sci_philosophy Александр Александрович Богданов Между человеком и машиною

Американский инженер Тэйлор, ученый и талантливый изобретатель, изобрел новую машину, хотя и по старому способу, но своеобразную. Эта машина — рабочий, переделанный при помощи «научной системы» Тэйлора.

Система Тэйлора — вещь сложная: в ней смешаны различные элементы, хорошие и дурные, т. е., полезные и вредные для развития общества. Нам надо разделить и отчетливо выяснить как те, так и другие.

http://ruslit.traumlibrary.net

ru
fb2design http://ruslit.traumlibrary.net FictionBook Editor Release 2.6 30 June 2012 5D382E49-7D3C-490D-A7C8-431FC2D8E9D1 2.0 Между человеком и машиною Прибой Санкт-Петербург 1913
<p>Александр Александрович Богданов</p> <p>Между человеком и машиною</p> <p>(О системе Тэйлора)</p>
<p>Между человеком и машиною</p> <p>(О системе Тэйлора)</p>
<p>I. Откуда идет машинное производство?</p>

Машинное производство, устроенное на научных основах, составляет великую силу, гордость и надежду нашего времени. Зато оно недешево и досталось человечеству. Тысячи поколений сменились в тяжелом труде, пока был пройден громадный путь от первобытно-грубых, детски-неуклюжих и слабых каменных орудий до могучих, сложных и тонких машин. Каждое поколение опиралось на всю работу предыдущих, и без этого не могло бы сделать шага вперед. На костях миллиардов неведомых работников, ценою их крови и пота, их усилий и страданий построено величественное здание современного производства и всей современной культуры.

Машинное производство даже в Англии, которая была его колыбелью, существует меньше полутора веков. Перед тем несколько веков шла его подготовка. В ней самая тяжелая, но и самая важная роль досталась на долю рабочего класса. Обыкновенно полагают, что машинное производство выдумали ученые люди — инженеры, изобретатели: путем размышлений они изобрели машины, а капиталисты их применили; и так вышло все дело. Это вполне ошибочная точка зрения. Такие великие, мировые перевороты, как машинное производство, не придумываются даже самыми умными людьми: они порождаются экономической жизнью народных масс. В действительности было вот что.

Лет пятьсот тому назад в городах Европы процветало ремесло, в деревнях, у крестьян, кустарные промыслы; крупных промышленных предприятий не было. Торговля быстро росла и расширялась; торговые капиталисты занимались скупкой ремесленных и крестьянских продуктов и доставкой их на рынки. Но чем больше развивались рынки, чем больше торговля связывала разные области и целые страны, тем сильнее чувствовалась потребность в массовом производстве. Мало-помалу, наиболее передовые капиталисты, вместо того, чтобы разъезжать и скупать по мелочам огромные количества нужных им товаров, стали устраивать большие общие мастерские — мануфактуры, и собирать туда путем найма работников, из разорившихся крестьян-кустарей и ремесленников. Работа была, разумеется, ручная; но в ее способах скоро произошли важные изменения.

В мелком производстве каждый ремесленник или кустарь обыкновенно изготовлял весь продукт, с начала до конца, выполняя, следовательно, целый ряд разных работ с помощью разных инструментов. Но там, где много народу работало вместе, как в мануфактуре, нельзя было не заметить, во-1), того, что один работник быстрее и лучше выполняет одну часть работы, другой — другую, и во-2), того, что значительная доля времени теряется у каждого на переход от одной операции труда к другой, от одного инструмента к другому. Отсюда само собою началось новое разделение труда между работниками: работа дробилась так, что каждый из них выполнял уже не все производство товара, а только немногие определенные операции, с одними и теми же инструментами. С увеличением числа рабочих это разделение усиливалось. Оно дошло до того, что, напр., выделка простого ножа или даже иголки была разложена на несколько десятков отдельных операций, распределенных между специальными работниками.

Что из этого получилось? Прежде всего, огромное повышение успешности труда; или, как говорят экономисты, его «производительности». При строгом разделении труда несколько десятков человек в мануфактуре производили столько же, сколько раньше несколько сотен или далее тысяч ремесленников. — Но были еще и другие, не менее важные результаты.

Работа до крайности упрощалась для отдельного работника и в тоже время делалась страшно однообразной. Вот, напр., мелкая булавочная мануфактура, описанная одним из старых экономистов, Адамом Смитом. На ней было всего 10 рабочих, и она производила в день 48 тысяч булавок. Один тянул проволоку, другой отрезывал кусочки надлежащей длины, третий заострял их с одного конца, и т. д. Представьте себе человека, который изо дня в день делает по 48,000 одинаковых, простых движений. Разве это человек? Это — машина! Но если так, то его уже сравнительно нетрудно и заменить машиной.

Так было подготовлено машинное производство. Мануфактурное разделение труда свело работу к «механическим», т. е. самым простым и однообразным движениям. Ценою превращения рабочего в механизм был куплен переход к высшему способу производства.

И по истине, то была весьма недешевая цена. До какой степени отупляла человека, до какой степени калечила его подобная работа! Рабочие тех времен не были, по-видимому, способны к какой бы то ни было организации, тогда как еще ремесленные подмастерья имели свои сплоченные братства.

Но жизнь сделала еще шаг, и все стало изменяться. Бессмысленная механическая работа была передана настоящим машинам, и рабочий мог уже стать человеком. Управлять машиной — не то, что быть ею.

Теперь изобретатели, на самом деле, иногда «выдумывают» новые машины для производства. Но это возможно потому, что сама жизнь дала им практические способы для этого: научила разлагать самые сложные человеческие движения на простейшие, которые легко воспроизводить механически. То, что раньше делалось ощупью, бессознательно, теперь выполняется сознательно, «методически», т. е., строго выработанными, точными приемами.

<p>II. «Научная организация работ» Тэйлора</p>

Американский инженер Тэйлор, ученый и талантливый изобретатель, тоже изобрел новую машину, хотя и по старому способу, но своеобразную. Эта машина — рабочий, переделанный при помощи «научной системы» Тэйлора.

Энергичный инженер с болью в сердце наблюдал, как много рабочие «фланируют», т. е., бездельничают в течение рабочего дня. Он полагал, что если рабочее время оплачивается хозяином, то ему и принадлежит каждая секунда, каждая четверть секунды этого времени. Конечно, рабочий не может вполне непрерывно находиться в движении, как маховое колесо, которое вертится. Но, во всяком случае, надо, чтобы он останавливался и отдыхал только абсолютно необходимую долю времени, ровно такую, сколько требуется для продолжения надлежащих усилий. Как достигнуть этого?

Во-1), надо точным исследованием установить, как должны распределяться секунды и движения рабочего, чтобы от него получалась наибольшая работа. Во-2), надо принудить и приучить его работать именно так, а не иначе.

Тэйлор предпринял свое исследование, и вел его на крупных металлургических и машиностроительных заводах, в течение целого ряда лет. Он выбирал лучших по работе и за повышенную плату заставлял их работать с полным напряжением, на какое они только способны. Каждое движение работы и каждая необходимая остановка тщательно «хронометрировались», т. е., измерялись и отмечались по точным часам. При этом, где возможно, вводились упрощения, лишние движения отбрасывались, 2–3 движения старались слить в одно. В самых инструментах и в расположении материалов устраивались некоторые изменения, позволяющие ускорять работу и т. д. Результаты получались, на взгляд, поразительные.

Оказывалось, что из работника можно за его рабочий день извлечь труда в 3–4 раза больше, чем удавалось раньше, при обычных способах работы. Правда, далеко не все рабочие в состоянии переносить это. На стальном заводе Вифлеемской компании, при работе по нагрузке болванок и перевозке их в тачках, Тейлор довел ежедневное количество на одного рабочего с 12 1/2 тонны (или 760 пудов) до 47 1/2 тонн (или 2900 пудов); но только 8 рабочих из 75 могли вынести такое напряжение. Это, разумеется, еще не большое препятствие: всегда можно найти достаточно человеческого материалу, чтобы выбрать из него, сколько надо, наиболее выносливых рабочих. Но гораздо труднее принудить их изо дня в день давать такую массу усилий. Этого Тэйлор достигал особыми способами расплаты за работу и чрезвычайным усилением надзора.

Вначале назначалась особая премия за скорость работы. Напр., в том же Вифлеемском заводе нагрузчикам, работавшим поденно, за плату, на наши деньги, около 2 руб. 15 коп., предлагалось 3 р. 50 к. в день, при условии выполнять урок в 47 1/2 тонн; а кто не выполнял его, получал обычную плату. Для хозяев оставалась все-таки огромная выгода — за четверную почти работу платить всего на 60% больше прежнего. На Мидвольском заводе стальных изделий за одну из вещей кованой стали платилось раньше сдельно по 95 коп. за штуку; и рабочий обыкновенно приготовлял их 5 в день. Посредством «хронометрирования» было выяснено, что при наибольшей энергии возможно их делать 10–12 в день; и была установлена новая расплата: кто делал меньше 10 в день, тому за каждую всего по 48 коп., а кто 10 или больше — по 67 коп. Следовательно, за 5 штук рабочий получал 2 р. 35 к., т. е. вдвое меньше прежнего: за 9 штук в день — 4 р. 25 к., т. е., сколько зарабатывал раньше; а за 10 штук — уже 6 р. 70 к., в полтора раза больше прежнего. Но для хозяев во всех случаях была выгода: вместо 95 к. за штуку, в крайнем случае, 67 к, и при этом уменьшить в 2 1/2 раза число рабочих.

На большой велосипедной фабрике в Фичбуре была преобразована по способу Тэйлора одна мастерская, где 120 работниц занимались проверкой и отбиранием стальных шариков, применяемых в велосипедных механизмах. После хронометрического исследования движений лучших работниц, удалось дрессировать их так, что 35 исполняли всю прежнюю работу, правда, под надзором увеличенного числа «хронометреров» и других надсмотрщиков. Работа была доведена до такого напряжения, что в конце каждого часа пришлось устроить обязательный десятиминутный отдых. Заработок повысился почти в 2 раза — от 12 до 17 рублей в неделю вместо прежних 6 1/2 — 8 1/2; рабочий день уменьшен с 10 1/2 до 8 1/2 часов; и число ошибок в сортировке шариков уменьшилось на треть. Таким образом, по словам Тэйлора, выиграли все, и хозяева и работницы, если не считать «устранения ленивых и мало производительных работниц, замещенных более честолюбивыми молодыми девушками».

Один из последователей Тэйлора, Джильбрэс, преобразовал в строительном деле приемы кладки кирпича. Он хронометрировал движения работников и нашел, что, заменивши медленные движения быстрыми, можно значительно уменьшить и самое число их. Введя некоторые приспособления, чтобы и кирпичи и цемент были под руками у работника, он достиг того, что каждый укладывал в час 350 кирпичей вместо 120. При этом число движений на укладку одного кирпича было сведено от 18 до 5, а в некоторых случаях — до двух, причем рабочий должен действовать обеими руками сразу там, где раньше он действовал ими поочередно.

Тэйлор настаивает на «постепенном» и «осторожном» введении его системы. Ему самому, по его словам, угрожала иногда опасность быть избитым или даже убитым рабочими. Зато там, где система упрочивалась, говорит он, сами рабочие начинали предпочитать ее всякой другой и, ценя свой повышенный заработок, приходили к пониманию того, что интересы их с хозяевами общие; их союзы отказывались от враждебного отношения к капиталистам.

<p>III. Значение системы Тэйлора</p>

Система Тэйлора — вещь сложная: в ней смешаны различные элементы, хорошие и дурные, т. е., полезные и вредные для развития общества. Нам надо разделить и отчетливо выяснить как те, так и другие.

Прежде всего, в ней правильна мысль изучить «научно», т. е., систематически, движения работника, чтобы определить наилучший способ выполнить ту или иную работу, чтобы, где можно, упростить ее, устранить лишние движения, достигнуть наибольшего соответствия между условиями работы. Тэйлор приводит в пример рабочего, который лопатой откидывает руду, уголь и т. п. Если нагрузка лопаты очень велика, работник быстро утомляется и должен замедлить работу; если она очень мала, работник не может использовать свою силу, и работа лишена всякого оживления благодаря малой производительности. Надо найти наиболее целесообразную нагрузку, при которой и производительность труда будет наибольшая. Этой нагрузке должна соответствовать величина лопаты. Между тем в копях одни и те же лопаты применяются для отбрасывания кусков тяжелых горных пород и для легкого, мелкого угля. Такое исследование позволит выбрать величину и форму лопаты, наиболее подходящую и к весу материала, и к силе работника. Тогда без вреда для работника, и даже с пользой для него увеличиваются результаты его труда. — Точно также важно точным исследованием установить наилучшую величину скорости станка на заводе в зависимости от силы рабочего и т. п. Когда удается упростить работу, как в упомянутых опытах Джильбрэса с кладкой кирпича, уменьшить число нужных движений, то опять-таки получается повышение производительности, т. е. успешности труда; а оно полезно для развития общества.

Но в системе Тэйлора дело идет гораздо меньше о производительности, чем о напряженности труда (или его «интенсивности»). Напр., если в кладке кирпича и удалось 18 движений свести к 5, то, конечно, это не значит, что труд облегчился в такой же мере: остаются как раз главные движения, требующие наибольшего усилия, и притом тогда они изменяются так, что требуют больше затраты энергии, чем прежде, а медленные движения заменятся быстрыми. Собственно облегчение труда или, что то же, повышение его производительности, тут, может быть, на одну десятую, в крайнем случае, и то едва ли, на какую-нибудь пятую. Если же рабочие клали втрое больше кирпича за каждый час, то, очевидно, главная причина — просто увеличенная растрата силы, повышенная напряженность работы.

Сам Тэйлор так и понимает это дело. Для своих опытов он берет не средних а наилучших работников. Он говорит, что успешность его системы основана на «гигантской разнице между тем, что производит средний работник, и тем, что производит очень хороший в благоприятных условиях», причем поясняет, что это — разница величины в 2–4 раза.

Суть дела заключается в том, чтобы отобрать этих «очень хороших» работников и дрессировать их для «гигантской» работы, остальных же отбросить. Он полагает что от этого выиграют интересы всего общества. Но легко убедиться, что он их тут смешивает с интересами акционерного «общества», которому сам служит: ошибка, простительная для почтенного инженера.

Интересы всего общества требуют, чтобы его рабочая сила была использована как можно полнее и совершеннее, и чтобы она дальше росла и развивалась. К этому ли ведут приемы Тэйлора?

Повышение производительности труда полезно для общества в целом, можно считать, при всяких условиях. Оттого рабочие не могут и не должны бороться против, напр., введения машин, хотя временно от этого многим приходится страдать. Но повышение напряженности труда полезно не при всяких условиях. Общество выигрывает, если работник с прежней затратой труда произведет вчетверо больше продукта; но оно ничего не выигрывает, а напротив, теряет, если из одного работника выжмет труда вчетверо больше нормального, а три других работника пропадут задаром: если труда и столько же, то рабочая сила общества не растет, а падает.

Когда бывает полезно для общества повышение интенсивности труда? Вот, в Англии, в Америке безработных не больше, чем у нас, а между тем интенсивность труда там в среднем выше, чем у нас, в 2–3 раза. Конечно, это — огромное преимущество передовых стран. Но такое повышение вырабатывалось там в целом ряду поколений, охватывало весь рабочий класс и шло вместе с возрастанием заработной платы, потребностей рабочего, его культурного уровня. А система Тэйлора вовсе даже не имеет в виду всего рабочего класса, не интересуется средним работником. Она направлена против него. Она стремится сразу, в одном поколении увеличить до крайности напряжение труда, сознательно жертвуя средним работником — попросту отбрасывая его, под предлогом «безделья» или «лености».

Признав, что среди работников Вифлеемского завода только 8 из 75 могли выдержать его «систему», Тэйлор спешит успокоить читателя тем, что и остальные 67 почти все нашли себе другую работу в том же заводе. Но ведь если это и правда, то они нашли ее только потому, что в других отделах завода «система» не была введена. А по поводу Фичбургских велосипедных работниц он уже и не прибегает к утешениям, — просто заявляет, что из 120 устранено были 85 «ленивых», и осталось 35 «более честолюбивых». Средний работник — это «ленивый», не более.

Ну, а работники «честолюбивые», — они-то, по крайней мере, в большом, серьезном выигрыше? За четверную работу они получают плату на целых 60% больше прежней… Да, без сомнения, получают. Но разве может человек не отупеть, выполняя изо дня в день, из года в год учетверенную, вполне механическую работу под строжайшим, непрерывным, можно сказать — каторжным надзором? Нечего и говорить, что он должен отупеть, как это было с наиболее специализированными работниками прежних мануфактур. Как и они, он превращается в настоящую машину. И если правду говорит Тэйлор, что когда его система упрочивалась, то водворялось полное, ненарушимое согласие между рабочими и хозяевами, полное довольство рабочих своим положением, — то разве это не прямое доказательство такого отупения? Разве не бессознательное существо тот, кто даже не понимает разницы интересов?

Но, быть может, для общества это вовсе не важно, что рабочие отупеют? Лишь бы они вчетверо работали, от каждого общество получит вчетверо больше труда, что полезно для производства. Во-1), даже и это еще неизвестно с достоверностью. При отупляющем напряжении работник должен преждевременно износиться, и значит, не успеет дать так много труда. Для Тэйлора с его акционерным обществом это все равно, изношенную человеческую машину выбросят и заменят свежей. Но для развития всего общества вовсе не полезно так жечь его рабочие силы. Во-2), очень ошибаются те, которые думают, что отупение рабочего вредит только ему. Оно противоречит потребностям машинного производства. Машинному производству необходима интеллигентная рабочая сила, работник толковый, сообразительный, сознательный; иначе при малейшем нарушении хода должна получаться порча машин и материала, а то и гибель самих работников. У нас в России введение машин, особенно в сельском хозяйстве, долго замедлялось малым умственным развитием массы населения. Случалось, что помещик выпишет хорошую и дорогую машину, а через несколько дней она приведена в негодность, батраки покалечены; и начинай все сначала.

Над машиной нужен настоящий человек, а не тэйлоровская живая машина. В Германии даже экономисты, не сочувствующее пролетариату, признают, что в мировой конкуренции с другими странами Германия огромной долей успеха обязана интеллигентности своих рабочих, самых сознательных в мире. Интеллигентность работника в наше время — драгоценнейшая производительная сила; подрывать ее значит приносить великий экономический вред стране.

Другое дело — облегчение и упрощение приемов труда, т. е., увеличение его производительности. Но оно, как мы видели, в тэйлоризме занимает второстепенное место. И даже там есть одна сторона, которая означает понижение производительности труда. Это то, что «система» требует очень большого числа «хронометреров» и других надсмотрщиков. Сам Тэйлор признает, что в металлургических заводах при старом порядке один служащий по надзору приходится на 8-12 рабочих, а при его системе — 1 на 3. Но это, говорит он, хорошо тем, что открывает честолюбивым рабочим надежду подняться на высшую ступень. — Несмотря на это утешение, несомненно, что труд лишних надсмотрщиков на деле непроизводительный. При том он такой же отупляющий, бессмысленный, как труд работников-машин.

Вообще, тэйлоризм гораздо больше заключает совершенствованные способы эксплуатации, чем улучшенные способы производства.

Немудрено, что он распространяется, хотя и не так уже быстро. В Америке, по словам немецкого журнала «Сталь и железо», он захватил более 50 тысяч рабочих. Он уже вызвал борьбу против себя во Франции, в Германии; проникает и к нам, в Россию (напр., в Петербурге вводится на заводе Семенова, в Одессе на заводе Беллино-Фендриха и некоторых других).

Каково же общее значение системы Тэйлора? Как некогда мануфактурное разделение труда, она превращает рабочего в машину, и подобным же образом она подготовляет дальнейший переход к машинам, только все это в меньших размерах. Она и распространяться может, очевидно, только в таких отраслях где еще применяются большие массы вполне механического ручного труда.

Рабочие не могут отказываться от тех частичных улучшений и упрощений приемов труда, которые в некоторых случаях даст исследование работы по способам Тэйлора. Но на хищническое потребление своей жизненной силы рабочие соглашаться не должны.

Как это сделать? Надо иметь в виду, что чрезмерное напряжение труда тут достигается с помощью изменения заработной платы: премии за скорость работы и быстрое понижение сдельной платы. Вот где корень дела, и вот на что не следует соглашаться.

Чем дружнее и успешнее рабочие сумеют отстаивать себя против этих ухудшений заработной платы, тем меньше вреда и для них и для производства будет от системы Тэйлора.

Правда, тем скорее будут тогда вводиться новые машины, потому что это окажется выгоднее для капиталистов, раз не хотят рабочие быть живыми машинами. Новые машины, как всегда, будут приносить временную безработицу и страдания для части рабочего класса.

Но как ни тяжела и эта безработица — она гораздо менее вредна и не так бесплодна, как та, которая создается жестокой дрессировкой и расточением сил занятых работников. Каждый шаг вперед машинного производства поднимает общество на высшую ступень, подготовляет и приближает его лучшее будущее.

iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVUAAAIGBAAAAAAEZa43AAAAAmJLR0QADzoyPqMAAAAJcEhZ cwAAAEgAAABIAEbJaz4AAAAJdnBBZwAAAVUAAAIGALo4XBEAACRRSURBVHja7d3bUxvXuiDw 8z9M1dS8npOcmmvNQ8BxZmfPPGwk4Vv2qdqoW9ycVI3V3RIYXLONuiUQ8BAjiZt5SBAIG1Q1 EwQSNqqavQEbYfSwY4SNQA8TI2Eu/XBiWwKkPg8nBqHutWa1LoAh+8QgYTt11goxUiM1P339 rUv3arr/Bv5qyj/9zfsWYOv7LtiKrdiKrdiKrdiKrdj6IVlBQvi1WIFneubQ04RcPlTrps42 6j94+tThcQ8IH6j1iWPAc/vgaYTumOZCH6h1bWqjvfvgadLqh097PlArHIWOgYNne2xIkJwH z88qd09n7YTTtkNWLjgGBQi3x2YhmB6bfgSfDnjcPITxGVQFweJ2cAltC98jCIPu/rtQnFlf fHdWYHW024RD1tFG9Exq50whMKkf7YQRU5+Rh6kOj42HWwOr/eNQtNn6Z2F/u8fo3WRsHcIp fuvprKl2j8cYOrCybhQ4GL37QNcNA43bHmFvMID0U4PbVh4GOrdtfjh/p58zwydmMGV+1Whp enfWvaFE3Og9oNPzHTxKYmHb0gHDnXCV35uN1AqAE1I2AUx2i8jqSWxbG4WoGT7ojG6MtHe9 M2vUi9LAeSiuwdH2ENRDuGKC4SYIhJh/vklI6WHKxIO+pgWrH9xBTZteiHbOcEMScJm6T/Fb T2d9EIKidWj/aZIOxbm7UCdAyciHa9CSWCjSJOw1wpRRAH3GftYroQwVWT7S4agJQTBlalx6 V1aTHwKUfbE7WSsTgm4rZFC0H/IR2boSCnQKuyYoMhD0D671DUn9IQjn+WjturUHWTtdJv7d WCU5V+2NcK4x8xy1r3CFg4wZcYSAvFAmC7s6KOqR1QtGBqW+QbQU5QBcNkEw0rXFjksnbrhO Y01yKDacNbO55eesH05xMGByglGYtnqEJ43CDhvaNslWaXQcjOhCoEOI3oUvOQjsg4gb0YXe gXWK/QKmGKpHyiZdgGh6aL0Akzqu/R6cNwlwxHjPpruXYhgNygGbF4wOwicMN9INXzXBAAr1 SMe2tStAe9+BNREX0Ag2vh8WO0vTDOqy+g36EHjA+WEvwXEWveDSzKh4kaxJ0Z1QslDlPLQ0 WFXdUKI5ihiSrO8irsfs2fFrYnVDHoZD4NhIJOL9QmIDojF5IpEemcc30Evi8fgS+pwzwYVF Aa4J78F6HC//s3lSyvuxnlHBVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzF VmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzF Vmx90yq8b84vW7esjvZBGLHa6guwRjAD4aOzs8aKSMIM59TKLwqxyieh1Kkui/N2VrFBiawu tbKuEKvcHJ+fPTsrjCip69BlIIfyXZ1cUp39/Bla95REFXRZyfFCrFLq0wtnaS01VEG7XVUQ K7BXngk1a01p2ArB7iL9hbHWnqV1j7Hoecs850WPF3gIt+Ur4ghwFX1bjyfWNhIjboej3doE 5auPedxj7hCEK52ItfoouO7j0WYf37/AogBc5tza5YunSEG0uCDXXty3lvOGKUb+jZxRAKPG 5wRRvsJeEkSKJrTKr4YZtomm5ateJQlqimacMEVp/HCFJkiaGoevyAoIn5E0WoFkbWc5rp2H FO0WyRYIXNRtKNqoRsFl5QSapij2tO5sDjCjzBI7zyHrjtHSI3GaxTaiKkxcEECbgeAo/yZr EibTVUYyVCZYWoAvdVMtUKQNSlrHQwtJ++FrkjaQvNRH0ZS8jCAqX2v1MEUq9AKw06YNS7lV sDLGPkeecdW4mUXjHI2sz1oiN0TG7g9Q3gCjE+Ce3kdfRznYBOc70++w1MERVHlcLVG0qSdM Dw3NiDxkuQolQtfHOCVLp90kX6suTM3+8290MMw8ZUIwgvR9rFniVBbKn581xUwTj7gV2Wrs CXdJuhHvCu0P1HAC3NUBtO3BcA0MpNMQsC1wshYC6kasHcJAl2QdhFE6NFWBsueySDSj1O1t iqJNsKPl/7laByebpLYe1H+TQZZukegbP2r4/KwiPU3fMc7TXgjKna9qZWuERFYrD3f0gL0O 4Zwe/daMtQ6yjTBF90Q1aHG3yHaj2AlRGkX8Oug1i5zf1ZRqR1ZWeFlVCtrMUlszDOiYoKnv tmT0vtaclpqLK+kzeHSIh9TeqAk+mXTGUFw776P8NQEadb2PGWEi3csDphlONMI91rmJoh7o Eg3dcITjlxsEaGkCrk6pnXeZRZMAX1v4neolQLcAVxOMkJTPar0KyNBrJs+4psh7FkdjmPHD XaM3rIdg0rvC+NMb/XUjVKHvy/Tst4Ppd7DNsLcC7tI9m0YeRgYlyyC0M8JLKgS4WmBpku4I U2Zg4+EuIbz8EopkPRiuhRG9wWfkWiQO/kQKeVq5exZrU4TzwyTLxxgeuJwrxlBAbqNeNkEa bfwoNTScvjSpHOXeSvhS4980hmDYLBqGoEUn7HA9sK0WtDWCURRXOIZygBJe1KFcaQXf1SCr 1W2ytIjl8CfdflxTpnaHu8Pt6PQ5BhwDnntrC8HFRHAxuL6eQF+JjbX19cV14ah1j3zUZrse RfkaJZdiJh4+vo3qVq9snauCNOqHovTttszIpuEqtFTAl/TsJheS65alG7Llwi7nhJYaiTZD IAyb5et47dAbE61wi3XCiQohUmMfMFlbxC/hoRwQLQSpJNSslaCVBEVotMQ5NalWqBW/Kyqh ytTFCkVxieL6sbjSfle7OSY3kkbPHDKEa1fo+3Z5aDdcBz9Fr08R3QZv+h2GOsBVwWdUe7/R DwODoqUbWEqFHaYHsjXPCSd6RW/NOvLsGjxtTvQZnahe8vNNrrZaa51YD380HvRhifjixvZ6 8NHiWjC4GlxYXFtf88z4pn0+n8ez8Pypz7cYDN4/ZqW8I5x5xeqHYY7T6EJQ5PpZOr21Jr+E KmQViS42a63e1OjhY5JiUMpEukRrt4RyYJduhSxLo4xHVoqoQY0dR2oEGDX0wMe6UMRst9bY 6wAPX1gc906Zsdk2y+KdYsxyvs4z7oEBAW06mrHWyFZXPaRQDki0nvZn6tbF72jZ2u7whOD8 XcmK4moSkkwrtLJs+hKJvXo7aql3OJppgTEaWctDkdopumpEHsq/pAgqN5xLJCBA/8lf2SK8 hZX1zlPNYTR2mTKkXx5grFQ7JeerpRVystViRN2PXOxUqcWErGk5arNQO2DRC3vIZDFOs/Jb XOYt1Fgk2SWXLpMDutB87RRZ3Sdbn2mslClDkhwen9s3jYrHly1jvmAQJcR6MLgwI3+hmrYQ lL+CB1bD0Ard/QpZ51BXPyNI9qZNytsrj+16e9LtALAz2WsfxpjmqVrU3vrlEVnAnK5bJmEX 1SFrI3CZ5E/TBW5dR/nqfU3zm6h9mDPx85WTZJ39KvrhC06YyF7cWDTQhJKgKYOWQCMkiiDR f7SaoJRqltISCiVFEBRDKdA3gkas/biOR7lxVPXhJC0ADS8ygzHS70I9JbA7wTn5Uo5/piuy GygOXciq8YM2b7rfGoQsarNQ/NgmOGdEb+k1o15Y2GX8u7Q3xbWiuApyXJtdGSt8pXGmVwTW gjM+3wyqSws+31NfED1+6vFML3h80x65LPhmZlY9HtScjc0sHM6BJDu7gir2lBoCHS+SQyuE f7KcRz8JSUp5nP9YHvZlS1sl/J4JAYs/MTEkW+00/xJ9Tq4LLssXK7V3wQdm1Mfyu5RTpHsA GqDNmwPk7RHZ+swIYypnHnUrxXj3uNC8NQRfaNEYJJRSDUWotDWF+iNFFXrJMlGz/6Zbl+D3 dAjYH92duC33BZPISgmANcNw2mqGI03Ca5bfYXsksge40LjnepgcT9etH3QwRjpzdUtIN2Dy 9RcFVMuEt7KyQ7KVRVaDnAMpDRpneSdLedTv81ApKyOHrG0VaHTtBZbp2gmvHNcwgaxoVNOY jitAcZ2sFHYofpf5CrC3wTAaTzZFSf9IsxxXJt02pLemw+EYGBibdrsHxjwDbvSfZwzVL1Sx ZoIzMygnZlBa8MfaAet4qp+fZ/1oy/mlUj5FOlfQ+JUMwV1GAEq5jsWIpv03WfQwSTuBdbp2 2JmiBuEuxYeZtPWxDqZzwH4d9bF8Eln7moG9W7bSoXRcn5HptiEdIRrVJ4qkFKjyEMoSJfqH IEllH02TDImqGUXSNNH989YIimuK9KZUwibpjBHeABGCOzoBqOV83SQODqb06uEe1SoxT/Xf Ims3TBm8cyjqbJNk18vNG+odmtEIIpREHcQkaimcyJpk+HSb9VgDw9krlIK1Bd/CwphnbGFs emzM4xub9qBK5ZgecDvuuB0ed7qC3T9uHRLd/BSFenyiea4cZZQ3gqwKP3zFDIxRcgeGhtG5 9wCUA4CtfVq6lbaaka65tw4tMrrZdFPc9IQegjukf5dqhWH9Ntpc87V7Oj7dZk0wa3ZNKI+6 9dzWGXevWijU7fSWowYzQI67yO4I0Z1qoxRKJdkt72e15N4TI1R+1BAbKlKkYXxKiVq2SR1q BqIUTSIj3GQZQ2kIjSKHkuQNuMk40KYZ1a0a1yyo5wVtlEWZa/1OY5XsHHfH6kJNrxPGtNUC GNYsEKRuhagOK2nayJAoCeQ9kWwJM6gip7TKQYklZwwkHYKbt1CD9j3FMnIfG6AIulOAbZRe or9EUSbMaHjBOvRRGvW8ewSlJe+fipq1Ogbc93xuVC1R0k/7IVyY2R4b86377geIsZnFIFUD 43LWZcv2zAwiPb0jwFVfHDXkPARPURe/ipp0+bjC6vSAXHtR6sFpFObnjlko+RaCM1tjbj9M uacd905HzVhBIlf4Iz8OaOTNNaEX26XsMOtEJT0o2dh/mkBLwOlvy/ALx+DnKmXrC320XEoP 995r+SVrtfzvK/2LxtTp95XfkXUyvY+1d/GHps0P3jqRHhZLxhcauZX/sK2rfPqbL0ZS5rdY 23u15orU9/6r1lvPxcUP76h/4NYPoWArtmIrtmIrtmIrtv5rsiY25N1f4cjC+IYA1tezO7Do 0cHPhcRfucOgvI978LL9NaZfmd29ztc6zxg5o9X/5sIHLDe0x1BVmWebDcrsoTDg83hGHW6H x5E+eQcszCwuBH0h+bE04PNNj/myH0+e5M088Pjko+y1QiGsEarcTjJHzhuK0Ez3LkllD4JO Mmx2/i31B2XJTYWaVWSOjYGbSs1NZbFTfrylUGvaFMXZo4Jhggxl3qFWlPNRpdpbCGuY6N6j Mh/7oIgU3f2KyB4NlCzNuVsXgW9p/U+UbpXO2icIc5QsTT8Gw4Q5RpRnhKDXSGdOawMuchC6 dNqrBbFS3j26+chC0UDULdNU5hNIbM8K5cz84CXVk6TqJDp7KPcVEdpruJr70N5U7mBrivS7 qjMPp2i/pO0eTh9SyT+u3ih99BS0FEtXz7FEJngiiayZuMozzntU/b51l+Z3G36febysCaWI 7PlhO2phTpe1cqEkMfSK5N/Smr6BkrxBBPmBcMTqjNDXj7whxVqqJ63qUMZKtEYMOSvZKlup rHWHCL2mvsyuSOOXD5GnyzM1fJbdKpNMaFcx/prwHrGCtTX5SP1CUD5SHwwuyFM5qHKmJ3AG 0geZPT6H580DkjHC6yKPxlVkrVWuvqxVQtbcrbZ2yHRcqdp96zKRzYEo402x2RzoJeELQ2ar uJhQRB3aJVuOWEWWpZU0oaZotXwEXy0fwCcJktbIR+7RApKlOZp785hGlPD2UsesBmtlr0ud +W2SzR+hDqwpOQcqc9s6NJGzhhl/is5aLSr4gvPm4jqpCO1S9UesUr+Ns9ls/Q6HLf2F/m8f 8NzxjY35xtKzzwu+Gd/C7BHreBtx3Np3oW1KkbHC9YURYj8HelIEiuuBtZfO5kCE8YvsgfUV 58xYNaFeRShJ/Y8jVvmmX1CQD5q+/SHSCHGP/RnrA40hoM5kHNwykPt1i3DukS1SruWNqpdo 8stcDsxus9l8ZTXwVXauZkITaiOQ9b/D/NuBKOErN/yMlaQC2XyFAU0fmcsBwplS3pDIptyb gzplLq6kqT+bA4DQwJfZObBJsoNFVuJKzgo2UDTjG4n1jbXFtbXF4OKqXLeC6ElwYUGeJkXb f2YhOxX9Zt1KKty6XBN5yPqQIMO5umW4HstZd4mePeJQm0U8qaKz5wdHKFQzslaFCn2qjHWO UCoJ/x61b91EWWrjOI7hWA0lz4BRBI3+pcn0FDN6TKjlc/Hk+kWkP+FBSRF9puNx1U5TyMpn nhCtMXUurto32oFdIlBNZa1RUsdR2XwlSLkWZuJKMJTCv0fvW2NIQZIsy9HGfqvN2D7a4e63 tTsc/e1y5RoYG/C4He6B9ESZx/PmeadSm+WO4VhctWMGImeNED0xYt/q3KPrQUNlztrbTOTy leheNWStrErO7PRDF3m/Vz2bpKtzVinoQ5t8HZWNeDyeSAAhc2+9ePoWeun6hvoAeaLiWKXb pLiZ43FtmDGQYSpjXVYeWHfVPUnisLVtcL99Jbz77QBFohbDmc1Xvwu1A8QXsADjLIIJ/kzd uq+9EKMz+RomnVGlcz9fU+ovgSHbDqCx2CNiPwe8oiHbdqN2YDfbDgRI/6TCnzzWvkIgJTYW Nza2g+sLi+uJtfXFtUcb66jKoVivy/PnKOzra+tvWpXla8f7gobxhktRImNdJntiiqx1R+l8 w0oQ68Tvc3F1irl8tSvRsMabi+uc2o82xhGrxFKohyJJiiJQ5aLRN0JD0gxNayiaZmmGpeXy 5gRlhKjY/pkcGGq4spu1PpbrVi6upBP1W0CbtcbUpXEq12+RTlGbtX5fJuxmB7ABMhRWjCeJ 1iNWYOVQ/WJYo9uIWoV+ueca41iGtbX322xWhrNyHMtxTUesl8SG4zkwbvjtvpVqOchXjTel rZe0+3G9FFd/cWA1ZPuCF2X8j8rMrwnQ/l1ifDfd/r2RA/F09UJbfSN9kpy8IyUvytSz9WzZ eIMVJWpFy7ExITXee3VX7c8EieyJUEOZe7rvaHpSivpDOVANqOqDHMi1A7tq/h9VmYcBBjVY zTuEAAvQb6m7RfZ4XIeQVZGxRuieMHH3bgahdYrqA2uSaJZyA8pN2ilaslaxzLmcbSrmyZBk aH5dXgArGFZ0bxqOzrFvEs2u+mVlSzbIjQ2ELbN3uHzN5CZrbKyKz3wMakjUZvuFMNGcUufy 69vqhkyzC3rJcdhbk/krgDytKUrxWQORzcz9Mqn4rK225Fxp5te1UeW30qehoFdTBKsiDIQy vdcjWRQ1YW1mXCNShH6KUHgzK3ipKuvJfGqFskYIq6jbBbCiXmRmeqz/iDWOBur3Fxayt3Hf 4ma3jOmRpESh1oShWIoxZ6yUmqXKWtNWpRp9hlwdFNUXM5HfIwhVSNR+xhfA+lZF2H+UkPu/ g2MfmXMBMk/ePMYR53PvkJfFM/X5X9MxImzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzFVmzF1g/d+tz9S9d/ OP15+QW1gjvbBooR/sXXSFYjn3kkT+kNhP7aZ+bP2LpX+6rckZtj/2ufZ/JC5sMArYqg0yc2 bHU4jv1lyVQzPFE5sXVuaOd6InzjX35RMnv6CJy4zt5Jn7URqxk5OhsOI3r+bK2W0OshuPfV mwuFIy9K5f5C7MVt6yOb/FOxcbj76KpEg/9MrSLDv/RDKXOQH7jHllY9jvtbjCeRWNsQJJ+w HVx6fi+xeWchw381NLLhSE81PWzfQJ8pfSZCIv4Ixp/PQtB7+0yte+XCyxCUMpOHMYLoZEn1 5YCSWiYIqnVO3T1HD02W99GEIXOKxa53CgyIRmIoUk5beTfHLlH0koXVeCfpch5OnuyaQie1 Ri6lrZkzZ+Y01P1b5lt1vVzpj7XF39/+2loTK/UHaqb6a275M3H1uoA7RbC14dpwOW+giVWS armlploCGtYPp6pO9LtPag1fEl7zUMrUk8DQlH94sGHIvmR6Ma5J3i6Pj6ZK/ZO180+7hzNW KWGHcdG02plsnqsUXKOVyasrN8IXn5tjtwNDMJKeBjjDuMJD1tCKd25M7e8QRn4QOLGlBQZE 02175/PVzkg2FYEd5Y1psCPZba+Cr0au7nrFL2J1YuNm5wMvDF/gz9I6dxm+9ues86G4MNdH IGs8Dm1w6cJTh9jZYW0CqQZl9pQg0CZAsEnWJgeM1fDlk/pdv/T72A2pI1ZEjsPIyf526cQ5 cAWiNkv6bSbI/r3mEaM9NCB8z0MdBKoiFLG29iaY6opU56whCGKapuTIgBm+nK/f6QFXNnuk 9rnx4XH4MttlnJX1N/B1S659jXijLcMXh72jfK8AGQiuL06JtyfuNMG9Zpi9LhVAVWivvNux q3lSdWfu+Ze7/tTvU/VizQNhZRyGPztTa7RW2FU9+jZjDdd+29zb7eoeNpYIQAWBIWiLVQd8 NXC3WspOVaWUrVAsj3e8qkpeejC5pU+27lSJlWLNVAjVrXBF/CR/0nlS66uLglRWpO5JP4kp zt2/qVd/PqFQCjuKG+A7tX5ON+wo5SNKRfb0jWXiOhSpksvDlcPEFLFCLSiJarFMUTtHKC7B wBVUVc/Ouoe27YK2PPNEunZRcJF0d4q+DpOcF25SzgjX19ckDHPZ0+3AN+eKnHsVt4amCKLG pfrjx16t0ps6p2iJKtWlocnqMpVwdlbA8W/zqgPBxsH5BmApsSFfmivV5AsBz9o9wd5EnKSF PfHYpTd0wjccL5vZqWPQMGs5yV8Gntj68mT94s+VcLapilzgwUned2KrZBPytU5kz2XpvX6y 972PfcMnXE/6+2jow7eetmArtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIr tmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIr tmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtv5qrVLo fXPe3pq8+r45b2/d++375pzAeuV9c05g/fx9c97emvw15cCvyJr61eSrAMVfi1Vseg/WU94j KFUpFCwHpLWgb3tm48ysYLFAcZV8/axttO0BSXcW6KMfsa7OBB9B6XIhVhkh1AqCGu1Qq++e iVW6pVBchtJv8l+hFJogilUXHrR308Ne6PadgZV19HdBkH9cwXDtrZJzet0Icbe04WKYIHoK bgW2jfgGFPO2Sn3qUi1ZpqLKJ6eoBqqhrKim4FapjaaqCmCdVBcrSANDuzXszfLhkVFb27e/ dG/kk1tvKQiUrye5g9/PlU21SlumUBJFymsXpxW3yvr6bIRqqMBWGF9f38i7HZAMWoVCSxV9 fHdhegmM3LRp1epSdWWhreDhHQGCSiGvlb36RF2mtJc0PhLkRj6xUkYPkyqL9mR33/1l60RJ UTUE+eUAuFWiJtSqsdwHBs8vlLUNG7/tKKxV4mamdYJ0UchnXdFzCnWJ6vA6Ji6rKk0Gmi+o VTRurJcL0snuk3ukgAaFQllx8/BNt6VePT3PEQVKglz7+nVRyedQPNn9XI+UnY/VhOFv37zN 6qZilHbrLxbUClPa80tQysv6lyJFsbY5fTNOsYHxZxYO3+xTMapQQa3pkl9ciQplda8fSteM 3cC0VScqdE4IX7ZNFH+q7c5jtcetD5ci1VCqyMOa/Fhd9nel6MH09iDadbsNOwLIKv3hgtHu Op9PDI5apT/+m09+I+SVA/9PXXyTqxK74XS4GY6o/bD5tby2mOozLVeYJNjvt4aHEjCVT791 reQHE+MFs9DdNw6nXUOw5SfZKpksjNWURwyOWYGdoqtgKo/7rYofF9/6rkJeVe/AuDQr1iFr es1tNtZi5QtozYy1xTz6rdelKpKVScC6ej/ZFWmRmtNWuFVyzq2uLqAVJtJNTR5xfVb0aWn6 7aDv+aDIGfzPBx5nhoN/VtqMtYW0pouYx9jla2WRJXNINI5WsrYEp922zK5mpJSzFWRc+Kb1 0umt186b0ilwuGTWNmdyjxSkly1YXNWlfV/8/E9SpiLFCe8W/BbWfPqCEmXRf/2ZxUEUAUJp aiy4NY+4giKl8qvjiyVOgCklM1qQTnbfKh+tEU8fV+kTQnEDfU8IiY1DKwFjaK2Msbf5lKv9 eesaD/MZZ0klVgZZV/tnH9gGg/FZ8d4j+NQTSglo9NbX6ChIx5W1ClJfF2pfT79fkFQylhYI uLaWNmulbcu8U6FP0A03flxEIyLL/X46VDCreH+v7NPxfHLgdbESdQVSbbjFttXZvt31eqg9 Xr/z1T+uoz35jsWHnL9g1mTVnFJ9OR/rTgmpr4FiXbi5PdXZIXa/8Hu2e3Zv/CBdgeJtsX1k tmDWvcrhzmmNkDp9X7BTojTaYOrLsNmUMnWkBl/415PIOiFdhWLNwkABramaieZtRpBO32bt FDGNtTBVH7nemDJ1RpufhWDSmbzRJ36B2tfyPmshjhRl46os+2+uS/lYkyUmTb1srTU9N3bN 1U3xMOlF1mg1FNsdjn5/waxiv61rqhuC0+fAXommoRZu1kdrKaq8acQ8MjC769y9YVtGFc54 L+g59YqPWaGQEOJ5HSMSS9TXVHzqavQ6bRtrbO+aIHWx1uRX1gdoBG8aNXYVgHqkjz19OwC0 6hKlV6oOXzcl4myHee6uJVa/9xXbVQNXBlycueBWSX9qK/z6008resTqsLkGSg1j5rnQ6GbL bmvvUA2cozhdQWY5Cmb9S3Glql68MocCCQw+c4B3IOuN4Y1a4GIdxGDhrXmMCaNFqqIKsXoO xRUYtwYfh9q3Wl47XeBLkRntZPjCW2tObwVqBUtLVx53mSAwbd3/3t++Wf+T3yr9Q+yevbEw kwYFywF46xxZdO/yxJ0KFNfY0ONHtXv1P/rt0u97abZGX3grzOeY5g/F5yvoK1OL99HOQHJ8 mbqSUnzi7xUvXzC42gsd11WTAPKx7hZ/WvX1bCK9QwgEaX0DPLkjbIv/vuFcP1HYY2+r9qJS Pi+rVKQo/cMbJyIBtLZN6x3HZG0eqz1ulRoU1DjMywq1CmKUO7rwhw6rnRwoCHX/eJarpGwI Ql0+1h+VJUXUkbHfnoq5SBU3FdQKwXbvp7yoyceaLC6qLCsOvbHse5uFblAXaDbuUDuwnmdc wd8X/Qcr1Xp4UYq8YNKpCpQC+znw0GbsFGA+7SsavijUHxd/dKjOg7bPKi4X1RR4Lg78r4/+ 9t/yebWvqJv96KMK1te2P/4Tb/5HraFI+5G3wNb15cENmMprbgONX0rOf90cVnYtComEID1Q nldXEqWmugJR961Ph7tmIMjT+kLxSaninPV3f9doIMzflX3q+E6vLVLxBbaK//OjT/5dfnMb qEhlSoJQqsYekkSHvUgZUBDFV/T3C0Xdj+u0e+B+fuMBuWxdK/5dMaFUOAb0K4T2fMlnxdUF PKX24Njbw1kI8ps7RmVSUdRsuWe09ZWZDdx/+Zo9r/QW3rq9+ofPYX5zx3IRtUqN4pPzOuah ulhxvqSvpZCnPeWsz2ymfOe50yWmLipSKK1a9Z0SQq0t2CkZh61g2NqhK4QVPm8oUWkZg8FX UkI057+6n7FKfywq+kyQ8hoPZEvMoFBqys7dUlzgCyo9iOt3GluHAAphRW2Kx1Dy96XtoQJT 9/M1PA4TicJYUVkxMIU7LeuYdW09MdpZMGt6l+CsrGC031ZWGS8t5K84WBdIFNIq3VSozy+B 01vB9BJ87htb2vLcy64j1YUWor5wyw/muUIcKj7oY8d8ujzqlhgjyuE3SuX1cMmn/swah/8T jJEXhO3hFlGrzWNS+rj1oWMAWU8d19S3NTdD39TcqotoBvjMGht+C//UdM0bLWuJnV8pSHLl xlnXioo/y8MKtM4/tf6551ldbH/2fe5z+Efn/27dulm/VZMq5QtnlfodAyjRTp0DQO0N9/zQ unx1s2Ipu+j1b+C1nj/dAN/Vg4cjeQ+KDllhuqaefqwNFH6J/+HGy6tRpcaftV6E39R9/Q/g u1b4uKTw89ynr1tSiRcI/+fG8pfLqmvZfRYU1+VzZcjaA1ddBY1r/tZwz19uPLs6VxXInjTz +j/DlYFvvgLf9Gx27hUyX/O1wrLQn2783xvL9eG6SFWm5f/pc/gt4oOvW6OfpVSLjwptPX3T cnP8Vuu3yLpc2lBr92etf7ly0wsaWlPKkfPzBWhhCxXX7xVFoW++enY1/NGnj25lrJdhUnFB ADfrgYswhwttPX2bBcWRO3DVv70kBRfhWnotItp/e4r61oUQjAcF6S3+OOZdWWFCODxaOZNS MOs7KIXK13duhQVIqndm/bALtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmIrtmLrP/1/jcTKLEDD rkIAAAAldEVYdGRhdGU6Y3JlYXRlADIwMTItMDctMDFUMTI6MDc6NTMrMDQ6MDBZmkB/AAAA JXRFWHRkYXRlOm1vZGlmeQAyMDEyLTA3LTAxVDEyOjA3OjUzKzA0OjAwKMf4wwAAAABJRU5E rkJggg== iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAU0AAAEiBAAAAACdyTKWAAAAAmJLR0QADzoyPqMAAAAJcEhZ cwAAAEgAAABIAEbJaz4AAAAJdnBBZwAAAU0AAAEiAKYTgxgAAEBCSURBVHja7Z0HQBTH/vgP W8p7eQ81Rk37YW8xIWJFTSwoClgSaSLY6UUThDuqsdBbLHSFJ70Il6j0cr8onTvuFwtFOPa9 qMDdcbcv0Sjc7e78Z3bvKIqJaOTl9/s76rlldvaz35n5zvc7MzvLAv8rwr9Zf2hyckDhvxOF GilOSlZ7PlcO5G11pQJcxi8D/Bah6lQBO47NKVftKNvrs/gYxS8uzbyIASARwqcA1O2AkDrh sO/5PJwPdbLiUya0J2vY+a9PrNRwBklj4I2pCACIpXFf7EpbAeNUQ7AuTYNY15Xi2dGf7ow0 BApzjDTFwb05cWmTeCPC2TMVgN6xQDkGovj0vi0ED6fiACjehBL0pY5HgEy49zVCWcMDFLs5 kdjBpYJBKjxyCwPbI4B43vAxn4ez9z1I9TogJkEhNvTOhJzvQrKH4+AuRh1PBDIckF/5wojb IRopA8QOHhCQm2AcCqc0cKAYIc6e92EOv4E4u3HQO1ElT8ki+AOo04koClGxBf7uFVJCtAM5 Qc8C+lpqAhg5zg+gmN4A5ExQIwSKGTwoT3j06CluPyfZhbAOC5Voj9wPz9xjOMEXPKCYP6Ly JGfUu2NAMT1X3gE5yaM/7UGcpyJQFJxYCqV7+FwezXkAclasYi6+ZSkoHCF5PoKcyqmAnGa9 BAPkEY/MlDdh/uMPP+jnbKB2CGG+m+54ghNcWWo9QvKkOVG+U+kQpjsr8ywsnx386qk051FE ls3/KgFyJnbRnDsg501VvoMbU5UjxQnru/I1VD5vC5kDkLMqNnoS2qY5FUGxX8OKtJdLchHn l/AXlQ0UqL17RpTzdcSpaiN7IGeZXL4DU3OKhfJf30Oc9GmaUzEXxYXleaJwpOoRyncFzQmA SCVPJLjvI9T5XgKV5Byc5iSFkDMR/n8wF/4kwmwfMb304C+wIRoHlBPb5a2e6EDHZKw3HICf VkOSw7vhjwfU9DOE1HZfuSydC5Rr4UlQZdHQVsyjDn8GJFNGhrPHEYAme9C1OC7T3wnuU/kb eZVesCYbACA9Ak8SHlAPGIcrd1hkZZhgQLzeAYfwMXGZF4F4Bhc062MjwklBswe2RNKS4uyS BrTPrxfWXQSguBQAGR/+UO04oErLiZLirBK4212cjaNo9WUANMcB0FqKjwjniwT58144wpzP HV5xvuL8M4eXwFlXX/7iibx8TqqwEOn13wjdoj8FZ7Es7rc5m87/GThBje25347QdPRFOEV8 TCZqR1vScgrH5aC2gWqAviPFo/sHaBuOahfhZDssflKcaoeHyXJK1C6Si0RtMN7FLLxbQAnk bXwBXlKCgTicKBGI+CKcKI7H6/moia0R8kUNoNoZJwWC7uwSOklSAJq9qNJ6jCrGAGjjo44M EvDbRWS7XC6HRHWYilMSXp0AqBR7h9QUI3RlUGzbwcwVCg8v0j3IF6RH4ZWGyeaRB6HVQ57k eIvNUnmUgwuhV7yUVxMrOHKeLbIuheYGSI616jSQR5a5lVrzmk4Ke7IPVVbFewTuxAnrmJAg N2jXKULDm7akFrF3OuYHsG0CHCEnuVH6EeWY3uDHsZdmeYGeOOg/d668dOhMma3UNMO82ty2 vsRbxak4WsMF4G6Cf3CHCzykdMnjRtY6NiUUCFPKPWVbJIc6zQ6EhuTDOKAi17p1Qfdn93Oj SOPA5fLYzvArXA5uK1oBb3ldZibeCvJ5/m0bsd5U7IrcsLYzx6zbCVBurXZlUULofIhW9Gxr 5NT6FhVVx3NqfVDmGVB/7z0kOVqVe7LG2QNUlkOjq/fjmMTr8kDCXmyo8KrNCw/GVZwRNTwA fg21zemxhIfuhZ/gRdZjqbyKxFRhatdW6sPeSL/whmoYB1TCG68GU/+Hf5yK1bdTOnQ65+dy cE4XTB1cr7NUrsTyhdE1czBFPuYq0Bfd47YRFjjlVhSKRZ7Dwcluo54tKaXio/K26pxsiRdO c/7XvQhia2M8u7vEDG/kGkLOreH4dZEH4VBpqQxT1pXaqzl9myHDXbP5eI++GdyIoMBpMyyS dys8DbtU6QLe771qfRRULkmE8tywktgCZv3Dhi3PnheoWGyae8VsOc6JR+XlXwGrFMs98nnR HmZ4bx62LjYY3EsEhKltu6ubDzhrbAkO4vKeea5C8VIHUM0FCjNbWFp2xP3X3URidaWpBRFk jhPsBagjwgr86L6TsCv0Vp6H1mwfZ0QLkmfuCWGvy49ccC+C5EZW+6TxKsJThVebXMgPem/6 HQXVJdAErsy1FqwGc75r75bnmHMUu+SCvFwP/IiLA+T8ibRWbklL450Is8XqK7EjeC/N6dic 4Fa/E0SlTsVP4o96tnUcErukcBFn2F1Y5M3xv3dGKFdX5Z7NSOSUPcyFOUN8fpK4Lgsi2dne yjBwKze4geFUOtGcCclYj+/PiUBylOBGdVoUJBYIL3OvdG8lP1d05kPOUnvIyXMVzMMX/iTs koWFcMh4srwSls8jmAXNaaJAnH5CW6ysAruLd9Kcu5qO+rVBzobN+A28lubcc4VbgzjvwBK6 GbxF7JFENPLORCWYZVVwIady27ct1ykP0kzpAzkreB7nGc5eqyuWAFybtQI/PXsDVDDsaNmB uE2tthagapMhCGjkXQm6rEvuN3EG5Nemy2Qbj3AJgyDx0qDFvPyAi1/arM/SSzdF7pqJc4We g6vZ+ugl+cuiHJVmu0G0B6hYYluroxfeu07PCig37o7cYNKeb+Yg83MEVUvMMEAZtxqAyBjZ Eb3NEhNjC+uaJRh4OPuBYWTgUsnG/BVVBqDT5IjzID2PIy2JNlTubjcGCvjQczwPZJhIQPGh u0CJoDbc0oA6XSkR9D/IsqG1crMQxOJD2O6/3Zf8FGNfToHfa4+qhE8eI7b8fusB3afnaMN/ Kwyfk3wGzj8+/CYn5cd78mCTPv5n4/wThVecrzj/zOEV5+OBgm3biHOSAj70CGR8nOLD9pQU IASqAbRiZAPVRjsvZJsIKKH7QZaUlAhAdylO6GU3AKpe8Hy0z8nZuUHPxIKK3BCmWK+3QZhm hkzz3hXUCV6ls8TaDgNoSNYduz9x8a6mGdN1lrWf1QuXTJu+CWuytk2UckeOs8Nm7UY7yRL3 zZIZbP+SjZnL4DGFDv/4uRNhV/Rm8OCe68btvAfvWI9t5nyhz7m9IUq3cQJnX+JV0/0fiyNG jpOijvNkjUakTesynOpcBY7jqG9+w6c6s/DTi5F/Rh3ZuIb36yTjSRRI4oIeQ3JTy2z8we5r G7785HdH6P9ATkAdFwLIaSpdioOelfKT6N7f639huhT/djYsh4CYEbeX92CczSRAcxpIluMb Gm7s/iru+CfPdb/n5+QByRK3FUpo1xLWtmjMnTwgTCo/kXBltk052jFdF3F/nPXbkBMa9cYH LcFasy+5Sez920jhSHJG8uC/xWFKaJODGpsEeEhpT6XxqsIl1rQfWcMO4j7cYAMdJ+hQUwW2 5WCdnjneZcJOFB8dQU7QBvlkpTiF9AxFW+IUVFQ4iX7oCPCX4MvhL9qH58CGUniJCMe7eSPJ OexAcfAXuHoE280X8kRete+vOP/M4f8qJ1HSVhcTRA+s3ha0FbHjMbhFlfJb6wVtdLd7TVx2 VknGLgCCsrL4/PosACRx8TB6O6jHQVkrBpQX+QKRqF74cjl7pk+fPn78BENkdkyfPm38hNnw hsSi6SjQU0AujYdb017HqU/pYxMxcGnCRNgiHdiggxHTp38M7k6gT/i+ZHmuYaEwCtJV0lsa uhB5O72JJrKATk20CZFPqSN2ssZCoVdojsWpw6xtQEFHYDm/XE6QxDKPi/2C9TFsz7VGc7Ij NcdAiGOsies+ZdHzFBRaE9ZPY20B4AeWzvTpWpBToYUmWvRq/QWAf7EwQGppaIzXZFm+ZM4b rFxcLtOGsiO058qB/LgGD8pubLtMdnMyw6krb9ZaDa28UXKR6PYELnweNHFFoQ05H8C7Udqr RCLR8ZfPyYW/h19DnEhOlSxoKx0bh0NTzovhXAn/rQLg+ii0mw8rDi1PZT8nfAggGeZY13Nw ChHnOMi1Bt3/FuK8gDiRhQQ5NQ0Zzh9oTgoRTlFz/trHOdwwbM4HiFOp+bpannS+M5x06NU0 GshJE/bJcwQ577Cy229/xUJzFtfMldWfpSvzqXHoFIF0TS/LSpXvGnT8OpjvjDzfA+BhPyeJ vVzOG4w24iJ50psr4cELo2xsbG2+RvWlh+UCOWF9/17DJtYj1n/mwHx/qIk4J9nYcAK/Hp4C fU7Oj4CacxySywX6IAtxdrJ8VfnOHBujkqdEq68eMSdeOueMaZosun6v0Rg/njUqYTBnB+so w/l9P+ekmEC2tWZf+WQ9h6J/Hr1EFoyHmYvKJ5DuZ02GyBc0bExMTNYjzlsaEVCnI3lq+Nu4 25jMxJQMmCYtTxxQa2bb2LLd1758TgCqNacynLAd1ciFnGMgLCBD4U/FKK5Knkx9r8VVnKw3 AbiPOLfT9UiSOwKc4JtRsAFcg8pdJctIzUmHy6N5kPOjQXpJQ0dHZ5Hmm6p8X7NqmLd8Ac47 GkdRu0lTvDmI89IYxPl+nzyRyJnSPLKc11g8gLTkZypOat9r2EA9f2EstDy031e3m/SToLOE dh/niOj5GzQnyVqoao/AaajoL4zt4/wWQtGcP/TL8zXQx4mPHCcXSVHrPaYewYozRjgg36nD rwOG8+qQnNgIc66ZqpbnzVG8AfIk904dmpNc8wbOcG4foXrEozmnQM6VNKfGQE5ijS4qkX8G zn556qIDFYPkqdQyUnEOKJ+TQV99HzHOO6ry+a463y8P4uxl7X6S8zX6yaA8H44c512ak2T1 1aPk0ULw/Wg1Zyds3iEZtOGuq1Mmto+jOV/HwSNYaKi9C4Z5y+fkTIS/Cmgxkdtph+gYVJjX R6k5K0YlIk7Ylv/Ewvs40dZ2yNmjCTkPj8g8/zs05z3WVhUnieR0XUPNeQE2mwzndZjHgzhf w6Gxzx0pzgfIH4JgRyEh4uzVWoCYaM52QH2D7NGBnDL4PAznOMSZCDnpYk21jwAnuRf65Ywd koIMyR9pTuVOSIggCFS3GU4qCiO3jx2CU+z9cjlvsMIBVYX8OChPORCvhXYctN3j4rJiz74D xJq6IlFbrTas29dZwbGxcdHTeeRe5ELRnD2sCMg5KSsrK9bV8OVyJrGW2FhrIzuZ0BplYvMl awqO7HnUZaT1Dqhgva2np6ejidpS1vTxE6aPH8UjttPvTa4Zg0H9uQfqJY3p0xdN1xxeKR0u J/kFbfO+gzH9SxqsUWHwINO/xHqHYjqV4HFfkumIYo3iNWlq+ED/TksjHFyC6kzVv8R6uZzK dRvWa42flQM3L89cr8UaHQLFSS5CQtTRW8ZwaoxnsVwIHVNrExNTUxNh04Z1llCx6un5glQT XSCeaYKC8a6XyknV8/nFJfQ0MGkpvziWecWkhE+HMtA0OhgWvpKvxgmpUpFIJEAzbWX8+gb4 LHw+BrpFDYAsFbTx+YK2hpfK+Tj24F1pCD1WDI4tOPccib1EzsfCrZkTuej/rybOxv7MnNdY qDlC/aFj/tScYq15OPr/luYU/M/MSalemSCL/uhXJ/6vjsu84vzfyXmE+7+Ck4IGyyvOPzCk cIfDKZfjeN8jyuX446eZyew4PaOcntNOoTiUnJ7YQtEDNfDA4Atl9Bs+cuYaOXplqB2j48tV 0ek06H+qYwM5mzlsL+gXBAYGCPuTrLGxsXWCrQwbDUrl29g4AkrWIIU2XTc0jhqA0iy0eidO +Tt2mkI3Mso9F4ArqCFKM3HTywWEf5ZdBCAPWigWTd/cD0odZkFHWqzHMYZG6ZlpczDoLC+8 MIMLJMb6GOg11scfbjACvazPgdSG22KsLxzMeROajbngZ/iL9XPehcbkXwClhUZTyb1oaKNX a9Up6D98i4xioNScdwq6FPvGXYU+0yMW613oirCgX3xs1FmWL/SL41jvQxN6yjWWqtWnAwlv EQHdfO8186GbzEKjI6yP/zEaI/ex0IiOtgbve9bfAKX5OejS8D3MQr3AAznvQdN8C+Ic1Y8J 3QQWvEYBUz5Kj24YAaX2qq9eZzinAKXW3G8g9LFxqE/0F5bmO9AVoTnHVkIn6heWEJJTe6d8 r6E5qr+0EayJGodoznehT6jB+hgeWfiP0bhCS4OF+lhYvvtYf6c5xRpOazTUZr+a81eWqeZC 8MtY7YGcDzWnQ84e1kyNPYA8wXCuRP76t+NZ0xHnnO005w3oWv6ssW8c5Jw1PgKcHlsBnfwH LJ7me4jzH2NTNRL70lRqhI7fAzm9tBfAKAZaf1Nzas5aMxWmz1qlreZkOWnPXvPu45wh2u+D X978ZjAnR+stmKPOmnugm8FwztF6DXLaanCmIKo1Kk4h+LfGnbHwyPJpiDMFCvghi8tiOMd1 DeLMoTk9tVbBm/pqM5xjIKfu4dcR5zhN1ocqTkdto8NvPp7vIdpQnn99jDMIPu8jlg/iTGI4 39aE8vzGVsMDcb6t1SdPNeeniPM4rCoPWeGwfFJ7J/9jXCd0h/vyXaNUA3FyNJ2hPBnOj2D5 hJzf0JwwqOXpqDUEpxfN+a3GQE5WMOR8CDm3AfDtKC00wspiMZxBk2FhmqAJOY+PHSjPRYmQ 84txGCwuPkgwiLNpACepw0fy1DCB7ucDljPNOeUwyveVx16HSY5njUKcWmrONx7n9NRaDR6u /seQnPAq6vBMrZX080LO0/4aQcvpqgU5T486o8mDnHdpziU8eEDrXTRw7MT6L8j5zj/GNQ/g BPUEne/Tx/AgpxUsVwQ9agc5v3kDJjlT8zXNt1TydBiKk61pBcjybwfqpUeawTAdxLkN6qWl WkY0Jyyfzfka3ucYTgxUsKZNR5w/Ic4VocjrgBoGai0HqASpvWP2DpInaC2mOVEyD1guUJ5K hlNL9xtUj5ZpvdHHqa9p+CTnOg3UwfWPgeOOjzRDtP6KyifkJNaoOdFAYQfUVGpOxVoW9DJ/ 0fgOcmqjPliGk9TczNoGOWGcpgGDrtRXE+nyicbDIeeatyDnKM0xuFJLl873FVp/1VJzjmc9 Ic9fmTk0kHMs7zHOHlYYzHellj6T76i+93Fqou65PE1af26fCvU8ejnpNIuFVjrSXsE6quYM 7y+f01gMJ9QBv2o605xT9yL9ydQjXa23YFljyifrSc6H8GA4zUkPqKvruyfN6UNzmiNOLY0v UC/hI4ZT41PUxQWbEi7khO2EilNjGjq8dy5EofaO0h6U75StCc25GNb3XzWt1vwV6aVv++u7 rtYHKs5e1oSh5KnBWk1z7uvrw4by9OrjVLBoTu0xxwdwjt5Pd8Vdh5z3WbBikPSY4LHRJ1De fDNJA/Vyj/12cD3Cu2lOT20jeFPEqVRzHkOc87UWar+l4tz0ZPl8yFoKkSCnxk06/+nQM4BT zLKnOV9PGtef72OP05z3WblQnoaoq3E1NHKOjalEnfgXRmsIoZp4vL5TBM0Ztn0BzfkWw4mr OVdqL1zzVp9eGoLTUZvh7OxvjHs0HbX+ouLsgloCcb53aYA8X0tScSbAepQThoaUMjCaE1ac HzU0cJpzbPPAesRhOMP3vjuYU4vhXKW9eo1ankNxanrTnN9BzsTBnL0sZ3hVE1SwiPP9gZyT B3LWoKEv3QNccHpMlaYLGkgYBdT6s5+TGNWt4nwD6c81b6nLZx/nBypOBa3nX8cHccKiqOIc 0Bj3aDrRnFbwqkYV50cDOaeoOaF5pFE1DnF+CdujMdWau1EP+RjA5PtAvaTQoNsjlu/e1/Ff Wc7b/8Zw9uV7P2evhteTel7N+e1ATtikaL0J830QZ1I/5xoV5x2as2IMUn9rI2C+05wPWeNo zu8Gcfaq2neaE9Z3pOcZuw7Vd6iA126lOT+j8/03OKsHcGo5ab+pynfIqc3kOxoV6IQ25EBO X3Bfo2I0rEcr1h4Fp0cXoolBCtZriHPs92NrBnD2aFyEVk0XzflQczVd3z/6bjQGa/o3r+FQ YRQLac6F8L67niyfjzTt0cQdmO/RGhH9nFbab8B0tsCna2Q5aM+Hz/uXq4izB/mD5PbXLo9F yuEBazd4oHFyNLzNLC3IOSoDTQQkWK9Dzm/GXhqTPkieDtCq6WE5H34Nf6Q5FQqHZL333Wih UvudfYjzIwCgjCntj+Bz7tLWfbJ8zkATYsB/s6b3cypoToI1SfMzmFMO0FMg1/zlOs2psY3h REMEsN66wFyeNgont2vANui0Bs1Jsd5AnGMuaywayMmayEKcVodfwx5pjtJUcxJrNGBLRyFO bWgvwXtBzjVvaz8hTxaLrkew/eT2c26B8SjYVG1DemkgJ2swpy/yj6A89yLnJ4kVC7MNAJQg lGcF3UaqA7I69sDrjQ6Pw5CV+AFM/91/jBYi/2sq5HsfyhNywkYYcm5HTtdj+nMRmlwK4Jn+ OSnE2gVoFsIadHOFpj7Md2r7G0nIDiFiuYhz7DG6fEJ7AppHaJ5qEuttHrT8PdFkOlzzb2j6 yGzxtPGzhH2c5P7xb3OBQsfgzAwetU9jkQugps85PguDrirLEkaHLtWn0BzcPhZKxgpaNKsG cxIl/BJ0y6y47P53xSl+eRH0gqtNzDFAZWVlwTOtZW30edpPr8uuo3eIGOgS1xc3oLWrynDQ XdJeXw6UG6BZBy8QUPV8AegPaNkOmLKgm4+D1hI+vClf0AYPyYqz2+FZmCAfPlV9KZQF7zY7 sHwwZx/aYy+ho84DkllWRP7k++ly1TjCEz0QqNBooiHuFwlynOq758vrtyE0B5rcLxpeHidV 90eOzfxZ+8Fecf7JOPHnvFEtNmi3dZjpDJfzVvjw4veFM7xBu5Uvd54/ZTeEHMghF/5gdCsl AG3F5bfPSdaZYcVZ5ZQQtIN2CgfEBuxlcvYY9a6zTNWjYS/N4CoW5+ybvsr1U5fe8VzluqPE jvAr523200t9gtmnhCjS9HParGVrZ0RpzhBuZ715YYb80/hNqDE8zn2ZnPeseua7F2kjApBc sDIvwHCftdFXUR/8kPHX+5vevepgcGvprtvMwh2z1/CgONdXbmnZ1GZ6JTEpAW+dhOn/M+L6 TN80aEmcGl4BGibnZeee+bb4NzmIJClqS0qGwf5CoxO1752qf+OfYRaS2hWKaRHUwXPo9Azk c1I6jUZKC2LdYl7SNCNqDiCOJSpHYeK55SDppc6jTnbumfAu/s0i5OpfmO5yJn3l14WGxwvf O9X6xv8clYs3rCDWJVL7FyFzUwvJk5zRuApy7tjBTcqai8/Gz1w4Kh4l7Hp7ifAlc1r1LDiD nRKgmUvJdbrJkDNj5fGC9y7Uvfmzb8YP3ju7pltRto3IGNO6wGPyXWlBmuSFJ8Uvx2fhG3/y vbRod9eqNN5p39KXyFnh/Gi+G34qCPWaX4oxrAxwPlFkeMx49Y3ojx+s2HnJfFmKxxz5wZNI Vjo/Ic4zbhFKB/KAMTdZxwhsxA8cMNxRqNu11ER4hhuEvzzOR4a9xs4gzyQRbleaciWmvAJ+ znE2T6nHI4yPis1jokWx7ZG2Qng6ToLBX2kwTjWQGedAazYOBEAqEJSR56RxOZQ7NqwbD5OT MBE+efA0b1hp0EHsMLz4w22PqoZQJ6nC4aWBQs0wJzwMe/7S8KYZ/mHh/6y99IrzFWd/kMvk 9GA8KcDlclTV4AazEucftO7aH8RZX8fnC/jtWHd2u0iE+h6IixiFId4XWiXoD+cUtYnaBHw5 Rq8tiuRJqboeKPkLpftHc7708IrzFeefObzifMX5Zw7/H3Aydga9SDcporeRzUFP+qNwil4v AB2gBGiTwP5TnNR+9IZG5fQw+PtgUSJav26mEFAnFlmilY6PNLqgxeHgOcKu0hc6qlbow1Lr M57nHdMX4xTrmuKAco1CrvxPxyLQd7ug+CjXwDk4UBgduIU4p/EgnVnlUQAeIs5ZJS0LR5yz Y/dJHiCta9CM/h+u0pz1SIQl+pBo847j4WjuFzxMbDgLfx86w9IxV0bbeiPLeXMPhfz5Wig+ kPJTBBpZfxtyHpuO3j7dx0Kvzfbu2INGlTVV8iSnjX9ezBfgvLU7TQhIY5rT/zqS58cytP6e vRAiG3yRvBUWW7fPIefGK5DzEZLn7OznvdkLcHZtdYXVxrUQ5bv9T4mQ8xN4lDoB5Qh6jHY0 wZL483j0yTHzikMqec4DxNYR5yR1ZuNotiWs3h0T0BI2PWhYmDqJOB8ZfdkIEZOJyZBTvwJW qYdGcGvCDPu/jjgnuI26XshYDIA7m2JnI0WJtOhtDEkVp724NoBcJTnapP/FZmHYyHP2h4cJ wPYPSOalc45AeMX5ivPPHF5xPhYo0R++/mc3mgRDB9USrszRJ7/ZQL9e2M28gDv0Olr9axAr 3T3pbYov4A/vld2ncVIpJj6qzTRe/+E8XfUWIcxhNsTrN+HSqAR6+9eIoZInQvtSPcaMQJBH vE4+x9j4EJzk4gx6gR05TiUl9NOf7uN85KCa/HRpxUFeGvp4FPx79+hQySst+jZPc5n/r/Mq hX8Ip3Kycok062J3QGjLvl24opiXSYuvE3GSF4GyvMtWNcj/7e7kMPeLeEtDvCTxEU+ajQGq LktIxGHShlJQl0VkZQnOUyWqEZjLKs4bvCpM1o4zo/Nt6CtKchx9TakNZwqxCP7KRe0U6qFE 72bJnsbZO5nYUDVtudR4fvXaZfj99Z8Y0ws8dtGr0C3HH269ljObEfHh3UkO6214Sedn3f3w 50MpByMAeWCHc5VO2K2wTTK9fS3rJp1bKbFRibRClTc3EqsaMoPK6EJKBMR2xwmbsxMk8WQm fB6Jh4csS6jwb+DEiDNL6ooFsZkNxQ1P4VRMJtbz9zlLOSuoaxb4feu/t9HrhPTSq7stw3tW Xw8co+a8bL680edS4pJ7H//icvDmIUCY5lmdCdC966svee9f7dcWds9vdNyp4lOVyk6nSD7b NCg0DqXp73/Tds9PGT7VhbdDQuD+LvvOUl/FMdzsQGNqYVpkGSeqJN776fJcLzwV0euxAtxY kns/6u/UGLTQaO8UqjirfnFw0+rrX6o591y2W/HI8lLi4o6Pfzl01hVymjVauhbNvbt5jnT5 Mez+5+T8Jv3NgzmJ4JP8OIf0iECYJtEc3xWw7W6sPLolxtsOisHb86ZwtfIS8DwiyW8tiCwP LqwJ21ycJRxSnu8Qi7HTEY88V4Br1qt+Sfs7NdGaizjJKJssnYM2q6+PmslwfrPnsseKHqNL uYs7Prt/6PqnkHNjoxHkvDlpsnz9GuyXz4mp4gnzBnMCWVX5baeqo/RAbE+uImDbvYB2djPb GwpY4e1Qga1S/AjMTpL58vyA8gB2lVN8tE3uUJzEJOVM/HRERzzkjJv/ff7fqDm39tDybOO3 Lrs1Y+H11/WY6UEXrJLjN0N5Jizu2PrLoQvJNKfViaJ5N3ctk80+hv3yCTm1Sd+AUaJ3wtVz iip5CueeCDbae5R7P/7zezW5Ac0xEfWI0/MWtrrln7hxBcgHeYHC2oBqn25+PTak/tzv9g5I Dk+2md1wSW/+2qq3qNlXDqnL58wTOguvL1xM0R9cbVqqV+4eGZ5kP/2s7s/bjqPyubTRKtl6 5V2npZJ3L2D3/4uc2mjp2IwkSV1zVjISpc4mNhlIg+kU8lx+CZx/J8ilIKPVC8qzy8K8KcvX 5ruExSnkESzFnwfSSkLpvpah2qOqDd4gL8eNfSC8JTDHpms3tcGdBxHRSDRhzc5w6eR6MJyE mxdeG4jlmZm4r394NKYrERB2XeEtJgmd5zlSw0r8wR7SoCWnrBnVdCLKm2BqPFUsvB0vr6PV VV1ub3a8OCdXWkKixSkkIdmyYmFcWmJcEZWF19YKqcKG0van1CN6zKe7215WiZ5fRAoBPc+U Himm+O0URuHtqm8Voc/LtdNvc54iMTQtiRKRGMXHSVxENXQDpZAqk6k7okTtA+aSUY+vQIED tRclp5OVoyPoDVacGeB5qh1CCYB0GO1w1bNHfa7wR9lLsj8TJxEb3xKI0Zu9bM/mQO5LhnsO TilatpFw9b69lOEkXMO6lmO//2TBWE1wPVN+qMK4GN7L5EyFRTojEG0lJ5DLcOamp3kK3d+/ lMrDxIbNTgyzhVv1oZfJmQ9VQPxZJLwridRyhhMk8ZQrf/9ScAtXbFE40pvKMD/Zi3JKL5ZB k02M2lygjEPzzKW5NQHBMg+8FMj5UPMEn8Uf4xQqV5Jl7aBGWBuY0MqTZAOSR/FLKYwUtZU0 APVwdjNQbFVxKsr98ERSSPBF3fz2toFT6kGrHKo+aNiRbXx5Ow74gMT7T+J9nNL4Jk/TAjfM ww0duxdTfjY6oSi4w9OiJ0148G74SeVOy2o7wHAuwwZw2gQr40IbT1rZxd6zP9oYR500bwlO NQky85DEqJYhbernJDE3HGv0Em/OFG/ItLWgb++WykNnPBMiA+o5XKA08+dv9CY53FsmSvvo Zk8Pf05mlE8fZw27Jr6sMplrEIUulkoOpdaUBsc0hjreqwk/dinxSqflNqWzmlP1pJcgJxVQ 1Jxg33HG1ye/I+fDoEZQFVztF8jO3BxVWWrVz6n0UkkGJp9VQdqVEuy6OMa1YSejxxaHOl9p iSkJBZRDAbaysrP8Y0UK6SATe3rEeAY3cvs40xt6FvOIr3iVG+l8P/hZcpliV1r+hpV5dbvP HuTmEWafi4NR7Ip+eSJOMqg2PdGm4lPfaoNHJi6G93jNIWmyYrtiU/srglUDOB1VnP44sLre nppLBLVLzJAgQWAeumNHiGEeFckPAZRFIWZ0/ZpwQW8lFQMUO+szw0T36M+WMJz8Go5T45ny 9DR0iGjZlmwrsUyrCt1VUbubvZSbR27aJg1UcS7t55xPBtVEQ05NFyq9w/uzlfcSa4LTAOlB mbLPCj5iolED5RmAg9X/4l1LlAZiCg5t5gcyJS2kLA+cbfOEnLXYll9+FC7ouQcqgWITTxEO 7gYmqDlrb2d4mrqd2WTmj6664bEnJS3DMbYjZNe9wtwgd25qytzPSdpsuIU4JXifPANrChPN b65zNqvoSFyw6155VkiBtDyY2lmVyu9bRLF3tcJR9R1EPxx89BN2K1ESLVSE0jOdT1xGj92R KM0DaXyY74417Ua/3BJ+0NkBGnmKYF/I+SDHR82p0M97R+fsxuXLF6Gy0LGh/WSqRZp3qp6+ yKZtxqKV679f8lETUkLkGZ/aGeHH0PP17rPPf0fgFiS1djr95RZr0yT9zytiCPamavvqWfVL Oc1uuZd5DGf1PPFmMa1qJetywOxIIOHV+vG6NqBPoFLGl4TohHPWGV5zUAJUsWkNK6olXoca U4AY63Rw7vIBNz3P7+P16U980Mz4tjaeuocAJwQlom4Bvauw9cjISshDIuiNi82IyYkqA604 LsOU5a31OJF7yyG6XCDjy6CLWYJ3Cpla7h/XUI/RtpmkOB5sdAZEmVuAYyszjhcYRNeS/NxM HgWtYUVgUPlmJ5AJJtsekmLSc/ya81SUPX5S+GJ2CBU9eF+MS4W/c4khAILcBor/9Bj0Ahd7 KF7roKReiJN0x4d5BbUCKOfwfjOGqjVWzhuU9otxXhwup5INTYXfvIhUffSaGjzWRHOSMeWw pVRf/tsfHR0Y+t62IrMyb2dd/K2Yw32gxwPN2TtZyvYmVF8soG4/61RUKsqjna4OgEqaL5n2 GzNkqaKLZIOSNu8owXBnusr7OJWbwUlevqpAFEh2PmsKYgOFKY/eeuACDgwRgeCqOCstO+c0 0R9C7fUeuIJOX3i6P0DuxNWcxE5QyY1jugApSyqT2ZCjMf++DKMG9GWqt5QOykDmpr8Ozdnz mWqjN7zEtoU2EW4CMXcIgWc8PS/i++RJmIN74apsJz8BLWSpjM+vi2vPyAqvjSf4paSgobuk TFpO1bfVl0nqcfVHLajANhUx5HQFbQKKX98O/wiQy9lANfAJLsnYbwrvHNBLc/oDktuGi2Tt IhHejVHtIiAA/Lb2Ugq56aQARm8Tge4GUgSlRLbDMiJvR/Mk1PLscVT1vSo+AdImu6LF+mdt cy8H5zaveLBidsemhcls3fRghbvfop1XI3kxUapnjVLXHcRJJbNFBw6W+p8zMW8NKO/0VK7c 0LuniTZpAeFwkeGk9AGV438+KsMnit0Q7aPcZUfaNlj7eXOUbCjmLluYyScDMP9dXTENscXN ng6ytlIPSSDWx6kwU1WDnk8AESVxCAiJyg59aCaUWfb4GCo4n1fVOwUEVAd6RGbdSM9ZeF9V xPJD+jkPgCu3w9PSmjnhHv75ZT6xN+Uf71R+Xt1EF2DKLqePE0hCvZs8sdTMbG8DYqvDw9I9 /o0JhS3F8PSjYNgOXK07usu9qyU8Nr/FwSHDI9S+sSm3j5Mw5qnk+TFoYouN0s6nZzsqlmJ8 y97NK3ttt1XF7rIJiMrlR/Lv+Nd/+CCRiVyl7iB/sBty5kv2pAZUhzawbfPKjGwvN7ynq9zq l89EdcsFvSgytRGau+c9FTtBQV1onAFlaPFLyVa/yNzCqlho/fVEQzPiZuu2TDeyIDcmXWxu WOyV45lX5NvHSe1QiYhchTh35ydWZTuSG7GLlj27VvYs39NlY8muT88VRArvZMR/+IDLKJdO F9VE1IdIngXi3WcDq8L5bHZqmZEJp3zufOXWI5lMume5qvJ5BFAB5z0JO7ywLjRwuWj55n8G J5w4kltY6QnLUA8HyvOm9HO2myy6PJItXurY7YXbX7mY0FePgDvGDEkDjrw4vcU3P6EyKAxw ZCGGHc4Gj+ZvBbd3BdQXxpdG8q5lhBneardnqnEEUNDO5EMkz1Sxy5noaq+LHpFppc4cWc7n u5SfpZG5dE2q5oFOSwI6IxUYERvqddufm18U62RybovHfWGOf1NuRjO3GHIuh1bUtdajf43M jN+dWV00J4T0AjsbMRVni1kD+trTZfrRm7ISWjIaosIqOTxQLObYNjrs7LFwAs2ONXHSWL5/ bl6gsDCGMqc5CR4Qo9lBVN4u6Y6ylMJc//R6Tikn8HZsbkFG3SqDLqvG4lK6ywzKoMBCAjVo T1xxW3BORoFPXlCJ3Y54A9ve4HC3qvAYSUg2+qwnbN2v1vJ2+sUEh8cUpG+2Jz1k9uISVfm8 nVmuSgtlfBxGllD1ZVXn8e6SrrIOPp9PCBqAVACNXRElwkQCAI1mVaOCq7rHMuNaAs/lZVMl Je1t8voGqgRXBkmz4iVl3XGyi4z6BdAZbUCa8jxVIi+pz8kPkWcWtcYGwUY7ti63lMyCUrqN PpF1oxVvqWtolWfVw115sShbXoz9hh1yJRFUOXbjBA6eMVD5g3Z/77oC3lNO3MCGOPh0zoJc 0OwDhhEof+FwYkc97QMeV4bHKcPB8L48SmVhw4ld/LRey7qh7trHSeJDJ5fNB3JCJGWWIgbd JdnDYv/DQh9ns3BozjRHki2xa3VjmlWJWWaY+lR3v/PwTJP5YR18cc5m86ck0rm69yu+vuwA U8GpTTJbXHVG6tgXKRoHvx96Q4Z+FfKZXudnOOVU1HmyrZTPI7lAtSaCumwSHz9qke+kTqh2 LYArhoM2ISXHWgxwqh1vQ6ZfFt7nBDzdG1C4D/3JI89n5iSyGoIECnPrkxFdGSDUw8Sj2k5Y rXrRjlrQBCgL6iRQc1q3RLdvsleaetkuC1Pa5ESdz3c/F4BH8wBaMJJdnsEjAsqj3UsyY4nA sC52MBGM1zYUlghrcpuNUSNGZeRI4nOIeOiqlN8uJ3Jvl3oqY2OFz8QpjjsfXMPXPXKJ5/9T 9645buxqjs9JfZUE9WMBZUDPOEXBmB1yJ7nsI1fSOtRhV6jSJjvWsTIyLFnkuA2eVJqfrfcM IU5yA04Unjkr9fjsXvAqcWxOlFNUdGhcSJcd+oADtStd7GDQElvOLsgN8iI2nxHYECv7ytJv c1ZnB4feylkZeV2o822mVVBlVg3buUDNecYHcarz3bQUUyaVB22k2An8zeVKTo39isqz4RUS 5/fhSdIhVezjQURyA12rr6ZIAj65l7OwqsbTwyc9+LZ3dEvAB4gz58ptr5yolnBOU4l3dPvs r3E/arX+s+V7VTbH+16YIeScVcc+JK9saDKNKLRR5cUPhwBpQJ1UcUI7tieZ22pD+kcQm72U nILNDpWu4RXNm5E5QnqmdvnYEmlcvwN1V9MlbtvuOSy85u/hIsgzUPik1vrTnOkHiufI3Xt9 jlgXhSULdb7GI6mV7s/G2ZTt6XArxzD/Os+ECN4juIU1BzlyTqjGTX9KBKQueVA1VwRy3rxh seu0Mi2RsOJIAwt9svNTE661ONfRnHmQszuN+/XJhus5vfO2KW1XV9THHirO59T5nK01oDmz rhSbh7mLfdgFhZDzy+N4NDU36tk4xeyw2Oi2JTuOO11LLTPwOZFbFWRx8AsfRmU+FILmyd3G 1JkIuNMyKxfcODZ/iknnyfAuXbaJe3ZIfN5Zp+Nlu5G3Rdqn1Hl7REYlHDnLu8PrWfU5aFvd 3BYXnlWQHh8a02KFJieTyypaPQyjxeGczmKfNMzvB8g5P4rwehZOaKtIzymzMzPNpHF4UW5s bg2nvJbfzjg/ShyIg6r0vFK5ABk05UAR51sY6hdjIA4qyyoqi/KuCcyOzo1GOkdsanM++ny0 n5eb9bn9hr8u+wg0Lpfa5viFHXd3inK6tQSNcFNHPLvMNzXZCmz9zrMtJEu+CjaOmWNSN/dZ OGF7wowu1iFDjV5XBunBvkqIFsZVaVX0gyZ35sjrkSXPRMZV/jNFO9JyOojaoYplvhEN/8hp 35JZJgetWkMJkNPd3U4KZOhFNTn1e0OUg+2QZ++ywZ855h8TXs1be/mcZIxQtdU7aObWE92I VKojGKEwFOcNjXdUWw+tBh6/zFL1oZJcZm2FTo23eS9wb7K/8twyOYrEYhrv7vTMnNTX511V t380UJ7UYY3RQnqLeJdxNy9vSTr6ApxK9RgkRGbT/7ljlU958KHm160XJp0LDBTum9S+b5Qv 8AjuCsLoZNeaTICpKNiYIoD52E6S1RWXutvniVhMiZUCqRDIMREuh7pK3g66abdFTiEdp1rL G/oyGL3eN90nLJeT5/qsRxVnEN6IJCF/Ns4ZDac5WpMx9gasw0AIxo+6MS2RPl5aheR5bNrW Hw+tp2PK2s4470+1vDxt6y8uM6m180htg4kXzfLDv8qaL//iI3B6PrX4+p7GiVzlugQAUnTC e6a9R67TVY6fKzGovnhwfbw3SFYNM1H0MBoIxDuEzd5K96CMeC5UwMU4cVHG9AQPzXnqaJIL 5WmN9e7CyffGgB9UE2WOTYYaek3N+/9yHM1EvazpfOCs8/7adx9EzOp5z1WmvWx0qf5p333Z up3z9WRvnpLr/OB73NroCpoTdtpu/nWLmT1b93fPdS2eeyzs7Dt18yVzrBmBkgxnVHaKkHP8 5nfXroYm+Ne0cnyVRxJMsafme/u3hy67kIhzmpXyg5ngu010qemc4NNjwl9UO/VnPYZTXutq ue/T8B31c39ymvXgw9MC7QmjL5ps992fpXtn5b6uv18tX3chbEfdimMhG3Fw+vzsqnOLFee/ 7p53OmvpFxG9ukrdXxdcEg7kPOlxVhiY1PjPjkdODRnNsXbORCHXA01oHJLzS96po5d3Kx3d hL0GusSHn4IfTOgpAad18R6dnE8hp4YOI07fCsu903121M+5M+GdBx8mlemNX3zxC03fM2bz ro+aUf13UqY1ocy4bvnhicswyDlTuuht6tIUYsLM1mnjac57Excx9YYMUOX7PWHT/rZ/ksq5 7UVdYX6+yiKee1x3QPiQeikp7FREhVWvoyuv19BC/OEa8ON5ZMiS+8NQn+/2zCm/jD1Gd9xc WHXZ+av0BcdL5ty1XPLog0tlposO5uzVcZa6Tb2zoE381k3ftfusDpQsP+bIx8GlcJ0bK/cT mTtES0+UaE/3VegSK+6+2YYxRSqArjzR2K88zjXevwG1BNR0ejqESaE8GwXFvKH15xIdXqVR 49J1lgq9Fd9/vAb8yw4pTmLtjMXw6ZN0Prr/3leyZfBI4+z9EfsLFlxyn3fXRU/x7gnBxoNn zu9ztwLkpo6pV/jv/hC+7sbqEzG6SU6xGLjmNOeq0f6WLadyliWHLHJzUawgN3dObRTS3jXp T2VCq8W//GaCzZnd/10O/EF+c9xOh/T0BE6+cOjyCSTrN+FVTmfM/OZTbcJbiQfBjcXIaiMO 6CDOrvUJPS6RMnP6yDLMr9aoU8f5V19jascy0iwq5bxbug/klK5fgpscbN9xc0vFYsvGxZuh PGfp3pu9zmm5sWDJwYumqb5KA2Jz93pjzBTdUuouCsAA4RYaFVbF8TloBWpASmarrZ1/+jl3 O+wpnHSXDUjHCHXbwPTFUiIR3ZU5QLt1N9BfQeDjhLAESHOp0m5pOx8qSSoerw0DknNUjCSB CBSSAedhPujnkkEtiTXnqNh4qhS6mqFkCCgIBXSakqxyOlmVOgVEIcgXDTTfnm6HtOG/axQO KyQNZ5b3TQdqsC8yLHtpiE9OPHu4nDCMyDctqYBBtxoGJ1Ucx49RjxwNC5gUiWSi2py2Z7+G wh6zxH+Dk8webMeRZ1bUr1f1gtXEDR51HdgDKcMfT0nq71HEyUnnCJm40BfpH+N8Rvbf4FSa bhqcyC0rYI0xm1dDBnfK9h7tf5xMFEc0cLSVPG55e3nDtflMcgRHnh/6e+sOKUuxJzkpaN+I VK8qi9owZl6prNVtEyYa+ALrLZc+zju8we8fKPr3auzR5emDeouTw0kD8OsWFfX+sq/DiJDf FmSHZ+KTnERwsDSmvIg21vzTwlqypeVYXUyJzRJBVAE7tDkLb8l9jPMu76ZvGy6DPiWQoaJK YiQjXzl5xDO2QdJ+KTscZPUplisRRD8ndfycCZcwpznpH5Fa16GuQigvIWhr78pOJBvk9Adg +uf9Ku09qmK9HTjoqiS/nOi0wuDzbHar3dKWr0/s4/x3VAKb7gZoHCDPkChBYEJtiTS7rBBW EHGrb9dFJk/rNp00djyTedxvaqBOg9qBuTyIM9LJJCdjY3xL7HkiEz2jPU/KTF5QBni0uic0 2Ss5jk2Bvs1xGUElweVKuhwxnLYOKaU7lx1EB7o2kwaVIVHeNnbd7svuBRVC6yXPaxWtzDpc gJuK8yfPi1IH56LClhDPtCvBBWkln2XcpB9lYqDR2ei5X3ypFTVxgmad+R4Vpy/iVDkxVMwq v4uBpvY32ZY1qHgoVoU2pvNozrUWTYGr6ozv7nr3ZqxVtFuAbZy9V1NRbj+n/dmyTctjkDyJ ucTKirBI3yizNpPl9xL4yZKfT8YtTKE5jwI/lYD+FQ5NHMsWjsTTq+BEXFVc/Vazf6FHuLR0 g1FKzKR9+vs4S5asyVz2sSrfwwfKM2tuag7f5tzDoLCAVqj8FYf8T7vS5Zs6k1AlWFmjd9fi /ZvFW+wLMz2LOd7RrX3zrJSeHldydhqKEaf4pMCwMi7QOYrdpm/ecTEhWf5zoePCKzSnLzii 4vzuEJB4WMpiJRyv/B3nO89Ld2/sRae+nzHeKjlm4pcJ15euNN2bMVv1unuFL7kZ7+PM3pjP JY09Om18bKW7Iaf5/mkHdzPPk1AhWNByRLL8gxvWqxxv1zlJOKHsVks1p2KnXXWgd2A6kohr khM7vdncycataJnebfeLX/N+rN1imU5nqm7rOl4NyqHmL7aALieHmIy6ME6KW25PrnK3B4FO XDJhWR4pfHu/3Ve281ecuuX4kTiX4SQgpzrfL3KquKRdVH6gD1u6pYDXM3PdojQX+kyB072y VZ6XMg0/vD5ztWfNbUuFt2fAbWdKXd8vlsqKhFK6JhTVJrScIwLLsrJEpSXyYlkMNz+AV4DU O+G6xG267XHU/N0uyQaSTfoBMS1edsf9fB86d35WVYOj2cC2xibLqkav3ajlv2vOhQ7PSak0 wBWacwvzdhfpGZviS5hHpgY5598OP7apfubS1LoIdEbsadoSEzZj3RmHD69u2JoaULW8xsKh OT33iGo+mGp6Pa0kKOghYgC6jSqzSI7J+KAbSZqqL60vKamnN9Gf7JI2UXdpWWFdrjJHmksg l54qiuPX5bTExZQGxDaw87s9o9tQaZAcNI/eGOe37Db9rVWJR71/mMTUs5ptKQlsP2LsEn1O EkjXI2mMTUNRe3Fsc31Cc2xiS1w6J9MzhyjBj7zgvDX1ZBf67QH6KemnQ317qOWQob8oyEr5 aLmrEhk93Eui17VIfruM30AJKH4NTyanmGnClIyPIy8aygqmSrWLYECJt+F/gv6lZ+sjVI3L 5PynaZ+Nc79z0UXVC3OgXf6fWpvwdzmpM4lNm+WujOlQuazZY/jpUFzmfzLrovxlPCZTPpOh V9VzkuEUf9x8BBt2Or2TZzGcZ5zFzFfYiB1ey1+cr001EZ/hzEukzDsbmCPiTzo5SECtOfX1 Db9tgve/7QpuvPsls9HoUriRecyD4nUvjEllpQsHcF5JBO6FKiEqPmmBJk35aWPnk2edDq5v MgeP9KV2ZtUbi0Myao1XIPBHJm4xF6kTTr3zQJOPMjo7MCBee/ZMlWAtA1X57t7zvG8+Y/2b t+MHyjMlEaSpZyMoRxsBsb1LVVR4RnJ8al7SDZ7iCDHHoLrG08ykMI92Gu//eGlCarhrrXhe ntZkqfacRcnTNr+5SPWYjuoJpq49qCESW5tnsj2KYxsyhFRMeHW6r7t3dVl8AeOD1LAdJFe4 vZ5URr79wbj1NhwHN161hdid2hBZv35pwc6onCN6CYM5K9Tf5ZZ8UiEk0yGnb9SX5xoLJZd4 vcbEPMvmtBC9DSWN9IyRjp+bWOMnHakumpc05Uyw9huLb46SfThNVRY4am/68ESMnGNLGAR0 eSz32xBosxJY7/73vfAtZ2+Z6Qb501EqQqb8OP+tlK7cM2d9/UF0i7dFASZd/aCDZ3ujbYVp 1+4urvsR3sB8jwD3FqiS7/r41lGljUtVunPKkYSHvHv7eb0pxCRLiXHJ+tnYQx16kty/RUvE rDHVRVMq5l8x19bV/nKx7K+fMvlBqfuiwddZn1AcN8IyppezIs4uw0sXxPr++8eEhMjGjUZl DOcj3vxfIjbriyPy3BKOCDPE3hY1WNvqa52H2DfbdKN7rcRc9kHhYM4e9QLmXZ90GAV4Lk9L d05Og5yn79h35hGTnFoyHDaaYQ/j6Z67f7cv6WQ4Z31p/Lbu+hs6stHqud8n1Jw21F9BVT5h GdBltolvL0h9D3L+7BYeqduo4wKOm6H7PypfeJ+7Sb9rd96yhOPLAsWhFtUYf/WlTN7B/aLF GxVLg7iu1gPkSZ1xAcrzQElnfePCzmX6G98+abzS9YBRhfPVpA1LL3fPtbhs62lvI/w1GHFS 3zV8obFsR0HLXKnexhpD+7SbrvLXg1QuXxqmagpNwRvElDzCMrBr007KocfLEI/z/cU24WJy la0L8O/iIs4yyLmZLd5ToxsRmbdJHOZQ3VC25Qccs73ZtjJK4WWaOIhTsXiJkGoATH+Sn2m3 Ht8jNjq+oa2tobuMCPV2NCnaoC/dWGR2kHtyPapISmPDFgPK1SJPX1i1q2eJ5YkDi0qmbFSV HKg3IhEDsAZT2j6KVO4K6LSwIB0eei4JDHL5Z9q5d5KbAq2AXw2K0xGy8EHuqsau3CKHcL/k d7qc7AvyrFb+2nBU/0bbAn+xw4Zw95O5HAy8yDgX06VOob8yTCTjZz9i7HVo8HxNTwSJTPRL 2KFXMHOjn+ly8eJiEz3XSN2zR3a7WeS5byZdd6K7Z7CN7tse7WFTae5h/ECbYjY7prY0WO4v 4/hn2wYWmAUEcQLbDwhfiJNk40871d8jQqp7Sij8KbHvCwbpy6eF5+eU2j1D8r8f7uQ+U7T/ uP2Z4vRM0f7jnM8YXnH+wZz/D4kWr267puiCAAAAJXRFWHRkYXRlOmNyZWF0ZQAyMDEyLTA3 LTAxVDEyOjA3OjUzKzA0OjAwWZpAfwAAACV0RVh0ZGF0ZTptb2RpZnkAMjAxMi0wNy0wMVQx MjowNzo1MyswNDowMCjH+MMAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVEAAAHuBAAAAADGcY0/AAAAAmJLR0QADzoyPqMAAAAJcEhZ cwAAAEgAAABIAEbJaz4AAAAJdnBBZwAAAVEAAAHuALVI2boAAHpFSURBVHja7f0JeFNXvi+I nrn7dX/v+07qVFVSdapud5LKQEhybxWEmdSthMFgTF4FsPEEXxI8D5wAtjz7JWBLsi25CzxI HuQusCV5km4FWx4lfRXwLGl3AdYs7XcCtmbtvicBLGnvtd4eZDBgjGwgVd1dfxJrD2v47TX+ 11r/4W/g/0Xo//ybPzeCvyL9S0UKsOeQpc1us9n9NvszQmqlMYZkzx4oOJF2ODYtPyVz2bf+ xz56DFJQgVA/Qd5zQLpxw8b3PtuwMWrZl2z0oScWW8uKSOGAmg7W+hyQninR2L2aya3LvPJP 7H0IKVExxFsRKRiiYlg5zwPphVrqx7nu0TdT7MOl928tqAWDeLVTtDLSQQRCD5v7HNop7KOR Gvc98sL4wcZi7D4EsapODkGzOwtbEWmDGgLFHq3yaQrPjy35uU8X26i/+m0PhydOxy/NDki1 A2UQjIKRlZF2ItBd0ELoyARmZqi/Vq0Ghb7prlEMem02rUVLvRlFIZjRaDUYtDLxPJ3dqKV7 ZLirCzULuVyUqlJuM/pA0l/SZToWDT0qS1cPCWOUvPVi0Bk1qqFCguFhHR0iNpWseD8ID2eP QzqCAnENpJBO5YmrIHRX5sfKoelQWiwPdnAEmfnFZAthsWogXnGUlYZCKRPt0oaNvEsbXv3V Kz9Q95E/5Ehk+njDxpIH0r7ElGki1Ged3fCeCIJ88nZcDsc5KUeokKYPNsSRiDU4u8a35Bsf 1/cHsWCsCoJW6Cls9oqpApYUyKGZo5UkYuICYW6TCrqPNA9moERncycLhcN0LFesIC9rgp22 m1WAKoo6xYcwcGpzV8Me9dKkL9NIxxOh4cieprz9GMyjWlsbqD8cl7cJgeDsHs5vkyGopECL nogUNKDGBAwSpVBPdv8pNfSI/B45tPkhXoT5tBY5ORxPFKOEECV6yQpG4RAdbbYE8yqB35rh 98MGsjucx/BXRRA/l7M06Y62cO3rN7ZCy2EUxJKdKbYNP7HPTtRnw+AemX/8nzDQgJFB+REg 1Q31ki0xG5rIhhRSQ7cceqiS8Wo6yQdBORlEQj4twghyYJ5CIIeONsDUVnArGeYCGaYdOjeT l1e3L027Xx5GOvYSCeZLOREH8c9S2vAUcqBx7cP0B8i0f4sAKQYnPowA6dBMNZkFngQBxLAp GiaOkGMcu6mZfB4gL/F08nt4kEJqQmAlRsViWisMvEnenVcD3wnoOEC1yaWjPLi0iHSW+oBr taAQzr8hrsULqTKJQ/spdJdrgQDznj5c9uR2OiShpoZgEpktq5qFQA8KQ3LobSjUVlFIycxC WdBUhEKcROpSw4ZpaQ8k0pnIoXiqTNPYGVugYyd57146x4ML8nA71VONYi6XyASneGO1eDX1 Mg/pIEsBXj8OOvySo4onIwXSBiq9ENkX7x7hsjE4hVFIB9N1gEIaLCf/rxliqyCDVAUnGw4d keN7liCt+9XLP4zG5o6R93jh0qQZlsJAIqUmpDvlxL7QXoxEWkO9rEQUVAuaOw47zGkyfSRl 2kilR5BICY1tEqGQumtBpxKCojDSUH5sDXlJkKO1QQ1NmmFFIqjAmHa6j/ytaJJW7kavHKfu l3IjZLHRtZ8Ix6lq+64cpA/z4FhtKJPuHwjd1m+fBBX9JdBZ+mSkk1SrgQTDHXh7qY7l5pMV Tk5vVHM6SRYUq4ZKE5BI9WqoIAcKNuhHGKQJ5J92BPg62m7EQKqfLEV6ZhHpBFX7+nJYsAeF s+X05xD56DhClymoJ8O5ntyjyCGI+ksOQd0Y/TNN9hs5VdOgi3ywUE5VKV2AoAfCeTmFFI7D cSZlnCqeejLHhZPO/VSbTFiK9DSDdBucoHpUgxwcISdWQy1+lEwCL0DHKF5j7CSojycHL/mT 2+kUzUUBHewnCy7EB03UMEw1ehM5zMO7tSR8NpmjF8HJwcyBwAEym0Ho2ESjwMlMYJ2aYkZC u9TkhM5fmvSn9BeO74PjryOQOIfg75GtcbyNqJBTrRejy/FLNWDnkpXxZKTQrKbLtBUayKYi aQPVAHPLgrG9U4fyEaobkDn2p2stlSIFmfAE2Y7JGTod4h8c1S22U3GNpfuUHJxJgpMb1Q8g pX+M++HYhwnYeBRGHGojGSc5vLQfI86VwsBesiEdwcARMh9j25PLdJhqgzDUCn2pcZV7MENa yu4Mjk2y68OohmSywZdTre9IXso+C5kN7JfBgYoTe8hmN/DBxrJwO214b+Onr6Jw7F+ObEjA liSNf0D/uPbD2dRXjuziQXwXyefUt0HXh+nUbErkHe08cQACahyJHClODkNTcfUl8Mq+zqqu PLm3MV3nIdvRXQopmGZzZHgTGZAaG9iNxeQVMUAN1tRsAKcLTnxG9kD8zMZM3dKkiSr6J1QD 9dkDbJIhJbIgzaEA8YZXKV7U9MorZLMAu8mn+gh6VHiZRUYEdh85r+n8fn+HHPqZ58yaFfhJ 1pN6AMLX1KUNY6KRT3z0tc/mXy5p4CdHfoZ3pUORf/wWJR1xupv6NBukusGTkT5EI9Qf07NY AaD3L/VJjwmDLfcwMqSgmfrryIkk7EpE5NyNuX/nzF5N3AjLlOa7CeRpkeLblyL1rGqN/j3v 9szAJfViWFUdfc9Ie4ny+zdXD/zlIgXI0jvPqnro/132+h4gMKiiB0MPNdjTZMPXtMcChJya ZR5TQ+qzQep85U1yZXMUNVXsYB4QPe7iJe/t+COQWHDG82hCxMuv7H30qetlcvXFrLGeFqlZ 2Yj4rN3Y1AwSzrHZp13ynq1YvLo3KWXA/vZHSwqMTBc+mvxY5i51KEX9DJCCGb9EbcO8mGYx bzBqLiIZBEJnRQm3DhqLyZUr5uGi7rQaONVLyEYAH0zTpQ4kAsRErWXCNJvL/Fq8ulAn8xhc qu1vwyufCdIulMLpxTyLDAcYGdW48rIdiRVl84e3wzI9OnZY3beR70rb4j2y27BTQmwL7tBT eYeOfCjS591fSxvamN++jpi7r+1mvvxyuYEPJcizQEqxV4BcQE+lh6GCbk2vSdnrqSoUjfOG 4DEjZjSrJKaSYC/XKeo3xqSBaKJGQSElmg28fu2+e5UhRpkLfUdZ8NhF5masTFEKO55JmY5g PgyQ/wtHOEyWhFLTSwyrvFxuqbtzGBybwCYm1NO+0WBVpktkdb7xJkgkqjbRSKucIoPu6CJS Ij98YTydE0q8yiCdPcpppXYOngFSDTqIelE3qoQNTNpE80wNcVbkZRXJHKk9MMGMuIzqaUtx MHW/k+91bYoiyzQ1jsobLzaIjJrCe2VaGb4Y28UP7Slgrt1pp0uh+FkghVM6K+bHTIjGdxql oRJ5IyWm4SzLYJVqXFQM8ozIlFEltmSFVJxJnsKyswLbD1jUljEMJhpE/cMJ5KqLBovvhcxe 49XRpLsHL6EUKwpN6jEa6ePOVFaBdLKplRx/JlF3QyxGc0E4y1Ji6m4xTXbyZ6vS/fEOa9pY W39+qbup0BWfb3qnzx9FFBjUNFKjaJwTfTf3ehsVMbSXYvlJGp/ZH4w+bY+lrq9EN8hhAwIy sOWzXwXSUH4NtGEDiClVBOnzDG+VqzTEUZmmRkSGI/lYicOdOIEYdsuNscXEmQTXsQHffiKB 7vt4q1FmTBEFVddr6U8sgqFqBmliaM9RQG8SuTbGoaBejd9rzWtHCsmlhI+c84AvPLYDHYEA G/T5MAxoyYcAoIBcntA1C8jOB6AOkn8oIn8mqHFzAWFuqWDUt/pRQM4jNDZC2kqNL+BxG/bf H4dC74wFFguM6Flt/O8P6SQK6bUhQ7hqtfH/b8n1/RXpX5H+Felfka5IizIhWgjQxWdeDEfX lNhzQwr80O8nJ1I/idfuhzpq0vRjwO7V+ezYXxRSchaieQI/VZ7ee7uYdhI6oXuqhJ9jO8Xu z50MXOwvFekzpr8i/SvS/yvQX5H+hSANtT13XOQs4UOWQYpX7g0/vvPKJoy+AIMn5A+EdNf6 Fw+yrqMTq8kVWzVO4gd7oOtXmx+IyCAN5S0ivbspfPQCTnMe/KbxNme1mrkUY+JVZBtKXDXS O/94onaiZqhtmTJtWbynzsMZpKNGNbSh0O6FeCuc9qnNupmR8FZnGnQAP1Nafubv8sVmZ84q 0WXFSleiuY9uxZxXG8qWPguX6b19d0rGgKmAaoUs8PL2UMxXcv0p3VlNrVEmMIYPkKphaH4f v6eLELT1N8mcRd6CJBL9aCdKp1XNwaRI39CO+aafBSowSftoCSFMw54Mbwnd/ujmznZkvAQC oXFRuCtcpqm9i1V1D2mvUR2IL/TzHfKOu/yznjaTfGg8HIsN4WB3mdQozcxxtaDNDq2oeP6K OqePSUE0bDjHdzTlBOwfXb/ZNmTQ9gRKOaut/3PHLtV67I8iDW7YHX4A5Iu1r3MjQWG+PaFd lRGU1XXKTerBSaYNg1iyvot1Go9yqBx0+Yvv9GapQvPqmin6bbAECypEIR7/LvpRcExtNuia QsVNqwTqfFV3Tm1IgnBIqn6wTLnisBTNQu1imSJGeehwmuX0Jmw/gZlSEZN6aDB81LWXbHt8 oCRmiviw0Za5IOOo8CBinmaQZqiCdXxQUnrH/pFzQj44ZhdCSfUqkX6xHXaox6IhqNuHPoi0 JljCDCa35GE+0i0zI/MlUlt1HxLnbLO4ayfajJ18Sg4NQi7mA9nQ6mluqfGJW4scKt70FRef O8ggrS4ynCn1F+fc0b6rcMimjP5uvImRPsBWRLfkLfGazt8nGi+DoKFK9wDSYI0xiTkFI8sU pwUVJqtP85zN6TPJX6tP62UsV1m7rL5TZKCLXq+awhOA0DxdGCUZ4g11WbOqZifeFuTRebmK 8ydPJHZVJd0u3nHjaqt0fDTd08SlXhHhKlmUVQ1vTc0wP+GdKkAdHC28JWi9nHU6F4ImZ6kF XVqmghRZYH8YaYg6difOvLphszklpSp5TD1f4Ge7+RNq6YyMWWEQo1iwCnRpfD0jw9YWVw3R 1Rrq4U8X0UhDvV2ert7RmVZXU2tII5oxK7s9PfSx4AJzoguYL4IGRhCB2MXc0vJK5C0lv3Z7 w4fbDRtek0OCa2lVqJcgJRqLMWYdGWyDgPp0nCUQxtlHp3W6EAaXXQCBkVW2vXv7exrmxxsu xHAbDoXHdErogdBMt4IpSjprxKsjsCVIl0m1GEIBClcgsNr+/JT0OKRUNQ9jK8UkVtufnxPS JcSI6yySF/1+Aa4GabCaEg4Hwwh950SePYiZZ4WUP44BiHMQgPn9mBdbcg4PKBaF/EM/CT+m f/yAYkx8ZDyMeYT5w4/vUzg8+aLr/ljq9y95tVqkePk1m5lkpTBcZdaoPOh0uAu7R+UWpbdT N6wiZtARW7CLCd0yGlIqp4Zl7iooaHXrZF6bfcRibaX1BwQulApj6iE0Wk8LnG7yD9u7TPZu oovGBjQeadO0FU7L1oj0+IS5q2zQ2jvaYxrpddm7woyXIVM0pLU0tKaVOAdF7Kn5OhpFMKFq oaimT1gqaUSjMlytOYZOkWDakkWftebdUlNhxtjWpuapNGRgj1nIZ11XZTgb6eeeJtM5Vv+Q OrVomf2WSHrUcW2wpWw6VM3v8ghaA1ZuC1OHRIGvGddNKoXxs0L+gDhwhc4N5xYvFLfMFpbG e+Txw6GabIO0VtGCVzdReUtv0V/T12jlciWVcl/6XPUxzlcod87cRj139voMo/qZ3CLpQtGa kJ6ECy28GU81v5MYFDmt1aiRqasO3ahndFjVmWHoFg32z8/Lab55pipQUj3Hyclwt22dXqhJ MnS2dRTiRTTSjhsIjbTSksFtHFLDwlvFIvZltGnOKqeeO9rgHfUd67GSwUDGWpAGYqCDl2np 1vaMQBdvXDeNMifypolS74hVMFpU6OKIKuu+EefQswxRGCguviGIkTTo3hDOlSYYukQNlTN7 C6g4527VUkEuVYwczZgUapszHFWq/CuqAucoXR8LRao5/oJNFFWJ+NeCNCSCuK7Hp8V8fnIG tJC9v51G6rGqgA7M2JSjvk5kaCQ40ksvCcAooVWapkVuISbsDaq6PRrd8Iytie5R024a0WSn l9PibjY3N2jImCZ0hNDSKeKdKrfqrh0bprWzVo/0UXpEXie8S6pe0mSWrp3AQ8GBH9gxgHn9 bvTBsqPWY3cQCB6OsCak2Bq+7LG0HCJmIHt6pPhz0EF8CP1jyiJCpMxcRP7De6ENiyjKs6aI ehQ/UEVwRJZuT3Wnhxds5EeQ7p8FKZGoHpnUVnGHBmeKu329DunTCCGDNceMpPaFWKurrJNn GZpJrQG9C7S0zvdPkSCdRardrc1CyaCmecZX4hCqJdhfJtLA5MGpblth0YW0rkypNetcf9nU XyhSABDQSzKOPrvfT53g+bG1N7bni5Qi7M+BbU1I/wKIQQpGFpf0WiXCXHiaFteeEda1eo0I cGQ1SAMv/zgc/vO/+SlzYYgLq18B4Fw+6oPT3mztGlAaY1WgI45Jx4KtHJZBaixZLNMLo+Er U09YwM4H7yyfhn4pttDrT8ho2W8tNK4Pvv3/O0nf0JqGT0S6cE9X5cvFDKe0YSHMThhA6AZA SZ/6oY3i5jQQ96M+zINASpoMg1YshEGXnLDbgW3U6tPZGAll3whCa8T4KMlVux3OYHYvJMil LAC0mYlQtT8BP/B/fkSj1kI/QecA0BWQOrPDAMHpxRdTygLmWSoG5+ua9FpUka2vqQ4KkKoJ b+rxW1UHZ2X1FGNFxOkWhhDfAlpQ7M4ROjOyFJ01nCg67s0T73qGMWiStjY1BxLT3VJR/FdY VzGRVD+4i1KKx/faMjD7NTmdc6UvfaIm2HvU4xatgDTwylbmQ8CpxTKd1By9h9Q5YDNMFxdz giVwrofXdWUq+13H8HGPsphFBgEZZkO3zBSUlY25+M2h6hJnprWbOS751nL8qqsces0t1QVu nn9Oe6zJAbblA7bYY6b1eJTzb8PGcM+dItjN3UFZ0bwVWQFpcO/H4cOGzxaRDszEM5eXMOgZ gi5v6UwhEGJ6ZXR+vd3+63nOR+6aTCmNdFzlKlO4kz+6bsouCmbWhPZioJoWhfzOnNtBIgXj fH9TsBgbs++QXERtcaBBDAMlVNGAPBXEbpYzGfrySjpNvGrnyIq1nzQb1lY5vxhsSitkLuvI xqOAblurUIBNyBXKJMHgzLEYZ/VHrtYsepOqanaomz/mPnjyuiUuIZRVAyrUIEtCvfnWdbLD dZJEmlVVEBLwJmwxaXNoDZvIU8BQEyU+b+BNe8puvxtGWpnVaeotDk2tVKbORH1YhP0aQpkn oLahzHHMIucWRmCz0GWtLqrUmYvHWrKHb7FjovUlx52tzdMkHpCumKhKmjeVHbuKEdzgvkyf ohQk9KnJqHPmg+3mk9DIzSzieKqzDJpc7px9GxtTNGLBLEr5oMrWOL/zm/fpnBU2QXfTfGnN 2PSKSDedKGWkhMZQSO8wuHYd/gWP3pYMqglYh44NtVTldcoK3EKZcHYok62vPmgUTVIa8jBV YMw+6q1XjwohkeaOSpgcTiQSaNHs6407Z4UIdBXWcMXDxekWrkhygx/Xr2TlqQPxRZQRlw9f 9LZcVtM9pENZYG2eL8mceIwSHoPUtTEKDdKf0oFBN3VhiM//LImxRWHH4CAyPoPZLFadBrNh Niv0ESGbyqNj9tJZrQC1wVFIoBBo/Fqt128HWlou22zVUZqQYBj1A+i3USMcwKwev3IExbup 6mhkFUNXeC/a69f47IRd6/PqVkAK7umPLE6dbjkMLFGfhnoMPo5YKPw+6HEcCtlXHhC71T8W DpGP/FmRPkxu7LGvZrDIkviekC5PqxfWWgUT/pBm1xqQEuSEjWG0jNnMgxLknggiRxAmnBi7 BkyP3O9da0A6gEK9vQ16aiAxkoYuLS/p/Wsv9pjY8yiMjAxHonT1KfeVZ9eA9LwaFoCdcHwd dOtobbawmCEM0VsW/sXPufcBD1xQCvURkbhFIBoavq+HsAaktxAYBbdC1zpoyBlrIx+YwnIg 82pcOe0bRS0zKBxEQa+XbMcWLzqtw7V276hPOWX3oTDwUYTZDOoGRZ1LeIA1IJ1F4B7iDRh8 i2wA9FR0NYWZVa6g7myJqUokFov8QzbigBTMtIldyqZOV02NlK3N6jA35cLQ+xFm43dzehuO 3Fe+XAPSfhRKLCTStyEwUyZH4I1u5su/wohc6+RojaKhpbXTaY+RBJtq+32WMoWpuHi4UZs1 6Kl+B4Z2RpgN0ci1SwX3DxLXgLQehYR1CwyQSIfpyeGGHIbLlKjRTViLOyq7SgV6NFdyR4mO ad0nFVMZNZMF2sRGX9M7MPhOhNm44rXAhtPH7WtFWodCp307DK6HhJI2q3RDzkj6XMGIkmbF TI1Y0lXK0dvLJLfVcHzAk9sxVVxY2ahMaDBx34TBn0eYzXg2OcnjXPQpkF5G4NfaY9D1FnSl pSHkg1l5iF4dXsfwpC5jJ69+sKeVbfIda1iQw7E+b5nYVXw05UxJglif8kMs9DM6kfBwET4R X7Q/EB4mSF4HgrP7mmzCGcr6iqulZm1I+3jQaVWD9pegKzWdysKgDr5B5TiHhEo0niZd47TK zrYRfAHeAw2Tdp3G3dIjEfRWT3m46TB4kEpj0T7OONMXF4W/xGr6x5lLIv34lVd54lTKNJZ+ yx5sTUhJrowSLR+qgcwKk5z2GG2nQBuwA2CHNj8G2SjEqGUsQc2JwI/5/H67H5LrU9rsB8TD PcWI0D94FnNbzyANUGGGhEKVh0t1hND+PPRp5v0H5M7oayLr/oMp9DHRbtLYFo2bhWt/8TY8 s9HraMrGBtP+8Vb22sr08TR8/5J4XJiC1ScbGF1jO308RcIorVrXjPxqPxoh0iHfM/yaNVMk Zyf8eezPDTMypHcRpw2b9mpb/WAGC7VahNMCNWiBvilf84inBlcBkiFhyA8tZCf3zSiphSGk WgMGUa8GxRGPzuZflGfxMa2E7EUY1Z5pnVAfxDA/062ADoyuEek1CIIxM+6ekk58qHWoqjG9 Jjrhbr898ZItQ+rODvJcCmYjCcSL3Xv57VXiDQkpCDWuwO+mjzkKzHszDW1GeV76+Al68AzG KT/YbNHqxFG+uGK/B+3X6zYRe8eiMs8ym1lNVXcZq16rR/oNOc9vBZ6eUqmxp6ina7TEl5Rw vUPG7/MVdoZK8N5g2OQC2D+uT08emCxm9aTpmD2UoY8Upp4irkHkVvcdwGdppNfTk47EmXp7 Gtm6c7yAjndFLzsKikJxMg0zLCinnZ3lGmQtSG8jIbRd7umVdZoQXwsEOWD/9v+m9MfX+5ok nma2LHiOQQrF4hvVqgEDvxGt3yulkaaLGty8E4kmAbvt7gG4QBf01yp0rMwlE5pYyK2cu+ri r0778zKLYT8CG2m9JKvS6y7fdXAtSENyC5xtc3WXsA2to1Vef04oJuWmWRnT78ts8BSf5s+L F2VXxwytLeIJuRQtGKMsQ8L/3lPe72opEei5KfzBKPTuCFWoc3yVvs3FFxQ0qI3Rd9VZ4/Pl nL4mOF4OuPTnVYm/mipdRpw5klHKocLt0H0k/3DzCZEFBbJAPo+oIjLF9q4Z7+iMyjIR3sIA Z+1ikbjLf05Wmb9LTbWbxp3zseaNJfo9eSUFZ0QXjlAPg+/lzh4zFhWfPRy1dwMyxe874n/1 sz36fevw3XTrcCW4uFvW1k6pcqAZiieumSkt7oYlgQAtSnXvQTg+daptqEH8APNTe5fkQODz 27127RJZt+UyitBqU8QWW0Hlkz6HJkNupAmuEumjNIQ+xnaB3x9J9ImaSEKtDSn24O1lW/ry 4UKPsxSwAt1tvnfJiGJLl0kjEhm0XsSrJAqHUIvOovXT9mrJlovZiFFo8/q6erwqP7FozcWH mXVerZ2wYd5esslQbRGlXwANE0TnB+FdHPIdubbB/EALHfvDj/zgajZE/eD8MhUWyVn0/+ud BoGtoEPXmOlIb67YSqf6jQrq85VNAyOxUe5owdhnzECF5/MkBe5dxRNHVClvGIWjewNlR8Kb 3amn1eRfYk/9jQ9raeh506rKJDw60XEYqWB4/VCGdPJMviaxczZvmQqLRFbyLV2yg8cRe0qk bmFJKIPeKvqmEdNLRFJdqKgQVE1ZHYwI4ayysGpSk9El7RApC+rd5ad8bTMHmPJKY0x0iq+4 9cxmLbtLV8X1xfde9h0b66PDEKxGpZOj23TZJpl9tPojKdPN9mgXj13hyZaYONk4K5l6eNMh d1byB2pCxVwoFqK3TtEFdVUrbDaNFHcO5cmGqhu8H13urcW3MpsLeWwaaUM9vE4Pq7B+HxyI 8n0oqsd2XmZObMCAQH33sGzbLUR8FVkL0rtRZewBZZXCxuU6ixKCxcnUkHXdnHyjg9/VoCmq wsX5yNUBGqm+urpr2Hu0qaKCl8gZm87NOHAyGM3I8rMYEXLONftF8UnqqjFNmxE3s2//mOb9 r64wZVrBks8LePtn0XPX5Wuq/ezjzgzQNIVO8Fys1kCqiNqYNyhLXM293QOjwipPTwPSwRwI 4mlyd0sotaYjNakxK5CvPdCcS7JXdHk1DdDFlC62H0qlYTTk97JSurNTnfm1ij76HZ5fKZ8o 1EWN+A/nr6n2IYY9IQC4ty4hZymMXPwDWq7CT67cwou2e0S+6GLaqc+H0vZJoAaCsPA1LY4B tsFltZiegySCaw0j6hIi4peP/hyQEk9jLH3pOc6akDK1e08gm/nqJ5hYux8Zu5/E2ikSGTTZ tH9INWLxaruG7bQ4N6g2o3bU0ymyasGUbFqHj6AzvUELakW8w1pmEWTRyEI9oEvlUXkxM1XI xLDO20uovECDTWt0M3Z6yvKO2BmNO2LUBrR2q8ZuRa02eG9htkqkobfPeQuyOxXTzQWVM0Jq nwTE/kHGy9ELk7s77XVJ/SJHJT89fX6gjFtiOFHNrDGucnaMV9o2Z8znGuwSamAICUon4r3J xmCB7FIjL19XiZCh9HElafTwHDra6CmqGmSNcFvqB62csrUhBfGDAWW1XzHq4xa4RLSoNeei JqfEMFPaalIP1uiLzPWlMX0hSUxVpqfBJqD3qG7n70y/I98f5cie1BRQSAlL6VSa/4DvVk/M lQZ+hbKRKre7cUnDiRRkIr7SHZ9hKXRVZdYbJkt2CuVrQQrHBh3KIk+j0MotdIpomY+8jpGT WkM3r8XcI60Zr5BWlMZcDTQebMr0Swk2fZ4yx47JuFu7Nc4RzxlNp+wn412JQ5X+aPlNe/Ll StkFDh0qkJ8T2k/t8xFHK91HM4iiQHOL2KBI4rHb1oIUP5vn0ZSMCwTNBfkzXKr2iQ9vtCa0 zhaJhpuGh0rG8yT5ZRnc21XJ+9NUld60VArDVWGMpF+zLsWRsadXQO2x44VZ+ee0Ow9813Ly coPozLnXqKKcz0gKZFFLEXxThTsjncjAq3r7+4ejeWtbR+FNnZhXbbZqtMOd9mGKfyQ4TvWw yj2Kent9PpWpytqJTLcGm1U9XbohX2cLlcuAoNQlDKVXOwubEDOleAlGdENSu6g61CqfkPTm VdJ7xI4C3kI6xVTj6QJPURNR5R9W9XHswuUkUVY1nlLbpvSFHywZdABjUIL6WTJZ2VBgBzaU WGKll3yN+SFKvrPPMOyqT4PhdEcHWhuhtVNWtLB21fLHbmsc+Z+jDGI9uvzztSENRboLOtCM rByg95EnjJ+dtSN9sBAnshafPlK4wL7kWShhqHblZIthpBRJj0onOPKJ4R4BPeg3qjzNoDM7 xPV3TWi71AMcHdOqpE5UwvVyMVcRwVZKwl3iu3K8lcMcOlSkIiO9zm4ebOolegntqB9v9ndP 23lEC9EaUo0wvAIuEOgG0QBHvjakd9snhWX6Ym1nFg07e1jhS+6f6xRxJqaaygY7hxltpvaA fKxgtrBtsnFKwOWEz0L+OwJsDQzq/HoklTvX9DZIT9ZzzZncqaF8XqFBl+MQ6+LmazjMNgyR oZjmlC6cblsbUkPAyz2GF0FvaiullZ6g6fcd++aK533JuLfy5JTO2UXnckWEuSWu/ByhdaBX I4hmov4HAlFDPEJdcg1IWv+c8H1QEiM288Sx3R2HkzgdSNJXp2q/Msom36QDwSrDRGt0qKP7 RNtakM4S+uoYoh7FC6soP03xwqtaCulH3nFLZ+4UshBGmoBbpfoMHtc30WbOSPDQJXm7lmgz xOYwSNWFV/WJv/aVHmt01/an9vRXqwR96uJLXag+Q+7eQuteABKpbP90n5KrXgvSWxVj6e+J 23OCG8k6De6JzvtkR2aFgy2H7YNpiR3yQD4N6vzZ8azUK7ujxFxjeuPuX0gYxmPbpFqfRhm7 BidOy1kD14W/Pld0cMBUlcJqlFT1ci/3Hr3OUcfvKXcl0n0UpNUNVyXtOd+2xjmq2quc8Xp1 BCVqEchQmbpUtlagxaDVp9V6sfDmudRoUza7q3u8SqLL2iVR0g/BYBFmLKAZxZkZlDtqFPKn TaVejjmDOzAqUHWKlVUetj17qs1ZQK+2iCZyFkRGpuRra6cPbPQsZNOM8aOfTHHZ4X09cH9Q oyauxUkKxFPrK1qfElAS7JQcO6T+Ufos4UL007PgspuK36MuTygOW3PcNSB9GlqlWYw/I9Kn owiQznceHNwX3FtUR3b9UGrJ1QOzidnB6Lnd2X3k8BPcJfcqA4lJgYRAfCKeDiqKxtPUfy6k 37nKYhV4mTFJisJgSnZW5Wxp89XL8+ld0k4SaXNLd7NbmHDpd+6f7Zsd4AvEXfS648+C9NvY WkMKURvKpUzuSrTxp/VSWOECzdBIeX3p41u5zg+QwtuWH7/ZgR9XcOCle9aYv2+kQY8s84Km LJRMHcJIdNlBPUc9RtirgLCRfNmZVVXoqiwrnPOs33o1dEyqQAYlsucBNZLaV/Df/ORAPKik DlAqEFb3XMaBWx29cf6qdjXZHIozmxwZm/rygm9tdUjLBsW6hnzp81BLjGQV7VHbvDotYxdi BnP3BmUyogp0oX5q48uK2bxeVZM3M1hUTYzCaS0YbHkujjGf6yi1Wnebq0IK7k2Uj7Fv9D0S eODEiEHqDZ+IQOheFCnF7z0Co0xtRrRh9nTz0IPk4VQhDyO9+sLr4Wd/3BA+s3T+4r3wI/AG QXGY3rBDz3vm+ZejsNOdx5IWroL0/7JR/jDSsaiicP5/LA6LtOhzKxc/KAlQA+dE2LEWB10J aQtckdJWg3R2m3ZJqTBI71vH+t0iPEPpPXndLBBLaMC0juRJvRrdDGalXgBmpefVYho78GLe GTgK7Va7PbxR6/dZdVYCEhiliaQDw0qgwbxedBh6bZEjfaP5EaTOxMVu+uUiPAPvnpz+Pu82 YyVQjnia7eOVSfUIi+J68f1j1EeNF8gqmiyT6vm8UKy9WdFa7KEt0+BdgvwksRMbFjlLeO4q 7aE4S75oViESQA47YqQ3fvDKI94Ynb/ICMM6f69Ma2IXkaabRf0dnpzBSdGoaapUoc2htGmI RNoSg6G5VSAe0JQtcL7r4heN9xZNKtrIx666eHbNlTuyxER3gkwxyGfXDwqzbylElf71jZGX afwnS7whMUgdmz9oY+4vLsLrb969eEm2YeM59zFFZW+1QVwqNuXQ/uhKaWUEQzPSEFuvyQlK /2Q9JrikLBKLa8nHHcO9lbaxO7ms/US+v96Q25BmkebcquM3+I+yIkbqRX6/xI0jg1TP7wvL Pfx+sUwv9BxZvCS5PVOdJ1fBVlabKnIaTMm0zZlsGqmxW1WfWqdS4YJvfLLGdmVR/RBVYxU6 rBIbv1OWug922BtIpJypTt5cnSgPq4y8U5lV55OZK+we0om22RycPg/9nRrSSj0gT3diUbCN 7PR97d28wanRaqDPqbSUUWaXQMks9SXGLp5grF1u93FuYXbhrDJryk214g4NWomN3W7+13j7 AF9sLGtU1AsSx8bVJ/xHK+D9hRJ44GeRFkXe/rDvE1pgwTXCu4d0PP4035EURjpPNQTTHvvZ bEaXh/JZp2ioGRnBR3rhfJJgtKiEbqdX1VTMgtaKzimVjpMa0KgKZ3uz3AKqTPVVtsPI2FXN 5qghYfKEUJnHknDi2ytqdln2HiYTdYV7yhCD2CmnfxYt4S+KXcy+yoynVwvewu6NUq/uRRz0 vkc7ysS7uh8b297JIFWSTcaH+jBKUMTTa9UNUds7oMdMlamlyz5MezSVQqu9x60bJbqoKgk1 +wTI+BDWOeLWtnpafF09PqVyunO0ydpEnVrrw8IdYRGu6+X0Tyis4fpZuIPgAmaUcrZkYvdn UyUk6Mq2hKtmrAyGsh4zNS6zeYrrHnpIpaHAHtcCaVepJIWdATOqWfeO3MyL8cJpurQrSXW6 1asQk3kMKZ4y/r3v8qlWQPostMstzwgpU7Z/satoSgL5AY6cQepOW9wblrLD+hNU030gZve9 yyC7gIPB50wkK+JOWSJ4vcj1/SAsXQM/3xXW8xnf8KCTbCIWdIXBBt8YftLk/dQfAn5zDF7Z vAl9GOl48SO65n2xLy0KuvlJ7tsOuoE4XPDEdih9Qkaj8CkJfHESnCpZatY2PJ7eM8ZyYbE0 2rlbsKl0dNpfHTpctpDNIYpDBQXMJ4IdsB6oEHIuMTdpbaOWLkoebRrqfARq0QI/NjNiVzIM t9aGejCAkrwi0Y3hdne1XWsFNtoDoTUs9Uu+gG6ia0RnY4TjfeGR6+uDxMd8xrH4UqT6Ev/D SDu6o7Czh0rbkX1z27bf3RGHb3HFhzkBYiesAMWDRI96kjVVMqqokAmcvgzVvo6x3P4iV5WM XaEsXqC8a4EohWykzdI5WZVpTFEPZ3I2Z2+r9yaFcg3N1RWUBC/oLg2eRkJOz75UC4tvKgpW N1eFJS6+Pk4ckn35iMfgvlf3hlvE6Xtl2h3lz29P7ke3f3Ny78KWffjmQPweJlBwJ6wE2Tem usunWO5M/0RfG9sxVHxwpN0sNwrHuTxOgy5zjt5Tj7+h5JUM1E8WZ05UyLIyMrYl/0xMHAwd 02ePcCnhLbzwQOgiet0cSq50ZZRJhK6azJbwRHX9OHFC9MUjSC9GUQ5VKfo4jBic7nwTM/0m pi/1rT+12QI/2I7vc+3ZzZRp6BhZ+8k3BorLphs9R5DJfjlnrj7z/dB5FXRzxpp47FR71g0p xQYd+XI4ubjS6sjMdH8mS7TP7Gx9aTexQ5MbygK+QnJxEChBQ1+j/6EMxggIcXKlZKqqxB92 bX/jOPEZ/4vyR8qU3xeeiQ+HyxTkTb2J1eUlX+as/1MtG39zL54QfD2sA4uXwQZw7AZbhkxL fSnIRL+82VHH080bmqCb2y/ScBp1WTeUFHOQf1V4zMoGntTM8bzWRIDv9G9tIGIKjxH5KFHY iMCFUojfQu8cI+Ib3WnZLJurpBkWMRKstz4CZ0SPttN+/sUcEz3vnwkrYhCpptft6bPJF3Xb bh5/L7j+sC89+EYDSnuRDu0g22nSjcEyBAxhUnSiv40zL23TtRsU0MIZ43WzxKrMG2qKXcqc az7ubvCo3Qni+pwEk28n8W5/KObDY16Fmiiqk8NgDpTdxBZ+Df0DzsIcNnDyOfZ9l+lq/foj 8GXix2RNN05mL0F6+fUP5X001/cbFF6kPmT8X878fcuuU+uv9G4L/mh94O3T1qPBrZUIveN4 5dXBDf7sIW+GtmKXehoT1/FZRlsW7/DZy8qiVLOQd+bDzl8MZFDtdHdfaXyLaRgN7a3bsF2x z/Bi4KdfGl/aECM2JIXei0UgKPJv+fokfhwSu40bt0pRR1QC/l4KjfSPB+HlF36EQvBJ5UvY faQTGxIxxudtBQrHqEHs9y/84AdJA/lb20d5kIviKh+5wNSFl5XUeQLYhkC/p8bUZsX8PqzQ Dr2YyuY1lUkQgPl8/hE/badgZhAxo5Sijp+KghE20KsB3TbESqjwJqo9+qGfQCk9LhuhtHl7 8REVMcwM6B4U4izq/FffWr2kTMNnGvD+ucelXtv4AeDHHrcnAijFQTLvKfr7Fn2tUeY94Kqp s3yltyZdzRKkj1K7GjpWcj5LrGN+5+k5N3UN+O7Tq/KV3voDqhWRPlHUYNF7II3x6Tb1piMK 9SBSdFnQTc9yW2zNFMmpefq6lV671E8FIGLPMhEgvQwbaSlsYLNhVA/2065sIOUQzg79mJu2 lbPId1E9MyxVw7Qgeg+U8oGzeFQZRrbYvBQqJjCET9BsiABpGvSOnUEof3/5GlbmfHV04Ih8 lu808won0jyc4im7WC30lBTQXK8nrVqRNSEQuUokKfwJNaW7sUfLkRn22s4kOLOag9UlYsYK J6CUVYI8w/SXHIzbg8chkz09lcVPiTQfAm+9jj4o9hd0GnqSQ11tmfMuS9kMW9FUWOSa7uSd Hc85SuvmGk6wq9gTrJqu9MzMkv3/iYyUIA7tLRQ3iDIqJxKjwdT7WdvpkgsWkpxIcOulwYv1 6FmFMePgbHwzKytcLWtFWged4BI5DhFcqb1qYGok2TcpP3DLLsjR5km6dmW5JmN5Blay501q ovfWm+JSB/b7SqaV0bZOEjzIUQSj2dPnRCl7zTU5sOkk2EQP5M7SArKWYttVd6aQ+luahoOh o8CyZyV1xEhkJrSdYKADIZEKfEVDxuakpgl58XVLUkl2pdVc3GycqsHMW48Fk96mKzWUNT0Y q2yBYDtevYMSAJUEkwWS+uzCRnNWkkZaDrbRjKWDQopfOofcmvx1/a3BjAPePCRYkPB0SENH y0A+2boILtfP7QnNZLMVZa7K+ZqS9PHCqbTMiVG2qrog9+7+YxTSRn9D4SQrW6okogNbSaaY SGN7EkcUJxIKBebi6DxxWWgLbfY8VEDOPIGKM+rLjccvdIyx9g7klbrisp4OKS2mzVzR2/hk 90ZxOwF0dsqOqd2LuhEljoSaEArpDOZREladu5ToAV2TZLSZUTwb9WrtVntI2WJxj4Y4dBUD yo+tu0WqGqrCzhbjTcNTghpGt/hpkN4nvGg1oRfr5Eku4fMiSiaSM777pllW3AB6nIIx/iQD 6RUYjIAiaadn0EhSCq3Z2mRkk3UESOcywYx/BLUoiW7qBARHQ1ol0EIrMj2iGaUKGdhQoIFX 9kEbsNm9iycz1IwGCbvdZ9MBq92q9aI+zGb1M68ptSQbZkUJ2jwSZSUJA/6VTcBGgLSB42HX sEolHFNUkadSPd0z1xy9IPULqiv2CuKpaQXnVLvYaFqTR2jjVhnDxvMAt1FXJXOW1Bi7s93s mvr0Cb5TVdloZuSK3VW9EpaSw3MWqDpdagEQ+GSmYZb6KZEmXLvKPSBNyjB2lTW560XKrrnm 9286OnmFQ9nTxTTSKJbhnOrn18cGS1kZ5sVjrMwr2pcK7ibuNHQlGVKLO9L7s+dlZzOczNLS ldgjOdSdvs2xO7dwrjbPXudJ7Og6s6Kx2giQRv/H182tjfvTjU0k0roWnvZ208HrCyyR0lPr zqSlErMVpnOt735THzw4IcJTwsddOd/5373hzHrfKEh2Hs421DjSxeo7MfjtQmopGCrzj1Qo OfsDqWVV19sqmvoJlsSuKESfDmll+3xLc8L+RsFUdqE+pShBM9dz8PpY1THgynXGM0jFV89m 77w27jqol+OxbA2dYfQt//s3giUH9ZxkRWzZXf48a7fKsBn7LuMdGqkns2K4YL+74FjBNXnl WQmRUoGOHxE9HVJDES7sbW41d3uam02c4s4WZ3f2QqW2FLj5oSpaHDtRqK9MamS7OPwxOZ5a SAu7gfh23brOQOYBfXPpANkgRQ5WrKhhN3I9njoudmU7E841paVOxyXFXSnLO9PoPlqhaz8i fzqkBEI5K6SuSO7UbydQspdCLbTRngupmg5l6wityi0jmjELCmaU9FEFGB22b1eFenq9NsRn 1Xl1+MiMbrobNdMGaby9hHZaNzNt69I2T6mnu0d8Sgs2vfSYdC1In0gPO4haFAQgIjPRE6F0 +NqR3jfpsGTmeiBXUPv0pfAMkILlNnsJ2kPD5KJAOfY9I52qxpRKd4+aaLK1jEwLEbdqeNhv A9VwBigJrYYqUMuIijYNS2RAshk3qMIuMPzMsora3pihVt34KHWOSbZ2HfWCnJMwZi/DRzn3 Bk+YVCNAqrjg3z3oyi4xcbozBY0ba7qy4462NPGHPAUq9iSXQx1Nzhcm6ylpKlOBTlodyhcZ i7EWoz8p35tUra818KXm6jyKoQrE7yMroyJtIsPKajEWFZrY0+l8cRGRXuypQlxH2p4W6cA3 /thZd07RwIy2qnskSsqrLnq7t/ijMdee3PrOlskEsvwWWnayx1CS1y7srUwPVFePV8nS62w/ K8DfzjDUGsoGBjOlVLBgyXoS6ZHBhsGe1E5DZvzgIFe4M68DbGXPNpe5UuUrihNFgHTiW4w7 661pHvRjk63+BCff7z3myzyp1zfLFIVtwVRy8L/bszPxjhwS0cUtkrRAa9G4kpf3mT1rP/Gj rfrdwlpnWo07lRKyLoqmLGbiGcGcgsHJTfs5xuiBmIGz/i3xV6zZHkFrnvrpkEr+hDUYPdk1 E92Igw/2BUtR/GAo6f1ZY2Zvw5HyQOE+GmnNd2pIJBVXFVdaejL7u3mp7ag9gYjO1LM3lI+n lQSySM4leGA7ibQAFLhLSaRZRRJjRtX6jK/sWyqvWnPMUtGyWnGrQCrVo0Kfu6bH2+sdUhNx fql6YTtRyO/TsHpYZ0pdaeQ0Nc9JdqWQnSRvb8mZVNEAr79Lxbogg1tC6zfrd70S3dAYHdhN Vv/Cli0k0sOYgq07V+1IiJs40ZISs/tU9A9Tnam8sx+WrQgjAqR+AEtoeTDMka4GNspIkw76 MR/m89t8KG1zgfCj9KBqjketNvKNSYf5vRjUAt0oPjqj9PnsQGMng2kpwZ8Z6B0FHDs5bPg1 mAXRWDXNWqCxVk+VPC1SSj6C+Q3RSlorELGH+W0XwScEfEAZiE4Ve8IwFdnIjz30+1gKu9ta scHRSLuflNIakT5CYeNa3ydFItNb61GKpqdlVmAbojyrAUGX53MRnBnxd1Oz0GNMwP45kPZn 3sjOUrj45yTZjfRRoDTuq0+iwMd7DK/VjncVVz4fsei1IE3scjTDfrN8YJhPpFK7HFiV71oX dEtM4twgl2cr+EtBCtZDx2FEP9ymKOQDNiUwaS+GNy5gkwL3kZPBo73EidX7L30+SGGm5RZn 28Bkm4JVhhdStpW1RfDK9UtVhWOC5MmUGqK6ahD9y0CqiHFk1Sg6lY2CGjyPB+GcMAUdZ81n xxkTisT5WcHYkoa/EKQPrx48WCCMDPseAD6C9N78cO/ie4URMVJAsvLMvYetZi7MTeENpkUJ 8Ej2uZ7nwVXYF+eHL4d3Ws6/wtjShP/bD15jMAcKaXs/hIB5jkEUe1xij5sjKX8HqyXqyOcB zjpsn3/feYblAqetP2ReXCz5LfMo9O71WvJnIjwW9RC81sclPvCY8cpVsNK2+PJpSaoxvHGp fHgYaeJFBhb+HtjNvOirvciY7CcO3n0XYESenJZG8lf5l+gD0Ip4zJKN+qZYOaVrjDGa55RR duqIm/yHDy+ak4pY89v52i6RkR0WfHkAabhMgz9aZId+l/0l4wYhdPDOu6YaQqMjRv3DQ6pR vIq2BuW2o1btYJW2E53uNrPptuPQIZ5mzN3sUcOZKdWUCxEI+CNT9hmdR0gXzozZ1yUHWszv n/GPYisj/Tq5Lqaut0L+CNKE8wyshRcXX/xu0y4mWHDHbC0rzqupNnepKjvKCtz7aQuAV5Sy xqTxzdw8vviM+BS91Thny52QqMf3OkWwvp3f/nXbkYvJsZc06c36NPr4Jq1jcv/PA2xdDy/P GvsEpHp5R1Keur3tYaSBpAtMj7rzPy6aBj1/NMw2B7ZaICvVKWMPmEWCcRHXW0I3ursibWaJ K3GysmywfnQuiwr7tTVa4qqdKgjWYI1j8r5r8ozv+OmXzLkSo5BmxVk9gcR//Xa8JyGnETxJ 3A54d5XkqS89IoXkLDvPIL37P4JXGYB1i59DmaudTDXIKupNZZIKOcdaSje6UIw12e7K9Zwr k6Qit/dSTP5X1r0CY7mFE0hXNXSox67K876SpZyZPNlhSqORnijFhf/6NeFK1kksT5Tq739N ecR+4RGk47wvyzw6up36XgPUBaAEgOiuE3yfXPh2TIoaxaYyc56a402kD2JBIp5sCZYZ8ksb O0R3aiiN4q9tezlGvo/jas5qHFcrrrZNXJClt08c7zAW0EjTipyl6y5A10GfQJH+BKDEx6VE iv1L/kNIiU/3/GZ/OyXbQ/ym8qUg5WQYfFFOsswo1XTfgiCqrrmoeFLaBvtb093baXk2wCKK hg254+zEinOi+SoK6a2ubMlAV0/+ZGFC5bi8/Xo5vCnKuDyV0zieQQ9fRyuchS/p0dCBnnwF LStPhJnw8GCyeGpODb7OzRg4J3oEaWhjav7rDZTYEGjfkBykkgVk7QNaGSZIfj5nUNkl85IM /4SywFJCO6sk2/NQr6HUM1wt4SATXKr2A4VqU6eplT3FbZVOyAb0bXBcVNVv6+4x0LZJIFfi 7SoJyUBBa76UVgwKJDDYwudDJjn9Q5+0Xdmv0V0qYiTjvLRzIRppcD9GpDCuG0NdKCPjQZl7 YL7Vt2irw09NrbbwxOHzQYIxDkcOqj5aPglo6c1fm98G/T5KOAn6UJuXDOSz0oVn8zElZiYH LjrzYDWTVgWdIzQySIOUEPzvNu5Kuvrq6/SLjnr+vdrvhYBxSR856Z/F8ilc3WE/vIuGkKl1 hSLlcI47lZmjxiuS4RKub7V2QxaNnT8nAj4Nuth+jfVl8In86ePxh9DninQpuWmvMgxSM+cx dh4lT9YcBbbVY8bVq8fLIL306v7lUzy8+4lpTnbTRvpXRePytSK9mKBclskPrFMceFIKE7IV NfuWowhNjy6HlJpLQ+RafkoERC7UXWhXMK1hfv38W9g0RghawaCMkPZSXlgIARIS6nDtIjyF egil5Rb9j3K/YXp4KYAnwdVTGGk2BvsPHwgkxIOdl9CrsWX9TGuYexvvdfzqYOi1rcFfbfZ8 uAdpQKBjV27gjSNzu9vuIfViGhmowNLgfHGxm803CVVioaxRUwCFaTRsgi2QmRHg80t9hQQl LuU+RgibzQXN3mZ/dS+cRADNm/s09ukWb5PKs5IHoYuvbsVOCdbN7czzx/xWdWlonZuZPeZ3 kLN5wU9Db211bP24e29dWZ0cXizYEfifv7D+7mQ4hf6inkBrDbwMWXCuJNHIPjbB4deL+ZV2 tieZ0V0FjR3NlSWB/ql6WZSKKgJjOZGXLzgcJRGr9rL9cTHzYio3V0YWW6I8w+tOWAFpX/ou 1amuN+cOnrXveVV1wVcd2kgf08/twJV/UK0L7oi+ceCTmiOny77ch55Ne8v5s8/Ra0nh6lf0 Csb5XOwm5PpdNUnGpjKDkD/QX1aJSIPHo5ggEqtNkuhQKAaQaISagMbaQENDYX5Vgb406sZM TMHVWaqCnJklmjFRhaw4HXs80n7ZJf6pkTduHvvU/vIh3QlfS3DzZ2000jvrf6f76ULM/usH Pqn+5auis4dKL2SUBN97Ff7pF/sWa7+9v6wBm4PxAmdUsnG4zJDCb/+4rD5BCvb8hAnS0A0k 2eMqclo7MEqV6dU22JGqrVSmO5Iyv+0/efbyVaqCXMWtpjirVDfNmk3d8jikdfJL/LPd224e +8z3Xy6LDpm3BPe3l5PPHesdP7uo+58XkrfcOHC2Oa4955x4+1lZz8L6z9E/9ZxhPl2svtBB l+m2Pkd2ibGZT0zwJQOixnqpe8dLTCbSwemqrH5VP4rFVK5nkIob5BJ1oSMn4fb4yQt9HjmF NF2ES2YGVEVpRlbR45Ce37hBfvnQ27fefJP4lz/VXmxcH9xyikK68KNPd15LeP+T7JecW3bN HD2fdCFv/eWS5Ns/+zf1NdUFC83n1vfmTdfwsr5Gourmk6PHinJhoFQywRdcYs++H26nleek hfsMyvFedEfDW5D2jtig4A8gTfO8fXNTxyXXfVRmgYzWivpefev2WP7jLWD2byzGXBtl198o I/bPIo5YeWjDUaoZEh//SLbw6skPRreHXv6R5+V/kZ36hcj5yrG7//AL7L/t3uKppWBIqpRA gyjH1IXV+sTiyW4ZNJUMTvAquxtvxf2C6fuC4VFWobnQmu6Pb01ketSpPaOf5hhidbvSfJt3 zKVTTW12T6J4V+fZnJRPax/fTunDAD+8FkMdDNDj3yJvR8mNY5R9erOOWjP7KFeMtGdFd9hx zCKFjbYtuQdL9e/9jIgqI4QaOkavv8l0wD4VJAcwWvXHa7MTdklXtG/5nZgHOJRvI/WZ85R0 3zUGiHqonm3wccJjDyANPo1/5VUQEC9e4b9AIo3059Hjm723PorcRsTTIgUPCY5F5hxj7Vzf KtGh968NrPvHeX7KJPSDQYNtT1MKy+z1rY4WlrgrEo9m3kMVS1myfDAovj3SRJehsReW8lyr RgowPyG7X6rntBmLl87XSS7pPaYwKGF6WgdlHFtl+veJON344yWxV430bnTh7MFAzuJtvfae JS5AMgIT+dSVm1WkEElF07Uk/No1I8U3WpaODKtGupCT4YoZv7UITzKyFwuvC0EcBCOp1JX+ 0MY6/i3RAbKVhI6vGSmYmfxH9CmQBjIT3Dvzr2k1mhnNiAY1Vsf5rTOjGh1Z2WkQWN6jJhhT e75CdVvz82Mwcgdsy5Dr5beW3K0aaTAuOnDwlNSYsvsIN4Ul8vvSPaz81JToUQTshXjlD6jF rK+/WV84q3mXLOvQr9eONHRiC/Y0ZVqa6YxpB4QdpYelKQ3T9zFqZoR43qv0NNcvnx9s0Lzr AdRO4VoJ2EK/kj9NmbakG6KvDC9+bF/VvfMJ7x4Uht5DqTza+bOSit5kvxNxHWfeofQPrb0L 79k4XdzrC5+shBkcggkLiVjLK21UXDsdfNVI8dHmyUJH2iJSz+JBFrnwj5VBF+2zBDTk6Asm RCPYDbWzjX6nYArnLqMrCirU9O8CY5qDCDs9m2SeOsIDC/FpwavUk7HSM7K1IGUIW+aZz2Yn OTf6DTWWUiVEwEmmgMzM9wSY+R40MMADzA4NsZdJIOzfxxE2LQL6XtlMpTbBqxCtHWmkRDxJ lp+mB2v/HpfrFdCijISdbg/PG6n66dPAdcH7SH2Wxd0AYhh9rtDXQADi2D2kAyfCRmDh+KGV JcGmhY/jtrFIc7ZGHPIBCq9N9yyuF041vrVi+OnTS30zL8nUpI4wRxdHBL1NyKILPppwytU0 Rq1N7rkiI9um9QHeN4y0NLzKwncRr4NpHbXS8+mgd5Rc7JGRIT6DEMwppb8dWRI73LNJCkZs TVI/chRMNWbjS3dsO2rh1GArmMyEbiGzxwnEtUTFkaWKfWGki1W+8DooDO2K8nek++uj0IYj Kg4GFw4jc0eSXIy5KfssQqjw7lE4rCasuiGMHNLtGDmwO0so3WObzW+jBNJ9ZAFZlQh1fkAZ ZSC0fsr/tg3z+TDYoTpHFAS3hlr9lLtGaiWMwv5aIPBkgL7tUKI8QecT+uVJ4tPUR5H+blP4 C++8CP3Odad1dYctsZ/JU+pyDqHwq/bcmxmvez6jC1OrR4xNnm3pRFGOS1A6qJvuhcKeoFTk moLK0SDlaL3Y2NQqZCFQIch1dqLuZvkA11sosAqQwUYddwKFl8vOgK7QPhfP2MVBBibVQ+I2 6Ggj0ol8TH8AtstOIdIusnJ/cxzkzdgfQXpx0ZDcnfXQ7/joa1nDuan9V8tY/cmnW+Dn/W9f K3oNttPnqNoxNafftj7fUZbgHC5TjDZXwQKBkZMrdCiPDYaSWKHqBGeGsoqFwluDx8TucvdI 7rk8S0bX1FCrpANJM2EwNBIFPZLshaT5fA6vb0x29Gs1dMjxvUQe5jgAjapDaF4HmdPvjoOz J0oerf2Ss0z931kHMpzv/qG0kkQ6X/rZx/xPD8s/ST1wbeNb8HKsiEaKHL1qX8++lXXU1Vk+ OV1cCKsmNOJjaXczfz0WzEnHW4rxAr+9oRfenj4WF/zPhKRWkWJJ0w1ZszrOoe20164W6K7I CWQvHGpKGm/XpXyDkmUK8jQpmCMJAncUVuAkM2o/Dj7/1ZuPIL3QdpmZbAMvgTfn3/milHVu atvVsry60k+kZZ9oZN9kbMYusaMhGFWOIfFWLDXuJm/G2XRycqpUA6vGOzm5rIXMX/eF0hJC JdVQgEI2G7k9nUsihZO5HXnWtFapZX//OeQGOcSFsryg25wQyL67oftAXx2i/xMK5+TQWJVK I23sxgqpBe6Fk0A69SjPfz7zU76Zasn4j00/dUR/WhVfN73lEj999sDHUzu/GDl2reZD5JL0 gMVyVNmPVPlQK+em2mXsPjk5XWbFqsY7qhIl863vD4CZ4mBiCyERQe5V+e2Z3MqFX7uLo1Pr NAWFgzOJ4nb0DsmhzLfOuLbiR0mkKd3ZfWOI4t9ROCuHE91pFG8S7HGhGRiBwS9OQlvoVfXD SH/3L5sQ2n0rOPVhcmjDL6aSzmk/29B76FDSbw/tvL6Rf23369jFXXxFb4H1hGyqE4WxjiKh gXugrprTC1np+rh4Uz9aUwOJDEdCplOQDVgX5LeEB2+I5a6C7YcOdR1NMwl4dRfkgVoIr+3e 50507TdE61ns0o7Lsor/A4EX+aBuJAvqk6C+4By6B70hh78/SaR7NlJIiV5akZBBaulUhh0N uJpQMNzj01mw6W7yP/t0E4JXY6FhJZxsxryYjRygKduBowTXTthU0zqrDrJ6iVEt8EEfAoHW 09MT0vQSnGYspJHjoxCQQ1mPrWfE14ROD6MUG+DitoCB1FZ3zWRLJ2Ix27sdCOUzbDxNBhXp aP+u3SgHdaLwfC3xAYvmpQKbP1vC9d3bXqMYmbAdB4zRHGf4+Uc0wekBhN7gK1z6AmC0+yB6 drmvXY7RkjV+0Ktm9hu8WgzQtq8BoPT4qD0fQouRfCPm1WgZF5hn20D7L2iuEI+tfzZcHxG5 wyBiIxpxsj4aOH1ZZUCeCdLHefxZjgQRf9TSDJT0WigSpIuGUB9LEee/Rmk6OloESE2o8Akh HmipT09473JPI0DKhWOElbkkZnSAFi1jDDjQ0mdkR1HSFlgflscH9yw23KfHfdIDbr/al3XV GAHSbRAYwkrWgaOZs0dE59oPfr1Bdi5HLG4qOcdTVPRkhVIsyVcHN9A5gPaj1lRto9R/Trlh wzRjKQVU7J4p4Lkz/buzgtH5gL13sghlio8xfUMcPurhyt0tRI8SL160jLh6pD+jzmmYhIM1 zbdbcgYctTf7Qjs7pwel3OKMCbG8+tZQ2Y+/utvfRudaXzzR2ZogddZnV7xUNyCnI3LEylhp +xgq+Aa8Uw+6E0xsBs2dKdrJPai7PLy1qiHfnFEzOGFWLyviGAHSIhiCfYyR3kBJc0B7oI5d e/ei8+QYcW6vaw+v/1Bb9c0mfse4/9ZWNRXIVTr2YfIJ0Xe96MIxzyUGqXAQKZ4f+RJtP0zs TAWaYtjOKCXPWmgn9+D8Yc9JiemI5nBp5dl2UYZBviakCtgJOHqEQVp9u4Z3dbJc3BEsU/QX cEfV1sF+eeEtpOzTL9F5Jb1SD2RPqHWZiXf5/sDJW0Zm2SUcQjP0DVcR8Tf4Tyd8thooYRww 3rAxZSodn0lkD1UivppOm16WQVt7XT3SEBclYpn93FB39e00Vf3lmL0fqFJy+hsKsyqL606I WObdVa+ckl/fRzfUhUSXsCaebY3PvfPrW93Mgp/diKQ2dZzNvVAX+OmZy9Vb/RWMVa27bJrb BGfyzFub6lMQImtC2sVb1jTBqkf+OTU9P2owDxbeiCeouRLocNQTdvhsh0Ooxor5MBwBYQFg oPEXY7gdHVbhvSOEXwMtKPOc8TcJtbZQLjY1Qi518ExsUP1MkI6t8cyKyFz5fTDnCQlEjHTx HGOt/piIFVWJKdf1zwgpzpI/BcwI6In7FREgnbFgftTNJWudGFGCGZJHRQkdpBbLNlo+2mfV ETZKaM9mgz6730fpeQMf6gsvLH2U5B/Zku3QTsaBNj8l+0fOX2FOiWzV5OraTlwQkdXmtwMM PMbQUARIz/xe19xiEJIjEF5w1NTYm2/OvZvuyzZM9OZ3tJHv9az983FISiURle9vjB9gNVWH SkwsXiNzmIQ39rKbBrtUjZm+9BKXFD0y7Mnx1HiUTZIjdIs3pPlSRXXcodMZlgLlYLFJ1mXu xtaIVPyV96DYKMylTP42TWhKLw+WGW8rd85OqCQDavL9grL0TkkZpw8kdhCZzQPc6QzvvmC6 rnsdSsV2aqoLaiaKqln59sP8WXdt3pgn2Vviqs4crqSRpvUZSnZea0wXFw4d4TYPG7PjBpid hTUgrfvC8/64oYpGKpyaSZqoLmu8w3//xqSuoYFGqm693RrDHgMJHaCxylMdSuvJhBUI3ESv 1g1+nbnN2VLUyUbrEIXvo3P13n3NJaGMatiRTiE64L6p2na9ou1qurJiumZyOr7Qf2FZobZI rDdcsyV2G5qp2i/imKTZgoTcsdned26M6yoHelWUWmzJ7aKyMzdBTAfRlIEXh9I5Cb4OPoyO o8tUqXW36YurUtnK+tJx33HW1ZHo2BJPahNsPEe1nXifvnXb9crascaySl/V4HRaOnb+Sx26 JqQN/eoplWu4lLIw1eRlK1mcXCfbu39ivJc90JVFzp7C7DtRatYNkMR2Fxfi1XghO9PYmQ3i 6XnNXdTiluszezj5zdxst7GtomE4Pi3LyOKCynyqRhTS0aLcy6yyfo6IjUmbjBmp6Im+mdo1 Ib2/AGTIT2BABaw+b4vNau2lT0nv8qGdgDo7dahKDg9arceuBTNMc5tBAebkYVa7j+z+05hF RQwruy3aUcxCS0eEmuAIOtyNWbr9I5hX51ZKMYEw1PZYpMt4XgArm3yBjMN1JszdJ2jCTvDh UxOD1JT/qJypKfVJirj3CUdWfm9eTrhkleYSw/Kn7z0suQKJipT9K0XsGrVFgvGxBLDppmWh UpMVSl95upauNRmJ7lM1J9ThZZAP89GnE6E9lr3oCp99tnuAfElIIi/4cAnIw4Bs3Hr5cgEa UAgYj+xXXmFkz5cgxT+QnWozpiHkutrIsuXTWw3BLT6WXcKDQxxfG4SWUWr72NKDAU34lKUd XkEpcw0oXB2FmOUcoQrFzy7LPg2SuSvoVL/au+iH4x7S0AbV5/yOD+TkcP3HDNMbp6hvDWyF Ns+eKOzML83vkpxuqq5zyppyRG1MDZ+y9MMrOgGiqMY8qplOWWeXr2fEJZvBKDl9YpTSKQrZ R0ZsI2pPCyB5VRv0jCAeHVBpQnxAGbd3yYnuWWqJQEncCgQtSsTb7RvSubtVVmiFC+VUFpez EPgo0k/44jr56VZ4DQmVnK9lkEJHYh7C+q3r5xDfXMdLrTdvOcu/RNvKJ6nP12BJKxUPqTtb OHHZ6fWeA0fnyzgmdi0l9EgJEDaVZBQ0J5aMV2o5Q94eu4NTKs3EkzmhYy5qTUb5Dr9BlilR Q/bls3VZWSWegmlW6SyLJ/V3qgl6dfXVqwmPlOmryk/4knb1p7vl11BQ+ZtauvaxGX3OaST9 lOsnstB6p+jMEa/wVFk7Zz0T8bJ11NOU2ODiVQ33JJRmdXgPvjVfJjCwycpdKE4gIezf0Znd 9L5wvE/V3hrkNd/lJhVF+d5nE+/PXiWbUweJtI5s44Gyo2T9OEp74gnBtCBxtpIvMXWXQVpi 9Ks9j+z0hjYoP2lr7Jf9tvHgH5Dge3SZBjf70vRJp9RFp9w/SXW/7en9dMNoyqdlzkNvh5Ha MUKS2EiWn0SXoEvd7U1OnC+TeqTHyNxbSP4ePyBznrR8NGg8o9aXO7LTXam8rijfjnSw8/LY SRIpQnJmuoHUhrJCch0xUWs6ACQWaeL8mdKJ2ZGdkFbRM41+8qguT88uZeqE+oT5539A7v7k dxTS0G7NXv2B07qsz907L3a9PVu666zgjb4yPWsHE/E8Bt2FJNKi4kb7fiyz0huTNccXmKaS qBUsWft4DLxbTnw0qegQOZOdpemuppKiON/bBcT7fR6yTOsRaNFpzcJB/gwGr06WjRz1S6aE CYZG0cSskgdpESGz/1F70n0btzrf6FB/evj9K2jgX35DCTmBU7FbXZs2Tez4N/M7v+/5yeXS 3e3sF9tz+rq2M+IE51HoTN8vNbYUcWz7sGyF952kWzlp4wNkL1nIKia//oD17kn8fUHllfih NBO/e6E5+uge704WsfOKX061U1DZ0wL8nlxy5XhxMjs+zS8WC/ZOSHmTBpkOvkGjaj1FlRmu st1H6hX2hmpM6FCB2osRgi5aMWUihUdwWhzH6jyb8uwnYpWp/U2/StnSPrSeoPnKOj50xxVa O3WSmlCavard/fOE+aiNQ2aSkXEWkXwLYJfO7sCTeIqKo0Xnekd0zlRewxnrgYr5eD3lR3ZC Djo25lA2R3iQOFSffThecE4QXzjeWFo3XYxA+kj0D+/R+/zz0XkoXLInTSlfMmeZ/vBWso3a KyZQL9DYoFUJbV77jGbU6utlXtvIAdpmJwPT5jt8XkKlJbTDOioJglaE9eq8KqIM9dkoM4lk QhrMZ/XrrF4btftMeefwdiLhdDRWu1VTbfXp7D4faiU5lRBl+REaNxZTWQW2nVbDZ32+//Cc Rpx8XEiC5Jb9j4nqpzcVqE0CuuSIrHHkmSN9mIIxj301hawQ7wGB7pCKXoA/X6RLpSoffoWt EE/3YEi6aMMa3GFzgJBYTCFUxXnipvn3S2Ed3kVPYXXo2Tb6IvDCyy9GgNTUC4dUTw62BrJT HoQeRer8AYMP/pvsvzBXjhcNkSDVv+T9UP08gLp/CPFfvtr2CFLH34Yngz+M/nM5feFct/Ci RaCjOGViBBI6+nTL76f24ymZ+cVui8daluqDPzv6499Dx0t9Szf8wx7ZXgkrbP1B8jdyBumb zpecr0X5P30D++M/t11LWxf8m23g/A+692Egav6dD/+ncPQQS8eyjXo11hnMjHmsGLBbRm0k z8ecUQFq+8aHeWXArsHMqNUObYSd8JO8HV0PQIONYKZWOVECqkdQo9pnA75Fpx6Bf4Q31uu3 P4K0jxXmOr+4+F9r6QvDuoWXXNF5lm3X5Vf+0Hadtf5GwmZQcah7KyQ2zx+b+mk4OtEob7TF e7akvJJ14uAfN5VbGvPeE2RkuBnrW9ako2mzRaKJVPM+jpeVc77CvsmzaS5pR/sHdCbS/tEK /h+KfzY/4d18WslJqK/oatyGhRP+e/jHHfp1jyA9OxR+9tWp/42pfce2hRcN0efG3/ziZP// Lv/jnvfN03uBoK5nr53Yoz8IFtswXl8r8JfA0prtR3f8p7nWaE5q51FudcF4HdWa7mT8TFIw UVoslujYygVRy7hBFA2zQm/puvvpD+me7RTkfDOk5syJMvvdueyGiaahxZUn8Q/wyg7HI5II 4IuXw1o3F9f9NzoROLbO8WNj4pnpVze2DfxR/seXDzpf/rGfda7nN7/Q/fbl9/G/fY1pnfhA Dtu6R5WEJcmm3rmljCrymbM9KZlEO9WG7vLthu6J1ipPHtLfNi8q1leg27Ed4DMMXuZSX+qO 1RlzvuFi8Y7cXe/N5jaIBepABhIugr+H13fqX3oYKfHpoR9p6YXu79//39UapvYdLzkT88bf JjDun9quC9d9lZVGFNT1xp/nxV7aSfzk98eZdtq5n2UrTjsAYvAd629po4u9wcRQVYajgiqb u+XQoda3siRi+VjpfFvRWIc8oWs7vIrCfglV/d7+rqbsm8O18fNlif3juVLJoDwkDO/x4/8A r8csgzSdOC2hta6+Pvhvug0o3aP0Lzn3xRrWzYqi/xv/DzWbLxcfmdzf0ZN5tXXPrXeIn988 Pk0FI7nOfFuxMNq3Y+HYL670JHOmQ1m4kjUgptrb3XLVvFzfkt7YXjNd5JBlKfRlWR2JhOAY 7J+k2li7pJ6bcbP7OPuGKL7OlCOUTJSFqrMYOQMS6Y0dY3SPogxu3kPaDKdmaNkkXH3RTts2 cu1zJbgPRYPTG6e2fZ71dfUb+o2v5iXV9Rz5ULXHcBC88SX/Y6qCx4/2nBuJi9/nejOw6b3r GTH9NaGj7pomw2EKaSiZf6XckVE60J5ekm8Vll6tECVy9s1lbQMXUqk21p86EXu0ryRmvtL7 3pFRVo2YLQ8W9n5O8/nBf4Cu1xkxntDWz9Rw5Xk/0IJBr+xmTffekF0GNJYZncU+o4QaXAbY XGyI+V5q/9mu9WrgqO1mIeJFaKaRsNMDrhczq51VKKV+5EEtKLk2bdGNuFRKyCgWEUqgo4Zo oINkeCvmtVNSvh00+xt4neTlmeV+aMsTJREW6DazgMACGBHdVC/zcLnjugiIkhpYtAbWTMsu r4Q0uDhkRKb2AueQJTfY0yFdClpHu2gL65zZaCcJDzppXTXhS28WU1qUz34KpMxHh7m+E2lU eQxxnmTX3Po9mWdjID6wVxrm+ja83Eb+/GbDmyvHxYUrGlJ+Us6rCEt0KcEUe6nkZxhp/Kck UvBBj4ysNdyKArvfvpw6mJPf/xQKdMFVfOX4q6/bv3hl6b7ooidWatcMfKAmmSP1jbgST/pQ hr+xCJshl5ddKD6i89A+FuG43FFK7V7SN3a4ymbtUEde0P+W+RveZ8KlAilhpNn0/t6nanjj yMFr2/Y6//70P5l3bUTyjMmOD3Pn3sswfEi9h2J1MMk0IsN7Ql0yvAmbajZrlDP2Ef8IORWP KPERzNxtn9ZZrCrzsAziXbphG6GzeUa6R31KvFvpQTwkuxfq7vZ1jxKjWk/LqLfHb+kNdMrc w6ppDWJR4aP2EWb7+lPd58mHR9BHkZZQtQ8/V8MvuP96vezE5KuH3jBVf6ZONR74uujtb7Z/ 6D1PI61EgoljktxxhTMq0VGJ9Kf3cxPqtbFmyjLLvoy5E2pFynRqacNATv+ZZBj4TJaicOcU 9aXGFw4WGaPiDbKO0+UwuPmEZw/HnVHo2Fcwnqrpivr3Izuv5B1r59Q0ZjgLqtIZTfNh3y9L T32Y/QhSQ9mXbUyZ/lts9C3+Z5MbNmz2ST6QnzgX83vVv36zbTf2VQbV6yvUoSTHBD//piWX Patom2w2FJY0IOmu0mQI+Y2OjnKzNMjNkRj5k+N8SFxFG66Yk/abpKWjAsl0SeG87Mx1OQSZ 7UTa5ExNYaB4VN8xOrr3m67j85Lysc7hkkpTVWFLeCdy4ofK0xUvPoK0r/RUmx+Cj9Xw8+be W7xDg7t/sNmd9pn60xMxv9P+9Ns33oRfv0epCXeog7zZutwjDmtb/dVB+VSzMy27vuaor5pE 6s1wsctNg3hjjljMH1SIIH4dba/3lCSBgUwVSzKSnnhX1v8VibS4nSg0NNUI3akqV7tsaP9/ VJycHzpp5LjLKqYKSnz76OonfrPfP+x+DXsIKXGK94lIgILfyuEXraW3Sk+Y4l6P00efU+0a jPm99s3/OHACu1IdZUbICScgconLKrzWtvYbGtVMs5NT2sCNsheRSEdY89Jyj8TFyZ6q5ys6 +DB4Ba3rnykt8XALRawZS0aWQ3brIuWHq44oMFRnCl1pJY52XnXcwrnyWyMnvezpnLzpqmKQ QIvU6V9HQHfoEaT4od4KNYn0N3I49nruXNw+V9TWNON7v8rerX/7Guun/550CP2qcMuEHAZr JhHozLk67SljO2ZqmgsNVSUNnXunEmLIdnrpsj7ZLDFyttodOX39ZTB4E6m8NZKTOVlYVMLx mrKL5mouXVNDkFFHxE4MR3GcxZl9denJuzDH8etdJ7HxqiyWuzkTJNIGEr4o9eO7JbTGYahF ii4iBSOolRKxZKMQ5yI3ClvxntYub2U+T+jKcXyYPB+fAa/GJpJ8AiGtwqCL76gOZvHw6cEs 1lR3q2S0YEqYBWEBRy9NYOeNcIswZ6l0gg/FF8pZA1Ze8YCwumqky5RVOFaccqGMZIbzvbu4 5kxusKZ5LDWjYD+8GzM7WKaaKGmsCQp5oURa9u6/7klt/ZxxXbmw5VGujxker1CdCwMka4b5 AUqMoITGDj2MP0mKvaEEEYIlKPQZZTM2v92H2fxekvPx6QitpnhIpLVDn91GfpZwJFdjA6jd a7Pb/BqfVuPVjcyoyBWpxherJGxacnrxjuosaoirvF6d3aezIIQVJZT0uvbQ4V3lxjh6awJP ICtyWV7qWu2TB/HgSUh7NXt4GEcAcu/GvrzjLCrvzU/MYEYzggLGAxzRMnmv9h8kD/rEdKDj 2OPeYE+ODJ0/RCIIde/z7Y+RPzXo7NgTTRau+RCSJu/y8hthetTDy2PkTwstcT1HFyM9STTo 6elR28x31csGfARpKJfYfM+aXvBRszW2Z8yh3tmDjWEPIljeVs4jSG+rQaYnbAcRBh61LzT+ DI7ql1LwV+i/I0vuzShYXkT8EaQ3MZDpRo1xaurGTdubIwcrhJY6oOxEzsrIPo/bfFgETtQi IaJd/u/qJfcNKOxDI0J6GYLdbHSC0bM0U8zMndr9weQmCKa7G/PVzjOCobTk7zYM7qsnQeKV caphtLPJE5sUqMKzWh05/TVc6Ywgk/6AQTngWAsEJnZCpzvTxxZXZk+kZhqkpQ1UMRhjWyup JRG4nP1HxF0EbNhgt4bVYjqUjl2PDGklBAnuMgttqwqfpsoUP1lE7FCSs1fRCBv1jg92ja67 +5lvHbVgxQXpTd0qxYBya7F4zvdOvattvKyhYKqTlj8C2TuICuv+6fHOJKkgHxG0K3JuCt+Z y+rNovRqgxnpVdSROyHd9idEMamtKq0f4HPZ3Ip6dK4tQqRENJ4IJwpIqK7BaD+bC493gv0I DGXZ/Q1qOFdlD+0InIGV1Kgf4hQJeoqHDLwDmrjbqrfr3MeMckOi18zoNmTvJBT+Tg0xkGMf akQ6x8ZFN6fKQ+v8SsoAYrAwg96tIbrWf4vkO6pLRAMajNOgahjG7tZGhLQegv14AjYhzSEZ ml/9IKdhN5bUDSpJpNkAkzShc3n80I5QH7xONy5XqaK3WOPgZ4M3vuP9KMq9iaMORMPgEQpq sAwD41i/jqjfK3enIsKxCRmJFJBFcYKDweCuRJCXTrISstdv6uKdCeWwLxOciEPbdyERIh2H xDr8qLq/kzoqdL6FAT9RLYSXEYiXeNHOCfns8H5+rP8KvHmcCu0sN3TXFDrKssFbt1vfuWKt 3lQbyoCB6niM8r0DiRvolbZQETd7oFEkVEyob5a9j59GiFSDHAayU+3F/SQT2Pv2vyOFjsJy 60Cjv3ASaRgvu1O+3OnQI0hvwVAqvwGRjFKBZ18k/86NxEEPCXuwBzYOqq82sqL3KE5hQbrL 6XOdHF6TQ3YAsm/53748nb5Z1tWALBRRbHfoGMiaRR3lrsyivY1nklgSveib7HfnJceJPWNt MJAV5y8aJ3nImIN/ktcbupO0kkZ7QZ28Ypx/u/abdyNA+g2y5GaYWpJ6oIie4QgESFqgW4h6 Vb86FBamGc8iOGiT0Z6Bzb0FPtw/WzCo7DbKgwwThMGiy3KPerwrk6tIyfjwTN7rs4Ly9s4D odelGMTZMsAuwuBgvOyGfDbKf052rrH7UJTl403oLeTmRxEgZURAHiJc8+A9RuteLlLYOuTy 5F3y5RPYvegP0QNPxjBimRQfQQqWO+qcP/7wk8D6+9fCFZAGoxG4WlpeovpRDqV9mXwXbRks +aAlya0kAY3nwtUSsbxsd1jXfIkp4hBGrlaWMU38JL85qydg888s43HiMRYrmXVU+8sPfAf+ X154VFLOTW8HPksK/bLg1I/VkYYOSyE1vmGnxK7DWkLE4YFHuHIwZHqSxH1kdL+3gBPInZiI 49FIA/9o2d3FrerqFnnoo3J8t3cDuQSzU5p0i9rreBLxJCvAkdH8/VLMRxdWidT5T55dkpe3 nvnBjq9+1UZ99q7pjVOJ/XvR/l18ZxxKB3THgDzU59faMBuK2zCt1z7q7fGFpTV9fmjDCI2W oLwaQgBtzMEMdUudBtMq6ORX+1ACtbsQ36IdUhJpMrRiNjsk0LAtDejz6VZA6iCR6k6rwSb7 4bFfUzl8eniLa1/KOVHHp7kXaUkgao0HKrQDyvRKG4d/hyU60lezxbV1Isz0Dkz6WW13Uvcb mlBjkc2iZNloycS5UcTYS3TZKtMsBRmTqb2DpfNlSU61Ij9sDj4VXcgBebWNHGxKNBbHSF0a xDErIHX+k3cXUqcGe/3vuf8TlcSpgtbAnr19OZLLpb8N66o5j4H6rs6eYqmpNfHuwPH8+d4s b3ZYdwhOzFpysr8b3Xmjit9p7GSXFmL09sJ33cdqJt0FLRmVnuajQ1uKs7bdPb5jXlQZNn8K UtA7yYGS4xfHRNXN+jQG4fzgikj/h9Au5IKc2Iztdv2/qTLNw2DgV29eTWq8zHv5MBPTdQyc Ech8xRyHqMBZfzJ/TFnQXVIZVmTSi8fbir7zvKu3JBa5ONWqQjstj3mXk3x8dmBUU9xg6cnU ZvZUbwvk7HSIpAZ1GClyJ/nbnGN9gZxEtpPDmEG505mzAtLgjz1UmZJI9zj+0yLSTVv6slmX Szd2MbUSyiFYAzJfZppelu7klB/uV6YX8CrDJqBnK2/IC+943p+dycpwcuT+wlH6xPBOSvWv r9QjeFX9dEsRyPI3rV/Y/7ZD7hlH/OHav5PzbUlpfzBnW6exkGkSDulKSEO72Fswsvb3YJ/1 0+00hUS6L7a9OOpy2WfTtR6qfIgmT42rRVMsMMoy53t+vdehLG7gdUwzSBV6SVvGHcs7s8NZ 6QaOyFYtpS1sfNMV/dHlATleJHEXZ4KsUNI+Z/nbczLxmHqKasbgCHIn53Zbb70jOdqsr0qg 4c83rYQUiHdlww41yMDaaavYgOJ0sxryh7b2lV3Ka7tKw5mUikJNmmKpZYQ/V1UeO9taJRRN Cpl61I9395R+J3h7VtDaKB2u1hYJ6TK9KYzJYntEeLrAXZ3hj/ckHDHkbrtVk3pJJqGQ4ruQ G9GBav6Fq/yMobHCrGnsiUghQc6eVgzaYYiRsqasxCndLXirWeXKwBghLLwZBRq/0otaEPcI NmxS2fwoEZZU8kxhFvUClzfbibl7/CP2HuYMPiiUTbUCFdHd5VV1+4V+YadbVO1SNg+q6VND NwsZP+oXys8NYJPNBq6MRurWyFZCuhJhTwqwhGbRh+M+sMxevA5vvBF2zGfBAGwAEKBPXI8/ Wxk0A7qWWCciKoxnizTCo+CHiP2ckdKerZ/iq+7De1wqDzaIp0AqLjaGlczdXchTQF6W3GwE ThxdmuxT1P6VHEM0g7Sxay2mrFekL08kEx/vWqW1RkZGjlJ/f1C49Ub5GLMzTcT7n7WzK+LV yZdCr01txlaFNLWyVjrkq+RNHCnmsBANFmShDFK+gmFeQtGwqWsY64YzQ2qTivJ/7cc0o5gZ XTvS4Is+ofvF0C+WJBEJ0qttFyZ7i9JNh2vSUrTTraGwM4UbNVwG6d310Hp0z3CRrr6hlV0U qi50j6oECm3X6hd792jhR7EtzpdWi7Tyu7Y+d0lOvpelKsifHuYRCqZOrqd3ldMXc+shwUnU j5T3TSq5nFBL4fgITzrbk/nzJya9lMBSDjrwg5Sj8y8Ffrg6pI3fytuD+xK5XoEyNXWiFwWD DNJrUe57SD2mYzdnDs6a7ANHQ6yE+tFsRaOd/bNVIQ0ubevBH1s/NPwksEoLmNJv1fXB+GPT FonsTNqESAemwkiTXbn0kBfYhmkC5d/oVGMuLSstVFVUP5olGevKfGdVSPGlLpiCb4IPTD9Z WCXS1Bt8saUme3i6ozVWYBKZWzv89F7/1+WGZCe1aQ2OYrxA7m1577i+Z1+qubpoYrhUeoNV tSihGSEthqa4AuKHYIPlDQdzbtpKe4iJAGmspKw9zt5QfeJEfJpAW+xVzdqo0gIdNeKjZnr3 uT+t7MrbRIbofF5vSqymc3+Qpar7tGvPJozRyyLJxTBIYUPSgNI5ojCULpcf7cjzk7Q3iY8P 0XJ9d7d9HKG1RnI8ldih31vja6Y9W5EfjTDPKSO3NAANRqDk6tRC+YaiPXVDP7WMpUxd0EHv OV15g0HaztwGlrXiSxtlc+5WwfFN9JZhaD+9molsjqpgamcN03yYZ1k0xBju32FBKLDsWSIt LEmxFOHXRBZt5CIypBL16jE+MwrJaBMPjyDFlgv8HC0MRExhyS7aOBZJp175XyKJhUUSKCJy oatDuvB3cub2v/79u0+KcXcfNvcU8+RDFLnnk7C81N/WMrefq58YgziMXmtbMYSk5YmJUCSu L3vcru7jkerDOhLgVyiEfZtRU4qcqJThjeTC0oN6hrGxJntnUzgGuKyek0PKfBF4YDC4XziO yA6BpztVT1T9fgTpWApz6AwODaHgt7+M+XS33LnxwPwLbxFbv2r77T+X/39fWffZa4tR5nlj iKk1kJ3VYT1cIhVQ8oye6h4iE7pHgBAxN/sUUaoZK+pFQjorQbF+3ikZJHosOjPi7u3RgO4R v04HhhCvxg5vqclByUuWhmq62z6EjlhVnt4VkfYt2hL9/7zwr8Rr8+vrMehMSxor3Ozd8gfZ uhvv/6HrJSJl0RuZsXRWXjTgyEqS6CS1dUJaHj456sYVdC7OnZHbV1nYENd6rq60p2XhJ6dv fE4Wv6IuF4b2XmiR7piL/tfT+LqNngMFnq6ayYFSOIaCwuPXDW1mbkpssVBUV5HMumedfFmk 7ZyXmPe/bX7F+6LjrQ4MGtnJRP9PvJs+b/7J7Z//kb0enKtCGaTT2bdlb59H8WQMWNTGHgRS poEPfP1dm1vqVNYopDxDiU446suZBPHtLkrPTdFfTvI5iuHE7XdL31UQOUfxbM54a6GpIwd2 oPj2j+YDsmpuc81gYaKhUZYeNhC1PFLwxSv/RL8HG7BPbG/cejMPgwOSA44NP/H96pddL979 +R9f2QlOL1qb9W2/rVuvwAY3y8Gw3FlKfWKoasdXN9oIid6WPlaoXkjjdZSEcvRYxxk4141A xWAtJCrqVZ077vA/6sMPZOBRGRPK9KlJPmxAA+9iEwuybH8oaaIwa6ALMR9eEemp3RtV9ET3 ge1j2y+urM9DoWTiwOWMzb6tfxC9dPudayPrQL4jmZadBf5EEinEkzKTfZ1tQZrnAIKYryHf 16DXZox31i40Zwkapnfq/dfOwTlJDOyjlKXHG0ayou/yPhrHY7rwLK5RmT44JIMSLPAuFAeU CRAvNfD9Axn2gvwVkQrA2W56z+uTIzvAxx8n52FEXv22vj2vWbd+XfveVwf/wFlHpHTk0OZP Qr2iWVmR99aBhKMaMR9nJKtB0pwmranB2Vo9Ji0zVGex21uypaFL57HZThKpsJZs3RXSzG0O 3vvi0NvpoWzORGtVv0AEFWgoBqufl2VgoWy3aHSqovdoHrJSO/XDQR3NDjTEyeFErG4Ic712 ZGPnng+1GfPy0xvVVzfkgLO7ZPQO9EI2JuEHp40theyO1BLADF54RiBNkdNAyJCJKsTAahXX 87trgoV96CyrFiqkfIgL65vy9xp6cpuDB9I8WQUepVIyJYIOFNZglfNyhc4d761qaZS0ss6s cgeNZOc75H4rOWhiIS1t7tc6em/4DPdOMO23aRg3sSTr42MYJ8rkHGWZkbLSjQKM8tRHW+LB fJjfRp0iAbsNYtSBBfX4LkKZoAOQwAgtnMFILtK3jHGOFZHiMjj1mAZznwDEj/Q+KdCKFIhc QPwpd9CISuSp4uOlEQddNVKie3hkdJVxVqDIzSeu3o/E3rNpR6jkl2YRiji/h8m0Qkz/0/k7 uVt6jU+JSo1OL32oXivSFQgICpZaol99mcpu8ufJHtwyuOQh/oxF6JhEf3VkqUzC6v1IoN+2 BWx2MDoC3b1AC2126iwj8o6xCqR7lrF8vZr42E05PmP2ZQ5AfYKnG5F2e8m5pnuVqUSU0678 R7U5VkU3RdD3nS6xHroyJqdFDZ1TGdkwvAH0bJG+vGHrUyLlQ3BFl9QAPdwBc2njxKgwCTqf A1IiVfyPS5JdW5l6b+gSxdDEGXBnsfU9Xc8HKbC5/gF5WqQD39kzxMCcPmAqZRsamzOwRUmo Z0lESzAsYxKpnd6HCL+YiekFnr35rurYmQE5e2gidjc6fQ8pEZ7Jw9JB4d0eD2M0AIRfhh21 LG7+jDA/A8xbnHkJg6/V03t9eEEqujaklUKM0BE9Gq9OQzJbAptvZAS7b5MrvH8HUpn8+plS 0TOrZRDeMhtrY7Awm7vEe/RXgXYm0Gx4bYF/zOicBd/7WL0mpMD2wEkerc8C7o+nix5swv5w zMyPO2yIIbwTYFYzWBjRdsBlnk4wS2rXIn9l7qbTwmPPrQ3pg0TQZUc8aY5aPK5bXN+GHz/4 dHEH8OEsqmintE/tO26ESj6EPF0qK9MaPQgtj/d5Ag3Tn8dz4F+RPo6MsWlyaErLF0GnaBAl Oy3ZVV1Vw1T/pgTKQlVdaugs4JL3BJd8HWSFjzG/f6Q3fvTbk3Dsb/85GV479kUbhH9YB+FX f/vCixjEf5MM4Td/+8J/htd/+Tfk8H3+BfLVxVde+HMhvZrcVw71+612eO19yiLZv/0TOft0 /JicBYL/69sQXntzSA6B/kVyEX5KuAmFnyv/q/0pVrJPg/TrmP5aqD9ATgS31n9RC4kXNmAQ OikrFnd/8FOSP6C3t2ffItvBB93vofAT9W+sP/kzIT12mSzTH5C1vfDCP8vhwj9dRClLPuSb O3vXYfC7v6ecSM6vo3Qv1eTgfmPvy+hT6H8/DdIruSRS1y5KHabxf62Fd3/6xUkIHRTSq/s2 ovCbv/sFpNwjU1b21BT8V/9s7fTrmIsnoYPxnfOFGv7H371AInVSe8Zf/t0P1PCbdzCqTMl7 /ENVPgrPl/4ybFv8z4G0HM6+OUx1ky/k8I/rzu6kjCiRU9YnWb8VwWvv2BGyTEmkxGc9u1H4 hegD21PIqzxV7R+g2ukLL6xnkH5+nCrPwEu0wN7FXHjt715dzyCF53eR7fbz0g9s2WvP7WmQ +uwkR+xhsan6NyKwEQnVkANUAtkui7AFPtQfOXKMLGNKy921i+TvFDIWtvbMvq/Z9BnoAjzk 7QbYbE+KAawayjTg905hKyOLVrHv7Nr1JBTBD+LynsfmzkPko2wsPoo0+C9q5vY//n7Dk5DC T5Hg2w88eHoFyWWo4xiYfMAfXfjc9IXaMNKfaymvQ9Tmt4/6j9I5Z/bD7+8QnkXxFx9I1KiG z4IsSz8Y/Jed+AcfLFV3DZ+bvhA+Xf6OnKsNe2QuoczMUZtZKrzViE1VYaYC1eC9Y9t6dOEn BG0y00YJdfgxg4zR0KC8MTEN/r5cHWVvf+nxAKAk7xh5bj/t6+k+lAF0Se0EXng/+I+GR30b 6z8Mo//2pWbsd7t3XNkkGj9ce+nD5IUdv9cd+pX6/KHtZ++Znzk32pfr6JJ5lR6OyNSKD7e6 0Snan1fTqFFAT+ye7l44g+JdWK/V3TQy1UUdo9rsxGhINeoclZm9tIgz3qQzzaDmXlypBDPo tE1n8Wss93itKx8fdL4UXKr9smhbLnxu+t///hXZIe/mK+VwvLJWojgQjPl6+CdfHz/vfsu9 d/H7zgjr+TfFPxsa8KbkdgqcnOxZURG1Uif2VIydpRfC82mJoUHRwilka8Psp6wLp3MqxDJu 9VSqPubo9Wr+pYl8OVVqaaIKsbIg3Zn5VojNP1+YNKGNbbxnlvnQxYOOl+51n/tIL3HeZIJ8 +9b5g4e9m67WQkVD7dTZA8F9X0z+67cfnZcewDeGz03hGTT409szOwrbfUJe1cAAh3enJYfa kgWF/ear9Ap+obpkXpMTuoJGDxCXBzoUtQ2S0WIul+PMHg0cx64qPJSMZZDbKmhx57Sban4+ pz125WjphJqdPhkuxNCLf9h+9cVlyvT8hh8zMP7j3e9+/qFt91gbrO8o6zhxIPSLX0797PZH X6TG4LtOiBaREj/+rjM5TWrvrMkwSVi8ueZkylYc2MuGVwupLYhAc0m/LgZ8jSUq4CVLx2Rt fd5QYneGPZCBEm/DvnM4pQ6B1x0QJ93NuWQq/F+u2ZKu7i2bQCqi9OFCvP2Pn/7wM7L20YeQ Ep/ufk9L67j9+09/v/NjzXtjtaCyP/e05EBo3+dTP/vu+JeWt/CosRxm6+AM2fdva7ZxvfbB mgz3gJA315NMbZWAfWJ0jHI3AQNdJWPaGPwy3N8A27H2odrJI8PR1gKvu5AH34CX62iVObMk SZLpKDtnrP7PN20Hru7NVSCVR8N6HnDhyG9eS30p8COU7oT3d9Dw3dqzwjcoGH/6+1fkF+O2 Xa0NHTkVffrEG6YDF2de/F35KcFb+Otns2lnDN4Plcb1t6qiJ2ZMaaX5nQphyVVeFmXkABzt Qy6xKaQL3ET9cKbwsv3FenAO65CUg/qejGH2lDNrC0yDl/tN1M5Tf2UZu3GqhOUQvXtrJrk/ PeeSiFUgRcJu3uy/jzH/eJLu+66SRuRemTZhkyN0Y3ayijBnrMikNu45EiUpyDeVjNnzDiEV aXziSKqqnkLqYQ9LRQ6uyNnSV1Ay2Wwe7Z3kDdHNkyP1D3Cozu/kZrqHRrL6ZfECIkU9MCUH ElVn9WS3m1cIO2H/lIDK2VigEgwqBTWBmpiAUFRfkHWplNNJVayDHj9+fxA/fIi2zDj30m/5 8D6HsuhlhBruqEnMUKph2f0+kl3CPCPQqsHAjJbxngIomyLUYGiftI3QGgOAcekLrZR9EeqC sGmhzW+3ojo7GEF8tNc7XEfoAOonLNBip0/eqNMMH+ZBCa0KaLAZjdKis9HRZ+m5erwNmtl0 AYS29i1F+jB5ETiDwZXJvwb5/bGRJwZh9k+pySQsNVgsvlf73yPdiExCaSkRGvrI8vtGurjh vBpiPP6tAekafRM/La1h93ypI4KI6UFe07yGJFaP1LEmay4PyGtDF2/1KaweqQTFbVA5Q10C DQo00Ke1k1yejxalBXaf/2HrebT/wGAWtjgO+v0QL/wekII49LZkqIA+J8Rji9wFuvw8WX4p YMnN1a5Ya5x4OJXeq8AZcaJQoTc1bjB9Jm9PS0WsNU/dcDfrSBwE9dgqs12LzEQi/HawcOIg fc2tHBCI0vpkGRxn8ftZaTcqZPVScyN9WENs302huTHdnJYu5RYIMzsv1PVXHPzjjabi9SRS 5PkjDR2A39XL7sZQWRECrniqNH1MnaWYLYuJGXH2y/tKgSGJggi2U8Z/QLsnSVDUJShxZ1qu CszjB2/v99rexmC7+vkjxbdh34nlgXeoHkLkcyXTNel9cp7kumz9z6HrjNydBBcyqOoHCXkU 0gveZKPIuKsslFZySxQ6nEv8D5B4MwOGhc+fK1JiG/ZN47HA+1SfIKrE0smSuAldEvu66qdv 45clPA8Lc5bEU0ijqLYIKvBko9wlzA5Vp+tlNxoSQ2cxfH09uPA9IIVV2LcpuXd+QqHB4yqG KvlH2mUJUifvnULTlbOb08f481mUBB3YS5Up7HOXj+WMC0udWUXG1isdPz5/sxzffhbtsNP2 4p4v0n4k1ImGGqkFACFUEmxUY0GLewFb7c5xFndXmVpNLIptI4rOUVhc7+k6ovr3yCfSSuqi XfGJeWPJc3GJoMF/erWlunqkd5cRbV7tFh7BWf1h2xpOeClLRg9lvBdbXRrOA6sLvzakyzCl oVh0dUmYkO8F6Z+J/or0/9FI///KlIQAZqjNDgAAACV0RVh0ZGF0ZTpjcmVhdGUAMjAxMi0w Ny0wMVQxMjowNzo1MyswNDowMFmaQH8AAAAldEVYdGRhdGU6bW9kaWZ5ADIwMTItMDctMDFU MTI6MDc6NTMrMDQ6MDAox/jDAAAAAElFTkSuQmCC /9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBoRXhpZgAATU0AKgAAAAgABAEaAAUAAAABAAAAPgEb AAUAAAABAAAARgEoAAMAAAABAAIAAAExAAIAAAASAAAATgAAAAAAAABIAAAAAQAAAEgAAAAB UGFpbnQuTkVUIHYzLjUuMTAA/9sAQwAIBgYHBgUIBwcHCQkICgwUDQwLCwwZEhMPFB0aHx4d GhwcICQuJyAiLCMcHCg3KSwwMTQ0NB8nOT04MjwuMzQy/9sAQwEJCQkMCwwYDQ0YMiEcITIy MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIy/8AAEQgB MADIAwEiAAIRAQMRAf/EAB8AAAEFAQEBAQEBAAAAAAAAAAABAgMEBQYHCAkKC//EALUQAAIB AwMCBAMFBQQEAAABfQECAwAEEQUSITFBBhNRYQcicRQygZGhCCNCscEVUtHwJDNicoIJChYX GBkaJSYnKCkqNDU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6g4SFhoeI iYqSk5SVlpeYmZqio6Slpqeoqaqys7S1tre4ubrCw8TFxsfIycrS09TV1tfY2drh4uPk5ebn 6Onq8fLz9PX29/j5+v/EAB8BAAMBAQEBAQEBAQEAAAAAAAABAgMEBQYHCAkKC//EALURAAIB AgQEAwQHBQQEAAECdwABAgMRBAUhMQYSQVEHYXETIjKBCBRCkaGxwQkjM1LwFWJy0QoWJDTh JfEXGBkaJicoKSo1Njc4OTpDREVGR0hJSlNUVVZXWFlaY2RlZmdoaWpzdHV2d3h5eoKDhIWG h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uLj5OXm 5+jp6vLz9PX29/j5+v/aAAwDAQACEQMRAD8A9/ooooAKKKKACiiigAoorI13U7jTYoGgWA+Y 5UmUnspPGPpQBr0VU0y+XUdNguwAvmLkqOx6EfnUOuak+k6PPfJGshi2nYzYzlgOv40AaNFZ ljqjTWkl1ciGO3GCkqMSG7HqAc5HpzkUv9vaWbZLgXatE8nlKVUn5/7uAMg0AaVFZ0mu6bE8 KyXG0zBSnyNzuOBzj1qdtSs0uhbGdfOLbAv+1jOPrigC1RVRNUspLgW6XCNKWZQo9V+9+VRR 65pkrSql5GzRIXcDOQo7+4+lAGhRWYfEOkrE0rXiqqkA7lZTyMg4IzggHmr8E8VzCk0Lh43G VYdxQBJRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVQmsZ5dYt7z7QBBDGy+Ts5JbvnPH T0q/RQBiaVot1psaRHUS8STvLtWLaGDfwnJPQ85qfxDp0+raJcWNvJHG8u0bnzgYYHt9K1KK AOXHh2/f7VILqC2ZzHJDHACUV0Odxz6+wqQ6DeTNDcSNax3Au47iVYgwRtoxx7nNdJRQBzWp aRqt7dtLH9jRI5Y3hBLZIQkgHjjJJpYND1BNQjmknt2gW9e724O/5lIK56cEjFdJRQBy9p4Y lguoZmkjDB5zIVdvmEnTAPAPP6U5NB1B4Sl3LaPJFBJBDMisrMGGBv8ApXTUUActbeG7uK31 BGa3BuLVYUXJf5wpXcWIyBz0FP0rR9a0yFoYrq2SINHtiO6QAD7+CQMZ645rpqKACiiigAoo ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA CiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoo ooAKKKKACisnXfENh4dgjn1AyrFI20OkZYA++OlV38XaUmoWNjvlM98ivCFiJBDdMntQBvUU CigAooooAKKKKACiiigAoopsjiONnIJCgkgDJoAdRVa0voL5Xa2kEiKQCwHGcZ/qKs0AFFFF ABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAcv49hW48OJC4yHuoV/NgP61xeiFp9d0GR1+aB1tsnttR v8RXceNZY00WIPIq5uoSMnqAwJx+ArkoZLHTfENiGuECvqU0pIbIClQFJ9qAN869fTa5LFbz II2uJbOKIgYDqmQxPX734YrJfX9cgeJX1IBkt7nzUMScyRkgds+n5VPpkYs9emtmtg18urST PK0IJW2KkhtxHAzjp3rmJ1iv5Y7iXL3dxb3U5bnO4E+Wcdvu8UAdtdTa7Bo2ixSakYr+5uDH JIkaHcpVmBwR1AArOi1XU38O6Dqk+qXG26uhFcFVRflY4GMDtj9afceJLKabw3JdXHzpbtcS YUsyuY9oyAO5LflVKxAvvg46IR9ps1LsuMFHRt2MfSgDr/CklxdaEtzcXM07zO5VnI4UEgYw Pauc0bVtRmu9EM2pTyLdSXXmqVXBEZIA6cdK63w5b/ZvDenQ45W3QnPqRk/zrlbzSNP0jxnp EFkjJ9o+0F9zMwQspwB2AJLUAT6Br95qt0S138l9DNJEqhf3G1sLjj05571T07W9VtHe4vtS e5hj003nlmJFBbJAGQM44rP0W7XQbG2iSyUXdlHKuofufmXLhVJbHoSRzyBUlig1GR9NRj58 mhhACP8AloSW2/XkUAX7fXNWTTNQilvi9z/ZyajBN5a/JkZZcdCOgqXTtY168huLNLpJ7kLb SrOsI+QSfeDADBwOay4XM+m6lfupRbfRUsjuUg+ceq/UHA/GtPwW0Ed7dSWKNFYLZRGYlSqm YZ3Hn2oAXwcNRis5Ihdg2rxzshWJf3cgkIz059eai0jxBrM62lxNexTwRWb3N4pjVSeWAHA4 Pyj06mqPhZrZr+1ms12yRxXLXsiqVXaWJUMcYJqvoNuJFsLe1Gwalp9xFcAcBpATjPuOPwNA Gza69qyWtx9puw0s+m/2hAwjUeUcn5BxgjGOvNUtK8WaxeX+mW8tyFyri5HlrlmXeR244UdP WmRYurNpkBAsNFNtJkEFZTkbfrx+oqrokEVr4mtLlpRtlvgEJ6bfIP8AV8fWgDpPDV9rVxrS W+p35kU2KXRjEKJguSApIGeBiuyJwM15h4vntv8AhJtSwz/bktIUszFu3ebuzgAexr0m38w2 cXm583yxv/3sc0AUG8TaSrFWusEHBBjcY/SkbxPo69bwev3G/wAKyGsda8w4h1Hbn+HUk/qt M+xa51+z6n9P7Tj/APiaAN3/AISPSMZ+3RAdecimnxPooGTqVuPq+KxRZ64cZt9TH01OM4/8 dqQWms7V/datk8H/AE+Hj/x2gDXPiXRgQP7Rt8np81XLO/tb+NpLWZJVU7SVPQ1zS2etZ5h1 b/wYQ/8AxNX7TSry4jLXF7qtowOAguY3yPXIWgDfoqpZWRsw4N3c3G7HM7hsY9MAUUAWWjR/ vorfUZppghPWJP8AvkVJRQAm0Zzjmk8tP7o/KnUUAUINKgg1W71ADdLcKiHI4VVHQfnmsLVv Bz3d1LLZXxt0uGkM8bLkEOqqxHvhT1/vGusooAZEgjjVFGFVQo+gp20Zzjn1paKAE2rk8Dnr x1oCqDkAUtc/P4y0m3uJYXNwWimFu5WBivmHoucdaAN/auCMDBoCgDAAAoU7gDjGRnmloAaE VQQFAz6CgIoxhQMdMCsa68WaVZahc2M8rpPbxGV1KH7oGcj1q9pWqW2s2CXtpvMDkhS6FScH GcHtQBbCIM4UcnJ460eWhxlRx04rKl8S6dFq66a8j+eXEe7YdgcjIUt0zjtV+8vIrCzmurgk QxKXcqpYgD2HNAE3lpu3bF3euOadXNDx3oR6TXBHlmbP2aTGwdW6dOOtbtleRX9nFdQbjFKu 5SylSR9DQBYorAPjLRQwX7RJkzG3H7h+ZP7vTrWtf38Gm2Ut3ckrDENzsqlsD1wKALNFY1j4 o0vUb6OztpZWnkj81FMLqCnZskYxV7UNRttMtGubp9kYIHAJLE9AAOSfYUAW6Kr2V7b6jZR3 drIJIZBlWHes9vE+lpJfI8zqbL/X7o2AXnAGcck9sdaANiiqmm6na6tZJd2km+JiRyCCCDgg g8gg0UANv7ye0CGDT57vdwRCygr/AN9EVi6jqOo3ECj+zdSssNnfHcW6k+x3E109QXVla30Y ju7aKdAchZUDAH15oA4oT34PNzq/A739r/hSia+xzdarx3Go2uP5V1I8PaMpyNJsgf8Argv+ FKNA0dSSNKsgT/0wX/CgDlllvj/y21RgPXUrYfyFKWvc/f1L6jVIP8K6htB0d8btLszjp+4X /Cg6Do566XZHt/qF/wAKAOaL3q8FtRPrnVIK62wJawgLEligzucOc+7Dg/UVW/4R/Rs5/sqy z/1wX/Cr8UMcESxRRrHGgwqqMAD0AoAea8b1RnPii7hiYGKPWopZCvQltigf+hV7Ia4+XwIJ Li6nGqSq9zdJdMfJU4Zfuj6UAdhRSDOOTk0poA8k8ao58aSFB/rJLe3bHcOpz/6DXb+AgV8F acp7K3/oZpuoeEEv9Yk1Fr6RXaSKRU8tSFZAQp/U1peH9H/sHSItOFy9wkRO13UA4Jzjj6mg Dgry4W48WJLbqsduuuRRODktJKF5bOcAcYxivRNW/wCQLff9e8n/AKCa5278CJNfz3Ntqc1s JLkXaosakLL3OTye/HvXR3dnJc6VNZpOUeSIx+ay7uowTjvQB5VAR9hiGMZ8Lyn/AMer07w8 c+HNNPJ/0aPr/uiuY/4V9diMINeYhbQ2QzaKf3ROSPvdfeus0mxk03Sbaykn89oEEYkKbdwH TigDyoXDyeKLeAE+Xb+IWLe7Oxx+iH869O8S4PhfVM9Pssn/AKCa58eBJ1uGmTVUDtqAvyfs vO8ZwPvdOTXT6tYyalpVzYpOIWnjMZkKb8A8HjI7UAcZ4OmuZvEUDXUEcTHSItmx925N3BPo fatPxk7/ANreGE/5ZHU0Lc9wOP5mp9H8LXWl6pb3b6osyw2gtPLFts3KOQc7jzWprmjrrNlH F5phnhlWeCYLu8uRTkHHfuMe9AGT4ELHRbtD9yO/nRBnsD/jmuI8RTXS+INViWIG0bVLTzX3 8+wx6E16fomkx6LpMdkkhlILO8hGC7MSScduTWJP4Me6n1Z7jUd6X7rIoEABhdDlCDnnH05o Ab4LLjUvE0ef3S6m5QehPWitvQ9IGj2kkbTefPNK08823bvdjycdh7UUAadFFFABRRRQAUUU UAFFUtXv00vSrq+ddwgjL49T2H51hrd6utz9plvI/JhnggktxEMPvVNxz1BBfj6UAdTRVLUt RTTLL7Q8M03zKixwruZiTgACsRvHVgtysBsr4OyFx+7X+5vxjOemB9TQB1FFc3F4ytHkijew v43clWDRD5CCQd3PbH5U4eMbApGxgu0WQMVLxheAu7PJ6EdKAOiorlLXxULnXreLZcLaXMSi NXhUYc85LZ6Y/U1ra9LqEWnrJprxpMJBvMke8BO/egDVorldP8Q3FpDCNaO+S6ZfIMEBA2lV OTz6tj8KisPGWVv5dQi2xWuwjyIySQxIBIycUAdfRXPP4y09IWlMF7sWMSAiA/MDt4HuN65F Pj8UWl1dwWUcVxHPcIShkjwEb5hhhnOcqaAN6isvQdTbVNNWaRVWdJHhlVegdSVOPyz+NalA BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAFHWdP/tTR7ux3bTNGVB9D2/Ws5NAe4uob2e7uYSz Ry3FmrK0byIAAc4z/COh5wK36KAKWp2B1GyNuLiW2cMrpNFjcjA5BGQR+dYA8C2y3v2kaje7 vL2HJUk/JsznGff611lFAGLaeHhamzY391M1s0rM0u0mUydd3HbPGMVnJ4Es0tVtlvJxErFg uyPHbHAXttHPU966uigDnj4UiNzYyG9nKWkccaoUT5tjbgc4yDn0xxxWxf2zXtjPbLM0JlQp 5igErkYyM1ZooA5yXwkk9rpkE2oXDCwACnavz4IwSCCMgDGRzyaqp4GSNJFj1a7AkK7wVQhs EkZGOeT+ldbRQBx2oeF7q202drW7uruYW/lwxYjXDkIC+cdfkB596kj8JzRTW2oDUZ3uIT5z o0Ee6V8sxGf4c7iMA4rraKAOa8M6NqmmSPLdXMYgnDytaqmSsruWJLd8DiuloooAKKKKACii igAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACii igAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACjN FZmr372cET25QubqGJwecK7gH9DQBp0UCigAooooAKKKKACiiigAooozQAUUZozQAUUUUAFF FFABRRmigAooooAKKKKACiiigClq8jRaPeyJOIHWByJT/AcHnoelcTpV5Jc6HcyT3LTTjULT cz5LAeYmOSq/1rvLyKSezmiicJI6FVYjIBI64rkE0O60Xw+0F5cwTmS/t3BhhWID94n8IAGf woA7YUUUUAFFFFABRRRQAUUUUARXFxDaW8lxcSpFDGu53c4Cj1JryXU/ibq2tauuneGbUCN2 KI7IS8p5HH90dx+uKv8AxX1ad5tO8PQNtFz++mGfvjdtRfz5/AV0Ph7wYmgeH57eBwL+eJt7 ngBivA3DnAJPI9aAOX0vwR4vcrNqF+AzNkiW6Z2UfQcVVu5fF3guF4gW8mSQMsyDzVY4xty3 3QfQ13Q0PURLpztLFK1szM7l/mYbidoyucYx0I98irFjp+zS7y11hMwSsoPmz7wwKqDyTkfN k/iKAI/C3iqPxDC8csIt76EAyRbsgg/xL7fyro68aj09/CfxCgtoZdy+ZGYzlstGxKkNgH9e uK9lHSgAooooAMc5ooooAKKKKACiiigAooooAztbi1KXT8aVLHHdBwQZDhSO4Jwa5pdN1TTt BaHU7w3A+2WrIWk3kHzE3c4HGegrrr+Y29hPMrhGjjZgxXcBgdcZGfpXC6dq95qug3k13fC5 239ssbiHygB5qZAXGeue5oA9CFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHj3xNZ7Hxzp17KHMLWy+WVA4ZX JJ59M5ra1q8e61xWt2kmWeZUWNZSodCICB1wPvH863fH3htvEfhqSK3XN7bt51tjglh1X8R/ SvPfAvifTrWU2+uWpR4Gys7v80LjaNmzrj5FxgZ4PpQBvQ3t5EBZ3S3TCBzHMIpjuJG8nBJH AAXnPY1Jql7PGJJbd7pmmEo2mRuqtIEPXj7o/Kulkk8J6ipZr2yPmEsSl1tJPOehBH3jn61y fifxD4asra6XTC13dXGQXV3aKIYYEjnB++3A7mgCTxHcxXniOO2jCmdkgiD7CWR8lgN2fcH1 4r0tAQignJA5NeafD/SLrUdQfXLwP5CsTCzlt0jHq3P8P9T+XptABRRRQAUUUUAFFFFABRRR QAUUUUAUtXZk0e8ZSoYQuQWTeM4PUd/pXnWizMujX8RkaZjeWkruLbyY1YyoMAE57egHFeny xRzxPFKivG4KsrDII9DWHq+k21rojQ6bYRRZubd2S3hAziVCSQB2A/SgDfFFAooAKKKKACii igAooooAzrjXdLtbl7ee9hjmjQyOhblVAJJP4AmuN8Q6P4O8UzRXSX8dvfzOYY54UzvbHQqR gkbhzweetaWqeGdTudU1OS2e08i+G/fLkujCAxBQMccnOc9MjFVZvBusG4gltr6OF0nMhdZG BUFI1zwPm+43B4OaAMKX4Y6takKus2pswj+dLIrI4BHXA64+oq9oHg7wjZGxNzfrqN1dRrJb mQ7Qw5IKgc884yea9CjSd7LZc+X5zKQ2zO39a46DwReR3GhO1xCFsYrdZypYF2iJIwOhBz7Y 560AdE3iTRYVgH2+HZK5jjKcgkEKenQAkD8a164efwdqM1lDbrPaoFu5Z24bgNKHHTrwMFTx +Vdla/aBbJ9q8vzud3l529eMZ9qAJqKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoxRRQAUUUUAFFFFA BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQB//2Q==