Вит Ценёв Деньги приходят во сне

religion_esoterics

Вит

Ценёв

Деньги приходят во сне

Эта книга научит вас программировать сновидения. С помощью особой техники, описанной в этой книге, вы научитесь интегрировать в структуру личности любые позитивные программы. Вы будете работать на нейронном уровне, работать напрямую с нервными клетками головного мозга. При этом вам не потребуется никаких специальных знаний или умений. Это очень простая, и в то же время очень эффективная техника.

Weer weer51@rambler.ru

Book Designer 5.0, FictionBook Editor 2.4

08.06.2010 A714F89C-C7E8-44B1-9AF5-100891E8ABC6 1.0

v 1.0 — создание fb2 — Weer

Деньги приходят во сне

Территория успеха Новосибирск 2008

Вит Ценёв Деньги приходят во сне

Введение

«Если вам ничего не снится, значит, у вас все есть».

Кирилл Кюдов

Примерно треть своей жизни человек тратит на сон. Много это или мало? Ответ кажется очевидным. Среди американских студентов однажды проводился опрос, в котором вы тоже можете принять участие. Вопрос такой:

Согласитесь ли вы в течение двух лет купаться в роскоши, но при условии, что после этого вы ничего не сможете вспомнить?

Как будто эти два года были «стерты» из вашей памяти навсегда?

Не знаю, каким будет ваш ответ. Надеюсь, что «нет». Именно такой ответ единодушно дали все опрошенные студенты.

«Нет», потому что эти два года будут словно вычеркнуты из вашей жизни. Если о них нельзя вспомнить, их никогда не было.

С равным «успехом» можно заработать миллион долларов, а потом всю оставшуюся жизнь — не знать, что вы сказочно богаты. Так и прожить эту жизнь, в бедности и нужде.

И это только два года. Два года. А сон «стирает» из нашей памяти примерно 25 лет жизни. И что полезного вы сделали за все эти годы? Какой опыт приобрели? Какие знания получили? Какие цели вы достигли? Какие воспоминания хранит ваша память?

Это риторические вопросы. Ответ известен заранее: ровным счетом ничего. Несколько, быть может, сновидений. Кошмары. Возможно, вы просыпались в самых неожиданных местах или при странных обстоятельствах. Но это уже не сон, вы проснулись. А я спрашиваю о том, что происходило с вами — непосредственно во сне.

Вы предполагаете, что сон нужен для отдыха. Возможно, это так. Но тогда почему лентяи и бездельники нуждаются в таком «отдыхе» ничуть не меньше, чем трудолюбивые люди?

Довольно вопросов. Пришло время знать. Если мы тратим на сон треть своей жизни, нужно быть совершенно уверенным в правильности таких «расходов». Некоторые люди экономят на сне, и нам кажется, что это правильное решение. Но так ли это на самом деле? Пришло время знать. Эта книга ответит на любые вопросы.

Но это только начало большого пути. Знать мало. Нужно уметь. Поэтому, я предлагаю вам не только знание, но и умение.

Вы научитесь использовать сон с максимальной пользой. Вы научитесь программировать сон как для достижения финансового благополучия, так и для достижения любых других целей.

Возможно, сейчас это кажется вам очень маловероятным. Но когда вы познакомитесь с этой книгой, вы с удивлением обнаружите, что это действительно легко и просто.

Помните, как Дон Фэйлла, автор популярной книги «Десять уроков на салфетках», все время повторяет: «Вовлекайте в бизнес и обучайте ему людей». Это — один из основных принципов МЛМ-машины. Сегодня я скажу нечто новое для вас:

Вовлекайте в бизнес ваш сон и обучайте его правильной работе

И тогда вам будут сниться «серебряные», «золотые» или «бриллиантовые» сны. Абсолютно реальный результат, который вы можете получить с помощью этой книги.

Глава 1 Для чего нужен сон и что происходит во сне?

«Мне столько всего надо сделать, что лучше я пойду спать».

Роберт Бенчли, американский киноактёр

Большинство людей предполагают, что сон нужен для отдыха. Так ли это на самом деле?

Давайте подумаем. Вы работали целый день, вы устали, вам нужен отдых, вам нужен сон. Взрослому человеку, чтобы «выспаться», достаточно в среднем 8 часов. Но тогда почему новорожденному ребенку, который лежит в кроватке, требуется не менее 20 часов сна?

Подумайте об этом. Взрослому мужчине, который выполнял тяжелую физическую работу, вполне достаточно 8 часов для полноценного «отдыха».

Младенцу, который просто лежит в кроватке, нужно не менее 20 часов в сутки на «отдых».

Получается, что потребность человека во сне очень мало связана с физической усталостью. Пожилым людям физические нагрузки даются очень тяжело: казалось бы, им нужно много больше времени на отдых. Но это не так. Пожилые люди обычно спят не более 4–5 часов в сутки.

Нашему телу не нужен сон. Сон необходим для нормальной работы нашего мозга. Именно мозг, наш «центр управления», испытывает потребность в регулярном «отдыхе» во сне. И это более важно, чем, например, удовлетворение чувства голода. Без пищи человек может обходиться довольно долго. Больше месяца. Но если человека лишить сна, он умрет через несколько дней. Еще в XIX веке русский физиолог Марья Манассеина в экспериментах на животных доказала, что лишение сна неизбежно приводит к смерти. В дальнейшем, когда Манассеина анализировала результаты своего эксперимента, она сделала вывод, что — сон для организма важнее пищи. Однако в чем заключается эта важность, остается загадкой и по сегодняшний день.

Сон важнее пищи. Кажется, что это очевидно. Но не торопитесь с выводами, дорогие мои читатели. Потребность во сне ни в коем случае нельзя сравнивать с чувством голода. Для того, чтобы понять значение сна для организма, вам нужно поступить ровно до наоборот: сравнить потребность во сне с пресыщением от еды. И тогда «ларчик» открывается очень просто.

Потребность во сне появляется тогда, когда мозг «пресыщен» информацией

После того, как вы плотно поели, желудок должен переварить полученную пищу. И во сне происходит нечто подобное.

Наш мозг на протяжении дня «питался» впечатлениями, он получал информацию. И теперь ему нужно время, чтобы «переварить» информацию, чтобы извлечь из нее все «витамины», «минералы» и другие полезные для ума вещества.

Лишение сна можно сравнить с насильственным кормлением. Если заставлять человека принимать пищу сверх всякой меры, он погибнет. Много быстрее, чем от голода. Так и лишение сна. Человеку нужно «отключиться» от окружающего мира, чтобы переварить полученную информацию. Но если человека лишают сна, его мозг теряет способность к восприятию новой информации.

Сначала появляются симптомы общего переутомления. Эти симптомы сопровождаются возрастающей потребностью во сне.

Затем возникают нарушения в мышлении. Восприятие любой информации (чтение книги, разговор с собеседником, просмотр телепередачи) становится затруднительным, теряется способность к сосредоточению, нарушается координации движений.

Далее появляются так называемые «сенсорные перегрузки». Свет начинает раздражать, глаза слезятся, любые звуки кажутся слишком громкими, а прикосновения становятся неприятными (или даже болезненными).

Мозг как бы подсказывает, что сигналы извне — становятся чрезмерными, и они разрушают всю систему управления.

Но если пытка продолжается, функции мозга нарушаются, начинают отказывать различные органы и системы жизнедеятельности, и человек гибнет.

Во избежание разночтений позвольте уточнить используемое понятие «информация».

Для вас, как мыслящего человека, информация — это нечто новое, что вы получаете из окружающего мира.

Например, разговор с интересным собеседником. Или посещение семинара. Или чтение книги. Или просмотр телепередачи.

Но что является информацией для вашего мозга?

Информацией, с точки зрения мозга, является любой сигнал, который влияет на органы чувств. Звуки — это информация. Музыка, человеческая речь, любой шум, любые звуки.

Зрительные объекты — это информация. Предметы, расположение объектов, движение, цвет, размеры, дистанция. Запахи — это информация. Прикосновения к предметам — это информация.

Информация — это любые сигналы, которые воздействуют на наши органы чувств. Наш мозг получает и обрабатывает эти сигналы.

И как только объем полученной информации становится чрезмерным, у нас появляется потребность во сне. Мы должны «отключиться» от внешнего мира, чтобы «переварить» и усвоить полученную за день информацию.

И действительно. Во время погружения в сон человек как бы «отключается» от внешнего мира. Вот далеко не полный список изменений, которые происходят с человеком во сне:

· Зрительный контакт с окружающим миром прерывается.

· Органы чувств почти не реагируют на внешние раздражители.

· Отсутствует речь и любая осмысленная умственная деятельность.

· Человек перестает ориентироваться во времени и пространстве.

· Замедляется метаболизм (обмен веществ) и работа внутренних органов.

· Двигательная активность минимальна, тело находится в состоянии покоя.

Как видите, во время сна человек изолируется от окружающего мира. Объем информации извне сокращается до минимума. Если в период времени бодрствования мозг был «занят» поведением человека и его отношениями с внешним миром, то теперь основной задачей становится переработка полученной информации. Невероятно, но факт:

Время от времени мозг как бы «выключает» человека, чтобы спокойно «переварить» полученную информацию

Иначе говоря, во время сна мозг продолжает выполнять очень важную умственную работу.

Я подчеркиваю, работу.

Многие люди думают, что если они сэкономят на сне, то сделают больше дел и быстрее достигнут успеха. Эти люди убеждены в том, что во сне они ничего не делают, и им жаль напрасно потерянного времени. Но это не так. Потому что сон придуман эволюцией (или Господом Богом) именно для того, чтобы вы ничего не делали.

Наполеон Бонапарт нередко хвастался, что спит всего 3 часа в сутки. Однако, по свидетельствам очевидцев, Наполеон часто выглядел сонным и уставшим.

Вероятно, что причиной его многих ошибок было именно хроническое недосыпание.

В то же самое время вы должны понимать, что работа, которая происходит во сне, имеет огромное значение для полноценной умственной деятельности в период бодрствования. Таким образом, люди, которые систематически экономят на сне, существенно снижают и ухудшают свои умственные способности.

Александр Вейн, выдающийся отечественный исследователь сна, утверждает, что именно «полноценный сон дает возможность более полной реализации человека в бодрствующем состоянии». А это значит, что бережное отношение к своему сну отражается на успехах и достижениях человека самым непосредственным образом. Разумеется, в лучшую сторону.

Глава 2 Отрицательное и положительное программирование

Помните, как в школе мы заучивали стихотворения наизусть? «У Лукоморья дуб зеленый, златая цепь на дубе том, и днем, и ночью кот ученый, всё ходит по цепи кругом». Или вот это: «То стан совьет, то разовьет, и быстрой ножкой ножку бьет». Помните?

Если учить стихотворение перед сном, утром оно вспоминается само собой, без малейших усилий. Заучивать уроки наизусть нужно именно перед сном. Это знает каждый школьник.

Во время сна полученный материал таинственным образом «усваивается» нашим мозгом. Мы спим, а в это время мозг «переваривает» информацию, которая была получена перед сном. И когда мы просыпаемся, то нет ничего проще, чем воспроизвести заученный перед сном урок.

В 2003 году сотрудники Гарвардской медицинской школы из Бостона в опытах на ста добровольцах выяснили, что человеческому мозгу требуется около шести часов сна, чтобы подготовить информацию к длительному хранению. За эти часы беспорядочно накопленная информация — упорядочивается, классифицируется и запоминается на клеточном уровне.

Это прекрасная возможность. Но разве вы пользуетесь ей только тогда, когда учите стихи или готовитесь к экзаменам?

К сожалению, вы учитесь во сне — всегда. К сожалению потому, что процесс «обучения» во сне у большинства людей связан с «заучиванием» негативной информации.

Люди уверены, что во сне они просто отдыхают. Теперь вы знаете, что это не так. Именно во сне мозг усваивает полученную за день информацию, «переваривает» мысли и чувства прошедшего дня. Мозг — работает. Ваши глаза закрыты, вы «отключены» от окружающего мира, так что мозг может полностью сосредоточиться на умственной работе.

Ежедневно, перед сном, вы «заучиваете» некоторые мысли и чувства. Примерно так, как вы учили стихотворения. Вас не удивляет тот факт, что когда вы просыпаетесь, вы легко можете повторить стихотворение? Тогда не удивляйтесь, что вы столь же легко и просто заучиваете уроки под названием «ваша жизнь». И если ваши мысли позитивны, утром вы проснетесь в приподнятом настроении. Вы чувствуете себя прекрасно, вы уверены в себе и полны энергии достичь поставленной цели.

А если ваши мысли негативны? Тогда вы просыпаетесь разбитым и уставшим, вам ничего не хочется, вас одолевает апатия и депрессия. Увы.

Если вы думаете плохо, если у вас плохое настроение, то ваш мозг во время сна «заучит» это состояние наизусть. И когда вы проснетесь, это плохое настроение у вас будет, как говорится, «от зубов отскакивать». Это факт. К сожалению, наш мозг одинаково хорошо «заучивает» и хорошее, и плохое. И если у вас плохие мысли, вы «заучите» их столь же хорошо, как и стихотворение Пушкина.

Приведу простой пример. Вас постигла неудача, вы переживаете, испытываете горечь, и в тайне называете себя неудачником. В вашей голове крутится и крутится эта мысль, что вы неудачник. То есть, вы заучиваете эту мысль наизусть. Когда вы ложитесь спать, ваш мозг начинает эту информацию перерабатывать. Мозг начинает ее анализировать. Сравнивает эту информацию с вашим опытом из прошлого. Раскладывает по «полочкам» ума. Короче говоря, приводит в порядок ваши мысли. Потому и говорят, что «утро вечера мудренее».

Но если вы думаете о чем-то плохом, мозг будет заглядывать именно в те сундуки памяти, которые хранят плохие мысли и неприятные воспоминания из далекого прошлого. Между этими неудачами прошлого и сегодняшней неудачей — устанавливается умственная связь, или, говоря иначе, нервные клетки из прошлого неудачного опыта как бы «спаиваются» с последней неудачей. А теперь «просыпайтесь» и посмотрите, что получилось.

Теперь вы не просто заучили «наизусть», что вы неудачник, но вы еще и «расковыряли» опыт всей вашей жизни, так или иначе связанный с неудачами далекого прошлого.

Это можно сравнить с нечаянным порезом, после которого вы — уже намеренно! — взяли и расцарапали на своем теле все (давно зажившие) ссадины, ушибы и шрамы. Абсурдно, не правда ли? А ведь именно так происходит во сне.

Если вы «прокручиваете в голове» негативные мысли, ваш сон превращается в одну сплошную кровоточащую рану

Кошмары, которые «приходят» во сне, являются прямым следствием негативных мыслей, которые мы «прокручиваем» в бодрствующем состоянии.

· «Мне не везет».

· «У меня ничего не получится».

· «Я не смогу».

· «Меня преследуют неудачи».

· «Мне больно это слышать».

· «Я боюсь совершить ошибку».

· «Страшно подумать о последствиях».

Так что не удивляйтесь, что утром вы просыпаетесь «измочаленным» и разбитым.

Сознательно мы умеем различать позитивное и негативное мышление. Но когда мы спим, сознание «выключено». А мозг во время сна, к сожалению, не умеет различать хорошие и плохие мысли.

И если вы все время повторяете и повторяете, что вы — неудачник, это очень «важная» и «полезная» информация с точки зрения мозга. А что ему еще думать? Раз вы все время об этом думаете, значит, это очень важно для вас. Надо как следует подумать о том, что «я не смогу» и что «я боюсь совершить ошибку».

И теперь на протяжении около восьми часов (!) сна мозг будет тщательно пережевывать и переваривать эту «важную и полезную» информацию. Примерно как ваш желудок, который переваривает пищу.

Разница лишь в том, что наш желудок непременно отторгнет плохую пищу. А вот наш мозг, к сожалению, «переварит» любые мысли, какими бы «ядовитыми» или «токсичными» они не были.

Именно поэтому так важно думать позитивно. Особенно, перед сном. От этого зависит, насколько хорошо вы будете себя чувствовать на следующий день. От этого зависит ваша самооценка и уверенность в собственных силах. От этого зависит, сумеете ли вы достичь поставленных перед собой целей. Думайте позитивно!

Если человек повторяет, как попугай, что «у меня ничего не получится», то во время сна его мозг будет «переваривать» эту вредную мысль. Но если человек думает, что «у меня все получится»? «Я смогу достичь поставленных целей». «Я стану лидером». «Я люблю эту жизнь». О чем будет думать мозг, пока вы спите? Совершенно верно.

Именно о том, что у вас все получится. О том, что вы сможете достичь поставленных перед собой целей. О том, что вы — станете лидером. О том, что вы — любите эту жизнь. И, таким образом:

Если человек думает позитивно, его сон превращается в аффирмацию

Если вы думаете хорошо, если вы думаете позитивно, то мозг старательно это «заучивает». Примеры со стихотворениями лучшее тому доказательство.

Во время сна мозг не различает «плохие» и «хорошие» мысли, или полезную и бесполезную информацию. Он просто «заучивает» предлагаемый вами материал.

Однажды я выучил наизусть все 23 (!) билета по геометрии, пришел на экзамен и получил хорошую оценку. При этом я совершенно не понимал, о чем я говорю, какие-то там катеты

и гипотенузы. Мне это ровным счетом ни о чём не говорило.

Много позже я всерьез задумался: а почему человеческий мозг так старательно заучивает все эти «пифагоровы штаны»? Всякую бессмысленную информацию.

Зачем мне помнить какого-то кота, что «всё ходит по цепи кругом»?! Или малыша, который отморозил пальчик, и вот «ему и больно, и смешно, а мать грозит ему в окно».

Лучше всего информация запоминается тогда, когда человек испытывает сильные эмоции. «Сильные эмоции являются основой для долговременной памяти». Чем сильнее эмоция, тем крепче память. Забыть информацию, которая вызвала сильную эмоциональную реакцию, в тысячу раз сложнее, чем запомнить её.

«Если я подойду к великому учёному и огрею его бейсбольной битой по спине, можете не сомневаться, что этот случай он не забудут до конца своих дней.

Но если назвать учёному некое семизначное число (и попросить его запомнить), то через полчаса он не сможет его вспомнить, потому что это число ему даром не нужно, и никак не помогает ему жить. Чисел много, а спина одна. Мозг в первую очередь желает позаботиться о спине, а не о каких-то там числах».

Теоретически можно предположить, что стихотворение о том, как мальчик «отморозил себе пальчик», вызывает во мне какие-то давние подсознательные эмоции из прошлого. Поэтому, и запомнилось легко.

Но все эти катеты и гипотенузы у меня никаких эмоций не вызывают, это очевидно. Хотя бы потому, что я элементарно не понимаю, о чем идет речь.

Тогда каким образом, при «нулевом» эмоциональном подкреплении, я сумел-таки «заучить» наизусть все 23 билета по геометрии? Все эти катеты и гипотенузы?

Глава 3 Караоке-обучение

Ничего необычного. Если при контакте с информацией вы испытываете сильные эмоции, то запоминание не требует от вас никаких усилий.

Усилия если и потребуются, то для того, чтобы забыть. Обычно этого не получается до тех пор, пока вы испытываете эмоции. Часто говорят: «я хочу это забыть». Вы забудете «это», как только ваши эмоции утихнут.

Забыть «насовсем» не получится, но, по крайней мере, воспоминания больше не будут вас беспокоить.

Если при контакте с информацией вы не испытываете никаких эмоций, тогда запоминание будет большой проблемой. Какой бы грандиозной при этом не была ваша теория о том, что вы должны обязательно «это» запомнить. Например, гипотенузы и катеты.

В этом случае есть обходной способ: «зазубрить» информацию наизусть. Собственно, так мы и делаем, когда информация эмоционально нейтральна, а запомнить её нужно.

Номера телефонов. Числа и факты. Катеты и равнобедренные треугольники. Но почему наш мозг «соглашается» запоминать всю эту бессмысленную для него информацию?

Извольте. Поведение человека «пилотируется» сознанием. «Пилот» вообразил себе, что он обязательно должен выучить тысячу слов из китайского словаря. Никаких эмоций. Теория у него такая, что надо.

На что мозг показывает «пилоту» большую подсознательную фигу: эмоций нет, а ты меня хочешь убедить, что оно тебе надо? Тебе этого не надо. Потому что у тебя «ноль эмоций».

И всё на этом, можете теперь идти, жаловаться на свою память или штудировать пособие по развитию памяти. Мозг отказывается запоминать бессмысленную информацию.

Однако, способ «обмануть» мозг имеется. Очень простой и общеизвестный способ. Ведь мозг не способен отличить «смысленную» от «бессмысленной» информации. И, как следствие:

Если информация многократно повторяется, она запоминается независимо от эмоционального подкрепления

Сознательную деятельность в этом плане можно сравнить с дрессировщиком животного, который пытается научить кота или собаку сложным — и совершенно бессмысленным для животного! — навыкам поведения. Прыгать через обруч. Или ходить на задних лапах.

Я полагаю очевидным, что для животного эти навыки абсолютно бессмысленны. Как и для вашего мозга изучение китайского языка.

Если есть реальная потребность «прыгать через обруч», то действие будет выполнено безо всякого участия дрессировщика.

Если потребности нет, то действие может быть «заучено» путем многократных повторений. Настойчивый «дрессировщик» памяти может научить её чему угодно. Гипотенузы и катеты, например. Нет ничего невозможного.

Человеческая память может легко научиться «прыгать через обруч» или «ходить на задних лапках»

Разница лишь в том, что собачке для улучшения «запоминаемости» нужно давать сухарик или сахарок, а человеку достаточно просто повторять и повторять необходимое действие. Подкрепление не является обязательным условием для научения.

Почему? Потому что в данном случае человек «сам себе дрессировщик». Если бы у кота или собаки была своя «теория» о том, что следует ходить на задних лапах, они смогли бы этому научиться безо всякого участия дрессировщика.

Но у собаки, естественно, такой «теории» никогда не возникнет. Поэтому она прыгает через обруч только в случае «сахарного» подкрепления бессмысленного для неё действия.

Равно как и ребенку нужно подкрепление (убери игрушки, и можешь смотреть телевизор), а иначе он не научится убирать игрушки, потому что он делает только то, что хочет делать.

Но для взрослого человека факт повторения является достаточным подкреплением. Я очень прошу это запомнить, это важно.

Для взрослого человека факт повторения является достаточным подкреплением

Мозг не понимает, зачем нужно учить все эти катеты или гипотенузы, но если «некая сила» настойчиво повторяет (волевое усилие) некоторое бессмысленное действие, следовательно, оно не настолько бессмысленное, как может показаться с первого взгляда.

Теперь вы знаете, что нужно делать, если первая попытка не приносит результата, так как одной попытки может оказаться элементарно недостаточно. Нужны повторения. Только так, порой через «не хочу», «не могу» или «не знаю», вы можете научиться чему-то новому для себя.

Глава 4 Пять простых правил, которые научат Ваш сон работать

«Считают, что успех приходит к тем, кто рано встает.

Нет: успех приходит к тем, кто встает в хорошем настроении».

Марсель Ашар, французский драматург

Уверен, что Вам знакомы многие рекомендации о «правильной» подготовке ко сну. Обычно они сводятся примерно к следующему: «ложитесь спать, и в последние минуты перед сном подумайте немного о чём-то хорошем, позитивном». Именно так и делайте, если Вы ничего не хотите добиться в этой жизни.

Просто ложитесь спать, закрывайте свои глаза, и подумайте (сколько успеете подумать) о чем-нибудь хорошем и приятном.

Но если Вы хотите большего, если Вы действительно хотите использовать время сна на своё благо, то, как минимум, подумайте о чём-то хорошем, позитивном раньше, чем вы ложитесь спать. Повторяю:

Подумайте о чём-то хорошем, позитивном РАНЬШЕ, чем Вы ложитесь спать

Только так. Когда Вы ложитесь спать, то всё уже должно быть готово к работе Вашего сна. «Стихотворение» Вашего бизнеса было многократно повторено и заучено. И только тогда Вы можете ложиться спать с легким сердцем: на протяжении последующих восьми часов сна сон будет старательно «заучивать» предложенную Вами информацию. Только так.

Менделееву приснилась его периодическая таблица. Кекуле приснилась формула бензола. В литературе описаны сотни и сотни случаев удивительных открытий, совершаемых во сне. Но вывод, который обычно делают из этих наблюдений пристрастные читатели, поразителен по своей глупости: чтобы сделать нечто подобное во сне, вы должны спать.

Ничего подобного! Чтобы Ваш сон «работал», нужно работать. И только тогда Вам приснится таблица, формула, идея или бизнес-план. Нет ничего невозможного.

Чтобы сон работал, нужно научить его работать. Это просто. Я предлагаю Вашему вниманию «Пять простых правил», которые сделают работу Вашего сна максимально эффективной. Вот эти правила.

1. Подготовьте материал, который Ваш сон должен переработать и усвоить.

Так как у нас нет готового «стихотворения», которое мы собираемся заучить перед сном, его нужно написать самому. Текст может быть любым. Если Вы находите важным заучить главу о земном притяжении из учебника физики, с этим не будет никаких проблем. Но нам не нужна глава из учебника физики или билеты по геометрии, нам нужен текст, который должен стать нашей «плотью и кровью», нам нужны слова, которыми мы опишем наши цели, нашу веру, и наше желаемое будущее. Хорошие слова. Позитивные мысли.

«Я нацелен на результат. Я чувствую силу и решимость добиться поставленной цели. Я буду лидером. Я уверен в своих силах. Я уверен в победе. Я способен на энергичные действия. Я чувствую силу. Я управляю временем. Я чувствую близость многих людей, многих людей, мы станем ещё сильнее, мы сотворим чудо, и мы изменим этот мир к лучшему. Вперед, и только вперед! К новым победам! К новым результатам! И к новым достижениям! Я чувствую силу и уверенность. Я нацелен на результат. Я — самый лучший. Впереди мой триумф, впереди моя победа! Натянутой тетивой, пружинистой силой чувствую каждый свой шаг».

Желательный объем рабочего материала, который Вы должны подготовить, должен быть не менее одной машинописной страницы.

Почему так много? Почему не 2–3 фразы? Очень просто: предлагаемый сну материал должен быть повторён (вспомните, что мы говорили о памяти и многократных повторениях) не менее тридцати раз. Плюс-минус, естественно. Если Ваше «стихотворение» будет состоять всего из одного «четверостишия», Вы запомните его слишком быстро, и тогда не ждите эффекта, его не будет. Чтобы Ваш сон работал, нужно нагрузить его работой. И чем больше, тем лучше. И он справится, не извольте беспокоиться.

2. Измените «плохие» фразы на хорошие, чтобы Ваши мысли были позитивными.

Психологи утверждают, что фразы, которые «отталкиваются» от нежелательных состояний с помощью частицы «не» («я не боюсь», «мне не страшно») лучше всего заменять на сходные по смыслу фразы, но с позитивным содержанием («я смелый», «я храбрый»).

Иногда даже говорят, что человек вообще не понимает частицу «не». Представьте себе, что вы читаете газету, а на первой странице портрет героя с подписью: «Иван Владимирович не трус». Уверен, что Вы найдете эту подпись нелепой: если этот человек совершил подвиг, то называть его «не трусом» просто оскорбительно. Правильная надпись: «Иван Владимирович герой».

То же самое нужно сделать и в Вашем «стихотворении». Любые фразы, которые даже очень отдаленно вспоминают что-то плохое, нужно поменять на позитивные утверждения.

Для программирования сна это важно вдвойне, так как во сне любая речь (набор слов, из которых складывается смысл) «трансформируется» в набор образов (который мы называем сновидениями). Слова «герой» (сила, смелость, целеустремленность) рождают одни образы, слова «не трус» (не побоюсь, я не буду лениться), несомненно, другие. Когда вы засыпаете, речевое мышление прекращается, уступая место образному мышлению, и вот тогда частица «не» действительно перестаёт восприниматься.

Когда вы общаетесь с другом, между фразой «я не трус» и «я трус» есть большая разница, и Вы способны её различить. Но когда Вы спите, разницы никакой нет: Ваша фраза «я не буду лениться» означать ровно противоположное: «я (не) буду лениться». Вот что говорят себе люди на самом деле, когда используют фразы с негативным содержанием.

Думайте позитивно. Говорите позитивно. Программируйте свои сны только на позитивный лад. Энергия, сила и уверенность, хорошее самочувствие, отличное настроение, стремление к победе, любовь, желание и целеустремленность. Сделайте себя таким, каким Вы мечтаете быть. Сон поможет сделать Ваши мечты реальностью.

3. Используйте активное программирование, «подключая» к работе голос и движение.

Программирование сна ничем не отличается от заучивания стихотворения Пушкина. Если Вы повторите стихотворение 50 раз подряд, утром Вы вспомните его без малейших усилий. Если Вы сделаете то же самое с любым (!) текстом, утром Вы будете знать его как «Отче наш».

Он станет частью Вас, Вашей «плотью и кровью», так как информация, «заученная» Вами во сне, усваивается на клеточном уровне. Программируйте себя! Программируйте свои клетки и нейроны! Моделируйте любые желаемые состояния (чувства, мотивация, характер, желания, намерения) на клеточном уровне, интегрируя в свои нейронные сети любые качества, какие только пожелаете. Мозг поддаётся дрессировке. «Ходить на задних лапках», «прыгать через обруч». Нет ничего невозможного.

Вспомните, как школьник заучивает стихи. Обычно он расхаживает с учебником по комнате и читает стихотворение вслух. Позвольте мне повторить: расхаживает, читает и вслух. А это значит, что в мнемонический процесс (процесс запоминания) вовлечены:

· Его двигательная активность (он расхаживает по комнате),

· Его зрительная активность (он смотрит на текст учебника),

· Его речевая и аудиальная активность (он читает его вслух).

Можно также отметить, что движение сопровождается жестикуляцией, речь — артикуляцией, а голос — интонацией.

Таким образом, в процесс запоминания вовлечены все возможные «каналы» для получения (и последующей переработки) информации: зрительный, речевой, слуховой и двигательный. Если Вы хотите получить максимальный результат, просто вспомните, как Вы учили стихи, и повторите этот опыт. Двигайтесь. Читайте вслух. Декларируйте. Это наиболее эффективный способ быстрого и гарантированного запоминания полученной информации.

4. Повторяйте созданную Вами программу столько раз, чтобы выучить её наизусть.

Именно так. Прежде чем Вы отправитесь спать, «программирующий» материал должен быть выучен наизусть, слово в слово.

Небольшая тактическая хитрость заключается в том, что Вы ничуть не «уговариваете» себя быть лучше, сильнее и целеустремленнее. Не призываете себя. Не пытаетесь мотивировать свои действия. Это важно, так как подобные «уговаривания» неизбежно наталкиваются на сопротивление подсознания. Например, в случае с человеком, который хочет похудеть, его сознательное «уговаривание» себя (сесть на диету и похудеть) сталкивается «лоб в лоб» с отчаянным сопротивлением противоположного желания, желания утолить голод. Возникает внутренний конфликт, или, иначе говоря, ситуация, когда человека буквально «разрывают на части» два совершенно противоположных (и исключающих друг друга) желания.

Но в нашем случае внутренний конфликт маловероятен, так как программный материал не является побуждающим или мотивирующим. Он не требует от вас никакого действия, он не требует никакого усилия над собой.

Если бы Вы пытались убедить себя в том, что вы именно такой, каким Вы себя описываете в программе, вы неизбежно столкнулись бы с сопротивлением. Но Вы не пытаетесь.

Вы просто заучиваете наизусть материал, в котором описана некая идеальная модель Вашей жизни, Вашей карьеры и Вашего «Я». Читаете текст. Повторяете текст. Повторяете его снова и снова. Больше ничего не нужно делать. Всё остальное сделает Ваш сон.

5. Лучшим временем для программирования является последний час перед сном.

Общеизвестно, что наилучше всего заучивать материал непосредственно перед сном. После того, как текст выучен наизусть, и повторение не составляет для Вас никакого труда, можно отправляться спать. Не отвлекайтесь на телевизор, на чтение, или на разговоры. Как только программирование закончено, умывайтесь, раздевайтесь и ложитесь спать.

Если не спится, то я рекомендую повторять — только что заученный! — Вами текст. Закройте глаза, примите удобное положение и повторите «программный» текст. Сон не заставит себя долго ждать. Может быть, один раз. Два раза. Три. Спите. Вы хорошо поработали. Остальное сделает сон.

Глава 5 Техника без опасности

Техника программирования сновидений не имеет ограничений или противопоказаний. Если Вам известен случай неприятных последствий, связанный с заучиванием стихотворения, не сочтите за труд сообщить мне об этом. Мне такие случаи неведомы.

Я нахожу много больше поводов для беспокойства, думая о людях, которые погружаются в сон с дурными мыслями и в плохом настроении.

Позитивное мышление не имеет противопоказаний. Научите сон работать на Ваше благо, и Вам будут сниться «серебряные», «золотые» и «бриллиантовые» сны. Абсолютно реальный результат, который доступен каждому из Вас.

Послесловие

Уверен, что Вы знакомы со многими другими — казалось бы, очень похожими! — практиками программирования сновидений. Например, аудиокассеты с полезными словами, которые Вы слушаете перед сном. Разве это как-то отличается от предлагаемой мной техники?

Да! Представьте себе школьника, который включил кассету со стихотворением, прослушал её несколько раз перед сном и уснул. Вспомнит ли он это стихотворение, когда проснется?!

Сможет ли его повторить? Останется ли эта запись в его памяти так долго, что он без труда сможет воспроизвести её через много-много лет?

Создавайте свои программы. Здоровье. Настрой. Уверенность. Сила воли. Характер. Любые цели, любые задачи. Заучивайте их наизусть, чтобы, как говорится, «от зубов отскакивало». Заучивайте и отправляйтесь спать. Всё остальное сделает сон.

С помощью сна Ваши позитивные программы будет «интегрированы» в память на нейронном уровне. Программируя сон, Вы работаете не с сознанием, и не с подсознанием, Вы работаете напрямую с нервными клетками мозга. Вы создаете себя таким, каким Вы хотите быть. Всё в Вашей власти.

Почувствовать себя уверенно, стать лучше, сильнее и богаче, обрести хорошее настроение, крепкое здоровье и душевное равновесие. Сон поможет. Для него нет ничего невозможного.

/9j/4QEGRXhpZgAASUkqAAgAAAAIABIBAwABAAAAAQAAABoBBQABAAAAbgAAABsBBQABAAAA dgAAACgBAwABAAAAAgAAADEBAgA+AAAAfgAAADIBAgAUAAAAvAAAABMCAwABAAAAAQAAAGmH BAABAAAA0AAAAAAAAABkAAAAAQAAAGQAAAABAAAAz/Du4/Dg7OzgIPbo9PDu4u7pIO7h8ODh 7vLq6CDo5+7h8ODm5e3o6SDq7uzv4O3o6CBBQ0QgU3lzdGVtcwAyMDEwOjA2OjA4IDExOjI1 OjQyAAMAkJICAAQAAAAyMTgAAqAEAAEAAAD6AAAAA6AEAAEAAABQAQAAAAAAAL+/v7//wAAR CAFQAPoDASEAAhEBAxEB/9sAhAACAQEBAQECAQEBAgICAgMFAwMCAgMGBAQDBQcGBwcHBgcG CAkLCQgICggGBwoNCgoLDAwNDAcJDg8ODA8LDAwMAQMDAwQDBAgEBAgSDAoMEhISEhISEhIS EhISEhISEhISEhISEhISEhISEhISEhISEhISEhISEhISEhISEhISEhL/xADRAAAABQUBAAAA AAAAAAAAAAAABQYHCAECAwQJChAAAQMDAwIDBAINCAILDQgDAQIDBAUGEQAHCBIhCRMxFCJB UTJhFRgjOEJScXaBkaGxtAoWMzRYcpbTJDYXGSVDU2Jjg6PR8CY1RmVzdIKFkpOzweEnKEVI VZSi8aTD0gEAAQUBAQAAAAAAAAAAAAAAAAECAwQFBgcRAAEEAQMBBgQDBgUEAwAAAAEAAgMR BAUSITEGEyJBUWEUMnGBkaGxFSNCUsHwBzNy0eEWQ4KiY5LC/9oADAMBAAIRAxEAPwDpRxH2 I4bxeJOyNKq3HTamfcVb2/pdUVDn0GnqnSkIhRQ9I6S31rSFvIC198KcTk99OOnjvxOWQlvh ttYf7tsQTn/odCEHOO/E5tZbc4bbWoUBkpXa8IEfl+49v06A47cTicDh3tUfyWxBx/8AB0oI 8zSKPUFa07ZThdSqjAo9U4q7PRZlWccZgRJNApzbs5bbZdcQ0gtZcUhtJWoJBISCT21vI42c V3UhTXDDa4g57/zXg9sf8zpEcnogONfFlR6Rwu2w9en/AFVhfV/yP1j6/wBY1VPGji2Rn7S7 a/8AwtB7f9DoI9Slr1Vp42cWE/S4XbYD44NrQv8AJ0PtaeLS0gp4XbXkKPb/ALl4P+TpLrqk 6eSonjbxXUOocMdr/l/qtB/yfq1Uca+LH0vtL9r8d+4taEfT8jP/AG7aByiz6Kn2t/FVRwOG W15OM4Frwe//AEOrjxs4sp9eF+1/+F4Xfv8A+R06gjk+SH2tnFopC/tLdscEZGbVhD9hZ1T7 WriyCf8A7mG1/YdRH81oXp/7nQdrRaBZ4pXDjVxaPrwv2vHbJ/7loXYfX9x1arjdxXR9Lhdt f64/1Whdj8v6HTTwaS+9IDjZxWWstt8MtripPqE2vBP/APp1VXGriuOx4YbXA4z/AKrQv8nS bkD3Vv2tvFjOPtLtsfl/qrC9fl/Q+uqo418WFjKOGG15GM5FrQu/x/4HSgjzSWfRXHjPxaSc HhZtj6ZyLWhHt8/6HOqfa1cWM9P2l+2GfX/VaD3/AOh07wos+ip9rbxZGR9pdthj5/zWhY+P /I/UdAcb+LCxgcLtsc/L+a0L/J0UKtJXsqJ42cWVAKTwu2wIPor+a0LB/wCh1U8buKraSp3h htckD4m14IH/AMHSV6FLRCt+104m/wBjjav/AAzB/wAnQ+104m/2ONq/8Mwf8nQhZqfxp4m1 Ce1BPD3atHmq6eoWxBJHr/yOuIPMbbLbyh8ut1KJRdt7Yiw4d31ZhiKxR4yUMtpmvJSlKQjA AAAAHy0IXZzixZ9qOcTOPu4bls09VwQ9tKZTo9cWwkyo8Z6FDW8whz1Dbi2GlKSPUtIJ9NG+ /lFvWvcf77t7bZb4uOfbdRjUcxJHs7hmLjOJY6HepPQrzCMLJASe+R66lhIbI0u6JHtthrqo obdWj4pm1e30y3drrZeQuXMmSWxek1ia/BSmFA8tLbD0uSW+t9qahAMlSFKfU+tLQShtcn9g KNvxSmLtVvreMirFdxzG6CH4cOOG6QhXTFdBjpHUXU5Ki57wLY7DPe/mPxi24uSqWPDPYLzw ErqtZtp1+u0i5q3bkGXUaA68/TJ8hlK3qe48yWHVsrIy2pbKi2op7lKiPjpVUN5lqEjy3kIV k46j8znWX06q+Oqi7unxx8RF3kBfG6+yHK2hUe3q8I7VJoldmypDEBsJghwIiqYWwyvLEpRc QF9SJSkYbKy6jWm7O+MG9QKk1H5v7cxam29Lcp0hiiJUw826oJbbebVFKkFlCSWilS+lbp8z zg37+w3J0+g2WMk0qLockvJY7hZqzs34s87NOj8wdshHeVNQ86aY60fZ3YqG2EdLUdKgtp8O O+a26gnrSkAYGlFtfs94hln7kWhUr55g21cdpQpANw0t6loTIlMinstFDDhZC0gzESHffc60 pcby4spUlTZ8nTyzayIjql7rJ83JMP8AH/xNLj26tGmXzzAtR26KJcsupTZ9HD0KFPhqabEV t5tphBkBp0PKLJDaVea31LWWSle61tZ4uKG2mneYe1SZQZPtdRcoBcjvO+c+vDUTyUqYCW3G Wsl50q8pK8AlSSrcjTujoz1P4eSa+LKrwlGNhbZeJ1Ft25YW43LGyKlWJluyotCmQoKWI8Cq KkOKYfeZETLyUtdACurCUpLZZdVl8kjG2fjE06M641yo2jmvqajIQzLjuJAUhlxL7vmJhHBc cKFFOMZStQKQenQJ9Op4dGfZSGLJAFOSm3C228SOpXrOn7c8obJg0lyVAVDYmwUr9nZREDcl DjRjKUrrk9bivuoLqFNISYxZPnGVsWD4hdPTYQu7lFt7UE02sPSbudh0BbX2Zp/mx1MxovY+ Q4ltEpKlHPV1pI6ckt1zLhGMDYbSiKa7Lk1N/wCx3i10mtObp0vlBatwT6AKo7SbWpQVEiyl uHqiIeZUltpxJV0Nnzlkxmg8UrkuLSUqq7dofFRent06zuZu3MmAhB86RVKKqLJUVRH0rbUl hpQWkSHGlocbUysIZTkdRUTbGTgbW3GfxUYgyAKDkY7d7I+I5aF3WZJuTmdbdaoMCbDNxUt2 lJUudCbjFDzUd1TReBcd7guOFf0FF0lBQ4USNnvFnVQpLr/NWwDWFSwYqW6KhMJDKpclZUpP sxUSlhURCUZ95DchsuBS0yUxfEYBJPdpe6yem5GW51keJg3vSKrtNyHtQ2hU6s5JEGqRGAxQ obSSWozg9nU8+h3IC0tr6gr3vNbSMKT9I2e8Y9lhLVX5rbVhZgxmy87RFSVB1Liy64MRWupx TZSOvsnqHV5Y6SFPZPpwYO8jN15IdDk7uHcI5Y208VqIuUzH5XbVvt1NDrvnVakrfcoby1NK QI6W47aX2U4dbCXSCptQJUFYUnSh7J+KTVLppU+7OZe3DlOgViDNktQqU+yqUw0B7Q0gNpQG wsBSSlwvIJV5mAQlKW99p/8AIUnc5P8AMtK89p/Fev8AfuCPQuUdnWrQ6lV6y3Fi9QNRi01S 324ARIZi4aX5fs6wetTjK0rWpbpV5SNy3dgfE7pNKRRRzRtWOzAiITDbRAMzzXUQnkJD6346 nHAJKoynFlwrfCXXB7PlLBd8TgNj293ym/D5JPLuE9PGSyN7Nv7AmRuQ+6sa7Lmny48t2dDd V7OgpgRWHUtNltsNIU+w850ISE5cKgElZSlcVohUBaA4FHrSRhfoM6ypHse8mMUFcja5o2lF oIxoZGmJ63Le/wC/0T/yg/cdcLubH35m7n56Vn+Oe0IXW/i3Wr+b42cebcYsSO7ar+1cCTLu hc9KXYsxESAI8VMX6S0OtrfUpwdkFlI/D02XJm8+SVjbyTnrVtXcCRak2p2S9DrNDR5lKhMs zXU1RlwpWFoS8HWEuhLautHr2Ha3itje8iQgCvP6qvlOcGDaCfotC0NwPFKFEpEuv7MUdM7z VipNyaY3GXFAm0lKktNpWtLuEPVXyySlLjMcOklaAlado10eKPaFqNGg7NzXZ0mrzXZESVTx PISluJ5bYdekKxHUtUlKHwWwsI6lEH3joCHTxup398qq6XKocKWt1Va96de1u0mz7JaqVDqE 6W1Was9PDK6KwiMtcdxDSu7/AJr6UMlKe6UrK/ho5eQVtdGD3wAMHP5NYlAcLTNE8ppTuPt9 VK5clKo+/FZotZh1SXKecajIcdfYjIK3GGurrQ7FaKh0lIQoZQD1YyS6duJakWEVOcybhgPO MGYHJVJadQwn0U0oJZPV0nurGTg9j6acHE9EgAHRGJv2yoFvOTqjzGrbjFVSW4FTkQmgY62V tlxbfQzhSj1BBKwQVLVjqUMAupW4u3jDkH7Mcxq+pxtuUltFUgsJWhRaW2HVltroC2+oKSCS CQkEeuEPWyUU0oP7nWCmh1itfbw1pmHCjlx59dMb64f3ZDYcSksdS8OOISU4UD1pzjsrWhU+ TWwTNTqtUXzpqMeMGXsMNUzzWablCkpcbcEclXl+W4QVFQUop6gcpy2h5pbCvkb17WsSHKQ7 zlrLMtdQTBaU1SPR0ko8jy/ZyCStJwQSPd9TnR3Ua5R7VYVDrXMu40rlNyFRH5EFhax5bikL UgpZ6V9C21jpV2IQv1HfSsLgLtFhYFbn2JVbslyo/MmoxYkyUluJSGqclKGFqWepgBxn3u/Q lCThQwsEnOq0G76BPp6at9udVZSQ+hl1yHBQUeaUvPFtJW11lJbZXjq7p8r1JUBoPJ5TaFrR j7i2ezWVNTOc9Yda9nbW2kU5pBUpWffKvZ/LKcYKcd0nOexxrdo92W3IfefRzeuGSaTGMyXH FPjpaDCPKUVLHke9kFOSPUOHAGM6CUtNCy1jcC0ZYlVWNzKrMFp1tPQmJAYW2wFLUApHU1kh WUo9cfRxgka2qze1vo3alWHJ5KV2jzoUtplVJVEiqiSlKy97O04UqOUte4s5GEtdX0s6RFNK Kq9ftrJhPR08zriiuPymnWZUelx1ORUJcKlI7s9KmvuzaVqIJDaE4z1E6J7ZmxqneblKgeIN dbxqZbciwI8BnzXXFgJUPMXHLZR9zSUlOFJPm5PT2DwfdK0gClnNQjvVCPaETxBL7XLqzqYj EmPTIR6JDgbQ0kKLGOpSsqA95PvKJKQUkGM3diwqrKn1JnmfUIEaT5vssamwwRES2VFZIeYO egJGDjuEKz1dtBPqUWPRKqyrztGhW7V7tq/IWZc9KgvNQ3nqpHQhMBxak9CR5baVEqLiMEpP YjvrYTyP2CLTjyd1Kd0oBWpYaeHSEqQhRHudwFOI9PgofDRYRYW1Rd8travd9SsJq4m2qrS5 L8ZcOSgoMgsp63VtKAIWhIBBPYgpIwdaUXknsHNpSK3F3RphiPNhxMlSHwkpIUUn+jzkhteB j8E6Q2lLrW1St/tmq7VF0mjbixnpLTanlNIaf6ghLRdUoEthKkhCCrOcfA+utJHKTYAstvy9 zokZZyVxn2Xi4wQMlLnSghJGMnuRj4nSJqcq1JMeTV6fJiyEOtPKStDrZylaSDgg/LXDPmx9 +Zu5+elZ/jntCF2S4kwKlUuDexK6bBee8qwaKFFlPVjNPj/9WluLduEOpkJoUwOJyA4lsgjP Y+n/AF6EIJtmtto8pq3ZSU49PJzjuD/1/r0FW3XFKz/N6V2JV/QZ9dCFemiV7B/3Blj0BHln /t/2/RqiqDcJHagS/wD3Z0IVUUO40I8s0OUUg5ADGPh8QOx//rVrNAuOM0hmLQZLSWxhCW2s JR69gMdh7xP6ToQqG260Z5qwtl5MpTfkmQI6est56gjPT9EK97Hz7+ozrKKTdBR5a6LMx8Uh Bxj5f/3nQhA0i6VL8xVJnEjGB5ZGPrz6/L9WsKrZra6g1VlWy97Uw2tpuUIw81tCygrQlWMp SotoKgPpFCSfTQhXR7euCJLcnRLdkNPPBKXHkMYcWlIISCv1wCSR8snGPXWOXadWnxFwJ1sP yI7wCXY8iP1tOgHPvIIwf+v8uhCzqpF2O58+kzFlX0lKbJKj9eQfj37fs1YaDcqwQ7QZKu+Q C1kA9vq7nsO/qNCFkVSLnLZb+wkwgknpU17pyflj92rfsLcx7miTCcAZLXrgn6vr0IQNDuZW CqjSyoHq6/I7/Ht6enf/AOmgig3G035bFEmNjHolr9XfA/X66EIJolzJT5YoksIPYpDXw+Q7 du3bVRRrox0/YibjOf6L0PzHb6h6Y9NCEE0a5kI6EUOUkYI6Q1hJz9WNUVRLlUtRNEl9Kxgg s5z8vh3GhCoaBX/ND6bfkhwDp8zye5GewP1DJ7H56uNFucJ6U0aX2GBlrsOxHYD4dz20IVn2 AuPylM/YKWUqySC0feP1/l75+s6yKpF0LV5iqNNKicqUpBJV9Z7euhCsFDuUdP8AuLM930T5 Rwn8gHwxjt9WsiKVdKSCKROAHcgNnuf+rHbQhZqBRK0xXI0iVR5LbaF5KighKfX6vTXCnmyT 9uZu53/8NKz/ABz2hC7D8HrC26qOzHHTc2p3XKZuynbTQ6dCoiaoUMyIj0anLfeVDzhxSFss JDuPcDhT+HqS6GUKGSNCFX2dv8X9uh7O3+L+3QhIDcfb/bq5d3Nv7xui55UOuWzMmyKHTmao YzdRddhOMvJXHBAkhDK1rCSD0lIX+DnS+SyhSclP7dCFX2dv8X9uh7O3+L+3QhD2dv8AF/bo ezt/i/t0IQ9nb/F/boezt/i/t0IQ9nb/ABf26Hs7f4v7dCEPZ2/xf26Hs7f4v7dCEPZ2/wAX 9uh7O3+L+3QhD2dv8X9uh7O3+L+3QhD2dv8AF/boezt/i/t0IQ9nb/F/boezt/i/t0IQ9nb/ ABf26Hs7f4v7dCEPZ2/xf26Hs7f4v7dCEPZ2/wAX9uh7O3+L+3QhY5TSUR3CkY90/H6jrzxc 2ir7c3dz3v8Aw0rP8c9oQu0fA7a2wKlxg2C3jqNown7opG2dLpUKurR/pMaJIhQ3H2Uq+CVr jsqI+badP+p5KOx0IWCVV4EJPXMlIaT1BPW4oJGT6DJ+J+A9dZGpKHe6FHHwz8dJYurS7TVp O3TtXt5ed525uHc1nwp9bs99+VRalKRl2mOvMKjuraP4JWytaCfko6UyMdPbSpFdoaEIaGhC GhoQhoHsM6EKzzBnHfQLqfgf1aKRwqecn451UOpPx/WdHnSEPMHpnQ6vrOhFIF0JzkHtoF5O NCEPNToF1IONCEPMHp31QvoSkrUew+OikUqGU2PUnQTJbI9f16EhICr5oIynJ/Jqvmp+fpop FhWSzmK5/dP7teeDm19+bu5+elZ/jntCVdl+C16bhQuO/HyxYO1bsq15+1tPmTLzTObQiny2 ocFDEQxj76y8h15YWPdT7OQfpDUhnSk9JVjv8tCKvhcwfF6pN9UPlTE3L3N2y3FuO16fT6G/ ZE6zo8ibS6NVI9US/UlTIrP0nnIqEBouBSSApPYnUmvCdpW5FP2Luap3da92UK3KzdtSqloU G+lLNWgUh9wLbS8F+8kKdU8tCFHKULSPhrFx93xzgQfPn28l3OpGF2gRP3tI4AA+YEfMT97/ ABCfm8703CoG4Fo21bW1j1ZotclSWqzcLc1tlNvtNxluMuKaV7z3mvJQyEo7pLnUewOli39H W0uGV2hoQhoaEIaGhCGh6jQha7xwrA765d7QeLD4snJ+6r1pPGDhrtndUSyqs7TZjrlUehuN fdXUslQekIyVIZJPSMZ1p6diY2S2R+S8tDa6e6zc7KyIHxx47dxdfX2T5+Hx4m+8XIfkNeHD jljx9i2DuTaUM1FUeky1SIslgFoKThRJSsCQysFK1oWlzIIII1LyiXna9xiQqhXHTpwiOFp8 wZKHvIWM5SrpJ6VdvQ49DqDPxG4spZGbbwQfr0U2HkuyYg6Th3Ir6dVpp3Z2zcpxrSNxKAYY f9m9rFSZLXmdPV0dfVjqx36c5x3xrEN6dpXXUx4+6NtrWshKUpqrBKlE4AA6+5J1WbFKejT+ Csd9GOrgs+6l3T7H2xuO9KZFZek0alypzTMgnoWtplbiUqx3wSkZx31HnwjecW5XiCcWZG+2 6toUGi1NmvyKSmJbpe9nU220wsKPmqUrqy8oHvjAH16ssxQ7GfPfQgfjf+yhfkFmQyEDqCfw pE/h++IRuvy05Ub77FXzZVvU2l7WVJMOmzKR7R58tJmTGMvdainPTFQfcA7lXwxqTs/dPbyk 3M3ZVTvuiM1lzBRSHZzSZTmfTpZKus5+GAc/DOnZmF3ExhZzQB/EApMTKE0PePNckfgaW5W7 1te2Qwm47igQDKV5bAnSEMecvt7qQsgqPfGB31SqXjbNEqMajVm4afElzldEWJLkIbdkKyBh CFHK+5+A+I1R2G+hVkvHPPRMPvbvRy6265NGk02BtpB2lftaS7Frtz1dESpPV5KXPKjhC3Ug sdXldSgnI6ldx20suKt+chJvG+i3tzWpVo25ebgedqbVszkrpLDXnKDC0PKWoEKa8sk9X0lE atSQxdy1zLs1/wAqFj37yHEULS4ibvbX1CQ1Cpm49vyHnFdKWWKkwtSj8gkKyT9WlGwsLb6+ jVZ7XsNOFKRj43/KbKrL/qrnbHun92vPDza+/N3c/PSs/wAc9pFIu4PAINHgpsmvpST/ADDo Yzj/AMXMadx0gnAI0h6IXM/xk92bK2u3NbqtueJNfNg3usUZhzbWhVv2GG3TnZakSKh0BsqL iWVOKJC8HyRlJxqVPhr1faOsbIVJzZnmVcm+NKTWpCV3ldE4S5DTvS2TGDgQgdCB0kdvVZ1j w7DnuIlJ9l22pQyt7PQSnGa0E/OALI4qz155/BSISpoAlfTnPcnWZOMdsfo1sriQq6GhCGho QhoaEIaGhCwOD7onsPUa4e+GPx45qb+X7vnI4k80ntpW6VdbjdUjtUxM0VRa35ZaXkglJQEq Tj49WdbelyRRY2Q6Zu4eHj7rH1KOSSeFsTtp8XP2Tt+HML44ceMNd3GDkfKp24F/bg01Mhe7 DEh9c3CWfa0sONL7NoWhnCkgBSVNs9yjoAj/AMTt8dx7ftXeLhFxgIj7ob87rSqVFmw0qQaL S0l4TqitaBlPSjqT1D3gCtY7oGdYxMyJHy1TC1jq9AOo/JZofJExjLtwL2/Uni09Pgt8E+Mf L/hvuFszv5Y32boNu7oLmRI8KS7BT5zVPaipd+5FKsKQVHpJP0hnuNJrwePDf4f8j94d63N1 NqvbF7X3qwxbioc9+N7ChuVKU2FdCh5mFRWiSvOcfXpZ8+bHGW2M0BRH3IToMOKT4ffyTYP2 BXXDkMkJ2Avkkj/V+on/APxXNQo/k0yVf7XhO6c4/nlO+iMj+gh/9WsCHnT5f9Tf0K15L+Oj /wBLv1CZ7w4r4ru2HJLxANybch+dUrcbmVGMw4gqy8zLrDiElP8AeQO2oq7Ecc3eSnD66N2a 7wN3F3L3IuWdKmN7/RLlhss0uY2rI6w8+lfSlfd3IyQo+WQEo6eka4RSyTNcG/IOfTb0+6wi 10jGRFtjxnj1vqno8SKXyKXxB4X1TktYM1/cuiXBIQ/TKwpoyp8mM6wmMFOJK09b6G2ff6jk udR763eVu+XJPkH4kXFKrcpOHD+0c2kXW23S49RqLc9dRQ5NjFxxJCR0eWUIyM9+sH5aixoY HNZJu6d5Q9ev6J00uQHuZt6lln06JO3NT3uZHiab81ff/hTevINu0Zj1CpdnUCssQW7aioec ZbcKXXW8lSWupPQfprWpQUVIIVNk2ByS2r8GLk/s7vnt3XKRaNMcaes2Ncs6NNUzDdlteZED jDjiSW1tp6gMALWrpA9NJI5jWMhLhx3dDzHS7+qIxI4vk2nnfZ/v0TB39sptxH8NigX5S/Ci q1JrCoUSQ/yNbmIMFSfPAXLMZhanOlYwjpW2nHXkdwDruFwfqNIqvD/bGTQN1k31F/mzBaF4 jrBq6kMIQp8hz3wVKSrIX74OQruDqnrhLoA4vDvG7n09lb0ihKRtLfC37+6dSWCIrmR+Cf3a 88HNr783dz89Kz/HPa5pdCux/Brby3qlsXx43Vk3xWY9Wpm1UGnM20xUuiny2ZESnuOSHIn+ +OtqYbSh38BLrifw9SNcwjBIz8fX00hQoc7q7zWrVvEsqux261T2ut22LfsZirh29oMdc+4J Ml51ttbT7+AlmIWfeQknJkd/qPvCS3hufdnYm6Kddki06pKs+7qjbwu+x6eiBS7lSwpGJjbK B0gnq6VdOR1I7E6zIZGnJIFXbvrwuszMN0el77ftDYyCSdpLr3ADpxY+lFPrf23lt3TufY97 VS/KxTZ1ry5cmDSKfUzHjVdTsRxlbclj0kIQhZcSn8FaEr/B0um/o61FyQV2hoSoaGhCGhoQ hoeuhCxKZJX1BXbtrnY9/J3dpG7mrNx29zJ3fon2bnv1B+LQZrENBW46tzB6EDqCS4oJKskA 60dP1J+nbtgB3eqo5mAzN2l5quieThD4QnHbg1uJO3ltK4Lnu28ZzCowuK8paZDsVpZT5gaS hKQFOdCQpaupZCQkEDtra4W+FHsbwq3hu/fa2LhrNx3Jdrr5E2upZH2LZekLkOtMBtIx1rWk KUcqKWkD0Gnz6tPOZHH+IAfQBMh02KEMA/hJP3KU3AngHY/AGy7psrby+q5X2bqr7tfedryW UqYcWhCC2jykpHQAgeuT9esHCfw9bD4QXRuTdNlX/Xq47uXVxWJiK0lkexrC319DRbSnKcyV fSyew1FLnvm73cPnq/spYsJkXdhp+S6+6e6/rPi35ZFYsifNcYYrEF6C4+z9NpLramypORjI CsjPx1z3tn+Tk7W2bQ2rftXnDvVSorQH+jUeosw2irABX5baQnqISMnGTgafg6o/AY6NrQQ6 uvso8zT48t7ZHEgj0SX4teGzuFww8XKjQLNG4V27b1Oz579YvS4gFxJc58OJ9nkOI6UOqGAU +YlSgXVd++nCuX+T4bHS5Fbs7brk5unaG2lzTETKntbR5zSqW8UKylCetBIQnCQkKC+kJSPe CUBOjPrJbKJmtB3NFjyBF19wqMOlB8RiLiNrjR86KdvfzwldgN5rD2e2vt6vVqzLd2VnIl0W lW+GlofCVNK6HS6lSjks5KgQolaiT30pOUvh52Nyp5CbV8ibov2uUmo7TzlToFNpiWVRpylP tPdL3WgqxlhI90g4J1ms1KVpYfNu7/26rRdgxu3c9a/JN/ya8HXbfe7fmbyd2i3/AL/2hvat MlisVKwZSWm6sClKOpxChkLKUICiFYV0JJHUM6MLL8HfjdtrwlvHhPt/W69ToN/fda5dxU07 VJ7/AJjaw8rKPLyA0EBIT0hJUe6iVGT9rSGJkZaLbXPma6Wov2ZGJHvDjRvjy56pu5fgR0qs bbRtj694g2+0qxYqENIs5M+G3AS0lfWlAbDOMA9xkHBAPfA1M/YzZOxOPO0VvbIbYUg0+37Y hIgQYynC4pLaB6qWe6lqJKlKPqpROoszUHZbBHtAFk8eZUmLgNxnF4cSaA59AlVKGIrg/wCK f3a88PNr783dz89Kz/HPaz1eXZ7grtDttVuNewG+VRtOO7dlF2vptGg1oqUHI8OTDguvsgZ6 ela4rCjkE/cxgjvl/nAk4J+Hp30HkIukxHNPZvw/9zKTS6xzptjb1+HBdU1TqhfLzMfy1qwV NtOuKSe+ASAcaczZWydotvNtqVamxdBodLtaOwPsfEtxKBCDR7hTfR7pBPfI9dVmR44lcWfO tGXK1F2DHFLu7kE1fS/ZZ7p2h22ve+LW3Kuq1GJlcsqRIl0SoOKWFU91+OuM8tIBwSplxaPe B7K+ffSrRjp7asrO+iu0NCENDQhUyn56GR89CEMp+eq6EKilJ9Mj9erB0fAj9ehCr1D8f9uh 1DOOr/8AloQh1D8b9ugFD8b9uhCClIPYqH69WKDaj0hXYjJ0Uj6K3ymevzASCfr1mSpJHZX6 jpAUeyHUPTq/bqgI9Qr9ulQq9YH4X7dDrGM9X7dCFTqSfw/26CVJ/G/boQrJn9Wc/un9x154 ObX35u7n56Vn+Oe0IXZXgtfd3wOP3HzbeHtXUpVBqW1dPnyb0Q+gRafIYiQEMxFNn3yt5D7r iSOwEdWe5GpDufSAHrnRdIXOzxALVsfb/nuN/uXfDu5d5ttZ1oR6PbyqJSjW2bYqCZDipQcg +iVSEqZw73P3PH5Hh8Hvay/NruOde/nFtdVbCoFeuqpVa1dv66sql27SnXAWo60nu3lQWsN/ gBYGseFjW5jvDRFkn1B6Lt9Qyd2hRgzAsIYGs82ube8+1/nakNet83fbu4lm2jQ9rKjWaXcU qUxU7hiPoQzb6Goq3m3XkK95aXXEJZAR3CnEk9gdLRH0dbC4hV0NCENUJwNCFiBHoVaAcR+C s/P0Oko+aSgOVXzE+pc7fkOrgsEdIPfGdLRHVLdrDIV3V1DII/VrlHz88aflvxf5g31sZtvb 1iOUO2ZMduO7WID7kgpXFbeUVKS6kH3nD8NZOr5smBAJI/M0u07DdncbtJnvxcomg0kV9QEz Sv5RXzokQn5UG3dqpCWkKVlqnSVpyB6dpB9dTb53eIrv3xr4E7TcnduaRbLtw3y9T0VFmrRX HIqA/BckL8tCVpUCFoAGVHtrLxNZyJo5HOrwi11+s9gdO07Mw8eJ7iJX7Tz5V5cKHEHx+PEg qkcTKTtHZk1kkgPU+2KjIbJHqOtt1ScjPcZyPjqUnCTxMuWW/PFvfrereCw6JSavtrShOozD dGlwmZKxFfePmIeVlaeptA90jGlwdYy8iSnt4on8rSdoOxGh6bjboJiZA5ra3C+XAHj6FZPB +8TjkXz03Vu+zt6qJacSHQqHFqMZVuRHWXC46+pBCitxYIwPq76Rvij+L1yl4Ycsp+yG1FBs yRR49Hg1FLtagvOyOt7zesdSXUpwPLGO2pzqspwGZJ6k1+qzY+xeC7tPJowJ2Bm4G+bpp/qn A8XTxKORPBmvbdUvZql2rIbuynS5c1VeiOvdK2lMBIR0OJKQfNPrnUqOFu790b+8UdvN7L3j w2axdVBi1OY1T0FDCXHUJUoISSSE5PbJOr2NnPmzH47vIBc5qehY+HoWLqbL3SOcD9ien4I3 5L7hV7abj9e+6VrtR3KjbtCmVOM3MSVNKcZZUtIWAQSklIBAOuO4/lFnO1iE1LmW7tcylxCV DzadISO4/wDOdUtY1ObAka1nmL/NbvYTsfhdpMeabLJthAFGuov0Ug/DG8YvktzK5FVTaXc2 FYSKfDtefWWzQIrqHvOYUyEBRU8v3PuisjHw0f8AhFeKxyY5y8g6ttVvNQ7Rj02DbLtXbcoM N5h7z0yY7QBK3FAp6XlegHfGo8TVp8h8TH/xEj8KVvW+xODp0ec+Jx/ctjcLN8uu/wBElvEi 8cPdrjxyTrWyXGGi2jPgWnH9mq1Tr8Z2SXKj0lbjLXluIAS0ChKs5ysqH4J10S4335V90uPl j7m3E0wio3HQYNTlIiIKWkuvx0OKCAe4T1LOO51dw8+TKypIf4Wrnu0HZmLRtHw8yz3kvW+n Sx+qW8r+quf3T+7Xnh5tffm7ufnpWf457WwuLXcLgG0hXBXZNeO4sKhjP/q5jTtPZQoADJOk PIRx5rld4snJN+xuXt0WzVub907Xy7ftagKtygUKeuPGq/t86SzVXXmwhQWtuKhKkKPdBSCn uBqSvg33dbFx7CXpQtut66tf9m29etQp1tXJWZrkyQ9TghlbaC8sBSwlS1gEjWFE+854Liev Hl/fC9A1LE7rs9HIIGtaQw7/ADcaHXn1c7y8gpfIYbWA53H5NZkjA7a3RfmvPwq6GlQrFqx8 Pj89a02qQ6YwuVUprMdlAyXn1hCUj6ye2kJDRZKBZNUo2cl+cyLCqb9p7YTaW87HUhD9WkK8 xHWodRbZA91SkjHUScDqwATpkpfPjfydP8ijXkVEgKIbgIKFZBJCSU9j2PrrCnzz3p2ngLWg wg5oLuqOdsPEb3Pqlzqt56kpuBtB6PaWWfZZC1dRHShAJDhAGSMDPwzqUeyXI23d2JC6K80q n1VCSpMN8FPtCE/SUgEZyD2Uk9wRqfCzTK7a7zUeVid2NzU47nvAqwDga4d7nRo+5/8AKClU xttuSyrcmBHW2UeYhaI0RouBQOQQPKUCDqLWiS2Fp83Bdf2ALo350gPywv8A6JQfyjmgUG3+ RFhQreosOA07Z8xxbMJhDKVK9q7EhIGTgfHTkeLeR/tQPHU5A/0min1xj/cl7WVKdsmaB6Ls NOcXYegkmyXn9So58J/FW5XcNNkEbN7MbIUS4aIKhKnpn1Kn1J9zzHldS0dcchshJGMevfvq du1PMnenm34Wu/m5e9+3tPtuqUqm1imx4dMjS47bjCaclwLKZBK8lTihkYHYak03UMiRnw5b TQ08/QKv2r7L6dhZA1WGYukdK222OLdz78LlTw+5vb2cGq3VL02QlUJiZcFOjwJKq5AVLR5b aytISkKTg5UQSe3b56JuVXJ7c3mDuY/vfu8/SXK3IhMQFLosRUVgtMlXRhBUrJ+6K75wcDWE cuV2O2Bw4v8A3XpTNBwW6q7VmuPfFtEX5UPL7Kef8pBHVduyXYnNFqRIH1riaQPHLx695eNW zlm7HwuPFq1ej2pTo9JYlyKjKiyJqGkdKVdXlqQFEAdgCMntnWrPnPwM+SRjbsD9AuE03s1D 2l7MYePLLs2l5HTklzvVTponPfbPn94cO8d/2PRZdFqdEtupQqxblSWlb8B5UJa0ELT7q21o PUhfbOCCAQRqF38nAt2g3LyG3BhXBRok5lu0oK0tTWEPJSr2tYyApJwcauzzMy87GkHQgrAw tPm0XQdXxJD4mOaLH1HP3C66XFYdl25bVYqdCtOlw5H2OkJ8+LDaaX0+Wrt1JSDjsO31a4Ae G5yxRwwqW4e8tPcZXXpFiOUmgxnT/TVF+XE8skfFLaUrdV80tH5jUmsSNxcmF44rcouwmHLq 2mZ+MSSXmIfbcb/JM1e9nXvCsKn7p3Ut16JdztTMSoSlkvVByOtKZT6sjuC88R1fFQc+WvSD wlbSeGm03y/mfSex/wDM2tVOzoc2eTd1ofqtr/FWWOXBxTD8oc4f/UV/ROfLGIrg/wCKf3HX ng5tffm7ufnpWf457XXrxFdleCu3IqOwvHrdI7kV6MaVtXApn81GJnTTZ3nxKe57S6we6nmv Z+hCvwUvuD8LUiXskjCvr0VaKtNu9cnHy+99qtsxOplIqt50OlxqrNhS6al5xmG+txDKy6pB BBW05gBRIwew0tqBbtu2vHXAtq3YdNacV5hZhMJYSpRwOohIHft6/VqKNkbiXgc8q5O7Kja2 GVx20CBZqjyOEQXxt2i6NyLMvhe5FepP815cqQKFTJnkw6350VbBblN/76hvr81I/BWlKvhp bo+jqVU1XQ0IWGSB04I7Z7nPpqA+8HJyyHdyqpae9SqvTKrDmON+XUypyO0hKj0qba7YSpOO 3SfXOTrM1NxDQ0jhX8CPvHH1Cj9utvPsPtLuM/uBc27NuyrPrshuaqK6T5lJkpT5ZWWE4Wth YAJ6CHW1+8Eqzpy7ao2we8jDVxbY2exuUx1h4wrTvOJLbChkpWpkoalpWMggLAx6HOsKOSNx dt5C2ZGPa0OcKV91M3rtpMivRNjK3ZVIbV1O16tVlLTilK7qWgKUlLawrPdKicdtKfgkL33f 5H0i/KHWavV7at5EmRJuCUtbkVTrjZbDLbyifNUTjIQVBKU5KskDVrDbvlaAFUyXAQu5tS15 f79SuL/GW9eQkS2Ps05aFMXUBSFP+QJRSR7vmYPT6+uD6a4JbC8zJmzPOVfNa6bCj3BUDVKp WPsI5O9mQt+Yl1KVeaUq7NB4ge773SPTtqPtBl9xPEyro7l6D/hroo1DT86QPovBj+li7/NG viOc9nfEO3Et/cGXtkxaTtDoz1JTFZqYnecFu+Z19fQnpI9OnBznT48xeSo5JeDXtPWJNqIo otK+2LUQ2Zfne1CHS3EednCekqz9Hvj5nWbHl/EuyJK+Zv6Ls5NA/ZUWlQ793dSAX67t36Im 8P3xmDwP49tbDs7CIutKKnMqX2VFeTD/AKdYV0eWW1EdOPXPfUurA8TkeItws5JMq2eTaKrQ s6Qciqpne1e0RZJ+CE9PT5P7dXcHVmSxjF21TSL+y5ntJ2GOJlP1rvruRrttfzPA637qPv8A JtYtKqW/25MWoMR3wLUp58t0JWAfanPgc6bLx92KbT/EKqsOEhhlpNtUohtvpQB2f+H6v2ar uaDpDHAc7v6lbGLIR28yGF3Hdf8A5ano/lILraLq2SCnUJP2EqP0lAfhxPnpn7r8Wqzqx4c0 LglD46x3JjFuR7ddu2rVBh1lvoQEmU2ylPmeYOnqRlQ6Tgk9tJlZnw2bK0i9w/oFDo2hP1vQ dPLJNndvc4+pG48Je+EhttetM4M8pt5J8GRGtyu2o5TqdJeylE9yPGmKdWhWB1JQH0I6xkFX Vg9tbX8mldZHJHcRsPJJTaEHKQoEjMxWNPw4yybEB9/6qPXciLJxNbdEeLjH3AYD+a6/3640 my6v1KA/0CR8f+TVrzL8Ztlbx5Mbt2jsNtsUmsXM83DRIBC0w2gOp6SsD0Q00FL7+pSlP4Wr faGLvpoWDzv+iyP8LcxuBiZ+U7owNP4BxUzvH42isTj8jY3ZjbmnNwKHbVn1Cnw2FEBRSh1g daj8VKOVKPxUon466w8I3UK4Z7TYUMGz6TjH/mbWrGnsEeoTMHkAFi9ppnZPZjT5XnlzpCfu SnPmHMVz+6f3HXng5tffm7ufnpWf457XRLzddm+COze3lX468ft+ahQy5dND2up1FhVEPuAM xJUOC8+35eeg9S4rJ6iCodGAQCdSEcwCCdCFzc5q7a8XK54jl03Jyl5qyNqqbKsyjxqcxat7 Gh1SW82/MKy80lJUpnpWOgntnq1KPw7KFxsoGyk6Lxe5NVrdW3nKs847cVduI115mQUN9TAk EDCUp6SEfDq+vWRitiblv8Z3WePJdprE+bJpULfhgIg1g37aJIA/i9E6927M7e39f1o7n3NR TIrNjSpEyiy/PcQIjsiMuK6ooSQlfUy4tOFggZyO4B0rU4SME61xwuLVcp+ehlPz0IVjiELO CfXRDeG2dgX6z7NetnUurNgYCKlEQ+APq6gdNc1rvmCVrnNNtKSzPEXjAzKRNa2EtFLzZ6ku fYtnKT8x7vbRZf8AwX4g7nSVzb449WpNfcGFShAQ28rHplxACj+vUPcxhu0DhSiZ480XW54d 3C21qkirUnj3by32yOhU5pUoIx6YDpUB+gad+lUGl0WG3ApcFmMwykIbYYQEJQPgAB2H6NLH DGzloTXzPfwUz/iH7T39vtwr3N2c2roqKjcNxUJ6DT4LshDCXnVFOElxZCU+nqTqNXhX+F5Q 9vuP9Wt/nDxasyZda7gkPxnKszEqrghFpkNjzU9QA6kr93PbWfkYRnzWSyC27SF1una83Tuz 82HBIWzOkDhX8tc8/wBEvOdvho7H3fxKvu1OMnFCxIt91CmFqjvU+nRoLqXvNbOUvkAIPSFd 8j00Q+F54f1Qsbhi5sXzi2JoE+Y1ds6tRqPWDHqjLaXG20Nugp6kdWAsfMA/Xpn7MjZmhzG0 wtIU7e1Mr9CfDNO4ziVrmnngBvr9Sn6/2vHgmRkcQtuPyfYCP/8A86UNl8TuNe3FCrVsbe7E 2nRqZczIjVaDTKY0w1UWgFJ6HUJAC04WoYP4x1fGBjsO5rfVc7Nr+p5De7lncR9fQ3+qz7Uc YOPGxNSlVbZnZe2bVlTWUx5L9Ap7cVx5tKupKCpAGQCc41qbm8QOLm810Lvjdjj/AGhcNXcZ QwqqViltSJBbRnoT1qGcJycfLOpBiw7BFt4Chbq+czIOX3p3kdb5r0W7ujxk4/73vQX949lr Zuc0ptTUM1ynNyfZUK6SpKAsHpBKE9vq0mYfh9cHIjyJUXiNtwFoOUr+wEY4P5Cg6a7Cx3v7 xzbKlh1zUceIQQzuDB5X6pyZVgWVMs93b2RbFOVQX4yoTlH9nQmKpgp6S15QHT0EdiMYxpM7 S8XeOuxFWlVzZfZO1rWlTWUxZEmgU5uKt5tJ6koUUgZAV376f8PGXB1cjoqrc7JZG6Frztd8 wvr9UuJsJibFcizG0uNPJLa21DKSkjBBHxB0322PEPjFsrcP86todhLQtqq+QY32SodLajP+ UoglHmJSDglIz88D5aV0Eby17xZCbHl5EEb4oXkNf1A81ubscZePm+82FVN59mrZumRT21tR X69T25So6FkFSUFY7AlI/VpYW7btEtOgQrWtumR4FPpzCI0WFER0NR2kAJQhKR2CUgAAaBDG xxeByUj8qeWFsDnksb0HotyUMRHO/wCCf3a88PNr783dz89Kz/HPalVddl+Ce4lep3H3j5tU 1tnXZVOqe1lPqT13soR9joDjEOA2iI6rPUHnhIUtAAx0sOZ1IZ9Z6ukA59dIeiQrnZ4jPD7k nvFyjuBnaraC0KxS9zKBQqT/AD+uCZHS5YjtOnPyHH/Z3AVupeQ6kdLeOroKTkafjw6d4odT tOsbMbh2TtfZe4lu1OUxVLX24qMR2PUUNlCTUm2Gj1tocKgkpcHUhSSk/DWRCHMzHEgVzXr9 V2uoTxZmjRsge8uYASOdgFBv5EXfunvvHciv2tuFZlj0/bit1aNdMqTHl1+moSYdBSzFW+ly SSchLqkBlHTn7o4nPbSxJPTnqx+nWwuLSZ3e3Lpmzm19xbrXBHlSIFtUyTVZLEJIU8tthpTq wgEgFRSggZPrqDbP8pB4TvqajDb/AHIS66kKS0qnxgsgjOenz86zc/VItPLQ8Xa6ns72Rze0 rJJMRwAaQDfv08k5N++M5xr272V2u33r9n3p9ht2DJFKbZiMF2IGHUtuKkAu9KAOrq7E+6lX y1j47+Nhw/5J8iPtcrHcr7EybJciUiv1KO2in1l1AUShtSVlaCpKFKQHEJKwO3qNRDWYDI2M +dfmFY/6F1N2LLmMotZvvn+Q0f0tLPa7xNdid0+Sm4HGGDS69SqrtqxLlVis1lppmnBqMttL q0uBZURhwKBKR2B0kNmPGU4/8hrd3CuXZ7bW/wCrtbc0lNbmR26eyl6oxS64jrjILnvnDKl9 KuklPpk9tOGqwkhrRySR+Cru7JZzGuc8ja0Rkmz/ANzp+vK0KR443Descb6nyWa/nQiDTK0z QDbr0RpNSkPut+c2ttvzOktlkLc6ioYS0vPppa3l4pHHzbHiVbXLrc2mXLQKXeQzQranxEfZ iqA5KChhKikJU2kO9SlBKUKClEZ0jdXhcN1cAX/wpp+xWpQStgcRudJ3Y9zV39KPVJvh14yX FXmfuOjaS14lftu5JKFOQKdc7LSU1LoBUtLLrS1oLiUgq8tRCin3hkaK+T/jccWOJ2+Ff2G3 Fsq+ZVWtxxlqRLpcNhUZanWkOpCFqdST7q0juPXTTrMHw/f1xdfdTs7B6nJqrtLBbuDd13wR 09PVOPxR8SHYTmBtbd28tm06v0GiWM6puqP3RHQx5aUseepwdCle6lAJJOO+mIkfyizhC3NW 3TdvNzJkcK+5zWqO0lt4HulQCnQU9Q7gKAVg+miTWYGQMmPR3KMTsHqeblz4bHNBiIBJPBJ5 AHCPNx/Hq4jbVTbdp1yWNfb71z23T7piohQo6y3FmtqW0lYLwIcASeoDsD6E6dXgv4mWxfiA Va6KTs3QbjgO2kmM5MFwMNNdXnlwJCehazkeUrOceo0sWtQy5Ixmg2oc3sRn4emHVnvbsHlf PJr0V/OLxJ9leAky2om8Fr3PUTdCZCon83YrbwQGOjr6+tacZ8wYxnRBxB8Xbi/zQ3Td2W26 p110S5BGclMU66IAje2obwXAhQUodaAoEoVg9PcdhqR+qwMyvhHfNagh7IZ0ukfthrm7OTV8 0DR49Eg97fH04abN7oT9rotKuy61UmQqHMrFsMsOQ23kKKHENqccQp4oWCkltJT1ApBJGpZb B777Zck9rqVvJtBdCKtQKy15rEltJQpBBwttaD3Q4hQKVJPdJBB1Ji6nDlSOhj6hR6v2Uz9G wos7JrbJ6Hp5i/chIHmzz+2D4H2nAujeiqTXZNXcU1TaFRWQ9OmlAClqSlRSlLaAR1OLUEgl IySQNN3wq8Yzi3zc3G/2ILUp9w2xczza3YdMudlpH2RCE9TiWnGlrSXEp94tkhXSCoAjvpsu qQR5IxndSpMXsln5mkP1iIDY2+L5IHU16BKjix4lWy3LbeC+Nk9urZuaHVbA8/7IPViM23He 8qS5HPlKSslWVtKIyB2I1q8TfFM448vbcvy8LUYrdtUrbqOiXWahdrTUZplpSXVeYFJWodKQ wsknGmRapFIWV/Hf/r1Tcnslm4omc4g90GEgXz3nypm2P5RJwpduwUtyytxGLeU+WBeLlIR7 GPQlZb6/NACT1kdHWE5JTjU7rbrtIuqhQ7mt+pMzafUWUSY0yMsKbfaWkKQtKh2IUkgg/I6k wtSizi4RdR6pnaDsrm9nBG7KIp99DdEdQfdb0r+qOf3T+7Xnh5tffm7ufnpWf457WgubXcLg EtH2iuymD/4B0Mds/wD6cxp23llWOlOf06ELmV4g+w9j3L4hVe3P5G8J94Nz7FetCkxKfUts 25JTAlNPyzIK/IebUshC2/d94/LSq8Dw8QmYm5TW0cKgxa4m8qx9iIlQ6UXG1ROpny0PJd/0 oIScBXmZwoY9Rrn4xE3O3PaQbNHyK9Hyp8ybs6WY0rXRBsdtHzNPnu9uq6FMPtpSCvIJPp3+ OsruCjtroF5x16pp+dS0jhbu2hQ7qs2rgf8A7J7XIHZqzbXd8BLcu9JNtU9dai3wyy1VHYaD KabL1PHQh0p6wMKI7HGCdczrAub/AMHL07sS58eCS01c8I4P1SW5otL/ANq94fNeWo9UK4wW /o9X+kjKSTjGR276XPIPdXjryJ8RDjrV+D1KDTEU0GC+aZT1QAmU3M8zy1J6U5WywFhahkY7 ZIGsxz4w7Y75j3dfla7iODIdGJ2H90w5e/7udV+qbvkO1u9dviQ74bCbHRVLq+7N1vWqtCSp K3Yy5TT60dY+gyQ11On/AIJC/nqRXgWxLa2F5Lcjafd1xIbpFlUlMeZWJiAhBZhz5iHHikdg ClonHpjA/K7CJ+NbIT4Q5w/qoe0D4R2fkxYR+8dFE4/+jR+hUI7thUK4byrfKC3djp6dnFX5 5It5EgtpU24pctFO6h3C1xUuAEDpR5gbz6AzW8bm5rT3FunjZyFosdVU2jqVN62Ew2j5K2jJ ivus9IHZaoqMBGMkMuJwfTUEIHw84b0NEf6bVzO3O1XT/GDtD4yf/k2D80W8jtyNkeR3jPbK XNwzqlPqMWC5S11GtW7G6I6vZXn33lZAGQzD6W1nHbqSj1GNN9E5OcYtzvEt3p5Pbk3hCasy rUSrRLbeqUFx77JSVxGYkUhry1KRkNuqSpSU9OR3BJ1YmyIC7j5d9/gOfzVDC07Pbjtj2/vm Y+0jzBe/j7hoKd/wHavtNV+He/ux27tyKiMvw/shWWyFpXHpjlPMd2R5gT05Bae7Z6soJxqF Vvr3mqfEq+IVjXtOVsvQbqppVTqzEaRKqE+SVCK77iVFDiWWkOOpDnSOpA75OoJ/FiwCM87X fhau4LWw63ntym2zvIS3/WRTf+VN3m9ZtqI8BnZW8WrXgCtOwrWjKqQjIMkteUr7mXcdfRjP bONTl8LKzLWoHA/am4aRa9OhVCqWpT1zpsWMhp2WoND3nFpSFLPcnKifXW/htb8d77AvNtbl k/6e5dx8RIPsAD+ChT/KTiDdmySmZAbP+6hS6rulohyJhZGO4TjqP93TVcF77nQ/FcrtMrO4 dB3mu++KXOgU7degrW00zJVTfMU40ykBtQ6WUsrUR7nSOlWCc5WU4s1Q8/xN4+y6zSY2ydkm eH/ty+PyA3glv/kkn4fG73FvZvhRyN2k5LRIcO+qxTl0+FS6vCUuZNcbirYEVo9JIdam5UpI wUFQcPbvqcn8nTtu8qLwhqtTuRp4U+r3RLk0xT2cPIS0y066n/iqebXgjscEjU2l7PiImx9Q 1wd9bVbtnHLDp2ZJP8kksZj9wGeSY/xz0Uy1fEX2N3E3gpj7+37UOKJYLJeZdbYqfmzG+gA9 R8pTSlJAJUlOMHBGnytrl74W+6niN2zbW1WwLN9bhVNDCIG6NtUxl+HEW224s/dOpJT5TR99 1CDgLSkkkY1O2TGiy5I5xbi4V+Czn4GpZmiYmRgO2xsik3m+OHcj6keSgtxO2N5db7cxt7aF w+3/AE7e1WnVOoyqnOekvMe2RjVJKUtZQ2snC8nvgd/XRbw1t+7rn8O/l7SrPiSH5TcOjSZK IrZKnI7Mt5ySQB3ILba1H/ihWseGF+8c8HfQ+xtd3m5eC6KWJrKcw4xe71BcCPwCxWjUnr94 C0Tba/8AxBtpLQsJNbXINlVS3X5FahTEPuPe0uPR0qcUhST1+fjy/LWlJPbXY/w6LIlbb8HN r7GevqPcqKdQWG2a7Fjvx2prJyppSWnwHUJ8soACwCANbWitt+4us7QKXDdvpTFjfCjGdG0y vducb3EiiR50eCPJPZK/qjn90/u154ebX35u7n56Vn+Oe10i8qXZXgpt3Wp/H7j5uozuXXIt Ppm1kCmO2gypIp89x+JAWiW6nHV5zKY6kIIOOl9zI9NSHX2xpCaFoUEOYV97u7x87pHEaLze f2Ctig2nEuJmbTRGanXVJffebWEPyCEBqOGUdSEnqKnASPiFR4RdQpm5VhXnfFzU6z7nue3b rqdtf7MVAozEN+84zTiD7YtxtI61KUelwglKlN57+usaNxfmXIb5ND0roV2uVDHBogbDEWmm Evs0/fe5p+n9FJe9Nuq3cu4tnXrTdzq5SItrSpUiXQKapIiXAl6IthLckEZKGlOB5PSQfMbS T20tFH3PTOtpcUim9rJtjcSzqnYV50xFQo9ZiOwZ0B4kIksOpKHEHGDhSVEHB9Dpq6V4e/Da gbFVHjRRthqPHsSsTE1CbbaVv+RIkJKFBxR6+rILSPwse6O2oJII5nW4XwR+KvYup5eBH3cE haLDuPUdD9lCrxlfD03KuLbzZfang5xzlzLfslVUzSrfKA3TEvGOtIPmryQpYcOMn45GpmbI eH7xB2R3EXvntxsDQ6Ld8xlQeqrDaitlTgy75aCooZKiT1eWlOe49CRrMh0+P4uR8jeBVLq9 Q7STP0THx4Jjvd3nej13OsX9UdWXwg4qbeb3VPktZOyVFgX3V1vuSrmQHFSXlPlJdV7yilJV 0jPSB6Y9Dojb8NrhFHjXpFi8eqQ01uMnpuVpp6QhNYHtCpGHcOeheWpZAxkqIOR21f8AhMci tvv+K506/qRO4zG6aPLo020dPI8oxb4E8QWthnuMLWw9CTYT0z7IrtpKV+SuR1hzzirq6+vr APV1Z7AenbWxA4NcToOwquMCNjKM9t/5ypCLXlhb8VhxSy4Vt9aipB6yVApIKSSRjOlbgwNF BvlX2SO17UnncZSfHv8A/P8AmRdsxwG4l8X0VipcedjaLblVq0NcR6qILj8haCDhsvOqWpLf UclKSAcajRwT8EzY6x9h0W3zY2Gs66L3TUJSlVSHKkOtmKpeWUdQLYJSMjHT+nVKXS8dz2W3 wgHj3NcrZx+1+oxQ5EgmPfyFh3ezd1j80d8bPCkom0fJDfZi57AtdOy+5NJg0mlWlTpr/mBh slTzbyexSlSlH0cOcn0zjT7t+HLwnZ2Rkcd2uPFCRZkqpprbtvJLwZXMSAA+VdfX1AJGPexg empMXToo49r22RYH0JUOp9qs7IyBNjSkXsJ/1taBf6o/vXhnxk3F2Jo/Ge9NoKbULEoKYyKf bT63fZ4wjghjpIUFe4D2yo6Wu2229k7RWBSdsNubdYpNCoUZEOBTIxUW4rKBhKE9RJwB8ydX RDG1+9o5qlgTZ2VPF3Mr7ZZdXuep+6RPIXhdxf5YPUuVyH2epl0rogdEFdRW6PZg70+Z09Ck /SKE+vy1pbF8DOIHGa5JF6bF8fretysyW1MLq0NlS5PlkgqQHHCpSUqIGQkgHAz6ajOJjmX4 hzfF6q4zX9Sbhfs5sp7rnw+VE3+aJN3fDI4J787hv7qbs8arfq1wSyFSqifNYVNIGAp9LS0p dVjtlYJwME409Fr2pbtkUKJa9o0aNTqbT2Ux4tPgNJaYjtJACUIQkAJAAwABp0eJDFIZWNol Q5erZudDHj5Mhc1nyj0Sa3245bI8mLNNg78bZ0u6aSHA8mFVEFQacGcOIUCFIXgkdSCDgkZx pK8euBPEjinV5dybA7IUm3apObDT9UbU4/KWjOejzXVKUEZ79IIBIGdNdhwPlEzm+JPi1jPh wjp7JSIj1b5Le2g4V8XthL3uLcnZ3Z2mW/Xbr6/stUYKneud1uqdV1BSinu4tSuwHdR0NguF nF/i6a4nYTZylWyLkCBVBBLi/bgjr6evzFKyB5i+w/GOlZjQNLabyLr79Us+t6jPvEspIftD vfb8v4JBxPCP8N+LeSL+jcTLXE9t/wBqSgh5UVLnX15EUr8nHV36ejp+rUi4sZiKwiMygJQ2 nAQBgAfAaWDEhxL7pvJTdR1nP1bYM6UvDOBfkskr+qOdvwT+7Xnh5tffm7ufnpWf457VhZq7 L8FtmbHq3Hrj7v1NjSzcVD2tp9FiPJluJYTGlQ4DrwUwD0KWVxWsLIKkgKAICjmQqsepPp8N CPoubni4747J7WciaRQ+a/FayN3NvKhR1P2/BjyWhc9HqDaXlPEsEpWqE6EtjzAcIKVE5x06 kV4UVfvO6+KVPu+uWvt7b1Cqklx+27W20fakU+i0zpQGY63mx0rkZ61OHJPUs5x6DIhkac10 YHIuz7eS7bPwpIuz0GQ+ZxY6tjfJps7ifb+X1sp7702Wsi/9w7P3OuCJMXVrGlSZlJcYluNN NuSIy4rpW2khLoLTigAsEA+8O4B0sQgFOFD9etdcTXkh0J0ChBHSUjHyOjohULDSu5QP1aoQ 2OwA/INCEnarXakKqabR46VdKOpThVj3ur6BHwyPjourly3JalCnXNWpEZxiCkvLbZBOGkj3 j6fS+r01myTva4uHQKYMaBXmlBbdwUe6aRHrVCmsyI76UrQtlYWMEZ9Ro16EEeg1fjeJGh4P BURbtcQVZhkKzgZ/Jq1flBHUAAP1Y0rvDyUBF4uCkEZYkF1OPpMtrWP1gY0F1ZxSS9HhOOp6 SQSrpJP4oB+f16hdOn0tGoXgumwXZy7bqK/LGQiOgLK+wOB3+ZI/RrQpW8VkVZkqXMkxHWlF tbEtlaFpVjOPTB1D8c1r9j+PdL3RcOEo6ZV6XV4yZlPlIdQRnIUDj8utxtKD3Bzq2yRsjQW9 FGRt6q/y0/IaHlI/FHy09Ih5aAc9I0PLSfUDQhV6E/LVPLT8hoQgGkD0SB+TQLaT6gaLQscz AjOY/FP7jrzwc2vvzd3Pz0rP8c9oQuzPBfc5+m8eOPu0CdvLifbq21tOqhumPFCqVCMeHAbE Z57OUvu+0FTacHqSy6cjp7yCcHUenPr89CQixS57+IDv3enDnmkjee2eD9mVtF10WJQxvHel aXDhxlpU9mnuvdC24affT77nQlzzcKUcakD4be2FybebRVufc3HC1tq37krsisC2rLrgq1Nf DqG/9KacThDfmEEltACe2QBk6yYXO+Lcwsqr5+q7LUI4Y9EinGSXOkDRtrwjael+RHp5gp3r y3QkWhuBaFht7eXFU0XbKkxVVqlRg5CovkxVyA5LWSC224W/KQQDlxaE/HOlij01rdVxyu0N CFQnGiW866m2rZqFeXGW6IzCnC00lS1KwCcYT3+HqNMkdsYXeiByaTEbcbzVq677buSqobiM VZpv2eKpRPQ13SAr5q+v176dLd2rNQdt5ymn/urvSy2lHcqUVD3fyH46w45i/He5/XlXnxta 9tJNcdo0u1Lsr1iyG2kxwhmbDbb7BCFE9bYHwCV+g+GngDxCcEft1e0wkYwafJQZX+aSFoPV 2Ip4xop850Yy22fTPxJ+GtFIlvKInOodWjuhKU9KU5GCPr/TqaR+8ilEG+a2kAobClN9HT9B tJ7JH6tWBGWelCunPcE98aQgOT1hmvqaQkRykJxlRPfA9P36S1+OSXqSaRFKU+2tkLeewroS PpHv6dtU5+nCfGTaY26qk7x7oTl+UO7qohp6QJAp8V9J9pSkEK6UuA4BwcfDOnb2Q5ebV7rU KnSWrjiR5tQSVCE4vpU2QQOhWce93/T8NU8HK+El7l54KtTQiQbmp3PNJAwn1+Z1kHca6Swe izVXQ0IQ0NCENDQhYZv9Wc/un9x154ObX35u7n56Vn+Oe0IXcLgGEHgtsn1dz/MKhn1/8XMa dp9ABBBx29QdCFzl8U2ubdTOSJ22i7tcm65cVUt5pVR2u2MQ1KgsQep1PtEpl1BQA8VFJCs9 QbHbtp6vBupnH6i8RhRuN9/XtVqFFrEpp+lbgtBip2/KT0pegLZAAaDZGQgAj3iQSNYcOx2o ucCeL+i7nUG5LOzkTXMjDSWk18/ntLh08SlghqOsBSkgn5k/9vlrYTjHu63FwwryVdDQhWOE 57E6K7jgQ6tQZtLqClpYkx1tLW2feCVJIOP0aa8bmkFA+YKKkifRoTlCNEPQ1TnUjoI7qbBC SAn5Hsr6safq7WEVm2ow6CpHmIWot46R3yDrnWcMexaUnztWgilT4m5UWdT3gy8qGol1KchS VdsH8hAOlm7Hqj9NMKrVdK0uNhC1sJKFKyMKx8s/Vqxj94N7W9AVBKQSCVipTcby1ssEHyFY +ZTj0Gt5Lac9ePpEqxk/l1cj+UKJZVnqB6jnOsDroQUMJyCc+nrjSuNBIi6TNiO1YUxtwqW0 jzHUp+i2kfD8udNtubXZtRuBcCJNVGjJWpt6WFFCGWUDqcWT9Qx+UqGqE7vCp4m2o5793xEv 26Y9HaYTS4qVBDLT4KiWEAhIUPQKJBPb599I256VOsw06o0GgAzSEOeUpAICj3CioYPZOMax pxvsrQi46qWXErlHQdy2Ie3cyfIfqjLa1e0yikKcwe4UM9zj0I+HqNSASsY9R+vXUabOJ8cH zHVZORH3byFcCD6HVdX1ChoaEIaGhCwzf6s5/dP7jrzwc2vvzd3Pz0rP8c9oQuy/Beybsn8e OPm5ETdOpRqHT9rafT5NmtMNqiVCQ9DgLalrcI6w4yllxCUj3SJC89wNSGUVDsE+oznQhQI5 pQ949s+btR3m2G5u7C7Xzaxa8Gl1Kh7kKUuZUkNOvraecaKgMILig2tODhTgV1Dp6cvht7N8 yrWvOVeLXLXY7cGwa9X51Wu2bZsF16pVWoPIJKvagfLQUK8kBAACW0BI+Zw2tl+L2seKsmvP 3XdSSYX7HD8jFkDnNaN9+EkDw/b/AGUwrqsO77iv2z7som6VTolOtyVKfqVvRGW1sXA27FWy 20+pQ6kJacWl5JR3K20g9idLZv6OM62wuEHIV2hpUqGAdFlwte00aZESspLjCkdSfUZGM/t0 x/yn6IUctxdlVU+nSqpTK7NVHkpyiN1hLaXfxusDODj0JxpzrVlTLm2gps9laG5DzSCpah6E ZBGP0a56FlPc32WhI7c0H3W7NfXHvCEHXMr9jDayPiOoqyP1Y0f1ycIlN89ppa1hBUlKficH VhkhG8BQny+i1bQQ0mltSvZlIclDzHG1nPc+o/Jo3KjjCSQr9urmP4WC1G7klWKfW2opU7kD 457A/LRPWrnp9JhvVyfMbbYZSUhazjKvl+TUcsu20scdlMNvRydqG0tnsIS7Ddq9SK5TiZKC OlBUShOPmSRprKJyKrd30uTNrkMNvOJ6pbuCkNsJV1eWB37qUBkH5D5axJsgl20LRjhDRZWh Y1Po1z3U2/cCypqQULdLwz19R6iPl36fh8Na1+3fQ7prMypUqcHW0lfS514PQPcT9QySSMdw lP16ic4EJ4Tcbe3nP2xvhNeo9bkUt0rRh6I0CsAFQSlBIx3z3/Rro1x03Vi7r7eRao5VRLnR x5cpzyy31KycKAPqCPiO2QdXNHlAndET1Cr5kYczf6Jw2/T11drqFmIaGhCGhoQsM3+rOf3T +4688HNr783dz89Kz/HPaELsxwV2ftqr8euPm+Umq1lNXou1lPozERqctEFxmVDgOuLcj/QW 6FRUBKz3SFLA+kdSGX2wPq+OgIXOrmrsduN/tgtybxS/DCa5A2xV7PpFLhqmuwUNU+Sw/LW8 QZGTkpdbBwMempN+HtS3qXs3PjPcII2wRNWfV/MyI5GcTIylH+l/cAEe/jGPX3NZGKzZlPcY qsnxLs9VyI5tIhEeXuprR3dHggclOdeezttXzuFZ25dWqtaYnWPKlTIEeBPcYiyFyIq4qxIZ T7ryQ24opSvISvCh3A0sWxhOtcriwrtDQlVO/wA9aNa6DF8tZ91SgCB8vXTH/KUJG3pSIUqA 7GWyFBXdJJz3z/8AXRdtPhFsP244ADEfcAKfTCj1ADWIPDNfqrbf8tY6NUfsxufPRLU2lMFp plsdX9IoZKhjHbAOlnWEdMPzwrHbAP1ntpcYbmucfVJJ4SAskNhCS2Ov3UJAyNYarUHIw6Yg 8x31xjKgnV5x2MJUZsnhIvdLeC1bBo4YqdWaakSSRgEKKADgqz8vhnUV+RHKWi3W39jLcqSk 0imDDjzy/LQvuCVHOc9SuxGcgD69YuZktHAV7HiJ5UfqZXq9u5eqJ1Seflxy9lTKPfW8PRJJ PoMegGnRvIRaFRk0JMyKy4gJU5Toy8rOScFasdsAYx379zrLjfbrKtSgNFJMxrmmMLl141MM BUZTbMp9Y6YyVD31JPYEJT2C/TucaIqXcEGe6EWpTXZUNokKq8kFDLpT/wACD/SK7nKvT5Z0 hlvgIDOUotjNlaryK3bp22D6VNwXnRMqj7YIVGhIIKsK+Cl5ShJ9epefhjXS3bza7b/a+l/Y SwbViUuNgAtxk9zj0yT3P6ddBo+OwtMzhys/MkN92OiUgT0/HVdbyooaGhCGhoQsM3+rOf3T +4688HNr783dz89Kz/HPaELstwV3Xp9L4+8e9lnrVrzkqs7W0+rorLEFSqZHRGiQWlMuyfRD yzJSptB7qQ26R9DT9XNVV0akS6uxAfmKix3HkxIvdx8pST0J+HUcYH1kaRztgtKG7iAoG7X+ OcjeupVGh7VeHzu7cNVo4AqNKpK4SpdPJOMOsKcS4nBGD7vYjvjUsOKm/F2chLCk3jeXHy79 tJbMxyKm371Q23LeQkJIfHllQ6FdWAc+qTrNxdQGW8AMI68+S6rXey/7DiJfksc7jwjrR5v6 UlFem7FNszcWz9t5Vq16Y/eUiVFYqFNgrfh04x4ypKlyngcMoWlsoQo/ScUlPqdLNv6OtNcm FdoaEqopQT660KuWh5QWR9Inv+TUchppQiStQ3ZDACWgoq7Hq7dP6NJWyJTTdaq7UVCkt+Yh vBHYHPcj8uslzf3gKttP7shW29Njs7i1lppAUlUlQUofBQSnSprSV1FyPTGXvcQvzHMH4Adh +vUeK4bXD3KSbhy0by3At2wqSqoXBVG47aO+c5GfX4ajhurzpt22qDVbsj3JEiwYjS1LkSHE pTHbT9JxThGEgfPOfl30mZlBrhGCpcaIuPK5xbweKHSt071mQrIpVVqzS19DEktFpM7HYdAP dLXxGe5zn46MtqdluQXIySzKvme7Q6J1BSadA9xShjI7Hue49T27DXPygudZWttETFJulU7a /j5aC6hOqrZfQkLadku5aTn4dQ9SMd8Z76j/ALtc0bFpNWU40qRIckO9JkSG1AKz6qSkfA/X 66cQG+FvVRsZ3xspPvb2Wrd8tlpFRdqrvWnyUSmlFg9u3Qgdu3ocggHH5dLij3uoyGl1OlvT 5K1NJbiRkq90lWEgJA+JOMD1PpjVZrS1ylLdvVdL+EnHidspt19m7vpqWbpuEIfqSM9fsaR3 bjJV8QgKOSPValfIafJCQBnXfYsQhhawLnZnb3kq7Q1YUaGhoQhoaELDN/qzn90/uOvPBza+ /N3c/PSs/wAc9oQu4PANkfaJ7JuKcyRYdCHy/wDw9jTkXlMkU2259UhNRVPxYrrzXtznlM9S UFSetf4KcgZV8Bk/DSG64StFkLltvbx08QTnE1ROQ9s8QtlKLdnkIl0Xd3a3cZ1meBj3FiQ2 gtyW/hhfUCBgEanZwGi8z6fsailc6UUNy84MxyO1UKK8277dESE+U86WwEB4nqCgkAds4GdY +HDlNyTI4ANI8l3Gu5WknS2YkUrnzRmgXN2kN82k+dHp6J7wyFkqUe5+v1xrZR6a2ei4ZV0N CFY7gY0VXIJC2g1GWAspUUk+nUBnB+Wcahm+Qob1RfT5r1RaTKVFcQvJT5TuOtKh6/8Ab46Q +3iolFrNz0VMx9xcaWH0tr9UBeSEj/ijHb8usyQ0Wn6qxH8pWOzkuNV6rrKOsiYoqWpXxKh8 cfIj9WjK+Nw6bY9uz7kmtLcUwhakNJI+6kA+7+nGq0RDGOcVJI3e8Bcytwedle5GzpdanV5m k23TPMfn1eU6I8JhKSeoIz6gBOCo+nw0ztG2yuXn8xFvC5ZEyzOP9LWJFIhuJUzU7/cQT/po bV7yYiSSGirHXgr97sdYzXOkLpn+S1gwRNHqnn24sbYWxksiwtoYEaJG932h9Hmyp6/QJQkj IB+Ks4HfGSdE293OjbbZymu28zPi1KvMp6RBp7uExR3BStQ+iPh0/S90emkFv5CSy80VDzcf lpeO51fNWuCrOOD3gyw0opbbB+CUj8H6/XOt/ZvbO8t3KsFPwFONKWCuQ6CoJSR6Z+Hb9WmS MMTfdXG7IwSE+dobCMWXUlx6SlnyHco61DKiR3JBxhIB7Z7an94cPCuNB9n5B7j0vrcISuiw ZyCooVjBl4Ppn0b+r3/iNXNOxviMgE9As3LnLIvcqa6Ee4O+syfTXZ1SxPJV0NCENDQhDQ0I WGb/AFZz+6f3HXng5tffm7ufnpWf457Qhdl+Clp7hzOPfHy9IO6T0a1oW1tPhzbNTBbW3UJb kOApiWZJ99BZQ082Gx7q/aCo5KBp690IEiobfV2BAhrfkP02S00w0MqdUppQCQPiSTjTJOWE KSF2yRrj6hc9uF/LfmhxZ4n7f8d6j4S+79XkWfRWKY7Uoj8VlqQtAOVJQTlI7+h7/PU0+J2+ W5O/23kq890uNtybXT2p7kVFvXS42uS62lKSH8o7dKiojHrlJ1m4ORM4thkZQA6rre0mlYMJ lzcbMZIXOJ2i7Fm/P0SmvS1Nwqzf9pXHbO57tHotFkyHKzb6ITbybgacjLaaaLyveZ8p5SHu pHdRQEHsTpYt/R1qrjldoaEKxzGQD89Jnc12swrZk1qgsmRIgtl8RB3L6ACFpA/GKScfWB9e o5RbCnNrcE220l93bcteVMk00JpU4IXHq8o+R5xKcBLYIyvuM9vhrco9DrUrdW7a6qqQfsa4 IjPsrPV7W15bay4txHrhRUnGPUDOsFr3TNbfWyrbixpIajaj0wuSnbhpNWpq6dUnS7HkNSAp DycfgqxjOR376bnkRQ9x5Nhy5kaznJreFLcbpoUtxBAJCgEEnuE4z06SaJwjNJY5GmQbuFx8 42bFXZyV3Uqc3faw51P2r23WanWqLXozkAXHUHFKXDpymlhJLAP3VwY95CAnPv40ecgPEW2W ok+Rd24m4bFPQEJbdYigAqShICWWmk/JISEoSMAAD01lPjke0RMHJWs4tf4r6KJG5XiW8ouV NYe274oWHWoNMfT7Og2/Hcl1acjGAFOtghhJ+KW8fIqOrbH8PfxELwQy/Utla3FbfPve2oKH EfMqSTkfWTq6I4sSPa4+JRb93RTD4++EnT7Ajs3RyGvpJlNjrVDirJQ2CM9PUoAK7/ifr1Lv a3iJd90UWPQdlNtZrVHUAXKpLT7OlZz3wtQAOR9R7aqNxpMp/hSSytjHPRSX2T8Oy2LdqMe6 d26oisSWcLRRIiSiAjHcBeR1O4PwOEk9yDqTMeNHaQG2kJSkYCUJ7BIAxjXUYOE3EYfUrJyJ zM4HyCyhtAGB+/V4GBjV5V0NUyPnoQgDn46roQhoaELDN/qzn90/uOvPBza+/N3c/PSs/wAc 9oQuyvBTaKnVXj7x73udumuMy6LtZT6O3RWJyk02QiVEgOqedj46VvIMVKULPdKXHB+FqQkp bbCS6+sJQkEqUT2SPXJ+rRdcoUI/EruOPvxvBsXxetnkXMtqz77q9Teuiq2ZWURpLseJDDrL BkoV9yQtxXz97A+OlZ4P9z37UNi7027vncmqXgmwL7rNr0y4qy/58mXBjupDBW7+HhKsBWT2 x37ax2S7s4lrrHSvsuxycdkWgMY6KncO3VRsve2r+gBUibz2hg3xuJZu40u6q5CesyXKlsU6 nTVMxKgX4rkZSZTQGHkIS4VoSfRxKFfDSyQMDWwFxyqfTVvXoQrVnPcH46bPkdudcFhUmBSr TZIqNWe8pt9SCpDZA7Z7jOTgds6qZ0vdQOcFIwW4BRq3JvXZa1VS63uvyBqFKS2ETGIMKein 06Sojs2w+8CthQV64KQTgdhosn8veANRRR6hXOVT6pFNQmnOLauxKaxHcbCSfOjgkveh+6JG PkD665Ydw4eNxr2WmGyuotaEq65L433sw01YPLit2pKmLVLR58iNMj1grGUuJRJbVkIPvHyS hQJIJHrrG/R+V1N6xG5C7dXwadJbap5fpUmkTHkH+kZkPpcejuO46j0lAGQj6OQdTRthaN0L z9CmnddSNRJdfJvd2nV+lUDdzZyRGh1LLUiuThAm0j6JKll154KbaTjCsoz8tMfanF/ikzCk 70cW9p9vhd9zyHpj1yXLD+zzMptCvKXHjPvqd9jSgp7JbHR6d+4Oo/inuJ/mTzGGUQeCl7t3 txzHvkBqy9trmp8U9KDUFxYtFiO4OQpIUUuKTkdiG/T8un1s7gtuxVacGNxd6HIjL2C7Epf3 Z3B9UeaQkY/QdWsXTpZyXScBRzZDGcN6p17D4hbKWLO+zQtg1ipdv90K84ZKxgYHSk+4n8gT py2IwjspZQlKEpGAlAwEj6hroIMaPHFMCzZJHSHlEW5G5ln7RWRUNw7+qC4dJpiUrffbZW8s dS0oSEtoSVqUVLSAEgkkjTcVPn7xfplJk1pq+J8piLT/ALJOOQ6RLcQlJV0paKw30JfUfRlS g4R3xjvpZMiKE7XHlW8fAmyW7ohxdX78f7o3k8x9jaQbQi3LXKlSpl7NJdpsCoU19DuC+3HB dAQQ192faRlZAJcTjIOdYK9zk4yWxV7oodwbjKiP2cSmq+bAk9LJDrLKglQbId6XJLKVeX1Y Lgz8cNOVEBZP99VINKyiaa2+v5Gv1WS4ebXGW1p8ymV7dBiO9AdeYkJVHeIbWyoJc7hGCASO 4yD8CdaVN5xceqrcls2rEuOa29dj7UWnmbBdjec88Hyw30OJCyXBEkFJCSkBolRSCnqT4uK6 tA0vJ27i3jn8lp1DxDuJNGg1GpzdypPk0qaqFK8qkTHFNrSiStSwlLRKm0pgyiXACkBheT6Z P7g5mcc7afqkOobhF2TRqr9hZcOBBkSn25QZ89SA002pSkpaytS0goSEL6iChQAMyE9ClfpO XGacz++P90Wyee/Fynoqbla3Ck01NImmnSDVKXLjD2gOx2fKR1tDzFeZMjJARnJfRjOdOTYO 4Np7n2jCvux6sJ1JqKC5HlpQpAdSFFJICgDjKT6j4afFkxzXtKhyMCfFaHytoHhGss5iuf3T +7Xng5tffm7ufnpWf457U6prsxwS3htik8fOPmxMuBVTWa3tZT61HkswlqhIYiw4DLiXJGOh DpVKbKUHuoBZH0Tp8L+jtzLSqsJ2guVNDsF9Kqa0rpVMBbUPKCvgVZ6R+XTJBbCKT4zTgbpc bKntPxss657f20uH+Tz3ZTq1dyH0UiiSbyw9UvZ0Jce6AHMe4hSSSSO3z10W8MCyaPYuwVQo tD4V1fYhn7NPuGzq1Uvb3HyUN/6SlzJwleAMZ7dJ1gaZE1uQf3W0jzXo3arKnl05ok1ETNdR DQ2uASL+xBTz3nvHbNibjWbtlVoFVdnXxLlRIEiFCW9GYXHirlL9odHuspLbSglSuxXhPqRp ZIIKcg66LqvNlXt8dWqKACflpCaQsD0iO2MuOAfl01PIywLGv8Uqu3dfFRpEOhLW+8mmOhsy 0qGPLUog4SceowfkRqlnbJIXNepYS4PFJibA252A36rldrUTZ6h1Db+05vVKiyqcmauv1VKQ epx13rU42wlSSR2ClqAPYEFgfEu3mqe+sOFxm4r8bI1duevKa852nUlpDkOK2odRW/5f3JOR 0gdWe/pjXLyvY2ERxt5eVsQMJmtzuGpf8VdqnqFu3RdkeZHGyGXa/Q3TR3K2xHqURl1khTjL b3fy3FIVkpABIT6nTfeJnt9YVj7v7fcVuFMmBtlfV8yC5Pr9HUsR4kJILaFPR1KLSlLc6UJU U9QCVYPbT2MjjxeRyCm9452R1tpCR+1lI8QW2t77Y2O39e20fi3vRXkx61VGJUX2qqQ1YfgP BorbDqUAupISkON9RGCnSoHEapbObkxL1uXb2r7az31x01KRbT4folcSt4+Y3gYa6/d60nCF A9PUF4xqNkBPiZ/ynySN6evRdRLYNMlUCFIpbxdiuR0KadUclaCgdJP14x+nRsyEhACQMY12 rAaFrCJJJtX9h6DVFYx305Im95I27tXdmzNYtjemcuNblQMeNIeaeWysLXIaSyErSCQovFoD se5Ge2mitjh3w/uCwZVPti6a+LerDLkGXGauWSxHmvsvKSuS40VBLj6VslAcKcdLaekYSk6g kwWZLu8I56K9janNhx91GaF39xX+yUNxcTeNe4Eqz3bluGdUJFktpagEVzoUtBkMSAl4NkdY 85hgjASewT6Eg6Fy8FuIF6XzVty7yju1B6vyzPkxXa86mE6450IUfKQsApUtps4USkLbBTg5 y12mRvoOaVNHr2VFyx3S6+5s/mtSJ4e3EuvVTz4tYuOooCVpVARc77zK0ltDS8oCsnsltROf pdJ7Z1s0virxK24rlAvZUqfUKtTDBg0uWupuSnkJaluPsIShvA6A8pfUrpAUlvC1FKNNbpcd 8Aok13Ke3bYqiPx6rFG4IcQI8ioVRMmc6irGYt1ly4HFMeXJbltu9ICsdOJsvpPcpLiu/YAb DnCLiXHqsypUSo1Sj1Vx5UmZU6XdEmPNU4Vv+c6p0OdSVue1vIWodJIcx2ISQ5umtZyGpXa5 kvBL3ijwfdGN18O+KN31JdxXHDMh0SZ1RLjlZWEtPTUMIfdA6uyumK2En1RhZSQVKJd+x7Zo 1m2tEtu3vN9jiJKWi851qIKir6Xx+lp7cYRP3AdVUm1CbJiETzbR0CNpX9Vc/un92vPDza+/ N3c/PSs/xz2plVXcLgCEJ4LbJpxg/wAwqGcf+rmNOVeMqoQqBNnUeTEalsxnVsuT1dMdCwgl JcI7hAOM/VnSO6JQA4gFc56zth4vO+m6O1fJNd0cYZ9StFuoSLacotVnLhVBMxhDT6jhCvOS lDYKS2oY+OdTA4RX5yCv3bmsO8lLl2zqVzUutyac7/sXy3JEKKloJBZdK/eRISoq6kn0yO2s nCblCdz5SKd6fQLsNddpEmDG3C7zfHx4gAKLnE/mSPsnqQWikFWPlq9S0pHY/t1r9Fxw5WlU q0zDZK0KSo/3uw0QSqrKqXUDNC0KBHl5KRj5Ej0GqWRKD4QpGN5tJy875tbbq2l1KpVJmLHj oVkuLPV0gZHr6/lOoF718ptwuXF5r2W4pwZtXelSRHkVdalexRPe7uKdxghOSogdsDXO6pkF 5EMRslauDCK76ToFKiiytrOC+w1J26Yne1NUmOQ7IwC7UpKz1uvKT8VOLKj39BjTJOc792ty LlfsDjptpBhzpfuuv02OkLb+I638dIPz+WocnLOMG48Q8XRNiiEpMruieK2Nodw7Wt6j3pul eBm1hE1qUttlXU02T1BWD8T0nuRjOmj3x42ztw+S19bo1pwtz1mLEosoHKm2m2Q43j5fdFL9 PidSPheyLa7qnRvaX21KblRsF9uLx0n7f0yrP0O6qxTWbqtK54ayl2iXFDT0tuoPw9/oStJy FNvOA+miLwkOfdZ52cTRTeQVlRqbfFtyHLXuyhup+4uS2u3mhJ+iHU5IHwUhWPTVmN4YAT/f CruaXAhTPsGt2lTaJCtSkNiExAZTHYYcJwlCAEpTk+pwBpUsuIIwMdvkddDjyiRgpUHNLSso 7jVilp9Mj9ep01Flw0Wj3PR36FW4bUmJJHS4y6kKChnPofiMZB+BAI9NM5VeHvHK27SNXveK 63Et5CpKamZzzHsLDUZhoZIUcgMwmesqz1KQpRHvqBninfCaj6pr4muHiTc3HTvDplXVUqfc VLnx6m4FVCb5yZjBcUoF7JWnCVLPmDCc/FAGCE4st+m+HRWroVTqdIqkaa/MZhuSH35sZp19 Ry31uKIQcqRgH6OT2x1d9APzQ3hVGtgNhHtOgcDdv7idbt3z4ctMapFCaa7JSHkJbcZmlvoI 6iPZnQr5ONZ+klGtAv8Ah7vqQp2qSH5D6fICC7JL6y0lqKY5SB1AuGMyPL7eYsggEuqKox8U TuS/uflW4xa3Ceq0Cg01Up96gPuNW1QIhEpsPOsvpe6Uuk9Tx89wDrPorrST9LCetyl8Kv58 1FiszX3zCmxU0ZpTrq3OlpDqUkqCcu+e61JA81Sy70gYA6CUDsiqCCIh1W6034d7SEdCZiUu NluOAuZ/pXWlPUw2MnrcPmpSW/pBTwGAVDUoLEpsCk2hT6bS5Uh2MyylLTkw5c6MdgrsMEDA xjtjGocl0tDvFNEI+rUayu0Vzv8Agn92vPDza+/N3c/PSs/xz2qamXZXglbu6Ejj/wAfLqpe 48eNZsbaynxp9qKgBbs6auHAMaUJOcoS022+gtgEKLyTn3O707tD/wCzS4iltSiKXKICElR/ oV+gHr+TTJRbD9FLAalbfqP1XHTjvzU2s26a4dPXFtPuSDsfb9WgXH7NaExwh2XEabbEf3R5 qetCskYwO/x1ODwY6/FvDa7dzcKm0GqQYNzbpV2rwkViC5CkLYfcbcbUppYBBKSM/XrA0+bd OGgH7/6QvSe1OnuxcKScyMIPHDgTzLI7p9CFJu8aFulVdwrRr1pbixqTb1MkyV16huwBIcrj Koy0MNoeJBYLb6kOlQBKgnp+OdbV43izCd+xcdzCuwdWn179wkH9+tzIkDGEheZMFmiihPU6 37R5ZX149zr6c/8AYabjdrk9b23Df2KpcGU4+52aUqOT1jB7pwO/6dYeTP3LC7qVfii3upMp 9rtudzPuBFd3qkzqVZqVhIoLLim3qk3nP3QjulB/FHrqRlPoW2GxFjopVm2tTKDAp7Zbajwm UtBQA+JAyf06oYUJjDp5OpU+VJuAii6BQq3Xrl4cn95UW3aTDgXIWQVqGERGvTrV8B1fDUp+ OXE+zdm6Uic6/FXKcTlyQ16kn17j69QYEAyZTK8p+Q7uog1oSr3prtNgUSBTWZSECRMZTnJx guD07fPSX3blxmLmgRVn35bkdDUhGPdUlXdJA9Mp/drSmcHFxCggG1rfdE1clTrW2qkXRSku LdsqrpmIQ0cH2dTgS/8ADunynSr/AJv6tMPWbBjcZOfVa3XtUIZtbc8MyKmy0MJbdcPaQMdu z2cn5PK+WqUz9jQ76KeIAuPvaljUGXqvSBIlq8t4pOUqyjp/4wx+TSy4/wBXmTrMVTKhUFyn adJcj+c8ola0HCkd/wAh/Zra08lsteRCoTtsE+icBB+rH6dWujHqfXA1sqoo93Zyj3eolUjy 18ea1TqU1KTHT7atvNSW48Y7TYPSS2QvoUQlKyoOo6OsBZSbS+QO7NYos2NJ4m1pbwZWk0md IyJSg6GXGioNKbx73WCSUra971CkC4caKh41WE0h/hWhB3LuWrUSrfZfhxJjvU+mqltQpLLa m5r+UpREQv2fBURk9eClIT8R31pjf25WboeoNO4iTVyKe03Kc8pTSZDMcuFDbwaDOcBaHDjI VhB6AsgpDhAOQJUF5H8CzRN1bjqVRbgTOEM9mW875SX5bDPkMuPLAUpbwZOEFTmVrSFeqlEE Z1uVDde4BbdGuVfEeqSGKspch+ChhpUmmtpWny1vNFoHzSAtSkJJKCkYK8g6DC0ENEiXe6r2 LTf3q3Cj0On1ePwvl5jynnH47zqGXKYoBDi5A6o+CFlzIUkhR6FlXSpJGtei763NckSn1un8 Lpb8OpqQ7HqTPlLYLT60KbkKPkBYR1htTnudaQAsBaR1B3w7K/zUb3X8izf7Ld1QkNU1fCOr JBkeakIZaLTb6nEhLylBnpCSfLUpYBWACrpPRp7rENNdtKC5RqW1CjLaCkRGEKbQ1n1SkFKT jOcHpGfXHfUGQwMaNj9ykZydxFI2l/1VzH4p/drzwc2vvzd3Pz0rP8c9qspF2W4JbaTanx+4 9bvp3Fr8dilbWU+lrtaPIApk1UiJBcEl1ojJfa9nKW1Z7JedHfOnw3GqEyj2RWKvS5AalRID 7zTp7hC0tqUk49DggHTJDtYSnxND3taehIXPLikz4vfKbYCzN8bd8S6wKYLupbFSFDm2gy/K i+YM9C+hYyfngD9Glt4UVnb6Xree4u8e/fLG/btrdqXlW7ReoT1RKaBI8lxCfaGoRGWiD1dC erCQcY1h4zckyxGSWweaH4r0LV36NBj5UGFiFr2kN3ON+dWOfZSz3OsSRWrotrdFO4tfpLVl uTZjtFpskNwq0HYi2AiWgg9aGyvzUDthxCT8Mab+NcbMypoqKnlvp6sAeZkg/hEjH79W9QeW lrFwMTfNLRK3HaX1suuKU77vW2B1dPr0p/69YKVtzZ6nPbpNIjvvBXUlx5AWUfDAJ+OqUrGy UCpXPLB4UcVGZDodNK28IS2CUlP5PXHxPw1EPl7v25Vqh/NOgSgjyF5V0uAK6j6oII+Xrqvn uLYy0KXGZ47KO+IuyKolMVc9UATIqKgt99KsKUn1CEk/sHpk6e2f7bJLdNtWS9EZSgFtqS0p IKfj3/dqPGjMcVjzU0jgXkFE152JXqrTUTKmta/ZnA8lByrKUnqwR6HuNaW6cFrqtersJDKW JyFhePdeHRkLH4w97v8Ak09zdodaa124tVtrVBuRuJW7Sq5Z9kq8NJQUKCkPIwUrwPh27EHT eXPYka5aNL293OcVFqNGYdh0eusPHypcP1S24k/hJIGVfVqo8d4whSs4KU/F3cxd87ZuUmqV QPVahvuUyoZc6ipxrGFH5ApUkjSmtrdGfZVzVKBS5DaS6lL4jvD7m4tPbpKvUAj8L4HV/Bmr aVXey3FpT72XdtLvW349w0iR1svjPSrsptXxSofAjRsoIV6gHXRxu3NBWcRRpYTAjLIUphBK fQken/bOqmMwEdBaTgfD0Gnl3CaLWCU3AjsrkSUIQ22kkqX6JAHf9mrRGi9apLLScrwVOD4j 4HP1eukaSRaDfkmUq1K5sLuydCo1x24zCjrclRn3Yo9nlMuyFJbi+nmJeZYTlSz7ilrb9QFJ GaVafNiNVlew7iWrJil5zo86F5bvl5T5eCG8BXSlXVnPvLBHZJBv7sahbVXcyU3RW6q3OWrm 3imV3rbDlzGoJKX/AGEinIjoSQT0dPmEuYSopJ9xRUArA0motrc6KROiW1C3DoEmOoPuIq0m AHm4wT7zTb+elauouJR9zAJSznqR+E2N2NzuaUFk19UcM2/zmjvKlKviw5CAQWokiG8lKz90 y26tKcnBKPeQEn3cdJyVadbbqFd1Psqnxb9qrc2sJazMkNNpbQXCckJAAHSnPSDgEhIJ7k6j yDCaEIpSRiQGnI6l49lcx+Kf3a88HNr783dz89Kz/HParqVdmOC+81h0jjzx92DnTJabkru1 lPrcSOIrimVRYsOAy8VPAdCVBctrCCQpQKiAQk4fut0WDcFLk0WqM+bFmMrYea6inrQsdJGR 3HYn0+egjcKKVri0hw8lEer+BN4aMqH7PRdiJ9FdSnCJlEuCdGeRj0woOHRzwZ8PndvhPedY g0TljIuLb6qTZlR/mlVqGgzjJfKAh52pFxTjq0hACj0p6ySTrLbpUcMrZYDVdfdddkdrsrUc KXE1Fok3VR6EEedjr9E63IjeC2LAkW5tZU5L4q19ypEOmtIjqW257PHXKf63AOlv7k2rBV2U cJHcgaaybUxFrOUPKQz6g9ve7Z7jUWe796PZc3CPAnbsKfEqlPSlpo9QHvLPb9IGjybLYgMu OSkpQgJ6k9Bzk6Sm7NyQs8SYLkZv6mhxHmockJ6wUKWs4ycEZGPQY+f69Rq2TYZ3w3MkXNNh Jcp0JQDTbgwp1Y90qGR3HY9snWLkyumcGq7ENjSU+W+nNfZDg5Dpb+/O5Vs2bSlIQho3LMRG ccQo9w013ec90fgtkdtc0rB/lBd139SX6Vc+/wAzbd0bg7pv04z2pb7MCzbYbCfZZ6i+C202 6t4hfQeoiMchPVrWxGOe030Cqy1fC7YWbe23G7m3cO5Nvb9pNxUqcz5cavUuY3KjzsJwVpdb JQon1IByCe+mj3EqjVvRaJtqxWEyZ8YnzHIvvtoGSUZOPkdR5BaDwnQInuqsm1dwKHcNOEdq P5hS6TgdJ+KgT2xgkEH1yD8NOXctnUa+ooYWG/PmNlTCzkjOMkD6yDqjEPmap38EOTSbbbLS 9i9zaqqlvJbbuR/2h0rCi2txKcFRAHxSMfo1o7iXI7bO4YkuPFxLjYAwcKTnvjJ+I0Qs7tpa ledztyfvj/eVEpiW4k2oNtIqrDa2yrslbqR3wfQZSR+Xp08aCCMk66PT3h0AVCcU61nSBj01 jdSD2zjV0qvVprLn43NXHVroqT+5Nzti53GFOR2pCAzFQ2RlttHQR0OBKQsHPUEgfE5TdJ4W x4dGgU+NvBdlJMKN7MmPSJ33JCEurcaQlTiVLw2HOhJPchIKs6tx5XdCtoVZ0W49aWc8MKai QZMXeu+Y6glvpMaohPlqSgJUUZSekLPUtSfTrWSMdsBziC9Trdk25R9zaxMRU5cRMp+tvqdU xBacS67GYCcBIcWgnBGE+YsZIwNOfmbq8ITu54+ZYY/CKlsuB3/ZuvtagA3lVRSMoSEBAPud 1JDYHmH3iMj0Uc3u8J6c5IRJG+V99YSEL6qiFJdT2BCk9OCSgFsq7K8s9IIwDp3xt/whNbju /mWaRw3gvIYZO9F5hDbYZebRMSkTkecpeHjjKstr8kkEEoSn8IdWngt+l/Yajx6WZSn/ACEB sOKGCoAYGR+QDVeaXvR0pPZGWO5K25X9Vc/un92vPDza+/N3c/PSs/xz2oFMu4PAJhB4K7Jn J7WFQ/j/AOLmNPCGk9sKxoItCtVHGPpntrGtsJ7lZxn0+egcJOpTHb23rDf3HcoYUhZhsIZP veqlK61JI9AfTv8AUNNzcSojLaREKyjtkr7+uT8s653IdulJWhE0BoW/RNwKhSlF+nOK6BjC B3UDjv6fA/DWO7dwbkqFLDPtix7qg8VqKChPbBHzJUcarue4DhSFoJtRk3VbuO/K25a9Ljuu qlOhpTraikoSfUA/WAck/DOkbcvIqdtzQpdm8cH26cthpTTt1xUgvy3PRSo5XlKO4wFkEnGR jSYOP30pcfJNnlMbKHmuPnOnYfdWpbqVfdZ2mXRc85xpVRq1cfS/UHozKfpOyH/eU22O2VrK Ug+h1H26rGvyzpTEW77Qq1JeqkFipRk1aK5HL0SRgx5IBGA27kdCzgL7AHv36EbW0B0VPkm0 /wB4eXiKb3eHHucxd22lZlTbNqDiRdFgpeKYdajgjrUhr0aloTktupAOU9KupJxr0BUvcC0d x27b3as2vidQa5EZqsSpNAKD8d5CHG3Ox7EpWMj4EEazNTaGAOarWPyUv91LUduiykz4NQfc 9nPtCSQU9PSex/L+nSz24uSTUrAhynVlMuEAlYb97JSAAfy9tZ0f+afdWHN3R8+qWN3UNuu0 aDXI0Uh9CkrUgZBwe3b8nrqHPLW92aRV6tUWXmssLTEZe6spU+4tLaQAPj75J/unUmRbLPqm QkP49E79t16Em1qa0XEGOlhJCevv0hI79/l6jGns2S3cffiRrXuioIdC/ciVEn+kxj3F/X3G D8fT11Y0+QxPAPQqLIbfCdpJVnBA7ar0BZyfhroVnglVLOfwjqnkA/E6X6paCHk47BR1QR8H PmKP5dCOPRXeQk+p1TyB+MdAoIHCAYH4x1d5afic6EHlY5gAjOY/FP7jrzwc2vvzd3Pz0rP8 c9oQuyvBej7tu8eOPdcpV401myGdraezUqA9DUZsmeqHAMV9D+cJbbaRJSpGPeLqD+DqRrRG MaEK5XprXlOtssqcePSlOVKJ+AA76Q8C0nmoNbpzbxr258K5aBdENulpny5laiSY5cemNqZK WEtLz9z6HShRJzlAKQM616heD8yN/pMlJC8KSMEnPwJHw/IPhrmHHkkrTYCAFSHW5DyGlOtg DIyoHqUsd/T5DOlhFaeqlJKI0cNvNtpHmqV1JKSMqASO3fsATpgoqRNdylpLexnE6+9y4slS JcaGmP7YB0rT58htlxQB79kuHuPQemuflB3otidSHXqbUmESWmypiI7/AEbuAelBOPiMAH56 0tPHdtdao5JJcFOTfOTxe3a4PWXxD4/XxTzG30mxaW8/Tn0+0z3R5apQldPvB4OKCVIXjCWy AMera8W+HFC5D8w+V+5t+0WBXdrbtplK2vo9Pew80ilxGg3hJ/BKUxmHQRghZBHfTnPexhJ/ vlLEAXcrh1uJw+5YbYVKZSrz4z7ittU6Q7H+yD1vTFx3whZSHEuobKVJUEhXUOxznXZPwf7t uOt+GRtjSriamRpdGTVKQ07LQppYZanPFoBKsdsLx3HoMaiz3sdAKKmx2kS+ymhtduLdFwpR QX5PkwC30rbQ1kKyMj3sdvj3+OjO2Loqm2tRUmHDU7GdwVsFWEr75ykkdwB6/PWPGSHblcIH Rbu63M2Siz5ECz6IYUlYLRUUZUgehI+Wc6g/vdW6/ee9u3+14mEhtbtw1FIUQp0pPlR0lX1E vKIx641JPLvu0yKPYVJdy9V0ioQouC/hsDy2x19iAACMZI04Viyp9cipmzpZYjs+6iP6d85K gfgPkPgdKxxuk2Rqf7ZbdlFzlVpV+Z/ulFSVIcUc+0N/A5/GHx+frpx2lp79/jrp8eXvow7z WbMzY+lkBz8dV1YUaGhoQhoaEIaGhCwzf6s5/dP7jrzwc2vvzd3Pz0rP8c9oQuzHBXbquVDj xx93SZ3PrcWm0za2nU12z46k/Y6e6/DgOIlOgjqLzIYWhBBx0vrzntqRSBg+uhCuUcDSd3Qr AoW39WqpWEluMoA59Or3f/nqOQ00pR1Ch1fezlRqdXoV621eFTix6S6+9KpcQpDFXS7HLIQ8 SCeltSvNSBg9YGkY+37PUltOuOhI+ik+ifyfu1zD+VqLZLMluMp1kq6Xh/vXf0+AP/VpQ7e7 gUuk1tEa433GmchKVIHZOfUnPr8PX5ajBopzU7W5u0O2u/8AsrcOzF5rQ5Srvpq6dKMVwe0J SodnGz+O2sIWn4ZQNeefn1xz5D+G/f69vd2KJMl0efIX9gb/AIwKqfcDB7pKVpHS2+AcLaJ6 gQSB099a2DIA+nKnK21Hq2uaG7e1F9U7cXaa7pVCr9JkGXFqUXCltPeWprrCVAgnoUU9++D+ nU4/Bq8cTY/idtA1xQ5B0eq0CE5W5dXG47C1To8hySpHuS2MdbSW0toQlxHWnAyQnudWsqEy sO1MY4NdZXWGPyAkXZQIt02ZdrdTg1JpMuPVKTJLkaUysZQttaDhae4+r56R4RJkzjJnFrzJ LwW4VIKsFRKj7qRgfHJPqTrnXOc6w5aDauwnL29p0SJSSiO0T37EKwMehONa9z1ZxjqYS+0H D9J1wdRT39MfA49Maa0UKTympuqm1OqulUeCUpT8UEZSnPqT8T3GmR278q8eUNx3PGBXHpYR TIrxGCpLGAVdXxy4pZ9NQzHyTmp5LerMuo7nSnWWFPGElKGylXSofMfX8tPdbLiIlOLz60BI GPKbUSR+QevqdTxmyoX9Fkt6p1dmoM1Cjv8Asz7DnntykqOUKT3x6emfX8uNSi2z3Cpu4NsR 63FAbfUgedGVkFpXof0Z9DrY06ba4tVTKbZ3JShY7YGM/DOr0nt662lTVcg+mhoQhoaEIaGh Cwzf6s5/dP7jrzwc2vvzd3Pz0rP8c9oQuzXBTeLb+k8cuP2xFQuEN3TW9rqdWoVM8pZL0SLD gtPu9YT0DpclMjBIJ6+2cHUiEE57qProQquZ6Dg402/JZxqXto7bb81xhFWcDCnWMeYhIBWS n1GcpH7vjqvknbE4+ycwW8KM23+8dEt2vUvaDcKrJRXazKkU+nRQysJnOMxlSFlCgkhA8hJX 75AyCkEntrNufYI+6yo6UobGVDp79Xy/brmz0Wl5pF0+Q9FjuRJCSsJUrK8npRgdsH8uiG5K etE32+FOBQnPWylXUGyE5OTjIPSk4PcZPfURFqRnVRa2D/lDXEG46axDvq4LosmoLOD9naaZ EQ4V6CRG6wEnt9JIPfUyrb3/ANh+Xmy32NuCkW9uLt5eLGEtVFlMym1IBfldQS4EkkKSQFYS pJHYjViSOTGIcSojtdwvPfya4u7XmpchuQGyFQYtjb3bTcaPatAtaQtyYua1JXJ/o5KlFWGU xSs9XVlKwM5GdMreu124W1F0rs/cmx6jQaqllqX7DVGi2tTTqAtp1HwU2tKgpKkkg5I9QRre ik7ytx5/4/5VKRvopT+E5zsvLitvVR9q7srr0nbO75yKfNpMhSlM0eS8ehqcyPRGFqQHEjst CicdSc67d05bgbVDDSUraVhAKyoBwHB6B8h6jOdY+oRBk24eYVzGNsSsuG46vbFGTNpcNC23 QCmQfRHyBzpLs1yqV+WG5uULkgfc0H3SsfPPvD9Osq3WrBRfuvdEOx7MmV6Q0hKojDksr6Op Rwk4Hft9LA0yPF2A5TqSuuzSoOSFKcccWCcqPvKJ/Kc6bN4nCkoPCdjYZaH0vXbJDvRJcLhL oBLfftkfA9ux0vn65Mq765zLzjMFkFHWUd1EHPYfhfo1JFYCQgHqjyk3YtpstoWFuBwBCcE9 ee4I+f1/LSstDcWt2ox7XTZfkymCXPdJUCSc4Kfin4Efp1dhfs5ChcA4UVILZ/eq2d2qV10y UhioRwPaaepWSj/jJ+aSfQ6XCSSPpa6SGQSMBCzXN2mlcgk+p1dqVNQ0NCENDQhYZv8AVnP7 p/cdeeDm19+bu5+elZ/jntCF284CRGFcHdkpZaSXE2DQwFke8AafHyAfkSBn8g7fHTzI9T+X QhUWvPYeuNM3zDuNq0LTodyynG22EVIR1qdUEj7o2oD1+ORqrm/5Dk+IfvAE1dXtdivIi7j2 ipKprDYaktFJJcR6g/MH5EfDOt9//dqndTo6VjKV9QykHXPvFLRpN3cVNbpNTfSqMBH8zKJA Hbv64+A7/PSSqMily6gkeQ4hHnJU8kODpX1ApV+jpzn9eoC4NUjRwSvN5vJtJcmxO9l27MXJ ELM+16zJpzgWc5ShwltYx8FNKbUPgQQddLvCn8QbaG1OKlP2G3Mu+n0G4bAizVQGaq+IzNaj dbslsMuH3VPBSy2WlEE+6U9Xw28uMzwtLfYqjE7a47lGirW3GqXA7b+w1yFpqe7W6M6uzQCF KUhtDURvr75+nIdOCM9zqQHjmz9pP5l2bts1WKPPvOh1NxUNimKSp+m0wMKQ426B9BtbgaKE E9ilRAGTqF4eJ2kep/DopCW7Ta51Ua3Z9arFOoFFirVMmzGWI/ldlKdU6lKcY9D1Efp16LKF Jlw5aG5gWpLJwtAV1eYsJAKgfrOe/wBejVCLalxPlKc2nxY102oxFlIKmughSU9y2sfD8ukt TqXTaW4pyGtSFEkLcTnpB/CT3Hw9dY7wLVsplOTFXk16kN27TgorrMwR0sH0Q0jC1AD5Z6dU iwo9i7buU8S/MfLYb8zGFKKsdkgegGTqA8PspfJLK3p8al0aBSE5aiR0dyB3PT6hR+PwI/Jq t33kmfJbtqmSghx0l0kA5Qj4qz6gfLT2vACEa02vuxJLTDUhZ8gBXS76j8FPf685Orq9fLtB pr9euKoiHT4qFuPvuOHpYT+N+UnsBqYHYLKj20svEy+btui5JPIJbr9Ct+jRnfYOon2qoq/4 Rafohvp/B+Pr210N28rlTuiyqVcdWpnsUifFbkORie7ZUkKx+0fr1s6Rvcwl3RU8ug4Uj4DG q62VUQ0NCENDQhYZv9Wc/un9x154ObX35u7n56Vn+Oe0IXZbgxF3jc4+cfJ1IrVDRYLW1lPR U4D7CzUnaiYkAxXGnM9IZS0JIWCMlSm8EAHMih9HIPfGdCEWXPcrFswRNfAcUtYbQ2VdOVH5 q+Goe+Jo/vBv7s8vaDby1mItQbfYrUdM1SizVRHeSHoYeT/RrU0takrxjKdZOo5Ba0xDzVnG A37z5KMfHHeverjfyb+033IvFidb9KmyZFIrtXYU5JrNMXHX5MRDwOEvsSCg9SvpNEp+l31L d/dKzpqUOsmS2lShlakjPV8c/VrJZIHNpXp2Udw6FJq8Lisusx0z3q0wUvIJKGj0rHfuCD6d tNtWZVuOyUyafHd6FnKj14QjBBBCvUg4/fqM0SU5nSlDLxLvDSo3L2oo3f2dnwqTuNAiiLIY qLnlw68w1/RNvOerT7YylDhBSU4SrAAUOZO43HDerZa5RbO9G0Vet19BH/fSIQy73OCh8AtL BwMKSs61tPymvYI3dQqeRCW+IJOxQnyJsuDVPIKXekKDnbrHyVnIP1+usFKiTKrURTaIh2pT ZDn9WpnVJedWo/BKQpSjk/X31oENZ4iqgDjwugvhp+Gtf9m33T+SfJO0VUuRRVe2W/aM9P8A pIf7hM6Wn/e+gKy20e5V76sADPRGlOuKjeZNnOLUoFTi21khJ7YHT9eufy5u+lNdAtKCIxt5 80v7KvSbZSXYFWQt6A4rutpsqKVE4yAB39c6176rlIlqajWyt15uXlClNnCGwT3znVV3kp01 V5Qbdp1WYrc+Wl2oR1FqPHCs9JzlSj+X/wCQ0j7pqb82VBgx2yXHX/McUlQ7JGSe3zyRqB3V CruLu41acJsJjKnVJ1ITBo7Jypavx1/igfHW7t9GrzUVys3LMRNrFSIVI6OyUH4JHzSNNQl3 EcZoNPIew7MdSFeR1ZIGfVavQAev6NMzek+tb7XK6/dNxQbc2nt+US7Vao95LdXcT6qyrA6M 5wO5IHpqwNzyGhA4PKlRxJO33Jq5KdtztHUW6vZ1urS/WqxECvZikHqbihzCUqW6rGUjOG0q JOSNT/YQlKux+XYfl102nRmOHxLLyXh8hpZ9DV9QIaGhCGhoQsM3+rOf3T+4688HNr783dz8 9Kz/ABz2hC7LcFbGvWdx8497jQ90qlFoFP2tp9PlWWhhsxag+9DgLalrc+mlbKWXG0pHYiQo nuBqRIBChnP5DoQmk5h1Gq0TbyDW4BPRHqTfm4/FUlSR+0gflxqOe62418XRtXNg7Z1hilXV AcRKp/2RSpyM6pJ+6R3E/S8pxOUKI7jII9NYGpEMlN+av4rQW8qONRvjbjmdcFJhoqkm0dw7 PdekVSxZzbZnvZaKEqS5gecw2vpcS4z3PThSR66XLlauGhym35MBMqNIKS4lB6gg4IUUn5Z1 l7Q3xDzVsjlalan/AGQjH7FyMB1k+UtQUQk5AxkYGT9eioPVRtJfM1altIJLJz0rJPc9899R XylWwxOXGjLlNOEdXdSSvJTjv3PbTG889pNyOTHHhWy2392waYXqvHnTG6op1LL7DQX9zSW0 qPX1LCh8Pd0+ObuXtcmvbvFJPWrxEtFfMetchr9oVk1O0PsFHpVDs9FKGY60NNMmRIYU2Glu dKHD1DJ6nAfUakJade2usVnrseyaBQlrSUgUanR4i0/Pu2lKhp0+W5+2j5JGxi1vyd0rQZy5 OcQhAUHOoK+OPXP5e+sKd6tvHvMQqrjsvt1qBAI7H01E2doBBUm0rfj7+Wi9/o/84oreEYR5 hBwfgfXWpUNzaPU20s0muwgCMhTchKUjq9c98/8A103vG+aTa60lprlHDiq3Vr3ggspBLkx5 KG0q7j6Rxpsr05Q8drDeXGd3nt1+oOe6VwlmWpgeuG2Wwpa1Z7fRx+XT2RPmNMCQloKxbX7h 3Fe9acquxnBffDcqU8f++382XoMNRHxS/K8tAT8vhp9LR4zeKfuSG1U7hlatgx3iSmRed3tK fAPoVNxkOkH6gdaMWkyOvcaUD8hkZpO1YfhY8w63GTG3Z5N2Tb8I/wBNFsqgvTn3k/FPnylh I/8Ad/o1JPY3gFx32RdjVpqjSrnrkZHlt3BdzqZjzIPqGmukMs/822k/WdauLp8UDtw5KqzZ JkHSk9NPp9NpkdMOBDYYQnuG2UBCQficAAa3EgYzrRquire6roaEIaGhCGhoQsM3+rOf3T+4 688HNr783dz89Kz/ABz2hC7PcEN3tt6Xxr4/7G1G6ozV11rbCm1iFRFBZdkRI0OE0+8D09PS hySyk5IOXE4B1IRSMnIONCEVXlZNu3/bcy0Lsprc2m1BstSIrvUAtJ+sEEH5EEEHvqOV3eG2 WCtW0vJC5aM2pJSmm3Iw1WoiB8k9fQ8kf84dVsjFZkNp3VSslLOiiHy78OXcmbeFsWreVbsG oXpcMh9FrS7eqMujVadJjMKkupZ60qQlaGWlud3kjCTg/DTQ12v+Jbx6Joe+XE+8rwpkRzCa 07TFJmpA9MyoiXWXyB+EpKVHPcnWLJpksZ8PIV+LJY8U40VfZ3LPba8JpjV6DcFqvhIL0W5K TJY6SD3+6hHl/rwfq0taFf1NuRpNZtVydU4j56USqfTpT7a8ehSpLRBA+YzrOOPNfDSpS9g/ iW5WLnuGKyYsXZG+aoFpx00e3JziSPr+5aSdauTdSQCmncS94gofRWLSm9I/T0ad8Bku52ob NE02SkvOqnIrpUuNxM3glL+BXaEwK/QenRa1bfNa45CHaHwl3fdUD7ubbdjqUfrKykY/KdPb peQTTmoORE3m1lVw48UTcjqi27wdu6ElZH3SvVWDARj/ANJ4qH6tLKzvBd8UO9WPPuaTt3Z4 fHvtVKuPTXUfoYaKc/8ApHWhDo1cvKgOc2+AjhX8ng50zR5kzlxt7HJ/AZhT1gfpJGlNtv8A yc/fx2pgbtc5oMWn9YU41aNBUqQ6Pl5shZCT9fSfyatjS4r5ULsxx6KX2zvgzcBtq6c01Wdp FXzUG+kqq+4UldVdcUO+fLXhpPf4JQANSAsrYzZrbNAb272ntqgpAwBRaWxF/ahA1fjgjiFN CrOkc49Um+WG6+4uyuzFQ3B2z28kXRPiutJXT46VOuNMqVhx4NAgueWn3ugEE/MagHUPEa5w 3JKeq1K3DoNEiIWcQfsdHYdTj1C0PEuD9R1h6xk5jHhmOOPVaum4uPM0vmPRG9E8TrlmmHKp 9SjVEQo7LS13nVrULEBp1a1DyhKGGhgJBytIACu5Gt+L4jm/9nMmu3dyHsSXTw77zizCfKU/ LojudRP5NZ41HU2VvHT2V34DDAofqpVcIOXUrlTRqrKfojhRRy0k1uNDfjwZqnOo9DXnAFSk hIKinKffHfT+p+iNdTiyumiD3dSsDIYI5C1qroasKFDQ0IQ0NCFhm/1Zz+6f3HXng5tffm7u fnpWf457QhdvOAlKpjnCbZCsOU9hUtmwKK2iSpsFxCVU+MVJCvUAlKSRnuUj5aecrSPwh+vQ hDzE/Mfr1RSm/iR+nR16IWhNpdIlTo9RmU+O6/EJUw+4gKWyVJ6VFCj3SSnsceo7aaXfDm3s tsNUZVErrlWqM+F0iRFpEfq8gqT1BK3FFKQop97GScaq5eXHgx949WMfHfkP2NTSteLhs9V5 xhq2iuB1vHUet+KtfT8+jq/ZnOpD7E722FvvZaLw24dfTBbeVFdjvN+SuO6nupBSO3xGCOx1 UwNUjziQxtKbK0+TFaHOPVLkfUVH8pOq+8B6n/2jrV6qlXqgAo/P/wBo6Lbkua27Rp6q1dVf h02Ik9KpdQfSy2n17dSiBnse3rppIaLceEbSeGpGNcquM70gxE742sXR7pHt6Ej9ZONLiiVm jV+GmoUOqRZkZfpIiPJdQr8ikkjUceRE80w2nvhfF84pbyENqGUkH451XykfVqZRq5KEp9AN ApCvXQhY3W28en6taEu1LZnyBMm25T3nQch12MhSh+kjSEB3UItw6FbTdOiojmKiOlLRGPKS kBJHyx6aIXdodqnagaq9tjby5RPUZSqawXM/3ujOkc1p6i0ocW8go+Yhw4zaGWGEoQjslLYw E/UAPTWyn00oFCknuq6GlQhoaEIaGhCwzf6s5/dP7jrzwc2vvzd3Pz0rP8c9oQuynBhe8aeO 3H00j+bgsE7W081UyPONW+yHscD2Xycfc/Z/K9p8zq97q8rp7dWiLkBzXrLlh1ebsxBYlIiq DTs6BMD81hrzOl1xLKfoqQkFWDlWASBkapZ+UYGU3qVaxMfvnFx6KOM1vd6ow4Vyp3apiYkt sraq8uqPBhSlDIUlaQSs9/iR6HvntpxOP/Ku/rNrlr2mu+6teAq9SbpnRKwWZHU4EqU31JS7 7oyrOOn3fgNY8U8rZW+Jas0MZYRtUwbyRvQrcC0f5iKt02t7TJ/nOap5vtvkezL9mMPp9zr9 p6OvzO3llWO+NITevgHx337vNW4d30irQa66lKXapQqk7FW90jCSpIyhRAAGSM4Gt7Jx48qP ZKFixTugduYiFnwyNgHEJiXDc981qHkZp9Qrq22V49OoMpbKsfWdPZt1tfZW09rxbK24tmFR qTEyW4UJHSkEnJJ+JUfUqJJOmY2FDi/5QT5suXIFPKUaU9u+hgf9jq0q6GB8tR75/wDE+8uT 1qUN3b+5I0Wq27IdfbptRWpEaoJcR0qQVhKvLcHSOlZSoDKgRgnVbLgOTC6IGrUsEncyB/oo YVTgzycoy1QEcf76lvNdmmY02lPRFn5iQmQ2oDP4zf5RqRfh08auTO0N1T7j3NocG0qA9FW2 i3G6mifJlPqUkhxzyx5TfQAfQlRJ76wdO0qfHyRI/oFs52oQzQlo6lTFYASnAx+jWTXTrBQ0 NCEMA6pgfLQhDA+Wq4Hy0IVOkfLVdCENDQhDQ0IQ0NCFhm/1Zz+6f3HXng5tffm7ufnpWf45 7QhdQ+GHK7jdTNkNiK1UfEN2zo9CoW2UGlVawpdepqFyJ6osEtSFuqdDjS2EsPt+XjB84k90 6Wd7XZ4M+4tYfuC8t4Ngpk2UVKelfzmp7a3Sr1Kih4Zz8c+uo5YmTAB4tPjkfEbYaRPR4vgr WrDECwN+NnrVaAA8uz79YpKVYOcqDElIUc98kE576VW3e8HhO7WVty6bN5L7Nt1d0ELrU684 cuaoH1+7uvqWM/URpjcaJjtwCe/Ilk4c5bt58yuK1b3Ds+5LV8SLaqk0SiSpT1at9FxUx5Nf acjLbabLpdy15TykPBSe5KOk9iTpXjn7wTx9+xtL/i+n/wCbqwoVX7f7gl/bX2k/xfT/APN0 Pt/uCf8AbX2k/wAX0/8AzdJSEPt/+Cf9tbaT/F9P/wA3Q+3/AOCf9tbaT/F9P/zdCEPt/wDg n/bW2k/xfT/83VFc++CS+x5sbS/ou+n/AOboItCs+314H+n27G0vz/1vp/8Am6qOe/A8f/nY 2l/Td9P/AM3SI8qV45+cER3+3X2k/wAX0/8AzdD7f/gn/bW2k/xfT/8AN0qEPt/+Cf8AbW2k /wAX0/8AzdD7f/gn/bW2k/xfT/8AN0IQ+3/4J/21tpP8X0//ADdD7f8A4J/21tpP8X0//N0I Q+3/AOCf9tbaT/F9P/zdD7f/AIJ/21tpP8X0/wDzdCEPt/8Agn/bW2k/xfT/APN0Pt/+Cf8A bW2k/wAX0/8AzdCEPt/+Cf8AbW2k/wAX0/8AzdD7f/gn/bW2k/xfT/8AN0IQ+3/4J/21tpP8 X0//ADdD7f8A4J/21tpP8X0//N0IQ+3/AOCf9tbaT/F9P/zdD7f/AIJ/21tpP8X0/wDzdCFj l8/eCqozgRzT2lUek9k3fT8nt/5XXB7mFvLsHXuW26VdpG9tsSok276s+zKi1aO408hU15SV pUCQpJBBBBwQdCF//9k=