiyRuW/sH8WoDUqS TB+SFcpqdHLurvYJmpUz8t6qqVxIzIXo1YqZML+ygtEyInbDKFi/E7AQFxpyEIWxVCQgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAICjzhpQGPI/67oDgfxj+Ims4WwWy02GqbT3mpeKqWQNa4wQg4a0ggj4zn8G/N AcNQ+O7XcAYH/oKcD73NQYc/6kP/AIBCGrm9uHvj6o7nWR02qLWLbz4aKykc6WIE9Odh+IfU ZwpuyTnKG5014t8VXSzx1FNUtD4pYnczZGnu09CoBtfVkwrr1T027m0rTO4erjs3+coRZGI+ UyksyB+HRCL3Ntaw4xaY0BMY7peqGmmbsYQ/zZW/Isbkj8cKdA4my6zxp6Gp5yGyXmcHfmjo DjH1Lh/BQFE1jhz4n9McR9XRWi2Nuxq52udF51KI2P5W5OTzHCDKcjQAyNc5wycZw4bhCxOM ZwABj1QF5gy7bsgLoyIhuPogJ07RIPiPxE5ClbgyIHOy3AJBzkE4U5SsjOghDYwMfNSlYqXW sJHf1+ShuxZIuNbyycvw5O+cpmLGUx2zjsRjbJVQSccuAbvjdAW3OLz1J75ygJxgcx7A9QgI zvyDgZ5TuPVWiC0C5oO+SN/krAi6pBBwc/VCrZjvPnHOB1xnOUKltx5eoA9Cq5ncFmV/mnDX kfgqgtuduWlwdj0OwPorZmAzmxjPxegCqCEmObLiduuyASP5thhhGDt3CA438Uls9+4U1E/l mT3CeOpIBwXAEB2D22yuD5mwn0nhOIpWv3W/etV9hy3AaypY+lN6K6Xx0+88m/FBpaj0dxFv vlSNs9nppw2AOh86Yksy0OaDzDm/lHbuvHOCV1WpK0btvRPw/E7nxmjKnWafVdDZ+lOG1UzS kVyqAI3VvlmGmlLmySBxP6xowBjP7lys6qz2Z19wSTk+hmWjUEegNawVbjLFV0JANLGByuB2 O43O25B6qcRh3Vw86fRpl8BiZUq9OqlsztBqClhvfD6oa1rpIJoOdhBzzBwDgvF6EZUsRFPe L+w9wrWq0O0vo/vOtOprPDpeKKOOYPMRzI07codt/Er0HB1nVjd7HU8TT7Oq1F3RXh3cRYtY +cA9kU45Hn9l/wD2rVr0204oVKuaEU+p278MXjVpNA2ybS+pqCcU9tmLYK6mHmERu3bzsO5G /Ufkvo7lLlqXGeCUsZhKizpWlF+K8/xPnvmXmiHCeMVMJjYWi3dSWuj8V+B2d0rxL0zxPtpF sutrulO8fFA57XOHydE7v8sLWxnCsdgZZsRTlG37SX2NdDewXFMDjo2w1SM0+l/uZomp/DDo PVTnyVemaKGV33pKXMDyf9icfkFyGE5u4tQsqeIb8nZ/aaWL5U4TXu6tFXfVJr7DalV4ENBT PzE28U7B2FbzfvIXLR9oPFku84N+NtTh5ez/AIS/q5l6PQnQeBbQFM8Onhu1W3OeV9aWj9w6 KtX2gcXltKK/9qLUuQOExd5RlL1kzemlPD7ovRmJKDTdsZIwf16WLz3jHzdkLg8bzHxLFrLX rSfle3yRzmE5c4bhXmo0Y+tr/aS17x60lwzp8Xa+0UMjB8NNA/zZT8gxqcO5e4jjXmwtKVur ei9bsY/mHh2BWXEVYp/urX3WOvfFjx7XO/RS0ek6X9D07vhNdUYfUuH9wzo3Pqclej8G9n1C lapj59o/3Vtfze7POeMe0GvUvTwEOzX7z3t5Lp6nANwrp7rXTVNXNNU1NQ4ullmdzyPPzd1K 9Gp0o04KnTVorZLY85qVJVJupN3k929y0rpW2KBSAgCAIAgCAIAgN9+Gvh4eJXGSz0L2l1HT ye+1e2cRRYcR+LuUfiuuc1cTWB4bUqp2k1Zer0+w7Dyrw543idOm1eK1fotftO/JG/YfRfOz t0Poc2B4juNp4FaGiuENNFWV9ZUimpoJXFrScFznHG+GtHQeq7LyxwD+VcU6M24xSbbWvove zrvM3HlwrCKtFKUm7JPT1fuR1/8A6YJrDz+b9FadaM/d5JcD6nK9FXs44b1qzXw/A86/0kcR urU4f8RwF49fEVrDjrpa0x1ooaPT9vqPOko6KNwBnIwyV7nbkAZAHQHBXaeUuWMDwuc5UW5T ateVr28rGHEc14niajSxEVG2yV9fW51cOenbsu8J6WZr31aKKSTZnHjjPQ8CuHlTeqxrZpif Jo6bmwamY7hv96MZJ7BcPxzjFPhuFeJqavaK8ZG/w3h9TGV1Rjt18keePEPiHd+KOrKq83qr fV1tU7cn7kTezGD9loGwAXgeNx9fF1niK8s0n9ngvI9Sw2Gp4emqdJWS+fqY2lL87Suqbbc2 N5n2+qiqQ0jY8jg7+ZcbiKPa05U+jRyGExDo14YhfsyTO0ntLdAO1g3TPFGzg1djvNuhp6ie McwhO7onOx0BDnN+ThhdL5QxSoqpw6rpKLbtt6nqftM4c8SqPG8N3qc4pNrX0/B+eh1KDR88 jf8AwLvN9TyNPXVF+1WqpvlzpqOip5qurq5RFBDG3mfK8nAaAOpyoqSjTi5TlZLUyUqM6k40 qesm9kvkdtvGNRU/AbwfaB4aSSROvVRI2vrWsd9wN5nOJHpzu5fnyrofL8pY3ilbiEV3bWT+ H3anrnOdOPCuXcLweTvUfefu3+bt7jrl4e75SaY47aPuVxnZSUVFd6eeomf92JjXbuPyXbeL 05VMHVp01q07e8865fr06HFKFSq7RjOLb8rnpfpvxOcP9calgtdo1ZZ7hca6Qtgp4pCXyu64 G3XAK8drcGx1Km51KbSW7PpnDczcKxVdUaGIi5SeiTMPxc6Rm1x4ZtY26la6SoNAamOMD4pX RESYx9AfyWXgOJVDiNGq9r2+Ohrc3YSWK4LiaUVrlvbxy6nlXzc2/qvbmraHyq9whAQBAXqC 3y3asipadnmVFS9sMTf5T3ENaPqSQqykorO3otfgZKNOVSShBXbaS9W9D1+0RpwaZ0bZ7UAS 6ho4abHV2Wsa3H1yvA8VV7SrOp0bf2n2DgcP9Hw9PDr9lJfJfYbIvPix4Z0MtXSy60sbZ4fM iczzSSHDIx065GFyVPgXEXaXYu29zg6/NnBYOUJYiKaujpp4EfATf/HfxSuVJQVcdn0zZJGy 3i8SM5xA17nckcTf25XhpwMgAAk7Bd95t5uocBwkZzi5VZ6Rjtdq12/BK/3HzPhMDLE1XGO3 j0seyHhi8GGhvCLof9C6NtYhfOGmtuVQRJXXFw/akfjpncNbho+fVfNPMHMeO4vXdXFy06RX 1Y+i+17v5Ha8NhadCOWHxORJbE0/sjB67Lg1OV1dmw1csSafBOwCvmYsyy/TrS7ducpnZFkd KvbUeEl/FHw+U+urXTmS8aCLn1LY25fNQSOAlG3Xkdyv+gcvUfZdzD9E4g8DWfcrbeUunx29 bHD8YwvaUu0jvH7DyLH1yvo33bHVOlzMiv8AcYrObey41zLeTzGlbUPEBPc8meXJ+iv2k7Zb u3qUlSpuWdxV/Gxy74CPDhVeIrxD2ikNO99ksUrLndpgzLYoY3czWZ7GRwDQOuOY9lyvAeGy xeLird2Orfkjg+ZeLQwWBk2+9Lupev4Hohxsc79GVM7WtLq2oPKf7lvwgfmvNPaZxWOI43On B6U1b8+87f7OeHSw/B4Zt6jzP7vkbO4XaKF/4sWOg8tvlxPD5By/cIGei8r4ji+ywc59Wer8 HoOWJjGPQ7VaxsccNveBMIfhd8bujDjZee8NquWIhFeP3neMbDJQnNu1k9fA656g095VVMXT yyODzzOzk/Re9fSZXSlr0PmerJuo7u/mYFFZjc6ZwHl0wjfnmIIP5Ka0oqWgl3Wc+eFrRlNe NeWqWsmc18Tx5EjyCC9m/J8nemV1/jVZqg7PQ7Vy/Scq8VLVN6ep7CeCvQlNZeFslwhgkhZe qt9SBJgvLcBuSR9Mr0LkzBLDcHopbzWd+stfjaxo82YyeJ4nVc/2Xl90dDmZlMGNPwj4uq7Q dezF5jeUfd27IRdl6ENIGRnufqhayNK1pqpun7WGxnNRVhzY/wC5HdyB7HG7DjOTufnlCrdy QwDsdkIJIAgGMD6oDkrhjUmfScbf/FSOYPzz/OhkNxIAgCAIAgCAIAgKE4IQFUAQBAEAQBAc f8VLWKG70txA/V1OKeU9mu6sP8QgNJpJeg7IDUqOb9yte5Rbmp0smybFmrmdA7A27qG7lWrG XE7IHyKgJ2MmN+yFlsX4nYCEl5h/JASQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQEX9EBgXOvitVBUVU7uWCmi dJI7OOVoBJKA86OKmvqjifry53yq+9XylzGn/S4xsxv4Nx+OUBtmb4j6990BiVDjk79sIDmz wZccZtPakbpO4TE225uPuDnHann/AJI/uX+n8rHqhD2OdmVJuNVU1ZcMVUpDd8fA3YfhsShJ 1s8RHiuqayvmsWmJjTUsJMdTcIj8dQc4IiPVrB05up7Y6oRZHAj5XVErnvc97nO3c45J/FCS LN3kncg7/NAcpeD15dx1t4MZePIqATnPLmM7/wA34oDuOSecNJJA6/NS9yrepOMcztwdvn1U ErYyG7Nzv6oSSb8QBQF4HOQBsAgMmkBZyg/FkeqsmVkZ8RAGB+yrFS8x2WnLs5/goauWiTi2 O52PRVe5YyGkNaTtn6dVAIzHki5upPZARxlvL0wgK5LmkOIHzV7IEXyczD23/NLIFpz+UdTt v9CpKyLE82SG7H5IVIubjqDzHcdgqtu4LU0we3H4AdgfqptcFhxPITggDtlUL2Q5yGfCG/PK ENIt1DxHnGRkb42CFS2zJbkFxx3d6oStyufMZ1z8kLWRp+p7LFqPT9dbpf63VQvhI9Q4YR2t Z7PRhaO6dn+B53+ILw40OqLiLzDqWgi1JTxinqqSvqBEweUTGA1hGZCQ3Gx/evnzGU5YHF1M DDW035O3T5Hp2JqxxmHp4qW7iv4/M4F17wq1Va4Zb1BOa+zUbAJJ4Y38sJDfuPa4AgjsTsey 21XjSajV6uyOAxmFla9N3OMrlfqt1zFPVUj4qmflD3vjDC9nVvNnfb1C5rDPocbBTjGzsjtv wP1HBrbhpRVMcLmeWx1LLC4HAc3HQ9xheO8w4V4bHTS6u6957Ty7io4rh8etmcM+IGyTWnW1 Sx/lyRVMZbAWs3BG4BC5/gWIUqPZ32NDiFGSn2njoceyVVRUW2nlLuVsEgkcBtnGxW9X+s7H HZpSV10N80Ne79PUNW5xMVwg8txJ/bb0H5Fe/wDsG4xaeI4XUe/ej954P7cODRVKhxCjFW2Z uOGQ08rZY3ujlHSRhLXN+hG4X0tpJZZa+uv2nzmm4u8XZrw0+w3dp/j5rXSrGtotT3hkbOkb 5/NZ+Ifk/vXDYnl7htf+koRforP5WOZw/MfE6H9FWl73dfM3LSeNLiRSNIF6pZMd5KCN5C4u XI3BX/8ASa/97OTjz1xpf/VT/wDaiFd4yuI1f1v0cX/maKNn8FalyRwaG1Fv1kys+d+MVNqy XpFI2nqbjJqzWGW3PUl4q2u/ZNSWtx6Ybj965bC8E4fh3+poxT9L/bc4jFcc4hiFatWk/fb7 LG2wAHOdgczjknuVy1uhxfmMn1KkJBAEAQBAEAQBAEAQBQ/Ea+47eeBDhedL6DqtR1UJZWX5 wbBk4c2mYdj8uZ+T9A1eLe0Liyr4uOCpu8aer/xfwXzPZ/Z/wl0cI8dNWlU2/wAP8X8jnjov PXoegm1OMfCC2cZ9HvtVxHlPaTJS1LAPMppOzh6jsR3C5ngfGsRwvEKvQ1VrNX0aOI43wahx PDuhX0e6dtUzpJxb4J3/AIL3v3W70uIJCRT1ke8FSP7k+uOx3C944NxzCcSpKphpareL3T9P sZ4PxjgWM4ZV7PEx0e0lrFr18fFGybraoL1bZqOoZzwVDDG8d8H+dc4pNO6OIpydOWaJ1s1V pubSWoKqgn3dTvwHf+Mad2uHyIXOU6inFSR26jVVSCmjT8ZBKuZDiTxj8D5uNHCoi3QPqL5Z 5PeaKNpx5wOz499slu4z3aurc28FlxDBPsVepDWP3o5vgPEVhcSs77stH+J0+p/CpxHqKnyh oy/NdnGXwcjfzJwvJVyxxaUrLDyO9y4zgUruqjdVg8AXEa8U5kmobfbtstbU1jOZ3y5W5IK5 ShyHxapHNOCj6s058zYFPutv0RvThF4gL74QJqrhzxKsH6X0nVgv93OJvJjkO7oyfhkjLurS QQdxgrzTm3krE08TnX6uvHZ9Je/7/ieqcke0ChRwv0PELtcNK911j4/5fA1ur4GeGziXM65W fiFUaWimcHuopZuURZ+80NkbzDf6hddXEuYcOuyqUFN+NvwO1VOBcn459vh8U6d94t7fHX5m dauK3AfwexS1mjmVGudWNa6OGrkfzNhPr5hAbGD3LASeixVMDxriry4u1KHVfnX4melxTlfl 79Zw+9et0lvZ+uy9x1k4q8R9R8d9ZXDVF4FRWz1DsPdDC7yKZg+7G3AIa0D8987rumAwVHB0 Vh6WiXz8zyvi3F8RxLFSxmJfffTol4I2lz8wy07HuO63TjOljV9CayqtA60tV8oiRVWmrjqo sbZLXA4+WQCFgxdBV6MqEtpI3OH42WDxEMTT0cGmtF03PWvQOurbxP0PbL/bHsqLfd6ds7QT kYcMOY76HmaV4TiMPLD1pUZ7xf2H1vgsZSxeFhi6esJxv8VZo87PGv4WKzw/8QKivooJJtJX id0tDUNHw0ziS51O/HQtzt6tx816vy5xyGNodlJ/rIpXv18/f1PnbnflWpwrFurTTdGbumuj euV+FunicILsx0UIAPi/7E03ZK3O0ns6/CtV6z1jSa6vVM6Kw2mTzLc2VpHv1QNg4A9Y2Zzn uQAF0jmzjsKNJ4Oi7ylvboj1P2d8p1cRWjxTExtTh9W/7T8fRePidufExxmg4FcFr1f5JGtr GQmnoGuPKZap4LYwPm3POT/cronCOHvGYuOHW3V+S1fxPXuZuMR4Zw6pi5b2svOT0+W/uPKS WR0s73vdzve4vcT3J3J/evcUkkkvCx8mt31etz0d+z38dKKx601tw6rHsiqtQRxXi25dh074 GuZLE0d3cjg/6MK8W9sPCpTo0OIxTag5RlbpezT+P2nYuBYhRcqT3Z6pBhcQOXm5j0b0+a8E v0OyZSk0Bpceb+qLvu+Z8Gf8dlGeL2d/Qs42Kup8sa8McGPwQ7q0/QqynfcJ+hbdTj5FTdAs XOzUl5ttRR1kENTSVcToJ4ZW5ZLG4FrmuHQggkH6q9Oo4TU4aNO69ehDV+h4Ke0U8Glb4LvE TcLJFHM7S92Jr7BVOaSJKdx3iJ7viJ5Tv05Xd19ZcmczQ4zw+NaT/WR0mut/FeT+3TodHx+C +j1Wl9XocDH4v8H8F21O6RoHpt7JbWWkP8qrX2qzyU0Oroa6SS8QPIbU1BeQIJB3dGG5AxsD nPUL0DgXEsNhOE1at0pQTcr/ACPLuaeG4zFcaowabhOyjbbzXk7+JyVxmc6o1I22Yj92oMdP vEgfEfzXyLjcd9LxE8U/rTbb959P4LhkcLQhSp6qKS+BvTwa8PmXi63K/vD+ancYIXbcrvUn 5rp3M2MyQjh16s7ty5QSpvFNa7fic5UkOnp7fqKq1Fe4bFRQ0boqaSakNRHPKQcM26EnCw8q cMnicR2sVpHUzcx8Uw2Gw0qNWVpTTsdVhJFcKiWhD4I+RpxI9oadupPyXrMk4/rPE+eZRad2 WKDT7KGscTP58rHFzXQnMbttgM/eU1sQ9LlpybdjuP4DtDti08+vrmzi8Vchp6CmMbeZj3EN Dj3A37jK6hxKjPG46ngaWmeSj8d37ldnfuX6jwlGWIqR+onL3pafOyPWvQGmo9IaMtVrja1o o6ZkWAMZIAyf+1fQSpxh3IaJaL3I89nNzk5t3b1+OprOXeqkqVa4tPTbogLjMhuBsfmhkNq8 WS11PRODRkudyu9BjcfmhD2NmDbZChNvwt6ICo+nVAM8vVAVHxFxQHIPCeTmsU7ezZifzAQy Gqah1J+gpaNoj8z3qYRnc/CNsn96A1bIJQFUAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBpuqLGzUdjqaN+xm b8B/kuG7T+BCA4xt87nN/WN5Jo3Fkje7Xg4I/NAapSTYwpW5Vo1Okl3IUy2CZqNO7IRISMuF +FD3KmTE7JUF1sZMbslCS8x3w4QFxpyEIWxVCQgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAjL/W3fRAbK48mQcFdV mL+ufomp37geU7P7soDztefz6ICw84JKAw534BKA0y4Xeax07qume6OogcHQvZs4PByMfPKA 7JcfOMDrJ4e7ZPQSeTVamp44InNOHRtMYdMR6EZI/wBkSgOqYw3HLjb5IC83OCSMEHIHZAUG AdyMn06BAc1+Bmye+8SbnX4DhQUBjyRnDpHgD9zCgO1bMeXkYBPQY2x/FS9wXIBiTBxt19Po oBkYHTf6ICTB5fX/ABwgL1OSHgd8jmPyQGVShrWAgZ2VolZGdAOVn3PiO+6sVLgZlmRuOpAQ F2nbyu3A33/BUe5dbEy/neB0A3UElPMDydw4HoOmEBX1B+SyAi8HkHMRnO3zQEXux2yhD2LD 38oAJwXIULDnF7uYbY9AgEsgwdjzF2cnGcKj3BjGYcuWHzM9fXKuCLccoJdt3BIBWMyEGvc9 +G4HJvk90AbA6TGCCCeqEPYpMOSUNyHfQY3QoRZzP/ZIwcoWiSd8OASHE7E9AUTtsW8jpL4+ tA2+hrbzLPSQ85eytgnw7mpmOaQ4t5fi2c0E4/lZwvJOe8N2HEIYqG9RL4x0+xo75y7ie0wF Si//AKe3/uOnNp4p60sdovMFTq24UcbIvLbTtrXvfch+z8DjyvYQdx1C4CVCnVlFyjd+N9jW jiKsac5XStbfrc4zvds/T1cauOqlfOSWGFzXOcAN8knoOy5qk+yicPX2lNnOvgr1lMKuosk7 swuZ59O1x+49p+Jv4g5/BdN50wUalKOJh0+87ryLxCcas8LJ6PVG6/FdoWGSmZdmztj92HnA A/eA7bevRdL4RjZU6qpfv6HoWJwsXSc30OvU1PhkvLEHQz/rmns0O7LuM27pM6zLuya6M3Rp mjnvuiJhEB71a5BO3G5wBv8AuXZeR+PPhHHqGK/Zvlfo9DqPOPBFxLgtfCv61rx9Vqbmoatt woopm/dlaHD8V94UZxnBSjsz4lqwlCbjLdF5ZDGEARq4CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgN08GOF9R xe4iUFlhDxDM7zKuRv8ApMDfvu+uNh8yFw3HeLQ4dg54qe6Vo+cnsvv9xzHAeEy4ljoYVbPV vwit/wAD0Fttugs1ugo6WNsNLSxthijb0YxowAPwC+cKtWdWpKrUd5O7b9dWfRlKnGnTjTht Hb3aL5F18rYWFz3tY31cQ0D81SMW9ImSTtqyUP61gezD2erd2/mFEll+sWj3nocT+NS8UFr4 BXOGtY2SWvkjgoWkbibmyHj+9AJ+hXceR6FafF4Sp/s3cvTwfqdP54r0YcInGr+1ZRXnfdeh 0hc7Lj2XvMjwV2ON/ERpEV1pivELf1tJ+rn/APNk7O/A/wA63sFUy9xnLcLr5X2cjh12c/xX KPexz7TWjKIQVDiO5TpYhJLYohL13OuXtJNHUtfwys19cWsrbdXikae8kcrTkfgRn8V5/wC0 LCRlhIYl/WjJL4nauVK8o15UH9Vq/wADpe8cw3wfqvH7LY78/M7b+y68A2p/E1d7zxGpeHDe K+iuFdZSS33SUdwdRVmoo5C4mKmeB8cjGt8wx5HMBy91q4isodxu1+peMbn0KeCTjNwR8TfB dlRwrs2lqW0WY+4XHTrrHT0lbp6YfC6mq6VzOaN43GXZDsdSuEqxqQl33q/mZ000edv2iH2Q eiLDwTr+PPDOwUemLtYJ4hqm122IRUNwppH8gq2Qt2jlY8gO5QGua7OBhb2BxUnPs5lJw6o8 hPDboDT/ABO4yWmzanvDbLaKqT45Tke8O25YQ7owv6cx2H1V+MYuvh8LOph45pL5eb8Ucxyz w7C47iFPDY2p2cJPfxf7t+l9rnqjp/TdFoyx0lrtlFDb7fQRiKCniADY2j+JPc9yvE61adab q1ZZpPdn1VhsJSw1ONChFRjHRJdPz49RqXTdBrGy1Ntu1FT3G3VbSyanqGB7JB9D39CNwlGv UpTVSm7SW1iMVhqWIpOhiIZoS3T+1HVXix7Km0Xirmq9G36S0c7iRQ3BhmhZnfDZB8Qb9QSu 7YHnepFZcVDM/FafI8s4r7KcPUl2nD6rh/dlqvitfijjuL2U2u31hjffdKsgG4m82U5+QHLl ctLnfBKOkJfn3nXY+yjieazqQS8bvX5HLfBv2X2mNG1kVbqq4yaoqYSHCkYwwUQPo7fmePxA PdcFxHnTE1VkwsMi8Xuds4N7LsDh2quOk6sl02j7/E7OUNFDbaSGClhZTU0DBHFFGzkZG0DA a0DYADsF02U3KTbd292enU6ahFRhZJLS3ReBoPFHhvYeLGhq6yakp4qi1TsL5HPcGGl5RnzW PP3HN6g/gdltYHGV8LWVXDu0tvXyNDi3DMLjsLLDYuN4P5ed+jXieUHEOzW3TOubrb7PdI73 a6OpfFS1zGFjamMHZwC9xwlWpUoxnVjlk1qvA+T+I0KVHEzo0KnaQi2lLa69Pz4mpcK9P63G oKO96Mt+pHXG2S+8U1baqeXnp3t/aa9g2P4rZnw142nKhOk6kJLVWun6nFzx1HDyUp1FGXql 95y1xB9o14jJaN1nv/EHWdsdIzkfE+IUU0re+TyNcf3LqlPkHgmHnd4OObwaf2XOQhxetWjm hUv6NHDd04uarvU/m1mqdR1cpBw+a6TvIB9PjXPQ4fhYfUpRXpFfgYe0m3uzu17CS/a91r4p bgDqG/VOkrLZJ57nTT1ks1M58hbHA0teSA7nyQRggNK8u9q9Hh+H4XG1OKqzkkmkk7LWWy8D meCzqzrau6SPXRfPB2sqRy/VAcMeOnwbWfxr8C6zTNb5VJeaMmrsdyc3e31WMDPrG8fC8ehz 1C7LypzLX4JjliqesHpKPjH8V0+BpY7BxxFLI9+h4KcUeGV94M8QLtpbUtvmtV8slQaaqppB gscOhB7tIwQ7uCCvrTAY6hjMPDFYaWaEldNfn4+Gx0ipSnTk4T3Rz77LLhjLqnj5PqSRr/cd H0bqtx3DZJXfDGw+u+Tj+5XW+csd2WD+jp96pp7jmOA4dTxKqTjdR1O7lzqKi8Orqt0bfe6+ byoi/wDZ5tt1488kWrdDv1FSzdmvT4nZvhVoOk4a8Nqa30/PHOyISVD84MkhG+/RefcRxs61 edSbPTMFhIUaUacDS+Oz7fBwupKKKeojr6iR9TVQPg5W5H3MOJ+JwPbC9E5OVWhQyx2keSc9 VKNatmy6w0Tvo/ccBw2mM1LWQicVVQzAIORLvvnOwXdZTeTU6BCOZ6+COQbDw6qKu40T6d8M UrSwFr4yS09wGnuPn3XGV8dGzurm1DBup3YaPxPQH2fHB0x6rs0VWYLhJEP0vNXAYd8OWtjO c5+Ig5+S3+TqMMXxWWJlDSktPKUtPsuc/wAXrVaHDlSnL+k09Utb/HQ7+NHLGPl6L1h7nS3u VaebqcIQObk74A333ygKT3OG2hpnqIIGvBDS9waDv80JuzA1hR0t+sJYainbIH88DzIGhzwO gPzCFzjgsdG/kds5vUKVuVkTaepUyKlYz1ydlUEuUcvQj6oCnRAb64RSF1FXAnOJGnH+xQyG ocQaIVFLQy5+OGqZj/ZHCA3Dtn9yAqgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA444iWU2bUba1gxT3H4X 4/YlA6/7ID8wgMKll7fJCHsajSTdFK3IianTS5AwpkWM2F3RVKyMuKTAQlbGTE/16ISX2P7h AXmu2z6oCSAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgIT/1soDSr7bI77Z6uhlGYq2B8Dvo5pb/OhD2PNe/2ibTt 3qrfO3lnopn07xjq5jiCR9cZQk0yd+GfVAYVS7ACA0HUc5kq6SnA/aMrsbfdG37ygOROL1cK zgLw0aciSOCpacnOwcAEBxgMHq7YeqAmXF5HyQAH9Zt2IQHazwPaT/Q/DesusjTz3erPKe/l xjlx9C7KFZHNnOGFvb4cYH8EKlyBzg0ux13H9ygLsZz80MhejAL+uBjqUBfj+Hm/undOyAza aENxn64UrcrIyM/rNt1cqXehaG52O/zCAumUu2bnbrlUe5dbEznlAIyHd/RStiSIOXb7cvZV BQSks5g0KUrggXjqC1xd3PZWewKudytGCM+mFESsjFnlMmN++ThWKlp0jQG52OcADqUBZla4 hxycHpn0wqPcEHyNjYGhowDsRtsrJqwIB55+h5cY3KoZCoaGDndsX74QFHcolaMHAOD2/wAe qEPYt8x5SA8AgY2O/wBEIiUfJgDLgfX5IWISZ5QC7BP70Bw74rtFUt6pbXX1kk0NMDJR1EkU Ilfyvb8IwSB98N3z3XUedeH08Rw/tJ703m2u7bP8+Rz3LuJdPEuktVNWa+a+z5nmfxk4ZTcN tZ3qkqLbeBbahhNPP/WxA4HZ5cOYcnZwJB6LzHBuUqcdUpLdfgctjMLCnUbpawexs20UWoeH Om4tSUcwbTzvMTJY3tl8wZ3aWbkjbqcdVySrQc+yTszhq2FapZpPQjw015JauIlDeBJKxvvX myxRRANETj8eMdh/Oq8Swjq4WUFu0zZ4XxKVDGQrLZWO5ms9O0mtdEVFO3y5S5o8rmOQ5jhk fhjG68XpTdOpmlutD3TFdpVhDLs0mdRbpZXWK4zUIdE+WgldE4gktMbtwB64+a7vQrKpBTZw GLpOMlE1ThdLLZNZP5o3OjqxyuHNtjG618TXSXoXjRc9Ero1q30zrHda62uGGwPMsI/+pvOR /FfcHsu5jjxjgdKo33orK/VbfFHxN7TeX5cL41V07s+8vDX+JqB+mF6QtjzwKQEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAGjzDgZJPYdT8vrlVzK9wk7ndvwj8Dv8iXQfvtfFi+XxrZagO+9Tx9WRfIgbu9X H5LwfnLmD6fi+zov9VTul5vqz3nk7gH8n4XtKy/W1LN+S6L8+Jy0fT0XTdOh296u97nWj2hF fe6Yaejj8yGwnnLpInEc9T05X47Bh+H1Jd6L1P2b0sLLtnKzq6aNbR8fjv6I8v8AaPUxcVRU bqlrqnvLw9y2Ou1j11fNM1LZbdebpQyj7phqnjH5kj9y9LxHDsLXjlr04y/9q/A8zw3EcVQl no1JR/8Ac/xLmseIt+4hzxS3y7110fBkR+8Scwjz15RsB9VXA8NweDTjhaahfwW5bG8TxmNa eKqOdtrvY0ZcgaJYuVviu1BNSzt54ahhje31BGCpUsrTL055Jqa6HWW/WaXTt6qaCbeSkkMe cfeA6H8Rg/iucpzzQTO20pKUFJdTEVzIACe3VAbH43+ITT3Aaxiou85lrZml1LQQkGeo7A4/ ZZ/dH964TjPHsNw2nmryu+ker/BHIcO4XWxs7U9ur6I6PeIHxH3zxA3mGS4eXR22jz7nQQkl kOernE/eeR3/ACwvGOO8w4jilTNV0ito+Hn5vzPROGcJpYKFqere7Zx5/tvwXAnKHtT9ku4/ 2SksPFfhbPUwwakra2l1Pb4nvAdXQxROgmEY6lzOYOON+XdcVxKGqmjNRdjv94sPZ5U/FPiN HxV4Vaik4TccaCPki1FQRh1FqBg6U90ph8NRG7pzkc426rRo1mlkkroyOPU6d+069qNW2H2f fFHhJxq0VWcPeOdytsNtpaKGF9TYtTxPnaH19vqhlvlBoLixx5m5AHdbeHwt6inTehSU9LM8 HemwJA237/Vcu9nZXMKv0Z208KXtGRw/0XUWPXXvtyZbacvtdXHl80uB8NNIfyw89AN10bjn KXa1lWwaUb/WXRef8D13lP2jrCUJYfijcsq7jW7/ALr+59DYcntE+I0fE+r1BBcIY6KqPK2z yR+ZRRxA/CzHUHpl4OSVyS5SwP0VYeS7y/a6/H7jr79ovF1jZYuM1lf7D1il+K8TtP4RvG0z xN3+rss+njaLnQUXvsskVR5tPKA4NOARzDc98rpPHeXZcOgqqqKSbta2vxPVOUed1xmq8NKl knFXundaadTnkD5LrOvQ78dZfFJ7Q5/BDXty0rZ9OsrLrbwwPrKyfFO0vYHDDG7uGCOpHRdy 4Jyn9LoRxNSpaL6Ja/E8w5p9ob4Zip4HDUrzjbvN6aq+y33OBeGntFtcaf4qm96hrZL3Z63l hq7aGtjjiiByDAB917c7Hv0K7RjOUcHPCujh42ktn1v5vw8joXDPaNxOlj/pGLlmpy0lHpa+ 8bbNfPqah40/HTLxpc7TmlJqmk0nHgzzuBinuj/7ofsxjs3qSCT2WHl/lpYT9fiVep4eH8TY 5358/lG+EwLaodejn6+C+0n4DPDLpnWFk1JxR4kHy+HmgwXSU56XWpADvKwOrRzNBaPvF7R0 yvVOBcMo1YTx2M0pQ+Lfg/zc8H5m4xiKM6fDsDrWqf8ACvH86e+xrXEP2vHESWvdR6Ap7JoD TVK7ko6KkoY5JPLH3edxGObHUNAC2K/N+MvlwiVOK2SSenma2H5GwVs2NbqT6u7Wvkbt4N+P m0+L64U3Dzj1ZLPdqW+SCloNQ08IpqmhqHfCzmI+7lxADm7AkZBBK2cHx6nj39E4rFNS0Ukr NeHwNLHctVeGJ47g05Jx1cN011OuvHfwoai4O+Jeq4a0tLVXy6T1Mcdo93iy+6RTf1lzWjuR sewLH9hldT45h4cKqTWKlaEFe72y+Pqdx4JxGPEcLDEU1rLR+T6o9n/ZzeCym8Enh8p7FOYK jVV4kFw1BVR7h9Ry4bCw944mktGep53ftAD4/wCcuZ5cb4g6+qhG6gvLxfnLd+5HpXDsGsPS y9Xuc+LqRvlQMoChbg/h2UPYHVX2m3s4LX40tEm9Wh1La+IdipnCirHgMiukQyfdZyPX9h/7 J67Erv8AyNzrV4LX7Kt3qE2rrrF/vR+9dbHGcS4esRDPHSUfn5HWvwQ8ArhwH4EtorvST0N/ 1DWGetgcAXQhuWtjdj5An8V3vmrjFDHYpOjLNGOz8b6nJ8B4bOjhrvSUnc564W2GLU/Fy12+ qo2VdDbwZp29Gg9BzDvuulcWqdjhXKlKzlodo4JQVXEwU1tqdkNQTwuuVFSwQubFAMvjZgnl Hp8h810p0u2rKNNHcK1b6Php1q3Q4U41aji1JreSKnqSaEOHKGzeayRzRu4D93yXtPC6ThhY KcbaHgPGcesVinNfVexo+nH0FPXc8wnc5pHKWNaCx+c8o/kjuVkrTm+7F6GvhVr3jsFww4S0 Grbd7/VyhtNNye8mR/JgE/s4OeYnC4TExnLuQdmuvTzOXw1FTmk9n4HoZ4F9E01p0pX3OmgZ DTyvZQ0rcYIiiGMn58xK9L5DwPYcMVaW9V5vdtH5K/vNfm7ERljuwpq0aaUffvL5vU55bu7v 9Mruh1YDBO2wQFS74STsxvU9kBsbiTqOgu8VPBC9k8kUhLnAENaMHbPrn0QyG1Gu8t5aCHAZ PX+ClbkPYzIyQOhOPl0UyKE8lwwCqgly/DjO/ogJfIjGOyAodxugN78IHfqa5vYOYf3IZDXd Ss97rrXT4yXVQlOOwYCUBrKAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgNN1LY2agslRRuPIZmkMeB/W3d Q78CgOMqF8sRdHUN5KiBxjmbjHI8dfwPX8UBqtPLy4QrI1Kml5gMoImoU7+iFjLid0Qo9zKj d+9Cy2MiN2OqEl6M5GEBcZ91AVQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAQnIERycIDAmPM3G+47FAdP/HPwdm09 q86ro4XOt15LW1mG7U9QBjLvk8YwfUIDr3Uu5tgScbboDCqj8ePRAbdrZxPdah2xEJbEPX1P 8yA5L4zUoo+CnDKMcoPuE73Y75kJz/j6IDi8HBA7ICfXP7Oe/YoDKsNkn1DfKW30jHy1dbM2 CJjepc44/wAfogO/GhNLwaH0jbbTBgx2+JsIcBgPcB8TvxOT+KFZGqCUcxySM/iChUvMAa0N IJLh16cqAvsbyxAH4vmhkLrWc5wgMthxIxjserkIexlR/BGOTfmz1QoX4PgZzHGW+iskC5D8 TcnDR2OMqbosmXgeZ2AN+X6Kr3LEuVww3qAM59FALTj98cz9u6mzIuiQl+HLsdtsYKuLogH5 bsTnftsQhDehae/lx09dt0KmNI/9Yc5BP7kBDn26fdPNv1VHuCD34yAwFuOvfoVALY5iNjjs 1pQutiEhdI4ZBIGDsguiryckH7vr6ISRY4SEkA5b67ZQFHOa7JJaXeg7ICy4NZ8OHb7YQEmx loBcCD2B7oDQuImk49a6LuNtlDczxHkJGeR43a78CsdalCrTdKorppp+jJhJxkpLdeB5j+Mn X92turZYqyljNLXONNVQvP6gloxy4GCDkZGOmV4TR4Z2OLqYere8NPw+R3nHV1OEZ0/qSimr +L3RwUzTNVWVcr6CcTQwxuElNNLyOYzqWejgOoIx88LkW45Vpr4nEVotPubeBaZBG5sVLDG2 N8jTyyGDlD2Efyidzn0V6kJZVJs0JZrvVI7T+GPiD/RNw6pY6iVr6u2NFDVZGByAfA7f8sry rmfh6oYvtVpGeq9fA9q5P4i8TgVRqO8ob+hx/wCIrSU1k1NFWBkXubmmJzmswXcx2J+nqs3D 6zUMr3RtY2F6l0bDoqKa4xtGeSWmeAHg4wB3P4LJValfqY6cNktzdWqqqGvt1DeaV5kNC4U1 SQNjGehP0Od17D7COaZcO4tLhuIl3K6sr9JL8Txz208srHcK+nU1edJ62/df4E2EPYC3cY7b r7T20Pj7VOzMWvvtDbM+81lLBjYh8rQfyzlWUW9kXhTnL6qfwNNl4ladikw6924O9PMP+BX7 Gp4GX6JW/dZlUmtbRXnEN0oHu7jzgP44UOnNbopKhVjvF/A1KN7ZYw9jg9h/aacj81R6bmK1 nZjODg7fVAVQPewQBAEAQBAEAz9cd8dwoewOf/Bd4eXasukWrb1Bm10T82+J42qpm/6Zj/xb T09T9F5zz1zL9Gpvh+Gffl9a3ReHq/sTPReRuWfpFRcQxK7kfq+b8fRfa0dtj8R+Zz1Xjb8D 2LzKc/8AhUJX2Jem5pettG27iDpiqs91p2z0Vazle3o4ejmns4HGCt3AY2vg68cTh5Wkvzb0 exqY/AUcZQlhcQs0Zfm/qjonx44NVHBLXclpkn98pZYxUUc/LjzYiSNx2cCDnC+geXuN0+KY WOIgssk7NeDt9h8/8w8FqcLxbw0pZotXT8Vf7TZa544IIARlpB6HZQ1cHDfiO04KK/UtzjaA 2tjMcv8Aft6fm3+C5PBTunE5/hNVypuD6HG/XfOcreOVLNydOy21DqRsT6sQvMLZThjn4PKH fLOFSpKag3T31t62LQyKSz7XV/Q8wte6pu+tdYXC5XypmqbrPM8TPkJ2IJHKB2A6AdAvm3HY mtiK86uIbc3f0R6/hKFOjRVOkkor4+80YNxstQzgjIAIyCOnyQGv8MOKWouC3EC06q0pea+w ajsc4qqC4UcpjnpZB3B+fcHIO4IVZRUlZkp2PRLSf2qPxDWLR7bfcLBw0v8AcmMDP0rVWyWK Z7h1e+OOQRknrsANloz4fSuZO1Z0o8YHje4meO7ia3VHErUk99uELDBQ07Wtho7ZCTnyoIWj ljZkb43J3JW1RpQgrQKSd9WcS4ydsZPYDB/JZiLMIQmV5SO3VTbWwOT/AApeJE+GPXdbfP0K 29+/ULqLyXVBg5Mva/myAd/h6fNcJxzg74jQjQc3Gzvtc7VynzK+CYqeJ7PPeOXe3gzn0+10 fj/QBD/vs7/mLqv8wl/XfL+J39e13X/0v/F/A6zeILi4eOvFq7aqNA22G6GPNMJTL5fJG1n3 iBn7ufxXdOFYD6FhY4bNmy31ta92zzDmHjD4pj549xy57aXvaySNlrkDhSoHMCPVHtZErfU7 h0rJL57GKUWYOP6L1YJb01oySPMy15H8kB8W52XcEnPl9xpdJ978+9HRU1DmldtvKn3fz7jp 4QXOPf8AHK6etro7yX7ZQ1VyuFPTULJpa2qkbFTMizzvlc7lYG47lxGPnhTCMpTShv09Ss5R jBznst/RdT384GeH2wVHE+LiNcIqe4a1t9mgsDZnNDjb2gF8hHdsjy/GezQQOq8x/SP47iFx LD8Ii7R7KM5W/abbSV/KzuvFo4/2TYWP0Ctils5uyfkld+/7jm09/lsV80X3Z60Gxlxw34s9 hvlG0twtSUlO+IgOY5pLS8AjctHUgeg9VVST2BBWBtDjPqsad0o+FrnedV/qwG9Wt/ad+S5H hmG7Wsr9AoZpqK6nWd1zE8VfWTyy+VSE+XkY5cdl3mnBZ+5uzsMZvs7PocleHGzmg0NLcpKM w1FxlMnO/wC85o6YPp3XXuMVs1fLe6XTzO08CoKNLNJWlI1fiLS3abh9W3KinNMZHe7l7QHP awnBOf2WrkuVMEpYh4iaukcTzzi1DAujCVm9zhKy2gvdV8ktXLUUhAY6JuQ1vcuwPhJ7L0yt KKj3vceG5ZNaL3+BrPD242+a95q6errnMPNS0DcsbUzHb4n/ALIHU9yuJquL+s2l5HI4OpBz bbu+h298LlJBdKesgudNS1+op2tjp4oIz5NEXkNZGw+oPV3cZXHfQp4qawlH61V5U+qvu/ct TtHDa0abliquipq78H4L3ux6V8K9GR8PNAWu0Mxmipw15x95x3cfzyve6GHhQpQo01aMUkvR I6DiK0qtWVWe8m2/ea+H83yCymInsCBvv6oBK9sLXufgMaCXE9AAOqA4iuMlPNd6h1K0tgLi Ymnfb+ZDIWAC0glw6oDN5nZb29UKtlwHLu34IVKkHJIQFQPxPdAU75KA3xwhaRBXH+6Z/AlD Ia/Tn37VU8g+5QxCFp7F7zzO/IBv5oDVnDLUBVAafXamt1AS2WtpmO6cvOCfyG6AwYdeW6ao DGvkDD/pjmcjB+JwgLFw4l2+kJEQkqXHcFrcNP4lCLo0ibivUOkDYqSFoIzlzy4oQ5EafirV tdiSmgkB9CQhN2bm03q+m1EOVmY52jLo3fzHuhJrHVAEAQBAEAQBAEBsXifYHUszLvC0FoAj rQNss7SfPl6H5H5IDRqSQBvr3yeqlblZGpUkvRS9diFualTynAwqlzOid0Qo9zKidn8UIMlh zshkL8b8D6oC80/CEBVAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBtHjjxAk4V8LLtf4qZlZLb2Mc2Fzyxry6RrBkj fA5s/ggOmerfF5r7U9S9zb262wyE5hoYmxMH4kF2fnlAabSeKPWUdHJRV9zZfLdUMMc1Hc4G TxStPYnAd+OcjqgNEtmltPcQK4x0V0h0zWyPxFSXMl1ISezakfdHykH4oDa+vdEXTh3fprdd 6V1LURgPB6slbvhzHdHNPqEBsCgd5kQmySZnul/M7D8ggORuJ84qeDvDp7nu54aWqgAJ/YEx OfxJIQHH3J8fUYG6AztNaZuWsa9tLaqGquFQ84ayCMuwfmRsB9cIDtD4a/DC7hzO2+33y33k NcKeBh5mUIIwST3kPy2AQhuxzO52H/d/AdAhVu5WM85AIwe6EGVFFtsW/D97PdCbMu8p5gR9 0IXL8JbzZ3wPQIDIgPLv3JwT8kIexeYwcmc9O5Urcq1YyebEWDtnGFcgvxbfeGMKsgVgafiI ORjf5KpdbExKHv3djJ3AU2ZJbJ5ATg77gdcBXMZSSXO5G+Mb9N+iAjO7yzgf4+qAsGYMj2AG T94n7qApIGlrRg5yTnOCoauDHfMOU7u+E/mqNAi+XOc8+7ebHogLTh8W3fb1AQutikjTjmHO c9fTJQoUa7GNge3VDIR839W4jOT0x2QECA4bkkZzjugBIDQWgbdcoCjzkjsgIu2Hz+iA6d+P LgWzUVdXQMIhNyYayhJjbyNnxyyczz93PwnPzK8u56wzw2KpY+mtJ92XrHb4q6/9p2zg1WNf Bzw0t4O69Hv8Hr7zz119ab1oHUH6MufniWjdysMMbZSwHofMZkEHvuVxeFcKyz9DTxNGrTbT lsa7b7hWae0pVRXcMiqJ2NcygkYBPGAebnDf9KBODnqfRWruSlGne8Vv6+JpVaVXPFteZuzw 665gsWuoprnO+ihu7TTyxBhcxxO7HejQD09crrPMeEliMK8kbtHbeUMesLi4qo9Hp+HzOxOp aClu+lJpn0RrTSxujkhe0kuaeh/gV5wpS7PMuh7LnXaxjJbnWNglpp3AYmfTOMM7GO/Zz8J/ m/Bc1CV4JrY4jF92s7GZbJzp65S+bGJLTdWmGRoOAC7bAHy6rZwleWHrRr03aUdV7jjMXRjX pyo1LZZaNepwxxD1RqO0akrbJX3GpayifywiI+WyWI/cdt1+HC/Rb2f8w4XjnBqOPp2zWtJe ElufGnNHLEeD8RqYZx0vdN9U9Tajz5hBd8Z9XdV3xXWxweq0Kl3w4/eo9w73iUc1uMAfmE13 bF2tmzULRqi42GUPo66qp3d+WQkfkdlR04y3RinRhNfrIpm+9J+IqrpXiO707amM7GaIcsg+ Zb0P4LSq4BPWLONr8Lg9aejOUtO6modV0IqaCoZURnrg4c3++b1C0ZU3B2Zw9alKk8szPByq mIIAgCAIB29EByl4ZvDlU8ar8aqtZJBp2gkHvMvQ1Tv/ABLD/wC9EdBt1K6hzXzPT4ZS7Km0 60lovDzf3I7dypyzPidXtaqaoxer8fJfid3Ldbqe0W6CkpYY6empoxFFGwYbGwDAaB8l4NWq yq1HUm7t6t9bnu9KnGnBUoKyjol0sWNS6hpdJadrrpWuLKK3QOqJyBlwa0Z2Hr2/FZMLh516 saFP60mkveUxGIhQpSr1PqxTbOsVL7Q+7RXuZ0+nrbPbDKfKZHK6OZseduZ24LsfIL1ep7NM NKkrVpKaX/tv6eB5TT9pNdVW3SWRv32/E5O0n42tCagtZmqqyrs07Gl0kFRCXHb+SW7OC6ri uROK0Z5acVNeKf2rp6Ha8JzzwqtTzVJOD8Gn8vE6v+IXjA/jXxGmujYzDQQMFLQxu+82JpJB d83Ekn8B2Xq3LXBVwvBKhvJ6yfi2l8keT8y8ZfE8Y6v7C0ivJP7X1NjrsJwAQBAbV4z2H9Pa ArA0ZlpAKiPbu3qPyys+GnlqI3eH1ezrK+zOvvz7Houae52e1tCTHcv4EFR4eRDjfRnDmvvA zoLX9+qblJBcrbV1kjpp3UdRhsj3HJPK4EAk+i6lj+SuG4qo6rTjJu+jOew3MeNoxyXUkvFG 2ovZt6MbKTJeNRPi7Na+MEfjhcdH2eYHrUl8jcfNmLf7MfmcOeK3wfDgJaKW9Wq4T3CzVM/u 8jahgE1M9wyzcbOacHfquoc0cqLhkI16Ms0G7a7o53gvHfpknRqRtJK9/E4MBHNguA+q6Xa6 ta52I9UPAj7EvQeoOGln1jxEvces5b3A2pp6CzV3LbImOGeR0rPileP2gCA07LwTmv2o4+ni p4Lh9Ps8rabku+7dbbJeB2bA8GpOmqk+9fwOyd49kl4erza30r+HNFTteNpKesmjkacYBDg7 8fwXSYe0LmKEsyxLfqlZ/wADknwvDNWcToB7Rz2PVf4XdOVWt9B1lw1HomndzXCmqGh9dZmn YSOLdpIcnHMAC3O+269e5L9pEOJ1VgsdFQrP6rT7s/Kz2fU4LH8J7CLqUtUdGz165XqmnQ4Q 3Lwx0BHr28VYqq5tttVrpX11xq+QyOghaQPhYPvOc4hrR6nfZcjw3h/0qpPPLLCEXKT8EtPj fSxq43E9jCMlHNJuyX56G4BoPSeurNcjpKsvsV4tVK+s90ujYyLhAzd7onM+69oOeU7EA7rd eAwOJpyeClJTgm7Tt3kt7W2dtbGqsViaMlHFJOMna6vo+m+/qcdLgTlCpGMfNAC0hAU2wQc7 /uQHPvgZ8XtJ4dL1eLDqm3OvnD3WEfu15oA3nMeRy+cxp2PwkhzdiRjBBAK53gnFo4WUqNeO anPSS+861zDwOeNhGvhpZK1PWL+78DlS++zQ0RxiqXXrhRxe0dJY6s87aO9VIjqaHO/l5yHH G/3m7dMnGVytTljDYl58FiI5fB7nD0+bcXhoqlxDDSuusVdM1fQnCbg77OyrGrtYaxtXEXXl vaZLVZLO5ssEE+DyyEjO/wDdOPw9eXKz4fB4DhUu2xE1VqL6sV4+v5sa+Kx3E+OL6PhqbpUn 9aT8Pz8Ta/g89rBqTgv4qb/q7VxqLppfXlSx1+oKfc0gYOSCWnB7ws+HH7Tcg77rxn2i8tvm Wm8Re1eN8r6W/d9HbTwZ6Xy8qXCqUcNS+ola33/G53u4qe3F4G6G0sauxXC86wuckfNBQUlA 6lycdJJZNmDPXAJXhuB9lnHa9bJiIxpx/ebT+S3O2VeM4aMbrU6B+I32zHGjjrVTQWu8t0JZ H5DKKx5ilLen6yoP6xxx1wQPQL13g3s04NgUpVYdrPxlrr5LZHB4jjGIqvR5V5GyfApxG1jq bxy8M5WagvlbX1WpKUSunrZZnSxeZmVrgXbgxh/8VynNuDwdPgeKvSioqDtZJa206eJr4KrU liYau911Pfaoc2N0jjgMaT+X/vl8j2b08kd53bZ1+416sOpquqmpq6Fksb/d6elOeaRndw7Y J/gu78Kwyo0NVrI28LR07SW/Q2F/QnPqe7WuwU/NIah4NV5Qw4NG5/xK5KdaNOm5vojmcPTd SaprqdgrjSCjtlDbKaN72hrYY24BcWj1+ey6XJupLNLdnd8PRUG4+H53OJeI9UJtTXOooaua GmoIW0skT5cMdIfvcrP2sL13guF+j4SMJO9zwzmnGxxWKqSg7JO1n9xs/h5brzqK/TWyz1br fFdh7pUuc/y2Tx9eWTGSRn5ZXIYpwhDPNbdThMH2k19HpSspaPqjm3gH4TazUE0Fc2VkUgzH NHNTSc7eV/LzNL8BxIGQW7Duur8QxHaNKm9N/gdow/AadGmq05XvdW+07/8AhL4FUen9aNjh pIY6TTzRPK4Ny6SqkbsHHuWt39MuC73yFwmXbVOJ1l/dj4eb+40uP4+KpQwtPb6z/wD0r3bn aMOyCHZ6bFem+h1AkwYaOm6Amw5HzPqgLF3ihktdSKlxbAYSJD/JGDkoDh+LDHEfsj88IZC6 2FxkAI2G/qhD2MtgwMknKJFCYGT03KlqwJBuSQeygFPunbdATG7c+pwPqgN+6HcNOaLdVzg/ rSZGtA3cOjWj6lDIahbrlDYrc1lRIZK2cmWSKNvPIXu3I5Rvt039EBcnr7lUxFzI4LdAB/Xa lwc/H96Nh+JQGg3G9W2Mu95q6y8yEYLAeSH8hgfxQi6NGuOsJXR8tLT0lC3p+qiHMf8AZEbf ghG5pj5nzuDpJHPeR95zsnPzKEpWLczMDPTtgdEIkTZG3BH+yyOyEWZBp+NodtsMEbIXNS0w 6ZmoaIwjEhlAGO4yM/hhAcrAb9kBVAEAQBAEAQBAWqiFlRC5jw1zHgtc1wyHA7YKA40u1lfp S+Oo8O91eOeked+ZvdmfVuw+hCENXL9K/OCCCD81KdirVjU6SXYI3cmJqEDuigNGXE7KFTKi dhDIXmfeQGRGQWj5ICaAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIDjHxh00tX4cNTtijfI4RQvIaMkNbPG5x+gAJPy CA6DPI5uqAxpN3fRAYlVgh2QDnt6j0QG6bbx1FFow2LVFDT6ksDQGRNqAfeLbzHl5oZB8WB/ J6IDYPES02jT+sKymsVcbjaIi00kxySWloPK75tKAwK+/VF0paCCd5dDbo/KhaDgNaXFx/Ek oDki2cUOGlspYnnh7U1VaxgY7zrgSwuH7X4nsgNxUXjYfYadsFq0fZaOnb/pbZnRg/UMaAgM in8et2byl+mrVyA7gVc2cIQ1c3vw58Zlg1nco6O6QTWKplIa2V7xJTucdgC4DLcnu7b5hCMp zNTMIe4jc49c/vQqXonh4PoThC62L8eGtIycFCS7Hkt9Nv3oDIY7LGtBBA2/7EBkxj4QDvjf 81aJWRksHmSEfs4G3orFS5G7maXbknqoauDI/rUY5cZI/wAcqhdbFp0xDjjAyfT1V1sLoh5x dI85wM4BKjMUKOk/V9Nu6sDHnlDRsclAREYMZLsOz1AQEHOc1wz0I65UN2JSuY5k5m7l2Ac4 Cq3cnKR5xnB6HYD0UENWK7sYdxg5yeuUJTI+b8WSXEg9CNkGUteY5x7An0QsU2bknc+iAo48 7QgI4zt0QFRluSSPVARL8HJGcoDZnGuzy1FggutLCyorLHIKlsbmhwnjxiSMg7EFhdsuJ45w /wCnYGVCK728f8S1X4G5w7EKjiYyl9V6S9HozzQ8UfB+updey1um7IZrfcaglkFLTSzQhrwX NDGjJ5gRvjYLxLh2NpUk44iSi77dfP4bHd+LYGpVm6lJZo2/O/icPUlFVSalmNaZ6GpMjYJH XCB7CZAMcvM4c3yyei5yWIhUSjFp/d6nCSwFdWU4SW3TTUzKOwzU0tWxtXD54la2SJo858Lw ctc2QbZH5LG2r5balKlDs9L6+XidouCvEWfXumI62oic2SB/udWeUtBIADXu7fEF5dxrAfRM W4Qfdkeu8ucQWOwilN2lHT3nGvHLR7dBayiuAhbBR1pEU7Y24YAejz+Kw8NlUadNqyWxyeMh n70Om5t+soYdQWeppHAiobh8ZHUnsQPmFyKnlu2ca4qS1OPeN2lptW6Kp7wyF/6X08wxVLOX DpabPU/3p3Xt3sP54fB+K/ydXa7Gu0tdlLp8Ty/2n8sS4jgFi6Ub1KS97j1OIw4St5geYHuv udvqfMHkV/b/ABQFEAAyUABwgM7T2oq3S9zjq6Gd0EzDvg7PHo4dwq1IRmrSRSrSjUjaaOdO GfFCm4gUhicG09yhbmWEnZw/lM9R/BcRXw7pa9DrWLwbou62ZupYDTCAIBkc2M/PphNnZkJp 3aOVfDj4Yq/jTcG19Z51BpqB3x1I+GSqI/Yiz+93Qdl03mjm2jwyHY0mpVnsukfN/bY7jyxy pV4nPtat40Vu9m/JeXRs7pad09Q6TsdNbbdTRUdDRsEcMMbcNYP8d/nleGYrE1MRVdas7ye7 fie44bC0sPTVGjHLFaJLwM1YDOWq+ghutDNTVEbZqedjo5WH9trhgj8irwqypyjUi7NO6fmi s6UakZU5K6aaa8mdBOPHB+r4L6+qLZK3moJS6agn/Zmhztv/ACm5wR/hX0Xy/wAbp8SwirJ9 5fWXg/we587cwcEnwzFOi13X9V+K/FbGyyS7c7lc4kcDZPUKxIQBAEBCop21cD4njLJWljh6 gjBS+qCk07rpqdYL1bnWi8VVI4EGmmfF+TiFz0JZoqXidwpSzQUvExVYyBAVwR0/cl9RZvVb HD/jrr7fReGy8xVkkcc9VJC2hY770kwfn4R12bnJ7ZXUudalOPCpxqveyXrc53luM3xCGTZJ 3Nr+xK8LemvEdx11dVattdHfLJpuxke41LeaOSWpf5TXn5tHMQeoJB7L499qXHcTw3BUYYSb hOpPdeEdT2PguHhVm+01X4nY/V3hv4seym1HXau4LSVuveEtTJ7xedH1jnTTUDd8yMxuQ0dJ WDmH7QcAuk4bjfCOaaccJxlKlilpGotpeHl7m/SxyU6FfBSc8O7w8PA7Y+EbxsaD8aOijdNI XHluNM0OuVmqiG19tcdjzt/aZkHD2/D64Oy6BzDyxj+C1uyxke633ZLaXp4Py+ByeFxtPERz p69Ucq3Oz0eobXU0FwgjqbdXxOpqqGQBzZIXtLXtI+bSf3LgYznCSnDRxaafg11Nt2aaPnP8 TnCscD/EPrbR7Q4RacvFRRxhw3EbXnkB+fKQvs3gXEHjuHUMY95wi3621+Z57iaXZVZU10bN N4W64pdF3etjuVJLX2e8Ub7fXwxO5ZvKcQ4PjJ2D2uAI7bEdCuz8NxkKE5RrRzU5pxktn0at 5pq5xuOw8qsYODtKLTT8/wADcNLqzSXDW13SfTU97u97ulLJQxT19Mymit0UgxI7DSeeQt+E HYDJXILF4DBwnPCOU5yTim0lZPR+rtp4GrKjia8oRr5Yxi02k73a1Xor6nH1ptM97uFNRUcU lRV1UrYIYmjLpXuOAB9SQutzlGEXKWyOapUp1aipwV5N2Xqzs7p/2Uus7hbI5rlqDTtqqXty 6nd5kroj6Fzdl0yrzxg1K1OEpLx0R6jQ9lHEZQTq1YQfhq7e9HAPGHhNd+CHEGv03e42NrqE tPmRnMczHDLXtPcEfl0XaOH4+ljKEa9F6P5Hn3GeEV+GYueDxP1o+GzT2a9TbB/eey3Tizm/ wzeBq/8AiR0zU3qO4UlktMcpp4J543SOqng/FyNHYdM+ufRda41zLRwFRUcrnLqvA7zyzyNi uL0JYqM1CCdk31fUj4h/Ahqvw86ZN9qKq3Xmzse2Oeooy9rqbmOGeY12+DjqNgVPCOZsLjqn YRWWfn1945j5Dx3CKP0mclOCaTcel/JnCXKGZ5RjO5z3+q7FlTVuh0e7vuFYgqXYyMdeqL0F /Ep1QlJvY72+wV8PM+vvE3X6/qafNp0BSO93mcPhNfUNLIw09y2PzHEehXlHtb4xHD8Mjw+L 71Zq/wDgjq/i7HNcDoZ6rq9F9p6p8YNXDT9hFJC7lqKtvKN942b5+np+S8E4bh1VrKc/qo7l RoOtUVKPXc6922mNQ+pu1QX+SwFrGnsM/wDYu7VJxUkkcrGOVOXgck+GHQNTV0dbqirBYKpx ZTskGCGfysrrvGcWrqlB7bnZOCUIf0s1ds3HXcb6XhXem3OSjbcKsuMFLDJG4tDnbc3MNgRn IytvgfBqmKqKo2skdzW5o40sDQbj9Z7HF2srbbr1S1VS+41kt9lBfT03kGRkvxfE0v8A2Xb9 wei9IhVqZ4xVrI8OajWbqN95u9jXPD5w6kivNPSSvbUsqXiSSmjlOIHtPw+a8DmH0YcnutTj FSpKi47HO8NpSpRfa7M7w6Cq6qn0h7rSx1UhtYL3zTNIiY47eXFnrk4GB3O+VwmChmUaVBXl J2XqzsEpL+kqaRX2dTtlwG0FJw84c0dNUOdJcKn+qayU9ZJXbn8hgL6CwGChhMNDDQ2ivy/e zz7FVu1qup4/lI3nIAH98nf6LcSua5ca7I+aNWBJsncdlAND4j01TVaZlEAc4NeHSBvUsHUf mgONGAubjoXb/ghkLzJXBzjnDem/fdAZfNjlBUp2KNWJg4II6o3cgrzHpnZQCvLgZH4/JAZV oip3zh1U9zIGbuDBl7x/JH+FAajFqaWvusQqZ54qBsvwsYceU3cNA27bb/JDIahU6/itzHxW mlZACfimlGXSH1x/hKFcxt+5XepvMhfVTSTkdMuwB+HRA2WAS8OOfu9AhUBxc4Zw7KEp2JOw Py9OiE5gXAhrRnJQbhjsHlOD8/RBe2hk2yy1V/qOSmjMrm9T0A+pQsb+0bo1mnmebKWy1Ttu YdI2/wAkfzoDcKAZ3wgCAIAgCAIAgB6bIDSNWacj1HaHwOIZKw+ZBJgExPHQ79ux9QSEBsK2 1T5YyJGGKeJximjLsmJ7di3P7/oQcboVkatSS4aEETUqZ2cboWM2F+6FHuZMTshCcxksdn8E LF9juyEPYvISEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBi3CNs9FKx7GyRvbyuY5uQ8HqCD1BGyA6QeLLw8O4Sahdd bZC86cuUh8sjJFFKdzEf7k7lp9NuyA4WkON0Bh1JwCgMIaVuWt7jS2u00lRXVk8gd5cQyQ1u 5J7AdNyQEBp2ptN12jr9U2y4RCGto3ck0Ye1/K7AOMtJ7EIDJt2grrd9IVl9paOSot1vmENS +MhzoCW8wLm9Q3HdAaQH/AGg/CTnPrt2QFecAn6YQBkpaR+8IA4ZJ6Yd2QHbnwYcTZdY6Alt NZK6assJbG17j8ZgcDyEn5EFu/oEIsjmOMEBhAd64KEmU1vbCAvQjBwfXZAZEXK5xaRjJBAQ h7GVGcNbn4Rn8xlSnYq3cvMecYzt2Vk7kF+nLQ5oz3RuxKVyVTJyNyMDO5z9VFr6k3toWti7 IcDnseysVIAc0mDvgYyq5QVc/Y7Av7DsrAxTKTkgAgdT6ICEkgd8TSWkDIJGEJSuY0vPICDn GcjH8VWROxV7/wBXyNGd8dO+FUZh5Ya/GB06juhUg/cHJAwOnyQtlKODiOvKD6oWIZ7DYICI JAPc+iAfc/ut0BR+/TdAUz8PUYQFMZGN0BF0bZIXNcObOQcqVJ9SLeJ1m401N64cTXG20tzv lHQ0bferc23VnusjYnuPOGkEH4T2z0cF5Dzbw54TiKxNNtRnrdPaS3Xv3+Pgd14TiaeIwXZz V5Q381+zf02+B1e1rWcVXVD54tUT6ks9RF54o7nXU1fPGzf+uRv5iAemc5XCVMLRlFSqK8r7 3Zlrus0pQaUXbRbHHF4rae8VMzq6xWaG5tkDhUWGZ0LG7Z5XNzy5HoFld1NuL0fQ1K9ftLKa Sa2aMnhBxek0Bqsw1/MbLd3CGuw7YOH3Hkdi3uuM45w/6Xh+6u8tjkuXeKLB4lSm+63qc96x 0vBrrTpiqBmakaMPdh4kjxs7HcEEELzOniZpOC3TsetaO+R6S6+ZwEDU6cuU1I6E1Fdb35Y/ lw2aMnIcB8lzOdVI38Tj61GVN2Zk3t08QbdWBlRBWAxVceOnN8JG/UYKYeqoTVnZws19pFfB 3p55ap6NHSXxp8X4PBrquCinsF0udDeWuqbZUMc2On5AfijLjklzfQdl9wche1yjjeERjUi5 VoJRlqvj46ny/wA3ez+rhOIN0pJU5ax+9e4671XtNriZ8w6PtjIj0ElbI5x/HC7PP2kVOlBf 7xwceUYLeq/gjXNMe0ytlTKG3nS1ZRtccGShqhMAPUteAT9AtzDe0ii5ZcRRt6O/2mtW5Sna 9Gpf1Vjm7hdx70lxhj/7gXiGoqQMupJh5NSwf3h6/wCxJXdOG8cwOPjfDTTfg9Gvd19x17Gc LxWFdqsPetUbvxjthcsaCd9iTBv3QGRarnU2S5wVdJIYqmnfzMeOx9PofRRKKkrPUrKEZpwl szsLw+1rBrrTrKyMCKVh8ueMn+tv7j6HqFwtak4St0OrYrDypSs9jXViNYNa6R4Y0Oc5x5Wg DLnH0A65Vcy3bVvhb1Js9knfwWt/Q7D+HvwU1F9dDedZRSUlCSHw2s5Es56gyn9luP2evqvN OZeeoUL4XhrvLrLp7vH12PSeW+Rp1cuJ4kssekOvv/A7UUNDDbKOKnpoYqengYGRxRsDWRgd gB0C8jqVZ1JOU3dvVvqeuQhGEVCCsl06E55m00Mkj3BkcbHPe49GtAJJ/AAlVjFyeVbss2kr v823+RwJVe0C09TavmpGWitqbMxwZHcIXDzJfV/ln9nPTvjC9Fh7OMXLDqXaJVd3HovBX8fk edT9o2DjiXDI3TX7S6+dvA5k0HxDsvE2zNr7FcILhAMcwYcPidts5vVp/wAK6Pj+G4nBVHSx UHF/L3Pqd4wHEsNjaaq4Sakn4b+9HA/tBtYWmWy2ixgtmvdPUe9Ox8RpYSxww70Ljg49Bn0X ofs3wOIVWrivq02sq83/AAPPfaTjsO6VLCt3qJ39F5+p1cXrS2PJmmtwpAQBAEAP7sKrQOAe ONq/RvEisOC1tUxlQPnkYJ/MH81zOEd6aXgdm4bK9BG0Vsm8Wq64QWuhlqamaKnpqdhkllle GMjaBkkk9FSpUhTjnqOy8ehMYyk8sVdvwOr3G/2iDKGpmt+hqWOo8slrrtVx/AT6xR9x/dO/ Jea8a9oCjLsuHK9t5tb+i/E7hw/lTP38W7f3fD1OsuvOJF94nXgXC/3WsulU0ENdM/IjHo1v Ro+QC83x3EMRip9piZuT8zuGFwtKhHJQjZP87ndj7P8A8X6PRfid1FpSrljhl1vZwyjLtjLP Tv8ANEbfmWl35Lxn2v8ADqlbh1PFw17KWvpJW+B2PgVVRquD6/cevrHEYc07d8Dr8s+i+dXr dP8APodsStozp54ufZf/ANEut/8AJP4JXY8OOKlE51Ufc3eRQ3Z/UhzR8Mb3dzgsd+03uvR+ Xee+yorhnG4dvh3prrKK8V4peG/mcTiuGJy7bD92fyI+E32pkF31i/hxx5tzeGXE20/BO+sZ 5FvugaMl7STiN5aCQM8j/wBl3ZV5h5DdOiuI8Bl2+HltbWUb+Pil8V4EYXiacnSxCyy8ejPK rjbdbt4vPFzrS7abt9VdqvVN7qaymiiblz4uchryTs0coByV9A8Jo0+E8JoUMRJRyRS99tjg 6OCxPEcY6WEg5yk9l6/nU5Ar/Zda9pNDS3JtwsdRdI4/N/RML3GRxAyWtkPwF/y7rjVzrgnW 7Nxko/vaWO8VfZZxSGFdZyi5r9hPX0T2v5HWyppZKOeSGaN0M8TjG+N4w9hBwWkdiMHZdvUo tLLrc81nCUJOMlZrR+pyX4M6P3/xTaHjLPMDLk15GNgGscSVxHMU1HhtZ+X2s7LyZTz8bw0b X7yfwTZ6mZdknJwSe/XqvE1FX0Pqhyf1o7s6he1U4RPulisOtqWPJtx/RdeQMERPcXRPPyDi 8f7MLv3JHEFGc8HN76r16r7zx/2rcIc6VPiVNfV7svTp8H9p0ssFjq9TXqkt1BC6orrhMymg ib1kkeQGt/M/hheh1KkKcZVJuyV/keKYehOvUjSpK7lovVnrPwW4bQ8HeFVi01AQ4WqlbFI4 DAfKd5HY+by4/ivC+IYyWJxE6/73yXT5H1vwbhcOH4KlhI/sqz831fxNs+M6m978KWvGMbzO /RZcB1wRNGc/gAVucvO3EaN/3vuaOM5zg5cDxStfufZKP3Hlo45cT6r2y9z5WN9+Hzw833xH a1/RNlbHDFAwS1lZPkQ0bCcAkjqSfugdfzXF8V4tRwFLtavol1bOw8uct4rjGJ+j4fRLWUnt Fefn4I5V40+zS1dw3sklysdZBqmlpmF88MMZiqowBkuDDs8ddgcrheHc4YXEVOzrRcG9nuvi dp417NMfg6TrYaSqpbpaNe7r7jrc4crTkbjOR17ei7Y2mrHmutro94fZdcNrNwN8AeiJaR0Q ffKE324VDd/eJ5ic5Pfka1kYHYsPqV8o8/Y2rjeP4iM19VqEV4Jfi7v4HeOF0Yww8VDrr7zc upq9+sKycCSMV9aAWQyNOYofT5Ejda9GnGlS7Ne87lwrCpRfSbNOtugZNa6ogs1JE5tBTkSV sjR8DQP2fqrTxipxzPfojknhu1la1l1Ob7vR02ndLw0FIyOKlp4wxgDsBoAyuEr0c1dKOre/ vOco1Ozpym+6oo400fY3amrJ7td6etq7YXSNoLfGeSGqkYcCRzsEljXbcoGSV6bhqNPCUY0a DSvu+p47xniFbiNVu/dT2Gt7dVVcT6mtFks1fUxtg93pAHzHthoBxE3HyJW9TrRtmT0RxEsL LRt2kc0eGPQtBp3Tzai622httJLM18cs0X9V1jgNxG47tYe+xC0sTVVWq0pXTXuOUjRhFLw8 PPxOzvBq0u4j6+t9AKF9JaLOG10gfJzc5BIiaTgd8u/Bdw5L4XGeJljVG0IbLzf4L7SvHMVK GHVB7y39EdmWs5Wcv3ehx6L1Bu51DKVaSQ482MfJE7ENWLjBzNGDuepRu5BJny6EqAUrnFlF M5rcuDHEemcbIDhmNrjuN8HA+iGQvxDI7YA2zvn6IDKhA5N846/ihD2JtbgHdChJreYoC42M iPnIPl9B8z/j1QF+KkbHEJ5ziNwPltGz5fp6AdygMd7uc5Ox+qFsxTcAHA/BCpJpw75ICQxz AgEZO4QlK5QfdcT93Ow9UDViuxAI37BAlcrISAHHIA79EJvY13Smh3394mlElPTA45h1l+n+ FBa+pyBarRT2mkbFTsEbB6bl31PdCxlFucfJAVQDG+UAQBAEAQBAEAQFHDIQGwdf279F6khr GgNguTfKk3/05oJb1O/MwHoAPg3O4Qhq5YpX529N1KVyNjVKV/M0I1YlO5nwu6KUir3MuEqp BkQu7I9zIZDDgAoC9H3QEkAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBaq/6w78P4oDbmrtNUesNPVtqro/NpbhE6GUd 8OB+IZ7g4IONjhCrZ0s4veEDVPD2tlkt1JPf7WXExzUsZdMxuej4x8WR3IyD1QlO5s7Snh+1 hru5MpaWx11O1x+Koq4X08MY75c8D8hkoSc61GmbN4VNA+bJL73NRwSVdROWgOqpnkMZE0dQ 3IwAScYJQi6Om+oLzNqG9VdfOcz10z55NzjLnEkDPbfH4BCTk/whcRIdK69ms1dymh1HGKY8 5+ES78oIO2HZLT8yEBtvj5wjqOEOuZqTD5LdVky0U7v9MZ3af7puQD+aA2UByn6oCp6YxsgK EbgfigOXfBrrGLTfF+OlmLWx3qmfRt5jhvmAhzM/XBA+ZCA7hRD424wcknHogMhnTHTCAyII +fAPL6dfxQF9rgxoGAd+6Auxkc2CGty7Yk5HqpSuVaLrXHmDt/iPQ/JWSsVMumbhmcjDSSUa uWiRcA5zXEAgbgKSHuQc3LdgATvv2Qgg123KHAO+iAPBODscfvQGJLKHEBvNiMbDKF7IjI9r g0jJ3GT6KG7BKxAH4cAgho7hVbuRIg6Xnhxt8X8nZQVMHUV7bYrd7w8AxhwYcdULJFbNeaW+ weZDI13qM/EPlhCxkvf5uwcRj1GEBbc7zAT0J3QEWjLubJCAqSGjDTkdtkBFAMboB1cMdEBb fIS0436/ggOKvFHop2pdFtudPFDNUWlxk5XxhzXMI5Xbddgc/UZXXebOFzx/DalGn9dd6Pm1 0960/wAzluB4yOHxSz/VknF+SfX3b+h0R1jwxqLdUXWmlktdJPWM5Ka5Gqjjg5ebnzy/eBxs SPVeS4HFQqxgorp1Ow4zCSw9Rwk9ji7VuPPppZIYqKaf4SY5Gvge5hxnY5bkbjIycrcS714o 4qpvZj9CU9yoG0E7ZZqmZjnRytfhjAehORl2P51kk8ruVULxyI5y4G8Qv09YqGlqWmnuNkaK WoB6Swj7kg+XYrzXj3CXhMQ6i+rLU9X5S4lHF4fspfWgrfxNM4w6ArXajgr6R8c74eeYhvwu ew9Wj1IXG4aooycJHYcbScpLL4G27TEyqNRRVLQyCqZ8Du7D1/Ag7LJK0mprdGpOUtpbHA/j a8Mx8TvAa66SEogv9nebhaXuaCJJWg/q99wHgY27rtvKvG3wziMa7jeMrKXkvH3HXeYOFLHY R0v21dx/A8ZrxZ6nT92qqGthkpKyildDPC9uHxPacFpB6HOy+lqdSE4KcXo9jxKdOUZNTVmt 0YpPqAfwWXpYht3uy/bbhPabhDVUsr4KiBwfHJGS1zCPQjcfgslKpOnJTptprYxyhGUXGSum d2/Cn4yaXi0KbTuoPJodSMYGQTNJ8m5AADAJORJgdD97BwvZOV+bo45LCYpKNVLR9Jfgzz/j fApYZuvSV4dfI58zyjpgg4K7wdaKOdzDB6eiA3hwU1eNL6yZHM4CluIEEhOwY4/dP57LWxdL PB23Wpo8Qw/a0tN0dl+H/De+cT7yKKx26eulbtI9u0UHze87N+nddY4jxTC4Cl2uKmorp4v0 RxPDuF4vHVeywsHJ9fBerO2Xh38I1FwgrGXe6VTLnfQzlDWsHu9J8mAjJd/dbLxzmbnOpxFf RqEXGH/E/XwPYuWeTKfDX9KryzT/AOFeniczHc53JXRl5HdggIzQtqIHxvz5cjSx+Bn4SMH9 xVotp3Xl8nciUU00/P56HnTxM0VU8O9fXeyVTcSUFU9gJH32k5a4fItIX0zwnHQxmDp4mm/r L4PqvifNHFcDPB4uphai+q38OnyNPsOo6/S9w95t1XPRz4wXxSOYSPq0grZxOFpV4ZKsU17v vNfDYqrh556Umn+fCxj1tbNc62apqJZJp53F8j3uLnOJ65J3KyUqUacVGCslsjFUqSqSc5u7 e7LaulbRFApAQBAEAUNXBw94lKHkv9sqO0tO9hP967p/8cuTwMrQaOd4TP8AVyiuhxp3W8cu bE8T1gm1P4ftWUVOyWWd9CXsZG0lzuVwdsB16dFwnMlCVbhdenBXbiclweoqeMpuT0ueb7ep 2wc7jG4P4r568tj1d6rMym3bohBq+gdbXHhtri06htM5p7nZayKtpZMkckkbgR0IOD0O+4Wt jMJSxVCeHrK8ZJp+/wC/wL06jhJTXQ9rfCB7Xrhh4mLHR0+oLvQaE1mWgVVvukwhpJ5P2nwT u+DlJ35XlpbnGSvmLmL2d8U4bUcsPTdaj0lFXkl/eW+nludxwnFqNVd/uy8zsDd+P+grBbX1 lbrrRVLSRtL3yvvtKWgY67SEnb0BK6hDhPEKjyQw9R3/ALkvw+3Q33iKaV3JW9Tyy9sv47eF 3igp7LprRVN/RDc7DVF82pvJEUHlYwaeHmb5krSdy48rdtgeq959mvKvFOGOpiMbLJGS0he/ /udtE+iR1ji+NoVkoUtWutre44o9lTdKWk44Xymlc33mtszhBk/e5ZAXNHzwuz88U3LBQklo pXfw0O7eyqpCPEqsJPVwdvvO/Q3eHZcHOHXO68vt1PfjpH7Q7wgXCDUdfxC07C6soK7El3pY mZkpJMYMzWgbxuxknqDnOQV6Rynx+DgsFiHaS+q318meI+0Tk6qq0+LYNXjJ9+K3i/Ff3fHw Nk+zL0RNqXxGR3VsbnUun6KaeZ2PhDpByMGfXJJ+YBXIc44lU8B2T3k/s1OE9mOClW4sq6+r TTv6vRHoiM4yex3C8nsj6JNG4g6Io+Jehrtp+4c4orxTOpZnNAL2hw2cM/tA4I+i2MLipYet HER3i0/4e80+IYGnjcPUwlb6s00/K/VeaOuPhC8Adw4McUanUmpK2jqpLa6SG0xU5DxOHbee /I+E46N6jfddv5g5ohjMMsPhk1mtfy8jzbk/kCrw3G/TMY08t8iWt/CT8H5HaXsPTsuk6XaT PVFtY0DitpJ+uuGGobNFjzrtbaimiB7vcw8n5uAC2sDiFQxFOs9oyT+f4HH8WwrxWCrYZbyi 172tPmeU3DzhTf8Aihq+LT9jt09ddHP8p8bRhsGDhzpD+wARuT/2L3DF42jhqXb1ZJR+3zXV nylw7hGLx2JWEw0G5vp4er6e89MvC34d6Xw38NGWWOoFbcKmT3q4VQaGiWUgDlb35G4wAfUn vheO8c4tPH4h1pK0VpE+mOVuXocHwSw980m7yfi34eXgch1lxjtdDNUzyCKCmY6aR56Ma0Fx P0ABK4iEHKSjBatr4nY6k4wg5t2STv6W1PHfUdfDc9R3GohjEUFRVSSRxjo1jnkgD8O69/w8 ZRpxT6JXR8dYqpGpXnKGicn703c9HfY3cfdZXzhFddD3C3x1OhtOzGqoriXvEscr3czqVuSW uYSS7AxyknrleNe0TgmCp4yOPjJqtPRxto7LR+T8fE7dypSq4iWWS7i/NjuTAault89XLG51 Xc5T7rGwfrBnYDC81nOll1drbnpEFaTlDfY5p4N6LqNE8PGuukPutxqZXS1BOPlhv5BcPUqR 7TtY7bI5TDx7Onk3b3Nm8WdYi6clqonNmuV0l5IY2ux5Xbmf3wuycucKk6rxU/qpfH0Osc58 Uhh8N9Hg+8zMpKG6HSNJbbMWMqXyG2Pq2fG2HlBdJylpy0/MH6rtclTk3Jrc8wgqigsj0e78 DK4W6eodIXOkqaphvd3M5jjpJA0tMjNj5jznlaO/ZKlOU45IqxNKtCMm5Xkcv6brq69amrKm 4Rx1klM3nllhHNTUbT90AnqR0+HZYJKnRs5Lfovst4s5jBU3WnZb+L2t5+R3K8LuhKjSvDz3 2uaRcL04VMrcf1tnKAxv+1Az8yV7TwPAPB4KFGWst5er1t7tvcde4pi1iMTKcdtl6Lr+Pmcm s7c3T6Lljjm7E/M5O+GkoRuThLvN6gA9EIasSY3HfO/ZCCXfv6YKA4t1zaG2jU88cRPJKBK0 D9kHqPzCGQ06FuOQnPNtjIwPwQGVBzGLfuTt6IVkTYA0gbnthCpqlh03NeOaXIgpIwTLUP8A uMA649ShKVzMo7ZHep5JvihtVuaAXnIc4Df/AGzj+WyE5TS7tcH3SvkncOXndlrW9GN7N/D/ AAoQ9zGLD6YQgrnLtt0BJo5R6FAVzkF2T1/JAVD+Z2+x+fUIS3cu0tDNVTsZBFJK89ms5iUJ ibks3DesqKqN9YGQQjdwDsvI9MdBlCWrm/YYWxRNYwcrWDAA7ISTaf3ICqApy/FlAVQBAEAQ BAEAQBACMoDQ+INqlu2j6yKnMnnsDZ4gx/IZHRuEgZnsHcvKfk4oDZtuqo6unimicHxTMD2O /lNIBB/Ebq0Sj3NWo37BQ9yy2NRgdsl2LIy4HZCgoZUDs+iGQyGdEBfY7ogJoAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AICzWHFI/wDx7oDS5z8OPRCsjElJaSQSDv36oImn1jssOVN2WOlfj+4hyXXiZDp2N7jT2ynj nmaN8yPBIH4D8uYqAdfvvdNkBUPMcjXMJa9pBDhsWkdD+aA7a6ArbZ4quCopLyzNfRuEFRIz HmU8zR8Mzfk4bkd/iCEN6nXzitwJvvCW4llbAaigc7ENdA0uhlHbP8l2Ox/DKEmzckNznI9e yAEhuTjHoSUBzd4cPC3WaxfT3+8S1lqt8bxLSxx/BUVBbuHAn7rR1BxkoRdHbKmJySSTjuTk n5n5oSZEeO/XogL0Lg0uLht6IDIizgAdjkqVuC8S0blvXqeuVZKwJxuLnAgty056KSsjLY7M RwO++UKkSMNxtgdAgISgM+8ctA2PTdAW2DzXB/wZI/JAQlfysGDgY+uTnshK3LBaHZ2Hz+X0 QuQDcu2wOU7Z7qsiHsW8iQks6Y3djfKqQtdyAaScA4PY4QmyNn8Vq/ymU1K05B+N34ISbPoq +W2VLJoXFjmkEHOMoDlS2V/v9rhmI3lZzIDT7trOhs8vlySOdLjcNGQgLNJxCttY4NMroj25 moQrmqUtwZdKNs0J81hJaD06ISXQc/4PRACcICBfyf49EBBruWTIBKFWy1VwNraR8EsYex7S 0hxzkeieZW+ljpb4ovDDT3WKupaekg/SlrDp7e9zHH3unkO4wNiWk4ydxscrxzj/AAitw7iT qUl+pq3aS6Pdp+/VeTPQcDiqePwsc778FZ+at3X9z80dRdX8Er9oO7Cgkjpaqs91bUlsLzKO XOzs9HOHcDOFrQxdKvBSjocBXwcqbV3dm5dF6iscmn2R19Eff4C0F7X4GSd2jO+fQbBYJxqu peL0NmFRKNram4aWw1Wj7+L5a3xVFOyIyVMLncrjTO9c9D3AP4LX4phKeJoOnUtfp6m/wXiU 8BiFiKfo/Q5OhuNDqrTdI2mnjcWYqKOYu5ucHq0/wXl1XCToVHGf1j2PCYtV4fSKesWjjDXF qbR19VGDM2Qzc3O4crY3nt9Cpwsmp2ZbFU4yp3S1LVRZortZ/ef/AKPo24YAcOAByc/NZFVk p3b3MSoQl5Hnr7WzwRNv9DLxa0hRuMrWhuoqKFvNgAfDUgDp6O9V7H7OObZJ/wAlYt6bwk/s PLuc+X4xvjsP6SX3nnUQAAf8SvaL32PNiiAuUdTJRVUU0Mj4ZoXtfHIw4exwOQ4H1BVoTcZJ xdmuvgRJJxalseg3hL48DjhwtZNXSRNvdpc2luG+DLt8Mw+Th1+YK945W47/ACjg1Kf14aPz 8/eeYcc4b9DxDUfqy1Xv6e47L8G/CdxD49TRf0NaWuFTSSYPv1Q001GwHv5rwA4f3octnivM 3DOHK2LrJSXRav0stvfYwYThGMxTSowdvF6L5ncXgB7Hq0WJ8FfxEvDr1UxkPNst3NDSsOc4 fIfjkGR0HKD2XlfG/anWqp0+F08i/elq/cunvudvwHKFKPfxUs3ktvedyNO6bt+kbTFQ2uip 7fRwjDIYWBjW7Y7dT8yvLMTiq2IqOrWk5S8/z9h27DYelh6fZUYqMfBfn7TO6LAm9jM/E0Li dxApeFWhrhfq6Gaant7W80UQBfI5zg1oGdgMkb+i5HhPDJ8QxUcJSdnLq+llc4/ivEqeAw08 XVV1Hp77HBfD72gEFx1A+DUlpjt9BO8+RVUj3Se7t7eY07uA7ubv8l3/AIl7OJQoKeCqZppa xkt3/da+SZ0HhvtGpzruGNhaL2ae3+JP5s7FWu6Ut6oKespKiCppalnmRSxvDmSNPQgjrleZ VqU6MnCrFprddbnpdKpGpBVKck09n0sdVfaEMtf9HNifA+I3j3V7a5jSC5sYcPK5sdCcv+eA O2F697N3iPolbOmoZu7665reWx5H7SVQ+lUnBpzytPyStlv8zr4vSjzYIAgCAIAgCAIDYPiB pbc7TME9aKrzo3uZSmIgN8wt/b+WFt4NyzNROU4XKfaNR26nFwGmhW2wH9LCDk/7o4eObnx/ pW3TPr2XILtdb2OXfbJO7V+n8SzmyG13Da4++CU+4/EPLEef2/nj0RKo7NpW6l1GspR2y9X5 nGeu/DhojiROZrvpu3zVLjl08LTBK4/NzMZ/HK4vHcvcPxbz16UW/G1n8rHLYbimKoK1Oo0j jjUns6dD3Olk/R9XerVOQeV4lE0bPT4HAEj8V16v7P8Ah00+ycov1RytPmrGRd5pNeh0/wCK XDmt4Ta/uenrg6J9TbZeQyMzyygjLXDPqF5PxLAVMFiZ4StvH5rozvWDxccTQjXgtGbf5A4Y IGPn0+S0b2dzav1ZzLw78BfEbifomG/UFro4KOqaX0sVdUiCeob2cxjhs09icZ+m669i+ZsB hqro1JNtbtK6XqzunDuQOM4zDLF04JRe2Z2b9F9l7HFurtH3PQmoaq03mhqrZcaV3LLBUMLX t+Z9R0wRkLm6NelWgqlGV09dPz8jqmMweJwdR0sTBxkt0zkLwT6hk0x4qNHTRO5fea73R4O4 IlaWkfRcRzLS7XhlVPpr8DsPJGJdDjeGcesrf72h6iv+B5GQeUkZC8YTvqfUz0ZQHqMDDgQR jYg9QUK2Ro+kOHFh0BNcJLJZ7fanXOXz6s0sLY/PeNgTj+A2WxXxdasoqrJyy6K5qYPh2Fwj m8NTUM7u7dWayd984C1zcG7Mdj6hAR7YwMfRRZBIE5KkLawR7WBhWTS9r0zJVSW62UFA+ulM 9S6mgbGaiQ7lzsDcn5rLVrVKtu0k3ba/Q1sPg8PQzOjBRzO7skrvxZnZ+ZWFRNh+Jxl4ytTS 6R8L+s6yBxbM63up2Eb/ANce2N3/AMa5y5jl+jGrxClGW2b7Ls6zzniZUOC4mpDfLb42T+TZ 50+H3gTd/ERxPt+mLJE4y1B555iMspIB96V56AAL1vi3E6OCoSxNZ6dF4s+Y8FgamKrRo09/ HwR7HeHPgVZ+GOiLbpqwNdS2SxxjmkkGHVsnV8rz/dH9y+cOOcWqY3ETxFV3k+ngvI9n4Tgq WHoKnS2W78Wc2cCLBDxN1vPc6mKU0Nj+GiAJAc4dXnPULr+Is4qk3vucioZV2kXtsjkriDeJ am1XKrjZJUW2xs94qpY2ZMfb4sdsrXjSeIxMMJC/gvA2Y4iOFoTr1Gr67/nc4BvttuTaB+or rST0tddAWUcjByEUw/a5eu477ZXqWHpUoxVCi9I/C54hxWvVr1XiK7vfb08zMtddd5tFVVHY 3www+Sal9PC13mvI2dlw+W5AG+FtRjSzXkayrT7LJTska/w7ddtVW+ktlZBbomTvINREwsnq R15HEHH0GN/mtStOK2V2YsPKpKsl4q1unqdy/D9w3bq642qxst0dHSwBtXcMAlxjafgZk9OZ 2+B2BXL8ncP+m4tV6quqNnfxk1ovdu/cdl4hWlhMIv2Z1Fa3gur9+y953AijFPE2NgAYwYaB tj5L167OmJW2Jkkt6qCSrQXkZ6DdCr02LrXfFs0DG4QqSjOGZGevdAXG/eQG3Ne6Mdf4xVU5 AqIW8paR99u5x9eqEp2OPWSnAJIPpnKFzMiaGtBPXG5zshD2NzaT0BNdi2oqw6lpMZydnvHy 9B80KpXMqpmfrK6xWygHu9spdy5o2cB1dj+CFynEGvit0cNoo8Mp6fDpQD95/YH19T+CFWza zXHm33QqHZPfCAAY37ICUZx13H70BXYOwc7/AJIDdfDCspPPmo5mMknnPOwuYCNhuPkhaJvy GnjhGGRsZ/egBCxcxthAU5MdNkAA5QgKoAgCAIAgCAIAgCAIAgIPAI3GR0x6oDjGOnNpudfQ uOXUlQ7ly8OcY3/GwnHTqQB2DQpuyj3NVpH9FBZbGpUzkJMyF3dCj3Mph5RsgTsZDXYKFzIj 3whD2LiEhAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQFmt/wA6P/x7oQ9jSp+pQoYdT90oWiadVbuAx12J9ELHmtx31C7V nHHWFe5xcJbtMxoz0EZEWB+LEBtQO5W4OyAkBv8AXdAcveDDVkth4tC2c+ILzTvic0n9uMGR rvyDvzQh7HbOaJlRHJHLHHNFIMOY5vM1w9CO6ERNh6i8L2iNV1D5JLLHSSyHJfRyOgJ/2I2/ chYx9K+FLROlLi2sZbZ66SI5Z79OZ2gg/wAnAH5goDkuJvK1rQNmY2HQIUe5kwOa0nH7Rz0y hZbF8D9Zv9UJLgw4ZdnGUBkQPIw4kj1Bb1+SAnDIfMJ+6CSfXKEPYyI3crun456oULjstY7Y k433VoguF4YNhuOmR27qwLT/ALnLlucE/RAUmeSzIx6emUBjyuLnhrQBjv6oZC29xdM4dQ09 QNkBRxMW23PnfP7lWRWRgajvsen7e+d5cXY5Wtb+0T0CqIm2LLxMfLU+XVxxsjecNlaD8JQs YPFJjhdIJQ4mOaP4SDkHHVAbWJzkftdRsgN63nUZ07pqmpYyDVyRjb+Q090Bsh7zI95OXOJ3 OeqAiBk4b8TuwCA5Q0jQPtenaeFwPP8AE7HpzHOP3oDUS8NbsT80BF7g1xzuEBSUncbHO30Q FouaCABj5dyhR7k3sJ5jvt2Qt0NocXtDO1jY45qX4bpbHGekd93mI+8w/JwyNlocW4dDHYaV Cel7NNfstbfx8jbwOMlhaqqw9GvG50m8TuiaylsE+pXUUlwop3PwI4y0wOGeaN4bgRyZ/abv tuvFYRdCU6FXuzUtfz8/Q7fjqcaiVWjZq2nl+dn5nADJavU2qoo5KaNtwbC0vErS3niaMjzN sEt/lbFb1Wola7OCVapJ7G6+W3y0odS1rKWAkeaYsuZM4dTgnHLk4AWpKz1jG7M0FrbxNY0L djpy6fonl95ppXCSirA4/wBSu6mB4I6dwT2K6zzFw7tKf0mlF5lv6HdOVuOPDyWFk+7L7TkS 4xw6zoJ2u8tjRH5dVhmXgj9pvqR1z6LpFNtvPHc9ElKcUoSf1ji+KWWyX2pppJWzzUnwPLOl Qw9Hj5+qzN3Vy8oXtYxb7ZYfLnrIoY6ilqYzHV0z2czJ2OGDlvcEbYWWhXlCSnB2a2MNXBRq 03n2eh5seJP2MevNU8evL4O2SG9ac1ATPDFJXQ036LkJy6B5kcCQM5bgHb6L6N5N5wp8RwvZ 4iVqkd/73meH8x8vTwVZ1Ka/Vt/DyN8cM/stviH1XWRf0Q3Th9pOkeA50ktykrpY/UGOJg6f Urt8uI0ltqdZVKVzs/wS+ybaQszoJ+IfFS+3x7T+uo7FQR0EL/72WQveP9qVrS4m/wBlFux8 TvP4VfZNcA/BxmbRugqE3KRjY5bldJH3Crm5TkEmQljXA92talPiuLpqSpTcVLezav62epE8 NSnZyinbxSZ2Oa0RxiNoDGM2DWjDW/QdFxrbvd9TNsrIdMfLp8lAv1NM1TrW0aIo2VF4udDb IJCGsdUShnMfkOp39Bt6rbwmAxOKm4Yam5NK+ivp+f4GrjMfQwsFUxNRRTdtWkajS1EVbTMm heyaKVvOx7HBzXA/tNI2IWvKDi8k9GbEZqSutiFdQU90pvKqYI6iHma/y5GhzcjpkHZWp1JU 3mi7PyIqU41FaSv6nRfxQ8HHcH+JdRDDGW2i6c1VRO7Nbn4o/qwnH0IXv3KnGlxLAQcv6SGj +5+88C5t4J/J2Pkof0c+8vvXuZomg+OmreGVslorHfaqgpJiSYWhsjGk92h4PKfphb+P4DgM fU7TFUVKW19fnbf3nH4DmDH4Cn2eGrOMN7b/AAv9xtq5XKovNwmq6ueaqqalxfLNK4ufI49S SVytClCnTVOkkorRJHF1qs6tSVSrJuT1bZYWUxhAEAQBAEAQBAbD8REHNoOOTlz5dXHvnHXI W1gv6Q5LhUv11vJnCBO/phcsdiW1inXAQAjKArG0yOAG/wBOyNXB58eNi90F+8R9+lt8rJ4o vKglkjdzNMrWAPAPfBP5rwfnKtTq8XqSp+S96Wp6dy9TnDAQz9Tbfh5ls8XHPSjtQNidZhc4 fevN/rYbzbc39zzYyuj8V7V4OqqP1srsd15ceHXFKH0v+jzK/wCfU9apG8ry34eVuwDfugdg Pl/2LwlK672/3n1otjZHGfw+6U4/WgUupLWKqSMYgq4j5dVTf3j+uPkcj5Lk+H8WxWClmoTs vDocJxrl3AcVhkxkLvo1pJe/w+Jwbw09mw3hbxxsepKTUwrrRZ6oVfu1RS8tS4jPK0Ob8J3P Xboux43nGWIwc6DhaclbdWOj8L9miwPEaeNjWzQg72t3n9x2ndguOSCT1x0XS7W0PVW7u7Io QNu/RAaladJ3S/Y9yt1XUA78zYyGO/2Rw1a9XF0qa/WTSMUqlOO7NwUvArUlWATSQQ9y2WoA I/IFaM+NYSOidzDLG0kZD/D1qAR5H6OJ9PPI/fhYlx3C+L+BVY+l4v4GBXcF9SULSTbxOBsf Ila/+OFsU+L4WWmb5F1jKUn9Y29crTVWeTy6umnpXdP1rCzP5hb0KtOp3oO5sRmns7mOTv6D 5LKWIgYPogNqccuGdNxl4X3XS1TNPCLyxsDHwND5WyB7XAhp2O47+q3uF4yWFxMcQlfK7nB8 xYGhjMBUw2IlljJbpX6p7G5PBf4GLN4edOzW61unrr1ccPu9xqGtDnsz8MTOXYNHfBIyuI5n 5urY+ss+kVokjzHg3AKWFcoUVfxb3+F+pz87T09/qotM2Zxa8uaayQbBoB6ZXUKmJy2fXodk p0k7QRzdWSM0dp2ktdJEynk8oRHy2hjWkDcrV7HvqEtzLNQ+tHY4frZqjVd0urae6Oo7BY5B JVyuJbHWzAjEfKN5MOPTsu/cO4fHC0otxvKR5vzBj5Y/EOnGVqdNXa8WKqhrNX3+SpLqiR8X I2WWSUCKfoWRgnduBtttuuVhkglGCsjqlZXenU1pvD6psNxzTtis94r5BK4RSAyQwuGPLibk uJPoQcpUxTjLYxyw2XLCH1n4anNvCfhJHozTxrLnBUQN5mzOD2iSpa7s4u+7Hnt1d8guuYzH vO3FXu8qS6t6Je9s7Xwjgt6uedo6Xab2S1b+B3I8NnD5+kNFGvrGFtyvbvep+c8z2tIwxhPy C945d4R/JuAhhm05byfjJ7/gvJI6pxniH0zFOr0Wkf8ACtvf4+bZyQ0B246rmjiyoBDgMdUB WMYHUoVkTb97JwfqUKk2OPL65P1QFxmWj55QF3Bc3bc+iA2/Lwytc1S6UiojDySI2Py354yE JW5qtl0nQWo+ZFTRlwyA93xOGPr0QuZl/pqi72SeCnc1kswDA5x2AJ3/AHIDTYoKXhzp+R5c 19Q7O56yu/ZH0QHHdXUPq6l8sri6SVxe8n1KFZFMBqFRzZz9EADsjqEALs9M7fggNVsOjq2+ viLYZGwvPxSuGGgeoz1QlbnJFo0/SWWFrIIGNc0ffLcvPzJ6oXNQQBAUBA2ygKoAgKP+6gIZ PqgLg6BAEAQBAEAQBAEAQGw+IND7jqylqGslMddTujeWsAjY+MgtLndS5wcWj5NKAtUcmcK0 UDVKV2wUPcGZE7CgxmXA7YA90BkxDKGQvs6oC8OgQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQFmt/zo/wDx7oVkaVUH KtEqYNRsEkWiaZcJPKD3c2OVpd9MZUdCx5bXkma+XGRxLzPWTy8w75lcf51ALCAkG7A77oDk fwnWeW88dLOQ08lE2Wqlx+y0RloP+2c1AdyohhuCBn5dSgJM+EbDZCsiZ+HBxt3QqTDcNOfq gMhjedhOCMlC62L7RkYG4QknGS5wbjH0QGTEHQkNP3m4J/JASEgEgBLWl3QIVkZO+Nuhxjbo EKl2NrWRnlwHDOR3QCPOxyMkZ6q62BF/xPJ+F22/bPoqPcFp8eWuHTPUnfCF7opK/Bw36D8F KVyS1L8ODzNz0GyuCz5wMYx2P1VZA2BxLvQqa6Okj6U2XPPqVUG18Dkydz0x6BAalHUuvNqF O93PPSZdCT+0zuEBh2eBk1zibL/W2O5n59Bv/wBiAjebm+73CSdxPxnb5AbBAYecgb7dkBu7 QmjHTPZWVTPhaQWRkYyfVAb0cXBx64PYDYICLn8sfXAPp3QESduv59UKPciZAcbc2fUoQUfy tcNx8tkBDne7IGcZwd+yF7oo/Dn4IIB/kqU7O7KHDXHfR1Vpyqnq7dFDNbr7IyOshk5fLjlz 8LiTsGu6H54yugc4cDc8nEqCvKH1vT971j9nojsvA8Qp/wCy1Hq/qvz8Pf08/VnU3iVwppqi 4Xi3/ouHSFxpqhjZ5BKZKesf2YHHo3v8JLdx6YXQ+0m0py636be+7OVxtGPaunmtotkcXVVh uGh71NSV9LBNTSN8uBzAPLBP8lw23OTueyz043jdI4t05R0J0de60zf1bTe8MwW+bCCXR4GB IXdyNs/iFFWjmi0nZkKdtFuck6D1M2ssJnNawXannbFUURgLBMzlBbKx+4cCOy6HxngksKvp VLb83PVOW+PRxkVgq8e8lo/Qx9c6Ao9Qyfpi0l0Na05AjPwB3U8w/klcGp3g5R1XU7XSlJfq pvVapmkWa6RyykeXyjmDZWdonnqD/cn1VFaTszJUbyZjAqPetCXhtVA+VlDM8PDgcOidnYgr muF4iVGqqsHaUXpY67xDB9pTdOrG8Hv6ncDw3eIKDiDaorbcZYxdImZjdnAqmD9ofP5L3Pgn GqPEKClHSa3R49xnhFXA1bPWD2Zy2diB3K5pq2jOGatoyxc7tSWKgkq66rpaGkhAMk9TM2GK MZ25nOIA3xuSrQUnJKGrexDaSbeyNO0bxCsHEajqajT97tV7go5jTzyUNS2ZsTx+yS3p8vVb OLwOJwslHEwcW9VdNfaYaOJpVk3TknbwaZrC1DOdAPGVUVZ8b2qoqlz3RCyWx9O3m+FrPLd9 3tv375Xv3ISiuA03DfPO/wATxb2h5njop7afYb+8HHH25aT1XR6TqWVFxs11l5KeNoL5KGQ/ tMz+xt8Q6DquM535coV8NPiEHknBXb/et0fmug5J5jrUMTHh81nhN2S6xb6ryfU7grxO6Par M2D4keEEfGThpVUUbB+lKPNTb3ncmQfsfR4yPrhdk5Y4y+G42NSX1JLLL08fcdd5n4OuJYKV OH1080fXw950LmhfTzPjkY6N7DyuY4YcwjIIP45H4L6HjJStKO32+Z88ZXG8Zbp/DyIqwCAI AgCAIAgCAIDZXiAi83hzJv8AdqYnfkStrB/0pyPC/wCn9zOCSN9hsuWOxLZAHI26ISdauNft C6LSt1q7XpO2NulVSvdC+urOZlO142PIwfE4A7ZJGfRec8a5+p0Zyo4KF34vb3Jav32O28P5 WlUXaYh5V4Lf4nX/AFx4teIHEBksdZqOrpqWXINPQ4powD2+DDiPkSV0XHc0cVxWlWq1F9I2 S/E7Nh+CYKjrGCbXiccb43GP4rr97u/5fvOV06FNiCD6ID0c9njx9m4w8HH2u5TmW9aTLKSS R2756Y7QvJ9Rgt/ALyTm3hccLjO1pru1Nff4H0h7O+Py4hw7sazvUpWT849H93wOfCMFdWPQ AgJAjlz/ACU8gbu0NweuesQ2d7RQUJP9elHxPH9w3qfqcLisZxWhQ7sVd+HQ1K2LhDRanKel +EFj0uGubSiqqRuZqj9Yc/IdAutYniuIraXsvD87nG1cVVnu7LwN0NGBgfCAOnb8Fxrve7Nb dlULBAEBaq6KGvgdFPFHNG/q17Q4H81aEpRd4uzITcdYmyNWcBbVeWukoOe21Lt8MGYXf7Ht +C5fCcbq0+7VeZee5uUsdUjpPU4l1to64aCn5a+nPI/4I5WAuZN6cp9f7k7rtOExlHEq9N3f nuch9LpZHO+25ujhlwWuVbO2pljEdznaCyN23uMZ7n1eW/kuD4vxmKn9Gp7dWuvkdVxdStjI uqvqrb0OUr7RwcPaCmstj5p7xWNLSB8Toydi4rr0p3lnlsun58TUp4eoqdk7M5Y0Bw/h4UaL p21zqaa9VI55ZIh8UhPQn5rNZqLq21+wxt6ZF7zQdZ3GvpqZraaojZXXFhAlI5xA3oSOwK7F wjht0sRU1v0Ok81cXnTn9FoaN7s2dxB0DZ9MS09HTXf3qmii52R8oa+kkIBd5jevMSdvVdsz zteodHcI03eMWZfCvSd74nappqLT1BS1TaDd9VU0wfTU2duZ5eOXbc43IKxVsRHLlav6Lb1N ujhMVKWdJRglduX4dWdiuFOg7FoZ3n2y0v1PqqZ3lTXecExRj9vyM7BowQeXHTqsKp3Sc5O/ Ty8jaw8UpKFHbx/O/ocscJuHc/FPWA94Y1lksj2+8tjP6mpnbvyMxsWg9TvkrsnJXAniq64n iP6OH9GvF7Ofp0XR7mzx7HxweH+gUtak0nOXVR3UPXq/gdlYmNa0NGAGgYAGMDsF60dFKndw PogKs+8hWRNBEkx/L2GO/qUIe5KAkgk5OShBcbsdu6AuNO223L0QEmZP16AgoSty7CPh35gM jcn5oXL7XNDu2AMk4wQgOK9WajfqC6PmJzGz4Ym9By9kKyNP6OxjoOyFShk53epCArnJdsBg Z3QGo6f0zVajqmxwDDG/fkP3Wf4+iEpXN72rhlb7bKySTnqHjf4jhufohc3EBhoH+IQEmbZQ FTtugBHfugAO2SgGO3ZACdigBION0BR52QCPugKvGQgKjoEAQBAEAQBAEBtbivQCbS4rMRc1 qnjrOaV/IyNgJbK8+uInyED1wgNEpHb7dvnlXWxjNTpXYAVXuXWxnwuUFDKhQGTE7P1QyGSz qgLrPuoCqAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgLNf/nR/0Qh7GkT/AHR+KtEoYNSevySRaJo19nENunkeMBsbifyV Sx5ucYdBzcO+JFyt72FzPM86nd/Ljk+IEfmR+CA2w12em4QE4z8HrzDZAdpPBRwzdp/S9VqK qjcye8YipWuGCyBpzzfRx/c0IDm49dghF0SHw7/nshDZVry8ZwhUyOQ8wIGcoC42bfAypsyy ZfY7l7H81BYuMfzOBGx/gUBfa8ugMh+8AM5/JAXG8kEm/NggbYQh7GUwtc7JJwNtyhQkzlcM j7p336KyYJbzEEAgH1xj6KboFuoeCQ4YaGjGyrZgtuOGl3y/NXBCQjn+uQPxwhkMaWPLN8Y3 AGd1VvQGDqK4SWqxzzxR+a+NgLWgfNVBxTPI+ed7pHfG925OepQEXkk7kHHcd0BWkZM+TMQd 8O5IQB9Y59Q52wLhg42QFYJaUvLZRIQegCA1Wy3m02ypZI6jke9p+8XZDR8h6oDftvrIrjRs midzROGRjZCHsXC7lO3MhVbkZDnOWjI/ehLZQnI6AYG4QqRecHbAawfzoC245IDsZwgK/tYO 5PXCAq1roiC/lIG4Ad1CAxr1aoNR2mWirY2yU1U0skjI6jGFDSejJTs7/YdV+OvBmomp7lZX Mqp6mGmdNR1DW/54p2ZLhsRiUDGSTuBn1XjnHuC1OF4zNQX6mb/3X+76eHw3tfvWExVLG4ft Zr9bHR+a8fXx+O17dUbjrS46VifSy220uo3loqWTSOkZW7/C+RnVkgHdpx3wsFKd1vdGjJzg +8jXLZUaY1JZX08Ne6ivEjxJSx1G9MW/tAOODk9Pix26rWqqd7xRW0Jamda9E3a33Fj2zOpI WuaaePzWywF3QsecZEZwenTPVa9SVN03GrG9zYw1SpQqKtSeq2Nftl9lZVV8z6JlB5L+Sqgh c58MWfQnfB9F55xLh7wWI/V603ZnrvBONR4jSvUsqmxo2qtJVMla69WsRlsNPiSk6tmaOx+f zWKtTWrgu780cnGqs+WT73yIWC4UV/trYiwzW+rHKHS5a5jsbscD0x6rAm6crX1K16TnBxIX Wom4YXimfSec2GNw8iaLrE7I/wAc9wuT4ZxLFYSvGrh5WfVeJxuM4Th8VTdGtG6e3kdrfDx4 iqbiRbY7fXyxwXeNmRk4bUAdHN+fqF7zwfjNDiFHtKekluuqZ4pxjg9bh9Z0p6x6PxOp/wBo p1TVnw+cJNHUpk8rWfECndVNYCDJDRwumLSf5OXA474C79yhhXX4rSp26p/B3Oq8Xq9lgqk2 7aNHXTwpeJi6eF3i7S3+gc+e2TuEN2oR92sps/Ft2e37zT6j0K+huZOX6XF8G8PUSU1rF+D6 e59Ty/hPFKmBrqpfTaS8V+K6HsJpPUlDrrS9vvNonbW2u5wNqKWeP4myMcMjp37EdiCvljE4 aph60sPWVpRdn7j1+lVjUgqkNmdMPHTWWm6eJ2V9vqIaito7JT0lzEZDvJmEkhawkdxGRkdQ va/Z5CrDhDVRWi53j5q2tveeQe0epTli6Sg9Unf16GteDfUWiOHtfW6g1Jf6GiuxBpqKCSOZ 7oIyPiky1hHM44A36A+qxc74fiWNjHC4Ki5Q+tJpxV30WrWxg5IxPDcHKWKxtVRn9WKs3ZdX onq+h2HovFJw9uEwjh1ZbS8gkczJmN2+bmAfvXm1TlPjMY5pYeVvd9zPSKfNPCJyyxxCv6Nf aiFR4q+HdLO+N+rbcJI3cp5Y53AH6iMg/gphyhxmUVL6O7PzivtZEubuDJ5fpCv6Sf2I6r+K ifSd94iuvWk7vR3CnuwMtXBDHIw084wHHDmt+F/UY6Hm+S9c5RWPpYP6LxCm4uGkW2nePub2 /A8k5u+gVMZ9K4fUUlP6ySatLq9Ut/xOMl2w6oEAQBAEAQBAEAQGx/EI4Dh04ZwXVUQ/eVtY L+lOQ4X/AE/uODOX03C5Y7GtirSA8cwy0Hf5jv8AuUWuifQ88vFFwIunCfidepmW6v8A6Haq rkmt9a9vOx8TjzBrnN2DhnG+F4DzDwTE4HE1Jyg8jbadtNfNHqHB+JU8Th4wulO2qOMKeB9X MyOJj5ZJHBrWMaXOcScAADrk9F1xyit2c0ottJLc39c/CrxJtNoFfUaK1AKblDyWU3mPaD3L GkuH4hcZDjnD5SyqtG/qc/U5T4xCHaSw07en3LU2PcLRV2mqMFVSVVNO04McsLmPB+hGVyUK kJq8GmvU4KpRqU3lqRafmmjtN7K3S1+p+Kl4uwoKuOwPtb6eWokjcyKSUvHltaTs52x6Zwul c7VaMsNGlfvXv7lueq+yvCYqOOqV3Fqnltfo3e69evkd7O+PXqvMr6s92WxJsZeQ1oc4uOAA Mko2luS3ZXZy5wu4Isoo4rheomSznDoqV27YvQv9XfLsurcT4xKV6NF6dX+ehxOKxbl3aZyW G4Gw2G34egC69d7t3Zx7u9yqgsEAQBAEAQGPc7lDaqV0szgxg267k/JZKUHN5UYqklFZmbaq 6er1TXU4bG2arlkHu9O4czabfZ7+2cb/ACXIqr9FpXpvXq/w8jgq1Z16mSV8q8OpvWO0U+gK COiikFfe634g95w5zz3cewC4OpWTWa2rZt0IyU1COiN/cI+ClLoBk1+1AW1WoKku3J5mMHUc qyU4TbU6mi6L8ScRVjRjKFN3W/8AAs3/AFba7Jec3Gd77hK0+70TGnnlB7ZHRdlwnDJYhqql eKOm47jsKMXT69DQrBwxk1reBT2k3CWqlkLpjDRZZFnflc5zgGsH8o/gu0wUrKNPoefyVStN yqv3s3Nc+GNp4askuV3kn1zdnPcxlutzgKSN/TE9Qc5ONgACVajLtKqp1pWj8zNOv9Hj2lOn ne13svP3GVYbpPqxsAuVfR0AtxAp9L2J3JFCw9pHN2c89DzElcjCFKnTlGGl3pfVmrOpeKc0 2/DocnaN0fddYXahsFsd7pHUHmNNTxlkVviyA5zjuXnPTO2e2yjh3Dq3FcYsDSdqcdaklo7f up+MtvJXfgdjw1elw/B/yjUj+selNPa6/afkuniduNDaOo9A6bpbVQxhlPSs5Qepce5PqSe6 9spU4Uqao00lFKyS6WOh1as6k5VJu7e7ZqvKTnfBKuUKsa4nc5QEyPLGcZQFRuM+v5qyZWRd azG5wB2GVDdyoLuwPXqoBNpxsPzPRAXG5Ab8wgJgcrh6eqErcuPy92Gj4QULl9kYPMMcwd29 QgNh3fhdWx1b3UnkywF2W5dh7R6IVaK0PCWuqH5nnp4W5/Zy8/zIRZmpQcIYA8eZWTva3sGg Z/wILM163aVt9qgEUdJEW93PAeSfnlC5nwUzKWMNjjYxg6NY3lH5DZAXDuM53KAryjHqgAdj 1/FAGO5soCrncqAo4Yb9EBUHYICJ9e5QFMbZQBAVaTnZASc7CANOQgKoCPMANkBVn3UBVAEA QGHe7bHeLRU0ksbZY6mF8TmO+64EYwUBx1pqomqLVSuqJIZaoRBtQ6I5YZW/DJj5c4cFdbGM 16lOAFV7l1sZ8BJaFcrZmXEcgY3WMgyotx0QyF+LsgMhAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAWa4YpH/RAaPOfh +mVaJRK5hVPQj1SRZKxtrXgcdMXHkPxGndj64KjoLanB3HPgXS8ZtPQ4dHTXmijPuszhsdhm N+OrT+47qCTqJrDR900HepLfdaSWjqoh0e08sjf5TT0c0+oUXQN/+Hnw81nFK7xXC4RS0+nY Xh0khHKasj/S2fj1PQDIG6kHcOkpI6KkjhhZHHDE0MjjbsGNAwAPkEIexIjGNx9EKFWEhmOu 6AqwnPb+dAXTL0HL0/aygL8OHyfUd1ZMmzLzXEH5qpclE3J+YQF+Fhd948rfX8EBeBwTkuBw McxyQgL7X82BgHfO26FZFwTGPGDnkBPplCpXmAZuT8XxHHZAW3OcWODhsTkq2YmzIuAY0DA3 6bqbomzLEsuG5dy7dQDkfRQ3csRJDWbjpv8AVRZgjK0S8zzjHTBGygG19a0Nqt1K2eelzJIe VnlHlLnfVAbCfK0VBc1mBnYHfCArU3KSduC/lA7DYICtYGRUkAa0BxHM490Bij17n9yApzcu /ogOQOG++nS05w1+G/JCskbgc74TzHbcYQqWcgY6ndAUDiHbZORg+iAiXFoxnbGDgICBw0B3 N8RONkBVvMxvxO7/AEQE3yhzcAYGOg7FAWzzP3xnCEp2Nu8RtAQ6+086nOI6qHMlNNufLeOm fkdwR3BIWtj8JSxlCVCvG8Wv8vmbGExM8NVjWpPVbHUfjlwZoa+21tRNa4qapsw/XQbODXDr zNGOZpG4PcfReN4/A1cFiHhpbrW/SS6NfZ5Ha3TeISxNK2V7rwfgdfWxO0tXNulnghqKfy3G PzKcTsp3HIdhh+80/mPwVqHf0bZx8oZ80TfXDjWtz1gxtvZFBU10GIoqGSJobUjtlp7emN1q YjDKM8tzPGtJRs3ZGr3aGe1XxlHdLPcNM3mYF8lLVylkc8ROA6POQN+mcjssGIoKcJ0JbW+Z tUMXOhOFWnLvLZ/nxIWu7GyS1EjeSSFrSxzc/dGeh7LzfH4Gpg6+R/Vls+h6lwzGwx9FSi+/ 4eBlanfVamlgmohSshjj5XRiINDvkcftY7rQlR602c1Sqxj3KjuzRnXSn/RjqaQiSGUe7l5H MYSfX59sqI1HdW3RvZErLxNMo6Op4b3unlldUe6uAfDVB+HxnfGCO/8AELsHDuM1sNVVWnpL x+6x1vinCaeIg6dXvJ7XNqe0v4kO4pcNOHH6To5Kmq07c6mphuLW5hZ5sDYxzHPwvOOn719b ew/mHAcSx06tSSjWjHSL3be7R84+0fgmKwWH7OKbpyesuitsjqeNsEbDZfUa2VtTxq99L77m 7dOceNbaQ0nLYLTqu/W2zTk81HTVskcIz1wAfhB3yBgErjMRwXAV630itRjKfi46m3T4hiKc OzpTaj4HIvAK1Oo9DurZS501zqHSuc45cR0Bz3OFixjWdRjol8jqXFaueta3lfqb53Ls9T6Z WtqcZa2hvDgRomza/wCJdHar9Vmgts0UrpJhO2AhzW5HxO2GTsuD5gx2JweClXwkc81ZJWbv rrornN8vcPwuMx0aGKllg7tu9vTVmlcSLBRaX19eLbbag1Nuoqp8VPL5gk8xgOx5hsevULd4 XXq18JSq142k1d6Ws/tNXilClQxlWjh5XgnZO99PsNEW+tjjwpAQBAEAQBAEAQBAce+I+fk0 dSR5/rtUP3AlbmBX6xnKcJX61s4XBDWj+Zcoc+timx9UJITwRVdO6KWNskTxh7HNDmuH0Oyi cVOOWWq8HqiVJp3X595suj8OOhrdru3ajp9N26multqBURuhYY4nOAwOaMHkOOo2G66hxzkb hfEqE6Moum5q14ae+2x2bgfN2O4ZjKeMjapkaeWautPmc30FcK+mZOOYeYOY5dk57/ivibmX gVTg3FK/Daju6crXto1a6dul0/ifefLXHafG+F0OKU1ZVI3s9WnezXxWhMNbndrSTuSWgknK 4RtnOOPgS5vLGGnDc5wNsfzJq9SVpsg1o5dsDH7vRBsct8DeGIpII75Xs5pXgOpInN+4Oz9+ 57egwurcZ4k5Xw1N2XXz8ji8ZiW+5A5PXXDQCAIAg9AHZP0U2ZF/EoHg/X0UC6K5HqE9dCfM xLteI7TAHOy9z9mRt+9IfQBZaUHUdomGrVUVc0pltudzvcPJStqa4gvjYBzR0Q9T2L/n2VMX xPD4ek6dOVvNbv0MNDA18W81tOhuevrrbwf00+c05rNQVx+JjRl8jz8h0WpBOqld/wACrpxo zcJfW8TfHCPhk+w0Y1frCPFwqx/U1M88xa3sC1clhcF+1NenmcHWxTzulS1sahrDXJq7iG0n lvuMzSKaie4AOI7Z6NH16Ln8FwWdZZpRujrfH+NRw0ct7t9Pz4GjU2nbPpq+1Fwvx/oo1LVM DZaO3B0dHRt/kGUbuIA35cZ9V2qnhFSgqcNI+B55PEUqss7d5PqajqjihWSWKRlfcHUdic0Q Utps8Rax4H3Y3O7k/tFx/BZHTcItUo2ZatXVOn3nfyMawa4Zqaw0tvs7aoUtW73cso2YNK8d Q7O7vr0C11TyuNRq7NininOOSKbTXwN3aD4WWywzF3vFTJd45+WCigiw6eR2wZzjbHc4WvKr XxVeOCw9PNUn9W3zb8lu38DsHDuDYenReMxF8kfrO/j0Xi3tY7hcA+Ef+RlpwTVWJL1cAJKy U5yD2YD6NG35r3HgnCaXDcLHDU3d7ylbWUnvJ/YvBJI6dxXiM8diHWkrLaMeiS2X53epyAwY y3OAuVOPJcvTfogJNwdt8qVuCuMHPdTIhuxUMA3Pf0UJXKt3JA5eBjI9SFBBVvLz4Dd/UIC4 Ph6tH5oC9yHfpt2+SAqPi+nb5ISty9Sx83OG5PbKFzIjHljfttlAVP3QgKsfvg7BASGB2QA7 IACC0DsEBUbDKAoT0O5ztt2QBuS4g/n3QEnHk7oCnNkboBzlAHEH8EBRAVB+EhAC3DcoCiAl nnGEAaOVyAqXAFAUIAQFWfdQFUAQBARf6+m6A40ttGbbdrnSe7ilgp66XyGNHWN2JOb8XPeV ZMo9zWKP7oUPcstjUabZoHqrLYky4fgCoYzKhO31QyF+PoEBfDsoCqAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgLNf/nR /wBEKyNGnO5Up2ETCnGCjdyxtXiJU+66Vq3A4zysyfm4D+dQRfU2q5xDyRtyHDhjbZCTS9Va MtGuKJlNdrdS3GGMh7GSsyGu9QRgj89+6A1KipWUVO2KJjIoY2hrI2NDWsHoANgPkEBlY7+i EPYZyUIylWnB+qENWJcoYM/ghBKJoc87dumcEoC/G4vIyHb759ELrYvggN32x6oSSj+J3oPV AZEUjQ1uBgbfNAXWFuNyHZJzkoCdJJG3bmALumEIauXTP5rjgAH6bIRlLmcjG3KOu25QqQkz l2CNx37IXWxZmdyjJw76+iEllknnBxBAbjoEBGMtOScnbYKzYIuyQWkFv4KoMO/WWG9UJp5s ub1aR1afUIQ3Y411NYn6euLoHHmafiY49wgTuaXyjG+c9UJM28UEtufA2YcpfCHtB9EBhZwA fVAajp7S9VqGoAYOSHvIeg+nqgOQ7TborLQspogfLZvzHqShD2LoeXyADIDQS5ChUHkaDj72 +UBacSW7AFo/cgIgZYANgfTugJNkaCMghrN8BARLu/qO6AiG4PQjHqgKOJdn0QFR8YxgDb/E oW23OPuNnDh96gN3tsbZLhTRlksRbkVkXduP5Q6t9OndcDzFwWPEcNaCSqQ1i/Pwfk/k7M5b gnFFgq36xN03pJeXivNb+ex1I4zcH23q1tvlIW2unhDjBLHGRg/tMLQcHr23ByvJMPWnGTWR qSdpLa0lo9/y9+p2biWAlGunR70WsyktnF7M4aoK6ezXaF1uqo5pYT8Msh/rLu8bifXfrut6 pJN3Zw+TMb7i1G3iQ6lZEHSXe3ZjAqajzDOPvcuM7DPTC1O+nJvZkfVWuljOq6f9MRtMsLqW enAcfjDGS52LT2yPn+PqqYjCU8VTdOotH8jleF42WHqxr090/j6mJT1gshd5E7p4c8rmud8T PUFed4/h1XBVWraHqOB4nh8dDM3lfgi9Ppg3C1VFwoJWmvYQ40rt452D1I7+hXEZLVG46eJz kMSo2hLbxJaYvdPW2yeAOkngzyuhkGZKQ99juR6Kc0lJNl5Na2WppOqdMSRWuoibRw19hrGE TU0redr2HqSP5x0XJYDiNfBV44zDyy1I7NaM4LFcPhXToVVeEuj1OunGDw0VOkopbvpjnuVk HxyUYPNU0QxuQP22D1G47r7N9lntxo8QjDh3HJZK2yl+zLwv4Pp5nzjzv7MZ4SUsXwyN4fu9 V/A41sNvfqe5U1JS/rJKuQRtx2ydz+AyV9J9rHI533PFar7OMnLdHZy0WyKyWqmo4QBFTRtj aMei4WbzNvxOo1Juc3N9TIVbaWKG8eA/DCm4wcSqOwVVbPb4KqKSR00LGvc3lbkDDvhwT6rh OYOK1OG4GWLhHM1bTprvexzPL/CocSx0cJOWW99fd0uaRxI0pHobX13s0M76iG2VT4GSuABk AOx226ei2uE4t4rB0sQ0ouSu0vE1uK4OOFxtXDwbai7XfU0VckceEAQBAEAQBAEAQBAcV+Ji syyz02erpJcZ6bBv865DAL6zOZ4TH60zidcgc2O2eyW8CLq12VLcOxuT8hlOlxdeJCqnjt0D 5amRlNDE3nkkkcGMjHqScDAUTainKbsl4loxcnaKubJ8Ovjb0xxc1pXaSJbbq+mqHxWyZ78w 3aNp2LXH7r+p5TsRgj0XxR7SuHzr8YxHFqDzU6kr+miXwdtD7T9kvMmHjwmhwSuslWnGy/va t/72uxzry7f47LzPXqexp3Bbgdcjv8kJN0cJ9Ef0aapjjnZmipAJ6n5jOzfxK47ieL7CjeP1 nojWxVbs4XW52CDORoAwMbADo0egXRG77nCFUAQFOff1S62ZF0bO1lxrtOl5X00ThcKxuQWR OHIw/N3TPyC5bB8HrV1ml3V5m3Swc6ivsjYN18QV8rnEwClo2DYBjOdw/Fy5ulwLDxXeV2bs cDTW+pgM416la4E3Jzh6OhYc/uWw+EYTbLb3sl4OkuhuHRXHPUGort7hT2ymukwGZHxEwinH 8pzt2gdfmVx2N4PhKUO1nUcF5639EcbjI0qMW4/Wtsb807pCu1pcY5KOqj5nOLJqruw/yY/Q Y79VwFfGWTo01p4+J1qNGrWqKdbQ33qTUlv4TWiltNtaJrxUjyzG13mEP/lFddnwztqmeb/h 6eLOfp8Q7GLUOhuXh1wwpNGVEWotRSG5Xkt5mwvOY2u7ED5Ls2F4ZZRc9Euh1jH8ThmlNSu3 +dDfVufBr62XmvuFy/R1XbofMo2TRc0EuP2c9R+C7BSwVWrKKXr6HUMZxJwpN4dXvo/I4w0z Z7HZpa+9XeukmdITGJg/B5+pjiafvfPbZdxoYBxile997bI89xuPzVHOo9V8zCvmr23evqK6 02uCntNG+ON1NTyDy+c7teT95xPf9kKqowpTtHY0VxCnOSTer2XmaZQ2i/cR7i2XUdbUxsfI IeWAt8oNz8DWsHTf03WatiIxg+z3MlGnLEStvr8DnbhXwgrtH6bnNwqo6S2tPmRRmn5Jap3Q RtaPidn59ei4lupUnClTjmk9LLdvwS+19EdowHClFS7SVox1b6Jeb+7xOx3h24CjT5i1BeaZ sdxnb/U1NnLaKMjp/fep/BercsctU+FwlWqWlXn9Z9EukY/3V83qcfxvjbxjjRoNqjD6q8fG T838locxB+xHc+vou1HApWKDfJQAZc0AboC5ny9somCrD5g3wAVbcrIr8u3ZNipd5vhGNsdf mobuCsfwk4UAusb3PdAC8O2B2B6dkBJn3hlCVuZMB5RknGD2GxQuSaS/PXf1QE29N+yApzZO OyAnk8vRAV5924HU4QEiBn5jfCAo07ZygKgg90AA+LO6AqW8xPf+ZAOXHyQEXOwQgAORsgJN bnKAqByj1KAPGGoCKAq04KAc3xZQFXHLQgIoCTRh3ogJIAgCAo4ZGyA4/vdumodfXSWR/NFW Q074WA5LeVrmk47DKFWjMo/uhCVsahCeUD5LISZkX86xmMyofuoZC/H0CAvhuEBVAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQFivOKN/+PdCHsaNUdVKVyImHU90asWNpcSKU1el6mIDdzoz+TwVANstPM879cEfUoBIQ xuHEjft1+qAo1x8zOdj0QF6N58sZAzlASQhuxIDEYGyFW7jq3BB2QguNfyR4O47YG4QF2FwD yXYO2NxuPmhdbF0EFoPT03AyhJcjeHNwMfmgL0JBdv8ADgYQFxoDGB2Gl31QE2bOHTmIwCf2 UBcBe1vMA7bYHHX5oC5AXPLmPwfmPvBCLItSSuc/la0bDrjohJbmPMzGdx6hWygoHcg2J36h VBaa3mftsQgKjbY5x+aAh/Wzk7kZ/BCGrm1dcaRnv1XBLCeYgcpaf4oErFjT3DdlPIJq2Rri zcRjohJrl/03TaghayUOD2fdczYhAaTS8NaOmqQ6SSWUD9knAQG4I2RUkIjjaBG3oAMAIRZC d2GcucenyQPYoOgAO4bn5lChaeTjqgLYHmPGCQPXCApkB2T+9AASNhuP4IChBIygJMAAGCMj 1QED992N0BVoz3whLdybCGkgg4QJtbHGPE7h1V2SOsrrTSw19srHc9wtUkfOx/rJGOz8du+F 03mflf6cniMJpV8P2ZWWifhJdH7mdg4RxiNOP0XE3ydGt4t9fNeK96Os+tPDDV26Oe62O92h 1tq5DPTwGtbCS12QY5GOB3B+WfovOKFXEqMlVi046NdU/B+f5Ry9bDJVO7O6et+j816nH1u4 Uu05eBTOoboKmofzRSUFI+epmHdrzt8OehIHqr9vm6PbwNRYd1GqOl/U1ptkNVUmlr6tsdYx /P7lVzsE4B6MkIOC89iM57rLTjJbhQlTllZl1tuttbdJreaqP363ho8wsAIjcPuvx1HbPUfR RXoxqwyyVzZpVpU3eDtc06qir+H95bLTwyw0/NzRPLXeW8fInqPl0+a6BxrhXZVO2h9VnoPA eMwq0uyrasztUWSHiGBdLPJFb9RUjB+p/ZqQNyGnvn0XE06CqQ373gc5LHunJXV4+JZ0vqx9 Ry0VTTtt1a3OaKXZkx7ujJ7/ACWpOlKLy9Ta7VXtuVuWjveK0V9pkhhqozzTRSdHDuMdirZ3 lsn8CI0U3njv6HF1z4M2q5a6qLzbKSmsuo25ElMW4p6on9oAbNef5Q23XvPs89tXEeDQWB4p PtaGiX70ff1X2bHjftD9lNDi0HVwC7Oru/B/DYxJJZaCudR10D6KrZ1il25vm09CPovr/gfM OA4rh44jAzUovw3Xr4e8+RuN8v47hWIeHxkMr/PXr7i6D0369Nlzd9dThLp7G6+C/DB3GLiD SWBlYygdUxySNmfEZQOVpd93Y9lwnHOKrhuClist2mtNt35nM8C4U+J41YXNlTT19PtNM4ga UOhdcXazOnFS62VT6cyhvKJC3GTjt16Le4fi/pWGp4lK2ZXtv8zR4hg/omKqYZu+V2vsaQt4 1AgCAIAgCAIAgCAEZHXChuwOEPERcBWa7jpwctpKYNxnoXEk/uwuVwcf1bv1Ow8Lh+od+rNh LcOTNkeIzizPwT4TXDUFLBBUVcT2QQMmz5TpHnA5sb7DJx8lwfMPFXw/AzxEVdpqy9TkOFYJ YvEqjLRHSTVvi84h6xlkM2paukic4kRUIbTRs+TeUc3/AMcvHcVzXxWu7us15LT+PzPQ6HBM FS2gn66myr1ry96niMVwvV2uUeQS2prJJhn6OJXDVsbia39NUk/Vyf2s36WGpQ+rBLwsl+Br fDDgzrTiTeIDpexXesmjkDmVMETo2QOByHGV2Gtwd8k9vwXDYviOEoQfbzS01TtqvQ57hfBu I4yongKUpWd7q6S/9z0R6ncNKa/UPDuyxanmpp9RRUjGV8tOSY5JRtkEgZOMZPc5K8UxnYut KWHTUG9L+B9U8Ljio4SnHGNOpbvNbX/HxNca/BzsAOq1jfOeOBumP6H9DQzPaBUXA+8PJG/L +yPy3XSuNYjtMQ4p6R2OExdTPM3i05C4g1iqANaXHGDk7AeqA4j4x8XH1FRLabXMRDH8E9Qw 4Mh7tafRdq4RwxRiq1Vavb0OTweGy/rJbvY4xx8PTYb4C7DZ7I5B2WpoWt+KGnOGNI2bUF8t doa4ZZ71UNjdL/etzzOPyAJW1h8FicR/QQb932vY0MbxXB4OGfFVYw9X9i3fuRuvh1pw8TLV T3YTy0Gn6ggsnfA9s9U3/wCpxuAP+yPquMx+Np4Kbp1GnNdE07erRwmK5lpTj/sjun1s/vSO ynCbg0ye3Rx01Ey1WWI8xjecy1O3WR3fI3XnXEMZXr1M9Z38PBLyMPZZlGd99zdF+1iyBv8A Qvoy1MqqgkMlq2NzDSj6+qinSu1llq+hhWLlCNl9VdWa/oThZR8KqKW4VAbdb3LHzzTykYjP fGfRdlweAjGKqTd5X28DgMbju1k4008r3NPuGopoL1BWy0VTdasuxDQsfnmP7JPYM9Vz+Ewf bTzN6HUePY5ww8qCtmemnmtzJu1nutypIbiyutdyu9wD520VPWNHu+BgwshP7Y7k9ey53K89 qasee9viHTyJuVujehx4y2Q1U07a2hulbfC9raNgAEQ7PZy45i7PcbBWjUcXkza+Bj+j54aq 81t5eJvXSnA0UFO64asqYLHSxODI6LmFRWSu7NZE3/7ZaXbzlPs4e/8Ah4jh+HUY9pKaT6aX /wAjlvh5bKXTjGV9qijtsVQXe9Vla8VdX5bdmgMb8ERz0AGeg6rFiruKileXTTW/gl1uds4b hpTb7K0Y2u34eLb8DsXwQ4YV13p6W7X6SqmpKaQy2uhq8F0HN1lf/duG+Cfhz6r1TlfgVTA4 dTxMs1R6rwjfotN31fU4vi3EqeIahh1aKVm+smur9OiOXcgY7rtZwpLAI9fn6oBzAuwMj+CA Y5R3Ge3ogJMPxb4I6ICbiBj0+QVolZEjh4zukipNuNzjcKoJtaR16lAVDsICTQQ0j13QFyN3 K8uODtjdATH64DqAPRC6dy+xwA2/ihILshARznogLkYLTkn8EBMYDg7IydigI8++ScjsgKnI YHde2EBVm+/RAS6IBzEnb8UA7dd0BQ74+qAq1wLttkBMfd2QFUBF/RAUaAeqAEAHrsgKloHd AVYMBAR+65AObplASDslAVQBAEBx1rGQni8I/wBl1naT/wC0OQh7Go0m+B6IFsZ8DcsU3ZJl xdVBjMqEoZDIj6BAZCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAsXD/ADk//HuhD2NHn6lCImFVDbb1RssbX13WCjtR ydpJGx/mgNqEBrfhDSRg7oA8buPQ4wgI8wJBBLm/TCAmxzjvjugLwGW5CFZEmbgoVHORtv8A kgJBvMB2/cgLkTTz5bzEDvnt6ITdmS8AHlwCSNh6IXJRuLc5w3G26AuNw6QhASjxj6b5QEmk PkyTjvv1/BAZAHOC9wA5htv0QFtk+I/h/Y2ce7kBIs8oDqObc75JQB55Q53VpHX0V+gLIfyn HU+qoBzZONsnugKVHwt7fPBQFtrvl+SAidj16ICgJduenogKSkBARDAcHOMoCPO0uHw83zKF cxZ6Ejc9kIuyjcMGwIG5QghM4OGc/wDagINPL1CApjPbKAlvyfjhAOYZOO3pugI45cnI/BAS Mu/XIzjogKh3McYwUBNkZkGSd+yAm1je4DsnuhN2cZ8TOEs1HLNe7BCx9S7LqmjcByzk/ts9 H/x7rrHH+XI42PbYdqFVbPo7fsy+57r0Ob4XxXsV2GJu6T/4fNfetmdduI9svlmo47rTG7e6 TNNG6vic/lwdjC/B5mYOy8udSVObpYmLhNaO+358OjObxGAg32mFtONtGuv56nDsGk21ZkFb SzzxwPMtFdKV7vNoXH7zZGkbs9HAfvW1TlBxTiayk081jfVi03VXynilgioffqZohlq5XmF9 U09HtP8Apg+exyqNt9bEwg75r6G/aJ9db2/0I3yRsnu7ud8B3jjY8ZaW7dMZJ/cuOqdnVd5a p9DdpV5UXnjqcd6z0RXaUrWS24y1wa0AShvI0O7Y777YJwTtkLr2N4Fll2tPSPkdt4bxlSpq Ffd+Jm22uodViGi1ZRzRVFM4OZM9nlzQu+f/ADgurV67qPs5OzXXxO00VGC7WjqvsMPUVvqd J3jmqWyVdpjcDDdYyCYs9BIB1Hz+S1quamlpr4+JzmGgpxz03d9UZVVaKDVNCyrqDECARTVk JyyT55HQn0VKOaUcr3E6NOS78ja+ptM3C50DaSutzL1RgFzZIxiaL5t7g/TZdo5Y5k4hwOs8 VhKzi10Wz9V1Oq8yctYLiWG+j4ukpLo7a+qfQ4+q9O1lA2SSgdLc6OMnmje3lqqf5Fv7X4b/ ACX1fyP7d+HcSccPxT9VUfX9l/gfLXOfsSx+A/X8M/WU/D9pGv8AAvStZxZ4gU1psdyZbq+o ZK5spe+IxBrSXA8vxA9sL2XinF8Jh8A8bOPa0+7tZp3fnoeRcJ4PjK+PWDpy7Ko83irWXxMT X+n6nSmtbnbK2o97rKCodDNNzF3muB3OTueo6+i5Hh1enXwtOvRjli1dLwWumhx3EaFShi6l GtLNJOzfnprqaQt80ggCAIAgCAIAgCAZHTbfZVkrkNXR1u4i3f8ATeurpVAgtdOWN+jfhGPy XO0Y5YJHbcLDLRjHyNEJyVlNg2hx14O0XHPh9PYquompCXtngnjOTFK37pc3o5uTuOuFxPG+ FU+JYWWGqO2zT814+Jv8Nx88HW7eEb9H6HVDhh4K71Q+JXTem9W22WWw11U8vracl1NVMY0v LQ8btJwByuwdz9V88c58Nx/BMJVqzg9NpJXXh7n6ntnITwXG+KUMM5d2T1T0dkr29+10d/LH wr0vp2GGK3absVEyBvLG2K3wtLB/fcvMfqTkrwKpj8TVblOpJv8AxP8Ay+B9WYfhWAoJKjRg reEV9tr/ABNwABrOXYY2x2A+nRar13ORSSVugd0GyiyGnQvWuiNyuNPTt3dUStjA9clVqTyR c30Kydk2doKWmbRU7IWABkLQxoHYAALzibbk2zrt76lwDAVQEBtXi7q46S0dK6J3LU1n9Twg HduervwC5PheF7eutNEZ8LSz1En03OAC7OXZ6bnfou828DnL20OPuJN21/xCuztI8KbT77fX sDq+9VDeW32GNw2LnnZ0pG4bvgYON1y+BoYOlB4viM8tNbLrN/gdD5o5or0Z/QOFLNWlvLpB P7X9m5vHwp+zJsWgNUHUN/fNxM10ZBJLdbuwuoKZ/pGx+S4j1P4ABcBzNz3VxNKWEwSdGla3 d3f4HUOFcu2xCxmMm6tVvVy119+53dptLW220lNe9RRU0E9NHhhxjnwNmtjO302XkeFws6af fbi3rfqeh8TxVOpJRy95GRQW29ccLa8M86wadOBzcvJUVQ9fRre34LsFDCRryaptJLyOIlXV CSc1v0ub3sdsodA2eG3WWnZCHN5ZJXD4n47+pPXJW5QpQop5VeXiaMqkpqS6eBta5aqpazVQ paambe6lz/13xH3SJo6k43c75Bdk4fwmUv1lfRdDo3G+Y+wl9GoJO2+uzLFzkrLhJUU9IQyp qyC97p3R8zGncNI2a0dAD1XPRUKXcitTpdXEVcVVdSq7t/d4Gg1zLHb9QVTYX1tVFM0PnDXY cxw3xz9CPmOqyuTualONlq+pvG3aqmh0NRw2+jhipJ5Sxk4kca2PPUMe0ED69d1glRiqrzOz 8RDEy7J05Ry3b1N+cBuEL78ytrLtS0dNbqNvnyOrX8zIw0ZO5IeXO6FzStWrOFSV4y0ju118 vG/pqc9wvAxlKM2r+CXX+C3dzn3g9wgtmsLlDfP0FDZrFT8rqG3/AHjUPH+nSZ3P9yD0B9V6 jy5y9ToyXEK8LVGtIt3yLz/vPr4LTxKcW4pJxeDpTzRT1la2byVv2V83qc3tYGANGOVmQB2X cTrwzlxByT6oCpZgYyN0BTd/TZATDecHfqMIAwZHQnCAlg4JO2ETKyLjHYwebHyUt3Kk2t5s H0OVAKjDhlp2QFQe6AudHcw7oCrSMYIyheyLrXbb7fRAlYuecOVCSIcS3fqUBWNwa4Z7boC4 1wcc5QB8xD883TpsgKxn8kBPmwPogHm7oBz8zsdAgK82CRhAOYDfOcjogKh4HUFAGHPcD8EB Nv3fogKhwKAqRkICPIEALQEBTOMD0QEucYQEeb4soAW7bdUABwUBXnKAkgCA471fTuHFpsvK eT9EBucd/Pcf8R80BqFHvjcH6IDUKfp8kBlwboYzKh+6pe5kL8fQKAX2u5kBVAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QFmv/wA6P+iFZGjT9SgiYVWULGzeJzQbVBghoNTHn8ygNvAfq3YOcA9B1QFt5a44IOfogJcn M3Y4J7dEBUN5W/ePXp1/egL0cmepzjsgK85b03QiyKk8w36oVe5IOLGg4Hzz3QguNeG4G4Ge gQskjIDzyuLQPXdCwBL27fEW+qFE7Fz4mHBBJ7en1QuXGO/V4JOBuQEBON3ONwR33QFWv525 PLg9BjpugBZzSYz+IQF6RzpXEBw5WAAZH8EBCSTy2465aAfTqgIgAsz0KAiGBh5nNPyQEXO5 s753QFGODdjlARIBA3QAn6BAW3kc4zk5KAbuAwgLL3b4B3I26b/NDGRc3L/hcfh6nsEBCR5I GAOUDsgI7OaTj8UBDv8AJASyGj/HKAiHgk/ex1QulYOIa7GOqFCoONtsfRAXMhzDnGeo2QFY 9wDg7jsgJ8vxbc309UBJrcNcdt+3oULJFQ3LemRjG/ZCHubH15wwjqqie5UNFS1hmwa63Tj9 VcWDv/cyD9lw+h2XA8b4DR4hHPb9Ytn9z8V9hyvD+K1sM8sZPK3f3+X4dThbW/Aa26isNzrd KVLdOTl/KJKmnD5qJ37ULiPuN+ThjfOcLyWvhauGm6Fbuyg9V968UdtUKeJtWjrdbrZvxt0a 6r4HGtx4U3Oz0PO6obWxwsErclz+aQndsEsfw7/yeoVaso9olurGCnhJpXfroXbrqimudspr Rqk1NTFVx+SKynY4zW8nox0g+64D9l2xCKn3s0dDVhUak6ltV08TIp7NddOXO3toGvraWoj8 lx5XTRVUf7PM0/Ex2O/b1wsralF30NpVHUWacdd9DUOIHDOrsdG9lTQxy1dRD5sB955qqmAH dp3e3BxuAuAxnCKONTnTVmctgeMSoSSjO6XQ2LQXGu05BHDKWT0tQzE0JGWPaeoLf2cDv811 THYGpRSU43sdzwXEI1ZdpB6lmm4aXB7/AH/QNdGZ5nc1TYqx2I5Bncxj6dwtVqnm7uqt70cw sZDV1l8DVtNa/pX6gmt8Y/RN9jBjmt9acNc4f+Lf6LSbzpSN+WZQc0r2LF+stq1tcfIqYJbP cX/6YD5bnHsfRyvGnlqXvr8jFKcKsb1E7Gj1vCe46SnjuEMtVHXRZEV1tz/Kq4mkbhwHUfVd 75c9oXFeDrsledFtXhLvLT7Dz/mnkXA8RksQoZJpNKUbKWvmjZWqdFaiYZru+Y6kgnc501VH /nkHqS9h6n+9X1Lyd7beB42EcNirYeaVrP6vuf4nzNzZ7IOMYWcsVhn28W7u31vejbdNcoKs lrHnnacOY/4Ht+oPRe3UMVRrQVSjJSi+qd0eO18LWoTdOtFxa6NWMhbC2NcKQEAQBAEAQBAa ZrC9DT2mK6tJwYIXFv8AfYwP34V6UM00jNh6bqVIx8zrOS53xO6u3P1O651bWO3dXYoTkoBn lP12PzU3YepKOR0eOUlv02WOrShVi4VYqSejTSaa9HozJRrVKU1UpScZLZptNejWqJ3bjbYu HEVG3VF4pLUyvm8ilmqSWse/GcF3Ru3d2Avl/wBrvs7w2EdPiHB6WXNJ54LbylFdPCS959R+ yH2oV8RGfDePVr5Usk5btPeMnb4N+jN6UNfBdKSOpppoamnmbzMlieHseOxBGxHzC+f5QnCT jJWaPo2lUjUipxaafg/zcuOBHVQZDcHCil994iWhmM4n5/8AaglaHFJZcJN+RgxLtSdjsWTl xPquhHArYISRfI2Jhc54a0dzspSb2KOSX1mcQcdair1hqehoLXA6rjpIC6STPLFE5xwQXnbo Aeq7dwKiqdGVaq8qb3fgTT4vh8MpuTvLwRY0jwD9/qIG1fm3yqeA4QUzeWji+T3nd3z7KcVx +NGp2dJe9/gcVV4vXxlOXZvIc+aD4Fvxz1c8FDHTAP8AdaQhlIz1y7YOPqSuvvH1sR3pu/qa NPDQhFylq3ua1deI1uoKhln0ha/07eKccg93jJggd83dFp1qUE3damajN7Rsl57Gq6Y4O09F e6S/a8r57ncDh8FDGDiB/UDlG23zW3TwuSCnUdl4fiUxFacm40/j09xuXWnECno4GurZ47db eYsaAw4d8tvvH5Lk6dCpVi/o0bv4HB43H0sFSz15arY2VdtTVeoyyaCGos9sjJHnkc1XXN7N Yzo1vzPZc3gOFukr1rOT19DoeP5hr4nW+SHzZpd0vrnUlK6mjgoLT8bJcfA6F+cAlw3Lu65u 8pyTS1R1yaTqXtqLHqV9qfJardRUd2nrKR7Aagkhocf66D08wYyFXEU75XN29CkKji2orX5G PwxtNb+mhTTGOGsqo3ACTPNLk4+L+S1Zak42u+pGEoSk7SOxfCvhtbrBYKyo1BX04gjcHOY1 vJFGewGNy7tt1yuLxdSPbKDd29t7t+Ct18Ds3D+CqUL3TitW/Dx30OUuF3B6p4gVVPcbrTS0 GnKRwfRW2RvK6b0e9vYf3P5r0HlXlKdKax3EUlO94wWuTzb2cvHoiOLcdoxo/QeH/VtaUts3 p/d+1+RztDEIIWsY0NYwYaAMcoXo0r3OpLYnnLR3xtlVJJdBjogKNzzY9CgKtGAgAZ6ICYdy nqcFAVHXPqgJtdkbjZCsi4HBxGPzQqSHXdAS+8Tjr80BVrw0bDrsgJN2/BCbslzhBdlR+t78 vqhKZce7DR6oWINZ5jgCfqgJOeBs09Xb/RAVYMjfYds75QFzzAPmgKPegJM9SgDZQ6T7xOPX sgJc/K0Z+93PyQFY5CRnG2cA9sICfNtzDlOUBVrsnfbPRAMnoO6AqD8WdsICQOfogDjghAUB yd+yAcuxQFeUY6IChHbuUAwcH1QFDk9coAcY2QFQ74fogIyOIbt3/NAceOuDr1qq7VbZXyU4 lbTwAvD2fq24c5uOxeSPq0oVbNVpxggegQlbGbTDZXsirbMyLYBUIMuH7iGQvRDOEBfYchAV QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEBZr/APOr/wAP4oQ9jRp+pVokRMGq35vkVD3LGz+Jvx2aMA8v9VR4P4lQDbYP w4wXEbnlHZAGAYyc5b6oCRAcN+oQFMc5xnJ7bYQFRgYBGHZQF3/AgKj4cZP0QrIk4czRlCpd Y7k2LQT65QFwnnc0ZcB3QFyEA4AO5bk7/NDIT5xzeg+XZASY8lgJGeZATYSz/ZFAXGjOQAXb bY6oCjX8rC4k5G2EBMuLWnPMBj17IC0XumIIGGt2IPcoA9+fhO+UBcqHBvwtJ5R8OD6oCwwA Z2G2yAd8+qAPIY0AAICjsu5cb7/kgLZJA9SD+5AU8z4vx77IC3MQCMk7ZQh7FhnOIyNzzdR2 QoUzho7ZHRAUc7I5ejUBTl5dkBA7OQuloVDSR1QkqG77oYyZ+ENA9SgLgiOxdk/JAXPLdjYA b9MYQExHsAe/ogHM0POAD3B/koWiXOrf5WfTuhYo2PGMA/IHsgNr6x4ay11e672WWKhuxj8u XnbzQVrB1jlb3Hz6hcLxzgGG4lRUaytNfVl1Xl5ryN/A8RqYfurWPWL0968H4Gw+e2Ura22v t7NLX2cGSRsLTGyR/TnaB8D2H1I+uCvKsdwTE8Pl2VXTqmvqte/r5dPQ7fQxscQu0ptzjHSz tmj5vx9epxtfNA2u/wBxq6ulZHS1DXNbU1MHIKaaTAH61nT+C16ynGErL3mKvOi5pePT+Pkb fotM33h/UNhpHfp9nO6QwscWyRjBB5MEhzR6ZztssVGtOTtLyMMpJ6LT4MtWmwUeotUtqrpN W07oIzI98Eh55T2HMTnAPUfeH4rYnBwWVGKTkloyL9MtvdXJ5ctHBP8AEHTQM5X8nZkjeh/7 FixEYVKeSqrmejWnSkpRdmbZvemhpe6RRR1FRS1UjRJHUSNxTuOdy142Z9DsunYzlpQbq0Xd eB3XA8z0pQhQxEdW9X0KXerodYNbS6npYa10bcR3CDAq2emHDZwHXPVcJ9Gbf6yLv4+Hu6na cPxB0ot0ZXXxRds+hbzBa5pYKml1lYKZw8psruStgHoSdwQtSpTqUpfUzJb6/cb0MXTrQyO6 lLy0MrS+pTNVNNhuMkz4X8sttumY5cD+Q47OGdkw83mzQ+DNOrQnTi9TPuN0tOoXPZdLfV6c q3Esyfh5jnbJHwuCzYhQnpJd4w0owS1WXzNC1F4f4NWM5vIgu0WPgngxFUs/Edf3rs/LvOnH eDTU8HXaX7t20/KxwPHuUeDcYpZMTSUm+ttfjucW6l4SVOn7nJT0Vwkdyb+RcYjG/wCgf0P4 r3rl39I2GVQ4xQa8ZR/A8M43+j7OcXW4TVt/dlr8zbtbT1tlGa6gqYGf+NYPMiP+yC924B7Q uAcXing8Srvo3ZnivHvZ/wAd4TN/SqDsuqV0Rp62GrH6qSN/0O67opqSujpsoOLtJWZcVyoQ BAEAQHG/iM1EKPT9Nbmk89bJ5sn94zf+JC3cFC8s/gcvwqlepn8DhvOy5M51bFTswklrQOpO w/NG7asGgXXinpew1RgrtR2KknHWOWuja4fgStGrxLB05ZalaKfhdGxDB4iaz06ba9GW4eMe kaljjFqfT7gzdxbXxODR891WPF8BLWNaHxRZ8PxN7dk/gzqH48+Otr4qastVqsdYyvtliY98 s8fxRSTPODyO6ODW7cw2yvKeduOUsZWp0MPK8YX1Wzb8PRHeOWuGzw1GVWtHLKfTyRuj2Zk+ v6jiEYrXNMNDQZ/SranmdSMJ3aIs9Jif5O2NyvDucI4CNBOql2v7Nt36nvvswlxR4rLh5P6P +3f6vkl/e9Dvodmjp8wvMddNT3hO+rNy8HJRFxJtRc7lHmO3Jx+yVx3Fk3hJpfnUwYv+hbOd p9RUsL/LbL5suD+rjBe4/gF02nhas3otPE61UxVKCvNmO+61tQMspxRxAZ8ycEuP0aN8/VZJ 0qFH+mnr4GhLiDqf0EbmVauHN31VcIjFTT1cTuj6weVHn5M6n5BVjjKcdaK+/wCJjjDEVk+0 0S3N60nhtuVfSMZWO94bB8XLtBE3PrjrspnXxEp9o5XT6dPcZIYDCQeSa95qhuWm9CRw2qhj de7xOPK9zt7Mwhw687u2FinTUo5mryey8SsMsJunRtl6in4R6j4gU7zrCpZpmwQu/V22jk5X zD1cQMuz6BbVLCVXZtWXmalTEU6l5xd/JG/tC2uh0Zaai2aSsjKaKFhfPUww80zR/Kd6fUrl aUKt7YeF7LV+RoYmrTjbPJJdF5mzb/rGR10bT22L9K1MrXGR5eeSn26yPx+5bGF4b2qU8RdL z6nD8S49DCN06GskunQ2TV3N1NVe9XaeS8VtM3mjLo8wwDoRGzo4/NdnoUKVPuwjZHnmIq1c W3UqSu7mdp22+ff6MUEM8FS5wkMUtTzmY4yNyeVp/uR1WVSgndGtGE60lCVnoYdWZLxca+mc ZHMlyJoHRHJOcAnH3AD+KyQdneJhjSjF5H00M7R8l0t5bTWWmpIrkQGU744jUEYOCGhw2J6c xOPVVxFSC+sTCjOpLLDc5P0Tws8q3RVOoaatkqZ5S2CjmAdUSnP3cNPTPQdB9Fx2JrVcRiI4 TARc5vZL7W+i8zt/DOERjT+kYqeWEdW/HyR2Z4P8ATF7vc9RRtZ5Ra+ktbSTDR46F38p/wDB ercu8q0+H/7RXlnrePSPlH73uzheLcdlioLD4dZKS6dX/ifX02RzFGwBuC3lA6Dou23ex18q 8Bu+euygFQOV2OmEBV3X/CgKYLOp2KAkgJEFu57oCgbk8qAqdyP7k4QEgeY9dkKyLjGDHUjG 6FS4NxzdigKl/L1QFB1CAuE4CAMGTnr8kJW5dYGhoLwRhC5F7+d4I6ICpccgICoaHSbdkBd+ Fp9EBaEmScIRdEmy4b1wD0JOUJI+cZHbHJ6ZQF5rhuCAcNyfVARMvMzqT2z0yEBda7kj+FuQ AgKteS85wB22QFzIwfp+SAAc2++2+EAaNicYQEw/fdAVc3J6oCgcHhAUkeA079EBGWqjjZzO exoHUk4wgNMr9b2a2/54utvhd6OqGZ/LKA0et476SoA4S3+hDx2aXO/gEBo9z8UmlLecMnrK w+sNO7l/M4QG6tC66oOIFm9/t0j3w8xY5r28ro3DqCPXv+KA1xrfh+qA2xxM1BJa7XHSUknl V1xJhjcOsTNvMk/2LTt/dFnbKA2/aaSOhpYoYmhkcTQxrc5wAFZbFZGr0g+FQ9yVsZ8WwwoJ MuPoEMZlRdEMhfi/mQF5n3UBVAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQFmv/wA6P+iFZGj1KCJg1eTshY2txAon11jI aP61I2T5/CUBtd7MAO5QD03KAgWkl24ONgP5P0QFXABrXHAz1+SApIMEYw70KAq0kkDJce57 oC7E7LTnrn1QrIrjfJ3QqSLgW4J6dAELp6EmyB7u/MwDqhV7l0TZLu/dpPZC10Vb8TySQB6d kKrcm39Y9x2aM/khcm1wDeZueYnByO6AmXB/w4we+6AuDD+UN2+WMYQFRy+YMk8uUBV07THy hm+ep9EABz8PcoCrDh5ce2AgISEyPBORnf6ICJx2OUBUbNPbPRARJ2yCMICDgCcEfiUBF+cd HeoOUBGXDSBy5Iz36IYyzJgemRuTjrlAQxg9wBt1QFHOy5vXpjIKAo/Y7Yx8kLRIH4uyFhnB 9UBXZo69UBU/dz3QxlwRkNz69uyAvRgNjwdyfQd0JW5MbOGenbfKFyuA1gJ6kdAhWQa0jbGN vzQlbEw0dXA5HzQkl3wOXGNt+iAusZy4JJyUBpesNB23W9uEdXFmSM80M7SWSU5/lNd1z+5Y 8RQpV6fZ1Vmi+jLUqtSlLPTdmcC8TuEtdo65vmrA+qpJnYZcI2iMkdhKcjl+p+E/Jea8Z5dr YOPa4a9SlfVftR++UfnY7XhcfRxk8lS0J7eEX+D+TNuatvFboykggq7UKiJsLqmOoheYZOUn flkb/DocrqDlBtwzbPppe/z/AAM86FWnLM+rt8DalHxAotTuaDRvt7WgREvp3PDHD/xnLzE9 viI5d1tuCy/xMdZySvK5h2C8VcF+loaykjiinY99Lc6apa+nce0R35skDo5o+Su1HLqY4yjk zJ6+D+01r3Ctp7VVOg93rWOj5nROjLo2DqDIzc467jcfJa7yyaUtis6iduhoOtLRp65UNPLb ZW0FTI0A8xzRyv8A2v7zJ9SPqsdbh9CrfMtXsclhOI4mi7QenVM0ZlpuOjqnzLi6osr4/jjL 92VAxsY5G5Dh8srquN4JW+tSebw6NHbsBx6k45KjymrS6to79SNpr5Q09TC4c7XMAinb/dB3 f6rr9XBOOV1Yas7BQxkknkakjV6Sz011t7mWm9R3aDAzbLqzMsY7APO4/Nan0bGQk5brwNuG Lw7XZz7tutrowqSpptHT+UyqrdK1Ez+QQ1bDNRvPYtd2BUYWtnb7VNPzJr0HTWeg00+qNdul zqWWvmu9po77SH709IWztPzHcKa8lq2rovha1aS73T3fI0uyaD0peXiekrJbRKcuZDK/4M+h a7cLRw8ISnmpVnF/I5CpXUoZJwUr+WppepfCvT6vc+pp6GhrBy7zUjvImJ/DqvQuEc/80cKa fD8RKUV+y3dfCR0Di/IHL/Em442lFN9UrP4o4+unhZuVqmkaKu6W1ww2OOspzK157gOHZejc N/Sa4vhHGHFcFmWza0Z0DiX6OHC8TDPwzFWb6PVGis4A6wkvj6KlpqC4ODcscyYReafQB3de scv/AKRPLfEKvZVc1OX97Y8q477AeP4FOpQaqR8jStTcPNT6JB/S2m7vSNa7lMgi81mfq3P7 l6ZhPaLy5iJZYYyF/C6X2nm+K5F45Qk1KhK63sr/ABsaDLd4qUAT+dTH/wCqxuZ/Fdlo8Vwd b+hqp+9HAVuFYylrUpte5lyO4Qy/dlYT9VtqrF9VqakqU4p3T+B1/wCLWpjqzXFXLGS6npz7 vF3yG9T+Jyuew8FCmrnZsHQdKios21yH0P5LPdG15HGXjB1JX6U8PGoZ7fFUvnqI2Ur3xA5g jkdh0hPYAZBPzXW+bsVUocKqzpbvu+ie7OX4HQVTG087sk7/AAPPBtNk4bEduzW9AvBLq+h6 iatpHQV213f6O1Wq21NZXV0rYomMhJy53TJx0Hr2WviK8KMHObskbGFw08RNUaKu3+fgd4uA 3sjGU76aq1TBfdTVYAc632+kkho298OkIDn46HGAf3rz3ifOdV93DWgvF2v8Nl7z2HhHIHDq OWrxGp2kv3Y6RXk3u/cdwNBeGfUNLaoLbaNPUVgtlI3kiifIyniib6Bo3/iT3JXneO4zhIyd TE1rt+d/iehU+L4TDwVDC07RWyStY3O3wx3Klq44rjdRzy9GW6ldPkf3xwMrjZcy8PX1ZX9x r1ONYqTtTpW82cq8LvBN5k8NdHZrtXzxEFkldN5Tc/3oXE4rmetU/V0KeniamJqYurC9Wdk+ hy/bvDRcqdgE9VDQRDd1NSQhjh8s9Suv1sTXqPJVka1PBUI3k5aM3EzhZZNBWp1ZUx0tJM13 xy10gy9vr9VjlBKN2/j+Bv0406WlLU092t4/e426ZsNx1NUP/rcwjMdNGD8+/wCSpQrRbdOm rsyV5SirS7sSOpeEeptaUj5NY6jNspJiHC12t3IWj0cep/Nc5RwtVRj2rscPWxtGp3KUbtdW Z1mZYuH1qbb9PUjKSWnHM6aqbzyOHcn6/MrloYdxsqaucZNuS/XSsvBGl1nEtra+VnvMlVXV ERHksiMjpARnlDscrM/Ldchh8FUk7zlZHF4vjWDoq1LvSXgadS1d7pqKSWpu81mp5CWGmo5z H5rSNmSv6uI/cuewNsKmqGn2nTuKY+eIn2knbLsumpt6C/1M1pnt7nzUtEMYLHNJJByHF+OZ +/XPX1UzppyzJ3OJdWUe6aUyqpxLK9lFJS1DHcoa94e0nsQ7fkBx0Wak8ruas6q8S3T2+urJ HzT+6hshIPnsy9rhv+q33PbBHZZJ0bvMVklk23Zv/hlwgu11q2mOG4uZNHyObTQ+YJ2uOzsn JYAVpzxMY6x6bmzgKM6taV13fF7+45h4X8GptPROsdl/7q3KGbmMwx7tbc7lksmDk5z8Ld/V chgeBcQ4qnCCUKfWp006RX7X2I5/tMLgIxnX1l+4t/e+i+fkc/cLOBdJoWcXCuk/Sl5e3Dp5 GjlhH8mMdGj9/qV6hwXl/B8LpOGHj3na8nrKXq/sXQ69xPi+Ix0062kV9WK0S93j5m/g4OOB vynrjGVzRxhV24BO4QFWfC0knr0CAqcdunogDWh2dtwUBMuw8DA3QFCRynscoCvV2+D8j3QA AEjoAe6AqzIzv8hhStwVDvxPzUyKyJsBlx+zj07qpUu85btj64QFeXogCAk34nZQEublQFci Qb/dCApkHogLh67+iF1sGu5BnohJR8mepGEA2efiGA0dEMZTmyMHlHz+SAkwhrCC74R3A3KE rclHyNbnY9gP50LXROLlgYCQHeg9UJDXuc12DuSgLgGTj80BJoGcZwNs477oC45zYmknblQG nXLVdutrs1NVBCP7t+MoDamovEPp2xh7WVJqpG9fLbkIDZ948XsMTntorfJKf2fNdygoDa9z 8VGo6lpFO2lpW/s4ZzOH4lAbYuvGTU9+H6+81gHXljf5QH5IDRK6+Vt0l56mtrZ3HqZZXH+d AYRaJ/icOZ3qev5oCRY1h9P5kAyQ4EkADqDnKA7PeGjR8ukuHUT6gFlRcnmsewjHI0gBg/If vQHIj/iHzQHF9xun9EGqq2uaQ+GNxo6cg5HIw/Gfxk5uoJHKgM6jBxv6K62KPc1WmOR+Cq9y y2M6L+ZXKtWMuPoFjIMpn3WoZC/H98IC83v9UBVAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQFmu/znJ/j3Qh7Gk1PT80K GBUDb5oWibb1xVOotP1coxlrQBn5nCnoWNn7SNa5rfvDcHsoBAtLpCCcgt2x6IA1r4mD4gQD 3QFRyudtkHugJ45CCOqAuOwQMIQ1cqXADfJyhQp22zjugLgwTho367IC6Mj4fi5T2wgLzYSw NJBLcbDuhKVyTmj1c7mOwx8kLlI28w5nZI7YQE2OLznGB1CAufd5igI8+CQNyR0QFAecE5Ix 67IDLNuqIovNNPN5YGzywhv5oDHLg/cnP0QBxySQfkgI/XCAlzfD9EBB52OPuhAQaMOw5AUk lJ3BGG/JAWXy/G4jv6+qGMifiYB3KAi7Ekmx29UBFpzI4k5HRCVuQDsDJKFygdgbdUAaPj9U BTHMThAXWty3puhjMhkQAHMB+GdkJW5cIy04HTohZ7FAPh+LYkbfVCEi4WkHYjohYqAQACUA 5OxzsgKtABQGRE3PK7OcDOEBdZHnGXfTH+BAQrrfBV0boZuR8D2kPDwHA9vy+Slbg4g4o8K5 4aZrLVm5WdgINqmIcIgTv5RP7P8AcHb0wul8wcpQxv67DSyTXj9V+vh6o5vh3Fowi6GLjmg+ qfeXmvH3nBM9pfLNBRUsENq9zndJIaeHlqKcnIDXZHNy/I5b1wV51UnWw9V4bHRyVF0drPzT 6/cdjr8JjUpPGYSpni1bTp4XXR/abJloK+w6gJloxQQ1UhJq4mCSAuGwc+M7s2642KpnleyO B7KdNqEntv4knXmq0Xeaasqa73XLeVv9UGWjqmk7YkZ0PQ8pO3dbEYKWsfT3mZtNXiviaret YsvVBV08kNPb5KtjnAvj3cWnoAMtOT3G+6zytlXqXpytpubpoGfo3SltgracVlmqYw1rDE18 W7d+Zp3Zv3bhalZSetPRmKaTd1dGk2zQlvjpax9GXsidIX0lPVt82MjHRrt3BufkcLQrYONe KeI1t1OUwvE69GDjTej/AD8TY1wqX6fr3mup5adjvuzxgyROIPQOHf6Hb0WpV4NK96LOw0OP xcUqkTX9GcTvemup/e21sDdxFVN8xuPTJ3/BdexHD61Kq1WjodmpcQw06aVJq/qa7SxaXvdU 6pbHc9MVr93S22YmIH15On7lxcuCZ5ucJZfTr63N2HF6lFWyKX2mtt01cLtbiYG6c1ZTRnGZ P6lqyPr3K1/5Ox1BuU0px9NS8+IYatZZ2pPp0MWmopNK5qms1NpcMcS6Ms96ptu4I3x9VoRx UYtykpQt1y3XxLQwDnPs4TUm/M3pZeJlwdbg6C52S9Nbg8rZPKl/Fjv5lv0eM16cv1dSE14X s/enuzHLh3fanBx9F+Bxxxu8SFVoljZnaHq6hzDlzqePm5h1yC3r+SitjI42qodyLXlb7Cta ri8L3KMZTj112JcPfaWaHvlvbBf7LeLW5kfxxS03M0dvQLsCqRptXpxl4/Vd/vOBrVaqlmje L63ubsZx64C63ozJc5LDySj4BVRckrfyBW9g8ZSVR5oTS6ZXJW96djjsTiKcq3YzaclveKa+ LRvjR/BXgjruCnq5m6RmoAzLTJVcokBHQkOBC7dwHnBxrKEcbOGXo3J/bE6hxnD8IqRknRg5 PS6SXwNu372YfALivaJTZ9JaMgqfPPLPS1VTJkZ6ZbLjC7DiPaDx6rh2sFxdUpuVldr7Grmv hOA8DpVY1a+GVSNvn7mjY2q/Y56Ast48mn0zpOeN7QQfOqst+W0q6/ieb/aRQqZHxrN4WUf+ 07VgOB8lV6WefD7P3/iber/ZO6Iqmy0M+g9FuZUDy3mR9W5jmnqCDN0IXF1OfvaZKToviTtL Ru0bW/3DkafKfJKSrQwmq9f+4vaH9iDwf0tOw0WgdAUTwQcspJ5OUg+jpSuMlLmuvJKrxLfr ZXRsS/m7SjenhPizlbS3s7dHaCnHliht0DX84NDQxRcp7AOOTj8VrV+XsfJ5cfxCUl5afaZ6 XGsLBqeEwsU14m7T4YtKw0/K+qqq1ke7I5ZcD/43C0lytw+2Z1ZT87/gbv8AOfGy07OMV5L8 SzUcENK2uRjobVTMLBs57ARn6uWCXDcHTi2o3S89fmTS4riZ7/JG2dUal0joqB7KuW2slift GHc5/AMBXF1K2AimpRjdeL1+Ry0KuMk1kvZ+40u2cYqvUcE0mnLBeroISPhbD7vCB6gkZP5L UpYipNtUFp8jHiaapxvW0fm7mQKzUd2E7bpX23TtO+PEYp3c8zD3yT3WxPhHE8Ur3UI+P51M FLiWDp/WTm/kaDZ9B6RtNdLVXGouGqavmwHV8o8lv0B/mW5T4FhoJPEzcmvcvxZjqcRxM03h 0or5mv1PE+G22F8DI47WyN3lRR0zRGxo3/a6u+i5mGGoqn+oi83Sy0OLqTkpZsRNOO+r+40n VtTou0OpZae8ahvL6ul8yd1OwQsZUHpG6R46fRdghw3Cws5zcll1tpqdcnzLUUWoQipKWj8j YlTqF1BdC+6SRVDiOWGjjYOUgdAZMfH89sfNZ6UKEWnHf7jg8TxbE170nte9/uNr2DUNZT0F UKXz2wtmc5sj4+VkYOT0+8QDsAMhbEnT2NCrOpHWKM2tqWP0dQ1087Lq51U9z2yBx3xkEDvt nY4VIQ72hjqS0TaNPkr6i5MFNOx5L2kmOkBY5rXHLeZw6DHYFZ3RWupqKrNTyR1NY0pwhrtS zSwUMYllYWtc2LeNoONjnHOcD81lhGKV2y0KCqSSnucsWDgS6z3Kmud8jqfLlxA9lU4B0+Bg NZC0Zc8diBn1KR7bFyVGhFtrw3fqvDzOUWDjaNWU0lF63/O5zvw14Q3K72iKCRlTpyx45fIZ L/VlW30e4bRt+Td/Uru3COT4JrEcQ1k94r6vlmfX028TSxnE4LuYVWt+097+S6e/X0OWbDpm i0pb46K300FHTRNw1kbMfvC7zGKStFLTbwOCbb1bbfizO6OO+x2CkkRguzthAVByOmQP3ICr dwegx6oCrjt80AacAfNAS5OY9cEIBj8+v4oCRPqOqAF3KCOze6Ao95Bx/BAVa78T1Qq0SD3H DgPohUuNdgjO+fXsgJB+X49EBJrdsdUBKPugJHZoPcnogKDBODt9EBX+CAlzENzjPZCyYI5m g52Qh7ggN7duyEESwjqUBNrdsl2PljdCbMo45dkjGOuOqCzDng4LQ7PzQWZUPz13cDlCyViQ nbGS7YNG256oLo0PUnEa1adLhUVkYc0ZLWu5iUF0bC1N4n6O380Vvp3zS9OZ5wPqhJsHUPiF 1Be2gR1JgYf/ABY5fwQiyNm3O9VV0lMk88ssjnZJc8lCTGbjqDv3QFXAEdPxQEQBg90AacDb qgKj4O+/zQFQchAUBIaCNt+g2QHJXh/4Lya7u7LrcI3Ms1K/maHNx728HOB/cjue6A7LRxtY 34QA3G2Nh8kBpms7y+w6XrqmMRe8Rwu8hsknltkkOzGc3YucQB9UBx3aKUUVJFE10kgia1vP J99+ABl3qT1J7nKA1aiOBlXWxR7mqUvxAY7qr3LmfF/MrJoGXF2VDGZMP3UMhkQnBCAvoAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAICzX/50f9EBpFQ3J/NSlco1Yw6jLd0asTE2vxEo3VWk61repZn8jlOlieptCAc7 GjDduvzUEleUBpwPujGEBAyZOQMY7+nzQFRJzMycn5lASifzjBAx80BJxDfujA9UBXbHz9fV CsiYPN0wPmhFmTa0M3GTyjc+qEE2O5M5zsM9UBISEkAOwAPVC90XWvPmNy7YDKEgfCSG5zn4 jnshCdyT3mN3xYPdCS9luBnA9UBBp3c7JwfQoDV9G2kXi/QskGYh+seDuCAP8KEXRyaIxycu By4xjGyEm0tb6IY+B9VRMDHt+KWJo2ePUehQGyschwgJYGPmgKfsnfqgLe5dtv2QA8zB0HMR 3UpXIbsW3yhrM+uygjMWOU5+ZOEKlHvAeB3A3I7oC2X5cSdiUBQOwCEBHrsOyFohvoQhYqfg bsgKsGHY9UIui/H8Od+iFC7CeYHDTt03Qlbk2kA5+8f4IXJAF56DJKAmwY3QFA4ZxvlAVLsf P6IChcAfu53QF+HoCdsDGUBSpuDaM83OXPd8+iA0usuz6hxGcA+iAwyctydiO4Rq+hDWmm5t 7VvDe36ze2aQPpK+IHyauEhssZ9M43HyOxWpj8BhsdSdHFQzRfjuvR7r3G1hMXWwtTtaMmn5 aX9ej95x1qjRtTp6pZFqGmiqbUfg9+gg/VNaf/GsG7fqMjfsvLuLcl4nCtVcH+sgv2f2l+Nv idswnFcFi9MQlTqdX+zL/tfyNpa+4GWyjuFHU6dnt8Vsr4mUcwihMsbidxIxp2cT0LtyFwFO p33GMrv7H56aGbF4eSgu1ja23mvvOLNRcNrpaNQ11HTOni8yMsqaWpzPS1Abkgtd1id/dD8V mi+slfzNFvNFNGn2q/XiyWJz5n+TRwtLKdr5DOxx9GPbv/OrzrXV2tjUzrNlN22/X/6T0/Gy 4UsdKySNhdUMOACDj7ze/wAsZPdajhm+0yxlZ6GdGP0QInP/AO6z5MyRwNf5bpW4zh+cjp2O /wBFklGUrJGWFVzloviYNLpmzaqZBXwUkdIKlxJ93l8l9MT0Badjg9dlfv3yydxKpKM/QwpO H95tGomB95ZFCAX81zhMUbmnpyyMBb+JIWtiMNQcLwVmzkqHEcTC8tZI1Str4rXb2vndUU9Z 5nKTLFmN/wDdNePvDvkLSxGBgoqEavef2HK8P4tU7RupSsvFG4tJcWn7Qx3Nr8/CWOcTG70A DwuOq4Wop5HG8TmKeLw89abSl8zXjUwXKom99slsqJiN3+7lkgBHy/mXGV+F4SUm6lOKb8tT l48QrRy2m7euxodus1BYKtsop6qSmxyhsFVkNHoQ49V16ly1g6lTN2l2ungcnU4vXpwUqcbJ m9LaNH3inZDcaIBzhlrquia9v05gF2GjwehZwqxTv5K/xX3s4TEcWxM5fdv9pYl8NfC/UdwM str07U1J+Jh5eTGPolLhdKkpd1+XekkYcRxPtn+sjfo9EWpfCRw4q+dkFsp4fNBkEcFU7G/X A+qwR4bCeilNS/uz/GJr1YQq4f6NUpLJ6WfrchYPD/YeHwdVWWrvFHNTP5vd4q39W75HsFq4 3g1CdqrzSlFp2uunuVjbweFwVCUEqEEltJ3/ABN80l/u9qeXwaP1JK8jmLxVNcHD1BWb+WMb CanSwNS/+NW+wzyw+Gqx/WYqmvLL+Bp12v8Aqi5yMkj0fdXc5+Lz69rWMx64HVadfF8WrVHJ 4SWvjP8AyL4ejg4LK68LeS1+FjJkv2rhRU7oNLULHg7yS3HDSPVbCxHFoqMY4SKa8aj+zoJ0 +GLNfFX8spGs1prCoja0w6LtUR3LnVbqh5/Dot2VfjE4ZZwpQSd9E3+JxCw+Ajqqsm/TT4mD WXS41FRmq1lDDCPidFQUIDgPkcFaX0TitSLU8Tlj4RilobscTg4LKqTb6Ns0OuummWVD55pL 1ezJjmFTMWsP+xyNvwVf5FwmVTqScvVm1RrYld2mlG/vLEdfSTVLjY9M25rWu2kfC6X4vqG4 z+KvQ4Vh4yThSv8AMy1a1bI1Vq2+4x7pqi9cjhPc47dCw4c0ObCGE7H4W/FgfILmaeBq1rKM cqXlY4GvjMLRj+sbnfre5tuOelqKd/6PqK6+3IuJa2np3CJzQNz5jxn9y3qeAmk88/gcXPjl G+WMO795lVdndS22KpMtNbXzODHVDphUPY/G4HZvp8QCz0cDSUrtX9fwNCtx2tKOWDsjaN+p 4rDcp6qagqa+tlbzGQ1Lsu7c3JjlAz6LmqdJZbaI65ia9TebvfxMWmvtXfLdky0/lh7Qw/fl gd3aYx3UqlCLvHc1KlSLkpyWr8NDTLhLSfpDDI/fXM25pGkeW76N2aM9cqIxT+stSkasFqrl 6867rddVlunu0TnUlPEaCnoIMQNkI3cDNjJHfOAsCpxd1JWN2jjYzadaKlbZGsVGnaO5Uj44 aashoKuFkc0dOWyMhePuls2Bv2O2/wA1WnTVFWu36u5t18XHEz7RQSt0RqXD3RDLnazRU9up jSsBibW1DHvgj6/1zlLQCDndzuypLFWdkrtvbqZsFwyrVnnlpDxOcuG/C64XyCnitDo5ZBn3 i4Mpfd7ez/zYxzS+uSQ3PcrtPCeVMdi4x+lfqoeG8n+H2+Rgq8SwuGlJQXaPp4J/n/M5r0Fw dtuj5xWSmW6XXADqypIc/wCjR0Y35NXpmA4bhcFDJh4W+1+863icXWxEs1V+7ZI3e9w5O5+X qFumAgCQQT1QAMIduDg/uQE3Dt+yUBLaMYHUIAW43P7kAczJQFWj4RlASPQevyQDPxb7YQDm wck4QFC4Y+IdT+aAAkjdAVOAcjqUBJrsAdh9UKtFWv5n9MY9ShFmXI39PmhBNpyOqAqxuGZy gJN+JxJ6oAH4zncoCvmZ6oCvNhv8nPf1QFRmPt+aAEZ+IHfuPmgJNaGDOd+yAhIDnd259ULZ iu/fAyUJTuKmuioKXnlkjjaN8uOAhJsHWPiBtOnmPipn++TNyDyHDQe2/dAcVas493jURc1s zqeIbNbGeUY9UBs2sudRXyOfLM6Tm656lAY5A5gRt6oCm+CBjKAE4A6ZHYoCmd84QBzstyOy AqBkZGyADYb4QAfCcb4QEZTygb9TgDuUByv4fuBVPrWB94vEbzbo38tPDnlFQR94k9eUHbA6 nKA7DUNHHQU0ccMccUMbeVjGDDWjsgL4HwYCA2hxgmlFlooGiF8c9YwzseAXGNjXPy0eokbE coDa9G7IG/X9yA1Sl6q62KPc1KjOyq9yy2NQgUC6MqE8yFDLh+6hkL8fQIC+HZQFUAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAWa//Oj/AKIQ3Y0moGA5SnYq3cwqgYGUbuTE0PU4LbRWuxkiB+P9qVBY49oK0VlJDJnB ewE+uUBkPB9M57HqgIOOcYLwgKn49sZ9EBVrS7p2QFWuI2IQFXHmGwKFZFwAEdCMBAmTY8cm N/mgyk43YIyDjPcoVJc4yDgYzv2QE/P83B+43GPmhZsYBBOS4lCE7Em4L9ySB0BQnMGS/e6H mPxISncuRATAg4yPi+WUJN58KoQ+orJcfdaxo+QJOf4IQlY3shJTlwCgNg680n+jag1lMzFP KfjaOkTvX6FAba5wGdDv0ygInBZ8RIPf6IQ3Ygcubjo0eqBO5QnLs/D02AVk7FXuWJG9B1J3 KqQVDgxmT3zj5IC0SNz1OUBB27gcICGBzE9EJSuVH3Cc7oWSsUBwOiElcF+EKtl1sZznZCpd hjG/fKAutGBtsAfzPqhbKTwDuOv8ULE2/DjbYboA53KEBRw5HdMlARc8B2x6oQ3YjI8xtLnH GOmEJMae5uLOVpwB1PoUBiSSmY4LnZ65QEGEN3AO/qEAe5vpugLkOCPp0CAm+FszHNcA5ruo O4PyQhq5s+6cG6T3l9VZqmWyVbiXHysOglP93GfhP4YK4biXL+BxverQtL95aP49ffc5LC8X xWH7sZXj4PVfw9xtXWdkuVFQSMudE5shYQ+525hmbM3sHxH4md845hv0XRcbyZisOm8G1UXg 9JP7vgc1Q4thq9oVO580jaF24Ksvljkq7K6kMbcGWalawxynryysOG5PfGCF1utN0706qcZe DRSWGyVW4d5eK1Nq3DQlFS2WavNLVe9iV0JdTkyQUrnd/KIyD8/yVYQbWeTs0/dbwMDqRbvF 67pGxYdOXOgeaml96qHU84fXe4SCQb7ZdC/cepIUVKzjJJ7eJedbNBZHZs1O6VsmkLnDE23U 9yjq5A91JUsLWSNxuS3pn+9IwVuKUHNGVRlKKkpWZup/FDTlRfKW2yQm3TmHFPbS2SmilcR8 LA/7rnA7gZ37rA6Kvmcbp+JZ4ivbLqxq7UN4ioYzW18MjQ3MXmMEcxx2IIwT1HUrFOhGMbZV 5mKpUrU1ng3qbUrqmmu4hqauztmeHAtxTeW0E9DzR4BJ69VgjBxavt4FYyco5tmapb7tVacv lPU268VdpqKbdjoZmztiJ2A5HZ5h8i5Z5JTnnjpYmWIqZHQk3JS38/I3JqXjjerpbxT19Ro+ 5vaObnntToZ5Xn9ouiJwT9Fr4ijh8vfoxd/Kz+Rs4TjOKw7j2c5el7r5mg0XEC6xlsrbHSVT ocNfFDXOj/DLu3zIWtRwOHuk7o5StzHiFG+XU3RZ+LMF1tNQbhprV1vmjPIIoGRzBhz1yQMj 8VX6JF60m7PYfyxKOXuJ331ZrFt466R52z3Sp1HQeTHy84sRBYR2Dm5zjus1PglOtJKdVQ8W 1ewnx6pTTcKWZrS2a2nvNYtPGvQt6bPK++Rw5cQHT2WeMztx1yBjKsuG9mpfr4W9NzYp8fcp pTpPz7ysjc9m43aanoGMfq6CnaXcjad1sq2SPH15cH8CplgXKKmq0F5N2MKx9KMn+pe/ijRL 5xP0myskg/T0rny55Yqa3Vj3Ag7/AAlio8H2qs6sVbbW/wB5tU+LUabUnSfyML+iDTdZTsDL vqGqMbTNLGywTtMYx0/WADPot6lwej2UalTEpyvqktl6mLE8wQcpRp0Ffo3Ja+VjBp9YWaSn rQ2z6orfLANO+SiZSNBPXnyD+YXHSwFGblCE5W6WS2638SlPjE1FSkknbVXvr0sYNBf7g01M sGmqGSk5GmI1V4DXh3963HT0Wx9Bwqm4Sg5aadDUqcTxMnGSllt4L8S6zWF4ttJJUQRaVpDK zDo6agdNOQeo5pDy/NbFFQp0Hh1Sjr1e/wATLLilWpU7WU5O2yvojbb77S61vT6Kv1JdI2Oa HcjXtpIxg/dcxgwWn1BWvCgqUFGBpVsfVqLvybu9TGtNstkc1ZFbLTi6Ny7nkY8xyj9kB7s7 HsAssnNrXY1JVdLIjdLnW80cRroqJziXOaHHyQMbgtG23TKltaXWpjlUUnk8jb921bZdOQzt qnSVb66QkxF4MbnbDblzscddt0dOctjXdeFrQZpddrN1TcHeVKxkc5DWecXOcwEdObOSCey3 KNLu2Zhq1HKF5GLY6OrrdYQU9PO8NlBM8b2nlLR1LGt6E/iokrfVMcJqULNa9PI1zT/D+bVV ZHb56KuifPG8RTmMspi4fsu7kjZUrSUU4rVkwp59Im8OH/BS5w2OWWotMbYmPIEtU7yqenc3 bJ5yBg9c7/RYqanVuowbfSyNylgVmUsyS89DfnDTw9Vl7f5rY5LxzuBdPUtdTUMW+3JsHvH0 a3OOpC7Nw7lHFYmClif1cfjL3eA+lYfCtul3n49DnHSfh9tlsEMl0LbpNE4viiMYjpac5zlk Q+H8TkrvfDeA4LAxtRhr4vV/E47FcRr4j+klp4LRG/4oo6ONjI42MjbgYa0AFcy5O1kaFkXA eRgPTfOFBJDzskeh2ygKc+OnUIC40ADcoCrBzIAz7yAZwd90BVm5ygJEfDk+iAryknBPVAOY Df17IB0G+ACgI5ycYz80BLlKAodtwUAL+VuenyKArk5BOUBJj+vr2QrlJtkLRsrZSpcidkb7 BVBNzsn6IAdwNkAA5hhASDhy79fmgKjPTP0CAoSBn1QEmtDwAep/cgLc9XHTQl8r2xsj3L3H AAQtlOPNeeIe3adJit/JWVG/M8fdafke6BI4c1fxUu+sqlz6ipfyc2WsDiA0fRCxt18j3ZJO 7jn6oChAOP3/ADQFAA09+iAAduyAp079UADc5ycfXqgJAf8AagIjd3ogJIChAP1QB2w6bd/k gNR0bpubWeqKG1UwcX1soYXDoxnV7vwCA7iWGzQactNPQ0sYip6SNsUbR2A/xyUBncpwdt0B QDIHyKA484ywOfqOwyjmLYmVTHEbgFwixn0+6gNJpXbj5/vQGpUrtwrrYo9zU6N+wUNFk7mo wnuqkZTLh+6hUyYn4x3QyGTG79yAvxuy0IQ3YkhIQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAWa/8Azs5CGrmlTg7oUMOb 7qFommXSETwOY4Asc0g5QscZW0NfRgsbjGWjA222QF5jsdcl2MYQFIw1p6O/PogJRSF2RuMd NkBMDBzvugIyfC/qPkgDXYJ3x9eiENXLjJTy5B2z3Qq9yTXl3yIQXZISHmwRhCCbGZkAO5KA rsNjuRjcdEBMAh3r8sICrgQQB3QE2NDNiM77juULRJulDumwHQYQNm9eEsrfKrW5+Ilrvw3C lqxKdzeigkIC3LCyaJzHtDmOGCDuCgNm6i4Z8rjLQHIG/kuP8D/MgNm1EMlPI9k0bo5G7OY4 EEIVkUbHhmwyHepQRLfOGFp2GOyEPcsB5Bx39UIKk45fQdQgLT3F3Q4QFAfn0QEXOGcnKEp2 K8uD8z2PZCydyjjkoSVYzmPTohR7lxhAbg5/woQZUYIOQNkLZS9y5d8ihYq3GNkAd09coCLh gAHt6oChwHZJ6oC1UuEe52QiyMKerMmSHdeqEljn6k9uo+aAFznkc2DgIA1uw6jCAoRynBQF yMfFlAXkKtlGNG47+qFWyZaXHByc7HJzlNLWaJuzQb3wrtF8fJN5ElFVvHK6eleY3PH91jZ/ 0cCFq4vB0MTDJiIKS81+WZqOIqUpZqbsbQvHBK42sVDqUwXSKVuHAv8Adp8dsEfAT88DC6hj OR6Ljmwc3C/R6r8UjmqfHIzt9LgpW6pWZxxW8PjTahE9V7xbKpkYZE2pxGIz/KEnR59AXfgu sYzgXE8L/S0XKK6x1Xw3N6i8JWVqdRJvo9DA1DabzNTwC7SxQgu5We/U3mhv1c0ZwR0wuM+l KpUUISV/PT4lJ8NrUE6jV15akJ9F0lZpt36Lz7ywg8zHCqY143B5H/E0Z9OmFNWm7dx6ePia NSUt3dL4M2vLpC5aylrKk1UFRdKeMsje+QAAbAuY1zg0dx07qVRqSjZEyxMIWjrvYnp2wvhu lW+SvkpamNgZ7o+PALsdCWnJ3z0/gsTgmia9ScZOMY38zAv2pqq+2meO42Cl93DAIquAh7JW g4cN8ODvlurJO6aRSlKoqilTlqujK2Oj03TW8Pnp31NVIOWNz3PYyjHZ7QcjI+uM7rWlQk9Z PczqrKT7z2+ZqM9XLYbxQ0tDc5p6eti8rLpQ4SH1I2z9QryjGEkr3b0Lyy/WdtPA1ePTtPbN TUtprK41bAQahreZkkbfVrgdyB1yok5xpZY9NiaFRSSnNNIw5qqe0V9VR0FS+eGmmfFE9lW7 eMn7xBO2e6oruN/iZKjhJp2Natml6m12N1VDVmd3NlsTKnnPN1IIOQPwz2WGUG3qrmisXGas rp9dPAz6i63P9FQVdZR0sY80FziQ97R0GD23xsscqCSSaNqFWDd1Lcw9QwXi81dTJTAUrjCJ o6h0oDi8di3qB81dYOUZWjqX+kwUNWanpR1z1HRQubXzTz48qSNk5IkGfvuJPUHt1W7RpNQ8 X6swqSdfve4yrpZamggmhkNH71M7HvYccuGNm8jumf3qI0rSTkvmy9R5JXb+80jyZLfBDLVX BrIAHMIdy0zj+ZA2+m6yScnLVinLS61MrT1PT6kpJeaktp9zJdK+pqy2V4H7TWDGQR/JzutH EzUXZ3ZuU8NmV8yXqYlfQW6BtDPDRindKTuGshZyk7ZMhLvpsCUUJqztYKFBLKpa9TbV0qq7 UFNUONbPTNtsuJmwCR2Wno0YGADnIPquSgklbqce1keZq5mu0nZtVEUlVdKCnnDWSU/6Tncx 7hnf4GAnm23yN1pynKNVRUb36+Bt0aCn+uzZVtYwbbwugMFVUutlVV4qDBDNFyw0+24kBcRg euAkMsW1K9/Q4+vRozvKm9SxoXhzNcdcXKG222CCpnP9ap2GVzw4fyzlmA7PQ7LI6qg1G+vg TLAYidJZY6LW+v5sb50RwGuGnn0sd4us0NRE8+XRUkglrWnPVwYHHDuoyWj5hbmG4ZxHEStQ pNrxeiJnhaNB5qtVJ+BzZYeEN1vE7po7dR2mKZrA+qrohLVyhvR3lt+AH5nf6rtmC5DpKSni Z30u4rT3X/ArU4vTjdUIavqze9h4L2e1zsqKz3m8VbXcwmrX84HzazZrfwAXdcHw/D4WKhh4 5TjK2LrVXeb+Ru+JggiDQGtaBgADAH4Ldcm9zWStoXAQ3G3yyjdySgBe/c9PVQBK7OMICTSQ 0jbcb/RASZHyAkDYoA4du/dAVPXZASa3G6Ao12XfVASJDeqArjmBPQEICp3YcIChc0Nw0ICj gcYKAoBtsgKkkt3KAo0YCAB+D1zugKl3qgKtBLg5u4QFXO3wDgq2YrlJM5up7KpUvhw5eoQF c5ICAqPhKArnLdhlADsNxuUA5cNzsc/NAbd4g8ULdw7og6of5lU4fq4Wnck+voEJszgPX/GK 767qHNlmMVL+xE3YY+fqhc2m5zpHAuOcdPkgKDY47lAVOR6n+ZAU5iHdN0ALwXEE7/RAAQ0d CgKFgy3II9SQgJNYag/AC4nYbZJQF2poKigjjM8E0ImzyF8bmh+PTKAskcrsHGyANOT8kBR3 3sdc+qAo74R0zk4OSgOdfCToXyqes1BKxv63NNSgtOQ0ffcPqcD8CgObms5G4AOB+aAluR1Q Eejf5kBsXjJWiCstMBH9e854I7coZ19fvIDbtI7AHr9UBqVK/opTsUe5qlG7oFZbEpGoUzsh ULGZC7ZDGZUJACFkzJjO/wBULF+N3KEIsi4hIQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAWqwZp3IDTJ0KtGFUjZBE06tZ nck7FCxxbEG0tbUQtbyiKoewg/3x/wAKAyT8Y2IzhAUccfFk4HbugKxvAePX6oCpLgNtkAa7 zCNhj1QEpWljME7lCrZAnbucIVbJsdgjPQfmhZIvNe1nTl3367oTZFeYtAJGAOh9UKEo2cw3 IAP5BASA8su5Rt3KAnFJ5YLsbY79vmhKVygkPP8ADuXfJCyViX6zzAR0x12wUDVzcvDG4+7a i5CCG1DTHv6jcfw/egSsckISEAQFOQIDZXFq3xsipqlrQ2RzjG4/yhjIz+9CsjZUvwBrTlvX GQQgiWdmwhpb0x1CEPctl3K3fbPQoQRe4uGAgI53PXZAR659ShK3KRt3y7qELWQOXH5lAlYr nHZCS5E74QB1PVCj3LsUPL8J3J7oQZTP1eNie3RC2Yny52PdCxRj8AjBQB+CzJ6DsgIF4b1D fzyhDdi3UT8hySemyBO5gzTOnIP3sdUJLJJe8nJwTj0QFHR4yAfvftIBnDsd8YQAkjfbZAV5 C9qAvRN+E5QFwNy1Csirdt+yFSXKC/O/TKAuBpb/ACsn5oC5HGTt077bYKepdq5cmtsNzhdF URRTRu6tkaHAoLeOpt+68B7BcMGClNDIHc7fdyAwO9eQ5Zn8FoYvheDxX/qKUZe7X4mzQxuI of0U2vebYvnhqfJcRO2K13VsUbgI8Ggmdn9rzIurh8xj5LreM5Gwc3mw83T8k9Ph+BzVHmfF QvKolPbVq79LefVnHdx8P50/eGR3fTl7qrK2MtjeCKqSM9fifGQ5wB6HlPVdexHKHFYPuSU4 +tn8/wATZhxLhMv1lRSjNva3d+JxpqLhg+ovdTW2uploJqR7iynmd5bpox0Jjfufyyuu4zA4 zDPLVpyT8bO3xWhsxw1OtJyoVIyT6Jq/wdmaFV6N1rcqOoooIIaq2UU4qZozFyc7yNwXs+7t 0GPwWrR4jCneFRptF1wSqlpC1yxpnUH9C9+fVT2aOSgqI3w1dGyqIfhw2Ldhj6ZzlbLqRqKy exx/0WUanevdeVkRtVf5d2rfO/SRts745qU3COPz4Ys4LGFvfHy6J9ITbg0rLqRXlNpPIk/A 3PrG0UEFVPXUkFu99ljMPmSPdHI2EDOMAHm27hYKc1rcq52goTdkWrvS1Vv0TVh1JZ2HkZE6 SKcwStiO++fiyc9VDnDJcrJWllvbyMbTOuRVWKOhaJWMmcGtjZcGFxPTZ+cgkLHCpHrc4tVJ /V8zW6WrpJ7oygu1xZFLa3Ygj99a18Yd0Eh2BwcYLuqzSebW116m1UThHMo7+TNVj1VJV3Ka opZ3Pc97Y3RPqW8j2/N3QD5LNRxEYzVR6eRpTiqq3t5Gm2y0zV97rq6xadqqupMDhO+nrJDD G4HJkIB++0+g6YWWeKjGN5Jta9DkMLSlXhkjLVdXoXqe63S2yUNRqSWOepJ8xlJVRyum2Gxc 7Hw7dARvlUhWTVpIvUwU6beR97ra1n7zUb1VUV3prbU11L5sTnv93bHQOHKfUvd1wf5OVR1E 2kbFGhOlDfU0N1a+smOKNtxrgRDEPexFhuc/exn9yZ4XzVEzHGFZ2yvf3m9NM2S6w2OZmprN DUQvja1vJA6aYEnZgJ3GNt8Y3WrXxVOU3llovM5Cjga1lfd/nqZ0ehNev0rUs/oSpZLZVnDK yafypoY8/tcxAIa0bFTRdebdWFGbXy+bRkq8IpNdj28Yvqm/wT+0wrVwZt/vbZWXOnmqJP1j oaGiNZIHenOwloOfV2FymH4HxXEPPSptJ9X+bGn2OCo93E1b26J/wORdB+H+sELCLPz/AAnm qb1KAWk9S2GPf8C7C7Zg+S6k9cbUvfpb7zRq8SwsJXwlPVdXqck2zgfC+Fjbtcp6tjG4NPTM bSU+AMAER4c4fUnK7NgeXOH4P+hpq66vVnH1OIYip9aTt4Xdjddj0lbNK07YrdQ01EwdoowM rmkktEad3e5qbD6dVZyYEuBuO53UAqDh2/RAUkfg7DZAT+6zfGPU9UBFjRj5HfKAkGZAOS4/ kgHMRj1PZASBcBtuUBV+Bj1QEi3O3ZAHHHzQD7w7oCqAq7AZlAUe7HoPogKxnI+L8EAA5SB1 yd0ABw45GN9kBF5z+KANAaOu6AoTnbqgJ83KD2x6IA0frc5ygJ82/rnshVonCQ074B9EKl5p B690A5hkAn1QFQemN8hAS5OZ2PvbduvVAcbcX+O8Wi2yW+2uE1zxyveN20/yPq75dkLJHAd2 u9Ze651TVTOmmkJc5zzkkoWLHLyAb/ggDjg/JARaeuOpQDn5epwB1OUBqFn0rc9ROHuNBWVP bLIzjPbdAb0sPho1HduU1Pu1vj7l7+Z+PoEBvaweEa3gtdX3OsnHdsYEQ/PdToDelj8PWkbL hzLRHNI3o6cmQ/kdv3KAbotumrfaIg2loqWmA6COJrf5kBtPxEaXj1BwpuTuUGW3s96jIHTl 3d+bcoDqvjOc4/PcoCjm5H0QDGMHG3TKAyrDY6jU14pbdAAZqqURt/x+mT+CA7i6R0/BpbTl HbqcYipYxH+I7/mgNUc7BQhuxHr8kJK/d9CgOP8AjfSRRzWSueZTKyokpI2tG362PnJJ7f1n APqUIbsbdo3coAGMdj6oE7mp0r9ggsjUKSVXWxDdjU6eTZULGbE/lPyKs0jGZUTsBVJW5kxP +EIXMiN+CCgLrXZPyQjqSQkIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIC1V/53cgNMm2yhWRiTfdQRNOrgOXpn1Vkixxtemi n1RcWNBy2QSYxt8TQSVUEAwFm2M7nB9UBWNoycuBPN27ICj2cwJbjIQFcc4Ay0uQE+QPBGw/ hlAUccEdz9NkKyK5wck4PyCFQSHENA2PdC62LkbWuwBjmG26EkvNMTSD3QxknEhx6hue3z6I BG3Jyfxx3QF5o5XADBAPQ9/XKAmGYzjGTgEoXWwJxjmA+PsB0QkyrbWOt1fDM370UgcT64QH LsUgmY1zd2uAIKAuIAgCAxK21w19RBJKxrzASWBwyMnv/j6oC5PRQ1MRjkijewjGHNBCA2Tr Lhp5UMlTbdgBl8HXb1b/AIEIsjYrs9ADttghChFzuVADgY2H1QBxwEL2RDny7HVCSjXEuJ/J ASG7kKtlxjgwHYZKFS9Sg4LnEYHRAZfN8PNk/TCF7IkMu3IAyOyElJG4DsuGw2AQGlX7UMdn p3yEhoAJAQG2LTxNp7lWGMFrSOpznmQhq5uM1grRljvhCBKxQx/Hjt3whJTmwSMfQegQEWOL t8DlHr1QFXfAevbIz3KAA8wPQu9fRAVZs3Byfn6IC/C3bsf50Ktk+YZIxhCpIDH0QEg/4gPQ f4hAXY2c4z0z02QF6JxIyS44QyGRHjl6bfJAZcDHdv2c5QrIyqMEuDX9/wDH/CrR8CpqLIxj OPvBW8y8WafdtK2y/QGKsoKSqB7SRNIwqPwJt1NtV/h80zVxuiip6mgY5weWU07msLgcg8n3 dvotDEcMwlf+mpRl6pGxSxdek705tejZt6++Fmlus8k0d3lc+cBrxUU0UrXgdARgfn1XD1+T uF1LtQcb/utr7bnIQ4/jVHJN5l/eVzal58GrpbY+nbS2msa9wxJ58sT2DOeVoyWtz02XEYnk OjPSniJxXnlf4GWnx7VurSi170aRU+EWroIn+7WesL30xpXclzZIzl6Ata5meYA9criqvs9x S1pYm/rH8GbsOP4OSyzw6t5Sd/maZXeGa6x25raigv8AV1NPEyKGZ8VPIXNb0LsYyQNsjqtV 8i8UpxyRnGT8XdfcyMRxPh+ImnKEoJeGvzdmbZm8MNZWRTsq6SeidIPhLLXI7cbtds4759Fp y5M44/2YL/3b+miIjU4NF3jOo/cl95uyPg9bq6304r6WGK4MhEM1S+0VMslRgYAcRGcjvjst p8q8UahHsldb9/ctLGYJtp1HlT00195p984E012s1VRQ3U2/zmgNfT2WrAb67eUNlWPK/F09 KSt/iRWjV4RF5s8235f5mRpngbQaXu0Nypq3UAqxH5VSaC1StjmaMDLGScoa7bfbdZlyvxeU tYxS8L/xIqYjhveSbcXsttfPQz4OBFLPqisuFVSa7uJq8Eh1FFGS/bB5nSegwmJ5M4rVfcnG PuX8S8eJ8OjTUIx29fwRu6n4d1lZzws0ZX1VK5uGtrq2GFsZzs4NaCQ755W5T5GxTd5TS08X v7kiq41had+xi9fn8bmRovgNdNJxyChsGlLcZJfO8yqmlrJmO9QdgPoNlv4bkKMF+sq5m/K6 XxMdXmHNZQg0l0TS+xXN7RaI1RcY2i4as92j5s+XaaKKnJP99udl2ChyzhaaSqXl7kvsX3nF VMfOTuo29W39r+4vUnBSwRSGSsgqLtMD/XK+ofUnPy5yQPwC5elhaFLSlFK3lr8Wac60p6Sb N0Udop7axsdLTwU7W9BGwNAWwU6WMoYG2c4RMPXcoSS47kD6oCoLXYGTkg9kBNjOU77ICj93 jAxnp3QCRhznOAEBXG2HZCAoXZIOPyQE+XmeCTj0QEizlbn4d9kBSMBzsk7hAVDyOnX0/nQF R8TsA5DepPdASO26Aq3BxsUAQFMgv36N3CAMdzbu6HdAVc3c43AQBxAJ9R0QA7DHfugBbsN0 BQjA+SAA8rcjf5ICrRgA+qAq/qB/K6oCjWY3wgJAjr3QFfN/wIVaLsUjeXlznG4KFSZJaARu P4BAVjcSD0G+B80Bx5x24vf0D202+gkJutSzPM3cQM7n6+iFkjr3UTSVcz5JHuc9zi4kndx9 ShbYgGgt3QAnI27IDV9PaFuurJWMoaGolDv2y3kZ+LjsgOQtNeF+aoc191r2wtGD5NP8Tvpz H+ZAcgab4N6e07gxW5k0gH9dn+N+fx2QG7qWnjpoAyMNY0DGGjAVkisjIiIYc9VD3KmZTS5/ xwoMhkNGXICQdvg9UBoHFY44a37fl/qGXf8A2BQHTlh/VZG2wwPQICpdzNaB1QFQ0tid6d0B zP4UOHfm1M9/qYwWxAw0wPXmP3nflsgOeY3ANJ6gnOUBJ/VARQAHBQGg8RbRLfdGV0FPzmcN 82JrXhnO+Mh7Wlx6NJaAfkSgOMbZWMqqeKaNxdHM0PY4jGQRkFAatSydEBqVLLhXWxR7mpUs vNjdLIuZ8Dtvoq3ZDVzLhfkBQUMmJ2ULJmTG7IQsXo35GO6AuIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgLdUMwOQGmzDJ IQrIxJ2bIImBUt2KFjj/AFvD5GqC8nDZqUH5nlJB/mQGnRuLxuN8ICTG8rid3IBj4fVw3IHZ ARjPmv3BGEBKIYaOjnHuT1QEx93GCRnZCsg7bbpjtlCpLHN9UBKOMku7EK6VgXXRc4A5dyMq gJEEZBGQAhK3J82ATyg7AgenzQuVaMPLviPYnZCsirCOQN27oIhh3yT8WMIWJRl0mewQHJ+g bt+ldNwku5pIP1T/AKjp+7CA1tAEAQBAEBR/3UBxbxN09+gr350QLYKzL2gD7rv2h/OgNrIC TneX9AgIn4gc5HogAIBOOu2UADdvogJxlvfoN0KyJjrnshUnGeQg46nG/RAZUTS/J+LHphDI XccvrsgLNZP5EZd0wOhQh7HC3GLWpln8iNwxzfEPX5ISafwnscldWe8OOWDdAct0YLX47EDZ AZPRucE4677fkgIB2XbYA77dEBQjA22PNsTuCgJOAcRnmGPl1QFC4k4zjmOfwQEz2LRsdhtj KAuxyYABQrIngBv4oVJxtLnDrkevRAXHAF2QAcd/RAXYxgjIG6AvxtIftvnshkMiIYYcOB9N u6AyoGl8fUcx6oDMpyY3MLsnBw3PqrRKyMpjt2gHIzlWESbpA9xBAAPXbqFR7lgAfNJOwAUA F363B/a3WQFXOBOzwNuh9PRQ9gGEkEkgh3ZVW4Afyn1d2UvRaB67lOfbDiQT8OAkSLIq5568 5A26qwt1I5dzZB6bnBVHuSACT1d8PzUEWQLAQ44aHdkWhIJBaO3qRuCgKgnH3gCEBQyBxBxy uP70BNww3YE7ICod5kYwEBIZz0G6AoMgnbqgJOzg7nKAmHHbqcBAHNAbscAoAwANHU5+fRAV cctw78h6ICjerdi3dAXHDBJPQoCO0jsdQgJt5eZw5S30z3QFc8xIIaPTHVAGYwEBVp+Ekg4B 6ICjC6Nx326oCXmcoJ2yf3ICLcYKAkMBuBuCgKRy7fdKAqSSM7fNAULsds57oCjXZcgJk56o CkQ5Scj8UAxjvlAB1yeqArz7Y6gboCnOObIQFebyt+6An5vNGD80BJrgwkHPTOyFZGla/wBY w6I03VXCZzf1TP1bf5bj0A/HqhC3OrV8u9TqG6T1tXI59RUOL3Fx6fL6BC5itBGG/h8/wQG7 NHcGLxq0Nm5GUVK7fzp/h5v71vX80BybpDgnZNPEOmi9/qO75txn5NQG+aSBlNC1jA1rGjAa BygD6KbMGWzdgHZQQlYmMgdEJMiHfc5U3YLjDzdM/klmC/Su+Lr/ALZHEhO5nMdn6qCSXf5o DYniR1C2w8JLmzmxLXtFJGPXnOD/APG5QHVf9kDOS5AUcfLafkgNW0dpifV+oqehp2Fz5ngE j9kepQHbvS+nodK6fpbfTtDWUzA0Edz3P55QGf2x6oCQJb3zlAVQBAUdF07d0BxLrXTp0dqN zmtd+j7pK6SB5Hwwynd0Tj2ycubn+6G+EBCkmyOmEBqVNLnCFHuajSTbbLIQajTTZxv1Cxl3 sZtO7ICFDKif0QtEyY3fCAhYvMd0KAvM3ygJIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIC3Vf1koDTpvvIVkYs33VaIiYNU3 YqHuWNicTqRlPcLZVuyDmSDH7JBAO/5HdQDRmfA0ZHKRn8B6ICZOAN8/XqgIDGCQ526Ak1g8 zOATjr0QFBGYxuBgH06oC6CcbHHfcoVkOu/8lCLMrzDcdELLYl0x642QoSjc6NwO2RtjogLk fxOIAORvugJsPmOOQfh2PbZATaMHlyPmgKF4Bwzt+4+qFok44QHfES4DbJQsV/xygNz8LrwK S7SUrj8NS3/48f8AYgOQkAQBAEAQBAbf4lWj9LaVnIbmSmxMz8Ov7soQ9jiWTshJR4OfkgKH IfhAEBINIQEsgjZCsireUO33whUvxnlcw9sfvQGTF8LdzkkoZC5nlJ/cgNscStRtsljlcSQ4 N2ztugOu1yqpL3dy5zuYvd+WUBzLoLT7bVaoQCRhoJJ/aPdAbqpG5Y5wDPlvugLrgQ37wDiT 13ygLf3njAJ9RlATwOXocICPMPTr3KAkGYbt3QFGNDGlvzwgL8Y5sHohWRcAycEkIVJDrj03 QE4T97DgQNyELrYvMyerRt0PqEJMiIY2QGZAA9xIaNhvtlAZdMz4s5wemMIVkX4GfGOfoD2K FTKjORvv+CtEsmSI5jkYPruoe5YoT9B+5WTuCrQDsCM9co3YFM5yCfuqtmChkw7bIDuucK5D 2AwGt3xgKsiq3IvkIODv6KpMg2QgZIzvgfJWiVAkwTyh31PdQ9wVBz2xn0UAoXBwdvjHT0/J AVbl3UjPphAVEjyfUt9eiAoyQucCRnO3zQtEuBwJOxxhCxVhyB6ICRIagDT8Hr2+aAm0Bpz1 37oCvKTuDyj+ZAMh2xxn5d0ABxnH4oCrYwd9sICoIcdtsIChc5xAKAuNI/kg56n5ICPMSfuj Y7D0+aAlGMDJ9UBVpHL6hAUJLxt+/qgBdygbjICAi3d+eoPdATPQZ3JQFCS14B29Sd8oCQd+ 0EAkfzEBAD/JCAOaAEBRu/TqgJNOQgDvvBAUBHMfQoCW7ejigKE4Gc5QFWEE7DJKArH8JwSQ BugKvwT1O5QHBniW1k65XyG0QvDoKQeZI0DBc89MoDZ2k9AXHV1SBTRckTCC+Zw+CP8Awn5I DljR3CS1aYjjldE2rrOpkkGQ0/3I7IVzG8qd7Q0Ds0Ywguy413IDjbKBsyqdjgELGTGDy5JI CA0y968smmmf1dc6SB38kyAuP4dUKyRtm5eJ3TtsDm00ddXuA2LIuRv5uwgSNu3HxcSvOaKx xBuM8005IP4AIMppU/ix1K8fq6e1U4O+RG538ShYx3eKLV0uQJ6EH5U4H86AM8UmrYXE+fRy 525XQDAQG3eIPFG8cTaiF90liEdLkRwws5I2k9T6kn5oDbpwH57lAVDfM2AySQPwQHPnhk4f foi3m7zszNM3lhzthvdAcwsd5rRk9EBWQYKAigJjYeqAlkcmcIANt8FAafqGy0+o7RUUVSxz oKlnK7Bw5p6hwPZwIBB7EBAcUS01Rpy+TWuteXVNOA+KTlwKuHOBIPn2cOxHzCA1GnmyNjnf KA1Gnlx9EKWZqNJPnBWQuZ8EuRlYyHsZcL0KGTE7AQtEyGO7oWLzHdkBdzk4QFUAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAQq P6y76IDT5xucoVkY0rcBWTKmFVD4VD3LrY2dxTi/+Bh8wAJpZo5Dn05g0/ucfyToFubTp5Oa QnmHxdioJLzAWtOMuwgKbNkBPr+KAq1wABOemEBNoDxtn8UBI9MY3CAizd5BKAkI8D+CFHuT DTsMboQSPXbYZ7ICcQxu49e2UBPmyTgZHYZ6oCrMB4ycD/HZAXN8kMGCOpxshNmULiXAbcxB Jx6oStDVaV1piZGyQVkz3gB8ocGiI/JuNwELGNX08umrmPjy+JwkikYT8Q6hw+oQHKdiuzL5 aoalmMStyR/JPcIDNQBAEAQBAY9waJKGdrtw6NwI/AoDg3Ic0fRAUz65QFCM7g7eiAde2UBI Zb1KAuNaMfihR7kgzIG3Q5+SEFQcO+63HT/tQGXE4uIbgYHfKF7om88rXH+T80JOD+PmqHVF wFKwjlaNyDuSgNj6Fom1upadp3+LO/dAc9UEXl0jQSNhhAahQhvKR8kBee34coC2Dy53HLjC ANG3QgY9UBEkNd6/zICfN0I3QE24eM469UBciw0YHfqhWRLO/U4QqXIvjG/dCbM4I4yeMj+h bUU1r03SU1ZLRSFk1XOS6LmGxDGjrg9zseym7LmfwX8ZVLq66QWrUVLDa6uocGQ1MTz7vI49 GuDt2n59FAOeGMLiB3KAy6fLHBrjg8uCOoUrcGW1hEZJJ2PdXKyMyJoAOeX02VXrsVLrTysw Dgj19FFmCoHK/A2H8VBdbFSPh5un1U2YugeUjB69dksxdFDKACew7qz2F0OYdRjKoQ2RLud4 AI37BTZlSJeHYd27qAUOzNgMZ/FWiA1wcMAkqHuCvMA7Ds4HdWWwKOGR94H8FIK8rgcfLqgG XBxGCAe/qougTALDsSFD1JTsSD8YGS4HoVUuXI3A+gPVANhk+qAkzAb2ygLgw8Z2wEBEyEAg dc7DsgHKQPUk9h0QFWfH0P8A2oCRaeh2QEd+b5IC4xgYUBR78EnoEAiYXHJ7d0BLl9T2QFdv wCAqMAHf8EBbcc/RAVYQDzHuNkALsg9CfogABOM9+md8ICuwH7uiApzgH5oBz82RjbO6Ak5w 5QgA+6O26ArGctQCU5kJQANy36boCpdhAN+4wgKNHN8JIweiAqxo5XYG5QFZxiFxP3GjP1QH A9u0Kda6srLncC9lHNO4sGxdK0HoPltuUByZaqCOgpWwRMbFHGOVjW9MfzoDMxgDr6bq6aKN Mu0+7iTn1RtBOxp2ouItj0tG5tVXxibH9aY7nk/Ifzqq3LmxL94oHxuLbVbmnbDZKp2CR6ho /nKgGgSXTXPE1xLBdpoX78sMZghGfmMD96AzbF4Yr9dXF1XJR0LT1LpS9/8A8bnP5oDdNs8J 1I1uKy6Tynt5MYZv9TkqbIjU1y0eGSwUlYPMFRUAYJ8x/X8kshdG5oOA2lAW81npn4/lE7/v UEl3/IE0h0NhocfV3+FAYly8Pmj/AHaZ4s8EOGE5Y97cY79UB1Zk5fNfyA8vMeUegycICKA1 /hnpKTWWq6ala1xaXBzj6AblAdrrbQR2qhhp4WhscLQ0ADCAyI5C36ZQF8ycwzlAEBVruVAT a8fVAV6tyDsgHLzDpuEBt7X+im6ytIa2RlNW0jvOpahwz5b+mD6scNiPoeoGAOO7XWukdLHK zyammeYqiE5zC8dRvjbfIPcEFAatTTIDUKWbOFe6MZqNNMOUKtmXbsZ0EvooK2ZlQybISmZE TsIWL7H8wQF6M5HzCAuIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAhPvC76IDCm2/FCsjEmGCUKmJUtyO6Fomg6stzbpY62At5 hLC9uPU4QscbUlR7zTxvxglgJBHQ4GyAyopGuGTnIPqgJ9Dsc43CAoAPvdf8KAqHFxBOR+KA kD8aAkYjsc4OcgjuhDdioP7uyFXuSbKRsCR80IJNlw4nlyfmUJsyfMxoyRkn8kIKswWk5x8h 3QEjjpkAeiAr5gbBn4uU9/n6IWTK5PPzYIB/HCC1ysT/AIsjPxDp6oWNWpcaltbKXb9IUYPu 4zgzszvHn+UOo/JAatwrv7qS4yW+XIbLksaerHjqPln+ZS9yqZyCHAqCxVAEAQBAafqO4RWy y1U0r2sa2NwBPc42AQHCfRo9QgKNeOYA5GUBIt9N0AZ95ASLOY59EKyLgbgds42QqVY/Gfph APvfIFAXY/gcDjAwgMfU93ZZrDLOSAGtJJQyHWPVl6N+vU0xcSC44QGs8Jqdk2p48g5A5hhA c2R4IAwRyoDMoRnJ6dggJudkICHLyNJ65KABnMzqgKAEDDB16n1QFYjjOO3XKAutdzO+vZAT a3DsHbP7kKyLg6EdhtshU2txu1u/htwvu11gljjq4YeSlMm7TK44aMd/XCF1sdHZ3ukkc92X Oe4uJGN8nKElWuIxtjPoen+JQHdfwq8SH8RuFFK6rlMldbXGinc45c/lALHn6tx+IKA5SgaW gHfLunqVK3BmskODv+Cs1crIuRNIxtnuiVipkhxBGfuk5UgqTnI7dcqrRZMjnnzvv2I7JexU pzEDHdWBJ0xHXJyOnYoCBk5iCW4/BVS1BF5AeD0HZWBGR5yAMYVZAPdhoSIIg5I+Lld+4qHu A7mbjBG6uB5w9dvRAXDU4G2MKHsB5reXGSPQdQFGUFx8mTjIOcdGgIlYFWNdl22R6JItE1i1 afNypjIXlgz8G2QVUsX/AOhORoJbO0kdPhwgMOstM1Dl0rOZp/bG4QGPzZzs3fp80BXOT2IQ EWk9Hd+mT0QE2RlxPICfQAZU2YLot9S7H6mUE9+UqAVmpZaYZla5uehIwgLPNyg79UBRrhId 98d0Be5d8d/RAVf8Lfn9UBB8hGAe6Ag5/L1KArCOYdNjvugKu+E49B6ICJyw4zk/JASc7lAO dwgIveQ0YP1QEfvPz1CAuNIAHxY9SEBVz8gkHZASBGBvlASac+gCAqCHfMIARvjq35oCJ2/H KAk45I9MICLBv9EBVv38ZwgJO+ONzXDmaRhwPQhAbA1ZQ3HSBdNFRy11tzkPgAMkI9HN9PmE Bt9vGqgtrQHUlWXu35SwAD5ZJQGn1fHKtrn+XbbNI53UF5LifwaEBZOmNea7k5pnPoqaQZw6 QRN/2rcuQGrWTw108MgFyr5KnBy5kLeQHvu47oDf+meGtk0u0+626lD8byPZ5jz88n+ZToQ9 jcULP1YBOR03ROxW7MmGMMaUbuSpEw0DooGYvwPw8HCBPUz4/i3QsVzg7IDStdXFtp0Xdqlx 5RDSSuz6HlOP3oDpfG3DQebtk+mUBIfrBjI+JAdiPDloA6Z00bjUMLaqu+7kbsj7fmgOS2uB HzKAqBg/JToC9GMkKATQFObIPVASa7lQFwHAKAM9UBFwJJ7eiA2TxS0bJP8A92qBpfW0keKi BrcmrhG+w/lt3LfXdvcYA2zbK+Oupo5oXtfFI0Oa4dCD3QGq00+BshSzNQpZc4V3sFuahTy/ vVCzVzMgk3Qq1Yyo3YKEpmRG7BQsXmP32QF5ry7CAkDkIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgIT/wBbKAwpRk9cIQ1cx5QM HuhVqxhzjIQstjBqm7H57H5oScRinNuuddSlob7tO6No7lpOR+eUBdp35BOeruiAvl3OABjI 3KAbuG437ICpacb7AYQE2fdyNwgJNZyuDi7t0Qq0V39APqhUoHEDfZC2UkHcgON++yFibXtJ 649coVylSQccpPN6EIMpWOLJ+6Se/wA0Iasatpyjm98Y80FRVxEFhY2POMjGRkYBHVCDWYtB sH3aG71JG36x8dOD9TvlCy0MyHSFwjAFPZ7bAB0dPMZT/g/chYfoPU1PLzNbb3tZghjI2BpP 0wPzQG4anTMF1jhqJIW0lcC2TzI8czH7Z+vpugNUmlZSxF8jmta3q5xwAgJRytlYHNLXNPQg 5BQB87Ix8Tmt+pwgMKt1Rb7aCZ62mjx2Mgz+XVAbbvfF+jpmuFHDNUydA5zSxg+fqgNkag1R WakqQ+plLmtzysbsxv0CA01+QPRACW7dsICpztjCAkdhsUBWN2C4oVkTIHLn5oVJcwaB3ygK tj26j1QEmykbfxKA484/6nNusAo2nldNsfmELrY4MaefJ752Qk3bwbcTqyNpIw5hP4hAc2tP MMoDKogC05QE/L9ehQFNhjfbp0QBuCMY6fNAVYRjrjO/rugHT5Z/egKs+F242QF0Yd32Qhq5 cHXPr0+aEZTqz4yeLH9EmqI9O0j4JaKzvEsssTyS+ctwWnt8OcfVCUrHCzPhaAcBCS6wgnfY IDsH4BtQSU2o9QWwvHLNTx1QH90x3L/B/wC4IDtJTnmzsRtnZAZEcnLgjLs79eitmIauX4pe d+2cqU7lWrGTE/lbnclvT5KSCYeC3Od+/dAUPK4EjYn5LGCshHPjqFkBHnxsR17oCL8Paev5 oCBa4OyN+2+6huwIPdzO3yD8iqt3BDnDDjc7ndE7Aq4Fzs9Cj3BVsvxnbKnMCgk+LYn8UzAq XuYckNI747KwJMlbIMHG6rmBcY4bEbEKU7gyKKN1fVxxtzl7gMo0SnY3vSwNpqdsbBhrBgKh cuICDoxICDuD1HYoDb18tfuVQCzaOT7vyPogMENHLnHNvhAaxbNOBwEk+d9+RAatFAyFvKxo YPRowEBcQGkapJbDFuOp6oDRWsacjOSgLkTPLb1OT3QEgck7/d/MoCh37jPphAW89WoCg3jy e3RATa8AZGSf4ICheeUt3yeyAo0gbcoH0QB+CDnO3dAUc4Hv+5AUB5j1wgAJdsMBATa8Fvy+ SAq3AbtthASjkII32KAlzYA2wEBJAR/a37ICSAo0/CT80AIBGcFAC3zBt1O59EBM8z24HLt8 9ggMaS10tQ4GSmgkI7vjacH8lOhFkSfa6cQcrImRjr8LQN1OUizLRpXU8Wwc7lx8Q3VSxiwS OMmSSSeqlqxVM1OF4LSfXsoEi5GcD6IQlcyInc2EDViZfg9EILlOeY+m6A1OPbZDIMYAKA48 8T1//QnCishDw2S4vZStHqCcu/cP3oDq+B8hjGw6IDevArhi/iFqcOlYRbKFwkqids+jPx/g oewOzYjbTQtDQAxow0DsB2+gUkN2KxO+P6oE7l0jBQkuMdgICRft9UAaMgoCvN8WEBcZuAgK /dKAqTlAQc3543QHGOv9O/0GXk18IP6Kr5gJmBu1HK445/lG89ezXf32wEKeYjY7Hpj/AB+q A1Ckm+ate+hW1tTUaWfIUNWJTuZ8L/h6qA1cyo35xuhVqxlRPzjJyhZbF9ju6El6J+EBcY7s gJIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAICMn3CgMSRufwQGNKMD5oVkYlQMqyRF2YNU3fKqWWxxrryj9z1lI/AArYWyNHqWnlP8 yBO5prHEvOwx1HzCElxknxDILfn6oC8HE7d+yAjzkkhw2CAmA3l64ygJtcOXYc2EBPmaXHIy R0+SEWRHmPP8IwUJKiPncG4cSTsB3QG5bHwxuV2xJIxtJE4bOl3cfwG/5oRqbmtvCGhpcGom nqT3GeVv7t0JNetuk7daR+oo4G47lvM78ygNRDAG4CAqgKcu+UAcMhAOXfKAo9gkYQ4AtOxB 3BQG37vogDmntVRJbanriMnynn5t6figNq1/EC72iWSjuVJSzvAw9sjPvD8Nj9QgNovLTK5z RygkkY7AnsgI9cj/ABygG42yUBHB6koCrSZMnBQFXHPKPUIA0AdkBJu+QM+iENXLjjz4A6dE KtWK8pc/5IQXAA4k43A/NAW84BHogOBuOWof0vqx0TXAx0/wgBDIbGcCBsdkBuLhjUim1nRb 4a93Ln6oDneP42tx2GUBlUgxzDugLxO2/TogLYJPfGD0QEs/GR1+aAoR2GzUBJzTgYGSgKsd zjGdsd0BcYMD5hATYOd4BzvtscEA7deyA8/NTQuo9UXKJ7JYnR1UzXNlOXt+M7E9ygMUjnO4 3QFyMgHB6endAcxeCGp8njMWZx7xb52nPfAa7+ZAdnYuII/yWXaX93LXNtf6SE/NjmzKY+TH 4ZygN1w/EANggMiOTkJG5A6HHVSnYrIymP52gEfe2x0Vk7lSofy9BgDbCkDm+EbkKuUFGvI6 FWBTzcH4uyqmCjnY9CFYETLhnw7FVkCDncjejiTsqkpXICVrh+1v6jHdA1YcxJ2dgISkACzJ JA75KFSrZW5O246BATzn0AI6q17gY5tsI1oC4x/K7pnKRBrGkHCa7sJO7GO29FL2JW5u1n3V QuVQBAYd3pRU2+RvcDmH1CA0rTNvE9QZXDLY+n98gNwoAgCA0XVTvMkhjz2LiP3IDS2YjfuN wUBUuL27fQIABgA4+92QFt7viKApkvdgYA7oCofyNHcFAVLsNznqgItdzkn96AqXBnqUBFjO YZOd/n1QFc5GTt9UBQDBz27IABkFAVY4PdgHA9EBUO5nYCAlGCGbgjGTgoCfPljUBUOIQFeo +QQFRhvfqgKDfI7ICrm4G+c90BXYbDBCApznfGMoCRAGMHCAqwgswsgJjMjvjJLR29VXKUuz Gnt2+Wjlxvj1UN3C3KxR+W35olcs1cugHGdt0asErFyFxEn1RK5Ei+Rv9UasVL1G3mcFANSZ 95DIMkDp0QHXXxbay/TOrKSzwuLorawvlA3HmuH8w/igOOdGaSrdd3+C3UDA6WU5L/2YW93u PoP8CA7U6H0dR6B0xFa6MNcI95JCMOlf3cfn8kKyNTI6g9TugSuVa4NccD6ISlYuNkDghJJr sdEBcY3LyEBNreVAMb5QEmkBATaQUBU7HZAU/wAOUBYuFvhutDNTVEbZaeoYY5I3DLXtIwQU BxVWWabRd6/RkzpZYHAvoah55jPGOrHHu9nQ56jB9UBnU0hbsc5CEPY1Cmn6K25VOxqVNN8I 6KGrFk7mZDL0UESMqKTohCdjJikQuX43Z6oC6w5CAuoAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICMn3CgMZ/3kBjzsx9UKyMOdpCm 7KmJUqC62Ni8WKIiCgq2AE09R5b9v2X7f+9BqEm1iD3HYbjbCAuREE93ZQF2N4E2M5GdiO3y QFxwHPg4znf5ICuzh223+aAkxo5fh6u+WCgKvPId/icgDMyFoHwkkA57IDl3S2iKHTsTXtY2 ap7zOGT+HoEBrwaAUAwAUBVAEAQBAEAQBAOqA0TWukotVWss+FlTH8UMmPun0+hQHEFRTvoK iSGVhjliJaWHqCgLYPKdwc9UBXJP47oCr928vNv9EBFz/hGMjbHVAUyWkDHUYygJNJ5fVATA wd8IC4wnB+XRCsiQcOQkoVGebYfggMTUFay2Wiadx+FgJJ/BCyR1hvdf+k7tPKSTzvcQfqUL GKNtjlAZNoq3UVxglaSCyRrtu+CgOxVuqxWUEMu+JGhwA3QGoUTs9MnB7oC8TjJ5TuUBbI5e 24QEmnnxgOOPyQDPM3J6D0QBshBH0QEw0nfplAVZmPZxOD0+SA4d8QPiUquFOqLfSWp1puTZ Yy6rgeSXwuDsAEtPw5H47IDrjxC14/iPque7y0VHRVNQQ6UU2Qxx6c5B74xuOvVAaOACwkDG OyAkXAHOPxygOVfBtViDj3bMuGJaaoZ02OYygO0ctDHV8c45o2AuobG5r3D7362dvID+Ecmy A3jGA9nXDhtudkBegcAwAj5deiENXL7Jm8uPn+KlOxVqxcDt8/F+WystiCrnnHXopBQODevN +SAq0tkG6iysC2C5juUkb9NlW7BSSTyz05/5QHZLslbluSVjiD8TcbDPZQWSsA7sG82OuUDV yPmgZ269MjZCSodzRHmHdCLIkxo2z0H/AL4oUJkt5BjcdPqrWtqA1xcM74CXvoC62XIGcA52 JOApSsDVdNzMpr1Ed2h+Wbj1R7Erc3i0YCoXKoAgKOHNsehQGn6cZyUDs9TK7+KA1FAEAQG2 r9L51xeeoYBHn6f9pQGLk9PvAd/VAPN+En0QEQ4Rjr91AULsEjY/NARa8YwTn6DCAk3IbjGf T5BARkIwcIAPgb2PdAUc8lv1/NAS8whrT6oBJ1BPXZAU+pwgGSR22QDO2RsUBKM5b97BKAln cAgjtnsgJteHOGMYQE3bfigKMcHgbYz2QEnD4fogHLuB2QDmPKQe3X5oBtzA9j1QFfhc4DsU AG7nZadiAN+qAm04Az1IU3YKh3Kdt/ol2RZExJ8G+5UEWsRLMnOECZPk2+SEp3JCMDspuyJE lBUvU8nLkAZQskamwYAPZCxoHEfXdPw70lVXSpI/Vt5Yoz1lkOzW/n1+QQHVvT2mbxxa1ZOK aOSoqqmQyVEzhhkWTklx7D5ddkB2N4Y8NqHhlZTBT8s1XMAaipLcOmI7fJg7BCrZuJ5OB+f0 Qhu4YDzDf80JiVGOiBsqG4QlbE2dEJL0buhQEnP9EAD0BJAUDgXIC8135IA/7yAogNI1rpOD WFkdSSkxyNcJYJmj4oJQDyvH5kEdwSO6A45oaiaOaamrIxBXUb/KqIs5AdjIcPVrhuD6fMFA apTTK0SrRqNLKpauImoU8ucKrVibIzYpBsoKvcyI3hBdmQx/5IXL8byAgLzX8zduqAkgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICjh lpQGO9v7kBYm+qAxZ257YQo9zCqY9kLLY2/rSzfpzTdZS7c8kZ5D6OHxA/mAhJxtBN50LHkc rpME5OcfL88oC+HFwwO6AkwjAx2KAuczWgj9k9fkgJMwSTjqMD5IC40nIIzsMYQFQSC7Hxfw AQAjlYHdh09UBuCxcSbrZoWRCSOpiZ91sreg7AEboDWTxrmDADQRlx6nzCAPw6oC5S8aS2YC eiHlnqY3kkfmgM93GS14+COsefTka3+dCLonT8X7XLgPZVRfMsBA/IoLo1q26qt92YXQ1kDg OuXcpH1BQkx6vXNspamKD3yKWWZ4jAY7m5Se5I6BCLo1tCQgCAIAgNjcYNO07qFtzbiOojIY 7/6oDt09QgOOy4DHTP7soCRPqBlARyBuQAgKOd8W3boCgKg8wQE2jlGT3QBu+fl0CAuNPNjb r1+SFZEicgZ3b8u6FSv3vQIDZXG69fo7RssbX/FOeTPcbeiFonAJbzEk9QULBxJHyQFAQw/I dUBznwhvhvGkIY3H46X9WfXA6IDeVJkAj0QEyCf9tg59EBAvAIx0QEg7vkkIAWkkb9EBVkfK Tk5/mQE2uy1AXA7laS3myOmBk/RCHsdCeJ11hvfES81dPQC2RT1chFMAQY8HBznucZPzKEmi nBHN1QE2O5R13PqgLjfuhAcp+DS1vreO9C5oyKWmnlfjoByY/iQgO0/DyojuUt51A98ccFyq PLgkds33eEcjXb+rhI76OQE6ni7Z/OdDQPqr1NHkPFvgM7Yz/dSZEbfxcEBsHXfjRp9I1DYY rVSzSteGvDrlHKWj0xEC3P1cgNo6o8fVxq3ObYbJS0cY/wBMq5DM/wDIYCEWRteLxq67irhI 6rtz29fJNE0NcPzyPql2LI7CeHjxDRccLLP5tMyjutBjz4o3l0cgPR7Sd8dQQehwpuxZHJIn D5AOXPrhLsoWXvLXfA4O7cp2x80uy9kHzlxByAOm26gWREOEhyc49SdwUFkV5myj4gMHYBCR yt8xud3dMeqAk5hJ3GAPmgKBxYQAAQThAGy4JHUZ7fVCLIucwP3QPopuygFQQeUDbvsoBeBw 9oIxjcbKyYL0bnRuBYSS1wc0/NJMG97ZXNuFGyRu5P3h6Huql1sZSEhAEBg6fPNQ59Xu/igM 5AEBaraltJTPkd0YMoDaUlQXyF5GS48x/HdAU587jYHbCANbuAN/rsgIc2Q5uMAuQEs77HBG yAZGdtwOu6Ao2UMBw44/flAGu2yehQFCQXfJAM5HTZAOjcE4HoO6skgTcQ5vXJ6dFUFAQDkn cKVuApaAVQADy4GfyQFQQXDOw6YJQE4ngZPKOX5egQEmyYwMZGfyQEg8kg46bICpcSEBVpyd 0BIvwfXPVAU5cZweqAo4kYHYICrR37dkBV0mcZP3fkgJNOGn9yAlChD2LiFCoOEBVriSgJIC 5BKIRuNiUJuzN/SUYGMkD1QtdHHGuOFtZxY1HFNea33O00m1PR055pH+r3O6An5A4CC6N4aR 0xb9KW1lHbqWGmgjGwb1ef5RPUlA9jM5Rk5PfshQOdk7ZQEUAQstS7GOYIWJgYQEucBAV5g7 ZAVQEyfgQFGgYyUBIOIPVAXG74QFTtsgKSN2xjPogNn8S9JurYxd6KPnr6JhbJG371XD1cz+ +HVvzyP2sgDbFtr2VVPHLG9kkcrQ5jm9HA7ghAapSzYV07lXpsajSzZwokImfDJsFUmyMqJ+ 34IVe5ksdjpuhcyI390BejdgoC605CAqgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAHoUBYkG/wBUBYlZzD6IDFnbkIUe5iztwELLYwap pH0Qk4ou1t/Q97raYfcjl52D0a/4h/EoCDGlo2+vogKh2JAcEZ+aAqxwBBHYbkoC/TuBcCdg Op9UBMEk56DCAqctzgdggH3z6A/uQFT94Y9UMZUEnIQlbjlKFyO+MgnHplASOXEY6fwQFSD3 3AQFObByNggN2ae4sVdtp2x1MRq4oxs/PLJj+f8AEIDW7fxmoqip5JqaenZ2fkP/ADA3Qi6N Zl1/aIoRIa+MgjIDQXH8gMoSYDuLlmGcSVDwO7Yj/OhF0afduM8DYy2ipZnyO2DpcBv5A5KB O5sm+6hrNRVHm1U75D+y0HDGfQdkJMF24HRAVc7AQDBbEB19MoCJ3BJ7b/igLjGgknZAVOSS gKt+XVCsiQyN+3dCpMOyMDsgGTnI6AIDh/xFXYS1FPTtduN3DuhkOLebG3UoCo/d2+iAPwGn 17IDfHBfUotl/wDdJJMR1Q5QMdHdv8fmgOaaR4x3wdggLziHRnucoCLmgj0IQFBkPIAygJlx HyPdAVcNtjhAUHw98+qAx9QVFZT6ern26Js1e2neadhOA+TlPKPz7IQ9joDdZame51D63n98 fK4z8+zvMyebI7HOQhJZjOCgJPaS7mIGEBcidgYKA5A4ccQmcLqCdtC+GS53thp62rMbiLZT kgYjwRl5+Ik9gAOuUBvDV3iRtdFTRUdqopb/AO6NEcM10/V0ULWjA8ulaQMD1kJJ9EBx3q/i 7qPXcIiuV0nfSDZlLDiGmYPQRsw3H4IDbnTG2yAkTtncn+CA1fRWjbrr+9Nt1mo562seOYiM ANYB+04nYD5khAdxPDVwLbwX0zUSVckdRebjyuqXRnLImt3axrj1AJyT3ygOTHPPNgddhvt2 WQFC/L+UbcpHX1KxgEgYbgF3T5K0gBhgccHHTHZVBBwEYA7jbCAZLgMfez64QFech7skEH1/ mQFWy8wBA5sddkBLB5XYA33GyAk3mDmgdCNyhDVyXM4A5G/ZCq3NUsenam7ND2tEcXTnk2J/ wqU7FmrmvU2iYImgPllcR6YACXZGUvUVifaJS6mmc9jj8Ub+n4EdCoJSsZguUbJAyRxhedgH 7Z+h6FCTKQBAYNgb5dvDf5L3D96AzkBRxDRknACA2/qG8irxFEf1TT8TuzkBpX7IGSfX0QBp JI+4B/FAVLgdj19EBRp5dx39EBR0obnuVZ7AkCMbNwCqgpJs3plAQa/zHAZ/BWiCXLzHHZQ9 wHN9OoUAqw4aT949ggK/e+Rx0QFOccpAG6LcEgQScdOytIBrubsSqgoNndMfVASDsdsFASeS QeXff96Ak1w+qAr9zb7yAm05GeuO/r8kBVuHbbBAVGxxscoCpBDduoQFBjp1QEuVuMHsgHMP 5OUBXbIyUKLcrG7GQOiFybDugJnfdCsgHEBBEnzcwCEPcIQVZtsO6AoBlw9UBMyBvX6BASjH P0IGfVAULTkgnfP4IWiVLcD+KFirQDugJc3L+CFHuVD8bIXKufv9FK3BIHIUAk1226Ak15ft 2QEujEBHJ9UBeik5vqEBJASceUeqAtzM5sY2PXPoUBxvreyDSmoGyRAMoLnIcDI5YZyCS3HY PAcR/dB3TIyBbpZuZuQdv4IVkahSzHZBE1Knl6IWM2KTohR7mVA9CDIjfjc90MhfjOQgL0e+ EBcQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEBakBO6Asv8AvIDFmbhCrRizjCFTCqWZPdC62OP+J9vNPd6Ss5QGTNNO8/3Q+Jp/96/I ISaAxpJ+LblGN0BVj+bbv9cICuOfbfb8UBc2JIzk9cIC6x3ONyQR0QFeflJJ79+qArGN8nfP T4uiAi6QEEgYx80KJXJh3mbEjJOULh0pYGgA5HZAULSHYG+d8ICrj0ABGEBSV5cMAAoATgYI GT06oCpcGtDd8oByluOjkBFz+ZpwM4QFWfD0zv19EBR2H9dgO4QAHHy+Q6ICbR1OyAhG3neS eyAq53OS307ICgy7Y7Z9UBcbuR8kBXOTk9kBQEjdATQrIqwnc5GG9EKkZ3ckZdkDAOyF1scA cZLi6v1Y8HcMHKhJtNAU5t8figI4B6DPzQF+2V77fcIpWEh0bg4HOOhQHYzSl8jvtlp6pjg5 szcnHYjYoDUwQYyM/kgDWgEgg7oCvl4GcbfJAMlx/j80BVvTqMICrdjjsgJseGnm6gIQ9jov xn0bV6H4nXagrHiSTzjOyQf6YyQ87T9cFCTa7hhyAu07HzzsiY1z3vIa1rQSXE9AB3KA3RHw 5qqOSqhqz7t+joveLm8/ELew7NjdjYyuOAGDfPXvgDQ7hWR1cwEEIggYMMZzczvq53clAWmf eQE0BTzATjI+YygN/wDB7w9XzipeoWmlqbdaiOeWumiLWcnozP3nHsEB3E0Bw3svDGysobPR x00YaA+QtzLMR3e79rKA14lxH3QWoCjJC7c7k9coCXnHmIO4P7kBJs4ew7t9N0BIOAIyG7nH ogKv5XHYEnqgAZkZBA5dvqEBQO35ejT3QAu5jynY/LbON0BLzS0tIGN989D+CAnG8uBzytH7 kBkW2sip6tr5Y2ysjG7DtkoQ9jf1pukF2phJA4YGxb0LPkQgWxmISEBaqKdlVE6ORoew9QRl AYEgnskexNRTN9TmRg/nCA1NrudoI7oCw2E0dMRE3mcMkD1KAxHVVxk2bSxs+bnA4/egMart Fxrc88rCD+zzkN/LCAsf0K1Qad4fkA4/4EBhVlvmoCPNY5vYHsfxQGPJkAHuEBEgGToTsrp3 KNWKB2X4IwR27KhcqTv97BH5BAObc7jHXr3QB78j9kABWiVkRa8u27dc53SQiSY/nJ3+mOoK qWKgcjTkZd+KutgGO5mkDqN8KgJ5wMnbO2yAMIcSRkdkBXvnopW4K9Bscbdu6mQKk5ONhv6Z yqgjn4g7AJCAqH4Ib07nsgJY5pCWuIGPxCAnz8js9UBUScx2/FAXGMDDnKAqc9R3QAbfM/wQ Dl5vVAULcdOqAkwtAx6bnqgGAUBVuxwOilbguA4VnsCof6qhWRLqhUq13KgJoA38kBU46bIA TzYCAkJNkBJrCRuhaIDctyhYrH3QEuv4ICLnY2CApzn1V27FErlxr8fRULlS/wBEBOI+vdAT QBAGyYOAgL7d2hATA5xugI8uDhAadqayw6ls1RQ1BcI6hoAcHcpY4btcD6hwBHzCA4zt1TNh 0VQ1rKqmeYahrQAGyN2djc7HYjfo4d0IW5qlPP0VokSNSpZ+nooe4TNQp5dgoLGZDJuhjMmN /wDhQGRG/mCGQvROw1AX2uy3qgKoAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgIvb8J+aAx39UBjyt/egMaZmUKPcwqkb4QubY4iWU3fTN UyNp86IedF/fN3/fgj8UBx9T1QqYmPyPjbkY2xlAXsBoBJQAOGcAlASa7Bzn5FAXYSGuIOQB +KAuNfzgbdUBGQYIAB+e6Aq34dgCN87IA92XZwT65CAN3bkYA7+qAk1pI2OxQAZIIG+PmgKE FuR2CAq3DQSf/fIAX5ccj4QcoCrDkboCJwScICMnwk75HRAPuR9s+gQE3jBx6oA93LH8ggKs d+qyeo/egIOJkce2RlASj+L6jogJEk9SAgK8xf07ICoPKSOqFWirXZPRCVsVxhCr3LFdUeXR zOxktYShZbHXDXVS6q1LUucf2ihJo/TpuEBTlA7oCucH0+SAiQ0uzuCP3IDlHgDqhsHnWuZ4 5JT5kYceh9AgOVGbQeoCAkSexGOyAqw7Zwdz6oCjSS/HbOUBXPwAj8kBMO5RnIJPZAVwObG4 PqEBwj4uuBrtVUTtUWyOomuNG1kdTTRML3TxZ++0Dfmb3+SA4L0pwK1brKdkdHY61sbiP10z PIhYPXmdj8ggOU4uEc3BEWy12xsdz1/qHmZDUhpMVng255Weh3Pxn0OMYQG0/EHcaLRrKbRF mkdLTWx/vNzqHH466tPVzz1JaDt6ZKA4zaQ0nHpthASyMjfZAXaallq6mOGKN8kkrgxrGtJL nHoAOuSgO5nALhjBQcPLb+ndJW63Xmjb5TnSxRyyTgYLZSd8OOdwd8goDk4uxEBtttjGwHog DSGD0QFQ7fGSgKtkwcICYdyE74+iAq15xkAfXugJF7s/e5geuQgKNZ8YG2O/oPogK82Hcu3X GUBPZoILs/LrhAQZIQM49DkdUBca/BIIyB3QFfNOwPNvvj1Vm9AXGuLPhcSSRsW7HdVIexl2 a7y2qr82LffDwRs4fNCEjftsuEdzo2TREljx36j5IWMlAEBEkAEnAB7oCQGEBEPBJGRkdfkg JIAgCAt1MDaqIse0Oa7YoDZ9zpzbq18J6t6H5dkIuiz1PLzYP8VNmLojg8x2P/2ytdFCWc5B JH1HVVsy90RcAO/RLMXRbJwFKRDZOKT4Ony6pIqOfkJGxHXIVQG9cAHfc7q62BIEPIHUM9f4 Khe6Jgl2ObbHqpsySo6Y+agE3bEfnlAUH3RtsApW4KPPQ74+SPcFQ/8ABQBy+ZhASPwHAygJ McHNJJwB+75ICobyuO+EBJjg4dT+SAuAbYygDSXDbt3QFRnG/VAVB5hlAMboCmN9uqAlyFSt yHsSa7mVrohIql0WJc/RQ0CSqVkSaTjohUkgHT5oCo67oA3HdCVuXWvw0hC4YMj5IVaK9Bv0 CErYc3w5Qki85KGMohe6KtOPoguiYOQhJdjHr2QFQ4boCjncyAogL0Umw9UBea70QEz8TUBb kYHjHfsfT5oDjvipZXWS9Q3ZrR7tWFlNVn+RJnETzt0P3DuOrOpKAwaabffbJzv1KFWjUKWb cb7dldbFTU6WbPfdQ0XWxnQSZU3RWzMuKRUIMiKXbbshe6Mhjs75QkvMOQgLvVAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBRwyEBZkGS gLEu34IDFmH7kKPcxJox0QnMYNUzIIO4O2PVCxxJcrb+hbzV0WMNhkLmA/yHbt/ifyQFGsB3 AzhATb8JAPfogD/vHogJF+WH0J+hQF4T4cObYnbGNiUBLJbGW437oCpcGgYB3yOqAry4aMk7 DbJ7ICPVAVcAMgjJ9EBSTAZuMDqgDm8+G/dQFZBgAN3QFA7mfnBQB7+gBGOyAoRlAVBGMb57 oCTQATndoCAAfrHHHMQAEBT70oGMeqAPdzuwMAfRAPp1QEwAAPkOyAZwR6ICrHt3+ZQFW9yg DXcjQChDdiYb8P0Qq3c0zUmRbZXA4LWnr6IWTudc9Tyia+TuOfvEISafnl27ICgGQUBV53+o QBjtznZAZlhur7PdoJ4sNcx4OUB2K07e4r9aIaqI4bK3mdvnfugM75kjHXHogKs+4fVAUHxn AyCgKsdvn12KAkGnbugJ9Nx1QEwcjPQ+uUBUOJPrjYb5Qi6OO/EhxOHCTSDa+lp4zergTSU0 3ljMTccznE9SB1A7nCEnTWqqpa+oknme6WaV5dI95y5zj1JPcnugJQMfJNyMY8u6lobkgeuO qA5E4Q+G6/cWw6djG2u3N61NSw4l+TG7F37h80B2S4SeGjTnDFlLUGBtzvEJLvfp2/Exx/kN 6NA7dSgOSA7bJz6Y9EBIHBQFXYLcIBnA26oCuCBnugJNydt8IAH4PogKhx/JAV58/LogJ+Zy b9s+iAmXBrsfs57BABHyPdgHGUBVkeScnlJ/xwgKh3mlo9Bg/JAShaC7dxODhCG7FxgLHEDY devVCMxqOn7/AC2OccpL4Hn4mfzoSnc3pbrxT3SHnhka4dxncfVCSlxvNPa4y6SRoPZo3JQG 3qeqm1XduV+0Dd3NH7Lf58qdCupuzHw46KCxo17e+1V0dZHksk+CRudigNWp6htTE17Dlrxk FAXEAQBAbc1tS8r4qgDYfCT6emUKtGiNc0N75acjPVZCoc/lIJ+JxVcoIF/OeY5xnHXorArj vnpugKcw/nCAq1pdvnv2Khq4JNyQ4EElRlBFr8NxuO2FK2BcPKPhDc5yVQE24Jdytznc5OVb MZCpcCdyBjuqgk0DBx3QFd8fLogK4x+CABwcd+b6ZwEBXHLg42PzQDmx3I/DKAqCHOA7FASa 7myBnrlAM82MnDh6IC5Ewh2SgKlxDO2BtsgJAk+iAqgKEA9QPqgAfnfA2QBr8/VAVQE2uyFK dgVVk7grzlVe5Vok13MoKk2dEBJAVzv/AI7oBt80BNrT3IQtEmz7qlOxLdg77qPcjMUd9wKC xFCuUdQhUqTsELJAE5CEt2LzPuoE7lSMFBZFXDBQkogLjfhCAvM6ICYcQgK5yBlAYN9tNPfL XU0dVH5tNVRmKRnqDt17fXsgOLIIaiy3GpttWXGpoXBvmEY94YR8EoHzHX0cD8kBqdPLvj0V kyrRqVJNjCsL2NRppdljLGZDJlClmZUTsYQLcyIjlC5fY7YIC8wggICSAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIC1I3H4ICxK3JQGPL 3Qq0Ys7PiQqYVWwAZxkIZDYHFOzGGupq9m23u0noc7tz+8figNuxAHGDkdkBLky04d9c9EBW MgHbbHqNkBQEB+2Tg/n9EBNku/VpPzKAuCcNZ8R657dEBJoL247Dcb9UAMgeMEgkfNAG/CNy BtnB2KArs/r6bcp6ICgJaNug6k9EAY0Nbuck90BRzi53XY9EADi4nJyG9c9kBUn6DbHRAHYd jsfkcoCvIdj0ztj1QFchmEBRux5sDb96Ak0/qyccpKAid9jtsgKxkHp64QEwAGnG+EAG7coC hcGY2/mQEyfg9AgDhjHyQhq5N5+LZCMpg6kpjUWWo5ebm5CRynvjogidatQgi7zB33ucjHdC xh43zjY9/VAUAxkZQFWAuwSgKbOJO6AYw4YxuUBybwK117rVutU7mtikOWE/yvT8UByxnLyC M4QFW/d/DKArvzZygKM+nQoCXOebHQoCQeGYydvVASHwncICWcdNghVo2/xI4Y2nivYmUF2j kcyOQSxSRO5JYn4xlp+hwQeqC9jZ9i8HmibQ7mnpq24P/wDriody/wC1bgIMxvjR3C/T2gI3 foa00dC6X7z42fGflzHJwhF2a/C4Rx4aRhnRuOiBOxf8weXnP4eiFk7k/P5dxg7d+qEk2n4m kjORufRAG79Mj6oATg9Rn6oCoz+KArlxbvsgKtIygKh3MUBTJOTlAXBnl9fkgJRnP1O6Ak0g 55hnmOG79UBIuyMDbtlAUDCQ7qHZAACAvM+70AcB0yhDVyUbi4D+UdvkhVqxIgOI7Fp790Cd iuQHtAAHzA3CBu5cYeQk9xtnqhOY3ppK3ihtTZC3Ek/xuPy7fuQlbGrISWKykZXUz4pBlrxj 6fNAbettxlsFU+CbLo+rh3b8x9QgNx09SyqiD43BzDvkFAXUAQGgakvkMsMlO1rZdt3dm/T5 qyXUq2bcAGA7JyTg5VipEH4nd9sBAHPOAOgQBpLgR37hAOQBoHTHqgKtcGu65+h6ICpcXADJ x6oCTTiXAwfr3QFyNvx79e3yWME+ZpbsR+HdWylsxU7jG2PoqliTCB2Oe/zQFWHLT8ygK5zg g9twgK/CSN990AwDvv8AJAV+J2xJx+SApjbPTP7kBINwfkUBMEsd8sYQEh02zhAVBABygKk8 mwQFebfpt6k7IB94Hvj0QFCDGgJA7EZQFOcOd80BVASYcFSnYElNrgd/RVKtE2u5kGUuNdzI VKoCrdhkqUrkpXJg5CNWLJWKg5IUBq5V/RCrVg0fDkIWWxTGfmUIzFEKjlIPqELZipIx03Qb l2LZBsSLviwOiFh2O+SgKNOQgJx90Be6ICbTkICoOCgKuaHu36IDZ/FDSb7lQMuVFH5lxtod hobvUQnd8f1wMt/uhjuUBtW018dbSxTRO5opWh7D3IKA1Wll+n5qyZR7mpUsmyZS5nwPyFUG XC/LQhjMqKTACF07l9h3HzQkvxOQFxAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBF7coCw/7qAx5xugMaQZCGMw5W8zVbKWzGiapswvln npj1lbytPoR90/gVUscX00xDQ17S3A5XDPTBwR+YQF7m5mdAOwCAq0DlG4AG5BQFSARs12/c ICnRxGWjvnHZASGXsc45z29UBL4wcHcH5+iABpd1xzDbp0KAm1xLcbEgb+qAoX8zjt0HcICn M57PhG/Qj1QFwua1uCclAUiHL9PRAVjYAzGSN8hAMdfkcBABzZ7H0QFQ3L/n6oA7JJx2QANw 7p1CAk/sgIbfy/3ICYHK3OPnsgKl3Jue/ogKl5OA3G/7kBEt5nn0H4oCcfxg+iAP+8gKh3TJ KAlIPNY4Ak7bIUvY6+cYNMnTmq34BEVRl7ThC5tQHIznYdkAOc5CAcuDkdggDG90AycdBsgL 1tuElDWMmjyHRODhgoDsLoDU8eqrBFNsJWjleM98IDWg7Lum2MICpODg9c9kBVp5QfmgKBgI ODgIAMNG5yB2QEgS0b7fvygLjMdR1QEycoRZAnI7fkhQlG8ZAOfl6FAScDykZwSdkBcicQCD k5GMDqhKdi50bnBAHUZ3QnMSGMd8/MoSncqeZ7gM8oQhsqP63tj4chCwa443Od8ZCAuB2W+p wgG3L80BTqgJEkj+KAqfiA/IICrXjbGxCAuNcDvzfJAS8w7/AMoICbjzdQB3QFI3BuQc83XY 9UBee0MBIAaXdupQhq5Nj+YHbcd0KtWJ55mDt3QgnFFzyRtGAHvAz8yULJHI0cYjY1o2DRgB CxNAEBt7V1OGyxTAbvyxx+m6A0ujrZacgxyujz6HH7lKVwZ7NXVUAw9scnzIx/BGrAsXDVVR WN5fhiYRg8h3P4qUirZpcgJc7+Ty5G6sVIc/xub+KAo4lrnEfDnsgKAZaC7fHVAVLeXBA3+S AoSXHoobsCrgCDsc47IncFGkmLlOwx+KkF2CQDYAjHqgK8xYd9yeyrlBJjstBGc5656qwLji 4HGGkFYzISBAcBtv8kSBLnIdv2UtWBJ4DXA74x2UAD7wwPzQFY9sgoAHcp3JVsoJtw5u6qCg 5S7BGR/BAT5g3bqgKiTmA2IGUAEgkGMHB6oCvKA4ncHt6ICoaHMHN8WOyArnA9AfRAA4HHw9 UBUEDYbEd0BXmGdyN/u47oB0QhuxLZvzQJ3Kg9j1Up2JKqAIjvugLrDgoVyk0DQVokJ2Jtdk KWrlk7leiq1YkFxKgxtlQ7DcIXWxQ5GCEKvcHdCBjt0QBC2xdacFCLsOPb0QsncodgPVCSTD +aAuR90BcDzlATacFATG52wUABwUALcnv6oDjDWth/oJ1F7zGAy13WX6NpKh3b+9k3x6O27h AXKV+MeqEWRqVJLsshGY1KmesZYy4XbKzRjMuLBHVVLRMiM4AQsXozv9UBea7mQFUAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBQjfKAtPb 3QFiVuCgMaZm6GMxJWcpU3YMKqjJae3z9FBkOMtc2dto1K94Aaytb5jT2a/9pv8AA/igNP5c uBGMd8IBs7tvnZAGcwfnpjr80BVredxBPTrsgKjLyTzdUBVrgWdMZOdygDHOdkdM98oCQIBA 6ds+qAkDyj4fiB2JPZAUcSDgfePbpsgJluO3Q4QEckDlGx6oCbd2b7IADy7+qAr0OR1QDGWZ 6ZQFGkF/ywgKj7udvkgKk5+YQFMFruv0QEx05Rv+5AR+JsmMAZO/dAVOQfQfRARAGSQ7IPRA TYfh+qAuOGWZQADbZAVPfH0QiyNocY9E/wBFWnueNhdVU4L2bdvRCTgKeJ1M9zSCHMOCCgIc 35oA30ygK9T6AIA52RjBygKEBwPY9/mgN4cItau07e2RSEtgm2Jz0OeqA5zimEsTS05a8nBz 2QEmuAOc/LbogDdnHHQoCo9dh6AoCTSQ/HT12QFG80ZOBsgLmCAN0BLmxhATa/J9UIsgHkfg hQB2wH8UBNhxnf8AMoC7G4NwDvvvg9ULJF0P525GM7oWKnIee5HcoRZFXgsb06eiElThrh25 t/Qj8EBXHxHHZASDg5pQDfOUBUEkn5oCTccv1QEufHYIAz6DKAk08+dsZQE2nLvjOMICcxDn k8oOcYQCFwDG+nQD0QhuxdGY5QR3GcFCFqXA8bfJu4HXKE2RmWBofdqXnIwZRt2Qk5CAwEAQ BAaJrI4pIW/tF+R+AQG3g3OB2QFXbuxzY7b7qy13IbsWXykfMEqyRRshzZBPcIC20kEHG5bl AVcCCDnOQqXYKB3O442S7BFk3xkYPKenyS7BMPDQck79EbuCThyxg+uymIKY5XYxt0yrAnkN z3QE2DzAT69PkgKtdyoC4HghuA74T+5Va0LJkxh3TqqlgScdMjqpuwTDi8DbCgFe/wAwgKnI 37oAAXqbsFWu+HoVAKgcp+qAlzDO3ZABygdXbnOMoCTRjqAPQYQEgAG5wAUAaeYkk9EBXnHp lAUcCBjOyAr97oQcfLqgGMgdEBIbZG6AIQlYISXB0CFWygOUIuy6hcm3cD5IQ9iqFArJlokm k4JykixRzsqpR7k2kF2PkhZbE3Y8tn13QoQzy9d8+qAAHlygJN+I9EJbuSQgjzkFCU7FWklC ydyTj8Q+f7kJLjTyn1QE2fFhAXEBUOwEBJn3UIexNrgAhJp9/tEN9tc9JOzzIKlhY8Zxsfn2 I6g9iAgOOYaeey3ee2VXmGamx5cr8f1VEdmyDHfOxHY/VAapSOyNlkKdTU6V4A9VjLmdCdlN 2VaMuI/CPmoETIgJIOULF9hyEBfZ0QjqSQkIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIC28ZGB2QFiVuUBYmb2QiyMWVueqFVuYlQ3r80L m1OI9jN3sErmNDpab9az1OPvD8s/iAgNiQP8yLmBzsCMICeBjOeYjfCAA83K7bKAo2Qs7Hfb A7hASiZl+NuX+CArJ8Q6DA75QEGjYH5dEBN0gj6dcduyAry88nJnPfogEhJaDynGcZygJBuX u9PmeqAqwhwOQM+g7ICRdzPygK8nPuEAAyMD8UBWX7wAOd0A5Q1oHcjogBy1o3G3YoCp6gdy OyAq0nlHcH5oA4N+EboCnP8An39EAa93KXICsYAY3mGcICrMluT07D0QEnO5kBUOwd0BVuGn 6oCpAc3lPRCl2cL8buHAstcLhTNJp5zlzQPuuQstjjgHOx+uyElSAHIA457IA0klACQ4fNAV a8tc0jZwO2EBzRwc1yL1bjRzP/qiEYHMfvD5IDfTSeXcbn0QFW5BwgKh3N9UBXcbEkhASeSH DtsgKt6bboCW+2Rj6ICsYyUBIEA7oYxnPQEBASHLg4P/AGoC4w856hp+iAuMIJaACS7bPRCb suB+5a7OO+EF2D8WCNs9Qf4oXGS0dAQgJDHNt33QFcDq3oUBVrsNQEkA6ICbXZ/BASB+9j0z v3+SAmdxsclAVY34985+SAkJgehOQcg9MIC55x5TlpwCcY7ICRy9pBwc7AICXVrenTbCAybb Ue7VcMmMmJzXH8/47IDkWKVs0bXtILXDII7hATQBAbS1LcfebkeXBZECxuD19Sp6EdTB5sgj phFuSVkaGAbdTj1ypemxWRYndh5zgAHZStipaldy5Ozc/ipBASE5AOSBt81RtgoHYx8sddsK AHO5OhB/BStwRc7kkAxt3BCloAuD2/Ccn6dQqgnEeYeuDhAXC4NaXHA7KbsFXHA7/h0VlsCs Ty3YDP17KQVDuU47/JAXIm8rsgfJYyVuXA7mGc7hC5MNIGME53QFBlh7/mrJAlj8Coe4JB/M NxuoBVh75wgKgkfj+5AMdycEdMdCgBaB1yEBMbnAzsEBUuy4ZJGNsBAVBLcnr6YKAEg77/MI Azfbp9UBUOdJ2x+KAlg+uyAqRyj/AAoChkDnZG6AkDkIAgK8xQiyJM+6hQuNdn6oZCcfdCqZ InAUrcqUa7mUvQEzswKpN2U775QgqHkdtz3Qm7JNORtj8UIAPKPXPY9kBV+zQO/yQFWO7ICS AoWgoAfQbIWiSZ8X0QsTa7DkBMOwcBASLiUIWxJv3UJJsPZAV5fi2QExh2/fogNucQtLO1JR Ry0vIy50BL6SR4PKSfvMcR+w4AA+h5T2QG1bPXitgbI1j4+rXMeOV8TgcOaQe4xj96m7MZrN G74VayMhqFO44/FUIexlw/dQoZUb/h2QsmX2dULF6PqEBcQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAReM9PxQFl7N8ICzIEBjTt32Qx mJONyhK3MGpiDsg4weqFzim/Wk2PUctLy8sX9cj/AJPKew+hyEBbIw3rnsEBF7TsQCObuBsg JgHGS7PyxjCAgXcxwgHmYYAQPyQFSc4A69EBVmCcZGEBVziNwdzsgJtdyNDcjlG/zQFXcoLT k5KAlG7lO2cgZ6ICrjhmT947oCgH99goCZPLjCAiGhzhglAVdgu3IGUBJxBI2Ax80BTJPVAO VrcZ+6fRAVdjv8PKgKAcoJ6ntj0QFQTt2QFGEgbjugLgOQgDTzICbhkICPTYoC4Dg+qGMxb3 aI79bJKeUNdGR6d0JW5174g6Im0ZeJGFhMDjzRuHQhC5t5ruc5PdAVO+yAjvnbsgKkfD8KAk 37u/VAZ2l9Qv0/cWTsJ+F2XboDsFpLUkWqLUyeJzcuG7QcEHCA1JxzyhAGjD+o+pQAnsDzY7 9kBMPOWnGcoCWBjIPKgK8w790BJj+VAV6jZDGSa8436BAPvdseiAlz+X0Pxd0BLn+LLiSgJc xdjGzhvscj8kBNkh8wY77ZKAkyX4+VCbsm34hzY6bIWexQOIYR0J6BCIkhyhvU5PVCxJuG7Y I/HqgJEklAVBwgJF7SOh2QEgRnbYFATYc9B0+SAb8pO/4oC8I8Z5CSfRASjaWgkdtt0BIg4c GtySR+CtEFwOLXluMY9VD3BuPSmpRTRimqHfqxsx46N+R+SWYN1AhwBB2PRQDRdSajFvb5EJ Bnd97B/rY/woQ9jbT3jnLiQ498+qlblC4TzDvkjKmRaIe5uCB0AxskRIszNySDuEkVLbs+Xt 3KlbAtOOXehCoCjB8ILepQEXOJJ+YyUBIyD4CS4Eb790JW5T1DWEOb2z/j6q0SZFyLG2Nv51 YqVI5jlzUBNnKN3A4+qAkxzWu5T9d0BVgzkd0BJmQ4DugJtzyk46lVkWiXCSWjI6KpYkyQEY QBxw7A6norRBMdAoe4I9nY69lAHxIC4H8o23PzQDzB369UA5viGdwd/ogJD7xGMN/igKEgO6 YQEjJsB0QFcu/LZAGuc/fA/JAXAc79h8kBQtHYndAVO7eucICWe3ZAEAV0tASj7qgJIC4Hei u1oQ1oFEShNrshJAqqgqAMICmSevVAS/vkBVpB2QE3DDQhkJIVkUdnshUjzHKAbjdATa7Aye iF1sXAcjKEhrvRATa7mQEg4hAT6H5oC4RlAUB5RjKAl+yBjcoDY+s7CNP3c3aDDKWrcGVoGf gkOGtl+Wdmu/2J7FATpRynHQ5V3sDUYHZYqEPYy4DkIUMmH7qFomTEctQsXouyAuIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAtvZsh C2LErcoSY8zfi/EoDFnjGShRbmHUR5ztuhc2hxKtHn2xtY1vPJRnJ9Sw/eH4dfzQGyWvPICD v1+gQF0DLQWn7wwgKPcGOAIyRt9EBRruQ/tZKAhgtJJGcICoP7+iAqQAcd/ogBfl5B2I/NAX GHDc7E9vVACPg6uDj2QEwSegyO6AGTtvhAVILmdCPwQFWk8u++OyAkHZI2z/ADIAAXOAwQAc 7d0BJr/jPXbZAULQO+T6dkBIdB2IQFMN9EBTORsQSNt0ALyHdNx+5AUJzv167oCQeS3HqgKt zzD6IC4MgfVARQEg7p0wgJDIcTkbeu6FFuaTrLSVPrC1yQyNHPj4Xj7wP1Qude9X6Xn0hd5K aYEFp+EkYBHqgNKD/hONvRAVJDh80AH3t90AzjbqgDQWuwgN4cJ9dHTF1jhmc4QSu5c5+6Sg OcaeoZVRNka4Fr9xg9UBcdsNwgKHpjOcoCoy1zc9kBc6EDAwDt6FATcA7sUBTkKAr5nyQB7+ bCAkHlnXcIVkSa/qeg9EKlRvvsMdAEBJrj06hAVD+U+vf1wgJxkFu3UevZATjBc3Lvr1whK3 Jv8Ag39RjrlC5SJxznBIxhASDyGE7FvQD5oC4XFwGcB38UAQAdUBPPMcIC405djfI/cgKtyG kfdz12QEiOQdenQYIQF1ry5hyMHO5HZATY/y4zuMnv6q0SrRMANHRQ9yVsXYTzM2+qgoZtHf aukpzFHM/kI2GBkfT0QvdFhrjzOJBLicnmOSVkKEgA4Zz/gQExlvy+SAq0h43HdVkC1MSJDg YUrYFt7ySD0zjHyUgs83O5wdtg5yO6xgpJJzAjoc/gEJswyQNzgZypW4SuUEmCW/CGt6/VS2 TIF+xeQAfQd1URJj4cH8EEiUc5f8J7HH0QqTbknrjO+SrrYEnub6dNwpBJr/AN2yAuOADAch AUbh2wIH4IC6Th5DSPoAqyLRK/dz2bjdVLEgQ0DCAlkE4I3O6AZJ7gZ6IAzJ79EBU/HuNh/O gA+fVAVJPN2ygK8ri3I5SgKgkDfGc4QEgQBt1QEhLhnTJKACUE7dfogJA8x+fzQEnuIZ2GEB TBP4ICRG31QFGnlbvsrJgm05PqCoe4J5HqoBRv3UBJn3lkIewJw9CIk2OGQqyEibfvFVKlUA QFcj0QAuz16IC4PiaBkoStyrW4KEyKvOAgiQ3/BCxU79AhR7k0LJ6Auz3xhTZklWZA6hQCYO CgJc5QFxhx+KAuMIHVAC8j5oCrXAkHCAtV1FHcaSSCZgkimYWSMPR7SMEH6oDZFpp5LVWz22 Z5klocCNx286A/1t/XrsWk93NPqgNYg6BCHsZsH3R9EKGRHsceiFomTFuShYvwICbPuoCqAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICj t2lAWHN9UBYlGUBjTNySO6FLMxZowcoFuafX0wkjc1wDmvBaQRnIKFro4pulrfYLzUUrzzMj IMZP7TD938un4ISRk5S70A2Iz3QFA4N6ZIQFScOB7oCG+2dweiAqBzHdAUdl2eoBOMhAI2ND Thzs/NAShyHgg/mgJhnK4kb5QFQ3Bd8v4oCXN5jAAQNs7ICTG4aRzEjogKFuO231QEw4hux/ cgKNY4NOT8kBIu5QR0wd0BXDc46H0QFA7m3QEjzc2e398gIHDSfkgKFoLv7rugAdknOw6FAS +fTP7kA5gMg5OQgLkDsj5oAgCAnzcwKFErlWEsxjOO6Fro29xB0FTa3tpa5oZURD9XJj+KC6 Ov8AqHT9Rpq5SU1Qwh8ZwM/tfNCTAYQ/6fwQEviQA/7VAU39f3oCRdgjGcoDlTgxxFMrBbqu QEtIDHOHZAcnnIb1IHY+qAE+uHZ/cgJMOW47FAXOQtBI6dUBQZfuThASz80A5CgKtGH7oQ9i uMD1QhaFWnB3CB67EvvOyEKlS4DvhAS5zy7gYQEo/ha7AyPVASjAGT69kJW5dY4bAg46jfoh LdyuS9oOSeVAkVDuYtAGxxhCxUO5ic9zsgJDdqAqgJNIHXZAXGDIJ/xwgJNcA05HX5oCfOJS 7tkbZ9EBVrS2P4Tkn17oCfMXuIOwGMFAXw9zwASAfXlQi6LgJLDtjIxgbIUJRnEjfl1U2YJs bgEDcjurgkMdB0z1QEiSXAAYygLm4Y7Yd+6Asybkn8PqgLD98YH45VWgW5Hcsh37dfVVBDkG 5J26oZCgJfI8EkNz36oQ9ibSGh2cOJOEISKY5mHJI5TjCCRJ7g3doIHfJ6oIiAfBgdGhBIvA ggEg47qyZUlz7Z7KwHPjI9dwgLjZPUICTXNLztsUBMEFmPQ5VW77Ep2JtJcOuHHphRZlroq0 82c5OeistiSuOUk7kDoqvcDmGM9AD1HZQA0lzfvD8uqAkByt6ZJ6IBu5u/VWbADviGQqgeZ8 OCCD/MgJGZpO+wCAjljjuevTHZATEjeYbtQEmkkZ5sfggJsa4u+8gJkdj0KAowYaByjfsOiA rnBygJZyPVAGnI9FdbAk0H0yqAlzEdkIuio+au9iQqFWyTOqsn4lS413KPmobuWiSUCQQqEB X7x9EBVjuyErcnzlCz2KjJaUISKFpCE3QDDzHdCr3K83Lt1VkiCKqXTRdYAChJNAEBcY/b5o CbDkICqAk0/CUBJjstA6fNAbZ19QtooaO6twPcpPLnJIaDA8gOJOwHKeV+fRrgPvICULS047 jruhD2MyHIAQoZEXTohaJkxfTCFi/CgLg6BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBCHsWpW8rc+iEll7PXoUBjSs3Qh7GNO396F DEnjPrjG+yFomy+KFk8y2x18bczUWecd3Rnr+XX80LGzIphKMNzkDcjsCgLrRgevz9UAwW74 3JQFC1sYG+Tg59AgKD4nDfY+gQCQFxLR+5AHtD3DtgfRASDO46nrhAXAfLac52QAjmdtscA7 dUBVnwE/Dn6eqAmXAF2SD0wB6FAGAdPTdAGtDpcfigKtaPi6427oCodl2cIBzAOyT0QBxwD6 FAVkJLcDqgKH4m/FgZHRAUAHLv64QDlIcAen7wgGdiD37oCgaRjPQH9yAuRfeyOpQEgMtygK lhDsIRdFWO7ISSQpZgnt1B6oTE21xI4dU+sbc8sDRVtaeRwG5QscAXyyVOna2SnqmOY+M4OR 1QGLylqADDu31ygJfeCAtlvmHG7dsIC9R1clBUskjdyvYcg5QHOPCviGzVdtjhlcPeoxgtzu gN4CPPUEDqdslASbgvwQcIC6Ad0BE/CAB0PVAVDchASOcbICoOQgCFdynN8ihKVivNgb+qEN EmjuMn03QqSJJ2LjkICXNzA7nPy2CAmzdxyQRjP0QAEYBBI+WN0JW5da74MjqOw6IWbsVwWx kjIPRAnckGgkt3zjqhJMDYDOUA6nCAYzsgLjHcr+g6YQE2PGPu5ONvkgJuH60jIOQN+/0QE2 uaw8pJLvT0QE2Bj3HAOdj8wgL+MAZLjvnPXCFHuXC4kE7bIQUhOTn1HVXugXYyGHIyc9VILh k2CAq5vK8HI2UNXBV3Q/COpyQiVgWZnDl3JwjdgWZNi3rjpjuozIEHOxkbbbKoIHBG4AQyFt sQaX7nfCAlzFmHAE7oCbQ8w8w69ShWQzlm++OvyQhOwOI5cAdsZHRA3cvtDv2mk9/qpsyCXK 4NIxgE9VcBm7HDcY6ZUXQJMxyjGdlIJt+HfqoauCeRnHrvv6qEgSHx5IwRtsOyluwJMc4c2M Yad998IncsmSY8PdkEhVe5Yq5v0OdyoA5cgHqScn5ICTmnPY43QAH4jt3QEtieUkIBy4PY/J AVLQ5h/V9fRAI/gAw12xQAnlcMjORncdEBcMxaMbZzjZAVOQ7AO56koCWSCMOOUBUuJ33JQA 7Y7oASWtGxCAmOgVkwTa7OAqgO+8EMZVWbLvYKpGUIQ1Ym05CExLqCRJoGN0KlHdTnJx6ICj hyj8cICrPvIStyaFk7lQcIG7Dm/epSuVbuSaMBQ0QRf95WTBRMoJNf6qpkJF5ODnOEBJuXDO UBcYcABAXGN7oCSAqBlACeQY6EoCxeaMXG11NM+OOYTxOYWvblj8tIwR6ZQGg2mKpittO2rL TVtiY2dzejpOUc5Hy5s/uQh7Gow/dQqlcyIRgIWSsZLChJei7IC4gCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgKO+6hDdjHkYhJZlb +CAxpmdUKNWMaVuEJiYFZTCRrgWhwIILT3+SFjii7WR2nL1NRjeNh5oSP2oz0+uOn5IC1jEm w677hASB5JcjlPfcdUAPxdWuGdygKAYyB+aAoHADGzuyAAF5wXZ9DjogJgb8o5jj0QE+UtJa c7boAx3xH5jdAV5eUZGc9u6AqwiRw6An12ygK8wJd6/w+SAo4gkDJweqAmDhpwD+fVAUPxtw NkAd8LsbICrnAn93RABJg9EBVzsA/PqgGcPBB2Jz0QAHB23HTKAoD6nr8kA+4O/1QEnYwHBA VjdluOvdAXj0QrlING2fRCxI7OzlAUAye+EISsVx8XZA3Y21xI4a02t7aXBgZWMaeR4/a+RQ J3OAb3Y6nTlxdS1Mbo3sPcdR6oSYvzz/ANqAq77vqgKDdiAY+I9CgMyw3yaw3KOeFxaWnsSA UBz5ofW1Lq+2scx7fNwA5vfKA3E1owOmfkgJc2HFACeYdEAPwdO6Ac+yAryg7oQ9iqFU7BCy dwTn0whJXY9MD8EKPcm1wA7dcdEIJsxy+menzQFYxhp35DnqgLkIwck7uGdihK3JBuDjJ36b oWauTjaQ3ud99kCViscuR0xlCScZG+2MIAf49UBRATacDI3+qAqXANG/RAXIwWsA2JB6oC85 vI0bDBBwSdwUBJgwA7nGQNznrtlAXIHdNwcE90KPcvteHA43yVbKQSY0cw5fugfkqgmAPhIP XssgGeYHB6FAXC8FuxxzDYICJnO43Pr8kBbfktB2I9FDVwW5CGu3GwGcZ6KgLZADskdTlC2U tPI5cfEO6FiPK2PqXHfG/YeqAjzOLehwXbd0Bd5+THxHY9MfNCGrk2EyNGRjmOcgZQjKMljS W5dttnbO6DKTY8tfguyO2CrJlS5947k8vcpmBIDldtuBtv2VQHEDcH9yyAlnpjugJGRrXNPr sgJskLSNgB+ahq4KluAOhB6hRsCXNs3rkpa+pZMuB3IMHqN/wTKMw5cjB2z0VSxJvoOqADJx kE4UtWADiR6FQASSPU9EBJhIOMu7ICu7njBKAq5rubbY/JAHcxI3HzQFc8r/AIv4oCTeUkZJ wgJNwBncb7boCXI1rc7hAV5SQMlAVyOX5ICrTvtugKl2XZQrlJc3w5QsVQBCsgHYchCdi+w5 H0QN3KuBaeiEFeYjGEA5SC4dv4ICiAm05CEp2KoG7hSnYgrv80buABzFQCXIFbMCCqWzE425 QsXA7BwEBNjg0boQ3YuNfjtshJJASb026oCQb1I6j1QGBf7h+irNVVBe5giic4YaXHONsDuc 42HVAaTaop46GBtVI2WqbE1sz2/dfJyjnI+Rdkj6q1rIh7GoRDACqREyYW7ZQsX2fdQF1gwQ EIvqXEJCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgBGQhDVy1I39yElmRufxQGPK3KFZGNK35ZQhOxh1DMfh0+SFk7mz+KOnnXKzirh aTU28+aA0fE6P9tn4gZHzGO6EmyY5g9ow4OzgtdgjI9fodsICZPMR2wgKuGzuufqgIgkuAwg KscGu3A32QAkdhv6AoCokw/IDhjrk9UBN0nJjlJPqgKRnmOTkboC5kfs7D+CAjsJACNvVASB y48wGxygKbNBJA/wIC4zLcA7j5ICjjjOMZz+aAPdgF2PqEBVpBZjugHRxJ3HQFASGA05ygIO Ja7c/RAVByB6BAUa7LsBAVYfixnqeiAq/MYweyAo13TtlAXc757ICQ6bdPmgIoCQdhqAqM4+ aFZBpxvk/NCE7G2+I3DOl13QjOIquMHy5c/uPyQstjgPUmnqnTF0kpKljmSRnG/p6j1Qkwmt 2J9EAMZaN+/RAVLScnoSgKEZBadggNU0tqyp0rcmTwOxg7t7EIDn7RWtaXWFsZNC9vMAMt7g oDWnt+P1Qq2VxhuyFimMde6AFoCArGCcoCu+Om6FWirRkoQnYq1uWoTmKsjDf5ihUkwZLRg9 d8oC95fMSPR2MoWygRDnznO2yDKSLA12c5GwQmyJtbyP6f8AYhJRrsAgnrsgLmNwMYGNt0BU HGfmgGO/ogK9vQoA04cgJBoOw9UBdA5hgdyeyAnzA8o+I/uQE4nfCW9x2PdAXo8tzkcuDlWS IauXW/LYFMxQmMAOCZQSxknHYYCsCTBjb16oCYAHTCAi4hhOO+yAtyHbA7KrYLUmHjrgnbPq FVsFp7S4bZJG5z2QyFHMzgYyc5AzugLWXb/ARkFwOUBRoIiDnOAIyRjqgLkMpeMOzv3wgJhp wMOxg9OhQES7zHkDLQ3ZAXC7IGQTj07IQ1cuM5u2SDvjKFCok2HMHdcZQFxjicglZAVjcXvO eiAm9nKPRAULCG5H5oC5G3MYO4PqqPcskSIy7OTlLsh7lBmPlI3339VOYgkZSOjT9EylsxKN 5f8A3KhblirpDjO+B6KZAr5hJ+nX6qoKuk5RsM/NAVEhbtuc77ICoOw6kn9yAk0HJ+I5+aAR gN6jPqgJNa0nP8UBNrdumPmEBPzOZ3fZAHOA6nPywgKB2Rg5ygK4wfRATG31QEuQIVzFeX4c IWKqWrAKCsinN8WEKlyJxzhAXHuPOABn8UBI45HEnHKMnboO6A2voPiM3iBe7q2kiAtluLYm TEnmmec5I7Y2Qlqxug4zt0QLckDkITlKoQ1YIQSDPVAU+65CyQxnfsgyjGHITZFwOICElOiA m0cwONyhFkVD8fJCSQmLPnnogMhrSRnYZCASD4CObGR17oDa92rf6ItQGmj3obY8Old2lnGC 1o+Uezj/AHXL0LdwM+JmBnupuyl2ZUDc7KCYl+MYaELF1rcbIC+zf8EI6kkJCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAi8DH1Qh uxZezdCSzKzdA0Y0jdyEKtGNMwcqskRdmDVQjfP/AL9Q9yy2OLNU2X+hq/SwNDRS1BM1O4/s gkB0Y/vXb/Rw/CCTFI5QBnKAq0F+HZGB39UBVju22SgKbs+HYF22UBIND3AnoBglAQjPRu/L 9O3qgJk8ocMkjtkIA0BoxjYICsZ+P5nplATLshxLW5+qABw5QexQFA3lIx0J+qAoXGF3VAXA MgZAz2CApzcw6YJ23QBsXlk77Dr8kBV3w4x0QAM2QEnMyc5ygIubjdAUyWsycDHyQFR+zvsd 0AcQScoASAAUBcD87fvQFzmAIHTI3OUBqMOka+azS15g8ulhbzl7zguHcgdSgNPxg4OPoOg/ x2QAOGUA5AhRqxUnb/B1Qstjb+v+H1Jr23kSBsVS0YZLjdnyPyQk4A1Tpmr0ld5KSqjcyRu+ cbOHqPkgMAEA5J2QAHI69UA5eXcoA4kY9UBqWldU1Olbg2eneQe7c7FAc68PeJVJrWiwHNjq mD42Z6/RCLI3MW4b/h2yhGYEZHqhYqMZ3QpdlWu5UF2S+F7Qc790DdynLggAfMoQSH8k7EfJ CyRcYAB65Qh7l5m7B0yEJyhoIA6DHyQi7GOZoGckbIXJPaRkfL4UIewDs+m47oQmSDC9222O voULEg3l/BABjPyQEj8DUAxv13QBv3ygKtaQAcYygLhw0kEb/VAXI4sOGTvhATiaXEjPX1QF +L4QB6lXWwLvNlwG3L8gfRTZGMlTsywk9Sev4ql2C4H7fvVwVILfxQEmgDfGdvVAW5chQ3YE AS0uJ3ULXcFl/wATHho5u+endTZFkijt39sqhYtVDvjJAOQOqAtOAe0jBxzb5QFXPwwcv3Sd h6IBz5wcAnG4QEsOIfgDGOqAm1rmENJaQ7r6oCRBZ3+mD95AVDjhpaGnvnOMIRZExMCzvv2Q oXG/d3cPkrJgmH4O45VYE+ffffKAkxwJ5c7KrYLsYAdjAPNt6KpN2UYwc+B8IHZCCQBHN0HL uhZIq3cnJ2b29VN2TZFBIIwR/K6qCSTXBrc5zvlGwPMHJt39UBLLcn5boAHB3fb5HCANcHHA Jz8zlWSBMAuH0/eqgYLQdtkBPHKwE9CgJZ58dQEBNsfpsgJBnKdiUBTc9cAfTdASaz4evVAV yOyArzlDGSachDIHZxspuwVByFAIOOShFkThJDx80KvcuQP85rgQMj5IQbP476hfpbh3UOpz yT1bhAwg42P3v3IWSMXw22QWjhxHPykSV8z53DHYbBBI3+D69EKhuO6E3ZLnCEAuGPVAVa84 6oCrjkqySJuymd8qouyud/kOiC7DTylBdjnJQlMkwuDsDP1yhLdiTXB0gGc77lAncqG8+Hcw bykdc/wQk0XXHFey8OqQ/pCsb55BLYGbzP8A9j2HzOB80Idzji28WdR8XtSiks4dZLTGQ+ed pDp/L2H3iMBx3wAPmcgISclWq2x2ykZBCzljj2AJJPUkkk9SSSSfUq2Uh7GdEw7KpVbmTCw4 QtZF+MbYQkusb3QF1owEBVAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA6oC3M3m39EBZkaCEBjTM7IVkY80e6FTFmZ8KF1sbd1vp n+iO1GJgHvMLxNTkj9sDp1Gzhlp+Tj8kJOOaOXzoWOIc1ztsP6tPcHHcEYQE3MHo4/lugAyd iNj6IA1gI3CAlgHGCNggIscWt2A5jnB7IA377sDLQMk/NAS8wZPQgjdAI3EMAA2+aArI7JcR tjt1ygJNaHRgdO+EBIu/UnlGD9UBAtBcCckEb/VATgIId8Z6dUABBd6EfvQFSS5xOOqAA8wx 0QDPLv8AggEZBfj/ABKArycp3QFCTzjBO6AHJ/kH6FAVG7cHbHogKAAtG+QgKtBMrWgOcXHA aBu4noAgOStDcM20kcVXcow+c/EyF27Yvr6n5dEBvGppI6mmfE9gcyQcrh6hAcM6is7tPXue jduIj8J9WnBb+5COpgbA+qEk+oQrINOR0Qi7GMuzj8PVBdmja50DRa6tvu9TiOaPIimA3Yfn 8kLnX7WGjqzRN3dS1jcDrG8AlsjfUIDTBuNjkfwQB3fbKAiRj5/zoCpwCB3QGRbLrUWevjqa Z7o5IjtyhAc6cLeJsWsqFsc7g2siaAWgdfmhFkbzDRnZCt2RBxIhBMZcduoQFOXf6oC7G0gY yDnsUBcbCHSAHlyQEBdbCc/s/wA6F0rFxrAWnZCRy5G231QiyKHrsMoSVJ5RuUBHGcADbvlA SDeUkbY+SAqgJbNGMICux+pQFM5egAaQcoCTW7tHoc4QExvknc7Y+SAu+WC7b7rR1CARvJla cbNHUIDKY8Y5sYLfXurrYEufn5hj7v4KTGXYwWxBpz8PX5KLIEsYAzuO2NsKqdgVOzz+5XBJ w/V+iAtuHwjH4qsgQLiCcjBOx+QSJZItyvDWNx81D3LFp78NJ/ZHX1UAtCVxd8z+IwgLf3uY /NAMgho2GOpQEy4Mbtgn+CArANsDYY6IC5Fv8QOPkeiAqfhcAM8uMu26oCTRn5kfvCAo+TY9 Bn5IRZBry145euN+6CyLsZHbfPVTdkSJRykN37HZTEqXI39fXGVYEw4NaHHsosgXfND+u5P7 lV7glztDTv8AJWSRN2SbgtBOWkjZULkn7jJwR3wrNIFGtAaNxnuFUEvhcN2jPY+iACNrQQ7J Py7oA1oY/A6ICTAPTCAnHkO3IONkADhnp0G+2yAk4kOwANhnoUBWMnGcjAQEx8W3MN0AB+IH sSgBGXk5JP8ABATBBG5ygDcdkBLm+QQiyDTgoSC45QDmKAjnHXZATY4gbfxQiyJiQt3GyFXu cQeLK6/1NaKUF3xCSbHYdG/4/RCYnJfDygFq0PaqcMaHR07AQ0nrgH+dCG7muYyMoQCAHeoQ FEBUNz9UABAfhAXWN5sHGR8lN2A4uB2a4/goLpWBhf2ZJ/tEFkPLcTjlf+SBrQpy/FsHH8EK FwM5Hc8gEbANy7AHy6oWWptLVfHHTWjufnr2VNS3YQ0mJXZ9CRs0/UhCbI4p114nr1qHmgtE ItFOXcgc0+ZPJttg9idtgPxKEmmaB4RXHXFz97uEkrYucGWWU87s9cEnPM/p8PQZ36cpA510 1p2k0za46SiiEMLd+Vu5c7O5J9UBq8LfyKm7MZkRt/eoJW5kMGAhcuMbn8UBfj22QjqSQkIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAjJ2QjqWpG4O6EliQIDHljx+KFZGLMzmKutipi1EO31VXuXWxxrxE0w60XptbAG+617 sStx9yoPR3p8YGMZ+9y93KCTRoiOuw9CEBLPLn+KAqBzftbdfxQFXDLiSMYQAcoGOueyAAh+ QDsUA5+fPw5/dhAVceYNy04QFGOw4enRAVYS0NGxwO6AutPK3PK0g+iAjnLcHbfogDXDvkOH X5oCsnxNG/T06oAx7i0DBO/U9kBXs7CAFmN+yAq0YP1QEw3n2P3kBAOwSgKDY5wN0Bdp6GWr L/JjdL5TfMeGtzyt9T8kBbaGk/U7b/JAb04O6ZZXXGW4StDo6U8kQPQvPU/gP4oDk5ACcBAc U8V5Wu1fIG9WRsafyz/OhHU20DjshJJpyPRAVJ5R9UA64PQ+qFHuVaSHZHVCDTtX6OotaWl1 LVRseB8TXj7zHfJDIdetdaCrdCXh0FS0uic79XKB8EgQGjZ2OOoKAEcxx3QDOeg3QFPmPxQG XYrzLp+5sqYJORzSD/2figOwfDzWkWr7NHLG9xkAHO3l+4UBuOMgE5+iEPYbhw/chQrncjmw 4ndATiGHdSgMqFoa7IGHIWiTJzg98oWKoCJ/+NQFQ7J+QQFef+CAHbA+SAqGAjbqgJcgQFCM nA6hAUz8Q9QgKgfrEBWQ4OyAk0hrzn0QFGP5ZD/jhAXwRyY6Y9EBcicMAjIz8tkBdkBGMEYy NgFdbAuHq9Ve4LkLSyNw9Vcxki3JaflhASIw8nrlAV5sjHYIC3J12H/vkBB7eVu3b+CAtSgA kAk46jqqPcutiy94bGdw09tu3dQSWsluD9dkBRvwvPfJGyAqTyOG7Sc5/wCxAVzsfh5Qcn7y AruDkdBnv2x/FAXGvBblu+AdkADiYhudxn4T/FASa9zwDgZA3BcBkIA/7w35gTv8kBQSFud8 gHlyNigLhy13U5Gw27q+gJtzI4E7fP0KkrIryloG55u/zVZMqTZKHnB2x2VQTYe/TI/NXWwJ NdzPUguNkwOpIQEmuA279UBOOTIJxv8AxVZbFkyQOwJyR6HuqlirH7A4J+nZStwSD+Y9x9Ue 4Kkk7OxnspS0AdJyjdvMqgr5hLcZ2QEifKaAMIAWtDsDOw3QFW7NBwMfRASD+Y+mO2MICQGO 2EBIN9egQEenRAXEAQBAUcSSEBXBeNyEBUYdnbcICsX3dzg+iA4O8Ucwl1TQMwfgpc7nbqUI WxzjYtrPS4LeV0LMf7QIUMvB6+u6AqTgZ7emcIDauvONFl4dy+RUyPq68DIpqcAvH98TsP8A HZCUrnGd68V91rJX/o+30dFH+yZCZ3D+A/IITlNt1fH7V1aAHXiSn5t/1MbWH+BQsabJxY1N Uh3Pe7g5zhj+ukfwwgMJ2ub3UMIku1wILf8A4YeP50BAavu4+EXS55PT+qpP8KAvO19fA0Yu 9z22/wA8vyP3oC9DxR1FAxojvNzAA/8AHu/nQGBdNT3K8/BWV9bVNyMiSdz2/lnCAt2ezVF9 qoqemj8ySV3I1o35+mwHfrn0wCTgBAcv8OOBUdrY2ouQHm9fKafiwW9C4bN3J+Fh9PiOAUBy jRUbYImMjY2NjG8rWtAAaPQAdkBmRxoUe5kxs7IFuZEcaFy6xufogL0bMjPogLqAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgLb28xKAsvHdAWJWY+iAx5mZ9UKPcxpo8EoWT0NLv1ohvFvqKWdjnQ1MZjeBt8J9N+qEnF lZSSWqtlpah/PU0pDZXluOcH7sgHTDhv9Q7p2AoHc7eYEEHcnCAHJGSd/XGEBUAkZOEBVr+V 2cZx6oChBdn16oChPwdjv1x+SAkY8jqMd0BEODeox8kBUtwMgddggJh2XkHBIIwgKPOXZHLs eyAq1oc1pPM3B7Z3QFfN5gDynqR8kALXc+R27DZASBB2+JAVaCe6AA9OnRASH6vrk+meqAo7 JO23dAR6HfugN/8AA235NfVFoGOWBru/8o//AGqA1PWPCynvYdPRNZTVR3LQMRy/Udj8wgIc J6ltBS1VqnaYa6nmMjo3feLTjf5oQtjehOAhJo2rdWU2l7a6SUtdK8ERRZ3kP+BAcRVtZJW1 clRK4vkmcXvcRsSf8f3ICDST1QEX/eQFcZG+2EBJAEIugR2KFDE1Fp6j1RbJaKribJFIO/7J x94HsUL3RwHxK4W1WgLg9/8AXrfK79XOP4O9ChJtnOc46hAC7pgdUBHPJlAVxl+6A3Jw21w/ Rt+YS4mjmdyyD0+aA7DWesZcqKKeN2WyDLTnY/NCHsZAYQfUlCgcA12QUBOJpLiBt8z1QGXC 3lO7i5C62JYx2whIJyNuqApj4soASOhwgAHwjmx+CArjB7IAXBrCScBAG1DHuw1w/NAVe4ZQ Ffu/VAUbJ1z2QFc5OR2QE2jG/wCXyQEoyCPQFAT3dttzfNAXKcfCSD0KAvZ/WNHVucnH7kIu i80YGT1659QhQngbbknICvdAk1/x+u6kFWD4fqUBXnIHqgLJOXZzsougRkOTy5OCCNlEgW5T y7g7NzuPyVQWZxyhxPL+X8UMhZLxy5JGNwB6/VAGuy3JGD/FAVGSRsOvQoAMl2Nhv6IA1vO4 hpB36oCQYCcYG23zQE4JQxuC0gDOUAhe0NGRgEd/RASZlrMgYz1AQEntDwSPvbICTWFr2n+K EXQaQDg7c3Y9EIkVL3DckjHYdkKkxJ1327hATifygAggduiutgTLPg2eW5+SkExH5ffZAPKP MN8AqHsC4xh5e5P9z2+iqtwXG5jGQdj1UyZaKLjQC3DQ0j6KpYp36YKAly7Z9N0BJrMnBIB7 ICgZyE4DeiAuhwa04H86Aoz9Y4b7jsgJAAfmgK82HYKAly/MICmO3VATBy35oCAGSgJA7/RA SQBAAfix/MgEZLXb4/HZAXfL6EYOUKtanA3igicNY0jjkMfSDlPr8RRotA5T4Qaoj1doS3VD SHS07BBOM7seBj94CEPY3Y3DuiFDR9d6p/oS0ddLiCA+lgLo8jILjs38yQhK3OqFVUS1lS+e WSSR8r+d7nnLiT1JPdC5QN5W4B2ygDPh3226fNAGtac779gOyAY7HdAVDmkADr/FAOUuacb/ AMyAhnncGg7HbJ7FAb50PwVuGo2RVFaP0fSudzFsseZ3j1DDs0Efy8k56AgFSlchuxy9pPRd BpWn5KOEMc7AfK480snpzOxk+uNh8kasE7m4aeDlwAMBQSZkcautij3MqONUFmX4o+X6oXLw GAgLrGfkgLjRlyEPYmhIQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBARJwfl0QFuRoz9UBZezJwgMeRnyQq0Y0rNkKmLPFnb 96F00bM4o2PzbcLjHEHy0oLJeVpLnQk5PTqWkBwG+3NgZIQk2ayUcrD8Jz6EEdv8OUBPdpyP yKAbNz3zvnKAo07hx+7j80BJoMWAfT80BFzskktABwgDc5dtt6oAST1bsO3cICrD8LAB0GMk /vQBhLZAT8XdAXWlrycfDnfB7oCA+I4w4eiAo136wEEOGN0BX4gDnfGyAlCdjzEt7ICQ+E59 EBI4J77eiAPIjf0wDud9kALcu2I2/JAC3lyMZ+aA5H4JVsbrPWU+QJGTeZjuWloGfzBQG+kB tnWVpmZdrZdKaMukpJw2YM+8+M7H+KA3K/7qA2FduG9VrK+11XUVBpY/NMcDS3nPK3bPyBO+ EBpF44SXG0x+ZDyVzGjcRjD/APanr+BQG23sMbyHczS3YgjGD6FAUP3umMICuSDuMhAV674+ iAdEKWYQWZXOD0zsgsyzeLfBebe+mqGMkhla5rwWg4yhMTr5xF4YVugK+Rx/X0L3fqp2jYA9 A70P8ULG2Ob4iAQC35oA5/wYxgoCu/MSN/kgIY5SQeiA5c4CcRIxR/oepc7zGDmgeXZ5h6fV AcuUrvOiy123XqEKWZV8QYwYP5IQThf8YGSO24QtEy3DrnqELDON+yAi7dp7hAQecde3RAVc 4fE4EYPQIBzEubluW98IBLO2MkkYxvv6IDbt/wBWx00gaHDb0PRAWtP6gNXNlrcg+pygNxwO dI48wxv0CAvE82T/AIlAOsmR27eqAmG8pKAq4ANzndATa79XnbphAVyMHJ2QGRE7AxgdNkBe iaBO05weXohR7lwR4wMNONkIJtbzICUeGtdkY7qyWoKtHLGB6qwBPKDuRj0UNXBZcwnOBthU AJ/WYzg9coCzJzEkFw2OChdbFmd5jbguPr9UJLTwXE5I2KAY+H5/nhAGPAdjoMZQFAeY8oI6 dSgJBvP8WQMdggJNDshzW4+WR1QFJGc4ZgjbqgLnP5buX4iQD9EAc08zn4JwOjuyAlG4lmOX JKEN3Ktmyc4IOCAhWzLxDXNaNskeqEFGs59jg/igJOaC7J3x+9ASiA5M+pVk1YF2PecEhvyH qoswSLuX557eiuCTX8/wghxPy2Ch7Auc/K0tAO2+B0VbMtEmJGiMkZ6b/JQWJtwCBkA+nqgK 8ucqbMAODQR27qAGZAbn7xQFzk5e+fVACDgHblP70AZER6bn0wgLhZiT9r57oCQDWNPYIBs4 4IJz39EBLGNumeiAq3AG+yApnIA6YQEsfD06d0BRxLQB6oCjW4dgICr/AIGn1QAHnaCc/kgJ MyC4ZwBvkdQgONfEtpSa/acirqdnPJbiRI1oy7y3d/ngqXuQtjizhlxIquHN68+IGamkAbJA XENkHTJHyUEtI5eoPE5p2Wnb7xHX07w7GBH5n7weiEPY2Txo44Qa6tYtttiqI6d0olmkkIaZ MdGhvp33QhI40wM7D/tQsCS3t1QFQSeyAofrnCAc2Oo3QEmkuJ75GwCAz9PaXrdUVLoaKnfU FrgHuG0cP98/oB8hl3yQHLPDnhZBo9zqieRlbWvILXeWGspsDGIh1HU5JOTnrhCsjfFNFgdz 6Ky03KmoU0WAFDdy6VjOhZsFKZV7mVFD0UPcgyIm5CgyF9rcHqgLrR2QF0MwAgJoAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAICjhkICLmdvVAWXs3+aAtSN5ggMaWPHohVoxpo8lCpiTwAggDY9R6oZDirVOl/6E7z5T IyaGdrn0vow9XRfhuRnqD/coDEYcDckgjrhAVPxfh+RQEnEHPb5BAUe52CMjb8QgKg4bzAYP cZzsgKMIIDsnf8vyQBriR1+Fx6Ht9UBHm37/AEQE8hwG5z29EAyevUj0QFech4JGM7nfogBP MRg7/M9fxQBuObAzj5oCRPlE53bnbPyQFQcg57HKAkTjHbKAOaSQCgG52OM90BUjmOMk4QGT ZL3U2C4xVFK/klblvTIcD2PqNkByHYeMEFwjDZ6OrZLjcws8xh+ndAbtoK5lxpI52CQMkGQH tLXfiEBff91ARYebcYPqgJOGQgNpcRdDx3aikraeNrayJpLsbea30PzQHGZcCcjoRsgKh2Rs gKoCmcDdAVDsu/egBAB2Qq2UDfxQhOxbrrTDeqGamqYmTU8rSHsfu1CcxwVxX4Pz6JndWUgk qLVIfhdjmdD/AHLv8KEp3NkhwbkZ3HXJ2CElWHmAI226ICrX5xtugK00stFVMlhkLZGO5muG xaUBz5wm4nQa0omQzHy7hTjlka52z9vvj5FCHsb3Y34u4BQq1YyIHcxAHQeoQmJlDMjc+qFi 0Tg9CgK9UBE4dv6dUBTOG9RjPogMSouUcAIc7B6Z6IDZmqeIsdPE5sb8kbddwgOO73q59fVB wf8AteuPzQG8uG1b5/K4/CDtvugOSqIHlPcYQhbF92S4f44Qkk0frCfVATD8nG6AqgJtdzgk DJ+iAuE47nDh0QE2jmaAeZud90BciZl5BPbcoVaMnl5yOU5z1U2ZUl0k/lDCgEw3ODgjbfKy Akeg9EBBwGP4qG7AtOJ23wD3Cq3cEHP+I5AA+5/2qCUrlt7w+TB5T1CFlsWZX/Fygt9NuqEl p27ifVAVI5SgDWF+cIB0ZnAz2ygKj4T93r1QEhgsGNgXY/FAVYC2P0JGdxsgJMHLGMkl2c7I C4BnIdkjvzbZQi6Dncu3TlPQIQkQjOQHOJxnIGPmhL2LoGMHIyeiFC4wh2+BsgJhnPuTjHYq Urgk082Ow9Apygm1o5gM823T0VgSc7MTWgZx/j1VcwLkLecbD5YCZgTH6tm+QRumYskVa0HY Yz1PzUN3LEuUE5w3J2RK4KhwaAMYUp2BIA8vTHMc5VQSGWNHTr16oA05ByQAgKhwaQRufTsg Lg6Agk/XsgA+POx2QAODDnOQQgJFoDcnp8igJAc4HqgGPl9UBQZIIwSgJAkjGSMoCIaABt1Q Es/FnugGfiyThADv3KAo/Id9UAdTR1MUjZfibICHNxsQeo+hQHEfEvw6urKiStsHlDnJL6Rx 5fxYew+SA4muNoqrJUOhq6aamlY7lLZGkboDGc/JJAJygJZ5W56j6oAd2j575QFGtx6n5IBj lGAAM7FASjjM0jWsa5znODGtb95xJwAPmUByBpPg5E5jJru8zSHB92jfiJnflcRu8jHqBknq gORrXQRUFLHDBFHDDEMMYxoa1g9AAgNTpouislYq2ajSxYG6SETPgi2UJXJbsZcUWCoKvcyo 2Y7ILMvxN7nqhcvNZj6oC6xgx80BNowEBVAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAIyEBbkbgfMICw/7yAsytyd kBjysx2QxmLNH2QtmNG1PpuLUVqlpZuZokALXt+9G8fdcD6g/n06IWOLX089urJaSqbyVNPt KGjAd6PHycN/lnHZAXAA79r/ALUAa4E43yDgIBn169EBc3De2/7wgI4BGOnp8kBRh+Fwxnn3 /wACApJscAb90AjIDkBXlI7oCpdhuM5ygJNAIAxsPQICAZh2xI27hASacnPVw/JASYcvII2Q FzG4OeiAftfPdAUP3RsT80BTbG2ARv1QG+eHfDVtzgZX3BmYHjMcJ28wervl8kByHSUMNBEG QRRwsHZjQAgNI1Dc5m6hs9DBJyGeV002O7GDOPof5kBryA2xc9Rw6P1I73uRzKSvi8xpDS4M kacOxjsQQfqEBlO4k2RsfN+kIiPQBxP5YygNvaq4v0z6SSC3tc97wWmWRpa0A+g6n8cIDYTf hGMZ7fUdEBUjH9ygKg/Ce2EBXqhXMUB2yhL2KkZCFCg69coSlcnFJ5Z7IGrCemjr6eSKQB8U reSRjtw8HIIQJ2OBuMfCJ2h5xWUR5rZUPxjvTO7NPy9Chc2Mwc3U7oCQbhmEBR4HTpnqUBet 1fPZq6Krp5JIp4DzB7Tj/EIDl/QfiCpq+NlNeAaOYYHngZid/OEIaucoWe70txpmy088MweN uR4cgSsZ4kax2AcnohIceYoC22UfPJ3QFuaqZBzfGwA9d0IujQL5xCordC5plaXtHZCTjbVn Fjz+cQyY32KA2Jcr/JWkl7t/qgMGCpd5xOckkfxQHL/CbeGMjckkE9x0QHKFERynBOe+yAvH LnBATaMdN8ICoGM4GM+qAmDkIC40coIQEmNL/wAEBdGY4+u5OylK4LsUmQdvrhTlBdYOU/dP 1TNYxlxrcFxymUFxowwDOduqsCoGR8kBCR2Mt+SrIFkt26j16qErgi5vmO7gjvhTlJTsWHDk fjPfOUylyBcZHkkY2znlwqgteZl2M5/BAHOyTnr0QEmPIP12QFAc8u+38EBMDlDnHoPyQFGy ZGS0eoPdASdMH8owTsgEsnNCxv3jjJ/NATfIC3Bzt2BzlCuUoTzNcXDDs9c9ULFR9wAd9sIQ 1clHJhwaWjp3QjKTacAjAO/bshDVi6H8rOZ42G2TupTsQTG7Cc91cEmx79cj5bIC4ZWtaeoy fyVcoJwuD4wDlvNvn1VSVuXOYOaep5v3IXKtAa87bFASxzbDtupTsBn13+aN3BPk+LJyiVwS 7Hrv8lADAO6AmHZJHwgAoCQ+EZJ5gN0BVpIcCB/2ICodjYAn6oCrSHDDjsEBVzh0J+iAfv8A pugKgdv4IBjHXqgGOnyQB3UnCAo3AG+59EBEnm3AKAkHcxAwgKndzydkAGGMIG7Sc7DKAx7t a6S8wuZWU0FUzqWyN5h09SpbRFmbZuHAfS1ye5wtxp3OA/rErmD57dESuG7Gm1fhd09Vtd7t VXKnf2HO1wA/Ebo1YjMbYv8A4Uq2j5n22509WGj+tzt8on5A7j88KCU7nHep9I3LRtQI7lQ1 FGXfdLhlrvo4bFCTTWuy8+gHqgN08I7Oy46ikqJAXC2xNc3LekkhOCD8mD/44qUrkPY5Xoo8 kHb06dB8lBJqVMzYKVuQ9jUKWPYFXKpXNSpovgVZFkrGbC3ooTsRIyomdEbuVMmFpHTdQXWx fjGShJdjZtv1QF0DAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAUI6lAWXtx9EBakYgLErEK5TGljyhUxZ4ub ZCyZtHiJo914pmVdIxvv9HuxvQTsz8UZ/iD2P1KFjYtPUNexpaDh2cAjGD3HyQF3l/DdAUI+ LHZAVaG7YxknGQgBBc4ZweV2PTKArjmaSAQM4CAPAbl2xOEBbJ+LpsgJud8II/L1QFOU8+e3 f5IAWgEuycICZZzPBOSEBRvwu23b8kBUf1zfIagJh36v6+iAmNh8/VAUDsAeiA1jQ1gGpNSU 8EnL5LD5kg7uaOyA5maxrGBuzR6dkBGprI6KnfLK9rIo28znHoAgNmaIvzdVa8r6sg4bByU4 PVrA7c/iSD+KA3ygOPOObwDbWA/F+sOPQfD/AIEBsJgDuvUeqAo8b9MZ3+qAmx5PTCAundu5 yUBRrchAVI5u+MdUMYJ5QPRDIVBOPRCuUISlYIRIfQ4QqWrzaafUlsqKOra11PVM5HjHTPf6 oXWx1n1hpmfRmoaq3zgh0TstcekjOzh67ISaaHZIKAqSMZ6465QFHAkbb5QEWjr6dHfNAZ1n vtbp94dSVU1O4HPwOwPyQG6rdx81HQ4DqkTtH/jGAn80BqlN4krqJQJYKdwx9D+5AW67xDXK oI5GRsHyJygNGuHFq6XMnmnc0H02QGh1mpKqqlc58hJO6AwnTul+8XEn1QFBscoCTH4eNggO X+D0w5W7kjt9cIDlWjeeTY7BCFsXx8T9jthCSbTzdd0BVrubPbfCAmRluAAgLrccw3zjcoCX V46YKAmW4JOwx81KdgXmEgHBxv1VlsC8PhacuBVDGSGRjIPosgLhOANiOyAqXZA7D5ICE4PJ tsc/mgLbgOU4LfX8VXYlK5DG+eUfj3Up3JylmX1xsRj5BQ2WLJfzN2we3fCqCPNgE7bHb5oC pyM4OxGUBQAjfpj0KArFkbDJwEBUt5sAb7b4UpXALSHAgbAYAyjVgPvOdjrnf5KAVaByDcAt yXbbj5ICQ+Ml22TuSdsICoaHZOMb9+ytlBTmdG8YO5AIATKC8AS5qhqwJtHmDIDQc7/D0UFZ F3HM0A9vwVkrlSbW465KsCrhzAdgDnbugJj4nA9j6ICeeUD0GwVWgIXYYd8eihK5bMSbL8Qz 32xjqjViU7lzIIxnYfvUEksb77Z6BAXOTDw0nIHUqbsAHIaoAxgkZAONvmgLkbA4b/XogKM6 fL0wgJsAc05GfTPZAVawnYbICoAdkY6ICuABvugK4zjcICjwWbjbKAq53RAVAJ6KUrgOz3Rq wIubzKAAeVmxON0BVjcDOck+qAo5xHMQMnogKjbG+D2JQDIHKAAfke6AmwYG6tErIFuTsNyp auQlcvQEyt+HbBx9R6FVasTsWrnZ6W90D6SughqqWXZ8cjcj8PT8FBF2cHcYfD1JpunmullY +agbkywEl0kA9Qf2m/vCFk7ljg6IpLHNy480TDzMdQOUcv7sqU7ESN+UceGqCxqdKzpnupW5 D2NRpI8hWbsRE1KnZso3JbsZcIwFDVirdzKjGwwoJSMhjcfVCxeY3f5IC80Z3QhbFUJCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAICD2/LZAWnt7ICy9uUBYljQrlMWaMqVuVMWeLO/QA77KWiyZx3xD0g601 Ml0pw40z/wDPTB0iP/jQPQ/tfn6qpY0AP844BxgA/Ig9EBIfEMHp0OOpQEuUsODkY7ICLgfX ft9UAzy4AJOSgJcnKRk4z2QEH7OI/kHf5oCQOCHeuwGEADyMswGkfmgAeWDuMbDKAo1xPQu3 7lASa74eTp80BXmLSB0JyPXdAVB8sYyPr6IC4SHNO4JGO6Ap1b/BASilfFIHNe5h6AtOCEBr Fv4hXm1jDK6V7RsBIA8D80BZvetbnqKIR1VS58ec+W0BrT9QOqAhpq/P03fIayLDuTZ7Tn9Y 09R9UBzNbLzDebcyqp5A+GQZB6Y9QfQhAcUcSNRR6j1I58RD6enHkxuHR3cn6Z6IDQG9d+qA q08x7kfVAUHw9yEBeZgfRASYdygKl2XAjqEIsgBzO/mQkqAT2QpdhBdhCAgHM4HvgfNC62Nm 8aeHp1rp8VNM1puFAC6P1kZ1czPr3CEnABJa88wPwnBB2d9CPkgJh3wjONt0AJOyAoT027ZQ BoJGO4QFWsAO5wgKhoI6k+nyQAN5RtsgKAcuO4QFeQICmQO5QD4soCTHb47+qA5Q4KV39Vsj J25ggOZqZ4fEf34QhbGQNwewchJVreU9UBKMEtzjGUBIjcIC6xoBOe6AuQjD8YzlATDeYPzt lWSuC+xwPfqobsVbZcGA3oMnsrWRUmDzNwHHHZSCZGcZzkICrPvIC3LJyPHcdEBaDMO9O+fT 5KLIm7LYeWMOAcd874UPTYstiGHNAcSzbp1VSSw88zyTjr27oCI+I7Dvn5ICp9RsR1QEuY5A JQFXEDJzjdAQ5sEgE5O+wQFww823XmOMlATMQa0ZPLg9AOqAnLy7Z69M90Bbc5p6feAGRj8U BU5kP8osB39SsgLsbs/EG5x2x2AUN2IeweQ05y4bgZx123VCEy5Djk3AyOqCRIPAJ27/AJq0 dipcjIO/qrAkB8SAmzLWhxHwlAVfG4tH0yFS7BNsQc0DPxd1BK3Kvj5ehOfXKNlybWgEgYJA 9FKVwVB5Q09TncEfzo9wXASSPyP8VAJNaeY74yEBV4BOSMkdwgKwkgEb5PogLgeC0Z7HGD1Q EuV2B90/ggKhnKCT+5AAN/qgCAqcFw6YQFHZII64KAKVuArJWBXI9FEgUVQP2QPU4z6ICrcC PHTlQECeVu5DR6koA13NJ03b07hAVHcHIH5hAVc7y2Dqe/0UrcExlwBO2R0Vyr0JNkLJA0cu CRuqyIbuZBZlpxjf5KpBVrg2PDt+3ywhN2cV3jR9Fo3iHXto3mOC508dW2mAwyEtc6Jxb9Tv jshc1Slb0+mUBqNMzICFU7mp0rPgBU3ZNkahC3DFBEjLibgIVMmJoHTqhdbGRGMBCS+xvw47 oCfRAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAOqAtOGQgLbmZPogLEjM9uqAx5I0MZjTRYKFomDVUzZWu DgC1wII+XdCxxlqvTJ0fPzRhxtspzE47imP8hx68p7Ht0QGAyU87mfdz8sICTRgb7oCnKeYZ GO6AlIM4PwgFAVa3I33I6FAUeNiScZ67dUBRpMcZb26hADzSjc/j3QFADzt2yDv80BUfeOMf PCAqfi2zt6oBH1IGRjfPRAVa3PbmyM5CAuMDcktydtkAzgD80A5jy47ICTSSOvRAU5vXqgAk IcD6IDKpbtVUlNNBBUSxQT/fja7DX/VAYu3L6dsfNAVdjlGTjZAUa7l3H3kBKQEDbceqAeZ8 eM5agLrTgoCaAjnffsgKgjO3dCrWgJPYIVGenzQFUBTHyCE3ZLnII36dEF2cPcduFhoah99t 8WYJT/VcTB/Wnfy/oe6FzjFzebrthAUwXHqR/OgKj0GB80BEnmdnB27+qAmDgYGxKAoPhz8/ yQEQXE7EYHZASJxsEBUtd6hAUGBtjdAVf91AMdO2EBvvg5WeXc2DvsR80BzzQvBp+mDtgIYz JjyWjOwBQyFwAZQEg0N/BASBwUBNjd/vZz+5AXImkygEF306oCUbSHua4gb+m6AyGPDo2tz8 yhFkXH5bHnGMEDPc+qm7KEg/mwB0b3S+oLrQT1O6uAgISNA3PRAWmvIcXbYJ/FARmaA8kbHY 5UNXLRLTh5sR2xjJGFV7ljHeABkdMfkoAb8PflJ6BAVII6757oAzD3jO2FK3BMNAjG/3kasC LR8ewznZQC4GY3PXODugJ+ZynPwHA7tQFhoMjsuccH17IC6749muce246oCjQQTk7Dr32V3s C/GSWvAacc3wgfRUBBmHSjGS3BGSNvmUIsi62Tn2Ixkb/NCJFxjjkDp/9spuype5OTfGD3+S stgUa8eZ12+ikE4nDJwDnOyAuBxzkg8ztsDsFVolblz5crd/5lUuCMNz8+iAk1mJ+ZxO7dgg KgYaT2KAmIw12x5fT0QFWs8x533OwCAq0Bw+E7ICoBz8ygJsAfkkZwEBVxPPhxO/yQE48Nb2 IQEW/EOp6oCQGC0b7nclAUzgboCu46d0AVmgEiArAKj3BU/E0DOBncqAUk3aQNiUAAwQTglv VAC3md8x1KAoRzgE4GDtlASEmAQTkf3QClbgOc7m6Eggb4UyBJrsY656otdyj3Lsc7i8AjI7 Y6qHuQSqHeW3I6ZGR6KAbO4qUhg1DYKsR55zPRySA9Gua17Qfxa/H1KFomPRtwPohL2NSpW7 Z7qVuVW5qlK34ApaLmdTjACqVkZcXZAkZMYzuhYvsb0CAvtGGoQtiqEhAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAUwPyQFuRvcICzIzAQFmZuMIQ9jHkjyhQxJ40LRNMu9shuVHLBPEySKVvI8O6EIWO Mr7Y5tMVrYZOZ1NI/lp53en8h57H09UBjMcXSEYxkb/ggJ84G+++f4ICTQQ8g42/nwgKNID/ AIjgHfOMoC4QHxDoMZJ36oCyXE7AAk+h7ICriOXLcgdkBXBfuOyAoc9RsPT1QEm/ez8OEBR7 GhvfdAT3zlpxy+iANcY4znLubPbogJdhv/2ICvRiAF2+5wgK4HpnHUoB9OyAltyHr/2oChOW HPYoCLsAYQFQ3l6YwUAa4NI6keiAq3rtu3KAkCcgO7+iAutdjZAVyHHBQA4GyAEkHpkICvTv kdvkhWQbnOD0KFQhZbAO6fVCxedSsqIDG4B7Xtw5pGQR3BCGM4H4w8HpNG1Dq+3Nkltb3fG0 DLqVxPf+49D2QyGwPiPX80BMuGUBRo8vvgHoPRAVc7qOpxsgKjLsD1CAiC0DPLg9z6oAOue6 Ak/7qAqOgQBARyQcIDdHDWvNLdhvhzTsgOwun5/eaCOTqS38kKPc1Fo5Ad99/wAULLYmNx8k JJtb8IQFR8IwOyAuNcQ7cICbCI3AgZz2ygLreU5Izk/PogLzGc/w9B1+qFHuTzzfXshBcY0D fufRAXCSduyyAOAO++R6IC3MOZhwRv6dFWRaJZA5gCc5JVRIo8c56DG++UESy/4Wcw25f/jk LFpx5Wnbf+CAMbnlz+aAdScbD19UBWI/rB0I/ZQE2xkSNB6D09eiAoI3gDGObG6AmI/1Z36n p6lAHjBBPdAVawhueXPxIBOWxxftu9MICrGEBxxgHH4ICT2gDY5PbKAq0crcDHTBwhWRVzg5 gb+aFSfOQRn7rRsgJ+aX75O+6AuB3KAe6yAkJSPq5AZDXczjjPKMYxtuoexK3HIQQep7qhcu MaXMGXAHGeiAAiRxydsY+qAnGAABjAAQFWt5snOcdQEBUt5QCch3ogKtdynAwMElASbkMycf CMDCAnH0LT1d0QFA367+qAnyjb5IASD36ICqAIArtXAVAEIewIyFaJESg6/RQ9yxOMkjdQVk UOw35cdd0JWxTmDeYfeDQhIOQ0fPfdAOQOeDk9TlAUjY3maS4nZATD3hoAccYxugInnLgegJ wd8oC61xaTg4x3V1sUe5chl81vK/d3Tp95Ve5BovEKwvu+lpxTRl1ZRPbWU7QD8ckZzyf7Jh e3/ZqC0TQLTVx19NFNE7milYHtPyI2QsatRt2Cu9ii3NTpfuhULmbCMAIVkZUfUIImXF91qF i/H3QF4dAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgIubncIC3K3B+RQFl7dsHogMeVmP8CEPYxp GHB+StEoYdRHkfVJFomkXuzQ3ehkp6hgkikGHNPcfzH0x3VSxxxerLNpqr8mZz307topj+16 Ncex+fdAW4iS4g9QcFAV2wdx129UAdjAzsD+9ASjILc+p7ICEoDADn/33ogDXAkn4c42BQEm EuxugBw05J6/kUBU7DpjPUen0QBmRgZBHbdAU6kdPqEBUuLcENLvr3QEhnOxwSgJtJcNwAR6 d0BXnIwB+Od0BInlccb574QFCDjrsd3A90BWPYgdupQFCcu26fuQFOU5HUkdfkgDjzHJBQDd 7tsYG+6Alj16oCo2GfyCAkx3M35oCYeT+KAq7HdAUIz+0gKhxJ3CAqThCshg9j/gQqCO+N0L p3KhxDCMkc3XBQoV8gVUTmvaHsLS1zSMgj0QHEnE3gE5rnV1haHNcS6WkJ3HzZ/gQsmcUzQy QTlkzHNkjPxNcOVwPzQsVJw4Entt6IBjBOCcnueyAqNh1QFOxOQMfJAVGx3KAo3Jb6743QEu Unt3wEBQgtfg4BQA/eCA1HTlaaO4xnJwTuAgOx2iKoVtjhIy74fu9MFCjWpr0LsjDhnOx+qF ybWnOOyAngjuEA2bt1ygLrDgAZ+H1xkoCcZy/cAb+qAuYzhpGRjJwgL8b8uOcep9UKNalxzm tyOjTjYoQTa3MecgoCWeZ5Idn6KVuA1xc05GD8lcD7zRjHzVZAtN6gZ6Zx8lUFs/DtsRkgeq FoljJGWbkuOcFCxR4DM5HUkk9+nZAQcPhxzA43+SAMfyjPogLkcbZZAA4guOcADfPzQEjhuO uG8v4oC4Rgnn+8Rj8UBahkzhpPN8kAD+Xm3GD2O/5IBGwlgPxbg/eOB+AQi6JseOQ4H3dz8k JKRSc0eemUIexMtwzOSQeg9EIiSYfLB5Rv1+hQl7FA0tdlx27HshWzKteOXPKXOyN/khBOJp M2OuDkoCefQfmgJscQT6jYLICcTzG4DLiT6FQ9gX43kO5c/e3wqErcutPVv4FC5Xl32wSNkA EYky3pn07oCfIA0Y2afQ9/VAS5XdRkEdkBVjgck+vYdkBNwD5cZOMbICXLuA74QDnZAVADic 4AO4PqgBOCPQoByZORgghAA3Lj/OgKq6aA265OSpAWMolqObPdC4UrcA9Cj3AUAk0cw+iAcm W+mPTuhF0RcQHDoN0JKcxxjB6Y+qAq5pLyGnY4A+aAo1pOBk4PdAVHMTgEkk9+hQFW5EpzzA 9MdkBUnkGxOUBeglMjWjLg4b5CFLM2Zc7ONJ3siNgbbLlKXxY6U07jlzD6Neclv90XD0yLN2 NToxgN74V29Cq3NTpm4wVQuZsCFZGXGMgIImTF2QsXmdEBeHQIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgIvaD1QFl7digMeVn5oDHkZ2QrIxZo85U2YTMGeMBxHcqCxpF5tcdypnRSsD43ggg /wA3opsyLo2FebDNptw5nGaj6NeN3NHofVQLosRvbKBgBw+R6oSTH6zJPbbHqgJY5TjbAG/q gIbudgDY+oQFGt5Tk/ggKtaBnJQFObGwGR6jqgKYcMZOSUBLOWZ9DjdASDjy5HUdz2+iAcuQ COoGEBVrgXICo3GWkZaMICobg4xhAVOT+CAkHZ+qAoG9d+u6AEBwAzgFANm4GdxvlAVO7T3P coBG3B3CAoTg7dzhASaHSEYHZAVaecHO5CAlGctHYoCW7kAa3mQFQ4+iAqN+oQi6KgY+aFXu EIHRAVa8sGWkj6dUBJjwRhxIJ9Oh+qErc0HWXDa066pT75StFRg8s0fwyN+WfT6oWuji7U/h uutueJLbPDcIichryIpAPTHQn6IE7mzbno27WKVzKy3VlOW7HMRI/MISafjl2O2PVASbTOmA wDk9gEBk0tiqqxpLIJXhm3wtJBQGuWjhPdq+Zg90lYx3ctwEBvaxcCHeUPeWs5s5OfTsEBsr ihov+g++8jR8DwHD0QG185O3dAXaN/lVLHHs4IDn7g5dzW2VjCdxvkIDfMbiXbDPdAXWu5kB MfEPmgK8ux/igJsaNuUkj6ICeTz5x+aAvNBJwD8XUknP4ICbG+YCD0O/zCAusOWAEZzhTZmM kTkjOD6KAXmOye/5hStwGtGMgbq4IPGMnqN/wUPYFsv8yMkYd0yOmFQESPMby+v7kLrYscxa XnG46fRCSHluO/I4v6jGyAiARv8A44QFdzj4ti7J7oC9EQ12ccp6f9qAk9/4nqNuiAiBkfC4 4HT6oCTjyvBI3AQEQGzNGwznIQB4McJPr+5CrTKRM52nJ+eULEmu5jkjB69OiAA/dz23QFGv 5vnk5QFQTzbYB6boRdF13wADlOcbklCHqIThxOdz8kIsyT93ADIA74QWZLzTkNA+eVe6IL1I 7D8kd/zUJWBfhbkvOQj1JW5MuGNh+HzUWZclA4b4GMhQC4w+WwjHxHv6ICrTyDI2yUBIuJz/ AI5QFQPiPNugJtcMZBBHTqgJNb8eMdQgKucAcDchAUJBcPkgAaQOqADqPogKg4G6Ar1V7oFH /dUJWBFn3kbBNVBTfnQEiMAICnRAXAchXTRRpkHM+mfmq2Za6I7EgDGcZKgkqGtLu+RupswV a45BDdsYUAoHZGehA/JAInZPNnc9EBMDPzVk9CrQ3A6klVLErjQU16t8tNVRNngmbyvY4bEf zHOCMYIIByhjNt0Aktd5mtdRM6qfBC2eOdww6SNxLRzD+WC0gkdeu2ULJGt0zSWq0SXsZsAy EkVasZceMhVJiZEe+ELF+P7pQF0dAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAo5vMgLcm+6As yNyUBjyN6/NCGrmLMzZWTKtWMOdm+cKHuWWxgVcPKM9ypUiGjTq+mZMwtc0Fp2II2wmUqbH1 DYhY6tr4Q7yJXbt/kOVTIY0TvMB9QUBIDzDjIIb2O2UBUDAOM5OwOeqAiTkNb2B3KAo34evd AV6kYB7oA93wjOQUAGCBkkk+vogIcvK8kE5PVAXRtgEYHbHRAVJB7Y/BABkD8eqAuOkHxE75 QFOUkEICbRzDHT6ICjSA47bfvKApy/DjAJ9fRAA4Y+iAkHAtz09MoCLvh6ICnVxPbCAqTgEY OD88ICR3xjOUBKNvx9TgoCeMH1QEuYYz3QAOBQDnCFWiqDKEKlGjJ26IAHcw2QmzK9Hg7HCE F1sh5BsAd+iEpXKjLmgjOR06b/8AYhOxWQFsT28oc3GcElwKByMeW1007OV9NTSNBzgwtx+e EIuy3HYKOJ/OykpG83R3lDOUJzF+OjihyBHG0dSWtABU6EXZINHmkhgODjCgXZmDkEeAMAD8 UJ3OMPEnp0T2eGuY34ojynA7eqFjhEnmdn0QFWvxkoDlngJeRG4xud8WzcIDmJgw5p79kIWx cDeUbISSacFAVGTn5oC7G0BnXp6ICbXcpB6jsEBIuA3+Fvz9UBdY88oORjODlAXS3LMknI6A KykUe5UODjv+HYqpBeYAwnbY7Y7qVuCrcHJAwVcEZCWPBBcO+3dVkC1gMBz0O2/U/JVLRDWl gAO5dtj0QsWpm5dsNh3+amzBanaGuJa04Hqd1ALfLytGdiEBInkHMMjHU4QFyN5wNwGk4y5A XGkBx7Hp+CtlBBhw4txseuEyguNA2yXAYICqC3uGYBySUIug/Baejt+h7ISSYw8+D8IQAu5J SdnYPYoCjXcxOMDO5z2KlqwG0eD8sn6qAUDmsxj9r1G4Qhq4Ly5p3LnkYwUCViYOPhGxx1Qk lGeSPJ+I/MoC5EOeQkkjmOD8kMZf3DQBvjurvYGRCByZHUhRaxK3Jj48fJSncuSaObfBAUSB NzeUfgqgrG/LSOpPf0QEwcDrnCAqDzOydu2/UoCYc1zQBy7H0QFznDcHqgIDv13QFQ4eiArz AhAB02QAbjdAUa7oEBJWbAVQULwEBJreZAHN5UITuUQkm7cABACc9dj81bMVykDkSk9PkiRY qcSAHodz0Ut2BFrOYEHoNxjKh6gly8u5yQ4dQEygpCA1wcTk42AVQSDcfEXjJ6gICpec4G4Q FyEBrjk9RuMq2Uxmk3U07dSR/C73uem3d2cxrumOgOXZ6d1UyGbSnAwpTsQ3YzIBgBG7lW7m VCNx9VBMTJj+99ELF+Ijl+qAuIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAi/qgLMm+UBjyDq gMaQbFCsjFlblCE7GJUxABC5ptbHkrIYzbGu6cSWd5JwWvDs/jgLGZDbVI3EY5ts75QFzrjf IHr3QAHIIGAW5cPkgItYXBx7EZygDfjPc4agKkBx3zgHB7ICjTgDBzn1+qAcud/lugHLl25B x8kBXmycgdEBMHl2I+Ed0BUv3wRkIB1OMbICry7PRASyeg9cBAAfiHZABnm/egGATnrlAD1x t/gQAtwcY3+qAoOvr2KAlkB24yD+5AVkPwk5dkD0QBh5mZBzn8MICUTudvofmgJ4+Hp+9AV5 MfNAUOM7ICQOR/MgK5Ix1CFco6dNkKjO/RC72HRCiRVrXPdhqFticZLsghox69kIbuXWN5i3 9pwOCEIIRu5X7FoBHXcoCjXb5cPrtlC2UrgN+Dm5h8kKgZY7bb96AuMPO8noOn0Qlbmj8Q7W b9pOuphyklhI2yhZux1iqIjBJIw/ejcWkfRCSLdj9ThAb04R3kW+9tyeXJ32zlAdg6CUVFKH 82cjO46IDJLt8eqAqzI2J2QAnJQF2PJ364QEgcnpjKAux4aD16fkgJtl5ebHfud1KVwXWP5W NODt3U5SuUuEGUjcPz1JH8EylSrHBp+9lw/cqguh5P1V07gi/Aj6bg7D0Rq4IHDTuQSPVVas SnYg5vYOw3qM9VBOYtybEE+vUKU7FiEkYkfkcvN13O6gEDEzJySD6dcoCcZEbHEdT19W/wCF ATa0kjI/EhWtYEJXYcBjr80zAkfg7nbpjupTuCrjzZG+egJ6Kr3BU4aC44H0UFWi2P1nMc4z jbCFiTXl3xENx22QEMHzB06ZJAQFXODem5J3+ilu4KNJkl33yeYHH5KAUe8kgEbH5oClOQwj 0AJ27IC8JWysy3YZ6lASbjnAORnugLj3+USR1z1QrlL0bg/fJ/JZCpe80u5Q3bCh7Ep2L0e+ 5JHL2VU7Fk7k4sBwPp+9G7kkn/CPUFQBHk9AgLgG+UBJpGx/7UBMAY7AevogJNwN8oBnH7OU AxzegwgDSMb9AgKt3PXsgKF3K0ZG/wA0BTAHdAVL0BEuztlAVa7lQE8474QBzsboQlYi0746 oSXIzkICuR8+qtlBXorFUy2Wbgj6fVQ1csVe0cxHw5CjYFB8TPQDthMwIgOBGC7I2x2VQTaR HklvQcuD6lASbGGZJPOB3xsFNmRdGhao4mWPR8ZFbcKfzR92BhEr3fRoVm0RlNq8MuI7uJus LxUGmdTwUkETKcE5Ia5zyc/MnfbthULHIlO34QhWRlxDACFTKiGAPkcoWiZMbcb+qFi9EOZo KAuIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAo8ZCAtSDfKAsStwgMaQYKFZFiZvyQqYlSxC6 2NOrGbq2YjKbV4gxF2mKsAkEcpB+jgqljalK8yQDoeiAvl3LH93dAR6bFv3h17IA9pAG+c7H bqgIkkHpy7YyR1QFXvGQCOu+EAeN2kbDdAC4nHz9EAxgdT+CAOJe074GEBOL4jvugJk7HqSD hAULxuWnOEBPrkA4QFGnl6en5ICQHmH+59UBHcN+myAqd8HoPkgHKCOnzCAqTgYA69EBTJB6 HHdACRuemOiArjOCc4AQFOp3wQgJDfc7n+CAnE74cgICTfrhAVLc9MIAzY47oCSFcwQZQhF2 EIKxv5Hg5whLdy6THynm++PRCCg3a09N8g90Aa0gd3DHqgJGJwOMkE5Qm7IsaOYE45j1AQgq W5zg4GNkAa8Mdy5xvuQUCZN7OZj2HJ5xjqpW5N2daOJ1k/QOta2EA8rnlzfoVBc0ADGPkgNT 0zcTQ3ONw/lDJ/FAdlNHXAXGxQuyHEN3P1CA1hh6AICQIcNs5QE2N2ygEZ5c77BATDsPAJO+ 6AvRu52nLjtugK4x3JPRTdguMc6NpAPLjrhLsFxxIzjq7Bx0U5jGTDcH9nPb5qoLgadtsnKl bgqHeZkHc+gVwWhuMEcpz39FWQKyAFwHYdARlQlcskWnHJcCfujY4wFOUsRJDdscp6/iqgix g3cSM9kBUR4eRynBH4lAVDzKM8nQqW7gi4hvxAFxb6IlcEs53OfXCnYEWxnpu0noc7qrYDpB nB5SB2wgKjd+S1x22yUBCc7tbnmDOm3VARHxB2e/TCAPcHNJwOb6dPmrNArE88hzseyqCG7s oCrJHNDthvsgJtadm9v8cIC6x+cYz6j5ICTHmV+22+clWygy4XA4OMjKJmMvFwDstAx6qWrg k0k7nv1VWrFol4NGNt1BYq5uWA5A67ICQO23p2QE2NBHX5dEBJo5xjbbcZ3QEsevVAGnfAxn 5oCRaBuSCe2CgKfsIBzfT/CgHOG7n8EBRAObl+84BAUI5gDkYJ7ICOcHKAk13MgKoCvNthWS BVmwyVUE4zkoCRceoOwVswBcHZA6/NMxFkUGzcggDG5zs1FLxJNBvPESw6cGKu8UkcjTgsD/ ADHfk3JR2ZCubbu3iY09ShwgjuNYf2XMiaxp/Fzsj8lUam3rn4rZeX+orPGwDvUTlw/JuEJN AuHiN1PXZEMtHRtcNxFACR9C7JQG2r3xCv2oP8+Xavm5j/44ho/AYQGjxhxJDernZyPVAc7+ HXT77Rog1MvPz3OZ07dwQIx8LANumxOPogOSIG8oCFZGXD91CplRAFC0S+zohYyIxhqEXRJC QgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIC3K30QjqWH/AHvqhJYewHdCGrlibZrkKvcw6huU LLY0+rbzISbZ15BjTtS7+5Gc7/tBCuY2hA0PiHLjJO+ELEuXLu+R0BPUoBI0jGCSOg+RQFP6 40DlGe3yQBzecZGcH1CAoDjbGQB1QDJaQgK7NJPX5eiAoN/r3+qAZABx+SAm0coznCAMfyAn fqgKseC47YQE2uB2AyUAA7DogJA/Dy9dyUBQu5snOAUAacHHdAD947ZQEublB2wUBTG/fcYQ Bvf6oA4nmAHbqgKOGXY6bbIA0EAE4weqAkCMZ6fzoC4yUPG4xhASY7sgKnc7dkBVCLIpzfIo VuyqEFXNxjdCzWhTOEKguxv1QF7zRIAAME9EAaOQOGcZOCgDHl7hnOfmgKkjJxy8zf8A45AO YN2HXOcnKAoSGNGM7ICcbg89gTuhKVzhvxK2D3e4UtwYP67+rcPVC5xa3YY7jqgJMcY5A4HG 6A5+4MXuOtszI+cgtGCMHcoQ9jf3Lg5OyEk2n4duiAk48uMICmDjPogJj4iMYOPXsgLnmYyf VAXsB4ONzhAGyFrM/dbtv1OR2QF0P5zkt5h80IauXIRydW7YyDnqhQm2QsP3XEH0OUAeWuJ7 D67hTdgpzBx7cpGx7o3cEHjLCAT+aXZN2U5i4AYO2xBS7LLYpsXZxnHbooKtsgQ+UfttAGw7 hC4aOVu5IH8UBVruXHVwG2wQEe7QT89tkBPOXO367oC2zDTv0OTj0QFTykc5Ady9sYygImVz Rkgl2PQoCj5uV+2cfMoCLPga0dXO64GQgKOf8WQCMnAyNkAdjsRugIEk/DkbeiAmYyGN3+El AXYmOkkLcfPGcoC+Rh2cgem3VAI4sS5JzlTdgyWSfES3ctGMeqtZGMuNkEmAPp9EbsDIjGIz 1znCoWiSjdgEkHHzQsS3+SAkx3J2BQFxryQd8AYKAq1o5UBIfBgevdASLcAEYzlAVAJbuO6A ObzBAUDQNj1QA4/AIBhvqgLT8O6bIBjDMbDCAjnl2x1QEjsdkBTJ9UBNn3UBL9rZAXY+6tlB Qv5Gkn7vLzE9gP4YVQcdcQ/ERQaec+ltMcdyqxlrpefEEf4jdx/cp0BxDqjiTe9YSF1bcKh8 ZO0TDyRNHoGjsoBoQBYO/qgDBj+dASHwMI3339coCozjfvugIjLpBtkA9EBujhxw5n11eGsk a6O3wO/qqUfCNt/LGP2j8ugznfAUrcHYmgpm0sDI2NayOMBjGj9kAYwB6bKAahTD4UKyMyIA AIQlcyYELmRGO3qgLw+4hXqSQsEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBARk6H6IR1MeX73 4ISWnN5QgMaXcFCj3MSoGCULLYw6mMA5xuhJtLiZM6HSdQQ4/fY07bnL2oRZGz6IiNuSCwkZ 5euf8CEl3B5s8vXfAOcIA2bIHMMhwwgI85aBzE8w67bfggG/kk4Bx+aApzANGNgTuPVAVJL+ +M9EBR7s7DcfkgKN3PTKARkuIGNigJs3JOc4/mQAHmbjOO+EBVgGcZ5t/TCAqM8o3AxsgJAh jsA5QFWO33H+PogAGNsBAU5SCMEYxkoCThjffI6/NANi30wgKtPcoA4EEnoEA5efGHbnr80B QOHKMbZ6fNAPhHY5H5ICrmZI3+aAqdsZOSUBca7I+aAmT8OehQFR0CAjuehQiyK/sfghJXI9 UAQAH5IVkAQD8zshUmx/mHBJ5vUICbjyvHRx6g+n1/wIBjudyM433CAAcseWlzslAOXLsnfG +3ZAV5gWkg7jceqA2hxysbb5oed4aS+m/WNA65yhaJ15bsSMjbbZCxIAt69UByTwK1EKKv8A KcR8R/IoDnOJxkY0jHxBASa7AwOpQEyOmUBUAc2D0QFdj6ICrG4bkAgFAXmPLcAbY/IoC78D ATg7joOyAnGGjoeUH55QEnOa37pz9EIsi41xyCC3lPZCGtCmd843B6+iFQ4/DsgHNyMJHNzH phASLj5ZztnuhN2Qc47nIw05/AIWsiD3A/daSfyQkDDGA5cd9ygI5znO3KP50BSTlYwAbuHz QDk5WkAfdxvlAUwSQHO+e6AiZvOdynZoGxQETL8QOSG4wO+UA5gGcx3DfTugLcbsuPUYGEBV z29B27eiAoD5LSAMoCkZ5ncxx+SAkXcrDgb9kBWCTcbcu35/NAXWzFzsNxjoXEoDKpzjoN0K XZdDuXYd+vyS7IL0LM90BfY0v+9jI6gHACFok2gMAA2z8+iFiWQ09DugJbgDuMoC7gSSY5Ty 4xlAOjAT/j8kBIYJGc/kgK4Oc7bfggHqQCPxQFQ4OIycbZQETn4iBnPRASJx1BJKAo53KRlA W+QgdM/RAUc8SbYB+vZAU5SDuRyjp80BXI9UBEOy70CAn5hOw3KAlE/ly4lrWN3LiQAPzQq2 bW1rxzsOj2SME/v1YwY8mn3H4u6BWzCzOG9ecY7vrzMT5jR28n/OsJIYf753VyqWNpCMOzuM /JAVaOXYYz9MICpGT/jugKc2TsDjugJNPp9EBRoy8NB3ecNGCS49AAOpJ9AgOQ9DcEZK/wAu ou5kp4Tu2ma4NlfvtzOaTyjr8I3x1PZCLo5ZsltgtVDFTU0McEEQwxjG4a0K72KGtU0e6oZD NhbygIVkZULchBEyo28rULF9n3kBdZ0QEkAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBF/f6 IR1LDm57oSW5RjZAYsv3nIVkYszclXWxUw6odlQyG1OJ1K+fSc7WbnnjyD1GJGlAbMhBGQ74 O2PVATa7yztgY6j1QFNwzbI2790AILnYORykEfNARD3P74HdAVeC7GN0BQEA7u5nO/cgBdgO PZAUaD5mcZQFQcnv9fVASBI6YQFY34B3xsUBUYdzY9UBVuQenRAU5vunogKl/PjugJ83w4A2 PdAGnDkBXruOqAAjP1QEs5OO6ANBafXf+ZAV5i5mSNx+yEBAn4fu7DYD0CAkQPXOc/ggLTG8 sgwdu+SgJE/DgZyD6YQE2PEQGXHKAvA5b1y1AVDsfzICnLnfPVAGO7IQ9iSFVuRbgnZC5Log CFZDJbuOqErYm2QvcCW5x1whQnu4HDm/Fn73VAPNHM1o2B6j5oA082cjHZAGRt58j4gN+qAx 7xStuVtmiLRiZhbv8whK3OsGoba6z32qp3DBjkLQhcxObJ+aA1XSl2dabxBIHbBwyPxQHZXR 91bdbTE8fEcdQgNUAwT6lASaA0YzsgK55e+UBVpwd8oCTXFxLe2eyAnkbeiAmJS1wJdgdvqg LvwgHbGP3oCcbMuG3KcbfRCHsVw/lBBB3QiJUDFP0A9TnrugkVyAQB265+qCILjkZztvugkU cHMIHZCpIEtBBDcn1QEXylodgfTdARa0A5PfshkICRoyWjLvu/vQFfKc6Qc2HA9P5/3oCMjh kkN/x6ICrw0x5x0I/LugLMhDCQ3oTsgKtA/EIC0+QySZHfcf3SAkHEt/x6oCJaHHHcIA/AOD +fogKgho23+aAZ5z1xhAOYHcjIbsgL1LE0gnH3dwgMpsoqXDbBGyGMvNDXfCUBkNIj6dMbK0 QX4iBHnbBSRaJVmM5HTH71UsTyMA98b/AFVogm34QMt5ie+eih7gmMs+IgnPzUAq1mBkkZ7o CRPw/eyPmgJF4Lm8wJHT5IBGDloAw0dSgB2efT19UBRrc5QES88w2/egKEc78OQEXDlH02QF JZ2wwl7j8LQSUBt64cS7fQyFgdnlCAut4i2oRc0lSGYaCRsgNMr+NVnt/OQ6WcgbhmP4FAbT vHiYkjYRQULI3ZwDL8f47dEBsTUvFC96pDm1NfIY8/1tp5G/TA6oDQYqeSoI8tj3kn9lhJQG o0WibzXnlgtde89SfII/igNVg4M6rqXAssVW0dA5wDR+O6Av/wCQNqsc2bTJkf8A1QIRdGJX cINT22IulslZ5bepa3m/gUJNBuNBU29wbUwTU7+wljLP4oC22N0kjGMa57nuDWMa3L3k7AAd yUByvwz4bs040Vla1ktyeNhnnbTD+S0+vq7v22QG/aVpQGpUbccvqshRbmpUzcjb8VRblnsZ sLdlMihlQt5QFUtEyouyFi/D95AXGfdQFUAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBE9T9 EI6lojCElqbf8EBiS/zIVkY833UKmJUMyUMhs/ijVijtVIzLmioqmxHvtyvd/wDaoDaEeSzm dg82++UAxh2wOO/YhAI3slbyjqB6oCpbg9MkD16IC2D2B6/NASxyu5eg6IAACNhk5zlAHDHY /P0QFCNvX0QFOnVATYdu3+BAVyeQfLqgK7c+BsgJZy1AUxhzc9B2QEmYcAMYygA3aMHcIACR 13ygDScn9yAkCB9fVAB1wfVAVHw5zgD5d0BKMjbfHb8EBAjDcD0/nQFXDoEBR7d9vyQEeX54 /BAVyQRjGP4IC7zckgGchATZsfRAVacg53QEUBPP5IBjfKEPYqhQIAgLsRAZgbH1QEwzmbgD H78oCLmcry7oNvxKAFgd1279UBQ/A30PYhAHlr24BJJGxQtE4H4+2AW3WXvLGkRVTRjboRlC xsVn3UBcil8l7SOo3B/FAc5cDtSe80AheQeXoS7dAckNcHHAJz1QFxpA6oCmMb/ggJAnGfmg JeZjJHfYoA0AjcboC5Fy4IOM9R80Bca4vaAXO/BAGOLHjAI36gZQEmPBJJJz+9AXQPMb05QP VAUwQ3r8kBI9BkDb1QEXuEnVxyOhI6BAHH+V29UBFzjvh2MbjbOEBUSl7Wgj93VARwObmAOc 5PqgKGTkac7l++UBDB2yc4O/zQDmdIwjOwJz8/mgIY646Dp80BF7sMG2CN8g7IB+36ICjzk7 ICmA3YdAgCAoW/B9EBIvwzbc9EAjB/Pr80BkB3lMwDsUBkxyNDsAZwM83dSlcxl6AA+mOu6u C8XEvAAH4IDJ8toxt90eirJlolWbN2GP51UsSaC4HIwEBfZygDAKABwwd8fNAHEdUBIPHTGR 6lAS5A769kAII69UAa7lQBzsjp1QEeYYB6ICLvvFARJyNjv2QGBqCOSpoXRx7F/XPogNh1XC 51dL5j3SFrjjpuPqgIRcEBW/DJM5uRzcwdgj5IRdF1vh+oZX4kllcB8XK1x6/VBdGqUnAjT9 G3AoxK4d3Skg/ghJq9q4aWS1f1m20gP8p0YJQGtUdvp6MNEUMMeOgEYGPxCAzfNIaBzHA6YK AZbjPdCHsTwD6IVswBscHGdtuqtEgx7rZ6S/QPhraWCrjeOUtmYHZ/nCiTLrY47v3CCh0Te5 LzbYDLSNZyyw7udQ+szc9WkbHA5mgZ3GcQSZ9B+saC3kc0jIIIII7dEBqlM1DGapRx5H0WQy Go07fhWMh7GZA0Y9UKGVANihaJfj6hCxkRjICAuIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgIuOHfghHUtyADCEll/dAYsg+In5oUe5jzDshBi1H3cIZDZPF1kctqomuc5sjZ/NZjocNc D/70gNpMqSGNB+7kt6ICb2FowMlAWmxBpcQGg/IICbZmztG/yx0QAx75JxhACeYnBP8ADCAO wSD1ztgoAXcoOfVAHEj59hhAHbOAG6AljONggKluTjJQFW/D1H4oCTjsMAICuCRuQgHIUAeB nHYfvQES3Ddm/vQFTgBAEBUDffogK8wd1QFf2dunqgDjzOwRgoB5mxBABzlAN3bnffbCAo7d nY/zICnNyYPb0QAv+EEbj0QE2PHoW57oCYcOo3QFeqAq13KgJNdzHPYICvXf1QBCsggTJD4W oRZiN7nvAz0/lIQXXMd5m4B2wfUICDx/JBP0QEsF2C79k4ygHL8bunzQHHviAsBueljUsHxU R5vngoWicGh2Se2ULEmjbH70BvThHqI2u8MiLuUO2G6A7BW+oFZTtkGHDA3B6oDIcTjogJdB /FAN/wAEBJpAG6Aq3JwfRAVztnugJh/KW43I6oCR5XdtkAjHx4ADTnbbKAuNf25iB0+iAkfh 6Oa76FSnYFW5eRv16q10CjcEkd+iXQKEv2B2+XqFQFXFo/lBze+eqAi4mNg5uoPTKAj5plOS M46EbIAQ0POO26Ag7JaM5G/5ICIeSAOmRhAVkbynlHTogIObyk5/Z9O6AOcW9dvogCAIChOC EBVCsiJZtnoEES7C0ggevX5oWMksBfkdu3yQF9jA5jQ7sQdle6K3RfhdynGcpdFS7EPj5s4w j2JW5eYfNkBxuq2Za6LgPMMA53wFBJJhy3Yk/JAXGktGcZxsgJEGQkYG3zQEhyjBPQ9UAxvn 0QE3HboAgIc3MCSST6nqgKiTl2O6Ao53OcDZAQccjfuEAzgn57BARxyg+o2QEHNDiMgkHqgK CNoOCDgdMd0BMtbnIaNkALi75b/uQFS0fIDt80BJAEBIPyeiAuNOBt1QFcn0QFQT9EBVpHf8 kBMAnGHcpGcHu1TZg2PfrQdG1ZqI4+Wz1D8v5Rtbnnt8oSSdx9wnB2IUA1OmZ/jjohjNTo24 arZjIahA3LVUh7GXC3DUKGTCOyFkjIYO6Fi+z7yFepNCwQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQEXNyUI6luTshJZlGTj1QGPL3Qo9zHnQgxZtz0QyGwOLlNJLW2tzf623zw45/aPJy/ zoDbMbfL33OHb57FASkb8WxPXqEAk+EHPT1QEYmNy08ucd0Bdc3IORtnbKAg3v6FAB37emyA gXfjkoCQe1p3G2evogKsOXnYghATGSW757ICoGTlAVQBAVLQW5QFOUkdEBUgA4QFAc9coCpA H4HCAogKn7oQDl+HKAZIZ2QDmwR8kAjHxb7hAN998figKD8ACgKv9BhAQ5SMY/FASeTtk5/g gJwyDGBt8kBMnDvkgAaHdP3oCuwOAgJMeW5QEi7PVCrRVBlKHB2yhYqCR8ihXKXGSFzhlxzl CLMkAWuIHX5IQC05AxjHU56lAAA0jOQTtv3QGn6ttAvFgrIHBuJoiPoeyErc6w3Ghdba+aF4 cDE4tOeqFy3nICAybVVmirI5BsWuBQHYfhTqNl1srCH9BjHXCEWRu4HHbr3QkqAScE9UBUHm H0QDogJxHYj/AN8gKoCrTtzdPogJxSkDOfi6fggBc4ZJcfwCAcwBBP13QEi8c2NsoCWQ9o5j uM4OeiAg+X9WBtjfGEBVknwEhzuXpn0QB56ZBz2wgKPeTg9HZOQOyAoHEMOQEBSQ+W7Bzkei Ao52Tk9UBEuJPUoA6UgbDcfuQFcfASSOvbqgKIAgIydkBEHB6fj6ICbTnuSfmhDVy41vmBAl Yng4A5dz3QXRfhhI6oRmMmNmG4A/NCpcEfTYBStwXI/hjwe6uC9AzAI7lQ3YtEuMwHZOdu4V W7li42Qx4I5em2VAKk4jBQEwcHvkHP1QEgfMcB0PXCAkxzT1QFNskjf+dAVe74RnBQFfvDPr +5AQ6YJBwd0BT77j/jlAQLScdMoCjtiACcfNAUc7Dtm5H1QFQCYzkhAUAJbnGyAqcNxugKty N8f++QFeuMdEBVASY3ugJ5Dd90BVsgcEBLqgKtOPTdATV1sQ3YjNE2Zpa4Nc1w5XNc3ma4Hq CPQ9D67qGiMxtSmpHaYu7LdI5z6WpLjQSuJLjjd0Dj/KaMFp/aZ6lpVRlNwUceOyFjOhb+am zKtmXCOgUCJkxNwhYvwhAX2jAQi2pVCQgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAsy/f QFl7fjygMaUEuKFHuWZ9hhCDFm+8rZTIcccT5HnV9Ow/1tlG14JG2TI8Ef8AvKqDRYm5iGQB 8sb/AFQFsktOQPhB/PdAZD2B7MDBO2EBadAGyE9PogKtfknrn0QFGjm/x6ICj2DKAiwY7IAf iwcbeiAqAc5x39UBONvwnfd3y6IBghxH70BMgDugK8o5emUBHGDvsEBJreV49CM5z0QESD33 QFW/dKAqWkHp3QEUBU/dCABmHbnZABu/0KAp1QDOyAde/wCCAkDsUBHJPVAObO3ogK42P8PR ARDXNdnugLjX5HcFASacH6oCWNxv+KAo1/qgJIAdhnsgKiRwGx2+iAq530KANcc9UBdgkDgT 0Py7oVylWv8AgLckbdShDViozK7bt1yhAewSOdgbHbB3QlOx18402E2bWcnK0BlS3nbt3Qub R7/NAVYDgHOEByJwU1WbdXiFzuQPOOu5QHO1NK2SNuCCcdR0KAuc2+/ZAGuwMdCgKk575KAl 0wB1QEg7J+iAD9wQEi9rQMdSgJZGO+4zhAUYS7fmGAeiAq1wycAZ9cIBzfET0HoEBTlZg798 4O4KAlz8+T8uvogIhwD8DPPnfuEBRgLvpnfGyArjlbk52P1QEeb4cICj3d8ICjncqAoHcrvV AVJBdjGyAp8KAB+eyAigABxuMICudvogLsTwCPUoDMjbsD1Qo9y4x/KrZSC6yTAz1KqC9EeY bhStwXOXOVclK5KI4AJ6g/mqyLJWLkBG4J69lUkutd8I27ICWRhvqRjogKteO6Ak48sg9B+5 AVDhzOONj0QEmPPJ226fJARc7IBHTugGT+ygKOySXbhAU5su2HZARdlrvn/FAUJw8+me3dAV Hw5BB3/cgKvjwTvgD96Ao/4RhAUfnn3Gw/egK8ocPwwgKtbgICqAE5KAA4KAmzp0ygJA5IQE 0BNn3d1dbENXKtdkHBOykjKYd8sjNR2t9I+R0TpCHxyt2dFI0gsePm1wH4ZHcrGWMbStxdd7 VDPJG2KfLo5o2nIjkY5zXtHfHMMj5EIQ9jWoGg4Ks2UMmIfEOyqWiZMQyhYvxjJQF5AEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQAoCzJ97HogLb290BjybNQhq5jv6oVe5jyjDyrrYXZ xjr+rfUazqonn9XSRxNYD/dMDj+8qhc00Mc2IdCB+5AQLd8jbGcemUBBuWkNwfqgJuaRjbH1 QFR32GfVAQAw70A9EBJvxknA+SAoemWk4+aAoCTgBAVOxB7oCoGD1KAqWjI6+qAAjmwc/JAV I5SEAxuSSAR6oB95p+8EA5uY74wgAGTt26oCvXPxHKAY5ndMBAUBxnG4QFWjHXugKn7+Rvtl AU/Z+vRAU5Sw74KAF2W9BlAOn0QAHJ6BAC3ftugKNeH/AFA/NAVDvi6kfVAM+u5QEmvDht65 QEs7YQFXAO3yPogA2OxwPmgK9B6hAM4HyQFUBRz+X5lAVyCSOqAm3BiLXZb8+6ENXLjXFx5c kHGB2yhVqxQOw07lCDjjxCWNtVZ4a1rCXwOw4+gIQutjhoABu/dCQRhnzQGdYbibTc45Wk/D jogOxfDy+i82ZjsDoMgOzhAbhiGQckEeqAlzc3pn5oCrjnA2z2QFRL8O4KAAjP8AgQE3Hm9C gHPnbIQAPOHAnbOUBVrsN2QEubld1JQFceY7r80BR5G/qUBQOwCP2idkBJsYYTk8ox1QDzgG Y7k5ygInceg6lAUIIwT0PRARedvqgKE8xQDl2H70BV2MjG+EABaQgKOx2QFEBXHbJ/FAHNIa fkMoCcLcuCEN2M6PYYKFCuMPx+Sm7BNgOwwdjuoLZTJjJa8DoPRCpda4EqyZK3LjBy5wfwSR cm0BxGMA53VQTB5W9/5kBJri7qdggJkgOz1/9+gJB3w9Bj59kBUN9enZAObkzlARzmPO5KAc uWA53KAYcehKAObnpue++EBDmxttsgDuuT0HbsgKsOf5OPkEBMfE05zkegygIA8247fNAGDb OcIA5/XGNkAaSOuEBVruZAVQBWygk04+QRoE2jO3qoSuCYGAjVgQuNwgtdC+oqZ4aWnYPjlm kEbG/iThE7A4t1x4vNMaWc6C2+8X2pYMZhb5cOf793X8B+KnMDjuHxGa44t6qp7VZZKezmqe GD3VmZIx3cXuycAbnCqDsXpHT7dM6fpaETSTugZh80m7p3k5c8n1LiTugNahGw+SFFuZMI2Q slYyI24I9EJL8Tf8KEX1LiEhAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBRzuVAWn/AHvU oC0/7yAszdcIDHkbgIUe5Ykxn5Kbsg4s1TcHVuqbp5mQYp3Qg46tbjH7j+5QZDAib5jGjclu dkADCSATsN+iAgfhbnBxnYlATDcjrkoAYuQdDugIfdagJAbbFoxugDY8HYOH4ICPKefYZQFS A/bG6AcoI26j9yAnybAk5zt9EBUD6DtugDod+oJQFSwcxGMk7BAQDD3ydvVAScwloBHTrugI 45c7HdAU7nA3HRAC/lB6oCTmgZzsUAJ5Se+eg9UBXna49MHpsgKcvKSeuNgEBTvnogDG90AA BPTogKhgygIk4P0QDG+R6blAUDeZ/wBf3ICpd322/egKNdg7AYQFzb8UBUDPXsgJAAhAVQBA EBFzt+iAkBv9UBegPPIBuUIbsSe3kOQck7HPb/AhVu5F7cPAHxbYyhKRpetrIL9perpsZL4z yntnCErex1trqU0tW+Nw3a4goSWmnIQEm/C7bb6IDkng1rN1DVe7PPwu65KA5npqgSxZbtnc fNCOpeAyN0IbKg4GEJWwBz3yhJKR++wCApFk4z1P7kBIO5nEdEA83LBnr0QFec7Eb4QE45MO wcAEFARbLsdtxjdAS5sZz2QDIySdgUBUkyDlx+9AU5jkAjptlAVQEX5Luu2EBTrt0wgKgBu+ UBQuz+KAogJNb03QB57ICKAHHYYQEmuJKAvxgNHzQrIuxZx06oEi9G3mB9UIsy7EOU9SVeyF 2ZEbcx5xkkBLIgmzJAzsoehK3Lxb3JVWy5VrA8EdigJB3PvjZv70BMnBHpjH0QFWHHbKArsT zYHRAVbscg7nogK83L22JQFXgdM4H70BQuaO/T5IBs4bFyAo4AOwc7eqAo5vKwENxk7ZKAlj lA3+8MdO6AoGYHYkdEBR+cDHdASGGEgnfu30QESDvsPkgB3dykb9h6oA53xAbHP7kBLr8kAQ FWnBU3YBcSl2CjqhtPE98jmsjY0uc5xw1oHcnsoIdzh7ip4wLfp58lHpyJt0rGfCap+1Mw/I dXY/JAtjgPWfEG9cQKzz7xcJ6p3VsZJEcY9Gt6BCTSaSikuNXHDEwySPIaxrRkkk4AA+ZQHb Hw+8Go+GNhbPVta+71jQZnHf3cdfKafkdyfUIDk6nYM/igMtgw1Ci3MqAYGULl+PfCAvNGHl ASQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBRxwEBbkbhqAsv+8gLb25zn8EBYeMAIUe 5Yezmc1vYnCEHD1ZWuudZPUSjEk00nNtjcOIz+SGQpE4NaebI9CgKkc/LjplAW5WOLckbk/g gAHxHA3HZATMYeOpQEDH2Iz/ADoCTGAj0JQAtyNwgKeUfz9UBUtw39lABFg7nogJOZtudsFA VIBJ+XRAA07HpgIBy5bzEO5ggKA57Y+R2QFS3H1xglAUa7DDnr0wgGDnl6k9vVAU5Mk4OD0K Ao5u2xCAoQSTtsUBV2OZvoUBHmw4EdRtlADnO+6AZ+oQEmjl3zkfNAUwScjIwgBIIHzQB35b oAGjfbGUBRwA/wAeiAoDnbfHyQBpIduN0BcDdwfVAGk8+EBJpy1AUb94oAHcrQgAJcPoUBJA VacFAXXzB0YaHYJHphCLIA82O3fGEIkH4ecHAQlbHX/i3p39B6rm5QGsl+Lb5lCTag26dkBU 5HbIKAzLJdH2u4Mkbj4SOvUIDn3h3qY3q3RjnPO0b77oDdTCd9yfmgJh2RuhWRVuB8soStiL mfF89vxQknk85PqhS7Kc3x/Pv8kCdipxjPUeiFw3dueyAqCAOgQFEBIHDcn8/RAC8ZPf0KAq 13IP8CApzlAV5+Y59EBUyc2+wPogAdn1ygDnAnGMIAgCAq3bl+iAOOSgKMPwfNAVGQMoCQ33 QF2HDnjKAuBhlOBvj9yAyqbb8UBeYc9NlN2YybXO6dP8CgFyHAeBjOP3ISty8BzHb1QuS+6c ICQw0D1/ggAwGu3674QEmnl6dt90BVw2wTjG2fRAGvOMbn5AdUBUyHGDuEBVo5c9cEdjsEAc 7pjGAOoCAoGFw2wgJB5zjocdPVAUbtg9f5kAY3L89QgKkhvTG/7kBGMDGf5W/wAkBLYE74zs gI8o9cjphAV5cD1ygJIAgCAIA54jjJJAwCd+yA6r+ITj3U6+u01qtsssFkpZCxxa7BrXA4Lj /c52AQHF4HxnPL88fzIBzuecAOaHHGfVAdjfDTwQbp+GG/XWEG4SnmpI3DemYR95wP7R7eg+ aA5tpGcrRjoEBnQt2x6IUuzJhGyBbmTE3A3QuZEYyUBdHUlAVQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEBF/RAW5OyAtv6IC3J+9AWJQcIUe5jVmY6eRw6tY5w/AFCDh6Jz6umikfzC R7Q92eocRkoZCj4PjJG6AkHcjCB06oCfJluxO5yEBR8Xy3OyABmHNBG3dAA0gb90A5Pl+5AV 5d/T1wgI8jnO36ICvk47dNkAbHn0PplATcwhvb8EADXEdNjsgKEYcMICu3XfCAoRzOx0A6HC AoR8QOcnpugHl57AICnk7/JAA30QFM8u+N0BR5y0ICv3v50BTGdsICnIMYwB+KApyBw+iAiW EtG2R3QFQ4tORt2QBhbj0z0+aAqOpBGP8dkAc31/ZQEDg9coCQjwTvseiAh5Z5soCcbiN+wQ EgcOygKx90AO5z6IBjO6ANwDsgKhgccDqgGANkAcSRv+CAnE4HII6jPVATc4Obkg+iFHucae IOwmWigrWt5vLyx574+fyCFlscRtbjbruhJXpgIBy4ft9UBvjhZrJ9srGROz8WRscEoDm613 AVlK17c79cnO6FHuZZLiRjmzg9EIKh55RjPzygDj8H3kBRri/dAVHwHJ7oStyYGR0xlCz2Ij r8hshQqSM5QtEqhYA7fJCjdwXcu6EFAc7goCoKAA8p+qAZ3QAuLvwQtECTl7oWJB/qgJA/EE BUOwgKF2R9EAB7oCrRkoCZ+6fogLseNvXCAuQNJ5s+qAyWg84A2JQo9y8zshcnC7mYT13x9F kMZOMkE49EBcp8F4PQFC0S4cPJx2VZFirXZd9d1UExv/ACkABxnPdAVOHHPZu6AoJAWZQEuo +qAo12WfuQFeUnJPTCApg8oI5em+UADhhAMjGUBUHO35ICowDv0HVAOcE7d+iAq3Djt1HqgB +JuMAhAUaB3AA74QAgE9enUoCaAIARkHCA2L4iNanQvCuvqIneXVVh9zp99+Z4ILvwGT+AQH UHlAOB/j6ICrzswBuS44/wDffNAcy+HLgkK+WK/3WEOpWHno4Hjac/y3A9W/yfU79AEIex2H pWf4+qtELY1Gmb3VSTMgbj6oYzKiBOMIStzIjZ+aFy+wbfVCsi6hYIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAICD25JQhblpw6oSWn7D6oCzI3JwgNI1o+SPSlyMO0wp3+Xvj4iNt0 MZxpJGHE8o27ICBYR02H7kL3RZMGJck/9iEmSI/hBQrIp5fx7DO3qgiULOQYA3CE3RRsWDuc oVe5URZ3Qgo2LlcQhduxJsfNnfp1QoU5MgjoUAEZDQeqAqGeqAqG8qAGLffdAHMzsOiANaXb YACAFm+3T+CAiRhuUBQg/RC0Sgj/ACQm6Dm/CduqElDHgoAYwc7j4uyEXRFzfoUJHIQM4GyA BuPnjugCAgGDGSEBRreYbbIABhpB69igKE7O6oCLBvkjI7oCeRj5HogK5yMdygKBrQCBscIA cjqMDONkAQEm/dKAFuOnVAGuz9UBVxwEBVAOqAp9MIC4yUuByM9kBpOubOy+aYq4CwE+US36 gZQhbHXSamMNQ9p/lHohJH7o369EAQF2kqn0crZGO5XtOxHVAcz8LtaNuNI2OWRgfjkwBnJQ HINPKDFsB6ZQq0TEZcdj1QqS5uUYwgA/+OQmzGxBwPi/gha6KtGNuvqhDYBycA7IVH3gdt0L RKAY+qEPcqM5OUIIuyT0QEi8t3Ow9AgKZ+IFASQBAM9+qFojGe2UEghUIZCTX8vXsgKOdjr+ 0gJMORvsgLgdhwyEBUN+PdAXWfeQF+Mbem/T1QF9uxz1z0Qi6LgdjH0QoXY3fD8lKWoJZGPT KuCTW/AclAXWuId0+R/wqsi0SmeR+EiWLgPMMqHuCowOoUAqw4BQDrtgEBAVaPqD222QFSQf r+5AHZeOvRAUxgfzqy0BFzgDucY6dsqHuBnG56KAS5ufOAgK56DYk9lZtAqMs65+nZVBQEvd 9UBIBoO/ZARxg5G6AkCCcn0QFBs3Hr0QFWjO3XqgAaRtlAdcfGfqo1+qLZZWH9XboTPI0fy5 Og+ew/egOFwTnA9P8SgOSuA3Bj+jOvZc7jFm0wP+GN23vTh+z/ejufw9UB2To2NYGtaAABgA DAA+iutij3NTpW9PzVXuTFGowDDFBYzIfuoYzJjGAhkMln3UBeibsEIexNCQgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgIP+8gLSAg5uSUBZkHL+KA29xHPLpmRjZOR75o+X+7AdzE f7UO/JClmbB8vJweyEETD8W25HZAW3My7GOpQEgM7AoCb2EnByPmgAjIHXp8kADOb1QFGx/g gKiMk5OwKAeWSzOdygHlY9UBEx4I64QEvL5eqAPiJwEAMQA67oCohyM53QFOTJGEAcwg+mUB HySGb90A5CgKHuEALMHHohZMo5uR9EKjkAwc9UBEsGDj1yhe6KFvqguiJPKcdkF0CwEY6koS U8oAn1QFMEfVAD8B3HRAUG7eiAi5m+EBRzCMjpjogKjLT6EIChcWvz1ygJZ8xxGOv7kABDyQ eyAry8vTqgBGQgKcowgJNPw7oAgI43yUBLOUAORuOyAq744+VxyMYO3XsgOAOJNlNj1XVQ9A XcwHyKA0BreVAC0E/NAU8v5oDWdH6kdYrizJPIds+iA5z0fqAXahZI13NkIDXhLzYPMPzQo9 y4ZsnsRjZCCrHjmxlC90Racv2IIdnHyQoOcHpuPyQFXSDB3+gQBhLh+1+JQAg4yDsgKt+FpQ smVD9vmhUo39YQcNIwgJFuW4QFGtIKE2ZV4yEIKMHdASQstNyhd0xvlCboqhJHzPkgJHfHyQ otyTX8w6IXJN+JAXccoPfZATjdzOQGQNypW5VsvNkLhgA7BQVJueOYBCy2LkZPVXuipeZJyu wHZz1wpBMyOyRkgD8kAIJaCT1QBzcYPooui0Sfmd+yoWK8+f7nKAr5Yzsd0BUOMfUKVuCTMu 37/JS2ATzNIyfxVQGnBA7DupTsCvU5/ej3BQ/Hnr89uqgFOUNcCNtuiAqM5zjogKhwf6fmps wAeUnGxCWYJCQEdMfNQAdycb4QBpy3ZACS0DB2QFYx8TT6oAABuPXv1QAOPJjG5KA6a8drt+ nOLN+mzlrKows36BgDf8KAv8GuFk2vL2JagPZaqZ3653TzD/AOLB9T3I6D54QHZe00UVupYo II44YIWhkcbBhrGjoAPQIDV6YZ/BXWxR7mp0jRgKr3LLYz6cbJZi6MuIYaoKGVAOQYQyGRGM gIC8wd0BJAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBEu5XFAWn/eQEJOyAg4cwx6 oDaXEyWMR0MLv642V07Mf3LeU/ukQG0jDlxx3QrlImLfA39fkgylsRZcSgylBFyR/LKENWJZ c52x2QJXLgi5gAOqE5SJh26kdkGUYPoEGUlyg4+SDKR8kYx2CDKSEOyDKRdGB0J3QZSTIyRn clBlI+VjORgoMpLyxg7AoMoMWB02QZSnlfVBlKPjHoUGUiYycjbZBlImPZCGrFOQoQULeXGO pQAx8m2Nz+SAiYhgZGMICjwfkgHLyA7FARDQChKdgWc34ITmI+UD9UGYoW4O3VBmIuj29ULA M5nEj8kK5gQDvhCxEjL9+6AchBI7FAUdFnA7hAUDSCgH3nZGyAk0ZznchAV2+aAoQ3sgI8xa 5AV+fqgB+LIQFRucYQBAOh+YQHGniAspe6lrAMHHluGPTpuhC2OL9sk9d+yEgsOUA5CgKdwc kYQG+OF+tXW2YUzySHfPCA5itlyZWU7XsOQR3wShVozGjnGc9UKgjBJOUBIEtGAMIBgFn16I Co2G2UAJ5D6oAxxcM7N+SAq0l2+AgJD4eiE2YL8NAO/7kIDX8xxugJB+HdULNleYEIVKoSnY pzfDlA3cqRgnHdCBnJAQtmKA8w9ELFUKpDfYdkLFyP4iR6IC7yHHUICsZ+SAyGO5XAdShR7l 2N+cj4gSUIHNzOz2zlDIXhNjBUrcpZl6GUPwCA0k/mrXRBd5w049dlG5KdiYOe2ybE7h5+H6 qG7kpWDCOXc9FBJIN5uvYoCoIYc7u+qAqQD079fkgAJBGf3ICXNkfLOUBIOyCOmVKVwNmgdc qAVzsdyPogIv2xjr80AILRsgKEHbAA9T3VswJNLnk7DCNgrnLT2VQSGwzk7+iAoQD0P4ICrx j6lAUceYenYICoAG++3RAGuHMD3Bzv0QHSvibbns4oXimx+sfcZI2ktzu5wxt33KA7E6G0zD pHT9Lb4AOSBuHO/lv/ad+JQG5qRv7kBqVK0jKutij3NUpGbhVe5ZbGdD91TmKGXE3mCqDKi+ 78kMhfiGEBeA3z6oCqAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAICLx3QEZG8rUBbQ FtAbN4iSma7QxFm0cPOw47lxDv4NQG3zT8zT2QEXxYHzHyQFHQBvf9yAj5Acdx+CENXIOh5R gbIErE4uoI6ISTEWWdfx9UAMOT6ICphz6Z+iAi6HfYYQFfJyPQoA2H1QFRFgnc79kAEQA7IC vlgdh9coCPk46g4QFOXmIx1+iAGI5O2eyAgWbnYoCJjIB+SENXDoh9EIylBHhp26IMpF7Mn0 QZSjocdDg/MZQZSJZk9EGUiGcx6dRlCoMfMNygIGLPZAU5A0dEBF0e/XdAU5N/ljdC2Ypy5/ 7EKgMwDnt0QtmI8hwTgBBmDYds77IMxQDr03QZihb8uyEp3IcpDj2QkNJA+ZQFUBMjIQFOQo CnL6dUBEDGP3oCrfh6IA84GeuUAQGg8SLKL5pCrAZzujaHt9coQlY4HdD5bnDGMFCSDW8qAq gKcnqEBWN/kyNe0lpadiOyA5P4Y672ZDNIB2/D1QHJVNUCdvO1wLUK5TJY88oyOUD96FSYGc Y2z+5AASI+mMdd0BXlyBvnKAdH/VAU6Ek+qAoAT6fmgK536oWzFScuGEKlD8R9EBIkNHyQFe bP4oCvPjuP8AAgKFwd12ygJ83K0EoWSKt+JuUKhC2YIWDck/RCE7lxkTvkgbsXAwgjKlbhO5 eiHLuoJLzI+bB6fXohVolylr8Y6hBlK/6ZjsELFxvw9RshVskzlxt+9SlcqXo34BHqrJWJSu TY7DT2VW7hOxUzcwUE5icUnToMKyQzFx2djnP0VRmDdjv1VsozA4xsqlihBDQQdipSuADgqc oJB2/VSlYEy4dM74yqvcFWj4seoypSAduB6kplABxnOwVQCfTJ+eEADgN88w+mFK3BLIOc5G 2cBGrAqHYGwJUAo87Y6ICojJHdAOo3HToD2QFDIQ/BGM/POEBVzQ8j5IDrz4h9Iv0VxetWpG QCS319REJTy5ayYOxv8AVu/4IDk6jbk9Rtt+SA1WjGHZQGp0Q+Id8K62IauanSjGFR7kmfCE MZkwDIQGTGOViGQyIxuhDdi8hIQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBDp9 UBB45T0QEHEgbIDY2rMy32pIcHMDg0Afs4aAR+e6Fcxpph9EGYi6HPbOULEPKzv+5ABFkoCH l4d0ygKNYGHdAXWx8xyOiAr5R6IAIsZO+UBXk2+aAk6Ll2IQETED6oA5nogKeTkjOd0BTkJH y7ICrGZO/VAUdGXEgHZAGR74dkfzoCIi+IkeiAoY8g/JAWzGfTqgAi37/EgKGIlAQ5CgKeXj JIz9EBERFx2whXKDF+YQOJAs3KBIj5e/oUGUiYw35IQ9yBiI/wAB7oQHMyD8kBHk+pI/egIl megCAryhz8ICDmfGR8soCnKcDZC0QWbZ/NA2Q8v8kLFQzcYQFcHOEK5ihGOpKBMBuELDlCAi WkICiAICjovNiex2C2QEOB6YKA4B1fZjZdQ1UIB5GPIA+WcoDS5IMY3AygKCL0P70BTl+ZQF DHlAXKOpdRVTZGnBHogOU+HPEb3ljYZnBj2kbk7EIDkKmqvemB0ZyD1QrlLsUuR0I9ShUn5u Ad+vqgJNeDv6dMIAZN8/JARAdnPQFASH0GeyAHHKd9/ogK84DR8kAMm22coChAzn738yANy4 77YQAu5nfNAVOWgZ3BQAD4uuChN2VaSRjPXZCCXnAn5FAVYSfohd7E2jOe+EKrcuBxIxjBQs 1cuQjmcQMbBAlYvRuwAT2QkuscXAEHbcoVbJvbyuDgd8YQZiLHcrsoWLrJck/JDGVLiWg56o nYFyM8xU3YKyuIGMqAM7ZQFyA5zupuwXOckHIdgDAx6qcoJteSdwctHdWBVuebGM46rGZCpd ygcuDjr8kBEt5gD2VkwAME+isCYPKM7fzqj3BPOem46EgpdgMII69OnzU5gVJ5sYzhVBRwcX D4iAEBU/FuDsOyARkuJb6qW7gmAI8ADcdVAKl45th27oAxuSTnP4oA04cTkZHdAVcSDjAG/Z AU5XOJPQ/s4QGn6q01R6wss9vuELpaWcAYacOZjo5p7OBGQexQG1bdR1NpqX2+scX1NOAWSE YFTGThkmdxk9HDs4HpkIDWqVg2xnBKEN2NRpRjCutgnc1Smb0VXuSZsCgxmVCMfmheyMlm4C EmSwY/NCsi4hYIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAi/qgIkZb9UBDlxse h7oDYFaW1NZPM0FvnSOkLfnnB/h+9DGWvKIGBv6q7SBEsxj5KhN2U8oDO25QXZHyt/ogux5X yQXZEwZGw2QstgyLkKElzyhzZQpdkvL+Su0hdkRFlyoLskW52QXY8rHZBdjy/kguyIhy/PTC C7KmIEYwguyJhxy5HVBdlRCPTJQXZF8XqP3oLsoI/wAUJTKOhBOe4QsQdHgdEBQx8pG2/qgI eX8kBTyy4t9EBF0WdkBEwnOUBExbhAUMZwNsbIC26LCAi6PIG6EWQdHgfwQWRb8k5I9UKFOX pthAR8vB32+aAo6LJzjp3ygKOj+Id9vVAR5CUJuynIcnbP4oQRdHh+6E3YLc7d0F2U5S3O6E DBLSgKBhQm7KFpBQXZUdOmUF2UQXZQtz3QXZRsXNkZQucX8dbKIrrDWDI89mCAMbhCFsbA8v 4Ae6ElPK3yEALcjKAiY+5QESzqgLtHVSUT+Zj3MPyPRAcj6D4k+YwQzuOfU90ByHS1zKtgIP YEboVaMxj8g7ZQqVGfQBAC/LsoAH5G56ICrnfCCEBQSYHf8ANANgATugKskwSPVAVQFXENGS 5AVaQ5oG+/coCjm8qAr0II/H5IBzcnz7oBnmHRASa4jHohN2XGYAPUenzKEEuc8owSexQsmX oXgMIx079ghYvNcIzjIwgJc+SN+qEWRJ55GYGSTuVOgsirCS7IUEl0Oy7Yjf5IYyTXDHVATZ 95SlcFZMnYK1kSlciqvctZEoxgdeqlIq9yYfy5z0KsQXWScxySUBcbJzN+Y7dyosibskwjBG Tg9SUshdlSQTt22UPTYlModvp2RMsA7LcHqpsgSa0bnAyOo9VQFOfJyBnIwB6FASD8Z36Hqr tID7wJORjfoeioCoPO0HHwoCpHoduxQEmzZw3Pz+qAnuXHPRAG5xsQBhAUZyuGM7fRAT5hg4 GANj80BFow09x2BQFS0ln7O3r0QGm6jsLr5SgQu8qricX07g4hvPjGH7HLHABpGO+RggEAaX ZaxlwoopmNcxsgyWuIJY4HDmnG2WuBafmCrJFZGtUg6egVhE1Klb0VHuWMyAbKDGZcfQITdm REM4QuZEZ6IVkXELBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAQds7ZAY9zmF PQTSOdyhsbiT6bIDZj4XB+HZc8EAkb5I6n8wr2RjImLm3wpBA0+XZA6ICjot+m6Ao+IY6EH5 oCnlEhRZAp5OG9ApBRsGN0BdbFzoAY/kEAEGBuosgDDyjp+5SCgh7EboAIvkSgKeST8lFkA6 Pvg/NSAYcjr/ANiACE42wgKGIO3656IC35A9CgBh5UJuyDosDByqyLLYoITj5KpDZF0WXD0Q qU8vHUdEJuyLosHOOqFyjozy9EBHysoCDocICJjA7f4EBAwAdgT2QFHQYQFtzDjGEIsijmZB yAgsiBBzgdR1QWRTk5XHbr3QWRHkw5BZFCzJ6ILIi6H4cAb9/RCr3Ivbkjv/ADoQQ8o5+aAG IFuRugHKS3ogHJjugIlnL3JQDogIO64QDkKApjZCbs21xYtH6Y0k9wAMlMQ8fzhC5w26LlaB gg9UBR0fw7ZQEPK+qAoWcruiAi6LO/70BQsyN98ICrCYn8zThAbt0lxHmtLgyR3MwjlweyA5 L09rOlusQ5X7kZ6oRZGtQyMc0Ed0IkXCC4oVAZ6oAR+ACAcp9UAPX5DdAHevqgKNHMfXG6Ac 3w4QFeY8qAc+477ICRlaQO5CAF3MDlAS+705ceqArHtugLjXncYzn0CErcngEhvMdt0LlWAt Gx67IC6HEjB69EBJrzzICbX43J+SAuU7jJsCAR1Qh7F2N2dw0dcfNCGtCfJjOAEIW5Nu3RCZ FWnDsq0SpQkZUPcFWb5PooBVr8uwe6yAm1/KPn3+SAl5mRjc/TogJBwPT6ICTXEuaBt2wgLg cX4B6hVkWTGcHOQPRVEiQ237lWSJWxTnJ/Z6KbIkqDtgDf09VQFZXuDMDoB37qVuCuAcdTjs OylpAOPMBu7b1VQOYBwBz+CAuNOB94H6KyQKg8wBxgKHuCWMt2UAq0c7gQc4wMdkBQE+o6dE BLl5nbnlOOnXKAo/Pp12x6/4EBoD6Y0upKlvI8R1zRVA8uAJPuSDOclxIa7AADQR6oVkavRj ftn5dldbCJqFMNlV7ljNgUGMyYtyMoZDIYcOQF+P7g+qFZFxCwQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAadqN3LbnNHKTK4N+LuOp/cCgNuiPG4V7oEfI27b9T6qgKe7b 7FABBg4x+KAGAcxyMjsgIGH0GMIChgyfmVdbFGrFDTAjvkKr3LLYkyANH90oJJeRzDPZAV8k AYQDyWoAKfJ6IChgwAgKeQgKGn5unTugKOpvRCuUoIS3o1ZCxGSAu+SEPYp5P1/mQoRcz1QE XRZwgImHPz+SAj5Py/cgKPgz1QEHwjOyh7Aj5XyVCVuRfFl6EtlHRYJQqQLELRIGHPQboWKG HmHQoCHlfVAQ8ncoChh5TkDPqgIOYHb8qAoYsd0BEtx9UBAAh31QAxb7oC2YyDt09EBTyflt /OhjKeVtndARdGTnPVAUfHynCApy42QETH+SAjyfLogKObzIC1XUYraKaF+7ZWlqErc4Ku1A aG4zxObvG8t2+qFzF8oEFAQ8oA49UBEx4buAQgIuh5u2MICPl/NARdFyoChi7d0BlWm9VFrk Donkb9EBvfS3FuSJzY6ouc3bPyQhq5vq1aypbkxvJIz4tiMoErGrRTNmHwkHHdCr3JOceiEA AgfTdAUPXPZAHOBON8oCnxd0AQFWnt6oCuzDuevZAU2b02ygK8uGlAVa3lCArzbHPTsgJxvD UBdY/rg9kLRJxvwMgnbB2G6Firn5HZxO+3ZASa/l5WkuIPogLj8cm7uXPRAIxg4/k74QF1sn IQR8Q9M9EBeZNuQQdtxh3dCHsT5jkHc7757IRElz42zlCxUOy3KArzY+eeyFHuOXl+LohBLp 0HL+KApz78x+ilbgmx/Lurgl5nzwgJiVxGc5QFwyEuJ752VHuWWwbJ8XL07qCxNj+Qk/hn0Q FX/ECd9ttkBRzeRwzz5PVASYCwdMk/mgKjbA9UBUN2PTbfdARYMSZyAHeitEF8jcZJPMqgDL ThxGAgKkknPQfVAC3BznHz7oCgOM/wAUBWJvLJ8QcQdvogNK1NC1s1vrcQ5panynyy/eZHKA wtb/AHTpfIH0CtEGoUbcNG2Coe4M+FvdQDNhbhDGZMGxHzJQyGQzogL0f9bYgLiAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgNJ1DIJZY4vhOGlx9QTsCPw5kBpvk53PVAU dBvt3Qi6I+Rg/dCmzF0DFtuN0sySnl47KADH8kBHyOZAPJLegQFRCQegQFWw52QFfLb07oB5 IQFBDjOSUAEOT0/JAPJyOiAo6L4sBAU8oZ2QFPJLeiAp5XyQEHQ9PRAUMIydsoCLYWtJKAj7 vkjG2FZMERAXdRhTdAi6nJ/7UuilmW5ICOuCFN0LMg5mB0wEFmQ8rm+iEFHQICHk4HyQFHR5 2/eqNWBQwkMIx1SzBDyeUpZgiYc9lBe6IOhyOyC6IOi5e37kJImP1QFBAOXpnHRARLOUYAQE BES3ft3HZAU8nHzQEXxgDogIGPBQFHRlqAg5vMhWRHy9kIsyPlfVBZlCzB9UIImP5K7dgU5O U7dVVbg4q4qWX3LURla3lbOOcYGxPdQZDa7oebHyQFvyOZo+SAo6EAdCgI+Rn8EBB0OM53QE HRZx3QETBjtsgIPiwEBHlIwgMiius9BMHRyOBA2QG6tPcVp6TlZUEn5oDfdk13T3TlaJRzH1 6oDXYKgTMaQQQUKPcuF/Nn5ILMr2wTg+qEFAAOmT80Ax3QAE49EBRw3z3QFQcjfqUBU5a4ev 8EAZ6lXbsCRGe+FQFWbbjGUBdjII3xlC0SXmZOAcAdUEioe0O+PGPl1QRJgCY7fhhCxXGGHI 6ep3QFwSNdttg53wQcICrnDm2J5c+nVAXMcucnl5dwCgLnmFjCc/M7+qAmwZGAfwQE2P5Tyk 7+mEBPlz1x80KNWGM9Dj07oQS6Hpn5IBzbHKAO2690BVrsHB3yrRBPYdPx+asCrH4PoEBcLu buhK3JRycjcILMuNfk7ZPr6BAlcuNkGRzHHp81RK5cqH74weqmQKcmMnofqqgqMg8x3wNt0A LOYHpt3QFYpNtyTj9yAnz+ZsQ3ZAVPwg43B3wgHNnBzj+KAkRydN8/JAHjGOuc9EBpWspIKX S1dU1LPNgoITWuYHFhc6HErdx/dRgoDVIGhriPQ4+qAzoG4Qo9zLhZshBkQNwhkMhn3UBfHU fRASQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBotxJlrXuzkB3Lj6D/wB+ hF0Y4jx3V7ooCz0S6A5Pml0ByE9Sl0StwWKrdy10RLPkoF0PK+SC6HlfJBdFOQIUHIDhAVUr cvdDlJ7KWxdFQzHZVF0U5MdkF0OX4fkguiPl/NTZi6KlgKWYuihjx0SzF0UMZ6YSzF0UMeB0 SzF0R8oFQSR8gZ6BAUNMCEBEwY7ICLmYHRAQdHzA7Y/mQEHU4LhkZV7oEfJB2xgJdENXIGnz 80uitmR8gu7JdCzIvhAHL3S6FmRMWGbAjtlSLMtmLI+SEEfJHqUBB8W6pZgg+PA6JZkrcjyH GRsoLXRR0ZOM7oLoj5GyC6LZiyUJKGPB6IRdEXRDuhJAxYQDyMuGUBb8n4iEBR8KAgY8jpug ImL5H8kKNMt8hQWZTlIOB+SEG0OLFlFVY4qkDLqd2CfkULp3OOfI+HoMoSW3Q8x6YQEX06At vpyATjdAQ8n1CAiYBlAQdFvhAQdDnsgImHIQFt0WCgIOh+W/rlATp6yWikzG94I+aA1/T/EW stNQC5xe0AADKA3zYuKFNcWASO5XnYDPRAbnpbnDWRuLHDGxGDlCHsX2vHQEHCFbMq7Dm9UI DXeWNt8oAZObfCArnKADd2O6Aocn9r8MICTQWtyeqAq1+euyAnGCCdypswVxn0GO47qCbMmB jrlCU7FxoJb8O/zHZCwaOduCfxQEm/AT6DogLjBkbjOeyAlHJ0yMEnO/8EBcZ/Wyc/e+aAlk PGXbgbbjdASEuMAElp+XRATGXdHE42wTuUBJknP97bCFcpcOYx97/tQizDie2x7IQV5jj4t/ mgJk9MbZCANwHKyYK/tqwJs+92UNoExjO6XRbMXGjI3HMe6km6LjXZx2A2UPYhImHc4xjbqq rQsV5SCfRG7giB8QGx+qgFeXfrgH0CAOgwM52CsnoBDUMa0hw6jbvt6KoL7nEAco27fRAUxn tj13QFAWkeh9UBUjcb5KA0jX7ebQN8YejrfOD/ubggNcibzOJI6k7figMuBvqrJlHuZUQ+DC qLMyYQcBC5fZ2QF4dR9EBJAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBGRwY 0n03QGkEZOe+O6GMqgKcgQFOQIAYwUAEQCAGMFAPKH+IQEfJQAx4QDy+qAMjxnbqgKmEIChj +SAeWPQoChi+FAUMGBn1VswKeV9EzAeVn0TMB5WfRMwIFmHYTMSnYeWfkobuTmImLARK4zET EPRTlGYeUEyjMU5M/wCFMozEHMI6j8lFmWIiLDiMYUAp5ROR+9AQMGNkBF0O3oEBAwAEHugI inJ9QrJgte7nPyTMVylPdzvt0VmxlIOhwNxhVzDKRdTkHsm5DViBpiDlSlYgiYdlDQIeVgbJ lBbdGebG2SmUtmDmcx7JlKkTGPTZVLZiBgzuhKdyPldsISRdFlAQfHv0QEPJKAj5PzKAh5Ry gIOiwUK5TCv1rFystTARnzWEIErHDstE6KRzXtw5riD+CFi2Ye2EBA0xQFt0OHfVAWzFnO2E BDyeYfMICBi39EBEw57lAQ8nlQEHRbdEBbdDj6ICJiJbsEBB0IwQeqAgzniJLDg+qA1W0a0r rRIOWQlvTGUBvbTnFiKaJkc7i142yUBu+336C4xgxva7PoQhDVzM5vMbkHY7AIRlKkfDt+5B lJbA4zlCoL8O6jZAO3zQFWnfdAVaA9xxjb1Up2BLO3XZS2CbW7ZGT2VS0S4GOx8QKBoi7PKD uPptj/ChK2LjQGnAJcfVCSucYI7jB+SAq136wDOBnsgJZaQ7IBI9SUBRz8nAB6dPRAXBIDj1 AA67HCAuNly3bGyAmXASAE4AGPxQFxjcM2IKAr5jjyjdpO5B7IC6yRpG/b1QpZk24cNiN+yE FA0hqAr2+aAqXh7Rvv6KyYJB3KN+6h7k2Ya7JOegSzILsM5Y7HopzAvRlpblx3HQpmL3RcbI 0jrnHol7kksbZB6dlDVgVbKO6gAgAY6hAVA5WADf6oCDwWnOCfxU2YLsPO+MFw5R0+agE2jL fp37oChyMA4IHyQBuXOA+aA0zWFFJdNH3WlhLfeKukmhha4453uYWtH4uICA1yD4iT1BJKlK 5DdjLjGSoKvcyY2dfkhcyIhgBAX4/vfJAXWjAQFUAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQFmtH6gj+VhqAwXM+I53QrlK8v1/JBlBb8P1QZSgjyeiDKPL36IModGGnogy gRD0wgykSzf0QZQGIMpQs3wgygtxjdBlHIUGUcv5qWrDKVaz1UDKU5SgyjkKDKUxsgygjBwh Ucny/cgAAB6ICJZkoAWbeqAi6LJOylOwIujLVOYETGc5TMCJZjtt6JmALPRGy2YoGZecjqqj MR8rBKtlJTuRMWcqGrBuxQx5ztsoIzETH+aFijmZb03/AIoCHlA9RhAQcwjHdS3cEHRHOdlA IPhy7OFKdiGrkZIQ7foP4qcxGUh5JcNh+9SncZSLoSOoGVJUtuhGxxk/wQEDBjPZAQMJ/wCx Vygj5P8AjhMoIGMgnZQ1YtmKeWCoGYiYvqgzEHRZQsW3Rk5+W6AgWYCAi+PPZARLOVp9BugO MNcWcUOoZmgYbJh4OPVAaK+lz07ddkBbdTYb02QFp0G+QP3IC26n2xhAWzB6DBQFt8HM7ogL Zpyf/fICDqfOduiAg+LmHTogLRh5O2UBB8PNkHogLboS3pugIuhwPn6oC2+MOOEBDy+QjY7H 80BlW69VVpla+GRwLexOyA3hYeL7ocNqhn1cBkBAb0tOtaO8Nb5cjckZ9MlAatG7zSOUNOep yhXKVABeNtkKlSCXDfqgJYwR3ygKAD6ICQcSQf2kBc8zPw9MkFCU7EwAcZJO6E5i4xwLfhBz n6lCwliDW8wByCNid0BTBkeSSNzsgJnO/wDc/JAVLRyktG5QFR1x+0PwKApkuwAO2fogKjHI CPXJ+ZQFxj+dvM7sfVATY8jIPTpv6IC8yXn2PxcuPwQFwDn3wB8s9UIexINEYGNz1xhChVkv xHIIz8kJSuTJw3I3KBqxUYc3opSuErgN5G9foFBOYZ2HqFbMVKtf8WTuqlspfjkBGC3KtlKl 1hwOUY2+W6lKxdO5cYQ0AE/e6qJEgZOzdu+6qC4w/DvhAVBz8sIChwPnlWzAh5joxyk55d9+ 6ZQXY+QjLS7f5dFUEhsfXBQFXkY3BwT26oDTtQQmuFFRSMe/3mshcSwgOjEbvO58dSOaNjCB /wCMCA1+Nhzvv8/VSnYo9zJiZsFBBkRD4gPRDIZEfdAXWbN+qEPYuoSEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQFmp+JzR27oCx5efVAV5D80A8vbogKeV9UA8vboUA8r6 oChiB9UAMYPqgBh5sICjYeXqgHlfRAU8vG2EAEGHZUt3BUR49FAHlfRAPK+iAg6ItQFPLxt6 7oVygwj6oMpQN9WoMpTyy/0QZShiIJ+SDKUDchBlBb8KEPcohBTlCAo5nogKGEFAQLPRWzEp 2BjBChu4buQ8r6qCCnJshN2RLNuiE5ihZg/4VbKMxEx5CZRmImPHZVLEPKydgUBQw57IC26L bGFKdgRdEA0ZB2U5iLIiYT2ACZiMpB8H0KZhlLbocblMwykXxZGdlYNFsReoRoqW3wZwq5QU dDt0TKCBhwc90yk3ZEx90yk5i2Y/kqjMRdT8yBMgYOfboO6FjaXEq0manhqA37h5XEdggNmm nHLsPxQFt1NnfG6AsupjuMHKAtPpiNsIC1JS79CgLUkBDUBbMG+4QFp0HxHA6ICD4S79n8kB adTfCdigLbqfPqgIGDlPRAW3Q4QEXwfJAW3x7IC2+MEdMoC2+IDsgK01RLRSh8T3sI9CgNy2 TipWWwNbNyyR53PdAb2sXEqgu5+KRsT/AOSUIsjcVJUsmiaWEOyPVCtmXeblOMHohLQaMDfd CpNmPNycjPVAVDup79kBfiw6HmPbdCyRdjOWYPTrshYnyl/wgBzT1HRAW/LDcZGDnc/JAPKd gk42xlASijBd6oCpPTIcHdd0BEOLm7ux2QCWTboPwCARkgD0KAuA4bjqgJh/K0Db5nsUBdjl Aa3mbgHv2QF2KsBfjlIz6oVyl0VAIIDgT/BCUrEmDDd1ZIiRU9fRNiE7AOwcpa5BQnJVS2UK 9kRdlxmAQDupIMiHPKSO/ZCU7F1jiGnbYj8SqyLJ3Ln3t8AH5qpJVuCdjj6qyVwGuHP8wPzV QV2bv1z2CAg5vPIQDnA6YU3YDJ/d8NPft2CgF6OXDDvkn9yAc2+fQdfRAYlngN0vUlbzNdFR tdTU5G4e8kGV4ONhkNZsSDydiCpSuDX4WgDbp2+iPco9zIa3lxjooJymRC34fmhYvNb2QF5r QWhASQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBakHM7IQFOQoCnIUBXkK ApyFAV8ooChaQgHKUBQsz2QFOQDsgK42wgCAjj/HCAeX80ALMBAUa3mQDkKAchQDkKAp5eey Ap5e3QoChjB/BARLMlADH8WMICLoyHIRZAR4CCyI7/igsiLmboLIryY+iENFAzfdCpEjCApy D0QETF2QFDH8kBQx/gpuwUMefol2CDmcnQKCbso5uR0wVK3F2Q5M9layF2U8rIVXuWTuRdFk dFBJb8lAUMODsEBB0GHZ9EBB8GeoU3YIugyOiXZFkW3UuScDdLsWRB0ByrLYWRB1OB2UNiyI Og2OysULboT6KLIEHxkFLIEDGc77qGibswb7ahcbTPCRkubt9eyqSmcaSUjmHlIwW5CFiDqV wCAtPpiR0xhAW3Upz0QFo0xcPmgLTqUb5GPmgLRot+qAtPpCOu5QFmSlPXOEBafT/EDjp1QF t8BAP0QFt8BGdsoC0+H+5KAtGm3QETDn5YQEHRZQFt0PyQEDDkfNAW3QczeiAiYi05GQ71Gy A1O0atr7PIOSUub6E5QG79P8X2OAbWNLD0JAQG7LVqajurSYZgc9RncIVSNSgeyTHxbIGi5s cfNCpca3lG22EJuzKic1jtzufwQstiQbzt3A3OMjshIMfK0cx3/P6ICkeH4BPxYAHfKAMic5 2cD4d+qANkMb9x19fRARwCMk4OOyAmyLIJDgeUZ+qAjnm3zjHzQFWnIQEi8sGMbIAN27duxQ E2El2c4xk5QF2OTkfl3Lk9wgMqKTJ+YVolZFW/F8kluVJZJGyi7BEDJUE3YUpsgm12B2P1Vw XIpPL2y38DhAXh0zufzQlOxda8vc3bI9FFkWWxdxlowAMjdSkSVAGT0GFjBTAO6Aco26/mgL U7cyHG+BuCEIexJk58xrT9wuwduyEJmLWvlvDpaGikEXIeSpqR8Rpx3a3sZCOmdm9TkgAixr dut0dto46eFjY4oWhjWt6Af47575JU3ZVszo2k9VASuZETN90LF5jfRAXo9t0BcaMBAVQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBbIwUBNn3UA5AgIICRYgHIUBQgtQF Mn1QBAEA5cnICAeSPVAU8n5hAPK+qAp5fzQDy/mgHIQdhlAOQoCKAIAgKFoKAcvzKAo5nogK FmO2UBTk+X7kBQsyUBExZPVAUfH8soCnlnuPyQiyKeX80FkC0DbGSgsiLmfE0AD5oLIp5ZHN gZwEFkRMPNnr/gQoULcbICPl/NACwEdkBAxYKAoY8ICDo90BHyvorpWBHyvqlkTdkfLx+KoX ImBAU8jfcfkgLb4yDsOvqgIuizugLb4eZAR8n5fuQiyLfuyyCyIOp87gboGrlt0GAfhIQoWn 0+WnOcfLqVWQNhajs/uN2lYAQ0/E3PoqmQ06Si+SAsyUvKTsgLbqb5ICzJS4ye3qgLMtL6jO EBakpiOx/FAWjT7oCy+HB6BAW5aTc7EkoCy+jzthyAtupSNjsgLTqT4cFAWn023TYeqAtOp9 +mUBbfAMdEBbdAgLZgwcoCLqcfIICBg36ZwgLbqYoCJpjjbbCAQSzUsgcxzmkdCOyA16ycRb hawA97pWNPQ75QG7rLxQpqtrWyfq3HrnZCGrm56HUNPUtBa9jw7Y4OcIErGpUtUH7Dc9vmhJ ltcXuaCCTjB+SAqWcvKR8PqOqAiMbgYLj+9ASMXKzYZ/PZAU8s9eoCAiWcxa7O6ArIwFgPXf O3ZAH5wOjvVAUAHKCDvndAU2G4QDm+HJQFG5jG3dAXGn4PiJ32QGRHM1h2P5hCGrmQyXnHUY VohKxLJ9VD3Kvcq0ZcoIKj7o+qyAR90LtXLgxzA7YQoXBLyu64H0QF+Fw5wcH65VZMtEvNkD XADBz6bqpYbf+/QBxwNkBEyNYfiOB6FAUdUtiHxvbhg+Ik4GB1JPYY6lAafC2fVZIgkkpbcX YfO3LX1OOoj9GH+X3BPL6gRZG4LbbIbdTMgp4mRQxj4WMGA3PX8fVA9jOijwBjshQvMYdsZQ utjIYzbCElxrc7IC8Btj0QEkAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQFNs/NAOQIVyjkCDKOUITZFeiEkXjdARwfRAMH0QBAV5CgBjAG34oCPI EA8r6oCnl/NAUcOUoCmD6ICnIEA5AgKeX80BQsIQFMH0QDy/kgI+Xj6ICnJ8JQFGhwKAeXnb fZARMYB75QEPK+qFZFDEQhUoWkICPl59UBQx7ICPlfJARdFn5BAQdFhStwUMauCPl4zsVWRZ MgY/xVSxQxdsdUBB0OUBF0WOiAtuhIPyQEHQEH5IC0afJPqOnyUrcG3Nb2gO8qcDLj8JKPcG 3H0J9MKAWn0JJ+nVAWXUeSgLMlJkbhAWX0ZPZAWn0iAsPo8n5oC1LSYQFl9PgZQFp1KQgIOp Mj5d0BZlpOYbICxJR4GeiAtPpiO34oC2affpkoC3JTYB2xlAWn0+SEBbkpkBbdT5QEH02Xbd UBA0xBPr3QEXw/D8uyAtugwMd0BB0BxnbIQGRQ3art7gY5XsA7ZQG47DxUqbeQJgZWZ643CA 3vY+KlHWMbmVrC7s4IDcdBeYayP9VICEBmNHx5ADcjGUBNrfLxkYyMH5oB5eDk/4hAUNMBs0 bdygIOa4N+A7Hb7uUBF4yM45cbYQEHR8rcfuQFGxu/Pt6oCpB6EcvqgKtbzICvlHG3RACGjY 9UBkRO5MBWiwXmnOFD3BdDefqrlHuS5AD0WMgqpS1BJrhkEd91cFS/MmcbIC4yQYIJIGOyAu wvDWg7lvQ4Co9y62LzZA9SrWJIvkDD1O+4VQYVzu8VK+F3Pzvn+CKJg5nznPRre/12Awc4QE 6TTk17LZrmxrYvvMoeYPYDnIMruj3ZA2HwD+6+8pW4NwRRYHTH+PqpkVbL7IiqlS/Gwt6IWi X2NIHzQsXGt5UBeYzlKAkz7qAqgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgGB6IBgeiEWQwPRBZFC0FCSLsnsgKhmRugKOHKUA 5fmEIuinIP7lBdFOQISU8v0QFCwhAUwfRAEBRw5ggKFh5emEBTkKApg+iAEeqAj5fzQAsQET Bt80BAtIPQoCnIR26oUasRLPRC45PmhSzImPI6ILMpyBCCLosoCDocdkBEwq6egI+W30Ugi6 LmWMvdERHupsxdEJIw7YBLMkg+IZ+agGFerWK+2yMx8WMhAbOfRnJ2Qq0WX0QPZCLMsvoc9v 5kLlp1H+aAsyUhI3GChF0WnUfKOgyguixJSEnohJZkpCBu3r6oCxJR4P3QgLUlJzE7ICw+jc OiAtvpT3wgLTqb5bIC3JSgfigLJpNygLT6PbZAWZabGO6Ai+lz6/zIC1JTDnHZAQdT9MD8UB afAeboUBB0GT80BbkpwAgLZpSPVAQNPt6oCDoOuyAt+SWjIzv6HBQGbbtSXC0/1mZ4HzKA3V YeNE1K5rKpheCN0BvaxcTLbdg0CYRvI+6/ZAbhiuEM8Y5ZGnPoUBewAAM9e4KEXRV1OIxkHG e5KElkwvAyQHAHqgIyRiQZxsd9igKSMLgMdeiAMby75yTsUBBrMnfbZAVzykbkN9fX6IAG85 OC31GUBcjfyHBGCgMqF4f1QF5uMkq6dwVa7mUkN2K7gZUXRQkG5xt19VIKgZ6E/zICrG852y d8H5IC5G13NgOGB6nbqqPcEqi4xUMbpp3x08IIy9xw3bfb1OOw3UF1sYz3XK+PDaSAUlPnLq iqZl+x/Yi/neQNgeV4KEmp2XTcFnfJI3nmqqgAT1MpzNKBnAJ7D0aAABgYQhuxqjIsBChfji 2QF1kaFoovsbyhCxca3H1QF2OPDt0BNn3UBVAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAU5AgHIEBQM3QBz Rj0QhuxEj5oLorgeqEplCBn1QFDGPVAU8v5oA5hBQEHMyOiAp5fL/wC+QFC3P/vkBRAEBRwy EBR0YcgImP5ICPKW52Qh7FPJBb6FCtmRMWO6CzI+Xg4CCzHldfmgsyHl4QgiYs9kBF0RB+iv dAiYfRLoEHQbqGyU7EXQlqqWujat0tnu1bI355CC6MOSk+SElp9JkdEBZdSAdAgLMtHgfVCl mWpKLlHRCUiw6jAHqhYsyUePmEIuixJRYd0+aEll9HjsgLUlJhw22QFl1L8vzQFmSj5twEBa NHlx2+iAtPo+2EBadT74wgLb6fvhAWnUu+eqAtupiXdP3IC0aPHbp0QEZKMjsgLJpPhz1ygL T6X4sYQFuWmJHTdAW3UwB6boCD6bfOEBafTcxQFuSmJB9UBZfTAHp1CAgY3MxyuLRn16IDOt uqbhaXAQ1D/lk5CA3TZOOVVSlrKqFsrR3ZsSgN4WTjParmWiRzoSdiHdkBuWiv1FcIgYKiGZ vbDhkfghF0XZMZ6B3oWnGEF0Uk+B2ebcdsISJG57j8EBENHKds4CAoW8wHYdgUBHla7t09EB Uxeu2EBOMujPqAgMmGTzG9UBeA5Qrtoxkwfh6bdvRVW4JDLRynYn7pxnKtdARx5Y87EN649U uibMxai9U0ExibMKmctGY6UGd5z6hvQZ26/VLoWZeo6O6XRoHkx22DG5mLJpz9Gt+Bu+Opdt kYCh67FkrGpW7StNRVXvL/Mq6vGBPOeZ7e4DR0aAScBoAAOyqLo1VsAA/wAQgui62H5IULsU WB6FCbMusiyem6EpF1rcdELFxrcfVAXWN5e2UBNreVAVQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQEXNyUA5CgHIUA5CgKYOc4Qi6K5J6hBdFNvmhJTlGEBHkKAiWY7ICLoyD9UBTkI+aAEb9 CgBaMb5QFCwICnIEBAx/JAR8n5fuQFPK+iFcpHyvqgykHM9UGUFnyQhqxDlx1GQhBQsGMbgI DSdQ0PMWSDc9CgNJdTEjplSlcsmWZKbqpyjMW30vyVRmLUlJn6ITdFmWlzsAPxQktPowGnZC GrliSiz8kIylmSiLt9ihKViy+k36ISWX0Y5emEIuiy+l36boRmLUlH12QsWXUYCAtPpMdkBa fSEt7ICy+iyeyAtvo9uiAtGi36BAW3U2e2EBafTczTsgLbqXm6j6IC26lx2J/mQFp9Hh2ThA WpKQPPb5n0QFqSk5GnvjdAWXUZfgNwXHoAeqAu0+nKyteGw0s8rndA1hKAyqXhperjIWMt1U x3YuZyhAZZ4Iahf/APQDx/s2oDLpvD1fKpnMWwwkdnu3QFT4bb26QgupA35O3QFs+Gu9gn4q X1BD/wDsQEqXw/aloHgwTxsI6FspCA3BadEa5tjgDV00zQMBsh5kBrsMepKRg96tcM+P/ESB AZLbpNSsaZrdXROG+zOff6hAXhXRiHzHCZjc5PmMI3QEf0zQveC6piz6ZKAuUskFe79VIwlu 5AKAlOxtMzne5wH0KAw3ait0Wc1kbCDjBJ3QGXDeIHU5liPvDG9fJY55/IBAZFFdvf45H09J cJSxuQDTuj/IuwEK5S7GbhOwGO3mIPOHe8TtYR88N5v5kGUut05cXl7X1tPTNJ2MMHO/83kt /cgtYyodFUruU1MlVXFrudoqJS5rT8mjDR+SDMapR26KggEUEUUMbejI2BjfyCDMXxCOgGAF ZMZi62HZVKlxkWegyhbKXBFgA9coMpcZH6IWLrY9kBNrO2EBcEXL80BNgwEBVAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBRwyEBQMQFeUYwgKFvoEBF7cD1QESz0QFOQoChGU BQNAQBwyEBTy/mgKFhzsgKcny/cgIhiAo5vKUBFzNs43QEDFkZQrlIluT0wgylmtphNA5vU4 9OiDKaNJScvY57qyYylqal/AJmGUsyU2DuEyjKW302T0TKLWLUlL8Owz+CZRmLLqbHUKGrDM WpqUuHTCgZiy+lLeyEp3LMlJzb/zISWZKPJ6ZPZCuUsuo+Y5wc+uEGUtyUvbCFiy+iGOiEN2 LT6LJ6b90IzFp1JlvRCU7lp9FlCS2+kw3ogLLqTAzjH4IC1JSbdEBZkpOuQgLLqQA+mf3ICL bc+pk5I2Pe93RrRkn8AhDdjWLZwmvN2ALaMwsIyHTu5P3dUIzG4bf4fDuaq4Yx0EMYO/fd3+ BBmNcoeCFion5kgnqHED+uykj9yDMa1R6JtVvaBDbqNnL0PlAlCLsz2UbIzlrA0joQMYQgmY i457/RCbse7jfY5PdCcxTyf4IMxHyvkgzAU+e2yDMS923xj+KDMUdDyjCDMQdTZ9fzQZiggP +IQZgafLSN90GYoaBj3ZLGZ+bQgzFRSNY7Ia0HtgYQZiroS5uDuPTCDMR9zYP2B+Q/wIMxVt Py4IG4QZiQhHNk5P1QZibYcjv+QQZiTYOb1Qhu5NsGEILgiyUJSuTZHnshOUm2LCDKXGsJ6o WJsZ2CAm1uB03QFxsRKAm0Yb6ICQGAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIBgeiApyjHRAR8vPogHlZ9EBExY6oCnlknZAULCEBTB9EBQsBQEXN5UA5CgI lm6Ai+PP0QFHRAj0+qA0yppfLncOud0Ktll0HN2QZi2+mB+atmLFp9N2wmYFt9Hkd0zFcpad SZBxhNxlLLqYb5G4TKMpZfS57JlGxZlpDjOFD3GYtCmI6BQMxB9KfTCDMWZaPPY5CFi0aIu2 wgLL6TGRg5QrlLZojkbFCUrFp1KcnYoSWpKIg/VCrZblozncdPmgzFh9CSe/z23CFjUrVw7u F5w5sXkxH/TJfh/d1KA3PaOD9DSYdVyy1bh1aPgZ/h/ehD2NzW+zUtohDKanigG33GgZ+Z+a FW7mQYeY9MoQVbDjH5IWSKiPPTogyjyj07oMo8o/ggygREoMoczl9coMpQR83ZBlAhLegKDK VERPbdBlIuZ6oMpTysDdCoMfyKAp5LUAMPoEA8n1CAeUB0GUAMWDsN0BR0Rz2QDyvogJeV9U BVkXyyhbKTEWR3H1QZSflbD1QZSTY8FCUrE/K+qEkhHndATaz0QEo4T3QFwMwfkgKtbyoCqA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIB0QFC0FARd 95AUQFOQIAY9umEA8ou7oCDojjogI+X80BQt5tsIDHrafmw7G4Qhq5iug26IUI+SfRCbstmn yeiC7IOg+SEplt9PkZx0QsW302/QKbsFp1KDvhLsiyLTqTc42BUpXFkWn0Rb2ypsiMpZdTZO 2fySyKlt9Lt03SyJuy2+kyOihpWF2WnUhJyR0VSUy2+jwc9ELFp9Jt06oC1JRBw2HxZ6IRZG oWnQ1RdyHPHkRH9ojOfoOpQWRui0aNobPgsiEsjRjzH4cR9PRCTVPK/9+gJCLHb5IB5XyQiy KiEHqEFkVMQPQISV5AgK+X8kA5Pl+5AOT5fuQDyvkgHl57IAYwO2EBTkCAo6IHogKeVj0Qiy KeQgsh5CCyK+T2wcILIqIcdnILIoYiDnf8UFkR5M9kFkU8keiCyJeTgdEFkV8j5ILIqyLCEk uT5fuQFRF+CAkI/xQEmx79EBPy8b4QEgxCNSvIEJKoAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIBgeiAjyBAHDA6lARQBAOXIKApyBAW5Y +dhHcoDFMf4oCLosDbr6IYyDo8ICLotvmgLfk/L9yAg6DKAg6HI6BAWzT4HQIXWxF8CElp9K FN2RZFuSjw7oOigWRbNLnsFK3FkWXUZz0yrWREi3JRHu0JZEXZWks0tfKGsZkn8h9fRVe5Zb G4LXpOG3hsjw2aYeo2b9FBJqnLn5/ggK+Xuem6AqGIByBAVDAEBUR98ICoGRgBAV8n5fuQDy 3eiACM99kADEBXyvqgI+W70QDySeoQDyPkgK+T/jlAU8j5IB5HyQDyPkgDoSUBFzPwQFPL+a AeX80BUNAQDk5uiAkGcw6FAVEW/ZAS8nHUoB5XL80BIRgIQ1cry/MoSVQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQi yKcgQJWKFnohJYliw4BAWzCUBEx52QETCduyAgYTv9UKyIliFSDo8fJAQdDtt1QEHwuwgIeR jt+5ZARdFuoexK3IOgz1/gqFyDqcBAX6KxuqSC4lsZ6n1+SA1ino2UkfLG3lb6IC6IcD7oP4 oB5fzQFfLx1QFQ0E7oCpaB0H7kAc3CAq1vqEIauV5QgsiqCyCEhAU5AhXKVQmyKcoQWQ5AhJ XogCAIAgKObkoChYgKcvqMoByj+SgK8mfkgK8gQDkCEWQ5AgshyBBZANAQkqgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAICErctypW4LWO6gFC0HsgKGPKAp5ePRAQdCCdwgIuhHZARdCMoC26JCjVg6A+i CzLbocdtkFmUdH6Df5oLMyaK2CTlkkHToPVCUjUGsGOmB6IWHIEA5AgHIEBLA9EIsghIQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAQI9MoCnJ8 v3IChaChF0U8v5oSUczZAQ8v1QFCw52QFC3+5QEeQICD4tuiAvU1CC7mcPogMtAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEB Rw5ggKcmOv7kAwPQoByZ6fvQEXt/NAR8ooCPJ8v3ICUcXNuRsgLyAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAiW ZKAYI6BAOX+5/egJAYCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIDFutzgs9 unq6mVsFNSxumlkds1jGglzj8gASgOqTPbseEV8Yd/k/cOsOAcP6ueNiMj9hCcsuhL+nr+ET +3/w6/8Ab3/8xCMkvAf09Xwi/wBv3hz/AO3v/wCYgyyJU/tzfCRW1MUMPHzh06WZ7Y2D39wy 5xAA3Z6kIMsjsvovXdm4j2SO6WC722822R7421VBVx1UD3McWvaJGFzSWuBBAOxBBQGuIAgC AIAgCA0TWGtrRw+ssl0vt1t1ltsDmCWsr6plNAwvcGtDnvIaC5xa0ZIySAM9EB0v4ufaMvCb wg1a20TcRp9RTcrvNn05aKq701O9sro3RySQsLWyAsJ5epaQRkEIWys691/2vLg1S108cPCv i7VQxyPayZotjBK0OID+V1UHAEAHDgCM4IzlBlZvThf9q28NWr7FVVOo6LiPoqthnMcVFVWE 3GSojDGu8wPo3SxtHMXN5XOD8tzjBBIZWdufDR7UHgJ4wNZx6c4c8UtJ6o1HJRG4/oqlqyKx sLQ0vJjcAct5xzNGS3fI2JAhqx2AjGx3O/7kIJIAgCAjI4MjcT0AyUB1m4le2J8MnBriLe9J 6o41aFsmodOVb6C5W+qrXNmo52YDo3jk2cD8yhKi3saL/T1fCL/b94c/+3v/AOYhGWQ/p6/h E/t/8Ov/AG9//MQnLLwJUftx/CXdLjBSU3H3h2+epkZDG339w5nucGtGSzAySBknG6EWa3Oz Wjdb2fiDY4rpYrpbrzbZ3PZHV0NSypgkLHFjg2RhLSQ5pBAOxBB3CA1lAEBR5w1AdNPD37cb gr4nvHPNwK0XU3+8XeKlrpI72ygLbTU1FG94np43k87sMYXiXlETvutcXfChOV2udzEICAID jLxN+Lzhr4N9J0F+4n6zsmibPdK0W6kq7pMYop6gxvl8tpAPxckb3fRpQbnC/wDT1fCL34/c Ov8A29//ADEGSRyJ4aPaOcEPGNrGvsHDLiZpbWl4tVH+kKqjtdS6WWCDzGx+Y4Fo+Hne1v1I QNW3OcUAQBAQlfyN2IH1QHWTiJ7ZLwwcJOIN60tqTjboSz6g05Wy265UFTWObNRVETi2SJ45 DhzXAg7oLN7GkD26nhEJx/k+8Osn/wCv3/8AMQZZHZfhtxGsnF7h7ZNVaZudLetPajoYblba +mdzQ1lPKwPjlYdstc0gj5FAa8gCAjK7lbn+bKA6X8Kfbi8ION3tBZPD3piO/XK9Qe/08l9L IYLQayjLxJSxOfIJJ3EMyx8THMeHbE4dgTbqd0IzzDOUINs8YeMWmuAfDW8ax1heaLT+mdP0 5qrhcaxxZBSRAgF7yASBkgdO6A65H26vhFbseP3DrI/+vn/8xCcsuhT+nq+EP+39w5/9vf8A 8xCMsjkfw0e0W4J+MfVNxsvDHiVpfWt1tNK2trKW2VLpZKeF0gjEjgWj4echv1KEtWNf8THj G4Y+DfTVtvPFHW1i0Ta7vWGhoqm5zGOOomEbpDG0gHfka530CEehw1/T1fCL/b94c/8At7/+ YgyyIv8AbreEUAf/AC/+HQ//AL9//MQnK+pzl4avFXw88YGgJ9U8M9XWbWmnqetkt0lfbJTJ Cyojax74iSB8QbIwn++CEHIqAIAgOnXiV9ttwX8MfjK05wPulTfrrrW8XegtFwbbaB0tPYZK 4M92M7zjmLjLBlkQe9rZmPcA3dCVFs7ig5CEBAEBxb4n/GZwu8GWnrXdeKOt7Fom3XmqdR0V RdJnRsqJmsMhY0gHcNBP0CA4bb7dbwi8u/H/AIdHc/8A0e//AJiE5ZdCv9PX8In9v/h1/wC3 v/5iEZJeBy54Y/G3wp8aFBd6zhbrvT+uKawTRwXCS1zmVtI+RrnMa/IGCWtcR9EDTW5yygOp L/bpeEeGdzH8fuHbXxuLXNNc/II65+BCbMf09Xwh/wBv7hz/AO3v/wCYhGWRR3t1/CK0Z/yf +HIA3P8AV7/+YhOWXU7ZCYPja5ruZrgC09jnohB1241e1p8N/hz4n3bRWt+MOitM6psT446+ 2VtY5lRSufEyVgeA04zHIx3Xo4ILN7G2P6er4Rf7fvDn/wBvf/zEGWQ/p6vhF/t+8Of/AG9/ /MQZZD+nr+ET+3/w6/8Ab3/8xBkl4Ff6ev4Rf7f3Dn/29/8AzEGWRqGjPbQ+FniLrGz6esfH HQNzvl+roLdb6OCtc6WrqJpGxRRNHJu5z3taB6kITlktzmLxF+KHQPhI4ef0V8SdV2jR2nve 4qH3+4ymOHzpM8jMgHd3K7G3YoQcFM9uv4RXf/h/4dHP/wBfv/5iE5X0Jf09Xwi/2/eHP/t7 /wDmIRlkP6ev4RP7f/Dr/wBvf/zEJyy8Dkfw8e0S4HeK65zU3Dvino3VtXFOKY01DcmGd0hj dJytjdyveeRrnfCHYDT0wUIObWuDhkbhAVQBAde/aF+0k4bezY4U0ep+IVbX+ZeJ5aSz2u3U xqK27VDIXSmKNuzWjAaDJIWsZztLiBuhKVze/hA8UOnvGj4atH8UNKx3CCxaxoRW08NdD5VT TkPdG+N4yRzMkY9uWktdy5aS0gkQcmoAgNn8beOGlPDjwxu2tNb363aZ0rY2MkuF0rnlkFKH yMiaXEA4y97G9OrggOvX9PV8Ig//AA+8Of8A29//ADEGWQ/p6vhF/t+8Of8A29//ADEGWRuj gr7Wfw4eI7ihadFaH4w6L1Nqq+PkZQWyhq3PqKoxxPmeGAtGcRxvcd+jSgs1udh+fb9r/tQH A/iE9qBwA8KHEV+keI3FbSOkNSR00VY633GqdHMIZeby34DTs7ldjfsgSb2Nkf09Xwi/2/eH P/t7/wDmIMsiv9PX8Iv9v7hz/wC3v/5iDJLwOdfD14mdCeLDh3Hqzhzqq06w03JUy0bbhbpD JCZYiBIzJA3aSAdu6A3+gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgMW40ENzoZqeoiZPT1DHRyse3mbIxwwWkdwQcYQHlV7YT2Dfh50 34J+K3EvQWk/8jjWGkLVU6qils9VP+j6htLC576L3F0hp4YZGtwPIYwxuDXDIDmPExkfPrp6 2Sai1VbbaKh8JuVdBReaRz+X5szI+Ytz8WObOMjOOo6oZm7H0z8N/s0HhM0roC0Wy96Gu+qr xQUrIKy81eprpTz3OZow6d0cFQyJhcd+VjA0DA3xkjF2kjz19uf9n0tHg54Y1vGHgrNdnaHt 0w/oi01W1ElbLZY5ZAyOeklIMj6ZpcBI2ZznMBMhkLQ4MFlPxOkfsw/ac649l3xzpdS6bqXV mkKwsp9TaamkeKG6UXOXPe1jQfKqI+Z745WNLubmaQ9r3tcLSjc+s/Rer6LX2krXe7bI6a3X ikirqWRzXMc+KWNsjCWuwWktcDg7hDCaygCAIAgOovtZvazaK9l3wb9+r/IvvEC/xSN0zptk 3LJWyAYNRMRkxUsZI534y44YwOccASlc+e/XHGjxHe3b8W1t03WV1bqm73ycyUWn6V0tPp3T NMBE2aobA572Q07AyNz5JHPe5waOd73NBGTSJ7HeAD7MPwV8P+kbTdOLtC3i3r6J0VTUCqml j0/SSMfIRHDRjl86Itcxr21fmtf5YIYzLmkUcmdsj7I7wucuP8rxwZ/+JCh/6NCLs6a+0U+y 7cKeP9DdNS8F3jhVrNzJJmWiJvm6cuUvLK5rPI+9R8z3RN5oD5TGM2gJJchKlY8ovYsaruvh f9s1wstt6ssjrzDqKr0ZXUNRK6nlt81TFNRyPOWEl0ZcXBpA5xjdoOUMj1Vz6rad3mQtd0Lh lDCXEAQBAQkbzxkEAgjugOj/AI5/YWeHnxP03ETWk/D2qi4l6noampZdLPeKuilkuAgIjnbT iUUpme9rOZz4iHucS7JOULKTR8t76Wut9Y6juEctLX0zzBVwF2HU8zDyyRkZP3XhzT16FDKn pc+hD2XnsF/DDx19nrwi1trPQl01LqrWOmqW93Kvl1LcqYvlqGeaY2x088cTY2c3KwcvNytH M5zsuIxSmziz2sn2YjTun+G90174cW3qhqrHRzVdx0VU1M90bc4ooBhlve8unFQ97XEsmkka 8yHlMfI1jhMZnlJ4HfHXxF9nZx3tesdBXOelktjnU9dY6uSVltulK54M1LPD+wHEZ5mtEjJG hw3BBF2ro+rbwUeLLT3jk8LejuKWmmSU9r1ZRee6klkbJLb6hjnR1FLI5vwl8UrJI3EbEsKG E5a/Y/BAdYfa/eMT/KO+z/4ga2pK+moNSuoXWvTYma9xnudQPLgDRG5r/hJLy4OHIIy87NKE rc+V7w8eIG8+GzxEaS4l2uvuDrxpK9QXo1LOWapqwyQOnB5/hkfLGZWnnGC6TJx1AyyWh9kX DrXFv4j6Hs2oLTK2otd9ooa+kkbIyQPilYHtPMwuadnDcOIPYlDB1NeQkIDifxa+C3hl46OH MOkuKWlqbVNipK2O5U8TqielmpahjXNEkc0L2SsJa57HcrhzNc5pyCQgWh4Q/aLfZDaC9nnD oPW/Cahu1p0pq2tqLRc7fV3l9dDb6tlPHJTinEwdPyyxxVj5HSSyAPDA0MaQ1DLGVzpZ7Ojx m3LwE+MrRXE2ldPLQWWr8i9UrHb1ttmHJVRfceebyyXtw0u5owGkE5QmWqPrx0XrC3a+0pbL 5aKuG42m80sVbR1cLg6OohkaHse0jqC0g/ihhNYQBAda/av+OOk9nx4JNX8QBJEb+yn/AEdp 2mc8NNVc5wWU4GWPHKx36x2WlvLGebDckAfJFdb3W3u6VNbW1k9ZW1sz6ioqJDh9RI9xc95+ bnEnHbOBthDOlY9vPYT+wv4D+KjwB2binxVs941tfNcVtb7tB+mKy2QWSClqp6MRx+6zRmR0 joTI6SQnGWNaG8ri8YpPU9nNAaCs3C3Q9n01p22UdmsFgoorfbqCkiEcFHTxMDI4mNGwa1oA A+SFTWUAQHWb2unjBj8D3gB4ha5aKx11bQm02f3aaSCQXCszT0zhKxjjHyPeH85GAWDcZyBK Vz5WfCzx4uHhf8SGg+ItDJPNcNF32lu5fHDFLNUtY/8AqgMbLlnmSxOmaC7o6UHII5gMrjpY +xvhNxKs3Gbhlp/V2m62K46f1Pbqe622qiOWVFNNG2SN4Pza4IYS3xd4Sac478Nb5o7WFmot QaZ1JRyUFxt9UzmiqoXjDmnuD0IcCC1wBBBAKA8CPtGvskOFHs/9G8Otb8KKW66botR3OTTt wsktwqK+CSRtPNUtq2zVEj5myERuY5hcWO+Bw5C13mDJGd2dPPZEeDi3+Pjx+aI4c3+rmi03 P7xd71HFO+CWro6Rgkkgje0EtdISxudsNL8FruVwFpOyPpr8IPs3+CfgRNyk4V8P7Xpesu+W 1df5s9dXzxktd5Jqal8k3khzA4R8/IHEuAy4kjE3c1vxc+CThh47OHtLpfippWn1RZqCtZca RhqZ6Sekna1zeeOaB7JWZa5zXBrgHNcQ4EbIQfNV7dXwI6V9nb48q3Ruham5DSt8slLqegoq uV0z7M2omqYnUjZXEvljY6nLmvf8fK8NcXlvO4Zou6OQvs8/syNIe0b4+6xn4lWvUdz0ToSg pZzHRXE0VNW100j2ilqHsxNymIPkHlOjOWfexlpETZ9EXhS8JHD3wUcJYdD8MtNU+l9NxVUt a6nZNLUSzzykF8ss0rnSyvIDW8z3OIaxjRhrWgDEcmoAgNm8duMFr8PvBzVWuL4Xi06TtVTd qprZI43SMhjc/wAtjpHNYHv5Q1vM4DmcBkZQHxycfeNl38R3HDWPEK8ctJeta3qrvtSyl8yN tNLUzOl5IuZ7nsawvw0cx5eUbnAQz20PrS9mh4taLxueCDh1xFp6qiqLhebRDFeYqWN8UdHc 4WiKrhbG9znsa2ZruXncS5jmOyQ4EjC9zntCAgOIvF/4HuFvjv0BQ6Z4q6Tg1RabbWtuFGPe p6OeknDXM5o54HslYHNcWuDXAOBw4EID54vtC3s3dH+zp8VGmI+HMU9r0VryyPrqO0z189W+ 2VNLIyGoAklLnmJ4lge0Pe9wd524aWNAywZpPsAPZ5aW9op4xrnbNftmr9FaKspvNxtUdZNS SXSSWTyIIvMiIe2NrudzuVzHHlZh2OYEJuy0Por8IHgK4T+AvR1zsXCfSFNpegvdWK+ucauo rairlDAxpfPUPklc1rRhrC7lbzOwBzHIxHMjhlqA8yPaj+wK8OmovC/xU1xo/SEfDnW1ks1V qKmrLHPPHQ89HTPldAKDzBSsjmbEWvMcbHczi8O5ubmFk9T5vWV8j6dkvPJ8TefAdv0QzH0V ezA+z5+HC8+DThPrXXelqriFq/VNnt+ramtuFyq4KVhqoYaplGKSKZsEkEYcGESNf5vx8+Wu 5GjC5O56liMMaGtaGgDAAGwH0QqdWvEx7F3w1eL7i/cNea+4bRXfVd2jhjrq2mvVwt3vnlMD GPkZTTxsdIGBrect5i1jASQ1oAlSaPnc8SfgQsHAf2wcvh6hvd+uWkv6PLLp4V73Rx3EUVxf RPxzYLDNHFWFnmcnK50YdyDmLAMl7q57zj7N94Nw0Z4T1Zxtk6uvef8AjaGLPI4c9oD9nq8M mhPBLxU1BobRdZpLVenNM116tt1F+utf7tJSQuqSPJmqjE7zGxOj+IHHm8wBLQhKlqfOaysk kia8Pe3maHY5icZCGZ7H1I+EH7Ph4bfCy3Ql+dpOp1dr/RhgrRqO7XOrcKyvZ8YqTRCb3VvI 8gxt8s+X5cbsue3zCMLdztD4nfCnoHxlcI63QnErTdLqjTNfLFUPpZZJIHxyxO5o5Y5onNli kacjnY4Ow5wzhxBEHznfaGPZyaE9nT4odK03DU3K36Z15Zp7kyzVNTJVNtEtNLHC9sU0rnSv ZJ5gfiQuc13N8Ra5rWDLBlPs8/s49Ce0X8UeqaXiUbncNM6Ds0NzfZqepkpWXiWolkhY2SaJ zZWRx8hfiNzXOdy/EGhweE2euPE/7MX4S9eaYFvtWltXaJqhOyYXKy6qrZarlaDmLFY+oi5H ZGf1fN8Iw5uTkUUmeEHtJPZr8QvZeeIX9A6k94rbXUPkl0vq2jjfBDd6cH9h4JMFQwOAlh5s jOQXMcHIZIyueoH2dD23WruMnEik4B8YLzWalu1xjqKjSmprjVeZX1T4wZZLfUud8UzvLEkk UmS4NikY/IaxyFJqx7UoUIyHDUB8zP2mjxgDxIe0VrNJUHliycIKP+h+KZjw8VdZKGVFW88s jmODXOjiHwsc0xzNcOiGSC6nd37Ix4nv6K+APEThJVPYanRl1Zf7c0QylxpK4Fr+aQuMe08L g1jQ0hpJPNnKFZ7nsTGct6YQqSQG2eKXCnTXG/QVx0trHT9o1Rpu7tbHW2y6UjKqlqmte17Q +N4LXYe1jhkbFoPUIDxy9ur7Cbgn4YfAVeeKHCDT1Roy86FrKapuTZb7X18d0op5mUzouWok lxI2SWJ7XNLNvM5i74QBeMjxk4D8K7hx+456L0Hbq6GhuGtr9Q2Cmqagu8mnkqqiOBr38oLu VpkBOATgdEMjdlc+prwlexQ8OHgp4j2TWehtBTR6ysNG6kp71crxWV8/M+LypKgRyyGBkz28 4L442colka0Na4tQwttna/GO3y+SEHXfxd+ym4A+OXU1NfeJnDm232/0cXktulNV1NsrpYw0 tZHLNSyRvlYzJLGSFzWFzi0Ak5Epny8e0N8NdH4MvG3xL4W2m73C82vRd49yo6ysDW1E0L4I ahgk5fhL2tmDC4ABxZzcreblAyxd0d9Ps5vsg+Gnj50pr3XvF22X2/2SxVzLBabUKmqt9FUS GFk0tV7xA+N8jmcwjDGv5WnnLw4loYKSke7Xhm8Leg/Bzwjt+hOHGnaXTOl7Y+WWKlikkne+ SV5fJJJLK50ksjnHd73OcQAM4AAFDkZAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEB1w9sB/YsfEP8A+ry9/wDE5EB8mXDn/vq6b/1d of8AjcSGboz7WIfuf7J38ShhNg+KS12G9eG3X9JqeC11OnKnT1fHc4rkI3UckBppOcSh/wAH JjrzbID4vqSdsdmhlrMljaVslR5m5I5AX5z175Q2D7AvZZ6e1RpX2eHBeg1rVy1+qKbSFvFw qH1fvbpXmFrmky/t/AWDPyx2Q1zsCgCAIDafGri1ZOA/CXUms9T1sdv0/pW2z3W4VLyAIYIW F73ZOBnA2+ZCA+P7xneKnUHjQ8S+suJuqZpm1upq59TFBNI9zbVRtJEFKxrnv5GRR8o5Wuc0 OLyNnIZ1oj6K/s7Ps+2eC3wK22/Xu1RUvEHidy3+7ySQx+80lM8D3OiLw0ODY4sPcwuc3zZp XNIDsAYZO56BIQEBGQczceqA8sfaR+yH4p8S/a7cH/EJwbt+jBFb6u3VOp5b1cJm+TU0c5aK p8AcDK11I5kYZA5p5oOZ27skWUtLHqbTs8uIDfb1QqTQBAEAQFub7n+yb/EID4seMH/fy1h/ rlun/Hp0My2Pq29jB/YofDz/AKwbT/xdqGJ7nZWrP6p3Y4JHyI6FCD5A/ak6Ytui/aT8ebTZ 6CjtVroNc3OKmo6SFsEFOzzeblYxoDWjLicAdyhmjsexP2QbiS+8+ETirpJ1Dd2/oHV8V0bX zNPuU7auiij8iF2f65G6jL3tGABURHq8oY5nr0hU8J/tPXHHUHiz8ZvCfwraDbQ3KupJ6e41 EDHNkk/TVeJIaaOUFgdGIaNz5jyyEPZVnLcxtyLxWlzzH9on4UpPA142NfcLjK+an0tXRe4T S1TKiWekmgjnp5JHMDQHuZI13LyjlBwhdSue+n2ZHxhUniL9nHa9F1Fd52qODko09W07oooi ygcXvtz2tj/0vyAYOZ453PpZSc7OcMckejYcD+CFSqAIDxW+2QcWprPwa4O6JjomYudxu+pm VvnYdC+ipGUzYhHykOD/ANIF5cXDHlAcp5iQLQ3PLT2oXhBqPBH4xr7piC2m26autNS6j0wG yySMfbKqIOjDXyFz3mOQSxOc45L4n4yMFDJF6HuD9mG8ecPiV8EEPDC7Twx6u4MCO0MiDWx+ 92dwPuMrWhjB+qa11O7HOf1Mb3u5pgEMclZnpmhUjJsM5wgPBL7SV4krv46PHPw78KvDk09f U6fuUUdQ8BkjX3+tjMbG5LchtJSPe5/I8hxmla5ofCAReOmp5k+O/hXaOBfjZ4taJsFKaKya S1XX2ehg82SXyooJTGBzyOc933c5c4nfcoZFsfR79m0/sNHCT/zt7/5br0MU9zvQhUICj/uo Dwm+0++IGv8AFD4xeFPhg0TXzVVfbquCe7UrKfz4WXW4mOGi52xAzkwU0kk0jQOXy6mNwBc3 LBdaanmv7TPwZzez/wDG3rfhcJ6usttjnhqLTWTseH1lDPCyaFxeWMEjmh5je5jQzzI3gfdK F4u57wfZf/FszxBezhpNH3Cv951DwiuMlglbLWuqKh1vkzPQyODmjyowx0lPGwFwDKMYIB5Q Mcj0i6oVPIT7YN/4JPCD/X1J/wAl1aFo7nQP7MMf/muemD2/oWvv/AxIWmfTuhjCA+b/AO1n f2Tmwf8Aq5tn/H7ohmhsdlPscf8AoJ8QH+q1k/4tVoY5HtYhUIAgPJf7WP4v4+FfhI07wko3 VrLpxPrjWVj4pXxRNtlC+N8zH4YWyCWWSBhjLhtl2Dy4QtFHjt7Q72d+o/Z83PhjS6gN1mk4 iaJodUSe+0cdMbdXyg++20csj+d1K50Ic88vN5w+FDIpHpf9kL8VHlxcUeDFbUuDGzRavs8R ZAyMeYG01Y0OyJZHksp39HNa1nVucEUmup7ghwPdChVAEB4LfbEf+/nwI/1v3z/jVChkgaB9 kC/8LvjD/rPoP+UHIJn0EIYwgNN1Npu3az05X2i7UNJdLTdqeSjraOqhbNBVwSNLJIpGOBDm Oa5zS0jBBIKA+Jq4xNgrKljGhsbJpGtaNuUBxAH0xj8kM62PsL9mn/Y5+AP/AKt9O/8AJlOh gObEAPQoD5p/aHjH2nt3p/kq6L/4OyoZVsfSwhiOHfaH/wDgB8cf/V/f/wDk2oQHxw0/+d4v 7xv8AhsH2903+dIv7wfwQ1epdQseA/2wr/wk+Cf+ti7f8dpkMkCP2Pb/AMJbjZ/rXtX/AB2o QVdj36QxnlX9rU4f2m9+z001qOppBLeNOa0oYaCo817RTsqo545xyA8juZrGDLgS3G2MlC0N zw+9nJNJTe0J4DPie+Jx4jaeHMxxY7lN0p2kZHYjII7g4OyGV7H2KoYDiLx0+Kq3eCTwia94 p3Wmlr4NH2t9XFSMDx73UOc2KnhLmtcWNfPJE0v5TyNcXEENKBK58tVn8EWs+MvgG4ieJutr L1dY7HrOG3V75YY5hchUZfW3GWcyc/PHUyxseOQl7qjmzuSBlUuhun2I3iwl8IPtLuGt9qK6 WksOoq8aXvoa6FkctHXERNc90xDWMjqDTzOfzBzWQvAPxFrgktD6yGAhu+5QxFUAQHSb7RP/ AGGzjX/6Fbv+VqFC0dz5xvZr/wBkc8P/AP6yNO/8p06GSWx9iP7f4IYSqAjL9x30QHyc+3Y/ svfHv/XDB/yZRIZobHs/9lS/sVNJ/rxvn/DMQxy3PSkdAhUIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgOuHtgP7Fj4h//AFeXv/ic iA+SzRNfDauItjqqiRsVPS3iknlkd0YxlTG5zj8g0En6IZujPqkqPbveESipp5P8nrQMvkh7 +SOrkc94GThoDNyewHUkIYrM82fa4faKrb4yODtfwS8Pum9RXWHiHF+h7vda+zvNVcKWeMB9 BRURDpjNIXOic9zMgD9UHOeJIxORnHHsVvs+mrvElxNt3ELjjp6+6N4cWKaG4Ulmr430Nz1X O0iSNpZtLT0rSAXucGSPI5GhoLngWlPoj6JomNi5WgYAzjHQIYy6gCAIDzO+1YcVbrw79mFS 2igFOKbXWsrdZri94eJGU8cVRXjyy1wAcZaKJp5g4FjntxkhwFo7nz3+GHhPW8efEjw+0Vba Sjr63VWo7fbYqWrLWQVIkqGc8chIIDHMEgIOQQcEHKGV7H2Z2O2UtktNNRUNNT0dFSRthp6e CMRxQRNHKxjGgANaGgAADAAAQwGcgCAIAgCAIAgCAIC3N9z/AGTf4hAfFfxf/wC/hrH/AFzX T/j06GZbH1cexicB7KLw87//AKg2kf8AudqGJ7nYPXOsrTw70jcr5fbjR2izWmmkq66tq5hD BSQMaXSSve44a1rQSSfRCD46fGZxrj8TPi94m8QaakjoqfW2qK67U9PHOZ2NjkmPl8ry1hcH MDXAlrfvdEM62PoM+y48Ab7wT9mNFdb6xkMXEvUVTqu1xA/G2hfT01LC925B80UplaR+xLHn DsgDDLU7/cWOJNs4Q8ML/qq8yeXatO26e5VbvMZGfKijc9wDnua0EgYHM4DJGSEIPBj7P/w0 uXtIva48RvElqaltMdFpaqn1FLQywNmEFyuZmZRMjjle90Rhijme2Rrncr4gAfiBAvLRWN6f a+PDG23az4T8Y6MOEdzp59F3QOqGNaJIvMrKPki5Q8udG6u53lxGIoRgdSJg+h19+y++Lb/I A9omNF3CudBYeLVrfZ/Kkr3Q04uMJM9I7y+VwlmcGzQtyWloneeb9kiZrQ+laF3O3OQQRkEd whiLiAIDwp+2bu/7o8Bv9StU/wD/ADEMkDf/ANpf8D1FxK8C3DrjlbKQN1Hw6oaC03aSGmL3 VlpqWxhpkc1hd/U9Q4Pa57gyNk1R+08FCsWeZ3sSfGdTeBn2imi9UXepqKbS17L9N34x1D4Y 2U1VysZPK1rXeYyGYRScpAHw8xc3lyhea0PrBpatlXAySNzXse0Oa5rstcOxB7g+qGI4u8bP iatPg+8KuuOJF3qqWlg0raZ6uEVETpWVFSGEQRcjCHP55SxvK0gkE4I6oDxt+y0eGnUPiE8U vEzxKa2i/S01uE9ugulTPI+aovla5s9dI0h+H8kDw13mZI95iLcnLgLzdlY86far/wBk68Qv /rCvP/GnoXjsfQx9m0/sNHCT/wA7e/8AluvQxz3O9CFQgND1/rig4b6FvOorpJLFa7HRTXCs fHG6R7YYY3SyFrWgucQxriABkkYQHgd7B3Q179qH7X7XXiN1z77Xw6Rnk1FBKzzW0sVfVF0F BStLpvNjZBSB5ZE7zG8kYa77rULPSNjkj7Xl4VSKrhXxmt1G4nkm0deZmNnkcWjmqqFzusUb Gn3xmTyue+oYPiwOUIO251V+zKeJ3/ID9platOVUjW2virbJtOPzDLK4VTP6qpi0MIazLonh z3tcA04+HOULTPpriPNGD2O4+SGM8q/ta/C6r1Z4BNJamhqqSGl0drSmmqoZM+bUirp5qJgj 2xkPla45/ZBxuhaO54yeym8W8Pgk8f3DniDX1ktHYKKvNuv8kcUbz+jKpphn/rmzWszHI5wI cGxu5Tk4IyTVz64dO6lt+rrDRXS211LcbdcadlVS1VNK2WGqhe0OZLG5pIcxzSCCCQQUMJqB kDeuyA+cD7WWQ72ndix/a5tf/Hrohmhsdlfscf8AoJ8QH+q1k/4tVoY5ntYhUICheAcZQHzu 8V/dvbIfaS26auEn6a4eaTu77Z7rLNS+TLZ7M0uqRGQJI54aitL3EO5nyQVPKS0NaGC+0TvH 9qP8Idt4v+z7j4i0tDRs1Bwiq4a1lUHxQFlrneyCqiyWlz2AmF7YmuaC9jTvjCFYux4key08 Xs/gX8evD3iA6ajgtVJXi1351S5rI22urc2Kre55Y8xtjbyzFzW836gtyA4lDJNaH130Uzai Fkkb2yRyNDmuByHAjIP49fxQxGQgCA8FvtiP/fz4Ef6375/xqhQtA4V+zQeMbhh4MvElxOvP FHWti0Ta7zpijoqGpucxjjqp2VrnujbgElwYQ7GOiFpns3/T3fCL/b94d/8Atsn/AEaFLMf0 93wi/wBv3h3/AO2yf9Ggsx/T2/CIcZ4+8POv/wAOyf8AMQWZ8oFzkEtXUuaQWvmkc0juC4kF DP4H2F+zT/sc/AH/ANW+nf8AkynQ1zmxARc8ZI7oD5xuM2nbR4qftVn6OtN8iFC7iVbXurae MTgT2a30808GCW7+fbpadxz8J5jvygEZP2T6OmHLR80MZw97Q/8A8APjj/6v7/8A8m1CA+OG n/zvF/eN/gENg+3um/zpF/eD+CGr1LqFjwH+2Ff+EnwT/wBbF2/47TIZIEfse5x4l+Nf+te1 f8dqEFTax78cw/mQxnjj9re8WVltHAnRPBaAMq9R6husWqKtzZXNNtpKTzGRktDSCZpJSAC5 pAjc4BwzgWhueXXsVPD1X+JL2oPB2z0LqiCKx36DVVfUQxMk92pra9tWXOaXN+B8rIISQSWm pBw7GCMknZH1qH7vohgex4g/a4PGfE236D4F2a6PFVJJ/RTqOlaI/J8oB0dBHI7PmNJk86QD ZjmtPNnACF4bnoPwU9mnarJ7IC3eGy+MjY6v0O+0XGWqjhuQobnURumknYAGMkMFZIZIjsf1 MR5sjmQi+p8pWqtK3LQ+p7pYrzSyW68Wasmt1wpZgC+kqYZHRyxvAJbzMkY5pGSMghDMtUfW t7I/xqyePbwDaB4g3Gpo5tS1FGbdqJsEjX+XcqZ3lTl4axjWOfhspY1oazzg0ZABIwtWOy4O QhAQHSb7RP8A2GzjX/6Fbv8AlahQtHc+bLwKa5tPDDxw8G9TX+vp7VYtO65sl0uVbOSIqOmg r4JZZXkdGtY1zj8gUMr2Ppu/p7nhE5j/APL+4ef+2Sf8xDDZj+nu+EX+37w7/wDbZP8Ao0Fm Rk9u54RC0j/J94eZIx/nyT/o0FmfOb7Xni9pnj77S7jHrLRt6odRaX1De4qm23KjfzwVkbaC liL2HAyOeN7fq0oZYbHuH9lS/sVNJ/rxvn/DsQxy3PSkdAhUIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgOuHtgP7Fj4h//V5e/wDi ciA+SrRtthvXECy0VQzzKatu1LTTMyRzxyVEbHDIwd2uIyCCO26Gd7H0m8WfsvXhS4mRUIs9 n1zw/NG6YzOsOpp5TXB2A0Se/iqwGcp5fL5D8bubm+HAxKTOk3tB/sr1/wCCmnK/Wfh61ZfN Vw2On98dpm6Oa2+SGMMyaOqhaxksh/WPDHMjd8DWsL3OyhZT8ToZ4OPa1+IHwH6ropNJ6/1B U2S3VDxVaYv1RLXWqqBnbJPE+GbLoZHvYWulj5JmczwHDLmkWcU9j6YfZve0K0V7Sjw50mv9 HCpopIp/0ferRVHNTZK9sbHyUz3ABsg5ZGPbI3Z7HtdhpJaBhaOwSAIAgPKn7Xgf/mdugvQc SKP/AJMuaFo7niF7OPiRauDvtAOCmqr5JPDZ7DrW2VVZJFC6Z7I/PDchjQXOOXDYDPVDI46W PsPgAbE0fyRy/lshhLiAIAgCAIAgCAIAgLc33P8AZN/iEB8V/GR/l8bNaEAkjUt0Ix6+/ToZ o7HqH4SvtIXEnwKeCfhtpC+eH0XHT2nLZDZLPqiuuVdZaK7wRtd5AY6Sjkikk8lmS6OZwfyO e1rRkAUcTgDx5e2j49+2As1ToS3aejotF0VS+7y6Z0VQ1d0qqmBr2CH9ISx8752ROIILYoYn SPaXMLhHyiUkjsD7Ib7NnrDi5xFtuuPETYH6a0Bb2tq4NL1Uzf0hqOXndyx1TGE+RTfCHuaX c8rXtb8IL8CHLofQDZ7PS2C1UtDQ01PR0VFE2CnggjEcUEbRytYxrQA1oAAAAwAAAhQ8wPtV vi/HBXwQ2nhfRGtjvPGCvMMkkUr4mMtlE6KWra8hpbIJXSU8JiLm5ZM92/IWkWirnWj2Fntg /DP7OXwQnSusL3rOm1zf77W3q+xwacqK+nieXNgp2xSxR45PdoIHFpc4iR8m4zygS02zeXtd /bfeFnx7+ALXfDuy37W82paqKG42GOTTNVSRSXCmmZLA2SWSMtZE5zS15+HLSQHNygjFpniX ozWFfw81tab/AGcs/SthroLlQ+Y5wY6aCVssYdhzXchcwBwDmktLtxnYZHsfZR4YeNtu8Sfh 40TxAtL3SW7WlkpL1Tl1O+D4Z4myf1t/xN3cdiTj1PVDAb+QBAeAn2oGJ3EP2tHAzRd6nqq/ Stbp+zQSW11Q9sDW119qKercwNILHyxRxMc9pDsRR75a0gWp7M9vOM3AWx8Z/D1qLhzcKSkk sF/ss9jfDVUwrI4onxGJpLJMh/J8LgCcksG+d0Knx5+IXgLf/DHxq1Vw51dSvivmkLhNaa1k sZxU8hwJRzAczJWEPDt2ua4EFw3Izp3Ppl+z5+NR/jK9m/pZ93vLbtrXQTn6Xvznl/vDvIP9 Szyl73OkdLSmFzpQeV8gmDQOQtaMMlZnQ/7VZ45KriDxT0f4Z9ISy1r7dPSXnUlPTvw+suE5 AttB98NLgJGz8r2455qRzXjleEJiup6t+zX8KMPgj8CvDnhuKekguNgs8ZvDqZ73x1NylBmr JQXkuw6d8hA2DRhoDWgACsnc+Xv2rH9k78Qv/rCvP/GnobEdkfQv9m0/sNHCT/zt7/5br0MM 9zvQhUo/7qA8xvtRvjJh4CeA9nDq3XOWk1RxdqvcGwwiMuNqgcx9c5/N8TWuDooeZg5g6Zu4 GShMVdnUX2DvtZPDJ7Nfwf19l1peNQxcQtXXue63l1Fo6on8iJgENLTe8xA+cxrGOlGSOR1X I0AYJIvKLb0OUvase268JvtAfAtrjhrRai1Sy/3OlZV2Kau0ndIqeC5U7xNTveY2jbmaW/Fl mXguHKChXK0eHGjtZXXh/qu16gsNW+2XyyVcNxt1SAHGlqYntlieQchwbI1uxBa4NIIIJBGV 7H2P+ELj/b/FX4YNA8RbX5ootZWOlunlyvifLTvkjBkikMTnMEjJOdjmtPwuaRtjCGAzPEx4 c9MeLXgRqjhxrOlqavTOrqF9BXxwTugmDDgh7Ht3a9rg1zTvu0ZBGQQPmk8efsBuP3gz1pfJ rRpe68SdA0L5aij1FYoBUTe6tczldU0jP1sc36wNLI2yBxY9zfhAQyqasbX8JfiM8aXgXtlX b+GFNxr07aa0fHbJtE1tyt8b/hzJHTVNLJFG8hjGlzGglrQOmyBqLO0HDnjJ7VD2gumpLVaL pxAs1ndO4uus1qotE8s1OGyGI1LaeGpbzc7QAGmOTcEkAgCHlOmvtT/BlxD8DniidprinrOl 17rHUdnh1RV3aGpqah0vvU9S0tkfUfGZPMgkcT908+2+ULRdz0/+xx/6CfEB/qtZP+LVaGOZ 7WIVCA6t+2J8Y7fA97PriBrOH3wXqei/QllNLNJBKy4VuYIJBKxjjF5bnGQPIAzGBkZyBK3P Ez7Ph48OAfs5LxrvW/FLVGp4dX6lghs1DQ27TtVXRRUUbhNJPI+OMt8yWUgANfkNjdzN+JpQ vJNno5xb+0g+DnjTwu1Jo+8ak4gx2nVVrqbRWOg0fWtlZDUROieWF0bgHBryQS0gEA4PRCuV nzgzxQxPfHCXvpmOLYi/dzmA/Dn5luM4A3J6IZj6uvYceM7/AC7/ALOLQWoKyWum1HpiD+hS /wA1XNJUS1ddQxxxuqDM9oMrpo3QzOO+HyubzOLCSMElqdv0ICA8FvtiP/fz4Ef6375/xqhQ tA6s+wc9mhoL2nXHfX2mdf3TVtqt+l7BS3SkksFbDSzPlkqjE4PMsMoLeUAjABz3QySk0epP +ZJPDb/5X8bP9/aD/qKGPOx/mSTw2/8Alfxs/wB/aD/qKDOyh+ySeG3H+i/jZ/v9Qf8AUUGd nznXCIU9TUMbnEcj2DPXYkfzIZj7DPZp/wBjn4A/+rfTv/JlOhrnNiAi77w+SA+bD2TMFN4s PtGlVrfTNaGWFmrdVa7gfWU8kMtTQvdVMYwMIyyQ+/ROw7GA1wO+Ahkex9KDRho+iGM4e9of /wCAHxx/9X9//wCTahAfHDT/AOd4v7xv8AhsH2903+dIv7wfwQ1epdQseA/2wr/wk+Cf+ti7 f8dpkMkDqL7GnxvcWPAbxU1jq7hpwvl4qW6roKGh1PboKWrlqIKczTmmdG+mEjoS6bmBe6CV uGFpDC4PAtJHabjX9sI4haw4eVtu0Rw30Noe/wBUCyK81eoXXoUbCxzS5lO6GBhlBLXNc9z2 Asw6OQEhCuQ6daF8Cfiq9qZxdueuY9F6w1ZeNXVbKqv1RfY/0Zb5HSQmWJ/nStY33fyg0R+Q x0TWmNrQ0EBCbpH0I+yL9kfo/wBlzwd92p3U2oOJGoYY3am1KYuV9S4bilpw74oqSM55W9Xn L3/EQGjG3c7ZX280mnbJWV9fV09DQ0ML6ipqZ3iOKniY0ue9znbNa1oJJOwA3Qg+Xu1ePfQP iL9tx/k78Z7vWTcM7LqSa522GK2V1RJJRUPO20U8dPGXSRfGIKl7XER84nDhiTkQyW7uh68n 7Ud4SyP9EeuST6aMr/8AmoY8kjw89sHx74ZeKTx96v4jcJq++V2nNYw0dwqpLnQvonx3AQiC dkcT2Nc2LlihcCQ4l75DzHbAzRT6noh9kT8WBp7lxL4L3KucWyti1bYYZq1xAAxBWxwwcuAA TBK94dkmUfCfvIY57nuW05aEKLYqhJ0m+0T/ANhs41/+hW7/AJWoULR3Pmg8IfCe28evFpwv 0LeZa2ntGtNXWqxV0tHI2OpjgqqyKCR0bnNcGvDXktJaQDjIPRDLJ6HviPskvht6f0Ycbf8A f6g/6ihizsr/AJkk8Nv/AJX8bP8Af2g/6igzsi/7JP4bWNJGsONuRuP+71AP/wAxQZ2eHvtL PDbYfB747+JvDHTFTdqywaMusVDQz3OZk1XIx1HTTEyPYxjXO5pXDZo2A27oZIu6PeH7Kl/Y qaT/AF43z/h2IY5bnpSOgQqEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQHXD2wH9ix8Q//AKvL3/xORAfJlw5/76um/wDV2h/43Ehm 6M+1iH7n+yd/EoYQ+EPaQT12z3QHys/aEOFlt4Te1w4qU1rfVuiv5odRVAmc0ltTWUrZJms5 WjDA4AgHJ3dkk7oZYPQ7wfY45ZH3rxDxGSUxNg064R85LGuL7oCQM4BIA367DfYIVqLU9ykK BAEB0T+0XeGap8S3sttZttVlmveoND1VJqu3RRSSiWIU8nLVvYyP+uv9xlq2iMh2S4YAcGkC YvU+Xe13Oqst0pq2gnZBX0UzKmkn5WubFMxwfE/BBDgHNacEEHHQjZDM9j7EfAR4lqXxeeDn hzxHppJZHarsdNV1QlMPmxVXIGzseIiWNeJWvy0H4emBjAGA5jQBAUccBAcb+I/xZ8OfCFpe 13ziXq+y6Ms95uUdoo6y5zGKGeqex72xBwBAcWRvdvgYY4kjCA5BoqyKvpY54XslhlaHsexw c17SMggjYgg5ygMhAEAQBAW5vuf7Jv8AEID4sOMG/HHWXcf0S3TP/t06GZbH1Vex60/RX72T Xh2irqWmrImaDtLmsnibK1p92aMgOB3wSM/NDE9zspatH2uxzulobdQ0Ur28jn09OyJxbkHB LQDjI6IQak2EMxjAwOwQB0nltO2cfvQHzae1C1tXe2A9u1a+GdjDqezWa7U/D6hqqZjp/wCp aaaSavrnGJ0reUvfUcsoa0Na2HzGjlcSMq0jc9A2fZH/AA0uaHf0V8aRtsP05QbD/wBhQp2k ir/sj3hpDDjVfGjOO99oP+ooM7PFH2pHgqPs+PHHrbhjTT3CssdtlirbFWVgd5tVQTxNlhLn ljGyvYHGN7428nmRvAxggDLF3R7F/ZL/ABbScRvCbrLhNda2WWv4aXcVtqjldC0NttdzP8qM A+a/y6plQ5znAhoqoWNOAGtGOasetgOUKFUB87f2gnizS8RfbzcPbPTUdXTy6CdpGx1UkpZy VUklzbcA+PlJPKI61jTzAHmY7bGCRkiu62fRBF9x31P8ShjPn6+1n+Dun4c+JLRnGm001U2m 4kUjrNfX55oRcqGNgp3cznkh8tICORjGsAoC7Jc92RkgzrR7CD2lcHs4/FvV1WpKuaLh1rW2 S0OoI2uwIpoI3zUlQ0GRjOcSB0PM4OIbUuAA5iQJmtDn/wBhzonVPtUvbI6p8QmtqRlbQ6Rn l1LViWaUMt9dOHw2ukiHmucBBGx/LG9z4+SnIyeVoQo9EfQ3nlhcAM/Dtj6IUaufIb7Wi1VV m9qB4gIqylqaSWTXt1nYyeF0TnxyVDnxvAcASx7HNc13RzXAgkEFDPF6H0HfZtn49jPwl2P9 evf/AC3XIY57neoHIQqUccNKA+bL2s3F6s9rF7cKxcLbFeG3DR9ov1HoWzthnNNEAHtkus7H PL4zK57agNlY3lkbTU3wuxkjJHRXPQKL7JF4aXk//BXxq+LfP6doMH/3ChXOyTvskHhpY3I1 Xxp/39oP+ooHNs8VPan+Bas9nb419WcNnmsqLDA5lz01W1Tg+WvtU+TBI5wa0OkaWyQyODWg yQSco5eUkZE7o9efsmHjSk4h+HHVnBC7TUQrOG9Z+lbFE1zGTvttbK9848trAS2Orc9xkc97 nGr5fhaxoQxyVj17achCpF0Ie4E426fJAPK+bv8AbFAUEABJ/a9e6A+cP7Wbt7Tmwjt/kc2v /j9zQzQ2Oyn2OP8A0E+ID/Vayf8AFqtDHM9rEKkXP5SgPAD7WD4wDxU8SOiuB2nKusuTdCQm 6Xq300TZfOu1XG0UsDQwGV0zaZ5PJjlPvsJaC4fCLwXU7LcJvskvA2o4X6cl1jq7io/Vslsp nXo2y7UkNEa0xN8/yGS0RkZF5hdyteS4DGTnKDtGbh/zI54af/KzjV/v7Qf9RQdozys9up7L 7TvswPEfpSxaKrL7cNH6t0+a+jqL1cIaqudVw1Do6ppEUUQZG0SUnL8JyXv32wBeMrnZT7JZ 4s6Xhz4kNdcJLpWUtNT6/oorvaGyNk55q6kDmyRNdzcjQ6nkLuUt5nuj2d8JCFZrqfQQHc3T p6oYyqA8FvtiP/fz4Ef6375/xqhQtA0D7IF/4XfGH/WfQf8AKDkLTPoIQxhAEB8RN2/z/Wf+ fl/97chseB9hXs0/7HPwB/8AVvp3/kynQ1zmxAcOePzjx/lZvBdxT102802nq3TOl6+st9wn Yx7Ket8h7KQ8rw5rial0LQ1zSCXAEEEoFueJ/wBkU4WU2qPF9xK1fX2qqqavTWloKWjuAbK2 ClmrKk+8RuLcROe9kLDyuyQGktAySReZ9CaFDh32h/8A4AfHH/1f3/8A5NqEB8cNP/neL+8b /AIbB9vdN/nSL+8H8ENXqXULHgP9sK/8JPgn/rYu3/HaZDJAh9j6HN4luNm5H/wL2rp/6bUI Km1z3f8A8jXTv/7Bs3/sEX/NQxmpwUEVNDGyNjY44mhrGNaA1jQMAAdhjsEI1MknAQk6D/aM PGZTeFb2bWqrLTV5ptU8VmO0laYmxwyukimb/VznNl28sUnmscWguaZmFuCOYC0dzzn9in9n o0Z49fCm/iZxYuetrJSX24vj0zBYa+npfPoYR5b55RLBNnnma8MwW7RuyM4Qlyaeh3H/AMyO eGkdNWcah/8Aj2g/6ihHaSOqvtkfs7vDLwI+By+cUuGd515dLjpivonXRmobzSSU8Vvll8mR 7Gx00bnSiWSANHN0c7Y4Qspu+p5y+zh8UX+Uw8dXC/iTM9sVu01fYjdS6CWcC3zh1NWERxua 572080rmDJHmNjJDsYItJH2AWi60t8tdNW0VVBWUVZG2enqIJBJFPG4BzXtcCQ5paQQQcEHK GEzUB0m+0T/2GzjX/wChW7/lahQtHc+cj2bH9ka4A/8ArI07/wAp06GSWx9h/wC3+CGEqgIy /cd9EB8nPt2P7L3x7/1wwf8AJlEhmhsez/2VL+xU0n+vG+f8OxDHLc9KR0CFQgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA63+2Ad/ 8yz8Qwwf+95ev+JyIStz5J9MXuDTOtLXc6pzhS2y5U9bO5jS8iOKdkjyAOp5WnAG5x80Mz2Z 9pmg9Y0fEDRlqvttdJLbr3SRXCkc+N0b3QzMErCWuwWnle3IO4KGAscSOJVk4SaLuGotR3ah slmtsfmVFZVytjiiHQfE4gZJw0Dq5xAGSQEB8jftLvF63x1eNziBxQp31wst/rWx2WOvp4qe op7ZBGI6ZkjWbBwYC7clwz8RyNhmitD24+yzeBq9eGvwm6l4mampbna7vxfqKaWht9VGYjFa qQSilmMbmhwdM+onkBzh0ToPhac5GOTuyfjV+1GcOvC34irrw+sWgtR63dpS9stl9u0FbT0t J5bWn3n3PLnOmmjeWsAeI4nEP/WjlGQUWzuj7O/2hOhvaT+H+PX2h/fqWKCsfbbra69jW1ln rGNa8wS8pLHExvje17HOa5sjSChVo57QGJdLZT3igmpamGKopqhhililjD45WEYLXNOxaQSC DsQSEB8rvtsfZZ3X2bPierha7dXycKdW1DqrS90fHGIYXPBlltrjGAxj4PiDGkN5oWtLRhrs DLGRzX9nK9rxYvAhxAu/C/iNVSUXDziBcYayiuri33fTtzLRC6Sb4efyJ2CFrn83LE6Jri3D 5ZAImrn0X6a1Rb9Z2Oludqr6O526tjE1PVUkzZoZ2Ho5j2ktcD6gkIYzUnHAQGkaw1la9A6V uN8vdwo7TZ7RTyVlbW1czYYKSGNpc+SR7jhrWgEknsEB81/tTPHVX+2/9ovoPhvouqc/hq29 Q6Y0pHLE23TXB1Y+JlbXPe4vI81sZ8oPaOWONmYw57+cZErI95/F54t9Eey48GkmsdSC5Vtj 0rT0lottDTGN1fdpcMgghj5ixheQ3mc44a1rXvOGtOBjOknha+1acLeOHHSj0jqvQ+pdA2+/ 3r9H2i+VFVBVUkcMga2ndWhh54ZJJjyERCWNgcxxkwXcos42PVtjuduUKlUAQGk6z1JSaL0r cbxXvdHQ2qnkral7Wl7mxRNMjyGjcnladh1QHxaa41FS6w4kXy8URkdRXm8Vlwpi9hY90U9R JNHlp6Hke0kHpk+iGdbH1i+xgOfZReHn5aBtP/F2oYXudnEICA62e1e8Z1u8CPgY1zrupkd+ lvc3WuxU7Kl1PNV3KoaY6drHta5zeVx8wuDTytjLjgAkAlc8iPslXhXk4j+KXXvGC7xvrafQ drbaqCrnFQ181yuDnGeZrxiKQinjlEjXFxaaqN2ASHIZJvSx9BSGMo/7vTKA8Svte3hY9/s/ CzjTQUZMlG+XRt6la2eQmJ/PVURdjMMbGSCsZzHlc99VG3LsAAXg9Tz99hT41YvA/wC0X0le blX263aR1i06W1JVVsscENNSTua6Od0rmOLGxVEcLyAW83Rzg3KFprQ+q+iqW1lLHKxzXska HNc1wc1wO4II2II7oYi7LKYQ4nGANkB8t3tM+K7+Mvt/NT3R9vZbnWvibY9PCNsxm8wW+roa MS83K3BkEPOW4PLzkZd94jKvqn1IRSdRt94/xQxHXD2tPg9f45PAFxE0BSUsFXf6q3musAme 9rYrnTkS0zxyuGTzt5QCeU8+HAjKErc+Rutjfap6htSx1FJRue2dkhw6mcwkPa7HdpDgfohm uj6qPYK+DKo8FXs29F2e72yK26v1X5mqNQtDnOkNRVEGGOTLnNa+KlbTRObHhnNG5wyXOc4Y W7s7lyO8thO5wCfyQg+UD27/ABZo+M3tcONl0oaWqpIbbeIdPvZPy8z5bfSw0Ukg5SRyPfA5 zcnPKRkA5AGaOx67/ZIZnzezV1Y1z5HCLiNcQwF5cGD9H2w4APQZJOBtkk9ShjnuepjPuDHT CFTrT7WXx1U3s9/BDq/Xoki/oi8j9G6bpnPDXVNznBZBgFjwRGcyuy0t5YjzYaSQB48fZPfD XPxU8bOteKlc50lPw8tLqaOWGWOISXG5OeHc0XLu0wRTuBYWhjsDcHCF5n0OtbyoUHL8ygPF v7Xd4UP0toPhtxot1C0zWOqk0vfJ4aWMPdTVH62kkmlyHubHOx8UbMOANY85bk8wtF2POX2H HjSg8D3tEtI3+8VdVS6S1Hzabv3LVOhhjhqS1sVRK1rXB7YZ+R+HYABc8uby5QvNH1dQTNmi a9pa5rhkEHII9QfRDEXUAQFHHDT2QHzf/azTn2nlhG3/AHurXgev9X3NDNDY51+x58SbXRXr jno+SSZt7rxab7FH5LvLdSxieneS/wC6HCSVg5c5IJI2BQpNHuUx/MhQ2xxh4q2Lgdwzv2sd TVjbfYNM0E1yr6l2T5UMTC92B3cQMNA3c4gDchAfNp7KfTty9rH7byk1xxAfXXLzLnVcQLl7 tDUmCP3R7H0NKXeYZKeFj/d2xhzzgU7YviGQhkeisfTmwYaM9e6GMP8AuoDzt+0w+E//ACxX s173qKioDV6g4WVcepKMsjnmmFOD5VYyNkeQS+F+SXtLWiMu+HHMhaO587nhJ8QlZ4UfFBoD iTbjO6bRV9proW08UU0s8DXctRFGJfg55KeSeNpdjBkDsggOAySV0fYxw24gWfitw7sWqdPV sFxsGpLfT3S21cX3KmmnjbJFI35OY5pH1Qw21Nce/kI9EB4L/bDiXcceBHYmwXsdPWqoUMkD QPsg0gHi54w4/wDI6gPT/wCyDsIJn0EN+6EMZVAbK8Q3FSTgbwD1vrWOgZc5NIWCvvbaN0xh bVGmppJxGXhri0OMfLzcpxnOD0QHxczVXvwfOQGGoLpeXOeXm+LH78IZ1sfYd7NN3/zOngEP /wCW+nf+TKdDC9zm1CDyY+1leLH/ACNfCRpXhVbq50F14lXYVNfHBXOil/RlH8bw6INxLFJO +FhDnAAhpw7sLRWprH2T/wAPcnDfwCX7XFZS3Smq+JGpJqiLz3sNPUUdGwU0M0LQOYBzveGu LjkmPYAdQm9T1PQqcHe0jvNNY/Z9ccJ62pp6OD+gK9x+ZPII2c77fOxjck4y57mtA7lwA3KE rc+PCnGKaMHYhrf4IZz7e6b/ADpF/eD+CGr1JvdyhCx4EfbCHc3iT4Jf617t/wAdpkMkDSvs hms7VZPF7xVs1VXU8F0vuk6SWgpnnD6ttNWSOnLPXkE0ZP8AfhBU2sfQchjCAID5qftDXjHu 3j+9oxScKNEOrLxZeH9eNJ2mipHZ/Sl9nmbDUva0ycjntlLaVhIYQY5QdiHIZIqyufQl4VfD /avCp4ctE8N7KKT3HRdmprU2Wno2UjauSOMCWoMTCQ18snPK7c5fI4kkkkjGciIDbfFXhjZe M/DTUGkNR0LLlp/VFuqLVcaVz3sFTTzxujkZzMIc3LXH4mkOB3BBAKC+p8aXHbg3dPD3xn1b oG/NzddHXerslW4QSQNqHQSuiMrWyNa8MkDRIwuAJY9p6EIZo7H0wfZ2/GZTeLH2bmkbZUVx qtU8MY26SvMboYYTGIG/1I5rIsARupfJDSQHHy3FwyckYpLU74oQdJftEbs+xt41bdaG3fL/ AO+1ChK3PnI9myeX2jPAE9f/AJZGnf8AlOnQyy2PsP5v1mEMJJAW6h3LG76ID5O/br/2Xrj5 /rhg/wCTKJDNDY9dfsmHFWj1P7PfUmlYaaqjrdG6yrBUzP5PKnFZHHVRlmHc3wtPKQ4DfpkI Y57nqk37oQqVQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQGmarrK236ZuE9thbUXCGllkponDIklDCWNIyM5dgdR16hAeDXjH40e1D8b 3BafQl/4IXTSWm71Supr3TaWtEFI+8RPEZdBNLPWzSNiyxzS2J0fO2R7ZOdpwBdWOj/9JP8A FqXc3+QBxDz1zyUef+MIWzI7VeH2o9qt4XeE9p0NorSvE636YsTHRW+kq7LY7k6ljLi7y2y1 PmSeW0khrC7lYMBoAACEd01zih7OH2kHtULZpyLjNdhb9MtrWxvtt/uNHbYbeY5HtFZLbKKM RzPaHvLH/FIWuwCAAECaWx3B9nT9l44W+HCqteqOMNYOLGsaKSOrht5a+n07QTNdG9pEH36o tex39fPlubIQ6ElrXIVcvA9S3RNZHytAG4P1wQhU+Tz2jXsxONPhp8Xut7VXaC1RqKiu11rb 9bLrp2x1lyoK6kqaqWZjg6GN3lyN5ix8b8ODmk7tLXEZYyVrHtN9mR8JHETwmeCHVdLxF0zW aSuGqtWvvNvoa1zRVGkNBRwtkkjaT5XM+F5DSeblwSGk4ApJ3PSNCoQGxfET4cdEeLHhHdtC 8Q9PUWp9LXpjW1VDUl7QS1wcx7HsLZI5GuALZI3Ne0jLXA7oDxB8cX2TzW+kb9fL7wN1TatS 2Bz3VNHpu9F1LcqdrpXf1PHUbxStjjIw6Tkc/HKRnDiMin4nA/hb47ePf2Qdwo9N2nQPEZun qmldVQ6RvemKm/WaONzpgHxikLjSu8173lkM0Re5rS9r2hoIOzO1lq+0g+LKn4WVNFX+FG5V esnxzCC9Q6ev9Pb4XlxMTnUBp3veGNwHNFU3nIyDHnCDKvE6w+JfjJ7QL2wdNcbTcOH3ET+h C3CD3zS9k09Np+0OLi0tdKyreySrJkpxIBJJK2NwdyiMOAILKjtt9nn9iVxQ8Mficfxh4x6Z tlijotPSR6coZLkZbnS11U5rJJJoojyRuZTiaNzZHP3naW/EzmAiUr6Hab7R54J9deNrwC0d Fw+t8N6vehNRR6oltY2qrjTx0dXTyx046OmAqOcMJHOGOaDzEAiqdjwo8Cvs1+NfiD8UuiLN beHOt7RBT3q33Gvud20/WUFHbaWOrhc+eR8zI8tGw5Wcz/izy4BIGRyPrZgbiPfbJJ+mTlDE XEBCQloyPUflndAeHvjK8TXtQPEHprVGhrbwVrtJ6dra2toTctL2iGnr7hbyZoWs86orpfLD 4y15fC2OTmAw4NJaRdWPOyP2Jni0iDQzw/cQWBgDWhrKNvKB0AxUdELZkd4PBJxb9p74HOEt FoOxcELtqnSlpijprRSantFPVOssDXPPlQSwVsMhj+MANldIGNjY2MMaCCKtRZ7X+EfWGueI Xhj0HfOJdkp9N8QLrY6Wq1Da4ITDHb650YM0TWGSQtDXZABe7H8ooUNne0f4qcYeDPhTvV/4 FaQo9c8Rqasoo6G0VVK6pjnhfUxsqHcjZoSSyEvcD5gwR0PRAeCnju8NPtDfaO8RaXUPE/hB r24MtPnNs9ooaSipLXZY5Xcz2QQioJJOzTJK6SVzWta6RwaABkTSN0ez14f+0c9mjU3Cl4d8 GdX1GmrzUGruGnr3b6SsttRUeV5QqAG1TJY5A3kyYpGB/lRh4eGNABtM99fCVrHXPEHwz6Cv fEqywab4gXax0lVqG1wQmGK31z4wZ4WsMkhaGvyMF7iP5RQxnIkxIAwM7j8s7oDwH9pFf/aP +0E0ZceHmoeBNdbtBMukkjqWwWamh/S7YKsSUksstRWSyAs8pjh5RiDud3M1w5Q0Xi0jpE/2 JXizlDmv8P3EB7XgtcHR0ZDwRgg/r9wR19ULZkeoHssuOHtH+GnGXh9oHidw4vl24WTVtFa7 jdtSWmkdWWG3RRSML46mnqGPe4/q+Z9Q2dx5BjGXcwrK3Q317WzxFe0Jj8RWo9FcAuHlyp+H FK2lfQamslnpJrhcfNoGGoidNVTua1rJ5JOV0cMcjXRNw8gHmEK3U8jK32L/AIvLnXzVdVwH 4lVdZUSOmmqJ3Usk00jiS57nmoLi5xJJcTkk5JQvmR6JeCjxJ+1E4KXPTGk9R8KbxrDSYrbX bJa3VVmpZqu00DJWxTPbUU9XFJI/yXFzpKjz3ExtOfvBwq1E9vSOdp5h3/n2KFDxf1x9nAvh 9svbdeWW1aWPh7q9QxauraN1d7tPRyjM0tBFTQsjIZ721r4+Q8jY3Bri4h2RbNpY9nYi5keN i4dUKnnf7YHxMeNzhhxch0t4aOGEOo9JXTTEM8+pobTFW11suTqqobIyIz1TYMtijgPLJTyN /WuJ5sgNEq3U8Udc+yC8ZXEnWt31FqDghxNvF9v1ZLcLhXVTqSSasnleXvke41GS5ziSUMma JzP4C/D17RH2b2uKq8cMuEGvKWjur4v0rZLlS0dXaruI88omi95a5pHMf1kL45MZHPykgiG0 z2f0T4hPEzdPZPV+vrrw0tlH4korbcJoNIe4ObTPqY66WOmYYfenEh9M2OQj3gZLs5bnlAxn i946PD37Rb2iWsRceJnCziPcrdR1L57ZYaKno6S0WgkyhphgFR94MmezzZHPmcwhrpHABDIm kZngE4Je0T9mvqG5VXDDgxqumt99qqeqvVquVpt1ZSXbyGSsiZI7z2zsaBK/+sSxknGTsgbT Pef2e3Erirxe8IulNQ8bNKUuiuJlwNZ+mLNT05p46MMrJ44MMM0xHPTthef1jsl5O2eUDGc0 yOIxy9cj8s7oD5+faL3r2kPtENCy6E1XwGr7ZomC4GofR2Cy00AuboagPpppZJ6yaUFnICBE 6Nrud3M122BeNjpe72JfizcwtPh+4gOadiCyjIOev+noWzI9C/ZycX/aWeFWm0Vw3uPCG9X/ AId0tztts941TbYKqp09a/eQ2dsNRDWRyOa2GRxb53ncghjawNY3kIpK3Q9zWu5ghUOOGlAd JPay+J3xZ+HzVGhYvDXwntHEy3XOlrZNQPrLc+rNFLHJTina0trKblD2vmJ+9nkGC3G4lW6n iR4p/AB49/Gtxfq9d8TeEnEnU+pqqCKk94fTW+COngi5hHDFFHM2OONpc93Kxoy573HLnucR kTS2NT8G/gp8f3gH4uN1rwx4QcRLFd5Ym0lbFJS0FTSXOmEjZDBPE+chzCW9Rh7eYljmO+JC G0z3D8D/AIh/E1xU8C+u9VcXeGds0dxhtk91Gn9PU9C6CGuZFRxyURMZq5i7zKhz2H9c3Ibj 4fvEUdjyR8flJ7Sv2kulaKwa94LantGk6cwVEmntO26moaCqqY+YiabzKuWaUgv2Y+Qxgxsc 1jXAuIsrHFXg48Ffj+8BPFxuteGXCHiHY7vLC2lrYpaWgqaS6UwkbIaeeJ85DmEt6jlezmcW OY74kLNpnvT7Lnjbx549eHe4XrxEaCt/DrXMV/qaWntVHRupY30DYoHQzcrqmoOXPdMM8+/I PhGMkY35HZZ/3UIPH321PEjx88W+LWvuE/CThtejwaqBFSQ33T9vgbX36knoIDUwSVM1SS1g nfOzMMcL8N5S5zSeYWjbqeVA9iZ4s2tAHh/4ggAcowyjGB8v6o2QyZjuR4FtW+049nxw2k0f pLgtqPUukqdkht1n1RbaeugtMj387jTvirYpmNcc/qzI6JvM4tY1zi5Cjseq/tTfEJ4l+AvC 3Rdw8OnDa2cRdRXC5PhvtFWUD6ptHSimc9r2tbVU/KTMGtzzO2JGM7oUPCfxR+ADx7+NLixV a44m8JuJ+qdSVULKbz5obfDFTwMGGQwwxzNiiYMk8rGjLnOccuc5xGRNIxvDb7O3x4+ELixR a44bcJeJ2lNT2+OSKOrp4aCVskb28r45YpJnRSsOQeSRrm5a12MtBAltPc9rPZQeKjxhcfOJ 2qrf4kOEVo4daft1ogntFXR2x9K+tqzOWyMc51bUBwEeHYDW7537IY3Y73uOAhB4O+LzxEe1 G8W3Ce66Gq+CFw0dYLw2ejub9L2eGlqrrSSAsdA+Weuncxhb18ry3ODnAuLSWoXSW50J/pJ3 i0aP/B+4ggAYwI6PYfT3hC2ZHevwicf/AGo/g34N0OhbXwQuestP2Snio7OzVNohq57TTxtc 1lPFLBXQPfEAQB5xkLWsY1haxvKhV2O332jv2gXF7wEcFeFV34U6pbpO5al1BU0NzkNro6/z 4mULpWs5amKQNw8Zy3B2xnCERPEXVdx8S3tlONT9QT2fVXF3WFvtsdvkqLXaKelhpKaEvkYx xibDTRv/AFr3YJEj87cwbsMl0tDuPwUvvtVfDjwpsWh9D6E1jpzSmmqUUdut9Lo/TXlwRgkk kuYXPe5xc9z3kue5znOJc4kivdN1/wCWL9sF/wDsHX3/AMSGmP8Ao0FonH3ibtPtSvGJwiuG g+ImjeJF70ldnxPrbfDY7HQNq/LeHsZI+n8t7mc4a4sLuUlrcg4CDunULid7JvxK8G9AXfVW qeCmurLp2w07qy4188MEkVHC0jmkeI5XP5G5y4hp5Rlxw0EgWUjn/gp7enxscbOMWj9E2zjV Q0lfrC9UNipKio0lZnQQSVVRHTse8Noy4sa6QE43wDhCHFHt37WDxC+Jjw/6H0bVeG7hra+J V3r7lPDfKesoH1QpKZsHNHI0NqqflLpds8ztuw6oY1bqeInjY8H/ALQL2gnFkaw4n8H9f3iv pI5KW3UtPS0NNQ2imdKZPIp4mz7NyQOd5dI8MZzveWgoZE0tjbfho9nb48fB5xboNdcNuEfE vS+qLfFLBFWRQW+Zr4pW8skUkUkzo5I3fCSx7SOZjXY5mggHJHsP7MrxieODjh4mxY+P/BGx 8P8Ah/8AoWrqf0pTWqSmlNax0Agi5zXzjDmumJHJvyjcY3GN2PRMn4chCDyT9qj4lfaIXTjV xD4f8FeGFdS8N21MVPZtWWC1w/parpX0UfnBtRPVlrCZpZQJI4I5GeUwse0gucLRt1PKTT/s evGRpPVVBfbZwT4n2+92qsjuFHcIJKZtTS1MbxJHMyQVHMJGvaHBwOeYZ6oXzI9oPZH+J7x1 8RONlJpPxIcMIrNoujsVZPJqmps0NFcK2ubNEYGSGnqTBuySUYjpmAiJvfmLhSSXQ9KEKnTX 2w/HPxQcGeG2l2eGPQdPrO83yoraS8TutzK2eyxe7jyKiFsk8UYkEriR5jZWEtAcwjIIlW6n gnxf9lX42OP3FC/a01jwZ4m6h1RqasdXXK41LKISVMrgBnAnDWtDWta1jQGsY1rWgNaABkzJ bHIfgl8JntB/Z8cT3ap4YcIuIdpqKtscNyoKmnoqq33iBkgk8meF1Rgj4S0PYWSsEj+R7C4l A2nue2/hP8Q3iZ4gezr1xrPiVw0tmmuOdrpr3JYNMwUD4oK+SCnLre10RqpC7zZcNI89vN2L OqGI8ifaAae9pN7Sa20dp19wa1bbdLUEkVRHpzT9FS0NtfUMaW+fJz1cksr/AIukkrmNO7GN JJIyKyOrcHsVvFxSTslh4B8RoZonB8ckZpGPjcDkODhUAgg75ByEJzI9cvZS+JX2hcXHPQHD /jhwwrZ+G7pqmK8auvtrhbdqaBlFK6na+eCrDHfro4WeY+B8j/MdzucTzgUlboesPO7l+ecI VPNz2pfi08dnC3j9dtLeHvg/btT6EqbDTmm1GLM2rraSulbMJjG6StZCXRERuaJIHtz94PBw haNup438W/ZTeNfjtxMvus9X8GOJuoNT6lrH19yuFS2i8yqmdgZwJwAA0Na1rQGta1rWgNaA BfMlscz+z94L+0V9mtqavq+GvBvWQtV5lZNdLFd6CjrLZcnsjfGx72ipZJG9ocPjhkjcfLY1 xcwcqENpnuL7MvjFxv43+GeK98ftE0OgNfuutZA+1UlI6mjbSMe0U8nI6onOXNJyefBxsAhR 26HYpCAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgLfkR5zyMz9AgK+7xj9hv5ICvkM/kt/JAGsDBgAD6BASQBARMbQfT6HCAq1gYMAY QFUAQBAULAewQFBE1vQcv02QDy/77/bFARMDHEEtDiOmd8ICbGhgwAAB6IAWAjBAwgI+U04y M43GTnCAmgCAIC35Eec8jM/QICXkM/kt/JAUNNGf2G/kgJNAaMAYAQBzQ4YIBHzQFPIZ/Jb+ SAj7vH/4tv5BASa0NAAAAHogJdUBAU8bejG/kgK+Qz+S38kBTyGA55W5+iAPgY85c1pPqQgK e7s/kt/JAV8iMfsN/JAT6oAgGB6ICL4mP+81px6hAUFNGP2G/kgKe7xn/Smf7UICXlt5ccrc emNkBH3eMf6Uz/ahAS8hn8lv5ICrWhowAAPkgKoCPkM/kt/JAPIZ/Jb+SAoaaM/sN/JAT6IA gIuha/GWtOOmR0QERDGP2GfkEANPGesbD/sQgJCNrGkBoAPYBAPIZ/Jb+SAj7vGf9LZ/tQgJ NY1nRoH0CAkgIGFhOS1pP0QFfIZ/Jb+SAeQz+S38kAdG2QfE0H6hARFPGOkbB/sQgBp4z1jZ +QQEmRNZ0a0fQICSAh7tGP2G/kgHu0Z/Yb+SAp7vGD9xu/yQHjn9sPPL4fOCZ6AatrsnHT/u c9DJT3Oxn2bXwj/5Wv2ZGmrxcraym1DxPqJNV1hlo4o6kU8uGUUbpGkmWP3djZYy4jlbUkcr d8ij3PQD3dn8lv5IQS8hn8lv5IB5DP5LfyQFmopIqmJ8ckUbo5AWua5oIcDsQR3BCA+WPw/e Fn3P7QFZuGGn6T+hmh05xlndbqWvbOfdqC23CWvijy/MjuekpGiN7iebnY4uLSXIZb6H1QCN r+oa4dRkdEMRUU0Y/Yb+SAGmjP7DfyQBkTWdGtH0CAmgIe7x5zyNz9EBT3dn8lv5ICTYWsOQ 1oPyCAkgIvja/HM0Ox6jKAp7vGP2G/kgKCCM/wCls/IICQiaG4DWgemEBH3aP/xTP9qEBU00 ZH3G/kgDYGMOQ1oPqAgJ4HogIOhY85LGk/MICnu7P5LfyQD3eM/6Uz/ahASaxrBgNAHyCAkg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgOh3t1fZWav9qdwt0DYdIam0 1pqo0leam51El4iqHsmZJSugDWeSCcgnJzthCU7HdDhfw4tPB/hpp3SVhpPcLFpe2U1ot1N5 j5fd6anibFEzneS93KxjRlxLjjJJO6EG4UAQBARk+4UB5u0fsUtX1PtzarxT1utNOxaSjuX6 WpbLBSzvuMkgszLcI5HOAia3JkeXNJOGsGNyQLZtLHpFG0tCFSSAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIB0QHBHB/wBpXwJ4/wDG+t4caL4o aV1Jra3mq8+1UFS6aZnuzuWcghvI4MJ3LXEHsSEJsaz4pfHbwj8FNJaZ+KmvtO6JZfnyMt4u U5Y6rMbQ55a1oc4hoIycYBIGckBCFqcn6fv1Fqux0V0tlZT3C23KCOqpKqnlbLDUxPaHMkY9 pIc1zSCCDggghAZ6AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAoTyhAU8wZwgKGVo/lH6AlAU875O/2hQFWzB/Q74zjugJg5 CAICLpAG53/JABICR1/JASQDogI87f5Q/NAHStb1KAkDkICPmtzjOCgBlaP2m/mgDZA44B39 EBV7wwZKAp5rT3CAeYPVv5oB5g9W/mgHmtzjIygHmtzjOD80AMjR+0NvmgAlaRnmH5oCvOEA BygKoCD5RFgEO39BnCAmgCAIATgICBnaD1QFRK09x+aAeYPVv5oB5jQOoQEkBAytB6jbY/JA V8xv8pv5oB5g9W/mgHmt/lBAPOby5zsgHO3+UPzQDzB6t/NAPMHq380A80IAJWk9eiAhLI3k 6g4IP70B84v9L08VfsSfHVXcSuHWhblxQ0ppN0sjbxbre2opbzaaqQCWllp2OdUQz4DWu8lj zG5rXtL4y5pGS6asyvix4ZeMD2+niL0vqOXgpduH+kbc92nbS65Uz6Sh06x5ikq56maoZFVT 8zmMcXNgDSGsZG3mD3uEJpI+gHwycGo/Dh4b+H/D2O4G6R6E05btPMrTCIDWCkpo4PNMYJDO by+blBOM4yUKG+zK0dxugKec0d8Y6/JAV8xv8pv5oB5rc9UAMgHXb69kBRkwk7PH1aQgJc45 sd0BTzBy57ICPnDPc/QEoB53yd/tCgJCVpPXogBlaM79EAEzT3CAeYPVv5oB5g9W/mgHmt/l BADK0DcgIB5g9W/mgHmtzjOSgJICPmNBxkIAZWj9oboCrXcwQFUAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBRxwM4ygNJ1jrO1cPtKXK+Xy40Vos9npn1ldW1czYoKSFjS58kj3 YDWtaCST2CA8VvHj9qK1FxA1tDw98KWnjW1l6kioKPU9xtslRX1dXKXsbFQW97cF3MYiyWcP a7Dx5LmkPAuo9Wadwm9gH4p/Htpy1ak8R/H/AFdpzzIaqrorHV1lRernZZpp280bmmdtNC2R jA4sheeXljb0GwZrbGocU/sk2p7LomsqdGeIe93fUcQa6lpLvbJKSknw4cwdJFUve08ueU8p GcZwMlBn8Tq94VfFh4nvZN+0Q4d8LOLOudfWLSVDdLbZ7rYKusde7VNZ5pmNa6gbK17TGXcr Wy04bI0CRmW/G1CbJq6PpehdmMAuy4bE/MdUMZcQHl19qe8Zc3ADwP2jhza57nQ6h4u3Awe9 UlTLTe722idDNVgyMGHea6SCAxlzeZk8jt+QtItBaln7Kp4xLlx98FmpOHt9uVZc7vwkuscF JJUCaV7bVWMfLSxumkc4PLJYquNrW8vJFHCMdyEkepaFTSNb2Op1Ro+622kr6i01NfRzU0Vb B/XaN743NbKzcfEwkOG43A3CA8Ffa7eFTxZ+y24VWDW9B4vuNnEDS1wroLLVvfdrlR1dDVPj neJZOSeSJsDhExgc54cZZQ0A7ZFk0cP+ycn8W3tSuPtz0rbfFDxm0tZtN0DLreLtLqC51Yjh dMyIQxYkEfvDuZzmskc0FsUh35TgWkkj6KfDnwwuvBbgJpHSV91Xd9dXnTlpp7fWahuhJrbz LGwNdUzcznnzHkcxy5xyepQxnVD2rXs7uPPit1RTau4K+I/WnCqttdmhtsel6OuqqK0XKZtR NI+pklp5Q5szmStjB8tw/VMycdBKa6nz8UPtDvFVctew6Zh4/wDGM3qe6NszITreuDPe3VAp gwv8zHL5pA5sYwc9EMlla59BvsqvZ4cdPCbqWs1Txm8R+teLVwu9ofbpNOVtbVVlptc3vLJG 1EMk8pc6QRs5CfLaP1j8HGMjG2uhyb7Tvwk8TPF9wFo7Lwo4wah4OartFx/SUNxtdRPAy5gQ SxCkqHwPbIIS6RshLQ480Tfh7gE/E8KeJQ8YnDP2mdr8L9V4qeI1Tqy63Cgt0d5i1VdW25j6 ykbVMcWGTzMNY4NO2c/JDJZWudzI/Yoe0Ckja4eNq74cM/6JNQf85CuZeB56+Orj/wCLPwEe KfUXCfUPiZ4p3y86bjo5Jq226tubKaYVNNFUtDRJIHjDZQDnuChdJM9L/Yy+BXxQ8VrLww48 cSvFPxGqdL3MUmpKDR36brbnFeKGRkpbFXOlmaxge0wvDWNfjmIdu0IY5W6HYb2tvs+ePniV vH9G3BPxD694c11ksEdDHpC2VtRR267zRTTzPnMkMzSKmRkjIm5Zy5jj5nAdBCfieDfBPxr+ Ljjvxw01w9snHbjZ/RPqe7xWWCmfrGuJhnfJyPD/ANcB+r5ZHOwekbsZ2yMjStc9RuL3sX/H Jpbhxb7ho3xo8QNU6kjoXS3K11+pLnbqeSpHJyxUtQJXjyzmTL5mtI5WbbnApdHUTg77fzxc ez/47N0RxiqKvWtFo2WKzXrTmpqCCG6xxROaXSRVzGtlkqHRgFs87545GvDjnmEjRbKmtD6E fDdx+014p+BeleImkKuSr03q+3xXKifI0MlY143jlbk8krHZY9mcte1wO4Qxm+XSBvzQi6Pm M9pl7Xy/cSPa/wAPE/Seqb7WaH4Paggg0tSQvhdA6mpXMZcHwRH9VIatzKgtdKC/D4g4tETA wZVHun0t6E1rb+IGiLTfrVPFV2y9UcNdSTRSMlZLDKwPY4OYS1w5XDdpIPYlDGa0gCAo4ZCA 8zPa/wDs+fEPqCTibxo4UeKDiXpaK32+K6Uugqa51FttFPBSUcbakRTRTfDI8QyTDMQaZHkE 78yFk0eOHhJ8X3ip8YfiP0Rw1sfiV4tWq567uDbfR1ldq64up6dzoZJQ+RrJObHLGdhvk+iF 2klc9JB7FL2gRYHf5dq74Iz/AKJNQf4UK5l4HVO48ZPGd7Nj2n/DLQ/FHivxH1FTTartkVMb lqK4V2n9V2+pq46V8rWPkb5jQ2YkxuPPFK1nMMcvOLWTWh9JDN2kemQhiPHr2vHgB8VXBaz8 UONvDvxW8VqnS9FJcdTVGkILhcqeS2U7p2vjo6FtPK9hiije/Jc1nK2IHGM4Fk0dZvZr+GPx te044CV/EHSXi71pp222++VFidTXbVN5lmfJDFBKZAYnlvIRUNA7/CULNpdDUvaH+D/xwezi 8N1VxN1R4vtY6gtVJcqO2uo7Vqi9R1Dn1MvltcDK8Nw07nvhAmn0OD/Zm6t8YPtN/EX/AEB6 a8SfF6x01BQm63e71Oq7hNFbqVsrGfcEwLpHlxawdOZvxEDdCZWR72WXwU66t3s8JeDMvHjX 1VriShqaRvE2Xn/TzHy1j6hkw/Xc3NHG4Qj9b9xo3HRDEeG3tYKHxf8AsrOMdnsN68UfFHVF k1bT1VdYrjS6tuME0kMEzY3sqIXSHy5Q2SFx5XOYfMIafhKGSNmb89m14YfG37TTgJW8QtK+ LzWmnLbQ3uosbqW7apvUk7pYY4JHPBieW8pE7QAd8tKB2XQ5l4l+x79ojofQF3vFq8XOptW3 K20r6mns1Dq29U1Tc3N38mOSZ4ja9wzy85AJwMjOQIzLwMv7LP46uLXiC44cWdGcQtc6l13Q Ulmo7zTTahulTcaugmbUvpnRxPkkLWRua7LmhuS9rTzYGEImtLo5m9sn4AfExPXcReNnCLxP cQNP2ihozeJdDR3irtlBQUlHQMEzaSSGUt8x5gklIexrSXuGcnJBNdTx/wDCz4v/ABaeL3xB aN4b6W8RPFmK+a3uDLfRTVutbhHTw5Y6R0jyHk4bHHI7ABJ5cDchC7SSPol9mT4JuJfg50Ne 4uJ/HbWXG69ajdR1HmXqSaSGxyRwubNDSvlle8xPe7OXBhPI3IyhiOeOMnFWwcBOFmodaaor WW+waXt81zrql+5jhiYXOA3y5xxhrRu5xaBuQgPlM41e2B8Q3FLjFq3VFp4y8WNJWjUd5rLn RWSh1jXCls0E0z5GUsQDmARxNcGNHK3Zo2HRDMoo9fvY0+ArxPanpeGPHTip4oeId0sF0p6f UVHot17rLpTXWhqaWQxsrXyyhgdiWGUNYx4aRyn4hlDHJroap7ZPwCeJltZxG428IvE9xCsN noaN96m0PHeau2UNvpKSgjEzaOSGUt53GCSYh7Ggl7gDk5IJrqeQvhU8XXi08YHiH0bw00t4 iOLMF91tcG0FHNW61uEdPD+rfK+R5DyeVkUb3YAy7lDRuULtJH0TezM8FHErwb6CvkHE7jpr DjXedRvpKnzL3LNLFZHshLZoaV00sj3RPe7my4MJ5W5blDE/I6k/aL/a4ar8JlLp3gvwguN2 tvE7WMLa+tuVtZHNVW2gkc+COnhiMb3moqn84jfHyvj8klh5+UIWitdTqb7NT2KPjU4AeLLh dxFdW0eibVBcKWpvbqrVPvlW22SFr6ujnpCHh75Ig6NzMkMkLXhwMYcBLaPcfxL+JTRfhH4L 3rX2vr3TWHTFgi86pqJfie8nZkUbB8Ukr3YaxjQXOdgD1AoeJ/HP7Qt4hfaR8WqHhF4W9H1W h5dVvNJBVudHU6hnjLAJZXSjNPQQsa55fK3zHsDY3tlif8BF8ttzkfTn2YvjB4kbFQ6m45eJ /V0uvJ6eOCWODz72KSBrQ5kBqZ6iNzyx75QS1vIT8TT8RQZ/A2T4j/soHEzRuhjXcLuNVXri 9xOPmWq/NktDahuwAjmZNK0OySTzgNw3bchCc5o/sBfaH8caX2ms3BnjHxS1fdKG4wXW2T2b VNeLlMy+UfK1tPHNJzvicxsVXmOOQMcYyTzENKCaVro9i/Hn4X9V+LXgWNK6O4s6u4NXZtzp q46g02XCsMURfz0/wyxHkk5hn4v2RsUMd7HgP7VE+MD2WfG616Xv3ih4pantepaSe5WS40er rjDJNTxT+UWzwukPlyt5oieVzmEvPKcNQyKzO5LPYo+0BewO/wAu1dviGf8ARJqD/nIRdeB0 O9opxL8XXs3PEaeGuqPFBxM1DdBZ6S8+92rVt0jp/LqHzNazEsgdzDyHEnpuPmhaNmd4PYve DDxVeLnRuguOWs/FdxPt+h57pT3eg0+L9XXKS/U9JXcs0FWJJmxxwzCCSPlHO4AkkYICFJNd Dtx7Uv2bnHzxJatvmu+DniV4hcO7hSWGKntmi6C41Fvs9bVQulc5754px5b5WvDebyjgsZkl ucCE11PA3hd4/wDxV8YeJum9IWTxAcYpL5qu60tmt8c2t66KN9TUzMgia5/mYa3ne3LsYAyU MuVWufRB7LfwA8ZvB7Jebtxe8RGsOMt0v1vhpnWu4VNTU22zzRTSOMtM+olc9xexzGuyxhy3 uMIYm/A7dX2+0embLWXK4VNPQ2+3wPqaqpqJGxw08TAXPe9ziA1rWgkknAAKEHy4+0K9tpxf 8Q/jF1rqXhjxf4raQ4e1FVHTactNHeZrS2CjjjawPfDA8APkkEsvM/MnLI1rj8ADRljFW1O+ PsXvBf4qfFlpLh9x01r4ruJtDomoulNeaDTov1dc336mpa7E0FYJJmxxwzCF8fKOdwDjkEEB Cra6HtW0Y9EKFUAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBR/3UB4efasPaRVDa q2eGrS1ZC2kqKeC+a4IiY+R58xk1BRBxOY/uCokHL8QdAA7HmMcLwj1L32Tj2fcM1NqjxFak t8Ur5HS6b0cZo45OQNOK+tjyCWuLgKZr2ua4BtW0gte0oJS6Ht4xgjaA0AAbADshQq5vMgOi fth/ZBn2jOreEurtMXKw6b1rw7vsElVXXCne5lytImbUPpiYmGR0jJomui5nBjPOqNsvyBKd jvTC3DPqSfzOUIJvdytJ/wASgPnY8bOkrp7cr2mXiDuGlrlWVuj+BOgK+LTsr+WnpJ6qiDmR sFQxjmCOaufUTfrSJHxRPa0tDByC6dkcH/Z3PGbH4T/aT6VE/u79OcUqf+hKumlcIxStqHxy 01RzOkYxoE8cYcXcxLHva1vM4FCZaq59SsUnmAHBGRnB7IYyaA8+/tOwH9KB1yTvi9WD/lam QlbnUj7G4Oaj8Rg9JtOddz926IXq6Ht2hjLc33P9k3+IQHxtaSH/AN3Fa+v/AHy4P3X1iGW+ h9ksDcNP987+JQxFxAeAPi2//S7NI/66NNf8iRIZI/UPfikJNLHkYPKP4IYz5cftIH9ma4p/ +jWL/kikQzQ2PoC9j9Hn2V/h46f972y9v/rONDE9zsdMMRj++b/EIQfJ77KwA+2q4S5A/wC+ XUY26fHWIZXsfWBCMUrf70FDC9j5wftYulrZp/2mthqqKgo6KpvWgLdW3CWGIMfWztrK+ESy kAF7xDDDGCdwyJjRs0ADLA9A/sl2o7hevZl3+lra2rqqWz8QLlSUEM0rnsooXUlBUOjjB2Yw zTzSEDYvle7q4kistzs97ZDxaVfgs9nVxI1vaak0moBQttNjl8mWQRXCreKeB+Y3Nczlc/mD +YBrmtPbBEJXdj5nvEn4GtVeHfwxcEuK93qa6poOOFur7pEKimdz0b4qk+S584LmSe9Uz4ap mSJCHTZaA3KGVPoe7H2XfxZM49ezlg0RW1wn1BwgucljfFJWPnqP0dNzVFC9wc0eVG1rpqeN jS4BlEMYB5QMc1ZnpYhUIAgOMfGmAfCFxSz20heP+IToD5bvYbnHtU/Dpnf/AOCSH8/cKndD LLY+tiA80EZx+yAhiOsHj99lppP2gXFfg3q2+3i5WS48ItQtvMUlEwPfcqcPjmNGS53JG11R T00hk5HvxEWDlDyUJTsdpWjAQg6y+2F4rXPgf7MXjfqW0R0U1wodJ1kUTKuNz4sTgU78hrmk kMlcRv8AeAJyNiJW51R+yQQtpfZm6kibnli4h3Jgz1wKK3BCZ7m6/tTn9ievH+uqxf8AHEEN zoZ9kGbnxm8Wf9ZNKP8A5ItQtM+hBreVDGeD32xf/vwcBP8AUS/f8ZtyGSB2c+yUjHsz9Qf+ sK6f8Ut6FZ7npdq7WNo4f6cq7xfbpbrPaqBnm1NbX1LKanp25A5nyPIa0ZIGSR1CFTqv4PPZ h6P8O/jm4r+ITRmqhX2fjdRwVEdmpoGSUVK6SRlVLVQ1QleZWzzeZKAAGNE2GfCGhCW7qxzN 49P/AAIuMX+se9/8nVCEHzE+wh+L2svh7/1fcf8A5GViGSX1T6y4vgiaf7lDGeK32ijxU3rx k+KHQvgp4atEt1ud7t0+oqh0kboXVUrDNT0rmcvOG08JFZKQ8czORoa/cNFltc8tfaneF2ze C3x0604W2CWSpt2i6W0URqZA4Orqg2ehlqKktc95YZaiSWXkDiGeZytw1oCGRS0ufUR7Mj+x u+H7/wBW+nv+TKdDE9zUPaANz4FuNHb/AOAS+n/5G1CEHzK+wVGPa2+H4f8A2cm/daq380Ms nofVPxK4n6f4NcPrrqnVV3obDp2x0j624XCtmEUFJCwZc9zj0A/MkgDJICGI8UvZA8GG+199 rDxU8V2tNNRnRGnruyXTdDW0zzC6uY2KOgJBe6N8tLS08Ury1z2e8S83KwiPAs9FY9zHtDWg YBz+9Cp8032lr2gEniq8b1Rw+stxlk0RwdkktXJHI8Q1l4yRW1BbzljjC4e7MJY1zSyoG7Xt KF4rS56bfZqPZ60HhZ8Ets4l3SiqY9d8YaWK61XvlNC2S3W4Of7pTwvbl/lSx8lSQXfE6VuW tLUIk7s9JwMBCpF0fNj5HKA6EcYPY8VuqfbPcPPFDpq96ZtNossPNqOzG3viq7hVMpKumbUs kjHI+R7KiIPdLg8tOwAnbAm+ljvxy/Dj5YQg8CfthLT/AJY7gj3I0zdsbf8A17SoXhtc98aV 2adn94P4IUPmu+1S5/prZ/1jWXPp/Xrghkp7HsL9nl/sOPBD/Uys/wCU6xCj3O5tQ3Mb+x5S hB8dfs8G49oHwJHb/JH06P8A5K0yGZ7H2MnoUMJ5MfaV/aEXbTWk9P8Ahi4YXCtl4j8V6imp bzS0Mnlz/oyqeaeGi5nM5c10x8rAkY7kY8HLXuBForXU8ova9eFabwFcY+HvBF9zp7vHojRN JcauqhpzFHWXO41NRLXzN5sv5HGCnY1rjhrYAWtYXvBF4u+p76fZ7d/Y68DSTk/oapyf/wAY VaGN7ndBCAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgITOLIXkdQ0kID5MPbY69 u3Ef2svHCa9Vfvstr1M6y0rvLZH5VJTRRRwR/ABnlZtzHLj1JJ3QywWh9CnsHNBWnQHsleBk dopTSMu+mobzVjzXv86rq3OnqJfiJxzyvc7lGGtzhoA2Qxvc7fIQEBQsBdnugKoDrH7Xnxi/ 5R7wA8Qdb0tfTUGpDQutemxM17/PulRmKnAax7HnlJMhLXDkbG552aUEU2davswnhFPA7wFV HEi6NuD9W8a683uqqa6YulnoIXyMonEh7mvEvPPUmQta8msLXZDW4FpPoeH3tPPD1WeCT2kH EvSFrqBA+w6i/TdjmlmjrHxRVBZXUckvwBhc0yNcWFmABghw6i61R9SngT8SFH4ufCFw84kU ckjm6tsVNXTtkdC6SGoLAJ43+USwPbKHhzRjlOQQMYAxvc5eQg8+/tO/9h/11/q1YP8AlamQ lbniZ7KL2g3iA8CcWvW8C9A02uBql9A69+bpS5X33IwCpFPj3ORnlc/nTf1zPNybY5TkZZJP c7fn7QT4/j04CW//APxVqP8A6whXKisf2gfx/OlZ/wDKBt7/AIhhv+RVqT4jkbbVGd/khFke XfB26VN88V2kK2tjbDXV2ubdVVMQY5gjlku0L5G8p3bhxcMHcYwd0LtaH2bxdP8AZH+JQwlZ pPKYXYyBucdUB4V6RrtKeJb7XfeKn3eevo9LyTsjEokpzBdLTZo4C8AEFzWTMfy5yx4wcEYQ yPSB7qxxiJnK0YA6IYz5bftIH9ma4p/+jWL/AJIpEM0Nj6BPY9/2K7w8f+r2y/8AE40MT3Ox k33P9k3+IQg+SX2ePEOx8Jva5cN9SalulHZLDZ+I881dX1cnlwUkbp6mMPe7o1vM9oydhnJw MlDL0Ppf4ue044BcDtAVWodQ8W9AQ26g5WSCkvdPXTuedmsZDA98j3F2wAb17hDFa581PtLf GtqH2ufj7k1PY9P3hzLr7rpnRmno4WT3E0rHPMUOI2jnmlllmmc3L/LMzm85ZGCBlSsj6J/Y zeA6T2dngK0toi4wsZq65vfqDVJZOZWfpSpazzI2nmLC2GKOGAOZyteIA/lDnuJGJvU89ftE /FQ+OH2hnA3wkacukzoxdqabUsDJ4qeNtVXNb5bRK5rntmit3vMgBBYTVwHlc5vwi8dFc7W/ aHvB9Dxu9lPeW2eilrLnwm921JaWxxzzTCGmb5NQxkcOz3vpHyt+Jpa3Jd8OA4Cqep5RfZmP F9X+Hf2jFq0Y+vkGl+LdM+y1NMGTTRPr42PmopmtY4Na74ZWGVzXAMkcPh5soZJo+mdrucAj oRlDEVQBAcY+NP8A8EHil/rQvH/EJ0B8m/syrjr+0+Nvg9U8LKHT1z4iQ3eF2n6S+vey21NV 7rLhk5Y5rhHyeZu1wOQN0Mstj1g1prj2uXhykt+qbi6xcRbVSzyT1FktVvs9yjkiZE+Qtnjg gp6jysDA8mbzXOaxoyXbiiymy/CZ9rp1lR6ydT8a9B6euunqmRrW1+joJaOstoGQ4upqiaUT 7nJDZI3tEbgGSOcA0S4eB7gcIeMWmuPnDOx6z0beaHUWl9R0ray3XGjk54amN3cHsQQWlpw5 rgWkAghCh1B+0Y8U6Xhp7I7ilFVUtVUnVcNJpun8nlAhlqqqNrZH8xHwN5TnGScjAQmOpoX2 Y/hZbeH3skdHXehkrH1Ou7xd79XieRrmRztrH0IEQDRys8qiiOCXHmLznBAAme5o32pz+xPX j/XVYv8AjiCG50N+yC/+GdxZ/wBZVL/yi1C0z6EEMZ4O/bF/+/DwE/1Ev3/GLchaG5w37Hb2 vPFjwHeFW46N0N4dNQ8WbPV6krLtJeqH9JeVFNJDTMdTf1NQzs5mCJrjl/N+sGWgYJF5Ruy5 7XD26vGHxceHEcJ9U8F6/grQanqWVNa+vqLg2pvlJA4ONPHHUU1MHReYYzKcSAgNaQ0kOQiM Ue5PsuWhvs0vD3gAAcN9PAAbAf8Ac2nQxm4PHl/4EXGL/WPe/wDk6oQHzEewg/ss3h7/ANXn f8mViGV7H0ke0x8eFl9nj4PdS8QbhUUJvUNM6l05bqhzea7XN7cQQtYXsMjQ743hrgfLjfgg 4QxJXZ0P+zMeAHUFBZtQ+KPie6S7ay4otebBU3Fz6iuZSPmkdU1r3Tt8xslTKPhc1554QCS4 PaULT8DzN+0N/wBmQ43f+lWv/kW3oWj9U+jr2ZH9jd8P3/q309/yZToYzUvH9/4C3Gf/AFiX 3/k6oQHyq+y34i6u4SeO3hPqXQeipeIusLPcnzWzTUVa2ifd5TQ1DHRCZwIjxG97+Ygj9XhD NJaHNvtR/ai+IvxbagtXDHj/AGybhzadNXBtRddOWOyzW2arImLBUSR1M721LowyXyT5gp3P bzAkjnaIiluj3l9jFq7w9X3wV2e3+G+fm0fZJpKeujrIzFeTXnBlnuDHAP8AeJsNfzEBpZyB gDGta0Y3vqdtXjofQoQfErrrU1x1pq2+Xm8V9Zdbtda2orK2tq5nTVFXPJI50ksj3Euc9znE lxOSSShn6H2paF0vbtE6Ks9ms9BR2mz2mihoqKipIWw09JBGxrI4o2NAa1jWtDQ0DAAACGF7 msoQEBERgOJ9UBUnAygPCf2++s6Pi57cvw0cO7vYqGss9kqdPR1bKrFRDd4bpfIxNBLE5nLy BlKWkEuDxK7OMYIvHRHuqzABA2Az2QofNZ9qm/srR/1jWX/hrghkp7HsL9nk/sOXBD/Uys/5 TrEKPc7nTf1p396f4IQfHX7PH+yBcCP/AFj6d/5VpkMstj6x/F94r9KeCvw8ao4jayrYaS0a co5JmwumZFLcajld5NJDzEB00zwGMGersnABIGJK55N/Z/vC7q3x6+L/AFl4zuM9DVS3KW4E 6UkbC6hoqmsMJp5qiCIHElPT04bTR5Lhz+Y5xkeOcC8tNEdV/tTR/wDmr8/+siyf8LWoTT2P Y/7Pb/YdOBv+o9T/AMoVaFHudzkICAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAh K3nicM4yCMoD5X/tBvh1ufh49qtxHnqhVSUWvpYtYW2pmjYxs0dS0NkawNcSWxTRSR5cGklm cY3IzQ2PY/7Mf4m6Xjp7MixaamvDbhf+F1ZPp2rpnRMifR0gkdJQNAaBzx+7PY0SEEudHIC5 zmOKGOS1PRRCoQGg684hWLhbpqe9alvdq09Z6UtE1dc6yKjpoS5wa0OkkLWDLiAMnckAIDVb fWxXSjhqKeWOennY2SOSNwc2RpGQ4EbEEEEEIDw1+068e754qvGRwh8K2iXUtwqIKuluNXTx uY6V15rueCljfztBZ5VG+SX4ZMPbWHmbzMYheOmpuDQ/sFPHJwz0fbbDpvxiTafsFngbSUFu t15vtNSUcDNmRxRscGsYB0AGAEIbR0y9s57Lvj74P9N6S4jcaeLVLxeF7rDpumuE1wramtoH Njlqo4D71l5jLW1DgWnDC05HxBC8ZLY7yfZEvFm2/cK+JHBW5V3NV6brWaqskMtW+R5o6nEV WyKIt5Y4o6lscjiHfFJXuPL1cRWaPZqMl2coUPP37Tv/AGH/AF1/q1YP+VqZCVudSPsbbeai 8RnXabTnQ4/ZuiE1dke3PKP7r8yhUhO0Bg6/eb3PqEB8bekt/HFa/wD1lwn/AOTjEMt9D7JY un+yP8ShiMe71kVtt809RNHT00LC+WWR4YyJgGXOJOwAGSSdgAgPCP7P1V0fi59t7x94w1mn XRhsF2u9unp55aiktdRW3FkPL57Q2OQyU3m8vOPiaHOa34cgXltY95ozzA59UKHy2/aQP7M1 xT/9GsX/ACRSIZobH0Cex7/sV3h4/wDV7Zf+JxoYnudjJvuf7Jv8QhB8i3gV4O6b8QntUdC6 I1hbReNLap19VW+6UJnkgFXA6WqcWF8bmvbktG7XA7dUMvQ9oYvskfhg84zw3ni3Slz3PayK 90TRGHHPKD7lnlHQbk47kklCmdncTwP+y94J+z40y2k4caNoqS7ywNhrtQ1+Ky9XLAjz5tS4 czWudE1/lRCOIPy5sbSTkQ22cx8V+Jll4McOb3qzUNbHbbFp2hluNfUvOBDBEwvefmcDAHck AblCLanzmeBnwmeIn2y/ie4ueIPQvFI8MtTUt75G3x4udK90dXHJy0lHNE5z444aaOGN0RkJ jY+JpwCARduysztje/YaePLUtmq7fcPGjca+gr4X09TTVF/v8kVRG9pa+NzS7DmuaSCCMEEo RdeB5Ecd+Cus/ZyeMq46Ruoo26x4V36mqaWYscKSrdC+KppJ2tDg8QSsET+Uua4xvweU9Bl0 aPrS8IniKt/i08MOg+JVqjEFJrWy011938yOR1HJIwGWBxY9zeeOTnY4Bx5XMIO4KGA5MQBA cY+NP/wQeKX+tC8f8QnQHy3ew2/sqnhz/wBckX/EalDNLY+tmKJslPGCARyj8EMJ8732sXww WDg/4ztGa+srRS1PFGyTm7UrGER+82408DagZcQDJBNCwta1rR7sHbukcUMkH0O6X2SzivUa s9n1qnS1VNfah2j9Y1PupqoJvcaemqoIZmwU0jh5ZxM2okkjYfgdOHOAMoJGOZxj9r38SMNn 4Z8K+FdNX10VTdrhUaousEFU0QupKaMxQsniDuckzy+ZGXN5c0zyDzN2Foo9HPZUcDf8rf7O Xgro6Syz6er7bpSinulvmlMklPcKmP3mt5yXPw51TLM4ta7laXYbhoAAhs60fanP7E9eP9dV i/44hMNzob9kF/8ADO4s/wCsql/5RahaZ9CCGM8Hfti//fh4Cf6iX7/jFuQtDc7OfZKxzezQ 1Buf++FdO/8A9aW9BNanbP2qXgWZ7Q/wXas4bwPtdHfrg2GpslwuPneRba2GZr45nCI87gAH /Dgg8wyChVOxyP4ROD1d4c/Chwz4f3KqprhcdEaVtlgqqqka8Q1EtLSxwuewOHMGuLCRzDOD ugepp3jxeT4I+MI7f0D3z8f+51QgPmM9g+ce1m8Pe+P+7zv+TKxDJL6p328VOp7t7fr2yNl4 QWEQVXAvgdcXvvdXT1jxHXwMe2OsqXDzG8xnlY6igdB8QifJKJCHgNELRXPcPR+k7Zw/0nbb FZLdR2izWakioqCgpImxU9FTxMDI4o2NwGsa1oaABgABCh8tn2hv+zIcbv8A0q1/8i29DJH6 p9HXsyP7G74fv/Vvp7/kynQxmpeP7/wFuM/+sS+/8nVCA+ZP2C7R/TbfD7t/9/Jh/wDIqtQy yeh73+219l9ZfaJeE67TW6ywz8VdG0EtbpG4R/BUySNAe+gJ254pw0tDHENEhjcC3BKFIysz wW9iz7RSs9nP40rNfquqhp9C6tkgsmso5ImSBtEXnkqWu5hyOppXCQuaSDGJRyvJaALyV1dH 1fRSieNrmkFrgCD690MR8ZPi14G1Hhs8T3Ebh5PJXVD9HajuFnjqKykNJNWRxTvZFOYz90Sx 8kgwSC2RpaXNIJGbdH1n+zq8ULfGd4H+GPEwiNlXqmxQS3BsVM+miZXR5gq2xxvc5wjFTFMG Zc7LA05OcoYnuc2oQEBot51xaNOXi02+5Xa20Fdfp30tupqiqjimr5WxmRzIWOIdI4Ma55a0 EhoJIwCUBrLhzNPogPnP8Iup6T2kv2nGfXVtt9lvWlqLU9ff2Nnn96pprda6P3KkrIvMYOZz pmUVSxnKCx78g5ZzEX/ZPoti+7+CFD5rPtU39laP+say/wDDXBDJT2PYX7PJ/YcuCH+plZ/y nWIUe53Om/rTv70/wQg+Ov2eO/tBOBON/wD5Y+nf+VaZDLLY9VPbTcb7n7WX2kPD3wd8N6+t ZZdO3xztW3GCNzomVbI2unmHLIWSMoqZ0n32tHvMgjDwSQhWOiuexnh44D6b8MHBPS3D3SNE 2h09pG2w2yhZ5cbHvZG3Bkk5GtaZZHc0j3Bo5nve7GSUKHzs/am/7LDP/rIsn/C1qGSB7IfZ 7f7DpwN/1Hqf+UKtCj3O5yEBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAUf91Ae evt6/Y9P9pZwntWp9GOpKPixoGCdltbM2OKLUVI8h7qCabl5mOD2l8Di7kY+SQOAEpc0Wi7H ij7Kb2imqfY+eMO71N9sF4lslx/+B7W+mpuemrafyZsiVkRcGe+UzzJytkBBbLMwFvm86F2r o+nvw8+JPQ/ip4a0OsNAaltOqNP3GNkkdVQziQRl8bZBHK370Uoa5pdG8Nc3IyEMRvSurorf SyTTSNhiiaXve44awAZJJOwAA3J2CA8Afbbe1Q/prXGfS/he4K+8XTRlw1PSUVbeqOTLtT1x k8tjadjntjkpKcudMHSHEssLHtLWxtdILxVldntPqTVuhvZ8eD4Vl5rrbp/RHDSwRUxkDYqS HyoImxxsjbswPkcA1jB1fIAMoUWp4s/Z6Zarx4+2k4ocd9RUj6OsorfctRQwUs7I4qWquEzK VkDonvfK5raZ827CWtkjGXgOa1wvLRH0DoUOtvta/DFR+Lf2ePFHRlQKUVctlmuNsnqTJ5dF XUrTU0858shx5Hxg8u4d0cHAkEStz5n/AGSvjAo/BV4/OGnEq5TR0em6aqdSXySSCWp93ttX C6KeQMicHOexrw4feDSCeV2MEZGro+trQ2sbVxA0lbb5ZLjRXe0XemjrKKuo5mzU9XDI0OZJ G9uzmOBBBG26GI86ftT3GGw6K9mLU6VuFaI77rnUNsgtFIBl9R7pVR1k7yOoY2OLBf8Ad53x t6vbkWjudL/shPHeHSfiQ4tcO546Fh1fYqO9wTyVXJO+WgmfEYI4iP1nNHWySOIdlog6EEkC 0z39b90IYzEutdDbKGSoqZWQU8A8yWWR3KyNrd3OcTsAACSTsAEB8bOlrzSR+Me23J9VTst7 OIUNY6qdK0QCD9NNkMpdnlDOQc3NnHKCeiGbofZRbaqOtp2yxPbJDJl7HtOWvadw5pGxBBzl DCdRvbg+N6i8Dvs99X3nlpajUWrYn6W0/SVMZfHUVdVFI1znN5mEsihE0rgHZxGcZ6EWirs6 sfZF/DqOG3gm1vr6alulLPr3UTaCjdM9jqeqt9th8qOWJrRkO94nrY3lx3MLcNAGXCZvU9ZZ JeXoHYH9yUKHyzfaKb1SX72yPFeWiq6esiibZ6Z74ZBI1ksdrpWSRkg7PY8FrmndpBBwQhmh sfQb7H14HssPDx1/73tl7H/4TjQxPc5+1XqKh0fpyuutzqYqO3WyB9ZVVEmzIIo2l73uPo1r SfwQg+QvwYcfKPgf7R3h/wARYmUlxttq1/HcWmaq92gkpp6x8ZlMpaQxojnMnMR0aM4GSBmf 1T6/aCoZUU0bo3NfE5uWPacte3sR6gjfIQwmRJs3ZAeVP2pzx2w8FPCXQ8GbTPC7UvFzmbco zyPdSWWJ7fOLmuY7HnyckTTljsCZzHZjIQtBXZz39nr8ONJ4d/ZT8Nnxtpn3LX8D9a3KeF8p bUSV/K+HIeSGvZSNpYnBgDC6EuAJcXEJO7O7qFT5/wD7XD4Uv6DfEbw/4w2+3tioNbWt9gvE 8NJHG11woyZIHyPB55ZZaV7mAub8MdA0cx2AGSD6HNf2T3x/Raq4TX/w9X+ohjuGkJJr9pbI aw1FBUTF9XA0NY3mdFUvdLkue8ipf91kTQhE1Y9lUKBAcMe0M13Z+Gfgb4t3m+3CC1Wuk0hd POqZiQyPnpJImZx6vexo+bggPmA9ipc6bTPtSvD3PcaiCggptUQRyyzytjjjc6knja0l2ACX ua0ernAdSEMstj6ueKHGPTHAvQFXqXWF+tembDbmc1RXXKpbTQR7HbmeRlxwcNHxOOwBOyGI +ZH29Hj+tftGvHoa3QddW3zQuk6CDTum3xPmkiusznl89VBA5oLXTTSMiAaCZW00Dty5rWjL FWWp7BeyF4VQexk9kbPf+ON0i0dJWXGr1feqSs5TJZjUNhhgo8MLjLUOjp4j5bfi82YxgHl5 iMctWeRdDqK5e3q9trbZbzT3IaX1feQz9HudiWz6YoWl/kkGbDOaMYl8p+0tZLIwAnCF9kfU Db6SO20ENPC3yoYGNjjbknla0YA/ADCGM84PtUN4paT2V1ZSTVMEVXXassrKaF8obJUFlQZH hgO7i1gLiBnABJ2GULQ3Ogv2SLWtq0947uIFpra6GmuWodFtbbYHk89W6nrGSzBvryMIcfkU LTPoijfzAndDGeBn2wXWlquviO4MWCnrYZbxZNN3OsrqRpPmU0NVVUwge7bo80tRjGT+qd02 yMkDsj9kh4o2Cv8AAxrLR8V4oX6ptWs6y6VdqbKPeoKWop6RkM5Z18tz4ZWhw2ywgnOMis9z 1Vul5pbJa6iurZ4qOipInT1E9Q/yooI2tLnPc52A1oAJJJAAGShU8IPbEeNq3e089p/wU4Bc O612suH+n9T0dLeP0RWmKK+1k1Q1te2OoZyOMUFAydvmRzcrjJKW/FExxFkrI9hPH7c6DSfg O4wTVdTTUNFBoe8RCWeQMjbmgnYwFzjjJc5rRk7lwHUoVPkE4Y8Sbzwcv1DqGxVz7TdbdSzR MqRGx7oWTUktNNs8EAmGaVucZbzZBBAIGwfTz7AT2Z7/AGdXgwpf08wDX3ET3e+36MMcw21v kNFPbyOdzHOp2ueHPaBzPkf94Na5DDJ3O9Uh5W5Az9OpQqfKd9oFvFJffbC8cJ6Gqp62Ftxo KcvglbI1skVpoYpWEtJHMyRj2Ob1a5jgcEEIZobH0beyyvlJf/Zr8AZ6CrpayBnD2x07pIJW yMEkVBDFIzLSRzMkY9jm9Wua4HBBCGJ7mpe0XvVJp/wF8aamvqqegpm6HvUZmnlEcYc+gnYx pc7Ay57mtAzuXADcoQfMz7C6702nvaxcAKivqYKOBuoHROlnkbEwPkt1XExuXEAF0j2MA7uc ANyARmnsfWczHkggYwO4xhDCfLj9oL8Bd48HXtANWX2OiuEmh+KddPqezXGSH+p21FQ50tZR mQNDRJFMXvDMAiGWLHMWvchkg+h6w/Zv/ac2vxU+Eqy8KtSXmnPE3hjRfo5tLM8NqLpaIeWO lqWAMYH+Wwtgk5edzfLY97iZSUKyjZnAX2mv2R164kagpfEDwx05dL9d6hkNt1jabVRNnnmj jbyU9xZFEwzTSbsglwHu8tsJwBGQhMZW0OrvsDvbbs9n1qF3DHiIfN4P6kuDqtlyjj5qjS1Z LytfUHlyZaR/K3zG7ujI52ZHO1CZxPo20VrmzcR9NUl60/drbfbPXNL6aut9UyqpqhocWksl YSxwDmkbE7gjqEMZpfF/jXpPgDoau1RrbUVn0vYLcwvnr7lVMp4WYa52AXHdxDXYa3LnYwAT sgPCCr8aV89ud7c3g3Q6Wn1BZ+FnDq+RX2z0kgj8yOG3P95qLpLESwsdUvZT05aXPfFFK3G7 pGIXsktT0J9vN7WOy+Anw2XnR+n725vGPXdrlpbHS0jnGos8MuYn3GRzJGOgDGl4heHczpg0 ta4MehEY3Z1S+yUeCKss9l1rx5vlEwQ3pg03pp9VRgzvhjfz1lVFI5oIbI/y4iWEtk8k5OWY AmT6HtfJsMoUPmf+1J3mluvtXaxlNU09S+h0ZZaWpbHIHmmmElY8xvA+6/kkY4tODyvacYcC RmhsevX2cTW9o1b7ILhRS22uhrKjT8dfariyNxJpKplfPI6J/wDdBk0Tvo8IYnud1tRXuk01 Y624XCrgoaChgkqKmpqJWxQ08TGlz3ve7DWta0ElxIAAJJQg+K7h7xBu3CbX9j1XYK42++6Z uVPd7ZWNjZL7tU08rZopQ14LXcr2NPK4EHGCChntofRH9mm8Bl/4JcBtQcbuIDaqXiBxvlZd GVFXUmoqn2t5NRFNK8PIdJVSzPqXF3x/G3mJzgDFJ6np87DW5O2PRCp8zf2oi8Ut19rLcW0t TT1LqHSFlpakRytd7tMHVbzG8D7rg2SNxacHD2no4IZobHsX9ngvNJdPY98GIqSqhqX0Ntqq WobHIHmCVtfUkxvxnleA5pLTvhwON0MT3O7aEBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEBGQZYQgOqHj99jRwK9olT1Fw1jpdlo1rIxrY9WWTFHdvhEYaJngFtSwMiawNna/ kYXhhjLi5CU7HnjJ9lY4qeHzU1ov3BHxKVliv0In97uFRQ1NmnhL2NZmF1DM8kvaZGv5sbco BO+BbOuplav+zq+LTxB1FpsvFXxa1mqdIRVzaiop6ivvFwkg+B7HSwxVD/KMvI97RzEDD3DO CgzLodjPZ2/ZreGPgW402TiNdNXai4hau0xVS1FqNbRUtJbaXng8pjjTcspdNG4vkZKJGlri zDfhyRDk2Q9pf9npd7SLxQXHiLdeOOrtP0lRQ0lBRWFtpjrqO2RwRgERc87QA+UvlI5R8b3H rugjKxwHbfsfVFYqttXbfEXq62V8IzFVUmmYIJoXAhzXNcyqDgWva1w36tB6gIS5nsjpGyVG nNLW231FbPc6ihpYqeWsn/rtS9jGtdI7c/E4guO53KFDqX7XH2UNV7VGz6ItTuKupeHdq0hN WVU1JbaMVUF2mnbEyOSVhmjHNExkrWnDtqmQbZORKdjo8PscljbjHH7UQ9MaSpv+soTnZ2t9 mh7E29+zfn1lS2vj9rvUendVWKpttPZJaIUVDaa2UwgXOKNk7m+8MZEGAhrTynGRhCG7nWPV 32SE8S9QVN61L4mtdaivVdI6aquFz09FVVNVK7HPI98lU5xc4gFxJySN+iFlMwIfsdtmpZOe PxBaoieGubzxaWp2OAIwRkVOcEbEDqhGdnqX4H/DlfPCb4atP6C1BxA1HxQudkdUl+or7n32 rZJUSSxxuzJIQ2Jj2xNHMcNjb06IVOoPtKvYIXf2kHiLr9aXXxC6707ZHQxQ2vTEdAKy3WXF PDFOYA6oaG+e6Fr34YMnrnqhZSsdbT9jhsRZyf5PuocYxj+hGlxjpjHvPRBnZ3E9lL7HG8ey /wBZ32qi45a215pe90XkN0zX0vuttpKsy05Na1gnkb53lwCLPKDyHGdsIQ5XPCDwPeArU/tP /H9f+G1JfbjarTT3K73W83V+awWmkjq5Wh7YnyNBe+R8cbe2X74CGS9kektJ9kAoqKARweI3 WVPGNwyHTsUbAe+GiqA679EK5y7/AJkKg/8Apk9c/wC8Mf8A1tBnZgz/AGO+yyTOfJx+1NK5 7i97jpWmc95O5JcaknPfJ6lBnPP7woeFa4cF/bcaB4H63qbpcqTTfEeK0VTBLV0ENxigL5oJ o2czXNif5cMjcHDm9C5p3Fm9Lnsd7SL2B139o74ia7XF18QuvNO2aWGGO2aZioBV2+yYp4Ip /IDqhrW+e+ESPwwZcTnPVCilY64u+xw2JzCDx91EQRgg6SpSCPp7ygzs7k+yh9jtePZf6xv8 8fHLW2vdMXuiMLNNXCl91t1HVmSEmtYwTyN84xwtizyg8m2dsIQ5XOzvi44G13iZ8NWtNA27 VV10VV6ttU1sjvltbzVVt8wYMkY5mZPLkY5hkOO6EHk/U/Y8bRXzh83iD1TM9rQxrpdLwSOa 0dGguqiQ0ZOB8yhftDsn7Mf2D119mpx4j1Va+P8ArjUmn5aWamr9LSW8UVtuTzE5kMsrWVDm l0PM4syw45jjGUIcrnok4OdjqNxuEKnj/wAZPsqNbx/4hXXU+rvE/wAQtR3e7VBmlqbtZI66 blHwxs55KokiOMMY09msA6bIWUrG2IPsddnppeaLxB6nhk5S3nj0tTscARgjIqc4I2Pqgzs9 U/BZ4fb54WvDdpzQuotf6i4oXax+8ibUt9z7/XtkqZZY2yZe84iY9sTfiPwxt6dEKnK78luy A83PaT+wCuftH/EhdNb3jxBa4sdknjiitmlxbW1tusjRTwRTNgD6hrQJnwCV4DAC92+cZQsp WOuw+xy2QEEcftRAggg/0KU2QQcg/wCeeoKE52bl0L9kS0XFqWN2tuOHETVdgEbzJb6eihoJ Hy7eW8TOknA5TvgxnO24xlCM7O5ngw9h/wCHHwNXi23zS2hmXvV9qB8jUuo6h10uUb/Nc9sk YcBBBKwO5BJBFG/kHKScuLhDk2cK+2+9jtxb9qJxB0dNpXizZ9O6L03RuD9NXekndSsry92a 5hg3kkfE8R/rc+WI/wBXjzZMhF2OXPZBeyD0f7LfhE5rXUuo+J+ooWDUmpfILfMAPM2kpWu+ KKlYd8H4pHDnfuGtYDdzuS8ZahB48cXPspNZx415cNS6v8UPEHU96uU5mmrLvY466c4aGMaX yVRJ5Iwxg/uWAdNkLqdtDb9L9jwtFFKXw+IXVMDi0tLotL08biD1GW1OUJ7RnejXPs09a639 m1auA83iF4jx6gpJz7/r887rxdqY1U0r6aYeeCYnQyiAgyEeXG0Yx8IFL6nRaq+x42mukDp/ EPqqoLQGtdNpeCQtb2ALqknHyQt2hWj+x6Wy2yl9N4htVUz3DlLodMQRuIznBLaoEjO+EGdl 6b7IPSzROZJ4kdayNeC1zX6fjc1wOxBBq8EH0QZ2cvez1+zM6U8DPit0xxQqeJV21vLpJs8l vttTY47fHDVPiMUdQHxTk/q2PkAYWlp59xsChDlc1n2kH2fO4+0c8SN51xevEFriz2WsbEy2 aY/Rja63WOMU9PHLHAH1DWhsskAmcAwZe7JyRlCFKxxZ4ffsl+luDXHXR2sLhxn1LqCk0peq S8utw09TUnvr6aVs0cZl81/K0yMZzfASWhzdubIFnM9fGDuhQ6we1I9njePaQcH7Toy38WNV 8LrbBWvnuos0RmZfYHRFopqhnmxh0bX8sgDuYczRt3QJ2Z55v+x0WSWV73cf9RuMji9znaTp i5xJySSanJJJySd8oWzs5y9nz9nXuHs+PEjp/Xlh8Q+uK+22uVxueno7W2hob7D5coEE4jqS DGJJBLgscOdgOM7oHK5m+0f+z4V/tF/Ehe9c3zxBa3tVnrvLZbNMutja632KMQU7JI4A+oa0 Nkkg85wDAC95JzjKBSscAM+xzWRr2uHH/UjXNIcCNJ0wLSDkEEVOxB3BHQoM7O/3ssPZu3r2 a/DO+6Ur+L2ruKNor6qKe1U95iMMNgY1snmRU7POka1skkhkdy8uXb4J3Qq3fU3348vZ9cNv aM8F/wCgniPbaqakp6ltdb7jQStp7jaZxsZaeUtcGlzC5jgWua5riC04GBKdjzKp/selooqo zQeITVUDhzYdFpenje1p6jmbUg7jH1whbOeq/hA4F33w2eHPTOiNSa91FxOvVhimjqdTX0uN wuhfUSytdJl7zljHtjHxn4Y2/QCh1Z9oL9nn4EeOWprr/brc/hfr6te6aW+6cgYyGtlc9zny VVH8MMz3OfI50g8uVznAukcGhqEqTR0+s/2Y/j/4Z9Y1MnAvxRVWlLXWUUcFROP0jZ6yYh73 GMsopTGYmkhzd85c/IHUi2ddTIuX2Y7jp4nb4JePnilueq4rVBy2mVsdbepoHueHPbiula1j Pha4FhyXDfACDP4Hdn2VPsTdDeywuN4vli1PqrVeq9S22K2Xatr/ACYKOWOOd8zHQ07GkxH4 mtdmV/Ny52zsKt3OjGsPstXFfxB+Lq4a04r8d7XquzX++yVt7uMVBPFf6+kDjyMYHD3aGTyx HGGtBihbsxpa1rSLKdlY9kuCfBXSvh14WWLROibJQ6c0rpulbRW63UjSI6eNuT1JLnOLi5zn uJc9znOcS5xJFDjL2ing8vXjm8OFXw/snE3VHCuW41cUlVdbG0unqqUNkZNRvaJI+aGVsmHg uwQACCgvY8zZ/sddmqKh8kniB1LJJIcufJpWne9xwBkuNTknAH5BC+c5K8JP2Y+v8HvHnSuu dM+JXX1JJp65U1VVUFFZ2UMV2pWVEUs1FKY6r+tTtiDHgggg7g4whDlc5d9qZ7Du5e084yU2 oa/jtrXSOmqO3xUlPpanoBWW2CYCUS1LWOqGNEkrZGtf8GSIwCSNgIUrHVhn2OSxhzT/AJP2 ofhIP+hKm7H/ANJQnOz2nhgZTQNjja1jI2hrWtGA0DoAOyFTgb2i/g5vfjn8OFXoCy8TdU8K n19ZHJWXSxAvmrKQMlZNRyNEkfNDK2TD2l2DyjIKA80p/sddlqZnSSeIHU8sjzlz5NK073PO MZJNTk/ihbOzkzwg/Zk67wa8ftL670t4lNd0j7Dc6errKCis7KGK8UzKiKWaimMdTvDOIWse CDkdQcYQOVz1dYMN9EKkkAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEA QBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAE AQBAEAQBAEAQBAEAQBAW5hlowM/ED+8IDzB+zpezm1z4RtScedccS9Hx6XvesNRGhscVdTxG 4st8c09RJK2VjngU87p4PgDgS+kJc3ZhQtJ3PUJCoQBAeUmqvZr6+1P9pkg4zXnQtVc+FQts F1t9/hq2e7UVwprRHSwiVoe2RsrZ4n4ZyuYWvYT1wBa/dserLWBjQBsAMIVJIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgKMaGjYAfRAVQBAEBTlHNnG/qgKoAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAg CAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgC AIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAI AgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgP/Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIASEBlgMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAgMBAQEA AAAAAAAAAAAABAUDBgcCAQj/xAA8EAACAgICAgEDAwMCBQIEBwEBAgMEBREAEgYhExQiMQcy QRUjUUJhFiQzcYFSkQgXJUM0NmJ0grHBsv/EABYBAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAv/EABYR AQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAARAf/aAAwDAQACEQMRAD8A/SPHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxx xwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxw HHHNQ86/UPFeCY5prbfU2+gkSlG4DupYL29/gbP/AJ0dfg8DZbuQqY6v8+QtQ1YuwX5J5Ai7 P4Gz63zQ81+tfimJupTrSzZK1Iu1WBAqftDLuRyF0d69E6IO+cTyvleb8jt1l8iy8Mw6vfhk iUEVO32hV6gr+zTEMAfethjzX54HoY+jaMBgninmilvgMI7EGhGgZVIZT9sgI0CwJ3vhY7HX /wDiEnyOQgrYvxVpmnRQFlu/HqQ72OxTWgBvZ1/P+OS6/wCv9P6iq+Qwj06NkkiwbkblVD6Z uq+yQCp6/n0w965xL6Yzbs2KskKV5EezlKUMv9qJkUKf4B2wIDa2SW2W2DyHN5Gt6xJJcVll liWKWzDpHKojIFUAaAZCA29n1+QCRwr9f+K+U4zy/CQ5PEShkkBLRMy/JEQSCGAJ17H/AJ/P L3n5U8OycPheRiyVLHxNdjWcqrXHhnWJS2/qY2+wlkP2qpB2inX+f1Dj8hVyuOr38fMs9axG JIpEOwynhEvjjjhDjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444D jjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444GqfqJ5Qnifhl2+LSV7JXpW2ndmc/nqv 8kLs+/Q1s+ufl+5mp8vlEyHkUl/LJDC8VWxK0Uv2HsYw+wRvfyHX7h/H4HL/APV/ym35L+pM tahYkWrjJEgpoA33yg/dIqgHZ7E6P8hR/nkPHYyK/jJY8fQnhWxW2bf2P2lMo6LKCNJGJNqT /q2rdR1IUqFicXNXvxVzaoSVqtgJkT3RnELhEdSSesi7U9AvY+u3ra86947+lfgWOkH9XVL8 lSd42eawDCrl1CxHQX5GBdV2wGz/AB+ANS8DyTeOYjLI4fFZG/dqy06yMywsdE/G7uDo+/2u 4JOh6BJO8eQ584PLUs7l0WxjJDH9RDUsxyLD/dX4Jl7HsyOiBusY12Q+ydkBaZLyPH+PUqYr rXuPGs07V0eNIoaiSFGkYqgH2gIiodEka9kc1zLeReIedQWsRn8P/Qo2PWvk+8DSRStGJOpC ElWZfXX32IZfyNc3qxhKGeEqZSlSufWxyiBq8L/HJUIX7GmC6Ul9Sa3+fxvRblJkPBcFRnGc rYSw9h53yk0TOiO867dFeVnARAx/avokAkkD2HJCuQxXnEuFzUyWrtMpXiZYEjjaBlPxyd0A ZRuRQdEa7gnt1I50X9BctLP47JR+nsGkzM8MnxqI4JF0HiBU711MTBiAWZpP5BJpf1Gw1/zH +k5KlFRW5QgjhvZWzJHHTmfqXYI7sCVVgfuVTvv+R15mw+GhFjF3oPNMOmahpuk+Ur5kOJZu wEcRhO1aMKNH8Elt6B/Id245q/i/kd+/LNjfJcetHJwL3DQt8le3HvXyxP8A4/G1Psdhv88c I2jjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444 DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOB85q3n/mNDwzxaxdvSRiaWOSOrHIhZZZehKqQPeidA/8Afln5 B5FjfGcabmVsCNSesUS/dJO/8Ii/lmP+Bz82+ZeYp+o3k63nuQ0KWNO6sDOwcQlezSMVRh2L BAQCSv8A6WAJ4VSeNLbN/E1crlrFGNrdbo7nt9N30yOrnfx6VgwJP+o+v3as5KZp4vJRyQHK zM6gSRVyLFVkjMxk0G9p3mUt31+PxpdCkr/Fhr0tzIQ4/OD4flngjLAFHI1MrD0H+/QBG1/l djfNjuU/67jp5KZr3DAJ3rW27iSWEIOyMB94lQFpSCxDfIdBlHCpmSy88tL62jZVo0P1DVse s0M1RjI3eWb5Q6kMvVC4YhW6gege1rhc3Zt0MZXkkNuaBvrkdqKV5XsdjGolLSCMRsxZQ7KW JJ0A2t65kcfFYto0uYg+a93+e7cstCthCUl6HRJK7L7J6dwqFG0RvUZ0efIVBj4J1lnlcQwp JKskTsf7f3NsaLL2AHs6Oz+DwOy1b8mLOAyFIUcMkNgwy2MfXmsVXiaRmMb7VVjOzKRpSV3o lBvesWfMZ4spYyGSe5k72QllhTIrk/6bXEMblBCFBJ6+1cjat9w/3Y6hhKmd8gSKLx+5ftW2 llknr1ZSfgjdljaRVL7bt3Pb0PXsnXO0eLfoLRoNLP5Lkp8o8sqyPF0QK5Ddj2Yhn9kAnqy7 1o74Rq/iOB8t8kqwyeOPiKMPWNbGTaB7Eg7J8hRTOW9L2RSE0N/z650hv02sWYYlyuUx2Umj QD5buBruQ29krrWt61o79f5/PN9ihjghSKFFSNFCqijQUD8AD+BzLwjS/Hf07x+BzV29uGZL CBYaiVysNb3t+ilmC9iF2Br9o45unHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHH AccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHNfznmWE8fhDXLnyzOSsVWspmmlYDZCouyfRH+w5pOT/Wyl XyUdCrQavYIIkXIv1ZH2wWPpEHIYlPYbrra/59B1XlDmvM8B49E0uVyCRIknxyFFaT4jtR9/ UHr+5fzr8jnFc3nPIPMAqT+VRxUGljryRVKLQV43ckIzSSOrMpbYBXY+z+PW6mvZq5SpLiLP 0l6aaoscVBMeoatPDModx8T6IKmViXZSwjXfrRJXXD+svjD5ixjKxsvYiildGmVYI5WT10Vp CDsttR6/IPKW7+tl16ck+B8PuX1hiWaWYy6ijQ739wU7IKsp167KQCde+ZUnjxuHlFGfHyyR ZBZp69nFfKZw0KKJIkEagJuQ6ViBsod+/a/SsTLjsS9hDahQV7GNlyEcaxywys3xBTtlJXYU q2j6+4768Dfrv6reZCqzR4zCUH+Rx8liWSQKkTssrlV+7qNfkgfggbJ0PP8A83PI0ltxxSeO XzVh+pnNYWesUZ/bo6Pb2V9ga+4b0PY51i8v4ykM0tbGw1KsMskLyWHkuM6yktH1TSlfjZFH dWVtkb3vXM4ja94vBHjlUQyR/E1SRWeKOeOBmJUFtq82iVPr1+fyAA3nD/rH5Tl3sDHU8Vkh DKIR8EFhFmJikk2rt+NlAgVgCSRr8+s9P9fxCL4yWKjsx1GSOGzQkf4rDts/l1+z7QW0x39r fnXOf5l58O1YZrLfJPZxrzU7mOUPUhnWYnQZG03Ud9so2pkI0eQ1oZOGhfpQwzx5B70M9hbg WlE0D/245PhPXSl5GBIB12BJX+Q6pV/+InDzysrYDKlEJDtB8cutAk/hvfpSd/jQJ5gy/wCt 9rM0KkXheNeg1+19LFkcuY0jjYAE/arN/wCpfZ9e+cZx9kV4Y5OsteFq0YhmrOncT/Jrs6s7 FhtZBr7fRB0A3v1dqPFkWo5qNrM9P4o2koxq3wxoeoCr+2QdWUgkgkt7374Eu9YOexkuTt2j kbctdYXu5EugWUybcIzkrpAUOl6nUn4HscssotujPeZTG9GHLR152lRYw0UIdOrosanREGgA QVHYAH5Ceer+TOUvL0vQyxSxSWlWuqQqLTwuJWJGj1WRYzvYARQTvRPMEONhspVswEFMoJ6s kjysy2Z0PZdAf3AXUjbH2flZQF4VLowfR/RRSVlqR00TrMtR53R2lCTxlCVJb7D2Qqw6/JoA MAfv9RUYRoa8Nb4JsV886xypKlkB1AWVt9lYHbbfTKVKrsFRyXl601i9KYYa1+vWyDySL0MY cCNXfsVfbs8aFvQGmgPUbJ5WVWWLDQ1RdrrXmGhL/bEDLLVMgryIT2LCU+mb7VYk9gSOBkyF kZS1FPn2+jZUsOrj5XjiJYABO4ZGQN19BgDplA2VDa3ayeRk8bjqT0ZnrUgbFSUaX4EkkUsJ DosQTrr9ykdz+Q2ubNYx0f8AxFIl1JHlWKOK1JPdP/IzuXWKJpCWIVEZIyWQqSpB1vfKzAYa tnvLsVjEj1PfyKrdgigTpFGp7MEJPdSOrbB/x6LD8h3v9HvCh4r4bHZsRMuRyWp5fkPZ4oyB 0i3ofhQN/j2T/gc6LxxwyccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxw HHHHAccccBxxzDYsQ1K7z2po4Yox2eSRgqqP8kn0OBl5W5bPYvB1jPl8hXqIBsfK4Bb/ALL+ Sf8AYc0W3+o9zOJK3h2Gv3sZD2Z8jDGR85UN2ij2PtJYKO/saLaG9c5tkPH4M15LFTuV8hUu QyC9buWckk8sECAGQr3jWb2SoQNsHZZQRs8K6H5T+quTx9p6Hjvjk1rIQj5J0sH1FGNkluhI UherEFhoSKSPyBo+FyvkPnNE5nyXN3zhIZHjuU6kqxtJ2CIIkSL7iS0i/vAAH8nZI8L51Blf IKWHlwmVsv8AHLKtiZo689mZI9CwvVQysTDogM++ugrMBvJNk6GI8c+ai2Dq4Ow0ki4m8Gkk zkKEj52cjurFieisB7G9+uBixV3BJmIaWEq5rFZ3GyrVGNdxq1GzmR4yruyhE1I59Dex7375 Kxnk2PqeU2Js5LjsnkjE9srj8dEgqSoDJ85k+wzj4/uPVtnRA2DvlXalkyPnWKn8Sxcctr5h dMHw/NL8ILRqs9hnfp2jCbVtdSzb11G5eSxuPuGKd7OUqZGhSkhpUbDwJDVCHq0ZtnSyLoso b2eoHv7TwMlTMyf1i0fK8/Tz8mTgWpGIMW46K3YxBnaMJH70/tHOhv8AHsynSDGWa2QNGana aaerFXxcqRwwBRGJFnmrQu0kjEltfga/Cn1z7lMhk7sFmz+nNyjWk+CJ46nj4jkEknySCT5O yhwVT49EhQASBv1v5HNm3grJTioNi8hXry5rI24UjqxWPlYTTRFx8Xb9oPUHsy9gP5Ia9Skr 2MTJnoTfhmqs9dLC0vqpKPxoS42SoKFCD21/b6+kBbmyvR8dz+MEuGv2sZbwyEz2KdeHpa7x MRp3I3IyopIDHTP/AD+4Y/ML3j8WJd1tDKxRCCCIY0AUZUEqyy1lWPfxErGuyxJYsP4Hqr8k 8byOU8hq5dsvjqniFFharzmZZIYoS7NFqsgVv2gJ11slW+786Czv+L4+wLOGwD3EzmSphLGP msJMRYhmibvM3f4mLBdvrbDW+v7hz3d/SaGAVV8izNSvbsXHDxQ48IjRGRhHpo99SS3osR6I X/TzHQzufiiqZV/HGp1qSvLDLAWSNA7PJKVR5SIw7dYyxDdAzDQ11NhlvLcXhPPa02Yxtp8v elFea9WqrIiSKohdaxbcgCEn8KezfgAMeBQZXxj+lNj6V3F2popIJUgipIaCwP0DTGaVgzuC jIPZ1+8egOecdh8NF55YhOTvVElSCapNWsmSaWIxCUI69eug5i6hftLdUAY/jccdJmshduUm y1C149diWOjWeI2CZmmDBJI5D8xAiHZ1Yherb/H4qvLDnM/azNfPXvGGxcUSWIIvrDDOYwpC OGj7EKWIbq/YbKgEHR4GkY5Y8VaioZm/lqzR0HWxIaCxTYsyMmhIWHaRSqjWirddgejrkebE WrPjePuM3yY/ITWUxlalGJukiiPUbjWyzrH12QevRW/kjl9jsnWvwW6taOand+ZH3jI9QyiG uwadAV7qCGRtoGfTbGtndhMMjmsTiLkElanmchQmVmtPJG0LQvEURGYj75JG+Rmk2T3A7Efk NfgoT5S5VjONoRJPka8dSR4GeKqkkbmNtaCtG7ybA36MRBBHrktbazZONU+FIXrwfF8uM+aR VlqEIrSIVHpWgAIIOymhtTzxRgr0pcZkorb4r45ltRdLJsCvVZEeFXDAGT4nk2fX7Ec+/R59 yKQW6M7JWrhb06TV/p4If7MrJDKH0dlYO/zqx7OoKaIBBJD3SrYmfL5KF5aEH9ShE1dMfCTG YXi2AkR7EtHI0bdQOw6TBfwAYdJ6S5eLKYV3xyvko47cDVxM0fzKzfAYCoJTff7VfTADYDgc m3qdW8300GKhoxfWNYXH13C2ZWcyGMhIxsdP7qhh30AhK9d8i3LCVbr2pJXlqzvCyV4JY44s iEKJCxCs5ILQOrDsOhYMNdmXhVZbo1PGbU+SqU57UElRo5jJEkqrKQqskqN90bdvlBGgyhVK k+zza/0SqDMfqbcysQX46MD7nIftY7ARqT2JA31c/wAnewSeablZd0L8NR66QVSkNx1dYJJj 2EnSVGAMjowkT5QOzf40edV/QGGU3fK7duxHJZezFHIqVvgA18h7BOq9VYMCBoa0djhHauOO OEOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOQr2SrYys01uT rpHdY1HZ5OqliEUe2OgTobPOSeSeR+QeXs6Yu3/TcLaoxSUvgn62JZZG2vyEek2FdOrMEJOi TogBu+b/AFGxWPyEWLxKSZrKzTJAtWl7VGYEj5JP2oNAn870CdaBI5V5xm8h5N4/lYbeUxOT ytGVZXwtCVzDXgj2zOCdCaQHqG9kBQ2gDvXu7Rhw2b8syeOmF7+jyQVZY8ZAlZ61Fw0kix9f W+xCF/3ABzzT8ZUnfzy8n6d/KPiycbU3q92jigIk7s8gPUKAxX3skM2j/kq3yWE8Xy/jFaxb zkNaCwB9FuxLIlGNVUzxpAiHTh/zshXDdgQeZreWxmCuLbqyrLj69L+g2sfIBu9AkpV2hnT9 0n3xSegNBtAnXJ+RxlGe7lxiIp8Qbt6vOs1S40JlR5HWPUYPUAGSBjsFl7tvrv19wtCmuV8j OBpaz8M0U+71lhdaFpe0oR3HRHIZYwwPbsCdkMvAg5XynBZOhL5NQsLYy0kK4wHNXgXoRyKV do41QM/Xv+/3+4/41zzYmwnkNObHx38NUy7060Fl7VE3GiMIVA9eeLsoDjqOut7OvzyYnj1p /OMNka9KxgMBimVZGzB+kksKH+X437uRKS6nZUa9gn3757xnjtXJYPyGTJUPpPIpmkiAykKM ESQB3lUEBUA62ejAqp17OwOBjwmNx+EqT+NfUW62Oy1eNZsrYxbRFrJmKtD2C7WNggUozAjT ewftMZa1HA4zNznIUZ8Vcv1CcTCWs/H8cpZzKhVAvtG2CFUr29DQ5jm8XW5IZLdnL4rxv542 sWLkrwQNHGpHdUl9tM7L2VVDhQ35/gR5qFy5E/jOG8ilisSQRwxUso9aRZujs3WKdd9SGdSp Gu33aOx1AWvlOb8ZpeZVMTkPDE/pxZqcZr2iGJWRYxI0CjRb+2hAP7kK+yCBydh6twZXIeKZ +GHJVcdZj+itV6Y+BpE7qUZQgEgAsRo0XbajeiNb5rDXPMfC68UOTmt3MeiQqzVbBM9YBGb4 o5GT7f4JZQwAXQYe+T8J5NC3juUw2Oy9vEz371eSK3kCstm4k4ZZYi6Rkn7tsG16LeyP5CTQ pTeBY+3UqW7LyZ67XooalOSEwxkkbjSZR3cqWXt/Gh7JbfPGYfCeO0YzLgXenDJPRvWKs4Sn PIhUOI4JWLMQVA2GQFtn3+OT6MOfrSTYTyzJTY2HJ5OGljq8Uv1dqseyt7k+4eo2QhmYlCwK gcx5DybDwR06HkS46/jnkkkr52etNNHdsxhEeRq4ZQfR0X2VJBIJO+BceS+EYTN4er9dkqVa KVKjfUpA/wAtVFRVRU+4lVeMb6NsKdnsfXIGVjzea+GLx+wMwkFdHo2pFjgmkMMqSgGX4yxc rNGB96hurH2W5tNzy7HYSxkcVnbctae5VeS3lcXSaOCs2hEh2Nt2ACKp7NskD16HNC8fwGJ8 W8ykuy+V4tKyQSpHSgFiNneSEKA6MG6DRDHR2Pf8D0E7K5pch5Jm2yHlliKSSlZkgwjQ7eGR otKhlgYj0wXQ3s9Rsb98rntYerPVwByJgtRwGjP/AE8xvShPQwmSQmPYLduzN22un970Di8k sYDx+xlov6JBbztWvDHDZjuJLXgm0qEoiqihw4V2BUkknYA3zxhMlQrYvKi8YLMeN0L8EkSo bsvyTSATJpu7fKEAIPUbA9hiOAzAfxmn9RaMQ+acpFlpY5UmmENbUU4AJZQWmABH2+l3+NG4 sLWmysZieS7NHM5ltJPK/wBRJXWqPjHcn7vlZOp6lR9u+wLHkSPxKLD4ZH8gnkzcUND57XZ2 txQdXVEKIArIsaySdl7L7j/x65YLiZ6j36GSC5SVJ/6hNK2oElEkcEc8aH11ZZGhaP7dAx+9 EDgVHkuHmsF62OYzfNBIrV1jAWZfnlsRPGpQjt8TgoANlVmQEEe82Nt3Zrt5JYrFmKvl5oFm pL8KP3KsSgXs8MvzRKyE6Tbsra2eDXuR23c27V2ajbaNZqduOOClZEp0pQqvZYw4k2QE7Bht VJPJudKYmaZjLJBaq3IzLDG7wiy0jgsIpCoki+9hN8Z7p9vZSQrcCnyFWalnoHR5vqx9NIi1 bqR2G+MM5eAP2DxOnZlK/hiE1oa5itYmmlTJSzpPUgnWSteqWZZK6W7UIZxOrsnU7bR+Niui Tr0Rybk4Y61HFrnYZLOOjjP1NS2jGOXcyoZIpAxCaD6Bi+xSV2AHB5rxux2JVx2Ww9i/KCYJ JZpJVlEKyiBXWUMF7KR19qyf5b/SAr1qLXkMNpBXytqwJWNQR/GiyonUdR1i+MpJIQA29+tA Ak9x/QrEfTeJXcuU6DLXGkh/srFuFB0Q9VAA39x9f55xqFxYZ6WOexZXI2BViiao4+Jy4CFk BMDy/H7+0aKknYJ3z9RePYaDx/xyhia2vjpwLF2C9e5A9tof5Oz/AOeDVpxxxwhxxxwHHHHA ccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHA+covJfI4/HaIcQNatzdvp6yt17lV7M WY+kQD2WPof9yByl88/Umh4XGlSOGTI5mwv/AC9GAdjs+lZ/8KW0P8n+Bzk8OeyfneLn/wCY NPyT6Z2Z54pWhmqxusrGDWwrdlAI0PSgfn3wrWL2UzvlPkdDL56zJTtTytLDYLtFDXh6kKYx sFgCpYld7Gtse3N4t+RiPA1ZrKx4SxkoXvNTqySmSOMkSdlPxuERnidjGylSJN79HmCS/hpM pYNfBT5hsfYWWvHIjn6d5HHeKKtIVVVBHUgK/VvZI0q8i1/62c62RN+vjYJcOLx62JZ1sx9D IVAALbSRWLKToaIAKkghNjo49LlfPVclarZgRQYulYrWoglu2I1+WQuV6sqDSMSNN1H881+5 +qGWtUYK2SvWnlSeWKF8e6VoXDR6RwFH39X3sEEdT/nR5L8ZuVjXy+BzF2x47I7zS05rqJIs PzKodCp03duocFdejsem0zI4PGS5KXP+SZilcqzTpYephkmDS94hIwPfSRoyAStvZPUgHfA2 HI+NnBUMhhKFyxNJSotUlNaPq0rSx9hEqbYj5FCIGIb3Fs/gnibEUqHi3jNHCVcdBbVUke+d I9gdIpWgMiB9OyylvvGtIWAA0RsDSXMh5Rbrt8VadvueWunyx0kRjYrSyIy/3CSWAZWC7dl0 Co5S0aYlw8SYVspmK94/Ck02GD1mrxrGY/kjkP3aG1DqASHPv7RwKrB3c9/8wT43N/S7GPqW 5bl6vTiJSp8aL0JcqqgEIq/boHs4YDfqVUvSZLI0LeXt1jcWWCyaiHrLDDI6fUMW0DoAkBS7 Eq52D/OLyTMtiMa0iWosZjatla39Lx+PkqkySKCyGQOqF1TbgsCFJXY9nmTAQ4DM4N/oMlPe pkJjVrXKRluLMY3Y/HJIxVNqgIXRAKlV9nbBC80lnx/kbul0NjaUBhEtGaMSV1I3JL1KdAr/ ADPGqhvfQgbYcwZW7lKvjXjrvirlSKzM1l0r4mJJrZSUPArdFAJ0rEr6OgG0eWlr+oVKn1GN v9bFl5npuaiTxyRQdj8rTFX6zFVPdVQMxQ7UE9jTZ69kY6OHz2Tliu24tMlq7GXjeysUTBfj TS9uz6VvyVT2pABAXGPXFS/qPW8j8bzFGvUktxwiOGysXasU01Z6vQMXLKx7luv+o/t5rAt2 8jgaNrNRTZPAU8jI1yCpZilnoqA4Vo3Qlooh+dMQCVXRIbmx5EWcbmpcvMkP0mfpwU7+KrlU kqvJGkbxxMP/AL6jekI9jf55EDeO+O3MhB4/ZuR5zIKKUsYqCgiKjK8kYMhK/K/2rpdj36X3 7CnmmyNWRb+F87rX3W6ckkTRyTMJGLLHt+nYMydQVPUe/focw2Mhi8tjsZXq4PI06uNZ2npX Z5JcZGUIRpmZAX9Fl7BR7Mns6H3TUt2rfimUvT4uhj8rRiiWCZKiCtYrSTNuMxlegZdSfd13 1D79bPKi7HHYqZerPlKcn9UzMCNPjezJVRfmHX4/3uhHXqq9lGh73oEqzp+Q3V8hwGcXMUUo 2ZI0yMroFgM8bmU941Gk9N1U+ixTseu/VpdseV5ejJZwUByUN6O1JdiyRqQ/TfMGSOQFXEiE xNr7z+ND2Nc1WxQw58byyVMxBLLUmieVrneKeeVBqQxwlCCG7hNMQxKbY6OuVVaVRkMeYIbT QIYkWzLPJHViBCfULpQSsZLP2Kn8MCANgcDemr4+HxCnU8Iy/jlWB6aLmJrYX6tZ3Ab7G0WJ B/aqEkMn+eTYYBlvLslSv05ZkMZtSVpaa1TkYYyrRSWXVQoQOw31HY6bsPQHKbGY6kPG7MVi pLmLLU1p4yxXpfGFmc9jWUyeyyqY3DABiXkAJHNjjo06h8ho45YlqSSxVbMldtMrRWKyM/Yk kl1ldyp2v2qPfvZHm1UalHjEEeONCRDZavSP1EdqB5RKteNfRBM5dF0pPV/f/T3yXBRkqLSm LWVlkrxVUxyQRj4nVoI3nXuRtC8NV1/gnYIHffMNp8bgrlezarpYngsh6llaaSydxWrLEg+9 QVDtJsD/ABsa325mpR/NjQMXBOwkx6x9TYkPz/JCk4VV9MRErKqgHs8aEDZiXgYIchPa/wCe oTg1pjPbCpXMk0RWdihaMfcDCSUcr+Y5R9vo8q/I/IkwFqni54XrVLnRRYmd0Igjb5K8quqM C0RbqGXsGXQZQRoRm8iowNHgXx1dm7fPBGJJIjEsm2Mos9ewkKdX+UjqVOmA6jkRAa92m1Gv VlyfdJGZaKxzNCyhnjeFz8cyt2JV0Uk9NgAEAB9mylqzlJiyUIDVqxS26MdGxU+HWh84MRJV 13s6IDBIyAxGlrbs8UiLkoGhNymkn09iESsk5LK4lEiss6OCzENIp362x2NR87Li8b9XPWg/ p0wnhs4p4pJhN1VmUH7iwQAqdAkEDRAPrkKhhruRx8BEE6GeeNbN5ztoRIrMp6/azFlZm3pu w/ad/grqX6MYt/Icy3kk9m3fWuXWzYySq8ktj8RhD7ICxdCdn9zaHoc7tyi8OwreP+I4/HzM XspEHsyMPbyt9zsf/wCRPL3hk4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444D jjjgOUflPkmP8Vwj3spdgpg/24Wm2QZD6UdV+4j+Tr8AE/xyyyF+ri8fPevzpXrV0MksrnQV R+Tz8++W+UZHM+XSZWx/YqUZa0UFOaCRkhgnUsJZirjr2DKWXWyFCb0DsIk2F/rGQgyGZyFa PJZ2MQxxZGWX5I5EdNS1p0Vx1YsGA0BpmA0BsfMHkaPjUSXcfk47uWsY0xV8hKzJWoQ/IISk cbBnZwxDkMuyo9LsnkzEWvo7GWFKN5MLHcexStzY6S3Aq2D0kjki2H0JIvROztN9T2HNXTxz x5sgyZXyKfLTyStKKkNR6UJk6uSjPIv2MfjKBVTZICjWvRW1WrGZx1qPH1qKxVqPxWAlvSTJ V7wmP/qEAD5o9PL7IBDdQPXLDGTwVadyzS+ae3TtyXhWSMxqg2hsRgnsSkfyknpvukjD3sFY 9DyC9mMxkS4dbEcK3IsXbnd1gr6+OzAwbW4yiFtKrEdkOtg8x2Z0c168+SKZWeB5cOtdTFGC 0DRxMZQU2/eJI+7rph1AXqe3A+TXK8nk+Rx1fC1i93Go1FoppLMbTmFX6qrP1aIK8vSPr1Jj AAJGhrnmrR0s9Wp4KxRyeLmZJDSw84R5rSjTbjUF4z2d2Vf2AEAe9g23kePXI0o4ac8d7K4x rFiJa4SGYwCRlEiyhAjLG8YYiMb20g9aZjjGY85tWMpHSyPxnGMz2r8kUMUsUabb+5Oit8gI JAC73+dAHRCXVS9hsTgqefW2l7452nzEc5EmMnknVUE0ocAopKsyMfyy/wDbl5jc1Rs3LMEr pVhoK9K7XitOEx4I+KReg0GgWQBwTtQr62vXR0zPeXrUS9j8h4xWju2UEluZLcqxu8qiQd40 ZVLqDvs/va/7b5aJct5KjRvUJMzeizNSSpZikkjgURQL0LEIrK/cyEIzn940WYHgXecgsv4n cxuburhWv/HXu1rVNJIJ5o0UmxUIddL0jU/42QAO+gYuCynjHjdKtWiytNsHdspeN+4pks2p IyvZmU6KKGJCgbdSvb7h31EnjSlhrs1PI2VguUPprBV5fhqMG7N8e+pgKdTqCTqHHUAknkO5 XjOAsPczeExrCtBUkySRCyLfQMeyjQlhn0CHDLskfkHgX1LNY67FhrMWSgkx6XpWW4lkUZJ7 HzmX45gR1QMrFx+exUKOmzuu/r8WOx+MXGU4rUazKa0uQeGRqKMCJK0DMA3aL7WDHWthjtSC a6W3QGLop45cuXZHy72bc7mGKScvB1Kxw9HAVkEgUH0OpBHteV4d/IKtmDCS5LH26VM2Wx1+ EdbkSoImIf8AJYhR6IOieqaCjgXeXuXqMaV8P5PLBFDUV44YD8tm9L8SypN0IJ0zSuzNsjSE +vQHnyjyGnjM99ZLMbdK3LCLsFKSFIRI6kSSEL3WYOvZgWQ+mH3AgqNWTL/RGeqLmRrU7Rhh epGI5ZYIuzI5Dq3aPoT1VWA7d9EaPJSQpPZdVpwQyVWr1txwKFslA0JmMhkX8uSxPU6YIdg7 4EO3mJrt5auRey2LRlsVoJsizwx1mjPSLqWU9up/9Q/lQPY56t5GorpLiKrw46KwhspA8bQy S9JPjdWmUsV7rJsMCvUAbH55ZYXx67L8MclunHAa0cFV5o2eeurzOyBV7DpKCHOyNBPkPbQ+ 7Hnq8iePzMMjVrS2KpkhZ/ihkkg3H2rv01/d+MxOfsVmDsCSBole8BhKPkvxRy45q9drC2HM kjhJ1mcKxrwqFWLSxS/+v7lABIXfNkx8qUMdDItSGSeeFGSpWo9q7G3FJMkbRjW1eT4o9j8f Bokc9/GKGYCWDVFWvPUqQVZXCpHJVjYLC7kfsnR5pEc+tgE/zyFkcTlWp4yPH21H0MkMZeyX rNXgquev1EABG0Ls3yKSCoY6Gjsi2ZL1TORul3KWGmr2ZK0UxWKK3LIzH44zrfd5Ejk0CD0k 0NBdNGxaYRmyeOwujDIyvBNCRBAjTVOioV/6mzMyoV7b/bs9lPPTUIPnjenYrfGkah7fyuY6 m4C8cLGNg2+saffAVJTZkB3yXUppBNYGRxmqEGUSp9BBZ76kIiSwRtdPH7icOxVw6Fie2yQ8 sW+ijoCqGhvfTY+VXiCGOCUp8UjGT2v9uR67FRvsi/cD1ArMpZp2sbdsYl7dfGBqTVoQGjaR GbQjIUO+kkCuqoVJV5Ap1rXmRrgxUMtW3elyGTkqrdmNhUkV/pop4SE+3s5AlKqSSXA32LAi DkMvdpUoZnx8NySOOSaF3sSLqtGgUGpM0myEfbiMqZIyDv8AngQMjBJcyjX/ABO2jW0pK0sd WWaL6SvqJWEYLAhC87N1f11jBB0SOQbFSKzBYkylUz02uf3pZU+P6aM9pFeNlUdFPyL2UxgN tevsjUuwmWOcqZrJzSW8hOxg+SWKuqKxgPSQSK67A+SN0B0Cq/4UchUa8qtNPXSSO1JSeDGw VYIv75clOr9F6OBGjs5Y72RoDW+FSMTfyM1CGtTuxifvFJBFdh+OC/MHUaZ5Oq7j69ev4/fr f4O//pN4jTyWYTN2qQ+aoAbIk+LqLYAC9EjjUKF05IJJ2UbXvfKfxbxj+sZ7DWPIfHo1s2iL EUVWFovgjZH1IR2MfxqwD9AFILJ+7trnc/G8BR8W8eqYfGR9K9WMLvXt2/1Of9ydk/8AfhFv xxxwhxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHOZfqh5uKM1fxfDkTZC 2fkuRpN8TJVALOqvsakcDQAO9HfrYPA1r9RPLqflNu5jq62bGLwlgLfMPR4HDAj5H1KjN1bQ ABUA7Jb8DlJWxltIshYbE0bspdFrxpI0Vmz8TrrZErxhDCZVPtmKoxJOieQ7GCeDxiKOatkL EONmgsPPZwoqRxoWKSKZY2+V2DOSWGzuL+d7PzDYpatqxbx1xosXWyUUliPHvJ8lBmjdG/uS dZH6bXY6NvZGjs8Kl2szWqx1cjjc9l5JK8zJfgRGSx8au0kVpw3YyIvfqx2vZWA2PY57yGeo +VV6NWXyLBS0Rbs27GOvSWIGE0rOullVezJ2kdlHVSFYb371V0rk1qKxGPoL9GpFaYRJ8deE 9pAx2onT0xYjbr6CJpdjXM9i+uNEVS/rK+P2kb6WSaBWliSJdFS7jaPE4jGgRE2/wAxIDJTu Yulk7l3F5ePK5meh8Hz1qxgqYyikf3shcEyMI016BP7vRP5+Y/IXJvG8JVjx1CSvdkti58cv wVZERFEiPIrhVLLCJdoF0UBCnseQclNgM9l0zaeW4yk8kCxGGphZEnYGIIyGPsUJKsQdMRse j65ireVY2h9DiMJNHWwWPtSfKLJWRrbyI8RmkKn7V6EqdA9SV0G3wNppXsZYz5TK41YsWtez WkrzrF/bUSRGdIxH1I9SCRnL6I+Rgo2RypF+3jsnBkMFTjtRjpTyOOuosqILQREEXXoJEZIQ FJbQAUHR2TVxz38o0s3VbdqxjjBb+GZXkVhY+Gu6SEEBtFEGyCygnfsHkWWPK5GGejPVrY6n 9QlPoheR1+UhTGkYLEr8sZkX+AUZVPsKSrPKXMdWpW4s1435BNJUWJnx+Vu/2q2+yqFKp8xh UFv9QHsA+yDz3dzFuW5Ncv0cXjmrV/pvhmx9j6YxiSKZRHEwHwlVHYkH32H4JB5Wo+Rwnj89 zEpPkLRBbK/IveExpIVH3J1OtFlYNs+z+Admwm8or3Da+enkbq3pUgntY67JCLkTrGo7wGMI zdSqfb1JIP8AsxIqsDmI80MxFmcdJYsNUSehegRi9S2wjVCGTrrsQgBcn7lGz7bdnL8ssNar cvJbxMTtLVkylYywytGyFg0mvkhkkdZO0bdgO4HvYbkWa3jbeTgpRzR+Op8llbvbGtLtwn2i dX7lj3DeiT02pAB9iPSxlurmkNW9cu06Va3Cl4KHrWFWDTrErvGOvXsCezbIBI96JUtLcOMi hjydyPFtTM5qwxhYLQRfkV49AMK0jI+/uDl9KQQQCftm7Hdq5ObGp/ydqOCbIrJcklvziMoS CCqAEd+2wApAYgnQI+jLFI5MjS+sTMyx2yFo9I5xIj9i00IAKKSgZhuRCAwAX2BSvAtiu0eM w921mpLn01yW30KtG/8A01CDQiP9vYAPoKffXXAsGkz0bGj5E31EmShcR4y1bZ+0zSj4yG+R jF1B7KWI2UK6OyeTlqmpJkLSzVSIoZL1T54AXhjIiVZQkY6xkGXv1A/hSSQqnnrAULGPqyTS 4827ls1jJVl2kYP1TrKs0zbALmqB2JBJdhoqNjLIb0WzhlhmOUrY+rHGkccs0CiMRFXiJ+8O pY6109R6bYA4EjPPjcRks7SijWGezNdggjghBZPmrwiqgXZ9OqyrsfgMfwdDkOvjMrmr9ma3 k1igt2zNLQq2VaEKRJM6Kwb7Ogh3+SDuPf4HPOOxFb4cVIWazPCif8x9P8kk1q5DM8WzoklC lYAdholte+S8W01bF1K2KjM15RHf+gW4jC7VeqkEkJbfcTKUciPX8/tbXCLiDFY6/Is/QwR2 K4En08rx9Y2rSXHhAUkL3WUJoAqFViNsRz7RyE9nIHINFYrxwYx5qrRP/wAwCkeigUE/ckVx mB+4t1DMNkg1VO9jb+Jp/wBWsz/OKsU1kQ/NOtncIgj7RD7UmXQj04CyjXsd+erAt4q1blr5 G3YsYalXQwlSkkkxrDvGpjcGIpGui4JJ+1T317C4Su48VhpVLNalBDjmMkk52kjRV5IzZjUB XkSWJv3ISyFV2PzuOzd7U9i3JDSmoZBbF6O3BBGT/wBOVHf4yWWNvsXugJ2qkj87ypi2hwa0 DQ/+siwl57NucTIszXGgmBiPoqN9CVO3HXYHKmXM+Q4vHQWA0rRzxRy1IYa0naJOkcgSOxpz pSSnRyRoEEKPZCBVitURi7ONjxbQ1WrO89OZrDWk+pkjiHWXQLL0Yj/cLsf4+l8XSui1buJS uGN44rVuGOcGWRw7vLH9xX/8SNSbJHwsNH8ck5C3X+kijgaRKztPv6NytlfjLB1HRFVSziKZ VKLvsRv7jvxhaNnMVshX8UrZOstdpaLzV5HdJA33CKMFCYy7hSxeRgg7HfsHgVVK3ib+Ugi8 arTpmUdvo3jvvuERgjUbMOrrJ9oCFF9Ar77ADfvGP06rUlr1nwcV7IGPZntGVoVZQujIHijK +pAAF2Tr3+1ubp4X+nFXxKxZsQ/A88s3dbMlZDOF/HUMNKoI2OqqNb/J5ulWpWoQmGnDHBGX ZykahQWYlmOh/JJJ4FbgvHamCEzVjLLYssGmnnbu7ADSpvQ0qjSga/A/zs8u+OOEOOOOA444 4DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA445Fv36uMoTXchPHXrQIXklkbSqB/J4FV 5T5JF4zjBIsD3L1kmOlSi/fYkCltf7AAEk/wB/2HOB1rdyxZyNbKyC5Zuyx2n+o+ltLZmYpE qFFk/wCme6lQCeulIB68yZnNxfqLkb2TkFq7XkQ1qVNIzCYesygKHMbqxcNGzEdXBPX8a3Ck x0ONuVcdkoqUiVPkVJoEJqlFMUbTKjdFsyhk2ygNsH3sqNFZG8fgjw92OtWr1p1hFaCW2nxB 7DSlng+ZJREWUHYB/HXR/adMlJQ/q8/Wpio69yWvUaka8VVnrAuTYWaORljYOjL+T+EJBPrk uK5BaMFx5I6lmeeSu9OG/wDEkbNIfk7V7MTBO5jcjq3osB12PfmSa8MLGDRmgtWWr37kj0YO 3ytJH1EbqdL2CGTrMPZCAL93sJVW7dz+WoVqlbJWOk0TTTNXqTRhvlV1X5lh2AY2X86G29gA NyN46k2Pty2bUFYyZC9K1wIUcWA1iLUEbelLq2n7RllHYAj92sdu09CeXJQSUbVZ5CyPQMkN SsXdVjnjlh7GFiQxdHK+wPRAXWalPLgczUgiqzCrLarrRr1rEM81tNjal4mVD7BKSOO/2jR/ OgwXLGbq0Y5rFWj5JSdpJxJKO8wrN2X5nijDGDRXYYe1IKn+ByNdz2KyWQlSjl1phY5IjFax JmMkzuxldOvsbVgNsq/n7VXWlnW8itCpWEgEcRqSOlmqj1xbkRFaMpKqn4rQBdZPypKgEfjX m2ZjmYRcnvS5MwgQW8qjUfkAWTSztolwnRz2WTTM0a60voINeTDwUU8a8fozX7WVnKzX7FAx rZ0SRBCjbKKvZW2GU9gPxyshuzW5MdSSpWnY2LUVdmUrWiWRCvQdmPUM4kbW1ddkrrY5LyJm x2KvxZeS1PG6pYgtJKtiu1gqPRlPydSdbGwCxYAlQuzGvZr6W/UqS5DH14oUjV4qiyrTcqPk WTcJDM4YspcL6IGt+ypU2rcp5eysMtq5FWe98iwwD4IZZFCCLqWkLKzorhpP3KzDswBPIl/I yVKrxzihNi7ddZzTlX6dj+0B4wQ3xyMsP7gWU/dogkbgZDPSXAtHK2ZpY53KK0ZjjglDOrSS EksqsXQE6AO97I/ArMffvYhu8UEnyPv5Ca0U0aFQCpCupCshfe9ggMB9o/IX9PJy/UT2qVm8 a8jdoYyiyTzSBQ0oawrq5XbOw+77ivtfRHPFC1HFlDib3i1SzC1kpWWq6NYqSEqqksSyspd1 9SbQliAfzyrs5W6bctQXBH0ljjEbzySp2TSIg2Auk+5tH7dHWvQHJ+OoyOuQxvSSJJSZZ0Cg RyGGB5V6usX4PVmHX0341r7+BaZfP07Vp7Vye1XsxRLTlrCkkEJgLASR9Y5D2KkhgPtViCCN k7lUbcNUW8VJT+ngNn6dlVPjrfSO0gHyT62jptSH22/QY/nUCbGWIcfkjUhjr5CvWaK9XtIV MSmSuyIiIDtnkcoCf3jbehrluviLZrJ5V46L0LF0C1VomYarkWQjEIpHRu6yqvtv3jQHAp2o QZHyO9XPZYoAuSe7ZjAnkikjXUZLMydmZ0OydbdiNb0ZuKrpj71GWw92aGjYrKkszOFALBV6 oA7O32yqAvtfwwBXqPpyUrR5abIYmSCvlF+WtWjjEyRRxPG8oDv9pkCgdj60Ym7DZ5AW8+Qo RXzdoSyUKy0UE7OJ3M5LNMZBtWMc0hYEEH1s6/BCfg7WJq4eKpYuRY94+sclgSfC9gxv8scT t++vMhJHydCrdQN/nly1vBNK1f6yzDPZnjsyQSHrBdZtET9SC8ExQF+0Y02/tOj6iDHVqtMY 7IOt18hJmfp7lyIfNbnRBDDtixLOSXCj/LAj3yTNkY7WasWVhSrQnlbIfLK6fV1wYWg+MQrv ua52wU6IGvXvfCIdW9NdmyV7FNAIK8dSSOpoWXmlEPy9RK4D9U+mBKgsdx696A4uXDjxdvYa lXWOyJ55oq/SPrGsqSFI112ZRDHEQwVR1cnX7uUkeXTG0XbFy1o3RTcF2ICNZgjjqY41B6yK 2upPUhXdWGjvmWxWhir2ZK1jG3aCASqkbMy2NLGFif8A+4jlDN7B67YqugTwq3yeW/qmYeOl YWhBbsfJD8tgVmX5pobPR1cd41HxO4kjVgS6jZ/mmpfQwvBaxEmRiZiuQrtax8aAWEj9p83/ ANyM/wDoVFBDAn8Hk+KCzNJFJQrRwYujTgeSfsTDLH88ojkKIQ69dsCzdirxjsQPu5b0Mbf8 qzLN4tJIjlLCTWRNa6RTKigNHZUgN3VYtgKBr8bGuEVWJxF7yDCmpUht2qny2K9HLUaIiXs7 7j76jMscZLMW/K6AUaPbnePFfBsN4kbE+LppWs29fMImPQaAHVR/j7d71vZJ9b1yT4743Wwk CNEbQlaBIjHLclmSIDZ6qHYgaJ1sf4HL/hDjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA 4444DjjjgOOOOA4444HznAf1e8ml8uzMXjOJt/S46nZdbNsqxEk6RlwPt2eq/jZGtnfsDmz/ AKp/qQMa8fjWCdWvXJPhsWC/RIV+3uiv6+/qw/B2P4+7Q5yrD3jhsO9LKWppI7U/RDajkRZY ooXVkUOUXqsn9s7k/wBX7OFZpszNVydrGs/j2SlowKHuLDIiyMkZ7KjQAMw+1SWI1oEdgCOZ rlTHVMbL/R7WGg+kQSrWlyzvXlJjb5P7U6AksG6gI29r/wC3uu1CS7DJQo1Y7GTluC4Y7iyQ wVQiO3brH2jK9QQ4UjX42CAJpkOQr/1mNZqUdy3LThyEk7zxww9R/aikj7AKAkg0YgF7bBHX XAxNZtUfH44rVubJpWPaOrdataqxykF5RYJKlZCVkMf3E+/TezyDj55JoJ2qM2VhfIRVngqS o1ey0yEmPrIFcBY1EcY7Hq0ZK6JB5nSzio5aV+hagpZGkgghexlhM+mZliZJII/7nXTgiVQQ OvsgjnnE4+tO+SrXVrPoaaxNVikkv2tO8iLO+hGx24UlQf3D8oNBW5eXCQTZHG4CrBXMTR/T 1rMLRW4JRJIrR91LfIwBH7iF2E/ldG+qrQe5ZtxSYgQQ5SuK9WsxFmaRZiiMqwKH6qg3/wBM FtnWv5hRR1cHXhlbJR4/GWIY4Z7KUI2f7qo3FNCxVirfnaAh/tbsToiqvX7zSS2r8VbJxQLG 7VZ5BMK5MjKvxBZA0ZPViYVP2rr/AAOpXiOa/jMNE96ixx1iu8FiWOh3j6noNr2BVZSqlu2w e37hve/qT28JhXr4y7fx9yrT3OyzzwTdhIzojQnttVCt9yaUF1JI97nNkhl/mmhnihfKKgqQ TXXc1Z2AV5jJPEfwYoj2DgqhGj75D8kgyVeimHy2TyeXtvKZ6cNe6ttGidf+oWBJ2G9j0NgN vX2khgzGauYjLyQ5Oreq5JIYkEQaKMQxFe0byGJAXkDuj/wfyp5q0UyyPtUjx9aFUimQSsSW 0ys3RiSxIL7A0BvXr+ZtCF73kBFiWMPPLG0tieM2CWMob5So24B2O35Psj+dDOti/fsPLVSI MlgSJIZFjrGUy7j3G/2H05AXegrEn0DwPEVJ8zIHrzw3p7pnMVCNJXlQjRC9FI9MzEjWx9u2 A98iWpjesPSxFLuSkzf2XZjIAezv1/j7Y/w2/Q3r8csLs0deOaxDA7/JG0EhDdDFZMhZpGYA q37fwpH2kb/kHB8EuQa0MbYvmnFW/uzNGPjZlQtptdQgPwsVG2OlH50eBMiyNqi2PuC9BFDN LNDXEUneSsqa6wsWUsE2w1vYIb7gfxyZFZyM+Nmq4+5jgteCSxYMcUvazoPBLIrldsfif5D+ PtJbW+w5nvXKomyFJ6UaWbJr5iB3tq329OxhdpNluyNsjZHYA61zw+SFRpZq9oWq9ipLYjR5 mWSgjIFMTM6knaEJ9wKyAp1IYDQWdqOGhAk2WSxaM0YRQDN/akijaF20V13EsNdz2XepRset 8kvep5y414UJ482C1roYHkUBpBJ8e1BMDfI5ZHUaIbTe98qMfalxFO5XxtyxAomEizvbEbVC NCRJVZWCt1RtMmnb8DuNgeUx1LLWdV8QIa1mTSEMPlheR1VY1VCFYLt2Usq7Xt6IUaC0+GTy iE1Lc0WK7W3+rX5etiD5LDxok6EBe4Z/cnpiraP8cmW7FdIrUQgkSS/joZjdyKrZgjaGVBJB IVi2qfIiod/yQW/cORq+UF6S3cEFiXGTT2btiHqjfCpYf2XhLr8i/wBxG0CCD1KkFTqQLSXc xSyl92iWE/HbR4wz1UJ6N2Zo1aSXcrSaAOv7ZYn0QRGrs9HA5C1i60y166drmPnmX+300Os+ wvyKdbSRNOrN01vR5Dyq3jastNjadKetWllNY22msN8ca/3WZfTANDr+G7D7t+yfUvjs8GWq XBWS58VRGipWW++yzxhHSKNlJZ0nMhaMknsB+N75ByDNjLHe/NYhpy1Y/qC1SCOWRkd4FHUg MoaJSevU7GuwO+/CrPyKxQ/q3wRsspyN/r/UxGsxdJVr+4ZG9AxlHGgy9SwAOtge4aDvirNe 25BuRwwSSq4knmrqYlWVUlcqxVk6FopCPt/A0DzHjjJ5Bl7djxHC2rMv1EkUMsccS10Uex2g ZZAvZXcdfSb9/wCeu+4f9KlyM+L/AONsgqSQwHvh0sduyr0IVtHqAvUElQO2xs79kiqreGZz zRozUEmNx1izYspkobA6Ie2+0SNGJUjdyW+MvokM2/xvr/j/AInR8fhjKD6q4qCNrsyL8rqP QGwP4Hr/ACfyST75Gs5nCeLzV60mRiowpX6wYiCJSdbABVEBY/4AHr/2PPUfl0H9QiqZGNsb YYBhUmKy2CCSO5ERZUTevuJ/2IGxsNn45r1HPnLSRUl747ISVhaaCVOzCMuV2pOt/j/B12G9 bHPZuXTNHeCXJKtiEImMWqEmjk3su0hYa9etHQ/34RfcchWRdNiNIEhauxAlLSMjqPeyugdn 9v8Aj+ffMkqWzNEYZoViB/uq8RZmH/6T2AX/AMg8CTxzGkncsOrAqdexrf8AuP8AI5k4Djjj gOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444HznOf1Q89n8dpnF4CJreVkj+ax8Oy1OsCA 0ra/G99Rsj2d8w+ffqvF4/fgwfj0SX8ralFYzMx+Go7el7kA9m976j+B75yuTEXmqRZHNUfr I4J7Vm1mJ6Lym0sgVInZXKjoCpKgk/t9qB6Yql8YnWkla9HEbX90SztNZMyQvIyqkssSK21U v6DFWL/j3oGyU2czUFpILlAyZNzZtHIQVKyt0ZS+3DSR9iwLLsqexA/coFibCP49k8pksbLe ylWOvU1btGVLE7MZOvSORYvhVlYLFpiTrevxy1v2KVqjla+LZHqyxm1ZyWNaFURdCQoYXdds gddtFo/j/UToK6GlBkpIcjk8ndpX7zR1Y8pZm+F5FkMAAQkkkLXcns7dm+Q/wDvFU8W/oLV7 NCzfIaQlJcfrsyGv2l3Mjq3eNlkYRkDsUC/yeechLYrYTBy2BNXhx80a3qk1QStWs14Y1jld QN/C0PQsN/wfydc80cqJMjXz1KzYElaWaeS+a/1rIyxrpR1YO0fRifvC/H8gBPb2QmpmcLj8 Jj0kxrYxHYW0N67JMtv5AEMpZd9X6yhmRlKlGP8AsTU5yvDVxV+nkUiikvSSRRzVrVeyTIkn diyRjrGiIV7bIcdlI2A2sOTwEVjEDKUIrWDpTfDLXsXolnrWpZApcF1B+Ng6MPwR19aXZBn4 b6O5crWZaOLz8t5DCy4/E97MMhVSzsg6xFQzFT7/AGlT/PCq3+vz0K1S6zzS2WrJGr91lrTv BOYdFCSs/wDaf1rroaOv5NhkIqhr5QURCmOtVJLS2IalqN/jjd0AjQSuiIreixUaEpAHvkzI 4DKZPN183iocHSb6toYavd6gLhlJljcsgkZivTaHWio/HsRpna9bgF5auPyGNqd7tqjKrzTS JGZGWSMjbOn0jgoxVAf40QWIpJMhRzRlu2E+KjjYYW+KMFYXgPRVhl+MGQMzKpLFm1rQHocr cP4v5jkoheweGs3o42aqLcIYKyv66qG0AoG/wAB2965+g/AvCMdi7N3K5ZIZ89kUE1iOQgvF C4AAZAeu2KMxIGtllHoc3ueS3HWnavBFNKP+jG0hQP6H7j1PX3v+D61wV+bsX+iXkFSOnaz2 Qx+Fg+oKM1q0HkrqHBX4/XTsxDH8/wA/ge+XVf8AQCos9mlP5SZJJjIYVjofIeisOzHZ0r7H XYP+38652aGtiPgno4lK6SJK8jJU+Nnhl/BfTeg3v+RzLalks1JviimmZJQY4I5DXkfo47aY kbH/ALA/g/nfBXKLH/w9xGl0m8rv/FFIXCCuAvx9dNtVP3OdD7vyQACDrmrZv9LvGML4Xkcv FnLV18fLHK0f0PxaR3WMq6tokgkke1A97H552yxnLsptyUbKz1YLDVZFrY+ZrEbr6bQJIbR/ 1BSPY/POX+XR+YfRj+v+Q/X+MfUV47UFvEtXkdS66JAQdyCASA4J/wADeuB58T/TXEZTJJUk jytBhi4ZrsZsxTfWLMeuhICV+MGDfpQ3v+OoHNrg/Q/wW3GzPiL8BWZtJNYYFR/gaJHX/B/2 /PPH6RtUhhtCCf1DQpxMZiNwt81gNEPxodgSBs6762dc6NkMjDjYpJrX2xRxNIzs6KoC69bY j2d/9v8AJHA5h5D+h/iJpgoMhFNPL8cbQPEAjvvTFSF7AH+B7/gDnML0N7xXKxVJ6S3kxM0d MT4pFQySiQt0YqOwcqrt92z9oIA3z9ESeU0Z6AtVjIW+IPEAPl7M3rqEjYmTr+SV2APYJ5xH zq5f/Tjy7MVoYZa2Ny12O9Un6/eT2VpvjdSPwSV6N/pb2fxsKOV5b9SJ69iWO7RrwUbRZlgB rRbVwFkIVj8Zh7qxAHX2SG5IWH+rPTw7NM9bIT2Hp26bk/Udotrvs5KyIPjTpskqSp1oEzl8 2xLZ4qvjlfyA1Hkevdl+WT7ZdfaU11bo7qpkckkBTveubVfjr+H10ix1TFR5bH45Tkr0jvqg 0gG2VQCsX3OGXors59dR7PA1PxvxPy3yik1bG0IcTTaoBYjt1ZI+0y+llVnQj5iST3XRA9E7 0Tef8OeH4WtateR5OTKJHOBkcfi4mNdZyzAMzncjhPm127E7Hv3peSI87lcf4nNkvIvJbU2O k6JQNkGB8i4jU9T+SsRYsdlVLLoOwB58uZD6XKRihZEuXio/U0IKBUU6NZwPuRUcAqA5LFl7 syKVCjXA2nKeTJ4/TmydO5BicJFGY1rLUb55bD9iXYSIrbX0Sg2TskkDR5DueXfPiMbNSq5M R5yFjWirxCJZvfVUeZZCYCdAswJPU/wRoUWK8hiTyATYmfNXsuajdctanjlr2Y/3lIY2I7bK nUYIYEEEjqTykxtyVoEpM2V7f1FI8nVrSNHdyiyq8ilEGvijVS5+NTo7OyPzwN1s5Keu5xct Wri7F6yiy4LHIXtTdz13Yujap2JLdtdiBoNvevNC7VsU7OJfCJkXqJ8RxFCtIs8E/QMZDbdt 60AnybBbrtS3rlRbrql7G4F1l8fgyMyWYcStoBe0atIvzSkmWKQuq76jWinskE88eN5SvdEl hflwscshuJTjsR1KUUe0AaWQNudgIt/av57Bh7PA2+hn6+WqRVMS0NuuFgsWYqskiJVVgfmW zYIPyN7ZirBHY/kfk8sfFPI8f9NVr28jVWQ1frK9WvA6ipXJOg7bIA0VUKdaI0N+uahFmLA8 OlrRwSQHNTypTM1WOlQrI7yHX3qDJtNt9yuNkaP882bJPjbceM8cyZdYrI1YgoxirWgWNtt3 LacK7jqACO2vX4JIbbTFiWeJrsii4ldTJGjr9pPYH7dEhWI3+T7QD+PcurNM1KvJeiWtO8aG WNH7qjnW1Det+zrevfKuTNOcjVMEf1lG4/00awwkSo4Ld5GLED4gFHsA+yNb2OfZWihyteZK KPWq0pGrTVyxCr9u0AACDYUa9k+vWhvhFmfkFvS10KLGAsnYA7J9rrXoaAP+/wD45L5Fhmkl 7lVQqrlQRJveiQd+vR9fj/8Arnp7CwzKkxWNWIVGZwO7Hf2gf50N8CRxyLXnll+ZLEJhaNyF Pbauv8MD/wD2D+CD+RomVwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAwzzRVoJJrDrFFGpZ3 c6CgeySf4HOUeRfqBb8jks1vGjPF4/VlihuZKFNPc7yiNo4JGIVAB23IfQ1vajRaB5z+olvI WL2Gq36OJw1lfi/qczOWVR1buvT2wkHZVUe+o770w4xn1+Mr3szZpZAVLVUpRfFVE/5Osqfb IYmf+3Hti6R9S5IJYkgaK1XK4f8Ao1Cnj1pSwZKnHJYgQzs8sEhtBYhAqf25GZW3th3cR7JU a5R42bHxZzKnIxTySmxFZH1tWtVVZSHLqTKWWOMknQ6N20voEDlpi7FvM+PW8VRvQ5c2J3nr V7KvWvtOEXU8b9uigMWYqToKjE+yeSMBjblrOMiWJpUqZSGnO82PR3sqoZYx3P8AoMbSu7n8 Dqfe10VEt5jHS4yGtlsrJDWSatPShpd7IZUL6WGUIoidElUaIO3XZ1sjmG/g68N602Sv+Pir SR5o3txpBanRo01HJEhDsWU+mC9t9mDA6B2SRYTiJrD2JVp3K6WMbYlSCo8Tw3EiVgY410hR o22CdAb3srqPmcrNSy2bXFORlMhPOmQkkc9RXlJECgksS6h031UaDKNbJPCI2HTMW7D/APBO Qpvdhdoa0tQpUpqdtI8SLKpewOpYkegvYH3614xDVczmnqW8bi5s5bWKJzXqj45A7KbDho5G jcqkh9EAD4+x0Ro3eQyOLoMmLifBmvh5I4YIpcezCCMfH8s6yOdKpmLfc2yxRVG+++QcHbSr 4yGyBxOLqS4dK6VNSh7cz/MwUt6CiYxhmP5KfGAQGB4HiymPp+XXcPXxUl2zTx9tWiqz1lUV /kE8MkWh1jkALH0rN7Hr2SJNsYuPzZIbk2R8dvxJGjU6sKQr8Ld0MNcBdylndGJ0NjsfXoCQ 2IylqnclteOyTI1a7JLG9YUfqndoVRuyvtWLodIxBKg63vlI+Es+T5jHNjbk+Ht4rEx1p3zl crKzRAytKoAPToWg0fRPcfn3sKryTCZHyj9Wp4L8bVa8LtFBEIwTDDANmGKNP3tofaB+QwY6 B2Ojfpz4lh/Jb13yyTG5GKPJWprS/USGNWDStuFlU/3YyvRvYK72Nn2Oav4L495D5lUNjyXy HpjRCrW55bJexJVYkiLuSQit02d6Ov8Ab89azOaoweMW0+TG47ExUmRGnMU8JA6j4zCh+5db XSn+da/HAnWs+lXJSNHGWf5EhdTPAdKJlTsAG77PynQO/wBmtAkbh385fpiemLMiygdxdGMZ oEBbvvTS7cdPt0p/I9f+nmujO267WYK2Lx2Ix6MFXJh4se5jEn5SKVH7oBrZOgd+uafb8pxu VzEuRs+QVs3Mi/HVr0MB8k80SAs3YyqoUrsvtWXZ9j+BwOrV87iJLUNe/naF/JxSq6RFlgaJ nQhVjT23Ygn7SSfZ/wBhzA96bIYuCIVo2B+NGqO/dpQH06F5CpJ6kN7UEkAgvvmiY7yWtSp4 zJVq2XkntRRiJf8Al7COsX90oXDsYQA+z6UAKT1/xUVbmJr14MpVtyzZ61M8/VY1jWS0D8if NPMEOmVddVKr/PXZ0Q3nM+Q4rA1rED+QW2rRWERpWrtkHrz7BALEsNspBTYAUrvROxzVM95B isz4ZLSS1O0Ud2BYr1q7QWvDuWNyDFC2n+1SfcbH938bHIdHyeetmBWx09lJrYDWcZAleIg9 WOlEoAlZztdxKPQHtidtXyZGvlkv3MlgsXiWxeSpz/2seYOrvIrFJWaRPkbRIYFQNIWBG9kN 28A8kxmBwpjnnNqwuKiMYrkMtpY5rKAxD0dfbs7Cqo9nQ2eZ7Hk9rKW4rNyWRElmdKKQM3R0 Gu3xRD3Zfrv73HwqT63o70qhbyKYjFQSwpDjrOPg+VDa6Vm+RrEged9qwH7z8Y2CFCk+xqaM 3WwWNafqkD5Fo4fnbIrHfsbP3MpYj6eBlIZQACOwIAGjwNkx9qdL9x6s7LcaOX66nHbV3jPV uhtXNai0eoEcZXrtiO3456t5+HI495szUx+ZirfYVr/H9CkTKD0a3MD8hGkb+3piwH2+tnWL WZxFCDFpMcJl0hLTJQguotPGs2iDKQx+eTbD2ezN0fS7JIyZHyizd8kKxZLIu8YaLUkFdFhk JJGoJSBD+0H5HLnqfwDwKzG1qHj3kN3B/HJdpZXHtTwrVoWWZ4p2MwIViPYb7ezFSNKTsfi8 s/RXqdDMeSFq0MjlsxTaNCs16sAhSQdgZCxClFHoEknYOuVGRx9/KQz3WSOtlKna9XyKTI4l lSPuqLYZy9g9Oo1GERTs6Ovum3L58zxks9XG/RxeQqlihHMFcDIVQvyR61pBIihV2QW+PfoH XAtMXDYvZyB61RJ/KJJ2Fp1D/SYOL7uyP10JHbsWKsfvb+dAExulSpFf8dpkriU6W7WbkXsY ViARxG3VWDB4h9w2E31GtKOYKVy1Sw7Wsb8+Goy2GRLdy3UENSRpQj2GjHVpHADBew9E/wA+ m5U5mjJXfEYmjis9FJUmrskcWRgfpEJOhiVU0PcyBuzb9r2PAzVPIYsqwxOVqTWsfUc2MdDk rpVVSwzCGSZ17yB1+QANsKgAJPcgcjvksTbuUb6XJrsrI+MlylmgtiOEfGDFHDEQP7hCuFG2 322SSxXkizBkMxkp45iYjJYENmczmCKVIbZH02ootlh8isZ9MBob19wGDI2slPhcZmbde9h8 XXsVZfrIY4gCO/xFVeMIURUZyrgfcW/3B4E3yWlib0eRx5gji+KsYwqxmMxrHHHILNyRACSF UgQgFh/gn2s3zCzFXp2bFK3HJYhgjrf1GSj8dejWkBQiHXok9thUHYdW2W6jmLJT15MNkJfg jx3jbxExSwymKe7EkmvW5GVCRMpLuDJJ23obHXzWpvUmx0f/AC808uOIfGxwPZeGsyur9JEU gP2fTSO3v/KAdSGbMYrKY/H2vKc5YkljxEiTYoZEbEsaDo6pET0i7ggjsHchQfyN8sJM0PHc efJBiaurUySGTIxMSncoI0rySP2fp9zEaRDtirKANwsdm1ydPG52aEyzXvhUZHMRr9JTZUCN 9PXMgLaPbchI/nRYjqcWHXE1qsN2b66zGI5mmz1y0IkhCsIXjiY6aHQZQoRW33AB+3YDdIvI Ibs1WzDJlLNvIXYI5K0RnFaMaP7G2F69SGZlLqeu9e+XsdajHYuR43DrFdErTyLNIYlXt1Vp FdewRmTZ0NE/6tbJ5yWplor+ErvS8ytyin1MUy2Ia81WJ+wCTzSHSfaPaxhztNkH7QLG3eyc 2P8ApstftVccO1aPK1LKzyZQIjqg+EgPLtnXsdEP0P7R+Q6Z4zkMXYwc1jH/AFMgth8i9WeL rMFmJYDp/IPsAjYOjonmd6NbJ3Y8fm64yIrFbddrFdTGpBKr797kX3s+v3eh+dU0GKyAwFpZ IDdMOKSrVgVRXWQfEvZUlVi47nQ+4faR6/GzLgsRZPzMSt8kEBoQK0U6PG7yOzyrH70NqqEs vs+wPQ2CRsy2I5Onxnusi9lZfakeve/x736/zzPzXq2QEecyt2zPItSOuiRxKC4KxdmklVV2 fZk6/wC/x+t8vY5FliWRDtXAYEjXo8DJxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccD5zmH6k+Tx2Un 8dqzIkMaO+Und+gAEZaOuh9dpJGKjqu/Wwd7PLDyz9Q6tTCSv41chuWWV0jZF7J8oHpO2ipk 3r+1+9u3oD885hJfs5a5RuZEQ06zfMmJrx2YrbQRyGMh2JPxxKEjKBnbfYkgfb6KgTDD4SH+ rYytNkpK8H0uETIlCHdI3ezaZCPaoCvXe/agb+0BdSRcslwZrL2sol+zB9RJYk7t80REqkd0 ftplTqNgD87IX3zoFF4rF7C1LsOLh+ghu46uWf6uvNWREZmlYSKFCq7lnB/I0F165rmXv4Tx +7Lm6WapZ3yGftNUWtCUp4/ZADKpH3SKP2qdBQvvZCglWefzuV/p9GLzSg1/PXMS9aNpYYwt aSeU/Ts4/CuEWT+NgP8A9+SshZTEwwYuraxOXybi1GY4LxlaSZ0CyWH9Mocxx/Gi73tyf568 1qrdlxuJfP3bVixmc7aMGPvW1eQRRLpZbKhlPZ/9A19wG9AeuTfF4rOIw2QfxqnZjzuSEGNi +xfk+IxtLJPGjdSO6IvUHWyfRJ1oLezlcTio2wyX4YbsiRRCnjceJBVkb75o5ZhogNOVX+2W 0saDXK+xnH/T57NK1H/W8/cpx/1UIqRLRYvsBpI17PL2dSX7DTa9k61U4fBjxjMPNla9gyYu OSzWkq9VdmjsIG7AMGBCiQFW/G1/g7MrIeM4e9kc3Yz3ki4jLSZGSfpJVMongkHdfj0fuJLA ED8b/wAcC2seUJT8Kr+RVKDizbtM2JpWGWVYEhRvllYqo7IrsAqEDRjQnYXkTE+TZTyGG95D lZK1m547UVMbVFYRxwGV0QT9F/IjUk+h9pCH/HJNK/4+1XFQXFprJhA1WKOaGw0cvV1ledDG rEMGL90ZSCP55EsxXFs1c54Y8mRuNWkhMGMxLiqKwRk/Mu2k660eykHSrvYA4RRXcDk8Wxuy Za7Q+rYPHfnZ4xcYsjR9n7H7l7F29fb1H5J9beLE+TOIx+Wp283mmx1aXJV4WHzaSWT4ll7s O+0nVmU7+5E2NE6hUb2RtyVno4PEYfIQCUCOzXPaB1jLhYoppzpiGUrqNR7OthTy+xGMgxVi Ty6W2LMzL9HVymRXpIz/ABl5rTdxskSAwoFBIX8ByPYWNbJ479NMDFixFNFkVttPftvQnFSy 2j8kSkEF+sZJGwy/YSfZ3yPn83gp4pPI48Jj4RDMl2hXYQGxd+MLqQomnCp9wKk+hsn9muBn xkbjWKE8SCWB6MlytHPanEjgD4/qLCxLG/sn86+0elGydZSaG7dgzN+KvJPMsMYgrgPJL0iY MJQ0iovfSsxKSEDTHr62Fnkry5GeznJqSwNTxtaD6QwGGShNETIOrqyL76Ow0WOtAgfgYauV r5Cm6VcBkVtW1gYw0aQRoYvjARGuSktph1PcDf3DR9DkOvPfyv1NxKFW7OUearHlGFl4gJVC oss4VeiRsD9vb37YabXF2/ZyNiCpl7sV6Lr/AHo2SWJJI/qCfhDqjBdhioCIv7VKn0AwS7uQ wxnlm/oVOkY9V0q1a8kDNXl2EWUF4/k162VfTdtnagbny+Q4GNpZIzSinj+P5GqWJLdmU69x rLNv7ApZPt2v3EjQQ8wWrGWwlahlKYfESVqvyTwSdZ7EFd5zGfcpkcOpKMSsagg63sKORv6r nM20V7J3r8dSLt3mt34/ik+SOSIOInUGMEM+/sOl6nro7Iffqq8xvPghkEvqny3ZqeYkbShd Qxl0770VbZbQXfsgehWZKSh9cuFwt/objC1JFgkaUJLGHWGNXCKxZjIylup1pD7BIFrO+Zzf kbWcLYo1KPjDLHSstYiMa7AaQqHVVc9dBSfjUAD8H3yl8ur5iljsNncreW3kvnKWAt1ZY4iV jEMhKP6J+IuSW0SFHsAjhWxWL9WfN4WRct/VsllK8STve+R61G8jJInQKFXsD8oCD3tyD+4g 5JoczbtPQydXI3mmrCSdJa/wyzr1kBeedj/y8fZdA/krGuwRoCB5L5RJQ+khzM1i/wCL5yA5 GWtii0afOrsGEZlQOkRdUYqNe2LA+9GGLWYeGNvGrVHynCxqBPWiopNYgUFiFdJozIyqD17h dHX4B3si3jpRVsuiRSU8bPDKVqvhZUSW1F8TN9uyRGgjO/qH0zA/n+eZ7WOKUy+ZxEtGtPYJ WG29i0sk42VNeJZCZpGUaMkhRGPXQ9ndLBPlPJJsvYwmMzmTsyuEtxyH41UDqhMqKiB1KnSR dj16MWUgndotPyXGw3MjJlHw5qMtWrfymMdbttGATZZnI17G9Et9gPUeuBY0K1XH5h/6Z4vm o76QmKCS40H1Msci6YdS6rBp3Gm0xbehr8cpcVFkqRg8PbH1sPenuQW8dPNZEy17CA6cyISG kcIVKhQP5J982zBYkzYxJ7KY/FYqMq1cyTN8VmMhmMkoLrJN2RQ25Cv4I6a2eaf5dnq9Cl41 ax0jCKjKAt2yY0lkSRQ4aOsjI3wq6dh20u+utg8C6v4dLX1diKDEpHdh+WgmRyDVmgsNKzWO mlAZxJ/bb2G6ov3EHXPdHCV/jq/U0/8AiKOYv1EVr43smAx7kml/H2tI+17lVEaBVOi3L3Dy ZPLS/T5KTHfWXGOVxstAOIEkQhZYl+5TJ/8Abc9jrszetoDzM+MjbyCvYtTjHV5royMdqG27 xWDGB9zr8joiv/DfboADZ/aQ1e9B9HiIsVH9dYqdxlbUkKpXhxwdyRA3ZQXiLRsdAjZRfySO YKMCyZSCfKYxZ7eQnNqhBXMU9doztkhmjIb4225DN19BB1KkEnccTHVsYwXpkeGKRnna/RzD LXtSD8M8jskxbZKhGJRev55S2c346t6x/Sl8fsWXkaOSw1qP5bKkaYiVC8qv1Ppwfyp+336C jnkhxFiZ8VQks5msWV7+NrKaWP7Ed1SKIdC3T2RvtoDbfkcl0EqpUrfS5KylS7HJAM7VdVkv 2lPppUJAYLtesfZmbqw17O48+Jo2sfj5696GfHxTNIuOrrkbMaRqzklZlk6tJs799AST7A9c tMVjr9aWnboiGlFNWQzWK1ZVaCvs/GQ09ptI2wToA70d7HAV/LsZ9ZRzNJYJnrUxWjmG4YZA OiiOOaaNSJiDI2hrY2vY9ee57mJopNWybePtPbt2JYv6vGiyKZ5HdWbUUg6gaHYsB+ff4HOg +P8Ai3jT0I7mKxK1IZwVeuepRwOy9WUFkKgliAPWyT/J5Kk8MxscesRJbw79uymhOURTvf8A 0m3GR6/BXgapj8LNdyX9Xv1YmScTtZhWMTqyrJEIevxllkaPo/X1td/j0NwbuJu3PIYYLuSX KwQ5KJYktrG/xBZtsrN2JLOO2h0XXxnQ9fdttf6/H5qb6j4spaigeKgyVXgd2Zg8okkYlNf9 M7XQ/cAuwF5Hu46rXzddEmrQZCNWy2SuGM/H3WFoEdlJ9LtmIXsP+kffo7D3U8Y/pde1H4cI Eisj+5Zs5GecGVQyFTF+NAE/tdTsKP8ASOXGVXIUPHEo+O1oDdEaQVkdWWCMDQJJH4Crsgb2 dAD3yKwsz5qW/j8nXrU44Y4JROrsUY7c6UsFVtNHre9e9j+OZsZJJL4iv9A+VpAs0daS85b5 GUuqySE/cVZgG2PemGuEZV1WyJp4SOsn0sKtYiAAZuwKxKT/AAo6sSfZ0o0DvlhLbirxTWLV qGOvEAHYnXRt+9nf+66Gv/ffPcNWKKSSURos8/UzSIuvkIGgT/4Gv+3PFiRqq94acs7SyAP8 HQEb9dj2I2AAP8n/AG4GYOzu6mF1Ua05I03/AG0d/wDvrmblZQhatkL6zZD6mWzMLCQE6MEf RUCgbJ1tCd+gSTyz4DjjjgOOOOA4444DjjmseZ+b4rwbEfWZWTvNK3StVjI+Sdv8D/AG/ZPo f+QOBaZrN47AYyS/l7SVq6EDs3ssx/CqB7Zj/AHvnKfKfPL+QsUljhP0dkh4qtSAWLUMqFWR lAcB5ASAykdF0RtyCORcxmsnk/NZHkexkspTnsQ47B0LH08kC9Dqd2AIX7QPtckns3r/AEct 8djFwuOoQeQ28hDdzNmrXlNN1hj+b4nIjjkj66jH2jQHUFfWySeFUmBwtbLT1I8xjsityoYQ 9eW1HTY3dljP8PssSp7NIx2dABdbA9ZvCJn8nFJVV+1mu39LiMcdau8ygFZCU2AgYjpvsZGG gehJbZJYp4Eir3p6CXKiySrJbnFmWu/xh/hMn/UIAZ3PsmQIw0q/bysnxyDFwZCfIXclSaF5 IL+hCzCCuzJ1ZiBC3yNM4ZwR+NaAUcDQchBfHjdXC4eLJZCO3NYorMDHTiE3yMvxy/2lbbIk T9Xk/gAj1rmePyHD4ehkMzhLC0YfgSrBHDIiy17iFPuVAWWZCF7lyN/cQD7PNws3xXuyY3M5 THVZLkKn49/VxO8UywxJJFID3kYAq7qAf7Q/Ho8j1aGL+iix1rCQWjjLczzYpoviMCOCsAaM j/mDon7wzOjP67A+wpG/4cvU8Vc8hx9mOlgakawCowkWWGRleIyaZXSXqwY69MX9f4MVq+ev eZXsZJj7t2jdEqPRmQvYWvHI/wADyfIA4cFx1fux67G9DQT4vDUMstajFRsZPJVi31N+KI16 qqjqAIVSNkk+QBR2Ghr2PXL6xj6dKjCt2ldv4TB17HxWrlfRV4pQojSdWAEfbQDFWLASegNa CkxeEztO7StNBL43k5sk8QuW4BZNieVR8aOGZn2QZtsB6DDe9kjxh/6lV8duy5LK5KGwqRQF 6dqZZI4lsiFSFYdXLH5FABA/t/ga2bV7WPipxZB4AuMJs1IKdRvkjKV17/JpukgZnQMHVuwV UU7/ADzB/VhUwEUIu170kKVo3ijiins5Kw3xT6/udy4BnlXQAIPvZ9jgZbOC8W/4iC1Kl2MW pq02Rr/bIjQiYxkBFVix+VBsf/pc7I1v3ame3kZsJiMVIpWqVtV6FfutOqCWPxsOomWUPII2 UhwJ5B72BzYMlFO9ixetZ/8ApkdJButBcZPoY1lSWGSSPWnZUlQFSSGL/wA80/JUPrJZ/Ict VTtlqvzRwpakIw1DoHEiqVCuR2UrpgPkbqBsHQScZUreUZO9BYeGFbMnxWrF2y5lrxRIEnm6 u7qHlGo1YE+kJGtHkbNVaMf9QyEURJqojPTtM9eKOoGWKuqqGHxOylmXsHb8E6J5gllyOM8a grWMdfjoTWAoSwisbFWMfJWh6AKJEDS7dkJZiX9EaPPtWvBi7VWOixWskbtTilJ/56eRjD9U IEG1VGUgDv3jCqwX+CEK9msZYmqDKG/ALHR4rMteOwTGHdpJkj+NI/bKSHCuxBfZ+7XM9e1J PmKE1+I4S18r/TSpK8zSS/H8c+1jRiXA+MdVRQNEb2Ncl14p5pHy8s82RrUkh+nyNstIt218 pRZyzsvZA6tGI/ZCdyBsjtCjpQZXxwYxJluZqt1sTW3kinmPbfcRBZWBGpuwOlJYFvb+gGN7 d3yOu8dCKXHwzWo4Umo0zNasxAM7SdtbI+SIuT8noetEDmZr+Wa9dhyNXLJQm+H+owwkTusc cawD5eyMikGJmcv7PrWvuPM9qpVjpxQZHFYmZsdG1GnJNmkVnEbBwWk2qlD3CFQoYhm2wIHL GxjfHp8LYtXqNrLxwxRAjHUW+OsezFkiETmAaDqx3IxIJJ9/kMeBoGN1q+Nw5vFTVUdClKYX GX+4rkmbqsIX87HZjtdeiCDZQYtreQyWUtDO5pLClIoYU/svG/YfdZcEFSki7SP1v+CQdXNH xmXJNkReyF+yuu9eOZbkvxMsa7HuQQEhvkAUgjevbD1za8Z4RDJg6tHPp9WsNkWmWXtt5FGl BIkIKAEjqR11/HA0Ob9N8nkbCJh7ENEkILEiUFEyI6gPHJKJUMg2v5VQfXrX45OkxtjEzW8d mpK2Ygkl6R0p7NmD6mLQBQRSLJ8gj3sMrE61s/gc69DDHXhSKFAkaDSqo9Af454sVYLkJhtQ RzxHRKSoGU6/2PCOCf0/HeLWoK+QgrW62Pks6SShGfqqUxUl4WYdGMZKfaSz7LDWm0dxy36Z YfI+PCbE5L/h9gotrZx9zcBm67MhXSqBrX3J12P4AAHM/n3hGSl8fnveO2ZLGVo3I7+Ph+nh Xoy/ayAqg7Aodabe+o3vn39OshZfK36BglgoxhBFXtxyrYRyoZpXV99VlJcgA9dxn+SdlaZe 8S/UChm++YpS56AMpfJ4ywsVmRV04BUsA3tQumUgDtobbZVf1JvDK1q8dqebK1T8bx5LDFLc zBGaWMfCG0pKRqft7Ane9A873ynzHjGGz80EuXoR2Ja/YRS7KunYaYBlIOiPyOBymt5D4J5x cT+teN45Mtk17wma6vR2SP8AbI6DvHoDW2TX8An8c2pf06p2cZfxE3iuAxVGzUaMWaUzSziT YKHbQr+PzvZOwOblZwOKuYpcXaxtaWiihErtEOigfgAfxrQ/HNO/UHyiaWrNgfH7UUEro39T yUn/AE8dX9K7bJAZ/u0FBJ/Prgc58dyJyVTH5Ka5ZS4lVqlGxHKX3kazD7hGCBL8qSKvvZID 70PfOlz57x2t4vJn8hgqsWQhZYLVQwJ8sFgqNxs5HoAe+/466P45yzx6PI+K4G74/YvVaQ3F lMfYuMVeusjhIJ/yyp/cCB10NLI2yfxyffvGG1kbNWzksatNIKl2GWN3kmaSTTT3HX10DMxU LssCdDoQOBdWsdm8zFic3at0sEsUCyN/Vm+qeIMWGxI+gFJMbFQB/gt6A5AysmRxM0uFhyOT tzM/Rtr9R6RS246jFjMNqAZOqIDs/wAALCuYmPJRH+oR1quTSvDDYylq5LNLULF3iMcbAMJm EfbTMOoZB6/Ax+Nf8L1cdfeRsgsUrq8+WyE8k7W3aIyf9Cu51rsGJYnW9MQTrgbH45g/J83L bR8pVio1z9Hao3k+uEsjxI8o9CPoR8jAgH0ew/A503EYtcRXq1GuySiOssEcDBFQBABtVA3/ AAP5P/8AvNXxU2Np1461Gxj8bZSm3ZTZghmjJZizOPjYh1VJGPsjasG37bm0Y7PY2c1an9Wp 2Lc0KyxKtlGedPwXAAGx2VvYGvX8fgBZxQxV4wkMaxoCSFRQB79n0OYL2NhyCqs72UCEkfT2 ZISdjXsow3/55N5Hti01SUUXijsFT8bzIXQN/G1BBI/8jhERoJMViUr4KlDKYtLHDNYaNdb9 kv1Y7/n8EnivUuCSzLfetP8AK6PFGsRX49D9pYk99H2D1X/tv3z2t+OpCkeUvVRZUKJSD8Sl mOhpWYkbJAHs8nBt+tEHW/Y4GuVILmNsyrdtNmrtmdJOi10gjrxFwO3oH8KPyzEt8YA1z3an kSlSp4K1XRBYigSU2AxZY2QvGAQezGNZd+9/b+d/i5u2Za1R5oKU1x1/EMDIHb/t3ZR/7kci S2Y66xW7rNXaRVWKrJ0LCUhiVXX7nI2PRI9ev52E2OeKbZhkVwrMpKnYDA6IOv5B9a5n5CoV UqQN0j+NpnaaQFVB7sdnfX1v+N/7fk8m8CMtGsmRlvLEosyxJC8v8lFLFR/4Lt/78k8ccBxx xwHHHHAccc1nzTylfF8OrxSVf6hacQ047UhVCx/LNrbFVHs6G/8AtvfAjeb+Zr4xT+mx0K3c 7aT/AJKl212JOgWP+N7AH5Yjqvs85FJ5LD/VNeSWZMxnYdmGjBF9V0kdD2Kb3G0g0vsjog9K rneskGUfI4qz5PXsRzeQ3rBqVb1cuvZh8iApEzBVfoxP3D+2n372+uas2Gx9WfH2KFh69qeR 6cKTTyRzZmOQ9DMJGHWOMq5AOgD1IBJ9grd/C/1ApeW2JMbBZk8Rvd2nx0oumaO0xJLJMJDq Ql23+ASNgEa5aX5Jsfi7IjxlzCXnKCagA0UV5IEHX6WUdxAV12A/nXv1sjj8uCxdWmlPMkRv P8s0VyIohJEblQqFQWjLhFLFgCd9fQJPSvCKXkN79I8LV/qf092bJtJh47Flq7tCsL7VWUEk e3IBGta3sfbwNrsZW/RM12/JchiqTxmgWqLNIZZIpFaAuq7dO6Key/c3bRPvms5GHP0piRis fYyFgpk/ovqWnrmyFlisNI7OBGAjqfZA30Ub6nlfkPNsD42cblWxF5pq1P6XHNLd2ytB8cbx BR6CbaQfKQWPVwuvR5UeD+TU8xNaoZDC46l88Fq+b8LSrCnsPIs0StooRGq6H40CB73wN+r2 EjxmVgysFS+xMpltRU3rqY4/vaGaTRaBoyNRs3op10dkMPPkflOJqYi7DesnP27ldnr42Jnl SN2HfSMEOwrFT3D+vt0FAUcocwaFvDXL+PvCjKkTSzyLfeKWGKaVTWDdFPZficgJrsA4B0VB Oi5DyrzOndrZH+oz0rZq/wDKWBKzG3XdmbZLk9iTrQI7ftGhrgdBpPNYxVG9BavSw5zLK96V 4BCgWRPgsfIsZOvulRFUsSG2R+DqluVa96Hx5MxJNBAqxJkW+uUhXh+dIkZGXSvJ09bbqG7d gD7Nh5NnV8axMFzIwV57ZfolLqUMl5I67PIETSqgm+Uv10Wb0PySMSZ9M5gfIcpYqxxW8CLF a9VmlNlJEmBVGjZl2Os69wCTr7tEdtcC6JyLZmWzXgyllZrpgu1lB3I8kBUpPEf7attYQzDS FZOy9dEimxE/1WawboG+GvK1WlFFj4B9Tc6hJnKKxXpEixrvZJGyCdE8jZzKRZLyDC1bMk0E 3kVyFZpqJ6SGI10rO4/Kjs/caG/SHf55mu+Sx4a/jqeLpG1nozNBWWTHqCLBWFEA6hYxtf3F QXHUKSN7ITby3b+XydJIK1TFU0rS5D6xfgrJPWRI5hGVUqylGCabR31I9IBzX5bySZOnBmrM BdKK5Aw5DsRDEoL1KRZWUyhuyMVCkltHR0dWHkSRVKMvi+DSGxiqTxJkp5L5RspkGGiis/Yd VZu7gaCnZ2p0eSYXtjF2qOLt0rHkOQvs12OAyWYz6dY+n9plRYyg0ACSF9ONAEKR58rdvU6F jMGPKdZZWiV3gWMMrmROzg/33Xsu2AA0PvOxy5w2Gt4vx+7JDFcrWLVKavjYZI5pTW1KSqO2 iitJ0QEFFGkBPskm+/4Giykk9HIStOlmcvMKcVmOOJhESx28Uid2Z27ft9hf5+3l5R/SXHRz lZIFigNNazp2hnWUAq33q0CksCo05JP+R74HNcX4vamy2GxT4j5p6QZ462YaSfULAAsYkUKE DMCo3v1tvWgNroeF57Mx1WzMkWnsGOQz0Z0Nfq7OirDGyp107HuSQp1o71zp+A8XxvjlOOvj opAsYOi8rMPevwpOl/A0AAB71rZ59Tw7xlP2eOYlfe/VGIe/8/t4GmV8FUxmZigmTyEPZeaa 39IJTXkkUKfkOk/c/VfYYHso1+d82zBivG8cVOplIYI4lhhjtRkJAqg/gt93v1+Sfwv45sXH CHHHHAccccBymt+O0Lfk9HPN8kd6kjxBo20JUYEdXH+oAsSP8En/ACeXPHAccccCJkIbFnG2 YKVj6axLEyRT9e3xMQQG1sb0feuc9sfoviGvYhatmaLF02WS7SYs4yEqnayOd67bJ2dHYOhr +Om8cDUPMf03wfnFqvYy7W45YIzF2qzfH8kZO+jejsbG+c2zvj/k3hEAly1yXL4SGRil+Nne xH26qqzbcdV6jqJE2U7MRrfO8ccD8+0PHvH7mebyY5m1boTgSx3ak6yjGPohIpYZA5ZArAKT 7H3bVQCR0BPARdEd6jmaXSSBhHPUxsUZkVwPu+SNlP4A9qV/A558l8B+iy8flXhVaOLM1pfl kpsx+C2pUqy9NgK+iSCNbJO/zvlV+nmRvYLJPS8xMmMv5mX5a1CRgY27MxUxAaEZUfYyDZ/Y 3rZ2V5u/pVajjnb6bH5r5ASU+tuUnLHud7Msob27H2Bvu3+eR6fhHlVu7YksYuumOaJlbF5n KvcV3MvfvFIo7RN7b7/ZB/j+R2PjhGteGWslPh5KmZq3YLNGYwd7gG5V0CpDD1IAG69/9RXZ AJIGy8ccBxxxwHPEjFI2YKXKgkKv5P8Atz3xwIMu7gQQO0PsFyY3Vivv0D60d/53/PrkN72S t5FI8VBEtJC3zXLHsFkfq0SoCG36b7z6Gh6bl1ysiw0UNGxUinsRRTzPN/bk6NGXfuwVgAQC xY/5+4+/xoLPjmCvXSrXSGIyMiDQMsrSMf8AuzEk/wDk8z8BxxxwHHHHA+c/O3lNi5575zfu UsfZyNeGtLFgDE/VPkhZPln7AggKWJH47EoNnQA6/wDqFflqeKPUqTtBbybilDKv5j7KTI// APGNZG/7gc5nlZsDicxjLVOBIZatbGnCfNAX+QOsoMJdiFBHdH2W0CAx3ojhVbJgr9vCU7WP huxth7V60lWet9L/AFGKYrtYiNqrdA6/GPuAGgBzNnMh4TnYbWQyGYmo2ZYKdWfGXq3xTQxx OGdQApOmGiBGB9yqd63rMsPzSSRS4SGhJQsiC8t/pWjoLKzsi15jsLGCpLOupHMgII2NS/JP IPJbE319VrlGosLQwTI1e6wsGTrAjx9AYi/X93Y/9QfdwNT8Z8JNkU8j5VPJh8LNCwEdxVhk vBOziNQg7CP440LOw360vojljY8szDX5cbNTkvtUJEmAhUMlYrEYnQkJ0Ws0bkLpiwIH8k89 QCTJX8pjkeTL5e7MtIZEWHmr01lgZJEYyMCzgfKVRf8AV+PQ6880cNnMdcZad/H2sJmxE5o5 iGdUtTAMjR9pIz1l3H+TottSPwNBpGQsX6uRGeylYLWhi+lxb1WMNeCUJtfiVlYyIp2SR6LE Et9w3uXiOCvv4llPIPIJ2pR5epIRanqvIYqYO5n2o2XckdRsbAJ/boGNbix+Lyk+dzGQqeRZ XHyxwiCKBji8aD2WNCNAnXxkKoAH4JP5PJtd7PkOTxlm82UlrSqzZC9Uj+Zns7MiCPuvyRIG WP7TpPsHrX3EqqzNHybL4fEQ5wy/0+SGM06d0yIZWCFC0h9uG2B116YMp0oDDkDA4uph+nkl 56+QpYiRY6tVJ0RMjZUqC4LAH4k7Ltvu3rY0uwtwbdbJXombL+Q+VyTyMlVJojShLKGZ1HUl yAkoHxqF33ABGhrZMvg/IbOSx2OrYXDZHBR0YkjgisR10qzAj5UVyXdWLMASCSdp7/OyOZ2L NjNeQf1fyvvXpzTozPAhdqcchZ9JF+D8hDD7hokltEMCdxswUfF/01vtl670cj5TkYJJKNXY etTD9xGexHTSB/8AOuy70PYsIcNV8PyjPev4+/5CjfLUqnUWNxLuCyuzHQZui7VQAfXoe+3K Z8HjsjklynkHllDyDIZBu7YrDRqrWHHv7pTr4VKAd26roAg/jgYvGprM1+9+p2bxxjjj/wCW wtOsoPzWW2iCNT+Qvsk6Ozs+yDzPX8ey+HikkSvateRyoyQkIv8A9NheRi3x60JLTbc6U/b9 xOtettwlDOeUSvk6FeKpPH/ytOYL0rQ1QynpWBUNGSrDcxUk+ugI9jo/j/idfESJctv9ZkRG IhKw0kCaAKQoSei+vfss35Yk8DRfGfC48Ti8fGMNcfJwr8Cr8SOlEOT8sveUCOSRh6YjtoAK uwNnocHjkK2hPYtWrBTRTc8iab+W6qwT3/so5d8cIhwY6tWdZK8Kq4UgsfbNvWyWP3E/aPyf f88mcccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAcjT1K1iaGWevHLLA3aJ3QExkjRK k/g6/wAck8cBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHA4753l79nzmTpTaSp49YpgMz hUf6j+3LHr+XZJ10T6UIf8+9Vea1QwM+D8jxWWq0Y5TVwsltm21gL0rEBdDqu2ckdvvK60AA es+W+BweQx5J60/082RpNWsR9QY5mH/SkYEH7o/eiNE+hsaGtByvh/6gVsfWwltT5Bjq3001 aWtaMBhaFjsN2YOxIO/Tf6V1rXoquy9qI4TLQLOM1Fhp1qtFm6MgZbC2AzO1hN9w5DnoSvpg P4ANObmZ8iMq+M4aNPp78kWQuQSvFFK8jl3lVpUHxOB9gZyWUMOoHJeW8O8lzeefHL/VslWx +QR7UTZJVZo39l1WSNezEoT2+4D0o3okW1CHI25Hp24XtT2GEq2rvjMyO06zN0M3vodKSQQB +VBOgeBgyfj1PGYyMLUu1cdYKVEaGtSmkgkMpTo91d/FpmXZYFtnQb0eecplopslbq3A8y/J 8dsWKtS031HRoVYtE8TfJ12d7YLvfr+MEy5KzVejjcZjctdtyR15qdCu0qRVxJsCf7jDG5fT FlDFSX9jR5HoYMw5gZjyBYqeWnDSnU8dZqsoLMVNWRGeZAQpBAb1rqNDgSWxFvO0xbzWHsWI z3+Cw7da/wAhhVYrD/KwYx/24AFce+zs299eePrqf0CJdxqN3EV6KO4tYyWFWNSkYiiUFAWh JLfgQlifb8z2saMjNNUp1cb/AEe5OnwX3oh5Yuqq/wAEcMSAqC33H7UZgSCB+eWOL8ayyt9S tPJZ/JiFq6W7WKjpiNGkLyHtZ2XJG1Xsh12I9A8CJRahisRdp5K3/aicZCb6zHsYZomkMYTq mniDuwcAgkqUH+k89UsBawFWqq4KjiYY51lt3mjfsLEsbrEgLMCIk+ROzMVBYMB/AO3j9Pb3 kMtrI+TxRQS3IV/5AWpCkcyuxWSQxlflYDqF0V6gke9A8u1/THxV8rPkLmMF2ax7kFt2nVm3 6Y9yxJ169n170Bs8Dn2FxT47EV6+Iqf1uSgteRmFCOTdrrv4mdewVlWKIEhgFHosWfY2rFfp kl2tZk8nd+98lrlaFghlY62WdPag638anrv8l/zzokMMdeFYoI1ijQaVEUAKP8ADmXhEPH4y niqKU8dXjrV499Y410Bv2T/3/wB+TOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4/HHHAcccb3 +OA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOB8P8f9+feOOBrW f/8AyLZ//Zv/AP5yRiv/AMXU/wD2i/8A/KcccC94444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444D jjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444Djj jgf/2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAsMDdwMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAgIDAQAA AAAAAAAAAAAABgcEBQIDCAH/xABVEAABAwMDAgQDBgMGAwMJAg8BAgMEAAURBhIhMUEHE1Fh FCJxFSMyQoGRCFKhFiQzYrHBcoLRQ1PhFyU0RGNzkqLwJjU3ssIYJ4OEtNLxVHR1lKP/xAAW AQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQL/xAAZEQEBAQEBAQAAAAAAAAAAAAAAEQFBITH/2gAMAwEA AhEDEQA/APSNKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoF KUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoF KUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFY818xoEiQkBRaaUsA98DNZFY d3/+453/APbuf/imgrTws8X5Ovr/ACrZcbazBW3G+IZU0tR3gKCVDn6j9jXXobxkk6x8Q3bC m2MswcPLYkpWoqWhB+U46ciqet8iTpXROn9W25J81wXC2OqBxjck+Wf0K1K/5almlLNK074j W2BBbInt6UW6lIHIfWha8f8AxKxRV9jU1j+1/soXq3m47tvwnxSPNz6bM5z7Viva20rEkuR5 WpbQy+0stuNOT2kqQoHBSQVZBB4xXmTZpUeDLclDqf7Z/aGchxXxGd/p127cHP8AN71PNVaU tK/GDRceda2Au7NLeubeDh94glRV77s0IuaZqrT1uTHVcL9bYqZKA4wXpbaA6g9FJyeR7jis mTeLbDdjNy7jEYXMOIyXX0pL544QCfm6jp6ivPrkHSjfiBrqLrsMsfCx0tWpt9akhDSUEIDf qoJDeAPf3qPXBxSvDzw4/tG463B+PlJUslW4RfMaBxjnGN2MdsYoR6djaiss6FImQrxAkRYu fiH2pKFoZxydygcJ4GeaOaksjUGPNdvMBMSUrZHkKlIDbyueEqzhR4PA9K89tItLOsfEBvQ6 0mw/2afLgZUVM7/LT+Enr827/wCbHFaSUjVQ8ONHKubsJWnzcE/AobH3wVuXndx0/F39KEem 5+qrBa7iiBc71b4kteNrL8pCF89OCcjPb1rIud+tFmQhV4usK3pc/AZUlDQX9NxGa88+J95i 369aub+C09CctqkMl6bvM+WofKPJ5xgbeQBwCCeprqvEZ+RL8OLiY0TUEqZaUREWmYo4UU7g Fk9MfOOT3SevYPRtsu9tvUZUi0XCLcGErLanYryXUhQAO0lJIzgg49xWfVR/w5gp0DdQpAbI vTwKE9E/dNcVblEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKVrrjfbdak5mzGW1ZCQgrG4k9 OKgeqfF9NlhqkWixybm2lWxTm8ISlXpjqfrQWZSqXf8AGDUjVrflv2ODEQ0ErB+K3lQP5ceo rA/8puorlZUXBc2HHCXPM8pDat2wHofc0VfGaZrz5e/Fq/PNMs6TksCSpOXDKRgkf5cnBrSI 8YNdsbk3Z9LSGj85YQ35h+gPBHI6UI9PZpmvO03xTvTbsR77bW4p7/CYRGwTxyD6+1aV/wAU dUNLW09cLo4pob1eUEZGTwCcfLxQj1HSvO2ltYawurPxMm9SkNLaKmvmQrgk4yCBzx9KkDGp dWfByGlvy0PBxIbkPFs7knvhPTnrRF00qCDU02z2Fc24z4kgtIBwr5Mn6+pNQu8+OtzsMhqP JsjEh2QgraS06dyRn5dycd6C76VVo1rf5DLK23UtLdAKkiEVJQT+Xdn1ozqXVk25Oxm5DMdL KdrjymUkbv8Ahz0x3oLSpVctXrUzjTiHZ62igDLqYaFFR/yDPP61xl6g1A1ag9HnPuubwnP2 VjnODkA5oLIpUNhXDVDziEfHWl3ajLhLDiD16gZrgvXzFmukO3amcituTMhuRGXub3ZwEkdU /U0E1pUfXrfTzT/lPXFDStu750kDGcdcVjteI+kHpyYaNQQw+r8KFL25/U8UEopWrjalskx3 y4l3hPL7JQ+kk/1rYpcQv8C0q+hzQc6UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKU pQKUpQK63GkutqbcSFIUClSSOCD2r4t1tC0pWtKVLOEgqwVfT1r66XAystAFe07QehPagrvS iLBq5d8szWm7aNM2if5UX7oFLz4SfMUE9BjPBHUKqcfYls+2hd/gI/2iG/KEryx5gR/Lu64q j9NTWrf/AAs3mQp7Y+84+lZUcKLqlpSB9cYrB0xYUaX8WNAITJl77laxLlokPZAdUy5kAdhn tRV4DRmmxfPtkWOALju3/E+Qndu/m/4vfrWdKslsm3SLcpcFh6bEyI8hbYK2s9dp7V5OciT3 dL3q8Itswoi3ctqvaLiUiKNyfk8jqr8QO4fzD0qZ6r1i9YPFCNdLdJeuD0jTrKIJCCfPedTh C9vrzux+lBed50jp/UEhqRerNCnPNcIceZClAeme49jxUX19oSZqS/6OftjcNMGyzg7JZdO0 eVvaO1KQCDwgjHA6VSkNFxtvhZ4gQ58l1UyHc4rDi/NJ+dLqkqwfqKnN103pzRXhrHeeVeZ7 2ovhGxFbmhBdcxvCQrb8qSSc9e1BbMDSGnrZCmQ7dZocaNOBTJabZAS8CCMK9RgnjpzXNzSl hetkW3O2iGuFDX5kdgsgoaVzykdjyf3qjvD/AE4q6aq1NoW6tTrPbEstSfs9u4pfXHcSpHR1 IxzuOcD0B5FYegbc5bfCfUutIEub9sw/PhsnzsoQja3le0/mG4nOe1BfMvR2nbhdHblOskF+ a82WnH3GEla0lO0gnv8ALxnrjiuyPpaxRJ8SbGtERqTCa8mM8loBTLeCNqT2HzK4Hqao7w1t Oo4t+0ze7RZbg1FlpKbtNeuCHW5yVjhezORt5OOTwPQ5j9+s7FzsviDqgy5gkQL6puMG3/ui hb+Dkd+FcYNB6ZtdlttjjuMWeCxCadcLq0MICQpZABUQO+AP2rYV59dumoYHi1a3dNQUXOUN MsKMZ+R5aSnYMqySBmsPWPiJJ1jpnSF9gQHGZjF5UyuGh04dcQG1BIPorcnr0yetB6OpXn7T uqrgrxk1Jd9V26RZ/h7A46/CS5vUhKQ1ynoMkcj61obA67Y9f6NutktVws8O9yg0XZV1TJVP aUpKCVIABTjdnnjJBHSg9P1E06veY8UF6TuMZtpqRCEq3yEqOXscLQR6jCjx2Feb9WmVGnaq Zvwusu/R5ySmazI3xmWlKGAvB+XIOAO2QMAirc1GSnxD8KnI2TKUy4lz/wB35SM/0K6C4aUp RClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCtJdtX6fsEtMW9XqFAkLQHEtyHghRSSQDg9 sgj9K3dVN4/2G1veH8u9uwmlXNjyWWpRHzoR5v4R7fMr96CxrPqC0agYceslxjT2mlbFrjuB YScZwcVs6pC+S2dCaUsbemNRWnSPx0NEiSFxFSHZDhQnCtoQvCfxZOK5J8Vb9M8BJepmnGmL vEmJiF5LQKXPmR820jAylf7jt0oLtpVP6R1RrON4pjTusLtDlsG2GaVMMJbSkHBGVbQeOc9q j1q8V79D13aYcjVds1FGnzERZMWJDU0mNvUEhSHChO8An1Oce+aD0BSqMsnivfWvFy7Wu/ym 1WFiXNjt/coT5flb1JyoDJ+VGOeuawdJeI+utSWnVZVMbbmQLcidDSIzfyjIXjGPmyjgZ9RR XoKlUzC8ULpeZei24ElDaH7c7cL2pLSVFSGshQGR8uVNODjH4hWX4dX7X+tbi1qZ+fAiabck ONi2hoFwoAIBCtuchWByoZweOlEW3SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSsWZcoVvbLk6WxGQBkl 1wJ/1qB3jxv0dbHCzFmKuT+cJTFTlKj6BZ4zQWLQnAyap29+L14fjOL0xbmY5aLZP2mCkrSr jscDmorrDxC13cdHOQ5MaFbXnlhKzEfPmqTnon0yffNFWTqHxdtNuU9G0+w5fZrQUHExv8Nl Q7LWeBz6ZqqNR+JWs77a5EkXePZIvl7jFjjLo9t/WoRDuNz+yBAtltLTy9yVvBfzLWTgn/i4 xWsm2KfFVHZkIU046rC1OKITvJ4HPeg+uyZjb0e4y7q87JLmFrS9vWkADBz9OK2busrg5ASm dJVKadKvkUMFRHTd7fSu9GlXPMbYua27bJbO0uttFYeT0yMcVhzdJKjbxFV8W3gltwDaVHp3 7d6KxBfFvWRq2q8xtoKJdcQrAIJJAIx0rhabjLbZeQ28p1bucNZypWB3PYYrqdskqM4tYYfX FZQFvKV8gUAcHH61Ymn/ALOuCX7nZYSWylAaUnjckhPGR0x70FYQnZhlIMXz1uDISG8k568V 3fET1TESZPmqc3FQ8xskZ+lWPbGmw3JciMiGZDm1hYUhCsj8Sk571kM251+8PymJqpgQ0VeQ Vp6DjOQPWgq1yc7JnKkvIUlzBKAzlISodxWRGmz4MVbig8EvKySts7Vn13d/pU+biIcmNShb VM7x8PkryEkn/E6ZqUSdGTpNm+AaaKQ4gBsF4lKechwDHXigqKPqa6Wy4MzGy4kAf4LgIRn0 Fbh/xNvDltcaQpLch9QPmJAPy56e1Wk/puw26A2xqF2CpCvmHxjqUKKwOv1rRvSvD9+QqF8I zKlPA8xIxcHHqUj+ooKuN6ut6dZZnXJ1xQdR5bajgE5/biu+deJzmsn5zqy9JbCkIKuwCcDr U3dsvh1cYheK51t3OlBSlhfyKx1xjO2oXqjTxtMyO41MVPgPIw1KUwpBSPdPXOO9Bl2yTdbl IjOJk3LDhwtSZOEBwHnIzwMdqlrOpYNj2zAVOPSnPL2+ZyDyCVA+4qrm/ObSlTDqw0rcUkL2 k49f6VuYVpul8tSnEv8AnOj5mmSnKljOPSgsuLqGHZ0SJa0tv+Xkqw8ou4V04PH7Vs7brqx2 G3G6zJ8tmQ+orajOKWrt78VU7th1RbpZ+NgXAOqG1vyk7gMDoR6VrZTj0iQZdwjSPLSkNJzk DzQPf6c0E6v2sNSa/ukYsImQoBSn7qMSCtXT8Q7c98VwtelUWyXJXMfDb6FJ2SAS4sgn5k7f UY4NQj7SlpK2YjrsVlBLjgC9q1g4z7fStk5qAPXVLz6nozaWAWVlJzv7E46igtuFY7HdkPTf i0zD5u5fmOryV44Khngj0rPk6Fs0mxKivs/eBKvhyfm2rPJPHWqu09fI0aS7KhuNGYvDflqd KWVE5yraep96yoXiK6htKUBbs9SiXitGUJwfX0xRG8uen5cb4ZyEwmCUbvIKWAvarH5gegNf LOhTV7Mq8zbjGuYSSox5OGl5GMhI4qR6J8QbZcAYCp3mu7iv75naFgnOATwSM4qcSW9P3VXm SI6G3UoKUrCAlTYPoaCDJna/tUthVv1TFmR95KYtzSlLjnfaVAd/at3a/FLVInMs3zRjhYVw 5JgO+YE++D/pW5dh2SUYypMNp12G4PIUvqnHRX1rIu+o4GmoTsu5OIjtIAUkFQHmH0GO9Bs7 Frmw39hxUWc2y6ystux5Cg242oHoUmt6iVHcRvQ+2pPqFjFeSL4uR4paweusKGzaWVHYlxWc rA6FWOpqQwtCTXH3nJNweZZ3BsJ+IU224kDg8dDn/Wg9KpmxVkhMhlRHUBwGu1C0OJ3NqCh6 g5rz6fBT4lCVJTOhuLTu+IZlBQH1HUmt1H8ML7BszUezaxuBeaWVELdU0kZ9hQXXSqXFh8S7 NaUIa1fIkvpd3f8AoqXQE+mTyayGtd66s3ls3ODbrq64sAJSoxnfcAHgmiLgr4AecnNQNfi3 Y7csNajYl2h3KQfNZK0An/OkYqXWy9W29RW5Nqnx5bLg3IU04FZFBn0pSgUpSgUpSgUpSgUp Sg+UqC6s8XtJ6SK2pM8Tpqf/AFSHhxQPueif1NUhqjx61XqR0w7A39jsOHalEb7yQv8A5scH /hFB6I1NrrTukI5cv1zZjrxlLIO51f0QOapLVv8AEjOk+ZH0fATCa6CXLAU4fcI6D9c1oNNe B2sNVvidfCq1sOnct+cSt9fvs6//ABEVdek/BfSWlAh74P7TnJ5+JmgLwf8AKj8I/wBfei+K GsOj/EPxGvLF1ccnYDgULnNcUhLfPVHrj0SK9cNJUhpCFrK1JSAVH8x9a5gBKQEjAHAA7Vg3 l1xixT3mVFDjcZxSFDqCEkg0RUF98IL3MiTrJAXDNlcvyLnHSt5SVttqQpLqMbTjGUhPPYms i7+A9vg3SyTdHILbkW4NPSvi5BOWkqBO0Y68VF9I691Nq5/S2mPtqTDfkvOyZtwWQlbzaVKw 2gkc8JV07kfymtzOuesNZ6h1m9ZdTO2SHpZSm2IzTf8AjqRvzvOc8+WeTnqOOKKlivArRbj7 jjzE5xLrhccaMtQQok55AxW8d8OdOPasgagXDV8Zb2kNRkBeGm0oBCPl9s8fQVVM3xG1Xerb 4ePWq4CFOvDr8SSSgeU44HENpcKehxndgcZyK2Ni1Pf9Oal1lpLVOqFPNwLauWxeHWtyo6lJ RtUEck/4qfkyeU4HWgn0jwt03JhXyK61J8q+yxLmYfIJcCysbfQZUeKz9QaHsmpdMx7HdWHF xIwR5CkOFLjZSnaCFeuMjn1qp9CauvUfxQtFsTeb3dLReY61ZvEMsklKFKDjRJOU/L1Bxg47 A1ftERLTPhxp7SF2XcrJHeakORvh1lbpXvTuCiTnqokDmszTuirLpiwybNbmFLgynFuPNSFe ZvK0hKgc9iAOKkNKCv7d4M6RtVxXLhMS0FTbraWjKUW2w4hSFbQf8q1DnNZkbws0zF0RJ0o1 HfTbpToef++PmOLBSQSr/kTwPSppSggV+8HdJ6jmMSbozKU4xGbjI2SCkbEDCf1rKPhbpYQL TCYhOR49pk/FRktvKz5uQSpROSr8I61M6UEZkaDsUrUtwvkmO49KuUMwZKVuHy1tEJBGO3CR zWltfgvo+0TYcuHHlfEQpKZLLi5BUUlJylP/AAg9u/fNWBSghKvCvTLlpu9vdblOIvMhMma6 p8lxxaVbh83YZJOPc11saMlueKMa+zC0LXaLeIlsaCyV7yMKWoY44JHX0NTqlApSlApSlApS lApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAqK+Iuk39a6JlWOLJbjOPrbUHXEkpG1YV0H0qVUoKvv fhpfXdSWS96bv7NvmQbai2vrdj+ZhABBWgHPPzHjj69a0R8Er2NJM6Ya1E0i1rujsyWPKJW4 gpbCBnH4hsWeoB3D0FXbSgr66+G7l01/NvapyGYUuzOWssoSfMRuSU7genANRaB4N6kQ3YWJ 2p4j0XT89L0SO3H2gICwtWTjJWSB1zjnk5q3rizIk2qWxDe+HkusrQ09/wB2spICv0PNeTLL qnVvhFrh9i6+e6rf/fIj7hUmSnP40k9+4UPoaKte9eB8y7M6h23WO09dLwbiw55avukHzdyF euQ4OnpW/tOkIfh1er7qa6XBlNmXAjxtnlKUWkNNobyQAc529AO9S/S+qbXrCxNXWyvh1hwY Uk8KbV3SodiK2cmKxNjLjzGG5DLgwtp1AUlQ9weDRFIeA+l4b8zUt5bSt61urXb7ep1JG9gq KlcHpkbP13VJtI+G+ptFX1uPadUpXpcPqeXAdYBdORwndj6ZIIzjpzVkxozEOOiPEYbjstjC G2kBKUj2A4Fd9ApSlApSlApSlApSlApUd1TrWxaPih29zEtLWklphHzOO/8ACkcn61591D4q 6k8Rrg1a7bb5UOCHSQzAdKXnD23r6Ae1BfWoPEGw6fjlT0oyXd21LcZJcyr0JHA/U1Vuo/GW 9XGO63ZFR7IAQk+ePMeAJxkY+XPp1rAh6an7YkG7NqQ1vDzVngYI4yMvr79ck9a2rsfT1gjk 6lkR3EtqDaIyUpw0BzjPUmioi5p2PfZylX9+7364BxSlL3bUBOQNqj0SQecCtudMwbfBCLox EjRWXw6y1ATleeg3qV69xXTqfxNt78MMaPbdky3EfIGI52Mnd+YY5JH+tatjRV/v877V1ety 1NSFJWIqBgLQPbPH60GVqW422OpkMlv4iSjBCm/iloCeg2JOAQa52mI7IvypF1tl3EfZvjrk NfKFdyEjp6jNbvT89vS8p61QbPGiQGiQmfJUNzxzySfWsq9a7ZJdhw3pTzzC9rgiRiojI/Dk jAzQaV/SFvN1RKnWByM2QXnJMyWGkpPZWEnjNduprpbXnm30S23pDasIYiMeaoqGAACRgH3r WPz4s+4NyV2UzblKGxbMuSSpsepb5HFc/ta9SY86Iht5kgqQztS2ygDHZZ75oM66PzJkBl2P bTwCMXJ4Nla/5R6VoPs9EyZ50K7RVBACJENpKllo55KOMZBrONqgJi2525/DiY4gZS8+uVu9 VBP4dx9a2JgMuWttiBOf8x1zzEusANnPXG3uMdaCN3CFPW58I1b0z4zCg47vQQXOegOeuOx7 10SwxpS9GLDtr0b7VbSUx1PDzGj6H0qZx9LO2hBkPJww4StxyRMKlJUeencDrVZawk/GXBN1 jPJfe80jz0JIKkj8JwaCVQ7TpGK2uNd27pKXKIWlIZ3FBPUhSemPWtatzS8W8GRE1LIZXHR5 LSPLJ2p/lKsc+9RGNc3ynCpkltxpG1sJcIUVE8/p7VZfh94JC/RkXfUMsmG4slplg4U6PVRP Iye1FRmza41W7KRadLpMp507APIC1LIJ5HoMetWNbNA+JWolsOar1EbXDIG5iOoeaE55SNv4 Tjvk9atCwWGxaZiog2WGzGxknCcrV6kq6mtzk5PH096JUQtfhXpC1+UtVqTPkN/+szlF1auc 5OeP6VJ41vhQsfBw48fHA8ppKf8AQV3ALLmVEBOOAK50RxLaD1bQf+UVxcYZdRsdZbWnGNqk AjFckq3ngcdjXIjAyeB70Ebvnh9pfUDGy4WeOFJBDbrSNim89xiqr1F4S6o0tKYumhrm5Oah lS2o7uA416gdl59KvgEK/CQfoa+JSQo5OcngelBQln8VrrCu4ja+s70NC1HD4jqSGzjuMc/W prEumj9cRdinYMtrKkFD6UoUD9D/AK1YEyFGuEZceawh5pYIUlac5qvZ/gPouZOTIZZlQkjq zHewg/vkiiuyb4OaNurLWYqkhoeWlUaRjA7DvWkuX8P+n1NrEW6zogxgbyHB14AzUrh+FWnr fb3YkB65Rw6PmcRMVuz6/Ws3T+g4GnkvpYuNzlpdOUplyi4GuMfLQVW94BR2HmnrZfHHCg9H mBt3D1I7VGnfCPVjL77in2S7wErSvhafzfTFXSvSUWwMvyJerLlFbcUVJW6+nCfYAjBFV0u7 3y8NsWvw+vsq4mU+rc9JAK4ic9VqA4B96Ct59gv2l5klMuPvykqI3dR2c2g8dK4Ma31C2Uvm Y68kFKEhxRUCR6+tXfaPBdhp0TtU3V+6TC1sdDyz5YB5IHcipCxoOyQZCjbrdFjrZTuSltoH Ix3z3oPP8TX+p5kpxpm4KbW4rclAZ8xRPoPatdqHUGoLtFRHvDqnWkr2ABIwpSfzDvn+legR oCxy0qW/p2KfMO8uNpKFpOc5JHetVfPCaDcbf8RYwq33BkEx0E/KCP8AQetBWeibnbHWY8C5 yXIGHB5a1KB8wg9D6DtV22/UkBLRQtDCm8/dgEHPvjvXnS5WG9Wm5q/tPb3mG3FHc/5WQcH8 SSOBn196xUzno0ctQFuh9oEOvg4Ib/lTnpj2or1oxqBtfIUnYr8GO3tWZCuyZTTynEKaLSyn 5/zD1FeVrdrK82tLUZ2etVtVlSSpSVrGOeD9eP1qX2TxhQLYtm7R3VyVctiMrO/2OehokehW JTb5+6VuHqOldFwjW2U2hu7Iiq2nckPEAg+ozzVIXLxjetenWnrXb3I0uVu2odIPl9gs49fS ovo67C8eI9mfvMn7QDqSJJmKK8DBPI6AZ6YoR6Dk26xJZ8qTLiqa3bA1KdStIUegGT19K1Un wvtC30T7C65aLi22UNyYSsD24HGK3C9HaWntErskF1DnJPl9c96xH/DyyLtggwlzre2n8Kos taVJ9uvSg6NIasuUC5nSuuHWvtRpJMacggImIHfH5VDvmp824h1AW0tK0noUnIqk9R+A8SWy ldguT7MvcS89McU4t0Htu7CuFg8Erna2m92sblEWn5iIjhCQfQAnpQXnSqpmRfFq0yEiz3e1 3qOVf+tshtaQPUjrms1HiLqCyFv+2uk3osYJSHZ0FfnoCj/lHOKIsmlaCwaz0/qaOHbNdY7/ AM20tlW1wH0KTgj9qzLzf7Tp+GZd6uMeCwPzPLAz9B1P6UGzzXTJksRI6n5TyGWUDKnHFBKU j3JqjtW/xIRGN8fR0BUpfQTJYKGx7hHU/riqxz4h+Llw/wDXbm3u/wDdxWv9Ej+posXZq3+I HTNj3x7GF3qWnjLJ2spPus9f0Bqm7z4ja+8SJxt0JUjy3DgQLWhQGP8AMRyf1OKsbSX8N8Rn y5GsZ5lL6mHDJQ2PYr6n9MVcll0/adPQxEslujwWB+VlAGfqep/Wg8+6T/hwus3ZI1bNTbWT yY0chx0/VX4U/wBau7S/h9prR7QFjtjTT2MKkuDe6r6qPP7YqT0ohSlKBWNOiibbpMQq2B9p Te4DO3cCM/1rJpQVUPBGI1pmz2+Leno9ws8tcmNcm443jcrdtKc9MgHr2967tQeDgut7m3G2 aknWY3VATdGIqfu5XHzHG4Yzzwd3U+pqz6UFDeJGiYcS+eHOl7WJTEBt15jzmVfeN7ltkubs cK3Eqz61KLd4J29mz3+Pd7xNus+9oDbs94YWhKVBacZJydyUk5PO0DirRpQVjYfCFdq1HZb3 N1NNuMq0JU0jzmgEqa2FKW0jcdoTlXrnNWdSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApS lApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAqHeIXh3bPEGzfDzAGJzIJiTEj5mj6H1Se4qY0o PHVqu2qPBjXDjL7RQpJAkRVE+VLb7KSf9Fdv6V6m0jq6060sTV0srwWhXyutK/GyvulQ7H/W sLXugLXr6xmHcE+VJbBMaWkfOyr/AHB7ivMsWVqnwV12pC07HE8ONEnyZrWeo/2PUGi/Xsal RvRmtbVrixIuVnd5Hyvx1n7xhf8AKof6HoaklEKUpQKUpQKUpQKhmvNZv6choi2VhuZdpBwh C14RHTj/ABHPRI/rW41bqFrS2lJ95fT5gitFSW843q6BP6mvP8KXclRpl21w86qRelhbMBAw 5tB4zjkIxgew+tBtbXNXPiTr1OunxcvzQHL3LQEtoRn8EdB7Z496xoF8sdndfetpVbXXXFB9 6WtIef29VAdge1afUGuoNteYhW9pl/aNpaaQFIj+gSDwpQ9a1P8AZRi1Wt6/axS/LlOqKm4I UCvB6KWQcd+lFba8eKdxviWbXoeC/D887XHurilk/wAw4ArLsPhhERHfnawkrmyFnd5CFHgn lRJ6k+9bOxXSCqHAVaIbcVtbYVlRSMKzgpCeqiMVvou5gvRorjsl7HnAvLy4oE5wTjCR6UGu uV1gaQZhwbVEjwmHmytLMdsrkqVnghIGce5rWXO6TrrslTpTcGEgJU4gBapC/XCfy4P+tdl9 1nAtVvXMZlQzcujiWlhTqgDjYFEdieaij8ybdITE+3MOWSGva3Luct3e67zkYHU8nt1oNxer rBFvL7FtQEL2nzrwvgZ6bEA5rhBXabrZ1vaj1M+XvMBTbWkhJWU9Mbfmx/tWFp/RiZKX5N5t 6HYjZKk3G4PLbDgPT5T0qbaTZ09bILbcBtiTMXytyNHKhjOB85oI/bGLhcXA/BtV1gxwghKo MNIUST+Ilw7jxXKLbrJdLsBHebcucIbZo1AVZQMdfL6HH7Va9qvse7ynGozrYcZSPMCOfKx6 4qoPHGRbZ7kC42WbEedTvYlOsLwtzOPT8Q4oJLa7xpyMw+Jmp2bgGEfMiFGDbaEA8dB+g5rE ufidp+G4puzWZUmewduCNpJ9SfSqOi3F+C0pERRaUtQKlJP4sdBipZp7w61RrSYZEWCYbKlh Lz7oLY55KsHrRWHqPWt8vU19d2kJ8p5WTDb4S2AemR0rG09orUeq8fYVsdkNbsF/O1tJ9Co8 VfunPAXS1oDbt2867SQBu847W85zkJH+9WLDjwrfEEW3tssMtjIbawkCiV5mY8CdbuNNrVGj MrWs7krfGUAdCcetZRtXihoR2NISJT8dgFa2WVF1vGedwHX616Bc1Cy1JbacaWjKtq8/lPas xiQxKDiWnMFR4STgnHfHpQefWvHm4w7q4p61svxwrHlOKUh1PqSe3fipU3/EJbENoNwtEtku gKSBggJ6frU6v2g9NapCm7pbI5lDkvtI2rGeM5Hf61S2t/COVpR567sOJkWRgJC1LSVOAHgk gdveh4taxeIB1NdXmLS4w5GjIQ4pxsZ8xKhyM/lIrHvnim1DmLtttgyLtcN4CGLcCoAf5l9B z2qufCDw1lagS7dr2qRGsbgKURmnFN/GH1OPyj+tX9abPb7FbmoNoiNRY7KdqENp/wBT1NBU UgeM2oosgwYrNhjrIUGlOpS6o98KOSP6V327w88Ry26Z2pIqPPTtWh9xx8p7ZHQc1cdYk65w 7VAVMukpmIwgZU48oJH9aCord4Langy0vo1a0gtghCEJc29c8gnke1Z2otE+JDif/MN/hoCw A5sUptR45IJzge1WFZ74q/MibbWAbetH3bzh2qWoHn5fTFbigqeAfGSxxWXZrNuvDUVOwxUu DzZA6ZK/UdfethH8XFwJpZ1npe42FkIyZZSXmgfcpHA96sitXqe6W+z6YnTbz5ZhttHeh0ZS sngJx3yaI1EfxO0fLhrkxry2423+LCFZ/bFRjVPjhbLOwRaLZMnuOZS2+UhDW769TVPaRsd4 1Xa5sCxaeElt+Qd81xwobj55A4Pb05q7NO+DNlt1vjtX11y6raTjy1qKWgT14HXmiq3i6f1V 4w3VMi4yXI8BLh8x8oKUNDbkISkn5ue9XlpPSFq0ZZm7faGEp4+9fI+d5X8yjW5YYaix0MRm 0tNIGEoQMACuyiOp4oI8slO5X4QoZrigKCx90nbjJUk859K7VI3A4JST+Yda+gHJyc+nHSg4 AKW0MgtFXUA8j/xrBuk+32yO2J8xmKHFBKS6sJK/XHqay5kyNboT0yc+iPGYQVuOrOAkDvVJ 2vXtr1v4rKfuIYVZoLShFROCQhBz/ignufQ+1BcD1miTdpdSh1rGUjqk+n1FQfWfg1aNTNPv W9tFuuRA8t5sfdq9ikevrVktlCmkFnaWykFG3pjtivpISkqUcADJPoKDzZpzSltuFnnJFkCL rbnFNS2HgVfOB2z271F5N90+3JMJ7TrCEtq2rkN8LQoHqB3/AFqytP8AiFY3dcarCXdonyvN ZfcG1CkISE9+RyCfpXZdIvh0+WJMmJbXHnVlxa23jl098gGiqiOm5t5L0yzqXPbUshAWNrih 646ED2rC+xrvb3G1uwXo6lLCUOKG3Cs+tWLctPaduEduVYhKtKnHMhxlKvlTyOnofatbebTe NNWaJLVc1T2lSMtOpb3hYIztIP06UVmaf8b7xZWfh7s2u4KSrapW4IKQOMDA5/Wrc0r4r6a1 ChYFw+HfSkfdSRs5PYHuaoKZPi31orn21p14LDanoSQheAM52/0/SsKfo9xiALlapbU+Kk7l BBwtse4/6UR6+anx5BAYeS4SOAjmq9vWvrrc/EJGktFIZMmNuM2Q+r5ABjhOO4zVJaX1DqMu KhWOXdZ0pe5KWYid20YwFEnpUp0bfYfhjPm3LVs9mdcn29qLZb1h1xteckuLHyJJ78k0Iuq3 WbVUaYp2XqhqY2pXDCoKQEjPQEHNd2pdc6d0gyVX26NMO4ymMj53lfRA5/fFUDqPxv1dqd8w bAg2lh07UswQVvuexX1/+ECuemfAnVOoXRN1E59jsOHcpUklyQ5/yZ4/5iKDhqzxcgTL0J+k dMQLbLbUS3c5DKVSMn8wSPlB9zk1qI2itZ60Q7fr2qQ3CQkuO3K5leAnuUpwVK+iRXoHSvhR pPSWx2JbxNmp/wDW5uHFg+qU/hT+gqZqO78XPGMGhVTeHHg7oV+3tXVVwRqhfByTtZQfTyxz n/i/arkjRmIcdDERlthlAwlttISlI9gKglw0YbXdX9Q6KUm3XJQ3SIqEgMzQOdpHRJP8wqSa P1PG1hpqPd4jS2A4VIcZcI3NLScKSce4ojfUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVUviTfNQXbxBs ugdL3Ny0qmMmTMmsn50I+bgEYIwEE8EZKkjIq2qqjxH01qGHrq0a70hDFxlQWTGkwScFxHzc j1yFqB7jCTg80GQ03/5G7HcLpqDUt01BGkKaaiRZBKnA982QklRHzde2Ak9azYHisw/Bvpul knWu5WWJ8Y7b5BG9xrGQpJ/bPHGRUO1iNWeKmkXkHR0yzPWqSzKYYkOkLljC0uJSSlOCMgj1 /UV0WnTAl6f1VKgaS1Fbri5Z3IjarnIU6qQVHPloSQCcFI5oqdy/FSFD0hYNQG2yFNXySmO2 0Fp3NEkjJPf8NY+pfFti0aqd0/ZbDcb/ADYqQuWIKMhkYyegJJGRnoOcZzVWr8IJFu0tpW7w LXdF3p2c2bhHUnIZQFE524ynonqe9S4taq8N/EvUd0g6Yk6jt1+cS8hyKo72lZUdpwFEAFRB 4xjac9qCRao8Xoli1DKtNtsVxvT9vb82euKn5IycZOTg5wDz0A9etc7n4yWG22iwXRLEmTBv anEoW2kb2SgpCgpPc5VjA9Kic2LqvQmutVS7ZpeTfYmpE72HY5KvJXhRwsAHABWrg4zgYPpF b/pi66OsPhrbnYzb93+03nxEUsFJcU4yUtlXT+UHtkmgtKz+MUG5x78iXZ59suFmiLmOQZQC XHG0jJxnoeRwR+YdayJnizBh6KsWo1W2Qpm8yfh22QtO5s5UMk9D+GoI1YtUarv2tNVXHTkq 0fEWR6DFhLBLjzhbCQBwCr8PXGORjOKjz3hBLg6M0zdoNpui749NT8fGKchlAUrnbjKeiep7 0Fvaw8S5Okbm+2vSd1nW+KEqkXFlOGkBQB4JGDjIB5HNdd88XLdbplqhWe13C+zLrETMYZhI BIaUCQT3zweMcY5quddaZ1Td9WapRP0/drsXk7rRJakKTGjtJBJG0cKURgBPUqHTnNZLuiL1 dZfh/ChwLpZ5sS3hu43hne0qO38x8oK6BX4//jAoLX0BrdjX1jk3ONCehJjy1RVNPKBVuSlK ieP+PH6VKqrHwLsdz0/o25RLzDkxHlXZ1xCZKClS0FtsBXPXJB59qs6iFKUoFKUoFKUoFKUo FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFRjXGhrVruxKt91b2rTlUeQgfOyv1Ht6jvUnpQeO lJ1X4Ka7H/Zup6HnyJzOf/r3Sa9OaF11ateWJM+2L2PIwmRGWfnYX6H1Hoe9d+stG2rW9ict t4byPxMvJHzsr7KSf9u9eW5sLVPgtrpDjKyhxJy0+AfJmtZ5BH+o6g0X69jUqI+H/iDbNf2Q S4CvJltACVDUfnZV/uk9jUuohSlR3VOtLNpCMhy8SQHXjhmOjlxw9gB9e9Bu5MliHFckSnUM stJKluOKwlIHcmqj1Z46RY1wEHR7cWclAzInyFkMtg8cAcqNQ7Wt1vOrZZf1FPVFs60gs22I s4UM5Id9VcfSqskyrcxJMqC2tLpKtjXG1rsPr60WLA1jqO+aptrsld8ekNRnhLFvkRksIGw5 +Xuce/WtJO1epXkS5z8iW7KaV8Q6lKQNqv8As0+gBrQSb3NdgLAWk+aja6QNx9+T61iWKzO3 u6tRELQ2jG9xxxWAlA6n/wAKK22kbWykSr9PcSxCgJKkAjKnF9gkdzU40whNytch9MVPwj4U TleXHVc9c9SPQVkP2e3ahbh20oU1bYI2Rm4zif7wkHlxau30PNcLrcIFgkoZcYcQw+kJYUwN ylEdkI/KR3V3zRHc8pu3woPkNyJC2hhMZlpPmDH83TAqO3HWuqJF2VbrRCMd1wjZFQ3ucWkj 8xHoa6HEXPxBvFvtOnFvKWpH34JwIyQeqyOv+9TRFn0xovUVvg226NruakKYedILrryyOv8A kT7UEctGjJ0S+SJGo/In3VDfmtxFHKUKP5nOMVJ4dwfuziW7RHi3m6xlpbkc7IsMgds+ntXQ uKxdbHMt0RuSlmK6pLyV7vNnnryo84zW2hw22U7G2G0xlRkn7HgIAUpY7qX3/Wg0Ut164zmo 8t1WqZynB50JhWIkQDur1/ftUg1jp+8z9LsuQ5DfmeclPkJd8lpKB2JHJFaa7v3K3OJaiuOu NSh/eLfFQhIhpz+Jxwc57YqQIjO3CGiRFneW6w5hT0hOxpKMcBKOiiD696DQXDROtrjaAxK1 DZ7XCcSAhmISjf6AkckVr4X8PrvxLarlqOH8MMFQjpJWv1Cc1OZ+mmpc+3S7mp6TJacKm47f /a5GApQH4QOuBUvt8BuNGT8QyhUhGcKSc7D6Cg0lg8O9HaRgokKtiVOoV/6RLHmrJPpUsF0a X5qWCklojPHH7VrnpcpyX5TKVKcSAS26ONvc/UVwTahIUhaUiOAve6UKzvPag2S3lF0rkK2M pwoc9/TFYIkNLfluhalMKSCpCkYxj/au2WkeW+pRwlX5ST8v6isFuAWobzJS0jzh8qwo7iMd eaDvgO5T560h1WdzYKAnCfQf9a+xpsK6uPGFKadU2dqvJWCWj6ZHStHc7kLJYnZ0uYloQ46g S4kHCugOO/aoj4AOJl2O8rXtDzs7esgAeZlOenagtSJIkvuOtPIUgsHAUk8Oe49fpXzUFtF/ 03cbKp5LS5bBaJ3ZKQe/Fc1zG4ttWW8vBpe1YSeU813JSrzg4Q22pQ+RRGSoY6k0R9tsNmzW eHb2E7WozCWk4GeEjFd6HEvpIAI4+YEYoylxLA3OBxf83Y1zS4S4pCk4x056ig4SpLUGC/Kk KCWo7anFEnGABnrVPaVs03xY1A5qfWjJNlQCm32wk+Xj19/c967PG7VsovRdGWR5KZE4Ay1B eFJQeiPTnr+lWHoq2C0aXiQm1lTTKAhAPOABRW3gQItrgtw4DKWI7QwhtPRI9KyaUojqkyWI cVyTMebYYaTucdcUEpSPUk1598XdYw9aph23Tk96SDKS0WG0K8twngEq6E57Vct70mjUl4Yc vUpUi0RwFotgG1tx3+dw/nA7DpWzbslqZiNxWLfGaYaWHENttBISoHINFfLFZ4thsUS2wWEM NMNJSUoGPmxyf3rYUzzSiFKUoFa683+06dhiVfLgxBZJwlTqsbj6AdSa1+rdY27SENp64Kyp 5RShCeT9cCqqt2jL14vakVf9Xh622iP93HiHIW5juAfwg9zRWJqXUmpPGZx206OtriLJHdT5 7jigkrOeCo9h3wKwF+D9/wBOPPzHbLEvaG28sJD+1KVD+ZP5j/TivQVns9vsVtbgWiM3GjN/ hQgdT6n1qK3/AMRrAwqRCYusdMphRQ424cfMBnp3oNlp2/vjTMBzUvlx57jY3NNJ/wDye1Ye tdYot+i7rIsyFSZyGy2hoAgpKuN36Zz+lQtueX5ibs7cQltIUQylQ2bFDHPvmttHV8cAhTic LRnclQyr0zigom0aBvl3mBkx1MKUkOeY8khKgeevrVoaV8I7Tb2TIu+2VJZyoLVkI/8Ah9vW p0iTGZG0vJQwlPJVj5cdq1z01BlLckvx4zSSoJbLgBcGOvsKDXXSyxfiUSVhb+BhDDecEDop OOlZtnt7cjR96tEtYRCEdw567FYyCD1BHesKGU2yCLjqK9MpiKTlEl8+Sh0E9ED8Sv8AlFRK +eL9mt8R6BpK1GalYIXJuGUtH1w2DlQ/4j+lBD9KaSu78hiciCVQ1JO6YXQhlgZwouLJABx2 rfT71orS05K7Uty8yWklKmYf3UZZ/wA7h5X9EgD3rQtQtbeI21xXmuwGeA46RHhRx7dED6AE 1t7bpbR1mQJF4nOaidRneiIS1FbI7KUfnXyMcYFFacX7VesFrtOnIRjRFklVvszHlN49VqHJ +qjXNvR1psk0RdUXJUm49rRaSFLBxnC3lfIn9NxqYWLUt1TM2wXY8e2ymimJAjxg2yj3IH4l e6iTW1bcenNyWNUWuPKighLTpaS24FHjr6+w9KDO8MtY6NgzPgrdbY1ncWNiSU73lH/M4r5j +mPpVxMSGpLIdYcS4hXRQOa8l670edN3AS7WXDb3CNjuOW19kkjpXK0+JOqtOWlmJa7gtIXu OFhLiionjg5PHaiR62oeOpA+pxVd6CvF/wBY6USbvd0W6cBhPwm0vkDqpYIwCT2ArdSPDqxT 3fPu/wAbcJCgPMdelrHmEDH4QQAPYURKUut7wA4jPoFCqq0dqC42m/6i0bp6zsuTWLg5JMlx 0iOlteDuV1O4+gqd/wBjdPCI7GTamUtPJCVgFQOAMDBzkVCpmk2/C+f/AGl0sZCrctxKbrCX ueUWv50nqAnknrRU5U3qlS0K+1oCOu5CYhIz2GSc11saoudtcSzqm1lptLJcduURW+OnB7j8 Sa2sOZHuEJmZBeS/GfQHGnUHIWk9DXapKVoKFpCkqGClQyCKIzIkuPOjIkQ325DKxlLjagoH 9RXfUO+wFWWY/c9LJDD7vzPQSrDEjHoPyK9x+tbnT1/j6ggKfZacjvNrLb0Z7hbSx1BH+/eg 3FKUoFK6ZEliIwp6U8hhpAypxxQSkfUmq31P49aQsG9qC+5eZSeNkMfID7rPH7ZoLOzWpvep bLpyMZF8ucaC3jI85wAn6Dqf0rzTqHx71hqF0xbKlFpbcOEtxElx5X/Me/0ArFsvg5rvWUkT rm25DQ4cqlXRwlZHqE8qP9KLFj6m/iStMTezpa3O3FwcCRJ+6a/b8R/pVXz9d+IviPKVDiPT X0LOPhLY2UIA/wAxH+5q4dM/w8aYtOx6+uvXmQOSlw+WyD/wjk/qatK32yDaYiY1thsRGE9G 2GwhP7Cghvg/p/UOm9CphaqeUqT5yltMqd8wsNkDCSr65OO2akMnV1niasZ05Jklu5PRzJSg oO3yxuJJV0H4Fd+1b2qC8ULNN1B44NWu1SVR5cnTziW1J/McPHYT2CgNpPoaIs5nxO0q/puT fxcVItcd7yDIcYWkOOYztQCMqP0FcdP+J+ltTQZsm1z1K+AZU/IZcaUlxLaRkqCe4+mapOTO TefCXThiWtRTpO5BF5tzSMq25z5qknsrCsn+Yq7CtwmexrXxBv2p9Lwn49ni6ekMSJC2fLS8 55SgB9eU/oiirGb8aNDOS4DCbwAqd+BSmVBLeVFI3nHyZI79sE4BzWXqfxV0vpG9C13qU+iR tStflx1LS2lXQkgf6ZrzuzdIVw8IbdpGFZJDt+l3Dzo7yWRh5O5SdyVdT/JjpwfSpXrrUV3N 51Fpq9XG4RkRbchuFBhxgpM4hsbnHFkZKcAqJ7AHGCORHomHLjz4TMyE6l2PIbS404g5C0kZ BH6VpdQ6NtmprtZrhcTID9lk/ExfKWEpK9yVfMMHIygenetZ4QK3+EmnznP93I/ZahU1ohSl KBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBWi1ZpK1azs TtrvTPmNq5bcHC2l9lJPY1vaUHju8WbVHgxrhqRGeUgpJMWWkfdSm+6VD/VP6j1r0LpHxZsG pdHyLzJkJgu29rfcI6zks/5h3KSeh/Q1svEmNYJGhZ39qY/xENKcpSggOb/y+WT0V6V5eulo vPhtfol2tMnzYb4Koc0Iyh9B/E06npnHCkH9KL9XBq7xmu8iFLf0LEbMCMkZnyWyVOKxk7Ee g9TVOXDUbmqHg9cJr0i7zlASJLif8NIPyNtAdOakd7uLWrNGO3DSUV5uYHAq6QG3SVRh03Np 6qaPTj8PQ+tQf+zd7jKjPoiONKeVuaKTgoI7n0orOvaEWi2M24zFPSXFZe8hZ2NjoUEHqqo8 4st/dbUjYSOU/Mc+tb6e9Cjpkt7G5twlLT521HyNEdQk+p65rXfERE2eQ200lEhboAChk7AP X1zQa0KKSCngipja/wD7OMOJmOtLdKkPFreMbSPxe5HpUNrYSrlJlxmWZCPnigBKwj5sD+ag saPfENyUQ7WylMl5wnYshJCevmuenB6VGtV3mE48uNbFOvzCsh+WtZx2+Vsdhx1qKNynmkuh Dqk+cMLI6q/WvsVSUTWy6hbiQQVIaPzEe1BbYuzXhV4csRYPz368/eSVJUP7uAMgE/Q1G/Dm 1S7nqKTqNxIWISi8FurwlTp6ZPcViIszkpv+0WrXJEaApaShI+ZbgHGMHpwAM1Z8GZbG7E1J ubaYlpQUrgW9shK3M8p3Y65J6GgybNDfuTkxcFbjK3FYlTXyQUg/iDWeAkdjW2daeYS7ZtCQ m2XVBIeua8rQk9yc/jOOfTNYDNuveqTITqF1VpsLo2s29hQS8sdytaenpipNeWPhrZBjQpqb dD2hpOxeF+WE4wk96Ij0e124ON2+EpZZjvhc2UlH/pLg5O4/XrWylx2bogreYPwkN7cGijIW odD+ldPnWPR9pcddmttQVHJPmb8q6VGLr4wWGBHeTBJnDcNrbZKSTjrkjGKCfwIa/thFx2SF LfGRvGPJATwB6e4qQNR1vJ/vSW0lK96dqsZPrVEt+JeudWOts6bsryW1koS6lvfk46FR+UD1 qYWHQurLvHUrxBvi0NOI2NRIatqkD0Kh2oJlO1ZYLS849Pu0WOVq8vKXAsqI/KAOc1oofiDE nuzXLVar5JDSQlI+CKUlX1Pf+lbW06G0tplX/mmysh/Aw84PMcJH5gT0NbtTzvlr3eYhYwEl IA49KCIjxLs0d5uHf4dyt0p3GPiIqglZPoRxmu1vX+h1JeSdSRDlZ4cUUrQrp3FS7azMZAdj F3y8KSVoBwfYnvXW9YbbIeD64EXefx7o6CVj0JxQeaPFbWEHUF9jN2l4y4Edoha0lSUvLz1P rjitn4H6jt1ous+JOUll2btSytSuCrPCQKvyZpm2y2lxl2yD8KpO0o8kAn+lef8AxX0PH0Lf 7XcLV5bcGQSEtkFXlqScnPqOaD0OgpdZOGkLyQSkcD6+9dmfPCPwBKDtWCnqPQe1ebbb4yXe 1KagbW7jCQrbvKCh1SfQcmpu14qXyQ8YNo0vJelFxPlqkkpQlJ/N68UFxJIbeVgjywkbEjse +K1uo9SWzS9lXcrw+WkNj5U8b1n0A71Wibp4sXOU+wm22+J5aiBKwemeFBOef2rWas8M9dag Yaev16YnKZH3YDOAFemBQQqxX86k8RXr1d3iuVlSoqV4AAGcJ/avRujJr82wtKlxkxXcZLW7 Kh9a8nRXJek7+tqTGTHnx3dhXIQSG+cE7f65r0n4Z3VV6gKk+WSlKyhuQRt85IA+cA9iaCfU pSiFcc79pQoY9fWuVKBSlM5JHcUCoFrjxFjWh1VgsG64akkp2x4zI3bFHgbj0yOuPSpZc7vG tUWRKmPoZZjtla1OcDA96ovQU9m3X286umMJ+JnulURSwDtbUrGR6E9KKsjS+hl2pwXzWVwV c7tt+UuqHlMA87Up6cHvWY/q1ya5LixGvKCQUNEHJWP5hjpUKuutJ18miEuMhuOuQlkLdcG1 XdQx6jtWU5BkNhllMiSwlKFH+7ADHpk9qDYf2mU1KTb5JkuqU2U5bQSArpnd2qL6l0Fa9Vtt y2H0W6S0k+bITyHfYj/et9KaVIlw1sxlqYI3vykOY6cbT7VmN2OdP8ptlmIYCQS6OcqR256D 3zQUgvSWobFFe3QVzEr+VPwzhUCCOpA6j2rXp1Rel3D4eCXVr2hpthCSVJI44A5zntVwz9c6 b0US3Iujd2moUf7rbUA7f8inPwgfTJqtLj4h3q+XZ5rSdpj2VyYcKRamN0l36uY3ftgUVmfB 3SDYkRtbXlmzMqJV5LmXpywfRpJ4+qyKwpPiE1AUkaWt5ElPypu11IkSzxj5B+Bvj0BPvW+0 t4C6hvznxeo5SLSyo5WFnzZCvqnPB/4j+lT1OmNN6DtL8nTsBl6ayNonTVBbpV6JKvlRn2FB U8Hw/wBX6ve+1b+85DYc5M27LVuUP8iPxK+gAFbVu16e0q8FWyyq1LJaI3yrgsJb9/LZBwSP 8xP0rouWr7hPisSYUnc8lZclNF7cpSST+Y9+1aB+fIWyI6AymDIVv+dwFTZPJBNBMrzqmffL coPoWh1lve1HP3aWMdCEgAA+1a6dbJ0PQMe8W6OiU0+omcltO9vOeSceh5rJ05NculwegfEI dSheCRjPlkD857+1TuwOXGytiAwwiTZFJVvBUByT+EA9T70RW2h5DpeCGVl+OFE+aohOwk9A PTNWtCt7c9xqO82lzy1+duJICT/MT0NVTq6xStGX5OoNPx1ItTyxlo52pV3SoehrXu6pvWtr lDty5Jt0IqDbimCQlCTnJUeOMdjRUl8YtRQ/JZ07aZLcrC/MkFBCzu7DcKg0JqP5Dc5m4/Dy sBtaXI+VJPQbfbpXozw+0NZrFailiFEkhwhaX3EBa1jscn/apk7Z7Y815btviqR6FlP/AEoj ynpy/wAyyXAXhm/qRJU4lLo2deeQrPUYr0rpTWEPUlu80uMtvJXsKQsfP6KA7Z9KgmsPAK1X UOStMPm3TFKKy04Sppee3qnmoBp+Xd/DrUEi3anhhiS8pJaedGW1qA4+ccUHp2hAUkpUApKh hQPcHqKhugdXovloRHnTPibkyMvLS2UhYJJBHbGKlzr7TEdx95YQ02grWs9EpAyTRFf+H6la Z1dfNDPu+YywRPtylAg+Sv8AEj6JNWJUD04wdUa/VriKhTdqMD4OEpaNq5PzZLmDyE9h61Lr verXYIpkXy4xoDWM7pDgST9B1P6Cgzq09zhLgSHr7aIxXPbb++aQkkyUD8uB+b0NVtqT+Iiy Qd7Ombe9dHRwH3/uWfrj8R/pVZ3DxA8QvESUYUF2WttR/wDQ7U0UIA/zEc/uaK9GXvxT0ppy G25d7klqStsLMJA3vpJGdqkj8J+uKqXU38Sk94LZ0pa24iOgkzTvX9QgcD9Sa1Nh/h81BLR8 VqOS3bWz8xjs4ekK/rtB+pqytBaE8PIExyPEgLkXiKrDiLsnLqT6pSflx7pBoKUZtXiP4pyQ 64i43JpR4dkK8qOj6Zwn9hVj6Y/hqaTse1bdi4epiwRtH0Kzz+wFX2lKUJCUAJSBgADAFcsU Kj+ntEac0o1ssNojxVY5dCdzivqs8/1qQUpRClKUClKUCtfdreLnYp1uC/J+LjuMbwnOzekp zjjOM5xWwpQRvQmlP7FaPh2L4z40xS4fP8ry929ZX+HJx1x17VIto3BWBkDANcqUClKUClKU ClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCuKlBCSpRCUg ZJJ6Vjz58W1296bcH0MRmEFbjqzgJA71QGpfEq4aifkOgyGLaUqRCtjaVIMts8ea6vskjoOK DQeOuu06j1Mm02qaXrZBA3BBGxb3OVAjrgcZ+tRPSuqZMdP2DNiNXO0TlhMmI8cKP+dC/wAi x1B/Q8VqLyzb2pjghfLjADbatyUnv81bWwTYFjtMmc+liTNztYQDykkd/ajTKvNkuvh3eod9 09MdXAcUTCnhOPq06noFY4KTwRyKkN0ujmudNuzNLR22LgE4u0BCvmaR/wB616tnuOqfpWgt GrZLSn371tk2WWjypVuc5TJUP5R+RQ6hY6V13qw3DRM6FqPTcp/7OeUFxJfHmMKIz5LwHAVj jB4UKCOvNNQXlokEvOABSdp+RQx3xXbDgKmvCVKbcbiKWc+QjJPqEj/epvZrBpvXnxN0hAQL kyguzbQg7W1Y/E81329yj8v0rcJuFoQtRtEmKURMIUp1fytj29c+1BExpxqFbX0qfjIbkDfH dkHDiSPb6Vqo0FqAhyRfJLiW30kshsblu+5z0SferAmJhQHBJuDRuM5mKuV5ZTw02D0zjGTm oa1Dk66vEq7uxvhYbISHQ3k/RI+v9KCMRIa5ktplBDYeVtStwHb+9T6BZ4CbO6m3ylx4jC1J k3JTfzrVx8jf7V9j2SRHeREhuJiMhG91x5wLEVOckDj8R9ayYSXL7mfPcDGnoDpMOOySn4l7 Pyq47k/60GK20XH4j18D3wUdwoh2+QkqdkLzwop96m8dz7DlJfvTLc24SilMWFGaH3QPQYPH HdVa5MV9m5N3e4RFSLtLQlERgJK/g88bsjuO5NbMXKbY9inCzOuhJEqUWtvTnAHf5c9O9EYf jJqCVbtNQLcyv4aRMWVO+UoghKecAj361Tc2+3e5IZRPuUqSlj/CStwnZ9KuPxWES86DiXIB xpZcCmQ4yQ4tSuAnHbNbbSvhfatL26NcJm5+5+UFvKdR8qNw6JB6daKqeyeHeor8pjz8w4rq QtDslZwUnuE1a+nfCGxW1hl91r4+Ulzd5khXygf8PSpdGgSZEcGIPN3Iy2FnOPQZ7Cs2DEUi 4B6UtSAlva6ScoPtiiNnHYTb20NQ2ksxxj5Gx198CvqpKhOSjCChaSocnKcf/XSuktyZSkhp fkIPUFXUA9QfpXRPvNusEN927So7S2wXGkKdCVbPXnr9aDBv98XY4866Pr2sR2iW07STux0/ X0qh4fiNrvUok2e3vmQ7Mc37229rjKScfKR0Fc9a61u3iJfRarG0/wDCBz5WWznzSDwtWO1W X4aeHQ0cyZ0xYXcXkkOEp/w0fyj60Gy0X4dyoTcKbqe+Tp0+OSEtIfUGRzkZH5j7mrG3BalB JB2nB9jWqkXduHCbfLK1NFQyUjp71ybvfmzw0iK6lv8AM7sJBPbBHb3ojajPeqL8cZDWoNca e0tHUVO7tzxbOdm84wQO+BmrwlSW4UN+U+cNMNqcWfYDNUh4PQousdZ37WFwiuKfTKzHCvwN 7geh7kD9qKlmivCey6ccVJUwZEgnchT+F7B7cVOzEgxn1SnAkLVwVrP9BWR5iglHlMqIK9pB 42j1qOXy5PSrlCi2xhuQWntz+5YwnHRP1oJMpQT854GOeOa4uAOMnjORnBFdceQ4+pzchKAk 4A3c5rvyduSOcdAaIoj+ILSJDcTVMfeVcRpSAjIH8qs/05qO+FviX/Z2VAt90DgtyCptb4HD W4/KMDtnqTV/3G2q1DZZ1oubZSxKaUgOhQyM+3bFeQbrbX7HfJ9nfJQpl0tKKzxgHgnFFeyo t9tc1SUxbhHcUpG8JS4CSn1xWQZsYFwB9tSmwFKSlQJAPSvHWn7jerc4gWNhTspSx5bjSd6t vdAHoatbS+ktY6lmypsu+uWKNOSlTsdJC3k4ONoBHyDvQi4rpqWzWSO4/drlHittp3KLixn9 utR9fidbX3mW7Jartdy6QkKjxVJSM4xkqxxznNcbL4b6R0/I+Oda+0ZxPMu4O+csk9cA8Vup Wq4ENLyE5LjS9nlpwM8cH6URGFX3xOk3MeTpCFFjIWSA9OHzp9CR3+ldd1uXidJabTbdLwYj oVlazPCwo/T0xUhc1LLebQmFDR5y05ALmQD6Vqp16vS9wDimdqQrKcAKPtRVJeKM/Wb96CdW x3YEJRTtaaUVMn1OR+I8Hg1prXqd5eoX5sh9tmOpAQUJa/KkfKAkdDxV9IuarjaXYuqkxbsk EpWgoASAeg+vvVc3zwqtN3lvydFXBlPlDa7BkKIAcx0Sr/agNKt96THvbDYLcbCgXRj58cEp zzzWK7er5Ju0Sz26QUzZkox1oS0VYSrB8wfoT7cVBbnEv+mHlW66NSYu1XyJXnYe+U9jVkeA FsF51dOvFyLkh63tDyVuKJ2qVx/pRVjapRD8NvD1cmPFcuLUBLbaWnVcOLUcBS1ddoOSf0qj pWpNeeJsr7PgpkvsZ4g25vy2ED/Njj9VGvV0qK1LjutPtNuocQUKQ6kKQoHsQeorAt9sFuZS zEbYjRs4EaO0G2x78daIpPTH8Pp4f1hcQ3tG4wIBClfRTh4H6ZrP8So0TRfh8yxpGOm0mTLS 047DVhxaMHIcdPzEH2Iq5ZjCH4ikIKkE5IJHSqt8ZGWH/CdTm4l1iS2cpTtSTnB69qCx9JyI 0nS8B2EGwgspBDagoAgc8jr9arbxXklq1yY3w6JDC3koDSsjeSoenfJzmsj+HZ7doKWyVZKJ qiE+gIFarxbNzkOLbgxmg1v3JWV4UvHJAHrQVGm0OeZMZdaCyw4pKnQnccbc4HqRWoiOFKlR 0R0uOOnaCsYIB6jmtnIuc9qSZKHQwlIDeEncFq75z3x1Nd1403JLgmw1KkofWCsgZ8vPQk+l FSHTfnWtfloYcfUt3yyAgZUrHBPsOeatFgvNx0mRGU6kA4CD1IH9BVa+FgXOv/2FLeS28sLU 04tWc44xntyKn/k3jTzT0K4st+f8yY7raiRjqVKB7fSiJJbhHfjqRc2UGLKZKXoq8LTnHH61 5qjyZrF5lx7WVNtPSFAoQkHA3EAc9KvO832VYtHmU2tuVdZgLEJltrct5ZHKggc4A71XNr0P r6JBVLXp9x2O7l5edoeBPcDrnvjFBbnhbc47enbfCeuiHZTTe12MpWXG1dMHvVkAYGMk/WvI bl1e03r5u8hl4OwZCQ8w4ktqVjgjJ6/WvUGj9XW7WtmRcLUo5Jw4yoje2fQgUG9rAvNlt2ob W7brxFbkxnUkKSscj3B7H3rV6j8QNLaUCherwwh8f+rMnzXT/wAqen64qptSfxHPr3taTtCI 6eglTzvV9QgcD9SaI3dn03f/AAv1IiBaYqrpYJ7u8zXSB8HjrvJwMAfvXPxB8TdLLtJs794V cQpz+9x7U3nzkjny/NJASCepGeKqtuF4j+KcjeoXG5Mk/jeV5UZH74T+1bi4+E8TRMSPL1pI kSy+D5bNvGxhKx0Q4+fw59k/rRXC8+Oup7m2i3aZjM2OKEhtpqIjzHtvQAKI4/QVjWfwk15r SSJ11bciocOTLuzp3keoScqP7CrW8L7npFTrTGm4NshveV98UAqeDn8oWvlQ9xVoEk8nJPvQ VXpvwA0vadjt8dfvcgclKz5TOf8AhHJ/U1I9c6ebR4dS42n2EQPgSmY2xDb2B0tHdsITgkHF TGgSFHaoZSrgj1FEYFjuzN+sEG7RgQ1MYS6kEYxkcj980utmhXmMWpqFBW0pQ+0rY63nulQ5 BqJ+E8hz7Du9uWHEt227yI7CVknY1uylIJ6gVO6CHWXUt00zqJnTGsFqkR5RKbXeVf8ArB/7 pzHRfv0NWHUS1lCan6LurTwR8sZbra19ELSNyVZ7YI61t9Lz3LrpO1z30hLsmI24sJ6ZKRmg 21KUoFKUoFKjV88QNKabcDd5vsOO6TjywvesfVKckfrW+iymJ0VqVEdQ8w8gLbcQcpWk8gg0 HmbSt8uls8bROkTpDluevsi3ONrdUUJKyoI4Jx1II/4aykXy5Xjx6gXZE1/7Nl31yGw0l1QQ pLAbTnbnGCFA/XNbOT4a6lkaY1jstrrdwXfUXC2AOICnQFrG5Jzx8qyecVsbb4dXy1r8NQ3b lrNteekXNYWn7lTi0K+bnkgDHGfw0VuLx41vRbpdBYtKy7tarO55c+4Ie2BBBwcDacgYPOec dhzW0v3iNeWLNHvOldLqvFpcgCc7MclpYDSfmyjaRkqGOcE/SoS9pfXWlmNUaXsVgbutt1C8 4pif56U+SlwYO4E9QnjnHIzz0rM1JpC6wtDWnSLujHNSMRYW5mfHn+T8PLVv3ZT1UkZBBPH+ wSOb4xw2NFWO9w7RKlz744pmHbUqwpS0r2KG7B43YAIGTkcdcZuk/Ew6gk3a23eyv2e9Wlkv PQnHNwUjHUKwPUdvzDBNQp3QGtYGj9GXJthudfNNvOLXb1Op5ZUoFKArOCUhOOD34zgV2x7N rd6fqrXUzTyWblPgCBCtIeClbFFCVLJH8oTnBwTzwOKDJt/jtcZirO8/opyNAu0tMViYbjuS VFe04Hlc4OeOOlbx/wAXosRGsVzbb5SdMvIjt4k5M1xalpSANvyco/zYBJ7VF1+HmoouhfD6 2ot6nZVsunxU5KHE/cJU7v5OcHAOOM9Kx4/hhfrl4r3+ddYa27GuU7OZSpaSmU8neGeM548x R5+negk3/lrjJ8PoOo12dwzbjKXFh2xp/ep1STgnftHHT8pOSBWPdfF7VOn7ILle/DuRHZQr a64uftSjJAT/ANmeuajUbwz1Yz4caYlQoCUX7TtxdlIgPuJ+9SpxKhznbnKEnGRxnvipRq1n V+vPBy5RpemVW+6rltpZgpeSorbSpCt+SQBzu49qDnI8Y58SyQHpmkJTV4uj/l2+2ok7y+3t QfN37BgErwBg5x+2fY/F2FLtl8c1Ha5FmuFhb8yZDWfMJB4Gw4GSTgYOPxDkjmtVq/SOo2V6 N1Jp6AmdcbDHQ1It63AkrG1IODnGR8w/UYzitbD8OdR6x/tlfNSxGrNNv0VDESGXN+zYUKSV kdBlpA9fxHA6EJLpnxUlXa+WyHftOO2SPemFyLXJXKS4JCEp3HcABt+Xnn1HqCVQzw+8OXY9 /hMXzQD1vditqEi7/apUhxWwjKWwcfMT2JAyeB2UF+0pSiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK UoFKUoFKUoFKUoFdbzzbDKnXlhDaBlSj0Arsql/GnWb0l1vQ+nXFi4Silct5CsBhvrgn36/T 60EJ8SPFB/W1+XaLM8hixw1FTjrhwHyn8x9geg7mtBdZVx/swufIln4SaoCJDeO5x0j8S1Y/ CO4FZTEBiEyYVoaTMLiMNkpG6Y/jKlK3fkT1ArDkOfbjn9mmprsi5uLJelyEBKEkDlKcdE9q NIHyy4dpBI6HsRXcwXCz5LLZdLhxgp/CfY/St3P0fMtLgN7lMss7g2FNq8wqPYACtkNPRI0K JKlSlRQhIcUHFfib6gEJ7npQY9u0im721dyekNwIsdJ+IW6cKKu4APX0GKw9P6ikWOTNU20i 42l9IamRJZ+WQ1ngeyh1BHIrFW47fZDrr7oYixxkNFRwB6D3963umbZFkXiDJkR21pdz8La3 AfvCB/iKPTHfPeg6r7p2XpZ2HqjSz0tFrcWFxpC07X4a/wDunR2Poeih+1TfTdwsmvW3pL0O M1e2GU+dACAltaU8l5lI791J5I6jit7bkM29i4i5KElhwEzhIb3IlJP/AGSR3A6JxyO1Vnqv SErSj0bUmmHJTdtUpLrSlKxItyzylDuOnsroenWiNt4h6ggu2yDa7NNXvlL3y3AnG9B4Tk9x 7e1dDrz9mt0W02h8qLT6Ux21niS6r8S1AHonPArGeda1+43eIbDY1LDSFTLaBhFwbR1cZT2X jlSO/UelYj8uFdb64nT2WzKCIzKXEYWlSuVrz146Zorax7LHflzmGpqmLXEQldymIdz8UvqQ fQA5GK3dtct15kIu60yY0dte23Qozm3zwjA37SOBWbGtFudjt2R5+P8AZVpb3XBxGAXnUkEJ V6jrmuUy+W2IxiKy0zdXVKTBS2jCGWcY38/hGKI1F81jKsuqnrXAjLffIShUlKyVLVjISAOM 84raN3JFylMNpeU1JjHzXkqSVojKzgp3d1nPStLZnHJen0TktLQ18QGYKOqycYW6VdfXFZjF xgWD48RVKdhQuFrKt6nXlHqT3IJoJAvT8nUmpIz1zuKk2m2vB1mOCCt90c8+gH71YD8GPLV5 rrzjhUnJOc5HXFQWw6liW+OVbm1hkeX5juElb6uTz074raO68trr6m230FxASFIQCraT1BxQ WBD2sx9w2pTsB5GMA9q6wDNcfS6lIipACDjBI7moQvUsey21y43FS2ILOC4FLyo5OBhP5vpU B1h4wyL7KFq0Yw8lLjnloeOUrXkYwB2Bz1oJVr7xnj6ZkqtenY6ZktCOJC1AobOcFJA5NRfT HhRqDX9xF813KkRorwK0NqVl0pPICQeEp56Vs9BeFtt06U33WLvxkqOd/wAE2neGV5Byr+Yj 9quJ+4pW2AkKbVkFPb6cUGt09obTelVj7GtjTMhSNi3jytYHqa2Pmh3zZMhbTcZlJUV7sBIT 1yTSOkNyklS1OvnqTxhJqufGC/IlKtmh2n3o8m6vIXLdaTkIYz0I9z/pQd+jpl81vd5t7uLr KLE8oogRmFZxtXjKvqBVnNMpRtO1KVJGBt4wPStbp2wwNN6eiW62oPw7DYCc8lXfJ981tGm0 tp2oyATnk+tEVd476kkW/TMWwW0qMy8ObFBGd3ljqOPU4FS7QWm3NK6DgWmQ6lx9tslxxtOO Vc498ZxVZRHWNcfxEyJXxLvwlpSGmUgHCiAQR7c5q8ikFG3nGMcGitUu4ttvOMFze5HYLikk YyMdf6VW+gtTx9Qql3CatFvbEzapCPw7u2T3Nd/is1cdKXaPri1uF2Mln4GbDUrCVJVnar9z UY8J7ZCZhsG4HzlynFSW4YGdvOEq/agulUve2H0MOLSk/O4gYI/TvWzbUFtpUDkKAIyKwhKT 5aUIASyE45G4qHcAe1ZjQAbTs4RgbRjGBRHxTe5wEk+leTdd2qbdPGS622KhT8h+ZsQEj8pA 5+gFetUggDccnucYrz1bX5F28XtT36A2Eqt6HG0rWnCN5+QZouJfpzTll0zHZjWVtCpm3a/I JytRHU59q3Ua9MNrcZiNBQ2lJcPGVZ9epNQSFcYwvo+IQuOEsmO1LbPyLdOPMQj2B6k18nvz VXZ21w8Phxhbrr4+UIUOgSRwVA4zQbdvVZcmvw0NqcltrUgIUlRCFDneT05rR3zVzFl3qusU zEvKG3YkFJUANxOOwrYW6JOYhsvSdq3VEfMpWSB+Yq96xZLbMSUhybFT8GjjCmxyD+JRzQbL w+1PCvGpin4lpht7DiI+7JPbOeg+lWLetPvTZ8V2C8iP5ZJUVIznivLurbcvTGoHfs4hESWA 7GW2ojbg549MGr58HdVzdR+Hj67q75j8B0sF5Z/EnGQT70HbdUSGfMbbeYacaHzOFIwr1GD2 qGS1ux5qnIC0NymVeYptXyhecbUj1471ItRSZMiTtix0hPBdU42OUd/rUajPR5E+bcmnFvsq yjyNhIQUjoPSgkj7P9s7Ki36qioJUjClJVyyexCu2KwPA+yTtNam1Ha5bYVHKG3GZCTlLoCi AU+2KwLVNfbmNCS8BHnKKtqSVYSeifb3JqZ6T1fBjkx5sqPHa89UZCFEZSsHhII7Y9aCwq49 FBITxjr2rg1JZfKgy6hzacEpOcV9eKgnCTtJ43HtRHXLUtDSySny9vQ9c1TnjLdWf7Duw3Up DrklIbQkfi759sYqea7vLdusD3nOpaKUElW/P7iqkv4lTvCKRqO7x/JlLloRFUQckJOArkcZ orH/AIfruuBrZ22PKWG7hHKm054Kk85x9K3filJU3qGTCEt1hxIK29gG05HT2z0qrtG6hj6b 1HFusnJcTIG9aQcobP4zj9f6Vd3i1p6Pq3Ttv1HY1pkpykrdYTuLjXUY+h7GgpU264PKDyI2 1GMI8w4SCeST/MD05rd26AuwymXfiErjPKDa0F3KNxGSeP2ArCswmMKUw4G3g45h5o/9kjHI 5IwfpUxtViYb04/AhJxKeGUvBWE89AFe3rRUI1lZxpfUUSfalLjsyWhKjlCylSFZ5we2Dzit 5Y774g61nNRrbKeeafIQuS80Clogcqz2reeIWkbxe7dpWLGhurkNtKRJdSnLbSMgb1LOAP1N SCNrfQXhpCbiwJirlNbRtdZtwCkrVjklfCRz6ZoJXoPw3a0q6u53eau73t4bTKd6NJ/lQD09 zUtut5ttiimVerhHgM9d8hwJz9B1P6V501D4+6pvLhjWBhqztLO1PkJ819X/ADHofoK11p8K dfa3lCfc23o6HOTMuzqgoj2ScqP7URN9f+MeirnBdt8SyKv5Jz5zo8hvI6EH8Z/pVZsan1Vf 0qtGlYhgRnD80KyMFsK/41D5lfVRq59N/wAP2mrXsev0h+9PjkoP3TIP/COT+pqxkWG0NWZy 0sWyKxb3UbFx2WwhKh7460HnfSfgTdtQFb91usOAyhe15DLgkPBXcHadoP1NXDpvwg0bpood btv2jKTz8RPPmEH1Cfwj9qrq6wLv4JavZnWZT8nSkxzLzGCpLOTyCf5h1B/Srus14g6gs8e6 Wp3zokhO5tZGP6UGcOEBCQAlIwEgYA+grHnQYtzguwrjHbkxXk7XGXU5Soe4rIpRFKap8ILr aL0i6+HaY6mwvzzEeVhTKxz92fQ9MVvtHeKse53D4C6Rn4Tm4MuB8bSy7g53DsCQee1WbUH8 QfDW3aygvSGcw7ulOW5TefnIH4VDuD09aKmrTrb7KXWVpW2sZSpJyCPWudUJ4X+JV5t15/sv qZttLLCNqVOfdqZ28YOavpKgtAUk5SoZBHcUR1sRmYqFIjNJaSpZWoJGMqPU/Wse7Xi32K3L nXeY1EjN9XHVYBPoPU+1ZbjjbLS3XnEttoBUtazgJA6kmq7h6bjeJV4XqG+yTcbChZTaIASp CE7TguqH5s44PpQaG/6pv3itBlWDQ1rWxaXflfu0vKEOoz0T6A/rxUt0poe/abscaL/bGY67 HRtbbU2lbCOOE7TyQPrW+umoNN6PghFzuEG1MoHyMbgCPo2nn+lVhev4h7TAbUzp2BJurwz/ AHiWfJb/AESPmI/airPjapegXmJZdQRXEvyhtjzmUEsPq9OPwH2NZOoNdaa0sgm+XmNGWB/h b9zh/wCUZNeZJ/iX4h67kmFbn5QQ5x8JaWSkY9CRz+5rMtvgdqJ9CZ2qpkaxRlrAW5JUXXcn 1CeB9VEUE51F/EtDZC2tLWdySroJE1Xlp+uwcn9xVcTNdeI/iJJVEhyJz6F8GLbGihAHuU/7 mrr0x4DaKtjLUmUly+ukbg5JX92fcITx++asqFAiW2MmPAisxWU9G2WwhI/QUHmfTv8ADtqe 6kPX6SxaWlcqST5zx/QcA/U16NsFmjaZ01DtMNS1x4LAbSpZypQA6n3ra0xRFWteP2lHpaYy Id481RA2mIMjPfG7pWyvPjDpiy3+RbJAnPiG4GpcuPH3sRVE4wtWc5zxwDzx1FaiHEkj+KCf KMd0RzZwkPbDsJw3xnpmq4udiVYNSantOpzqpmJc5a346bO0lxmcgqUobs9VdPpz0xRV0at8 UrBo65RoVxbmyHZbAkNGGyHApGSM53D0rrheLOl5mjJWpy6/Gt8aQYqvPbAccd2pVtSkE5JC h+xzgDNRG0RX5fjvY48OFOEHTFmENyVKb2+Yry1JByODnen05CuOKgdu0ve5PgyuRGtkh9du 1MqY9CU2Qp1ryWwVBJGTg8cdifSgu/R/ijp/Ws92BbTKjTm0+Z8NNaDa1o/mTgkEcg9c4NTW qV05Mla/8cYWrLfZp1ttVtgKYeemN+WXnCFjbxkEguevRPOOBV1UQpSlApSlApSlApSlApSl ApSlApSlApSlBT0Txz+J8O16gcs6RcHLn9nw7e2+VF9W1CirO3IwF+nXA71ZIvke3WmJI1PK hWp99Cd7b0lKUJWQMoSpWN2CcV5X0W2/p61WXXLzZm2y23xxiRGUNwaKmmiHEj+bB6+qEVYV 4VpvUPj1O/t3JYXZPshty1qkPltlaVIQrcFZHXLpHv7gUVeL11t8ZhmQ/OjNNSFBLLi3kpS4 TyAkk4JPtX2LdIE2Q+xBnRpL0dW15tl5K1NH0UAcg/WvKc2Q8PA9pLb73wEfVKkwHlE7kt+S o5T07nPHcmpXbZGndN+NcOboB34m1NWV6TcER3y4FbWnFEFRJ5JS0SOyqEX1E1DZp89cGDd4 EmW3nfHZkoW4nHXKQcitnXk1iW2q/wCjLzbIen7WJFzR5Ue2vurloSHQkh/cSMHt0JBPvXrK iFKUoFKUoFKUoAORSlKCGeJutVaG0g9cI7HxEtw+WwgngKP5j7CvPAUliG+q+S1Lu9wzLuby uHENdmgr1Ue3XHStt4v353UHilItr8tYtNtSErQ2sgdMq/XOBUUus+MxHDTKMpQ6mW6JCipT zmMITn0A5I9aKzZl0kWGe8zDYbMyehKSoqUr4VBA2gemQcnvX3REizM3SbBk/OkKSpEt07Cs 5wQfQZ6d60TflXCGt12epLnmrW+o5ASP5iO+egFdNzlodZbaZa/vjitzzzfAV2SkD6AGirA1 Vb/gXH7+86mYzGSERmAMJKz1UTUD1Dd27mpDNubU2w0gKdOfxK7n6ZrBfNxVHb+Odc+GAGEq c4UM+mefrWAogOkp4AVkAUEs0tbYE2NsedS46tYUG+hUsZwj39TVgwIMq1XiFHYhofk+UHZk lPVtIGAhGf8ASo1bdTvKTAjad0615iucvkYyOCsY5781IZFv1ZcEbLnqBuO26raRAYAO303H miNoi4Pw1G+6uMZLDJzBiOEYQRnBUe6z/SoMnWrUq9StQoUFTpUdSJVseOY7zWf8NQxzx+ue RW1maPsUCMGr7cpkx99YQjzZOAgnpx61vrT4b6NubEi1tIfjTthU1L8wqLa0jP0/SgrS92FM NtOptHuSG4TLiVOslREi1unlIUepQfyr79DzWaysa2UbhZimBrFhJW6wzhCbmAOXGx0D2Oqf zdRzxWoVdLzpDVi3NyVSW0eS+l37xuW10KVg9UqHbtWVdrEzItf9rtGJfagNOD4qMFEu2x7q MK6qbz+FfboaK1EK/wAqFHEF1AcimUHpLSspU8QeUqPXHHStq/rqTPvEqVOjsqjyG/K+HSnG xvskK61JNL/2e8R7uj+0DSWdReWoEIOxu6HHCuMbXR3H5/rXe5p7QwQ/GLbzb8d1SCpRUCtQ OCkZ5OKCEJ1pd2mQ1HdQ00gkNNpbGG09kj6VqXJ0r4cR1vkt+YXdoOcqPc+tWYrwvgxnlSUv Ouoz5iGCngpx0963Nq0BZlpQ+WEKU9tc2qRkDHb2oKdduVymR1R3JD7rRVvU3yRn1xWxtOp7 vYNyYy1Nlaw4sOI5XgYwcjOKv222hTEtxTERCd7g3fIkbqrnx8jwGtXxlxikSjHSl9tIxtx0 P9aCJQmL94k6lQw7K8x7bkrcOEtNg9cDsM1ZenNOxNOXP4fTwMpfmJS/KfBCikJwtbfHTmtR oKM9Z9DefHju/GXZ8bn2iMtxh1P/AIVY9qt6H7Z58a5OB11wfOplKVBsHhrPYf15ojtsECKx b1R2o76W5DiktB0q8xagclRJ659aliEPPJS40Gy6g42u9UjuAfWsRMh+Oz5ak+WsgqSQoEDF DerfDhpl3aQGWUqCmnAkncfTA6mgylyWoFvfuNxaTGZiNFa1KP4MDP7VU3hEhzV+rb7qi6M+ Y46+EsuuDICeflTn0GK0Pi94qOai3WGzJWzbkL3Ov/MlUj/Lg/lH9anPgYhqNoCMpBPmSJCy cjjOcf7UFoLJadZQhKgknBx0ArHvlzas9hmXCQ4GUx2VL3EZ5A4rMQFIK/MOQVfL3xUS8V5I i+GV4UqOqQlTBSUgZAzxk/TrREE8C4b6ku3ze0BcpD3nJCCVdcjnsOtXZVSeBQkK0xGWpai2 ELTs2gJxuwFe5q26KgXjWw4/4T3MNbvkU2tQAzlIVzVc+Bt6iRkpgeW+ZClLUt1KcpQOMDPb NXLraAbhoO9xAoDzIbhys8DAz/tVB+Ct4iQnpkSVIS0uS4jygVgFSgDgJHrQejYpSX3MpUPL wU5R0z1wazCM8Vg2l4LgNpKis4OVnv8A+NZozuOQAB0OaIxbu66xY5z0dYQ83HcUhRTuCVBJ IOO/0qmPCVn4zR12ut2KnXbncMurSnBUEj/r2qxPFHUv9lvD+fLSkLeeT8O2kg4JVwenTiot oDThi6BslvmEsKWszVqTndknIBx7Yor4xC8uZKQ6y8tiQhTjSlIADaR+THUH6VGzp+UzOkyb cpSLe6j7nb1Qvv8AL/L696tO9IFqjxUtobc2gpQkqwr65NQe+yPgc3NL2YqmiHYyUZUoA53C g5xvMbgoblnzCDhxbWE8fT2rT6pdWkpbDbzjSQVpUg8JB9SfX0FZca5L+zWXEFAZcypPmkBa j6DFcbyiWm35ghUh043tDADQPp60EE1nNgK0Daoz3kybl5yiiQ3nIb7jP14qxfCm2Kt3gw86 tI8y7SFqAVx8o+UH+lVVrVUa46og2eCpSC0Qy6VICQlxahnGOvWrymrRY02/SsRh0RoUNKvN KcJJ9M+p64oMFbrWC2sh1rCUgIO4EjjJ79a1bqn7hOfaU0zGYYQpKsfLlRH4s9hj1r5KT5C1 qgO+SraFKWpfCu5B/StdfbnPkLajW9lh1l5BW688glJGODj+Wg2UWTAiTEmFMQUsNeWpBKVZ T3P/AI1gixWdFwaeg+ZFeW8JO1PzJdAPIIPHPrWqjxHyGX5yYsVKCrzXmk7AUkY6+mKwdU66 tluhfCWJ/wCMlhGwScfKyPY96C32b/E09DEiY8mOy4rJU6sAD2FauT4nabQ618dd1NtSQVs7 ASFAnrn/AK1VcDw+1/4gNsSpq3ER1oK0LnEoQB/lT7jnpU9sn8OtpaioOorpJkyOpTGIQhPs M8mg2a9YeHSLezfJ90+ICz8rCxucBzjOzqPWoVqnUM/xnu0Gw6RgymbVEVuefd4Cu24gccDo OvNWpA8KdC2ZYkIssYqSchclRX/+McV3z7jbdJwhEt8OLabeUkqmOLQw02fYH5lH6A0EQV4W aR05HQzIT8XMcSStb3JzjsB0qO2KFc7FcZbNmu8qJEfdCY0FhHmJKu6ig88+grlePFzT9uUr 4FMi/TMklxOWGM/8R+dX6AVCZOvNa6wlLg2NtxhLp5i2dgpJz/MsZUfqTQTDUFujW26LuOpr vaLY7JTtlRfL815wA9Utp5Sen4iBWquPjDCgMpY0rZgryhhEq44wPdLKeB+pNaBvw5VBQJWr 7wxbUqUAqPG/vcpRPqlJwn/mVVs+G2h9GO5kw7KqS6w4UKeuxDiyR3CB8o/Y0FSPOa98RUqk TH5cmCjlTr6xHhtD6nCB/U1kWXS2iI0vZqfVgkKQoBbNsQQ2M/8AtlDkDvtBqffxEaiaEO26 XipQpZUJDjaUY2AcIAA45yeKy9D+B0B6wtStboVIlOoSWmEKLZYQRkJUe6v9KDM/tV4a+Gwj izxGCtxGSuMkPP8AsStXPf2qaaa19ZdVJCrZMS793vc3Kwpr/iHatCrwK0KokmFKye/xSuK1 d38BbSmLId0ncJlrmqb2oCnSpsjuD35oeLYBCkgpOQRkEd6+157sniXqfw4uLNk1rAluQsJD ZkKBWgdCoLx8yfbqKvuBcYt0htSoLyXWnUBxJSfykZFEY9/scPUlhlWi5JKo0pG1WDyk9iPc GsDROlv7G6XZsonuz0MrUpDrqcFIJztA9BUgpQKViXO4xrTb3Jk1wNst4BUTjk1rY2sLLIQv ++tJUhCllKljJAHJAoN0Xmkr2KcSFZAxnnJ6CuCpBElLIbOSQNxIAxjtUQm6wZYhC4NNtQ2H nQVybiRGSEhP4gFfMvnjgVUGofEOI/cFP3DUl0vjiFEtRrWj4KM3xjHmHK1cegFFZPirZbMr xgKpLylMzoZcfDWVbHAMAfLk5PBqf6I1i9bNJRF6y22dtkFsuz3PLU4lIwlSEH5iCMdqpBnX l9cUYGj4LVoS6rlu2sqckOH1U6rcsn6EVurP4Ka51PIEy8J+z0uHKn7m6VOn/l5V++KCba68 cNKXCzy7Nb7dMvDMhOxxalfDtqHpn8WP0FV4/wCJ2t9Qss2XTxcgxG0BpmDaGlApQBgDdyo/ vWdMsejfD/V7No1RbLjdlpUhTz77oZZ2E/iQ2jJUPqoV6At0Bm3MsO6VYiRLY8hHyx2wkbTz uTjqfrQUFZPAjWV+dEm9Fu1IcOVOTXC48r/lGT+5FWbpzwI0fbD5lwcdvshs4X5zgQ0lXpsT /oTUi1k7q2NGlOaacjoQGS6l58/4RSOQR6Ec/WtL4ElTvht8W8VLkSZz63nV8lxW7rnvQWDA gw7VFEa1xGITCRgNx2wgf0rtcbQ80tt5CXG1gpUhYyFA9iK5UoiL/FvaFkDzSp7TjqlLcfcX k289h7oJ4HpUzjSWZkVuTGdQ8y6kLQ4g5SoHoQaw1JS4hSHEhaFDCkqGQR6GotDlRvDx+Ja1 odFjmvlEZ0DKYbijkNqPZJ7H14oJ5SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBUU13raP oezMyVQ3rjMlvCPEhsnC3lntnBwPoDyQMc1K6prx0MpF+0U5ElmEVy3o5lAcslzy07wexAKi D7Z7UEp0RqvWGorzIRqLSarFb0MFTbjqiVqc3ABPOO249Ow/Wd1Q0ObdvDjXupbHbLvOu8KP Ynbg2ia55qmXUo3Ant164AyFD0qMPt3DT/h3Y/EeJqa4v3ybN2vtuyNzTo3L+Tb1ONnIORye BxRXqClUXrW2q1R4yT7e7c7jCjw9PmXshyfLIcTyArgj83PfpzUPZvN5a0H4fSIT0iXMVen9 rSpJT8QQ63tQpRPQnjngZoPQ0fRenIlgkWOPaIyLbJX5j0UJ+Ravl5Pv8qf2FdE3QGlblbok KdYor0eEnbHSpJy0nOdoVnOM9s4qsNU+JVxv2g9Y2i5WpyxXq0oYUtLUnzOC82DhScYPI6Zy DXZb58s+Juj2jKeLbmi23FoLhwpexz5iO596CUeJmgJN+0laLNpOJFYag3BD/kAhpCGwlYOB 65VUrtOjNO2STKkWmzRIjswEPqbbHzpPVPsPYcV51i32ZG8MNJzZVykpSnUTnnOl5RJbAQSD zkjGeKkGlbvdtSeOsGbd3X0wL7DkSI8IuKCURtrraAUg4BIbznvnPegt6N4b6PhLComn4TSk yEyUlKDlLic7SOeMZOB056VKa8w6Vfkz/FKLomZqJ9+zQLrIdad85W6WUgYbKu4+Tp0+ZWOo qwvG3xC1LohdsTp5ltuPIClOynWfMSFAjCPQcc0Fu0rz3p7+JhY2N6osgUOhkQF/12K/2NWn p/xV0dqYJRbr0wh9X/YSj5K/2V1/TNETGlcQQpIKSCDyCO9cqBSlKD5UU11r21aEsypU5aXZ a+I8RKgFvK/2Hqakc2Y1b4D8yQcNR21OLPsBk14v1rqhWudcyrq8pTEd9YQyHPmLTY4H09TR XRM1Jcrnf7vcmlIZcuJUt9oYKSnOdvPp/WtZJuCpSUIcaQlCV7ylAxnPWstmxuvvphtloyHU l1Cy5hIbAJyfTOK1azu5KipefmPait47JXcMyF+W3GKAVoA+XCBhKPc18Q7Ghw2ZDRS7KZbU XG1DotZwM+uB2rStvOtoKW3ClOckZ6mvidzito3KWs4AHc/70GyV8RfpLLEVjKkJOG2wTsGB z9K6IkMyHn47DS3ngPlI4CefmJ9qkUIjTTSI0eK5IvMkeW+Ao7WQr8IyO5zzW1XbBB88Nhor ab8y8yWV5QlJ6NJPrnrQd+g4jNqkC5SVR2LclBQuc8eXVE4AT6JzxnvW01PryDbLk/HiL+Kk J42tJwnPYZ/6VWUm6qmb2sfDsuqSlW0khKB0G3px1ruskB2fdT8OHHlNctvAfKCOhUD29qDf 2i4PXvxGgybrHz5ziUBpYypKsHacf71dMOM42Lmp3c62Iri96Bjadp+X61WNpZnTLxiR5rt1 KEqdmKaS38I2AcJB7E/6VJr9qd21aIvbyXg38UhMeI4hWStZHzH24oimrPbZ2p75GtzDm+Q8 dqVOr/Cke59BVi2JS7Hch9irSttDotzMbPmtvrVw6Vg9eAeOmKieiYrDUS8XmVJXH+CjeWyU JyVOr4T/AKf1qcWSBI0xaJcrywoNQm1JW6kY85w/Mc/zc9fSitNr/wAORbY6tUaPCl2oLy+w 0olUJYP4knqW89D26H1ra+HmoLJqzUDB1I023qdKA3HmLVhud7KHQO47/m+tWnp9CWYseJHZ LKWm9pQsApXkcg+oPPFVP4o+E67Sh3UelWFfZ+4rlQ2zlURXdSO5Rn9U/SiLKlxXX1FlJwhL u3Y2MKB7g+lcYQLIQ0xHSkhRRtBwlOO3096h3ht4nNX1tmxaoU2bonCYc50hIleiHD/P6KPX oeak0e9RrpPleSVhqE8piS240QpDg7fpQbeA8V3aNFcIbJQpwlIJCQntmvPN7VN1r4lPs42v SZXkJ77EA4BP0HNX6ZYiw7jPcXgMQnCkrBCFqx8pFUFpiLcmpF1uaFMMfCNEyJDqyPLK+ycd Sf6UHoGHDQ7EipLTI+GaDDPlpAGAMH98VnpgvRULTBKVpbA4OPmWTyc+1aPR8xqRZEfASw6l hlO5sfNjjOcnrUuMRs2lC0IRvXhe1acAqPrigwJzUpxbThcRuCgC3jlSe+K+WuFcIElUh1ap ipTn+GvAbjJHTaMce/rXY6y8+6z5im1lL4CVJ+Xbx79a2EGS2m4Ljuuk7GslZ4BNBAfG/SaL vo5d4goQhy2K8xaEI5Wk8K6fv+lff4fZYk6IcjgkiJIVkHHBVz+2Ksqbb2bhbZMF3AElpSFA HkgjGfbrVZeAzEKFFvsBEUx7hDl+U+oulXmpGQDjtigt2o7r5lUrQN3itpK3ZEZTbaAM7lY4 FSLIrUXsTFwkNx0pcW4sgpBwcexNEVn4BXuI/Y/skOpamR94WxzlYznd/XtVx15l8OVPaZ8f DbGyFodfdjLKv5SN2frXpqi64uNoeaW06NyFpKVA9weteQNW2p/RnibJacaVEQxL86OW0j/C zlJSPpXsGqd8fbVaV2Rq4y/lnpwhpSQNxHp9MnmhjJ0b4rWe5w2406SqLLUdjZdRjeexGOBV lsXJhNt+JkyUbUglS+B0rxbLt8mC2y+4AlLvLakqznH0rv8Aty5txkx27k+4yy75qBk4CiOT zQideKGsZuttTJsseOlDLckMsBpwqLmTjJA4PXPtXoWzWqPYrHBguSN/wbCGy6s8rwOteWvD rz5viNa3nVqWGHC84evyjJP9TV/6pv0e029LyZIC3FFaW1KxuSOoGaDDvtz+09QfDtJSprcU kgnc2R3rXtwW/h3ISXRLKWlJW062QFqJznPp7VDLdeHNQpTLl3J6Att1eUNrBQtJVkDOOSOl S9UZy47i4y4tpgbgpl3Cl46fUe1BlRoogQo8ZxkhwpAT5n3iUq9CewqOXSQmLb7tOckKiOOH hwKJS3+UFI9alFskOLhkSHyUbAFh4fNn3+nSq38QG2YunZCYyyG1v8E5SVnd0x6UGj8LoA1B 4r20TSZOHlSHCo/i2jIP71YWo9cv3DXF0tYcbjx4iTh78Sjg4ASPWoX4PJ8m+zZ7QCnI8NwE bvmSSOFD2qLNXGdcbq9PwXpwOQ4AAkJyclQoqxNSXQRn2oiVvylS2R5Z2AJY4wee55zXUmTH sFt+IekqUgNhpPnqPBHYfX0qNvz5cSO3JeuhWryypSGGgVj0wT29TWBp2BcvEDVdvs61rUha vvCjgIQOVKPbOKDbW1vWXiZIVbLU3tg7h5q9uxpAzwVK6n6Crm0T4M2bS+2RdfLu81H+G443 hLYxyAnoeecmpvYbHC03Y41qtjeyPGQEJOOVe5PcmurU9xm2vStzm2eMJdxjxluR4+M71Aen fHXHfFEbUlLbJWspbaQOVKISlI+vQVBNSeM2j9Ob2hPN0lJ48iAN4B9Cv8I/rVEPHxH8TZCv iDcJrKT82/7iM19c4SP9a2bfhha7E15uqro5LeSkKEG1J4PsXlcD9AaEdmpfHO/XuXixwmLX n5W1gee/g+hPAP0FaM6K1ZfybrqeQqC0objLvDyt6h6pb5Wf0FTiJLi2yC8NI2Zi0ltCtz6E +Y+rjHLisqH6YrCcts5cy3XZp3zVNoDkxTm9xTpxzjufpQRduNouyBsttv6klKSVpVKX8LFI HokfOr9SM1ILTqK6XtKLQpkWaJLAS3GhM+S2B6nbyc46knpWv8QtHRIsZjVGmcfZ8xwJcZCf lZcP8ue2e3auFj1yxtajanbUj4clv4tj8bYAwMAdTRU50xowx2zFgyvNLju5x9SAVJI7Y7VL tT6qs3hVYi48EyrtKGWoqTguK7qPomoCx4ow7PBTadAwpF3vL+EiU+3kqPdWO57Vwg+DerNb 3R6868uHwTrwHynCnMegA4SAO1EdfhZYrh4i68f1tqKTvRBfSpKNuQ44PwoA7JSMV6GJyea1 9iscDTdlj2q0sJZjR04AA5Ue6lHuT61sKIV8QFY+bBPsK+1FvESy3C9aRdTZZr0KdFWmS0tp 0o3beSk465HY8UG7u9lt1+t7kK8Q2pcdwYKXE5x9D1FU1dbBqrwolrkaXefuVjWncUvDKYwB JIVjk4HQ/vUw0nruRIi/+c4shuIyfvbhNIbSD3+ZWAcH0zWLqfxw0Vbo70SOXL8tSShbUdGG VD0K1cEfQGipLprX1k1HbRKjzWQgBIUtS8YUexHY1vp1zgWyH8Xc50eHHxnzX3QgH6Z615Yk +J874p9GjrJbrB8Sobvg2PNeUR05VnB/4QK77d4X+IWuJAm3FiQ2hfPxd3eKePZJyr9hQiSe JOutKaiuRTNulwu8KOR8Nb7Z9wxu7rcdWMqP/COBUHb11PacEbR1pi2dShsSuK0X5Sge3mry r9gKtzT38OtkibXdSXKRcnByWY48lr6Z/Ef6VZ9k01ZNNshqw2qLBGMFTTY3n6qPJ/eg8uP+ H+q5sY3zWDyrVEUoAzLw4orUT0CUDKyfbAqWeGmhPD/Ul6fhqm3G9PRWw6oqb+GYXzjAHKj+ pH0r0StKXBh1KXAeoWMg/vVLa305N8L7gnWGjV7bWZIXPtyuiSo8lJ67T6dqC27RY7Tp+OGL HbYsBvGMMNBJP1V1P6ms+tFpzWFo1PHSqBJbTILYcXGU4nzEAjPQGs2zX23ahgrmWiQJMdDq mS4kcbknBFERvxK8PYeurCtIQhu6x0kxJJHI/wAh9Un+lQnwY1tJhy5GitTKLUqFu8hbq+m0 8t/p29quqqA/iFs7FsvVnv1uCY8yRuS6psYKlIwQs+/airP8VLiq2+Gd3fZdU244x5bak+qu M/tWs8DVoPhPb0pIyl10KA7fNVNzPFC43Dw1fss9x5559YQHikABPUjPf6VOPALUcWFFe03L HkyXVGQytXReeqfY0F30pSiPhGQQcgEYyOtRDTymrnHvuj74+9cXbe6UPOyCN7rTvzIV9QOM +ore3tF7VHQdOvQkPhXzpmoUUKT7beQaruHc75A8bYD+q7RHtabhAMJMqM9vZkOA7k5Ucc8Y APNBNtFz12yZI0hdLkZs6Ejzoy1j5lxScIye5HQmpnUF1fb5MeRC1Ra3Q1Ls+5TzZRkSY5/x EHvwPmHuKmMCdHudvYnQnA7HkNhxtY/MkjIoMmlKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClR7XVw lWvQN8n294sSo0JxxpwAEoUEkg88VS7eo9e22Jou8TdXuS42oJjaFRfhW07E70ggqxzkH2oP RFaTVOk7TrGyKtl8jl5gqC0qSrattYzhST2PJ/eqpn33W+r7/rCTp7UIssLS61tsxkspV8Qp G/O4npnyyecjkDHU19vHiFqG8+GOjbjap/2Xc7vchCkOtNJUkkFSCrBHQkBWB9KKn+kvDPT2 jTKVbmXpL8xHlvvzXA6taO6OgGD34579BWrg+COjbffm7m1GlLSy75rMN18qYbXnOQnGT0HB JHAqG2+8a5DmvLK5qV2bcLHFQ9FkJYQnKgd6gE47pBTzms/TOv71rHU2ibdbrgptBty5l6La EnzShRRhXHGVN9scOfSgnVs8ObHab3fLvH+JXNvYcTIcdcB2JcOVJRxwM4656CtTJ8F9MStO W+yLeuCYtudceYUh9IXucIJydvsMVXMDxG1Y74RwLu5eXVT3dTIhLf8ALRkslndsxtxjPPrU zY1fdBr/AF/CnXsQ7fa4KVxXHGkqTEUUD58AZVgnOOc9KDcwfB/S0HTt0szDcwouuwSpK39z yghe5IBIwBkdhz37Vpv/AM3PRX/e3X//AGU//wAFRzRet70z4lWa2f2hn3613hpZLlwt5jYU EqIW3nORwOhxg49DWmgas8Rrx4eXTU0bUqWWrJLKVNllHmSM7cgnGNqQoYGOcn2oLPe8FdLv 6Yi2Bxc/4KLJXJbw+neVqABydvTitxK8PrO/qKPfWTKiy4lvNvYEZwJS01tUkbRg/MAs4PsK riZ4tzoOsbFcLhKUzZ5GnBcJEFCUhK3ylzASSM8qCQOfStJbvETW69Fa6mXO5OM3C3fBKjp8 pA+G81/CkgY/lOOc4oJJpvTvhvqH7Isenn7m3Oti3rgl1A2Px170Ah5RTgKyEgDH5f3uSRGZ lsKZlMtvtKGFIcQFJP1Brz5O8Tb8/qPS7Njl+TEWYLF0koaR/fJLiUKcBOOcA4OOhJ9q9E0F eah8D9FX/e4i3G2yFf8AawVeXz7p/D/Sqt1D/DXe4m5zTtzj3JscpakDyXP35Sf6V6WpRHjx E7xL8M3glarrbWUnhLoLsdX75TU20/8AxLz2ghvU1nalo6F+EvYr67TkH9CK9EuNoebU26hK 0KGFJUMg/pUH1D4O6K1FvW/aEQ5Cv+3hHyVZ+g+U/tRTT3jHorURS2xd0Q5Cv+wnDyVZ+p+U /vU4bcQ62lxpaVoUMhSTkH9a87ag/hontBbumbw1KT1DE1GxX03Dg/qBUJXB8TPDN4qQm621 lJ5UyS7HV+2U0FufxC6ldh6ZZscB3a7LV5kkIJyloHuR0ycfWqQisMLnlu3x2lw3EJbedAPK BytWDz7celbOX4ks6m80azs6ZbzwQlydb3fIeO38OUnKDj6CsxtnTV0jR29NX5mM+0yI4i3V Hwq1JKsqPmjKCo+uRRUUvJety3W0MNobmDe28lW5XldAnPYViMQJD7b0aPte2siSrysHAA7n tgGtldtM3yysKXdLXKTHJ8wPpwtpQzwPMTkH96xbLJVHtF4WlaW23WA3nZncSfwg/TNBpa3k N82qPb5TEttbqnPMS0GxuaPI5J/SsK2W341Mh50qbjR29zjgHfolP1JrHiFYlJS23vWrKNqh nrx0oJ1ZpDsWK5PaZW7d5D5jtNhe5t11R/xAP8o/0rK1WIdj8P3rQ1MEya7cT8S6F4Kl43Ky B1x0rq0pPi2oyJz5akJtTaocJCer7jh5Oa0+u4Eiy3li0zCkupR5rhbSDnzCD+p7UEWSgJaL jra8K4bUOBn3qf6RvUyyWcJtdsaltvv7Ap7gvOH8ifZPXNRO7L26j8uOgNpb2NoQnBA+UD6Z qeWFchqwZcej2x99BZtwknCkJAwpYzxuIzzQYTi3bva7g1MlrYgwV5nmKnJedydqUnuBWo1r emJdqtFut6CmI235+5QIUpZ+XkduBW4tUB6ZdnVQAymxWd370uuf4qiMlzcOFGoszb5Or9ZG 32tYUJL6vKUs4ShHdXsMc0Et0HAjI00wu6o2sSbh8QPkJ3IZSTk/rnFWro+bG1RaRPkNtqQ+ 4opSpop+UH5eD3461AZxbiSJLWmZaJ6LdBTbWGWhlHnrUAT7nGTmrQtLSo0GLEDA81LKGllB A2cdcURsYsNgS3XGZmx3G0JVg7D61IYcNmMwlCE5ynCyrnfnrn1zWttsJsIXHWcuJ5UVAbsE 967dSXyLpnTcq6TV+WzHRgKxnBPCePrRHmvXGmrRc71eZmhklK7c8v461jqlIPL7P8yPVPVP 0qTeGnic1cWk6f1O8luWtOyLcVEASDjAbdV/N0AWfoagljlXaTrpeo1KUzIbcMsuNpwFZ4AA 9D0rf6u0Mu9R5d80/bFRZbA8y4W5pHyKzyXWPb+ZHbqOKNLmgsvIg3GDNb+IQmGtK0yMHOAe FegrzTbrNcrpa5TkNITCMlIU2heSVZ4AHfAPerL8KfFNhx5qw6wkY8xoxotxcPVJGA276j0V 26GohHakaauN+09MdbYejPlxlt5e0LX+UD6gjmiJzpSHf7FFDbsuEIDbAaQkJKFpG7qc9zU6 s2rW7m5IbQGX247oKX0L+QgdR6Z7VSs9xiVp+A1erjnyZOxeXuiAMlPHKuuAa67jrG3WyyLs +nQtTAUkoPISCDkqz3zQXdMbmSrkF+elMeMVLaCU7jk4x9a3seBIEc+ell5C2Ubg4CBnOSSP 9q81f+VLVbLwdDyEN4AQhTPyjHcHufer58NdVjVVjbV5jbjq0ZloC8lpXTGOozQT1IGB0JA6 4qC6V0q/pnxI1HKdUhyNegmRHcHCkEH5kEfrU6ACG8AE4H1JrDm3ODAUlUlxPnEYQhIys+wF EZqRjjqccnHWsaWVNkqByCnoccGtY6/cn220RHUx+SXVyR8wPYACoxeLvpa06kU7qO+yjPSg Yi7lbOOcpSnrQVTbIK7J/EAw8qQqakS1ureQnAJwSUA9OMgV6LZuD7zycQihhYylxbgBP6VU l7v0m+pjnRljcacckHL8hnyQpJ4Khnv0qfWWBqlxLH2y7AYDSAD5GVlxXr2HSipUCVDjb07c 1Unj/co0PTtuhvFouzJHzBTe5QbTySn05xVnyX2LRbXJEt/Y02CpayOtedtV3OV4wa5TE0xb 3VeT9wh55zLbTfOVlP5cnv16UFcS4zkdpp4uhbLi1eUoK52+oT2BrDIBWsNn5RkjJxxXodXg zo+xW5ly6GRNlMtgugyNqFK+nYVob5p/TrDTLlusLa0h0L+76r57+woqq7MX2mZE23TVx5zC CUhHVSO9Zt8kquEWM/JuEp11lpJDD6seWCeqR79alFw0vZnr007bYymEpypxoKJQr159BWon 6MXkv2tCH4rreErfcytKh12igzNNYcjCK1d22Bv89RdQlW9KxjaPfIqzNPR7lBihmS83MSlC EMraG1TmOpPaoFE8M7bJfbeXc3GUqSCG2R8wIHv71YmltEO2hxSmb0+66v8Aw0SANqc9iB39 6IkcS3/EpPxsX4dbiQVDg5/UdarHx0ixmbTbHNmx4vKS2OmU45q44UO6MtqRJaZ2gZRhWfrn 0qrPH8tN6ftaJCFfEOOqLRR0TgDdmgq7QmoGLFcpvxrobjyoi2lHbkk44FRwOKQV/ClxDZ4P P+tcF84UoBOU8Y71PtGeFd81EhuTJbXEty1gubjtU4jrwPeionZbPcNRXVEOCh59ZG3cgZCR 2z7V6U8KdA/2Esrrl1DX2jKUC44MfIOyQfStppnT2ldEW9CYTKYzoSSp6R/iL7nk9a00zWov a3VWt5qRFOQy60og8df60RPHrow2sNtqDjhONoqJXa9PQ0yJkyUGWGzuC2zjYB1Oai9p1jbp biWfimy+olKgtKkKyrjj05qP6i1hFs8yVbLk0t0Ib+RKwQkk8Yz3GOaDc6s1a47bGkszwtbq T5e9e5OMZzj1NQG2Xqa81HkSHPiXFJ+do42rA6A9xn1rDkRkPP77inZDcJU2CoEITt6N8/rm tZFiCAiS+00+qKpQw04hJLiO+TnigsCBdGEKjoUpTUiUretlKvnUkdQPYYqRPuOvNInW2MH1 gFDSg5hspPXI9umTVcW+5pbZ+JlRkupjpKYTfmBJO7qc/XFWla4zLcdopQpIKAVgHAyR6UGV Y7aw9ZrtpeNHCkyIyyltashLpGeM9eT17VQWmNFXTUuqfsJhHkvMrKJLihkMAHBJ9ea9R2Vl f9oGXH0JUpDRCXsAcHsMVSNsvD2l/wCICawwttDEm4Ft0ggfKTnGfqeaC8tI6CsejYqBa4jf xXlhDstScrc9TntzUlri4420yp91xDbKRkuLUEpA+p4qC6h8ZtF6f3ti4m6SU8eTATvGfdZ+ UfvRE8rhIeZiR1Py3m47KRlTrywhI/U1501B/EVfppU1p2BGtTauEuOffvH9/lB/Q1E5Nm1x rAC46gkSExTz8XeJHkMgf5QrGf8AlBosXvqDxv0ZYt7caW5d5CePLgpynPus8ftmqu1B/EHq W6KUxYIka0NL4SUp854/qeP2Fa7Tvh9ZJj5SqXNvjiBlQhNmNG+nnODcr/lTVtaW07BtTvlW izR7c4hAUqQ2xvUeegcXlROPTFBR8nTmsdRti6aokuRYp5+MvcnykAf5Uq5P0SmvkOHoO2TG UXG4XDUK1KAWmAgRmE/86/mV+gFerDZrbJTvlRGpRUnBMhIc4/WotqPwl0lfGw8q2/CyG0/I uGryyf0HBNCsjRMbSUBAZ0/aIdtkgZIwFun/AJzzUxJJOScn3rzhqbR+rfDuOi7wJPxsOLJ8 /wCIOS82knGxfqMDk9Ks7THixab21EMuQ1HLyFBa1cJS4Bkoz64NBYNKx4c1iez50RYcaONq x0UPUVkURG9Z60i6JhwZlwjOvRpUkR1uN/8AY5Gdx9elZ7D9q1hptZRtl2+a0ULBHUEYI+tY ustPRNW6Xm2WQ42hchGGnFDPlLH4VfvVPaM8QJfhzqFekdWx1OIZWGfiWllewflKU9weKK3t q/h5gW2/pmHUEwxUZKG2U+U6M9isHpj96te1WmDY7a1AtUdEeM10QgdSepPqT61kMPtSmEPR 3EuNrGUqScgiuyiOqTJYhxXZMt5DDDSSpxxxWEpA7k1Tl0sUnxo1oH3VORtJW9tQiS20bVSV HGcZ9x+1Yvj3rBmYzE0hbXEqddeS5KWFYCecJSf1OTVxWKKzb9P2+EwEhDMZCE7ehwBn+tFU tqb+Hj4e3Lf0xcnX3m/m+GkJHzjHYjvUb8L9aqtmoI9qusJhSt/lfEKbAWnb0Qo/XvXp2vOv jhoz7E1RG1JbY5bhzHAZJb6IdByTj3HP1oPQsd74hhLm0p3dj2rtrQ6WloctbKFTGn1qbSpJ QrqCOuK31EK0+qrA1qXTUq3LCQ8pPmRnT1ZeTyhYPYggVuKUEd0RendR6NjSLiUqmJCo00D/ AL1Pyq6+vX9a6vDZKLVFumlxIekGzSylK3SM+Wv50D6AHFRG0anvsXxA1taLLZHLm4JIejKU 6G2GlbEghSsdckHHXrWTot/Uejjd7vr62rWu5SQ7JnRXA4llCU4T92nkJHTjNFW9StfaLzb7 7bW59oltS4ro+V1pWQfb2PtWwohSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDVaksydQaZuNoW6WEzo62C 6E7ijcMZx3qIy/ClmVZNKW37VcSNNvpeQ55APn4UDgjd8vT3qw6UFXag8HHLlfrpcLBqmZY2 ryP/ADlEaa8xEjPXncnGcnrn8R7HFZDnhDGN10wY14ks2bToQtm2lvd5ryXFLLql5GCokZG3 txjNWTSggTtkt2gbvqjXFynOvRrghsvsBnPlAEJ45+bOfaoj/D7ptqOi+alajuMxZz5Yt3nD CvISokn9SUj6oNXQpIWkpWApJGCCMgivqUhKQlIAAGAAOlBSqP4eXG7Yi3I1pOTCbkCUiOIw 2JdxjeBv/FjjNbmD4LobjagRd9Ry7o9fY6WXJDrQC0lKgpKs7juwUjj0FWnSgq+xeEMm26is l4ueq5VzkWZJaZQ5GCEeVt2pQBuO3GTzznj0qtvDPw1f1zoq4Kb1HMtcRV1U1LiNo3tyEoS2 pJxuGCCo8nPbjivTFKCtbz4MWm8aqstzclrRCtEZiKiAWgpLqGiSkKVnvnB47e9fZ/hCxOZ1 ehV4dT/ad5l1Z8gH4fy3fMAHzfNnp2qyqUFYteC9vj2XT1ui3JbYss4zlu+QCZLhUk88/Lwk DvwBVnUpQKUpQKUpQKiniPqBemNA3K4xkrL4b8pkoAO1avlSeeMAmpXVWePFyXA0nbGylJYk XFtL24cADJH9RQU29qK2X6YWbtp+Ldlo2offabESQk4wVb0YByr1FYk7RempcpbFnvztvfSC ox7m1vbTgZP3zfYepTXy1QYNwcbmNsLBbccaUxvC0vrT8+SRjIzWiu0iTLfhpeRztJ2NgJUc qypJo02rNl11pFky7M7JXCIyX7XIEmOsf5gkkY/4hXA68j3OCq36o09Dlsl3zVuwP7m/vxjc do2k49U1rtPz1I1Mqb8c/a2kkrUuKstKOB8qOPU4FbD+3huKXf7WWeBe8nCFONBl9P8A+tbw Tj3zQZbUfS9xtrMGxX9UD77znYt6QW/NPZIeRlP7gVgu6SvFnVLuNxtjrkfy1GNKiqEhkrJ4 JWjIxjPXFZAsGkryyw5BuUywPyEqUhi4JEhnCf8A2iMKA+qa4xtL6z08DcdMSHJTAG4yrJK8 1OPVSU/MP+ZNBk6HtyrvfLazKjMiFa3VeeroSrqFEftWs8RblHufiBcZUBzc0laW0LBPO0Yy P1rZwvFO5MJkxb9aoc74hJRIdS38LKPblaAOfqK1v2Vo+7f/AHVfJNmePSPd2d7efQPN/wC6 aDBsFukXF9bq9gjIV5r7744G35sA9cmp9Kji5W1u63qAyp24rDERlZ+Zpn8vHYnrUft+i75a 3o8sbpdtCi5Jft7yX2NieclSSeD6ECpD9opfvyZUuKwu7ojBcRDQUpvYo7U/qBk/rQd15nM+ Q9pO0Ijx7ay2VyXmnEguEj8IGOFFXc9q0Wl4Ttm09dbxZsSJPlKaZkBIPlkY3J59uM9zWqnx bOiZKn/aCkySs4YdaUMKzgq/zc84qYM24K0+1FYlJatQQVPtNow482BuK1d8lQojTWJ2TZWI TcUZmMPfaT7ROA4kjCUc/mJq54ri5EdL6k+RIkISSpScqB9OPTOKre2WGU5KiXBbKEW+XI+N kPPr2OMpRnalQPUdwO1Wzp+S3PSmS0pTaVHotOfMSPzD2PrQSOCx5aMqSoq2geYo5Kh6VSn8 ROqG1iFpiOtYcQoSZI24SQR8gz37mrd1RqeDpPTMi8XBQShpOGm1HBdX2QPc155tmm7z4t3y ZqK9S1RYJWQhR+c4B/w0Dtj1oY12lCLlbVyZjpcTbU73G9+1OxI+QYHXkVY0O+toDDMYvseQ j4yQsghTa1coTu9z29KhsvQtys1qm3HR9yM+JFeSqVG2/PlPYgdcdx6VprHrmNDRIdu0d6VI kvFxwpV27AA8cUVvdYaLZ1HHcvWn47ca77C7OtDeB5w6lxofzd1IH1FRu33SFq23MWPU8hMa ewny7ZeHfyjsw+e6OwV1T9Kxbxq5+4zWXbVHVCfbeDjbzSz5pUD8uMdCPapdftBz9U2QXuPD bY1EloOzoLAwiYkjPmoHRLn8yO/UUEegaAmxpLw1AhUWQyfu4SFJLrx9QP5Dj8XcV22W0qvk Fy5uoUX2JiGWYgSAgIUfnPvgdazdDa2iJeatmq0Nlxplca3XR7IVE3f9k4RyW8/qn6VOo1vt GimVu3NwMJhI3JC1BQWtY3EoP589j3oOWvNGNX7w/wDtCI7tXaGjsb27QoY6/wDhUX8DNURt Pqvwlq+VcdDjSR1WsHGB+9WDpJ5N08OL63Nekw2JLTr6VysFxCFAnIGemOgqh9GT5EO+rjW2 K3MXNQWEId4zzkH26UR6aVf5L8ZgurNuZDYW8knLicjI5rTOahZusO4DRcT7QvkIIaRIKdyV knqSTjjk/pUU0voiXd74u562myQXSFCA08fLBBwhKznnHpVt2t+329hTbEZMNCny2TtCfNX6 8UEUc0dqfUcBo6zvbcF9DgXm05QcD8pPpW5tulrBAuD09q0tLkt4BkvfeKIH8pOa3cibHebb y4tKF7wQnqcdawU3O0shTDEhAUhIUoledgJ70GJOjPN6gjAbHGpAOW1JxhPsegqSPPsQoq3p TiI8dlOVOOKASkDvmtJe9TWuy2Vy+3CR5cOMopSPzOqHGEjuTXnLxQ8S1a6uTaYDb0W2st7U tLWcuHOSVAHHtQb3xZ8T5d8uK7FYJqF238DpaQPvFk9Ar0qz9BWaxeG+joguUqJEnzWw5Ied cAUtRGdoJ7CvO+g7azdtbWqK/tDYf8x0uDKShPOMfpUr8Un0z7ou9sOomMJIjJbdRtEfH4Sl P+uaCVa88SdPzXJMZuWZjUgeUr4X/s0jqrJ756VCI2r3LY2j4YS3WGmlJ2vOJwe6SruDUK+F V5TilsKWSoALRwlJPY+/tXdOhuRWW9jqV/EjeWEnetAH82KKkrWuIzilMqtrnlLOUpZXhQJ/ F16813o1zbVrUmRAkIQlY2BK+QB3OKgiV7HAtH5Tkc1mQVpAV5LbrkxxW1CQAUkH19aCxovi Bb590TGYYebaUjb5riwnAH+lTDR+r2Z89tUttUVpScRy+6FeaRnJ/pVGOR2Y/wDdFfdTBlL6 niCgem3HQ1u7G9a4F5hpSUfEMgqU9IcPlg46DH1oPVluu8K5xm1xnQQpIICuCrj071508cr8 LxrpNviKUWILYQUdB5h5PH0qZ3/UbOg9IxXhPEq6PNkRGR1QD0Uf8oql4DLsx6VfLigPx2F7 3/MJ+9Weif3NEWD4eeFUW82eNdbqtbipXzRmUcBGD+JXqM1eCG7jpy2uLShM9CEAkIASoEDo B0xVI+FV51YxMcmRXIyrfggR5atoPoEHsKnV78WYEcy49yjuoVGDa1BlQIIUcdPY0Gh1ZrWD qRks3VD0JxgktNPJ2earsnNRKJJiWmIZUEpizQChbSSVBKyOeO5Ga3l31FZ9VRwhttqS2pW7 csDe2kDqO9RSXambdEkSWLi4hvcZHw45K0noM9etBrZNweCGmL40+2tZ3GSFcr7haT2A/wB6 1dxeL8lDRmKkpSvcl19ZVx718Xc3XnkSpu7zG04aTj5Vp6FNfALa4lQS44047+E4+RJ9CPTt xRXbdJ/xkNhrykoeZVlIayAAewH6V8iTnmQ+0kqDrgIJdQVeYrsnHQVls6bucx5DFnhSp0na lQXGSVbU99x6J/U1uP7OW20x1nVmoYsR8ggQon96fbPqAg7Eq+qqDPsOXbe0SWslO0p8oJI9 sdjVmW8T5EVLCYjjrK8ICikFDYxyXFdAKqF7XFmtm7+z2n0vvFISqbeF+apWOivKThAP1zXw M+IXiGgZE+VCHA3kR4rY/wDlRiguh7xE0hohTqH7wic/tA+GgffqBA/m/CP3qlrjrq0t3iRc bBpthMx94u/G3VfxLiVE5ylHCE+3BrJvHh5bdDsx163uynJL6d7dutKAtRHqp1WEpH0BqbeF mnk6ge+0LPYIdls7eUpmPJ+KlvK7gLXwjHqE0RBmbL4k+JbwddbuU9knh2Uryo6R7ZwnH0FT qwfw4oQlD2rL2EjjMeAn+hcV/sKvNhr4eM2yHHHA2MBTityj9TXMgEYIyPehXnbxAtF18NAl /S9pt1ttjjnlNT0pEiWTjqpa87M9toFaPw70jcPEjUwl3yZOejMErekurUorOR8oUen6VdHj VAbmeE90UtJzFKH0bexCgP25r54K29Vv8MYO9CUl9SnspOdwUev1oJW1Y7ezb0xm2AWmzkEj nNdiGMvrcaXsVsKQnb39cVsK+YHpRGM355EYrITgEOJSnqe30FZI6VptTre+zWo0Zl1wypCG lqbVtLaCeVZ+lbdllEZhDLZOxtISCTk4FBxejtSGltvJCkODCwRkKFUX4jeHd107bZj2mkol WSQ6ZD0ZSMusrI+Yj1T/AKVfNYlyW8iCtUdAWoDlJHCh6UFK+C+tY70pqyXaUI77ZCIzJUfv FYPbpVzXS7MWZkyrg42zDTgKdWrASonjNefvFLTbOj7zbNXWgfCuSZQUYoTtSlaeSoEdM+lW tqeK/rfwxDUZ9Dcic0h5taRuQSMEfUe9FdMu/Wlt+RPTKacbbXnc2vdtV+lU14jzmtU+Ia39 LbXVIZCXZbZwlagOefbpmovJeu2mVSYEph6K+9vRJ8wEpWT6AjH6j1raeG0onUUaChrO5S3F LK+AAn0+uKKk+htba209bERlWqZcrQyskrbbJUhI7JPpmvmp/Gm+3GMYVreXDcdcBSoMbXEp P5fc571a+nY7qbWlBYSwhLe9ag5lKlk8gD071sZNogTGw+YjTvlHCVFobvoO9Eeb7FofVWq7 4ZL0eQ2oueY7MkpIG4HP1J+letIYKYLCVjCktgHHsK1ES1yW1NqQGmVJIJSoEgD0+uK31AqI eKWn06j8OrnG3BLrDfxLSj2Ujn+oyKl9arU90hWfTFwmXJ1tthDCwd6sbiQQE/U0R5y8KteR 9MlUe4pcU2tafLcwNrWTzk+nevSlquse8WpqfAcS+y6nKVJPWvEa3gsjKUgAk4+vrUx0rr29 6etKoVluLzKlBSQwEBYUSc7gD0OMijS/r/4uad01cLhCuhc+IiNoWhtn5y8Vfl/yke9a9rV2 tNabWNLWFdjgOpCXrncf8RvPJLaO/HQ+pquPBPTNs1Tra43K7hcv4AJebZkHcVuKP4l9jjHS vSWc0RqdN6bgaVs6bdbA4pO4uOvOq3OPuHqtZ7k1tqVwcXsSTg8DOaI0rtvkWGUZ+moqVJcX mVBQQhDg7qSOy/8AWpFbblHu0BEqKVeWvIwtO1SSDggjsQaw2JjMhxSG1grT+JPdP1qO316Z pW6HUcFt2Tb3MJucVHPloA/xkD1Hf2oJ3SseJLYnQ2ZURxLrDyAttaTkKBGQayKBSlKBSlKB SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBVaeOtvhzfD1DlxXsjxpzLi1j OQknBxj2NWXUN8WQ0rwpv4fTuT8KcD3yMUHlaxRkuzpztvUvyGl/chSyCE7s5J/4RWnuMr4i 7Sn21KPmOqUFE5V19azY9wDcJQ8vymlMkKQk4Lq8bcg+nc1rykN21O9shbi9yF+oHB/rRp0t oK3EpA5UoDmsx9hybLX8NHShDakt7UD3x+tYIPrn9DUqssVMZEJxoDzkMOz3VhWQpCQQlOPr QSCe5Be0/NVEjpaMl5m2NEtDdtTgrUn0qLG6yLbaj9mSnmZT0hQU60vapLaOEgEcitpdYTy7 TaIAfKX0MLnvgAkhThGFccnjsK651ganojQ7UFpchtoTKKvlS4tWSSM85xQc4Wtpk+2ShqaL C1B5QT5Qnsgu8nn71OF/1NcJtt0k88GpTd20pLWnclEhHxTBHrkYWkfoazmrLZ5d2WYo86AX QhamE7fK8tGSefU8Vh30L1jbnLrbgCq1p8p1pQ+8cRkkLAHYCg2WjNLzbRq6BcoOprR9nNOh x+THnD7xocqQWjhRJGRtI71maUb/AP0uKeKg208hyW222s7Q2T8qD7Adqq5KihW5BKVYxkda sTTuqVItL0xa20zWmBEZASnepRPB9dvNBMtVx7fN1C08jyBGahrU9Ixu2fN1GO/BrUWyJ5kF N9k3SMwy4rc6pKShSobedvXn5jis5cWAmNdZuoXPs9tyKiAH9xKVggFRAxwc965QIdu1JY41 vlT1NxpThXHbQny1GM1gDPqCef1ojtmsvf2fg/DgKcvspDe5zKx5RyQojsAOP1q2bJHaiQ0N qSlmPHbGPl2hKUj/AMKg10REvTrUuIZMZuEgswnW1gNkqGC4E98VH9Za4utg8P27U9JD11uw Le1aPvEMfh3cdz2oIzrXUS/FLxGaiQlP/Y0RWxBTn8IPzOY6AnoM1aVnaQz/AHK1sKS1bm0k I24CsjgZ9aj+iNKR9MwbTBlR1s3e5ILsvKuAlIyB7HBHFTOzqjrt65zx+GQ/KJc3DBcbQcJJ 9+KDOsbbNotiYhjKbW2sl4FIw4Vck8detecvFLR39kdXLSypS4c8GTHKhykE8p/Q16EnvuuW 1b7bqkOYKEKRnnPTA9ar7xzh/Fad0m0tkqubzpZQruQQOP3xQVp4d2Fq9agUZPnIRGaLyHED jcD61e1kjSUJjO3h0slkqlO/NtUtCeGjkcA+1aXRdjfhW16IpopShxMRkupCSoDlw8f61LLs hKIM9bhQ5GRHCUttjkhI5A96CqfEHTdv1TqB0WVhMPU6mPiXIIwET08/h7B4AZI/N25qM6a1 Lbp0RnTGvm1OQGFkQ5i9wcgL/kV3Leeo6p6ipLcdQNQNaP3mUztRPtoLbbq9imFN9On5vTvX TN0y74l6XGoo7LETUW4gsghKbij8pOeA9j9FfWipHoTT2o2dRXR3VDKRa5UYw20+bvStJ/AW 8cFBB/FVYav09M0PqRlltpLRjhPlyGyopeV13c9OuCKknhp4oP6VeGntUl42gOFKVKB8yAvO Dwedmeqe3UVYHiNo1esrawYjqSWR58eWHNza0KHX3TjvQV3avEqcypiKiC+9J2pBCcLBO7JI H0q6bZdH7lAhSZltfjqUpanGHsFSc5wTjivLM+I/ZLkuI6vY+yr/ABWl8EdiDUrtfirq+2M7 E3MPg7QA8kKVjPRPv9aC7HJ60/ZzcAzEL8t5sqLZ2JOD8ywf2H1rnZHY9u0+5etUBuDFLSSo P4StZT6j364qmZfjRq5cVcZEhphwO5DoaG4J/lPvnvUTvWp7zf0tm83ByYUkkeYc4z7URMPE 3xNb1zHbt8CAY8OG+XGlngqTjGcdutReFpWXN03IujYA8n59iiQSgdVD1rnpawpul8iNS21p YdyQnbnzMAkn6cVYt/Zdteg5UhlSISGWiw00FAKWgnGSP1NFRvwzV9lWnUGolwPjDFjBplJT nK1dh+mM+1dF52zkpfjOout5vDO91McANRWx+UJ9eMc1vtIybPavCVqTdnXmS7cSUNscKkEd ifTtio/qJ2VASuetkWdM5s/DsNJy8tGeildAPXFBobfObM5ti+hxUaNx5KEcbhxlXrXFwril 6dbiI0WTuSlTfzKR7f5c1izJYDKG4xUPMQFPrJ5Wo9c1jfEn4P4faMFe8qzz0xig6cfvXdH+ ITvXG3AoG5SknBSK7Eqi/Dg5Wl9HsAFD0+vvXVubDSVJKi7n5gocdaDsdjq3He+2r5d4Vuzu zzj61vdM6cRcIz8+6ANWyGjz3XR+Ijsn9TWgx8qUMrClLO4jbjaR71Kb8uTY9H22ztTQtExB kvtITjbzxz3BzQRq5TnLrc3ZKys+YrCAtedqegGamNgsrF2+Gs0ScypplfnzkncnzPY+w6VD o8dKIypTiylSVhLaEgElXUE57V6E8ONHJteglXO5Qkt3SYkqcU4nlaScpBoI5c7Kq1xS202y uKgJcZisqKSCDkkHuO+Kq++3qXe/OflLSE+fjYEYVx0JPerS1+07Htb8z5vPQyG22s9MnGU+ /NV2NDv29KXdV3eDYgRu8h9fnSSDz/goyQf+LFBF20r/ABIyntuHH6ZrfWYTr9KTBh29+Spa Uoc+FaU4peOgUfyj1rL+19I2ZCkWm0Sr07xl+7O+WySO4ZbPP/Mqu9m5651kyqHaGpAgD8Ue 2siNGQP8xThP/wARoNvMscC372dXXW3W5hBBREZV8TJ+m1vgfQqFaQ6h0tZgBYdPruTqM7ZV 6c3JHOchlGE/uTXX/ZSzWnJ1NqSOlxPKodpT8U79CvhtP7mtjbL1puHHkLsVjjMPtD7uXdj8 Y9n1DeAgfsaDoErX2u2C2x8Y5b09UMJEaI2PfG1AH1NdUbSVhgvJbv2pGn3/AP8Ao7Mjz1A+ inThCf0zXDUE+/3lsSpN0enslv5mVLCUND/K2OAMegrRsXJMdthtDQCG17l+WdvmY6ZoJhBv tstLim7BpWLEkf8AYyrmr4t1RHXr8iT9BU1OrhYrUu56wkqnSVIAh24ryVcZyR+UfpVWu6he U2WmNimnEeYdzYPkrxg4/wDGtC6+6XFea4XFDgLKs9Pf0oJbZ7dePE7XKIy3HnkPO+a8skkM tZ5GT6DgV6vtdrh2S1x7ba2EsRI6AhtCew/61S38N0tgMXuIp1AkFTa0N/mKccn6Zq9KJpSl KIifilDXO8Lb+y1nd8KV8DOQkgn/AEr54WKKvC2wkuNO/wB2A3NdOp4+o71JLlAautqlW+Tu 8mUyplzacHaoYOKwtMadh6U09Hs9tK1R4+dpcOVHJzzQbalK1d8v1vsUNT1yltxUBOStxWMD 1oMW+TvK1DYIKFt+ZIkLUW1HBKUoOSPcVvSNwINU7o3UsrxE8VI11jwHUWeyMPMtPr5KlrAA KvQkdParjoODzZcYWhJwVJwDWqducN+1jL6CoHapO45Ch2rcVSXibc5OlNaocL2bbcEKc2LU Qlt3GM5HQYoNf4+39idHs2n4OJD6Vl5zZyQSMJTj3zVxWKIpnS9pZSz5YajtjYO3y9K8eyrt Jk3hM5xzctt0KSeuMH16mvZmn5jc/T0GUw4hxt1lKklByOlFc5VngTwUXCFGkt5ykOthRBIw etVJqbwkc0vOe1NoEhbrDalKtrw3A567PbHY1dNKIpXSWu2tYqg2yUgRpzbqVPNJUAl0DrjH +lXCGvORjJQ3+TaeT7+1eZfFKzPaP8Vvj4DardGkLTJjyEglJV+c8e/b3r0Bo28nUFnjXFxI S65GRvCTlJPcj2zRUcuutRpvxTas14U+5HlNJXDUj5gknjaoD35zVhMPtyWQ6yrcg9DVPeON vNvvWn9Tx1lpXm/BSFpJHynkHPQcZGamOmNUsFtMJZbQxHSltLnmZ3e+e9BNKq3WyEeIWpW9 FwvNCYchEi5vhALaG08hBV1CjngCttrTxYselIahHeTPmqSoNNMq3ALHQKI6Vj+CsRpOh13R baxcbnJcemrX+ZW44x7AdKCR/wBgdJ/CojnT0BTbYwncyCQPrVH+K/hMvS6lXzTSXF21xWHm E5Ko5Pcf5f8ASvSNdb7DUmO4xIQHGnUlC0K6KB6iiKB/h0ukRi7XK3KRiTJbSpK8dQnt9K9B V5shsK8LvHgwo0YKhylhDAWrG1pw8HPtg/tXpFC0uIC0HKVDINF1yrrda80EFStuCCkHANdl KI0YgiBOU+hZVhOCTz243eprYGUBIbjyAFJkIPUfL05T75r4uMmQXnGZBcDicbQvISoenpWM +2/GhNuMp89TSwFN7t24d8ehoNRo4L0ffX9JynyuA+VSbOtY/CgnK2SfVJPHtU/qD63tku5a dTOswQLtbHBMhFY/Mn8SP1GRUps1xRdrNEnt9JDSVkehI5H6HNBn0pSgUpSgUpSgUpSgUpSg UpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpWPMlswIT0uUrYyw2pxxXokDJoIvrvX8PQ8Fgrj uT50pexiGyRvVx+I/wCUdzXnnxA1/wCIU5t63ajUIMKV/wCrsNp2KT127xkmsG9a3uGp9T3K +lpUl50lmKhKiPh46eSABzyMZ+prhP1LCvNrXGumEu7SttOwjy8DgZ7k+tFQ5sKlKZZKwAkE J46d/wBayXC15UVl9a/umlEpz0UTkD2r7YmXHbklSGS6hsFTmBnaMdfrmud+ZXHvzscpUVN7 UkL6q4HWisLyFiWY68tknCt3bvzW9hyfIg3FDalKHwCWkOqVwElXzJA9DWJqJhUK9JcZbVGS +yhxvBzkKTjOf3rfK026w+EsT4xi745ILoUspHKj7AHPBoNtPcaeVqGYVJSYVvjRoy2uAMgY Gf8Aeo+85KTPmOJacjOLmNoKkKKkp2oyfr61v71dLa3G1Eq13BmQq4vtp+FSvBVtA5HbHFYM HWMOGzMYlW11p+WC4tb69yEqKdoITjIzQZUR1MPR0SCr5Jk1h9xKkt5LqicgZ9xitZptL9lu dvV5biZBBd8vYoZBISptWR1xnmt7ozXsOdLt1nvECK15KQzGlFXCeOdxPr61t9QmR/aaX5Tc ZLEco8hb6yC6jb8xCh2yetEaTxP0RFiIOoNPpCoaz9+20nAQfXHb37VXkSaphtDSENj75Dnm lOVDB4/Sr00vFeiWxpucGpvxWGnEqWVBCCfmz2PHFVd4k6YOmtVOJaQEw5WXYwSnCUpz+Edq Kk8ZuZqpELT82S2Ikx9a3HGCV7NqcgAnpUqhsWti9oi2sPokqbFuYkkAgBA+YJ7c9zVSaTvs mzqfTCQC4ptbiVA4IIT78CrN0C1KhbYzi1PFuAZ5BR8ylOkncn+tEbyzPPak8SpVoQXGbHbE eQlbeB5jwIJyfbmov8KzrX+IKQEKPwFnUAnaeob4H/zf6VJNFvvWa3SnZbxdcZacmF91nygS rJCSOvbmsbwm0/LgSpN9lraceuzXnqCSAGQVE80EwuF9it3+bGcS26/BgGQV5wUhXAHt0rnC nJXFiPSkmOpcZLhQ4jIWskA8dutd64duMqXNSuOX3NrSykDPPPJrhOu8WO+iOpSH5AWgNthQ JIHTmgxNvk3AwX/vH3ni42jB4OOv0FavxCaVO1hp22xkofes8V64PlaN23CcI491dPpWfC1B AZt7mqbz5kOPFU4FsqKSVKHQZ7n0AqGabvrkqRqLWV6QqO5cHmWIwWs/I1uACcdB1HFBNLd8 W8nTpmxsboinpDu0ghwjpt69a1F4uIu2qFWeBLWyi3KDsxKWsbh+VIPoa2bs5mRq6d8O+558 FhDam1LPlpKhuBHucVX8WTbHNVzEyIym50jABaKj5wHKgT0H0oO/xCs8m/wksWu2Lckt7Xyo LTtTjIwfUkVqdQ6igv6CtTsOJ9ymahElKCUFhTfJTx/SrS0vG+P0q5LIUtUmUpTTYRt8tsHA Rnqemc+9Upr62i1+ILkUtKi264OIcVHQrAxnCuvfOTmgk2q7FA1403Nt5QxeltoLUpxQQ3ci rO1lXo9gcK6K6HmtHoHxCf0o49pjVjb67I4tTTrSgQ7CUThWB12/zJ/UVLboYNuj29UJHmRY sptmNGSN484/hUfpXzVWm4fiJDjyo5DGpltqKH1N+W3M2HBaX6LGPlV36GgmrujtMXV9h9ER l9CmUmNIbGULT+Ug9xWnvPhbYoCfjYrEdM5SVJTuRltKscEp6Gq00F4gz9B3FyxahakC2B4p dYUn72C5nlaAf6p6GrF19reIz5bEaS41Hfi/EMzgMsyknpsV654I6g9aCodV6cg2Gc2zHfU8 ooKXisYw914HXHNaNu3oMzyVPhLZbKw9jg4H+nat3dkuLTJaucxKWm1/FtObcuPLcA4B7jio 6pklbaEKSFrO3Zuzj3J6YoqeaDuAZgoTAYbVMQ5hbr6iPlPZP0FZ3idcGGLSzChxkuNPqwZR XkgjBwKirsk2dTOxDb8N9opQ0y6R953OevWuWqlOt2O0xHW3GVM7yWiMhIPT5u9BuWHUSvBe Lb0QS7JVcVlmQpQCWSBknJ6Z6YqIXy+zb/IadnOrcUy2GwkqylOPQdqkWnHS94c3iOIYmKiS 2pCGyCeTxnio5KMQ2xKm3w5LdV8zSW8BoZ/D/wCNBr0rATgpyM561x9Tjj0rNcTMmym47gT5 iEBKRgJ2pArpaaAl+UpHnYJBCFdcehoOKYzi2UuIAUMnOFcpx3I7dayGUqkuIEt7yGnM7XFJ +UketY8eS7FWXGSkE8EEZB/SuSpji2tjmFj0I6fSg4hKZMpKG0Jb3kJAzwT06n1ra6tmuS78 ptwoIiNIjI8s5G1IxWlzwP8AWvqUqcWEoBUpR4A5JNBmiMy+qC2hflOPKShWTnHzY3H/AKV6 zkx0NafYQ9IV8jAQgAkEECvMvh3b/tLXVvjKaZVtdDiy8eEpT149f+leiL9LVCc8tx1C46Rt 3pPPWiKr1pcJES/We4sJW4mC+Hn0+ZhDoSoHbz9KjF1tGl5V7m3WTrILiynlPhpuG45LO47t qgcJBGcZ3YrY61gw5jj8wvOLcIyhG7GxIBPA96gDiEtNBCm1B5XJKugHbFFSP+0WnrQcac00 iQ8npMvS/PV9Q0nCB+ua1t31VfL6hKLpc33mU/hjpPltI+iE4SP2rVbCE71JVsztzjv6VxCS rJGOBnrQOwHYDArujvuRVJcjrw4Tg49PQ+1dPSuSFBGcpCgodD2oJpaV2+dCTJu6WFueWrzF IO1SeoxgdK1N6tcFqKmRblFCQUpcQvqnPqP61qWfLc5LyI5UQhSQk8p6lRreQoyLmp0ElZe7 tk7Mjgcdj3oOFh0vJvTxZZeSpDZJUEK/EO+K1s2E9Yr2WngAtk7klaMhXpweoqV6Ets5U+XH ZSGTFVlchTZ/w8/MM9s4FYHiTOiT9WAQFB0MMIaU4nkLV14/eg7PDrWJ0drJN0djh2O6ny5Q QcbUqP4h9DXrWHMj3CEzMgvIfjvoC23UHIUD3FeH3WHENbg2ry0nHmFBTnParR8LPEtOkpjV suPmJtEog7nV7vJV03D0Tx0omvStK4NOtvsodZWFtrAUlSTkEVzohSlKDg64GmVuKBIQkqOP avLeudQzfEHxBatS1BMZD4ZjAIwRnuf+varZ8VdeR7PFcsyVLC5Dat7ra8BH+U45yarTwzsT Eax3TVNxjLeXtLFuJVkqWTgnHr7mirl8O9NDS1pXbImPh2XCXXCBl9wj8We4HSppWo01bxbb SlkuOOLOFKKxjB2jitvRCotrjSEDVNldYmhwFZT8zQ+ZOD1qU0oPJN68MNQ2S4yFRYnxkOMd 4eCh8yRzynOf0qZ+EXiHJiON2VTTbUFklSmyDkA+h7YPrVzy9MRnpUmS2VpdkYUr5vzD+mMV U9/8LkKubsvSElUC6J3HyDwiSc84z/Ud6KvJC0uIC0KCkqGQQc5rlVVeGHiDLfuLmkdVtCNe Ig2pBTt3kdRjpnGOlWrREN8UNHJ1nox+M2P77G++iqxk7gOU/QioL4KX6Y3aU21cdxwsuFlS jgeVt6pPf6VdnSqGvrI0f47OJ+cRL0n4lCUEDDmCCD7ZB/eirS19p+Lq3RFwtz4Klpb85kg8 pcSMpNeTIlxukVl9bM51tCVBDqfM69uh69K9gafdamwEr8tWUjaorHf0xUNv3gTpa9XNyc0u TAW6oqcQwobST1IB6UHmFXIKjwonJyeVV6M8C7l8RpedHbPwqC8ExkKUVY45PNQDxD8GZ2kL aq7wZwuEBCsOhY2uNDsfcVx8KNUIi3CPbZDzyAjd5LbSM+apRHXvwM0V6dQMISN27AxuPeuV Y0KSzIaUI+drSthJHUjrismjKkv4jbcpMKyXhpBKmXlNLUEAgd05P1HSpx4Yaicv+k2HpcpD 8gNgu7BtDZP5ajv8QkpLOg4jDjXmJfmAA7iNhAzn3+lV/wCH+pJESXbbdMKocZDZdy4raiSB zhRPQjtRePS9Kq9nxw08zNlRXDMuK0LJbMKMV8envj1qxLTc416tEa5Qd/w8lsOI8xBQoA9i D0NEaCZZZOmX5l60syqQXcuSrWpzCXj3WgnosDt0NQ60aug2zxOYFvmrfterUh9LbisKhvp+ UpIPQH09atyvPXjnpr+zupbdqm3nay+8NzKU4CHU4VkfWivQLrfnMusK3JC0FG4dsjGajnha h63aZkaflPKees0tyL5q0bC4jO5KsdSMK698VsNOXpm/2OJdo+5LEphK0hZ5Sccg++a0kaQm z+OC2AsqRqC2BwpA4Q4ycZz7pP8ASiLEpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlA pSlApSlApSlAqsvHjUq7B4cOsRXS3JuLgjpI67Tyr+nH61ZteZ/4jr+uTrCDZwUlmCwHiko6 rUfX0wBQVclQkXCLHgJQ1uZQ24SrAJHKufes6bHXdH2ChtlMmXIOw5+VptIxz7Z71jW4Myvt O4ynm2PIYJZbzgqWrgAAV0oIkvRVNf3dsIDalb8ZCeTn3o04RHnoMiRMa3KU2SjKEfdk57+1 Y0iQ9LfXIlHcpwkleO/rUg0+Ema9DnKS2t54KW04MhwAE4x/vWAIzciTHSpDhZZZ819CeqEb iTQfdSSGXzawy95ymoDaHDjornj9sVqobjTUttT4JbB+YDriu9KIjt1BdLjMFx38YHKUZ61Y b+p7Zp2fHt2k7FCm5SkKW6gLDij05PPNBBIlnelyG4yh8EhQLvmyhsCk56jjnjtUitES3NXH Yll2S2FHFxmpwlISMqSUHgDtk96y7peEanuUt64sIjSFrEcQ2V5W0lAzhPsT34HStvarYlFp vimspixLcGkqWMqdcPzL25yCrnFBjSdU6VTIZH9locqOoYeVHRylJ759cdRWxvkdfiDp+PP0 oFI+FQpjyHFfMls8bcD1wK2bK7Po/Q0FUbT+ZbqkIebkEKUfM/Fk/TtUns7dsskO63mxo3mS jcphCflDiE8JSB09OKIjmlNITbPYUwLjuSHUr80lWFoJ6bfpUhm6WTqvTKrNJ2Ooht/cKcWC 4pQH4sjofWorp/VWptTqejy1Msf3ls5b5DLWMrQD1Ku2e1WXbY8ZgxHYyEJIVkr678+p7mg8 lSozsOU9FkJ2PMrU2tOehBwaunST8o2yXdlbShmCy1HCM+Y4QOQPYHtUd8drE3aNfJlMIShu 4MB0pQMAKBwf1PFRizanegWlcOOlCC0krQVOHle7IIHT9KKtxEeBfLJd2ZrrgWtTbT6UoWCF 8HgdCPpWem4Qo0O5WyDHcS3F8iIhthGPlIHAPf8A2qNwNQ3i5zpLbzsdEd1tqRHdCsc8ZTj0 61LLXbY5fmMrfcy/LS+VDOErKcgD0GBRGxt8Ixi807HIQ44lIATlKR257/WsGfIg26fIn3JD MSLFeGHj2JGDn/asm23UvSp0Z5wuuR5QQtRO0K4yAB9Ki0R5u8ahuNueWGo8aUuVJZktfI40 B0QTxnPNBC/Ey+M3W7xNNWdopisPBaik4Dzi8cgewNTvTECMbBCtl1fRPYckqWht0jcQ2flG R3GKqKDPjS/EL4hqMpUeVM+RKjuWjKuCD7f6VcJt0pvVtict7iRFZYdcdS5geYVHAwPWg7Fw FyrVqJxpSY0u5SAGVOEqKflwn9D0xWlmuyrXrqNGdaaZtrdvD7qg2PxgYUoHr+lTNcplVrXL i+WdskNOEKBJVnBTx6VEfEETWZzF6tkcPOWxtXmNLJwttfXI7460E28Kru1Mt8qC2ptxtmQp bW0EFKFcgEGoX44WkSdQaXjRfK8119TTaMcbSoHmmhNdfFw37o/5UNEY+U6AfxoxncfcCoR4 l62j6i1pCmWx5a4luKUtEKPOFAlQ+tBNdWWe4upj2u0uMQEoSp96StHzOLJwkJx0OMnPatxC gOWqJBtUSUmU8iCpTzp+YAnjf6nk1h69vS5Ma1yIaUpt11aCWp275UKKSdvt9a19qWLPcJjE JYniDaWk7ELBCCpWSAc8k9aD7q7TLer22WJ7jTWoUJQ1FnobKUSuOG3vQn8qu3Q1X1jv8jTD szS2rYr32Ytam5DC0DzoLh4LrWeh9R0UP0NWDrO6IitxkRFLbfalRnS6D8qOeivqOBWi1rqi M7quSi52GBeZMFSfhzIDjbgRgHasoIDiQem7txmggupLWLJcX7Q698VJhulPnpzhbWAUEA9M gg47Vr4ZZYlsLnx1PMYz5YON4ruut0mz79KuNxWl2XIWVu/KAnJHTA6ADjHtWF5yx+Y/h289 h7elFZ0B5pUhptpvY8p7IcWrKUJ7DH171xvTjxuKmpEr4otDb5gUSPXvXTJkeZGjNeSlstI/ EDyvJ61wbafDiC0kqU4ShGBncfT+tBOdPlNk8J7zcVyEIdubyYrCCgndj8QPpxzmoVJeYeUy YjCmXEJCVAHO4j81TvVDb1jtdj07eFhqE5H+IeeaOVFzHT6dKr35C9jeoN5wFEcgfSgy1zi6 4XXQHpRKSl7GMcdCO9YzshbqllYQCs84TjFdasZ+Xpnr619A2L5AXxnANBwrsaQla/nWEJ7n viue0ocbQr5SPm3JGTzzWVboXx8lMWMC466fl3J4BHOPXnFBhlBaQkuNKG45STxkVxK1LeK0 jaonI2cY+lSOOhMvy40l9EJ3epJZWM4b9Ek9K0Extpia63HWVtoWQlR7igkPh9fG7HrCM9JQ hbTx8tRX+Unoc/Wrx1/OiW+074yW5DimtwaU5gKPevM6c9QcFPPWp5p+7qnaaciypJccQSlS Xfm+XHHJoI3qCR5klooQqOoIwWio7kg881qVtrQElQIChlJPcVvLraZEeM09cn0GQtkLQwOF pRn8R9a0ym2y2oocVuR2WMZHbHv7UHWSdoycjrjNfSolnac4Scj0Ga2jGnZ0htkhnYlXKlq+ XAPTrXW7Cgw7ghqTJUtlScqU2nJT7UGIGFbQsbC2lO4kn/b610DHetz8Rp9hCvLhSpLm75fM cARt/wBa6U3lLeREt8VpRdC0ko37fQc0GMLbKVH834daUgFRUvgEe2a2FouES2bXpeZS0EKR HSdqf+ZVYxk3W7IEcqdkJQokD+Un3rfaStES362tX9om2nIqnkbkuHCFEnHX2OOKD6+5qbVl zZDbDtuhyXksNhCVNtI3dAT3/WrUZ8HbTpPR827yS5cLpEQXw5jASkDJAT64zzU+8RLM7dPD 6fGteG5EdKZMcIQMKU2QoJ/XFbLTtw+29KQri8wPMmR0l9vHU4woYP60RUEWw6c1nHZXCZRK jlvCHAs7mVEZIUOxzVPagsztj1DKtr+R5bmAo5PHarGRpy+WK9XZ/Rr6oamLl5EyIlfypRnc hX/Dg4rH1JCiyfEG4B6Q0t34VEhDZOdxwSoD3xRXV4ceLFw0nHkRrg27cIAxtTuyW1dBjPY1 dNn8WtJXhxhpm4Blx5BUQ6NoQR+Un1qptK2zSl6jy/tFLT9pb2luSfkchnHzBXqn0rD1N4NT Y+25aWkouNtec4LZH3KD05zziiPSsWXHmx0PRXkOtr/CpKs5rWah1Va9MWtc+5PDykK2kIIJ zXmqJZdd2aC81Z33FQEjf8TGe3I45wk9jnsKwrvdtW6ktrjl4dU8wyA2ppxvaUZ6KPHWhGFr PVcjWd/XLVGQ0FLIbQgfMr0JPc1eWnowgaP0rZktpcMxpRdVtxtVjd/9GqKn6MutkchOXVnZ GlOJSHWVhWMn17GvUFitZZiWvzcsqhtoQ1vO7cMYxnucUVKW07WkJ9Egf0rlXznHPWvtGSlK UCoN4gw50aC3doq3ZQhuF9TKSEqwB0B64qc1jzojU6G7HfSFIWkg59KDzh4mRJTlvtmsmUmD MW4GXltKKVoyMoJ98d6vHQFrbtukIWyQ9KcdbC1vuuFZcJ53c9OtQLxkDbvhD5jbaWyLghKE lOFEJyP1qe+HVsTavD+0sJUpRVHS4rcTwSOetFSaqy8ctNu3XRzd3t6FGdaHPNBbTlXln8Xv x1qza4PMoksOMOjKHUFtQ9QRg0RWXhfqxu82FmY4uQyGVeVIW8QUuqx2xVmtOB1pLiQQFDIy MGqU8HI78S43y2IVGct1vmraAUCVKO7rn2xV1tLUtoKWnaT2zmisa722PeLPKt8tpDrUhpSC lacjpwa8gW+c7pDUTkm3qS/NhOLbKzwgckcA8mvZdUH44eGzEHzdX2YpaS46kTIxHG5XAWn0 z3FDHZpbxyZjRJDt7Z2ALbbbQk5Uc/jX7gelSxrxjVcA59haQvNzSgkBxpvCFe4VXn7TkAX/ AFTBiSW1ux1vp+KSgchA4PI6DtXri02dFsXuhyXkRNgSzDGA20MdsUFM+I1u1/4itR3W9LvW 63QWy6mM68kuOOHqcDvjoKgNtacvJf8Atsgv20eWITq/LSVAYBVn34r1zmqc8XvD1puPM1dZ Iy3ZWEiZFSkFK0Z+ZzB7jjp9aD5/D5FiNRL260215y3EfNlJWE45AxyE5zVyV5z8GbvZbNqx huJIkSZd0a8t5KiEIbOcjjuRXoyhpUP8U7A3qLw5ubDitq47ZktKHZSBn9qmFYtzhJuVpmQV nCZLC2ifTckiiK78GrrEd8Po0aKAtyM2DIO0jaVHp71vtRTIsbUmmbu2CHUz/gVKJ24Q6k9f UZAxVc+AbMuCnU8MkKajPJQD+UrBIJB+gqV+JTMmToluYX20ybfPjyFAEBJCVjGf3oq3aV1s qK2G1q6qSCf2rsohSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDrddSy0t1 whKEJKlE9gK8X3S9Kv8A4h3W9ObnE+Y883lIWlKRkJBHTbivTvi7qBenPDO5yWF7JDyPh2jx nK+P9M15Rsz/AMDbbit1B/AltIIxyo4z7/Si4zLabVNYkOvBERLQQfJbGVrxypXPau2VbmkX QLYZZdhsJQh8vHaNznIx7gGsKQynT0pbsdSZIfaW204pGNhOPmArOjW2Vdg+x5TiIzn94ckb gQQ22c559cUVsYDza7gh1XktOtNyJCnV4++ATsQgEVFZk5aHlrh+Yw1KjhCkFeSR3H0yK3US 7x7fYlRvJAkKt5T5mMkFSsge3rUXeW2pLaW0bShO1St2d59fag7GIzr7LjrZSpLDe9QUegzj H/hUp0HZmpN3enyGFPQITPmqXzwsew64qPMNtM2czQ8Q/wCeEJaHRQAzk13W83GN5zKZbkBh aCX1kkDaR0x70ElY1PCgXS4SrdFZ+AW75YcCPmVlPU+xNbLSt8kwY7MCFDYVDBT8Z8STvKnV cEduMVhIhHUPhGy7bo7Lkm0yCiUjgLUg/hUMc9+9RF5/4SIWdrge8xB3FXA2jOCP1oLUud9k TbyzC+B2RnUOeUonfkpGAcDpz3zUh08m3mynS647riW2cvupztKl8lOSc55qAWK4XSbZXHIL kRhxCERwtAKfKClZIOfbPSs+DqZ6wX1yfIejuW2UopUAraQU4AV7/pRGp0pJZt/iHMVGW9Et rYfDLahtG4AI5HrmrgbuTdsjwYa5LZKUhlpLuAXnMZ4x3qktXSHHNbIS3xGd8tTQbTwtKyCo 596kX2jF1Ur4adFditxXV+TIbkYJUOEkY5ziit14/PNS7Dp6Qv8A9JDjiAUnIKcDOffNUkBt a3KbyFHCVHpkdfrVheJ94XerhaNP29hbrlvZ2qCBuUtxQGcfoBn3zWrXp61WiRGhXHzZ1wIC pTLKwBHzgBOM/MrJHSg4WLUtviwWGLyhx4toUGnEfiaPb3qW/wDlHatzTc1qQiR8QhHnx0Lw WynjKffHrXyw6HsqlqaucUNOpT5+x50b0JJxhWD+lbp7wq05IQ9sZcjJWobHEuH5OPftQYMy 5xmrGRbln7RuZK2lLWSp05yMn/hrB1IqK/Fu1yffAchxgyy0leEvFzGSfX/wrPPhZ8MpKrJf ZbchtBBUsJICRzgVWOooF5gXl2Jdy4p5RT8wOUrB/CRjj9KDbeGRCdXIIjh1QYc2uE8Nnbwf 9v1q0rfLmSbxavjPh3Iz0XdHcQn52nUn5xz1BqJeGrCYtn+IbiLdlmS42v8ALsAHqakbs1kz dHyGHEvrS48la0qygJKT1I6kGiNs/Cj2qPcGY7aY5lS0OLKE9CSPmx60u7si6vXCI2kBlpoN 9MFwnqD+lcLdJcnNzEy/JeeemlaUpO4obBAH0PFZMz4K1QprySWEPSGw6spUvqR296CrtRWe 56ZtrtpipDdvkr3B7qRn8qj0SPc1FnrGpVrVKjKbUWlHf84G9I6qSPQHivQSbZ5066Oymm1R 3kJRs5O5OO/pUJv+iEhzENKURG0EpjpTlTqj/N7elFQ3T+rW5djTpXUqPiLdk/BO5wqK6eh/ 4cmvtufe0eNR2+7EJnOxkhrKuFnsffiotPioiPPNOIcZfS4QGVY+RPofesiXdlXFy3/aALjc VAbUo8qWkHoT/SgnlueOoZEtaorCmG3YaQhSj94sDnB9uuKz/GJEI3eOw9HZivyGvMTOScJw OqFY69Kh8a6NStRJg2VoC3yn2SWVkpUCkjkH196l3i8pq5N21EQeZ8M95SllWEZUOm7v0/Sg qUowoDdgKTnJrvcjP259kz4i0haQ6hDg270nofpXWttIeeSoeWUZwkqzgg9M964uPuvJQHnF uBtO1G5Wdo9B7UHKQ6ZMh1/y0N71bilsYSn2Araaa3TdR2mG+oqYRJBCc4xzk8/pWmAJ6DNb zSUOHLuclVzfUxFjxHHVqQfmOBwB+9BsdYOyZetpLW4XFSAUtNNncGfb3xUVJQUndnzM/pW+ atC7cp2ZtU5BXHK21rXsWQe2OoNaN1YdG4pS2UpACQnGR6/X370HTWwtsJVylll11DaW2yVK cVjaB6etYakhxQ8lChkgBOc813oYPxAZWpe/YeGxnnsP+tAhechTzzIX922oKWkZwDx3rZWR tSnXH2iYpjtDy3Eqxhw8An1+lapp3dJAkKc2rXhzYcEjoazUQA+w8mCZXmoWSpKxtRsHcn1F BkR1QzOedvzanEbxh5kKKSU9Rn3rjIty5AXOh29QZlOLUw2BlIQOvfIINZ7xdTZbba3C22ZJ K3EgZBSTwvPY1JmYNrtbAiRZI3FQQhWVHzD1J/2IoKySfKc+9b3AdUq4rn52xOGdyPn3D5q2 N8guWy/rZlvIUr8ZKEkhIPIGDWpySkDHT0HJoMpt9yR5iX5GCtIG90k4A5xXKDIdDyUx2DIk j5WjgqKfoKmenvDUL09/aPV771ttGMpCUfeLGeDj0ParQjWu1wtMtytGCCHfL2MF5vO/3V+a gqGJZbzqi7IiXa8pbUlGcLXkoH/CPSpJddDacsEVlRYuF1ccb3BLCTlQHfHYZqcuXy0aN02h epbQ67LGVF9hkFLq1nlKT25r7b30T3Pthl1MR9baUtMug7kAjOzHvREMf0xo5q3okTLbOhur aClBTa9iTjoPU81F7kxbmFNRotnkQlpBVGcebPmPLJxyjqE+9WI4b9CD7xXMvC5iipEdxYHk j0GeAKr673C4W5y5TZMdfx8lwN+Y48XDFaP5Uj1PrRXfarWzpm8NuTnVvsOMeYWEgEqeHOMD ritXc4ce/pXOiTd1zWVPOwNhQGU54SCeqvpWFYLtNh6nhuxUJmOJWUtNPqJSSoYz7VNJlxZt lnubtzsiZl6cUd1wjJCmo68cY+goLg8KtTM6w0E3HedUqVFb+EkhShvHGAT9R3rB8HpExNqu ttkOqdZtc9yK0lWdwSCSConuarfwM1NKR4ipgSVANzoykANoCEqUn5gogdT15qz9MzWYPjJq uzkBtT7bMtvB4VkYVx69KI7XramPrnUxjpSp6dBaloQ4QAXE5SOfTgVWNygPQNawZ0q3pQj4 ZTxdit7kpd/MlwjgjHrVpXiMzN8WoEZ9KcOWh/587SCFDn361HpqExI79mn5S2pwIDzY+V7P frnB6HNBUcHU8xrVdxRpdqO2mcvKELb3JISCSnHTnmpzpi6S0qU5o2Whm5So6XZVvcyYil55 x/KT0NdLMeNZdPz4sW0pjTbe6vCztWojbkE9+hqOeEe86yc+Ed8xlxjDiXDtO8nPCe/NFXPp u5WR23J2QkafkqUUyIr4w2Hfzbex55zX022yfaKok1lcW4LPmNrKSpl0E8YV0P07Vp0Ni82M oucTa41LIUgHcd6FdT7Ef0rcSbbsZfd068klZbbdbkOlTTWeu1PYiiOrWXh8i/6cfgBLm7b5 7KmQCQ4kHAH1rK8O9Qo1FoiA9KC2JVtUYcttSvmS4kbcnuM1CbXqTUHhxd34D8GVc7O4Vvcr U842c8hBHQc5watDTty0/qOE/MszTKVSsKktloNu57Faeufc0G+ByOK+18AxnknPr2r7RAcm tZYrx9tQ33VxXIrkeQuO42sfmSeoPcEYNbOotdYL+nLtJ1NbPiJEdxGbjb0KKgoAf4jaf5h3 HeglNKx7fPjXS3R58B0OxpCA42sdwayKCjv4iZbcKyWazxFFtLz7khbYPCvc/qatXRUeXF0R aGbi55khMVG9Wc9vXvVK/wASCj/aGyNnJ2xFnce/zVb/AIcpljw7tCp0kyXVR0qC1DHHYftR Unr6n8Q+tfK4urLbDi0jKkoUoD3AoiivDC7iF4j6lsyIKz8RMed8/dkJKVY2/rmr1QMNpBGC B09K85+DEhVx1xc3Z0fctbi3C9kgoUpRylI6ZNejQNoA9OKLr7WLdLc1d7TLt0n/AApTSmlH AOMjGcGsqlEeQdIh7T/irDt6pHkobuHwzxcHCkhRT8wFevgNoAHQDFebvFC3s2HxujPeSlUa 4OsSlhw7QFbsEgjoARmvSIIUAoHIIyCO9F0ri42h1tTbqQtCxhST0IrlSiPKfiDpxfh74keb DZWYzy/ioRB27fm5SCPQ8fSvS+mryL9p+LcAlKVOoBUlKgoA49ag/jpphd80Y1PjoQpy1u+a 4Oi1NHhQT796jngVe240mTaIaFGC+5vQ465k7tvQD19qKvCsO6PiPb3FHcSr5QEHB5rMqN6w lsQ47CpUvy0uLCEs5A3c5Kj3oirPCdwWbxE1RYHM/DJcU8ouKCcbTwT+9WRqJli46RvLL8Tz GnYand7gykqSMp4HXoDVN6j+xrf4vXudcLl8PEcZQ+EN/wDbbgMowOvSrhM/4rRMy4QwUMOW 9x5gPDgp2HBPp9KKk+irmbzoi0XBSNhkRG1FPocY/wBq3tQ3wnc83wp0+sJCQqKCEjOByeOa mVEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUrolyURIb0lw4Qy2pxRJ7AZo POn8Q2qGpeq4FhJWpi3p858NqwStQ+UfUD/Wq9sUVd+gC3PbWkyZSSl0nHCEkrP1xz9a+315 68XlzVF4jL+Gu0pzbzgBIIAIP6UjvGDbGTFRsBTIfbUs52g/KP1wetGmsYYbuinYLbpxFQ4Y oCcqeIOefTgVsbTJZgWhp9HlhS4khB813GVq44H0rK8PHotm1mRdfJX9yttII3fOU8YxUYEv yVvNOsIcRuWAlXG0nv8ApQfX5Kt7okDClsISnYrIGAMf0rg/EfhMsF0JHxKA4kdSB0/TNYn9 asO3WLzbTE/tAllmPHHykjJcSBn5vTGelB9snhx8ZZFquTr0aeMLZQMFO3Ocj1yKw3LBd7rL T9tOLt9vekqSGuNySB+LbW8t2qw5qKbIhPJXZ4cP5t/XA/DjPQZ4qEPTrrJXKvExxwbjtSHA SPnHRI7cUG3utvf0BdmplknJuNvlNbFuY+RzP4m1AfvWtuEVmfYGrhbIiYsdt3y3krXuUVnu D6e1dEO6SZVjlWdxQca2hxlOANigex9xXXZXUuMTbct4MiS2ChSk5G5Jzg+lBkxbjLjOPWmO rzGkPeekLXt+ZI6k/TNbu6LB0HH+14m1SFKLDiVBRWpX4SSOOlaa2oiuJcVIcXhDCkKWByCp YScn9asO46dgO2FqPJWopYCUALIAASOD+1BV8m6O3KDEiBKg62QnIVwvsPpXNPx9kLby3vLd QklhCvmAzwSPQ96lOp9MWdzSbGodOkMtRFJjzGASVFeeFc9CahTEZ2ep5SXUpQ38ylPL6DOB 9TQb+0Km2W+eXZlszp0qOSJCgSASNxSk9z2JrYSpQs81t2cwldwKUyJCtiVKC1HATzynaK+a ZurVgT5YSiXFQA+5Jab5StRACM9qXSVD1AqS/HS2xJcdWV7SST+UE+tBZWnXI1xCpvwzkd5a gkl9GFOhKeCOenNbmDOjSPNelLcKmXvL+GA7njkd/UVV2l9XeVdPsx8qdbCdjSwkghSU8/6V LrLHkWZu7TGUqmur/vZKiElRx+EDtREkcRJZlJYYUXGVgtu7EfMCe/6CtIu3xZuom4QRJWYP 3jinP8MjGUgn9K3kKdby4GFL2u7Ul5tC8lJX0BNZAlebFkvRW2viHV7cHgKSnjmgjcqPKYus liEWkQPhCosnGVuuKIJJ7DFY64EKLemZAYXGTDh+QsKUC2tPZSUDofepFeIThs8xq24Q8HG1 lxSc5QFAnH6ZFfFoP2hNlyU+azsS2yGwOMc80Edi22NbYNhDTClQy/5i30rU2vPUEjuCTjBq VtCMlbqkMeZ5zxWEgHg56nPpQhbjjDq/lbAyBgdfeubEhoONyXHwnyyrKycf0oOMK3CNdLlO VLcUZqmyWlH5W9qccfXvWqvk+NGa89C/K2JUVvKzhI7n9O1Y9y1exChh2Y/FQhT+1Ks8DrjJ 9ar7UupVPSZoXIjrhOJS0lpCw4F5OSoj/wCsUEP1A4JcgTloLbkglXJypxP5Vn0zWt+GdUlK mkKXlO47RnHrXyQve8cK3JT8qPoOlbnT0F2YqRHVuaa8hTingeEccE47UVpW1BJyncXCPlKT gpP+9SWPfpF0sirLeNpYQ2p1l1KcLC0jjd6ivtts4N0lQSiOVpW0pLuCCkE8lP6etdNxtC7B Lck/HfcqeWz92rDpBBz+lBHV7M5b3bcD8XrXGsl6G9F8pcphxpl3Ckg8FSf/AOVY6iColIwM 8Cg7I7q2Xd7agk7SMkZ6is20L3plRCFYkNgfIjcrIOa11bCzW525y3GY6ylxLKlgA43Y7ZoO yXMSq5STMQXjtDaRu64GBWuUhXltqKgrcMJAOSPavqgtt1aE5G0856iusEggg4I5BFB2tNFL 6A6osjOdxB4x7VkpQ7MmOOs/dKwTkDGeOaxWXgh9LjqfN2nO1ZyCfet1HlxrpPVJuboipVtZ KkgkJTjk8d6DDhwG1W4y30vHKwlCmudp9x9a3MKFMTZ2reX3Y5lPbnkrAxjvn9qzYjsXT9rU 6ttK3Fr8pxSU9Ug8KGfb0rX3vUFskFCrbHcVIbJw85wCf5sUHQXoDl5cReOENp8pspUQkjn5 sD9OK6ID7iZ7QblJWlDhW044rpt4yodsitaiatMX4ctsrRv35UgFWfr1rHxkFXbNBuNQXn+0 F6VKeQpOGw2nYMlRAwCfrVo+HvhtAgQYeptSOq+JK/MYhHKQjuCr1+lRvwm0ai8XU3m6NH4C GctgnAccH+w61eMm4QnAmJIG+Q8oJbQ6c7k+1BrDb5tz1axfpDjM+1sMeWzACfkCifx+hIFa efemLxqJ9OnIjTTlsWWFoe+7zkfNt9elbe93Rm2xXLTBcTbZEhCmowcHG8DPAqES337o2bTt tEp9hGJnluKaXsPVQV2PtRG1hDV98uTEuTNta4jYwWlxyrZg/iTnqf6VMpFwNsjok3BTQiMt 5cewBtOeOKpVq9uu6mYs1jfEK3NBKVMOO42EcqwvuCanzet7XJt7ipTNvRFStTCjIdyXlJAw oJ9M+tBtNYOrcZiMw1OvT5ySYpjpy22OoUtXZPNVLqyFOtN0lR2prl6lObEvSigJbbX/ACJ7 HHrU8narhqlbIz0idNkI8lhllAQ00Anrk/lqFajzDtKv74zNltHapQTtQ2TwUAd1D1oIiwHz dizcZiY4j/OtaSAUgdQkjvzU1trUyXbUzYkliXZmXyw1FdID7yiOVbR19BnrVcMoeE5rIPmq cG3fzk5xzmrRgwXVKmxXYabbdmkJP2mhseSw11ByPzHniitJZm49g8YLIIhdY2ykBxpw5LRU cbf69PeruLLTP8RinEjLj9i5A7YXjP7VQ+mktXHxItynpId+GmNj4gpOZICvxqJPXpV7OMF/ +IpSi84EtWLO0Kx1X0+neiNhqYpY8StJvKi+d5yZMdS8H7tJTn9enSuq+QnVPPNLYYUkkLir QeFtjqlXuD0rL1TcjE1npeOGfODi31qweUYR1x6dq2YYQqKVKUhLSzuaPUpUfy0FD+JVuuUC G5dI0kDzh5c3yxgqPQEk89OK12k9KxPspd7iolPyIuHA2vLe4Dk7cdamvim+G/D+4MeUGVqd QNyVbgcKyQfSpZo7REGdoO1uXGVIfXIiIUVNOFAwU+1Bpl3VqLELrEV1TN3Y+IddZTkBaQOD /wAQ4qQ2Vfw1lca2eUl9kustn5lcDIyfXtWFI8KFQ7I/btO36Wyw4oKSzKPmJQByUpV1ANah +5XHSL7MK/QXLdH85KGrilzzmHvUeqMj1oJhaLz8bDivzIhjuymA4ltJA+cflP8Am4qD+ITL tpvSb9B3Wx9uMp+LIjD/ABljq06BwU9KkEBCG0wGY7anWUSS98QD8qkLzgJ+lbO4RmxHWmYt T0coUypsgHAVxnP60Ee0R4zM3VEGNq9hu1SZoPkSMkNPEHHf8Oe3arUqt06Ltdvat6FNGUm2 RHGEodGdyDzznuPWsSx64ZtGvYdgVKAs06C26wqUvCmnlZ4BPY9MHvQWnXwpCklKxlKhgg9x 6V9pRET0ZHl2m53yxvBlMCG+ly3paTt2MrBO39DUsqBxluteP85sLX5T9jbUpGflylfB/rU8 oKR/iHtrRRZbm8+UltxbIGAeMbv9RU08H7wbz4ew3VKbBbKmi0k8o2nA47VFv4h2/iLLZWY7 ZdlKlqSgDsCn/esnwAaU3o+Q+7GbjBx/y0Kz8zxHU4/pReLZUtKcblAbjgZPU1yBwRXEgHGQ DjpkdK+0R5oeXM0r4x3O2oW+zERcPjiplsK+U8gqH8uFGvSjLqX2G3WzlK0hQOPWqB8bo7tk 8TLVfUFKWJTCUL+bG4oPzBXqCCKubSVzbu+m4c2OtKmHmUlvHp9KK3dKUoiiv4krWkM2W7pP 3gUuMeO2Nw5/erb0bcDddE2eaoKCnobZVu65Awf9Kr3+ItkL0JAdPVueAOPVJqWeFEtEvwts akLbWW2PKV5ZyElJIwff1orYzNSLh69tunnIyS1cIrrzb+7kLRjKcemK39QHXEgW3xG0PcXW j5JkvRFOpIyFOJwkY9M85qfEYOKI65DDcqK7HeG5t5Cm1j2Iwa8twpDnhjrm8wWWGZr9uc82 IqSkpyB3BB4JSf1xXqiqF/iJ040zKtuomI/+KTHlKQkjdjlJJ+mRRcXNpq9t6k0zAu7KQhMt kObAc7T3GfY1qNUSLPPVIgz46XXoKUOuqUnltpXOQeoHHNRnwIv7100S5b3Gm0otiw22pKjk pVzhWe/0qRart9rj3iPfpr3kpYbLMwEna6yrgBQ9jQVH4taYbudrZ1NaI2SFhqTtcB+THynb /vUu8LNVSNR6WlWyYw22m3NJjpSk7tw28A+9cBpqHP1JfNJOznAzNgJdJbHytqUfk254xgCq 38NbvK0d4kpt8rlpUgw3Wvw/echKyPb/AHoL/wDB2dIneGsP4tIS4w88xgeiFkfpU7qu/BZS v7Ey2nHfNW1dJSVEDAB8wnj25z+tWJRClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUC lKUCo14hXBFr8O75Lc/CiGsdM/iG3/epLUN8Wif/ACT6h2pUo/CHgfUUHk28Ouv2uyRG1qdS 1F+VtKc7STzjHWtquAI+nZnx7DkeWzBZLTaknO0uckn39K7Ll5Nh1Dp74rJjsxWnSEqH4Tzz iuGrNRs3+7XF+2tqEJxtohGMFKU9Rntz2o00UGV5Wq4kpakoCJba1KUMAAKHJ9qy9cSYk3XF 2k21LaYzj5Unyvwn1I9iawYkWIqG/KnOrS2kFLCUD5nV+h9B71xauTsSQl23tJYJOMbdwX7E Ht7UGbpbTku/XmO220UxkrC3XlghASDkjPqaz9d3lufqGVFgLUmK28U4SrKVY4BFZUnxInu2 kQkw2WHEJ2+Y2dhT64A96jlvaZUll+SflMpIWrGVEYycUGdbFNIgpjoi7zJkpS4ScqKUjJH0 zz7VjTX3IjiA42dyVLc2bsowr8JrjKmYhRvh3PLWVPOKIGMbjjH7VkLiFTSUIZeS2uS01uUM cAdCM8HqaDHvDKYk6M23loIjoWSE9FEZ/wBa6kyWI0xDsdncd4OVZ5SQMjH1zzW78QHm5Wqi IiThMdtBx0OBxgVG31MjyfhwtK0oHmEn8+e1BJLROZt0iUwl5K2/MbUhLjQOVFYyD3yBU9tU 633uC4zMfDrckuAjZ5a9uemO5HTNVkw0ptKLjvbfdcdSlISrlPrn3qV2lMcahhSGAlptqGV9 fw7yST+nJ+hoMmOH4Fn1fa7jCckRnonnw1IUFpa2q4JPUcf6VXjLyvspyKlOPOeTlePQdM/r VkXWO3Mau0mPcVMfEQvLQGiFNvIHzYP1NVjHUS40kpUpCVbylPX3oLNbcYuVsnWS1x4oLDaA kH5QVpRuUfc5FR6xMNvNtokSVsyFyWoyumTzvyD/AEppCQ/JvEs2075IiyFNIUjJVux1963i 9M3C12ZiZqbzlx/OaeQiIyFOKGzGCB0oIrdH7haJDFwjzVkzA4tpRHzN4UUnnp27Us2p7mzK X8VcHHGXgoOIdWQFE+pHSsrWt+t86Jb7RZ2ZbMa3BaQJSQlXPPA61GWJZjpWlCEkOIKFhXOR /tQXZp22F+A9Jlq8t+RJQ+42yrOfLHy4OPSsy03r7btjzdmkx4S0FYSCMqT8xznPQ5qprZrO 7MLYYdmlEYAocAH4kYxg0sN9g2m7/EMJcbadVy0vlKPqepoLXv18jpjSWWnxKlR3Gt7LDhBC gRnJ+hrPY1Dh2Yl9KIZDqG0ocIBGR1NVCubBny7m6yp6PKdQt1ay7hDuDkED/atXNvb1yamL eKkOLcbcQ1yrbtHJyelEXZf9UNW6aiGuQFLSyXloA+XbkAZP1NaK6ajtSJ0ZMplwTC0tSVDg pHr+3Sqik3N+dKflSXcuugBSQPlV7VxanymnPOS+vdtCdyucAdqK3MvVSl7I0VGYaN2fPQlS 3CScKPvzUb713POh1S1rbAcWrcSk4H7V1UHJtpx5expClq64SMmt3pqcuEq4tqc2IciKCklW MkdBWkacLTyVp6pOaz7bclWeZJUWkPKdaU1zg7Se4oMy23cIckyX31+YpTWFK6gJPoOvpXcy 5HNyOobyESGXXVqTFB+davy5Hp/0rTpksOqcMhJSXG8ZbSBsV9PQ1sXJ9sYjRVNxUvvqjFp8 biAk9lD39qDpvC7jc2xebh+F5zy0YTgAAZAHt2rVgI8okqV5m4YTjgj1zXZ8U8uJ5C3lFtBy lBPGa6QojOO4waDktW4khISlXQDt9K2mlphh6jiqGcOnyVYOOF8H/WtRX0KKVAg4IOQR2oJD fNPu2GfOQ44HG2nQlJJwHAeQffntUfUVLWSrlRPPFbIX65voaaW58SlrPlpW2F7c9a4vwrnM jpuLsUhhavLS7tCEk+lBr0IUtQSkZJOBRJLbmcAlJ6HkGt1adLy7o4nypUVglJXlx7lIHqBX bBt7H2DNcNuclPtueWqVyWmBn8XHtzQaVKnZbyW3nlc8ArVwK4lle1W1skNk71pGR+9S5nSd oRen4j06RMZbhJkBUZIB3Ecg56V2qst3ToWCh92DHh3CQhLKiCHDk8BRHbuRQQt2O8xs85tS PMTuTuGMj1rlFYEmQhpRKUqIClgZ2JzycewqQ6mTAYkvRHXlTJEdIbaktcIOOCD/AFro0q1J VIfXFlRmQEfeh4A/LnqM0F2Qpdpt7MC0Qrg0lKWUhsHCd4x+LHqa+pudxTqBy4B+CuAygpZS kgkODqSrt9KqWLeY826Spc1nzpMQgsLjpxlscYAPU81rJwhogGPFbuaXZL+9tt4FKVJJ6ADg k0RZ+p9VuOQpMoLgpnjAiKceBOe6gnt/vWhiaot1v0sr4m1Oy70sYcccTu80qz82R6elRt5F rl6lYlNRpjUdB2O7mwrDiRwAnrjittD1LcQ3LuNvkR4jjeWEOPsDLmTxsT64orJVbtB3qTCg tznITvl735CUbQV4+ZOT71tDF0/DuMREK4Ri1GSDESxGLshQPBKuMH6msSzuT2mVRmrowpuU 8ZD8v7PHynAKkqz0zXXqjxAgi72xVnkumOwsqltMNeSTjokE80EjhWFVuv0a9yoi3zMJLDs5 Yb+ER+UBA65qF6zXbWNUOR5jrjy3HfiZLykbUqJ4wlA6YHeti3cdc60uMmdZITi0FvaUvuBW weuD0OK3908H2pOmkqRKekagUgLdfeWVJcUOqRnoPeiKnvc2Jdrw39nxhAZ+VpCFngDpuPv3 NWbbH7dbbXGtmp7tHftrZKfJYX/jr/zHumuvw0sFqlWKamdGYVcfilMPoWN2wDsB/wBKr/Xl o+xtYzoiGkssbtzKEZ2pQfSirG0Po927+KQlQoIjaft5DrYQs7FA8pwT1ORkirMgSETPHC9t BrmNbGEF4DkK3btufTFbnQL0WTou2uQXUusqaSN6R3AANRTwuc+19Xa0vTigtS7j5DSgcjYg EDFESGbBdk+KkGeh75IFrd3R+7hWrAP9K2drmtXYF1keUkHD8VacKaWKiunU3Cd4yaqnfFqE OM21EZYI+VagkKP0x/vUliXNE0Ny2YxYf81TTzasBW0HBUR/UUEZ8Ybew/4Z3V6QhY2pC0pQ BkLB459PWpRopwO6DsS0p2hUBogenyisXVhYmaC1A1KkpW0mI4lawn8Py56Vj+Fby3/CnT63 FFavhAnJ9ASBQS2ut5hqSypmS0h5pX4kOJCgf0NdlKIrzV+jrpC0xIa0a68tsOl34AObVJSf xJaX2HUhPqag+l9a/ZrcTT+p27gqa46UKZfbJdS2fwqUavuojr3w/ga4tqNyvhLpGO+LNQPm Sr0V6pOP0orjGCXm1Qw46Yy2z5EnO4p9ietRzU/hvAvt1t0+bIEeRFQhppAQCh4BWQFVEfDW 932BepllvTrsjy5K0PodPQ88pPuattQM9wNId86N5e1cZfBaI6Kz1zQcdP3WUxf5On7o6l1x DXxERYTglrO3afUg/wBKlFVNfYN+s2pIUqwyVlNthLcbZlt+YuSVKG5sK9D0z2qd6R1dA1jZ zMgpWw+yrypcR0YcjOd0n/Y96Iifiy7J0/MsGrYMz4X4OWiNKSB/isrPIPqBg1ZDbrb7SHWF BbbiQpCh0IPINafWFjb1HpC42tyMiSt5lXktrOB5gHynPbnvVEaE8SL5puWdI6lk/DxI5LXn Oj54oT1APcelFb7+IeQwh+xoalONSN61LCM4wAMK+oNavwaus+S6IKiryWXitL6iFbFE5Py9 STWreeuPix4qx2LdJcZhRk5ivrbzsbT1WQepJ7Grgh+GbVoX51lm/Dynm9kl4oP3h/mAH4T1 6UE7NK6orJjQ2WFOreLSAguLPzLwOp967aIqb+IK3sOaWtVzkJJTDnBKwnqUKHI/pUg8J50a ZoeIYLa2mfnKUuHKgN2K13j2ltXhW+Vo3KTKaKD/ACnPX9q++Czbo0ZEU6gISGfl7E5Pp/Wi 8WTSlavUeo7ZpSyPXW9P+VHa4AHKnFdkpHcmiKn/AIjbu19l2ixIV/eHXzIUMjASBtGf1P8A SrS0hY4endJW+229CEttspUsoOQtZAKlZ9zXlya9I8Q/E9t14uqTdZKQltK96mWjwE+2AK9Y 2m2MWazxbdETtZjNJbSCSTwPU0VVXjtPVAlaWnNS0hMO4hS2QfzDB3Eew/1q30OpfbQ62coc SFpI7gjIrTam0jZ9W2t2FeYjboWkhDuPnaV2Uk+tRLwmm3O3Lu2itQvLfm2NwFh1RyFx1fhx nnA/3oiyKhvitZPt/wAObjGTvK2UiSkI77OSP2zUyrBWtm5R0lK8sFSkLQocOjkYI9KDz74C X0jXsqO8V7JkPYgBXCdpGCfU44zV83iLbb/Efsk0pcbmMqQoDrjH+3WvN+jmW9NeJzpnOfZ6 ItxVGb4z85JwlRHG3FehU3Jr7aLEZDanWkb3lnjr0xRVYWa4uxLEWnkNRl2KYYKp7jx3vOA4 R8vU/Ljg1ofESP8AZWq7VqmBG3GU6lqUp9ICfOSRkj0yKlrzEGTr7VkCTbEvx0tM3IoWcpW6 BjeAP/rNRXUql3TQwh3mQHZ6z57AbG3c8T8qef8AL/pQWl4MLkot+oY0xtDa2rs4oJbOU4WA rj2qzKpD+H24OzJN8DTKhFWll1xaiTtf27VIHtgZ/WrvohSlKBSlKBSlKBSlKCr/ABRd1PbP ibvbdbQ7FBjxFLYgutNlclxAJUAVDJJ+UADPXpzX2yeLUSHonTFw1qXIsu8oeIdQ0A3hpWCt XPAUCkjAOc8dq1fi9qHSsh6TZNT6cus2bFYUq3SGWyGytxA5SoKHRQAOQRx36VA9QC9QbB4W q1LDkzpjMuQsQ3QS840HWShsg85KQAAfUCirks3i3pa+2a7XG3vvqRaWi/IZW1tcLY/MkZwR x6+mcZrhcvF/TFqsFou0oy/Ju4UqM2hoFzak4JUN3Az71VyfidX6j8QdV2y0zIdtesjkVCXm dq3nSlsY2jOT92SQM44z1qKP6Uvc7w4iX25Q5RdjzGLbAjBpW5DCQ4txe30KyOfY+1Bdt38d 9JWS8y7ZMbuRkw31sOluOkp3JJBwd3TIrPuvi/pe0swFyFzHXJkNucGY7BWtllaQoKcwcJ4P TJ/0rVa6iSHfG7Qj7TDq2WvO8xxKCUo47ntUN11Alaf8Y7rdrjNu9ttd4iJS3OtsYPbsIQlT S89BlB46/hoLS1D4n6c03p623uU4/Jg3M/3ZyM2FbuM8gkY/61rrb4z6Yutgu94jN3ARrQlp UnewkKIcVtTtG7nkc9KrwMtmb4aaXsEa5yW4U5N0U7MjhCkMqe384JwQAs/THrXXe7bOWz4v bYUhXxEiIWcNK+8w+SdvHP6UF/W65M3KzRbnHCvIlR0SGwoYVtUkKGR64NRNnxX089oORq5t E37NjyBHWksjzN2UjhO7GPmHeql8PBdWNbWGPptepDB+DP2u1c0kR0K8shWwcDaDgJzz0qPR NE3hfglOunx14b2Tg39jALDLnKPvC33POc4/LQejIGvLRcNVs6ejpkia9CTOSVNgI8tQBHOe uCOMV33/AFfbtOXez264JfL95kfDxi0gKSFZSPmORgfOPWqD1ZAQnxAgv3Zq/sRE2KMkPWdo +aHA0MJyRjGeorKtjOqZsfw1e1GxPedZvjhQ5IQpTgY3sbSsnkDO/BPYDtQTPUupW7yq/Xa1 awulit1lUIF1jpipWXFJWoAsEqyhaj8u4Y7HtVj6W1FC1VpqJerUHhEkhQb89OF/KsoORk90 nvXnZGm7zftT6zt70SS3Z40ybdXvu1J+IcR5gZQD3yVZwOoz7VcngrHdjeEFlZktOMuo8/ch xJSof3hw8g0E9rAvUH7VsU6B0+JYW1n6giqL8Ydaa/0trrzba+/DszbaDGUhoKZcOPm3kjk5 yMGu3S/8SiTsY1dainsZcLkfUoP+xoKcvL7ktmPDnqIuNt3QylSSFLSlWEj04rrusEwG4EZx C2XnGMPBQ2gKKjg574GKnXiDYW9U6ne1RoVxN9iS/vZDMYjzYywAPma/FjvnBqtJT77zpRMc dK2gU7XScpPcYPSis6bNYuU+MkRfLYZQlhLbRxuwPxZPQk81rgQC2Cs/KvoRlKealOibfCmX KR8TFek/DwjKaZC9pccT1Ax2+taGIt9+Y5GjR9/nO7w0D+HBz1+lB9TGalyHHkKCkebhaUgg JQfz5PauXwrxZlxIri30R3QsbBwrtu9q4XC4F96QmKnyIrzm4sgg4x6kVzscpEG4odkISqO6 Cy5uOMBQ6/pQYhO5KGioqx/hgEfKSec1I4GoGnNPTre8ysTFhbxlJwSo9MY7ccVoJ0RdsuBb 3JXtIUhQHCh2qRaAkQW7zOfuewn4ZRQkjlRzkgCg1TDktuUm6SSlYgFtO1R2lXHAHqRWEuE8 tp+QrCQlId2nqQo9RXbOmGc8sryw07IU6EbchAPGfU9OlbZyZMiiQyxsLV0bDKt6ANjaTjd7 DPegjjW4qwElaQdxR2NSS2311yW7IQwEttwgwUJGeOmB9feo4S5GeWhKtqkkpJB612KlqW4S sBCFAbksjbnHQ/WgmNxS3PsbTkK3p3fDnDTBOUHGCMf1qEsoSt5KHFFCScEgZxU+Kbnc7W1c LUy2t2IvKVNO4WpOOUn1JHWoXNaU/IclR2koQ6sqDTatxb7kY6igyLJOfsN9bnoaX5kQ5KSc DPTB9var5tWqoupLe9ItbSNzSi2Q4CPmxn9R7150893yVNeYrYs7lJz1PrU08PL683cIlkT8 rb0hThVnqdvA4+neg3niRb/jIqZQt++YspSHBwW0gZPHcdqqv6V6EfDlyiyozqkNnO0KUj5h x3NUNdIzMS6yY8R4vstLKQ4U7SfXj60Hy2tocuTAeCC3vyoOHCSBzg13xpDjcpwR2GFmYS2j fg7QTjA9PrWurklakfhJHIPHrQdz5dW6tD6VKWyNg2nhAB9q6lb0uEL3buhz1rZWx5hEWalb qzJkBLTSMcL3K5JNb7V+l2bMuAqFJZQ44khbanMKaI5yaCINuFrJA6jac+ncVw3Hbtz8uc4r 6SkgZCs5yTnqK+Gg+VzQgqSpQwQgZOTXClArkhRQtKk8FJyOK+d6+UH1RKlFR6k5NfVFJV8g IGOhOa7Gokh5hb7TDi2WyAtwJ+VJPTJ7VJbdo+K5aXLhc7zHaW2grEFg+Y+5jsAOhoIslC3D htClnrhIzWyfsciNFhvy1NMNShlC1q9+4qRaXtF7vS0mwwVQIW4hc5vKSU+hVzk9OlT6F4Np OlJDF5lbJziS6ZijuS0ByAM9M9xQUyRbmHXEnzpISMJUCEgn/pXJF0Sw6yuHBjtlpQUd4Lm/ HY57VhvtFh9bSiFFCincnkHBxkVnqjJkuxYqEtM7E/eSUqylQPO40HUblNfujkuMfJkOknEd O0DjsB04rvw5K0+485LQtbTo+5W6d2PZNY3mfZ7rTsJ9SZTalbnEK4HPBFcDucbCl+XkrLhU eqs+v/T3oJSmPp8yUi5Ik2gpib0BpP8Aiqx0JPY12wr9NjeGtxt0JUZqK9IJUsow66knp6D/ AKVGPh7veHlFuLLmLbTkhtlS9if0HArBwrPl/NnONvv9KCWwtarYjXJtq2thMlgICUHhvAwV buprRKmNPxYjMh6W+ps/N8/yoT6JHr70gxSqDOUfO3oRtLaUcfqfb0rX7jtCc8ZzQdkg4dc2 LK2ivIVknd+/eskQm/LjFp3znVpUt9kgjy0jp9eOa74kJUNdumy2Eyo0hz5I5c2leDj9Oe9b G/4Xe3XjblW3+7lXlRl7iB0yvsPfFBpW4cs+S5GjubpCj5Hl5ycdgO9bF1F4jPIlSpS/MhNh aQ4CS0VHhOOxzWXYoUf4q3puciallxlbrfknYWVZ6g+hFYsuREQkLfExbj8gKUp18KDrQP5s dFUG3ix59rdtvmXB5h6c55klpxgEpB5KgT14rN1FrFxFwjQrMPOTBSTv+FG7f2J9RitKI951 jeG49uiPBH4GlKUohtHc5PbFWHCslm0zZ/PsnkXW5rA8zKiWxtOOD9RQaCxaOvmq5Dtz1XNf gQ1IB2ElCnB2wnsK+zo1rgiMy002H3j5EdtoAuOEnG5W7v713Paol3LVaX5jslRQAhcVJ2sg HjJUe3Of0qMagneRr/NzdC24KwgLiDOU9eCfrQemtBWJuw6WYjhwvOnJcdUBlfPethdbfEWl yVKWltCWyHFZwQn0qstI+N2n24bMG6Kdi+WghK3EkjjoCR3NZOr7xJ15arjZ7THcgMfKfiXz gyk4yQkdQPc0RBNEXzTcbVN9WEKhoccUpgoyUJbB5JJPr/rWhuTsjxQ8S0RGHmWQ+fIhqLZS NieRn36msDVkBNmkxrYzEbhlxve8fN3oWenXsBjNau1SpFovltnW3zDKZdCkFRwlSwrokjqC KK9WTvhvDvwvk/BpHl2yGdmPl3LIxn9VHNazwchMW7wugTHNqXJfmS5DyuNxUTkkn2FRzWt5 ma50xYdMNeVCuV6lhMlClbghCBuJ4+lTfVEmNo3w0kpixEOtRYgjMxwMJWSNoH7miMDw3Wbr Au1+BUlm7XJ1xhsKyG0oOwEfXGakyGIcmQt2MlLchp371WzBWR1H0NYdsZVbrRbICU+Sj4VC HGm2/wACink5HTBrtMkpeRFZmtPzWlYcScJ3fX3xQdWrm2/7AXwNpDSfgHsZG3Hymsbw2hfZ /hjp+ODn+5IWfqr5v96wfF551nwsuyY7im3JHlsAg8nesDH61JNP282nTNstyjlUWK20T7hI ojY0pSgUpSgofxeteoofiFEuVj3lp5rehLasAqQCVhQ+lbqx3hGo7bbrstpyDcW2cOpSo8t7 sbvcZrI8WNQrteprOxAQl+T5Dxdb4JQlQwk89ATVdeHN5jMwkRps7++l5TbbOwlSEHk47bCe 1FejIqH3I+bl8O+lIyhxtJ5H09aq9JvOjvFV68ORmU2e7LbjyMq2hAzhKs/zj09DU/tJcdgs OKKUrSkEKQr7tf6fSsDW0YyrGqQ2wp5mOS842n8ZI7pHfFBLyAfcf615m8aLGuw6sckCSl0X NvG1SAShOeeeoxxzXoTTF4Zv+l7fdIoWlqQyFAOfiGOOffiqx/iE06qRYoeooyPngr8mQR3b V0/r/rQxj+AEJki5XNtSn220JjIW4j504OSE46p5+tW0/Pj2K1qk3qY2wwl3b57quBuV8oJ/ XFQbwXji2aBhNuIIXKcU6Bt6JVynJ7/WpXrfT7eqNE3O0u7suslTZScEOJ+ZP9RQb/qAR0PS lVz4VeIadSWJi23XDV3hJ8h8HCd+0cEDucDmpfftSW7TtnduNzfDLLedoP4nDjO1I7k0RWH8 Qd7aMK0aaSPv5b4kKcJ+VCQdoBHfJNS3QdsdhJaZflB5xthKnfL4SlfpgdB6VUFmel6511J1 hc4rCYJWUNpcc4ZUPwAZ6/8AU16B0/FTFh/MyESFJSXV7cbzj170V3327tWHT827SEKcbhsq dUhJwVY7CvJ2r9bXfxFv7S5/ysIUUxojZwloHv7n1Jqz/wCIbVCkNRdMxnFo3ASZG3ICh0Sk +3f9K1Hg3pJ2U4zPuLKXIMlQDQ2DcFJJJJOOn+tBPvBjRbOn9M/aEhlwTJqtxTIQNzWOOMev WrLr4AEpCUgADgAdq+0QqrNQRZen/H6w3iKsCNfWzCkAnJJSCf06DpVp1VfjC75WpNDqbU4h 0XQYUk4wMjP60FpIztO4gnJ6V8KEJGSkYTyMCumbKYhJLr7paaQSpSsZB9qwJlym+fGZhMNL 81G91SicNgnjkUHnTxNiP2fxmkPvIafZkPNzEIUflKOmD78GrUl6gbj3e3GHGXIgKCXFPBPJ X+UZHaoJ48wUq8QbUlxkhMqMlAWO4C8EAevP9am0BqHIsMEQY8mCy03ubQ6SncscbVD0HWiu qfu/8ttpLqhEj3S2utrLKv8AHKTuAUPatNd7FIf1A07dnm/JXJLwZbO3CMbUgk9fWvl+mMHx q0f9+EhlsoUrYSFrzyke5PGajuuftWD4xsSL+8iLEkL8xpsrOxLQyAk+/wD1oLD8Hx/Z3U13 0+mMlEOYozIb5cBU4BgFJHtVyVUOnpNuiagsk1TSgVvKjMvHnlafw/0q3qIUpSgUpSgUpSgU pSgVEdV6GRqnUmnLu5OVGVYpJkJaS3uD2VNnBORj/D9+tS6lApSlApSlArT33VNk0yhld/uT MBL5IaLxI3kYzj9xW4qE+K9ot1y8ObxJnwmZD0KE85GccQFFlW3qk9jwP2oMxrxJ0e/EdlNX +GthlaG3HAo4Spedo6d9qv2rY2/VViut2kWy23WJJmxs+cw06FKTg4PHseD6VQGo7Rb4P8Mt mnw4bLEuZJZMl5tACnSnzcbj3xk132+Xpxzxe0rJ8PI5KYduUuellooJKW17gvIGVkcE9yR1 oq74mutLzbz9kQ79BenbygMIdBKlDqB2J9hWT/aqxedc2vtOOF2lO6cCrHw45OVfsa8w3TUA vkWxXZtyyxJirqFiBbIHlvRgF/iW71O44ODnPXPBFbPWka6P6g8RV24lUNmdFcuLKOFuMgq6 HsAraTx79AciL4e8TdGxm2Fv6hiNpkN+a0VEjejcU7hx0ylQ/St1Zb/a9RQTNsk1qbGCy2XW jkbhjI/qKpjxcjabungta9Q2GBGSD8OxGeSgb2mgFfdZ9jkEeoNXHp20W6y2RiPaYTMNlSQ4 ptlASCopGTgd+KI2L7DUllTUhpDraxhSFpCkqHuDVbap8B9Iah3vQWF2aWrnzIf4Cfds8fti rOpQeT9Q+B2tNKyPjbKTc2mjlD9vUUPJ/wCXr+xNR1zWkt5fwWtrQxei38pVLQWJjf0dThX/ AMQNe0aorx+uKLNdbU7LtcC6wpja0uR5TWFpKcfMh1OFJOD6ke1FV/Y3NNvPNPaZvSrXOQy6 0iNd8IJ3pICUvJ+RXP8AMBUYctl40c86q82h9tUhooaePLZJ/MlYylX6GtlG05pjVLbqtP3N yyy0ILioN2UFtbR12vpHA/4h+tcMa20FHyPOTbHvTbKgvj/5kH+hoqKrjFDoQVBJUgKSVcA5 Ga6VDCiOuPSpd9s6Tv6m/ty1O2SSkAfF2n52SP8AMwo8f8qv0rnP0RIlxXZelHI1+jBwrzAc KnkIx0UycLH6A0EeZXLukVEHzAvyMraSs4OMcgH+uK6be4G5jZU6hkJJUHFJzg4rGUlTbikO JUhaDhSVDBSfcdq+HBI9Pagzbo00xJZEbfs8lCwpYwVE8k/vUjjITPtyrrPnsee+2W0oIxsC TkgjvWq1YhLV3ZbSypkJitDyyvdt+X1rItaYc1Vuj7Wx8O2p1/zc7VDPzD1zgdaDWzTIuqXL mtxtxaQPNQ2jb5Y6Dj0rXoSVKwkEk9gKlF7eskmKZdqhuIfdfKWsqylwDqCn0xjArDatLV6D Ata20TfL++j5wDjjKf8AcUHRBudwttvakW11TYYdJWcgjJ6ZFbyVGtt2t6Xt6IlzLKHnHkYQ glRxgj39qjkmPItXnQZzT8d1Z+ZtxvGQOhGa6vJZTAaled98HMeSoZyBzke1BsbnaWYS/JmE RpSwFoKQfKUn/YmtM065HeS6w4pDiDlK0nBFTRd+09qF0m8iTFUjZ5WCFIGO3sD3rXXDSMtT JmW0/FNKJyE4yO+B60En0jrKVOht2Zx8qkryrzXE5BPTnHPpUb17Akwb+G32Y6SpsKK4wO1Z PJz71o7U87EujUhtlx3yF7nEoznHfOKyb/czcr09La3NtucpSV5JHTJ96DVoUlJJUncMHgnH 618yMdO3rX1ClNOJWnG5JChkZr4SVKJPUnJoPrZKXUlI3EEED1rk4+46pZcUVFZydxz/AK11 19KsgDAGBjjvQfK+9OnSvldiGsvIQ8ryUq/MoHgetBxSoJVkpCuOho2hTziW2klS1HAA71sF QGJT7jFnD8pTY3b1AJyO/wAvXrW8jaZv18jpDtskR0xkfL5ccNg59c8lRoNHGtIUhS5klqOk AkJ3BSlY64FbCNFtkmMmPaoqpc1SVKLshzaEhPXCR61OrB4OuvLDziVSnGm1eawrgeb1ASoV a2lvDO32a1lE6PHdlSXPNkrSgZB/kSfSgp+wWu7yrczAkadkJiOIKwkOpSgp7qIPJ71J9I+F UGZd3XZlkdiQ8pVGdMkqK0jqrjpn3q5hZ4ISseQDvTtJJ5A9B6VlgIYZAGENoTj2AFEauFpi 2W2OzHt8cMMNHhtPQ/pVb+JPirbbO9K01a2ftF55taJi0r4bJGNoPdQ9K5eJXi+1aoVwtFlK mbjt2IecQcEHgqTjofQmqDtbSJ0kfFPKYbCi49K3ZUT1HXv1oNjObReYsKLaYri/g2glboT6 9j+tae5Q3YEpTLjLzHABS6ec9+naplZdPQpAedLTiIspvy23S+UKBP5ueM+1fLppJTMeOmXH kPKZ3NlxhX3jwzncArjvRUEcb2KA4VkAgjvUl05pwXaQ89M8lu2Ms+ZJmlwhqEP8w6qX2COp Nbyz6DtU6LNmzJ8iHb4rYU/KlteWYx+n5lHsnqa0twuMjVEmHpfSMF5u2Nuf3WGDlyQ53feP dR688JHFBkvajud0nQtPeH6ZsGE25tissOFL8pz/AL51Q6nvj8KRWJr2XHk60fcYfZkOpbZR KlR/wOyEoAdWnHByrPPfrWwfvNq0Zb37Np98y7o78lxurJASod2GSedmeCofi+lRJ8/FuPOh ktk4WlCGycjp17Cg+NJXJfW0y6oBxWQFKwFe5Pau5mK1HbYlS0+cy4tSPLScE47g/WtimC5D WwhLDyI77SUyXHGFYOeQB3yfauUnSF3RIaSzBkuRn3AhhxYwkE9iO1B2IhiTpKTLS0tRgvbU OOujc2ODgD05pEgqmX1PlsoYS9DLzaXHypJ46k57nsasyH4MyHy9J1BOZZYebCWozAICB1zk 965tW7RMGQ1FhxY89yIoIU44orJHYGgrWLY77qTaW7YGo/DQewUpbx1Iyeam1r8M7TbUx3Lo Vz5bYKktMj7t09gr05qRXLxItGmnEsyYu55Sd7bbWFJCfcA8VCdU68l3YPLgsKYZeUlthTS8 LySM4I9feglMcOxEBjUlyZtq3VBMW2QPnWk+hV1Oai7l4VNuCo3wMizi2lQebjpyVJx1Uo+v pUTUlX2HJeESUblHk/ezMklpPpuz196k2mfhPjrilnUEptiVFyXJDJUFnGDlRHX6UEeuupHn /irfaZLjluea27XGk7jjnn0/So2yy7IX5bDanVnnCRk1ykBttamWSlxLa1APJyPMGeDWzszC Att9XkgoO4qXI25Hpig178Z2M2krCk7xzuGCDVkWGbaJ9pRJVcJTc1lrym4zkgth5xIykZ6H 9agd4mszQ0thDbalbitttSjswcc54OevFZdoEGbFjwFyPhpKnQStwZQo54B9P0oJZqhD9x0R DviYrDcmMQiWXEJycHGB2PNYd0kWy6aDh3GNDMKZCcTnZwOvJT7dxWTcpsKDp6REnMuNpypM OOy7ubcweSR79eeajkK4tp0rIskq2SHZEpQchKbPO/dgcdcUFneA9oFz1HdNRy0OOBo7Irqj wSr8XH7VP9TeZqfXlt0ww4yqBA2XG5gnJGD922fqece1dugLAx4eeHKPtRzy1NNqly1rGNmR kg/TpWP4aoai6XuGo5uA7eZjs5a8Eq8rPyA9+B296Iljt2aQ5MZLzYeihK1JPZJ6ZqOtw4sW /vT1pKv7yl1JJ6BQwT9M1j+IcaVN0zPVp0OfHzI4SkoOzcAQQSexAqK2vUMqVHlW9UmOu/RR HbUHD8j+38RGO3b60GZ4ny5l91fp/SsJpSo02QhbjyVHA8tYUrjoeBVskYOB0FUqLZI1hraR LkSJUa2WZI2uQXdqzLUOQk/Tg/WpVC01rZt0qb1jJRAzlDD8dDjyQexWRzjNBYFKraVpzxGM x1xnW/lxAkbP7ogqJ78YqPznvFqNJZYg36LOVnJUIyUjOeh4oi6QM9Khmp/FXS+mG323JonT 2V+X8BF+Zwq9PQVAWbd4taknvRZt9RChJSUrfYASFgfyjGayY1m0h4eK8q4lq4XpSPPR8vmS H1Hpj0OeKKhF2mXqRcrjqO8RRCn3gIEDzT/hNZxyPy8Y61keHNtcYW+5HRGnPtyFMy1eYCUo GNq0H0rc6nvT2qtHzbgYS4be375uQkJUlA6JSfU+orRaJsiG3mrh8apOweauOynZhKgMHI/E MdR60FyWR2M23IciqfcKVkOMOJIB7ZRntW3QZKra78b97lJLCkDGxJ4waqubIVc7rKtzOpV2 R9lIcaUobfiU9xycftVm25+1u2wQlScDywy82pz5lkj/AFNB36Hkol6RjOtILaN7iQkpCcYU R0H0rM1Pb27rpO6wXkhSX4jicEZ52nH9a77S0li3Jbba8pKVEJRnOBXZcn0xrTMfX+FqO4s8 46JJoiE+FDs26+H1kmyFhBYQpgED/FQhW0Z9OBU7kyG4kV2S+SGmUFxZAycAZPFQfweZW14c 21ThXlxC3QlQxtC1kip0tCXEKQ4kKSoYKVDIIoPMMXQWqNcXq46m0+wq12+ZKWppbqy2spJ7 JHOKwfEnRupdKxLaNR3YXGOoqbjYWpWzAyeterEIQ02lttCUISMJSkYAHoBVRfxFxEOaLtso qwpiZtCcddyT/wBKKh3hNbPtbTsqC+F+U9JSAjOMnrken19q9DxGXYzYQ6vckJAHP4f+tUj4 NSS1Z7ehhkqLkxaVlZGcbeo9varxS2oblOnJAJBzwP0oPI3iXLfuPiBdpC3StPxBYRleSUpA xx6V6K8KYzzOhIS5jHkyFNgK+bO4diPYivMt333vVlwLDClSHZiySVYSEbsc+g969WaDtbtn 0fEhvOFzYPkO/fhPYA9x6UNSOuAdQp5TYOVJAJHpmuf1qO6Zt+LleL04p4vXJ8AJWflQ2gYS E+3U5oiRVTv8QThjxtLym3fJdauBKXT0RwDnH6VcVUr/ABDSGo6tMuPBSw3IccLfYgAf70XF pCXHfsiLgVlxhxgLUTnavjOQO1aeNJkOW9Tkh3ZJeBd8pIyGwr8Iz645xX1q9Je8OIlydjpl mTFH3EYZS4rHCU46c1rLhc3GEW+BcWPJVPIClo6pWB8qQfX/AKUEA8fI78rUWmY7L6dy2C22 pRCcK3DKs9hW6YvN7sGl31XNTMh3ykxrctDJKnHVDBWodMA9/So7/EGHEzLAwSA2mMrak/iJ yMn6VtbqExY1jZRMW80zHSXsnKGEBPKyrtQR2+Xh/T+qtHruam5siEvzH1EY3blAZ/6fSsXx tu7V88QY6UOYaaZQ2MqBQlJOc8d/WojrC7PXW+ne4lbbICGdoxhPauuyW2VK1AlmU0ouNDcp LwJx6ZHUiiry0qbc7d9P2N8vOOCSJUZLSspQG0HBUfTmrxqiPDpmZ/5U4VvlssuC221xxUpP HmlahhWO2MYxV70R9pSlEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK6ZEdmVHWxJaQ804kpW24kKSoHs QeorupQQHxO0HJ1doVqw6c+CglqUh1KXcttJSArIAQk45V6VLYFktltfckwrdDjynwPPfZYS hbp/zKAyf1rY0oNQjS9hbU6W7Hbkl5wOuFMRsb1jOFHjk8nnryayharelyQ4IEULljbJUGU5 eHTCzj5up61m0oNcbFaTAEE2qF8GFbxH+HR5YV67cYz71nhISkJSAABgAdq5UoFKUoFVr446 cTfNAqmCMZDtqdEralW0lsf4gH1TVlV0yI7UuK7HkIDjTqChaFDhQIwRQedLBb9CxbhPXFYc dC4gmtxwC4pbSkj7pJ6HCqrG2Xy+WuTLmWGU9Ai+f962CPKAUThK2zlJHtipXKss7QWuJkJJ S25CUp7e4oqQ5CWeAhHUqBPaofd2/gbrIiQCFRpLqXmi5wcZyMg9OtGm5F301qJXl3uwmDMS glc+yqCN6geT5B+U+vBTXbN8OLtAuCl6Vuke7vMgOBEN3yZbYIyD5RIV0/lJqOXq2KtD7avO SpUlvzUeUr8GeqT+vFZt+eD6IEpjctx2G2Uut/jSpBIOSOh/8KDLd1nOW6YOt7QxeS38qjNb LMtv6Opwr/4s1xFj01e1BWnL59mySciBe8JBPol9Pyn/AJgmuEbXlxVFTD1FFi6hiJGEouKS XWx/ldGFp/c1y+zdI33/AO6bm7p+UrpFuv3jBPol9IyP+ZP60HHVOnrxHmqlXOA9FcfWEsg4 U04kJ/ElwfKenY13aeDTr3nSClHkWt4AlQCt2TggVySNbaAZ3tKeRbXD+JBTKhPf6o/0NZML VemLjIQ7erMq0yg0poSrUNzCgf546j7/AJSPpQc7B8Jb4lu2mLKdcjOPJJVtWhajjvxkYxW8 ZtFmjPM3R1xiAywPLW4hQ2rUrnJI6/pWmGm5hhsydMvRNTR47Dg/uOA8wSc5LSvn4+hrMZmw mNH2CNcWXGlJkgqbKcFSwTjIPPWiNtNsjdygKCnEXmItOW5B4eGegSs/lB7VDb94fzrU22/B c+MawN6DgLQr0x3FWbGuaGVw247SG47pIR5agdp77sdPpXC7JjMuL2uoauCR54WVcjCv5T1o KWlyAUeQ/b24pCiTsBCwr3z29qkWj7vcJVyhRnX20Q4p3EBICl8cD3rapi2fXCnnZ9w8i4oV 5aHPLCC8c8/L6CtFqLQd+0m4mS6hT0MglM2JlSQPcjpRVhzXm0JdbtcKOwl7KnAy2ApWeuTV Uy3ESyuKISYy44IBbG7PP5j/AL1vLXqmS9Z32jHaVKQkgPHlSsjgBPc1GJctUmSHXE7WlEbk t4H1/wDo0GFSua1biMdEjA47VwoFZ9ss0y7ecYaE7WEb3FrUEpSPqawQCTgAn6VJdP2mXqe5 QoXzs25Ktqy2eUpAyon1Jx1oMK02pFzlNw4ja3JalElZVhCUjuPXNWBb/DWC78Oxdp4kXFbo 3AKJSlJ/Cn61IW9JxLFp0soWpSXgFtHgFI3ZQknrjdjn3qwNI2W6IUpzUSWVOeWCPKAwSevP fHSiNPafDi1Q3Wm4UOI58EgBb235ysnOM/71JYuioaHw/KfefWV+YpKlfKo9sj0FSGNGaiMh qOjanr7muMyZHt8NyVMdSyw0MqWo4AojkxHZjN7I7SW05zhIxz6121Vd58f9L28KRbmZFxeC cjYNqN3puNQeZ/ETqOXubtlohRlq/CfmcUP070WPQ8iSxDYU/LfbYZT+Jx1YSkfqapzWfjGu fJdsGg2VTZrqi0JCU5Sk55KexHv0qu1v6t8RX2Valuq0W5TgO1RCEfVKehqTi76c8O47kfTL ra5y2w09JWkrClYyEkjgZPYUHy2+HEW3D7Y1lKM2Y/8AMtnO5La1HnOOv+lRvVGmo7mr0W3T 1nXJnvJBVFYV8jYPAKh2Pep1p7R+ptdOJm3t1612d9AKzt8t57HUIT+VJ9TzVsac0pZtKQfh rLDSyCSpbqzvcWfdZ5NB59keEviDbEl9USNcUto+RBf3hBHQhJxzXNOkrp8V9oXp12wQIbaH JUh59SvJSfxJQgjBUojASK9FXi8QNP2h+6XiSmNDjpytxXf0SB3J7CvL+sdZX7xc1ZHt1rjO /C+Ztg29B/8A+iz0zjqTwBQYd/1BcdfXiJYdOQ3G7e2vEOED8ziscvOnoVY5JPCRU40wmy6I t6mbTKE25Pgol3NlrzEHHVpv0QO5/MfarD0N4T2nSmmpEOelM24XBktzpAJHynq2g9Qn/WsV PgTo9sOpaE9CFgYSJJ+T3FBF3LHYb3IYS5MtamGUec+0I4S4Tnj5h0Ge1ZSpGlLKoPzUbmk4 AajNb1uZ6BI64rSeIvhmx4faSdu+mbjcMqeQ3ISt0Y2Z4J455xUY8KrVcdZeIrb8ubKCY7Kl vSUdduMBGegzQWzF1OyG0vDTDbTa8KjiS8lClcZ/CehFae56+fl3FtmzG2tQkpPnO5C1IX3A SOSRU9jeHOnmVJXLZfuK0/gMx4rCPoO1bi36dstpSpNttUOMFLKz5bIGVHjNBSzzPiBqdxhr Tz70uK4P7y/Lb8lpOe2DzjHpUd1x4X6n0raDchLTMZeG2YmIjaG++cDqPevTvQYHA9BXB1pu Qytl9CXG3ElK0KGQoHtQrw4tfmp3uLUn5QEA5VuHfmtxZWW0uMGE6iVJUhxbsZwYSgp5Tg9y akfitoVzRWrFSYUfy7RMVmKvdkJVj5kn0+npUMUrZcFvJIkZ53NHYMkdsdKK3Uh+GJExG2c2 3cmEuNJZJOVH8QI7jNS203KS1EtT9s1DHkAANSY8mL8rQPAyBzxUCadVHbirZakplx/v94c+ Xyz1wO1btmULXcL19kzn4yn20ORkfDlwuqIzjIHB5NBjeItjVZNVL/w1NykB5K2kbUFR67RU XQrGflChjv2q2b7Mt+rtAsuS/wC7XSOz8+5ogpWjqPYGqnYLWVefnaUHGByD2oN5Yrcb228w 7MZjJBQAhSkoyM8nmsBcGOw48gy2lKSogFK/wYPB9/0rha1ssSQ9Mt6pzI42bikZ+orPj3mD HvZkptjQguYCmFp3Yx6GgyLVpuTqAMuMhuM00ghawoqKiOdxHapp4U6Rf1Tr37ZkLQuDa3QX FJc/G4B8oA9O9RKJFuF4kqYsb1wMp9wB1pDflpQk8ckdsV6HiW+zeGHhup1RLqbe0HnSkhC3 3D0B+pOKIxfECcdQ36zaIhqSXJsgSbht+byWGzuwoDpuIxzUvu767ZFjGFDS6yHQ0tpCfwpP AIA9OK0Hh1Al/BP366pjquN6PxLy2xlTaD+Brd3AGP1requbSZLbjay3HdcU08XBjCwMDFBj yY10ftjrW1AdCVpS4TyMjgjHXmqKeQdFOPwJcVU7UM84bkJb3FOfX26cV6NhcRGwSCUjGQMA 1RGtZLujfEy93eYyZIkNtqh7l48tBICh7fpQRfRV0v1uvU9iEQJbnmOS25C9rbKx+YY6nnpU vh+I2uGpztshPW65OtLbbDsj5VZIGenUH1qr1uEXV6RlxtMpxwvSkoUsbVgkJA78Y5rf2CHb rXdohanTHVPKHxIUgf4PQHP5cHvRUwtes9fXm6TZarhDYjR3yyYjbe5KlJ/EATyB71sl+J86 4F6ParTGjvRwW333HvwHuAO9R2wWxenxIS86tmNIedbWynC/MJJ8tzd1AAxn3qNuQPsq4PRU LcuL0taGXCHNo+I6pUeMhP8ArRFkC53OHav/ADtqcMNvODyVoARkE8IPHfpUWl3J6zPpdDUF dxuTykvSFrUsMAD5ElXrj6Vr7kbpuhLvLokWqQEtPpKQQ1IHHGOQPetbfUCOJaXFl+HJeCVM bhv87GEKHcpA4oOesrs5PsFngBxMdLJAebKidyz0UT6Y5z71k29MWd8HGaVKZjwB943GCi8r IxvQfzN+v1rKhBiXbcNJRIlIjJiTbakYUSPzIUeg96yIs9cGOy7MhPvGE4huM/FBC4aOmxwD lWP2NBKWrS+/KtzaY1qlMqC8O3No+ZsI7e4PapNd4KE2daDGW/NQnCnW2cJCgOCT1xUdmCXd pqGZr1p+BcR9y9JK0uoWCCVY9K2lncf1vfhb03FyZZbUEfESGkltEhwEkNg9+gJNBNNGW6da tIwY13kpkzdpW84kcZUc4H06VpfFmXJb0G9bra6lE67OohMJKsFe8/MB+lTKQ+3FjOyH1BDT KCtav5UgZNQpFsTrrUVn1KmXvs9vWX4bRQUlbmMZIP75oiTadgybbpyBEnhHxLEdDTmw5Hyj GK2KlpRgrO0E4rlVW+Jup9Y6JmOXOBHYn2B9IT84+aK5jHJHY8EUEu0hq9vVjt4SzF8hNsmm KF79wdwPxe1Rbx+a3+GKl/8Ady2z+HOM8fpWV4IRm2fDNh9OC9MkOvvKBzuUVVv/ABBtDt98 Prxb4rKH5DkclpCzj5hyD9eKKobwVfS9q9DTEVQfbG9tQcJCuyhg8DI5q+9Z6shaP0zMucte VoTtaYSRuW4eAK8kW6TJsqhcIc0xprThQEIPzgdFfSt65/abxAS5MkurloQ4ltLaTyVdOEjv 6miuWg48i5aoUw7sKLmotOLKAtRKvmwB2z3NeroSW4Vuaax5aGUBBGMBOBUD8NfDS2aPZ+Md UJd0dSPvVDHl56pSKl4+ISZbk1SPhkpKlj8WEAZP60RFvE/X8jTUSBbbA3593ujoQyNu7ajO CQO57VN4KmmI8eKBsUGxhBOT05rzXN1yvVnjRaZsF4xYLEhuPE81P4UZ5yO2416XU4holx7B UnCSoIzjNBkVQ/8AEq24V6fUCfLw8nHbdkVfFedP4g7pIn6ygWRl7c1HZCvJB6OKPU/pQxZV quJsHhfaFzYoQ80whCmWTklZ6Adua6lXKJc5Edm5RkOBC0YJVwXiMgJPqOhrSfa15c8Pra9B jx35YaS3sWs7ElPG8464xWJbJjzl4tTq22HYbigkIZT1kHhS8ntnuKDQ/wAQI/vViLjSkOhp xJVnjAI4/etfF1NImaNgqaYcbaiFCJCi3uMo9NgAH4e9SP8AiMW4qDYUlDfloLhLhPzlWAMA elV9bb3dLdplLT7AUFJSmCkjgknG4j/egkts03GvXiU3JmqSYzcISkILeEr2nGCPQVu9Qpt0 SO9q5tYYubixDjONAFCh+EbR06d61sSVPcQ7cZrHwMwQ/s1ppCt3Klfj/wB8VGpy2ItviW5/ 4hy22N9apoChh55R6J/c/SirR/h/jyftbU8i4ec5JS40yp51zfngnHHHfPFXhUH8JtNs6c0L H2NlD09RlvZVu5XyBn2GBU4oyUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpS gUpSggvibodvVFlM+B/d75b0lyHJQPmyOSg+oNeQp78uTOeduBWZJVhzzBgg+mO1ez9Z69su iLT8Zd3yVqOxqO18zjivYenvXkrXOp2NXaqfu8W3N29DoGWk8lR7qJ7k0XGG62IL4ekMCSyG 0pSh5zk7hncMdqwlTFKhiPkoS24Vo29ieoz6V9fd3xWApPKc7TnICT2x9a5JlsphNNiK2XEK O9xXO4Hp+1FYxCnN7ilAnqdx5NcK73YrrShxlC070qScgpz1ruftcmO8EOI4Kd3mJ5TjGc5o MnT+orlp2Z5lunSY7av8RppXyOD0Ug5SofUVIGrtprUbaf7R2UW+Ut0NquFnAaHPRS2T8h98 bahRBGCeh6e9ASOh75oJk5oKcJKpGjbvHvKmFkBMVwsS0Ef+zUQSf+EmuafEG8MvNwtZ21q9 iKvKUXFstyWSPRwYVn65FRmE82p5yRJd2OtrQ6gjIPChu246HFS6Tq+a6uXFuERnUtrbw8z9 qIy6hk/yuDC0/uenSg2enJGkLhObEK8uWhapRkmPdBjasjGEvJ+UjP8AMBWNfHNSQ9QIfnW1 1uOlRCZMjattxBPBS4PlPtg1qHbLpS7uFFvuEjTk5RG2FdgXWVbum15IyB/xD9a++Trfw/bK my+3blnBU2UyYTv16o/fBoOSr8y1DfRPtkfl/eUpOFKwRk+oPvWZZfFW4W2LNt09r7QtMhK0 sxVgDy8nI561q/tjSl+Ob5aHLNKV1m2f5mlH1Uwo/wD4pH0r49oSfNSqRpeVD1DH6n4BW15A /wAzKsKH6Aig0bsuUzKM1pxKFPq3p2EEp9OO1YJUVKJJyVHJ965OMrZccbeSWnGzhTawUqB+ hr4lClAlKSQBkmg419AJHAzjk4HStlFtCHUMrlT2IodBVhzOQkGplYfCadfmPMhXFtCC4Ugq bUkuNfzAeuexoK8ySRyfbFW94fohp0q1clx3m3HXkQApOCAc53jPr3qNzfC/VNl1E8zDhuOo jtqebk7MpUAOn1PTFTjwpsqJ9vkx5Lu5EUJdciOp2rjvK538/wBBQWIxBeu10jofg7GG171b k/KpKTjn6nkCpolIQnakYA6CuttTbMJClrCGkNjK1naAAOpzUF1j4wad0qxtjOpu0wnaGYyw Ug99yugoykuqNTw9KWddyuSimO2QFEDOSegHua83648QpuurwIdvmvxra4kAsukJC1D2HrwM V0a+8Ubnr0NwjHREgpcStLKTlSldMk/rWr02/b48z4R+E47J3ja+yje4F+iQeAPeiuiw2BF5 S4066mGWnNu4pKlqPoR2FSdGn2rLJYcQ62gIAJUUfIRj5ipXrjoK5XJm6IZatsFmMiRMcy2x Ac3BfB3KcX19uOKmulPCG6X+FHla+nymW2yC3b2VBI2joFY70GosTY1hp2SxpuMqTdXklC3s BLcIcgDHQZHPHrU+0B4P2rS0FD14Q3c7irCz5qdzbKu+0Hv7mp3a7Tb7LCRDtURqKw2MBDaQ M/U96zKBWBe73b9PWd+6XiSmNEjjK1nqT2Skd1HsKXy+W7TlmkXW8yExobAypR6rPZKR3Uew ry/qnVWofF/WEeBbYznkbymDb0Hhsd1rPTOOSo9KD7q3V1/8XdXR7fbIznw/mFMG3oPCfVxZ 6ZxySeAKvrw48N4GgbVwUSbrIT/epmP/AJEeiR/Wvvhz4c2/QNoIQUybrISPi5mOv+RHogf1 61M6BSuibMYt8F6ZLWEMsoK1qPYCvO148YtY6p1CLRpdLcFMp/yYzTYBd64+ZXQep7AURZfj pc2oHhfLjuk+ZNdbZbA9c7jn2wK1vgLZxCsFyuDTKmWJj6Qyl3JWAlPOT0Iz0xVTXyxyLzFl qiayRqOVbmy7NjKU4NuDhS2yoYWlPcjnHPSt3onxB1foyxMSZkFdz04XAVLyCWknghJHQ98G ivStKxLXc415tEW5QFKXGltB1oqTg7T6jsay6IUpSg1eotPQNUWN+13RlLjLySAccoV2UD2N eOr5YpWn9QTLRO2tvxHClWVcEdiD3yMV7Zrz9/EKLAm8RCjm9eThxLRHCc/KV/7UXFQsJdS2 H1vISgJxysbinPIxUwjOXyDa25MEyXJMTK0tNkKQpjqFHjOBUHLboSjzWlBGcBRTjOfetrFu qIEh5XnyVKSlTKUtucFB7Z9KKlundQX6feF2+RKekNzoxdZKI6CVAcnA7A8iovq23pizmpSE OIEsFWxaNuCDjisy1uS4rKpIuC40xlpBZKfwOMZ+YAgdRz0rcaukQbxHjxI6ZLatgeZlzfkB GOQR2zQQVh4xkFaXVpcSflRjg565rttECVc7m3ChRVSXn/lS0B1/XsPesV9nyX1NJWl4pONz RyD9PWr68KPD4W9MPUc6S5udjpWlbidqWkZ/Dz/rQTmxWS2aF0ap+cGmHUJS9McccyEKwB+L uOOKjVzQ9rXWtvvX3czRsMoUhKgUofezjP8AmwemeK111lXTxI1U/FDKBoxqUmOtxBJ+LcHo oe/pwMVYKYke0WubbIAR8LCDKI8YJJCD16fXmiNkiS5AuE5khpDG0OsJxjHHzA10Q1MSXZob U28nemW0QoKwSORj9P61GbnIlxL67PZK1RPiktPpWgc70jkH+XNZseehtSkLjeUptIQjZna8 kHPJ9KCbIGMkHhXOOwqjPFPU1hvUwQ1okEpKvhpQSQ2pxPQBXcE1ZWr5twm2VqBpl9tE2Y8l lX3mFNtn8R/atgNH2VemYthmQm5kKMhKUB9O5WR+bPXPWg8yORAzDetz0lxyUFBTjmSPnODh J6HFaf7U3LabS0twvfJJT+AvgKOAD79yK9B3fwYgSbh8XZLi7ACkbHIzqPNaUnvjPIOKxrz4 NLu9nZt32jFjtR9oYU3G+dsD3zzmgg6ID17jsv26PG+0oSAy6FOKCGEbfw/5j71h3S3XeDKh RYkZsIebVlYG0oweCrPNS53wn1JpT4Wbpq5fbSmQW1wnwGtwPJOeisHpnmucqw3K8TkiRpe5 szFAh5RdT5YTj8O4cEH2oK7mTrrbILqgtLjrGUDzG9wkj+cY6YFYcK6R5jCZhSyw+ysKbCzn BH4iTjpirKg+E17uzqmLulFsgqcSt0pdC3Hkj8nH4R2zW+Z8FoVqUHbRNLqkoWgNTEBSVBXO MjtmgrCzx4VwAuVnuSoslpe/YpafMbb3fNj1Segrt1DrmBKui2Xos+Nc2nA2iRAAbW6O2Qe/ PTFWc94RImRlNOSocMSCDJTGi5Jwc/KonjnH0rfac8M9M6ZlqmRIapM1WCZMtfmrB9s9KCLa T8JmZLTNx1f8Q+sKD0aI+7lbWeT5hHBJ9B0q0mGGozKWozSGm0jCUITgCuylEYFwbE4LtrjS yy81lxzHy4z+H6msmK0pmOltRSdvCQlO0AdhiuMWSZAUrb8mTsWnOCAcd+9ZFAqFeL6Cvwov WEIXhtJws9PmHI96mtRbxLYTJ8Nb204lxSTGJPlj5uOeP2oIr4G3xtXh3AgvYChKdYa2qySf xcjt1q0/r071TPgZdbWvTtvt0OQhM9t51UqOr8SgRwoe1XNRdeQfE+wvaf8AEK4QlMpaZcc8 6Mhs5BbUcj9c5q2fAuxCNbX3JUR5C9wWRIaKSkkflJ69K0uv4Uq4fxBQmHGorrbTbbyEqGMo 9FHuc5wKvGCUk8DYdo+QDAoMlttCM7UpSojnFdb0VK4L0ZKilDram+ecZBGayPpXxQJwBwO5 ojxTeIUywXl23SElC4b6ihWzaV4Vwr1x6VeemfGWzNaUak324hM9oYXFS2pSlHt9eKrTxf8A v/Fe8BbraAylAGQRnCRx9ea2/hd4fJ1hKS5corf2PFcK1jJ3LJAwncP3o0m7njdMu8N1nSGl 7hLlbVBD6k/dp44Vgf6VRcmRcn9UfFX155M554LdddOFAk9eemPSvZtvt0O1Q24lujNxmGxh KG0gACqK1N4UX68+KUyeiEwi0vvbi6tzIxjk4HOc+lEbyy2ebevD421FzaQ+82ptqUyjojPp XTEhxg3Aas8xp922uCOCThtW3hwn3/3qarjRrNaRGis+WmMzgKQn8OBkk45qFp06i6NSpzZT bxLSPKS2fwpSc+ZjoConmg138RCU/Z+n3sbvvHE7ew4HFV65BiTFRjGDjK1RwHEIc3JQCONo 659qsLxkZaV4eWkSJRW+w+pW/H+KojHHt/pUL0JpFN7imS64Y3kZWhGwkurA4JV2A9KKwrLq R+FIeFyfcSllW9suI5UU/lx2NY4u151TLYtVjjnzHHHFqQlIw4VKzuX2wPWtVepUl+cbeuQJ TcZxSG3EJ/Hz39avbwe0jGskITFA/HvskvqKvlx1CR6Y70Fm6Bui7zom3zJLflSfL8p9H8q0 /KR+4qS1DvDBxL+iW30BsJekvrHlHKf8Q9KmNGSlKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCl KUClKUClKUClKUHyoD4l+KFt0HBLBPn3V5sqYjp/bKj2FbvXWrI+jNJS7vJwpSE7WW/+8cP4 RXkOPPd1RrL4u/BUx2Y6VOBTpSAOuARzgDoKK+w7zKu2qHrhc1OTri9uUy2pvzErcPRBT6fT pU5h+AV7ulrjzo1yitLeb3uMPNqQW1fyVc2kNH2a32mK6LFAYWEJW0sJ3uDI6lRGc1LqFeP9 UeG2p9HnzbjBU5GA3fFMfO2n6nt+tasuNu21iTH2ma2diytA+cH2749a9nTIce4QXoc1pL8Z 9BbdbWMhST2ryr4m+GczQ1yL8ZKn7M+v7h7r5RP5Fe/oe9BHrbd2o2YzpWmKRjftBUOOR9M1 tbYsTIsmPGXlR5C3B+A9k49KisdSCktO7iFkYAHQ+tfGXfJkJUvcQlWSAeuD3orcotfxG6G8 60p1kZJYbwUHuFHvWlfYXHeLbmMjoodFD1B9KnyrmideEXJoR2YqYv3qWxuWFdl4Hv2qNahW lc9pmU4oLQBuWnBCQfYdDnk0GiOM8dPes6LdH2nk+YrzEBlUcJX0CD2/TrWG80WXChRB7gg8 EetfEIK1bU8n60GU+la4zctcguuJX5fuAn8JzW4iapn2uS/OtdxdguvOJKmY5PlOJI+YKQRt J+oqOoClqCU9Vds9a5NPOR172lbVYKegPXrQSk6h05ezjU1h+EkKPNwsuGlH3UyfkV+m2ubW hpcz+/aGurV6DRyEMEx5bf8A+rVgk/8ACTUTabLz6G08FZwM9qmtosJZS+zJZT8ChCXlSlPl CkLx1Tj27UHQnXN0jykxNaWmPeywcbbmyUSW/o6MK/8AiyKyFRNLam2Ktt8ctc3zAUxLzhLY HdKXkDH/AMQH1qTT9Z2NyAYN9cj3pplCUstTWStRT6h0fMnH1qIyLXoq9qUbHdJVke7s3Nsu R8+geTykf8Q/WgmLHhUw1HZkXYOuPk7vi/MC2HFE/KlJGQR+tWXomFcbNb3EXy4plSVLzuCQ AkdEpT6DFUIyjXXh4kS4LshmAvkPxliRDeHvjKD+uDW/tmumdd3i32m/x5MGTKeS23Ltcktt +b+VSmjkYz12kfSiLtuet7HYPNXc7u0Hmx/gBWVOK7pCRyT7VoLjrBbN4en2DToD8phAM6eo NICMZHyjKjjPSqDuryrTJMi3sOxZBeWPP3bgRu6c9+M1sXtcSjDiP/FzH5oILgLg8vA6px2+ tCJ7r25tXCOwL7cnJq2yla2UueS0EE8naOTj3qnLxIYl3R5yCwGY6SEoSkY4HAJHY1mXO/uX ae5I+FCnllJStWVKHbB9R2xWodQ404tp1BQtJ+ZJGMGiu+3KhpkkXBp11BThKWjhW7tVhaT0 5qbUKFM6cgmz2xxW1+WoAuk+u48n6Ctn4LaLbnMyr5e4m6IlSUx/NTwsjkqAPb3qxtZeJ9m0 IlEJppEuQtJUmOwQnb/xegNBuLDpfTnh3aDKecYYKEBLs2RgHH17ZNRTUX8QVgtrymbJFeuz iVEFf+G3+hPJqi9S61vuq3Vfa01a4/mFbcYHCG/QY74961BS2tLYY3J2pypTh4Ur2okWzJ/i G1DJC3IcK3Q0trB8tW5anE56fX3rfaO8Zb7PlT5+pY8RuwQxl2W0nZsUfwtp/wC8WewH1PFV nadLt3GO5Pv1wjxrLBQhUmYzyokjIYQBwpw/06muqRIufiFfoVg0zbvh4TSimDbmj8rSfzOu K7qPVSz9BRWfqXU2ovGHWMeDb4zha3lMG3oPytJ7rWemcclR6Vf/AIeeHdv0BZy2ztk3OQkf Fzcfi/yI9ED+vU1TdzZe8PLa5btLTxFnMLSJ9wICVzHAf8NOfwtjsOqupq3fDTxIi69ta0Lb Me5xAPiWcZBH86T6GiJxSlKIhni3Fel+Fl6bj53BoLVjqUggmvPtokI014eO3vyG2rlcvMg2 10H59h4fe9sAhA9ya9ZPIZcjuplbPIKFeb5n4dmOc+2K8kXpZ8QfEWNaNNRwxADgg2xhA+Vl kE5Xj3+ZZouOmzR/sHQVyvrrZMi6pVbICccBHBfd+gGED3J9K3dq1rdXdJQNMWCOy8M/DoZW kKccWsHcSnH4RnrVrXHwcNy8mIq+qjWuK0iOxEZZB+7SOpJ/MpWVE+9SbS3h1pzSKw/a4QMw jCpTp3LPrj0/Sg2GkbD/AGY0hbbMXVPKiMhK1k5yrqce2TxW5pSiFKUoMG8y34NmlPw2/Nkp bV5KcgDdjgkngAdST0AryTfNMXuQtd4dnRL4JUnynpUGT5+x5XRK+hGecdjjirq8UtQl3Uq9 Ox5KgE2Gc9IaScDcW/lz+gP71Suld7mj9VMslYcLEVbew4O4PgD/APGouPlqfuEOMsOvBRyp ltl1IWlBGMlQ6gdq2E9abzZJRlpiQvhnEMNqQyEF1Z7k9SAfSsAx2mUTVtoZjqiMbH2pagtx 9xXG5Hf0PtWcIswR1wJ9sMm3WdhbgUkbVBa05BVzzz2orsg35UmCxaLe6UMNpU0pCEDzXBjk g/XP6VtdO6Kd1NZF3Byc+yovbFNSlZQ60jhOV9sYxx6Vxsd5s8CE08y9ASkxkpRHS0fPLv5/ fJPSpFp/SmqNfNtfbEiRZLcw+HGGUo2lbXf9e1Eajwm8O/7Qalk3eftRb7fIUlAacylaweme 6QP3qR661m1q1bejNNSVFnc58VLaJCUhsZCUkcEHpXzxB8QkWhtOkvD7y2/K+Sc+2yMIzwRz wSc8mt59jO2TTzUSHFiyFQENL80NpSXUrGHOnQ4oNv4eQ4Vm8PNNw0pCPiXd+Vq2qW4STnHr xW21JdoEfT10W4pRSy7hz4c5WVcHA9DWY+qJFl2NnycpwfKwkFKfl4/WondL4l8aohtW918x 3whXkoBLmUjOD/lHWg6bizbZ8C425Tqk/aLIklJWdyCEj5iM8kY5Aro0nfW7b4ZRr/dEoajR 21IQ490WQcAnHr2rEkWxlydbLqXVA26M42+FnClNuI4CjURtusoiWbBpbVTD8S0Nq81xvICV 4UfL3dyn1FBcGg7lbtUxntTQUN5eV5CSAQUBPUHPvUvqHadisWS/3NcBMeLY5aUPNttp2hpw DCjx6jH7VLWX2pDQcjuodQRkKQrINEdlKUweMc+tApTBr4pSUEBagknoCcZoPtKDkZHIpigV wd8wsr8gpDuPkK+mfeudKCPWG/vyLtLsl8VHau8cB1LTZx5jJ6LA79OfSpACCMggg9xVf+L6 02jTkbUsVnFwtslCUyED50tLOFpz6EVmx/FDRkfS7dxF4jobQyCIoV99nH4dnXNBNAMDgYFK hXh9Nm6mErVVwL7KZZ8qJEX8qWWh7dyTzmprQKgni/qaNp3QMtp1QMi4IVHZb7qyOT7YHep3 Xnzx91REmTEWRlKzIjLBWpaPlAx+U+uaDI/h2jNrlTX0tsrcZb2rcCCFoB6JKu+cZq+6q3wB sz9t0G9JlNKbVNkFxAUnB2AYB9cGrQWne2pBJAUCCR70VX+no1rvHiLqS/MuiY4243DA8r/B CRzgng5PpU0RI2zlR0Nq2ISCtxX4QT+X61wgW2PY7amHao6W46QopbH4lLPJOe5Nc4PxDkc+ eFtqVnhXVNEZ1fDxlXtRI2pxkn3NRLxC1tH0jY1oZ2P3eUny4UMn5nFK4zj0oPOWqrjB1b4o 3Ca8t1iG69tKyMkBGEkn24r1Hpa0Q7NYI7NvYSw24kOFKTxkjr+1VR4e+DlzhSDctRvJZdeA 3xtoWQCcnJ6VdwG1ICRgAYAori6vymlLCSogfhHU1grXJdYcKm0gZyEqVhSayJHzpCVp3JCg SQa1d8kG1RlPxIipDxG0/PjiiNDqN9M3Tb7keX8AhxBC31IIIOcZ9ahs23qRpKFZrXdGpBWs l2Q6r7ySM5KRnpg9q2uprixfLeba+6H5khsKDUc4LbRON2D1APU1jQmrNcEMKvc2KiFawHVv k7U7kdEj/wAOtFQ3xteQ3GsUE7krS2pwN9kDp+9Q+3T71DiNtWme/LadRhTEccoHv6elPETV ydZ6ukXFhotxk/dxwrrsHTI6DPWpr4KW6OiHc7pJ8vLZ2AnqkAZNFR4aTuOmLUq7zXUx5sht S2WzgrbAPp3JPp0qd6YZuMLwhvt5uEpwvPsr+FZcd/wgr5QCeCSSajGur85KmvSYMpvyVNpV ELYytChjKT9euKl7MW4u2PRukpSjJkXWWiTMcOCUNNnzD/sKIt3Qtm/s9oOz2sqC1R4qApQ6 FRGT/U1Ia+AAAAdB0r7RClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCmcdaVBv FrUz2mtCPm3gruE9YhxEJPzFa+Mgd8Cgpbxl1nH1XrIWiO0+9Ct6/h0Ox3OHHTjdx0PoP1qT eAmiGWLa9qec0065IWtmKFpClNpScE+gJIxVO3dlenb8zboIfTJiLQqShzkKfHJIB+uK9fWQ x1WGEuG2lplbKVpQlASBkZPA460VnUpSiFY1xt0S7W96Dco6JEZ5O1xtYyCKyaUHnHxD8D5V gYNz0mX58UL+8jY3OtAngjH4hVRuJcafWh5KkuoUQtKxgg9wa91VW/in4bWrUVinXWLHRHuj DRd81sBPm7RnCvU4oteZLfPetsovR9pKklCkqGQoHsaSVJQ8HW3Uu+aCVJKfw+xrIYsNwlXB iHEYL7z7QebCeAUkZzk1yuNiuljU0ufGLaV/MhxJC0nHuOKK6VQ0G2+c06lbrSsOIT2Seh96 w1r8xwr2gZOcJGAK7vPaVKQpTextIwdnVXufeu2Y9HmyPPYjiMMDzGW/wjGBlP19KDCpWRJb YSQYhcWgD5isAV0EgqJAwPT0oPrePMTuJAzyR2qX2+3Ms2P4pclSHC2fJK3sJW4TgAp78dqi CU7iPXPQnFZ7U96IlLbiUuMq+8ShZCsemD2oOd0bjLkN7EtRyhIDqGiV4Pc/7YroirSIr7KX EpLiDu3qKQccj6mswM3C7vlqPFcUXVFXloSN27A7+ldtl0pOvE9cZCAgIc8tbpWNqD35749q DFsl/ulgdU5aJ8mIVDBQ0v5Ff8STwoexFb9Gt7mmSXLfp+0xbspBSJ8aBseGRgqSM7Uq56gc VJ7XpXTNljuSJRTOEeYGXJEjKQF9kJT3571w1XqWHZ4sdqzxo7Qbfy4wr8e0kk++KCHC0XuX YkOyo2WkPNtoLpOSVZTg+n1NbiVpKBa7L8JcLyx8S275q2EqCSrIwOTzgVrrprOQ/FuES2IL cSWsLcK1EkcY4Hbp2qJrWVqKnFFSu5UcmgkJutptYKbcwXHgBteBxgjvz1ppGzr1Zq5uLKUp 5buXF7lcrNSHSmnhGtd3F4YjuBcPe1lIKmztKgc9q7/DFCNIvq1TqhKYFrWyUxlOJy/JV6Mo 6kequB70Fs6nnv2DT0a3WWK8/cnG/IhRGU7tpA/Fj+UdyeK88ajsOoLY8J+omFkzFqxK81Lq XFjqNySRkelSjVvibftd3D7LsER2HFkHy0RYwK5Ekei1jkj/ACjArW3SO3pXRMrTs2a1Ius6 Y1IdiR170QQ2FDClDjzFbsEDoBzQQ4JUoEgEhPU46VJ9LWKPOjP3S8hMSzQVD4mavJK1Ho02 n87h7DoOprq07pj4+K7d70+u36ejKxIljlTyuoZaH5nD+w6msp126eId9h2WwQUxYEZJTDgo VhqK3+Z1xXc91LPX9hQfJUq5eIF8i2ewQUQ7fHCvhIKFYajN/mdcV0zjlSz9PapJH1X/AOTe KGNFx2ZAziZdJCfmnH0bHVLaT0HfqasHQ+j9DXDRs6xWq5fHubgi5S0EtF5z8qc/yA9E9+pq BXbw5d03fLpEEJMrayl22qlO/KvHKkAdSodR9KDUTbdqaTI+0rvZXgzOdLvmn8g65yeMe5rK 8HbzItnipGjw9zrM9S2XkqIGRyc++MZqwdGXZ/xM05IgaolfDtISIzsdo7Fqx3x19BWRb9KW 3wmvqLi7aHJ9tXhAuTaS47EJzlS0AdO2RRFu0rHgzotzgtTbe+iRGeSFNuoOQoGu155qNHdk SXA0wyguOLV0SkDJP7URWPjtrL+z+kBZYbm2feAUK2nltgfiP/N+H960f8POjfhoUnVs1vDk gGNByOiB+NY+p+UfQ1XFykz/ABf8WgiNuSia8GmAekeMnv8AonJPua9WQIEa1W2Nb4DYbixW kstIHZIGP/GisilKUQpSlAoOaV1vyWIafMlvtMIH5nVhI/rQecL7PZufj9fDGUFIVClRtwOc kRlA/wBRUY8N0Rn2tRMTwVRlWsLWArGNrzZzn261urcy1N8bZ0q2Piaw5JknzGGzs8tbK/mK unXj3rV+EluN51Dc7SlSkqm2l5sFPXIKT/tRphP3WIyzFaU5Dm/3lK1S0NFTqEpPAIPB47Vt oNtvmvrrKaZjOogKd3KfDew5SMBJ9eO3vVvWnQ1rtjJTKhxTxw4GggAj1z2FfXfEXTtilKsm nYKrxeUI3IZh4CFkjJyvpxiiMa2+F+nNPw0XOfCYYcZQFeYtW4NAclaieprSr1ld/Ei6o05o wPW+ztuf3i7hW1ZbH4seme3evsuxav1zqdpjVctTFqbQJcyGwClhtA/C3v6rV3NTSNp+36c0 7MVp5Dkdy9vDho7glSuAUjsnFBpLZ4YWaNcixFS4+h9AfElz5txSfzHvzzWVrNFqsel5E5mE ZX2jMbYlJySF7iEn6DjpW0sU55i63mTNKYsWGUxY7eeFBI5Uc8ZJqK+I+orJB0Yq0y1OF6cA /HQznK/mySOOMUEl1TPjW+/aYgsYaHnqSy2DwAG+n0rSSGH7XZ9YTUOoddWXJDEdR4I28gev OTWK8q13nU2h5MdbimH23HGgsEqGG+FE9unPrWvul2mXmZqOBY4bD8eOwWGnt3K3CcEewAzQ dc3V7OmtNKny465fxyGkhhSsg/JxkkVF9Q6XRM8N29VS2pLs+SsujCgkMMdEjHoOKatutpXP s2nvjVLjtyW/tAkBSUAYG3P71cGoLdbpun12pg+XCdaCUJQBkJ6gJ9qDQeHV+Go/D+MhT6HJ 0Y7JOFZKQOBke4rZSbbIt39701NEW4N4ShLmVNLHUpUn0+nNVLoC/SLPrqSxDjrjMSN3xSVo 5ARnB9hW0vPiPqS5yG16etzaYT7vw7TiU7lKX3JI4HtQTl/xbulr09LfvtshR5zQCW0NSd29 R4B24yPpVbXbxX1RNU1i5rakJWFnyGy2nb2QRWRadCeZeV/2nuAVIkFK2W/MOVLHONx610SG bVE1kJ091S1b9jUdfyBK+gz6jvQSG2ao1vq64JYhTZEGIlpWVoa2t78YGVK5UCc9Kx7fpHUq 7sDqG+SXTGkpW0+l9ROwddvpUxty3xbW1NlD7W4FSgRsAPUcVh6h1IWFH7LbXIeZawWuNgPp +woM6dH1M3GkP27VEtwrwGmnQEoQMdcgZrDYc1qXI7qby4l8NHzkAbmlnPoenHeu6FeGbxa4 hA8tUtIWlls7sDuM12kyYzRZalAR0ZSghOVDPb96CSaeu+pH23xcGY8gsqShCUkIU56n04qV KkeXFLzqCnanKk5zioVb5jUZLUSbJJkHCwkEHA96kbchS23GpDyShxWG1JR09qDlf2o100fc W5ASI78NzJdTwBtPJH9a8c2SOw/f4TMhHnM+ePMKT+JI/wBq9j3Z5hnS9xcfVvaTGcC92AD8 uMeleL2Vurmo+BSpDhX8iUnoc0Me27aW1WqKWUpS2WklISMAcVlVXTFy1DF0dGehSY7MsISX GC0XCrA52it1D1qlGlXbxe4a4Qjs+a6knnGPTtn0ojM1nqFWnNNyJcct/FbCGUrBIKsV5ZsF muviDqtzz1OPrdc86XJWfwJzz+/QCpV4keKX9snI8CzhxqLuAcKxtDgOPl9vepl4QRbbCkXe PbVpS4txIU2tfzJTjg/QnOKKty0Rm4dpjx2OGmkBCE/ypAwBWbWJFWhlkNqdKsH8Su9ZC3m2 2VOrWlKEAlSieAKIj2sr39kx7dHRI8h24S0x0KBG7nngf71tHFNxZgkOvFCEp2qycpVnpiqO 1v4hxpvjJZXrcpuXAszmxanCA2VKOFKB74B6+1XmhtqXGTJjLDjbyQpGBuSUn2/3orLaebeb 3sqC05xkVH16Htb+t/7UzVPS5yGw0wh4gtsD/Kn1963LbSY63THbVnOducAmu5lTi2wp5vy1 fy5ziiOyldUmUxCjqfmPNsMoBKnHFbUgDqc1Vd9/iB09A2Js0d25FSlpWr8ARg4BweoPagtR SkspO1HuQKgerNTQ7VK827TG4wQeGlOjlJ9Ujk1Sd18S9da6mIgw3nWwtR8uNARsyCeNx749 aQPC6+XK8SGbutwONpSpbm7zFc+pNFbbVXiHYFJf+xI7ku4SUhDk0Dy0hI6JA649qhSbPqG/ pEh1laI+QkKc+7QPTA71Zlr0pp7RcBy4zm/i5DKOXlDdvV/KlPQHtWle1E/qNLiZMfyGI7yX UvEfIwgflc/zUVGNZaIf0hEtshUn4hualXzbcbVDqP2qS+G78JjR93fnt+W3vCFLZJLjxIwE 7R161g69urUzSdvipX5rrUxxaju3eXkdPatx4dKCNETTZm2/j94Lin1AhPbft9u1BnGJb4Fw tEGXARNjocILhIRmQeQkp9cZFWL4ZJRqLUF21SqOG2Wl/Z8NCxuKQ3+JQPbJJFVXNbs8xyNY 4y5Em6XB1IQ8gF9ZJVguHBwFDk44wK9H6bsUfTOnYVoiKKmojQbC1AArPdRx3JojbUpSiFKU oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFVj4jW4XzxJ0RbXGluMtPuzHTnCQEAY /XOKs6oFqhZZ8WdIrUra2tmW3z0KikED68UHm/xaWlfirfdhG0PgfL/wir/8Gb+b94ZwfNVu fgkxHOc8J/Cf2IqkPGm1fZ/ihcFBKiiQhMjqOhGOP1qf/wAOF0L1tvdtXgFt1t9IAwMKG0/6 UXi7KUpRClKUCuuRHblxXY76dzTyC2tOcZBGCK7KUFESbHHh61vE2Cf/ADbDcbtrCGyeFBrl P6Z5qq7oFRI8dxcR+MyWtqQX8h1XOTj0+lX74jspiT7bbLFBeMqa5InPiOBhW1GFKVnvyKpO dfoUe0xrbNgpckNwg2HikFTJUcqwD3xzRUXDUZ9uO3HK0yVr2LC/w89CDXK52qXaJvwtxb8p zGRzkEeoIrcS9JLjxWpcebGLXkh5Slu7VAE8DHripJoLSzet9W2SJepKZTHwji3W0qwpKEn5 QSOT1oquCrKU71jbkgc5I/SuNe2v/J9pQQxFGn4HlhGwHyE7sfXrXnPxwi2G0amg2PTsFMVN vjYe2YwSo5HuT9fWhUAsrESTeGGrj5hjHJWlr8SsAkJHpk8ZrZTkMtaeheRHaQp8rSrKMnG7 ru9ula23ynYDwfigOK5RjbyNycdayFuPsW6MHpbTjC2SQx3HzHKfY55zQSmxx1GdcPIuSGoM VCPiZ2U+YshP+G16DrWus+osXRtqElDMJordDTh27j6qPc+1aiJfHIqJKUkBt1nalpKBtSen f271rg9udZLLTba0EdBwo+pzQSfUV3myEsQJYfjw3XlPkukAqBV2A6AVHrgmOJbyYbheaCgU uuqytQrncbgq4NIdlvLkTCsla1DonGAK19BmWu1TbxM+GtrJeeCSvaCBwOpq3bP4YRPjIrKY yJKH7et1+Q/+Ftf16DHWo1pCzwdLwjqPWa3rcFpSu2tNkGRI652tnkAj8yuPrWNftc6h15Ib sFhiOxretWGrbEJUt33dV1V/RIoJDdNb2HRiX4+m22LzeXmEMSJbg3xGdgwAgH/EPv8Ah+tR qyaT1F4jXdq43m4CNHlOBsXCerAcP8jKPzED8qeB7VNtJ+EEG0KTI1UUXC5BvzG7c0dzDJ7F xQ/xD/lHHua0TNxk2XxZhvawbkXZ9t1Bt5Yw2htOcAIb6JSPQelBM9ZeH6tE+Ha0aERJTKyP j5iMGQ+1jCgD1SP8qccetU9p3TaJrL10vzqoFihOYkvlP3jy/wDuWgfxLP7J6mvVWpNUWOw6 aVe7rJT8IP8ADQggqfX/AN2kdz/pXmO4T7x4naoDMRhmHEZC3Go6TsjwWs5W4s9PdSjyT+go mOMyZdvEe/R7fbIzcOBEbIixAraxBYH4nHFdM45Us8k/oKsLT9ltibCmFpy5qZs5J+0rilkh +5LHRKD1S2DnCep6moPO1LF07BdsWl2d1vW3iTMfbw5cl/znulsflT+p5qQ6duE22WOE/lDy VMj4aGhrLcUE58xZzyfc0VYM1u3MW1iMu3KJcUlyNbmsNqWscpU4R06c5rayGF6ptbVv1EtD Exh7zWpsFRBYUDlIBPX0PasBgOz/AIZxLCiHUYcdyEuP+n/Dis+U081EUlDiHJKFbGwlW3b7 c96Iidwfu9p1BIt9wW3bZE57Zbb82hO1R67HB6n+tWbYX7wmzNC6MtuSwS2vyjhCiPzZPY1A NUWuVIj21Gp0JTZ23U4hNK3OyXiflBV2SOpxWo03enLNfDAtmpH3lOOONNRnFhbHnZzsGecA YGaCyXtMpF0MuxzpFjlpSC+2yndFdye6Dxn3GKrzxn1pc7XpFGmpTscz7krc45GJGYqe6geh WrsOwPrUyZ1XcZKnEajsSYUa3Dz5clMpJb2pGVKCep6cD1Irz+5Ie8T/ABMkTrk78NDdUp+Q 4r8MSG2Of2SMe5NBPfBpentD21V91TORDn3Zo/BpW2o7IyTgryAcblD9k1aSvFLRCQknUkM7 /wAIG4k/oBUbi620FfI7kRUuO1b0spiNxpDRbKk4wlIJHTFc06e8OmW1XEyLWwiMk5dTIBDP qkc0EgHilokoK/7QRwgK2lZSsDPpnFYzni9o0MPPRZ781DJAWYsVa8Z6c4qu7t4i6QaDUC2W RydERkLcaYCQs9B15VnHWseF4qW62W8psuhnmWlO7UpSkBC3PfA5NBYH/ldhSnWmrLYbtOdc PCFNeScYzu+bqK0V88UdZRZrUONpqHCU8oBLrz5d25PQ4wM4rZW+5apvEBudZrBBtk19IS7K nO78o5+UBOMf7Vg3aVqKJbXUSJVienpUPLSy0opjZOMnnJV7UGBKj+KdwmLiK1IhNucH3khh lLawg/ygDOf1rhdPDJF0kRZF0u8iRCaR94zJkEBxzoPmJ49a3D8nxCjeVFsSrbLfU1hcl5O0 D329j7V1M+EInXAz9RXeZOW6oLkNF3DIPcbfTPT0oM+DctK2y7RoERyOua/uiNtxEb/L4wd6 k8Dn1qmPCSRIgeIjioe34hMCWGwrpuCCR/pXpK3QbTbZbMKJBjwzIXvaaAAUsjqskde3Nebf DUPt+LqGYmPiFmY01u6byhYGf1xQS17St7nQxcNaXe4z2g8EMw2VcPBRGE4HXryO1TKxaXNk 1Y+lmDEt9ktjIkPOqQN77hHCEnqEjvmpbEittfANXIIW/Bih11XUJdKcFX75rDvYtjdvt1hu E3ZIvEneS3kF4g7lfQcCg7pckS9MMJeAjyL06EFCT2J6D/lH9a7Li4hGporbLq2mrTEU6pAV hB4wMjvwK5G7R5GvW7WmLuEGIHA4U8IUrgBP6CtK/eUsJ1He5690BSkRmCAACB8pT+qjQaS2 z7rcfDO6SZrLjkqa68/GSog4Qo/d7cf0rTXWLH1badLBgo+MhyCy+h9GHVBKfvEketZ2rNSG G5B0xZY76J8dTLyvLA8pDOeQc9fpUeb1IX9cpfYg/Ex4Af8AMktEfI4pPBJ/TFBILHqNr7Su OmmYzTItsTyWHFAjZuzlJ9h61Apd6jaEtCrZaJDMic8SZC217gF9Dk+nPFa65xtUM2U6tkqa Qi9uKQ8+31CT0z6DrUIIAURndz19aK+qKnCpayVEnKlE5JJr0R4V3p7U+k0mWtsy4KyypeMq WkD5fpxXnhRQUgJGCM5OfxVMfCy/u2XW0dsOFMeZ9y4jdhJPY0F5wdMMQb5NvLrHnPTUhK3H EDDYH5R7GuE15izRn5KWmGorLalrLaRgDGegrA1SzIlMlcZy7PuqVgxIsgISsfy88AetRW8W k2qOpKZlts6HAG34jshTrhKuegPB+gojU6s1RpS/Mxwi7TBJZ+8beZaIKFDoKhPmKTsblvKk uyVpUpb+TsHbrzn1qxoMbTyrlbnYrDiX4j4A8qGSF9sFRGMe5qB68ua7lrmU+203HeQsNhLW Oo6HI4zRUl0lfUFv7OW4U/CbiIsVzDTmfzdfmrvutocj+XPTLkJafkl1RCuqyMY9knoaiNq1 WbNalQotsjuzy6VpmEZUknsB3rHuk2/3lal3iQ5hofM24oN7R1ztoJZAfky5qNhLr0EKdT5L +1WxQwtGB2HGKkdoup8laZU5aXU5ZZYQrJP8qznnn1qoo7c2Og3WA6ppLTmzzPMG5JPTP6VI LPqZ1d0Q7c7aZswp2MvMq2rGe2BwRQXZbrlFDTTvl7nVLKCUpCiFAcpz61KoFxYlsqaYJDic eYgjlP8A41SsbxFssVDAnNTWH46/M2hnG5Q45HrWfI8U7awSzaWpbzrgKwy22RlR5xnqTREj 8ddQItuhmbI2vD89YUdivyJPIP1qmPD61ouesorbr/keT9+nPRe0g7Se2RWXqudqDXU5M9Nm kNx2QGm0pQVYVnBBPc5q3fDvw1h2oJuciO5FfcZ2uR3hvIHufrQSt7z2XfJjs5ZAABTjgdeK rrxil/D6fiNmQhl5f3idq8+d2KCnvVutRVoacUhDeHBtCgnn9apPxvtb5tVtmowpuM6tl4BH KCehJ9OKCn21OOtlvcSFKHyAcqOatnRmnLP8CqdHmvImNktvPB/bx/KD/wDXSq309GdcuDC2 JBacU+htKQjduJPSrHgWfymZsacQgSZBXISy4QlHOPlHUE0VKZly1I1IQ/ZbqlDI2pCXGvPQ ojvjPWuk65103BkRpdsgz1eYG1uMKCCE/myknrg8VkQkRy29DYkOxwyPKC0IAVuI6jPBNa++ 5tMJUiK+p37ogpcRgrV68D8R7GiKx1tpdVkmInRWVIts3Kmxjlr1Sasrwv8AF4JkR7NfSzFt 6WQ1HdUrGxafU+mKh151qxctI3CzPRJD6WylTb7mAUKz3P1zxVddRzRXuoPNGP8AEB1Hkbd/ mbvl2+ufSqt1n47WSwuKiWBAu8vBy6hWGWz9fzc+lULJ1jqO4W9m2Lu052P5fk+QHOFg/lwO o9qtPw+8CBIYj3TWBW3k7029IwQOwWf9qIicGFr3xbuAU+9JfjpWSp1w+XHaSTyAON305qdw PAe1WktP32YqasuZ2JWGm0+2OpFWw5cLRp9yJak+XHckJUY8ZpPK9vXAqKakv0uF5S0MxYoc G1mTcDvcQrPRKB1OOlBzh2OLHliPChNsxkgYLafLQD2wepqMak1lDtRftlvkNSrmrIcSyR5c YD+dXc+grJv95TFsTr8qZJhsvHJlSHNqmiU/9kj1z2qIW+7aes0WMgKUlme55y5LreSv1U4r tz2oNo/e3F2qPDtg+0JryA4l1LfysIHJWonjj071BtXTHJXw8eKhOEqK1qI2pkOn8wSPygdz xU11Bd4UZ8pkTm5tueAbhQIXK5Cu6lkflzx9Kr59EmVc5N4uymmGW8R2VoCggEcBIT1KR0oN TcXHG7BCSttK/NdW6Xin8SuhBPepDoO5wbVbpbsp7YXUOFxasYRtHy4HfJNR3UzE+Hc0W25P NOGO2kIU3+HarnP9alvhNohjW2r/AC5wQ5DtyA7JUlRAe7ISAPcc0VZngloaU24daX1sNSZj WIzITjCSclZHYnjAq6662mkMMoabG1CEhKQOwFdlGSlKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClK UClKUClKUClKUClKUCoN4qW24ydKtXOwg/aVnkomtbThSkp/GkfVJIxU5ritCVoKFgKSoYII 4IoPMvjwmNeJ2nL3EU02zOt6lB5XRWCDsJHcZPFY/wDDrPLGupsIr2olQidv8ykKB/0Jre+J mnH9I6bu1rkMuTLDLe8+07E7jBeJypHsk5Jz+lRrwNizbb4sNMTIi2Vrhu5DqMEJwORRePTV KUohSlKBSlKCPa6uo0/ou6XhtpCpMeOUtKUOQVEAfpk5xXmtd0jy9TTvjo7N1elhKTIQztEd AGFfKeh9a9La2etsPSE6dekebEiNl0t4yFqH4Rj64rzTppEqZOiswmFMxJXmvz5CgFeagE55 7JHQD1ouIxPeaVvbjpSSlagVgn8OcAD2xV3fw02bKbvd3Wh8qksMuFA54yrB6+lUi0zHnTVx ITCi9IfDcUgnGCrABH0r2bojTLOkdHwLQyElTLeXVgY3rPJJ/WhrfkhKSTwAM14s8TLjFu3i ReJsB7z2XH8BeOpAwce3Feybq98NZ5j+Qny2FryegwkmvCLjiXpTrjhPzqUrKR3JJoYyFB1p lh5pCShKQSpCTtyD+b3rrkS3H2GGnA3hkHaUpAJyc8kda2MOTHlswYNxWtptpZSpRXtTsPIy O+DWsmEmUsKU2rYdoU2AAoDoaK623FN7tuPmSUnI7VwrubjuOtZaadWrdgFKcjp0+tT/AE/Z 7PpjTsiX4ixdombXIduScS3sZwdv/Zp91dfQ0ES09pm5anm/D2xpOEIUpx9w7WmgOSVq6JHu a3QuFg0ZxZgzfr4jrcXkZiRVf+xQf8RQ/nVx6Cup67XnWLqNO6WtfwduKt7drgA7T/7R5Z5W fVSjge1ZbMawaPkFl1tGpdRp4SyhO6FEX7/98oen4frQcLTpK7avli96puaoMOUskzpqtzso jqllB5X/AESKlltucK0kWOyWoQ7RdErhOzEOBUtTw/nc7ZH5U4A96iMsX3V+potzeJkSQlCl NLUB5aUnlIT0SPYYqZN2QG8zYTpDMG7NpkwtjYw08OCQr+YY6e9BLrfPlu2eJInh1u423CCG jguJBwFEehHNarxQtUO4vQb5epIg2aMC4ZDJHxMlZ6MtD1PXPRPWs2HIiaVsa9S6tWkLKPJW lJ+aStP4UNp9T1J6AdaqW4XC+eKWqcnyo0aOgqSgq2xrdHHVSj2HqeqjRHCXLvHiVqFqNGQ3 FhQ2iGWVLIj2+Onqtaj+5UeVGu/Uk1NjtcSx2Bp1myyNr705acOXVQP41Ds2D+FH6nmsiNe4 7EyLZdJxFvWOK8l6dIcRhdwUk8uLHZCeqUdB1PNWrK0OjWujHLZcXfKmRn1vwJYbASlCzlKS B2xxiiqLRAjXCA9L3rZCVqDKFKJKsckCsv7YjWeKuND3SWpoPxAcBSpKRwlIJ6jvWTejI03a 5Om7vCXFnR1kNutA7XQTncCe30rG+ItpsLJQ2uatttCZKVHBQN3b9aCbaJjvQktTVXKSt27R XCp905TCaA5PJ/Fnoak1hjNrgQ1TpbhmLacbtxWreWGR/wCsuf5lCq4duchqz3SHACg2+tiM lKk8soV1A9c1I412vMh672y2FHxCFMQWZGwI2tJTk84zzzxRGXMTNbsxSHrhdFIbKYUptaUe SjoVrB5JPr6VE9OQICb809DaDgjlCnxJQUrLueiVehNbLWWo7a3B+xGS+27IeQJCljb5DQ4K R6jjpWz0jMZGpLnPmlp2xxI/xTr/AFOEoAA9j0SPc0HPxf1dIasLFmWltmdc0pdleXwURkn7 tB/4lZV9AKzfDvQDbXhs7JuiS2/flIWeQFJjIVlCMH+dQyR6AVAbBCk+KPiguTdTsjOuGVNV 2ZjpxhA/TagfWrm1A7bXryzejKcDUAiDCjsrHltOKwkEp7lPGB7UHCPp6zRn5K3U+Z8U4PNU +UlCV7cJSkHpxxxWMnTen7da4j8rT8GTKXJW3Ba2cFZ/nx16ZweK2t0ftsF4v3EJmKZWiO02 Bnc6v/L2NbZT0e2N3G73KYkRITR8htDfDIA+b6kn0oNFZdD2W/Xl643JlxEqIvykeW6UpSQP wpA4A9q202damr6dOwI4S7BQl+S4WiQhB/lI43GtRZ7euLfGrhGuD/w7MV2XIikZLjy+UnPc 4r5o+Uu3wAi+Swm7XALuM1EpQK0DdgcjgJAAwKCUXbzlR24EJXlvPI2laE/4CO5P+bFYFn0t A0mypEFoOmS5lkvAuLUo4ytXqazLA02y4/KU8mS7cFee4vkJCR0A/Suhtq3DVUi+olPqdjRF KVG8wqSkHphPvig3yIkeAlSlKbabQkuPLPGVepJ6fStde0zru3bIdoUG401YcnSEq2rSyOeM /wAx4+laT42Ve9P22Jci4wuS950sbMkJ3ZCFdsdAa64+om5Td5ulre+J+cRWmk/4YCDjCKCU 2+4Q592clR0Z+DWIodcbwM552mvN+h/7n/EHER023d5B/UrFXi4ZDv2RGbQWih5C30I+VOM5 JBqjoI+F/iLCQcYv60g+mVkf70F0zNVfEX6TChRHFrfmNxSpfRbYTlSx7DkVkM3OPe9UzXER PubMn4dqSpIwXCMkpPpj0qI2W8wW5sty4b0eWpVugLdXw+sg71e/PGayI1v+z9HxNOMSWUOz JXxTpS5tV5CTlagT37frQZ/2g4zpW+akktvtO5UGUE4W4kcJKcdM9qglwkxmZF20xKuTsP4p yJ8KV5cIWr5yojtz1NZOrtaFpbNsZkPRGEvF4ttujY42B8iVK6gkjOKij3iG1dbo3Jm2ZpUr 5khxrlXIxjJBzQb+43W43DWlxn6eSxNgxYqIb8lwYDi0g5weMHJ69K4eHumTdIZhPqItLjxd mvYKTKI48pB7p9Vd6wLoxLZtpduoTCtWPNEOGSXHzjjzFDtUmt2o7pe4LTWl2ItshtoSkObd y1n+VIPGMdTQS/U9gi3vSz+n2EGNHQwBHwPkbUn8IH7V5ysVsRdNVQLVKV5LcqY3HcWOqAVh Jxnv9a9Dx7gqPGZZlvZc2fPuOPmH+tUp4kW1ELV7kuENseWkPIUgbQF/m/XPNFdky86ZN1l2 m6aRRb4TLymUPwnFiYxtONyt5KXDxkgge2Kxp+kHoVt+3NNXBN6gsrC/iIqCHI/p5rf4kEev T3rm3qyDf20xtdxFylgBLd4iAJltDtv7PAf5ufevi7HetL7dRaUufx0BBwLlblEFvP5Xm+qP cKGD6mgti1Lhay0lClu+cXXEBR2ulCypPCuh/Dmqy1Rbk2/xGjtNNpjsSVN7F7ypRBIBUSe+ RUi0h4l2WQ4ljUcZNokqOBOhJxHUT1K2h+AnuU8e1SnVekY99t8Wd5rYbYUHWLhHUFoWgckA jqPY9KDVXzbpGHGudwufxRbyhDKUkIkE8kcdPrVPpZXd7g4psIbdkv8AypKgEJ3HuT0HI5qX a11L/bjUUC3w1fDxGUhpAHzBSz+bArdybBD00zCgwmkP3A7US1OMFbLoJ5Clfl9qDWWjTE/T TilyrLJnTclTb0MhYQnvWyXcLJb2hNuttblz3VojuMuAh1O7+YK64FTWN9j2B6Q5GgTbVJcZ St1MZapDQR3x2HPXHNbRMm13tCA5HZmeUcl51nHzdR1oivJjFti2Z9uHBQ7IDpc+z344SEoP Od4OPpWMnSsW+BtbNvk2iUAkOBlA8oD8p4P7mrSmsW+c25FkMR/KKcLwkZx6ZFageHWn47L6 I0aShL52KCJaxjvjGaDQvadisoZuF2sJuHwy8pSyoAvjvke3Wpbp1jS8lLN6g2MxFyPmQ6pH zpz1+mahbmmJcPVURqAufJt8EKL7Tz4WU5GE7ef6H0rNtl7c07fG7D8F5cXG9tx6R+LPRKc/ rx2oLPafsrMcqiON+Y4SsIScKJzjdg+9buK3vZ3t5CV45JOarS7M22XNhvMxo77rmMqRL2qS E8jZ6jPapfpidIbUiNdJTjrzqStsKAwlPYZHGaCTBpCW9iU4T6Cq714+wnQd9iXVHkILKy2v G7Cu2T71Y2eMiq58VrqxZdGTHHxtVISWWAsZClkUFAaCjuLvzMoPJQiK4lSkLPCiePX+tTud eW2dYBMKEt9b5+GWUqA2Eck/XH71W2l0xnL0wzNdSwzvDinFf5Rnb+tbiVcJUizOPsgqLtxC m5IRt3gHCe9FXC0GnIjDi2FLKVlvkhtwZ4Khn/WsOTbg55znxbrY2BIU+rf+HgK96xI97ZMB UsMl8qCUeWogBOOuB9etdTt3advEZqQUsISPuwCChZxjgmiNfq2BCieGk+a5HSHZLjbaHQRu WoHv+lU+zGW/gI/Eo4SkDJJ/2qe+ImpvjYcPTzAcUuK55rpUMfOegx/vXbpGwMxJoeuobL6m /MbZ5KWh0zn168e9Fc9M6RQ5Fjyri81GdZAcjhkEKSQeST3PSrIgeLjmnJibXrZKXG0t7mbo wknzx2Ck9letV9M2SimKypUpuM4tbJUdu0g5PT06DFYk+Yt+1qR5S5aNweS1krSV/r0wT3oi 87rcW7imOt51ENboIZWhAU8Ekdj27VG5V2iQ3o8SQ8hc1SFEOSmfNdcAP4gB3/aqz07qC5vS U224OGeWAXY8hCinkchsqxyAeMDpit9qjWBtTC/KlD41xlCDHitpKmXMZzu6lJ/egarh22xR ftgJeuklxYJXOfC/KB5+VJ/Dj25qPWyF/wCVDViWsLg2mExvfUjASn39Bk1qdTalnybb8E/A Ww26hIdW+3tUVjnI9Knul1WDTfg00bspx1+7LUtTDCfvHAr5Qn6Yor6zC07YvObtTaZCnGQV LK97jiBwNv6+lR9xVguN6gu3mczHjxcFxG4n5k8hAHc+prV3WK7YkSVsPOBxTO2NMV0Za6eS n3rHVdIyNGy13LZIuEttLMVsY2sI7q9Srjk0Ro7lKd1Dfpr7Edx5yQ8VNAEkoTngenSvRn8P 2lVWXRrlzlNFuVcXCSCeQhJwBVGeH9tXOuWGo0mS6+6mK2GOiN/4lqHoBmvYtvhM223MQ4qE ttMNhCUpGAABQ1lUpSiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKVrb zfrVp+GqXerjHgsD87ywnP0HU/pQZE6BGuUJ2JOaS8w6kpWhQ6g1Vv8AY28aY8TLTepE342w x2XoyVr2pVCQoZG9R6pyOvatLq3+JCFH8yPo63qlucgS5QKGx7hHU/riqwKvEPxduGP77c29 3QfdRWv9Ej+poq6dQ+O2kLHLEeI4/eFhWHFQgPLR6/MrhX6VYNuuEa7WuLcYCy5GlspeaURg lKhkZHY1RsDwGb0/GjXDVjUq9ILgEiJbFBKWEd1KJ+ZYHonFXZZZtpm21tOn3470OOkMoRGV kNBIwE46jHvQZbr6GEKW+QhA/NXJK0qAweozj2r46y2+2W30JWg9UqHBr6lCU42pAwMDjoPS iAWFKUBnKeuRivozjk5Nffr0qt/EXxXhabiO27T5+0ry42cfDjzERc9FLI7+goPvi9rOBaNL zbO27HfnyW9rjK1f4SD+Yj19BVMQrmdSWYae0/ATDfdR/eJS1EJZZRztyOxrDsunb/rC6SJa 3ds6Qvc6t8/eO56qCOp9PQVdegfCOIzbo8u8Q3ICg75qoaXTlZT+HeruO+3pRWp8EfCuIzFZ 1VekqeklZVBTylKEg4DmDySe2e1XvXFCEtoCEJCUpGAAOBXKiNVqd9UbSl1fQ0Hi3EdV5Z/N hJ4rwy6ptxxSmEFKDzt9K97PtJkR3GXBlLiSkj2IrxNqayGBNeTGBc8mW7FWlKMKBSv5cj1I IouNMsMFMfDx3FJ8z5PwnPA96zrLpq46hlutWpoKYYG5+W8ry2WE/wAy1nhI9utb2PpyJpuO JeuXVR1OALZskcD4p0disn/BT7n5j2FdLtw1Brx9FmskFEa3MkuIt0MeXHYHdxxR6n1Ws0Vm DVFs0ZBEHSakXO5NrK1Xp9rDbKiMHyGz/wDjq59AK6rdo6fdmXNR6xnPQYTqVPl1475c0Dr5 aFcn/iOEit5Y7bpvSClzXG29S3GEttUhwJ3RY6FdVNJ6ulP8x+X0BrE17c7jL1gC7NKoc5oB tWAVbCOhPb6dqBFvaH24NrtcFdhsciV5a0MOZflHHyqedP4uewwn2rFlwxa7pdZ0NwuXGC4k iOhOSG8cqJ/1rUM3YyWxDQ0XHC15TRSoBW9B+Vf1rdC6pXIh3IxnXGbiyYM052nzMgc0HUmR L0zq5p+2smQ1cm0uL3p3g7uVbSPSrZcnaa05o83OalCbaFboyWHMrcePVtrPT3PQVFICkads Al6ndejMWeXtiqSgBc75eGmvXjhSuiR71DP/ALQeLmskttIbYbQPlQn5Y1vYz/T/AFUaI5uu 6l8ZNboaZQBgYbaBIYgM56n/AHPVRreeIDkXQ9mOgLI0hKZBQ5Pnr/HJOeCr0GeiR0HvUssW orNovSJVpe2y3o8Kb5N0ccAQ8/g4LxH8o7J6AVKHdOWjUOoIUm8Np8yOr4iISoKbkBQ4z2JH XFBp9FaXixY8Ri5pQ7DXE+HUwpobXCrkq3dQe2O9ZYkv2BaZUBpbqLUtUZ5varAYUeFgHrt4 5qYIjIFrfWpptUhJwlpSuCodDWshXEzWWr2+wtppaVRZMNOFgAKwST/9cUGrl2iBqV5+x6qc XLbnffwXUtbFIBGdoV3Pequvng3fNPXYotubpCcQrzNmEuIRn0PBPuKti7RIshtmzNgeZzIt MjnDS08jK+3pj0rNsuo5FwQtiYhtWoLa2FSorSSUqCumFH1/pQVDYTarpAcbTLaiXRTZS9Hk naSps/KTn2FbF/XOlLfH8xElMqUhPnoS22TlzGNu7tVjz9NaK1alV8k2mO8+2vZKKkkLSU8F JA7j1rpPhDoSVDTJh2hAGNwIcUQQOcdetB5y1ffoupNRrn26M5HbWkANrO5We/StrqAK0no6 PpzOy43UouF0AOS2jH3LJ/QlZHuPSr+1jp/RbejjeZ9vYai2rbIaVGSG1KUk/K3kddxwkivP tg26r1pO1FqpebfFUq43JXZQz8jQ/wCJW1AHpRUhtTDmjtP26KuOpcu5NG6XAIVhbbKR9w3/ AF3ke49K7rJ5UFdibbue1mS65O+HUjPmLx13HkYrFjaltWo7vJnznEsTpDq2m/iDkKbV0SMd B29sV0NJt6JtjU/cGsRlu299KvwJGCQUg845xn1ojcMTX40myXCTJbSufJdkLyFKUpYBSlBP TGOK3N31GmHo+WzfVoMaT/h+VwvcTnBHoPWonbrRbGoMRUi+RwxbZyjJwohKgfw9ec1gwjI1 bHmNlEdqLGdCS6P8R5BUdqMk9uuaCzrhqqRdrbMtWm4cx+QbUh9h+Mj8Seg59c9j1qEahudx uGoXF/ZriXzZ0RpUeUkIU2VKGeD/AFx61h66lN2XQmnbJaZbxakhyW+vlCnAlWxAV7AhZAqR rg3GdZdIs3JqZKEu1qZkvpTvV825TRJ6/KNoyfagyp+rLpDtN1i2tksrt8BC231kFKOmQPXA rUualvqrlfHTcFNS48JhuO00nAdUrBLmD1xk1toOibzIsB+2nRGS9EaakB1X4Q2vOFK7k/71 nafh2udcrnPagXa6svLV5UyO192gEYKE55IGO3FB9umrGoke7xVTfNUzbBhKVfMpxfy5yPqK h0OXebRNs2m7cgtsW9KHripQ+RS1ncdyh04/esOda7vE1E2q3WG5wI9vaUwh5yMp4vdSncBx k5ra2+VcbdpFSJsO4SJD74cVHZjlby+erqscDAxj0oOy4ydZPX2RKinZAuywww152Sy1n/E4 /COM5960N0HwX8Q55/BfGjn1ytPP9alsPS+utRauF0s5Xb7aU4aM9O1KEcZRsHPXtUT1wlUH x9e34Km7lGUSBgE/Jk0VsZWmJ1svypUeW2pMaa4ZHmuD5UKWSohPRINZU/VejYjlzkF565SJ SEpRtyRtA/wx/KnPPvUC1etmPqi8Ro/mFfx73muqWRu+c/LjuK0Py7BjO7NB3yJS5dwW+cqW 4vgL569BW+09ETbXk3SQAox9+9CgflOMce/vWJp5+FbbjFlzcOKUvAQsfIkHjcr9e1dl5dLM 2Q41dEvLcd8wpb4TjsP/AA6UGa7KVcm2pcouwbW0PLUA/lxwH2PWt9peXGBSxBuEh5ltPlgP N7Qkg5ygj27VEzd48i4JWiC0HnU4811zACyMZ9BXN0Ow5SFm7eQ84vDjcVO4NnHHTqe3FBYs zUUaGytdzkIKnZJ8tSxg/L1AHYYrSavLeotMvTbc408zGUHPlHI7ECo1Ou1vbkLU7AVJfPym Q9wc4649aybHOmPOyWXFp8tTfMNtPzLGOSMdKCH1sLLfLjp64CbZ5S4z+NpUnooeih0UPY5F c73ZpFonFDzWxpz52sK3Daegz61rKCcw2rBrx0NOts6cvi84fZTiFJV/mR1aJ9U5T7CuhEnV /hhMXDktlEOUCFx3vvocxB64I4P1BBFYljtqPgUzUjDiQVBRUDj3+ntXXC1tdoD8ht55q6W+ SvL8GYjew92yE9UHHdODQby0R9O3aR8bpRw2m/J5atU94fDrV38p0/0SvH1NbyPPuNmTOl3x MqzrHypgylFQdWfzEYz196jP9lbTquKZej3vgZhzustwdGVf+4dOAseiVYP1rlA1xeLG2vTu sIDlzgNHYqHNyiRGx/3azyn6HINBL/sd+XEaua5i40pakq2xJCkoePY7TnHHasm2yZrb8i5z JLkRkp2Mx1JDu0jqrI/0rttcm1XSI7ctMSHrotLeXoSiESWQPVv8yR/MnNQ1rVE+PcPJVE27 mzvDasttbuigOhVRE2Td7MxKkOzJrSUSEFpAQsoLYHJ4PU571IoExhcp2O0hLwUkFa05+U44 3H1qnLhKiwnIHnOlhTIWja0c/i6nnoeec1uLHqBMB6Gy84txqQ2pBU2krIUDhOSPags+3yYU N9cdiTGUpXzeWs7VE56++ay3IUO+qbTIihqbHJLZU3t2g8bgr6VXTl+mM3AuvQ2JbReQiPtU AprnBKgeR65qdx5zaXUC5PJluE5bS0k/deh4oMW6aesDMdD1xU3GchIUEuqWBs4xk46DmtbG v9n0sFQbM8/PnFlCizEO4YVyCkk/U1L1tRLil4fCALxtU4+1lKx6c9aqHX62tNXQTdI25UMu JUmVJLXykk/lHYdaC7o+tLOmA0Z1x+FWtkrzJBSrAHJx6iqL8VvEVGqJa7fbw1KtjJHlv88r 7kCoc7qebJtTrMyQ5JkunAcc6tp789yelaKispn4d+aPMUmKz1GUlYHsfWrPtgt8dhLT8dh5 ClpU2ktkBs44UnsBVUoXtPzJSsY6KFbuHqqe3KSt5QcQG0tbCSEhI747mglNzmMWfyhKb81l hS3GXSSFha/y4/l96zIF5iPsxmpQG9whRC1bOmSSM9Mf71j26KjU9jkuMLO8KKVKkJKt6RyB nP6e1ZqoQmWHbd4CYzpZCElR3LWR+UY57URHLTDN1TLmyUb5L7uWFvJKi2kHqlXQ4xjFSVTF 4hxo4iqC3ktFBQEfKpZOQT3wa22mY1utURcdtQMZsJcAeySCrnaRWRe35fkIVbZaYzYVucCU AOkeic9h70GFHskFlQnTW0suuhKEssOYSFHrn6mtRquVEYtqIjKGYrDIz5TvRwgcgEdz2rDv epGLM95CJIlvpHzEIBJP+c/7VC35UuU+ZFyacf8An2oQSQlJ64xRWS1eJEhJbirbgoRlfLh2 9OmO5Nc7PfkWqUy5HQoJB3SCsBZXx6445rla9MSbo+65MaVHbSjcEpAGfpWRcXGxb1wrU238 OCBJlpRgJA/LnuaDr1NdrpdVNtyfLKX0h4tMjcR6Z79K31x1PFlTYNss0dYhNRkMPJAO55YH 4R3QAT1qTaek2q3aN2x3kQFFIT5q0BT72eih6n0FRG83+02p99myxlJdeIEtx1P3rh78/lya DcO6bYatc5165+RFDQ8xxXzBnn8Kc9VGq9ukmM8+3EgKPwMclLTriMLUCclSv+ldc27TJ0dt h1ZTGaP3bKfwpP8AufrXdZdP3LUlwah2iOt991QST2Tk/iPsO9Bb38OlslSrxMmugGDASUsq 24y4rqc9+B36V6NqOaI0rG0ZpKFaIvKm07nlk5K3Dyo5+v8ASpHRkpSlApSlApSlApSlApSl ApSlApSlApSlApSlArXXm8wNP2p253iSmLCY2+Y8oEhO5QSOACepA/WtjVf+OX/4Gb7/APs/ /wC8N0G4sPiHpXU1y+z7FeGpkrYXPLS2sHaOp5SB3qT1Rt/S1o/wQ05fdLQ4dsvUqPCaXPjw 2/OX5jQK8q25OSMn1rL0rfNT2rxS1Bp3VeqBOi2yzKlfEuMIbQ2r7pQWQB+ULPeirozTNee9 NeIN6jeIdijI1XL1Hbrs8WHfibZ8KgEkAKbJ64J7Y6YI5rJu2o9T6d8VLXaI+s37nJkzktzI cqGiPHQ2opVtSsnBO1WPl5z05OKEX1Ua1P4gab0eyVXy5tMu4ymMg73VfRA5/fFY/iWxqKTo Ke1o9a0XNQTt8pW1woz8wQeysVQWmvAXV2o5HxV/V9kMrVlbko+Y+v8A5c/6mg2+rP4jrpM3 x9JQk25k8CVJAW6fon8Kf61FbP4ea+8SpouExMlTbhyZ9zWpKcf5QeT+gxXoDSfg9pLSRQ8z BE+an/1qbhxQP+VPRP6Cp7QVNpH+H7TNk2SL6pV7lp6h0bWUn2QOv6k1akaMzEjoYiMtsMoG EttpCUpHsBXdSiHWolfPDy1XZxciE7Kss1xW9Uq2u+UpavVQHCv1qW0oK+Rbdf2BtqPCkQNS R0J+d6essSFEnnlIIOB61ku6mvkaOt6Roq6KDZwpDDrTile6RnkVOKUFfi/agu8d5CdCzERT 8q0zZSGlLHskZr7bdK3Ul99uBaLA5PbxKVESXHeBgYUQBkD2qf0oI9YtF2ewSVTIkUKuDjaU PTHTucdx6k/7YqQ0pQKUqvNf+L9i0OhcZK/tC7Y+WGyr8B9XFflHt19qCb3K5wrPAcm3SU1F itDK3XVbUpry9rLxPt6NQXSToaOpL894OO3WUgFaSBt+4Qfwf8R+b6Vppdy1t4y6jDCEuTCl WURmvkjxR6nsPqeTVx6X8CY2m7I/KXJamakLKvh5Dre5mK5jgoQepB/Mf2oqkGNLpjspvevp z8BiT963G/HOnZ7hJ/Ck/wA6/wBAa6rnql66Ws2izQ02azoWCqKwokLH87y/xOK9zwOwrG1X ar3YdVSGNV+Y/ciN63HXN5cz0Vn09qwmLc+bE5cmnQhoO/Duc9cjP7UVI4iV25EOVCLbkiI2 USmml58xg8hQB61haxvCLzcWPhS0ILSSGFpTz6kKPrmu+x3FyfDCGIylXGA0djjZ/wDSGzwW yPTFaafEU+gPW5CzD27yknPkq7pJoOkrYTLYMRwNcJKlYPyKHXB96mFts0CLbHr3qB99GnFE LjMtOAOy5IP+Ggdv8yuiQfWtLp/T0RNuOotUqcYsrSyllps4duDo/wCzb9Ej8y+gHvXalN18 RtQKW4qPb7fCa+ZX4ItsjDsP+nVR96Duddv3ipqlbrykMR4zWVE5Ee3Rx/8AX1Uak7d5tdpZ jWKwqaasj6EuonLSfNflA8KdI6f5UdEj3rRT9Uw49rZtmikLiwILpdcVII33FQGC64P9E9AD 61qEvxmbMh9rEqPIcJmMLTyy52Ix0HpQSwagKXJNzDGx5A+FvTIVv85s8bh2HrXfF1IvT+mH oEFcy8WcJ3Nyg4G1xEK6pRnmoKhx6FHQfMShSUKLTzSA4HVK/Ko+mPWulcyYuGtmG+4W3m90 hpSwckdSB2FBamltZNogsKlupZkISkOBx84WfyrIPQkGptG1ElEOQ8XWfJbcIkso+YY/nAHb vXmJTynA35qlLCBgAn8vpUs0lqSZEvjTPxfw7SkhkFwAp8vshR/0NBeRlNN3ROnJTYctdxYL 8KWkcMKAyUFX9Rn6VpH13ydqaP8ACbYeo7S38r6s+Tco542qx06dOoqPR7rNk6ckuWlpMhpT qxKgKdJcbCTjchXY45Ara2fV0fyWY92mtvwksgtXUO8oUP8As3fRXI+pBojaq1C/Et8nUNsg TNsZ9abrayMKCwMFYz1SBzxW+td2Tb2nb3aFKlWmehElSEgkoJH4gOw9QPSo3eNTTIMWSUoQ 4tpAUy88csykkZxkdyK67Rqi0QNLzdRMpfitQWgp22ughAeV+BtB6EFRzx2BoI9496ubflxt L21WGGCJc4I4CnlDKU49gc49VVMvDjTNv0royLCvkJmRIuxEqcHkhQaIGW21A+gOfqaqDQtv c1Lq6bqS/NuzottJuE1KE7lSHScoaA7lSu3oDVhK1U+m4JuUNX2nb5qlLlNJWAqKo8k/Xtj2 oM3VHhrotGr4cma07AgTgUAx1bGw7nOSe2R0+lZzngLpDPmGVMV5h6l4Y59/Wum6argRLATO ii5WR4gKcQA58P67xnoD6VF9Sa7uVt0+yxCitXS2bkuRLgCSlGD0UB+YdBQT6B4E6KhLDj0e TLI5w++Sn9hXK9eCmjbrH8mBFXa5CEnY5FWevXJB61EdO+O8eUpTOomfgkhGUSGyVBw9wR2q wLJquJcFJet76JEXKluPJVkBKRuP04FD1588RInn+IrenITq5CbciPamlq6rUAApX1KlE16G n6c1Oh5EeyT7XCiMNJZbLrCnF7UpCRx07GqD8OEq1R41R7jIG8fFPXJzPTCcqH9dtegH9UmG 2FSCt6R53+Cnjck+9B0wfDptT3m6nvMy/gEqRHfAQwgk5PyDrz0z0qYtNoYZS0whLbaBhKED AH6Vq03xhLaC6UoUsZ2FWSP+tYNw1nAtLqftNS47LjqWUOlslIUemSPWiJIV7Ukk4AGTUOsX iBDuN+XanobsN0rKW3lABLih69wfrWLetZvJuJi2qSw0+yApTchHyupP8qvXAqr9VzftJ34+ LGnw7ww+gsuNNb0rST2WODx2NFeiHHUoQpSlDA6815Z8YT5HjbNeR0U5GdSf+RH/AEq1bf4h tMRG2L4w9bZaQMpmYHmccKChxg1UvjK+JHiIialSFiRBivBSDlJ+Xsf0oY7vGfTTVk1k5OhE mPc1reVyMJczlQH75qvmigOZcGQnkJx+I+hqf+Kl7al6wnQHmQpplKFNqbPPmKQkkn96r0e9 FCcknAGewr6EqcVwCT3olOcbRuJ/LiuTbnlrBxkdFAHG4elBk/FJUFNpjR2ysAFRGcEf9a5W 2QI7wJkqjpcBSsoSCQPfNYa0EJC8YSrpzmuTT3kkfKk8/mTmg2kRMX47ciMqUhwny0vOYwR0 PPWt5a7gqJMackONNADYiOyAXDk8/MO1RIvJDKEhJJCyQrdyU/y47Vzjy3IDq3IuErWCgpWj dtH/AFoJJqVqE/Fcdt7zzqWHSkeas/deoHqKibQUXE7Eb1A5AxnOPatna5slpMhhCAtLwHn5 G5RTkZx6VkT7MttTsq1uIEZRILYc+ZoY6KoN/bHkStPPQ40JoSHGCVvJPAUeg9jjnNaDSrjD OoFrnwm5baWl7mlDgHHUV3aWurEMSmpr3ltuIAyEkk49MVg22c0L4uTMdDLSkLCtqfxAjAH6 +tBwXcWfKWyhorCFqVGUT+AK6pI6YqbovEN2zM2rWkOReQlA8h0uJElgYyQ06OoA52KyKrp9 aHHSppHlo7Iz0rPceSzbYjapnxDS8uFtvKVML6YyetBu3dJSUNG+6DuTl1ixzvKmAWpkTHdb YOeP5k5Fd6NZwtRsiNrNDrMrG1N5gIAd9vOa4Dg9xhX1qP256TCxJtct1mWwoqbXHJQ4n/Nn 0rervlh1QAjVjXwFxUcC8wGMbz6vsjhXupOFexoMK+aXuNmabuUWSi7WlYw1cop8xok9UrHV B9lYrot8ow30mM+5GeeBWh4LKWkcenes9UPU/h88Lpa5aXbdI+VM6GoPRJSf5Vg8f8qgDWWJ 1i1XAMNl1rS9yWSS0skwJBPYHkskntyn6UGLBUzfWHHZoaM8NqAcDm1TvYY7ZFTzSvx8WQH3 LbLSY7IQ2W5gWVAD8yegPvVeuxZ2lLwU6gtjzK3kgIUnGFgdChQ4Uk+orY23UdgYmNuBiUHn XdxdClfc/pnmgu6PdFfBNpfEpkPcJBTux+1dGqLQ5drDIixilKltnat5AwD649KwNN3RcuK2 6Jb7kZwBTQW0EpB7nPv+1Sh34d1ptXzJKvlTzkH9KI8mTYzsOc8xIRscQsgjGB17e1dSNu75 wSnuAamPiUWmNfTceQ4UJCdjQOEH39+9RMoZKUeQp0uFPzp2d/bFFcoDzMec05La85kH50A4 JHsa5OohLnISw44iOojcpwZKKyUhl9ltphklePvklPKQOgCj+9Ysa3S5jim40dxak9flxj6+ lBsbXqKXYHJDMFxLsd04VnI3e49Dipqm8M6n042qUiLsZWkkLkbVMuZ4GPzAjPeq6dt7jDLb jpCC5kJQeuc/6Vky7Ybc2y8tCnmTjetScNknoE+vFBKmNW2/TLTkKDvua1ZUqQVHYlXYAHsK jF2v0+93D4hzdu27dqCeR749a2Frs6LzNW9A8iFEipKHVOLySCDzjnn6VvIk5hpKP7OQm2GU sBty4TklGFA/iA70ESehxkqbiPMriydw8xa8ryD3SK3sOzPKmrfcDiNiEpZb2/OcDAV6Z+tY 86+qYvL0xhbclaztXKdHzkZxhI7f71kRn5E55MK1rMeKT5q5sjJPB5I56ZxQa2VOlqlGLdnH GYiFq3BJAUvHb3rnHjyLvcG2ksrbt6VpKGD8oKPXjqa43JUuRMdVcEtOLD4b89scrTjASgdM d89a7IUm8JcassJCGpD3yoWrhSE/Xp070GRf9VKX58SEhpLu7Yp9CediRgY9D1ya3uhvCt7W TbdynTQxFkZLYCtziyOuT26V2xIdliPgWxbYbio2T5jxTjOPmDZP4ueDUymTpzFvg2LSrzLE i8o2QUIAQWUkZU6e/Tp9aCtmfDK8XLW8yyWKIufGYdLZln5GkcdSr29O9eldBeH1t0TaWm2W W3Ju3DsjbgrPr7VstHadb0tpiJbEuLddbRl55xW5Tizyok/U1vqI+0pSiFKUoFKUoFKUoFKU oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFR3XOl/7Z6MnWH4z4L4vy/v/K8zZscSv8ORnO3HXvUipQVxfPCt 2/WvS1qkX91FtsLbKHo6I/EtTaQkL/F8hwCPzY3Gu6f4XNXLWeob7Lui/JvlrNvVGSxhTPDY 3he7n/DzjaOvtVg0oKktXgvOh3LT0ufq96cLC+DGYXDCUBoKB2DC+CccqOewxxz2zPCW93u4 W9GqNbybpa4D4kNRzDS25uB4BcCiTx3OT16datalApSlApSlApSlApSlApSlApSlB8rX3e92 3T9scn3iY1DitD5nHVYH0HqfYVBPELxosmjUuQYCk3S7jjyGl/dtH/2ih0+g5+lUMBrjxm1L /wBpNUg/8EaIn/Qf1JoqWeIPj7cLyXLbowOQISvkVLIw+9/wj8g/r9KxtAeBF31KtFz1Wp62 QHDv8tX/AKRIzznn8IPqefarX8PfBiyaMS3OnJTdLuOfiHUfI0f/AGaT0+p5+lWVQayw6etW mLW3b7HCbiR0flQnlR9VHqT7mtpSlEeY/wCIuzSYuvYd1KtsadGS2lwg4QpB5BP6g1Vr0mVP QW2yryPl8xKcBO4cbsCvYfiHpNGsNKPwAUJlN/exVrTuCXB0yPQ9P1rxx8PJgT347yxGebWq O6Fdj0IPtRrG3htzU3+Pbok9th2OVtsSWwApQKc/qO1b6w2y1W3TatSaieebYLq2Fwh1uix+ Vv0AP4l9ByOta+1WGDbrci/6iccTaxjyWEkJenvJ/I0eyB+ZfYcDmupDd48SdRPSpbjcSFDb y89tIj26OOiUpH9EjlRoPrEe8+Jmo1KV5UOFDaG9SUlMa2xh0Skf6Dqo1jak1DHdho0/p1ly HY4q921wYdmOjjznvf0T0SPepMdR2ZmzNWaHDl2uyhfmxZ7R3uSFjhTj6R1J7J/KDgV0Ku1l mMtszrO3KVISQiY1wdqeqlJ/LQQFgpVltxaW0E7ipSc8itmxMS0l6azKbjvJUMw9hKXf/CpS 74cQpEB6Xa7uy6nG5vLgKUDqdxFYFn8N5d3iLli7QGYqQT5xWVJOD7UGhFzhqEjzIR/vA+ZK V4S2c5+X0rElzXJfkFYbSWWw2ChG3IHr6n3qR3Lw9u0F8FktTYhTuEmMoFIGO4zkVE1dcYHH HHeg5pLflLC0nf8AkI/3rnGebYUpTjfmdMDPB55B+oror7g5AxyelBJLXIBZf8gOsNhSnI7z SiXGlDnYpIPKTUnjM29SpDhQzFkzEIKob6wY8/vj1Qo/0qCNvNw3m3Ya3Y0trhaVYUCehx/0 rItdxKXvhnnGFx3Ht7iZCBtPvnqPpQTdu8rglVvaiNtRStSPsOU7uUsnhRbc9PQVrPEWf8BH g6NguPLagK8+U2pW4iQsDDXHUNpwn6k1ubVPs0CJO1AhlMiJZkp+EakJ83dJX/hJSs88EFRH omovpDDc24azvY+JbtavOSHefipqyS2g+vOVn2TQb2Vfl+H1ti6WtrSF3FCfiri6FciUocNY 7hCcD6k1obrq1V3SwxIYZbfQvKpEdJbCVZxuKe/XnNa+Xf2JF6E16GqUj5lluQ5nc4rkqJ6n msdV0jodyxFZSkIyCG+Q4e+SegoJU7LdsZkMuR2n3Jre1PktkoePXCm+x9SOtbFmZZWtMvwL vGdhi4LyoQ9ym0HjnH5RntUAkTrqJCFSH3vNOFpSTyPQ47CuMwXRS1JlqfXt68kpwfT1oLUc Gn0wU2huLbZ0dCdykKWlLucZGwjqce9aWzE2Sy6jutvnPJhi1ra+EeRtU246oNoHocAq5HpU B+05Pw6WfkwgbQryxuA+vWpC4+5F8JkJdcUpd1unAUc/dMI//jc/pQbzwqeTYrXftQONuq2I agtltveQVkrUcem1H9akenNdStQ3KSG4TuW2yttRUAlzB9egPNaPTl2RprSdggrCUuXhyRMW XBlJTkNICh77VfvX1gNGNKVYo8pcZDm6VCRgKbI/7RsdxnnHQ4oJ6zqZbctKpjDaUt8PKaOX Ge4BB/L7io9f73O+23b3amE3S3ONhDqUv7m3kDknHRChjArS/FSrhAEpiUZD7I4uTQwFJzyH W/UCsVm+vRpM1pgtW5T6CoMqI+HlHHQK/KTmiNjFv0V8x2rLJaYSWyXLVdVEIOTkFDnX6e1a xerJEWOqHCal2qKlbhWpBU+2pZOMJJHTuO2a1z0uFbLW2y8wiS46pKhFkJ/wUEnIC/T05rol PfAR0zNMz5cVpQ2Kjvnd35KCeCketFSRq4K+zUoa1IbkVgpDVyhZLZx055I/pWh8UcrnWV4/ D5cszP8A6MMN/KpY+UdhxWBcr/LbRFXDuvxOwfNvbG9Kvc45FNWKL2nNKPKOSu2upJ9xIc/6 0HPxFwdcylpGPMYjLPuSwg1HksOPNFbaEkJ6hJ5HvipDr0eZqaK4o4D1shLz/wDqEj/atbar s1ZnEyY7CXZQSttSX0hSCDxnHrQaoKKeUkg+xp9a5bVLyoJz3O0dOf6V8WFpWQ4CFDqFDBoP lcm3CjO3Az3xk1wrsUsFltG1I2kkqA5OfWg4FWcdseldrRWtwY3EJO5W3r9a4HHy/Lt45J71 kNxSuZ5LL6N+3KSknBP8uaDqS84y75rK1J+Y4OeT9ayEvTHm5DyXClCkBDgBxuT6V8jssCUW JRWn5SlW1IUQr29qxiFrTtB3BBwAPf0oMuC2jyluJlKZcAIX8vY9h9awSMHpj61umHWYIive Wll0k73FjKxxzhJ6D61qHHPOcUtZ5J64oOCSUnI612sJDi1N+Xu3DPXlOPSuLLimXkupAJQc 4UMiu0rdbUHyotLzubCSQRnuPag7I7CHJSEtFb6VJJ2A7VHjpXWtQSnyGlKTvxvS4kDCvY1t VgLgKYkvMNus4Wwzt3OO7vRSelfPttUS3fDtwm23nFha3lpCzjGBig+WS/3KwPK+x31DzPle jFHmsSE9wts8K/at4qz6e1e+pFlU3Yrsf/VnVH4KQf8AIs/M0T6Kyn3rWWaNFbQ/OlPsIcUC hv7wtKaV/NjvkdqxnJkyY4DHO5aiGkuFGFOH0/ag2KLtftHLVYNS20S7fncq2XFJU3j+dpY5 SfRSDj61I9LxrZOmedo+Ul1zbzZbmUh9rufKXjDw9uFe1YkC8yIqUWXU6I91tHlgt29wgln1 LS/xIV9Dg+lYEvRMW6KXK0DNemFs7lWuUPKmtY5+Ts6B6p59qCzIk6JbbkzBfbKH5SSVNqO3 YoDoU9j7V2y9UM25C/iHdjSUndt/7LHeqyt/iC+rZb9bRnp6Y/yNzE/JOinp+I/jA/lX+4rh qC1XObCXdbTcPt+ygZdXFBQ4z/75r8SPryPeiIxOlpnXiZLdV5oedUoLcJzgng/pWLHkvRHv NiuFDg4ChWTbokd9t16a84zGThO9tO75j0/SsQIAcBBBRvwCo4z/ANKKkEZxqS2h5tqTIfZB VJdACTk8AYPBrZabeiOurg/YkuR5qgpa1yClWR09OKjLHnqQsImBKXzhaUklSiOhx/vXyPLU 255snz3FJOF5cPI9COtBKo7DLM6Wu5Q4kJxayI7alZJ55PPWu6Ze4FomIbkMouq94UkO4Qy0 AMZCRkHrUUjD7RnOpYba+ZBwmS4VYA7gnvXFbzbcl1x8NPLQE+WhKSE5/wDrtQdspZdflPss IXtwvfGG1pvH+tdzF0Tck7Lp5joQAG2W3vLQe+419t8aTdVOJjlclx1JUYcdPAz04+tY9ysx tjEdJWp6SoFTzaUZDWOoJoObs1FzuDTq2VPSlfIEqUAgY4H1+tZUVvdMkier4pfleWhbOVNR yrjKscCtWhSX54MGIXCtO3y18jdjBIxU0gWmTBIgPLbcgzGQHmoShhPHJcX2oNbc4sVm2phN bFSYrgcVOwQ3hXVIPQkdKw4eyU5HtiSt5t1RcS4UqStxRP4QR2Nb64wGrlGWwXWo9vhp2+Yl 3aygjkbU/nPrWkj3aS44uDptvaUoUTKJJcVgYyD+UY7dqDdT7lbbDEjR5NuYfmRgVNwCN7ba v5lq/Mfauvw4mzrz412SZNVvfck71ZGAEhJ4A7DHSo0YcyIpUgbn3Hk5CiclYP4hjr+tSPwi K3fFyylMZTig8Srk/dAJOVfT60HsOlKUZKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQVD4 xeJd/wBC3i2xbA3EcRJjrdc89orI2ntgjjFPELxZn2DSWm7hpxuM5LvLHxSkvIKwhsNhSuAR jlX/AMprF8Ure1d/GbSFukf4UyLIYXx2UlST/rVY2ONPu2ndQG6p+XSlkdgtD+Vxx9R/faVp +gFFehtKa4iXOx6eF5mRmbxeIgfRGSCnzDg52jnjg962A1vpvzbi0LzFK7YCqaArPkAK2nd9 DxXnm+XWdZVeHE20NF2emyeXGQBklxe9CeO+CoHHekKxr0474jWp50vPR7K2HnCrO9wltSzn 03E0Hot3V1hYiW6S9dGEM3RQTCWScPk4wE/uKxLp4g6Usdzdt13vsWJMZx5jLijuTlIUM8eh B/WqAegajjWrw3k3i8tTLW/NZMGIhhKFRhuRwVAAq49Sa7L3qXTF31D4jXKW/HU5MjIj2sPs ErWtKdpUjKfl/AOTjrQegJ2udNWyzRbtOvMZmDMBMd5ROHcfygDJruj6tsUnTi78xdY7trQM rlJV8qOcYPcHkcHmqIZ1ownSGhrQxIt0KOWXm5F2uED4kRXE9UJSoYycpBI/mHI5rUWq9wrZ 4O64iuycqnXJLMRAYLQcUSCSGxw38qScdsYoR6DtfiDpS+XNq3Wi+xZcx7PlstqO5WElRxx6 An9K5DXul1ai+wU3yIbnv8vyPM/PnGzd03Z425zniqghWVq0+MmgI1uhx4ElzTpU75TQb3Pm O+CtWByrI5J54qF6fgmdY12W56htlluLN13liXBWqZ8RkAEOAEnnjHbBz60Ho+5eImkrNcnr fdL9EjSmCA4y4o7kkjPPHoRWY5q6wNi17rtFIu6tsFSV7hIOQMJI68qA/WvPmsXEo8Uddocv UC1lcYJ2y4oe+J+6T8iCQdij6jnmsK8Xn7K0N4XXODAW2qA/McbZcVu81aHmlZzgcKVk+2cU HpWPqeyy7+/Y41yYduUdJU7FSrKkAYzn9x+9alnxQ0VJkNsR9RwnHXVhCEBRypROAOnrVLaW 8zw/8T7nP1JIcVMRYVzZzigVKL7qkK24HfcoJ+vPSoyxddORNBaRQl+N9qxrwZM4oYPmNs7z jcrb8wwAcAnrQj1OxqS0SrnOt7FwZXLt6d0pkH5mR6msYay08rTpvou8X7LCin4ouYRuBxge pz2qkWWL/e/FbW0nR18atraoyXnVuxg557RQCAApJ2/0NaBlCUeE+hZtzaU9YYt8dVckBJUN pcTjIH+UOD3zjvQekLBqux6pjuPafubE1to4c8s4Uj0yk4I6HqO1Y9q17pa9Xhdrtd8iSpqc /dNr/FjrtPRX6E1S0ZLF/wDELWUnw0aCLcrTzrRVFZLbbjxSnCUDjCiQccDkKPvWr8PorF0k aRbTqO0RJlvnhbcFEJaZSjv3LQtYHzBSQeScc49qD0der1A0/Z5F0u0hMeHHTuccV/oB3JPG K83a/wDHW76mcXa9KJettvcOzzE/+kSM8Y4/CD6Dn3r0RqvTUHV+mpVkue8MSQPnbOFIUDkK H0IqN6H8ItOaHc+KjtqnXHtMlAFSB6JA4T9etBU3h94AT7wW7lrQuQISvnTDScPvf8R/IP6/ SvRFostusFtbgWeI1DjNDCW2k4H1Pqfc1sKUQpSlApSlANUf41aa0TbpkXUt5KkTCo7rdHwD cSOgV/KM9VenHWrB8QfEK2aAshlTSHproIiw0n5nVevskdzXmq12rVHjRrpx590rUogyJKgf KiNZ4Skf6J79fei417TV08Q769MnvswbfDbHnP7dse3sD8KEJ/olI5Uf1NfbreTcIJtulk/Z 9itxLiWluBL0lWMF53+ZR7DokcCr41N4HQp+joVk0/cHICIW5wpUMpkukf4jmOquw9AeK8+6 s0Lf9FS22b9CLaXE7kPN/O2r23evtRWDDU8+qLHQhxLLKysraHKgSMnB4Nd8hMdE5x9ctaiX VpK45+Yk9Dt6Y7HFYceXHTb1tSEKU6g7mVJUR16gn071wWiSyhLTjG1CiHAVD+u70oM+S69a oiIkC4hZdH3yUJKCj/KQaxYs77PUlyI+/tIwpoLKee+ccEGuhKVlImLaW8gLwsrGUlXoTXxM x5tCksK8tClbikAEZHT9qDYyb2EsoNskTWHNpbdQ4vclaf8A6PpWnSkuKSgdScZrsCXpkhR/ G4rKiSQM1k2d1+PeI6oyUOObwPLUoBKx/KT6UFl6fs1u0y0xdfgxM2p8t54DzAMnkhP+9ZsY 2C53iXafhm0TQnzG3XEjDieowenGelah/UjthtJnWFCJUF1WHI7isiOrukgds5rQKls3l2TL hQUvBaitUUObXGlkZK28c49qDYzvDQJnTUsy3EpawtA2bvlPXJ9c1q2fDm6ykgxnWnlLGW0I BKlDp0+tTCx3oMWtYuClXuC+kIdksAodQQDhLg/p61k227K0RpGXd405ibHYbMe1q2kLEhz8 Kc/mCE5UT64oIPrHFuMDRdrUJCbYo/Eqa5+InLwF49QnhA+h9all/wBBS27LatMxH0tpg/fS z1DslY+8Uf8AhGED6H1rSeGVpdVLm6sfDTqrZ/6ImSrCX5auRn12jKz74rKmapXD1U5ckecw pA2zI0o8Pp/9n7/9aDlA8OYAKfjlqUplr73av5FK9c9a+3W12S02X4aMGy7LI2NnjzSOcbuo rHa1S9BclSLIE3KHIWXA1K+V5HqB2IB7VGb5dZUuaBOkocS8oPqSjnyCRwkemBQSWTdIsNlE yPtVGUnynEra+8Qr1J647c1qZGpbtBchoQhCGkuFxnzWxlxJ7kHt6VHXnEuNLJmLW5jkbSN/ PGT3NfHLlMct6YbrxWwDlIUASP160Fltaq0rq2xvwb/bUW95oKdTJjIAIx3OPc/61FddMm3I sNgbUFqgW5K1bfzOPqLh/opArRWe3rul5gQGyN02QhjAPPzKA5/epUnytUeOGTgwzcs+wYZ/ 22N0GF4hK+H1Gza0KSpm1Q2ISUg9FIQCv6HcpVayz6gctCXHEBwycYYeSvBbHcH1B9KxrnJe vOoJ0107Xpb7j2FcZ3KJA/rXU/FShtHlrOcfMhahkHHNBKp0mcuDHlWjyzLey/MdiL5WSPzI 6f0rVIVNlNPNXVp5XzB1LZSEBOSAVcj/AErW22JOdecct2Q4z+IpVgjPFZMt+4We5KQ5MRIf 8rYVBXmBAPUc96CR2y2huBJfu8sfDL4S26Qggjpj2PoO1aidqXdBVAszXw0U5BSr5vlPUDPb NaBb63EBLqisJGE7j+GuIKiCE85HPHpQFBIA2nORzkdDUj1AAvQukljs1LbP6PZ/3qOFatgS TwOQPSpJdxnw304e6Jc1B/dtX+9A1sd0qyO/95ZIh/ZJT/tWkI3MBxLBIbxhwdDz+YetbvWA Sq36XdGdy7K2D/yuLFaRosPyG8ufCgJJcWRuBUOmB79KDJU7b1wlO7S3JKsKaRkhQ9QegrEd +ZX96Uta8J2bSDlNdbTim0KUhwJUr5SMc4r6ptoISRI3KI5G08e1B1AZzk4/3r6VlSQk4wPQ VydLZKfKSUgDnJ6muug+lRPU57c1ybWG1FSkBYwRg/61wrmHFBJAPBG3p2oC0KZWUqwTjsc1 2RkSFFSo24bACpSTjbzwc/WuiuQUQCnKgk9QD1oO2SHW5avisKczlSid273z3ro6VyGCr8WO OSR3rk255agvahRB/CtOQaDhmuXzOfiXwlPG49B6CvikqCykpwfSuflvvAOhDiweAoJJ6dqD 6ZLnleX8pwrcF7Ruz9a6ic9zXIoUlR81KkeuU13PRkNKI89A+QLTk9QRnH19qDqcUXMqWoqX nJ9KJXgFRcWHAQUEVtrXZn7laHnmLdcJC0rCWlxmd6FK9DWfE8OdVyk727K8Ejs6Qk9PTNBH H5L0lzfIcUtQ6ZPSuPxDwdS6l1xLiSClYUQUkdCDUrf8OrxHS4Z70WO42gKDanMnb+npWik2 Z1iW4wlfmeTnzXQPlSPX1oN61q2DfmExddxFTFJG1u8RcJmN+m7s6PZXPvXFdivGm8ai0jdD PgNni424kKaH8rzf4kfRQKT6monWbabvcLFOE6zzXIchIxubON4/lI6KHseKCUs6gseqGFRb 9/8AZ+Y8fnnwGsxnz6usj8Jz+ZH7VsL9pGLZbLGBfhKXJbKm57KNzD59EL6Z9utawOad1c8G Z6GdP3lwZEyKnMJ84z942OWj7pyPaugOan8PHTHkNtu22YNxZdAkQZqfUflP1GFCgw3La1Ae iyEXIncdoVFRuIPpx3rrbtyri46+2iVL3KUA6E7Sg9ckdxUpgu2TUjjH9nH29P3BCt6rVIUA y+vt5Lx6H/Kv96jUuXc7VJnW+/KuMKV/3IAb59x3HuKDpbs8m6EJgttpUlRKi86kKKu/HYVs m7e07MRFC3VSQr5koYG3dj5lb+hFaET248lL0JnDiVbvMeO4k479q2LeqpPxKVSlreYHJjow 2kn047UG0iPWq2xn1vTpDSGgEmNCXgqX3HmY7iuzUmumJNqFp09FTHiKbCXXVo+9X6gk/wCt Rm4XR64JUkIaYipWCllpISAcYH1OKwBgckjII+X+agyTcHgyy22A0htBQNo5IPU5rasS2VAx LTAfmOOYAQgqCCSehQOv61ppcpUtaFKwAhOxKQMBI9BVqeCCWfMuD4QEvsYG/jKgrsP2oNO9 4d65vzaJEpllpCk7Q0XUoDaR0+UVhM2C62abHRebXJZiBHlqcgErPJ5J29SfSr3m3GFBjfEP b0pW75YaPG4n61D5es/v5EDT0b4+etJS35JGxvj85zjFBWV+VFiLDNps1wEl4EJlzQoOKweN qfpUy/h9tfn+JcyW35im4cQhZdGFb1ED/UGu+HbZUy5ph+Y7ctTOR/v1KUAxEbB5UP5T+nap r4Dwo7KdTPwGdsMzw0w6RnzNqfm+bv8ANRFwZpSlEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QKUpQY7kSM9IbedjtLdb/A4pAKk/Q9RXAW6EEvJENgJkHLwDScOH/Nxz+tZdKDE+zYO5lXwc fcwAGj5Sct4/l44/SirdCWt5S4bClPja6otJJcHorjn9ay6UGKq3wloZQqGwpLBy0ktJw2f8 vHH6VF9HeG9o0lbJUMpbuRkS1yS7KjoKk7kpG0cdPlz+pqZUoIfpHw7tOltLosjqUXZhEhUh CpjCFbVKx0GCB061IHbJaXzl+2Q3T5nm5XHQfn/m5HX3rYUoMdcSM5LTKXHaU+2NqXSgFaRz wD1HU/vWO9ZbXInJnSLbEdlpwUyFx0qcGOmFEZ4rYUoMF6z22S8p2RbojrivxLWwlSj9SRXN y3QnQyHYbCwx/hBTST5fT8PHHQdPSsulBHtV6Sg6qsU62vhMZc1tLa5TbaS4AFBWMn/hFR69 6P0nP0KdKuz4ERbbLMdUtPlB4FopOT7nZg/U1YNUHr/QOnleNWnIpiOeVfnn3p485X3isk5H Py8ntRVxwWLRZbbFR5kRCVMoZEhZQkyAEgA5/NkVkSW7RBt5izEwo0N3KSy6EIbXnqMHg157 1NZVyvFu5ac+xmbpGt9rai2uLKuPwyWGg0gBaFE/Ooc8fX0rKv8AEcmaW8NNMamealS13MMP oYkpd3R/NCAdyCeNhAz7H0oL5tIs7bKmLF8ChpJ3Kbh7AkE9yE+uP6V1xoNidubkqFGty5yF HzHmm2y6kng5UOQa89tML0lbPFiJprzI6Yi4rDZSslTbRdUlXPX8JPP612RLfYtNag8Npuh5 xcuVyU2m5IaklwuJUUBe9Ofk/EsY4/D0yCaD0vSlKIUpSgUpSg+VD/EPxDtvh/ZPiZZD854E RIaT8zqvU+iR3NcPETxFtvh/ZPPlYkXB8ERIYV8zh9T6JHc/pXnCx2LU/jPrh6TKfUrcoGXM Un7uM32Qkf6J/U0V8s1m1P4z66dfkvKWpRBky1D7qK32Skf6J79T616o0rpS16NsTVrsrAba RytZ/G6rupR7k1y0vpa16QsTNqsrAaYbGVKPKnFd1KPcmtzQfaxJ1viXOKqPcI7chlQIU24k KSoH2NZdKIpbVn8OtnuJXI0vJVa3iOGF5W0Tn9xVW6h8KNd2NpKFwDNjsNkB2Edw255BHU16 7xTFFrwi9bbrBaKpUGU0hZIKXGVAE469K15BCRkKH1Fe+XIzDySl1ltaT1Ckg5rR3jRGnr9b H4M61xy0+MKKEBKknsQR0IoV4hruYSkyEglxQ6gtD5s1ZuuvAu+aYSuZZiq6wNx4QPvWx6kd /wBKrKO8qJKCykhSCQUngj1FFbwiRb22lsJ8lt1A3ONqy3LOc49EnHY1rX5Jbmpk20LibVfc thWVN+pz35r6hPxSt77xajLcyAtWdy+/A6fWgciCWhD7bvwSVZz0cAPoe4oN7pUOqmFTTrkm TKWG22mHMFx1Rwnck4/+s1la+uMi9aig6ZtixLRbSIiCynCZMpRHmrAHqr5R7JrIsUhjTemb lqhJZkPqV8DZ3FN4cQ8U/O5/yIPX1UKxtDRXLVbpeqi0p6SlRhWtvIClyFj53Rn/ALtBJz/M oUGfqaM9ETG0tZZsL4K2xy26vf8AM9IUfvnP1V8o9kior8cpLLkG7JWrCcIWte7b9CfX2rje Z6lFMaOmUmOjgqlpHmBXfkdqxvhHpy0tsI3lvguF0YV6delB8S88y2iVHeSUIJSltXJT+npW K64l1sFLAQpIAUtJOD7n61lzWFxm0tyobjTxPDhG3d7fSsRIXgIYK1FYwtKf9KDqAJOAMn2r 642tpwocSUrTwUkcii0LacKHElKxwQeorOtdmu16khq0QJU17k4ZbKugz1oNz4fJDGpH7q4M t2iC/Nz/AJ0oKUf/ADqTXboLdFbv96VsKodtU0hTh4819QbGf0KjWzlaWu2ifDW6S75GMKTe nmYTDKz8/lpJccJHYHakVvvDrw+u2qvCyeLU7FYE+5JDrklsq+7aTxtHruUefagq6MtL09KH VBpedqVtnAB6ftW/j6Xfa3OtKiyC2gqWh9JG7PcfT1qy5HgFqaUpDTl6tiWm1b0qRFKSSO5r vb8ETZFv3/WepSY8VPmrVHygADqDnt7Cgozz1My1upUnc3whTfABzxxXSll6Q27IAK8K+c9S Seelby8SI2qdXJas0VuHEUry2sJ52jqtXqe9a26uQ0XVZsocaYSAlOTySBhR+hNBhuN+UooU QVcHKTkVw+nFZ04wVxGHIoDb5yHm9xV9Dk+tYOOM9qDuadbYlJXsDqACClY4PGK38v5/Cu1q /wC6u8lI/wCZts/7VHFN7Utnck7xnAPTnHNSRSc+FABIJavhGB23Mf8AhQfNSndpnSDpTn/z c6g574kL/wCtRsKKUqAP4uvvUnvLK5Gg9JKRjIEtoZOMkO5/3rRMW+Q664z5SUuAf9qrZj6Z 60GHX0HBzW9h223syBDuclwSC4UOssI3kY5GD7+1SOFptiVcUN2fT7jzIQdz1wf8nn6H/pQQ BQIVhSSCecYr4asdGllly4QZNytUCQp1KFxGSXZAwOifao7Otmn7M6tCprlwkNKKFR8bE59z 6fSgjXKiABk9AAK7nIj7MdDzqNiF/hyRk/p1rsVOCJZfhNJi8bQhBKsD1ye9Y6Q44oqCVOFI 3K78e9BwrIhw3J0oR2SkLIJ+Y4HFbdNuhBKPjpYZacQHGiG+M9wT6c1I411atFnH2JZYrfxT R/vjpK1kp/lT696CNRtKXCUtlLaCUlO5/j/APofcjBxXZFtEJ12e2ta234x2JjI+dSxnlQPT NWNa9GXW9Q4twujzi1KaClNOkNhLnHzEJ5P0NbBnw/gAlUuZKkPLyCmIAwnn8xI5PpQVkqFD F0zaY+wxkhSd7nmKURz8yRzz09jW4gaR1VqKcH4rLdiZA+VLq/LCQeqse9WjZtOtacS4zbIz DLAb+Z4DLhUeoyaier4dys9z+347rpiS20w5bm/5mgeiwOg/0oNXqHw3gabt7d3u8+TdkhwG UmN1I9c+g9alnh7bNLX2E4yjToTLhLT5aZqMqUhQylfvketaeXreyxtLTLbdFmS6lJY8htWS 4McKyOMGorbNYzpuqLTKgrmtSyx8LLTb29y3UgnbweCcftRF/XO5WzTIaW/cotsaZGVMsIA4 J/lHP61Hrvqq1NYuLiZAacX94t0+SEI/7zB5V+nPNdVs8ObpcLiZD7DdkjYG6Qt0yZkgdRkq 4R16etS+3+HOnIMliU9FXcZbKChEie4XlYJz0PH9KCqHZOp9XSJa9Jaf/uqlBpmU8gJ3D+Yl XauMDwKvEuWwq+XFtJJUJfw53LwRxjPFXRddS2iwqDElxQexlMeMyVrPGfwpHetSrUF1mSv7 tHZtsYoCj5w3vnuflHA47HkUFczPCDTVvS80svLSgg+c4/tUBjn2qB3fS9mRdmotsMl9ROzy mUlWcnhRX0qwL841cAtDUcOzFJcdDlwdUskoOTtaQf6GuFr07qa+ym3EQJAtpYwElCYbSlK5 BCfxED3oKZl2qRCkyYzyUJdjqydrgJAzjtya3tnlal06kQI8MXO2zMFUGS0XY72f8p/Cr/MM EVdVq8MryZz7tzcs0JC0AB2DGJeUR6lXH/Wts14XxFthF2nzriW1lbZW9sGSMZ456UFK3bw8 h3JLS9POt2+5PgkWSXICt5HUMO9Ff8KsH3NadvUs+2pOn9b2tdzhxzt+Fm5bkxP/AHTv4k/Q 5SfSvQzHhJpNiS1JRbCp9J4LjhUE++Olduo9DWjUEFEG7W0SGW0bWXUqw+x/wL649jkUK85v 6OaukdU7Q0xV4ZQNzsBxITNjj3b/AO0H+ZGfoK0cKzTJk9qKWnGStZSpS0H5Mdcj2qdap8I9 RaTeN3046/cIbCt6Xo4KJMbHdSRz/wAycisnTfi4y8pEbXcBMzGEi5x2wH0YP/aJGAv68H60 Vp9P+HbkxPn3ErDQJKWx8u8etZF20Q1aLeVPJaZfXw2l5WQTjpkVa67tbkRPtlqYzMtCiPLk RUlYB7pWkDKT7ECobqea/qiQ3EgwZNthgK+JuEpvy0gEcBIPOPfrRFOus+W2OMkKKVLCspJ9 BWy0vEvM2/sNabLiZyVb0KSraE47k9MfWtxq9iyWq3wLXaS5KUworckrb2B0kcjPtW68K7oh mWuCmM2gKBW48VfOoDt9OaK3EnQcl+eh3V96kXeQn5nI7SylDZV6K/6Cs6Y6nTVxYtmkbPGX OkpP90aUQUcYDqz1wK+aw1E5ZwxFtbJkXKWdsdLa9/zHv9R6V1RLlD0SkxITgkakmx1mfPeH m+RxnaT2Iz0FEdeprinROkZcKM85Kvt1OyXPzlSl905HQDoBV2+GtiXpzw6tFueSEvIYC3QB j5lfMc+/NefdGxLdrHUdmsAjOlyPJXKedcJW2pCTuVkdfm9+lerEpCUhKRgAYAHag5UpSiFK UoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKU+lApSlApSlApSlApSlApSlArVTtOWq5XqDd psJLs+35+FeKlAt564AOD+tbWlBGtS6C0zrB5p3UNpbmOtJ2od3rbWE9cbkEEj2J7muuN4e6 ViXaDc49nbTLtzKWIiy4tQaQnOMJKsZGTyRn3qU0oNLG0pZIky6SWbcz5t2/9PKsqEjrwoEk Y+Y8Y71rbD4a6S0zdTcrJZWY0w5w6XFuFGeu0KUQnqRxjjipZSgUpSgUpSg+VCvEXxGt3h9Z fPkbZFxfBESGFcrP8yvRI7n9BXzxI8Rrf4f2IPPASLjIBESID+Mj8yvRI7/tXnTTemtS+Mut n5c2QtSCsKmzlj5GE9kIHTOOif1NFNP6e1N4za2elTH1qClAzJqk/dx0dkJHrjon9TXqnTGm LZpGxM2qyxwzHaHJ6qcV3Uo9ya+6a03bdJ2Nm1WVgMx2R9VLV3Uo9yfWtvQfaUpRClKUClKU ClKUHwjIxUB1d4PaY1YXX3I3wc505VKY4VnHp0NT+lB5bvf8O2qIMpQtEiNcI/O1ROxePcdK hsvRWpbfc4VlnWd1ubMcSlhawVBOTgfMOBjqa9rYqsfHDWY0ropUaItKbnc9zDBH4m0Y+dY9 ODj6mi1591Ko3/VFv0xps/ERIBECER0fcKvvHj/xLyc+gFZuowbjKasen3G/syxtqYjSAcec scvO5/zLJ59AKmX8P2gW7qJ+oro2oRg2uHEwSklShhxYPbAO0H3NTO4/w6aWkv77fKnW5vbt LTK9wI/5qCh2L1MTFRbn3vghsBT57QWXD2O48gV1NXCw+WGrjbmS4ls4eYcUgFWe4r0R/wDm +aLVtLiZrikpCSTIPOKkVs8KdF2ppKWbDFdUnot9PmKH6mhXmGDYbpqV4N2K0XST5oQVKVwl tPTaCoYwR3qe6b/h+vs1lsX2ai1xc7lNMne7nvk9P0r0YzHZjNJbYbS2hIASlIwABXdihVe6 f8FdH2FTbqoKp8pBSrz5at53DuB0FTqNCiw0lMWO0wFHJDaAnJ/SsilEebv4mbx52obPaEq+ WLHXIWPRSzgf0TVveE9n+xPC2xxVo2uLjh9wf5lnd/uK86+JDy9YeOkuIwd4cmtW9vHokhB/ rmvW8dhEWM0w0MIaQEJHoAMCiu415+/iL1k+0qPpWH8qHkB+WrrvGflSP1Gav9awhClK6JGT XjfUF7e1H4vPzJDjklkTy20Cd2xoKwAPbvQxxmRY2ltJRnG0oN3uCTh0n5m2iOcDt6Vh2IM2 qz3a5hyPJebQlpgFOQCo4JwaxdaS/i9WTdpHlMr8psJPAA/8awYM9MdmVHWn7mS1tUAkKIUO QefeisHOSSe9fU7ed+7pxj1rk2lshYdKgrHyhIzk+9cVJKMZIO4ZGDmgbjxn8vSpd8BIY8H5 L77KkIdu7DjThPyrSWljj6YqJAFKQrnYTg+/tUqt8tb3hLfIatxTGuER1PPA3b0mgzoUltGg dPocLLRVLnMokugnyifLPH71nIs8Jm5iXeHXrvAhMF10BG1DXTHI/Er2rs0tdrHE8KERNR2/ 41iTeHG0EDlo+WglQPUH6VJGdApctMiBo7UrLKJqUSRCmp3Eg5HJPr/tQaOFd5V3u8I2O0Mx GXCVg7AHlNgfMQfT3rJgwrXcL89d3335hyppDbg/MDwsY7ZGAKkFn0BrGyRZUn7Jt0+YpsMt KRKUjLeeUgHgCtzbGNbIUhtehLYypBz55lgAbfw4AoiMv2aLYXJNyfj+XcZoSVOE4VDYI5Wf VRPpVd6xjwIM5xMMBpuQPMDZXvcXxwtR7A8nHWt54hat1Q5Mk2zU9qbtiXlhSkst8rA7BZ6j p0qWaJ8NtOz7Uu4TrxFdcfZ+9aD4WpGR0Kj0oKVShlTbSWm3HnV/MtKfy47AD963lusU12HG uEvyIkBwKbK1L2qdT3yBWVqZmfpWY7GiphssrdUGnoy0rUUjgZPbINYsNpamEtrkb0Smg8oH 5ylSTxk9smithFZ0qW0Otw35DjDyWih5ZS25k8e+f2FWJpOOyt2bFNvRFabc+5X5eErB9Ceu DxVVP3GOzDksySHX5jQC1tJGW3Eq4yKk9m8RHImm4ja4ipDza1IUEu4OAMlXsKC7I7RZSUJR udSQFkpJSQfSu6au22e0v3S8TI8WI0j7x5RJwScAADk57CqZg+IeoLjc0Rkjy2SjzEpbV5Kk p6glauo47VsdP2VrVEG9Wm4fEyRP8t4qt7C1fCvJWT+NZ2r/ABHjjiiJLeNYhdobl6It69Rt qOHHY7gIZP8A7Rv8afqRj3qF3CBrbUljfGoLnFtqH3Q0zBKAFPEc4+Xn2561ptQeHOs/DWd9 rW1x5yO0couVuJBQP86eqf1yKkeg/Gm2Q5yzq2zRxIkKBcu0Nkb1HGNy0dPqU4+lFYGlfB1T 0hp/WjjlqaKgluJkFx4j37A+nWpXqVbPhrdLVH0tbGIEe4uDfIKN6wUqGQc+ozipNrsRtRaU i6m0tMZuAta1SApp7CVIx8yT6H2OOa0l/utj11oNpXnGQ+0hEpjuptxIzsUR0z0OaItOde7d borUmZJS2h/HlDqpzP8AKkcn9Kj795n3eUY6VfZERCzvVuzIcQPbogfXmoho7Up1XEiS0Wpx dxZeUwlMdsqRHHYFxXCRwMkc1KrfoeXKkJl6ruq5isqJhRctMHP83dRx74zQaGPd2Lm+5b9H tvzHXEkOSkrKzuB48x0j5QPQVsLV4by3FeZqK6bcvKcVGtylNpWO25Z+Y+/rU7iQ40CMmPBj tx2UjCW2khIH7V3URgwbLbLZt+AgMMKSMBaUDd+/Ws7OetYdyu9us7Pm3SazFRgkF1WM49qi 7/iLFeecZtDBewjc3IeyEKPYBI5NBNO2T0rXSL/a4r6WHprXnKztaQrco/oK0bdquF7LDt2W +UBXmFpeW20nHTaDlQ9jW8i2SHFZSkMMhQGCpDYGR/rQdab6l3hmG+pXJAwOg/Nx2rVf2umG 6Jjt6cuDidgUqQhOUDPb61JWIrEYYjsob7fKK7cmgrjUN+15IbB0vpxTa15AdlLCS1zjp3qE jw6vOtJC29Y2Nm13NW4pvNv2pSogcB1kcKyfzJwfrV+5rXrUtctxtDS2wD87wPNFeXLjYNb+ EV4+MZW7GaUdqZsY74749FA8f8qhUz0d4j6VuzzzWooLNqucobTIWpSojivXByWj+4+lXhKL a0ux32232HxhbTyApKh7g9a89a60domTqF2LpS5ptc3dsVHfBMNTn/dhzny1ex49xQQvWNsu Fouy2J7LzLTzqnGlOgFLg6bkKGQpJGOQa5aXuq7LchcYsV2U4215KEA/4hJ6ew+ld4uWodEu LsGpbb8TAJyq2XFBU2R/O0ocpPopBqWaKZ006+uVpFtci6OKG2z3F9KHG/8A3Th+VwD9Fexo paIY0u4bxdUqlX65JKosMYwxuOc89PrWJGitSrwuff5HwFrS4raUAZLvVZGOuSMbu9bSTbpu pdSJXMbem3KI+plMOMkttM9yHFnrjvUghaXYv9+j6ZjK+JUwpt29PsI+4a28hhJ6DPfHNETD we0rEttul6gTbEQXLovMdG7cpLH5eexV1I9as2ulhhqLHbYjtpbabSEoQkcJA6Cu6iFKUoFK UoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKjHiLcpln 8O71cbY+Y8uPGK2nUgEpORzzxVYWPVGqNN2Cy631tqp2dYpp2KgMREFwqUhe3JwOhTnr2oL2 pUTm+Iliha9j6QcU+5c5ATjy0AobJBUAo54OBnp3FRhz+ILSDSnd0a7lLSyhaxFSUgg467qC 06VB9QeK+mtO2+2SZzkhx26R0SY8Rhre8W1DIURnA9OvXOM4NYkrxo0lH09EvLbkyXFkuLbI jsZWytABIWCRt4UPY0Fh0quYXjTpqfaZNwjxbqWo7jbez4TK3VL3EBACjnhCia22nvEiw6ms lyuUH4lv7LQpyXGkNbHmgElX4ckflPfqKDD8Q/Cu1+Ij0J+dMkQ5EQFAcYAO9BOSkg+/epNp zTls0tZGbVZI4YjMjgdVLPdSj3J9ahVq8c9LXe7QbdFj3RLs99LDCnYyUoKlEAc7umTWZevG HTVgv7lruTVyQGXvIdmCKTHbXxwVZyevYHpQT+lQu6eKOnrRrKJpqYZPx0xTQacQ2C0fMOEn dnpz1xXE+KNhOu3dJMNzHro1vBDbQKFFDRcKQd3XAI6daCbUqCjxb00rQ39qh8WYHxXwnlho eb5nptzjpz16V13vxh0xYb+izSfjJE35Q8iMwFiOT2WcjkZGcZxQT6lKUClKUClKUClKUHWt xLTanHFBKEglSicAAd68h60vU3xW8VksWvK2nXhDgJPRLYPK/wBeVH2q/wDxqmXaH4XXD7EZ dcceUll5TSSVNsq/GrA/b9agn8O+g3YqJGq7rGW0tYLEBLqCCE/ncAPr0H60Vc+nLFE01p6F Z7enaxEaDYOPxHuo+5OT+tbWlKIUpSgUpXFW7Hy4Bz3oOVYlzmottplznDhEZlbqs+iUk/7V l1APGy8fY/hPdlJVtclpTFR9VnB/pmgobwYhL1H4yxJkgFXkrdnuE/zc4/8AmUK9cCvPf8Md oy9fbwtP4Q3FbOP+ZX/5NehBRddMlpMiK6yvO1xBScdeRXi1h3+yniHIjrKizGmLaX5nXGSM n14Ne2DXmH+IXSjdq1VGvMNKUouSSlbaE4PmJ6q98j/ShitbvbjDnOxD/eJK3ittbR3BaD/X NYf2dJ+PREcZW24ojII6D1rcWIKFluoZbxcGm0yGXFHBCBwoj3xWm+0papBfVIcU6fz7uRRX W4woSywhJUoK2gYwVfvXFtP3gCkkgH5gOuO9cpDin1ee47vcWo7gSSofU11DI6HFBkCE88hb 0VlxxgKI34/Wt9Y0lWgtWNn8ohuY+juP/wAqsPTd/XYJoW8x8REeSUuMOD5VA8bh71YV1s9u b0LqG5WOSxJhyre0shkAeUoPo+Ujr+/pQc/CWPYJ2jZbGpkt+U3dQ4w4tW0Nr8nrn9K312tF 10kmNNj25N+taU5XJjqzIbTknhPcc8VWlj8pfhPqFLqFLKJ8dSNqNxBKFjPt061O/CzxNjss wbHclDz1uEee5lQCQOBn146UG20z4hr1FquNbYE5+I0lwuvMSk7VKQEgJQCe+TzVpNIu70xG 5wR4yQCTwouHPIx24rT3PRmm9ZNNyZMMNqQsOMS4h8tajjghQrFOnta2e5JetWqvtKAhOfgb k2Nyv8vmJGQPeiNvrDRFm1tbxGvLJ3tg+S+g4W0T3FVBdP4d7w0+tVlvUVbLmEqbWlTZ2++M g1af9tpVr2I1ZYJlvUpRHnxR8Qzgd8jkfqKkVvu1vuzZXbZjMkDG4NrBUn2I6g0Hlq7eD2s7 MzJW7bEyIrA8xb7DgVlI9B1/Sosy4LeytSC5HltLKHBuwpSSOwxxzXtojIII4PUVRvjVoqAX E3NndHkO4bjttN/I4ruFEdDjuaFVaLC1dXW31S2Ybr7W9KFObio+qj2rL0i7abfIaYnyX3DN e8h0MpGxHO3lR55rTKiwxb0ybY84JzLg3MLOVJA649efSvr9qvDZZlNo3LfPm/cp/wANQ6Z9 DRV92qz6etMdhq32tKywVIS7KX5ignr1PQegqYw7h/5vAYQhKcDIQQE4rzTbr1qKU1Iiv39c NX/aIfISR9SR0PpW8tGin7v5Sp+sdylpVujsPkqCfXrjFEXjL11ZbTEEq5XOPHZUcFXmBW79 BnNVBrd7wu1TdwixCZDuDhJcmW6IVx+mdy2+pHqU8/Wt5ZfDzRNmSftZxqc4UjIlPABCT0wM 45qUI1NofTTjMWPJtURAThHlbdw9sj/ego161av8N3m7rb3nEwJCfu58XLkWSg9lgjHP8qwD W10ve9D3W7tnUkV6wKcOX0wlq+Bkq7FaPxN/oSn6VcL3itpOXIXbIs9twKylbQjlxtwd88YI qppmnLFrSU/IstkuGl3MlSHltKcgu89Tj5ms+2RQW3puTE0rrGNYbapC7Bd4pet7zRBZS8kk qQFDhRI5A68VYLjiGWy48tLaB1UtQSB+pryS1J1t4T3RKFBcZlS9yW3AHokjHdP5SfcYIqY2 jU+kfEO5ss6zu11tSivcYLssqhOqPovqj6K/ehFp3rxZ0nZ5hhImOXKbnb8Pb2y8Qe2SOP61 q1X7xA1Xb1CxWX+zqVnaJExQUvGcZH/8qlWndGab0wyV2C2Ro4eSCXx85WnqPmOePpXc5qaC 44pm1q+05CXPKU3GWCEH3V0GO9BF7b4VMoSpd8vEu5PO8uFR4z3256CpfGttptDDDTbMZkN8 NlzbuJ+p5JrD8u9zHnGlXBpgBKgfh2DlpX5fmV+L9q1qPDyJJvcC8324S7ncYJBaWtW1HHTK Rx3oiXJUFpCknIPINfaUoFCcdeKV0yY4lMltalJSeu3vQYtwvlvthKZTyt4OPLbbUtRPpgCo jdfEwQroIaLVISFNkpckFLYyO3JreTLIwy4p525XBxS/lLYe4I/2+tR8aU0u1IRNNpQXkOZL 7xU4Qc54yfWioY9qXXWrLm01aGEmE6jElEdOGmgeB98rqfoK1L8AWbUgskSVGlSXCp2U2x/g Q0Ack5/EsnuatfVFzTbNLPyoxjJShB4e+7bSPfH+1UEi4wLLZ5kh5SZtwuy1IU3HyA0jOSMn k9qDohazlzLm7brqlm72h51RMS4LJCOeC0v8TZ6fh49qyrh4cpuDap2hJZn7CSu2rcHxLRHX YocOge2Fe1Rixvxm7sQtr5HFAIBQFbOev6VJ2ZNxvt+RpvRy3HTIWoKQAEpz/PuTyAPWiu+w +LF5tcZ6z6l+JkMlJZMpGETovbhSh82PRX7ir+8KpelHNIMRNHzWpCWk5kAp2PFZ6qcSecn1 6elah7wYgX/SMWHqyY5LvjTeDd2wA6D/ACk/nSOnzc+9Urqjw31j4Y3EXWA485GZVlu5wSQU D/OByn9ciiPXlK8/6E/iKCg3B101joE3KOng+60Dp9R+1Xrb7jCu0FuZbJTUuM6ModZWFJV+ oojLpSlApSlApSuKVBaQpJyD0NBypSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlA pSlApSlApSlBEfFJlx/wuvzTDa3XFRCEoQkkk5HQCqq1rb5rv8NGl4rcOQuQh9kqaS0orT8j vUYyOteg6UHnSzaausXxN0ZfLvGfXc7w89cJ7nlq2s7wdjZ/lwnHB6Zx2rotlsnp/h21pGVC kB9y8IUhotK3KHmMcgYyRwf2r0limKLXn5xyVofWWldXXW1TptrVp2PFK47O9UZ0NAFODjB+ pH4lehFd+l7NdD4YeIt2ftsiE1fPPfhQloIWEYWRhPXneAPXbV80oiiLtctQWDwU0WiCbhAi LWhFzkQmj8Qw1nt/KTk88cgDvUfs9we06NfTHoN+kNT4DbERyejfId81JCFuK4B/ECcZIB9a 9L0orz99i3KHa/B9h+G+lyPNU48nyz90FPNqG7j5eD3qPa1n6gvydUQL0vUblxYm/cW6OjEF EYODClpxlXbaR1yDk5NeoqUHmbVmnbhdNTOyYsOSHoel4sqO55R+V1rylEDj8W0KGOtZmhLR cz4saV1BcILzci8LuE6UotKAaKkvJSkkjgcAgH+avR2K4qBKSAcHHB9KFeboumpafG9WiNn/ AJmbvH23sx8oQG9wH0wQit1aby/4XeJeqzqKxXCU3e5ZfhTIjIc3grWoIySBzvGQDwR06VPt DeGqdJXWdd7jepV8u0xIaVMlAhSWwQdvKlE9E8k/lGMVOqD7SlKIUpSgqSB45pukwtW/SF5k tpf8hb7Kd6EnOOSBx1zVtVQPh5/+AbxA/wDfTf8A93TVcX+5zr/4cWluPvRaNPtojOEjHmyX itRx67Upx7f81FexaV5/vOkLVq/x51oxeEOqRDt7Uhry3NmFhhkDPqOaisOW+rwh0lZXJbkO 1XW+utXB5CtuG9yBgn0wpRx0+X2oj1QlSXEBSFBST0IOQahWs9dO6Y1Xpe0RozMhF6lqjvLW sgsgKbGQB3w5nn0FVjHKvD/XurbLoqY69b27A9MLBd8wR3koBCs+o/8AygOwqIQtJ2GVD8P5 L0lx16/TXkXNRfwQA6lIH+U4J579aK9ZJUlaQpBCkkZBByDXPNeU5hMHw78QLFCfVItFsvTC YalL3YBdWk4PQ8IT0+vestq4z9Q+J+ir89lNtcnIt9uQQRluP5YUv6KWs/sR2oR6c85suloO J8wDJRuGcfSu2vN2tdNw9K+INknwLY5aLY5c21p1A1OL6pRUAtQ8vd8uDuGcAEDvXpGiFKUo Bqhv4m7vst1ks6FcuurkuJz2SNqf6qNXya8n+PdzXefFd2Cwd4hMtRUAfzq+Y/1UP2ouLm8B bR9l+FEJ5ScOT3XJSvcE4T/RIqyq1un7cmz6ct1tQAkRYzbWPdKQD/WtlRCqT/iVjj+y9pmD dual7U4HHKT1q7KrzxxhomeEt0KyAWSh1JIzyFCg8xWmUzbLcqSXXPiZCiwWcAhTZ/Efatfd I3wshLbZ8yMkYZdCQN6ev69awkqUjJScZGD71mhbTrSmACltwgtKXwG1d8n0NGmKwtKV/O2l wYPCjgA+tdVcskAoPTP9a5NN+c6htKgkqOCVHAFBI9Opg3tbFquPlMvbFJYkrPygYyEkeuay tNNuQoWsLS55aibStSlJzyUOIPHtUUDBD7jfmISprPzbsAkelTTRNzZkWm+2+S3vlGzyvJdw MhISFEE9+lBMv4dA0+NTRpCG1tqaYUUuDIPKh/vUpc0FoZ++rkyrfItk1KjgDLbJV/MOx+lV BoGVPi6f1I5aHS1LbREdQd23O17kE+hzV4aY1xA1fpu2xr42hEiWVNutqGE70+me3oaImdpY TFjNMx3AphptKG20pxjHes51hD6m9+7CDuABwDUI/sLKtM9mTom9S7d5a1KchS1KfjrB6jaT 8vPPBr61ri92J7y9c6ddix0oGbjb8vs53YyoDlGeD3oJ5WuFhtSZsiY1BaZkygA880Nil49S K7LfebbdlOJtc+PLU2BvSy4FFOemR2rNxiiNNKtl3Za/8y3YIUkHa3Na8xJ9Bkc1FNRW/XN4 0jc7ddIVtddcaKY71veUlW7PBKVD/erEpQeP5uk7xpe6ORZERRuEdlEkFPzeWrPIz3H+ta5+ ddo9wQtTbxUT53lrBIKscqwOleodb+HVu1ohDq3XYc5vgSGVY3p/kV6jNULqXTsnw/cSHZjq H3FqS6gf9qMdUKPXqM+tGmCb3MU062vTKnZbgwV7FKBKhwenXFY1nl6d+MQi4wn1uunKywkp DZ6KSQOcDHatm1qnUdttyJTd6b+G3Jbby2FoJxk4IHGM5xWqb1hc491Mrz2VIzlTqIoHmYHQ 8cZoJOqX4Zxgyh2M9JXtIy4lef8Amzz9PSpdZrp4bhXw8JNobecwAhTWc57EkV1Wq9ruzsRa IFsfQy2nf92PMQsjIB4xg1MLW1DkeZIXYbeFOAhQRHTnIP4enP1ojWL194f2mShlEyAktp8l XksH5QD04FJHipoucxItrEx95L7KkgMRlKHIxjgdakHwllZirSxaYCDwopXFByfriuuMuMy8 QxZ2bb5igSpptPzD1GP96Cq7JqyLpyA5aXNMXe7w5KcvsTWyUuH+baocK6DIxXXM8Jf7TKee 0va5tileWHRb7ioKZcB7NuZyk+yh+tTfX7V6RMbesykqSWR5oec2pG05BHofet6m7SC5aNRR XfNjLQlEtCeTtUAO/oqgoRjUOq9Are0/fIz6oDg2vWqfu8tY9UKByn2KTVseFmp/Dt8ts25l y0XVQAEec+VJUf8AIs/KT9cGrQvdgtOpLeYN8gMzo56BxPKPdKuqT9Ko7Wf8PUyL5kzRUgzW R8xgSFAOp/4VdFfrg0HoMgg4Iwa+V5b0v4s6u0DL+yry27NisHauDcAUutD/ACqPI/XIq+NH eJWm9bNpRa5fkTsZVBkkIdH/AA9lD6UEspWBLvlqt6lpnXKLHUgEqDjoBSPcVHLh4saNt8tU Vd1Mh8AHbFZU7nIyMEDFETFSghBUs4SBkk9q17t4h7/LbeStzqlIVgH6mq4vXi4w8+yzp+yX iW4tf3jSopRu9wT/AKVq16l1DeZCWIei7m0vzMb3lhtCT/mPpRU3uSrn5e91TS0AlKQFZKsd xWO3MhWNlUu8Smk7kDCV8OKA6fLnk/QVo39H65uRaVc7/FtkHeFPCInasDHICjxj61H37/o/ T95Yj6caTqW+FOEz7g6VoZIP5lH9+KDC1/Mf1Yyl+5rXZrchKlMtP/K9NAxyEHgAevvVSyvJ KluwQ6mN5mEhZGenHHrUg1fqyTen348hz4mQXiHJOchQ7JQB0Tn96lPhr4PXHU85cjUMN23W xvaoeYgpW8fQA9vU0VoNLaSm66vjcLTrKktNNJ8+U4naiOD+IZ/MT0Ar1Bo7Qdj0TASxaIqQ 8UhLkhYBcX9VVsdP6ctel7U3brLFbjMJ5IQMFau6ie5rbUR9ripKXElKwFJUMEEZBFcqURUW u/ASy6i82dpwps9xVlRQlP3Dp90j8J9x+1Uu29rvwav20h6BuV+BX3kWSPbsf0wRXsXFYF1t EC929yDdobMyM4MKaeQFA/8AQ+9FquNB+Oti1R5UK+FNnuauAHFfcun/ACrPT6H9zVqAhQBB yDyMV5613/Ds415k3Q7vmo5UbdIX8w/4Fnr9D+9Q/SXipq3w4uH2VdW35MNlW123zgQ40P8A Io8j6cig9b0roiyEy4bMhKSlLzaVhKhggEZwa76IUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg UpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgjNt0Fp+0 aeuVjgxXEQLopxUpsvKJWVpCVYJORwO1YZ8LdKHSadNC3qTbBJ+KLaX1hSnMY3FWcnjj9BUy pQaBrSFna1Jcr8iOsT7owI8pzzVYWgJSkAJzgcJHIrBb8NNKo0gdNKtnmWvzC8lpx1SlIWfz JVnIP0NS2lBF9K+H2m9HMSGrJbg2ZI2vuOqLinE/ykq7ew4qs9YeCFtb1Vpv+zFhdXbHZijd 8SVYQ1ubwOVZAx5n4ef6VelKCGteFulGNJO6batyk2154PupDy97ixjBKs57DjpWV/YDT3/m ACEpI0+SbeEuqAbJKSSefmJKQec9/WpRSggcTwb0RDvCbk3aFLdbd81CHJLi20rznO0qwfoc jip5SlApSlBwWtKEFazhIGST2FeQtMoVrjx5YfWPMRKuq5S//doUVf6JFemPEa8fYXhzfJ4V tWiItKD/AJlDaP6mqL/hstHxWtbhc1pymDD2JOPzrOP9EmivTlKUohWBebXHvlll2yakKYlN KaWCM8Edaz6UHjm9aOVab07pm6KRGkxVL+FlEECSjOQeevp9ahziVx3HIz+7a2ohSQcc+tes /Fvw9j6000t+M1i8Q074rqRyruUH2P8ASvKgKWp/lXtDqg3uDiEnDiFdMEnrzRpjONtCI042 5lZJC0EdD/0rpH4h2561zLDgZ87YoNk4CiOK4cjGDjv1oNvGhuXtLLDXElpsnhHBQOck+v1r Y6FaWjVEmO8goW5bJrZSoYOSwr/pWphM+ZFSWg4HlLKfNQSAgYzyf34qU6AEafquHh/bKREk pcK/+1HkrAA9+aDI8HJDLNwvolBBZVbRuDnQ/eoA/wBa3128Jfi47szS895ElolTUNxzOO5S g9R7VAtFEmHqRAzlVkdUMeqVoVn+lSbSfiPcWYSWbo95wij7txA++29z74oJFaPFTVGjmWGd a255QcSpKXXxhRCRwOOpzxz9asixeKenrvCifFzmIkmS1vXCcVlSBjv7VE277ZtRW9C7whF9 tTeHB5bZU60rsCnqfpWFePDdyew7J0VNaH5xGcSCcDojd1GOmKIn8vQmltQPC8WwuQpTp8z4 +1vlor+u3gj2ozC1rYZARFuEXUMDja3MHkvtjPP3g4V+oqjLTr+/aEUu3u26Rb4riwryHCdq Vg/OpJPUEdhVy2LxP0/qCRbo7E3Y7KJO1YIwsflV+lBLftpEdA+1GHIayrakEFaVe4I7fWsy NNizE5iSWnh/kWDXNmQzJb3MOocRnB2nP6Vo7roixXdwuyIy2XiQfNiulpWQcjpREgwR1rS6 q0natY2VduvLO9B5bdSPnaV/Mk1rlaQucW4tyLNqy5RWEp2qiyAJCFcdfm5BrixC19BkPqVd rRdWVj7pD0dTKmz9U8GgovWGh5WiYpsrizLjyHfNZedO1CyB+XHRQHUVEYEtliepmQ8p2MFH erO5tR7cdTmvSNwRqzUmnzDvOloTTri1IKxLB8pPQOJ4zn2qnWtKXnSzciHcdKLkNFzciQhY K1AHjiitBInzLVI+Cjuusre+9KUL2LTn1I4I44q5bPfGVWpuUpSkjyx8y85B6H9Sap+ZYbub oici2ynFLWFt71J455HGenAwalD7up2Qh+3W1QTu8lapC0gOHOeMn1oLYjXczISXG2g4pafl 81WMEHvXB6YG22j5p87OCUjrn09qiEe+X9y3xkptUKPOz5bvxcxIQyB+Y47GviBfdRQXG5d7 g2/YCFLtqdy8/wAuTxjFBIdVxHLlp9xh11ltG0/eKGdh65xnke1abTepQu2pstsIvEzYEH4d HypyOFEHoM10xdGabQA/dn591UUpUDPkqCAodxzjH1rT2jUctnX0i2WdCXmErShlMLCWUt4+ bevGciguHS7+oHrKlvUUSLb32RsKmH/M6dCQemRS5zo73ms29h673FnlLCXChIUP5l9AKh+l NPuStSTVahuy5Inlbv2c1lLQA4TlWckgVPFSIcFryIyUtNtDbtAx09+9BoZWg42qYDg1w0w+ t0BTbTX44RxylD34iPY8VTOrfBK72V5czSco3iM0dwbR8kprH+X82PVPPtVrSNSvSrptZeDj LbhO/OBtA6e9RC8+JNsbkPFlMiTIiLJIZbOwn/iFBENK+LsyzTfI1haWL40keWt2Q0kS2x0x uI+bHorn3q47bq+xXazGbomBEuTiPmcioQlp9n6oPP6jIqn79q2JqVDbuttKBHmcInw3NkxI xkHGMLHsr9608jQ17tUVGpNHyZFwgNnemXFQpqTH/wCNv8Q+oyPegvKVrNWyMfhojJWvC1KW B5RxnnJ5/Sole/GVEKSpEOSi4OhWFpaBCU9sA9Car6HrOy6gmtHxFtapbiRsNzgnY6RjH3rf 4V49RhX1qRwdEzdS3xR06La9pxLBDcmM78qcYx5iT8yXPYj9aCP6m1ffNRY+Omurbdb/ALvB jrO4Zz+LHXGMc+tY2ndJ6juspNkg2tBVLVuc3J5YAGCtRzx1zjvVgWbSUaJO+B0LBTeLq055 L14cQfhYuT82FZ+ZSfarv0zpmDpi3BiI0nznPmkP4+Z5fdRNBAdC+A9n01Ij3G8Pquc5lW9C Sna0g9jt7ke9WyAB0GK+0ohSlKBTFKUCotF8R9HzZ6YUbUcBUlStiW1O7SVZxgZxzntUprx7 bYovul7hYLXpaRcb4/dy4zcmWMhhvgFBWOQOpwflG7NB7BrV3LTllu8tiVdLVDmPxzuaceZS pSD7E1Rep/FK+QdRXS1s6pasgsTCWWWlQDINykIThYKtp2AkHBOB09yMzUutdeOWzT2obNqJ iDB1A4zHbhiG0v4d3aEuHcpJJG8KI56Gir8pVNXDWmpNEa7slq1Xfm5kNFpkS7gtuK2gPrBf KMYSCDhLacDGSPc1HrJ4oa0m6V1vPnz/ACJVvYjvwm/hmv7sHHOn4fm+UgfNk/rRHoalU3o7 W+o9eastsC33Yw4NutDD91d+Ha8yXIW2knaFJOE7j+UAcH1TWlR4natTouZaXJ4Vq9vUCLW2 6I7edqs4Ozbt6oUnp3FBf1KpPVmotcDXt8s+ntSohx7LZxcHA5CZUXSlCSrBKDgqKs+grTSf E/V50Vox5d6ZtyruqT8ZeHYiFpSUPqQkbQnaAEgdBk/vQehaV51j+J+rhoHVk8aiTNk2y4R4 8SaiIylKm1LWCoJ2YwoAHnOK30DWOurJrrS/9qZkSTbNUIT5cRhkJ+GKsYG7AO4b0ZOSDk+g NBdlK85teONxi6S1FEuN2dOoUy1JtriYbe1tsKSMHCdp6K6g1I9S60ug0hpV462RZJ8+2Ikv oRbviHZKylJ3bUpOxOd3TH0OKKuqlefnvFvVUjwmtdzZfZizXLoq3zLmY4UlsBIUF7MEAkK5 4/KcDmpB4Uayv1+15e7TdNRtX+DDjJWxJZitspWolOSNqQe5HPpRFw0pSgUpSgUpSgUpSgUp SgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUp SgUpSgUpSgp7+JC7/B6AiW5Jwu4TE5GeqEDcf67a+fw32j4PQMu5KGF3CYrB9UoG0f13VBf4 k7v8TrS32xBymDD3qT/nWf8AokVenhzaBYvDmxwCNq0REKX/AMSvmP8AVVF4lFKUohSlKBVV eLHhG1rOMLhZUtR7syMD5dqXx/Ko/wChq1aUHhe7W+7WGQ7Z71HcjrCxhLoOBjuk9xzXyZAZ hSVs7QpDgSlDi14UgkZ3YHavYOs9BWTXNvEa8snejlp9s7Vtn2P+1ea/EDwu1JpdapMkOXOA gHbKQP8ADTngKHrRpB1HYw8yja5hYIcQTzjvj6VvPDhSB4iWgLTne8UA5xglJH+9R1gEuAJX 5aj8u4qwB65qSaIgPN6ysc9ohcZFyZbWsHlJKgMEUHPQEcyL7dYQUEF+0TGwVdAQjP8AtUfV b3o7SXX2nEIUT5alIIS4B15qR6LRs15OY6FUWe19PunP+lYbuqpr1vRGPkrCAArc2Nq0kd/S gw7NqGTp+WxMtBDMlBV5i+TvSe2DxVjWTxatptmy/RpLc5bm1UqEQ2Nv82PX1qCPw7XcHkf3 luA+o5cCuUAY7Vr5FjlNMl+PiVHzw60Dg/vQego89u8IZbgyoF8jcrdbk7VuIGOx9ai950rp yRIcbTZ7hYpCDluW0fuln+b5TxVQ2y6S7O8ZMEhtwjaHMcgdwDWzb1zqNhXFycUN27YsBQ+n PaglMmNqCFfiYV+WptS0eeI8strdx+H8Qxk//wA6si0+MqYlyVaNVwHIDjKcKkqdStIHYqI/ 1qsLb4oS2rYI9wgRJ75cB3LQOUjk59D6Vn33U9hOnYd6c0xFuUi6SXABKKkJbQ0EjHyEEqJV 69qI9DRr23LjMSYPlzY7+PLWysYOe+fSsxU1lLoQCSVcJwOpqmIel9MTLVbrtaY9wtzUyImT 8KxMXsbJyCOvIyDXZNsERfwxjXC7omRCFJV8YraMnofSguduQlbJWSBjrUA8T7F/a3Takw5j kOdH+8a2rOFgflwOua1LseasNuJ1Xco7YOFMoKSFDPPJGR9awYlrlmfIkP6jnrYW6VoCgAUj GCnHpnkGgoty6TW4ioD+5PlqI2qyFJVk5J962qLncG34765zilhBSvzF5RgdM+isVINc6Fi2 62O3e2XGXcH0vZlfEAZ578d6hrcO3KjqcXPVtwN33XzBR9Bnke9Fbiw6iiW9+WlQdWmQsKDi k71EnjC89RUwRrabGjux4djDKwsBUl0jycfzFI/0FQOHbny2r7MuMFSlthK0hRCgM9TkcVsY MG9TW32Q81KYcQUpKHkAhR9ic9RQTWKt653gO6mlPTUpbJaitpDcbHoU9T+tdOtb1It64jNu iKZilolSYzWxOT+EkgZ4NaC46m+zGU225MumQyhKdwwQD3HvXC73ROpbO1Egxp8h5KiUKWgk o4+UAjiiNxB1zPkItV6RvEu1r2S2mztStvoo467sc1OtQarjxIzhkzU/3hOIzbeVLWSM447n NUVbLXc7rJksF8RikKLqpC/LBUPyk+tWXpzSYb0zFeTeXmJRCl+dDbS5k9/mI7Dpig7mpGob i2sCHGsDLaUpSqegK3k9yAeOK6I9hhPRXEIXcrxPhLV5iYrJQ06VdcEgAgZ9a3adOWzzGZCY rs65vL2edPWt0HuCR0H1rYSlSIltW1qbUTURO750KfDSEDqAEp56evWgxGw22yyzIdh21x5J LkZlPnSEnoPYY70tMUuuC7WsSlPt5SmXIcKU4B5OM7QeKj0jxC0hpyAqLYIb9ycKiUKIKG0k 9VZVyo1rIbesPFhlqJbI78eKh371bZ8qKEn1H5j+9Bkawl6Lu9ybh3VpYvDqghdxs7YVhR/7 xsYS4f8Ahwa0V30ZrXwymIu8Fb6I2AW7lB3bCk9nE9U+4UMVe2ivBHT2lJDc2RuuU5GFJdeH DavVIHTrVkraQtstrQlSCNpSRkEemKFefPD3x9gwmG7Zqm2swmyon423tbW8k8lbY6ZPUp/a r6tl1gXmA3NtMxmZGcGUusrCkn9qrDW/gFYdQlyXp4izT1c7UJyw4fdH5fqn9qpZ+DrzwdvX nJMi3pUrh5o+ZGkfXsfocGg9iilUtoj+Ia1XXy4er2k2qUcASkZLCz790frke9XHHkMyo6H4 rqHmXBuQ42oKSoeoI60R3UpSgUpSgVX2jrFA8JtPTG79fYvlTrip1D7o8lIUpAwjknJwgmp+ pQQkqUcJSMknsK8w+IeudRa/0sJiLTFZ041ektQ30qPnLdCF4CgVdClWchIweMmgti8eHF5a 1fN1BojU5sT9zCRNZXDS+hZH5hu6Hv06k8jOKztU6CmamtOm40m7hUmzSGX35LjOTKUhICjg H5SognvjNaCyeK90iTtSW3XtrjQp9ji/GBuEskOt/L8vKiM/OjBz+boMVg23xc1VHkWa56p0 7Fi6dvjwaivx3SXWtx+Uryo5GOeicjJ9qK32uvCdvXGuLXepk9LcOI0hp+J5RJeSlxSyN2eA d2OldM7wmemOayUi6ttp1KGg2PIP932K3c8/N6dq1E/xY1c5fNT2vTunok1djeWpTy1EJSwg qCiobgVLOBgJ9DwaxtQ+Olwh6O01erRbIrjl1TJTJZf3nylslAO3BHB3E89se9BJYfhZItGp dO3yzXZuPJttvZgXBJYJTOQhCUZ/FwSB3zjCfSoTpaFatc/xEy9Q2HzXbTDQmW8tbZQkyNmx Iwe+cq+qVVvNU+Ncu2ajscGywosmNcYsV9513cS2XjkJGCB+HB5rv11rm+6CuklNoh6ZatTG xYjPSUty5OUjcpDYWOhOPwk8Z5oNpbvDCazddWXO7Xv42df4jkNpzydojtqSQM884AQOMfh9 6w0eEEhzS+l9Ozby09bLJKXJlNCOR8YS6pYH4vlACinv1NbCL4lPz9f6Ys8OI19n321faBcc z5rZKXFBPBx+QDp61pJHi7dmdJasuyYEMvWO6JhMoO/a4kubcq5649MUEf8AELQX9i/DbVsh Mtp5m7XRmQ0y0z5YYT5iiEdecBWOMdKk2k/CyYL9YtQX3Ur91iW2MlVuiOtYLOU5AKs87c9c ZOB0AxWPdvGF4a205p6HAiSm56oaLg44lRDTj5SdqOcZCVZ5z19q1l18adSti+zbRZbYm12a V8Mr4p5XnH59gOwEd/bj1OKCRwvB9UXQeodPrubDj14lF9Er4b/BGUnGM5P4fUda4yvCW5tz rFPsWpjbZ1ttbdrddERLnmNpBBUgKPykgn/qO9iWOcq56ft095KUOSorTykp6AqQFED25rYU RULXgvNY0AdJt6hCIT1zM2S4I53ut4QA3+L1TnPqBxUk0t4ctaV17eL7CkMoh3BlDLMJlnYG AkJ75wfw+nep1SgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgU pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpWtv9yTZ9OXG5LISIkZx3J9UpJH9aDyj qhatb+PL7DZ3olXVEVH/ALtBCf8ARJr18hKUIShAwAMADsK8oeAtsXevFhqc8CsQ2XZayf5l fKP6qr1iKLpSlKIUpSgUpSgVwcaQ6ja6hK0nqFDIrnSgqnVvgNpvUElUy3+ZbJS1ZX5GNiz7 p7fpVSI8MNW6L1lanX4a5ML7QbJfjHckpSsHKh2455r1jiuJSFfiGcHIoteOdNt+V4xvsdN0 qa1+6HRUOguqjnelCFK2YSVjhPuPU1OrU0Gv4hQwo4Cr460T6blKT/vW71F4B6xYfcVBdj3N loHy8K8tW30x0zRVdPwHWGUKLbUplBDipIyBjug1lQrxMbjC2Rm/Mjvr3lKBlSU+iT2xyK2c ybPs3w9l1RYGYkdtSQtLjKklf+bcOM11aqtFvs3wrtvWhIkK3qXHkhwBB7Jxz+9Bxdet9zU2 ymAhmI0RHQpOUuFZ9uh96x5Fjj/ayY7Di2I2QFqeP4znHFfbVa4UqLLMS8LM1IKmWCgpDg6d ex+lfbrYrnJnwkOqWpT+GwtxKhtPqo9vrQbpvwsmrlIQ06XUZCydhAKPQepr7rq0SbVomzMy oRiBm4Sm2wfzpKGyFf6113C/6psjUduRKCPg0+SlLS87jj5Vk45GB0rO1neZF/8AC+C/NfD0 mNckpWAANgWycfvtoOf2xfbZpXSM6zrLzHwamXIhHyrKX1j5j+oreJ1Ja9Sj4CdMctzjavMe jrcDagpJ/Du74x0rRWy73VnQGlo1qDbiPPlFxotBalbXEng9uFVrtQw73qhkT0abEVC3wnDU YhwjOAVKPr/WgsSzR4S4rSGrh8YwoKUnzHh8wP8ArWwkPR2lRnjcGGY7isEFxPznHAzUHX4Y +RDLb1vfQ6hPyOpmIbSr1Uc966onh1aY6FuXG4wC2gAJSqcPmVnnIHQ9sURIpd9sdvmPouN5 jrDitqkAhe0Htx/rVQaijwImpJjdtWHIaHPu8HqDzx7VYESz6Kg3Zxx+fBaQxgKSFKJScdMH qSaxNSDw9kwJao095c5A/u/ktFIGOx7HPSioFBQl5PkoAU68vbtwchPtX1LKWWxveIP4yylJ BOD0J7VkM3KHFmtSrfFeZWnBWjzMgew9j71nOalibXHYtrSy86rC3FHfhOc8Z4zQZlsfjuOI Q5YFyPjG9m4hS1uOA9B6c9zUpxqtmMxb1Q/s1DTgILRbCBjonPU1D2r3cXXWm7S+/wCQ4sYS +QlIUByMjt3rPXNcUy+/Iu1thkbUrbQ6p11Sh6Z4HXrQdUqW3aNXuxrvKQ5Ge5kGOgK8tSjz 9TU409quPZDONis1zu8TH3JkvhLCcccDtz1qvPs+zmM/MTDuk1pKiC82k+WMDJO4/wC9Ta0x NTXZqQ5GjMQYPyoUVqIVsUn5XE569qDYq1XqS5yyq8XmFY7eggGLCR86xjpu9qiG5i5395zT lun6km5HlyX8ubV9AVAjH+1XPZ/AiwtqTI1FNmXt3AKQ85tbSepISKsq32qBaoyI9thsRmkD AS02EjH6URSmkvA2XcLmi8a/fQ7uG9MFgbUpJ7HHT6CrvhQY1thtxYTKGWWxhKEJAArJpRCl KUCseZDjXCKuNOjtyGHBhbTqApKh7g1kUoKO1t/Dvb5/mTNGPi3vnJMJ4ksqPok9U/1H0qrI F9154QXf4RwSISd2TEkjfHeHqnt+qTmvYmK192sltv8Ab1wbxCZmxl9W3kZH1HofcUWq60P4 7ae1N5cS8EWa4qwNryvuXD/lX2+hxVpJUFJCkkEEZBB61591t/DktHmTNESd6ept8pXP0Qv/ AGV+9QjTviPrbwxuP2XNQ8pho4XbbiD8o/yHqn9Mig9eUqAaJ8YNNa0Dcdt/7OuSusOUoAqP +RXRX+vtU/ojipKVoKVDKVDBB7ivLmuNK6r0FowWeQqC9p/7cS9Df3EvKcKF7QR0CdqTkY6n gkV6lrWXrT9q1HDbi3uC1NYadDyG3RkJWAQFfXCj+9BV9r8MtQagumqbtrtyHGnXmF8CyiES tDYGzDmD0GW0EDOT83SsKH4ba6u6bDp7VTtsb0/YX0updjqKnJKU8JGPpkcgYB7mrwpQecrf B1fN8QvEVGiXIe96UY8pqTwShanAFoPQKTg9f5vapEvwduEeDoS3ILEli1PyHbovftz5qmyQ kHqAEkfoPWrXt+n7XarjOnW6E1HlXBYXKdQOXlAk5P7n962dFeeIPgrqiPamfifhnpqLvHcK i+MCKygpTg/83T2FbHUHhVqyVqHVfwTFnlxb4svtT5Q3SGACVBpGfw5yEk9MAHOeKvalEUhM 0Brq2XbSV202xb1zLNZUQnRJe+QOfOFccZGF9aiMDTWrLnJ1poaQ1C+0pSmrm6lK8J8wuoVw r02rPFensV1hlsOlwISFqGCoJ5P60WqTi+EN5t7OiVMlh6XBuv2jeHVO8k72iAkn8W1KCPr9 axNR+DV31JM1ZeZMKG3cpsls2ppD2xKEBY3rXjjcUDnOckqPXmr7pRGt0/Ddt2mbZCkgedGi NMuBJyNyUAHn6itlSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAp SlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSut11LLK3F52oSVHHoKDspVYW3x80hdbtEt0 Vq5B+W+hhvfHSE7lKCRk7umTVn0ClKUCq58drg7A8I7mGUqPxK2461D8qVKGSf2x+tWNXRKi sTYq40xlt9hwbVtupCkqHoQetBRv8MlnKLde70tH+M6iM0rHUJG5X9SKvmsaFAi22IiLAjNR o7f4WmUBCU/QCsmgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg8h3L+5fxHuEcBOoUn93B/wBa9eCvIWuf7r/E HMX023dlf7lBr14RkYousaVb4c5ATMisyEjkB1sKx+9Qm8+C2irwg5tSYbhz95FOw8+w4qwK URQl2/hpYS2XNP315DqUkpTJQDlXblOMVrB4Y+K1skNfDXSPLSkAAKe3AAeoUK9HYpii1RKd DeLDkNIVNsjOOfJDKTz7nbUd8QbPq6J4YTHdZtQUEXRj4YxG0pyNqwScduRivS9Vn4/sed4R zVf91IZc/wDnA/3oKq0Ha9X33wvRG0UthDjNxfElThSFJSpLZTtJHHINZUnw28YH4oL9wW5j nyvjRnjp7VJf4Y3t2nr8xn8EttQH1R/4VeVB5kc8FvEG8x20XN+MlaXFHzHXipSgQOpHbjpX BP8ADfqYKO+fBwASCNxyrsP/ABr0/imKFeaHP4ctRyHN6rpA5PJ2qyOOlbZn+H+8R04j3G1p UUgL8yKVhRH68V6BxTFCvJPiHoe+eHEWKFzm5EWblClssBKUqxnHr64+lfNPaHsuobCxLauU hLihl2PvB2rHXP1Feg/FPTLOqfD64RSx50lhsvxdo+YOJ6Y/qK8padnix6zhuoW8y2h4IdDq cKSDwoKHsaC3I3hzpwx4iWo8uSlDqVJ3PHYv6jsPWp1C0npmJvcjWCC2pScKPlhWf3rFdbeY gFUVRdewCgAcLFbq0vhxbaVpUguNg+Wr8qsc0GC/EjqbXEdZQiM8kp8pLYAPYiq+02xKtd+n affnoehRkljY4klIDpJbz64HA5q1pMVveEfeJ2DIVu/F71Wmt7azG1hbpj6HDDlLQy40yoo+ 8TlSFFX6YxQXJpR6Q/puGJalKeaR5bpUjaVEcZx24rd1XelNSl7UcaOhKhBuUZTjfmElaHkH C0+mMVYlEKUpQKUpQKUpQKUpQK0mpNI2TV0ExL/Aalo/IpQwtB9UqHIrd1wccQ0grdWlKR1U o4AoPNGtv4ertaCubo95V0ipO74ZZCZDf/Cei/6Gsjwc8Q9XN60iaSu4kToqypC0SkHzom0E 53HnAxjB/SvRKZ0VSgEyWSScABwc1yTHZS+p9LSA8oYUsJG4j0JorvpSlEKUpQKUpQKUpQKU pQKUpQKUrHdlx2ZDMd59tt6QVBltSwFOYGTtHU4HJxQZFKxosuNOiIkw5DUlhf4HWlhaVc44 I4PIrJoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKZpQ KUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKxp//wB2yv8A3K/9DWTXU80H2HGl5CXElJx1wRigoHRsl+H/AAtX yRDecYebedKHGllKknc30I5FR2562vt3Z0ki33CYi320Q4kqQiQoGTJcSFrCjn5sBODnoc+t XfA8MbNbvD6Xo9iVPVb5alKcdW4gvAkgnBCMflHasVvwf043pe22Np6c3Ht0749LqXEeY876 rOzBGMDgDgCiq2utuuuota+IbqdTXaA3Ym1SWGI8lQQrCFHbjPA+Xt61gGVd71pDwtg/btyi rusmcxIktSV+YofEpSCTn5sA8Zq6mvDy0sXDUstMiYXNSNFqWCtGGwUqT938vBwo9c1gxPCi xxI+mWWpdwKdMvOvQyp1GXFOOBxXmfJyMjjGOKCsLZdr1oe4+ITDV4nXRdnhtiM5MdU5tUpa Rv2kkcbs/pXY07qLRiNEan/tVcbqdQOtCbBkvFxCkuBKsJSSeQFYz2OMelWw14c2QXy/3N/4 iSq/teTMYeWkt7cY+UBII6dcmtLYvBSwWO9xLiqdcrgmAsrhRZjwU1HVnIIAA6Hn680FWXrW l8gXfWlqYuMqO3Ov6IYuDjyi3Aa3u5A5ynIHbslXoKmmuUxo8216Ut931dKmRbdvLNmfGVjP +M+tSvm55x79RxUtd8KNPSY+pGZDkx1vUUgSJO5xGWXApSgWjt+XBWeufT1zhS/Bizy5FufN 4vSHoUUQlOokpSuSwCcIWUpHG07eMZAGeeaCqrjqnUl88GtMqF1lpuDl4XC+JbfUlbqcfLvI OT+LH6eta3WOvb1ftPWNy2XWZHFrtbaZy2X1oUuQpwtkKweSQ2Fc+pq7WPB3T8ew260omXL4 e3XH7RZJdb3Fzj5SdmCnjpjPvXQ94I6YdgXiGJFxbbu0tEp7Y63lspKyEIyjhP3h4OT05oIZ fbVctU+NerbcjUl1tke3wWpTTcWQoJJDLXGM4AJUTxUy8CZ0u4+GDMi4SnpTxlPAuPuFasAj AyeakTOhrazrC76jEiUZl4jCM+2Vp8tKQlKcpG3IOEDqT3rv0fpCBonTyLPaXpL0dLinAqSp Kl5V15SkD+lBIaUpRA9OKUrpkSGYsdb8l1DLTaSpbjiglKQO5J6Cg7qVhwLpAubal2ydGmIQ cKVHeS4En0JBOK4Qr1a7m6tu23KHLcQMqTHkJcKR6kA8UHlPxeT8L45XBfT+8R3P/lRXrhCt 7aVeoBqBao8IdOar1axqC5GSmQjZ5zTSwEP7Pw7uM+3HWp8AEgADAFFcqUpRClKUCoJ40Mef 4P34d0MpX+y0mp3UV8TWPiPC/UTeM/3FxX7DP+1BU/8ADDI+91FH9Qw5/wDjivQOOK81/wAM j23Vd6Z/ngoV+y//ABr0qKLpSlKI+Y+bPPSvtKUHFSQpOFdD1FeRvEy1xrV4nXGHMiBhpyQJ CHm/+7V1Kh9a9dmqQ/iCRIgJtlyZZKoj+6NMKW0qKsjKBz75ouMm3PN3XTlsXFnKX5JSVOJQ fvAnsfrW8jSX2rzGLmUbs5ZDecY6kq7VA/De6sv28QIofDUZOEsSW9hJPcGpilW67IcW6os+ XtcSlXyKB+vU0E7fbLzKsJTuIwM8g1XviZp37S0e/HdCvPjj4hgtnG5aOmam9nuSZ0HcpG1x o7VJAPQcA/Sui5sRH5YDytzmMFGe3sKCsbbdIjGgk3e0EOzLYpF0EbdktBXyuAY7deKu+3zm blbo82K4lxmQ2lxC0nIIIzVFeHlvTp7WN2t0qTGDXnrC2zwpLTudo/X0q2dDR023TybTnKoL imwDjOwklJ49jQSelKUQpSlApSlApSlAqv8Axy//AAM33/8AZ/8A94bqwKiXifp6fqrw4udm tKW1TJPleWHF7U/K8hZyfok0FJXHRFm0xI8MbpakPJk3WVFdklxwqBVllXA7cqNTS4eLeq/t 3VFtsWnI882N5SlulZSEMIKgpSgVDco4GAn0PBrZai0Fe7nF8O24rbJOn3GFTtzoG0IDWdv8 34FVB4ETWMvXniO3ogQnC/L+GltyThQS4p0BaDkAFOFdc/i6GipnN8ZXHtJaclWC0CZetQOK ZYhrcwhpaFBKsnjI3EY6cHJIxWZpzxJus6RqGzals7Vtv1liLllptze06gJyD1909zkK7VoH /CO+2bSulJGm34r2oNPurfW06oht8uLCikHjgYxzjIJ5BxWp1FaNV6dsGr9eam+Bj3e6xkW5 EVj50ssrUhCjnPXalOOT6n0oNnZvF/WEufphdzsdrYtmoZgjsOtrUVkBwIWcbjggnuK2V78V NSLv98iaM06xcYOnc/HyH3tqiRncEjI6bV/zE7c47VXWoLbrjSmktLXW5W+0NwNNvJdhFpal KcU4pK/vBu5yU9tvU1NrhonXdiveo1aLbt0u26oyt5Uhe1cVS924gEj/ALxeMbuMccYIbnUH ixMToPT2oNK25qQ/e5YipjSlH5F/MkpyCPzpxk4GOeK1kPxZ1Si36tTfbNAiXHT8dtzyEKUp JUpQGFELIIwexrrX4X6ijp0Vp+IYrlnsr6Z86ZvwpT/mqUtKR1IA4Tx35rJu3hxf5lz8QX2W 45Rf2WkQsugZKSCd3p0oOdu8UdXQdLSdT6v05Fj2cwkvQnIr43SXFqSG043qKQQokkp4x+ld li8UNRo1NZrdrfTzNtjagRut78d3ccnGAoZPPKfQjcOPTb3bQMm+eCcPSb7rbFwjwo6ErJ3I S62E8EjscEZ981HLTorXOo9V6cma6bt8ODpkBTAjL3rlLG3CjgnHKEE9OnA54DUveOmpGUXK WbdY1RbdMMZTKpKkSHfmwChBUSfcgHHNTXWGt9S2iFCmWW22pph+EmS4LrMS0veRnykp3AlQ GP1OKrqR4Q6uMS8xG7HZ3XZ80vsXJyTh+OnfuwnHTOP6mt5e/DPVrmqosssWq/trs7VvXIuX zpiOJQlKnghXU5BUOv4jnFB2Xnxk1MjR1v1XZNPQ1Wh1oIluSHslmR5ikFAAUCRwkg4/NWTM 8VtU2CLpt/Vtnt1tTeLgW3VBwrDcQBk+aClZwfvF8H+UcevT/wCTLUX/AJAv7J+VH+1fjPO2 +cNm3zN34vpWw8R9B32/xdHfZEKDMXZjukx5ax5TmA18hB/Ek7CCPSg2+sPE6FbNAStRaTkw bsqO+20obypKdxx8wBBBxUZ1Lq21X/U79k1raoj1nt9nTd/NStxDyXChJ2pUlQ678Y78VpHP BzVMrT2pVri2uDMuz7BZt0JexhpKF7ifQew579K2l58IbxfvEq3zZvkosYixmZoD3zOhpCSU be4KkAf17UEh8FdZO6qsM2MbXFtke1rbYjx4wVhKSDwdxJzx1qzqgHhrpC66YumqX7q2yhF0 uSpMfylhXyFSjyO3UcVP6IUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgU70pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKi/iV /wDgw1H/AP457/8AFNSitHrG0yL7ou72uCUCRMiOMtlw4TuUMDJ9KDzv4dahXoOy6iS45tFx sKbhDKjj70KLQA/51n9E1meEbyNB3rVMyehS/gLI1JcbHBKlJQvZ9cq21Ibx4IXa7WjR8dTk NLttZMW5nzTgtebvGw7fm4UvrjtUlPhhMn6z1lKuDjDVsv8ACEZktKy42QEYJTjHBTnrRWkg +K2soIsl71TZ7e3p2+PhllcYq81gKPyk5Uc8AnpyB26VtJuvNZah11drN4f263ri2RYblvzy fvHMkFIwoY5SoD6E5FaqF4Wa1uAsdi1TdLavTtlkB5sRwouvBJ+VJykdiR7AnrW0l6E1rp3W 14vPh7cLYI96UHZMe4JV8jmSSoYBzypRBz+YjBxmg10nX/ikxrtOlEWnThuDrJkNAh3aW+eS rzOvymrpTu2DfjdjnHrUEk6NuTvjhE1alUf7OZtxjKSVnzN/zdsYx8w71PaIUpXwZ5zz6UH2 tPqxgSdG3lkjPmQHk4/5DW4rFuLXn2yU1/3jK0/ukig8x/w3v+X4kvt/97blj9lJNephXkvw Fc+G8YojR43sSGz+ic/7V60FF0pSlEKUpQKhHi5aH7x4a3JENOZMYCS1xzlBzx74zU3rHnNB +BIZUneHGlJKfXIxQeSNMaidt9xis3Rp9yVKcQUO+ZlJbX3z09qs+Pc/hZCmGtuMAblArHU5 SAO/vVUNxYNxXG09IlyIM5h11lxKwEoRtWSkZPt/WrNQxIbkRGxsCMBHmA8qVjAz9aKnGnbk 9GVIYdC1BCgA44PxH0HrWzkvJeLry2uUpGXAnoPQe9VFrfXs7QOoYMK3WiK807FRIfflblfE E5BSgg4SE4xxzmpbofXmntVsCJbJK4U9Zyq3TFgqJ7+Wrose3X2oInry2MQ9e26+XFhfwExI jqUhe1ReSdzZx6cCrbtVzdc1BAW02pyHcIZytG3CHEn8x75GelRXxUsCpmnm3ER1P/BuJfWC cHA4V+wJP6VjeE0BufdES4BkqstpaU1BceWpXmrWfmIPQgdKC46UpRClKUClKUClKUCtBrTV DOi9KSr7JjuSWoxQC02oBStywnqf+Kt/UE8YrXOvHhZdINqivTJTimShllBUpWHUE4A9gTQa 2V42WeN4ewtVfASFply1RBEC070KTuJJPTGAD/zCsVeutMaTjw7xZtPy37zq9tEv4GLlbrvU gq5IHK1Y2jnnjiq5l+HGpDOuMBNrlrtcaC9cIqAydrkp6O0lSB6qCu3baakj1g1JpiZoTV8O wS7obZaEwptvaSfOaO1YztwTn7w9B+XnGaKnNs8VIl70xNuVqst0kT4D6Y8m1Ia/vDa1HA49 ODz/AJTkVgM+LNtuVq1Ci86dlRZljZD8m3SwlW9OQBgnjPI6juMZqPach6htsPV2rLvpe5f/ AGjkBAtUNREppkhe5zGM7huAHAOcnjitDZdK6gNo10bdp67RbXcYKUxWrm2DMdeCk8dNxH4z 6dOp5oLO0frsa+eEZ/R9xh25Ufz2pU2PmO5ggAJJGCecjHoasCox4dQpNu8OLFDnsLjyWYaE ONOJwpB9CKk9EKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK4qG5JB6EYrlSg8h+FyvgPHiA2eMTpDP7hYr14K8hWf /wA3fxGspPAbv6k/usj/AHr16KLpSlKIUpSgUpSg84eIlktdr8Ubi1cozaG7mhqVHkFCilCw SFbiO5IqU2u3w5EMyXJTzgc+ZBHHIH5R6VO9caJj61t0dl2S5EkRXfNYfbSFFKsY6HqKgkSF qHRzEeBd7C5cYKdyPi4bnmbE9dxT1/SivrlvtkmzO2i428XCC2rPw769y0KVzuQofMg+9V1q zwTuVvbVc9IKduEZA8xURR/vUf6Y4Xj1HPtVtRTZYwE2dKRAjSeFNyR5RcJ6Dnms9Ot9Px3E xrTIM6QlYbTHgoLiiccAq7D3NBRVn8XLomzyNPaxL82G40qP8Wkf3uKCMd/xgeiufevQ/hxO 06/ouBE0nPblxIjSWzt+VaTjnenqk5qJXDwsX4hMTp+rYUWzT3XMwXIKfvm0Y/7c9HCf3HrV NX3RmtfCW8C4x3Hmmkqw3coRJbUPRY7fRXFB7BpVHaC/iGhXDyoGtW0QZBwlM9ofcrP+Yfk+ vT6VdceQzKjofiuoeZcG5DjagpKh6gjrRHdSlYE282y2uIbuNxiRFrGUpffSgq+gJ5oM+lcE LS4gLQoKSoZSoHII9a50ClKUClKUClK1L+pLLGkvR37pGbeYebYdaU6ApLjmNiSOuTuGKDbU pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgU pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUr4T6da+0ClKUClKUClKU ClKUClKUClKUClKUCmaUoFKUoFKUoFKUoPIWp/8Azf8AxEyVjjZfG3P3Wk/7168qh9a+C9/v ni19uW12Om2yX2n3XVrwtkpxuG3v+HjHrV8UH2lKUClKUClKUClKUGDOtFuuYSLjBjygg5SH mwrafUZrnDtkG3pKYMNiMD1DTYTn9qy6UCup9hqQypmQ2h1tY2qQtIUlQ9CD1rtpQUjr3+Hy Bc/Nn6MWi3SjlSoTh+4cP+U9UH+n0qvtB3TX2gNdQ9PCHMCH5KUPW55BU2pJOCtB6DjncDjj mvV1fMAnOBkdDRXXJeEeK6+QVBpBWQO+BmqI8K9CWnxGtVz1Xrdty6TZs1aAC+tCWgADxtIP 5sAdAAMVfZAUkhQyDwQapyN4c690VcJ7XhzercmzzXS6mNOQd0dR9PlIOBgZ74GRxQLpqXWV r1+nQegWLauPbrcyWRNSdwbShI5VuGTyO1apjxk1Qvw1Yvrjdv8AjV6g+zVAMq2eV5IX03dc nrmplYdDagieJ6NV3qbCkFdnahyC0pQWt8JQFrCdgSElSVEdOo4FQ9zwT1Krwy/s83PtaZov qrkHA84Gw2WQgDPl53ZGemMd6DeQPFidePHJnStubjmy73mVPFBK3FttLUopVnGN6cdOg96j 8Px4lueF1wuMqXbkalblhEaH5agFtZbyrbnngr79qk9l8KJOn9Z6SuUF+KYVlguMywpSg668 tLu5aRtwQVOdyMAe1aOF4Fy2fCm42KS1ZHNQvyw7HuG0ny28t5T5hb3jhK+AMfN7mg2iPFp6 368tVv1DKhQrVKszMx15SSCHlozgHPTPbFa6H42T2tB32/TGIkp6PcxBt6GklCF7gVJKuSTw CeMZx261uo3hU+7r613a+NWqfbIlmagux3kl0qdQjbuCVI2kZ6EnPtWpY8Epzmhb5YpkyCw7 KuYnwFxwooawCAlQKRjgkcZxnv0oNtp7XeroWvYOmPEG3QY67qwXoj8EnCFAElCsqP8AKR9c dQar2X4jMv6Pg6xm2W0yNYOTlsxXvhzhDLSUqLhTu5IyACemeOlWDp7Qmr5uvIGp/EGfBfct TBaiMQgSFqIIK1ZA/mJ+uOgFRew+At6t2mL6xPm2966TIyY0ApdcLTCSsKcJJRkE7QOAe/rQ XJpK5v3rRtnucsIEiZCafdDYwncpAJwPTJrc1ptKWp+x6QtFrmKQp+FDaYcU2SUlSUAEgkA4 49BW5ohSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSgz3pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUp QKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQUrJ8Y71C8YVaakwreLQm5IhKkBtYdTv4SSrftzn26A13a08 X7zYvFBrTlohwnYSHozEl19talpW7yQCFgD5SMcHkGoLqm1ruOofE1+PkSLa/HmsqHVJQsgn 9EqUaxlpfulltOrJydsm/wCrUu4HQNo4SkewJWP0or0Retaac05Mai3u8xIT7gylt1z5sepH Ye5r5eda6b0/EjSrxeYsdmWN0de7f5yeOU7c5HI5HrVKT5Gmrd4k+II8RWW1yH2gbaZDBXlB SrGzg4VjywDx0PI5rJ00+xF8GbLEutxs1turnnu25y+Rg4kRlL+YJ3AgZOD7jHBFBcZ1ppwW +FON4imJPd8mO+F5Q4vptz2Psa+P6105FRcXH7xGbRbHUszCpR+4WokBJ9yQf2rz3En2xP8A DU7bjDeVOk3nyYp37i6+Nii4jgEAI+XHPJ688aqczcos2+yb7ibCg6ghqvTbYx5yh5oJz6Z3 j6qFB6WueutMWYxk3S9xIapbYdZS6vBUg9FEdQD6nFZydRWh28tWlu4MqnusCQ2wlWSts9Fj sRXnrUSi54ran+KuFijx7tDQqLKvDK1tuR1Np2llQGAcYwfVPFSS2eHmsYqtMak0feLVMfYt QilyR5gbW2VLKFAFOSNi08HBBT3oLbh6ssM+0yrnGu0VcGIstyJBc2oaUMZBJxjqP3rjZNYa e1Gl82S7xZvkDLqW1/MgepSece/SvM7LUtXgVOWtK3IzWqQqf5OeUeSBn6biOvcpqaW6Rp65 eOMB/wAOW2kW1qzvfaBislpr/DWBlOBzktZ4647g0Fvq11phFiRelXqKLc495CJJV8qnP5R6 ng1v0KC0BSehGRXk/Sa1WyNoi8akHn6XauD6NgGEsSCeFr9R+FX0QofX1gFBSQpJBBGQR3oO dKUohSlKBSlKBSlKDpkO+TGddxu8tJVjOM4GaqrS/jnG1DY9Q3CRZvgV2eIJSGfi/M+IHIxn YNvzbRnB/F7VacxCnIT6EDKlNqAHqcV5rheEerharHH+zXY/xi1wrukOI+7jiQhxKjhXI6nj J+WirFtXjfAm6AuGqbnaXISYksRGorcjzVPuFIUMEpSB1OfYHr0rO034qyLtqA2K/aYmWK6P RVSobDrm/wCJSElWAdqSDgHseh6EYqCnws1HM8OL5ARBEWe3fzcYTC1pw+2EbcA5wOFHGfTH et5bLdrTVniPC1be9OCzossJxDEVb4KpTxQoAA8YBK+/AAxk80G7t3ilc06ztmn9TaQfsrl0 B+GcM1L5PXG5ISMDj149Kw7H4v3nUGovgLfoaU7CbuAhSLg1LK0MDeElah5XYHdjP61HbRpn UMzxdtuobbo2Rpn+8OPXZ6TMD6Ht5yvbnpn5gNv8w6AVNPCLTt207Cv6L1DVFVKuzj7IUpJ3 tkDCuCaCxqUpRClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClK UClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCsWOtSpklKi SElOB6cUpQZVKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoMD7Jtu99z7Pib5nyy VeQnL49FnHzfrXz7EtSo7Ec2yGWIyt7LXkJ2tKznKRjAOfSlKDjdLHabqW3Lra4U5bJ+7VJj odKPoVA4r7c7FaLs0lu62uFOQ2n5EyY6HQn6BQOKUoPn2FaNkdv7LhbIR3RU/Dowwcg5QMfL yAePSuRslqcRIS5bYakzCFyQWE4fIOQV8fNzzzSlB1ydO2W4R2WJ9ngSmY+UstvRkLS0PRII wOg6elZ7LLbDYZYbS202AlCEDASB0AApSgxo9qt0WK5HiwIzLL5y602ylKXMjB3ADBz7112y y2q0tKatVshwW3T94iNHQ2F/UJAzSlB9+wrQYQt/2VC+DB3/AA/w6PL3eu3GM+9ZrbSGUBtp AQhACUpSMAAdBSlB2UpSgUpSgUpSgUpSgUpSgU70pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKU pQKUpQKUpQKUpQKUpQf/2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAWQCHgMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAwEBAQEB AAAAAAAAAAAABQYHBAMCCAH/xABVEAABAgUDAgMFBQQGBgcGBAcBAgMABAUGEQcSITFBE1Fh FCIycYEIFSORoRZCUsEXJDNigrElcpKi0fAYQ2NzsuHxJjRFU5PCNTY3g0RUVWSjs9L/xAAV AQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAf/EABgRAQEAAwAAAAAAAAAAAAAAAAABESFB/9oADAMBAAIR AxEAPwD9IwhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCARnN6apu21dzFt0e3Zmu1F6X D3hsO7duSeMBKj0BJPbiNGjGaQw9M/aurK5hSXBKU0Lb2j+zSUNAA+vvn8/pASzeq9eLgQ7p nciTjnayoj152gR8r1Uuc7SxphXlp2kq8TKCDnoBsORGpQgMuVqjdS9qZfTCtlW3K/FWUAHB 4B2cjjrx8o+mtVLmUob9MK8lOOSkkkfQoEafCAzBeqF1qdSiU0urSwpOcvO+Hj0+Aj9Y/szq DfjUw0hvTCbIUQT/AKQQrgg9wnCTnz/nGnQgMtZ1OvEuhl/S+rB3OCUPZQTj+IowBnPeOr+k C9Q5tVphP4BPIqDZ88fuxpEIDM16iXs0FqXpdUNiQSCifQpR5/hCI+mtRL1cyTpfPpQD1+8E A9+xQPKNKhAZg5qVebQClaW1Ipzg7ZwKP5Bv5wXqfdhA8DS+sKOQD4j23/7D6fr5Rp8IDLm9 V7lVkL0wr6cKwMBR/wA0CPo6r3AB/wDplcec4/sj5/6safCAzB7WNyV8JM9Yd1MOO52pMl8R AzxyMx7WxrBL3HerVtu0CpUx95pTiFTgCSNqSo5T1AwODGkRk1wIMr9p+15hY/DmqW6ylWf3 kpeP8x+cFa1CEIIQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQ hCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhHypQSkqUQABkk9oD6hCEAhCEAhCEAhCEAjLrp0mqNXvt66KDdsz QpqYbQ26GmCokJSE9QtOQdqeD358hGowgPzfqLZF2WdQWKq5qBVam6/OIlg0Vut4Kwogg+Ir yPGB1i5M6GzKJVtLl+V72hOdy23SlH0TuyOcHrHt9odamtO5J1tYQtuqsqSo9iEOdI1ZJykH zgrJzog/+Ctm/LiQ8nPiOGYJ3DoNvIKePUx/X9Gas4EeFqRcaTyXC48tW4+Y98Y/WK1QKdd2 ot1XPNy19VGkIptRWyww0Fqb27lBIwFJTgBIHQk9T62xenmoMxKqQ/qjMoUtOFBqnpTjzwoL BHzGDAeI0ovFDyVtarVjCRtAWypXH1dwT64jjVovdQeC2tUqwn3t3wu5BPU/23nHurSG7XHA 49qpW/Ezz4YcSMY8g7849laO1d5t0TepFyOlfw4fUEjzyN5zx8oDgXoxd6lqV/SnViVqyolL oz6/23XAEfI0cvR0FmY1RqngpOUEeKVEn4s/i/zPU9O803o8+Eth+/7sWU9SmfKR9M5x+sea 9EWHm1Jmb0ul3JyN08CM4xyCnmAhv6F7r9owNUqptHU/i7geMceN8o91aL3YEBDeqlY2joCl 30/7aO6X+z3aTfvzM3Vpp8nJeXNAKJ8+Ex7nQ+j+0qcRcVyNtE/2CZ8bcfw5256k9+8BGp0Z ulCkqTqpWtyeRlLhGe3HjR3taY3khtKXNUqmcHJxLdec9S5HX/Q1TWGlIpVyXNTtxyTL1Igd +2PM5j+s6QSsm4HKdd11yigverw6kCFHjOQU89O8BCv6N3O+4tS9UK2SVZTnxOBj/vfPHSPh zTXU1qVU3L6lOuZGPxErB/2skj5xJWVO1inaw3FbNUr01VJZmSamJYTmN/O3JGABxvwcdePK NQgMA07tW9bptRc8nUapU9SJtxlTBSp8pUgjOVFwHny/4xodB0xZplysV+s12qV6oyrRRLrn ncpZKgQopSOmcnAzx+WIjQlKpSiXLTnSVOylemEqV2PuoH+aTGpwH9hCEEIQhAIQhAIQhAIQ hAIQhAIQhAIQjO9aqVW6rp84bbdmxMyswh9bMoSFvIGQRxycZCsf3flAaHCPzlZundRva12p +i6jVNoJ/CmpR1tz8F4D3k/2vTBGDjkfkOie02XQ5hMncurxkkJQVtsLfUlYzzkIU7wMjOe5 9YK/Qscc1VafIEienpaWITuIeeSjA8+T0j86qtilMEtr1xA5ysNqWpJ4wcEPYJ7fKO6T030n cSmYntQPalYyvdPstlZwMnBBV58f8IDaZ++LVpigmfuKmMKUMhKppGSPkDmIVOslgKfLIuRj eDjJZdCf9rbjt5xQW7e0JpLqjMVOXnChJBC5xx0HnqPD6njt2iSXUNCFyze5FI2NoONsq6FE cdcJyo/PJ6+sBZXNcNPWlbTX8kfwyj5H57IDXHTw/wDx/HOOZN/z/wBSIOWvTRORYS3Lpo6E DH/whZJxxkkt5J9Y837z0Pmjh5ikKLigSoUZaST5k+EDAWler1hoaDirllSlQJAShZPHoE5H T69o9WtWLGeCSi5ZIbhkbypPl1yOOv8An5GKH+0WgicoEtIEH977tfP/ANme0fQrGgqEJmfB pvvcbTIvEjr+5t4/LygL6vVWxkdbnkT8lk/5D0iLd100+bOBXFL93OUSbx+nwdYqjdb0C8YK SzIblfxSExtH0KMR7pvfRCn5blpGmubTuymkKVkjyKkQEvMfaCsVhSQ1MT0yFHBU1KkBPPU7 iP0jSpaZbm5RqZl1bm3kJcQfNJGRGMSuqulP3o2mXtcNBxQT7WKQ0EhXYce9nk9o26CEIQgE IQgEIQgEIQgEIRzT09K02SdnKhMNy0syne466oJSgeZJgPYqCUkqIAAySe0Ybqxfhuy3qrbt kSs1UmpTDtUn5cZZbaT7xSFZ97kc+iTjPbvqFfq+sc+9QrRU7T7WSdlQqy2yFTA7ttg+f+XX A4Om0C2aRbVERSqRJtsSiRhScZLpIwVLP7xPmYKz3RfU2UuKiyduVMlirybAba3kkTbaBgKS T+8AOR6ZHcDWozvUXThFcocpNWs01Ta5RsLpy2AGhhJz4XHAHcdgfIEx6aa6kJu6WcpdZb9h uSRyibk1pKN204Kkg/qOx9IDQYQhBCEIQCEIQCEIQGT/AGiW216cSqnc7W6oyrg4/ccB/Qxq ycbRt6Y4jJvtFqQdPZFpa1J8WqtJwgZJHhuZ47/+kawgBLaQM4AAGesBkuiA2Ve+W93w1lXu 8YHvL5z9P0jXYyHRltTF66iMKUlZRVuVjqr8R7/n8416AQhCAQhCAQhCAQhCAymXbVLfajmy 0pX9aoQU6D04UkDHH9wfr8o1aMplt6/tSTniKOG6EPDCe43I4P1J/SNWgMt0RfVOyV2T61JC pm4JhZbT0SSEnP8AvfpGpRln2f0q/o/nXnEJC3qq+tSk/vnCBnoMdMfSNTgEIQgEIQgEIQgE IQgEIQgEIQgEIQgEIQgMfqVOZtr7Q1CFCmXZNNeamXqhKpWfCdWG1kLKc4ySPoU57mK5ZGm1 O1G00qNVqbrn7RVCccJqb2V7FJUDwkEApIyD8z5CL5W2Q/8AaCtwqbQUsUiZcKiOQCSn+f6m K3Zz9XodImLHsV2Xqs2xMOqerO0plJFKjwnOD4jnfaOATjnBgrza09FrUf2a7bqoVMkFhLW5 ily6HnRk5HiOJJJ9cHvHJKWXp5ZjtSlJ9xU+69R1VJiqTjCJhlppS9idiBwpQJQfXPbOI/tS sGWrlwM2w/NvVyvOKbma9WpjKhJsjkMtdkFR6DrjPbgfzWZyQo9wCXX4UswbYelZZsJAyrxU hKB6ADIHoYDtnLUtqRlX6Xd9127LybrSXEMyFNlpSZVnkK/eVyMfCMnzxwYWSclZShzjVhMy 0h4dyS8hKiak/EM2h1tKcPeKCsDO5XbvgDjG30yUlDTKZOTDLCppEq223MONjeMpHAJ5GT2z GP1FxL99zjrATsN9U5twDnBQyoZ/2gfrAWYN2+94n3lXrflkUoqlKqpqlMsHx1ApQAp3cAEn JGAclPlkRS9JKh98Vm5KbTpeUdqUxvel6zUPxFFhKg2gBnABABV0KRyARgYjcpWq06qzc9JS 6i67IuBuYSplQCVkZwCoYVx5Zj8/0imOyWmlv3zSFvMKpc/MonFy7Y8VUm66UqI46pGcdhuJ 4xATzNuUi0tfqQuqVH7zdqss6krWltO2aPu4U2gAJSUHAGOpi66oU+jUzTS4KgmjSRf9jLSX EyyAtJUdiTnGfd359Ijq9p7alRsgSNtJlJeqTqRP0yZW9mYmHQneFb1HerIznsM5xxEfcV3q vT7O9aqRZ9nnEIEvOS+M+E4l1G7g9Bg555GfSAr9W0atal6UTNwNGcen00xM0kuzA2JWUA8A AZGc4BzHG/Y9AutdTnqXQZ6cqEjLSKXpenzjMs0+861uWoJUg7APd6dTnjqTe6lcDVxaQ3JJ GiVelop9JUjdUJYMpcKWzgIOTnlP5EecQWghm6nT6tNMzXgBMzKJcWhkfjIbY2+HhXTtlXU8 4xngJzT9puj6gVm1KdIiRpVNk5eYEqcOn2lxKVKcU4eSrB29cYTxGqRnGnyBO6kX/WFJRuVP tSScdQGUbT+fu/lGjwQhCEAhCEAhCEAhHhMPtSsut+ZdQy00krW4tQSlKRySSegjKK5qdWLx nHaFpFLe1upTmZqrqdjbAzj3N+OfUj5A9QF5uy/KBZcmHa3OhLq/7OVa9953/VR1x6nA9YoE vRLk1cqjc1ekk/Q7XlVBxilBRS5Nq6grPBxjvgdcDnJifs/SSn0Ko/f1wTLleuFxQcXOTPKW 1+aEnuOyjzwMYjRYDlkJCUpci1J06WalZZlO1tllASlI9AI6oQgEZxqRpum4G1162QZG65ba 5LzTLhbL23jao9M44B+QJxGjwgM/0y1AduiVfpVwsewXHTiETcs4Nhd/vpSefmO3HYiNAjPN StOP2saaq9Be+77kkPflppB2l3HIQoj9D2+RiQ0/vlu7KeuTqDS5Gv0/DdQkXU7VJWMZWkfw E/l08iQucIQgEIQgEIQgMf8AtDpQ7a9CYKilTlXbA2qwrGxYJH5jmNfAwAOvqYxX7SzpTadF aSFAqnyoKGeMIP8Ax/SNpQdyAeuRnpiAx/RJpUteeocu5tKm6okEp7nxH/8AhGxRjGi25Oou o6FLSo/eQJJHvKPiv8/8+cbPAIQhAIQhAIQhAIQhAZJJOKb+1TUk5Kw5RQnlWNg/DPHnyOnr GrTDwYlXXiMhtBXjzwMxlpIP2pk7cnFC97ODj3v07RptRKU0uaKzhIZWSfIbTAZr9nlXiaYq WUgKVUHiojucJjVIyz7PJUdKUBR4E68B8uI1OAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCARwVWrS VEpj9QqkyiWlWEFbjrh4AH+Z8gOTHPcNyUy1aM7U63NJl5dHc/E4rHCUjuo46Rn1DoVS1NrD Nz3vJqlaLLkKpNFcJwvuHnR3z2B6+WPiDleoFS1Wupi4W3J6gW4iTMojJ2TM+2okqwn9xCuB k5yAMDniz3bVWrCtJql2fTULqUwhTVNkJZvJyE5U4QOoSPeJPU4yeYtNarEhbtGmKpVX0y8n LJ3OLPbsAB3JJAA8zFA0rnGriNbv6pq8J+oTKpaXDzg2y0q3jageWScq8yM94Kl9JZenfsDK VKnzD02/VFKmp2bmE4cefKile75FJAHkM98xnv2g7frtTrVMnqPITL8s1Kll95kEgbnAAk48 9w/P0ie0nuS3qBQazS564KdLNSdcmmpUPzTbe5rIKSkEjIJ3EYyIudw6iW3bEwmUn57xp9ZA RIyiS8+okZA2J6ZHTOMwFhl5RtiSl5ZQC0sIQlO4A8pAwfnxGO1y3ahbVIVU6ouX9tqF6S8+ 2htW5KUeJhAzgZOMn5fWOi673vqXoTtRmWJGzpJY2sCYV7VOzC+yUNjgKPkRx3PeKlNVebpd t0w6i3N7dPu16TfmKZ4yXHZFhvcpRUhPKScjI7cd+IDeWUV0XLMrmHZEUQMAMNtpUZhTvGVK J90DqABnt0ij6PSUrWNGUyk6yFyU67NIU0VZyhTigR147/5+sTlS1Es6ZoEyWLspbftEutLZ 9pG9BKTglAO4fLAMVrRe66LJaT0yWqlZp8m8w48gomJpDasF1ShwSOxgPrSMsy05O21XpVk3 FbWZZmZWkFxcmo7kbVdcDPTsFJ84purqZmzZ64pCQp6vui62WXg42khLM0hwFXPT3gCSP7wP nE7qRdVv0ivU68LYq9LnZ9hKpWoSsrPJDs3LLAHBSSdyTgg9RwegjP61dNKq2nrokqi1RFNT CZuXo7b7029NP70guPPLGAAnlKfMZJ7QG8amBbOj9cS6RvTIbVEDjPAilaGsVGnmryUjJJmK WmqOtPT70zhaC22kJSlGDvzkc+6APPpFHufX2buiy5uhTFBZYdnGvDdmUTJwOQchG30/ijgs fWmbsa0RRZOjMTKw846Jh14jJVjGUgc4x588dIDZtHVeOi8JpSFIW9cs0TkY/hOP1MaVGA6O akUSSmHpCpPzf3rcNUVMFpEufZ2XHDgJSdxPJxzjyB6ZjfoIQhCAQhCARx1KoylIpczUai6G ZaVbLrrh/dSBk9Ovyjsig62JfOj9bMu74ZCWt3HxJ8VGR9YDL370RqzcM5K1y5Je2rQlVAmV XMIafnBk7evU8ZI5A44J5jRKLfml9o0tFLo9akZaXaOMNJWverHKioJO4nHX5ekZ7QGLUlKL QqTT7D/ae4n5NqZnkA4DKVgKClrVlIJSoEDgcgExLVSXnJcOVJ7RugyDEvjDk9PS6Ekdht4T ngf5QVdV646eoVt/aDcc492Tfx+eyI937QNituhCJmddHHvolTgfng8fKIqm0660yrczT9K7 WkiEpcZKnWt4Ocg5A649R/KJnGqk4opVRLSlVlHDzy3F7TjHbP8AlAex140/G7/S7xweP6m7 73y92PJevthJCttRml46bZRfvfLIjzRQ9VmEhbE/aQcGVbRKuJG49eQn9YIo2riSD95WklST 7pTLucDy+Dp0gOH/AKRtpq/sqXXHEg4Kky7fHH/efP8AKPpP2g6Gp1TSrduBLiSo7BLIJCR3 I38ds+XnEk3L6xMNlJmrSe3cAqS+PD4HPAGec/n5dOZcnrT7SEN1O2S2QDv2LAHmMbM9/wBB 05gPNvX6gHb7XQrglgSPeVKJIAPQ/Hn16dop186jWXVHWLktqcnKfdchgsOeyEeMnoWnexBB PP8A6RdCnWsZwu11e928TkD+R/n2j4a1Au6h31RLfu6h0tv73VtS9IPqJB6ZIOehxx5dDAWP Te/2dQrdVPtybkpMS6wzMtq5RvwDlB7jnvgj9TdIyTQKXmJagXC2VFyTFYdDCj+8QlIUeeec J6n+ca3BCEIQCEIQGPfaLQl60qIx7yXHKsgJcA+EeGsHnz5H5RsMZB9o5K0WBTZlsgFiqtq5 /wC7c/nGtsOeNLtuYxvQFY+YgMb0oaQ1rPqCEuKWfalH3j1y6sngccHiNojGdOFJVr7fhbwp OSCUIwAd4yD65z88Exs0AhCEAhCEAhCEAhH83DOMjPlHmt5tDqELWlK1khCScFWBk4HeAy+i tM/9Jy43Fkh77naKEkcY/CCjn6D840qpoQ5SppDqwhCmFhSyM7RtOTiMwo58P7VNeA/6yioz n/8AY6flGoVBO6mTIKQrLKxtUcA+6eDAZp9nff8A0V++vcn257YP4RhPH55P1jVYy77PxSdK GAle4iaeChz7pz0/LB4841GAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCARFV+vU+2KHMVWsPhiVl05Ue6 j2SkdyTwBHRVanJ0elzFQqb6ZeVl0Fx11fRIH+fy7xlVvyExrDcbd1V5hTVryCyil01w5Eyt J5dcHQjPGPTHQHcHTb1u1LUauy14XuyWaYyd9Hoyh7oSeQ64O5PB9eO2AdZh0ihahVupPTEp Z9puhFbqySXXwT/UpUcLeJHQ9k+ucc4gIapOtan3DUqeSPuW3VL2tKORUJtIIyRnlts9u5UO cRVLItaxZrSCk1y/Et+4H2mlLmnEEjxl+6lCSNysk8AE/wAuwPzVJ1F+59M6amstU6gimPLD wSzLvreKlOOK6FXGSByST5Rb7C0fotmplpuYKqlVWk8PvctsqPJLSP3fn1+WYKoclpPK30uW ep9uptK3m17kuuuLcnpxODg4USEJ6dc/URf00i09LaeyiiUcTVXm3CiTZThybmnCOgWeUoA6 nhKRk/Pvuu9XKfUEW9bEuip3JMjKJfd+HLJ/+a8R8KR1x1PHnFXobiqEb2eqT7tWuij08PTV TcV7vvtLdDLIx+GhO3pxknOOAAERRahcM5eArV52XU5mpy7pbadmVJZkKY1kkrQSCCQBkryT xwekRS9G6HdWqFxydKnTTqbT0yroblkhwEvNlRAJPA4yOo57Yi4VaoTLn2Xva3nnfGcozSVu LUVKXu2pJJPJ3A/rHBpzbclM6l3E/VJELnKSzTAytRX+G57NhR64PKQcEHHGOkBnL2m1G/ad +3mZ15JbrsvTkzyyCopWwtSwUcDO9IA+feOjUzSKk2PazFSp9WmJ55VQRKOlaU7GklC1EnaM gghPfv0ifU24zqNMzEureEX1LoJHGfEQvcMHrgZH5xbftAuNymnkmoJWhs1ZlSw0ke97rijk HjtnnviAz+z9MqXW7aoNQuD7zmkTzTpZRSqehDcuEqI/HeCSVZxwSM8+QzEdppbFPr8tM1Sv T03RmaJJNqQ7S04deQt17KlYSok5G3pkgD5xtGnC1S+hVMcaSG1Ip7q05OOcrOc9vOKZoQ0t qvu5bKQaFLKVk9CXFlOPQp5gICVr8unR675KmTkw5921NpilTLqi3MIZW6nwxuwCOErPbgkc DiF3WVJ0DTyaq7tOrEtU6XOMtSjtWm0PJcBUCSlCSU7T1wcj1ODHZqlKlOp1Sp8oFBFXZpzr 4KjtLgfDaT+Xn6+caBq5KorCLWoD6sy9TrbSJhoZBcaSlRVgjp2/SApdxuz8va0jqK/ccrUq rTG2XJGRl5VCGGG3ztIWjJVnCuDkYKB843CmVBmq0iTqMv8A2M2wh9vPXapIUP0MYtQ6bLP/ AGdrpprUkzKTlNM1LTbyWQlT6mFeICo4BJ2kDJ6fpGm6cPpmdMrdWlBSBTmUYP8AdQE/ygLR CEIIQhCARSdYUb9I6+P+wSfycSYu0UfWRxDWkVfU6CQWUJGDjkuJA/UiAzvRlaW9SEoQSj2i 1pZa044WpPhJCvoOIlLSoY1dn5u670C5qktvuS1JpwUUNJQDy4dpyT2znqD2AxTLYp1elnLo RbbPj1MW1IIYUkDeEONMlYSB+9t3Y75SOpi1aGvycnV5ikydeqSMSxW7QKjKFKmHAobnEr6A c9OCd3I4grbGGG5aXbYYQltppIQhCRgJSBgAfSKhTNQpSpXLcMqllDdIoTafHqqnh4Zc5KkY 9MHkZ5SfMRKXqiqOWVU0UKal5SeUyQiYmV7G2k5G9RVg4wncQfPEYwhy35e26TTil1225Vzc zKMpxMXLO5xvCPi8EKBGT14HYQRP3XfNcrlqTlep9QVa1uy6lJlpot75uqL5CQ2k42oJ79eC egMXmz6jUJDS6Qqd6TSkzbUoqZm3nk4UlGSobgO4RtBHXPrELRLLqdfr0tcl9IYbblUg0ygt DczIdMFR4ClgAdsA/IATepppv9GlcTWplUtKLlykuIGVBZI2YHf3tvH8oKrllm4L8uNF51Sa mqdQmFqFIpaFbfGTgpLruOueoBzz0466jGQ6Vu6mNUGjS9Rp1LRREoQhK5hSkTKWABggJ46d MgHzjXoIzWVvW4JDWty0q+xLmnVBpT1MdZT721KSr3j34QsEY6gY46+GqiWmb10+ninDiawG N6RzhZSMdD37fOOPVdIk9UtOqi0T466gZdSR1KCtsf8A3n846Ned0rbFFq8uhS5mm1lh1sJG eyjjoe4TBXvos+tuTumlOfHT69MpyOmCRwPqlX5xp0ZfpGQi5NQGUghKK+6QO3Klf8I1CCEI QgEIQgMo+0Uy47pehbedrVQaWvHltWn/ADUI0mkOpmKJIvoSUpcl21hJHIBSDiKHr2CdIahj HDzGc/8AeJi6WytTtpUhxeNy5FlSsDHJbEBlenc2zStU9TJycSEy8u8X3XwRhCQtxWPmRz/h iNpGuNYrl90hpxVLo9Bm31pV4ziVObE5+NWfcJ4A4HPmIltPZSVrmoOp1OqEiHpGYnW0vNuK 4JC3Rjg9yCevGIu9P0tsqlVb7ykrflkTWSUqUVLSgn+FCiUj6CCsjuHXS7ZVNZZkKaymXYqb kvLVRLKlIQhKzhs5ylSikDnjg9O8aHqbfE/ZVMtyoocShmYn201BCGwpS2duVpTnp8+vTmLa 5adBcpbtOXSJQyb0x7S4x4Q2rdzneR3OQP8ALpFEvPTW7rwSv2u7ZQsy02ZmnyZpqQhBGdu9 eSTgEjGCDAVClapXLPWJe1aqc6uXebdaapzLYaQZVSt2QNwyrA256nqRzzEhT9RanK/Z+mKt UrhQmvTCl+xrcLfjLHi7fdRjkcL5xxg+UUi9NJb7YSuvVZliszU08Q8imNqW6FEE+IpKGwCM 9SO+IhJbT+7akpEo3Zc4wXClpt+YafQGcnk+8cAZyTxxmA0S5dXaixWreNv1IVaYmKN4UxLS Z90zjqcJJSB8QXtO3qORxk58LUuS5KRpje9BqjtQbrVIQHkLJ8RTKXMBQCxnBHKuvckdDFgt T7O1Mpk4uYuebaq7akYTLNtuMhtWc5C0uAny5Ea9K0+UlWPCl5dtCShLauMlSUp2gKJ5Vgcc wH5f0i8GRvd+tT9RLsnJUd2ZnZtgOK8IrAG1RIyVjP7vdPGcGLhpDSLmrV4sTl3GdMva7TrM mqZSoFx10nJJVyr3Sfps+u3S1Kp8kw4zJyMtLtO/2jbTKUJXxjkAc8R2wGUybYX9qOeXLtqw 3Q0+OrnAJKMfptEaZU0LXSZtDRKVqYWEkdjtOIzmizDaftL3EwpSvEXR2dgzxgeHn/P/ADjR amtTNJm3GklTiGFqSAMkkJOIIomg+P6H6XhOPxH8n+L8ZXP8vpGjxmuggcGkNOLhSUl58o2g 5A8RXX1zn6YjSoBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEZvq9e83bNFl6VQR4tdrK/Z5VKFe+0DxvA65 yQB689sQFbuqqTeqOpZsSmvus27T1bqs+wP7ZSTko3dgFAJA/iyecCNjkZGWpsizJSDCJeWY QENNNjCUJHYRXrCsqSsi2mpGVSFTbgDk7NH4n3ccknyHIA7D1JMet33zQbIkBM12bDalg+DL oG514jslP6ZOAPOAkq7WZO3aFOVeorCJaVaLiz3OOiR6k4AHmYxewafd9+Vus1+ohyiUusKT 4k2hJTMuspHuMMqPwt4xlYHOOuc4lJS17u1Oq1Nrl4ut063G3/aWKIQd6kj4N4xzu77jnBOA MxsiUhKQlIASBgADpBUfQ6DTLcpbdPosmiTlW8kIR3J6kk8k+piuXHd04uprt2zkMzdY8Irm JpawWKYnpudx1V1wjqcZPEclw3dP1quvWhYas1Jvb94VPaFM05BPP+s5xgJ/4HFV07q6bFo9 apk5I1KtPouGYk0uyEn4rju1CDuWcjryeSe/XEBZ9GGZZ3TqVrSWlGoVVbjs9MrWVuTDiXFp 3FR7ccDoM/OIBiTW5dOsUrkFb0iztBwPilnCOMevWM4tbVuvaaU9y33qJ4su26tyXRPIWw82 FHPI54749TzFlsq9q5UVV+4E2TUKvMV10NPvySwhltttAQhCQUnKgCck+kBKV51H/Rbo8qyo pTOolJcnaFYJcBPHzSfWLjZUuUaoX8/uSQp+SawEgH3WM5P+1FLlK1OW3YEtRK5pvPzFLp+5 7dPzzSiAlSnN3wjkHPGOnn39be1LW9U6vWbTsKu1JqqPNree8YFPiIQlGAAk7R9T9BwAhErU 5qXNyiGBn9upd5S1jBACXCMH1AJ/Lzi+63Syapb1Coq8pTVK3Ly61jHuJIVk5PSM5u675mXv OizcrYc9TZ92fRUZiXfWrdOuITsASACBgE5IHU8jrmavN+/72maJUZGyjT2qRMqfHtdRa2ur 93bnJQQBtPfnPaAs9hTolPs3NzeFKEvTZxWAcE7VO9D9IiNBKa3LTdefcWpx4S1ObBUkDan2 cKwMepx/hHfMZm/Ub2oFIasCo1ym0uUeaUhTK32lbEOErKVuICikHJ79FeRiUrGnd0uLRWpq 5bZpSFMNMuTEtUVMoXtAQkqIGCrA7cHBgJ6+6tTp/WL7sac9pmpmo0llC2cLS0hC1qcBP8WV I4+flF/v9CndRNP20HH+kH1nHX3WwfyxGSS1p1VVApMq1fdsSMpLz6lyTreWt8w2BlaXS2C4 RuHvZIyQM8YHRccrPVNySn7m1fobj1LKlSq5DDjjSjjJAZAUT7o556QGiWzLl2ran0Xj35ou hAXn+3YPPkM4/l2iV0Un/b9IaKo53MpcZVn+64oD9MRjEnZyJ2Sq9z3td9Qo0rPTnhsTTkkt s1DKSrxPD4JSQTgAYxnpG7acUqi0ayZaQtmqpqkm2tZM02tCitZOTnHAxkcdekBb4QhBCEIQ CM810IGjlZyrblTGB/F+Ojj+f0jQ4z3XNaUaO1ncASosBOR38ZH8swFY0q3o1EuPwWkLUzRq cjakj8VQl0YO7tnH/OI8XftHyElOvy1TticYmWFKacQiYQvatJxtzgd8/wDnHLY0xLStWvbx 6vLU516k09iXnJx4NISpUodqskjyB88CKJS7M08lJvfdOoLMwhvIdYp0q6dy/wC65tORnuE8 +kFel36uzN/zRkKo/MUa3spUqWk2kvuukEfEVKTnueoAwOCeYk7d1RseyEN/s9a09PzTadvt 9RfbS9juEkBQSnk8JxCp0HRJ+Qdapl0T8tN4/CeLDzo3E8ZT4YyPkQfWKZOIolJmBTUybdxy DbhcTUJZt6SmFZGCg70kAAgdUq9CMmCtU/6T7OR/7KuY7/18cdP+z+ceV+ajSl+2rSW6JRKx MLZqLU3MsCUKmyhtKt6N4yD1Hb1PlEZR5HSWr2OUSTcrLVwAlLdbqDjO1RUQN7iAEqTjnCRn oOCcx20zSOdqZ20vUSRlm1AJMtSphx5tOBjAy7k9O/l9IIuP/SFs/wBgU+hiqrWhIUplMqNy c4HJ3bRyfOOxWvVgpkS+mqvqcCSoS4k3d5P8OSnbn/Fj1jhY0TdepqpKt31ck8y4jDrLc1sb cOAOUq38cd4p1K0hdpS3hW9Pnqw2XMIXL11IUhH+r7gPHqCT254GiQ1QtO5tQm7lulE0yacA zSaehkvBPOS8sjqvJ4A6bR1IBi765zAmNLPb5CaSUy09LvbkEKB5wB+agfpFZ2aQUsqlLjtG foDjhBUKjLzB5HPurSpXHy4MfFw2FprUNNa7cNmgLVLtFaHGpl0hpacHaUKOefJQ78YgLbpq 4w3qNqBKy+FIVOsTaXUnhYdSpXH/AB75jToxXQvKrjuBSkeGr7spGU4xk+y9enfr9Y2qCEIQ gEIQgM118Dh0jn/DKtofYK9o4I8QdfTOPriLlaTjbtl0VbLgcbVT2ClY/eHhp5iu6zy6prR+ vIR1S2259EuoUf0ESmnC0uaZW2UHIFMYH1CAD+ogKHowAq/NRnQFJKqqBgnt4r/nzmNijH9G tir71HcbWVJVVhjd1/tH+fLvGwQCEIQCEIQCEIQCEIQGU0Nku/aduV85Hg0lpAweDuDR5/KN PnF+HIvrCdxS2o48+IymlrU39qetIQDh2joKwCcHAawSPpjvGrTQ3Sro55QocZ8vSAzf7PqN uk0sd27dNPHH8PvYx+mfrGnxk/2dHi5pe4ggjwqi6jk/3UH+caxAIQhAIQhAIQhAIQhAIQhA eE1MsyUo9NzSw2ywhTjiz0SkDJP5CMY0vkFX/f8AVtRqww4llp7wKU2tXupAGCcf3U49NylH qOJnWqrzc1J06yKIAupXC8ELAOS2ykgkkdgT38kri4y6KPp3YrDUw+mXp1LlwlTqhgqPc4HV SlEnA6kwV8XzechYltPVSfV4jp9yWlgrCn3OyR5DuT2H0EZ1YlgT14Vc33qQ2mZemQFyNPWD sbR+6VIPROPhTz1yckx02xbU/qReAvm8JVTNKa//AAalvnI2dnFJ6c9fU4PQDOxQH9jPLiuS o3NXV2jYz/hutkir1ZAymQR02IPd08jjpj5lP8uy56pWrhFmWO4UzvH3rU0pyinNEHgHP9qe w7fPlNptm2aZaVFbplHZKGknetajuW8s9VqPcn/niCM9tWiU21depuj2+261Lfs8l19CnCve 74yffUSeTgj6qPQRRmKKxXptVPe8RszV+zCPGac2OBsN7l4OOD05jSFFxH2m0AKG1dt4IBzx 4x49ORFCt8qla3TpyaQlIF/TTO7jO5xtKcfmIKsWptgWrammFVnKXSGjUHC22mamFKfcBW6k E7l5wcZGeI8KDY9PnqnddUtwVGnzFOnzJy8pRqgJZLqmmkhaSojAyoq6gDy7xbdc0b9Hawf4 VMK64/65EeOj8w66xdjb3JRcc0Qrgg7tp6jr/wCkBT67SaZQ6fJT9yWeTUp4zDavvSqKqDiG mpdbgIUTsB3AfTPnx9WtYVtN2vbDyqFcDs7WZdtb71OfWlpJODvdUFgJGCSO+O2eIk/tCzIk KRQ5sqUkpfmGgUY3e+wpPft5xfdOZhM1pnbriEbAKcyjb/qoCf5QGfzdq2/bGo70pTaWhTa7 dnJyaemnHHlqydhwpaiBnJzjB945PMcdsaVyNQ0woc/I02Wqc/MNoedaqk9MNshKsk7UtnAP w9QekWqvS/tutLcq2rDr9rzLeN3XLoA/XP5R2aLzTk3pBQ1PklSEOtZPkh1aR+gAgM0vOnS4 1Om6HISUpKyk4KVTFhDIKGypwLHHGfdbI7cADiOjTXTmYl7+rT91UCTZkJEnw1vyCgy/gnC2 ipW1I90K6Hg44joustN66e+dxXWKMQk5GDsdGQfy/MxsF1rLdmVtY6pp75GPRtUBlCZxVw0H T+i1CUkFKrrM65vmpFD3gFKSpCkJ4A6jgYzxnGMH7tu2r1KgxcFPFvNU9L0wJ6kuSzCZrPIQ 402k7uiuQU4B88GPtJEi/oy6fxF+zqaCyT0cl2xjp6j8o2CeVsp8wrBO1pRwnqeDAYPpzUPv m77OYnFe0sOWy+06zMp3he2YdSSc8HPhj6CNxpdGptDkzKUaSl5CXKysty7QQkqPU4HfgfkI wzS2WXLXjY7eN5/Z2ZcVgfCFzLqgT5fEBmP0FAf2EIQQhCEAjOdd3Eo0eqqVDJccYSn0PjIP 8jGjRWb+tJN72dN0QzXsi3ihaHtu4JUlQIyMjI4xAY1btYsyj35c8nfXsy5dxMmZdM5KrfSV NslJKRtVgYV7uexGI9br1YsKVqspLUi0aRX6WhkHxDL+CWlE4KQhbXklJjuVotfDz3jzF105 b6GUspcVK71LQn4UqUU5PHHOeOOkdx0dvGcmhO1C8pMTacKCm6U2oEg8A8DI+Y+kFctL1wYq UtMvNy9EtxlpBRLmadW+7uxkYbbQOPqPLmOpi7qbXZZX35q2Jdt7CvApkoJIt5Pw71hS/MdQ cdY9JfTPUKXWVN3LQW1FJBWijMblcY5PhZ/57x/FaYX2hx15muW0p5Z3b1UJhJUrJ6kNHz68 wFFumuaY02qtN0ukuXVMuHdMVKoVGYCU542njK8DuBxx1MQdwztoz8ikU+jUemPuupbbdlKj MrU0D1WpJbxtGCD354B6xq6NMr+cCPGr9uoI947KIwracDGMtDyj1ltPdSmmF5uuhtLd/tG2 6QyUK6/9kM9fKAxWlSZawwxqRIyLCVchpydSOxyB4QB/TpGiW/fYtqQbpzep9OnUle5bs5S5 uYU3kcgKJ6cdOPpkxaHNO9SH1K8W9KWncgJUtulNBWOOMhAOOPOA071IVJpaXe9PG0/AKW0R 377M9/1JgIj+lBLQdU9qjS5gLGQyq23igDjjIIPPrnqY6rg1Ss2paf1OjUeZamavUZQy6WJS mutpfeWnblII8zxkk/OO06Q3QucEyu/A26oHxFS1IaaOeOm1QHb0/WA0iu2WANP1BW0sDPu0 1LfvYxkFKuPn1gPHSuQmKNqfXqbMja6zRqah1AI91aJdtJHXscxssZxp/p5W7XuiqVyv3CKw /UGUtqJaIUSDwSSeMAYwB39OdHghCEIBCEIClawJ36SXAA94J9nB3eeFpO369PrHVpg742lt uqCCjEg2nBGM4GM/XGfrHnqsrbpVcJ8PxP6moY8skDP06/SPfTVQVpfbhH/9OZH+6ICk6Qyz cpqJqOyFlaxUkHOOMFbxHpnmNdjDJGuT9na6XlKSFvzVYTPoam1IkiC4gBIVuwexLhGOucYi wV/Uy65Kg0qeo9hVJT06pwOy8w0tSmQnGMpQMjOTjOOB08itUhGWrvbUl2QpypbT9CJmZU4l wOzPuo2gFJPTYDz8R6iJeyK7flVm0ovC2Jalyvs5V7S0+Mqc3YA8PcSBjPXy9cQRe4QhAIQh AIQhAZTbqkvfabuxZO4s0tltJz0BDJI/ONRmATKuhOdxQcY69IzKmuCU+03V21thJnaI2tCg c7ikoGT5fCR9I1EjIx0+UBk/2dG/D0yfzwo1J0qBHIOxAx+kazGUaAPo/YuqyqVlS5ervJUV ElRBSjBPHU8/lGrwCEIQCEIQCEIQCEIQCPB+YalJdx+YcS0y0krccWcJSkDJJPYAR7xkmstb np6apNgUPCpqurHtZRytpkKHOPI4UST2QfOA5tK5D9obireplcWU+O84zTy6dqWpdPBXz2x7 vphXnHZTZJ/Vy401urIUm0aZMEU2SWkgT7iePHWD1R5D6fxZ8mGmb9qTFo0JKm7Lt7Y1OzCV Ee3rQnCWUqHVI6qPf6gnV2Wm5dlDLCEtttpCUISMBIHAAHlBXtFE1Duyfppkrdtdsu3DWCW5 c9RKt9FPq9B2z5E9sGSvm8ZazaEZoo9pqEwrwZCSSffmXSQAABzgEjP/ABIjh0+teoUuXmq7 dDvtFx1gpcm1cYYQPhZT5BIPOO/ngGCJSzLRkbMookpRapiYdUXZucd5cmXTyVqP14HYfUmx whAZBIulf2q6knegFujhOCRn4Wzgcdec/L8oqEu5LS1vNTgdV/UtRQ5MKcO1IHnnoBgCLAiW Mv8Aa6WvZvEzJeJk59z+rhOR/s4+sUift2UmqJdlxTSVPPyt0uMtUp11SWXypWCkpQQQr38h QP7mIK1bUmuUm7rArFBtepytXqrzKXG5SSeDq1ht1tSsbc5OO3fnHeK7L3XNWPcV7trXTmpx 0yU5Ly06/wCEhTjjY8VOcnJHz7ZJiiXZpvNUm3n6tMS1EoiKepCZyWkp56Zmk+IsBKSlSinO FZAyMgdYnbFpFKq9MzNabqrrZfWwxVZWY8JMylJI3KS44Np93JOe/wCYdmpt7Ua8bKo1Gnap TGqu/UWVvmTdU+xLNnekrLmAOAQSnORn6xYLCvmmSukkrTpC4qLI1iRSqX/0q+EoADh9/AIK hs5GOpwCe8UiZFGoVSqQqdgUpE3Ivy0uzSUzKnS4p/KgpTu5SSQlBG0J6rB7R6XzLNUWmuTj 1j2lTVOHw5dsVDxniQrYVJQkpC8HOTjjv0MBKVO/VTWp9ONFuGiuT0tTHpaaq8yTLyYK17ht BUd20bcDJBPyMdOm2r9q2rp21SqxMzBnpF14FDTKnPadzilhSFdP3se8R0it0u6qPI0UIrlh 2olHirlG3lkoUpxvbuUfcWojKhzkZzjnBi5SQo0vWEy1ZtiyvBfoTlWbmJOR8RDKEdFKynKk kfwjPunzgKXddwW7WrvouoNLq6GJj26XD9Km0/iNBtZAdJRn3cIBI5PPqBFwrerKJfT6dla5 V6JU6zUwqWbZpJWWZZtaCnetR3E45JAGeQMRUq1dcymRU/IWHaNSlWmw67NsUZ/wmU8H3lOI R8QIxgnqIsNvU9u65O6607Pv0egSTjjSqVJyrTSg0hoKWAVJy2Fc8DB5V5wFQmLooVEm7Onv 2mmboeoboQuXbllMNMMJSAkNhSU7lcfETk4GcRLL1vrlSqtXTKLm5qQWh1EjLMU9sKytJS34 isqI2kg8ZKinsOI4KBQ6neFarM7QKA/IJ9nk0Ik6dVUSjbTa2MpKiWyXMgA8YPJyeYnbeo0o /I2jIMSTtu1Goz0+gTVJmlBbSmEFOV7yrxMlJzyAOcYyQQgJWuXNQ6nRq1aNqVVaqZREU+bV O09xTRUCVrI24wMnOSR8o/QllVyduOz5CqVOQcp868g+NLuIUjaoKIyArnBxkZ7GMCr8tW5n Xem0CcueqPplHmJVNQJDSmypCXCE7RtycjrknHOY3m1bcqdBTNGrXLO1xx9Q2GbQlKWkjOAk Duc8nPOOggLLCEIIQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCApWryd2ktwALCP6uD lRx0Wk4+vSO3TVW7TC3CUlP+jmRg/wCqOYita3fB0erqtm4FDSTzjGXkDP6xPWNLCS0/oEul W4IpzAzjGfwwYDFboqqLd1yr05cv37KyEw0wWpikOFtRSlKMblAjKOFAgHrFhpWu9lU9qaBf r8wZiadmB7U2lZb3nOxHvcIHYdo2ePEy0uoJCmGyE/CCgcfKCvzxSdQbAkpykzc9VbtqL9ML rjftSklCnF7sqKQr4huIGDjziyUXXGyaHSJWl0aRr800zkJCmkuOcknJJXk8qjY0ykshO1Eu 0keQQBH22021nw0JRnrtTiAyZH2iraUkq+5a7jxQ2nEu2dx8vj6+kdx15tdLW9yn1xHHRUj+ nxY7xp2B5esf2CMrl/tBWjMocLUrWCGxkkSYV256KOMesfSNf7TdyJeSrTxxlIbkwd/OMD3o 1AJCc7QBk5OB1Mf0AJGEgAeQgMoe11YUlJp9mXHMhZwgqlgkK+WCrtHTL6oXVMrKmtMa14JA 8NS3NiifUKQMD1jT4QGU21T7muHV4XbcFurocrK0wybLbsylxSllWc8Y7LV2xx5xqaVpXnYo KwcHBzgxiVbnpSr62zlD1GqEzJ0xtpIpMu1MKYl3twBJWtJB3fXGRjPQHnRSaLZGu1tydjTZ 8GotrRPyTcyXQE7SQSSSefiwT+7nvBVl0LkUSlAr60qBUutvoKRj3QgJAGB0POfLGI1OMt0H c3WtXGllXjN1yY8QK6glKP8AzjUoIQhCAQhCAQhCAQhCA5Z6elqZIPzs88hiWl0Fx11ZwEpA yTH5toFVqGompNddpKSJ+qoVLsTpO1FPkAdq17Rk+IpO1I5HKlHvFu+0dW5tukUe3JBSlGpv KceabBK3AgpCE4HUFSs480iLdpNp8iw7WAmkpNVnsOzix+5x7rYPknJ+ZJ9IKlp+dt/TCyUL cSJSmyKA2202kFbqj0AHG5ZOTn5kx0027pCfslu6H0uSMiuWMyoTGApCBnrgkc4488iMIqVL urVDWb7luIplpWQX4r0m27uRKMBXT3TgrUCnnr7w6AYFyuK77crd8M2TPVKWptvUjBnUrc8N E24ggJlwegQk/ECeduO2YCYsqjzt4XUNRLjY9nQWi1RZFQ5ZZyfxVf3lAnHoc+WNOj4bUhTa S0UlBHulPQj0j7ghCEIDFX23x9reWU4tYQZAqbCjwU+AoYHpuyfnmKhW2FuWNfRSpafZLyLy lIyknKyjr25IMXaYkXpf7V8rMOq/DmqYXWuf3Q2pBH5pJisz6Q9pdqo6+4lebiXtUAACQ+3j GfnBWh6rUWVldGK5LyLIGxlpZWtRWtexaOVLUSpR2pxkkmOTQqRk3tKqNMrl0rmGH5lbbik5 KFFakkp8sp4/OOzUXczoFPieB8QU5hKwOPfygf8Aij+6EqCtHaQACClT4JPf8ZZ/nA4zmvIQ 1rPPsSjSGi9dFHKmiNqlANrUpQHAwTyfPI8+brrvJyD9nyE48xLqmEVNhpD6kAqSkk7khXXH HI9IzS53UD7VjTjiylKanJ5I5PCGh2i56gXDaNUsGjNUOYbRSmbjYZeSltbKUfGtwqCgDjBJ J8z5wEro9KSs9Trllp2VYmm5W4ZkteOylRSTt556HgRX9WZn7uvOtuy7jbIas8MIa2cFLs14 RA8uFnGPT5RMaSXDT5a17xuGYdcFPVXZmZKw0pSvDIQQdqQT0PPl3ij35WpK6qpeFSlVTCZF MhIybT7kqtCSn2ltSlEKAPBBxnBMBqOoksKZoBOye7aJemsMZGOxQnEU+yEvqsjU7lK0Ft5I 2HKfFEureB364ER2q2rkvX6dVLSoVNRPSzobHt7cwFhQBS5lKEjttxnPHeJ7SMNSehNaqEzM pcXNLm5h7CxlJ8PbtOTgE7c9viEBwaJT0/ULinV0N2SFPbkKa1UA+04XSpDKkYb5AHIVknjp gGOLSKoIrd8UpiWbXmmipTsxuB/DU+tKAMnHYJ456n6fWkjj1qaOVu4GaZNT70884kCUKctt ttnC1EkYAUV9MnpxHd9mejNopFYrqkguOvJk0HPQJSFq/MrT+QgOCRf9ou6jVV5QKp29pzaj ICtgQhCeM9sc/P8AP9CR+aberMii+5RNfqknT5O26xUn1OPLw46XFJASE9TyCcjPQ+kfoGhX HSLmkfbaBUGJ5jgKLSuUE84Uk8pPoQDAS0IQghCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCE IBCEIDNte5gsaQ1FsYw+8w2eM/8AWJV9Phi22ZLLkrFoUs6vetmnMIJ+TaRFR17a8TSKoK3A eG8wrBPX8QDA/OLrbQSLTpGzJT7CzjJyceGO8BKwjG9Y5WYrl/2VbwnpmWlJ15zxkyy9isAo yrPTIAOMg4+sSjmg1uTKdlQq1fnW0n3G354KSj5Db6mA08kAZJwI53Z+TZd8J6aYQ5jOxbgB x8ozuV0AsWXSA7KTkyBnPizahn/ZxHsnQbT8NFBpDqlc++Zx3I/3sfpAaEzMMzCN8u6h1Ocb kKChn6R6xWLLsOkWFT35OiB9SZh3xXXH3NylHoBwAMAekWeAQjMdeXHP6OmpNl5bS5+osSw2 qxuzk4PIyPd6ekF6GUF1sJdrlxr2oCBmoA4AGOPd/SA06ON+qU+VVtmZ+WZV5OPJSf1PpGcn QCzVNhDjlVcCfh3TmcfLj6R2DQfT8MlBpDqjx75nHd3H+LH6QFprdAoF20tBqtPlaswgFbJP vc4/dUORn0ig6FW7TWrZcr33KmRqz0y+0tagrKEbuEJCjlKRwPM45MaHbVsUu0qMmmUJlTEq lal7VOKWSo9TkmJiAyXQ5a/ab0bUNqU1txQT5Ek5/wAhGtRk2jBS3cF+y2QVt1tZKk9CCpYH p2MazAIQhAIQhAIQhAfyKJf2pMtZwZp1Ol/va4JtQTLU5okq56KVjJA8h1P5kcV/aoooj33D abX3xc0wS23LsDxBLnzXjuP4fTJwOtOt7SO/qHU3riYrtM++32ytSplovK3qyVJ3EYGeAVD1 HTqVbLV0xmXK/K3jfdQen7iB8RMulQDErwcIAGc7c9iBnz6nTooOlt/TV702otVeValKtTJj wJppnO3nOFDOccpUMZPw57xfoI45enyUpMzEzKybDD80oKfdbbCVOkcAqI5J+cQDOm9ptUP7 pcoktNS29a8zKfEcClnKiHD7wPqDngRa4QGQ1awK7YTr1b0xn31Szai69bz6itlxP72zJ698 dfI9BF2se+KZfNDTPU5RbfbOyalFn8SXX5HzHke/zBAtEZledkVan3Cb109W2xWUIIm5FSfw 59PU5H8XH1wDkHqGmwir2be9LvOnFyUX7PPs5TN0944ellg4IUnrjPQ/5HIFogMiqSFM/ano 65kqUJijrEt5JIDmR19FH6/WM6vOXqLNsXtL0yaSKei6lGaZHxO7+Uj5BQHHcgeUajcJ8T7S NpIVuw1TJhaceZS4OfyjPLmw7J6kSz5UhKbhk1qWgf2aVLUN3zwPzgqEfpNXuWltS1UuW652 ZwA5TF0eYdS0sc4+PacZPOM+kc8lLXpaTxowrNXoUmlt2bcStBTtYSQC4lCVE5JyMcDpzyca 9RqTcFNTXqXUatdtQalFMzDFRQhIU7s6sshSlb9wPJOAcc+sFd8xPSmqM7OT0zMPpmLSnH2Z ZbaWzKo2rPhHaeSCnk5zk+QEBSjY9EcnpOt0XVamOP8Ajh56YntzEw0Rg70pKipSs9jt+cSF 1S9MqjSn65qjUK8iRUHEpkqSp1tvsDuCg2FepPeLzTdMGbjsK05ukzMrRJhumtqccFLZmFPq WhJ3kq5B6nr+926R639Qqrb+hlclKrX3ay4r2dKHFyzbAaR4zYwEp6+pJMBQ7OkJWVk/Z6Vq y9boUouzchPS3s62nCBn4nNqjwOh6R11q27fn5OaZq2tK51lSw882ol9KlJBAO0OHOOOn/CJ qk25VLhr91zFFZt5amayZR41SS8b3GUJSlCRg4B5z34GIsUzRLopVtXGzUpG1GKU5SJkFyky zjLpUGjjKT7pHXvAZ1bEnp4Jh6SktRLgpqZX4HS6JRt/djJRxnGeoVg/qY5axZ+llHoy5qXr 9erG3CiinhCkcnACllvak8gcnPp2jv0ModVr9EqiJSttSUq3Mtl1h2mNTPiHb7pCl9MBOMYO In9RLNuOWbo0gq7X5ql1Ksy8r7OqRaQJUknYpIRgEDB4AAPeAi6PpfprVacZql33NNsKRl5t c0y2pKeeFJKQR07jtHLaunWnU3VJiQXqA9OPNErSiWWJZBSTgYUoELVjrtMSztr1iQqd5zF5 U9uty0vR3VylaqEmwn8VLfBSkZPJ6c5G31iJ0nsmnV6kXFb1VYlUVAMSkyxPKlG3XWUvNBZC dwPQYHbqSMHoFgkbU0glryp1IpzJrdQm1qbDLcyp9tralRUteDt/d6ZPXOOI1ihWvRLaMyaB TWJETKgp5LCcBRHTjtjJ4HnGLWfY0pYn2hKbSfb1TQ+7HJhha0BBKlBaSnHfgKP/AKR+gYD+ whCCEIQgEIQgEIQgEIRC3HdVGtSmqna9UGZVsAlKVK99z0Qnqo8jpATMV+472t605cuV6qsS ywMhjdudX8kD3j88YjItQdV7nmKTLLoMm7QJCoHZKPTRSJuc5GShOT4aRn4j5jBjnszQ9NxT TtWvO4kz7xVl+XkpsPObjzh13nnHUD84K2Wz7wkr2oqqrSWJpqVDymUKmUJSXNuMqABPGTjn B4PEWGMWmpBrRnUamTNHCmrXuBaZOal1LUoSzowEr3KJ8889t/pjaYIQhCAQhCAQhCAQhCAz LX8A6STmTgiZZx6+/F4tkbbSpAzuxIsjPn+GIoP2hzjStfGczrP0+KL/AG2gt2rSUEAFMkyC AOPgEBRrvKHderDaUhJ2Mzq8lOf+qOPyIzGmxltzHH2j7L3OEj2GZwjPQ+G5z9f5RqUAhCEA hCEBlmvsouasyk+C6GXU1lja8R/Z5StOfoSD9I1IZCRk5Pn5xmOvzal6aJcQoI8GoMLKz+6M kZ/MiNPgEIQgEIQgMn0eebTduoUl4fhvN1tbpBH7iluBPX/VP5xrEZNpG4U3/qOw6E+KKsHC Ug8grdx/l+sazAIQhAIQhAIzDWW8J6jUySt23VqFarrvgNlPxNtn3SQexJIAPbk9RFqTelOO oC7RdC2ZwSqZltbhAS9n91HckDn6HyjP5VAuP7Ub83Lf1qVocj4TqyPdZc2kbR67lq/JXlAW 7TvTinWDSAlO2aqrw/rU8U+8s/wpzyEjy79T6XeOdlpbaSFPLdytSsrxkAknbwBwM4HfA5zH RAVCwbDlrFp88yibXPzM9MmYfmnUBKleQIBPTk581GLfCEAhCEAhCEBmV66ZTs9czd22RUUU ivtJPiBSMtzRxgbuwJHByCDx5ZiS05vl+5mpmkXHLGQuWmYTOSqht3js4keR7445HYiL3Gda jWXPz9RkrutR3wrgo43Jax7s40DktHHOTyB5gkd8gOSvJB+0hbBTuKhSn92TwBhzGPX/AMoz 65gE29ql4KkqcTXZZa0q7pLvAHTvn6A/OL1aNQRqBqBTLyk0ttsydJXKTMqt4F2WmS4fdKeu CknCuhHrxGb3vWpSQcvWTU82Jly4mHzLlC90w2gKJTuAITyQeSOAqCt1qkrerl2yrtJqNJYo KdnjsvMrU+vn3sHpyOByMesU/UWTXMalyIaKQ5M27UWBkjr4asdR5qit2/r49NMSztaqNPk1 qqqzMsOyzyiiSKQUhCm0kFQO4c8n3e2TEdUNZKHW9Q7frUyxMSctT5acZmkpR4hX4iVJQEng kHCTyBgn6wF3s+rXeNKba/ZGkSM+PYilx2dmvD2qSpSQkJAGeg5z/wAY6tXjMTVl0OlTw8J2 rVeTlZhMurclJJKlAEgEjKeOB0EZ3aurotfTSj0ymqkWJyUS8ZhFSZmCl0FwqT4RbSRyCc7s YOI+Lx1mo10otTdJzaHabUZeenwlIDZ2j30tndk4JOMgQGkaTJbTXL8DJCk/tE/yB6njp2Of +eti1OnfYNL7hfBIJkXGwR2Kxs/+6MYtLVxi1qpdE8igTs7SanVHJxqaaTs2BSjhKsjHT184 X/ra1d9qTdAp1GmJMTiEKcmJlfwpCgsAJSDncQEg9Pe+sBL6IW8+9Sq5Tm6lO0/wZuTeVMSZ CFqV4ZUpokpIKQTg+fyPNpvKSlZTUSzKXTZRTbtQrDtUmHN5O5Tbfvdc9j0GAMcdYyiwdSXL Yo1QkqzRanNmZnBNrmpN5TC87AnaogA4wkkc/pF1qt+2zX7lt672nKylylsuoVJs0xToaW4j G5SyQnCc54znAxAX7V10t6U1sISta3mkMISgElSluJQBx6qjP6C5d0lqZdibJpNOnG2hKSjz 084pCWi0yEBKeQTnBJ+QipXHqDVKtTWUzVamLglxONPqZlaX7MyENuE+8sjJUfd42kDjnjn2 t/Uar0Wwqq/IKdauWbqy5yZLlOW6l5CgkY3YwjkK4OehxjMBcv8ATi/tA2g/czUjL1FdNmEu tyRUpG0B/byeehH6xtUflSk6nXHK6gt164KC5U6w9JplJBgpUxtSpZ5SkJJVk7hx5mNxtuu6 hTlTeFxWlJU6S8LcypM8kr3ZHunBV2z2HSAvcIQghCEIBCEIBCEZhrnVKzTbMlxS5r2GRmZp LFRm0DLjTaum0DnB5zjnoO5gPW6NTFmsKtewWhV7icUW1qwfAk/Na1dDjyHA788HptfTBmn1 Ryu3bOm4q68OZiYQC0wPJtB4Hz/IDnM1Zlj0Wx6SJKiM+8vBemV4Ljx8yfLyA4EU/V29X6XV KVazU/8AcsvVklU5V1AnwWckFKAOdxx17ZHTOQV9akT9CuGeZt6l0SXue4kZS0kglqQCsZU6 tJG0cZ257Dpxmx6d6eU/T+iql5Ul+emdqpyaIx4ihnAA7JGTgevMSVn29Q7ct2XlraZbEq4h LgfQQpUzkZC1LHxE+fTy4idW4ltCluKCUpGVKJwAPOCK3f8AaiL0sqeoxUlt51IXLuKGQhxJ yk/XofQmI3Sq43q/ZbLFSURV6UoyU+0sYWhxBIBUPMpA5893lEdVdW2ZqouUew6a9cdSRne8 2dkozjqVOnjA/I+cZtZ16XBb1ZmdQLgpQNv3C97PMuSXCG3EHAd2cnHCxz1JPOcZK/ScI5ad UJSq09mdp0w3MyzyQtt1pW5Kh846oIQhCAQhCAQhCAzPX4A6RzpIBImGCPT3xFxsxxT1iUF1 aSlS6bLqIV1BLSYqOvQJ0gqRCd2HmCTn4fxU8/y+sW+0XQ/ZNDeQpS0uU+XUFK4KgW0nJgKf dQSzr3YrzmD4svOtpz+6Q0Tn/exGlRmF/wAyZHWXTt9A3FxybZKcdApKE5/3v0jT4BCEIBCE IDNtejjSGocZ/GY+n4iY0VhfiS7a/wCJIP6RnmvWP6H6nnr4rGOf+1TGhsHdLtkHOUA58+ID 0hCEAhCEBkmmDXhawaip2qRmabVgjGcqcOf1z9Y1uMm0ufbd1S1HCfE8T29se8okEJU6P8/y HEazAIQhAIQiPrdVYodEnapOZDEmyt5eOpCRnA9T0gMn1nEjXq/R7YpEiHrumFoUxOoJQZJr cTuUpPOOCcc4GT1xnp05lK/p1PtWvWbb9plp14qTXKYlTqVKOcePxkY6ZOAPXkx66L0eZqyZ /UC4NrtUrTiksK/+Uwk7cAdslOPkkeZjWYK/sIQghCEIBCEIBCEIBCEIDPLvsCeeq/7T2HOC kXAgYdGPwZ5P8LiemfUj+RFQ0tTNXdVL7TV1O0eoTkzLl1uXWPGl1p37toWCAO2cHgkeUbjG R3Q3P1PWJlywC01WqNIqcqjjuQzMpVt8KXXjqogqOT0GDnKeCqnQrWrNfr9Tk3lydUr1GqSm 33rgcW60zL8eGppkcErwSSeOB55iy3NS/wBhLrtm6Z9uVeYfR911p1iTS22dx3Id2D4cK6ny SB3xHnV68pmflNTKIyJZUsRTLkpr6T4jKd4BKsc7knGDjkbeMZEXKr06oX3JVCmviRTa0/Jp MpNtOKW+8tQStDgHCUpSexznAgIXVGnStTuqxaXPSiX6e/PupdZIISQGxgZHTvx3xFEvfQSn 2/b1ZrslVphaJVCn2ZTwR7o3fCVZ5AB647R2ytzTFSplky1UWpNYoNzt0qdBWCpRwpIVzzgg YJ8wY0bWJzw9Iq+fELeWEpyO+XEjH16fWAyii23UZa4a1SbTqFVacl6dJTsrT5Gohhp5TjbY dKisEH4iocenlHFecnW7LpdHuCek56UuA1FKEOzdVM6p1psBYSrbhOCrHH92NGtB5xzV9j8N CfEtCVW9j+PxE4/Qn8hEbrhNy5vCw5GZ2eEqo+K8VnACPEaHJ8vi/KAz6/Kvc1TuR1NwszFA qUpTWVMS0nObw46uYSCs4UcZDi+AcjaBEzqLYV90OSn59V5Tc7RQ4htlmZqLynnd6ggIKMbC eeegxmJC9n2q7qyTIPNzbCZ2kya1NYWgFTq1lJIznoTx2B8jF31rn5aRtOl+2OpbQ5WZXcSr GEpUVKOO+AIDNLWte9GaBUJW15yrTMtLViYkHpaXqbcqENNgZKd6ThSlK+JJ4weDnI8bMkK3 Mpumckpm50zMvOplDSafPp8bqs/iPLBHulJG5Iz1841vSBn2TTunuTryTP1RTtQdSVjcsuLJ Bx1+HH1zGf6K11uW1CvMVGYTLtzi1TZceIQg7X1JJycAcuYgP4bVatm9bAm5umvydYn6k/7T 41QVNL2DaEhS/hJ97Pugesb/ABll+TktUtSdPFU6alplCJ+Y3KbcSrBCWzjIPl/KNTgj+whC AQhCAQhCA4KxVJei0eaqc4HDLyjZdd8JBWoJHU4HXA5jFdR9Y7MuiwKlSJNU49MzKAGgZfaE rSoKCiSeBx25jc32UTMs6w6kKQ6goUCOCCMGPzE99ny4kXo3TGHA9SCUqXVVJSgBP7w2bidw 5AHfjoILFw0sve+LxdpUlJSknL0OlNtMT844Cpb21OMAk/EoY6DjrnkCJu46n/SnVXLUtphp 6ksqKapWnGAtLWDy2wVDBWcD3h06jziMrdPc0XrP3tQZOYmbOqCA1U5JCyoyq+EhxJJ4Jz36 nIJGU4y2iasTtp2fUqBa7LjAmp5x6Xm33ApyXZUEgJAxjd7vxdOTgd4Derkvy1tKKHK0hK1P vSzAblqeyve4EgcFZJ90HzP0BjP6XTb31smhNXM+9RrXSdyGGElsP9xtB+Pt76sgdh1iJ0Ls dF3Vycue4dk/LyjhQlqYPiF58gHcsHqADnnqSPKP0shCUICEJCUgYAAwAPKAhEWzI0+zpig0 FhMiwqWcZaDZKSlSkkbirrnnOesfmq6LgmpbSeRsqpqfpdVo84pMzIutqT7W0SpSFhQ4wkno evChmP1nHPMSctNZ9olmXjjH4jYVx5cwRhVk6eXjTbSpNbsW4Pu56eZS9N06o5LKznhQAScZ SB2zj96LDUrh1apFKdfqdOtmXZZSrxJ9cwUoSB0Vgr7+WOSRx2iSQ/rCuacZel7UlmUpx7Tl 4p57pG7OR6gCK3p3bP8ASZIu3LflQmK0pucU3LyZc2yqQgD3g2MA5J9OnOcwVJaRXpfF51Ca m69JywogbIamG2vDy6CMBGTlQxnPlgc9jrkeLLDcuyhlhtLTSEhKEISAlIHQADoI9oIQhCAQ hCAoWt2P6G67n+Fn/wD3txM6eL3aaW3gk/6LlxyMdG0iI7V6WE1pLX21ZwmWDnBxyhaVD/KO 3TV7x9MLcXtKcU5lGCf4UhP8oCCvksuar6esrSVOCYnHBgZwA0P54/KNFjPr2dba1T0/3DDq pmcCV+SfAAIz6kjiNBgEIQgEIQgM414AOj9UykEhxjBPb8VPSL/InMhLkZ5aT1+Qij63trd0 drYbAOAyo58g8gmLpS3Uv0iTeQrclxhCgodwUg5gOyEIQCEIQGR6byrkprXqE34akIU824ec 8rKlA/UKJjXIy2yH0u67X/4alFO2VScjulGDz88xqUAhCEAjP9bfEGj1bLK1JI8HdtzkpLyA R+R/KNAjhrFNYrFHnKdNpCmZtlTKwUhWAoYzg+XWAhtN2m2dMrcSypKk/dzKiU9MlAJ/UmLP GRaJVyZkGZ+wa234NTobq/Dyf7RoqycZ5OCrIPTapMa7AIQhAIQjjlanIzz0yzIzsvMuyq/D mG2XUrU0r+FQB90+hgOyEc05PylPZD09NMyzedoW84EJz5ZMQjmolnMuFty56SFDGR7Yg9fr AWSEVti/7PmHENs3PSFLWralPtreVHyxn1iyQCEIQFcva52rQtKcq7gS462nbLsqOPGdVwhH HJ58uwMR+m1uTVv2yZisqLlaqzpnqg4sYIcXzs9No4x0znEQS35bUHWBUoFNzFItNAccR1S7 OLJAz5hG0/Ig+cS+qFwP0u3maPSHQmtV50SUknaVEBRAcXx0CUq69iRBVGqspXL4uOs3XYQk 3pJjFKdkn8BFXQgEuFR6Ee+lKSSDgcEYwfnSC+5W3pGs0G7ZxujM06bxJy0+/l1pKtxU3kgZ CdvXHVXqI1y16BLWtbMhRpLluUaCCrGN6uqlH1JyfrGa3hSKVbmttDuCfpsrMyFeSZGZMwgL SzMe6EOAEYBI2jPkFQGa6j1+iL1NmF0WqZpNRflJqbmpAjcy42SFLb/vgEqz5qMcNyXLZVUt Z1lh67KjWClAZeqs4lbbZGM9FHIxkdPyjVJn7NttPTa3GKpU5dpS9waCkKCRnoCU5/P9Yq9v aMW1XNQrmoyahUPYKKlhtCkvI8Vbq05USdmMApUMY+sBEVXUtbFZmq1atWl5WblaRIyTe9gq MyBgupAUnAKVHv1CTiKbdF6T96VmnTtxviZMu0lpzYyGvd3kqHunnr14+UaHqBoRKWpZk3XK XV5iZXJhKnGX20gLSVBJII6Yznv0MRlq0PUliUkmbapj8tTJoJX7QqTlQtSFfv8AiKTu+FRx k9OnoVwi97eo9yzE3a8iuWkkVZmel5d3ISpLMutISR72MrWo56+92xFeue7m6/IMMtJqyVpd 8VwT1VVNN7sY9xBSAnr1OT2jXa5bEjIV6tSA/aKsVVqRl3HqlLBExMFK3R+GlnATtwjcT16j oefGh0FqovTS3alWqazJyypqYenLXlpYbAn3glwpODhROPmeesEUmhanUGkIkJ92y2nq/TpZ DDFQTPuJSdiNiVKb6Z2gZ8+ekfbF1UGk0e25uoNStfdflJyVq9O2lBS2uY8ZvCsYCgsk5HPA A84kpGkyGotEn7hq1Jm5I05TUpLs2/T0KdeKiVeK6gABZ2lAyNo7gYOIlV2nZVPteoXVWaNc 00mn+EhqVrSUyQmSpQxsCEgkc89enrAVF+9qVVKlSfumUkrPkqNNe1MeC24+66skZKiBzwgD nz64j9EW/qVQ7mrExTKaioJmJdoPK8WRcSNhxg8jPO4EZAyIzWsyd0XBWmpiz7fYo1roYQsT UzT5VKg0OStsKSVjKcEDrx26RoOkVTqdY07lalWX3Zl5913w3nQPEU0FkJ3YA8jAXqEIQQhC PlSktoKlqCUpGSScACA+o5Z+oSlLk1zdSmmZWXbGVuvuBCU/Uxlt0auT85XTbemNOFaqWSh2 bxllk+h4Bxz7xIT848Kbo1UrjqDdZ1Trj1TmFZKqcyopaR2SNySMAZzhIHPc85C9DUS0S1Iu KuGTQiob/ZnHFlCV7FbVcnAHPHOM9otAORkdIqlb04tiu2u1Qn6ayzLSzakSimRhUsT1Uk+e eTnOT1zFHtSp1bSu4ZWzrwm/a6POnbSKmRgIVn+yV3AyQMdsjseAv9/on3NPa43SWFvzjkk4 htttOVKyMHA7nBOBH4ncbW04pt1CkLQSlSVDBSR1BEfv0xn2oGmNFuag1WYlqRLiuOMqcYmW gELW6kZSCeAdx4JPn6CCxQfs10SpS71Xq8w28zIutoZaCyUpdXncVBPQ4GOf7x9Y3+KlpxdP 7WWdLzT7amZ6WJlJ5lYwpt5AAVkds8HHbOItsEIQio3tfUtaTDUsyyZ+tTxKZGnt/E4f4lH9 1A7n0PrgPHVO4f2fsGfMusifnUeySbaMFbjjnu+6O5AOYlLHoP7M2NSaQU7XJaWSHRx/aH3l 9P7xMY7pXQ6vf19zN53lMOTLdMexJDqwt3J/sz02IxnjuQc9c/oGCv7CEIIQhCAQhCAq+pTa ndMLjSkZP3c8emeiSf5Rx6RvomNJ7fU2pSgJbYSrzSpSSPkCMRN3fLmbsiuSyc5ep0w2Mera hFU0MfW9o9R/EBHhqfQCce8A8vGPzx9IDy1QKmbssGZG7Ca2lolP98AfyMaTGV601P2KZsxD Xh+0/fzL7e9YHCOD14xlYye0aAi46G4hS26xT1pSMqUmaQQB68wEpCOKn1anVZta6XPys6hs 7VqlnkuBJ8jtJwY7YBCEICl6vIK9JLgCSUn2YHI9FpMTlovJmLKojyFFSXKewoE98tpiK1RW G9LLiKtuPYXB73mRgf5xBWjqZZUhY1DlZq4pNt1insNOIWo7kqS2kEEY8xAaVCIK37xoF0l9 NAqrM8pjHipbJBSD0OCAcesTsAhCEBlVkPJl9e79knyFzDyJd9CvJASOP/8AIj8o1WMktRpw /aZvN5efdkGU8+RSzj9ExrcAhCEAhCEBnWoWncxW55i5rUmBT7nkSksvZ2ofSnPuL464OMng jg8dPextS5W4UO02vpao1xSbgYmZB9wI8RfTc2CckE9uSPXIJv0VS7tO7cvZOa3If1lKQlE4 wrY8gZ6bu/yII5gLXEfV61TqFTnZ+rzjUnKtD3nXTgfIeZ9BzGZTmgUo4Uin3dXpdH7yHng7 n5Y247ecdlF0LoclPomq7UqhX/BXuZYnXPwk/NP73+XpARTtw3Dqa7MTEg5OW3ZMmhbj0+2d kxPJTnOwn4RgHpwOck9BTdJpq5lUmfltPKQluYnZpSpur1Je5lhCQfDQnA95Y3Ek4PXpiP0m hptDIaQ2lLYTtCQnAA8seUfMvLMScsiXlGW2GWxtQ00gJSkeQA4EFZqzovLVec+8NQa5PXJO HGEqUWGWx3SlKTwM+RA9I+qi1o5bzfs8/L24lTSRlsMpfd8uwUon9YlNXJS5p6wJiXtBK1zK 3EiYSyspdUzg7gjzJOOO4yIrVr3xZVuSSJKQtKr0qbZGxUuqlKU+tfkVDJUT6kQHiq79E5R4 PilyCFpWChQoi05PUEZbA9YlZzVGpXBVfunTGlt1KZaaLs2/UULYblhnASUq2kk9ev8APFNv TVWXvOr0CkUG3qnMqk6y0+8xMJS0p1xGcM497HVWc4xt+okXq1c1i3lUrwui10q++0tyjEtT 5xC1IWnhCVDqtRAHvJH05xAeN3ajapWdPSs7XqHTpeleKlKjLfiIe45BXuJSTzjIH1xGxpr9 PVawuHxSKcZP23xFDB8LZvzj5dooc1+1+p1BFLnrfTbFInEJM29Ouh2YUAoHY23gbTkfEsDz A6R2aqJ8CwJO2KOPZ11ibl6VLJQcBtskZ/w7EEfIwFQ08r9LseznKzU0Km7iumaVMtU2UG59 1JUfDTt7J5UrJ7L74i1WlRbqrN9PXXfMozT/AGVhUvS6eh1LhYCz7yyUkjcQMZ75PAAAio6g 6aW2i4pOTpUzPKuOtFLMs0qYAZl20Iwp1QCd20JT0zz8gY1+1qE3bFsU+isvuzCJNoNhx05U vuT6DJ4HYYEBMxQ9ZKIa1pdVCykGYkUidZVxlBbO5RBPT3N0XyPJ5pt1lbb6UqbWkpWlQ4II 5B9IIz13UKbnbGt9y3W2Zy4K82lMu058Dakj8Z1eOiUEH9I/tP0ct9cq6/dCHKzWJxRdnJ4v La3rPUJSggBI7DH/AAiifZ1lKW7X7hmWnVuPygDMmlashDC1qJIz3JSnP/nH6AgrNKjohbz8 jNS9OqNZpiJn40NTyltkZzhSVZ3D5n6xT7Ovm67XqFMp9VSiqWgZ/wC5pKqpZCFL2kobUnB5 Tx3ByAcEkRfNTapNTLUhZlGW43U7iWWy+2cezS6SC6s/4cjHfmI2/qXLSsrYdoSDR9nVV5cA Z58FhOVZ8yQc5gOnTXdVL2vuvO7cuVUU9sY5SmXTt+mQpP5RMaruONaUXCpn4jKFJ+RIB/Qm KZYF727a1oVl+sTjUu8mtzC5lhsb3U73NoUUDkjA646Dz4iVvK7aDeujtyP0CpeMy00Wy4W1 tblpAXtG8JJyB2gGiMk1IUm5JZt5TpZrjzIUs8+GhCAj9Ij/ALR08iX0+lJLkuzc+jaB5JSo n9SPzil2PebVOtOvbK8aLO1SpB1iqPU9bjJVtSXE8JKQecc56jjvHhqvcrNwUC2JSbuCm1Oe bm3PaZqnJKW2kkIAJz35z26dIDX7+fet3ROpBlQQ6xTUS24jpuCWz9fe49YsNoU1qj2dSKcw ClEvJtJ56k7Rkn1JyYot3Tdx3nadepcpRJN2nmXcLU3K1REw48UHc3htKeqikcZ4yevQ3u0l TJsyimopcRNmQY8dLidqgvw07gR2Oc8QRMwhDpAQF2XbSbNojlTrkx4TaeG20jK3ldkoHc/o OpxH57qepN06hVLa9Saoq2ErImJGjtqKnUfwuOAHOcc9BjPEXKnSMprNqjPVmoMqmbWoqPZJ NCiQiYdzkq+XJUenHhgxtMrKy8lKty0mw2ww0nahtpISlI8gB0gqj6UXBaVXt5cpZ8iKWJVW H5FwfipP8Sjkleem4nPGI0CMR1MpytPdQqXqJSE7JZ98S9Ul2wQF7gcqOOPeSO/7yQeSY2ll 5uZYQ8wtLjbiQtC0nIUCMgiCPWIG77Vp95W4/Saqgltz3kOJHvNLHRafUfqMjvE9CAzbTK6q m7UalZd0+/WKGdqZn/8AmmM4SvnnOCk57hQ75jSIz696bK0O66ZqA/UkyDNNaVLTzfh71TTS s7EJA6q3K/n25gq198XBJJrF/Vs2faxz4dMYdKJmYSegdUO5HOxIPHGAeYKslModDoV/1Ks0 u4WJdNUTtmqX4yNi5gqThwc5CuTxg5K/pF6j8v3c7acnTGf2e01mRSitOyt1ATLaFpJ5IwQo g9iVf4Y1mrals2rUKWuYkQ5Z88y2mUrEu4XNisfCtPXGB8+vUggBpEUTUFEzPzdKoVKkiJqt KXLTVRQyCuUkwMu4WR7pUFYGfM98RdJeZZm5ZuYlXUPMupCm3G1BSVA9CCOoj3gik2Vdtszt TnbPtlJaFDQlCEge44gYCik9ThRwSepOecxdoyGaoUvaP2iaPUKflpi5mJlD7SThPipTvUfk TsPzyfldqXfNMqN31G2XEOydTkle61MJCfaG8A+I2c8jnOOuOfPAWiEI83XW2G1OPLS2hIyp SjgD6wHpCK85fFsM1VqmOV+nibdUlKGRMJJUScAccZJ7fLziwwCEIQEZca0N2tVFunCEyTxU c4wNhzFO0KBGjdHz3U+R/wDXXFnvZpb9gXC00Ny3KXMpSB3JaUBFa0MOdG6LznBfHy/HcgJ2 6bBty9HZZy5JAzapUKDRD7je0Kxke6oZ6CIX+hDTzfu/Z5PTGPa38f8Aji/wgIW3bVotpyK5 O3qe3JMrXvWElSipXmVKJJ/PiJqEIBCEIDzdabeaU28hK0KGFJUMgj1ERSrQttSkqVb1KKkn IJkm8g/7MTMIDhkKPTaUHPuynysl4hy57OwlvefXaBmO6EclRqUlSKe7PVOZalZVlO5x11QS lI+cB1x87k7tuRuxnGecRl05qbVbsmHaZpVTFT6k+67WZtBblWD6BQyo47fXBEc81a1MtK1q zXdSZ52s1SqJSxMusLW3uBUChhrBGBuSDngcc4GYD3t5l9j7Sl2FYUGn6Yw4nI4VhLSQfzCh +cakSEpJUcAckmMLq8lRqYm3jXKKlm2VKclJl6n1Vx1DMwtQI3OpWFuJG0pVuA2ndj1ua9EL BeGV0d1fHCjPPnHy9/6wVfFzss2cLmWUn+84BHmKrTz0n5X/AOsn/jFRltG7AlXAtu22FHGP xXnXB08lKIjjuXT7TWk0Yz1at+UYl5bhPgb0LcUo8IAQQVqJ4A5gi21+5aRbNIVU61PNy0sn gLJyVnsEgcqPoI47Lu+VvagGr0+VmpaX8dbSPaUBJcCT8Qx1Bz+YI7RiNu2BNam1pmYel1Um 0Ke4tEtKNOHCBuO5pGfiUTypzJHOBnGBr9X0rtGtzDDs9TFkMNBptpqZdbbSkDCQEJUAMDyx 65gq2rmpdskLfaSU9QpYGI5V16kN48SqySc9N0wgZ/WKgnRTTto7lW+kknq5OPnJ+q49Rphp 3TmwXKFTW0qOAZhZVntwVKgic/bi09xH7UUbI6j7wa//AOo+pe87Xm3ktSdx0h9xRwlDU80p R+QCvSK9MUjSuUlECblbVZZz7qnBLjJ6/EeTwPyiu1Sf0OmmTLzDNFI//spRaVnHPCmkg9vO A0412kBBWapJBKeCozCMD9Y8TdFBEwlg1ynB5SN4b9rb3FPnjPT1jJafSdPp5QXbemVaqRbV taccYW2ys47qdcAxjzHlHVUtMZy5qe5JS9nW5a0utX/vCj482keafDwkHrwVEciCtScuSitU dVVXVpEU5J2mbEwgtA5xjdnGc8YinTFzVfUFt+RsBZkacCpp+vTDZAPOCJdPVR6+8cAducGO e2dC7WoTDX3j49adbWHAJtZDKV4GSGhxzgfFu6CNKbbQy2ltpCUISMJSkYAHkBBEPb1u0mz6 A3I01lLEuyN7jy8bnFY95xau5Pc/yir2ewq964q+KmndKNrcYocstPDTQVhT/wDrrKfoB3js 1hqDlP0orSpYkPTDaJZAHVXiLSgj/ZUYstvU4Ue2qbTQhKPZJVtkpTjAKUgHp6wEnGeXE4me 1mt6WcVslaJT5mqTCirCBv8Aw0k9uMKP5xocYVdU45VtSLno1JeUmfqhkKM2tj4m2SFOTCz3 wlI2nt7wgLnp2wq4qhUL7qGHXKg4uWpmUbfAkkLUEgA9Co5Uf/ONCjlkJGXplOl5KTbDUvLt pabQkAAJAwOkVGy7pqNYvS76LVUtYpE2gSxaTgeCsK2gnucJBPqTAXiPlSQpJSoAgjBB7x9Q gMfXQ5Kw9draFFYbkqbWKc7IqaRjBU2NwznnJPh8kkk5jXFrS2grWoJSkZUScADzjNtYJQNP 2lXUKIdptcYSEg8rQ4obgO37g6+sSmr1SfkNM6i1IgKmqgUSDSSM7i6oIUB67SqCo7TdpVzX DV9QJxDmJ5ZkqUlashuUbONwHbcoEn1B8+YHUb9qqvqxItWGWjUKDTlPq8RTfBeJSUgLyMlI HYdevSNVoFHYt+35GkSn9jJMIZSSOVYGCo+pPP1jHafYUnqVM3lcAmHJapqqrkrTZtLqgGg0 lICsJOCFdO+ByICmVDRS76pUy+qnewLmHFLdfqNSYc8VxRySA2OO5xzFNrVqppFDDyZ5M1OM z0zLzTDIJS2htSUJdz1CVKJAJAycDzjcbT0VmKDXP2gvKrt1kySFutSxClpKxyFqUvy64x1w c8c1v7PsiaxcdzTFUl0TMvMSqA8h4BaV+IsqwQeDnaYCk6fP15mjXBNUivzFMlqXKGdcZDId ZmF/ClKkq90E5HUHpn92PbUm3K5SZalTNfuhqrMTLJXJI3OEoGE78JwUp5wODziNq1Rt2iWv o7cSqDTJen+0IYS6ZZGwr/GSBkjt7x/OOPT+waDd2jFss3HKrm0y/jutAOrb2b3V5HukcdPy gM9trSbwJCXuFy+GafJ+yrnVuSSXUTHgoOCtKVbVYz3x3HByI1HRSUry7VcrVeq9SnxUlbpW Xnni4W2kkgLyrJyr04xg94rF1oQ87qSmSbCGaJR5KmSjaOiGj76xjtgj9I07TmuSdfsKlzdN afblm2Ey6Q8jactgJOOTkZBGc9oC0x5vNh5hxtXIWkpOfURUr6ti5Lj9jFt3U7QUtFQfS23n xc4wdwIORjp05ivtab3zt2TGqE8Wj8XhyQCscdFb8jpBHj9n9fgWLP0p4ITNU6qPMvJSBnOE 8nz5yM+npGrxjGmtNfs3We5LamZx2eE9KIn0zT3CnVBQySPPLiuf7vrGzwFV1HtwXVp7VaYl G99TJdl+MnxUe8nHzIx9YhtE7hVcOmEl461LmKepUk6VkEnZgp/3FJH0jQ4xzTcfsprLdtno wmTmMVCVQj4WwcHaP8LgH+CA2OEIQGU6kTDTuqtky84FeySSJyouAYO4tN708HuC3+sdFg2t K3RT5K97qV961WfSp5pt1W+Xk0lXupabPAIAGScnOYg9baPUJu7bXVSVt+PUkzFKKVpB2pdT tUrHolaue2BGs0alS1DospTJJO2XlGUtIGMZAGMn1PUwV1vsNTLDjEwhLjTiShaFDIUkjBBH lGL1KgK0tmZlqZkV1jTuof8AvMoseKuQcPG8A87fUH9QCdMve62bLtKbrUwz7QWNqW2N+0ur UQAnODjrnoeAYl5VZnqYy5NSxaL7KVOS7mFbNw5QexxnEEY7RaI7RXnZjSjUKlvU93KhSKm/ 4jTWTkAYJUnr5A9M5jkqGt1z2/XTRK3TKCubSAozTM4oMFKk7kqHU4II9fzjSZzS2yahOmam rbkS6epbQW0n1KUkAn1xEj+xttCVlpddBpzjcolKGA5LIWWwk5ABIJ68wVjdmXtcepGsdInj ISyJKkNvpW5LoUUIQ4jBJUrnJISBwPl1i9aqWrNzCJW8bbwivUAF1A259oaHKmyO/G7HzI78 aFLSzEoyGpVlthsdENoCQPoI9oIz+p6kIXYVNqtusCdq1aCW6fIpO8+MR74VjsjnceOnbOYy 3UmUdt2ktft9UahdFenmy43LJdUzISiQcbsJxuIJ7bc+nGbYKNI6V6tmruSLCaDX1eA1M4Ga c+eSMke6hRz07eieeXXaUqtWnpKk0+vFRm0pTLUCWaJcmHN3K1kHGwDnKuBtOB1MFcVtWvbu ntDoteXblZu2o1BpMy1MSkmVty2QCBsJ9088EgkkHGIuTmp9xvSyVUzTSvOrUopImsMAfoT+ gi/01l2XpUozMlBebZQhwoSEpKgkA4A6DPaOyCM6kru1EnmkqTp03LAp+OZq6E4OOu3bux6f rHkitasza3ENWpRZAbylDk1PFYAzwcIOSPoPlGlQgKXNKvA2jMmus0NK/ZJv2tMu46U48M+H t3Duc7s9sYjh0MGNG6L83+//AG7kWm7nky1k1x9aPES1T5hZR/EA2o4ivaMSy5XR+godOVKb cc654U6tQ/QiAvUIQgEIQgEIQgEfC1oabK3FBKUjKlKOAB5mKxXb8pNHnnKXKl6q1oJ3Jpkg 2XXf8WOEDuSojj5iKHWrilnp9TerVWRTJR5PiM2zIlbpSjqFTLjYyfPbkJ4z6QFsmr8m6tVV 0nT+QbrDzYw/U3XCmRlVeRWMlw/3U/n1xy/0Vorc+3P39Wpq4nmyFNyuPAlWjxna2k89AOTy OuYw+n1un1+tzk5Va1S5KmsuqakaVOomkNssbsp2JlykDyOSe5IPWJvTu937cvGtKkJFyt01 cqHVNUhx9bUqhByVAP4VjBPU9Tx5QV+kZSTlpCVRLSUu1LMIGENMoCEp+QHAilXvYc5fldkJ aqTvgW1LNl12XYUQ9MTGSBnjASE4568kY7iWlb7ocxZUtc65hTFPmUZbS4n8RS8lPhhI5Uvc CMDOY45uxbdvIs1m5KE+ieebSVNPTbiVNgAgJIbXtzg8geZgjL7ltO7LfpcpYMkhqo0KpzaG pSoKlgfZgVK3JdSEnBBWFBwYPu9ccDU5qtU7Ti0aXIVCYmZ99tlErLNNI3zE2pKQPdT+XoMj mOaZ0fsuZCM0x5BQdyVNzz4OfP4+vrEPMaO25SZ0VeVr1Zojcs0oPONVDZ7nf8RWSkcc8+XS CuS7LqqUlL771rrdsSTyd7VKpB8aovJ/hU50R80gDtuijW/QJfWKruSchvotuUce7LrmVPTK 1uEkukKJ95RAyTkADAz1HVp9edKoF73OugW7UatSXXg4moSja3nWGkg8q3kkgncckg+h6DSK FW9P73u2WqlICXa7LNqdS54DrLgTjad5wErA3Y5JxxiA5LdpepFo0CVokqxQarLy2W2JlyZd aUlGfd3J2dhnpnjHlz3fd+qFWdKJ2sUOgy38VPl1zL3H/eYTz5/pGgQgjELdsWXu6+Lrpl51 OqVuWozjDUomamlpKStJUV4SQO3HHQxcGNEbAZaKTQPFKuqnJp4n/wAfH0j5tWlT9O1dvOaV 4a5CeRKuoUl1KlBYQRtUPiSfi68YxGgwFUk9MbJkceBa9NVgY/GYDv8A48xOydHptNUVU6Ql ZVRBBLDKUEjOccDzjuhAIQj4WtLaCtaglKRlSicADzgPuEU6qapWdS1eGayzOvlW0MU/Mysn r0RmIFer01OVk0227IrlReSPfU+37MEE9M7gcDPGVY6d4Dq1mIVbVFYWMtzFdlGnAf4cqPmP KNFjFr+ta8bhsqbuC4Z9uSm6STOydHkjuabCCCVOL6rWEhWMcDt1MazRatL12hSVVkzlicZS 8jI7EZxASEY/ptR1zes19V2oNeHMSs0ZVlPUBKiTu+e1CP8AaMbBGeWc37Dq/fcotxKvaDJz aAByAUKBB+uIDQ4zC1syX2g70lcnZNycrMgH0SlP+ajGnxmVLT4H2la2HvimKG04yTx7oWhJ HryP0gNNhCEBnOsZSaFb7RSVLduCTS2BnrlXcZxxnsflHnfh++dTLLtsDc23Mqq0wCoYw0Ds yMc5O4f88T9926i4pClKenGJWXpdUYqL6n/hW23ncnPbIV1iBstbd0ak3JdgUpyXlcUeQUDl CkIIU4pJxzlfII7EwVdq/PLplt1Ofb2hcrKOvJ3HAylBIye3SM3s+45DTfSG336+icdcqQXM FUvLlwlThLgKjxg7VJHJ57cDiy6uVFFM0prrqnNhdl/Z08gFRcIRgZ9FH6ZjDaXq2/SpVqTp ty1qUk0MstoZepcvNFgIQEkJUXE5Tkce7nGO/UNGvDV1E/Y1UVbVCq8whcutl2dflyyzLBY2 b9xzuIJ+GK7plcNq6cXDcUnV5/2ALZkQ3uQtzxVBklwjaD+8on/EAIrVV1FodaaLFfrV31dh aQHmUqYlGXTwf7NGRgEcA5jgZVb9bnJuqTFOmGJh2bSJP2e4pWXLDaUJCEnxMqyAnlWPIcGA 1vW+uIntFRNSaXUMVKZZSA80ULKMlYO04IzsB57RcqPVqJbFsUWlVSqSFPmESbDSZd59Lair YkcJJB6xgt3Tc7V7fVRJP2FlszCH33ajd0vOPOlKSEgblgI+NROOv0jve1WkpS4PvJVl243P zSiVThnEzBSoDGSUBW3Pu8jrz64CSnn56paj3pZNNaKJy4J5jxZk42syqGyXCeeuCABjnceh xG8U6nStKpkvT6e0lqWlm0ttNj91IGBH5dtvWM2/eFwXDO0Vqo1CquICVtzHhoZbSeUpykkg jbz/AHRxGgWx9oJNcrszLz1ITJSiWi40pK1OryCkYICR5k5x6QG2FQTjcQMnAyY+ooF56TUm +q+zU6vUqk2hpoN+ysOpDfGeRkHB55x5RWx9nelSrqnaPctYkHN+UKSpJ2DPTgA9hzntBHbe 7Zouudk10N4anfEpzqk/vKUCEA/VzP09I1aPz1qHYVXsijSN1ftVVa45Sag06hmecUpLQKhg jKjg5CQcdcx+gGXUvy7byPhcQFD5EZgPWMjudlNI+0natTO5LdTk3ZVZBHvLSlYH/iR+Ua5G S60JVK3BYlWbdDRlawlsqJwAFqQTk+WEHMBrUIRUtSbqVaNkTc9LBSp54iVkkoRuJfWCE8em CfpAQNBBvLV+pV51KV0+3N1Np6knq+R+Mv1wDt8uRGlxWrAttVq2TIUx8hU2EeLNr6lbyzuW Se5ycZ8gInZuaYkZJ+cmnA0ww2p11auiUpGST8gIDP70bburUm3bU8UmXks1mfQkA7gghLST 6FROfQ/KNIjBbZuqet6oTeoNfo6nqPcs2pH3gjJekWUq2tBSMfAQOoPOB6A7nKTTE7KNTUm6 h9h5AW262rclaTyCD3EB7whCAQhCAh7mt+Tum252i1EfgTbZQVAcoV1SoeoIB+kYfZNPuy1b nq9vUCi0Wbrcgd79RqLq/EmZdXwbOeE4xnHmAeY/Q8ZVqdUF2bfVsXiokSG5dNqBDYUfDX7w 6cnoo4/u+pyV7ms6yIfQk2zbziFE7lImVDaPXLmfyBiNm3dc5p0vy7FFkkZ4l21IV09VE9ce feNOpVdpdblmpmlVGWnGnU7kFl0KJHy6j1B6RJwRkUwvXJXhhtugo8y0Rzz33H/KPOVltdJl 3Y/PUWSTgnxHEoUPySlRjYYQGS1K0NWqzSH6fPXfR0MzDamnksy2CtKhgjdsyO/THWPmnWXq rQ6bKUijXdSUSEq0ENrXJjekDonBQcjnrnPEa5CAy5mztU3gROaisM88Bimtq4477U+X/OY+ f2B1JaH4Opq1nn+0kE/8TGpwgMs/o+1F8ZTo1Oe3L+Ifd6doHoN2B9MR9tWNqSkLCtTCNpy3 /oxCt3+tk8fLmNPjLtVHZ9VyWpSnqlNyNvVSbMrNmRX4bynTw2CrrtJPPyJOeIKrdUN0ioOU 2R1EqtxVRH4Zk6JTm0BlXIBedCtjYzjJPPXjiJu3tO71qVOU3f15z3gOgocp8msZUn+87jv3 AHTvHNNWFaWmsikOX5X6EzNr3BDc4hPjKSBkhKW8nAI/SI37x04RMFU7qdc84peB708/tGOn wNiA12g2tRbXl1MUKnMyiV8uLSMrcPmpZypR+ZikVPSqp/tjVK/bd1GmLqqSmaamKe3NBSTj KRvPwnHTHpFQdqGlzSsC6LqngBu9yYmSF/D32j/kfKOgo0/m9q2LSvapnbnxm0TavE77slwf PsOYCURo3WkzD8x990AOvDaf/ZmXIA6cA8DjHbn/AD7pbT9yVljI17UBRk3UFt+Vk5eXkfFB yCkqTzjnGPn58QIlrIcmFn+i69HFDAK1Skwd2M+b3p37x0fc9nkBUvo/X1q2kEOSoRgfV3k8 fP8AOA6p2yPuq7ZSr2pdFFaZpssJeTptTSHG5VOOSlQVkFRBJVwrk8mJZ28Ljkyl2br1hqYT ytJnnGyR6Kyr0HQ9e8QjNvUDeHG9HKhgY2+IWeVHsUqd6c9fz6RJUqRm6ft+7dHJGUWgZDjk 9KhWTn97ClQFVn/tEVCkVN6UmaRSp8JztdkJ5SkDrxu2nJ47ecdjuqVh6l2yimXsuYoqjNJW ZdDi1pO3oS4lGNpyQQQMfkYuD0/egkHBKafUppxIIbQ5U21A59AgDpnPIjkTOam+J/8Aky3U tqJ3p9r5Iz5/r0gIPdp0283KzNyUaVoDD3isUmnO5RMKxjxJlfKlntt6AYyTFkreqWm0zILp lVrUvNy023scbaaccTtPmUJ4/wAxHPLM6iKCim1bRlPeztcdWSfX3Qe8dSRqcj+zpVnoOcAh 1/gZ6/D0gKfKuWNINoZoOrNYp8txslzOb22x5JCke6I9UztupK1T+tNUdbxymXmEtq9MYSf0 EWoSepbqlLXT7KQtacKUfaFEjjAPHaDdu3uHPcbsyUTzks011RJz15UP+f0CpU2pWPZt5NVu lag+JKzjPh1GXmC5OOTSudrhWnlKge5HHTvEhU/tG2vJz5YkJKfqLKf/AOIbSEJV16BWD+YE WE25fiUkMVq3Wdw97ZSCO/HVZzH3+zl/KSd12UltWONlGB2+eMr+cBTnPtMUNOfDoVQVxxuc QOfzMcD/ANoubnJOadpVMpsipkEtoqE04tb2P4UoQBkjsVDnvGsyTqbdkZCXuipy03UZ1/2d uZRJ+B7Q4cqSnaCQDgHnIHEVbVeSlpisWM0Jdlb6rhY93aN5bHK/8PCc/SA8abSdTrspMtOV m5WLaS+neZKSkAXUp4xuUpWUk9xnj9BKN6RUWZeQ/cdQq9wupTtP3hOqKPolOBj06Raa9cdJ tinmer0+1JS5O0KcJyo+QAySfkIrqNVaDOj/ANn5arV5QGVCm09xQSPVSglPUY6wRDW9QqRb +u07JUKQYkpcW8ha0Np/fL+Mj5gDPngRqEY/S5C+prVOo3ZIW6xIy09JplG0VaaCFISnYdyk t7jklPTHfqIsxouo1QKVTl10ykpJ99um03xcDHQKdJ/PH/CCrq8y3MMrZeQFtuJKVpI4UCME RQLTcZsKufsZNzzaqfNLW7RnXHBuTlWVyyufiBVlPmCe4xCqWVS5WWTMXjetZfabUXV+01MS zSv8KAnA7cHvGf3C/pVPUp2m2XR52p1hXvS71JYdU824DworXyRkc9c/rAfoSKA2g0/7QDpS lXh1WghalY4LjTuP/CR+cVunVrWqoUWXZRQKbJOhASqcnFgOL4+Io3cHp1T17do+ho/c1xT8 vUb6veZdmGQQlunIDfhBXxBC8ADOB+5AazMT8nJY9sm2JfPTxXQnP5mM0rSm5X7Q1q1OXdaV L1SnTEoXEkbVlsKV8QOCcqSMfKPWT0BshgrM4zPVFax8c1NqyD5+5t+fOesWa3tPLctiXlmq bIlRlX1zDC33C4ppa0hKiknpkJAgi0whCAoOtc+mQ0jrJPKnw2wkeqnE5/TMTFgW8bVsGkUd QIdYYCngf/mLJWsfRSiPkIq18F67tSKHZ0ovMhJKFTq+xIO0JOWkKJ/iPb+8D2jT4DL9YGkV mftC13UeIip1dLjyE/EWmx7/AH6YWfyi0J03stCsi1qT9ZRB8vMen+fmYr4aFx/aAL6EhyVt mmbFKBHuTLxOB6/h5+REaRAVkadWYEhP7L0ggJ2jMmg8fl+sfX9HtnBalfsrR8qGCPYW8flj AiyQgK6iwLRabCG7YpKUpWHB/Um/iHQ9I6zalvKzuoNMOTk5k2+vn0iXhAcBo1M2bPu6U27C jb4CcbSMEdOmO0cshalv0qYU/S6HTpN5adilsSqGyU8ccDpwOPSJmEAhCEBRNaJfx9H68kAE pbbWMjONrqD/AJCLFaUz7bZdEmi54hep7CyvGNxLaTnEc9/SaZ/Tu4JZWffpz5GP4ggkfqBE LovPe36Q0NZzlptbJyc/A4pI/QCAvcZ3rjJ+0aUz8wlG92ReYmWxtzghxKSf9lSo0SIG9KSK 5ZFYpmMqmJNxKOM4XtJScf6wEB3UGpprdu06qoRsTPSrcwEfw70hWP1ikXdITFx6wWtSztMh S2nKtMJ8TkqCglslPooDHzVHvotWmq1pTSkhYU7JJMo6nPKSg+7/ALu0x40Bv2jX27JlwjdK U6Ul0Ak5wsbzjtjKf+eYDRoouqUpVqvQ6fQaMiY8Or1BuWnn2UbvBlsEuEnt0HPzHeL1CAzZ 2/7bp8qLYlLdrs+zLoEj7G3S1rBbA2AELxkYSevUAxRqZc116XStTdYs6ouWmZgrk2p50Ick 93mRuISSe4x65Jz+go/hAUCCMg8EHvAZoi7dSn6ZK1CSsmnzTEyyHkhupgKCVJ3DIVjz6DMS NoamNXHWnKFVqPOUCuNoLokpsE+Igd0qwM/l05GecXuMyvqlzM7q/Y0xS5R1UzLrecmZgJ9x EuNuQo+fvKA9VesBpsIQgEUTWC2qhdWnE3IUdCXZptxD6GiOXAg5KU/3sdPPp3i9wgME020u bnrcnaTd9vzdJq0q4l6VqrGW3Ni05AS4CQpSSDkHOMgHBiyz01qBp00ubeeRd1vMqG8qTtnm G+6iQMKx3Jye5wM41aEBC21dFJu6jIqdDmRMMK4UOim1d0qHYj/0iajMrh0zfplUcufTV8Um spTlyRTgSs4O6VJ6An8s4PB96JmytRJC698jNIVS67LnZMUyaIS4FAZJQDypPrjI7wF0hCEA hCEAjMdYnWlTlkSh3eO7ccspG0490HCvr7yY06Mx1iaAmbJmtuVNXHLIHPZRzjH+EQFpma7K TGoKLVm5Ft1RphqKHXAFD+08MpwRx55ieYlJaWSRLS7TIV1DaAnP5RRltpP2im1lIURa5wTj 3f611H5kRoEAhCEAhCEAhCEAhCEAhCEAhCEAhCEBmus6mmqXbEw4sJWzcUotCSPj+LIz245+ kcd2Tjite6Cyy37U/JUWampOVLgQHX1BaQnceBkJHPbrEnrSpqXsNifdZ8QyNTlZhJxnYQ4A T+RI+scd1STDmv8AZDzjYWtUtN5z22IUpJ69io9v/IqRtqwnF1Rdx32tmrV57+zbKdzEgjqG 2knjI/i6/qT13LqPRranTSmGpmqVrZuRTaeyXHOem4gYT1zzzjnERlYvubrlVnaDYr8qhUmn /SFbmVAy8lnPCR++vg+gxznnHVpzJWpTGpuTt6ssVuqcO1KfS8HXX1HPKlAnjOcAE4+eSQ/i 6vqTPAKp9s0ampUDhNRqCnVDyyG04GfLJ6RXbxrWpNvfdk1UajR5WVnqg1IKZpbCnFp8TJ3h To64SR0x04jX4y/XnDen7E2HWUuSFSYmktuLALmNwwkHqfezgdgfKCOpOiVqvzqpyuOVOuzC l7vFqM4pRHJOPd28ZPSLxTKTT6NJIlKVJsScugBKW2WwkYHy6xGS182rMstuN3LSSHACAZ5s HpnkbuD6R8O6g2cyra5dFHByBgTzZ6/I+sBZIRTJnVuw5RSw7c0moo6+Fucz8toOfpEW1rZb U49spElW6qokhAkqcte/B7A4PeA0eEZwL7vSoNKVRdN50DOAuozrcsRnGDsIyevMeiKVqdWV ZqldpNvsbgfDpcsX3SM8gqc4Bx3GflAXKr1ymUCRM5WZ9iRlwdviPrCQT5DzPoIo07q1L1dS pDT2lz1fn3QUtTCWFNyrSvNa1Y4HB6YPnEixpPbbjzM3X0zlwzzY/wDearNLez/gzsx6YxFx lJOWkJREtIy7Usw2MIaZQEJSPQDgQFasOzV2rJTb1SnTUazUnfHn50gjxFY4SP7qcnHTr0HQ Wta0toUtZwlIySewj6iu37Oin6e3BMqd8Eopz4QvOMKKCE49SSAPWArOjjap+m166HVKUa7V XnmlKGMsoJSj8veH0jSIqWlsumV0rt1tDfhgySHCnzKveJ+pOfrFtgEIQgEIQgEIQgEIQgOa elUTtPmJVZUEvtKbJScEBQxwe3WMy+z08Rp1MyTpAekqk80tGOU8JPP1JjVoybSAexXrqBSQ lQRL1XxkEjHC1OY4+SRAazCEIDMa1ovITFeXWbVrE7bM64rc57Fy2T3ISCMZyeM49Irs5ZV1 6a3Em95KqTN2q2luqMOIKHXGcdRyrIThJ9No7ZxuEICjU3WCx6lJCY+/WJRX77E3ltxB8sHr 9MiOKZ1noL7xlrUk6jcs70DMhLL2jjqVKAwPUAxbJu0Lbn5tczPW9SpmYcOVuvSTa1KPqSMn pEoxLsyrKWpZlDLaRhKG0hKR9BAUOWXqVcgJmRT7PlFcpCUicmsY6ckIHzxn0imUq8KnbWrF Wt6Vq1Vu9xUqGpeXdWCBN5BVk8JQhI3biOnTtG6xCUa1KJb89OztJpzcvNT7hcmX9ylrcUSS clRJAyScDiAx+T1ju+VkavTHaQirXJTZ51UwllolliWQQF/BycKykHyIJzjn0knLw1HrE/e9 ozs1Q25RlqXkZOZ5bnSnKnEHnGNxwCQc57YONplqXISM1MTMlIy8u9NK3zDrTSUqeV5qIGVH k9Y7AABgDEFVOw74l7zpj+9hcjVZBfg1CRdHvMOcjjzSSDj5ERboyi/pRdk35Sb5o+5tuemW 6fWW8ZbcbVgBw+RGMZ8wn1zq8EIQhAIQhAIqV6WBTLxlG3HVrkqpLHdKVKWO11lXbkdR6fli LbCAzKSvyq2dUJeiantttocSES1flwoy8wryWMe4rHXt1PA5jR2nm5hlDrDiXG1pCkLQrKVA 9CCOojmq1JkK5TXpCqyrc3KvDC2nBkH/AIH1HIin2xZVVsavlqh1RL9qOJUpynzilKdlFYJy yQDkE9Qcd+p5gL/CIug1+mXLR2qnRJpE1Ku9Fp4II6pIPII8jEpAIzDW5vdRrbmFjcyxX5ZT iR1IIV0IjT4y7XRRRbdvqDpbAr8tnjOfdX1+UB2yyyr7R88NxIRbaB0+H8cHH65jRIzmVC2v tHzoLPuvW4lQXgdnwOv6fQRo0AhCEAhCEAhCEAhCEAhCEAhCEAhCEBQta5YzOkFbCOFNpadB 8trqCf0zEXWnlP692chTa9hpcyvK+OVIVkfPgZ+cWHVUA6VXDkFX9TVwBnuIqs0VL1n0/mwQ XJmjvJdIOQQGioY581QVT7s0dos3dstatltqlqgiWXPzc3NvqW2hoq2obwAec/LjzixW3ohU 2rcNIuG41S0mTvMrRkJb8RfOFOuqTucxxgEYGOInbBX7fqlf9QeUVOtzTEogE/AhCVDA+eP+ eY0qAyM6eamplxS2tRsU1Awh72ciYxjgFQ97/fjqpeg9ARNGdumfqFyTqhhTk28pKT5cA7uP VRHpGpwginJ0osULWsWxI5cOSCkkD5DOB9Ikm7HtNrb4dsUZO34SJBrj/d9In4QEdL0GkSi0 LlaVJMKbGEKblkJKflgcRIAADAGPlH9hAIQhAIQhAIzjXN1X9Gbki2kqcqM7LyqEAZKiXAvH +5GjxmmqB+8busWgpR43j1cTjjYPOxkZJPphSvyMBozLLcvLtsspCG20hCEjoABgCPWEIBCE IBCEIBCEIBCEIBGTWyv2X7Sl3yxcKRMyDLyUEY3kJaGR2OMnn5+sazGQ01tcv9qurFx4qExR wptPkMNDb+aSYDXoQhAIQhAIQhAIQhAIQhAVPU2lCsaY1+UABV7Gp5AP8Tf4g/VMUCn3LXbY Zpt6OzD9StOtstLqTSyVrpzxASpxAHRG4dB54xnEbK+ymYlnWV/C4goOD2IxGeaRyrM7pL9x T5EyiVemqfMJKeCPEVxz22qEFaDLTLM7KMzUo6l5h9CXGnEHKVpIyCD5EGOiMy0kn5qmKrFi VdxTs3bz+2XcUP7SVXy2f1+gUB2jTYIQhCAQhCAQhCAx9C/6J9TzLH+r2lcjm5KjyiUmz1Gf 3QeOvGCOyTGwRCXXbcndttTlGqKEluYQQhZGS0vHurHqDz+neKtplcE4lExZlygpr1DSElZJ KZqX4CHUk9eCB+XmQA0SM0123s6esTyF7RIVOXmFo/8AmAEjb+agfpGlxm2vKArSibUv+zRM sKcAPJT4gHHrzAdad3/SF3clDlr5STnjE0MgfmIv0UGf2sa32/MBJDc5RZlho7cDKVoXj8jF +gEIQgEIQgEIQgEIQgEIQgEIQgEIQgKrqVg6YXHuVtH3c9yBn908RTGQqZ1Q04ex7woTrizn PVnHy6mLzqC34um1yJzj/RcwfybUf5Rn1AmZg39pu6W0oamrXLZJOMkNhRAH0T9DBXbp4+81 rXqBJhWWFOtPEdcK5/kT+UaxGN0u8KLSdfK3mebRT62w02Js+6yZpkBJRvPungkZB6kDrGvs zDMw3vYeQ6j+JCgofmII9YQhAIQhAIQhAIQhAIQjmnZ6Vp0qqZqE0zKsIGVOvuBCU/MniA6I zOS8e4tf5ydaWTIW7ICUzsOC+5yoA+YB5+Q+cSdZ1hseiocDldYmnkA4blAp7cR23JBSPqYr eg6q9PU2uVuqpS3I1afXNS7ZSd6nD8ago8lHCUjryk9O5WvQhCCEIQgEIQgEIQgEIQgEY9LI bf8AtWTZbylTNIBXnjcdqRxzzwodPL6xsMYrJJfZ+1vPlxO1L8gCjn4khlA/zSfygNqhCEAh CEAhCEAhCEAhCEAjPdOHES1y3xSUDb7PWjNBOCMB5AP5ZSTGhRnMgr7v+0TVpYJwmqUNqaKs 9VNueGOO/GfygOa/GG7Y1Fti7pFJbdnptNJqAyQh1twYSpWO6cZHngeUafFB1pp0xUNLqg5I pKn5Fbc4EjybUCo/ROT9Is1r3BKXVbMjWpA/gzbQVtPVCuikn1BBH0gJiEIQCEIQCEIQCMx1 LlTQrtte8pEpbeankU6dO4pDku6ce95hJz+Y8o06M21KmBcNboVl04penXp1qenAASJeWbOS pRHTJwAD1+ogNJjNdfMf0RVDIJ/HYwQen4g6xpUZ/riAdG65lO7HgEen47fMB53Ukp1C05nW 1fhpdmmcHv4kuMef8MaJGT3nMPNUfTJyYKvaTWJDxE4yskt4Vz9efPMaa9UpGWc8OZnZdpz+ BbqUn8iYDrhEa5X6O0CXatIoAOCVTCBg/n6iPP8Aaeg+8fvqnYHJPtbfH6+h/KAloRBzF42x KLSmauOksqPIC55sE9u6vWOGY1LsuWUEuXPSyT08OZSsdcdU5gLVCKW9q3YjCwhdzSZwjf7m 5Yx8wDz6dY8RrJYKnEoFxNbldMsOgfPOzEBeoRRf6ZbB25/aJvG3dn2d7Hyzs6+nWDmslitt pc++VqQTjcmSfIHrwiAvUIoKtarHRgJqkwtRGQlNPmMkefKI8zrPbC0oMpL1ib3jOGKa4cfm B+kBoUIz1GsFIWPcoVyEclRFKWdo55PPpHR/SlKE4Ra12LJGQE0Zzn5QF6hGfzGqzbbYVL2X d8won4RSFJx9SY5mtYU7nRO2TdkuG8f/AA0qPPnyMQFpvrP9Hdx7Tg/dU1g5xj8JUYvdUlMT 9taTJpSiJ56V8BCS8pjxElpoKT4ieUgjKeOSFRuFZklXFZ89ItFUsqoyDjKS8jBbLjZA3J9M 8iMyvmlv2TpzZU1MK9odtuoypmHGgSkowQvGecZ2gdPpBXrUaRqDUaSxSJiyrQekZYAMMvLU tDYHA2jcCCB3jNJfR3U2n1JbtKlfu/xVZK5OopbSgHnHC92B07x+qgQQCDkHoRH9xAy/OktZ Wt9IQ2JGsvOJSdobNRS4EDzw5xiPf7+14pkytmYpy547shXsjK045HCm8DH69I/QcIIxJnUb V1pYM3YDbqEABYal3UlR9DvPmOx7xKHVy7kL2r0qrW4HCtq1qA+oZ56iNahAYa99pemNLLab bnQtKsKS48lJT59jz1jnmftFztVmWKfZ9sKen5hQS2Jp3fk+QQjGfnuHyj+an0WjXDf71PNE eVMyrSMuyFUk5YuFYKypxDg3dwNxP+fM7pFZkjQq3UJ1mly8upDCENuLqjc6+jcTnPhpCUA7 fnweSOhVXuK69Z65LezyduTdIR++qSl1Baun76iSP8OIrSKdra+lopXcoDh2J3TSkEcd8qGP mfzj9VQgPzczplrHUUttztfmJdGMf1isOKCR152FXf59I7nNAJxUqKhe17BDUuNzyilS0oQP JxxQxwO6ePWP0GTgZMYlqhd7Veui3rftIy9wzCH3VzEgglbJc2gNKWoe6QglSiOnu84gJm1N GdOlSMtU5BDlbZcIdYmJiZKkHCv4UbUnkYIIPTBjUkpS2gIQkJSkYAAwAI/OCb8ue3Jyk23a 9EqKKJSJhEu/4copb88UL3PYJT7u47sAc4PJ7Czzmp+o81WZ1qiWMUS1NSl2ZYmApTxQpIKR kEDcQc7UgkfQwG1RG1qvUq35D2yt1GXkWM4C3lgbj5AdSfQcxnElqxdU9PpQnTOtezLZSUqK VoJXxn3lICdvPHOeM/Ljs5dauS5K7dF/WlMp+7mwumMPMLK2toUS2y2oALUeDuxknHpgLMrU yYqqQbKtOrVxC+W5taBKSzg80uOdeRjpEc9qfWRO0mgSFGl6hc7y91SlJZ/ezJNZOdzg4CsY 8wPXIzz3Azd0xQHqozTp52tVWXXKSFPlnA21SGVJyVLVx+KQBzxzhIx3q2nV1VyyLabpX9GV YemC8vxppiWcQXj23ZSckcjqAMcQH6BiCum7aNZ1LTUK/OCWZUrYgBJUpxWM4Skcnp8h3ijN 6zVJamUr07uRKnBggMKPPTAykZGcDPHWKTckjqFcOobdVrFkPzCpVr/Rkl46VSrCwoEKcWDh fckZTk47DEB+hpWYbm5VqZYUVNvIDiCQRlJGRweRHvGOTGpOo1vKkTclhiYaeb3LNPUpagR1 zt3BJ6HBjULeqxrlClKmqSmJEzKN4l5pO1xAz3Hr1+REEScIQgP5GKXU8i3vtQW9UHlFEvU5 QMLWehUoLbA/Pw/zja4wXWqblG9X7KTOqZZZl1tPvvOKIAb8cZ3eQAQfzMBuM9PylMknJyoz LUrLNDc488sJSkepMf2SnpWpSTc3ITLU1LujLbzKwtKx6EcGM1vup6a31R2pCsXXKN+E4XGX ZeaGUK6ZI5B69/pHfZ9yadWnb0tRKPdFP8Bncd8xNpClqJyVEnA5MBG6oXtdEjdVMtKwmm1V WdYL6nFBClJT72AN/ujhCiSfSK2y39oPhpS2Rz/arMmcdfL/AIRP2RMyd164XVcMoWZmWp7D MlKzDat6TkcqSc452KGR2PrzrUFYsi09aK03mq3fKUxKkgbJfAUP/poHPfhUSEppFdC0bqvq dXnFKRyiVecQkK+ZWcj6CNahBGRt/Z/pnhnx7pr63OoUmYSkZ88FJ9O8fI+zzRk423LXgSML w+j3v92NehAYc7TqzppqjatMp9x1WpUuruLadl59/egDIBwOgI3A5AH+cbhGN6pVWnSustiJ qs4iTYky5MuvLBCUgkbcnyKm8emcniNRkriotSYD1Pq8jMtHotqYQofLgwVKRltx1A0n7RVs LIVsqFMck1HH95Sh6fEExpBqEmnG6bYGQCMuDkHoesZLqlOyzuq+nJlJptx4T/vpbWFYQpxo A8efvD6GCNfeabmGVsvISttxJStChkKB4IMYLaqdQbIrVftC1qD94yqZsuyk1OkoZYQo/Fk4 Csp28A9QeDzG/wAIDBXKtekjqEmhag3o5RG5tvxJCYp8u17M6Sfh3qSCMHj3hnzPIJnbpnNQ 7Btp+vpueRuKUlynezM00NkIUraFBTahnqnPPnGjV+3KRdNLVT67ItzksrkJXkFJ80qHIPqD FBVoTTCwZFq5rgapKikqpwmwWjg5xjGP0gr6VqhdlLMuuv6eTypZ1vf7VS3xMgjGc7QngfNQ iSlNbbEmkfjVdUk6BlTM1LOIUk+R90jPyJi+tNNstIaaSEIQkJSkDAAHQR4zNOkp1SVTkmxM FHwl1pKtvyyIIp7us1gtSxe/aJlYCchKGnCo+mNucxWp3Ua+K7RahULPtJcjJSre9M1UkqLr wxn8NlI5J48x5mNPbolKaILVNk0FJyCmXSMHz6ep/OJCAwGi3sm4qcWry1KqNEncfjSTMiiT LfXIDm0k9OuR8o7HqRphJupqtDv9+kVIoKVzsvU/Edf5GS4lWSc4HAwDjOI2ebp8nUWgiflG JpA5CX2gsD6ERxt2tb7LodaoVNbcHRaZNsEfXEFUfSq47or1Vq6atMOVKhsYEjVHpL2Vb5z2 SAMjHXywPOPXX0kaRT+DgF9jI8/xBGlRS9V6HUrj00qdKossJqdmCz4bRWlOdrqFHBUQBwD3 gixSsqwqlSCpxpta5ZtC0rcAPhqCMFQPY4J5HnGes0zTK56lMVCXt9+orf8AFmlTvsMyWpgp 5XtURhRznAHUjA7RIGqX/VKA/Tv2JlaW49Lql0PO1lCktEp279qUKOBnOM54i0Wfb4tWz6bR Euh4ybIQpwJwFqJyogeWSYDNgdKGZfdN2dNyjEsOXn6LMBI5/eVtOeo+Lzj1auXReYV4v3XI f1drqqiOYCU//t47942CEBlklculbQEzTKC0QlJ/Fl7dc4HfkNfIR9v6gWi0+gN2dV3/ABPe S63QcA4OM+8AT08o1CEBmrup1KQ2ndYt0LTgBA+5QAe3GVev6x8Oav0tvLr1l3UhZSE5XSUg lJ6DO/pz+sabCAzFGsNO8EtNWVdfhJ90ITSk457Y38cH9Y/o1qkAg7rRutOMBKRTRz/v+YxG mwgM0GtlMLimzat1pWk4Uk00ZSfUb/WP4NbaY8dkja10TToOC23ThlJ8j73WNMhAZs5q68VD 2bT+8HADhW6mlJB8sAmDGrM268pA09u3BT+GfYPiOe+SABz1yY0mEBmg1bqACi5p3dSUpzuI kicY/wDOPP8ApeqKGsvac3UhZOEp9iUQfrjy9I0+EBQrR1QYue410KaoVTo9QTLmYDc82E7k AgZ5we/l2McuuqvD0gqmEFWXGMEH4fxknJ8//OOW/rTvWe1Aptx2RNyUuuXkVSqzMq+HKlE5 BScghQ+RTEVVrC1Ou+TYp12XFSfutT6HJlmVQoLKRzjhsZIPbOOAcwVq1GVOLoUgqqNBmeVL tmYaSQQhzaNwGOODmJCEIIQhHw44lttS3FBKUjKlKOAB5wH1HHN1OQkZiXYnZ1iXemVhtht1 0JU6o9AkHkn5RlN4a8UqTnTRrZmA7MKWGnKoWy4xL5OCpKRkukdgOD5mOK2qvT2J41Kn21c9 33AkhJqtQlg0kJPTwyokNp5OBjPJ5xBVL1XmLRqGqlUNSnapLOtFDL/ssoy+lwpQn4VFaSkg jBzk8EcdIvOmV/2DblrMyMq1P0xoqO+en5TAmF5zlTjYKeM4GegH5969R7YZqCP2+suZoU+t fL85T0vN8HAUHQMq5HUJiUkb8TckncDlEoArVCpam5dttlI3Th6ubUq90pSMEJ6q484C/SFR kqpKJmqbNszkuv4XWHAtJ+o4jqjAXqjYlRmFVywbhbsu4WMqcYmklhl4923Gz7nb93PPUE4j RNMdQTflLm/aZVLE9T3QzMllW9h0nOFtq8jtPHOOOTnMERGrVFvi6XpOgWs0hikPo3T04ZhK MnONihndtA5wAc59In7D02othSBTT0GYn3UgTE66Pfc9B/CnI6D65i5QgEIQgEIQgEIQgEIQ gEIQgEIQgEUDUnTqi3rMUt6rLmmnWHPCSuWWlJKVKHByk9O3zMIQEB/0cLN2K/rlY+ftDfl/ 3cf1X2cLMdQnbN1hv/VmG+fzbMIQVcbEsaj2LSVSlFDyzNKDjz8woKcWccAkADA5wMdz5xbI QghCEIBCEICDuC1KFdKW2LgpjE8loqLZcBCkZxnChgjr+gikzv2fbGmluKYZnpLIOAxNEhPy 3hUIQH9R9nuxUqaKmJ5Yb+IKmjhz54H+WIsFC0rsy2Z9E9SaI0iaQQUOuuLdUgjuneTg+ohC CrjCEIIQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCARXb2o rFx2hUKTNvPsMzBbStcuoJXgLScZII56HjpCEByWzpxa1oMNmkUlkzCVBXtcwPFe3Y6hR+H5 JwPSLbCEBx1KnSdWp7tPqUuiYlZhJQ60sZChEbaNp0qzKJ910NpbcuXluqLi9ylKJ6k/IAfI CEIDoqds0GsOFdWotPnl4+OYlULV+ZGY9KPRaZQpdctRafLSDBWVqbl2wgKUe5x1MIQElCEI BCEIBCEIBCEIBCEIBCEID//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAWUBhgMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEBAQEBAQEB AQAAAAAAAAAACAcGAgEFAwT/xABXEAEAAQIDBAMHCw4MBQUAAAAAAQIDBAURBgcIIRIxQRMU FSJCUbIWFyU3UmFxdJLR0hgjJDI1U1RydYKUobHBJzRDRFVWYoGEkZOiM3ODwuEmRWNk8P/E ABYBAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAf/EABYRAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAARAf/aAAwDAQAC EQMRAD8ApEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGbb0N6te7rGZfYoymnHxjLddc1Tf7n0ejMRp9rOvW4O ridxHPo7L2ve1xk/Qfy4nNfDOQc+Xe97l+dSwoaufZbO52j2Uy3OJsxYnG4em9NqKul0NezX tfsOU3XzE7rNndPwG3+x1YwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABOHE 1r6pMj83elfpsPbjxN0aZ/kNev22GuRp8FUfOw4UtbdpOu7DZz8n2vRh1LlN2E9Ldbs7MfgF uP1OrEgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAJ34nfups9y/kb/P86hhD deJyuZzjZ+jTlFi9Ovw1U/MwoVi0d1ntVbPafgdP73XOT3X0RRut2diJ1+wbc/5xq6wSAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAnXic+7Oz/xe96VLCm68Tn3Z2f+L3vS pYUKWruymat1+zszER9gWur4HVOV3Ye1bs78Qt/sdUJAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAATnxOfdzIOcfxe7y/OhhjcOJuY9UORR2xhbkz8uGHilqbsPat2d1iY+w LfX8Dq3MbuKejuz2djSI9jrPV+LDpxIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAACdeJz7s7P/F73pUsKbrxO/djZ/8A5F70qWFClq7sZmd1uzuv4Ba/Y6pyu7D2rNnfiFv9 jqhIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACcuJyrXPMhp82Guz/uj5mGt x4m59n8ij/6tz0oYcKWvu1pindjs5FPKPB9qev8Asw6hy27SZndhs5rMT7H2ur8WHUiQAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAE4cTUT6pMknTl3pXz/PYe3DibmPVFkn j8+9Lni6dXj9f/7zMPFLZ3b+1js5p/R1n0IdM5jdv7WWzn5Os+hDpxIAAAAAAAAAAABqAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACb+JqnTaTI6vPhK4/3/APliDcuJvXw/kPLl3tc5/nQw 0UtfdvX092OztWmnsfZ9GHUOV3Yxput2d56/YFr9jqhIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAACdOJyY8M5BHbGHvTp+dSwtt/E1MztJklOvKMJXMR+f/AOGOU5VmFeD7 7pwOJnDaxT3aLVXQ1mdIjXTTWRSyN18abrNnfiNv9jq2bbBba5FlGx2SZLneKrynH4fDW7Fd rH2K8PHTiOqKqoimf82jUV03KIroqiqmqNYqidYmBL2AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAA/I2l2iwOyuRX82zSuabNqNIppjWq5VP2tFMdszL9dwWb38BmG3OIxmeXr dvKtlcPRdnus+J31djWK5jtmmiI0jr1r5A/FwWRxmVVe3m9a3YtUWbeuCy27ETbwduZ1jpR5 VyZ05eeerXSI/Ts2qbkerLbXXL8uwVPSyzK7kaRhqey5XRH216rspj7XXSOb+lHslM7X7bR4 PynAa3svwGI6rUdl+7HbdnyafJ191L7TMY+n1Zba/YOW4KJu5fgL8f8AAjsvXI7btXZT5Ouk eNI18u2LeYW69rNv6KcLlmFomrA5XiqIqizTMad0u08+leqidIp59HXSNZmX4uEozbYrKcVt VhaaMuyOq7FfqdvVzrRYnl0qJmZ6F6Z59zjxefR637XPG/8ArDbirwfluC+u4DLr/Vh/Neux 5V2deVPk66R4xRV39M7abbUd4ZZgo7rl2X3v5COy9cjtu1a+LT5Oun20g7HKM1wed5Thsxy6 7F3DYiiK7dUebzTHZMdUx2S/36pj262r202LzTvvKarmQ5XnldzGYfAzFNVVuZ0iqaomPEqq 5VzTHVNXn1cvO+nb6aoq8P3Pg7jb09EIsTU1R769m33R08PV9fX3C39F4q30bfVVTPqguxr2 Rat/RCLF1NUd+vRt90Zj1QXerr7jb+i9+vbt93OKPDtXLt7hb19EIsHU1R569W339P3Or7zb +ievVt9pp4fuf6Nv6IRYepqj2nfXt9TXFXh6udOybNuY9F69e7b7o6eHZ+HuFv6IRYGpqj6d 9m30xPs7VznX/gW/ovnr17ff09X/AKNv6IRYWpqkCjfht/RTp4c19+rD25/7XuN+e38f+80/ 34a19EIrzU1SFVvy2/qpmnw1Ea9sYa3r6L1G/Xb+mfuzRPw4W19EIrvU1SRO/rb6bNNHhOzE xMzNfetvpT73Vp+p49ffb/8Ape3+iWvohFdamqRfX32//pi3+iWvou83Q71dqtrNurWVZ7jr N7Czh7lyYixRRVMxHLnEQEb8AMAAAAZpvD3w4bd9n9jLMTk97Gzew8X4u0X4oiNaqo000n3L l6OJrK5pnumzuLpq15RTiKZif1Q5PiR19cPBazy8HUaR/wBStj41RNXE5gI16GzWInny1xdM cvkk8T2B7NmcR+l0/RTsDYoinidwM1R09mcREac5jF0z/wBr+kcTeWa89nMXp8Zp+ZOYEUZH E3lms67OYuI05fZNPP8AU8/VO5f/AFaxPvfZVP0U6gRRlPE3lcx4+zuLjl2Yimf3PlfE5l0T 4mzmKmNO3E0xz+SnQCKK+qdwH9WsR+l0/RffqnMv/q1if0qn6KdAIouOJ3L9eezWK0+NU/Rf PqnMv567NYn3vsqn6KdQIor6p3L/AOrWJ977Lp+i9U8TeWdHxtnMXE9sRiaZ/cnMCKLnicy3 SOjs3ipnticTTGn+18+qdwH9WcR+l0/RTqBFFRxOZfrz2axOnxqn6L/bsPjMs2qjO9us/wAV FjKLOYTiLWBvTrRauU26KYuXPd1RERFMdk9XPRNDU9yea5LZzXE4bavHTawGDicww2Hu1xFi b1MaTXVT5VUU6dGPenlroMbbOubzG1m2lUZdkmAju+Ay+/y6Pmv3o7a58mjn0dfddXyI8L1T tdtnHeGTYCJvZfl+IjToRHVfvU9tyfJo8nX3UmkZ7ptZtl7H5HgPr+X4DEcujp1Yi9HbXPk0 eTr7qTSrO6fVVtp7HZJgZ7vgcuxEadHTqv3o7a58mjydY66geqYnNKvVZtrEZfk+B+vZfl+I 5dz81+9HbcnyafJ191LzVX4StU7W7bex+T4H6/gMtv8Ake5vXo8q7Pk0eTr21Pc6ZxE7V7ZT 4OyXA/XsBgMTGnR06r96O2ufJo8nX3U8vE3ozSn1X7ZRVl+T4D67l2XX40mOyL92ntuTr4tH k6x5U8gyrfrezrOMPk2Y5jZnCWL9d2MDlvQ1u0W4inW5cnsqq1jxfJiI7dWOTg8TGuuHu8uv xJVnsXjcdthtrmm0OY4GcHhcvonLsBYuRE1x0piu5VV5quVETHZzjriWgzatzrrbpnXr5RzC oJ72v/ebnyZO9b+uncbnyZXr3tY+82/kQd7WNde429fxYCoM7zxP4Pd+RLz3tfiZibNzWOuO jK9+5W/cU/JeO9rEzMzZtzM9c9COYVBfe1/7zc+TJ3riPvFz5Mr072sfebfyIfe97H3m38mA qC5wuIiNZsXIjzzRLzNm7HXbqj81e04ezVTpVaomPNNMPM4LDT14azPw24CoKm1XHXRV/kdy uaa9zq0+Bek4DCTOs4WzP/Tg7xwumnetnTzdzgKgqaKqftqZj4YfNJ8y9Zy3BVfbYPD1fDap +Z88GYH8Dw/+lT8wVBfRnzSaL08GYGY07zw+n/Kp+Z8nKsvqjSrA4aY802afmCoMNF4+B8s1 18HYTX/kU/MeBssnry7Cf6FPzBUHaNO4faOlvXsT1dHC3p/26fvVH4HyyY6M5dhNOvTuFPzP dnLsHhrndMNhLFq5pp0qLVNM6ebWICv9QAwZfva3sV7v7uEwGWYO3iswxNubszemehao10id I5zMzE/5NQZZvd3TXdvasNmOUYm1h8yw1qbU03pmKL1GusRrHVMTM9naDxup3wVbcXsVgM4w tvC47D2+7U1WNZouUaxE8p6piZjt56j5un3Q3dh7uJzDOsRaxOYYm13GKLEzNFqjWJnnOmsz MR2dgDpdq91+zO2mbUZjnuGv3MTRaizFVu/VRHRiZmOUfjS/Cnh92EnqwuNj4MVLTwGYfU/b C6fxXG/pUk8P2wk9WFxsfBipaeAy+rh92FmJiLGOp9+MVPL9R9T5sLz+sY6f8VPL9TUAGYfU +bDfg+N/Sp+Z6+p+2E/BcZ+lVNNAZhPD9sLM6xhsbHvRipfI4fNhYn+L46fenFT8zUAGYxw+ 7CR14XGT8OKqJ4fthJpmIwuMifPGKq5NOAZhHD7sJHXhsbPLtxVT7HD7sJHXhcbPw4qppwDM Y4f9g+jp3pjJnz99VavM8Puwkzyw2Nj/ABUtQAZjHD7sJHXhcZPw4qp9jh/2D0/ieLn/ABdT TQGZTw/bBz/NMZH+LqfzncHshYnu2WTjcJjLc9Oxf7v0+5Vxzpq6MxpOk6cpaiAyqc0rq2li nenicPl1rKoi5g7GkxhcdcpjWcR0p5VVR2W+umefOX6s1eHJ9Vm2HsdkGXx3fA4HETprp1Yi 9HbV1dCjnpr55drj8uweaYOvC5jhbOLsV/bWr1EV0z/dLFt9GzWD2S2Ow2Y7P4jHYKujMLXQ sRi7ldmmYpqmJiiqZimYmImNBrtJmvPY9VG2UeDchy/7IwWAxHKeXViL8e69zR2a+fq52jN8 fvNzyi5lHLCWZ1w1dUdKzgP/AJ7nZXiJifEt9VGutXNPecbX7Q5/ZiznWdY3G2onWLd69VVT r59OpRfDlGm7W9PS11x9zl5vFoBpWS5RhMhyjD5bl9E02LFOkTVOtVczzqqqntqmZmZntmX6 IDAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABkvEZbqr3Z2aqa+jFGYW5qj3Xi 1w1plHEXMRuvoie3H2tPk1gldU3DrMTuzuRETExj7ms+fxaUsqj4cKpndviYmeUZhXp8igVr XABIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAyjiL9rC3yj+P2uv8Wtq7KOIu 5FG7C3TPXXj7UR8muf3AldUXDf7XOK/KFfoUJdVJw5U6btb08vGx9z0aBWtbAEgAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADI+JD2tsL+UbfoVtcZRxFx/Bhb+P2uz+zWCV1S 8OcfwaXuX8/uf3+LSlpU3DpE+tpd1mNO/wC5p73i0itayAJAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAGUcRevrYW9Pw+1r8mtq7IeJC3NW7jCVRVpFGY0ax5/ErBLyouHD2u cV+UK/QoS6qjh2j+C+rlprjrvPXr5UitauAJAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAGR8SFMTu2wsz1xmNvT5FbXGR8SETO7bC6dmY2/QrBLipuHSqZ3aXYnqpx9zT5NKW VTcOntaXfj9z0aRWtZAEgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADIeJCZjd vhIiI0nMbevL+xW15kfEfGu7XDTp1Zjb9CsEuKm4dPa0u/H7no0pZVPw66etlc0n+fXNfe8W kVrWABIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAyXiMt1V7s7NVOmlGYW5n5 Ncfva0yriJnTdbEaxGuOtf38qgSqqThyrirdtiKY11pzC5E6/i0JbVFw36+t1i9erwhXp8ig VrXQBIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAybiM9rG1+ULfo1tZZLxGRV O7Ox0YnSMwt9LSP7FYJaVHw5Va7tr8afa4+56NCXFR8OUTG7bEctPZC5pPn8WgVrXABIAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAyjiJmqN19HRp1icfa6U69UdGpq7JuIuu qndjainTSrMLcVfJrBLKpOHKqJ3a3ojrpx9zX5NCW1S8OdMU7tL0x11Y+5r8mgVrWgBIAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAzzfRkU7QbC2sHGJ73jv23XNXc+nrpFUa aax5wBO9W7/oxXPhPXo6fyHX/uUHuQymcm3e1We7xe6WLuV69Do6cqY0658wDWkADAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAH//2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAY8BiAMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEBAAEFAQAA AAAAAAAAAAAABwYCAwQFCAH/xABaEAABAgUBBAYFBwcIBggEBwABAgMABAUGEQcSITFBEyJR YXGBCBQykaEVFiNCUpKxYnKCorLB0RcYJCUzQ5TSJjRVVmPCNUVTVGRzhJMoRHThNjizw9Pi 8P/EABYBAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAv/EABcRAQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAAARASH/2gAM AwEAAhEDEQA/APSMIQgEIQgEIQgEIQgEIQgEIQgEIQgEIQgEIxS49SbUtcKTVqwwHk//AC7B 6VzPYUpzjzxEur3pLtIWpu26IpwcA9PLx+on+MBfMxxJ2qSFNb6SozsvKI+0+6lA+JiKarXj Xn9NLaua36lMU9mfTsTbcsvZ66k5xnjuKVjjHn2anZqeeL07MvTDp4rdWVKPmYLHsGpav2LS 0q6a4Zd5Q+rLJU6T90ERi876R9pMEiUkqlNY59GlAPvVHl+ECPREz6TkkG1ep22+pf1elmQk fBJjrHPSdqB/sralk7vrTSj/AMoiFQgseprT1bqFx6fXHX3abLMv0hvbbaQpRS4dkq38+UYS PSaq2117fkynmA8sH3xxdL8DQ2/iv2eiP/6ZiMwHoSV9JyXKf6ZbTiT/AMKbB/FMdvJeknbL w/ptNqUsc/VShwfiI8yQgR6/pmttiVPd8s+qK+zNNKb+OMfGMtptxUatJzSarJzncw+lR9wO Y8JxraecYcS4y4ptaTlKknBB8YJHvzMMx5/0VuauNWrc1drdUmpyQpkv9C1MulY6QJKjvO/k kfpRx6F6S822Et3JRW3hwU9JL2FeOyrI+IgR6IhGE23q3Z9zbKJSrNy0wr+4nPolZ7ATuPkT GaBQUkFJBBGQRzgjVCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEf CcDJgPuY2n32pdlT0w4hppAypa1BKUjtJPCMM1G1EasS3GKkzJLqJmlltlTah0QOM5UofDHH BjzDduo1y3o8r5YqC/VirKJRrqNI7OqOPicmCxfbu19tugqcl6LtVqcSMAtK2WUnvXz8gfGI jc2r14XQVtzNTVJyqv8A5aT+iTjsJHWPmYweEFfSSokk5J4kx8hCAttsD52+jRW6TvMzRHjM IBP1Qek/DpBESivejzUmjc1Ut+b3y9VklJ2DwUpPL7qle6JdWKe5Sa3O094EOSr62VZHNKiP 3QHChCEAhCEBZNN1hOgd9jG/HHxQBEbix6dDGgN9K7SB+qP4xHIBCEIBCEcqmSLlTqsrIsAl yZeQ0gAZ3qIA/GAsVWItH0YqdJtnYmrgmA65gb1IJ2v2UoHnETiwekJPNs12i25Kq+hpMgkF I5KVuH6qU++I/AIyy19TLptJSU0uqOKlhxlZj6RojwPDyxGJwgPTNpekTRaoUS1zyyqS+d3T oy4yT3/WT8fGK7JT8pUpNE1ITLU1LuDKHWVhaVeBEeCYyC174uCzprpqDUXGEk5Wwo7TTnik 7vPjBI9vwjAtPtRDdVmLrtdlG6Q0y70Sn1ugMuncMpJ4DJA38+cZ0haXEBaFBSVDKVA5BHbB GuEIQCEIQCEIQCEIQCEIQCEIQCEIQCEIQCEIQCEIQCEImmpWsFMshtclIbNQrJG5gK6jHe4R +zx8IDMrkuqk2lSV1GuTaZdlPsp4rcP2Up4kx5o1A1trV3JckaUFUqlKJBQhX0rw/LUOXcN3 jGC3FctWumrLqNdnHJp9fDaOEoH2UjgB3COqg1Fu0kqsretnVLTivL9ppT1PdVvKDnJA/NV1 gOzaiPVelzVEq81TJ9stzMq6WnEntB/DnCj1aboVZlapTnOjmZV0ONq7xyPceEV/Vujyl52j T9SLfQPpG0tVFpG8oPs5Pek9U92yYCJwhCAQhCAyCxa0q3r7o9TSvYSzNIDhP2Cdlf6pMZXr zRfkrVGamG0YaqLSJlJxuJxsq+KSfOJqDgxatUEC6dG7Tu1vrvS6BKzKu/GDn9NB+9ARSEIQ CEIQFj07AOgN9bsnI5/kiI5Fk08Tn0e74JxvXwI7EpiNwCEIQCKPoVRflbVORdUnLUghc0rd zAwn9ZQ90TiLTpMk2xpVd93KGHVNeqy5P2sf5lp90BO9Q6384dQ6zUUkltyaUlrP2E9VPwAj Go+k5JJ4mPkAhCEAjtrYt+bum5pKjSA+mmnQjaIyEJ4qUe4DJ8o6mLhp7JMaZ6azt/VZoKqM 830FMYWMHB4H9IjP5qe+A4OtdwSdJkqdp9bytiRpTaTNbJ9tzG4HvGSo96u6Md0/1drlkPNy zi1T9IzhUm6r2B2oV9U93CMGnZx+oTz85NuF1+YcU44tXFSickxsQHty0r2ol7Uz1uiTYcKR 9KwrquNHsUn9/AxkeY8IUWuVK3ao1UaNNuSk00eqts8R2EcCO4x6X0z1qp93Fql13o6fWCMJ OcNTB/JJ4K/JPl2QSKxCEIIQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhEv1PqVXuOwJxendRZm0 MOqan0yisulI9pKSPj2jh3hjWqeuSacp+h2W6lyaSS2/UBvS0eBDfafyuA5Zjzw664+8t19a nHFkqUtZyVE8STzjSQQSDuMfINEIQgEVXRO72JSpTFn18h2jVxJa2HD1UOqGPIKG7x2YlUak LU24lbailSTkEHBBgMiv20Jiybwm6RMZU0k7cu6R/aNH2T48j3gxjcXWstjWHR5qtMYXcdvp KJpIHWeRjJ94G0O8KEQqAQhCARa9P8XXoHdFtEFczTiZthI4ke2B95Ch5xFIqOgFaRTtSBIP qwzVJZcuUngVDrJ/ZI84CXQjurwoq7dvKq0padn1WZWhHejOUnzSQY6WAQhCAsdjuKa9G68l IIBVMhJOcbiGwfxiORZLI2z6Nl4hopz60Ce3GGsxG4BCEIBFo1AV81tBbUt1odG9Uv6XMJ5n dtnPmtP3YmFo0c1+8aVSwN01NIQrdnCc9Y+7MZvr9WU1HUhUgyR0FLl0S6UgbgojaOPvAeUB L4QhAIQj6AScDeYDMNMLKXfF6S8i4lXqDP0044PqtjlntUd3nnlHZ6yXqi6LqEhS1AUakj1e VQjclRG5SwOzdgdwHbGYTR/kg0WRKo+iuW4xlw5wtlvHw2UnH5yj2RC4BCEIBH0EpUCk4I3g jlHyEBfdKNcdgM0G9pjqjCJepLPDsS4f+b39sX9CkuICkKCkqGQQcgiPBMnKTE/ONSkkyt+Y eWENtoGVKUeAAj1JbNYY0mtCk0e/K90k7NrHQsjr+qIOBgnjsJPM7uIG4QTVVhGhDiXGwttQ UlQylSTkEdsa4IQhCAQhCAQhCAQhCAQhCAQhEn1q1MFpUg0ajvAVmdRvUk75Zo7truUeA9/Z AY7rdqyZUO2tbE1h45RPTTR3o/4ST29pHDh2xIrEvup2HXBPU9XSMOYTMyqj1Xk/uI5HlGMK UpaipZKlKOSSd5MfINLfe9h0y/aGq+dOgFKWCuep6RhW3xUQnkrtHPiO+IkEEgjBEZLY98VS xa8ifpjhUyogTEqpXUfR2Hv7DyikXxY9Mv8AoJvrTtG04vKqhT0+2F4yohPJQ5gceI7wiMI+ kEHB3GPkAhCEBm+lN8Ksi9GZh9Z+TprDE4j8g8FeKTv8MjnHL1isoWpd6pqntj5IqgMxKrR7 KSd6kA9xOR3ERPYulkTDGq2lk1ZdSWPlmlN9NT3lneUjcnf3Z2D3EdkBC4RuzEu7KTTsvMIL bzKyhaFcUqBwRG1AI7O3Ks5Qrmp1UZOyqUmUO+ICgSPMbo6yEBW/SFpLbF6SValesxVpNLgU BuKk7v2SiJJFsuvN2+jbQqxgrmaK8Jd1XMJH0f8A/GYicAhCEBYrEUf5ud6jAGH078bzubiO xY7ECv5uN7EDi+N/bubiOQCEIQFX9HulImr+mKrMJHQUuTW6VnglSuqPhte6J3clWXXbnqVU cOTNzK3fIqJHwiq2Uo2v6O1zVz+zfqjvqrKhxKdyN33l+6IvAIQhAIpmidnM125XK5V0pTSK Kn1h5bg6ilgZSD3DG0fDvidSUm/UZ5iTk21OzEw4lttCRvUonAEWfUeeZ0604p2n1IeSZ6aR 09Udb4kHiP0ju/NSO2Aneol4PXteU3U1FSZYHopVtR9hocPM7ye8xisIQCEIQCN6VlX52aal pRpbz7yghttCcqUTwAEfZOTmKhONSkkyt+YeWENtNpypSjwAEXKl0yjaG26msV4M1C7ptH9F k0qyGAfwHarnwHMwG5TKZSNDLSTWq201O3bPIPqsqTnoQeXcB9ZXPgIiddrtQuOsv1SsTCpi afVlSlcB2ADkByEfa9X6lc1ZfqlZmVTE08clSjuSOSQOQHIR1sBcdFNW1U95i1rlf/oasIkp lw/2KuSFH7J5Hl4cPRwjwBHpHQ/VRdZaRa9xTAM80nEk+s730AewTzUBwPMd43k1boQhBCEI QCEIQCEIQCEI23HUMtKcdUEIQkqUpRwABxMBjV+XpJ2Naz1Um8OOn6OWYzvdcI3Dw5k9keNq xVp2u1iZqdTeL01MuFbizzJ5DsA4AdkZZqxfa74vBx2XWfkyUyzJo4ZTnevxUd/hgcowaDRC EIBGTWRfNVsWtpn6W5tNKIExKqPUeT2HsPYeUYzCAt17WTRtQLbVfGnif6R7VQpyQNoKxlRC RwUOJA3KG8d8SIIODuIjJLHviqWLXk1Clr22l4TMSyj1H0dh7D2HlFKveyKXqDQlXxp2kKeV lU/T0DCwriohPJXMj63Ed4RCEfVApUUqBBBwQeUfIBHeWfc83Z91SdZkTlTC/pG87nGzuUk+ I/cY6OEBX9bLXlHxJX3bv0lMrKUqeKB7DpGQo9m1vz+UD2xIIs+jNblLhodS05uJYMtPNqck lKO9C+JSO/I2x3g9sSm4KJN23X5ykVFGxMSjpbV2K7FDuIwR3GA66EIQFq0bV85NOrvs9ZKn HWPWJdPHrEY3fpJR74i6klCylQIIOCDyjPtE638i6q0zbOGp3alF/pjq/rBMdTqZQ/m9qRWZ BKdloTBdaH5C+uPgrHlAYrCEICy2WQfRnu8Z2cTY3547mt0RqLPZCWz6NN4k5J9a348GsRGI BH0AlQAGSeyPkZNp1Rvl/USi09SNttyaStwfkJ6yvgkwFC1jKbb08tGz2eoptj1qYSN2VYxk /pKXEXiia51n5X1Vn0IVtNSKESqO7ZGVfrFUTuAQhHbWxb83dNyyVGkBl2acCdrG5CeKlHuA yYCm6MW/J0Wm1DUS407MjTUKTJgjetzgVDv37I7yeyJhclem7nuOdrFQVl6bdKyM7kjkkdwG B5RTNa7glKbLU7T+3lbMhSG0mZ2T7buNwJ5kZJPeruiPwCEIQCN6VlX52balpNlbz7yghttt OVKJ4ACPktLPzs01LSjS3n3VBDbaBlSieAAi602l0XQ22m6zXUtz93TrZ9VlcgiXyPgBnern wHMwCk0ukaG2wmuV9Lc5ds60RKSec9AD+AH1leQiK1yuVC46zMVSrzCpiamFbSlHgOwAcgOA Eaq/cFSuetP1WszKpiaeOSo8EjklI5AdkdbAIQhAI3ZWafkptqZlHVMvsrC23EHBSoHIIMbU ID2LpbqA1flrtvvKSiqSuG5xobt/JYHYrHkciM6EeJrAvKase7Zaqy5UpjPRzTIP9q0TvHjz HeBHs6nVCVq1Nl5+QeS9LTLYcacSdykkQTXLhCEEIQhAIQhAfIwzUKTmLnt6dtihVmUk6s+2 FqZcX11tZORgbwDjGcHdntjI61V5ShUWbqdQc6OWlGi64eeByHeeAjxZXrqqNcu+auFb7jE2 88XG1NrILQ+qlJ5YGBBWm5LTrdp1AydekHZVzJ2FEZQ4O1KhuIjposVr61tT0kKJqdIIrFPc 3CaLYLjfeoc/EYV4xruHRaRrUg5XNLqozU5P2jIlzLiPyUqPPuVg95gqNQjfnJKZp805LT0u 5LvtnZW26gpUk94MbEAhCEAjI7JvarWNXUVCkuZQrAmJZR6j6Ow/uPERjkIC43hZtM1OoCr1 09QBPcahTRgLK+ZA+1+0N438YgpKkLKVpKVJOCCMEGO+s286rZFebqdId7EvMKPUfR9lQ/A8 oqd42ZStT6Cq9dPUj1/jUKaMBZVjfu+38FcRv4hDIRqWhTa1IcSUqScFJGCDGmA5EjOzFNqD E7JuKamJdxLja08UqByDFn1MkZfUTTmnag0ZlIm5ZHQVNpHFIG4k/mn9VQ7IiEU3RS8mqDcb lDrBSqjVodA8hzelLhGEk9xzsnxHZATKEZZqTZjtkXnM07ZUZNw9NJuH67RO4Z7RvB8IxOA5 EhOO0+oy85LnDsu6l1B7Ck5H4RW9f5RqoP29dkkjDFUkUhSh2jrDPfhePKI5Fp2Pnb6LoKcO TVuzRPeEA/hsufqwEWhCEBZ7IwPRovHJJ/pPDHDc1EYizWOQPRsvLCiT6zvSeA3N8IjMAiwe j5INMVmtXNNpPQUmRUQrkFKyT57KVe+I/FqpQ+aPoxVCcV1Jq4Jnom88SgnZ/ZSs+cBH6nPO VOrTc8//AGs08t5fipRJ/GOLCEAi36dSbGm+mlQv6qtj5RnkFmmNLG8g8D5kZP5Ke+J7prZj l8XnLU07SZRH0024n6rY4jPaTgDxjvNZ7zauG5UUek7KKPRR6vLob9lShuUod24JHcO+Ank1 NPTs49NTTinXnllxxajvUonJJ842YQgEbsrKvzs01LSjS3n3VBDbbacqUTwAEfZWVfnZpqWl GlvPvKCG20JypRPAARdKRSaPobbSa5cSWp665xsiUkwc9Dn8B9pXkIDTSKVRtDrcRXLjQ3PX ZONn1SSBz0IPfy71eQ5mI1cFwVG565MVasPl+afVlR5JHJKRyA4AQuC4KldFbfqtZmFTE08d 5O4JHJKRyA7I6yAQhCAQhCAQjflJOZn5tuVkWHJh907KGmklSlHsAEVq39FGaZTRXNTam3R5 FPW9VCx0q+4nke4ZPhATS37YrN01ASdBkHpx08dgdVA7VKO4Dxj1BpnTDp/SZW1rhuGUfqU4 4p2VkUr3tDGVJTneRxPADOcRKri1pYpVOND0wpzdIkEbjNlsdK53gcj3nJ8IlbdYqDdYbqvr jy55t0OpmFrKl7YOQcmA95QjH7KuZi77RkKzLkAvtgPIH924Nyk+/wCGIyCDJCEIBCEbMw+3 Kyzsw+oIaaQVrUeSQMkwEK9JC7S1LyNrSrmC7iamwPsg4Qk+YJ8hHnuO7vG4nrqu+o1l8q/p LxLaSfYQNyU+QAjpINEdnQriq1tVFM9Q556TfTxU2rcodihwI7jHWQgLnTtRrP1IlEUrUyms yM/s7LVUZGyAfzuKPA5T4RjF56K1q3mTUaEsVykqG2l6WGVpT2lI4jvTkeETOMvszU24rIfS KbNl6SzlclMEqaV4Dik94xAYiQQcEYMfIvRa071kG0yoW1crg9jcEvL+AX8FRL7y06uCx5op q0oVSqlYbnGcqaX58j3HBgMVhCEAjvrQu+qWXXWqlSXSCkgOsknYfRzSof8A+xHQwgLrd9o0 jVW213rYSAiqoGahTkjrLVz3D6/E5+sO+IYpKkLKVpKVJOCCMEGO/sy8qpZFfbqdJc3ey/Lq PUfR9lQ/A8jFTvCz6PqjQV3np8EipJG1P0wYC1Kxv3fb+CuW/iELj6CUqBBwRwIj6tCm1qQ4 kpUk4UkjBB7I0wF4cP8ALFor0mOmua3txwMreTj47SR95PfEHjMtL71cse9JadWsiRfIYnEc i2T7WO1J3+WOcdvrTZaLZuwVKmoBpNWBmGFIOUpWd6kg9m/I7j3QE2ix6CTDVVTcdpTiss1O RKkIPDaHVJ8cKB8ojkZhpVWfkLU+izSl7Da3ww4fyXBsfvzAYrNS7knOPSz6dlxlxTax2EHB jZjO9ZqN8i6qVZATstTSxNN7sZCxk/rbQ8owSAslo5/mxXZsjJ9dGc7sf2URuLNZ6x/NkuwJ PWE4Nrd/5URmA3GGVzEw2y0NpbighI7STgRYteHW6NTbWtCVP0dOkg4sdqsbAJ7+qo+cYbpJ RPl7VCjy6khTTL3rLoPDZb634gDzjVrBWxXdUau82oKal3PVWyDuw2Nk/EGAwmPoGTgR8ika LWWi5brNTqaQKRRwJiYUv2VKG9KfDdk9w74DLVEaP6KhIy1ctyJyeS2EY+GylX3ld0QsnJyY y7U68l3tfE3UELUZJo9BJpPJtJ3HHecq84xCARuy8u9NzLcvLNqdedUEIbQMlSicAAR8YYdm ZhtiXbU664oJQhAyVE7gAO2LrQ6FRdE7ebuG6kInLnmkH1KSBz0OR8O9XLgO8FLpNH0NtlFc uBDU9dk2giVk9oHoQePgBzV5DtiL12u1G5Ky/VKxMKmJp9WVKPADkkDkByEa7juOpXVXH6rW ZgvzLx/RQnklI5AdkdXAIQhAIQjKbN08uG95sIo8oRLJVhyce6rTfnzPcMmAxcAk4AyYpVma K1q4WRUa64KHSUp21PzIwtae1KTjA71YHjGWpTp1o4kFwpua5m9xAwUML+IR8VeETS89Sbiv iYV8qzZbkwrLckx1WkdmR9Y95zAUGd1Fs/TaWcpmmlNan5/Z2XavMdYE7+B4q8sJ8YkteuSr 3NUFTtdn3px88C4rckdiRwA7hHVwgEIQgLT6Ol3KkLimLamXP6PUEl1gE7kupG8DxSD90R6W EeC6VUpmj1eVqMivo5iVdS62rsIOY9xW/V2K/b0jVZUgtzbCXQAc7JI3jyOR5QTXZQhCCPkT fXS4vkLTKaYaXszFSWmVRv37J3r/AFQR5xSI8x+kbcJn70laM2vLNNYClgH+8c3n9UJgI7CE INEIQgEIQgPqVFKgpJIIOQRyin2drZVKTKfJN2MCv0dwbC25jCnEJ4YBPtDuV7xEvhAW6oaW WtfsiuraXVVpt/G05TJhWNk9gz1keeR3xIq1QapbtRXI1uRek5hP1HU4yO0HgR3iNim1OepE 83OUyadlJlo5Q6yspUPMRX6JrHSbop6KHqrS2ptgjZTUWkdZB+0QN4Pen3QEWhFcuvRF31L5 a08nEV6lODbDSFhTqB3Y3L+B7okzrTjDymn21NuIOFIWMFJ7CIDRHf2deNTsivN1Kkub/ZeY X7D6OaVD9/KOghAXW8LQpOqNuKvWwUYqY31GnD2lLxv3fb59ihv48YWpKkKKVgpUDggjeIyG yr0qdjXA3U6UvKfZfl1HqPo+yf3HkYqF52hS9TrdXfNhJ2Z0D+sKaANoqA3nA+vjf+UN/HiE Ni56fzLGp+l07YtUcQKpTUdNTXl8dkez7idk/kqHZENIKVEKGCNxBjtrWuKbtS5pKs08/Syr gUU5wHE8FJPcRkQHXTcq9Izj0rNNqafYWW3EKG9KgcEe+NDbimnUuNqKVoIUlQ4gjnFe1ut6 Wnmqff1CRtSFXaR6xsj2HMbifEDB7098R6As+t7Sa7adp3ixlXrcqGH1Y+tjaGfPb90RiLZQ c3b6MlVpysqmKE+Xm8nPVB2/wUseUROAstof/ljuz/60f/tRGos9noP82K7CrqgzmQTuz/ZR GICz6ByyKZK3Pd0ykdHTZIobURzwVqx5JH3ojsy+uamnX3TtOOrK1E8yTkxZpj/RL0XWmlfR zVwzW1jmUE592w2PvRFIDdlpZ6cmmpaVbU688sIbQkZKlE4AHnFtvyZb0v0qkbIp7iflaqI6 aouIO8JPtDPeRsjuSe2Or0OtuWZenr4r6QimUZtSmVrG5ToGSR27I+KhE8u+5Zm7bqnq1OZC plzKEE56NA3JSPAYgOkjU22t1xLbSFLWshKUpGSongAI+tNOPvIaZQpxxxQShCRkqJ4ACLna 9r0jR6gJu2+koerrqT8n00EFTZx+1v3ngkd8AtqgUnRu2UXTeLSX7jmUn1CQyCprd8Dv3q5A 4G+I/cty1K666/Vqy+XZh47h9VtPJKRyAjXdV01K7689VKu9tuOHCGx7LSOSUjkBHTQCEI1t tLedS2yhTi1HCUpGST2AQGiOxolAqlx1FEjRJF6cmFfUaTnA7SeAHeYo1qaJzLsn8tX7NpoN IbG2pLqgl5Y89yfPf3R2Vb1ipNrSCqHpVS2ZRgDZXUHW+u4cY2gDvJ71e6A3KdpZbVgyLdZ1 UqbbjvFqly6trbPYcb1eWB2mOhvLWqpVqT+SLXlxQaOkbAQxhLi09hI9kdw95idVCozlWnnJ ypTTs1MunaW66sqUT4mOLAfSSokqOSeJMfIQgEIQgEIQgEelPRvuMztsT1Bfcyunu9Kyk8ej XxHkoH70ea4z7Re4FUDU+nFSiGJ4mTdGeO37P62zAewYQhBlpUoIQVKOEgZJPIR5+uXSulah Vyerlp3lJTU1NulxUs4QcH7IKTkAAYGUxYb+qoomn9bqGdlTUm4EH8tQ2U/EiPErTzjLqXGV qbWk5SpBwQe4wXGcVzRq96HlTlGcnGh/eSSg6PcOt8IwqYlZiTeLU2w4w4nihxBSR5GMvomr l7UEIRLVx59lHBqbw8n3q3/GMzl9epOsS4lb6tKRqbe7LjSRkd+yvO/wIgqLwi2mQ0Tu3a9U nZq3JlQyA4SlAP6W0n4iOLP+j5OTEqqatC4JCss8QCoIJ8wSnPmICOQjJKzp7dlBKvlOgzrS E5y4lorRu57SciMcII4wHyEIQCEIQHf2relds2fE1Q51TOT9IyrrNujsUngfHjFZZuKwdYGk y11SyLfuJQCG5xs4S6rl1uB8FeRiDwgM7vnSW4bJUqYcb+UKZxTOyySUgfljin8O+MEihWRr FX7RQiRmSKrSfZVKTJyUpPEIVy8Dkd0ZpM2VYmq0uuesSeRRqyUlTlOdGylR59Xl4pyO6AhM ZJZN61SxrgbqNLcJbJCZiXUeo+jmk9/YeUca5bRrlo1AylekHZZWeo4RlDg7UqG4x0kBcL5s mlahW98+tPUZfUNqoU5A621jKiEj645j6w3jviBBBIIwRxEZLY99VWxK4mdpjm0ysgTMsv2H k54HsPYeUUi+bHpV+W+q+dO0hS1Arn6egdYK4qISOChzHPiO8NnRmtydyUGpac3CvMvPNqck lk70K4lI7wQFjvCu2JRX6JN25X5ykVFGxMSjpbV2K7FDuIwR3GNim1Cao9Ul5+RcLM1Kupcb WPqqByIs2qUlLX/p1TNQqQ2lMwygM1BpCclO/BJPHqq7eShAcD0e6gh6uVm25o5l6rIq6p4b Sdx/VUr3RKapIuUurzcg+CHJV5bSsjmkkfuju9O61839Q6LUCopbRNJQ6QfqK6qvgTGRa70Q 0jVOceSkhqoNomkbt2SNlX6ySfOA7201k+jBdQOSEzoA7v7KJFIyjtQqEvJy42nZh1LSB2qU cD8YrtqNn+a/dRwcGeBGO7oYxjRWjfLOqtLCkbTcmVTS92QNgZH62zAZL6QM2iTnLeteWVhq lSAKkjhk4SPgj4xLKFRpu4a7J0mnI25mbdDaByGeJPcBknuEZBqpWvl7U2tTYXttImCw0fyW +p+7PnGeaR0yVsyzapqNXW96G1MU5tW4rPAkfnK6vgFQG3rHWpS17dpunFvrwxKNpcn1p3Fx XEA95J2z4piMJSpaglAKlKOAAN5Mcup1GarVXmahOLU7MzbqnHFHflROYstlWbSdNbdRfGoC f6YcKp1OI6wVjKSUn6/PsSN538A3bNtOl6UW8m9b9TmqLH9X07dtpURu3fb3/ojviTXfdtTv S4HqrVXMqV1WmknqMo5JT3fjxjdvS86nfFwuVOqrwPZYl0nqMI5JH7zzMY7AIR29u2tWbrqS ZKgyDs26cbRSMJQO1SjuA8YrkpYFkaYsNz+otSbqdU2OkbpbA2k55dXirxVhMBgVkaVXHfC0 vSbHqlOz1p6ZBCP0RxUfDd3iKCbhsDR9tctbbCbhuNA2XJxeChtXPrcB4J39pjD751krd1JX IUv+p6MBsIlZc7Klp7FqHLuGB4xOIDIrsvqv3rO9PXZ5TqEnLcujqtNfmp/ed/fGOwhAIQhA IQjcZYdmHUtsNLdWo4CUJJJ8hAbcIzah6Q3tXglctRHpdpX97NkMjxwrefIRmLOhdLojYevy 8JGnDiWGFDaPmrH7JgIxHOptEqlYdDdKp01OLzjDDKl7/IRXvl3Ri0MilUeYuOaQdzkwklBP 6eB7kmODUPSHraWzL21R6bR5YewlLe2ofgn4QHWUXQa9KokOTssxSWOJXOOgED81OT78Rkcp p9p7Y8y1O3ReonJ2WWHEy8gQCFA5G5O0riO6JjXL6ue5Cr5Zrc3MIP8AddIUt/cGB8Ix+A96 U2oy1WpctUJFzpJeaaS60vGMpUMiEYJoZWPlbSqQQoguSK1yqsdgOU/qqEIMuL6QNQ9T0seZ SoBU3NNNYPMAlR/ZjyhHoj0nJ4pplBkAdy3nXlD80JA/aMed4NYQhCARzKdVqhSJgP0uemJN 37bDpQfhHDhAUuh683pSMImptmqNcNmcbyfvJwffmMj/AJWrBuchN62W226oYXNSoSo57cjZ V8TERhAW7+TzS27d9pXaabML9mWm1c+wBeyr4mOkrXo+3dTkqdpnqlWZAyDLu7KyPzVY+BMS yO9o163Jbykmj1qclQng2l0lH3TkfCA4lVt6sUJ4t1imTckrOPp2VJB8CeMdbFgpnpEVxLIl 7kpNPrEufayjo1K/FPwjsBcmjN3gCsUN6gTK1b3WEFKQe3LeR70wEPhFue0LoVfa6ew7xlZz IyGX1JUfejePNMYZXdGr3oKFOO0hU4yni5JKDvwHW+EBgkbsvMPSkwh+VdWy82raQ42opUk9 oI4R8fl3pZ0tTLS2nE8UOJKSPIxtwFhtrW5M3ThQ9SacitU5Z2TMlALiB2qH1sdowfGNdy6L StWp5r2l0+3VZBY2jJlzLiO5JPE/kqwfGI3Hc21dtatGopnaDPOSy8jbQDlDg7FJ4EQHVzMq /JTK5ebZcYebOyttxJSpJ7CDwjJLCvupWHX0TsiouSzhCZqVJ6ryP3Ecjy98VCXvWxtWpdun 3zJootZ2dhmoNK2UlXLrnh+arI74we/NIK9ZYXOND5TpPFM4wn2By20/V8d474DLb/sGl3pQ 1X1pzsupcBXPSLYwpKuKlBI4KHNPPiO/pdD7sYp1dmLXrRS5Sa6noShz2UukYH3gdn7vZGMa eX/P2DcCZuX2npJ3CZuU2sB1PaOxQ5H+MZ5qLYMhXaSjUDTf6WTeHSzcqwMKZUN5WlI4EH2k 8uI3QE8v205iyb0nKS5tFpCuklnT/eNHek+PI94MUXVw/OfSu0LtbALgb9WmCnfhRG/PgpCv fHMuRCdW9GZe4pdAXX6CCicA9paAMr94wsfpCOFZCfnT6PFz0NScu0pZmmSN54dIB+osecEb Vnq/+GO7AQcCdHP/AMqNzQ1tNCti7bweAHqcoWWVEcVAFZGfEIEbFpvtI9Ga6W3Xm0LVO9RC ljJ/suA4xyamfmp6L8hJKJbmq/M9KUgb1IKtrP3UI98BNLRtybva85SlNKUVzTu0+7x2EcVr PlnzxGd643LLmdkrKoYDdMoaEoWEncp3Zxj9EbvEqjubHba0t0knLxnUJFYrCeip7axvCfq7 uw71nuCY4+n1iyVGpzuoepiujl0kvysu+MqeWd4WpJ4kn2U8+J3QUsKyKbYtCF96hoDZQNqn yDg66lcUqKT9Y8hy4nunF83xUr7r66hUVFDKerLSqVZQwjsHae08439Qr+qF/V8zk3lmTZym UlQdzSe/tUeZ/hHOsbSa4b4UmYYaEjTM9admAQkjnsDio/DvgMIZZdmHkNMNrdcWdlKEJJKj 2ADjFctfRLoZAVrUeoIodNRhXQKWEuqHYSdyfDee4R3cxclh6PS65O1Jduv3CnquTjhCktnn 1huH5qfMxI7pvOu3lPmZrs6t7B+jZT1W2u5KeA/GApFyazyVFpyqDpbTm6ZJI6pni2AtfekH n+UrJ8Ij83NzE9NOTM6+5MPuK2luOqKlKPaSY2YQCEcun0ufqsx0FMkpicd+ww0Vn3CM8oeh N7VjYU/It0xpX15xwJI/RGVfCAnEItp0nsK0khd8Xml14DKpWUwknuwNpXwEP5TdN7VCm7Os 0TjgGBMzYAye3KtpX4QEwolkXLcK0ij0WcmUq4OBopR944HxjP6Z6PVc6H1m5qrT6LLJGVFb nSKA7+CR96ODXNfrwqiS1T3JakMkYCZVrKgPzlZx5Yif1KuVWsvF2rVGanVk5y+8pf4mArqa LoxaASqp1aZuSaSd7bBKkEjuTge9RjQ9rxTqKksWNZ0hT2wMB15ICj4hGP2jEWhAZxXNYb2r wWiYrTksyoYLUmAyMeI3+8xhbz7sw6p2YdW64o5UtaiSfMxtwgEIQgEIQgPQnoyVDalK9TlH elbT6R4hST+AhGLejlOKY1GmJbGUzMisHxSpKh+EIJrnekvM7d30mWC8hqSKinPAqWf4CItF Y9Ite1qc2n7Mg0OP5SzEngpCEIBCEIBCEIBCEIBCEIDcZfdl3A4w4tpaeCkKII8xGaUPWC9a CUJYrLs0ygYDU4OmTjxO/wBxjB4QFul9eaRXGRL35aErOoIwp1hIUfHZXw8lR9VQdF7uP9VV iYt+ZWdzbxKUg9nXyPcqIhCAsNT9HitdEZi2KvT6vLn2SF9Go/in4xP67Yd0W2FKrNEm5ZtJ wXdjab+8nI+MdbS67VaJMB6kVGaknB9Zh0oz444xQqHr9eFM2W6kuWq8uNykzLYCyPzk4+IM BLooFi6wV+zUpk3lfKlJ4Kk5hWdlPPYV9Xw3jujNBqFpTd2fnXayqdMuDC5hhvIB7dpvCvgY 0K0hsS6ht2NeTaHVcJaZUlZz4dVQ9xgN+ZsyxNWWHJ6xZxujVrZ23Ke4kJSo8+oOH5ycjtEY vb1WurRC6TLV2Se+TZk4mGM7Tbyfttq4bQ/+xjTUdEb9tuZTOUtlM4ple029T3+uk8iAcK90 ZDI6tTjNPdt7V+3nZ2WKCA67L7DuQN2QcAnI9oYI474I59WuSgac1Zm7LMfl52mXFLrD9HDm zhYzhzGDsgKykg8MkDuh6qvNoXOCSeckpecWVOS8u4pKCMkhJGd4GSBmOK+ttyYcWy30TSlE ob2s7AzuGecbcFfcxyzVZx1uVZm5h2alpVW01LvOKU2nhkAZ3A45Rw4QF9o1129qFUkXBeD8 tT6bbMslTNG2toOLwMuY+sMhICRngM9+F3RcNza0XaiUo0i8uTZURKyiPZaTw23DwBPMnhwH fOEFKXEladpIIJTnGR2Rb1anuCkNW/o5bD0qVtjpn0MdI4lRG/GM5I39dXugN2TsGyNLpJqo 6izrdUqqhtNU1nrJB/N3FXirCe6MQvnWat3U2qn0wfI9HA2Uy0urClp5Bahy/JGB4x2FN0Mv m5ZpU/cDzciXjtOPTzxW6e/AyfeRHeDTPTC1B/pfd3rswkZUxLuBPlso2lfEQRDQCTgDJjKK Hptd1xKT8mUKaLaj/bPI6JH3lYEUderNg2qSix7NQ86nhMzKQk+IJ2lfhGLV3XS9q1tIZnm6 YyTuRJN7Jx+ccn4wV38j6Py5GWE1etzSFIZxlSUKCj95RA/GOSP5EbSIB9auSabG84UtBP6q PxiMTk/OVB8vT809Muq4recK1HzMceAstQ9IJ6TZMrZVuSFIlxuSpaApWPzU4A+MYFXdSLuu NR+U65NKbJz0LS+iQP0U4HvjF4QH0qKlEqJJO8kx8hCAQhCAQhCAQhCAQhCAQj6AVKAG8ncI zVOj1+rGRbkyB3rQP+aA5eh856nq5SRnAf6Ro+bav3gQjj2LT5+2taKJIVSXVLzjE+2240og lO1u5buCswgms11ssi5a/qO7O0aiTk5LGWaT0rTe0kkA5ienS69wM/Nipf8AsGKXrHqPdlr6 hu0+h1hcvKBhpwNBlshJI37ykk9sYMNbb/B/6eUf/Ttf5YK63+S69/8Adipf+wYDS+9zwtip f+wY7P8Aluv/AH/16f8ADtf5Y+DW6/x/18o78/6u1/lgOsGmF7EkC2Klu/4Bj6dL72CSTbFS wP8AgGOxVrZf6s/1+sZ7Jdr/ACxqRrff6FhXy4Vdxl2sfswHU/yZ3r/uvU/8MqH8mV7bWPmv U8//AE6o7peud/Kz/XKU57JZvd+rG2db7/J/6dP+Ha/ywHVL0yvZCSpVsVPA44l1GPqtML3S naNsVLHcwTHaq1wv8/8AXmPCXa/ywTrff6XNv5c2vyTLt4/ZgOlGnN5HP+jFV3HH+qL/AIRu p0wvZSci2KljvYIjuRrrfwVn5XQe4yzf+WNCtcr/AFEH5aCcHlLN7/1YDqU6YXuoZFsVLzYM af5NL1/3Xqn+GVHcfy33/wD7b55/1dv/ACx9/lzv/H/TKf8ADN/5YHXSjTS9ScfNeqf4ZX8I DTS9VYxa9U3nG+WUP3R3itdL+V/1wgb+Us3/AJYHXS/jj+uEDfylm/8ALAdN/Jfe/wDuxUuO P7Ax8XpleyGytVsVPZ7pdRPujvE67X6lIHyq2rHMyzf8I+DXa/ukCvlVvcMbPqzeD8IDHv5P Lx/3Yq3+DX/CNadO70QA4i2asnZOQRKrBB90ZCder9P/AFmyPCVb/hGn+Xe/trPyq34eqt/w gOZQl6yUEIFMla+G87mn5dTiPcsHEcu/r6vuo2KaXeNtepNPvJxOqllN5KTnZwcjJxyxwMa6 RqZq9cJCaK09Nj7bUgjZ81bOI5WodJ1OnNPHJ29pqT9SlX23fVkBPShR6oJ2BjA2u2CIrCEI KQhCARUbBvy+6VaK6RZtEM402+pRmm5NbymyoZ2d27v39sS6LNplTdTKfZC6jZHqSpKcmFLL LwT0iikBO0NrdjdjjygMerrerVx7SazKXC+2reWhLOIb+6kAfCMZXYt2ISVLturADiTJufwi h1fUvV63iflmXdlU/bdp6dn7wGPjHUjX6/U8Z6VPjKI/hAYj8xrr/wB26t/gnP4Q+Y11/wC7 dW/wTn8Iy7+X+/Mk+uyvh6ojd8I+n0gL8z/rsoP/AEiIDEfmJdm7/Rqrb/8AwTn8I0u2RdLK Sp23KqhI4kybn8IzA+kBfmP9dlB3+qIgj0gL8QrJnJRY7FSqP3QGGN2dcrpIbt+qKKeOJNzd 8I+my7nSMqt2qAYz/qbn8IzY+kHfJP8AbyI3cPVR/GNP84G+/wDvUn/hUwGFfM65dnPzfqmO 31Nz+EaDadwjOaFUt3/hHP4Rm/8AOBvv/vcp/hEx9T6QN9g75mTVu4GVTAYJ82a9/sWo/wCF X/CPqbXr6vZolRP/AKRf8Izz+cJfOf7aR4jd6qP4x8PpCXyc4fkRvzulRu7uMBgvzUuH/YdS /wAI5/CNC7crbQBco8+gHhtSyx+6M+/nC3zg/SyG/wD8KN3xj6n0hb5ByXJA9xlf/vATz5Cq /wDsuc/w6v4Q+Qqt/suc/wAOr+EUQekPe44qp58Zb/7xqPpEXuVZHyaB2erH/NATn5Cq3+y5 z/Dq/hGldHqbYy5TppA7VMqH7opSPSKvVKhtIpqwOIMuRn9aN0+kbeBVkS1MA7OgV/mgJgxT 51Mw2r1KYVsqBIDSt+/wj3aydqXbOMZSDg8t0eYP5xt4bv6LS93H6FW/9aPv84+78f6pTP8A 2lf5oI3brp85/OYS+3KTHQ/KkosuBtRTjDeTkDhCOZbevl11e66XTphinBmbmmmHNllQOFKA JB2uO+EB1npGMdHqWy7/ANrINnh2KUIksW/0mpYpuOiTWzuclFt7Xelef+aIhBSEIQCEIQCE IQCEIQCEIQCEfUpK1BKQSScAAcYymi6aXjXkJcp1Am1NKO511HRJPflWM+UBisIstN9HqcYZ 9bvGvyNIlkjKglYUoeKjhI95jloY0Ts4hbr8zcs0n6oy4jI7hso95MBGZGmT1Te6GnScxNu/ YYaKz7gIzqj6G3zVgFLpiJBs/WnHQj9UZV8IyWd9IVciyqVs22pCmS43JLgye47KdkfjGB1z U+8bgKxUK7NBpZ3ssK6JA7sJx8YChI0VtO20B2+r1YaI9qXlilCj78qP3Y+/PfSSz8Itu2V1 qYQT/SJlGRnt2nMn3JERFSlLUVLJUonJJOcxnViaSXBeqkzKW/k+l5yqdmAQFDnsDir8O+Ay Goa+3hWX0yVtyMtTw4dhpqWZLzp7AM7s+CY7eU02uCtSC61q/c8xT5BKchh6YyvPLIPVT4AE 9wjkTF0WHo9KrkrQYbrtfwUuTqyFJQeBBWNw/NT5mOjtegXHrHWF1686i61QJRZUtalbDe7e UNjgkY4q5d5giTzsuiWnHW2HenYC1Bp7ZKQ6kEgKAPbiOPFS1HuOQvu46Ta1k0xgSUisSsm6 21hTpO7ceSBx395MY3cOm1w0C45ijNy3ynMMMCYWZBKndlsnAUoAZT4GCsRhG6JV9TCnksOF pBwpYQdlJ7CYySh6fV2sV6l0x6WNNVVAVyzs8C2lxIGSRkZO7kOMBjcu10zyUqJSjIK1hJVs JzvOB2RdRp7VJSjtVrRq75iblwgbcoJjBJxvwOGc/VUAd8YvZtaTpNfdUoF2U5iYk5k+rTbp a2lJRyUnPFBBBKeYxzGI7G7rVqmm86zeenFScXQZrCwtle2loHglQ4KQeRPDgd+8holdeb0o EyunXPTpadWydh1qaZLLvgcbv1Y7A3zpLeKQm57ZXRppftTEqjAz27TeCfNJjfkdRbM1NkUU vUiQap9QxstVJrqpz27XFHgcpjEb50ZrNsMrqdHWKzRiApMxLjK0JPNSRy/KGR4QRkp0bsy5 kqXY16NKcJ6svMlKiO7dsq+BjFq1oXfFHUot05FRaHBck6F5/ROFfCJ2lSkKBSSkg5BB4Rld C1PvG3SBTq7Mlsf3T6umR7lZx5QVjs9TJ6mPlmpScxKOj6j7RQfcY4sWaQ9ISZmmEy1425T6 uzwKkp2T91QUPwjlqd0UvMJBTMWzOLHtAFtIPYfaR+EBDoRZp30fHp1gzVmXLT6swRlKVq2T 95O0D8Iwau6YXjb20ahQpotJ4vMJ6VHvTnHnAYlCNSkKQopWkpI3EEYxGmAQhCAQhCAQhCAQ hCAQhCAyfTZn1jU23WyjbHyg0SPBQP7oR2Wjct61q3QxybdU4f0UKP7oQTVU9JqTK7foc4Bu amXGifzkg/8AIY85R6y1+kTOaUTTqUbRlZhp7OOA2tkn9aPJsFwhCEAhCNxlh2YdS1LtLdcU cJQhJJPkIDbhGbULSG9bgKVS1Felmlf3s59Ckd+Fbz5AxmbWhdIoaQ7fV5SUiAMlhhQCj4Fe /wDVgItHYUyg1atOhukU2anVk4wwypf4CK784NGbQyaRR5i4JtBwFzCSpBI59fA9yY4FS9Ii vKY9Xt2k06jsgYTso6RSR3cE/CA4NF9H+8amlLlQRK0lk7yZl3KgPzU5+OIyE6c6YWcEqvC6 zUZgDfLSysb/AM1G0r3kRLa5fNzXGsmsVqcmEE/2XSFLY/RGB8I6GAt69X7GtZJRYtmtqdG4 TMykIPjnrKPvEYvWtdr4qylBifbprRO5Em0AQPzjk/GJvCA5lQq1Rqz5eqk9MTjhOdt91Sz8 THDhG/JyczUJtuVkWHJh907KGmklSlHuAgNiO6tq0q3dtQEnQZB2ZXkbawMIbHapXACKXbmi ktSqaK7qfUm6VIIG16mlwBxXYFK5H8lOT4RpuDWxmlyHyJpjTW6TIIBT60psdIvvA5HvVk+E B28nYlj6UyrdSv2fbq1XAC2qc0NpIVywjir85WB3RhF96xV270rkZQ/JVIHVTKS6sFaeW2oc fAYEYFNzkzPzbk1OvuTD7qtpbriipSj2kmMz0002nb8q+04FS9IllAzU0Rjdx2E/lH4cT3hu aYaazV9VQvzRVLUWUUDNTB3bXPYSe3HE8hv7M95qlqVLTUkmzbKSmVoEmA0441u9ZKTwB+xn fn6x3mN3U3UmUl6d8ybBCZSiyoLL77J/1g80g8054nio93GcWvbs5dVyyVGp6cuzTgSVY3IT xUo9wGTAVHRSgylDpNT1EuBOzKU9taJMHipeMKUO/eEjvJ7I7bTyuTfzWvzUWpqzNTILbJPB JCeqkd2VIHlHS623DK0uVp+n1vHYkKW2gzOD7a8ZSk9uM7R71d0b95o+Z/o7W/QfZmqw6Jp8 Hs9s+7LY8oI+248f5rFxnIUTPEHzU1xjk3LOTNa0BtW55B5Xr1AmEIW4PaRsnYz70tnzjh2y Aj0WbkU4Nyp3djxaEa9G8XFpreNqLUVLWz6wwk7+sUkZH6SEQG/qbJS+o2m9O1AorY9blG+h qLSeKQDv+6o5/NVnlGK6W6m/NZxdDuJHrduTpKXmXE7fQE7ioA/VPMefHjydEbwaodyvW9WM Gl1kdA4h32UuncnPcc7J8R2RiuotouWVes5SiFGWz0sqs/WaV7Pu3g94MFZJqlpj82Smv24r 1u3JwhTS0K2+g2t4BPNJ5HyO/j09japXBYrvRyLwmpBRyuSmCSg/m80nw8wY7nS/VBFutuW7 dKPXbcnMoWhwbfq+1xIHNJ5jzG/jtan6YG11Jrlur9etybwpp5tW30GeCSRxHYryO/iGaqpO nmsiFPUdwW7cahksEABxX5vBfinB7REnu+wq/ZM8WK3JqS0o4amm+s074K/ccGMcQtTawttR SpJyFJOCDFWtHXCdlJT5HviUTX6Q4nYUXUhTqU9+dy/Pf3wEnhFurGkdv3pIrrWlNUZXu2nK a85goJ34Gd6T3K3d8R2qUmfotQckqtKPSky2cKadQUkfxHfAaJOoztOeDtPm35VwHIWy4UH3 iM6omuN8UbZSupiotA+xOthZP6W5XxieQgLc3rRaVyBLV9WVLuEnfMS6UrI79+FDyVGr5i6T 3n/+FblXSJtzJTLzKtwPZsrwT5KMQ+EBVa16Pl209CnaUuUq7OMpLDmwsjwVge4mJ7VrbrVB eLdZpc3JKH/bMlIPgeBjfo943FQXEqpFanZXZGAhDx2fund8Iz6l+kJc8u30NclJGsS+MKS4 1sKV5jd8ICTwi2Ku7SC7lAXBbj1EmVkbT8snCQe3qfvTGlzRa2LkSXbBvOWfUd4lpogqHduw oeaYCKwjPa1otfFEBUukmdaH95JLDvwHW+EYRMykzJPqZnJd2XdT7TbqClQ8jAbMIQgEIQgK n6PMp6xqkl4jIlpN1zhzOE/80Iyj0ZKWozVdqyh1UoblkHvJKlfgmEE1aLypAr9l1amHjMyj iUnHBWMpPvAjw6UlKikggg4Ij38YgN03nY2nVyzlLplitTNRYVlb8wEhO0obQKSraJG/ugYj dFsm5biUBRqLOTKT/eJaIR944HxjP6d6PdbEv61c1Xp1FlxvUXHNtQHwSPfHBrmvl41RJakH ZekMcAmUa6wHZtKz8MRP6nW6pWXi9VqhNTrhOdp95S/xMFV9NG0Xs8f1nVZi5JtPFDBJQT+h hPvUY2nNdqXQ2ixYlnSVPRggOvgbR8QnH7RiLwgM3rer9713aTMVt2WaUMFqTAZGPFO/3mMM efdmHVOvuLdcUcqWtRJPiTG3CAQhCAQhCAQjJLRsK4L1nAzQ5JS2gcOTLnVab8VfuGTFXRRd OtH20uXA6m4riSnaEulIUlpX5vBO/mrJ7BAYTY+jVeuxKZ6eHyRSsbSpqZThS089hJxnxOBG ZTt82PpWw5T9P5Fuq1jZKHak6dpIPPrfW8E4HfGAXvqxcV6uLYff9RphPVkZc4Tj8o8Vee7u jB4Dt7iuqtXXUDOV6oOzbmeqFHCUDsSkbgPCOohGZ6dacVLUCsdGwDL05hQM1OKG5A+yntUe zzMBq0204n7+rWyNqXpcuQZubI3AfZT2qPw4mMu1L1GkadSfmNYITLUqWHRTMy0d7x5pB5jP FX1vDjuak6iU+hUf5iad4l5CXBbm5tlW9w/WSFc8n2lc+HCIxAIuWnEizptprUL/AKwykzs6 30NMaXxKTw+8Rn81PfE305tB29b1lKWAoSqT0s04B7DSePmdwHeYyXW68m65cyKFSlJTSaKO gbQ37CnAMKI7hjZHge2Awqky83d17SjEy4p+Zqc6kOuKO9RWrrE+8mKB6Q1US/fEnR2NkS9L k0ISkclK3ke4JjiaAUYVLUxucdTlqmy65gqPAKPVH7RPlGHXvWDX75rFTJymYmllH5gOE/AC ApNvqz6KtwAb8T4B+81GP6FVz5H1Rk2lr2WaghUqsZ3EkZT+ske+Mht1C/5q9wlCUnM+Cd/L aazEhpk6um1aUnmSQ5LPoeSR2pUCPwgO+1Eo6rc1GrMi3lCWppTjRG7CVddOPJQioVNA1i0Z aqbIDly28Nl8Add5IG/7wG0PykkR1HpCSLcxWqLcsmMytWkU4WBxKd4z+itPujE9Kr3VY96s TTy1fJ8z9BOIH2CdysdqTv8AeOcBhUU7S3U5FASu3bpT65bk7ltaHRter7XEgc0nmPMb+PG1 nsoWvd6p2ntj5JquZiWUj2UqO9SB5nI7iInUBR9UNMF2q6ms0Amdtybwtl9CtvodrglR7OxX Px4ziKfpjqimgNLt260mft2bBbUhwbfq+eJA5p37x5jv42qGmTlpuorNDX67bs6Qph9B2+h2 t4So8x2K5+MBg9IrVRoFRbn6NOOycy37LjSsHwPaO4xYaVqtbd9yDdF1UpjSXANlqpspxsnt ON6PLI7REQhAVK8NEqnS5UVa0XhX6O4nbQuXwp1CfAe0O9PuES5SVIUUrBSoHBBHCMos/UO4 rJmQqjTqjLFWXJN7rNL/AEeR7xgxUDOaeayNhM6E2zcy9wcGAl5XjuC/PCoCDQjL700zuGx3 yalK9NJE4ROsAqbV480nuMYhAIQhAI1IWpCgpCilQOQQcERphAZdRdUryoOwmSr00ppHBqYV 0qfDCsxmktr0iqtCWvi1qfV2MYK20BKh5KyPcREdhAWjZ0TuxI2VT1tTSxz2thJ/WT+Ecec0 CfnZdU1ZdyU6tM8QgrCVY8QSPfiI/HJkqhOU2YS/T5p6VeTwcZcKFDzEB3la07uy3to1Sgzj baTvdQ30iPvJyIxsgg4IwYodE1yvijYS5Uk1FofUnWws/eGFfGMlb1Zsq53EIvOxWFPrIQZm SAKt/wB1XxMBRPR+pAp2mDU2R9JUJhx4+AOwP2T74RQ6NS5SjUeWp9NZLErLthDTZJJSO/PO EGXPjzX6Sdvqlblp1daSeinWOgcVyC0cPek/qx6Uif602+bg0wqAaRtzEjiba3b+p7X6pVAe QIQhBohCEAhCEAhGpCFOLCEJKlKOAAMkmKpaGh9QqMkKxeU0mgUhCekV02EuqT4Hcgd5390B NqVR6jXKgiRpEm9OTLh6rbScnx7h3mLDSNI7fsunt1vVWpsoI6zdNZXnbI37JI3rPcnd3wqu rVvWRTjRdKqa0COq7UXm87Z7Rnes96t3YIj9XrVSr1QXPVidenJlfFx1WT4DsHcICkXdrfUJ +TNIsuVTQKQgbCegAS6pPiNyPAb++JWta3HFLcUVrUcqUo5JPbGmEAhCMv0909qN/VroJbLE iyQZqbUnKWx2DtUeQgNenGnc/f8AXOgb2penS5CpubxuQPsjtUeQ84zPUbUiQo9I+Y2nYTLU 2XT0U1Nsne8frJSrnnmrn4cdWoWolOtyh/MTTkhmSZSW5yebPWdP1khXMn6yufAbojEAhCKJ o1ZIuu7xOT4ApVKxMTKljqrIOUo88ZPcDAZrIIGj+ijk+4A3clwAJaB3LZSRu+6k7X5ygIg5 JUolRySckmM21Yvf573s9Myy1GnSo6CTSfsjirH5R3+GOyMJgLXpekWxopd10KGy9MpMqwo9 w2Rj9Jz4RE4tupGLS0Lte1kjZmZ0iafA++c/pLH3YiUBbLW2v5rNyZAx64cHt3tRE4tNtqLX osXEVbwqewNnvU0N8RaAtc/s3b6L0pMAbc1b0yG1b94SDs+7ZWn3RFItOgrqKzSbqtGaILU/ KFxCc784KFEe9PuiNPsrl5hxl0YW2ooUOwg4MBcbDmmdUtK56yao4k1alo6anur3kpHs+4nZ PcoRD5iXdlJp2XmW1NPNLKHEKGClQOCDHa2nck3aVzydYkT9JLrypGdziDuUk9xEUbW+2JR/ 1G+7fG3TqyhKnykbkuEZCj2bQznvB7YCPxTtMdT0UNo21diBPW3N5bWh0bfq+eJA5p7Ry4jf xmMICkan6Xm1Sit284Z63JvCmn0K2+h2uCSRxB5K8uPGbxTNL9TUW+ly3LpQJ225zKHG3Rt+ r54kDmntHmN/HZ1Q0wXaLyKxRF+u29OEKYfQdrodreEqI4jsVz8YCcx9Bxwj5CApFm60Vy3W 00+sgVykKGwuWmztKSnsSo59xyPCMrn9PrN1Nk3apprPNSFSA2naW+NhOe5PFPiMp8IhkciS npqmzjc3T5h2WmGjtIdaWUqSe4iA5detyrWzUlSNckXZN9PAOJ3KHak8CO8R1kWWg6zyNcpq KFqjTGqnJq6onkt/SI/KIHP8pOD3GNm5tE0TVO+XdNZ9NaprmVerhQLqO5J+tjsOFeMBIIRu PMuyzy2ZhtbTqDsqQtJSpJ7CDwjbgEIQgEIQgEZppLQDcWptJllI2mWHfWXsjdst9bf4kAec YXHon0bLbUxTalccwjBmFCVlyfsp3rPvwP0TAXaEIQZI23WkPNLadSFoWkpUk8CDxEbkIDxB fVuuWre1TpC0FKGXiWc82zvQfukRj8eifSQtMTFOkrolW/pJc+rTRA4oO9Cj4HI/SEedoNEI R3NuWpW7sqAk6DT3ZtzdtKSMIbHapR3DzgOmjNrH0quK+HA9KM+p04HC56YBCP0RxUfDd3iM /lLCsnS2VRUdRJ5qqVUp2mqayNpIP5v1vFWE9xjD741lrt1tqkKf/U9IxsplZZWFLT+WoYz4 DA8YDMl1jTvSAKaobIuS429yplZBQ0r87gnwTk9piXXfqBcN7TXSVudUWEnLcq11Wm/BPM95 yYxmEAhCEAhCMssDT6p39WfVZIdDKMkGam1jqtJ7B2qPIQHywdP6nftbErJJLUo0QZqbUOq0 n96jyEZ7qLf9MtihfMLTwhmVYBbnZ5tXWcV9ZIUOJJ9pXkN0a9QNQKbaFCNh6dENMtAtz0+2 estXBSQocVHmryERSAQhCA3ZaXenJpqWlm1OPPLCG0JGSpROABFwvV5vSnSaTs2nuAVmrpLs +6g7wk+1v7/YHcFR1Gh1sS6Jmcviv4apdGQpTSljcp0DJI7dkfEjsifXndEzeF2TtZm8jp1/ RNk/2bY3JT5D45gOijvLLopuK9aTSgMpmZpCVj8gHKvgDHRxWvR5pSX75m6w/gMUuTWsqPJS ur+ztQHH9ICsio6kqkWlZZpkuhgJ5BRG0r9oDyiWx2dyVZVduepVRZJM5MuOjI3gFRIHujrI C1W+pKfRUr+3nfPYGO3aaiKxZ7eVn0V7hChkCfAGzy6zXGIxAZvo/WhQ9UaQ84oJamHDKuE9 jg2R8cRp1dogoOqVYl20bDTzvrLYHY4No/EkRhzDy5eYbeZVsuNqC0qHIg5Biya7tNVqhWpe EsARPygadUBzwFgHvyVjygIvFn0ar8pcVFqGnFyK2pSebUuSUTvbXxKR35G0O8HtiMRyafPz FLqUtPyThbmJZ1LrSxyUk5EBybhok1bdwztIn04flHS2o8lDkodxGD5x1sXHU+nyuoenchqH RGk+ty7YZqbSOKcbjn80n7qgeUQ6ARTdMtT0UBlduXW36/bc2ChbbidvoM8SBzT2jzG/jMoQ FG1P0yXabqKzQlGdt2dwth9B2uh2t4So9nYrn4xOYqGmGpzVEYXbF3Nietub+jKXRter7R3n HNPMjlxHfw9T9MHrQmU1WilU7bs3hbEyg7fRZ3hKiOXYrn4wE7hCEAju7au+uWjPetUCfcll EjbbzltwdikncY6SEBc2L0sTVVlEnfUkii1sp2G6kwcIUeXW5eCsjvjDL30euC0EKnWEiqUr 2kzcsM7KTwKk8R47x3xP4zayNVbhslSWZd712mk9eSmSSjH5J4p8t3dAYTCLuu39PtX2VPWw 8i3bhUNpcmsAIcPPqjcfFO/tESq7LFr9lzvQV2RW2gnDcwjrNOeCv3Hf3QGOwhCA3ZaWdnJt qWlkFx55YQ2hPFSicAR7ftGgt2vaFNo7eMyrCUrI+svio+aiY86ej9aRrV6qrUy3mVpKdsZG 5TyshA8t58hHqYQTSEIQQhCEB11apUrXKLNUufRty820ppY7iOI7xxHhHiyuWrU6Ld81bqpZ x+dZeLSENIJLo4pKRzyCD5x7jjCdQ6g5aVBnLpo1ElZ2qNpS24+tPWba39YkbyATwyOPdBUa trRVimSHy7qfUG6RT0YPqnSAOL7lEcPAZPhGu5NbZemSHyJpjTm6VIIGz62WwFq70p5HvVk+ ETO5Lsrd21AztdnnJlzfsIJwhsdiUjcBHSwVvzc5Mz825NTz7kw+4dpbrqypSj3kxsQhAIQh AIQjJbHseqX1XUU+mI2Gk4VMTKh1GEdp7+wc4D7Yti1S+66mQpydhhGFTM0odRlPae0nkOcU e/r6plkUA2Jp2sICAUT0+hWVFR3KSFDio8zy4Du135etM0/oBsXT1YQ6kbNQn0HKyrGFAKH1 zzPLgO6IEknJ3kwAnPGPkIQCOwoVGm7hr0nSacjbmJt0NoHZniT3AZJ7hHXxcNKKZK2JYtR1 FrzWXVNlqnNKG9Wd2R+crdnsBPOA0axVmTtO2KbpvbysNy7aXZ9Y4rPEA95PXP6MRKOZVanN VqrzVSn3C7MzTqnXFHmSfwjhwCLZZZ+afo7XHXF5bmKu4ZZg43lONgY81OHyiKJSVqCUgkk4 AHOLZrKv5tab2jZzZ66GRMTA/KCcfFSl+6AiUIQgLXbbefRWuE54zudx/KaiKRarfWZf0VK+ vZJ6Se2R5qaGYisAi2UnF3ejDUJInpJqgTBcQCN4QDtbv0VLHlETix+jvPNO16tW/NrPQ1SR OEclFO4+eyo+6AjkI5dUkXKZVpuRfBS5LPLaWD2pJH7o4kBUNELxbo1yuW9V1JVSK0Cy4hz2 EuEYSfP2T4jsjGdRbPdsm85umKSr1VR6WUWfrtE7t/aOB7xGLJUUqCkkgg5BHKLxOgawaJIn UDpLkt4YcAGVupA3+O0kZ/OSRAQaEIQCKhpjqgijMKti70CetycBbUl0bXq+1xPentHLiO+X wgKFqfpmuzppup0dwztvzp2paZSdro87whRHHdwPMd8T2KppfqVJ0+RctC9kJmrdncoSt0Z9 WJ/5c7929J3iOs1O0vmbJmkz9OWZ2gzRzLzSTtdHneEqI3eB4GAn0IQgEIQgNbbi2XEuNLUh aTlKknBB7QYq1o63TcrJCjX1KJr9IWNhSnUhTqE9+dy/Pf3xJoQFrrOkdBu+mOVzSqqNvjG0 5THV9ZBxnZBO9J7lbu+JDOUio0+qGmz0k/LzoWEdA42UryTgbu+NdGrtUt6oJnqLPPSUyngt pWMjsI4Edxj0rpbcB1QkflG6qBKuTdHeR6vUggDbXx3DkRuJ5bxuEBlWmVnosuxZOnKQPW3B 082rtdUN48hhPlGYQhBkhCEAhCEAjZmJdqalnZeYbS4y6kocQoZCkkYIPlG9CA8ZanWM7Yt4 PSSUqMg/l2SdP1mz9XPak7j5HnGGx7P1HseWvq03aesIRONZck3iPYc7Cew8D7+UeOqlTpuk VKYkKiwpialllt1tY3pIg04sIQgEIR31oWhVb1rrdMpDW0o9Z15Q6jKOalH93OA12ZZlUvev t0ykt7tyn5hQ6jCOalfuHOKje140vTO3fmRp86BO4xUagnBWFYwRtfbP6o3Dfw3ryuulaUWz 8ybEcCqqsf1hUBjbQojfvH1z2fVHfEIUpS1FSyVKUckk7yYApRUoqUSSTkk84+QhAIQhAZJY Vpv3peUlR2dpLTituYcA/s2hvUf3DvIjM9crtYnq1LWpRCEUqiJDRQj2VOgYP3R1fHajIrVb TpNo1NXPNBKK5W0hEkhY3pSR1N3hlZ/REQl11bzy3XVFa1qKlKUckk8TAaIQhAZVpnRfnBqT RZFSNtozIddGPqI65+Ccecd1rlWxWdU59KFbTUilMojf9kZV+spUd/6PEilitVu4ZlB6CmSJ G3jdlW87+3ZQffEmqc85U6tNz75y7NPLeWe9SiT+MBxYQhAWmkqKfROq+Mj+ngeP0jcRaLVQ 1Kc9FCtpxuRPbt+N220YisAjJtOa383tRKNUCSEImUocwcdRfVV8FGMZj6CQoEbiOcBRdc6J 8kapzziEbLU+hE0g43EqGFfrJMTmLZrAj5y6Y2hd7eVr6ES0wr8op5/pIV74icAjNdK73XY9 6MTTqz8nzWGJxHLYJ9rxSd/vHOMKhAUTWSyhat3GckED5JquZiVWj2Uk71IB7icjuIidxdrK mWdVtKJuzKitPyzSW+lkHVnepI3J392dg9xEQ6ZlnpOadlpltTbzKyhxChvSoHBB84DahCEA iqaYamy9Nll2pegE5bk4C2C8Nr1bP/Jn3HeIlcIDPdTtNZiyKoJmSKpqhzZ2pWaHWCc7whRH PHA8xv7YwKKxppqZJt05Vm34EzdAmU9G046M+rE8ATx2c8+KTv4cOl1N0ymrHn0zUkozlDmz mWmhv2c7whRG7OOB4EQGAwhCAQhDjAdrbVvTt03FKUemI2n5lYTnG5Ceaj3AZMe0rYt6TtS2 5OjU5OGZZGztYwXFcVKPeTkxgGiGnPzUoIrFVZxVqggEJUN8u0d4T3E7ifIcoq4gmkIQghCE IBCEIBCEIBEb1w0wNxyKrjobJVU5VGH2UDfMNjmB9pPxG7kIskIDwCd3GPkXPW/Sj1Bx+6rc YAlVHbnpZsf2SjxcSPsnmOR38OEotG0anedeaplIa2lq6zrqvYZRzUo9n4waarQtCqXrX26X SGsqPWdeUOoyjmpR/dzit3bdlI0ktpVmWMpLlYcT/T6iMbTaiN5z9vsHBI74+3TdVH0ft02j Yyku1t1P9OnyMqaVjj+d2J4JHfEIddW86t15anHFqKlLUclRPEkwHxa1OuKW4orWo5UpRySe 2NMIQCEIQCM20pspV7XxLyz7ZVT5X+kTh4DYB3Jz2qO7wz2RhSUlaglAKlE4AA4xeKqtOjmj bVLYOxctwJKn1g4Uykjf4bIOyPyiTAYTrLeou281y8msfJlLzLyoT7KiPaX5kbu4CJ5CEAhC N2Wl3Juaal2ElTjqwhCRzJOAIC1UcfNT0XajOkFExXHy2g54pKtj9lC/fEQi167TDdDt617L lVDZkZUOvAHiQNhJ88LPnEUgEIQgLTb42/RUr4z7M9z/ADmoi0WeloCPROqygCSuoAnJxj6R sbvdEYgEIQgLZZChdno73Jb568zSlGZZTnfs/wBoPilfviJxWvR4qiZe+5ukv72apJrbKSeK k9Yfq7Xvib3FS1US5qlTFAgyky4yAexKiBAdbCEIDvLPuaZtC6pKsSZJVLr+kb5ONncpJ8R+ 6KFrdbEq85JX1QPpKZWUJU6Uj2HSMgns2gN/eD2xIYtWjValLotyp6c3CvaZmm1OSKlfUVxI HeDhY8FQEVhHYV2jTdvV2cpNQRsTEo6W1jkccCO4jePGOvgEIQgEVjTbU6UZpZs6+kCboEyO ibdc3mXydwPPYzvzxTy7pPCAzvUvTSasefTMyizOUSbOZWbTvwDvCVEbs44HgRvjBIrmmmpU kql/Mm+0pmKHNDomX3D/AKtngCfs54H6vhwxzUrTSesOphxvamqRMnMrNgZ79hWOCseR4juD BotOhulprM23dNdY/oEuvMmy4P7dwfXI+yD7z4Rj+kWmD971cT1RQpuhyiwXVEY9YUP7tJ/E 8h3mPWEtLsycq3LyzaGWWkhCG0DCUpG4ACCa3oQhBCEIQCEIQCEIQCEIQCEIQG0602+0tp5C VtrSUqSoZCgeIIiWX5Kr0u09nXdPKKJczbxM1NtkqVLJP1t+/A4DkmKxG240h5tTbqErQoFK kqGQoHiCIDwO66488t15anHFqKlLUclRPEkxoi4ar6IOU4v12zmFLk965iQQMqZ7VIHNPdxH hwh/CDRCEIBCEb8nKP1CdZlJNpT0w+sNttpGSpROABAUrQ+z261czlfqoSmlUQdO4tz2VOAZ SD3DG0fAdsYvqJdzt63pOVRRV6ttdFKoP1Gk+z7+J7yYpOo06xpvphTrCpbiflCeb6WouoO8 gnrZ/OO4fkp74hsAhCEAjNtH6OazqpRmijbbYe9ZczyDY2h8QIwmLRoFLN0uUua7pkJ6OmyR QgntwVq+CUjzgMR1jrXy3qpV3EkFuWcEqjB5NjB/WzGCxvTcy5OTr0y+radecU4s9pJyY2YB CEICy01RHon1XaGR8pJAxy+kb4xGotNIx/NNrGf+/jh/5jURaAQhCA7yy60q3r1pNVBwmWmk KX3ozhQ9xMZr6QFFTTdSDPMpAZqkuiYBHAqHVP7IPnEui16kf6VaGWpcwAXMSf8ARZhY5btk 5/SbHvgIpCEIBHLplSmqPVJao090tTMs4HG1jkQcxxIQFt1Zpcte1k0vUahtgqLSWag2gb0H hk/mq6vgUxEoq2iF1S8tVZqz65suUmuJLWws9VLpGP1hu8dmMLvq0piyrvnKPM5Uhs7bDn/a NHelX7j3gwGOwhCAQhCAR6D0TmqveNrz9uXPIfKNtoa2G5l84Las7m0niccQRvTgdojB9L9I p2930VCp7cnRUK3u4wuYI+qju7Vcu+PVNNpsnSKaxIUyXRLyrCAhtpsYCRBNaKVS5OjUxin0 xhMvKy6AhttA3AfvPfHOhCCEIQgEIQgEIQgEIQgEIQgEIQgEIQgERTVDQxitl+tWilEvUFEr ekvZbfPMp+yru4Hui1wgPA87JTNOnHZSfYcl5hlRS406kpUk9hBjYj2XfemlEvyTxPtdBPoG GZ5pI209yvtJ7j5YjzHe2mlw2LMn5TlumkirDc6yNptfZn7J7j8YNMQiyaI2/J0yUqOoFwp2 ZGloUJbaHtLx1lAcyMhI71d0S+26BN3RcclR6enL804EAnggc1HuAyfKKnrVX5Wh0qnadW6r Zk6e2hU4RxWvGUpPfv2j3kdkBMLquKbuy552sz5+lmXCQnO5tPBKR3AYEdPCEAhCEAi3Lxan ospA2UTNfmd/aUlWf2G/jEap0m5UanKyTAy5MPIaQO9RAH4xXfSBnGqe9QLSkTiVpkmFkY4k 9VOfJPxgIzCEIBCEIC10wD+aXVNkb/XhnHP6VuIpFoppLPom1NSCcu1ABWT/AMRsbvdEXgEI QgEW3S0/OrRi7LUUQt+XSZmXSRzI2hj9Jv8AWiJRT9Aayml6mtSrqsN1Fhcv3FXtJ/Zx5wEx IwcGPkZBfVGVb991imKGEszS9jdjKCdpPwIjH4BCEIDW24tl1DjSihaFBSVJOCCOBi6XIhvV 7R9i4pNsKuChpKJxCRvcSBlXjkdcfpCIRGf6P3smzr2bE6simVACXmkn2U5PVWR3H4EwGAQj OdWrKVZl6vNy6P6tnSZiTWOGyTvR+id3hjtjH7atSs3dUkyNCklzLn118ENjtUrgBAdOAVKA SMk8AItul+hb1TDNZvNpcvJnC2ZE9Vb3YV/ZT3cT3c6FpzotSrM6OoVQoqdYAyHFJ+jYP5AP P8o7+zEU/EErZYl2pWXbYlmkNNNpCUNoThKQOAA5RvQhBCEIQCEIQCEIQCEIQCEIQCEIQCEI QCEIQCEIQCNiZlWJyWclpxlt9h1OyttxIUlQ7CDxjfhAYNTdN6NZ03VK1aNOHym/LqQww679 EhXHCSd6QTjO/luxHlS7ZGvydxzbl1SsxL1CYdU66XkY2yTkkHgRv5bo9yYjqq9b1JuWmmRr ki1OMHeEuDek9qSN4PeILXhWEX+7fRvyVzNm1DHMSc4fglwfvHnEYr9p1215joa9S5iTJPVU 4jqq8FDcfIwV08IQgKBonRvlnVambSctye1Nr7tgbv1imOu1VrPy7qfW5tCyttMwWGz+S2Nj d93PnGe6GNpoVpXddru4yksWWjjmElZHv2Iizri3nluOqKlrUVKUeJJ5wGiEIQCEIQFpkFbX ol1EI+rUAFZH/FbMRaLTS8q9E2qjONmfHLj9K3EWgEIQgEc+hVNdFuCQqbXtykwh4d+yoH90 cCEBXfSGpiE3ZTa9LdaXqsklQUOBUn/+pTEii3XAlV3+jLSKmMrmaE8GXDxOwDsfgWz5REYB CEcmRp85U5pMtTpV6afWcJbZbK1HyEBxo3pWUmJ6ZRLyTDkw+4cIbaQVKUe4CK9aHo71qqdF M3RMJpUso5MujC3yPwT558Iu1q2Fb1mMFFBpyGnVDC5hfXdX4qP4DAgVilCsWZvHS+l0nUmS WzNSLg6FSHAHejSMJ2jvwSNxHcDxjPaHQKXbdNRT6LItScuj6jY9o9pPEnvMdnCDJCEIBCEI BCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBCEIBHHmpSXnpZcvOy7cwwsYU26gKSrx BjkQgJhcWgln1tK1yLLtImFbwuVVlH3Du92Ik9x+j3dNK2naMtisMjk0ejcA/NVuPkTHqfEM QWvO9xSUxYfo1y1Jfacl6hV5kesoUnCkZO0QezqoSPOIRHvp5hqYaLb7SHUHilaQoHyMYpWN K7KrQV67b8qhauLksCyr3oxArxhCPTtS9G+15nPybP1CRV2FSXUj3gH4xjM96Ms57VLuNhwZ 9mYl1I3eIJ/CC1CIRWJr0dLzYJ6B2mzQ/wCHMFP7SRHWOaE320pQNOYOynayJtvePfAZPRkd J6J9YG4Ync7zxw43ETj0fIWFcUn6PVStz1NHyrMTm10XTIwR0iMnazjgk84mqtCr8Ts5pjPW GR/S2/8ANATqEVFj0e75dx0rUjL5H95NA4+6DHdyXoz1t3Bn67IMjn0KFuH4hMBE4R6Rp/o0 URkpNTrc7M796WW0tg+/ajLqXonYtLwRRvW1j6026pzPlnZ+ECpZoYsV+07ss5/2ZuXLzOTw UU7B+OwYxih6GXrWVgvU9NNZ2sFydWEH7oyr4R6vkqVIUxvo6bJS8oj7LDSUD4COXiCVGLc9 HGgyIS7cM8/U3Rglpr6JsH9o+8RVKPb9JoEqJai06XkWhyZbAz4nifOOzhBCEIQCEIQCEIQC EIQCEIQCEIQCEIQCEIQH/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAasBnAMBIgACEQEDEQH/xAAcAAACAwEBAQEA AAAAAAAAAAAABwUGCAQDAgH/xABXEAABAwMDAgQEBAMDBwQQBAcBAgMEBQYRABIhBzETQVFh CBQicRUygZEjQqEWUnIXGCQzYoKxkqLB0yUmNkNEVnSDlJWjs9HS4fA0N5PDRVNjc3XC8f/E ABYBAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAv/EABkRAQEBAQEBAAAAAAAAAAAAAAARIQFBMf/aAAwD AQACEQMRAD8Au/Vbq7UOn1yQ6bBpkaW2/EEhS3lKBBK1JwMf4f66pP8AnNVkd7eg5x//ADV6 5viXP/bzSxjtTQc/+dXqBv20ZcTppZlxOEPeLCEZ9xJzgFSnGQfshW3/AHANFWY/E1Wt3Fvw AMdi6vvr9HxN1nzt+D/+svSQ19BCy2XAlWwEAqxwCewz+h/bRYdp+Jus54t+Bj/+6vR/nN1j /wAX4P8A+svSQ0aEPmm/EjPlVBlibTKfAYWrDklxbq0tj12pBJ+wGpO5evsmk1ZiLQWqZXm3 kAhyMXUkKKiNm0+fb99JSnVa24tsyok62nJtVeSpLU9U9SEsk/lUGwnBI9yc6gW3C06hxOQp CgoEHHb30I1zO6msWjRIz1/+BCqspsut06CFOrSnjhRPAOeOcDg4JxpbOfE3UvEV4VuxdmTt 3PqzjyzxqEZZj9duoC5MqoRbcdTGbbTHcWXlvkbslvO0HyyM558+dRnVPphF6e/Jqi1xueZJ IVGcSEPNjH5sAnKTyM8c476IadO+JC3FUNL1UgTmqgBhUZhAWlR9UrJHH35++q/K+JuV8wv5 K22fAz9HjSTux74TjSH1fKL0bvGvW21WabCYXHfTvZbXISlxxPqAeB+pGirv/nOVHj/tai+/ +lK9P8Pr/wDfnr9HxOVLztqKftJV/wDLqo2r0UumtXKin1mnyqRDQN78t1rIA9E84UT24PHf y1brs+HNynUJ2XbNRkVCWz9RiutJBdT/ALJHmPQ9/wDiTEs515uZmkGrO2A+in/T/pKnHA39 XY7vDxg5HOoo/E7OyMWzH9/9LV/8uqJW+rN41u2XLfqkhv5YBLb6hHCHFBJ/Ko+XIHkO331T qe9Fj1Bl2oRDMjIVlyOHS34g9NwBI0U7/wDOdmf+K7P/AKYf/k19M/E49uPj2ylKcEjZMySc cDlPbPn5eh7aWdrLtKrXQ8zdMGZFj1B8IjKpzyUoiFSschQJUBkc54APBzpws/DLR0vZkV+c 41uztQyhJx6Z5598aJjiHxI1ExTKTZSzHSQC984rYM+/h414f50D/wD4qN/+nn/q9M/qJbda rdgu0W0n4sFS0htbLiMJcZwQW0nH0548vbjS36edAIztLXLv2NKbmeMUphIfSEBAxySjJOTn sRxoY7lfEA8i10VlVIpJ3ueGISazmT3xkt+FwOM5J1Fj4n3sc2mj/wBYH/q9WetfDta1UqT0 yHMnU4vLK1MtFCm0k5OEgpyBz2zpJ3rbVQ6X3hJgMeG9FksERn5Edt4Osq78KSQFAjBIAI+x 0MMdv4mZL76Wo9oBa3FBKEJnlSlEnAAw3ydTFY62XNbkNmXXunciFHeO1Djs0pBVjOD/AA+D gHg88HSUofTW6bgoYrFNp6DTyopTIfktspUQcHG9QyM8Z9jqsvOurVtedU5t4GV7gPtop7H4 n3vK1G//AFgf+r1+D4n39qt1qt5z9OJ54+/8PSdiWjck+O3Ig2/VJLDoy26zCcWlY9QQMHXu 9Yt2sK2u2zV0nj/wFw9/00MNs/E9JzxarWP/AC4/9Xr8HxPSfO1Wv/Tj/wDJpLMwKnBr7MQ0 578RaeTthPRipSl5BCS2Rzn0I51bLqReMehvrrVpRKRAlLTvdYozTBSc7gneE7k8gcE+3roG Aj4mZkh5DLFqNeItQSkGeeSf9wa/F/E5KQtSVWo0ClWCPnzx6/8Ae9ITRoQ+h8UEjac2q0T5 Ynn/AKvX7/nQP45tRvP/AJef+r0lIdZkwKXNgMNxi1NCQ6tyOhbgA8kqIJT+mOw10vWlX49u Ir79Kkt0paglMpacJVnsR54Pr299CNE2T1dr9/TJDVGtOMhqKEmQ+/VNqWwrOP8AveTnaew8 vLUDP+JdMSoyY8a2UyGmnlIbeFRwHEgkBWA2e/fudJKh3JW6A1Mj0Oe5DTUGwzIDeB4iecDJ 7dzyMd9Mu3vhxr9TgIk1ipxaUXBlLKU/MKA8slJCf2J0RM/5z73/AIpo/wDWB/6vX2n4oDzu tIH0xUsf/taut5I6e9P7Xi/j1uwJCVYaaaZgNlx5SRyecY9SSfPzzpCXxeNs1+msQbYs6LRU suhwykkF1YwRtOB25zyT2HbQN62fiKp1arrUKr0tuixVpUpcx2dvSghOQMeGM5PHfXhWviTp 0CsyItKohqcRpW1uX82Wg7x3CS2cc58+3PtpJ2eLPVNdTe5qqWTt8FdPKMJOfq3hQzjt299M tqg9DKpG+Sh1+VDkqP0Sn1OowfcrRsx+3/ToH/QKk9V7fg1GVEMN2Uyl1TBcC/DyM43DvqFr 1xXJTK8xDploO1SC8UJ+ebnIQEEnB3IKSQB3z21G9LXrZplvC3LeuZmtKhrWo/WAvBVzhP8A dznkZHOc86vLq1NtqUhCnSBkITjKvYZIGfudEeujXmt1CFIC1BJWranPmcZx/TXpoDRo0aA0 aNGg5wtZlqbLKg2EBQdyMEknKcZzkYB7Y510aNGgNGjRoOI1SAKsKYZkcTi14wi+IPEKM43b e+M+eu3UNTbfo1vGZMp0BEd2QpT0h1CSpxw9zyck/Yceg1C2T1Cj3rSZc+LAkxER5i4oQ4Ap StoSQo+hIUOOceugTXxLgf24pRxz+HDn/wA4vUf1Ir6Kh0oslmiTlGmJjqjSo4OCJDSW8hY8 8ZyPuD5jV26mUGJdHX21aPU0uKiPwSXUoyCoJLqsZHb8vPoNLDq109T0/uFlqG845S5qFORS 6cqQRgLQTjBIyOfQjRVB1+5O3GTjOca/Ne0WJInSm40JhyQ+4dqGmkFSlH0AHJ0V46NNK2ug F21sLdqYaojIH0/Mnc4s+yE9h7kj7HVYR00ux64KlRolIdkTKbzISggAJOdqgVEZCgMjHfQd 9N6Z3rc1sUudTKezLp6itEctusoUgFZ3bzkHuD3Jx7avtzWl066cUqiu3BCNVq6S03LiR5eN 5wSt1SCc7fIDgH6ffVPt+z+rMdl+l0KHWqcxkrcb8cxm1E/SSCpSQTx5HtqNqnSW/KdAXUJ9 CkLbB+stuoecHOMlKVFX640Ghq8ixaVY711QrdotRYitJdjmPHZBWcgJAVjjBP3GDx5aTfTX p1Lvq4F3RcjRat9Lq33VvOEfMEEnaCeSkHur0BGc9qrC6Y3vOVHaZtuooRJP0qdZLaBjzUVY 29/PGfLWhemFiXLaNKkUi5KnCqFHdZUEQkJK/DWo/WMqA+k5VkdiTnjJyRwVuz7E6l2pVZVn Q4T1RitrajvQx4GHkjKUkcJIPbJGMHg+eq50Uql6ibNtd2dT48akJW38tObC3mnMnhKUqSpS QruScDsDp20ui02iQFQqPBYp8dRKi3GbDY3HuePP39tVmk9JbQpFWbqrUF6TUm3zITMlSnFr 8TOdx5wTk+Y0ETc9/WXVHKvZN0VORS3EFLTj6UqbCyAle5CwFAc8YV3x551V7mql3WfZ0Y2F cDdwUR0pYRMcUmRLjuLOEoSRwR2A4JBOO2NO9+HGkjEiO08M5/iICv8Ajr8jQ40JstxI7TCC dxS0gJBPrgaIWnRuyK/a1HqbV1NRFpqLiZG3xC47uwQoOZGPQ9zznVhl9KLGnSH3pFuRC5IJ LhQVI5PcgJI2/pjVy0aCqSrAstNDchybfpjMIIIWvwUoKU98+JwoH3znXraci1IcQUW06pDk JYBX4DM/5haQTyeVKOM6mqpTYlYpcinVFoPxZLZbdbJI3JP21TKR0bsyiViPU6bT5DcqK8HW lmW59Kh7Z5Hse+fTQXpxsrA2uKRggnaByPTkHjXro0aA1yzKfCqLHy9RiMS2c58N9oLTn7EY 11aNBRL+6as3vT6XTk1NdLpsFwqVEjMJ2OcAJxyNuBkDuPq7ajbj6EWfWoCGafENHfbI2yIx Ksj0UlRwfv399Wq4X7uafQLXgUmQzgFa50pxCifQJSjA++79NdFNqc5qmx/7Sx0R6gdodRDS 46yCpZSnC9vsMjyzzxg6CJ6e2vV7Mo7tDnTWJ1OjrzAfSFJd2qJKkrScgYPbBOc+Wo27hftQ vZmkWnUUUymKh+M/Ncgb0tr3FO0LVkKUcg4GMAaYejQIf/I5fFHuhF00e6IdUrDalKK57Shu yCkjncOxI8seWpii1LqZU6yuh35aUOZRZZLMl1ISlKEn+YELIUkd8Yz7g6b+jQJO7vh8oMpm Mi1ZSaTMUsjw5LqnEPDGTjJJ3ADPHln76Vt6dG7ksmlLqk1cSXAbUlK3ozhyjccDKVAHuQOM 99a3dYQ+6w4rdlhZWnBI5KSnkeYwo8H2Plolw40+K5GnR2pLDgwtp5AWhQ9weDotYQgIiuVG OiovOMRFOpDzraN6kIzyQnzIHlp9wOpVlLsldjVWvTpcdyKqKirOU/YhtG3CAU5KiU8DOPIc +erzVuiFi1WSXzSDEWRyIbpaT/yRwP0GqdWPhmprzgXQa9IiI825bIe/ZSSnH7HQQED4eY9Z iiXRL3hz4quzrMbcM+hw4cHt7+2p0dJ+p0OiCj0++WhATgJbLzqChIxgBQSVAcdgca+7S6FX HbFWROh3n8gpKwVpiMKUHUjyUFKAP6gjTy0GeIXw41+o1Bbt03Ixs8nGN77i/uVhOP6690fD I21IUuTdWIqck4hbVY+5XgffVrvbrrTLOudyiJpUme9HIElwOBtKCUhQCcg7uD7frpW9Vur0 S/qFAp9KiTYSWni7IS8tO1ZxhI+k89yecaGrvK+GmiyJDLkCvS2Y/hJC21NJcK1ADKgrIwD3 xg9/TjU5/m82V+D/ACnhzfmcf/jvmD4mf8P5Me239dKLpN1XmWTKcp9QRKqNIdQoojM/UtlY 53IBPY85H6+XPFWutF6VO4hU4tVepzbav4MSOr+ElOeApJ4WfUqB/TtoadnS3pCOn9YqNQnS 2Kg84A1EcQ2UltvuokHso8DjPA78400tZuo3xLVePtRXqLEmpAwXIy1MqPuQdwP9NNmxuqlA v6W/EpLUxiUw34qmpLQH05AyCkkdyO+DzoLzo1zyZceIEKlSGmErWEJLqwkKUewGe59tdGiD Ro0aA1HUuNUI7ckVSaiWpclxbKkMhHhtE5Qg47lI4z56kdGgNGjXK5JbbnNRSpfiuoUtADai nCcA5UBgfmHBOT5djoOrRo0aA14JjMIKihhsFatyiEDknzPvr30aBD9XbiVanW+1qyllbwjR PrbQOVoUtxCgPfCjj3xq7dW+n0jqFbkSPTnmI82JI8VtcjISUEYUkkAkfynt/Lpfdb6ixR+s dqVKa2XI0Ntl51AGSUpfUTgfYaufWeuXDR7MhV206h8qyzIQuQoAZWhQwjhQ5GSMj3HvoqlV TohRLU6XVedX6iV1NpAdRNaQooawQA2lGRu3E43H1HbHM/ZdzdK6Hb1DmGXTI1TjRdq3BHUH UurSkOkjBOTtxnnjIBwdJ28uq9yXvR4tNqrjTUdn6nUx0lAkK8lLGfL0HGefTFI0VsBPW7p8 pbifx8ANjO4xXsK+30c6UV/ddJsy42HrCkOwIzLe1111hG6SrPGQQTtA7A+p40tKdaVxVeCZ tKoVRmRc48ZiKtaSc4wCBzz6a+WbWr79RTAaolQVLVyGPlV78euMdvfQhhUf4h7vhTkuVVMS oxv52lMhpWP9lSex+4I9tNmy+ttv3bOkxZIFFUygONqmyEJS6P5gDxyPT058tZtmWNdUBhx6 bblVZZaG5xxUNe1AxnJOMDXBMoVUp9Ni1CbAfYhzM+A8tGEr8+/259xz20GnKj8QNm0+uKgJ MyW0g7VTIzaVNZ9vqyoe4H2zqeg9XLGn0tyci4orKGxlbcglt0ewQRlX+6DrGurMjpzeTsZi Q1bNTcakJCm1IjqVkEZB47frokafpXWGxau6tDNfYjqQf/DEqYCh6grAH/TqxUe6KFcCFqot WiTUoOFeE6CR+nf9dYdkx3okp2NKaU0+ystuNrGFIUDggj1B15dtCN+FxAxlSeTgc99fpUEp JUQAO5OsgQOjF+T6Y1UY9Iwh1AdbS5JbQ4oHBBwVZB57HB141/pzflBtpVRrcOQiCFYdR8yH PD54UpKVHAz56EbEStKxlCgoeoOdVm7+oFv2MmL+PyltqlE+E202VqIHdWB2AyNIPpl0suys U5mv02vLoEZ4qDK2lr8Z0DIJCQUjBxjlXONNu5pVkWxbEOFfsqLXJkNkJQZ6EvynifPHKgCf PtgdzoLxRK1AuGjx6pSZCZMOQnLbiQRnnBGDyCCCCD6aks6y1TOuFzSIybfprFEorMhYYjSA gsogpUrGcklICQe5Hvq42fJqFCr7NWuzq5SJ8RltwvwW6mHg5lJwACRyDg8DPGB30IemoC4L 0t21XGEXBV2ITkg4aQvJUffABIHueNQ1F6wWRXH32Y9cYjKZP/hp8AOD1SV4B+3f21Seo1s9 O7xTLmU+6KJCuBakn5l6qjw148lDcQOP7o4ONEfXV61bquJDFZsmtT6lT5aUpXTosrDQTt4c RggKSfPvyfTtZOi1uXHbVmvR7pcWlx2R4keO45vUyjaBgnJxkj8vl9ydW+1001q2YDVEchLh tNBCDAWFs5H5tpHfnPv66mdB4yJDUSK7IfVsaaQVrVjOABknjUFSrri3bbc2o2c6iWptTjDK pCFtIU6kAjORnbyOcasevM/SkbEZGRwMevfQUixHOojcuVGvtiE+ypRcZmR3EAo7fw9iRyPQ nkc5zxqy3I/WI9vynLbiNTKmABHZeWEoJKgCVEkcAEnGecY1LaNAsbzuO5LLlUOtVivUxFLW 83Hn09mIUle78y0KJUpW0c8beB2OcaYkCfFqkBmdTn0SYr6Atp1tWUqB8xqA6gWom8rKnUpD ccylo3RXJA4acByCCASPTI8jri6WWzWbQsZqiV5UNbkd5wsmKtShsUd31FQHO4q7DtjzzoK3 dTfVORVZFUsuuUqdSWHtzMKPs3qA7oUSnBPr9Y9sHU907v6o3eZcGuW/KpFRgpT4+9Cg0okk YG4ZB47HP31a6fRqbR47rVGgRael07lCKwhsFWMZISACfvr2pzEqPT2WahMM2ShOHJHhBvxD 67RwP00HXo0ag7hjXFIbjC2ahDgqS4S+qXGU9vTjgABQx/8AfbQTmq3fD1yx7WfcslhmRVQp O1D2MFOfqxkgZ+/vrxozF7xp2ytyKJUIpVy6wh1h1I3en1JOB2HH389Rkat9QldQhBlWxDbt 7xFJMxMkKVsxwvOR5/y7M8/roPRyw6VelAhSr7t+MmtLjpEpxk7HEuAYP1oPI9ASQNdFs9Lb TtRpYp1KbfdcP1PzAHnMegJHA9hjVx0aCPj0Slw5hlxKZDYklOwvNR0pXt9NwGce2qHWekFu 3e/VJFSon4PNXJUGZcORkvo2jDpR+UEknIIzx35zpma4qpUmKPSpFQmlfgR0FbhQ2Vqx7JHJ 0Gdaz8NVejyT+BVaDNjnsZG5lY9sAKB++f00zaJTr1ta2bZpcCkUZbqJSGao5GO1KYwwN/O3 KyM5IzyOxzxWrU6vOTuq9Ubq8h6Fb0lvbB+cb8NLKk4AUpR/KFfWeT3IGnBTqzTKu0pykVGJ OQg4UqM+l0JPuUk6Kirzsik31RkU6teOG23PFaWw5tUheCM+YPBPcHXXbNCNuUNqmmpTamGi dj01YU4E+ScgDgeWdTOjRBo0aNAaNGjQGjRo0Bo0aNAaNGjQIDrFGiyuuVnMVDCoryY6HU+R SZCsg+xzq4df4UqX0qfVE3FEeU08+lPm2Mjn2ClJP6aX3xDzl07qVQJjG0uxYiHkhXbKXlEZ /UaZ1216FdXQ2sVakPJWxIpy14yCWzjKkK9FDkHRWQtfqUqWoJQCpSjgADJJ1+a9Ysp+FLal Q3lsSGVhxt1tRSpCgcggjsQdFTlLvG6rXSYlNrFQgIR/4P4iglPn+Q8Dv6asC+uN/rjeB+Nh PGPETFaC8ffbqmVes1GvTzNrMx6bJKEoLrysqIAwBnXIhpx1SUttqWpRwkJTkk+g0ExU7zuW tMLZq1fqUtlf5mXZKyg/7ucf01C5OMZ41YE2DdynGUJtmrFTydzf+hucj17cfrqHnU+bTJRj VKI/EfT3akNFCh+h50HNqzp6kXolICboqiQEbABJUAB+/wDXvqspSVqCUAqUTgADJJ0EEHB4 Og/XHFvOrdeWpxxaipS1HJUT3JPmdfOjRoLLA6i3jTWW2odyVJDTQAQhUhS0pAGAAFZGMeXb XvcXU677qpwgVqsuPReNzTbaGgv/ABbAN32PGqno0Hv87K3Mq+Ze3MABk+Ict47bfT9Nebjq 3nFOPLU4tRypSjkn9ddkChVaqsuO0ulzZrbX+sXHjrcCPuUg41wkEEgjBHcaD80at9tW1a1V tqZOrl4N0ic0ohqGqKpwqAAwcjvk5GBnGM6+bWpdkyIa5V3XFOiOoUQIMOEVLWn1DhykZ9CN BUtGpKvijJrL/wDZpcxdNJBZ+dSlLo45B2kg4Pnqd6dpso1l53qA9JTGbSksNNIUUOKzzvKP qwBjgd+efULbbXXddqUCBSKRbMZMWK0EulchRW653WvOOMnnGDjUZfnWut3rS0U1qOmkxN25 5Md5RU/xjao8fTz2xyftqfvfqJ0zqrzESJZhqLEUbG5LTnyOEg8BISMqT7KAxntnSdmOMPTn 3IbBjx1uKU0yV7y2knhO7zwOM+eg2b03uOl3JYsCRRS8GYzaYi23zlba0JSClR8zgg5886tm dY+tTq9WbOs+RQaNEhoLq1uImFJ8RC1AAqxnCiABjI8h31JWJ1Rud3qDTH7grtQkU5CiJSAC tAbII3KQkYwCQc4yNEjV+klc94yonxK0eDHqim4TEdEeWw8+lpkFwKUfzEAnBbPqSAB5aatC uaj3NTlz6FUGpkZCyhbqMjaoAEgg4I4IOq5XOmFs3bdMK6ZK3jIa8NYMV1IbkhJygq4OfIZB GRjREze12R7Jth2tTIz0hppxCChnG76lAZ540rl/ErDeqrUem2zMkMuOBCVKfAdXngANgEZz 5btOuXHjSorjM5pp5hY+tDyQpBHuDxrNlTtmyYfViLJpN7RYy11Jp1mHCgKcbYO8EJDiVbAM 8cdvPtopmWd1rpt3Xj+A/hcimuqbUW1SnAFKcT3b244OMnv5aZ2qfcnS+17pqbVSnQ3GJ7ag r5qG6WnF47biO/37++kdcfWC6Yt+/IS5Uyl0qnTUNuxGQgvlttWCVOKGVKUOeTtOR99Bpx5a mWVuJbW6UgqDaMblYHYZIGT7nXjTpDsqA2+9CeguOAlTD5QVoOT32Ep9+Ce+ltB+IG0ahWIU Bpqoo+bUlHjOMpCWlKOAFfVnHqRnTV0QaNc8qXGgx1PTJDUdlP5nHlhCR+p41406r06sRy/S p0Wc0k4LkZ5LiQcZxlJPkdB3aNGvFovkK8cIH1HZsJP0+WcjvoPbVevCuVGgW5JnUakPVmY3 gIiMcq5z9RA5IGOwGf8AiLDrkZp8WPUJM1mOhEmUEB90D6nAgEJBPtk4+50HjT3/AMXoUaRM hLjmZHSt2JJTlTe5OShQPpnBGkfXOiF1Ui6ZdZ6fVOPFaW8XWY7bymHGwTuCBwUlIPGCcYxx rQGl/bthXRQq07Kd6gTp8R17xFxJEVKwoZyRuUo7f90DRXn08e6m/ib7PUCNE+SSz/DfQtrx C4FDHDZxggnuB2H6sXXlHS4hlKX3A64B9Swnbn9NeuiDRo0aA0aNGgNGjRoDRo0aA0a4arVI dFpMmpVJ5LMWMguOuHyA/wCny1VemF3VC87VerFUYEcOTXUxkNNqx4Ixt58zncCfUHQJ74lw P7c0s45/DRz/AOdXqqdJa6qFekWj1CWtNDq5XFnRVLw08HG1ITuHl9RHIwffVs+Jj/u2pPH/ APDu/wD5xekykEqASCVE8Ad86NGl1a6Wrte4IotSk1B+myGApS0pU8EO7lZQCBkfSEnnvk+m l1DpE2dWWaU0z4cx5wNJbfUGsKPkSrAH6629bzEuPbFLZqhKprcNlEkqOSXAgBWT5850oplE sjrvVp0ynyZ9Lq9PHgOFSEDxUAna4UclQ8s5SRwD5aJSboNt0yN1Eaol8TkU+Ky9tkuNK8RK j3CN6cgA8Dd5eeNMbqrd19WXXYsWnvQKTRsrNKRT221ZaTgAq3AkHChxgJ5OM4zq2M/Dhaya OqO7NqDkw8iWFpTtPsjGMex599U+1Ph+qE2r1GNebkuJFioCYT8VxtSX8k8jO4gDGduAfq7j zC3VvrpSabYDL1FqrFWuBTTbe1cVbaS5xvWpPGB+bAB748tUm9Jd03v0jdr920NqI7T5rSoc lthTa3GFhSV5SSSE7vDIPY6ufTnoai17qk1Wvus1ARncU0AcHz8VST2UOwHOCCfQ6rXWw9QK xdcqlU6nVd6gIQ34SIUZxbT2UpJKykfUd3GD2xoE63QK0qnmotUmeYaBuMpMZfhpHrvxj+un HbnQ6hXD0/pVclVaZSpUpjxHfFKFt9zhQBAIyBnv56oVfvvqM1CNHuKpVSI243sLEhnwFrR7 naFEeR9dVuHT6dIo0qVJrLUWWz/qYS2HFKf7dlpBSO/n6aKv3V60KZa9NoLdEn0x+O0yWFhn b8y87+ZTq8Zyk8Ac/TwB30uo9PdegSJimpAjsjAdQwVoK8j6VK7J4Oc/051+0mj1Cu1FECjx HZkpYUpLTScqIAyf6DV3t/qpdFg0n+zZpUEMsKX4saoxFheVHJ3jck5+47aBd6sNiXDCta9I FXqdPTUI0dSt7JAJ5SRuAPGRnIz6eXfTPs/pFQepEY3OzU3KbHlPLL1LioSoxl7jlKVnskjB AKeAcc99VbrJZdu2RW4MG3ZMlbzrSnJLD6wvwhwEEHAPP1HBz20DYkfEFRkyG3aZQqpMpScf NTkt7QwT5bexPPmoe2delK6VWPeNacvVhT0+BVMvNw1AtNpczhZOMK/MFcds57jS36YdRrZs C0ZqZrVRqNSnufxIaQnwEpAIT3OMnPJwT2GONV+9urNbvGK3T222aTSmTlEOESkKHlvP82PQ ADzxohk9Zenlt0O2DOoNqSvmSSVyYLig1GSMfU4k5GPsB55I8896uFvp6hzaG6zbf48/S3Ap taIviqZVnhQwOPvjVSdacYeW08hTbjailaFjBSRwQR5HRXxqRoFDm3LXI1JpYbMqUra2HXA2 knGe5+3bufLUdr15YLLrL48TG8FskKbIJwCcDngHjPceegud32VR7MpPyU6uCbdHip8WHETl mO2Rn6lkDKuR2/bz1R9e8yZJqM16ZOeXIkvrK3XXDlS1HuSdeGgNPPpJcVjWBZ79cqNY8arz fodiNtkutpSThCR78EqJA7Dy0jNfp25+nOMDv66C0XLcC7gr1wVGkPrptOnPB5cFT+zxueMo Bwo5yfPGdfFA6iXZbMdMejVyTHjpOUsqw4hP2SsED9NVnRoLPc/UO6LuO2tVV1xgDiM1/Da7 dylPBPuc6rKVFCwpJIKTkEHGNXmxendPu+lvy51206iLaeLaY8gpLiwADuwVpwMnGfY6Lu6R XPajiXUxTVIDnLcyAkuJIxn6kjlPH6ehOgufTXrvIpqnod+TZEyLsHy0hLQW4hQ7hRGCoEeZ yc6l6516s9Ep9+kWp+IynBhUiU0214nGOThSiPvjWfXG1suKbdQpC0nCkqGCD6Ea+dA13W+n /UXbVJlWj2XVdux+G1F3R14Uf4gICRkgjPOcj9dS1It21YlyQExer8tU1x4JQY7a071E4A37 ilOe31ZBzpJasdpT6FRZiaxWG5MyZCeQ7EgISEtPKHOVuEkgAgHASc6DV96dP6RfrURutuzU tRiooRHf2JJIxkjBBPofv66rdmdJ5vT+8VTLfrXjUaU3slRJaP4hxnaQpPBIJ74HBI89TXTX qA51CpEqoLoztMTHdDaVKd8RDvGTtVtHbjPHmNSt23tRbJprcyvyVNIdVsaQ22VqcPcgAe3m cDRlYs681OIStKVKSFKOEgnk+fH7azZfnXmq1moMRbCek0+IU7VrcZR4zzhOMD82E4xjGDkn OvpPSm/IFWjXpctRbkrp6kTZQTLW7KDbZ3KQnjaVbQQBux5Z0WNK6NKyi9f7RrFTRB8CqRVu r2tqcjBYUfLhtSlZP21P0GuXXXpFXC6Q1Taelx1unTpKXG3VcfQpUdQyRnnJKc+miLBW6/S7 bgCbXJzMKOVhsOOqwCo5wB6nAJ/Q68Jt4W3Tmw5Or9MYSe2+WgZ+wzzr2m0aJXaM3DuWFDnj CVOtqa3N+IB+ZIVkjucefOq3L6OWLMqiJztAYQpCdvgsqU00fcoSQCdBw3H1ts6iUxx+HUEV aSFbURohyVH1KiMAe/PtnU9Y92Srvoy6hLoEyjDfhpMo58ZBGQtPAOP0x6E6oV/dIrShUhMm kWrVZEhToSpNHkHeBg8lLhUMceQ89UW26l1Stu42ItPp9yqpAlhIjz4S3gGt2MFRTgceaSB5 6K1BqMrEyoxIqF0ilipPqdCVNmQlkITzlZUQe3oATzroqEl+JTnpESGuc82gqRGbWlKnT/dB UQB+uv2FIdlQGX34y4jrjaVLjuKSpTZI5SSkkEj2OiPVrxS0kuoShwjKkhWQD5jOBn741nm4 uqnVCwawpi6INNcTIUpcfc1lspB/kUhQOBkcK57Z1ovUHXrUol0RWWbjprFRDGdhcSQUkgZI I5GcDt6DQL3pf1iqV+XC5SptB8JIbLhlxVkoawOywe2ewIPfy8w3tVK1X7JpMl637UkUpiQ2 s+LEjOpLilJ755yojz747atugNfClhG3dnk4GATzr70aDxkR2ZUdbEppt5pYwttxIUlQ9CD3 0MMNRmEMxmkstIGEttpCUpHoB5ai7qp9RqtrVCBRJxgT32ShiSCR4avuORntkcjOdRnTa2Kh aVlMU2rykypxdcefcC1LG5Ss4BVyeMfrnQJb4lklN60hZBKfkMYI4OHFef66nenFjW3f0ZNy 1K1V0fwXk+CiLIUI0rb3UEnkAKGDg4/rpiXj1Eta1p7NKunePmkJcSDH8VspKinJ79sZPHbt nVaol6WXBvSbLi9QFfJSUJ2Up1BRFYISBlKlJwB3OEkcnnOir9dlf/svas+tqirliE34hYbO CvkDv5DnJPOBng6R3Su8bBpt8yZUdurUybVipoCY825Fb3KCsbgAofUAASD7nz139V+tdKm0 GZb1qLMxctJZkTCkpbSg9wjPKie2e2PXWftBviPsLO5pzxELJUFbt2cnPB9OeNIDq1cPUGxr jS7FucLhVVx5cRhphGWEJIGwhST2Ck857gnjVO6UdQbpt2WqiW9ThWkTF70wllWUEA7igg4T kd8jHA00K18QsSiVAwJlr1BqcykJlMvOoR4TmASkEZ3D0VxnjjQKVvrb1BaQpAuBSgQR9cVk kfrszp9dGrrm3D06M6v1FqTJjvuIcdUoBSEDkeJ6Hvz6Y1mK6KpKuivVG5F08RWZcjKgyg+G hRHCd3YqIGT6nJ1CgkZwSM9/fRTXvfrDCvujzKZWbdDAQSunyWHwtxhwdt2RgpPY4x+vGlpD pMypSI8emMrnSZGdseMgrcGD2KQPTn7a49S1tXLU7SrjVVoryWpTQKRvQFJUkjBBB8tBeZ9M qHSG240iLX1wLnq7Q+Yp6WElTMfcSD4nO05SPTPI8tTtpXdYztnqV1Oq6riqi1FaGZEV112O nkeGl0j/AHvzADPHbOlneF6Va+Ko1PrhYLzTQZR4DWwBOSf15J1XtBeBcVsW5flPrllirfh7 L6XXoEohsgJwdoWlatwPPCh5eedWDqD1nhXjDchx7UhbFN7Uypw3vtnnlBTjaRnjk/bSn0aC 2XdTLVgW/br1tznZVQlww7UUF1KksuYT9OAAUndv4PkB9zaOnfSWm3LazlfuetilQluKajYW hO4p7qUV8YzxjvxpV6/dxKQkk4HYZ7aBlT6hdvSKqQ4lLuRE+keIXY3yz4cYeAP1pKMnafq5 Hqcg551TbtrEW4btqNXgQlQWZrxfLCnN5StQBWc4HdW4/rqG0aCYrFxvVml0uC7CgRm6az4L a40cIW6OOXFd1HjP3J451D6NGgNGjRoDRo0aA0a66bSqhWZnytIgyZ0jaVeFGaU4rA7nAGca 8ZEZ+HIXHlsuMPNnC23UFKkn0IPI0Hlq3UXqnelvwmolMrz6YzKdjbTqEOpQnGABvBwB5DsN cEexrsltsOR7aqy23yPCcENzarPY7sYx79tXON0JrsR1D921KmUGmDHjS3pKTtz2SBkAnPuN Av6/cFSuisu1WtyBImvBIW4G0oyEgAcJAHYDXLBkohzEPORWJaU5yzICtisjHO0g+/B1fK5Q 6XYL0es2ZedMrUplzw1smO2tSNyT9SUq3JUO/Plxq79LLPqtXsuVXafIokx2ryVmVAqtM3s5 SpX5VJIxnOcAYGfUaBG09UJNRYVVG3nIYWPGRHWEuFPntJBAP3GrpI6Z1WsMCs2hRp6Lecb8 REmpymEqCRnctWCMJGD5dhp51fopaMyN8+KB/p7bJWqHDlqZakObfyZV+UE8ZGPfXrMselQI UVU2vzLdoJihmRRVTwmPgglaN5PnuOSDzzzzolIiTc9wU7p4ihwLvgOQWXVNfJU8OIfKTlSi VeGncjJOfqOc+eu61bIvfqRYxREqsddKgSlJYjznVbvECE5CDtJCcKAxkDPl56d9sUvppatO qFftlVPLMNtQlTGZJkqbTjJTncojOOw7++oOl/EBa0q4mabGps5iNJeS0iSUISkLUrG4pByB zyeT7aBQs9Kuodv1ZmdHt9xx6C8l5tSFNupKkkKBxn6hx2xpl0nq/wBQ2Xg3W+nk2WPykxIj 7Ks+vKVA/bjTy0aIjaUmPJhsVL8L/D5MlsLcbcaSl1BIyUqI8/113Yd8b8yPD29tvOfXOe3t j9dLmudYE02XLiU2z7iqDsZxTZc+TLbSiPMHk4z/ALOvnpFXrtrxrci74M2K26+l6GH2C2hC TnKEbuSBgeugZuvB6SxHx8w821u/LvUE5/f76Wl89bYNlXcmhKpD89aEJVIdbdCNhUMgJSQd xwQe4764a50Oo961N64jWqow5UgJAbdQk+HuAIGCAQAMDb5YxoHBrmlCT8o8IS2kSdh8JTyS pAVjgqAIJGe+CNJTo9W65b15TbMuIVFcRwuLpz01haCSgnON3ZKkjdjOAR76urMXqaOoTr7s 6km2S+QmNt+sM+RBCQrfj1VjJ9NBJ1y7o1hW5CmXhLU+46+GFvxIpCd6snO3JwkAHzJOPM6r K/iCsdFXbiIfmuMK/NOEYhpP3Bwv/m67ep9/UmhUiXTERotXrQQhxulyY6nEqSTkrIxggJCj 38tZkuq6hdL8Z40OkUlbCChX4ZGLIdzjlQyQcY4+/wBtFahd6xWVHD0hdyxHWEtjYy2w4XSv Jz9wcpwMDGDk+iVuXr/dM+vrftyQKXTkDY1GUy24VD+8sqSeT6DgdvUn46c9EaneMdFTrLi6 ZSHWyphxOC68ewISeyfPJ7+XfIjb+6PV+ynlPMIcqtL27hMYaP8AD9nEjO379vfy0MX6yeht xRbxg3JcNViMlt9M1TUNRU4tedxQTtCUgng4JGMgeutADWIKbe91UmImPTK/Uo8dr8rSJKti PsM4GtgWXWxcdk0iqha1rkxkFxS0bSVgbVnH+IH20Op/RqBrTdyqq1LFAdp7NPS9uqKpW5Tq kZH0tgDGSM8k98e+eK+bXql0U1mPRrlmUB5pwqU5FB/igjGFYUk/sfPseNEWvRqqWXRrqosd 9i6LharaDt8BYj7HEeuVZ+odu/Pvq16DOPxMMRRX6NIErMtUVSFRth4bCiQvd25JUMe2oDpR X7PtamTKld9CkSZCntkSYYvjNkbeW07vpSsd898Hy85X4lyP7cUoc5/Dh/7xelGKpPFKVTBN f+QU4HTF8Q+HvAxu29s++jRs3J1O6b1NS1RuniZDi0lJdWURVcjv/Dzk+/fS0t24hbzz7ho1 JqvjJCQmpxi8lvHmkZGDzqG0aC9q6s1aMy0LepFDt6Qg5XKplPShxwYI2kq3cc6qVXrFQr1U dqNYlOS5boAW853VgADt7Aa4dGg90zZaYKoSJLwiuLDio4cOxSxwFFPYn314aNGgNGjRoDRo 0aA0aNGgNGjRoDRo0aA0aNGgNGjRoDRqVtuNRZdabYuWdIp8BaVBUlhrxC2rHGU9yM+nOmFa vQeo3K2ioIrUIUN3cpmYyha1vJBxw2QCDkEEEggjz0FItBcNmrF+Zcky3FoA8KZFjKd5z2O1 aVDsOwOdewq8Kt34iXfNQm1OBvLb0uMkJddQkEIUAR7JyDzjPnrT/Ty26FDsAUiLT5bsJTq/ mEVeGW1vrOMqLax27AeXHqDqhdTOlMF2VEas2yZTryiHH34k1DDO3JyjCyfq98DHHftojid+ IOmW+zEpdq0aVPp8VsID1QlFLih6DhR4HGSfTjjXFa7cvqJ1CerFasWdUKRUVp2rlTF+DCT2 UpBISFj/AGR+mpmn2NdkeEiTY1s0e1yEBKvxVYlTHF+agtSFJSn247E45Gq1X4XXKPUGnpj1 ZfLZTsVTXQW1emUNcHtzuH376C5Xf0VtGfRKm1ZMdKK9EQlQitTyraokHatK1HblIOM41DWJ UuoXTqOIlet6tVGkstrSmJGjoc8A7gQpK0kkj8+R27aerL7MdhPzrjLMksh18FSUngAKUfYH z1+Uys0ystLeo9Qiz2m17FrivpdSlWM4JSTg89tBTqL1ssisAJXVDTXs4LNQbLRT91cp/rpd XleVAvyoSGP7CVmvSYZW3BeivuhC0bv9YAgHGcZ/Kc4GpWV0mrVjOVS6LSqTVWqC0qxBk04O FYUsE7SFH6h9vXV5tKr39Omx27stqFTo/hKL0hqYFEq/lAbBVj3yf18tAn7f6bUy5raqzdFg XZRaymMpaY04gRn1DBS0XPDQFZPGFYI78gauHSfosi3iKxd8NpyrtvBcVkO70MADhRxwVZz6 gYBHOmHe93R7Itl6syosiWEKCEMsjlSjnGT/ACjjuf6nA0i+lSa91I6gvViq3POZNLdRK8BC 1EOAqP8ADTyEoTgYIxyD276DQV0VZVBtOq1ZtvxFwojj6Uf3lJSSB++lF0R6mQH4jNuVmdUX 6zLkuOoelq8RtRPOxKs5TwCcHzJ55xps1pUuq0OpRLYqERupt/wQ46A6hlzAJStPODtI4IPc HB1Qum/Rz+ytdkV+4JESfUXCSwiOzsajlRypSRgDPkMJAA7d+Airo65zbQ6lVKjVKksSqbGK EoLDhS6nKArcSeD+btgY9fXmnfElSH4/y8ajVJoPJKHH0vNpcZBGN6BggqHcA4GnRLpVMlqL s+BFfUByt5lKjge5Goao2DZ9bjgTbepryVDIcbYShWPZacHHProPSzGoS7QpzsGoSquw634r cyeoLeWFEq+o4HYnGPLGPLXPUepFp0mqO02o1tliW0oJcbKFnYT6kJwP1PHnpY3D0EraHFNW dcrjVNySiDNfcSGuc4BTkEZ55A/Xvr7cg9ZrWtBVJaYplbiBgxklseI603t2jAO3dgeoV76B iU7qvZFXqiKfAuCOuStQShK0LbC1E4AClJAJ9gdWoyWBLTGLzYkKQVpaKhvKQcEgd8ZI50me kvRmmxKRCrt1QpCqsXC43DkAtpjbVkJJT3J4B545HGnEqnQl1JuoLiMKmNNlpEgtguJQTkpC u4Htoj9chQzObmrisqloT4aJBaBcSknkBWMgf01S6hTOmdQuB+lSKbRZVYwt5yOzHSXlEAqV naMlXc4JydX4jII0mYnw9sUy4BVaVdlRiPIWpbK0tJLqCc5yvPPBIPHOdBYmup0lU0QKf0/u goQNqSuEGU4HH8xwB+urDbVwVqtSpaKva8qiNshJZcfkIc8bPcYT2I/XUuoyIVM+hD1QfZaA wChK3lAYzyQkE9/Ia9YrjjkVpchgx3VISpbJIUW1EcpyODjtkcaCJdrlsw6qujyKhTI80gLX EW4hCiDyMpPf1/rqYYdZeaSuM4hxoj6VNqBT+mNZ36tdHbjk1+pXPSVirtynfEVFabIfbHAA Ced4AAHHPtqq9Nb0qXTG6wzX2ahGpUgES4i2SFBWPpWEqxyDjOPLPfjRWuNGqzbN/wBs3d9N Bq7Mh0DJjqy26PX6FAE/ccas2iDRo0aDNHxMJ/7c6Qr1p+P/AGitJfTo+JgH+2lIPl+H/wD7 itJfRoaNGjQGpmJaddn2zJuCHTnXqXFcLT0hBB8NQAJynO7AChzjHPfUNrrYqtQjQHoMadJa iPnL0dt5SW3P8SQcH9dByaNGjQGjRo0Bo0aNAaNGjQGjX7r80Fhp8u0kWu+zU6XU3a0d/gyG ZSUsjI+nKSknA8xzn1HlXtdtUiw4coN02opqDKmwoupZU3gnunCuePXtqRtamW7UpLybouBy itICS2pEJUjxeeR9J+nHHke+ggdfoSSCQCcd8Dtph3Hb3TKFbZlUC7Z82oBOG4yop/iK98pT sHqST7Z1XrZvqvWeJSKBKQwzLI8Zp1ht0OAZwDuTnzPbGgroGTgcnV2pHR2+ayUFmhPRm1AK 8SWpLIAPnhRz+w1Vm6vIbr6KwlLIkokiSEpaShsLCt35E4AGfIautS6kTuoF0wG7zqbtLoXi bXmqduSltP8Aex9RUe3JzjyGgtavh3TPpKHLdumHMmsuBqWlQy02sAFSQpG4gjI4I8/LTi6c WpULLtBmiVGoszksLUpktMlGwKUVFOSfq+ok5wO+NLy8XlOVaidLumU80d1vLstxtamtqfDC 05WPqUSklRx34z54bBpdSFoppbNZcRUUxEsCpqaC1+IE4LhSTgnPOM/roiWWsIbKlbiB/dSS f2HOuaTU4EOSzHmTo7D8hQSy046lKnCeAEgnJP219wmX2IMdmXJMt9tpKXXygILqgMFW0cDJ 5wO2s12vQK7evW6pV6a28tijVFx95TmSEqbWS2wnPukDHkB+5GnteEmQzCiuyZTiWmGUKccc UcBCQMkn2AGqP0kumv3ha0qqXLHbZUZi24/htFAKAE54PcBWRn2PpqzXBXKXQosb8acCWp8p EFtJRuDi3MgJI9MZz7DQLasWjbPWqmTLio7NQjT0pMeLKkqUy0+Uj6TghWUZODgA9/PU5T7N rtn0Ok02xYtEiPLWFVeS94ig4UgflH5jnKvMY8sZ4YTbaGW0ttIShCRhKUjAA9ANemgplx2x dVZrTEyk3kuhsR2wlLDEMOhaz+ZSwpWFeWARxrkqs+7LGt1cpXz18y3HkpDbMZuOWUYOTtaS SrJwOx/TzjbK6j1u6up9ZoqqOI1GgIWA4ttQdbWlQSAtWduVfUduM+5wcsZqY09IfYQoeIwo BSdwJ5AOcA5A5xzjsdAmpHX+qtVlmmJsGcmapI8SG66pL24/3U+HkjHnjnTninxGEPLjlhx1 KVrQoDck47EjuR217YG7OBnGM6onU/qP/k9psRxFMcnvzVOIaO7ahCkgY3HHOc9h3wdBcSIV JiSpSkMxGBvkyHAkJGcZUtWO5wOT7a5Vy3KzQ0ybaqMVPzCQpiWtkvt7SeTtCk5OM+fB7+mu W2K8/V6LT1VlhumVeVG+YcpqnQXEI3Y3bT9WDx3HGcHnU+AAAAMAdhoM8ddeoFWNysWrb0qV HEcJVIVFK21vOq7I47pAIOBnJPtq+dIrKuC2Ka7OuWsSZMie0gmA6tSxG8+SScqwcHAGPfV7 folMlVZipyafFenxwUsyVspLjY9lYyP/AKn11w3ZdVNs+gvVSrPttpQlXgtFWFPrwSEJ9Scf p30V83FfFt2q601cFWZhuvJKm21BSlEeuEgkD30rGb6g0nqjTBRr7erNPqbihOYqLgDEVJGU lLmAlJHYJA9iedJOs3fOuS8BcFwNtT3PESpUZYKWihJ4bAByE44755J7nVvqVVse7LPmikWk KZdKVNiPHiLdWl4bhuKEpGDhOcpIHrk6EaJpVx1apXXLgGgFFGbb3x6wiWhxt88cBI9efM4x z30qusPWOr0W5XLftSS3G+XbAlSfDC1+Iedqc5AwMc+pPpq/dIqjImWWiPItdy3BDVsQ0W1o beB53p3/AFH3Jzz5nyXF+9P7zuerVT5eyaK0FyVPNVKPICXnUg8A5c5URjOUgfroKPQ756nX DOVTqHWanNkrSXC22QSEjuckfSO3mO+n1YlW6kKejU69rcZQylshdTRLa3EgZTubSo5J7HGP XSv+HGqxIFw1ODOlwozshCEsNPNhL7q88pSvHYY/JnkkEDg60TLqUKnN+JUJkeKjtufdSgfu ToddejUNRrpotxrmIoVSZnGE4G3yychCj257EcHkZHB1M6INQd1WtTbxt5+kVdsqZd5S4gDe 0odlJJBwR/8AEanNGgX9kdJ7dsVrxlIbnzUveI3OlNpC2sgAJT5Dz5HJzpga4KtRqbXYJhVq CxNjFQV4T6ApOR2PPnqGuGw6PdEyK/VFTQmOjw0sR5bjTak98FKSP3GDwPTQWN9susONhamy tJSFoOFJyO499eFNhqp1NYiOSpE1TKAkyJJCnHPdRAAJ/TX1BhMU6E3DhoLbDKdqElZUQPuS Sf111aDNXxMkf2wo/r8gf/eK0ldOr4mcf2wo/wD5Af8A3itVq0+iVzXdb7dYjOwYcZ7PgiU4 sLdA43AJScA88n07Y50aLrRphzeh17U6nTp0uFGQxCaW8pQlJUVpSMnaBz2GecaXmgNGpOg2 7VrnqaafQYLs2UobtjY/KM4yonhIyRySBzrxq1In0Kqv02rxlxZkdW11peMpPfuOCMc5HB0H Fo0aNAaNfu07d2DtzjONGg/NWOBZFSn2pIuISqcxBYC+H5aUuOFPdKUdyT5DjOq5qcFvxFWq aumv0/5hJwqnEOh/82P7m08YPfGPPPGgiEs7oq3vFbBSoJ8Mn6lZ8wPTXlrqmUufT22V1CDJ iokJ3MqfZUgOD1SSOR9tc6kKbI8RCk7k7hkYyD2P20EvTKhR49FnsTqIzMnOI/0eU7KdR4RJ A4QjhRGSfqOOPPse+3LIkXXRJL1CkiVV47wCqUls71MnaPFCs4wFKAI8hznVbaZcfkIYYT4j jiwhCR/MScAa0DQOlfUem2o7QY1WotJiyVZfdjpV8yoZzguJSCe5HfyxnB0FDV0Ev5MxtgU6 OpCwCXxLRsR7Hnd+wOrFXvh3q0W16a5Q1NzawkK/EGfHCULJOU+GVADgcHPfvqaa+HmtOjxJ d9PpeB42R1r9PMuA/wBNdjNj9YaLMbZo95x5cNBAQ5MWVfT6KStCv6E+2iEjX7Auq14wkV2i SYrBOPGwFoB9CpJIH699Niw/h/p9VtuLVLpmy0uzWQ83GikI8JKhlO4qBJVg5xgY99PGhIqq KKwi4XIj1RAIeXESoNK5OMBXPbGffOlxXLRub+2irjuK/wD8KoMeV4qI7L62UpaB4QckJyQA Cec5PfQquWd0llWHe6p1x/gk2hOExW3Jp3LJWoBspQU4CycDHoVc6s87ppYdcvaJT4LbcOVQ UoflQIzASh9CzuSFqxzyPU8HGrJdtPqFbrNpfh8VD0GPUhPlPuHHhBDatn0nkklZx6EDVIo1 +U4/EDUKVRaepblVkFifMedzzHYKUhpIA2jKDnJOfbQXSq2BETdFRvGi7k3I5BW1G8VQLIe8 PYhZBGc4AT3xjPGpezXa87aUJd3MhmsbVJkoSU4yFqAP0nbykJPHrqr1PqDOo/Wun2vOYaRS ajGT8u/g7y8d2DnOMEjbjHmDqdrXUG2rfuOJQarUSzPl7dqPDUUp3HCSpQGBk/8A1wNEWnVB uyqy6XMi0iwnICa5LqTcifEJQVlhQPiOqSTnyRkjnHb11banW6ZRTFFUmsxfm3gwx4qseI4e yR+2lzF6Z1Y9fpV5SZDbdOQfEYCV5cdJZDZSR5Ac/sPXgGvrnkRI8rw/mWG3fCcDre9AVsWO yhnsR669FuIZbUtxSUISCpSlHAAHck6gUV6NdVr1B6y6rGkSfBcbYeQoKDT207NwPbnB5HbQ WLRpVUOf1Th1G1afWacy5GcQ4mqSMpcUMKOCpSThJ2bcY7nP6W29r7pVhUyPPrKZC25D4YSi OkKVnBJVgkcAD+o0FkwlG5WAnPKjjv76xZbjF0V68JIs+TOVUZKlqcfjvqaUWyoZUtWRhOSM 51s2BOj1Omxp0NwOx5LSXmlj+ZChkH9jqr2d02odkVGpTqQHVPT15y4QfBRnPhp47Z9fQemi s2XP1Hvw1JdLqVelRnqYsxVphulrctB2qUpScFZJHc/oBrU9quzKlZlFk11CFznIjLz25I4c KQd2PI8/odU+m9ILPoUp+rXGoVOY9LVI+bqDuxKVFW4DbkJJz65zz5caZaVJWkKQQUkZBB4I 0HMKbB/FjU/lWfnyyI5k7B4nh53bN3fGTnGoS677olluU5FdeW2ag94TWxIVtAxlaueEjIyR nv210RLxoE66ZFuQ6m09VIyN7jCcnGDgjd2Kh5jOR+h0o+tHTi6Lsv2nzKOx81DeYRGBKgEx SFEkq9vqzkfb0yQy+pd6psSzXaqloPSnHAxFbJwkuKBIJ9gEk++MeelTblEn9cenUpdcrGKv AqriozykApQ2tDZKCkY+nIOMdsanfiKocp6w6XMjqW4zTH9r4/2VpCQs/YgD/e1XfhkqjiKx XKSRlt1hEkH+6Uq2n994/bRfHxR/hvfeqEhisXNDT4IBLUJBccGexUFY25wfXOqBAsK5pdyT mbKZmT0wHFJTOaSY2R5HKynBI8s51sUMsoedfaZQH3EgLWAAV4zgE9+Mn7Z1xCLOqNASzUH1 QJj7Y8ZcBzlonkhClA/bOPcY0KWdrXjdVjWNLf6n0mpvphuoTHlN7HnHEqzws7/Ij8yj/MB3 xmffkDq9YjEq0rjm0FCnVB4tI/iBQGC2vCgR3B4PII1O0Cg1amioQq3WBWqc6r/RRKaBeSg5 3IcV2WOcDj/4arzfSGLSxOTatyVqgszHPEVGivJLSFYx9IKdw8v5vL7YCg/5skgJLjV2pDwO U/6CRz5HPiZH7as1idHJFPq1QqHURcG45DgbTFcecckFATnO4OAD+7jvjB1dadXqLbdGYgVy 74MqTERseky5TaHFnPBUM9/L9NKvrj1L2RqPDs2vsOJLipD70CVuWkpxsSopP5TuJwe+B6aB gu2nclOuxmRaFSpVIoBLZk01FOQnxCD9ZylIJJHnkampN9WrDqzlMmV+BHmtqCFsuvhJSo+R zxnnSNovxC3pUKm1EaoECpuOcJjxGHQ4vA5xhSvv21Z7brMTq1cM+h3hZLEB1mEXHX1sqEhL m8JGFlIKOD2PfHpxoGXdFWrcOiok2fR265KcVhKfmUNoSnB+skkbu2MA+elmetFz2lKaa6lW iqK3IJLT8LjgdwApRCiM/wB4dxqQtyxel9Nbei/jrVTMd0lbcqrDa0oH+4hSU8Y7kamKrP6W 16BAodTqdLqLIdDcRr50urStRwAFpUVAHtycdh6aDptLq9bV5V38JpCZwklouJL0fakgdxkE 4/XA1fdQlv2nQbVjqZt6lsQUrxvUgErXjtuUcqP6nU3og0a8ZEhmJHW9KebZabGVuOKCUpHq SeBr8iS2J0RuTCfakR3U7m3WlhaFj1BHBGgUvWfppUL3lsTqE+lc+CwEfJLTtDiFLP1BwkJB HPB8h9sxUPpd1RTbTFJVejEGIy0A1HYWsFHJOwrSkHA48z+w08XHEMtqccUlCEjKlKOAB6k6 ok7rTYVPmOx3a8HFtHBLDDjiSfQKSkg/ocaKQdRpHVKj1WpUcG4Zm/c0+qMX3mpCSO4OMEEH 7+WpWifDzddVpaZcx6HTFrTuRHklRcHpuCQdv27j01o+3blpV2UdFUoUr5mKtRRu2lJSod0k EZB1MY0KQNg2FN6cdRGEru+gfMyEeC/T3HCHXWlEHCUnBCsjI+3mM6sPVbo5OvyvN1ilVGHF eRHSwpl9pQ34Uo7isZ8iBjb5d9c/Vro9UbzuFqt287CjviOEPpeWpKnVpP0kYSRnbxknyGqg 5E67W6gNtPVCU02AUqbW1KyPTnKj+2giat0Hq1AaEqs1unswioJ8Vhl99ZUQTjYhsnyPOcaq rfTG9nWUPN2zUShwbkkskEj7Hkfrpkwur3VOnLEWp2oqY8lAUfEprzbhB7EhOBz9vLVtpfXd pdLU/W7Rr8d9Ktq/lI3itA+X1KKcH2x++g6KfbVSqfw6roEqhiHU0wltoiLSkFbiFZSv2UrA OT5nSmtjoJd1bmAVdhNFiJP1uyCFLP8AhQk8/qQNN6N8QNlOpT80ajBUoH6ZEQ8f8knUxQOo 1p9QPmaTTJklLrjSgptSVsLUnByUKHn9jnQKbqn08syybCbZp8lK68mQg7npGXnkkYUNg4Cf Ptx6882Dp5e9hXHYrVnVmCxTQEtMLiuqITMWSPrSpODuKgCfMZHJ1LO/DpZ71QXJVLq2xR3F n5hBGf8AEUFX9c6sdD6UWXa05qp0+k7ZUUbkSHnnHCkgH6sE4z+n20FlkUCkzoUaJUafHnNR APBExAfKCBgHK8knHmeTr1mUWl1FttFQp0SUhofw0vsJWEfbI41X6h1DgwGlONUa4ZzaSAVx qQ9tPOMgqCQR9tWF+qRIVIVU5zwhxUNh1a5P8Pw0n+8DyDz2POeNEfrVKpzAbDECM2GjlsIZ SNn2wONdulw515sBsLxVXllKsAJiO/V7j6e2pSm9WrGqkdTrFxw2gnumUosK/ZYGf0zoLno1 H0qtUyuRPmqPPjTmArb4kd0LSD6Ejsee2pDQeKUqC1qLiiFYwggYT9uM8++kN1QluV7r5bFu PuEwIzsdS2c8FS17lE+5SEj/AP7p8S5bECI7KmPIZjsoK3HXFYShI7knWTeplxoa65vV2mOt yG4r0SQwtte5LgQ02oc++i8OXrpek+2LOai0cOtyKo6pj5pB2llKcFQHnuUDgH0yR5ar/Qnp jKpDq7nuSAqPLI2wGnSpLjQIUla1J8sg4GecZPmNQHUqtXfR7si3pSJ0ibb01tt+ApxJXHZ3 IA2qbPCVZOQSAT65B0xOg1xzbjsB5dVmPTJcac42p19ZWpQISscn/ERjyxoeLPcrloiu0f8A tOqCmotuKfpypJ2qSpGCSFeQHB54yB5jWdOvM5NS6jImxFNOwnYLRjSWFhSH0/VlQUCQcK3J /wB3T56jdMYHUNiF8zKcgyYalFD7aAvKFY3JIJHoMHy0lnfh3u9VRmR2ZMExI+flZDzxAfBP YJAJSfXPGfM99Di7S/7N9Ruk9pv3VX/wuWHEtIkLICnHUfQ4nnjnAO7yyD7aczEhmQ3vjvId SDjchYUM+mdJ/wDyIrqfSmk0GsTWotWpi33WpDAK2/4iyopVnGcgJ5GMY8/NT0W4rj6MXjUI DiEukIUh2MpZ8F4lOW3R6jkHyJGRxngNJdUJKIvS24nHN+DBcbGwZOVDaP0yRn20rPhtoFXi u1GuPtqapMtgNMlR4fWlZ+oD0ThQz7/fXf096nVHqWt236wqDGl+Kh1aPlt7UyKOHWSlROFE HOfTPppzU+nQ6TT2oNNjNxYrCdrbLScJSPYaDr1UeoFgU/qDRmYE952Mth3xWn2gCUnGCCD3 BH/Aan6tV4FDpjtRq0lEWGztDjzn5U7lBIz+pA/XX1UKrT6VB+cqU6PEjZA8Z90IRz25PGiO WPQ49PtNuhRnnGIzEIREPBWFoSEbd2fXzz66rHTG4KfVrRbgW49ImsUd5MFyRM+hTqQAfETj PHPCTjgc65er95zrfsBEu2C3JcnSBFEhvDiW0lKiSMcE/TjX70OYiMdMInylMkU9anFeOZA5 fcGAXAcD6T2HpjHOMkIzrtZtfu+k0hFusGWY0hfjR/ECc7gAlf1EDAwR/vffVv6c0CfbHT+l 0erPeJMjtq8QhW4I3LKggH/ZBA9OOONLO77nu534haXQ6RImsQGH4w8BncG32jtU6tY7KABU CT22+R09tFJfpl0jqdm3rMr1wykP7CpqJ4JU4p0uKwXF8ccevqScYzp06NebrfisrbyU70lO R3GdEVx2pUS+rQqzNJkNVWMpt2K4lo5yvb+Xnz5BB+xGs29EmLjPUmL+Abm2kECpFafo+X3D ek58zjjzz+unn0itCPZdGqlNRV4tTlpnH5n5Y8MkJASgjuFY5PuceWdMJsNhJLe3BJJ2+Z89 FRtfuOk2zAEyvVBmCwpWxK3T+ZWM4AHJOAe2q31LrVw0qykVyyltvqjqS88gtBwOMEZKh54H B48s+mll8R9zxJJptvxCy+4w4qQ+626FKaVgp8Mgdjzk557aYlg33QanJhWjSFuSPkqMw6mQ vGHEhCElJHkoBScj7+mgrthdcplzKkNVS2Zi/lkBTsmlMrfQjOcbkclOcHHJzg6jr1+ImIxF aZshn5iSpR8Z6awpKG0+gTkEqz68D38rDX7C6cUOqLmO1f8AstNeBUTDqnyyiCe4SScDvwBj XrQejvTeVFbmwY4rSSveJS5ynQs++xQSee4I0MIiyKU6icudW+n9TuOnPgDMZp9AayclSSgY PHkT+o1oZFt9OLYtluuS6BT4ENLSXN86IVOo3DhJCwVbucY76vqG0toCEJCUpGEgDAA9Nfjr Tb7RbebS4g90rTkH9NAtrKsqlSbhN3ptaXbMoKJjsCUnw3UKSRuLSPyZGMpPn++rpV7roFAe Q1W6zCguuflbffSlRHrjOce/bVW6qzI8CnRSr8efnSiWYsKkSnGRIVxwsp4A574zqur+H6g1 mGzNlv1Sm1B1oKeZ+bTJSheOxUpOVY7d/LQVe9ujn9pbjk1uzq7R5DFReDvyxeCNhX/dKchW Tk+Xfz0wI3QqyxRYUaXTlGay0gOzGJDiFOOADcrGccnJ7cahEfDlR3qk7LqNblqC1BQbhR24 wQfYAEAewAxq9XHelv8ATumwGK/PkZcb8NjKFOuvBASCpRAxnkZJxnOgtTaA22lAJIAABUck /c+evTUVbtfgXTQo9Yo7qnYkgHYpSCk5BIIIPoQRqUIyMaIiLoh0eoWzOjXL4Ipa2/8ASFPr 2JSAcg7vIg4IPrjUd08olPoNkxINIqgq9PSpxcaTlJGxSydoKeDgk/rnt2HTSLct22I7lOgt IaTUHFLW1IkKdVIVjn/WKJVxqbaabYaS0wgNNpGEoQAAB7DQctXpECvUt6m1eOJMN8AONKUQ FYII7EHuBpMXz0JtyG3MrdOeqMWGwyD+HQY5krUvOMpJVnHIyD25OQNPbXDVaamrU9cRUqVF CiCXYjxacGDnAUORoMs9Oab1JiV9ijUA1ajR5LqXJLjsU+E0k4y4UrG3O0ceZwBrtrnVa77c 6kvR5FdmVCHTJgadZcYbj/MJQcLBSkEAHBwe+CDrUiEbEBIJOBjKjkn9dUusdI7Jrs5cyfRE fMOOKddcZdW2XFKOSVbSM5POioiweq1UvyWv5SzpDNPbcDbk1M1CktnjIIUlOcA5wnJ7cc6v My5qHTZYi1Gs0+LIPZl+UhC+2fyk516UeiUygU9EGjQmYUZHIbZTgE+ZPqfc86o9zdD7Suis PVN/52FJkLLj5ivABxRJJJCgrBOfLGiLszclDkkJj1mnulRwA3KQrP7HUg2628nc0tK09spO RqgQeh9gwUpzRTKWn+eRIcVn7gKCf6at1Gt2j2+ypmh0yLAQrG4R2ggrx23Ecn9dBJKQlX5k g49Rr9ACRhIAHoNUO4LtvWFUX4tBsJ6c02vCZTs5tKHE57hI559zkeY1OWjXp9fpCnqtQ5dE mtOFt2PJTwTjO5Cv5k89/XI0E2/IZisqekuoZbT+ZbiglI/U6gf8oFomc1DbuWluSHlbEIbl IVlXpkHAP317XPZ1CvGI3HuKAmWhrJaO9SFNk4yQUkHyH7aorfw62UiaXlOVNxo9o6pKdg/U J3f10F3r18W1bIR+O1mNEU4MoQVblkeu1OTj3xrnpPUS0bgebj0utxpLrqtiGyFJKj6YUBzq l3Z0ptui2g8mDVRbdJSoKqDq4yZKnkkpAG9X1p5wAEnHPbVx6eRbehWVEYs94yKYgqCJBQUq eVn6lKykZOfPHsO2ioLqD0Zo17Kbkw1N0eeleXJLMcKDyfMKSCnJ9DnUNT/httaM42ufPqU0 pH1I3pbQs/oMj99OLRoiEty1aLacEw7egNw2VEFe0kqWQMZUokkn76geo3UqmWBTCp5SZFUe QTFhA8q8t6v7qc+fnjA88XjWW/iNgOR+o7Es/wCrlwUFJz5pUpJH9B++iqbcPUi7LniOxKxW HnYjrniKjoCUI9hgAZAwMA5/fXVcFjM0a0KfUo1Tjzp62kSZ8ZheflWXQksqPGec4PoVJ9QT TdNPoNRmLguqt06oJLkSTRnWXU48lON458iMZHuNFe/THqFGkUyL08uynpnUeoP+Ah3xFJUy VqBSOPLfzkEEZz5a0XbVrUe0qSKdQYaYsfdvUASpS1dtylHkngayLdNq1npreLbUkfUw8JEK Vt+h4JVlKh75AyPLTH/zj5r9w0lw09ESloSE1FlIDi3FE4KkHjAAwQPuDnRDrue9KNZ7tPFd fcjonvFlt3ZlCCB3WfIcjn/665rn6jWxZ7sVuvVIMuSkhbSG21OEozjf9IOB/wAfLOvus0a3 +pdnoakLEynSgHo8hhWFIV5KSfJQ5GCPUEaqvU3p3CrHT+n0aHIjpq1PbbZprsxxKXZIQnaW t3GSoc+m7Hbvoi/yWYNz228wl3x6fU4qkeI0r87bicZSfsdYpuijT7euSZR6qVKkQl+FlRzl AH0EexSQR7HWgelVWe6ddMJ6r9Zl0tmNUlIZTIZWSoKSn6UJxyNwUcjjk6z/AHZOaqd41ebG krlx35jq2XlhQK2ys7ThXI4xwdF47rXuJmy6/R7gpRVMmsJdMiM+3sbSVBSAAoKyr6VZ7DB9 dXus/EPck+dT36LDbprMX6pUfIeTJORwSUgpTjjg5579tJ/XRDnzKe6pyBKfiuKSUKWy4UEp PcEjy4HGinbX+v8ATq1URTJlARLtmQ2lE1t0kPqJAJKcKAG1XbzOM5GeFre/UGsXtMxLdLFN ZI+Vp7RIaZAGAceaseZ9TjA41VNGg1L8OYe/yZPeKrcj8Rd8IY/KNqM/1zprB1CnFICgVpAK kg8jPbVH6NUpNK6T0ZGQpcltUpZHqtRUP2GB+mo+0enNZoPVa4LonVNp6JUS74LLalblBawo bwRgbQMDGf00QzMc589fKlBKSpRAAGSSe2vrXk+w3JjuMvJ3NuoKFp9QRgjRCxvrqvSD0+rs i0KyiRUIxRHCmQQWytQG8EjkY3YUMjONZ/T1QvYQ2oybmqPhtElJ8b6+fVf5j+pOtM0DpJaV Bo9RpjMJcuNUyPmPm171FI5SkEAYAPII5zzngaTaumlIsWTWa11EjLXSo73h0mCzJBVPJKsA kHcAEgZzjz9MEqHsTqYzaVnXNE8N8VupAuMT95XuWfpAIPYjcte7zJ58s2vohVF2pZlfumvz HUUVK0Mss7iordBydiTxk7wPfn00j31tuSHFstBltSyUNhROwZ4GTyca7V16puW41QVylGmt SDJRHwMBwjGc9+3l25ProrRVapXTXqPFi0ql1SPBqlVfVU2jHTudU4pJ3hYPAOBkpyDlII96 5X7TZ6IXBbl0Ul6RKhbvlKihQ5cJSdyhzgZGSE54KBzpedIqnS6R1QpUytuiPHQpaUuqOEtr UgpSVH0ye/YZyeNXnrbe9ajXHVbclMtSaJKajOwvEbGElOxZWlQGVZO5J57H9yG5LoVn9UbZ YqcmEzJYls5ambPDfbAJGN/cEEHg5GR56WnTqq9PrI6h1OFSq+85DeipSmbMkBLClhQygAIA JHcLJ9QO+dXfqIKzRenrUyx5lOt6JCbVIejrZQgLTt3BtAKSnJJPGBknv65MdcLzy3ClKStR UUoSEpGT2AHYe2g3hHnMVGniTSZUeU24klp5pwONqPlyk8j7ap8ardSos5luq25R50dTiUuP U6cWy2knle1zvgc41kNt6SwwktPLbbK8gIcx9SfPAPfnvrsZuStx3ELZrE9CmyCgpkr+nBz6 +uhG45gkKhPJhLQiQW1BlTgJSlePpJA7jONZfuXqH1atiun8elyIKgv6EGK34DgH907cKH65 1LWx13vIMtOVintTaYydsmoNwVqUgY7kpUEZ5HHGvX+21s1CmVF+97mfu9uVhTVCZp7kcMOA 5CkOEjaAPpyCOCc50Fgsr4hqXMj/AC96JNPlBSj8yw0VMqGcgYGVA448/vpl0Ou29ftF/EKf 4VRhtvlA8dj8q04P5VDIPII+41lNy5LNNWVIZsQJiAYRG/Fnjk+qldz5cDGrhZ3Uanu2/ULe eqTdiQt6X40imsuvLUTkLSpSipWT9JBGOE40I0x4sdhxuOFttrUD4beQCQO+BpJ3fU7ZuG73 6B1BTWqEphwyoM6TJShBGQkoQEJKQghOQo7jndyDwU9XfxWuXFJnUSp1q5W4KATUlx3AtpIy cnlRQkc8kjz4Guy3bUqd/wAuPKq1zwGkKcDBcqVSBfAB7JQolR78DgEnQarj0y3qwYFYjsQq k5GbCYk/6XlJA/uuc8++e+p3UPbttUq06UKbQYgixQorKAoqKlEAFRJJJPA1MaINGll1BpM9 /qBbdXiU6sT2qchavDpqkoBWVJIC1qUMJIHI8xxkaYkGQ9JhNuyIjsRxYyph5SFKR7EoJT+x Og6dGjRoFbcXWb+zDLEepW64a0864n8MZmturbQnG1SlIBxuycDGeDqPoPxB0+bV0U64LenU dbykpZUkl/OTgZTtSofoDppQaPTaY48unQI0Vx9anHVtNJSXFE5JJA5OTrrWw044hxbSFLR+ VRSCU/Y+Wg9dV65rbk3AYwYuGq0ZLJJUKc4lHi5/vEpJ4/bnXnb9oooFZq9TXU51Qk1R4LUZ TmQ0kZwhIGAANx/TA+9l0Hm2gttJQVKWUgDcrufc69NR1ZkVGLSH36NCROnJT/BjuPBpKznz URxxz+ms33wrrDLqb9VnQ6vTY6QNrFNkKLTKR24bUcn1J/oNBqHRpW291ep8a3opuylVuilt pKDKmxHXW3iBgq8QJySSOcgd9WGD1WsmoymI0K4I7r8h1LTTexaSpSuAOUjQW5xtDrZQ6hK0 K4KVDIP6a+QUtqQ0hBCSDjan6U48vbX662XWVoC1NlSSNyDynPmPfXBQqc9SKLHgyahJqTrK SFS5RBcc5J5I9M4/Tz0Eno0aNAHWY/iLrUOqXpT6XBWXpFPZKHwlPAWsghOfM4x+/wB9ac1l +u2rNHxPMRHmHHG5lTanIJTkLZ3Baj9htUn/AHTovC7ue0qzZ9RRDrsQsOONhxtQOUrBHkfU HgjyOrRbVwQKWulVS2Ku3bVTishmqNyQ44zLSFj+InaFFRIPKMDGPp06ev1vsVbpo9UikCTS XEvNqxyUqUELT9uQf90azBVZ6anUFyW4MWChSUpDEVBS2nAA4yScnGSSe50VpbrHWLYrvRs1 MvNzUvrSaY62SFeLnBx5jCd24H7d8ay5r6K1FAQVEpByE54Guim06XVqlHp9PYXIlSFhDbaB kqJ0F86UdUZljVP5KWHJVFkry6wnlTKvNxA9cdx5/fT46ldO2upFIgOQ55hTISi5GfKSUlKw CQRwR2SQfLGlXbl41nopVDbd20Jp6AkqU1KishLjhJzvQs4Dg5xg4I4GRjGuvphfzEW6rvuq vVT5GizHwpMZ07lqdWslvakZJKUAg48semiHJXKdAPTt+JeahPhxoAVOdwcrLaMqcGOQcpyM c51i2b8t88+YAd+U8VXgeNjfsz9O7HGcYzjW0b8q7VL6c1mpBhExsQlYacyUOBY2gHHl9XOP LWPancMip0anUoxoseJTi4plDDZBKnCCpSlEkknaPPy0OInRrpgU6ZVZzcOmxXZUl04Q0ygq Uo/Yab9nfDtVqgtMi73vwyNgER2FJW8r7nlKf6n20UrretWt3TNMW36a9NcH5igYSj3Uo8J/ U6krz6f1WxEwU11+H8zNSpaYzDpWttIwMq4A5JIGCex1sWkUeDQaVHptKjiPGYQEIQkenmT5 k+ZPJ1WeptiOX3baYEJyFGleKkmTIjBxQQMkpSrunnHI8sjz0Sqp8O11Kq1oyKDJJL1JWC0f VlZJA/RQV+hGnFpdWhQrX6R0aJTqlU4SKnUHClUp1IbXJO7hIGSQlOQO+M88Z0xdEGqve19U mw6UmfWS4our2MMspyt1XnjOAAB3JP8A0atGll1V6UHqG7CmRal8lLip8La4kqbUgnJOByFf 8e3voE7e3We47kuB3+ys6oU2mBKfBjtAIdOE/UpRRk988ZxgDVx6YdQqNc1Nptl3azMq1Rle Mn5uelLyRkKISFElX5QBn19tMCx+n8Pp/KZh0uAmUl9lapVYecSHfEBG1sIxkJIyeD5c51am rdorNRE9mkQW5oJIkojIDgJ7/VjPnorG1yWNX7YrjtMqFOkKUlSg0620VIfSP5kEdxjn1Hnq FMCYIq5Jivhhtfhrd8M7Uq/uk9gfbW98ahLttxi6rSqNDfV4aZjRSleM7Fg7kqx54UAdCsN6 130iq9OuPpfS4632p0iGz8vJZdwtTeCQAQfLbjHljWU65Rptv1yXSao34cqI4W3Eg5HsQfME YIPodT/TO5lWlezVY+lTbEZ8uNKc2eMPCUQjPPJUE44740VrG8KZDq1tPs1CiGuobIcRBSsJ UtQOOFEgAgE+frrIF50z8OvKZEj0OXRWysFmBJUVrQCB/N/MCckd++MnW0aZPbq1FiVGIQG5 kdD7RPOAtIUPv31QDafUVNUEp+vW9VVNqKo7k+l4VHJ/ubeR/wAo6ITdp9Lbrp0+HX6xZ5qN MYJdegvuoS44jB/72TkkdwkjnGMc6adC6pdJY6A1CjxqSF5ylVL2fuUJI1U7usDrJPqGFVly rMuAjMSaI7aQe4LZKB+wOljK6b3hDrIpTtvzjKVykNt70KGM5C05SR+ug1Rb8uHcFXXU7buh qZRgz4TlJaZbKG1EcKzgLSTycHvz+lihUim01bi6dT4sRTpy4phhKCs++Bzpe9MYDHT6xIxu mmRaDOlyUxy6FeI5JJ/1fiEZ2kkqATnA9icavcmitSa7Gqq5k9tcZBQGGpa0MLBzytsHao89 z7eg0QrevVvXFcselwrfoBmsNLU87Jb2FYXjARjOQMcnyPHprk6X9I6Qu2Jce9belGpOqBWq WnYltPISGloVn3J4OSBjjTy0aBbxehViRVK3U6Q8lSslDkxzb7DCSM/rqr3XYVgwX3YbNi3O XW8bJVHZcdSokcbSpZT+41ea7U78oiF/hNDgXElS1KQ43I+VW0nPCVNqyFYHG4KGcdh5/VmX 1OuKfIpddtio0GosI8QpebUplxOcZS5gDPt+xOiuuza3cdZalOXJbqqK2hQEUuSErcdTznck flIwPvntxq1ardUv+06JMVDqlfhMykK2rY8XctJ9CkZI7+epWmVin1mIZNLmMymQraVNqzhW AcH0OCOPfRHfo0aNBzyZ0SHt+blMsbvy+K4E5/fXRqEuW06Pd1MchVyE0+lSClDhQPEaJ/mQ ruk6o1vWHf1tXTALN4IqNvR8IXGl7gvwgMBITgjIGMHcO36aCsfEjWKxBFGgxJbjFOkpcW4h rKStxJGNyh3GDwPXJPlhe2t1qu61qeiCy+xUIyFEpTPSpxSQf5QoKBx7a1nOgQ6lGMeoRGZb Cu7T7YWk/oeNLCudO+l8q72qZMpjkCoSUhTbcdLrLDufJJA2Z9hjRVeoXxMxlN7bmoTqFg/6 2nrCgf8AcWRj/lHV0tzrXbFzzm4lPj1ZL61hOxUIr254BPhlWBnzOoy3/h/tSl1dydLdfqzP IZjSduxGf7238xH6D21YIMqzLHuH8Ch1GBRlPteKacUhAUsnhwuHzwMBJPby0FykKeQw4qM2 l14JJQhS9gUfIE4OPvg6ptzdV7atSLIbqk1pyqx2wXKdGUXF7yB9G7AHn3OOOceWqp1J66RL bdk0e2WzJq7K9jjrzRDLJB+oYOCo49OOc5PbS6a+Ia7kyPFfh0d/1SuKoZ/UKzoRfKf17gXF UW6XV7ZVFo8oqZlSpDxcQhJScbkhvGCcA88Z0w7ORZSoy/7EppKkNK/iGCEFSSfNRH1c47nv jVd6bdYaZfK002Uz8hV9hUWCctvAd9h75xztPPfvgnV9gUmm0vxTTKdFhl5W535dhLfiH1Vg DJ++g79GjRog0aiq5cVItqAZteqLEFjsFOq5WfRKe6j7AE6+beuKn3PSkVGjuOuRVkpSt1hb W7HmAoDI57jjQSEiSxEa8SS+2wjtvcWEj9zqjVbql09pNxoTOqkRVQbQW/mWWC94SSclBcQk 45HKQe+M6onxCXvTzDcs5MBx2YlbUlUhwbUM8ZBR5qJBIJ7DJ89Z70WHPXuqlVuGy748eU2u nPy2YdMAaSkoQta1EdsnLbZyTyCeMaXVfiUJdv0iqUJ4NSHkKYqEBS8ll1AT/ETnnYsHPng5 HsIKPHkSl+FFZceUedjaSon9B99eaklCilQKVA4II5B0V+ae3Tjp9eVt0GNdVst0WVNqcTKW qgFhUZtXKSgggEqGCc4xwOedJCEYyahHM9LioodSX0tEbyjP1BOfPGca1zZ/Va1LqqjNDoKZ aHQyS22uKUoShI7ZGQkAeuB2HcgaHS0pvW6ZWZRo942jDrjCHfCeMFvxsHONwSdyV+eMEA+R 0uuqdEpFA6hT4NvugxRtWWQkj5ZahktZJ5xx9s48tXy965A6X3O470zuBtK5LxVUaQE+MyhQ z2OMAckFIO4fbsl5D7kqU7IfVucdWVrPqScnQaF6NXDcN909+iVxmHJtuDTxCeSpJDjhIwjJ zknaDzwOPXSl6lWhGs+7H4dKdfk084Lb7ifpCiAothQ4UUhSc9jyONNHovbMK4Ok9cpzVZUx Kqb6EyUxseLGbSRgEH++AoZ7YPsdLq7Kuigouqy2aalthdcVIYUsYLDaSoAJHlkbMH0z66C9 dM+r1lWlbEOmyaRKiTwkiVKjsIWHlZ4UVbtx48scdhp6Qa/TahQGqy3ILMF1O4OyklnaM45C 8Y5/+mkH8Nv4W7XKszLixV1ANtuRXXAC4EgkLCc/7pJHP/Q/Lht6mXTR3KXWowkRXOSnJBSr yUCOxGiIWv8AVGz7bYC6hXIzq1DKWYivHWr9E5x9zgag4vX+xJEjwnJsqMnydeiq2n/k5P8A TVaY+GWjh5ZfuGcton6EoZQlSfuTnPl5DXzL+GSlqQfkLiltK8vHYS4P6FOhhsQ5Fv3jT2Kj FEKrRkrPhPFtLmxQPOMjKTwPQ9tTeqCzIpvSTp4t2oQYyWo7wD6aO3jeVEJCylxec425yo/t q10Wt0+4aTHqVIktyIr6NyFoPb2I8iOxB7HREno1AV1dyxHUy6A1Bnx20YcgPZadWc8lDuSk HHASU499RMTqfb/y8lNeeVb86GndIhVIeG4keRR5OA+W3P20F10ag2btoMi2zX2qtGXS0gFU oL+lGSBhXmk5IGDyM6mEOJdbS42oKQoApUDkEHz0EJWbzodAkKj1OWtD6UBfhNMOOqIPbASk 8n01G0HqPS7hq6KdFptaYcWCUuSqetts4GeVdh+uOdXHRoM/fEhZxzDuyIgY4iTAB9yhZ/qk n/DpdXW9ZlStmnVW3XF02rtstxZVKDBKVqCfqeC+3Pb1Psc61Rdlqwryt56jVN6UzGdUlSlR ndispOR3BBGfIgj9hrJHUWy3bDu96lKdU/HUgPRnlDlbZyBn3BBB+2i8aZ6MTHpvSKhuSNxU htxoFXmlDikpx7YAH6avSlBKSpRAAGSSe2kz8Pl6wqhbqbTTGWzLpzS3y4VZS8lTpJI9CCtI xp0d9EeEaSxMjNyIjzb7DiQpt1pQUlYPYgjgjXvryaabYaS0w2lptIwlCEgAD2A15+G4Ji3D IWppSEpSxhO1JBOVZxnJyBgnHH30HPVK9SKI2hdZqkOnhz8hlPpb3fbcRnvrmZu63JCGlMXB S3EvKCWyma2d6vQc8n21y3TYVuXn4JuKnfNLjghpYdW2pAPflJGe3nnScpXw3SZNcluVqoIg 0sPKMdiKvxnVN7jgFakgAgY5wc+g0Gh9Goe26A3bNDapbE6dObZJ2OznQ44B5JyAOB5DGpjQ GjVcu674lnU1mXNg1GaHnQ0huAx4qs4zzkgD9/trqty4o1z0wzYkWbE2r2OMToymXEKwDgg8 HgjkEjQSIhRg+Xvl2fFUclfhjcT65177U+mv3RoDXJJdcZQhTEVySVuIQUoUkFCSoAr+ojhI 5IHPHAJ116NAaNGjQGvhSUuIKFpCkqGCCMgjX3o0FWt6waHalclVK32noSZbIbehtuZYUQrI WEnJChyODjBPGqv1G6MtdQLlj1c1g04txgw42mKHC5hSiFZ3DnCsefYaaOuCqt1J2GEUaQxG keIklyQ0XEhGfqGARzjtzoKPSOiVoQHWZFSjP1qY2AFP1B5SwvAAGUZ24AGACDx+mvG5+jtl 1ulv06lRIlKqXLrTsc4UlRBxuTnlB9P20zdU25eltqXXOVOqlOKZ6sZlR3VNOcDAJwcE4AGS D20GWarYV1W9cbFJk0qUmc+siL4AKw/jGShSe+MjPpnnGnfZFhdUqXGZcm3kiC3lK/kn0mbt HmlW4gD7JV+upFHQemw6kKjSbnr8Se0k+DIU+hZbPv8ASCU+2efXS8qtxdbLYnPtyl1B9ppR HjpgIeaUPJQUEEDP3zorTWkxXa71pok2ozEUmlyKVHUt1K9zZSGhk/30rPHtnVPpHxI3DBj+ DW6TFqLqePFSosKP+IAEZ+wGp1v4nYxSrxrWdSrH0hM4EE+/0DH9dBCVnqEbwpMKrXl09nyo 9MWXGZcR1xuP9RTlK8oIwSkDufTVgtLqF1SvTxqlbtIoy6aw/wCEWHVbMcA7c7wrIBHOMe3l ql3n16rN10GVR49MjU6NKGx1QWXVlH93JAAz64/bXz08pPUak2s9cFhFt5ia74D8YJSpwbOy 9qxg/mIyknuf0DTnyqalTmUViDHUtTaVOx1gOoQsjkAkc45Gcc6jVWPaaE7m7UoqlJGUj8PZ HPkM7eNcFBq94SbcKKxbvytbbhlSXXJDXyzz3ZKfoWpSc8E8Y7jPbSkuHqx1GsuveFX1UN9Q VhcJhSV7R77Vb05HI3evbQdknreuyqw/SnOnbFHDaiFx230tKPP5vpb2ke4yD66YH4DaPV61 afXZ9IVtfClNLJ8N5OFFJBUg8jKT3yPPWZb2uys3vWVVmrIcQwrKIzQB8JlI/lSfM+p7k65I F4XNS4SIVNuGqRIredjLExxCE5OTgA4HJJ0DX6o23ZfT2rUPwLOdkRXCVyXDMeCHACPoySRu 7ny4Pbni9SKHU2LXpr/REU2nxJqfFkl3lagpIKDlW7BGTkdxwOwxrMs64a1VGS1U6vPmNqO4 okSVuAn1wSdflHrtVt+aJdFqEiC+Bjew4U5HofUex0V33dZ9XsqsJp9eQ2l9xoPJU0vclSSS OD9wdQGp66Lzrt4uxXbjmJluxUFDa/BQg4Jyc7QM6gdBpTpfJ6Z2pKRDpdcbkVp6KPmZzxUh pXZRQkqwgDIzjvx3zpd9fmYauoyKhT5TEhufCbdUphYUApOUckd+Ep1K0mq2bcMSjWnPrLVL pSUoceitwcMrkgklSpLig4kkHaeAMHAI103Z0DkNwptWt6bT1QY8dchllkOlbqUjIGVLUCSA eQQCfLB4Iq/RSm1ibez0i3F01FQhxFrbNR3lKd2EFSQjkkBWOeOdaMsqnXhAbmm9qxDqjjq0 qj/LNbPCGDuGdqcjtjj1551j2iVyo27V2anRpS4sxg5Q4jB+4IPBB9Dq7T+vF+TY/hIqTMQY wVR4yAo/qQcfp6aDUb1KlO3ExUUViYzHab2KgIDfgunn6jlJVnkdiOw161ei0+uwTCq8REqM Vbi2vOM/p9zpG2P8QkKl24xCu9mqTpzSlBUtoNr8QFRIzlSTwCB59tdlw9W6heVWplF6Z1Jm nOSMF6RP2tK37gEtjcCD6/TknOPuFnn/AA/2RMqCpTbE2IlScfLx5GGwfUbgSD+uPbX3bPRC g2rXmqnT6pWVLaWFpaVJSlCsHOF7EgqHbg8eudMOIH2aewJ7yHJCGkh91I2pUsD6lAeQJzr9 izos1tS4clmQhKtpU04FgH0489EdOoG5rUo920p+BWoiHkuIKEPBI8Rk+SkKI4IPP/HI1Pao 1a6v2VQJMmLNrG6XFcU07HZYcWoLBwU5xjg++gj+nfShNhO1VDlXNUiVBKUGK5HCEADPKhuI J5I8v/gwWn2FvOR2XEFxjaFtpPKMjIyPLI1HUm44VWtiPXkB2LEkI8RIlgNKAzgZycDJ7c4O R66lHfE8BfgBId2nZv7ZxxnHloPXUdWKvBoNKkVKrSURokdBWtxR/oPUnsAOSdcVoC4xbzX9 s1RVVTerf8qPpCc/T7Zx6akqjTINXguQqpEZmRnBhbLyAtJ/Q6CjW91ts64qyzS4r8qPJkOB pkSWNqXFHsAQTjPlnHfXP1i6ZuX3SmplMc21anpV4LajhL6TyUE+R44PbyPfIlad0gselVSP UYFDDUuO6Hml/NPK2LByDgrxwfbVhYuahyaoqmxaxAenJzmM3JQpwY7jaDnIx20VkKyKrOsq 9KRXJDD8eKmT4Tq1oUlK287HBnsSBnjyIGtp6r1csuj161pVAkxwzDkrW7lrAU24pZWVpJBw dxJ/Ujtr4sSR4tpMRzMMx6nLcgPOq/MVsrLZzkA5wkHn10Fd6w37VbBolPm0ViK6uTJLSzJS pQSAndwAR3x31Z7MrM24bPplWqkREKRMYDpZQoqTg/lUM9gRg48s4yde1VotFu6l/KVqHHqE dDpyhR3BDiSUnBGCCDkeWo2v2Z83ZyKLbdTnUH5VB+VVT3yjBAOEqPcpye2R99EWzOjOs0jq 91HsJbVNu6lofUlOEKmtFLjgHGQ4k7V/fn3OrHSPiZpjpKa5QZUb0XEdS9n9FbcfudFh56NU ajXjWK3FbrdMjUd+3pCvoednrZfZSDg+IktlO4egP6nvqccva1WlJS5ctISpR2pBnNZJ9Pza ImHvE8FfgBJd2nYFkhJVjjOPLXHSE1ZFMbFdchuTskuGG2pDQ54ACiT28/6a7kLS4hK0KCkq GQoHII9dVC/RUmYkecm627bpEQlyc+GAt1zkbUpJyAM8YwSc+fbQXLRpKVf4k6JGfWxQ6LMq W1W1LjjgYS57jhSv3AOm9THpEmnMSpTSo7j7aHDHVyWSUDKCfMg550Hbo1CV676BbJQK9Vo0 FTiSpCHV/UoDzCRyde1BuGl3PTRUKFMRMiFRR4iARhQ7gggEHQdcmSiOlsqQ6rxHEtgNNKXg qOMnA4HqTwPPXVo0aA0aNV+7K/Do1IdQ9XqbRprrZ+WdnLTgH1CCQVY9tBYNcs9uQ/T5LUKR 8rJW0pLL5QF+EsghKtp74ODjz1G2pVYtWoDDkWusV1bY2PTWQlO9fnlKeE/bXhXL9ta231MV uuRIshAClMFe5wA9soTk/wBNAqa1/l0tmnHwprVWZbcwHYcdt54p8spKNxH6E++u2w6x1guG ZKkVEx4MZkDa1VKcWkuK/up2hK/Lk84z566Ln69sw4QlWlQ5dVhhW1yovtLajpP90HGSefPH 66pp+Ji4fFQRRKYGwfqSS5kj2O7j9jop724/dLodRdUCmRyn/VuQJK1hZ/wqSMD9f01zVu5a rR64wwLYmzqU4kb6hDUHVNKzggsgbiBwcjPsDpWRfidYO0TbYcRx9SmpoVz9igf8deCfifV8 wd1qDwc8Yn/UP/Z40DlrFl23cGVVmiQpbh7urZAc/wCWPq/rqkzPh6seVMD7LdQiI82GZOUH /lhSv66rjnxOwAR4NtSVDzKpaU//AOp15f5z8fd/3Kubc9/nxn9vD0NUfqT0oqNAupTNq0Sq TKU4hJacQ2ZH1Y+ofQMgA8fVz99WvpRaF31BbsO4aleNBhx2gqKlt1TDWAQNmF5wfPATjAPr y2rB6gUvqBSXJlMbdYdjqCJEd0fU2T25HBBwefbVllNuPRXW2Hiw4tCkodCQooJHCgDwcHnn QEOMYkNpgvuyC2kI8V5QK14HdRAGTrgn2rQKrPROqlFp8uU3ja+/GQtYx25I8tRlm2xWLc+d /GLpmV4PrSWRJRjwQM58ycnPsOBxqG6ndPavfhiswbiVTYTSD4sUtqKXV54UcKGeOOe366Ig r5u92l1RTX9tbbh0jcENUwQTMU4gJGUuhGSkZz2xxjVLoPTa0bspSqxSlOvzXHlbaLGqrKAR u7gqRvQgjJCVDcB699ejvw0VZNKedar0Rycknwo/gqDbg91k5B/3SPfz1W4nQS/3pLaHKdHi pK8F1yY2Qj/a+kk4+wzop5p6KWG9T2mnreS0sJBUUSndwOOfq3c6p12/DlBmPoftCammoCdq 4skqcST5EKySPTBz/wBGrX026d1OzH3TOu6VUklvYYIz4LZPIOFEkHv226t90XBGta2ptamp K2ojZXsCgCs9gkE+ZJA0GLK1blYtyUY9cpsmC5uKR4zRSlZHfaeyh25Ge+ozWlInXmybipjj F3UdTISvKY77CZba/Qjjv9x+uqH1RvyxrrowYt2guRai24gpmmK21lAyCn6VZI7YyNFKfUlT LirNFStNIqsyElwFK0MPqQlYPkQDg69KFTaXUX1JrFdao7aey3IzrxV9ggH+pGmXRugCrgp/ ztGvGlzWCrCVsNqUP15yD7HQLQ0yo0OtNCRDy9HQ3NLZAWktlKXAo44KSkjWkJkrpZ1TpaXJ kmAxNeSVlxbiY8pogYOSfzY9DlJxnVX6jT7DtuKxRa3T361ccClsQVLaK46ClISpJUoH2HbJ wrGfRb0rp7cV/Mz67bFIjNQhJUhMZt9KAg4CtiQo5OAod/XRH5efTKsWq87Kip/FaJ+ZqpxB vb25/n252kdjnj0Oqgf9Hx4TyF+IgFRSD9POccjgjHcfvps9Ir7p3Th2u0y7lVCOtbiQIwa3 IQtO4LynuFHge4HsNdNRuPo7edY+Zq9PqdEe4Sp6M0lDbuD3UlG7B574z76KXzttXxUI7Tsi lVySw42lTbjjLqkFBG4HceMYGdOHob0+qltV+XUbiUqnySylEaEmWg+MlWdyloSonjAwD55P lq8TXunNxWYzRJNbpjlIYQ202gVINlGwYQCdwOQPI6W1X+HCQxLYetiuqdaW6kDxmwFMpPO/ eFDdjjsM86I0PqGVa1DNwmumlRfxTbt+a8Ib8evueMZ7440lqRV+rfT2tGmVClTroprRACm2 1vhSfVDoBUPsrOPTUbcvVO87nvCDbUduVaLE2S1GKNihI+tYTvKiAofZOPMZOgct9W9OuNy3 Y0fJhM1dqRPRuwFNISpQyPMbgkY9SDjjiUmRa0/dlPeZkMtUeO24t5sFXivOkFKUkdtoBz37 +XGddsGO5T6TGhOTFy5DTIbD8hX1vKSn8ysdye51RbR6r0+fNft265sWDcMOW5DcDYUliQpK ykFtR7ZxjBwc9tEW67KG5cttzKSzUX6aqSkD5mP+dICgSPLg4weex0WnQVWxbEOkLnyKgY4I +YkH6lZUTj7DOAPQam9RtwUw1u3KjS0vqj/OxnGPGSMlvckjOP10HvNiN1CA/DfKw2+2ptZb WUKwRg4UOQfcarlF6YWbb0hqRTKDGbkMqC23nCp1aVDsQVk4P20n7e6nyOmk8UStV6PddKSk obVT1FS4hSQANywAoYz9IJxgYI82tQOr1l3FhEastRHjx4M7+Ao/Yq+k/oToqeTTFxq9Jrci tzlRiwUfJvLQmMykYJWAEg54P1EngnyxrNjXUCs9PuodYgW9Uo9SpUqq/MKDeH0vBSgfpUP5 ikhJwe49taWNXodThuMpqcCSw+2UrCJKFBSSMHse2M6y30wbepPWuBDjwmqh4ctyOSpAUEoB ILqT6pAJz+mg13o0aNER1WodMr0ExK1BjzmD/I+2FY9x6H3Gkxdvw3R5L3j2ZPTD3H6os5Sl IT/hWAVfoQfvp8aNBi+9bBuiwgmJWQVU95zLb8dwqjuLx74wrHqAeDjI1UNb5kRmZbJalMtv NnuhxAUk/odLmvdBrLrc1UpEeTTFqB3IgOJQ2T67SkgfYYGi1Suil8Um1LIeF1XFGZadlf6H EU4XXGkgYUdiclCSewIHmfPlkP8AVnp86fBkXDCdSpO/aptak8f7uM+3fS3mfDGTM/0C5tsY q7PRMrSPuFAKP7a5K58NM6NT/FoFbbnSUkZYkM+CFD2VuPPsf30MMa3+oPTWtV5bdOdpzE5B 2tvvxUsF3/AtQGftwfbTF1nut9Ln0dEnHKpbLLNy0vallym4WuQ1vGVLCOFHaVZ7n6c+2rb8 O770vpm6ZMh17wqg42je4o7EhDeEj0HJ499BcLmsC17unMSrjpwmPNN+E0VPuIwM5xhKhnnX TadnUmy6c9AoLTrUd54vKS46pf1EAcZ7cAftpddYemlfva6aVOo4aXEYZSy8FP7FI/iElQB4 7H78aYFxWu7U7abptHq86jPxUARZEaQsFJSnAC+frTjvnnzznRFj0uXqLf7klqpW3cxYhrXv NJrcRG5tO7lJdQFKIwOOc4xzqjJjdV6Rf9MotYqtWnUjx21OTqfG8RJbJwdy9uR6EKzgc88a tnUzq7FtGfGo8CJGqkqUn+P4sgJaZSTtwrGeTznOMDRTCj16jy3C3Eq0F9aeCluShRH6A6zv 8SKYrt3UuXHmMvLVEUw6026FKaKFk/UAfpzv/odL+9IEONUxIgP0Pw3s/wCj0aQ86hvzyS56 5xwccHga8KNUKFSGWJ78JyqVNt0kw5jY+T284JKVblntwQB65xyEfS61VKJIL9GqMqA6oYK4 zymyR6HB514TJkmoTHZc+Q7JkvK3OPPLK1LPqSeTpi0K5en1xVVxV+W1Fo4Cctv0YOttKx/K tpJOPXcnHodW+l2x0Xvast0i3nKjEmLSpTaWluJ8TaCTguhQzgE+XbRVTh9camxZLNsTKJTp kFEUQ3N29Bca27cfSeFY/mHnzqoXJWbfqkeKigWwKItnIdWJzkjxh5ZChxjnt66cVS+GZkvf 9iLgUltS08ymtykJwcj6cbiTjH5cDPfUpQ/huoMRJVXqnLqTpGAloBhA98ck/v66JiYsvpJZ SLQp5kQIdaedZDjk45UHSrk7cHgDsPt651+Vn4f7KqTKvkGJNKePIXHfUsfqlef6Y1P09ix+ l0NyGxNiUdp9filmTOKlKOMZCVqJ8vLXdG6hWfMUUsXPSSoHsqYhJP2yRnQZS6j2YiwrtVR2 qgmejwUPJc27VI3E/SoZPPGfsQdR9k0ynVm9qTTq08WYMmQlDywoJ49Mntk4GffWxl0y167M E1yFSalKSjAfLTbywn/FgnGlD1C6bWEm7H6pWLqiUJhaUqXTIjSA5wkZKQCSCe/CP30KcdAt uj2xTxDoFPZhMcFQbTys+qlHlR9yTqX0mqR10sChwI1GgN1f5OI2lpt5TIUCkeeSvd/T7aZF uXjQLti+PQKmzLwMraCsOI/xIPI/bRC/6idTbusa6FqFtMyLabKECUsqCnlKRkgLBITg5GCk 9vcaWA+Ie9kz3HwaeppWdsZUb6EfYghR/U6efVmu2/Q7HeVdFP8AxJiUsMtQwcFxzBIIV/Lg And5frrHaykuKKElKSTtBOcD76Lw6Le+JCts1ZP9poUWRAWr6/lGyhxseqcqwfsf30wah8Ql kw5TLUdydOQ4AVvMRsJaz5ELKST9gdZU1aKNa9Tp9dp0q4bYq79ODiHnWm4a8vN98DIxg/8A DRY1w3TqDctNNUYjp2VWOgqlsbo7zrRwpILidq/IcZ9tK+5Ph6cqbzzlMuuYG1ueImNPSp4A nv8AXuB/XBOpqldaok+uR6LT7QrwdJS2pr5dKSyPUpzwAPXHA01NEZne+Gm5UoV4NZpS1fyh ZcSD9zsONU6vdJL1t0OrlUV6Qw2Ml+GQ8kj1wn6gPuBrZWNGNCsBKSpCyhaSlSTggjBB05ei 9dtS2LYrVXnz24lfaDiGkPPqSl5vYCgBA4Ud4PkSOPXUp8R8G22lQZLa0M3E4cqbbbOX2ORu We2QRgHueR5cITRUjWq9U7iqKp9amOTJSkhJdcxnA7DjVxsDq7Uen9EkU2BTY0tD8n5hS3lq BH0hJAAP+yOdL3XWXIIpIbTHeM8ukqeLo8MN44ARjOc5ySfTjQWK+7kp95VEV9mOYFUkYRMi JTubVtGA6lee5GAUkeWcnOqlq2udLb2bjIfFuTXWloC0qZSHMg9jhJJ1V5MWRCkrjzGHI77Z wtp1BSpJ9CDyNB5avtodYrptSW14s52qwEjaqHMcKhj/AGVHJSR5eXtqha/SMHQbJsTqfQr+ YKYDhjT0Jy7BfI3j3T/eT7j9QNLe/wDq3bj1zToaqY45Oorb6KVVELz4csoKSdnH0hWMHnlO cdtI2h1uoW5Wo9Vo75jzIyiptwAHGQQQQeCCCRjXJJkOzJTsmSsuPPLLjiz/ADKJyT+50SJ2 lX1cVJuhu4G6k7KqSEKQHpii8SkjBH1an5HSvqNccpdaeoSnXKkTLUsvMtbis7slJUNp5zgg Y0v0qKFBSSUqByCDyDrZnTW7FXXaUN96HUY77MdpDrsxkpTIVtwXEL7LBIJz76KWln9ELkkp YXetwzYsVj/VQYkxS1p5z+blKR/hz9xp6RYqI8FqICt1ttoNAvKK1KAGPqJ5J9Se+unRoyS/ UDoJSqhTHJNkxEwakhQV4JeIaeTzkDOdqu2Ow498jO1XotToFQXCrUF+FJR3beQUk+49R7jj W8carl1MWrNTDg3a3T3fmnvCiNzAkqW4fJGeQeRyPUaLWI9aC6Qf5QKhSbdlwHqe3b0F5yM4 27nxX2ivK1du6eQnkdux51D9U+jFRauBEqxbf3UtTA3tx3tykuAnJ2rOeQRgJyONOLpTSJtB 6YUan1Rgx5bbay40U4KNzilAEeuFDOgq1z0quJ+IK3amxEqEylLjhCjHWpDbBBVuKz2wMpUQ cbu3Pm29LPq3e9TsB2i1WE948d11xl+nKbAQ+Nud3iYKkkHGAO+fblWVP4kLplLR+GwafBQk 5UChTpV+pI/4aDUGjWaoHxMV9pSfxOh06SkH6vAUtkkfclX/AA04en3UmldQaa87Bbciy4wT 8zEd5Le7OCFdlDg88e4GiLpo1Cx7YhRbok15D0xcyQ2G1IXJWppI4/KgnA/KP6+uprQVO5eo lBtCotRa8qZGS6ARJERxTIz/ALYGCeOwydWSFMjVCG1LgvofjvIC23W1bkrSexB19SI7MuOt iSy28y4nattxIUlQ9CDwRrxp9Oh0mC3CpsVqJFaz4bLKAlCMkk4A4HJJ0HZrgpVIp9GZeapU RmI2+8p9xDSdqVOKxlWPfA136NB+aQ83rJXoPV2ZR6IGbmprr6WY8VlAaUhWAFJS5jnCs5Jy PPIGrxf3VijWHWItLqsGXKVKZ8ZZZSkpS2SU+ZGTlJ41UK710tq3YqmLYt15E/b/AAw/ETGb RkdyB9R+wAz66Kk7ln9XLjYk06k2xFoUN9otqfenNOvYPBwpKsJ4z/KfvpcRfhxvB/JlSqXF GCRufWok+Q4Sf+OowX11KkXW+ti4S3MWjxvAE5j5dCD5JSpRb4BHH5vM+emvcd09TKF0ziVs M0RxxDJVPebV4ikAqwhSQFbDwRnGRnsMaBSUu343TS+0o6n0BybT/DUGlMjxGlKP5VjJAWMA /SeRnOOMaYbF79FripkmNUaDHo6CdiVKpYQ4Qf5krZCtv6kfrq0dKJtCvDpXHpM9xqrOMA/P x5e5whZWVgnf39QRxkHHbU9ad0WZVpUq37QfihUNBK48aP4be3O0qT9ISoZI5Ge/voF258Pd rV2lNT7Vr81DUlHiMuPBLzage3ACTjv3OdUTqP0zqvTmrCrW6J6aQzs8Oo+OkuNOHjkoCSnn gHHnjPOndfnT+dc/T1FFXXyqRGkCUZk1pKQoJSobT4YSEpAV3we36jNNKt67LscXTaM1Nq7E dzYFNuKMdJHAO5WEpz5ZxxoLRTuvN2xbemUya6ia48ypticr6H2CRgK3DhWO4yM589R9OpfU SsQo8t+p1eNR5aFuqqMqU98shCclSlkZx+XjI5OMd9WOidB1xJiXL+r1PpMMAKLTcpPiue2V fSke/P20+bZn2mmmR6DbNUpstiMz4aIzExDytg75AJJ7859dBjiq01bNQkJizUVhtsBTkyKl xSCT6laQe/HI1Ga2JXrno9gxJFNpNBfbkJiqkRmYVNV8u65ggJKm04ByBk+QPfWaL3vT+1ry DJtym0ucy4fGeiNKbW55bVgny9xnjRUx0p6ZT72nqnrkO0+kRVbXpTatrjhxyhs9s+pPAz59 tOCJ0Q6cVBp1uI89MdH53W6hvWknzOOP3GkRa1IufqBK/A6fVyv5eMVNR5k1SUbE8bEJ59ew GPXGuKvUGdZk5UCoOS4dZbX/ABGkJAbLRGUrS6F5Vk542ge+eNA0ru6J2bbLRfm3s5SkKOW2 5TCX1keyUlKlfcDUza/UfpVbMmKIUcNzgwlh6qMU0tJXwNyinJUASM4AOs7OOuPOKceWpxau SpRyT+upiBZty1SOt+BQKjIZQjxC4iKsp24zwcYP2Gg0TfnTyR1TiN1Oi3gh2DgLiRS2lccK xgneg5znOSQojkarVD+GbDyHLjr4U2D9TMFrBV/vq7f8nVq6X9QLQkph2jadPqjIZZKvEejj bnupS1BRIJPmeMkAeQ1DXD1cu+rTJtGsO1JqZMeQuO5McaLpQUnB+nG1J/xE99EetWp1i9L6 mw0zYdTqqhtdVOEYvoQewAUs7d3ngY8tOKJJTLhsSUIWhLzaVhLidqkgjOCPI89tZK6gPdTa fEYbvqbOajTdwQyZSNjm3GQUNnHmO404+iV0UNFgwaU7czT9QQpRVGlLDa2snhtAV+ZI9Rnv 5dtA2tLC9+kMW5nZkxV0VeAH1FxTT0kuxkE+iFEYHtnA8vTTNCkk4BBPfvqqXz08pd+wmo9V lT2Azko+Wf2pz6lBBST74z76IU3TDpdedrdRmp7im2aQw4tLr7ckbJje1QSQhJJIyQfqAx9x q19f6vcNHtCC/QJMmGwqVtlyIrpbWnj6BkcgE55B8gPPVv6e2Z/YO2lUdM5U5v5lbyHC3sIS rHBGT2x5Y+2p6qUyJWKZIp9RYS/FkNlt1tQ4UD/0+/lorC82oTKnIMioy35bxGC4+6VqP6k5 1zaal49FpMAuzLGmf2jgtuFt1iOpLj8dQ/lUEn6u3kAfbz0r3mHYzy2ZDS2nUHCkOJKVJPoQ e2ivgHCgcA4PY+erFcFxUiuU9oMWvEpNRQRukQHlIacTjkFo5Gc85BH66hIMNyoT2IjK2kOP LCEqedS2gE+ZUogAe501LU6C3JLrVPl1L8NNKS+hx4iUHA62FAqSnZnORkdx99Awre6ZzXbE o8q1b8r1PdeitvJDju+PhSd20M5ATyfU4576pnUPpd1Krk5iXOTBrzjDXhCTD2MuLSDkb0nb k8+WdaHW9BpjDTTjkeI0AENoUpLacDsEj29BrpbdQ82lxlaVoUMhSTkH9dEYRqlHqVDmmJWI MiDIAz4chsoJHqM9x764tbguazqDeEREe4aciWlvJbWSUrbJ77VAgj/hxpL3v8Oy46IztiKf kqUpQkMzZCBtHG0pOB75zny0KQ+jV0rXSS96DHMibQX3GU91xVJfx7kIJIHuRqmrQptZQtJS pJwQRgjRX4Dg6YbfXS/W47bDVUjoCAlKSmE0MAeX5cD07ftpd6NBrfp2mpZcqVxX4xXpbzGX IMNbSmWcc5GzkkeoAHPnwdU6qfEvEbkykUiguPNpTiO/If2blZ7qQAfpxz3z9s8IKn1CXSqg zOpshyNKYVubdaVhST99NHp91Jpj11w494UC2W47u4O1T8NbadQvaSFKKRt5UMHgfmznjRDX tXqNddZVSPxWxX2ItTKdlQjyQpsJIzvKMEpTjnk86vMqkRJtXizS68iRDWpeGXigL3JxhxI4 UMAYz/0nXvToMCDFCaRHYjx1kuBEZCUoWVc7uBzn117SHo8KO7KkuNsNITvddWQlKQB3JPkN EJ/rv1GqdsMRqBQy9EkzWw+5ObVgpRuI2IPcKJHJ8h9+Kix10qtt0yj0OEzClCPAabkSZKlr UHSnPdJ/kyARgnII76bFYm2d1KosqmQaxTZMxpsuRngtPiRnBgpcTnkAHbkjv21kSW08xNfa knLzbikuHdu+oHB58+fPRWrqZbtG6idJo1Ln1lmtulBcVUWPzNSFFStwSQCnBURtIGR3A0mK 70EvSlTktU6K3Vo6zhD8dxKcf4krIKf6j31b+jhpFg0X8ZrtwwyqvrZYjworniqbOSQXAnkE buf7vmcnGtBaDKtM+Hq9ZpV88iFTkgd35AWT9g2FaZvRy0bftWpVVmDcjNWraR4Mxhr6UsBK uQEnlWFYBV2+2dN7GuNimQIsx+XFgRmZMj/XPNspSt3/ABKAyf10K7NfBzuTtAIz9XOMDH9f LX3o0Qa401OCqQY6ZscvJO0th1O4H0xnOdcNFumh3A/LZotSZmOw1+G+hs8oOcdj5cHkca5H en1oSHX3pFt0x12QtTjrjkVKlKUo5JyRnvoLIDkZHOv3UbRqFTrdgfI0WKiJG3lfhIJIBPfG Tx21JaBLdZG7EF3UeRd0iezOZbQsJjshxt5hLiiUKHlk7hkeuk71SukXjfL86HPVNg7UohpL Jb8JGPybT57s8+ef01cPiWKv7f0wHO38MTj0z4rn/wBNWT4dYtt/gU6Zhtdbae/jKeQkFls/ k2E+R5yeOePTJSToNIgquqDCvB+RRqe6dzz6mVb0owcEDHmQBnBAzny1ebruhi0agLc6c1Nq rW5MjJU/CfQJTanVFQUMqGQSAk4SRyfXXX8QF1W7cNdhxaMTJnU7e1IltkeGpJ52A/zEHPPY ZPfPCqptTnUaotT6VKdiS2Tlt5lZSpP6+hHBHnor3mUqtUNXiTqfPpniDALzK2sg+QJAyMan un9+/wBgJUufDpLU2ovt+C28+8oIaRkFQ2AckkDnPGPfVytrq91LrTCqfCpMe4VK+guOQCra fLcUFKR2z9Q8tdCWqDWblctrqVQKDbM5xgupqNMkpaLbuRhKwlSkZPJwo/8AEaC8Wf1/t+tR 1t3LiiymxnKiXGnR/skDIPsf3OqB1Sv6JPYeYte95jkUqwimQ6d8u0keYLuUlQ9sKzqG6mWN EtqlwZNOrdDnsN4jhMQBuQ5xkLWkKUFduVDHceulyyy7JfbYjtqddcUEIQgZKieAAPM6Dz1+ 5x212VSj1GhzlQ6xBfhSUjJafbKDj157j31xaDQdi9WLTsu2moEyv1etKeWF4dhkGLkAFOSr lPnwT5+uvvqd1ltOpW49SqNEbri6hGWhT7iFNCKSMJV9SclQPOBjGO+s86NCP0Eg5BwfbVp6 fpq9Su1im0eHTJ8yYNiRVYyH20JSCon6wcYAPbnUm30xXT7ZiV28qyzb8WYvDDDjC3ZDgxnI bHby7nseccZadj9Pemtbi+LZtcqK6rCUlZqDLymn2TyOEKSE7Tz/ACnjjOgsMrpbb8+yVou+ j0mDPZbU47LoMYteGBk7kgDKjjuCDn07aoFFlfiL8mBQOtM5hWCptmqR1oOE+QcWvA+wwfbX tenSvqNNuKO1HuGXWac+9hD70oo+V/2lozgY55TnPoO2rXD+He0W22zPkVOa/wB3XFPhIcV5 8BOQM++fc6IoqLS6o0qlzV2hcrFdiT3FGW7S5yXV788ncvBCj5lJzpq9MXZJs1dJ/s9Ptt+I jaFzElfjOLBKnQVY3HdyQfUDVDr1Pbsm8Qz0y6d1BypREj/sgtclcdQUnySF4XwSMkgZHY6k LI6t3Uu9Yls33Q/lHpyiGXSyqOtJwSMpVwoEjGRj9dBWro6HdQazM/EJ9ch1qSRtJcfWlSR6 AKTtA9hjv2120L4aH1tKXctcQ0sj6WoKN+DjzUoD9gP11oXGjGhSmoHw/wBvUaWiXJqdUmSG jlpaHvA8M5zkbPqz+umNWa5TLcpaqhW5aIkRCkoU8sEgEnAHGT314UajSaVPqEiTWp1STMe8 RtqSU7IwyfpQABgcgfoPfVM6l2VeV7+JTYNXpkOhKKFeC42vxVqHOVHB/m7Yx5aIttMvi16z JEel3BTpL6jtS0iQneo+yScn9NTK5LDS9rjzaFYzhSgD/wDfGkKx8M8qMpuQxdyW5TSkrQUw DhKgcg58T19tWq6On9r9Q6zKgTpj7F1QIrIlS2WloQsFPCghX0qSefynI7Z40V8VfovIh3A9 cPT64H6JUnXFOLZc+plZKtxTx2Tn+UhQ1a7Wg3NKpspnqJHoslSyEITFaKvET5lzdwc+QA14 9N7ci23QXIkOu1CrJSsIW3NVj5Vae6Et4y33BwSfIjvzaorUxp2QZcpt9C3CplKGdhaR5JJy dx9+PtohXq6HWlWLhlTJFHqVKZac2pjIktBiSP76QkqWkH0JT5cd9VLqS7dljMvUyx6FIt62 mclyZD/iGQSkAuLcGVI7YGSD5k+mh9fKkpWkpUApJGCCMgjRWCpc2VPfL06S9JdPdbzhWo/q dT9o3/cVlzEvUWcvwRndEeUpTC8+qMjnzyMHV0+IKfTjerdKg0iPDfhNhT0tsBKpG9KSAQPJ I9eefId1wuiLMWK7BmxJ7klSUCNGUovJWrsgtqSCTnj6cjPnorSdg9d6JcbKIlyLao1SAAKn FYYePqlR/L9lfudNcKCs7SDjvg6yBB6OXx8r+JPU5qmstfxPFnSW2tuPUKOR+oGrFSOo1bob sp2FAl3Dd6nVtTZMg/MRmm0nADIZPnhOTkDjz0SNP6yz1StnqRW6w5Uq9QW3Wo4KW3aY0lad meM7crOP9rt7a0jb9UcrVuwak9FehuyWUrXHeQUqbV5gg898/pqV0RgJaFNrKFpKVJOCkjBB 1f6B0drlz0FVToNTos7CAoxWpZ8YE/yqBThJ+5GtIXd03tu82FmrU9AllOEzWPoeQccHI/N9 lZGkY90Drn4m+u0rhpVRbiu7fERILbzKhzhQSCEq/X9tGq9W/huuVyisyfxKC1OWgKchvbgG z/d3p3An7DGfPz110j4aau440uu1qJGZzl1EVKnFAegJAAPvzj31XLjf6t2xKTDq1Trid4/h uMSluJcA9FJP9O+qhWLqueptmHXK1U5CEfSWJMhZH6pJ7/fQPif8Qtv0Kc9SqfR5UqPBPy7T yHEpS5s+nj/Z44P9NKO++q9w30ssSHDCpoP0wY6iEq/xn+c/fj0A1HWgu1nBIiXlLqMaK6tt SDAjtLORnJK1AqSOeyQc+fYauNd6ISJTiJ/Tyoxq5RnG94dclNpW0R3CjwD278Y5BAxyCn0a Z1sdCblrz7S5EiBFgeJtdfblIkFIB5ADZIJ9iR30xnPh0s8S24347UkPqRu8EvM71gdyBszj QrNiVFKgpJIIOQQe2nrZfxEiBSYdPu2DJluM/QqoNOBS1pzwVJOMkDuc84z31b6l0e6YsiJQ 31phVOQMMK+fIkO9+QlRIPIP8uOMar874aGikIplzvNNKVlxEiKF5I7H6VDsCdEStc+I+2oT OKJAmVN4jjeAw2PuTk/83Vgsi8WOqdP8WXS6lSHqbIbfHhyHEtunnGFp27xwcpIxyO+uW3On Nn9O6fAdrcuAajHccUKjKKWPGCtwCSlaiMAKA48wD66r/VKzOoVfuZqbalWkS6UtsOMttzEM COojBAwRuBHIVyeSPuDu0hKzXeuFblPU6DQRSgkkFcVKE5TnyecWQfukjVVo8LrNbVyiPEYr L7rQClNvuF6K4njjcSUH9Dke2tMUt+ZJpUZ6pQ/kZa2wXowcDnhL8xuHB++gzr096P3zDv8A h1Groeo7UZfjuy0yW3Fuc8oG1Rzu7HPGM/Y6Y0aNEGjRo0GZPiWSkX7TFDO40xIP28VzH/E6 TetAdbP7Mf5UaX/bL8R+R/Chj8PKd+7xV4zu8vtzqlVqt9KY1KmsW3bdTkTX46mWpEt3ahlR GA4BuOTnB7D9NGlRqVMt6HSG3IVwu1CorCSphqApDSO2QXFqByOeyTnXha9tzrtuONRqWEfM SVHCnCQlAAJKlEeQA162dbouy7oFEVNbgiYspMhwZCMJKu2RknGAM8kjU1eto1npfeaY8KdJ b3p3wZ8dRaW4kjBGUnIIJKTz79joLDeFW6oWBBi2/UJ/yVOCC1Fdp7TaEupTxwtCQoHt3wec nVCi2lctSdIh0GqSV5+rZEcVz7nGtQ2TZc2VZdD/AMoK359UgyzOZTIfK1Mq7ISo/wA2Bzg5 wftq+SJ0SKCZMllkJGT4jgTgevOiVjKn9NL0qcxcWNbVQS6kgL8dkspTn1UvA/rphwunNC6W vUu4b7uRTdRZdTJYp0FoLUtSCDtye48icJHv567urPWmpNV1dCsicymO2kB6dGw4pxZHKUK5 AAyBkc5zyMaSVUq1TrEz5iszpU2QBt8SU6pxQHplR4HJ40Uxuo/Wg3vT10qNQYrELdlD8oeI +k5/MkjAQT2OM/fSt79tfbEd6U+hmM0486s4S22kqUo+gA76u/TKuW9aF1uvXtR3JA8MBkrY CzGXkHcUKx5efceWgrlRtSv0ilsVGqUeZFhv48N91kpSrPbnyz76v1g2v0vrlJhtV+vzma1I XsXG/wBWlKicJCTsIOeOd36DTxoHVWy7tqiaTTqj4kl0fQ1IYUgO45wNwwT7d9WwUqnCb86m BFErt44ZTv8A+VjOiVQJfSi0YFNdkXAur1yPEbUptudOddLQxkhtKMcnA48+Nftg3xbD77NC tqgSaTFUFKbW6hptKiBn6hvK8njGQSdcHVTpBMvh8VCl1p5ExGAmJNcJjgeezAJQf0OfbvpO XN0buuyqEuvzHoSmYq0FRiPqLjeVABXKR2JHY+egfd303qY/VVyrPrtMjwkAeHCejjcvgZ3L UlWSTnsUjH76rNqy+sDF/wARV2w3HKO+tTb6GDHLbYKThQ2nIAIB75xnuTpX0rqH1WqjkeLS qjU5a3FAthERC93lkq2cj7nGntYNa6hTJiol828xFZQ1uE9p1GVKyMAoCjnIJ5GAMaBg6hqt bFIrs6nzapEDsqmvB6I8FqQppQIPdJGRwMg5B1BX+5fsZliXYaIElDQPjxJCP4jhz3SSQMY8 sg/ftqRsS4J9y2qzPrFOVTagHFsyYxSpOxaFEHAVyAe/n9zoiy6NGlpenW+27RmuU9pD1UqD LhbeYZGxLRHkVqGP2zoGXo0jlfE3SQjKLdmlfoX0AfvjTDsrqTb99tL/AAaQpEltO52I+na4 geuOxHuCdBbtGOc6NGg/AkAkgcnv76/dGjQGjRo0CQf6ETbovOq1u9KwEIlSVKaZgcrLYOEZ UoYThISMYP31NR/h3slnO/8AEnz5FyUBj/kpGmro0HEKZF/DEU95oSYyG0tFEj+LvSAAN27O 48dzroZYajMpajtIabTwlDaQkD9Br10aA1Xot629Muh+3o9TaNVjnDkZQUk5AyQCRhRA8gT5 +mpSbGfkxn0R5rsNxxsJS62lCi0efqAUCM8+eRxqk2z0ct22rl/HlPz6nUdylB2e4lYDhOS5 wkfV35JPf10F/caDzSm15wtJScHBwfcahLWs2iWZBdi2/E+WbeX4jpU4palqxjJKif20tupV +dQI9dcotmW5UWEMnBnphF/x+Bgo+kpA7+p+2NMq2VVKJZsN+5pq5M4Rg9KdWwGiklO4pKEg Y29u2eNBParV22Fb16RfBrkBLjiRhuS39Lzf2X6exyPbUjGr9Km0FNaYqEc00pLnzSlhKAkH BJJ7YII58xqsROsthTFKQi4WWilZT/GbWgHHmCU4xoKnJ+Gu2ShRhVSpoXtVtD6kLTuI+k/S lJwDzjPOkzenT65enj5RUM/JSiptEqM4fDeHoodwcHsffGdbIZdbkModZWlxtaQpK0nIUDyC D5jXxLiR58N2LNYRIjupKXGnEhSVA+RB0WsV2be9Zsar/PUV8BK8JfjuDLbyQc4I8vuORq4y +sVMm3lCuaRZMb8SinJeTPcSpwhO1JOBjj3B0xLh+G+g1B5T1vVGRSSrnwVp8dsewyQofqTp d174fLxpbpNLRHrDHkphwNr/AFSsj+hOi4s9Q6odOOoMdj+21JnU6bHz4UllRWW+f5Vowo+u CnAOrf0w/sRT5Tv9lr0m1FUkH/QZ8sDBJHIbUlJKuMZ1num2PU3q6qm1qPMpBQDucdp7zuD5 DahJPPr202aZ8Moylyq3KopyDsjRcEj/ABKVwf00ReeoHRuj35PNTdmyoVR2Jb8VB8RspHqg /wDQRqmCyeqfTilu/wBj641Vqa1lYhloFeO52trBx9kqyfTOmc3LtzpvbjcOp11aI7CSUKqE rxHlD0SO57cAD7arFR+ISx4RAiuzqjlWCY8YpAHr/EKdBSG/iMuKmqQ1XrWY8TbyApyOVH1w oK143F8SdTlR0tWzSWYClIIcelK8ZST5FAGBx7g/bUx1K6p1OnBt6jyrRrFIdcCWWkufMyBw TucRkBI48hwcapKet74BSbMtjw3D/FSIRG/+v/HOg++nnWeuUm62BdNYkzqRJWUyPHPiFrOc LSe4AJGQOMZ47a1HFlR5sVuREfbkMOp3NutLCkrHqCOCNZhsit9KH6tJmXTQVUx4rSpllTjk mKPXCQMjnuFbh6Y7a0hb86jT6Kw7bTsVynhOGkxAAhHnjaPynntxodS2jRo0RmT4lj/2+UxP GBTEn/2rmk3px/EsB/b+mHPJpiRj0/iuatHSC37AjWZ+KS6hTJVUcYUJi5TgSIoUCCjYsjHH BV584ONGiMti2Kpd1dZpNFZ8SQ5lRUo4S2kd1qPkB/8AAdzpi330LqNr2kuuNVn8VXGwZTXg lOxBIG5J3HIHn2458tWrppROnNLuZYoF6y36qAEn6/lm3U7gdgCk/WCQOMn29dfXxDXyYcNq 0Kep9p+QEyJbieEqa+oBvPc5IyfsO+TohIwLxuKmoKYlcqTOEbG/DmOJDY47AKx24xqJkSX5 khciW84+84crcdWVKUfUk8nXlphdJOnUDqFU6kxUp78RENlC0pYSNyypRGckEADHbucj0Oiq LBmS4E9mVTX3o8ppQLTrKilaVexHOrFTazTLku0TupU6ovMrQELfhoR4hI4G7jtjuQCdSdfp j3TO+YtQtgz324uHG5FSpi2Rv5Ck7VpG4Y8+O/HIzq12XAtHq7dTr1XjSqRXhmU83BcHy8vB TlWFhRScnlIOMc+ugfltUqj0ygwW6BHbbh/Lo8BwJwpaCAQSSMknuc6SvxCU62ZchNRj1mGz X4qQ0/BT9S305G3O38qkg5+ruPsNOe57ZFzQkR/xirUrZk76ZK8FSs+SuDke2qB/kosqTcr1 KqNIuCZNUyVqq8tx1Tbyin83ig7SsZ7EDkdjojMLLzseQ29HcW082oKQttRCkqHYgjsdNakd SeqVpluRWYlSm05IBWipQ1gFOcZ8XbuB9yTz5HUh046KTJV0KqVUnw1QKPUlNKbaPiqkLZXy kgHCRkDvz7eetJKSlxBQtIUlQwQRkEaCq9P79gdQKCufBZVFdac8J+MtYUps4yDkdwR2PsfT VsICgQRkHuDpO1bou6/1PFRo0p2jUKUyVSBS3/AdaeAwNoxjBODx/tduNXlqn3fS2Go0GqU+ qMtI2pXUmXEPqx2K3EKIUffYM6ItIGBgcDX7rPVZuDrhVKu5ChUt2noDhbCokQJaUM43eK5n jzzkeumP0ptWuWzb8lV1zZEqqT5BedS7JLwbA4GDzye5OfT00F+1XaZZ8ak3ZU65DnTh+JAF 6Et0KYC+P4gTjIVx6+Z9set0VChx6YuLcNaapLUkbUuGb8s4cc/SrIP7aWC6RWqFJTU7B6nx KlFcUd8at1FLzZB8wsEgnPoEn3PbQOzVIvzphRL+jJEwGFMbXuTMjoTvPGMKyPqHA49u+uy1 ZF6OR0KuZNBlNuYKH6Y+4MJ9cKThX6EategQUL4ZGkz81G5VuRAT9LEUIcUPLkqIHl5HXPdf RKp2g7HuDppMmuyoZ3qZUpKnwfVGEgKGOCkjkeuca0LjRjRaTHTbq7cddmvUiv27JkyoY/0i TEQELb5x9bSsc8H8vP8As6aFKuSm1mQ7HhrfTIZTucZkRnGVoGcchaRqIn9NrenXO1cbTT8G rtuh0yobxQXCMcKTykggYPHIJ1JzP7QKqgbaj05+lufQ5l9xp9II5IwCD9sj76I6avXaVQ4a 5VYqEeEygZKnnAn9h3J9hzrlte6Kbd9I/FKOXlRS4ptC3mVN7inGSM9xz3+48jpeXX8P1u1G lvm3PEgVNSgptx+Qtxs/UMhQOT2zjHnjXdanTO5qRLpy6xfM12HTUoQxT4KfBaUhGMJXzhQ4 wcjJHnoGjo0aNAaNGjQGjXBKf/C6fOmuqekJbQuR4fGQEpzsT29PPzPfSv6Zda/7aXC7RqxC YgSHApcNbSztcA5KDn+bHOexweBoG/rye8UML8AILoSdgWSElWOM48s69dGghrfNxmO8bpFL D2/+D+HFwp24/m3+efTUzo0aBM9bbXvC5pEWJbEOdKgrZHzCETm0MFQUSAWlY+rsd2T5DHGl LE6JX5LhypH4MWDHyPCedSlbpHcIGefv2PkTrYGNGNFpcdJJ93OW8zS7ot78Nj06OhiPJWsp W9tASAWzk9hyrgeg9GPo0aI+VKCU5UQAO5OvrXJUKfDqsFyFUYzUqK8MOMvJCkqGc8g+4GvS PHaiRmo8ZtLTLKAhtCBgJSBgAD0A0HvqMrNMdq1HkQY9Ql01x5OBKikBxv3BIP29cdiO+pPR oMoXd0SveBUX5LTa7gaUon5ppzc6seW5Cjuzj0z99LidTp1LlGNU4ciG+nu1IaU2ofoRnW8H 3Ux2HHlhRS2kqISCTgDPAHfUZS6hSrvoTU1qN8xDfztRMjFJ4ODlKx6jRawzrpdqEl6AzDdc C2GSS2kpGUZ7gKxnHtnGtg1XpFY1XUVybejNLPO6KVMc+uEED+mqxJ+HGzX3t7MqrRk4xsbf QR9/qQT/AF0KRFrzLFRDWxd1Kq7jygQJcGUn6cnghsgYwPUqz6aZ/Re2KKq7X6ha96SnxEAU 7AMMsKebPH15UQoA+g4OO2RqZn/DPb7jK/w2tVKO6R9BfDbqQfcBKSf31X4vRC97KrEas2hV 4MuSx3QoloqB7pIOQpJHfJH/AE6DQzjqGW1OOqShCQVKUo4CQO5J1x0ysU6uw/m6NUY8yPuK C5HcC07h3GR586KWqoSKHFNdjsNzltD5lllW5sKI5Az3H7/rqNtSLAgO1yPSo0OPHRU1fw4a htCvBa3ZA4SrOcgAfvkkhG/EnAmOXjT5yIryoaKehtT4bJbSvxHDtKu2ceWk8mC4qlrnByP4 aHQ0Wy8gOkkZyEZ3FPHfGM6efXe66pb18RWIL26NLoymX4rxKmVha3EklGcEjyJ9NIqJCkzn 22YjC3XHXEtICR3Wo4SnPqTo08m21uuJbaQpa1HCUpGST6AaZNn9DLoucePUUGiQsZS5LbPi K+zeQf1ONMLpJS3enMqfS7toUxiXJkJUiqIjeLFSgJ+nLyc7eSrk4AzyRppXRcn4Dar9Yp0N 6ru7UiNHiJLhfUo4TgpB45yT6D7aJWQbgs2p0O8albzTTk2RA3LUpls/U0E7/EwM4Gwg+2mn 0TtS5YNJcuGl3DT6XEmkJcYkNePvQgn6lDcnaRk457E9uNUq8ofUGfVzcNao0ynvVpPyuyKy Wy6kAfw1IB3cgDhXJx541RpUSRBlLjTY7sd9vhbTyChSeM8g8jRW7Pm6fNUYnzEaQXEbizvS rck+e3zGqjcfUWy7LqCoE6a1FqCUo3NRoxWsJ4ISdowOD2J7HOshQ5smnzG5UCQ7GkNHc26y spUk+oI7a6XXKtc1ZW6583VKjJOVEBTrrmB7ZJwB+w0SNs0C46Vc9LRPok5qXHWO6Dgp9lJP KT7HUrrKnTzpPe71ywKh8vIoUdlxDypT52KwDnaEZ3EnHYgD11pOs3TQrdU0muVWJBL3+rS+ 6ElXuB6e+g47ypteqFsvQLRmR6bNkLCVSnSpJbQfzFJSCd54GfcnIONZ4qXSO/nL0mU6I7Lq AjJS6ipvuKabdGARtUon6gSRjJxg60JVb2apVQEc0GuzWVNhwTIEEvsEEZ4Uk5/pqi1z4goV HkuNKtarJ2q2oVLT8vv9eCCRoKrcvS/qa1bip0q7nqkIzCnXonzj2UgJyQnPCjxjy1+/DtdV Yl3ROo06ZKmQlxC+kPLUsNLSpIGCewIJ/Ya4K38R1aqdKkw4FGiQVPoKPGU4XShJ4OAQBnHm f21SLC6jVfp7LlO0lqNIamJSHmZCCQrbnaQQQQRuPtzoNo6NJvpj1sk3rdKqLWKezFW82Vxn IwWQVJ5KVZz5ZOeBxjz05NEZ6vyjdOKRfzrV5zLolTZW1annFJUyhKuxSraFFI7YGQMEeWNT jfQ7p9clCW9a9SeKlDDctiUH0pVjOFJ/XkcH7aZtbtCgXI6h2u0mLPcQ2W0LebypKSc4B8tf lsWlR7QgOw6DDbitOuqdXtKlFRJ4yVEk4GB30UiKdaHWC3LmiUak1GYmBHc2MSQ6VQw36qQc 4HsRn09dP6gIraaShNzrhOT0khS4IUG1p8jhXIPqO2pbXwXEJGVLSB7nRH3o1yOtSVzozrMo NsICvGY8MEukj6fqz9OOTx3116A1FXCawKFIFtJimqKSEsGWohtJJAKjgEnAyceeNSujQVK2 aLeUCd49y3axVmC2QYqKahrar1C0kHj3HPtqVmW7Dm3LBrT7sr5mChaGW0PqS19XclI4Jx66 mNGg8VrUlTQDalhSsKUkjCBgnJye3GOMnkeWSPbRqsWpaki2JVVUutzqozOkeO03LVuMfvkA 55zn27Djz0Fn0aNGg/DjBz2886xV1HlUuR1HrL1AaaZhfMkN/LqBQogAFaccYJBPHrraTrSH mlNOpC21pKVJUMgg9wdJiXadkUm7xFndM60UyJAbRKZSp+KATgLwhw4B7kEZHpovFA6O9VYt kOT4lwCY/DmrQtDjZ3+CoAgkpJ8wU5I5+kcHTBrXxJUGJJabolMlVJsq/iuOKDASP9kEEk/f Go/qT0FRLlRJVgw0MKedDcqOt7DbaT/3wbjkAeYGe4wO+unp10GkW1dLVXuaTAnIjJ3R2GN6 gHcjCzuA7c4784PloYbtBrcK46JFq9McK40lG5ORhST2KSPIg5BHqNSeq3fsKtT7GqUW13Ft VZxCfl1tu+EoELSThWRj6QfPUhbrVTZtuA1X3W3qmiOgSnG/yqcxydESmjRo0Bo0aNAaNLuV a9+Vu7ly6jdKaRSI7pMWLSQd7qc8eIVDGcAZzuHfAGmJoDRo0aA0aNGgNGjRoDVZuy5ahbqI ppltVGuF9ZSv5PGGgMcq8+c8cY47jVm0aDjgzkToyFlBZd2pU7HWpJWySM7VbSQCPv5a+adS YNJbfbpsVqOl99ch0JH53FnKlH3OlZU+kFao93quHpzXRAfkPFcqNNUotqClZIyAdyf9lQ+x 0307ggbzlWOSBoMw/Ep/+ZED/wDxLf8A757Ti6a0W2UdOoEKmrp1TbSEOSXmUg75CSFblZ5C kqxjPIwO2ua5WrKjdTxUrxqVOEj8IbYYhT2wUBPjLUXcqG3ORgeYwfXVDqlf6PSLhUiHaMiq NtnfIl05laGmxkDOwKTlOceWO2M6K0CpKXElK0hSVDBBGQRrlptNhUeA3BpcVqJFaz4bLKQl Kckk4A9yT+uoS0byty5YqWLXecdZjtBISIjraG0gABO5SQnjtgHy1Z9EeLzjTTSnX1JQ2gbl LWQAkDnJJ7az3fnV+PS+ocr8HpNuVuGhtCBLVH8RxZ2gKHig8+nGRgDT5rDdNkUx6HW1s/KS kKacQ+sJC0kcjORrKo6Vybjv+u0qxpcWbTae4lSZbj38NKV8pRkZKiPqGR32E+YGi8SnT2ba MavyKrf1sKhtVB1S4T646jT2UkH6Agj74P1DtwMZ0xeidMthmuXbKtZ1UlhEtDUd5xGClkp3 YTnnG7cMnuEpOo+ldF7qrDLEPqDdrsilxceFCiPrcKh6KUsDGPLhXHbGmpbVn0K0YzjNu05u Gl7b4qkkqU5tzjcokk4yf3OgntLO5+jcS9LmdqlyV+oSGgNkaMyhtoMIyTs3bTuHJ5xn1J0z NeL7zUZhb0hxDTTaSpbi1BKUgckknsNEcdDo0egUKJSYS3lx4jYbbLy96to7An+n21y3VadI vKj/AIbXo5fYCw4gpUUqbWMjcCPPBI/XUBTr+6fC4pBg3BFVPqTiEuEurKFqSnYkAn6E8emM ++r3oM9XJ8NT/jeJaVXbLRA/gVHIUD5/WhOD9to++uW1vhwnyH5H9sJ3yTaAAwmCtLinD5kk jgD7c58scsa96p1Sjz3m7OodOegJ5Q+Xgp1XAP5VKSBzkYwdWS2Hq/VrGYVc7P4bWH2nG3gx wWzlSUrA5AOMK8x/w0UWTAtunW81DtJ2HJixR4C3460LK1juVqT3Uc5P31ZNZWdi9QuhanXW FMJp851KC8lKXWnVJCikHP1JOM+mffGtA2Nc0y7rQpdaegtxfmkL8ZPi9ik7QUDByCQe5BHv oJqo1mm0hhTtVnxYaEp3FUh5LYx+p1WZHVyxI0dby7kiLCOClrctR+wAydLe/unNx9Sr8mPR KNHozMElhVQlSFkTkjGxSUhPkPQY5IySNRP+bdVY0+l+JUmZkV18Jn+AnYphvjJTuP1fzDtk cHB8g5OsPVBq6zAh2hWZZhLSpMmMhpbW9eRtJPdQIONvYEe+oaH0Jv2bFS8unsxwQFJRIlJC ufYE4PscafNL6LWLSZ6ZbFGLrzawtsvyHFhBByMAnH757av2NCoKzqZOotm0qm1V9MiZFjIa dWkkgkDsCe+Bxnzxqd0aNEc8uP8ANRHWPFda8RBT4jKtq0ZGMpPkffXo034TSG9yl7EhO5Zy TjzJ9demjQGjRo0Hihrw1OHete9e7CjnbwBgeg4/qde2jRoDRo0aA0a4qnANTpciF81IieO2 UePFWEOt580qIOD74180impo9LZgtyZctLII8aY+XnV85ypZ5PfQd+jXg+0p6O42h5bJWkpD iMbk5HcZBGR7g6/WmyywhBWp1SUgFa8blYHc4wM6D7AIUolRIJ4HHHGvvRo0HFVKlDpFMkVC pSER4sdBW66vskD/AO+3nqqW51btW67j/BKJJfekKQpba1sFCHNvJA3YOcc8gasVxUaHXKM7 EqNLj1RH50RpB2pUodvqwdp5POqZc9j16NXqTXrCkwmHKY0WU0uU2lDHhlIBSgoTkE48z9iO 2gZOjUbQn6rJo7L1ehMwZ6s+JHZe8VKOePqwMnGNVW8KP1Df8WVaFzxmDvAbgrgNhIR7uK3E qH2APtoL5o1m2NN61Rr6Zts1NZnOIEgl0NOMpayRvUoJO1OQR6+QGSNP2gfjBokf+0ghipgE PfJKUWic8EbgD2xkeugldGjRoDRo0aA0aNGgNGjRoDRo0Z0ERNtqh1GppqNSpMKXMS2lpL0h hLikpBKgBkHHJJ411MUuBFmLlxocdmS42lpbrbQSpSE/lSSPIZ7a7dGgi69XadbFEfqlWfTH iR05JPdR8kpHmo9gNI9/4mpRrJMK22104DAbcfIeUfXcAUj7YP3096jSqfV4vy1WgxprG4L8 KSylxO4djhQIzrkpVq0GhOuuUajQYLj2Q4uPHSgqGc4yB29u2gW9CrdA6zT3aRetquQqlSkF 9hh6QsK2LwCRgIP9zggjsdWWzullHsWvPVGhy5wQ/H8ByM+4laFHcFBXYHIxgfc6ql/Ue8rr v2FLsZuVTUU+Opl2oSEGMFKUo5Cdw3rThI7Aj986qVZ6gdWOmtU+XuVbFRYXwy6/HCmXf8Li Ag59ic+2itJ6NIZd0dRIVyU+VflfjWlTZoywhMNDzZPGW1dyg4IOVq4z9xp5R1pcjNOIeD6V JBDqSCF8dxjjn20R76qV639bNnQw3cj4UuSg7YTbfiLdT2OU9tp7ZVgHVt7aU/VLo6b8rESq 0qY3ElYDUpbylKSpsflKUgfm59QMaBa3f1hodRdYVbFm09iRGUFMzp0dsuNkHI2oTxxgdyR7 aiWevHUFt5K1Vdl4A/6tcNrB/ZIP9dXGT8MchEcmLczbr2FYSuGUhXHHO845wP19ueiwunnU Dp/UVuxaLb9QMvAW/IfO+OBnsrGQDxnAP8vpouJS0ev7C1CH1AhLpMkkBElplfhK/wASTlST yO2Rz5acMGfEqcFuZTpLUqM8nc28ysKSoexGqzf9hxeodutU+dIMN5l5Lzb7SQsoOCCOcZBB 9uwOufpv07R06gzIqau9UBKdSsBaPDS3gHsncRk+Z88D00Rx9U+mP+UOBFVHqK4c2Hu8LxMq ZWD3CkjsePzD9jxhHR+lXVC3qmo0eFKacaWNr8OYhKVc8EfUDj7j761po0CBtDrHcNu1mVTO qbEtLbacJf8AkwlbSgcfVtACkn+8M+XfOou/evtRduKOmxpfhUyMEqWp1gZkr7kEKGQnHGBg 9/bWjXnGmWFOSFoQ0lJK1LICQPMkny1nTqXL6T3BcjIjTZMee44ESJ1KjoVH74y5uKQo+e5G eO+eNFP+36mutW1TKo6z8uubEakKaznYVoCsfpnUlqFtigRbatqDRoDzr8eG3tQ48rcpWSTn P3PGOw41NaINGjRoDRqAtaTcsmDJXdkCHBfD6hHaiulf8L+UqPIz9v2HbU4taWm1LcUEISCV KUcAD1J0H3o0t6z1pte3q0uHOqDE1leFMu0tXj7BjkOYOAcjjaTx3A86xcHXiqRJfjW/aMqR SspSibLbcbDxOOwCcD0HJJ/poHfo1F0GpvVegxJ8iBJpzshG5USSMONHPY/8ft5DtqMv+DXq nZcyBaa0NVGTtbDqni34aM/UQoeeBj9dBZ9GkMmR1ztRppL7Ddbis4KlJS2+tSc8jgpcUf8A 499NK27/ALfup52PSZaxMZOHokhlbTrZ54IUPbyzoLPo0aNAaNGjQGjRo0BrgcpUJ2rtVRbA VNZaUyh7cQQgnJTjOCM+uu/RoDVHvqi35VlJTZlwwqXHLeHEPNEOFWTyHAFYB47AYx56vGjQ JiTctf6QWpATX6b/AGjqkl1Zlz2lu4S1uyhKn1IO5WVKwOMDy8yzbYrT9ftyLU5NMk0xyQnJ iyhhaOcfse4OBx5amteTKlrZQp1HhrKQVIznafTPnoPXRo0aA0arUy1JFUrImVKv1NUVp9L0 eBGWmO0jbjAUUDevkZ5Vj21ZdAaNGjQGjRo0FK6i0S8K5TGmrKrjVLWjcX0qyhT3AwA4ASnz 8vMc6iOhtOn0ex5sCrsrZnM1R5L6HVZIVtRznzyMHPnnOmZrmQw0w68tvDan1+I4c/mVtCc/ skD9NB06NGjQGoxVwUZFXRSV1aEmor/LDMhHinjP5M57e2u91AcbUhWcKBB2qIP7jkaTfUjo pCkUFh+waX4NYYfCjiUoF1BznKnFcqBwc5z30DkccQ0nc4tKB6qOBpOXrZ1pM3gal1Evaa4z JV4sSmvO4DXPONoOEeQwE+5J1CUXo7etxS40fqLW5C6PFypMcTi84o+QGcgfc544HfIsPUfp 9Zdt9NqnOVRnpEmPHDbEgvuLdS4TtQoqJ7AkEjtjy0VYbztShdXbaZEGsNLVFcUqPLiOJeSl RGClQB5HbI4PGlRI6C37SitNErUZ5hshTQaluMqUe+duMA5/2tL6yuoFcsOY+/QnWimQkJdY fSVNrx2OARyOec+Z1ZpfxAX3Jx4MuHE5B/gxEnPt9e7QTFxQ+rlC6az2blmJVSNqUPF+S26+ ElYG0LBKiCSBjJ41wdPKbVBSXJ9bt266tTlJT8p+HSnG0FI7/SCFKHbBScd9V64nr8vmYqpT 6ZWJLD6tzTTMZ5UdHGPoTyANaS6a3FXK/b6fxy2naImMhDTRWopD2BglLZAUkDj1Hp20Fit6 vwLipKZtNU4UJV4brbyChxlwAbkLSeQoZ51LaMaNEGqvWun1t3HW2arWoK5klrGxLklzwxj/ APp7tv3GOfPVo1E3DWhQKK9UDCmzy0PpjwmVOuLP2HYepPA0EolKW0hKAEpSMAAYAGvrVBtO /wCtXVObQLHqVPhHlcyW6G0pHkUpUkFf6dtd1avSp0m6EUli0KtUI7gQRPiJCmxuODkngY9z oJG6LPpV4wG4dcTIdjIXv8FuQttKz/tBJG7HlntqlVH4fLKloj/JNTKeppQKy0+V+KM9lBe7 +mNNTRoPlKUtpCUAJSkYAAwANfWjRoDRo0aA0veqNu3hd9MFBtp6BCgPJCpUmRIWlbvJ/hBK UHCexJ8+3Hmws476NAobI6A0KiMMyrmAq9RAypsqPy7Z9k4BV/vfsNN7HGPLRryddbjsqcec S22gZUtasBI9SToOKvVJdHoE2otR3JTkZhTiGGmytTigOEgDnk41ROlHUqfeXzdLuOCYdYiD xjtaU2hxonAODyCCce/Hvq/06sU2sNKcpVQizkJOFKjPJcAPocE67tBzTHX2YTrsSMZTyEko YCwguH0yeB+uvUISFFYQAogZOOT+uvTRoDRo1DtW3TmKyKoymQ3J3KUQmU6G1FQwct7th/bv zoFddHX1Vr3nNpC7cdfiR1bEuuOqZcWfNQSpH5c5A9cZzzrtp/xF2rLjqVIp9WYdSMlCWEuA /YhX/HGmDX7ToV0MpauClsTgjOxTicKRnvhQwR+h160C3KTa9LTT6DBRDiglWxBJKifMqJJJ 9ydFFAuOm3LT0zKU6txsgEpW0ptScjsQoDUto0aINGjRoDRo1FV+fPptFkTKPS1VWW0AUQ0v BoufUAcKIIGBk++MaCV0a5Ke/JlU2O9OiGFJcbCnI/iBfhKI5TuHBx6jXXoDRo0aA0aNGgNG jRoDRo0aCr1G5a3FuVmnQrQnzIilJSueJDSG0g91AE5IHvg9+O2bRo0aCtXBb9TrNYo78WvP U2DAkJfkRGW8GUQchJWFDCfIpwQc/bUjVbiotD2is1eDTy4MoEqShsq+wURnUpqDrVn29cby Xa5R4c5xCdiXHmQVhOc43d8Zzx7nQSzEhqSwh6O4h1pxIUhxtQUlQPYgjuNe2q5b1jW9akp+ Rb9PMJb6driUvuKQRx/IpRSDwOQM6segNeEiOzMjOx5LSHmHklDjbiQpK0kYIIPcEa9VKShJ UshIHck41yVSc3S6XJnPAlEdpThSCAVYHCRnjJPA9zoFero9bFv3WiqfhMORQ1NKMo1CYpKY Shk70pP0qSQQMKPGARryS10ruvqPSl0qpRmqjTNoZjR2ktx5O0khIyjCyCeNp+3bVDvSh9Ve oM8TpdDmx6e+SY1P+YQEMpCQfqSSDk47qAJPA8hpSR5EiBNakRlrYkx3AttaeFIWk5B+4I0V vnRpXdLOrUW7KN4dyzqbAq6HwwhovBoycgbVJSo8kkkYGefTONNHRBo0aNBG1msxKDSX6jUX AhllBVtyApwgEhCASMqOMAeZ140Gv/jsUPik1Smgp3bKhH8JX2xk86lVISrG5IO05GR2Prr7 0Bo0aNAaNGjQGjRo0Bo0aNAkviRq0pih0SjxnPCaqUhxTyyvak+GEgJUfTLmf93TAti1mG+n FMoVZfRWWkx0lbxUVJWSd4KVZzgZASR5AaWXX2rSLhq9LsahQPn54UJi/C+pxCtqgEY8vpJU c+W06bdow10e0KHS3Wng4xAabXvGdikoTkKOeDnPHtoqu1+77e6U0pyJOqkyZKdSuRDhSX1v uEYwEBZBKUZGAVk+ffGNI2+OrVy3/bjsT8Lbh0lDyS+qOhS8nlSEqWeB+Unyzg+mtF3PYVBu 6fAm1mKp2RT17mVoXjIyDtUOyk5HY+/qdQ93dRbT6cJfjFtsVJTfiogRWNhdz2KlAbQPcnPf APbQZfsq5v7IXVFrXyzkoxtxSyiQWQokYG4gHI55Hnpr271yvO67rYo9Lg0OMqaooY+aDuGy Ek8qCue3pzwNUlynXB1puqq1Wj02BGfYZStxhpfh7xyE8n8yzjGeBwO2qM07JptQQ60pceVF dCkqHCm1pPH6gjRWx7Spd8w6m+/eNwwahGWjDcaLECPDVkYIXgH14OdXHVT6c3am9bIhVYqb MrBalob4CHU9xjyzwfsRr7d6j2exWn6U/cEJibHWW3W3l+GEqHcblYTnjHfRladGvlKkuJCk EKSoZBByCNfWg5KhUIlJgPTqlIbjxWUlbjrisJSNJ24fiSo0RSmrbpj9RUMjxpCvBb+4HKj+ oTq+dSbJcv61UUhqo/h6kyUP+J4e8L2hQ2kZH97P3A1nq7uht02tCVOYDVXipICjCSouIHqU Yzj3BPvjRTHs/wCIaBKiS13sWoTwd/0ZuFGcUCjHmSTzn7acVKqkOtUuPUaY+mREkoDjTiTw oH/h9tYmg2fclTWE0+gVKRk924iyB9zjA1q3pDbsy2emlPg1RLzUxSnHnWXTnwipRwkDyGMH HqTodXnRo0aINGjRoDRrmkT4kRSUypTLClflDjgST++lVdnxA0W3avKpkGmyKo9FVsU6l1Lb SleYCvqJA9cf/HQN7RrMj/Xu8bjrEWBQxTaL8w4lpK3cKAJPdS18AfprRdFRMRRooqcxqdK8 MFySy2EIdJ5yACeNBIaM6V3VSidRq5MjsWXUERKWWh4wakeA6XMnJKu+3GOAfXI1F9NOmN62 vc7lWrdyNFp/BlR0LXIVL443KUBgjP5hk8Y7HQOXRo0aA0aNGgNGjRoDRo14yH2osdx+U6hp ptJWtxxQSlKRySSewHroPbRqi0jqzalbuyXQolTZDjQQGZC1gNylH8yUE8Ejge+eM41etBnX rbdd0P0yTSa1ajcGkLmbIk5xwuKUtHIUCk7QVJzwR2J7kHCinXbcFTixYtQrM2RHiBIYaceJ Qjb+U47ZHqedNf4gbsolcUxS6fV3HZVNePixm2ctFRGCfEz+ZPbAyOT56SGjTW1l9arau0xI Tzy6dVnglHyz6CEuOHjCFjIPPYHBPppEX900rFA6goo8NBqCqs4p2CWx9SwVH6VehHme2Ofs 1bGoHzNuwXbpsinOojKZdpcuhBClqKeSpbiXck5CfPBOc51fKnWaubhjMUqznZLiSgKqUt1p pplCgCvBBUskDggDuPMaIpvTTodHtSdHrVxSEzao19TTDYyywrnnJGVKHGDxg+vB04dGjRHy olKCUp3EDIA89Rlvz59TorEyrUtVJlubt8NbwdLeFED6gADkAH2zjUNdFgx7tfJqldrbcbII hxZKGmRj2CMnPuSfTGpO2Lbi2pRU0yBIlPx0LKkfNveIpGcfSDjgZGcepOgm9GjRoDXypQQk qWQlI5JJxjX1rPPxI3VObnQLWaKmoamUzHlBX+vJUpKUn2G0n3J7cDQMu4usNm206WZNUTMk DIUzBAeUkg4IJBwD7E6r7XxHWY42S5HqzRH8qo6Dn9lnWW9GjUbetK9qLe1Ncm0B9x1tlfhu ocbKFNqxnBz7emddky5KHT3lsz6zT4zzYytt6UhCk8Z5BORxrPdkdM+oTFrx67aVxswkTmw8 iImQ4neD/eBTt3cef76XF2US5qZW3nbuiTGZkhwqXIkpJDp8yF9lD7aJG0qXVqfWoCZtJmMz IyyUpeZWFJJBweR7jXdnWIbXvq47OeUqgVNyO2s5WwoBbSz6lB4z799WKtdc76rDaW01JunI CcKEFoNlR9dxyoH7EDQjVjFFp0asyqszDabqEtCUPyAn63EpGACfsB+w9NSGsp9ML8vuffdL pUeuSZzMiQPHbnLLyfDHKzlWSPpBxgjnGtUpWledigrBIODnB9NEUqRF6kwlPuwqlQaokklt iRFcjkDyAUlR/r++qsOp9BluuUHq7QmqXUWlYLciN8wwpJ7KScKI+/bzz6ODWUeq93XQze0q m1afSZzEV8uRW24seQhhOeEkqQVBQxhSVf1GNFMK77o6UUW1JbVDZgOzZTC22RR0ht0EjGVO JwUjIBIJ5x2Os26scup12+JEWCzTI8mQ3kobptNbbWrOM58NIJHH2GpM9IL5RT5M16hOMMRm y64XXm0naASSAVZPA0V59NOoEywrlbkeI6umPqCZsZPO9P8AeAJxuHcH9Ox1L0+47IX1tbrr sSQigPuOOPtVBlL+HVpUNxT9X07iFeZB+2qe3UqOiznacqkFdXclB0VJTx/htgY2BGPM55Pr qHSkqUEpBJJwAB30Du6i9epj09uD0+lqiQWUlLkox07nj/sBQO1IHngHXDbHxFXDS2vBuOK1 WkZyHdwYdSPTKUlJ/YH3182p8PdYuC3U1Gp1A0WQ4o+HDkRCV7R2KvqBTn0x213R/hmrqpO2 XXqc2xn87aFrVj/CQB/XRMMW2uvFn11kCfJVRpOcFqWPpPuFjjH3xphQ6hDqTJep8tiU0DtL jDgWkH0yD7jSlR8NdrinobeqlVVKA5fQttKSf8BSePbOffVAubp1eXSVxys2zVpD1OSB4sqK fDUjJ7ON5ORnHPI9caDUmjSCsr4jGi03CvaKpC0jaahHTkK91tjt7lOftpwUm87crcETKZW4 b7OMk+MEqT/iSrBT+oGiJzRpd1/rhZVAkuxjOeqL7Stq0QGvEAP+MkJP6HSmun4ia/VEvxre iM0mMsFIeJLj4HqFcJScexx66By331UovT6XFi1WNMkvyWy4lMZCSEpBxklSh3PpnSLubr9d lbe2UhbdFipWSkRxucUPIKWr/oA1TKWuFWrobcveuSkRSsGRK+p91YzyAeffnnHodahpvSfp 9Jt5luNb7LsWQhLqXnPEDygQCDvJC0/bj7aL8ZNrFZqNfqjtRrMtyXLexvdcPJxwB6Aew1w6 1i50Esox5bcaNJjrkteGlzxfELP1A5RvBweMZ74Jxjvr2i9BrBYittPUp6UtIG552Y6FL++1 QH7AaFZI1ebR6i33BeiUe36ytSVYZYjyi2pCeMBILn5QPIZGndUPh1suY5viLqUAZ/IzICk/ 89Kj/XU6vpDaa59GmmI74tGaaaYAWAlwNklJcGMKOSSTxk99CrnGbdaistyXvHeShKXHdoTv UByrA4GTzjXRo0aINGjRoDRo0aA0aiaXUqlNmPIm0N+msJSC268+0suHPI2oUrH76ltAoOql Q6kruuPTbAZkphtxEPPOsNo+pxS1pwVr44CRwPUk+Wlx1BuzqRRqSu1rxlx31VKI3JcU22jx GmysjYVIAT+ZOD39jzrUuvAxWPnPmvBb+Y2+H4u0b9uc7c98Z5xorB8OI9PnMQ4qdz0h1LTa ScZUo4Ayfc60LR+gNYhMtokXzNjo2DczCStISrjIB38jGRnA8uPLTWnWlb1XiJTUqJAkbcqS Vx05SSdxIOMjJJPHmTrknWBbdZSn8UhPSgltLYS5NfICQBgY340KUt4dBKTQ+n0+p0udNmVO G38wpbhTscQnlQCQOPp57ntpV2Z07r19rk/gbTXhxdvivPr2IBPYZwcnGT9h9tavgdPraplJ lUqBBejwJefGjomvhC8gg8b+Mjg47+eu6iW1R7WgyItvwW4LDjinlobJIK9oGeSfIDjtoVVO l9s3faVtR6fXZcGSwghLUROUqjJKiVfxADvPP5cY/wBrTE0aNEGki4z1xpVfmsU5xqrQEuq+ XelGPhaM/Se6VA4xkeoP6u7RoEpZl3dU417ppF4UCRMiSXggyRGDbcYeakuITtUnHkTntyO2 nXrlmxWZkN2JJRvYkNqbcTkjckjBGRyOPTXBR7UpVBCfwtEplAGA0qc+tsf7illP9NBINsut vvLXIW6hwgobUlIDQxggEDJyeec68apVqfRKe5Oq0tmHFb/M68sJSPQff2136g7mtCh3hEaj XFB+cZYc8RtHjLbwrGM/QoZ/XQV63ertt3ZdKKFQhPkPLQpfzHy2GgEjJyScj0yRjJA8xqN6 1RbVYtRdXuaiPVCSEmLFejkpW0tQUU7lAjCQfUEZPY51abYsK2bSmPyLepSIbz7aUOLDi1kp BJx9SjjnHb0HpqVrdHgV+jSabV4yZUR9OHGlEjOORyOQQQDkc6DCOjWwf8h/TvGP7Oj/ANNk f9Zrxe6IdPU7Ntv4yof+GyP+s0Wqx8PdCrNNozs+Uk/h09sKYJnbwSFfysgYSe+SVZ7cau3U Dp2zf8ZhiTWahAbazlqOvLTvIIK0HgkY4OvqD0utSBTxEgxJ0aMpXillmrS0IK8fmwHcZ99d lfsO3blhxIldiPzWYaFBkOzX8jOMlSgvKjwOVEnQZ2vToXcVtPeJRv8As5DIJywjDyPu3kk+ xTnt5aq9sWYqv1OZCqNVg0BUMYcVVFFr6842c9lZHY4Psca0weiPT1ahvoBVtASMzpBwB2H+ s1K0fptaluxJkej0tUdmYkCQ0ZTy0uAZxkKWR5nQrLVf6a3LbNJcrEluM/T2HUoMuFKQ6kEn APByBnAyQOSNXToxf1nWbT5iq4JceqPOYVJSFuIcb4wNo4BBB7jPPfyGgU2hbzdFm0pijQ2I EwKTIjsNBtLmfXbjn0PceWNVtXRLp7s/7nU/+lv/APz6FRNO692xVbth0WGzK8CUsNJnOgIQ FnhI298E4GeO/bX0v4fLIcqa5a01EoWcmN81/DB++N3/ADtSqOiPT1txK0W/hSexE2Rx/wC0 1fB20EDbVlW9aDTyLdpjcMP48VQUpal47ZUok49u2pl9Adb8FbIeadyhxKsY2kHOQe48se+v fRojDt7UVNu3zWKS0goaiy1paSfJvOUf80jUh0sREc6qW8moAFkzE4BGcr52f8/brT9b6VWZ cVYkVWsUVMia8U+I6JDqN2AAOErA7AeWuT/Ij09QUqTb+0pIwRNkDH/tNFq6omxXZjkRuSyu Q0AVspcBWgHsSnuNJTrXXbwpV2wJFqGtx40SN/pDzDLioylEk88bFEJ75/6NMSldMLRt+sIr NJpa2Kg0FbXzMfWeQQchSyDwfMHVw0RB2rcce6rbjVeG1KaZfTwJLPhKOO5xkjB9QSPfUhUa bDq1Peg1KK1JivDDjLqdyVDOeR9wDrs0aDJ3WCt2fKmt0S0qA1Bfpb62X5jTaWkuYykpCR+b kZ3K54PrnSx1r+b0hsarVydMnUJK3nngtakSXmwVKGScJWAMnngajX+jFgoQkpoAGVKH/wCL f8j/AI9FrKWjWpoHRyxHo6VOULcoqIz82/2xn+/qfo3SuyaLU3pEC34/iIT9BkLW+E/YOKUA ffRar3STp/aC7RpNyN0Vxc95Bc8SevxFJUFFOUp4TjIyk4zgjnOm3r5SlKMIQAlIHAHlr60Z GjRo0Bo0aNAaNGjQGjRo0Bo0aNAaNGjQf//Z /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAgUDRAMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAgMBAQEA AAAAAAAAAAAABgcEBQgDAgH/xABPEAABAwMDAgUCAgcGAwUECQUBAgMEAAURBhIhBzETIkFR YRRxMoEIFSNCUpGhFjNiscHRFyRDJXKCkuE3U3TxNDZjdZOisrPwNThWhLT/xAAWAQEBAQAA AAAAAAAAAAAAAAAAAQL/xAAWEQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAARH/2gAMAwEAAhEDEQA/AOka UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUrFjTYs1LpiSWZAZ cUy4WnAvYtPdJx2UPUdxQZVKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKV5PPNR2y4+4hpA7qWoAD8zQe tK0UvWmm4KVGTe4SdoJIDwUf6VqT1Y0UI/jfrxoo+Eqz/LFBM6VH2NcaYlRw61foGwjPmfSk /wAjXnI6g6TjLCXb/Byf4XQrH8qCSUrX2u9229R/HtM5iW3jJLLgVj7+1bCgUpSgUpSgUpSg UpSgVDOouqb/AKUtjE3T1iTdmwHFy1KUQGEIAO44/P8AlUzrR62/9n+of/uuT/8AtKoIT086 m3vVilzr7ZY1qsYZWpNyL2Gy4lYTtyo49VfyqxLddrdeI5kWmfFnM5wXIryXUg+2UkiqBtN5 t1u/R80/CuVnReFz7k41HiuvllveHFEKWoegyOPnmsnpmf7Mda9QQ5aYFrjt20uSo8F9S4zS kls/iVzkbjx6FRHxRV1HV2nAcHUFrB/+Nb/3r2nX+z2oNm6XaFC8UAt/USUN789sZIzXJ6tO 2xfQxzUq4v8A2qu9/Th/xF8NeHnbtzt755xn5qxdYyLfqTVTloY03b5s212NpUudc5q2ktMh AcwhKT3Hi/i5OT7DkLvl3i2wY7UidcYsZh7+7deeShK+M8EnB4r8kXq1Q4rUqVcojEd8Asuu vpShwEZ8pJweOeK5clKcuXQzS8WS6soF9dYQc5KEFOcD81GsHUVymXzRcCxv7kuaRiPGUPQq VKQykfklSf60MdYsXe2yZQix7hFckKQHEsofSpZQRkKCQc4IIOfmvpu7W95UkNTorhhkiTte SfAxn8fPl7Hv7GqKvridGXXptrjaRGXa2Ic0pHp4IwT7natX/kFRS6RJkXo/bp89xxhvVN8X JuDyRg7BkIB9xnesD7UHS8fU9gltlyLfba8gKKSpuW2oAj0yDSoUxoDpfCjtobVDZQtAcQf1 kr9oCOF8q9cenFKIsylKUClK8nnkR2HHnlBDbaStaj6ADJNBCepHUiNoaEzHjMfX3uadsOEM 85ONysc4zwAOSeB6kZ+h7HeLbCeuGqbk9OvFw2rkI3/sYwGdrTaBwAMnJHc1TfS7f1H63XDV V1SVtQkmQy2o5DZztZT/AOFOT905q1erGtl6G0S7MiFP6wlL+ni7hnaogkrx67QCfbOPeipu Xmw6Gi4jxCMhG4ZI+1fCXmZHitNupUpHlcCF+ZBI9cdjXOerdPQNO9EYV9uYck6rvD7MgXF1 xRfbUr9pgHOQAgYPyc+2LQ6JWD9R9MYLrqT9TcyZzyj3Vv8Awc/9wJP5miI9oHVNx031NuXT rUU52c2lxS7bLkL3OYKfECFKPfKDn4II9Ri465t6kO+F+k3Zlw+XkyYAWB6q3p4/8pFdJUH7 SlKBSlKBSlKBVa9XOo9z6fos/wCqYUaWq4LdSoPhRxt2YxtI77qsqqd62tpd1l07bcSFIXdS lST2ILjHFBtLl1VcidFYWsY8Zhc6YpDSI6t3h+LvKVjvnACFkc+grZdMNeSdbaNk3u7tRYRY krZV4RIQEJQlW4lROPxH+VUrp6LKlaxtnTmQhSo1lvsqY4VfhU22kFI+x2L/APxBWAzJlsfo 1qbjqWiPI1J4cooPdHgpUAfjclJ+4FFdOwtUWG5sPvW+92+U1GSVvrZlIWlpI7qUQeBweTxW M3rrSTjiW2tUWZa1kJSlNwaJUT2AG6qWutj0va+rWkoOhlNOxrkwWLgzHklxLrCxtUVHJ5Ug qJ7dgfmsnTOiNOq/SD1HaBamlQrdDQ/EjlxYDbmGSDnOe6j3z3oLslalsUG4ot028wI81WNs Z2ShLhz28pOea9pN3tkKazDmXGLHlPpKmmHXkpW4BySlJOSBg9q5hsds01d+lWrr1ql9tWp0 SlqbW8+UuhWElOE553LKweP8s1lXVxu6O9Mf7WyVtRn4fhSnVOlGWfFKRuXwQFIwCc9ieaGO j42orNNgyJ0O7wJESLnx5DUlCm2sDJ3KBwnA55r8c1JZGbS3dXbzb0W51W1uYqUgMrOSMBec E8H19DXPDDFvtWt+ots0k4ldj/s/IUUtOFbaVBtB4Vk5wtSwOfU1ortL1eroVaY0y3wUaYTJ zGlIV+3Wve5wob+2Sv8AdHYUMdRXLU9isy203e82+Cp0bm0yJSGysH1AJ5HzWTIu1uiW8T5k +LHhkAiQ68lLZB7eYnFUbrqfC1Bq+daWNP2h6Va7S2qVcLvJW3tbCAvDYSRgjxe/OT8AZhsl p+X0I09dJjyH4dpuzzSoTzpT46VlKgkY9sL9sBRxQdOWzU1ivMhTFmvdvuDyE71NxZSHVJTk DJCSTjJHPzW2qgOjqA31tv4TYxYE/qtJFuDnieACWT+LAznO786v+iFKUoFKUoIFeNdzrb1m suj2osdcO4wzIceVu8RJ/a8DnGP2Y9PU1+ad13OvPVe/6WfisNxbW1vaeRu3rOUDnJx+8ewq Jazlx4P6UOlZM2Q1HYRazvdeWEJT/wDSRyTwOTWmtt4Qjqz1Hl2iayuS7aH1QVtOA+K4lCVD YR+Ijbnj2oq72dR2WRd1Wpi7wHLijIVERJQXRjuNmc8Y59q9mLvbZVxfgRbjFemRhl6M28lT jQ/xJByO471y5pixXm66UtM3T1otbUyJcQ8Lsq4obkuObyA2pKlDGSU4Hrx7nMtZl6uidedY K0Lb4E6UoJD6JisJSjCOR5085oLm/tppVMdMlWpLQI61KbQ6Z7WxSkgFSQd2CQFJJHpuHvRr WulnWXXmtSWhbLIBdWme0UtgnAKju4ySBz61Q+gtO2q9fo9akmXSGmQ/bZE16I4pSh4S/pmT kYPPKR39qO6dtML9F/8AXUWIlu5TtiJEgKVlwCUQBjOP3R2HpQdCM3+0Sbn+r411hOzdoc+m RIQpwpIyDtBzjHOfavKVqrT8G5C3zb5bo80kJEd2WhLmT2G0nPNc53OHp61/8Orpo+WHb/Kd ZXM2SC4txwlGd4ydp3lScY5GRzivrXtwh6na1XcoFgs8VqFMDLs6VIX9a65u2gtpzjnb2xgD PzgY6Qud9tNkCFXq6Qrcl3IbMuQhoLI743EZ7isZjV2m5bD78XUNrfZipC33G5jaktJJwCoh WEjPvVKajejakh9I7VclomuSA0ZjJc8xbUGhlWDkZAVz64Naf9XRLSerMC3shiLHZbbaaBJC Uh3gc80HS0WXHnRG5MOQ1Ijup3NusrC0LHuCOCKxWb9aJImmPdYTot4P1nhyEK+mxnPiYPkx tV3x2PtVC6T1/qnScXR8GbIs9wtFz8NhqPHUTIYQVJT5+2Feb5BxitXBlatj3DqcjTFvgyre 5Jki5uSVYW03l7lHnHO0r9D2FDHRR1LY0WlF1VebeLctRSiYZSPCUckYC84JyCO/pXtBvNtu cD6623CLLiDOX2HkrQMd8qBwMetc92y8Q2ekGh7G/ZYd3lXKdJMZM95TbDKg8pG5WCM/3nb7 nvisTTNqlzY3UmwRpMC3p+mQ6tMR1Ritqbc3KCVHJ24Ck/n8UHQLOs9MSZaIkbUdpekuLDaG W5zSlqUTgJCQrJOeMVva5F00pp3UvTx2Np9NrBnNoM0PFf6wUl5AUvBHlwcj1HPHauuqI/aU pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUqA9ZNVPaT6cy34ThamTFiIwtJwUFQJUofISlWD6HFBpb5r256v1m vRXT98MJaz+s7yBu+nQDhQb+fTd7njGN1bPXGppOgtOWqwaYZkXO+zR9NAQ8ovOYSPM6snvj I74HPsCK1v6P2m27R07F0WgCVd3VOqURyG0kpQP6KV/4qhXUHWF0/wCN0y36dAF0UyxaIUhQ z9P4hCnFJHoole3d6DPxRWSx0x6t6id8XUOrHIDbn940Zy1FOe+G2/J+WRU7vOhHbF0eXZ9L T5UabbU/WNSGllC5DyCVq3Y7hRzgHgeX2qr+oLb/AE16k6fNhuc96UY7Tstb8lbhlKLikkqB J4UARjtXST7jbUZxx7+7QgqXn2A5oIZ0p12NeaPRLkhCbjGV4ExCeAVYyFgegUOfvkelTmuc f0Y3XRfr80n+6VGaUr/vBRA/oVV0dRClKUClKUClKiurOoWn9HsKNzleJIA8sVgb3FH0GPT8 6CU1H79rawaZaWq7XFttSMZbT5l8/Aqt7p1Jv+rIwh6ctkm0srUPFlr5cCPZI9DWM1oP9XxT c5rq50rkh17lWfnNFSC59XnJLSRpS0PSdygPGlJKEgfbvWvkv6+1CQh+au2MKwR9IkJJ+M1+ aZucRy7fQOtjeruFHHarCRgpBScj0xQVLM05ryM466jU1yQ0FYQA7lRFaqRozVV2lheobjPl JHCUPOnAT9hVq3m/x7fcWI0gjYo5VnuPatrGdbktJkIyorGMkUFATdENWe6NOOxyYu4leMlQ HyParBs/T+0XGAl3wWwjGAMZ+xqS6ntC50Vx1rGQjGAnmo1pbVCLeUwJSfDSlR/H+JX50Grv fSK3pcUuJFQtahlJAPB+1QCXox2JIkpfjBCGxu3j94e2Peuk48pmS2HGHAoY/Mfesedaok9l aXY6CpQ4VjBBoOXV3iTpS4/UaVnOwllPmUyvGfgj1qS2rrXroP4MluWpSNiUOMA4/wAXHrWf q7QzJ1cw2y0gNKO1xYOOfepzYemsSFHDi0NpcIykgZI/Ogjo111NdbMhiTEPiIBLRijyH4+T X6z1x1baZCWb5ZI0nacueHlCsf5Zq14tsjRoqWQ0khPPPPNRXWVkioiuyUR0JUocqA5P3oPf T3XbS16Phz1O2l3jiSMpJ+4qw4VxhXJgPW+WzJbUMhTSwof0qhrXoi36kYKkISlwpOSBz9xU fvGj9QaHkm4aany2S2MktqIz78diKDqSlUl0767ouMhmz6wbTGmFXhomJ4Qv23D0NXWCFJBS QQeQR60R9UpSgVrp4t9wakWWa82pUthbbjHiYWptQIOPXsTzWh1vrePpiKY8cpeuTqf2beeG x/Er/b1qKaA0tcbreUapvTjgwsuNFf43Ve/wmglL/TDSknR7OmHYCjbWHS8ynxlb21kklQVn PqfisNvo5opiO+zHtrjKZEX6R0okLBUjcF8899yQc/HtU9pQRF/pnpd/R7GmFwFC1MO+MhpL ygrfz5irOSfMa8rv0t0lfb5FutztgdkxkoQP2iglwIGEhYzhWAB9xwcipnSghSelGk0WSLaB Be+jiSzMZR9QvKXSAM5znHHbtXpI6XaUkqvRdgKze1BU4h9Y3kOBzjny+YA8VMaUFMdVrTe7 zEtWgNN6Yeet7aWFt3RZUW44RlG0qIwCE4ySSSCeM1ZLukLPL0gxpq4w0S7azHbYDa8jhAAB BHIPHcHNb6lBXcfoboWO2UJtr6wVE5Mtzj470qxKUClKUCtffork/TdyiMf3j8R1pGPdSCB/ nWwpQUD+jCUJTqZtQ2vBUbIPfH7X/Wsz9I6y3i7M2By1wZExhlbyHBHaU4UrXs25A99pA/8A Wt9D0RddH9Yze9ORvqbJe9ybgylYSYqz5t+D3TuGRj3UMdqtOiuYup9s1zqKx6cl3KxSGU7F ss22G0t0xwAjCnMDIWvnA9AjHfNX1piXLY0k2/fLc3ZWorPkYMgOFphCBguEABJwCcDOBjnO akdQDXdl1HrSX/ZmD/2TYVJSufclKClyRn+5bSDn05Jx/LhQVl05t8jqR1suOtZDS022FILr al+qgNrKPuEgKPtge4ro2tVp/T1t0tY49pszAYisDAHdSj6qUfUn1NbWiFKUoFKUoNbfLvFs Fhm3aerbHhsqdXjucDsPkngfJrz0zeTqHTMG7mI5DE1oPIZdUCpKT+Ekj3GD+dQP9IKQ4jpk iM2opEy4MsLPoB5lc/GUCvLqxNvNsnaNsOl7s7aTcZRiFxoZASPDSCR6gbu1Ba1aW9aVs2oZ 1ul3mH9S/a3vGiL8VaPCXlJzhJAPKU8HPaqasmpdVQbf1Hh3LUEmbJscfbHkkAbVhSwVJHpn ArQ2HqBqVd10wIWsZc6bcJKW5kKdHShhtJWBgOK4Vke3PtzRV/RtGWCLqqTqJi3JRdpjZbek BxZ3JIAPlJ2g+UcgA/zNeMDQWmrZpmTp+Jam02uUsuPRnHFuBSiAM5USQfKnGDwRkVWFx6lX XTuu9ctPzXZCIrSGrVCVyPHWUhISPXGSSPYGo3H15rBro/eZ8m9Sv1lFvLUYPFQKkJ2HcnPb GRQXXprptpTR81cyx2pLMlQKQ844pxSAfRJUTj8uTWziaUs0HVEvUUaHsu01sNSJBdWd6Rtw NpO0fgT2A7VXT0bUOldDzbhqjqStlM5thMaUuHvVHUVblBKASVKKcjjGO/GKjmjtSalu+prl o+FqybJamQvHhXObEU29HWFJUTtUckFO4d8diMcigs259JtFXi+Ku8+xtqlLX4jmxxaEOq75 UgEAnPJ459c1G+oGi5F96maSLdm+qscZlTEsJQA22g5G0j0GPbtUc0BL1pcNT3125awkvwtM SymTHU3n6xKS5kD+HPh/Peosnq3fFMK1K5rApuaZg26eEVXgKj5GRvxtz/XAznNBfVo6b6Us VpuFttlpDUa5NlqWC8tSnUEEbd5VuAwT2I/nXpI6faYl6UjaZkWzfaIrniMxvqHRtVlRzuCt x5UrufWoDqy46m1F1cgWDTGpn7NGk2dEzKUb05ys9vcjHr6VCf8AiDqz/gV+uP17K/WH9pPp fqNw3eF9Nu2du27mgu279M9J32+sXe52hD8xkJQFFxQSsJGE7kg4Vge/tivlPS7R6bZEtv6n zChSDKYYVKeKUuHGVHK/N2HByO/ua0tp6vWTUYnWqIzcrbdW4TjzSJ7CWyspQVZThR5AGecc Cqsb62TR0pdtq7rcTqgyNyJm1OA3vBxuz/DkdqDoOJpSzQdUS9RRoey7TWw1IkF1Z3pG3A2k 7R+BPYDtW6ql9ZaieXadOMq13Ms0yRbGnlxYMJUh+QtSQfEVtwUjg+vPOBUcV1R1e/0PFwZl KTPYu/6vk3ENAqDXh7gojHByQnOPQepoOgbhIciW2TJYjrkOMtKcSwg4U4QM7R8ntWr0fqiH rLTEa825Km239wU0sjc2pJwUnH2/kRVS9OdVXWX1ebs41m/qa1/RLcLqmS0krx22nnj3qQdF z9Lftd2pr/6PEvSy3j8IypacD8kCgtmlKURFNS9OdK6wuTc/UVr+tktshlC/qHW8IBKgMIUB 3UefmobG6Rtaf6wWS9aVt7USyxWF/VJVJWtRdKXE5AWSeykeuKt2lBCEdJNEtahRembIlqY2 8H0eG84lCXAdwUEBWBz6Yx8VA5HVPSFl1tdZ2ktLXG73WSotSpjLitjxSR+EZVxx3CR2q4b+ pxGm7kpj+9TEdKMe+w4rnHSkzWsHpK7qLTF2j2222VwoMJDCVKlK3AuOLJBz+MAD2TgYxyVe emNHWCFoZVqhWZUCBdmvGlwlvuqIU42lK0lSjuBwAOMdvStD1I0Z4fRp/TWjra4tLbjfgRW1 qWoDxQtXKiSe5PJqM3XX2pNZXXSOndMTk2R+9W8TJcpCNxQcL3JTnnA8JR4OTkcjmsVnW2q7 Nb9c6Zu92My42SJ9REuSEhK8bkg59+FpPPI5GTxQT3SXS/TNqNrvarKhi9Nxmi4pS1EId2AK VsztCs55x35717y+kuip16l3SVZEOSZe/wAb9qtKVFX4lBIUACcnke+e9VLL1X1Ds2jNO68k 35L0J11MdVu28LSNw3LP7xX4aiT3G4Y+JRdL5qrXvVC4ab0tfjYLfa4yXlPIa3LeWQk89j3X jGcYTnmgnkHptpS23yLd4lrKZkJlLEZan3FhtKU7RgKURkDjJr2c6e6YedvDjls3LvYAuB+o d/bYO7+Ly8/w4qtbDqzUGqum10TddSuWaZp+aUz7lFjhxbzASrgJGPNu9RjhPzXn0y1je51l 1qX767drdbI7jkKZIwl/ISshW0kqAIAPPAI49aCf2jpNoiw3Vm5WuxIalx1bmnFyHXNivQgL WRke+OK2kLROnrcL0mHby2L6VG4/t3D4+7dnury/jV+HHf7VQcXUmuYts0ffJWrpb8e/TlNG KUgbEoeCDk+ufyqWdUtSSouo57dp17Nhy4bAcbtMCCpxKCEZPiuJ4GT75xkZoLAm9LtITtNQ 7C/aR9BBWtyMgPub2io5VhZVuwSeQTjt7Cvpjpdo+LHnsRrP4LVwYRHkpakvJDjaMYHC+Pwj JGCec5yc+vTTUUrVXTm03i47TKkNrS6pIwFKQ4pBVgds7c/nUroiMHp7pfNlP6rANiObfh9z 9gdwVn8Xm5APmzUnpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVTP6SsV13Q1tkoyW2LgAsAdtzasE/mMfn VzVqdSWGFqjTk2zXEZjy2ygkd0HulQ+QQCPtQarpmWj0u054WCn9XtA4/i2+b+uaqvUmmJ2l v0gI+rZVtmzbG+946nobCni0vwinCgkZGF4PyO3Oan/Siz6h0xY5em9RR0li3PkQZqFgpkNr JUQB3GCT3/ix6VP6Koa3aOvfUrq0dX362SLXYoriDFYmI2OvJb/AnYeQCfMSeOSBmp51g1S3 pbpxcFJc2y56DDjJBwcrGFKH2Tk598e9TpZKUFSUlRAyEjGT8c1WUTQ9x1vqtnU/UBkMRYv/ APTbHuCw0M53PEcFRwCUj4B4GKDy6CaNd03o125XBstS7upLuxQwUMpB2Aj0J3KV9iKtalKI UpSgVodQazsGmG1KvVyZjrAyGc5cV9kjmtFqzqAxBfftFkSqXdAkpWUfhj5/eJ9ftULtvTp2 6OOXHUjzk+W8dxec4OPigxdV9ZJOo3TZdIJeiBxZC5hGFqb/AMI7g1tdNdPYSkpnyVKeeUQp TroypR9+ahdxtMLTGsIriApCdxBOeCSeAKuy0ym5VtaU2rdhOD8UV9xrbFiKSWGkox7evya9 H2G3I6m1I3JI7Cvah7Ggq76b6HXKHQUtIVuSSB/SrNjkGOjbkjHrVQdSnVxbhFlNPcl0ZQnt 3qztPzTPtbLxJUFIBCvfigr/AKrSvpLhElpbUfBXhR9AMcVKNEaj/W1sa3rSUbfKSrn869dd 2iPcrA6XG97iEEJAOM571QMbULml7g2mDIkKjtqyppScKSf9RQdSLG9spGDuGOaq7qNpRCWP qYnCwCpO3uFVsNI9So94jgPOlx3PPl82PtW11M4LzBbajJUrerA2nt80FT6G11dYN4TBmu+I nfhRV3J+9X9BlpmxEOoKckchJziqlX0vbZguS3VLQ8rJQsKwSqml9ZO2y6JtszLakDHn5z80 Fj3GxCfdmpG1KEoOSrHJPvW7HArGgzmZ8cOR3Eucc7T2NZNAqCdSL2iHZ1tLJGP3Uq5UT2qa yZTcOKp6SpKEpGTzVG6jlnWmp0xm0qUzHf8AO6eyvigl3S976Wz/APMtFBcWpeSSd3yP9qnT j1vusdTRUh3IPl9RUbtmnVWvTpbMg+HsOzd3SPvUV0JcHIuoZkRbqlNsuAJTzkhR4waCHdUt NxrdKMphr6dwEeUD8XyfatFp+/a1ZSpNjus732+IVDj0GatvqvDhqtUl94ALA4C1clXxWs6Q xGJlpKSoAhZJI4INB+6O6/Tojxh68iEpACUyWW9qkkcHen/UVY2pupdsg2Vl6xSGZ0iY3vYU k5QlJ/eV/tVe6/05p6MtbK2kuznjuWlBxtHuo+59qiU5dw00zCnRrOl2M0pLhbeQQ2tI9MfP vQWborQ8jUEv9f6m3uMuK8RDbv4pB/iV/h+PWrbSkISEoASkDAAGABUY0Nrq1a2sqJVv/YPJ GHYiyApoj/MfNSqiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoIR1d029q jppcokRJXKYSJTKAMlakclIHuU7gPkiqrmMap6kdS7RJt0t61LiWtuVHekxiUR3tqQ6kZH4t 2e/tXRdKDnGJobVUTqLeNOTbr9T/AGitrjkucmOQ0twhRTu44IOTgY71IU9FdSz7fZrPe9UR V2e1O+I00xEw4BnJAVwcnnknjPY1dlKCrm+j5d6xO6yuE1l6J4/1DUQIO4OBICST24I3fcCt WvoncF6Gu9h/W8XxZ90TOS74atqEgEbSPfmrmpQQPqBoB7WWjYNsizkxJlvdbeZdWklClJSU 4I9uc557VrdM9OL9b+orWrtQ6gbucpURTL4DOzzHgBAGAEgY9OTk+tbzV2vP7K6p03Zjbvqh fZBY8fx9ngeZCc42nd+PPcdq1Ns6uRLinUdy/Vqm9PWMFP60D24yl5ACUN7R3993qnOM8FZ2 itAvaXvWqZk2WzKav0svpaQkjw0lThKTnvw5/So/aemusdKSHLdpTVzMXT7sjxgw/GC3mgSM pSSD3HGcj34JrytXXB564W06g0rMtNpuznhw7gp3elWTgEjaOOc5B4Hv3r3u/WeTC1Pe7Bbd KS7nOtiv2YjPFXipH4lqAR5AMj3ySBQbWwaBucTqldNY3y7NzfHS4zBYSjBZaKspBPA8qRt4 znOc1Fv+Bdy/4W/2V/XEbx/1z+svH8NW3b4Ph7cd855qU2nqc9qTQCb/AKa09IuM76n6Vy2p eALa8ZJK8Y24IOSB39K9dD9RX9S3646evllcsl5tyA65GLviBaDjkHA/iT753Ag0GktHSm+u 6rXqPV2pEXSe3BciRfDjhtKdzakZOMDAC1cAck5zRro7JR0ee0eZ8QzXJPjCZ4RwBvCse/YY q2aURU9x6W35rUVrvOmNRtW2WzbWrdLW4x4nlSkJKmwcjJwODjkd+axWOj96g9OrlpSBfI6E XG4/UuyFtqKiztSNh+SUgk/cetWfqBmU/p6e1bnVNSlMK8Jae4OPSoP0o1G/Lbl2m4PuOutf tWS6rKtvZScn2P8AnRXnE6cxtHa3/tbCcaatVutZYMRlk+KvY3gq4/Eo4+5Ne3RiyzYemJ95 uzSmJl+nOTVMrSQW0knAOffk/YirJpRClKUClKUHwtCXEKQtIUlQwQRwRVLO9D79GYm2Gy6t +k0tPf8AGeiLY3OJ5HAPr2HORnAyKt67XFq0WmTPkHDcdsrPz7D+dVz0vkXa76iuV0lynlxy nC0KUSkrUcgAemBQe+p+lK5Jsc7R10NnuthjJixXnE70rbAIAV88q5wc7iCK0F26eydK9ONZ Xq/XU3a93SL/AMxI2bUpSFA4A9fT0HYAAY5uyseZDjT4jkWbHaksOp2rZeQFoWPYpPBoKC0p 0nvGrNIab+u1KpWmcCWbcpB3NqJO5KSOMHKsE9tx4PrNtU9Mr07rN3VGhdQJs0+WyGJaHGty FpACcjg44SnjHcZyKseHDjQIjcWFHajMNJ2oZZQEIQPYJHArIoKwtXTW+6T0ciDpDUbbF4cl mVMlyWAtEglONmDnAHBzyc5PrUJ1doDUeldKahv8m7KuN6vZRGkIgxtqfDWrLgwBznAHAHGf euhaUHM+rOm+srLoS23F6+onx7OW1wYLEU72StSeRgc4OCc57VMG+luo582dcbfqZMKHqSC2 bm0uOC8pRbG5IOOASVcjGAojBxVz0oqNdP8ATD+jtDQLDKkNyXIniZdbSQFbnFL7H/vYqTUp RClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUH5VY9QepDcVR09peQl+7vK8N1bXm+nB 78/xf5Vt+qOrV6X0mv6FxabjNJZi7E5IV6n4xVXdLdHyY92XPupUZqyVkrwSc85+9FTnSuim rUyh2TlbziQXFlWVLPfk1MEpCU4SMD2okYSB7V+0FK9W3HWZja1NhIS4koKc+bHr+VSaxalN vsrTri21KLWdpOMj/evnq/Zjc7RGdbBLrCichWNoxUV0WE3Sw/TlO4tDafEPrQWlp3UrV8ih TSVKXz2Fb4d8HvUS0jpw2loeH+zCeQQrdknvUtoKH6vtzWboktLUqOlW8p242fNSzpprOJLt TERwhKkpIJzkj/vVJNaWSHcLa4/Kaa3JSQpShysY7VzkzMmaZuEhiO6ptt3OCn1FBevUTWES 22tTfiJ54KVfvHuMVU+nrA9rG5Oz3CEpJ8qdv4z/ALVp4dsu2qJTSCZDjCT+JaSavfSGmU2G 1NpdSk7BnKuMfnQVhfdATrO4iVaWy2vBKVDI3fat5o/X/wBMhMK5xmmpTKthWSfMfWrjcjNz YaUSEggp4x6VVPULQzP07jsWMS6QCnacY+aCzINzgXSOUsuIcGMqwcgfNQXVGmDMdTJheV3I QSgYITnn71Vlgul/0tcm23UFbOMhCuw57mp9K6hw22GUy1pEhHACM8Z9ftQTKxCJpm3YfcUV bRk5rVXHqzbIzq22nElSCR39PeoVeL/J1Phm270lKfM6geXA9cVrbB04fmIW68HC45+BQGeD 64oMnVXVNy4xSzHJO4ZQQrO2v3pI3Kn3R92QStbis+cfzNSCH0ZZSE+TatPJWr1rxdlRtE8M tYCXAFYXgn3xn0oLbuAbTa1BaglITxmq30Nb1o1NP2qSsKdKwQk/h+59q2z+so0jTq5S3N+5 GfDHBQK1PTG8m4zngjzgKICicYyaCYaxsbN0sziHY4kbhjzD8PzVTabnSNMCY1ECQPEPhZHC fnFWXrnVjVvYctcIh2Y4MOH0aB/1qF6PtiLtc/GdQp1llQ83cKVn+tBIdH6OcnvC86gSpaVq 8Rtpzu6f4lfHxUxv8CPLtjpeaSranGCnIx9qz5MtqGyHJKtqchOah2stXRotvU3GkJTuyneD nJ+1BUd3kSdI6rauWm5YZlkkLSgdx7EVcmgusVu1K83ar0gW679glR/ZvH/Cff4NVlpPScnU d5dnyFq8rgyFII3D862uv9CuQ4yZ9tR4UuOdzbrHCsjtQdDUqrulXVVnVbTVju6FM3thrCzj CXwn94ex+KtGiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoKi6 u6cmai1vodtq3zZUJMlaJjsZpZDLaltAlS0jycA8nHY1GbZpHUrej9V9M5FtkqbQv6m1XH6d SWJG1aV7C5jblQAxk8EqBPAroKlBzlIjat17ZdLaLf0jPtSLQ40mXPkIUhva2jZkEpH7uTgE 5OMe9fca+3nTfW3Wtzsen3b7ty06ywT4jeSkpUAASU5TggD/ACroqovZNDw7FrK86ijyZDkm 748Vpe3YjBz5cDP86Ko1GidW2npJFUu2XBbc28GVcrZECkPGPtCQkpHIzhWRjjKSRxUl6U6d l2vq9cp7WlZ+n7RJtahGakJcUEZW0cKcVnznapW3OR29KvWlB+0pSiFUreUK0R1URNaBTFec 8YAdi2vhY/I5q6qgXVayfrDTSbg0nLsFW5WB3bPCv9DQTpC0uNpWghSVAEEeor7qH9Nb3+t9 ItNOq3SIR8BfuQPwn+X+VTCgUpSgUpXk883HZcedUEttpKlKPoByaCtur18KI0Wxx1ZW8fGe A/hB8o/M/wCVS7RdjFg0tFirTh9Y8V8/41c/07flVaadZXrjqa5cZCSqM0vx1A9ghPDaf8qu ugUpSgUpSg0uq7+zpbSlxvchBcRDZKwgHG9XZKc+mVEDPzVT2H/jDrCzI1LC1DBtrUlRXFgr YSEqQCf8CsA+m4kn3HFWJ1PsUnUvTW82yCkrkuNJW0gd1qQtKwkfJ24Hyar3QvWvTVj0LDtW ovq4dxtjX0rkcRlKK9nAI9AcYyFY5zRU2vnVzSGnL4q03O4rMpohL/gsqcSyT/EQPnkDOK2s vXVkh6mtdicfcXLurQdiltG5C0HODu/8Jrnkpftep9aWS+arb02i4SFqfTJtv1P1zalLIUFA Ep4VkYx+LI5Fba/2Od/bbp3Z7Pey1KNoQmNckskFKcuFKthOR5cDGaC84WtrLO1JdLGy+tEu 1I8SUXEbUITxzuPHrWq0/wBWNKan1EbLZpjr8natSVlhSW1BIySFH498VTltsl7F/wCpVoXN cut2/Ve1b6UYVIO5BICfcpyMVv8AQupNPXXpOvSNjT4OqHLdKaSx9MoLW5sWSrxMY5HHfPpj ignaOtWhnL2LYm8DeV+GHy0oMlXb8eMY+e3zWffepmmNN3mTa7zMXHkRowkry2SkpJAASR3U SRwK5/d1Bp17oRG0qzDUdTicQWRGPib/ABSd27HqkhGO/pit7cZkDS/W6xSNYtlxmBZ4yJSi 2XQ254GzeoAHICj/ADINBb7PVPS0nR0rU0eY45b4jiW3wlk+I2pSgACjvzuHPas246/slqYs T8xbwRfygQtrROdwSRu9vxiueUpTM0F1LvFqYVHskufGEVBTtSf+Z3AAdhhKhx6bhWbdrDfr UrpxLvOoV3SJMkRlRIqm9oip/ZHaDnnggflQXNqLq5pHS2oXLLd5j6JbOzxgiOpSW9yQoZOO eFA8Z/nWZqHqXpXS8KFJutzGJ7XjRUsoU4p1GMhQwOBz3OM1S2udY3C8XDWtruV8NsbivKZi 2dm3JWZwSSN63MZGEoSoqJ4HbtWPOYeasvTGfYpCV6hdaMViK60HGy34igFqz2AKyO3bJyNt BfGjtf2PXSJitPuPrEMoDvjNFGN2cY9/wmpRVK9Bm5LWoteNz1NLlIuCEvKZThBWFvbikegz nFXVRClKUClKUClKUClKUClKUCtJqrUUfS+npNykqSVNpw02TguL9Ej3rd1VGvZr9/11AsMZ KFRIf7Z1SkZy76Jz9qDV2+yXTVqmrzqLe6/grbZWrytZ7YArynXNenJTS5RDSlK2pCs5qyoc ZMWMhASArA3EDua0GsrDCutrW5Njpc2DyqA5B+KK1bfU61+Mljx2QQOSpXf3rIZ6j2tyUhnx mtylYCQcZqh4sRKNZuwkBAQVkBCznKfbNS+9aJTFgGSweVJJSoHAQfSgtO4Xi2XyA7GbeG7a ckJzj4qnJUlOktTl4Lc+lccBUgDCfvUUsGpbnp+4lsu/s1r3LSvnPzWRq7Uy755U7VYOd23B x7UF/ab1nbp0VCEvIHfzE4B+KzZms4EYEpIcSMhWFDymuVoc24IBbjLcBIxhJreWyw327yNk t99KAfMFKODn296C0r51Fi3MIiQSp1albQ2VZO75+KxLJ07/AFjdGn7gy2XSncruU819aa6d Mwww9JZ3lB3F1RwQasi03eKFqjB5HkGPKRgYoMm3act1tbQGY6NyR3rZLZQ4naQNmeUgd60d 01da7RF+pfmoLedpJP73pxWugdQLXPeVl4J2dghYII9/mgmAGAAOAK8AjxciQlKgFeXIrVf2 zsYZ8VU1CU5wCfWg1faFpBRMaOfTdk0HvL01bZfmcjoKgDg7Rz96qjqLokBxMppCUbEHISMZ IPHNWu3qW2LST9SgFPC8ngfnWg1E7B1DFejtzUBG4AgetBAdK2WQzY/Efa8J8JO1RPJTWw0L quJCffjOvqc8NZ2FavTPJz8VuZLMOFa0tmQpYbHkIPp81DWNAibIkTEynGvEVuQ0lPb/AHoL ge1LB+nUoOIWrvjfwKoPqHd27ndyhCgsJXtSDzt/Osu86R1NEecQzILrCgOVHGT7YqET482D cCuXz6lXpmglNzubMbTjTJBLoAwAcgcd/mtxoi7ybDp4uRyBMkKKgsp5QDxn5NRK02t28OJl zspiJOW0dvE/9KtfQdqhSpiZsrw3m2+G28+VJHqR649qCJXZmahTKF7/AB5atyirlWD3J+TV waMtjMCzNI8EIOwZPbmtDM04u5axEsupCG2zsCew59K9r7fFWl+FGEkMsrUEqBGTu/Kgkmqg 4qxvBpG5WCU845rm663eVdb61DeVtSy5hIb5zz6+9dMuET7C4W3t6VtnapA78VzHqBh/T2sj IUgp3K3gqTwTQdFaPjGLZEPSVDeUgb1cHHzWTfLjANrcQ8ttQcBSRnOKo+V1GuryEwrfuWXC PKnlHb09a1Vzi6mVDW4uQ8ULyShPZIPsaDA1NKTaNYIuFlBYMd0LbKTjJSfj3rqbQes4etdN M3CM62X0gJktIz+zX7c1yKxYpstzD/i491A8VKtFXq4dNdUsTgpTsB0hExtB7pPx7jvQdcUr Ft8+LdbezNgPJejvJCkLScgisqiFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoF KUoFKUoFKx5cuPAiOSpjyGGGk7luOKwlI9yaqHWXWlSpqrZoUNyl7cLnLSSgH2SPXHvQW/Jl MQ2FPy3m2GkjKluKCQPzNQ2d1g0VBfU0u8JdUk4PgNqWP5iqvTY7/q6IHtU3J+W4QPKlWxKQ PTaOK2Vs0HAjqa8KKGnRxlacnNFSe5ddtOsIxaos64Ok4ADJQkfma0z36QaGSc6Zl7QcFRcA x/Sso6OYQ2UvsIC3CVKIGDx61i3PSbb9v+mKGzu8+VCg3ELr5pSRaXJUkSo0pvj6NSMrWf8A CRwaj9266XiSsDS2nstK/C7LJyfyFRFnp0f1tvWHFNgYCgnn/wCVWNatNMx4yGUpDOwYCSeD /Og0Ufqn1A8ZRessNSFJ8qACMfnmvGf1V1qIamJ9gt7jLqC26AVEqBGCeOBU2NojgJZkNJUV Dck+grGNmbSvww3lKk9wMg/agrqzatvOk2npVlYbcdeSkORnwcEfHyKlFu68zGlttX3TboJG S5HX+L5AP+9avVdmVb/AloSoBR2LynHm7ipDDsUW8WWPLbjtlpbfKe5B9R8c0G8tvWrRtweY YcmOw5Dygnw32iNh+T2/Op3EmRp0dL8N9uQyrs42oKSfzFc/3jQltciqU7GKMnhaV8j71G7J fL50zvwNskOSLetWVxlqJbXn/I/NB1XUG6qXz9W6ZEBlWH56thweQ2OVH/IfnUNm/pEMeI2i 16dkvrUAFJecCOfYVotQ6vjag1BFuuoQuBb0+GhbQ85aTnKhx3JNBavTKw/qjSyZLyNsiefF VkchP7o/lz+dTStNYdSWO/Q23LFcI8lvbgIbV5kgem3uK3NEKUpQKUpQK10mw2iZJEmXaoT7 4OQ67GQpWfuRmvO76itVia33Sc0wfRBOVH7JHNV/eerrjiyxp2ASpXCXXxkn7IH+tBY02zW2 5LQu5W6JLU3whT7CXCn7ZHFeyoMRT7T6ozJdZG1tZbG5A9gfSon0/kaqlplP6mCww5gsB1AS rPrgDsPvU1oMduHGakLfajtIec/G4lAClfc9zXgm1Wxiaqe3AitSiDukJZSlePXKsZrlI3eW xaLvZCtUK1XfUXhz7hjIaQDnbgfcq+QjHvU/1FYIt86r2Lp24+9C0zCtwdZjx1hP1BCVK3Z7 EkjuR6KxgnNFXcLPbU3E3BNviiaeTJDCfE7Y/FjPbioa/oKZJ6zK1VJVBdtbkD6VUZwlTijj HKSnaR+dVC69KtGj+pOkG5j021WpxkRVur3Fn/mUp25+fUDjKTwM1jXa1vaY0lovXdvvUqRe pS0NqQXQU7EpwltIAGEpCQhQJOc0HTabdb2oKYKYcVEXOExw0kN+/CcY+a+3IEN0MpdisrDG PCCmwfDx22+3YdvaudupabRqPUWqLhZ7Nd50y0kIk3P61LTENbadoCUEZUMtnPOSckelXR00 uUq8dNbHOnuqekuRQHHFHJWUkpyT6k45NEb1y0256WqW7AirkqQW1PKZSVlJGCkqxnGOMV9I tkBt1txuDGQtkbWlJaSCgc8A447nt71mUoMdiHGjOOLjR2mlunc4pCAkrPucd+5rIpSgUpSg UpSgUpSgUpSgUpSgwLvdY1mtj06a4ENNJzycZPoPzqtdLRGbpqWVfC2vbKUXkhRJCT6Vk9Yb kt5q2aejDcuY8HXQkjIQk/71vLFGES1IAyjjlOOBRW1rXXx1tNnkBawPL2zXom7wFKUgSkBS e4UcVFNYWO5Xps/QXBLe5J8oOEjHv70FEIWhOvlOELWgvk+QZUeavS8lhvR4VMICPDG1KsAm odp7p07AujtynK8VacqQCDx81idRtQBEEW/clTqmwAkenxQVPdD495kFnerKyEg8kVNNI9OJ d3/bTGHFI9kqArZ9OtAC4zWpktLihjdjbxV2Ofq7S1tKlJS22hOE8cqNBGrT00tFobU9LbG5 Le0KWea8Jt9smn0upZcbyDhtOQdp/wBKhusOqLy3lMxlFTSSc5H9Aaq643+XcJanirwtw7Jo LJ1F1GkYVHiOpYcWnKlunOB7AD1qJRNbPxIbrZfcccJzvCcZqIFalqKlkqPuTmgODkccUVur tqWVd3d8jCgAAAfYViRbo/HCAxtQoZwod61+aetBuVaouhjiMp5Km09gUCsZ66zXdi1Oe48v Fa/sa/Un5xQboalnpa2uK3tq4UnOM47V7o1Y+EhKg6lOc4Q6aj4SrHHoe1fhPHagl39spLjY Af2+XC0uDO8flU50d1EagKBmJaeZVgNoSfMj71S9fSHFtK3NqKT7ig65t11sd5jBSHGVb+Up PKgah2uVWdlf6vissyX+PEVsBCPj71WOjzcmW1THnFNJUnDSicKI9/gVIdN6qtEe/pdd2yi0 vgq5AP8AFj1oj0vWkb4uzJ+nQY28DcnbhQR7fFRE3O/6cUlpxLiWmxkAcDHvXS8G7wbuyFMF C1LSCoKPIzWh1bpZiRbnXIrad6k45TmgrXSPUtUy4FiQ2ppxQygg5BPrn2r11lqSK7LjvtNl xYWCCeR84qIx7BIhX6S24Qtxo5ygYANecC33K6ahTBWvhpXiFWMAfaiugNJzUuWplKVoCHEZ CFK8wz8VXHWXT6lJRJaTt2AqIBzn7VP9PabfbbaffVsW3gADsQK/OoloTM05IWclW3HB5FEV L0jt0ORfEJmJ8ReMhQH937g1fjdityG9qY6CPciuc9BXB+z62Qwoq2qVlQPGR810yy74zDbi OQtIOaDSy9JW2Q2EhrwwDwUDmqp6gaY+kiOAbw4T+yBGNw+auG532LaFH6okDgkk4SPzqrdd apYvDCnmVJR4P92rIOfbigxeg2tnrTe3dLXZ5KYsrK4q3V42uD9wZ966OFcMXOe7OWlzxAl5 pWU7Bjb8iuq+kWsDrDQcd6QVGbD/AOWklR5WpI4V+YoVPKUpRClKUClKUClKUClKUClKUClK UClKUClKUClKUClKUClR3U2ubBpFsG9TktOKGUspG5avyFVFfuqmqNWyFR9Jx1Wy2BRSqSv+ 9dH+n5UF0zNTWO3yhGnXaHHfUMhtx9IV/LNa249QtL22C9JVeYr5bH92y6FqUfQACqWt3Tdq WoTJ7qnpR5Wo88/nW0idNbf9YXlR1J3cAIP4j70Vp7rPvfUq+reuLq4lrACWoiFnwyAeNw9T mphp7QzERtkONAbDnkcqrf2mwMQVISEeGlHYbRjFb1J8BY3rynGAM9vn7UHhHtDTOCCUnPYe 3tWWY7QSpIQBu9R3r68YYBSpH5qrAuNwajjGCpw8Yz6UGvny/AV4KzvLfcn94e+axkTUvtKG ErVnyoHcfc1AteXtxuGW0LcSs5Tvaz2+KwdGTbu+hsutKLQ4JXncrHY0Fww4zLqELG0fxY9a 2QZG1IV5inspQya1Fpd2xR4jO4H29/tW2QvDYKvKMcUGlu8pqEha3VK3kYyRUTf1ZGEtEaLK Qta8JO0E7fmt7qT9qhYLilHB4A7g1ELfpViPckTMrStY5A9RQS6VFRf9PymFnLrjeWlKPZSe Rx81punV12szLVIc8Ioy81n0PZQrftS24rYSlKk7MEIUM7qg14V+ptXifHQW2XleKEA+h4UK D711qf8AVra2/DUpx09gOAPeozbim9OMIUnw20ncshweYY4+1SzWMePItyipLa1OJykkE544 GapV9uRbXlFJU2rPmTuP5UFrS4ESDDUtxtDroGxClAZyfUVkWbSzV1t4kzWPFRuJaSrscVFr NqODMt4Rc3E+QjBBIJqybPcIzkFrwXT4KRhGE8ACghc/R79umJuNikuWx5jcsOtqIIP8Ix6V K9A9YJceSxZdbAqW4oIj3HtvB7bx/rUieS1Pj5YW3jGFAp5JqEas0xCUhTkotgqGBlWCfkUF /pUFJCkkFJGQQe9FrS2grWoJSBkknAFcu2y5aptrKYzOqJzcVBAQ2hzJwPTJ7Cthd9XTrhJh xdRXl5tl9QbStwENp9Nygn+poLlvfUqw2fc2y8Z8hP8A04/IB+VdqhEjW+rtWPGNYIy47R4x FTlQHys9qk1g6WWSK03InvG5qUApPO1o/YDvU6jRWIjIZiMtstp7IbSEgfyoirrR0lmS3BJ1 JPKFK5U20res/dZ/0qf2fStmsKR+rYTaF+rqhuWf/Ea3NKBSlKCv09H9OJ09d7Mt2c9Hu0kS nVrcRvZcByC2QjA7nuDwTXnd+jlivFmtUV6dc0y7S2GYtyS8kSA2DlKFEJAIGcDgEe/fNiUo Kf1f07tmjeiWoYGnWZEmRJ8FTzrn7R54h5GOw7DngD3r40P0W06uDp3Ucz676lMViQuC4seC HtiSSUlO78QyRnv8cVcdKCtbp0S05dr/AHK5Oyrky3c9y5MRh8JaU4QfPjByQolQByAr44qa absEbTGnYdmgOvOx4aChtT6gVkEk8kAD19q21KBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlfhOBk8C gpDUMgXbrLNZkqChBQ220CcEA8nFS253SG1FDanCxtG0nOM++aqG73iRceqt4uNq3LQp8tpK RncEjH+lSNVkvV8hp+sU63vG4be49hRXtdSwuUlUVS3V/ulJ8qR71trJqwM7ETQNmdpwPb4q BXDT8zTT6Jq3XFYV52nFnBB9q3yIKLlbpCw0GleHlKwMjB9OKCaX3WVujwXUNKHiqTyk+x9R iqWTbJmrNXKWULMfeAlXBGR81HNRyH41zAC8JA2pSDnAq4+ktpQ9a25P4UnzpyO9BP7JbmrJ aUgpKdqPPn0NVF1F1z4r0hhJ3NJGwJzkJPxVo61nLtmlpMl1QKkpOEp/e+K5XvU16ZLPjk8c gH5oMB19b6ypaiSfQntXma+kkBJ98cUOMZ/pRXznit/YNFX7UmFWyCtTBOC+rhIqddKum0G9 xkXu95caUvEeKk98fvq+Pir6i2yLEbQiM2lttsYQhIwAPtQUpZugKnkpVerqUqxlSY6Ox9sm pPG6EaZZZR4xkPuD8RU5jP8AKrP5B4wB60IyODg0RXX/AAV0gUhBhupUP3vFPNaab0OsHhqD DklopJKllwdvjNWjcLpGtkMvyVkjO1LaRlTivQAe9Rqa+gsquGqJSYzC0/soaeFH4+TQUneu nEO2+J9Lew+pKSQ2W+R96iKtO3hAJNsklP8AEGyQa6IdtlwntJZtMNm0W98/tHn0b3gk+v51 qJvT9xUkl7V0ttIG1tQcSn8sUHP7rTrC9j7a21ey04NSTTmm/qNs65JwyPM22rjf8n4qYT7K pq5FiXcBd0oRsBcaBUFZ9/WozrKZcY5EIxnYrChytQx4nwPiisTUepPqd0K3K2sDhxxPG/4H xUbbcU0rc0ooUOxBr57dq/dpPagsLQet1Qbk22+vwl+i92Av4OfWuhotwbu9mDyeStHOPSuN ux4roPo/dX5tqZJJWkHw1JJ5444ojaxtIFd8ektNHes5cSVYzmtnbNAMQr+u5hRTu/6JOUj5 FTJCEt52pAJPJA719EZ70H4EhOMDGOBUe1pMTGsa0rAPiAjJ9PmtzNmNwY5eeVsbSMqUfQVU ustRu3+QiDbCoqUCAtR4SD6j5oKojXMwdWLnpX4iG3T5j3UK6M0HqVq82VGF52DJJ9Piq+s/ ShDtpdU4vxXk8JO08e5rO09MZ0XITGcbSthJJ3KO0A+p+aCw9W2xi5WFxDy/DSnzA47n5rmK +MujUjkBDh2qXgjPf5q97rrR26W+Q3DihaFDDQAJyfmojp3QL1wvZulzYW2UnclKhnNBFE9P HVW5bzTm93bwB61IOgN3csvUGRZ5AKW7i0UpBP76OR/TNWXJagw3G2FNp2Fs7tgz5vTn0NVh rC0XHTl4Y1LZyuO9HWFoLacYPrx7EcUHUFK1GmL2zqTTMC7RjuRJaCjxjCuyhj75rb0QpSlA pSlBWvV/VOoNNRrE3piU3Gk3Gb9MpTrSVp5AxnIOOT6VptI6o11H6wf2S1hcoUxKYin1fSMg JJ2gp82xJ9fasXq5do156iaR0rb1Ldnx7m29JSEkBtKigjk9/Lk8dgK8rszJf/STurUA4lOW JxLJzjCyxhP9cUVO3+r2h417VaXr8ymQlfhqUW1lpKs4wXMbfzzj5qJdWNTXJzVMbTlu1GNN wGYH6wn3FKlbtpXsSlO3zE5xwk87viqxiXfScXoTc7JOjto1OZeA2uMfG3BacK344ASFAjI9 RjnneXOAzpzX3T65a5j4txs7LUoyGypKXUIWAlQwclJU0SKCddNHbFpmwXrUbuu3tRw8NiRI eZcCowSTjyEqXzv9vSptM1/pm32G33qXc/Dt9yWG4r307p8RRzgbQnI7HuBVCAxJyeqFz0y3 s0+5FQhoobKG1LLqCNo4x2WcY4Ch2rW3u06ki9NNJTrnfES7O/JbESAGgCwcK53Y54B/nQdB 6k6oaU0ld022+3JTEsoCy2mO4vak9iSkEVlXjX2l7FZ4d0ut4YZhzk7oziQpZeGAcpSkEkcj PHGeapzqDq2XcdWass0m6wbHGiMeC3HNsRIfuSijCUbiMgnPBBG0KB9M1HZbIZ6T9PrvGdQ9 do82QzEgOtBxMgF9SuQT2BAHzvHtQdDaY19prWUiQzpu5fWuRkhTo8BxvaCcD8aRnt6VJao7 os1OZ6n60bu7cZqcnYH0RE4aSrcrISParxohSlKBSlfhIAyTge5oPhxxDTZW6pKEJGSpRwBU E1R1Z0vZrfOaj3hl+4NtKDTTPnO/GBz271WPUfqDctV6le03ZpRjWltfhOFAwX1g85Pt8V4w emsJDKN6FOOBOVKSnjNFRqwQpWqJi5t4ecnOuL/aLcVkgZz+VXHYtLstNpWVtjnIbx+GvDT+ l48BhTjbKm9ygAkDjI9amjKWozeBhOAMnHf4oPiPb2GCra2POBnnPPxXuGEIQMpSQk5HxWDM u6GFJS0UqPchSsVq5Go29vihwpSk7VAkUG8fmsx2UqUQN3bjOaheptSt2pzxVIJUlXAb5x9/ iv246qQ9HDba0nOdqVYAUBUVlRH74RwnYTjKcnAoNjbtZru7bgS+FJHYbMAn2rapnvyo6Ny1 49W8ev3rFsmjm0LQ2WlNlK8pUEYFS0WXYlRLac9sA5oIR+pF3CSsvftI5UD2/Cc1JItkbglt SWi4EnhWcA1vY9rYbbAWhR28kbcA15XEtwmyQ5hSkZShQ7UGsZuKLO74RySSVKJHYmvR6/rk Nq8Nxtwfwjj+tVpqW8y/r/DiLwtw4CcE5z3reaYtzwjjepZCjlXm7e9BImH1v5W6hv8AxFXI FZkiShqP4rm1IQnCcJ/pX4hCWmVIbZwlZyeRjHuajeotRRrfEW2HsEnCU49feg1GpdXKtx2t rQFOEKQSM+vIrJuCv17phExpohccBR+QeD/vUHXp6fqWYmYpO2MSVFxS8bvtVj25DdqtQYQk K2pwFHsRigj0q5h3TTbbq1tLbBT4oHcDt/tVXXZYfnqMZwv878k+nrUu17dFuW9lphaNqlEK QnjBrT6W0/8AXS0OnzDaCcg+/ag0sa0SpqgphsqSrkEelTa1WPULKENLuTjCGQTwrjHtVlWf SjTbILcZCUqPKUJxitrMsDSk4U0oJQRzigruNebm3HSyy4oLAwpzuo/nWVBsTlwd8SfKUnJ9 DvUfz9K1evYcuDukQ5BbRxuQkY5HrUo0JCcdt0fxipSjhRK+5oN/C0rbo7SfpY5cWUnLixkm tJqrSTU6Gph+OAMeQ7eQfirNZQEMpSnAA9q+JLAkNqSoZOOD7UFSaB1nddEagiaZvjxk2eQr ay+of3BPyf3fir9adbeaS4ytK0KGUqScgj71TOr9HpuMJ1O8Jb3bgR6faonprWF26W3xuJcF ql2ORkraBKlN/wCJOfX4oOlqVALF1n0dfHksJnLhuqOEplo2A/n2qepUFJCkkFJGQQeCKI+q VoLxrKw2PImz2y6P+i151n8h/rUFuvV2XJc8DT1v2KUcJW8N6z9kCgtmq56sXDWtktKr3pW5 QYtvgsFctt9sLccVuAG3KCPX3Fae0WXXl9usWfcJcmG024le55ezjPIDY/1qVdXv/ZHqD/4Y f/rTQRvRWsb7btKf2r6l363Js81tBhhpoh1KyTkFKUDJwOwz2JqWWvqPpe86fm3uBdEuQYCd 0tXhLC2R8oxu+2Ac4PtVH6ujyk9L+mdxSsNQYpUl55xrxG2lqUgpUtP7wwlXHrgj1rPjwA9a Ne3xvVNuva5Fn2y27fGUylKyRsURgJzhC+3POT35KuSD1G0rcdOTb9CuwctkFW2S+WHE+GeP 3SkKP4h2BpF6iaWmaYkaiYu7f6pjOFp2QtpxGFgA7QlSQonzDsDnNc3WKPKbYg6QZQv6XVyo D6jnhKEOLS4f/Mkn/wANG4st79HtiQwFKixtRqXJwncEgsoCVKHtk4/8QoY6PsXUfS2pYM6X aLol1uA2XZIU0tC20AElW0jJGB6A16HqFpcaRGpzc/8AsZTnhiT9O7+Ldtxt27u/HaqhscMX G8Xy+N6vtd3kf2ektvswIamP2WzCSoBITkHbweePioYu0alHQVu5m+oOnzJ2i2eEMhXikbt2 P4ue9B0wxrOwyr/GsbM/dcZUYS2WfBcG5ojcFbinaOPQnNeMfXumZSL0ti57k2I7biSw4PAO VD1T5uUK/Dnt9qpedb71cusVhjaZuibXPVp6OUSVICwkBo5GMHuK12mLxcdJ2HqfKdQxc57E yOy84+0FNrWXnkqcUjsRnJx2yRQXjpjqZpXWE9cGxXPxpSU7/BcaW2pSfUjcBnHxWFL6z6Ah THY0jUTfiNKKVeHGecTkeykoIP3BqoNPT1XLrbpOS5qJm9uvMKDr0WEmKlklteWspA3kA8kj PIFRSdDmwdJ6nt1nEKbYLfdEJXcHY4S+4oq2pCFe3kyR859aGOvYklqZEZlR172nm0uNqwRu SRkHB57GsitVpn/6o2j/AOBZ/wD2xW1ohSlKBSlKBXlJSVxnUjupCgP5V60oOfNAx2o7kxHh ELRIXuWUdsGpJJ1/Dt3laa2KKseHgbiffFaWHAmXPU16gpdV4TU5zGwbT39albPT6AAlbwSp zjOecH15oqt9Y61ZmR3Eqd2PAc5Tn/wisDRuqXkWuSXSpIQODxtA/wB6nuoOl8Ga6tSGkqK/ X2qO3Hpcm3WwsseIlTnmWpOSQPYCgrCctd/1ClqOgEqcO1PGSfaukdCW1MKwslOUkpAKCO1c 4wLRMtOpori0LQPFO0uDHauntLutu2RnYkhQTgnHegj/AFUQ4rTIKEBZBIwe2PUmuYp5X9a7 vUFHPcetddast/11hfQlouKCTwO44rlPUERceYVnO0kg8Yxg0VqR81+cV+jO4EDd8e9TRcKP Z9GLEppCnnUc5HO9XYZ+KCe9HNURnbUzanHkolx1nY2BgrT3H3q6WXkPpKmyfnjsa4pjyX4b 6H4ry2XUHKVoOCKtXTPXG4QYyGL2z9TswnxWwASPcj1NB0KK8JclmFGckSFbUNpyTnFabTmt bNqhkrtcgqKTtKVp2nOO2DXzc3TeL0i0pSTGa/aSSBke6RRGtmS2GW1ar1C4pqOy3/y8fHDf z8k1BF6tRevDv306ZEwuH6dl5O5LIHACR/Ee9ePV7Uvh6gi2ttxTkGGoLmsbcBR9B88VJ9FP ov70e6Mw2IlmZBLQcQErWofvewFB5M6e1fepSXpsxLbC05LalHcM+nFRq+2qLHu4iMuuynWF 7COcFXsB6mrt/WUBvCTLaHGQN1eLVktf6yN0biMqkueYPAf1Hz80FZPdPL8m1olsFKJCcLDC F4WPXv7/ABUX1E1dUwUN3qE5IaUklQlN7VJPuFCuhVJCsBX5c1q9SJAsUhZbQ4EjJSoDkeve g4+mRyy6pXhKbbUo7Afb71jVO+oNvXbr8U/Qux4khsONrQCpC+OTj0OfSooxbkysqbc2Ixwp XYH2NFa8Dmrz6OYhxI7bjfmJUvdjsSao9JShat/JHb2JqYae109YYLqWU/tVc5I9fv6UHUT1 whscvyUN491YrUTtZ2uINyX23Edt+7gGuc5WqtRXzxFMtSPCeVjyglJPtmtNJRfI4AmMymk5 xgpIz/vRF3y9SydSySmIsKhbygrzgH34qTac03EaKCv9rt5AKeMVzxY7xNhvJbYcU14fJSs4 wamlu6h3qC5ufBca7BKDzQdBpQltO1CQlI9AMVEr7oqLdLumYGsLAwMdqjcDq/FcRtU4gqTj cXvLn3wa9p3WC3x0qCU+IVDKfB52/c0E4tlgh2yMlttlKlAcnHastx+LCRlxxDSeSMqxmqYd 6oXm5yELt0ZQ8+COeU9u/vXvNiagv7qlB91lBG7BTuUk/wC1BsNXanYkX+ILf5cPAHacBzPv UpvsVm4aUUl7aspbJCscKOOBn2qktS2GZapP1bshTrkdIUArjn4FSKw60lTdNrZmuqZCgQQj ufmgsnoNPck6HkwntoMGatsBI4APOP8AOrRqmf0epRegX9BIG2WkhPqcjvVzUQpSlApSlBgC z2xN2Vc026IJ6htVLDCfFIxjBXjOMcd6Cz20Xc3QW6J+sSnYZngJ8UpxjG/GcfGaz6UGqXpm xO3dN0cs0BdxSciWqMgug++7Gc/NZFwtUC7xDGu0KPNjk5LUhpLic++CO9ZtUj1BsTWsevtm sEiZLYim0FyQqG6ErSQp0juCBzt7jsaC227DZ2rSq1tWqEi3qGFRExkBpXryjGD/ACr5e05Z JECPBkWa3uxIp3MR1xUKbaPulJGE9z2rnOwamuunf0f72/bJLyJLt8+kEjed7SC0gkg+h8uM +m6t1ItUvpdqzREuz32bNF9cS3OZfd3IeyWwogex8TjOSCAcmirykaes0y5puMy1QpE1KShM h2OhTgTjGNxGcY4/M+9ebeldPtGJ4VitjZhK3RSmG2PAOd2UceU5549eaobV1gTqbqX1CkO3 CZHTZbcZjKWHMBS0MJ8pHtkHtWqlybmjpBomTKmXFvT5lSUXNUJ3Dhy+cdzydoXjPGQc0HTM e0W6FOkTYluix5Uo5kPtMJS48f8AEoDKvzrOqiOgzkc641W1blzfoEIb+nROP7VKdysbh6Gr 3ohSla683eJYrU/OnuobbZbUvClAFeBnAz3NBlSZTEKK5JluoZYaSVLcWcBIHqTXN+t+pdx1 renoFkddjWhkFLIQSlT6h++oj09hS9621D1QUmGY5hWbO9TCMjfg8FSvUfFS6waRYZtqEoaS 6hS92woxt4759aKh2h9LvR5DjspO8LH41pyc1dVsgtsw0A47AJHqn8687ZaGY7J8RsFXp9qy pE1qGggpUMDjamg/VPsoaWEuEBAJORxUavl5bZ/ZNPDg7vKP9KwL1f0tsuuOvjaecZ7D24qA z5E24oVKiNurTj9kkcZ96D01Pq5IUW4xKVOAp8QjJ+/xUbQ9djDJcfJLqeCs/i+1YK7VcvqH XJDDmSStQWnkj3rNtVwc+taEnJbaTj9p2Gfb5oNzp+yy5EgSJkh0pTgoSE5SferWsdnZCEkB RITkY4zWl0s6h5lIbSChQwlWf6VPmIzbbaFRvLjgn1x7UHo2lLQJySM8Z969CohJJHOOwNYM y4Ii5weE/HrWjkajaefU1nASM7sY/Kg3kqe0zHLpCifVAP8AWobqK+YjPJdeSppXJV2KT96w bzqFqNucLqlKTkp9KrG96uXcF5HkUF8oI/F96CW2dpNwmbAUqOPL6nH3qfW6M20httaE+Enn aB3PrUL0aWkW1t1SfFcKgE7Tgj4qZuTNqXS2Up2AZ3n8H+9B53y5NxI6w0kJCEFRG3934PrV MTZzt81AwI+50b8hKzwU5qY6s1MhMF0NrSCrkYXzj2+1V9pJ+Q7qNtxCEEqOAFHAxQW7bfBi wQENBScbNuOw+KgWrdXuRrhsjqy2gFKeMbT61YDjvhW0oW2kKx+MGqX1a0ld8LbY25wkIwf5 0GqXJXcpRLm87iAjHOKu7Qdj+lithxLm5QBO70qJaA0kheJU9GSDuSjbkH71bcHwkArASgYw E9iaDf2+IG9q+Av12nuKzHkIUkheDn91R71q41wQh4NoXnH4ge9bRDyHx+zBPzjtQQbU1rYm vuFxKVpSPwJHINbTTUIstIQhkoIA85Gdo9q2021mUrygIxjBzya2LLQaZSj1A5I9aD6GOQOD X6c/714ypCWGVKKgFY44zUUuGrwwvb4jaSPN5T3FBKZDBdTt2pKexTjiq81np22qZUmfJQ2O VISs8n7AcmpRBv4nNp7FW3KsHGK1d20SxfL07cnJ7iEuJBUyEgkceh9BQU5I01a3mwEpdQfY HtW0c1DK09Y0wXLpPEPHlaLqlE+n8qtCRpS2W2D/AMmzhzIJcWdyz/Oqu6gPsIiFt4jev8OE jnHpmgsTQmgLRqawxb4/cHZDEkbgy2nZg55Cj3zVnWrT9pszYTbIDMf/ABBOVfzPNU90A1pC bsknT9ymMxltv74iXVhJWFDkc9+avMEEAg5BoPqsabCjXCG5EnxmZUd0bXGX2wtCx7FJ4NZN KIwharem1C2iBFEAI2CIGU+Ft9tmMY+MVixNL6fgwpEOFY7dHiyhh9lqIhKHh7KAGFfnW3pQ aprTlkYkRHmLPAbdhJKIriIqAphJzkIIHlHJ4GO5r7iWO1W6A5Bt9shxYbpJcjsR0IbWSMHK QMHIAFUXq+wtau6va0TImzWWLPaBJbMR4JBeS0ghKsg8cqyBg8d61I1BdovRDSlqgT3Yf65u L7EiWlZCkoDuMZ7gHdk/CcdiaK6Eg6XsFrS+i22O3RUyUFD4YiIQHUnulWByPg8V9nTdkNoF pNngfq4K3CH9KjwQc5zsxtznntVQWiFK6Z9cbTpm1XaZPtV2i732JS95QrC/NxgA5QDnHYkV Bbtp/wDW1v6g6kNxmodtN2UmO225+zWFvkHPrwD6UHTiLHaWrg3OatcNExpoMtyEx0BxCAMB AVjITjjHavlrT9lY+t8C0QGxcOZmyMgfUnk/tMDz/iV3z3PvXPGqHpCG9BHUsu7DTEmyMJKL Y551v7DkYJ5OS3k+x45qZ/o7O+JadQhK3lNJngNB8krCdpwD8+9BaEbSmn4n05i2K3MmMVFg oiNgtFX4ik44z6470b0rp9u2OWxFhtqYDjniLiphthpS+PMUYwTwOcelbilEeTLTcdlDTKEt ttpCUoSMBIHAAHoK9aUoFKUoFKUoFKUoKgsjgi9TL5EfcJe+rU4njAKT61YHHpUC1xDa091G h3lEUpRcEhC3wvgLB9R9sVNo0oS4qXmsHPfPpRSVNZhoKn1hPBIye9R6139u6TlBaQ2jkDnt zwawNWWu5XGK42l5RSvJStI5SPYVVFtu0zSF1zPW4WlLwXFjPGfQUFia/wBJePFRKhlKnUr3 hSjj7/lXxoTUTuWobjral/hKd3AxUii3GBqu1IDa1KDgyMJwAKr6/wCnpGmpS5to3524WgIy e/pQXTlLqCk4IxhQBqudY9M409Lj8BsHecqbPJ/KsXTvUptMPbcl7FpGG0uEJKsVL4etLfKi +IVAE9xuFBQb/T9Vpu7Tr7hDKV7vDUOTj0zWZeNLXLUKWlMZTGbyTxncr3qZarurV81Ehtlw IiNYQFk+/wCI1vGZbSQhq2NF1CEgJUkd6CoIvTd2RIU0VvJ2jzKKMCsuX0sfbe2RXVg44K+Q TVxR7fMkAqeAQlKfNkYzWbYSiU680GwlLSsHxE5yfg0FbaItMOJDc0/OdehXhSz4UgLwDn+A +9WrpbTB09alRnpTkyS4sqckOnzL9smof1EtyIkduY0FtPR3EupUE+x5H2NTReoosfTTdzKl FKmUrQAOVEjgYoKW1JZHNSXzUPiPoTMQ8pCW0gk8dsmrD0PDaf6ax4bLPgvsI2Ox1K5UoHn+ de+lLc8+qZcrgylL85/xigJ42ngVubvCYiJDralsrIyXUq2hI+aDFNwSu3liPYJBdKdoaW2O Pua29hhPW6xsx5Sh4iclZzwkn0qMK16uOwW1hLnJSZqyEITx3+aybXHkalb8e4XwSYxwUsxS Aj4ORzQSpUuIlQQqQ2TnGAsEg1HZyHX9RvM3IEx3GP8AliDgBXyPevSZoKxyxlcdxLoH96hw hRP3qP3OxXSwQnMyXrhaf3g4omQz/iSR3A9qCFzzrCz32VblyG7hEQ0Xm0ykgl1A7hJ9x7Vq HnWtRSIb9mbgqhrG2VFeIbcbAPmJFWLap0bVLqbXcdyJbSSuJMSnyrR2yD6H3FVRrfSxtUmW 6oCPKadwAkECQhX7wHpQReVbkzdUvW+xtlxDj5bYSDnIz7+1TXTOg5Nq1YIuprKqVF2ZU9nL SB/F81maFgXLQl5jO3u0NlN0SksyFnIZHfJPpV9yI0e62xbba0qbeQQFp5BBHpQRSZYmrXoK QzbVNOJbJeaUEYBGcgVhautLU6DZNhw6Xm1lCe/oTk+1bq2x3bbMOnZbrzsdbYLchQ4J/h+9 fGrZMY3qx2z6lxiWt7c0kJBStI7lVBCNZaBb1PqmRGtMRMRTTAcDzZ4Uv+FQ/wBaq6QmfYL4 qBeMtymiBg8jHvXTq3rLpZp5511KFulTy8nK1n1I/wBqgVq0fbOoMC73u6tJeM9w/RyBlK2k DgcehFBW3i2R9wG6suDecZbIAPyT6Vu7Zb9PuFf0mFraxnKuEpPya079rVobUv6p1BFRIivj 9lIUPKU/xD5HrUstejLRdYKBHdOFlQ3Zwf50G6hS7LDUwI6EEhJUV5Gzn0+9Z7uurFCStYcQ kZ8Mjd5grHfFRuR0vDTalF95bAwkc5wf9q1y9FQ4rqfrWVFQIw4pzhafcD0oNHqPVMm/vPxo rSFhfBOCSB64rSK8CLbW1RlOIdbOXDjIHsPtVm2yy2m1pcXGTyAVLKyOPj5qtdVTWBc3zDyG nONnoP5UFm/o4y91/vrTiwVraQsD35roQVyb0Jcfa6sQ22gdjjLnij428H+ddZChSlKUQpSl ApSlAqjovS26ah6paoud1mXizMF3/kpcN0ILyCTkZ5OBhPFXjSgo7RnSZUO/as07eY017Tkl pCY0h5QBcUCDvSRwFA+uPSpPpvozbLFf4d0nXa43lduSEwGpqwURgO2B8egGADzjtiyqUFe6 b6S22wWe/wARVxmzpF9YVHkzHyC4EKSpJx8+YnJznivP/g7aF2Gw2V+4znbdZZC5CWFbMSFK Xu/aeXkckcY4JqxqUECcs9n6dXa+6vcflyHbu6kOM4SQlRJICeB/U1JNP6mtupYfj253Kk/3 jK+Ftn5H+tZ9wt8W6QnIk9lL7DgwpChVS6h0LdtJTf1tpd95yO2c+Q5daHsR+8mguOueOs99 a1bq+BYLO99S1A3fUbOAHCcEBXrgVur71auj+jXYsOGW7q4PDMlo+UJPdQHcGtFo7SzdscS4 4yX5DmCp1Y/CTzRUg07p6NChoaU2tIbIxlXCvgmrAisJjtgbAlBGSM8CvGHEjsRwl1HA5AUO 9eMy5IZShxZ2JSM7BjgUGbIkR0s7lLHbgA/6VHbstUiK6GiopTwnzcGo1eNXfT733XgplHlC 8D1NZVlnlyMMr8QOnPCwU4+1B5wrChbn7dCy4ATkjy4P+dZMm2GOlssJR4aT6cffit89G/5Z Lgd2gYGCcAJP+dR28LEdxbaQrKE7shXB9qDydgNSnFqJWop4yBjj2+1Ri+aaBSrw2vxcOEH0 9/vX1p3Uj8m6LRMQWiVlKElR5qYXBll1tOFJS7ggnHGaCM6PkssLDLRcSGnMJGR2HrVpwZ2W 1KWNw9SDnFUxChXVq8LUrw22txCBjAzn8VWzpxtbcfDqOw8yv4j70H1eQp2Ot4IAc2Y5V2FV Hcw8m7FqLIWppRKVHdwOat6/L8GIcc5GFBA4qGpsjEmaqQppAKx+FsdqCHJ0nOlRgh+Uvwzy Ao5I57D4xUeuujZAlp+mb2hw8blfhA9at9ULLRQy95gsYUrjOKwp6WApKU7eQStWeB70GhtT RtdpaScIcAxt9SfetbqPVD0a3rZQ63u29z+JXxX3qa9RGYpTDkoWpXG5J5RxVXvOPz5KW0bl 59zkmg91uS7u8cJUoK5AHvU10RpuRDeMyU6xtzjzKzt+MVnaa07Hh29KnyM8K83Y5FZF6vlv sUV1LB/aufg8MApH3FFZmpNQM26GWGXm1HJBGM8HtVZRWnb/AH5sNklecqOeBWFNuD11kFRW SrdwnHerG6c6cCW1Py2culXk8uNooJ3Y4aYMeO24vxAlIGffHzX7epngJW4ys+LnCUhX4Ris 79m0zs2/h4Tkc1A9WXqLHSW5CnQ42ryeEcbs/wC1Ee9nv8qfOLSncp3YSTwf/WrTsD4UyQ5k O45Tng/NUrpO4RPry84tS1AbkKChjB+PerTtVzS88h1eSU42EjbvFBL/AMSwoYKQO/rX3WE1 cEvqI8NaUY7+or0VMYS8lsrOcZHyPmg/Lg2Vw17O/r8iqZ1rbn2ZAfig5yMpzV1LkNgJ2qSc nHHNRHUsVh0nwEBYSdxzyD/60Fd2bWP0MhLTzCi6SAdp/wBKsvT1/TNRlYDbnY7uBg1VkywN Rr2Jfla2nO1Rzt96ldnuiBt8EIORkgDn7igml1C3Yq3E9tuN1VHf9Ly77KbcdwWEqIHpz61c sP8A7Rhp3HKSOVepPzWKqyJKlKUFAhWQUjy0HP8Adenz8ON4kZLgW3kq3D09CKlHTXqlcdHS W7Pqdbz1rKghBcBKo+fXJ/d+Ksyfa2pLam1J3bjypXofeoHrLRypMcls+K4QQFE9sUHQbEhq Uw2/HcS604kLQtJyFA9iK9qoXorr522TUaMvzpDZJ+gedVyD/wC6/wBqvqiFKUoKB0d0cuF4 /XcvUdxvdkfkTFo8Nh4JElruCrvuHJHNZmh+kxnaSv2ndWRZkeKm4+JbnlKAWgAEBxHcc55G MHNXjSgrmx9HoFokz58m83O43eRFXFZuEpzc5GSpBRuR67gDwc8DgY5r0t3SG02/p9ctKpmy 3G7o6HZMw7fEUoKSRjjAHl+e5qw6UEFR0utpvOnJ0idMfRpyMhiHGc2+GSkYDiuM7shJ4x+E VstG6GhaK/Wf0EmRI/WUkyXPG2+VRzwMAcc1KKUClKUClKUClKUClKUClKUEc1vZRe9LSmkI SqS0gusE/urAqKdPromZZUpU4Vu52qHsRwaswgKSQoZBGCKpZ1DmhuoD1tccUuHNUJEZwjbt yTlHtxRVl4yMelVN1b0mZFqelxWlKUhO4FKc+varXZdS8ylxBylQ714z4TdwiKjPEhC++KDn rp3qt2A2Yr6gC0ryIzgke1WtL1LbrnGDchTS1FPm2q5+1aS89I2JEoPw17PDOSlIxuHrWimd MZEZzxYUx5sqG1I3cBVBtV2S1XoKddQlXnwSlAyjHbkeleUrS0OyWp6c7IW84onYCODnsK0M WxaossRSLe54m4+cqz2r6lXWfKihm4OKKGSSE45zjk0Em0XpkXRl2a+MoSrY0Pc+pqw4Nljx BhLSR2wfmq+0nf7mqPGYYtwjob8o3JOSn3P3qz46luMJU6AFKHIBoPsoQpJSpIIIwQR3rzbj MR0q8FsIycnA717f5U/y9aCF9SSVaUltkJ3lk7B71qbS+Jj9ssjySVQYbbiwlPlWSP8ASvPq PeW3ALYhfiOSVBtCM4wCeTXjYrkyL1LedeDIaKG0lxeCoJGKCwXn026z7nSnyp8oxiqS6ia9 E9JiIUXI5PKW1kKUR6fat11G1c43HC4j5DQ4OD+M+32qD2Kz/rNIlTmkKMkEtqCsnGeQfbFB 8WOXab5a5ruq7ktoxGiiBFCsJGRnOPXmpVoGMt3SqZemp71uubYUlTTnmak4PcA1BtS2ONa3 EKbSlSQv+7B5UKytFO6nn6mbe02wopb8vhkfskJPofair30JrhrVMVcWU39LdooxIYVwVEcF SR7VLiApPOD+VUu1oXXbWt06mZRCQ7gb2EOlKVgfumrhhPPPRGlSmiy8U+dGPwq9RmiKp13a ntL3NNwg5RGkPBxvBwlp4dhgdkkVg6kXF1VeNJ3BbSnmnnSiQyyexTzj+dWtqayN6gsT8FwY WpOW1Y5Sodqo21yZdpujTUl5cZLc7eVYGEEcL4+aC9bnb0zbW5HZZbW4pG1CXBwkEYqu4Wo7 5o96TBciJmWm258V1v8Avcf4R64qzoclqVHbdYUFtuICkq9x71AtfPP6cuEW9CahmG4tMVcZ afLtUfMs4oJfp6+23VNqbuVtVvSeFBScKbV7EelYVwgvDU4u8rwfoYcVSWRjzbz3rGtOl0Wv U/66soQYtxaAlJCylPbyqSmpQ42HUlpxCVtEebcaCvJTimbW9d7kwtcqYrwYjS/wjJx296lc FhnS2l8OE+AwnevYntnkjFeVw0uzcL+1cri+osRQDHYKiG0q/iIqH6kkL1xeTY9PPvNR4rmy 4rSsoQpOedvvQaiTbHeqt2lzJSXFWaGCmC8E7SVHuMeoqFWHUq9HXeRarkrc2w4pHlPCvarV kouJgxtM6JDyILA8N+7Ag7cdwPc/NVT1T0/BsMu3JguB5bjavHcKsqcWDyTQWBbdWLukVxNu W2taiMJU4dqfc1r9RwpUyO0t+QG/NtcWjj/+CqaizpNufDkdwoJ9jU1/4iJdtbkZxBC1p4J9 KK0c64zUPKjxXlhvOMHnJ96+3bS3HtqJDrxUpQ3LB4OfYVrVXBBl/UJJ3A/hHrU20r041H1F lNvuNm32tKgFvupIyPXYPU0E5/R1004Xrhqd5KghxP0zG9GNwzkqB/pV9VrrFZomnrHEtdvS Ux4rYbRnufk/NbGjJSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBXw4tLbaluHCUgkk+gr7qoeqHUiQ1cHd I6ZGZq07JUkjhoKH4U/4sevpQV3AVI1Dfrq6wtJQ5KcUyjjyjdwM+1Six6gkaauSYt7jLLaD 6jztj3H8QrE6eaUkWxLiHwhTylZyDncParLuVgiXq3JjXBnctKP2TqT50H7/AOlFJd9gSLb4 sOQiQ2sZ4PYf6VBr4/IeeajskJbUk5VjP5Vrf1bqLTExf/JO7FnYdqd7byc8dqsC3WTyNvPI SkupypKv+mcdqCornot+U4loPOIbzkZ5SM+lfdmEmwlpp3ztBRSV+qPvVzSrIwqMVNIGSPMl JzkfFQPVFh8WMtphBTnhKz68UG6s14akMgqKVIPYn/SsuSxHkMFxBUoODBXjuBUGsFjuyS2V yNyWzgISnGKsJiNKTGbKEtq90rOAeOwoISq1xY94VI2lCU+vqPvUhZlNqQkvEKQE4RnHm+ai 2tHnGoC21SBHfV6Y5PPbNR+0amkWxxMeZ5mgk4UocigtBi2x1soeUVKUo/gxmtuw6mGyvxHA k5A2H1Hvioba9UtSGioOBKScK2p5/nX7cdRRC0tPiKUcY788elBl6lv6GW3Nzw83HA/yr8tL /ixkftBhI4P3qt5d4bu10jmOXsoJKkrV2xVhWh8OsN5Rk7cownBoPS6P+EwVlBS6QSnaPaqX ves7jJkFpZLbQUcIAx/Orl1AsIihKklIA3KA5Jrn28rDtydKexWePzor5fuK3k49Tyc+9brS Vpeus7KAMpOSCPStTabS5cpIbQMnIzjuB9qt+02Vqy28+ANoSASrGM+9BhXa7fqyCph0oQ3s xuA5Jx6VV10uq7g5lQ/DwFepFbHVd4cmTXEFz8CylIxjArGsdheuy+AdnO44oM7RcVMi7DzY 4wU4571fkCB4cZp1oDKxgjPJqCaR0S9bJAkP91JAG0Z4+atC2NKSlslSspBGAO4oiK6iEpEU qh5Kk+gP4vzqqbtZ7tc7i68toNgqO1OSc8d6vO4MI8F0KSTjOQRxWgkKjeE3+yLaQMElIxQU /Agz4e2Q0SksqycJqYWTWb9vUGbmVuFPmBH4s/NS4Wpp0EttpDav3FD+tQfVVk+i85C0rcKg op/CPYigm8bV37E72lk/jKu3H39a0E7X6Y13Sn6gqZUnKjjg/FV5bmbi68qOy84pvdggrOMf 71II+h3pwUqSooUlRHmHBoLGtusRKbQFFPCfJt4KhXpdbwE25tIJc/eISf8AOoodNLt7LamV 5XswrKThP51o74LsFfTxWlOBxJztyNoFBiarvn1T2xlf93yoKPP2z61rNPX6VEnI2qUQpWMD nAre2XST8htD8wblKBOx1PP8q30XRkRvb4yVjHJUhOBQT3TU8m1pEl0J34KcHvWdcNQsRY4S SQpZ754FRaKW4rW19Ckob/ClQwD7H7VFtVatCkhtLvhttZztwSPtQWjb7wzOw25h1Kjjtjmv S8Qg7HWEN7SBgKA4qv8ARMpUyE26HVO4VkFXCsVY0l5aIYURytGDhWQPmgozWFplWSS1dYKF NvRHw6273wQc8/nXTemLw3qDS1uurKwsSo6XCoDAKsc8ffNc9a+uKXozjCnVEhWVJA4NWF+j 1c3ZvT9+M6pShDlqQ2CPwpPOB/WgtqlKUQpStHqjV1n0dbG5+oZRjR3HA0ghtSypZBOMJB9A T+VBvKVHdK640/rRl5zTk9MksEB1CkKQtGexKVAHBx3qRUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCt Dq3S0TVVmXFkJCZCMqjP45aX6EVvqUFE23VNx0jqVNj1OlUZY4S6ofs3x6KB+anJ1haUx95k JCv4Ca3+qtJ2zV9qVCujXI5aeTwtpXoQf9Ko2+aM1ZoSX9QG13qDgq8dlBJQB/GPSiptcuo0 ZiOVbChIGSc8H7GtU1rNd2R/2eR4mPKlQ3D7VApGo7Zc0/SyQNitqtu7bhR9D8VubPerFbpD jbbjATtzuSvgH496Caw5Fwh252Xc2UoZaQXCT2V7Aff2rVaGsv69vEm4zk5ZbJPwVn0/IVhX 7VTN1tLUC3OZjhe90+hIHAzWPbeqdo09YUQY6Qp1JUVkZJUrPJoLiYhR4xKmWkpURgqx6V7F aUjkgD3zVFSOtpU8fCbcCP3sev2qPTOsF3kuOKQ2CnOEbicJH2Heg6Kk3WLGUA48kE896hGq epUOCw+iLLSy62PKFDkn2IqmHNfaguf/ACrRTl7yJDaOSTXwNKTS+mRqqX9CwrlZcXlxWPTF BILKzcta6nN2d8NpmKklLh4SV+nHrXvc27XZdM3Btcs3C7NOBx1SAQEZPatPdtbsQ7OLNpWP 4EdLe36gnKz7kfNabS1qev36zSZamw1H8Z1SzkOYPY0VjXC5S704w0UjeOSEDGB9qtGwadmw rGh1hxw7xuwUDy/FVfpwpf1Ix45CGt+So9h7ZrqLThjOWpsZSs+me1BzTqpi72+4uCduKVcg kfumr26VW2NbNEwnYZK/rEBxRKeSonsT8VrupUG2izSHfITtO3jsqtz0uukW7aFghjaVR8tL T6pUKIm1ASe/FO1fgJ9aD99fiqt1pZ2o2p2/Hjtog3BHhoex/dP+n86tKo5rzT/9otHzIrQ/ 5ptPjRlZxtWnkUFZ2rW1w0XeTZ9UOLENlBLW1GSv/un2+Klr2odN6/039G9LDK5IKG96RuQr 3GfWsHT0C09RdFpRe0F+VGw04d2FtuD1z81WuotIytO6ujW/TE91+Ss5S0sDc0PTPxQdEWOA 9bbVHiuSzJSygIClDkgD3rNkvKjx1uoaU6pI4bT3V8VHbRcmbDZYES73D6qa6pLaikZVuPwP St/MnRYKAuY8ltOcAk+tBopNruGpEKburioULP8AcMuYWo+xI9qwbnpy1ad0mYUXxktBR2p8 Q71lR5yruakM+HMmusvQLiYyEjISlAUF59TmohF1g9Zr8jT2porsl5x7bFnBnCHEn3z6igic O7txHhaY1ydg29kErYjsqKnD6gKx3qC6qtDb1nkXWJEmsstSdpcmrytzPrium2EwZCA+yw0Q CeQ2OKovrcw1bXI7CZUha5RKwznDYSD3x70FWIhOLiePxszt5POatvojpfSmsLPc7df4jT1w ZcSpvzbXPC9x+dVfGaV+q1KUFZJ454Iqb9BZzMLquyl9WwyGHGkfKiM4/pRXQVk6XaPsDni2 +yx/F/8AePDxD/WpW22hpsIbSEISMBIGABX3SjJSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDSatv7 OmNKz7u8R/y7RKAf3l9kj+dc6aZjOXO6O325K8WVLeLikgYwTzU7673OTNuFn0zCyrxD9U8k ewOBn+tauCgsQEKeQE4G0BOO4oqUW+bFiPb1YTggDZ6GpDFujC3E8gpPIKTn+lUTfNSTo9zK ISVlxJBLZ5SB71srHrh1qQhueytoE53o4H2NBfKHEr/AoHHtRzaG1bu2ORjOa0FkuKZbJcDq cISMgfix8+9bh91P0/48AjIVnvQYTl0jNK8E7wlQwMp/CK8HHWpHmCGykjbtxn86gurbhco9 xDtuSV5cAWOTke+K+Gb4iOstLcP1GNxHOQDz+VBO2oRiK3FSW2+5DYA/r71jTpqI7ZPiKWhI 4yfw1GXtYwGow8RSVKV2TuwQfWopd9dpE4Jho8QE7R7E0Gxu8sXeWqIsqU8jBChjtXzIsceS oh4b07BhRBCifasqx2xUnxZYC0rUd+FDBT/6VNRECg2pwJIwMJwOaCsGtGzHX1OMy3WUJOdm cJI9q939JSnSFOOHag5eznKhjHFWM9HbKyGXUgZwsHuDWSu3p+nDSjuLg4V7Ggoe7WBdnnpd Qva33wSefip/pu6B23suIUChpPbuazr1YkMtOoeUFDHHAKqwdO29CGQiM2oIUM8kfzoPTUtw S00VvOLQn91aU8p4qiZrqXLk53AKyScfNXtqNttm2up2+OVA9zwD71R0lTaboSsDAXzjsaKs rQVkUhLcvyeJ+7x+LNbrVEtVrguCcoFH7nhnjNfekkoTbGFb0ghPk2nPB961HUEKREWlnJB4 8/7p9/zoiqJbgm3EqyRuV61begbeGYCHHClQcHAx3qpIbLjkwBSfMk5Of8qunTz8ViA1taII H4EnhJoqfx0pabSpBIQOSQew9q+Z1zZSzlCfID5eeQah111lHt6EeM6cjgNpGSfvUPuGv1uP HYn9gO4Udp/IURv9Y6zRBt5baeyveU4SDz7VCbFe7zd5yWlSnFMBYykjIxn1rSPSJWp7kQjA TnO0nOKt/SGkEQosdKmwHFAKWUetFS21w3FR8rQFEowCBx9qx71ZxOiBt1ICk9hgHNS2EwG2 wpKAFbcAjsa9nI7LihvSN1EVpa9GMtySsNqSXFZVkdqmcbT7bbYK0lSkdkK5z81t0xUDt3Tw MjNfMmUiMPOtKOPvQav9Th0EFKlBXbsEj8qwDpJgsrBAUT+IA4OCfesxy9ESPxIUk85A/CK2 Ue4tyE4QrITwVbh39qDSxLJFio8MpVt9yef51kJgpbZClITjGMZ5xXxqCcWoalhYTtH4O5zU Nd1nGRK8P6kb0pA5V2PtQe2pI8h9hXhNJxnybvb5qlb5DksXBz6hrA74xxV2m6R7kpC33txy cFtQGT7VHNUWJqZFccZcUgE87xk8elBh9PX1/QpQtaUNAgpwoVNrxenI8JYbQop2khKfUD2N QnRVvZgMJ8QpWlS8pIScKH3qSXiEJVqW0gltZJCdpJGPtQU/qPUCrnKWE7wknGD6GpZ0l6mr 0LL/AFdd07rNLc3LUlOVMLPG75HuKir9idj3ZTchBQguYJxmt9ctLsMWlam1rKdudxRyT6UV 1jGkszIrciM6l1l1IWhxByFA9iK9qpbobriG1oyTab1KajqtThCFuKxubPP8weK3F+6tjcY2 m4pcWeBIeT3/AO6jufzoys8qAIBIBPYE960mrGnTp19+JZ2LzNjftYsR9KSFL/DkZ7HapXPy ar2y6U1ZqK8R7ve5b8VttxLgU6ohZAOcJQPwj71Nda2jVF1jRVaNvzdnlMrUXPGaDiHUkYwQ QRx9jQVV0ufS3rvWlyvC2dO3oRVqVblM+G1Gb8qi6SeCAdvp6k+ta+2dQrvbtcWNqFrh7VES 5SxFlNvW5UdtG9QTlBV3wVEjGPw4xg1M7R0duDo1FP1dfkz71fIaohkMtYQyDjzY4z+BAwAA ACPWtfB6O6pWdOi76khus6flIciR2mCEpbCwpXOASolIHPbHrmitC5G6lN9TGtGnXTpkORfq RI2nYBgnGMZ9K2UTqrK0n1L1LD1Q9dLlb421tpMVlLiWCMblnJGAfzqwXdDSXOsTOsxMaEdu EYxjbTvJwRnPb1qK3fpTqp3Veobrp/UsS3sXwKbfaXG3lTZGCkkg49eRg0HzqHqC7c9ZdP5G l7m8m1XeQpL7QG3xMOISUrB7EcitDqm7azn621sLFql63wdPsCT9PjhSQ2CUp445B/nUkh9F 3ra5pAwrq2r9QPuPvqcbIL61rSryjnAG3HNZGnOlt5hWXV6tQXlibeNSMKZVIQghDeUqGTwP VXYAABIxQRU6/wBUytDaItNpuJTe9ROOpeuDwClISHygemPXvjICeO9ZLWqNY6ZvepdG3q8G 6yUWZ+Zbp6Gwl1K0tFYH9Dwc8gc81u5fRuW7oTTtvh3lEW+6dcccizUIPhqKnCvBHcc7eecY PBzW00P05utq1bM1XrG8out6kN+Agst7W20cfA5wAMAADnvmgq+49X5j3Sqwx4GopA1Mmafr iEELU1lzGVbdpGC32Of5GpTM6qDSXXDUETUtxlmytx0IjRm0b0ocKGlZAHxv/nUo6gdKomq7 PGjWJi3WiQ3NTJdeRFCS6AlQwSkAn8Q7+1Zdr0A5D6s3vVsqRHfjXKMllEYtkqQQGxkk8f8A TP8AOggGi9bXW5dI79cLzq1VsfRcUss3KQ14qmkEIJSlAGVKI3YA55zxjNeeiOod+Rqe62hm 9Paqji2PS4bsmGWHC8hG4J2nnBIxjJ9CMc1skdDLgjp7KsQvMcTDdU3KO8G1eGCEbNqh+ZOc H0rcWTpzqmHrcasu+oYk+5qgLYUFMFKEuEEI2gAeQeXPAJO73oKik9RtWO2GJdzrxa58iX4T tqaZDamUc+c4AGOB2HqOa6wqkn+g77+kRDcucZ29O3QzpVxcaJK07SNg9e53H5z8VdtB+0pS iFfhAIIIyD3Br9pQQ699MNJ35wLl2lhDuCPEYTsP9PX5rnDVnSrUtjvkxuLbZD8FtwlqSBlO z3Jrr+q+6s376Gxt2pleHZpy5g8hsd/5niiqbgaSvV3sa7ZpmN47zbYS44VBISD3JJ9+a97T +jrqqSpJuMuHCRj+IrP2wKvLp1Yf1LpRlTqNsmZ+3dyORn8I/IVLKDm/Vv6P67JpF64WqY9c Jscb3GgjGUjvtHr71TsVbTTiVuchJ5TXedUp1A6Cx7xLk3TS7yYjzgK1QynyLX7g+maGqHiy oyX/ABwvwtqvLjvmvZNvk3+6bGnHJKjklxaif86+9U6Fvmi5Edu+x0t/UJ3IKVZBx3FTLQkq 1s2xXjbUrawdwPmUT6CivCboaO1BYYaClSloCEICfMtR/wBKsjQnTONp2wvN3NKXZM1BTKGM gA/u/wDrWk0zqKM/1EWh4NNBtna0pa+Fe4x71Z0zUVqgxvFfmMJRtJGV98ewojnnqRpBnRFw j/qxa0sSM5So52n4NfumOoc22qbjSHHFNbfxZ5BqcXSzp6gPOXOUpTbSSRGaKshI/i/OtFc+ nEGAyXnH1BLfKyBnig1+rNTuXO3pCMlD2dyPEzkj1rD6VaxRpLUxjzt30c5QQoJP4FZ4OK1M +5w4QS1ECStoEJUE8nNeFh0bf9Z3RLNsgukuK8zziChCfnPxRXWyHEOJ3IOU+4r6+ah8C16j 0RHYjTnFXe3NthJkNJwtGB6j/Wtk3rGzFAzLShRGdqzyPuKI332r85x/6VDdRzNQ3CK1IsjL kWDHdQ4/IWdu5OeQB6jFTFCgtCVI5SoAg5oKjvb/APw46iu3QpK7XekhKwgYCHB7+hrS6OuJ vOrrlcJDCHJSAtbb/wC8lI+fbFWrrrS7OrNLSIC0jxQCthXbasdjXPmjtJPXK4Xm3SJLkWfD bPhoQsgKUO4x6igubp3bnJkmZf57iXXX1kNDvtT6GppdbbGutpkQpiElp5BSSfT5FVt021Iq LplthxvfN+o8BTHbbg4z/rUwvd8RbnI1wjLLzanxEeSnsk59fkUGHoy+OCdJ0xPCjLtqAQ6t WfEbPYittqTT6NQQjHdkLYRtIK2x5h9j6GobrR+Lp66QdT2fImzH0xFuKyUhCvcf5VYTU1vw Wy8rzlGeBwfmgqXTN6vekb0mDePGNk3LQ1LfONp9Nx/Kq46i39zUGowz9WmWxHJDToTjIP2q fdXdV2VbD1sG+Q883lAaX5UnPr7VVNsgZYLoa3LT5vMfSivFMjwWEtjKtndKvWp50Fjom9V2 nXWgfBjOOJ44ScYBqDXuSw66RGSEfxJHoavP9HLSaY9pk6nf2KclEsR/dCUnzfzP+VBedKUo yUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpXypQSkqPYDJoOZdT3KRdutV1Ww6paGHPp0OZ/uwByB+ea lK4pdiNttOlWeVEp5z71WlmWqRrq6yUlRbXNcUoK5URuNXbbo4UlOWwcY8Mk9vyorTxdINS4 pXIPiFZITsG1X5+4rBm6VbhJefQylJUkNkp54z7VZUaMltlRcBO08Y9a+pFvafbO5OBjhIoK 5tE1UJ0MuKG9PtxkVJ2b22+94SlHKU7gMetRvUkFcZ111WFrwQAn/KozEuNzSfDaT+2yErJT +78UFgPNolPFBXgrHmwOfyrQXqybnmk+OplxSSMoPJ+Ky7OmWl0fUL8pwoKQnkH7+lSCVFSl CC4gKWoZQsjt85oKBvVnuTU0NSCtZUs7FHuPapbpfR7RKS/v3pwvxHMEfIqRy47P1AcUeEq2 7gnO6pRZLU0pJcLSsOJ2kFPAoPhFsVEJLTu0EA4BzmtPeLwqG44qUrw1J7lPr8ipdKhNiK4l RKlpGApPGB7VXetY/hRcpWstOeVZUMqSn1oNjYr0LoAtGXW1K7ng1PRscjo8oQQMqUecVX+h IyGYLbLCTs3Hwz7j3zU/W7tiOISElAHmUexNBC9W3CNEZU6oKKSoJIAyAaj+nbsw3FaSlzcA s7VDtn5rx6iXUxYb0ZHh5fQQk57++Kg2hbROmXhOS8hpHm8pPNBa93SZFtdcCkhaUqyk+uao i6RJYmOKdZUpKVYyE/yromJBJaUh8JKs9wMhQ96xJ2lYEpJ8dhGc5J9TQQrQTjsaG39QfxDd tJ5r26gFCrS4NwU8TlWD2H3qSfQsQG1hptsBIycD+tQHWtzSW1RkLCQoZWcevtmggENxbNwS 61grScpC+eR71Kl6pfYjt+CgMqHnBx+JfzUMDim17kcH0Nezbb0hXO9R75HOKKy7hepFwkKe WkNqcUVHaMcmv2BZJ9yWlTKFLzwCfWpnpjp5Inlt6chY3jKU/wC/tVs2PRkSGlJMdtsFWRj3 oIhojQf/ACX/ADLBQ6lWSoJwVD2PxVq2m2ohsjI8+fasliElCgSslQ744zWYPkYohj8q/FEB JJHYZr9rAuktDTKmt5Qojkj0FB4y740wlWCE47FfrUUv9/SWXSpxRP7+w/hHxUQ1VfpKXFMs tfUAnASDhVeUS2TJ1saelrWynsvPcff3oInc9bT03PwUuENpcyrzYz8GrD05qiPIh+GnapSx lG0k4PzUNvHTZ1LKpEd0uBQKklScFX5Vpo9su9luDSm/FTsI3FI7/wC9Bc8p1Mm3hTyAHQOd vGfiqY1tFEG6KXFC0IWrd8Z+KsuxTnrlDw+VJCyQkKOcH5r3uOkWZrI8dtLqlqwFDnb80EH0 bJuL6my8kraB8iij1qeznnlW9aVIQtRGULzgk16RbKm0W9IUBhrISUjj75rBuU1qNB+okOZQ ryhGOSfig0WmJUhy5SBIU4PNkJwAkflU9ejFMUkpJWoHYR6HFQbTkxqdNLLnCs7jgcjB96ti FHS5FRnaDjHI4/OgqdVlebuzk+Y7iOghasjPPtivq53JuY2Y8VBSlWNyiOTjsAPSrQuNiYU0 4l9tLrC08gpwAaibkSDbEu+Cy0yEnClK5P8AM0Fdmfa7XdY0OcFRmHnkh91tH90CeVH3NdG6 a0lYrLGakWxhLzjiQoSnPMpQIzkH0/Kua+oTCCwH20tgdwE89+1dL6FD6dBWUSyovfRt793f tQSGozr3Vv8AYjSMi+GH9cWVtpDHjeHu3KCfxYPbOe1SaqZ/SGu0j9SWnTUOG9Jeu8nfhlJW shsjyJQBkklY/l80RtNKdXp9/wBbxNN3TSb1meksqfSt6UVEJCCoHaW05Bx3zWBO68JRKmSb RpWfcrBAeDMi6oc2pBzjIG0jHtlQzkZxmof/AGjl/wDHTT92naYu1ojTG27Wy1ObU0o7h4RU CU87fEBwP9a84TOrdIaKv3Tw6RnT5FxkL+nnMNlTKkLCUlWQMdkZHIxnnGKKtLV/VNvT9ksN zstoXekX1W2M2h/wlZIBSMbVZJKsY961No62mQL/AP2g00/Z1WOKH3mjJ8RxSipKUo2lCcEl Q5+ajT+nL83e+nGkkWiU43Y3G5s2cEqUyCXAtad+MDbtUO/JIArKdsctGvupEq6aduM+3zIO 1hDcVzEtXk2pQpI5O4DkdsE+lBsoHXG4SbxYYsvRb8KJfZSGYkp2b+NKlpSVhPh843A4zz71 cNcw2rQOqbfP6dTZrF6l/wDaKXHorjTi27Y0l9vGRj9nkZUc47fFdPUR+0pSgUpSgUpSgUpS gUpSgUpSg+VKCElSjhIGST6VSzIVr/qgVnKoTa8/AZQeP5n/ADqddSr9+ptKuMsr2yZp8FGD yE/vH+X+dYXSmxfq7Tyri8jD045TnuGx2/nyaCegAAADAHYV+0pQKUpQRbXuioeuNNuW6WAl 5Pnjvera/wDauUL9py+6GuzsefHcR4av2clKT4ax6EGu16x5kCJcI6mJ0ZqS0ruh1AUD/Oiu E1TXnF7isl0K3BYPmzWS3cZkR1K3i5uJz+1zz8812a3obS7S97dgt6Vbt2fAT3pedF6d1AyW rraYz6ffZgjjHBFDXK9u1/PhpQEObNvc+4r8vnUKbOjKjsurS2exz3+9XbcP0dtIyV74a5cU +iQ5lP8AWt/p3o/o/TpQ61bUS5KQP20nz8j1x2oKm6Q9IH75Ma1Bqpgpt6TuZjuHl8+hP+H/ ADrpBlluO2G2G0toAwEoTgCvtCEtoCUJCUpGAAMAV9UR+EZGDyKwTZbYqWZKrfGL6htLhaTk is+lBiXGKmZa5EUpyHGlJA/Lioxp+SqRZ2g4CHGctLSocpKeOamVQh1oWDV7rS14g3PLjZV2 Q9nlOfTI5oNxVY6+sz1g1NE1tAZ3sxztuDbY8ziDxkj1xVnfavGZEZnRHY0lAW24gpUD8jFF VXqXRdtup/tRarmu0SyErQtB2oVx3xUAa185FsLtonOImKTMLweCjlWK8eoEO/wrovTsh55c K3oK4+7je13/ADAqExB3UTgY9BRViyOpkFGnpVsXbVPokFRaJcyW89ic+uaj9x6i3u4pQxEd XEZ8AMFtK92fc596jMkpUE43FfrmvyKghSV4ynOO9BvLVpxUx9Bckp3KP4lEn7/et1MSLTB8 aIVLRkoPiJ7ge1aRGoHYHkaOFo5SockGtemZcbopMVnxpKlqwhpAKjuJ9h70HwppNzurEeEk hyQ4lsA8+ZRxXa+mbJH03pqBaYiEpRFZSg7RjKscn8zmqQ6N9IFrfN91jbXGg0sKhR3SUq3A /iUP8hXQwolKUpRClKUClKUClKUClKUClKUClKUCvwjIwa/aUHHmoIsjSev7xGlBxnMlamyh PCkE5BGfSrg0PcFSLQ2+6pLi1JHKh/lUD6lON6p6yS2Gj5IwTHz6EpHNWNpmzsRoDLTYOAAQ kHt96KmrTqFtBQIAA5GO1fQdScYUOeRz3FaidObt7AIWFY5KCe1YFjuKZcspGHAhWFOHt8AU G2uFtbktOAlIBGfw9jUeasCWXVOlPmb7HPc/b2qXSFtBhe48K77ajVxuzbA2nYFpzhWe9B5O yW4vkVjev8WOwrAul6wAwtZ8pyQo4A+xqNv6oMh1aW3W1YVtUCM4PxXqLLMkrQ464twK8457 H7e1Bo5GpvA1CG0tqKVKCdgVlJz64q0LBIW42gNOEpUMqO48fGKisXS6DOVLfjkOOAAgHHHx U1stvMQbcut4wAAOKDPfa/5VSUKBUoc881XWrPIVJQAUKBV5vt3qxZzvhx3VtBLhSOUjiqq1 nfHIsRwNoSZBGfDcPp8UG40etLNujBOClxONwOeKlb5T9IENKJI4OPaqc6f6gfalqjvrSG1D cj/b4q2EXBp/CB5nMeY5/DQVtrC3tTLrHYkJA7q8TPP2xUis7ceIy2WfIvYPwpxX7enI8dS3 ZSEFH7qj6VWN71pKYnr+kkYWpOMt8gfFBby761Gbyt1O5PcBXNaO5a/goVsLpO7k7RjB+ap4 XC7XRwltThKjn8/vWzb0Xd32kuqZcdUrkgHOaKkF+16hcfEM4dOc7j3qu7hcn7g9vfUScYwK kErRVzZCvFZWoJ7lIztzXvb+n11lpBLRb5ABUMZFBH7Tb1z30hDW7Hp71cNg0LGiracUAorT gjbkDPpWy0joMWxtAShLz3YuBOAB81Y0O1BhH7TCjnJA9aIw7bam2EJ2J7/ird7E7QnaMDsM USkITgdh/Wh8p3Z49cngUH1ge1fh3eg/9K1EvUUWKvYtQCwTgE8KrVo1aHHgvyhA/dzQShxz w0lWFHHcCozergtaFLQ2W0q8u/OTXlL1Q461hlSGt3OFckp+9Q9d8FzuoZS/v/hSOw5+KDMt +n1SZTsl5nxlnsVdh+VTm22VCYyRKZSk8HCeO3uKWOK6zHStC2wkjG0DkVusccnJ96DUyLUy 6tRdSjzcJSFf0qOXqyqYaW5lLhzgIx+Ee/zU2cbCh844+K1d1g/8qtxLqkucHIHeggunI/0z zzBUhHmLhXtJyKmkZmK7GQEIUUpPJSnGfmtFZ4y35Tzi8JJJ8q+OBUkcmtsIQ22M+J7fuUGg 1Ml+IzkKKI6k+YYzx6VTWqrxcnz9EULQUKBQlIyMfer2lONyGyyVh3acgkZBNR97TbEqa4p1 hsJxkEjtn2oKX0tMkxr8jxw4d6h2P+ddEafmqdjJK2VZxzlXB+wqNxNIQ0zUvtMpbWgY8qMh VTW2xBGZAVtClcp44oMuQo+CrY2FnHKSaqLW4lOz0qSwCwlW5RP7vpVwOhO3JHf29KhOpGmC k4R5lHgkcEUFE6wQ8RyeEo9zyM8GurtAy1zun1jkOjC1wm8j7DH+lcvallJefTb/ABwUvKDf lH4cq9K6s0tZ02DSlttTbinUxY6WwtXdXFCtvWjvGlLRfbza7pc2FOS7S4XIiw4pIQokE5AO D+Ed63lKI0V70paNRXK1T7owp2RaH/qIikuKTsXlJyQDzyhPBre0pQKUpQKUpQKUpQKUpQKU pQKUpQKUpQKUqP61vg0/paVKQcPrHhMD3Wrgfy7/AJUFbalfc1v1KatkVRVGZX4CSOwSOXFV cjDDcaO2wykJbbSEJA9ABgVW3SKxFEeTfJCcreJZZJ9gfMr8z/lVnUClKUClKUClKUClKUCl KUClKUClKUCsC72pi8W9UWRkDIUhSTgpUOxFZ9KCG2+6eJJet8tPhTYx2rQRjePRQ9wa2fPG K973ZBcUofirSxOZ/untv9D8VqoU1bj7sWUjw5TJAcTjg/IoqHdUdPtSrc3fmWVrlQfK4lJ4 cZP4gRXP+pLSzZ7sn6N3fAkJDrDqTnKT6fkeK68dbS80ttwZQtJSoH1BqlL5pCOX39MvIU4u O8JMJTgCPEaKsqSCO/qKCknF73CE8jPFZDEeUUYahuueINqSGyrP2rsOyaP0ZLtDD1uscPwC nygt8pPYg59akMazW2G021GgsNIaO5CUtgBJ+KGuYNBdD7xqyOZl3dcs8XOGw41lxzB54PYV 0PpLQ1m0hb0sW6K14uBvf2Dcojsc1JaUR+0pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg5X t6VDq9fBuKts1wE4yeVf1q77Y0Wm0LSkZBwsEc4qrNYWRy09bJckLabZl7ZCfPg5I/3HpVkW SX/yYLpTk8FaVZoraXKCmSypODhQIJCewrCs1iEHK937I/uEYzW2acQ40k+JkEZBBrylSmEJ 3OLTtx5Uk/j+1BiXMvMR1CGSgKGAMZqttSQrnPC2mgpKCOVbu/3qcz7gjxW0FwpRns4MY+ax UvMOOJ8TYdxxlOcGgitm0oiL4Z8IqPfKj61YEOzIbbWpTnKwN3uKwlSWW4iUrc/DkjI7GvB7 VSY4abSQpZOVHtxQSUQ2A6laT5kpA7+lZRAKcfyqPNaga2/stygo9lY8teyL7uKvOknJwnjg UGwmNgMrKQMkYUcd6rzUOmkuMqU+gKIB5SMkg+mamSLqhaDgFRzggqzzWqny2n1OJQoJz+8P T4oKT1DFRp+Sz4I2n+Rx81soWvXUuJbwlSduFDsR+dYHUNLbkhbjak8qKF5Xk8dqgsd8tLPI IIxzRVhal1X9db0NfTpBUjIO6ohYLWbrdAFkqBXgpAyTmtc0h6c/tSFLIBIA9Kszpvpp5omQ +EpdzhAPJ59aCXac0gxEiNNeAklKty+M81MGrKlStjKClIGc+lbCBbQw2FAYOPMTyDWzCAz5 kqSlHseMURomtPpTuWp7LJ/Ekjua927bHbd8u1alfu57D3rLlzWIgCnniAe4xwa1R1BHiyNq Uo3ep9ce2aDesRwyrCUAIHYg17+VSue45rVxby3IQnapIXnBBUAK9X7zFbR+zeb3E7U7lYFB muvIbb3k5HwM8VobvfmGmylD2M/ugf1rQ6j1YyzgpkYUeClKvL+VQObMn3eYGY3kbUQAo57U Gw1JqVxu3Lw5lZ5QAkHnPFQaBcNQvzW/M4pKiVpBOBirAt2lwh5RkqU8ON2RnB9Kk0XSMdQD akftO6CE49O1BTd7uN2kKLLqHAUq5CVdv/nUu6b2N5htTrzeX3TwkjkD2qdQdCoTJKnmPKFZ O8A5qSW+ytW59LkdGB6jHagy7WyGICEp+Tz3zWZTuORSgV8rRv8Axcj2Ir9UQkZUcD3zX4hx Ln4CDjv8UGG5bGCQQNoGScDvUf1K243D3NOFpWNoKe/8ql1aHUUX9kH8Hy+3vQVIjX5hTnYM 5l0ltfBRwSn5qVWvVDE1aFtvZUvjYecJ+RVY66izDdhwMPHdtQMH8zX7pSzXZ/xC0tSEpIyA MEigvyBKbTsCMEqTkE+1blRT4aFFeCBx7VDrKw4xHS6vKFHGcjPavqbeFIdUhtwlzvhPpQSo y0uAhO38/SoRrl9S4TimmyFbcDaO3zitzbH33Tv2nGfUjmse+RESUFSFqVtGVJFBzaPFiajh vz0FSEyUKKfdIUK7fZWlbDa0fhUkEfbFce62ahtXRAjnLhcBOfTzdq68tmRaYgVyoMIz/wCU UKyqUpRClKUClKUClKUClKUEUtfUnSV51GqxW27B65hS0+AY7qeUZKhuUkJ4wfX0r9u/UbSl i1Cix3S6+DcnCgJYEd1fK/w+ZKSBnPvXONsUqxa5Vq1JKWoOpzGkK/8As3Con/8AKlf869r6 o37XqdWklTU3U6YkZWe7bWzB/kUfyouOsqVTF01FrjWnUa92LRV3Ys8Sxowpa2krL7vbBJSc ebI9gBnmvK1a3v2rulqrtJ1I3pp+0zFM3SaiF45cRhO0hsA4JKgDjHY+nFEXZmmaofS3VHUU Pp5q29XSY3eWrY8hm2THGQ146lqKclIAO0ZSrBweSM+3j/a7qHo6Pp3U2prxGuVqva2/Hh+C lJYSsbhghIwduTxxkYOe9FxftKpfV931ncurdy0/pnUX6pjwrWJu1TSVhWAnI5STk7v6VG2+ o2rFdMLBczeXfrJV8XGee8NGVtBI8uNuPWiOjKj2rdJsashMMPyXYxYc3pW2Ae4wRg1U6eqN 8vfXKBAtU1bWnHJpiIQlCSmRsHnVuIzyT6HtiszTl+1/1Jv9xulgvka0WSBMDDccshXipByc kpJyU4yc+vAoq4rZbmLTbGIEROGWEBCc9/vWXXP3idT/APiZ/Y3+26fqPpfqfqfpkbMYzjG3 NZKtU9Q9Yz9SzdLXqPbrfp4qQ20WUqMso3ZOSk8kIJ54GQPc0F80qg7z1pu0nQGmnYciParl dpDjEycW96IyW1JSpYSc9wsK7HABA5waknSjXMy96kvGnZ17b1C3DQmREuiGPBLqDgKBTj0K gP58kYoi16VR/Vm5a70xqSI/a9U+Bb7vLDEaMhhBLHCQckpOeSTXxrHWWptJStP6QuOqmYc2 Q0uRcb6Ygc2tlawgJRj0CSO2SccjmgvTNM1Rdp6mXmd0t1gv9bIl3GwrQmPdWWQjx21rwhew jAPlV6diPXmtfZtS68gav0S3eNTqnQ9QoaklgMITtQrHlJ2/PpRcdCUqg1at6hayOpb/AKWv Ma22qxLWGIngpUZAQCo5JSeSkZ54yQBjk1aXTrVLmsdB2+9SG0NPvJUh9CPwhaVFJI9gcZx6 ZoiVUpSgUpSgUpSgUpSgVHtS2l6R4VzgEiXEBOwf9VPqPv7VIaUEXgzmrhFQ+weFJyR/CfY/ NaHXFikXS1ImWtwN3GArxmCocKx3SfuK2b1r/sxOW9DB/VklZU4j/wBy4T3+xrZqKfDJURtx ySeMUVCtJakahLRclKWi3TSGXmuT9O/2OR7VaSVBSQpJBBGQR61SZ0ncLtrm4nSLzbNrkJC5 a1kltDw48o9T68VcVrhG3WqNDU6p4sNhBcV3UR60GbSlKIUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUp SgUpSgUpSgqfrtplc/TkfUEFt1yXalZUlsZy0e5I+O9V5p/qNEYt7YeUshvA2E8r+a6XdaQ8 0pt5KVoWClSVDIIPpXGevmICeot1YsUIwYjL5bDW7IyO5HsCfSixb0DqFCnzsRlqaUryoaHr 96kguYmRyZLYUkHKcnufaqS0dBat05mW+rcpSsZJ7cd6tiNLb2ozhwkeUDgfBNBD9c6oXbnE BpBK1eUE9hWTpbWQntJbLgZeSP7sn8eK3czTUa78y4qXX0Kyc9gKwmNJsQZLjrccBY8yV4xi gyrjc3UQ/EYDe7P4Vfu/zqob5dbm7dhIK8FhZCFg/Paphf754bKSpYylzYQtQBP5D0qGXaah 1QDwACTlJSMA/egzIetp8BTiwVOOrP7QkcK9qzGuokpDam0ghSwQskcn8/Soi3IbCiAeCeAo ZxXsXWIyiFBDqvcHjPxRUxa6nPhoIS0WdqjyOcjHFfv/ABCWWwuS5nccKCB3HzUCLyUrIXja ockV4BDa1YSePQ0G5v12anFagfEUtWc4xx6VrrTZ5F3kpYjoyVHAJ7VjRY6pDwSPwg+b7VeG g9KQ4cJp4hTjzg3A7SdooMHSmgPpH0PSk+IMYCQMc/NWnadOtQMLb5UQMpx+EVnQoDCW/EZA JWnlKx2I9azVr2LHkSVEbQRxRH446hCQg4QD2rHkz4qCGlEKVnlJrQXm8IhqHibw4pe1IUPw +9RC+auYExLQkFwgjAT3J+/tQSLUF1Ujc6FozkhtKjVPX3VrzOonFNEraRyU8jcfWt5Nu03U kkx46lNp586k+nxWOOnrr7ylzFqfUTzsPJ+9Bl23XsYpbK85xlTeO2fmtnL1OJ0FKYUTxSlO AyE+voRWJC0DCQlG5C9xJ27u6vjj0qX2HSCSlWWkoIUAlzce3tigh0C0TLpP8S4NoQlaMltA Plx6VYNl060yEIeQpJICUoKP9fSt3CsAYeDqtiVpORtrdJQASccnvQY7ERLSskJ4TjASK9kN pCAnZwDkZ7ivSlB8hCQrcBhVfQNfDiglPLmz5NeKprKUHDqVq7AfNB7lQGSceXvz2rTXS/M2 9gueInd7buKxrtd8n6dG5LhxleeD+VVPrrUpakIiR3El3PPHJGaCfRdQO3R5a1upxnCfDOQc VMbWr/lQlXKsAlWMA1BNFQmmIDawhKXCkKIV+8Tyan0ZSG2QokAK7j5oMknGOCc+1YVxQVRw nGR28xr1fmNMpJK0hKe5rTSr4wsrwFJO3y7h3HvQR6fppM2V4rwbJTxuCuayrdbBGaAASA2n BAT+Kvv9cMlwqc2I28cjn8q8374y0kbMHHGcYx96DMkgRWMF3GRnbt7VGEvIlT3MhaSk53fx V+XLVcZDagXOG0HKgO5qMyNXw3opW28pLqe5BHfFBYrUyNGaUgHCFAAn1H2rQXzU7UCOdrvl KSkbSCQfcj2qvJWvXEqQlDaHkJHOSQd3vURm3WXcJfhNrUVOL2pSk98ntQS3TzEnqD1KtcRT altNuJXJ8NoYShJzk11ulISkJSMADAAqBdJdDo0dpBv6plsXOWPEkuJHmHsjPxU+oP2lKUQp SlApSlApSlApSlBTw6NT3NJastUmbEU/eZ6ZkRwbsMlKyrzcexI4z3r9c6Nz29J6RtMWbED1 lnKly3VbsPFSwo7ePYY5x2FXBSgqfUXTfVkbW1w1F08vsW3LuzWyYzLBwFY/EkhCvUZ7Ag55 wcV62rp1qbR2i4ds0bdreqaZC5FxNwZJakKUEgAYBICQkffk+uKtOlBT2n+jEsWbU7OqrjGM rUOCpNvbIZYUlZcSsAhOcKI4wOARnmsWB0k1jcZVlgay1FDlWCyOJVGjxknxFhP4UqyhPoAM kqwO3vV10oKz0708vsbXGo9TaiukWVJuUdyHESyDhDRI27vKMEBCRgZ9efeMyuh98f6aW/Ta LpATKi3FyWp0lewpUnAA8uc1eVKCrGukq7fqDRsm1SIzcPTzRS+lYUFvrJJUsYGOSSeTWJH6 Z6v0nqSa9oLUMWLZ7hIDz8WUjKm+eQnyKGeSAeOMZ7Zq3aiWrddM6VuUOM/DceS+netxJxsT nHHufiisP+w87/jP/bL6mP8AR/RfTeB5vE3YxntjH51E7v0o1fBvd9VoW/w4Vq1AoqmMSQQt G4ncEEIV/ErBBScHHoDVvw5bE+G1KiOJdZeSFoWnsQa96Iqa6dFW16Gsdss1xSzdbG6qQxLf by26tagpe5POBlKcd8BODnJqSaE0/qS0uTX9WvWZ11xLaI6LXHDYbA3FeTsSTuynjt5amtKC BdStCztavWJcCVHj/qyZ9Q54+7zjy8DAPPFePUTp3N1Rd7Zf9PzY0S820FCBMb3svIOTtUMH 3Poe5qw6UFP3jp3ru9aKes8i62KO9NlJVM+lj+E2WEgFKQQ3kkLBVzjvjOOK21y6ZS3dU6Ln QZjAh6bjtsLS7uC3QjABGAR2HqasqlBStz6SavgT75F0XqGFEsV9WVSo8lKvEQFZ3JSQhXGC RnIyOD2zVmaP0zG0hpOBZIjinkRUHc6sYLi1EqUrHpkk8eg4rfUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUo PCZFanQ3Y0hO5p1JSoVG2dCQtqG50uTMYbVlLS1YTj0Bx3qV0oPGNFYhx0sRWkMtJ7IQMAV7 UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK5d6udN7vp69ztRQv29rfc8RTufM0 onkKH39a6irXXuywtQ2eRbLo14sWQnatOcfyNBxlDlPFDaVlWN3YHAqUwtSyCkNOPpSlIBTu V7VNr5+jxPTIU5p69NBrflDMhBBSn23Dua07X6PWrHVqQ/cICGwMpVvUTn24FFbGFq6NIaSo rUgkhKwDjNek/V0ePKRGS4SQMY3cEVB7z0s1zpxZJtz0xrPDkQ+IDz7d6jtwjX1zLUm3TELa G4hbKgpI/lQSi5Lh3VbpewyoLwlvbkK+c1Frsy19QUbtzYPlIHOPWsJuc8h0NqQoOA/hcB4I 9waylXIPOBTxAWRtUcYwaK1qIi3HFBoKKc8KI9KOxVo/GeMZBrfIlw2oLjPi5J5TtHc1qJLw U8QvhBAwPagwMHBye3avsryjY2B847mvqPFemSkx4yN61nCR8e9bVjTsli9Mw3i3vcwUqScg g8UEn6d6YFwe+pkt5bA8m44Cver6tFpS3HT4e5KMhSSD6D0qM6N003BtseMoBTrZPbsfk1P2 kCOgNoTk/wAI/wA6I+wkhRKiAT2xWuu0rZF3fs+/kO7nNZMyeiKPwKWfcDgVGL7c0OY8BJSp HIB4oKs6i3yS04hlL3Cs/hPKVVGtOWufc7glbqFLT38w/EfvUuvOmpWoLh47isIKshJHcA81 MdM6PEBpCWVltG4kpVyc+2fagybFppIDanGA2rH4f4vY1LP1FGbZAzscJGFD3r3gwPBZ84B3 D3rLKkRmFHcSEd8mgx2rfsCS74S1pz5gjGB7CssISkDaAPsK8hMZKQS6gAjOM818qlsYBCkr A7Y9KDJx+VfJV5fY+m71rUP39lLa3Q2dqP3j3P2qL3zWTcVp0pcUoBPCh3Qfmgna5LLX43Ep HplXetdIvsZGQkkudtgPNVDI6lMSEFIkKKh5S2sDBPvmsBvXCpLqkJQp3anzYPmHwPegsK+a vaU29tCkhsY2k5APvmokeosNlKyiUS6lJCjs7VGbpar1dXco/ZNO4wgK7D7Viw9BzkzCJKNy PVQPegkzus3bqhkQGlEq4yR6evNZkLR7UqUJEpouqUoLJIyRWwsunGITKG1o8qEjcO4FS6OE R0lOEp2gYwqg97fDbhICACrODkp4FbGTcG2I5P8A1AD5QR/So9ctRsWxpQccSUAZB3ZzUA1D rpcdLreEjJ8p3bs59aDd6p1u9a2VoTGG4j9nuXnd9wO1VO9ra4O3B54uuI8U+bzk8eoHtWuu t8kTnlOKIyofu+lanJQfNnkc/NFSFeq7g82GlSVI25wd3p6CsdzU9xcaOHykZ8yc/i/KtNuz 8V+bCrOATQZjtzffQoblblfi9sVil51WPOeO3xX0lOxJ3E/YHvXypACRj3oDqlAjzE/NE55W kqChyCD2NfIwUkeueK/cbVGg7G6T3pV86a2qS9LMqQhvwnlqOVBSTjB/LFTSqJ/RrusX9V3a 1qdSmSXg8hsq5UnGCR+dXtRkpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlArQas0xH1PZlR XcIkI8zD2OUK/wBj61v6UFOaG1LI0penNP37LTCnNo3nhhz3/wC6auPOe1QfqJowX+CZ9vbH 6xjp/CP+sj+H7+1a/pprMzGk2K7OH6poYjuL7uJH7p/xCgsilKUClKUClKUClKx1zorb3hOS WUOfwKcAP8qDIpXyFBSQUkEHsRX1QKV8OOIabU46oIQkZUpRwAKgsjrPomNcVQ3LrlSVbS6l slAP3oJ7SoxH6i6QlR0PNahg7VnA3OhJz9jzUiZdbfbDjK0uIPZSVAg/mKD1pSlApSlApSlA pSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAr4LTajlSEk+5FfdKDXyL FaZRJk2yG6VHJK2Ekk/fFYs7SOn7nE+lm2aE4zuCtngpHI7dq3VKCsbp0G0ddJ5kpblQ0qHL EZ3ajPvgitY10B0bCLxuL01xptPiFxx3akJ9cmrgqodfasf1Dck6c0/udZLgQ4Wz/fr/AIR/ hHrRVY3SLpzTsybKsrbqIOdjReVuWvHt7ZPNfejLc9fbku5PEJ2YUlCvQewrW9VbX+otSRLM twuOR4yXHiPwqWvnj7dqmfTNhkWtOP7w5BOPw0Fm2toMMJWvytqR5sehrBvF2biMOPOObUp4 SQrkitvDaH0/7fbtSnCcdlVFdRafcuTZBCnWsE7U8A0EavGtmocPxS+XEqGUpCu/zWssd9e1 HOAWhaWwCSTzk++a8x0+O4peWpfiAlKRxtFTnSekkW5tCEgeGE/hPr/60G3ttrylAKQhAxna N3NSCNDbYUMnc5jlWMZ+aR2kwo6iQUD1KuxrWyr602rbnavblO9W1J+9BuFOIQTuVt/xHtUT 1JqH6BO5xRbQcgqxlOK+bjqZbMdtS0tto3YTg5BNQXV08KieI684EuoIODlKT9qD7c6nRTIL Q843ghQGAkD5rLf1qlaEIKkbz2PiDJSf9aox5eHFJQM4OMD/AEqS6R089dpqUukobzxu7n4o qa3fVNwMh1uFGUpCk7VBtXp6VGnbHd7l4ylOqC8guoWcnP5dxVr2bTaCn9qyN38KU/51sVac bEhZQlTbg9AMAiiOeZ2l5kSSlC9ykqTkkJ7H2qZ6I0fIbdbkTW9riseX496s1dmbjuJSpLZU sZJx2rLRFELHhL/aY4KuaDGZsKUYQsI8h4V6/aspcBhLYC9nkOSRxX07cktNp8QjJ43njJqG XrWMeNHcTkqCSfOkjGfY0G4vE2Nb0KX4gbCRkgfvVA7r1DZZ3Nxd4Uk8lXOfgVBr/qWVcZSy p5e0ngA8Ae1aBxxbityiaKkd11fIuT4U52SjbtJ4NR8vuLSSV55xgmvInPGPzpgcDHPrQfqk +VJByT3FfhzgV9Y2Hjn/AFr8CvXH5UHyTuI4A4xxWVCwlzzqwPXiscjvnv7g19+LgtqCclPp 70GxWGyr8B4PHHpWEt5ZQW0ZAV3GK+FSHVLJWeT7ntXyCVJx/Wg/Qrw15UgKANfW7efMOO4A 7CvlQ2keYE18ZIP+lBZPQWYzE6qxkvKCS8w42gk4yojtXWQrizpoxJk9S7GiEooc+pSokDPl HJ/pXaYolKUpRClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCqo6kaRcgSv7S2UKbKVhchL fdtXo4P9atevNxpDram3khaFgpUlQyCD6UEZ0Lq5vVFpw8UouEcAPoH73ssfBqVVSmo7NN6d 6qZutmz9E4slr2Ge7Svj2/8ASrXsF8iaitDU+GryrGFoPdtXqk0G0pX4SEglRwB3JqvdddVr dplC4NrSm43dSfI02coQfTcf9KCX3jUVp0/DXJvE9iI0jGS4rnntx3qsrv8ApCWeNJW1Z7XK uDSf+uT4aT9s81X8fT83U9zTdtQzFynpJC3UrHCT6AD0x2rbXVFlsymGJDSmkuK2hK0AJV+d Fet+6nat1mtuNpWI9bIK04ddHKz9j7fatIrp26zBMu6ypS5KuStClEj8zVhaSmQPBbdYaSR2 SlAz+dTOcw1Kgr3naAk/AFBTXRfVdztOvzpy4S5EiDMSoNIcJXsWOyh7DAxXSIrmK2JRaevt lMFxSS89sWlKf3VAgj7GunRQqquvt0fg6DZixnVNKmyktqKVYyAMkfaodpzprbndNhclhaip IUHCQR+VbnrfJfuGrdN2BTeYjhL6iE5O7OP5YqV2yP8AT6cU2QFNpGxIHGKCqrj01s53mKyp BI5UFZH/AKVqkt6t0SkSdNXV1tlQ2qbzuT/I8VLJMK9/rXxg+SykkFtCcDFRjUs+fbf2cpLh DmfJnhIPY0Fh9PeuMO5+HadXrRBnpGwSlHDbx+f4TVuRJkafHS/CfbkMq7ONLCkn8xXHkXS7 d1il1C/2+c7M4yKyLFqHUugJW+yzVBoHc5EWrchQ+R6UHYdKrfp/1gs2r2kRJ7jduuwACmHF YS4fdBP+VWRRClKUClKUClau/wB9t+mbHJu13eDMWMjcs+qj6JA9STwBVd6Kk3vqfdG9V3pT tvsMR/daraysp8ZaT/euKH4sHjHbIPGAdwWxSvCTKjwmC9MfbYaHdbqwlI/M15wrlCubRdts yPLbScFcd1LgB9sg0GXSqW1dqCX0x6xxbg5MfXYNRAGYy6sqSytJCFLTntgFB49Mj2xc4UFJ CkkEEZBHrQfVKUoFKUoFKUoPyuc3tSdQrixrK72/VZjQ9PzHECMphBKk71AAHb6AetX5fLzE 09Y5d1uBWI0RsuObE7lY+BVBaXQ9L6J9Q7642W2rpJcW0FDuAQSfnlePuDRVh2TqVDsnSrT9 71jMfelXBBSFNsb1vLCj6JAA4A9qyldZtHDTCb6mY+qKZIirQGT4jbhSVAKT7EJPIyP61Wat XXGw6G6e2+Nc02KDNYdMi6/Sh9bQC8FKQQcdxnHPI9M1mdHVMS7n1BUp1c1DqEPNvyGAhTwP jEOFOMAkKB/OgsXT/WHSWpbg7Et8p9CmWFyHFvsltCG0DKiSfavvT/VvSepb6i02yW99Q7u8 BTzCm0P477SfXg8HHaq10Ta5Fz/RivbNtZ3zFuPbdicrWlJQpSR6nIBGK0mivD1DI0dFk65Z +otktColo/VO1bKkqClJ8RIGQQnuSc/egt24dadG2xU1EuY+l2FLVEcZDJK1LSSFFI9UjHf7 Vs7n1J01a9LQdRPTVvQLgoIiqYaUtTiufLjHBGDkHHIx3qirVqPTun9VdRxqWGt9U5+SxFWG d43eI7lGf3SrKTn/AAmvuz6gvukOnekYn1xscK7TZDy7kqKHlsNZSkbUkHGcqVxyQRjjORi9 tN9QbBqiwzLrZ5Li2IKSqS2tspcaABVyn5AOMccVG2OvuiJMhthp+bvcWEJzFPcnA9arHSWp INlc6jT5VxflMyYYRHkuxyhcpbgWG1FAHG7IOSBwcnvWPdIP0nRnp4pxrw3nbk64cpwSkuqK fyxg0HQdr1nabxqq5afhLdM62DMhKm8JHIHB9e9fuoNY2nTd3s9tui3EyLw/4EQIb3Ar3ITy fTlxNc7almx4PVjWjz2qLhp59O8xlQfEzJcABDaijsPkkCva8z9QapsnS924TXGbpIuEhmPP WnKx+2YSh0j1IP8APb+dB0E3rO0u64d0ohb360aZ8dSfD8m3AP4vsoVH7V1p0ZeL41aok59L khYbYddjqQ26onAAJ5GT7gd6rOzM3zSvW6+quFwVfbtCsTz6HltlPjKDSVITjP2FRK8ankaj s+nZNw1E5cJiZ6S7b0QEss28BRCQFgAZUBkAeg5/DQX7qPrDo/TN3dtlxnOrlsHDyGGFLDZx nBPbP2zipPpvUMHVOn415tKnFQ5O7wy4jaryrKDx90mqB1VGuETqVruLo2W04w9aX5V4L7II bHhkuNoVydx3cduSQfw5q0+hv/sZsX/+x/8A9DlBj9SNbGIhVjs7hMpwbZDiDy2D+4P8R/pW b070SLFDFxuTY/WL6fKk/wDQQfT7n1/lWRa+nMG36ofvL8hcsqcLrLTiRhtROck+pHpU0ojm L9IeC5G6gxpq0qLcqKkIOOAUnBrI6cXTxoIjpG11PG7+IVafWHRH9sdGuLitqVcYAL0cJ7r4 5R+dc46U1FIscxSP7sJ8riFjBBzyMehorpyEoFgbgVFAxycZ/KszwWtxLato9QfeoRZdUMyg 06tzKMAkAZwa37V/aWo4OcDso9zQbRVuZWpS3EJyo58orxu02HY7U/OeQgeGPKkDBUo9gK80 XpDjh/dSj8XNV/qS7P6w1CxbbecR21bUE9if3ln4FB+6c1Bd597mvOzHXEeCVutqG5CcnyjH YVHNcXy5QbbmMD4a1ZUSOwFW3Bs1sgW1LERsAhvaXB3cPuqotftKs3GI59Vh47vwk/5UFPW/ Ul2u5TFLhcAPkbA5Pzn4qVHS0mfD8R6U8XW05wOUk/6V+QNCyLbe0PbfCjqOSCOce1WlCtIV DQkjKtuAMYBFBzzO0nNjv5KdhzkbjnP51ZuirEy3DjLUc5GSsnCt1TSTYo6CEhIcWkjjbwK9 7dCZg7v2WTnCE4/DQbaGlhhva4dqv4grvXzJkNIB2qK0q4Cu+KxJd0bZTkkIUDgjIwfmq+1T 1BixA99HI8UkYKU+hoJPc74wxGUlSm/ET3JOMfNQi79R2kjw4DgW4jncRj7gVXF81bJuylDA QlXoDyB7ZqPFalrBJIH3oqfXnX65DLjIS5hw5I3dsVDJlxck9jtR7A9zWET5u+a+20Ba8AjH uRQfgJP4hk1+E44Oe9fW0g+Qk8+gr52DnOT+VB6NpSQVE4we3vXo+QvaltsJ9iPWscAjJ5G2 vzxFFQOTmg9i0R6Kz2JNeZbXu2nvX2p9wt7c/JI9a+UuKVjnAFB6CKpIOefTI5FfHhEfvD8h WUxKDbeBkYPIzwa/XH0ut4CcccmgwlJzn1PvTO1OM80cyDzwRxivnjbz3oPrjGcc1+BP8Ron PG3BJ4r75HKhgepx2oLz/R30bFlOvaqkLJdjOFiO2lXAyOSof5V0LVZ9DNMP6d0AH5WQ5cnP qQg/upxhP9OasyjJSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDAu1qjXq1vQJz e9l1OD7pPoR8iqgt8u49M9XORZgU7BdPnAHDqPRaf8Qq55EhuJEdkPna2ygrWfYAZNc8XbVd x6g35T7bjbdtjqUmM2GucH1UfeimqNaak1vOlsW+Sq3WdK/D8BDmFukHjPrg+or30xpCNEKS 82lx8q3Ak55/OsKHNethkMeC34qhjK08g1qrXrKQzfEszVFp1SsAqOBn2oLOajbXXCG9v7pG OK1OptGDUjDbSisEq3JVjdj7YrwOrHJMpEKKACtICgTgnNWZaWizbmk5TjaNuKCvdLWx/T8T 6VjafAVtCdtTJ6Ut+zrCl+C/t4yMj86hWrtXq07cXW5rBbb/ABJWByTWtja0fucZ1ttpwIcR nKh39qCK2Z92F1ztSpDu/dM8PeRkpz2xXVorjfT635nVa0CWrLiZ6CvHwa7IFCqV63SkW/Ut hmgK8VCVIHOBgnmtlbdRMS7V4DCw6nZkq3ZH2qO/pGvuquGnojO4FRWsnHHcCtzpbTyYen0L QCV+GFYRzuNB5MSpjk4rkJSlpJ8qs1HdZ6dF3aWW3UtuoO4EjG4e1fOq514t0l52OFqbSAQk p5Jpp+5v3vb9WVJcW3uxnKRjjGaCO2a6MQG37c+G0vJTyXE9z8Voblb3WUuOQ3N7SsnKv3ve tpq+0tTdRtJBCHSMvFGePQVso2mmmoDi35aspICEqPCQPUfegrJLa1SMoJadT50nsQRzxXQH TnrqzNdjWbV+1mQQGm5wPlcPYbh6E+9UlfnWTcsI2oLayDj1HzXxcGWDCbcStPjuEZCE+Xb9 /eiu3kLS4gLbUFJUMhQOQa+6536E9TXGJjekr48VNvKP0TziiSlX/u/t7V0RRkpSlBzv19vE q+64s2ioLm1sKbUtOeFPuq2pz9kn/wDOavOJHgaX0yhhoBmDbIuM/wAKEJ5J+cDJqhNexf1f +lFZ5cxKixLlwXWye3BS3n8lIzV+ajtar3pe6WttwNKnQ3Y4WeyStBTk/wA6K5qha+turNfz NQ6/Lsi0wG1uQLOlouoUonCUlP4e2SVKwCcenFTnoHptX1l31W3JjNR5+5pq3xXgvwAVheFg fhIGAB3wT2rS6Cjag0BpzU1in6OvEq5T8ojuR4hcjr8ikjc4OAkE5+xqc9E9A3PRGnZq74Et TLi6hZjpWFeElIIGSOMnce3xz7BFP0nltfS6bQceNvkFPwnDef64/lVx6RU6vRNjVKGH1W+O XAf4vDTn+tUXq9hzq510ZsttJctNpAZkvoPlCUqy6rPuSdg9yAe1dFIQltCUISEpSMAAcAUH 3SlKIUpSgUpSg8ZEdmVHWxJaQ8y4Nq23EhSVD2IPevn6OMIn0wjteBt2+DsGzHtt7VkUoMJ+ 026TETFk2+K9GRyhlxlKkJPuEkYFercKKy44tuOyhbow4pLYBX9/esilB4R4seG14cVhthGc 7GkBIz9hWN+q7TFlOXEQIbMgAqXJDCQvHqSrGa2Fa6/IW9py5NM/3i4jqU49yg4oOctLjW9x n6juei9Mw7parzclyA9c2kFI2rWUlIWtIyPEOeDyPg10QxATM07EY1FEivuBhsyGltpU2HAk bsA8YBziuZbPpxN16LTdXOXuYxPsTwYgtNvbW2EhSCRgchSi4TkEc4qRz7hO6j6n0DpvUkyR Ht061plyQ2rYZLoDnmPpz4Qx7bjjvRV+O2a1yW1h+3w3UOhO8LYSoLx+HPHOOMV6vQ4b4aae jMOBvlpC20nZjjgHtjjtXOaC9p1nqTouFNel2WDBU9HDq93hK3oBSD2B85B9ynt3rT3Oz/qT pdpXXkK9yFXv6lLCEl0FDaEbwlCEgZG0NgEZwdxz3oOoJFptTrinpUCItaj5nHGUEknjkkV7 Ow4jimlvRmVmPy0pbYPhduUk9uw7e1UZItCOqnWy8WjVMmXHhWuEFRYbLgQUkhGVcgjusknu fL6DFY+h4S9W9NL1ZbyxNv0WwXELgssyPDXIASpIb38+UZ3AemR6DFBfTceG5I+saZZU8obf HSkFRHbG7v6V4oslqQFhFshpDjnirAjoG5fPmPHJ5PPzVB9OZCbLB6jRni9aUx4LrjdlkOKW pgBCvMVEAE8pT7nI+KiTOk4dnsHT++ID6Z12uCvHStQ2bUPgIKRjjKcHuaDq0woDS3SY8ZCp WUuHw0gvZ7g/xZ5r3YjMxmUsxmkMtJ/ChtISkc57Cuf+pzdp1RqjUptlguN1n2iKPqp5uKI7 EHagnKUEefBByO5IVj0NWh0hucu8dJ7JMuLyn5BbcbU4s5UoIdWhOT6nCRzRE2pSlAqm+qvR cajmKvmlQ2xc1kfUMKO1D/8Aiz6K/wA6uSlBxq/G1VpaQtq422bHWyop3BslKiPkcEV5ua2u gDag44kg7lAj+ldluNNup2uoStPsoZqO6jj6estqfulwtcJZaT5QWE5Wr0SOKLrnbT+pp90t r3iZCVKwV5PPuKybJrSDbLwqKhsrWshPjjkJHriprofSqNW3mVPuMZDduStRW00nYha1fuDH YD1qF9Uul0jRU1u4aeQ+7anMknG9TCvYkentQWvY9Qx50Xg5zxz3NbxRYmR0nd+H3HeudrNr h23IbaSElCiAVLOO3rU8g9QYiozS1SUqkudkDtxQTt5loOjx0c5wPU16ia0hpO44Qk4J9RVf v6/iKQZLkgnadqir3rRXTqT4W0RilTHchSfNQW25d20JPhbSc4JV6/lWrnakipbKPEQy8efM e/2ql39fPfVqeYKgsLykk8FPsRUcuWpZlxc/bOknJ24PHNBYGqtcNNh5llXnSoApIzmqsuFw dnS3HVkedWcJGKLEmW5g7lE4HHNfioLv4UIUSBkjHeisZJwCOMH3r9JTkFGfkGv1Ta0J8yTj 5Fef8qD7A3K7gfc16MNOOOJQgFQz6etfCNvvj7is63uI5ScgpO5JHoaDeRtLlTaSjIcUc5J4 SPY183yxN2+LvbUEnIAJP4vmtpG1M22wjelKlgZLnufmsa8Xtq6wUsqLaBu3biP6UELVkKIz n35r8A55GftXq6ypKjj+LjNfOxWM9qB24SM/f0r82kpJNfh4Tz396BWM8UHz6V9gkgcnHrmv lPJOBX6UlPf2oPxWSOfSmO2ePmvzvye1fW35yPSg/ASDkV7tNuSHm2mEb1uEJShI5UfbFeKe 4/yq1OgenU3bX5nPI3tW1vxBuHG48Cg6U07HciaZtsd5HhuNRW0qR/CQkZFbOlKMlKUoFKUo FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFfJISklRwAMkmvqov1FvCrB08vE9tSkOIjqS2UnB ClcDH86CjerHVmRqKXI09ZXUJtLbhS4+2SFP49P+7/nXlomcn9XqZix/J/7xXAPxUO0lpWTf JQfeQSyk5cUf8/mrImFjTun2jBQ2ASEbEJyck9zRXpeGG5vhqYClSQnsP3gPT71FhpyDcprj 0l3wnAny5Hb3qydE2QyEmZcFlLylbiBgge2K1+v7CxBuAmQgEokZLrSf3T7j4NBF9N2n9b3y LIaQgtxj5ndxBcA4q55V4t9pt6VuKKUpASlsD1qsOn0mPapZhyEuuNbst4ORg+lbjqRavGt6 nIkx2K4+OApWAPvQQLqDqtN0uDoZZQ6XPKU7d2DnipPom2pXY0reYy44jkLGNhqN6A0+Sl16 WEqUTsUHedvPepkdV26y+NCcS2FMjzKJxuHpigilos7qOuNmbTHG5L+9QTgFW0ZJ9uK6fFcz 6Fu6bn11tjzKi42tDgG793ymumBQqk+tfhyta6biEoDmxagVenP/AKVO7AALKwBtxj90g1Un 6QFyVD6h2YpcJDMXcUe2VGt3ozWLkqOkxWyWlqHlUn+eKCW6msaZsV8sNthbiSFlSSc8cVR1 suz2lrm5BuKNgSolBA5IJ966TB8VgEfvpz/OqB6tWF1mWnw0pKioqQEKyceuaCNz7001qtVw dK3EOAHyq/lW7dgP3loPWu4gNKTvOR2PtWJpnQs24xEm5JUpLw7EeZA96yoiP7G39EaQsqjK Vw0ofu+/xRUKuNkuUOSt64RnVpUf7wp4V81sYkdmTZfDDiFDftKAPMB71dzEKBqG1ulppC1/ u59BVY6t0+5ZLobhakBKgfOCOPmgg7Pj6f1JCmZUjwH0OpWk84Cv9q7ct89i525ibEcS4y+2 FoUk5BBGa4wv1ybu8dLjbKW1o4WoDHP2q1P0eNcOIee0lPcR4RBfiLUrBB/eRz39xRK6FpSl EQDqn09Vre0x5NrdTGvdtX4sN4nAV2JQT6cgEH0I+TUtsb1yescN29xkxbgtlJksoWFJQvHI BHHf/wCZrZUoFRfWjWpZ0Fq2aV8KOuaVIfuTq8fRt4GSlPdSzkgY7fHepRSgjGitD2nQtm+g tDaluOEKkSnMFx9XuT7D0HYfckmT0pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQVfO6B6Qm3lyYF3CPG ed8V23sPhLClfbbkDk8A8Z4xW91b0x09q6DBjSm3YTtuQEQ5EJQbWykYwkZBBSMDjHHpitpe 9bac03MRFv13jwX3G/EQ26SCU5Iz29wf5VmWe/WnUMQyrHcY09lJ2qWw4FbT3wcdj8Ggru99 OLVovpJqaNYGZMqXMjZefePiPPEHgcAccngD+danQfRbT1xsNgv11ROTJDKXXYK1AMqcB7qS U7hnAyM81dtKCB6y6TWDWd1TdZLsy33AI8NyRCcCC6nGMKBBB44z7cHIGK/HOktgRpKLYrXJ uFrbivmSiVEkbXlulO0qUrHOR6DHYYxU9pQUpqzosIWh7izpJM27Xu4PNF96bKRvWgKyrk7R jPPOSeK12p/0fm42kEvabeu069Nhvw4siWyG0kkb8EpSBgZx5vT1q/KUFWjolYrk+zcbk5cY 0iREaRPiMSQGnXEoAyrg5wRnvgkZ+830npmJpDTMWx212Q7Fi7/DVIUlS/MsrOSkAd1H0rd0 oFKUoFKUoPwnAyeBVMatusrXesGLNaCVRWXChsj8Kj+84fgen/rVzLQlxCkLGUqGCPcVoNPa NtOmpUiRbkOF1/jc4rcUJznaPYUGxstpjWK0sW+EnDTKcZ9VH1Ufkms1xtDrZQ6lK0KGClQy DX3Sggl66O6OvTrzz1t8B57uuOvZtPuB2rQH9HjTH7s64oGeyXB29u1W1Sgq2P8Ao/aNaz4v 1z3P70givm6fo/6Rmtq+iTIhubSElLhUAccHBq1KUHEOpdKy9MallWeatLr0deA4kcLT6H86 yrNpk3TZ4mW2gMApHJrovqz03TrK1pn2pKW71EH7NXbxk/wH/Q1TOmLw/bpTtumQ1NSo5w6l QwUkcGjSQWnRUWG39Q402qKlGfEc8pSfevF1qJNuTLMGCle07UqSnkj1Neku6Srw63FW6ltr PlQTgfc+9Sqxt221MKS1hb/Z11XJ/L2FERW7aBjqQ48GwCU4SkHufeqoudsft7n7ZrYjcQFY 710s+0qc3+ySgIHmKxyT+XpVR9SbaiMlKmxtBVjbngfNBWi8cFIwPUZ7V9N88JzjPNNiQDnJ xnkV8sOqbUdiQSaK9XecFvcM/PAr4SooQU55B7Zr9ckKU2E42oBzge9fGzdgIzu9RQepfU8r B2jPB4718rfwjYkDv3714jk47EV6NNh1WN2D80Hx+IZUa/ADngVlAIDaQD5wfN9q9SloFWSV JB8pIoMEA5JHGO9e6Iz8h1LbKC44vkJTzmthGZZecT5dyscqA4NZSH12p9MiKlClNjBBH4h6 j70GhcacivlqQ0pC0nlCxivxRBwO/wAn0qcuM27VlvDif2b6Bwf3mz7H3FRd+0TWbmmCmMpb 6yEtBIyHD7ig1qElbyUNjKlqCUj5NdkdONDW/ROmWGoyAuXIQlyTII5WojOPgCofo3oPZoCI NzvXjOTkoStbG7CEL7/zBq4QMAD2olftKUohSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKB SlKD8rnfrDrCZqDU7mloXktsJQDy/wD3rvyfYZrockJBJ4A71y/Ou8V7XF7k7/EifUqUlahg cHGcUVKNMacXBsAbjOJUpzyqJON32+K2j+kENRlLKQ6MYA3Egmthp9o3WAw4h0BJRlITxxUj emRbbEPirGUJyAe32BoIJDk3eOlUWDEU0SRkr7Afb3rCv8O+zkPvNL24BBBSTxW6iS5V6uQM bcgod45wFVOExfEt3gvpwSPNg0FCWubLt8xv6hIRMYIKkpPCx7iraekM6g0epcZaVhxP7yRu Qr2PyKrC+2kMdQm0SgpryqCUk90n14rZwZsrTNweiOq3RZKcL74KT2WPkUGit17Rpm9yYDq1 YK8ZUODWBrVlq5hMhDiN4B27SDn4zU8mdL4k11Vxin6ouJCkqUeF1HD08egznHJLizHWoFto DG0/NBEOli5aerFkEdakOfUbVkHujHI+2K7IFcpdPreqD10traBwl1eMjPG011aKFc4/pB25 T3UCzrUU7H4uxOE88K9f51MdG6fgWW3MF3ahtpHClH8RrU9aQpXUXTSfCWtAZWo49fN6VNIk AXKztJKdiCngZz/Wg93tU2xlHL3mxwEjPrUH1VebU+t9TiNy46vEBI5OfWvK7aAlr8YMPPsr IOFpV6Vr9PaDlIujy7m6qY4tISA53AHuKCQ6euaZw3o5CgCAhONo/wBqhnVWOJlyckoS2pWE gFKsHA/zqz3IrOnLeqSfDCMbVNpHOfbNVFqq8sXSUd60ZZcBBCR2z2oNvpy6PWLTu1xb4Khl BVgDgdqjreq3NQylxJvhIU25htS1Y3A+nzUktlztFxSiOpZfKjjYU5Kfyray+n0GTHbfhQm0 LzvQ4lIBBoKf1XYl2+QXgjahXoDnJ961+lLwvT+rbZdGyR9PISpWADlOcEc/FTXVMCQzFcan tuLcQFFDhVxj5FVsnLTyFH91QP8AI0V3uy6HmG3UfhcSFDPsRmvStNpa9QdQaZg3C1yEvsOM pG9PooDBBHoQfStzRkpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBQHWFbDfXDTqpdmdvjI t3nt7Le9b43PcBPrjv8AlWn0FcnbBpvqHqCxqbtUtsoLFqUCpcQeIcbgsYIAVtH2OccVYPUL Q+rLt1ItOp9IuwG3LfE8JJlrI8+5zPl2nIwutTC6TaldserJd9uEOTqDUDIaSGyUtIwsKJJ2 j+EcAcY+aK0mqetGoYOk9PC0SGzdXoYl3OR9OlQQFHCE4xgZ7/8Al96k+o9cavvOvm9HaDMO NKjxESZkyWjKQVISr2OE4Wn0JyfTFaNPQ29I6XvWtL0N2+y5zTzzq3lbEstpUlCArbnjOe3r j0qRak6f6pga5b1hoOXDE9yKiPMiyyQlzalKeDjkEJTxkYKQec0Hjf8AWOuP7SWXQ9hct6dQ OQkyLlPcTlpCsEkJGOBgZ/Cc7hgCtM/1X1XF0TqiLcBHY1Hp6Sy2qSy0FIcQp3YTtPH54Awo cA1ur9ofWzl9sutLHIt/9pGYgj3CO5wy4eeU+4wrGMjsCDWz6f8ATeXbm79cNcqi3G4X9eZT CU7mkoyTt5HJJPpwMDFBoHeq8udqfQkGx3iNIbuSGU3ZtttClBxW3ck8ZQeVcDFY0HrK9FZ1 vGv15ZZuENx9uytmP3UkOBI4Tg+YI/FW9vPSJpnX+mbtpKBAt8G3Ph2YkKKVLwoEYGDngH1F Yls6RPoia4/XEG1S5l4W+u1POIDimFLDm07inKDlSTx7fFAj621FP6NWK+HUdptFwmPvJkS7 ikJSpKXHEhKEAHKvKnsO2TWrsvWK/DR2rHJhg3a42PwzGmRkkMvpcc2biBjhOc9hkcHHev2R 0n1TF0lo5MAWyXctPOyFOw5Siph3xHi4DyBnjGRx8HithZOnOsLKrV8pSrQ9NvkVLbOwlDLa 1fj8m3hKdxx3ztGe5oNDZuo+tHNU6RRP1DaZ0S+vILsaC2hSmElSQULOMpVz2zwQfarJ6uan uOkdAP3OyvJZlpfabQtTYWME88HjtUJtXRGbZLloyZCEPx7a9493e8RW51W8KATxyEjIHb+t evXn9aXe7aX0rblM7LnIUstvEhK3E4CQojnb5zQfWldXa4h9VY2nNZ3aFJjuQVTFmMykJCdh UPNsScjHNar/AIkdRr3YbprSxptsfT9ukFAhPN5ccQMZJPc4ChkhSfXHasS5MazsfWnS911Z +q/HvDot+2EFKQWdyUrBCuxw73rOX0t6g2i0XPSGn59uXpu4yPE+oeUQ62g4yDxxwkZxnPpj JoNzrDqJqCXZdEStHSGYD+pHvBIfbS4lCyUJAJIPAUo8gZx6Vqbd1J1tZxrRnUEiHcpen4yC 2llkJbLinAkqyAklICs+naty/wBML2rWGj46JEf+zmmUNuNuE4dcdBClkp/xKQn4AzWSjQup IGp9cXeAIDir4x4UFLrhwkk4JWNpHAycc5xigh9p6la1c1FpETtQWiZFv0ptLsWE2hS46CtA KHOMpUQrtn0NdC1Rls6ITrPM0XLiCGZdtlmTd3fEILn7RCkhHHO1II9P61edEftKUoFKVAtc 9QkWFS7bagHbjjzrUMpZz/mfig3GrNaQdLxsOEPzVj9lGSeT8q9hVY2rTV56g3aTdpHhxWnT 55Ph4SSOyUj1x71ttKdPpd9k/rnVSnS26d4acP7R/wCVew+KthhlqOwhlhtLbSBtShIwEj2x Qcq6x0NrfS0gSZKVS2VLIQ/ETkIA9/VPFRyFra5Q7g24twr5wsD1HqK7QKQQQRkHuDXMfXa1 2236+itwYzbBkMBx5LSQMnPfFFTXTV1Rcrel1p1bYI5x2+1Y2rdIi/MFnGU5JKirvX10/jpb 09CSpsoIB4HrzVhiP4rWFoSCR3A7UHMN50RLtyVtx21L8M4Cj+8PeorIhuw3i28nY4k4Kc11 pP08y60QWwsqPqOKr/UuhIz4eLcfzK5KgO2KKogFJOVcnHPFfaTtyCsDy8fat/dtJy7a6FPI whQJ79qj62XmlftEEe+RQeZBSSMZ+famxSU8A03KHYk816Kdc2gKGFJGMkUHylxKVkgEjFfp UD6d/mvPZhIJ4z2rZ2DT901NdGrZZYa5Mh0nBAwlI9SVdgBQfEeaphsbCoeg+K+i743htNBT jrh2jBzuJPYCrh0p+jpMXLW5rCYhEfw/I3EXlW7PqfbFWdp7pDpLTkxuXDgeK+3nat878H3w aJqmdDdFtTTZ6ZlxQq1sI/iVhbg9vtUsvel7poS7R7rHSiVGaWFNvKb3BB/hWPT71edeb7DU lhbMhtLjTg2qQoZCh7UGg0nrODqqL+yIYmNj9rGUeR8j3FSSoVa+m8Gz6tRd4Mt1tlvJRFxw kkYxu9viprRClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUGo1PdW7Hpa5XJ4ZRG jrXj3OOP61y5ZENS7a/KlqSnxVlW0Dduzzir2603yNaen0iI/lTtyUI7aQPnJP5Cqs0xFg2P TwdeW0tShk5IODjtj0oreaT1EIraWH0Bt5KBtHYkfArKvd0TeLimO69sQ1grQBjmoei1z7zf USreVeC2cDB9D7e9ZytJXyPdjODzhQCFLaV+8f8AWgnrM+NZWkqaT5CMqITyn7VKrZc2LpDQ +wrIUO2Khunybgy7HmN+EtR7LIzipVY7QizQywyd4KyQVHkA+lBW/VKI8xcI64bRK1/tCpRA 8MD5rd22wtaq0YkKUUTmxlpS+yTjt9jWt6tuMMhMh5G8gBIwrtg+1bLQepI02KwhhK1Y4Kic YGKDWaa1O/Yy7Zru2stoWUtpUrBZXnkfY1OUFqXaXFoQCvnykg9vaon1It8chN1SpCXE4S6Q Mbh6E/71gaZvh+jehvO7VpRlGR+Ifeg0Fg2tfpC2pKEhoeYqx23bTmulK5FteqGbR1ihXaY4 sQ2XiXN/OEkEVdrvX7QzcnwhKkrT6uIYO3NBG+tUos9RNNJSDnwlcj5VUxh3Vq32VJeKWtiM pSR3NU51S17ZdY6qtE6xPueHFaKVqcSUnJV2xU+DZudnZbcWdqkAFZPcYoJBC1UxNaUElJVn alJUPMfXFbeEyy2PH3klwZFVfI08mAhww3NpaSFodHoRX7pLX7jviQ38SF7lAbTtKQPeg9Oq N1mPJVBipU3hWVLT6Cqjs9nfnXxuKXCUlWV57qqw9e6hiiOtKVp+pXg7gcp/M146CbYZhKuU r9qVE4OKCc6W0TbrP/zRZAWBu5PKq3V8vsS0xXAlQAIGBnASary/9RQ0tcW2EqkpUASBlJT/ AL1BdUX+53xjCYj6E5wVHsr8vSgkGstSQLvE8QPBsKSUqUkcj4x61U5JcVnvWU/CnNtDxUK2 EbgM54rDSSMkcUVfv6NWoHCLpp50+RGJTXHbPCuf5V0AK476N3Jdv6qWja6UIkOFleD3BHY1 2IKJSlKUQpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlArHdiR33m3nm GnHWjlta0AqR9j6VkUoMd+HGfdbckR2nVsnc2paAooPuCe3YfyrIpSgUpSgVV3WXqDfNCJsv 9n24zi563krD7RXnbs24wR/EatGqb65AK1Z0+SoAg3NQIPr52aDMndVJrfRCBqqG3HXeJzqI rbRQSgv7yFDbnP4UKIGfUVselOv5erNDT77qh2HFESatlTqB4TaG0ttqySon1Wec1U2lLdMc 6pwNAvJJt9lvsifzzlKACjPx5B/+JWmjKlj9GySIwX9OdTf80UeiPp0Yz8btvf1xRXTVi1np 3Uj7jNjvUSa82Mqabc8wHvg8kfI4rRXib0+g62bXd50Jq9qKUhtbhOFH8JUkcA9u+PSq1lDT COsmh/8Ahp9MeAJf0R48P134/e2b92efevLpYnSS71qNfUEwU38XAkfrFYBzuJPh7u6t+e3P agtv/ixoX/8AyeD/AOY/7VLULS4hK2zlKgCCPUVQrmktPD9JdqzCzQv1abd4hieCPD3bCc7e 2c1faUpQgJQAlKRgAegoj6NcqdVJC7p1nmpc8zcdTbKfNwAAM11Wa5Nv8ZKutF6S64dv1ZUT jnHxRYuXSUFpFtjtBKghKfKQew+9SzaN3r981H9NvJTFbb3De4BhOPQVIqD8IyQfWsd+Cy+R vSMeo96ya/CDu4PHtQRi8aaYlsqbSy2oDuMc4qvbx0+ypZaZCHFIIwoZBzV0KQCQfUdjWJLg tyXwog7jwpQPag5TvGmnbSXA4CnZ+EHuaj5JWvzq/M11BqbTcafHUl5jGfxE8kj3rnvUNlRb bk4wQUeby5HGKKt/p10k0lqzSMO7SXJEh1XleQFbAlQ7gYq6LHpy06dgNQ7NDbjNNI2J2Dkj 5PrVMfo03B4pvVt3FUdsoeT8KPBq/BRKUpSiFa2/TXbbpy5To+0vRojrze4ZG5KCRn4yK2Va fV3/ANSb5/8Ad0j/APbVQVj0h6tXrWuppFq1C3Eb3RDIjKYaKNxSsJUOSc9z/wCU1jaY6w33 UHV9qwpahiyvy5DbKwyfEW2hKyk7t2P3R6VWsN+VpTRmlNZWxP7YGdAWe34t2z/9az/4akuk LIbF1O6bRinDz1nXKcyP3nBIWM/YED8qKvG4680taLsLZc7/AAY0zIBaW6MoJ/iPZP54r7vm tdN6bLKb7eIsNTyPEaStWStP8QAycfNc66fTpZXTrWqtZmONWeO74YlH9v4m0bdmec+Ju3Y/ PipfAbXI6M2Btx3TLeoPolAnUW3cIRW6G/D3A+gRj0wOfSgtt3W2m2rdDuDl4iiHOX4cd8Ly hxX8OR2PwfY19uay080/cWnLtGQ5bE7poKseAM4835mueoc2xH9F6Ww+w99V+tfDZ3rB3ScJ VuRxwnw8gj788g1Hbs3fgdU/rHKnUfRfrgJOFFPGeffxNmfmhjqOXrrTNvtUW5zr3EYiTBuj uLXjxR7pHcj5xX29rLTzLNtedvEUNXVW2EsLyHzkDCSPXKgKorU7qJPV2zPW4WH9WPWZn9VJ v4V9GGthATx+8DuAz6/OK9Y/THUsnSkJ/T9wsl1kWq9uSo7UCUVsI3BsqQFKAHlUgcZ7E85o L5a1Ban9QvWNqcyq5sNh12KD50I4OT/5k/zrAb19pV29fqhvUEFU7fsDQeHKv4QexPpjOc1S UB7Vb3VPWrt3jsRtRK008Q1AJKUq8NrZs5J3Yx6nmo48nRY6BRVMGL/av6wlW0/8wD4h7+uz w8Y9M/OaDqD+0Fp/tD+ovrmv1p4fi/S58+zvn7V82bUdo1EH1WS4Mzkx1+G6pkkpSr2z2Nc9 6rRqR3qE8IClC9HSrZkZB3k+EPGCf8WN2Pn5q1uiUmzP9LrcmxoDZbymYgnKvqP3yfvwR/hw PSgsSlKUQpSlApSlApSlApSlApSsK73BFps8ue7yiM0pwj3wKChP0gruxP1Ta7QwtS3Iad7q ArgFR4GPfFZNi0WZcKMh1KSEK3FKvn396gjEWRe7s5qC4BxfjyTIy2Mk88Cr003c4ybe2hSs lKdysj8GfSisqFZ4doi7FIQltsZACcZ+1F3i0OrGVAqxgKI4RXtdn0SrW6I8lptRQdq1HI+3 3qtzaXWChlcxb/i52hCshJ+aCUpjpduqZEeQkpJIwn94g1tbnqNq2sqyUnaklWTj0qqb5brl a0ma1OIDafM0nPb3FV5edRT7rKLalOKQlOMAnKvvQS7VF/d1V4ngK2tqUACvjdz2qS6GTbrU 4ltp9tII3je5jcB3H8612htNSL5b4wnQ/DaBylxQ/EmpbqDp9FNtLbCFtltPkCE8A++fSg+9 TyGdRW4pSA41jI2nCTj0NReTaHIdti3CPnbtHiJH/TV/tWss0+bapy7VPZVl1eEupGQsVa0d LJsBYdaASpBCt1BzTqyE7Hu6nlIAae5SpI4Px960gq075bocx6ValrCvD8yT6o9jVZTYb1vm ORpAwtB7+hHoaK/IzZekJSg4UTxV2xdUPRNLNss7TcdoSkYyPbOfeqOHkX35HsanGiWXbhLS /LfSIsdYJC/U0Fx2SE7IsQM3d4605UtQ4J+1U/Is1zY1NKdtyXEAE+ZIwRz3q7oN1iQLYhvx NysZK844qNT56J7q27Yyt1e7hxtHA98miKvvul7woNPOuKd3p3KJAyPuB61t9EXZqMl+1z8I JVkKcONw9qs+26ZW5CU/LAC1HJyOaqfqDapVlvjUqGyoI3FZcQngGgtSPpa0S0ofZbaK1DJU B24rHTao8S4GMpP7BQPOMn5qCaY6kyISCbi24ts4woD8PxUzlakjXCLvjq3+IjKVoUDt96CE a6mwILCo8VCCVHaFIA8vwagzkHxYH1GQkjOcDvTUcd+PdHPqF7lKUTwrIFaoOLTjzKx6DNFb DT17laY1HDu8IIU9EcCwlYyFe4rtTS9+j6n01CvEQFLcpsL2q7pPqP51wwTnvXTn6ON6XM0N KtrgH/Z8jCCD3C+f880SripSlEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKU pQKUpQKUpQKUpQKUpQK1d107aL5Jhv3WAzLdgueJGW4OWlZByPzSP5VtKUGqY03aI2oX76xb 2G7nIR4bsoJ8608cH/yp/lXlA0nYLVZZFpgWqM1bpKit6Ls3IcJABJBznhI/lW6pQR6waH01 paQ5IsFmjw33RhTqQVKx7AkkgfA4r4uugtL3q7oud0skZ+clSVeOQUqUR2zgjdjA75qSUoNW dO2k6hF9MBr9ZhvwxKx59uMY/lW0pSgGuW9bRWYnXGemaVYdeSptWcZCgP8AKupDXOvX61GD ra13oIKm32th2gDCkmixZWm2m2Y6EJUFgDAUruKkI5qvtCXb6q2MSnU+dwZIqfLeabjl91xL bQGStZwAKD7pUGvvUiNGKmLGgSne3jrGEA/A7qrC05aNTXe+R71dJLzDKF7v2hIKx/ClHoKC xq/ChJ7iv317YpQYFwil6OtKcqVt79sCqH6m21ttIeUtSFZwE4710E/lTKwnCuORmqo6h21t +2yDI2pKQVAlPJPsKDT/AKNsktaxusTacOQwsk/Ch/vXSYrmH9HxZR1JeSVHzwnBgp9iOM10 8KFKUpRCvGTGZlxXY0hsOMvILbiFdlJIwR/KvalBHXNDaZdsDVkcssVVtad8ZuMUnalfPmHz yf51mOaas7t7iXdy3sKnwmvCjSMeZpGCNo+PMf51tqUEZufT3Sd4u4ulysEOTNyCXVI/GR6q A4V+YNel+0LpjU7rTl8s8eWthAbbWcpKUDkJBSRxyeKkVKCOHQmmFRIMT9SRPp7esuRmgjCW 1EglWPUnA5OayF6Q0+5IuTzlpjqcuiNk1RTnxx7Krd0oI3L0DpadZYtpl2WK7BiZ+nZUD+yy STtOcjJPvWxstitmnramBZYTcOKnKg02OMnuTnkn5NbOlBq2tPWpjUL19agspub7YadlAeda OBg/+VP8q1bfTvSLV+/XDdghJnb/ABA4G+Ar+IJ/CDnnOM5qUUoNZ/Z60/2h/Xv0LP6z8Lwv qcefZ7V52XTNm085JVY7czBMpQU8GRgLIzg47eprb0oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFRXqXJbid Nr2466hofSqSFLOASfSpVVbdd2kPdLpSVvNtYfbUAte3fg9h7n4oIP02TAm2JlLa0bUp2hKv Q+v5VLH9INN75Frf8JTgKlgE4/lVS9Og9b/ClFJ2qPBKsZTV3ytQRIttS+lxG5SRtKTk5NFV PqMX61xSptwutckpSn+ta7QNwut0uKi+7tYQTha+4Oewqz5TDd5sB8ZopdcGSO1QPTaGNP3e REf2tqUv9mtz1+c0Gw17JWzaUMICi66vbsT3+KwtDdPwpZmXJtanXEhSEEcJz7/NSObIt0x3 x3NpLYySDwSPitZO6iRbNGLRkJJUQUbOSkUFrW2C1ChsstoGGxgKGK+rq82zbX1Oq2gIJzVe dPNWSb5JcdkuhMcLIShOSrtxUi17cmoemXXVuqTlOdqRyaCntS6pgy7qkJwVsqISpC+Me/3r 5ldRhEt6WYi/HIACipRJJ96gRYkXW4PfRNuPFSs5CckD3Nbtjp9eHGluONFGE7hn1FFal6/S Te/1m25lZJJSe2P4a/dQXpq8uMLajlrw0kEqOSc/6VhT4DsF5TbgwUnHPesTvQPTNbyyJu7C HHrWlw+XCwkZBBrSAZIFdEdNtPRDZWHVteZ1IUSfQfagjejbHe7u0F3hT2Pwttr4AFW5Z9Ox 7elOAAkDsPevVz6Sy23eopCUDynHf71Uereps1i9piwgQlPJ29yDRF3rWhKSVuJQBwNxGKj1 4gWqc9mV4Stw5GKo2fqjUV1ktGM2+AzkpKwT39xWS1O1m44hS0lSiOMDtxQWHc9I2r9qhlLK ULRyCOB9qri8abZsjKn7ZKW0OUqAJGT9jXg9ddXCGIyilaUjCnN2VYPvXzHsOo9RzGWrk654 eOFYJScf60EYmIcmvJjsJU4vPmURyTU2h9OUJ0yl+QSp5be5WU42D2qydI6BjWyMiROS286B 5XFowoD2rH6iXaPZrYpDKW9y2yNqVUHO06KYspaAMICiE5qwug9zehdS2IaHVJZntKbdSFEZ wMg8euRVe7X5zysblnJPNTTpAoQerNlU7jClqRyPUpIorsGlKUZKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKgvVzS7epdAzQ llLkuGkvxyTjBHcfyrZai17aNOhTbrv1Usdo7JyR/wB49hVdP3fVvUOSqNCaUzCzhSGiUtJH +Nfr9qCG6IvkizWg+PE8xOW0qUR+ZqTsQtS65eCnlluGk8KXlLSR8D941G73Cm6W1+1ZbmGy ztS4h5I4cB+/zxVz2J4qhIQpwK48oJAIHtRWJYtF2ux7XNn1cof9Z4Zx/wB0dhUiJz3r8pQK UpQfDgPhq298cZqsuoyA9aX0IWhJzncs1aFVj1FBEV5RHCsgqAztoId0Aynqi+DkJ+jcA578 iunhXKvRB9LPV5lCFbUradQMnvxXVQoUpSlEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQ KUpQKUpQKUpQDVB/pBOOP6m09CW7/wAvsUtTSslO7djOPXir8NUL+kCyyrU+nHPG2PbVJCR7 bhzRY8ptpRbbA2qKwnKMLShI2hX/APPao3qK73Ju1smOhLYIClIAwU1OIUxlJajzFlzeUhO4 cE+2a2t50lFuFtK9gUFAqLecY+M0GJoK4JuFoQJDqHSoAJX3wfYV+6w0Exc2lPoUptaRncON v5VWNjvH9jNTG2vqV9MpzelWeEg9qt9+/GdZkKt3hvrdbUlRycA+1BT15scqKxtYuq0NpBzu Pc+1QC5xnIz4S84VFSQRk5qwbxbNQP3BtDsVptAdBWpo5z/tUnj9No15AUtog4yogfh+KKg2 gdVNWOQG3Xi2kqzuxnFSLUusGL9HMRqWjZJykqz+H8vmpHJ6RQEpR4eG8ceVPJ+K8mek0fwl kNEFRAz3IFEa/SDVitbLJS60p0japwnOee1S2TqWzMNraU+2VKyEIHcY71H/APhOy2gttOO4 wSBnAzWBM6aiI8l8yXEhIB2qycfagrrXEtMm8koaLaclSSR5iPmoyTmt5rBotX5aFK3EJ98k VogaK+2VBDqVHPB7e9XtovVsdixtoD+fLnapQTtV6iqIbKUuArBUn1APNTbTGkFXWG3JXMCQ vIDasjGPegl2peon67ivQ7WnxVbgO5PAPNNKaFS/vm3IbnnTuTn934+9SuyaXtdoiodQGkqP 94cDmtVqfX8S2wfAirSTnaEpP4aI3SBaoElEb9gVBvcSo84r9lXa1llZhOtLcSPNtIO30qhp VxuF7ujkhgK3K4Cdx4HtXg9Gu9vjl1e9ptZ5wrv96KtNhUmTqBKX2mwxtyAlOd5zxzVpWv6G LBacdWhraMgCuVI1+nxXN7UhYX/Fnms4ayvSmy2Ji9qh+HuKDozUeuIdshHwXELCk/iJGR+V UNq6+L1NdlCM0sNN/iOeCPeseJa7pqFbL8pO/jZvUcbh7VOf7LNW+wGOqPy80pS1AZ24FERO GbfbbeXCtClJRgj3VUdt94dtupYl0jrAXFkJdTntwc15sW+XIcc8NDm0E8kYzWC62ppxTbnB BwRRXd9puLF3tEW4RVhbMlpLiFDsQRWZVfdEp6rh0ntZWSSxvZ5/wq4qwaMlKUoFKUoFKUoF KUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKVHNbvXpnTa1 abQpUorSFFAytKD3KR79qDJv2qrTp1rdcpKQ4RlLCPM4r7CqzueuNR6xlKt+nIzsdlXBSxy4 R/iX2SKzbB0tm3F767VclxBWdymQvc4v/vK9Pyqy7ZaYNniCNbIzcdoeiB3+SfWggOnOkzLR TK1K79Q6Tu+mbJ2A/wCJXdVWNGjMRIyWIrSGWkDCUITgD8q9qUFPdd7AVRrdqVon/kXA0+jb wUE5BJ+/H51k6LvLEqAy9gqCkBQUE8j4qwNUWNnUel7haH05TKZUgc4wruD/ADxVB9OLsuI8 9Z5bgbkw3i2ppSu+DiirzQve2FAEZ9DX1WNDf8ZoFS9yjyPtWTQKZ9hSlAIyMGq26httOQJI 8Tw9qCCFAkH2qyah+tI5div5SlQUg7R6k0FI9IU+B1htCFDJ3rHmOMeU8116K5M6cMBrrdZ+ FgFxRG8f4TXWYoUpSlEKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQDXLHV e6uXbq1K8Q4Yty0MgegA5Jrqc1yFrphX/Fm/M78oXKKSSc+lFifImtOR2lRwC2QlSS56/arI tktqfbkpJCHPXCeDVLaYZejuNW6blTLyTsJXynH+VWJYoUmIyEokEt5OEpPJoK56tWYpluyG EpbLSznb3UPvWm0dr56IpEKc64GOAjaQM/Bq39WWhm52hXipQFpQTnPf7mqBj2lg3xcV91CQ onYQD70F7Q5cGeytEdZSpYyrKgaldvfjRISVZ3JQnuDVf6S0eqPBaMd9bqQMkkcj4+1e+oLV dIUcmO+rCUqcDION2BwDQb3UutodmSC88lIK9qVZzkkVHoPUtLrjW3IW6ogp77QPn5rQ2qwT dVqQ7eIi20JA2srHlB9TUkVp222hsNAJbRnCR357dzQZKeoUUPKW9+zSDgpUfT3rJuupIsiy GU0tAVtJbKh/KoNrHRzUiKqZFyHQOUN87qg6r1OhxXrRNe5QB4YVzs+M0GgvEl643mU+8U+I pZUrHArXV7SNxeJcGFeteNFfo7irV0+GlWBMe1uLdeCUlZ7YJ9M1VVS7RF9kxLuxE8ZKGXFe ZSsD7Cg9b/ddQ2tSojr7iWvUBRIH51rLBaX9Q3QF0POpByraM5+9dBw9Nwbuw2uXHDgUrc4V AHnFYbOgY1jckPQG3Wi4d2Eq8p+9BXc2NDs0uJHai7lOqCCcYAJqwWdJRLxZ1oehJTuRjeBx x/rVc6mckyNdRoS1nykFIJ7ev51fGno6U2pnxEALABwFZ9KI5y1f03uFinFUVBdjEbt2Pw1E EMrYmBO3cfaumuoUyExZ5BLqQtKSMrPH/wA65sVO23YPoCVBKvLkcUVIWLpOt9mChEXgDhZO BiplpjVJ1FbnIM1KS4jgKCs5SfevQQWLvpMOw0oI8Plvb+JXxUBtdjvLcxS4qXYysnaQk0RO 75p6R4TaYbqGWmTvI/iHpVXaijqjXp5C2y2eFYPz61KJt9vUFRNyS6tsJCPMMYqJXWeu4SvE cVuOMA0V1H0Dh/TdKIbh3ZkOuOEE5H4scfyqzKqP9HN95zpu606QW2Ziw18A4J/rVuUZKUpQ KUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK0+q72rTekrleEMCQqEwp4NFW0Lx6Z9K3FRLql/7LNRf /Ar/AMqCuX+u+pYun2L7I0OG7ZIVtalGYdizzwPL/hP8quONdorzDSnZDLbq2EvKaLo3JSRn OO+PmqA1P/8A2oac/wDi0/8A6nq+73arffevdstd6kqjwJVoZQ8kOlvxgGtwb3fKkp++MUV0 LHksS2UvRXm32lfhcbUFJP2Irzj3CHLdcZiy2H3WjhxDbqVKQfkA8VzJb7lN03o3qVa9NzHX bZElstMPoXnw0LeU2VAjjzIABI78Gsu42G1aLidPb9o+UsXaetovhL2fqNwSVcegySgjtzg8 ig6Nfu9tjOlqTcIrLo7oceSlQ/ImvZuXHfjfUMyG3GcE+KhYKcDvz2rnrU9ltGq+qnUCZP2v MWu07460ulIEhDKAOx5wUrGPitRKnOq6E6JtBlKjW+fc3m57iF42pDysBXxhRV/4RQdNw50S e0XIUlmQhJ2lTLgWAfbIrHXe7U24pty5Q0LSSlSVSEAgj0IzVLWy02/Qv6Q9otGkXVpt0+3l UyN45WkeRw5JJP8AAlX5nHBxUJuGn7VeNKdRNUuN+JLh3cCG8hw7QlyQArgcHIVQdQuXe2x9 nj3CK34iAtG99I3JPYjJ5HzX2bjBTD+sVNjiL/78up2e34s4rnJdigal6idN7Rd2lOw5Ol44 dQlZSThD6hyORyBW41DpOznrDpjQcoPR9MsQ1vsxTIVh1xZdUfNnOSoAd88YGM0F8mdFEP6o yWRHxnxvEGzHvu7V5x7pAmL8OHOjPrxna08lRx9ga5rUlNmtHU/TtnkOP2OIhpbALm9La/GS MA/mRn12DNa61WsWq59P7pcLOLHEfkIV+s4sgvOTCFJIKkbv2fscDso98YoY6keukCLLRFkT ozchwgIZW8lK1Z9gTk1+P3e2xnS1JuEVl0d0OPJSofkTXOXUBVq1Q9q+6WnTDP8A2bIDcq8y LipKy4DsGxr8ODtxj178Ht8dQtPwJHSvS2rX0OOXm5GMxKkKdUfESGVAcZxnyJ5oOkUXW3Oe GG50VZdO1va8k7z7Dnmvd+QzFZL0p5tltPdbiglI/M1QXUbTaNH6v0HbdExW0vNyXXIrMl1S kKdK28biTnGfmsfVvUK8ak6fax09qiBEi3O1LjlS4SiW1D6hAI5UeRx685PbFBcup73c4UOO 5pZiHdZhcS4uCuQEOPxyDktHIG7sQTkYBr70neLndILh1EzDhXLxVq+gjPhxcdrOEhwgnKvc jA5HAqh75qMaS13o69eH4rkfSLAZbwTvcUy6lAOPTcoZ+K3fRO3XC19XdRRby4XLh9Al2UpX fxHFNrUD8gqI/KgvR64wo8lMd+Yw28rG1pbiQpWeBgE5o5coTUlMZ6Yw2+sgJaW6kKVntgZz zXO3XGJJkdWi/BUUyINoRMQR/wDZrUon8gCfyrVTLqrVnWexarbyIku/RYsdJ9PCLG7+qwfz oY6gkXCHCcbRMlsMKdOG0uuBJWfjJ5pMnw7ez4s6UxGb/jecCB/M1zxCsNp11qrqJO1nKWmV bFuIihT+36ZCVOAEDsQnakY7c+5rZ6StbmsejVslXKwDVFxtb7zECI/NLG5kqRuVuyM7cADP t9qC8zcoIiCWZscRj2e8VOw/+LOKRrlBmqKYUyPIUkZIadSsgfka5YZ8JnoRqOH4riJTF7a8 aEoeWNnIAByc52nJ/wAP5m+OnOgtP6XtcW62aK4zLnwWvHWp5SwrKQo8E4HNBOq5z6mWlOj+ rUe7NDw4t0/aFak5Acz5gP8AP866MqtOt+llag0P9ZH2IkWpf1AUU5Vsx5gD/L+VEZGnp70l pJb86CeSB2FSQHNVh0vvH6ysbS1ZSprCTn1x61Z4OQDRSlKUA9qj+oI7aI61KQVFY7d8VIK1 d4ITGcWrd+HaE57/ADQUbolsReutuS4goJeUEBXIxtPrXUormCYsWPqtZJ3jFQMxA4HISeK6 fFClKUohSlKBSvkKBUUggkdxntX1QKUpQKUpQKUpQKViuT4rbrrbsplC2G/FdSpwAto58yh6 Dg8njivVp1DzSHWVpW2tIUlaTkKB7EH1FB60pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgGuT+oMZULrXcQ QoeI+HUhScAgj0+K6wNc6dcklHVG1nygORkkqIx2J9fWixuItjbusJEtoKaUlO0HHmA9vtXy 5cLxZFLZfjqdQBsQpsd/vW/0ZNZfghrhwngknb/St1Ok291PgLUhG1XmJ52mgqtL2pbpKbam xFNsgkgb8BSfmope7d+rNVQ5EgpwpQBbzyOfWr9R+qkoU6FpUojCSM1TnU6KhKkOxkAuFe5S 0ckj0/KgkD+rJtiajLY8NEZw7XcHgj3qdWm8RL/HbcWptSXE4SAng1VkAM6hsDbK0nclI3oA 4BFR+Lq+4aTuRjLJcjo8raUnBFBfkz6W1Rl/T4JIyEiqpmSpeotaMMtKc+niq8Q4HlUr1Faq 79TXFwSlppzcv0WrkfNSXp5DS6EzXTh547id3ChQWHFgx/1PggeIU5O4ZNUt1E0y0wTOiNpb 3KJc3HnPvVqa0vEm22Zb1vRvUkZKUmuf9TawuF6kbZA8JKeC2B60EbeWVubiSTjua8q+lK3K Jr8or0jgKfQFJ3DPbPep4jTEN2zsyGVpbWkhThz5j/hqBsEB9KlehzUtt1+XDuC2XHG9iyk7 8cAUF2dO7yifFAGUrIwRngY4qZXNzZAdSFgKWkhIxVV6YutrhzXZbKkskEleHQAeO4r71d1D irhPIYk5UtvA2/vZ7jPoaIgE5CneoMdLZKn0uYKSrBTz71fBuDlq0+XksLUQMHb37VUPT2w/ X3BVymNOKU6r9mpzkge+avBVuYlWtDDpx5e5oOadV6puOqLouMhaghThCWh3/OtLdbF+roqH dxJPCgrgg+tXfcNCW+HdnbhvbC05V5QMCqp17PRIuSAwoAJTt2gd/mip90sWlVnTHl7QkKyj /Fn0q1GrfAQoJbShZKs+bBxXNukrhdEKCooWttKgkKHoqpnctQ6htiHJeUqW2obwjk4Px2oi y77o2BdIrxLTRUpO0kDvXO+ttPpsd08NHCT6Y7H2qyLd1eGzZJRuTsx4YOefc1W2stRN3ycp bTYCUnO4Kzn8qK6D/R7aYR0vQprPiLlOF0+5/wDlVqVX3RO3SbZ0rtrcsbVOlbyE4IISo8Zz Vg0ZKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKwLzaIt+ssu13AKVGltlp0IVtJSfY+lZ9KCI TOm2n5+iYmlJDcg2uIsONJDxCwcqPKvX8RqBXzQCNQ9dFRrtZ5bthVaUsiV4Sw2laU+XDmMB Qx71dlKCKWLp5pvT2mZVhgQPEhTc/VB9ZWp/Ix5j9u2MY7jmtVp/oxo/TV8RdoER9ySyrcwJ DxWllXuke49Cc4qwKUFIaW6BQZKbk/rdhf1Lsxa4/wBLK48I8jOB3zmtlono+1E09f7FqyG0 7AmTw9ECHsrSlIISrcOQrB/qat2lBAbD0e0np6FcGIUZ9a7jGcivPvO7nEtLGFJScAJ4PfGa yofS7TMTQ0nSjEd8W6W4l2Qou/tHFBSVAlX/AIE9uOKmlKCJx+nVgi36zXdpt8S7LDTCiEvE pDSQoDI9Thaua+9Y9PdP66ZZRfoy1uMZ8J9lexxAPcZ9R8EGpTSghcDpbpe26Qm6diQ3EQ7h t+pX4pLru0gjKvjHYcd/etfbeiejbXc4k5uLKeciLDjKJElS0JUDkHb8EA47VYlKCvZ3RfRt yvc66SYb3izt6nW0vkNhas5WE+iuSfYHkCtrcum+n7tpS26cmNyFW+2rSuOEvEKBSCBk+vCj UtpQRPWPTqwa6diOX9t9aoiVJa8J4owFYzn37CtfD6PaQhabn2WNCeTGuCmzJc8clxexW5I3 egB9BU8pQQyR0v0zLvNoucmM84/Z2GY8UKdO0Ia5RuHqQT+dbS3aOtNs1fcNSRUOi43FsNvq U5lJA29k+n4RW/pQRm5aDsd31I5fJrTq5jkJcFf7QhBaUlSSNvvhR5rWxekuloTFnajx30ps 8wzIv7c58UqQolXv/dp/lU4pQQLU/R7SWrL2q7XGK+1Lcx4yozuwPY4yoYPOPUYNe956VaZv Vst1vWxIhMWxtTUT6N8tlCVEFXvnJAJJ5JqbUoII10h0mxpJ7TzcV8RZDqHn1+OfFdWn8JKv jPYYFTOHFbgQWIjAKWo7aWkAnJ2pGB/QVkUoFeUhhuVHcYfQFtuJKVpUMgg160oKFskNzSGp brYnsHwXg60EnAU2rlNWrFeDzCSAU8DIqE9X4Srdd7PqNllRQlX00pePKlJOUk/OakNkuSpL LIUUpSpPASM5ord0pSg8XpkWMrbJlMsqxnDjgSa19wu1r+nV/wBoRSoDt4oNaO/9Pk3u9O3B NxLXjYyhTe7BAxwfatceljSEqUu6nCRnhkf70Ffa7iqmXaNNgKQ4026jKUHKgQrvXQjWsdPI jt+JeIgOwZHiDjiqH1Rb06dt7klpwvlJASkjGRnkn2qwbN0rtd2s0S4IuknbJZS5hKE4GRQT ZWudMp73qL+Sia81dQdLJ73hg/YK/wBqjyejlpH4rjMP/lH+leiej9kH4pk5X/jA/wBKIktq 1dZL1LMW23Bt58J3bACCR8Z71Cuuep7lY9KwrdYnlR5t4k/Th1tRStKAOdpHYklIz7E1J7B0 /s+nrkJ8MyHJCUlKS85kJz3wMVpusOiJ2s9LM/qQj9Z298SI6FKCfE4wUgnsexGeMig12mui Fp0rcoF7autweucQlx9SlpDT52nI27cgZ57n5zUdZ69ajkadfvzOiErtcdwNuyhMOxCiUjB8 vupP86kOnOoWtLpcYVnvWgJ0NS8ol3BQWGQNv4gCjHJ9Nx/OofZdJagZ/Rp1BZnrPNRcn7gh xqIpkhxad7ByE9yMJV/I0VPYvVFb+sdL2R63NtN32zIujkgv/wD0fLTiynGOQPD75HetNZuu YvkrUv0VnR9NZ4D01h1T5zIShQCQRt8uQrPriodqvRGrbnfNFtWm3TGSnTUS3SpPhHbGKkuI dSs+mErOR35rOb0DcrPqfXUW12WWLcvTxhwXA0SJCwhkYB/eUSlRPzmgl9z6xqgdKLXq9FsY dkTpHgqhfU48MZcGc4z/ANMenrW7g9Qvqeqs/SD8NplqJCTJEtT3KiUtnbtI/wDtD6+lUxdO j0hnpFarlBslyXqZ6TtlxglRKG8uc7MccBHPz81MLj0z/td10uzmorbM/UqoDSmpKMoQp1Lb ScBXr+9x8UG/t/WWM5pfUF7ulu8Bq0TBEabZc3qkKJITjIGP9s142DrBPk6ktls1ZpZ+xovG P1fILpWFk/hBBSO5IGfTcMjBzUGtvS++zOmmqLOzbJEaS3dkSYLUgbPqEICk8E4B8qj+eK3K WNW9SNYaS/WelZdiiaedD0qRK3IDqgUE7MgZz4YAxn8XfjNB8X/UmmtWs6pvWqbKpp7TLggt fTzVoM8KcWEtLwB5SpGfXAJPpVk9M9X/ANtdHIugt7dvSh5UdLDa9yUpQBjBwPftVQ6e6c6g uXUa+Lu9tlx7K3MfuCUutEJlOpUsMgZ/F+Mn2xn3qyOh1muNi6ciHeYT8KT9Y6vwn0FKsHbg 4NBg6S6y/wBoeoUrTMy2NQktF9LcgSCreWie4IGPKlR7+leeiOtzWqrrdm5tsRAgW2C5OVID xWooQpI/DtHoc1W03QmrWGLzdrbZp6Li3eXgwEsK3LYeQ4la0+4/D/5qkWmumV2Z1NqS1uQn osaZplqG1MWghpUjwmN3m9fOFZHwaDcM9eJiUx7vP0hKjaYkyPAauPi7lAgkE424PY8A+hAJ xW91p1E1Nph6bMhaRTMsUPwyq5LmhAdC0pOUpxnuoJyAeQfyrd2Brq8aAt/TZej5UZ2NJAcu bhIY8MKKgd2Nv73cKOccAk8bnqfbXLsyLD/Ya+z5trjpjWy6xQtTK07U5UrAx3BGDnt3GaCS X7rFMh/2bGn9OquTt/ifUNMLf2LSc428A59eanWk7td71Yky79Z1WeYXFJMVS95CR2OcDvVU t6a1SrVfTWRdre845bo5RNdabyhjzHaFFPAITtB+avKg/aUpRClKUClKUCqY/SKjts2O0XNt gGQ1K2F3HIRjOP51c9V/1osS7702lpYSkuxVpkDJxwnvigqnp7qxyfcDGfbKVAZQR/D7ZqyZ dibu8NMplTiFK8xKSO/zVB2Ge1bmm5LylMpZPCkjO4+32q9dKX5i5WlsQVhxCvxLA7Gio7dr PeIjbqrdIAA8wClcJIqsL1druiI6i6NkeKo7XgPT2xV43/UUe1PFmW2koON6lp47e9RafCt1 8jpXhLrDic4bIOM0EL6aSFPvKjs7sqVlYVynt6VJbr09XdriJDqEpQVbwEp/pWij29ejdSMP stFEJ1wZ8+dv/pV2WsiUwHCsrSQQVIPHxQVffdC2tbSXVKSyvAQAlPcgVGbdKu+kJxbSFORl cbyk5Qn3FSrqtcURVwwjLSkvdir0xzwKzLZNs11io+pIAWnCdyhknHag+0augXK1lTskkoG3 w1kZzVf6th2pQEpSEjxfwKbUMK/+VSC7adtj8V0wh/zDfqng8++PSq9vlolW5KVb/FZQrYR3 2HvQaKS0lp8pQrcn0PvXlXq66VKysDcPivI96K9GR+2Txxn1rYXqOiKppKMnKc7iMflWuaOH U55GRxUzuNgfvCYrrDYSEoAcUFdx6GgiTb7pRt8QhPbHtWVHmMtp/wCYQp8g5x6VLLfoiN9e lEpW9C+Ckeh9s1Ytj6W25iJ4n0w843Fxw8H7D0oILG6gOWmE0iPHUgEDaPVOKz19Y5KQNrLg yeSVZCR9qll70tYYbLaVlCVt8AkcH/DVa3tu2trK2tpUFKGxKOAKDyu/Um5XJK0/hC+CBwMV HrXDkXaZuOXA33yfT2rCfaUXDtQrHpx3qX9PWt8haVhOFnadw7UGBIlyLNckraWGktrG5oDH 51OLdfIWobS6wylKZA4DZOA4T6/es9XSoLCZCip7erJKzkJFQmdJXpPURcZjDwkLKA4r940G JdtFTocguHAQoFRKeyfg1o7Ra/1jqWDbRucEiSho7e5BPNb+8a8k3GC5HIwoq/EPUVn9E2G5 fVu2/UJS5tC1gK/iCeDQdbxIyIcJiM1whltLafsBgV70pRkpSlApSlApSlApSlApSlApSlAp SlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBFuollXf8A QVzhNcueEXEJxncpPmA/pVX9N7/IukRpTwSl5o+CpGMbccD86vZSUrQUqGUkYI9xXPTVpGlO qt0s0YqEV0+PHbUScA88E0VczSw42CDn0NfdYFof8WLg53Dvn0rPoFfDmPDVxnPevuvxXCTx kY7UFPdT2XTapSWSFNqGVgJ5AqzOkc1U/pbZ1uY3NtFo4/wkiobr23tyI0kncAhtWADxkjt8 1sf0frmqZoF6GrgwZSmwP8JGRQWtSlKIUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg UpSgUpSgViXS3s3W1SYEj+6ktKbV9iMVl0oOJ7xZzpXVsq0y1l1MV8t+byhac8H7Vdmi3bfB szam9rZwFHYcgg169f8AQ7NzsSdSxdiJcIBDwP8A1G8/5iq10Xf0SrYu2vubFpGEFIx5cepo qzr69Zr/AA1MuvNLKwUlSVZwfaqmlmdo+6LajuJXEUsHAV3GfSvG6wLtp+R9TDdL0cAqKh2O e9bK36ottxK1zmUx/JtKVHO7jBx80Emvy0TLImWgNBSWtyVkZxkelYmluo0WFa/Blv8AmZO3 Zg4X8gVHNRaghNWdqFb1l1sJxnd+Efw/NQm3wZc6YkQ0KSFqwFDsKK3mutSC/wBxC2nVuIHA 3ADHxWmhPXNbIbjKc2oVkfBqUN6QYtcZ5y7rSTjACD6n1B963bGoNNwWm0N4ISAkfswePXPz QQxq+X+C8t1txxAP41BOAfua/ZOp13VZE9sEK74OBn3qwoc3Tt2BjtBKEuHzJxwSa1moNBwG yy+2vwEqXtDe7uPcUFczYuJrYa27XiNmDkDJxVvWj9HC4zY6H7pd24YUN2G295I/0qudTwot tlxjEVkjCtoIIGD6GuwtLTVXHSlsmLKVKejIUSjt2ojmLqJ0fe0FbGLi3cvr47roRnwtu378 1gRdYsRtP/SuNt7g2EBKAdxIPfNXj+kCwp7pa+UtBfhyG1lRP4MH0/nXL8e2yJLKnG0EpAzm gkGlb1PXqyOtC3HEledg5wK6VbuCv1IpbZT4qe2a5W0/cv1Ncg+40VFHp65qw0dUZc0BpuA4 4E9wOOPfiitrqF0z5Ty7g4ShKt4CBtAJ9PvUcal2WI0j+7Dv4yhfJzn3r4ct971PvUhK2Y7i t3J5HNeiunjMSUhM+YVKxwO358+lEebU+1TJi/Kw4oHKAlJwkeua1kCXEt2uGnEgphPLBwjI ArdOR9P2yM5sQvxkHarYrsagkie29eGVnIbbUB39M0V1pZn2ZVrbW0D4eOBjmqb6wWJluT9W rckKJIwMJqyNIXhDtjZKFhWUA7s9zVS9XdSmTPTCZWgqSCHNpz39/miKtV+IpT2zxVxfo4WZ MvWc65OJChCjbU59FqP+2apsKxXV3QXTYsnTpqY61sk3NZfWr1KOyf6f50WrQpSlGSlKUClK UClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClK UClKUClKUCqt6tWt9u7WLULCApuK6Y8jbwrart+WatKo3r60G+aGucNC1Ic8EuNqSMkKT5h/ lQa6wLSuKopKSc881tqheibgmZZYTx/EtIDnm5BAwf61NO/ailKUoIvqq2qfjrW2RuUNuM+m KgnQ2YuzdQ71YH1KUJLXiNkDjKT/ALGrRvEMvw3Ckj8Jzn0qqLcn9SdabC82Q0mUotFXosEY I+KDoilKUQpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBHtd2s3nQl3 gpxvdjK259wMj/KuObNMfs92SsAB5peFIUPbuK7lUApJBGQeCK5J6xaLc0lrRx9gEwJ5LzKv 4T+8k/nRYnNluEC+W8hbG0up5QUjPzUc1L0zDz3i2nKcjJSTgJ+c1otFvOvp2tzPBcSfLznP xip8g6kZjq8bavjJST3oKpm6LucNCvHQ4cDcOO4qwen1th/qpGxLjb2cKJIKc1s58tEqL4Fw a8JSEAg57/nVctaqd0xdZCYaQ5uBAyTgfP3oqzb705fvbqA1LWwFHJITxgVEZHSR5tRbS6VK 9FHufit3Z+riG4bbM0gq2buR60f6xQpEpIKfKPxBSMZ+xoiETtBXa0LQYq1OPJBWoJz2rUSN QT0pUzLBC0nABzx6GretGq03+7PxI7aV7W9wXj39qgPUbTrlt8OYWSQ8snfu/D8YoqDy5f1K U5G0oGBXaPTxzxenNiWTnMJvn8q4lxu4967S6ZIda6b2VmQ2ttxuMkELTjj0/pRK13WhhT/S m7bNpLaUrwRnIChVAW2MlWilnw9jw7Odgoe1dIdTIbk7pxeWmWg6v6cqCT8c1QOmJka6abTD kJQQyjyjsd3uaCvY8mQ2snZuG7nKe/xVi6GvlqclIiuQw25gkuAgEf71sNO6YivxERlt+Ivf uUpSPMn4raXDpSFBUi2trjubeVfu496KsOALYuOPpkNkHuQQcn3wKievrAblbXGWXChwJKkO egPtVeC4ak0a54qd0uC2rC1lvb+VZty6r/VwVNFkhWQcFXIFEVlcW5dvmuR3lq3D8WfWsJtK lr4BPvW2lfVX64Lf/EnPKs9q9Ib0OAl0FO4lJSc/6UVmW/Vl0tEERG5a0x84CRjKfsa0NxmL nzFyHVla3FFRJHc18y3UyHipCQlIGBj1r4aISyskA5GMn0oN1onScrWmqY9oiHbv87rmM7ED ua7UtkFq22uNBjghqO0ltGTzgDFVN+j1pNVo01JvctDzcm4q2pQ43tCW09iPfPerkFEpSlKI UpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg UpSgUpSgUpSgUpSgV+EBSSDyDwa/aUFNWFp7TWsbxZFoQUIkKeitj0aXyP6mrCjuFxhKlDao 9x7VDepURVq1nZL+0tLbcgKhP7uBnuk/51KLUo/SALzk88+tFZ1KUoPN9sOx1oPZSffFVXqR EeFqazzX0BSmbg2ElPOBnGKtKSrDeChSwe+B2qtteMMfTxXGyUrTLZIOMYVvHrQXdSvlByhO e+K+qIUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVGdc6Mga5029a5 /wCzX+JiQkZUyv0I/wBRUmpQcTyY9w0PqZ+HJQEyYq9pPbcPQ49KuHS+qot4smSVLeQMKB4w fatx1v6br1Pb03qzMJVcIiCHUpT5nkD/ADxXPcCX+pEsOpklTrqiXIwBHhgHAJPv8UVO9Xu3 h+U6zb0OKaKdy88D8qraWy6lxSpLa0qB5J7fzq9NJXyBc7O0qU4z4xPmQo42j8621z0bZLq2 kobY3KVn4IoOeVIjrihbSytzscjtXqmyOuMl0KwAnIBHep/qLpq0w4P1UcjPIUrA/KtBajcb RcPoJSAWFKKdrqfX3FFSfo/BaEt5x1zLqVBCkn90fFWR1Asrc+wu+Els/sjhS0ZycVBNEw12 a6vylhPhufhJVjA9VYqdX6+x5Wm3gn/mABwO3GO9Ec32uCXNTxITuEKXKQ2cp3AZUK7kjthq M20nshASOMdhjtXFFoUuT1Bt238Srg2eO/4xXbooVjzGG5MF5iQne242pK05xkEc1yjpJuNb 9QXBl/KWUSFIbQojkAniutSM9+1cldXbQrTnU2YmE0phiVh9rCNqcnvj0PNCLD064mTqbEdQ VHbByEnCsmrNbKEM7Bg4GDuNVZ0rtoRbg+lbzqnjkuLHI+PtUn1hcnrFE8ZkOLB/GlPJx/vQ a/XEW0mC4ma42hj8SgVcZqpbToZm/wBxDsZ51lpLm1W9HcfFbK/XiXdWy8tl3wjwlKxk59DW 90NdoUCAnx5PiqZXuUhSvMOexoMu96Ni6dsLjzDaUqDeFBKfxfJqh5Cy5IWTzya6H1xqi3y7 WthZShSknlLgII9q57lNhDytoGFE4A9KK8M1anR7pW7qy4NXe8NFNoYWFJQocSCD2+1ajp30 qu+tLhGkPsORLOTuclqT+ID0SPUmusLNZYNgtDFttTCWIzCcJQP8/vRGa20hptLbSQhCAEpS kYAA7CvSlKIUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgU pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgjmudPI1PpGZb1IQp3b4jClfurTyDWh05dTMtD MgLSoBOxY3dlDgj+lWBVXr0/eYeq7pGiw3Hbc6sPxnABgFX4hn4NFS1L6du5Skn/ALpyKx37 kw0kqKxtT382KwY2mL4rKXZDbAPIWFZP2wKzEaHRJbWi6zFvJONoa8n86DAfvaUpU2o7lFO7 AVjj2qCanvCXGYyIXiuvIltq4Ru2+ccEVbUTR9miN4+l8ZXGVvKKlGtq3BitK3NRmUH3S2Aa D3QSW0k98DNfVKUQpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlA qkeq3RiPcGZl/wBNoLcwZdcioT5V+5Hz8Vd1KDii0ThHCWFZZebORv45+c1undU32O8XGJiH 2AApe09h/pV5a86MWTVxcmw/+zroo58ZA8i/hSf9ao2/9NdY6Xdd8e1uTYyVFKX4yd6VDGc4 HIGPeis+3a1XenG48xCUp8QAKBwEp9zWbrH6CRDQ+254hbHlcR6YqsG5rseWFqTtwQShQxn4 xXpMvMubgPr8ieAhPCQPaipJF1BLetoajqPi/gztzkexrK1BqVUa0txYswre2hDiAnAHvUVZ mMRGSGiveQCFA/vVjwIM6+3RqHBZckyXlYSlCcn70FidCNLvXzX6bm4kiNa8uKUUbkqWeAnP 9a6rqDdJtFL0RotEWYkCfIWXZJBzz6D8hU5oy/aqjrxpBN60om9RI63LhbDkFK8ANZyrI9at evhxtDzSm3UJWhQwpKhkEUHOXTfXUNiA0xKKUSASDg4B+ataSqFeIQz4bidu5J78+9Vj1N6J v29Em/6QU68kKLj0PPKE+uz3x7VDNJdTpNlgqhzVqUhAIBA5+1FZ3UC7SbJP+iZaQgOHeVjk E9qr5uS428p1pxQKzyonua2mrtRDUM9T5SBjsc+lfOkNF3fWdyTFtjC/BSR4sgpOxsfJ96K1 jcrIK33VLUfQmrk6N9LG7yEaj1BGP0WP+VZWeXT6qI/hqY6U6AacsjiJV5Uu7SQkeRzhpJ9w PX86tRppthlDTCEttoASlCRgAD0AohHjsxWEMxm0tNNpCUoQMBIHxXtSlEKUpQKUpQKUpQKU pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKU pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKU pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQR25aD0xdUrRPskR3xDlSvDwrP3FRi8dEtGSbUtDcBUdbWVIcaW QfsfcUpQV9aug9snXsMv3eR4PJKEtAEj2zmrh0h0+sGiW3RZIux13G99w7lqA9M+1KUVKaUp RClKUCordOm+kbu6XZtiiqcBOVIRtKs++KUoNdbOjWirVckzY1q3LTnCHllaP/KamUSBEt7P hwYrMds8lLSAkZ/KlKDJpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlB/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/AAAsIAbwCTwEBEQD/xAAdAAEAAgMBAQEBAAAAAAAAAAAABgcEBQgDAgEJ/8QA SxAAAQMDAwIDBAQMBQIFBAIDAQIDBAAFEQYSIQcxE0FRFCJhcTI3gbEIFRgjVYOFkZShs9NC UsHR8BYkFzNi4fElJ0NydZJTgqL/2gAIAQEAAD8A23WDrhqXp9rv8SWWFan43srb2+Wy4pe5 RVnlLiRjj0qCflVa3/Rdg/h3/wC9T8qrW/6LsH8O/wD3qflVa3/Rdg/h3/71Pyqtb/ouwfw7 /wDep+VVrf8ARdg/h3/71Pyqtb/ouwfw7/8Aep+VVrf9F2D+Hf8A71Pyqtb/AKLsH8O//ep+ VVrf9F2D+Hf/AL1Pyqtb/ouwfw7/APep+VVrf9F2D+Hf/vU/Kq1v+i7B/Dv/AN6n5VWt/wBF 2D+Hf/vU/Kq1v+i7B/Dv/wB6n5VWt/0XYP4d/wDvU/Kq1v8Aouwfw7/96n5VWt/0XYP4d/8A vU/Kq1v+i7B/Dv8A96n5VWt/0XYP4d/+9T8qrW/6LsH8O/8A3qflVa3/AEXYP4d/+9T8qrW/ 6LsH8O//AHqflVa3/Rdg/h3/AO9T8qrW/wCi7B/Dv/3qflVa3/Rdg/h3/wC9T8qrW/6LsH8O /wD3qflVa3/Rdg/h3/71Pyqtb/ouwfw7/wDep+VVrf8ARdg/h3/71Pyqtb/ouwfw7/8Aep+V Vrf9F2D+Hf8A71Pyqtb/AKLsH8O//ep+VVrf9F2D+Hf/AL1Pyqtb/ouwfw7/APep+VVrf9F2 D+Hf/vU/Kq1v+i7B/Dv/AN6n5VWt/wBF2D+Hf/vU/Kq1v+i7B/Dv/wB6n5VWt/0XYP4d/wDv U/Kq1v8Aouwfw7/96n5VWt/0XYP4d/8AvU/Kq1v+i7B/Dv8A96n5VWt/0XYP4d/+9T8qrW/6 LsH8O/8A3qflVa3/AEXYP4d/+9T8qrW/6LsH8O//AHqflVa3/Rdg/h3/AO9T8qrW/wCi7B/D v/3qflVa3/Rdg/h3/wC9T8qrW/6LsH8O/wD3qflVa3/Rdg/h3/71Pyqtb/ouwfw7/wDep+VV rf8ARdg/h3/71Pyqtb/ouwfw7/8Aep+VVrf9F2D+Hf8A71Pyqtb/AKLsH8O//ep+VVrf9F2D +Hf/AL1Pyqtb/ouwfw7/APep+VVrf9F2D+Hf/vU/Kq1v+i7B/Dv/AN6n5VWt/wBF2D+Hf/vU /Kq1v+i7B/Dv/wB6n5VWt/0XYP4d/wDvU/Kq1v8Aouwfw7/96n5VWt/0XYP4d/8AvU/Kq1v+ i7B/Dv8A96n5VWt/0XYP4d/+9T8qrW/6LsH8O/8A3qflVa3/AEXYP4d/+9T8qrW/6LsH8O// AHqflVa3/Rdg/h3/AO9T8qrW/wCi7B/Dv/3qujTXWKy32ZZmTdYIdukRS/ZUNLDjLqBlYUdx AHCsAgdu5qi/wnPrf/Z7P3qqnqUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKU pSlKUpSlKUpU26RW603bqpZ4WoGW34TqnApp0ZQtXhqKQfhuxVh3bpXo2fr7VOnmrk/aLmyl My3tqQBGS0WwtYHcqwSeOMAcZ5rzsGgbFpe76Ov1svSrv+Ng9tbU0G08MLKlAHJwDxg9jitX +E59b/7PZ+9VU9SlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlK /QSDkcGvZ+XIlSVyJL7jryzlTi1EqP21KOlZ/wDuZav139FdTL8Jz63/ANns/eqqepSlKUpS lKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKVL+lX1mWr9d/RXUy/Cc+ t/8AZ7P3qqnqUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSvdqJIfbUtllxxKMbilJIGazHbDdWY633 ID6WkJ3KUUH3RnHP76w3IshltK3WXEIWMpUpJAI+H7j+6vClKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpS lKVMOlXPUy1frv6K6mP4Tn1v/s9n71VT1KUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKVtbJpy6ailLYt MVTxbTvdUPotp/zE+Qq5LL090pptDrF+b/GtyUlKmwV5YSRyTwM8jsPPtUwjazsrVoNttejZ UiS0FJbbiwtwQB5qUB681qkdRlxJj0S7W2Uyl5ksOQHkD3QvPvp3dwRgkHtUmtjlnlaVXCus O33GIcIJbZSpatqcAEf5gCcE475qD6v6N2S5s79IbYs8N5EJxWPFJzjbycHg9ziqUvemrtp2 W5Hu0F6MpCtpK0EDPOOfsNailKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlS/pV9Zlq/Xf0V1MvwnPrf/ AGez96qp6lKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlSfT2ibjf2/afcixBj8/IOxCxnHB+eBVrIjQdL afKLZIbtEhhBTIdaSSuRkAhPPJzk8gY7eYqO6kn3ZTv4xtrbSYaigeFtATuUSRuyrkZPfjyr o7QtnNo0lAQ9FaYkKaStxLZz7yhknPrzUV6waXVOtKLrGWBKjSEuZJIAbAG7jzxjOe+PlVbI iOQ/+5C1uIQEFCWXDwpWPfBA75KRx6/OpezdZVqscm4rc/OJbCksyV5KnAeVjcckgqGe3cio dqq6t6sheBenYj0xWIzC1EAtBA5UogE+8R51Vl70fc7LGTLeaDkdRIUtrKg2fRRxjOCD9tR6 lKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSpf0q+sy1frv6K6mX4Tn1v8A7PZ+9VU9SlKUpSlKUpSlKUpS lKUpSlKUpUq0Vppi93AvXNwM21ggvrKsEjIyBjn+VW1fNX6RttgfscGKnwkunellQKcA4Hvb TxgDkCoXfNXxpKjFiojoheMXCr3sE5zkHAODwOe2K+L9dF35qKlFxaQEt7mtmEhTij2I9cDv 5YHwq2+m/WSzSLIIGopYjSoiENh107kuY93dn596hPUnq0jUt5NmiKKrbGe3LfY3JLwSDnAP YVHrXqW4sXY3SDDmllXDbrSeck4AJxyB99bi49QJbd4KbmFJQrap7xGytKilRJUE9skcZH76 j921FZLhPUuDHciL2gqyTlxWc7iSe5Hyras6liixm2XiX7VFlrS6ENrAIVuCe3IzgdyP9qhG rNMJszpkw9xiKcLZCyCUK74yO/HmKjFKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSpf0q+sy1frv6K6mX4 Tn1v/s9n71VT1KUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKz4tnuM5xCIsJ9wrUlKcIPJV2/fUj050v1NqeVI jW+Kht+OoBaH1hHf41IXvwf9asyWY5airLgBUpDwwjkA5PwyPn9lfN76GalsyEbkNvrc+ilt ec9+3HJ+HlWiY6U6uenez/il/aD7zgQSEjOM1ZukOht7ft6mrhcVW+Os7XG0g5dGTyR2+Xpm rIt/Q3RsJp1t2I5LS6nBDy84PqPj/vXu70e0IzGe8S0IDamwF+8TgJ8/WvuL0b0NH8XbZG3m 3lIXscUcI25xtxgjvz6+dfi+jWhE+0EWNsKkKClHxV4SRzxzwPXHrX5B6c6R09OXKt2nfHTl OClRd2qz3AJ/ec1NosaPGY2x4zcdB5KEICf34rCuttiSGVOSbfFlbU4SHmQvA/dmo1K01p55 mNEvMFhDkw7dqWkhXIztJIz5EDHpWmm9BdFXJLyorb8UrIAU0v8A8sg84B+R/fUR1L0DvbVg di2G7pnpKtxYfSEqX6YPYEfOqpunSPV9nSoyrRJylO7DbZczzjujNRN23S2SlLjCwpRKdm33 gRx2715mDLCN5jPBIO3PhnGfSvEpIJBBBHcYr58qUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKVL+lX1mWr9d/ RXUy/Cc+t/8AZ7P3qqnqUpSlKUpSlKUpSlKUpSlSXTOhb7qx4fiuGr2fcErkL4Q3nzPnj5Cr 30r0G07aJkcahecuk1tvxXmgj8wefI4B+w8mrXgW6K3HMSNHDDaOAjZt90cAcdhx5eQr8RcI 9vbdkLYQjYQh8MpKi2AeDgDtzW3kO+EzvKCvBHugjPf418FDUhttTqCkBQWkK4wfKsC+6ls2 mre5PvUtuOw2dpWeSVd9oA5J88VAJP4QGjFKLcVclwhY2OFghJ+PrXjP/CH07EhCRGttykoy AlfhBKVfDJNZeneo2p9XRJUy16fRHjMj80Xl4L2RxjivufrLVlnYVIuVsaQCvltpQVtTjlXP Ixj7c1i2Tqt/1JelWYBdvkbSVJcQCTwOAMf/ABmsq99So1p2TY0pC2VKwGAU5POCM4JB88Yr WTuvFokuGDa4slxwtKWFDCRlKc4OfI9vhWts3X1xU9DV0tzTDARjalZK+3BJyftqa2/qtou8 yn2jcG2n4ywAXklG7PI2k4zUyjvMy2kzIDzamlj6Q+irnk8fDP76yiVApwCvceTnt8a/SkKP IzWBJslqkFsSLdFcwokFbSSQTySPiTXsm2QG2Q2mFHDaTkJ8JOAfWofqPpRpbU0Uq/FkeJIc 25fjoCSUgj0GPLv3+NR9r8HbRZacYkNzVLOFJeQ7tA+HnVH9U+lczQFy8WP4km0vKPhPlJ9z k4So9s4FV2eDSlKUpSlKUpSlKUpSlKUqcdIoUmf1NtqYjTjikJeWvw0k7U+EoZOOwyQPtFSn 8Jz63/2ez96qp6lKUpSlKUpSlKUpSlKUqzemfSC462kiTPzBtyU70rcSQp4Zx7o8wK6atulr dZra3bLTb0x22U8lI91ascgk8kH/AHFbeA7CaLcFhTZebbyUt8gDjPPpzQyo7jy3F7sR1lJW U8JOB/vWqc1BbLRaXp1xDUBjklTiQA4rOeMck4xUEV17061cJDbaX5aE7lApB28YIwcZx38q ieseus+8oRF00wITKhhbzh3KSoYO4egAFRQWO+6surirgpxyA69vdlSRguq8yDxxxnd5VPWu kPten1fi9tsocQh8bWwFZzykKI5PHwFfkVvVGlWPYp1pYdtgc8Jx92OEgJScpXu28nHHrxUk f1vcdOIQiDZ1zHZSdkSK0hLaCE8bvU9v+ZqG6puGurBMb1lqNDD8UNoaXDDvuslYwDs8j39e aqy83J+73p+6S43hyJavFDrGUeGD9EED5fOpvpjR9y1jp9baW3Y0mOsKMt1RKUp5OzBGe1bx fSTTcMJE65SVTHGd/jM4wj1BRnIzyOeKjUvp+9cHHZWnrU8htlYZPiSNpPGTnOPn8q87j08R GTHVLEphD7zbKlu+6PMZ7nI44Pn8KmF40xddNaelWeyXeQ/HuDaFr/7kHZgEcHPBOB861Nn6 tay004i2yoYlMQ1FrYtO3GBxuX6dv+GrVgdYrEmEyq/lcB45DqggrbQofEdx8a3sTqHpO5OK ah3uO8UoK1lBPuAEDJPl3/1rcouDFygres0uNKA43NLDiT8OD3+2tdA1LbA8mA+k258L8Jtl 0bQo/wDpPbFb1KQkYT2zmtZJgQtS2dca8W7ew4pQLEpAJGCQD6duQa526k9AbnAub1w0TFEm 1lG9UfxR4jJA97vjcPMYyapFxCm3FIWClSTgg9wa+KUpSlKUpSlKUpSlKUpVodBdPXq8dRmZ 1lJZZt7azJf37QkLbWlKfiSfL4E1sfwnPrf/AGez96qp6lKUpSlKUpSlKUpSlKVb3RXpMrWM tN7vACbRGdADZzmQoHkfBPkTXVEaFHhMtNRkeE0y2Gm20nhKR2qPa61Czp20tzpFzTCjtqJd CUBa3ht+gnng85z8KwNN6vst+9/TiXnk7kpddCTkADgc/Kv2dcxb9QOIudyxEcGAz4gSFEgc hWR6nIxUE1BrnSGrQdNeC6+hpDig6obAFjCcj0xyc4/w/GtLZNGWLTFnN1vsZ8wpH/lSAEqx k7diuOfXPAI5x2r31BpDSE+Rar1pNv2tmRI2yklRDTiNhJB/ydgM49aszQ79tltvW60+4xBK mi2rcdwVhRznyyRjjtUzZLW0thba1pH5zbjv8RXnOiRZUVSJyErQEknI+HJ/cTUGuPUfQtpi 7JS3V+xjCPDiKUQCAcpVjGOe+a1MTW2kNcTHLVcEuOIZc9pYRJY9xSQMDg/yqGdV+nFujWwa k0zLLMQpQh1lKj4YAGE7PXny9DXy0xq2z9Hw5Glx3Yk1YcQ8lzKwOcoznHrkH5V56LsV4cc9 qakLcdfSApg5yAP8Ks+eRkfI1OWNKzrrdJbtxeft7xWh56O279IjBChgcnAx8DnvUWvl8kSZ 6rkptUq2W2XsKHRsUlaElPvJxz3zkedWnpRuzXq0IdisJXubBLuwHHJxg8jz7fCq71ppG32/ qJFKyUwrg8FPe0klJcPmnt/m7eorL1BphGnrX/06iN4ke6FSGXwyT4ZUfo5AJBxlQ7DKeaji engt70OyyZ0iKp1za5PjgISvJwnOQPLtk96kekVPdIZEq16haH4olL8RqagDIVgkhXOTVkxj Y9Z2VqfBUmTHeVvbeQSlQIPceY5raQjLS881KTlpGPCcJGV+ucVlbhv285xntX7865v/AAge mCILjep9O29fgOFRuKWuUtHjavb5AknOOBVA0pSlKUpSlKUpSlKUpSrc6Ba8maY1cbKiOy/C ue4uBZ2lCkNqUCDj4Yx8a9fwnPrf/Z7P3qqnqUpSlKUpSlKUpSlKUqX9O9BXLXWomY0RhRht OoMx/wDwtIJP8zggfGu0rTbIlktUa225hLMaO2EISnsMf61DNZdWLXpa5C1RmnZ90UCRFaBz nsAT5VVGrE3iWqBO1f8A9xKme9BhAFTaVE4O7/FnBA49a2unbrqprx0lMG1Nt7HXEhktl1rG DjIznBwT/PNYPUGa/f1m4QEOx7VHaaUAho4dKt2SB2B4+2vbRehrVN1hCUxOSHTHS6rxAUqV jBACc858+3bzq/3rfEkW0RJsdl1naAW1pBSfsqlupqYNlshZjwmmblcJCkMoaBKveJAXgDAP nxk5NbXpHCvjGmpiJJWxLlJDgUpshST2JJI+l6eXFSyx2u/2a0SnBJZedUpTiDJG7Ocn3iCO Qe/Jz5YrC05ruJrlU6MwWWDHOCl9tWfioc7VYx86lCNN2gs7fYmHU7fDVvbC/dxggenaoh1I 0AzM0nIXpiE0xcUISlJQCNyE593A4xVQSL5Ih2FnTuoX1PNpUkFkq5KkqyeRyfMd8cDmsafE v8+/s6fiSnk2QSku+Fv9wFXnjOOMk9z3q6UaisPTyx+JLDrrDhG+Q22o71kqzkkk5CR5+lR6 99V4erLtD09pQO5uCktmW26G3Gj3PGDwB8PWt6LPYbdpt3T7LXt8iXvQ6X17cbSAVLVwOMgZ wM00pqCPYLcLJBtb6TEcLbh8EgZzknPbGCMc5Na3U/UKzK1fDtOpYibXIjpD0eW8N5QtRIGM cDgA+fPpipHpC7N61t/tTyUPqtzw8CRuHvnHBOO3nkVprXrIXOTqGVevCjWmI4tptxa07Fbc 4UMDJPPlUblCHrvpbdbhKUlTkCS43HcVkkpAHvZGM8c+f21Aun2tZ/T+QtSXkuW/xEpeipO4 nk9s458/srpqw6qtWoopetskOBtILuRjwzgHB/fWyfSiWwW0KyFHlSF4KfPPFaJi6+z6i/F8 X2u4owkPKykhhXPJzg+QqQSI7UqM5HkoS406goWhQyFAjBFcq9ZukZ0Y/wDjmxNqXZn1hCmy orVHXgnn/wBPHBJPx8qp+lKUpSlKUpSlKUpSlKl/Sr6zLV+u/orqZfhOfW/+z2fvVVPUpSlK UpSlKUpSlKUrYWSzTL9dWrfbWvFkOnCU7gM/vrtLR2mbdoLSDbTEZTTnhJVIwAVKXjODt4JG cZrYO3SRGeYkLS2mPIbGErVjYSBjJHqT6VTtvtFx6d9QZutdVRBNh3Bxba1MkOGItS8pHPJO 0DkDjJFaZWvod71vM1Tdgwm2wFAxIzxwpzCgOBnhQTz5c0XLl9Uboz7GHPGdfJYa3lITHx2U BgZzg5+dbPUM17Rzb+lVsx1S5EYFrKhtS2ckjPfgA1tdPrvS7bCGnLbFTKaR4KrlkY3AjPvH IVkAduBg55q04cW4Ox1C/wAxhSScIS2MH/8A2PYnGfKq0623CJDuenJTDrLbtvlZO5s8J4yA R8u2DVrW9sTLKz4gaIcRnKACMeXbitLEUtyzXa2xJHskqOFJC0t5CFqBIyeyj2zior0XtBRp UyHXlPFx5e4L24SrPO3GTjPx75qezm7lHnNyIkhHggncwtJIUOeAc8E8c9vhWpT1DgJeDU2L IjYRlZcT54ycDzA/2qKdQrLovUjceQxMiMXBpxDofjAKXs89w/3qK6mYsNsjQmLHdpM66zHz gtJwEAH/AAhI4544+NWiNNm56bUb00tyQ4kOO+/jdxjBSRj6PoB86rrT3Ta5aa6tRbvHZS9Z 3gpYcCA4WAEZAOfoc+fzArJ1xqH8QalcnybbKcEhYCVq/wDJCFHA5HYnbnHPODU+01crLqBp idaiy848geKzhOWVg85TjIPB5r41JpLTV7WDe4cduUVlpl9KU71AnsMggnjzr0sGim9KtzRp 6a4EPq3Fp4BYGEnCR2xyc152PTKYumX7ZqWNHdS9IJKW2wG/eOQoAk888n4VFb3YhB0o/YrC qLIhSVHYnw/zreSMDHn5n1qKL0WxPsD8aOqKJkYhUZw91KT9MFOMg4ScjmtXoK8z4LEm3yGJ FuddeJRI8JY2LA/yY5JHHkPOslzq7q/Tt7djtxTMS7IB8N5pRKQe2OR3H/zVuaeu6dVxG5zM E2y5p2GRFfJGUcgnj19eTwKk1qvMG5eKxDeKnI6ti0OHC+PMjvz6173O3RrrbnYkyOxIbWkg IfbC058iQa4b1rpmTpDV06zTNpVHX7q0AhKkkZBGecYNR+lKUpSlKUpSlKUpSlS/pV9Zlq/X f0V1MvwnPrf/AGez96qp6lKUpSlKUpSlKUpSvptCnFhKRkmurukHTFGion4+ubza3pMZCgMZ LWRk855ByKmt3u6Ah4XB9MVkqHhbgQVDG7GUnjt5/LFabQsj2l15cotKkzipRdbOQAk4G304 Gc+tS+6riMWw+0bFJKhs8RO7KiccDBya5s6q6Sbs0l6XHjJaEoJSWUBOxHu490jv69gfXmtz pTqXB05oKHbbLCU9fCFMjDfupOThec5Iz3rWQdPXS/a1ZvGo3EQnZSk73ZCSrgDGMZI5HOPj V9aVssa1Qktw2ENx8DKewSeew/dzUT1A3e7j1DtzdqcULbBUVym0Iy2Vc4Urjn0HptNZPVHS /wD1VpyPGddTHf8AFSGFpZUVpJODnHcY+H+1bCHaL/bNJxrTp66spkwmkgOPt+JuBHYjI28j 41USr1qmPdrtapyvbXLoNxjtNlBcWce9ny2jvj0xVrdLtL3HTNgDl092TJUpbkRAwlknnCeP PHPlUpm3pqPDefDT3jtnwg1sUolRGR7qeTUHYh3q5zJjN/KFIVIC2kJSoloEbVJAIAWM54Pl zVddRtD2hepLUmwS0xlzVkPeM5hKTkDdjOR58eg+ypv0+6WsWu6GTOcTNbb5beaA8MqSQRjI znnuOODVoyrnDjeKh51ALaNziSeycdzmoxpXW1gvapjluHgMoKU73BtS4eeE554x6V66un2e Tb3IE/8A7gOFtQabRvKST7vqPIn5CqXCn+mPUqJJtr8dNpuSkJW6sFO1JVkpUO/HGfsq7L/F RqK2W262s+Mph0OsrCigHyyTkHb6jnNb1i4x5YbEZ9BKzk4IJPHoK12pZy0MGNDaLkzZ4jWN u7j0BB+HOMDNYS9Npu1r8aZKUuQtgBvwFAJQRnkEcE89/hVSOodtuppTd5m+C3Z1mYypTiQX 1EjCCUkHkYP76ue5W2FrPSyEvbXGpCAvLa8Z+ShzVZWuVYrFrpNmubSnZ0fKmX3zkL90bRuV yPlnuaxkdVG7hr16PODdpEZwsrfbcLm8J8kD1Jz2HmKwbTfUHryxP0s7cJdreaxcHVJUW0pP GSCOAD5/Gr8MpBQ04yFPNO9ltjcPgflVPfhF6Shz9Kt38KZjyoSiFqDI3PhWAElQGeMcZ45r lk8UpSlKUpSlKUpSlKUqX9KvrMtX67+iupl+E59b/wCz2fvVVPUpSlKUpSlKUpSlKVfPQTpr Guc06gvDSnExVANNKQUpDnfnI97gg8eoroO7QkT4wgoeVHGNx8NOfczgjHaofJMrUGsUWpBb lWRiOFFAG1bTiVEe8cgnOAPhiphZLYxbIam2UNJWVEueEjand8BXpKt4mOAulG1I91G0Hn1y f+fGuS9e6gm3bWEq3XSM3FejuKaS2zk4OcfI9+9Taz6CldN7vA1BN9mW042N0h7/APAsg7k4 HfPlgVbaLHa7zBRKmtpRGSQrwmVq8MKz3IwP5+p9KgGrJt+t+9FhXGFhcSlLDiXNpWVEDklW U4PmMCtd0ziXy6Xxb0WawhEZoJUtGVLcQpRJAPb05+PerfuDtm07HRI1BNA8UBtCZC8gkc4S O3/xWJF1S1Mvb0G3rbSlX0Fnz4JyMeR+/NVJE/HEnq1ckTWX3ZTOU+O2gpaQlSQQcbeMkYq2 5ar9dLfb2YRFtf8AGy+lSd6FoHOCrIIzx29a2MawOmcxNuExSnm1FRaZ9xtasYBPmcDPGcUv 0Z6ZDmtsAF5LRLe04IyO+cd+K5hmaY1bAvj8+8Mve3REiUWyrjaASDnscVKtKdV9ZXjwLPbo yN6iGfFCDlnJ7knj7TVqp0Tt9qdU97dMeSgylyU5DwAPAwePTA4yPLNbu2sQYdraanwY8Zf/ AOQBoBJWefT+dZLDVmkLS5G9mcSnC0JSRgnn3sefz+FQ/qZo2Lf7aiVMZbYXEBeLzPK1BPZP x7mt7o25s3jS6JFvnCU2sFKUuYy1gYAIHIPGeTXin8VWa6tSELUmRMWECKs4UfdAyB2HbJ8u /NYXi34XmRcLkiNHhMultpW3aotkHHPzA5OBgV96uaucfTKZsBxSHd6T/wBu6eyvIjsRmufd R2bU19vkoSLe444iQlhOBhKyeRk8dwPWumNM2iXYtGW6GyV+M1HSFtunO1W3kcnjB9Konqre hLvTntzKt6MpbLKdm4g8KJ5+A+w1LOk3S2HLho1JqhKJkqThxhlRyEo4wojPmeauOHaLdb0l MGDHjpVnIabCQc9+1eyFlLhbWAB/g2g9vjXnNhRbnCchz2G32XRhbbiQoEfI1x71X6ZS+n19 3t5ftMtajFfx9Hz2K+I/nVeUpSlKUpSlKUpSlKVL+lX1mWr9d/RXUy/Cc+t/9ns/eqqepSlK UpSlKUpSlKVsrJbHLrdo0ZCFqDjqUHYMnk4ruTTFlj2CwR4ERTimW0jaXRz2Az9uM81q75e/ xHIdjS30eHOB8F5z3tqjwG8JGcc5Br209FZiFcdmWlbjZ3rxt3KT55I5J3etZV9viLcEQ47i TNeSrwhnJCsEgkemRVR6j6s3bT+n/CcbUuTN3liYokBBGUkgHHAPb5VWVn03qPW2pGrlGj73 ZLyXVyXcADjuSOOSKvPV2lvaNP2yyyNzS5rm1xZfylvaAcjPcnn99auVCVp+523T0V24PWh6 OS2Jb/C1p+llIT2zjv8AZXhr6zm0acU/DbaXaXzsfjZUPCA/y4A54H7v3/vQZ2BZtJXKTcH0 oWysOKWpwqw2cgHH2eVa3q7Nf16Ydv0/a3poDu5qanPhlJSAQPtx+6sdelL1070WjUjbrhn2 11pRS44rCms5UjbjseM8+VfMbqla7n1JgXqG3JipmsJZfYLmQpYOc9jwPSr2au8Rcdkl1DSn PdGQdoPbGfKtBedRXIXL2SwrZO9wMlb5GErB5AyRny4798V9pfvVsuaVPxGVsuECQ8Xsbjj/ AAjnPPrjFVr1U1aiFrC2tWdbYltgCWsuZABIISrI7d896itp1nD0rrZ9L8NlbtwcAcXGd2tJ yc55zkfDj510ra57dwgoeY3bSkcLTgjjzr7kRA+E7tucjcSM5Gc/f2qMX232Jl9uX4TIneIk suNcqISBkZA7YB4zXk9qCDdIs6FcpvscQxm3m3WVe+UKJGMEHJHByB548qrnp9Bulq1RJ/6f JXYlOqD8rcMPlOSkjOe5VjIA4BqS6V0lc06keuOqZXvSl7m4BwtDQ7dyeOOMj1qa3+xyrzp1 2DDmOQ1uA7VhWdozkAjsR5fKtBYtS2512dpG4tNtNQW0IadK0lDicDI7/SCvLzqB3i73Sx6v btFreckQi+h1xLaEqzkjBBx3IJ/f8KlV61TqS0adauk5AKHX1KLCkZQWgBgFQGQeCeDVIa91 M/qYl2YtHjF3cood91CfLg/P+VdI6DhxbF03tbzGZWIqFl1KgoryB2I8qmCVbkhWCMjODXy6 4hltTjitqU9zXylxt0eI0sLSMjKTkVptWaUt2srIYNyaS5tytlZAOxe0gEZB9a4audvetd1l 2+UkpfivLZcBGMKSSD91YlKUpSlKUpSlKUpSpf0q+sy1frv6K6mX4Tn1v/s9n71VT1KUpSlK UpSlKUpX0hCnFhDaSpR4AAyTV5fg62aJNvstdwbbdDCApptaQRvz9IcdwPvrpZ0kA7gnw8c5 Pf4VVrsC5ai1YlUOCpiC2jw9ypeFKQOUlIxlJHf4+tWPb4S48EJW2huQU43J5I9MnzrRptMh rWUi43BcdUZMNO1woDfhrGdyt32/YK5f1tfv+o9UTJcdxTkNEhSWfFO4JQBjjjGO5+2pvprX yoVgVZLRFaiMJbK/aFJ2HcQT5Dv5A+uK2+ibhq3Wc0Tbu2qTAgK8JjLnhEDPKyeylAYre9VW jb7Exco4bRPiqBDbeVKWgHOTjPOOc+VQi8a8ia50bHtgh+HeW3EhSG0gNI97O7GMnPbFXLbN NQotrhOXKDEiOR4zbaghzggeeQBkEkZFbm4exW+PFZD7MJlSwAVqCU7QOwJPHwrPebiXW2uN Zakx3klJ5C0q/wB6ouL0UaevMrapt9oKUUraWMpO7KTnODx3GO+KsKJou4NWtiNBnPwkeLuc bWtLmxIJyO3mMefGTUqhWxhhBYUwghtYWlRQACcfSHnn1PqTWXJZ8VKFqUoFv3gE+Zrm7qho KW3ernq18tMQmnEJbLjm4vqPmMduPurCsdrauFzanX+3tpjyWdkZDbaU7irGFDI4wcZPcZq3 0MaphW2PEsDavDKC2VrAOxQGApSjgkcZ7Gs9iLqFuM9LcL7i3G8LbLgR7wAGcDnnGfX416I0 01PbtEhe1tbLofWgOlRC+c8545J5zzWk6oacLunVPxtr9zQpBbbTkFaArnAzyQPL4V52++Kg SLfbmYUUOuxjsSjICnNoBJPbk7h9laabf77ZdQNHUjaWYwVtZZYVuLKf8yleQKhgA96sm16s tcu0Jmuz2w2HA0tanEn3ieMkcVoepelzcNES1WBvZLHhrStogKKUqBIyTzx5f71H7HarTqzT tqlQ56p89TqTJfUdpACve4yP9akPUyREh6DkQW4TclCE7ClSSA38Rx3Gc/GuVUxUTQ81akqP 50j3zkBJPA7V1L0cfd/8L40RkIWuEpbQQpWcc5wf31O7e+7IiJcko8J1Q95sjG2vZ5lL6Alf ODkemfl51r7atEaQ5bERw34QLgUhJ2qBP3+tbBICMBIwB5Vzv+EZoqWuU3qO3W5IiJSfbHmy ASo4AUoY+GM58658pSlKUpSlKUpSlKVL+lX1mWr9d/RXUy/Cc+t/9ns/eqqepSlKUpSlKUpS lKzrXHW/OQEYHIGSrbjPGc+VdV9EbcxatNth1vZKeSpalFspyM9s9iP9qsC+vvNWxxtgDxXU 7EErCTuPmOMZHf0r9tsFsNRpRbCXkNbDtPB+frW0AwBkkmofq63zYun9UXEzy4h22rS0zjaG tqVEnOeSc/yrlaNYnJFjjPQg5JkSN25hlvd4XPOcZOOPT7a+bE837c3bZsrw4yZSFLQcgYzg k+XA9a65sVl9hgvOgNK8VpKW0oCUp4z73AxlQKcn4VVd8fRrzqW9pmyzUpZaZDsiSFZLi059 0c4UO3w4NbyJ0stGnIftVst7sqclCTuSsLWHD3VgnB8sDPHNWA9bpNxtLTUkhBU0Q6FAEn4H A/fVf65s0rVsVVpt9veYkMvocKw4U+IzgpIzjCeR2x2wa/bXKuGhtKSbZBcMzwvETEQnLiuR kgcZKgeftqWaMJtulWnZm9Lz+HVeKogq3eWCBgjt99Z79/YQ634YCUqc5UpwYWD2xjOawpOu mIrjm+E8W2uFqIII97HbFZsDUca7ypMNtbaHUp9xAeBUoYBJxjI7n91c+dWb1f06lVpya68L ZlDyWHCkApBOD/7ZqZaM0xcdQuW6ddnw/Fixgyy0pkpJG/6WfPOMZPb91XY0hDSEpQgNhKQk Adh8K110u8SBbXpU4lthobispyU+hx8+wqM2v8aX25B2c2mLAYcbUw+klBnDBPI+jt5z61I9 SSbbEtDzlzW0gJQSncoBR/8A18/PyqHaZ0hDTqj8csSXnYr6zJjtuKUUIUrJ93POTyc/H41K NYWVV80/LhxG2/a1tKU0XE+6pQHAJ+YFVr0z0k4qw3S1Xp+O3c07m2YwbChH4PvHyPepbHGp rJo+4QLw23JcbbCYz0ZRyUEYJPH+H5c1+aAi2zR2iYUe5PtIly3FLWtaNpdWpRI/kB+6vrqb bbhqDSzSbbJTGYUvc6lZKVujySPnVG9PUy4Otpfstm9sgpTslJxkDn6Y59R3rdN3+5ab1f8A jnRzL5sUtQMwNsqWlWDzk7eOPMV0BaVQrg4bvEf8db7aUEpc3ISB5AfOtmkkpBUNp8xnOKx3 A8JQXltDCQdxJ5Px/wBK9lc4KTWl1Zbk3jTsiE42V+IMJGSPeyMZwRx9tcOXiMmHe5kZDfhB l5TewnOMHHesGlKUpSlKUpSlKUqX9KvrMtX67+iupl+E59b/AOz2fvVVPUpSlKUpSlKUpSlS 7QkF6ZqaFHQwh786lRQ4fdwDk58/KurZd0lac0Iq7MwlyJCW97jWw72wOwx8M1s7Td4msdNp kMnalxALjTqPUf4h6edbl11qNFClrDbaQMcYr0QvKikjyBB9aovrl1MZLb2kLIRIkLUlMpxt fAB7t/PtW90bZm+m/TJF1TAblXBxAce8QglBIA8MKTnjj+ZqMWHp9C1tqOVM1LAatj8xSnjG ZWQVA4II4wCO3x54qzdS32z6Qs7NhTJTEW8yW4/iDcE+QBzwcnjntVL9PtKaiiauRPfhrZjh 1S0SFpwlwjIHlj5dqthUyBZjOlX7UBt7rqPGSlLx5CeMjJwc4AABHnULiap1Rrm/SIljuz0a 1RSC26B4SnCPopWrB4J747irfs8FMWCXpL3jStnhvu7jg44J+Y5qsuosl1MuzRINx9k8WSQt 1vKVFtWE8kAc8Dy/lX7o7Ukp7Ujljukhx5iHuSiUt1Ctw3cHzB5AqyyYMWd4q3IoecSEo3Da AM/u7k/HmjzjMm5RnojLUhtwAiQkhWMpJGcHtxnJqEdQNOy7I81qfSDqI8mMkCRHHAfGQRxn GeT5edVHrS7/APVV2tmoJjDqXyj2RxKce68k4UAPIAHI/wBa6A03b29M6ft0NL5XuQC4pw9g cenA5Pf518a81NcLRZlf9NNJmXUn3GiNyUpwSVEZycAVAunU25a5Zn3TUL25+G8jwIG4YUoA +9sJAOT5HjPyq1bQ285awm4xfDkOIHjMgjag47DHz8qq/V2nL7qbV0h2bH/+kMo/7N5xwpOQ RzgdsZJGe/GasC2zW7NZUPzWFhxHuFDfOdvGfTtg/wAqy5+pI8dtnxY0jw329wJG0p7dwSMc E/urDsmj7fGZEpLy3XnMrDza8Yzk8fvrYXi4t2a3+0S4rkloqCFlKNyvQHHnUauc+zavjo/E ykPzI21yK6yFHYrt5DGMZ8/OsuK49fIMf8ZIbWqOspfYYcISjjHPPJIzx8ahybZctEKcdtUV lyDKKwpEncEtMnPun3sHGc59OK/b7b39M9G5b1tU2hK1bkIQTt8FZ4787hn/AHr86L3i6XnQ 7UazyI7Ttuklt8PskpWk8jkY5xn41cg+NfhBJHOE4545rwjKdKCiQEhwE/RORjyr0cSVNKCQ CrB257Z8q5C6yadkQdULuSkx9shQDpbeSohw5OCODwBye3bmqypSlKUpSlKUpSlKl/Sr6zLV +u/orqZfhOfW/wDs9n71VT1KUpSlKUpSlKUr6QkrWEjkk1f3QPSvtSheHGmnfDc8MYOCjHvH Jx8R510O+UKUmO6glt0EE+WfQ1htNtxSlph5aIqGQcA8IGe4VjnPpWe7tUlOclKu2BkV+rGB uATuAwSfSuTF2L2/qrLjx0plM/jQOpKlDJ976OeRirY6raxbtUG2WSzLzPCkullBwUgJykHs OT5Go5pMahuyX9QX2Y9ENtV4a46ClG4JwVJIzjAzgfGrDt1ig6wu7GopDaltIZQhCJDWd5T5 kK88+f8A6RUvfVFgxfDeLYSE8eKeFEc9v51UurrXbtQ3KLAUXPBvL35uQ6rLSEpUP/L904JH GM1u7To2Hpu+Jj2iUpLaPDaW2gpJwOcqJ8/Xy5r8tGp7mzr+ZZbmCW2Wi65sXlDKCCQCSrlW MZAHGa0Fn0s3ruY9OfvJBbX4C4rTXupQlwYUk/HGSQfOrKY0LYkPMvmIhbrOdqtoAJ9SPOtb c+n4kSHvYpKg1IGXW5HvI3bsjAxx6Y/1qS2ayxLHbURITKG0JAThI4x6fKtbrJ2HFsMt6c8y ltDKnPCWnO8JGSMZ58q5rtluu+rb0yIK4rUIPGWiOlOChBOcgcny7Vetgvc/UstqDdra6ww0 lTSlq7qWO5II7HjH21MZ9qQ/b5bMdKEvPtkBax2OMVQthS9obU1zVe7e5cnH/DejM24lTaVA kAgjy8vhitnC6mNaiubtvRKlWuTECUsLcaDqFOdlb845BHFXTHUI9tZbuclt1SwEF1WEh0nt 9teb863NJQHHmChCtpSpYwn04+ytM9f3ZdwfgqtqvZm1lDbxbJCzgYAHzPcccVCL31TOjNWx 7a/GRK9oaSlYjrzhWcbufkfTtUvvS4950Lcm5DyhhnepbmFFBxuxgnkj0+AqoemmpJlpXdGb ZAkzYbKVOqWgbVqx5DAOe4wKsDQCb3frM5crwybZDMouNIzh3AV7wVgeucEAc1sNc6kCdE3E bmWEuBTMdAX7y8A7k/DscfLzrWQko1D0aQjx1TnfZVIUpYIGMccE84B9ajP4Pc5y26ivunZL DocWkSEOYAThJ28j1O4f8xV6yEkIU4lZQoJxkc45z2r7afbfSVNLCwCQSPI+lY7kktlSmWFO e8N3lkeZHx+FeEO5uyp/hLjllvwtwUsjcVZ7Yzxx+/mq3/CD0vFuegnbyWUKmW4AoXg7ghSw FYwfl3BxXJdKUpSlKUpSlKUpUv6VfWZav139FdTL8Jz63/2ez96qp6lKUpSlKUpSlKV7MIWp zcjOU88HBrqjoJpu52qw+13FstsyAHGUqxk5H0vme3PkPlVtPobdU2FrwUqynBA5/wCGtZdn 1WmAPZYD0ouH3vCTu2fE4IIHxHbmvbT7cluzNCbgLJJSAScJPIHNel3Ko1kmuNOLbUlpawpA BIOPLORXIul9XSLPrr8aRontLgUtfhbd6nCon0HJGf5c1N7JbLnrfX10u92tz8eM60tDRfAQ pByNqTkckeeB61Nbfo+dYLmmVGP/ANKkBKZDAKll5eQQR7vHI5J9TVk3C8Q7NbXFvPBa2Wis tpI3qABOcfYarOMHdRsrS/c7mzGkKKkhZwoNKO3CgeUp48zitVfJkaxaj09bpEll6NDYUhlT at6W3yoA5zkkAckDmp1omOzODk9biXJKSUlLYKWlLV3XjHJPx9OK/Ne6Vc1BbWmGpKom90rk PISArakEED/9s479vWsbR14gWZMuz28KMe34Q1ucSpcgA7dwGc9854qWv3ByKkz5LTzTSGxv QnBAJPJ74Pl255rHf1E2bJImeySClLhbG1ChuHqCQOOflmstV+hokoS+txrelJbKh7rmfIfE Y5qAdUZEW/Xa26ZFwZaVJWS8Ur/8tGD9I9uSMeRrW2uTpjTUdqwMLW2XZJjyJSBuaUpST7pO fPaOPLmpxaJFvsSUwYi0sIZSPFaWDkqIB4JPOeKxNcapnM2uXF04hS32wQ/JDfiBgYBJ25/9 QHw59K2dq09FjaZYTECVvLYSS6QkqUcZ+kB2yT8s1oNFaXgqN4ZuVrU26qQXCVtgEFQOdihz j4cd6lMjS7DvhtsypDMdCNoYSoFPfPmM/wA8V4TtIsTobrLi929xKleJ2cCRgA7cGthDgL9n 2TUgHeSAhRISBwOe+SKq/WOho8XXFtucO2PSlPvhreDuS1t53K4OEjj7qsy9QVvWRTcRDRlK SlpC1j14P8iarqM+7ogwbXEhIiF4+EpbmwocJxkjGDkEenIA8zWwuipkDUFmh+3zG4khSgps Nbgs5+hu8hx+7Pc1gdZLB4GhJEqMy4+kqBW2hI90nA3evYY8+9Se1sW6f0ihNW1CIkVyChCQ oEBCiACFcZ+l3NVX0Uhrg9Zb1HkD32oy2gWgQnhY7j5D410QQCCCMg9wa1oYRbZqPZ9rcZzO 5pI/xk8EY+2tlgelea47Ly0OONJUtBylRTyKg3V+xTL3oO4JjEqQwyp0spJBXtGc/ZjtzmuN X2vDKcAjj3s+ua8KUpSlKUpSlKUpUv6VfWZav139FdTL8Jz63/2ez96qp6lKUpSlKUpSlKA4 qyOjNhbvurfZ5tuXMiqQd4DeU4BGRnI2n4jmurYEFixWBMe2NjwkfRAwNgz8e+P51tk4Wnas 7lJxnHHNY81SCtqO6CWnjtIH7+T5D/cV770NpQhv3jt91IPJAqg+uvVFTcsaX03MWl9Cltz9 oKMEjG3d58GoLZtPStPX+xAJcccuXhOBagElIIBOMkcD1rqa1QW24qVlOfd4UUgbiRyrHqTm oRr3qnAs7siyWTMy9/RSylBUEKxnPY5wPKoRpjp9P1s7Eu+p9RqMwu72YpVn3QcnCCcjBz5V aBsP4plSNqlvLlRvADxSSs98biMcY+NUDquyXV6+Kh2tSpEu3ZU77wSpZz9Ievnx3GOKs/p9 eb/atNMNXuCYzjjhUSTucKScD1IOT5/GrEulu/6j0y7FkZR4rJTvS5wSR3JA8u/aq56V6DuO nlS3XpDbqnsJWpXvgHcrJSrv2wO3nVtyX48NhTr6vcQAMYzivIXKI6+WmnWV7SQ97w9wjjBH z+418SIsCZcGJCvBckMKKRwFEZGcfCqn6xWm2wLbcHWw97bcVb3HtpO0JGRtI4yAPM5wSagr V4st56c2+Ey97LKTcGgjxVDBUE438c8YA5B9PWrQj2UItsbwpMi5tSMqlSXCNq1DCQUnPHkO T5AipvDsEZu0rjqY2rcZ2FO8qCcp7A/88q2TCHFR2kKX4TjYSVpRj0xjz4qI3eSq2XgzYbqg 63ht7nahXIH0fPB+/vW7h6pgyZjsQlxElvalSFNnkkEjGB/rWwZeUlbjjz6VJIHuJT9Egc4N eiZ8XgF9CSQDhSsHnj7xVe9bbXJuOkYjsN9TPs85pbpAJO3OMjnyyTU2tj6o1vb/ABm+kOKw E7iOfTB86xb1a2L0qO5HXGJjvBTjhwrt3T/z0rW9QbbJXpz222PeDJgqQ62Up/ynIxjnPccf 5jUMm9SZNw0oxNkRHnQ6Cy5AaYUpYdABClK4GCPIZ+lWq0fKuWp+k+okeE9GLNxDrbIBRtRu SogfDHJx8awtL3eFZetNtejIcdYurPge0uFIKyRgZPA4KcceldDVGNeIvw0+mRpfYuZHeQ4W VHHipyAQD5HBPNb9l9T1vS8yUOrUjIwr3VKx2z86+47qnozbi2lsqWkEtrxuSfQ44rHu8Ndw tEqG2+uOX2lNh1vO5GRjIxXD+prWbbdpUVcr2hTMhxsu7cBQScZ9ec1HlDBx3r8pSlKUpSlK UpSpf0q+sy1frv6K6mX4Tn1v/s9n71VT1KUpSlKUpSlKUror8HW0rVbZU5DbjSy4ENrW1lCx /iG4efaugVKS00Soe6kc4Ga+yM4+BrzWwlxaVKKspOcBRxWNdLjFs8B2ZMcbbQhJxuUElWBn AzXGF8XDvmprndIzjwRIf3fnkgKCj5EDjvV5a0s0SX0y01dbQgvyLUy08NpG4tYG/j5j4+db +6dU2nNDokWJlyRd5TOGGGQF4X5g/wA/LvVU6Y0nc4Ou407VijCfuAXKG5W5Sc4IAzwDzyD2 9KsLqDd0abu2m29P7GpTkpQW6kN/RzyCnuc7vhUnv+r4rAaheEt+4OIbztYWpBCzjGU/Ltmo zpLRltuGqJ15ujRcej/m3WMK2hR98EA5PYgdx27VYaLY2u8IktoQISmtymlp2kLCgQdpHGPT isDXGrY+k9Kuz0YzjayAPcUo8AZHaq907rpSbW3+K4cneHh4gCTtyrISnOMAZH+mfOrIYbud 5t/iLZahlSkbFKJKwB9I4AwM16XLTbclbIirdZeSAlx8OEFbZOVJPfJJ/dXjZrC9Y3G1BQU0 lsAtkqWtSsYzuzzn4jvWBqu+eNo2/Katj6norC8LcSlAPu8LBPkM9vgeK570/wBPbi8/bl3N 9li3PoLhVyUJPI25HG448ie9SuDbNSaXXMi6UnMTYrZS4UyFgIWsEYAJBBII9cVZ+lL7qqZB eNztqg+6fFBKSG0oxjCec89/31NYhXhQcBSshKj8OO1R3Wsiy2eF+N7mlsLS4kIcUvjceBwT g8gfu+FQhmK7ddat6itsCTAUQWpLjrexK17tu5PBB5Ch2zg9zUz0xogWoPOzLhJlLkcuIU6S 3kdlJGBjj/nlUiXZ4rjPhOBS0FJQQpXJSe4yOcGq160z48LTDDUFozHxKQhDDbhwhQ5wefQD jv2qBX266pu11Z1DdLW8IURKPDhIP08Z7g8kjPfzGKm1gsy5Gk0XrTwdgSpT4VJRciSpS0LI KCByk909u3erYJQ3byXyNiW8qOfLHxqoem1nmXSVe7g/K8O0rnlcNCDuQkJUcnuDjgD5A1t7 1YNWy4t3iWmTFiwpC/DBDRJWgo95ZwrHI44GeBVFRLzMsC4bTSYzMqz3Fat4TlSxxx9E8DBH PmRXVOkr+xqXTMS5MKJ8VA3pUQVJV5g4A5z8K3NEISgYSABnOBX1XjILvh/mBlWfhXJ3VOLB b1RLYtjrLHirIk7lKdKVcZ5xwPtJqqV8HGO3wr5pSlKUpSlKUpSpf0q+sy1frv6K6mX4Tn1v /s9n71VT1KUpSlKUpSlKCvpCd60pHmcV230v063pzQNtiNIKCW/EdJUCVrPc8cen7hUuQpai vcjYArAJIO4etfqlFJGcBPnk18SZTEOOp6U6hppPdSzgCuadd6zl9QtUSLfBmKj2KG5gqUAA SnI3dz64zVXPvR/aHW43iBgrGxSlD95x3/8Airb0Bo64N2GJqG5SXTblLCPDUsJCm8+8o5Bw nj7a1dsZkydYS5VjhNritOiSppRKfC2nKtqzxz2+0cVZDLls6haWauGpIz7ZgqUhtbCiCUlP c4wSPL9/lzUT1bpW3ap1VZmdP3VUhhMcICN5V4aUDsTnjJGPiaum02tm1WhlptlHjx2sNuOK 3bsDgBRya1ekluXO4y5rpIIUPEwvkKIHBHft64+Femu7q5YLBc7lCPiSGYZDcYZ2lZVkKOPT +eapbQ3tusjMh325PFK1eKqOc4Cjjvu4xye3IxxXQ1ms8S2WZmCwwgNNNhsYHdI+jz/rWy3A cZ5x2ryRIadeKULBUgcjHY1+rx4aVOJStae2PX4VEuqbv/25uTJKmkyEhlZBA90kDk54B4Gf jVOuMSbkizactypKrW9GS4shI9zCTlO4Z90njHfmrksVqjQbREBtyUJiZbX4oJO0DgjuTz9v NS9KQklQGCe9RHVmsnbS28zZ4YuMtkp3NJd2c9yMjzABOPl61r5tpseop8C4XA+0SI6kOKjI d3oLmBhJ5GcZHfit/dIz06921ptspjMueKpaQOSgdvlk4+2tzJmx4aUGU6hoOK2pKzjJ9Kg3 UbqvbdDxWmUhUmfJQVNNISTgDzPaor04s9z1Cv8AH94cW65cFOKwCUhoBYwoZyN3HYeVWrOs zMtk7QhL6k7CVDcCPTHyz++tbC0lbLVcm3W3VNoU+XGYxxsS4QSopHlnknPxxiv3W9tVcbOm Mtx9uG85tlKZWAUpOBnBBJA+BHGaxLRb42jNGRrVEZDqVqWlB25S5wTkkZ7gefrUgtc/2+Gh XgLYUhWxTSwUlJHB+YrnDUZlM9QL83c7ShYTKT4bbaxnnlJz8U89u9bSNqVvROqbZeLSlyBZ 5aG0zofieMMcgnywc89uP5V0RHeakR23o6kracSFIUk8EHnNfdfVfIUFJyArHPcEGuVesi0y upM0ob8NsR0lYWvClYQAe/nxVQOo2LIHKfI+tedKUpSlKUpSlKVL+lX1mWr9d/RXUy/Cc+t/ 9ns/eqqepSlKUpSlKUpTHGanHSjSStXa6iRVkBhkl53dnlKR/vgfbXaiUbGQhv3QBhORnFfQ 7Dzr8TzyU7T25qsOst9SqxjTcBbS587hSFBZKEZ5IwMZxng+VUbMhJstpkwY85CEeAVqJGSo 5wpO5PA8/sqK2tQBSUbkqWkgBY931BHxz99TmNrDUdx0dC0+xIKGmnQhOxIyQVHhXqO/yFXx OszNq6PS2Go7T7ogFTm4BIWrHOT6d6rnpzMvcfRz6ZG9cBxJQtPgoAQkp7g5Bzgef76iUGU1 F11Ce0/bXiIW4yIrpyXk8bhkcnv9lXcxcnLum4ssy1NOvIbSyELKUoUFE7kduxPPPJFSS3QW 7Hpn/uFLK0grfdSjCnFZ74z/AK1zzqTVt41Xrx+O74f4qjvELQU7CEBRwVcZyBj1zjFXho/T 1v8AxO1PhIbaElsLSWWggc59Rk98Z+FZGoNWRLI0mKd7z+zaplpB4GQCrI+BzjIyKjHUTVGo olga/wCmYzzkuS2QptKPEIBwDkA+6R/pULl32+Wnpu3PuFwnJ1JMdQ8CGCUo5wlJG3A4xxjv Vu9Pn7hK0XDfu6WvHcTvw36nvn47s1WvUR+/661JJ0jZ40qCVMpU6p7cGlAHJwQk/eAa3PSY ewyZlrDzMpFtWY2UslC0kf8A7EY7HyzzVpKkNOMj39niAhJVxz6fOtBe7+oGTb7OluW+ho+K Eu4Le4cEkfRxkHnuO1RSxaWVcYchhtxcOT7SHH3R74dPfHvD3kgHg+o+FfuvJsDSSWnVzSiQ 85uLbPC3OxBI8+UgeXzrX9JWL1N1bdbvdbuuew4gBruE5Jyfd/wqGcEDjmrKvltduRjNtobU hKj4niZIxj0BGeR51FY/SezNahXeJDCZiy4V+BISFJHHZOc4Gecf/FV/1O63P6eku6d0e03G fjKCVyhtUEgd0hOMA5qC6b69astt3ZevMs3OKMhxpYCCQe5yB3HerskondTtKJk2SabUF+Gu NIUteRz72QMc9gOc+hr1la0kWbTb0K8QzMkxkFC3UqC0rwDgqO7IztPPlUcjXqfeWrDcIDgZ dipU2IzmFJVlIJKDzuxgZzz3xVxw23Ew9rrilrOfzhGFc/Z5VzD1Qme39WlxPxkpLDDiUOKB DeF8DvnuPU1+W/bctKXKE/N3SIat8NsubiVjJzgkDjHJ+NWZ0C1a/eNPSLLNIW9b1EoUAB+b J4yM5zkn4VbtYN6uH4psU64BBcMWOt0IAJ3FKScYFcZzuqOsLlf257t8mBTbwcbZS4UoTg8D aOP5VYnXizojuwLwpiQ2/NjjxVlWQpW0ZTt8iM8mqIUrOOMcV80pSlKUpSlKUpUv6VfWZav1 39FdTL8Jz63/ANns/eqqepSlKUpSlKUpSuovwbtPsw9JS7q/FxLkvEIfUnu2B2B+ferrBCkj 4/DFOE4AwBmtbf7ibPp6ZPUriO0pZIAycVzHb71KmzpGo5c5IfUlwoaedGcK3DIPGO4H/OPG 1Y1RBcsKGWkoUgzHphAWvCeeVAZAGCOBivnTUFVycnPQYTcxqMy4gxjyhO5OA4EjBO09x8Kk 3SS3MXa9SGruywlq3FLitycIBySCfQ5IwO37qnPUPWFueVbrXb5KVNLKlPhBJTtSRhKhjOCR 5VvdMPRZtzW7b4sJSHWM+OzwpRAxwMcDk9/lWh1T0plv6pF6sT7LCFNrD6AdmCR3TgHv8ag9 mv2oeld4jwdVBK7RIWpYdbBKiRjJzjPGQP34q69I6ttOsLH7VaHkLSVKTsWrKtwPoecdqgHV a3W2w20XeSmAmaSQppBKDyQAsAYyePPjyqxtEz2bho+2usKR70dJ2oPAHlx5VHNc3gQgG1wh IelrWxHDQUlW8jGTx733AVvNM2z2XT0UONpElo5JcUXNq/M5745rZ3C0QLyz4cpoq8PGMLUn B8uxHHwrS2YyLLITablKjtMqKvZlIVt+iewyeT3JqI9Vtdt6OmwnbU4kyUqw8jd7q0r55/8A 6nn51i6BaEWTqC9W4IejS5iHBFiL8QNuKHOePeAz3yKnctiTqe3S4ju+OhQJC8bdxB+jkc4B Hrzmq9iWZ+16Xn2FElCZ03CFSpTysc8nYTjaAB2HfHNWrYbV+L4UcF5xwoZQ2N6twOAORz51 Dup2hY99JvUuYGUwWvE2KPuqCeSnB+APn91QLoW7FZ1Lc3l3Hw2EoIS26rbsTu478AZ47jOa 6EKgAD5HzrU3TVFps4H4wlpZJIACvPJHb9+a416lXSLduot3lwmUIZW8oAJOQT/mqKKzwD5D 0rqXoG/eV6XiMTYuLWhtZadUfeUrceMd8fy7c1PdSR7ZEsMqGWVOIdSrKEue8SccDz53eXaq J6aXu0WPqC9CvTylxlHZFU4pe1DhVwkp+Pbt5fGulrkharTIQy4WVFopC0908dxXF96tEh7U U1syW5DrC1lchStilhI5PPOSBmp/fLLb2dJWq96ZkOYU2EyJiE5IcGCQr0+lgkn/AA9q8unm qWtH6sVKedaMCVlt50I255yDx3PHbNdPNOofZQ60oKQ4kKSoeYPavojIweRUfk6B0pMntzZO n4C5LatyXPBAIOc5+PNQrrlpOXf7HGlxVKU3CC1ONhP+Ejvx35A4rkpY2OqHoSMGvOlKUpSl KUpSlKl/Sr6zLV+u/orqZfhOfW/+z2fvVVPUpSlKUpSlKUr1YZU++hpsblLUEgDzruHQMB6F om0x1s+zJbjowkKGTwOTx51IXY7jkxpwO7W28kt7Qd5wQO/bGfKvfOO9VN1y1b7BYE2GG/HE i4HatClZUE9+2POqSur0JEe1sR2mWnkskyVjbyTnuPQf+1SfR+rLNo/SF0kJiPpvUtpUeO/n CEpIPIPlz91a/pfKUzeHVNy1NuAb1+EcJdSRuVvVye+PtNbiLqC36U1pdU+C4/EuKA6tl1St jBICve9T9nFanVPUNBuEWdZo+xaGvBLa8FON2cDzHAHnX30/6kSoNyUGE75L68uNJCiMZz7o 9cnGKvt/qVY7dBgyL2p63+2HagPNkY7DJ+01k3nTdn1bF9pR4LhWnBdShKw4nkYOfL5VCumd sXpnUV+jIgexxPECgoIKW05JwkZHl3/dUM1deXNS9Txp3KbhD8YKb2tFW9IGVAkHJ5+z91Wq zqdAtMN6xMGQyoBoFrACAE9yknsMetaVTc/UGqre5OWo29h8Frwwk7859/zx2/n3qyENeDFT FaPvtp9wkHHetab2zFuXsa3nHHjguJJBDQzjOB5E1l3ZEVaWVSXktFpfiJVuSkg/b+6ueepV ulaw6nwtP291pPijcpRV9HGeCrnkAfzFbV7UMLpJM9kt4FyjLTmW4jKnGl8pCljgZ+Z+VTrQ vUmHqNLiS66drmPzjfvLCu2MDgd+/PFS3U1oiXC1vPrYQ4+y2fCUoEhJ+Xz7n0rzt2pYcm2x Fe0NtullKnGygpSOOefQEVuJURmbHU2+gONLSQpsjIUCMEH5g4qnPxbC6Ya8fSwy6qLcg2GN qSEIyvAQVeZxzk+nnVv211T0FK3ilWVHaQrdxnjyFR692KVKmInMtofd37fZnEjaEjsUnyPB 5PrVU6v/AAdn7le13CzT2IkZ4FbyHQSUrJPbjt8zUZHR2Dp3UrMe6XcXEtqSVtx29gScj6RJ PHNXi5qDSmhy2m4XSNCbW2lLDHiDCEgeQ8uxPxJrXuahZu1qfkWiK9cYDrqEIcjuELUFY3K3 YwCCc49Kh3UHR+nLJoN9EcPvXJT6HVuYTvSrGCT6DnyzVgdIdSvao6ex35r3jyI6jHcXjk7Q MZ9Tg965t6lIH/iddmkHY25IKnNg+j6n/wB/jVlWOYxN6Fy7UxLYLzBUoRmgne6Bg8jz7/dU Y0bZNO3Oy+Ld5LaJbhUqI2VlKCoBRJ7DPYDvjPkauHpRrdN+hybNNwJ9vUUnth1PqngDjtVk V81i3K3xrrb3ok1JUw8goWAojIIwe1cJ6igJtmp58JKXEtsvrQEqTtUEg+hrUEYNKUpSlKUp SlKVL+lX1mWr9d/RXUy/Cc+t/wDZ7P3qqnqUpSlKUpSlKVI9BxHp2uLXHio3OqfSRnsnn6R+ A713M3hllAc2owkDvxWJHuKFPFKnEgqcKAkqHKh6c/8AM1n4CwCRnzGR2rmzqYv/AKh6yCGw poexoAHvA5JAOeTxz3xzULnWMnVDraHchLhbeVgqCe3Py58qy9ZaKft8iDbbY2uTJdZDqwtG 0grHAGe/cfbn0r30ZpWRE1yxpye+iNMbG99LpB8PGCobd2DwOflkVdN20U3I0LKYgexvSFBK Vu7MFYScEDJPn2qh4WkrrqO7q01bFsOraUp1bqsAYGAcKwCSP3cVYug+lMjQF2lXrVT8R5bT Ci0w0Sdys+uBn5CtzqvVEWRBeiP2hudGCktqCyMA+gCj69u1Z2nry5BQI7kRcVG3a22nAW2B nBOVcZCc+fnXtqHq7pCwKNvZQ5PeWEoJZQFJPnyT3I9PhVTaTkWa79U5UueVFEh1zZ/gAB/w pA88Yxir8hQrebGmFCjFLZy2kIBAx8FEeXH21sWzNiTGYaoaJMVDaA5ISrKivOAcZ4A8zW4l mQIy/ZNpc2nbu9fKqHVe9R2fVbsy/wBs9oXPWhLSEgFJIX9DO3GQDnI/1q4n3G52nDL2OMpb Bc99GXGgnvjB+HaudNb3x+26yNz0+6tEpCdyiQd6x55wrA474x51jRrj+MbtGmogLcefRhxl wbm3FbuTycYHAGf51LtFRpMnWT9xltNxYLzajhoJQtO1W1Pu5wOcevar8YZajxNjTacAElKE 4Cj5/vqLagsKROjXeK02XIKitqOo7E529uAcfZmt/bbqZkFt59lTS1EBSQCQFHyz6fGtNrzT jeorG8w6rwwlGQ9nBb5ByPjxVW9O7Zq22amNsgagS5ZlkvNIW4F7huwcceWFHCSOSM5yath/ U0mDrFFpnQiiI82kszBnapZOMHyHyz5VvH34sVpReW22nBJ3ED4+dVlfrnG1VNms2AbnGijd KbR4reOAcnOB8PWqH6oWjUEe/Rmbu2+6oNBDJ+mVDJIPHqKvDoCiXbtGLtl4jqbdbcU+3vOS lBxgY8vM/vrcXhyNryyzG7Z4odigKWgtbSsZz6eeO1evSqIbdo6WkoZY/wC4cwEKzkjjcfQ8 Yx8Kr3/poXaxXy8z4TIeKF/n07gsO+hTnGPLvVe2uRPktR0pSpmK244lbkXCMcZOSDwPjWQn wbZEYZcc3yIjqt5bcSpIBAwR34BJ/f5VKdGPPRtV2W6Qm4LbMtfvvleHCg/SCgDgfRPHHl8q 6RadQ80lxtQUlQyCK/a+q5I/CFjwY/U1fsTSmnVMIXJSexWecj5jFVQTk5NflKUpSlKUpSlK l/Sr6zLV+u/orqZfhOfW/wDs9n71VT1KUpSlKUpSlKlnTKcxbupFmkyWFSAmSkIQkgZUeB3+ Jrs1cxhwsxnwiU6TlSQnlOB3x65++tg2ttwqSPDODnCea/Ja0tQ3VqKgEoKsp7jHPFccJnTD q663W4/nXS4slbgG7JzwU+fA8u1Z+n0QPYZN1uIfS3JUvYokYCgcEgfAnOBk9vnVjz7tdLFe I2uo6W7rYHIqGm0oaCShW0DKjtzwRkfP51FNeWaU7f7JqOC5ITfb2UumLt91OVDCQe+MetXj cJH/AE703bXe5KmJDbALi0HaSvGSOD28sZqt9JXW4LuK9QT2G2GZCyYilKBSpIACjxx5c+n2 1vL8hOoJkRdvuapksqWtxtsbm20jt2+PGcetVBriX+JtZIUxN3OJQhEyKB7qVg/RI8x2P21a NqvcO86Dl3O0MNwJSgELC17wggeeccHJx59/SqJAuNylyIbbS3HIgW5hlJUGzxuUB8vOri1f bdPae6P6WutktLS704pgw5IbCXVrI3LKvNQOCMHOMjtXpYdQatu3Uq3OTIjtstqWCh5l0kNg gEE/PjsO2RVy2KQJMPxUuMuHeoe4oHCATgA47fv+dfF+sSb4z4Uh+SloYIQw74fI5BJ7k5rT vaQbkS40sqfR4aCOXV7gkEEAAqwCdoye9QvV+v7poHe06wZ8CUpxaFFPvIUrnYQQRxye/NVj coM7V1hmaiiMpeVIkJQTuRvQAAT7o8s8Y7/Ora0VbLVH6ZodhuMOq8PcpTgOUuckpKR5A/zr Y3KRa9O29mXcfZWYclIUttbiSN4x9Enuft862+nte2a7tuqt7qi0jalbpSTsVjz+Hx7cGsyb qFElUdFjcauJfX4fiRilwN4PKlc9s1+sTTCmNtyHW0J2/nFJThK17ue47+mO/NbK4svXOySG Gw0FSG1JCXc7VAjHPoOagmgtNhiKhqPIa2RXnACge+CDzznIyeO2cCvTq9rGVomyx57RYecf V4MeM6n3S5jlZOQcAVTbtw1FK1chzqG/LXZpS0xnJ8Bakx2yvkJCxhKgPMc9vPFTvqrDa6d9 OmYunLi5GaknwkJSE7nByrlQwT8KpaydTdS2W9RLr7Yma5FaLDaJSQsJQfIDy+yttZus+oYG s3b9OcEoSAQ7HSopSB5Y+XpVna463O2NNoRpSKlEebHQ+4p5rkBQGAkA4B7/AGitj0z1YqLZ roq7xXpEqdJM4ssAYCV4zwSAk8ZIzWn1rrmJJ0/JtNuZcgBTgA9/ZsT9PGB8f9Kic7SLzPTm LfbFMyZRJcUHtu0ngpUAOeAeTjv8a1WnLVGSktaneU1ALexS0pIWhw8beMcjHY+lbX2JKNGy 2X2XGHkScxlncM4+iASR3AJ4roDprOam9PbSUOKW4iOlLm9e5W7zyaldfNcq/hHFt/XjTrO9 RQwlCyU4Ge4H7qp0gg4NflKUpSlKUpSlKl/Sr6zLV+u/orqZfhOfW/8As9n71VT1KUpSlKUp SlK3OknxG1ha3lDcESkEj15rtGJaJU32WcuUpoNq8VlrB4BA+kc8+fHatoqF4V09qyVFSdjY SnGzzOcd84HPlWs19Ici6EubzaXCtLBx4P0gTxkHy+dclx22bjbH5z/iGUrIWXlk5VkYIJ47 d+/863V2hXGx6ct0bxGlpfi70tlBJG9W7uO3I+2svT3Va8PRLJpUMQU21EhCXVBnJcTvyc54 Hfv8Kuu/rs2oepVkhpnt+0QipZZPHIGQMcZ/f9lRjrHCud/1ZaLClxTEaQsArTygpB3HPYg8 fLjvU11Db7fbtJW9lUUS3Up8GKNvZRRjsfLjnv2qCaRtjWi9VNQXkPG4yEqWXC5gOADO0ZUA QVZ+IqJQNHQOoOubyJa0wnsLJ8V7Ki5nnbxyMfGsvTFuuOndNXddwSyLYlkpRhRLjqueE49T xz6it1086EyTbm7zerzcLS/ObJXBhHYpDav8KlHJyR3GPOpx1Q07Y4vSJcR/EZi0oaMBwlRL TiSEo5HPOcfbXhcXs2+A3JmQHo8ooQHzn85uA7beCc5+OPOoto3X9vsmtZunS6hhKXg0wVuZ Ss5CcDAxk9+9W7+PGxDfkqcZQiMoB0Z3KSNuSMA981huX2E8+w486htvfvbUlR3r/wAqduM8 +nwqC9VWmL0mGy62osuu+Ghef/yKSSBtJHI45x5Go/c9NQYtr/6WgzFQ5TOXGVss4Dm7j3gp Xw7jPJ4ry0deXbDMXYXLUpUv3Uk4ALa8qypW7jufsrbar6VXrXVyZnvTG2mg2kpYWsFIyBwQ keffjNbbRenl6WS7YLezHMh5hQfdVnaR24OM85OOwGO3nUw0zouLp5DSmVYW2MBCOEduePMk +ZzXpPlpss8JNsXIbfd3JdbKfcUok4wewz5/Gtdq69odZdt0B+L7e4wtTKHHEguJxzg847g9 ucVGdIKulpu90mSIDEayQ4qnVhLX5xawkHgjjHetBBU31gEW96jQqWzGeV+LtP25zO7B/wDM fWfoA4xzjgfHmbak05H1bbJdomBm4SG2h7PDaUpqJb1YISVKT3UM9u/AwAOapKRZdU6zsVy0 rDnM346alAtyvE5dSobdqCo5IGD/AMxUBk6K1JFedbfsU9tTZAKTHUe5x3x2z51LdK9Nrja7 pbL3qqAPxMJKEuJJSVFR7JKFc98ZyO1dN3G02G62oR/xdBmLSgFlooSNo8injjHyqP6fsb2n or6nCz7ZIlgqSr6KEkYwM4xngccDyqktWPqm9Qvabo01HZdfSr82gEEenx457+frWw6iT4lr mhizlcmC4wFpS8QE7j3wnGMnGT8aiFuhCREiMTQ6xIdy4hSle4ATxn0Pnmt1crc9ctPNSYrw 8UOtshsqUjdhJyrGNvljOQeatLoFKbi2+faVPOB9L6nFsqBO09s7vsq5c8cd/SnlXNHX7TQR clXRpaEqVtKmis7iOfXjPwBPGOKokg+fevylKUpSlKUpSlS/pV9Zlq/Xf0V1MvwnPrf/AGez 96qp6lKUpSlKUpSlfbay26lYOCkg5FdqaP1bCXojTSWVGQ7KjNspSnPCkpAOVYAGMVIrpMuU aREMKKH2FOfnyk8pTg5PJHwqOdUb45B6cXRyEUFxSPBVuGdu7uPniuWI7jLllZjpOUvOFTh9 0lBA+XAq0eqls/F+j9GqHtDshcfY97+ce4Dkn1BJ7+nwqr9EwZzl79sipCRFWXAtw+77vPP8 qtS0PQHOoEfUNx8RubJeQW2GWsJccwMFXmOVE57cCpt1W1JHt9ts90cacWhuUQgsLRvC8dj3 4x3HyrAiXq96xv8ABnt2Ut2uActIUrCkq2jlQI+OB5cmvTqtqTTVlsoVObabvqR/2im04WnO fe93/D6g1GunsDTmu4KHpF59mvynTuId2uOnBwUjOTgeufOo5edYTNIa6hWfWLCbhHs8xL4L CEo3Adlgcc9j9lXLp/rVpTUN0gwI6pcd+evYwJLO0LVxgZye5JH2H4VHuumltd6pZQ1p1LT9 ljtBxyI07h593JydpHvADGBn1qAaFsSLxMU1LkylvW9ouS4TrC0KadTgYJxxyDjnnHlU5tGm 9Py9YMX9yJJdkuOLSyhCN6E4G0lSx9uM9ua3Nv0vcvx5Jut1jvyIb2HPA8UA+IMp557YCTnP 31nW7SQN9Vd7s4la8pdbaSoAMYPGB2OQfPsR596wuoc9BgKnuNq8SE6hTZS4AknPCgPMYOD2 9Kh64Fv1zCN9uF8VZ5kdopcWVKIQRydyfTBz3q0NO2G0HTtvVDkJmsM5CJKgCl4c7j8QfX91 SSJHjwo4ahtJbaA/w9k/D+dYsVMEXVbyIyBIc7OoRyRjsT9p/fWTOuUaCyVyn0MpzgKV6+mP OqP13qe8a0uV0i6FeeItKMvrbWQHQCO3y5/nWH04is66ty/xwy9+OIwWgS1EhJXnCSCDgYBH bvV4m0eFpaVbkIS8pyOtARuPvEpIA3E/IZ+2qm6STozGh16clRjBmsyFR34MQkTZTgVlSlHj YjBCd3kAfeFbLXeuIHT6329mQyl55WUR7HDc2MoGMEvLGSsjgY4BPkcZqrNCzL7qzqqi9W5t +AiU6F3AxUBDLYBwkAenA7896vfqDrpmwW5LMAJmXB1xJZZZWCpI81kegPzqIS3p6U2653CD MmJdlNPEJISkKCfeAQfI5xnufWsaXqu+XHX0hWlLZ7RlCG30vDf4K9vYKH+HnkDzzW5hXbWq 74iDN0840lSBl7lTeR9I8jGDg4T8e9aXVGjWJDLJbg5TDAVIW4lSQABkpTz3yQO/HFQyzaCl aini8OxXv+mPGT4hPuqASRu4z9HJJqQ9TbBaonsLGi4mWWEqMvw1qJwOQQVcHAz2zxiq6RKf fkRITAC3lqBc/NhY2gnv6eXp3+FW10XnIVrK4RUrQ3sj7S3vJUte7JJB+XlgVd9K5z/CRvEZ 27wYLLSVvR2ipxzPqeARjywf/wC1UC4vxFFR7n418UpSlKUpSlKUqX9KvrMtX67+iupl+E59 b/7PZ+9VU9SlKUpSlKUpSg7jNdn9G/Ce6XWdaUJUfDO44HBB4wPsqcvLbaDaXAogrABHkRyM /uqCdakOq6ZzBGaDnvp3jjgeZ7j/AIa5r0vAjXm7W2FIdU2244EEtNDkg5OT58Z+6rC6r3WZ K1NBtwMWRarWvwmwjhafcA94HIJ/2rJ0pNXadVq05qm3uW6A82lbTjjIKSkfRGQnODjvmpF1 c1zBt6YFgtrKSZqQ8HWm+APIAcbgfnUZ1RNky9AtRdSWx2zpQ54zUgMKKF5V2xn3Rjy5qYPd TLDpey2SFZjHLcsBLzb2QtoYACsHuCQc1RvWSci4dSpjzElMiP4bYaUhe5ONozjyHOeKg8eS 9EfS/FecZdQcpcbUUqT8iK+XXXJDqnHnFOOKOVLWrJP2mrU6aXV/VWuND2hyNHZRZXlLS42M KcCQXCVep4rreq7vlph/+NViehKQzLmQ3zPQgkF1tG3w1KA88lQBPpjyqVTbvDszgjpZUVZS lDTaCVOKUeAP381tVLw1kkJOPLmsS5P+z2tb6nG0oQnctxfGB8B61yrrLVbF2v0S2qW+7Ehy g2JDh99xAVkbye6uT+/yq92rJ0/hR2G5ceAiVcmxtSQFLdHmAOeM9+1SGHBtGkrE3ChN7Le4 4rGF8I3ZOAR8eB8+9aXUmsfChSRb5O155rEJIQS4pWO4T8D5moZKiXOYJsuRdHI80MltyQ8c JKzt7Nk+6RwRg8/yrc2rRqpdrVBu90lyJimU+PLeWUKDaknO1P7+Tz61q/8Ap3S2k5r2nrRd XC5enENLaUsqUrKTySB558qsfTejrbpZBZtkdKGlDOfMGvfUeo2rBb3X1oK1IGUowffP+Ueh rnG7J1vJ1fK1ppphyK64ot7GyApbeexGec4rf6e0tqDqdqG3va022+BbW/zMRlgoCznJyVZ9 48Zyc/zq1/CsPT2yzlSXW47CU+0K2JHiEZwCEgfIZrniRquM5rl7UUWUm4Noc8TwHhhWzPGc geWP5VbNt6taeu1vXMdadQ+4UNNxUo3KSe3ukHkZ8+Kr9q63e16oTabHL9nkPvB5Dadp97/K vHb/AJxVwwdTXK22Far4823dWxvDWFFpxOSQMnsSPMfDiqi1L1OvN6uzaJSVM23x0l+PFWCp QzyASO/oe3FbZXUO3wrkzbNOyZRsbZSX25IwQE4yAMYAPwxkmtpqLUcFDglWqTFC1ElDXg+I d2OAAfI7fkPOqjM9TupWX2ojYkqcKFsJSpIdPmMfH7KnXSS3OxurLyDgPtFSFthfCOCTkp4V jGMf7V0tXzXKHX6Y491HltKCEJbZQkqbVnecZGc9uKqEjHelKUpSlKUpSlKl/Sr6zLV+u/or qZfhOfW/+z2fvVVPUpSlKUpSlKUpXYXR6bMPSKzKZjqd8EqQlKsAlOSeMkdyeKl7cS4xY++P 9J8eI4hxQ/NK4OMjk/8AtUc6ozJEPpVcnHHfFdWEoXtRkJyoZ7dhiuZtP3F63otC2kqZImKX 7Qk/AYGPhyftrcXK6uSG2p0tDqwmWoq7DxBkeY5SPgO2fjXnrDqDc7tfUlu5qSllostgoCUN IODgY547ZrcaP0fq+4WxGp2FhpuOgvMOPEFSwk8Y78cGrdsmo7fru1psV1jKdlJHhutyWwUp Xt5JHnjBwfU1ROpIs9y9PWe4SyGbc6WghYSSkZykJ548uBW0uPT57XkNi5aSkx5UxhnwpTLr obW6pIyVJBPPcDyHFVndrPPsNydt93iuRZLJwttwY/8AkfEVr6uvpBoC7mfA1Ja320yo255t DgO1QICShXoCCoZ8u+KsbVfVHXNiUqGxoqOmWnB8ZUzxWlDHZIG0k57fdWi0HL147qq5X2+W cvXS4MpTHKiEoZQngpCc5SOR39KnV30vqq8hUyHd4sCUClSChsrCinOBz9Hv5VRmq5nU7Q0x U6fcJEdlx/sy7ltKuccA8ZBNXP0/1TdNbaXZeuttQhlaFFayN6XD2Csnt58H0qF6m6RPL1SH 5DyfCuDm4IZAO5zCjgE48gPlWVpfS40c7ddQars7jjUVo+yvqfCg2nzSEDv5YJ9K19u14rVG nbjb4okMte1BLTzYOA2VAgYRynj0BPOKs3RdsZkWLlDQwCjc0jBUk597BGUq59furcL0nAcV EafSqRGZ3KUmQsqUTgAEnz86yro1EZtoWrKkOKbbG1XKwVBISD35zWVcIdvVble2oYbYYRuD jiU4Z2jhQJ7Y75qp7T1MuFp02zeLtJNyg8sqUlICkrCiApSgCNp75+WAKgur+od71c4/Gj28 tQdx8BDaFbnlHHBVnk/YO9T7Q7CdEaZbf1BECX7kfF8Qq3jsCElPkQOatthxpyKl+OPccQHE 8Y4Iz28q5O6io1Nf+pFyiTELdW4kNRAg4QpJI2gZ4+ePjWy0P0Lus51Tmp/DgspWPzKuXFp+ wEYPzzxX1L9j0Dqsw7fERKUlwtNtuIG9CyMpUE555VxntU96b6Zi243LWGqGDEnyUnwm3wMs t5wVc+ZPnU5stpRdIK5FzCX0F5K2nAnAcSnOOATxzVFa9NvtuqLii0ABEiRmQUo95gJyM4Px PHORg1FI+n59yvDcSBEceeWve3lJ3uAgHJ/55nyrbalvCI14wYbjcmGjwXFLcwELGMnb5pPx xnPwrCs0uPM1BEM9S0lKiW3U4GxfAC8juBirG6Jtm6dQrlcPG3eyNlv3EoSlYOQOByDxk1fu 73sYPbvXxIkNxYzkh9W1ttJUtXoB3NcQ9QLwu86smyy8XPEeUvJ7gZ48h5VFDnPPevylKUpS lKUpSlS/pV9Zlq/Xf0V1MvwnPrf/AGez96qp6lKUpSlKUpSlK6w6AX96f08bjSZCnjBcU2kq Csob4wntg9j58CrMnzlR7S6+wlt1SPd2BY5Hn9vnj4YqN68mhfSi7P25AeJiObElAyPI4GCO Oa5Jtf56FJKgS6hHu7AT3Pnj1zUhcmS3tKWmI7DTIQzuWkBG05Vwcq4HB9SajbdnkxrklF2Z UwpxwApKeSPh8/Wuu+m6pcfTTNrkwW2W4g2IUhWRtI3AYI78/GoXIjCP1+ej6fQnfLYPtJac 5YOMqcx5eXHr8+In1w0y5aL3abjDiiQy82lt9wk+IVp8jjsCD5elaDS9iuC47822rkW5EQlb 0lbmNp7AE47cnIqy7npay650pEc1O40uTCZIRcYrqVHG44ScH0xxUae6JwkakjuW5aEW1wAK ST4ikHB3J/xc45+2rm0nCgWW2N26zwlsIaSQUKTs97jhXHf419T7V7feHHJTKRt2jeojG0qH APfPAODWW6uLpeA/KlSMoWvOVYGDjsP3VVmn+s1wuV2cYuEb2SMt1AiLSjBXuJSN2VeZAHHm ati5Wm16ghex3aCxOayCUOpBAPr6iseNbokGK7aNOtRoCGMKLTLYA5HpjHPrWltuoLXqK8ez krau9pWsJZ3E5ISAo7T5nJAOM4zjioV1PseqdYuQomnpG+EhJalMoV4fhrOCQvB5GPL4VVkX RV405ejHC0NvMuAOHdgEk4yk9jzxxj4105YHPxPaktzkBlG1OMD/ABYwcgceVQrrFrbUelLO xdLEYzMd0IbSXUblqK0qJI/y7do//t8KlnTWOwrQNouHiLkSZkRt6Q+4sqUpwjKu/bBJGBVe /hA6mnWuRbrQte22TmFLUhCylTriVDKVY7pwRxnzPwrB6fy5WpI8GFdNNNqsSQVNpSSoFGTy oKOCkHGOD2NXQiyxI8JMSHHSy0hQ2JSBhA+HpVU9YWrvGiRLbZVJWHpTaloCgn1wPXuRzVno hTX7CUbxGnqaSFLKtyEqA8seVUtC1LMj60DGoYzM9VuWQ5K2goJKxtOfUbjzn7Ks0We7zZId t8zwrb4hBiONgqwOQdx9Fc1jtdNrHbbu7dBF9snOOqeL0lQUQdvIwRwPPjzrQxblI131AesY YKLJDQ5460K5dztG1RxwcjIx++rZaaaiRUttJDbTSMJSBgAAVyxqCJK1Lra93GBLYixEy3AU Fe3cd3Hzz3qX9M0wdNXp653+QtCWWlIYUlZWlIPfgE5GAfKq719PRqDXV1nRkMllxxJ3DkBI HGcDnHOfjxzXwExoj7BeiobfYbAC18AnH0cfHPmPSre/B6tyk2e7XNTRZU9LLeM9wB2PxBPf 41clQzqtqBmwaCmFxRDspJYaSBkknv8Ayrju7wlQUoQ+cPLO4px5evx8q1NKUpSlKUpSlKVL +lX1mWr9d/RXUy/Cc+t/9ns/eqqepSlKUpSlKUpSr7/B01CtpFwsbYQ0pxQeDrmVA/4duO37 66BNki+C82GWimQfz6VIz4gxj7Kiup7eIekr2bP4K1MtgKYbcKEsrHvFfByDgj91cfQpnsTr hKc8kHB5A+Xat/BfxEeEptwjGWQ2sHZ347YI5Jq59SWXTmvNJ2u7xp6oDtujowkJ37QE52ng enHnUw6WavVeNJLlXFLbEWKvwW31uZU4c/8AxzUO0x7FP6pXu92yYl5SFFCVJcyojcffz5Jx gd/KpvdvA1BZ1NXSGl9xpReSsYJSnnb888DArU6qst5vul0QtNMNQEORUqdCGwkr904bII4y cZ5NUVpKHeEa/Y07DkuJ8V3Y8lSVbO3JIGeP5V0ObO7piC7khxuO14hcfUFBSs8gEkYxng9u K+z1JtNq07Gu89BQxKUG0vRwlxCleSVEHjjPNfA1mbvY31Wy3yZiVrSkbR4aiSRgg9iM8d6g Wu9U68uVvct69Kvss+JkrUjxiSnOMYGMfHntXladGXY6HnpvUERHon56Lve2o3dzux2yRjnF ePS7Wuon5DljhMOzUIc3NuJ2r9nVnndnGQRkZJq47BZF2KdcbrLdUtye4CUOOZ8L3jkAk45J z5eQxxVcdWmp+l9T2zVOnsrWh0Jf8PalTiSr6HA574+R+FWZIusu5WxC7JDcadebDoLwLe3n JByk/aOCapm/XibpWJLv+oHg9MuD5RGjpTwSnzzkYAyCAM81MOnjGpLytdw1DOUq3ONpUmMt OEnnO4HPbHP21t9aaXk6itbjSm25MJk722Aob9uNpCSQccbvP/2rZrU+pul2p27TAKbhbH2E ohwpLiiGueD5Eck/7VuNQQNS61ulpka4Yt8aBBC5DcaBuUtxRA4UFZV2GMDH3VM9D6n0pEs6 Uw7gwyjHhoYWffbCf8Of54qZ2+ZGluLdhOl9l4BxLqXAttXH+E5/l8Kr7qxo8amXAVCQ4HWH 0yXlNoT7yQMDKlYH2Z55r11frCTpO2MojL/Oy1FpttohZaXhIyTjkAnHJ8/hUB6j2aVprTMG OzOS/cZLntEhYT4ZC++9Q+3GPhVuf9QL0503iXS8Dx1tso8VSCVbif8AFk1Qt56z6j1HdXY8 Nfsdqfd8PISAEpJ7k55OK6C0dpu06YtLDdpS2syUJU7ISMl47c7ic9u5+2t7Oz+L30pXtUtt SUkjOCRxXJt2fjh6RY7NG8acZaR44BSsr5CiOT7vH/OKkXU1u/WbRNlZvAb8BSQhx1JAJVjt x3xxVcpLcBxEtqKl1t0Etl/CiVFPmOxxnOflSbCMOMJb7WwSBvCd3JzySPTGa6V6GWpNt6dM vg7fbXFPFBJ4J4zz6gCrJzn5VQ/4QFz3Xa025bwDSSXFZaCgMkZGfl94qi9Y3FqdeiYoUllK EJCV4yMD7qjtKUpSlKUpSlKVL+lX1mWr9d/RXUy/Cc+t79ns/eqqepSlKUpSlKUpSrC6I3AQ eqdvDjiW2nwttZX27Z/0rsF0qU80pbimkZwDuA3E9hjzqPyZqXjLtxbZjvPFQeQFFDi0FJAV kd/nXGFyguMXqbHaUVeG8pO48Z96pejR9zgWK03WQhMi3z1qjqLQyto9sfHvkfLFZj1zl6Pt Fy0g5DefNwS2408cg4PnjnHlyO2POt5p65zdS6ctmhbOwuChTpMuSloqIOSSc98kD99TzUGj 7fofS1uXKujjK/FbYccS4QHiOASnOe3pWwacZtOmVsWKeky5a9xfUd5S2DjdwSUj0FfujtcP Pa6VpeOwubb0hbrk91SlKS5328+Wc8fGq+6uvx4OvWbtYHW40hlJW6NpS4paeNxChgjy+YNa F/WV+1qXW/xqmEypoeK0V7QsnAJOO5yAQKwdQNz06Xi29uW3JgwClThQohJWQOwPc5z2q29A 6AZc02zLiuyWHn0IJDx7HvlICuD7xqYybfcYD76pF3eJYjbIqeBvJ+fc5x5/ZUBvOsH7HbL8 3chOmtSG0toLqQEoUoY8MkDg8c/P98o6FWy2QtBIdhRfCkuOK9oWsDeo59f8vpWt1v1WXYtd RLNFhyZBW6gFtICQ7yexzk/I4zXtryFHv9uU2VoiPFSFMiRjcDyQFZJ9D5+de98T1Dit2n8W GKiInwxILaQc4SCSSckZJPYeXNVt1Gs94vGuI679PjyPDdbbZjIcIDeRnkDGD5nHqOauK3XR Om7Y0JTWXnlhISwVKbAAJABAyfT51MY5aXFShkbUlIyAPo5Geao/VFrgXLqfHsLkZIlSXAQ8 3y42kAkDngDA5IqPTLNNf6tTYtouci6sQ3AlxKSEBHqjB4J4xn4VtdDaehW/qfIQ9EltQ5jZ UWnkZUhzOdpUBgHz4xxXtCm3HQvVaTa7G7Mfssx/2gRg14mzJG5Qxzt4xkf6VNNW9U7fYLiz EQ07KuG3hCAQBnsSAePkearOZP1LLuzsiU2yl+5e8zFPOFY4T3BCsDsP9KxGdSyLlElae1Db HpM24KCfEDhQ424DxgKH0SefPH21aPTuzy5mhJun7ujxmG1lpC3iHEODz8vLt9lZWrIEKx6R lW6JAU2tx1ksrYb+msYxjjk8dvSq8cvt60wYKdVNyI9skLQ62FHIbUkhXCRj/FyR2q0Y9zga rtmTdiqOpCVPkHbjPYbc+7yPP4VU1tiWLTeuXXi6XWrOtRcLgypSiRgAY5GT38hUT6l3W+aj mJkz4pYgLJVHCEEJx8MnkcDn5/Kpg7pq1QOkmmLsWk+I8+faVLWcr74AKvo4CfSq3uM4XK8O w2Gyt157ZHAO9QPAA3Hy4H866a6d26XbdIw4133IkOq8QNtL3gDPukKHltxUnlOLdu7TDbsh lDCPFcKANjg/ykn5VzT1evBnXydLfLjzaFqjNB1ooAI54PmeQf3VT7rinV7l8nABOc5rzpSl KUpSlKUpSpf0q+sy1frv6K6mX4Tn1v8A7PZ+9VU9SlKUpSlKUpSle8SQuJLafaUUrQoKBBru SzhV60fbZdwdUSpCJBUhzvxkZx93asTU91g2+3x5rBSs5AS6VDbxjhR79s/zrlzWbsZ/Xtwd thTFhvPKWtSwfdVjKh7wzjcfuqS6f1dAg278TXttEuAykOs+E64nK85BPOOP+A1Lta6ngdQo NnGmLUZ9yjO5eDbRUpCMchH7hzUYlSLtoHVJkxY5ixHlpcLClblNnJIQr0Oc8c962eoY+p+q 7zN1faTBgw/eZjuKJU4kZJUlIHKuDUVeubtvTIdZubzLyU7Esjnjd68YH/zV6aR0nE0XY37v Bc8Z95vxZPiZJUn6SgPU9+fhVSX3ScjqN1O8WGpQiSuEr8QYKEp3EJ+HP31Z1v6Vac0pYnRP eSZDzJaVISNmUlODxk84J5qq9a9NndI3BLzS3/xW+UIQ4rkZxnJIyM4BPl2rbt6ymaPjH8UT nrnDcaQ8lTxShSQSRjB+Wfsq97GoXjT8SbNQkuvxwfMEAj4+Y9aq7qBpZ+VZrlZoUPxlrWh1 lQA3JPHuk+mM+937VqumOpkdP5hsupJDzLT5Ja3ZABxkkgjJ4x2qZa1skW8OMXaKkmQxsWla Wj4yiDlvBxnuPt+zmqJmunNVBFpfgLlSo7RWH1o7qHdRwc4xkfbUgtfVm8aMt4tV7gkSgtSs PgpLKSE7MoODjmtevVCdea6j3G5BhFtZUcJewjaQMHIBOc9s49PlX7qrqL4F0RatGx1Nym05 L7a9wyk7sAc57Y7eWB51Y/Rd/VDunH5GqlPu+K4VMl1WSlPpg8g5JqEdQ7vGY67QvxfJQ06t gRpLjaVZQFgg7u2Tg54+2pl070TGtcWa++VKbcdyl9eNzgOcEKHfvUu1Da1i3yJkdCPGQzw4 0rYpQA4BzkfbVQ3WDqPRlhmX2Kly63CRmKZaXffjoIKvogYUPj6jNbPRGjZSnHrtNa9pu9wZ 8Qy3EEDaSnBBwMK79hUk0306TbNaz7tdnfanXCVxUkrw2gHA+GcHvUB6r3a3Quo9muqWGVtt HB2FK1Haeyhk+efQVOukdxEm0Xe8OOveG/MWUsFW5LaR2wMnBJP3ViP9Q2dQdQGrcqO2m2Wt 0mQl0DepzarGM9wPQA81puq+sNO3kR7emK9KLDmEuMpxhRQeM+YGQcCqrdWiNOjhMx0uOOIa 9lbWfEGSDtI9PtqY9TINogSYlpsza4k+Uwhx1xbm0LGCADk8ng8/Oq+uNqLcdEWVcHlvNKwk oGUJQed2e5H0q29rk3e42RuFeX3JFlg7vZmwcDcSORjPP3bq/ellpfvPUKIGmA6zHdL6S4MJ UEkHk/y+2utYTxfU9+bDZaX4YG3GRjIwfMc1rbnNRb7Tc3L257LHyUoeBz7hGBz65PnXIGt5 LQRHbiPhaC45uBd3LyMDJHkD5fKobSlKUpSlKUpSlKl/Sr6zLV+u/orqZfhOfW/+z2fvVVPU pSlKUpSlKUpSuuvwf789eemDMV4e/bXlRkqKs7k4BGR8N2PsqaHTdtTHmxnz46pii4UOryEc eQ8hXMnV6wRNPahKoch1wuE+J4iSDu4ycduf96j+l5kFF5ZhahCfxc8nDshHDjBIGFj4jHY1 ZX/WKumNin2+2KYmiTh6JPB5VuTwlSR8O/PBFQG4Xa6X1KLvcfBlP+Inc6B7qEHONwHn6fCu mumaos7p/BW1HaadLZC9oChu7Z7Y7AZxXNtw07Oa6tfim6RFQzJuKiyp8e4pvdwBgYIOMDFX 51NkStNdMkSLUnYUJQ2442cKAUNufj3quOg06dO6iTFNLS5DSyQ4pZ27jwAUj/QVY/Up9LOp 9PSX5jaYbbxQ4x4gG8nzI/xdsY+NbzUSbLqOwezyA25EUySAUg+6OOPIHg1z/rGwPdPoqsw1 OQJif+02vFScnuSCn0PnV7dPJlzl9L7Y4qCYssNBIbc53J8lcnzGD9tVnrCfd7Z1dZk3Auwo ykgRnHQfBK+R6kY7/fxmp5C061ql2U5qWyxnmFKStLyH96lFP0VAE5SMHPHfmpRcogas7pht M+2BGxggHGeyT59hXOt7ia30HrJMVhMd+bc2UOFbDYIQnccgEj3eRzU8Y6Toveq0XTWN99uf 2tnwzgJUlIHunn5j+darqF03sVmuLE+F7RDhzJiGXlpdOEqJJIx6HjH2/CrGteh7O3byq3wm VubC2ZDIAUvtkEknvgDPetRqXqHaNIMTbS8hgvqZPgsRt2d/PoDjnzzmqws8a5aW6jWxzU8F 2P8AjF1CmHDtd3j/AClR+kcEcf8AtVndZlTrdbYz9tddbbcUlJbQnCcpzjkds5xjz+ysvp1r 5zUbTlpuSG27jFZSVtryApPAz/LtW61RbUXvTEqDMbTFZUv3VNEckY7YI5znyrdadtn4psrE VXPhI2FR4IA4AHw4rS651UxarC6oF4NLTscfaBBbChjjg8mubWolz1tqxiC4w9IUHcoeUoBR HBG5R4PHwrorU0239PdAzVxorIcLRUpCRs8QkY3H1NVdpLRVk1zo+POiGRBnKcIfda95QdOD xnunGf31t7ZoOXoa875U9pyIt0qC3GMqW3554ODyMj92a+LirQVlRFvcG3uSJseYlRQskYX3 9P8AmKrPW2tH9b9RlS9nszMYFtKEkHCU89+M5I/nWvubYZcTIj7mzLSWkLUsEpGf8p5Hcfzo u5u2uyyrEXPFfVgLKPeP+Y4I+XPlVudCrHFjW4XVhbb7stexxSE5LIA+gc9ifQZq6pcVbrAa ZcDY3AlZTlQ57jyz9lVJ1n1M/EjNaccy6wtoOyH043KxnAPkDkf87VzVerkq63JyQ4Ep42pA SBwOOcdz8a1tKUpSlKUpSlKUqX9KvrMtX67+iupl+E59b/7PZ+9VU9SlKUpSlKUpSlKtHoZq SfbtdQ7SzIdRGmugFKRlIUeMkeddXzENMJS66EqIG3epW1R5yBkfdVUdYNOo1BZpEsuOPLSA mK22j3d/c47En/mK5nQyDL2PYO1X5zJ8gcHI8qsC06al6l01HiMQEFS1BDCQvCkk4O8nHbn5 CvLUtlm9PA5pl2aJb8ptt19pvshR+iM+dSXp1dtT6TuzFxkoWq2SHPAehKKvzHnu29hx/wC9 S38Ii1Le09aNWWpwsvw3AC82cKKV4KTkc8EfzrfwIkjXPSON+N21zZIbBdCyAXOMbgfXnI9a qDp/cJmiNWT7XhtpKnQhySmQB4QGSM8YPp86vuFLsGrFsiWlL86BiQQtJKWyfQ+efTvzUQka wj2HXarZPZlW6EpzEURxuStOQckY5ByeP9qsCbItV2SrxvDfaQFEpeSClRSOE48uxqL6u6vW PS9iXJtqG5L7byY/s6VAEHHHA/w4Hf5V+6lv8HVvR6RPnQFJL8fe00V7SlzPuAKODnOPurWa I1V7Jou0SJMtyRcX23ECIEjCwOxPY4HHI75NTe7PuybbHCYyHHG2wtbYVjarjCc+VVRMReZn VS2rfaMTxWwy6HyHdiUk5Snvn/3qyHbXbJUJcRhKvaUp2b2/za1qBOEk43Dn1+41TCbreHTc Y90bXKt1vmIcC1LCkNBBKSn0HGcH1qy+m2u7DPeVAt0uU9Jcy46241wgDurd5+lS26aY0/Ol OSHYEVcx7atLpQCoL/wqyfkP3VXj+hNWag1sy3f56WodskJfgPbBlaQf8I9RxUv6mQ2LloiU hx9KZEMpWpSCNxxyR8M1Q0y9yIOp7fqKyhttyYhCyguAK3cj0BPkc1dVqRqwpQ9drMytxGPB eYe2gpWnKjgknO7gcA8/bU7koekQdqmkbsAncrABx3qouqESFcpBs8C9IE4rDjsZtXvqBAO5 RHoB2+NZ3TjRcHStqly7yGEvtrStUh1RCgkAHk+WPT1rw1pGunUV1mPYXIjlpW4nxH2/fURu 5x7vYfPuasqzaatWnLS1BgRkIZbxnuSSPPmoDqnWMGZejY7IHJMhSsvvpP5tls98E8+nYd6q G/suvKTaLI2447LeRhsoBK1hJHYD0INYc7S72joDT9zbfizVugqUWwrckg590nnyxjgYPrW3 tNsjM6YmaonSlOwWyhBjrbz4ijygZzkDIGe/aoa9vn6ha9mbBlvubyUIyAVdkgDj4V1H080Q vS9pHjyFrdXkrYONqD6DHzJ59a3LkCd4si4ruL7LSgpRihAAAAx359M8YrkTX1/Vdb/NcUXH PGI2KWraUpHH0R6/H1qGUpSlKUpSlKUpSlS/pV9Zlq/Xf0V1MvwnPrf/AGez96qp6lKUpSlK UpSlKVn2S6yLFe4lzhLKHorocSR8DXcGmL+xq7S8S6Rw2tmQ2hRBBG1f+IcjyNYGrw1cmvxU hLal4UNmElQGO6c/84xXIEn3b7KguR0xy46UHxEbSjnufSrG6N6pkWK7GG6pmRG8TJ3EFSUD g7T8cj9wrXda48xrqq/PDC0MT20GOrBO8BITnPY8irQ6exorum4yro77GqdhLYXlBJT7iiSf M59fOvXqn7DF6ezbXOEuSllwFC3lqUHFDJASryIHqMVu9BSjA0vaFJWymHISG1ggbknAwCd2 OBx2++tZrHpda5lvuT8RK2l3BfieIrnBzuykZ4J/0qMdLLFJt1+esN+wlwtpW0XPeKk87cfA 9+cdhVhXrRduvin3URlBaEFtopUUrCgrnCs/D7KisSzPW2Gq3Xh3dblLG5PtCvzZAyE7icZJ P2jPNV91L07aFajj2+2MpgMuLCysr3Y4AUTk8DGCM96l12tcibo2DYtOQFykLcDiw6CAEY94 kntyMgAHgmpJpLp/bZgR+MLaG021QLMxgKQXVZ3ZSCAQE4I5zW61o1cJ7KI2kXGEPstrW6Vr PukKAGR65Hn2GaqbpPLuaOpUuTflTJlwZSUkBRUltBOVZGfUjHkOauZaYszWDhjPLRJjs+G8 x4agnCgo/S7bvd/l8ap22yIkReoi5NLTYlhtTDhC0r5JCueRx58Ht3qYaDsdv9mVfmS3GU60 WistAbsH6XHmSRjHfBqfR9V2VF2XakzWPHYKErbb44UOFHPx9PWt8640WtxUcAhIPPc/6Vrb ilh6y3BhwsvPrYIcbJ2hXu8A+Yz8fWubbFpWOtMC4uIUiQzNAaYWvYVJCsgAYPIVj3u1dMRX HLnAZmeC5HXuI8JxXBSFfA4OcZBquuonVN613gacssByVNUQlxTa8eFkAj7aqmRpa/25xyRe WCi5uuIeS+txRSUAE8qScBWB2GfSpxb9aaTuelLnYb9IdiOLbVlb+U8p9D8gnHn9tSTRGrNO WTQ7LjL7MdmOkAR/FB94nyz73O7JOPOsRq86q18q5yLfJVarUy4WGENjK3cgYUVY7EHyqELu r2h3pcd1bj93e2oK5CzjwsqOMAgg57jg4+daLS9zuenJFy1K9D8ebEfypTgKQoKJyAMjHftx nisa/wCpXdRXNy6XqErx3wA20XSpKPUjPbuODwMYrGuN5U/DSzCWiPEWEhUYpzgDyIB8yD39 akHQ6zyLprL8YKYUERySFpRhKMg7f5/uxXSsdbsrc2+Fo8Je3d//AJCOciq9646uY0/pX8Xe M6zInJUlDjaiCAPl69q5MnS1zZSnnfpYCfsAxWLSlKUpSlKUpSlKVL+lX1mWr9d/RXUy/Cc+ t/8AZ7P3qqnqUpSlKUpSlKUpSrr6A9RV2a8DTl1lNt2yRlTZdOPDc+B+PbFdGXG3QXn2ript tTiUkBztlJ7nPpjNc/8AXfRka3Sm9RWJlweM4S+tK/zaSAAMfuqpWJam/DeQFFxaMA78Y9T/ ACq/YdiT1Y6b2x6A4mLNsoU2ywQD4hAGApXocDmsr8Zvo0RCfuiWUSIRAeigDc2EudsA+ZH2 8elY0bVlv6tRZFsag+zvstqUC6vJKlYGRgdxjGT5H418aX0/qXSUtbCFsSIsJkvoYW8Sl1zn Khn6JxgfurdMa81S4w7KuFvix2EsqWywo/nOBjf3O4EnGOMYPpUH1FdlzfC1A66gX1kbIyo2 QGyFkbF5+kM9j6VlwerGs7Iptd7txntLAQ4MfSUrtj0wM/OrEvGobJfdEuSXWiv2xkgJaRlS PdznIHB71B9MaTc1ToqTOuEZL623D7I4t3Yp0gY2lWcbQBj99THp1qOVeLGzAu0MQXoqi0t1 shIcAWRjHknHHet9d9ZwbTd4tlSHkT5C07WfCUrLZVtKsj99Ya4tvt0K4S0Oqadua1JcdJAW lSe3l2wPlUF0hckwuq10gW/wXApsKUtLfvqScHaO2eABx88VNrvNbtFxV+LpZMiStCn1KTnC Mn3eTwOfSqO1jAlaZ1vcUzLolTt1V4nhNjaNpzwpI4B7V5rn64vUqLa4ZfCUtFxoMDBcQOM8 cfaeRzX5o2xXOXqOWwNwucZYdUlJClKIHKOfnn7Kvi1RLgiCu1zJsg+EsKWfDUlQySrhfPGT xntioFqvUd1iXyRpa3rnuXSSVIUsrC0qQo8fPg/ZipLF0WuxaQiyRbPEmxGwXPf3OLSVblcq 7c4Pl2NYGq+sn4itjMS3QV+2+BvKwAEN8HHlgn4VH+jTI1Xq65aknMKXLUtW5x1ZAH0eEpCc Z+Oc/vq4dXaeGotNPwmtrbqwktPJTktkEYx/OqpndGJMeCoXCYJyUkltLys43EDufXA+Xxra WLpXbbVa/wD6vbBJkBW/wnFtqwkdue/pk9q3UrXkWPLVp3TUFK5Ch4RWk8NK7ZVt+HY9u1Qz XT9igRZSHUKl6gwBJCkhxLRVg9yO2PPPc1GBbbZb9NLZM6QJ05Z9pJy421k5xjJJOB6ntUQd gMMXJcJLy3IqFgBxKhtcSFc45GO44+deFzbcuuoIlqtYWULdS2hWwE7ieeM8966p0BpGNovT sa2NOJfmNoy84oY38nJHHYZNb++XmDp60u3C4yEMst87lqxknsK4z6g60maxvzr8xxSw04tL RLm5IRwAAMADseR3zUPpSlKUpSlKUpSlKVL+lX1mWr9d/RXUy/Cc+t/9ns/eqqepSlKUpSlK UpSlKzrVOVbLxEmoSlZYdS5tWnIODnBHnXcumtQRNSaag3GM2pDMlkL2kYCB6ZrS3CBa9Uw5 mmlsnw0BRbd8VKtpyDkDnGCfPviuU7lpxzTuqplumOAhoqCHhyCOcAkZxmt7pLW140bcXTaH gW5CfCSlwpASTyM547+Zx51NtA6fuOsNUXC5zL9vmp2vONowd6iRjn6OBjHHpXhqyNatE3p6 Tp1xf42bJL7aVkpG05WBgdj6fDmpNpLWcTWukJ0ZbHhXVCC44spyDgZ547cfyFeqbejVkT2a FHYdShsoLuFr904ztVkAeoHyrJsvTO26f1zCekyVO4aLgS4nhPGMd+TnBPFSrWrUWPYHxIYT LbWhakpQgZwlJOSDwcHHYVV/RvWdqbiS9K3psMuF3LO5sgu88gk9j2/nV4fiOIm2NQznwEkF KAnjOeOAKiWuHEWlhlEdpD7ridgYKVBDmAeMggA44FVvpW8qsvVWWnWKxFkyWUIQpxWQkgDC Rz259eKyeqOvbY5Ka09a3JLlwZBBfCihtjPcYzhWR3J8jXz07sNrtcuJdhd48Zcd0KW8HVHx UqQcg593JyAMZrOTqFi79XLi9u8GLEQEIWtrO/A+l6ggn+We3FRfqZb7Zf8AW0OXBfbZckMp 8V0LKgsjspIHbgAc1Jun0KHB0lPfcukhM6RvZjTC3xtBOA36ZJ7HmsbQUGFbr/7X+M3ky1vY cQhadwTwASCCecjIz61ejylR4jy42HXiPdQVYBOPL4edQXT9sNtv06+vomXF2QEIbS40kFnn AShRHbnPf99bPUUuTfIEmFaRIjh5HhPSPDB8Hsc8kc4P/DVS6+0o7EsFktVtnOyJTkhSH3Vp 5UVHBKhkkAD/AJzVp2ayx+l/T6S4++JDzLanlv8AhYBVgcYH3moto/qi9Kt7km8KMZAkBtJU FFHv8j3sccn7BW+1zr+FAsv5tpbjx27kqH0OQN2CRkHkCoLd9Qag1SYtqs12WXXiELkrAa2J VngcjcQDjOPI1Zlutdh6Y6cckyHGxIcSPGfcOFSFjPb957VU8piBr52+ahhLVbnYrgRHjpUE qeJztKtxwc8du2KrZM56W4qPJ3+0pcWtZKgEbfUenH/OK+LtNhMW9MSCpJLS1BUltZ94EY7Y Bxxx28uKtvo507LSY+q54VKewCyw4jCmzjIUM+XIx/8AFXvHbU0hTr2PEUMq29gPSuauvHUF +8TlWSIhAt8dQO7OVLX698DHIwRkYqjic44+31r8pSlKUpSlKUpSlKVL+lX1mWr9d/RXUy/C c+t/9ns/eqqepSlKUpSlKUpSlKV0R+DtqlyVAm6clPDY03vZBB4Tu94f/wDVXM3abVYd0zw2 20qTtW8tZ3DkkJHw5NUj13sENfsd7tLGUuEha22iUkYzuKjwcc1VsO4xl2lQlR2VlCk7FoeK Cg88kZ5HyxjI5rMtmprtpNxxyzz22i4wUBYJKik+mD3B86kektFytV6Zud9lXJ5TsLc9hJ3u OOc8YJ7n1+PnUh0JM0w3eGY0hkrfdBZW4/hA3qOMDbk4IPb4fGroh6fahpTFbgx2424ltCQE pScfAcjPl8fhVX6u6uixavatDdtTcHGlhk7yU7hkY4x654qdKv0c2dVwuskMxlNKbMZSEqRg DJKe5P2+Qqi5VwjsdVmLzZozUt3xMgIQAjxMYC/MY/xeo+FW0vqFd58K3KtQjOzXHgH0IV7r YAwU9j3I5+Hav3UN+9vujthjPqcujMYPKjpbUnlQ5UkeZAOfTmq+vWmLlrDWiY+5ph6OyhxB wSpTY/xqwMA5wCPPI8qtG9aPtkHSLyhb4qpHgBJdDadyARhWxSvXHHmRVHaW0gnVd/VAaS8x DjLP51TxABB9MHPl8s96tu6x7VBioCLK294TXgvPBaQ6sYI7HvnPrUL1Lo6NabVZFwHH0b5K khM0hDiUnk8jgjv29a2Nk1VDZtj1htllVIQ6FIXJW4Slrafpc4yBmq2vOnJ0PVwten7g5Klq dSpa2Fe6n0wQc5FdK6etItdrZbvdxfc3lBQpb6grcUp9w4+lgjv51oYPVC0QdeT9LutL9jbU BHebSpWFkAq3Z7c7sY9KsJTlqlwNgejmO4dnurAGfT5/Cq/1ChyzTXrpdZLaINvcCowCSolR TwdvYjyz8+RiotqXqLdtXWGRBstpkOtKb2LeKVDee/CRkeY486mvTuyXFzQcQasZbaWQNkd1 oDCQnACgeOcZqteqei5K9fW4QVeMHUIS0lCMISdx90gdhnz+PwrazbZP0w/BuiIq0SyktqLr +05JO0YAwEhRPfv2rH0u9L1rGuMnX3jyokEeKy0hZCVEZBJx37Y8vOoDqabBu2pUNaXDjUJ5 3/uEpzkHPOE57AdhXtqOZZ4clLFtbW4iSkK8ZwJSpnAwANpxn147mtv0o6Vuaovbd4uUZKbN GcA2r/8AzqT3GPMdq6XiR0RVlhlpphlCQlptvttHwxx6VXPWTW8nStodaiveC7Ib2tkpUQR5 8g8H0+2uSpcp6VIW684pSleavOselKUpSlKUpSlKUpSpf0q+sy1frv6K6mX4Tn1v/s9n71VT 1KUpSlKUpSlKUpSpx0p1e/pLXEZ5DiERpZ9nk+IohO1R75HYj1rsG42aLeoLbFxaStoEKAST wrHuqz5kGo7cLOwxp+RabyhybFUQiMFPYKwfLJPByK5f1ZpCbpPUa0zmw2y86r2cqwpKkg9h jgnyrBmS/bYoUhppK0AjIHCRn4dql/T7qGNKzEx1QEPR5KC28lslBUnjBCgOeKlXUHTtiYs8 S/6U8BCvHzguncpO0nPOU98k571kdL9c3qct+Fepa5kcDC054QkD18h8vnVV6gMfUevpCmcR 1PO+5lzf5cZOBz5VcGmtICJpURLs+6/LfIdaQ5lSQgHasDAI4znPyzXppbQljt765UmQhl+Q tSAha/cCOfeBVjBxgd+MVYNtsem2Q3KbYZkLUAUHGNowB64Jx9pqI9UtI3RGoIWr9LhDj0aM Iy2DwQkEkHnj0GDUI0drCVYtZyZWqGPBl3H3GHH0lKGwTj6OPhgHIHFbrq9rmNc4P/T8JxLj 4CXEuIJ5+GfXjyrVdN7hDm3Bi3rbDCWiUsBJUkOHjcpas+72HfOasK/+LcJ8u2ojpUw42lCV lPJ8lKJz64wcVXPVG5S4RskZTKn4UL84pvO4Ojtk47ZAPpwDUij9U4V6tE2LpzTBUlUMtEeF nBIwrOBkJHA+P868dO6cd0B05k3W5s7Zcp3KvEb3LSg9ggn6JORW+uOrdVqgt/8A0cxYz6kh EtpacpGBkEHzwcZz3NRq09JH5EqVcJEptL5/OocQ9uSvzwfkcA8+tSq46YZuNnXNvRL6ULB8 NpZ2EA7QpIOdpG7JPGcV+3TQ7o0jItouKnrd4hBS7hwtgHcMEjI+QNaDSOp7PpS0zYMS6Kus iKN7DSmlfS+B8hxx6YNeeoeot0eLRuKJECM8kPNBwKTuSnnPu/SBx6itbYrla7s/Pul6fLs2 M+lEMjkKSe3c4znB78c1p9RdQrvdlPNvBhSGwtlCA3jehJzlRORnjj76h0m/zZ1rcttvlrTH lKHtC9+0KIBVt7dvOshVtZtdnMZtzxVY94rX+bKs84OB8/PivDQ+kZ+ttQMQ4IcU03gyVke6 0jOM5559OK7GtFuh2m2NwLUyliOwNiEgcDHFe02bHgRFvzHkstoSVKWRwkDzrifqHqWVqPVs 196Up9rxVJaPYbAcJ48uKiJOaUpSlKUpSlKUpSlKVL+lX1mWr9d/RXUy/Cc+t/8AZ7P3qqnq UpSlKUpSlKUpSlfba1NuJWg4Uk5B9K7K6Pasb1f09iha/wDuYiPZ3wFe8COAc/EYNSTUdjF8 t4h73E+HhbeHCNyhgjJ57fHvUF1boWZrcIt11Ychri4MSSkpUgqKfeOe5GfLA4FUfqfQd40W dt196EXtjcpKhsUM4B/l2rRyITKJBTECSw4n3FpBSckZA4+OP5Vk6ejOS5S40ya61ETvXtLq UJISCSSDgfDvV7dMbNGiNTpM91mUzOa2ja2UKb2jCk/LG3nPPNVzadD2udrO9Iuj7ceP46Ux ZDfLPKuwJPJxjnPrVpx4qbdpSFHsSkyGERnG2HloJ2KJAUrceeTgjA5rAc6MM3G3rcv12dbD zaCmOyCUoVySc4yRlR7AfOvm36HvUG6Q2IOoZqrfHUg+E6VOHABBOeAOOB8K9db3i5Wa4NPQ 9QojeM0jZbpgAK+4Vz3Iz3z5+daB6FGu1nk3O6QI12kvlYaajA8lJKSUnnA8xx5mtZpfQ92u lvUz+Ixa22G1oeeuLeXAFAqCxnn3SEn48VHdOAaH1nHkrmIekpXseR7ykAknJJHfHGK6BVMC riqe+mQqOEBSAyypW8qA+kcAAcds1V2Lp1Au17XYnmmZcJSkpbfbCVPN85ScH14yB5/Gt1ZL TqW3tIUxBjuRGWihxoK2LK+SraQMkZPx7VodS366dT7pD0iwk28sKK1LAOFlPmU4GB5DPr9l SG+3yZpfRn4ivVjlm3tNIaduG3clbh7bfPGR6146QlW5mzSLsZIdYhpSUNuyN6o/mcjk7c5O MnGcd62WnupcKYpUWA27PWtSgkbU4APJGD6nisPUuv7zEkqiDTj0d987RGUjCVlQxknzyCeM Vho6U22JBnX7U9xLNzfbKxGhnCUAp+jgJyT5HHap7e/xG30+Zi3ltKw7FShtC20l0HbkADuD XPr1rnXme3GtDiVOpQC0Ghlbyf8ANgZ94dscVIr309i2bpm/cEX5p9bakpfbeG0tuAkFKc8g 9sj4VWlv8Rya2kpLMZCNgGN4347pHnngmpBa7bP1Ta49ptcVanS+T4oJCOck58uAM/ZXRvTf SFt0VZvYWFBU1zC5BUcnPqB5CpuPliqq6/auZsOgV25lwe23JQQlAPKWxypR/kPt+Fcjk5Of OvylKUpSlKUpSlKUpSlS/pV9Zlq/Xf0V1MvwnB/93h//ABzP3rqnqUpSlKUpSlKUpSlKmfTj qFP0FqFMqO4tUJ0gSo4Iw6kdu4OD8a6/0lqmDq7T7FztziVoWkBwIVnw14BKT8RmtutK+fDI 3kHG88A+taK+W62T7Ku36kjNuwUISTxwlQ5yFd8/YK531T0tu+n/ABLtptD0yCh84YzudbSM EZSO47HIqINMtSpSxIBD6kDw22MHcvzBA/0qdwNQ3bT9vjWV2chmOlhKkvoSpLkcK7hQUOeC eeK310diXqbZ7FdXY8KL4XiImt7T7RkKxg/5j/LPnW0s1j1BpuxsO6YvZukdxSMQ5IH5lQUP e5PbHlwakrs3qNAZafVa7fL2FQVFbVtyongjn6PPz+FQqX1dkP8Ah2W12N633ZZKHSF48I5z wCM+lROzaRuerL8pq7XRyYmOre88Tu2EnO05GMn0q2kOjS0S1WqHag5uwp9wkJLWMFXHA3Y/ fWV1A1d4Gl5zVqfQJCminctODtO3JGcc4J8/SubkXJqfd7fDinxnG3cKc8MAlRVkgeR8u9dF tzJbmk1RW5bj77LKVOuLAQdgAChuIx39e3FUcxqyRonVKnW2XVR1KBeSh3kdt3Y+f+tXPa+p 2nNTsxI7LrkKSXkhKHD4fJHoDz38/jWnvp0xpLU81V5Cn0XJne2/HBRsWVHOVDzyBg1u7Prq w6l02qJf7c6iMpIQgltTodSB9ILA78Z9ea18jqJ0zs7MiNFYS428Sham42UqOOx9Qe5xWnkd XdM2qEq46M04hLinfAUr2VKEJSCDklJ9M4Fai6661JrC4JuFvjMR4rChhShsyM9irJx5nnvi sx7UjrACvbnrzNJUnx3ANjKCMFSefLOPt5rDasmpOoc+43K+TvYLS0wNyx7uUIzhSQDycc8+ taC29RBph54QrZGcS20GWnVKBWB5LGO5x3+dQu7TJd0Stc51zwHn1PJQlOUKWrz4+GKtPp10 nXcBEuN7X7FBa9/w1q2uLPHx7EHv8avCFCgwm0xNPQm221oUC+BjB5I5PflRrYW+1swnnnsF ciQoKcWs5UcDA+AwPSvu9XaNYrLLuk4kR4rRccI74FcU9RNaSNc6seur/ut4CGW8f+WkeVRS lKUpSlKUpSlKUpSlKl/Sr6zLV+u/orqZ/hOpI6tpV5G3s4/eqqdpSlKUpSlKUpSlKUpnPepJ pPW170fOD1lnOMtqI8RocoWMg4x8cYz3rpLp11ja1ddHGbmWYhU0ktoCuArOCM/Hvz8KtR1t LzKgAlQWnHYHdUbuLRaZ8O1I9llskL2lBIcOMbeD5j41VetrPMuF3g6iiQRAlR0nx222/DLy vNWMZ74Ge/FVpqS5LvV0d3pdi3BO4SGnccjGQQcc/L1PftW707aNM6ucbtdxuptl0bTvbfUr c2QOQkg8DjPHFZt2j600AUPOOPeyxVAMzW2/dWOcFXw+HGKkv/jvDjykQn2nH0M7Sl5hzYVK wMcemc5/1qWWS/WHVj0iawYynQvect/nN+wpCsnuPTjyqs7WnUGmp94sLjLyA8sqdkgYDje4 EFJ5AVjJxn1FbL8eaqv+uHrQm7qiR3WlGO8qKkh3aCPdzyPPzznzrRXjT+qYRFpaVKuKlSVI SVoJChjPn6Aj7K89BdL76dTrnTYpivQHUrUyspTuJOfdyfTB+0VdF7iT3oJhRA3EmLYUn2h1 Q8VzPvYHbsBzjNUPo2zOs9SmBrVL0Rl5SlpMxvCHeDjJPlkYxVjs9DXxqmTfI17jIZ3pcaLD PbByQB2z8asC8Jtd/ss22FUaW8lge8vAVkDgDnvwTUJ0dr521x06fvVkVEbZTlckk7XAVYBx jjPYDz4rbv2DT9wW21JiQBGWvcPFjIR9Fefpdzxkc/61BtZachwbo/M0UFFqZIS2YjDSvDaO Fbl4xjI+3vmtNpnT9yehzI6IbNyucWWCpop3eIgE7x6HHGPma9+qGuE3K5KtVmYERhKMPpSn aM/IfZzURga11IxapERu4uKabHvFxRIDeNvuZI7dsVh6d0Rd9TxHn7LG8RjftfeWoZbVg85x kA5q89EdJo+nW3ZElxF0kpQlSW1hO1te0cZ5OOeCAKs+3MOogt+2NbVZSENAbvD4HGcDz+zt WxSkJUUoGB3+jxWl1JrCzaVhrlXmUGm28bgnlXJA4T3Pfy+NcydWOsc7WcuRarO8piwBQCU7 dqpGDncrzAz5fAVVNKUpSlKUpSlKUpSlKUqX9KvrMtX67+iupl+E4f8A7vj/APjmfvXVPUpS lKUpSlKUpSlKUpWdAuUi2r3R1BOSCVADcPke4q2enHWu5WCQiJelu3GA4oNoS44StvPbBwfM /Gr4sWuLFrRJZtzxUptO5aikhLauMJyQMnn5Vs5EG3RnI5nuoAWAjJ43LTz3GPjmoDrfp3a9 a3JtVtBhzUKK0zm/eCu2Afe7c+QyM1z1qTTF40tqV2Fdklp5g7g6gZC8ng5FZrGs7s2+xEvD 71ytr2AphWTuTnsPjx/KpFpnS1v1/qme7YEKjNMtJLTKgClsnPI7dvtqRvGR0z1fAbvMEIti 29vtjDYw4vOd3PZXAyKsHWkCBcPZr5DuYeV4KUq2EFKkcnecHGe/7hUXhzrjfb4q26RtkZiI w+FPz1pRtzjISFYJx3Pfualrsy3DUURJnKbecSlwNBBySBhRzjsrAHyNV31G1QwG1yYt3dKm JPhKS0TnGPokcc4+P+EViz9V3fWUdh61Wy4uwoe1x5xLalq488knPOeDVcap1RfL9fHUzJEh 9iMvw0+O3gtDPp/hq8elk52Lp1iB7ezMhSE5HiO4UhXJKUpP2HmtratGy5Gop1wRL8J5SkrU ylfuEhONqsJ571nybU7+NJDM9SXUvRUJUytlRCdquDu9M59Oa0OujZTOjtOq8SQ84pvepZ8N gg5JGCMHPxzx2NaKTqTT1mmJa0tOVImxlYVJkOe6rI7nJx3PfHrVc3KfcLZqRq42a5rTOuYJ T4BCyrccEAjzJz3ArQ+yTZbzjhDjocWUeGEK3OHPwHqKtbTPRO6yLduvu6KztyED33Tu7DjI wMDNWnpG1HSlpftTMMqYYTvPhqG5zIAHnzzkcjHFSuI0otqU2j2ZTuFAlPKf/Tj7P51+3G/2 yzMKcvE6PDCRn844BngnjPc8dqpHW34RrCWnoelYilL/AMEt09vjt/3Jqhb5qC56guDky7TH JDzh3KKj549O1aqlKUpSlKUpSlKUpSlKUqX9KvrMtX67+iupl+E4c9Xh8Lcz966p6lKUpSlK UpSlKUpSlKV+pWpP0Tit5Z9QPwJDRbcUwEkFZQcb8HPP7q6Y6fdVbDfbLChXcuRpiSMLkD3F kDuFAADny+NWc+yp5tAYS14asEk545HbHwzzWk1FpiFeLC9BmQUSg4nCELVgoJIwEq8jx8qo vVXQ2fZ4IuVolBbba1KMVxJzgHIBIGB5jPaoJCk3XSF8cUnxrfJWChRSSkbD9JI8vMV76t1R cb9sjO3N2W0kpc5PZQTgYGPtJra9OdXsWW6H8d3F0Rw1uSyo7kKI4xzwO5OMelXDA1ppVtpx OmXojbbzfiLShooJcJA5PO4/DmsbUOj75eZqNQ2qQ3DkKSAkBXKmzyMAcAZxnv2FQuCuJAuk eFNtInuR5RluuBKSHQQpKhsAzjAzz8/OrJ1Dd7nCtDKemtlS61G9yU0hnwsJ9E8d8jnFV7qe VB1Bpi6XrVMJGm7uhSA0yAtS5CuSNyT2PHc/GtPoS8wI1iuqZ92Si4uMq8Iubh4mRjjByD93 8q2bV61TdW35EW6fiuKyjBdcJwvKcAD14SMnPmTio9eOsl+SktszkvP4BLqADgeaCcZIH3mo XcbrcrlHVMdkvPlZKSVEkNZJV5+vJr6Qx7R4MdR3v7cqSjO5xJ52nj7fOpPp/p9eLneYb86M bdb33ElDjitq8eYSO/Y8ZxXQEHSaNLeywLTGRIhuPb1SHQFKYPYYyOc4we1S23tKZLgWyAEd 1lABUvJyQB5YIrJkymIEJ6XLKGmmUFbiieEpHc1R3UDr4y0qTb9L43N8e1rz35HA9PjVITrp qHVstT8tyTcJDqsqOFKI/wBh/tWynaaGl4q5eoEx3/EwIsZt/lxW33twHICcj05HfHeHPul9 9biglJWoqIQkJSM+gHAFeNKUpSlKUpSlKUpSlKUpUv6VfWZav139FdTL8Jz63/2ez96qqSOG zKaD+S0Vjfg4OM811V1X0No6y9HrpIgWGDFcjNNGO+yyA4Fb0pSSv6RyDzknPnXJ9KUpSlKU pSlKUpSlKUrNh3JyNtSr320nISfKrh0L1vudskMMXt1UyCMJUpKsuND157gDjHGav6263sV5 hLk2q4MvNtpC198gemO+ayFW2QZ7En2hRZQglbJO/wARWOOT5eeOOa0GqtK23UCFybzEYcQp GDhOHBg8YJPfORxVY6j6BwzIhp0xOXGmSEEqbfUdnHJwfs7VDF9GtWsWtx5lhgojOjeN4Kgr HcEjsMfzqMjTepIbby0wpCENFSnFpBG08Zx5E8j99ZUfVOs0Q9vi3HMco2D85hOMY47elfsH Vep48/25hT6ZC1bVOqZCwBnJCQR371K7j1R168zK9nbkR46W/eIY8Jakk9wMd/XHxNRu76g1 neIK41/ZmPR1rCiDHPKzkpzx8T++sJNjuoV4Ue3S45aTyH0ZWvI5wABgZB+WalFj6V9QL1Eb lNMuRYzyyMSF4wMfSCTzg+vNbpv8G6aiJIVLvcZMhlQy2hCikgn17j932VLIXRnSdraRFu0l /wBqUzuWFODCe2SUjyz2NbjTXTpmzabdXDaSiQ4oLQ6gJU5sIGEhQBPz9fWp0zYYzkeKfeWG EhTSXkg7Dgj/AFrYBktK8RCi1gnclRyF9ue/wqOal6k6f0yh4TZYU+2nhlHKifTiue9W9RtQ 9SrwiFaIj7cc4QhmM2VqVu4wT5/dxWfpfocliGu9dQLki1WlsqS4g+64rBx5j3efmT6Vrrx1 MtGlnJVq6YRC1bnmAhcqQpZcK+ffTnkEZ4Pw7VXF41Bd9QSG3r3cZE5xpOxsvLKtifQeg+Va ylKUpSlKUpSlKUpSlKUpUv6VfWZav139FdTf8JeM+71b3tsuLSLczlSUEjgrzVONEh5BT3Ch jNdh9a3pbXQ26nKQ8puOl7wwSnl1AVjPlXHQBJAAyT2ArZ3LTt6s8aPIu9qmwWZOfBckx1Nh z5EjnvWrpSlKUpSlKUpSlKUpSvtt1bWdhxnvW/0/qV+yvrXHddZWpvYhbatuw5HPxq6rP1ln Wv2aJcXPxo24RmahQK08BIASrHmM5475q2IOt7HcLWt5UpDiE4ChjHBPf4VvFoQt4KaOXFHC SFbhtI74J7fKvBq0x1IkR5W15Dp95rwwkYPy5xx5mvti0RozLcdLaXWeUlKxkAckDFesy1wZ DOH4qFAEHhAzweP54rA/F9pelpcXAbU8hZ8N0J5GBjPOPI4r0lW+3xpBmSWCd2U48IKQM+ZA ++st5bUe2Kdkqb8Nsbtwb90DPkK80iO/cEuNIUtZQQHtnugZ5GayltJDfhgbgAcJKjzWMYzC pT5SlSC5t3qUs7Se/bPfAp4TaVlZdSrxcpKnAMrzyAD6AeVegMa2QUNlSQ23gKJIGPjWvvuq 7fYrS/PkuDwmkg58jnyqgNadbbreEiNZFiK0tSnEOtqO9PGNpBAyMffUEtMyx3GY9N1hdHlP qJJxvUpeBnBOTjJ4qczetNg05HEbQFgbYe8LaZz6QVk4AHfk4x596qO76hut6lvSblOfkLec U4oLWcbld8DsPsrVUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUqX9KvrMtX67+iuu4Lj76X0lrePDI2qHC+O3 +lfz/kW2a07KWqG42mM6UPYSdrSs/RJrrvq6Vy+hdz8HLi32I+0JO4qJdbxg+ea5p0zoHV0i 6W2db7Q9gS2/DccKU+8FA5wTnHHfFXr+E4Uf+G8DccLN0RtG3OfzTmefKuVqUpSlKUpSlKUp SlKUpSvRD7iMYUcDyzW5hahkNujfIcZRsKSGz3GMY+WKnVl6t3Ox6baiW5YaVuKgXTvz8vQc etT/AEb14jOyHU6iW+hWUtpWAC0PXgHPl3qxIHVnR9wSss3RCdiAtW8bATjkAnGTRPUnTL7y mZF3j+G4NreDyfU/PmpAzeoG5pAWEeIAEbhgq/37CsifPahR3HXinYnAwQe+fP4cisKVqiyM 2wSn7jHbZ/8AUsA8HHb5j+VYc/XumIBK5N/iISACpCVhSgPXA5x9laVXWHSi3lIjzg5lICVn ISTzwOM5wM9qi1769QYcda7U2t+VhASF/wDlYzySBznuPKtJqzrFcIsWIpn2X21xKVuMlCgl sD3kq97sT6Cq2ufVbUc2RKYlXJTsWQoqWEZGTgj545qPXbWN2uiEsPynBHbwlDYUcbR5EHv5 960BcVk4URn0NfNKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpUx6UpUvqbaghJUfz3AGf8A8K6uLrl1U1To /qE9aLJMabiOwG1bFspUUKVuBKVdwe37q5uypRxySo/vNdZa6s71q/BecttyyuTDt0VLhKt2 1aVt+fwPFcr2y5SrRdI1wgOlmVFdS6y4OdqknI/nUu1t1Z1Fr6zxLbe/ZUsRnPFPs7RSXV4I ClZJ7AngYHNQWlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlezcp5pJCFnBGK2UXUD0ZC2whJacxvRjg4zj7zW /na7jy7KiCxZYrLqCFCTj30nP+HHYEYGPnWr/wCpX0R2PBlvJWw5uRk9uPL05rcXXX0q6+zt ybpIejttgFBRsOcAEdznt3Nay5agjSoqEMqfQspG/Bz5EEZrHt+oIMHYp60InrbHu+0vKKc/ FI7/AL/SvGTqSQ4+6qOwzFQ4sL8NvcUjByAMntWAq5SS8XA5tUTn3UivJ+S/Kc3yHVuK9VHN eNKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKVnWmYi3XeLMfiMTG2HUuKjyAS26Ac7VAeRq3rnc9CsdQLq1NF pZtd0sKGQ5Z2i603IUpKsgDGFceg7DPOa22toGgdPdZ9PR0QrMi3piLFzZcThpslJKFrSON2 CCB3PHHY1QT4SJDgQUlIUcFGcEZ8s+VeQ710v03RpbR/UtEtGq7ZdpF/hqSlMCOlKIq0gLVu CSQgEJIA4OfKoT+E59b37PZ+9VVLDIE1gkgDxE5Kuw5rsfri4B0XvpS8hAWhkJJIwv8API4H zFcY0pSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUzxSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlK2NjlW+FfIsm8 wTcILTgU9FS4Wy6n/LuHarQ1do3REmy3q72SUzZpURbDse3icl4Ox3An3sckKO4naCcAdqw9 TM9L4XUy1wYTUiVp9lkCfLjS1OF5ak+6QSeyeM4x5+lfeo7H04hdOL05ZJKpF4jXf2eI8uUF KebyCClKeC3sJ5xnI7+VVPUv6VfWZav139FdTL8Jz63/ANns/eqqerbSbpcplibamXKZIYad Shth19Sm0DaeyScCtX/gCvPJr5pSlKUr9oa/KUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlKUpSlK UpSlKUpSgr9/3qS9PbBD1Tru12e5KdTGlPbXCyoJVj4Eg1Y2vukendPaguUa2vT0tRrM5cG0 rdSr84k8JJ252/z+NTXRfRnRV2sumpc+3OuOSbOJD49oWA64rZ7xAPlvOMYHbvVZ6q6b2Wya Cvt5huy1SrfezAZDjiSktYSeQEjJ94859KqtPJGfWumukGgbBB6tX1tEUvJt8Vv2YPkL2FxK dyuR35I+RNf/2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAaQBBAMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAgMBAQEA AAAAAAAAAAAABgcDBAUCCAH/xABKEAABAwICBQYKCQQBAgYDAQABAAIDBBEFIQYSFTFiBzZB UVKhExQWImFzdJGxshcyU1VxgZKT0SNCwdLhM1QkNHLC8PEIQ0SU/8QAFQEBAQAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAH/xAAVEQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEf/aAAwDAQACEQMRAD8AtjSnlBl0dxt1 AzD2ThsbX65lLd/osuP9L8/3PH++f9VxuU7nrJ6iP4KIIqyPpfn+54/3z/qn0vz/AHPH++f9 VW64+MaS0OEOdE8mapAv4FnRcZXO4fHMGyC4Ppfn+54/3z/qn0vz/c8f75/1XznV6a4rPJen MdMwE2DGBxI6Ll193ostJ2kuMOcSa6S5N8rBCPpn6X5/ueP98/6p9L8/3PH++f8AVfOEGmeM QyF0ksc4tbVkjAA9Pm2KlmCaUUmMyeA1DT1NriNxuHf+k9OWe4dyC4/pfn+54/3z/qn0vz/c 8f75/wBVW6ILI+l+f7nj/fP+qfS/P9zx/vn/AFVbrewjCKzHMSjocOj15X5knJrG9LnHoA/4 FyQEE6+l+f7nj/fP+q7tLpNpXWQmWLRF7QDq2mqREb/g8A2z37l0tHtD8L0dijdDA2asaPPq 5G3cTnct7AzIsOi1771IkRGpMS0sYwubo/SyEf2trhc+8ALl4hpdpNhcPhazRRzY9Vzi+Oo8 IGgZkuLQdUfjbp6lOUQVd9L8/wBzx/vn/VPpfn+54/3z/qu9pXyf0mPnxmgMdFWjWLnNZ5kx Nz54HTc/WzOZuDlaoK2iqcOrZaSuhdDPC7Vex28H/I6b7iEVYP0vz/c8f75/1T6X5/ueP98/ 6qt0QWR9L8/3PH++f9U+l+f7nj/fP+qrdEFkfS/P9zx/vn/VPpfn+54/3z/qq3RBZH0vz/c8 f75/1Xh/LDLHG58mEwsY0Xc51QQAOs+aqi0g0ghwWmsLSVUg/pxdXE70fH3kV9ieLVmLTiWt l1tW+owCzWAncB/nfkEH0e/l+oWOLXU1ISOzVEj3hqN//ICgc4AU1Lcm2dSR/wC1fMaIsfVU PLI+oiEsGFwSxu3PZU3B/MBZPpfn+54/3z/qvlikrKihnE1JM+GQdLTa4vex6xluKnOj+lsV f4KkxD+nVnzRJYBkh6Pwcerd1bwESLu+l+f7nj/fP+qfS/P9zx/vn/VVuiC9NFNKJNJcKlrH UbITHMYtXwl72a033cSKP8mPNmo9sd8jEREa5TuesnqI/gogpfync9ZPUR/BRAm29FR/SfSP Y8Qp6YXrJW6zSRlG3drek5Gw9/Ua7e90kjnyOL3uJLnONyT1lS6vwuTEK6WqmZ50jr7tw3Af kLBa/k/wdyKi6KUeT/B3J5P8Hcgi6KUeT/B3J5P8Hcg62iOkLq+M0NdI01EY/pPcfOlb036y PeR+BKlCg1JhEtFVx1EA1ZI3awOfu/A7lOGuDmhzdxFwiP1XpofgUOjuAQwuja2rlaH1LwMy 7sk3OTb2yy3npKqLRaKOXSii8MXBsbzKC09LGlw/K7QrV2uO0glXhWdpPCs7Siu1x2k2uO0i JV4VnaTwrO0ortcdpNrjtIJV4VnaUC5TMAbX4WMXpmuNVSMDZACTrQ3PRbeCb3yy1r7guntc dpY6jEIqqmlp5xrxSsLHtva7SLEZIKXRZaqndSVk1PIWufDI6NxbuJBtksSKIiIC1sRro8Oo ZKiSx1QdRpNtd3Q381srSxOidXQsZa7WuuRbp6P8oKwqRV1lS+oqS6SWQ3c49Kx+Ky9lWD5P 8Hcnk/wdyKr7xWXsp4rL2VYPk/wdyeT/AAdyCvvFZeyv1kNRHI18esx7SC1zTYg9YVgeT/B3 J5P8Hcg2tHcTkxPC2uqbeMxnUlsAL9TrekfhmCuquZhuHOoZ3OAIa9tiOj8f/nWumiLU5Meb NR7Y75GInJjzZqPbHfIxERGuU7nrJ6iP4KK00JnqY4h/e4BSrlO56yeoj+CjmEua3GqIyPbG zw7NZ7jYNGsLknqsismweFNg8KsfY3D3Jsbh7kFcbB4U2Dwqx9jcPcmxh2e5BXGwOBNgcCsb YvAE2LwBBXOwOBatVT+K1Bh3aoHwBVobF4Aq70hex+P1YiBDWPEZBHS0Bp7wUGPB6gUuJslP 9rXWN93mld7bo7feojIXiJ5jzfqnVHWVwPKDi70Fm7dHb7026O33qsvKDi708oOLvQWbt0dv vTbo7feqy8oOLvTyg4u9BZu3R2+9Nujt96rLyg4u9ZKfGXVNTHDGSXPdbLO3pQSSuk8LiNTJ v15XO95KwJvRAREQF28Dw7x2lmda+q9o7iuIppyeFlRPW0Lg4vc1szMhYBps75m+4oNfYXCm wuFWFscdkJscdkIK92FwpsLgVhbHHZC/NjjsoK+2FwJsLgVg7HHZTY/CgrTEsKbS4dLM5hs0 DcbbyAo6rE09DMOwWOnGqJKqSwBB+q3MkHdv1feq7QWpyY82aj2x3yMROTHmzUe2O+RiIiNc p3PWT1EfwUQUv5TuesnqI/gogirw0RxBmkGjcFW8gzs/pVGX97bXO4DMEOyyF7dC7viDfQqJ 0b0krNGsTFTSO14n2E8DjZsrf8EdB6PSCQbwwfGKTHsOjrsPeXxPyLXZOY7pa4dBH/IuCCgz eIN9CeIN9C3ERGn4g30J4gzqC3FpYhiNHhdI6pxCpjpoW/3yOtc2JsBvJsDkMyg5WktbBgGA 1Fc/UMjRqwsd/fIfqi1xfrNs7AqiFIdMNKpdKMTa8M8DSU+s2njIGtY2u5x6zYZbhb8SY8ii geluEVNHVyYhT3dSyuu+1/6bjvv6Cen026rzxeJoYqiIxTxsljdvY9oIP5FBUPjEvbKeMS9s qUY1oVLD4Wowp3hYhd3i5vrtHU0/3dPp/EqKzQy08pinjfFI3ex7SCPyKK9eMS9sp4xL2ysS 2KSgq6+TUo6eSY3AOo24bfdc7h+aDx4xL2yppoZhU7GuxGsaRrttAHb7He63R6PRfrC/ME0L bC5tRi9pHghzYGm7Rl/d159Ayy6bqx9HNF8Q0krWR0sbo6bWtLVOYdSMC1xfpdmPN359AuQH GWeOhq5ow+GlmkYdzmxkg/mrywLQ/BtHyJKKn8JUDdUTkPk6dx3NyJHmgXG+676I+cdmV/8A 2VR+07+Fqr6YXHxvRrC8fj1cRpWvkDdVs7PNkZvtZ3ULk2NxfoQfP63sGxSTBsZpcQhGs6B+ sW5DXbuc25BtcEi/RddzSvQWs0cD6uB3jOHF9myD68YO7XFrbza4yNui4CiqD6HwmvpcawqD EKIOMM7bt1m2IINiCOsEEdWS3/BM7IVC6N6V4lo1OPFH69I54fNSv+q/K2R3tNukdQvcCyt3 AtMcG0gIjoqjwdQd1POAyTp3Dc7IE+aTYb7Iju+CZ2Qngmdle0QePBM7KxzOhghfLM5jI2NL nPcbBoGZJPQFqYnjeHYLTCbFKuOna76ocbudmAbNGZtcXsMlUml+ndVpGzxSmY6lw9rrlhdd 0xByLrbhuOrmL9JysGjpfpA7SDH5po5HGjicWUzL5Boy1rWGbrXzz3DoC4KIirU5MebNR7Y7 5GInJjzZqPbHfIxERGuU7nrJ6iP4KIKX8p3PWT1EfwUQRRbWH4lWYVVtqcOqZKaZv90brXFw bEbiLgZHIrVRBP8AD+VnEIIdTEqCKqcGtDXxvMRJG8uyIJOW4Ab/AMpB9LOBf9piP7bP91UC ILDq+VyrfCBQYVDDJrZummMgI6rANz3Z3UKxXGcSxuoE2K1clS5v1Q42a3IA2aMhewvYZrRR AREQEREBeXsbJG5kjQ9jhZzXC4I6ivSINPY+Gfd1J+w3+FuIiDcwvDZ8YxOCgow0zTus3XdY AAXJJ6gAT15K+sHwejwHDo6HDmakLMy4m7nuO9zj0k/8CwACrDk3Yynnrq9xcHta2FmYsQ4l zst9/Nb7yp9tcdfegkesOsJrDrCjm1x196bXHX3oiR6w6wmsOsKObXHX3ptcdfeg70scU8T4 pmtkY9pa5jgCHA5EEdIVD6WaOSaNYy+mHhH0j/Oppngee3pGWVwTY7ug2AIVtbXHX3qJ8oIZ iOBx1A1fCUkl7lx+q7IgDdv1T+SKrZERB0qbSPGqPwQpsVrGNi1fBx+HcWNA3DVJtbLdayy1 GleP1M7pZMYrWuda4imMbd1smtsB+QXIRAREQEREFqcmPNmo9sd8jETkx5s1HtjvkYiIjXKd z1k9RH8FEFL+U7nrJ6iP4KIIoiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgkGj2IeJ0c7b21pGnuK6u3B2g oFW1pooQ69mudYn0rS2/xoLK24O0E24O0FWu3+NNv8aCytucQ96bc4h71Wu3+NNv8Xegsrbn EPetXE8UjqsNnhleQ1zcrdYzHeAq/wBvcXetmjxJ1bI5oN2tFyUG4iIgIiICIiAiIgtTkx5s 1HtjvkYicmPNmo9sd8jEREa5TuesnqI/gogpfync9ZPUR/BRBFEREBERAREQERauIYhT4ZRv qat+qxuQA3uPQAOkoM800VPEZZ5GRRt3ve4AD8yo/Vab4XCbU/hak2vdrNVv4Z2PcodjGN1e MVLnzvLIb+ZAHea3q/E5nP8A+lzUVOvL6l/7OX9QWWDTvD3yBs8E8QJA1gA4D0np911AEQXB SVlPXQCakmZNGelpvbK9j1HPcVmVQUlZUUM4mpJnwyDpabXF72PWMtxVj6P6QQ41TWNo6qMf 1Iuvib6Ph7iSN7EaJuIUMlO52oXZteBctPQf/nRdVnU1FbR1L6epaY5YzZzT0K1lxsf0dgxq IyNPg6xrQ2OQk2sLnVI6sznv+CCvdoz9abRn61+V2G1mGyiOup3wuO4nMO3biMjvG5aqK29o z9abRn61qLPSUdRXTiGkhfNIehovYXtc9Qz3lBk2jP1qx8Aw2TD8PHjX/mpc5QHXA6h+QPvv nuXL0e0RbQSR1mIkSVAALYrXbE7rv0nd6AevIqUICIiIIiICIiAiIgtTkx5s1HtjvkYicmPN mo9sd8jEREa5TuesnqI/gogpfync9ZPUR/BRBFEREBERAREQFB9K/C4nigjjP9GmBY3Le4/W O70Afl6VON61ZMCJkcS25JNyelBWmyJevuTZEvX3Kydg8I9ybB4R7kVW2yJevuTZEvX3Kydg 8I9ybB4R7kFbbIl6+5beGQ1eF4hHVQOddp89oy129LT+P/Kn2weEe5Ng8I9yDaje2WNsjDdr gHA23gr0vLIHU0bYnX80ZX6l6RHl7GyRuZI0PY4EOa4XBHUVy5tF8GmlMj6Fgcd4Y5zB7gQF 1kQchmiuCxyNe2haS03Gs9xH5gmxXSgpoKWMspYY4WE3LY2BoJ68llRAREQEREBERAREQERE FqcmPNmo9sd8jETkx5s1HtjvkYiIjXKdz1k9RH8FEFL+U7nrJ6iP4KIIoiIgIiICIiD1EQJm F5s3WFz6FPpMDHhXeb/cehV+rn0bfHjuA01aH+ElLdWfIXEgydcDdfePQQgi2xB2e5NiDs9y n2yh2e5NlDs9yCA7E4e5fmxOEe5T/ZQ7PcvzZI7PcggOxOEe5NicI9yn2yR2e5eZMPihifLM WxxsaXPe42DQN5J6AgprSFjIcU8AwEGKMNdcdJu7L8iFy1uYtW7RxeqqxrasshLNYAEN3NBt 0gALTQERcLSfHtj0YjpnMNZL9QHMsb27dwv32IQbmK47Q4O0CrkJkcLtijF3EXtfqH523FRK p06r5HnxaCGBl8gQXO3de7uUZe90kjnyOL3uJLnONyT1leUVIfLXF+1F+2Fkg05xKOQGaOCZ lxcFpabdNiP+VGkQWdg+ktDi7mxMJhqSL+Bf02GdjuPxyJsuwqbY90cjXxuLHtILXNNiD1hT /RTSFtfTMoquQmsjBs55/wCq3+QN/TlfPOwSVEREEREBERBanJjzZqPbHfIxE5MebNR7Y75G IiI1ync9ZPUR/BRBS/lO56yeoj+CiCKIiICIiAiIgKWaCaXt0crH09aHOoKlw1yCSYXbtcDp HX02A6rGJog+lIZY54WSwvbJG9oc17TcOBzBB6QsqozRfTjEtGy2D/zdANY+LPdbVJ6WusSM +jdmcrm6sfDOUPR7FH6jqp9E8uIa2rbqAgC99YEtA/Eg3/JESxLLl+UuB/fWHf8A+tn8rRxD TfR/DYvCSYpFO4tcWspneFLiOjzbgE9FyB3oJCq05RtMGeCkwPC5neE1rVcsZyA6Yr9J67br WzuQOZpHym11e58GBh1FTEWMrmjwzsjfO5DRn0Z5XuL2UFRRERAUGxahlxTEpKmUOscmA/2t G4ejr/ElTyKLw0zIgL67g2yy7A4EFZbA4E2BwKzdgcCbA4EVWWwOBNgcCs3YHAmwOBBWWwOB ZqTCpaKsiqacFskTg4ZnP0H0HcrH2DwJsHg7kGs1wewObmHC4X6sk0Hi0vgd2qB8LrGiCIiA iIgtTkx5s1HtjvkYicmPNmo9sd8jEREa5TuesnqI/gogpfync9ZPUR/BRBFEXqKKSaZkULHS SPcGsYwXLicgAOkqf4FyWVNSBLj8/irPsICHSHeM3ZtHQcta4PQgr5Fd0PJ5o1Cxg2eZXsAu +SZ5LyOkgG2f4W9C2JdBNGajV18JjGru1HvZ8CLoKJRWjjHJTTSh0mA1ToZC4nwVSdZliRYB wFwAL79YnL8VXWKYTXYLWmkxOndTzBodqkggg7iCMiPw6QR0INNERAREQERb2FYNiWN1Bhwq jkqHN+sWizW5Ei7jkL2NrnNBoop1SclOLSwh9VVUtO5zQdQFzy09INha49BIWx9Edf8AelP+ 25BXqKXYnya4/h7S+COOujAc4+Lu84AcLrEk9Tb7vwUTlikhmfFMx0cjHFr2PFi0jIgjoKDY wvU2vR+Fc1jPDs1nONgBrC5JVi7FHYVYK7NEqxmkGjkFW6xnYfBT5f3i1zuAzBDsshe3Qg4W xR2E2KOwpzswdQTZg6ggguxR2U2LwKdbMHUE2aOoIILsXgTYvAp1sxvUubjk9JgWEzV1UWgM BEbC6xlfbJgyOZ/DLM7ggpvSDwYx6pbCbtYWsOVsw0Aj3grmr0975ZHSSOc97iXOc43JJ3kl eUBERAREQWpyY82aj2x3yMROTHmzUe2O+RiIiNcp3PWT1EfwUQUv5TuesnqI/gtfQLDmV2k0 dRO1xhoh4a9jYvB8wXG438706pRU90I0JjwCFtdiLWyYnI3IbxTg/wBo63dZ/IZXJmq52029 abTb1ojooudtNvWm029aDork45gVHpDhklNVRRl5Y5sMzmXdC49I3HeBcXF7WKy7Tb1ptNvW goLFcMqMGxSegrA0TQOs7UdcEEXBB6iCD15rUVncplJHXYXDiMTLz0z9R7hYXjd19Js61urW KrFFERZqOlfXV0FJEWtfPI2NpccgXGwv6M0Hf0O0Pl0oq5HTPkp6GG2vM1gOu648wXO+xJvn bK4zCufD8Oo8LpG02H00dNC3+yNtrmwFyd5NgMzmVrYTTUeC4VBh9FrCGBtm6zrkkm5JPWSS erNb3jkaI2EWv45GnjkaDYUd0m0QoNJ4m+M60FVE0iOojAuBnYOH9zb52yO+xFyu145Gnjka D54xGgnwvEqihqm6s1O8sdkQD1EXANiMwekELpaJ6SS6NY0ypvI+kk82phYR57eg55XBNxu6 RcAlT3lMwhmJYOzEqZl6mi+vYZuiO/cLnVOe8AAuKqZFfROFYtR4zRCqw2obPDrFusLggjeC DmD+PQQeldBfOmFY1iWCVBmwqrkpnO+sGm7XZEC7TkbXNrjJTrDOVuQO1cZw5rmlxvLSOsWi 2Q1HHM36dYZH0ZkWiigv0s4F/wBpiP7bP91zcU5W4wC3BcPcSWi0tW6wab5jUacxbp1hmfRm FgVldT4dRS1VZK2KCJpc979wH+T0W3kql9M9LpdJq8NgdJHh0VjDC8BpLrZudYkE3uB1D8Tf mY1pBiOkFUJsSn19S4jjaNVkYJvYD/JuTYXJsuaiiIiAiIgIiILU5MebNR7Y75GInJjzZqPb HfIxERGuU7nrJ6iP4LHodVijpa12tbwj4xb8A7+Vk5TuesnqI/gotFiBoonC9g5w/wAoqx9t DtJtodpVzt7jTb3GgsbbQ7SbaHaVc7e41+7e40Fi7aHaTbQ7Srrb3Gm3uNBOsVxCKswerhm8 5phc4C9swLg+8BV6tgY0ZQ6MOvrtLbfiFroC7uhsgh0mimcSDHHIRbrLCP8AK4S2sPqvFKrw t7ea4dyC1Ns8Xem2eLvVd7d4u9Nu8XegsTbPF3ptni71Xe3eLvTbvF3oLE2zxd6bZ4u9V3t0 drvTbo7XegsOTEYqqN1PUefFMCx7da12nIjL0Kol3GY6PCN87pHSuGgLuYHohjGkBDqKm8HT n/8ApnJZH07jvdmCPNBsd9lMdCNAKd9HFiuPRNn8M1slPTk3a1uRDnW3k9ndY53JsLLQVQ3k jxAsGvidMHWzAY4gH8V6+iKv+9Kf9tytZERRONaCY3gkPhpoG1EAbrPmpSXhm8m4sCAALk2t uzUcX0woDppoDTYjFVYrhYdHXhvhHwsF2zkXJsAL659GRI3XJKKqVERAREQEREFqcmPNmo9s d8jETkx5s1HtjvkYiIjXKdz1k9RH8FBMUp5aige2m/6rTrMF7ax6vcp3ync9ZPUR/BRBFVzt /iKbf4iunpTotPNVPr8MZ4TwnnSwtABBt9Ydd7bt9+u+UMRUg2/xFNv8ZUfRBIdv8abf41Hl 2sB0cqMYna6Rr4aMZulItrC9rN6zl+XcQlui7pKuCSskuGOOpHf+7rP+Peu+vEMLKeCOGFur HG0MaL3sALBe0QWKpa91LIIxd+qdUA2uehZUQQ3b/EPem3+Ie9aumGBGknOI0geYZnEzDeI3 E7/wJP5H8QFFrnrRUz2/xD3pt/i71DLnrS56ygme3+LvTb/F3qGXPWV6Y18kjWRhz3uIDWtF yT1BBPsJxF+IYgyJhyaNd56gP+bD81ZGhGCDGtIo/GY9ajpSJZrtu11vqsNwQbnoO8BygejO C7Iw3+sP/FTWdN51wLXsB+APvvnuVnaCVbaOgrjuc+VgJvvADrfEoi3PG2J42xQzbPF3ptni 70Ez8bYnjbFDNs8Xem2eLvQTPxtieNsUM2zxd6bZ4u9BFeUrBm0mNNxOlZaCt/6gaMmyjfuF hrDPeSTrFQtWFpdUx4ho7LruOtA9sjADvN9XP8nFV6gIiICIiC1OTHmzUe2O+RiJyY82aj2x 3yMRERrlO56yeoj+CiCl/Kdz1k9RH8FEEUXHxLRfDMTk8JJEYZSbukgIaXb94tY799r+ldhE EGqNAalur4rWxSb9bwjCy34WvdYmaB4gZGiSppmsv5xaXEgegWF1PkQRzD9CsPpHMkqnPq5G 9D8mXvcHV7rEkKQsY2ONrI2hjGgBrWiwA6gvSICIiAiIgKKYvoRDUyPmwyQU73G5ieP6fRut m3pPT+SlaIKrn0exankDJMPnJIv/AE26497bhYtjYp93Vf7Dv4Vsoiq2w/RHFK1zTLF4rEcy +XI2vY+bvv8Ajb8VM8H0cosHaHRt8NUbzNIBcZWOr2Rv9+8rrIiC6GH4j4lBI29tZwPcVz1z cbmfTUIqGfVY7z/QDlf3296CWbd4u9Nu8Xeqz2/xD3pt/iHvQWZt3i7026O13qs9v8Q96bf4 u9BZm3R2u9Nujtd6rPb/ABd6bf4u9BY9Vi3jNHLDf6wHzArlLj4DUurWSzm+o06gN953n/Hv XYQEREBERBanJjzZqPbHfIxE5MebNR7Y75GIiI1ync9ZPUR/BRBS/lO56yeoj+CiCKIiICIi AiIgIiICIiAiIgIsVTUw0dM+oqZBHFGLucehRPEtOw2TUwqnDwDnLMDZ2/c0Z9RuT+SCYoq6 dptixcSDC0E7hHuRum2LBwJMLgDuMe9FWKvE0LKiCSGZutHI0scL2uCLFRbDNOYJbR4rF4B3 2sYLm9O8bx0Dp/JSpj2yRtfG4PY4Atc03BHWERWOO4LPg9c9obK6lJHgpnDI3G4kZXyPuvZc q561cFTTQ1lM+nqYxJFILOaelQzEdBJmOL8LnEjLE+DmNnbtwIyN899uhFRK560uesroTYDi sMpjfh9QXDeWRl494uF5ZgeKvkaxuHVILjYa0RA/MnIING56yt7CMLqMXrmQQazWX/qS6pLY xYnP3G3WV28P0GrJnMfiMrKePe5jDrP37uoXHTc/gppRUNNh1MIKKIRR3JsCTcnpJOZQKGii w6hipafW8HGLDWNyc7kn8ythERBERAREQWpyY82aj2x3yMROTHmzUe2O+RiIiNcp3PWT1Efw UQUv5TuesnqI/gogiiIiAiIgIiICIiAiIgLxNMyngkmmdqxxtL3G17AC5XtcHSiOSqpoqSMn UcdeQC+dtw/DefyCCHY9j0+M1TvOe2ka68UJtlla5tvPvtchchSDYHAU2BwFFR9FINgcBTYH AUEfXa0cx6XB6xrHuvRyuHhWm9m8Y9I7/dbNsDgKbA4CgsRj2yRtfG4PY4Atc03BHWF6XH0b 8LHh5pp3Pd4E2YXdDbZD8rHuXYRBERAREQEREBERAREQWpyY82aj2x3yMROTHmzUe2O+RiIi Ncp3PWT1EfwUQUv5TuesnqI/gogiiIpHojojU6TVus7Whw+J39acDMnsN63dwGZ6AQ5WFYNi WN1BhwqjkqHN+sWizW5Ei7jkL2NrnNTak5I6t8JNfisMMmtk2GEyAjruS3PflZWVR0NPh1FF S0cTYoImhrGM3Af5PTfeSttEVoeSBng2BuMuDxfWJprg9VhrZe8rl4pyVYrSsMmG1MNe0NHm EeCeTexABJba2dy4dP52+iD5rqaaejqHQVcEkEzLa0crC1zbi4uDnuKxK/dJNG6PSXDTTVQ1 JWXME7Rd0Tv8g9I6fQQCKQxfCKzA8SkocRj1JWZgjNr29DmnpB/4NiCEVooiICzswrxuFsur fMj4LApvorQNrMAa8C5bM9py3GzT/lBD9g8CbB4FZGxR2E2KOwgrfYPAmweBWRsUdhfmxeFB XGweBNg8CsfYvAmxeBBW78JdSxulazIDzj1C/wD9LCphpbSCiwuIB2q6SUDVvm4AEnLpF7dy h6AiIgIiICIiAiIgIiILU5MebNR7Y75GInJjzZqPbHfIxERGuU7nrJ6iP4KIKX8p3PWT1Efw UQRWajpX1tdBSxFrXzyNjaXHIFxsL+jNX1gtLTYJg1Lh8D9ZsDNUuzGs7e51iTa5JNui6pvQ 6TwOk0ExdbwbJD+N2Ef5VhbZ4u9BM/G4+tPG4+tQzbPF3ptni70Ez8bj608bj61DNs8Xem2e LvQTPxuPrUP5RsLZi+jnjMR/8TQEytz3s/vG8DcA7pPm2G9eNs8XevMmKsljdHLqvY8Frmuz Dgd4IQVGi9yxPgmfFKNV8bi1wvexGRXhAU25NsUghxKXDKyUMbVWMBe8hvhBlqgbruB35fVA zuFCV6ilkhmZLC90cjHBzHsNi0jMEHoKD6G2YOoJswdQUe0K01gx6nioa2TVxVjLuu0NbNYn Nue+wBIy6bCwymSI52zB1BNmjqC6KIOdsxvUmzG9S6Kg2nGnFNhVHNh2FzCWvma6Nz4n5Uwz BJI3P32G8HM9AIQjT/FG1ukb6SA/0KEmIZb3/wB53A7xq9I8243qLLJDBLUPLYInyuAuQxpJ t+STQS07w2eJ8TiLgPaQbfmisaIiAiIgIiICIiAiIgtTkx5s1HtjvkYicmPNmo9sd8jEREa5 TuesnqI/gogpfync9ZPUR/BRBFbWH1PilV4Xd5rh3Lobd4u9cKZrnwPay2sWnVv19CiL8ddG 9zH+a5psWnIg9SCy9u8Xem3eLvVZ7f4h702/xD3oLM26O13pt0drvVZ7f4u9Nv8AF3oLM26O 13pt0drvVZ7f4u9beGYnJX4hHDH52es7qDRvv8PzQSueUz1EkpFjI8uI6rm6xoiAiIg9RSyQ zMlhe6ORjg5j2GxaRmCD0FTLCOU7GcPZHDXtjxCFmRMhLZSLWA1xlvF7kEnPNQtEFtxcrODm Fhnoq9khaNZrGscAekA6wuPTYJLys4OIXmCir3yBp1WvaxoJ6ATrGw9NiqkW7g2FS41jNNh1 OdV079Uuy8xu9zrEi9gCbXzsgncWkGlGnVaKbCWuwrD9a0tRFclgGqSDJld3U1uqSHZ5XKku Ccn+CYTDaambXzltny1TQ4dF7M3AXFxvIuRdd3CcNp8FwqCgog4QwNs3Wdckk3JJ6yST1Zrf uiCJdLoInjfJ/gmLQ2hpm0E4bZktK0NHTa7NxFzc7ibAXVV6R6L4ho3Wvjqo3SU2taKqaw6k gN7C/Q7I+bvy6RYn6AutLEaCDFcNnoqtutDOwsdkCR1EXuLg5g9BAQfOaLoY5g9TgWLz0FU1 143Hwby2wlZfzXjM5H8cjcbwueiiIiAiIgIiILU5MebNR7Y75GInJjzZqPbHfIxERGuU7nrJ 6iP4KIKX8p3PWT1EfwUQRRQvTDR9/hHYnQxjUteoYwZg9v8An39ZU0RBTVz1pc9asDGNDaSu c6agIpJrfUDf6brDqG7ozHuuotW6K4tRON6UzsuAHweffK+7f7wiuRc9ZS56ytzY2Kfd1X+w 7+F06HQzFKvVdO1lLGdU3kN3EHqaOkdRsg4TGvkkayMOe9xAa1ouSeoKytGcF2Rhv9Yf+Kms 6bzrgWvYD8AfffPcsmC6P0mCRuMN5J3gB8r9/wCA6hfO3ebBdVARERBERAREQFP+TWFtKyrx N+rrPPi8Z1jcAWc7LdY3Z7j+cAUr0fxBtHg4jBsXSucc95sB/hBaG1h2k2sO0oDtviHvTbfE Pegn21h2k2sO0oDtviHvTbfEPegn21h2k2sO0oDtviHvTbfEPegy8pTY6ulo64FoljeYT5ub gRcZ9Q1TlxFV6phjOKeMYJVRXvrNb87SoegIiICIiAiIgtTkx5s1HtjvkYicmPNmo9sd8jER Ea5TuesnqI/gogpfync9ZPUR/BRBFEREBERAREQEREBERAREQEREBYanEjQtY0usHEkdyzLQ xmhdXYbI2EDxhgLoj6er893f0IP3b47fem3x2+9Vu/EqmORzJA5j2khzXZEHqK87Vm60VZW3 x2+9Nvjt96rXas3Wm1ZutBZW3x2+9Nvjt96rXas3WvTMSqZJGsjDnvcQGtbmSeoILQpcTdW6 7Wuu0Aa2fu+CzLl4LRuwzCdauLWTEGSZxcLMHVfqA77rQxDTXDqRzo6Vr6uRvSzJl72I1j8Q CERI0UIfp/MXHwdDG1vQHPJPvyWSDT86wFTQZa2bo5Nw/AjM/mEEzRczDNIMPxazaabVlP8A +mTzX9O7ryF8rrpoCIiC1OTHmzUe2O+RiJyY82aj2x3yMRERrlO56yeoj+CiCl/Kdz1k9RH8 FDnvbHG58jg1jRdznGwA60Vjq6ynoYDNVzMhjHS42vlew6zluCg+JacVs8mrhrRSxg5OcA57 t+++Q6MvRvXLx7F5MZxJ03ntgblDG7+0df4nf3XyXMseoorZkxOvmt4WtqH23a0rjbvXltfV tcHNqpgQbgiQ5LBY9RSx6ig7mH6XYpROaJZfGohkWS5m17nzt9/xv+Cm2D49R4zEPAO1J2t1 pIXb29H5j0jrF7KrbHqKyU1RPR1LKime6OWM3a4dCC4UXPwTFGYvhcdS3J48yVurbVeAL29G dx+K6CILewrBsSxuoMOFUclQ5v1i0Wa3IkXcchextc5re0T0bl0lxplNaRlJH51TMwDzG9Az yuSLDf0mxAKu3CsJo8GohS4bTtgh1i7VFySTvJJzJ/HoAHQgryg5JJyL4piccfnHzaaMvuLZ HWdaxv0WK6H0RUP3pUfttVhoiKwruSJwic7DMUDpABaOoisCb5+cL2y9BUGxnAsQwCtdTYlT ujOsQyQA6koFs2u6RmPSL52K+iFqVlDT4jRS0tZE2WCVpa9j9xH+D033goPnFFI9LtEanRmt 1m602Hyu/ozkZg9h3U7uIzHSBHEVGdJNFdpyvraJ+rU6vnRu3SkWAz6DYW6t27MqCVNNNR1L 6epjMcsZs5p6FcK16ugpK+PUrKeOYWIGu25bffY7x+SKqFFYs+hOEzSB0YngFrasclwfT5wJ SDQnCYZC6QTzi1tWSSwHp80AoK9hhlqJRFBG+WR25jGkk/kFN8H0ap8EiGKY1KzXibr6hHmx H/3O3W9O6+RUkpKCkoI9Sjp44RYA6jbF1t1zvP5qO6XCSufFRx38HEdd+W91sujoB7/Qgjek GkE2NVNheOljP9OLr4nen4e8njrrbEf6U2I/0oOSi62xH+lNiP8ASg5bHujka+NxY9pBa5ps QesKcaLaU+M6lBib/wCt9WKZx/6nCeL09P4743sR/pXpmDzRyNfG57HtILXNNiD1hBZyLWoK k1dDHK4APIs8Dod0/wDzqWyiLU5MebNR7Y75GInJjzZqPbHfIxERGuU7nrJ6iP4Kv8bgdVYf 4Bpye4awtvAz+NlYHKdz1k9RH8FwMPw7x2CR1r6rgO4oqvPJ/hTyf4VZuweHuTYPD3IqsvJ/ hTyf4VZuweHuTYI7PcgrLyf4U8n+FWbsEdke5Ngjsj3IINgNC7D6p4AIZK2xAHSNx+PvXfXY fgoihkk1R5jHO3dQJWnhIa7GqISMbIzw7NZjhcOGsLgjqsiLk0Qw9mj+jcFI8Wnf/VqM/wC9 1rjeRkAG5ZG1+ld3x9ihO2uLvTbXF3oJt4+xPH2KE7a4u9NtcXegm3j7E8fYoTtri7021xd6 CRaQ0FLpDgsuH1B1Nezo5Q0OMbxucL+47rgkXF1REkb4pHRyscx7CWua4WLSN4IVq7a4u9V5 pII/KGqdC3Va8tec7+c5oLj7ySg5aIiAiIgJJgpnf4UtvrgHd6EVgUeE+Gw+llLbl8Ebifxa CgrzYHB3JsDg7lZOxOFNicKCttgcHcmwODuVk7E4U2Lw9yCttgcHcmwODuVk7F4e5Ni8Pcgr oUJoYgLWDnE/BfikellKykFJGCNc65Lb5gebY29/uKjiC1OTHmzUe2O+RiJyY82aj2x3yMRE RrlO56yeoj+C/NBI46l9bTOd/UIZIxljmBcOPV0tX7ync9ZPUR/BcPR3F3YHjtPW+cYmu1Zm N/vjP1ha4uekXyuAirM2Pw9ybH4e5S6GKCeFksLmvje0OY9puCDmCD0hZPFGIIbsfh7l+bG4 e5TPxRieKMQQzY3D3Jsbh7lM/FGJ4oxBW+ktOMM0fqZvMDnt8E0P/u1sjb02JP5KuqeUwVMc oNtRwN1NOUrHoqvEG4PR5xUb9aZ4IIfJbcLbtW5Bz3ki2Sg6Dobe4wm3uMKuq7FJMPrpaWZ/ nRut+I3g/mLFYPKDjQWZt7jC/dvcQVZeUHGnlBxoLN29xD3pt7iHvVZbf4x708oOMe9BZu3u Ie9alVUeNVBm7Qb8AFA6XFpKyqjp4DrSSO1QP8/h0qataGtDW7gLBB+oiICIiArU5OpYcR0c NK1tpqJ5Dxnm1xLmu3f+oWz+r6VVa6ujmP1OjeLsrqVrZBq6ksbt0jCQSL9ByBv1jpFwQu3Z Q7KbKHZWXB8YpMew6Ouw95fE/ItOTmO6WuHQR/yLggrpIjkbKHZTZY7K66IORsodlNlDqXXU G0/0xjwijlwvDp3jEpmgOfG6xp2nO5PaI3AZgG+WVwrzS/EosU0jmdTapggHgI3tz1w0m7rg kEEk2I6LLhIiKtTkx5s1HtjvkYicmPNmo9sd8jEREa5TuesnqI/gogpfync9ZPUR/BRBFTHQ jTeTR+ZtBiTnSYY92R3mnJ/uHW3rH5jO4NwUtTBWU7Z6SZk8Tr6skbg5rrGxsRlvC+blvYVj OJYJUGbCquSmc76wabtdkQLtORtc2uMkH0Wip6n5Vsaj8C2ppqOdrNUSHUc18gG/MOsCfwt6 OhbVZyuV79TxDC6eC19fw8jpb9VratunrRFrKvdMOUSnpIZcOwN7amaSItdVxS+bCT2SPrOt fMEAG2/MCBYxpbjOOtdHXVrvAFxPgIgGMsSCAQPrAWFta5C4yKIiIODpRo+cYpmy01hVQg6o Nh4Qdkn4dGZ67iuXsdHI5kjSx7SQ5rhYg9RVyLk4xo5RYw0ukb4Go3iaMC5ysNbtDd7t4RVX opHV6EYpBc05hqW61gGv1XW6yDYD3lafktjPh/BeIv1tXWvrN1bXt9a9r+i90HIXpjHSSNZG 0ve4gNa0XJPUFIKTQrFZ5LVDY6VgIuXvDiR02Db7vTZSzB9GqHCHNlYDNUgW8M/ouM7DcPjm RdBo6JaP+IQeO10OrVv+oHb4226uhxz/ACyyzCkyIiCIiAiIgIiIOlgukGI6P1Rmw2fU17CS Nw1mSAG9iP8AIsRc2IurHwflUw6pZHHjEMlHLudLGNeLIb+0Lm4tY2yzVTIgvyl0w0erIjLD jFM1odq2mf4I3/B9jbPfuWnUcoejVN4YbQMz4tYasUT3a5HQ11tU36De3pVHogn+kXKhU1sM lLgcL6WJ7dU1Eh/q2NvqgGzTvF7k7iLFQKWWSaZ8sz3SSPcXPe83LicySekryiAiIgtTkx5s 1HtjvkYicmPNmo9sd8jERGPTXAaXEdJZJppJmu8EwWY4AZfko75K0P2tR+pv8IiKeStD9rUf qb/CeStD9rUfqb/CIgeStD9rUfqb/CeStD9rUfqb/CIgeStD9rUfqb/CeStD9rUfqb/CIgeS tD9rUfqb/CeStD9rUfqb/CIgeStD9rUfqb/CeStD9rUfqb/CIgeStD9rUfqb/CeStD9rUfqb /CIgeStD9rUfqb/CeStD9rUfqb/CIgeStD9rUfqb/CeStD9rUfqb/CIgeStD9rUfqb/CeStD 9rUfqb/CIgeStD9rUfqb/CeStD9rUfqb/CIgeStD9rUfqb/CeStD9rUfqb/CIgeStD9rUfqb /CeStD9rUfqb/CIgeStD9rUfqb/CeStD9rUfqb/CIgeStD9rUfqb/CeStD9rUfqb/CIgeStD 9rUfqb/CeStD9rUfqb/CIgn2g2D09Fgk8cL5SDUlxLiCb6jfR6ERER//2Q== /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIARgBjwMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAwEBAQEB AAAAAAAAAAAABgcIBQQDAgH/xABQEAABAwMBBgQDAwgGBgYLAAABAAIDBAURBgcSITFBUQgT YXEUIoEykaEVI0JSYoKSsRYzcqKywRgkNEPC0RclRFPS8CY1VGNkc3SDlKPT/8QAFQEBAQAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAH/xAAZEQEAAwEBAAAAAAAAAAAAAAAAAREhMUH/2gAMAwEAAhEDEQA/ ANIoiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIuNqLUtr0rZpbpfKttN TRODQSMue48mtHMk9vryWbtc7a9Q6wq5LXpsTW62zOEccUAPxE47OcOIz+q32yUF+6o2maU0 hvR3a6RmpbwNLT/nJR7tH2frhVtePEzb4pNyw2Cepb/3lXMIvua0O/mFFtN+HjUV5p4ay/Vs NoZMN4xPYZZ29t5vAAn+1kdRngrVsuwnRFpp2tqrdJdJwPmmq5XcT6NaQ0fd9UXFef6Tl18w k6do9zoPPfn78f5L7ReJ2sDx52mIHNzx3Kwg4/gKtobLdEBpb/Ri3Y/+Tx+9fGfZLoSog8uT TNGG94w5jvvaQUMRqxeIXSNze2K5Nq7TISBvTs34/wCJuT94Csm13e3XqkFVaK6nracnAlp5 Q9ue2RyPoql1N4cLHXl02mK+a1PxwglzPFn0JO8PvKqWrtevdj13NRG6ehbI7dFTAfMp6jHI HIwevBwB9EGw0VSbNtuFDq2titN9gZbrm9oEbw/81Uv7NzxaT0BJz35BW2iCIiAiIgIiICIi AiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAubfLxR6fslXdrnJ5dLSRm SQgZJA6AdSTgAdyuksy+ITXDrrqJmmrfO/4O3caoNPyyTnp67o4e5PZBGNW6q1Dte1nFR26n mlh81zbfQMA/NtPNzjyzgZJJwPZX9s02V2/QNF8RMW1d4maBNVFvBg6sj7D15n8B5djGz2n0 fpiK5VMZdd7nC2SZz24MLCN4RDt0J7n2CsxFf1EREEREBeK522ivFumoLnTRVVLM3dkilblr h/569F7UQZf2s7G5dKOdfdLxySWcYMsIcXPpD3yeJZ68x17qdbFdq7tSxs05qKfeu0TD8NUP PGqYBkg/tgDOeo48wc3DJEyeJ8crGvje0tc1wyCDzBCybtM0nV7MNoMNfYnvpqOZ/wATbpWn PlOB+aPjz3SevNpGc8UVrdFGtCasp9aaPorvTuZ5r2BlTG0/1UwA3m/5j0IUlRBERAREQERE BERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERARF8ppo4IXSzyNijYN5z3uADR3JPJB9UVd6g236 JsFTJTfHvuMzG5IoGCVue2/kNz9VDa/xNUDYT+S9O1MsmeHxFQ1jR68AfuQXtlMrOkPiduDZ gZ9M0z4+OWsq3NJ+paf5KQ23xK6enLG3Oz3CjzzdEWStb+LTj6ItLqRRiw7RNKamDRaL3SyS uIAgkf5chJ6bjsE/TKk6IIiIORqi+Q6Z0xcLzUYLKKB0gaTjfd+i3Pq7A+qy9sj09Lrjamyt uAEsNLI64VZdxD3b2Wg555eRn0BVxeIivdSbLxAx+78ZXRROGftNAc/+bAuP4aLTHFpe7Xd0 bfNqKsU7X447rGh33Zf+CL4u5EREEREBERAREQFBtrmlm6r2dXGCONjqulZ8VTOcOIcziQP7 Td5v1CnK/LmtewseA5rhggjgQgzf4bdSfC3+46enkxHWxfEQAn/eM4OA9S05/cWkgsjaZgj0 j4h6WhiH5mmvLqOMZ/Re4xt/BwWuQiyIiIgiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIC Iqx2u7U4tEWz8n2qRkl9qm/m2HiKZh/3jh37A+/IcQ9mv9r1j0I40b2yXC6Fm82khIAZ28x3 6Oe2CfRZ7uWoNd7Wrg2kDKm4sZJvMpKSHdhg3uRdjgO2889+K9+zjZpc9pd6muV4mqYrYXl9 TXO4vqHk8WsLuZzzPHC1Bp7Tdq0vao7dY6NlLAznuj5nnGN5x5uPqUXii9OeGqunayXVN3jp WkAmnom77x6F54D6Aqf0WwHQdLCxk9DVVjm85J6t4LvfcLR9wCsxERAf+hHZ7u7v9HW4/wDq 58/fvrh3vw7aRuER/JElZaZcfKWSmZmfVr8k/RwVtIgyfqvYNqvTsT6q3CO9UjMkupARK0Dq Yzx+jS5ffQm3C/aUmp7ZqEPuNrhPlubIP9Yhb+y488dne2QtU4VebSdktr19F8VE9tBeI24Z VNbkSDo2QdR2PMeo4ItpdYdQ2vUtrjuFkrI6unkAOWO4sPZw5tPoV1Fjmgr9U7GNdvjkZ5cr CBPASTDWRZ4EHqDxw7mD9QtWaU1JQau05S3m1uzDUN4scfmjcPtMd6g/8+qIqjxNvI09Ymcc GqkPLswf812vDmws2XyE/p3CVw/hYP8AJefxIW4VGz6jrAcOpK5vDuHtcD+OF+fDZcW1Gga+ hJzJSV7nY7NexpH4hyL4uJEREEREBERAREQEREGS9TR48Srmx8Cb7T4Oepexa0CyPPK24eJR r4cyMOpWDhxyGzgE+3D7lrgIsiIiIIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiDjap1BS 6X0zX3itc0R0sLnta52PMfj5WD1JwPqsr6ctN12x7TpJrlIQJ3+fXTMb8sMTcANb24ANH38c FTfxLagMtztOn4j8sERq5OfFziWt+4Nd96n2wnTMNj2bU1aGn4q7H4mZx/VyQwD03ePu4oqw bfbqW1W6Cgt8DKelp2COKJg4NaOi9aIiCIiAiIgIiIK/2qbN4NfWIGAiK70jXGjlJw12eJjd 6HHPoePcGl9jOsqrROuJNO3omChrZzT1Ech/2eoB3Q704jdP0PRanWWPEBpIWLXDbvSRblJd 2mVxaOAnH2/vyHe5KKvnahYnaj2bXmhgiE04gM0DcEkvZ84Ax1OMD3VGeHbUZtmup7PNIGwX aDDQTj87Hlzf7pePXIV67NtUt1foK23MyF9SIhDVZ5+cwAOP1+17OCzntU0xVbPtpnx9vaWU tRP8fQyYw1rg7eLOH6runYtQa5RRfQms6LXWl4bvRfm358upgJyYZQBlvqOOQeoI9lKEQREQ EREBERAXC1nqGHS2jrnd53tYaeBxiDj9uQjDG/VxAXdWZ/EFrt11vg0rQPBorc8SVDhx8yfB 4Z7NDse5OeQQc/YDpya+7RHXqeRxhtTTM9xyTJK8Oa0E/wATv3VqgKudi2jZtIaDZ8fH5dfc X/EzN6saQAxh9QOJ7FxVjBFkRERBERAREQEREBERAREQEREBFXd624aKstwfRurpq2SI4kdR xeYxp7b2QD9MqUaY1ZZtY2oXCw1jaiEO3XtI3Xxu7OaeI/zQdxERAREQEREBERBj7X3nar25 3Ci8z56i6Mt8Z/VAcIh/Ja5o6WKhoYKSnbuQwRtijb2a0YA+4LI9gPxviFp5H836gdKcd/OL lsAIsiIiIIiICIiAiIgKsPEBazcNlc9Qxgc+gqYqjPUDO4f8as9Qza4A7ZNqAOGR8Nn+81BX fhmuzHWq82Z8w8yOZlVHEeZa4brnD6tbn3HdWXtD0TTa70nNa53iGdrvNpZ8Z8uQA4z6HJB9 CqP8NLSdfXN3QWxwP1lj/wCS02isgaS1PfdjuuailuNNIIt8RV9ET/WNHJ7TyyActPIg+q1Z Yr9btS2eC6WapbU0kwy17eYPVpHQjqCovtK2Y27aDbg44pbvTsIpqsDh33Hjq3P1GcjqDnCn rdabIdS+UfiLfK1+86CQl1PVNHDOPsvHqOI7godbLRVVorbxp7UYjpbyRZbg92AyV2YX+okw APZ2Pcq0YpY6iFssMjZI3jLXsOQ4dwQiPoiIgIo/qXWdh0jRGpv9xiphkBsY+aRxPZgyT78l ROuPELcLrHJQ6Ohfa6ckg1khBnePQcme+SexCCZ7X9sDNNRT2DTsokvD27s07eLaQEdP2/5c /RV7sV2Z/wBL7q6/X6Nz7VRy/Kx//aphxwe7RzPfIHdf3ZfscrtX1TL3qpk0Foc7zA15IlrS ePA8w09Xcz07jTNvt1HaqCGittPHTU0Ld2OKJu61o9kV60Ue1XrSyaLtvxl/rBCHEiKFg3pJ T2a3r78h1KpLUviUuFTvw6VtUdEzOG1NYfMkI7hg+Vp9y5EaOymVjc6t2kayqJGUlxvle5/2 4qDfDMerYwABxXrj2dbUpImPbbLsGkZaHVQaR9C/IRaa9ymVj91NtW01TPO7qajp/tPLHTFg 6ZJGQF0NPbe9ZWMsguMkN3gj+UsrGYkAH7bcHPq7eQprBFXGidtWm9Xvio5Xutdze3Pw1S4b jiOjJOR+uD6Kx0QREQEREHK1DfKPTWnqu8XJzhTUce+/dGXHoAPUkgfVVPbrltf19D+W9P1l u07apsmlgqGNcZG5wHZMbyffgDzAU02xW+oumyW+U9IHOkbEyYtaMktjka934NK6GgdT2vVG kKGqtMkWI4GRy07HDep3huCwjpy4dxxRUc0Rrm+zasqdG69pIKW9RQiannp+EdWwcyOPPHHh jk7gCF09sN2ns+yi9VFG7cmkjZAHceAke1jvruuKitXVQay8RFofp90c0OnqV5r6xnFuTvAR g8jgux9XdlZ+oLJSak0/XWe4tLqasiMb93m3s4eoIBHqEHF2daVt2mNEUFJQQsJqKdk1TKQC ZnuaCST1HHAHQKH3G202lPEFpySxtbSsvtPPHXUkADWP3Gkh+6OWTg/unuV8Lfb9rOg6Rlks lNbdTW2IbtLUVEnlvhb0a4F7eA7cewPRdvReib9/S+p1nrypp5LxLD8PTUlLxipY+uCevPgC ebjkk8AsKrqoKCimrKuVsNPTxuklkecBjQMkn2AVVM2yXa/VdW/Qmiqu9W+kHz1b5/K3/Rrd 05PYZJ9Au1txdVN2R3Y0ZeOMQlLOflmRu99O/opFoSGgg0FY47SGCk+BiLNzHEloJJx1JyT6 5RHN0NtHtOuhPBSQ1FDcaQD4mhqm4fH0JB6gHh0PcDKmap+8D4fxPWU2Fo+Imt7vysIyMGPD sF/rwYfoxXAgIiICIiDH9U1un/EI7DPLip9QB4a7PBhmB/wla/WVNv1mls+1F1ziy1lxhjqI 3Do9gDCB/CD+8tGaI1AdUaItV6eGiSqgBlDeQkB3X49N4FFSBEREEREBERAREQFB9sNXBSbJ r46ocGiWERMBP2nOcAAP5/RThUh4lNQRU+nLbYI3tM9VP8TI3q2NgIH3uP8AdKCPeGW3zSaj vdzHCGGkZTn1c9+8PuEZ+9aQCqbw82WW2bOZK2oidHJcat0zC4Y3ow0NafbIcfqrZCLIuXe7 Ba9SWySgvdDFWUz+bJByPcEcWn1GCuoiIz/qzw3EvfUaNuQDTx+Drjy9GyAfgR9VX0uz7abp V/m0luu1OWZ3ZLbOX4HceU4kLYOEwi2xudd7SIh5Lrve2kDk7f3se5GV+qWt2mayc6hpau/3 Fr8b8YlkEY7bxyGge62NhMIWynatgGubpUg3SKmtrCfmkqalsjsegYXZ+pCt/SGwzS+mHwVd Yx92uER3hNUDEbXd2xjhw6ZyrNwmELfxVrtU2sUehaN1BbnR1V+laCyE8W04P6b/APJvM+y6 G1XX40DpYVFM1ktyq3GGkjceAOMl5HUN4cOpICoLZvs5ue02/wA10u80wtjZi6srHuy+d54l jSebjniegPsEHh09o7WG1e8Pr3STVERl3Km5VcnyR9SBnicA/ZbyyOQV+6R2IaT0u5lRUU5v Fa0f1ta0FgPdsf2R9ckd1OrVaaKyW6G32qljpaWFu6yKMYAH+Z7k8SvfhC3yhhjp4WxQRtjj YMNYxoAaOwAX1REQUa1NoLTer4d2+WuGaT9Gdg3JW+zxg/Q5HopKiDM2vPD/AHGzx1Fy0lK6 4UTPnNG//aGNxxx0fj6H0K8mzXbbcdNVFPatTyvrbK0eW15bvTUo6EHm5o7HiBy5YOo1U21v ZDR6poJ7zYYGU16hYXuZG0BtYBxIcB+n2d15HoQVaNDXU1zoIa2gnZUU07BJFKw5a9p5EL0r Lmw3aLPpzUMenLrNi1V8m4zzCf8AVpjyI7Bx4EdyDw451GiOfd7pSWK0VNzuMnlUtJEZZXAZ wB2HU9AFXNt1ltL1TQflTTelrVRW6Qb9N+Uqhxknb0IDSMZHLOB6kLo7dYKifZFc/hQ4iN8L 5Q3qwSNz93A/RS7TV2td903R11ikZJQviaIg39AAY3COhHIhBF9AbRZNVVlbZL/bH2jUFAN6 ekdndezIG83PHqOHHmCCcr53LYpo+tuU1dT09XbZJs+Y2gqDEx2efy8gPQYC5dPX0OoPEdHJ ZS2YWm0yRV1RFjdLy7AYT+ljeH1B7Kf6m1FQ6U05VXm5P3YKZud0c5HcmsHqTgIrixU+jtku mZJY2w2qiLhvvOXyzv6Dq5558OnHkFVN+8SNdNVS02lLLEGFxZDPVEve/s7y24APpkrg2e0a j29a1luN3mdSWmlO697B8kDeYijB5uPMn6noDf8ApXQGnNHU7GWS3RMmaMGrlaHzv75eeP0G B6IKDj17truDBVUUF2fC/wCyYLK1zPofLK/UG27aNpuq3NSUbZ+QMVfQmncPbdDePuD7LUC8 9XR01fSvpq6mhqYH8HRTRh7Xe4PAoKt0xtj0rtBp5bFqKlFtmrWmA09RJvxTh3DdEmBg+hA4 4wSV/aPZdq/S4mo9Ea5dS2uVxc2mraVsphz+qTkfcG5XE2kbBKGahqbtoiJ8FYwmR1uBzHIO oj6td2GcdBhNiW1WprqmPSGqZD8XG0soqmUkPfu/7p+f0gOR64weOMhOtAbNKTRNRV3OquE9 2vFaMVFfOMEtzkgDJPEgEkk5wF1ptoWkKeu+El1LbGz726WmqbwPYnOAopttuNebTZNN2ypN I7UNwZRyzDpGSAR7Eubn0BHVdui2TaKobA21OsFLURAfPPOwOmecfaMn2gfYgDphETCCeKph bNTyslieMtfG4Oa4ehC+qqDZZE7Se0jVOhYquWpt9I2OsoxIcmIODS5vv+caD3Lc44q30BER BWe3DRUmrNEOqaFu9X2kuqImgcZGY+do9cAEdy3HVV74e9fMoK1+kLk4iKskMtFITwbJj5o/ Z2Mj1z3WjVlXa/s6rdE6ldqCyte201M/mxSxEg0kpOd3I5DPFp+nMcStVoqs2Q7WIdaULbVe ZI4r7A3j0FW0D7bf2u4+o4cBaaIIiICIiAiL4VFRDSU0lRVSxwwxtLnySODWsA5kk8AEHzuF wprVbqivr5mwUtMwySyu5NaBklZGv1dX7XdrW5by7FbMKejEo/qYG5OSBywN5x9ypNtq2qw6 ocNPaclc62Qyb1RUNOG1TxyAHVgPH1OD0BNgbDNnEmmLO++Xul8u617QImOHzU8PPB7OceJH YAdwirRtNths9no7bSDEFHAyCMfstaAP5L2ootr7WlFoXSs92qd187h5dLAT/XSkcB7dSew9 kR9NY63tGh7Ma+8zfM7hBTMwZJ3dmj+Z5BUJqPxFamuMj47BTU9pg5NcWiaU+5cN37m/VRaz WXU+2LWlRK6cyzPd5lTVSk+VTMJ4ADt0a0dvcrTGi9mmntDwf9VUpkq3tDZayf5pH+3Ro9Bj 1yis3t1DtWrGCthrNTyROGRJE2byyO/Abq+1v20bQbDUeVU3N9RuO+aC4QBx9icBw+9a7wuf dbJbL9QmjvFDBW07ucc8YcPcdj6hC1W6G8QNqv8AURUGpoGWisk4NqA/NO89iTxYffI9VcAI IBByCs1bVNiBsFNUX7Se/LbowX1FE4lz6dvVzTzcwdc8Rz4jOOnsJ2oVUlbT6PvkhlY5pFvq Hu+ZpAz5RJ5jAO725dRgNCL8Pe2NjnyODWtGXOJwAO6/ag22G/mwbLLtNGR51VH8HGD3k+V3 1Dd4/REZ11be67avtTbHbvMMVTO2koInZIjjzjeI6dXntx7LVemNO0WldN0dltzcQUrN3ePN 7jxc4+pJJVD+GqwtqL/db9KARSQtp4s/rSHJI9g3H7y0gEWREREEREBERAREQZn8QGg4bHdo dS2qMx09ylc2qa0fLHPjIcP7Q3j7tPdWnsa1tNrTRW9XkOuFveKad29kyjdBbIexIyD3LSpL rexjUeh7vavKEslRSvETT/3oGWH+IBZx2Bahlsm0cW+TIguUD4pWnhhzGl7XfTdcP3kVqiWG OphfDPG2SN7S17Hty1wPMEHmFWdVsE06+pkNsud5tVLM7MtJSVQEbvbeBP35XV17re5WO527 Tulre25X+6Nc6JkjsMgYOHmP7jn1A+U+x49ZbdrdmpDdo9QUF7liAfNaRRNY2Ro5tY8AOJ+7 PryRE10ro2zaMtYobBRiFjjvSSOO9JKe7ndfbkOgVLeInUFTc9R2rR9vDnBm7NIxrv62WQ7r G47gZ/jVy6I1ZDrTSVLeoYvh3zbzZYC7e8qRpw5ueGeWfYhUbdzHd/FlCyojwyKvgAGOZjia QT9WhFXxo/TFLpDStFZaIAinjHmSAYMsh4uefc/hgdF3kREEREBZo266Xk0nrai1hZS6EVs4 lc5o4RVLMOB/exve4ctLqrPENRsqdlb5n/apa2GVnDqcs/k8oPvqixHazswtNztVR8Hc2NZX 0j84DZd35mE9Bnr0IBXHi2k7SbdTNtlx2c1dZdGjc+LhLvIcccHHdaW++Hgey72wiZ02yC1h 5J8uSdgz0HmuP+a9WoNsWjNO13wdXdPPqGvLJGUjDL5RHPeI4fTmivJsw0ZeLPV3XUmsXskv 94cDK1hBEDB+hkcOPDgMgBreKsdcLTWr7Hq6kdUafuMVY2MDzGNyHx55bzTxHI/cu6iCIiAv NW0VNcqGajr4GVFNOwslikblr2nmCF6UQZP2k7J7toC4OvFifPPZ2yB8VTE4iSkOeAcRxGOj x+BUn0R4iJ4XwUGtqZssDWtjFwpmnzBgY3pG5O9nqW49itCSRsmjdHK1r2OBa5rhkEHoQqt1 fsB03qGZ9VZ3usdU8lzvIZvQuJ/93kbv7pA9EVYlk1BadR0PxljuEFdADuufC/O6exHMH0K6 eVkm87HtfaRmfUW2CathbyqLVKS4/uDD/uBHqufT7UNolieyOS93Bhi4eXWMEh9jvgkoU2Nl MrJJ247RpmYiujR+0yhiP/CVznaj2maq+SKt1BXNceLaRsgac9xGAEKaU1ftR0vo1ssdyuDZ q5jSW0VP88jj2OODf3iFnfW+1PUm0ipba6SCSmoJHgRW2kBe+Y9N8gZec9AAPTPFSDS/h3v1 1LKnVFXHaoXHLoWnzZz74+Vufcn0V1aM2Z6c0PGXWilMlW4YfW1BD5T6A4w0egA9coIDsj2K fkeSDUOsIQ6vad+loXYLYOz3939h+j78rvREQKyt4gdRSXjaJ+So371PaomxNY3iPNeA559+ LW/urVJWP5Kf8s+IeWnm+zNqNzXD9kVByPuCLDS+gNJ0mjdG0VtpoBHMY2yVb8fNJMQN4n68 B2AClKIiCIiD8SRtkY5kjQ5rhhwIyCOyyBtW0l/QDaEWWh74aWYNrKJzXfND8x+UH9lzTj0w thFUb4maOF2n7JWkfn46p8IOBxa5mTx92D8UWFr6QvR1Do61XZ+A+rpWSSAcg/HzD78qrfEz UubpSzUwxuSVrpD3y1hA/wAZXe8P0skmyenEkheI6qZrAT9kb2cfeSfqor4nos0Om5scGSVD c55ZEZ/4UPUt2B2yGg2T0VRFgyV881RKQc8Q8xj8Ix+KsxV9sNz/ANDNjz/8Rj/8iRWCiCIi AiIgIiICIiAVk610kNm8RdVTFgjgiuFZuNAzusLJC0fcQtYlZUvIFT4kriIf/apW8yOIhIPH 3BRYWlq25xaS28WW+3lvk2mttTrf8ZJnchkEjncT05t4no4noVN7vrjTlls8lyrLxRmBjC5v lzte6XhwDAD8xPourc7XQ3q2y0N0pYqulmGJIZW5a7/z3UJotjOgrLc3XX8mNIiJkDKqdz4Y vXdccYH7WUR+NiVBW0ez81VwgdTuuVbNXRwuGNyN+N3A7HdyPQqp9eOdpfxNU1zmf8LTS1dJ UmZ44eUQ1kjvbg8LQVDrDTdxrTQ2+/22oqQd0QxVTHOJ7AA8foq88QGi3X7Ssd+omg1VnDnS gc3wHG9/CRn23kVbrXBzQ5pBaRkEHmv0qb2IbUKe+2mn0xeZGRXOjjEVK5xwKmJowAP2wBxH Uce6uREEREH8VMeJK9MpdG2+0MeBLXVfmObniY42nPD+05v3K1L9fbfpmyVF0u9QIKWnblxP Nx6NaOpPIBZlphctue15s0sLordEWmRm9wp6Vrvs5/Wdk8urj0CKs2ilqtE+F4VNFG6KsNBv g5Ic108mN/hyIEgI9gpPs00ZY7Boi3GipYJ562kjmqastD3Tl7QTx/V44A5Y+qldbaaS4WSe 1TRAUc8Dqd0beGGFu7gduCqK1WDaps4bLaNL09FqOzFxdTGqlEboMnlgvaR6gEjqMZKD9ais 9PoLbdpWv0wxtHHqCV9LW0cQ3YnAFgLg0cvtg45ZZnqVdSqzSWhdR3HW7NabRJ4Pj4GFlFbq Y70dMCCM5yRwyeAJ4nOVaaIIiICIiAi+ckjIY3SSOaxjQXOc44AA6kqnNe+IC12hslFo8Mul aQWmrORBCfT/ALw+3DlxPJBcM00VPE6WeRkUbRlz3uDQPclQ+6bWtCWveZVaipJiOBbTB0+f T5AQs27+0HavXSbrq+8BhDnMDhHTxHpwyGNP4lTSzeGq91UYffLzS2/J/q4IzO4D1OWgH2JR VjybftBsdusrat+OraR+PxwvtBt50BM/dfdpof2pKOXH4NKizPDLZg0eZf65zupbCwA/TivN X+GSlMZNs1HMyToKimDgfqCEMXBZ9WWDUEbXWW8UdYXcmRzDf+reY+oXZysmXvYXriwVHnW+ mZco4/nbPQzDebjj9l2HZ9sr8aX216v0pVMpbnPJdaSFxbJSVx/OD0EhBcCPXIHZCmtkUW0T r2z68tIq7RPuzxgfEUknCSBx6HuOzhwP4KUogVjvVZm0nt2rquYPh+GvPxoLeflukEgx3y1y 2IVQviL0TPVQU2rKCIPFMwU9cGjiGZ+R57gEkH3HTkWF50tTDW0cNVSyNlgnjbJE9vJ7XDII 9wV91QuwfaeyWmZpLUFUxkkIDbdNK7G+3OPJz3H6PccOgV9IgiIgFZ28TN7jluVlskTiX08b 6qYZ4fOQ1n1+V33hXTq/Vtq0XY5LpeZ/LYOEUTeL5n44NaOp/Acyst2W33Ha/tXe6rL2NrZj PVPYc/DwD9EE9hho9cIsNC7E7S60bJrS2UYkqg+qdx6PcS3+7uqPeJC3yVezykrI2gijr2mQ 9mua5v8Ai3VbNLTQ0VHDS0zBHDBG2ONg5Na0YA+4Lka1sQ1Lom7WjAL6qmc2LPSQfMw/xAIi vPDlffj9CVNpe787bKk4GOUcnzD+8JPwVwhZL2IasGlNoLaGvzHTXTFJLvDHlyb3yE/vZb6b xPRa0CLIiIiCIiAiIgIiIPlLKyGJ8srgxjAXOc44AA5lZO0PWu1Rt+ZcGR/7dVVc4aB9kGOQ gcfTCu7bfqqPTWzqqpmH/W7sDRwtBwQ0j53ewbw93BV14bNMunutx1LO381Ts+EgJ6yOw55+ jd0fvorRqqLaZDUay2j2LQIrpaS2zQOr6/yTxkaC7db/AHDz4DIODgK3VW+0PSt8dqO1a00Y yOa72tjopqSR2PioDn5R0z8zvv4cQER/btsQ0ZX2plNb6J1qqoQPJraWR3mNcORdk/Nx78ex C+uyO+1upNDTQagk+KrLfVS2+ofIM+cGgYLu/B2CeuOK4d02nauuFNUWvTuz+80t2kZuNmqW YjgJH2skAHGeGSB/JS3Zlo9+i9FQ2+re2WvmkdU1kjTkOldjhnrgBoz1xnqiqj2j7ELjabk+ +6AZJJA1/nGjhcRNTOBzmPq4dgPmHTPT4aU8RN1tUMdDq23G5NjIYaqN3lztA57zSMPP8Pqr N1Dtet9vvElo09aq7U1dCT58dtjL2wkHGC4A5Oew4d8rlW+bZ3tbq5qS7WMUWoIwTPTTsMFS CDx+duN/HY8R1AQe6n2/6DnpxJJW1dO4jPly0jy4eny5H4rhag8Sdko3eXpy11FzdjjLO7yG D2GC4/cF7pfDdo6SUvZW3mJpP2GVEeB98ZP4rzTbP9j+iapkd/qoZKrO82Ovqy9wHrGzAx7h DFaPOuNu+oWOEbY6GnOAQCylpQeZzxLnH6k+g5XZbLbpfYhoZ89VLlzyPPqN387WS4OGtH34 GcAZJPMqWaauViuVnjOl6ijmoYvzbW0eAyMj9HdH2fZQDbMaWnvWh666uDLdT3hvxD3fZaPl ILvT5T9MoDNpWvZac1sezKqFGPnw+rxIWYz9ktznHoplozWlr1zYvylavMZuP8ueCUYfC/Gc Hvz4EfzyFIYpo5oWyxPa9j2hzXtOQ4HkQeyq/Z06jqdrWu6mwlptLpKcb0I/NPn3T5hB5E72 9y757Ii1UREBERAXxmmjpoHzTvbHHG0ue9xwGgDJJPQL7KhPELtA8mIaNtriJHhk1fK12MN5 ti+vBx9Md0ES2qbWq3W1ebHpozRWgSeWBFkPrnZwMgcd3PJvXmeOAJPs22BZEV212zgRvRWs Ox9ZSP8ACPqeYXo2E7L5aJzNWagpg2R7P+r6eVvFgP8AviOhI4N9CT2V8Ir4UdFTW+jipKGn ip6eFu7HFEwNawdgByXoREQREQFE9ZbOdO64pd28UYFU1pbFWRHdlj+v6Q9HZCliIMdap0hq jZLqJlRT1U8MTnFtLc6RxYJRz3Tg8Djm09uo4q+9lG1Sl11bxRXAtgvlMzMsY4NnaMDzG/fx HT2U5vNkt1/tc1tvFJHV0kww6OQZ+o7EdCOIWUNQ2W+7GNosVRb5sBrnS0NQRls8JOC1w744 OH1HQovWwF56yjp7hRTUdbE2ennYY5YnjIe0jBBXK0lqSl1bpahvVEWhtTGDJG058qT9Jh9j kfiu6iMpbSNi920nVyXDT0M9xsxy8OjbvS0oHHDwOJA/WHbjjr9dIbf9R6fp2Ud5hZe6WPg1 80hZO0dvM4731BPqtTqF3zZLovUUhmrbJDDO45MtKTCSe5DcAn3CKhTPExp0keZZbo0dS3yz /wAQXHv/AIly6J8WmLGWOI+Wor5Ad3v+bb/4vou0/wANGmi9xZeLq1hPytzGSPru8V2bPsB0 Rawx1VTVNzkY7e3quc4P7rN0EehyhiiKW3a52v3+Kab4qv8Am8s1crNynphzIyBut74HE9it OaF0Ja9CWFtDbm+bM/Dqire0B87vXsB0HT3yTIKKhpbbRx0tvpoaWniGGRQsDGNHoBwC9KD+ oiIjMm33Qclmv/8ASq3NxRXKQCdrBjyZ8c+HR2Cc989wrR2ObRI9aaYZR18w/LNvYGTtcfmm YMAS+ueR9fcKcXuy0OobNU2u6wCekqWFj29R2IPQg8QehCypq3SGodj2rqe4W2ql+H8zeorg wYDu8bxyzjmDwI+oBeteoq42ebX7LrSjgpqueK33p3yPpHnDZXd4yeYPbOR68zY6IIiICIiA vLcK+mtduqK6vlENNTRullkdya1oySvLfb9a9NWmS43usjo6WPgXv6noABxJ9Asz7Strdx2g 1Mdl07BU01re8MFOOMtY/Py7wHTOMNGePE54YDjay1Pd9rWv4YrfBK6N8nw9to8/YaeZPQE4 3nHpjngLUei9L0ujNJ0dmpd38yzM0oGPNkP2nfU8vQAdFCNjOyt2jaR14vsbTeqpm61nA/Cx n9HP6x6ke3fNsIr+oiIguFrOespNC3yotjntrIrfO+FzPtNcGEgj1HRd1fwjIweIQV/sYt1s o9mFrqLVGzfrGebVSg5dJLkh28fQjAHRcHatR0lFtF0HdqNrI7tPdY6ZxBwZYt9oO93xvYz+ 0v3Js11XpG7VVZsxvtPFRVjy+W13EExRuJzlmARw5cgcDBJXU0vsyrINSx6p11eDfLzG38xG GbsFIf2B1x04NA54zxRUr1nepdO6Ku12pmtdPSUr5Ig4cN/Hy59M4Vf7J9n1oqNMwao1BTx3 q73hrp5Zq1olDA4ngA7hkjmefTkrRudupbva6q3V8YlpqqJ0UrD1a4YKqegl2g7MqZtiotNj VFlpi/4Opgl3JQwkkNcBniCf1fYoP5qmzwbM9b6dvekWi3014uDKG40DHYhla4jDgzk0gb3L gDjuc2jf9P23U9lmtV5p21FLMOLTzaejmnoR0Kra22PV20HWVtvWu7ayyWe0O8+jtzZA5002 Rhz+OeBA5gcsAcSVbqIqZmw+WCkNrpNc32Gyl3+wteMbp5tyCBx/s49FYOnNN2rStnZa7FSi mpmEuIBJc5x5ucTxJOOa7CICIiAiIg8N2uUFns9ZcqrIgo4HzyY57rWlxx68Fk/Rlqm2qbYX TXJhENRO+urGs4hsYOdz2yWs+qurxBXp1s2ZupIZSyS41LICB1YMvdx/dA+q4Hhos0cdiu16 fGPOmqBSseRxDGNDiB7l4z7DsiryAAAAGAOQX9REQREQEREBERAVdba9IM1Rs+qZ4mZrrU11 XTkdQB87fq0Z92hWKvy5oc0tcAWkYII5oM4+G3U8lNfa7TM8g+Hq4zVQNPSVuA4D3bx/cWkA sdSMfs82344Mjtt1BHT8w52Ry5Zjd+K2KEWREREfxfiSRkMbpJXtYxoy5zjgAdyVFNebQ7Po G2+fcpDLVysJpqOM/PMR6/ot7k/TJ4LNt/1frLa7e46GngllZ/urdRB3lNGftPyeJ4/adwHo ir01Dt60bYy6KlqJrtO04LaJmWA5/XdgH6ZVd3HxM3iVrharBRUxz8rqiV8vD2G7xXs0n4bX zQNqNZXF9O53H4OhLS5v9qQgj6AH3VpWjZToizxsbS6do5XNOfMqmee4nHPL8/hwQxRf+kZr XIPlWr2+Gdx/vroUXiY1FH/6xstsn7eSZIj+LnLQA0tp8MDBYraGjkPhI8D8Fzrls40ddmFt bpq3EuGC+KARO/iZg/igg2nvERpm6TMhvVNU2d7sDzHfnY89cloyOPXH3KxamLT+tdPy0730 l3tlSN13lSB7D14Fp4Ec8jiFVmpfDdaKmOSbS1xnoZ+JbBVHzYj6A43m+53lVBj1zsb1A1xE 1vfL1BElPVNHT9V3+IZ6IJTrnYFerFNJX6Se+50LMyCHIFRCBxwB+n7jj6Ll6T25aq0pGKK5 Bt4poyR5da5wmZ+yJOf0cD9FdOzfa9atcU8VJWOit97xh1KXYbNgfajJ5/2eY9RxUm1BoXTO qd432zUtVK4bvn7u5KB0+duHfiggdt8RmkqmDNfTXChlGMsMQkB9iD/kF24tumz2RjHOvroi 79F9HPke+GEfiozX+GrTs0jnW+73GmBOQyQMlDfQcAfvK5n+i/HvH/0sfjoPycOH/wCxDEtr Nv8AoWlEvkVlVWFgJaIaZw3z2Bdj8VX+ofErcqlr4dNWmKiBbhtRVP8ANf7how0H33guzS+G KhZJmu1PUTM7Q0jYz95c5TLT2w/RVhc2Q299zmad5ste8SY9NwAMI9wUMZ9oLLr3a1cnTF9X cQ05NTVSbkEXTh+iPZo+i0Fs72SWbQsEdVK1lfeiMvq3t4REjiIwfsjmM8z+Cn0MMVPCyGCN kUTButYxoDWjsAOS+qD+oiIgiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIKP8TUgGmrHHvcXVb3bvfDO f4/ipHsAo202ySjlaDvVVTNK7J5kP3P5MCjPiciJsNhlxwbUytz2y0H/ACUm8P8AWtqtktJC Bg0lTNC7jzJdv/8AGi+LNRERBERAREQEREBERBk7xAwQxbWKh8TcPmpYXynHN27u5/ha1ajt Ekk1koZJ/wCtfTRuf7loysq7daxtx2vV8UHzGnjhp/d24Cfxdj6LV9FCaagp4HHLoo2sJ7kD CK9Ci2vta0WhNMTXWqDZpydympt/dM7z09gOJPYeylBIAJJwAshbR9UVO0zaOyG0Nklp2yCj t8Oc73zYL8dN48fbHZEfKx2LUm2TW8s1TPM5sjy6prXtL4qRhyQ0Anl0a0H/ADK1Bo7RVp0R ZWW+zQAOIBmqHD85O79Zx/kOQTROj7dojTkNptjckfPPOR808hHFx+7gOgwpGiv6iIiCIiAu bebJb9QWqW23iljq6WYYdHIPxB5gjoRxC6SIMh7S9mlx2c3llfbnzPtMkoNJWB2HxP5hjiOI cMZB6475AvXY/tFi1vpxtLWyH8s2+NraoPIzM3kJR3z17H3Cm17stBqC0VNsu1O2opahu69j h9xB6EHiD0KyVWwXHY/tZ/MOleKGdskZJ3Piqd3HBPLi3IPYg9kXrYyLm2O70uoLDRXagcXU 9ZC2VmeYyOR9QeB9QukiCIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgr/bVp4X/ZfcS0fn rePjYzu5+wDvf3C5Vv4atR+VXXPTkzwGzNFZACf0hhrwPcbp/dWgainiqqaWnqI2yQzNLJGO GQ5pGCD9FkFwrtj+1/O66YW6fIAy34ineP8ANp9cEeiK2Ki8lsuNNd7XS3Ghk8ynqomzRP7t cMhetEEREBERAREQF8pZmQRPlme1kbGlznOOA0DmSV9VUO3/AFt+QdKiw0E+5cLqCJA08WU/ EOz23j8vqN7sgp/TsR19t5imGXw1d1fWOz0hY4yY/haGrXwVA+G/SG7DWaqq2glxNLR5HEAY L3j34N+jlfwRZQba/qIac2Y3Sdj9yoq2fBwdy6TgcdiG7x+iqzw26VFRcrhqipbltJ/qlLkf 7xwBefcNLR++V7fE7Xfm9O0DJeZnmkjB/sNaSPq/8VP9iVp/JGye1bzAyWsD6uTHXfcd0/wB iHiwEREQREQEREBERAVQeIbSzrxoqC8UkO/UWmXekLRx8hww71OCGn0GSrfXL1Hbfyzpe6Ww c6yjlgHoXMIH80FS+G7Uz63T1w09OB/1c8TQOzzZITkY9HDP7yu4LJGwa5yUG1qghYfzddFL Tycem4Xj+8wLW4RZEREQREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFVm2zZzLrKwx3Gzwtfd reCQwN+eoi5lgPcHiB7jqrTRBl7Y1tUfpO4N09qSZzbRK8tjfL/2KTPH2YTzHQ8e605FKyaJ ksL2vje0Oa9pyHA8iD1CpTa1sUfe6iq1FpQf6/IfMqaDgBOermHo48yOvvzr3Z/tjvWhCy0X SF1daoXlrqeXLZqfuGE8sH9E/gitZIo5pjXWntY04ksNxink3d59O47srPdh4/UcPVSNEERE BF+HyNjY58jg1rRlxJwAO6qXXG3yx2GKak00W3i4tO6HjPw7D3Lh9v2bw9UEz15ru16EsL62 5P8ANnky2mpGOw+d3YdgOrunvgHM9BQaj21bQ5ZZX4fIQ6efdPlUcIPAAfgBzJ59Slvtmrdt Os31EznSkkCeqc0iCjj6NA6dcNHEnJ7laf0dou1aIsTLbZ4iAfmmndxknf8ArOP8hyCLx1LR a6Wy2mlt1BGIqelibFGwDGAB/M8z6r3oiIzV4mHk6ws7MfKKAkH1Mjv+SvPZ+1jdm+mxGd5v 5LpuP/2mqmfE5b9246fuIJIkimgcO26WuH+M/crP2OXZ142T2SWQfPTxGlPtG4sb/dARfE5R ERBERAREQEREBEXkuddHbLTV185AipYHzPJOMBrST/JBlHZs2J23+hFOQIvyhUFm5y3d2TGP TC1yFkbYXRyV22C2zZDhTMmnkLjxP5tzfv3nBa5CLIiIiCIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIg IiICIiAiIgKDa32Uac1xG6Wqp/gbjnIrqVoa939scnj349iFOUQZM1DsV1rpO4tqbPFJc42P 3oaq2k+azHIln2mn2yPVfCk2t7RtLVQhr66peWcHU90p94nHcuAf+K11heStttFc4PJuVJT1 kWc+XURNkb9xCLbNo8SurA05tdmJxwPlS/8A9F5arxGa1nheyKG00zncpIqZ5c323nkfeCtC v0DpB799+lbKXYxn8nxf+Ffal0bpmiINHp21QEHIMdFG0g+4CDLLq3aZtMYYQ663SmcfmbG3 y6fPPjjdZ96nOkfDfVTGOq1nXtp2ZDjRUh3nn0c/kP3c+60O1oa0NaAABgAdF+sIW5tnstts Ftjt9mooaKmj5RxNxk9yeZPqeJXSREQREQVrtz01/SHZpVVELR8TanfGMOOJY0ESDPbdJd+6 FD/DXqhr6K46Znc0Pjk+MpyXcXNIDXtA9CGn94q9J4IqmnkgnjbJFK0sexwyHNIwQfosfXih u2yHamH0262Skl8+kcTls0DiQAfduWn1z7orY6Lm2O80WobLS3W2StlpqqMPY4Hl3B7EHgR3 C6SIIiICIiAiIgFVrt01ILBs1qqaNw+Jup+DjGeIaRmQ47boI93BWJPNFS08k9RI2KKNpe+R 7sNa0cSSTyCyTtG1VX7T9orKKz71TSMm+FtkDeAdkgF/7xGcnkAOyLCeeGvTD2m56lqIwGuH wdM4jieIdIR/dH3rQCjuh9MRaP0Zb7LEWvdTx5me3k+Rxy8+2ScemFIkQREQEREBERAREQER EBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAVe7V9mkOvrIJKTcivNG0/CzO4B7 eZjcex6HofcqwkQZM2Z7SK/ZnfKiz3uCR1tM5bV0+PzlNKPlLmjvwwR1wtTWy5Ud4t0FfbKm OppZ278UsZyHD/z06Kv9quyWj1vRm4WwMpL5C35ZA0BtSP1X+vZ3Trw5UNYdWay2UXx1K9lR TNa4ma21jXeVJ0LgPpwc3t1CL1sZFV2ktvGldQhkN1m/IdY448uqdmI8OYlwAP3sKyqarp62 ATUc8VRE7lJE8OafqER90Rfhz2xsL3uDWtGSScABB+l+S4NaS4gADJJ6KCaq2w6R0rC4PuLL jVjIFLQuErsjo5wO636nPoVQ2s9r2p9fy/ku3xvoqGY7jaGjLnyT56PcOLvYAD0RUg2zbX2X 9s2mdMyZtzX4q6pp/wBoIP2W/sZ6/pY7c5RsM2XC00sOrL9F/r87M0MDx/URkY3yP1nA8OwP c8Pnsi2Kttoh1BrGm3q4HfpqGQAiHs946u7Dp148ryQf1EREEREBERAREQEREBERAREQEREB ERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBci/aYs2qKMUt/tsFdE05aJW/Mw92uHFv 0KIgpbU/hsMlY6bSN0jhgcM/DV+TunsHtB4e4z6lQCr2Y7SdMsPkWy4CN7sZts/m73qWxuJA 9SERFt+G0G1mBg8uDWDGtZ5YDBU8G/q4HT0X4otEbS9Rb9ILZfHxu+Z4rnPhjPHnmUgE/eUR BM9O+Gy8VM0MuprnT0UB4yQ0pMkvtkjdB9fmV0aU2daZ0UzesduY2pIw6rmPmTOH9o8h6DAR ERKkREBERAREQEREBERB/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/AAAsIAZoBVAEBEQD/xAAcAAEBAAIDAQEAAAAAAAAAAAAABQIGAwcIBAH/xABE EAEAAQIDAQ4DBwIDBwUAAAAAAQIDBAURBhITFiExNDVTcXKRkrHRB0FRFCIyQnODwSNhFSRS CDY3VIGCshcYZKHi/9oACAEBAAA/AO9Mzz65gMdVh6bVNW5iJ1mPrHa+ThXe6ijwn3OFd7qK PCfc4V3uoo8J9zhXe6ijwn3OFd7qKPCfc4V3uoo8J9zhXe6ijwn3OFd7qKPCfc4V3uoo8J9z hXe6ijwn3OFd7qKPCfc4V3uoo8J9zhXe6ijwn3OFd7qKPCfc4V3uoo8J9zhXe6ijwn3OFd7q KPCfc4V3uoo8J9zhXe6ijwn3OFd7qKPCfc4V3uoo8J9zhXe6ijwn3OFd7qKPCfc4V3uoo8J9 zhXe6ijwn3OFd7qKPCfc4V3uoo8J9zhXe6ijwn3OFd7qKPCfc4V3uoo8J9zhXe6ijwn3OFd7 qKPCfc4V3uoo8J9zhXe6ijwn3OFd7qKPCfc4V3uoo8J9zhXe6ijwn3OFd7qKPCfc4V3uoo8J 9zhXe6ijwn3OFd7qKPCfd9mGz65fsxXvVMcenzR9pOm7ndp9EoAAAAAAAAAAAAAWMt5nHbLD aTpu53afRKAAAAAAAAAAAAAFjLeZx2yw2k6bud2n0SgAAAAAAAAAAAABYy3mcdssNpOm7ndp 9EoAAAAAAAAAAAAAWMt5nHbLDaTpu53afRKAAAAfblWBpzDHbxcrqojcTVrTH0W+CVn/AJq5 5YOCVn/mrnlhrd+3FnE3bUTrFFc0xM/PSXGAAAAAAACxlvM47ZYbSdN3O7T6JQAAACxsx0z+ 3V/DcR17jekMR+rV6uAAAAAAAAFjLeZx2yw2k6bud2n0SgAAAFjZjpn9ur+G4jr3G9IYj9Wr 1cAAAAAAAALGW8zjtlhtJ03c7tPolAAAALGzHTP7dX8NxHXuN6QxH6tXq4AAAAAAAAWMt5nH bLDaTpu53afRKAAAAWNmOmf26v4biOvcb0hiP1avVwAAAAAAAAsZbzOO2WG0nTdzu0+iUAAA AsbMdM/t1fw3Ede43pDEfq1ergAAAAAAABYy3mcdssNpOm7ndp9EoAAABY2Y6Z/bq/huI69x vSGI/Vq9XAAAAAAAACxlvM47ZYbSdN3O7T6JQAAACxsx0z+3V/DcR17jekMR+rV6uAAAAAAA AFjLeZx2yw2k6bud2n0SgAAAFjZjpn9ur+G4jr3G9IYj9Wr1cAAAAAAAALGW8zjtlhtJ03c7 tPolAAAALGzHTP7dX8NxHXuN6QxH6tXq4AAAAAAAAWMt5nHbLDaTpu53afRKAAAAWNmOmf26 v4biOvcb0hiP1avVwAAAAAAAAsZbzOO2WG0nTdzu0+iUAAAAsbMdM/t1fw3Ede43pDEfq1er gAAAAAAABYy3mcdssNpOm7ndp9EoANOPX5/UAAWNmOmf26v4biOvcb0hiP1avVwAAAAAAAAs ZbzOO2WG0nTdzu0+iUAAAAsbMdM/t1fw3Ede43pDEfq1ergAAAAAAABYy3mcdssNpOm7ndp9 EoAAABY2Y6Z/bq/huI69xvSGI/Vq9XAAAAAAAACxlvM47ZYbSdN3O7T6JQAAACxsx0z+3V/D cR17jekMR+rV6uAAAAAAAAFjLeZx2yw2k6bud2n0SgAAAFjZjpn9ur+G4jr3G9IYj9Wr1cAA AAAAAALGW8zjtlhtJ03c7tPolAAAA1TbvPc3yazlFnZ+KKsbmOMnDU0Th9+mv7kzERTrHz0j XXiidX03rPxG2Vw2X3rmdZPi89zCYtYfJ7WXTO7qnSa9bkVxpTRHHVXppH/WF7O8z+IOAxWB yvA5rkGNzrF6VRgqcBcimi3E/fu117592in5TprVPFEav3MMx29oz3C5JlOd5Njcyqim5i6Y y2um3g7U6/frq32eOeSmnlq454ojVrGf2NtrOOzGnKNpMuzGrLMNdxOY3ZyuLdqzVTTuqbUT Fc63Kv8AT+WOOeWIbBlmIuYzJ8Fir9NNN2/h7d2uKeSKqqYmdPF9QAAAAD483zXC5Hk2KzTH 1VU4bC25uXNzGszH0iPrM8TSdhvi3gtss7ryq5l9eAxNUVV4f+pu6btMccxPFGlWnH9HYQAs ZbzOO2WG0nTdzu0+iUAAADXdpsdict2g2SxWAwFzMcRTmldNrCW64oquVVWK4j708URGusz8 ohtddeK2fxNNdymjO9t82tbmi3TM02cNbjl06uxTPLP4q6vrM8X7uL+R4ivKcluU5ltfmduL uNzG9R92xTyRdrj8tEccUW45dO9L8w+G+xXr2y2x965OPrqi7nOdXNK67VVUcdUzPFVeqjkp 5KY0nTSIiZO01u9VshnOzOxNyMHlmXYK/OZ5nV/VqqubiaqrNMzP37lXHNdc/h1+s8WORaTs 3lek6x9is6T/ANkPvAAAAARNs8iubS7GZnlFiuKL2Jtf0pqnSN3ExVETP0mY0dSfCf4c59gN t6M2zrBXcvsZfFU0xdjSb1cxNMRT9Y45mZ5HewAsZbzOO2WG0nTdzu0+iUAAADWtq8XmOCz3 ZK9kmDox+O/xWqmzha7m4prqmxXG6mr5RTrrP9obZYjEbOYm5luX3YzrbPNqYvYzF3Y0t4ej kiuvT8FqnjiiiOOqf7zMsaqr+BxNzZXY+/ViM7vTF3N86vUxV9lir89Xym5Mfgt8kRpM6RHH nasb5FWyOw9y5hcLhrkxm2cRO6rprnjropqn8d+r81X5NfrpCFtNvmebGZvkexm6yrZfKsBf jE5jbjnddNEzNmzM8tOsTvlz5zrETM6y+jJJirZ3LZppimJwdnSmOSPuQ+0AAAAAAAWMt5nH bLDaTpu53afRKAAABru1FWZ0Z9sjVkdFivG/4tNFv7RVMW6Zqs1xNVURxzERrOkfTRs80YjK rt/ZrZLEfa9o8VEX83zrEUxX9m3UcVyuPnVMcVu1HFER9I48sLgos27myexN+u1uLk1Zzncz u7lFyrjr+9+bEVfOfyRMT9IcFNijPrFWy2yk1ZbstgJm1mOZWqppqxMx+OzZr5ZnXXfLv95i J11mJe0tiNrdhs2wuT1VZTsbleAvUWarExb/AMRroonSKZ+VimY5fzz/AG5eXIbkXdmsruRr pVgrM8fch94AAAAAAAsZbzOO2WG0nTdzu0+iUAAADV9sLecX842TsbPYmzhcbdzeaaMRet7u LX9GvWrT56U7ri+c6Nsw2EjC13NkdiMTcjE75vudZ3cnfLlqqrjq1qn8V+r5RyURx6cUQwsW KM2o4JbGTVgdnsBVNvNMzs1/euVctVi1Xy1VzP47ny1nj3U8WdNOH2pw32LL4pyzYXLaZovX aZ3unMYo5aKJ+ViNJ3VX5+OI4tZmNtTudtdis3x+O3WV7GZfgrk4Gxut5nMK6aJ3F2rk3NqJ 03FH5p0meLSHJs9VVVsvlNVeu6nBWZnXuQogAAAAAACxlvM47ZYbSdN3O7T6JQAAAJme7PYD aLC2bOY7/T9nu79Zu4e9VauWq9NNYqjj5JdXfE7ZfB7E7FU4zZvFZpg797G003qozC5MXd1T MzNUa6TM6RxumLWc5nhsNOGsZli7ViddbVF+qKZ15eKJ04/mf43mn2H7D/ieM+ybnc/Z/tFW 96fTc66aPSuE+GuzWP2fwFvHWsbiqJw1qZi5mF6aZncxOsU7rSPBuOGw1nB4SzhcLRFuxYoi 3boifw0xGkQ5QAAAAAABYy3mcdssNpOm7ndp9EoAAAB1r8eJqj4dWo0iYnH29Zn5fdq5Hm8e zclnXZ/LZiNInB2eL6fch9oAAAAAAALGW8zjtlhtJ03c7tPolAAAAOt/jrGvw114uLHWvSp5 tHs/KdJyPL5pjSn7Ja0iPl9yH1gAAAAAAAsZbzOO2WG0nTdzu0+iUAAAA64+Osx/6a8c8f22 1p/fiqebB7NyWvfNn8tr/wBWDszx9yH2gAAAAAAAsZbzOO2WG0nTdzu0+iUAAAA61+O8XJ+H Nve5+5GOt75GnLG5q0/+3m8ezck04O5ZpGkfY7OkR3IfaAAAAAAACxlvM47ZYbSdN3O7T6JQ AAADrv45U6/DO5O63O5xlmdP9X4uJ5pHsrZ+ddl8q4tz/krPF9PuQoAAAAAAAAsZbzOO2WG0 nTdzu0+iUAAAD8/Ny/8AR138c6aqvhpVNMxEU421NWscvFU81D2XkMTGzWVxPLGCs68ev5If eAAAAAAACxlvM47ZYbSdN3O7T6JQAAADr743Rr8MMTxTOmKszrE8nHLzMPZGzdVFeyeUVWp1 onA2dzP/AGR9VIAAAAAAAFjLeZx2yw2k6bud2n0SgAAAHX/xsmI+FuL1nSZxNnT+/wB55lHs XZaqqvY7Jqq693VOBs61aaa/cj5KoAAAAAPyqqKKZqqnSI5ZfoAsZbzOO2WG0nTdzu0+iUAA AA6/+Nka/C3F/i4sTZ5O983mUexdlp12OyaZ3XMbP4uX8EKoAAAAAAALGW8zjtlhtJ03c7tP olAAAANC+NUa/CzG8vFiLE8XfeYh7E2Uri5sXktcfmwFn5afkj5KwAAAAAAALGW8zjtlhtJ0 3c7tPolaxrMa8ccsAAAANC+NX/CvHcWv9ex8+T77zEPX+xf+4eRazE/5Czxx3YWwAAAAAAAW Mt5nHbLDaTpu53afRK08QAAAGifGindfCzHzu9zub1meX8X3+R5gHr7Ymqa9gMhqmIpmcBa4 o7q4AAAAAAACxlvM47ZYbSdN3O7T6JQAAADRvjJGvwqzPWYj+pZ5fn/Uh5eHr/YuYnYLIZjk +wWf/GFsAAAAAAAFjLeZx2yw2k6bud2n0SgAAAGlfF+iq58K823MRO5m1VOv0i5Dy0PXmwtW 6+HuQTpp/kLXovAAAAAAAAsZbzOO2WG0nTdzu0+iUAAAA0f4yf8ACrM+X8dnk/Uh5dHrrYKN z8Otn4/+Bb9GwAAAAAAAAsZbzOO2WG0nTdzu0+iUAAAA0r4wTVHwrzbcUxVx2tdflG+RxvLQ 9dbBVxc+HWQVRMzH2C3HHH0jRsAAAAAAAALGW8zjtlhtJ03c7tPolAAAAI+1ez9G1WzGLya5 iKsNTidzrdpo3U06VRPJ/wBHV3/t2s6f7yVa/L/Kf/pyVf7O+E3UbjaK9FPz1wsa/wDk7XyP K6MjyDAZVauTdowdimzFyY0mrT56PuAAAAAAABYy3mcdssNpOm7ndp9EoAAAAAAAAAAAAAWM t5nHbLDaTpu53afRKAAAAAAAAAAAAAFjLeZx2yw2k6bud2n0SgAAAAAAAAAAAABYy3mcdssN pOm7ndp9EoAAAAAAAAAAAAAWMt5nHbLDaTpu53afRKAAAAAAAAAAAAAFjLeZx2yw2k6bud2n 0StDQ0NDQ0NDQ0NDQ0NDQ0NDQ0NDQ0NDQ0NDQ0NDQ0NDQ0NDQ0NDQ0NDRYy7mcdsqmZ0UVZj XuqYnk5Y/s4d4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdV R5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdV R5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdV R5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdV R5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5YN4tdVR5Yc2Hoo3r8NPL9H/9k= /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ AAEAAAABAQAAAFERAAQAAAABAAAOw1ESAAQAAAABAAAOwwAAAAAAAYagAACxj//bAEMABwUF BgUEBwYFBggHBwgKEQsKCQkKFQ8QDBEYFRoZGBUYFxseJyEbHSUdFxgiLiIlKCkrLCsaIC8z LyoyJyorKv/bAEMBBwgICgkKFAsLFCocGBwqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKv/AABEIAYMCMQMBIgACEQEDEQH/xAAcAAEAAgIDAQAA AAAAAAAAAAAABwgFBgEDBAL/xABWEAABAwIDAwcFCwgHBgYCAwABAAIDBAUGBxESITEIE0FR YXGBFCIykaEYN0JSVYSTsbTS0xUjM2JygpLBFiQmQ6Ky0RclNkRT8DQ1VFbC4XOUY3TU/8QA FgEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEC/8QAGREBAQEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAERQTEh/9oADAMB AAIRAxEAPwDMZjZ3Ykwfj+5WK2UVrlpaXmth9RFI552omPOpEgHFx6FrHulMY/Jtj+gm/FWA zy9+a+/N/s8aj9Gkv+6Uxj8m2P6Cb8VPdKYx+TbH9BN+KogRBL/ulMY/Jtj+gm/FT3SmMfk2 x/QTfiqIEQS/7pTGPybY/oJvxU90pjH5Nsf0E34qiBEEv+6Uxj8m2P6Cb8VPdKYx+TbH9BN+ KogRBL/ulMY/Jtj+gm/FT3SmMfk2x/QTfiqIEQS/7pTGPybY/oJvxU90pjH5Nsf0E34qiBEE v+6Uxj8m2P6Cb8VPdKYx+TbH9BN+KogRBL/ulMY/Jtj+gm/FT3SmMfk2x/QTfiqIEQS/7pTG PybY/oJvxU90pjH5Nsf0E34qiBEEv+6Uxj8m2P6Cb8VPdKYx+TbH9BN+KogRBMHulMY/Jtj+ gm/FT3SuMfk2x/QTfiqOcO4RvuLKvyewW2arcD5z2t0Yz9px3DxKlyxcmislYyTEV7ip9R50 NJHtkfvHQewofGJ90rjH5Nsf0E34qe6Vxj8m2P6Cb8VbvHyacONjIfeLk554OGwNPDRY248m SlMBNoxDK2XoFTAC0+LSNPUifGs+6Uxj8m2P6Cb8VPdKYx+TbH9BN+KtTxblXirB23LcKAz0 bToKul/OR+PS3xAWmIqX/dKYx+TbH9BN+KnulMY/Jtj+gm/FUQIgl/3SmMfk2x/QTfip7pTG PybY/oJvxVECIJf90pjH5Nsf0E34qe6Uxj8m2P6Cb8VRAiCX/dKYx+TbH9BN+KnulMY/Jtj+ gm/FUQIgl/3SmMfk2x/QTfip7pTGPybY/oJvxVECIJf90pjH5Nsf0E34qe6Uxj8m2P6Cb8VR AiCX/dKYx+TbH9BN+KnulMY/Jtj+gm/FUQIgl/3SmMfk2x/QTfip7pTGPybY/oJvxVECIJf9 0pjH5Nsf0E34qydlzwzJxJV+TWPDlrrZOkRUsxDe887oPFYfLDJOrxZHDeMRGSitBIdHGN0l UOz4re3p6OtWVtNmt1it0dDaKSKjpox5scTdB3nrPaURqFplzXrYmPukeFrcHcWczPK9vgJN Pasyymxxr+cu2H9P1bXP/wD6FsyIiO75VZs2+J0lqpsMXVo+AyGaN58HS6e1Rfc8/MwLJWuo 7tYbVSVDDoY5qWdp9su/vVk1hMS4Ts2LrY6hvtGyoj0Ow/TR8Z62u4goqvfulMY/Jtj+gm/F T3SmMfk2x/QTfirB5mZS3HAc/llM51dZpHaMqQ3zoj0NeOg9R4H2KPEVL/ulMY/Jtj+gm/FT 3SmMfk2x/QTfiqIEQS/7pTGPybY/oJvxU90pjH5Nsf0E34qiBEEv+6Uxj8m2P6Cb8VPdKYx+ TbH9BN+KogRBL/ulMY/Jtj+gm/FT3SmMfk2x/QTfiqIEQS/7pTGPybY/oJvxU90pjH5Nsf0E 34qiBEEv+6Uxj8m2P6Cb8VPdKYx+TbH9BN+KogRBL/ulMY/Jtj+gm/FT3SmMfk2x/QTfiqIE QS/7pTGPybY/oJvxU90pjH5Nsf0E34qiBEEv+6Uxj8m2P6Cb8VPdKYx+TbH9BN+KogRBMHuk 8YfJ1j+gm/FRREiDfc8vfmvvzf7PGo/UgZ5e/Nffm/2eNR+gIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIC IiAiIgKVsqcm5sZBt4vxkpbM135trdz6og79D0N6NfV1rF5RZeOxzifbrWOFooSH1Thu5w/B jB7dN/YD2K21LSwUVJFTUkTIYImhkcbG6Na0cAAiV1W22UVnoGUVrpYqWmiGjIom7IH/AH1r 2IiIIiIPlzQ5pa4AgjQgjioPzTyNguEdRfMGQiGs3yT0DdzJeklg6Hfq8D0adM5IgoE9jmPL HtLXNOhBGhBXyp5z8y1bTl+MLLEGxuIFwhY3c0ncJR3nQHt0PSVAyNCIiAiIgIiICIiAiIgI iICk7JfLf+mV+NxusRNmoHAyNPCeTiI+7pPZoOlR1brfUXW6U1voozJUVUrYomDpc46BXZwf hqmwjhWis1IG6U8Y5x4GnOSHe5x7yhWaZG2NjWRtDWtGjWgaADqX2iIyIiICIiDy19BTXO3z 0VfCyopp2FksTxqHNPQqe5n4DmwHip9IwPfbqjWSjmd0s6Wk9beB8D0q5hWkZp4MZjTA9VSx Rh1fTAz0btN+2B6Pc4bvV1IsU3RcuaWOLXAgg6EHoXCKIik7KbKefG9ULndtuCxwv0cQdHVL h8FvUOs+A38A1TCWA8QY1rDDYqF0kbTpJUSebFH3u6+walTdh3k3WiljZJia4zV0vF0NN+bj 7tfSPsUw2y10Nmt8VDa6WKlpYhoyKJugH/fWvboia0qlyhwJSbPNYcpX7I0/Ol0mvftE6rmr yiwLWRuZJhylj2umEujI/hIW6IiIMxPybrdURyTYVuMlJLpq2nq/PjPZtDePHVQfibB99whX eS36gkpi4/m5OMcn7LhuKvHosXfrBbsS2ea23qlbU0sw0LXDe09DgegjrCLqiiLf8z8ra7AN wE0LnVdoqHEQVGm9h+I/qPb0+xaAiiIiAiIgIiIPtERBvueXvzX35v8AZ41H6kDPL35r783+ zxqP0BERAREQEREBERAREQEREBERAREQF9xxvmlZHE0ue9wa1oG8k9C+Fv8AkrYRfc0ra2Vm 3BR7VXICNR5g83/EWoLK5c4SZgzA9Da9lvlGzztU4D0pXbz6tw8FtaIjIiLTMcZm2DAkGxcp XT1zm7UdFBoZCOgnoaO0+GqDc0VeHcpyr5/zMNQc1r01R2tP4VJmCM2cO44IpqSR1FcNNfI6 ggOd17J4O+vsQb2iIg81bRwXGhno6yNstPOwxyMcNQ5pGhCpLjLDk2E8X3GzT6nyaUiNxHps O9rvEEK8ZVeOUtYGR1lqxBE0B0zXUsxA4lvnNPqLh4IsQOiIiiIiAiIgIiICIiAiIglrk8Yd ZdMeTXSdm1HaoNtm7dzj/Nb7No+CtKFDXJtoBBge4Vpbo6prS3a6w1g/mSplCJREWg5vY5dg fBrpKJwFyrnGCl/UOnnP8B7SER9Y1zdw1gqQ0tTO+uuA40lLoXM/bPBvdx7FocfKcozNpLhu YRa+k2qBcB3bP81XuaaSomfNO90kkji573HUuJ3kkr4RrF18H4+sON6J01jq9ZYwDLTSjZlj 729XaNQtnVFMO3+uwxf6W7WqUx1FM8OG/c8dLT1gjcVdHCmI6TFmGKK80G6OpZq5hOpjeNzm nuIIRGbRERFN83sODDWZVyghbs09U7yqEdTX7yPB20PBaQp95TdqYJLFdm7nuElM/tA0c363 KAkabXlzgqfHOLqe3N22UjPztXM0fo4xx8TwHerk2230tpt0FBboWwUtOwRxRsGgaAo6yIwo 3D+X8VfNFsVl2PlD3Hjzf92O7Tf+8pQCJREREEREBERBjb5ZaPEVlqrVc4hLS1UZY8dI6iOo g7wexUwxnharwbiqrs9b5xhdrFLpoJYz6Lh4e3VXhKh3lCYQbd8JMv8ASx61lrOkhHwoXHfr 3HQ9xKLFYkREUREQEREH2iIg33PL35r783+zxqP1IGeXvzX35v8AZ41H6AiIgIiICIiAiIgI vprXPeGsaXOcdAANSSpgwRyfrre4Y67E8rrTSPAc2BrQZ3jtB3M8d/Ygh1c6K5diyowZYGAU ljp6iQcZaxvPOP8AFuHgFsbLHaY2bMdromt+K2nYB9SJqiK4V3LngLCt3gMNfh+3va7i5kDW OB69puhUSYz5OTHMkq8E1RDuPkFU/d3Nf/J3rRdV+Reu52uustxlobrSy0lVCdHxSt0I/wC+ teRAU8cmS3F1wvtyOmkcUcA69XEuP+UKB1ZHkzRtGGL1ID57qxgI6gGbvrKFTciIjLW8eYqh wZg2tvMjWySRNDII3HTbkduaO7pPYCqX3O5Vd4udRcLjO6apqHl8kjzqSSp+5TVzkjtNjtjH AMmmkneOklgAH+cquyLBd1JV1FBWRVdFM+CoheHxyMOjmuG8EFdKIq52WOMv6b4Jp7lNstrG EwVTW8Ocb06dAIIPitxVe+TJcZfKL7bSdYtiKdo6nalp9mnqVhEZFGmftvbW5UVcpbq+knim aerztk+xxUlrSs3wDlLf9o6DmG9HTttQU1RERoREQEREBERAREQEREFtchITFlJQkt05yeZ4 38fPI/kpKUZZATibKalaDqYqmZh366edr/NSajIVWHlI3J9RjyioNfzdJRNcBr8J7iT7A1We Kq5yjqB9PmJTVhH5uqoWbJ6y1zgf5IsRGiIiisryabhLPhC6UMhBjpasPj6xtt3j/D7VWpWS 5NFvkhwvd7g8aMqapkTO3YbqT/j9iFTaiIjKG+UpC1+BbdKQNqOvAB72O/0Vd8OWl19xNbrU zUGsqY4dR0BzgCfUrB8pap5vBtqpwSOdri7Tr2WH/VRdkVbRcc2bc5w1bSMkqD4NIHtcEXi2 kFPHS0sUEDQyKFgYxoHAAaALuREQWJxFiO2YWs0t0vdS2npo92p3ueehrR0k9SyyqJnLjuXF +M5qenkP5Ltr3Q07Adz3A6Ok8SN3YAg2vEXKTus1S+PDFrp6anGobLVgySO7dAQB3b11WDlJ XqnqWtxFbaWspyQHPpgYpGjpO8kHu3KFURpefDeJrVi2zsudiqhUU7jod2jmO6WuHEFZhU+y hxxPg3GlO2SQ/k2ve2CrYTuAJ0D+9pPq1VwUZF5LlQxXO11VBUgGGqhdE8Ea7nDQ/WvWiChN yon226VVDN+kppnxO72kg/UvMtyzbo/Is1r9GG7LXVPOAD9YB381pqNCIiAiIg+0REG+55e/ Nffm/wBnjUfqQM8vfmvvzf7PGo/QEREBERAREQFy1rnuDWAuc46AAbyVwpo5P2AorzdpcTXO IPpbfIGUrHDc+bTXa/dGniR1IN1ygyggw5Sw33ElO2W8SND4YJACKQdG74/b0cFMSIjIiIgI iINKzEy4tmP7OYpw2nuMLT5LWAb2H4rutp6ujiFUW92Wuw7eqm1XaEw1VM/Ye08Owg9II3gq 95URZ7YAjxDhx9/t8I/KdtZtSbI3zQjeQe1u8js1RYq6rC8mOpBoMQU3whJDJ6w4fyVelK3J 6vgtuYxoJX7Mdyp3RAdb2+c32Bw8UValERGUF8pm1ulstkujWkiCeSB5A4bYBH+QquivDjLD FLjDClXZaw7LZ26xyaamN43tcO4+zVUxxDh+44YvlRarxAYKmB2hHQ4dDgekHiCixjERey12 utvVzgt9sp31NTO4NjjYNST/AKdqKnXkyW2QR366OaObcYqdjunUaud9bVPy1nAGEocFYNo7 PG4SSsBkqJAPTldvce7oHYAtmRkUfZ31go8pLtrxnMcQ8Xj/AEUgqEeUteY4MM2qztIMtTUm dw14NY0j2l/sQVuRERoRdtNTTVlTHT0sT5ppXBjI2N1c4ngAFZPLPIyhskUN1xbFHW3IgOZS OAdFT94+E72Dt4oIYwrlbizFzWzWy2uipXbxVVJ5uM9xO93gCpIoOTJUOYDc8Rxxu6W09MXa eJI+pWEawMaGtAa0DQADgvrRE1BLuTHQbB2cS1G1puJpG6a/xLUcQ8njE9rifNZ56a7xt1PN xnm5dOxp3H1q0miaIaoTXW+stdY+kuNNNS1EZ0fFMwtc3wK8yu3i3A1ixnbzT3qiZJIG6R1L Bsyxfsu/kdyqpmFlxdcAXQRVg8ooJifJqxg8146j1O7PUitPREQWO5M9z53D95tjnAmnqGTN b0gPbofaxTiFUHJXFJwzmPRtlfs0lxPkk2p3ecfMPg7TwJVvgiUUaZ2YFkxjhAVNuYX3K1l0 0TGjUysI89g7dwI7Rp0qS0RFAXNLHFrwWuB0II4LhWzxzknYcY1L66me+03F++SWBgLJT1uZ u39oI8VoMHJkrzUAVOI6YQ6jUx07i7TuJ0RrUL2i01t8u1PbbXA6eqqHhkbGjXeek9QHEnoV 0cF4ZhwhhC32aEh5p4/zrwPTkO9zvWT4LHYHy0sOA6fW2QOmrXt2ZK2fQyOHUOho7B7VuKI5 RFwToNTuRFc+UxdxLfLNaGPBFPA+eRoPAvOg18GH1rB8nZuuaJO/dQy9Ha1anmViMYqzCutz j/QGXmof2GDZB8dNfFZ3IeuFHm3b2Odsipilh79WEgetoRri3CIiMsdfqg0mHLlUtJDoaWWQ EcQQwlUSc4ueS46knUk9KvpcKRtdbamkfps1EL4jr1OBH81RKvo5bfcamjqBpLTyuieO1p0P 1IsedERFctJDgRuIO5XowvWvuOErTWSEl89HFI4niSWDX2qjMMT5544oml8kjg1rQN5JO4K9 dioDa8O26gcdXU1NHESektaAfqRKyKIiIqJno2Nubt15vTe2Eu0Ou/m26qO1vOclSKrNu9ua GgMlbH5vTssaFoyNCIiAiIg+0REG+55e/Nffm/2eNR+pAzy9+a+/N/s8aj9AREQEREBERB20 1PLV1UVNTtL5ZnhjGjpJOgCu9hDDtLhXC1DaKKMMbBGOc0Ou1Id7na9Op1VXMk7O28Zq2wSD WOk2qpw/YHm/4i1W/CJRERENU1UE5qZ4zWi4zWPBz4zPCSypry0ODHdLWA7iR0k69ihY48xY at1T/SS6c87XVwq39PZroi4u+irblvnxcKe5xW3G1R5XRTHZbXOaBJAegu09JvtHFWQa5sjQ 5hDmuGoIOoIRH0uuSJksbo5Wh7Hgtc0jUEHiF2IgpPmHhc4Px1cbSBpAyTnKc9cTt7fUN3gs PY7tPYb9RXWjOk1HM2Vm/TXQ66ePBTNymbOI7nZryxoHPRPppD1lp2m/5ioKRpe+yXWmvtko 7pQu2qeribKw9Wo4HtHDwWQVe+T7mEyAnCF2lDA9xfQPefhHe6Px4jt1HSFYRGRa5irA9hxn RNgv1C2ZzBpHO07Mkfc4fVwWxoghF3Jmshqdpl+r2w6+gY2F38X/ANKRsI4Aw9gilLLHRhsz wBJUynalk73dA7BoFtCICIiAVT3OTFf9Ksxax8D9qjof6rT6HcQ0+c7xdr4aKes48wY8G4Vk paOUfle4MMdO0HfE07nSHq06O3uKqSTqdTxRY4RFueVeEf6ZY9oqKZm1RQHyir3bubafR8To PFFTFkPlu20WxuJ71Tt8uq2g0bHjUwxH4XY531d6mpfDGNjYGMaGtaNAANAB1L7RkREQEREB YnEWHrfiixVNpu0Ilpqhuh62Hoc09BB3rLIgo/jXCVbgrFNTZ6/zubO1FKBuljPouH/e4ghY BWnz7wa2/YKN4po9a20AyEgb3wn0x4bneB61VhGn1G90UjZI3Fr2kFpB3gq4+V2NoccYMp6p 7x+UKYCGtZrv2wPS7nDf6x0Kmy2rL3HNZgLE0dyp2ulppBzdVTbWglZ/qOIP+qC6qLFYexDb cT2WG6WWobUU0w3EcWnpa4dBHUsqjIiIgIiIBUY53Y5bhXBr6Ckk0ud0aYYg0744/hv9W4dp 7FueKcU2zB9hmut4mEcUY0YwHzpXdDWjpJVOcZ4srcaYoqrxcDsmV2kUQOoijHotHh6zqUWM Cs1g+7/kDGdpumujaWqje/X4uvnezVYVEVf1j2yRh7CHNcNQR0hfSj7JnFbcU5d0glk26y3g UtQCd/mjzHeLdPEFSCjIq4Z9Za1FLdJcWWWmdJSVHnV7WDXmX/H0+Kek9B71Y9db2NmjcyRr XscCHNcNQR1EIKCIrV4gyBwje6w1NGKq1PcdXMpHDmz3NcDp4blzYcgMIWesbU1Qqrq5h1ay reNgHta0DXuO5GtRvkTlzPdr5Fie6wvjt9C7bpg5unPyjgRr8FvHXr07VZtdccTIImxwsayN g0a1o0AHUAuxGRdU80dNTyTzO2Y4mF73dQA1JXaozz0xYMO5ezUcL9msupNNGAd4Z8N3q3fv IKu3+5fljEdxuO/+t1MkwB6A5xIHtWOREaEREBERB9oiIN9zy9+a+/N/s8aj9SBnl7819+b/ AGeNR+gIiICIiAiIgmvkz0wfiu8VJZqYqNrA7q2nj7qsoFXDkybH9Ib5q4iTyWPRvQRt7z9X rVjwiUWn5pYjlwvlzdLjSv2KosEMDulr3nZ1HaASfBbgol5Rr3ty1ga30XV8e1/C5EVbc4vc XPJc5x1JJ4lcIiNCtrkXiWXEOW8EVVJzlTbZDSuJO8sABYT4HT91VKU/8mJ7trELNTs6QHTX p89CrAIiIyh3lJ0rZMBUFSfShuDWj95jv9FWJWq5REvN5XbOwHc5XRN1PwdzjqPVp4qqqNR9 wzSU87JoHujljcHMe06FpG8EFWgymzgpsU0sdoxDMynvLGhrJHENbVjrH6/WOno6hVxctcWu Dmkgg6gjoQX9RVdwTn9ecP00VBiCA3ejjAa2Uv2Z2N6trg7x39qmOy504IvMbf8Ae7aCUkAx 1rDGQf2vR9qMpARYhmLMPSML477bXNHEirZu9qxF2zQwXZWk1mIaNzh/d07+ed6ma+1Bt2q0 /MDMS14Bs/P1rhPWygimo2HzpD1nqaOkqLsX8o/Vr6bBlAQTu8trBw7Ws/1PgoNul2r73cZK 67VctXVSnV8srtSf9B2IuPRiHENxxRfai7XiczVM7tT1MHQ1o6AOpYtERRWc5OeHWUGC6m9y MHP3KctY7TfzbNw/xbSrGrpZXUAt+V9ghA0JpGyO73+cfrQrbUREZNVoGKs48I4Vqn0dRWPr axm58FG3b2D1F2oaD2a6rXc9MxpsMWyOwWaYxXKuj25ZmnfDDvG7qLiCNegA9irESSSSdSel FxaW2conB1bO2Orjr6AOOnOSxBzR2nZJPsUnW640d2oIq221MVVSzN2o5YnbTXBULW/ZWZj1 eBsQRRzyvks1TIG1UBOobru5xo6CPaN3Uhi4KLrjlZLG2SNwcx4DmuB3EHgV2IjoqqaKrpJq aoaHxTMdG9p6WkaEepUbxNZ5MP4ouNplBDqOofENekA7j4jQq9ZVUuUHbRRZoPqGAAVtLHKd DxI1Yf8AKEWItRERW04HzAvWA7mai0yiSnkI5+kkP5uUfyPaFZfB2cOF8XRMjFW223B240lW 4NJP6ruDvr7FT9EF/Q4OaC0ggjUEdK+tVSC0Y7xTYmtZar9XU8bdwjExcwfunUexbBJnfj6S mMX5b2dRpttp4w717KJi3rnhoLnEBoGpJPBRzjbOnDeE4JIaKdl2uOhDaemeCxh/XeNw7hqV WS640xLfIzHdr5X1UZOvNyTuLf4ddFg0MbBi/Gt6xtdvLr5U7ezqIYWDSOFvU0fz4la+iIoi Ig3zKXHn9BcXtmqy422sAhqwPgjXc/8AdPsJVvYJ4qqnjmp5GyxSND2PadQ4HeCCqDKacmM3 m2Hm8OYoqNLcTpS1Tz/4cn4Lj8Tt6O7gSrLIuqKaOeFksL2vjeA5r2nUOB4EHpXaiCIiAiLq klZBE6SV7WRsBc5zjoGgcSSg+ampho6SWpqZGxQQsMkkjjoGtA1JPgqd5pY4djrGU1bCXC30 45mjY7d5gPpEdbjv9Q6FuOcub4xCX4ewvUH8ltOlTUN3eUkH0R+p9fdxhpFgiIiiIiAiIg+0 REG+55e/Nffm/wBnjUfqQM8vfmvvzf7PGo/QEREBERAREQSvyd7g2kzLdTPOnllHJG3tIId9 TSrUBUcwZfThrGlqu49GlqGuf2sO53+ElXehljqIWTQvD45GhzHA7nA7wUSu1aPm/h+TEWWV zpqdhkqIQKmJo4ksOpA/d2lvC4I1Gh4IigKKYc38oqyy3We+YbpH1FrqHGSWGFurqVxO/cPg dR6OCh8tIJBBBHEI04VoeTth+S2YGqLpUM2X3Ofaj1G8xs80H17SiLLXKa6Y0uUVTWwS0dmj cDNO9uyZR8VmvEnr4D2K2dJSQUFFDSUkbYqeBgjjjaNA1oGgCJXoREREH8pi5Mjw5Z7YHefP UunI16GN0+t6rgpS5QGIWXnMY0VO/bhtcIpzpw5wnaf9YHgotRoREQERe+2WO6XqfmbRbqqt k47METnn2BB4dSuFu0eT2PZY9tuG6kDTXRz2NPqLtV4q/LTGdshdLWYbuDY273OZEXgfw6oN WRfT2PjeWSNLXDiHDQhfKAiIg5HFXrw3GIsK2qMcGUULeHUwKig4q8uEaoVuC7NUt10koYXb /wBgIlZlEREUyzYuj7tmjfJnu2mx1BgZ2NZ5v8lpq2bMeifb8yr/AASNLT5dI8A9TnbQPqK1 lGhERBcnKG6vu+VVlmmOskUJpydePNktHsAW7LQ8mLe63ZT2dsjCx8zHzkHqe8kHxGhW+IyF Vs5TMbRiuzSADadROB69zzp9ZVkyqx8pOsZLjm30rfSp6EF274z3H+SLEOIiIoi548FM2XOQ 1Ve4orpi8yUNC8B0dI3zZpR0F3xB7e5BD9JQ1VfOIaGmmqZXcGQsL3HwC3K25NY7uehjsM1O 1w9Kpe2L2OOvsVsLHhy0YboxS2O3U9FFpoeaZoXd7uJPestoiaqVNkJjyGNzhb6eXZGujKpm p7tStPvWDsRYc/8AO7NWUbfjyRHYP7w3e1Xl0XVLDHUQuinjbJG8aOY9oIcO0FDVBUVose5D 2fEEUlXhlsdpuIGvNNGkEp7QPRPaPUq332wXPDV2ltt6pH0tVFxY8cR0EHgQesIrGoiICIiD fcBZuX/A2lNG4V9sJ1NHO4+Z+w74P1dinzDed+DsQRxtmrvyXVOOnM1o2Rr2P9H1kKoyIL5U 94ttYzbpLjSzt+NHO1w9hXzUXq10kZkqrlSQsaCS6SdrQPWVREOc06tJB7CuNT1omLbYjzyw dYoXeTVxutQNwiohtDxefN9WqgnHmcV/xs19I135NtTt3kkDtTIP13cXd24dij5EXBERAREQ EREBERB9oiIN9zy9+a+/N/s8aj9SBnl7819+b/Z41H6AiIgIiICIiArV5E41ZiPBUdqqpdbh agIiCd74fgO8PR8B1qqiz2DMWV2C8T014tx1dGdmWInzZYz6TT/3uIBQXhRYjDeIrfiqwU12 tMokp5266a72O6Wu6iCsujIse+w2iWXnZLXRPk1123U7Cde/RZBEHyGhrQ1oAAGgA6F9IiAs BjHE1NhLClbeast/MRnmmE/pJDua3xPs1WbklZDG6SV7WMYC5znHQNA4klVOzlzHONcQeQ2y YmzULiItOE7+BkP1Ds70EeVlXNX109XVPL5p5HSSOPS4nUldCIjQvXa7ZW3m4w0NsppKqqnd sxxRjUk/99K66KiqLjXQUdDC6eoneI4o2DUucToAFbvLHLWjwFY2c61k13qGg1VRprs/qNPQ 0e07+rQNSwJyfrZbIoq3GOlxrNNfJWn8zH2HpefZ3qYqSipbfTNp6GmipoWjRscTA1o8AvQi MiIiDVsU5e4axjE78s2yN05GjaqLzJW/vDj3HUKt2Y2T92wM51bSl1ws5OgqWt86Lse3o7+H dwVuV1TQRVMD4aiNssUjS17Ht1a4HiCDxRVBkUp5x5WHBtf+VrNG51lqn6bOmvkrz8A9h6D4 d8WIoreZIXlt4yqtzdoGShLqV46tk6t/wlqqGpq5OWK/IcRVeG6mQNgr2c9ACf71o3gd7df4 UKsqiIjKAOULgKonmjxdbInSsZGIq5jBqWAejJ3dB6tAq/q/UkTJonRysa9jwWua4agg8QQo bxXydLRdax9XhuuNqc86up3R85EOvZ3gt7t6LqtK2LA2EK3G2KqW00TSGOdtVEum6KMek4/U OskKVrbyZarywflfEEIpxxFNCS8/xbh7VM2E8G2XBls8isVIIQ7QyzO86SU9bndPdwCGszRU sNvoIKOlYI4KeNsUbB8FrRoB6gvQiIgVT/O26/lXNi67J1ZSllM3Q/EaNf8AEXK1eJL1Bh3D dfd6o6R0cDpNPjHoHidB4qjlbVy3CvqKypdtTVEjpXnrc46n60WOhEW5ZXYNONcc0tBM0mih /P1ZA/u2n0fE6DxRUj5H5UMqmRYrxHCHR67VBSyN3P0/vXDq6h49SsMuqKFkELIoWNZGxoa1 rRoGgcAAu1GRERAREQFp+YOX9tx/YnUtW0Q1kQJpasDzondR62npH81uCIKG3i01livFTbLn CYaqlkMcjD1jpHWDxB6l4lZPlB4EZcrIMU0EX9coQGVWyP0kOu5x7Wk+o9irYjQiIgIiICIi AiIgIiICIiAiIgIiIPtERBvueXvzX35v9njUfqQM8vfmvvzf7PGo/QEREBERAREQEREG34Az Gu+ALo6agIqKKYjyijkPmSdo+K4dfr1VocGZkYextStNsq2x1eyC+inIbKw9g+EO0aql67IZ 5aaZs1PI+KVh1a9jiC09YIQX71TVVFsOeWNrHG2J9fHcYWjQMrY9sgftDR3rJWzx8pi+Nj0l sVA5/wAYSPA9WqJiyeqxd7xDasOW99deq6KjgYNdZHb3dgHEnsCrPduUJjK4B7aI0duY4afm Idpw7dXaqObreLjfK51Zd62esqHcZJnlx/8ApDEk5n501eL45bRYmSUNoLtHuJ0kqQPjacG/ q+vqUUoiKIi9drt812u1Jb6YazVUzIWbulxAH1oJ15O2BW7M2LrjD52phoA4cPjyD/KP3lP6 x1jtMFisFDaqQaQ0cDYW9ug018eKyKMiIiAi+S5rdNoganQanivpAREQYy/2alxDYay03Bu1 T1cRjd1t14OHaDoR3KlGJsP1eF8S1tmrxpNSSlmumge3i1w7CCD4q9RVeeUphkR1VsxLAzdK PJKggfCGrmH1bQ8AixAy9toulTZLzSXOgfsVFJK2WM9oOvqXiRFXhwhiijxhhmlvNvd5kzdJ I9dTFIPSYe4+zQ9Kzqp7lXmRUYBvuk+1LaKtwFVCN5b1SN7R7R4K21tuVHd7dDX22ojqaWdo dHLGdQ4f99CI9qIiIIiICIo0zazRpsE2l9DbJo5b5UN0jj118naR+kcPqHT3INA5Q+OhVVUO ErdKHR07hNXOaeL9PNZ4A6ntI6lBS7aiomq6mSoqZHSzSvL5JHnUucTqSSupGhWm5PuFvyLg V12qGaVN2fzg1G8RN1DfXvPiFVyKN0szI2DVz3BoHaVeyx29lqsFBb42hjaWmjiAA002WgIl ZBERENVjLtiC02GATXq5UtCw8DPKG69wO8qOs5M1XYMpmWmxvY+8VLNpzzv8mYeDtPjHoB7+ pViuFyrbtXSVlzqpaqplO0+WV5c4nvKLi7doxfh2/SGOzXqjrJB/dxTAu9XFZrVUDimkgmbL BI6ORh1a9jtC09YKsNkrm5UXerZhnFFRztU4f1KskPnSaf3bj0nqPTw6kMTsiIiPNXUcNwt9 RR1LdqGoidE8dbXDQ/WqOYjs02HcS3C0VO+SjndET8YA7j4jQ+KvYVVXlDWoUGZflbGgNr6S OY6dLhqw/wCUIsRUiIiiLZMHYDvuN7h5PZKUuiadJamTzYou93X2DerCYUyBwvZI2S3oPvVW Bq7nvNhB06GDj4koKtxwyzO0ije89TWkr1S2W6U7Q6e21cbSNQXwOAI694V5KK1UFsiEduoa ela0aBsMTWbvAL2omqAkEHQjRcK717wPhrEURZd7LSVB0IEnNhrxr1ObofaoWxvydqilifW4 JnfVtBJdQ1DgHgfqO3A9x0PaUXUFIu2qpZ6KqkpquF8E8Ti18cjS1zSOggrqQEREBERAREQf aIiDfc8vfmvvzf7PGo/UgZ5e/Nffm/2eNR+gIiICIiAiIgIiIC+mMdI8MjaXOcdA1o1JKz+D cGXbG98bbbPENw2pp36iOFnxnH6hxKtNgbKzD+Bqdj6SAVdx0/OV07QX6/qj4I7t/WSgrxh/ JTGuIGMlbbRb4HgES1z+b3fs73exbfHyZrwWAy3+iY/pa2J7gPHcrIaJoiarPXcmrEMMLnUN 3t9U8DcxwfHr7CFHeJMAYmwm4/lu0zwxD+/YNuI/vt1HrV3NF1yRMmidHMxr43DRzXDUEdRC GqCIrKZj5DUN0hmueDI20dcPOdRa6RTfs/FPs7lXKso6i31ktJWwSQVELiySKRujmkdBCK6F IuRlubcc2baZGbTaVklQewtaQD6yFHSmXk10bJsb3Krd6VPQlrf3nt/0QWaRERkKhXN/OKfD NZJh7DJaLiAPKatwB5jUahrRwLtDxPDv4Shi29DDmELpeCBtUlM+RgdwL9NGjxJAVIaysnuF dNV1krpp53mSSRx1LnE6koseu4YhvF2q/Krlc6upn2toPlmc4g9m/ctjwlmvinCdXE6K4TVt E0+fR1Uhexw6dCd7T2haUiKvFhPFFvxlh2nu9qe7mpdWvY8edE8cWntH+hWdVX+TtiOagxtL ZJJtKW5QuIjc7dzrBqCB17IcPV1K0CMi0TOazm85VXaNnp0zW1TdB8Q6n2are1isTwiowld4 nDUSUMzdO9hQUVRcniuEaFuGA8yr5gGt2rfJ5RQyHWaimJ5t/aPiu7R46rT0QW/wpnJhPFTI 4hWi21r9B5NWEM39TXei76+xb814e0OaQ4HgQeKoEstbcU36zgC13mupGt4NiqHNaPDXRExe nVY27361WKlNReLhT0UQGu1NIG69w4nwVNqrMPF9bBzNTiS5Pj1108pcPqKwNTV1NZMZayol nkPF8ry4nxKGJ6x5yh2c3JQYGjJcQWuuE7NNP2GH63epQNVVdTcKySqrJpKiomcXSSSOLnPJ 6SV0KxXJ6wVbjYJsT11PHUVc0zoqfnGhwha3iRrwJPT2IviuxBadCNO9cK2WdGCbdfcB11yj pIo7jbojURTsYA4tbvc0kcRpqe8BVNQZXC7Gy4vs7HjVrq6EEdY2wr1BUXwpLzGMrNKXbAZX wOLgOGkg3q9ARKL5JDWkngBqV9Ly3IPNqqhDukMLwzv2ToiKSYvvM1/xjdLnUSmV1RUvLXfq g6NHcGgBYVcu1Djrx136rhGhd9FWT2+vgrKR/Nz08jZY3D4LmnUH1hdC5QXpw1d2YgwzbbtG ABWUzJSB0EjePA6hZVaZlHG6PKfD4drqaba39Rc4j61uaMhVeuU5SaVWH6wbOpZNEes6FpH1 lWFKgLlOzAU+HodDqXTu17tgfzRYr6t0y0y7rMf3/mRtQ22mIdWVOnoj4retx9nFaxZ7VU3y 9UdroW7VRVzNhjB4ak6ansV0cG4UocGYZpbPb2giNu1NKRvmkPpPPf7BoEVkLNZbfh+1QW20 07KalgboxjB6yesnpKyKIjIiIgIiII6zRysocdW11VSNZT3qBn5mfTQSgfAf2dR6O5VNr6Gp tlwnoa+F8FTTvMcsbxoWuB0IV9yoO5QOAI621f0stcQFVS6Nrg0fpI+Af3tO7uPYixXFERFE REBERB9aouEQb/nl7819+b/Z41H6kDPL35r783+zxqP0BERAREQEREBe6zWisv15pbXbYjLV VUgjjaOs9J6gOJPUvCrC8nHBzY6SrxXVxaySE01GT0NHpu8ToPAoJUwPgugwPhuK2W9odIdH 1M5HnTSabyezoA6AtmREZEREBERAUT5y5WR4ttkl6ssAF7pmaua3d5UwfBP6wHA9PDq0lhEF AXNLXFrgQQdCD0Ka+TPK1uLLxGfSfRNI39Tx/qsbn9glmH8VMvduh5uhuurnta3Rsc49L+L0 u/aXl5Plc2kzUhhedPK6WWEd+gf/APBGuLXoiIyj7PEPOUN32NeMO1p1c61VBV5MX2QYiwdd LQQC6qpnsZr0P01af4gFR+oglpamWnqGOjlieWPY4b2uB0IKLHWiIit0yhbI/NmwCHTa8pJO vUGuJ9mquWFV3k64fluGOprw5v8AV7bAfOI4yP8ANA9W0VaIIlFjcQyiDDF0ldwjo5nHd1MJ WSWpZo3Btsywv1Q52yXUjom9pf5g/wAyIpceK4REaERdkEEtTUMgp43yyyODWMY3VzieAA6U HWu6mpKmtl5qjp5Z5NNdiJhcfUFPOAOT2HRQ3HHD3AuG022xO0I/bcPqHr6FNtnsFpsNMKez W6noogOEMYaT3nifFE1Tumy2xlWN1gw1cSNna1dAW7vHRee4YDxXa4w+vw9cYWaa7RpnEDxA V39E0Q1QEgg6EaFTjkPmXa7Fb6jDmIKptJG+YzUs8h0YCQA5hPRvGoPDeVLmLssMMYxhebhb 2Q1Zbo2spwGSNPbpud4gquGYOUl7wLI6p0NfaS7zayJvodQe34J7eHah6lbOfNOzxYUqLFYa 2CurK9vNzPgftNhi6dSN2p4adRKrUiIrtppnU9VFMz0o3hw7wdVe+2VrblaKStZvZUwMlGnU 5oP81QtW2yKxE2+5Z0lO52tRbHGlkBPwRvYf4SB4IlSSiIiKX5n4ZkwrmDcqIs2YJZDUUx03 GN51GndvHgtQVycx8uqDMCyCGYtp7hTgmlqtNdgni13W0/8A2qxYmyzxVhWuMFwtU0sZOkdR TMMkcncQN3cdCjTU17rNaaq+3qktdAwvqKuVsTB2k8e4cVkLPgnEl+rGU9sstZK5x9IwlrG9 pcdwCsflTlFDgYG6XZ8dVeZG7ALN7Kdp4hpPEnpPgOnUJEtFuitFlo7dT/oqSBkLe0NAGvsX uREZCqycpK5ipxxb6Bp1FHRguGvBz3E/UGqzLnBrSXEAAaknoVKcxMQjFGYF2ukTi6CScsh1 /wCm3zW+sDXxRYkbk4YVFbfK3ElTHrHQt5inJH964ecfBv8AmVklomTNobZ8qrQzZ2ZKphqp NekvOo/w7K3tEERcE6DU7kHOqaqGsccoK2WKrlt+GaZt1qYyWvqHuLYWu6hpvf4aDtUdQcoj GkdUJJvyfNHrvidT6DTvB19qLi1SKMcvs6rRjWpjttXEbZdXjzInu2o5j1Md19h9qk5EF56u kgr6Kakq4mywTsMckbhuc0jQhehEFGcW2GTDGLbjZ5t5pJ3Ma74zeLT4ggrDKZuUlZ2UmMrf dI2EeXUuzIegujOn1FvqUMo0IiICIiDlERBv+eXvzX35v9njUfqQM8vfmvvzf7PGo/QEREBE RAREQfcUbppmRxjae9wa0DpJV5cLWhmH8KWy1RtDRSUzI3adLgPOPidSqeZdUDbnmRYaWQAs fWxlwPSGnaP1K7QRKIiIhqtCxRnHg/CtY6kqq19XVsdsyQ0bOcLD2nUN17NdVq+e+ZE+HKGP D1lmMdwrYy6omafOhiO7QdRdv39AHaqzEkkknUnpRcWwtGfmCrpWNppaiqt5fppJVw6M16iW k6d50CkmOWOeJssL2vjeA5rmnUOB4EFUFUxZGZk1FnvkOGrtUOktta4Mpi86+Tyk7gP1XcNO vQ9aGLOoiIjUsysLsxdgK424sDqhsZmpjpvbK0ajTv3jxVQ8M3mbDeKrfdYdz6OobIQRxAO8 eI1CvSVSXMS1NsmYt8oIxoyOre5gHQ1x2gPUQixdOlqIqykhqqdwfDNG2SNw+E0jUH1Fd6iT IDGQvmDTZKqQGstOjWgne+E+ifA6t9SltEFB+b+TE19rJsRYVY01sg2qqj4c8QPTZ+sekdPf xnBEFCK2gq7dVOpq+mmpp2HR0crC1w8Ctgwhl5iLGlcyK00Mjackc5WStLYox1l3T3DUq59R RUtWB5TTQzaHUc5GHfWu5jGxsDWNDWjgANAEXWvYIwfQ4IwzBaKDzy3z55y3R00h4uP1AdAA WxoiIFQxyj7/AB0mDqKytd+fr6gSOaDwjZ1/vFvqKmVxDWkuOgG8k9Cpxmxi7+mGP6yqhftU VMfJqXQ7ixpPneJ1PiixpKIiK+mMdI8MY0uc46AAaklWjyeyoiwnQR3m+RNfeqhurGOGvkjT 0D9brPRw69Y55P8Aghl8xJLf7jDt0drI5kOHmvnO8d+yN/eWq0ARKIiIgiIgLqnp4qqnkgqI 2yxSNLXseNWuB4ghdqIKoZx5WnBVxF0s7HOs1Y8hrdNfJn8dgnqO/Q9mnfF6vZfrLR4isdXa blHzlNVRljx0jqI7QdCO5UoxNYanDGJq6zVo/O0kxZtaem34Lh2EaHxRqMUpLyNxkML45ZR1 cgbQ3XSnkLnaBj9fMd6zp+8o0XIJBBG4hBf5FFOTGZsWLbPHZ7tNpeaNmg2j/wCJjHBw63Ac fX3SsjIiIgIiICIvFc7pR2e2z3C51DKelp2F8kjzoAP9exBp+b+MIsJYDq3Nk0rq5jqalaOO pGjndwB179FT4cVt2ZOOqjHuK5a920yih1io4T8CPXif1jxPq6FqLfSCNL2Yfg8lwza4P+lR xM3djAFkl5bfp+TKXQaDmWaDTTTcF6kZCohz9xtLh7C8Vlt0xjrLoSJHNOjmQD0v4ju7tVLx VUuUHcH1WaMlOX7TKOlija34uo2j/mRYi1ERFfcM0lPMyaB7o5I3BzHsOhaRwIPQVcDKLGsm NcERVFY4OuFI/wAnqj8cgah/iPbqqeKc+TLcJG3u928vPNSU7J9no2mu019TkKsYiIjKF+Ur RskwXa6s/pIK3Yb3OYdf8oVaFablGOAywiaSAXXCLQdfmvVWUagiIgIiIOUXCIJAzy9+a+/N /s8aj9SBnl7819+b/Z41H6AiIgIiICIiDfMlWh2cFj2jpo+QjtPNPVwwqXZV1Yos1MPzOOyD WNj1P6+rf/krohEoiIiKUZlXR15zKvtY46g1b42b9dGsOwPY1ausxi2kkocZXimnZsSR1szS 09HnlYdGhdkEr4KiOaJxZJG4Oa4HQgg6grrXIGpGiC99kr/ypYLfX7v61TRzHQ66FzQf5r3r EYVpH0OD7PSyt2ZIaKFjx1EMGo9ay6MhVSs/YBDmzWOGn56nhk3fsAfyVtSqpcoSRr81pGt4 so4Wu79CfqIRY0rB2Kq3BmKKW8286uhdpJETuljPpMPePUdD0K5tgvtDiax0t2tUwlpqlgcC Dvaelp6iDuIVFVumXeZd1wBcdYNaq2zO1qKJztA7o2mn4Lu3p6UVctFruEsZ2bGlqbW2WrbI dBzsBOkkJ6nN/nwK2JGRERARFEGZmd9BhyGe2YYljrbtpsmZpDoqc9O/4Th1cB09SDqz2zHF itDsN2ib/eVczSpew74IT0djncO7XrCrIvRW11Tcq6asr55KipneXySyO1c4npJXnRoXIGp0 C4WyZe2gXzMOyUD2bcclWwyN62tO072AoLYZa4cGFMvbXbXMDJ+aE1R2yP8AOd6tdPBbWiIy IiiHODN12D3CyYfLH3h7Q6WZw2m0rTw3dLj28Bv6UEr1NXTUcXOVdRFAz40rw0esr6hmiqIx JBIyVh4OY4EHxColcrxcrzVPqbrXVFZM86ufNIXE+tZDDWMr7hK4R1VkuEsGydXQlxMcg6nN 4FFxeJFqGXeOqPH2Gm3CnaIKqI83VU2uvNv06Otp4g+HQtvRBV85SmFwyW24mp2gbf8AVKnT pI1cw+raHgFYNaNnFamXXKm8sc3afTxCpYeosIJPq1QU5RERp6KCvqrZXw1tvnkp6mB4fHLG 7RzSOkFWey0zqtuKIYLbiCWOgvOmztOIbFUnraehx+KfDqVWVzw4IL/apqqgYWznxfheNkDa 0XGkZoBBWgybIHQHa7Q9eikm3cpmhfB/vfD9RFJ10szXg/xaae1ExO2qaqFZeUvh5rRzVluT z0hxY3T2late+UpeamJ8dhtFNQ67hNM8zOHaBoB69UMT7fsQ2vDNqluN7rGUtPGCdXHe49TR xJ7AqtZo5rVmPaoUlI19LZoH7UUJPnSu+O/t6hwC06+Yiu+JK41d9uE9bPwDpXaho6gOAHcs Yi4LkcVwiC9GFKxtwwdZ6th1E1FC/UdrAsuo1yJvrLxlhSU5drNbXupZAerXab7HAeCkpGQq q/KJtslJmUyrLdI62kje09Zbq0/UPWrUFR1nFgF+N8JA0DQbpby6WmH/AFAR50fjoNO0BFio qLsmhlp53w1EbopY3Fr2PGhaR0ELrRRT5yZLXJz18urv0ezHTN7TqXH6h61B9qtdbe7nT2+2 U756moeGRxsG8n+Q7VcvL/CMWCcHUlojc2SZuslTK0fpJXcT3DcB2AIVtCIiMoR5TFZzeGLP Rh+hmq3SFvWGs01/xKtyl3lF3sXDH8FtjOrLbTBrv23+cfZsqIkagiIgIiICLlEG/wCeXvzX 35v9njUfqQM8vfmvvzf7PGo/QEREBERAREQeihq5KC4U9XAdJKeVsjD2tOo+pXrtVfHdLPR1 8Ja6OqgZM0tOo0c0H+aoYrT8n/FTL1gT8kTSa1VpfzeyTvMTiSw+G8eARKlhEREVo5QuCJbd iFuKaKImjuGjKktH6OYDQE9jgB4g9ahdXzudso7xbZ7fcqdlTSzsLJIpBqHD/vpUBYo5N1ay sfNhK4wy07jqKescWvj7NoAhw8Ai6glbhljgyfGuNaSjEbjRQOE1ZJpubGDw16zwHf2LdbDy b8Q1dTrf66lt9OD53Mu52Rw7BuA8T4KesJYOs+CrMLfZafm2E7UspOr5XfGcf5cAhrPgAAAc BwXKIiBVPM6Ll+Us2bu5pBbA9sDSP1GgH26q2V+u8FisNddKsgQ0cLpXdug3DxO5UZuFbLcb lU1tS4umqJXSvJPEuOp+tFjzoiIr1W6511orWVlrq5qSojOrZYXlrh4hStYeUXiW3RMhvNHS 3RjRoZN8Uh8Ru9ih9EFkIeUzZXRjyiwV7H9IZKxw9Z0XjuHKbpxCPyTh6R0pO81NQAB4NB19 ir2u+loqquk5uippqh/xYmFx9QQxueKc4cXYp5yKavNDRyDQ0tH5jSOon0j4laKthiwDi2aP nIsNXVzdNdRRv4epYytsl0tv/mNtq6Udc0DmfWEHhREQFI+Q0XOZu20ka7EUzuPD825RwpKy Ce1ubdEHHQugmA7TsH/RBbVERGXmr6xlBbqmsm/R08TpXdzQSfqVF71dam+Xysuda8vnq5nS vJ6yddO4cFc/H4kOXV/5k6P/ACfNpp+wVSMoscIiIqQclMRy2DMy3xiQtpri7yWduu5216J8 Hae1W+Co1g9sj8bWVsGnOGvh2deGu2FeUIlF4bzA2rsVfTyabMtNIw68NC0he5eW5v2LVVv3 ebC87/2SiKFuGjiO3oXC5cdXEnpK4RoRF6KGhqrlXQ0dBBJUVMzgyOKNu05xPQAg86ytlwxe 8RTiGyWuqrXHpijJaO93AeKnvL/k/UNBDFcMagVlWfOFC135qP8AaI9I9nDvUz0dFS2+kZTU NPFTQRjRkUTA1re4BE1U+lyIx7Ux7TrXFB+rNUsB9hK6q7I/HlDGX/kcVIB/5edjz6tdVb3R NENUMuVouNnqTT3WhqKOYHTYnjLD7V41e67WS236gNHeKGCtgdxZMwO07R1HtCgLMXICa3sk ueCecqadoLpKB7tZGD9Q/CHYd/ehqDkXLmlji14LXA6EEcFwipW5P+KhZMcm1VMwZSXZnNAO 4c6N7PXvHiFakKgcUr4JmSwvLJI3BzXNOhaRwIVxMr8e02OsLRTGRoudM1sdbFrvDtPTA6na a+sdCJW8IiIjRMbZS4bxu81NZC+juGmnldLo1zv2gdzvr7VoLeTFSeU6uxNMYdfRFIA717Wn sU8og1LBmXGH8DQEWemL6p7dmSsnO1K8dWvADsGi21EQF47ncaa0WqquNdII6alidLI49DQN V7FXvlA5iCV39ELPNqGODri9h4ni2Lw4nt0HWghjEl7nxHiWvu9V+krJ3SEfFBO4eA0HgsWi I0IiICIiAiIgkDPL35r783+zxqP1IGeXvzX35v8AZ41H6AiIgIiICIiAtty1xnJgfGVNciXG jk/M1kbfhRHidOsHQjuWpIgvxS1MNbSRVNLI2WCZgfHI06hzSNQQu9VkyYzbGHXx4dxJMfyX I7+rVDj/AOFceg/qE+o9istHKyaNskTmvY4BzXNOocDwIKMu1ERAREQERaZmNmFb8A2J1RO5 s1xmaRR0mu97vjHqaOk+CCPOUZjIU9vpsKUcoMlQRUVmyd7WA+Y0953/ALo61XZe27XWsvl2 qblcpjNVVMhkkeekn6h0aLxI0IiIC9dttlbeLhFQ2ullqqqZ2yyKJupJ/wC+lLXbau8XOnt9 uhdNU1Mgjijb0kq3mXGXFuwBZGsYxk1zmaDV1ezvJ+K3qaPbxKDQcFcnajgiZVY1mdUTnQii p37LGdjnjeT3aDtKmW0WK12KlFNZ7fT0UQGmzDGG6954nxWRRGRdU0MVREYp42SsdxY9ocD4 FdqIIzxZkZhXEgkmooTZ61w3SUjQIyesx8PVoq7Y3y8vmBLhzV1g5ylkJENZECY5fHoPYVdX RY69Wagv9pntt2p21FJO3ZfG76wegjrRdURW65Q3EWzNexzPOjZJzCT+20t+shc5m5d1eAMQ cz501tqSXUdQfhAcWu/WGvjxWoUdXLQV0FXTO2JqeRssbupzTqD6wir8IsVhu9QYiw1QXalc DHVwNl3fBJG8eB1HgsqjLz1lNHW0M9JONY543RvHY4aH61RrENlqcO4irrTWt2ZqSZ0bu0Dg R2EaHxV7SouzXylhx0wXS1vbTXqFmyNvcyoaODXHoPUfA9hYqiizl2wZiOx1xpLnZayGXo/M lwd2gjUHwWVwvlbizFVYyOktU9LTuOj6qrYY42Dr1I1PcNUVmMjMMTX7MelrNg+SWr+syvLd RtD0G9+1v/dKtqtZwNgugwLhuO127848nbqKhw0dNJpvJ6h0AdAWzIy5Wu49ugs2X98rnaax UUgbr0ucNlo9ZC2JQ5yi8RNt+CqazRSEVFyn2nNH/SZvOv7xb7UFZFwiI07IIZamojgp43SS yODGMYNS4ncAB1q1+UmV1Lgm0tr7jG2W+1TfzryNfJ2n+7b/ADPT3KN+Tzghtyu8+KLhHrT0 DubpA7g6bTUu/dB9Z7FZQIlEREQREQEREEFZ35VMraefFmHodipibtV1NG39I0cZAB0jp6xv 766q/rmhzS1wBBGhBHFU/wA3sDHBONZW0sZbbK7WekPQ0fCZ+6fYQixoSzWE8V3LB9/hulol 2Xs3SRn0ZWdLXDqKwqIq6mB8fWfHdpbVWyUMqGNHlFG935yE93SOohbXqqG2m73Cx3GOvtFX LR1UR82WJ2hHZ2jsU44S5R+zEymxlQOJAA8sowNT2uYf5epExYFFpltzXwRdI2OgxFSROcNd ipcYnDsO1ove/MLB7Iw92JrVsnXTSrYeHiiNk1TVRzfM8sE2eEmC4PucvRFRxl2v7x0HtUN4 zz8xFiKKWjs7BZqJ+oJidtTPb1F/R4Ad6LiTs1M5KPDFHUWnDtQyovbhsOezzmUvWSeBd1Do 6epVgnnlqaiSeokdJLI4ve951Lid5JK+CS4kk6k8SVwiiIiAiIgIiICIiCQM8vfmvvzf7PGo /UgZ5e/Nffm/2eNR+gIiICIiAiIgIiICkbL3OS9YJDKGqBuVoB/8PI7zoh//ABu6O7h3KOUQ XTwrmVhjGEbRabkxtSRqaSoPNyjwPHw1W2aqgLXFrg5pIIOoI6FsdrzDxdZmhtuxDXxsHBjp i9vqdqETF29V01FTBSQOmqpo4ImjVz5HhrR3kqnU+b2PKj08SVbf/wAYaz6gFrdxv12vDtbr c6us36/n5nP+soYsljbP2xWOCWmw0W3e4eiHjUQRnrLvhdw9ardfL7csR3ea53mqfVVUx857 zwHQAOgDqCxyIoiIgIizGFLFJibFlus0J2XVk7WF3xW8XHwAJQT7yfcCstljdim4Qg1lcC2k 2hvjh6SOouPsA61NS89JTQ0VFBSUrBHDBG2ONg4NaBoB6gvQjIiIgIvh0jGEB72tJ4anRfeu vBAREQa9jHCtBjPDdTaLgxv5xpMMumphk0814/73jUKlt1tlTZrvVW2vZzdRSyuikb1EHRXz KrRyjcLi34mo8QU7QI7lHzc2n/VYBv8AFun8KLGa5OeM2ugqMJVsgDmE1FHqeIPpsH+b+JT6 FQy13Gss9yprnb5TDU0sgkikHQ4fWrh5c49ocfYdbWQbMNbFoyrptrfG7rHW08QfDoQrcERE QREQEREHXJKyGN0kjgxjAXOcToABxJVOM1sZf01xzU1dO4mhp/6vSDrY0+l+8dT4hSrnvmc2 ipZMJWGdpqJhs3CVh/Rt/wCkD1np6hu6VXZFguWtL3BrRqSdAB0rhbLl3bPyxmPYqIjaa+tj c4EcWtO0fY0oq2uAMONwrgW2WlrdmSOEPm7ZHec72nTwWyoiMi8lwuNHaaCWtuVTFS00LdqS WV2y1o716iQASToBxJVSc4cxp8Z4kkoqKUts1BIWQNad0zhuMh69ejqHeUEr3flHYYoaow26 jrbi1p0MrQI2nu2t59QWQwxnzhTENW2kqzPaJ3kNZ5WBzbiejbHDx0VUERrF/gQ5oLTqDvBH SuVXzILMeofWNwjeZ3Sse0uoJHnUsIGpj1PRpqR1aadIVg0ZFG2eeGmX/LWqqWs1qbWfKojp v2RueP4d/wC6FJK81dSx11vqKSYax1ETonDscND9aChKLvrqc0dwqKZ3pQyujPeDouhGhERA REQEREBERAREQEREBERAREQSBnl7819+b/Z41H6kDPL35r783+zxqP0BERAREQEREBERAREQ ERbZgfLq+Y8rjHa4eapIzpNWSgiOPs7T2BBqa9dLa6+uaTRUNRUAcTFE52nqCtbhHJLCmGI2 yVNMLvW7iZ6xoc1p/VZwHjqe1SFDDFTx83BEyJg4NY0ADwCJqis9hu9KwvqbVWwtbxMlO9oH rC8BBB0I0V/SNRod61y/YCwxiWndHd7PSyucP0zGBkg7Q5uhQ1SRFN2OeT1WW2KWuwdM+uhb 5xopf0zR+qRud3bj3qFJI3wyujmY5kjCWua4aFpHEEIr4UwcnC0NrMeVdxkbqKCkOwSOD3kN +raUPqw/JjjZ+Tb/AC6eeZoW67PRo/pQqeEREZCoKzczoms9bPh3CL9mriOzVV24827pYztH SejgFKOPb7JhrAN3usBAmgpzzRJ00e7zWn1kFUmkkfLI6SRxe95LnOcdSSelFj1Vt3uNyqTU XCvqamZx1L5ZXOPrK3DBWbeJcH1UTRVyV9uB0fR1Ly4bP6pO9p7t3YtDRFXow3iGgxTh+lu9 rk26apbqAfSYeBaeog7ll1W3k34nkpsQVuHJ5T5PWRGeFpPCRvHTvb/lCskjIo1z5tAumVlX MG6yUEsdS06cBrsn2OKkpa7j6h/KWXt+pdQNuglIJ6w0n+SCkSy+GsT3XCd6iudlqXQTx7iO LZG9LXDpCxCI0t1l/nDY8axR01RIy3XXTR1LK7zZD1scePdxUi6qgIJB1G4rdcO5uYxwzEyC iur56ZnCCrbzrR2AnePAomLk6pqqzw8pbEbKdrZrRbZJRxeNtoPhtLxV3KNxfUMLaSnt1JqP SbC5zh/E4j2IYs7VVdNQ0zqitnjp4WDV0krw1o8SoLzHz9iiZLasDP25CCyS5Ebm/wD4weJ/ WPh1qFr/AIvv+KJQ+/XWprdk6tY9/mN7mjcOPUsKhj7llfNK+WZ7pJHuLnPcdS4niSV8IiKK SchYGzZt0BeAebhmeNR07BH81GykXIusZSZt2wPOnPsliG7XUlh0+pBbpERGWq5k3V9my2vl bC7ZlbSuYw9Tn+aD/iVKlc/NW2vu2V18poGbcgp+da3r2CH/AFNKpgiwRERWRsFzksuIrfco SWvpahkoI7HAq9cbxJE17eDgCFQy305q7nTU7RtGaVrAOvUgK+UTdiFjBwa0D2IldiIiIo/j qBtNmDf4WabLLhOBp+2VgFsGPHtkzCv72PD2m4zkOHT+cK19GhERAREQEREBERAREQEREBER AREQSBnl7819+b/Z41H6kDPL35r783+zxqP0BERAREQEREBERARF2U8ElVVRU8DC+WV4Yxo4 ucToAg2/LPL6qx/iMUwLobdT6PrKgD0W9DR+sejxPQrd2ez0VgtUFttVO2npYG7LGN+s9ZPE lYbL3B1PgfB9La4mtNSRzlXK0fpJTx39Q4DsC2lEcoiIgiIgKKM2spabF1BLdrHAyC+RAucA NBVj4p/W6j4HsldEFBJoZKeeSGdjo5Y3Fj2OGhaQdCCOtWF5MczTZ7/DqNps8LtOwtcP5LH8 oPL5lPIMYWuIhsrwy4MaNwdwbJ48D26da8nJoubYcSXe2PIBqaZsrR0ksdp9T0XiyKIiIjjP kSHKO4c1w52Hb/Z2x/PRVHV38cWA4owTdbOzZElTAREXcBIPOb7QFSWop5aSqlp6mN0c0Tyx 7HDQtcDoQUWOpERFb/klt/7XbPsEDfJrr1c25XACrdyb8MSVF+rsSTxkQUkZp4HEelI70tO5 v+ZWRCJRYXGNQKTBF7ndwZQTH/AVmlomc1ybbMp7y4kh1QxtOzTpL3AfVqiKeHiuERGhFy1r nuDWAuc46AAaklWAyzyGidBDd8cRuc54D4rbroAOgydOv6vr6kEPYYwPiHF9TzVitss7QdHz EbMbO9x3eHFSbb+TRepomuud7o6Zx4sijdLp47lYqkpKehpWU1FBHTwRjRkcTA1rR2AL0aIm q+y8mJ3N/mMTN29B6dJu9jlql+5P2L7TGZaBtPdogNSKZ+j/AOF2mvhqrW6Johqg9XR1Nvqn 01dTy088Z0dHKwtc3vBXQrt4twPYsZ0JgvdCySQNIjqGjZli7Wu/kdyq1mJlldcAXDWYGqtc rtKeta3QH9Vw+C76+hF1pKz2B7oLLjyy3BzgxkFZGXuPQ0uAd7CVgVyDodQgv7rrwXK1DLDF LcX4At9wJ/rEbPJ6lvVIzcT4jQ+K29GXVLEyaJ8UrQ9j2lrmngQeIVMcxsFVOB8XVFBKx3kk jjLRy6bpIyd2/rHA/wD2rpLCYpwlaMY2g26+03PRa7THtOj4nfGa7oKKo4ina8cmesbUvdYb 5C+A+gyrjLXDsJbqD36BezD3JqbFVtlxNeGzQNOvk9I0jb7C88PAIrU8h8Dz3/F8d9qotLba n7e04bpJtPNaO70j3DrVqV4bVaKCyW2K32qljpaWEaMijboB29p7V7kZF562qZRUFRVy7mQR Okdv6GjU/UvQozz2xP8A0fy6mpIX7NVdXeTM37wzi8+rd+8gqpcKp1dcqmrfudPK6U97iT/N edERoREQEREBERAREQEREBERAREQEREEgZ5e/Nffm/2eNR+pAzy9+a+/N/s8aj9AREQEREBE RAREQFJ+QmG2XzMZlXUMD4LXEanQ8C/XRntOvgowVkOTRbxFhm8XAx6OnqmxB/WGN109bkE3 oiIyIsZiC90eG7DV3e5SbFNSxl7ut3U0dpOgHeqnY7zZxBjWueDUSUFtB/NUUDyBp1vI9I9+ 7qCC38c8MpIilY8jiGuBXbqqEU9dV0kzZqWqmgladWvjkLXDuIUz5X55VtPcYLPjOo8ppJSG R18npwno2z8Jvad4RcWQRcAggEHUHgQuURj71aqe+WOstdaNqCrhdC/sBGmveOKqThSqny1z ip2XN3NChrHU1URwMbvNLu7Q7Q8FcYqsPKOsTaDG9Jdoho25U3n7vhx7j7C1FizjXB7Q5pBa RqCOlfSjPJHHDcV4LjoqqTauVsAhlDj5z4/gP9W49o7VJiIKHM18lW4pnkvmGebhurt89O87 LKntB6H9+49nFTGiCj9xwLim1VPMV2H7hHJroNmnc4HuIBBW1YNySxPiaqikuNK+0W7UF89S 3Ze5v6rDvJ79ArbaJoi6xWHrBb8L2OmtFoh5qmp26NHEuPS4npJO8rKoiIFQJyk8TBtLbcN0 8nnvd5XUNB4AatYD47R8Apxr66mtlvnrq6VsNNTxmSWRx3NaBqSqU42xNLi3GVxvMm0GVEp5 lrvgRjcweoBFjAIi2HA2GpMXYzt1nZtCOeXWZw+DGN7j6gUVL+RGWMToIsXX2EPc4626F41A 03c6R38PX1Kf10UtLDRUcVLSRtighYI442jQNaBoAF3oyIiICIiAsberNQYis9Ra7tA2elqG 7L2Ho6iD0EcQVkkQUlx5g2swPime01er4vTpp9NBNGeB7+gjrBWtK2+dWDGYqwJPUwR63C1t dUQFo1c5oHns8QNe8BVIRpKeRePGYWxS61XKUMttzIYXuOgilHou7jwPh1K1gVAFYzJjN+Ku p4MNYpqNmsZoyjq5XbpW9DHE/CHAHp4ceJKnNEREEREBERB8SPbHG58jg1jQS5xOgA61TzNr HBxvjSWancfydR6wUjetoO9/7x392nUpDzszcbMyowrhicOadY6+rYdzuuJp6us+HWoDRYIi IoiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIJAzy9+a+/N/s8aj9SBnl7819+b/Z41H6AiIgIiICIiAi IgK1fJ4jDMrGkHUvrZSezc0fyVVFaPk5VbZst56cOBdT17wR1AtaR/NCpcRERlAfKWv00VLa bDE5zY5i6qmAPpaea0Hx2j6lXxTVymIHtxZaJiSWSURaB0Ah51+sKFUaEREFuMj8Ty4ky4gb WSCSpt8hpHknUloALCfA6eCkdQLyYjJ5HiEf3XOQHx0ep6RkUK8pakEmD7TVAb4a0s17HMP3 QpqUS8oxzBllCHabRuEez/C9BXXCOK7hg3EMF2tb9HxnSSMnzZmHix3YfZxVxsJYqtmMbBDd bRJtMeNJIifOhf0tcOv6+Ko8tiwZja74HvTa+zzea7QT07yTHM3qcPqPEI0u6i0XBObOHcaU 8UcFQKO5OHn0VQ7R2v6p4OHdv7FvSMiIiAuCQASToBxJWPu98tlhojV3mvgooGjXbmeG69w4 k9gVc8z88anETZbPhUyUtscCyWoI2ZagHiP1W+09nBB3Z35psvkjsM4dn27fC/WrqIzunePg g9LQenpPdvhdERoVguTVh4CG64ilZq4vFJA4jgNzn6etvqVfVbvI23mgylthcNHVL5Jz26vI HsAQqREREZNVGmOM7cPYPq3UELZLpcGbpIqdwDIj1Of19gBXZnPjl+DcGOioJNi53ImGncOM bdPPeO0AgDtIVSHOc9xc8lznHUkneSi4nuk5TkhrAK7DbRTl28w1RLwO4t0PsUu4Ox3Ysb0D qiyVW1JGBz1PINmWLvHV2jcqTLL4YxJX4UxDTXe1Slk8DtS3XzZG9LHdYIQxehFi8O3ymxHh yhvFFqIayESNaTvaTxae0HUeCyiI+XNDmlrhqCNCD0qkuYFjGHMwLxa427MUNS4xDqY7zm+w hXcKq3yjbf5NmLBVNaAKuiY49paXN+oBFiJFyCQdRuK4RFS/l7nxccOxR27EzZbpQN0DJw7W eEdWp9Mdh39qnrDmPsNYqpxLZ7tDI87jBI7m5Gntad/q3Kky5a4tOrSQesIYv9qmqolTYivd GzYpLxXwN112Yql7R6gV21eK8Q17S2tvlxqGni2Sqe4eolExcLEmP8M4Uhc683aCORvCnY7b ld2Bo3+tQVjHOLEOPav8g4Ko6impqglmzENqonHaR6I7B4lRrhjDF0xlfo7baYjLNIdqSRx8 2Nuu97j0AK2mAcurRgK0iKij5+tlaPKax7fPkPUPit7PWh4iHDHJuuFZCyoxXchQbQ18mpgJ JB2Fx80Hu1UlW7IvAlAzSS1yVjtAC6pnedfAEBSKiI0SfJjAM8RZ/R+OPUabUc0gPr2lp+IO TdZauNz8O3Cot8unmxz/AJ2M+O5w9qmtEFJ8YZe4hwTVc3eqMiBx0jqovOif3O6D2HQrWFfW vt1JdaGWiuVNHVU0zdmSKVoc1w7lVvNrKSbBU5utn257JM/TfvdSk8GuPSOo+B7S6i5ERFER EBERAREQEREBERAREQSBnl7819+b/Z41H6kDPL357583+zxqP0BERAREQEREBERAU98mW7Bt RfLQ8gF7Y6mMdehLXfW1QItuyvxQMJZg224SvLKVz+YqdB/dv3E+B0Pgguii4BDmgtOoO8Ed K5RlFWfuEZcQ4IZcqKMyVVoeZi1vF0RHn+rQHuBVVVfx7WyMLXtDmuGhBGoIVd8x8hKyKvmu mCI2z00hL32/aAfEenY13FvZxHaixBaLMy4RxHBVGnmsNyZMDpsGlfrr6lJmXORN0uddDcMY 076C3Rna8kedJp+wj4LevXf9aKkTk+4efZ8uzXVEZZNdJzMNeJjA2Wf/ACPipWXVDDHTQMhg Y2OKNoaxjRoGgbgAF2oyFQdymK1jMO2Wi2xzklU+XZ136Nbpr63KcSqs8oi+MuWYUVvhOrbb TNjeQfhuO0fYWosRMiIiuWuLXAtJBHAjoW42PNfGlgjZFRXyeSFm5sVTpM0fxalaaiCWouUb jBkJbJT2yV2mgeYHAj1O0XhuOfmOa6MsirKaiBGmtPTgHv1dqozRB7bpeLje6x1Xd62esndx kmkLj7eC8SIgIiICujlY3Yyrw8OujafXqVS5XFyarhXZS2RwOpijdCf3XkIlb0iIiKvco+4v qcwaWiJ/N0lE3QdrnEk+rT1KIVMXKStxp8dUFcG6Mq6IDa63McQfYWqHUaEREFpuTtXuqstJ KZztfJK2RjewENdp6yVLKijk722SjyzdUyAgVtZJIzUcWgBmvraVK6MhVceU20fl+xO2hqaW QbPV543+32KxxVa+UxUtfiuz042dqKjc49fnPP3UWIURERRERAXdS0s9bWRUtJE6WeZ4jjjY NS5xOgAXSph5POEW3bFU1/q2E09qAEPU6ZwOnqGp7yEEz5YYBp8BYWjp3Na651IElbMN+rtP QB+K3h6z0rd0RGRERAREQF5LlbqW722ot9xhbPS1MZjljdwc0r1ogpRmDg2fA+L6m0yl0kH6 SlmI05yI8D3jge0LV1aPlBYUbecEtvUDf61aXbRIG90TiA4eB0PrVXEaEREBERAREQEREBER AREQSBnl7819+b/Z41H6kDPL35r783+zxqP0BERAREQEREBERAREQWyyRxwMVYMZQ1codcrW BDKCfOfH8B/q3HtHapNCo/g3FlfgvEtPd7a7UxnZmiJ82aM+kw9/X0HQq4+F8TW7F1hp7taJ ecgmHnNPpRu6WOHQQiVmUREQREQERcE6DU7ggxmIr3S4cw/W3eucGwUkRkOp9I9DR2k6DxVI Lvc6i9XiruVa/bqKuZ0sh7XHVSnnlmW3EtxGH7LPt2ujfrNKw7qiUdXW1vR1nU9SiBGoIiIC IiAiIgIiICIiArMcm29CqwdX2l7wZKGq5xjdeDJB95rvWqzqR8j8VDDWYtPDUPDKS5jyWUk6 AOJ8w/xaDxKFW4RERloGbuBTjjBzo6NutzoiZqTgNs6eczXtHtAVRKmmmo6qSnqonwzROLHx vGhaRxBCvytIxplVhvG7jPX076av2dkVlMQ15H6w4O8d6Kpws1hTC9wxfiGmtVsiLnyuHOSa ebEzXe93YFOcHJltTasOqMQVclOCDzbYGtcR1bWp+pSnhfB1jwdb/JLDRNgDv0kp86SU9bnc T9SGvfY7TTWKx0dqoG7NPRwtiZ2gDie08fFZBERAqn+dd6bes1bmYjrHR7NI0g667A87/EXK 0mMMQw4VwlcLxOR/VoSY2k+nIdzW+JIVIamolrKuWpqHl8szy97j8JxOpKLHUiIiiIiArj5Q Yfbh3LG1xFuk1WzyuY9bpN49TdkeCqFbKQ3C7UlG3c6omZEO9zgP5q+EELaenjhjADI2BjQO gAaIldqIvPWVUVBQz1lS7Zhp43SPd1NaNT9SI1jHeYdnwFaxPcpOeqpQfJ6SM+fL29je0+1V 3vme+NbtUONJXMtcOp2YqWMbh1FzgSfYtVxlieqxhiutvFYT+eeRFGTuijHotHcPbqsCjSR7 HnpjW01jH1tcLpTgjbgqY27x2OABB7d6sXgTH9qx9ZzV21xiqItBUUknpxH+YPQVS1bnlVim bCuYVuqWyFtNUyCmqm9Do3kD2HQ+CC5iIiMvDerbHeLFXW6Yax1dO+F3c5pH81ROpgfTVUsE npxPLHd4Oiv0VSPMGk8hzGv9OGBgZXy6NHDQuJH1osa4iIiiIiAiIgIiICIiAiIgkDPL35r7 83+zxqP1IGeXvz3z5v8AZ41H6AiIgIiICIiAiIgIiIC2XBWPLxga6irtM21C8jyilefzcwHQ R0HqI3ha0iC5OCM0cO42p2NpKkUlwI8+hqHAPB/VPBw7vUFu2qoEx7o3h8bi1zTqCDoQVvWH 85saYfhEMN08tgaNGx1zed2e4nzvaiYuHqmqrXHymL62Jolsdve8DznB7wD4a7l4rlyj8VVT Nm30dvodxBcI3SO9p09iGLK3G50NooZKy6VcNJTRjV0szw1o9arvmlnk++Qz2TCLnw0Eg2J6 wgtkmHS1o+C3t4ns6Yqv2J71iesNTfblPWya6jnHea39lo3DwCxKGCIiKIiICIiAiIgIiICI iAuWucxwcwlrmnUEHQgrhEFwcpseQ42wjCZpG/lSjaIquMnziQNBJ3O+vVb6qPYPxXcMGYjp 7va3+fGdJIifNmYeLHdh9h0Kt/g/GlqxtZGXGzzAnQCancfzkDviuH1HgURsaIiIIiICIogz dzghwxTy2PDcrJrxI3ZlmB1bSA/W/s6OJQaNn/j9t4u7cL2yTWkt8m1VPad0k2mmz3N1I7ye pQwvp73SSOfI4ue46ucTqSetfKNCIiAiIgzuCI2TY9sTJfQNfDr/ABhXiColhydtNim1TyHR kVZC9x7A8FXt6ESi0XOWvkt+U17khBLpI2wkjoD3tafYSt6WpZoW6S7ZX36lgaXyGlMjWjiS wh+n+FEUtRERoXfRFwr6fY9LnG6adeq6FtGXGHX4ozAtVta1xiM4lnIHoxs853sGneQgunDt cxHt+lsjXXr0XYiIyFUqzOnFTmfiGQN2R5dI3Q9h0/krpkhrSXHQAakqi+J683TFl1ri/b8o q5ZA7rBcSPYixikREUREQEREH0S3ZboND0nXivlEQEREBERBce/Zb4SxBf6q5XizsqauXm9u UzSN2tGho3BwHAALE1eTuA2RDZsDBudwqZuv9tERli35S4JDhpZBwH/NTffWStWT+BJItZLA x3ndNTN1ftoiK72ZPYD8qc3+j8enNjd5RL1n9dee5ZP4EjZqywMado8Kmb76Igx0uUuCWv0F kA3j/mpvvrZG5PYC5of2dh+ml+8iIPPU5O4CazzcPxjzh/zEv314HZQYF2W/7hbw/wDUzffR EHfSZO4Dc+LasDDq48ambq/bWQGT2Atf+HYfppfvIiI8FxyewGwM2LAxu/oqZvvr6fk7gMRE iwM4f+pm++iIr00uT+Aw0/2dhO/4U0p+ty72ZP4D2R/Zyn+lk+8iIjpp8ocBk78OwHd0yyfe XdDk/gLU/wBnKfxkk+8iIDMn8BaD+zlP9LJ95d/+yHAf/tul4/Gf95EQdZyhwHs/8N038b/v LzyZQYD8r0/o7BprwEsmnq2kRB6GZQ4D3f2bpv43/eXzLlBgPU/2cpx3SSfeREHVBlBgMt34 dgO/plk6v2l6YsosBjZ/s3S+j0uef/kiIOZspsC7H/DVIO7aH815v9j2AtiP+zsPE/30v3kR BxJk9gLaP9nYfppfvLup8oMBs10w5Tnd8KSR31uREHY7KLAe2P7N0vD4z/vLqkygwG+oGuHK ccNwkkA9jkRB11GUGAww6YcgG48JZPvLs/2QYD0H9nKfgP7yTq/aREAZQYD/APblP9JJ95cU uA8NYavVsrrDbRQVD5ix7oZ5AHtI4EbWhHeERBvaIiAiIg8N1ibUWWqjkLwHxOBLHljtOxzS CPBarHlJgU07HOw7Tuc4DVzpJCT4lyIg5OUGAto/2bpvR/6knX+0hygwEYv+G6b0R/eSfeRE HMeUWA2wDTDdKe0ueT6y5dEmUGA9j/hyDp/vZPvIiDiXJ7AQ00w7D9NL95dEGT+A3VUgOHoi N39/L95EQdlzyiwJ5LM9uHYGOA3Fksjfqct+iaGxMa0aANGgREH2vl7GyNcx7Q5rhoQelEQQ BfsucKQXqaOG0tYznH6NbNIAN56NpeAZe4X0P+7Okf8AMS/eREV0uwFhoMJFt36j+/k6/wBp SRlXhay2Oe61VroWwTnZj2y9zzs6u3ecT1D1IiCTkRER47t/5PW//wBd/wDlKj+35QYEloIH yWCNznwNc4mol3nZ4+miIO3/AGO4D8lef6Px679/lEv31112T+A2wxluH4xw4VEv30RFY5uU eB+dA/ITfSH/ADM331mKrJ3ATbe5zcPRB2zx5+X76IgR5PYD5tn9nouA/vpfvLHVGUGBW1b2 tsLQNTu8pm++iIj1W7J3Ab2nbsDHecONTMf/AJr2OyewFqP7Ow+l/wBaX7yIg6P9jmAtp39n 2f8A7M330/2N4C1H9n2f/szffREHp/2P4C/9uQfSyfeREQf/2Q== iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA7oAAADoCAYAAADBqpgMAAAKQ2lDQ1BJQ0MgcHJvZmlsZQAA eNqdU3dYk/cWPt/3ZQ9WQtjwsZdsgQAiI6wIyBBZohCSAGGEEBJAxYWIClYUFRGcSFXEgtUK SJ2I4qAouGdBiohai1VcOO4f3Ke1fXrv7e371/u855zn/M55zw+AERImkeaiagA5UoU8Otgf j09IxMm9gAIVSOAEIBDmy8JnBcUAAPADeXh+dLA//AGvbwACAHDVLiQSx+H/g7pQJlcAIJEA 4CIS5wsBkFIAyC5UyBQAyBgAsFOzZAoAlAAAbHl8QiIAqg0A7PRJPgUA2KmT3BcA2KIcqQgA jQEAmShHJAJAuwBgVYFSLALAwgCgrEAiLgTArgGAWbYyRwKAvQUAdo5YkA9AYACAmUIszAAg OAIAQx4TzQMgTAOgMNK/4KlfcIW4SAEAwMuVzZdL0jMUuJXQGnfy8ODiIeLCbLFCYRcpEGYJ 5CKcl5sjE0jnA0zODAAAGvnRwf44P5Dn5uTh5mbnbO/0xaL+a/BvIj4h8d/+vIwCBAAQTs/v 2l/l5dYDcMcBsHW/a6lbANpWAGjf+V0z2wmgWgrQevmLeTj8QB6eoVDIPB0cCgsL7SViob0w 44s+/zPhb+CLfvb8QB7+23rwAHGaQJmtwKOD/XFhbnauUo7nywRCMW735yP+x4V//Y4p0eI0 sVwsFYrxWIm4UCJNx3m5UpFEIcmV4hLpfzLxH5b9CZN3DQCshk/ATrYHtctswH7uAQKLDljS dgBAfvMtjBoLkQAQZzQyefcAAJO/+Y9AKwEAzZek4wAAvOgYXKiUF0zGCAAARKCBKrBBBwzB FKzADpzBHbzAFwJhBkRADCTAPBBCBuSAHAqhGJZBGVTAOtgEtbADGqARmuEQtMExOA3n4BJc getwFwZgGJ7CGLyGCQRByAgTYSE6iBFijtgizggXmY4EImFINJKApCDpiBRRIsXIcqQCqUJq kV1II/ItchQ5jVxA+pDbyCAyivyKvEcxlIGyUQPUAnVAuagfGorGoHPRdDQPXYCWomvRGrQe PYC2oqfRS+h1dAB9io5jgNExDmaM2WFcjIdFYIlYGibHFmPlWDVWjzVjHVg3dhUbwJ5h7wgk AouAE+wIXoQQwmyCkJBHWExYQ6gl7CO0EroIVwmDhDHCJyKTqE+0JXoS+cR4YjqxkFhGrCbu IR4hniVeJw4TX5NIJA7JkuROCiElkDJJC0lrSNtILaRTpD7SEGmcTCbrkG3J3uQIsoCsIJeR t5APkE+S+8nD5LcUOsWI4kwJoiRSpJQSSjVlP+UEpZ8yQpmgqlHNqZ7UCKqIOp9aSW2gdlAv U4epEzR1miXNmxZDy6Qto9XQmmlnafdoL+l0ugndgx5Fl9CX0mvoB+nn6YP0dwwNhg2Dx0hi KBlrGXsZpxi3GS+ZTKYF05eZyFQw1zIbmWeYD5hvVVgq9ip8FZHKEpU6lVaVfpXnqlRVc1U/ 1XmqC1SrVQ+rXlZ9pkZVs1DjqQnUFqvVqR1Vu6k2rs5Sd1KPUM9RX6O+X/2C+mMNsoaFRqCG SKNUY7fGGY0hFsYyZfFYQtZyVgPrLGuYTWJbsvnsTHYF+xt2L3tMU0NzqmasZpFmneZxzQEO xrHg8DnZnErOIc4NznstAy0/LbHWaq1mrX6tN9p62r7aYu1y7Rbt69rvdXCdQJ0snfU6bTr3 dQm6NrpRuoW623XP6j7TY+t56Qn1yvUO6d3RR/Vt9KP1F+rv1u/RHzcwNAg2kBlsMThj8MyQ Y+hrmGm40fCE4agRy2i6kcRoo9FJoye4Ju6HZ+M1eBc+ZqxvHGKsNN5l3Gs8YWJpMtukxKTF 5L4pzZRrmma60bTTdMzMyCzcrNisyeyOOdWca55hvtm82/yNhaVFnMVKizaLx5balnzLBZZN lvesmFY+VnlW9VbXrEnWXOss623WV2xQG1ebDJs6m8u2qK2brcR2m23fFOIUjynSKfVTbtox 7PzsCuya7AbtOfZh9iX2bfbPHcwcEh3WO3Q7fHJ0dcx2bHC866ThNMOpxKnD6VdnG2ehc53z NRemS5DLEpd2lxdTbaeKp26fesuV5RruutK10/Wjm7ub3K3ZbdTdzD3Ffav7TS6bG8ldwz3v QfTw91jicczjnaebp8LzkOcvXnZeWV77vR5Ps5wmntYwbcjbxFvgvct7YDo+PWX6zukDPsY+ Ap96n4e+pr4i3z2+I37Wfpl+B/ye+zv6y/2P+L/hefIW8U4FYAHBAeUBvYEagbMDawMfBJkE pQc1BY0FuwYvDD4VQgwJDVkfcpNvwBfyG/ljM9xnLJrRFcoInRVaG/owzCZMHtYRjobPCN8Q fm+m+UzpzLYIiOBHbIi4H2kZmRf5fRQpKjKqLupRtFN0cXT3LNas5Fn7Z72O8Y+pjLk722q2 cnZnrGpsUmxj7Ju4gLiquIF4h/hF8ZcSdBMkCe2J5MTYxD2J43MC52yaM5zkmlSWdGOu5dyi uRfm6c7Lnnc8WTVZkHw4hZgSl7I/5YMgQlAvGE/lp25NHRPyhJuFT0W+oo2iUbG3uEo8kuad VpX2ON07fUP6aIZPRnXGMwlPUit5kRmSuSPzTVZE1t6sz9lx2S05lJyUnKNSDWmWtCvXMLco t09mKyuTDeR55m3KG5OHyvfkI/lz89sVbIVM0aO0Uq5QDhZML6greFsYW3i4SL1IWtQz32b+ 6vkjC4IWfL2QsFC4sLPYuHhZ8eAiv0W7FiOLUxd3LjFdUrpkeGnw0n3LaMuylv1Q4lhSVfJq edzyjlKD0qWlQyuCVzSVqZTJy26u9Fq5YxVhlWRV72qX1VtWfyoXlV+scKyorviwRrjm4ldO X9V89Xlt2treSrfK7etI66Trbqz3Wb+vSr1qQdXQhvANrRvxjeUbX21K3nShemr1js20zcrN AzVhNe1bzLas2/KhNqP2ep1/XctW/a2rt77ZJtrWv913e/MOgx0VO97vlOy8tSt4V2u9RX31 btLugt2PGmIbur/mft24R3dPxZ6Pe6V7B/ZF7+tqdG9s3K+/v7IJbVI2jR5IOnDlm4Bv2pvt mne1cFoqDsJB5cEn36Z8e+NQ6KHOw9zDzd+Zf7f1COtIeSvSOr91rC2jbaA9ob3v6IyjnR1e HUe+t/9+7zHjY3XHNY9XnqCdKD3x+eSCk+OnZKeenU4/PdSZ3Hn3TPyZa11RXb1nQ8+ePxd0 7ky3X/fJ897nj13wvHD0Ivdi2yW3S609rj1HfnD94UivW2/rZffL7Vc8rnT0Tes70e/Tf/pq wNVz1/jXLl2feb3vxuwbt24m3Ry4Jbr1+Hb27Rd3Cu5M3F16j3iv/L7a/eoH+g/qf7T+sWXA beD4YMBgz8NZD+8OCYee/pT/04fh0kfMR9UjRiONj50fHxsNGr3yZM6T4aeypxPPyn5W/3nr c6vn3/3i+0vPWPzY8Av5i8+/rnmp83Lvq6mvOscjxx+8znk98ab8rc7bfe+477rfx70fmSj8 QP5Q89H6Y8en0E/3Pud8/vwv94Tz+4A5JREAAAAZdEVYdFNvZnR3YXJlAEFkb2JlIEltYWdl UmVhZHlxyWU8AAADKGlUWHRYTUw6Y29tLmFkb2JlLnhtcAAAAAAAPD94cGFja2V0IGJlZ2lu PSLvu78iIGlkPSJXNU0wTXBDZWhpSHpyZVN6TlRjemtjOWQiPz4gPHg6eG1wbWV0YSB4bWxu czp4PSJhZG9iZTpuczptZXRhLyIgeDp4bXB0az0iQWRvYmUgWE1QIENvcmUgNS42LWMxNDUg NzkuMTYzNDk5LCAyMDE4LzA4LzEzLTE2OjQwOjIyICAgICAgICAiPiA8cmRmOlJERiB4bWxu czpyZGY9Imh0dHA6Ly93d3cudzMub3JnLzE5OTkvMDIvMjItcmRmLXN5bnRheC1ucyMiPiA8 cmRmOkRlc2NyaXB0aW9uIHJkZjphYm91dD0iIiB4bWxuczp4bXA9Imh0dHA6Ly9ucy5hZG9i ZS5jb20veGFwLzEuMC8iIHhtbG5zOnhtcE1NPSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3hhcC8x LjAvbW0vIiB4bWxuczpzdFJlZj0iaHR0cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS94YXAvMS4wL3NUeXBl L1Jlc291cmNlUmVmIyIgeG1wOkNyZWF0b3JUb29sPSJBZG9iZSBQaG90b3Nob3AgQ0MgMjAx OSAoTWFjaW50b3NoKSIgeG1wTU06SW5zdGFuY2VJRD0ieG1wLmlpZDpGRDBEMjYxOTNEODgx MUVCQkNERENBQjg3ODE3NTYxRiIgeG1wTU06RG9jdW1lbnRJRD0ieG1wLmRpZDpGRDBEMjYx QTNEODgxMUVCQkNERENBQjg3ODE3NTYxRiI+IDx4bXBNTTpEZXJpdmVkRnJvbSBzdFJlZjpp bnN0YW5jZUlEPSJ4bXAuaWlkOkZEMEQyNjE3M0Q4ODExRUJCQ0REQ0FCODc4MTc1NjFGIiBz dFJlZjpkb2N1bWVudElEPSJ4bXAuZGlkOkZEMEQyNjE4M0Q4ODExRUJCQ0REQ0FCODc4MTc1 NjFGIi8+IDwvcmRmOkRlc2NyaXB0aW9uPiA8L3JkZjpSREY+IDwveDp4bXBtZXRhPiA8P3hw YWNrZXQgZW5kPSJyIj8+RdNaeQAAXidJREFUeNrsvQeUHOd1pv1iAoBBzjnnnIicAQYQIAjm KJISSdGWJUvyyntWXq/3/Fp7vf9/5F2vRVu2ZUmkSJEiKWaACQQIIhOZyDnnjEGOM/i/t+80 MQSBme6u6u6q6vc5p84g9FR3V31V9b3fvfe9Va5+96dIgQZuG+22/m7r67Z6EEIIIYQQQggh vHPVbbvdttJtc8p+liazg4IkX/uk2+532yS35en4CyGEEEIIIYRIE0+V/Sx221S3/Z3btiby i3kJvuZBt21y2wtumyyRK4QQQgghhBAiQ9QrE73UpL9zWyevQreJ295y2xtu66DjK4QQQggh hBAiS1C/fttti932E1SQoXwzoVvFbYPdttBt90ERXCGEEEIIIYQQwYCeUf/gtl+7reqNXnAz BUyR+4HbGukYCiGEEEIIIYQIGAzGxmt4/9Rtl67/z+vp5rZpErlCCCGEEEIIIUIgdn+F6yK7 1wvdpm57xW2NdcyEEEIIIYQQQoRA7LI70F+jXMZyeaFb6La/cls/HSshhBBCCCGEECEh320/ dduAGwlduip/r+xFQgghhBBCCCFEWKjmtr8v+/mV0GU+83/BTRyrhBBCCCGEEEKIAMPOQaPc Npp/jgvd9m57HGojJIQQQgghhBAinHwVwKWwZaryJChlWQghhBBCCCFEeGFUd6Tb2lHo0oTq sbKfQgghhBBCCCFEWGEAdwSFLreeOh5CCCGEEEIIIaIgdNlnaASUthxMrl51Z8admob1gWaN gA5tgAJ3yjq1BUpKgKpVgfatb/77V9xr9h4ALl2yP+87CJw6A2zeARw7ARSfAqpU0XEWQggh hBBCRAUGcnsX6DgERdTylDjR2dQJ2q4dgNbNgbatgHatUt9nQf7Xf79H56///+XLwBYneo86 0btzH7BpO3DwsPsc8iQTQgghhBBChJaeiuhmm7p1gP49TNx2bmd/zxSFhU78drE/jy77tytX gHWbgZUbLPIr4SuEEEIIIYQIGYroZpKvoraNgVt6mcBt2ypgI8INib49bCt1H/jQEWDDVmDZ GvtZoDURIYQQQgghhISuoGCsXhUYMdCJ255A907h+NwU5c2b2DZ+OHDiJDBnMbB4JXD4qCK9 QgghhBBCCAndnILRW/o8tWgKTBgNDOwDVE2wg1NJKVDsRGWtGkC1asH5TvXrAvfeAUy5zdKa p88BVq63KLAQQgghhBBCSOhGVeCWOSX37QbcNb7y1OTTZ4D9hyw6WlQE1KgO1Cwyp+Wgws/a raNtx4uBD2cBC5Zbfa9cnIUQQgghhBASuhESuIXucA7qC4wfBrS7Sdsftveh0/GlyyZq69QG unYM7/duUA948n4T9RK8QgghhBBCCAndiAhcRnD7lEVwr28HVFoKbN8DrNtkr2vW2L22e+Jp zBK8QgghhBBCCCGhm3WBGxe3i1YAZ84BvbsCE8dFT9xWJHhHDwbemQ6s3qAaXiGEEEIIIYSE bihEbqP6wCN3m4tyXNzu2AvMXwps3GbidtSg4LUPyhT83j/6DrBsNfD2J8CxE3JpFkIIIYQQ QkjoBg62CapWFbhzjG2M0NJMaqkTc58tBI47MTd2GPBXfwbUra3jxYj3kP5O9HcD3pgGzF6c G1FtIYQQQgghhIRu4GEEl9HI7h2BJ+8DmjYC9h0Epn0GrNlk0dyxQ038SuB+kxpFwNMPA317 Ai+8AZy/aD16hRBCCCGEEEJCNwtQxFavDjwwARg/wmpOf+vE2rZdQGEhMKw/cN8Ec08WFTPA Cd3mf+7E7h+Bre74FeTrmAghhBBCCCEkdDNGPIrbowvw2BTg2HHgf/0S2L7bnIRZg/rt+3O3 BjdVmjcB/vI54L3pwEezLRVcCCGEEEIIISR0MyByKcBuHwW0bAr87k0TuPz3ourAvXcAo4eo 3jRVqlcDHp4MtGruju1b9m9qQySEEEIIIYSQ0E2jyKWj8m0jgbWbgQ8+MxEWj+I+9xjQrJGO k1cYLR85CCgqslTmC6rbFUIIIYQQQkjo+i9w6RJMMdu4AfD+DBNf7p9jkduY0/Jo92el2vrK Lb3seP/iBaD4lFoQCSGEEEIIITwjVREnnjpLsbVkZZnIvWoi7IffBqbcJpGbLtq0AH78DFCv jpl/CSGEEEIIIYSErk9QZJ0oNoFL4dutE/AXzwLdO+nYSOwKIYQQQgghJHRDCkVuYQEwfjjw o++oHldiVwghhBBCCCGhGwGRO3YY8OjdclWW2BVCCCGEEEJI6EZE5D4yWccjKGK3RGJXCCGE EEIIIaGbPIwcsj/udx+VyA2S2P3+U7YAwU0IIYQQQgghEkTtheIil6nKt/QO9me9UgLsOwhc uACcOgvsP3Tz3rPxCHXL5kBN9/0aNQDq1gnXuenYBvizJ4BfvWp/r6I+u0IIIYQQQggJ3Yqh GGQd7qjBwIiBwfpsZ5yQ3bkX2LwD2HPAtuKTqYu9uPBt3cJEb9sW5ibdpmWwz9GAXsCDk4BX 3gNqVNcVK4QQQgghhJDQrVT4BaUmt6QEWL8FWLkB2LQdOHj4m6LWS0STv8uI8I49ti1dZceg IB9o3wYY2Bvo0936BgdqhLrPN3qwRa/nLAaqqZexEEIIIYQQQkL3xiI3Lw/o2yO7IvfyFWDF WtvWbQYuXvJH1CYjfmn2tHWnba9PMwOoQX2B4QOAVs2Dcb5q1gDum2Bid/tuN2qVcS+EEEII IYSQ0C0ncssEXtcOwDMPZ0dkM1o7bymweBVw8lSwak+L3ef5dC4wcz7QoikwbhgwciCQn5/d z9WgHvDEfcDPfwVcumQLFUIIIYQQQgghoVsmNJs0Ap59JLN9cuOpyRS4y9dcE2pBNFjiZ+Jx ovHVy28Df/wAuG0kMGE0UKMoe5+rfWvg2w8Az79oUV4hhBBCCCGEyHmhS4flWjWB5x6xFN1M veeajcAHs6w2liIyTNFIftZLl93n/wyYMc9Mu+4cCzSsl53P07srcOsI1esKIYQQQgghJHRj Ecrq1YDJ4818KRPQKZnR0PVbrQ1QmNvjUPCypnjWQmDhCuC2EdmJ8DKSO/lWYO1m4ORpIF8p zEIIIYQQQojr5EvOiFwKtV5dgdtHpf/9KMBemwr8P/8X2Ljt5r1uwyp4WSM7bSbwX38OzFti UetM0rSRmYidv6ArWAghhBBCCJGrQhfWO/axKel9Hwq+L9cCf/s88NmCaEcbaU519hzw0tvA P/zKDLYySSyFefjXnaqFEEIIIYQQIieELsVnzSLgiXvTW5dLt2KKvn95GTh1OtxpyolSpSwd m31///6XwIz5Fj3PBExhnjQOqFE98xFlIYQQQgghhIRu1qDoYs/VAb2AHp3T9x5MT/7fvwYW LMvNtjeM7jKN+I1p7jj8hxP9pzPzvs0aK4VZCCGEEEIIkWtCF+lNWb5yxfrN/vNLwKEjuRHF vRnx6C5bKP3dL4ANWzMwet3w7dMD6NbJjLKEEEIIIYQQItJCt5Quy1WBiWPS04bmwkXg9+8C r08zcyZhMILONO5/eclaKqUbtjmacpudDyGEEEIIIYSIrNBlJJdOxx3aACMH+b//48XAv/4+ d1OVKx1VeWYS9f6nwL+/mv7343lmf18tOAghhBBCCCGiK3RLgaLqwH13+L/vI8eBf/ytpejm cqpyZfDYsH55+Rrg315JrztynVrAnWPce+ZlzgxLCCGEEEIIIaGbOZHrhE5hITBsANChrf8i 9xcvWisdidzExC5Zugr4+a+AU2fS914tmgAjGdW9rOMuhBBCCCGEhG4EhW71ahbhk8gNBnRl 3rHbjl+6xC7bDY0ZamnTiuoKIYQQQgghoRspkcto7pB+QP26Erm5JnabNgJu6Q1cVlRXCCGE EEIICd3ICF23NagH3DfBv32ePQf8xx8kcn0ZbW647d4HvDY1Pftnre6oQcBFCV0hhBBCCCEk dCMhcp3KrVoWzWXqsh+cvwC8/A6wY49Erh/EDaqWrQZ+9Yf0vEe7VsCAXorqCiGEEEIIIaEb EaHLfrmjB/uzv8tXgBnzTZRJ5PordktLgZXrgbc/9n//jOoO6i1TKiGEEEIIISR0IyBy/azN 5f7WbADe+1R9ctMy6twxvXARmLcEWLTC/3137ww0aQyUlOhYCyGEEEIIIaEbYqHrp9PykWPA C28C+RK5aaMgHyg+Bbw/w463n3CxY5RaDQkhhBBCCCGhG2aRS0ffLu39ieaeOw/85g2LOIr0 wij8gSO2qOAnTGHv1dXSz4UQQgghhBASuqEUuhQ2Y4Z43xeF0WcLgG27VZebKRg1374LePU9 f/fbqAHQs7PErhBCCCGEEBK6IYSClP1Te3bxvq/9B4Hpc91RCZnIjTtOd+8INGsClF4N0QjM sxTj5WuBVRv822/dWuqpK4QQQgghRI5SEOpPHxN4VYHBfb3viynLr75vKctBjebWrQ107QC0 bQl0aAPUrAk0b3zz118pAfY58X7mDLBpB7BrH7B1F3AxYN+xwA3DE8XAh7OAHp2BwgJ/9tm7 m/v5oY0TReiFEEIIIYSQ0A2P0C0EBnkUumx38+U6YNuu4Lgs87vxszRvAowcCPTpbpHrpM5u voli0rPrte9KsbtgGbBmE3DqdDBEIL/rngPAtJnA/Xf6s8+aRUDHNsD2Pf6IZyGEEEIIIYSE bkbEUevm3k2ojp0A3p0eDJHLtOPqZTXHY4cBTRr6f8xo3MWNab1LV5vo3bDVTL2yeS7PXwAW rwQG9gHatPC+z1o1LUK8eYeErhBCCCGEEBK6ISBuQuU1bZn1oZ9/Ya1ushnZpMCtVgiMG2Zt kmrXSv970vV4+C227d5nYn/lBosEZ2U0uvc9ctxaDv3w2973F3dffvMjoEgXuxBCCCGEEBK6 YRC6rMPs1dXbfopPAnOXZE/kxtsjDewJPH6vE7g1s/M52rQE/vw7wIo1wFufAEePZT7CzXNw tQTYsceMqfp2977PunUs/Zsp2tmMWAshhBBCCCEyRnhdl2Npyy28pS0zmjt7UfZ65lLkNmkE /OVzwJ9+K3siNw5b/bDe+Wc/BkYPyY5jMRcvjhcDn8zxZ381q5txF425hBBCCCGEEBK6gSVu QjW4j7f9ZCuaG3cBZjT6r79v9bJBosiJw6fudwL8T4AG9czAKpPw2Bw4BCxa4X1fNcoMqUok dIUQQgghhJDQDbrQZRpqx3ap7+NylqK5rMVlbeyEMcBfPGOGSUGEYrO3E+I/+S7QuV1mI6Ks 1S0+DcxZ4sO+CqzH8uUrutqFEEIIIYSQ0A0yVUwgtmya+i5oPpXpaC4jo0yl/c4DwAN3huNQ s6XRD54y0XvlSkZPMQ4dBVZv8L6vatWAFk0V1RVCCCGEEEJCN6Awmlvo0YSKgmf1RuB8BqO5 JaUmzp95BBjSP1zHnA7Q333Uid1umRO7jNjHFiOWet+X6nSFEEIIIYSQ0A220IWltnZqm/o+ LlwC5iy2qGGmRC6Npp5+COjXI5wjpU6GxS4j7YyA79oLbN7ubV+q0xVCCCGEEEJCN/BKl47L LZulvosjx4B9hzKTtlxa1u931ODwitzyYveZh4HO7TMTHaULNNsCLVvjbT+s01XqshBCCCGE EBK6wcVjfS6jkWs3ZSaaG+v16w7xgJ7AgxOjMWLq1QGeegBoVD/9bsxc0GB6+cZt3kVqw/pW q8tzIoQQQgghhJDQDQwxt+U8byZUFy8DS1ZlJprLz9usiUVBo0SrZsBj95gQTbdwLCir1Z3n sVa3Og2pmlgauRBCCCGEEEJCN1B4rc89e9bSltMNI5B1awPffcSMlaJGj07A7SOtTVNaR6gb omfcOVu72dt+WKcbM6RSmyEhhBBCCCEkdINEvH9up3api881GUhb5udkmuzwgUDrFtEcOYyQ 3jYKaNMyvbWvjLxz/wcPO8F7zsPnrWp1uqWK6AohhBBCCCGhG7hP7D5y/bqp/e7lK8DWnZkR 5E0aAvfdEe3R08Cdh3vusHTwdMLFjVNngGWrU9+HDKmEEEIIIYSQ0A200G1QL3Whu2Zzeutz GTEsqg6MHRLNlOXr6dIeuKVXelOC/Upf5gJJqcyohBBCCCGEiDoFofmkX6Ute6jP3XsQuHAh /UZUFOKjh+TGCGLLoTtGAcvXWNQ0HVyfvlyrRmr7iffTPXjUar2FEEIIkXkYeGjb0joiNGtk nibNm1igIN5CkiVSibDvoLUiZCtHPt9Pnrb5wqmzwPbdwOkzuRF4EOmHwayObW280hiX44rj lnNhwrJFGrYmM94uXnL65IAFjDj29x9yY9aN3ePFwNETth07rkBN5IUuiaUtpxjN5QDatjP9 F0Asmjs0t26qrNO9pTewZmP6xG5evoncdZuAIf1T2wcdu3l+otBiKD7WWjUHCgtyr20Sz+XZ 87Z4xWvb6+IVjycnSc0aA7VrJufOzfsSH1QHyhZi8vPCMX74QG7e2BaOknUj55g7fNwezlUL E/+9q2V90Js2sgluLpjDFRbapJvjo7Dw5seEk6X6dZLrUc5xz3PJfZ84FY4FvPiiNV3wOVlM tic7nzGc+B0+at+9/LXP8dSoAdDEja+8Kmonl8jY3LU3/WOHppUUrr26AO1aA62b23j3a57E fXMjHW4QDDlX9qzYux/YsstaTJ49l915GscqDTJTuf/yflF82q4BP55/mYIBC4pEzl28+qXw O3PcHjlm+/X7GFBU8h5Fn502LWzMcq7L+YHfcO7Rsdy47dz+xq/bsdtdr/uA3e65u8dtu/el 57tL6GZT6LqT2dBLfe6uNE8er9oFnMloLlN6d+yxVcu8sgl27VpA+1ZA21aZ+QxcyRo1GFi+ Nn1Cl+KBImLtltSFbmxi725cW3baRD3MXLgIdO0I/Jc/zd27F8f8L160LI3CQm/7uuQmYo3d BPmRyXZck+WYm3i/+Cawwl0DNWsE+7hx8s/+1KPdNfvtB1Pfz6yF7vi/YKIi4cmdeyhXd5PL CWOAkQNzZ6z+7i2779zIX4ITVT437r4VGNgntQnzb14HPltofc6DDv0W6Nj/5P2JR+yuZ+5i 4NX3bTyVv5dz4svWd8wyEonxq1dt7HDRwc97TBX3zO7cDhjkxvTgfu6+WJS978hsLpZZcRs/ wv6NQmHpKretNrEUF0+ZghG7R6fYMUoFepb8wV0Dx0+GYz7DxeBJY4F7J6R+3V/P3/+LPbv9 WKTh/J0L3f26A907Ad06pm8+myrt29gWh603GWBasNxEcEmpRG+ohS4XZrn6Fl+1S3olqdTS W9I1CGJOy26y3ad7+lfVY+7RbnDPXACs33rzCBIfXEMHAHeOBmrVTPMF2MpuEsUnrwluP+F5 i6V37E99H3wYcKIZhVX+eE9pIZKF0Y2eXdykY7yORSbgZIQpaCqXsAU6RrEoNvya7Ja/JzK7 oFYNHedEOX/e32guI7fNmrh5hxO2t45MT/TLLxih43b/nRYEmf0F8OU6d0wuKM3Zb7gg1bWD LXD6dd2//LZFNL3MN6kL2CpzQC/LSvRzsScTcGGTQSZufM58PBuYu8SuQwneEApdlIkTrnyn wtHjtvKVl6aTz9UgXsCD+qT3MOzcaxf4rrILvCKxwzqVjz+3yAtX0O+5PT0ilFBID3bf/cPP LQ0jHfDcnbtgK7F8QKUidOkUrRZDIlfh6neD+m4SOtwi2CL9MOuGW16OT57j0YaJY80rwW+Y tcUxHbbJajZh+iszYrzOCzixbtwQuGscMGKg9wybTEPvF27HT9gc5osVtigjwevD3LjUfGue uj/1jinXs2CZ+cLwmk/2HPHzMAtp3DBbkKkTkfsFRe9jU+z++u50YPHKcKW1S+iWEYvoNk3t QmNxdzrPd2w1uaqlO6RlklACzHcX9+tT3cVdkviDia+7dMndvGcBm7YDf/K4iT2/ochnlGjq zPQdY34XrrZu25Wa0I3XeEvoilyE9ygK3eEDLNNDZIYDR6yGtmpBbh8HmgVNuQ0YNSg9++ek jhPYunU05hKFxk2nPfgK8J5CscG0e57bqlXDfTy4CMiUen6fl98BVm0woSCxkPr44MSbAoy1 rn7AYM97n1oJRDKpxYwqD+hpJTs9u0Y3w4aC9+mHrMSPQTEG+XJ8/IYr95Enq3oKEV2KRKYt p/NiZtpy727p2T8fJJ/OA373pl2sVVI4btw27wCefxE4cTI9n5MrupxkpCs1OJa+fNEWLVJF LYZErsKo4uC+wIMTdSwyfdxP53hEl8Y/nGTeMTp9WUV8NjKiW08R3YQ5dCT1bAOWEvGZ/zc/ dPeUSeEXuV8TC26e8KOngWceNs+Ty1c0VlKBY2TyeKBPN//298q75omRqMjlfaGXE7b/4y+A H34H6NsjN8pImJL9tz9xPzuX6RQJ3TCo3NTTljnQ9x1K30ejsONFl0q0ORE2bgPen+G9MJ6r tqxp+OXL6fmcPD9M/ykpSdNozbPU5W27vO0jKs7LQiQK0/DoGDlhdLQmpGGA9bl0CM/VmvqY 2VaRE7ljzMchXfC5U7eWGQ+JxIUuF2GSHZts18PUz//+o9TNlMIA07B/+j0zseI41rwhcbg4 0Lc7MH54cs78FUFTv11J1OUypX7SOOB737LnX67B4/6T7wK3jTRxn6PjNxxP3rjxTqpCkhE8 TjbSZkQFq//00uP3ZrDAPOYu6dOKIo8Bo9tvfJCei4rnqCSNqcF5ZaZUdGBOBaZY0zK+JMTp y/zsNPno0FoPU5GYAKC4pRt8fHVXZO7Yx6IPORzNjbssD+yd5on1ZWu3lieTvoThczSZ9iQx x/YLwLOPWnpkjerRP0ZcnPnJc5buelliN7E5t5ujNKwHPDzZv5p5mq+yLVQyzsIMDtGcKe6q nauwmwTbnhYU5OT4zY0nQiZSlzmAWjTzd7+8qdIU4dBh/0Q6JwGM7tCa/oDPUW5Opls0TW8N bJWynqX7D0IIkeBktn9PSyETmYULrDHH5Rytz2W0cPgt6W/3w8kvTWUUzU0cOi4nE83lPIdz B7Yk48JFLlHdzW3+83MWGYsLOXHzccIMTLZOauNTXe6GrWasmmyfes6bz5wxgzFm1eQyj95t mQk8JjmmdXND6DJtOZ3F2Iwy8gHr96o9a2c+meO/8x/FLvc9d6n/x4HN2jMR0d1/OPUHVvOm 6UuvFiJQk9kLllo4cYyORVaE3jlvZj9hJubwXc9EEX+mk5gRVUMZUSXDzn3WDjCRRZhcFrnl efI+S8dVZPfmcJw8NMkWV/2AWY1vfmTeMqnMsTm+5y81M9Zc5wdPmWFfjo3d8Dx9Y6nLKURM YzfoNK7kxNKq89NTn7t7v13kfov0uHvx6g3hG7FeDaloulFUTQ8pEX04+a9Zw01MRwEd2+p4 ZAO2Kzmeg6nLMYfvS8CksdZbPhNjXUZUyQuI8xcTm1/wtY/fk9siN85zj9uYVs3uN+Hi1rAB Vtvs1z3vtanAnv3eShJYVseOJcyuyWXY+vNb7jquWZRTWQnhEbq8GRel0Gi6JM1GVOmCq2Ks R0hXvRFTgC+4icj23T5fSIXpTV/Oi6cuH4IQoiKhUdZKiLU5IktC9yRwLAdTl1mXO274tVTP jAhdtRZKipOnbZ5R2RyD2V+3jgBGDtIxI8wKY2SX7XJ4jxVGrC63PvDQXeYh4gcfzLJ5cGmp t4APx/jho8BnC23+mMvQp2NAr5yq143+0zdunhA2+OCmmMtLU8o1bxo07+B7dGjjrxDlgsSJ NF5ATI1O9Zzmy3VZ5ADnzltf60mqy80qNKK6UpJbfQw5kWT2FftVVq+WmfeM1ejWsoiFSIxd ey0dtCKzIJ7Lti2Bu8bb8U03bEN16KjNf3hO9x6we9nNxDivLZpFMTW+1P25aeP0p8mTpo3M zZemnox2F+Z4j2zOpzileuYhKyHwA9blfr7QOm34ER2msJsxz1odde2Q3uPBMcH+tTHjrASP H1tfNmqYvjl/ee69A1i1Hjh5xs2Jo/9siv7VmYnWQkyL6NTO3/2WhlSgZ4J46vUxdyNp2CC5 3+VEKPSuy25MN3A3xfZtNBbEN4nXRrKtQ+MGOh7ZvE7PnM2t+tz4ffWe24FuHTP4nGeNrsZ6 UpyvJJrLuQ1rUe+f6J+pUHnYNpF1kzQKZcsYim6vkTvCz9zOifP67h7YurlFsFi64bcYZYru 6o3Aoi/tWOXSYtb1MDPgifvcNd/Jn/0x2+AtD3W5N4Lnh/eJd6cD33/CzOs8PWcv2dhlieGR E+7PB9w43m+tt7xqChrb1qphnVy40NSlg39RclKvDjCkPzB7kR2TiI9dRXRzlSpliwDHisP5 2WNR3Ys6j6ly6rQ9oHltZKMdR2lZyzCurHZur/Ph5/3uclmdFLcosnUXMG2m1eoHNSU4v6zn 94HDboJSK3fGH+8rd99q0dxMUq8uMGM+sHK9CZ1MwYUMtu1iT9lUJ4sffQ4sWekmtjUz85lj E/6yThQVuVTzu7Hvdq8u/r03Mxz43GGrGIqY68WnHxNu7pPBDW5Me/1wln1PLrzw+/gZlHh0 snWv2LY7c9kLQYNRfy6qjhrsnyh94Y/Azr3+z03op7N+C7B0tZX0JGP0ynvblp22QMOFGQrc dIhE7i/eEWXLjmvPdWZo3TbCfvpxXO4cAyx21+LJy5GP6uZ4vkUuT4hhN6WG9cL32auUq9Nl 30SRPExZmT7XFjqykXbFaFdhod3UJXT9nXgP6Weul1H+jpwAsF0Es2mCTq5EdJliyugZa3Mz vXjGccCUV26ZhGKNUSwvET0uhqzbYlGWoIxNTuDr1gVGDPKvZROfN1NnunFyzhaoMvXcibdU 5CLIwhXmW/DgJEs/9gprwmlMdeCILbDkmrs6n+OtmgFTbjeDIz9gJHfzdv8WPm50r3hvhi18 VGZwy4yD9VuBL9cBBw9/M+MgU5FQvg8F+trNwKhBlnrs9X7B3+/bw1qYlkS7vCY3Upe37lQT +W8I3asmdFkXIIQIP5zMtWkJ3DHaeloLkbHnrJvkV68O3H1betJcRWZhv9LH3bns7INbO2sV X3jTTdQ3m8DNZhZGDTdGl62xqNyzDwP9fGiBc+tw62DBqG5+DkV1v6rLfQRoVN+ffVJQLlhu Rqnpcqov31v3iXu/vpDDxYp1m4Dla03gMop7/e9mE9bvslUSs5p+/LT30qTBfYEVa602PsJC V+ovl4Uu61X9bjvCGwWdRtO5sMCLnc3ut+3WeRSCxFea+eDq2UXHQ2QWuiwzrW5QHx2LsMPS B3ZOYLSnisfnONOjn/+dCcF4Bk+2oYBiyc4//haYs8T7/uJRXQqmktxp2RI7ht++3z8zU95D /vghcKI4/e3YvuqtW5YazJTk373pxOPPgH9+2dLrrxe5QYHXEKPL//EHE6heYAZOrFZZqcsi iiKXaUOM/vhdV8IIOtO5WEgv0nUCrbakqJoOhTCYzjtysKXkCZFJTp+1evA7RulYRAFmhozp bm7GXuAk/KW3gW27/Et/9lMsMIX1104s1K9jTrxeyLWobrwud1Bf/1yCf/myCbjCDJWj8Py/ 9j7w+7ctgyHeiSMvBKKP45etQdkuaeJYb2UArMFn1kWETakU0c1FuOpIB7d0GIZcuBD1xaHs QyMnpmA1b+LtQXXiVO7VFEURrqzTYGXiGB0LkVliDt91gdtHWQ9NEf65QbVq5sjqVZy++p7V FbKdX1DFAiN7L79tbYy8wKhuqxa2AB311oVfq8v1KaDx+3eAnXucIsnP7PlnUIYLdWE8Z8ya nD4HOO7RUJZzB0bQIzxsoz/LpfNeFSmvr4jX5tIAyO8URwqwWO/fvPRf4HQ05UpxKr9L63be rHN6guqEbvFJ1a5HYdLBelw6Xvrd4kyIyp4lvI9MHAf07a7jEQUYze3Xw3s0l5GmVRss0hTk +VfcoXnOYvvuXhg50HrIZtL1O9OUli2EPPeYf63rFi63umketzzN1ZO+Xhev9Dbmene1KHqE F2iiPcvlibtwXhfD9WKUTnOP3p0e8ZQJoesVpmtHfdVV5IbQYGSemRl3KporMgxr6sYOA24f qWMRpYkzFy0aeOjGwJRlti0pPhXc9l/loVvwx7OBzTu87YcuvnSyjfIieqwu9wGgfWt/9nf4 KDB1hvXNzc/X9Ze0gnNz7TmLvLVQpVcPI/TM7ovotFjhnCDB+lY6vr39MfDPv7NeXX6KRu6/ Xm1rPZIOt2WmsXF1NOjpsPsP66YqojHpYBSXJkBCZBIusHDBlIss1eUVEI35xxWL0nlt2Td7 kc1dqoXE+Z0RZ6Zsr9noParbtpVdD6URNKXisZl8q7/ZG3TjZkuwQtkFpQzTr/d4TL2n+Vxs ThxNpavRlW1hu2mr9eqi3f22PV9P3fBT5HKVkaYLzz6SPldWTrxpex5kEckHEKP8SmcXYYbO qFysmjBavaRFZqEo4Hxoym1A9046HlESMjQX8pK2zLGxbjNw+ox/9ZuZgJ4XTLceOgDo6MFF +JZewKr1Jt6qRiiOxNTYLu0tc8ivmutfvx78+WIY4FyWZXw8P6kuGMQjupcRSY+d8Ahd3kAZ LQwzFFlc6dzkRO3G7XaRXyy3gpiO+oR4im6XDsCfPG7GIeniyDHg5KnMOCzy4ubNl+Mi1wyV eE5p2lDdwwPnhOpzQ33+mT0xtD8w/BYdD5FZ2HaDkZ0xQ3QsosRFd0/p6uYJdWqlvo9FK4C9 B83RNkzwWchUfM7NOrROfSGcKb00+mQJFwqjMS44b2WU+on7vKW0l2fWQnOpLi2R0PVjLsxs BGZ2pSp0W5aP6EZP6YZH6HJy5yUPPavCtixie72wzcQxoxPmXeOA0WmelHA1mCu5mbpp8eJm qlVxsfuODZBTcFxxBTrVyQTHBeunJHTDydnzZhhD10shMsm589Z7ka1FdP+IDvFODF5NqLiA f6w4nK3vmGq9Yq31gm7cMPV9UAwyaMHnbNgzx/gdqH2eedi/ulzOiT+ZY27HSln2Zy7MhZUr HmrDadCaH13nZY0yv2HKSixi67bNO83ZNtM3OxpOUQTRBfDeOzKTQkQzATZfr1qoMSBEuuCC UuvmwF3jvUVeCDMiYi6aVXVcReVwYZFZJHffBrRp4W1fNC6skqeJblBgKQSFTD0PGV9sc7Lv gAWEwijwOBa37wFOnU1d6BIeRy76814d9mglv8N9E/yry+U4Y9upI8d17fsJg4DHTqQ+J2DE npmYzGqQ0BXfgKvanDDOmG+rVMdPfj3yn8kbfiyl1X2eXp2BhycBLTNUu0dhvXm7pbQFtWee EGGHopT3E0YcevlQZ8/FOD4cxw7VsRWVw0nQAxNt/Hll0UqblDEzQQRD6LZrZT4eqbJzL1Ac Yvdczp24YL9rr7c6Xfa35zyI2Q9hFrocE32cwL11hH+LoTSf2rEn98rN0g57AhfbNZyq5mD6 MssP4/OMKMm0cJzDKmamtHVXMD8fB8bR41b3mK3xQZHbqAHw3KPAf3o2cyKXMGo9fa6iuUKk kzPngIFOZDx0l/d97dwHvP9p+MpBRJbG3llg2AAzP/NjHH84y4SRCAZMe2za2Ju/RnzhrCDE 4o7tkCjE2CIpVTqU1emWhNh5mZ+9fj3g4busZZIf8JpnXW5JqcxA06BzY/rISz9dLs5E9LxE e1mFJ40Xa5RbpjKaygcLozJ/8+fmmpjp92eaDictYVi95KLE+Yu5faNlaxAuymhVNTzEWgm1 BSaN9ecamPOFm3RszIxxnAg3l8ocvm8baZ4PXvnoc2DpaqBWDR3bwAhdN0Fu2sjbPihy+WwJ c+0251IHDls0NlXqOmFYVBTeFkNxA9PHpliE0A+4CPL5F2VRbs07AslXhlTRI1ypy7xxsA4k Gee32Guj6SQWuyE1bQg86m5Ifbpl5zMwkv3atPD0UrxwyQr3w3qz5TnnzchLijgnIzEzKrkd hgJms1StCowcZH1zvfLFCsvAqFtLx1ZUfr9hPS1Tlv1IM166Cpi3BKhWqKhOUGCKaluPacsU MIz6h13E8Nl64Ij7Ph4zXcJ8HPyuy2XJw5sf2dy9QNWSaYH3UkZ0uWClzMpvEK6rkUKXkShN Pmxgs37iv/159kQuHwYff25pPpq0ZOgauGqOy80b61jkyrXOhYlRTuROHOt9f1t2Au98Ymt/ WugQiUxSmS10xyjv+2KkjD4WdOWtKgO0wMBU0rq1vbWri9Xnngp/RCgW0T3kLaJLOrQBaoUw fTkddbmvTwN275NLe9BhxhjH/9XopcCGaOSVCalcrymj2OeKDSe9P/pO9pqyU3CtWAPMXJCd FSRejLwR51prIZFbMM2eUVymjXqFgpnRtD373aRWQkMkMF6YzjZqsD8ZO+yduWGrLdSJYAld 1mF6aQlEkctIYF4EFrwZdeSijBd4vcSiuldDNg7qAU/d719dLhdVv1wXSYOjYMkjH1oMRZjw CF1eI0zh23cw+QFQFJE6tHgrkNtHWWpJNlm5Hnjp7ey1Jok7TCc9ebtoDzE1KRdBh6vrTCek AVBrH8zl4inLdWrr2IrKJ72co7NXM/vmemX+MltkYSRXE95gwXRH9s9lBNKT0L0UjagdxydF u5fIVtx5OSx1urF+uW575iHvvZTjrNpg1/2FC4rmZgJmWF69quNwA8KVMM+TyAhHMnBVjavS 23aF+wEbJJHLNKV/ffnaQyFsEzhmBeTyZIurflFZfY8qsdpIJ3SH9AOG3+J9f+u3AG99ZJEG CQ1RGUxZvmscMGaIP8+LT+cAp88pmhvUew0zPAo9LP7GI7oFEVhAzi9nSFUzRwzTOCf61r1A j07+7O/0WeCPH5pBWZRrRqu552nrZjZmuLhRvo8tn7WtmlmGQCYEKN/Dy3jtEE9dltDNvkhJ NqIblQcRV8S6uZvQPbdn93Os2QS88l7qEdVACN2LkfQmSxg+wBXVDjZnz5sZyBQfrnf6Gnw6 Dzh6wtpeCFHh/eGCTXjHD/fnHs8sgg3b/EuHFP4Sc1xu7J6JHs51XOjWiYDBXV5ZRNdLGmiL eEQ3BKqBJQpD+pvZoV9mUf/6e5urR0Hk8hRyIahFU6BrBzNua1Tfsqw0h5LQ9RVGIeKuy8n+ XlHIV5Epznhhfeue7IrLL9cD//b78Irc2E39otUy1A1p+uZV1mgXuUljXd29ogrHKFeCJ4/3 Z5zOWwosWaV2LiIx0cNJ3d23ugldS+/7o/lUbOxpgSW4z5SrFpnyNEcpic7iMeeMXAwv8SB0 YzW6ITD24XdkZxL2ZvdrkeLV94Dtu8LtPM0FCqZwD+sP9Ohi90K1RZLQzdgN+XiSrssMxTN1 ee2mkF5wpWYSMWyAPz0MU4EplJ/OBaZ9ds3xOQgP5hbNcu+KLS0z4aovoRvN88uaLnd9DeoD 9OrqfX+sk5o6U+1cRGIwZfn+O/3px75pOzB7kbUnCkv7OZE89BLo39PmWYURiODF5lzVo98K h/Mozie+/6R/XRwWrbAWYpeuhC+NnceD/hWD3bN39BBLRdYzU0I3K8QMqQ7ZTTVXJr5cDb9z THbe/8gx4NX33YR5vd34g3Dh84ZUkJe8SySPJVcaC5RuIgLKmXNWk/vwZH+u3U9mA+fO5U6t mfAw9s4CQ/sDE3x41lD8zJjn7re7w5s9kysi1WsPXYpbpr2Ka7BVU9AjgCxh+u4j1lbGD3bv B979FCg+7cZEiKQF55O1a5npI8s11IdWQje7VLFBeaI4caFLccYLeXoIz05M0LnP36YlUCPD ztEUhVyZe3WqTZTV6Ds6cLEoVqes1cpAwXPSsQ0waaw/1+/M+e4aXq3ov6gcZu1wnLCNVSMf Moc+mm0py6oJF7kIs67S7brctSPwg6es3CDZZznnloVVrUTGjzK0y+4zvPIucPhoeEQujwFF 7YiBlsVSJKO8WCtDdlSJWDuocKmX8i2G/EjrCzpMK6lVZKkUmYROeW99bO1ICguCN+C/Sl1O MqpPk5Vtu2UgwJXcg4ezlwovbrz4ULUsMtK5vff9LfoS+HiOWgmJxO6nTC/mZI8pqF5ZttoW WfjcUFsRIdIDF5GCspDEVpPb94RnbkUh16YF8NQDQPvWGksRJ3xhOjrhbd0FJNphhw/bju2C UVuakqCr6j5/2wwd2yvW9+zd6cDZc8FdmaO/Q14qqcuKZIqAXud0vrx1BDBpnPf90Wxt5gIT z9nqcy3CA+tymbLH1D2v8Lkxd4mlzdeupWMrRNT5eDbw5VoTj2EwbOI8d+gA4Mn7Mp8pKSR0 ExKtqTgvh3kCzJThTETedu4BXv8A2LzdVuUCLQav2g012VQTNrQ/cCjcEd14uk19teqIDGxl wZSh20d63xcFM9u50HxPtZEikfHCzJhRg/0xjHp/hkV05bIcDpg1xvOu0iSRCpwvzlpo7fDC kLLMEo2HJtmiXqFqcSV0gzzRP+aE7oULVvCf0LfMt4nktl3hiebFaijc6WmZZmdhTnQ++AyY Md9WusIgAuPOw+xVlww03qBrd16II7pX5bocKTgm2V/0jlFA6xbe98eU5elzotHPUqT/XsL7 P40Oe3b2vr8Fy4C5i4GqVZU1ExaYIde0kWqpRfKcPgu8+ZH1Z5fIFQEmhAU0VSwlj+nLCX9L 9zUbhFAYUJAVpbEtA+s0/9cvgY8+L+uDF5bJSVkf3+pJRnRpmHDipOrGLih9OzBCg20YBvc1 QwyvbN0JTJspoSESg+6od462RRavHHDPks+/sDToQkUHhYg8L75Z5nkSknRldjMYN1wiV0I3 HDr3K0OqROGFyKbYYZsEFxSmL6K7eqMTuf9mxzFswi8e0U2mZYpaC10bV5yU5qvFUtahKVjv rsA9d/ggWk4BH84C9h5UXa5IYOxdALp3AsaP8Of+zwUW9mxWGyshog99XDZstfl40BdVY8ZT LYFHJrv7k2pyJXTDwpUkI7rxFkOhOztpiujuPQD8+nVrGxRGgy5GDOonuXDBFL39TuDlSeCJ AMDxyEWsybf6U0u7ZCWwyG21JDREZc/PK/ZcYSS3bUvv+5v1RdnYU/qrEDkB67q5QMb5WNDn i/yczz5iJUJCQjcUUJiVlAL7DiX3OxRGV3XCY3UVbB105mw40xvjQjfZVPQo1OeKaBDvrTiw j0V0vcLsDNZKVVfKskgAphePHQqMGuR9Xzv3ArOd0L14UdkyQuQKE8cC/XpYZliQxS4X9e4Y bXXoImcJaTHNVRNqFLstE+ylGktd5gWZ4xNBtn9YuhqoEdLm2Kn20I2C43JcJBUVqT9q2K/B YQMslcorbOPC9g7cp9JGRSJjj71y2U7Ij0kkjQw3bpPDtxC5xqN3A4ePWnZlEBe5OFdki7Nx w9JTzsPe4ywV4jOYhlx8Pxre0vQqGwvOLOm79w6gczsteEdC6FYpM6TatjNxoRtG5+V0XAis U80PsRlTqhFd1kPSOCHsE7KrV72dP6b904xKke3swGPfoY0//XLJvGWWthw2DwKReZjVUrcO cNf45BcKb8RHs4HFq+TYK0QuwuueLsYsgztyPHgmdBScFH51fexAsHsf8OV6YPka4OARCzwE RU/ws5w5o3EZGaEbn7BzJWn0kMRez0gea+K27dJZD7tYj7UWaprcDUBGVNcEf8yMSs6oGYeL c3R8pMNy5/be98d+pZ/MVishUTnxVkL3TbCIrlfWbATmLLIEqVx3sRciV+nSwbJDmNlx/mJw gii83/G5OHSAPy7LW3YCb0wDdu2zfcfFrSKnErppg4MraUOq/MSjvyLAQpepu9WBRg0S/x0Z UYkgPHi5wjxyEDDRh2ju/kMWUWMqag05SYpKoDcD0+XHDvO+L465mQssbU+LLCGfAbpn4qGj Nj5SzQph6iYdt7kPLSYbnKMcK86NVlus191zAFi66usiMJuwlST75fqRbUKH6RnzbB7JRT2J WwndDM4crU6XAqZFk8pfzohui2Y642EXC6k4LjOKuX23HsIie5RPWfaaNs7FnjmLgdVuclm/ ro6tqBhO0Jq7Z+TtI/0p3WBN+OKVSlmOArwX8d7EeutUYdoqhcCBI2ptdj3p7NnKhQXWyPLc JSu+YnMpd65auTlxVR8+49MPAUfdONiyw7qcZBtmT/Xs4m088jn7y9/bczbu3hx0qhdJiEdK 6Jav001E6BJGdIOy4iRSE7o0oko2Ms8HOY3L8pViJ7IAJyI0ihozBGjTwvv+5i8D3v9U7RJE YvdMCl1GNzjx88rC5cDM+dZeRM9RQZo1ttZSJQd1LDLJpm3AH963bhKpRI4ZKPrh08DwAT4I evf+T9znhOHLliGQzUg2BSoX9po29rafNz4A1m22crkweJpchbJWb0K4Z/5MT1izKQlZX2ZI dVV9hkIJb2B0i+7YJrnfO3wMOHkq/LVkccfl5h5uZjKjyoLQuOwmE7cAt47wvj96DEydAVRV KyGRACdPO5E7ynrmeoXmK7MWWnuiQtX4izK46MG5laZV4YIlLy+/7Z9vDRdx7xxj5QwMQmUL th/t2Nba7aUKyyLZnYTOyporSehmjXhEd+vOxH+HD+dObXXWQyv0UjCiYjSDN/KCCEzMOJEo cJdskYcb+FdmVErjzgg83uyVS/dHr5w5B8yYb/VQShEUlY69C0C3jsD4Ef5c759/Aazboprw KFElnrpcomORc7P/PDv3r74HHDvhzz7ZyqdPd/NDyVZAiQEBzvO5AJMqr08Fik9qniShG4i7 tEV1mV6QCAU5LnTZXmLf4fCuUKViRMX0nPVboiF0Rbig+VSTRhbJ9aM28ovlVpur2khRGUyX L6pmkdx2rXwQuYtskUUpy9GCz8VDR6zeM1W48MGSoqulOp5hg8GfzTut7v78BX/2+d1HrJdr thZPOE9kMCRVkbp2k/XFDRNcVGBXGQnzG9/mwq5zY0J39cbE6o/4gOZguFr2u1GHKRw797ob 2XYTe1wQ4IWQToOEdN68YmnLSS5UnC3rn6tUO5Hp8UqG9gcG9/W+v41bgfdnmHGIhIaojFNO uNx3BzBqsPd9saXG7IXAxYuK5oobwwWQUuUuhxIuiH04y+ZWwwb4s89nHgL+8TdmFls1w/NN ij4vJo1MW2bKctieszyPSrOOotCtYivXydQY1KxpBdtM34wavMD5vVaudxPjbSbwODmJX7Bh Xu2JG1G1SLI+lS0weNOqWqirXWQOpiwP6OVPynLxKWD6PFtlVjRXVAYX9/p1t/6WfjB9LrB+ q8zPogrTTOlh4UnoVi+r05XZZyjhAtZLbwNNG1l3AK80bgjcczvw+jQ3ts5kruNFPJpb1UNp D/UEfTXCNo7ZHkw9zSModOMCiPb2ibYZihtSsQ9l2G/I/O50uKOo5cam1nxglf9eUXnoxNOW k4nosqZx3SalLZeHde3nL2oykk5Y99SutT3ovdQJxZn1BTB3cep9LkXuwPIUpsnfNT75RcEb Me0zYN5S9cuNMuxGwHkDU4+rpDhRbtbInJc5/pQ+GcLFjrJ63VfeA37wFNDQh2fN0AEWbOGz i2nMmRBhTCrgPNFLZJMu1pwnhSkLkFqgQV0J3cgKXU7YWQvHZtWcWFYGI3u9u9jFF0boeElR u2Gr9feiq2YUhe03BJp7CNeqAbRunvjvsO6I5ilRSVvmzZc3s/YeVlwZaTx42D3I6uvul65x yujGiIFAlw7e98d6oY8/l9AQiU12aL7HLAJmE3hl8w5rJ0QBpAlUtIVu8WlbAE01NZ3Rfrrc MoNMQjeccJ7EPrifzAbuv9MEo1e+da9l1bH0Jgz3EIpcLtaEcRqtiG7EhS4H5pqNiQldvr5T e5uM8qYc+O92BVi+1mpsN2231OS8HBC25Um1PpeCjlttiQSRIaHBRbexfYFJ47zvj9f6u9Nt cUK1kaIymMFy52hgnA8py2fPWd3e9t1aZIk6TF1mecQFr0K3GnDilI5nmOE5/GCWpS/7Va/7 /SeB//dfgX0HM1BCdrUsopui4LtwocwtOmTzan5kBkHyJXRveIuLzASTvVJ37ElQ3ueb+3KQ ++nyQqULHptW//srFoGmO2IuFptT6DItqleXxH+Hx47mWwWqzRUZghPFDq2Bu8Z6v0455umw vGqDRK6oHEZymzUGbhvpj8P3J3OAxStVE54LcD7EEigvzst09qbYLVGbotDDoALrdbnI5Qe8 hzx8l6VDp9uJ+asa3Ryb91HLdGynkrRIC914VHfhCqu9rYxY+nJXNTgPk9DlKl2HJCK67CHJ G3VBfvSOQ/Mmqe/jxEmlt6QDmuLVdIJ09GCgTUvv+1uyylo+1KmtYysqn+RQ6E4YDfTq6n1/ K9baIks1OXznBLHU5bKIbsriqMgWo0vUYij8qqBcve6xYn/22a+HlfPE3Lk1Rny//6u1UI4I Xa4UbdoG7EtA6HJAxISulG4oLmKer2ZNrEY3UY4ej1Z9bhwK96JqqR9LTmgkdP2HLo3DbwHu 8cFlefc+MwHihECpSKIy6NPAfrkUul5hjdrMBcCRY96cS0WInik+9NIlnGxzsU9iN/yUr9f1 q7/uAxOBrh2uzUWET3NkWIaqWmje/BYXmW/CHm7HTlg9WyKwbpNil+mtYVu15k2Cg5q9g/t0 B9q2cFura//PB9ae/RbRZJSbaUlhTXlOJW2Z0Q2a+ETtwuex4OQz1SgfF4O4Uqtea/7TpoVt XmErrM+/sElGXUVzRQI0amCbH3w6F/hynRMsNXRcc0rYFAK79wK39EzdeblbR2DRl8BBJ5rz tUgSetJRr/vMw8AvXgR27E5PBJKL+MzqpFeGH2ZaodADbl44qC9QTddc9IVulTIhQHFH97He laRwxdOX124OT915PLo5sDfw+D03n4ywJqJHZ9smjgVWrbcb1q594YvmpdJWiOm585ZFr06D 59/Ld+IiEA2O8rXyF1gWM2V5jgyAROb5YgUw+wubMCllOfeE7s59ZiaVahuzrk7oNqoP7D2g SXdUiNfr+tVfl8+1hyYBv3ndAlO+t36sYhHoVNOjaVIbu/eFKOJcv25y3UhykOjkxcUditnY PpFak7ClL/Nzsgk3e5w991jiK+78ngOcMP7pnwF3jrVa5rDRuEFyFzJXlOm2nB+1+twioLmH 3piK6AYbtg374wcSGiLzMF2eBlTMBlIKXO5RtcAWwrlInCoss6AhDhemlb4cEYVQrl73uE/1 uoz8jxtmdd1BGyd0LuaiT1h0LueFg/taay8/iGitb/QKwM64B/Xe/YnVFTAFNAxiN+4k95fP AX26pbYPTp7vvR14cJKldYQB3gRr1rQU7URhW4xlq6MZzaU5TP06qe/jq4iuTAsCB2unmTZ6 5HjuOUaK7DN9nrWwk8N3bsLJ/a693tsDDe1nk2WWYIiIjI14ve4c/+p17xpvZXdcHPFz/s1F fApyL+7OsTY9+eEIgjG9fOww//wU6P8SwUX26AldDs4jJ4CtuxK7uQfdfZkXLFOJfvy0pQV5 fZjRsOShkIhdtiqoWwsY1Cfx36ExC4VuFOtzOQn14rjM2mVOZGRwFDzmL7N2LrVUGykyzOxF lrZcS62EchpOljdv9zY3oMil4RCFgtx1owMFFftqL/7S/HD84LEp1qHAz3FCkcasBHZBSBWW yTGoEIYAGLs8eAl+5AjRmvHG3JevWE0q8/8rgw62g/ul7mKbdqFXavW2FKYN6/uzT4rdccPN IdbLzSATCxZ8WLZolrjRCr/PyvWWfhc1Z+H4WGCf1lQ5dRo4KdflwEGfgPc/tUiuUpZFJtmy E5g+1yJwBcr0yGmY9cXyCXYs8AJLpDq2sYVVER2Ykv7SO/7112W97lP329z2so9z0Zgh1eHU f5/BL9bqBl3o+h3NJXRvLsiPnCt2NGe8PEnH3M16WwJRXU4uewUwfZmfh5Ne1qZSjPsJWwDQ pIpGAEEd0DG35RrJuS2fPAMsW2NiPmrjmfqHNdqpOi5zH0pbDh6cVH78uaXcF6g2UmQQLgzO mGfPyVxxKBUVC10ufOw96G0/DesBIwaZa3yQF9NFcnA+ynnIC29YiY0ftG1pxqo0VPKSbnz9 59x/MHU/GkZ0WzQx9/Ggzo8Z+KCDdZOG/u63RVmNbsS6P+VF8mJk6s2iVdYTMJFVkdFDgjeg S8sieBPGpGf/NHgaNci/m4vvF3KJPSj5GROFLZXWR7B3buxY1AG6d0p9H6fOADv2RG8RIOww ZZktOdTORWSaT+ZaynJtpSyLsrkTW5Ws25R4m8abcetwm1dx0hxmYyo+e+k4TI+UIAcGMgXP JxdCps6wxVk/6N/TjZcR5vDsRxozI7r7DnlLwWdaNVOCgzh2eYweuxvo28P/DDDqIS5URcyw NLo5jGfPmvtucQJil/0vuZIRtJsYa3NTNZ+qDK7gs/dWSUkwL2RecHTnSzQCGVUTKsLFCN58 bunlg9BV1DAwsCb33em2iCFEJmGvXJqfcUKjUgZRfl7AIIHXqC55ZDJw+ygbY2ESu/H5R3/3 vP3Jc8D//M/Af/+hid1EOnpEHUb+Zy0Elq7yr1538nhg4jg77l7FLlNv13KxxoNxFmvNOXaZ /RikWnN+lkfvtvLDdJWaMKIdsUWdiD7hqpg4WLPRbZsSW8UYMzg44fpYv9Sqli+fTrhSSXOj oJlGxOpRawEDkzChYvR+3tLoCV2eGz5YOndIPW2ZHDkG7NwroRsUmEb+6TxL7ZM5mMgkjNbN XQIcOupvfZcIP5zgHj9hUd2rPswLKHan3Gbti0pKgvu9Oefigg8X1596APj5fwW+/8S10ike l9tHml/IZaVj+16vGxe7bDvEOZyXOSmjnOxiwDmPF24baV42sc8TAHHAezXTlcePSK+fAoNr hRK6odC5sQtl30EzRKhsFS5oplQcYBxoLZum932YxspVytIADmiKcLo3JgLP8ZKV9iCNmpkP vxvrWB6cmPo+OP6Z0q22NcGAxj+sjeRCnNq5iEwz7TNLl1fKsrgRjGLNXgzs2OvP/qbcDvzN D4FO7WxhL0gTaKa3MqPv/juB//M31sJxzJAb16wP7Q/06Gzzy1xPYU5HvS5h+8u7bvUe2eWc fulqb+2QuADN+mGmMdfIYm9ozs+Z3v3X3wdGDEz/wjjbebZrZQs/ERnm0Q7vcGCyzRBF45ih Fb82Vqs72KIs2RZLccfh+vXSfPbzrWdYkG7ajMTXS7I2lw7bFA7VIhSd4DnhsaBR2vce9/bd aHjEVMVq1SACwBL3AP5otrlOCpFJKHA//8LuJ3L4FjeCC+D7D1n3ivatzJTHK62au4n6D4D1 m4HPFtrCK0VmptPm4236OJnnxnKgZBYb77ndvECYHVU9x5+n5et1H51iCyR+wMgugzwvv2OR 2VSil4zAM7Wa/Xq9Gu2x1rx9a2uvxK4eVzIUUKHA5fjkmGMqdSZ5zAn8518sc2AP/3MiukI3 3mpo5TqL1Fbm6cRoF2tW2Woh60IXtmpDEZprlJYkl7bMiCcNVc6cC6dzKG+aFDxMi6Ktfbwl Ax/I/D6cIHh1SmatN1NegpS2HHOSzvPWNqu5exj+8DtAyZVvXrM0d1qx1h6W9QJUA8tUL7US Etng0BFg1gLrNa5+zaIiOD4+mefEoHsmdWnv3357dLGNzzmKXWa1bN9jfipMCfbbBIf7bOOe oR3aXuvx26pZ6gKbmWZMZ+XiOjOlcr2LQbxel2V2o4b4d/4YwWSP3TmLbP+MzJY/Z5wf8flP wyiK4cPHvp7Rx5/0JVnk5oYTRns34WzdAvjeE7bPtW7MLl9r4/fyFf+e45wT0X26c3sbpzwG 2VoMp+v0T78HvPOJLRhcCXe2ZPQL9jiZ5uD89WvAc49VMnFuYmKXpkbZPKnx1JjzOWZ8wAh8 rZrAsAGJt1phb9gwtxRiHRRXLLmC2bZVet4jvoIdNbiAVVEd+4EjqbcYSAfsYcxV4T0HlDYq Ms+n890kbYt/kRcRXfj8PX3G7leNHrDFUr8FEify3OKw1IyChhFTztm44L/3gNWUU+RUKfNe Kf9vpWV+Hs0a23OUGwUQ266wLIuROL9Ldtiakf2GGd2Lf65cJlav+zbQqoX1T/YLGnAypfzu W+2ZyWc558U8r+X9Sl56ywndozZeyp8KnncGroa6+WSj+v58JgrP4QNtIxTZbGV69IRtHI8n TlkklPPZKhWIWpo+MfjAhXjWfrOVaK0AzQsoup99xM7B5u1uzLtt03b7biFL3Y+20OUNiCsu qzcCPTpW/nqmonD1hysYWRW6ZZ+bvcA6t0vf+/ChQROnoNyoS8qim4MSjObypkJ3vV171Z5F BB8uyCxcoWiayDxzFitlWSQH6xKXr7FF0jtGpf/94umZndoF/9hMGmuGgjFDtxz3vojV67rt ly8Df/Vn/vd2ZRCjQwUCettu4MKlb54HfqbTZ4GPZgEP3ZWejD+KVG4d20X3/FLwDulv2/Q5 wPszrOwgRM+RHLD7vGqrfFXdIJ82s/KXx6O62V6xoOg7Vpze9+AKGWtxgtAzK2bpX9VqUhsn eKNk+hCjFKo9FUFn8w7gPaUsiyywe58TuQuBixfT69YpoidgGHFiCzQGC8Q1una0PqY8PqWl Oh6MbB9389WX37bSiEzBiGpFoov3O/aq371f58gP2J84hH2xoy90Y9HREqvV3bqz8tfHo7rZ FLq8abD+Y+3m9L4P04NiQjcAw4DRZaZHJbpyzNfTVY+TOE3eRJBhqg8NO7gwI+drkdH76hVL P12/VQ7fInmYwnzmLPD2xzZXENeYPM7qfS9d1rEgFP2rNlhNbaaOCcdkRUKX/86g0W/fMCEu PArdg6HsbpIbDRyr4FpvrU/mVv76oER1i08CW3amZ980g6BQDIJITCWayx5pFA/VFc0VAWfB cjNMU3q9yDSsUWO6vGrCRarwGUsTvV/9wQmLwzoecerWASaMMUNF9da9NlZoYMTFtUyI3X2H Kk+jZSCHLZBoTMlU5lyBXkO/e8vq2f3gwgXLMg1ha628nDnptOrmTXr95sQuVkZ1s5mSwovz 7Dlg7uL07J8XPPddEIAy7WSjuZfKOS3n5c4QFiFkxTrgo8/VSkhknnWbrS43/jwRwrPYfVVi tzw0zuzQ2uaKud5bNw59AD6YZdHddLNtl5VkVFZ+x4AOzcPe/cRbb92wsGCZiVy6VrOO3K9F BUZzQ0gOPf2uWsserm7QgbkyaIyQTbEbN6TiZMXvqC4vdBboU+xmOwUhlWguL7gZ86PVN1dE D7bM4HXG1L+CAh0PkTn4nJu5wNxKlfUi/BS7v/4DsGOPjkccZv9xof5KiY5FfO7KaeW/v2pZ g+lk/6HEjZGYWs2FP0Z2z56P5rFnpubr04BX3r3W/uq1qf5EdVn6WRLONkN5OXXx8UbEonRG Si9U0rqHtXRjh2V3ksBBWnzaBi0/s19s2GZCsTAg0dxGTuBOuT2x1/M4sAbkrKK5IsBwAYcZ Eys3qDZSZJ5P51nWi1KWhd9id+de4B/+I/0iJuiwrQzNlyic6HdSqMXMjIpd9gXnPD4Z4cUF 50VfAr95zbwzogQX1p//nc2P4/19uXFx6oPPvLdaDKkRVW4J3fIXIAUke2xWBlfpWIOR1RTm KrZq9ds/+vM5mL7x768EIxoa65tbAxhxS+ITMjaXZ1qGTH1EkGF9zIdKWRZZ4Mt1NtmpJodv kQYoFlg+9K+/d4Lhdetln0tQOPz8V8BPfw7MXWKGb/ladL/hXJvz1+dftI4Dftfsxutzk+0a wjRmuoj/71+b4WsUUs4/WwD83fPW35nfp/x9n3+ePs/GqpfU45AaUcVOec5deLwpsdUHHVDb t6r49VyhGz8MWLIKOHg4OyeY78mBu3oD8P/9G/Cnj5v5QbIwcjpviaU1UDAHYbCWJFmbS9e8 96Z/80IWIkgwre/Nj2ycagIkMgnrsT6ebeYr6tcs0jkvibVuWQps2g7cNQ4YMdB6nkYRCnua ujFTgtdY3OAUmodUCrMAOG9jwObJ+/3LMtl3KPV+rswGpAb4P/8B3DrCjd/x1i82bDC7glkF LFGJfa+bHAv+O1OYecwemZx8oKu8EZWEbgjgAD9/0QxiOrc157yKoFPqfXcAv/y9m7Rm6QTH BxYL7//HPwH3TwRGDky87m/PfuDdT22lnw+noIhcRrvGD0/se1CoL14JbNxujeyFCOSEyD14 57nJ36597t5SW8dDZBaaj6zZ5J5bSpcXGYDClt0saHzDDJYoCV6mxW7YapEw/mTqJ+ePeRK3 KY2T5WtsEfiJ+4A+3bzPQymcL1/2th/OPWe7e+bC5TannjguHIJ35x4z/OK9PtEoK1/DYNdW pyMevNN8cRIt/wuxEVVuCt0YV4HDR63tR5uW7oR3qXhw9OgMDOpjF2o2RWJcpL/6ng3ygb2B 4QPsO1zP6TPWO3HpKmDFWkvXDlK/Wa4M0fBr3LDExfrUmWZcJURQYYTjk9lKWRaZhxNyts9j BEUZLyIbgveld4D3ZgCjBgFjh6aWfZYtmOm2c5+lf3LOtHvf17Pf5Aniff7KMfJ/f2tC934n ttq1Sn1/ew/YwrLXMra48eusL0wTcL5/+yigU9tgnXMaTa3dZPPg8j2tk73XH3C/+/xL7vu1 AcaPAG7pZfqgIkJsRJW7Qpcni87DTEN59hEbPFzduBlF1e2i5OuC0hz85CnLy5853wZp4waW BszPxxtA+SL9/PxgHX9GZ7lqdueYxF5P0c7VYjrHqTZXBBWWRLw73SZ9Ehoik3AhcNYCa7Uh 8zORtRllvhlFfjIHmDbTFrMpHLp2sDlWkBzAOQdkR4tde+0nJ/MUE+XFje7jaVgUKbAI+c/+ CejfAxjUz4I2ycztaETFdHI/zw/3xfkzfWyY/ciMrN7dTAh275ydQBEXBjg2V7nPtHyt9wj2 V9/Vbdt22/aK0ze93bU5wH3Pbh0ti/V6QmxEFfu6V7/705+5n/8t50QvI4ocuN062Qke3Lfi mzBP8hfLgRff1Mqe1+POnsb93A3uR9+p/PV87dxFwK9fj+YEjjcurno/ca+76fdK7nfpGsha UJqBBG0xwy+4YNO+NfDAxOQnScvWAP/z+cTaVnHlnnUrzRpbDVEyN3U+eDhOjxyzLQythHgd 8j7WxB2bRg3MuyDZycrh47aolswEJf6+TRvZuE/2fQvKnOi5oh0UrwG/zkXzJkD9Osm3KeHC Clfp6boZlpRRTihbNbPxdznZMeDG3tETlpWV7THA8cv7C7e8Kskb2/DaYZkD/Sei3oIs1mGh gXmj8Ly3am515Ly/10xjPTnHCp+RFEeHjtm9g7WNFBHZHD8cOx3a2DFIVkTEoqOn7Rq4ciXc 90FeM9Xcs725e/b26GT3sDpOZDZrZC0wWRPN1/B88VzymXMywwZofL63cPfn1i2ANmUbg0t8 hvmpB3bstjHKRZdd+4E9++y6yeT5ZRCK12nrsuuzUzvgjQ/MjCqcnMtdP/R4ugId9Ji6PGcJ MKECUySaylAQ05hq/Rat9Hm5uTdzN4xHJyf2eq62vvGhekHeCK4+s26bN/+otjZgvztee+l2 PufDiveDuKlDqoRlsho3ueMkwktD+WQzLOLvS1F28Ij37xCVZxGPCSfg5VPSkiVMdZEcN4eP 2RbmMcDr/cRJ23LhvuHpO3KRyh2nL29wrCj0WO5BccNF21o17c8cJ6VXE9//waO2aMBFBwoG /rkiMZvN8cNzznaXftw/wn7/Y3SWCz7cggjHU/yZxXLA8iKdwpCil9+jRdPEy5b4es7fOO84 cNhaVAXh/MbvZ1t2ROfWk9NCgZNbpsN+thB4bIq1BBnY5+avZ0TxW/cCf/uL4KQwhwk+cIqK rN65SaPKX8/VPKUsCyGEENGFi5lMeWYqZTqElBDpEumMNHMjm3fomARR6ukQOE4UA587sXvm nKWAVQRD+hTFIXYgy6rQbdvS0lArg+ka7Jf7xQqJXCGEEEIIIYSEblLEU5i5ksj0idmLrS7w ZsRTmHt2jUaj6UyRrAEVU1j++AFQpJRlIYQQQgghhIRuCkehLG3m4zlAlw7WvudiBWKXKcw0 D2LBvMRu5TCSW7XAFghoQlUZrDl94Q37s9KOhBBCCCGEEBK6HsTumbPAB5+Z2P3D+1//fwra 8pFeuoY+83CoLbczJ3TdsWvbCngkAQMqmg9NnWGmQFF1EhZCCCGEEEJI6GYMilm6n9GUiqZJ 7LNb/v8Y9S0vdrs5QfzY3RK7FUGX5Yb1rA9xZa6gTG+etwSYtdBavQghhBBCCCGEhK5HmCZ7 paxel2ZTK9ZYK6HYkcozy/vVG6ytC6E9/KjB1uy6VCnM34Apy2wLNGyANaKuDDbpZl9YtRIS QgghhBBCSOj6LHYvXDC336aNTXjF+z0yytixLfDx7GuvL6oOfPtBoEdn1euWJ34smAaeiMsy +8m9PpW/qLpcIYQQQgghhIRuesTuRWDpaqBebTOnulQWxa1bB2jmBPDr0669vmYR8OR9Jowl dg1Gc9u1sjrmyjh8DPinF6wXWZ6GpBBCCCGEEEJCN31il+J2y04ndp24/eeX7O8F+cAtvYAm DYE3PrDXUhTz7z9+OvpilynaTC1mZPtmtclM/2YroQcnAXVrV7y/k6eBl98GjhdL5AohhBBC CCEkdDMidiliWTtaXuzSVGlIPzOnYoozBdrSVSZ2/yLCYpffqWVTYOxQYOde971vkGLM2mbW Mk8aD3TvVLnI/fVrwNrN7pgWaLwldS7ctveg9YDOU6q3EEIIIYQQ5ZG6SEbs9u9pYveH3wZq 1gAeudvSmllfOvlWYPsuoENbE7tMxT10NBr1pozisj65VxfrITztMxOm1383pivzdWOGALcO r3ifly4Dn38BrNog86mK4MLB0ePmBr5xu/3kuDp89Fr7JbVhEkIIIYQQQkLXu9j9HfDdR/kf wBP3Aq+8C3z0OXDPbdYeh07Mf/kc8NpUYMXacKfkMorbvLE5J2/YanXLN4q+8nX8nn17WMpy ZSKXx+vtjyVybYBZhJbZAjzGuw8A+w85Ueu2nftufLwlbivnJGu+dZyEEEIIIXJyhn31uz/9 mfv53yR6ExR9dFnu09167Y64BbhvghNr1U3gHjkOTBwDrFwPDB9otap/eB9YsCx8YpdR3KqF QL8elq78wSz7PjeKUPO4cOvVFfhPz0rkCv84ex7o3QX48TOWTXAjaGK2ZQewfbelwzPDYu+B yvs2CyGEEEKIqHJO4japZQEn8s5fsF667J27cIUTg1WB8cOB0YOB2YuAV52wnXIb8McPgIcn W+uhzu0tunv5ckhEbqkTt83se2zaDrz1kYmGm6Vh8/XtW1fusCyRK1K97hjyPnPOCVo3Hvcf AY4cA3buAQ4evfECjESuEEIIIURuTyEV0U0BRi8ZXaL7Mo2U7rkDaNUUaOfE3rotwIezgMnj gA1uUj5yINC0EbB7H/DyO2biFNS6Xboo16oB3FVmJDXHCffPFlQsGlhDSpH7o6crdliWyBVC CCGEEEJkhnP5Pxswcqz7w2jIgTmJ5YEqFp2lKRDF7cp1TvjWBPLdIezg/t61PfCHaUDHNlZz eeq0pfUOHWCvodi9WWuebMCILMXnHaOtznj/QeCV94CtuyquBaXI5ff/sUSuEEIIIYQQIjBc VkTXK6y9rVPLWry0aApMGGM/2W+XEVy2f+nd1eoHH5oE1HavPVZsqcxfZtmoKiZwq1vqNSPP FLhTPwN27TNBXhFxkfuj71jrpZtx6oy1EFqzSS2EhBBCCCGEEJngnISuHzATme2G2D+WvXVv HwX06AS0bgHMXwZ8Og8Y2s9qDBvWA8YOM9FHw5ypM4H1W4CLlzL3eenwy89Bd+henYGTToxO nwNs3Fa5my/TtqvkmUnVsw+ZUK5I5P7mdWD1RolcIYQQQgghhIRu6KB4LMgzAXn+ktWtDuhp Ed3aTgCv3wqcKAa6dgS27QK6tHeCd6j7nQJLb/79u9YbNV31u3RRrl4VGNQH6N3NPtPeg8Aa J0LPXzRDnx17Ko4wx0Su+3wDegF/9kTF77fHifhfvGjfOU9Z8UIIIYQQQggJ3XBDEdmwAXDs uBOWfYGObS3Vl714l6y0FkVtWgIHDgOd2pr4ZM1u8Wlg/lKLgLIHqB+il7WzPTpbBLZhfUtL PnrcWrDwPRiRPXys8veL1/HeORa4+9aK33P5WuDfXjH1H1TjLSGEEEIIIYSErkgCRj5Zo9u8 GVDVHdajJ4CJY01s0ohqjxObew6615W15WH/XfaspdMxWxFRnB48AmzcaoZQFKKMAlcWbWV0 uK0T0K2b237btbL0YQpb1gVTWLNWuH5dSyXme7DvaGVilCKdn+nJ+y2aezMo5N//FPjwc6Ba VY0DIYQQQgghRFaErsRtOqBwZISWgpZ9drt2AL5YDsxbAowZYiZObZ0IPeYE8H4nPrc58dm9 ownP/YeAsxdM+HZzv9e/pxOZZWZPTIPetvPrgjcucClE2VuUgpb1vuz3u2y1+/Nl2xc/E9+b AnzDNnOC5r9VJHK5b8J06z953AnkCkyn+Nlf+COwZadErhBCCCGEECKrSOimW/CyDRHrYCl4 WZdLsUvheutwi/AyujqkL7D7gAnVfQedUKwGdGhjTsXsy1uzyMTjufMWia1Z04yjik/afls2 tRpcvhdFLn82awI0qm+imuKZKdPvfWpCN/7ZKoKpytw3xfEjk2/+er5u8ZfWTun8+Wv7F0II IYQQQggJ3RwQvGvLWuxQQM5cANSqYZHXBvUszbi924b0s8jtzj2W8lxaApw4aW7IrJGlqzMj uqzz5e9fumLGTwy+9utu9cAUwNPnAfOPWt1vXKQmKkIpXtki6emHTHDfDH6+tz4CFq1w36tQ 9bhCCCGEEEIICd2cFLxXSqxOltSpDXQtq8mlK/P2XU7kuv9v0tDShJs3trrXW3oD3TparW1c TFLsUiQvXW11tpfc6z6ZA5w+azW15d8zUeKGU2yPNOW2m9cE8zvMWQS88YH9DkWuEEIIIYQQ QkjoilidLIUqo7H5eRbZzXd/2bIjs9HReJ0v3Z/vGg+0bHbz1zGV+s0PLYrMz6worhBCCCGE EEJCV3wDakVGRhmxjf09Q+Ix3heXDs2PTak4TZltid6dDqxab6I4X71xhRBCCCGEEBK6IihQ 4LLml62MJowCene7+WtZHzxtJvDZQnNvLtCQEUIIIYQQQkjoiqDAqDHdm4f2B8YPB1o1v/lr GcGdOsNaEV26ZCJXCCGEEEIIISR0RdaJR287tQVGDgJ6dQFq17q5EGYfXJparVyfeCsiIYQQ QgghhJDQFWkXt2xj1NOJ2gG9nLjtCtSpdfPXM2I76wtgzmLg8FFzW1Y/XCGEEEIIIYSErsiu sC0EunUA2rQEuncCOrapuO0Po7fbdgNznbhdvsaJ3csWuc2TyZQQQgghhBBCQldkQsiyRrZT OxOohBHaNi2Als2Bxg2AZo0r38fBI8DGbbZt3Wn9d+NpyUpPFkIIIYQQQkjoirSJWhpG9eth 0dkOra2VD42jqlZNbB9XSoB9B4EzZ4BN263nLbfiU18XtBK3QgghhBBCCAldkXYoPplGvGSV bdeLYBpLMYJbv679vTwnnbDdfwjIq3LzfQshhBBCCCGEhK4IlAhm6vKho7bdiDyJWSGEEEII IURuQ+ehtW4r1aEQQgghhBBCCBEVoXvSbVd1KIQQQgghhBBCRIA9iugKIYQQQgghhIgK1LZr KXSL3bZbx0MIIYQQQgghRMgpcdsCCt0rbvu47B+EEEIIIYQQQojQC93Lbnut7KcQQgghhBBC CBFWdrltTV7ZX9iwdT5kSiWEEEIIIYQQIpwwePtzt12MC91LZf9wScdGCCGEEEIIIUQI2Q7L Vi6NC11Gcue6bR4U1RVCCCGEEEIIES4YtP0bt13kX/LK/Qf/4c/ddlTHSAghhBBCCCFESGCw dprbpqKsdW7edS/Y4rYfQMZUQgghhBBCCCHCwYoyHftVKe71Qpfq9x23fV9iVwghhBBCCCFE wDnstiluO1T+H/Nu8EL2HXpRYlcIIYQQQgghRIBZ7ra+btt//X/k3eQXKHZ/67aRbtum4yeE EEIIIYQQIiAwE/ldt01y28EbvSCvgl9mQe8Stw112/Nl4lcIIYQQQgghhMgWbCH0iNsehKUt I1mhG4cuzD92Wze3vey2Yh1bIYQQQgghhBAZZKfbnnVbF7e9hTJ35ZtRkMSOt7rt227LhxX7 jnVbP1hOdF0ddyGEEEIIIYQQPsDs4j1u2+G2OW57320rKxO35fn/BRgAN3EPk6pxJxUAAAAA SUVORK5CYII=