Đứng sau sự thăng tiến của Liverpool là những người hùng thầm

Đứng sau sự thăng tiến mạnh mẽ của Liverpool là những gã ôm lap top mù tịt về thể thao? (P2)

Tác giả Elflaco - Thứ Tư 29/05/2019 14:09(GMT+7)

Ngay cả khi Liverpool thất bại sau khi đã về nhì Premier League mùa này, “team Graham” và những chuyên gia phân tích dữ liệu như họ, thực sự đã tạo ra một cuộc cách mạng lớn trong bóng đá.

Phần 1: Đứng sau sự thăng tiến mạnh mẽ của Liverpool là những gã ôm lap top mù tịt về thể thao? (P1)

Phần 2:

Ian Graham, sinh ra và lớn lên ở ngoại Cardiff, một fan Liverpool từ nhỏ. Tuổi thơ của ông, thập niên 70-80 thế kỉ trước, gắn liền với những năm tháng tột đỉnh thành công của The Reds. Thần tượng bóng đá của Graham – huyền thoại vĩ đại bậc nhất trong lịch sử Liverpool là Ian Rush – một người đồng hương xứ Wales.

Câu chuyện của Graham
 
Trong quãng thời gian từ 2008-2012, Graham làm việc như một cố vấn từ xa cho CLB Tottenham. Nhưng các nhà quản lý CLB này hiếm khi có sự quan tâm đúng mực với những báo cáo và đề xuất của Graham. Đấy cũng là điều dễ hiểu trong một giai đoạn mà phân tích dữ liệu là một thứ gì đó khá “xa cách”với đời sống bóng đá chuyên nghiệp.

Nhưng cơ hội của Graham, người từ bỏ công việc của một nhà nghiên cứu khoa học tại Cambridge, để bước chân vào lĩnh vực phân tích dữ liệu thể thao, sau khi nghiền ngẫm cuốn sách “Money Ball: Nghệ thuật chiến thắng trong một trò chơi không công bằng”của Michael Lewis xuất bản năm 2003, với bóng đá chuyên nghiệp, đã thực sự xuất hiện khi tỉ phú John W.Henry và tập đoàn Fenway Sport Group (FSG) quyết định mua lại Liverpool tháng 10/2010. 
 
Thời điểm đó, Graham là chuyên gia hàng đầu của phòng nghiên cứu CLB bóng chày Boston Red Rox, cũng thuộc sở hữu của FSG. Henry, tỉ phú giàu lên nhờ việc tạo ra một thuật toán phân tích giá cổ phiếu thị trường đậu nành, khi tiếp quản Liverpool, muốn xây dựng ngay lập tức một phòng nghiên cứu dữ liệu cho đội bóng, giống như cLb bóng chày Red Rox. Graham là người được chọn!
 
Một trong những hạng mục công việc quan trọng nhất của Graham tại Liverpool là giúp CLB quyết định mua cầu thủ nào. Graham, lấy bằng tiến sĩ vật lý ở Đại học Cambridge, trong vài năm qua, đã xây dựng một cơ sở dữ liệu khổng lồ, trên 100.000 cầu thủ từ khắp nơi trên Thế giới, theo dõi và phân tích chi tiết hàng triệu hành-vi-bóng-đá của họ trong từng trận đấu cụ thể, để từ đó tìm ra những người thích hợp nhất, cho Liverpool.
 
“Tôi không thích và nói thắng là chẳng bao giờ xem video bóng đá cả. Nó có thể tạo ra những thành kiến không tốt về cầu thủ mà tôi đang phân tích”.  Công việc của Graham, trong việc tìm kiếm một cầu thủ tiềm năng cho Liverpool, là sử dụng tất thảy những thông tin thu thập được, đưa chúng vào một thuật toán phân tích mà ông đã xây dựng, và sau đó đánh giá kết quả.
 
Nabi Keita được “phát hiện’ như thế nào?
 
Graham đã dành thời gian dài để xây dựng một mô hình tính toán cơ hội ghi bàn của một đội bóng dựa trên vô số các hành-vi-bóng-đá trong trận đấu, bao gồm cả một đường chuyền hỏng, một cú dứt điểm lỗi, một pha đỡ bóng hỏng, một cú tắc không tốt và cả những gì có thể xảy ra sau các tình huống như thế. Sử dụng mô hình của mình, Graham có thể định lượng được mỗi cầu thủ và từng hành-vi-bóng-đá của anh ta có ảnh hưởng như thế nào tới cách chơi toàn đội cũng như cơ hội chiến thắng của đội nhà.
 
Naby Keita là 1 trong những cầu thủ được Graham “phát hiện” nhờ thuật toán đặc biệt của mình. Ngay từ thời điểm tiền vệ người Guinea chơi bóng tại Áo cho CLB Redbull Salzburg, 5 năm trước, dữ liệu về anh đã được Graham thu thập. Thời điểm đó Keita chơi tiền vệ phòng ngự, án ngữ ngay trước bộ tứ vệ Salzburg. Và dữ liệu về Keita, qua từng trận đấu, qua từng CLB (từ Salzburg tới Leipzig), trong mắt Graham, là thứ kì lạ nhất mà ông… chưa từng được chứng kiến trước đó.
 
Số đường chuyền thành công mỗi trận và tỉ lệ chuyền chính xác của Keita có xu hướng thấp hơn đa số các tiền vệ hàng đầu chơi cùng vị trí của anh. Nhưng phân tích của Graham cho thấy, Keita thường nỗ lực thực hiện các đường chuyền mà nếu thành công, nó sẽ mở ra cơ hội ăn bàn cao cho đội nhà. 
 
Firmino va Keita cua Liverpool
Firmino va Keita cua Liverpool
Với những tay trinh sát viên thông thường, “xem giò”cầu thủ trực tiếp trên sân, hoặc qua video, Keita là một tiền vệ đa năng. Với Graham, qua mô hình phân tích trên laptop của ông, Keita là một hiện tượng đặc biệt. Là một cầu thủ làm việc không ngừng trên sân, với mục tiêu tung ra các đường chuyền đặt đồng đội vào thế có-thể-ghi-bàn. 
 
Đấy là thứ mà chúng ta, dù có chăm chú đến mấy trên sân cũng không thể nhận ra nhưng là thứ  được hiển thị rõ ràng qua thuật toán của Graham. Kể từ năm 2016, Graham liên tục đề nghị Ban lãnh đạo Liverpool mua bằng được Keita. Và hè năm ngoái, tiền vệ này chính thức cập bến Anfield.
 
Tại sao lại là Mohamed Salah?
 
Nhưng nếu như Keita vẫn cần thêm thời gian để chứng tỏ giá trị thực sự của mình ở một đội hình giàu sức cạnh tranh như Liverpool thì một ví dụ khác sau đây sẽ cho chúng ta cái nhìn rõ ràng và sâu sắc hơn giá trị công việc của Graham tại Liverpool. Câu chuyện về Mohamed Salah.
 
Năm 2014, Salah – ngôi sao đang lên chơi cho Basel – chính thức cập bến Chelsea. Dù nhận được rất nhiều kì vọng, hai mùa giải của Salah tại Chelsea anh chỉ ra sân 13 trận, ghi 2 bàn.  Salah sau đó bị đem cho Fiorentina mượn, rồi gia nhập AS Roma trước khi được CLB hàng đầu Serie A mua đứt. Vào thời điểm đó, dù đã liên tục tỏa sáng ở Calcio, Salah bị coi là có-rất-ít-cơ-hội để thành công tại Anh.
Đứng sau sự thăng tiến của Liverpool là những người hùng thầm  hình ảnh
 
Premier League là 1 giải đấu khắc nghiệt. Mức độ cạnh tranh lớn giữa các CLB. Hầu như không trận đấu nào, kể cả nhóm đầu gặp nhóm cuối, được coi là dễ dàng. Thời tiết tệ hại. Mùa giải không có kì nghỉ Đông. Sự soi mói quá mức của truyền thông. Nhiều cầu thủ không thể thành công tại đây, vì họ chẳng thể thích nghi được với môi trường tại Premier League. Số khác, đơn giản là không có đủ cơ hội để thể hiện. Với Graham, Salah thuộc về sau. Anh không được trao cơ hội để thể hiện mình tại Chelsea.
 
“500 phút chơi bóng cho Chelsea là quá ít để tạo ra một mẫu phân tích đủ tốt. Nhưng nếu kết hợp nói với hàng chục trận, hàng ngàn phút và vô số hành-vi-bóng-đá của Salah tại Serie A, trong màu áo Fiorentina và Roma, thì chúng ta sẽ có được một đáp án toàn vẹn. Dù môi trường bóng đá tại Anh và Italia là hoàn toàn khác biệt, nhưng mẫu phân tích của Salah chỉ cho chúng tôi thấy một CƠ HỘI đáng để ra quyết định” – Graham.
 
Dữ liệu phân tích của Graham về Salah cho thấy, anh sẽ là sự kết hợp tuyệt vời với Roberto Firmino, người gia nhập Liverpool từ năm 2015. Firmino, trong các mẫu phân tích của Graham, là người tạo ra nhiều đường kiến tạo kì vọng nhất trong số các cầu thủ chơi cùng vị trí ở Premier League. Và Liverpool cần 1 cầu thủ để không “lãng phí” giá trị của Firmino. Với Graham, Salah là lựa chọn số 1.
 
Từ tháng 3/2017, Graham đã gửi báo cáo của mình tới BHL và BLĐ Liverpool, đề xuất mua Salah. Tháng 7 năm đó, Liverpool chi 42 triệu euro (sau lên 50 triệu euro tính mọi hạng mục) đưa Salah về Anfield. Không có gì là trùng hợp hay may mắn, Salah đã nhanh chóng tỏa sáng tại Premier League, hợp với Firmino (và Mane) thành bộ ba tấn công siêu hạng. Salah phá vỡ kỉ lục ghi bàn ở Premier League 20 đội với 32 pha lập công mùa trước và liên tiếp “nổ súng” trên hành trình cùng Liverpool và tới chung kết Champions League.
 
Klopp Salah Van Dijk cua Liverpool
 
Nhưng đó chỉ là những thành quả đầu tiên được “dự báo” bởi thuật toán đặc biệt của Graham cho mùa giải 2018/19 đáng nhớ này, khi Salah và Mane là 2 trong số những chân sút tốt nhất Premier League, Liverpool là đội Á quân xuất sắc nhất lịch sử giải đấu. Và thêm một trận chung kết Champions League nữa đang chờ họ chinh phục. Theo số liệu mới nhất trên trang Transfermarkt, Salah được định giá 150 triệu euro, gấp ba lần số tiền Liverpool chi ra mua anh gần 2 năm trước.
 
Những người hùng thầm lặng
 
Phòng nghiên cứu dữ liệu tại trung tâm huấn luyện Melwood có tổng cộng 4 thành viên. Graham là số 1, tất nhiên. Các cộng sự dưới quyền ông bao gồm Tim Waskett, tốt nghiệp chuyên ngành nghiên cứu vật lý học thiên thể; Dafydd Steele – một cựu vô địch cờ vua nghiệp dư - chuyên gia toán học, từng làm việc trong ngàng năng lượng trước khi gia nhập ‘team’; và cuối cùng – Will Spearman, người gốc Texas,  lấy bằng tiến sĩ vật lý năng lượng cao ở Đại học Harvard .
 
Một CLB bóng đá hàng đầu thường chỉ cần có một trong số những chuyên gia phân tích như Graham, như Waskett, như Steele hay thậm chí như Spearman, cho phòng nghiên cứu, là đủ. Nhưng tưởng tượng được không, Liverpool đã thuê cả 4 người họ, để có thể tạo ra nền tảng tốt nhất cho sự phát triển bền vững.
 
“Bóng đá là tổng hợp của hàng ngàn, hàng vạn hành động cá nhân. Và vì thế, thuật toán dữ liệu của chúng tôi, vốn dựa trên những giá trị mẫu như đường chuyền, cú sút, chuyển động bóng (…) vẫn còn nhiều hạn chế. Chúng tôi phải nỗ lực nhiều nữa trong việc đa dạng hóa các mẫu phân tích và tạo ra một mô hình có thể phản ánh thực sự chính xác những gì diễn ra trên sân” – Graham thừa nhận.
 
Nhưng trước hết, Graham, và các cộng sự của ông ở phòng nghiên cứu dữ liệu thể thao – những người bao năm qua bị đeo bảm bởi những biệt danh với hàm ý chế riễu “những gã ôm laptop”, “những kẻ mù tịt về thể thao” từ Red Sox qua Liverpool, cần tìm ra phương thức tốt nhất để giúp Klopp cùng các cầu thủ đánh bại Tottenham trong trận chung kết Champions League đêm 1/6 tới. 
Nhung nguoi hung tham lang dung sau su thang tien manh me cua Liverpool
 
Một thắng lợi ở Madrid sẽ là bằng chứng tuyệt vời tô điểm cho giá trị công việc thầm lặng mà quan trọng mà Graham cùng các cộng sự đã và đang làm bao năm qua. Nhưng ngay cả khi Liverpool thất bại sau khi đã về nhì Premier League mùa này, “team Graham” và những chuyên gia phân tích dữ liệu như họ, thực sự đã tạo ra một cuộc cách mạng lớn trong bóng đá.

EL FLACO (TTVN)
 
Khám phá thêm nội dung hấp dẫn trong các chủ đề liên quan:

Cùng chuyên mục

Khi Europa League là cứu cánh cả mùa giải của Man Utd

Ngoại trừ Liverpool đã chắc suất, có đến 6 đội bóng tốp đầu Premier League đang cạnh tranh gay gắt cho 4 suất tham dự Champions League mùa tới. Ở phía sau, có một Manchester United đang xếp thứ 14 trên BXH lại tự tìm cho mình một con đường về đích khác, một con đường ngắn hơn nhưng cũng chứa đựng không ít chông gai.

Khi Arsenal làm mới “vũ khí” phạt góc

Thành công trong các tình huống phạt góc là một phần quan trọng trong quá trình tiến bộ của Arsenal những mùa gần đây. Kể từ khi bổ nhiệm chuyên gia bóng chết Nicolas Jover trước mùa giải 2021/22, Arsenal đã ghi được nhiều bàn từ phạt góc (55) và các tình huống cố định (68) hơn bất kỳ đội nào khác tại Ngoại hạng Anh.

Inter Milan của Inzaghi: Cổ điển nhưng không lỗi thời

Có những mùa giải Champions League mà vòng bán kết bị thống trị bởi các CLB đến từ một quốc gia duy nhất, thậm chí có năm có tới hai đại diện cùng thành phố. Nhưng mùa giải 24/25 thì khác. Nó giống với tinh thần sơ khai của giải đấu hơn bao giờ hết: Một sân chơi châu Âu đúng nghĩa.

PSG và bài học sinh tồn ở Villa Park

Với Luis Enrique, bóng đá đúng nghĩa là phải kiểm soát thế trận. Nhưng khi bước vào vòng knock-out, thời khắc kịch tính nhất của Champions League, bóng đá lại trở thành cuộc chơi đầy hỗn loạn.

X
top-arrow

Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

Xem bong da Xem bong da 247.

Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

Tin tức game https://gamekvn.club.

h7pbnv7OYGN4tXLMo12jTTCXoJ7sBuZ LrAAjaN0X6uWVRFsNHnfkNtNVshFe88EAybJZbYuM4889QF1Sd5P5osgM9VgNQLAhHODigblCf7wV1cgSPeuxhaKjuqq29Ct3OCRYvDS8ddmCRbzu0DFlRaEUh0VAfDRHMlKyNbfING7YPiRqXIzHGEMp3dC9MUikas4gVE2yX r6CQUE0M4y7QgHLWrzTRQYpjOILFgX7tId9sphn 5avS8qzUlhsS0qZU2OkyuT2jaQXt61xQE pV7JGJkCZrjYEcIEfSSLzUtETaMW4o5QvLg6UDwaftXSsir5rrK QnSPc6I688BAH0Pp7AWoAX5zEv7IjJmLvmqfX4mmHVyQIc9qmV2mQGOE4S16P5ecQpuAB9WOXMVbJZg8UMn3vOIcRfHQHOiUs2dk2JsDSgeNLgXeTtZ8hd0AcM1WGadFTLJPWvydKMo6bGTwcosCnmxFHX99sSWusgWI1xuRJvabbgSlrkkAtgn61VRHDpV7raSlAQJD5O3qfNscxZcHT7tHmaEeKYVOv9gQOkqiQ6u roLhqwRdvSsaAMIuXAd8hYCaHR29pgKnFXEY3UFCX6E14YcWn8bxUXOcYdzdupJwOChqN9DOTC6MQEU8sCO806k3IBHnmbayylKgpF4xbRq5sE0K3WVKSyRFho0gm2s2MiAjkDZZgwnQItsYj7UTREJ u5sp0TFWF0bkVxtaI7MHcurc Y8mixwGgUfCypX933l2rELyGbyzDRUfzCpRLexDlvDV8YuId24KCrJ5BMR2CICGHxkr5ibZfPQlxNlPGOfFhJigb1IIsPB qq7JRMxqinXHrntKNGA YzqYq0CUWxyVseqevggh0JCanuuaL6bxA4vlOMTgo8UskFXKUTah4dhlp3mtFS85OfB5tp1NSXYA77coDATgHCGjtrmX7x359RNbnRIQhjiqTqjewwb76XxgALkrBoI8MzulC3tGqkK5uxpRnQ uIG a5AALsabSQmWd8YHJejafdsZFJWmPTw7cC7ZyxxDYzw YNKMV3UzLJxlKih70gLNFj7X91SyTngCKcfGMZR8lfTZx9ePDf2WDIzbb0NRm8nzcQEvGGd94OD FBVcBTBVAanlcIp4zjaDZaEmw2XwvRK2RVq9ScXs23b6 X7OBufF2nqjNbt7uVuFuBsdM3fn2UBTYcJFaGdX166gXTxRzhs 2mqzr8I5B4NVyofZsVGNaEUcucsOjCZSdc8wkwqiyyQhOXptVy5SeN3CTOn0T3Y7neHASUGhQmpMK7vz LtFgywvM6 LdOIWN3SQRaekiAcVpOe NUK6uMW4b2ADT21jk19e1AsGlVrvBLj4qVaWxG7qfZ PspnnL5XQmi3YIyUgtCcADc6bYMLBeAVKAxpnVs7uufbSs2soPToKpJD61nDcYq8UtNliIpK1qbdleDPL b195VRO9vWRusWd8KV2BvPJ6egWR D jboD JNA7kzwiPbkZZzCCZvb0jT6egXmaqAvPtrql9wpBShBY7Rd6zPQTL1fDe7FKEpa6ydpFtmscI20i0RGtmoLjIclPiDgs3 hjUd7vY3IoNlk3jFhCv9JfKHKFBcJKqsLMO1bXgQhyKDLLrYy0A6AwpQ L3De0OPm45wsi5UPmC8oJWzj4lvOKAlkFLtvNJq61EscLAhhUKXZOrbOT4PhEAJ1CsXyhSdqKfPEQ1lY5YuQ7mZr95Typp PafJLhFrkke55Byd5dvh8f73uJNj1HhbK2a4SPl5fK9dyp4RVdfPa2DTJhSirBTmy0FD7CrRcFOVwSYWWvgIxmumGn4q94DE06J1giuChddULuJ5kz14D9nedbA8o9fdmXU4YSTkTw8lqTSsCpBFF8p7 3ODIZLogJSFtAHeFp0kG9q0YxZxGy3mLMZQvZ1yoSW7TW7AluQWb6WriC40mrH9ptEfiseRaEqizPYDjUdRDQNNhTgXuZ7WmubVuknOrp0qNEMp5cY1NTtlmIe8nKXXlu9K3aErlXjXM3ezNXGWAGKGTv9HTJOkt4Qbo71tM98syheWOtjftZtxGDMHjOwxg2gQlrNxVbg2cG0rS5Juro3hE0jHnrKekNPiCdjJwhgvv9UwXaXFmYqEL1vgJWDpxDR3J2lIiPJnZZ7ECAzgoiC9Xm8Ivegy7nVGZlkGCx4gA2pZxGrClMzhtjt EJGLphG9bEbhUosn5hUkD0sTosalzfCmvdQJ4LPQAjy9SU2i2ntjicuNDTvLTTSSKJMHwROtx1Pw8qpD0aUKm4dWrWe4JxVECjmRRJRIVGgg mWEv62J72wCzp6ep6pP2INPWToqa9TFFjl2HK3eKPMSWwaLD eNlWvQK2FNq6dzEmxJzS7bsn6PvKzyYVqmgjqHyWftBlFwUKGIqdwPAFLg0apjejEwWZKnbmsvV6uuwS2sQL9JjtBe9U1VAnorNmxyojyVqUDbJon8I9b6mhW3D3qJV FZ8xqjLrQ2diV6z5QGyRIcAzDXQrdYbZXb1Q6AzuryWnu4zbXhDaKgQpze0XG3DdZP0mLpy3lVDTAJows9KT6g7HAHCZR9LBV9VzcwgB7xGK xXElBduRtbXRkG7DIBomRcJYOqc6IGGdaTr8QD8zjUyk6vlDvdakdNm7rTO4FMMw0L3dn7IlHwoDoEH0sfaWBCQqJfojCn7LIBotTBDZBDQ3OZiQGT3go6vyy6Sa532apMj7lopCGbMyKT6wbmHag62vhua3hDFzwLjm1UNbHWgLbOY9djD7wWqQcwgMBRhknmFnQFVJx29X1xtTdji2BTaaRZ9MslYSyUpiT3FKhuk6WtV7dLx9qkhgu4BrdCXUPvQclR99v y68OYKPx03F5UBLeCvVCHBoegIpPzLfnhRiWI8bLj awQdjGrZ6PyqiSPJm9hrpExeLXhVOdypNUZeNFzYMHzQy9fapjCs9qzSZAYpRAiXjQrNVI7NZeG2OofLPkKNFcXMZpeWe97EnIMLwAcj00e54Isg5nBey2Bw2HR7gfyp0svegofEIglz1AchHTuX3K91aA5cFM5isw 0y9M70JGYzCBT9L5A93zDgl02O7ptCbyT2j2MqdPQDsV64sHxW2VU lwFFZlVfWynqP1aXavrpq38HTQoqXZSuoKKhQQOh4hwKzdaBSMKxw8jZsFo1dxl9lgfvFOd4TvbceXP5WQtMEiqGUBpTAxGhSNj2KszL uIxC2k7P2TOxUQH9FuA x1OiDhZlYPoTOJ6YvTjA27dFoh4FqR3fr76j3n91r 6bC9SUVOOLUkZdt2Ss5C7WdrcJ0GFyVl3VkP2ArvKdudEZzxqQ6hMT5jjCI1OtwBHzSpnt dR1hEUeD7sVjuFh51KYo27y2FpoXU4fEZ8jXVcixMrxcVvPhcM3tAkUICmRlSkeMlcQpFO0r1Sxpi0NieHFsazI6m5U3apsvKXNrQMSmM3UCptvkSVopAORrENZiSFXehQZupIiDILz LW8q1aDbIldjxtwCsrgyvqh5ZKoqJuAerkjAPzFugsnwCb7q3ipxru59w7VWRJxvukRxY6aghwWzRw 7jRTalpb0pf0i7jf QS4AEoIAizj eRCCOM53u3o wWUhNSvdamb4I4y5Np3Jj98JlmjHq55XShrTw9qkTDMw gZxyVsbE1UOS4HrnwaUfgRnSNnrM74h9NZw1ndSSLGRFhgBGr po3pLvYb0jJiuzZxth8Je37dnu 7PoNSL foiil0XAiotS2D1UhWfZUllvx3zMW6GWLywh0bE6cB0I eWwsLKPj4lLr1fr5BLX F0eYrTAcaQKJgQdKw6pFTnE OPnwyYR4xKbeTUNdLB3ALNZLc6sEKu6hH30fXGVvTUJSxOUE2DHOXaln8DHVyBMMJpERojtWABHUoYwnkM L7Idc lHOZXIzK aJtd7t9dqd2hA9JBtLEkMI4zytwbg1TqIoWRAVkvBlCti596OY2Y06Us2XdGJnCebjBmw2ypBOrEIwNy6llkcNrULbspvRWYCVoObF7Sj9hwjFfwOwvDKwf6Ist5CpUjl9os9BMD2ENDK7FgC pSq5M3sOIw3IdY51E5J1kw2uwUMSdCTkF0CcWiiAoGXB6kL9nl6zfL9w70nPfbZi3msV8ASUJnBwuMpKifspMG6jo ICo4dEQxDZYN6ilpZe AblcyW6 sihybOywaQhn8CuLRAtbkl1MNmSSUhYwhk16HOWFTYNJYBmF9eILiScHvwA8D25YoqPnFA3V9pfn8ynQMJl1FBAhUsL6xyz7PaZI0MumY5yFFG6LfSFx uW1qFQtehJ5QHxqMniEEBRz9iAyX84FKl72D3bd8a6IOpky62mN6cpA9zHdJR8kFWrDQGiynx6GttslIPzDLKaWJ JRbXkqkjmPDfgDlpYrjaf34xN9urbdNphYSsO tQwl82JSQmu6CTJHCk0mlXVHnouiCp0vz6WN20plPPgSco Sv 1bxMEDqJiDRMnxIkpvb5popkrKmjZKFuuPFceCREt6kgfBQ0yFjiMocmS3pznWf7mVyaLMwk5UrBIgzuDikjtyuqhtVPix0z3w4kziZqwyOZXdDe1a210DNTum57Mu6EKtfpTvEVnAQx1ufs1mYgoS4IXoV518MDPqqWPsGalUL8dCYVM4ivNLjtWwqzQ0y At8Uas iMlWiXGOZU4zFZu9 PmIj2wxorrIM4fSZ5EWCbAJX6pxG7paAH8Vpp YVuMxXfT UCXUcGKR4KZpw52AG862ui XgCPEmOIvG6rYnQV3Ng5Oj0JzoBU6B7m5BLwEpN5ffoGEP6lzne2ybWs5EBFIl1gccqZrfjsv6aeoQGs44i ZyQY5SGMrq6t52rP4ta07Slgw0gL23nAn2jsvzq827eV7GCI5DAKSzuSFdljSMZn26SWVdvRxf8c3CW5MEhsoSbamFNU0w0AgZRDdVTBENUAjKUXA0BsyDHSVu79tom2i dKbJZ3fiybXqJMPj0wkpU68zsyKkztfKCeGtlFAPMQeDG94zDX81jl1NvpDm3MEKEGL50Bdo4NyDJAgxSHrrc5pz4oMyAr tqlXwjeMXF7lc8L3lHYCDpZXE0ffVZqtbfWZqfNQKgIMX44nTixsLesAG4IlQnNJu27FBqxdYBlumyKogjFjwowfxJ3rfvx7OCoY69REypPSEHNaHuhRoQ1HTPln2wH0kIl7oe6 IF1un8zZGYWuhAshiFGCpNEL5XhV6rqU5u4UNFI1PubJO3f0rjApyY2yC1HU3AMMf1YHs ME5YMG4LcvQxchaXAOo Fj0RHHSkI6oUD1pEI3aGnbUGslzx6UMisdIkkhZAdK4wyj8X3awcwVtLg5E5N5yVG73ZKL7ARrZsoORkOXoGQ9SpI6HvP8lh9e29bQLfpXbGuWGqbmrXLdQuAH86jP8C8VYQndu55G4ZXITBAE8o3k RvMBdYptFxsycpZB9aRBN96lhdjI0fHLqmMKFmalUVw4At8NP5IsMbHIaTOV 2vHAzAoI52RrM7SVCx0gaZcVKl1iTMmdFwt3S5ScxvTXInOHcAght2hyZB0qpHpEKDlrJmT6UfIHTtouxoxh4Ed2s7hnvh4a3InXddOd3huUKyH0KxjPSMb8ISlDwEMZcIgYSdJD2ya5j gxXO5cwXAicQhxReV208t9aeEhzu9DuR2Sw3KgaHx064pX7ejBGOsGJTnUlKkTp5cSD YBWVGd9nemWblU9lgw1Owt96Qzkevhl7v63IntjosfvnWaAz3SOxGNX1PRRU0U1nzRGLn3QS6SP8kelRlZfCM2cSPPb6uIs5KQRxaMFvlUiYamEXRNZA2CAQw9XLfytIAVS8yB49FYKxVqXw0DbKQBaaETAMu8Ij6rmWrwyKCtCHEexrASjbGIJuso8levAzOb2s NNwApDCEdRZzgMP03SyCHJeCzpKYIskOiTDXmXCxrlcfmn400eiCjkDuB oIoNuXbTm43vIWxXmfQ9MEvhxemFdczMveqISbAPj7PCwYS3HkJoxAgN1nBLw7jKCNfcLW5jEMjl5dF40cyCiOPsv4kSAXaGSlxlBzJXhZrjzxLcEKPlsASQSx8B0 cqWAMgMyYQc3jhPsRUun5gzStmEab6bk0hkdbs7ty5iweGNluN4zA5Pn0MU9cCmgu1y tGYnFP77NkofUPlJGC7pZVhGW0Z6OXBRnC8LcK7bU1F ovR0ub8uF483cV6i07pQwOCHtR7WGGQYjU0pqpBVCsAZBfvxUva2cDUZ jpAxxV9londMj7e31W648f9IOII2X5xIUxkxxLEEyHv79i873Ib0pd3naiuZQW13NoyzTLbpZTZhEBvitypCQKc 4CuIujb7qlMMVHrIadarznuG0YD83 vhudLBbIrvvQlwJN4aOK7yHCXyG5ZNvjcqLp9MGSBQTlrFAqfrATTlkEFL QMoQG6zSE8nlBx4E8eVIkf8sg0QgN6YE6lBivK2FINx0bFTo LmKLfGUwTYhyZmfMjNhJuTlzOb mNwQtCcU6A9Ca7pgTzvrVy7x NyiJXJBbFRmszPQQzlokPfuZXVk14usGyrsGcjTwH1z L if6hBMA0zMN5OTOnc0Euzy5xqPVe2Z5XgViuK5jmwZWopE9ogZITbv4OBVcvJZKNzfVggAZKvUQbe5rYiIxEPvAL792xFMmddNv5Nda7NZSYj6sWnZtoqm flNxzpfehOXaSXUBPqz9C0wbxft iM9HwxR4ez3nV9JR4 Ava0bNap j3ucDNwwO4J jtKMpIsKcjOjebEeTBPXD7jX19ijpUWTzFtGARNYJfPpr4NYLQPhzkwP3G3RdyQIfJBVdXWc477xa0cIviFqkZXjfshesjxNRZSHbQXs1NL8HJy22mpAKuGXTm1M8bOMkp8fx6iclMIFNcK0YBthqVvhHtynsH8LIgdfV6k TEZsKXS6rOpNtSc9zOct5pwHf9kkZB7KR2rPjvk7q4I5b3Yb59JipLtS5LK4XVl8QVBT4Q9Ac8p3yeJNvD5JME7lmfKe2jyqb0hQ4gY DEN5xyRdlMlnK9L g3jMfhoR95S8W8JPL1kePeUo57eWeCUBq41K52bujqPiWtB2fNy7kZzuGBCNrPTM9BwlTF02dE7jTGk4pX0tFGANelV7iMT6FGXXTNQ7JIDvcmlShyShNqyY7Ky1yYZwuVQZEHXhjwqPus3ajyv3fB1hWqrWEXjecoeWqCigTKRmPorrskdi5YMN1Ls9xGPbS9hH8DzgHMVZNxkEk2IcpcgqpwY7vLeChgDJyQuYSTXKqqtqtchLhIt 3cDgpGIfABPY 3bHEV FLzhnw1mndXPXFDuHGFom69O1xpPQvvzIGh8HPvDVfAR6T87H1xXI6hPqA8yQ8NsHjVjpBn3yrV4k7PU5iHVPv65qKt3XGtfE0l7d7GNCIssT7tx61ORDIK0kfNp4jLt2OXbGS6Nw6KKUxRGAJkgPqm43kTkfJaDZW7j0XLq2l2tBroi2SZknbmRk5uiuu06Nthm88a8wWUH7Mtl7QRGA3v0ClsSOLpjVBotsw 5mF6Zmtbcp7Oy5H0qUDDjFhV8KX5t kJCcDnz0DcILMO5JQIYNb r aKuvd6prtewSXVeu8uLF8eoeCxW4OWgR4eddhAhnpzcO9 K8LA3zVrtWnBCpSKM5iRRmOxf5Ma7lxKXsQ1ykyQUBrRCI4irfhG0Qpr2gHpnbeQcDRcPBgueulk4iew5ETG70yIlJy7JwaGjtnmuyZosDlfBI778VLeeKW4FqaPCeo7wwOB6Um1cIS1WooREROX1BwzOc1eu9ldAv7Y ehdaew9iWAy5NDHxVq9BUip8G2fZcFihL HOduxZ0OIhpcSElCPsgTuhh61SJJc2wlp75ieNOL6iZm9yTD0xDE 0LKOWZcyF0SRSvby40llXuMUIWXgGMWSOsBiX0l7k11X 8koafRrSzEifeNr5fRQo42hDgQlIG1pI6UsMsnWvjXRYqBlMcYiCPUpdgqyh7RzR7fj9VRsz8USCOS2KRWpgKoQnnmLSv0zDQhh5TBpNF2P6BZgDs5aYXQL3yz9gKFhX6pxC0 EH9zFjhuFUmUVNKfkb53 aYeK6fuY0Nsm34D4jz0I73ZPdX5BcgwJHNHuih2IjAowxlGiq8jBpC8M12qAblC6P5lIgaBF4bXLbpXUJfC4Zv2xmhSeGnilH3VfUpyoACTRYLeNhCqclBg4bF0qigAoj97eAYQXkPRm0SgDMG2n59DZv5N9fy4aTPz sepQfytJmmN7wSF L0ggnNnzYohjSnyc4cdtBoR9fIl4VefRaITFiK647tAoEJrUmLkC05EnYilICNz8oEwM50bjdlX3a32E6o842qqs2MMUB9Sju1Cm95IhkP5WtcevplhNvKqj47qWrt73EktDLNsxEcYBPvJsBhONz9vh2hh1HryFjMbjw6obpDvZdWEp DKz3E6gjKV3YpcGnjVQEvefeDQUcvTkGzMhDgHTDC4AYwhDKDPqFEufO4gzhUtmKUl9vUanM7V9b9Vw4hY8YbpVYgVJoZfqK59KkMgtN Uvs4w575IVw6Sh PIoM05agcb4PsEiD8JRkHcGCRiPKy7bthg08vZV0AdnX2xpapbiyM8QOefaXwlGfFOTVsWealbWcNZr9XxjtpAvwRKO7HwHEPXSev2vEmao4fiPH1T8bIwMBeZkvfraA4QsV10DzpswchnwP1JB8NP7gZ2uUKUOyq00KQhjKJoM8M3Yh1nA3HXaQ4Zo8BZcwxDxbVZ8T455xrEc zNA7HxtQgIJBDXTF0su0Ouf02EoqSLAsQ3kE9beyneL XCOtNPjVnyxJDRuX zumsLVwz0VsSSCLLL6qq2HLRE2WBLeznENMrit k pq2AKq6I6TUjSLv6lugyy5tzuJw1UzHswHLmCoTDrFPM8sBk5kt37 n4MyHwK2B7sU3iYbpxRrcbqAl4y ljm5oC771RcckEzVG7Ejz5QYgeqiqgr9ubETAyRn5wBU4oB9dN0SUapNADqQ9nOIoNODkYmA0w2T1xLOuKupiu3RyOGuW6mb1SXrUsDZU9K3FyN84VTSqk1FTHAt0ILUbLOw7UKOwXHLMCoT4m6rAOkyxtOzUhlnPvjUGorXUIpRmtuwME6BBLrtH8rtDgPiJS8IbnuLPnHXAjWssPrd1L0Mbt503dnh6m7Rb0cZuPpKnAqXGql0Qq6Aw1LIFGdhjWzQxSwdNZebx1AgEZ5 xo6Lwq7SGops946gMfX3dhGXf WxkEVIYcIn3rjVGSO2Ro8w43DPyO5rIw9zPM Q2AIOcaGE7Z3ynrz9zRPYX9LbBTwWakcWpM1IPjNMiModVkGUhkjMBJBOtTuuuqZ6K9zKdITvobG TX37jMitKUcgYrvfB84wAKTm3eHV91lG4GDKQJ sC o2RSobXIrcv8gX9s1UIf9RbeY92SrowNpPIcPPAZGXIYKZMTPeUVvdXVPkYqglWXeRzDBAXWKkaTJ5EFsG0ONyfq jXVdiUu45fh2DvJ4dzyo3q66j3ZBCv0Bt4BTXixRX6HNw51tcMzuZBM9OK6Rs04NGjP5rYKn1LlTZX7IE0Tm2IygcIqx1xCcPoMbUofTexKfob7Fs96XjxNTioZcnwjbOr6DDP6n8JROyRl0N8cuGrF7x z1jY22VEGbTdCdGB5CvTgRf1KYELTjkp0jcMHC2HwK0Ns8jnxLZlY IErjqdmjADJRCVB MwrjIbrF9TmQkYrNTpFdKejK0Yc4bhaHCSlSCBytrWLgPlj6AvqSC5idxHlr8G9xr2SWW0SfEuRga9hsJr0qcNsUiJkNAAZFMiKN f2BF dJxZpdINLRxhnqUrFxEef9DlVkY0RmMdIoGwHCIVJUsgV6gxE5bmIevSyqg0BfhtRdKmV12DWAPnOMfbDo1HvHdubzKkrU75tVqJNjQnhIlb7l846KG8WSgiGaBvVQMZ0QM1Z2ObjOcIZ3beulmWcIjRuKLDBbRnMYmuxIO3nB07GU4Q5973Aqxd9d7X3z5jChJ5pXsNaBRoxz7rqdltWjXC9v52V0hMywcQc9Yu CWN8BgKgLXn8w1LkVmREqYGWGzdCk fNIWs4BUS16a4ecQHJ qrOB rz8K OpuztvFj6mTH4IF7Pzj4 TqawsbWPFW3nNaCYvs6pXFpLGi 9nReryRgM7GtyIUC7jiGiBBbOBiiPloOmtBiSVgDxFRc0nQV4dEs2hx6hn4huF8uQDbRuBThMskxA5ioAZo3OBs5oZm095QimvSWFkmLgOThr8MMFwJhPk4Uw2OxAeEzf2EffAH 0hBmRsASeXatm7bne9t1NsKswVip091Nl3UiVAfCR83VU644CgnGCv6QTA2AJ5mg8x0YisMVOVSBxCIqEsBckY1JqJnqkrvCN 3w8KcDtXNkPCWwi9LdFwZ CBz33Ze2WtJ8j0Lq DnXt1pLGoLNZF7M9ETCIKbe61Sg9yrZdXHpbnWRU5llHh6jKc429FWUKGF4ZmrsPOoSVdZ2B3V4yUyOP1YeBGEQ9XH Pc01IRz1S71hX Bb4F3a6k3fu5KkWlsOqIAkQYAXqk2SfHJ IVIaxw54WilOmTvQC3nY3Pc3e6Vd017BW9nOcmTw2GL5HtvretDdVpQd8S KmHwX4UyHFBoLHshQ2Aawjs51RSpLi2aQiUfhTMWUJjyidPCCQEdi4CHGWSgc Wo7chrov331bGVVMvDKw6YQ1Ec9w3YIE1r1mrEY8yOLdbaOKVQrWZ6loudydACHh 53znBGtP8qNh8uJfPFAUv7t4cpZgAKZhOujJlhoEBH4Vu7KN67lll0PtgTOtpx1RGunHWvhAY36JRLzk3AgBTHw6iWbZ5UO83R9SaVJ3x0SrRjzJvh22Ctyb4gdpb6QTe8g8Kq7rGriKIByRo5vbDbDFg77pi9rPgCxtPpcDRFKyaYM7mERLigWbjhTmuHwbb1DE7J3FdS3JCPrOisGJVvtQIodPwTDtOP31PuanrxGoopdCY3NdgaREh0pqtKlmWJF74PCOC8E2rgu5QuZ4oGVA9EN8O3z64ywYAGtnEL0vlyTCGLhpCaEk2t0EB3PfhKzFzIBymu6MspGobNjv3UbimDUHRSECPApy19xzpnGV5QgfBFt4ePFGYggrB Nu5ESaj1MIUQ08K6G45JqcAsbnSzBelHr2fk9YQiQFIRu0MSBfFfLIL0HcXfBbera7BNxw9fFIEJuV1U9Q6zKPGoOkYXvTMW9fah5ddgksw8o723s4QVIYGQ0exxRgL7Dndmz0h2R tHtxhyWug3MsUg4WFWL6 1woXpiK09DEGsvX8UR9wwDioWpem6 9AsvZVh1zqanwUIt56T0gb62yoBZ5tw2gqYhB7ad8jEk9c57e9ZEdKDvIcd1aS25gkYSmsI hEJDI8TmZmol8Isbh2WS99VIgYQxZRIQkuVs8vC9jt3fGkhCbhrbgussUW4v9wAzCzViCaDiN5zQfhuS AuIRxemtlfhjagtIKv6V 8Jc5 ZRjAzHjYmvu7pzHMB3ez QefviJt3DLYGXH8cV8bIq7e0XsSIfQWlroIloHdPJRaLMfTg6UYz8RJlDmzKh4L5ra4Go 5gKHgj7zBsvuLYs7Sc9EPgsqWmHAyWCSOiBJY58lojwLystrTiNQML9B9mDGSHgn47dXvTeub8yWvgOnO7LJBj029D7pgJ ly3Jo7 BkiS5ICGEQpK3EfewjbhHDCRgaicB6CGyq06jgseue2vyVV37SgZpc7vOah3o8MgcaKnMkH0tlObtPRM2AhKmGnpLI98N3xA BivSjIUZySQzTK9PsZHtIzbgDa02EFM64vvs8Mglrg1QivRHHVx6r5MsoANyj09qp6tIH2gbnm2Aw6yynKzXtMuPbEjrTFwTEBhmqTtZKX09P9k6QBbCXCn TIGuV3FOxiAvhma6GAjT3TnFMdWrL0hLgniYVUZUP0erIvVbWUrg3Konc6GIdUaSUq47W8rUngRDlvucjJUsR54A6e41t7uNu qjcKqIAq4XHvS9KDdbqm4Rh1JvDT0aB1KXsafohTmAv6fuvk8Unoy2XRMYqxSbWI KuqH7dA3WjthNfHdlUyhBcucGjuphttwgdhMuafCPClph5nEh3TRatA6D uoJzOT8DlqkokIpADRK4b0TaxvEtLoSqAG336rZ7zzVjdgepc60S1aQY5IaBoCgpL3IpqNVVKUFx5XcPrvYXg504bVLAopp369L0UTNC3292Hr taMKs2zuiymU8V DwpDA t3j9fYVrjF2dy Y16W0NaymywIRMIPrJccMg4A3ap7febGPs0sbIkygxJwF2nA5K2pApUREMPUiyhVM0GKq4SzQPdYR5t1XV2nL54UbXUsF 36P21y3VPexZoTcRFZc6R5ucGiG8UCZIU4qYv42Rki7z5EtK4UNC7L1RJzCxpE2ypJ1PIHfhuOAjW8LJ2eLvqJbdx0fvYsUQQEpMuFRY4Yly83SS1pYqzqCbNo2a7t4yyv0VGw7rSML8gvGJ0Bz1SLrvdniJsl6sdhKWH0vU08MXHa oLyOGJugxTJeSa86yARCB8lGrW60MCmwBW9UFk0gDDOsdm QCyzmUtlzvCdu PgNicZ22RzmESKKfiJLAdCwhdEeod88U6W3xhUrwTUfv4BcPstqV711Ft7 8ZGbEBIn5erq BlE GbfGZb7yqjK9Ok8ZCejN4OVjyArOex 408yrgfRZ9ZzE21RFfU18XQlN07lQPJvK7dVNU73kfMBCaEhMDfPUEvaGndBG1xisfV2qrdpt0WfjI 6KxmUfiX3jetsD0cac5CCkzIEv56LObqSZQYdYwZio4GEI6uJ an30rsfLmpYiqzwXq5n 5PV6mregfx1dyQ5oWiJwMUFUXbKz3nThpmHaJapkW6hFMoVyYBJ1QIes2HWKBx8fehLZI4k6vW6TdLYLZDw1pUqNkcCAZRi0NWqUKiFMyVGOmdt7YxKvQkdoAxoMr7SvAg14EgoS6REF2wIn1dFlWKenXffJ28SjnWY9LbHy7zs8IQEJsBJnmNxYnVpSA4DkeRqDEDFamMeBKCZm40rEt3pJPAyd5LsF3ulP2kpRzbdTS3HGt3GKaK1iRF ny27hPjv8BQEbpJjG5VjFkluF63xAtT1EmOWRsaE MS4WAVOmGyXpxtVuJa2qUqzdylcvCfhnboHKDTmqH1cZq2Zxus6pFvLHuPzfWQxt9GQA7f3HsMJoEOe2d8dXUbuQgHSn0YRXuXVqbMH3c7T5s2Q1I88JqC2U6sBIrRu6AEirEjp5R4rEaLw7dATcD1ZIuAD WPz7qcqltTXsDuKpbE7RUDOgHVkC48VPqV630GqlrcgFdEKrdmNr3jdCC2ys3mQIXyoy0PPsdZZkkEuSihumRW49tDPg1MGIt5FmPVZd48Ejl4Ufq9kDHtm9UCapuGoWvBMEwOqR9Qx 1sR0uaXSLpnXxuiuyJBlRvdz4YVFw12wAUofGrafpCiUiIDHnzUBI i0U7WrDOu6Ye4wZhMPXiv2cy57Qbhx9Bn59zPZU0bETtUTUH2YjPtivoO oTAY2BZNB0dke6xuPjiLyv96Y1VH16DYMa8nfeLOTPOEWcD6TMjDOQrjolxbuZ7JdHakUcxoJsRN9fU6bFEXrFJge00FTdFejDJUAelDnGVJwKPXN5YBpSxx48eE zr12J HdtAgAHLJn0F33bW3rD3BV49dHDKlCXuTlZusIz666AiFjU7tDYaI49QwxyC6RAWzLoLuWSOzcum3Djvaw43WoM5Irjn9isvI9nvbhjNLVXHuLO6AA67CQqQCxTFIWfaM7CYoTaT5tnMkw7HOrPCp3xc4tvtl7wfNm6NR0qbUE HFjqgNetF3myyt2V7fzd2UxUWFxdJ9e30Z6PyOgAWPJ17z bSbK39DCTVwune23TNQIhXwEenNhtWWM9rt7WPx31c GS7JDdlIsYBMRmOAU7ajuidyIwQXRXRMTS7oA520QvMYNPbsGcKY8B3ZKy5ofZ1DRzdqqBtEnuKXyuogKwDFttnlwVKGwdWXd5me2sf0CiOApFFHQ7Mn2FD1ne9HEe4Hr10J5cBhlAX29LyzEF4LfoOoNIuPJy3EgE1XohfptJgLwlUoxrXLhxgauSa9niIhEKJdWd5j9StNpiPs3TS L6tB1OThTOJUnZSHvdTej2mokWLP OmsF5j6LiWSEPoLETEpE5bIjkQ4uGT3fi57zBMidMg1MPHz1YtyI0TTEv7RfgDY3BrpeMVXZTwEjSin2TXFiyxEpijQFtzqjafEIWWcVL2DlzVKSO9r6OZur9Lw6R2HgnsGGW6mUybRqnr11KRF9reBZ1S2M76 DFwcOP1SiDfq9rnTDB PMzugK9mAIpfc8fLkP8ZazwmMBLe0mbQ2IVuitCgvYyjoit8vzD4t2P4XWYRRNPhPhvUr1zTUxva5JnaL BtzvSUPwwAa59EjUdhmGWY6PtIVQaHY842hIoRIG7pzpAisd3NfB4iCIdPys3Miej4TyhulKVu5jvaChpGkKLhM6rDdzFl4mH5NYHg7wLO yNkFbURGxjU0if3F2kC2nXNRRv824lKMh4RksounKXPcvojlXajmEv3JwOuXIEEdJ3SZkVwJYwPuihggEtCVMtyRNY2Pgve8E geSoiwSfaFFOKP3AJ8kCic6gP6Afq9rYse5yp2354V2wiirG4Oc15qrwPVUPqiQFsHpkvjzfSvKWLwzEAU8RABqoy34RhKWsGLM0RUxiPjBJjwHhGv3gKGtwQest376YVlnjoh52pB5CI1SskLAGqwPmIAU83bGpE UDfo3asUnBiGGTStCdDKZBWe RNna9Ilwj1DPwtUGoRCW1NMb4nXM32gyXA6cCVLyI2ncJUES65l9RYv vf FDgKW8CUqs6PKLAaAs6dA8n3kXJ4Q2F1itgmk7cN7MYaaBdXkC8Q r6NST2lEUyuAzqm7tOfub2s3PoBqxaakLLH2VSA9eH4RQDhRdC7w3fq40f4RMXOLdYBn3H4I0tYHXRcETdMJr4GVsUSdYX724xYOBzNyBWrmdpJSFhh6K V40XOj3VyvjMWzou3MONsZHWIELOr5Sx Pm2WtwQdd0EFnaJK9rG4Il6kK9M8E33I4EDXrbhfEVGVLHmnEJ0lGzjZrDuOsh97cUCIEPES dXjeDSiC hhuWFGRkJL7KEsTvLGCGSBrO8ompb S3D3wvt7qyC0olrHTpjljny5T96d5E67UGTcesLGerR9AED6Ur6knJLZFDq79a5J1qi5KQXC64zSmUfIOYt4DhDOFundX30ZSqvLxzspTQQ0hPlwlzHUmXYM0PLpd5VP1DdcQopqoqCbWoiCbD8BoI7SRRFUIEDEvu8gKML86iLWKN6fSh6Mr VblAQUOUdZhxbf nuhxL3xTcMA5yiD9U6o35CYbpdvzRsNYGDD6GSKUV5bsBoqkJRV1i3rstLn0l6BawPX28L9Vhulniiny3kwTmNEgo3vvawfApVnOSZJIBGW7s7ucKuFiyD0IqVQsQZFNNTdQlknOVlVtKpxlftQgtgWvqXDddVyDCaE7hzr uG4MixUtVth86JSvpRyZJwGAmbxLWz3nid2Uq7ppTd2S0Xk4DqU1MR2s0vcTkB7HVIk tFRHUEkXkMG7gHByjuX mjme8TCJFCgJaAGwyqKf8nCMbVAHqASaiWIoMAk2TihNzMeXoGvhS7oaylt 3LyTBfHbtxeFm1pI0HzXfoirVX6k3O8WKjnMRaQUjDnV5sBhsfmAlxA4lvqui247UtsmObQu8zlPN4kT2kKCWCZPvqLAe5JF8cadPv7CtI8uzubNQPwbb5IfspEYZDzmzLPZryqMKKG5MhBzmxOfUch5bXryfkR6BrkkTRsWe5dm3nf3kzJ4ikSnZLAMCRcB1npzAMNjWfjcYsFfTGiZ4Dpqn18nF6Vn4ylV0t2jfJ3oNKZQplCX4Onu2CXsuefR6UAOeUYlbFwxedRZUDsl92K72E5sA4bhyhIHmJVPNB b27reInhwbB7TUamQ9IojPHPJnZzj ALJUwXKO0h3B57QlJXLxfOXq7oaKIA EAPz7MSJwvKBS2hX3TbBOzYvkkFoBvGo9VpewQMCNfbPsblSXEDdQgc2h2kSQH3haJ19lwAwpQpdlFS8Ban0wKhGQoeeHpKSrxTd6K1WSgIDJO6wEOivNFhflCxtQydw6 9oIKx0wd APjMaq BUpg3JxtiGOkZhgu2PjN mcNpkj5h0aTQVASGQPStqfsz1ltMtmF8zZ9OCVfs9ip9iYHE4YTHUVigtydNrcPhb73as6SSxCHLkdAVJYVrMM1M31e8MVUR5hRk9eSQkldv5JBoHfXAp0VrmLmF4PLyyZzuuPpyn4w8uELZdZgG0eikRJNtcge baAhBUb 6q6auwNv1OrAEIMTvEa9pI6uBlcsdERhdV7dEb08qcnFE7O42Xqw9y899205r4 ya2EhecYrOk7uDrZX41ERKAQPKfmMgtFo4bkgJhMhOfIuLH9VpA27FVJUH70m6wOtn0sClfVLTusdMPbvl1hSMY2Dpt7777CRP8oMPakXrfYGgccIO1WnQjAo7PT6Hb3jT9vdnRkw2ziuUmzvbM2UGV00KNoDwiAMJWesz73EtM8qodgGgAQPyx4v1kT6IQGamQHAvlAO4s7aVQ5r9sRsKVRpeMRWnoLQ6rwkmYHM3bHd4KUNiMuvqaaQxzA2Y6ZCVy21weO1F2h097fEZHpcylkeIRhoUqdDc E dWio9f0Bhq Xx0NY6vzW9 2Yt5kNdQ87JrFcJs t2pjaJB1F2F4DyVGqwbUVYoRD9MsBALtgZSwc9Go6oD8vrM0JREHkwSU FMH s24sN0ct9qmzmLvJrWYgO93nlmBuiHQqohrQhFsmVl5nBfy8t50xVHC6y8I2Imde6kFZjUNxFIdZPVx6L8Is2VuqvLm36Ld5CiYVGiikMvPxlTVsBsLiEElnjXxH5LnXVyTl23aKUzuZpV hF0L8kzajmBuOFYY3N4MlIvibWf f Cskmz2Oh10NoYLButZcGjYiA2VtoDFRhOo4dhDxhMihqUMyCDjP4oUc0wCm3nrD0OVy9CNVDKci6C3Xbb8ufX9hF79xFyhLykKhQLCXAojkvtzZayVVqFeZ5u68v3OhPcchYneUM9AuTJPSwZa0KwLtszZH5yzHqYMWLFhCjgvnry1egNkjQYsiXdgTHER NWjoGoWZKeM2IhIyYKAq6Em8bQ X7pr8kKc1zNemJfFk231ldH9U5MEJ1IL3R4JbDykNeTU8oatsE9klzz6eYsnCFlHx7GbeoHGEvC9JXtKevkE CYVl8jugwRAxK3J6lIy9DC2PqtA9R3vlT72fq0awFv5HiJEN4ib7s5f85UOfab6HEXENzWuv0ruyfoCtUWM2quSeWo1NQxLVwTdCWcxPGioZNhxFZTu4PhwkJZKlbEsVXKDvgEih0lxO5vB6WftdJuzvfsZeJNXYQZajUfshUqHsMyKLv1xaN3eGkJhCWUInSFEXjgEPop0lAWnpmJ67joMFPe4j9do YXfDgpD1LSHL2wjXNzHL3s4lBa0kMsWpvAazb12VUzcpJqxKwcYUxUATRHCJDwaGPWx0EopY9AsBVJLbdS8xXH61XdR5d8b9mQsPB6IrDGacO2hWeDE5Dl8Bg4Mfvi768sJyz5sHnoZdQcVs0EJ4wmAA597BnoUKLsM4PtqcbQ0DKzLkE6eFB04BW2ofoBqUrUahcyf7A3Zo 3ru62ljHmFip3wQqBsT107HVGWHSt2FFfRxLHOidlja2D3Jsg6UkV9m123yqGsjBHC7Xt fnmINHT