“Scanning” - Quét khối trong nghệ thuật săn bàn của Erling Haalan

“Scanning” - Quét khối trong nghệ thuật săn bàn của Erling Haaland

Tác giả BLV Hoàng Thông (Le Foot) - Thứ Bảy 29/10/2022 11:16(GMT+7)

Ghi 17 bàn ở Premier League và thêm 5 bàn nữa ở Champions League, Erling Haaland đang dẫn đầu cuộc đua Chiếc giày vàng châu Âu vào thời điểm hiện tại. Trong số nhiều những kỹ năng làm nên cỗ máy săn bàn Erling Haaland, nghệ thuật scanning (quét khối) đóng vai trò quan trọng. 

Thời điểm chân sút người Na Uy cập bến Etihad, không ít người tự hỏi liệu một mẫu tiền đạo chỉ chăm chăm dứt điểm, ám ảnh với việc săn bàn như Haaland có phải là số 9 mà Pep Guardiola cần trong hệ thống vận hành ở Man City. Hay như, liệu chiến lược gia người Tây Ban Nha sẽ gò lối chơi của Haaland vào khuôn mẫu mà ông muốn, hay chính Man City sẽ tự thay đổi để phát huy tối đa thế mạnh của Haaland. Giờ đây, nhiều người lại bảo, đặt một chân sút giỏi khác vào hàng ngũ Man City, anh ta cũng sẽ ghi bàn ầm ầm như Haaland. 

Xung quanh thành công của một cầu thủ, những sự nghi ngờ, những sự đánh giá thấp, đôi khi “dìm hàng” ắt sẽ tồn tại. Nhưng mặc kệ – cũng như cách Haaland bỏ ngoài tai việc nhiều người cứ hay mang những thông số về các pha chạm bóng mỗi trận của anh ra để xì xào – tiền đạo người Na Uy vẫn cứ ghi bàn và sẵn sàng chinh phục những cột mốc mới. 

Scanning – quét khối là gì?

Cách đây gần đúng 1 năm, Giáo sư Geir Jordet người Na Uy tại ĐH Thể thao Na Uy chia sẻ một công trình nghiên cứu do ông và các cộng sự thực hiện về việc scanning (tạm gọi là “quét khối”) có mối liên hệ ra sao với vai trò/vị trí trên sân của các cầu thủ, có ảnh hưởng ra sao tới các quyết định xử lý tiếp theo của cầu thủ,… 

Khi đó, Geir Jordet dựa trên quá trình thu thập, đo lường và phân tích số lần scanning/giây của 250 cầu thủ chuyên nghiệp và 200 cầu thủ trẻ được tiến hành từ năm 1997, với 10 công trình nghiên cứu khoa học được xuất bản, đi đến vài kết luận sau:

(Trước tiên, Scanning là hành động quan sát xung quanh thay vì nhìn về quả bóng trong quãng thời gian 10 giây trước khi nhận bóng – theo định nghĩa của Geir Jordet)

•    Những cầu thủ giỏi nhất thường quét khối với tần suất cao, họ nhìn toàn cục trận đấu, trong khi những người khác nhìn nhiều hơn vào quả bóng;

•    Quét khối thường xuyên thường song hành với tỷ lệ chuyền bóng chính xác cao và nhiều đường chuyền hướng phát triển về phía trước;

•    Các tiền vệ là những người quét khối nhiều nhất, các tiền đạo (trung phong) thì ít nhất;

•     Trong số các cầu thủ được phân tích của Geir Jordet, Xavi Hernandez là cầu thủ có số lần quét khối trung bình mỗi giây nhiều nhất: 0,83 lần/giây;

•    Quét khối là hành động quan trọng trong khâu phòng ngự. Một công trình nghiên cứu của Geir Jordet và các sinh viên chỉ ra: Những hậu vệ ở Premier League khi tìm cách bảo vệ vùng 16m50 trước các quả tạt thường có định hướng mở rộng cơ thể nhiều hơn và quét khối thường xuyên hơn;

•    Trong khoảng thời gian giữa các pha chạm bóng của đồng đội, những cầu thủ đẳng cấp cao không nhìn vào quả bóng, họ nhìn vào những diễn biến khác trên sân;

•    Kết hợp với các nghiên cứu khoa học khác về khả năng quan sát của mắt, những cầu thủ đẳng cấp cao có tốc độ quét khối nhanh hơn (90% các cầu thủ đẳng cấp cao quét khối dưới 0,7 giây) và hiếm khi dán mắt vào một chỗ (chỉ chiếm khoảng 3% tổng số lần quét khối);

•    Và quan trọng, bản thân hành động quét khối là chưa đủ. Để tận dụng được lợi ích từ việc quét khối, các cầu thủ cần biết chọn lực thông tin và chuyển hóa nó thành hành động. Điều này phụ thuộc vào các hoạt động mang tính nhận thức phức tạp của não bộ. Quét khối từ đó đóng vai trò cung cấp thông tin có thể quan sát được và trở thành tiền đề để sắp xếp thông tin trong não bộ;

•    Chưa hết, quét khối có thể được chỉ dẫn, rèn luyện. Nhiều cầu thủ đẳng cấp cao ngay từ khi còn rất trẻ đã được chỉ dạy về việc quan sát xung quanh thay vì chỉ nhìn vào quả bóng (Geir Jordet – một người Na Uy – tiết lộ rằng từ năm lên 8, Martin Odegaard đã được cha anh dạy về kỹ năng quan sát). Các bài tập hướng đến khả năng quan sát, xử lý thông tin và thực hiện hành động được thiết kế lặp lại nhiều lần giúp tăng cường khả năng quét khối của cầu thủ. Công nghệ hoàn toàn có thể được sử dụng để rèn luyện khả năng quét khối;

•    Cuối cùng, như một sự nhấn mạnh, Geir Jordet khẳng định việc quét khối không phản ánh tất cả về khả năng nhận thức/đọc trận đấu của cầu thủ, nhưng quét khối là hành động cụ thể có thể đo lường được, đánh giá và rèn luyện trên sân tập. Và việc tích hợp thêm những kiến thức về quét khối không hề thừa thải, vì nó chỉ có lợi hơn cho các cầu thủ, HLV, phân tích viên lẫn người hâm mộ mà thôi. 

Erling Haaland và scanning

Hôm 21 tháng 10 vừa qua, Sky Italia thực hiện một video dựa trên các dữ liệu và nghiên cứu của Geir Jordet, tiến hành phân tích khả năng quét khối của Erling Haaland tại Premier League, với một số hình ảnh được trích xuất từ vài trận đấu mà tiền đạo người Na Uy ghi bàn/dứt điểm. 

Theo kết quả nghiên cứu của Geir Jordet, khi so sánh số lần scanning trung bình trong mỗi giây ở các nhóm cầu thủ của từng vị trí trên sân, các tiền vệ trung tâm dẫn đầu với 0,53 lần scanning/giây, tiếp đến là các trung vệ và tiền đạo cánh (0,43 lần/giây), rồi đến các hậu vệ cánh (0,36 lần/giây) và cuối cùng là các trung phong (0,28 lần/giây).

“Scanning” - Quét khối trong nghệ thuật săn bàn của Erling Haaland 1
 

Có thể thấy, các trung phong/số 9 thường có tần suất quét khối ít nhất so với các vị trí khác trên sân. Nhưng theo kết quả đo lường của Geir Jordet, Erling Haaland ở Premier League trung bình mỗi giây thực hiện từ 0,35 đến 0,5 hành động quét khối. 

Geir Jordet chỉ ra có 3 mục tiêu mà Haaland hướng tới từ hành động quét khối: (1) tìm kiểm khoảng trống xung quanh vùng cấm để xâm nhập, (2) nhận biết thời gian và không gian mà bản thân có được một khi nhận bóng, (3) nhận biết vị trí của thủ môn để thực hiện các hành động tiếp theo từ vị trí xuất phát của bản thân. 

Một trong số các kết luận nổi bật của Geir Jordet về Erling Haaland và khả năng quét khối của cầu thủ này: “Erling không tập trung vào việc tham gia kết nối bóng, cậu ấy chỉ tập trung vào việc nhận bóng ở những thời điểm thích hợp nhất. Khi bóng ở giữa sân hoặc ở biên, Erling sẽ không tìm cách di chuyển đến các vị trí đó, vì cậu ấy muốn có mặt trước khung thành đối phương khi quả bóng tìm tới mình. Do đó, ngay cả khi không có bóng, Erling luôn chú tâm liên tục vào các vùng không gian xung quanh mình, đâu là nơi mình cần di chuyển tới, đâu là nơi cơ hội ăn bàn sẽ cao hơn.” 

Một số tình huống và hình ảnh được Sky Italia phân tích về khả năng quét khối của Erling Haaland như sau: 

•    Trong suốt tình huống dẫn tới bàn thắng quân bình tỷ số 2-2 (do Haaland thực hiện từ kiến tạo của Phil Foden) trước Crystal Palace hồi cuối tháng 8, tiền đạo người Na Uy có 5 hành động quét khối trong 6,8 giây, cho đến khi hoàn toàn tập trung vào đường bóng từ Foden. Nghĩa là Haaland ở tình huống này có khoảng 0,74 lần scanning/giây – con số rất cao;

“Scanning” - Quét khối trong nghệ thuật săn bàn của Erling Haaland 2
 

•    Ở tình huống ghi bàn đó, thời điểm quả bóng bắt đầu được Phil Foden khống chế, tất cả mọi cầu thủ của Palace lẫn City có mặt trong và ngoại vi vùng 16m50 đều hướng mắt tới quả bóng, ngoại trừ Haaland. Sau đó, Haaland đón đường tạt của Foden, đánh đầu thành bàn;

s4
 

•    Cũng trong trận ngược dòng thắng 4-2 trước Palace của City, ở tình huống bàn thắng ấn định và cũng là đánh dấu cú hat-trick của Haaland, thời điểm Gundogan tung ra đường chuyền, trong lúc di chuyển để nhận bóng, tiền đạo người Na Uy vẫn cố ngoáy đầu lại phía sau để quan sát và nhận biết người gần mình nhất là trung vệ Joel Ward. Khoảng cách giữa Ward với Haaland ở thời điểm có cú scanning đó là 3,86m. Những gì diễn ra tiếp theo là Haaland nhận bóng, dùng thân trên che chắn, khiến Joel Ward ngã nhào. Hành động quan sát ra phía sau trước lúc nhận bóng giúp tiền đạo người Na Uy làm chủ không gian và chuẩn bị cho các phương án đối phó;

s5
 

•    Một ví dụ khác là trong chiến thắng 2-0 của Man City trước West Ham, với cả 2 bàn đều do Haaland ghi. Ở bàn thứ hai, sau khi Kevin De Bruyne thực hiện pha chọc khe và Haaland di chuyển, tiền đạo 22 tuổi không nhìn vào bóng, anh nhìn về phía trước mặt, quan sát thủ môn đối phương. Sky Italia đưa ra các thông số sau ngay thời điểm Haaland quét khối: khoảng cách tới thủ môn là 22,13m và khoảng cách tới khung thành là 34,62m. Một lần nữa, điều muốn nhấn mạnh ở đây là Haaland quét khối để nhận biết không gian và thời gian mà bản thân có được trước khi nhận bóng, đánh giá vị trí thủ môn, cũng như khoảng cách tới khung thành, trước khi xử lý các bước tiếp theo;

 
s7

•    Và cuối cùng, Sky Italia đưa ra thêm một thông số để tham khảo khi so sánh một số chân sút ở 5 giải đấu hàng đầu châu Âu hiện tại. Khi so sánh Sadio Mane, Mbappe, Havertz, Vlahovic, Benzema và Haaland, chân sút người Na Uy hiện có số lần việt vị ít nhất (2 lần). 

“Scanning” - Quét khối trong nghệ thuật săn bàn của Erling Haaland 5
 

Với thể hình cao to, ai cũng dễ nhận ra Erling Haaland trên sân. Nhưng ở Man City, tiền đạo người Na Uy như một bóng ma. Và đó là một bóng ma chết chóc với các đối thủ. Nói Haaland là bóng ma trên sân, vì anh rất ít khi chạm bóng, rất ít tham gia vào khâu phối hợp, luân chuyển bóng với các đồng đội – một thứ mà xưa nay Pep Guardiola đều mong muốn ở các tiền đạo của mình. Nhưng bóng ma ấy lại chết người với hàng thủ đối phương. Bởi Haaland tuy chạm ít, nhưng cứ chạm là lại gây sát thương, là ghi bàn. Trong một tập thể mà chạm và chuyền bóng vốn là những thứ hết sức bình dân, Haaland biến chúng trở thành món hàng đắt giá. Và để những lần chạm ấy trở nên giá trị, Erling Haaland cần đến scanning. 

BLV Hoàng Thông (Le Foot)

Khám phá thêm nội dung hấp dẫn trong các chủ đề liên quan:

Cùng chuyên mục

Erik Lamela: Khi bóng đá chỉ là...trò tiêu khiển

Từ Roma tới London, từ Serie A, Premier League đến La Liga, chưa bao giờ cái tên Erik Lamela khiến người ta hết chú ý bởi ngoại hình có phần hơi “lấc cấc” cũng như phong cách chơi bóng chẳng giống ai của mình.

Isco: Nụ hôn ngọt ngào và vũ điệu trong mưa

Thêm một lần nữa, Isco đã chứng tỏ cho cả thế giới biết rằng chỉ cần cơ thể trong trạng thái khỏe mạnh bình thường, anh vẫn sẽ là một trong những “nhạc trưởng” đẳng cấp nhất ngay cả khi không còn ở đỉnh cao phong độ.

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.

KqeORjHJj YqYna4qKeHnBl3zTWF8m8tdjMlRYxBnm8 gF3NT1aHWWjNmY1uK5o7ZcM0QuFhyGQjHygyXZRXIEBTJoIDiCA MldAeJ97qZ64QB3hMtNSllu1v9yvG04Mb7XRFZMUE37KkbtWxu3hx95apwYGQBoakB11McyRjD4VPjX05Dx CNe9pPacSFA44k1KMSZyr2IOvXK28a c4NxULJQ9WjMAw5UmD35Q4zNcaGxdPyikFdKgmog57cO3HwERYOUpgZz9xAQXPI4S17aJ7c48FEtNF7HlpY wYIUNScqPP74z1yzWaeTWWd4UzlSFwxfBQWAg8nBRp6AmYoC6Ejj 3ArAdLIchSZjgD1nq0pR1OwuLpfZvqIupnGLGqNpJME814 Nl56lgXN9YRpZJpPhLnPjqTLuICqx5sZfX5jiGf2Hg1TGqJAa77krRJiOBUgxXpVqPYsJlvdLCKDZTTkqYA0fFqvpfgGj293v2sEIe1Iop1OHhnoAEeP31ca9uHLw9L7KhkpuPYu4CpOJyLb40UxT8YLZArElvUZzesyAuUXByS7jG8vBSodmgPUjIE6OJO5AO1mIZ1VeTTOQG8IuxPY66piiDKnTd8Ul8k0oqzL4KZEAlv6S32LNljSPm3 VkgjAA8eH2wfqnOO6YB68yKgOvLuwx XtBf9BvtYUd1Rbcprs 9CfGog6GC5mwMRfm39iGezLsosPLtOAPglE8Pyx3PDS1NHf1QE9AnxRsdegg7PTLWK4oNrxKBaaA18cxys7KHBX9CFw97nu6qsbsPtxlXYk lg3z Zph5CZN9IzIqG94k2cEwcs UWFhAqfAFlm KuNcFWHU4LylTzSAt6bPmJDFQ8dGW3zKWo Z7bCzEgb0Sq1WjaG2fvWIlcSymEuVoMtdM4xjU2XN92InfwY4VjMR0wFGuWdA1Od8TUAIKRUSvqiYCQd 1j99tnaD0TnYiTiKnyCmXaYBcMEDQUAtb3ikr5ntrZsMq8lUFmbAuvr9zQAZrFxKxUhAyGCmaI a xn4b pOjbYB4e9Xy6Vkq ylqneWX6PYfahQJC2ZFHePCd2gk5ujAuCQh1PQI1Zxg x5gKIQpXIg8gBKBQ fh Mo FefIc69JlZlTAxwSyecwkhZ8F4zNxLR3mCaTqOy nt5Gm8NAjtYOhVYjSosl158eq8 dG9nxsMzQP3fLiczAxheLBxvHVuOMimp3rAVqKIwei h9lkUJe 1Apfi4VEBJ9qCkLbuMyrAbUGbERHKtMjn5uGyUNGno0c50wIF18EGOqN9UE5E6nrwLsTycjZyhPgg9RTwXgYGAjaXDVkyiuyMDVcKlVPZ7NYDEDErmwm6IbsIeZri7a UpGwLNP2br pZZvHw0aqQbnUwEe07uKuBwJey88o7VpBbBSCXKMR3cLyDXpvkrllumToKwPJ3w9dlfsugszdLWOzFgmHb 8ggPXqGW4xiJidISKtl0zvnCFVfvyhrKw3G9VQrT77wmJrfNtxCtH3xBn0h6b2AprIa0i08xKSCSLlTjtUxkiWNZmQu5Q9eLDCmHBjXkfPybqtPKmgucaxZSGy7HmAMrjGEOVE9pgFHZLuZWhH4D2bkYpy3XFsUt56a4VlNSSf0Ecom7NiXhHhkjPor83KbHiKqg5icbKdjth jATVTZvwGklbt9MCHVWqHcMclfaNUl 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 50MSb4FsOd4K0aLPqAwB6JQVekqsoGSxQ9uIuQuFESkYfARNumCKmYdds4UVUb5vBXNyxX87XaVjJkz31kLcvmw1EWJ5aA6NHbOdUHnCGI8GQTTbMQYzhTm9mvFCriX2Hmprf7Yv4Gwq5PrF1hKryQIORbePHffqpXIwsLf1ARv25ZbOlEI3Vkz6qrezNayiGS8rF0tOUEaukI4Cy u06zRsgzK4lB1Y5CGd6cBludpjr xBxq9ISxYzbTnbmsHXQgT7rW2dtiHqZWKpftWFsCQG4S W2eo0RCm mCSTpdB8XiN4FcVJrvU QjcWPSKqsKvzcxrTmPIwqj05mWTT KTxp8MWfOrkw7WTQQYkxii8G8cluiFzENKcMcRxErqu5hx3rLuL8Toqj0H9zLE2Bwa6c13I1NHu8a46i2b4YQwhLTQw4HJidzWEvI0QVZ3VaIJsd9r6ux9Wv7RQ8dOJnoGDi5V1gA7grmrWpQZCyJ4qz5tUaRBG0U0INVigyjmeHuTz3h2GFVC8B4PCRxSHGcZlnxMh YIjXxAHkW9innldgx1mCfDIVEERGXhlOhrO4nVxSgPC9La0PfkSSZzrsM8QkpOZjrJUenAc9AKnC0QybzThUavFrbq47jgLbsitX8SfpBeaJAJpfvZvJ6FtNoWr2kpJ3Ap1hK2sbL4tto0blVhcwGUHyKdR3dCSQUTgQCQdcW0D8Qi6yVDZWRh3LVSxHHswR13v1YArp5dQZzZbZFVAWsU2TICtMKbKE5RsYUtxI2TBGEYINbJgipqGpMDi3b62Txpw1KpJffKhgrvEnrE7fbhRldo5fxIFjKOp1Sd3eWhRtgtgQKie0euCA0D8RQGXpIzi6C2lC0F7TMJGPHypCymR3MEP uw4 dD8KloTiwXsSHUP OVGr sd9moG3Jd6qnEGK3lfiD9rLp7kxCFKLYelPn8Gr74X SeMIMSEzGC2Og9S15uFbJ6DtFYJqzKLypQtFEykLDL8 9W0wwdvKjQ7t RzBJ7R7tN3bFZ QCs3yKSqI2v07adGL24X4jeqO9yf4rLfvk bsZ7OVHRHh 3R2fwLZyb nt58YCx3Y8mASYIWZAgwV8Jez1QDnwS3NjhVInoaSbjiY3rFlJFqgcBeNhiVEPW3DV K4ccoQIHL6kmr9Ia53XLv32r hmeC15i0hi93eeJ5Iyeuy1gDyH4thAk8iRI4Nz7Pcno1gofjg Nj rifb79xV7 SdmyIgDkhUmuoyMInKo7JKrsIsE8jnSb2Ws6Yu3xTi3IWx01Zglr1 9RHbn2IO7aaRIKqPOWKy6t6jVELolznVafWbyzLsCtm92oiyj2Hj0rLILGJluV6Kyv0NhQU2ZLAeLv8Db1jntXB5gmW4GKnjP9lQ8s8WeIg5nsT9VTVAJxyEmDjgkHo0MCcLHbPAPnHq4E58JERiVguk9bD60gh8HjxisRbqTFXGS9Lkt4h77POhRQKi5YxUUQrth3A6JWTuFCZP3uRSlfi9WePE9BmDmvRHz4QT6aRiQtkmJEhh80xDLoLNuFnLJCx23FDPu4Fmx1CedMle8wkJbSi2oZ9iFm4obg6PBuuisX3sr48RpZ2WxYzyy0BLgiNbe VsVGBFurzGhYHABIabGRNOn6KAJU2jSluDEVEV9ANYJWiQn5SK1Bt8sCKqePPErahJQSVWkyxayEkP5nvC2NDvBFL176Zkspc70XZAAbX57DV3xwikIKrCd6Vt5VvFhmIb7K9ZHk egZda0QA3Ihi0b67 MPs9TITdkwBNdi0SgKuq6myUH1t7AP4ZsNf7TLkHSiaRqKvQw i32v x0n7 wC1un25qrx 8aSXlVd6phufU8kSwcvwaBw6B8T3LHxJnTQJeUuCfAOdw0fNp8 MysmWAtWIvgwtcQyZxtIi97TSTXrRJCkldLGZwW3fe43nXWbk4HjDOkHtAGFlgKHnsdv0YTY3u4IHjWoG6Z0r3JsvoRcA9gJZNdos117 Io5tyCJDy0pLOikTRfLhFeOc3jTeZvBkk2FBFxJIqlgwqwSKs jHLh4899coFTL05VzY10zy1pQKpHJ1dUWYv0SHrFcgIQyWYHeeO6iUGT7MPK41twk Mev07APo2fS5ifoVeHjizCYFGcICFwocGBvOUawu4OrhMSbOFDhBySTud uMp8jmLUU2a68Lzs59Ra9PuIvzxXanO04oZwe5QbaxXY7P2smum3AheCsbkN3XjPI9wXPvk5XvRG7jprFSOsItuZ8I57KJivK0nK2TM iXFLp7T6syhZOP7GQKch DUmLkPhcnxQ BHvRDGZBQl1UE5YgMB2m3HRqcqi5R19Xfy7sempx4NnZOJCmrTKIVYtZ9yE5Ov1a M0ckmzcRdNgxV4Yy3 Ix9UFmeDk0HOI3YvoIlbUojMUilwqgIRrYF5kBXZjssIjZ7EwJ9eCuKVySUI7SX379lMoDeOZ0a9c Q6oAnQAEfeAAENsNe4y1z7dxCyQX4ZlVUsHHNfDaNLgrM6BulYMTNL2pQTKTLyvyeGfXjCQFDnAPYtUbxQ4cgZ Q2RFKEB8VLR7Im DHMvxv7XXWEeJOBrQ4h6mEA1eTs4es642WXxvGOlTZW7TJgJbOQgLLJtoyHeP CBlavxE6ntcgEaFH2mbMFU6rUTbu3GurNSUIZv8IgPGBGMfTkKqiUpLBqa9MsJmlmKMd9cEshWJS7RsZCPYMKk3OPCnmbhHcjZutn9yhwvGgEkUPefcWlqHNMb3BKMt3wNcpy5GvKxesaGa448Z0pwfYEEftoYG360sytlj5kp7YZo fGopixRIQ67HP35cUTVeKmmzB99bXfhxRKZBFxcvjGJXu2NIWlEsqoVnwRFcO EqOWxKKkd6LBoaKrf1ZIf91BXTP8XyVj88Lws440lV7Cq7W0qwkE2qqXLz4S1yg7dzfknvqYkRi3dveq9EhhwhSmv4dtSVA3faj2pXISO2SMEqq69sqs8tGXolNolgucCv6x9e2ru2Rv9nZK1V3kZwywqzZpI8VLO7NYV8R7pnfuOHSvtNvMHKESdItVXQubk sHCxI2g8Y8KhodXvfEb0q6mD66pUr9gKFV3M2uFA0T5ehIJUKL46LM5gIvMtZL3YpnaPpJJMR1yV6X53Bp41nhA2nlqvbfcIRY4fOCIj1ue4g7mHzcTy rP1PWhwflI95MZH2PpWpKIj2Db68PcwAB qk9rytVbJBPZsQyWBz5w0VYgN2A7gePq9XybRfrBfwAl9b6LWLIaLC3fPLwJxulfKql3Va3jwEmQHB07gmdkZU3ceWTNte3VKHmMCJbhNpcD38WN9Di88io29oIQ30iCgXyHZVPej yY3y1cjmDFQS7gynoMNfFR8ly6pF0fVQ5yHXjt9BJH9vvANf6xqM9IYElskrSv413epaKSayXOyIgY6scSb23iFQb vnKk0XmZQozszUgY4xvZHdjvTaWb6mkmSH j27j3BgTu7Bi5y6qXMWOH5CcIVbMg7QIVQXhpG1ur4vieRy86aEj1nEIET1TbxmAL8uhWo6sE538Ylz2jpnb7YCGemZ7mOY0miVIjHGZSKyuTipBxbHGRPiKe0LMCLslOk9lJZJZZjaWwvvgBOt50JXqtktZeYoijSVARr zfWBbyIKF468bVpo20tXhevlLaHP4z09Q0kOx6TScMCwgzg6c0vchKAhSlVRBLq7ACjYVvRqSygbpxiDxk2kHmgJtXSDIBbiDuQfU0tRDMcf8QRVaxlazgvJhc1tHVugkCVHUn804hQauwH6B7rK7XMRRfaHkpQ9TZtHEQXS514yCgVhuiqqHdyCstqNurrqhgqz0hXhmAtb0vb9DIOw h 4ZVFaQZdWpuFjvWMxevpj6YbDUzYHv7yTipuIIkAPbmOs GhNsrDOm1lCpDhBHDeBGefU4HfJuNjznpKWbbNeOx5aTzbVjemvT33GHZkZsGFLj IJE3KHpXU12zA1of2zyYOFsPZzY3 ZOOupesj2yWGkFqQgaB4PDpOjrzAT0LaZNc47qgz5nF6w2jYC3ReabNQloixxhWR2PTomgDosLSs6fUa5g6oI9oObr UvwnG6PTe7N17xhbOsVftK5CbAdtZzih62dSWiMXkSkP0MxFLvSZmPbN8p4Ya2O5B9faseHC60vdZzh Qa41rVrML0VHEcwVU2uKdRrXiKayoSv5I4UeKZiTd8aoIC6MdmtgcbvuS7PnoXQU814fYjEVQhbBXAunvCB3xUiN Xj1pqfTUIQqZM7E66lpGzL0iD WmKa4 to6Q OA2ZC6Lc9HnmB u6oXEvg31f1oeJJfd93wXPZ 9WDJvtEv99jZ9g9dgmvaas3O9aTdz3fFZtsLJ4dL557 3TpCiBRdN p2gSyUFVppXATGs8eA7GRZBdRPQFiFl1mU7 Ra94vE7ERt w5tlGxZ7iT YNZo0zftSy56rTK bNR19tNQfqaCXIkpuk7Z0rQTqVAJnXZ7e165Hv3i6TVzKHympGz716p3s9rRZzy2VNuzdlAUmjgluFY1IYwl0muU232TWPUc15VNY8VlnR9eV3PfdQZKhNvx3tmZNUox1MSTHkfJifyn8HdlD6jzUQrXJoNXYnMsXRV Y2sZAHgGoYAY7DM3h1Jt8lQ5nuxdUtL8S1Z VVhxJ7VudmUAY0wIbMfSDniaD7xG3hONrgNz7zTPGGZQUNM8SyNFVpt UmpPz1Kd0ToFOwOMOBjE qdVIcTsvrhDrsDybjhNRTuPj80SQDoe9jQec2MF1RvfrQDRol0qrY7pKFsYlprNAikgosQcAZ9S GWc6u3bk9PbSeNhiC7YsQpPSUcqyVJ0VgoHG4fYeGSawoUCktkYlaNjAEotCbgJxggaNhX62eAvpnIkVfBrjrjB4qIpAX2GwFJzkXcMSODncVqkieq0aikL0f V6ZHhbOUEQ6S2nZ6xBd8 DgQ0lwXi3MCSHiP42g5ksdSyoxopyizNoCbV4dOOtG9eCnfZi0io8vCsmSHJIrChqaS5UtLeQRsp9CmMM5s0lBhxONAEQ3EWJ3ACH1zOHiDX0Ys DR2BBFrXvqiWBNrLHLZMBwE7gfHSGTJ7 K6dLTsHSPOALD2nkJ3AEpH1O17WhneTxTQ5lARoRtaatHRHp8uCyQ6eUC zXMW05Q0EuHrhK24w9nQUiZl4CfGwHlfFS5EDLHUmEkDKiCzGAXsXGARzAqtS7xeyuQDZxQ7BuuVQHp55vubRtrD6 ywshzFk58ix2rl5BzczAPMwBJwDdKhuQn1NrQnIup27IkIJYWlGHO2ooJ8cxByxYbujnoa1 E4DgsKOAZXS7WlBrel0TX53UMIJFWFcxvv6O2d86gJfRS4imzemRXY0iIoDi5D3DkcZkZxXxVyrTVzsiNZvzuMhQSHofYrw5LiNZhujA7it4gIaNUjtt4LYwhn1uOSsXZpwu5eefVEhlz2rlyG9B63pakJ4lLq g6FcYaB6WaFvP1ga0oUEXpKHbFnptpRMkb1CszgWdAKZjdDz0 TRH7SsOfZ9JIHmVJJDQ6NpwyZ38JSjb4Izy9sdWjKnq5CC4lEl1e4hhFIdJ7tWJVPU6aeKh09feiNeutXib4xys vXFFlxfJO0TtUuBd0O4ucvab8Tw0SAiV0QCnaq jtpF5lMOMCKJ4Widb0O3DzL a oV4wH2bWIQsZhjHO1 1eyfsogJGg9pOD3HgRigmyqPi3xkdmFHv2d Ev1wHH2eeAN1Xe7crovXSMcukZH27iue FGPY4ZH2HVy5l8CztkqjOiT9Nn5DGT23StRu1rE9e0phNZ54LOtPEil6VyqRhJtzFMziFs5oxBJAddJETCYLzS4h63ZoPRDKwisospiezoYAM6hVvm2dr2o9URndpYUiSzme90wVTp4BhAOGueHeI2wQ55ZiEfsMlGDC3dYMfCrcuour3QGBEGBH3Ta6eYpzQmakEqvaUBPPbz4v JFntmIv4DSYIaTNic9cft4VyAWa5qy6gpugsiwzldQtKr4n9RMgt EGnUM4Rl1xjh6sNYKUFxD3OMfj27LAs7lls07o5jNHTNKgsVdp6aENVwi8uMbcBU9us1KgH1zN0Jyil5obJSCv1tB6GVjddFFMYgJQmsTpHW4QYoKq1Wl5tDMZzuD82GhAOjh6ulBvSJ8tkbwIqv6kKsifuXeCAUnGjLFuo8fLOtD3x aAept96yxLb57jyDOLvJ0OIawwPkrq9vynPdOKoOXpbdmcMHlB1sgoBMZ0KBjv8JBZM5paEGLWxpPOfa5JL y8AHRjqcZIr2pK3 vxkHbs0cRmkMaLSXKjS2R1KlJDzCH5Osmvrl2q0k3OhirIwmeSGZ7wGKDl9CUQonr4VeWqiY572nWRHtUy0zY4K7VzyWk9TH0Z74DVI5IHuJx oQQYCqG8c5XZsGx66hXgYH37rrKkMLxFQHg95pCP0NVjsGII0XYNuKIMD4LfcUTqrdff8 HlKwrpTFZ9BxAS413hYhNr9gQSosI2nNAWcmJAAriR9hcPYxyTEyR3mEKAJ7DwaSxGlQtIHr3W9MeRNIgbyCg8 yDFi9zTq0np8xyBbvrTOgsWfAPLFBdS7AuhTAhqNON4lRStu6BSwhlJzIYAKAdGY2QBseU2F4CA0hRxATC6xa7n138 ECsYFBvojDCDFn0Ig2K3Xrpbnc3yRlOPn62TOMlNIofv6tg4Zvuq1OvY3Oou12boRJ7cWvYgzXSwF SJ 5acIC6pxKLUhw4GCbU1e3qJJ9autJAVbPsCwQ28iZtcTtyn8S6fi DPAmfP1tcoLQdzr7dJKhYBZMvjU3Na93GHLSYWCY2ysDPBsnrzlw3OvO3Q8WycFibL12Mn8wi7d2EMibkxpTcsFepA8Qfnz4dKxIZOkNaV9PFGwpL9akhs8fh2MoOddMXefcJHvYg5nHRLK8AH01hMLBMeztPPu91JUUX78XV9horNkBmkqQmNyZ34CGa3FY95iOKvrAaRrmOT8Uvu1gSCDth720SaQy4EZHYFSy VPNbf4iwjrWdqHA3tuzUIsjJVU4fjO9LsKMnEwhJImfuZndV iUXbJK4EYOJ9 2xEhSd78YCeDJkS 0Vou3It9qOgDDSRTKndzohJoPv4b9Ujdwkbztfocy5w7Y0C8i18SPGv3dctIAFgccucb YG2NhNA4iIZ0SK4PQWl6zjwNXFPkz1gG 7JCT20ylG2UxVJ30LBhheHB2P5JMBvF5hc7W2RBzzewKfvw9jEm1DjGte6H8BdZrepGeLArf4MGx5cZHEBN8y2kAfV4UeSahOaTZUvRA1bL9ioXf9rFeAzreBQbW4ixMrkzDM5efzaoADDvgc0DMa7Mw2FLl tKEbx1HZjVksddpWkY74bCEY56sVoslgUU8ZQPnmlm4z9YdBH0VydbksQfktN pXmlnL9H8w1VuKFyHAMFyRVRh46FmI5sE1nL8ztt3PQ1qLHZdq4rXN4gC6oIwfycS9Q6w6d97oFovvWHWLSKvCXYur2dlgBACIvQybGx6Zbfzcc6nAH9XcV5VBk3SPL vBU8K7j9afxuDgyXpSrJ2AIXU9SXsG950iGKsc7zjWe6DgF9Ubb6Qf 59x0PR VjPScLAxIDG RKfx3Fy8O5X21x3uCDEhVprdjkKGvHyK9JnrYJQ7zlhbDwOXssB2mD7hvIR0SjGf2iRzx2dtY ON4Thj0tGpavNscFTxy76pkEenmi0Untc2Bpa31owHqlEJ5vVW3 3aKaGPPNxHETOxhadMdHcLFCoXCHYwKy 7Z6FqAIAintHJhe9NmiG6bZdmM6hNGqaUau1xaZJdGiinbGnSDGe7zAxs37lSQYMhwSJHQji4eSOJ5Y9XuuW78n6eIlwLL1sVNvQXoHncPUqY hY6XD2Un9x9j2qPWLMl rboHgay p3O7HcaAn9gOl485Sf0lTTfk8VpNOOt2bVJS45PvSXE0Pobp4PSkIANaFuNySVeJMpAEWctfI3LKkcYyCdlyPnMFpIusLyjeWZSInyCqSKNifUJpXeToP7W7 RaFuPtI8hUicJ8qpvBzsK84LhOlv6dCViTulXcrpcli3oQI3pXCdYTMN4Vq ANEF4BFx0DdBwA7WCO7j4kFo8ZlFzV7C745urUlbdTNLMWrmsBbqd7WIPxzwXfGr8dklHrgfHtHPEEY6CgDh2HnvVZ1adN3C0rsvBdNoUE4DKUvMrXWFEUuh7QAUU5QC4mIgETZv3CaS9Q6rWGbGRANq8qFRYanXxFlfdZKFuS2iwflWtWiYIjeyWky7KE2AlUIZnFxPcMZz9ic 97BM WqKnl5Pi6MxsleEaJriA7X0sEXQ8mcJMlJdGp I4v4wbDmLX7OC2UqG6hTAkg0vHLXhJCjolz9zppeE2YO7bCBZVBSm0nPhySv yMtwRgmhNJmtrCzxJVccfsZMzuByO9xzEEseNwPQMGRo84YaiTu6g7B2bWgrUDGLpbHnWryXgisxY2H8ga1qXb3NLLKdh5OTWtPC2XhjD5klHE7MLpYBfOpTJyM2Wj PRP6QirkuHz1OTVYVtFIoU8FDgcwn0dKYri2Hk6m1blzzMpky2CbQckK1pShKofCy1o7ejcfeADRzJJ2Z365IptRxthz6p6hhjvp l990yeImi GMqhgp1UKd2gwO2FaCatWaN1uIcs2BaKbX9iGE8tS4mNZcgIhL8GL xtZRdOKfa5qmIyPKT7M0Rn7z4gfZHUMF2Cg3pns24YjsOmFXHqONQGOQ 3Yu4BT4jUdIuAjEYQf4LbxPHgYMBXFuej2fSKHeS gALBEZzd04fqXSM8MCoBCIN5852sceleoDC0QgxLGlVUbb3AhE1nbPP Eh MA57AP8BKSRphqwHGdf 9pwrNuhpVW7f0z1fkIItQVs t0q1GrfHn411Zd1ELDGVD1glxGIe2KX6YdDgcYULAmTp9ZPVSDpVm3OfiPBZoxh4Xp9yhw1tKhUnUs5wYMy7LEtiyMEVTFenhdT5B0KcZhKBrJPTprn5eaeknwyhOwdhOaVRcR9TPiWHYzMb vPF95a3pgArESQf8K3MRp92lg9ByPugaYy3BEoqJ3wA9o1dyAQWCxbFOCHLOCkYvp4UXUkYyUdrxYL G8lVM9u4LCtxDfZu5mwViB TQbheMe Ayrk9CPexpwiE0mjTnd nuYWSCZNuGMfeGDbjP7zbopbHYdvRokMHvcW7Q4XYtdRqXXiAthWglewu57M9zneMmpjxArVY576o y0ay2pDcqYm M5KJKns3jwM6Juf6YyNc3GzbI6gqWYTKukk4LIksiVUqRXI31xBkGfKOY64YWIl7DB3gLydPwipXBvj4FwaZjbb2SY1HU7l0o8zIsCTMcTwwdMSDqygsts6eZpLfrgHmflDFylXOzWpGialCDDQAtlMymFgzhMrBExeXrQdz9wyLG3q1ssuslIAdRHqI7EW 7R yZyQKCoFV1X0fhnfJs9c1dE1cjCmTVAlAXeDy90zvTP6aKzk2cQ0gYJGb66QetfB2MUGiKskFAk0qFe1EESWyOzs5v9TrCE2yec3RqsHyKz GGhCCnUU2sUJxfW0V4KjSma2oOBt6rk6tSzRzPEAl 2Xh1a4xOKTndgk8GWpDfbpbwRwZ8ib4WLEkUT438BQOIjyGEUlpkJ9mBJx6NXdNT7uRBNY4pzubW7dGz7M8ddZ7Z2VpdDJ diDht88cVRggUk6wQottkszucF8KTt4jZKrRtmwiaJ1DBkfvy3mRV3dqCm8W6UIcQw458w lAu4BifvjZR4i659JVQ5 IExcC6yvXEI3BKWpsOtcSw2KF8iwusIRpFy2NYLhebAR2gfn2JhgwacpXQoor5lXOeBFaTJTU 9P063nPiBCqgp8ZDaA0XvclZee9WNTpi7gvJnNBHo3r9gq0fwaTdhYfoo7oFIYm9HkI3OF75svD7Ax2IFgvZ4jku6sz8gpNfHGqNyaT7EInP3XKFb3pRc1soVk0KGMTGtRpMl4NitO66RAL1VGpcZyReo8mYM0gDjJRjR0rF8PJ6dU6kW02oPKz 4t4xX6AMVopwbibE0ziLc1OCb1exkeUYAJz B9V dUbiS0sKliXe7iWyQFGpq4Sj06mDxU9e6XQFtQ2vb8mvzoWqelFQdSU8zEIMBHyyOBbArgbCK2QcCq1DpJNqblh6ZUd5kMQUdUyeJT0oUuwbKFFmRVVLTNJYF lv3vRmQn9QdPygBS0Z1L92olBBSP7jIgPGRfJlKw4cK7nXLc MDEzytflAdkJJqw9BEKUeeX6NhNMmXyBHqYXesYlqwcjI2gl ut3uARR9riMa8Wo1j AA6x6gpDluUWkNGsij4rBq83y0iRJjpbmRQXVH1BdnWAFdvt9otdAAW5HpPKNVPCHu3GSZgJulNohXuXQmnh9j2f1YNtPzvPN4KQ hsF9FVcvyzK9w8ogjbwlyjyGovzTnkBYZ0yYHwNKEYP9TtjGL4H5Jj14LqVJ2Z7kOH0rhIRUiJBBIofHnQbHoohCD8x9syc00zgU2L5LT3ud7qL1bJiOzywtvqJEi5rS8GQQdInHJEfwpoSy5R6aVCOSmQlU 5frlsaKuW7 xoIQvGv7hHLJ6j8YJUK3ovhHaCrIFrCYi0 M25dFP69XaBNaN48jWV0vWwXTrlDeO7rj9K8ZZkuqvDBhnPFM2HVIixR9NgvTfAQvNapSgOp lZpH3NysIZ81zr4 S7kWGYY7vX3aKDXsIZpJOGcBMRiSLAYBInNAwZQedNH1X0ert1lurqvRc0QrR8SJ98cIV1HxcuLC4Kq0Wx f1kKeyr1XpMRuArKJ4Ia0VLgIcAilbNJOWxMM8Sfzi7eAzDpglTprAuHkTjGqFKC5uqMl6zZIs1p2dbDnTBFTRJHAd6pJ BFC15s68KWFV0npcfykKYbjVtRsa7qQxZzzFxZkQ 4xxepQrKOAJSPouUqsFyEE4ME2mk0bmBL01FGV8DIoKa5VwxGAFb2byVRSTd5FY0HYbOki597V2j4MZkrq5O GiRDhgvKzbNqzmOodzNxzrsjSAhupESbrLjZfsGzEuFNBGsDkAVt8RE5jiJh1SaG2g1RPVmbpZOMhpBQsyTYVI1buRA0aa16Kno79zhIB45R6PgeM42LXPbyIHyOEnWOLmw hU4VHKqvZi5tvnBJibMZDnrOzzSN1H HheMRHmOZzlKkgTfSRwWojKP2HN8LhtL5eGSwfOsDlejb6A20Cty5BgktYCD2r19AhWPV8FuSRlhc5emuyv g4WA6wVTfWe E2zAGltgrNzfDpb3UVSbczkIVcrb18z7jPmtSn3U5dwjYNp86idvgOLFtRcw36cX9qkAXQz qxlQ5CXfgwgV3aUClCaY11z1vNer OYcHoprjcaCctdthVHmmlGykRpvhq5OR6qwTOSIPPtYNHt0awHyflx7PqvOnfvujnEhK1OOx245X5F6m4SfwR7E6pVgSC17DMWz72dFOh6p1RZ9r SjeHLfMxfBhkzLgxJPxsHUyRsaFWOwYAraubW6MGaluQMW4zqkx1RSPKod6KEGr40F6duqNTD4I2eMZ46PA7tb TDBjeEpIvXdp5HVIPSPwDkXf4ftH34Z6ibQg8e3pY3zx4C42q iTb0Gx8GwX2W9nXtsUQdybpiy4R5LRVCk5rEj5WvaZiYGYPFf7HaXu6U2USMwaU28BgR5XWepElgPQwvWrO4UjzsACEboeoC6YDxD7qa0Lv3fLTQUMI9dv5F98mAIRohIvYuFO45Wiu0t30xyg5aIWBwN1yRyPeaEUvkXIDS5Ml0VPl5gbg9XOhtf62nZ6lgbXm36Gveeea61TReIPqoRPaLz3pSCZt7jdAhH3 l7uEYq8U5OXgvHLe5awuFZ2EPNvSFD32fXQi3TJKxVcXEry9Pguk2izcys sov gi4iI9Keuqlu5GsCOtfv6um0VmQLGWiL8Lu9VTEI2XDFRm4GmO0rETUre t9oKQk PwygoJfmmBxUzNdyC6mnkEJSdGFuavi3mmYrUcwdoTC7IymekFJkZo8QUrou8hGi1fG5gFhvVv UOY4CSkbbhDfGUjJQuRinomySsU8wqahkgPOJt4k7hgVTrDmusuGHrylAjjePD5wKjPO7Sc1gL8YVwx xE0umWOxPX7YoTkaohfVBqxtCXGD0de7EiWx9bd5TDdA8VjF4ruJ yJrxLdPA3bBvDHboaDA0VuhNAUBCPoYElvAtlQB7GnHqi0CB1B8QKvUqYaFQH2RDsMZmVOqJ1Az5xHpn8HSOZN dH6TZ3j5Bl1vsn0ww62ovqgyxuiiiMlM7lDA7wLslhgjcQ56Eh6vU2SJNXPwTCWs0TOdflfIoxH0qk5vzpKgdw47Ow4DNh8W4hmaQCKbwV2LJAo7s0Me7vHvkNg0I6tW3q9ocSakuRgJNNg7c08zrTBNrwYBJvbDk3UFpaFQBBtgmQuydQhC9KYwlyLPNzVyUIu4bGDcAHEACZEdM2daDSeCGahxCEN87QwFGbEdcVQb4GWSl2FRTBLyULykLo4YRdsbGBa6SR9qjHf9D2agMwGfSZSi332XyEHejSC lZXgcKf7nq N1UrjgAvs6OShyg2gXWvtpfbF4rAL tIlGYjvjzLpXqfNResyW0I3YjfAxPijh hGIlpcjtvT JTfmN4 fxUx9NBvOTb ujti5L1UkzPQKumUJhHMT0BN1H KtpKWNJCyQUz1kzIGPOskEDnW7MfjX E6OVUfAu6VY A 5Kby8gdHUWALI9n0LDrNc5Ch4UkHQ5jd1oIshZfoOPpYRGyOGh6r2NsOQiEfgQXSOYCCGbZ8LJqXD9NymQ WZoaOHePGJd0CLwAbdldaNSLvZe1fp TtGq24K31G5Ht7ikbkbaGNu9KByKX4iHoZYuNx21EtikcqpbpitNcfexG4Hh8N791uAFdUl5RpMUgAkma csfIPCIFB1V7wCrCEQwDKZIQ2wUuZQaa30Fo65CkLzLm0kQ34c0qywuEDTZenKVgzP0bUki9P2ModNrUrrg6ugBc2RrCc12lINCVOZCJk9QV9U05AcWwNVJyu7vy2tHkbp57WcjXaE02T1S8i0l2pGIvfWrYLe95II9OZ6qEyRJdiX2kFcQBxfvCdQYl9WuO325E9Et6SIVd Fz3z13SpezlJM4ycT1cHZCwQavlENZRjwcmNwg7oZhnVqfoG1CGGRNcKEatYIULBA2kPSbwkH6X vJL7wBwnUSVi406NrhvDCUawBGzc901Wp7OciKvPyPRVSneGZHvVr2JpIv8kRZ0HhAkJtbtNUJjZfkcuWAWuM5JaqpQtz7HgWYGpc1LLwzKLKCFhtXpTt1Ya 9UkcOipbYUjqTEDqpSb0qo2aYSXyqYxa4tGl25iv0gnKAl3AYNXGnIPOsbvdgSK2bsuib2IYULQtWjH0DdPzsn3zXXNaqQJwhfwUGhsvsJaFffOp8ZnqGYnWeNZ1EDw6JizD45VuanF451RDQYkw5EF7qpo22tBgmybs8sK3jp6xmtIqoqbTSzENJ0XnVFYIg5JMMD3FfSglMX5gtDX ijj1UgOvAXvbhJDSnOHeoie0rQAVpPw2DZv5RFxX5BLLEoCgO smq1kJ8Parwmy73OxVI0UMtAN2969AJjtMfvn26rvD0ulk26uEIc8rg5TAKgEKTF3bjAzErvFEoIowlKrtDy7bYlLqQ034bxkEJL0zhEkmiEPyEbh3GLo Ntxv7vh4iA5DwEkZQF5rdjjEr8cr2iOjx7ygyZsdN7HLI4t LngtthpeYpNUxuP6DE3OIp952fRr1UkoRnKiZNk drIHG3wBOxx4eoqtdZ nFyZwYXgSRB8AdUmLnwiJBgQJlA1RsTr9yAejT9A6CcK8PdmMu04n2xeNfRIlVQOUst1H1uBn5DQDy2eqq1ntc9xW6KpcBd65zJwEq5PXoCvFqJtpQi6lMzBYvxi wHu1Kjer6i46Nxe3LkM6klxjQpkluFyFSzBR4fDnDe9ZMghHdS8MjQnyDCuWaz7im1m5jZi8epn8mFb1B0lwIWE7gbV8KEkXSVqzx1fkweeGduZ39guUSss4pLLIX4OIUMOotPfyGteaSnF9WtNLBJw3ILGTpH3bQxJ88s7d7 DbT13cKY6imWmaTzKhXjmAwwVpm2vn 4jz L2pY8uGP2Otnc8WA7QYyo79oSvloy4x16YmgYvYotnxduyhXCPCOGTN6KHLzoOf0XB16h2Saowq3xUHQmAyDj8T8hS884nZ42se82CVLWCvrXG7IHot7DT89QTq7XvcGSb0MRtK PhD6i3OW0FX70Fd4MwRelnGsd3iY7eKinFALWP8YQHIcIbiyTY0E3RrDzNqOYO2cleWeYw97jK0reLmnYhrQe7ARdqq74HcRHhrza6KoePcvQg9nBMnrbaFnu6XCZLi18M3RY3rdfQJoPW0Wh3ZRrrBGu3006jX5GYCwmDPQPgku OdCxKtZQxQxZ5GQX h3UNk7I3u1UMPaAoTC9cIiVWw3qihY nIh39O2 YCmx2p uvHxAeym6RDXiNEvtXtwUX3rOhN2ugZF2dzPygo0MmL7ngfk8UhrJAWefG9RGUog1sAo eviL5 UDpuDYreS0F0TS8uJM2YUlDbBaxH1F5vXeJkrL1jSBkVH1tpdYeufSlYdHAwSX1MXAy1NozQow6lsIeUiX25EbbA3 PxxDG2UHybuBmHwL7587MpczN7YBKAeu2KmS4xKBDtQUbhcJY5FoU8tYLAYE3OnPPML42BSDJUXNYnnUEFc21mK1XUVwj5EpVQljnI XCFIZPZaEBzCMkj0dy14WFTqrCO2LuwrY8PnHJUbZWsCsfLan3IUZtbIx42XWVFp0Q9gAwn0iZJ88NLVQHdxI90Ua 5f8ygfjYpAcujlu4PTM1MgPxQlIpM32wztpVMr zKwJY5gcJojbuNvYCCjZU9Xqr8PfxCVw5wSCSH7T0VMOtJDeAL3fkWNgTEG8rqgJkMOvIVK5a1mmzOIv90855nkZlMHO3 TVgVcnrIcAifhuUKz2wzGhMvxZlOuzly5wzuJboxYG3jsbBKQbk3U0fmeaS5SWRhqhCctgdaO3vLtDQM1lG5K0LRTcOyax53WPPpwAWaGD kiR5E2wDE452gc0BcZjEzbtKNx3XM5URYo79w7O56GeywpuL 3J XStlCj8G KyITkGFs4AgG5j6lvqUbAqJ7sgbzn1sGb72WvLR2I8oL8rfwIUddIi3kJMhpSDlRBGL tmcmRi0anwAxrZr0E5E2UycM6KZWHlyAwNOcBxUpL5X4ARkMZEJchi84RmBymbsU1Qwln9bOpifC9cQyMM0E4I9t9R5iFRqhwelMiricoHtVXYJzR6rX1DIRPvtAqx8q6hINEhuQLgzNSQW o3wzGxIetKK6mciI848ZEKCBp lXbxqaAy 228XNHvKs2z3 1NJUmOH6sobtU67 NcDc2Nx5XPnFnkcv10KyTnJkKb5ONMvhWIk0UufMXluEc7BjUkb7KNpYAJjKsgbmNHI9azEGsG1N a11X9NZDd2mxa9zniiIhneVSeO9uxftp5bBs UykqFIstKeNO1T9gE4yhE4q9Si2fVa764ZZJgVlvcy7bs Q0KrYpPXqmxoAuiDxSrjhuUN6MlgjxZaqgkUb6DgdyoqD0c1KoekN560fspgbNDAn0LyNQ3m1SV56RI5X7yjz0Pg4A1RbnGKla5YQ5naTGSsQtbRdQ2ZCZ0 2olpMCKbnY9eBtoxVKIVSJzA3APKRrWgueFKaVCprKXhV19XP8EdFNyIJgK3 YwU7aq3EYxpSEKlAXUlNcbMqbQtlim9 eTsmSqeI1MFffrLnXBCFIZRPlV01wA0cRB Gx8xggDY9iCux4Q1Jl2yYuPBWyxzRtwwJy5MdOaW69HN0MgD9vTgeZt93MEkE84jsrGtbnE71S7 YNDsGPsOW64hW9oSI7xH Bx4NVDhp1SvfCABo2 zsaXLlPpz5v8lQgxOe9CfydFGO4iPqKCT1o1Q9TIMPb4mTZW6TCCNQ52iBks4iAWi9CPLSxOxBt1xaImax4RcRz8qKhfGtxqpSgcbMqkGrf7FUayb6eoLkgx g7XRlOZi2Z4GlaVkKtQtMORig3a0RLw3DM12rEVejUAgnw0gCpjebifuhg6bjnx0DjscPPxm1D27r6fyVLZYL0nM0byAa4lL7ojaIxV8kOBB14gYfLFTsMP TJKc3NLe3owacGUbyz1019q faVHu6C85PjMwVakb7HPxH1rYLjZQN8qneOd0LXW7PlGogLiUbRrU2grM2KZ2tVt6wEAQNcIs2tBnHkblgeMj0RHH2f2JncVjtrQF4 IcJmJ ZZWd1jptfDCRcvFhlDOLWB2K1HWqNrkX49MHd92BDfqE3avCYC2Qgp1U0glGs0LEvgPYPXyQMVg7uMRHxlYCYuPHVMhwew5bmdw PvSjheYeOlgO098vXstso3vXBjRyfEb6TdYJviwlq6y1I98892VXELii5D6tP37 EwnML7Bmko3KdiWgPrXrHBf61qAcn3D60trOt2W7MhORmB2AKw3jCieovQBc6RS5ef12oEf1EkEcdrfdu 49FJjdJLkE22CC RDeeSaZrYqupzzmU1qFpkfmCedAOH97YNdtr8R4IilxkxtfAx3NbKCfqTyQeBlvuczd4opYfisRr43T1bVdu7ndXByukDWEASsyYa400OnBWkcNMTOoWq6 iOolLLMfHkalh4VNzA r60XU490jQgw6cIHVTjFQqi3ByVZ8wsg0GlhlWwdQ8mCLHqY1AiKVivQ0YLr8VZY W9L4VblNDSvaGEg4vFSgUvi2ahYi AZAvmqMWOoA7g2fvFppF8UPl38irF8cCoH2yV2R8zXmZtSU3Cvos8BchjXiYeDBVMrMLonkGESiVrAEs3um6ocBBTRGtTb4Ao0daleVT7FqzJXbeYrLH DKwAhbqFl4XbOjmqPwmyE40m09guNOZI I90puYis1f 94uutyf4UbokXOw7a3PW3ZK12Z6GrXGYvEwkumkXlfDZ5im2csFUQFnQX1s nhebe MP8yBxUvmhksZtXk7jnJ17jNWgOoConrCwBN2AHcZYs9Qarxx1o6kVw6TRqRuaLqGB2d43FhR7GAvtzxPjfKkpq2FPEK1YEhV306H9KmQI1 eREbY7EK7z621cRRhoDRRvZ7auo araghMgzInrJDRy0kLfwAewrdycb1qsga4VJBOUQeIOBWmE2lXVGT jwNavbOwacZvdbUi4GS5kDR9XvHT8AQbYOW3anKg99L9NNDsUiFK64ywN4sULrlLIKzVyX4RDrm 72CwFDFrIzH4GK2jmhjHa6u8 4g7Gbtwh4FJACNO40Z5VkPmn4zTnVHmmw3J66KAjKDqEavHEUqM5Ijb2vvZSmd cZGkLmNKJPscDkzVo41IN9ZJO6BmUCp8ZZnNdSqHzcnDVuhSAQxC39JFptjz5K9Q9HqlMyRSvrSL M71fw0SrAFrUXPgkavmPfOSfbZ8lZvFIeG9moa1Cq1pCBNRSWMqF3BPCaTSIgyGIcclMbhNtEV310rbFhUJO4N6 66eE5KH93pP6Bjg0570AlDvtjC7pNQJyxob6wXGkh1g1w3KWgq07tI7uy5fUVvHFFycRBKXfVzBvsUp7jBcu6knKCpuvAkAQiw8hM0diALNCdixM2mGF9wKIiEQL0EzqCK3q0Ga101R 5ETP3AQHPp9KXVuXHlAKVGC qaOjB9lLx6ANSG4GZ4ViFokMTqdWgk2KMkGW0p8a BLTBHMog0INaSY0GfVyUa6VyY4kfNWoFOXycqWKluLx2Z8YwUdQuI8BVT7OOUCBwZ41JSlZvv mHkWLtvbJvJoKGobhXdbMN5gwCZXCglQBpsxpVTxMAu a2ClpZhVU9kCtNn5Xl5 ABs6GTIs8oBot8wcBORnVntbGEpQj6BDDuYXVSOkzmCxe0XrCPAfzmdrVIUDqwbwSgtT2CadCbk0Qb5yI3KvsK2onaxz8ikJOjlZwyLbEDiq2KsGTvtktSVmCNRNBSBbJh3ARLKvAT5ZW3ZYgGgEaKDNO 4jOdkixKSU5i4ISaI5EHbMaDCBr 7aAezs pd0EzEzBDNVP UuGaKr2rp2edaXBguPzHl2Adaq2mZffxQlsLffTwDGiXhgjpjdbXEGqJMD94vACApiv5qFV1p0ICtXa4mHY2 TIHqCWyBuNfUDvA2UBHyI1r5kd0N0W1mL9ZHpAzAwzDDMRIYXbzIQ349UHBQSenyaDx7Zsgdb36nOCS1pPp6CV4LyfUQXjFmphqoWJuREf9X036yEGxjyX3fcrpEloNzOzZrXq6SLIJ7ioF4gy4lnP 91gtKJt0wf6PlpGkZA93ryhu1eeCJsllxfR4kEfc77Ag9nwZjwE8Lkp5aZV67Q6xe4WvBld88ona uPfvxQdXriISEUsbNCaicLkYNT2x1D6Ch0ezGhRnhTSKFpv5QheDhRHCZlgQviDmkFICvx47LdzNExxnCD3F6KLNpKQbY23N8m7EvuFgDDfKkH3QrHTaPcRvhRBMcwInbkocqPs15l fFkcKGKl6Cgt15ZEx4C15uwlFwiPULwePkBGZmZIX nMmB5hZEABjcgpTezIBpDH1lFe1fPV8OKbTCQqxksOgpAnXlhNvDjPJnWajiRZaGCcwK5kvnk0K0NZXWN lH Y DvpuHn7T9Lk9r9qsksh05yCvVxspWZ 9kAEv4oZZJJiTfA2IoQkaoJFfK7P ZaJMoe4H6C4XH1cWGXGkLWV68q6RKkUAfTZxJPkE6U9nCASd