sci_tech Вячеслав Евгеньевич Демидов На полшага впереди времени

Создавая человеко-машинные комплексы, изобретатели решают свои, нередко очень частные задачи. Они хотят заменить человека машиной, автоматом, избавить от мускульных усилий. Добились же они того, что действовать в паре с машиной становится труднее и труднее — уже не физически, а психически.

Возрастающий темп перегружает хрупкий человеческий мозг. Может быть, отказаться от наращивания скоростей, вернуться «к природе», как мечтают иные утописты? Но ведь именно темп приносит утопистам те блага, от которых они при всем своем желании отказаться не смогут.

Именно благодаря темпу они имеют столь необходимые им вещи (примитивное требование нивелировать всех и вся по какому-то умозрительно сконструированному минимуму означает попытку «закрыть» развитие общества в целом и человека как индивидуальности), — вещи же, освобождая личность от докучных забот, становятся базой для возвышения её духовного мира.

Союз с машиной, тем более с электронным вычислителем, в историческом плане ещё только начинается. На часах истории четверть века прошедшей человеко-компьютерной эры — лишь какая-то секунда. Много ли можно за такой короткий миг сделать? И надо ли впадать в отчаянье от того, что не все ещё сделано так, как хотелось бы?

ru ru alexgor1 FictionBook Editor Release 2.6.6 17 February 2015 111D418D-D3DC-4588-BE56-F06C5EB16286 2.0 На полшага впереди времени Советский писатель Москва 1985
На полшага впереди времени Вячеслав Демидов

Этот очерк был написан почти тридцать лет назад – дистанция колоссальная, особенно учитывая обсуждавшуюся тему. Чрезвычайно многое переменилось, порой абсолютно радикально. Но я не вносил осовременяющих поправок, оставил текст со всеми моими наивностями того времени. Берите поправку на это, дорогой читатель. Профессия же диспетчера, оператора – как была, так и осталась одной из самых сложных.

<p>Глава первая. От машиниста к оператору</p>

  

— Москва-контроль, я девятьсот полсотни девять, Витебск, девять тысяч, Белый пятнадцать минут.

— ДЕВЯТЬСОТ ПОЛСОТНИ ДЕВЯТЬ, ПОДТВЕРЖДАЮ ПРОЛЕТ ВИТЕБСКА, СОХРАНЯЙТЕ ДЕВЯТЬ ТЫСЯЧ.

— Девятьсот полсотни девять: сохраняю девять тысяч.

— ШЕСТЬ ПЯТЬ НОЛЬ ОДИННАДЦАТЬ.

— Шесть пять ноль одиннадцать.

— НОЛЬ ОДИННАДЦАТЫЙ, ДЛЯ ИНФОРМАЦИИ: С ВЕЛИКИХ ЛУК НА БЕЛЫЙ ВЫХОДИТ БОРТ НА ДЕСЯТЬ ДВЕСТИ, ПО РАСЧЕТУ НА БЕЛЫЙ ЗАНЯТЬ ДЕВЯТЬ ТЫСЯЧ!

— Ноль одиннадцатый: по расчету на девять тысяч на Белый.

...Идет радиообмен между командирами самолетов, летящих в сотнях километров отсюда, и диспетчером сектора «Запад-два» воздушной зоны Москвы, двадцатитрехлетним Николаем Владимировичем Васиным.

По большому круглому экрану, где электроника расчертила зеленоватые линии разрешенных трасс, движутся точки — одни к Москве, другие от нее. Вверх, вниз или в сторону от каждой, куда удобнее для чтения, протянулась линия, на конце её флажком три строчки цифр: номер самолета, фактическая высота полета, заданная диспетчером высота, скорость.

Каждые десять секунд точки передвигаются: антенна локатора делает шесть оборотов в минуту, осматривая пространство. В огромном полутемном зале десятка три таких же диспетчерских постов, на каждом свой сектор неба. Негромкие голоса, молодые люди в аэрофлотской форме у экранов и наклонных панелей с множеством синих и желтых линеек. Автоматизированный центр управления воздушным движением...

— ШЕСТЬ ПЯТЬ НОЛЬ ОДИННАДЦАТЬ, ВЫДЕРЖИВАЙТЕ СКОРОСТЬ ВОСЕМЬСОТ ШЕСТЬДЕСЯТ.

— Ноль одиннадцатый: понял, восемьсот шестьдесят.

— ДЕВЯТЬСОТ ПОЛСОТНИ ДЕВЯТЬ, ДЕРЖАТЬ СКОРОСТЬ НЕ БОЛЕЕ ВОСЬМИСОТ ПЯТИДЕСЯТИ.

— Девятьсот полсотни девять: понял, не более восьмисот пятидесяти.

...На экране Московская воздушная зона выглядит неправильным многоугольником примерно девятьсот пятьдесят на девятьсот пятьдесят километров. На западе — Витебск, на востоке — Горький, на севере — Вологда, на юге — Воронеж. Переплетение трасс, границ, секторов, коридоров... А вверх к звездам — до двенадцати тысяч метров.

Александр Степанович Комков присаживается возле свободного экрана. Привычно бегая пальцами по кнопкам клавиатуры, выводит на экран свой сектор «Запад-два», где работает уже третий год. Прежде он был диспетчером районного центра контроля в Вязьме. Сейчас у него за плечами уже Академия гражданской авиации. В основе дипломной работы — проблема объемных индикаторов воздушной обстановки. Индикаторов будущего. Здесь перед нами индикатор плоский, как бы взгляд из космоса.

— Дело наше простое, — говорит Александр Степанович, и на экране появляются точки самолетов с пристегнутыми к ним флажками-цифрами, точь-в-точь как на соседнем, где продолжает свое дело Васин.

— Дело наше простое: не допускать конфликтных ситуаций. По условиям безопасности полетов, минимальная разность высот между двумя машинами — триста метров, минимальная дальность на одном и том же эшелоне, то есть на одной и той же высоте, — тридцать километров. Это можно допустить, но это уже граница. Значит, надо обнаруживать пары, которые имеют тенденцию к конфликту.

Их обычно несколько, и для каждой диспетчер должен найти вариант разводки. Вот сейчас такая пара — борты, идущие к Белому на высоте десять тысяч двести метров... Вот тут... Здесь, как видите, сходятся две трассы, две улицы сливаются в одну... А с запада — вот он — идет 65011, с северо-западного же направления — 65806, два «Ту-134». Диспетчер предупредил ноль одиннадцатого, что тот должен занять эшелон девять тысяч метров над Белым.

Но тут же выявилась новая сложность: сзади, за бортом 65011, на нужном ему эшелоне девять тысяч, идет борт 90059. Нагонять им друг друга никак нельзя, и диспетчер, зная, что путевая скорость ноль одиннадцатого восемьсот шестьдесят, дал команду полсотни девятому не превышать восемьсот пятьдесят километров. Теперь все в порядке, две конфликтные ситуации предупреждены. Но это, конечно, спокойствие ненадолго.

Хотя, с другой стороны, сейчас такие часы, что в воздухе тихо. А то как налетят полсотни бортов, и со всеми надо быть на связи, — вот тогда только успевай вертеться...

На экране было восемнадцать самолетов...

В последней четверти XIX века «операторами», по словарю Даля, назывались хирурги и те, кто ставили опыты. Семьдесят лет спустя в «Словаре иностранных слов» так именовался каждый, занятый операцией — хирургической, военной, финансовой, промышленной, торговой, страховой и, как сказано, «пр.», — не был забыт и кинооператор. Второе издание Большой Советской Энциклопедии (БСЭ) трактовало оператора (хотя прошло от издания «Словаря» каких-то шесть лет) гораздо прозаичнее: обыкновенный квалифицированный рабочий за пультом управления сложным промышленным оборудованием. В третьем издании БСЭ, ещё девять лет спустя, слово исчезло, будто операторы повывелись.

Доярки ныне не доярки, а операторы машинного доения, кассирши — операторы узла расчета («оператор кассы» — смешно, и канцелярско-бюрократическая мысль произвела на свет ещё одного словесного уродца с претензией на ученость выражения), остается ждать, когда удостоятся операторского звания загорелые парни с мини-косилками на газонах... Говорят, нужно: растет престиж профессии. Не берусь судить. Пусть разбираются социологи. Но вот что яснее ясного — есть нечто, отличающее операторскую работу от иных, и пульт управления (а не кассовый аппарат, нет!) был подмечен составителями второго издания БСЗ в качестве отличительного признака не зря.

Добрых два с половиной столетия осознавали изобретатели и конструкторы неразрывную связь человека и машины. До поры до времени им не приходило в голову, что придумать новый механизм — значит придумать новые приемы работы, новое уменье того человека, который станет с этой машиной соединен.

Хороший изобретатель примеряет свое детище по своим способностям, в старину, во всяком случае, это было незыблемым правилом — «человек есть мера вещей». Изобретатель думал, что он ставит человека возле машины, чтобы ей помочь. Оказалось, что самодвижущиеся машины нуждаются в человеке по иной причине. Мир слишком сложен и в силу этого вероятностен. Машина примитивна и детерминированна. Вклиниться между её жесткой прямолинейностью и изменчивой природой — вот человеческая задача.

Управлять — значит прежде всего предвидеть. Думать о будущем, представлять его как можно объемнее, планировать свои поступки и мысленно ощущать их последствия. А вот в каких рамках человек станет эту роль исполнять, определяет машина, и она назовет одного — машинистом, другого — оператором.

У машиниста всё на виду. Машина, которой он управляет, все, что вокруг. Зрение и слух, мышечное чувство и ощущение температуры — десятки каналов передачи всевозможных сведений питают интуицию, рожденное опытом (а значит, и ошибками) уменье слегка забежать вперед по времени. Пока машины недвижно покоились на своих фундаментах, уменья предвидеть почти не требовалось: если что и изменялось, так немного, по раз навсегда заведенным правилам, и когда ход вещей отклонялся от желательного, темп исправлений никак нельзя было назвать напряженным. В конце XVIII века прогнозировать приходилось куда больше кучеру, нежели чумазому механику на паровой машине Уатта.

Свистки паровиков возвестили, что в первой четверти XIX века машинисты по части воображения сравнялись с кучерами. Нелишне будет вспомнить о таком казусе: на первой в истории Стоктон-Дарлингтонской железнодорожной линии, открытой 25 сентября 1825 года, пассажирские поезда ходили поначалу не на паровой, а на конной тяге. Стефенсоновский «Локомоушн № 1», предок «Ракеты», не отличался резвостью и годился только для грузовых рейсов...

Смешно и нелепо выглядел бы спидометр на почтовой карете. Мельканье придорожных камней показывало скорость и первым железнодорожным машинистам, и первым — полсотни лет спустя — шоферам первых автомобилей (тоже машинистам по своей сути, но тяготеющим к традициям кучеров). Лента дороги направляла движение, под колесами была земная твердь. Предвиденье касалось лишь того, что непосредственно открывалось перед взором, — поведения водителей других экипажей, суетни пешеходов. Но скорость механических повозок была уже существенно иной, а человеческие ощущения, стало ясно после первых же катастроф, легко притупляются. Указатели скорости на локомотивах и автомобилях стали первыми инструментами, помогающими предвидению.

Но люди на самодвижущейся технике не превратились от этого в операторов, хотя приборов перед их глазами с бегом лет появлялось все больше и больше. Люди эти оставались и по сию пору остаются машинистами.

Инерция свойственна человеческому мышлению. Народившимся паровозам пытались приделывать лошадиные ноги, автомобили смахивали на извозчичьи пролетки. Рискнувшие подняться в воздух смельчаки (первые операторы) вели себя как машинисты, и заблуждение оказалось удивительно стойким, на десятилетия. Хотя, конечно, в том, что оно возникло, трудно кого-то обвинять. По-машинистски пилоты «летающих этажерок» с полотняными плоскостями, всех этих «блерио», «фарманов», «моранов», «ньюпоров», управляли движением своих воздушных аппаратов, полагаясь лишь на зрение да слух.

Но, уйдя от земли, они потеряли многие привычные ориентиры. Выяснилось вдруг, что в воздухе нельзя верить чувствам, что самая острая интуиция способна вдруг подвести. Это ощутил даже такой мастер, как Петр Николаевич Нестеров: «В тот день я поднялся на высоту более 3000 м и, спускаясь, решил выполнить «мертвую петлю». Когда я очутился на высоте 1000 м, я приступил к этой «петле», но, как видно, благодаря недостаточно энергичному действию рулем высоты аппарат начал описывать круг больше требуемого радиуса.

Когда я очутился вниз головой, я вдруг почувствовал, что я отделяюсь от аппарата. Обыкновенно при полете я привязывал себя исключительно поясным ремнем. В то же время бензин перелился на крышку бака. Мотор, очутившись без топлива, остановился.

Аппарат стал уходить от меня, и я начал падать вниз. Падая, я инстинктивно ухватился за ручку и ещё больше увеличил радиус «мертвой петли». Положение сделалось критическим.

К счастью, я не растерялся и, подействовав на боковое искривление аппарата, перевернул его набок, а затем привел к спуску», — рассказывал пилот корреспонденту петербургской газеты «Утро России» о своей попытке совершить вторично свою знаменитую «петлю».

Говорят, на первой странице учебников летного дела когда-то стояла одна-единственная фраза: «Эта книга написана кровью летчиков».

За первые четыре года авиационной эры — с начала полетов братьев Райт — разбилось сто двенадцать человек, летчиков и пассажиров, для которых опасный воздух был важнее благополучной земли. Среди пилотов в этом мартирологе семеро русских, сорок французов, двадцать три американца, восемь англичан, семь итальянцев, три австрийца, один швед, три бельгийца, два японца, один испанец, один серб... Иных подвела ненадежная техника, другие пали жертвой своей безоглядной отваги, третьим не удалось совладать с коварством стихии...

Лишиться видимости земли, попасть в туман или в облака было особенно опасно. Там уже не помогало уменье держать полет по линии горизонта, определять высоту и скорость по виду лесов и полей («с тысячи метров виден чистый зеленый цвет леса, с восьмисот заметна его шероховатость, а с двухсот земля уже бежит к хвосту», — учили опытные пилоты новичков). Такой полет называли слепым даже много лет после того, как в кабинах появились пилотажные и навигационные приборы.

«В воздухе — везде опора», — говорил Нестеров. Правда этих слов раскрывала причину опасных иллюзий, способных охватить летчика, не имеющего ориентиров для зрения. Чувство равновесия, питаемое вестибулярным аппаратом, отказывает, потому что вместе с привычной силой тяжести на пилота обрушиваются самые разнообразные ускорения — сбоку, сверху, снизу...

В анналах истории авиации (уже реактивной!) записаны рассказы летчиков, у которых во время полета в облаках появлялось вдруг ощущение, будто машина перевернулась вверх колесами. Лишь колоссальным усилием воли они заставляли себя вести самолет под диктовку стрелок приборов. А слабонервные, так те просто катапультировались. Приборы ведь — лишь половина успеха. Вторая половина — мозг летчика, его способность к воображению.

Оператора отличает от машиниста не число приборов на пульте управления (хотя обычно перед оператором их много больше). Разница в том, для какой надобности их используют.

Машинисту они нужны для самоконтроля. Пусть все до единого они выйдут из строя, ничего страшного не стучится. А оператор без приборов беспомощен. Попытка управлять машиной при молчащей приборной доске сродни балансированию на канате под куполом цирка без сетки, аттракционы же полярны деловым будням.

Оператор строит по приборам образ поведения техники, без которого не подчинить машину своей воле. Когда человек стал оператором в полном смысле слова?

История сохранила дату: это случилось в 1910 году. В семнадцатом номере журнала «Вестник воздухоплавании» была напечатана в разделе хроники заметка: «Любопытный случай, свидетельствующий, какую пользу может принести авиатору креномер, произошел с Брежи. Поднявшись на тысячу пятьсот метров, он вдруг попал в полосу тумана и туч, лишивших его возможности видеть положение своего аппарата. Тогда Брежи прибег к помощи креномера, поставленного на фюзеляже рядом с ним. Благодаря этому прибору авиатор смог в совершенстве сохранить равновесие аппарата». Брежи... Летчиков было так мало, что и без имени, по одной фамилии, знали, о ком идет речь: дело происходило, видимо, во Франции...

<p><strong>Глава вторая. Легко ли быть оператором?</strong></p>

Первая мировая война закончилась ещё и с тем результатом, что на приборных досках самолетов прочно утвердились измерители высоты, скорости, курса, крена. Боевые действия нуждались в пилотах, не знающих страха перед облаками, летающих ночью. Летчики стали настоящими операторами.

Давайте испытаем на себе, что это значит — быть оператором. Попробуем несколько минут вести самолет в облаках. Бояться нечего, мы ни на миллиметр не поднимемся в воздух. Авиатренажер прочно покоится на полу. А задание самое простое: горизонтальный полет с постоянной скоростью.

Усаживайтесь в пилотское кресло. Вот они перед вами, четыре самых главных сейчас прибора: авиагоризонт, вариометр, высотомер и компас. Первый показывает, куда и насколько кренится самолет, задирает или опускает нос, — на языке летчиков это называется отклонением по крену и тангажу. Второй прибор служит указателем скорости подъема и спуска. Названия остальных говорят сами за себя. Пилот-инструктор доставит нас на высоту, приведет машину в горизонтальный полет, а там...

Через стекла кабины видна рулежная дорожка. Её и всю остальную обстановку показывает на огромном экране специальная телевизионная система. Передающая камера в соседнем зале нацелилась своим глазом на макет аэродрома, стоящий у стены вертикально, — в конце концов, макету все равно. Камера ездит по рельсам, а на экране полная иллюзия руления по бетонке. Тонко запела турбина, потом зарычала басовито, самолет выкатился на старт. "Взлет разрешаю!" — с нарастающей стремительностью проносятся швы взлетной полосы, потом быстро проваливаются вниз, и околоаэродромный пейзаж пропадает в плотной вате.

— Берите управление! — голос инструктора в наушниках.

Ну, благословясь... На авиагоризонте силуэтик самолета в норме, ни крена, ни тангажа, а на вариометре спуск пять метров в секунду машина слегка опустила нос, но авиагоризонт этого не чувствует, грубоватый прибор, на высотомере уже потеряно тридцать метров, а пока разглядывали вариометр и высотомер, самолет мог накрениться, взгляд на авиагоризонт, нет, с этим порядок, ручку управления чуть на себя, вариометр три метра в секунду подъем, отлично, ручку в нейтраль, крена на авиагоризонте нет, высота минус десять метров от заданной, надо уменьшить скорость подъема, а то проскочим, ручку немного от себя, вариометр, высотомер, вариометр, высотомер, великолепно, экие мы молодцы, ручку в нейтраль, высота тысяча восемьсот, как в аптеке, вариометр, скорость подъема ноль, ах, черт побери, самолетик на авиагоризонте накренился вправо, расплата за увлечение вариометром и высотомером, ручку чуть влево, горизонтальный полет восстановлен, а на компасе вместо двухсот семидесяти курс двести семьдесят два, крен увел машину от нужного направления, ручку ещё левее, надо вернуться на курс левым креном, следим за авиагоризонтом, нужный крен установлен, ручку в нейтраль, сразу взгляд на высотомер, так и есть, норовим уехать вниз, авиагоризонт, крен выдерживается, ручку слегка на себя, теперь компас двести семьдесят, ручку вправо, выравниваем самолет по авиагоризонту, отлично, ручку в нейтраль, все параметры полета в норме, и снова глазами по приборной доске: авиагоризонт, вариометр, компас, авиагоризонт, вариометр, высотомер...

— Не устали? — заботливо осведомляется инструктор.

— Спасибо за приятную прогулку!..

Вот только так и начинаешь понимать, почему пилотом способен быть далеко не каждый. Летчик — это ещё и удивительное уменье видеть, управлять, распределять внимание, переключаться. Мы с вами еле-еле, на пределе своих возможностей наблюдали за четырьмя приборами. В одноместном истребителе пилот крутит по приборам фигуры высшего пилотажа, следит за режимом работы двигателя, пользуется связной и локационной аппаратурой, контролирует расход топлива, отмечает по часам время полета, ищет цель, выходит в положение для атаки, управляет системами оружия, — и все это приборы, приборы, потому что на современных скоростях иначе нельзя, — а тут ещё надо выполнять команды наведения с земли (это вовсе не так легко, как может показаться, — слушать и действовать «со слуха»), не терять ориентировки (на аэродром возвращаться рано или поздно непременно придется) и помнить, что в воздухе его самолет не один (опытный воздушный боец, наблюдая за обстановкой, вертит головой раз в десять реже новичка).

Да прибавьте к этому всегда возможный отказ или даже серию отказов, которые в сверхсложной технике никак нельзя сбросить со счетов. Словом, хорошо натренированный летчик рассматривает прибор не более полусекунды и видит все, что нужно. Всего полсекунды! Сколько требуется вам, чтобы прочитать время на циферблате своих тысячу раз виденных наручных часов?

<p><strong>Глава третья. Человекомашинный кентавр</strong></p>

В последней четверти XX столетия стало ясно: в изобретательской деятельности неявно содержится конструирование и того человека, который будет связан с машиной в единый комплекс. Парадокс этот — не такой уж и парадокс, на нем основаны все инструкции медицинских комиссий для отбора кандидатов.

Когда на пару минут мы стали элементом системы «человек — машина», выяснилось, что не только мы управляем машиною, но и машина управляет нами. Властно навязывает свой ритм действий, предопределяет их объем, задает реакции, накладывает особый отпечаток на наши отношения к самим себе, другим людям и вещам. Конструктор — своего рода демиург. Он решает, какие функции отдать машине, какие её хозяину. И бывает очень соблазнительно, когда машина не вытанцовывается, перебросить на оператора «еще чуть-чуть». Даром для системы подобный волюнтаризм не проходит. Металл получается слишком строгим в управлении. Строгим — а люди способны об этом забывать, уставать, отвлекаться...

С началом второй мировой войны в американские ВВС поступил новый истребитель. Меньше чем за два года по непонятным авариям вышло из строя почти четыреста машин. Виноваты оказались две стоящие рядом ручки,— точнее, не столько они, сколько конструктор, который сделал их одинаковыми по форме. Управляли же они разными системами самолета. На посадке по инструкции надо было тянуть одну, а утомленный человек промахивался рукой... Так расплачивались летчики за типичную в прошлом (и — увы! — порой встречающуюся и в наши дни) ошибку конструктора — мнение, что оператор способен быть всегда внимательным.

В пятидесятые годы ХХ века проектировщики сложной военной техники (их это коснулось в первую очередь) стали понимать, что хотя к работе с такими машинами людей отбирают с пристрастием, глупо осложнять им и без того нелегкую работу. Наоборот — надо облегчать! На первых порах всеобщее одобрение снискал принцип: «Человек в системе с машиной будет действовать лучше всего тогда, когда уподобится усилителю и станет выполнять строго определенную последовательность операций».

Создателям автоматизированных систем казалось, что человек очень прост. Что это примитивный исполнительный механизм, — описываемый несколькими дифференциальными уравнениями, — во всяком случае, до такого уровня его старались низвести. Принципы решения задач, способы управления техникой представлялись удивительно прямолинейными. Есть машина — датчики сообщают о её состоянии — приборы отображают — человек читает показания и давит на кнопки — машина приходит в норму. Слежение за стрелками и обязанность загонять их в отведенные части шкал — вот этакую малость оставляли человеку. «Природа не делится на разум без остатка», — заметил по какому-то поводу замечательный естествоиспытатель и поэт Гёте.

Кибернетикам это казалось смешным. Первые успехи новой науки, а они были несомненны, хмелем ударяли в голову. Кибернетические труды пестрели примерно такими высказываниями: «В чисто теоретическом аспекте возможность для машины превзойти своего создателя сегодня не вызывает сомнений. Более того, принципиально ясна техническая возможность построения системы машин, которые могли бы не только решать отдельные интеллектуальные задачи, но и осуществлять комплексную автоматизацию таких высокоинтеллектуальных творческих процессов, как развитие науки и техники». Кое-кому виделись закрытые на замок машиностроительные заводы, где одни только автоматы, а людей совсем нет. До них, этих заводов, казалось — рукой подать. Пока же нет эры полной автоматизации, Бог с ним, с человеком, пусть себе возится при машинах на правах «подай-принеси», пусть делает то, что автомату невыгодно поручать из-за технической сложности (никто почему-то не задумался над философской проблемой: отчего это примитивное «подай-принеси» технически сложнее фрезерно-расточных работ высшего разряда).

Авторы прежних прогнозов сегодня добродушно улыбаются своей отваге. С дистанции в три десятка лет (слова эти были написаны в 1985 году... – ВД) так явственно видится, какими ничтожными были знания людей о самих себе, какими наивными, — хотя, с другой стороны, энтузиазм тех лет обернулся иными, неожиданными, но ничуть не менее полезными плодами. Расчищать заросли мертвых стереотипов нельзя вполсилы, их корни цепки, — и, оглядываясь на сделанное, мы понимаем, что замахи порой бывают ненужно крутыми...

Восторженные кибернетики рассматривали человека со всей его непредсказуемостью поведения как «черный ящик» интересуясь не содержимым, а лишь реакциями на внешние сигналы. Условные рефлексы казались основой автоматизации. У машины рычаги и приборы, кнопки и педали. У человека руки и ноги, зрение и слух. Подключим оптимально эти элементы друг к другу, добьемся точной и безаварийной работы: ручка должна быть удобна, чтобы брать её пальцами или в кулак, шкала прибора — отвечать возможностям зрения, звуковые сигналы — быть в зоне максимальной чувствительности уха, и так далее, и тому подобное...

В общем-то было полезно взглянуть на рабочее место оператора и машиниста под таким углом зрения. Выяснились вещи, от которых конструкторы густо краснели.

Нынешняя библиография по инженерной психологии — добрая сотня тысяч названий, но поток лишь усиливается. Цвет и яркость, громкость и тон, вид шкал и начертание цифр, формы анатомически комфортных рукояток и кресел, влияние температуры, шума, вибраций — необозримое множество показателей, важных для работы оператора, вобрали в себя графики, таблицы, формулы, чертежи, схемы.

Сегодня мы знаем, что оператору мало оптимально совместиться с машиной на уровне входов и выходов. Каким бы ни был он добросовестным и квалифицированным, он не застрахован от ошибок, если поступающие к вшу сведения неудобны для восприятия, если приходится то и дело отвлекаться на какие-то иные дела, потому что воспринять — это не просто заметить сигнал или прочитать показание прибора. Надо ещё преобразовать сведения в известную уже нам «операторскую» форму — в образ поведешь машины. 

<p><strong>Глава четвертая. Рядом с летчиком</strong></p>

... — Удаление — пятнадцать, — говорит штурман Родионов. Посадочная полоса от нас в пятнадцати километрах. Там, под облаками, у её края невысокие будочки. Кругом безлюдье, ровная, укатанная земля. Навстречу самолету протянуты персты двух антенн. Одна разостлала сбитую из радиоволн наклонную плоскость глиссады, по которой самолет скатится к полосе, другая вспорола пространство узким вертикальным радионожом, продолжением пунктира осевой линии бетонки, — дала курс.

Задача пилота — держать машину в линии пересечения этих невидимых поводырей директорной системы инструментальной посадки. Знай поглядывай на прибор: уклонился вправо или влево, выше или ниже — две стрелки подскажут, как вернуться на прежнюю дорогу. Не правда ли, как просто?

— Подходим к глиссаде, — слышится негромкий голос штурмана. — Скорость двести шестьдесят пить... Высота триста... Идем левее... Чуть выше... — раздается каждые три-пять секунд.

Посерьезнело лицо Томилина, штурвал ходуном ходит в его руках. Но он ещё успевает подкручивать правой рукой какой-то штурвальчик возле колена.

— ...Идем чуть ниже... Ниже идем!.. Нормально... Высота сто... Скорость двести шестьдесят пять... Высота восемьдесят... Ближний привод! Высота шестьдесят! ВПР! Пятьдесят! Сорок!

Томилин: «Убрать шасси! Второй круг!» Он тянет штурвал на себя, но шестидесятитонный «Ил-18» по инерции идет вниз...

—  Тридцать! Двадцать! Десять... Двадцать — И в кабине наступает тишина. Огни полосы внизу и сзади. Мы ползем на высоту. С начала захода на посадку прошло три минуты».

Этот диалог звучал в кабине самолета ИЛ-18. когда экипаж НИИ гражданской авиации вел испытания системы автоматического захода на посадку. Летчик первого класса Александр Сергеевич Томилин впервые в нашей стране приземлил пассажирский самолет в условиях Первого полетного минимума ИКАО (Международной организации гражданской авиации): нижняя кромка облачности шестьдесят метров, горизонтальная видимость восемьсот.

Он сказал мне:

— Главное — преодолеть психологический барьер. Летчик, привыкший из года в год встречать землю с высоты сто метров, я говорю о полетах в условиях предельно плохой погоды, знает свой запас возможностей и соответственно планирует свои действия. Переход на высоту шестьдесят метров требует от него ломки привычных представлений. Сужу по себе: хотя уже много раз приходилось садиться по автоматической системе, я чувствовал большое напряжение. Мы проигрывали программу посадки много раз и на земле, и в полете, — стекло передо мной задергивалось шторкой и я вел машину по приборам, а Павел Васильевич Мирошниченко, командир нашей исследовательской эскадрильи, контролировал мои действия с кресла второго пилота. Он всё видел, я нет, — а потом он отдергивал шторку, и земля открывалась так, как я должен был её увидеть, вырвавшись из облаков на высоте шестьдесят метров, когда остается две секунды до ВПР — высоты принятия решения, это пятьдесят метров, и тут нужно мгновенно решать, садиться или уходить на второй круг. И вот впервые на высоте сто метров за окнами я не видел ничего, кроме мутной пелены. Земля открылась на шестидесяти. Я увидел огни посадочной полосы, машина была точно на курсе, прямо над осевой. Мы убрали шасси, зашли на второй круг, потом еще, еще, — автоматика действовала безотказно. А самое главное — спало то напряжение, с каким проходила первая посадка...

В тот испытательный полет на борт, понятно, никаких посторонних не допускали. А в следующий мне повезло — вписали в полётный лист в самом низу, показали реальную посадку в директорном режиме — «по стрелкам», а потом, на следующем заходе, включили автоматическую систему. Разница сразу ощутилась. Другой стала атмосфера в кабине, исчезла прежняя напряженность, хотя все, как и раньше, молчали, а тишину прерывал лишь голос Родионова:

— ...Скорость двести семьдесят... Скорость двести семьдесят пять...

Когда наш «Ил» «поймал глиссаду», Томилин щелкнул переключателем на приборной доске, повернул голову (я стоял за его креслом) и сказал: «Включайте запись, буду вести репортаж».

— ...Скорость двести семьдесят..

«Отныне автомат управляет самолетом вместо меня, — спокойно и отчетливо, голосом профессионального диктора, говорил Томилин. — Начался самый ответственный период захода и он протекает совершенно автоматически. Если мне захочется, я даже смогу снять руки со штурвала, но делать этого не положено».

— ...Скорость двести семьдесят...

 «Экипаж только наблюдает за приборами».

— ...Пролет дальнего привода, высота двести, скорость двести семьдесят...

«Мы точно выдерживаем скорость, заданную инструкцией по посадке. Теперь это гораздо легче, потому что внимание не отвлекается на то, чтобы удерживать самолет на курсе и глиссаде».

— ...Высота сто пятьдесят, скорость двести шестьдесят...

«Внимание экипажа обостряется. Работа автомата подходит к концу, и через несколько секунд мне придется брать управление в свои руки».

— ...Высота сто... девяносто... восемьдесят... шестьдесят... Ближний привод!..

«Автомат заканчивает работу, беру управление на себя».

— Пятьдесят метров...

«Вышли точно на осевую линию, кончаю репортаж, сажаю машину!»

— Сорок метров... тридцать... двадцать... скорость двести пятьдесят... двести двадцать... Высота ноль!

Упругий толчок, рев двигателей в режиме торможения, меня энергично тянет вперед. В кабине сплошной треск: радист, штурман, бортинженер щелкают тумблерами, отключая ненужную больше аппаратуру. Стучит по стыкам плит передняя нога. Конец полосы, заруливаем на стоянку...

Тогда подготовленный для экспериментов «Ил-18» был единственным самолетом в стране, способным садиться под управлением автомата. Сегодня каждый день так приземляются сотни рейсовых машин с пассажирами на борту. Почему понадобилась специальная автоматика, чтобы снизить допустимую высоту облачности на каких-то сорок процентов, с сотни метров всего только до шестидесяти?

Когда летчик выходил из облачности на стометровой высоте, у него оставалось двенадцать секунд до высоты принятия решения. За эти двенадцать секунд он переводил глаза с пилотажных приборов на землю, разбирался в ориентирах — в положении машины относительно посадочной полосы — и корректировал, если надо, траекторию снижения. Сто, двести, триста пятьдесят человек за спиной пилота смотрят на дверь его кабины, он почти физически ощущает их взгляды. Без автомата нет гарантии, что отклонения от оптимальной траектории будут ничтожно малы.

Двенадцать секунд при ручном управлении — гарантия безопасности посадки. Автомат же пилотирует столь точно, что летчику хватает двух секунд, чтобы принять решение — посадка или уход на второй круг. Тем более, что в уходе ему помогает ещё один автомат, который оптимальным образом изменяет тягу двигателей, переводит механизацию крыла из посадочной во взлетную конфигурацию, и так далее. Надежность этих автоматов исключительно высока — её рассчитывают самым жёстким образом, включают на параллельную работу по три независимых системы, из которых две исправных всегда пересилят отказавшую. Так становилась допустимой высота шестьдесят.

Уверенность летчика в своих силах подкреплена уверенностью в технике. Он внутренне подготовлен к ждущим его двум секундам — для нас это ничтожно малое время, а для него... Добротный эмоциональный климат важен для человеко-машинных комплексов не меньше, а порой и больше, чем удобочитаемая шкала или приятная форма рукоятки управления.

<p><strong>Глава пятая. Что такое эмоция?</strong></p>

Апрель 1796 года. После блистательной победы под Мондови, преследуя отступающих пьемонтцев, войска генерала Бонапарта углубились в Альпы. Позади — почти две недели беспрерывных боев. Полуголодные, измученные солдаты из последних сил тянутся по крутым горным дорогам. С каждым шагом путь труднее, скалам нет конца. Уже десять дней французы в горах, а противник всё уклоняется от боя. Растет уныние. Движение колонн замедляется. Солдаты и даже офицеры ропщут. Конечно, можно было бы расстрелять двух-трех недовольных и восстановить дисциплину, но Наполеон решает действовать иначе:

 «Музыканты, вперед!» — и над ущельем вспыхивают первые такты «Марсельезы»:

             Вперед, сыны отчизны милой! День нашей славы настаёт!..

То, что происходит потом, трудно назвать чем-нибудь, кроме чуда. Опущенные головы поднимаются, ряды выравниваются, нестройная толпа все явственнее приобретает прежний облик войсковой колонны. И вот уже с криком: «Vive 1е Gеnегаl!» солдаты неудержимо идут на штурм последнего перевала, к селенью Лоди, у которого их ждет окончательная победа над Пьемонтом... Всего несколько нот, слитых в мажорную мелодию...

Что такое эмоция? Когда-то отвечали (а кое-кто отвечает и сейчас), что это «переживание человеком его отношения к окружающему миру и самому себе». Положительные эмоции приятны, отрицательные наоборот. Не так-то уж много, правда? И главное, совершенно непонятно, почему одна и та же книга, например, приводит одного в веселое расположение духа, другого в печальное, а третьего оставляет безразличным.

Одно время казалось, что всё дело в том, удовлетворены ли потребности, — с ними эмоции казались связанными по такой схеме: когда потребность не удовлетворена, эмоции отрицательны, когда удовлетворена — положительны. В самом деле, кому не ведом раздраженный тон проголодавшегося человека и ленивое послеобеденное блаженство! К тому же в одном из самых глубинных отделов мозга, в гипоталамусе, были обнаружены группы клеток, раздражение которых вызывало ощущение голода, жажды, страха, ярости...

Критики столь упрощенного подхода возражали: положительные эмоции — вовсе не сигнал о том, что потребность перестала мучить человека.

Комфорт и сытость способны удовлетворить человека лишь на короткое время, а там он своею волею взрывает это «уравновешенное с окружающей средой состояние". Взрывает потому, что положительные эмоции склонны при частом повторении (от одного и того же источника) превращаться в отрицательные.

Почему? В конце пятидесятых годов американский исследователь Фестингер изучал реакции людей на сообщения, которые то совпадали с ожидаемой информацией, то резко противоречили ей. Он пришел к выводу, что поведение человека зависит от степени такого расхождения. Чем оно больше, тем острее ему хочется не согласиться с новыми данными, убрать их, оставить в памяти прежние, возникшие когда-то и все это время подкреплявшиеся жизненным опытом, — многие выражают это жестами, словами, мимикой.

И Фестингер давал практический совет политическим пропагандистам и работникам рекламных агентств: если хотите, чтобы ваши слона не вызывали отрицательных эмоций, следите за тем, чтобы новые сведения, которые вы хотите ввести в человеческое сознание, не слишком расходились с тем, что уже знает и как действует адресат вашей информации.

Соотечественник Фестингера Саттон обнаружил, что электрическая активность мозга очень характерно изменяется, когда человек, столкнувшись с суровой реальностью, понимает иллюзорность своих надежд на будущее. Причем эти изменения активности были очень похожи, хотя сами известия, которыми возбуждалась отрицательная эмоция, могли быть самыми разными.

И таких данных, нащупывавших дорогу к пониманию сущности эмоций, становилось все больше. Надо было их обобщить. Сделал это в начале шестидесятых годов прошлого века член-корреспондент АН СССР Павел Васильевич Симонов, в те времена – просто доктор наук. Он предложил новую концепцию эмоций — информационную.

Возражения, которые эта концепция вызвала у приверженцев «классической» школы, не исчезли по сей день, хотя за прошедшие десятилетия гипотеза приобрела все характерные черты теории: предсказывает результаты экспериментов, объясняет самые разные данные, полученные прежде.

— До сих пор не могу понять, что всех так взбудоражило,— разводит руками Павел Васильевич. — «Демьянову уху» они же не отрицают?

— «Уху»? — не понял я.

— Ну да, она же ведь и сначала, и потом была жирна, словно янтарем подернулась, но вот только Фока почему-то сначала ел с удовольствием, а потом сбежал. Уха вкусная превратилась в уху невкусную, — в чем причина?

Ведь нет же у нас на языке рецепторов, которые показывали бы, что вот эта пища приятна, а эта — нет. Кислое, сладкое, соленое, мягкое, твердое и так далее, на всё рецепторы есть, а рецепторов «вкусно — невкусно» нет.

Чтобы получилась эмоциональная оценка, должно что-то с чем-то сравниться.

Первое «что-то» в нашем случае — информация от структур организма, которые активизируются в состоянии голода, другое «что-то» — информация о пище, которая попала в рот. Там, где эти два потока пересекаются, рождается эмоция, которая будет сигналом «приятное», если человек голоден, а если он наелся или, тем паче, перекормлен, то сигналы от пищевых рецепторов, абсолютно ничем не отличавшиеся от прежних, будут восприняты как неприятные! Потому что с сигналом о пище пересеклась информация об отсутствии потребности.

И заметьте: ощущение «приятно» возникает задолго до того, как пища будет переварена и организм получит необходимые вещества, — то есть задолго до того, как будет выполнено действие, ради которого сформировалось ощущение голода.

Над «формулой эмоций», предложенной Симоновым, противники иронизируют, что она, мол, ничего не позволяет рассчитывать, — и сознательно закрывают глаза на то, что она для расчетов никогда и не рекомендовалась. Формула — структурное выражение, и только так её следует понимать. О чем она говорит?

О том, что, во-первых, сила эмоций соответствует остроте, настоятельности наших потребностей. Но одной потребности мало, чтобы эмоция возникла. Поэтому, во-вторых, организм должен составить прогноз. Прикинуть, какова вероятность удовлетворения потребности.

Прикидка — это надо особо выделить! — по большей части не является какой-то логической, интеллектуальной операцией, хотя, конечно, мы иногда мысленно прикидываем: вероятность, что мне дадут отпуск в августе, очень мала (велика). Прогноз, о котором идет речь, это обычно неосознанный, глубоко спрятанный процесс.

Он основывается на нашей памяти, на прошлом опыте, в том числе почерпнутом из книг, из разговоров, всякого рода изобразительных произведений, да мало ли ещё из чего, — повороты жизни разнообразны. Срабатывает и наследственность: у маленького ребенка, например, страх потери равновесия заложен генетически, и, если бы этого важного механизма не существовало, малыш вставал бы, не имея нужных навыков, пытался бы ходить, падал, — а так страх удерживает его, корректирует его попытки. Вырос, научился ходить — боязнь исчезает. Но вот страх высоты остается и у взрослых.

А третья часть формулы — это сиюминутная информация, которая идет к нам от окружающего мира, от жизни, и сообщает, насколько велика на самом деле вероятность того, что потребность будет реализована, что поставленная организмом цель — достигнута. Это может быть и большая, и малая, и равная нулю вероятность. Разница вероятностей — прогнозной и сиюминутной — влияет на силу эмоций, а ещё важнее, на их знак.

Если то, о чем говорит реальность, больше того, что нам казалось, если положителен прирост информации о вероятности достижения интересующей нас цели, — эмоция тоже положительна. Мы ощущаем радость, счастье, воодушевление, смелость, бесстрашие — в зависимости от того, в каких обстоятельствах находимся, можем ли быть пассивны или должны действовать... Будут полученные сведения говорить, что вероятность успеха снизилась, — эмоция отрицательна.

Примитивный пример: начальник похвалил подчиненного, и у того настроение повысилось, потому что поднялись шансы на премию, а получил выговор — и нос на квинту, могут премию срезать. И нет нужды, что о премии не было сказано ни слова. Была информация, полученная от начальника, был внутренний прогноз принявшего эту информацию, и пусть до премии ещё ой как далеко, разность информации сделала свое дело.

Но эмоции важны ещё вот чем. Жизнь сложна, неоднозначна, вероятностна, — решения о способах действия приходится принимать, как правило, при недостатке достоверной информации. Эмоции же замещают недостаток информации и поворачивают деятельность в том направлении, где вероятность удовлетворения потребности выше, и, наоборот, отводят от того пути, где она мала или просто отсутствует.

Эмоция — это мера нашего незнания, но она же дает интуитивное чувство приближения или удаления от цели, то есть помогает на неосознанном ещё уровне прикинуть возможность успеха. Положительная эмоция привлекает к её источнику, поэтому людей и встречают по одежке, отрицательная побуждает удалиться. Привлечение возникает оттого, что по опыту мы знаем: источник положительной эмоции способен дать нам снова и снова это приятное душевное состояние, способен продлевать его, усиливать.

А удаление дает возможность ослабить действие негативной информации, даже просто прекратить её поступление, — и люди стремятся подальше уехать от мест, где у них были неприятности, переменить работу.

И отрицательные, и положительные эмоции очень сужают сферу внимания, концентрируют его на источнике, и все остальное отходит на второй план. И тут же — мобилизация всего организма: железы внутренней секреции впрыскивают в кровь гормоны адреналин и норадреналин, улучшается снабжение мышц кровью, увеличивается их сила, скорость сокращений возрастает. Эмоционально активированное существо куда более работоспособно, чем нейтрально удовлетворенное.

Влюбленные показывают чудеса храбрости и изобретательности, корпулентные дамы в бегстве от быка шутя берут стенки не хуже олимпийских прыгунов в высоту... Нависшая угроза вызывает страх, ужас — эмоции исключительно сильные, — и все-таки человек способен преодолеть страх и пойти опасности навстречу, вступить в борьбу. Отрицательные эмоции включают (правда, не всегда и не у каждого) волю — высшее развитие того рефлекса, который был назван Павловым «рефлексом свободы».

Скажем, пёс голоден, ищет еду, но вот пройти к ней можно только через лабиринт. И тогда пища отступает на второй план, а на первый выдвигается иная цель: преодоление препятствия. Лабиринт преодолен — возобновляется движение к первоначальной цели. Легко понять, что случилось бы, останови препятствие поиск вообще...

Так вот, у человека преодоление препятствий регулируется волей. Благодари ей отрицательные эмоции не прекращают попыток достижения цели, а направляют нашу активность на борьбу с трудностями. При этом, кстати, будет получена определенная положительная эмоция, когда помеху удастся преодолеть.

Например, оператор: он учится, и если у него это не очень хорошо получается, его ругают и даже наказывают, — рождаются отрицательные эмоции. Что делать? Есть два пути, оба зависят от человека. Либо преодолеть упорными занятиями свое неуменье, добиться хорошего качества работы и получать от окружающих да и от себя самого положительные эмоции — либо уйти от источника неприятных эмоций подальше, сменить профессию на более легкую. Второй путь опасен, ведь можно, снижая и снижая свои цели, дойти до полной деградации личности.

<p><strong>Глава шестая. Оператор под гипнозом</strong></p>

Три четверти летных происшествий случаются по вине человека, а не техники. В половине отказов наземных промышленных установок виноват «человеческий фактор». Причины? Резюме протоколов удручающе однообразны. Что должен делать оператор? Воспринимать сигналы, производить действия. А сигналов не замечают, хотя вроде бы все сделано, чтобы их невозможно было не заметить, или принимают за сигнал такое, что и нарочно-то сигналом трудно посчитать. А нажимают — либо типичное «не то», либо «то», но когда уже лучше бы не нажимали...

Как-то я своими собственными глазами наблюдал сеанс массового гипноза. Молодой человек с иссиня-черной бородкой и пышной шевелюрой стоял на сцене и говорил ровным, пожалуй, даже монотонным голосом: «Вы спокойны, вам хорошо, тепло разливается по вашему телу...» В руках у него была палочка с блестящим шариком на конце. Он требовал, чтобы мы пристально глядели на этот шарик. Кончилось тем, что несколько человек впали в удивительное состояние: им можно было придать какую угодно нелепую позу — и они оставались в ней, не ощущая утомления, минут по двадцать и больше.

Операторы и машинисты гипнотизируются во время работы без всякого уговаривания: дежурные на нефтепромысловых пультах, диспетчеры в залах управления электростанциями, водители локомотивов, шоферы-междугородники, порой даже летчики... Почему? У одних системы, подчиненные им, заавтоматизированы, часами не требуют вмешательства, у других зрение и слух перегружены информационным шумом — мельтешащими перед носом шпалами, катящейся серой лентой бетона, однообразным шуршанием скатов и стуком колес, ритмическими покачиваниями.

Человек перестает осмыслять принятую информацию, нужные действия больше не формируются. Сознание как бы расщепляется: он видит красный сигнал светофора, он нажимает на рукоятку бдительности и утихомиривает сирену, которая по мысли изобретателя должна препятствовать сну машиниста локомотива, — и прекрасно врезается в хвост стоящего состава. Пропуск сигнала — типичный отказ, который в актах отмечается как «ошибка оператора», находящегося в режиме ожидания. Ошибка? Да сколько может человек щипать себя за руку? Не вернее было бы сказать, что человеко-машинный комплекс был спроектирован без мысли о человеке?

Итак, один полюс — слишком редкие сигналы, обращенные к оператору, недостаточное эмоциональное напряжение. На другом, полюсе это напряжение приближается к границам переносимого: в таком темпе поступают сигналы, требующие решений и действий. Летчик при заходе на посадку переводит взгляд с прибора на прибор до двухсот раз в минуту. Штурман тяжелого транспортного самолета каждые три-пять минут на маршруте совершает до девяноста различных операций: работает с картой, считывает показания приборов, занимается навигационными вычислениями, контролирует пролет наземных ориентиров и так далее. Диспетчер сортировочной горки выполняет в течение двух-трех секунд до шести переключений стрелок и приборов торможения, ошибка в полсекунды грозит столкновением вагонов. Диспетчер пункта управления воздушным движением, обслуживая в своей зоне три десятка бортов, устанавливает ежеминутно по двенадцать связей, причем каждое полученное сообщение требует немедля совершить с добрый десяток элементарных действий...

В таком жестком режиме человек волею обстоятельств вынужден быть не просто бдительным — сверхбдительным. Что ж удивляться, когда он принимает шум за полезный сигнал: вероятность ложной тревоги так высока! А раз сигнал, то высокоопытный, прекрасно оттренированный оператор тут же, почти рефлекторно, на него отвечает со всеми вытекающими последствиями, — недостатки, как известно, суть продолжение наших достоинств. Это в нормальном режиме, в границах привычных ситуаций, когда алгоритм предотвращения конфликтов отработан.

Но в том-то и трудность операторской деятельности, что техника всегда норовит подбросить какой— нибудь сюрприз. И без того давит нехватка времени, а тут вдруг ход событий ускоряется чуть ли не стократно: авария, отказ! Мигает красная лампа, а то ещё взвоет сирена: конструкторы пультов управления почему-то убеждены, что сверхсильные воздействия способны «мобилизовать».

Психологи, исследовавшие проблему, убеждены в обратном: оператору противопоказана эмоциональная встряска. Сильная эмоция разрушает навыки. Они распадаются на элементарные движения. Человек становится суетливым, беспорядочным, несобранным, за всё хватается, всё валится у него из рук... Физиологически ничего странного, гормоны активизировали тонус мышц, надо эти вещества выводить из организма, и человек просто не в состоянии оставаться сдержанным, ему надо что-то делать физически, хотя бы просто кричать, — и в положительной эмоции все начинают прыгать, хлопать друг друга по спине, шапки кидать...

Любой отказ — это такое состояние системы, когда информации «вообще» очень много, а нужной, помогающей выйти на верную дорогу, мало, да её требуется отыскать среди хаоса. Интуиция подменяет истинное знание, следствие же — отрицательный эмоциональный тонус. И бывает, что оператор не выдерживает, принимается беспорядочно жать на все кнопки, чтобы хоть как-то получить нужные данные. Что ждет на таком пути, кроме усугубления неприятности?

Операторы знают это, и в аварийной обстановке кое-кто из них медлит, старается оттянуть неизбежное решение, маскирует свою неуверенность и страх многословием, противоречивыми донесениями. Иные начинают действовать по шаблону, хотя потом прекрасно осознают, что привычная схема никак не соответствовала случившемуся. Порой инстинкт самосохранения настолько забивает все мысли, что дальнейшее можно было бы считать анекдотом, не будь его последствия столь серьезны.

«При возникновении аварии на крупной ГЭС... оперативный дежурный, отвечающий за станцию, поспешно ушел из помещения. Прошло около получаса, авария была ликвидирована силами других работников станции. Вслед за этим появился и оперативный дежурный. Он объяснил свое отсутствие так: он пробыл все это время в туалете, откуда по неизвестной причине не мог выйти».

Другой диспетчер, когда вспыхнул сигнал аварии, опустился в кресло у пульта — и так просидел, не шелохнувшись и как бы оцепенев, до того момента, когда его товарищи справились с неполадками.

Сколько людей — столько характеров. Аварии демонстрируют почти бесконечное разнообразие типологии трусов, попавших в операторы по недосмотру. К счастью, их не так уж много, не более пятнадцати процентов, а остальные восемьдесят пять умеют обуздывать страх, действуют, — конечно, кто лучше, кто хуже, — и в конце концов добиваются успеха. Особенно восхищают люди, для которых опасности как бы не существует. Отказы техники они даже предвидят по каким-то им одним ведомым признакам — и тут же находят оптимальное решение. Им требуется на это редко более пяти секунд, и они успевают даже поиронизировать над случившимся.

«Мои товарищи уже знали, что если я замурлыкал песню, то авария на носу», — вспоминает диспетчер энергосистемы, один из «когорты сверхнадежных».

Как же добиться максимально четкой работы оператора? Гениев повсюду немного, надо рассчитывать на средний талант. А для этого — в первую очередь требуется хорошо конструировать рабочие места, не допускать ни пассивности, ни чрезмерной нагрузки.

Авиаконструктор Олег Константинович Антонов рассказал на одной конференции, что удалось на тридцать процентов сократить время работы летчиков с оборудованием самолётов, дать им больше времени на осмотр пространства и активное пилотирование, проделав чисто организационные мероприятия — по-новому расположив приборы на досках и чуть иначе распределив обязанности между членами экипажа.

Искусный конструктор теперь уже не молится на автоматику. Он прекрасно знает, что она не способна отразить многообразие вероятностного мира, что это может только человек, и потому надо сделать так, чтобы оператор постоянно находился в активном режиме, контролируя и подстраховывая электронику и механику.

В случае отказа человек должен затратить минимум времени, чтобы решить, какой способ действия следует избрать. Этого не добиться, если он будет перед тем пассивен. Когда сравнили  точность пилотирования двух летчиков, один из которых целый час наблюдал, как работает автопилот, а второй целый час вел машину вручную, то хотя этот второй устал больше, его «операторская надежность» оказалась выше. Первый пилот, взяв на себя управление, допускал в полтора-два раза большие отклонения самолета от заданной траектории, обнаруживал отказы почти вдесятеро медленнее.

Ведь авиатор ведет машину не только с помощью зрения и слуха, важнейшие штрихи в картину поведения самолета вносит мышечное чувство, восприятие усилий на штурвале и педалях. Лишаться этого источника информации крайне неразумно. Принцип активного оператора, выдвинутый членом-корреспондентом АН СССР Борисом Федоровичем Ломовым и его коллегами по Институту психологии Академии наук, очень продуктивен. При таком подходе интеллект человека используется максимально полно.

Надежность оператора возрастает и тогда, когда сигнал отказа не внезапен, а сопровождается своего рода моральной подготовкой. Приборы должны показывать тенденции развития процессов — это предупредит человека о приближении техники к опасным пределам. Тогда можно будет следить не за сонмом указателей, а лишь за немногими индикаторами, меняющими свой успокоительный зеленый свет на призывный желтый: «Внимание, тут скоро может потребоваться ваше вмешательство».

Построенная примерно по такому принципу приборная доска самолета продемонстрировала свою исключительно высокую эффективность: в обычном варианте пилот терял на осмысление ситуации в среднем четыре с четвертью секунды, а «подсказывающий прибор» сократит время вшестеро, до каких-то семи десятых. При том темпе, в котором мчатся события на предпосадочной траектории, разница более чем существенна, да и эмоциональный климат изменяется в лучшую сторону. Пусть информация об отказе не слишком приятна, пусть она заставляет учащенно забиться сердце, — эмоциональным противовесом служит то, что она не только бьет по нервам, но и подсказывает выход.

Когда-то давно в летчики пропускали лишь по общим признакам здоровья: зрение, слух, физическая подготовка... Сегодня не меньшее, а зачастую и большее значение придают вниманию, памяти, эмоциональной устойчивости, волевым качествам, -перечень велик. Придуманы остроумные приборы, способные показать, годится ли абитуриент для коллективной работы: операторов-одиночек становится все меньше, в сложной технике преобладает групповое управление.

Есть стенды, на которых проверяют скорость формирования навыков, и, когда в протоколе видишь, что одному испытуемому понадобилось двадцать три упражнения, чтобы выработать уменье управлять чем-то вроде игрального автомата, а другому — семьдесят восемь, решение приемной комиссии напрашивается само собой...

Такие стенды — прообраз тренажеров, а что тренажеры необходимы операторам, понимали уже на самой что ни на есть заре авиации. Первый тренажер для летчиков появился (многозначительное совпадение: помните Брежи?) в 1910 году самолет подвешивали к аэростату, чтобы новичок смог освоиться с видом земли при посадке. Кто-нибудь, возможно, улыбнется над такой наивностью, да только ведь «что-то» всегда лучше, чем ничего.

Тренажеры быстро совершенствовались, и три десятка лет спустя американские авиаспециалисты подсчитали: имевшиеся в военно-воздушных силах США одиннадцать тренажеров сберегли в сороковые годы не менее полутысячи жизней летчиков, около ста тридцати миллионов долларов и высвободили для других работ не менее пятнадцати тысяч человек.

Ныне операторская подготовка не мыслится без управляемых от ЭВМ тренажеров — и не только подготовка летчиков и космонавтов, но и операторов сортировочных горок и радиолокационных станций, диспетчеров атомных энергоблоков и прочих сложных систем.

<p><strong>Глава седьмая. Как преодолеть усталость?</strong></p>

« — Семьдесят второй, посадку запрещаю — немедленно уйти на второй круг! Немедленно! (Это голос Кирсанова.)

Да что они, не видят? У меня же нет высоты!

— Слушай внимательно: дай полный газ, возьми ручку на себя – быстро!

Я тяну ручку управления, забывая о двигателе. Картушка авиагоризонта опускается вниз (это значит, что самолет резко задрал нос), мигает зеленое табло «Кончилось горючее в первой группе баков», горит лампочка «Опасная перегрузка», быстро падает скорость. Полный газ двигателю! Нет, поздно. «Птичка» авиагоризонта опрокидывается: до земли 70 метров, а скорость 220 километров и час, — «МИГ» валится в штопор. Выйти из него на такой высоте невозможно...

Я откидываюсь на спинку тяжелого кресла. Кто-то ставит стремянку, раздвигает темные шторки... Молча снимаю шлемофон и перчатки: руки взмокли и дрожат, мне трудно спуститься по ступенькам на паркетный пол...

И военврач Семенов, конечно, тут как тут: «Пульсик — сто десять... Ничего, сейчас всё пройдёт, — вы очень впечатлительны, друг мой...»

Так бывает, когда летчик после долгого перерыва пробует свои силы на тренажере.

Что ж, потеря навыков, — тут ошибки понятны. Но ведь бывают же случаи, когда великолепные пилоты, с огромным стажем, с десятками тысяч часов налета, ошибаются в, казалось бы, стандартных ситуациях. Роковую роль в таких ошибках играет усталость.

Она коварна потому, что вначале незаметна, а когда становится заметной — кажется чем-то не заслуживающим пристального внимания. Большой опыт, привычная обстановка, хорошие навыки позволяют действовать по-прежнему безукоризненно, — вернее, почти безукоризненно. Ещё хуже, что такое сохранение качества работы — не иллюзия, не самообман. Обман (вернее, самообман) иное: иллюзорными становятся резервы организма, которые до утомления гарантировали отличную реакцию и многое другое, необходимое для действий в «нештатном» стечении обстоятельств.

Резервы ушли, а вероятность непредвиденного осталась. «Утомленный оператор со всем его опытом — это уже неопытный оператор» — вот вывод, подтвержденный точными психофизиологическими исследованиями.

Симптомы утомления в специальной литературе описаны на редкость ярко: отвращение к работе, раздражительность, неприязнь к окружающему, тягостное напряжение, вялое внимание — малоподвижное, хаотичное, неустойчивое, — дефекты мышления и памяти, ослабленная воля, медленное срабатывание зрительного аппарата, при перебросах взора с одной картинки на другую. Все до единой важнейшие характеристики оператора ухудшаются просто катастрофически.

Из этого вытекает довольно неприятное для конструкторов человеко-машинных комплексов следствие. Пусть даже система спроектирована идеально, пусть на оптимуме разделение ролей между железом и оператором, усталый организм окажется в разладе с техникой.

Ориентироваться на утомленного — нонсенс. Усталость бывает разной, возникает не всегда и не у каждого, люди не близнецы. Но и отдаваться на волю случая недопустимо. Тут и поломай голову...

В 1966 году кандидат технических наук Михаил Васильевич Фролов, один из ближайших сотрудников Симонова, предложил подключить к системе «человек — машина» ещё две. Первую дополнительную — для непрерывной оценки: каково эмоциональное состояние оператора, не устал ли он чересчур? Вторую же — для того, чтобы по сигналам оценки принимать радикальные меры. Скажем, изменять характеристики машины, чтобы с ней легче было справиться утомленному оператору, принудительно отдавать управление дублеру, — да мало ли что ещё можно придумать, вплоть до распыления в воздухе кабины лекарства против сонливости.

Идея хороша, когда осуществима. Вторую систему сделать просто, над первой пришлось попотеть. Главное требование к подобного рода контролю — скрытность, чтобы не вносить ненужную нервотрепку. А тут — какой датчик ни возьми, это пусть микроминиатюрный, но прибор с проводами.

Всё сходилось к тому, что лучшим измерителем будет голос: поддерживать радиообмен оператор в любом случае обязан, а тембр и прочие характеристики речи явственно изменяются под действием эмоций. В пользу голоса говорили особенно опыты, проводившиеся Симоновым, — эксперименты, в которых участвовали необычные испытуемые: актеры театра «Современник».

Им говорили: «Представьте себе, что вы летчик. Вы переговариваетесь с землей, отвечаете на вопросы и команды. Для простоты ответы будут только такие: «Хорошо» и «Понял». Итак, вы в воздухе...»

А дальше просили вообразить, что после рекордного полета самолет возвращается на аэродром: готовится торжественная встреча, среди собравшихся любимая девушка, будет высокое начальство... Довольная улыбка играет в уголках губ «пилота», мажорные нотки в словах его докладов. И в этот момент «руководитель полетов» передавал: «Метеоусловия на аэродроме посадки резко ухудшились, приказываю уйти на запасной аэродром!» — «Понял...» — сквозь зубы произносил «летчик», и самописцы, регистрирующие частоту пульса, электрическое сопротивление кожи и активность мозга, подтверждали: да, эмоциональное состояние человека резко изменилось. Приборы видели, что актер не «изображает» эмоцию, а ощущает ее, живет ею, — тренированное воображение было надежным гарантом реальности происходящего (кстати, одна из первых книг Симонова так и называлась: «Метод К. С. Станиславского и физиология эмоций»).

Записанные на магнитофон ответы стали предметом тщательного анализа: какие характеристики речи служат указателем изменения эмоционального состояниями Самым информативным выглядел основной тон — частота колебаний голосовых связок, по которой мы сразу различаем мужские и женские голоса. Эмоциональная напряженность заставляет непроизвольно участить дыхание, от этого возрастает давление воздуха в гортани перед связками, и основной тон повышается.

Два года ушло на обработку результатов и продумывание новых экспериментов. Теперь уже не двадцать, а пятьдесят актеров воображали себя пилотами, в протоколах и на лентах отразились три сотни смоделированных ситуаций. В более чем девяноста процентах случаев по записям удавалось правильно распознать, какие эмоции владели человеком — положительные или отрицательные, радовался он или боялся. Стало ясно, что можно пойти с такой техникой и к профессиональным летчикам.

Во время работы на тренажерах экипажам вводили разнообразные отказы, а потом сравнивали записи речи во время тренировки и перед ней. Тут уж дело не ограничивалось двумя словами, а реакции летчиков были существенно иными, нежели актеров.

В сложной обстановке летчик не только начинал говорить громче. Речь его становилась прерывистой, нередко бессвязной, с повторами и заиканиями. Строгое соблюдение правил радиообмена, вошедшее в привычку, перед лицом опасности отступало на второй план, стандартные фразы перестраивались, куда-то терялся позывной, обращение к диспетчеру переходило на «ты».

Чем острее складывалась обстановка, тем больше пауз возникало в некогда связной речи. Все эти изменения показывали не только эмоциональную напряженность, но и физическую. А машина, обрабатывающая данные... Она теперь способна отличить возбужденного человека от тяжело работающего почти в ста процентах случаев — пусть только что-нибудь говорит.

<p><strong>Глава восьмая. Диспетчер знает чуть больше летчика</strong></p>

— Ноль восемь ноль сорок два: прошел траверз Белого, прошу пять семьсот.

— НОЛЬ СОРОК ДВА, ПОДТВЕРДИЛ ТРАВЕРЗ БЕЛОЙ, ЗАНИМАЙТЕ ПЯТЬ СЕМЬСОТ.

— Ноль сорок два: занимаю пять семьсот.

— НОЛЬ ОДИННАДЦАТЫЙ, ЗАНИМАЙТЕ ДЕВЯТЬ ТЫСЯЧ НА БЕЛЫЙ.

— Ноль одиннадцатый: девять тысяч занимаю.

— Ноль шесть сто семь: Вязьма.

— НОЛЬ ШЕСТЬ СТО СЕМЬ, ПОДТВЕРЖДАЮ ВЯЗЬМУ, РАБОТАЙТЕ СТО ТРИДЦАТЬ ПЯТЬ И ПЯТЬ.

— Девяносто восемь сто девять: Белый.

— ДЕВЯНОСТО ВОСЕМЬ СТО ДЕВЯТЬ, БЕЛЫЙ ПОДТВЕРЖДАЮ, СОХРАНЯЙТЕ ШЕСТЬ ТЫСЯЧ.

Работа оператора начинается в комнате медконтроля, который столь же бескомпромиссен, как и предполетная проверка пилотов. Человек должен быть отдохнувший, выспавшийся, уравновешенный. Автобусные склоки перед работой категорически противопоказаны, от рюмки — не менее суток. Пульс, давление, реакция зрачков...

Теперь в зал разборов. Инструктаж заступающей смены: докладывают метеорологи, штурманская служба, а инженеры по радиооборудованию говорят, какая аппаратура задействована, в каком режиме. Старший предыдущей смены рассказывает об особенностях прошедших часов. Конец. Пора в зал. Все без исключения снимают ботинки, в которых пришли, и надевают тапочки: электроника не любит пыли.

На рабочем месте оператор надевает резервную гарнитуру — комбинацию микрофона с одним наушником. Наушник один, чтобы другим ухом слушать, что говорят напарники по диспетчерскому экипажу. На каждый пульт с экраном — трое: один ведет радиообмен с бортами, другой занят записями на полосках бумаги — стрипах, третий связан с неавтоматизированными пунктами управления воздушным движением, вводит их в ЭВМ.

Минут десять — пятнадцать присматриваются, вникают в обстановку. На стрипах телетайп распечатывает планы полетов каждого борта, приближающегося к сектору: полоска бумаги то и дело выпрыгивает из щели на пульте, её тут же помещают на держатель. Рейсы на запад синие, на восток желтые. До входа борта в зону — семь минут. Ещё один экран: погода всех аэродромов в Московской зоне и на запасных площадках. Если какой-то порт закроется, диспетчеру придется решать, можно ли сажать на другие в Москве или отправлять куда-нибудь в Ленинград, Киев или Минск.

— Хуже нет, когда много самолетов и массовый возврат, — замечает Комков.— Сегодня идеально, а то ведь приходится планы переделывать на ходу, накладке одна за одной, и не удается сработать так точно и вовремя, как хочется... Погода наш самый главный враг...

Наконец принимающий смену вжился в обстановку, готов к работе. Он нажимает кнопку микрофона и говорит: «Диспетчер Иванов принял дежурство». Слова на магнитной ленте. Точка. Теперь он полностью отвечает за свой сектор, и его слово — непререкаемый закон для всех, кто в воздухе.

Самое главное для оператора — это хорошая память. Чтобы диспетчер мог работать, он должен очень много знать. Марк Твен писал, что уникальна память лоцмана на Миссисипи. Согласен. Но там память в основном зрительная, а здесь слова, и их надо не просто запоминать, а перевести в образы обстановки и затвердить намертво.

Давайте посчитаем. Метеорология. Аэродинамика. Самолетовождение. Конструкции воздушных судов. Приборное оборудование самолетов и вертолетов — навигационное, пилотажное, связное, радиолокационное и так далее. Наземное оборудование: связное, локационное, вычислительная машина, пульт управления. Работа с ЭВМ. Это все техника, — теперь документация, регламентирующая полеты и управление воздушным движением...

Воздушный кодекс. Наставление по производству полетов. Наставление по штурманской службе. Наставление по службе движения. Инструкция Московского аэроузла, инструкции по производству полетов на всех аэродромах, которые находятся в его, диспетчера, секторе. Это всё — книги. Наконец, «Технология работы Автоматизированной системы», примерно восемьдесят страниц текста. За каждый пункт, за каждый подпункт диспетчер несет ответственность, а чтобы отвечать — надо знать.

И еще: он обязательно должен знать, как выполняются работы в смежных секторах, потому что он не может руководить, не зная, как дела у других.

Конец? Вовсе нет. Все эти документы живые. Они постоянно совершенствуются, изменяются, уточняются. Вот Наставление по производству полетов: были издания шестьдесят первого года, шестьдесят шестого, семьдесят первого и семьдесят восьмого, сейчас новое готовится. Диспетчер, стало быть, обязан затвердить намертво, а когда придут новые правила — старые начисто из памяти вычистить и никогда уже на них не переключаться. Вот такие пироги...

— Моscow-сопtгоl, tu СSA nine-two, good morning!

— СSA nine-two, Моscow-сопtгоl, good morning!..

Это самолет чехословацкой авиакомпании ЧСА идет в Москву из Праги. Помимо всех прочих знаний диспетчер должен уметь вести радиообмен на английском. Конечно, читающих в подлиннике Бернарда Шоу наберется не так много, но ситуации в небе складываются по-разному, и чтобы быть надежным помощником летчика, требуется беглость в разговоре, ясность в понимании.

Под правой рукой Васина круглый шарик вроде миниатюрного глобуса — кнюппель. Им диспетчер гоняет по экрану квадратик электронного маркера. Вот он подвел маркер к точке чехословацкого самолета, левой рукой поиграл на клавиатуре перед экраном, и вместо цифр занятой сейчас высоты — 10200 метров — появились другие — 9000 со звездочкой. Звездочка для памяти: назначено снижение на этот эшелон, и на определенном траверзе (по-нашему, земному, — над таким-то пунктом) самолет «ЧСА-92» обязан доложить, что начал заданное снижение.

И — никаких эмоциональных взрывов. Никаких. Ровный, спокойный тон, доброжелательность в голосе, хотя непременно что-то не так бывает, кто-нибудь из летчиков отвлекся, не слушает эфир, и приходится звать его по три раза, а другой пилот не понял указания, получается совсем другая схема разводки, — нельзя ни карандаш швырнуть, ни рукой по столу трахнуть, ничего такого нельзя.

Но это не означает, что возле экрана сидит флегматик, которого, что называется, пушкой не прошибешь. Флегматику среди диспетчеров делать нечего. Не может быть человек спокойным, если руководит движением. Это исключено. Он все время напряжен, сжат, словно пружина, он озабочен безопасностью тех людей, которые в километрах над землей спокойно мчат по ему только видимым дорогам.

Громадное психологическое напряжение, спрятанное за внешним спокойствием, разряжается во сне. И не идиллиями, нет, — сновидения неприятны, тревожны. То не получается поднять машину на нужный эшелон (это святое дело — передать в соседнюю зону самолет на заданном инструкцией эшелоне передачи), то никак не выходит снизить, то какие-то борты сходятся — и никак этого не предотвратить...

«Детская болезнь» молодых диспетчеров. Потом привыкают, только не рассказывают никому, опасаясь и насмешек, и медицины. А первый заместитель начальника Автоматизированной системы Александр Борисович Нестеров, сам в прошлом диспетчер, непременно спросит на экзамене (их диспетчеру приходится то и дело сдавать, знания проверяют и повышают неукоснительно и регулярно): «Сны видите?» И если ответ: «Вижу», — успокоенно улыбается. Все нормальные диспетчеры видят сны, это их нелегкая судьба.

— Одни и те же правила полетов для всех, одни и те же самолеты, одни и те же аэродромы, трассы. Но работать на них можно по-разному, — неторопливо, как бы прислушиваясь к своим словам, размышляет Нестеров. — Диспетчер всегда взаимодействует с соседями. У одного их десяток, у другого три, и можно работать так, чтобы тебе было удобно, выбирать самые простые решения, а со сложными пусть другие возятся. Формально к такому не придерешься. Нет закона, чтобы себе усложнять жизнь.

Закон гласит иное: если у тебя в зоне большое движение, не можешь принять самолеты из других секторов, имеешь право сказать: «Запрещаю вход в зону!» — и никто диспетчеру от себя машину не введёт, это святое дело, это его право. Он обязан обслужить свои самолеты в зоне, а потом только брать из других на обслуживание. Но настоящий диспетчер знает, если не взять, возникнут сложности у соседей, пружина сожмется на других секторах.

Вот, представьте, самолет взлетел, его надо загнать на эшелон (руки Нестерова движутся, показывая, как поднимается лайнер, ползет на высоту...), и как можно быстрее, чтобы экономить горючее, это сейчас важнейшее дело. Значит, одних отвернуть, тех снизить, иных поднять, — приходится поработать, потому что при переходе в зону соседа самолет должен пройти в горизонтальном полете, а не в наборе.

Так вот, если возиться неохота, если страшно ошибки наделать, можно вывести на пол-эшелона, отдать, и пусть сосед разбирается... Такого диспетчера ни наказать нельзя, ни замечания сделать, это запрещено нашими неписаными правилами. Но все будут знать: этот работает на себя. Скажут: «Слабак» — и конец. Надо человеку уходить. И уйдет в конце концов. У нас, знаете, самое важное — что о тебе другие думают.

<p><strong>Глава девятая. Две модели мира в одном сознании</strong></p>

В самом начале 1935 года в журнале «Архив биологических наук» была напечатана статья Николая Александровича Бернштейна «Проблема взаимоотношений координации и локализации» — работа, которая по выдвинутым в ней идеям опередила на много лет концепции кибернетистов. Бернштейн был зачинателем биомеханики — науки о движениях человеческого тела. Это направление исследований широко развивалось в СССР в начале двадцатых годов. Нет сейчас такого ученого, который, занимаясь биомеханикой спорта, инженерной психологией, операторской деятельностью, трудовыми процессами вообще, не знал бы чуть ли не наизусть фундаментальный том Бернштейна «Очерки по физиологии движений и физиологии активности», — это одна из наиболее цитируемых работ и этом разделе знаний.

Вот что до фантастичности прозорливо (еще раз вспомним, что дело происходит в 1935 году, когда психофизиология деятельности никак не могла выйти за круг рефлексов) писал Бернштейн: «Проблема физиологии активности — это проблема... поиска и предваряющего планирования своих действий...»

Обращенность в будущее — суть поведения человека, а вовсе не рефлексы, утверждал ученый. Как увидеть грядущее? Мысленно: в мозгу сосуществуют объединенные единством противоположностей две модели мира — модель прошедшего (она же настоящего) и модель предстоящего. Вторая непрерывно перетекает, преобразуется в первую: вероятностный мир детерминируется, застывает...

И вместе с тем — крайне важная мысль, тоже осознанная другими лишь впоследствии! — «...не следует надеяться увидеть в головном мозгу что-либо вроде фотографического снимка пространства, хотя бы и очень деформированного».

Как же представляется такой мир? В книге И. С. Шкловского «Вселенная, жизнь, разум» приведено характерное самонаблюдение: «Автор... довольно много занимался, например, солнечной короной и Галактикой. И всегда они представлялись ему неправильной формы сфероидальными телами примерно одинаковых размеров — что-нибудь около 10 см... Почему 10 см? Этот образ возник подсознательно, просто потому, что слишком часто, раздумывая над тем или иным вопросом солнечной или галактической физики, автор чертил в обыкновенной тетради (в клеточку) очертания предметов своих размышлений... Конечно, автор очень хорошо, так сказать «умом», знал, что размеры галактической короны в сотни миллиардов раз больше, чем размеры солнечной. Но он спокойно забывал об этом».

Зачем физику-теоретику сводить Солнце и Галактику к чему-то вроде теннисных мячиков? Да потому, что оперировать в мыслях с реально представляемыми объектами ученому просто невозможно. «Если бы астрономы-профессионалы постоянно и ощутимо представляли себе чудовищную величину космических расстояний и интервалов времени эволюции небесных светил, вряд ли они могли успешно развивать науку, которой посвятили свою жизнь... Если бы автор (продолжаю цитировать Шкловского. — В.Д.) предавался философским размышлениям о чудовищности размеров Галактики, о невообразимой разреженности газа, из которого состоит галактическая корона, о ничтожности нашей малютки-планеты и собственного бытия, и прочих других не менее правильных предметах, работа над проблемами солнечной и галактической короны прекратилась бы автоматически...»

Слова эти подойдут к работе микробиолога, инженера, летчика, да и любого в общем-то человека, который действует во имя поставленных перед собой целей (существо «гомо сапиенс» не зря называют целеустремленной системой). Модель мира в сознании походит на мир не своими расстояниями и объемами, не своими отношениями времени. Связь, пропорции между расстояниями и объемами в том смысле, что «это находится там-то», — вот главное.

«Топос» — по-гречески значит место. Именно на топологическую похожесть мира в нашем сознании и мира вовне обращал внимание Бернштейн. Тогда мы в состоянии мысленно наводить на любой предмет как бы особый объектив, и он показывает в увеличенном виде микроб, а в уменьшенном — Вселенную.

Взгляды Бернштейна слишком опередили время. Науке пришлось открывать открытое.

В середине пятидесятых годов Карл Штайнбух, профессор Высшей технической школы в западногерманском городе Карлсруэ, высказал гипотезу «внутренней модели внешнего мира». Эту модель, утверждал профессор, человек создает в своем: мозгу по положению стрелок и другим сигналам от приборов и органов чувств. Оператор действует не потому, что загорелась лампочка или стрелка дошла до определенного деления, а потому, что лампочка и стрелка говорят о нарушении нормального хода дел.

Это нарушение отображается во внутренней модели, то есть в мозгу, и тогда человек соответственно своим знаниям принимает решение, нажимает кнопку. После известного числа тренировок все начнет происходить так быстро, что даже самому оператору иной раз чудится, б)дто он работает автоматически. Но мы-то знаем: сознательное спряталось, ушло на бессознательный уровень, но человек всегда может его вытащить и ответить, почему принялся действовать так, а не иначе.

Штайнбух обращал внимание конструкторов на то, что безошибочность и скорость работы оператора зависит в первую очередь от того, удобно ли преобразуются показания приборов во внутреннюю модель мира. Эта точка зрения выгодно отличается от широко распространенных концепций, — так оценили специалисты выдвинутую идею.

И не заметили они довольно крупного подводного камня: из внутренней модели куда-то исчезла цель деятельности человека. Это немедля (если так можно назвать примерно десятилетие) дало себя знать.

Развивая описанную привлекательную концепцию, создатели человеко-машинных систем исходили из такой схемы: человек воспринимает информацию, перерабатывает ее. принимает решение и совершает соответствующее действие. Однако все попытки создать таким способом пульты, гарантирующие от ошибок, кончались крахом.

Задумавшись над причиной неудач, её вроде бы нашли: «Блоки, на которые расчленена операторская работа, чересчур крупны!» Проектировщики ринулись на поиски мелких шагов, даже определили их.

В справочниках по инженерной психологии зароились перечни: поиск сигнала, его обнаружение, выделение, декодирование, опознавание смысла, выстраивание объектов управления в ряд для последовательного обслуживания, оценка ситуации, принятие решения, действие...

У каждого шага — оптимум, каждый всесторонне рассмотрен и заклеймён термином. Оставалось только пройти от конца к началу списка, просуммировать шаги и зависимости, чтобы идеально создавать самые сложные пульты. Но... Операторы за такого рода управленческими панелями совершали такие ошибки, что от этих пультов отказывались, едва проекты выходили на этап макетных экспериментов.

Что же случилось? А то, что такой подход к работе человека был просто иным обличьем давно дискредитировавшей себя гипотезы рефлексов. Ленинградский профессор Алексей Алексеевич Крылов одним из первых вскрыл это обстоятельство. Он доказал, что человека нельзя считать простым передаточным звеном, пусть даже и наделенным способностью восприятия и переработки сложной информации.

Да, человек преобразует полученные сведения во внутреннюю модель внешнего мира, но эта модель отражает не столько конструкцию и функционирование системы, подлежащей управлению, сколько структуру задачи, которую решает оператор. Отсюда следует, что он ошибается в решениях главным образом не потому, что приборы плохо отображают процессы в электрогенераторах, колоннах химических реакторов или на путях сортировочной станции. Человек допускает ошибки потому, что пульт плохо подсказывает пути решения внезапно возникшей новой задачи.

Примеры? Их сколько угодно. Вот на панели управления химической установкой показаны насосы, которыми регулируется давление в подводящей сырьё магистрали. Когда оно падает, надо в помощь работающим насосам включить ещё один или два. Но при этом снижается температура в реакторе, а на панели это влияние не отражается. Оператор нервничает: он включает насос, потом ждет изменения температуры, потом регулирует ее, а тем временем давление опять уходит...

<p><strong>Глава десятая. Образ-цель и образ-объект</strong></p>

Любое управление начинается с того, что человек формирует в голове образ-цель. На этот образ работают память, мышление, органы чувств. Они пропускают через себя инструментальные сигналы приборов и неинструментальные сигналы самой машины — всевозможные звуки, запахи, вибрации, перегрузки...

Образ-цель демонстрирует то конечное состояние, в которое необходимо привести машину. Скажем, летчик-испытатель, готовясь к заданию, мысленно проигрывает все этапы, от выруливания на старт до приземления, а потом в самолете непрерывно (и то бессознательно, то сознательно) сравнивает с этим образом другой образ — тот, который возникает во время полёта и называется образ-объект.

Ясно, что информация, в которой острее всего нуждается мозг летчика, чтобы безошибочно управлять машиной, определена именно образом-целью. А предоставляет её, эту информацию, образ-объект...

Образ-цель непрерывно изменяется, то расширяясь до колоссальных пределов, то стягиваясь почти в точку. Почему? Потому что. каждый раз её объем диктуется потребностями оператора на данном этапе достижения конечной цели. Для нас, знакомых с информационной теорией эмоций, вполне понятно, как влияют на состояние человека неизбежные расхождения между образом-целью и образом-объектом.

Хороший, ясный образ-объект формируется только тогда, тогда человек мысленно сливается с машиной, ощущает ее как продолжение своей телесной оболочке. Летчики и вообще операторы никогда не говорят о машине, которой управляют, отдельно от себя. Они на самом деле ощущают себя вполне слитыми с машиной. Если такого чувства нет, перед приборами уже не оператор, а сторонний человек, не летчик, а пассажир.

Это точно установили психологи, опросив множество пилотов. Один сказал: «Правильнее говорить — представлять себя в пространстве, а не — представлять самолет в пространстве. Представлять себя — значит «я лечу». Представлять самолет — значит «меня везет самолет». Другой добавил: «Летчик и самолет — одно целое. Летчик чувствует как своё продолжение крылья, нос и хвост самолета. Двигая рулями, он изменяет положение своего тела в пространстве».

Положение своего тела... Превратиться в самолет — это не между прочим. «Заставляю свое воображение и чувство подчиниться показаниям приборов», «Приходится усилием воли заставлять работать воображение согласно с показаниями приборов», — рисуют пилоты своё самочувствие в трудном полете.

Не возьми себя в кулак, и можно потерять истинный образ-объект, думать уже не о самолете, а о приборах, ориентироваться не на машину, а на сигналы. Подмена чревата бедой: оператор не замечает вышедший из строя указатель и ещё долго пытается управлять, имея в виду явно бессмысленные сведения.

Обычно подобное состояние возникает, если человек у пульта долго не работает активно, а лишь наблюдает. И когда вдруг случится какое-нибудь ЧП, не исключено, что «разбегутся стрелки» наступит полная потеря образа-объекта. Ведь образ — это не то, что видит оператор, а то, что он себе представляет.

Почему пассивный режим так коварен? Модель прошлого-настоящего и модель будущего, о которых говорил Бернштейн, — это прежде всего модели времени: событие или вообще может произойти, или явно произойдет, или уже происходит, или произошло. Неопределенное время, будущее, настоящее, прошедшее...

Предоставлялось самоочевидным, что оператор, занятый, работой с машиной или просто наблюдающий за ней, в любом случае находится только в настоящем времени, всецело погружен в него, — ведь дело происходит сейчас. Но, как всегда, действительность отказалась делиться на умствования без остатка.

«Как вы представляете себе мир и себя в мире?» — такой вопрос ставил психолог Б. М. Петухов самым разным людям: диспетчерам энергосистемы во время ночного дежурства, испытателям техники в сурдокамере, отдыхающим после вахты штурманам... Ставил, конечно, не в такой обнаженной, а потому трудной для ответа форме, нет. Он давал им вопросник на четырех страничках — даже не вопросник, а перечень разнообразных утверждений, — и просил отметить, какие фразы соответствуют настроению. Фразы эти важны для дальнейшего, и я приведу их почти целиком.

Первая страничка:

«Большую часть времени я ничего не делаю. Бывают моменты, когда я не понимаю, о чем я думаю. Ничего от жизни не хочу я, и не жаль мне прошлого ничуть. Я часто ощущаю в душе скуку, одиночество и какую-то мертвящую пустоту. Чувства нелепости, сумбурности и непонятности жизни угнетают меня — вся она лишена смысла, и я в ней лишний. Хочу только одного: чтобы все оставили меня в покое. Говорят, что человек не может совершенно не думать, а я вот могу не думать совершенно. Порой я не знаю, что мне делать: нет ни цели, ни желаний. Часто я не могу сформулировать мысль. Я имею привычку в беседе с людьми наводить туман на проблемы, говорить размытыми, обтекаемыми фразами. На вопрос о том, что я намерен делать, обычно говорю, что не знаю, и говорю это искренне. Мой принцип: не вноси в дела преждевременную ясность...»

Вторая страничка:

«Я думаю, что в будущем мои дела пойдут лучше. Я человек мечты, а не дела. Я не из тех пешеходов, которые лезут в статистику несчастных случаев. Для того, чтобы узнать какую-нибудь страну, не обязательно её посещать: мир для меня сосредоточен на моей книжной полке. Я не способен принимать решения, кроме одного: никогда самому ничего не решать. Обычно я заранее предупреждаю людей о своем приходе, а не сваливаюсь как снег на голову. Многое из истории, права, норм морали уже давно надо выкинуть на свалку. Мне предстоит открыть нечто новое, чего не знал ещё ни один человек. Много времени уходит у меня на преднастройку, подготовку, ожидания и надежды на лучшее будущее. Мои фразы часто построены в будущем времени: буду, собираюсь, хочу намереваюсь, вот увидите, будущее покажет...»

Третья страничка:

«Никогда не откладываю дела в долгий ящик. Я способен покончить с печалью так же легко, как найти новую радость. Мир сияет для меня всеми красками. Надо воспринимать и остро переживать каждое мгновение жизни, ибо жизнь — лишь преходящее мгновенье. Я всегда включен в происходящее и полагаюсь на ход событий. Я мог бы быть репортером происшествий или спортивным комментатором. Я помню, во что одеты мои соседи и сотрудники. В жизни не должно быть места аскетизму. В моей речи преобладает повествовательность и настоящее время: делаю, занимаюсь, вижу, оцениваю. Мои принцип: пришел, увидел, победил...»

Четвертая страничка:

«Мне нужна сущая безделица — забыть о том, что было. Я критически настроен к людям, которые младше меня, и вечно их поучаю. Как жаль, что нельзя опять вернуться в детство. Вся жизнь моя уже прошла, и весь я живу в прошлом. Я люблю антиквариат и посещаю комиссионные магазины. Раньше было лучше. Авторитеты надо уважать, ибо на них держатся достижения культуры, науки и политики. Воля отца для меня закон. Я человек стойких принципов и последовательных убеждений. В речи у меня преобладает прошедшая временная форма глагола: делал, был, совершал, как я уже говорил, как вы знаете, вы помните, и так далее. Мой принцип: учись у тех, кто ошибался, и мудрости истории внимай...»

Каждая из страничек по своему общему настроению соответствует специфической направленности сознания: первая — на неопределенное время, вторая — на будущее, третья — на настоящее, четвертая — на прошедшее.

После обработки ответов и проверок участников опыта с помощью ещё нескольких тестов подвели итог. Он сводился к тому, что в спокойном состоянии наше сознание, а значит и восприятие, последовательно проходят через четыре фазы времени! На это уходит от полутора до двух часов, а потом цикл повторяется.

Самые опасные — неопределенное будущее и прошлое. Операторы отмечают, что в такие минуты они совершенно выключены из окружающей обстановки, причем настроение неопределенного будущего сопровождается апатией, безразличием, пассивностью, а настроение прошлого — агрессивностью в сочетании с самоуверенностью и решительностью. В фазе будущего человек переживает тревогу, нерешительность, легко отвлекается. Благоприятнее всего, как и можно было ожидать, фаза настоящего: она дает ощущение активности, веселья, оптимизма, заинтересованности, оператор быстро приспосабливается к переменчивой обстановке.

Разумеется, любая из пассивных фаз может быть усилием воле прервана, особенно когда этого требует система, с которой связан оператор. Но скорость перехода в активное состояние будет заметно снижена, и потому гораздо лучше вообще не давать человеку погружаться в мечты или воспоминания, а держать его все время в деятельном состоянии. Таково ещё одно подтверждение верности концепции активного оператора, разрабатываемой советскими психологами.

<p><strong>Глава одиннадцатая. Почему слова бывают помехой</strong></p>

Неопытный летчик в критической обстановке словно не слышал руководителя полета: «Я тяну ручку управления, забывая о двигателе...» Не исключено, что роковую роль в ошибке сыграли именно слова команды, отданные для того, чтобы ошибку предотвратить. Не будь их, пилот, скорее всего, сам сообразил бы, что делать.

Я не выступаю против подсказок. Но советы, которые легко воспримет и выполнит зрелый оператор, для начинающего, малоопытного выглядят пресловутыми «ценными руководящими указаниями», так сочно описанными известным летчиком-испытателем Марком Лазаревичем Галлаем (кстати, и великолепным писателем):

«...Руководители полетов, стоя на старте с микрофоном в руках, стали сначала давать летчикам на борт информацию о ветре и обстановке на аэродроме (что заслуживало безоговорочного одобрения), затем стали указывать на видимые с земли — или предполагаемые ошибки пилотирования (что уже следовало делать далеко не всегда и во всяком случае с большой осторожностью), и наконец некоторые из них, войдя во вкус, перешли к непрерывному словесному аккомпанементу «под руку» летчику. В эфире только и стало слышно:

— Доверни влево!

— Доверни вправо!

— Подтяни!

— Выравнивай!

— Убери газ!

— Отпусти!

— Тяни!

— Низко!

— Высоко! — и многое другое, порой весьма колоритное».

Заниматься любой работой, тем более операторской, невозможно, когда тебе талдычат над ухом. А почему? Почему слова, которые, казалось бы, должны помочь, оказывают самое противоположное действие?

Слово — информация абстрактная, предельно обобщенная. Произнося слово, мы описываем какой-то образ, находящийся перед нашими глазами или в памяти. А тот человек, к которому обращена речь, в лучшем случае наблюдает это явление — но под иным, и порою весьма существенно иным, углом зрения! — чаще же не видит предмет разговора вообще.

Чтобы воспринять чужие слова, он должен как бы погрузить их в собственный опыт и преобразовать словесную абстракцию в нечто конкретное, в зрительный образ. Произнесите слово «золото», и в мозгу одного промелькнет обручальное кольцо, у другого вспыхнет химический символ, третьему привидится сверкающая дворцовая люстра...

Когда оператору летят в голову подсказки, непрошеная речь мгновенно перекодируется в образ (не обязательно представляемый во всей ясности), и образ этот немедля принимается конкурировать с теми, которые уже сформированы мыслью и зрением до восприятия речи.

Новая картина очень мешает управлять. Оказавшиеся в трудном положении операторы просят не задавать вопросов, не помогать советами. Влияет на восприятие и то, что полушария головного мозга специализированы.

Правое отражает мир как некое целостное образование, в котором все признаки сплетены воедино и все важны, — форма предмета, размер, дальность, положение в поле зрения и многое другое (говоря «мир», я имею в виду и отдельный предмет, и целый пейзаж перед глазами, — все зависит от того, в каком масштабе рассматривает окружающую обстановку наш «внутренний объектив» с переменным утлом зрения).

Левое же полушарие воспринимает ту же картину через систему отдельных параллельно действующих независимых каналов. Каждый из них настроен на какой-то один показатель: контур, размер, дальность, контраст к фону и так далее. Они как бы расчленяют целостный образ на компоненты.

Психологи утверждают, что целое воспринимается быстрее, чем его части: они опознаются уже потом, когда общее представление сформировано. Образ-цель и образ-объект, как следует из многих обследований, формируются главным образом с помощью правого полушария.

Однако оно немое: центр речи находится в левом! Чтобы рассказать о том, как представляется человеку этот образ, его надо преобразовать в слова. На это требуется время, которого в аварийной обстановке у оператора так мало! — и он просто замолкает, перестает отвечать на вопросы (что вовсе не является неуважением к вопрошающему начальству). Да и утомляется левое полушарие много быстрее правого...

Есть и ещё одно обстоятельство, дополняющее объяснение, почему человек молчит при решении трудной задачи, почему нельзя в это время болтать ему «под руку»: активность одного полушария тормозит деятельность другого.

Ведь решаем мы проблему, обычно не перебирая слова, а оперируя какими-то неясными, зыбкими, неречевыми образами, и лишь потом, когда ответ угадан, мыслитель болезненно ищет нужные слова, придумывает неологизмы, — людям творческой жилки более чем знакомо такое состояние, описанное, например, Эйнштейном.

<p><strong>Глава двенадцатая. Морские волки операторы</strong></p>

Взгляд со стороны вернее собственного мнения. Диспетчерская служба нужна для управления не только самолетами, но и морскими судами. Задачи как будто там проще: двумерное, а не трехмерное пространство, да и скорости совсем не те... Услышав слово «проще», капитаны иронически щурят глаза...

Одна из диспетчерских станций — «Раскат» — стоит на берегу Финского залива, её лоцманы проводят суда по Ленинградскому морскому каналу. Нам и невдомек, когда летим на «Ракете» из Ленинграда в Петродворец, — что тяжелым судам вовсе нет такой свободы маневра. Грузно сидящие, они идут в Ленинградский порт как бы по шоссе с невидимыми обочинами.

Нева — река быстрая, капризная, рельеф её дна то и дело меняется, мели возникают то тут, то там. Канал был открыт пятнадцатого мая 1885 года. Он начинается у устья Большой Невы, выходит меж двумя земляными дамбами в Финский залив и продолжается, уже невидимый, до Кронштадта и далеко за Кронштадт.

Вести судно среди призрачных берегов, хотя бы и огражденных огнями, — большое искусство, особенно когда свирепствует ветер-боковик, норовя снести с фарватера на мелководье, а переменчивые струи невского течения действуют то заодно с ветром, то порознь. Инерция — ещё один враг. Крупное судно движется прежним курсом после перекладки руля ещё секунд тридцать-пятьдесят, хотя руль будет вывернут до предела и само судно развернется под солидным углом. Авиадиспетчерам приходится бежать впереди самолета, учитывая его стремительность, — морским диспетчерам не дают покоя мысли о неповоротливости своих подопечных.

Морское движение в стесненных прибрежных районах поставлено в твердые рамки. Навигационные карты проливов расчерчены «улицами» и «переулками», на перекрестках стоят, словно полицейские, плавучие маяки. Пути с особо интенсивным движением разделены «осевыми линиями» шириной в полмили-милю: справа и слева от нее суда идут только в одну сторону. Но вот узкости позади, открытое море своим простором успокаивает, размагничивает...

Одна западногерманская фирма расследовала несколько тысяч аварий и обнаружила, что в момент столкновения на мостике всегда было три-четыре человека!

Когда радиолокационная техника появилась на флоте, начались странные аварии. В 1956 году врезались друг в друга «Андреа Дориа» и «Стокгольм» — два крупнейших пассажирских с>дна того времени. А ведь вахтенные заметили локационное эхо от идущего контркурсом «неопознанного объекта» задолго до того, как силуэт чужого теплохода открылся в пелене тумана и все команды на уклонение оказались тщетными!..

Десять лет спустя в густом тумане столкнулись сухогрузы — английский «Жаннет» и западногерманский «Катрин Колкман»: оба увидели друг друга за добрых двенадцать миль на экранах локационных станций, но штурманы почему-то решили, что беспокоиться нечего. Скорость осталась прежней, и на расстоянии мили вдруг выяснилось, что столкновения не избежать...

Беспечность людей на мостиках так бросалась в глаза, что одна из статей, посвященных проблеме расхождения судов в море, имела не заглавие, а крик души: «Локатор: благо или проклятье?» Автор писал: «Статистические данные, собранные Советом по торговоьгу Флоту США начиная с 40-х годов, показывают, что каждый третий из командного состава торгового флота допускает ошибки при анализе изображения на индикаторе кругового обзора радиолокационной станции, если только он не в состоянии подтвердить свои суждения прямым визуальным наблюдением, — тогда как предполагается, что локатор должен помогать вести корабль в тумане и темноте».

Перехлест, нарочитое заострение проблемы? Если бы... В начале восьмидесятых годов уже не публицистически настроенный журналист, а суховато-официальный документ Международной организации по мореплаванию отметил всё ту же закономерность: суда сталкиваются в тумане и ночью из-за того, что люди неумело пользуются локаторами и не принимают должных мер, чтобы избежать опасности.

Есть специальный международный документ — «Правила предупреждения столкновения судов в море», знаменитые ППСС, закон, который нужно выполнять безоговорочно и с максимальной быстротою. «Раздумья и медлительность при их исполнении чрезвычайно опасны», — предупреждают руководства по «хорошей морской практике».

Но... Четкие правила расхождения имеются лишь для двух судов, остальные варианты оговариваются весьма расплывчато. Ещё хуже, что при пятибалльном волнении большая часть рыболовных судов, не говоря уже о более мелких, просто не замечается локатором, — мешают водяные горы. А при восьми баллах на экране будут явственны только самые крупные океанские корабли...

Однако всё это отнюдь не означает, что конструкторы локационных станций и систем предупреждения столкновений опускают флаг. Отнюдь! Все совершеннее становятся устройства, помогающие судоводителям, иные просто поражают воображение. Пока их, правда, ещё немного, да и цена самых сложных измеряется доброй сотней тысяч долларов, но убытки от аварий измеряются многими десятками и даже сотнями миллионов долларов (судно для перевозки сжиженного природного газа грузоподъемностью 125 тысяч тонн стоит четверть миллиарда!) — сомнений в будущности даже более дорогих систем нет.

Решение Международной организации по мореплаванию предписывает, чтобы с первого сентября 1988 года такие системы стояли на всех судах водоизмещением десять тысяч тонн и выше, а все строящиеся будут оборудоваться новой радиоэлектроникой уже с 1984 года. Система «Диджиплот», например, способна наблюдать за двумястами объектами сразу, выделяет сорок ближайших и прогнозирует их движение.

Когда какое-нибудь судно оказывается в зоне тревоги, звенит звонок, а отметка на экране усиленно мигает, привлекая к себе внимание. Вычислительная машина рассчитывает оптимальный маневр и демонстрирует результат на другом экране со скоростью, тридцатикратно превышающей скорость хода «ее» корабля, а потом...

Потом решение принимает всё же человек, хотя автоматы вполне могут совершить маневр самостоятельно. Человек — мы уже говорили об этом — не желает быть пешкой при автомате, противится полной компьютеризации.

Но и тут не все просто. Казалось бы, вахтенному удобнее всего поступать соответственно рекомендациям машины, — в простых случаях так и бывает. А вот в сложных, когда на экране не два-три, а несколько десятков судов, да ещё разного типа, да идущие с разными скоростями и разными курсами, — выработка решения протекает далеко не гладко.

Вахтенный на судне, в отличие от оператора воздушного движении, лишен связи с другими судами, да и вообще он не имеет права давать им указания. Когда-нибудь, несомненно, на флоте появятся автоматические ответчики. Они станут сообщать все сведения, интересные для других капитанов, — тип судна, скорость, курс, направление будущего маневра. Но то в перспективе.

А покамест приходится оценивать обстановку, и веря ЭВМ, и проверяя ее. Потому что у молодых моряков иной раз наблюдается прямо-таки святая вера в электронику и пренебрежение испытанными методами судовождения. На одном разборе аварии выяснилось, что эхолот показывал глубину 45 метров, и штурман спокойно завел свой корабль на мель, — хотя беглого взгляда на карту хватило бы, чтобы удостовериться: даже тринадцати метров нет в радиусе десятка миль.

<p><strong>Глава тринадцатая. Спор с живым компьютером</strong></p>

Как ни странно (впрочем, странно ли?), в сложной ситуации оператор сначала медлит, а потом норовит игнорировать советы ЭВМ и действовать по-своему. Ирония заключается в том, что он не только не прерывает при этом контактов с вычислительной машиной, а доказывает, когда всё позади, её громадную пользу. Человек почему-то искренне убежден, что чем запутаннее положение, тем больше оснований поправлять компьютер...

Даже опытные люди, прекрасно понимающие суть ЭВМ, не в силах отделаться от впечатления, что они ведут диалог не с механическим мертвым устройством, а с живым существом. Не исключение и профессионалы-программисты.

В экспериментах, проведенных психологами, эти привыкшие к вычислительной машине интеллектуалы говорили: «я на нее разозлился», «обиделся», «я ей докажу», «отомщу», «пусть не издевается». Не будучи в силах найти подходящее решение задачи, операторы порой воспринимали подсказку ЭВМ как личное оскорбление.

«Я — человек, а она — машина, и она мне подсказывает!?.. Причем подсказывает не в какой-то ерунде, а в том, что я, человек, должен делать лучше ее. Мне не обидно знать, что машина считает лучше меня, но здесь ведь не арифметика. Я, конечно, не думаю, что она это может сделать лучше, чем человек, но все равно почему-то неприятно».

Одна из причин пренебрежения советами ЭВМ кроется в таком свойстве человеческой психики, как стремление представлять вероятностные величины не случайными, а четко определенными, детерминированными в своих закономерностях.

Правда, когда число рассматриваемых величин не превосходит единицы, вероятность оценивается довольно-таки неплохо, — жаль только, что одна-единственная величина редко определяет ход событий в природе.

Принять же решение по двум независимым вероятностным величинам, тем более по трем или четырем, задача для человека непосильная, он решает её в уме всегда неверно. Наш мозг не умеет перемножать вероятности.

А только так — перемножая — можно оценить вероятность события, определяемого независимыми вероятностными параметрами. Человек складывает, а не умножает!.. Уж так устроила его природа.

Вот почему в последнее время создатели человеко-машинных комплексов разрешают оператору переиначивать предложенное машиной. При одном условии: мнение — не безапелляционный приговор. Машина в ответ показывает, к чему приведет своеволие. Экран впечатляет. «Раззудись, плечо!» уступает место осмотрительности, гипноз собственного мнения исчезает.

Компромиссный путь диалога не ущемляет чувства собственного достоинства оператора, работа идет эффективнее. А что ещё важнее — при деятельном участии ЭВМ и с высоким доверием к её способностям.

Диалоговый режим приобретает особое значение теперь, когда операторская деятельность становится обязанностью руководителей, находящихся на все более высоких уровнях управления. Естественные языки общения с ЭВМ привели к тому, что для решения задачи уже нет нужды получать профессию программиста. В США опубликован прогноз: к 1985 году парк универсальных ЭВМ в информационно-управляющих системах достигнет полумиллиона штук: они станут инструментом каждой фирмы с персоналом в пятьдесят человек и более.

Руководитель высшего ранга разрабатывает стратегию технической и коммерческой деятельности фирмы, выдвигает новые идеи, тем более ценные, чем они оригинальнее. Нередко для активизации творческого потенциала менеджеров применяют «брейнсторминг» — мозговой штурм, когда разрешается высказывать любые мысли без боязни подвергнуться критике. Потом список идей оценивается экспертами, выуживающими жемчужины из сора. Однажды таким экспертам дали два протокола и попросили высказать мнение не о предложениях, а о характерах людей, заполнивших протоколы (дело происходило в Институте психологии АН СССР).

Мнения о первом были кратки и единодушны: «Молод, наверное, это девушка, очень организованная, логичная до предела. Привязана к тому, что знает, и на это опирается... Хороший исполнитель и администратор. С ним, наверное, хорошо советоваться по каким-то практическим вопросам... Знает свое дело, но не имеет никаких идей. Чистый практик, можно использовать только для практической работы по чужим идеям. Пороха не изобретет...»

Зато второй покорил всех: «Это совсем другой человек, он мне нравится. Он не связан, не имеет тех жестких границ, которые есть, например, у меня. Пусть не всё, что он написал, применимо, пусть это на первый взгляд совершенно «дикие» мысли, на грани с бессмыслицей, но такие идеи нужны. Если идеи первого оставили меня равнодушной, то здесь сразу же возникает ряд побочных проблем. Знаете, такого человека не надо ничему учить, чтобы он не ограничивался, не стал втискивать себя в известные рамки. Его надо только подтолкнуть, но не сразу. О его способностях судить трудно, но и не надо, его нужно беречь... Совсем другой человек. С ним просто интересно было бы поговорить, так как он может открыть совершенно новые стороны в давно известных вещах. Он гораздо более оригинален, чем первый, но ведь он совсем не практичен, как ребенок. Если для его идей понадобится баобаб, он не подумает, что его надо будет везти из Африки, Вообще этим двум людям хорошо бы работать вместе, если, конечно, первый не будет завидовать второму... Мало знаком с практикой, не предлагает практических решений, но идеи его довольно неожиданны. Они оригинальны и чем-то очень привлекательны. Наверное, непохожестью на традиционность. Они мало применимы с практической точки зрения, но у этого человека оригинальный склад ума. Его не надо использовать на исполнительской работе. Если он ознакомится с производством, ему будет легче ориентироваться в море своих идей, у таких людей их много...»

И каково же было изумление, когда экспертам сказали, что оба протокола заполнены одним и тем же оператором, но сначала работавшим в режиме «свободного поиска», а потом — соревнуясь с ЭВМ! Творческий потенциал избавился от дремоты, человек легко сбрасывал земное притяжение...

Нет нужды описывать методику эксперимента, остроумие которой способны оценить лишь специалисты (но надо твердо помнить, что никакая машина «сама по себе», без нелегкого труда тех, кто вложил ей в память знания и уменье общаться с человеком у пульта, не в состоянии выйти на уровень интеллектуального собеседника, тем более катализатора идей!).

Гораздо важнее, что рядовая, малооригинальная личность вдруг превращалась в новатора — человека, который, по словам известного американского специалиста по проблемам управления Питера Дракера, «...обладает уменьем видеть систему там, где другие видят несвязанные элементы, превращает элементы в новое и более производительное целое».

Электронные вычислительные машины вторгаются в нашу жизнь все настойчивее. Нельзя сказать, что дружные клики восторга сопровождают их появление. По крайней мере двадцать пять процентов руководящих работников и свыше пятидесяти двух процентов рядовых служащих заводоуправлений у нас в стране относятся к ЭВМ настороженно и даже отрицательно.

Одни считают, что дела и так идут хорошо, поэтому пользы от машин не будет. Других тревожат слишком большие траты на покупку и работу компьютеров. Третьи боятся проиграть в должности при неизбежной перестройке стиля управления. Ещё кого-то пугает нужда учиться, переквалифицироваться, иные опасаются формализации, — теперь, мол, ни позвонишь людям, ни в другой отдел не сходишь, всё через машину, а она сводит живое к бумажкам, за которыми человека-то и не видно...

Проблемы серьезные. Они мешают использовать ЭВМ на полную мощность, низводят великолепные творения до уровня фантастически дорогих арифмометров. Нужна коренная ломка психологии. Человек, занятый управлением, на каком бы уровне служебной иерархии он ни находился, с каждым годом становится все зависимее от вычислительной техники, — если, конечно, он хочет руководить оптимальными методами.

<p><strong>Глава четырнадцатая. Дети в Новосибирском академгородке</strong></p>

Суровая правда, которой мы смотрим в глаза, — это, в частности, то, что производительность труда американского ученого и конструктора выше, чем советского. Не последнюю роль тут играет разница в использовании компьютеров, особенно микро-ЭВМ. Первые такие вычислительные машины персонального употребления — для рабочего стола менеджера, изобретателя, исследователя, проектировщика — появились в США в 1975 году, двенадцать месяцев спустя их было продано двадцать тысяч, а к началу 1982 года парк таких ЭВМ перевалил за два миллиона.

К восемьдесят пятому году ожидается десять миллионов персональных «электронных мозгов» в конторах, лабораториях, конструкторских бюро, кабинетах руководителей. Лишь с семьдесят девятого года мелкими партиями выпускаются машины «ВЭФ МИКРО», но это капля в море, а более совершенная «Искра-226» поставлена на конвейер только в 1982 году. «Домашние ЭВМ» никак не вылупятся из инкубаторов: компьютеры, о которых только что шла речь, предназначены для предприятий и НИИ. Между тем грядет время — оно уже куда ближе, чем кажется! — когда неуменье общаться с компьютером станет признаком невежества, и на такого будут ахать, как сегодня на неграмотного. Короче говоря, пришла пора овладевать искусством разговора с ЭВМ уже на школьной скамье.

Кое-что уже делается силами энтузиастов. В июле — августе 1981 года в Новосибирске состоялась VI школа юных программистов. Школьники съехались со всего Союза.

Десятилетняя Маша Бубнова из Москвы представила программу для проверки качества поверхности деталей: когда измерения закончены, машина выдает рекомендации по дальнейшей обработке — чтобы добиться заданной чистоты поверхности.

Новосибирский десятиклассник Женя Музыченко разработал программу для подсчета часов работы и начисления заработной платы педагогам (дело это непростое, так как приходится учитывать стаж, замены часов, всякие коэффициенты..).

Живущая в Саранске десятиклассница Катя Левина написала программу для расчета профилей кулачковых механизмов, а ученица седьмого класса одной из новосибирских школ Вита Волкова — та выполнила заказ Вычислительного центра Сибирского отделения АН СССР: подготовила комплект процедур для вычисления синуса, косинуса и других стандартных функций.

Интересную работу сделал Сергей Баталов из Арзамаса — создал программу для вычисления числа «и» и основания натуральных логарифмов «е». За час с небольшим компьютер выдал значение числа «пи» с пятьюдесятью тысячами знаков после запятой: 3,141592653589793238462643383279502088419...

Нелишне вспомнить, что в начале XIX века английский математик Уильям Шенкс затратил два десятилетия на вычисление числа «пи» с семьюстами семью знаками (из коих лишь пятьсот двадцать семь оказались верными, как отметили последующие, более скрупулезные вычислители), — Баталов же разработал программу и отладил ее на машине всего за каких-то два месяца... Выходит, не зря публикует журнал «Квант» статьи для школьников — любителей вычислительной техники.

Однако все эти приятные известия вовсе не должны нас успокаивать. Ребята, увлекающиеся программированием, ходят на занятия в те организации, у которых есть ЭВМ, — тут все зависит от доброй воли людей, для которых учебный процесс в школе не относится к разряду служебных обязанностей. Нет, компьютеры обязаны появиться в классах — таково веление времени.

Позаимствовать рациональные зерна опыта есть у кого: в американских школах, например, в 1980 году было пятьдесят две тысячи вычислительных машин, к концу 1981 года появилось ещё свыше сорока тысяч. Темпы, судя по всему, не снижаются. Пресса пестрит рекламными объявлениями о микро-ЭВМ «для дома, для семьи». Большая статья «Как компьютеры преобразовывают классную комнату» напечатана в журнале для домохозяек «Беттер хоумз энд гарденз», — в конце статьи реклама книги для родителей: «Справочник по машинному обучению».

Американские промышленники отлично понимают, какие выгоды сулит раннее знакомство с вычислительной техникой: «Тэнди корпорейшн» пожертвовала полмиллиона долларов на вычислительные машины для школ, «Эппл компьютер компани» — миллион. Нью-йоркская академия наук планирует эксперимент: установить компьютеры в подготовительных классах и даже в детских садах!

Программист Стивен Сэнциг говорит: «Детишки уже в четыре-пять лет обращаются с программами столь же легко, как мы звоним по телефону». Что это так, подтвердили фирмы, производящие программное обеспечение для домашних микрокомпьютеров. Они вдруг обнаружили, что немало программ, которыми пользуются юные любители ЭВМ (кое-где до восьмидесяти процентов!), переписаны ими друг у друга.

А между тем, в этих программах имелись защитные ключи — особым образом введенные сведения, — предотвращающие, как уверяли взрослые программисты такого рода взаимообмен. Дети, как всегда, оказались хитроумнее родителей.

Что дальше? Какие сюрпризы принесет через десяток лет подросшее поколение, для которого диалог с ЭВМ столь же естествен, как уменье читать и писать, а сочинение сложнейших программ не отличается от пользования четырьмя правилами арифметики?

<p><strong>Глава пятнадцатая. Когда уходить на пенсию?</strong></p>

Когда-то авиадиспетчеров набирали из бывших пилотов, списанных на землю медициной. Сегодня возле экранов Автоматизированной системы сидит молодежь, начиная с двадцати, — средний возраст диспетчеров в Центре управления движением Московской воздушной зоны всего двадцать три года.

— У нас пытались работать отошедшие от дел летчики, — сказал Нестеров, — но не получилось у них. Трудно на старости лет перестраиваться полностью. А машина этого требует. Нет, работа с ЭВМ — дело молодежи. Мне тридцать семь, а с ними соревноваться уже не могу. Психологи говорят, что годам к сорока пяти у большинства диспетчеров подходит критический возраст, их надо постепенно передвигать на более легкие дела. И вот вопрос: куда?

Ответственность на всех постах одинакова, а кроме как в своей профессии, диспетчер, по сути, за двадцать пять лет стажа ни в чем ином не совершенствовался... Говорят, артисты балета выходят на пенсию в сорок пять лет. Мы так вопрос не ставим, но считаем, что в пятьдесят пять авиадиспетчеры отдых заслужили...

Да, сложные вопросы задает технический прогресс. «Не будем, однако, слишком обольщаться нашими победами над природой. За каждую такую победу она нам мстит. Каждая из этих побед имеет, правда, в первую очередь те последствия, на которые мы рассчитывали, но во вторую и третью очередь совсем другие, непредвиденные...» — предупреждал еще в XIX веке Энгельс.

Создавая человеко-машинные комплексы, изобретатели решают свои, нередко очень частные задачи. Они хотят заменить человека машиной, автоматом, избавить от мускульных усилий. Добились же они того, что действовать в паре с машиной становится труднее и труднее — уже не физически, а психически.

Возрастающий темп перегружает хрупкий человеческий мозг. Может быть, отказаться от наращивания скоростей, вернуться «к природе», как мечтают иные утописты? Но ведь именно темп приносит утопистам те блага, от которых они при всем своем желании отказаться не смогут.

Именно благодаря темпу они имеют столь необходимые им вещи (примитивное требование нивелировать всех и вся по какому-то умозрительно сконструированному минимуму означает попытку «закрыть» развитие общества в целом и человека как индивидуальности), — вещи же, освобождая личность от докучных забот, становятся базой для возвышения её духовного мира.

Союз с машиной, тем более с электронным вычислителем, в историческом плане ещё только начинается. На часах истории четверть века прошедшей человеко-компьютерной эры — лишь какая-то секунда. Много ли можно за такой короткий миг сделать? И надо ли впадать в отчаянье от того, что не все ещё сделано так, как хотелось бы?

Главное — мы осознали причины, мы видим, пусть не до конца ясно, тропу, которая дает право надеяться, дает уверенность в наших надеждах.

В. Демидов На полшага впереди времени "Пути в незнаемое" Сборник 18. М.: Советский писатель, 1985. © Copyright: Вячеслав Демидов, 2013 Свидетельство о публикации №213041600987
/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gA7Q1JFQVRPUjogZ2QtanBlZyB2MS4wICh1c2luZyBJ SkcgSlBFRyB2ODApLCBxdWFsaXR5ID0gODAK/9sAQwAGBAUGBQQGBgUGBwcGCAoQCgoJCQoU Dg8MEBcUGBgXFBYWGh0lHxobIxwWFiAsICMmJykqKRkfLTAtKDAlKCko/9sAQwEHBwcKCAoT CgoTKBoWGigoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgo KCgo/8IAEQgCvAHMAwEiAAIRAQMRAf/EABsAAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAECAAQFAwYH/8QA GAEBAQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAAECAwT/2gAMAwEAAhADEAAAAfdsr+Xq0koKWgKwJAwphJBA GEYSWQEAhWUkOciVHVxQYggIJAYhAowGIIQFSKZAkQjABkgQVoESGBBGD1V6qY6CAkgDCpCJ DCLUgJGDBglQERAVB15OQSDAwhDBVhYrqJZJLAQZSpUMEFZWDIRSGIJBlIIVYgIJ05k5Mjhg 5nZcAWeiXG5LviviHpJ5/knpG81eNeUM9fQyraQJT8we1Xx3qCywoy3xi9LNhc7Ir1TeS1Da XzOXZ7gUcOX1q1fKHtSPIx68Z1A9APGNXsZh4B7ucvCx7+ZGceongfUVrHx/A9wvm/RysJIj I5xdOhMvTzrPlPpcH6J1z4+zT9ZFfxej1PVeL+q/MJd3j6jzMaXh/Q+b1Po+zjbGNYvh/c+L 1NG3XtnrfL+p81i5FzKtbzpeS9j4q3291tDF+V+wtU9Sli+hxLPoHzH2HkZfq3yj6R4w26Ic 4beX6SPOeU9V5zU9v839VinqPLep8sejp7+JLl+p8n6etbW49ueoYYDqxxaMLm6eXZ8y+ifO fovTPkPo3zf6Vm/IvWYnrtT0Xzn6L86xfceY9T5isKzS19T1Ovj7GNYvjfZ+Rs6+gq869h5z 0Xm8Xz72++83PG+u8Rb6713Wvh18Bw9ZVPz2njWej879C+ar7PnVx0738TfKvpM30svjs3QF nn9Ohs13816XzR7HD3cbNx/R+V+q6id+qctCNFDK6cmU1MrW4nyP6Hbt6nzj0+s58x+oroQv y76nnrPIe7rHj6n0DjZW1g8uF87+v8rPlPs/TuTyvqeOb4zt65NTznh/r/KvmvpPUPHy6/8A Qalee8z9V4xX+YfW0j5173v2PmGn7pa+Uv8AVTXjbvoumXy7Z9qa8h477DzPlXo/T36+Rc/r cPm31Kv3zQVbNnRGTkZKJhFjAEJFIgwIAOgJIQGQiOg6sgZJEhWmWEkdQGQEDABEGAjAygQQ GAEIgRgFWWoYYUMqxlJOnJzmQbCykgYRGU0ICMpEQSDFZTCQKNAB8U2GwdOrIp50b4o8E1hQ zbfQzEsppTDY2xWpy6hghhCSA1A0gSAMkoBlgmSgrLKZIkAdUkiTonUUMpCDUkgDJEIFGAhA IVZB/M+m87YeNilZV2FprvYfV40KXThVbYyrSLwtKuVov2NiEZsMkAk0IJEUwMhoESCFYUGK UaJObhYVdF6I4CAGQDAGiUJJANJCBvOno+OAlnpueB0N4eatG4vkb0ejXLo16EZVE9KPOWTW fydk9HPH6Rv8vPXDVXHqnrDJmiFQqyjgQkKDFSKylZIEZOnIJUjMpBG5q4MSSAcQUUcBZGJ5 f1FCyjm+nJ4n2vOgZXqplGTd1bh5ytv2jPydvoYVPbu1jVdwxl5nuaBj39OmcBscpe5UwRCR WARIAEAdHVDJAhlSDonEiK8VkKkK6dFQEqNJCSCpIYkhqJ05hDLGVX4el1Odaj1NGln0jW7e X2a0DQwk3xOMu934dpWAMMsg0EAZCEioVIhZIjKygrEkEWGRObKwWUhhQZTAyEUgjAihIYBB DzdQkEwePojZVraYXj5f15OHn/SlKKX3XzQ9ICtakgwghBDAaUwQwgCSKiNAQyEIkpkFhbm5 zZWIwhFcEBgYrAIIQQSE0jBoUEBkNKRIMkoOsA4ADCKQIaEUQQRgYVlJAYCGBBFSSEKtCQhY rohfm5ydXCDKIYAhArK0GQ0IIFhBWgAwBAwiECiIIcQ0pV4BVqimBkhCrEhUUkQ6mUJHFkgB DCtDQEkBTBenKwtduTjujJIVHVkqESGikIKhMFMVZIjBSBAScpe4zaxuTC7Gq+KhuDJU2RTu IYVqOpJFYghIUeFMlAhhQREIJEZVkKg6c+qVSZK3Xk1jxTTIwJCIjJ0pRDBDCoZmmiuM69eG r2MbppyWtaZLklOgsBCjwzq2wJrKGyhmaa45uHF0UsFWsBgDJCFSCRBoDEEgIVB15dV5QFJC FLKyEEBgIGBFac66Z9XQXOv3SKREjKQQQdRAlWBASEFFkisGQIZB83TUytJ8mXXmfoWRkYRl MQCVCJAMKheiorr0OBUqykEZWCylFeAJGYvThesqrK1yOiMAxUBV15sGgSSgwJIVIwKKQVgk HRwQEEjA45uvJePbLsrZMjMEBDGEaKphCK6scWhU83gDHhWBsB5ZC9tHqwsksjKROqsQSIsB lBBGUiiAQqyhMgpAh1YUwZB1gGkhARAq2otHQp8i/IEMihkA0ACrFebBkAYDQQ4c6leaOt51 2t1sEpuNV6WdW5qnVq/agVkPOAGp8e03X56OYtyp37pwtc61aqZHQ9DPNmT0iecsVuzMKaoz eaa0y4aqecSa9OfKuelp4nGvQ3PI6kbaVLlzJIESJCnVeToySGEB5Lj1LtubyKmhXa3MubTO Vr0qibvTynprOsU3JVuRXp6Nea4u3NaNbpxz0uamH1udupTiducrrpcAU6FuZau8elw4gsPH rTXNbv2zuhYtZQZ0rqOXS8XrOPssAyWQMqBlZUKsEgI2Lb7NV9GjdSQxM1BUm9PQ8rr13Fl7 nI0e+dGlyzLxx4debXISxLkB6s3qtnGzX5cM9k9etRvb71VvO9w42Dv3SozczLN1aN1wgPHL ESw83mdNXQs8zq6HJKFzhwl1JFZaQUXQpw683lZWq1n7lO4Zuj53m16eY19mzwrsDhesL569 oNHHpV52d+2b0Vsvei5XPXB53O9ZhZ3wszSrNoeormFe63Cs96M07Vvtc1LdGJfGCjXosWje XP76cjKr+i6V51fUOnl9zsUqw3Sv3y9UkVmVZXOLI0pz72euoZLnDSxSnRbedtrUSzYTN0r5 ucuaTVSNvHi5QvXq87311jBflfm6/K5i3PoKHHBufXdfm/oLNfYz7mdrW7oPm69owOXqAeYs aGgef67USml/glReme1Yp9zKnetYL1mta1ihZ75caUkQlZXMqc3P0szUV4Jc0rdW4pqXZZmU d/Bm52qvNaSUFs06tIxZ4dEV+3XQucbhe8ZVnPodenLUrn0h567ZuZ1ibfXxdnvANnn0o19X OKpZWjdo6KdhmUE16lWTXavY0jjZum86Ft+RUv5+ioy9PPTSVelispOHRVzc7Wp3bZIWc/Ro X2iCtycTbSXzHfd6tZo0jc4i7iS5J83j6nrOXnu2spUv1a53snsmxYwuh6LD79Sl7/w/p5am pj2+Xf0kA1xYMpJCBGJwbrJQQbCCAgoUNCnclPNzZnaOVqqshRKF6jNaUgZYQFG/n6KyB7Ez 8Tx2p9NzPCVdT3OPgGzUpDqJboWQdeaFOdONvO1X9MYmp7bVw8rp7El83x9N53Owt3tnek5m uRBBCIEMpCrCsCQEBR0M3UztCakMucjWzdOUSCxaF/OmtOQpICZWtn6CwE3PicD6ry1Pj/D7 V8+1POxRqWOahLPXPsL35cAJ30PSZ1l+28x6DGqPfRKYk3u5iYvs/NTVXf8AJ+2XsQbgrz82 nqZ81s6nv55HjL7WeP8AWw7K0oV0G49lKV2jflgMsytTL1ZQrCwZ2nnLpBggMYz7+VqqJAjK QFXQx/Oe8mp4zzH1cHxvp9c8lqeR93s8M2keXfn2561K1rOlRuhjhbArhg6lGb4aeTh2fQ8n L9PcfLPbejwLLa5HrpfJ7t6RgYHvfGV6uwj5pEJBIZ2hn6M1IIzj7Gbp3U5dObPTP0M9dJWi CQxlaudoNRla5AMIGUUhiAqBg1ck69Io8tLGa0z1jNWzyw69Ji4z2PXfjbf1vF/QZFy3oB1e 1s8D6Pb8uepXL1JR4j23iLPdAzNIIIVhla2LsTRilnP0MvUtZWVFrWlXvKduwBlijfz9GVWV rAIxBIB+bkKPYkDSqVqD5+VSt9Jg8K+8dK/pN6Pn+36nJLngPb+ZVN/z2iN0ydGzrcqUY9Lo /MPfRia2j5xbBw/cjgTNYMpGRzG183SmirC5ztDPvywQ2RjDN08baVQwTOv5+hNFgblTS83X rcj55y3n2y+ZumyKgjQr7NmXwtb6bkri39XDPT+VscLNTd8hxj1VbMvnant+SWv21fPWZupO tzn6/ALyo39Ez+OP9Nix1U41CCFWUkIMvTz9GaKHMTpdYBUqjlTVG9M1dMFYz9CneWEG5gIO HiffpZ8+9Lq9q6KRKa65M116ZmxnWjm6VDWLuLa0znS0swsZm7VswfPew0bPFZ/tms8pX3ba 0KeteTzV9fYS+Lq9d6zaPnPQ51IphwyBgBQ0cfXmlzdKkaPNluX49OY5gDka9KW+vLrVS7Tu ADFAYRYVIVYg4Zq81ZM9KfpMrdsOXpeeuda9m6KTzvoPHzXs0FTWOtDX8+utH8rc8PbeZTPT J+h/N/oWuflvYeT9UfP/AKB5bVPLe5rYh6VxM1oRQDSMjVy9SazNTL00KOiERB1dVZkazL1K pmud2jfsgMSQgIMpeHfAldufSdGqH0KZGhnIg5p3mrOr5ze1jp4/1/j5r0WjQv3FfzN3Fm+v pMvQ1i74D1/kWt7sxzrL9n472W+Wfjem8jJ67x/ssxdI+f8AQBBkAiFHnBN3uojIDRBz6IdF MoyMDN06687eHtqZCyJIQyGbkWHnStyu91v9mF5Z6VOU6Oimau2ufLWLGf06xZNvKsza1vvN 3evLlc9sH0llPPvU756ZfuPB7e+e/wCV9HiM+lWE8b7PzXpEhElKGsZG3Q1JoqZclGUPPoow ElLCWSERk3uPFvVnCxcAyApXcNabOc9eW1k7tz142MS47U+XXPQ9UQ0Dc5a5+Y0KOvnr349J rnh3Uuzadrte4vZl3ijeZ9ThzWbu5N2tunVvomjSu3PB2kEiAzxoTVS/QuJJAOpWw8eyyhle wqUldHBm6GffXK2FyTZnLtc88He5NY0dc70b9c3nTnfg1QsVuk2548j0spXdcse8/OXrQ1so q+h8vvLZVhcZF+xjzXfn37VkThZm07WOqXGDOayAfI727XhElG9VtNFWDJR1ICqx1lNIUiMk tK7RvrCpTMvdspdfNOavevHmtmty76xfzdGkmcenLPQhoXb2Ht6xXrducdq9jjWPY5Wc9Njt i6OudjO0VkoMousw6dSaeGGhb49byXOGnNcurLciQS1rNK8EApAQsBROhBowQVXSWhoU7q83 jIAy2VMj0SzWB6HFrNW9nI2LkyBkY+xmTVduQm19B57bueaztZKlysU+lG7NrY567JElwcvU oL3pdry5te7lzSbPbtciGMlG5y9FkKtqleVWEQpFHCg7MhskAUkLFK/QuL0KFkiSgYRVYrnr prKRSRNBKd8q5+zjtE1BNb/FausdrVBlpc9fKzq9pYss3pK1xZlBpay6vQpXJEJRrFhMpRgg kVal6pZJBAqykVxEac6dTIbl0Vce93ioyKnVVemPNgxRVha6xZVTYtPRaXLp7VO3J79+FukS WFt8Xs6cW6xT52gtTvYMpToycJYBxPXlL2Fd06oriTpDiruta6CkggQCSFEKsFcFQyJDgrUZ TDRTRKED85HVDNQMSJJJYGFgHRCGEVwaCusFYRioGMFAyRAQGKAlTK0gsBIlbm/OwgyWKyDq ws//xAAvEAABAwIGAQIFBQEBAQAAAAABAgMEAEEFEBESEzEUICEGIiM0QhUkMjM1MCVE/9oA CAEBAAEFAsjVxkez1navyo0chnY0e8jkPfP8bfllfO/otnah1Ssh1Q0oZ3FGjRzvQo93zFWO Vr3zT7Vc1a35ei9Hv03zvVzQzB9Fxn3kMrWOVr0KsrurfkKsrK1fiesrD03yOQyNXsPTakUO sj36LjOxyt+VDK9WP8hkaPVjVsr1rner17UchRztkKNHMUOqNH1nI9ZHqjQ7tfK+RyscjVrn O/pUKuPRYd5XOVgNczT7iWW/1aOa/VolM4lHeecxRhlxl1LzX6xGAcxVht39YjUrGIwD+INN IiSEShJxNpl+I8JLFS3/ABmU45X637xnkSGDUyUmKmHiKJT82amJUKWmZQxhGn60ioM4SzPx UMON4w+VQ5SJTD2LKbebcLkVGMrVS/anMVWlzD5BlRsTnKhunF3SGsXccfxOYuI4cZf2qXoy nGntmGSly2puKhpX6zIFQprcuncWU09+tLrDsU8yRnbqrCjWJ/YNpK3JuGqisYT/AKWPtbJO GP8A/jMDmflYYiRKlMCPLbwwSI+MjiOB6cDyw6/gv+XWLfYwEJdmYxCajo+HlUrrH9fFwDd5 uP6aYAQRY4Q1UOGiEI6PIfxiMy3CwM/uZ/tOh/Yxh8zqtgRqa+H16tfEH9+Fw25cdvCmkPfE Om5w+zj3/iH2rCTphraApeLwWWIeBjTEZp0nNYWw9HiYczFevnprQoZYl9lH+4x3/PwfX9Sx 1rfDivJbi4MjkxG+MK0xKB/n44r95FXtwn23YL/mGsX9oED6UvFpjEtHw+yUg9Y59rhLyI7+ KS2JVYGKUK/UYuivnaYwtpl3GZLTkbBU7n5gH6ixibTUdlBDmKnbBhNaowD2kY/qH4EpEFiH MRKr4gOi3WwGpCyrBHGuOPhf+XB08zHvscFH73EP9CPirTceO8JEfIZjsVpWKfZR/wC7H/8A Pwr/AEXEb20/Kn4dSd98UUU4jh/+djgHOpQRGkNcQwYaYae8W/z4bHNKnw/FrBX3HWLYz/RA jCZU6IYacE9idU07gqiQNqKl4euKzhMg1NUBNThaVIZWFqx5zRnCWv2OFK2zsdIDmHRBKZgQ xDGO/wBi0A4MdVpxD5I2F/5sJI8vH/scDO7EcR0/UE4OFpiM+PFyHpvif2Uf7j4g+wwj/SNY q2GZuAo24ffFlf8AoQP87HiEyYqeeTji/wD0cG9sLNYt9jg6tcR+INeP4dHtWOfb/D/3GPnQ 4D/E6hav5Pf0xHFl7GTpAwcjy8QP71v7SMfbG3NZTeJvtpZUGncd0D/w9/Qe8f8AdSE7/h4q UU48Nq8LVrhULTyMf+xwQ64hif38X7bSr0mrZ3xX7Fn2kY/9jg3+ni81yI5KkLkPQ2+GEaxf U4hh/wDnfEJ/c4AnfMx1WmIYN/l2xj7FhxTSn5Dryvh9hxpi2Pf0fD3vI+ICN/w8QR8qh58m sFkOyHpLbkV6XPdkowNolU9X75B1gsq98XdCsQhJ2w5+gk4y5zDnU2DIdr4iPz4YnkwbDhyT fiE/WwYcmHqSpBkyn5Cfh5lfLO+abzu1hjy/PV3Qqychk+2l1Aw+IFSGkSG2oMZpyREZkrbi R2zRpcKO4pCUtodjMvKaZbYDsSO4tDaGmzRAVSUJ27RutS0JXTaEILjSF1xoQQyzXC1SUIQX W0uDwowrQAcLeumiQy1XC1rpSmkFXE1XE3RbQaW2hdABIDbaSUIUdoFPNNu0IEUUBoOFqiy0 aSy0CferCh0n2Fx1Y0Kta2lHIdVe5ysOx/GrZDI995CjRyvQ7yvfI+hVLq3pteyeqGYzHWVx le+Rq/45jv0Wq9WNXvRo9HK9fjkaVlY+i1WHoPdGra53tar0cvy/D/hak+2VjkKGV752PdGl dXsfQeqFDJNHs0O+hb0WNXPdCr1ansQjtOt4pGccaeQ6fIb8t7E2W3I8pqSZU1qM7Kk+ORij dOYgEux5XM6rEQHUz0rLTocYw+YmZlevfK56yvc9ek+gZmrjujRrSrVb03FDoVH98ZxgfSbf TEKELYewpARhzkdC5HD5q8OeL0TC/wC1T6mcbYkrcXh398n78qW9Cw1CWpho+i+Vx1e3oNH0 Grjo1cZnM5Wq59FqjpV+s4slRabjqfxOUnkxOO67BQtx56omHsCNBaMaXhSVJUtxcfEhPUqs MaWhp1l0zMKjKZRCQtM2j6bZ3/53o1cd3PR9J6o0at6NwGafbI1rSlJQEqCk6ghRFFYoaGta UoJBIFB5pSi82F87WV6NHM9Ve98j3lprkMxne+dqPeWIqX5UmO5HZlrdkKdmlWG/pMYhxyTF jnC4xqQl+NAkuuPKd2QIUFvw5jsTnlIaabxDCJDKMOnkKS01EckwQ2jEJqFynsTcD+DnZPlz MPYUzFbYlw8Jhx3oFHKxoVY5/lneh17aegUO7Xo9HPX0YonkmjD07oipZKgtmkOIcbkSDIaQ tC0TpHkxZDHh1Nc8tU9MxAbkIed0ZaxTDW4pw9XH5kNDBfddZjz4UaWhlX0cNcUiDik6Y01H htKj4Xgv+VY5WyPrNXqyevScjmaFWzu5GS5Jeb5mmUBpksIMlOGRN6UpQ2rC4iiuMytk0xFZ YUtIXTkOM4hiO0wk4dD0EZkNuwYzhEGMlF1xWXVLQlxLcGM04RuDTaWm/WcuvTeh7AD2vV8r nqr2NWo9VrmPROlpihc19oJKViY6WYzSt7MWQX1NTeSY3JJnypHCY8kOI81www/NWhguKaTV 6FWvf139F6HXtR9R6uK/E0KGRo5jO4G7Hj71g32WKf5zCp4jw3lMR0vMNYdiQ3sRyJk4tuuM zn23cIaZn8MdLqGU5po9em/ot6L5GrHqr+i1vUKT1V6lxlqecdnvCOymOziCFOQWUlLCILxP Gja0zNZhQ2PGjQGVsMuwVikt4mluLzhmrUKPqvVr29N6HWRzvkKscrelPVXtajnex7OVs7UP +V8r2vV69sgKPWZ9VrZ3TQztRyter+g9jMZ39JyvarD0DIZjujVx1Rytb0JodZjq+V7XyFAA C4zH/C/qNGk5nqhkP5Gj1cdUcrVe9qTVqtQ9Nr5JyOR9HVa6jO4yuKtkfQOj0M7nI952t6Li vxr8cr1arZGh6hQoVfO/pPqHXoHdvQaOWvouO7V+OmZyvYem4zuPRbTM+s0Mk9UD6Leg+i+R oUMrWccS2Ez45r9Rb1XP20JajRlu6Ca4Vebor9RYpEllQOQzOR9NxRzPoOVhrpQ6yNW9B6sP QMrdJXNZRXLMcpMZ5YEFihHZSat+WawFAxGCDBSmuGUFF2U0lM1rUe4vke6vQ7HRztmeqsno 5k1e3pHVsh1T81lpQVLkAwUKpCUtgUMr0a/K1qOZpNLSlaVQ1ILkhyMpl1DyKvkauMhQo+tP SusjQ79FjQoD2oU9LbaW5Gek0xFajihle1rjK9rWPVjkM/yVFQVc7jNIUlYyPot6h3Sc7nLW rZfjQycWltO52UY0dDCDR7zuKtme7Z29Bo9jrTWlxSgtSApZo0Ox1lc5DKwqwo9HI5nrK1Cn pGwojqccHscj3WtW/LIes0KPpvm42lwOKei026l1I77GQ7q4zFDoUcz6bnqnFrdLDKGEeodV c1ak1ejme6NWvV/yFH0Ox9imXg5Q6OV8hlYVYdVej6BkT7KLkumm0MozFWyGZo9X/wCl7j0m pDXLUV7fRyv6PxHYodZnI5WcUltDe+Ys5Jo5D06+3ptmaPYo1cZGrihWuZodutcgjv7l1+Q7 tl+IyGQyVmp1tFc7OgKZL3OyKL7QoPtEh9nQPNbuZrXlb05G6LzSa8hmg82a3ormaBMhkAOq 2vaKpCiKDzhpSEOuDamkeWE8jwpT6t16FbkpAUlR1GudjWuuXRqUzytxn+cflnahVsgMjQy4 0Oz3WUPPraZ2kNstKbSlfyhbbcZ8IiR0jxmK8SPt8RiuBmuBqvHZrxmKUGm62N7iEmgglKvk plCdriEqYYWE0yiPISpvRWiNwaj1xMgoZZ1SyzyCNDUfBj0qEya8FjQQWAfCYTRQxoGgKDSK WkIBY1S4hFIaaNIZjOtQfeHkchQ6R0DV6uO6dK/LWUJDSiliMpDa4w1b28EqI6gOB5s0lSVZ DOz69iD7qQFpCysIeOh2/VT92IzOvC1WoSqQFbgt7lUr35doD6gobnFfSacOQGT2vEpBUAyt KNSa8YNtMSAGG+JBA3qB4noo2xj6BVk9ZmruuJaahcnlPR9w8R2ltK4ob3jR1oQ834xQFhaS hwhTf8bZrUrX3NJQkDReklKnHEOOISjU0284pT8l1p91a1RUqHG0UeRuQlanBpuNBwCmSopr XLXSjJZ1cPLSWNQS2ynmefQ+puM3r7KWaSApuErjVXdH0Ctfa2V3P3MxJ1xH8cvGUHSvVDTo C7yHG+RcRrXkkMIZdQ9kshKVpcrh1cSyokMvFTgSmtidsd9PDptcKmJLr+0tMKWpaE/M0t8o Knq+qByrBYc5EGlrS2lXkv14bO5CUoTk6GmShxxdBLqE/Vr6ylcZRHda5ojLoeaytkOrDI1L e4GorAjtN6+fXeUrXd84QUhLMWUF06gLbHyg1LSgUic2SJDK6fbPJwHd4qlUWVVJQWW0qO6L sar5XmYyeWpruqWY6lsNocfc49SuOjREXSm22VlS22UmWzTLaysVenFhFKcU4UBileKoh+Ok Xusapg+8IgRpOVhVsr5IPkYjdnT9Q96GQrjRSowNPRRxsiQ1Xl7VNOoebWhKzzfVcQhdePsp L7JUG0rQtUdtUtCTGTt3NMl55l99ijJXIccZKKWo7I+1hrc0tSW1GlKjIVseXSIzKTSex17C nZKnKCNVfT1WU67hWoI5AUtyi1TL7bxgaeFMa5mI7odaHoGtWGUpziZiM8Ee7yeSclOtMuLb DchpZMxvUyUaIeCzRrqnGEqXxSd7q0qSlTiKQtLlOtocSyjjaUtkLUGSkNFTqmgiU6t0l4b3 UnkL7Ojqmo3E0mOgGQhS2mkN0ohIL6lh99KK8h9a+V6tCqm2WFOGIjXxG68ZBplviClhIpCm ydBug/Y0gFmffKwq16cIdma5OIPmEJLSFNBxIjrVKaWw0Gn9E+UFFMlVESkjfKKv3IDUhDiV SU0sarcd1Tq4l1xkeQEhpeznIbSUeMrRSPqMpJcEf5NEMKbZbbBjI3RVLdkuwmnC454q1SHX FpQUpSWlKU24sJYVXCrVK3a8kClyDoiQ6pamQkFDWiW1OhtbrAiDbGtNbLjLLgeZoZDqx7vB +dIy4t8slKFstsbkpdSicVqiBSg/ncdob/ZscAyICkNtobD0cNK0LipLxjscMnVYhBMp2I4j eW1xMZKQosuJaS42459VaFL5eDeEpSnLSpaQpu9jRp11DVeUOVxaxOKXH642tCjURYqA9DO6 OerxU8LtCrWynKPAAEpq7f3hArorjIU66ygJDzNK01akLFeQKVIXuQ8shC3kiQpK6bPuvRIT JUCp4KdW+Y6H5a31GI4tQTJZoTdSnwXUqwt4IhFUSVh0sEhawiEtKUKlAFT3tqrYniJcd+mJ TJKXW10t5pNLmJ0El5QdkuFOjnKlD7yQwoDx0kIAQmD9lY9yTxSzn7Z+zs/Nn7rSj3Rp5fzA rrQmtiAFIG/j2o3IQ0AditdYSNE7U1LVHYblyWnEJLQCm2SYyEczTbS0spiSHn8UbQ5GxBLx U0pDjh8x8DaFp3J416mGdUwl6Nw1UlgpS9E3UgKSFK1ptJNBCkqaZRtH8aFOK2pgfYn+N8QT uiIVvbzOWHfMKGUT3eq9GpSNrykBFBIpuKgFcdSleKqvCXsDDwa41NOcuI71yJ2kgcjjzbWx uG8pIYfSgB5ZjssuLnQ1RGXG2CwpmO2G47IUjfqw+vk9PYojWgy2KSlKVVf0QFFUQ9Usaow/ Xwr2JydO1qEnbFytF/tzstIUEtpQrMduKCEy8UW4W4ingqO2C22xSw60X3nCltxOwPrBLzgK JL5Y81xbUCaiKzOliSIesfBmkKDYUGXT7UO/ScxkOh0KV1D+zteoY2PV+JoCp32oGlHON/cc zT8yOytyYy2wMXjGpWLppOLyk09MlrrUl0aabUhw/NSHVBnQbjrQNe4I03R8PkOpj4MgAYbE 43PIRADql4Z3QUkOJJKL/wDIdDJVYb9jY5A7cTyOUyvyziq1fyPeL4gthTXFukPF5fzUlRCw FrrQlO3SkkE6KC92qP4pXqtdNjQxYL8iocFqNmn3FOr3yRykKYcU5le/pvarZK6w77A9Xp3R E+rHJ/3lj0RFHzMlUYcrEkzIS4shaFtrR1rok9EprUmvZS0Oe/awk7D0wy5IWjDg2pTrSKjz 26OIxRUacwkSJalI8h4lTiy+mUxrCCQnK5q9bkgJUFZXq46GT39eH/Y2yxD5U5e+T33/AKI3 9+R7ooSVKAVWLxEpfBpfvQ+SgAEfMa3iiuvdAYw955SYMdIZhMGSIkZKg02CtQbphTnCOryd fKTEa8hkoKKutaW6fxhsF3FJTtIwp95hOBNaO4GoU1MkQVJIUM7mldYf9hY5Yj/VatNcnz++ /LOKPqVY5/kKmwGpJawZ0n9Db2vtKivGm0p3tBbrmHYWlhZQgPgEVGVskMSWnV1N3+NFGkaw XrIW+HJSiaw7Qo1GuKPPMtf3ymcMgqBiREJ80OGaMScXCbWzFkYWw6tgvwZrDgeZq5zw/wCx tlipIYytTylCdfK8PTnomj3Qq+Ry2jc82h1H6J9dhhqM2t91srcDjuugw0NGPI0Q9kkUOmfn mTUDy/JioVib3IlSvEDawtFYn9KPhTkaT6DXxF8oQEpGdr4f9nR7viXvFytUj7r8qNXifcGr Ue8+xpV6V/E90psKSI+ipA44KE8bbiEuJiIW0xZNT5iYyIE/VKnVTyyxEaixxHkhxO9qBKLk Ez1S2YLBjR5sKYisMnCW1a9Y59SUrvO18N9o+czTXLSjUxG6j/I0avFR9Wh0aPddZWzV0crV O0Wo1dS0tocxJJpbeJSgiFBiU5isYpwBW4pV5qkpQ01IckKew4ONTnFss54jCVvw2YmY3eoZ EzHPTfC/ZnN86zrVr7VLA8b8j3V4v88zlerV+V7Zvu8SH0cEOXiLDFHEpEp6Sw2y4ZMcLbw+ TKqPgbSUtRI6E4c6hpqJELE+W3JREw7yGY0thb7T8hCmYKVsJhS2pYqTBWxJhzA/WJydreCw 1RGT0avaj3hgIascvY4lkcnU8jcVfIzQ6NRP5eoZXGVj3T8piPS5jjzslmU8iXhvhxFtL8KN AjvpZaQyHFFDYdnLpKJppiKtWIYnysrcaw1bSWmpLmDPnyMSEZUqQAh1JXEVCltymXFBCILz ceDhjLk2gNKtehVqw73ZPWTHzzLURnDGxecQ0c70txDVOYnEbpeNNgnGxr+tAUnHEajGmSH8 a91THHQsQ0tRl4S2mVPiuUlTcgQ06QME1/TBT8hpkh952g1JUqY+3GmzJMea6wpLDjG1t3mL 1MoTzMxEPCIrVUdfjTH5YltsMyMRppCWmvRalVh6gUHqidKw8ft7ZXpYLWJVaondXqQXhUiN ibtSGlsrR7Uw1vSh1tbzrhL7WDPLKcLhpCYMVB2Ip1ppc1eHxVVLwuOFqwZoF3CXOVtOIQ47 2KSWwjGGCGsTiOUFoWJ7S5mIKhMKdxOGy0jxWlubTiannG2xLmtCG29GlJxSJqFDVmI+1JYy vlajUD+s1bE/tUJ2ptSshU1O9lJDiatD/lme6eYbdrF4KGAhkSY+HsMctxX4rebClOOLcw/5 hUulaJp1wPyG0JbTP+zXGZXSsLiqpWCx9VR1KkhOKNF1+TJVDZl6Ph4zVYStSocDnexJhphx WCJDmChDqIjisLnaZ2ojImoOgFH+LoS5OvajV8sPWOIUai1er5kA0602+lKQlA7qQ5xobCtF N7aw/TwanDdDAEtXRqQdX7PrU2kx3XyhtDdTJRbMSGiNUyR4juEwvGRjb/FHwprih4oCrEj3 F/b4/isTyo2Cy+ZihkMj0aw8KTkeoiTpVrn0AcGJZR+j3Ro1er5D+Yp08itvu8CKjtBhi88n x4nvEvSXN0ikqSqn0cjfmJdMaOlmpLyI7UBaX5SFBwTtZ2Ke2s//AGaxclrEdfbEUKg4i2tL jdWysahA8lTFnb1Ryv8AJV8prZcZjupfasxpyX/4OvIaovFxI26OqDYbBZFa6VvL7kD5Yt7N ufSUoIRBSoMU2eORyAONbsUlSoxjgu8LeDr43W1pcTJAOPVj7YMXDHOXD5LCJLWBu7RkO7Ve AToaj/VdysO1DIVemfoTTTH996vR7yHT7nGlJeWRvopVtjteQ4kqedDzZdmucqwnWmFtofvc p0hvfUcu44G0NJ+nLWqY5AAbivjVmatYgwm1x4Z5W3VL5Mb7qYzzRfh5zfDrEf2eIDQj0XiJ 2tTHFBLaQ2jK1Kq4od1Ib5UR3OZqPrzXrvI5DJ0cjgTWitqEc6qDI2N+7SEJSeksjdOQrcoq CQE7o8j5ZF8T0UJkhSawtrxVSYiXHPNbWPH3Ttu5SWjqyhP63lhx4MXrEI/kxMEkc8OrZwho iP8AVcFD0Kq9/wAsl/QksJ0cv1V7HOU6Ao7aHHrqimWkMM/lKJKC62EjZv8ApbWGtW4385xP jpTsqSjew0+XnJoWHGWOBLTW+PDdL7am3G0jlW/tUTx0wj/3MpWreNUaQPExzrIZGkOkLSkI RkKtSzpV6vk82l1qA7847tlbJsq5SXNSpaUwt/Kau6sqdHRI1BTthK3xm9y3JP1JDq0qFe/G 4pLstDZ0h/TVBRxPyFqaaSQoPNcLpTpTKEnFFPKBYc5WcbSRF11TWNt/twoLbzkuBpERG1yr UK/GlHTK/wCVWPaW9W47oeb9MkqCWmgFKb+XaFKh+8ezqw0hpKxA+oKB91q2CF9otgOOM/Mi MkeY4yFKbjHdHb3pS1oiKk+TI+m7dn6MmQ0HWk7FDDyf1RfNqyVFrEW+WFhyuTD6cQlxCAEj I+1NjldY93RVvQur3/KrVEH0n0llbLiHm/RL052tDSkU0hxam07G7LWmS8pPIrj0oA09vNAA U7rsa0QzAA1m/KxPP7Qoa2sxkFCEJRUxBciNOB1uS1ytMOczfG4mXGj7HEb0pTJXpHc524bA ixKHoH7l20bXK18zrR7r88jUH+gUsGM6CCMlEJSVuKKSddKgbSzRWt6RISlLaWhpsrjJKUpS 7e7g2yIuimXRuZ93cNacQgfiKFaKjKYebdSn6M3EGisLVotW3cle9MLYp/M9GnVKkKCQmjUY 6ryv6vyNCrwf6RVtjkVTa0uIpaAtDjO+m9+53elEcfQedDKITJYYlqGqdqqA0B2UrRDqhunC v/rhfaCmk7obAe4GVlTWXSm0FpDw5o/yyGI3yt7NwDalUhlQVV6NOr5FoQltFHpgEOZfln7V evyOcT+N8lsqaUw6l5kdSXDvbDmskO8QIQY/1XLPhe8KWUgOKPEupCVhlz5pND7pspjvRlKU EDWKylvj14mmnEu5DuRuaLaghyGNgdSpMlCUb0BQbbW4hbDnKgd2U4p4NNIZRlaP2Bpkcr0a GX5UKNRNPRdyMrlYkciSUqpCmyYSApYfQp2ANIVnmlOKW0UBIRoUINLb1SzvQ1X8ZkpO9UQa MNE8DRKozSwGUuaLaeQvIUtktKDiVPzELUArcVp1pDXJSEBCPZNbVSDar1aNme81ZDu5odGo AIj0fmq6ex1JjofTxKbpLadEabHmQqQkBKLDJ41xpNcdIQ6l2nPuZn9DWgW3vVEibxCAVsJ0 phC+bvK8ocZk6JZSwpTqd7KEuqW4iQ5ohok+pnutK/I5nIVfJQqFoY1CtKuKsU60YSQUIQSy f3VWGUz2rcmlbCPkUG18jck7afRyMx1b2XWUJixUbmUtApaa1VVqvPRyRGdTk44zolEiW002 loDvO2UYaO5XNdClHTO96NYed0f0CvxuKWlK0pYUyUywmhopAyWnenhFBXumRpTDy1zHUhxE ZwqbZUlpZeSlSw2l/cndFcaRSFJVmOzXkBhbiHpVNR2kKo1f1R/7jkKNWsr0HInQQT+zoUch VrjK59wqIzWkluhKQKGihTu41uADBWopjgFnRmXK9nZLW5S4qVLWHY1bjsj68o6W623SXlrP E4ukIS3kf+N4/wDZarnK1Xy7qyv4wZLQjeSzuQ80oczehdbBVIZA5G65mg4l1ug63SVAqKgK 5EbOZqudmgmJuCnElaXdFlxpqKXktreWhLgDlRxQS21W9NCSyaU1oSHdG/dbXiorma152a8h nf5DOvM0Sh1tR3DTemipIBdbSOZoHnarmapUhlFQlJWLXyORo9ihVq7AQjTjRrwM0YzNeMxX jsg+OzXAzQYZrxmK8WPu8WPQjs7Swzu2IrYii02acbK1+IQ2zB0UI4IUwhdcSAlLLdBptFbU 7OBtVcTSiEIFcbZrjQDsRW1OpQmtqE0WmjXjsaBhkVwtacTYTxtitiK4WtA2gUhIQPx/K56y VR7FDs0O8jlahlcdWFWq9XoitK0rT30yvnpQ9qGY9N89Ktla+dld3vSu/wAvwNDsZGk5a+6D 7D+F609r0PQD7Zihlr83VCrnv8h3arVcdZX0q9JyNDruhl//xAAmEQACAQQCAwACAgMAAAAA AAAAAREQICExAhIwQVFAYVDwYHBx/9oACAEDAQE/Af5yayTWSaTZNkkkkkk3+qMdWexnq/1R jp7Fd6OIhjs9+b2K6CKO+CKRVEEEEEEEf4T7/gpJ/Nj/AEZ1Z1Z1Z1Zr8XZBKOztlkmGR+DE bJfk2R5UTGvOmR88aQ3+FvwwiDqjBgwYMECNU6o6nUhGDB1Op1Gh4vmDBpmGPjFVRaGvhDII tk3Xlu5YyOiHxJNkNCZP9/rEQJZimDBvRolsinYbH8uZ1GiGSyaQT9JOLGxcvh2UE/CTLOhE HZHZHYbQ9jv5E4JJpMHYkk7HcbmnY7HY7UgQx7PVjoyTjTqiDA2dlXqQMUGBwdUdUaJo9ise 6PdFg7Es7M7kkEk0Q14Xuj3Rbq6SSTdFOKyT4eW6Oiq6QRauMjwbPZxHNZu5bp6oq8t2wQLj R7rxOXLw8t09UVeW/AsujZIj3a7OW7+W/BPgTu5bo6unLdZrkXEUzYheF7o919Ue7IolI8IW zQt2NeDlsVio7YpyZxRy2cFTdOqjBHuurHsdu8jsSkwNwQaOSOFFhSf9NIwr/dyOViwTRKq0 KjP3SJHbyvfyq3TkxZIpJyFI2Tk/TOL9CHxs0O/ls3ROKPZ7xY9COdNn7pNdUd73TexLJ+zQ qSOrHxqnijNVd73Vch5HTjunI+UY3RbNC/Y38sd73bP2mjiRVORqkEm7Xe4MGDBgwYJJJUEk 0kmTBgwYMGDA/wCB/8QAJhEAAgEDBAICAgMAAAAAAAAAAAERECAxAhIhQDBBUFEyYEJhcf/a AAgBAgEBPwH4hdSGQyDayCKJD0tUgghoggikG02iRA9LRtZFrfJ/IxJpYsiGLB6Fk9iyck8n sQj2MWDSfYnwP+hv7t1ZNeR4NORZoxYPQj3STAsiIPZqFin2L8R8XNyNqRv0JwyeSeRicD1U k3Em43CY2SbieDdybh6jeNz8XFkEdl8qz31opFkEEUjpIkfNJJpJJNJ63sggjsp0TrP6pPbj 94km2SfilbFZ7bvmkEEeSLIrtNlkEEeZ3JOsmaPpRSBaPsikEUfTWk2EK7cSN9PcLVWKPVYz ikEHA1Yr1ZItRuHqoqsWkwTNJF1oGrM00+dWQKCSbWjJjixeFG0hHBwbjgRF7486cE0mjskk TJ4Jo+kqIdckjfqjwZXUQ6ZP8FmjFgXbYqZ7LGSO99Bd6eqqOi+EjqwQQRSBrxvwTbJPQ//E AEwQAAECBAEIBQkFBQcDBAMAAAEAAgMREiExBBATIkFRYYEgIzJxkTAzQlJykqGxwRRigtHh QENTc/AkY6LC0uLxBTSyFXSDo1STpP/aAAgBAQAGPwLyPNHyJ8ie5Hvz8umfJnp36XLon9iP QPd+wjoDofr5EZufkQuSPT5fso8ge/Oc/LOMwR8oeie7oH9rHlOa5eWPdn5+RPkj0T0nRH9l omV1brn1mmS7T/dTYUIvLj92S0b6wW2OqmxIc6XYL95huTmOESY3DgsIvurCJ4KC9wfKK2pt k50MOk0yujApe543JsZswDvzOiynKVua8wPeV4Il7S0kOYvIh2xFVvBInK3cqGQ3N1ZzKZpG k1zlJPoaW0mV0eqfbcj1L5y3p4bDc2kTKMKEyt7TIk4K8OGR4IvZYizm7lGYIE9GZTmmxaRU WVSTZQmCqwvmiNEFrqXETqWkc0NNUpBMaGB4c0m5ltUxBh+JUOHomCp1PcoIhsa+vegdFDv3 qoerV8F2IVUuKiOe1rZOlZUwAHuBxOCmWw6Z7kQwOa9uLSojTCaaHU9riv8AtxOfrJsLQ0zG NWc9LKPZTW21nSRimKH0kWpUA3vP5JkQfvG/EKIdsIOUKHsJDU+KYjhUcJIwplwaAZ4bE2Jp aTEbOzcFkULGlhaOOCj4ecunxjapxcFB73fPNG5fNQYUS7S41AGU7KG+A0ibpETxsspaOxqu GYfzPonVT8zt7wsnqwmVGlP0bnbinY4/VO62JfuUQw3PNQ9JQobj233O1B0KE1pYQLblF3Fh +ayiUpVlQP5bfkoVm9sfNPcdgmpnEaxUdkzZ9Qn/AFwWTn7rvmohc5zaXSFKhxNJENJqGCye sWv9Fewl6Sr3wZfCSPC6ywjET/8AFQmN9NwbUg6CHNIcB2pzUv7tyyqwMnOUJ7zFDnCoyO1C LDdELpS1jPOelH9k/JQuDwo3ePmsn7z8kHy82Z8llrHHzkKY7/6KZP0ZvOaJLaGjfuWT/wAt QZ4UY81lhbPWfSOckABPvULvd880TlfmsniPJoaT8k2E0upBqLjZR4ktR0gOOYe2FXFNOpTh tmoQgkuLS7EKNYgzbOfNOk01VdyvF+BVjZwxTIlby5htOS0MN4e8uGBwUaKG6tFJPFZTfWLr CU1DhvbFc4ANMm7VCP3m/NZQfuyWVmnswTzmn7ns+Syanj9E8RK3TMxIJ9DXCj1lk/cVDeZX e4HkVk8PaXkeBUN59JzhM8JLLOfyWTb9I3HvV/XagfuP29yyn2yoMOiIXMYAcE2KwENdv6Jw Rz5R7B+Shkj02/NRe8fNZOfvH5JzD6QknA9sG6jxJSk2kZolOMmyWT+wFCqPolUB3p1OEsOa gNIpdo63HcSSoWOLse/NFnhIfNCGIhE57MLKHU8ODnYy2qIyMajDlJ3DMz2wqai0BtU+aYNL VWD6MllG+ps07WvXPDjsTgIzL/dTW+q2WZ0SsFpdeVpL7ObgNm07uCymYwcboOMZ2E5UqESD d7ZW4zTWes75KMZecmL7pKDKd9VQJ7nfRPJeWUulbanAPLy8zMwsnvLHBQ3iQojHBQmSkxs5 Ge9ZCHek0uPNZb3u+Sya5PWtX4moznVoysokPSM01+nIqE+zgmQQag3agufQ554/sKF7Y+ai e0Pmsn5/I5nhvp66L79Y8n6Zoo2avyWT7OrUIn1CoUL1iJzX4Bs71B73fPNF/D81BnKzXSvw UCXry+CyndJn1RTZY1hPbuhfVZP+JZTuqEk81Yu+qKidxWSmp8tK0GbsU/2m496Mh+7Jn4LK gN5mmfyx8kwbKm35pjPVE/j+ipY9gaNhamxZgScCoAJkJO+iyhv95s7s2TyO9RODy63emswD rNksnaOyGkX5LLD3/JZPq/vWyVvXasQerKyr2ioOPYHy8lH9hQv5gT/aCyfvPyUMQqNZt5qt 0qjYSwUBm0Mvmi8vksm9hQvYUSJ6jZc0ZeoAoHP55nDeWj4psSG6mIBim6SI6IR62xRIkQS0 kpBFM9v6FRJy839VAB3O+iyi57QxKO+ZKn9qeowixHPFG3vWiu2h1itHFDKZ3p2qJG2SpCyn a0vKaf7ofJMbMC7cVlF9tIlwUAH1QspnjUVkbw6xh3lswR0cR7ROcg6SHXxPeWTSvjjyURgv OtZO0S7cz81B9lZYwS1jK3cpEPa8b9iGmiOcEY7uxTSOKyg/fPzTW6V9I3OIWTziOdr7XZyg jnCex4m04ppEBsxfaqIgqbMFCIyFJ4NjMprozKi22MlNkFgO+U83NF8SEHOO1BjGyaMAqosJ rtl0WwWNY04yRdEgsc47SgyG0NYNmYTAI4rsN8F2W+GfXa13etRjGkjY2Sm9jHWOImpsY1u+ QXmofuheah+6FqMaDwElTEa1zdxC8xD8FICyPVMn7KlYBS0TPdC81Dv91C2CM2MPeEOrZbCy PVs90IAsYfwoVta6WEwpAAcAhSxg7gqnNaTxC1WgT3LrGNcBvCmMnZOSAAkNwV4TL3OqvNM3 9kKeiZP2QhnHk7ofsp6OPTOceQt5U+QHlj35zm5fs46YR8iM58hyUhsR6PLohDyB6Qzc0OiO ly6QzuhxS4OafVTWAvqJkNVRWsnNhpKGTz6yU0+GBEiObjQERDJqbi1wkQmMiVa27YgNFEiT 9QI9RlGrY6uCLPs8ZxkDYbwi0QIzeL2yCdDECM8tMjSJqN1UVphsrIdZNi9lrhVfYolDSA2W Oa+Yo+V5I9EeS5I9yPQCGePb92Fk5pHnmr/qMSJhpbcVk8aL/wBy8RIjp7NXBQyO08VOPFNj X0jRK21Ze+xEtDDPd+qhvd2+y7vCy7+eo9MJ8WbGg0YhFpyaND4vWXy/irK//afVZDkcIydF ZN5wk1ZcxgkxtAHhm55j0h0+XQC2Ln+xDMO9ZQ6Rp0YuoNAPnmTko2kaRAhxa7+kZLJWkEtL Xhx7whAjwXxGA6sRl7I5ToojGQm6jdr3H6KHpYU4ktadllEFoOhMnt4cFllbS2cYkWlO6yh/ 2eNEY5rRNg4I/wBjyhtp3CivjNpiRXl8jsWVPDLPyehp4qqMJRTqdwCy17muDXltJO3McxzD onMUP2QZj5BrS4T3ZhMjgrZrqyJcQ0cbLVcHdym0gjgr712h4qxHJXKmSGjeVVO3eqWxWOO4 OUnRGAjYSvOw5e0Mw6B8hy6H6ZgghmHlMkhw4joYe6RLU6MzK4xMLWlEuCobYBfDcIJjGWzc FCiQR1sUiG3g5DSVvibXlxmUYcw57niHAiO2z3rrQ6I+d3l1yVlLK3aNpZonTuvsmSm8usie p+qiOhjst27SnZObiI2sH7wF0YmUyfBaBQzjtKaMk7FDtKGnVG5QWuiw2uvYmSyR7ZObp23x WVnKqK9KZVGVlGbkd8n0etTcByymIzDJrN4nEqJFbg5rSoUIODsnhMqdI4lP0cNrImLS210z KIsJjopZrE7SFCiRITS8+lz8gc56BzieYIdHn5LIYdRbNxuNi67KI8WGPQc6yixsmhNfDidk vdKwRERvmY7copYZ6pxQiMcDDN6lp4cNxhZNHa6frDaq2OBYdqyrRy0LHsaHDam5RkgPVjXb 64/NZPCyZzSHdbM4WKblER0LqHV6kwVHyeKGjCQJ7bSoLMkkJtdpWsNlAMRsEvleqU05sAjQ iPCNsKrzWWaZsKoRrVrSZMWgMhOMQMNuHNNAjQmsdr3ZM3WXZK8z0LhLZYlVvAbBjQwKhsKc Q9rnGzQ0zmmw39sMJKgd2c+SvmK55rZx5eDGcXTh4STmFzmzxLcUyG3stbJNjXqDaeCno8Th MyVDQGtFgApmHyDjJaGgaKeAsu5F0KHSTYoh2BsmMfCFLOzwVMGGGg4yV4DE2GIYDGGoAb96 c+JBaXEzJVAgspOOZ5eyZeAHXxRa9rXN3FVsgtDpog7UIcMSY3AT8meiM2HkxmOa/kAKa4jj JrRtRfHyNwh7SHTkEHsILTgVFigTpGChvlKoTksoaWgaJ9NtqiQKJD0XbyMVEyZ7Q0gVNM8V Aa1tT4sSkA2UZ75MEOI5pvuUfKRBlBYNSeLkHMyWHIiY6xB0ZgY+d2i/SP7AM3PMOjzQ8trX phWRC/8AkdJZR7ChgQoBErTdsX/UYsUDSCKZy3qCYcdhymGdJ3naFByzJu1D1x7K048zCbS3 vIuspc1rXQIUcuLP4ijxIRBaW7NnBMpymE1tNtVSjvD4k8RbyxznOcw/ZRmKZlGTkaVglI4F GE3JhCJsX1YKHCZg1RmME3ObKShtdZwEiiyIwaN+U6R+tsR1BcSs1MgwtHVNw1zOTdiZD2i5 704RJTMRz7LK2wadFGbgbScmNa/J9USwX9qLTEn6PSP7QfLn9gCGc9A5+fRCK5+SHS5dAdDn nH7GM3PyARXPpHO7pnu8hzzjyMgBKVlzXLyY8geiei5c+kcwXLMc+OcdEZuebkufSPTPkOaC GcdA+RGc9AZghm55h0efkQrrn0LdMLDojyYzu6JQ6Izc8wXP9lGbYr+V8VzQznomtwb3rtnH cpNZEd3BeYi4TUxksWSFOSxOaAGSvmpOgxRbcrh+O5WitmcJqa5+TPQ5Zx5Hl5Dn5CZI7ypV F53NuuqycM9pdflDu5lkZsq7zNWht536IzSdhPavNjlZHRRIjDwKFOUz7wgXwmPv6JVMSqE/ aHBTBXPyXPpjyR6HPPzzyLqnbm3Wq0ZO0+kblAx4sSIeJVMNoaOHSGcZufRcHgEcUDk0ZzAN hQ+0MDmn02IOhut0Bmt5IZr+WObRib4h9Ft118Shn8Nq6tomNpx6fPMOjzzHpVw5wom9qP2p urPzjVUx1TeHlh35v18sXPIa3iupnCheucfBBrBf1tpzHo7OlfynBVZI6gzu3YVREbo4o9E7 c/PojpDy1DAYkU+iFpcrkT6LNgVhnKKGfw8ieiOlrj9FV52D8Qg5hmFzU84Q6ezyhhZMcO0/ d+qphjnv8gcw8pzVvIuiZMaH7RsKldj59koeQK55t65IZj0L5twQomzJ9rtrlRDFLemcxzDk j5EeTHdmbJ1LmmYK0cS0Zo1h9Ucw8h+mYIdKp5k0bUHEU5KPR2v8qOic5zDyYz2NMQdl25aK MKI3wPd5MdKTntB71LSw93aR0pH2eGZNmbPch1sPxV4rPFGUVnvLzrPeUtLD95edZ7yHWM8V KtnirxWe8j1rPeQlEYZ8V22e8vOM95eeZ4okZVk5v6uCByjREja2IWoaOPE95r06UWGacaoZ HxTjpW6Q46OMqmZa+X3hNNNUB/wmr5PP2XhAfZ40y6WFlKee5b4rVLT3FAWnfyUhaIOwdyv5 1tntXLyks7xEa1woFj3rQMbDaxonEIbfHBQ2PppGqHjAd6c50JsVjbaSGcAmxIrJMcKqqcO9 TdopSvOHZVNZDdK2CA0Tbb7rzLPBS0LPBT0LMF5pngvNM91eaZ4LzLJy3LVgVTMtRiZW+I0n +JCH5I1uydw2k6pQoBl/dxU1vXRXeq6Th4KJEyoMcGmTdXs8k97Y2rtDmggck0GI8U2oqqaT LBXg6N1UsZ3xTWPFLnAydT+SlpoYJ2GofVTqyYcb/mp1ZKTxn+aMnZIZnjb4ql/2WndtVDWs n91yGp/iKE67H1lg73l2Xc3FHtbb1FThQ3uJOLmukEJwYbfh9UaYLPen9VOkidu074XQe8xI dRDWtY6bj3psmRTT6T4n9SWLDEHZhh8wd4mtK2qktvJxUHG7dvkQguWd4gtNbmAGIPQuoYgR 4zGAeizFFhnEhtvPslp3J0SnSw3ml53JhZFrgStU26cxs2w3Cpv1T3PiMbPCp1yPFedZ4qYc COB6IRAc1ryDTVgj1T6v7qMhJ2V/ikVN0S33oKZS2BU4yBbZMiRiIlpENhdn+p4qFIUw3a4B bTsQNAmNqHVt8JKNa1QAA2uKHWHq27DK/HvUohc2nd1k0Gviu7tCrxWW2mEQjKJktO/BF2iy eJcXDpprtFInVqDOjEA9VHUx3fq1CUMWvhP/ACqTWMLnbC0WRJc0P2vp+W5dVCuNaoy8bJ7G 6N76jNxl8kIulafVGqJKovGjd27g85BQRhqDyhRe7BoUYxZa7Q6W7cnOYXh+Nnyupgsq9Zji 0qjKQyG4Nk1+w98kRHGoLtey4KAeKmm4XUvMtz1rh3fKfymqIcZoxPapv7qArrO9ckc5DG1b 7yUzkg8Wlf8AbvbwB/Van2ht/aXWucSJyBZsREHVmJme3ii9zNKx5kKtp3gLQNMNrDapjf6k izUpGE1VEhsDpiUwg57pGmkz9pSLA1oubTkfDFdXlTWNOILQtXLr/eAQnlULk0IyyqBOfqqZ c07i0dDW+KlpW33XR0cGMb4zomhpHv8AZa8/NFkIQw+VmhOhmBXO08BzRERwfGd/Q7gtFDtC a2TqfSPzRrcxgsLuUaZYaQfNunsUOA42dDD2fUdEeQbCn1cLWd3qLj5sfNHOXwopaDi2Uwgz LWgffHZn9FonF+k2V+l3ZmMit7WBLdVTDdG/1mWkiIsMxh6zcfBOonMGRacRmm4yCkWtez77 h+SP9khjjWr5HCF/WX/bsA/muQyp7GFhbSGzmAeKa1mvPElwki2O7DbjtUFsTR11VYn6prQQ 4gz/AEUKTgyH65Mqf6uoLWGTi4yNOA2qKG1zZrBonLiEwudBrIFjiv3GHrFdiF7/AOiM4UMf j/RTNNjszF7zS0IUdRDtc9orWaX+2ZqTAB3Z3OdHdpKrSk490k98Jz6Yl7NLgO6ynMhrpXdK Z+CmYZc32f0CDBUyZkDrBRdYlxacTPYoejs8BrmHcVWLbCNx8iM1Q7ZMm96DMXTmTvKibgwf XoAURMe2E2gxJX4/AlFstHPc2Qn4/JBkbVjd+Kcx4sU0bBvzVzbDigar0RE1TLEXCFMVniqm se4kfxaQEHCFrD+/KkYLQ3+aVIwg4fzXKgM0QnpC8mq6eKbGROG+xTnRbua6pp3hOqbOxLiW kunyTWuayQNdLWlpYmODew4kOGH9bVqOpedZsQ3/AOFDeC1sJlhhgrwcldxUtDk/vSV8lgy9 qd/BGcKEHjECRQrc1jdk0dG6s7mhaSPKr0WjBv69DW2rrKocLc27nI3ezg58ua1ownv0pTWi KyVgLzzuHBQPZVc5Q4pk7gfIjNbzUC3eUFHtrUt6M5Y8Sp1FGXhc/VEsrePViNv4qUSFGZ+G acYbg4YIEiZbhwRhv1X7PvBSe1ru8LqHuhnxHgv7RBDXF0q4dwSrZLGlxdT9UGRYFBIsXO+q c9kGVNqq52VpybIXug1rzTe60WjLlSxt+Dr96pALmkWM7FOfBERglcVSA4KsMh3uQdZEnJgX mQOoTL4ID7HBaBteEWxYDWv9EATq7lTP7PCl2W9pVUVO9Z11bPMykqcmnL+JLHgE7t1E3JM/ 8qFTT8Fq2/HJecb736rWfP8AGfzTiTPviE/VACgQ92/4rVeC7aNyg44J7R2vR7013Ijcc46I TnjGUm96bDtUMeJzObTOzbomA2zbF1duKOoXjGbX1HwUmvFW42TpVmn7qHanuVPZduMp5ti2 oxGF0OJtLdvei77Q0/dLLIsyyCWjY7EeOxassohjaDrD81qHl+ipe0EINrc7i5a7ocx60lWK NXawyVBk0AAmYlz/AEQMNkSmVjK54pkSEWmGSBxVOApm923uTq4TtFOYO5HRycbky9HjLbiq nudFbKes6r4KuG5oZL17INhvF/T2BEtGttccfFEuIaN5X9mZpPvGwVLSHRJGTWoHVhN8Sh1k +DRJdZDLnb3uJl8FLWnLawD4yQpMRstzk28QfjV6/eKIBc6Z9IzQqcB3lcF1bmdzVhdQfZzY 9XG/8ly8gyCRMMGkd9M5cZ02u1tUlrB4fez4dXPBaulMVws2HYHmE2E90Vx9R5OKc6E6bNrX E27lUIbMMDEM1MQJP4kSIXbhM5TVokJ/BzZTUvs7Bxc+y/cOO64U7s4OUoQdF9i4Ti3JIjXg 9uHIFD7VCfDkZaadJVUQuZAfebTOXediFPZIbIv1sSiIMNvtO1imxGQmFwF3NdS6r6omJFi0 mIAW4SPH81515lhUAZJ8Mx5CWkGA1pp4dFLnOGtIAjuQbpo1PAyTqDEsDgZTUmtbjOeM1VC6 t052wPJR5ydCkMWy7k3VDZHYMVd0OL6OE3MTWQ3H2mtxHhZeaLW32TJ44KzoIlfXEj4SWpD1 e5oB+CbXALj3sWrksEbe3tQrg47WumtZkUSx1FOEwuABmC0glBv2ek1S1ncFVGitrOLnAeAn gENfJe4tlZVOh5OXHBvZICP2hs4U7GqZaOKaz1dX45jT22mpst6ZEHpDMOjdRI/8R1u7Znjk SnSztCYT4bnQG8ex4KmNGD2+iWuOohoIzXtBwIGG6aigwpCnEuCDHxNmBAm5How9TSaOepzK doaGnaBY5pETGEpTVMNoYOCfo3OAoBM7yvin2pijHceI4KmFQ6P6qdpI9GkNVHZB8VN0TSOI BGliGR+ikyC1jgNgx5pxgufDbO2sg3Km1ADzgX2iHFaGn0vvKk9jhh+iECWrKcSXyUZkKU6+ TBJdbEe8bsFSxoA3DMFcA3GO6fRbpHSngmNaHFpmHGRspwrudKlvouEt+9S0Bhk4vcaqe5F0 QMeDYPepfZoUOe0tJn4IxCwA2DcfFNJxmf8Ayzc1FgSk3ts7s3Polre1E1AgxuAEs8e+DWWV wJhFCI2cN+9lpoufVFl677IBpc3bqRLBVQo8dp4uDgpOAiN9ZpA+E1ZkX3Fq5NGPwRqyaMDu knVNZadrk48F1mTw3W9Iy+iAZOHVsEY/kuvjZTDI9ImbUJmDFE+0x4HwVTGvqLSzehFlqtF2 zu3e1PiQcrbABtS6bfiplzIrtpEUOPxUuva3babe9a8ODGttZI/BOrbFyczxaagENG6HFhu5 IwsphFkKID2xMTCiQGRA4BlcOpspcFDhQsSbxTgTtITw1r3NLi6bb/0VLRvnjr6qdWQ6u1Ld US7ztV/tMpYaRt0XGFEcJbX1N+ahCDBNAIdJu7FGolspTrBC1IjDzV3ie7FajXO/w/NVAw2H dKf1VL3QqXCV2Y/FBzHGuwbSwW+K61zoTZbGymrR4g2CUgPBXfFPGsoNbZoCgzxI+ubmsmiW pJoPPMO/otH8FtXPoZT+D5Zxmppol9/H/EjZ092srsB72n8lNzBIHtUf7UCGM4av6IaoxwEI lTIbRL1P9yDzDY7cWsn9VN9+Gid8bpxLYYnLBpHzXZb4KuMxkp21cU9uTiJBmNYSx4fFCiJe WAaUwsjAP3Ohf8oSy6HD4hxCbCyqLAyjE6SsAjcF1sPRs2NJkDL9JIwoLQ4t42PcmiOIcIm7 Zu2qqDFZGk6RczHwTKCaMHEW7/oqWiQGAC2ohrSW7y/FTpY47Z2+ixZP4fJBr6aZXIl8pIN0 76dgkESaHbSJYpxDHNZwYfyXpDl+iIaC63q/ohXW1v3Yc5qGXa7gaqi2XQLtwnvUHuzc1Ewm BUOV01+8Id+c5okXa956GVE46QDMM9p6+t/VijNoufTG33VSxgL5TppA+YQc8BzxtAkpmIDe 02/qgBR3ibUQXN27SvRq3VO+aMokMHZULlOpgAtJ7TrfVNqjZFB3Xmq4+WCM4fw2zA+SdSIj yBwAHzVTcjcW/fmJqj7NkY73CfzUnu/6cz2GBxTQ+GYzcJtyct+KixIEcyA7MTWUOI+uE6Jj QARUPr+aiFmURdK09h0KRWmaKoh/ebSiWkupMgRPAJsMstK5M5/LyBmJzXmme6phoDju6bS4 SuZd088t+wpjXdpmqegU9+4E/BQAPVBPQyn2x8s/LNJwsjo2taeCCPPPU8ho3lFuSzayXa2l aQUyInN7wPmpRMpZPcycRUw4OVRydzQ1XyaDDH35H5lS0z7i7GCS1oTXuG2I4kIyDWgnZDaF Jz4gbuJkixsaIGtuBVdOhRqYzTtd6Kois0rQamHcUZZMBFtU9rsE3SCkhrj+SbibA4bfdTHn Cd5bPhnHkOHRKgy9UdDKm4Cqoc+i8Cxfq+JUt3Qyn2m/Lo0RYrWu3YoR3P6s4cVfSD8Kpyad XrOGCmXMM97MEDEjET2A0phcavaugA1zR8cVKeE8EZdnAAIw6iGP9EGQWE5Yol27FFsrp18H fBCe4XqTaIRaN7rLr4hdwZYJw0QuJTN1lMOMxpDYdLXstXPgsnqtcNuDsKxhT5D/ACpr64Wr srH5IFwAdK4F/IjpGWKhd316EpduHfxR6EEbdK3o5SL9sfJDOYMMUvI7Z+iLo9b/ALg280LN Y1vZYMAtoOCxCM7bqkdl1bs+qhM42E9l0bjVPw/4RB23ssG9yuMdyuNk0bEd6rEocMz1j+Sq 85FPpu+nRpa17S11Rvt8UZujjuBQnGtwvm5+QHdnHdnMlB7uhk7jta5nRyXgXH4dHKm9xmhn ZEyhwhN2NpUNhc19eElS9pa4etsXHii0C2K1tu5bLHFE7kCJ1Hdih6LJnbsUgXUnihzwQO8b lRCYXzxkME1sSZdEdKcpBq14zBLe5P00eHOdrzsvPA22AlVOiRS49ptJImmfZWx57xDKAZkU U8XSaFGdFhUNFzeqXwQ12X4D/SqWgzGM2yzc83LPrOb4rVIPd0QjmftsfkoMty5Z4T/UiA9C yyX8XyQRRzZT7TfkuWfkmktBI2yUnAET2oaCC67deltlx+qB8U24JknEYyW0nhvVLqbcEd2A Qntmml8MsYL96ooingX/AKKnQmQBL63TUhAh+6phjZ4YJu91gAMU3SimJtzxKxOY1dXZ4oRI c+1ZtJkENG6oe1PMVOI4NbvJVMBhiGWJsE6mI2GPuhNimJ1j/RfuV4z59wX9njgd7ZIQsva5 7fRfif1Qc01NOBGcZyoXd0GbtI2atmGbJRL1j8OjlB+/9Fyz8s3NBTlRF2OC6yIxgns1iUQy M8HiEYcXHYQMQtyvOeCohCtxwCbEjEPiAWGwJwhietfUwPejbZ/WxPe5rgxwAcdjSqezEmRQ 7HMTDnUL22qH1hiTvUduZ0Pc0O+KquNHZrTt3qbpcbzHzUQswLt0lKYnjJf2cCbnU4Jv2mK/ taz3Xkg5s4zd9cwpmDBa0bSERk0N8c7xZviU1sMtYx/qHDvKhw4hBc0YhPfOI1znTmDghk2l AacJtm0zwKbEAlMYbj0oXd0GECfWCaGZvdmyYeiavl0cr9sIZuaGcdCqQqGBVMRjXDimTizh bd6phMDR8SgCIYBOriZrW0FQ+8fkVMkNt67RP4L0XPcJu/VZPFdKTHy5EZxLNGd6LQIfNNiT pbTreNk0PiPDsary7k18CK85PE/dylccFk0bLodRa2lsUG44EJr2zk4TE1ZGNkret9aHu470 NIC7Kmi+kM593RyeIMWvWo2md5dHmm956Bb6zg345uSFs2Sme13yQ6GVYdoIdIdISzNmXDbY yR62NP21Eu5xIlN1zdBu4SRa/snFNZEdURtQXNWc3SH4cVFDWEtYwvDjtO2aLsldo3aPXDhu NkMoja89Zzn3uoWUw2Nt2DKRCc2QnIymNq0sUa8OYcG8E8f9O85bt2twQYYheRvwCrD9LT6T RrBa0hGGI38c5WTQmnWncc0cwzjvRv6Z6GTzn52y5ZyoPZtFFznObKDL05T5Z+fkSh39CDDl 6bSTuRXNVRHBjd5VOSQnZQ/gLIaV7MnYT2ZyVeVRQ52535LQQobgwindJdmUmn6KDkjD1YiO vP8ArYgBZjRIKB9i0b4XpnFZXWKIDn2r9adpJukoZMyBln+1ZJqxmmZA9JD+KO0PrmKdEF2N 1h8h0h3qILWecOhk0O+JcuWYZnTwF7K2Y5sp/mfTMemenMXeTS0byp9t9bXE7zNOvWRsZsQh ZKxsOvAm5Q/9QyiJEiETkxv1K/s2TOFpSrN+QVWghwhsq1V10R73fdsqBBZQcbTWUTrq9GHO VfBMgRdWIWVh7fRKjE5VMU3nDAUOX2akssxzqTjio8SPFZRNvmpupl/yoWRHTRXvaJybJxHN Q6RE+zunZ8iYfHuT9Hi3Zw35vtWSPDNrgg2IAyKRMbncQnZPCDnx4gkGtGHFExRKK7HgEcw6 EQHHSHMFZM3hhn0XN3tIUMgk7DPoZT/N+mYrnmPTK55utiNB3YlNi5O2Ho2YGK6V1BMTKmRG xHhsmGwVUKqI+euRaQUPL2xaogIx2bE2O8vi1awqdhwUoTGs7gnOALiJkAbVbJYUMf3j/wAk K48Bnsw5pkKJcQWB5qwmsnOUXe2rrWmVX6hRXExDQAXGokp0WHkeURXE4xXANxUSCGQobLlr Wb01seG0ufLWfEpA4INfl0SZuaG6jQmxIVjKptQxHFNc0hr9rJ3Cc44NE1ChspfFayon0Wd5 +ijOjRH6AuuW20h/JSGcdB5mTOIcehGcMGanPpZQwWlF+Y6Ee3712YrnnnEe1veZLztR+4Jq 0GIfgpfZz7y/7c+8rwD7ykYcQeC6mFzeUdJlxZPY1qJblD3xDOUmSQBZN4xL2zWThsXB7TgR IJ1Dw9pBFissyKL51lRlyUCfH55qXu1vVxJXU5OQPWjGn4LrMpDR6sJsviVAfFNLaHCcuKgh 5iQYbSdYjFHJWRIcSDEaJOiHf6NkYGXl5hMq1B6yLf8Ap2Tw4Q9J20Didic2CRlWVP8ASlNo /XinNY4anai4ie4KEXwWxIbtQPe0jemRWVFjTJ1pd4kgY79HA/hM7T+87lKejyUbuyOAH1Qh sEmNsOgOhFAlaKc8zbeqz2ohLj49Jr/3cUUu79nQynhFOY5m6BjHWvW6S1orZeqx0lTHaWv+ a6s8Jp8aPEogDGWJPqhNg5PkMKbzLrCXJzMiyOGQ2wfotu9NMeI0Cc3AYo9VPvJU2wGT8V5t nuqBDobJoMR2r4K8BmOyyghgcK3gHWRojRWnemuZlBdsLnYyTGw2QYrB6t0dJkoZxM1N8OI0 8LrztJ+8JIFjmuHAzUKGXShtJBErt48UYbYNpa7zPlJarWtiCWs6LdwTo2lblEOGBWC6nZa6 0eT9VkjdmEvzX2TJDomHzsZ1rL7PkTC2HgTwUHJ8pBYxok2l1h3p0aAyp5u59fZACY5tT2y6 yYk0GeHgmvgebwlhLh0R0IuzrTgsMz2bX6gkmt3DpOkJluuJ7wmv2OAOfKRs0plmPQGlhtf7 SEaAKWzk5vyWR1xocKAyYcCZEu2/BOjZO3qxqMPrbznKLS8VblqVM3f1JRIp7TjLwzQXbGxG okkAbytHk5vKT3jY1NYyzQLKIPWsPFCuDDP4UdRwvschQ6I23eqMliOjlolPCUjsU2iN2vWB WhjtY6KLUllwUXQIbGu7DhYfBBtzlc6Ztdgq4+Uz4ymniK/qmbGnaoMGGwye2R3zmuqjFont bMrKcneyTDIyT8ni+aft+qPkI4abaU54bTPqxWfp0Bir5rp0GetBdTy2Z4t/3p6QUiFTFYHD ig1gDWgYDPbtuwRBDiDf0j812Ryb+igywpzRN4Ad4LSvE4X7tv1TZSlmyeFjN1R7gggWQzEJ MpBD7W+TP4UM/MoFjQ2ltIA702Dk4qyl+A9XiU58zEjOxeVlBheciMmOB3rSRfPP+Caxpu93 wUP1n65WRSw/3Ip49F5l43C1fOtu38kYUTzkP4jyGUB2OkzD6qJEdcvdY8NnQHQ+7lA/xDPE /mO5K2cZhnOd2NGCMj8B+SbS0OebN1R/pTYbbgDxzUN7cWTGqFL1M4fSNaPSJ8BLMZEGRkVK ssG2W5aPJJRH7/Rb3pxnXEd23nEp0SJgPin5XlrhMDUBwQc0gjgtCy4nR+assi/rauaZFALc DfaRtUwoeVQsHGf5psRvZcJjp5UThpMzIQE3RTTy3oAYYIZ9boannGEPb3psRmB+GbKB9/6Z jmHQGbrHNB2AnFSvL7sj9V6fup7r2xshGjTdFdqsbjLMS6wCbFpNAsyY2b0G4UFwzwYs7tfN w/Ei49lompxBrvNZzRI0hoXPoPA+snMd6IqJVRmMlh/FCMyUsHACwUSKxwDtpbt+CMUhrtky 6Xeqobg5u9ZJPd+eZjz6D5eKhHaBSjDfgfgouSRfOQzbu6eU2/enM6MWiTdSH9TmHkHQ8Icb Wb37RmyrfUL8lPOOgFOTj3CaL6XVbe0B4SV2PJ4j/arwh8P9KrGrDa6bTq3PhgsnjAmmoyEr ALRh7dJ6q+zwwSJ9ZL5INPZP3U+BDnfWEvjm5KM0T1TTt3qDCODtc9w2Iqp5AACFbRN+NhMz UPJoUzGbNsR3BNbQIdJpPeogOFLlABL2z2Td/wAKG3Wbt9JBwLiQMDXL5LJTI1S2iUsc0Vm9 tk+HLsP+eaFlTRZ1noEYHpObOfWG6bDhz0sQybw4prG9losgh0TnpFnjWadxQdKRwcNxWVT/ AIlvAZzPohaSoGeHUvwXmx/+p35q2Ts9z9VozAY2mVRolIblqyG5Q4Ihti0XJdYTK1HMhQ22 0jdnsk/NGgCWyeJ+C7Gzf+iaZEFur32JTx6rpfBVHsgTKYLibwb8XdyyeJ6Myw880JjsCZT3 KhlWlcPgmVX0wx3O3LSN86JGU7HvTtIyKyGZgvcLeKhwHFtMO5PBWYyXc2XzXmhLg0H/ADKC Gw3Ma1hOtzz5RA2Pn+YzPh7Tcd6pcdeHq9KMG4aUqJHM6Tqw+7fmHQCCPQDv3cXVdwco/GJ9 B0B0BCbIk48AtbRDw/1LGGJHYGKHDZJxJlSKfywQY2VseOZsNn7w09w2oNhaIsA7J2LssI9v 9EZEC0rS/JPvR1k7cLLKJm+l+iNPaNlCBw0jBMYf1NU+jMT7tq6th0frm3gpsYcCGznf4rSu m+M7aWh31Tmu1TO0hKR3oOcC14s4IiBS5uOjf9Co2U6KKwTDcB2duK1gHbbwWH6rzIl/IH5p gLQBROVNOYLIog9LV+P65/7vKB0ouTw+2Yx2YN2lBrcBYZxnHdnOd0N+BT4RdONWS8ndh0eS OaYEa54SUpPlLf8Aqi4utKZ15n/yTq21GkTdu3NzxXNBLYY0c9gO1Cb/AIFAaQYKYePeKBO9 3zUN1FMVj6IndJQ2vJ0bbya3bummMZPzrccz4Mi0GbWP2SWq2dA2fLBebJ4yH+lGGar6wmJf RZQy8pgtnuRe1pfLEcEC27XXBXm2iE51sDI+C7AJ26kv8qjzb2WbP+E3rHyn2bfkmvtfddNi jtQnhyad4nmEUdqEQ7ltQc3Bwmhnc6UzsG8qOXy0ppq2Xz80FyzC3Te5nnYcR5b+SDxaezdw 6VIaXVGRlsTeqPuj/SvNHw/2prXsMi6XZ8dm5B+1+scznuwbdD1y2rmUNR4t6p/1LF9vuv8A zQmXAD7r/wA1Cx7KDzcSlTPFOsJk3map/ArsjUbPs4T5BT00RhN+0oge4vFU2zcR8lNwLqji 5jirNhyH9y5T9Ee19bKDHnZuq7uObQ/u33ZwO0J7d6BFFQGsJG3+JZUWtDjLZ/ypCFE8T/qT a2kOUZm9lvmsnd93MWvALTsKAaJNG7PM4C605wlKGPqspd9+Q5DOUFyzDpFPO10Rx+K08Bs/ 4jR6Q3quGbEdEzcMBIf0U3sn8C8033R+SitbOzZC+E9vgmsHogDNSLwIRqeQMTuTi+HUeLT/ AKVaHLub/tXY2ep/tTYVB1zLd9EBIASwTrE8AqXkWsdZu/iorxeZa2e+QWl9KHrD6qLTtHeh KExrd5hvC12QnNOEmkKTGBonsUVrcZWTXtuHXUhZwu07ig7b6Q3HantaJ1641RvvxWUujUh7 jYFwdbmpyfD7qh+YVntPez/SjOmeBpumQQ4ukMTn5Z8HCEwkY+cP5Zo0/wCKegM4wXLMeg7+ Y/M6KwTgu843dxUwZg4ZyTgAqrTJuKh/qTanw/EfmhLRzws0fkqmtpqeTLM6FCNMNnbdtnuC 0bWSaD6swp6MO7mf7laAebD+avC/+s/moepJ1XqU7Dn0bNWvWGIE9uHcqgHCbidbHFObvaUJ CpxZhOlQ6WlxkDeN9EFzzOpYXwHGcm4tP5KcJwPzCI/dx79zlDe2btHekNxQOk1ZetIHk5Ah rW8QHN+LVIkk7nARPldec1mjsCITPkek6DCJbSZPf9AmtAkBbNlI3Rfp0eWbDoXzut+8dnJg iuAcWbW9yrhmbTtzSeA4bihSaPZAuvOjH0XfqnGbZAT2fmoI4D5KZxNgN5VLu2TU7vTW6QNO Mi4D6I60A/iafopUN7xQqQG//WoLgL1/dGxZO77j/pmaP7v6qH3ZojRKzn/NQi0PsPSqkfit YEOwOrJc0M0QQhrwnky9YHYg+Cb9th4oOHYeBYhPgzBewkUV433GyIc2RwBopPvNQY9p31Ok 8fmmu0hDhiBcEc+joYLjVYuePRCDG4DPlHt/5Rn59DZ041/3rlyz6XJgJ7YfrfqmxGgyOZsN hO90pz+AQ85/i/JOxvqidW1Nh3th8kYzuy00w/qcwNYazC76Vq6Tmf1Qs7FdjxRcGu1ZP8Fk j29nW+SCd92GPn+icx1mvdUzvOIUQu9dwA4LKGlw7bxPYodVHZHq/muqcGN3B7LqxE9oqBln 07JkCz2jaE0wiHQYxmODlFhbGPt3FGoS0rdjgcO9dptXcxajnC2wYfFAkF3Cs/kjaRGOeWTS p2xdg7kGQxJuYZo0p+c+gQAsOnyzHoR/5pn0RFyaJQ7aDg5PBFEVuLD8+5F7rkm9nD6oSo8D 9XJ8egNhtsy2PFOMp2m23DFQJ40g5hrMpGALJrX0Z7snmtk//bIWaZj/APHQt/8AzzkoYcat FH0Ytsw+uYbnslzCyafZ0vPaqSZlpcCd91EIhzJiu1R3qHrSAH8QXQ6yVtmjQIfOWIaxon8U PRcTgZTzui5PY4uh7HfqoMRnYijRmeM/6mgYXaZca0kIjXuiMNxqtdLhe614RP8A8A+hXVsD R95jm/VSbOXEzUyZBTfUyCPR2v7+C3DOM0ef8V3yHkyjghuRmcXu5IKWYILWs4YOGITYUWpw c8Na4Ose9EuiPfDcdUTlNu0ngtSVMrSWiZMaWboh4INGwdAVQS2/aqb9V6eG2grVhv8Adai1 9fWODmk2k4bM2Tj2vkg71XNd8VGb96rx/wCES15a6pxJaJ702TYnZn6KmYcQGR9Ra0/GGhU1 7AN9N+gx9qDEbUOO9PrcBaVxNVuaIbpXLdvJSrggeyUW1F9N9XUkodEV0RzxUIchPG01XHNT gZho7I6IRUb+Z/lHkyjmsJTe759EZrifeqoEmz7TDg5FkaqC9vmml5kO4rJ9euIWGruxB6LC 5wDeMreKsYdh9xSqh/hpCLKmNNpOqbiMFVKk7RuKhxNjXCfyT4e8STYkpOLb96okKW31plC3 Y1TOBOSwOH8ABSpkwGZqhNE0c5UUfdRY4F0OU2PN58Dm0lbTRftKlxbDhPlM0yd3LVx2naek EVlXtz/w9AZx0Dm5rhpHS8cxzDNyzyeKhuK/s7myn2Xj6qnKQYT+OCm0hw4Z5XHdZHrIp/Gq Xarhj1h/JXDT7T/0WADSydjP+insJxElKJ5xhpd+ajwiZa1Q/F+q41AHhPBRWk2OsJEHvxUx L8TW/mnNDWw9pdULlGhzT3HOVdMgOaTq7LqkzgwuN3OVVNUSc63Y+RKyr2x8uiMwn0DmmoWy YnnHkL4cVNoLHHawyWqWxxx1SpRmuhH7+HirGa5IGLDcyQ2XR13g8TL6qO+HPSSo8Sn/AHn1 fDBaMW0lhPgLSTnNGs2HUe4OH6p5hnXiMkL4ywKJqc03MxLapvLaNha0DxsgS8SduBv/AIU7 7OGl3pAuP5LjwWu9rbE3Q0cF5aZ3dqp2mfqn0WWUmNDe7OM46JWUe3f3en+vRsrqG17w0t3l edZ4rViNx3odYyWGKcNIy2N1MxWS70OsZwug0xGTn6ylWzxVojPeUqhPctZzR3lT0jaQb3Xn GYT7SpMWH4oOhxGQzvY+S1MphRRe0QifiFawJm4E7UKmQTsnJRHEsrfhwEk401yaLD4oaRk6 QC2+1RRFxda5nqoWkQKeSxsrRmeKnAiGD3XHggYeUV+sCGhEZRFa4Dj2T3rq9C3mFeKz3l51 nvKnSsn3qWmZ7yPWstjdCmI0/iXaHiiam24oTc3xV4jB+JAGKyct6M4rPeVojPeU3RWS71Gc y4MTHkEOlt5dA5zJjPBS0bPBeaZb7qHVM8F5pmO5WhM8F5tnurzTPdU9EzwXmofgvNNXmWq0 JmPqonRM91dlvguy3wV4bOGqrBokO0QE+GHAh17bES6QIOrSVTU4N3NMlrF899UpKkX4kzJV NAI43WrDYDwClIXxQJbO81NzGE9yk1jQNwC82z3V2Ge6uyzwXZb4K7W+Csxo7ghOGzwXmYeH qq0Jl/u4rzTPdVobfdCtDZ7q7DfBDq2e6jSxk+5UsAlOebmj5YdDmh5Dl5IdA9/SPSHkf16Z z8uhzU+HRObw6JXh0wguebmgp5jmHlDm/8QAJhAAAgICAQMFAQEBAQAAAAAAAREAITFBUWFx gZGhscHw0eHxEP/aAAgBAQABPyEYHW+8FKEv3WFL3lyOKl80AZQD1dzI+lTXBmT+anscF2M4 6xgEOpgbxoQPvUCyBB5NOD43CWEEOQOsvzlmVkTljNKF5TbmXVwsPQgIXMCsIOFDCZatG/zi DHiYJO5sOHLdczBXMPwjRentFtX1mWTHwUoM/wAhyVHtKa3DmDjkCGBnkZ8UdroYWP2piULv Dk+kFDSAk9FymOYSDXiEU8zkLmnqgeoge/EVAfE47z3y4Dz3jIdAoVIBXsIfCm5tdFByfH/k lvUbCyKwJ1cQ+0x0hwaq9Q2S+YBdqEhdOJxImFpNR2TDhPwo4tPHSc7MBZfMrazAKDZW44SL nHtMLWYDNKO4S2cwm/pmE7MxUdFB84Mek0WVMk5+ph6Qb/bmu9w1qA/qbEOL/XCcoV+fqHk6 EOR3iTuoRyrrAF7uYtQDbuI1TgwsLZgOyXj5jy3F75kjtDcH1S3gMIRDNgQgNTo4hixC9o+7 Ilsic9I5W+YqvvPoEO60Y7m3SYHdTO2U4dEcw5c8XDne17TWbUXA/wBgUYNwKvEwWcd5T13F 4ICKzGYVlTnvALH3Dr9qd7mZHuzCVR6IVD+MAQF6cPV+cqTgxXaGNxP2hIHUiDon8Q9Dsx1S 6h6OYF3zqMXTofML6GfuPTmfyZmNZwIb7UJl91H7F3gep9QLHaHrAK6y1MCDNQ0hJQ+wuHh7 EK7ERCVjHV3jE27Q46zp1UF8If7Dkek4XH/gqaxdwFnriFlCYQ+0a79YB2VHZRnblTQv2hKF k4jy4Ns7m3fiFr7z6Sj/AG5xI2vaAtHr9Q48R35+pn2MOQdwa9IWjzFrNCUI4/7D9oM+Et/i DLmYPMR765gNO6mSjY5uHB6Qm5PM2p0A6T1R13qN1XBU4aCmnEYLhGN4QvWAfCmyu0Py1Bgq bHZzogs+HNfyWADFwYcf5KBHKhtx4HJjz6R0rkwkD2gPpNr7hoZvHdLYjtqWMZ5MAKSHEyRy oFkdYcVGdAQjAFO4D2bhFlqecMQ2sGM3D0Juig65hhkCWHVRIURtQ+mYeiOCwq256xJGAhtM esGQbw8f7Ac1QA8ZvqINkENcnMOyrGqtHngwFJ8oZVVw47QgZ/SNpAEgUPIr2azMuXQWvWoX A6iC4PtKBsdYOmzXqx+o9SOP8iF1TQUiOe8LKQicWT27Qm7amBfPxCldYCHiEyAmF5OpYIhK HgcwetYKD8HLEgSDfGOqC3b4OIA1GatMD4gJmQhPlYhMhqq7wLMOAeA7PEtmJ7C+40DEIhEF ig4GKCgKIyycljeYPoMPEjcTxUJJ0L7xkbFnqhfXH44dOK86cqvQTUPTmAx7VkPALge8DgvI 5gh+VmBMZ2YMGx6QtikJFkvEIZoQzYRW7ag6hdz7alNLEsCuINOL/ECgsBzacOpQbASWuYdL LkOr91illWHwfChA6CE9mPmHR+WXmHUoKCsD+TH+oDk8ZEPEnMBIgIg2xjSKhhgAXDGBcKuA fLp0YrgeBd0I69IABkxXD0lT1O4BjsPSHMWadgN8KKxgsHeH7TMs9ZiqCfKCBrG4eCDsrPKQ MxUAj2H/AB4jBJaxA0e4entqZ9od3xL6bGlJn7laCg6zyfmCqZiKto8woGGSReSQOeTcdcWA 1nj9zAYcckUhAMxNwI6ox9FLImIu0Mln1Ll5itxEfn/YABlhHen9lgqZboGwRzD8KUGhIL4h Uir0/RMp2Awb6fseszWQB1JhQB8EvAC340lRCENElV+zOpiAjvvEAJ0QBaVYjM6UiT28wQUa HIB6jA1IAL8Qjz6w586gjR/bgsJBzzDY64gY4oXB16m+8+LdIEUjlnuKUqQZBh6YIMNH5ETD EB91H6gUtHYHmHsACKGkEPkQmy/7DZ84DJYOCeskEABmXB2jXgRmXAPgmOoodWPH5QKvw8PH rCfwwnCkIO0j2mGs/wCykEYUQIr9qNWATzwsn3g28wAS4O7sfWZqhmAR2UOajGTiErCPqIoj gQVjugkGwOhLP9heKQef4RT7mE0dwQggQofpA02VYg6whxAMAmwruANdIUdiSAZGD51MPu9i AvcPnqVlsJeSJSe5UQe1YyCvgwy/wPIH7MMjnuWm8pjuOEUglmMQMwDS3/wwe+Bl7iGcC5HK MesOLXFkGz6iCogEcGjy5qZY9pQA/GfmopqPrO5g6yZbwgELAAaVk1z5hcdtIHeD+CUOmpsV NXubeJr1gb6nEC3FqEOUARNLtwFJU1mo9BgZSnOJaCqAVZmCxl/zUEiTIHRqFHGlo2/qdeJs JQHYes1MKCOovEAY6q+sS6XpRAIdhft1g3cOaJJn0+IhFM22eYN6mJWxa0miiTx8O3EMDKEa YbzGrGIALLVdpwxuB2CysUYeJoEreF+DkQJaDiFL+qBktgeCjr0jBtYHI/j5gBAUs66Zl/NH egoAUM83DQDJtJqHeZlgtQBNvOc+sI5EUwoELjMWfqKqpr3lAPS0KNAHBRscW/kBjASdAQP3 iIwbNMFh91Dq1Y+9lD4vGA2G5gsKBIf7BbKBkTxMIJweicewmVZxPWT2IPxL6APchA48zC9x qXIVEX2lL0JEJUzZZyIkDXa329o9jEq5BgZgCVRBhEss9szYTkQLdcZiru4izfuoMlQBjgmP brD9V8QglAt7v8xcLhXqwYKSDYoDqSyPRwY1d1PK94Yhaz6L6GHf5iASQjLdPTdzdGCp5Wcd R/IYjYEIMBsrsvXtMhUHcAT+e8xOye6AfQQKuUfhDkECId79/wAhMOb124EgHqo16ISPYDjp RxKFnWuJDetGKaxrcMm0+zLUMEautA7QxDQyRQ632BY53iFNopnghGMrDllrhlG4ml3hI23d prQuRskpiCKjqyBmAkZ1XrvWcxapeO0Yb1FvRxgkEGQOsCoXIgn1Q7iMyTLLA7idBfUBPHv+ MGCDDlACKrpnfbHYxuDQaNQLbUeswzRkBjH7/sdpFETJgElRW+yMnilDgen/AJsYR7DEyf5N 43A87blYT3r4l+c4c7E9Hr6wt2keqB2IEID1WYSHMAAC6K+4ciEFwvJ+YI94JNAYvwnlJGAA dj7x4Cl+48+vrD2JOB3JgJmW/rhXlDvV70EemIABgJf2NDApmOSEWVX2SA795q2oR4IDJxiQ qGgk3JBE07SDlhbkODv7hJJmwcPCaNn67wQSsj3BASWn2GwQeIulakimCXqHuMi9kkE/AjE6 uP3SCbVAupDdFjfHx5hCLhAdAfcTAO7uveEMbl9cKCTJRItv+oBE8d2CwIlnsFMfuLKIYGiK Xwg8gQoLMORIQYHjKOo3+YZLMDg/hMyy6EoKwjTAA7gZiXENOdnfxCA8i1rf9Q4IoAoPqoMv kCIaNYn3wcmu/aV9G4vQMtbmJkPRgChzUFguhEW2aDkQaZSR/qHjYRcDadYCu8x4AtR9Iv14 Jg9Ybawp6hl6QvGQSTB+e0SShANRwCkI6h4IAhyg1iWy5ePQDgTZw4DAITJJCoYkCHdsbtwJ geOYhAQaF9JhUAkXhCLAAAjgEC45DDgwqVzaJFhRyGHwhMaDtDEFIZ5CHAQgAKAl5aLLC+8A UMFDHaAAogAYk3INmQgAIAAwAGBCIcJshuF2GCpqAAQHaAMHJWCliwBRK7RNZlEMp0FMIOIk lhAhJzAGWeSLdQYAdK1QmCvICR6QA2EEAIDtDey1gFwNZ7PVRbBAgg4u0ujBC3NhyBNDrC0T oFuHXio6Iof7BeDuXuEloBT/AMCnSWBHk+830GFV9IcdJvuaPpKkGEVMJ1VSw01KeMFes1Du sTZ1XMFGoGFxCsUi8woGHeAbehMj1ER95bTI/wDCPKLWsQvIiaHQ8x2FTMOfdQpBvMOD3hNj 1gIenzNF1+4SOcH0mNRl1k/M27xZHPSKhD2iO+0TIMKqdBXB4IRn3zi5mR0hNDsZrxOb3AVc BTR6wmgJk+Zg9cxe6Ggq3MAYfZcwi/7X/kiuDDivE8DMBp3EHGqgN9XBS8RbIVQmwz1gz0nx cV2NRc8mcNVN1lbitliMwTtM/LMI8twXhDrugD1MyDr/AOOS9wh8GMz/ACH1LcwvzgLPgSyH Uzc6nPXmEvogZ7wi/aEfEXeG72Hc2a0Dc1qbNZ2Z5gykJ0A6U0bcDxMf7DgXzCiJzMABxqHH qzCYStCNsrmDNDMwUJQHSMR45nHeBAhOxBRJljUD7Mw7Q6Y9Y7LjuNhi10hNgwZxuYPxAAdZ SBQhVAyziD5AiOc+Zkn6iPsJRH4TGZjogN1kXCUCYOGY7IHQhXoliJ5gr2lOgnBy5bPUTpNX iEt03EVfRzA4qB6C/aDFxNMQUMfE0eRAeLEo2Aps+Zj6XEP4Q1oUOPKmpoknpCGYPVAXAhe2 Aei4ceJgZZi3kcTfhTF6cGlICAzYYgQbugaEcRXSN9OcQiyOsfB+YCQO6r5gZQTP94P5B2kX IN+F+ZQeGi3xErwwXbg33gaBcq2WNQalrKhUZebCgaOMQxHSKPsTBb8QeWfRZ8eITRPSF05Q Hv2mi4AO6AUt0p9HzDQ7D3h9Lg3xSUIn1RDtriFIvtDuYxCPiIQYIrlBx1joAZmFM9hDbgLu dAzf7hFu8pyImkNToxMje+YAGBOiHOl8xUg4pZjcHMNdKg6Y6TR1nYowjbagddwAUhD7HaBs BXi8mBlQj3SKChTCUm0okGjwCyXWFPfN7JhXGT7IyR6Ibig8gr9oVoO1wgdsQcwD+6SFRbBG NQ8Nl890SUfVP7848rQPBGaVcZwDYHSDIHjc556w4Lme0VVxNOHCPoQ5Q3m69Zs5qAPoJz2M GV0h9LjFn9csjqa9oFBXlCX9GJi9pPUKhXSZqc+bqVtztCOeuZkAOZwM1CKPpOj56SiFkrAm C6jUaMw+Z16gLZH64K9YKXtBlbrUEBSqy4o4wYLyrkWAC3H4FqpQD0R/GLAbAwEZ1FY4Cr0E ReH0n4gMDSbQAREmeUYBwf1RJFuYvkfi0K9osZQ6iIEGkCGtrUIFMBsNfceyuQXxi7Awnbge TfWahAUAC1OL5mFFahyCfePacmb1L+p8F8w0O0NE95u+nzDg1D9TlAbbMDRqDPkwimtCJ1y/ mHB2HPN/5NeHKGSfBmg66gGPEBpQC54/ksG4DWFTzLUOZvxufrnhw4DpMXYzfdBXr9wqcHDE JtcmDD6iBruHByeY0EngyifEsWCW1GiAROx+IFhSsCe0YDId4ANkDZxdwIOoMkjUKBIZPxAI IGyqAGwtAzkx05WkghsJgWScIAgAHcwupi2vWBgQAQ2adLh2XTQDm/7AQR4hECVZOA6XD7yh DHp8wreJn0cFej5h3qBbnEApDmOvaNEPGZnymh2GIrCgrbv6h6V/yAcdIUA34g0f3E5DxBjn MmkJEDmA3SypzD8oSC+KmhxD1mgBxqd2po9J+DCGPado6GZ1Kgpk7VuwMeMURBIizy4n11Yq PwfaBIlK9HMPNB4JDYOinJNFuojcwDWE2CpSsIDUHEB37wk4AyesIWkefv8AouBJBVYhsfvi BQTLzqOsF3BIgkLJ30h0MWUwRAiK+KV3cTwjde0Ae0Aklr0H4X7SwgJ9RF6JxR6A9hEGIZIA DlE/SwF9CZ3aWBqk5oYmY7uHBnLpNFzN1lC5sszi9oN9DFzzNh5OIMvrOpwlOMtGbPHtN9CX MlRWF9478/UBHQNekF9Cm3/5KpGIQhBhFIA44/8AHKAsDmDFZnTCGeyMIpzHaWwL5dBY6yzU B4XZ5hAigNxrFSvwugAfTtCg8Rq8xagHjtgNKZGEAnpviLVgFZsNRfBh+9k9dv8AkzXJZSoH y4WNZSgcjspViNJVGBVHTgqfWGHwinYeYGCIMaUe0IphoJSQFpwWDhw5FOBViIRSLBKbF3mE SyXXwhrgQ3EEioWlxiB/2iERFQbpDNuyz9wLCAC3z/4yfWP4f+DnzAKQqhOHRwtET+zYIEJz riP++0GX7p9DG3c/UOQ+QgPm42A+qhCN8wG6FMRl5TvgRprU06dZoDoZQh5cd94qEBKUA7/U TLEWSMnmGj6TAWJt0/sFVPXAms+kRbqyk7zRasOu8V2HURsT2fWQYDJFQhKaASyALxG2JB9t FDGgAi8UYydwIM3FejmHZwAZBOHC0bcGfPmFCCPJ/sBKjxjHUY2D6OzDENgXa/Y/8tABmoDX xDBgLC4QABgSyjFIeBB6xXKZFTDGJmsxF9KhyD1UwZxa1DtCYXDn1iRf+O24drpDSOKO4Mu/ 1ByNQEctzqHYQ/L6l14hNCdR5qJsxaE6xMXQQnHL1AvZDOW0Ap3hNaZmzrH8I1H9mbhqb+IB /JvuZg/7Hmb4oBzxpi6wg2Kgg3AMSeCK/bjQAgqvMMxS3Pb/ACDUh0/UReZwAwN/uYQIBCFB s/EA6XKwHIwXQg5B2VoQ47eLIwopWFOLjccQeyLHUwe0diBAOzCbdKmMVidnlTONxdNTXhw7 7Q2IqeJyjyZ/y+0JfsYcDVHUNEDzBrvG/HM6vcwkj+VD1EWI9ocVxFzgzqehmw7cIKRmk8Nz DsIVeRPpCaI1CyZgBHzNjvNxzDrtKecR5LcEUgEz0m7+ZQTBKP3BQhsACcOEA3DYifLsUE6M doOwWMCqAHmCsHqy8/EV4hhPcYtZB/cwzO+6xD8p0uJZG/AER2b9jjMXkjzjufSBIKcjTxMq 9oiLOSIeptuWybhLDVzZ3/2crmHOWJgR+sOjuEodesWexEAyFlQKiCwYreYRGMBUJw6ozNsg wlp3EP4YX1PlQtjn6mHfEUA85h25z3OIS32h93AcZ8xfIwwKQmAe017x10qJp95+qA1U9bpE xwUAte9wZ7oO2EDE8fMM8UksA2o9s7uesrRxA9YK9X0iI5iBgDItCOERhhAo5i6oNWDT3g2L YXkrMbOHGdHHmCs43eFCMWxZd5QNawCUBur7TkViZ9OZgFhqYEDiYveYrPSavkRKuTMLpO/c NYl9yM2AxiYAdBEmTZmyNwi30hFiLPJMGe7jt8T9KLG93CPGJkJrqo7jp4xDcYvE07zTlTAb cA/lTHZHVcQXnpHg+KnAoR2AMTB0Dmhorcpu8Nd5w5MjU0eSTKInM41ickwAHynZx8ynYYyX M3FYTB6qbjsAwYOBooPRlxURyRDkzJ9XtCNNXqA4UdAw3yREOluccf8AgrBzOWInltRZTPBC AQXXcBtA1dQUtesYJ4An0TgFToeNTOf1Tb1WZtyHDw7V2gxBnooes1fTc2PM3hI+k30ozr8z 1JnjSgATJ8Qgbg+8x7MwgdtQix7zmYaA8QlFFxOvWav3hPWiJbrcyrMAq+0KKO4VtTiBd8wG 1H+zqdYZg6o0e057JsDUKl0m3NDqp9IsPnmcPiAj/UGLq4BRO2nWEhg+ITQ2jA1pRvF1DkNz k5+p/kwTrHTv9T1DOHxBUOPM+n3F2ik31YJiv0hwfM2FyvELrgamHdW5e6hsFQFq7BhUHfzP qhx1h+/uZpm5SePmOnedPM5O3MTzBoICABiFt4QrKtgoMR2N5zOHWZg3WWLgFv5izU11qGke +f8AwQJo3DVK39R36TIx6zfiBqAcufLNj11NjWoEg0fEy77yrZKmohbPJJjeuZDxC9Qw6jP8 QmOuk/n6pl+uHeg5fslpuZnrYmjtB6IV3zAw+YMAO0zCLaN+INPELnTjuzMJxcN9n9w56Mzc dvmbH1m+Ia7lP/DIFHwgUc90RQfRzYPNVDkcCCyj7wa8RsS0TUFrWc9IRitRNZIoQhiDQZmd zHhCPp2qaOu87NQzS3NgMKE0a3BzGBG0feWTrKMcHiDHjMjpErnrc+BHzDw6wtMvUFDMQJRx twmusO3WM+mEURUXVQbebmAB0cN0jvjidlqZP+whn1uaKGwVokSzoGMT6CHLYuK+0LDlRrJA XDRIje8yXaHXWKyoXXiEX4nPMy7GAa0JgQtGCiGu0bU7uIR5XNuaQYB5hrXPm4dv27QYtCyF 05hXFXgam/EOD5EBweTNE6laN4j0Mwd32xN3pZggWdZ38QhhcuEnfN+kvjcOXcCvEwO4MHsJ hBkXudnE0CNAiH4zLG4LE5g8TQdVBQXxCOjMAulT6D8YUvJ+YrDrB1aHzEgm4e+IGjkOFuyE TBiox8D5nJPuYaJ7RnWnMB2EBTPQwkPGoMtflHTxAABXBm7w/qBrOoD/AHWGwep+oiU8pwic 3CWnRThPmpYdJwcmDXH+xAPyhGyrc4LUa8KP4lsT2IQ4rNz+y5sjohD+IfcZ9IGsaEVQqLf0 gNf+CLJ6Sib3CxAfjUEixGTQhIEM5SywLnfWNwwByeI2ARAoJCYfHEamRs8kQxsBN2u9VCRY 5vB9IQf8N/mOwCSGJ+4FMEAAkYFdnedPyoH0I73HijcK/MyuwcCqDzDs7/yLev8AJr0h3szg q/qAFyZggLf3CK867QBEYFMQcngQ5PScukOKhIMwCx3OZo9c94eAHxCQwgzBoDAc81iOy/xw maqaeI4SX0c44hpn5mTzH5fxBp6iok4g0+fqAFNcaZhn2hytwGx6RhWDEK5gUW8/cIiA6J39 IwRLJIOMLgbEJ5PA2mLwwiugsR0y/wDZ8ITWYbDM1N5sh/EMQAlYBmEDHeSMCOFzguE3VFAd LzA0xAc/pEolLOvPEIDAIZsX7/8AgMBVUIC8GZK3MU127R0hNEd5o3CQXqdU8Q7s8Q5cviPK mmus0b3Ayg+UXb/2KtPw4DA2xElVR1ZWDEZ6/M5cfyD4CAUILtzPTM1inDi/aE0WYAS+TDYx f+wZ56Ix8BOHjcOvSe7mVnIn6GIe3TEz8igVzK9GBh9JkHn/AGad4MjmoVMfTvCgxlnTUaIZ j0/kwfZUIp/EKZwamXV/UJFisQ7RggxaCQGJD/GB0jexgiPJKHyO8PnBH4wm43DkDpPsIF+s Fdz6lFqH3hcczAAdOkQKav5irFzXeoceDAPcoMAdB8z9HBq+OYeuW4QsViWY0jAX5xES30gH iAACYMApUPmFfmOEYxC69x7wrYLJO4JdzN5MNjFe3s8xc/InSZybR+Jp4gaYgwgNPEXhOcLS 6Thr/Yfn9S07wA1W5sArmBVC2nUpQ5rv7QS6EF91O1XoRcNw9LyNM9RE7QomvIgGFybT9XaG sS49RBk94KDOpvmCOJlHEfXc3t4xNYqjD9HxPcIKA7QiBkj0Qo1pahIS1Ds+DMJ1xcFl/wCD vn1h1CEg5i9S4vcuDXYQQAbKVQN2K3QaQGOlkBCwPCloBop4PxH/AMh6vECSB8MT1VC64cyP TMJS5h6fqi0cQDLy506Q45t1NNQ7Q1xOYeO24NcKF3ZJ3/4gqVCBEIEqLxG8GZr/AJQqcC7D UpnpLkeYTExgWOk+pmut+kArxOhuESxfmCvQQ0FamS1AfJVQa/xwg56GfjhLWDjMIWDi4Mfy Ao+BMAzRzFziLDz6wjuxC75RlGz+UFUyXe2dQ6tdBpcGoAAoIfEyMBIGX0w4TOMAqKtjcGjj Udoxou8KNG9od9zmaVYPEflAQFBVCb/cQ/BEEeDNGn9QKHYYEyJ6TI6PcbY1WP8AyaHRmGgG IAxxCUfEH9iqwOueyJGITdV/cq7B8d4Gvqj8rcPxMVuFkziAYdVNBmegR4EBYu5oBzLAD0xF VwWPWoaIHpHjioGo2Hm9xq+LjoTXAiFLUK7qHFMm4sgSWuuAYG1ud/KK9KBMk5e4DoT9X/g2 Ohhez7hHl1iXlozwY8zanmDT5nDoJSPM3MJkHc69JXgHBkDtCFjFH1gCDZg3ZNiLAaJgMXrf WFZIHiYBGhCK537RVoGEagz+NQywyFBBWoQABKgk8TnvoQGkWMZ3CKlBCmDPulU4DV5hkYHs M5XZDgOMRkJ9IGXdRUuP5CPRQe0CxbrHb3zAAiwAN8RINshiB06SsMtZmxyorgxLHvMthiHc z1KU9IMdhU47wAnjtsz7zTHSUHGCcOOoDVx5Jh6cwWx5ENM9TB9w5zkqUCOIcu/1MBzDye0T OYbfp/4fgwJy77lEdVOVuEYCrqdHIgxs95n1oBjhx1BvvzCdwjAz2D9TC6uXoflF3xBxy57k Jw7jEWSsmBYPSPic/qFA98lA1/RZOo4hIHAC9JucJ7lNkQqnOcQ5gLfVx4EsR5BgPzA/BS0S eTMkJ51ElWoRfiHoix9zdciWpwRC6sy38Tbk/wBg6tzo5neEuVZhzgUdamRhw6w4JxmHPSJY Zq5ym3BhKBSMv5ClVQ0MPP8AEdxlOJ8kO0w4dHxDZGfeCh/IdZ+YHsu0YqcAaAEKyO+DBmG1 uodILTBB30mMc9BuE2iDCM9k44CMABah4o51hAJWUEI06BpC0MHRKwtN4do4oKNFYizE8YUQ K5CUMtkYy6omBuBWY9krC9vGBbGSBrAhlZaegx4zGFoHYxYHBwxj7iJBwGmjuBQho5StayiP ZwiJXQrvm5UveUUdDibSFr+iBV8Wo7mMIVsJi/8AYTad8eYQeR0RhMkIdQmMKUUFRwB4GTEQ by/3xBQgy1XaX/mMu0AKAjyAWu8zhEgHE5eYihWhMeLE+SlQCphwRvtL0uN3Vw47VHXrDh3h sHzCRCjPT/2divMHOkpZ59ZkvtCpGHxNnVbh1LhREOCwlGYoITQeMQ3MkkTwkMBrs4sOYiEs YotJyu6DMfBuu8RVE1NOpDAiNcrjCBAZmDZ6n4hGa68hAVnmEmrhilC4G8AgVgeSG4w4hRrP TANFtHa+IfziUyQU4kljhhHSPCAAHOQda+ZW7dnHWXkJmDEhosHQxAKRM6FDW1WYR5cqiBsF B/YWBBVcBaasJn4gYCUhRP05RNwDWEKr3iWFG38CURWGtJ6EwhNYsD90KTjFaApl4hBBnuTG hSzl9jFkQQIaNkKoKxEzK4qwACj+wgVEsoEWYSEfvopBeIIQOrKAnAKIuEbN3YEvCCxzCd8U SJYnuoFo7YTwFl1OPSd2hoGeQT0/sWcGkSWjealxoG1zVisTmNrM1eLheJo3OADPEchxifI4 MgnxFsICwHmAablizwwZn0hcRE0tsknP1EieUA5pDjBwffEMrlBU57+npDWuAFjoT/ku6oeu A/le8S9CAnqCA3Qi4goICQwLrYkBEbAIxDvtaisPU0ZhVnvBsAI2HJioAJ2CyR3HxF9CtCvr /wBgQEQJbjvgQOfKZ1v8TCdlDbBZ46wIKfiuGEffCMCsWwTfmGosgusmYPPQRm/desHplPtm Wg3qDOMHQeZBiEtQgEF/gxUCoz68l7NhiWNiHRKAvvce0JOiWHlE8dpQji8Q0wdmWEQZUEiK JIB6qFyoCg3HULhiQIXEiOOXzCnjN1gzsDqRCMAsjEahZkhrgE0ST44mXLgkOym11Q6wQAtE Ar9mpjwStF0hKwBipQtKDcCiyqm2LhsH0nPmBjuRFpA6J16Upxx1mwBhDvEBfSAfjpNxkQFn oIIggKfyJTvUCSRVgHQxRVGEf4J7Qs6OLYxZYFBeY/VpBKNGxwf1QWJD6FMZkFxI9QXHYSgS 9i9fwEejsgAmeRBih3KJX6RskHpWZnB+Zr9xEkN4u4gghQGmu2Zv61RGNRRAzaY10giIZA2g +6gag6ytjlHUdgWCHJM8fsy1RFckEN8CtmK/4iQV2vIPMH5b0FkLBJN79uZWOAjmiCaH72mv Pw2WyrgAwSzqkTTTskIwqRIJ9oZQHUxnhQZzOSx6XDjyxKPGYdB7agELvcNmxXaWI5grAPER yQA5KBOZg30mMSyJLl5j+Byi85E+kaOc0iVyrgAIYYiznQLgQMvwmAPRojsdYYAObs7SxJsm KCQAA6ZhPGlElys4W7DT8kOSdowhA/eejcNXskxJOuISwXyIFQf6madS4TjxCfsQbaEC0Up3 qIpOjws2hNKsiL1zNqiKrmKRUs5CXAgrHRYW0vaLugSaWHUKMXVoQMkomzcOE15izSJSdPuH k/xBmYgqJ1E2cOC6pviFt1V6yhBuBiU9EuAIdk0GBd+oBiQLcMCGaoQOBEAXcG05lzIwOFwr C+ZchZuWGF7N/wAlujkAzACXI3DJ7NliwfRfvCrFsdCd2kmCU996D46Rivb5CS0WGGh/yEwy RclbLl11O3yQEDM84d4t+gs5+aikRKCDPHUC4uCbuchFH9cINJeWDtqUyZFMspFeKQ+twGxV wXGZEA5ICDIeQgCh+H1lylA3l7b9nMLly79BAEUV5AxXXEIjYUmAFscQJNDLQIEB2I0ZEJXr B5Ef2g+3LXbx/wCzALUT44mR6v5hSXIXVQ9MxwAajhSixecEmD7EGAJz/wAh0d1DOhDLoXwx feIbRMGBA4yBB3QbCAdjX4TSaALAg+QR8R3isuCpJIVt7xgCuMmoOdxFq+DyOkCFlHB8gjXe KBZI4Q4D+NF4n2IGxsHD7QVPaAbfp7RMqTQD7wpNauMKAHWVRzkuChB1RxtwQ17EaxBCFO8A hm/AXS7TFpWCJgs5FEPcCqwEvUL5JL9ExTNwF0aOR54hNFuKAdQGzUvAU0A/iqOTaaKcfKgm D4u3QxK9TBpoe0GNeDFEnAbTJ0Me8SlP2nr1QGX1ndHgQOyyoAMnsNwEZAL1QRgdoma4JJKM s9TRj4kYf9UwmBelEecxlmOYpkH4nUAvzCkQVBxrI7y2P7BsPiFZlZmA5xNOIPSUs5DgyeIK 8IaNcQ5DZnci/wB/Yz3oBWAFvIgABkHz7T7RpGUsG4TFzJs/9ooKk+8WjqmYo6DaJydxA9UQ BfyU+0TnTrXiBlsEjFR7g7hdznp8wYmhDJO9eiXdGx4j6+hndh/sdh/N+C04xlmecjAnWDZ6 FDMMkEmmXOOBcDVZOF5Wib9+kLklA8HoClpQaFJBJYc9StBrvE4aiPWGPLEO6uOtABzjEC8R sKIUARj3hoEccJwU107gD3MG1JX+r+JcAAUS3c4HiDKK7W94SiSgN3NMJgXxChoBkmFwBruR CZoPqRDGnJHK+cIBQhQDfV0gnLYD9lKDKgi2Ef7yJXqDj6PZACdA6CdmYbAkjndRUUGE/nmH SADlu8wo+Dk3DExLJsDoEKbcoQfqgNdUsASjK8ymv85QjvCGJTDUcnQEAgQuPwf/AAMsKCyr /sKeqJWu4HEzbYIBBFENiufiAuvZHvBRsMCAnyoHkE6AM+8oi4AHZ4BnaA3oZZQc/QAVXY3C lDpD8w7x/BU1nkB8omBUSHmgeS0q8CO+UArazrtHVhgEZ9YoDWBqfyZJrKF2f9qEmGj+sNHD aAsaBASNbDmA5GGVU9qZCidA8Mgmn63fSHoiAWTxQ7Kl8wYAv9HlEhKLh0gADND2CyPzcAw1 oXmmo88u2LvgniWkkbDI9YG0AyY5jxnAMT25zAxY9sfwd4Apu37jqFOEdAvVGeOZDdBX2hGJ IWXRdMFsYW8OFCLBNvuEMsQL/TgbdAn0naBhn0HBjUKJhHB0gEZQIiQLmKOPzDY8GENBpeo+ xDkeiE0O00FzBymH+OA06jUBaDN1CWA7wZ1NqQeh+YCf9h2emYg1QtEgwR1bmHfAKOnQwekE SQRTJXYS5xDZZvFkjUEwHZIR6n7GMgRNNC6kiOxMN7qCEZZAcgUDP1qWm7ZHeYlWLx8QMxgc Kvsm5ahETgra58TIKRojucREWiww9DsQinBqA7rHio4o/Ackf4K6wUZBMwLIyAT+rmbE2ppa oY8dCIAQtl4HBSDYn0Y6GvWDSLIFpJcwgp+bsKXjHWHrEQBAq3N3NdICAKcMBwibZQI3cULw Qz9wBJNiWHbl4EjEDOThKboYPcoOLJhbBDNHQRAIABA0N5u/MOD3lHclBaK7YBy38xxJiwFr zFiGaAE76w2XeYX1kVZ7BeIVCXFSceiomABZgp6qGmuBmI3sZhBFOdmilLdTgBna8RIKz/qg QYmx/DnnxH0yUPSIj1mBZADx6iPcQpIIkfQYhCaMN6BLhY6Gf7DjeYAW1wekxWZjsGPMyVuL oYctQt3ZqA4E0oSJAEnJZrxOYAECQL4lnvswUSTi/kMDzDi8nMdEzZoVg9NwYVsEFGc/UITE T+iAZGbM9v8AkNB4jWExCJRAF5Kw4SrEUPWGoRYBFqHrbYvgj2iTVfSbMSFWrtRHmBwyAjYV 1iQ9NGOkcaIJsslCElvbYGGiNuR3AzUI3tIHCjpA5emmyxON4+YL4XB3Vec/UXGBhvyN+ILk smwGAD40PTgQ6Gci8J+fCu0qBKzoNd5+IlpGjOAGuekq7dZfQJiDUeqEISds8xgUyjnMaSYN RtDAhy76jwnVzNh1ftMoPAT8QtEBEQ4lkQ6KlyDYphh7RcWFuh4HxCIJhaEVQFDaJcAAA7sZ 8BAYEukAljgTl88eZlER67oWmIDlAgmCJ7ZHrEFMR0jQHMAYYxCfT/YW+EYALwK28+0HyhgQ 4h46TJRzaocNn1hRBKAUxiYHk9ahhNw7d3M2u4ioOePaa6Rp2HGR6KEBFDh3gmFgqgWZe5GA gvOCpR4vewNO8vAYxF+XBeECTPEnYIJ9Yldil7Kp4QJRQABL6QAYKg2DoVY7zHoTKa2R+DKf oEBZsU0jcPASiEE7OgIowS8gsgdQBBjBHlp6pRawIUC30fukzREuS7wpU0cFEbsCBQWMEFyM jPjHHWD7NaIYPX9xGGWptzMEmhUcSaWsXyFd4qDVJQ2Bwz2RIgIFqlh/hDEQErxFshB+UBQU t06cPMEyOy9E/qNMVUCwOAHzAgRRRe5g4NydDHAUUhZ9huBETjQZDHplAoYU9A75do2UQWDk 3hAWq4YSjRSJGEgSCAC7rMCqqhQOKKBYfOSE+kCrQDtDNxud2Rhsuc3M219JWo9VLDxUAjwI K4Rx2mjeOI6K4XvN4yYS4sNjqx7XHXibJ+ZYMEvI2APMW9NTKeZ9YAIRDBCUQYNqiBTAIABC DHA8iXhmB89wf2hEc1lguLclkCLXmOaCHkLpSoEiJLdsQjAVntxnCIh4WLDWgpCjcqBlg7EE xBJCTdbqHuEAAE9AgMs62E2INNIEwE7EMcP96TIfDgV0AaLOYRdpuldCQA+kqRK9zotn9mLP F6WSZG3s6ynZAdNWEgwOZzJBgijuP4ilbaIKNdcQI4YBjhp8PWCECEgqEpKcEahECxWxtq6g wtnB9kEsLPRbVSWTBChy6FNEkEEIHhe0PQN5Hbi+24hubFGGm0UnsdQYCiogS29xl1iiXee8 gzWajE1TH9l2bK1uVC5LMCSwxtiX2lcd54oSMl3dpRKN2m/iX9jL6wG/gjpwoZN9oTHZDZXW FV23jAi1/wCDh8wv4+AKjRoXFYpsdptAhQiZQAZBvc77RmOGRB7NYYerQ42k/MZFJUN8CnqJ YNga67RNuCswOufiWVNmjt2zqHW0BpAXktlcCKeHqk51ZrzACikAinb1R6dlez5nQEnirSUB 4BgK47veEbQZZKqyPaAtpgiq8H2dp401b4QMHzgqEd2HPEs/uRBgMAf8mRCOiYqVAYMmDkYC cd8wDHBJQ0EaIgCAKGAYAQgQcnXzCRrEV6rBwi/eDJXMNHrOKoAiD1/8BbggBALdhQECAnoA 1E5wAUDMRY7EQ2xZtC5oLC3AK6QWd5h60HPxBw6TK+Jze/qPUBRIzUI8iFXSaQaYriYO0RNN RZZEeIDuHeNwi/E6kzlNcV60HjvDRECQ6wV+dZaATY0ehhsKMkFMNlQjIwQCWefqWppGG4ds nQEHxXKN2niETDgxGcs06mFfREY+le86pJ7yn0hQQ4k/iGoNmIYj4KJSBFQxUCQYMYFDe4fS IX8CJpxFkhfE/wBJGQyReP5Gc8guQRnzAvUpgovOuvfmZJQKGibrCpmAay49SW9xCog2vg09 ZhBNq9Qn0lkK3LUz5TKp1ARfEBGuYcV1nVCG+OsGR4heLVMaZe5gn/SEb7/UxhdJDdQgT/l8 w+tQmw6/UJqEQ0uxb+zBAU9FKBcEyuFDuqA70Rm7QD0h5WU4KK3FpqCHA2auIv6Tl6MVgbrE 5eR6ztQkUjIB7AWXC8Svb6/6h4WzpuwblAAnq4AdIKC5AVEvEE7+WZmoHRfxPfmAhQwBLJ/A /MQV3A7kMe8CQqyCEgTJ4zBHpdrHpGBYsAwzjp2hVZDL+/3EFUJFTsp1gCA27CXqAIhBL1D6 bPaBf7i6mDCbmEgOnWeGeKBcDBy52Ai8jwKGwYALLBN5pcyCkZBYqg950PRAeAYkZzcdjmK3 hPMHOhOIcV7RV2nImSXQGCoM1zMED7+Y7jrgV3VQm7ECOBMKzzD1eBCJoAt1Be+JpJqv3EtB QvhQmDFNd4D24MO+FH7TQfmblDKPlCLB6hE9BRAsTxD5d4eG7OH83qBUhaFI3115MZE6AtS/ AwiYgn3HTj/kJEzWglmvluDnWzAda/fUVCDRkM4tH131g8cAyK7ds/jAJ1EDPTZgm2AgODrX KXxERljDB20YFUYvh07/ALiBG1Eace3X9UxwEZsNZqLg1LaDnquGEdxYJ/gQ2OWHBldZg4qB MdIdmFsmwoaIuNdwFh+8sTEbjyRGesz77nMYy6XOyw4KBU1GxVw3+zFk4gHcQZgC5QfcBkXP Ue85+4duQD9oT1f7lsa7Q0m54qETyAI75H3M5xDhv/x8/wCyos4E4gLvpuc00Nyrh4AlA0/S YjDPOZokjNlw1gM8NPz9wcB57DmuaGZZgBQbsDGoTl2yAXhEubR7A3g9JdMsTPXDcMhiQDY+ 5d/7LyAAAJME9f33HhWGC/Y1LQIgACUB9vxlyCw6sst4r+xpKKTIgBfs4ghTktlWh9TIHRbI 9PaOgE0hGz++pnNpEALJAIypVgA1vzBwIosY2DTGYO0W6x2gRYkIroqoJjCbBUuogOhEBkyL 8Q++ihBCubxxB0txAyYREIZLHWGmrUH79zNnUa+Jga2hookCTW/39hqAHsIwbLYGK+ogwPRT ntH7tzyK+ZQhwYqzcocClQ3Ajgf3E7XDfS//AAjz4dsfcCD62Jp6MPAqHBFHXM5tVgAg2uoc faJNOg5VT3g/j+5nHT/xwbnfKOY89ExHmNbZIKhyFACwp1X8/srFkI730ca/CAQBgl/npAQg YYo4P9hNEakcch/veMRGTwptCLBIAxdiT/yZQsQKqWR+6yxCyI1lzYipntHhStFmjfhIJ9xm KEWEL416wZFIMA/GAad7aGFcMCIR9IgOUDOimqnFeYOLAhi+IvkbMCCRZaOhM30DhPhMHjMl KaOsN/uZTQWlrzE6zDMV1HnpERM3QhCLreZ6j+QvZmkhX094P2CDYBEPHTZip9XAb7I7Q66Q aX69obJ2e8NeMwoU5m9Ibgkj6LyHNBStQ0IQAidQ2L0NmILo2DnSDDxORqaWlDkjr9SjGiI7 EA4kRUa9ohPl1CdJZQn7j/HSOrdJyqOVexuU7OQHqA5ROJLIgfK236n7rMCEoy4IaCWlnj5j yE6XHbuAFjz17xqODAZZGwLjeV2wPoOK/sKOnEjoc1zw4IAbZwJxrGIgsAXGQOxXzDuFjzWu A2HG5WiQF8kPqJwmAhaJ2yOEphCAVQDF0LiFfQGMwAoCARqKhG1/IGnM0sQThDwYGEFgIU/9 qZmgGc9Ia54CADyZe9Un6L0cDuBmrPbfpDteAtu3vcIwmYvsCj4mAvTA4Zo/5Fq5gSyxEesZ rvU07YmB/bmrw4Wz+1Druki8VxDRui/qeuvmEZAC0wA4uwJw2CI1coIveFUGoXgephVPaEfj DT7EwmDAIJbEe0OnIlHf3iDKEj1IQrA7zn1gHh1h1rPzFHUA/UGlo3G7oCbD4hyUqo+MTmCS aJdf9gRSLPyGFg4BEk8AO0An3v5FRRPGuY9UO0yBySCaHhKLDCJGEPlRc4CnF6ggBBIrC1M3 FWY4G8UyzPo41ABcNmjIh94VjFxtIokGb1/2BObkAdI0GtzXbwnjYvcRkEwCiPaCqqMKAxxi ryTSKqWtdYtX2J019Tvw4G7eJ6EYCYyh8H6hAkWMBs2YcfjNjsJzCV1AmdG4BB7HrHXRZmzG 50dPmAROfWghpBspd5o/mJQBw5hyYOoWbfGJC7Qih33NsilPhO1Z94+J0Jtr8IjgHcJgRwBN dnGHrP1PxwhPQn5npOZSQf7PXs/ENDoXCH7RaGDyvSoMxpVZUOIASrJWEkL8+0857tLAqwgw NYIkNAzIc9pf8uBowdNqshNxPUDL6BOpdIhdFgKHvByUA3kvHeGik8IkdNxalNQJHCj1hjZB zg6GitQabEMjAqfJQO1nyOm1B4e2rX+p9/aIhn/4n7maZ4nARXbmGMMBAeQA+D/4unVXMHY4 g/esVu8G6xAAPQRmXFUOTfBzCMRslCgc5joRz2+oiDuuZ8MC4oTBpr7qYT2EDjOoHgp1ZgAK IJDq0r1hx4mTHFTIYXKIj6TA6ZhsBhn6gOBgqdGWcCEX7zaWoBa7O4GbMygBgjaxNPM31czH A6zGh3M8BsRUBgcTmUARYF6uTqdqBYgiSDsxZ9YtQVGrwFnzGz1cACBGQIqB295JP8blTgwn ntgdhXU9IANezAAEthDkCB/Clu8jAy8hj6jGy6JfD01DRHGTAbcA08zq1zpbh+CARx9nSYIc iPkAPiCMtkWgIZbPpD05isDpxAavpmNE94ZDYEkmGYSUSODCOTT5ii5CAuq49c+sSDiN+ImA Y5l30EOw9ldFwllRP2h2jYyit3+oIY01XCCHHiAsfaMAjr1mQio54mRIG5+7xYmZMDqg+Qhs 1xD62oRyXQjYfLhk462jEyhPT/8AaAQpiTd5HAh9DQkYPQRbVN4P+kF2P93L9wiNBRTxn1jo VUMIlJwobvOZdmSUYmSh1CHFBAqumNEixAdbloGMjcdjRMwWLdS4EDIgIlJ8deiEwcECkl6a RBgjJvE4JhTqNDcQ2Tp2QDcVOgEpr0AsZlciB18u4+ljUQI/1KDBANowP/BksnrMn5AgOAh2 eXAoOD9QiLABXvNw81U+bUJ/BmIkC7pw6+42AYT5cIhbqEZxjiKX+3UDUqCZAjLjJBJCPDlk Vf7Ap8mplN28IJjNADMzA0o4HaHG0GfMK+So8XvU7ZlZ8QZHdQ2DpzE0qAelhQaKUQnwCHZM YCDFkhuZeAM2u8OgAYoALCHD3BcQ8GIKeQhMc+pkBv0Yi+BaxBD3yLonZJW12gyAAANxe5lF grMiCWRQ9JoHQYCwR2JcVtfgjOUaJbhouyRXyJr06KXOdoalEtl+sXFY7wqX+MBCmASNDARo JD05halYISk0HUDHaH/DJY/bimwab6CFIOuc2ToAeFwvaFecTynHaCAAAAQA4E4R2GbmH7Sm YbDzDmFmYHlnc6BUpA4nPiXUwhMKxPzANxrc3fEcaEOU7TiOXi4EMtEeAw59IOnE47wR1EAP soXcwCg+obXMEsDogRPqXKYIOqCQFpURoHh5YZEUpGP1d4XtF48doeFHNCfqHRMevKHoks/E oQLOSbx4XzKEiR7dSYhlLViogS9BUn0gWMYUaNGPMAYXMWBHkQ7A5R8NCoE0IMpkGBB8AZh4 1p1H2gyXAHJDiwxolKBnSveH5QEEoRYyVjiWnaPWFOT3ANOwBykP3AXeAUiVsCKzMHoTnqUI KiBghHUPyAMkwoH9aEEF70OggmpZrt2C1w+OktKSBrR6DQauMVBa2jm0UqKOO85PWK5WYTpm Pao6hZPHMsHFJclxuuuJ6+YwSoLI6iS3NdaTK9I7h1ftPhzPeoB9eFx/xDZHiOnZwuzhXLgS S9hCSz2ipjuuZdiyEAcUoQLB5RzPDE+iiDAJOwDg/wCd9eY+MNGNrHUXpCUKkkO5gTfDcXpo dIY/+shawgbhBVjTSuDY52yPgYTgAkxkI5+AUvq94TYxY0pCKlqYALTjLrYpULOVtSi3exqG /wAYci2Xn4g8OZCQgBzCA6PExzVI8GAgURQE7RjEmvA6MTNAkWFZee33HR5LFQEoiLcEK3wG Uce0Bw9BgAPUgbHr/wBv7zstCLs8ewhBkCBZWh15MSQZ6jcjpnrKpp5RANmBBiqOpJAgUDpi u6VzfSFnw4gLc3B7tdIdS+zmAMDAJ8oLv3XDyHrCQgJSDkYENQEIrTK3U07cqf8AI273GgCf kECUegWIbyFWzCzWoZ1Bc5oOFM9lHctHuXBw6z/kFioaRpzG/kwDsIOcoIQSnVBZlQoz8h70 Ow6wOrr/AMEfjrAMA87xL9BhqvqP7gnP0/Ar/ZnOLgAAuT+vuGgxkiEbmTDHcQ6nmAXAoBMe bQXJOEBMYCsIWO210LbgyYHyFL67joW0TdswBQkiRZy6LUIKjRSZlcRAaygAg2yd/cLclgGO WCRgAOAdGiWF4JPEZzQ8rQbVfrgX45BslEwUXQdh5Y+JYvDu8EjjAl9JmvWgvsYUILfEBZaj vuJ6INBuAOhgQ3EGqlyA0AJXCcf2UrCbE8Ovy4Cw5UxHePwVBUA0ukTJAUaPWNC8MfB4qYHZ MJtXNoArDPgp/vzDYjIc2+YeIftCNgPYnHD0fpFYRAFDtGkDR7ynF0Ct9VG6FSn0D2jFCqmo dZIiiA2nHnoTFgBoHLP6g+pEkgz1fUAAAABpCcI0BBig2GwAke/xH6kAd6wtZJ46wq8ekD8k RCEAIAZITVE/pAyzPPPK4EIMAhByMHdiE8JHU2R3OTKUgmRlbP0IQsgCk4eB6KAQlQlQew51 CIeiSJOa0d4+ANvV58prloPOnyMS2TrELBfO4whMgY68CBdyhvzKTq5XW/5NYhuylf2hB42h xwl14n0gOW/8i5IVxDkqoXYgz5giFJWFOsiGgQopSXmEAx0iogc16z4T5IdOsfygu0ON9oR5 dZu6wgEyt3qN4ZAwDCB1ZG+IBA6DaOCpXkCBl84P1hpySs5KDIdYnPdaVnPtFwYpfpBj3gv0 hmwSEMhAmC7w4HeERMdoMWDSE8zwiRoC7nJb8Qe0W/yQIc5BxstAQEiwVQOiB0/2ELM0YIHA wOgAX95QAFAV2hsD0PNtw7AgLyBOfAuQlENlG/WCCbwaYw85nOqqBt7+J0Vx/wCGvChzG5V+ k6dsDtmHRI3BhambGydBENMQdpw3UMVRrHtMAxa1PQOk5Peb8x9F9kevIqFp5Ry2ImXV4ggE gLHyMfhU2RM6fEJtNyn8Ta6mbHeAoQWz2gkG1FAYwgNdL3F4JYABeHPn1hWkQTQaC3A4kxy3 T9zBQWUFFEgMEkmWYCUwexn4gkiGsdI18zPm/aGnVgNftwWcDY0bPnMNzYLhCAaBAe8IockD MQwC0DEh6jRjmIjMwAX/ACEeEsgOf9hISE18GGA4O3eSASerzhD4KjEco3klAMcQsXN7rpmy esyjg8AX8hie5eyCoC17dloiErZRB52UefWHEwTStCa6QtoVgCoTQbqI/ATdAT6hmQNYjuNb 0dQjpX+QBIsjtDk3D4N3OjLl6pe0H4JIH/p5lhn1ghoCJ3IKocizU5pw1lF7Jm6CHJ7uDGMG aAmQUsAG9SGIeA+IodxyoggRIdfeAsE2nk/RuU+ExBVaKRYjAAUSC+prs4WGgBNtQ6wgfQcs XD62s/6FRsIUAoVt3HvAkXOoDgqi4h4IpVaxxAAhXbtHyIjZ4m9BuASgGhHL89P5A4ojKCFL ygYfxaN6HmCH9gZmFOTSIAoo9mOkCY0MhmewhOgwAy8iKogEEEZkgYrInMF0m7te8BTLkbr/ AIMV+dwD77wf9HxNEhjsZrrcdwph8DMdGHLcMWaO6Zf3FtGoDDcUkodkF+QgsUz0mPDUOx99 IzCWI8sf9hJLKqE7lCDJvQl0ujhOIPPIkaMw8ooWfROeIqMDlx45Ymx6Q7BO1MOBDhtS2Fhk RaW/+w4TNwcXrAA2WufpAjlZlf5ks2YHhgUGh/kAM6zIyaNn2hvQfEDYyCa4QuhPQvUgtDEh E/pI+vrbGaD1KySnb5fcOipo6DMHwEA3YupEYMIE9r4GJ9QJvy4YBQpEO7PpFgdYXXJRRK1c Fg6uR8RA7GsHHszAhSqAdL4OE+ONACdiz4qYJRIkg/hJNybhQH0gITwAm6tk8xWodHGDFaAD EPX4DOFgHQikHxbENejs8rTgFfybfcBvjEIdQnKrtqDcKYfj7ltESzQZDuYSqWKjB1HjrDjo owuTAbUag/4QcBNRIvzgbZ6GI2duWE2oHgPnEEXkmJkDfvGhPR+8WlXMg8QK7jvDbHXmYfgx IDBWBwbGYqgWXZrGUHj+DMB0BcMhvIv4QcqEy5OzBVufqGiALpPASXdCVgaaR0KiIFgcJ9Xv i4kGH3k6DAhAqg6FWjjmWTEiKGgAXtEYCcMBkuvuUfiQWs7fDYEXGGVkqpB7KECCdd53Zk6g EcKArM6wqOQDCzEerGHuEzKQCsTcKVRwJEb+4VQknQDLPBejCNmaBxRblccoVwDVi0YNNC0b dYnJVS4QOQ+kOXwXP4ggBBy9nwEMGK0AGLGCcryPeGl0nMLU7Nx3/JkYcl7xdfgLgj0MMhoA jbEH2pZtQaaUP2YQrG2zNScRp8m4AjfsTR8CZfBgcGNFH3jSoYMyCb2EFoA4LL0jZcNgCG7Q fYYmUIUQBpu4Or+tQdnKAK8wasBoqc/8QqdsPXZeLPUwCj3mBnqcigP0Qq4RwgVv+8tzISyQ Xt3Eh5DXi3mEyglo9cUWKdZr7FAickYKYSi6sroIweSHNkN0TnBhDCyCDDdmhnca7HIioUa0 SLQLxPSL2csqJBYD7CGHSWNU3w/EzESHNrUx5DkCHqwc8mSZvSlIAnpX5g7mSCLBoeHpCYsd ikd9OYkE4EmdGEDQJ2JX8iGdF4buM/O0+JfMiImYB+oR63mFOWDkKAhn2QjAoQwOkAuoTpsz Z6fSZd3pOrlHvUCq1RAGuRBDg/ybYlSZgdBO2ct3lN5Lmy5QHMddIWRzg/v7C0OekNvhFQYD nREKssAy2DfAJyyZsnyr/cIyQCh9izFZFwuY6OpP+TblzEpRtQ41th5EAE3LDobEEKpJce7U iIAjZIPKgCHliRwiSS/uA5WRAQzYfa4YYEU1pyHVCtvTBiQ8TizKlArS0YHZYwDNljqjU5Mb gMC1Yp+YAQKZjn1cYAEAlIRwK7kM5BK5rb6FGJENhwrlN/c7YhUskEFo6K5qERQQzRpscgbh KdvQKz/0f4ohetPqII9TBBi4DJD3CnuItC8feG/iBTqjgMCaEoaRYD3BmFcgACRNLrK7QuKK OTHJ+IRZEhPE/cw6VF3nMAR7n7QCm5EEN/ENGhxqadh8wC3X+xW6wfyOneFPS44EdxPD6h8Y RR9EOol8hgvXeOzDvqVOLEyOqhmjpgBjJ0hecgDqxk8wnYNdySmgccRZ0ARGkGasDfEygsuv WCZS4QQGhJXtFsTtnhLwLPUqpGBIYDIZTVqSwUqyyugRBKUQBgCEkDTQS7lYRYDbbl9RpcAk HkVQzDr71egejqFt5Bg6aUqJQDwTZEMSqCZVdWYHJEYgFqZIfrC/qVTq37cOZxS+nH8gV6Jj gcIapFhQT0CAArEJfftDm8sHYMArkGQR4MgXHYF3uRhjzAWI6cZ+DBB3EZ8Tj7miGhHTgm+r gbHNQ7Dx8GfBTYDjUc+R+kfUFe0JRd4HTrAXg3MiuJvz9TQ12YCI9A94Bk9FPUhgx0cFsYhW AmyXq5k3YRl6YEGzx+4FjWiGxHL1iFOsEsqE5EfCGgPzmDXnCYfnCJAERg6D3Q0mJoBX+wem JXkS8vldYKrsQVCBqyLhhFUya/T2RW0COSZYUHbzy5WBx5CzEh1RyVcAyXtDmQwHJIKg6qG4 YIhUfU9IuMhDyIA5OoYgJH0h2DWrDXI9Z/AKBjuhUB6QNs4x2DaG4Ruu17ggatgjhF+ogqCF lHPwE4QWpoh8R+hi+APz0EAoAX72ldBDAAkOTYE40AfmCwzrmYC32hZYU6qgU2Mf1PIfiCUR QdJZrf8AZvUfQMA9EId1UHRuccTCEHrCe70m/SA0ifzjuBMD8pYOtT/U3UpfN/hPcuJ33f7/ ACOktP8AJyEHxdR9xYQX1CcwiwUdwBGU3/QrHSUwCGhsHx/do9TZM8OpRWgOnGe5Eh4IEEZx eTzCLeuIEeS/doGysn+DAiI55AgkQGBJKRALzCPlFQLu4Y8zpuiAaMBQn6kAG17d3fvNCBfM WpgwL0XEIOyadoRGXaDaS2WLKHEGRGk4gOxHmMp0QHet5PpNmEYVOfcQECAkAx4MY2acACcG Q7myij6g9phnj2baDQ5iRdmmRGsQUGMxNXv6gHjEw8ahTjUsI7nJgKVgvPUn7gyOesNHut94 QDtwoZA7CG+ycGHMDA1N8UIN9IRR4dIvKEURnSmebgVQVwF50viEEg54mEAIAABq7/srcAAP mCgRLHQj2h6IudXbxAXweDq8T4YoEXxDWRS7Piz/AJCJTAjzZJUyuYL9AApqggFdZA8KvJHT EURIMWneBzDEkauk8xoS0Od3LAMBRbXpA2mYSXtRfEPdm3BcfEDTbuGz2wPUv4hByGCty9RH zHPoEWgr5BghhDZ4MwI4mehfmFNvfvhuXl3SR3IwZHS5UVnrKd5QuUdRDVDkB0Ou6xzNM/Kw +4YWjLM7FeqmYA/s9CIoiuQfQD9o0IBN8JzjzxgMryh6QbeZhukdpouwccj8T5IcayesGRqf 4hHSDiECcisL5DoABEAYjyTMqtmaF1SlJ21FnvqU/wCTAwsvC3Dm83NnvCqEwACP8cIwSyVt 8GDLjIZmHFlifPI6iEwySH2DnqiEpgRdqqEpEQJQ/QIdoMUEOpST2qDo4WcACOX7HMJsBvc3 9wlWO5SAZgb+YDuU/sAYqsKWdYrho39ZllfgnLxgMDK0UwtQk3bXkMexMHgUEqmSI6uGxHcy ePwHKHo7qCsr5ZCz2CEIaBmksQPSVWSLCph4QMLCAHZ2Dgzn0hIfyCnZY9vjqEOFYAKAGR8B HTI1Pk5w8QeahfIitE6hYJIDqFKzB7KN6h2/OMBUbJJ+YAAkZGHU4QQAoQAUBShPz9TktwV/ rrNnxCJxPRA2j2zGiVqFg8GccITtBZWk5YhleVEiZhHaDcYGIGnMDwHCrk5hhc1ezlv0e8BD wJPe4fdGLMZl8kp0hH9T0jYqgMzhpC4Sg4REXoBcaDkHQLpBU4bayNwOGTAioAAHAmjMyEOH vXpGvTiDaYGSh4Pgi2zQAoEQCUYDbBBmiAI+QitQw4LJId5MCtQE6/HBp7wPX/SHxRZUcBH8 1gCPdQPPWcSKEX9pUAv0M88iOAJZQx5gOGxPpB7mbDrCJCMm02H346wyIPIgCSgxGHUQijGQ SyNg5gHkOsAc3APJEpWzkgADY2fNVDSGnWAOUsLMH3coP69zCc7mRjmWChqAimiWo2NnDhsq cm2NGH+Q+6bXuFiNsvFR2e08pyesDBmQ1UPy3B8BG11lxfHe0I/kDK27U0EdR7wENV6ekyfV iCEAQcWgWg5ATx08QggTABPqY8QDFFtTiQNcRXCEC54/8cQiTjIrcd0NzSSchF/FTMYEJtdd woywj0E0Bu+eYcBUSHPkEAZwC2HQIP2EegbvLUbgd2flxLYMgduhnJqWrEghEOrvUHxuZ+RE xklhXEV1uDYw5PEVDm9THoTyO9L+pqJ20V5Af1RW3XMeGSCIMhoRAAaEyt46w7DNl9yWXViA +lQHzmB7ubL9U0RnuIhGsEPUEzngQnNXAdS7mVtSiHITgKIBcCg8cExK1aTm0e8J8lCX3KgK HgTIdYOQkskBoNMrpUcH2W4QiSvGIeIbfNjM8IGHxDkco5JRYw2NayEJsqtj7HiGEYcEmIFu dn6SyERVk3iAFmgaJGED9EWDjpDJAU7I5QXueUQQAcVp/wAiSw8R/n4nyaxx5C5sOAerH5uE gyAIeohGJVQR0LVcoiJWB89YSZxwNXQmBaCQMiqdbxO+nNay+8AFZDbLcCr4gCBMrBXHwfWD ja7+A4mVg1BM89JZIMSyaCmOucdgIapjBEA6wCjk39QhrfaLA7CihV9TphKBB1MiYFcq4cWS oLCv9ikk2OsOBNvqofSoVhTnXGI1LAJjCpie4wkuoTBEy7PqE4lEuke3WacgwUB2UzQ44g98 AEAMkxCBLTJ/zEQiaH3cesMaTQWrQVDAIhKsXMDkkjmGcRMIP5ioVfkqPTBQFCAfKILTKQ6x AnfrIoflK8I0GsCs7NiUKIveL6gQ/oHIBB2uCyTORctXDDzi4ezuuBDljAQwQDVAhADkgvGU kYXD41QbI6CFV8DSWu8ZBYl7xnMdhCX/AFAYWYPpDs7W+83cQHChHQ1AYmeQ4S16QltLo1Mj a+xND0nI6Smv3mGKqHAtVqHlUJFf4nVmCy3RgTK4h9xjZHZaimhhmAq8QRk6xqWEOCkktBSX oayWHg4XTUCxFPVLiyMUWYQATRJBFaSAW4ULSKJTMXe0QIgtEeEGF7FRAUOhgNYOOBiODEEN EUQphhGy8YgkcTCPw6Qu5U7rbH7lwdhchO+vHtCkyahKIA4zioVJgRsNW/yE0RAmos+nMLvU LCCgT6+sPkKIJNjhALICCADl/wCIMlSLb3VeigOaAwCOhh8GOEsNEE6Ih1mcVTPWKIg50gzU jgIgGS0BgINlPCAYBDwalquaQXzDeCSKpAU1RI1o9YUAmAqX2l4LFhC5TwA3EnAlYS5FlNJh wYRFhQwqzVBuA2CpknjFwZOodVqYI8Q4woRqvSlCegoWBmXJOSnCLOjg2DyJo5PpcAAEMUOI 9iE0sUuMbCA4UkwVfCAIuYi0Z70hctqwge/2zE1Zxj2AwOApQ2EYYggLDoTKK3hFceUsQhVW sumhdE4ToS8D79o8ikAK2ReYDIQCJdXcJSNACsSsQ61KQH4IFwXb9QI3yWlvWBHyKCCBYMFm MMoQCSQ+2JUc7ITr+qAgMDKQxhMY68BO9VpL/wAWEi1SsIO2CiFwOVitRynQSSoBAWEg9ErS CmNGAYodkfwnNbjwcZwj8FbAwvAEaDk2YdP2Zpe0Hc4iknYUOvWHD3EBT11hrDpcFoRGfvDo xGDNqppAb+5s7uEaZoRWOIYGsc7mQuarNwHugmDy4fgZkYKvajr75ho4Wb81EmGUBxPe0AiU Kv2hAa1iLm9wJX2hE60IgMcGAZHMIcAr2uBA8IQ7lwAlKYLTmTA2P3MsTsyq9Y8dzEriaT6T I5uHB85mzAhFRdfEAypz3grGB+qFtwjI1CHkZEA9E5H7Icu6gLDuIkzwDKL3gKKHM9zK+cCg mj3c47j7TXvLEes0By4Kdf4lEssYVj0PzDXlOYaLJm3dmOiehPtMO0HjoYLHf+RM+0uHhx+3 6htjX9Qn+TPufqWJZ5mB3mniNCph1hwGA0Gv5hFB2HvLt2T5PqE/KPLsZqAUUMkjzAGPX5m4 6ftSi3Mpy/mA0NbgBYEF+TKswrdoOXSEx5/MyTan/9oADAMBAAIAAwAAABB2CnN3UIs2E/L/ AAEUKMuKqXmmm4legxGUB+RlhIiN9ACSTmpuSe9yRJ+BKyxqDIwtbMhHDql1YRJQv/a+/bc0 wTVtBstW0ll9QWPBcWoVmmU3jTe+sElQi9BlobUWkGkf+wNNvw1XprB46JXSzty1yf6GmcN+ CNUCQTTvGELgKEi++L5BhRttxJCRSTNR3m5LvS5rzjdrkG6p3bq1D/VRJ+syzoPHevblzrZv Fw/YvzDZEzFZJQdpeCk55u1z4LTpDTcdELjta4NNMqaVxPpRHvniVHrFTDF4xnNH07HEQJB6 SbovmdSnVCH3Xrrqmc78fsTnj8vkQXNxOwluuzPfblBDeNs9vDnjLpQb/DHjs2bIGfvFMNb0 Jx2FB3L3/TLH4zTRXN82kD0t3LF7I8PUdvLVwEHAxkE4LVP6LopJoCnZ4qr0bXYYn7EPfTpL is2Dvj3jEkRgbgI7bkExbT5xH474F9delqUCsG6qcwcOlTHv4LsbrfjE9UWO2+IMXlihdzps TNnwjjkY8PXuyN2vRLpxirBpC0WDc3PLMz7cYmxnD4QwDfL+sUin9FEQyInrntPaXVT/ALz7 q7Wm0NB9OG2ss+4txRnfBQA4+vWWk6sLYbQ2Ut4xrqfClw3cgASAJ2XS0yKB62HvrG6Cek4L qSuQrrtD79J8W/8Ar+PeAxv2g6oP9ghXREXqwv8AyvfveeycSgvXf73mceo9Tnp/ORzvcFzr /JgG0D7CIDAmKZKg4t7DHqqVZp/cbS1G69lWEKzNI8qGWap+NUWfZRNcPNvRWIfykGk0XZOu nKS2Z2FOuFzk5yOWsGyCDkop1BvqYkbtZ1Cdaz5XwZx5R9dB0+y7DdHFsdl9IrG+NcWPQNhZ DqtFFtWIbUDYWM1qMWMJhaaC7YGoJXDt+OKpaSB0NxsJEBTgk1Ey+d/9y6x0WQYk/wDpkSKj hNL6LDjVesXGszz7RguT/wCyj6fM+K6tMElIcBVf87rEWmMinuK4dfOgDfclhmKcX4RHSLr9 P/L06ltPyWRTFenjIYvwqGP4xWpS7P8AZZtge/iFZf4lYL0BY6q9ogjKVNR5VStTc7yFOMwe K1ytF9JHrgox12DUdohCK9qxArrugkebOHemM58jjdLyfvqs5KJj9ebpZmtUzxPUekkAHeDy b7CXFJdU65/9dfVd9o4w7RVgI11Wa+wq4LsKVHJp0eXLBq886U4GDbdyT2HZcnx3wtriC8Ol SIRrlTNmJlyTTroXMuFz8FErVi2JRSWTms36KszRN8N+9M8R/8QAKBEBAAICAQIFBQEBAQAA AAAAAQARECExIEFRYYGR8DBxobHhwdHx/9oACAEDAQE/EFydF5uOWHVx9C+jt0sI/QOtMuKS yWEpKRTCCAYs8UsljLJSWRSXW5RlYg5lOYBlIIysMeIBVwIu6gDiCiMJswI4YPEA7SqImo9o sYAZyYrj2iRTvAO3Qw5ThBupxi1POEeYah4hxcWVUW4upxUvc7QI8s7R7RgDDDhhQqCCBW4L IlkrVQiXApiWVOFThAbwSyJcFTbDlcNIwdziFR+heT6BvorqZWV3is1KxdSxmpZLJZLJZDqM HQ4etjBpnOp3IR2QIdN4rqd5rPEupfhLly6ly4YLe0veDAdJ9BjxK3ASbJTcqUypThSSt/Qv oOvvjbL1cuC9ouDHforD9RwxJVlRIlypUCukwfRehxXQ9L13lY9NZfoX08dTK6a6/JwCfCeR EeWEldZhlx6wVQShy/7KOD3j2GKvPQF3nnCH2GLC+3SHRz18ykFiu3RWGMMinE15GKOel6nA uI092HFS45Y9NGuSNt5X0XDNm3iaKOMsqVL6iErI1sicjpuOTuRLPCiDm56/xPVPX+JS8YA+ fyUdE0tSvH5+p8N/9lPF9og7ynlfb+yvF+P7K8X4/sr4/j+yvj894bWMM32gsmaySipgr1ju vhiLpxUgRUf3+yxf/P7BejEeUNVvMNE8ID4fyUHH+/8ACPOAXiaG4Lw0QL2EWjcFLocaI7MC y1neIINSzRI8wmi/n7j4WLJZEDricJ2iitPHz56x2/8AP+z4+XKVYg21zHkMEy/EjTklupsq yxgW0Ri0dpsCvaKSjtKncS7SUcjXzyniNfPGFWv6nOv+w0pllDxKOGooPP58uWuh+4+GIm4L xgdnBUan2xhxuKmnjCduHDg4XBuj7SnnBQ33RPtPn2hSblHQSlVUdDeoP0+fNQYzZlDTC63C mluBOCPBCLZpeIB1UVd4im/n5nJDaMJjQDHL2/UEcRXpiHDCAYaVAGkmmokq4oaZYS4gKTbL +0vxfPedn5/sE4YB2inGLirqc33miTyy9sf5frCtcfLO9Kot4imW5yXLOoT59Nvj0c33jm4M 8/b9Ya8S8s9LuHilEut4RHD1mOX744Hzvjn7/rDOft+sIjSXi5cTaHQI7aipaHbNW8KE24ls EcGOXDx9ccvf9S8f4froQYiWJdNhuVUMGm4tqwA15Q6onOpVQ8oESi5988n3wunr/kq5zhjb 2fqOWVgajQGLe5stgjcSrGrVxL3O8qtwbngl5taVE0YGkYlNS58PSXljhYUQNxXvKZQYTVwZ e54k4Yb2ysrbHYZ7GXPh6YWLlvebeJUIs5hG3cGuZcScS08secNu5Uc1+PKBbUVpzV/Z0REu aYrWw8M4prlzNrYAleEK9St1AwNkqoSoPj7TQXFYVNPDONM3ekbuHgS4AljfhOSWWwNLARUd TmKDrzQhpnLo+XpNAOl0jl7frosYU6OYhgAAlDO9+0eCUvd4BcUqPMKKuNW1HkjuDZlCyxbd 9Kp3AjT0ClEaCy72waLlRtUfnypoDxmxUTQvaC7uDVIm6sYNtQppxw4C9ERdHWhbRK04Nxe5 or584gt5QRvxlW1HZSIpSLQO871sowaYVWmCiMb6PynP2yYDHJOHngo9YbYQ7OBG+7KXvHtF fx5xUesG7xobl0kaPm4ikyd3ebnL2/WCGSc2OFR300bRKK8/9uOncE5P0w2/9hqiHg8JO7LW 8RjiGm5ya+fCWxYjcpepr7pa7ZU5YrovcdqXhDUoefn2l6Byb8Zflh3Q5plLf+SrRCaiXxm2 4F8GCVNH2wEroO2KztFHZiOzFbuIp1AEQ+8oaXvC0Hcvt+fmBbUuc6lRsIrsx6Nn2/XSQiTe /wAT1z1z1T1SvE+39leb8QBxcDetekWVv9lCtx25mh3CtW/ghunql+aeqeqeqeqeqK3X0HKY YTmUSjFRqVhhisnR/8QAJBEAAwADAQADAQADAAMAAAAAAAERECExQSBRYXGBkfAw4fH/2gAI AQIBAT8QSx0fzZ01MI4U4W/JFL8KeDPRvCEJ6HMNjFccy8Ip7lGitbFzH5FtCZvSKeFoTcJN DGqsAlRtYVwaGy4U9CZ8Em+FWFITNDXwT2enQwNlp4VELqY6EhuITYObgzcMSNs6H2G3qzkN OWNsNxs2SCewstNVcXd/CYNL/RdDG9FcQZYPRvQhJU44n7+xdsHsOzVmPdnQ29BLY2fRJtDo NbRM1o8MaODaD6hf8/wdB2ig99wzYi5P6GqYt6CgUUJdmbOk0KKQTjpu7BQxo1IR6hQ2xaKJ JHljT6PIehwUNuFVEiPo7BEFjzPuKcKNiOYhMPXwuHtfBMuOC4bKO4uY/CkRkYk3woojY9Y2 Q9w8PD3hd/8ACkLhwHNmknB/hRVtIYiZmLcvaPcJ/B4SrNiTpHpCapFDqDHkiWmQlsmh6xcX eZovxfcIZJ1i02MujT0RNCjhUuEEWi32VPbHhtj+SpwuGiDL8dJEWhxohMSekUo+jLouJ7ho VKX5+4WzR5jRC7oxMTiKUN3EeHoeHv4IR/Pg9CosLmEyC0xY2en9EbIT4QfRCPwmh5uUSiys efDw0S49Esf0Rd5fzoiohlSL9mmsU9wr8WQRPsWsWiLnSWykYhEhCPBpDSI0VYh7hncoeNen BG6Lgm3wi6LNEJCwx8GhlWemxfeJSjEISSLBL7EI4bIIWFl7O4aP7mEiwhIfDwRWI8wsr43D K8sTxTzK3msTaKxVkYk0bxcbfwKxtlZseC/ZWdRcKsRLhJ+YtRWkJ0TGxqng+7E/sqKd/wDv /sv2eDKkQanTmhbYto2NHuGd0LRPoZBE+kgmmNbF/wA/5D/RP7HpRVI2Rj0tj2RIuEhLYuZQ jwRRMbREJMvhSeoS0Lhr7EnSesS+xRLC3hRWCTR1CWEU2yYQ0kxQiY28EiIVGiJHIIi8GPoQ eYaovw1B6Z6J4WNwh+CsrG8JUaYtcG0um/C7YZm/o2NsbZt9IpTSE6i00LQkJawuYap+iIjA SoT8RTGxGkVKxPDzETK4JoXh4PhdFFwhXbEk2JRwZ0Q3B/QqmiEfweFlcJsQ9DIbFzCZFNPL EELgnXWzUNNDKErWEz4Oesn2IYeOFj0/hCPDaw8J0M9EjW9H+s1RtXHDgc3hui0NR7G0gzbj P5lcPRrZR8GRi4fuUXL1sSEn4RxsgrCNLfRJQb1rhVoxqHVJlPRT0UJVC3ZBcEiDwQhK6R+3 BBJYno9Q9bRKj0RsPSC4TOMKi2ISIIQl6JJiSTpfCIg6W6QtUbN1Ea3CJ9HGNro6z2MadFPR 4S1jczd7KLaLhjDvDC2zZHecHwTfEa+nNYyVlqhskhv/AExGmUZYJ6Hso3mC4TfwswkG9HIx dlS2L0xs3GKT/A+I2Qv+DMELuL7hFmhfR7lvw2JUrQ22/gxtENqQQ6G29nCGrIZJ7Go5lcEa zBqifw6yEG8LUHt02itVCfD8WGSiO9HsHonhuCTKU6XDI5ULDwl6M0y+kEOEJqD+0J6h9i+h Devgmaxxs0x4Rx4lwnrY+bP8YQuk2Pnw2yMWGVQWh7Gh/oj0b0LHODehfR+DGQTyhI8f0m9n 8FTuUy6GNUg9E0JQSZBqiy4NDH2T0QlvYx8O7H9IS+8NlEiobG4sMonoTPcIn0T7FsfCv3HB oTHpCZt8HDmODGtFxTZs2Kmx0Vh/RaVi3URG4hJ2EqqH1CENmzhs2OkYllNDQ2xHosWCHRFE 2uFUr7K/RNib8G7lsonl9hDTx//EACUQAQACAgICAQUBAQEAAAAAAAERIQAxQVFhcYGRobHB 8NHh8f/aAAgBAQABPxBKwKqCxwIV+8mBS3pAhY8vH9NuTNwFo16ePWsKom8KTcEgfrEQ4JSi OrJ59byR3B1USVq/z1kfNFw0x8VE5IIsjNMTZv8A5TrEkw2U8jNc7/OAQlsodh0P8+cIbEQH iIa9fc+cENg3NRE17K3vAEA3IFsmdz7+HJSFgJNmmR4fzgUWCwFEM6Oq4cggAFgIl2DDx6fj IlDYBEmvx9zIVAQFa8Rbz7wAAaRKYi3nv7Y0IIYfcHMVWKdyFa2MNRx606y0/CIN2rXxp/GJ 1kkNsl/3fOIVSOZmyIJP3xgXMiM2zcBP0szjJSspBbE/WKpxWDQQEVWvtrWSKQM8sQdfzzl3 SyMM0pD6h2awEFNkWEINvB5MshsReojnp86wKCbU2g7KmKzRtpIHU369ZsTTBKTNPr+sNNsh mJrVvPvKcVSqTcTMz9p+uKvGAiz/AMYWucbYXIDupYOfWCCAaQ7rj3/OCUbRzdcv0/GQqxKS fSJ69mAVUqxT8/vJBUCLmAJ34b+chaE0hYTEEEfZwCgElAQnx/p8YNiQACkxxf2cGUq2s4om J/HziryI22JE/OSmTaJ3LL9dbM0TpG/nb58/5hnhQBOKNf17zUaIbmidb+3zkiRChhri5538 YRwkTmOV+PeG5PcsRDEP99MBASIFMxbz/ecC1Qi6QTBXj+5x6BM1U1GIKiT5Sbf4cUAkaRT9 /X1+mRAShEa2/wDsOSAWkidOvt9zESApiYBmj6/F5SOiWxuaZjxTxkQRaMQxcPimO6wkVbRD RLmD44/3JFCGSlbhj/N9YBMHksXw8/G/jjJFUkETxVJ9JnDqMBFoEvrj3rNtFgOmeuPT8ZAi 7mTbMEgc61iEkqQJENzB36nziW+ZEmZv/PplkCGWZ1xG/wB/XGd3G1A3xxv1lVh4AVevPjXW FFQSVBi6hD/uQIJMK0a/7r94FICUEdKbm/WKraMlaVtued7/AFgJE1sXmD/2cYSoCE6Iu46/ uc5kAN4TMfHr6YFQYgRoCLgm74ywqLDO7vT+8AhVnrklfP5w3kjFsBrIxbSEaauv04pYFACC QnXn1k4NCoCrFyvjBNqAFV8Fv+/tx1iVIqhjUcMP6wtgsDDF9x+d0t5ISICTcxMvxXxvFnMs qm+K/wDePnGpKEhUlsr31OKBjcLsndM/04Ed2ATEEEfHOKIQCJGoOo/WVDDelSNxBPPhyIQe Eib0O/1jAWgzKLHHPJ9zCRAoqpkg+v54xiZmpSoTeuTf/mXMhAszuiX/AKYQhMMDERF78dVW MNVuaiL6/WnEMIa0NLA/PrLOCynMk/c8/rBJBEq/Uuf3zzWThTQhIDbX+PvAQ5ERC6qPj3rJ Qm5ZAuXw7/OECfIdPNdn78YEki+h/e8kCZOAkQQT/wCcayVZtqamqk8n3yKlWTFzMSJeb57w LCja1UTK/vEZpFZC7YL46nAqyCpvhP73iUyLhNtQqe/DvBSoWcswkzHnU95JJApWU1Jfo+pl QshSfH9+MmgpIEbNff8AOVI2gJxfHXp95Sg1JHxB3F+zGFCVAuCAPqTVX98BATZ1ZGj51veM mEkyg7hIfPv5ckAvsTx0vHvEANCdVFsx0+MbybASSmKP1nsSqdr5e+q/GBUkKTM1cy9eT3gq RyE3rfXvJRBARIRto0MfXWRYvDYMGio78c5KCIAghG7P+PvAIZQkh7I+D7ZAMTZS1qPpe8qJ VyJmN+N/Z1gBRUIAIljg/WTfFh5lSAh71iIkVKTSRfx53gknKorNSUvzv4wKTXdRFdd+cFOB kGIYuD6O3zE5QCzAlNaqPHh494SBYTIZZ7P6zWSA0GiZlnf2if0YmQbo6iprr39cJ6ggahiH 1hIhBayVudf28nSCEBSdJDruHE6GQhN0xX3jjC0SqbbbBXd4zSXqGZ8+bMQKbRo51X2ufnGY KQXD5I/P9OIwillHhqU5POAgsyIJG4+z9sUUdBBxPHT4cpxmnya8eHAUhGuWoNvX41iRWaG6 mt+H86yBwZZkkvTXHrnjALMWCmJEpZyT84RpTYlfW3/edYKjMRM0zvl/k4xSr0rdNAeOq9ZG EwLtweMgh110iRX7zs3iS5MJMwcL/wCeu81lBnwAop6eKpyKLFzO9bjj8O8RTtZqKX4rh/eO RC0QHTdf811jKNaUpajT363imlszbuJNv3n9YT7gI8liQ+rn5c5LYhi7X3/t5ECLUItYKj51 9MVOCQpEZZn5xitpsCM2XPr/ALiUXKNDXPjye+cATKEok7o/+YveFWr5f1OAEjqG5pf45csR TUFbolf15wkFMcSpCzf9OIEiEiViCG/G4n4xoXD6EKyz3/ayQLbAOn4/77wsoiQiiz5+3+4k 7PM9Qn2Q6xoGLC1MEk39pwSWamfqP884SEWZnTMPPf8A7iIdA1QEf1fvCwt2QrFEfHnjWSFL pY0Kbn/T1jNLEXEGy81qgGdWxPpjn95EBSVbqGa78fTEgAERcs0X+o/zJApITtFz8nnjeGhZ LrKTEP0uPtzm0dDTHdT59ZJM9CkMQxP9xiRmAAQdTUf48ecFAsUOYb/7Z9MMEoaEStQe9YpL WnJJEwm+slWosEyMxUSce/8AcRSQyUOOH7fOMO7OgXTXTr3iQkgiHVz9tc+8cQC1ZSpp54fH 7yNVD/caOvHxkFc6BIZ8+T+4yAxyLF3UK/v5yS1w1PDE2f31xgk9BkCuPrp/OTFihMWDZNT/ AOcYyRadrMjED+p+MhUgLc1Wn5vX0wQJRCS/aZjzvj3jQCUkFCLJI49fS8rq7anH91gTkqTC rmCFe/Pd4MFJNogd1D3fzfeOSZiXUEUUjj19MV2BQC5np74cYRRrJU2m+a7xhQI0rR/njZiR gSbLp2vx5PWDXqJHueTuvXHeS2kKERZOuuJ6ySecyhV5r/vvLBIBBC6g3WvWssKIM+2Se/7r CABAUWFGEO91vnJkbmzRcaOmZfvrCiliACYi51x6yILNrqFSfT18GGyq1DdQkeT8awKRZgx1 zPn+nJoHIkKRfD98QB2yERLEgH6/bgKoW5g43R/nxhInYIFDb9da78ZPTKGEWyVOfnxvD6wQ X0Mz87+t5qiCJjqyK6/8xUvVPAdkz/muDBPPLXUaj9foxd1kgGaUJ3N73gk7Eguqkl4rnrEI 1qY48C9ZBE7UkPqR74xqiwADuisEcwiTyWv9sx4WSFXkif7njvGIegpT3F/s/BgLJTcyCMWT +9d3iAisSgEs68ev9xK0FFECglfnei+MjYoCmdcPk3+cg3UrwKN/ezWRFlgUwcH9Jj2XCQWj D43+ckjLUkD5maY8THzgIMgAjF9n11gBEgLLwUPp+NYJUBBQJW9xyV+s2Ju25amo7J/3KPJK JRESX++ciMGZRPTpXquvWS5BEDVyRJw36xaCmOX93HzkC9olDiBPZ9zIEgvjR2Qf945xEm0a 4vX8PvIExYWQ0B48fjOFABJvVXH97wUBIBiIAJJ/8dZKiiIWXnjBTWqm26Pr6p9YCAkghiFZ KCa+ffWbETNGJdtH+YkxogtJMBvggvGsQqOAMihXy12kXY0xJEtxtqpZ685DccpiSmSIgvms KdWMULByER9eXE4kiBiySezX/cLwTBSvBXbmdeYxsmJyISHw25jnIwwy2CTKlqgKMmQ1sUFX HFmE41WIo8yIJE0DVutZDOxoYJIS1DzfPWJQwCFIhlGg9YIk+OQbq1rjHBhoUhvxHGTX8RtA K+KVjmMRBQgh5bIduCPWbkq0cSEbbfEx5cJMDCg6EBUwqTcx3kJawyq9uvF7wrDwKSQKrRp5 meMk4YVAokAcQ7fdMZMfhSAywy6luoq3HhwVSF0bHab1jUvIkDsVh/x6xp68fpLNV3HV4qBG ITACjxN8cXh9nGhHFItcOgavJEIydjyLYCynnRgnX6LSsnyWMd1WH1bqiEEBRTd/djDiAlUu SOCu2DEgIYUKeUrrlySKaAUq8PJ52bwKCtAsBE4A7mPeF2ZKEaKV/CuILwLQsgQIwas+b0YF O8ICKG40lyVFvBiXIzCoRYlHprnCiGwklgAHti+a0ZX/AJMiBC8AuuYnjIjFUwUbhfFfTd4x CQJIJsmDSnvXlwtBhakwlFbs/EYvUmGkmQDUhlKHvHJoEKWpsOEZZ47wwDIQrAKaE1FRJj9C zACBSG0OOeIMd2hQqMqaL/7EYlwnKEBUIVP1wwAgWDfcwcn43k1IY01uZkv9/XI5USQxzAhH 653ginaNAbKPH424CUD5P7/u+cSBIrNYg6J9M8fBklNjCruTj9d+DAIsCQnkdrz3P1wp2xug GCevcYFku3CAUodlnrvIbsRBWE6WzMXHGCMNaTUMsEs2b9nDAYS1oKVfTvEDGkSxV03OneDA QQgkIPZj6UeMipRKhApbWP8AFTh0bxJtBrcoWbtMPyx6FgllQv5Zbwbai2cEDKIpYWIe8s4X K4Kg4OOqgow/lQSamFskRWzfAZMCQkWjXD3fOy8AgdEldVx/mSOoISCJ66+5rBYYeJJwIHYI eFkuPSBNzqAvlwbmdxiOSC5NlqqXhxHcuS0iCWAGWZf6cgdFitxeB1+PjDE5gCDQ8HbM3txZ QZwJIKBR2Hs9xhKY0aQUPZE04pi3CutjK1LlJRdApYhl1zI5StK3mPMdY/lCwtBICujiLIMo AmB5EvyfOHjCOmQVilDcqkGFS1SmEVQULe5TvAwKnaSojanbdNkgJSAVEzliJK/P3nLimODM Jq5IWtBHLlt7RiAl/W+ecYrmwQQKwXSGm14xF6pMEQi+/aGd4TxZpCgtJmuEO6Jxf7KwDYUv RBiTouCIdRsB0PUfjBwl9fuyNlBXHlxxTcSl2kBIKVVgsMNynKZhhD2zPneClsRsWKAhioGZ KZVuMV/AWjAUT+++LAtJ2EEHJC3SIRCcPKyFASlRwUUkeeMvNAgsFVJIHTqd3gTvSZc2iQoz FvAS4ZiMMC3bsgHijI7LcQgFgDNR+KwEMMnduXb+zAE5aEElW6+vw5FRsYQtIiE3d/fxkAlG 1SW4FvLPPLk1nbkYAy9HqKr+T3gMtpRsLNL9C/jDEEImRK9lI3rw5M4QnJ0cfKxz9MRCbRxL I2Md6/IYoTDgDIwSdnjeN0iJTCRoPU8bmuMSN/DcQS/MpMgToAsoBNLtfMK8SJZLVPBP2bdu SSA0S6px2VreRGjQCrXQsB5fWFIlkwsM8SBvz7xf/HBUCoaaBgSZmSsRFVMmUA7oeqxBclMs aiVIXUAJ4aMUVMqMgstPl9/isIkMwlOXj7De8SagVCRbG/O/jBUlsZNYErLrYgKlyRkSwSQD a23ET4YB4e6M6BiwpNy/QCREiJy7ZqPOpxSWsMGFOQnyp5rHsGsjQgCZceHwZO/gFzAAlnIM zDrALHeWZGFLqGYl23kW1TS2BLLBErNLy5G6QIJfJ5H21hYnZLFJEIrY/bHzq1ICh2LXTfxj D+IrMy6CpEcEvePY00LIR5kEoDycOC9NsRFGki6fDj4DgEkQ8L6mNRi9bnTmAwzDBzsLeMUo sNYBnC8EOuIwoDvAmlRMUJ6g7yUySxSyArubrftGDKCLYMg0sl6n5xPFIYEFYzw1wnnJthoh RXhYRCe8SbkEWOGeuWeN7ckAGJmhpNwCnxy5TSyfJIDiR6nxiQQLFYo9C/tC6rAoICQN109/ PeA0WmyGi5fADtqOcFkjWAlKK5v65MGAILAUrieHdzbUZJbmACAolIBKTTaTlVcNIsLEzSDb +XB40jBJCWF6eaMUHYTNRDN8caxh2ALqom5rr6aMkThgJujX+RfxjIyZQEasSZ69YQBpBlPB zGQpgQ4Dpuf384AJkGpGN6jz6+XBJJIUDRM3HitYCiWGAm9Ijn+6ynERQgpCSVRzbvjASoJY UKWhxHJ9JwLiJpAJSM3v4GN5uJDeCqu71p1gQy4gCFSzzJw8XRg3efLJZJFmdpb56xmTAUM0 zW55+M5ocASzVEgRUbTUGQARFCYLADzQW7yq7oqakggRL+XjIDuBJRRymFwxTOZwqoJGcQeC QJmk2nHnARggb4Sw1o1rAkZKiVLvjpv5+MiKRMiklgeNfvCbValUjLRbQKE2kpIW1ktq02WS 5vSXh2QuBKiiGFX+jEBhIClhi2/s3gXipqCKUk9EyRXnH2bKVGABAvIMFJLGMJqZIHQltOiA jnIVFyEBpIVoUiy+spZiIEksp2c3QzoGDVFF0rUp2SQvvDhl4BCAn1Uw5JoaIpVEXXXjfGBE SblKHWRJ2KcGPAbYILCAEhGFbbMMg3VoTFDKkMsWaLcmDYESQn7ZhO0A0ONQRAknye5EEpm6 DG6LiRhFIOpV219seyP0ypxO5dPzOIMkmwEzSUtFEbuYDE3aIDKWPZH/AGMW0Rk2FFJJuIE5 ecA/dhaYoG1eTeKRDEQSlgMUrVkcvGFw4hEEEmLZCf8ATGbiA0AREbEKHZ7OJUumElHM4VQP FpoyUaDQkajIPU8/OoyCZJCVypDq0nfLvEQ1tlcpuGN/HGH05lAqympeynU1hDGyFEEgFIaE 8sqVgZZsQIAO5aXPeFp1kFVIv6mKjKgvbFswTb443jKWQIIqrS/24DC0GnaBiPmYfeWglSLq pAhn78bcG0mbpwOIwQOzKY8a9+OXCApQA+Cvrw+8VYRA0oNz9IPjEOGHFtmJL11J65xhnyQY UCGYdUa9TijFxssA4rxr1zlLtMwjCU+f3vJpIImDYRwfrZxgb4QUTmiS7FE8xgGtS3kQX7w4 m1Bhc8QzT+cdY1yAtWrQDqZMHQ+SQa9eNnvE3BIGVOUOfB9YCqaCowegEoyW4w0i2qJkKtRF RepwCEKQER1g9Qbd/OK+ATV3Px4wEiWCA1Hc7KnX4wFeh2WypebfN6wU69FOT+GzucNIkoOd MQJoiK8w3kKYJMiJLmGuGfrjXpzIKhtO5u6m+MQeMAYOmXcEt1TvGexcB3WVCPmJd4OUjSQW 3SQtAda3jwEjoionZYCta1tgVMlFxZxycx86yUU4kitxx3fzg36TYSyFaQJBEkyrhjmlBJMG vk+kY4mMkya4cmUZefEYeTjGJAAQeeS5NvGOwJOKpKNnqZhv64oJiPCdB3fFMBw4yRESAzSE 0sS1fwY36yMklsJTaWPN4EpQ0kFQhoVGfAc5FNYokYEPhXREsGSgCFBAKbNvnvGgskguEiY8 n3MBJVJroiVjlaKvg5wUoyCCikB32R3xjhFMQoBKuahOyViRMMX0QYAoWUQxo8uFIhKhELUs 2wx51lpRLACCDDc3NqgaMYEiDQqpLjk/9cNQ5YlJrqQ4hsLjBlgBGABsTbXJ67yyQcxM+bn1 zrWbQUgUtwzHfr9YOVbuZ4r/AN5ctmZlYuXhdfwusLLgFBBE1/p9fGJxnjWWZ+/rnCZh3cS4 7ywxK9PRFRzvX0yaUkBRm4p8+/0YqCEEWdRZc9+eecbLLAKjRS/pWEkoYECplY58GSZyBNSi XQfOsCMCQASxPEcHv3idvxqIAwTtPu46hu0ZQEzysmeecpGnsoSSnDNjjIVISxLBqIez78Zd rxJ5lHzNHTk7LTKSXNv5t95Myw1TG7MaGGx88kLJxXgmEPkwQNBDaq3o55UTAfMwnCkWYg3u phllXzufd6xIgyoWGQJr87+csUKgyKiA6eZ6rblnDbZZCIpRts4tyKCzYINDcn2CYxXTgWGU odE/K3rPBUmCU+PF+z3gIaJ3NtXsrfGsK6RRiUdf0a8ZNpk5CKFoqzffrAMEEAwWO35LPOEG sAFGFIeDcpPBFuPISmQVSQVBHSOKO8MeSEQRFE0xz34MbB/XkwQdpU5J3BgWOAScCiSSuCIN 3kUZsyomE8B7to1jz0JW6Ykfdu4ujADtBVSnY8639cIRQE4OyPlOx5WPWIiEhMbmZOufnKJc aiqm3HJiHmeDAmjiBISVeVz4LeMOdFuMEpPiQ3FbcbuxgFgCiyAOzUwRjlQcbCmJZeTzxa1G QCUbAloxa4nZvbjnyO2UiETRLrD2D2QjoY1IFbfBgLUzBDEEZSd627+MPitqRQxHpt1knQgA jMsmwHnYlOCl2S4KUBK0lt1qcCZzAE4o8wbPPNYEypRuDFDwNNfOCiWI0AEVPAHgy6aggAyU vc+MUGOI+i9HfHXV5OJUTqBALj7RsxFFor6It+f1vFUQQaxubj/mbDiaQ7IL1gkKIGSrgiei Jv55xIksiDvREnDDkgNomDchr41zox8clZCC4R/HPrEPINCmZGNit5GWUKBRkZGfn4xZ8y3Z FnCGI0lZVOi0FJEV3s+DCMInaKoW9e/pjiAsjb5qX6uIEgECvEt9ezJhQfhABYEUUKjzg45a aGSgln1zgFHnFS7ET2/5RgUM4plA26g1xveQ+CGSCIlmoKqwrnJGobQWWpY3xXGSgKLirVZr x9IXwY24TAEWapG+YffWHAkGAkgrVlu/PLkewqiEzASseDyUYoJSosywzyze8EayJSdJb8+/ lx6GpAkYZQlMMT0+XJROgAm7BqitfOSYtXAkqxqQrvWBQUEkktwXd9zgu+vBRTCMdcvcuEfJ NgmyeK1/LilQx5EipAqin/ckMNRMyBDu/wCjFUBgjeKKBWf5wcjAY4kBojrR7xG/NWKTdN6v nXORaDAMg3AIgta0+sL8QjYIaqruH3l5eEmtNrDLfN/OTidEQAIB0cVrWFCWu1C2sWzF95F4 qQcJsKrXpyGGUoTMF6r184YUxDNCKjXjJ1HgRK2SK1++DIfZoA3SgXRE7xzswUMhZCqYk4rH wahGOko1XGC9wIJxsguLh43jz8IBVBpSnnyeXIGQKkpkpKTDrH8WJAmIAUeAyG12WWKqql2z ftwgwRCCIN63e9cuHDAAFxSopuesJIUISmOnX8m8ICuTlUp5mveRFGVQEBUU/wCfvBIW6DBz /Txzk5dlWj9T/b5yZbJBCXcMRdP5c1JGkPKf1+8aZRJIKxDXjzxjSstfGv6/jCKW1Qd3Eb78 6xMFmwWBbQ8N/vIFA5iCtcH1rrzkSgnzwNTfj8YPKQErBN/716wmoMwtLDjv86xBkOkCHT9/ dc4FYFG3AXoP765JQ7DVvf19bNYLO2uKWCAb5t41rFOWsm5uZmeffPrEwARNzDMz9POSaRSo icJD08/9cASGrBurg59fGFlqQDl197/qxdMqYIZIIvmzfGKQxQgbqi/+/vBZ9BIhuQ3HmK9Z YlkQMAFXj+l8YEAyRJxxrXjAbhIhCtXEvJ9zeBCqhZStm/EO4rFUiJczFVt8616xPIs1objY 9/ZcSJSICAOTR77yCwywxbUv2/GAMW0qTsiPn4wwjdjfFTLz7N/GcCrXM8z33fzvjLEoiQZg mOP8+c1IRo4AgH4r2GSKCRbFr3z/ABiIzBu2uW5/ffrGCUQnDpdfVnXzklCZCiNXfqnX7x3X IUKkk1zxWJhmkSN1JEHJ+/GMR8Flmo5eS9l4gXEKldEJF9f5lSGpLfMrfMHpyggsZN0fpv8A ebBSQI0l2fR1kYGxIMMS4fWsDFCSTNmuudzHziHYIKqkmCGfM94FO2pds239WM7WVlA5m36/ XCGVaqDuPt+HJSxFAkv0PjXzhhCIJvhJLn98uUPgLNzC/X3TvGDCIEhbG/p+7yAJPRiYf/fr m4oCO8IugqDYAEPs8caxwdTNyxK3Xjf+Yiu1ZJHuN++ecSWih4IjvjevnIhJhBNcaD9ORLRa IC2OvP8AcZMJ5YmWSGHz/OQ2sQsiGInfPc/XIRg3EtRah4r+nAEmQVJESyT8+NcYjTAwbuLY 56jvwZdjaCpERLAPu/G8sLMhyu1dxrzxgK9B0Ew318ceXJBAsKR4ZZYnf51iIk2Jc8lf85fB jWp1oa3Ef994+EQLRiIr1+veEstidmtP136MRKChEcl1J3XV4kVq07K74Yl65wBRJIACOBft w8e8BKOwKlj6fac6IhKJk5nxP3rNMsiFmwuJD+OMFtRJAaLnfv7OKipAq0zCQdev9xSCdLc6 iGuC8RuiDJlXjb1P+YKCUqogBq/c8zgAYfBMEwV4b317ySKshKITXn7de8ZKAZSh1MQd60Wa MUGSbSOj96+vgwpiUSnjVM+oswoMgqZEDX0efXnABKSgK3LNceudYiIVVYphhie/XGWqFUd1 P3/W3EycTahL4n/lnzm1Eza6mv6fjFh+YuUfp7xGrgShVzXqv6cCUlSChzzdepxIdB0DG0fc mPnWQKXPbESx/N/bCrks5YlP7nAo2yVubI9/3GUo1R5Ky399/OUE61Pc0/S5685ADaKeObr9 c6MsFMT2qOuTx8GMgs6UshfMb1s9ZAl3hRW5XYTv7OsApJEAsiGffrvCVFFiUsw7e638YpCQ UZGCSSRP18GISBMrQn7XithJEpeYYF41v5xJuEniKdnD/wCbxCAJSIICQan7c4pQYkGL4ljG tGIpgjVwcnu8QudgTJTqX8T8YgpCZIWkMx/eMSwRKEzwVH9PGJK0AC+0VW54/wAxsjEWDTfc aj5N4F2EUmL4P1yYCYkQJMAMwMd/nCTFQJGDEMx546cnoqGXTo1/aytKZmImpYjx44Mi6Oy1 K0l+NfjABt5ztfPdszgJZhmkPiS/93vjBsABcUDQezTvIW0glrm98+H95BaS0UxXBzqI78GE 5EEQDZQHqt+8gjJkRsE1/b84K1ptkIYK8P6wIyIWSA1R/R/uJWxIiwMoj36+DAQXI1uu151/ RiBMoEzRxIzP3jy5KANSuniZ6YwA7CdOwfXqfGA6ySDlrVVebb3jkFROTNQpPjz89YjQpV2l S88dzwe8lxssuoY56/jJYFt6TcV83rTjCDYgSNLb/wC8k5BVUipcsPrxswAAhZdq8O/H/DFk bQjG3e3z5041KLSWzIfDfzvjBSoDWosgOt/zlm6lSaI64ftgvcAJIliH5m/eC1VFX4H8R8/O JE9Imahvd/3WAq7SfLMwe7579YoNQKFnf9f+YUPJk4qQ+P8AMVwgAQEyM6iN4iKRSSEczR34 59ZCiqUEs3/zXBeJCKxJoKd+PxkGkA6Li/XUmIspISoBFXx9vpiIEsRYBYt4PPGsBAkcF2MM H311hCLAUtOSJ61vg95Dle4R+XAI2FM1zDafOmnARRQDmdsH95yPCHc1Am/H3DCSV0/Bbz7P WMIp2Uu2Nv03pyM0JAchlVH5fHOACwJD2MM1P2cWyMEBE8ddH21jN0gIJWVtv1/5iX3SqlCT VxPnn1gKjLJ0RRZ5/wDcAhgVCMQ9PxxHGQCLkkFtF+Saj4wESJTa24N9lb7rRiJSBEEgrOw5 1vCjBAlzCeT/AH/casrLfUM2eK4+MIEsNkNyeub4+CsGUbkRHVvnGGR2Ns9x8bv5wACpGviF enz+3E14oENB5IQTnRziSSzMFAC+WKfsYmKGEBrCmkr843pkF4VInDFPFvGPyaVKIIyqGCSu N44Hpw2LQ7QlJxiNWBFqBkkFvFTrJwA0MiJCJqVn74lRoAL2gaNK7AnbkBRgLgRA2Jj2Rlqb FQQiWdrUc+jHz3IAiwl8pMMd8YOzoqEmAs3cL5esTbJcDaVRwbGz3OLJIBlK1I1Uvtw4gu7s LMkqM9Vs+eMgkTBJhCYWvrEn5xmJYkJUTueuvOsiAL2Fgbo+3r4wklsAMDVfQ9+8CGiWkgRu OvHGJdHUzbwhjd8n4yfkRVSZJF97vTvICAQaXEMP+/zjDftQgtiY4f8AzJuRbOiL77vWsbci RJLN3H/feKqKxK4iGf8AzZihUghtHq+Tx8ZMXyrBSzLF/G/rRlpVCiTt1/PnA8MhFBrx16cq BpxERAkX8745zRgqI3Kx+Y+OcVFBBxBqSDg92bxURKlbi/65fbiSAi5/4YhpKFHlaiPP54zY UDFgJlj3Zx+DIojgQ0lki/jA3VwiKg31/mRlSgCpMxdTvx8YqEGRQEqyy+fXeB5QymWOZRiz /wBwKFCBsQR/M87cSIhrdffh/ucpYGYQWT+/oyFTdEWwDrn+Cs+xMCWzc9+zBcqZKLXUvHMP WQTzNlDEUV4/zzkBrRpqLm/WtfGTIxsAA3UwfWu8QDSBIBTc7+Zv31gRI2eFaIJ8Q749uAYk UR5NNPwfrJlSzg1I6A6Z/XWHJARAMzccfdv3iGWMyQhfxceY1bk2FqdEgkhY0eDFLEAWuwBk Jqeh6cbjeBLTe4ejo0YOyGy2qjDtmHmXBWAhwgwFNhMguMeWoiDozxSa0YdIIYqkh7UvbGsY eDbOFbi+f6cRbwSMAZCwyoX4y3MVINCCBbZ19OccRK4FJDo5ta+OMlrOwWnT7K39axGUCsDS p7iO43eObph1DIcpa8r7xIIkpPTMPDD9nFceBDEEMvvx84BQhGiTcMPXjj3gUTQVuTv549UY AX2JsPBM9+z1iZ6IrWOCL/eMvEmINQSTUVWATHSrTM9fOvjGSLThdQ679fOcm0i5i1+f1hU6 hADfLPvet53CUruUv9/wwl0lSyy6nfX4xBexsYg0M93vry4QirREG3s78c5CRZJDcrWo/vGI 3ChiZYn76yqawYC7hMdv5csCTIKk2dfrneT2TCDERNMRd/74xqXIE19PN/XBYMqm83hDSBFc VDF91v5wKfBSI5Y9fxzlUDRCmmeu718ZTdJBQvUwfP8AuA5DpZoqn1v1vAGpNG65d9e+qwI0 bTtfnz/5i3E7sc3P6r4MAiLQlrJNV1z38GBFQpCx5lv+jnETCaS1aoPinf7yinUQYGeTjrGB O1IBK/7+fWWACXQHMCR18+8kBwCiStMx2eHR5cZyGEy6CAVevuZBZaMqyrt73v8AzCMSqx2M bnuvTtw0Ep1UNOn9PF84xIQXENkhX01Mh5cTMtQZYiI/HE/GHAKTBNSCFvfZ4xZnAKvNBWt6 5cg3BDixyQEkSSQx4KxUohjUW42Ro3i87T8lBwLNN8AhOMyj5zwlrQ3zejLO1pKSqKC47Ddu GLibjgviIGOSOZwDeBiMky2VpM5PybexRPO4i7vIZgyVFICHevBeWWJiKwHUN26jlxkjjysb EyN7QOM29PoxiWMLK428YJJASKhLrx1eKCUBAC4ieP6uMDpI3GyDnkv3NYkl1a4Inb3PJz6y UJIgRKDNXPHJOIkWjoh2EeGMTmlSgExSPrH4zcAqSdjtX3/PWTpTare4mtX7yrhGULLxtebI na4MuixyFn/rnvLMgQr5tWut3vNSZklGjf20eOO8PimQpdP3r5yCXNOalRf7TvNACRuEd68V xx7xQY5gbiI3+vGaJEA9lp/OSUCIBIvSkq4dfBghLS0siQyzzfPxkExoEWZRlL7/ADrCIICo AzARH79msSCKtyJPEs85aLaqE/Tz4efBhJdRiVMk9dQe+cQaBKmwJ23rzwZAm5MTxQZ/09Yw EsBZg3Bvz9n4xrJiCBgJnj/PnAIqgATBq48YZsFBZNBIL/SYhsgxlAknZP3+MVgGXYwtuvn8 4yxItEoVRo+J++KJk1QZDSfx+8DdArWsRUydfcKMZsjSZ5WOef8AfGSAiZMs/wAn8uNMFwA1 MyTHT/7gjkE34m469YSeUUfHXJ4+MLBS1TAzuVedbxuJK0LXcgRv2f5k5kQvMRJHL+/3lbTQ KIKJzxr47xQeBgwza38a1PrIs6MDFYO3nXzgIECdwBC6688bwYPBGURC7fx49uSzMiWcOy3p /OsoNxDdsPzTveEQKLg0AK0+N4mcWKRkWQ1XDZ7xuHqFVHk3qKuayAS4EhnYBm2prfxkEQns snZNNc++snG7kQncSNep15xJmrAZVDBOrDxowLUgwQqBOj1vdayQUgYjJJlD4Zy/lYjYuAfx vW8TNeKEZhTVMxq6xuLAA0kFl+fnKSrQiJSJLGfMx85AmiFGJagqP1iAzK2G2OT3/cGMoENi 36/9+cAtVRVZ6teupMi0bmkwFC/PqnWNRTQRaLnjpv1zxkQFA9osf/H95I5EYyicWx+uXJWC tACQZJqdX9cgPrQVqQOe+frmiCxq0SxUeaxBiSWMtNuvrp95Q0SpWwLEr4+MCC4Q6Zkh4f15 y5TZAgJ/Q/GKhJlbeYp14mcko1qzme69Y4au1GWSFPjzwe8kDk0ZC2/p+9Y2JlQFEsz9n7OM dhMcRuY+OPnKGC0DbEIwfOlzxAhQoT99H/mKpApm4GWSL57nveTBIyxGb0wz3Uz8ucQIwFQQ aePXV7jEmmQNwhvr9YQJ2VhRYIK880c4qivXaSHnkuZ+cSwiBy6hp3954wpkSzEAmuOGP8wJ SIIJ9mT3xHwZEEUUYrYd2+P8xRUEwrNVZr/PnAsA8wfCqWOh7w7ygIspICJFIssDFLpYAiNF o8vFY2oRkMBS+lC5lTiBx80yRdR1FYpvpllmVsre6yUkaG3BNGC2QCPplSkjDETkhLEtLPFY UtPYuIR27I2W7siDjImeBQrYrQa3js6zWoMTash6MRRWESjgiLQ+LrA9nQwEqpQSSE0EwTku WdKEkRFi+o7xs6ZchVIju4g5o5yOBcElEsEQgq8J4x6YqlFezluwNW4riBxR18WwHiJW5MSD gJFdE4TUnrG0R+JQJFU+C3G9mpzUCeqN62YpglipT3ezUwzvBnqthosJJFd8cZSLaHxEnHJW U8cgaJi1/ZgpaKn62R/HGMwTCKHTs4imta+mRKImt6Idden3gGGx2EbVif1/uUKJUghZqeb9 fGJBW2hb/wBLnvnrKMpgeut+vxkqglJe9W/7HjLWGyKVqON0c+MNlQJLXiWO/XeUQGhPMTU/ POMs6W7JmS/f5xYZCKALk4ed638YDGCzyeNvzzz6xhvW0D2151rxVZIlobkTbdF+80MwtI7h zw89c5ARQnSLQf8AMYDpKruEKOTx8Y6coYuY4K59/wCZFRJJiDuuuq3xvnENYhRKOJXiufjb gUClZI9+l6+MHWC0m5Y1H6/WE8IRCXUlef7gxkIF2zLESfXvxvKU6bavr7b+uXixKoTabOlj isQpsBIOL/NenCUgjeuPRx6fe8SEiLETQceLfJgVOwGbIkifH4KzZU2ZOiSJe+J79ZLOryal OJG/nFShz9lJOUFsfOQhbXoXAWbb7jvIv3BhAliUQW6VNYUVISEgRU0+7GZwHwxAwIEoI+mX wBVSSBESrl3Prc4whpdZGxpBY8nzk7OsplT1aFZP4hjE1Me6ySkJETJjl0qcsDS2n7+ZyERr WFIylwwhm6W0SEoyhLg5idY+qobM6Qp7rnrHxtpZrNlDAWNfODtbJyIFqTOua24ERPxACyhK 8TWN/wDLzACQPKWnnJ7gLhVA9kcTj30YjpYFIKbh943hqp+JBalmX1hwJiCCYXnS5nvIpBB3 qcVxxZgK4QWfyb/r1kgp0JfMH048fTNGQBRJslfg8bMQQTCm+E4jsiK3xy4xvKlOaiL7P36y SADRuS6nkqJ43kIKJBTL0Q/XeKUamHiH9OSWD2GOY48387yWkT3sf01r5xJDSwHJBHxfvIMx bLajSPi95AaTESUdQ/M/GSIJQuq9X/58GSDZI3KBDn27+MJArYlvUzX2+DJkO0nmpef3xrKZ AJGBBnUYQumpJqIjzrX6wQKRtBojaxff5xENyZWewJ+9/wC4FsoBErs/p+MBEEkp2tM/91ih NWCFHb1/zNSpSjUVpPnT+cBCgFuFiLT6+zWASCsBrTq/OgkxSytsxIMyRc/R+cCdSLB0zDMd N/TIK7twNJrrxx7csWcjd2TcnJevjFhYZjhHns89+DCJLBKVeZYR5fPPNYAEqJqR3MT3z53g okNIoi4KePXWrcn/AM3ApSiOoQZGoYEkyoIYEqS4yXsgK7DlY+5iphyQLFSC99xFbySEymU0 OLT4aqNZCftUBmQPM6d3iMOpyIu/uuN4C3U+CKqRnZMv3yLBdJsSCnvqfjCtNSJEGAVi3jes D000iQQTwwv5wRC8KTgEMpLpa3jQCjRTJIq0tzXtxgtLtVqIXYg4uuskDhgJOIjybZnboxPi kwostPfxiK3USUggqzAw2jIGYXKDSBEMHxEfrA2hAEUhJ4Q91l/FhFggZTYclkzvB6WV2Vgq Hv43gw9LoEkI9KV/5hd4WQ34WY/z3jctBFjUbv51iJbaRtEguOT/AMwkNaF3LLt5L334MCbm hnmZmfjfzkUuhmpOPtv+XIaCEiUZ2muGX1xlJLtRYjgp+PWApKxAix5g/WCTJUpiXUV+o31g AmBBQy7j56/5mpqTDPHM0/vn4xVaLIRQYoa7fzvIWWqhcXx2b35cDanUKOCGfw/Lko9fQrCK 4fHV4UXUmtDqOdRP7wU6gTpmVgvd/TzhABQ8weMCwiJkSKx2+ns1gsTqUvbFv6k36wrRElVF 1+PXPWSoIkQqK/X8YmVUTBuWCg/Wn4yU2XtVYjfm+PnIAFCzdfLz7+cSdgRIRcVfzv5xLwqD VwfT1/uWABMsAQbuT9fBhCaaK9pKxHOv6MCAoQiEkTMrz7+cKMGA+nw+Hz1e8JLyyskMH0L+ SsVJpLIOLZPwR8YRQRCyGnod+vjjE3IZYIvTNd4hCM3q01z0edmstJALyWzwtf8AMkAFGWVT uryo1dsmq0devnJbKO5ah0freHUyTsm1YYLChVo5x6T2kRDFui6Nzi4jikENzwzP0wV3m4YB RSzayQWwiCBQ9eH1jwB6rU2iOhR5jjIBJXpGxPCUMyxeNdiFN4gkVRqNROLlRqIYd2QcdzHe IxoSAraKkSudYApFnHbItEpu/A4Mi56VIshFMw2ck4ilkCCCSCzXJrqclXRVIxVm/wDfjIhZ lCysTfP++3AAg7E5YdefHzjTLckW0Ku+vHBm2rBs8m+/z8GWGhMO+WPet/LkyKRQTEVMr+/r kMAWgVHGvH713k1RzBXE7/5z6xmTMJFcnh6/9wowKCW9ND1xHBkI1hstofaz8ayJNoEtxV7e blnGgUgqhXEj78/OW+yoCyJ6fWExUWJiLn+rFqQKPBFvp+NYkhGGZbp5Xv1vWJhF1aKHNfr6 VkwEqoG4otYvWAnSZEqsVMrN/hx9KRJb5ccn78YFqbYkJ/33zlybZJq5W9fzjJFmymkZ1+JN RRgoDFsFHdwfrHEVAcSeajx+N4pRTc9kRzWr9mSTICVJY+u/J6yBtSIGwkFTuQxDasHNxNHv h3hCYQhCckteSv6MhkLGFPETV9ed4gprasBe3/nrvCjLMIc86/XT6yBMnJdBKq/Ph95J5BOR rj6NPvAnxnoLPpx49uFiAzu+df0eu8JQqWVZfJfn3+s3AO2gIqd8UbyKblFtVH+cZQIR0DXx 9K+DJjkQkYfEx6n5nxgtwqWWU3PJ54x9MtWGQQOG76i94SATQYhIIJ146rIlC7Emojs1+sOZ QRgLEkB21/BhH6cYgrcymr3ziVsFTIdqTI5jzjwkwntijfiT7YnhMRZYE57jSdMEs4NksEi0 EU1GMxRqqoCpYIY98hhKLkgrQIDgQgKxjQCGYwQQMoQnuuMWdgyk6BBCS7xi4BonpynMVp98 5xAQLHnX204UABuTOpf8jv4MT7BHQPY/v5xECAUTEMkS8dSesEY5VkcnlVP5wUui+gk2Ndze FpKQmGZ7jx4dZCEQMqu6mvj8FZtDsO74qX6X8ZOIBAVbdqT53f1xE2CQFCEz19/nPqbRF1s4 36ydDA0i0Yj+7zggCJclWPx+8QJbJAXibn+rAOBESiiVueK+28QkCoL4v/usUZREF8BSR9vG EKKQkVOj6W7+MReK2LbEInxr6ZGERETaSJf6fjLaIKkH2OSxZK1C+B3fH6MkoIeMpEyc2Xvf LigEgYMs2W/Xf7caB4CqwSyX9t5A2TZXkrfj3rnBiOoCDR3rjWNLoFE3z1+uMnV2W4Wgn2ff jA5ModuXceevWSBECwSgzJz3JM4lFkcBM/X/AHDBYpBZidFH6+DBVsEsIJgnQc6+vgwgmsgM lWoquTziBJAm8qrc/Fb+cgBCaUs97r1fXnCWKUgFAXIfGvnWIjorX5HzPGsFaBgyqi71q/eQ YdDMol+f/PbjE0ia/Dv7T8ZdnghUswx816w4qhhOW3DLtSOyDJlSbNATiH2Sm4nG4OAZC4VX 47COcgjEAFUSqsRFz4jI8FwhTAK2LUzYuSWUsIVh7Z7d4DYKUlABBVccGRmVUVwkVJNEYIk3 kH5QyySVsNf8rGHZhCKNoPLpyivhFT3DgZWWj4JKAiRpGiUbA0bwRCGBEToLZpN8awoiQQkN 2HyT8z4MBYThQbInT2XvAaI6BPss1uMSJsg49ycas9BjoIkQxJEmjn55xYISWJyk0f1mN1iE y8BEV+KsxIXJBlm5pnmrn65JQXRBE91/vy4xREy4Q113HH7cjihhBEXNyca1zkZmhLVK19f7 rFTQZAVHJ9uYwWUuvaoL9TUbwgwABCVPAdlH/mKCYBrfMjP755zhS0uOYl/Guc5K0RNnmHkw LUVHmuImtdPBgiYzuhDoKJpjjq8mEyndgOYjx+D3naOEG5h12+OrwELH1I+PGIhJAlUOI188 cViMkgJJ0zH6+cLLPBC8c74/nBQAbEpLnrutfvCxakSOTnXvj9YQCZaTBnwPP85ZBFhkJ7+/ v5x0lCZuqiuK98ZEKsApIhjQcN/T3gqqQlxfE/8AnxjYR0SbuZfeIDNwAhUTv+0Yg8oQubqe fF5sXDaGKJi/PreslVMKiNzL/Ry+sKaRQCiG2D473vFBqrA1U6P6veWEhPPVBB9uzWSU8gbS m/fnnEm6TRQx5eG995NKJIBCXX3h1+87JrSAgmvV+8YlBlKyjUR5P/MudGYOWZpH6X/mBpJw Cssxfz+cilwBFEeuq+Oc1EJZHc7CD/P9wAu1efDXPrjXGCjgaZOo8uf24ayxaeWa/wDcmgGV CauB+HWSsVsWQfP9XOSFW0O4jljk4jKUYtkLqfubve3FZsTarCAXHx5whtBKSLkJ91vXG8Ea rZDBcvHDXrCgEzMjRSw+ST8uI0WIDM65/tYllSkbk455+MAwtwxK9yf+/XAELCqGQjh6p3/z CZEAZ0SiOK9fHeQESK3LL8/mP1iAAyTEE1DF+vz6wEiGwZjV34640XgdHAYZkj7n4xFDarUZ 53P4xQtUwLg11xzeMrGkOu59f5WQoKGZIYd1/wA+DIIShSLSbn2fhrCEjMxbDOonz5xmTaFl V6qOTxzxieIvKJRrnne/jWBNEo0LSYYfP4fjEBC5kXacf+/rJhMvmH97yBXgNRcd8P8AbyRF mYlNXNkfrqsAgRkVA8v11r/MWRAbqy7VPX35wFASZdwkSt8XHfGSS6nIJiQP/cCLnZbi5r08 zpxxFhcJXFmPMune8aaaRgeIJ/8AOLckiUtAFTcHs+5h0KVhFq9E/isdiBCLUzM79m+d6MIQ sCpIDf2+feQEZBognLr4iv8AcFZAMJSIpn7ccFYEuZ4Ucavv+OMjlTCQhYmvjz8uSqSskgoW O+GOf3kncRQsGmanfjrIBCJGALSuOq18YrbymCwJPPzPfjOgA2QlaueW28flRLpKbOmMIEkL McMzcHDeRZKAsTiCSPtGdCMiEhUn1Z84sz2uanvkgb+cBZMMviKI/wDeveIgCEFCC5J4qP8A mRAIWUglmZr6xHxihkcpteLD6fG+sBgEyuJTX+eeDBFQEYE08T1vfXvBbJUQ1MwX3NdOsgxu Q3EPc8NenfGBGAAEwaJs+hr5wFiUqkwFyedxHGsgWMFTcl8/vKqpLDRBuZ/f1xGLBqjRr+rC FSb+RK6n7dOSWpKEBwu/f+4hs4cDRXk95HRMQbgipWC/4yQXMkGVBCd8277xXe12M8f1/ODa asujgD0+cXUEJjlfX65wAVmZJCVI++ojBVnChLO3fJ/7gJJCjANg/Gr3wXkFluSSi4Ug4qfj zgCiWIEE5J9H4PeImiJpo3zXR8awNFk5KdBrh8YEsZVu4lp8cxxrERCUbZJajcf2t4gw30fz gCWE0yrDM1fpxksQGmouX+vnOShFBTG2eS9/HeEQBIRV7bOZ98vjDAkFjyukvcc6jEIgVQm6 dnHD4yJAkURE8kj9dfBjJpiURM1AhOf4yAKkCVJm4nz7/RgCpaSnbPLP35wICxaBQ6uDhvXW K0yREOd9d+PjIupAi21JTxeAaKCvd61q95AECJZpWFJf3kUc2jiWImONc1gQtQKiObk78add 4TNCh2Xkp748dYUtngtJDpjXnveIdFklJFV7nk/eDNJWRWnj+r1gJIbSTq/zqscj0AIUDjnu MaQpw8JqPH43iVIJaZ8f1/LgUcIJV8zD1XPVYzS8zR4a4ftxhYSQ6PEnPDzf+GWgJWUQxoz9 5hs3iFNrCheeuvue8VgUASlZZmP5+uWzMhwVuGP7nbgB5igKkF7PNv5wrKgYCaAijx9LwqeN gU1CNc+nAk2BeJYQnu++cAEgSJuqsn19zESOil0VGv7esFoUtcFMxIdzxy4w+IAKleIj/PnB CYQCQUzM+t1wZGE3KlliDb/dZAd1q6WIUV/fzkUdytNxGp/f7cIKRQwL1wcev9zmVEVdcxNE W+PjLxaITwRcd/3WEx0JYLIs71+MhKhaMXSZerieNYhjSkibZ7913esVFUkKwCbeO5iufjCA UBIkHV88/wBxliQmRS2pDzLW+XN1CJdS3qv1zvIQCbcXPWv7zhAotQhKt3N73gOiCsED3B/d 4qyQGVP7yMrKlksNbY48l8YWC0Oy9xffnU5TqAmKJ4Pf5+cAKHgKiifT/wCZIoAAMkLokD3F c74xRZoat1NQe+9bwlg4g8zrwecaMoCkIDkXx8ceckKSghRJqa4f/MRYDc0g4kkOXr4yD3sN HCS+ffG8UIKBLMSWz/35yxqUJTU3z1WKLDCEmLkr/nOsG0lDQB1x3vX0owGG2iLKIddm/wA4 RTAhSSsHHx9zOfQlCARFT/vxgBzMjszc13PxxggKEKNXP2f7WQqSCXgv4/q3khKAZcEvx9wy AsbCzbMaf7xgLMnYsTM1J/TrLJJEUGXivfjT8YcTDAI0V469PvNG7QgaP/WsFp2CNzeo518f GCIJ5PmkXz7+XBJ20h6sZ/7jVhBMlEMiz5v9YeGwLm/P+c8YDUTKIbYv62a/zFGAVBtUvj/p vAhVloUEQl+I5yWUyHyTX9zrLLKUWQyrrz/cYBgBklGALver+N4e0lYh4+0fJOEWUxEpbbN/ 3jCGKKlmpufnfy4wkhGkiGW/n5L5wS0icERcS1O/HxkJYqHl6D5188ZClTcLZtl/r5xlwQ0F gRtevwYd0pBT6N1Xc9ViykonDe36fv4wJIUMkK7DreQFaAiQRuo44r95AJgihIY3pXj8aMbL IErvu7++/jNzMIJHZTPp+3GMaFsSLNi/E/fCLRZVguSFf3krQbVbUM174NuXJglRFKJYfPvv wYxSJTmP4/OCOCxNdMxRPG/p5cJECIAIEUr9OOsSwTZCCIf3v+jBChBSEEx/XfzkkexC0Rt8 RzxrnAJMgSWLJHHGuK1jUUt/VP5/OJ9QLsRo7s1zvWQnkrEcyX519zeJMKBApE8/7wYUh2hS I53HD+dYyydnu74/WbAIhAEqyb+u/L1jRrqpS1Jz19zBvAkOt1p8eta5xQyISSt2A3449YDA codMsS8P9rDoBEEzYwUM7v8AeVQ0EEhoeZ7dYqANt7lk45PHxhIwzRuU3M/9+tZR0NjsiW5i /fzgg5VESaZj7d4pFhDosmuP6LcSCECyNwf0RvCepagaJ65/OXjZdriJ+/veaHQij1BE/wB4 wEphId3JE+fzgE24TUjIV/nfrELFxEAvJR4v63myIELviFjX34xFLKIafMKce58YnjpKPt35 /OsklWITpNyzxv18ZYJAFAEi75r1+3Evyrim3fZHHwYyM7gxzs791P8AmQai2LFapn+HeAGh MQbd6Gf494AgBRCpieT9fGSjtVoQVDHZqu/BlCvShuo58XvIBSkozEbgn55+MCYUiQSSvD7r esgHCYBqEhJOrv76ye0wKoiI0d/rLl0LQyrQD9TgQEiyJTws7PGADJEEMzU1XJ52bxpCEhVU zUX95+XElMUNEH/m5j5xCFTUbcPHX43jFpUpA/Jcf+ZrJuAfuBxT8e8ZWuVIQI2eiOeDCRlD cl714f7bhTPIYuE4sloti1E57hv4yFtDBtwmZ5PO+XjBLDaYpQktfneSoDV/M8+fPPxg8xlD ysX+GvnJYyFC4MFkxeo44zQpAoep19/j3j1RV01XL61J6wUiJJIbZmbfpfOFSKmii5n/AHdO 8CNFV3CTYfbNCSBxrRPs8fGBUeN1zZcc/wAcYJnMNlzdkX8753xkrFRi0uPs23HnJQEICTKR 4OquOvLjQhIlaZJ/8+DJukoIWY2T7/uMAOQWmCqZWty7vCRDK1Z77/f7yIzchmwJ1cfzrCIG 9XmTjh8anASEzsFpCa/u8BYIhAl8n2k1xvDZ5RRWY1+PONTd2CzFH1eT1jhluSaGYE+GT5aw gQoaJM6lv/feCFA4Ulgtrr7m8QmTATVdX/3/AHLrMKXYdfT+nJSoIRnU3Bff2cDASAC4luit /wDuMVYYkgNuvjjr3ipQ2sk8MV1qu6yTZnULPL63z34MUlEsuyrfFe8KG400TV1x6+mII1Im a6a+dfTCMNk1aiZWedf0YQaIII1H+R9MBNqOZ34Q+YneKShDD5fb9lOCm0ynj0Hn+5xGBLJ9 CY8eG494wNRI12Sp79fGSmQydSkTtYv+4wjQ2tu3hf7+cNs7Nknbr49ZKPBV8xfr43rGJFUj UcrqP1zhE7BGWJI/ZJ9fGIp1ApSfm/vzgIBOhdqyaO5+uQ3ErFm7muycQyrEaFT778u94wIG kkSraY+j+cQDCtSfp4wgUS5Pstj1Z4MAuUgSqs1c9zzp9GESKTBIxD0dc/nGUJQND29frBUl thM0Qb7/AIxWPClZqJKnn2c4kLJsYqpIvvz84ugliiUlLvj+ecVRwS0ScXBNdZNhLgd2TXPW AirLyeb7jfk53WKLJolyEv6fnHXKdjV+/wC6yQ1kUV7mS/trTxkDYAGLDZ5+36wrp4JmIIfr +t5uQshiluf++z3hGjCFVqJgm/x6xqmJSgJRhdcOvxiSVavdzLzwy/lwIUZhAQ8a69cbzwl9 rERXx98agPAb3zVcWesLfWQxdXHfEG6MRDYFWR0IYKmGO4xlpoEFUlkpSLhJuYzYXiVhKQlA 8Wa84FeFMEAmovZpn4MHD1JAELWzTbXswJWMZFkIWju97jWFRJQuTUwgk8v0JykEXEtILViu JjWLaSkVZgRLeJ+OMZcqkiMqW5s+flyZiEbLCAac/f8A3IJ7BDdzf9rjBIqqwEbmvmvTgmXK JaAiJ8m/PPWBzJWo61r/ALx84SAqjCUOefP5o7wCEiWctsbdMszr4McISQZhN8o78fOWQIQA GoIeftxrAAESQLnfF8n7zRSwIWxHf/TCEQIKzUsovj3kAbIGVXq7p/8AMlZSRIw9vT41gQqD WT2K/wC+8KAsaMhsgOvei8SR4PXy9eeDzkqJENEEa30w8aMXoCFpsgI8a11rEcTSKsGzx+Na yYZiFYWYT1TX6zcSkiS6Jk64+xgN4gEqm5Er9PndGEMg9C+ed4TfM0Q7dPHeKLihCCwIFB1D pJxF7HRMss+z8fGIkUipBmhfbzvECEiSNXBEvp2ZIAyIKyIuITiyPt3gIuWkavg18a/WMRRC VLUTfd9/5htF8J0kTV6+5iJERt4RJiNFJInmSn+vJcJAg8y09++ciuUB4rxVevnnIVTbYpE8 +PHGbmViZhPaOPPxlUBUlsTz589+sCrDKrYmZIPf53iGKFagXk18H7yjFCdwRGp5PV4jxGSA NkS8698ZJOai8TcacTa3BKPy5ZGydjaXlLEbJWkwTyRHnCpHFo0w3J9HW8QGD2Uhi5r8UY0w JJEWEm2OuT1khhKQWY+rupnnBlLKKVsdUz3DllooFF/PiXXwZIKNSibOuK48awSx5JaRD2Vv EKbZA0ddef3hQ6GUCghpr/POFC6QRDJiKee7q8HYJTQttRJ3bPeJl6SUZCOk142hNEmCI6G4 eyafjeJW8aRmuHPnnXGQtaBgyU/7453xiAqgBKxvv9f7m0qmh7JrnqPjICoJEzdRUsaqMCOw SENlvj384wtpTmXTM1Xv43kkiGKczNwfrnGBUCWvMcHPrvwYEmUEA5ZYCd/7eMriLRKRP+G8 ph2kJE8XL/nrJRGJQu+W1788vrIITKEbctBz807yEmF0G+v6H3iapFJVVBmvE875yI5iJamY 71/TgJpEMVov6EcdYgEaFKMcU+vxgKoQpmo8Ot/5eJQDTxVr/mD5AVFqWWOTx3kiGKuk0FT2 QtnvrIUBTNLq5noh2esFs4EhKRMr+3FOGgQZR3MIR4ffl6yFCgAYgbt8euMZOoRH1J9o+msh JJqs64if7xxkamaVgmIe+/POB2SQwxcuvMZukQyAq3LHjxkzbAw8kXf9GssDbADtlhXm/vWs nAKyAxbC57/L6xgIbGhRTQRXp94U1MBApz3OvHHzghIRBtMBSq8H4KxMCRMKEnJBuO3qM815 TR2Kq5AnhCMoDyKZvQTD5GIvnDIiuq7K8sd8UZMAIkOESp+5rjDBKop4nrnW/jIJZLN7S0S/ s/WKbmamh9z6J++IjKRBnia9f3OJcRZAh0kj1x8GAaSk6ZIiz1f19YCADMuWCZTWvPzgkETI XHNR17wiQFqg0rHDh/uXJkGyCRK1MTzPHOQSK6Ec+af185MZvKTJup8b9YgIqq+2fL+6MoRo 1iWPL++WuMMmLglLIHhun5yf4sHETXAikZjYXiUqAiQ2oBNHRGucOocaAuqHVUm9khhXcwUF ESR4PT7cCSEiEXbDUd5BYDEggWYhr513isaQCI8cRV397wOTDQFhqL7/AJcuGhrQBJJ/3KAw IEB0TuftWBhjdQuIud8OAoKE8iK+39zgpbSBEPp+v9yTDaxIb7g59YJRPqUcHyXvvxkkTBRs li0+fPOUBCBACV81z6+dY1CRLBe51fPv5wOEwoPLsv1F6duE8SgG3/r6bwE5MyxSr4/d94BT SQzK50/78YGBokGJ4LfP2XxiC0pgLEMaiKYWsUNCuDzZ6uzrWBW1LTYECqsrXeQEwThdz9/f eamUi7Qu4/G/nAJIysMxczX+fOMQJKqHE1DXzr6ZZErIG6lmez/zARU91Dy8/vjKCMwG43Fe v5yw0JJCLlWOn9YFAgCBufT9fTAsJEZJrerP3WsOAIACUUjQO/PZBjzNiURB0nhlzZvWseBV JDKAWY+z84EqEXKl9Dn05am4sB7S37YJoEhQFSIkjvl++OJYiS5fh+++ssoVtMB8+P43ghcA SyLnUcevjEI8pFWjDo7rWSrDIWNRf1P3fGLJBCbbSIc9RMPG8apdKedx8V/nvCwisBKGet16 5oyIEI6CNpzu7jBGGgEhmSi+znc/bPaL+Dj1XPWCE1GFGVep74v4wMySksbGdf8AefjIaojt p0Z/u8k0CyYq+fVOuvLgBDsmIliUPiyvjAW0mcAw0Qr9p79Yh5CQnEwRP+vvE5QH3pbGnRG/ Obp0BLlgOB0aLgJ224yVIoJF/XzjJZ4kUCQi+vPB7wgICkIu4ml6rn4wN1TM9a8V+MJPotDX B/7gAWUDFCMp3/e8XRtKUVE6/wCY25IiNMyw8/75x2lVIlR3Ez65vR5xhJUSV4OvHvjWIZBQ OUSeP7rjGEqNDZTRDX90ZA2Fug5I2/X4xNVqdq39VescoRs5bqo59fSsM5ajN8ypDzb9fWId hWD+m+eccEoDB6Tof1kRDrcpEEBdn4xyNCABMk2eb+mInSqMXu6/2clIgSYrRMRPh/XnBGEt AIio9bjj4yETEiMEcx7+2QJCKVXYIA9/3BlBIo3bAMHPOt/OasFBMxz9vf7xTEMQNQioEn65 1kUWggq5hmO/XfgxTCJJQGa3883xvJP8DGJkQO1movA2ZYIRkqNJQX4mZx8UANPplivRXGGU xUREjZUc+u8L3OramD3/ADgEZxNcDwlnX0yE7IgAS1P1+eqxSLLamd7uPPPOsQgmSUTaySe/ zvEQHhOCk8ROyePnFJ0ISzZE8dl+zGpzZr1EXLx7MEIiWZyV+TvyesAAKJBUzOg717xEimyC JI/LU/fJQQZ0Bah5615MKJJgY4KeevxrIBkNXmnZs4f3jgTYfJxx5/tZEzQmIhgGZb+8P5cj MaZM6buD8k+MRRbAd28SByeO64wMNGYcpvo3zffjIogsrKP7z/uDBMy0kcE81Vfi8SigiipU gmDm6jEQEqAIjjVa93iNlgBUcyc7iNmJk8ShxEA7UnV6Ixe1qgByekuaUi50ZIEIocjvqKwA WNOJh44nxp9GFATQjUVo81z+MCPK1QIbVT7184gAx5ckTy/v/cm0lICmeUS8/HNYakMol3LB MvfnS4FISEN/OvPN+85E0IQcQ6P1xvEEltkswEFevxiFIRChEM7t4b+l4JWxSpgm4PXGOw0U mi47/wA1rJoNoBAuGTx151vFdX6Ph8ajjGdjYiB+977ywJcvIjVS98ye8ktJhJ0t1xr5wk7Q Qrubru9fBgQSBCxsT9b1z+MCAY0hY2pHj7m8QhALvBu56PPBjBZJPaQmuPt9sAqEBHShjg4Z +uIweWxMW6Jv595AADhBTyHq+/OFCB7mhIH8nFYGKDA0MJiYb9x1eC6tEteR0r1c7aDAonnE EFA4PHzgMBSQURLo6j6bzmJEktfV8V9DDtCF5Zhn6R5wACKHddRMcNxdYSNaAVJZbH+/GWja RCJ1Nx4vXWrc0AQmYcQBPj8axAKaA3L5f38ZEJMkCWqdvmvT8ZBUy2LR89zO/eSAR0IsH9zG QImg8Kb76+5xhhXhlUPC/Pn4yVCy2Fi/9nn5xwB0n1uEPn53gpCBBCCIKk806zkckG5Nvf8A GIRJLaE7+/8AdZBoSaDNSwv+/LkMCSHLIqH6e+vLgFLIBAgmYnW/s6yJg2xD3f7m/vgIFQHX qX4963iDGxoiyuOcSXkD8T38b4ykElUEc0i9b3iFWdMDbo3W/wDzBcWKkhYGXsaKNtaxJBh2 qWZjQ7+UyeHrsFVAJqvphMlCCYDcc+PWsEEIUJyiX7/3eMSN2uSZlX5xaBooXEML8b5wIFaI TFxdca19OckAkWChm3jn1+sgUBKWJnh+08/rE2AWcKrFJ/XkhAsgCb7on5yRlBVrczT53vGp BEYwQzFJ5/O8BDU2FJtd8n4tyabT5k+hOvzvnOw1KBHYXx6/bhVplGEXNTXc8fBilegMAk9B M8afeNBZFuaI5e4j5N4gYgo0SYmG+ouOsZEKUU7mVhO627cJIEUxFsz/AFcvjGWI2NhPyf4+ 8UlZoCKqPsV7DAJASH0cK9cfbJpjMCG1UYWN+tuTbZhCW065Ori2uDmBLCXkWZWeODFDFNlf E6Xq/jEgKqW3Bt9RfxiIDRArv03vOwlAkIbmr/7DnxEyjtiWUvp06MBDQi6OggieyMLS6TML pT9f1jTEVKSpZkj76e/WEJ6dAXBF/E785OFMGpIcqDvmNc4RoUA8PcePHHzk9Ik6vUVN2b+a 4wCwIBY38zz77xUAFiAoKTqf39cUAoUsOuOOt/TzgRTun56j518ZPADEsTUM82cR8Y0quAjK sUnv3gkVEhdQxteD17xeVIht5GfPE/GWJDABA2r8fL4MQANCViXa6rXNO8RFsBNgUT9uOsCS 5IPRN/8AmII0MA0tEKzd8mUL27CljvineGduA8h8n5MAndsU7K9yacUQdhA0ketf+4ya07J/ O+MUlZgStxbc5BDTMCFQml50tpzi0wBPvCKLefV9YZAarSl6OO/XvEUi0rMROvJqt49GLh6P v/dZQq0AAU161/7kJEMAonUr8e+veFNgGGeJiZY4Y3ljUEhwah/uOMAQEEMpNQBP+nrvFZjl gAbov5+uGUlEO2EZ/vpWDUNJ6WSbnqCedYQ2OQPt3iDITAgsrf3LfW8iCTJRCiQBPjzxvJak PCbnU/8AnrHs+tCq7nizeAYiBMGr4Tx3fvBlJoI8nD6jjrIVJAkaliT7fjWIlWqhSiKn6bwn CMuG5hRPP5xiGS0BUq9R37xo+m4YknMmRNOETyrFKm1uXzPRgqXIKre5L595JJEkMEwbIl7/ ADvIimJVFYOHRx84UiYJEowEN+PT+8I0JJEXFUvXPjWMQw2ovKz3HfJvJAmVInbMUH0jpzQy yCOOXX+fOBDAK1CAQaP19MBUMMIWJkgmvfH+ZICAdJdoXzv6+MXMymS3tuf3jMIEIkkxqfxz r5wNxqQrBxxx151kSDTIJFsw/wCRigygM3Joo79fOIWgMAE3Uc+L9nvNFDqo0Q2v741iJckC ypMyQ+/PPxlwBAomfTXme971iBIC3ZFSEcPjrzm40jENXDzqOPgxDDqaFM1O+f4wyrEAiLIj fPuPOWygEaYZin/uGYyxis0g449c6yBBYUQtmqPpr/MCpGQCXP8Az7m+ckmhLNff1/c4hKpZ l0xte9E4CpNKoK3rR1v04yDLLB2S66+ciipSCLA1qPtH+4wHaLMSUOS9bqTWDuDUhDOyLNyZ zGpiZh3uf3kkcTCJuNcnG+PWbUWKDmYifDKfbLOoRHLK1/bvWQ7sDrSbI/q3imHCEULqr43/ ALkSWFidLrjp8fOJAIIaiKkkDg8cZJvsb1XJYr3xrJMIRIEIxFkTXrj24AKIpj88/bBDMxHO iXi+/OSGBZVVh9rw8dYTEmyEEXavh/XvDEhYhgSN/js+MUbsklKkRG7/AFrAlaQvU9t984QN IlXi5Q9e8hBKJmYgG68bjAvayCBEQBu2IL4MmS0YMCISefCpWIIDoCgswH0384yomhY4Zgm+ H9ZCJOy559HHr0ZtMWVPUkic+sUmQlkWmqPP+4gJtYmqmGL5987wLJGEbCNPxv8AfWMYTGxO ZCyOOo+N5E+LMprrkrWDghuIS13JPOv6MEggVZWq5+fjeFQMAhioo/8AJ/3FIABLN0xZ49/G AmYB007XX8fTLCY8PTjz4+cQhwF2xA67Df36yI1gCsikVa9feKyTZSDI3JVv+4gR2iSjvn7z 84KijzSk0/R/WQE3Cj4o+1YFwjxjxEvZjRKAYkU8rE8n/usswKFVa2T488Yl45dXMQweO5+N 5KSEMJOYqvD+dcYzIqy4GeYI8+OXBgERcUBH3PPGASQgu53AwHFTfXvInbMJmX01bfzrETKb guxnuKa+vrAjlaBY41r7f7jNBB4QQfU8YBIGl7IlqedPrCNNg48d+feKDZBMuq3Pzvjm8gis wTM3HPYaTzeArHd0ikm92ufTkiIUrDO62f8ATzlK8GidwyB+vplBtaQA88P88YxE7Be+dz+/ 1iIMtzAh0a+vziNCggIgb6nxrEbhBAnd1f7+XAydyWLRjjv53vECh3LaSYL598ZApDe4X4/n fOJUgZCL1b/xwte1Vq0oa98fGQjBlKbk/ZJ4+2IOSGEhVqT9N8ZcNlsFk1vwwfTziFClCSJb 4/XBiXYAgSYVN6mP1kySYF2TQXZe+N4uREqSCtdiAhiB7cpFkCUiKiaY4jWI9GWZokmp86+m aIfS7gdzfr/MoCydMTClzZ543vBqswnOQzE9c8GUY5QJKbJdMkfbJQimjnoumHUxk6TUwmJA rE+OcaK0iAdSTddw+8jYaU0zEJTLv2ZBmoEqV1u97xYAyRZ2ZklncjD9cESy0QxBvfn53k3A YTRUlT50/vFkJUoKdL5SmX65L14KsmIkIvc+NZSIrH2VQFJmL551k90VksUmUQ388mQXFCpI JEMA5IjXOT9m7vCGQBPB8MGQcmI1A6CXqMAKgJmEQXIF8PG3IT9MyQCRUCJZPm8IOzQRFSTW +GvWBNAEoEltMHcnpcjLy2CsXcTrx3eFHUREIqNuoZ755xMjhAKrcNb3+3FEzYCJJ6nda51g BBkqjjkPuh/BiZZoJF0FWeP/AHnC2NOiy2EHfr/uJwUkMJIjvknnBOhaZdERzdHn94gkaA0r 4aa/XeLPehELMn0fsuIpF0BiIY9U1zveEKMgBDiX73z+cOeumFNYi0qENe8BgV+LAEA2kpP1 gaXBMF3ZfZ52YiDYBjiY/r+N4gITsiUfpw/Z1iCDAGhoIC/71gbLYLfrmfv8ZABEU4uaj7R5 woYWxqYq+bvj6VgwGwzBb0F+d/5gqURXaJtusVAiAhM817PPeUJvQJ2q373jMkgWRN6ZI4b+ lYyiuSAVJJY/WSJDYghdnHN/TESghnZ7pnrzkLXGKwJHhQL5IMh08OzBHJgvijnJw57FsQRU hLVJDPH9wooiVkd30Ymg6H1UAZdad3hABcXhrJzDZEtcYsDQj4UJBDDP8ZP/AIA2JK7PaucW wZUAImIYnVfQ84d9iERU4BmY8cGR8gizTKbFhtbidHGPnVoQC2NQ2becOdXkARIDUDW8bQxF qXdar+7yKDEBKQ+5qe9YOQQQMALJrV9+DEoqBbEJDAaNMTesHVrDnDM1QNrA3cGKFmCdiwDj oI4Dy5dWhDzNJBAQWxAjORvcQNERZGqhUpOsTTFKGp0nZKkrnAaKJIBayEZWXUYmT9BIDAtF hokJJcZHDAidFIheCaY4yThXJu6ssSRP+Y6l5lBNwM2b2byNBJD2WUdU8xJ7cKnyIGk1OhIx BWsf5UKBDYvUF3rFgCohECUZB09c4B3kQJBve+fxkUy6HREJE2XxDxMY1MOjAkeVkkme7y6e EKAUrf8AfOCMBMkYZhEonfi5jApjJAQoFDKTbFy1Bjwc0zNsoTj011bhaokKmIopLdmxq7xW SaNiCAkSKB+hiwJ2p0qJmmFotwpCNhgQKDhohghu4YFRqBKSqILVlQPjG5FIsCsEDROudZEO a3aJlQZ1+ry0kEHsTDPx4db5x9FEhEJaS5/85xxEQE0RDJU8Vx884JulEmGInXr8YRHZSVj0 /wBowBEykiCLk+n+ecDOgrW399tcYEEAgKIZqQIqvt5xARUZBInjRx67yJekERIEPbZ+8RKA LMSc8v8AOE2sLACJgm4+K9YgGhQxEde5PhxMTBCFdDl0Dck4CdqFzKGFr7g1ucVYZNJBQqLJ JCsEPHPGYEJBJ9JiQBaWUEoQpZKIi7ReRY1SQIkmTVDBo7XFl+SYgiACew6msPl3MZFI5vqO Nd5vGyRcwos9zufGACWhEt1Uv7+cUtMAVC6Pj8YCzIG0ibuD1x17yGAuZ1csRrnqHJQcBW3L N8/TAZ6ihUSwUXreBGMgi2DDE8zLrERwZK4Cib9W0YUagXCuQh72PjBmcwyBQsELMFA3CGWc K7ECGQSlCDahclnqUkJMG4MgAnlckJBTTZEktlTDJnbCRKTZSLkKaXKMzOgLkWJFjJaBTEGM 4cQBjBCDCIGldK5FJmBMhIclTcxUXkcFkyKNoRT5PwYBp2B4ywwQL5oecSxTJaxFm91PPeMc YbbSThQ7A0TiluB2oRM0Fk+zjJCmBuBOIvk8nvJoCKM6Cjf/AD84ciIAopeCX++2NnIrbo53 /phYLSCTyAnko9YWDpXXkQxyiXXWSQxEvDMYJdxo2JrBD+QzsQdIn4ESmDFJ2x2hJCKIR724 jYMpOEkCQ3ukFpwxMEPRBjUGnJla4my1Ue4ais3uPDkO/FhECJoIhUJ044rN+kUfW/vgEZBK qH378n6xSgmQIudf3nIgZBAFob+0/fLpRLKXzBxbPOFrayAm4Pv+d4SNmhAeJn6fi8VpCOGX z+HDXRBsk39L9m8KuQFV6QR8edmMxCGUZkXE9/7myVy1crM/v5womoVjXCfW3/3JFVOwIgDl aI+mJP8A7qkSkWCDgZaWHoiRR3MT3ie7SMCSu17dwvicCGCNHPBQVBpklqZC8PitAKVsZhTD 9+ErKxKVI80jvjB4p2bgNgB1cwcXkryjCwCEAAM6kYiVwE4XV/IMJhp9FGBVYbTVBIBCljWC PzClaRgPvDk+gY+XEv51gA21Fi3pF/MTioSQhcDLH/voyd/0MJSIVTbiu9YQSmcCbCbIRFbv cGE0spFMCSGvPy5BArIJLgJG27rc8YGM0OY4fcPWdbIwgVsNUKGilAFMLS8bK9KoGEdI7Kke MQg1UXsBCRA0RgmsNIqVQQggUSgsYYZ8vrGEkqEenYSwBZGlkQIDMFJIWrGA5cMNEEIkFZir F5m+ZlBWUkMu4SNZDnkiRBTFEsVE5JnBQISgAuqnubzYaMOQdgK0NpPTjVGVlqmZeEmkjIj2 BUPTPj39cbLgixBMD8d4xDtliwo1MT2ZsJ0ABt5fx36xrwYkR7DXvW8FIDASEJSR63GqxGpA VKJYu0tkOIwoEho8GALQzMMuPWPKTcFQQAtk6w/AcFkWAmFsg1EsK43uTZRItIepBMp5xNl6 CHAH4QgPJm6VCEzScDG4ld5OHVi1SanCyeK24RsckY9gd+PjJFRkkC8G/jca4zhUqCsLTUxu DeorAhFIkdycfk+Mom5SnRz+fjWIrZkLkJBXz9nWR1fYQQ/XJg7hVQ3FL/p+MhkYleRu9+rn XOISiywwM2E9P2dYsqMJBHtr3JrThGbYwN3EVV+n3kdRboJNOuwLkslyXoJZISgz87+MCZCY XEI3Pn86wVKUUUPHHm9am8EjaARYKmTqOI1eAV2xg0gk2ahqZtyBJMX2RBB65gmhTGLwAwWk WmGC+XChIyIns0dzxzvEdS58liUpnhjucEcsNVAkik9jRe8hTGW+wQrYC1Ug3OMjCgZIrhY+ HU7xBtiGNKMFhw+HHyAJMgpggi29ZDSkKwSys8tTPGKx2I8RTtOqhq2M46UBELoHRwfBkSmW UISgameYltySLiW9oAsggmx5RwFcggyLA2CBnqi15uvZgELoEEdTugxeNomGiFLRhYiF9hgO xARSWWglwAnCYOk6YKgVVbcGmYDHcB5CAICIbEEIoBJTqKM0CYCBJaJBIsLRGIaCgK7ZgrbE 5OSqGACqRSyOoeOcCgxJCEQRDwONaxErlAKLsMhcyhSriMI7eDw0La1HMuANC4OZgliK9c4c lwIQTIAESpqC5xFKqZVG04fbNzgwbBTYHaTH0Mjw/AGYNob1eIt2nW1fDw+fnIHVCJIAmFg6 9fOSkT6ERIKwPMIITkEiIZIJImiwxwozfad05ZKS+gvRgtDICCbQZwbWlN8uVLigUEkUUJhH reSz1KjkihC9RdHGPyVYoBAeBJE6vGus35Yydom984LE5A7Eo/p+uBoRiBIiGNfuPneQJKVK uen+694goNSNnBzw+eDziSzC9ChVRNVwa+cbop6v7/0a4ydLUGtRcWcevjvLDIZAFs9B+u9U Ywg5GBUCH6njBsoTRmyH1PuazdcARGwZLOQ6hwvbk5ZtnqqXeJML20GQRy7egyCoUnVQVL/7 rEJCCXOg2rkr2FYHZPBMkzJLH3wMRxAByUb3Cl7vB8hJ4UKJkuRZDy46gmQISFYoQyDVlZNQ AzUqShWJ5Gicg6VhEjFI8JTPDhwZgpcBAPJqZ04E5KFaBf2xg0kk7CQXFu0GocasabVASBJT QEwsZBASk1ExOvfOTWoMJACytejy246SWhZoCPaIvXG8UhqBMACaCHEKfrj0VYIdFYGVVcPj JCMozAuhCWhiiXnJwAnENSMMABslhxKZyIjTluJiGx2DkJVpqeboQBJIAm8Iz0V4pJLUZHaD ExnMQVCEIBBqBc4WdgAC6XQJ2dqax5XINrKOmWDEHyuALAQYU7ZJel11j2wQEFSBboL6mcJV SctLQtOaHJakk1akgun4HrCMoAYjRA7J658YK1tWNQGhLpMc5evGkjUy5iB0NG8gITAtZlGS +/PON+ZmBgnx01H1xCyz5ita19v9yWQVF6coFqOAr1hCzAbtKH1BanhYwsB3IgmDtIlSclp7 NEhFgldRIHXOEnRDSSQC28xK3rBEE4Webk4+MRQLBSpqj5P/AHjCVS8dgsU737+uCmxGKuig dnHxj+CowkaxUxF1PjEA2Sl8qst7+uAm8gk8VfqT63rKBALAxN1fPvnIMDNhQowrB3453kAi iI5ri/r/ANyJMpbzkgtikXUleo4dF5sGAMy0UR7PuaxojtG46Zl7895XUESGLne+G94c4aZG I5BqaTUQKXhBgmnqJsDrVOJIwwyiCNabAlswjKo3J55RfvJCMb2aZhd8N/O+sAoLiIZEYWI/ XWShAEpGlvnkvBZCUQWm68tlm+DJbSEbUkI7pgieC95YoCR6BkARQhHjzl3uTBAiRPDE0kfn JUQoqFQklsk+PWBNwWVosUTN8n4wj2W5VijPVSe8i0sgtDQiBFPT2zSvUMXxIw+vWakxZsvk iW5h+MTomUcJYiZIs9pnC8IyqQERUhW0kw2rSGArQSRO2794x/XZADZxIYHzQcMwlIAoghEj KFuSJ3ga9dkEMKBQK+ZLyImsBkmZkQm1BslmsOTWSpMwxIsmBbVkOqIE5SRFyZ5kCqa2lKkJ iIqwIlPBknJchyYNd3DTc4VzYuOUBsdki+MRnIwiAUlrM6RDtjAyOWQowwDdkIQ20YRzIHZX MBDbyTbeHwWbM2aVVPk4rGcPFQFeF6/GIAKbWliruP8A3eTAAkBBJM1HBxH0xSq2mAcqvFac l45KTVgu2SL0awQ4pqIAtPZCBLgzg4MURRDYVWCNtNYngtEeDJMDbe65jIU2qktQ2HKth3ty STBhegjoAmAsfnAISJXEwSxGouo15yMwVp3jap5KGtY6NDKk6ZYjbEPeahgDAQMPlv15xCXG 6AxS/EQ94e61OSBUqv8AWTVzKaJuYLfMc/GFSSJsI5TCePX0xCSLM3Wt/wB6wUKeX7DYbr06 xDb8JPwmIEUQSs7pDPxv9ZIBQKOLjvh88l40ooAXXDQcPEOQgMXdoI9ox46wvClnsjasclJf xnaV09GmH/uQdpKpE7htlFCUDtxk/ABoQBjSmdLIVgUxxkMElLkxbdRiHismRgagnPyb6wpl 1ASHlKnZgQkIGGsSKT9msQNBcMEyJhpp96zSaLEBxbr/AB95AEhGpWpEkj57MZOyKyIEwbuX 3xglTSAkQKJ7JOicLNgCEpakZXDb1BjLeVLCAISj07xqJCmPhqNah8LspE6SdOZKFaT1lpao MRhFUV7LnHP0sd0JQnXMz3GHnUiJVok7VPneQOVQRIQgSBVIXlh4rCkqOENyAhJTFYbkGJOo sgsCUvSQ3I6wyJZJRBCHmFiMafcQS5KshBouFqcUo/8AzwtrEAyALSIEaNKrEpo0yBmAJWQK iWixLDU0ElOHGVAQVFJt2RMxJtvIXuHIy0U9CNTvrHVk0aIdiw3EEBqMWUeQBR2Yh+zh1ZJc ZJyB5mCIJmayW0plnRcLZVvGCCgkMcgggASNF8i1iJEok2HTJ0+JDIDY1hwNq/HbjrF1YhTg BaZaRGfWLgak+EYF4LmS9s5FmACdCGQE+K+l4UDA2MSSQw2a+DBobhFEUKsdY+MhAYskS7PJ z6xRGrAQQI4Hj9JeMCeirTlQ1xSZJdgCY9DHjXOjIKi3iFtlr9PvLEVNE7ur6xAhQmwmIMUy Izd85NgSIQVL3qq/3EAZWGigksrV+ww2p4Ebnw8f55xzbVrCxEEwdeOMamIdTXh3jVENCI5l +3D6McLJQlLo+3Md+MWUEiRY2s+T7mRmmXowb5t6O8Spvcu3Ez/p6yEgmgJvTCPDq9Pxhh5n QEjrwFJGYqFwSD4QgqJNCSAkFPGF3x5ciAKDUEVy5N71iwIkRYxco4ubSdVhjEl8nY8YuUaF rkQG8Q2b3WRi2JvQuAEdBOi7xsUcaf0pDEbD4jG6y2DSRJbrgDJ2Z1FRRYEtL63gnRZM0OxW G6kj5wkaHs0KJ6BHb4y+kowAgiVIeJU6w6QNFUWRqixKlw+NAU6KWMGyUrdOqEkEVUhUQCoZ cLcks36GEECgC2TALOL0SNaLZASLYFoSSMmjIeEJhkREaRvFsFMBZDU3JRAqNVkWGcCAEkCG Atn6uK4ROMOZdJDCL7OHiJSkSYULhiZ6MVnmgWFACo5Z5x2ss2cRA3sBHyMTiA2QCqUu3atP nAsHiYTljLmSPeQNYL2BR5FWuaSowECkFHMOm9zvzj1PKjBkgUCQBDNDGIZYSgtGkriZk3Dl hhEjqJEs8qQyqHUBApTTyLJWSbBIBnZbIRAO8dJlZHMSEzcDSvO91oAgGRBVKY1iVwomuJsG 2oJlrFpeeE7kiIPT5wbgSJGpzXO79ZKBNkY6UCSm1bDbhCD4qxLAzA4Ary7yXKhT2ppVGUcw fWC1unGJZ3QweEZiskwQwNABISkBJB05XAKVQCr9BfoxpFJKrTM9cPjnDZoLAAFBe5sg5fGS LojMszR7uSe6wIaMdgZmvm/nOIiQb70HVa7vWMqABEd8Qe/z8YFoK4Y+2MBoktZBJns6cmFw 34a394rLCVCRu5bf9/zGRkuKRBCGKaXBkNEzxDEsdUvxiCBGtxNQzXWq9YKPgkgUDMkqiIj4 rHAcq9YaIFMKLIUKcFhDTCiBlkJQySzORkcEhsQdMcpiJHS0Y3A1RFUE1OPSgDNsUaG3TnEo rN8Kwl9e8bFheynXNU/rAYCQDRbJJHfjTrKkujBuzYDkl134wEohEzdTZ5/2+MKOj0kzAra4 O9zgYSQZNBTwq3g++CXASGTlmp341xhvykAJpsWdiYEnUzgkh2oo1zeI0kdIClpmWmE0mZwX BwaxFKWATDDSERT4QyhYSKSnlupZXL9mhhBCmCDAIIgSAWnKcFYeBaHvEeCcKckBnyKY8wy+ lCYRksBsoEnXBy6r0rzA6FJCwZ9YArUq4raU3TSSYUEsIhERNAu5ak9gpBIlKki4MsHlD8sQ YanQvICTKQKTEqBgADjQUlpFcEMxvI8OgQG4k+N7rJ6aQhkuGl4fjVc4RtW4LKSx4fzmrUcq DQ6Ekjy4TdwItUssfr4xBoJWSRqbPJPV5paBSsTJO/PveIgi5qbPJ+vGGx4psU3AHsJ1KGNn ixUukRJDKHOsPdMZW0AM0JKCXpxk/wA33hlNqKggV6yc2ryXIuhQwUhc0zHmBIEgPTMqTIBv HCwKChUpdVCWk4SPpQFJ4ZbP/cgmQXMzB3687MgmNFH4In67xqSG4iRFFIGuveCAoLAB+fzr N2bSZZqzf2n4yYpEaIGIJrhvX0xGwqGq+H+64xnQWZiiZX4Znw44JgIuzxTwx8OWZgpJTYhO 4NesjNsQCBRHPcd5IZ2qbup+/wCcRDMQ3HNd/vGnaJSBE3iydR5yq4E1TwMUwpGRSAKBqUJq L+cHCRgCzqqAnafbKqAIrBKEjATP5XgWGJygghJCJQh1U4OZCUjjm6zJTu9YLGJLbQskKmRO XLOiMUCLVSvPG8kjYSnhC9qjmDrG49CPb0Ax3HV5Lx47mFogERLuMWV9SQg0jZPricocpleT i6rUzgGGioxiGPwHQheW5pLFK4YdGhYNYuQWVyMN6i8McGEiElMUQ2Bt0aaTJmQqJAPOBRkp 7oVtODri6GNj4KLvDwlTlRiIXZNbeeQwDgB2ZGtV1LKtxWOe+DN4KUl3Bd8zh+E0oxUSXCto HJw8lwOQAIjVEmVQ7ZSolyjLg6TLBMUGGyjLZIBZikVBs0YvdhphAdORevnIu2UBlklVL4Ev Bg5ciRxpCe4QBRzluHM0AeWXwzeHJ4SQzCpgkj2NAXjKVNLyCWRSbRNaxZOIEbMCEfM+cU0q BOWWakT3jL9GWWRUKmldwcOBPbCrCpBJ1F26Msp8Nc0RK5gEF7jAJ9hWwgCGD393E2ACVLPq knoiYhCYBLmR3wKYpZDjAB0gM2iHU7pbysgxWMXRCImo84NoIQUAQS8kWzeVXZa3KQTnc+Mc DpRRyffz9cTr4NVNtR/xxJgR0oC25DKHTecDa91/vvjAqaKVSBN6f764xAL4gN0fjrZxjAvM LZffFrBkAAvYQnfr6bxiCSEJCRKn36/Ri+lciRdDPjZsnECYkNonwT/prWVcYFlUMwWnHH4w ENssAHMMkd8Q7wyFPB14PvvLJCRRKViK3x+OcW7EBrkgF9+cJZajlEzPXf2cZEXQshUSe4Ws jkCq+kgMBpJNbcSE4KkScCTUSKBXeVESUiDoeSeiFrU4WYiQgtA589L0RjTVoDUHUCaWGU28 ShF6N2RUlEL451LhoGCaBhacXplNbnNYMMpwYTEk1PnWI/ZRDkpUJyQo1bcZCSZKwXNhmE1V 7cTNsSTZUx06eMeIieGRBwamYkjvAoTSZa2KJEMChNadJmUZTQBDfFMzsYd0q3NFsgZDCW5x EDGeaEwDSk6nly0QI0wIIqlVa1jXao4WuJlUgqQkvIKDsQSwlCQBJDDBRJwwAbCIQoQJxMw5 NS0ZSGFFfSYVNYkrqBSiNNClLCwsHCteCBcARXp3vCsqKIRo2E3zTP1jHmNKsbJstzDxGPE8 TtFwoqvp36wLLZaQJU0RHVNuMATL5lRQEXDo7weAYgM2G0uOhRghAiAXEko1SLDb1gEQ0AXJ YmOuSQuZcRUEIKEAChO9hVHeAARaxNKCKGwqXONwMsy2AqS74F9Y+sGfKUYKQdbN9YEDWg8k tjxvWLZ4gBYsmX3d3rGmYVlS8BxlhCgJkDevf1xLasWxta8fHrN5ShEmGZK91rTk2KZAsqyY j9YqWGUkKwPpE/WpyoCpgtgFeZ+HesBESEQaO5rnWvnBUEsCihOol/DzvBAEQ4/6wHbkq3qV +Td7MCaqTSxBBa8ez1hrQQrEgYXqA3p9YKbeDhmTXnxp3l4e5Lnok/cPlwtkNu0iEt615MSK FRtC2effxiklRMpA7r5884aSKVXNRHxx84ohAgwWAToOvGzEoyLpk2SxPZR5yLZE8RBSI2Sx gtictGw7rBoqJduSaQgqk1idlacXh3xcoMHbISyNlWYtoCIVkgoUfn4zljEYMEUbLCaalyBd gCgbVPKbPDZN51sbYUfB2gZjWSyuFChYItqhIuoMjvBQM2mophLTM4Dd0DISUbI6OIvrJKtw 4MhAUswkTCSjljoVb6lJNRmaZYILlgIoIYN0wU95ZgUpiXM0a26cuEXqkwUnh5r3y4thAXUt 1sWkoF2mQ3mGpIWyJdFli8EJ5kisJbKAgpIIAxTgN0RZzPJ1tJcDtdkGmYAEcFBrAvxbUlAY yM0b3irXllMUoFjwTAREYyhg2lV5W33zzjLlPaGbJ3vzpyghCgIkjcenx/uQCqACI5Cjrx9K xFnKZi50/Pd38YgAMSEr1wpz7wKkIEz5aJTn4wsiYAopmTSf2jD5JGVjhcb865w6pOAAqDEf T6YPwMJmi6I/TkN5eQY0/wDcqJSgDJnbZPzHG/GSMoABWrf94vvCpPmlkmOWOzeVSVBYY4mX orZjwJMVhUkk5XEdBrHVQApEETCeteTFiXl4AOS9eeMIp7lAJVNVuzrLKyeCy4ZZs3z4xlbg XaMb5/fxgqCW2lIkR+vphDBghzhYtKsLll8NHh+MffDWiUSOta9uR4kgDalUdM664xFSgVKm pPqT/mNLAatb2beTmf8AMZUq3r33x3PzimVKC1KFPWpvh7cMMgsbuyQT/n0xW4W2dyRvz/dY 7DECxTthn9x5cqzZuIR2SvneI5GKVMlE3PTS5NxEDSxZ57h94UsMGVmpdf1bwBRVpZaHfkr3 jEYdx/J68/GCYFyBlZip6a3hR2QRotVN+OeMb8GSo0VKCjI7NqaAlJlagKEEhKGgi3EbhCU5 JsAmA4RBO3HhUIBkpIgxFHEa0ODSoiSYiFRVLAZoA3E1cIJJIIUl4vQGTcra8gQYITsp7wJ9 YYhFBCcwlTRBvDiKW6CILqJU3MBwYanFEAi0AgIkMq6thH0UrKoxCsZUVSLVYypYckQg0VgL 34GL14dJ1ACZLBAwOoryewQGIcLo+O8k9kAoZSSlymFD6xpwMzAIiIGZdKXokxAIMT1HEtcP EfGbmLQlswrJ+nKhE09JLXnIlYlkJSVMnXHjIDUUzbK2WVfU4mGTImJL7X43gRWIaFSz3x3O EKgEMXDtqIrrrCCQbEKkiY8a9YiGCEkEBG5j404yCABCHEmvH3MQgKBBspHPZ98CobAh3Bxf Ju8CQNK0gi+43u+d5IpFoiQjb1RpwsEtYSGwg6eI79YFMAMFgyyT0ZyXAIJZmyIv9/Lm4C0S Pb9T05OITiNtS1HzN2bxZGCBYisc2qnZc5KhQXiEIbmar/MQFRAA3BDPx44xng0WpfzzlVEK Ciu2pnV6+mPJUICSgiO4XyejAjbCW0kCvkuT24EpTOiYIk+nvFUKE8F1vz6rJNoCwrcsx5vX eaqad0RZ9bp1C4CCEqy6IqJ8ecq0gaVq4Kevj13kDrRaXdnu/nImsJCCqMtf5giZUmgKJIFV 3YZukXTCYMLdLiHeDUsJiXfZsRxtrN0LQgKyKspsuDmKyYY1QNMIEhRMvlcBwANArJAEU7VA vbkILREt0pOQOoeC7xzXhApYAPgNKRdFHgRIElQG2UAvz0wMhJAjMrKZCKchKpJkVdwU2VIO CmQqXeToCSVZkbQA2bsBMuGcN5ECKKeIQ4Iu8gkPUoCaArZOzsHDkSDEJHoNhJ+rbIYh0rRI LYbl2FTausecRchQQiQ8LHtYCGSRm0QwwgxDEVWsSuCtTUpalpDfgxsCEmEAQChNpAvHOTUV pA40oQkSNQuMDepSlNbG0d11WGDYpHQTCJhjlcmNLCHIgF5B7yMlZgNwXxzgAiVQLwssM9eT FBSGhludrP3xE1jYpCslPW8iJTLJMFzbfmvTlGQlmJeXXT795CVFEI2Hj44/3F8iycMkGjkr TmkKgQPxf4frgZXLCiJIz33505EnAvCVxEzxt/nFCzLTUF2649c6wrmwaqtQP44clJJSbgvT a8+zGFRdayy3ifk+cBYYaM7kW9zyYyxF0JuZQ8/nJJoEMhc9wcnjvDI/KQ8u+2edThJqaWFh WehCOd4JIAZYAkGK3/TeL3cMTFeUb86cExSWCdfiayUsW6BmSW/J52YJogBgILK3Ud/HOAxR AwQSMt6p/OTI7Co97P8AH3xkLhGDECgV9vHzkTwGCVVD9vPGAmJh0pAHhNT5xHmFM2zIzH6n DWtSgMvBIH885V2tFwgAr/bMdixhMkrCLUHRkiScKuyZwniWyWNiTEyVjSWyZgVm0Wl/YxFw GYp8piLs0UXvBBMgIKCw0tG5SsQW0wZ0IJsUg1x0ZJihZTKhoG5qDliIWDBmaAt0QXbumZXG QKXeKmoTcASaL3i1XtkJWBNwHwMUuOc9SYGQVSJqDaAneSa4kSBNgsjuCIoKMkqVhgQkYagI l1O2FkAIwJgCYJBVDRrS+Ra8NQsKIUdFXKcrkBJkYpwhs+zE6KxwkQim5QRuuC5taxRLzCs1 MSviW94rJlLJRrg+04oTRAQaIp8a9ffBGhmpLAM9+Z9YXVjLHAEGOwE1c5MUN0hl2DrmrDty hykWUIhOlJEE1HqzLextUerPPG8ZIF6JRBDEv0vFBnRBymz4eMZQqsDQ7461rWQTLiAJqmvF 6cSAbkK4SL9njZrKCgKDyJP3/XxkZKystNiX6nnZiEGUyqVUFr+zJtqADZYZnt885MIbMgGr 18wRglEJRjF3C0/pwKYRCQMRHB144yTyjYwAQQ3qi+Ct4Ij5nUlGKnp/8xwawGYZl4p+ziTJ AZYCpMBxvTiLkoi08zHrxsyKcgrFPiY9RJ6xhQEQA4ZmI/5rAzWRITSjllEfowQLBCsLJHF8 63zrWViGSxEAsV/5pxom9GkJ+uO3dFfejPDP1cgYOMtCAHtl17cCK4ohZYV2l79nvIIlKggW bi+8JHBBQeu/tH2xlKkSQpGJ+PxhI/bFmZFPV3gCdDQVgRa68caMXU1MglJGdXfPHoxQtAo7 MUHB/wCnJIcbgZKkpBKJCSnFeTlRJMYztECzYOHWZIMiZkXsk5o0YYjjIpQAEPl51kRyORQi ijV38Oss8dpQDO4jbqrNwCDSSFyND4CJBZuWU4IDkJUIJ2gEc0LvJm2U4ydqTgWGmJY9Kxic wIdmg8y9cAjcUBgkTwB6bVUxf7SUBBASTpsXDqWcNGgAsUAZC193NbQCCRRwJIfLM2lDAx/5 eOFCalpWTcOxRbcVIICVMv54wI7RUFA5JEDXCbvKvNoOdGSE1M6cicyklKq3RsGA1i1lfAoI hUspEuqnAXQHRRortdFfGQHodBILWESIKJlrD14SFWAIFFkh6Vbxad4QwUGBCzJqY2uPlbJa iZovr7HWGhtJgtGFmO/Gl9YMEEVJOoank8fOCqSNBySfb8GASu2WWlkvd2b/AEZKggJLEEbX +c5AIEmBx7rZZ35yFAEMoMxMCx706ykGRGEkuPsxPh3lZGwGyrqHVOuN4pEgZTAKRx8RzvBM Umb7TXPZq/jFK7sWSduf3rEAoaJlNv8A71ziQSkLMQBxXR7y5LhbnKA6fz8YGNQ65JM6v284 hhXVTAkMSz9/l3gErA6QKwohw3/OOzqCAHuX48cYEnmzDKX54FXrHIIIKECS/wCf5vKggfkk i+bp18GFonIJkn75JEFJNyJ48fjGlbaXljrvUd1PGQIISlsJ5b1PP1xAaMclHWl4Y5wEiQsT VwTJ345MYIDWpPF1+u/WJJxV6cEfOIWfb3ZsyjTcwO++nEQ6AQAC631Rrr3hGhSRDcEWB143 GS1Oli3b9TzvJqxQyxISEjKsnvJzEINSEkiVfJXzhBgS21QCBUsprS4RKPaTLJAQ8KMXHGOY eABFAAzbt5mdGCKYOIcaLqCs2Xdpm3ZhS4oWg1MxAxvCOBSLIIQgidBD+CMRtRVAAjAjNhY2 2cZMqj4qAiRY5lmZhLoxTxMzcwIhKKiSyZmWMaaiyYSbQQuRdSEYEA8AsVtn6gYmqjDsmxgw FAGJFFiYmI2UX2yIhIlQ3Wz5wSmEgC2WA+rqjCmVgGUmSIoCJmgy7MDKKKCdiA/8MYJUIEVZ I5f3gRlzLaEzEx+/9zlJgqURIWABmZaAMgVnpQHQdyMATpgMY2eCiUGQsMMw/wCZzjgDUhJA f44wByBckQsHZCVhxFEAdsXN86ufWPkBSjMSIp5JAr2Y0gRE2JCkK9MJurwk7VdmZGZtuoJB w5P1lk6mdCKM3b+sFuRCNLIMPTURY1bkSKNuQKRyRTBmL1liyKihEeTz3ujHMp5rTfxr384o lQvLUMRfXs/eNGywTgux9P24zY3DTtLdHxr54wIhVg1QOvPzioIMISkiV+SYreI9CEyzaI3z rZzkYZgFcDaP9GnFcgkALVha71rNDsyJSS2/Sn64ilCAQXIJ4uHzE4sIEEAKCaA/WzeMdHqY bGKZ+8/LkUJTsfxxhAjaUFy3N98/OMmzIcMQS6ITWzIgy0SWvfzVmSSxaGAmCWY7J4wEaKph siqnkreEUUpHdOjPo2fvEsD4KgT8NlfGIkgRAIdEgezTkEUAFrXkfk35PphiBICAbphn53xy S4LA1IMHKFTV85cSwWpCGSP9krKUCAW1bcOm/p5yEBiANgMMyfrGzCMGKoVVHjhOGKwepxTI TAAIULbjZWUFQK7ygglcjO7TJr8QAcYHcosPNuMKJVIFFKCtxCa/OBDoktMK3Eqo9kXeLtWr EwEt8RfDfUYkBABjGE7zcim+DGpgwhJK0pagA22jjEIaGPbLYhihHnEqgFaIORhAYDCEkagq zFBVChyITB64wQFozNhtiOz74gwhBQiBtKOl4CyAmkFoTW49VkQOBNKkPp+HGhNfUqgRFcvM +sdBXKTArqdmauLwkm0lIECYToLEgMomgsKAZDIdqs7ox5ssLKWwmWU2a3jWL5Iyr1NhLqSr kCxFU0ERJpg0gNRglmAlCYZqT766MG6c2biymuYfy4i1pIuzEMSOIC4Mj3RWDhIETc0JBgrH ArkhTCtm0y3Nt5HhgIVFtQEssXPlw2gdZIxJEoIMTJCYZIlaRpbBKBOn1lULlUOP/eHEmQLB AWC2PVa4zlqEhVkU+nHZijcgUj7/AK/nJ3NSy6XhPXvJp0UAsJdkcenj3iJSQDEoAhn364yK SASy+Rb66yVhCMEoDafn7OsXWZaIjJGpgvmIxcpSUjYaqet3y5ZNtiEmvu+OeMTAVNTkEViW A7Zjz4wtUpoKhaYuL0zPjKSgglEtWzrpL2Yw2wyJYvVx7iTFMO6kBeh/q4yDWUlHgY3436wB VTxSGyXqZI2e8ZMEsMWyV9de/vgM4mhO9i/vv64kiBRUwrDHp8/XI8KAKw88RTbhQrWKEMsk j0+NOVCEiIWxrrnWt48AITMcCGCef1zjBmiVWAaWnzvJjLACzEPbpjr1jhBACASz17+zrCfM IhsWKNUVNpOSePosvZEnsZN4iKKVKBEBlGdQiNxecVdddIO6Y5mIqLwicArFN+G5FE0d4dSJ XMBA99WovzeTC7QHGWhHCbKn1kwm9M7IJSCBHF94OIyeQUjgh8YgAgg13Jdzzbx+MRnUiU1L MCvDfzgUQgAAehw3xxjJJsI0ajX6fjFAMnCU1F2QHh9YR4QGzYQuzXBt4wnhdoFQxoF1Nzg0 TdgKACVKS2snpYKmb9HTLQRReCLPAwgWgU7U5x08QAQJqO711e8QxiIxEkQD1gijDQLiKgJZ ciJo7gALsvCIXAYgSrNeD7xveLJKmRBPPPfxiSbVCqUTP455yJ7EuuOHjBB+UxCDNd/Catxc UjIhZE7VZO/nGhi4mtmpiOfz9MElIih5iWL/AKOcRWNKFFMS3999YSXNBNjJ9GOPjAIlgSXU xr68c4QTADKqlu71N3z1iJsrdZfp9745xKkwFRMJVQcfjCQwEIULBJedVrjNkm0WQlP0H1rJ hkTS7WvrX+YtcqU1E8ve4jZrKVoef55/jjIUmhjaRLPv8mAqCUPJGna+P1ikWIW9zKy/PP1w jsAFiLaXh8zkmTU1IFrqO/tkrIalAGiBr/PnEgym1ElOCOYc7mXARsUhF2Qb8UWfvFYFkc6u ZT06IKcAszMELiF+e4xpJMBiolk8n3wVRzAsgBLFzqt7xpbhgkEaQ9Nb6wLiRQklZh478YUk VhMwtNPfjWQIiJGmhjjxxDreASmAoIkjb8eOPeFRC5hc1cv4167whCZ5F3KmvWzJNAxGA9E+ /jnCMzKxDSEix1U/HnABTwdCGypiGUGsgz1Q42gqUve+Mb7QYsqgSTwhiHGDKjFWBAIn6TJ5 nD/SKZJIEvh5k1vK1oqaVewx8RRkEAyIYE7BPU8Y2VqigJYRx/nzj7QgZUhAMp15TvCcZTvA MpOhYHOGSacaDXAyL8WYJ+TInQNJ00yyuQFAYRLgDyaWXVuKgJ1DNgSZRCRwYFEHMMzjRIjQ kismCpktFHNlDLRM24jajmT4kMQmrMrfC4e4cZWtLBHQTPAowjiqnhBNXHExp6RiSLGFRAQ9 eH+5xl8ZKGnTU/bFNhmEEStWd+suvlIgPPL2XF5BruwBY52fvEBYNNGmjb35MBLMMSoudvn8 uIZh3B2bMfX/AHEJMIriakqOfz9cBNQlCTUff88YqRdBIkQkeq279ZIIDINBazx5n65ACmll L7196+cmlBAL5MOtefrk0xUTCG/QMLUxzjCC2RqB+P1xvAgQ2ymbXS/lvreDx1AJkZMbgi2w 7SX8yZJ4RmrCI7QPNY5mO0INx9tJe8TgiRtLvfrw+8BmBJA7qY+njE30Nym458efjCgkTcTQ mkW+Zx0ZVNABibj/ADv1hVYjLBTFhb19zANk3bZHHxz1gCCUgTTMs1w2XiNwQkKaZ2n18ZI1 dEIK4OIpkAEnSER/fGIzhCh6JNT54+MScjMqVmaQ963vAFwSBUsSWFet3s3iLlBaSXXPVRZ+ 8QYMLIg5Jnr8OAUbJIeoo/znjCQE7TSK0cknPXRgNsUJVgjtevOznJSjFkNOvs+cEc1Sg4oP JMdXzkkQDJJ3UenxrFogJIhmGKvh8ayLAEbaaJb3rjeKqMIJeEkSlBMHucaiwNAGCJ4t+1Vk mKMITilTRpScvGCWCn3CzLA6Y55xC+bIoBoEyQSfIDvBHIkJEo5jQsjoixhjrDbFXcAqvvGp FxmRVZmpZqx+MogUhaVkRMhhqhtx90EOBWokLkYFPGKNNoRiLKh476b8YkBEjIf516xVLaAp JTRc9EofK0uwmj9RfZrRmwey5rh/eAUogsqAIlXo8/7k1+jqETLNyk9P1y0kgGIkzcx58YUu zSR1TMf585AMkQYJEb11zHGSJClJVN8sf2sIFYlxLZq3zM3iSQoKWhMEfMc5UqiQnDf/ADUa wNJrGZHmuvH0xIiSUF4R9yveQBR5L27f7ziTCCZNJAHImmi2GzlKgbvhnx881kkp3KGlmC/f 5cmkU0lPPH3x3tnBAzLZ06rTkwmE1CBqHih9F4wAkIdjC7nXEcZcNTEkSh5/vGEgXBmXme/j f+YiWyDMVH6fjnBtknF4EPmdcaMQAQWiSokx8nHjWWeVmE2iRhedF5JBCSPw1416xSQREExE F143ip1ajCBhnYRvw1ntiHPD/R84StgoUTILPp9zBRC5VB5mbf3iQlKVePc/78YppQdESIMf P2cOhKSiUT4/z5xiYLAXfJx144wMwxaCJEqo5PVmsKIkLyqje154v4xBQ0AEMsf3hyKuqWSV BeDl8GR5m0qISMxUKB0ZZfhiGCOM4iZ6MTbz30lUki4BXQt4EhQQriBNAKCoRJYAyPkTt0DW 4ZdvDUuT06AQOhQipPZ4ZyHAJAIgtLVqL9YVj0hILcoVZO5GzjJYBmSFV7UlkQld4/KeYgQF mEsqGrwxGsagIG7UhEwYq7JjYaJpDQCAvlHLMASkklDltN5Oa3gRSKDuA8DMyHjgtBLJqDS4 YSsMbWS2UEnZnyc8ZNZKhtXuJ8c9mRXJEgySjpJScOt0igAKRdOBWuPRktVVH4VVSQ+9GN1a iUCEhjtg17cpbViRxKf55isR5BQs6b1fxgvEIb29rz7+cKCdKahnFCBAorBFmzhwCIBKL3Zh +MO8wAkspKu1rgfOAxpKQoavnu98YALPqAWLPG8uYSME2lKPx4+mKaQPJBMbwaNXqchukGSl 2f56dYIQAgy74Dg1qt8GBRbe3LzgDCcwIlXJ59b65xNsAWGwy1eN1AqApIO5Hjy4AGYSZBdM xXevvgEUuREXsR8a5+uUYXLBl1xf2+ckjcijgBI8avjBRsBMAdfNxyYsHRJJ4JH/AL04AZNI IuWL+aad4pyREXRy136jNzSwLiLLuz8YUAys5W5qh7OJ5+MLcYEj2yh7renCRqBROLmleH7O FNKE8VuyeCHT+cq3QpZOGo/T8YmANihNc3z+cRISI3KpLe/6cFNilVYNQ/8AT5xiQgAQqGiP D/bxKJ+VLRMjWmDjBz6j5YRkQYDi2YxsKRLMVAACt2/TJtoFELLOybKEr4cLNQpTDOw2KheW yAM1p1kBuUymGNGHRhEoqo27vcNZL7CpUJBW2IuY3lGNbKyBwSp9vOOaLCKw2RrmPGBKrjAo jkiVmYVy9ufFAKKgRLAJnu4xiaxXiC+CCb1iXteCyQWDUH4DCyutqobg1EkKIIMKeRQsYQlp LCAzaYxqeRhqRsGBaCELZN7R6Kg2karRTLfEDBEmDcWRozj3uaaBFr61zijTkjPRJBIWPQWu CWpWTJJQFERwpG8Dj4FAaPNG8ZkhZlkIi29684qAsqJNUb+m/jARAjRXfTff5cCIokNnnr+7 yUC5ERRElD6qMC8VdDyRc9mL1RQZCYcWUnzrAAlVL9zjuPjnGFIDEzU+O/TjDSI028v9OznI Mk3gsgHk7PM5LaVZoHn0eOMiUCxIrWp/njIBFIOH/cIpSASyz1PjyaM2BSNkiZ2/6esq/wD0 SIGhO7a0/GboZkVWJ479OQEbS0SWpfrb7MosrDVY1HPdnGFUTY5YkXyXOlxpCYrqkYk9fjOO Uox5c+PH0yA5JVuSOf8AnXvAAIQXl3cz8yX3iIFpNDW0PTtnBhGBYxjcL/zrDjCAYSUgYCVY ifWWVMjCPIQ17fVGNaKkMUWZCeECvi8dAcJ6okkzJqUiz242QCIQiwHtIa9ZAZqIUaQtl1E5 TE4gMKRBKlNqm2MgIOTCgjEBLe1W3WB49CkmLMwTPf1yBLk/3mrCF41rIbsahZLNOCD1rGiy kiFhNb0xPrFMJjTGT5IH5nrIAlDSaggeI4ffODMSLKE1JXmvk1gGFDT6kBbVNX4MCSQEyk2C XvdTzkj4YJCOEM35Nbxo7B0lKA1IY7cLKCHCAhFUmUr4yWKTEewAklAgN0xNHEk/YkEYKsni yWaY+2TTLRCpiVSCZnIFSsiKFo83qprK6Pc9KpAQsq0QMWBkUJEKRINUjSs4+CcZagGBAgiL SJWRXgN16bCuBPMMChlpeA6WRpClQVMtwZHKNjMAkV3Nz3kIJwB7m59PnTily7kU3MrXT7px hsQikckJXXr/AHEEhVIeo0H6clYgravOlnU/fGAXaKsosJx35MAGFQs04kfGMVKQABYjhb+S MlNQUF0bGI5K19MBQbirCFjj3f8AVhJRhAAyqt1qZ0407lJKwiDukNb9ZdYGZUpMsXH3xgQh QYjYwfRn67xnAV5YqSsFSgi3XX4fjGThlElibKOvX+4g5GCwC5RFiBAhNc4iVELHkaIfOveE rKRBam4l+84wpFkgi4grv7YgcwJeWT6eGuNZUiAMABDVfuHKSBISNhbHx+MaQNOZo1S/TZgB Z20YaiytTRV4moygbmiiILt1duOVpaYBpYT1yAduAigEZkQyBuRXARziIq0yjIOlAHpXeCKy O6t3gcqlcayD6xqmWmQqzM7agwZXk2qIQJCoow4tvRGEhdFTDOE4iDoLGkZo6rWHKkaJkmuL 995AoCBIEBBdihp3haDYulDoE5uGnBDWlgloYai/vOKYwgZqSpAX0QxWQcfHJkAFqRE8xrFD MSFkykSM06Zd8oFxmLNx51Lg14LFwUSIipYg4rIwZSnGieELOWMAHmFG7C7s9zkLkJtkysEC gLEkcGyIEyxCoM2VCAQ2DADonF0sRZeE1qDJbPjMwUoGlpOzNYpg6lAWA6sooAt2YJGcWlDA YI8CKgYlwHygqlAsyrtg69G7YpAovYSBBaZwzYtYHk7DAs7nRLJNYIqjYiIehw1blf4ICQEw KG9lOCCGwgUld8O94LYtIjJCRwcniPzgg2ipLMarsvWz64icbm9yXHv9esIkTaD1pif9ycgn TkhTJ9GP8yQwYFWCNyT/AOc64yIS2BIShH9TlHsoENoZ5+NYIkG1QK3/AM2a1gWSSXZL8h/c YXTd0WpvVNfHeF6RM3ZVv9eENsEhMdx18ecTRolPEDr6V9MSrERke5+vvJl3UsC6nU++HKJF KMvYz9vZi8b0QKD7CT5veREBQwoBu/ISZIFAhQM3DHD5xseRjif7rEujkDKh5iCuJjDC2pSk kV9S57yE8MxZysvP7+uKAi1lpuddNa1zgJDIAjhpWDneusihhVIdN9c6/jC08JCJEk8khZze M4YpLBlDNMJ96yKF3spwSBIEKl5soAihVqKokNMsCRiGZKYBVIhEDqtYQQ2QQAL59+u/WbpC IOzT6+3LeMqhO0HbDNXmqCLB4w6JuwRoG3A5FcAQRWAkkUFdYzYRKI3JL9Tnw4ZgrDgFQzNk hmavI10YMWBlV+5ZllSBXhV0zJCjW5wGIpVgs7+OuMKuCJYIIAPLqPfWBTNmxQIiY90/GGFr IMIlgM1ethrC0eK3LpQSSFnrJLYkKRBBAVDE6yjnixKkoOCeZejHjgwPyMY0BqdHa4IXhHQE NFhZjSqnAulrRXUAwoD3IZNuAgmNwFaRFbjWPqFQGJE4QeYqLTi6TIlhodvHkqIw5BgEYmkB 6na5jCnMdYhW8sKhw31jURyki0PhwPHxk1BWDtUV7JwJCGJmkK7+8nzkGKQSO+9sap2ZNZXZ Si4uaprfxgCwptrtt/rwFFaGSZuiPvDkEBpkgPJ/RiSCSirbovzgFcWgLFC9bJ8ZoPY3C7rw 8zjRKKIJUsJBf2/3EQN+k0CU80qs9uIttTVS2Z/n4xRIuRmkSwiO4/5gBBALOdQ7r/zWOMXo iHLvz6yDqFBkRQIiXsywmFZe5mr/AHy+sQZLIdEhH73py+ZRJMVEOqQZhHnARg1rN399ayAQ wSaqJH595FbhIUhgpedNnziRCasDWhjx/GOlBdGSLq1z654xK0ggi+GvPrvKSYizq6tnkvZl rPTPJW/Hv4wj1utyEWhG/wA4bCcgJF3p33H0xBKYg0Q0rfx+srhM0UiQ657m8SMBEiqjJxLy Xss+cJWqUQrK9setngxhrBiRkSi0Eixv1kiVZJagsJgufqxgYEyEUQAvR8hy7yS9xCbllnm7 nYOIGRUiaqN+OpMQSIVJRc9SLw6yeHl4KATm1SjUSpeQVmgggNFVyxhCWA2HF6f115yFQp2C I+xRu/TgnkVSjJOy+feFqGGYOwGBHoN4VYgnL1O9cQVD3h84X7gjhZNfBlVAkSELZKKYEtJi C4xpbieRWiNzH0xxDJpFa9EhEzBzhm8Ed8NF2kJxrQ46ZEC6PBzs5lmsn75pSJF1BF8S5FOO IIBG0uQ9fOMPC1EC90frfGBYP90MD4DVt6MA7EqqoCPIPVxgOIOBQDCTiCXxklABYCW9k8bi Qj6ZM7SASAMzExXrTvAYNAwFCwzE63pyAyiSCnn8eMltSJKvfrx9c7BEES7mT/35x/IIA2Ru PneIjCqiKmQcU+zioEUREAXbxz6xpQIRJiJbVq/t4xKemi3AVR06d5ImiKSCkY0Hfj5xsjAS mGo8ePxvLQIVEIXYZ/fy4IzMas+X6esSoIGxYjWunNAokk0PT6fHxglgFoEFU5rn19MExHSb AljsT7q4apISWsEtt+N9ZC2EyiBFmzHYor9pIAipCfLeIOAAWXbBEfevnJ0BC0UiW/H3Mgsq QphtmNvW9nrACYuAsc9+GedPrJBAtZ0A+CN+H3ilDrQFiIf1xxvGpwiIZh8Pjzs94jcix7EN v0iT1jWibIIOS1PW+dawkUlCGEdMs8b3pwGokUoOfxWGcr8bojzGjEGGkgAWgJMTkkif8cAT RhNlBMALkE70YlLlckLK9KvFRgtS3m4uIr/MKbAhAV0PEpnvEQEARjoFXJI1gCYuQECxBX2y bCSza1tiezzhFVLWNgS0qWpqJlyAUVKHk3M+aPesa2YzcZTPMfXFezqYBmVQc1ZHWJkTgigA kXAuBNQwuQTTPlY56IoNEGQm9gQubHKpE8baMKBiHCREWyYYmWVxj0iWoUES9Ph/LjMomeVM cWyjYBjJMCGmJEAclRG/jNkxp2W2fgPf2zkJKNcQ159l4YJBAGAJPAcSkcS6YjDQpBHw2arJ eB64Amei7efGF6qU4CEmriEjxkAVIUYmGg1Z44cJJ9gpli498s4AE7rnqJ39byQajog+r3/5 i6yWZZ5ufrr9YSS24TQUc+uMiqDUtkREr1EVxMcYFZGs7bhueo5MYRhuVgkQ+TVxiPUYJJTU fBX0yTYSCeDV96wMShyBAs8L83W9cZKAMEBB/wCjxv4MinIolUf+zjD4DBR2Nd61hIwWyFmC 9z1fvJlS81Vn1r88axVAjpKqvoyUpYMXIiKsNkhwzO97zRreBQKCAr6N/XA3IgG1Wycn3NGB HKUbPkNvPF4wuIWSGHabnfnnBNqVZQxMSw8Vx84DAhVExFFf8cpOZaRCn/cIhagqFmLl5997 rOpgJz4iR/78uBc0BGjbu69/twQaLTUEscd+NcYz1RYwGQlqXuvONEKwLUGRovYdpGCiS0Io BBvtPKrworCEwAABB5JE4lcYlbURZUBC7AgBO8VoJiQAUgYJ+Y5xgZ4ZANq8nOAgwLWW3cGD DYW3jemAVhWRwQHmPnIRUsueP5UnrJ3kEOZUmtVpcROHoTxrIknadasUkyW87SKBWO6PiZxO jUjIuQXmkrZjMgKSqbnb17+MV0TjCBKCiVNMi5OLMYIpL1Fpsi8Z00ailC1tJTQVd4y0g1lE pASDDJMOiAWCIyxScBKWsyTqMTQkHGoitvVShveBHCDsjLjdb1HlyvcUIgRUDh5nCWVEJIk4 YV784V1t0bQmKsesVVGrdCSPVFcawh1AqwF8omZ68UrQT9ko+4T6Z5y4lK2GeNz+94ERpVIY g6r9n4xXO5eYuP8ArfO+sZgNIALiWz/P9yWSpAZi6kmuv/MCUmRUK8Q+Tz/mTYCgVYku/iZN YlYJByhmWOafOAbIktoAcKR6IN4jBEBwqKb8XHjFWJUTqmO+/OsBkKXWIqIjiuMgawRVk0DX 89ZITgjh56vIzQCvBstea5PWArcFKEwyJLG/OlwWdiTVRQx4+acAQpQIqNOOnxhDAFqJZAvn hwwKwu0rKqtshfF739sPEVSQycuols+bxoBECzE/86+2QxESUBo3r7axDjJHakRF1+nW8EDX QCLCi45PO+chagBMvF7/AN4xWForcNSvnWvWCZSYIliFAj38RhoYlESrjg49PvK4coehhCIO 9ntx6SUgGBAQ9dd944hoiUu9PFlcYtogAKckNnlT3gGaSVPQ6hO5GahMn/FrhJruAAyFBMuL soBKAtauK0yGAGPCUCYgYJthKALkxrVQpWFJWU2sW2uMvjM2GmRSKaJs5MwpYKY0knWmn3kU MCBLVLgXk4jeGtR4+IwQ28u7DElr02mjTTJHgvPaWVolh5+84WYwXQyuuX1i46lxAJHi0km/ GH/klJIN5EkRB1ziXzKDMeXksiDKCROSwGEDIh4N+tmNoJ7ZpSkM2UFI3kt0CLm25RfRCRwZ LhYypWaLEtu73gpboJjACllxf1wDKSVrJpEifOu/WBKGYGUiTXmh5xdUhCkSD5HRrKojSVRe 9/6eu8i2uLDGlF0K+mzkiWA+mAh8MPr5ySMQJLG9WBw+HisAb6moFsHX67xMJNTJWJqvjeSs YZmWuariuchKUtiN2P8ARXGBxl8ZECW9lHhRisB1lMCpbwDId5VlhTNGCXn35nKhbJk7ndPr /XDw1I2C3R34+cYBGIrtF/3q8tBMlRT/ANRzm0xR3krSHByPCIreSDYiSOZ0eY40/XJBkLOK g+uMU3sQXld8+8rzonUMvTpfOStKWgsAJFMk9ZHLQggkTV/jvA1ECeEB/acWURpUykWfj5MV Ci0CKJDE9k87nJWRUkNI1zw+dOekRgGHejrvAWELCVUGujxsxgDkB9XJ/WaxogiAruAt9kc/ GSmzi24ABNy8PAwmqIYNWaIu65wBeCcRF0KbOoefLgJKm3EFogHokvFFOYSC0UQblFEfQwsb 2kEwbJFk0heMdq/jl+hDQK21Lm/+6gQKoUtrDNtSpgA6WBWEGTZECLWanGhPE3lKdDWEuGKz wVRykKvoj/MmfVIlgVedPreAhE8hmwaKRSd3sEEUogAScFWeZjrECmJVIKYr18t4M293ALha 1oVcujJTzYZNECUzVJYeXEPkOMRVSBZN9w4yTe+odkBqUgCzbOJgvIeq0FhmRpO4wbBJq8CK CySlq4yCohG8VCaet6BLwFJG6IrGy4SYnnjG/Z2a5EgUpSI1eKIqFkArRacnHf3y8QLUpMyx LcnnvHMKtYYBAx2HzOREpCCYDb947/eADJAvALTy0nmDH7xiu92IuLPZiIIgZVFRHLycTvnI C+oCZLEU5Jo8hqpsn7YWgmUiYub+cZukSDSUlz34wrnxwo3PO1fTCiqTFGi5NLe4xFCeUUg2 7+kYkV4VA4/veCYsABEZkui79fOISKIMsqrKFx9/rklLVkiphI/PhwEjNtCm3WAA0MxCe4j/ AB94CZlIsI236+5kJCwEoRNA/owpMQ1Qxb3yecDYAEgUmeWeGvneIcgkRBhVwEl5jlxjqPUe 8C7r19simukpy9+St+OsgkvYoO1z+/nGDIDZiIYq+P8APLioQ2UiLqg/T6xE9qMEolfk/fgy QslaMGQSHyVvfeA0hUTy02vHvJSnHmTEhjpFcezNPipGiQAV+SIrWNiblEzayojXD5cliBwj UIhYbsW9ZA2QBaCQ6mh4IyLT25kfZ8dSes5oRTiAHYNxKdZomHGKgKkEw83MYU26GU2lRqr4 tMDCXKSpkjwy72F7cZAX2YhSIXeHlhXO+jYjN2yC6uvKQWINeUFMOk6fjEI0VeIUnJC9jmcI sXEgSYzTZycZIDRQCIwJSuyBGlym9deQEIxYyAdjgBYSsRAmkkVCjfeQRS7UIhYEHcRUXcJm yIIYSUIkIiKwBaqcRAA2UgJNiBjz43jfGCK6VQS8YGk4HqZKUdRN+cAJwiFPIt9mQrqHTFIy IVDbEQxeWNmXgOiJ+u8RNLW3Kyz69dY/JCopRIiaYEejjCEVpUiXsfj784EwkhCksTFf7OOA cDU0QuIm+A94FJSEhfP9eEw/LvUCvcfDiWClBNQwCB34w7O+3M08+v1kdtowl8XHZWQpCk0M k9ICWSsbQZmCAUrG+ZwiFYNElk348mAY5iaWijnqvjWOUUMAWJN/0/GSWhtL92f8+DERDpBG 5I5uz7msmGQFry/X3hLoETKBr7++8RIkkokkZXfD51kiDIqxXCJ6f1gAQQrAU7JI4qoybSZI atZiI56jJpDJBAIweIYZ2YgJQAAxHuA7JcAbhL/LHHXXGCTQSAAlZePjWsi0Jh9sR/7T76xt MIiltSa8fc3gpEFFt5ef38YbdQirRKn+RVYoRFEF0GxjrfrLLJDdQyI3IyWHOQs9hB6gxvbo 94uS5wMYSQmg7TAY8grupcElK8piOUxEcgNYY5/Na5wBEsjQQG3Xnx85tjkYRCbFIQqHG8RA iINdgi8Yi+6xIJpXgsrY0lbazfzkARqRNVHpejHAIkyATxMF7vWJPIRwrSZN8iQsbnLqmYCI QHcqKMIJe84BNSsbi43qMCpQJJE5rk96xFSdQt0FGQEBOA5ybTsJ1CJRsuVUJkhAoGlSEhAX xpjrEFVJmTQSDFu5XETKQ86pPgMweAN5C7BIFCcNoXBfBkb4FURAh87jxrJCYoxIbQInAEDi qU+CbqiEWOOit4DuEISAzKleoWgMYPyYenIkH2CmwyHwRVYghoJK6rJnyUJUrCu1+qd4MqnF kwgzXl2fjFCREpFxxseH+4xCUOnkSAjjS8xjCawC0Jjpnj4xSTQyTFz4O/GMBEIrqyP8+5jN f4CTZ+zRgIoArWQzlViT8GTyDDEytyAIbFlcBbSIBh6ajj0+8FuWSOa0SfzjAqxAzu9Gf3GX mWhHGjHr8fOO5wBEiTqOv4wtJ0WeNFr9pPzkgSXZgi2oxRgDseLPpv1jR3cJVXJxx6m/jESE UoAvgX/x94kI2U3BA/5xs3kLDOadok9/S9msoYVV2TsuJt884Y4LBhVfLCh9Esxb45bCCQ4T p984QQJIYAXuvXjjCSKgsTdQb7/uDLAhKErVkX8VhbUXBUXDrpj7Xk9j6CpJjquMc4C3AbAc EQ2xrAAvQk2TVX6WSfRhEpgCh0enjoIS4Zn84RSVAYCQXvJZZZqCwGtVCGoAwXgA9EATZH65 4xzrKFUiKPMseZfGE0ac5ZJ0WEiRvgyFSATo1YSDvxHlw+l4GFMoaOSSY47xQbUaBCqigix9 GXmLs0BblNt25B7cIZZkSKg6WeMeY8EBjPQkbICdtpGEYBYCKJpvP2yOA4Za4ISIQNU7ayKH sVIMYhjJsejCNn5ExQKUFCRDa8inQsxSbWO51rWTas5XGweDOhLzrFkiLxRBJwAk9+MdKGTw jMzv7ntxZyQbQJI1r6KTENZqyZRBMEuXqTGMWQsCUAJI7ROBlIE5oDKdIPJPGIiBmVCiE0NW EzXeQvEjVE5WVO7vvECBALM0Azv6mSCTKaoIRPHFdZcD5GpaK/58YGlZxDMojxWn4xO+0TAk aH6xsyIrJYJTxr7a3lA8QJLxvf7wRXOKACrow3aYO7JSYkg66K5JzZwSCQHiTenesLAGUQjm n+jJPYfSa56840gljCBV0h4b+cRjMyQ70/8Aa+cI6mBEj4L/ALWSF9iCriZXvV6wBzeKeX6e sYCZm4iJpEPHpxrp2RiWISHiaiJNZQK4PMsGuz74CkBUuwocS/W/rioZkiqqdx63M6xaU5mi VkmDvxpydUds3SEHqMPXWKEglZxIe69trrB8HKCKlkHZ31eKILZncQ8en7ONqoQArcwh+IwS IwszFqWEd/n4wIEVkRWVJPr7+XJQFihWKLtdS8MbcWTOhB0GRCpodcd5BhEpIMygJcO60vgw 7ThWLgC2ViuN5O8jEAgiY/T73kIBJRtaQ+N74wn+WCCICzaxPBvKY3Gkug8ICJhjrBw4AKNM AB0k03zoMdqQB1YsUaTfZvrDMQMVC4UgmcGQdOCRkt5QAEaAjXjvFltqDUEyoVuWqjDKdNkg MBINrO2+si4aIRhMiJLIIK1LkQDoSJBEHSwr9ZNBgZXJBAbOraMYDzlA0YcJc7j6ThzcDxuo S7p+XIdXyleScPFf7kKOk1LEN0tOvgxTpcFmFVSPISOzInHGEmlHhSQ9zjXv1LqKeGfMYr+S uVCGcBtLuInDpl5iBgCW+4HWFsAhQMFNDcQwfOpiMgKBuRBD2eDJWPbQ1ZAjDoNVWPgcER7J LVTHGDoHaskSCYOqDvEoLNqXt+p9zNkJVTDNTt+my8YEwqTN8UvdfOIHcy5G2bPP5xnINrUC Qb7FLPTiAyMTQwbuOvXWAHTBgWgAbsgUejNkJEVniXnn38YgBJl9a+j9vjAHFZFQuwkj7xzj SyoUo4YXCZQsvnc/HPeQTRGNiGTofr5woloRnL8XZ5xlO0lsQj2ed84BVIQDyzRPrnry5uaQ MM0TBx3HT4yDLOmCbZ3rhvXOBIykV1q5rqVr/MgA2mG0gb9m/OEXnAqUwgOIhrmfOBRJBMJv h/7p5rGyJFAtBOK7Gm2jRTIkqimT66fzkpII1ExDAfXet/LgwZNFGp9yHxJ6wMYgENgSrA1t Y7wceUmAlID0OgTtkwNg5gtU2FDCXstw7/zWSzLaWCbNHOJYfVxYEMEYCzmihwoSBSMtl1PZ PPfrDoIIhQ+gt9z1gMhnnQNMK2W3iVzcBEUCCwWWInhowVRUkZYS7yXv0ZOjkWnRtCvzy7yQ haNB510EvA7ucJIIMTYkMHwL5waIBQkGYZ9bwlgXAFhC6AgSprIdovsQ8mh2YV0JiUaCjZe+ N5Q0cCD6QtJVaYveMhCAZDbVY0iJ1kihQsECLL+3ziXgmgmph0x1w+8SNMf+Pp9zGx5Rt8US MMFjqsPkUioSCZGRrr7YZtAuimHg5nscZXImcARZIBL6DLkeeREDLLek9u+MiQlFp1sRiO6i +c0XwsGWhA/NxjLe46kJY1EOq84gKABmSu+e8Kgu0yQmCPnznMuIJINxMcX5yOyQXlY5f3JT zgZFUuoOOOm/3lS9EgIkJlNJUPORwDlyggjyee8kyJA7uoD71E4AiJQq6dbglYTjAlmCGtnK 0d5Fjomiqqf7gwIaBCGZoDb1e+NYKAhAgrAtOyKf/MQmcwZI5tTrxvBTwVnRwkr9p+MRZkna Dv5PxWKCvSU8yEbpvWuMAYDbJ+n6d+sKRdkhRQwf4/5gi1ANIDXX9HGCHlZsTJdL1+NYSWUR UzcTV/W8vNkZpvseIqnUbcoJciE+TUd8R8GCbAhB2RNx2d/DFzBitCVfqkF1chOGKyQoRDlw 7v51GMkpI5gba8ME/wDXJbpJBJAp2IMadYeJqXhKipZEwRmsoAkgBC2zMTLqZ8Ylu/Yskhbk Ls87kwjjVksKccfPG7xoSK/VxQBqavUYqstwskDuCCOYrBgigw1hWbCRAYOC2LIlRGV4iJbq 8A9UIuErQpDeoI9uLQQcNIDVuPtrI9fifZSKzBCRQtdYAiIaKIqsR7JfzrBGxRhtgsrs8PvE Cclugjt69aM0fxEsoWhqm2IRhtCYBmZ3Qx6+MskAkgrZnI3oYckcp5OUBAuZAcVjYKEYtBad jUyaMQHO2pMyQ886/gwHQllcs3uP5yNiQbKrqy/R398OHHNHjVkmATkjQ4ZAmSMCUOkwnFs5 Df2oBZgk0iROzzkpglWQidSEoiIj3OGCn1EjquQRdZNEhsSNJA6PHc5LGULIQQsNpV98c9hF 3APj8YK0mRTU+XGAitkob1MTw+MKmJEYABmSIOHx/mRx0GOEwLiICOZ4yMFSEl7bCu5X3iZ+ kvDZE/TZxiC+piGESfxjEWaRK9O/zvWMwuRIZA4/83zliFp7KrNs8e+cQVRArQzBfhj4chew IAnmLI/WKpi0h0E+nXfGC0wSoAEqJjjf84wOlBLYJ95AknAE9sf+P5xFkrSneg/3GFSLIZma 47+b5xCAKbIcR/nPHONLobM09unz+85psgglZOOHxp1jYxWtqwjtWnTOaQUNXFo+L3xvEgkw NUIzUvG6cUJ5CQ2qLeHiSnWJjLBRcK07PDURcxJEksog7XCe+cuJ2qXiJNdkc4sEwk4ikWyb lhgjlwi0YJGoYo8KT7ZOwfKKcS2drEglqDHvEKUhAWdqz6lwFjc3B/JQkcBVs4BUZkXC1PN6 /GW7GBaoBcGbb1W8PUSlIPaFtm9O8kA4AVWRICN2kNc4DKJdgB0gk2RMh5ySLLeBEIYIpJKT G8Iyyy5t470/GKghklZuGU88Seu8W1wxgLknXgY8Za0vgAAT9SF05MVK8lpH5RGmesOBqjRF ZkjcWhPjHO+UQlFkgvcoN94xkDIQSEqSWANka84fHBtI6BKOJqzXGQgJKJmamp79/OQcjSVX MT31z17xAM6RtFXDsxyMVk+cFxPUOppWj5xbNNK7th5tMeO8h5fZA1hCECEEamcbZLUEXSG/ 9L1lI3Kc0shmpDbeAH0IoErJMKDa1Mbw+BMQSmCUjUo1XeITIoy28XXJX1rJGt5MKBqXnvxv jLMrAL0D72vJw24opaqLOVBfxhY4RIMoX77+zm0hYUlOZ+MikEYDEQzfo8ZL6HwuDAezX0rD TiQFRdHj7/GC4EDflSPxvTkCaUAeSNeNc1gNAIyXwf3nnEM0wiZO5Nvfn5cBLAk0UM0xPDz/ ANwCAYriX7r1nIWhqY02PJuthghYJQVUWR8fcoyXEFUwGYqfrvES+oixN6/u8a/AVXtY/wAx 4hoyCp5Gq/GBWC41EWMVrZvWWsQQEFFvb5/PrADQCstAsuunnptxiREJZQJmCQ/z5wkEIWZd 6oOUvizAMnhYtRVA28pv4sWaNCUBoSm4Y0+uIKVKMQ1Ul49SDE6gBIIRwkR7yNNPQJfUNF4M ZOo0RJLa1nwORAycUGVkzzav61kFPKSO7kPHvTkHlCMI2y63qnzLjAqEM2ppoenbqjEAkQmB RY189z4xCdBC6gLAIu5nECTIZbERJ+g+JyIAMF6k2eJz8YUwFoSJG7en1WTmiV0RKp4+G7cE 2iI0LEHQE8J5wpWAw2THyV9MI5pc80NkRN1JhAtxakCgbNXcxWFjnIIESED6xonFDIgE+x0P eKV4HnvQpncHrCAJDZEAb4r7d44qQSpJQIPl3zZvOFwsBBkHmY8A7yzENHJ0mkUHacYI6QiB YBANqVF23gJOjeaAwY5I7mC8GM2YRSXEST4+nOJASIFLiAyEXqD1j15ERwWNKWKrq3Eo5MGA ilcez1twsOIqtUoZ0QbeaIxCZTBB4gCjyYG2KgBw8INf3OCpCJNMF9X+P8xIiTMQ0I8ufWU9 ptSwTO3XrZiMwBMFIq91HnjEbXI7dfM886wmhCkFidlf8+mEKAhauSOufWMCmCx9WK594pIr ueWY3PxrTvILABQWRAwHXj5yCJyd5W3W/eQW9gvMkkz+/rWBgxIgWuJ+NvvDO4DIIqIrpjj/ AHFTklMsHA/j/MZi0I2sSVPPXziQFIKqgkRjjueM0C+iGSIpzIM6v3gwCiJEEQ2/ERzoyYqk piIWk59cVhGzCFDbMF+db+uChiAE8wMvfc8ZIYGYkdm4+fPOsNktSR40djyq6y4JjGVkJOQF ykTGH0A8yA8KQ5YmAizKIAEpiEJFQak1kGiSY8C0qSY3Ed4MjpoAg91HmMgkSCJlCbsj9NZB ciVb2a4f0+8TCUKgMLav+fTGKYgE9Bs3R5IjWcj5BSSWRdmi+fjIG5oEVFMCPO9Re3BSg/8A yKxBp3XcYORFgIqGLBj4iNeXDWUYLRoHpa8ZBsqOphu90iHUrh+YVcWMheiRk17wnhOabQtX Bf7cgoRyGVUGmdIkJHWRzugbtJCwmgjtnjESyzKK2IDwfcxwi6JQapG4rUecAhCLPkTaH1K/ 3DQTKKorLBz+/rRklSpPVxJfDM5AmoJEUC4bAdy8j8FI5oq02lLDvjDqgUZUBU1QASjowI1I dJRSwwoClOXG4RHjASK9IoagoXGqStRHRSWrUjACaOwIeAIuEfUgyRtKpGAuLfPquMuQlATm 5Po4BZEWxA1/tx842VKoKz1P9GKmFB+Z18YhdEJBapKz6reXFKENk6Hr+5xGBWUrNRevHrEJ 4JKpAE9dfcwtSkHjp8ff4wJDtieO5jz/AOYIICGxMnK+K1gpBkQqszrnn2esMo3UuAI8Q69Z D5BREdshOnxrgwpmdgKqRJxzf3rWA+USLNRXNm/zlgNk5lSE/bfrGhNKKCS62/v43jVBUxW5 WBOm/TgqU9beIQ4oK0e8BSQnsSU/91xxeEsMUKpFyxz13lopiB4lUIv42b5wUSZALyFFLNPu nespcIAAppQ8jobNluMHUVQKg8Q8/G+sWvlkAREUc/k0c4/IwSh5Sdjmm+M1fDqoSCQVVMjQ OCWpRGYQAbbMKPvBLm7o8+f+b1iaSkpKpv2ePjHLRNCszzy8nnh9YoQYhA3em/8Avzm8AsAV BhIIgAjmXBLkIiHtBCKiqjDDiDYqlCDDqu/WCLTfGeUhEIVTbgya8VEIRHkHncXqMlQbFJ9Z 9tPUzeWVhx3RkPCMI945/aQCQsiwSzpqZxo6qZBhJcVCeV4jdScJu01CoCbgBnGKJtCiSRR4 3x5cJ0ksIGCcyAlHFZIJBKWsM3f7n5cYQJ2hnU7nj4/LiAUmUtlYh9ddOMwGYkJPVx9Nc/GJ wxAHMyr6hDf1wSeyAAqEW0ELsC7OIk4CVTerV578fTJMHoZQSw2KzG5hiYznxG9OhsZgUScW 5NXeI0hAKgKAIIODJjwIQ7oX03rWEAoSNPkb/UYCXINGY2ER64cqGxXTM0v0rWAlBJBlYjt0 eesVlJYJIe01x7+MZ7jKouZjx+HE2wSIQUtd+OcIBKdsih17P3iKoAFKvfffnnnEkpoAiBiY 11cfOJloRnaO2PJ+MbK7BXW993vreOY42x1+fHzvGQTWOJ7P3eQSLAtmLQnq57MiAIICVmtF 88WWZpmyWaDe++pyRTJBo9LX+/XGSJlWJBmvo/nAoGkCKDUB9NOBMEkZkESbLm7N4SkKEFFj c080N75cRMEEFHQHHo8/W8fHIDpsddfxgCQAh20AR1WmvjEtqwZmyX9/PPWASAEEjCFCvzve MhKCRWFGov8A01rEYtoDMLM8/TfOLvupAmbjpk3z8YzJqGAWSc1AQyReDQpQV1FOZpzYXkXo mlpUZNe8SHaUJioeJ+KyWYlKmJcMnvxzh2kE8Uht1j9j0NCEHV0t/XCwEkb4Nq8BcyanFYuZ Y2ALEa38d4qgJYzWEIFUlJGJeEKEEhhB0zyptrJESFhLxxNTEPjeJxlxxKh8Ej/WMtVeyqYu xPV/GFrI6lwy5AQmduLmtKUyBECQr0ahcFUS6TWdJl+CsZxVG+tDDS7871mj29gb46cgIaQi KwEddePpkFoSXcpgarrh+MhgKoIIMvvfX6xKAepECJaBG5CNWKYQVAFUhg5b96xu+7KggxHw rvOqKF3MzqeKMPaNWtTP0jjgw0EAYRJihjyc+NZKIbkQou36+8KECrBvkkfFTWNtS22BcRL/ AHjAgFtQQhhz3+d4AhRABVMun9YigIgJkg4Dq9byotpVJzejj7YhW1AF5mUXATlINe4kj9c5 GQyTBVa35/uMCE2IOSZlfxeSkAkFqNm3/a5xqpGxK8v1PjKYFMSivjftvEszwSa5ZfPv5wCS 4C+szPHvCqLNkTTPrhwIDcgotwhX6yZmSINQEPD36/zCnSo80bPOtfGNNggbkUHd0zd8tYCA ihbNrtvVb+cKAYWA0xe+ub53iEZFGpHkUd+OMYXuBeejRyarBAAojMpMtrz7yURJJNkkZIZ+ Zk9uMJckTXH+fU84Q1iCiIi3Rx6yqTIgRQVZ5L19Mk1YtCssVfn/AHxgXiAAialEv3zzWIku RoMzRMO4iHeDiSCLPCQGzDwF9uDW9sUpE2BcQomsEbEIiMxMnqPtjEpURCWtT3513iiVp+ZC IBI2nzhLMJGC0oIbcLz24cFL7NwVYe9GIinFQ42yZLJamWRRNUZMQ8AgReh1pcw4AZ4CZQJ9 IOTWM61yGDKbBseDD7TTAQ7qgs0yfbJ9XM8m2BUklCT65ZSgDiUBLkP01vJ2klsEAFNMS8wV ijJJglJkmFuN7y9MgFRQULSWI3wXiKgRhwJDbL4gwMgMFBWQbxLEiTkk10AWqntBtdYgAt2j EKyccN/OINGBQYQTk9Tx9MBa0hHBsPk/eVQiFJ7YQv8AvLiI5QDMrHBvr65TRE4AZmhOMQQE CW2Hd+ryyg2qEn0/z94BDRYWQrQfGsWQG4kx24XaALny+K3vIJ0UEKJ0+73+8ZmUgiSHcR+s tVlJiRE68/3GC1OTO00R7/uMsy6NoJZa9/lxjNRKLMSaPfH6MUwgIib1Lp5K39ayGkbOP9L9 5pKgxKxuVPnzrK+wpFDej6ZLUm0hU3y/j95UqySIsz4g81lDzCKSmIL7vJCCARshYV7I+Qwn zzhEsS89G6NYCT1whG2l40074ybOlUt3Skn79YKsSERKGt98ntqMIUUKSILb65PziJosQLoF bG+tfOJqhkC4TV78c44OwaMhYk+NOJxaAD5aZv8AWIYJZkWKWd3/ADklQEhIQApPdT8d4ue0 AOyIhefvkUwCaurJ3enfrJXulFgM7882bxAQFPk6TZ42e8AiMo008ykX14xhxLWlNbH3BwSz wAEZQ7VFUVOiCiAXJISWEMzNyb1WBgVwqCIBDwWc5IlMsrJLiAiOT1gjd5aQTgmkQLFfGSaK LMgoBLK5tNpwefk/cM6P1k1TOzXx+DHjZiArMtpo9MS1xil1KNDDDodzJzjQEEKalQqJoZqb vGj0IDECcDZ2uCMgwklJFRLN7mcjpyepHUrNN5AjXAkBlqVu+P8AcIQ0okIbJmPhvrLrNgqS rmfK3eQWlQFDhmdeTWS9EAQoGHiPp9cGCLBgWYAu7qCuMnhWoCIYU08w4VhnUBLSlufvjVAi AIIlJPfGVZqEJQNXWpBfOUAyMomIhJ9VxgsPy5NLLer3+sbBEBSskQC3bfODbhzQlNAncn3y LXUkt9e9/G8giCSiywIa+d8ZSmEkyRxa+fP7wsMlWAODj/mI3NF3ERv+9Y2hsTgZlpf83rCe BwpfMm8gpDIPcsMd3r44wJitACGra7Y4cEsqJb+Q8apswBhZY6iFhevuYixJS7Rkvy6v4yyR Co6GwTdM1H+Y+V2DFCtURx85CoQCURKA1qOOPeNzCwaHG487+Ml8gFkATAkx8eHTzkZEEBBE hMPDe9Y0DESi+Pw6eMQVrxSTiQIvqHXGJFIIBJI1qz3fGRsGQCNJHq+b+cRo3ISIQgSqr42t 4MJSSyNRrTrXFYk5ohIqyMKt3w+jJcYAJAq6S/6MlyTMyE7XV3fjesHLzKACJmj5nZ7xjjkC VJBZXnj1hsuDQojvVJ9OsbL98qstgrKAGK2yWk1yIJMoTLduDW4QhRtWW9yR5xASDhijckzZ FQZZIpQQbkNLN9wHGWk+UKe5zywfOEUT0aTctl+fxlI4mCQS89YiaDEwjS9/qsBrgBEHEoNb jLwxaynFxP6xQWSRFe071kQoTKpCMRFcV9MWQiZMjcxrCRmYSRmJZ4198JsFCt1Hq9RVmR1k gFz9vf8A5kqzQqFBE3WHC4ikK6gNfbBSFICVTrWssewCSxSRd8P6wYR0QvOOY6dfTCU2RoTu I1Z4+MeIGykM11BOSkWYhECOav3iLRijGTYMRX71g4qAJXZJMVZ6x/KPTKoHUuv1kqEmSbng r7rfzhNCTQCckE9/Z3jAtFABxBrr115xPAhd0TB6r6e8k3koUQRr6P685aaYKkVDLX/OPeRa JApE/UxFimyoq/7wYK2Mk1cTy/S/RjtHSpsi6863hlDUqkCU/SufnHQKueeIk49fvLXSGW7i F9+sFZgEENyQR883reIZDAwKG1P/AH5xUAAkk1zz1/c5e64Rioo545/BzhlKmYjbiIPNa53g lmURrWx+dTd85YJEJqFbAdWff5whwitG7gH/ANPXeMATKJBKXHqYxLJ4LYQzO4/5ziskpQTS wUf3neQA4CywXHPXjZ7xEGJFAUqIaj6Wa1jEcqr64rv/AJxkBmzCCgMMS91M6d9YiYkQpg6v ww66vEOhVQMR1/ayugktwB/PxkpAvZLJJv8AujJZggAqxKa/u8LakZOBS74+cuKgj9d/37wa u1QCzrz8fbIkHOV9T/Pxk1EUt1Swu/ZvWDWFg2BP9vrnDblHc0w6/wA/eTUS1MH6Px8YsygF lsdx75/jIpVJCRbZNRrdYCiNIBvhmufWIAYSQS5X5eN77xypkaGUN8T+NYRWgpKao5feaALk EIlg5496xCgBqJkil786yElARGlg8vV+8qarckbI1rn38ZrEgBVJnp/N42VFApQ1Q3/GM0xu qvVXH3+MmcGhgvjvv7YhBssBOZV/843lD2vZPJ/brWDeyri61bPXn4wK2KJGDnX9vJjCSpbl 2T/fGChrYTLEbe7wrDY2gzXu/wA7yoiodamg+mvnDWDJLVhfH+/XBNgo1/T7y6ACzVxWJKXw V/byMToHGssdtudOIwtpv1ijkhBxvXrLoT8t6wE0krLzI795YclEpfLkr0mh9nqvu5SXy80f 79saxaQQVLODLLkH5TGWIlFA9sRMEAIqYnFahEIFfzeQRibFqzxgFoBWJ/D7MgVUgW+G/eQf 8IYXFqIYiRWzlulHuzf1+xjiR1zztMTCqGxOHkIKQHwf7iSgkI+Ar1hRQUK7l77xKVbfLEEE FsvTeWLRTRrasCpG6cUTkoEzE3xcf04KmAD87zQjtI3U41VdS9ziBmtniY1l3VaI1ywANEyc 8D8z7wjr/Alj8fdyZmC1+3/PWIgomIHBR/uDXSdndx+8va7T7wPvEGaL/H+fdxnIowUFmvr9 jIklJDJssVkFQCZPuYtSpY+4WsQbuhfO/wD3IgahZHxydAIDAPKYtjcy1u3DWVpn6DgRIsOo I1OOrR+VK/jO4waa4n9YiG4/DCLuTgOvWf/Z